視覚検査装置の評価システム
【課題】正事例および負事例の実物のワークを入手することなく、広範囲の色斑を有する負事例のワークを容易に再現して評価する視覚検査装置の評価システムを提供する。
【解決手段】色斑データ生成部２３は、既存の視覚検査装置１００で負事例と判断されたワークから色斑データを生成する。これにより、色斑データは、設計者などが作成しなくても、既存の視覚検査装置１００の判断結果から入手される。負事例画像合成部２５は、ワークデータに基づいて作成したワークの疑似３Ｄ画像に色斑データに基づく色斑テクスチャ画像を貼り付け、３Ｄ負事例画像を擬似的に合成する。視覚検査プログラムの実行によって実現される視覚検査装置は、この任意に生成した３Ｄ負事例画像を用いて評価される。これにより、視覚検査装置は、幅広い種類の色斑が付された負事例のワークについて評価される。
【解決手段】色斑データ生成部２３は、既存の視覚検査装置１００で負事例と判断されたワークから色斑データを生成する。これにより、色斑データは、設計者などが作成しなくても、既存の視覚検査装置１００の判断結果から入手される。負事例画像合成部２５は、ワークデータに基づいて作成したワークの疑似３Ｄ画像に色斑データに基づく色斑テクスチャ画像を貼り付け、３Ｄ負事例画像を擬似的に合成する。視覚検査プログラムの実行によって実現される視覚検査装置は、この任意に生成した３Ｄ負事例画像を用いて評価される。これにより、視覚検査装置は、幅広い種類の色斑が付された負事例のワークについて評価される。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、視覚検査装置の評価システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、例えばロボットのアームの先端に取り付けたカメラや検査設備に固定されたカメラによって検査対象であるワークを撮影し、この撮影した画像を用いてワークを検査する視覚検査装置が公知である。このような視覚検査装置は、実際の使用時の検査設備において適正な検査結果が得られるように事前に検査結果の評価、および判断基準を調整する必要がある。例えば、視覚検査装置は、ワークの塗装が適正であるか否か、すなわちワークに色斑があるか否かについて、ワークを撮影した画像を用いて判断している（人の肌の色斑をシミュレーションで生成する技術について特許文献１参照）。
【０００３】
ところで、視覚検査装置は、システムを構築する際、検査において合格となる正事例のワークだけでなく、検査において不合格となる負事例のワークを用いて、その検査機能が適切であるかを評価しなければならない。このうち、正事例は合格基準のワークを撮影した画像をサンプルとして準備すれば足りるのに対し、負事例は幅広い事例が想定され数多くの負事例のサンプルおよび画像を必要とする。すなわち、負事例は、法則性のあるものであれば人が予測することができるので容易に作成することができる。一方、特に色斑などのように人の感性が大きく影響し客観的な判断が難しい負事例の場合、人が予測可能な範囲で色斑についての負事例を作成しても、この負事例による視覚検査装置の評価は客観性のないものとなる。そのため、視覚検査装置の評価は、客観性が乏しく偏ったものとなる。その結果、視覚検査装置の評価の精度を高めるためには、人の予測の範囲を超えた自然な負事例を多数収集する必要がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−２９３２１４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
そこで、本発明の目的は、正事例および負事例の実物のワークを入手することなく、人の予測を超えた多様な色斑の負事例の収集を容易にするとともに、評価の精度が高い視覚検査装置の評価システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
請求項１記載の発明では、色斑データ生成手段は、既存の検査ラインのカメラで撮影した画像データを取得している。そして、色斑データ生成手段は、取得した画像データから既存の検査ラインで正事例または負事例の判断がされた検査対象に生じている色斑を抽出して色斑データを生成する。すなわち、色斑データは、既存の正事例と負事例とを比較することにより生成される。負事例画像合成手段は、ワークデータ取得手段で取得したワークデータに基づいて３Ｄ画像生成手段で生成した疑似３Ｄ画像に、色斑データ生成手段で生成され色斑データ蓄積手段に蓄積されている色斑データに基づいて生成した画像を貼り付ける。これにより、負事例画像合成手段は、色斑を有する擬似的なワークの３Ｄ負事例画像を合成する。疑似撮影画像作成手段は、負事例画像合成手段で合成した擬似的なワークの３Ｄ負事例画像を、視覚検査装置のカメラの撮影範囲と一致する指定範囲から擬似的に撮影し、疑似撮影画像を作成する。そして、検査手段は、この作成した疑似撮影画像を検査対象疑似画像として取得して、予め設定されている検査プログラムにしたがって検査対象疑似画像を用いてワークを擬似的に検査する。なお、本明細書中において、「３Ｄ」とは「三次元:３dimension」を意味する。
【０００７】
請求項１では、色斑データ生成手段は、既存の検査ラインで正事例または負事例の判断がされた検査対象の色斑を抽出している。そのため、色斑データは、実際の既存のラインにおいて、カメラで撮影した画像を用いて正事例である負事例であるかが判断されたデータから生成される。既存のラインから色斑データを取得する場合、この既存のラインと評価の対象となる視覚検査装置との間には、例えば検査対象となるワークが相違する可能性、ワークへの自然光の当たり方の相違、および検査用の光源の位置の相違すなわち人工光の当たり方の相違など複数の撹乱要素が含まれる。そのため、既存のラインから取得した色斑データは、評価の対象となる視覚検査装置において人の予測を超えた多様性を含むこととなる。その結果、色斑データ生成手段で生成する色斑データは人の感性および人の予測を超えたものとなる。また、負事例画像合成手段は、ワークデータに基づいてワークの疑似３Ｄ画像を作成し、この疑似３Ｄ画像に、既に抽出して蓄積した色斑データに基づく画像を貼り付けることにより、３Ｄ負事例画像を擬似的に合成する。そのため、ワークデータを入力し蓄積した色斑データを合成すれば、任意のワークに、任意の色斑が生じた擬似的な３Ｄ負事例画像を合成することができる。そして、任意に生成した３Ｄ負事例画像を用いて、視覚検査装置の評価が実行される。これにより、色斑データを既存のラインから数多く蓄積することにより、擬似的なワークの３Ｄ画像に色斑データに対応する色斑画像を貼り付けるだけで、容易に負事例のワークに相当する３Ｄ負事例画像が生成される。この３Ｄ負事例画像を利用することにより、視覚検査装置は、幅広い色斑が付された負事例のワークについて評価される。したがって、正事例および負事例の実物のワークを入手することなく、人の予測を超えた多様な色斑の負事例を容易に収集することができ、視覚検査装置の検査精度および評価精度を高めることができる。
【０００８】
請求項２記載の発明では、色斑データ生成手段は、既存のラインで撮影した画像に含まれる輝度情報の差分に基づいて色斑データを生成している。具体的には、色斑データ生成手段は、正事例であると判断された検査対象の画像データの輝度情報と、負事例であると判断された検査対象の画像データの輝度情報とから、差分を算出する。このとき、各画像データの輝度情報は、ワークにおいて同一の位置に相当する画素から抽出する。これにより、色斑データは、正事例の画像データの輝度と負事例の画像データの輝度との差を算出するという簡単な処理で入手される。したがって、色斑データの入手および蓄積を容易にすることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】一実施形態による視覚検査装置の評価システムを示すブロック図
【図２】一実施形態による評価システムにおける色斑画像を抽出する手順を示す模式図
【図３】一実施形態による評価システムにおける３Ｄ負事例画像の合成の手順を示す模式図
【図４】一実施形態による評価システムにおける検査データファイルの構造を示す模式図
【図５】一実施形態による評価システムの処理の流れを示す概略図
【図６】一実施形態による評価システムの処理を示す模式図
【図７】視覚検査装置の一例を示す概略図
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、一実施形態による視覚検査装置の評価システムを図面に基づいて説明する。
（視覚検査装置）
まず、図７に示す視覚検査装置１００について説明する。なお、図７に示す視覚検査装置１００は、実体的なものであり、本実施形態の視覚検査装置の評価システムと直接の関係はないが、以降の理解を容易にするために説明する。視覚検査装置１００は、検査設備１０１、カメラ１０２および処理装置１０３を備えている。検査設備１０１では、実際に検査対象となるワーク１０４が検査される。カメラ１０２は、検査設備１０１に設けられている。カメラ１０２は、検査設備１０１に固定、または検査設備１０１に設けられているロボット１０５に取り付けられている。カメラ１０２を検査設備１０１に固定する場合、ワーク１０４は常に一定の位置から撮影される。一方、カメラ１０２をロボット１０５に取り付ける場合、ワーク１０４は周囲の任意の位置から撮影される。カメラ１０２を検査設備１０１に固定するか、ロボット１０５に取り付けるかは、ワーク１０４の検査の種類に応じて任意に選択することができる。
【００１１】
処理装置１０３は、例えばパーソナルコンピュータ（以下、「パソコン」）などで構成されており、カメラ１０２で撮影したワーク１０４の撮影画像に基づいてワーク１０４の検査を実施する。処理装置１０３は、予め設定されている視覚検査プログラムにしたがってワーク１０４の検査を実施する。具体的には、処理装置１０３は、視覚検査プログラムを実行することにより、カメラ１０２で撮影したワーク１０４の画像を取得する。この場合、処理装置１０３は、カメラ１０２で撮影した実際のワーク１０４の画像すなわちワークの実像を取得する。そして、処理装置１０３は、取得したワーク１０４の画像に基づいて、ワーク１０４の検査を実施する。ここで検査項目としては、例えばワーク１０４の変色や塗装不良などを原因とする色斑を含んでいる。
【００１２】
以上のような視覚検査装置１００は、実際にカメラ１０２でワーク１０４を撮影する。そのため、視覚検査装置１００を評価する場合、視覚検査装置１００を実際に構築し、ワーク１０４の実物を利用した実像の画像を取得する必要がある。このうち、実物のワーク１０４のうち検査に合格するワーク、いわゆる正事例のワークおよびその画像は、製品として流通するワークを入手することにより容易に取得可能である。一方、視覚検査装置１００およびこれを用いてワーク１０４を検査する視覚検査プログラムの検査精度を高めるためには、正事例のワークだけでなく、検査に不合格となるワーク、いわゆる負事例のワークについても、視覚検査装置１００および視覚検査プログラムがどのような挙動を示すか評価する必要がある。しかしながら、負事例のワークは、例えば正事例のワークに、検査不合格の原因となる色斑をあえて付加して作成しなければならない。そのため、視覚検査装置１００および視覚検査プログラムの評価のためだけに、あえて正事例のワークに色斑を形成して負事例を確保しなければならず、現実的でない。また、想定される負事例のすべてについて負事例のワークを入手することも困難である。
【００１３】
そこで、以下に説明する本実施形態の視覚検査装置１００の評価システムは、負事例のワークをあえて作成することなく、視覚検査装置１００を評価することを目的としている。
（本実施形態による視覚検査装置の評価システム）
図１に示すように本実施形態の評価システム１０は、制御装置１１、画像生成装置１２、検査装置１３、記憶装置１４および表示装置１５を備えている。評価システム１０は、図７に示すような視覚検査装置１００を仮想的な世界に擬似的に構築し、この構築した仮想的な視覚検査装置１００、および視覚検査装置１００で実行される視覚検査プログラムの評価を実施する。
【００１４】
評価システム１０は、例えばパソコンにおいて、評価プログラムを実行することによりソフトウェア的に実現されている。なお、評価システム１０は、ソフトウェア的な実現だけでなく、専用の電子回路によりハードウェア的に実現してもよい。制御装置１１は、例えばＣＰＵ、ＲＯＭおよびＲＡＭを有するマイクロコンピュータを含むパーソナルコンピュータで構成されており、上述の視覚検査プログラムおよび評価プログラムを実行することにより、評価システムの全体を制御する。
【００１５】
画像生成装置１２は、制御装置１１で実行される視覚検査プログラムによってソフトウェア的に実現されている。画像生成装置１２は、ワークデータ取得部２１、３Ｄ画像生成部２２、色斑データ生成部２３、色斑データ蓄積部２４、負事例画像合成部２５、疑似撮影画像作成部２６および疑似撮影画像送信部２７を有している。ワークデータ取得部２１は、ワーク１０４を擬似的に形成する基礎となるワークデータを取得する。ワークデータ取得部２１は、入力部２８から入力されたワークデータを取得する。入力部２８は、ワークデータを構成する各種のパラメータが入力される。入力部２８は、例えばキーボードやマウスなどによる機械的な入力、およびＣＤやＨＤＤなどによる光学的または磁気的な入力が行われる。ワークデータ取得部２１で取得されるワークデータは、検査対象となるワーク１０４を擬似的に形成する基礎となるデータである。ワークデータは、例えばワークの形状、寸法および表面の状態などを含んでいる。ワークデータは、例えばワーク１０４の３Ｄ−ＣＡＤによるデータによって３次元のデータとして入力される。なお、ワークデータ取得部２１は、ワークデータに限らず周辺データをあわせて取得してもよい。周辺データは、検査条件を擬似的に形成する基礎となるデータである。周辺データは、例えばワークを照射する光の方向、強さおよび色温度など、検査設備１０１において時々刻々と変化する検査環境に関するデータを含んでいる。
【００１６】
３Ｄ画像生成部２２は、ワークデータ取得部２１で取得したワークデータからワークの疑似３Ｄ画像を生成する。これにより、３Ｄ画像生成部２２は、実際の検査設備１０１で検査される対象となるワーク１０４に近似した疑似３Ｄ画像を生成する。この場合、３Ｄ画像生成部２２は、周辺データも考慮して疑似３Ｄ画像を生成してもよい。このように、３Ｄ画像生成部２２は、ワークデータおよび必要に応じて周辺データに基づいてシミュレートしたワークを疑似３Ｄ画像として生成する。
【００１７】
色斑データ生成部２３は、色斑データ取得部２３１および色斑データ算出部２３２を有している。色斑データ取得部２３１は、既存の検査ラインすなわち図７に示すような実体的な視覚検査装置１００から画像データを取得する。すなわち、既存の検査ラインを構成する視覚検査装置１００は、上述のようにカメラ１０２を備えている。この視覚検査装置１００は、カメラ１０２で検査対象となるワーク１０４を撮影することにより、正事例または負事例の判断を行っている。色斑データ取得部２３１は、この視覚検査装置１００の処理装置１０３から正事例または負事例の判断が行われたワーク１０４について、カメラ１０２で撮影した画像データを取得する。具体的には、色斑データ取得部２３１は、既存の視覚検査装置１００の処理装置１０３から、この視覚検査装置１００で正事例と判断されたワークを撮影した正事例画像データ、および負事例と判断されたワークを撮影した負事例画像データを取得する。既存の視覚検査装置１００から取得した画像データは、制御装置１１の図示しないＲＡＭなどに一時的に保管される。
【００１８】
色斑データ算出部２３２は、色斑データを生成する。すなわち、色斑データ算出部２３２は、既存の視覚検査装置１００から取得された正事例画像データと負事例画像データとから、これらの画像データに含まれる輝度情報の差分を算出する。図２に示すように、色斑のない正事例のワーク３１と、色斑のある負事例のワーク３２とは、色斑３３の部分において、撮影した画像の同一の部分で色彩や色調に差が生じる。そのため、正事例のワーク３１を撮影した正事例画像データと、負事例のワーク３２を撮影した負事例画像データとの間には、同一の部分すなわち同一の画素において輝度に差が生じる。そこで、色斑データ算出部２３２は、正事例画像データおよび負事例画像データに含まれる輝度情報の差分を算出し、取得した負事例のワークに対応する色斑データを生成する。すなわち、色斑データ算出部２３２は、図２に示すように正事例のワーク３１の正事例画像と、負事例のワーク３２の負事例画像との輝度の差から、色斑３３を抽出する。そして、色斑データ算出部２３２は、抽出した色斑３３に対応する色斑画像３４、およびこの色斑画像３４のデータである色斑データを生成する。
【００１９】
色斑データ生成部２３は、既存の視覚検査装置１００において検査対象のワーク１０４が負事例であると判断されるごとに、色斑データ取得部２３１において視覚検査装置１００からその負事例のワークに対応する負事例画像データを取得する。色斑データ算出部２３２は、色斑データ取得部２３１で負事例のワークに対応する負事例画像データを取得するごとに、予め取得されている正事例のワークに対する正事例画像データとの間で輝度の差を算出する。この場合、正事例のワークに対応する正事例画像データは、基準となる正事例のワークに対応して予め取得されている。正事例のワークは、基準となる一つのデータがあればよいので、予め取得しておけばよい。したがって、既存の視覚検査装置１００でワークが正事例と判断されるたびに、色斑データ取得部２３１で正事例のワークの正事例画像データを取得する必要はない。このように、色斑データ生成部２３は、既存の視覚検査装置１００において、検査対象となるワーク１０４が負事例であると判断されるごとに、負事例と判断されたワークから色斑を抽出して色斑データを生成する。
【００２０】
色斑データ蓄積部２４は、色斑データ生成部２３で生成した色斑データを蓄積する。色斑データ蓄積部２４は、例えばＨＤＤなどの大容量記憶媒体を有している。色斑データ蓄積部２４は、色斑データ生成部２３において、検査対象のワーク１０４が負事例であると判断されるごとに生成された色斑データを蓄積する。一般に、既存の視覚検査装置１００を流れる検査対象であるワーク１０４は、大部分が正事例であり、負事例の割合が小さい。これに対し、負事例のワークは、評価項目である色斑だけでも多種多様な形態が想定される。そのため、すべての負事例のワークをサンプルとして視覚検査装置１００の評価のために予め用意することは困難である。本実施形態のように、既存の視覚検査装置１００でワーク１０４が負事例であると判断されるごとに、判断の対象となったワーク１０４の負事例画像データを取得し、この負事例画像データから色斑データを作成することにより、検査対象のワークが負事例であると判断されるごとに色斑データが蓄積される。これにより、本実施形態の場合、既存の視覚検査装置１００を稼働させて負事例のワークに対応する色斑データを蓄積することにより、負事例のワークに生じる多種多様な色斑の多くが色斑データとして容易に蓄積される。その結果、色斑のある負事例のワークに対応する色斑データを取得するために、手作業で負事例のワークを作成したり、正事例の画像を加工して負事例の画像を作成したりする必要がない。また、得られた色斑データは、色斑データの取得の基となったワークの表面形状や表面色などに関係なく、単なる色斑のみのデータとして取得される。
【００２１】
負事例画像合成部２５は、３Ｄ画像生成部２２で生成した疑似３Ｄ画像に、色斑データ取得部２３１で取得し、色斑データ蓄積部２４に蓄積した色斑データに基づいて生成された画像を貼り付ける。これにより、負事例画像合成部２５は、疑似３Ｄ画像の一部に色斑画像を貼り付けた擬似的なワークの３Ｄ負事例画像を合成する。負事例画像合成部２５は、色斑データ蓄積部２４に蓄積されている色斑データを用いて色斑テクスチャ画像を作成する。具体的には、負事例画像合成部２５は、図３に示すように色斑データに基づく色斑画像３４を作成する。そして、負事例画像合成部２５は、ワークデータから画像を合成する対象となる疑似３Ｄ画像の表面色に関するデータ３５を取得する。これにより、負事例画像合成部２５は、色斑画像３４と疑似３Ｄ画像の表面色に関するデータ３５とから、表面色に関わらず色斑のみが表現された色斑テクスチャ画像３６を生成する。
【００２２】
負事例画像合成部２５は、生成した色斑テクスチャ画像３６を、疑似３Ｄ画像として生成された擬似的なワーク１０４の疑似３Ｄ画像３７の一部に貼り付ける。これにより、負事例画像合成部２５は、色斑テクスチャ画像３６と疑似３Ｄ画像３７とを合成し、疑似３Ｄ画像３７の表面に色斑が貼り付けられた３Ｄ負事例画像３８を作成する。その結果、得られる３Ｄ負事例画像３８は、あたかも色斑が生じたような負事例のワークを再現する。
【００２３】
疑似撮影画像作成部２６は、負事例画像合成部２５で色斑テクスチャ画像３６と疑似３Ｄ画像３７とを合成することにより生成した３Ｄ負事例画像３８から疑似撮影画像を作成する。具体的には、疑似撮影画像作成部２６は、負事例画像合成部２５で合成した３Ｄ負事例画像３８を、実際の視覚検査装置１００のカメラ１０２による撮影範囲と一致する指定範囲から擬似的に撮影する。この場合、疑似撮影画像作成部２６は、３Ｄ負事例画像３８を実際のカメラ１０２で撮影するのではなく、あくまでも擬似的に作成した３Ｄ負事例画像３８を、カメラ１０２の撮影範囲と一致する指定範囲から擬似的に撮影する。これにより、疑似撮影画像作成部２６は、３Ｄ負事例画像３８を擬似的に撮影した疑似撮影画像をソフトウェア的に作成する。ここで、作成される疑似撮影画像は、３Ｄ負事例画像３８を平面的な画像として撮影した２Ｄ画像である。これら、３Ｄ画像生成部２２による疑似３Ｄ画像３７の生成、色斑データ生成部２３による色斑データの作成、負事例画像合成部２５による３Ｄ負事例画像３８の合成、および疑似撮影画像作成部２６による疑似撮影画像の作成は、いずれも制御装置１１におけるコンピュータプログラムの実行によってソフトウェア的に一連に処理される。
【００２４】
疑似撮影画像送信部２７は、疑似撮影画像作成部２６で作成した疑似撮影画像を疑似撮影画像データとして検査装置１３へ送信する。このとき、疑似撮影画像データには、疑似撮影画像のデータに加え、作成条件データが含まれている。作成条件データは、疑似撮影画像作成部２６で疑似撮影画像を作成するために使用したワークデータおよび疑似撮影画像の種類を示すデータなど、疑似撮影画像を作成するために設定した条件に関するデータである。これにより、疑似撮影画像送信部２７は、疑似撮影画像作成部２６で疑似撮影画像が作成されると、この疑似撮影画像に相当する疑似撮影画像データを検査装置１３へ送信する。
【００２５】
検査装置１３は、特許請求の範囲の検査手段に相当し、検査プログラム取得部４１、プログラム実行部４２、疑似撮影画像付与部４３および検査結果送信部４４を有している。検査プログラム取得部４１は、例えば制御装置１１の図示しない記憶部や制御装置１１に接続されている外部の記憶媒体に記憶された検査プログラムを取得する。検査プログラムは、実際の視覚検査装置１００におけるワーク１０４の検査のために予め設定されている。そのため、検査プログラム取得部４１は、予め設定され、図示しない記憶部に記憶されている検査プログラムを取得する。また、検査プログラムは、評価プログラムに含まれるサブルーチンの一つとして設定されている場合もある。この場合、検査プログラム取得部４１は、評価プログラムから検査プログラムを取得する。
【００２６】
プログラム実行部４２は、検査プログラム取得部４１で取得した視覚検査プログラムを実行する。疑似撮影画像付与部４３は、プログラム実行部４２で実行される視覚検査プログラムへ疑似撮影画像を検査対象疑似撮影画像として付与する。すなわち、疑似撮影画像付与部４３は、画像生成装置１２の疑似撮影画像送信部２７から送信された疑似撮影画像データを、プログラム実行部４２で実行されている視覚検査プログラムへ検査対象疑似撮影画像として与える。プログラム実行部４２は、視覚検査プログラムを実行することにより、疑似撮影画像付与部４３から与えられた検査対象疑似撮影画像データに基づいて検査対象疑似撮影画像を検査する。そして、検査結果送信部４４は、視覚検査プログラムの実行の結果として得られた検査結果を記憶装置１４へ送信する。すなわち、検査結果送信部４４は、視覚検査プログラムの実行によって検査対象疑似撮影画像が検査されると、この検査結果を検査結果データとして記憶装置１４へ送信する。
【００２７】
記憶装置１４は、記憶領域部５１、受理部５２および対応部５３を有している。記憶領域部５１は、例えばＨＤＤなどの大容量記憶媒体で構成されており、画像生成装置１２および検査装置１３から送信された各種のデータを記憶する。なお、色斑データ蓄積部２４や検査プログラムなどを記憶する記憶部は、この記憶装置１４と共用してもよい。受理部５２は、検査装置１３の検査結果送信部４４から各種のデータを取得し、取得した各種のデータを記憶領域部５１に書き込む。
【００２８】
対応部５３は、受理部５２で取得した各種のデータを対応させる、すなわち関連づけをする。具体的には、対応部５３は、画像生成装置１２の疑似撮影画像送信部２７から送信された疑似撮影画像データに、検査装置１３の検査結果送信部４４から送信されたその疑似撮影画像すなわち検査対象疑似撮影画像に対応する検査結果データを関連づけて記憶領域部５１に記憶する。つまり、図４に示すように、検査装置１３における検査対象となった検査対象疑似撮影画像６１の疑似撮影画像データ６２、この検査対象疑似撮影画像６１の作成条件データ６３、およびこの検査対象疑似撮影画像６１の検査結果データ６４を一つの検査データファイル６５として記憶領域部５１に記憶する。
【００２９】
表示装置１５は、例えば液晶ディスプレイなどで構成されている。表示装置１５は、記憶装置１４に記憶されている検査データファイル６５に基づいて画像や文字を表示する。具体的には、表示装置１５は、図４に示す検査データファイル６５を構成する疑似撮影画像データ６２に基づく画像、作成条件データ６３に基づく作成条件、および検査結果データ６４に基づく検査結果を表示する。
【００３０】
次に、上記の構成による評価システム１０の処理の流れについて図５および図６に基づいて説明する。
（色斑データの生成）
既存のラインを構成する視覚検査装置１００のカメラ１０２は、ワーク１０４の画像を撮影する。視覚検査装置１００は、この撮影したワーク１０４の画像に基づいて、正事例のワークであるか負事例のワークであるかを判断する。
【００３１】
評価システム１０の色斑データ取得部２３１は、既存の視覚検査装置１００の処理装置１０３から正事例画像データを取得する（Ｓ１０１）。視覚検査装置１００は、撮影されたワーク１０４の画像を、正事例の正事例画像データまたは負事例の負事例画像データとして処理装置１０３に保存する。この正事例画像データは、色斑の差分を抽出する際の基準となるデータである。そのため、基準となる正事例画像データは、一つあれば足りる。したがって、色斑データ取得部２３１は、処理の開始に際して、Ｓ１０１において既存の視覚検査装置１００の処理装置１０３から基準となる正事例画像データを取得する。
【００３２】
色斑データ取得部２３１は、正事例画像データを取得すると、既存の視覚検査装置１００から撮影された検査対象のワーク１０４の画像データ、および撮影の対象となった検査対象のワーク１０４が正事例または負事例のいずれに該当するかを示す品質データを取得する（Ｓ１０２）。色斑データ取得部２３１は、既存の視覚検査装置１００のカメラ１０２で検査対象のワーク１０４が撮影されるごとに、このワーク１０４の画像データ、およびこの検査対象となったワーク１０４の品質データを取得する。色斑データ生成部２３は、視覚検査装置１００の処理装置１０３からワーク１０４の画像データおよび品質データを取得すると、取得した品質データが負事例に該当するか否かを判断する（Ｓ１０３）。すなわち、色斑データ生成部２３は、取得した画像データに対応するワーク１０４の品質データが負事例を示すものであるか否かを判断する。
【００３３】
色斑データ算出部２３２は、Ｓ１０３において取得した画像データに対応するワーク１０４が負事例であると判断すると（Ｓ１０３：Ｙｅｓ）、色斑データ７１を生成する（Ｓ１０４）。色斑データ算出部２３２は、Ｓ１０２で視覚検査装置１００から取得し、Ｓ１０３で負事例と判断されたワーク１０４の画像データすなわち負事例画像データと、Ｓ１０１で取得した基準となる正事例のワークの正事例画像データとから色斑データ７１を生成する。具体的には、図２に示すように、色斑のない正事例のワーク３１と、色斑のある負事例のワーク３２とは、撮影した画像において同一の部分で色彩や色調に差が生じる。そのため、正事例のワーク３１を撮影した正事例画像データと、負事例のワーク３２を撮影した負事例画像データとの間には、同一の部分すなわち同一の画素において輝度に差が生じる。そこで、色斑データ算出部２３２は、正事例画像データおよび負事例画像データに含まれる輝度情報の差分を算出し、取得した負事例のワーク３２に対応する色斑画像３４を抽出し、この色斑画像３４に対応する色斑データ７１を生成する。
【００３４】
ここで、既存の視覚検査装置１００は、本実施形態の評価システム１０で評価する仮想的な視覚検査装置との間に複数の条件の相違が生じる。すなわち、これらの間には、例えば検査対象となるワークの相違、採光位置の相違ようなワークへの自然光の当たり方の相違、照明の設置位置のような人工光の当たり方の相違など、多種多様な相違が生じる。これらの相違は、負事例に生じる色斑についての撹乱要素つまり多様性を高める要素となる。つまり、既存の視覚検査装置１００と評価システム１０で評価する仮想的な視覚検査装置との間に生じる相違を、あえて色斑について人が予測できない多様性を高めることに積極的に利用することにより、既存の視覚検査装置１００から取得した色斑データ７１は、評価システム１０で評価する仮想的な視覚検査装置において人の予測の範囲を超えた幅広い多様性を有することになる。その結果、色斑データ生成部２３で生成する色斑データ７１は、人の感性および人の予測を超え、評価システム１０における評価の客観性を高めることに寄与する。
【００３５】
色斑データ生成部２３は、Ｓ１０４において負事例のワークについて色斑データ７１が生成されると、生成した色斑データ７１を色斑データ蓄積部２４に蓄積する（Ｓ１０５）。このように、色斑データ蓄積部２４は、視覚検査装置１００で検査対象のワーク１０４が負事例であると判断されるごとに色斑データ算出部２３２で生成された色斑データ７１を蓄積する。すなわち、既存の視覚検査装置１００において、検査対象のワーク１０４が負事例であると判断されると、色斑データ生成部２３は自動的に色斑データ７１を生成し、生成した色斑データ７１は色斑データ蓄積部２４に蓄積される。
【００３６】
色斑データ生成部２３は、生成した色斑データ７１を色斑データ蓄積部２４に蓄積すると、正事例または負事例の判断の対象となる画像データがあるか否かを判断する（Ｓ１０６）。すなわち、色斑データ生成部２３は、視覚検査装置１００のカメラ１０２で次の検査対象となるワーク１０４が撮影され、画像データが生成されたか否かを判断する。また、色斑データ生成部２３は、Ｓ１０３において検査対象となったワーク１０４が負事例でない、すなわち正事例であると判断されたときも（Ｓ１０３：Ｎｏ）、Ｓ１０６へ移行し、判断の対象となる次の画像データがあるか否かを判断する。色斑データ生成部２３は、Ｓ１０６において判断の対象となる次の画像があると判断すると（Ｓ１０６：Ｙｅｓ）、Ｓ１０２以降の処理を繰り返す。一方、色斑データ生成部２３は、Ｓ１０６において判断の対象となる次の画像がないと判断すると（Ｓ１０６：Ｎｏ）、色斑データ７１の蓄積が不要と判断し、処理を終了する。
【００３７】
（負事例画像の合成）
負事例画像合成部２５は、上述の色斑データ生成部２３における処理と平行して、３Ｄ負事例画像３８を合成する処理を実行する。
３Ｄ負事例画像３８を合成する場合、ワークデータ取得部２１は、入力部２８から入力されたワークデータを取得する（Ｓ２０１）。ワークデータは、ワーク１０４を擬似的に形成する基礎として、検査対象となるワーク１０４の３Ｄ−ＣＡＤのデータとして入力される。
【００３８】
３Ｄ画像生成部２２および負事例画像合成部２５は、Ｓ２０１において取得したワークデータ、およびＳ１０５において蓄積された色斑データ７１を取得する（Ｓ２０２）。３Ｄ画像生成部２２は、ワークデータ取得部２１からワークデータを取得する。一方、負事例画像合成部２５は、色斑データ蓄積部２４に蓄積されている色斑データ７１を取得する。３Ｄ画像生成部２２は、ワークデータ取得部２１から取得したワークデータに基づいて、疑似３Ｄ画像を生成する（Ｓ２０３）。すなわち、３Ｄ画像生成部２２は、ワークデータを用いて実際の検査設備１０１で検査される対象となるワーク１０４に近似した疑似３Ｄ画像３７を生成する。
【００３９】
負事例画像合成部２５は、３Ｄ負事例画像３８を合成する（Ｓ２０４）。具体的には、負事例画像合成部２５は、３Ｄ画像生成部２２で生成した疑似３Ｄ画像３７に、色斑データ蓄積部２４に蓄積した色斑データ７１に基づいて生成された色斑テクスチャ画像３６を貼り付ける。これにより、負事例画像合成部２５は、疑似３Ｄ画像３７の一部に、色斑データ７１に基づいて作成された色斑テクスチャ画像３６を貼り付けた擬似的なワークの３Ｄ負事例画像３８を合成する。その結果、負事例画像合成部２５で合成された３Ｄ負事例画像３８は、あたかも色斑が生じたような負事例のワークを再現している。
【００４０】
３Ｄ負事例画像３８が合成されると、疑似撮影画像作成部２６は、負事例画像合成部２５で合成された３Ｄ負事例画像３８から疑似撮影画像７２を作成する（Ｓ２０５）。具体的には、疑似撮影画像作成部２６は、負事例画像合成部２５で合成した３Ｄ負事例画像３８を、実際の視覚検査装置１００のカメラ１０２による撮影範囲と一致する指定範囲から擬似的に撮影する。この場合、疑似撮影画像作成部２６は、３Ｄ負事例画像３８を実際のカメラ１０２で撮影するのではなく、あくまでも擬似的に作成した３Ｄ負事例画像３８を、カメラ１０２の撮影範囲と一致する指定範囲から疑似的に撮影する。これにより、疑似撮影画像作成部２６は、３Ｄ負事例画像３８を擬似的に撮影した疑似撮影画像７２をソフトウェア的に作成する。作成される疑似撮影画像７２は、３Ｄ負事例画像３８を平面的な画像として撮影した２Ｄ画像である。
【００４１】
３Ｄ負事例画像３８から疑似撮影画像７２が作成されると、疑似撮影画像送信部２７は、疑似撮影画像作成部２６で作成した疑似撮影画像７２を疑似撮影画像データとして検査装置１３へ送信する（Ｓ２０６）。このとき、疑似撮影画像送信部２７から検査装置１３へ送信される疑似撮影画像データには、疑似撮影画像７２の画像データに加え、作成条件データが含まれている。作成条件データは、疑似撮影画像作成部２６で疑似撮影画像７２を作成するために使用したワークデータおよび疑似撮影画像７２の種類を示すデータなど、疑似撮影画像７２を作成するために設定した条件に関するデータである。このように、疑似撮影画像作成部２６で疑似撮影画像７２が作成されると、疑似撮影画像送信部２７はこの疑似撮影画像７２に対応する疑似撮影画像データを検査装置１３へ送信する。
【００４２】
（検査装置の評価）
検査装置１３は、疑似撮影画像７２に対応する疑似撮影画像データを受け取ると、受け取った疑似撮影画像データに基づいて検査を実行する。
検査装置１３は、疑似撮影画像データを用いた検査に先立って、視覚検査プログラム７３を取得する（Ｓ３０１）。検査装置１３は、例えば視覚検査プログラム７３の内容が変更されたり、更新されるごとに、これを評価するために新規な視覚検査プログラム７３を取得する。検査装置１３は、検査プログラム取得部４１を経由して新規な視覚検査プログラム７３を取得する。
【００４３】
検査装置１３は、視覚検査プログラム７３を取得すると、画像生成装置１２から疑似撮影画像データを取得したか否かを判断する（Ｓ３０２）。すなわち、検査装置１３は、画像生成装置１２の疑似撮影画像送信部２７から、Ｓ２０５で作成した疑似撮影画像データが送信されたか否かを判断する。検査装置１３は、画像生成装置１２から疑似撮影画像データを取得したと判断すると（Ｓ３０２：Ｙｅｓ）、視覚検査プログラム７３を実行する（Ｓ３０３）。すなわち、検査装置１３のプログラム実行部４２は、画像生成装置１２から疑似撮影画像データを取得すると、Ｓ３０１で取得した視覚検査プログラム７３を実行する。一方、検査装置１３の疑似撮影画像付与部４３は、画像生成装置１２から受け取った疑似撮影画像データを、プログラム実行部４２で実行されている視覚検査プログラム７３へ検査対象疑似撮影画像として与える（Ｓ３０４）。これにより、検査装置１３は、プログラム実行部４２で実行されている視覚検査プログラム７３にしたがって、検査対象疑似撮影画像について検査する。その結果、検査装置１３は、検査対象疑似撮影画像について検査結果を取得する（Ｓ３０５）。検査装置１３は、画像生成装置１２から疑似撮影画像データを取得していないと判断すると（Ｓ３０２：Ｎｏ）、疑似撮影画像データを受信するまで待機する。
【００４４】
検査装置１３は、Ｓ３０５において特定の検査対象疑似撮影画像についての検査結果を取得すると、他の色斑データ７１に基づく疑似撮影画像データがあるか否かを判断する（Ｓ３０６）。すなわち、検査装置１３は、まだ検査すべき疑似撮影画像データの残があるか否かを判断する。上述のように色斑データ生成部２３は、検査対象のワークが負事例であると判断されるごとに、Ｓ１０４において色斑データ７１を生成する。そして、生成された色斑データ７１は、色斑データ蓄積部２４に蓄積される。一方、負事例画像合成部２５は、ワークの疑似３Ｄ画像３７に、蓄積された色斑データ７１に応じた色斑テクスチャ画像３６を貼り付けて３Ｄ負事例画像３８を合成する。そして、合成された３Ｄ負事例画像３８は、疑似撮影画像作成部２６において疑似撮影画像７２として作成され、検査装置１３へ送信される。したがって、検査装置１３は、Ｓ１０５において蓄積されている色斑データ７１の数に応じて作成された疑似撮影画像データを用いて評価される。このように、検査装置１３を評価する対象となる疑似撮影画像データは、色斑データ７１の数に応じて複数用意されている。そのため、検査装置１３は、特定の色斑データ７１に基づく疑似撮影画像について検査結果を取得した後、他の色斑データ７１に基づく疑似撮影画像データが残っているか否かを判断する。
【００４５】
検査装置１３は、他の色斑データ７１に基づく疑似撮影画像データがあると判断すると（Ｓ３０６：Ｙｅｓ）、Ｓ３０２にリターンし、他の色斑データ７１に基づく疑似撮影画像データの送信を受け付ける。一方、検査装置１３は、他の色斑データ７１に基づく疑似撮影画像データがないと判断すると（Ｓ３０６：Ｎｏ）、すべての色斑データ７１に基づく検査結果を記憶装置１４へ送信する（Ｓ３０７）。すなわち、検査装置１３の検査結果送信部４４は、視覚検査プログラム７３の実行によって得られた検査結果を記憶装置１４へ送信する。記憶装置１４は、受理部５２において検査結果送信部４４から送信されたデータを取得し、記憶領域部５１に書き込む。記憶装置１４の対応部５３は、画像生成装置１２の疑似撮影画像送信部２７から送信された疑似撮影画像データに、検査装置１３の検査結果送信部４４から送信されたその疑似撮影画像７２すなわち検査対象疑似画像に対応する検査結果データを関連づけて図４に示す検査データファイル６５として記憶領域部５１に記憶する。表示装置１５は、記憶装置１４に記憶された図４に示す検査データファイル６５を構成する疑似撮影画像データ６２に基づく画像、作成条件データ６３に基づく作成条件、および検査結果データ６４に基づく検査結果を表示する。
【００４６】
以上説明した一実施形態では、色斑データ生成部２３は、既存の検査ラインを構成する視覚検査装置１００で正事例または負事例の判断がされたワーク１０４について色斑を抽出している。そのため、色斑データ７１は、実際の既存の視覚検査装置１００において、カメラ１０２で撮影した画像を用いて正事例である負事例であるかが判断されたデータに基づいて生成される。これにより、色斑データ７１は、例えば設計者などがあえて作成しなくても、人の予測を超えた多様性を含む客観的なものを既存の視覚検査装置１００から容易に入手できる。また、負事例画像合成部２５は、ワークデータに基づいてワーク１０４の疑似３Ｄ画像３７を作成し、この疑似３Ｄ画像３７に、予め抽出して蓄積した色斑データ７１に基づく色斑テクスチャ画像３６を貼り付けることにより、３Ｄ負事例画像３８を擬似的に合成している。そのため、ワークデータを入力してワーク１０４の疑似３Ｄ画像３７を作成し、この疑似３Ｄ画像３７に蓄積した色斑データ７１を合成すれば、任意のワークに、任意の色斑が生じた擬似的な３Ｄ負事例画像３８が容易に生成される。そして、視覚検査プログラム７３の実行によって実現される視覚検査装置は、任意に生成した３Ｄ負事例画像３８を用いて評価される。これにより、色斑データ７１を既存の視覚検査装置１００から数多く蓄積することにより、擬似的なワークの疑似３Ｄ画像３７に色斑データ７１に対応する色斑テクスチャ画像３６が合成され、容易に負事例のワークに相当する３Ｄ負事例画像３８が生成される。この３Ｄ負事例画像３８を利用することにより、視覚検査プログラム７３の実行によって実現される視覚検査装置は、幅広い種類の色斑が付された負事例のワークについて評価される。したがって、正事例および負事例の実物のワークを入手することなく、人の予測を超えた多様な色斑の負事例を容易に収集することができ、視覚検査プログラム７３の実行によって実現される視覚検査装置の検査精度および評価精度を高めることができる。
【００４７】
また、一実施形態では、色斑データ生成部２３は、既存の視覚検査装置１００のカメラ１０２で撮影した画像に含まれる輝度情報の差分に基づいて色斑データ７１を生成している。具体的には、色斑データ生成部２３は、正事例であると判断された検査対象の画像データの輝度情報と、負事例であると判断された検査対象の画像データの輝度情報とから差分を算出する。このとき、正事例の画像データおよび負事例の画像データの輝度情報は、ワークにおいて同一の位置に相当する画素から抽出する。これにより、色斑データ７１は、正事例の画像データの輝度と負事例の画像データの輝度との差を算出するという簡単な処理で入手される。したがって、色斑データの入手および蓄積を容易にすることができる。
【００４８】
以上説明した本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々の実施形態に適用可能である。
【符号の説明】
【００４９】
図面中、１０は評価システム、１３は検査装置（検査手段）、１４は記憶装置、２１はワークデータ取得部（ワークデータ取得手段）、２２は３Ｄ画像生成部（３Ｄ画像生成手段）、２３は色斑データ生成部（色斑データ生成手段）、２４は色斑データ蓄積部（色斑データ蓄積手段）、２５は負事例画像合成部（負事例画像合成手段）、２６は疑似撮影画像作成部（疑似撮影画像作成手段）、３７は疑似３Ｄ画像、３８は３Ｄ負事例画像、６１は検査対象疑似撮影画像、７２は疑似撮影画像、７３は視覚検査プログラム、１００は視覚検査装置（既存の検査ライン）、１０１は検査設備、１０２はカメラ、１０４はワーク（検査対象）を示す。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、視覚検査装置の評価システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、例えばロボットのアームの先端に取り付けたカメラや検査設備に固定されたカメラによって検査対象であるワークを撮影し、この撮影した画像を用いてワークを検査する視覚検査装置が公知である。このような視覚検査装置は、実際の使用時の検査設備において適正な検査結果が得られるように事前に検査結果の評価、および判断基準を調整する必要がある。例えば、視覚検査装置は、ワークの塗装が適正であるか否か、すなわちワークに色斑があるか否かについて、ワークを撮影した画像を用いて判断している（人の肌の色斑をシミュレーションで生成する技術について特許文献１参照）。
【０００３】
ところで、視覚検査装置は、システムを構築する際、検査において合格となる正事例のワークだけでなく、検査において不合格となる負事例のワークを用いて、その検査機能が適切であるかを評価しなければならない。このうち、正事例は合格基準のワークを撮影した画像をサンプルとして準備すれば足りるのに対し、負事例は幅広い事例が想定され数多くの負事例のサンプルおよび画像を必要とする。すなわち、負事例は、法則性のあるものであれば人が予測することができるので容易に作成することができる。一方、特に色斑などのように人の感性が大きく影響し客観的な判断が難しい負事例の場合、人が予測可能な範囲で色斑についての負事例を作成しても、この負事例による視覚検査装置の評価は客観性のないものとなる。そのため、視覚検査装置の評価は、客観性が乏しく偏ったものとなる。その結果、視覚検査装置の評価の精度を高めるためには、人の予測の範囲を超えた自然な負事例を多数収集する必要がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−２９３２１４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
そこで、本発明の目的は、正事例および負事例の実物のワークを入手することなく、人の予測を超えた多様な色斑の負事例の収集を容易にするとともに、評価の精度が高い視覚検査装置の評価システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
請求項１記載の発明では、色斑データ生成手段は、既存の検査ラインのカメラで撮影した画像データを取得している。そして、色斑データ生成手段は、取得した画像データから既存の検査ラインで正事例または負事例の判断がされた検査対象に生じている色斑を抽出して色斑データを生成する。すなわち、色斑データは、既存の正事例と負事例とを比較することにより生成される。負事例画像合成手段は、ワークデータ取得手段で取得したワークデータに基づいて３Ｄ画像生成手段で生成した疑似３Ｄ画像に、色斑データ生成手段で生成され色斑データ蓄積手段に蓄積されている色斑データに基づいて生成した画像を貼り付ける。これにより、負事例画像合成手段は、色斑を有する擬似的なワークの３Ｄ負事例画像を合成する。疑似撮影画像作成手段は、負事例画像合成手段で合成した擬似的なワークの３Ｄ負事例画像を、視覚検査装置のカメラの撮影範囲と一致する指定範囲から擬似的に撮影し、疑似撮影画像を作成する。そして、検査手段は、この作成した疑似撮影画像を検査対象疑似画像として取得して、予め設定されている検査プログラムにしたがって検査対象疑似画像を用いてワークを擬似的に検査する。なお、本明細書中において、「３Ｄ」とは「三次元:３dimension」を意味する。
【０００７】
請求項１では、色斑データ生成手段は、既存の検査ラインで正事例または負事例の判断がされた検査対象の色斑を抽出している。そのため、色斑データは、実際の既存のラインにおいて、カメラで撮影した画像を用いて正事例である負事例であるかが判断されたデータから生成される。既存のラインから色斑データを取得する場合、この既存のラインと評価の対象となる視覚検査装置との間には、例えば検査対象となるワークが相違する可能性、ワークへの自然光の当たり方の相違、および検査用の光源の位置の相違すなわち人工光の当たり方の相違など複数の撹乱要素が含まれる。そのため、既存のラインから取得した色斑データは、評価の対象となる視覚検査装置において人の予測を超えた多様性を含むこととなる。その結果、色斑データ生成手段で生成する色斑データは人の感性および人の予測を超えたものとなる。また、負事例画像合成手段は、ワークデータに基づいてワークの疑似３Ｄ画像を作成し、この疑似３Ｄ画像に、既に抽出して蓄積した色斑データに基づく画像を貼り付けることにより、３Ｄ負事例画像を擬似的に合成する。そのため、ワークデータを入力し蓄積した色斑データを合成すれば、任意のワークに、任意の色斑が生じた擬似的な３Ｄ負事例画像を合成することができる。そして、任意に生成した３Ｄ負事例画像を用いて、視覚検査装置の評価が実行される。これにより、色斑データを既存のラインから数多く蓄積することにより、擬似的なワークの３Ｄ画像に色斑データに対応する色斑画像を貼り付けるだけで、容易に負事例のワークに相当する３Ｄ負事例画像が生成される。この３Ｄ負事例画像を利用することにより、視覚検査装置は、幅広い色斑が付された負事例のワークについて評価される。したがって、正事例および負事例の実物のワークを入手することなく、人の予測を超えた多様な色斑の負事例を容易に収集することができ、視覚検査装置の検査精度および評価精度を高めることができる。
【０００８】
請求項２記載の発明では、色斑データ生成手段は、既存のラインで撮影した画像に含まれる輝度情報の差分に基づいて色斑データを生成している。具体的には、色斑データ生成手段は、正事例であると判断された検査対象の画像データの輝度情報と、負事例であると判断された検査対象の画像データの輝度情報とから、差分を算出する。このとき、各画像データの輝度情報は、ワークにおいて同一の位置に相当する画素から抽出する。これにより、色斑データは、正事例の画像データの輝度と負事例の画像データの輝度との差を算出するという簡単な処理で入手される。したがって、色斑データの入手および蓄積を容易にすることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】一実施形態による視覚検査装置の評価システムを示すブロック図
【図２】一実施形態による評価システムにおける色斑画像を抽出する手順を示す模式図
【図３】一実施形態による評価システムにおける３Ｄ負事例画像の合成の手順を示す模式図
【図４】一実施形態による評価システムにおける検査データファイルの構造を示す模式図
【図５】一実施形態による評価システムの処理の流れを示す概略図
【図６】一実施形態による評価システムの処理を示す模式図
【図７】視覚検査装置の一例を示す概略図
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、一実施形態による視覚検査装置の評価システムを図面に基づいて説明する。
（視覚検査装置）
まず、図７に示す視覚検査装置１００について説明する。なお、図７に示す視覚検査装置１００は、実体的なものであり、本実施形態の視覚検査装置の評価システムと直接の関係はないが、以降の理解を容易にするために説明する。視覚検査装置１００は、検査設備１０１、カメラ１０２および処理装置１０３を備えている。検査設備１０１では、実際に検査対象となるワーク１０４が検査される。カメラ１０２は、検査設備１０１に設けられている。カメラ１０２は、検査設備１０１に固定、または検査設備１０１に設けられているロボット１０５に取り付けられている。カメラ１０２を検査設備１０１に固定する場合、ワーク１０４は常に一定の位置から撮影される。一方、カメラ１０２をロボット１０５に取り付ける場合、ワーク１０４は周囲の任意の位置から撮影される。カメラ１０２を検査設備１０１に固定するか、ロボット１０５に取り付けるかは、ワーク１０４の検査の種類に応じて任意に選択することができる。
【００１１】
処理装置１０３は、例えばパーソナルコンピュータ（以下、「パソコン」）などで構成されており、カメラ１０２で撮影したワーク１０４の撮影画像に基づいてワーク１０４の検査を実施する。処理装置１０３は、予め設定されている視覚検査プログラムにしたがってワーク１０４の検査を実施する。具体的には、処理装置１０３は、視覚検査プログラムを実行することにより、カメラ１０２で撮影したワーク１０４の画像を取得する。この場合、処理装置１０３は、カメラ１０２で撮影した実際のワーク１０４の画像すなわちワークの実像を取得する。そして、処理装置１０３は、取得したワーク１０４の画像に基づいて、ワーク１０４の検査を実施する。ここで検査項目としては、例えばワーク１０４の変色や塗装不良などを原因とする色斑を含んでいる。
【００１２】
以上のような視覚検査装置１００は、実際にカメラ１０２でワーク１０４を撮影する。そのため、視覚検査装置１００を評価する場合、視覚検査装置１００を実際に構築し、ワーク１０４の実物を利用した実像の画像を取得する必要がある。このうち、実物のワーク１０４のうち検査に合格するワーク、いわゆる正事例のワークおよびその画像は、製品として流通するワークを入手することにより容易に取得可能である。一方、視覚検査装置１００およびこれを用いてワーク１０４を検査する視覚検査プログラムの検査精度を高めるためには、正事例のワークだけでなく、検査に不合格となるワーク、いわゆる負事例のワークについても、視覚検査装置１００および視覚検査プログラムがどのような挙動を示すか評価する必要がある。しかしながら、負事例のワークは、例えば正事例のワークに、検査不合格の原因となる色斑をあえて付加して作成しなければならない。そのため、視覚検査装置１００および視覚検査プログラムの評価のためだけに、あえて正事例のワークに色斑を形成して負事例を確保しなければならず、現実的でない。また、想定される負事例のすべてについて負事例のワークを入手することも困難である。
【００１３】
そこで、以下に説明する本実施形態の視覚検査装置１００の評価システムは、負事例のワークをあえて作成することなく、視覚検査装置１００を評価することを目的としている。
（本実施形態による視覚検査装置の評価システム）
図１に示すように本実施形態の評価システム１０は、制御装置１１、画像生成装置１２、検査装置１３、記憶装置１４および表示装置１５を備えている。評価システム１０は、図７に示すような視覚検査装置１００を仮想的な世界に擬似的に構築し、この構築した仮想的な視覚検査装置１００、および視覚検査装置１００で実行される視覚検査プログラムの評価を実施する。
【００１４】
評価システム１０は、例えばパソコンにおいて、評価プログラムを実行することによりソフトウェア的に実現されている。なお、評価システム１０は、ソフトウェア的な実現だけでなく、専用の電子回路によりハードウェア的に実現してもよい。制御装置１１は、例えばＣＰＵ、ＲＯＭおよびＲＡＭを有するマイクロコンピュータを含むパーソナルコンピュータで構成されており、上述の視覚検査プログラムおよび評価プログラムを実行することにより、評価システムの全体を制御する。
【００１５】
画像生成装置１２は、制御装置１１で実行される視覚検査プログラムによってソフトウェア的に実現されている。画像生成装置１２は、ワークデータ取得部２１、３Ｄ画像生成部２２、色斑データ生成部２３、色斑データ蓄積部２４、負事例画像合成部２５、疑似撮影画像作成部２６および疑似撮影画像送信部２７を有している。ワークデータ取得部２１は、ワーク１０４を擬似的に形成する基礎となるワークデータを取得する。ワークデータ取得部２１は、入力部２８から入力されたワークデータを取得する。入力部２８は、ワークデータを構成する各種のパラメータが入力される。入力部２８は、例えばキーボードやマウスなどによる機械的な入力、およびＣＤやＨＤＤなどによる光学的または磁気的な入力が行われる。ワークデータ取得部２１で取得されるワークデータは、検査対象となるワーク１０４を擬似的に形成する基礎となるデータである。ワークデータは、例えばワークの形状、寸法および表面の状態などを含んでいる。ワークデータは、例えばワーク１０４の３Ｄ−ＣＡＤによるデータによって３次元のデータとして入力される。なお、ワークデータ取得部２１は、ワークデータに限らず周辺データをあわせて取得してもよい。周辺データは、検査条件を擬似的に形成する基礎となるデータである。周辺データは、例えばワークを照射する光の方向、強さおよび色温度など、検査設備１０１において時々刻々と変化する検査環境に関するデータを含んでいる。
【００１６】
３Ｄ画像生成部２２は、ワークデータ取得部２１で取得したワークデータからワークの疑似３Ｄ画像を生成する。これにより、３Ｄ画像生成部２２は、実際の検査設備１０１で検査される対象となるワーク１０４に近似した疑似３Ｄ画像を生成する。この場合、３Ｄ画像生成部２２は、周辺データも考慮して疑似３Ｄ画像を生成してもよい。このように、３Ｄ画像生成部２２は、ワークデータおよび必要に応じて周辺データに基づいてシミュレートしたワークを疑似３Ｄ画像として生成する。
【００１７】
色斑データ生成部２３は、色斑データ取得部２３１および色斑データ算出部２３２を有している。色斑データ取得部２３１は、既存の検査ラインすなわち図７に示すような実体的な視覚検査装置１００から画像データを取得する。すなわち、既存の検査ラインを構成する視覚検査装置１００は、上述のようにカメラ１０２を備えている。この視覚検査装置１００は、カメラ１０２で検査対象となるワーク１０４を撮影することにより、正事例または負事例の判断を行っている。色斑データ取得部２３１は、この視覚検査装置１００の処理装置１０３から正事例または負事例の判断が行われたワーク１０４について、カメラ１０２で撮影した画像データを取得する。具体的には、色斑データ取得部２３１は、既存の視覚検査装置１００の処理装置１０３から、この視覚検査装置１００で正事例と判断されたワークを撮影した正事例画像データ、および負事例と判断されたワークを撮影した負事例画像データを取得する。既存の視覚検査装置１００から取得した画像データは、制御装置１１の図示しないＲＡＭなどに一時的に保管される。
【００１８】
色斑データ算出部２３２は、色斑データを生成する。すなわち、色斑データ算出部２３２は、既存の視覚検査装置１００から取得された正事例画像データと負事例画像データとから、これらの画像データに含まれる輝度情報の差分を算出する。図２に示すように、色斑のない正事例のワーク３１と、色斑のある負事例のワーク３２とは、色斑３３の部分において、撮影した画像の同一の部分で色彩や色調に差が生じる。そのため、正事例のワーク３１を撮影した正事例画像データと、負事例のワーク３２を撮影した負事例画像データとの間には、同一の部分すなわち同一の画素において輝度に差が生じる。そこで、色斑データ算出部２３２は、正事例画像データおよび負事例画像データに含まれる輝度情報の差分を算出し、取得した負事例のワークに対応する色斑データを生成する。すなわち、色斑データ算出部２３２は、図２に示すように正事例のワーク３１の正事例画像と、負事例のワーク３２の負事例画像との輝度の差から、色斑３３を抽出する。そして、色斑データ算出部２３２は、抽出した色斑３３に対応する色斑画像３４、およびこの色斑画像３４のデータである色斑データを生成する。
【００１９】
色斑データ生成部２３は、既存の視覚検査装置１００において検査対象のワーク１０４が負事例であると判断されるごとに、色斑データ取得部２３１において視覚検査装置１００からその負事例のワークに対応する負事例画像データを取得する。色斑データ算出部２３２は、色斑データ取得部２３１で負事例のワークに対応する負事例画像データを取得するごとに、予め取得されている正事例のワークに対する正事例画像データとの間で輝度の差を算出する。この場合、正事例のワークに対応する正事例画像データは、基準となる正事例のワークに対応して予め取得されている。正事例のワークは、基準となる一つのデータがあればよいので、予め取得しておけばよい。したがって、既存の視覚検査装置１００でワークが正事例と判断されるたびに、色斑データ取得部２３１で正事例のワークの正事例画像データを取得する必要はない。このように、色斑データ生成部２３は、既存の視覚検査装置１００において、検査対象となるワーク１０４が負事例であると判断されるごとに、負事例と判断されたワークから色斑を抽出して色斑データを生成する。
【００２０】
色斑データ蓄積部２４は、色斑データ生成部２３で生成した色斑データを蓄積する。色斑データ蓄積部２４は、例えばＨＤＤなどの大容量記憶媒体を有している。色斑データ蓄積部２４は、色斑データ生成部２３において、検査対象のワーク１０４が負事例であると判断されるごとに生成された色斑データを蓄積する。一般に、既存の視覚検査装置１００を流れる検査対象であるワーク１０４は、大部分が正事例であり、負事例の割合が小さい。これに対し、負事例のワークは、評価項目である色斑だけでも多種多様な形態が想定される。そのため、すべての負事例のワークをサンプルとして視覚検査装置１００の評価のために予め用意することは困難である。本実施形態のように、既存の視覚検査装置１００でワーク１０４が負事例であると判断されるごとに、判断の対象となったワーク１０４の負事例画像データを取得し、この負事例画像データから色斑データを作成することにより、検査対象のワークが負事例であると判断されるごとに色斑データが蓄積される。これにより、本実施形態の場合、既存の視覚検査装置１００を稼働させて負事例のワークに対応する色斑データを蓄積することにより、負事例のワークに生じる多種多様な色斑の多くが色斑データとして容易に蓄積される。その結果、色斑のある負事例のワークに対応する色斑データを取得するために、手作業で負事例のワークを作成したり、正事例の画像を加工して負事例の画像を作成したりする必要がない。また、得られた色斑データは、色斑データの取得の基となったワークの表面形状や表面色などに関係なく、単なる色斑のみのデータとして取得される。
【００２１】
負事例画像合成部２５は、３Ｄ画像生成部２２で生成した疑似３Ｄ画像に、色斑データ取得部２３１で取得し、色斑データ蓄積部２４に蓄積した色斑データに基づいて生成された画像を貼り付ける。これにより、負事例画像合成部２５は、疑似３Ｄ画像の一部に色斑画像を貼り付けた擬似的なワークの３Ｄ負事例画像を合成する。負事例画像合成部２５は、色斑データ蓄積部２４に蓄積されている色斑データを用いて色斑テクスチャ画像を作成する。具体的には、負事例画像合成部２５は、図３に示すように色斑データに基づく色斑画像３４を作成する。そして、負事例画像合成部２５は、ワークデータから画像を合成する対象となる疑似３Ｄ画像の表面色に関するデータ３５を取得する。これにより、負事例画像合成部２５は、色斑画像３４と疑似３Ｄ画像の表面色に関するデータ３５とから、表面色に関わらず色斑のみが表現された色斑テクスチャ画像３６を生成する。
【００２２】
負事例画像合成部２５は、生成した色斑テクスチャ画像３６を、疑似３Ｄ画像として生成された擬似的なワーク１０４の疑似３Ｄ画像３７の一部に貼り付ける。これにより、負事例画像合成部２５は、色斑テクスチャ画像３６と疑似３Ｄ画像３７とを合成し、疑似３Ｄ画像３７の表面に色斑が貼り付けられた３Ｄ負事例画像３８を作成する。その結果、得られる３Ｄ負事例画像３８は、あたかも色斑が生じたような負事例のワークを再現する。
【００２３】
疑似撮影画像作成部２６は、負事例画像合成部２５で色斑テクスチャ画像３６と疑似３Ｄ画像３７とを合成することにより生成した３Ｄ負事例画像３８から疑似撮影画像を作成する。具体的には、疑似撮影画像作成部２６は、負事例画像合成部２５で合成した３Ｄ負事例画像３８を、実際の視覚検査装置１００のカメラ１０２による撮影範囲と一致する指定範囲から擬似的に撮影する。この場合、疑似撮影画像作成部２６は、３Ｄ負事例画像３８を実際のカメラ１０２で撮影するのではなく、あくまでも擬似的に作成した３Ｄ負事例画像３８を、カメラ１０２の撮影範囲と一致する指定範囲から擬似的に撮影する。これにより、疑似撮影画像作成部２６は、３Ｄ負事例画像３８を擬似的に撮影した疑似撮影画像をソフトウェア的に作成する。ここで、作成される疑似撮影画像は、３Ｄ負事例画像３８を平面的な画像として撮影した２Ｄ画像である。これら、３Ｄ画像生成部２２による疑似３Ｄ画像３７の生成、色斑データ生成部２３による色斑データの作成、負事例画像合成部２５による３Ｄ負事例画像３８の合成、および疑似撮影画像作成部２６による疑似撮影画像の作成は、いずれも制御装置１１におけるコンピュータプログラムの実行によってソフトウェア的に一連に処理される。
【００２４】
疑似撮影画像送信部２７は、疑似撮影画像作成部２６で作成した疑似撮影画像を疑似撮影画像データとして検査装置１３へ送信する。このとき、疑似撮影画像データには、疑似撮影画像のデータに加え、作成条件データが含まれている。作成条件データは、疑似撮影画像作成部２６で疑似撮影画像を作成するために使用したワークデータおよび疑似撮影画像の種類を示すデータなど、疑似撮影画像を作成するために設定した条件に関するデータである。これにより、疑似撮影画像送信部２７は、疑似撮影画像作成部２６で疑似撮影画像が作成されると、この疑似撮影画像に相当する疑似撮影画像データを検査装置１３へ送信する。
【００２５】
検査装置１３は、特許請求の範囲の検査手段に相当し、検査プログラム取得部４１、プログラム実行部４２、疑似撮影画像付与部４３および検査結果送信部４４を有している。検査プログラム取得部４１は、例えば制御装置１１の図示しない記憶部や制御装置１１に接続されている外部の記憶媒体に記憶された検査プログラムを取得する。検査プログラムは、実際の視覚検査装置１００におけるワーク１０４の検査のために予め設定されている。そのため、検査プログラム取得部４１は、予め設定され、図示しない記憶部に記憶されている検査プログラムを取得する。また、検査プログラムは、評価プログラムに含まれるサブルーチンの一つとして設定されている場合もある。この場合、検査プログラム取得部４１は、評価プログラムから検査プログラムを取得する。
【００２６】
プログラム実行部４２は、検査プログラム取得部４１で取得した視覚検査プログラムを実行する。疑似撮影画像付与部４３は、プログラム実行部４２で実行される視覚検査プログラムへ疑似撮影画像を検査対象疑似撮影画像として付与する。すなわち、疑似撮影画像付与部４３は、画像生成装置１２の疑似撮影画像送信部２７から送信された疑似撮影画像データを、プログラム実行部４２で実行されている視覚検査プログラムへ検査対象疑似撮影画像として与える。プログラム実行部４２は、視覚検査プログラムを実行することにより、疑似撮影画像付与部４３から与えられた検査対象疑似撮影画像データに基づいて検査対象疑似撮影画像を検査する。そして、検査結果送信部４４は、視覚検査プログラムの実行の結果として得られた検査結果を記憶装置１４へ送信する。すなわち、検査結果送信部４４は、視覚検査プログラムの実行によって検査対象疑似撮影画像が検査されると、この検査結果を検査結果データとして記憶装置１４へ送信する。
【００２７】
記憶装置１４は、記憶領域部５１、受理部５２および対応部５３を有している。記憶領域部５１は、例えばＨＤＤなどの大容量記憶媒体で構成されており、画像生成装置１２および検査装置１３から送信された各種のデータを記憶する。なお、色斑データ蓄積部２４や検査プログラムなどを記憶する記憶部は、この記憶装置１４と共用してもよい。受理部５２は、検査装置１３の検査結果送信部４４から各種のデータを取得し、取得した各種のデータを記憶領域部５１に書き込む。
【００２８】
対応部５３は、受理部５２で取得した各種のデータを対応させる、すなわち関連づけをする。具体的には、対応部５３は、画像生成装置１２の疑似撮影画像送信部２７から送信された疑似撮影画像データに、検査装置１３の検査結果送信部４４から送信されたその疑似撮影画像すなわち検査対象疑似撮影画像に対応する検査結果データを関連づけて記憶領域部５１に記憶する。つまり、図４に示すように、検査装置１３における検査対象となった検査対象疑似撮影画像６１の疑似撮影画像データ６２、この検査対象疑似撮影画像６１の作成条件データ６３、およびこの検査対象疑似撮影画像６１の検査結果データ６４を一つの検査データファイル６５として記憶領域部５１に記憶する。
【００２９】
表示装置１５は、例えば液晶ディスプレイなどで構成されている。表示装置１５は、記憶装置１４に記憶されている検査データファイル６５に基づいて画像や文字を表示する。具体的には、表示装置１５は、図４に示す検査データファイル６５を構成する疑似撮影画像データ６２に基づく画像、作成条件データ６３に基づく作成条件、および検査結果データ６４に基づく検査結果を表示する。
【００３０】
次に、上記の構成による評価システム１０の処理の流れについて図５および図６に基づいて説明する。
（色斑データの生成）
既存のラインを構成する視覚検査装置１００のカメラ１０２は、ワーク１０４の画像を撮影する。視覚検査装置１００は、この撮影したワーク１０４の画像に基づいて、正事例のワークであるか負事例のワークであるかを判断する。
【００３１】
評価システム１０の色斑データ取得部２３１は、既存の視覚検査装置１００の処理装置１０３から正事例画像データを取得する（Ｓ１０１）。視覚検査装置１００は、撮影されたワーク１０４の画像を、正事例の正事例画像データまたは負事例の負事例画像データとして処理装置１０３に保存する。この正事例画像データは、色斑の差分を抽出する際の基準となるデータである。そのため、基準となる正事例画像データは、一つあれば足りる。したがって、色斑データ取得部２３１は、処理の開始に際して、Ｓ１０１において既存の視覚検査装置１００の処理装置１０３から基準となる正事例画像データを取得する。
【００３２】
色斑データ取得部２３１は、正事例画像データを取得すると、既存の視覚検査装置１００から撮影された検査対象のワーク１０４の画像データ、および撮影の対象となった検査対象のワーク１０４が正事例または負事例のいずれに該当するかを示す品質データを取得する（Ｓ１０２）。色斑データ取得部２３１は、既存の視覚検査装置１００のカメラ１０２で検査対象のワーク１０４が撮影されるごとに、このワーク１０４の画像データ、およびこの検査対象となったワーク１０４の品質データを取得する。色斑データ生成部２３は、視覚検査装置１００の処理装置１０３からワーク１０４の画像データおよび品質データを取得すると、取得した品質データが負事例に該当するか否かを判断する（Ｓ１０３）。すなわち、色斑データ生成部２３は、取得した画像データに対応するワーク１０４の品質データが負事例を示すものであるか否かを判断する。
【００３３】
色斑データ算出部２３２は、Ｓ１０３において取得した画像データに対応するワーク１０４が負事例であると判断すると（Ｓ１０３：Ｙｅｓ）、色斑データ７１を生成する（Ｓ１０４）。色斑データ算出部２３２は、Ｓ１０２で視覚検査装置１００から取得し、Ｓ１０３で負事例と判断されたワーク１０４の画像データすなわち負事例画像データと、Ｓ１０１で取得した基準となる正事例のワークの正事例画像データとから色斑データ７１を生成する。具体的には、図２に示すように、色斑のない正事例のワーク３１と、色斑のある負事例のワーク３２とは、撮影した画像において同一の部分で色彩や色調に差が生じる。そのため、正事例のワーク３１を撮影した正事例画像データと、負事例のワーク３２を撮影した負事例画像データとの間には、同一の部分すなわち同一の画素において輝度に差が生じる。そこで、色斑データ算出部２３２は、正事例画像データおよび負事例画像データに含まれる輝度情報の差分を算出し、取得した負事例のワーク３２に対応する色斑画像３４を抽出し、この色斑画像３４に対応する色斑データ７１を生成する。
【００３４】
ここで、既存の視覚検査装置１００は、本実施形態の評価システム１０で評価する仮想的な視覚検査装置との間に複数の条件の相違が生じる。すなわち、これらの間には、例えば検査対象となるワークの相違、採光位置の相違ようなワークへの自然光の当たり方の相違、照明の設置位置のような人工光の当たり方の相違など、多種多様な相違が生じる。これらの相違は、負事例に生じる色斑についての撹乱要素つまり多様性を高める要素となる。つまり、既存の視覚検査装置１００と評価システム１０で評価する仮想的な視覚検査装置との間に生じる相違を、あえて色斑について人が予測できない多様性を高めることに積極的に利用することにより、既存の視覚検査装置１００から取得した色斑データ７１は、評価システム１０で評価する仮想的な視覚検査装置において人の予測の範囲を超えた幅広い多様性を有することになる。その結果、色斑データ生成部２３で生成する色斑データ７１は、人の感性および人の予測を超え、評価システム１０における評価の客観性を高めることに寄与する。
【００３５】
色斑データ生成部２３は、Ｓ１０４において負事例のワークについて色斑データ７１が生成されると、生成した色斑データ７１を色斑データ蓄積部２４に蓄積する（Ｓ１０５）。このように、色斑データ蓄積部２４は、視覚検査装置１００で検査対象のワーク１０４が負事例であると判断されるごとに色斑データ算出部２３２で生成された色斑データ７１を蓄積する。すなわち、既存の視覚検査装置１００において、検査対象のワーク１０４が負事例であると判断されると、色斑データ生成部２３は自動的に色斑データ７１を生成し、生成した色斑データ７１は色斑データ蓄積部２４に蓄積される。
【００３６】
色斑データ生成部２３は、生成した色斑データ７１を色斑データ蓄積部２４に蓄積すると、正事例または負事例の判断の対象となる画像データがあるか否かを判断する（Ｓ１０６）。すなわち、色斑データ生成部２３は、視覚検査装置１００のカメラ１０２で次の検査対象となるワーク１０４が撮影され、画像データが生成されたか否かを判断する。また、色斑データ生成部２３は、Ｓ１０３において検査対象となったワーク１０４が負事例でない、すなわち正事例であると判断されたときも（Ｓ１０３：Ｎｏ）、Ｓ１０６へ移行し、判断の対象となる次の画像データがあるか否かを判断する。色斑データ生成部２３は、Ｓ１０６において判断の対象となる次の画像があると判断すると（Ｓ１０６：Ｙｅｓ）、Ｓ１０２以降の処理を繰り返す。一方、色斑データ生成部２３は、Ｓ１０６において判断の対象となる次の画像がないと判断すると（Ｓ１０６：Ｎｏ）、色斑データ７１の蓄積が不要と判断し、処理を終了する。
【００３７】
（負事例画像の合成）
負事例画像合成部２５は、上述の色斑データ生成部２３における処理と平行して、３Ｄ負事例画像３８を合成する処理を実行する。
３Ｄ負事例画像３８を合成する場合、ワークデータ取得部２１は、入力部２８から入力されたワークデータを取得する（Ｓ２０１）。ワークデータは、ワーク１０４を擬似的に形成する基礎として、検査対象となるワーク１０４の３Ｄ−ＣＡＤのデータとして入力される。
【００３８】
３Ｄ画像生成部２２および負事例画像合成部２５は、Ｓ２０１において取得したワークデータ、およびＳ１０５において蓄積された色斑データ７１を取得する（Ｓ２０２）。３Ｄ画像生成部２２は、ワークデータ取得部２１からワークデータを取得する。一方、負事例画像合成部２５は、色斑データ蓄積部２４に蓄積されている色斑データ７１を取得する。３Ｄ画像生成部２２は、ワークデータ取得部２１から取得したワークデータに基づいて、疑似３Ｄ画像を生成する（Ｓ２０３）。すなわち、３Ｄ画像生成部２２は、ワークデータを用いて実際の検査設備１０１で検査される対象となるワーク１０４に近似した疑似３Ｄ画像３７を生成する。
【００３９】
負事例画像合成部２５は、３Ｄ負事例画像３８を合成する（Ｓ２０４）。具体的には、負事例画像合成部２５は、３Ｄ画像生成部２２で生成した疑似３Ｄ画像３７に、色斑データ蓄積部２４に蓄積した色斑データ７１に基づいて生成された色斑テクスチャ画像３６を貼り付ける。これにより、負事例画像合成部２５は、疑似３Ｄ画像３７の一部に、色斑データ７１に基づいて作成された色斑テクスチャ画像３６を貼り付けた擬似的なワークの３Ｄ負事例画像３８を合成する。その結果、負事例画像合成部２５で合成された３Ｄ負事例画像３８は、あたかも色斑が生じたような負事例のワークを再現している。
【００４０】
３Ｄ負事例画像３８が合成されると、疑似撮影画像作成部２６は、負事例画像合成部２５で合成された３Ｄ負事例画像３８から疑似撮影画像７２を作成する（Ｓ２０５）。具体的には、疑似撮影画像作成部２６は、負事例画像合成部２５で合成した３Ｄ負事例画像３８を、実際の視覚検査装置１００のカメラ１０２による撮影範囲と一致する指定範囲から擬似的に撮影する。この場合、疑似撮影画像作成部２６は、３Ｄ負事例画像３８を実際のカメラ１０２で撮影するのではなく、あくまでも擬似的に作成した３Ｄ負事例画像３８を、カメラ１０２の撮影範囲と一致する指定範囲から疑似的に撮影する。これにより、疑似撮影画像作成部２６は、３Ｄ負事例画像３８を擬似的に撮影した疑似撮影画像７２をソフトウェア的に作成する。作成される疑似撮影画像７２は、３Ｄ負事例画像３８を平面的な画像として撮影した２Ｄ画像である。
【００４１】
３Ｄ負事例画像３８から疑似撮影画像７２が作成されると、疑似撮影画像送信部２７は、疑似撮影画像作成部２６で作成した疑似撮影画像７２を疑似撮影画像データとして検査装置１３へ送信する（Ｓ２０６）。このとき、疑似撮影画像送信部２７から検査装置１３へ送信される疑似撮影画像データには、疑似撮影画像７２の画像データに加え、作成条件データが含まれている。作成条件データは、疑似撮影画像作成部２６で疑似撮影画像７２を作成するために使用したワークデータおよび疑似撮影画像７２の種類を示すデータなど、疑似撮影画像７２を作成するために設定した条件に関するデータである。このように、疑似撮影画像作成部２６で疑似撮影画像７２が作成されると、疑似撮影画像送信部２７はこの疑似撮影画像７２に対応する疑似撮影画像データを検査装置１３へ送信する。
【００４２】
（検査装置の評価）
検査装置１３は、疑似撮影画像７２に対応する疑似撮影画像データを受け取ると、受け取った疑似撮影画像データに基づいて検査を実行する。
検査装置１３は、疑似撮影画像データを用いた検査に先立って、視覚検査プログラム７３を取得する（Ｓ３０１）。検査装置１３は、例えば視覚検査プログラム７３の内容が変更されたり、更新されるごとに、これを評価するために新規な視覚検査プログラム７３を取得する。検査装置１３は、検査プログラム取得部４１を経由して新規な視覚検査プログラム７３を取得する。
【００４３】
検査装置１３は、視覚検査プログラム７３を取得すると、画像生成装置１２から疑似撮影画像データを取得したか否かを判断する（Ｓ３０２）。すなわち、検査装置１３は、画像生成装置１２の疑似撮影画像送信部２７から、Ｓ２０５で作成した疑似撮影画像データが送信されたか否かを判断する。検査装置１３は、画像生成装置１２から疑似撮影画像データを取得したと判断すると（Ｓ３０２：Ｙｅｓ）、視覚検査プログラム７３を実行する（Ｓ３０３）。すなわち、検査装置１３のプログラム実行部４２は、画像生成装置１２から疑似撮影画像データを取得すると、Ｓ３０１で取得した視覚検査プログラム７３を実行する。一方、検査装置１３の疑似撮影画像付与部４３は、画像生成装置１２から受け取った疑似撮影画像データを、プログラム実行部４２で実行されている視覚検査プログラム７３へ検査対象疑似撮影画像として与える（Ｓ３０４）。これにより、検査装置１３は、プログラム実行部４２で実行されている視覚検査プログラム７３にしたがって、検査対象疑似撮影画像について検査する。その結果、検査装置１３は、検査対象疑似撮影画像について検査結果を取得する（Ｓ３０５）。検査装置１３は、画像生成装置１２から疑似撮影画像データを取得していないと判断すると（Ｓ３０２：Ｎｏ）、疑似撮影画像データを受信するまで待機する。
【００４４】
検査装置１３は、Ｓ３０５において特定の検査対象疑似撮影画像についての検査結果を取得すると、他の色斑データ７１に基づく疑似撮影画像データがあるか否かを判断する（Ｓ３０６）。すなわち、検査装置１３は、まだ検査すべき疑似撮影画像データの残があるか否かを判断する。上述のように色斑データ生成部２３は、検査対象のワークが負事例であると判断されるごとに、Ｓ１０４において色斑データ７１を生成する。そして、生成された色斑データ７１は、色斑データ蓄積部２４に蓄積される。一方、負事例画像合成部２５は、ワークの疑似３Ｄ画像３７に、蓄積された色斑データ７１に応じた色斑テクスチャ画像３６を貼り付けて３Ｄ負事例画像３８を合成する。そして、合成された３Ｄ負事例画像３８は、疑似撮影画像作成部２６において疑似撮影画像７２として作成され、検査装置１３へ送信される。したがって、検査装置１３は、Ｓ１０５において蓄積されている色斑データ７１の数に応じて作成された疑似撮影画像データを用いて評価される。このように、検査装置１３を評価する対象となる疑似撮影画像データは、色斑データ７１の数に応じて複数用意されている。そのため、検査装置１３は、特定の色斑データ７１に基づく疑似撮影画像について検査結果を取得した後、他の色斑データ７１に基づく疑似撮影画像データが残っているか否かを判断する。
【００４５】
検査装置１３は、他の色斑データ７１に基づく疑似撮影画像データがあると判断すると（Ｓ３０６：Ｙｅｓ）、Ｓ３０２にリターンし、他の色斑データ７１に基づく疑似撮影画像データの送信を受け付ける。一方、検査装置１３は、他の色斑データ７１に基づく疑似撮影画像データがないと判断すると（Ｓ３０６：Ｎｏ）、すべての色斑データ７１に基づく検査結果を記憶装置１４へ送信する（Ｓ３０７）。すなわち、検査装置１３の検査結果送信部４４は、視覚検査プログラム７３の実行によって得られた検査結果を記憶装置１４へ送信する。記憶装置１４は、受理部５２において検査結果送信部４４から送信されたデータを取得し、記憶領域部５１に書き込む。記憶装置１４の対応部５３は、画像生成装置１２の疑似撮影画像送信部２７から送信された疑似撮影画像データに、検査装置１３の検査結果送信部４４から送信されたその疑似撮影画像７２すなわち検査対象疑似画像に対応する検査結果データを関連づけて図４に示す検査データファイル６５として記憶領域部５１に記憶する。表示装置１５は、記憶装置１４に記憶された図４に示す検査データファイル６５を構成する疑似撮影画像データ６２に基づく画像、作成条件データ６３に基づく作成条件、および検査結果データ６４に基づく検査結果を表示する。
【００４６】
以上説明した一実施形態では、色斑データ生成部２３は、既存の検査ラインを構成する視覚検査装置１００で正事例または負事例の判断がされたワーク１０４について色斑を抽出している。そのため、色斑データ７１は、実際の既存の視覚検査装置１００において、カメラ１０２で撮影した画像を用いて正事例である負事例であるかが判断されたデータに基づいて生成される。これにより、色斑データ７１は、例えば設計者などがあえて作成しなくても、人の予測を超えた多様性を含む客観的なものを既存の視覚検査装置１００から容易に入手できる。また、負事例画像合成部２５は、ワークデータに基づいてワーク１０４の疑似３Ｄ画像３７を作成し、この疑似３Ｄ画像３７に、予め抽出して蓄積した色斑データ７１に基づく色斑テクスチャ画像３６を貼り付けることにより、３Ｄ負事例画像３８を擬似的に合成している。そのため、ワークデータを入力してワーク１０４の疑似３Ｄ画像３７を作成し、この疑似３Ｄ画像３７に蓄積した色斑データ７１を合成すれば、任意のワークに、任意の色斑が生じた擬似的な３Ｄ負事例画像３８が容易に生成される。そして、視覚検査プログラム７３の実行によって実現される視覚検査装置は、任意に生成した３Ｄ負事例画像３８を用いて評価される。これにより、色斑データ７１を既存の視覚検査装置１００から数多く蓄積することにより、擬似的なワークの疑似３Ｄ画像３７に色斑データ７１に対応する色斑テクスチャ画像３６が合成され、容易に負事例のワークに相当する３Ｄ負事例画像３８が生成される。この３Ｄ負事例画像３８を利用することにより、視覚検査プログラム７３の実行によって実現される視覚検査装置は、幅広い種類の色斑が付された負事例のワークについて評価される。したがって、正事例および負事例の実物のワークを入手することなく、人の予測を超えた多様な色斑の負事例を容易に収集することができ、視覚検査プログラム７３の実行によって実現される視覚検査装置の検査精度および評価精度を高めることができる。
【００４７】
また、一実施形態では、色斑データ生成部２３は、既存の視覚検査装置１００のカメラ１０２で撮影した画像に含まれる輝度情報の差分に基づいて色斑データ７１を生成している。具体的には、色斑データ生成部２３は、正事例であると判断された検査対象の画像データの輝度情報と、負事例であると判断された検査対象の画像データの輝度情報とから差分を算出する。このとき、正事例の画像データおよび負事例の画像データの輝度情報は、ワークにおいて同一の位置に相当する画素から抽出する。これにより、色斑データ７１は、正事例の画像データの輝度と負事例の画像データの輝度との差を算出するという簡単な処理で入手される。したがって、色斑データの入手および蓄積を容易にすることができる。
【００４８】
以上説明した本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々の実施形態に適用可能である。
【符号の説明】
【００４９】
図面中、１０は評価システム、１３は検査装置（検査手段）、１４は記憶装置、２１はワークデータ取得部（ワークデータ取得手段）、２２は３Ｄ画像生成部（３Ｄ画像生成手段）、２３は色斑データ生成部（色斑データ生成手段）、２４は色斑データ蓄積部（色斑データ蓄積手段）、２５は負事例画像合成部（負事例画像合成手段）、２６は疑似撮影画像作成部（疑似撮影画像作成手段）、３７は疑似３Ｄ画像、３８は３Ｄ負事例画像、６１は検査対象疑似撮影画像、７２は疑似撮影画像、７３は視覚検査プログラム、１００は視覚検査装置（既存の検査ライン）、１０１は検査設備、１０２はカメラ、１０４はワーク（検査対象）を示す。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査設備に設けられているカメラで検査対象であるワークを撮影して、前記カメラで撮影した撮影画像に基づいて前記ワークの色斑を検査する視覚検査装置を評価する評価システムであって、
前記ワークを擬似的に形成する基礎となるワークデータを取得するワークデータ取得手段と、
前記ワークデータ取得手段で取得した前記ワークデータから前記ワークの疑似３Ｄ画像を生成する３Ｄ画像生成手段と、
既存の検査ラインからカメラで撮影した画像データを取得して、取得した画像データから前記既存の検査ラインで正事例または負事例の判断がされた検査対象に生じている色斑を抽出して色斑データを生成する色斑データ生成手段と、
前記色斑データを蓄積する色斑データ蓄積手段と、
前記３Ｄ画像生成手段で生成した前記疑似３Ｄ画像に、前記色斑データ蓄積手段に蓄積された前記色斑データに基づく画像を貼り付け、色斑を有する擬似的な前記ワークの３Ｄ負事例画像を合成する負事例画像合成手段と、
前記３Ｄ負事例画像を、前記カメラによる撮影範囲と一致する指定範囲から擬似的に撮影した疑似撮影画像を作成する疑似撮影画像作成手段と、
前記疑似撮影画像作成手段で作成した前記疑似撮影画像を検査対象疑似画像として取得し、予め設定されている検査プログラムにしたがって前記検査対象疑似画像から擬似的なワークを検査する検査手段と、
を備える視覚検査装置の評価システム。
【請求項２】
前記色斑データ生成手段は、正事例と判断された検査対象と、負事例と判断された検査対象とから、前記画像データに含まれる輝度情報の差分を算出して前記色斑データを生成する請求項１記載の視覚検査装置の評価システム。
【請求項１】
検査設備に設けられているカメラで検査対象であるワークを撮影して、前記カメラで撮影した撮影画像に基づいて前記ワークの色斑を検査する視覚検査装置を評価する評価システムであって、
前記ワークを擬似的に形成する基礎となるワークデータを取得するワークデータ取得手段と、
前記ワークデータ取得手段で取得した前記ワークデータから前記ワークの疑似３Ｄ画像を生成する３Ｄ画像生成手段と、
既存の検査ラインからカメラで撮影した画像データを取得して、取得した画像データから前記既存の検査ラインで正事例または負事例の判断がされた検査対象に生じている色斑を抽出して色斑データを生成する色斑データ生成手段と、
前記色斑データを蓄積する色斑データ蓄積手段と、
前記３Ｄ画像生成手段で生成した前記疑似３Ｄ画像に、前記色斑データ蓄積手段に蓄積された前記色斑データに基づく画像を貼り付け、色斑を有する擬似的な前記ワークの３Ｄ負事例画像を合成する負事例画像合成手段と、
前記３Ｄ負事例画像を、前記カメラによる撮影範囲と一致する指定範囲から擬似的に撮影した疑似撮影画像を作成する疑似撮影画像作成手段と、
前記疑似撮影画像作成手段で作成した前記疑似撮影画像を検査対象疑似画像として取得し、予め設定されている検査プログラムにしたがって前記検査対象疑似画像から擬似的なワークを検査する検査手段と、
を備える視覚検査装置の評価システム。
【請求項２】
前記色斑データ生成手段は、正事例と判断された検査対象と、負事例と判断された検査対象とから、前記画像データに含まれる輝度情報の差分を算出して前記色斑データを生成する請求項１記載の視覚検査装置の評価システム。
【図１】
【図４】
【図５】
【図７】
【図２】
【図３】
【図６】
【図４】
【図５】
【図７】
【図２】
【図３】
【図６】
【公開番号】特開２０１２−６３２６２（Ｐ２０１２−６３２６２Ａ）
【公開日】平成２４年３月２９日（２０１２．３．２９）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−２０７９２９（Ｐ２０１０−２０７９２９）
【出願日】平成２２年９月１６日（２０１０．９．１６）
【出願人】（５０１４２８５４５）株式会社デンソーウェーブ (1,155)
【出願人】（３９０００１０５２）一般財団法人機械振興協会 (21)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年３月２９日（２０１２．３．２９）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年９月１６日（２０１０．９．１６）
【出願人】（５０１４２８５４５）株式会社デンソーウェーブ (1,155)
【出願人】（３９０００１０５２）一般財団法人機械振興協会 (21)
【Ｆターム（参考）】
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