(57)【要約】【課題】表面が曲面形状の被検査体に対し、一方向から平面的に欠陥の大きさを測定する場合に比較して、欠陥の大きさをより把握しやすい表面検査装置等を提供する。【解決手段】被検査体であるワークＷに対し光を照射する照明１０と、ワークＷを予め定められた軸を中心として回転させる回転機構２０と、ワークＷを回転させながら、軸の方向と交差する方向からワークＷを撮影することで、回転角度が異なる複数枚の画像を取得するカメラ３０と、画像を基に、ワークＷの表面に存在する欠陥を検出する制御部４０とを備え、制御部４０は、画像の中に存在する欠陥を抽出する欠陥抽出部と、抽出された欠陥を、ワークＷの表面を平面にて表す２次元マップに展開する２次元マップ作成部と、２次元マップの中の欠陥を、ワークＷの表面の曲面形状に合わせた３次元マップに変換する３次元マップ作成部と、欠陥の大きさを検出する欠陥検出部と、を備える表面検査装置１。【選択図】図１
2020051959.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
表面が曲面形状の被検査体に対し光を照射し、当該被検査体を予め定められた軸を中心として回転させながら、当該軸の方向と交差する方向から当該被検査体を撮影する撮影手段から、回転角度が異なる複数枚の画像を取得する画像取得部と、
前記画像の中に存在する欠陥を抽出する欠陥抽出部と、
抽出された欠陥を、前記被検査体の表面を平面にて表す２次元マップに展開する２次元マップ作成部と、
前記２次元マップの中の欠陥を、前記被検査体の表面の曲面形状に合わせた３次元マップに変換する３次元マップ作成部と、
前記３次元マップを基に、欠陥の大きさを検出する欠陥検出部と、
を備える表面検査装置。
【請求項２】
前記２次元マップ作成部は、抽出された欠陥を、予め定められた図法で平面上に展開し、前記回転角度に対応する分の位置を補正し重ね合わせることで、前記２次元マップを作成することを特徴とする請求項１に記載の表面検査装置。
【請求項３】
前記２次元マップ作成部は、前記被検査体の表面上における欠陥の出現頻度を考慮した補正値により、補正して前記２次元マップを作成することを特徴とする請求項２に記載の表面検査装置。
【請求項４】
作成された前記２次元マップからノイズを除去する第１のノイズ除去部をさらに備えることを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の表面検査装置。
【請求項５】
前記２次元マップ作成部は、抽出された欠陥を正積図法により平面上に展開し、
前記３次元マップから予め定められた画素数以下の欠陥をノイズとして取り除く第２のノイズ除去部をさらに備えることを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の表面検査装置。
【請求項６】
前記３次元マップは、直交座標系により欠陥の位置を示すものであることを特徴とする請求項１乃至５の何れか１項に記載の表面検査装置。
【請求項７】
前記被検査体は、検査を行なう対象である表面が半球形状であり、
前記欠陥検出部は、半球上において設定される緯度および／または経度により検査の基準となる欠陥の大きさを変更することを特徴とする請求項１乃至６の何れか１項に記載の表面検査装置。
【請求項８】
前記欠陥検出部は、前記撮影手段により取得された前記複数枚の画像の平均画像を作成し、当該複数枚の画像のそれぞれと当該平均画像との差分を求めることで欠陥を抽出することを特徴とする請求項１乃至７の何れか１項に記載の表面検査装置。
【請求項９】
表面が曲面形状の被検査体に対し光を照射する照明手段と、
前記被検査体を予め定められた軸を中心として回転させる回転手段と、
前記回転手段により前記被検査体を回転させながら、前記軸の方向と交差する方向から当該被検査体を撮影することで、回転角度が異なる複数枚の画像を取得する撮影手段と、
前記撮影手段により取得された前記画像を基に、前記被検査体の表面に存在する欠陥を検出する検出手段と、
を備え、
前記検出手段は、
前記画像の中に存在する欠陥を抽出する欠陥抽出部と、
抽出された欠陥を、前記被検査体の表面を平面にて表す２次元マップに展開する２次元マップ作成部と、
前記２次元マップの中の欠陥を、前記被検査体の表面の曲面形状に合わせた３次元マップに変換する３次元マップ作成部と、
前記３次元マップを基に、欠陥の大きさを検出する欠陥検出部と、
を備える表面検査装置。
【請求項１０】
前記照明手段は、短冊形状を複数並べることで形成される縞模様をなし、当該照明手段から発する光の一部を遮るマスクを備え、
前記マスクは、前記短冊形状を予め定められた角度で組み合わせたＶ字形状を並べることで形成される縞模様をなすことを特徴とする請求項９に記載の表面検査装置。
【請求項１１】
前記照明手段は、発光源から発した光を反射させ、反射した光を前記被検査体に照射する反射面を備え、前記マスクは、当該反射面に配されることを特徴とする請求項１０に記載の表面検査装置。
【請求項１２】
前記照明手段は、曲面に沿って光を照射することを特徴とする請求項９乃至１１の何れか１項に記載の表面検査装置。
【請求項１３】
前記照明手段は、前記被検査体を挟み、前記撮影手段と反対側に設けられ、当該被検査体の背後から光を照射するバックライトをさらに含むことを特徴とする請求項９乃至１２の何れか１項に記載の表面検査装置。
【請求項１４】
前記撮影手段は、前記被検査体に投影された前記マスクの縞模様をぼかして撮影することを特徴とする請求項１０に記載の表面検査装置。
【請求項１５】
前記撮影手段は、前記被検査体に焦点を合わせることで、前記マスクの縞模様をぼかして撮影することを特徴とする請求項１４に記載の表面検査装置。
【請求項１６】
半球形状を少なくとも一部に有する部品を製造する製造工程と、
前記部品の前記半球形状の表面を検査する検査工程と、
を含み、
前記検査工程は、
前記半球形状の表面に対し光を照射し、前記部品を予め定められた軸を中心として回転させながら、当該軸の方向と交差する方向から当該半球形状の表面を撮影する撮影手段より、回転角度が異なる複数枚の画像を取得する画像取得工程と、
前記画像の中に存在する欠陥を抽出する欠陥抽出工程と、
抽出された欠陥を、前記半球形状の表面を平面にて表す２次元マップに展開する２次元マップ作成工程と、
前記２次元マップの中の欠陥を、前記半球形状の表面に合わせた３次元マップに変換する３次元マップ作成工程と、
前記３次元マップを基に、欠陥の大きさを検出する欠陥検出工程と、
を有する半球形状を少なくとも一部に有する部品の製造方法。
【請求項１７】
コンピュータに、
表面が曲面形状の被検査体に対し光を照射し、当該被検査体を予め定められた軸を中心として回転させながら、当該軸の方向と交差する方向から当該被検査体を撮影する撮影手段より、回転角度が異なる複数枚の画像を取得する画像取得機能と、
取得した前記画像の中に存在する欠陥を抽出する欠陥抽出機能と、
抽出された欠陥を、前記被検査体の表面を平面にて表す２次元マップに展開する２次元マップ作成機能と、
前記２次元マップの中の欠陥を、前記被検査体の表面の曲面形状に合わせた３次元マップに変換する３次元マップ作成機能と、
前記３次元マップを基に、欠陥の大きさを検出する欠陥検出機能と、
を実現させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、表面検査装置、部品の製造方法、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、被検査体に光を照射し、被検査体を撮影した画像を基に、被検査体の表面における傷等の欠陥の有無を検出する表面検査装置が知られている。
このとき、被検査体の表面が、球面形状等の曲面形状である場合、被検査体を真上から撮影するか、回転させながら複数枚の画像を撮影することで、画像を取得する手法が用いられることがある。
【０００３】
例えば、特許文献１には、球体外観検査装置が、検査対象の球体を球体回転機構で回転させて、球体の全表面をＣＣＤカメラで撮像する。そして、そのＣＣＤカメラで得られた画像データをコンピュータで画像処理することにより、球体の外表面に生じているキズや色ムラの有無を検出することが記載されている。
また、特許文献２には、表面検査装置が、曲面状壁を有する計測空間を構成し、計測空間内の計測対象物に対して照明装置の光源光を均一に減光して照明し、照明された計測対象物の全照明画像の撮影を行うとともに、パターン光投影装置によりパターン光を計測対象物に直接当たらないように曲面状壁に投影して反射させ、カメラ装置によりこの反射パターン光が投影された計測対象物の反射パターン画像の撮像を行うことが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００１−１３０８３号公報
【特許文献２】特開２０１１−１７９９８２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところが、被検査体の表面が、球面形状等の曲面形状であると、欠陥の大きさが同じでも、場所により撮影された画像における大きさが異なって見える。また、欠陥の傾斜を陰影として検出しようした場合、被検査体の表面全体を撮影するのに適切な照明方法を定めることが、困難である。
本発明は、表面が曲面形状の被検査体に対し、一方向から平面的に欠陥の大きさを測定する場合に比較して、欠陥の大きさをより把握しやすい表面検査装置等を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
かかる目的のもとで、本発明は、表面が曲面形状の被検査体に対し光を照射し、被検査体を予め定められた軸を中心として回転させながら、軸の方向と交差する方向から被検査体を撮影する撮影手段から、回転角度が異なる複数枚の画像を取得する画像取得部と、画像の中に存在する欠陥を抽出する欠陥抽出部と、抽出された欠陥を、被検査体の表面を平面にて表す２次元マップに展開する２次元マップ作成部と、２次元マップの中の欠陥を、被検査体の表面の曲面形状に合わせた３次元マップに変換する３次元マップ作成部と、３次元マップを基に、欠陥の大きさを検出する欠陥検出部と、を備える表面検査装置である。
ここで、２次元マップ作成部は、抽出された欠陥を、予め定められた図法で平面上に展開し、回転角度に対応する分の位置を補正し重ね合わせることで、２次元マップを作成するようにすることができる。
また、２次元マップ作成部は、被検査体の表面上における欠陥の出現頻度を考慮した補正値により、補正して２次元マップを作成するようにすることができる。
さらに、作成された２次元マップからノイズを除去する第１のノイズ除去部をさらに備えるようにすることができる。
さらに、２次元マップ作成部は、抽出された欠陥を正積図法により平面上に展開し、３次元マップから予め定められた画素数以下の欠陥をノイズとして取り除く第２のノイズ除去部をさらに備えるようにすることができる。
そして、３次元マップは、直交座標系により欠陥の位置を示すものであるようにすることができる。
また、被検査体は、検査を行なう対象である表面が半球形状であり、欠陥検出部は、半球上において設定される緯度および／または経度により検査の基準となる欠陥の大きさを変更するようにすることができる。
さらに、欠陥検出部は、撮影手段により取得された複数枚の画像の平均画像を作成し、複数枚の画像のそれぞれと平均画像との差分を求めることで欠陥を抽出することができる。
【０００７】
また、本発明は、表面が曲面形状の被検査体に対し光を照射する照明手段と、被検査体を予め定められた軸を中心として回転させる回転手段と、回転手段により被検査体を回転させながら、軸の方向と交差する方向から被検査体を撮影することで、回転角度が異なる複数枚の画像を取得する撮影手段と、撮影手段により取得された画像を基に、被検査体の表面に存在する欠陥を検出する検出手段とを備え、検出手段は、画像の中に存在する欠陥を抽出する欠陥抽出部と、抽出された欠陥を、被検査体の表面を平面にて表す２次元マップに展開する２次元マップ作成部と、２次元マップの中の欠陥を、被検査体の表面の曲面形状に合わせた３次元マップに変換する３次元マップ作成部と、３次元マップを基に、欠陥の大きさを検出する欠陥検出部と、を備える表面検査装置である。
【０００８】
ここで、照明手段は、短冊形状を複数並べることで形成される縞模様をなし、照明手段から発する光の一部を遮るマスクを備え、マスクは、短冊形状を予め定められた角度で組み合わせたＶ字形状を並べることで形成される縞模様をなすようにすることができる。
また、照明手段は、発光源から発した光を反射させ、反射した光を被検査体に照射する反射面を備え、マスクは、反射面に配されるようにすることができる。
さらに、照明手段は、曲面に沿って光を照射するようにすることができる。
またさらに、照明手段は、被検査体を挟み、撮影手段と反対側に設けられ、被検査体の背後から光を照射するバックライトをさらに含むようにすることができる。
そして、撮影手段は、被検査体に投影されたマスクの縞模様をぼかして撮影することができる。
さらに、撮影手段は、被検査体に焦点を合わせることで、マスクの縞模様をぼかして撮影するようにすることができる。
【０００９】
さらに、本発明は、半球形状を少なくとも一部に有する部品を製造する製造工程と、部品の半球形状の表面を検査する検査工程と、を含み、検査工程は、半球形状の表面に対し光を照射し、部品を予め定められた軸を中心として回転させながら、軸の方向と交差する方向から半球形状の表面を撮影する撮影手段より、回転角度が異なる複数枚の画像を取得する画像取得工程と、画像の中に存在する欠陥を抽出する欠陥抽出工程と、抽出された欠陥を、半球形状の表面を平面にて表す２次元マップに展開する２次元マップ作成工程と、２次元マップの中の欠陥を、半球形状の表面に合わせた３次元マップに変換する３次元マップ作成工程と、３次元マップを基に、欠陥の大きさを検出する欠陥検出工程と、を有する半球形状を少なくとも一部に有する部品の製造方法である。
【００１０】
またさらに、本発明は、コンピュータに、表面が曲面形状の被検査体に対し光を照射し、被検査体を予め定められた軸を中心として回転させながら、軸の方向と交差する方向から被検査体を撮影する撮影手段より、回転角度が異なる複数枚の画像を取得する画像取得機能と、取得した画像の中に存在する欠陥を抽出する欠陥抽出機能と、抽出された欠陥を、被検査体の表面を平面にて表す２次元マップに展開する２次元マップ作成機能と、２次元マップの中の欠陥を、被検査体の表面の曲面形状に合わせた３次元マップに変換する３次元マップ作成機能と、３次元マップを基に、欠陥の大きさを検出する欠陥検出機能と、を実現させるプログラムである。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、表面が曲面形状の被検査体に対し、一方向から平面的に欠陥の大きさを測定する場合に比較して、欠陥の大きさをより把握しやすい表面検査装置等を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】第１の実施形態に係る表面検査装置の概略構成を示した図である。
【図２】（ａ）〜（ｂ）は、ワークの外観形状について示した図である。
【図３】（ａ）は、図２（ａ）のＩＩｂ方向から半球部の表面に生じた欠陥を見たときの模式図である。（ｂ）は、半球部に照明を行なった例を示している。
【図４】（ａ）〜（ｂ）は、本実施の形態のドーム照明について、さらに詳しく示した図である。
【図５】ワークの半球部に生じたゆがみと、問題になる欠陥との相違を示した図である。
【図６】制御部の機能構成例について示したブロック図である。
【図７】（ａ）〜（ｂ）は、欠陥抽出部が、輪郭を検出し、これからワークの半球部の画像上の中心を求める方法を説明した図である。
【図８】（ａ）〜（ｃ）は、複数枚の画像のそれぞれと平均画像との差分を求める方法について示した図である。
【図９】（ａ）〜（ｂ）は、２次元マップ作成部が、欠陥を平面上に展開する場合を示した概念図である。（ｃ）は、展開図を作成する上で使用する球上の座標について示した図である。
【図１０】２次元マップ作成部が作成した２次元マップの例を示した図である。
【図１１】（ａ）は、膨張処理について示した図である。（ｂ）は、収縮処理について示した図である。
【図１２】（ａ）〜（ｂ）は、第１のノイズ除去部により、ノイズを除去する前と後とで比較した図である。
【図１３】（ａ）〜（ｂ）は、３次元マップ作成部が、第１のノイズ除去部でノイズ除去後の２次元マップ上の欠陥を、３次元マップに変換する方法を説明した図である。
【図１４】第２の実施形態に係る表面検査装置の概略構成を示した図である。
【図１５】リング照明により、ワークの半球部に対し照明を行なった場合を示している。
【図１６】表面検査装置の動作について説明したフローチャートである。
【図１７】（ａ）〜（ｂ）は、サンソン図法による展開図と正距円筒図法による展開図とを比較した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、添付図面を参照して、本発明の実施の形態について詳細に説明する。しかし、本発明はこれらの実施形態のみに限定されるものではない。
【００１４】
＜表面検査装置の構成の説明＞
｛第１の実施形態｝
ここでは、まず表面検査装置の構成の第１の実施形態について説明を行なう。
図１は、第１の実施形態に係る表面検査装置１の概略構成を示した図である。
図示する表面検査装置１は、ワークＷに対し照明を行なう照明１０と、ワークＷを回転させる回転機構２０と、ワークＷの表面を撮影するカメラ３０と、表面検査装置１の全体の制御を行なう制御部４０とを備える。
【００１５】
ここでは、まずワークＷについて説明を行なう。ワークＷは、表面が曲面形状の被検査体の一例である。
図２（ａ）〜（ｂ）は、ワークＷの外観形状について示した図である。
このうち、図２（ａ）は、ワークＷの正面図であり、図２（ｂ）は、ワークＷを図２（ａ）のＩＩｂ方向から見た上面図である。
図２（ａ）に図示するように、ワークＷは、全体形状として、半球部Ｗａで示した半球形状の部分と円柱部Ｗｂで示した円柱形状の部分とが一体化した形状をなす。ワークＷの表面は、光を反射する性質を有する。即ち、ワークＷは、例えば、金属からなり、表面を研磨した部品等である。また、ワークＷは、表面にメッキなどを施した部品等である。なお、本実施の形態では、ワークＷの表面の全体を検査するわけではなく、半球部Ｗａが検査対象であり、半球部Ｗａの表面に生じた欠陥の大きさを検査する。対して、円柱部Ｗｂの表面は、表面検査装置１を使用した検査対象ではない。
【００１６】
なお、以後、この半球部Ｗａを、地球の北半球に例え、図中横方向に沿った周方向の位置を経度、図中縦方向に沿った周方向の位置を緯度として、半球部Ｗａ上の位置を表すことがある。この場合、半球部Ｗａの底部の外周円は、赤道（緯度０°）に対応し、半球部Ｗａの頂部は、北極点（緯度９０°）に対応する。
【００１７】
図３（ａ）は、図２（ａ）のＩＩｂ方向から半球部Ｗａの表面に生じた欠陥Ｋを見たときの模式図である。
図では、欠陥Ｋとして、「◇」の形状の傷が、半球部Ｗａの表面に存在する場合を示している。ここでは、欠陥Ｋとして、欠陥Ｋ１、欠陥Ｋ２、欠陥Ｋ３が存在する場合を例に取り説明を行なう。
欠陥Ｋ１は、半球部Ｗａの頂部に位置する。また、欠陥Ｋ２、欠陥Ｋ３は、半球部Ｗａの頂部以外の側部に位置し、欠陥Ｋ２より欠陥Ｋ３の方が、頂部からより離れた箇所に位置する。この場合、欠陥Ｋ１は、直上から見ることになり、その形状および大きさを、ほぼ正確に判断することができる。対して、欠陥Ｋ２、欠陥Ｋ３は、斜め方向から見ることになり、その形状および大きさは、実際の形状および大きさと異なって見える。これは、欠陥Ｋ２より欠陥Ｋ３の方が、より顕著である。つまり、半球部Ｗａの頂部から離れるに従い、欠陥Ｋの形状および大きさは湾曲し、実際とは異なるものとなっていく。これは、欠陥Ｋの存在する緯度が低いほど、欠陥Ｋの形状および大きさは湾曲し、実際とは異なるように見えると言い換えることもできる。その結果、欠陥Ｋ２、欠陥Ｋ３の場合は、大きさを正確に検出することは困難である。
【００１８】
また、図３（ｂ）は、半球部Ｗａに照明を行なった例を示している。
ここでは、図中上方向から矩形状の照明Ｓにより照明を行なった例を示している。この場合、エリアＡｒの範囲で、より明るく半球部Ｗａを照らすことができる明部となるが、他の箇所は、この照明Ｓでは、暗くなり、暗部となる。暗部では、欠陥Ｋを検出することは困難である。つまり、この例では、全体を明るくする照明とはならず、欠陥Ｋを検出できる範囲も限定的となる。また、広範囲を明るくする照明にした場合、欠陥Ｋである傷等の傾斜が陰影となりにくく、その結果、欠陥Ｋも見えにくくなり、欠陥Ｋが検出しにくくなることがある。対して、図３（ｂ）で示したような狭い範囲を照らした方が、傷等の傾斜が陰影として検出でき、欠陥Ｋが見えやすくなる。ただし、上述したように、欠陥Ｋを検出できる範囲が限定的となる。
このように、ワークＷの表面が、半球部Ｗａ等の曲面形状を有し、その曲面上の欠陥Ｋを検出したい場合、一方向だけから、欠陥Ｋの大きさを検出したり、一方向から照明を行なうだけでは、欠陥Ｋを検出するのが困難である。
【００１９】
一方、ワークＷを回転させながら、斜め方向からワークＷを撮影し、欠陥Ｋを検出する方法もあるが、斜め方向から撮影すると、欠陥Ｋの位置の判定が困難になりやすい。また、検出結果を累積していくと、小さなノイズも累積して大きくなり、ノイズが、欠陥Ｋとして誤検出されやすくなる。
【００２０】
そこで本実施の形態では、図１の表面検査装置１を使用し、これらの問題の抑制を図っている。以下、本実施の形態の表面検査装置１について説明を行なう。
【００２１】
照明１０は、照明手段の一例であり、ワークＷに対し光を照射する。
本実施の形態では、照明１０は、ワークＷの表面の曲面に沿って光を照射する。これにより、照明１０は、ワークＷに対し、全体を明るく照らす照明にすることができる。この場合、照明１０は、ワークＷを覆うようにして、光を照射するドーム照明１０ａを含む。即ち、照明１０として、ワークＷの半球部Ｗａの半球面に沿った形状である半球形状のドーム照明１０ａを採用している。このドーム照明１０ａにより、ワークＷの上方から光を照射することができる。
【００２２】
図４（ａ）〜（ｂ）は、本実施の形態のドーム照明１０ａについて、さらに詳しく示した図である。
このうち、図４（ａ）は、図１と同様の正面方向からドーム照明１０ａを見た図であり、図４（ｂ）は、図４（ａ）のＩＶｂ方向から、ドーム照明１０ａを見た図である。
図示するように、ドーム照明１０ａは、ドーム１１の底面の円環部に、発光源として、白色のＬＥＤ（Light Emitting Diode）１２が配される。ただし、発光色は、白色に限られるものではなく、他の色であってもよい。ＬＥＤ１２から発した光は、ドーム１１の内面１１ａに拡散反射され、ワークＷの半球部Ｗａに照射する。図では、拡散反射される光を、矢印Ｌで模式的に表している。即ち、ドーム１１の内面１１ａは、ＬＥＤ１２から発した光を反射させ、反射した光をワークＷに照射する反射面であると捉えることができる。ドーム照明１０ａを利用することで、ワークＷの半球部Ｗａの表面の広範囲を明るく照らすことができる。
【００２３】
また、図４（ｂ）に示すように、本実施の形態では、ドーム照明１０ａは、ドーム１１の内面１１ａにマスク１３を備える。このマスク１３は、短冊形状Ｔａを複数並べることで形成される縞模様Ｓｍをなし、ドーム照明１０ａのＬＥＤ１２から発する光の一部を遮る。
また、この縞模様Ｓｍは、２つの短冊形状Ｔａ１、Ｔａ２を予め定められた角度で組み合わせたＶ字形状Ｖｊを並べることで形成される。即ち、図示する例では、短冊形状Ｔａが、それぞれ基準線Ｌｓから、予め定められた角度をなすように傾斜している。この角度は、例えば、３０°である。この縞模様Ｓｍは、カメラ３０の視野を確保するためにドーム１１に形成された穴部１１ｂ以外の、内面１１ａ全体に形成される。
【００２４】
このような縞模様Ｓｍにてマスク１３を形成すると、縞模様Ｓｍのパターンが、ワークＷの半球部Ｗａの表面に投影される。即ち、ワークＷの半球部Ｗａに縞状の明部と暗部とが交互に生じる。これにより、傷等の傾斜が陰影として検出されやすくなり、欠陥Ｋがより見えやすくなる。そして、明部と暗部との境界に欠陥Ｋがある場合は、それが、より顕著となる。
【００２５】
そして、この縞模様Ｓｍを、予め定められた角度で組み合わせたＶ字形状Ｖｊを並べて形成することで、種々の方向に生じた傷等の欠陥Ｋを見ることがでできる。即ち、縞模様Ｓｍが一方向のみに形成された場合、傷等の欠陥Ｋの方向によっては、傷等の傾斜が陰影となりにくく、欠陥Ｋが検出できない場合がある。これを抑制するため、縞模様Ｓｍの方向が異なるマスク１３が形成された複数のドーム１１を交換して、測定を行うことも考えられるが、交換を行なう手間が生じ、測定を何回も行なう必要がある。本実施の形態のマスク１３では、縞模様Ｓｍが、Ｖ字形状Ｖｊを並べて形成されることで、２つの方向を向くため、１度の測定で、種々の方向に生じた傷等の欠陥Ｋを見ることができる。
【００２６】
また、本実施の形態では、照明１０は、ワークＷを挟み、カメラ３０と反対側に設けられ、ワークＷの背後から光を照射するバックライト１０ｂをさらに含む。バックライト１０ｂにより、ワークＷの下方から光を照射することができる。詳しくは後述するが、これにより、カメラ３０でワークＷの半球部Ｗａを撮影する際に、その輪郭を容易に識別することができる。バックライト１０ｂは、例えば、ＬＥＤを複数配列した発光源を備えるが、これに限られるものではなく、蛍光ランプ、白熱灯、液晶パネル、有機ＥＬ（ＯＬＥＤ：Organic Light Emitting Diode）パネル、無機ＥＬ（ＩＥＬ：Inorganic Electro-Luminescence）パネル等を発光源としてもよい。また、上述したドーム照明１０ａのＬＥＤ１２をこれらの発光源としてもよい。
【００２７】
図１に戻り、回転機構２０は、回転手段の一例であり、ワークＷを予め定められた軸を中心として回転させる。回転機構２０は、ワークＷを保持する図示しない保持部を有する。回転機構２０は、例えば、モータを回転動力源として備え、この回転動力源により保持部を回転させることで、ワークＷを回転させる。このとき、回転機構２０の回転軸の方向は、ワークＷの軸の方向と一致するようにする。
【００２８】
カメラ３０は、撮影手段の一例であり、回転機構２０によりワークＷを回転させながら、軸の方向と交差する方向からワークＷを撮影する。そしてこれにより、ワークＷについて、回転角度が異なる複数枚の画像を取得する。交差する方向の角度としては、例えば、図１に示すように、４０°とする。また、この角度は、水平面を基準にしたときは５０°であると見ることもできる。カメラ３０は、照明１０のドーム１１の穴部１１ｂを通して、ワークＷの半球部Ｗａを撮影する。この場合、穴部１１ｂは、ドーム１１の頂部に形成されており、カメラ３０は、鉛直方向からワークＷの半球部Ｗａを撮影する。
また、カメラ３０は、ワークＷに対し、予め定められた回転角度毎に撮影を行なう。この回転角度は、例えば、６°であり、この場合、ワークＷが１回転（３６０°回転）すると、合計６０枚の撮影画像が得られる。
【００２９】
またこのとき、カメラ３０は、ワークＷに投影されたマスク１３の縞模様Ｓｍをぼかして撮影する。これにより、ワークＷの半球部Ｗａに生じたゆがみを撮影しないようにすることができる。
【００３０】
図５は、ワークＷの半球部Ｗａに生じたゆがみＵｇと、問題になる欠陥Ｋとの相違を示した図である。
図５において、ゆがみＵｇは、半球面の一部が、半球面からわずかに外れた面であり、例えば、半球面の一部が、平らになった面、半球面の曲率とは少し異なる曲率を有する面、緩やかに凹んだ面である。この場合、ゆがみＵｇは、理想の半球面からは外れるが、存在しても支障がない。対して、欠陥Ｋは、擦過傷、打痕、圧痕等であり、例えば、半球面に対し角度のついた溝形状を有する。このような欠陥Ｋが、予め定められた大きさ以上になると、ワークＷの機能を損ない、製品として不良品になりやすい。
【００３１】
実際には、カメラ３０は、ワークＷに焦点を合わせることで、マスク１３の縞模様Ｓｍをぼかして撮影する。つまり、マスク１３の位置に焦点を合わせると、マスク１３の縞模様Ｓｍは、ぼけなくなる。よって、焦点をこの箇所以外の箇所に合わせる必要がある。そして、ワークＷの半球部Ｗａの表面に焦点を合わせることで、欠陥Ｋの存在する箇所に焦点を合わせることになり、欠陥Ｋがより見えやすくなる。
【００３２】
再び図１に戻る。制御部４０は、検出手段の一例であり、表面検査装置１全体の制御を行なうとともに、カメラ３０により取得された画像を基に、ワークＷの表面に存在する欠陥Ｋを検出する。
図６は、制御部４０の機能構成例について示したブロック図である。
図示するように、制御部４０は、ワークＷの欠陥Ｋを抽出する欠陥抽出部４１と、欠陥Ｋの２次元マップを作成する２次元マップ作成部４２と、２次元マップ上のノイズの除去を行なう第１のノイズ除去部４３と、欠陥Ｋの３次元マップを作成する３次元マップ作成部４４と、３次元マップ上のノイズの除去を行なう第２のノイズ除去部４５と、欠陥Ｋの大きさを検出する欠陥検出部４６とを備える。
【００３３】
欠陥抽出部４１は、カメラ３０で撮影した画像の中に存在する欠陥Ｋを抽出する。
このとき、欠陥抽出部４１は、まず、ワークＷの輪郭を利用して、それぞれの画像について位置合わせを行なう。具体的には、欠陥抽出部４１は、ワークＷの輪郭から中心の位置を求め、中心の位置を合わせることで位置合わせを行なう。この輪郭は、バックライト１０ｂにより照射された光により検出できる。
【００３４】
図７（ａ）〜（ｂ）は、欠陥抽出部４１が、輪郭を検出し、これからワークＷの半球部Ｗａの画像上の中心を求める方法を説明した図である。
このうち、図７（ａ）は、撮影された複数枚の画像Ｇのうち１枚の画像Ｇについて、ワークＷの半球部Ｗａの輪郭Ｒｋを検出した場合を示している。この場合、画像Ｇの上方において半球部Ｗａの部分と背景とが、バックライト１０ｂにより照射された光により明確に区別できるため、その境界を検出して、輪郭Ｒｋとする。そして、以下に説明するように、検出した輪郭Ｒｋを利用して複数枚の画像Ｇの位置合わせを行なった上で欠陥Ｋを抽出する。
【００３５】
図７（ｂ）は、検出された輪郭Ｒｋから、ワークＷの半球部Ｗａの画像の中心を求める場合を示している。この場合、輪郭Ｒｋは、円の一部と考えられるため、この輪郭Ｒｋを輪郭Ｒｋの下方に延長し、円を作成する。図では、輪郭Ｒｋと延長部Ｅｎとにより円を作成した場合を表している。そして、この円の中心Ｏの座標を求める。なお、本実施の形態で、画素の座標は、画素（pixel）の数で表されるピクセル座標である。
そして、欠陥抽出部４１は、撮影した複数枚の各画像Ｇについて同様の処理を行ない、中心Ｏの座標を求める。さらに、各画像Ｇについて、図中左右上下方向に移動させることで、中心Ｏを同じ座標に揃え、位置合わせを行なう。
【００３６】
次に、欠陥抽出部４１は、カメラ３０により取得された複数枚の画像Ｇの平均画像Ｇｈを作成する。ここで、平均画像Ｇｈとは、位置合わせを行なった後の複数枚の画像Ｇについて、同じ座標にある各画素の画素値を平均し、その平均値を画素値とする画像である。この場合、複数枚の画像Ｇは、グレーの画像である。そして、画素値は、例えば、８ビットで表され、０以上２５５以下の何れかの整数値となる。欠陥抽出部４１は、画像Ｇ中で同じ座標にあるそれぞれの画素について、画素値を合算し、合算した積算値を画像Ｇの枚数で除算することで、それぞれの画素値の平均値を求める。画像Ｇの枚数は、上述した場合では、６０枚である。そして、この６０枚の画像Ｇの平均画素値を有する画素からなる画像を１枚の平均画像Ｇｈとする。このとき、平均画像Ｇｈは、欠陥Ｋがない場合の画像であるとみなせる。つまり、欠陥Ｋは、ワークＷを回転させながら撮影するために、各画像Ｇで異なる位置に撮影される。そして、欠陥Ｋは、高い頻度で出現するものではなく、その数は少ない。欠陥Ｋがあると、欠陥Ｋがない場合に比べ、画像Ｇの画素値が変化するが、平均画像Ｇｈの場合、その変化が均されてしまい、画素値は、欠陥がない場合とほぼ同じとなる。
【００３７】
そして、欠陥抽出部４１は、位置合わせ後の複数枚の画像Ｇのそれぞれと平均画像Ｇｈとの差分を求めることで欠陥Ｋを抽出する。
図８（ａ）〜（ｃ）は、複数枚の画像Ｇのそれぞれと平均画像Ｇｈとの差分を求める方法について示した図である。
このうち、図８（ａ）は、平均画像Ｇｈについて示した図である。そして、撮影された複数枚の画像Ｇのうち１枚の画像Ｇについて、平均画像Ｇｈとの差分を求める。差分は、上述したように、中心Ｏの位置合わせを行ない、それぞれの画像Ｇについて同じ座標にある画素について求める。
【００３８】
図８（ｂ）は、差分の画素値を有する画像を差分画像Ｇｓとして示した図である。この差分画像Ｇｓは、上述した例では、６０枚作成される。なおこの場合、差分は、負の数となる場合もあるため、ここで言う差分の画素値は、正の数および０だけでなく負の数となる場合がある。この差分画像Ｇｓでは、欠陥Ｋが存在する箇所の画素値の絶対値が大きくなる。即ち、欠陥Ｋが存在しない箇所では、画素値は、平均画像Ｇｈの画素値と近いため、０または０に近くなる。対して、欠陥Ｋが存在する箇所では、画素値は、平均画像Ｇｈの画素値の近くならないため、より大きな正の数またはより小さな負の数となる。よって、欠陥Ｋが存在する箇所は、絶対値が予め定められた閾値以上であると考えられる。この場合、例えば、閾値を３０とし、欠陥Ｋの存在する箇所として、差分の画素値の絶対値が３０以上の場合、欠陥Ｋとする。
【００３９】
さらに、欠陥抽出部４１は、差分画像Ｇｓから、高周波成分を求めることで、欠陥Ｋのエッジ画像を求める。上述したゆがみＵｇの場合、エッジの画素値の絶対値は、小さくなる。対して、傷等の欠陥Ｋの場合、エッジの画素値の絶対値は大きくなる。よって、欠陥Ｋが存在する箇所は、求めたエッジの画素値の絶対値が予め定められた閾値以上であると考えられる。この場合、閾値を２５とし、求めたエッジの画素値の絶対値が２５以上の場合、欠陥Ｋとする。つまり、欠陥抽出部４１は、差分を求めることで抽出された欠陥Ｋのエッジの画素値が、予め定められた範囲以外の場合に、欠陥Ｋとは扱わないようにする。これにより、さらに、ゆがみＵｇを排除することができる。
【００４０】
図８（ｃ）は、これらの処理の結果、欠陥抽出部４１が抽出した欠陥Ｋの画像である抽出画像Ｇｃを示している。そして、欠陥抽出部４１は、この欠陥Ｋの抽出を、各差分画像Ｇｓについて行なう。この画像は、二値画像であり、抽出された欠陥Ｋの箇所は、１、欠陥Ｋでない箇所は、０の画素値で表される。また、差分画像Ｇｓが６０枚の場合、抽出画像Ｇｃも６０枚となる。
本実施の形態では、上述したように、照明１０にバックライト１０ｂを設ける。そして、欠陥抽出部４１は、バックライト１０ｂにより照射された光によりワークＷの半球部Ｗａの輪郭Ｒｋを検出し、検出した輪郭Ｒｋにより複数枚の画像Ｇの位置合わせを行なった上で欠陥Ｋを抽出する。
【００４１】
２次元マップ作成部４２は、欠陥抽出部４１により抽出された欠陥Ｋを、ワークＷの表面を平面にて表す２次元マップＭｐに展開する。この場合、２次元マップ作成部４２は、まず、欠陥抽出部４１が抽出した欠陥Ｋを予め定められた図法で平面上に展開する。
図９（ａ）〜（ｂ）は、２次元マップ作成部４２が、欠陥Ｋを平面上に展開する場合を示した概念図である。
このうち、図９（ａ）は、図８（ｃ）と同じ図であり、抽出画像Ｇｃを示している。また、図９（ｂ）は、図９（ａ）に示す抽出画像Ｇｃ中の欠陥Ｋを、予め定められた図法で平面上に展開した場合を示している。
ここでは、２次元マップ作成部４２は、図法として、正積図法を用いる。正積図法は、球上の微小面積と平面上のこれに相応する小面積とが一定の比例関係にあるようにした図法である。本実施の形態では、この正積図法として、サンソン図法を用いる。サンソン図法は、平行直線とする全ての緯線（緯度を表す線）と、それに直交する直線の中央経線に沿って距離が正しく表される正距としたもので、経線（経度を表す線）が正弦曲線となる正積図法である。
この場合、図９（ａ）に示す欠陥Ｋは、図９（ｂ）に示す平面上に展開される。この場合、半球部Ｗａ上の欠陥Ｋは、平面上の座標に変換され、プロットされる。なお以後、図９（ｂ）のように、欠陥Ｋが展開された平面を、「展開図Ｔｎ」と言うことがある。この展開図Ｔｎは、矩形の左下の頂点が、経度および緯度が０°であり、経度は、右方に行くに従い、大きくなり、最も右方では、３６０°−経度分解能以下である。なお、図では、説明をわかりやすくするため、３６０°と表記している（以下の図面も同じ）。また、緯度は、上方に行くに従い、大きくなり、最も上では、９０°である。また、展開図Ｔｎは、二値画像であり、展開された欠陥Ｋの箇所の画素値は、１であり、欠陥Ｋでない箇所の画素値は、０である。
【００４２】
次に、展開図Ｔｎを作成する具体的な方法について説明する。
図９（ｃ）は、展開図Ｔｎを作成する上で使用する球上の座標について示した図である。
２次元マップ作成部４２は、まず、図９（ａ）に例示される１枚の抽出画像Ｇｃの欠陥Ｋを構成する画素のうち１つの画素を選択する。そして、この画像の球中心座標（半球部Ｗａの中心座標）の基準画像の球中心座標からのズレ量を考える。この基準画像は、例えば、１枚目に撮影された画像Ｇを基に作成された図９（ａ）の画像である。この画素の座標を（Ｒｏｗ、Ｃｏｌ）とし、ズレ量を、（Ｒｏｗｏｆｆｓｅｔ、Ｃｏｌｏｆｆｓｅｔ）とすると、この画素の球上の座標（Ｘ、Ｙ、Ｚ）は、下記数１式で表すことができる。なお、数１式において、Ｒは、画素数で表した球の半径である。
【００４３】
【数１】
2020051959.tif 000003
【００４４】
次に、２次元マップ作成部４２は、ワークＷを撮影したときのワークＷの角度を補正する。上記画素の球上における補正後の座標（Ａ、Ｂ、Ｃ）は、下記数２式で表すことができる。なお、数２式において、θは、ワークＷを撮影したときの水平面を基準にしたときのワークＷの角度に対応し、上述した例では、５０°である。
【００４５】
【数２】
2020051959.tif 000004
【００４６】
そして、２次元マップ作成部４２は、球上における補正後の座標（Ａ、Ｂ、Ｃ）を、緯度、経度の座標（φ、λ）に変換する。緯度、経度の座標（φ、λ）は、下記数３式で表すことができる。
【００４７】
【数３】
2020051959.tif 000005
【００４８】
さらに、２次元マップ作成部４２は、緯度、経度の座標（φ、λ）を、展開図Ｔｎの横方向、縦方向の画素数に合わせる。その結果、展開図Ｔｎにおける緯度、経度の座標（ＲｏｗＤｅｖ、ＣｏｌＤｅｖ）は、下記数４式で表すことができる。なお、数４式で、ＨｅｉｇｈｔＤｅｖは、展開図Ｔｎの縦方向の画素数である。また、ＳｃａｌｅＤｅｖは、展開図Ｔｎの経度分解能（ｒａｄ／ｐｉｘｅｌ）である。これにより、１つの画素を展開図Ｔｎ上に展開することができる。なお、展開図Ｔｎで展開後の欠陥Ｋの画素値は、１であり、欠陥Ｋがない箇所の画素値は、０となる。即ち、展開図Ｔｎは、二値画像となる。
【００４９】
【数４】
2020051959.tif 000006
【００５０】
そして、２次元マップ作成部４２は、欠陥Ｋを構成する他の画素について、同様の処理を行ない、図９（ｂ）に示すような、１枚の展開図Ｔｎが完成する。以後、他の抽出画像Ｇｃについて同様の処理を行なう。抽出画像Ｇｃが６０枚である場合、展開図Ｔｎは、６０枚となる。
【００５１】
図９（ｂ）に示すように、この場合、展開図Ｔｎの図中横方向は、半球面である半球部Ｗａの経度を表し、縦方向は、緯度を表す。経度は、０°以上３６０°−経度分解能以下である。以下となり、緯度は、０°以上９０°以下となる。この展開図Ｔｎの解像度は、緯度、経度ごとにそれぞれ角度分解能を定めることで決まる。例えば、緯度については、９０°／緯度分解能とすることができ、経度については、３６０°／経度分解能とすることができる。そして、この展開図Ｔｎ上に欠陥Ｋが、プロットされる。
【００５２】
そして、２次元マップ作成部４２は、展開図Ｔｎ上に展開された欠陥Ｋを、回転角度に対応する分の位置を補正し重ね合わせることで、２次元マップＭｐを作成する。抽出画像Ｇｃ上の欠陥Ｋは、上述したようにワークＷを回転させながら撮影した画像Ｇを基にしている。これにより、各画像Ｇには、経度方向に０°〜３６０°−経度分解能以下の範囲で、ずれが生じているため、回転角度に応じて経度方向の位置を補正する必要がある。なお、補正にあたり、１枚目に撮影した画像Ｇを０°の位置とし、これを基準として、回転角度を求め、補正する。そして補正後に、同じ座標にある画素の画素値を、全て合算する。このとき、展開図Ｔｎが６０枚である場合、この６０枚が合算の対象となり、その結果、１枚の２次元マップＭｐが作成される。上述したように、展開図Ｔｎでは、欠陥Ｋの箇所の画素の画素値は１であり、欠陥Ｋでない箇所の画素の画素値は０である。よって、展開図Ｔｎが６０枚である場合、２次元マップＭｐを構成する各画素の画素値は、０以上６０以下となる。
図１０は、以上の処理により、２次元マップ作成部４２が作成した２次元マップＭｐの例を示している。
【００５３】
さらに、本実施の形態では、２次元マップ作成部４２は、ワークＷの表面上の測定範囲における欠陥Ｋの出現頻度を考慮した補正値により、補正して２次元マップＭｐを作成することが好ましい。つまり、ワークＷを回転させた場合、半球部Ｗａの赤道では、最も測定範囲が狭く、緯度が大きくなるほど測定範囲が広くなる。また、緯度９０°近傍では、略全周分測定範囲に含まれる。そのため、ワークＷが一周する間に撮影された画像内の同一の欠陥Ｋの出現頻度は半球部Ｗａの赤道付近では低く、緯度が大きくなるほど高くなる。その結果、赤道付近では、欠陥Ｋの画像は、撮影される枚数が少なくなり、緯度が大きくなるほど、撮影される枚数が多くなる。即ち、欠陥Ｋの出現頻度が緯度により異なる。この場合、展開図Ｔｎの画素値に影響を与えるため、出現頻度を補正する必要が生ずる。具体的には、欠陥Ｋが測定範囲内で通過する経線の本数に応じた係数を各緯度ごとに設定し、それを補正値として合算した画素値に乗算する。
【００５４】
第１のノイズ除去部４３は、２次元マップ作成部４２により作成された２次元マップＭｐからノイズを除去する。第１のノイズ除去部４３は、例えば、２種類の方法により２次元マップＭｐの中のノイズを除去する。
１つ目の方法は、２次元マップＭｐを二値化し二値画像を作成することで、ノイズを除去する方法である。この場合、予め定められた閾値を用意し、２次元マップＭｐ上の各画素の画素値についてこの閾値以下の場合、画素値を０、閾値を超える場合は、画素値を１とする二値画像を作成する。これにより、カメラ３０により撮影された画像で、少数しか撮影されていないものは、２次元マップＭｐの画素値が小さくなるため、ノイズとして除去される。
【００５５】
２つ目の方法は、２次元マップＭｐに対し膨張処理および収縮処理することで、ノイズを除去する方法である。
図１１（ａ）は、膨張処理について示した図である。
膨張処理は、２次元マップＭｐ中の１つの画素を注目画素Ｐｃとし、注目画素Ｐｃの画素値が０のときに、注目画素Ｐｃの周囲８近傍に１つでも画素値１の画素があれば、画素値を０から１に置き換える処理である。
図１１（ｂ）は、収縮処理について示した図である。
収縮処理は、２次元マップＭｐ中の１つの画素を注目画素Ｐｃとし、注目画素Ｐｃの画素値が１のときに、注目画素Ｐｃの周囲８近傍に１つでも画素値０の画素があれば、画素値を１から０に置き換える処理である。
膨張処理および収縮処理を組み合わせて行なうことで、ノイズを除去することができる。このとき、膨張処理、収縮処理は、１回ずつとは限らず、２回以上であってもよい。
【００５６】
図１２（ａ）〜（ｂ）は、第１のノイズ除去部４３により、ノイズを除去する前と後とで比較した図である。
このうち、図１２（ａ）は、ノイズを除去する前の画像であり、上述した２次元マップＭｐである。また、図１２（ｂ）は、２次元マップＭｐから、ノイズを除去した後のノイズ除去２次元マップＭｐ’である。
図１２（ｂ）は、図１２（ａ）に比較して細かい点が消え、ノイズが除去される。
第１のノイズ除去部４３で２次元マップＭｐからノイズを除去することで、小さなノイズが累積して大きくなり、ノイズが、欠陥Ｋとして誤検出されやすいという問題を抑制できる。
【００５７】
３次元マップ作成部４４は、２次元マップＭｐの中の欠陥Ｋを、ワークＷの表面の曲面形状に合わせた３次元マップに変換する。
図１３（ａ）〜（ｂ）は、３次元マップ作成部４４が、第１のノイズ除去部４３でノイズ除去後の２次元マップＭｐ’上の欠陥Ｋを、３次元マップＭｓに変換する方法を説明した図である。
ここでは、曲面は、半球面であるため、ノイズ除去後の２次元マップＭｐ’上の欠陥Ｋは、半球面上に位置するように座標変換される。この場合、図１３（ａ）に示す２次元マップＭｐ上の欠陥Ｋは、図１３（ｂ）に示す球面上にプロットされる。
【００５８】
以下、３次元マップＭｓを作成する具体的な方法について説明する。
まず、３次元マップ作成部４４は、２次元マップＭｐ上の欠陥Ｋを構成する画素のうち１つの画素を選択する。そして、この画素の２次元マップＭｐ上の緯度、経度の座標（φ、λ）を求める。緯度、経度の座標（φ、λ）は、下記数５式で表すことができる。
【００５９】
【数５】
2020051959.tif 000007
【００６０】
そして、３次元マップ作成部４４は、緯度、経度の座標（φ、λ）を、球上の座標（Ａ、Ｂ、Ｃ）に変換する。この変換は、下記数６式で表すことができる。
【００６１】
【数６】
2020051959.tif 000008
【００６２】
これにより、１つの画素を３次元マップＭｓ上に展開することができる。なお、３次元マップＭｓで展開後の欠陥Ｋの画素値は、１であり、欠陥Ｋがない箇所の画素値は、０となる。即ち、３次元マップＭｓは、３次元の二値画像となる。
そして、３次元マップ作成部４４は、２次元マップＭｐ上の欠陥Ｋを構成する他の画素について、同様の処理を行なう。その結果、３次元マップＭｓ上に欠陥Ｋが、プロットされ、１枚の３次元マップＭｓが完成する。この３次元マップＭｓは、直交座標系により欠陥Ｋの位置を示すものになる。そして、３次元マップＭｓは、直交座標系で位置が定められた画素群により欠陥Ｋを表す。
【００６３】
第２のノイズ除去部４５は、３次元マップＭｓからノイズを取り除く。本実施の形態では、第２のノイズ除去部４５は、３次元マップＭｓにプロットされた欠陥Ｋに対し、予め定められた大きさ以下の欠陥Ｋをノイズとして取り除く。
【００６４】
欠陥検出部４６は、第２のノイズ除去部４５でノイズが取り除かれた３次元マップＭｓを基に、欠陥Ｋの大きさを検出する。
具体的には、欠陥検出部４６は、プロットされノイズが除去された後の欠陥Ｋについて、ラベリングを行なう。そして、ラベリングした欠陥Ｋについて、この欠陥Ｋを構成する点群の座標から、欠陥Ｋの大きさを求める。欠陥Ｋの大きさは、欠陥Ｋの幅が最も大きくなるときの長さとして定義される。欠陥Ｋの幅を求める際の方向は、経度方向や緯度方向のみならず、これらの方向と交差する方向、いわゆる斜め方向であってもよい。
【００６５】
そして、欠陥検出部４６は、予め定められた大きさ以上の欠陥Ｋの数を求める。そして、この数が予め定められた個数以上存在したときは、検査結果として、ワークＷが、不良品であるとする。対して、この数が予め定められた個数未満であるときは、検査結果として、ワークＷが、良品であるとする。
【００６６】
また、欠陥検出部４６は、半球部Ｗａ上において設定される経度および／または緯度により、検査の基準となる欠陥の大きさを変更するようにしてもよい。例えば、ある緯度範囲や経度範囲では、５０μｍ以上の大きさの欠陥Ｋの数を求める。一方、他の緯度範囲や経度範囲では、１００μｍ以上の大きさの欠陥Ｋの数を求める。
【００６７】
｛第２の実施形態｝
次に、表面検査装置１の構成の第２の実施形態について説明を行なう。第２の実施形態では、第１の実施形態に対し、照明１０の変更を行なう。
図１４は、第２の実施形態に係る表面検査装置１の概略構成を示した図である。
図示する表面検査装置１は、図１に示した表面検査装置１と同様に、ワークＷに対し照明を行なう照明１０と、ワークＷを回転させる回転機構２０と、ワークＷの表面を撮影するカメラ３０と、表面検査装置１の全体の制御を行なう制御部４０とを備える。
ただし、図示する表面検査装置１は、図１に示した表面検査装置１とは、照明１０において、ドーム照明１０ａではなく、リング照明１０ｃを使用している点で異なる。なお、他の箇所は、同様の構成および機能を有する。
リング照明１０ｃは、検査等の用途で用いられる通常のリング照明であり、円環形状（リング形状）をなす。そして、この円環の部分に発光源であるＬＥＤ等が備えられ、ワークＷの上方から光を照射することができる。なお、第１の実施形態で説明したような縞模様Ｓｍは、リング照明１０ｃには、形成されない。
リング照明１０ｃも円環の部分が、ワークＷの半球部Ｗａの半球面に沿った形状となっており、ワークＷの曲面に沿って光を照射する。よって、リング照明１０ｃは、ワークＷに対し、より広い範囲で明るく照らす照明にすることができる。
【００６８】
図１５は、リング照明１０ｃにより、ワークＷの半球部Ｗａに対し照明を行なった場合を示している。
リング照明１０ｃは、発光源がリング状に配されるため、より明るくワークＷの半球部Ｗａを照らすことができる明部もリング形状となる。図では、エリアＡｒで明部を示している。なお、バックライト１０ｂにより、ワークＷの半球部Ｗａの輪郭Ｒｋが、明確に検出できるのは、第１の実施形態と同様である。
この場合、このリング状の照射範囲について、欠陥Ｋの抽出などを行なうことになる。なお、エリアＡｒ以外の箇所は、暗部となるが、明部と暗部との境界では、欠陥Ｋが、検出しやすく、特に検出したい緯度をこの箇所とすると、より正確に欠陥Ｋが検出できる。
【００６９】
以上説明した表面検査装置１によれば、３次元マップ作成部４４により欠陥Ｋを３次元マップＭｓ上にプロットする。これにより、欠陥Ｋの大きさや形状がより正確に再現される。そのため、欠陥Ｋの大きさを、より正確に把握することができ、欠陥Ｋの大きさを測定する際に、より正確に測定が可能である。即ち、ワークＷを回転させながら、斜め方向からワークＷを撮影する方法でも、欠陥Ｋの位置の判定が容易である。
【００７０】
また、この３次元マップＭｓは、直交座標系により欠陥Ｋの位置を示すものになる。そして、３次元マップＭｓは、直交座標系で位置が定められた画素群により欠陥Ｋを表す。そのため、欠陥Ｋの大きさの算出がより容易である。この場合、緯度、経度方向だけでなく、特に緯度、経度方向と交差する斜め方向の欠陥Ｋの大きさを、より正確に測定できる。よって、被検査体であるワークＷの表面が曲面形状であっても、欠陥Ｋの大きさをより正確に測定することができる。
【００７１】
また、以上説明した表面検査装置１によれば、第１のノイズ除去部４３により、２次元マップＭｐからノイズを除去する。これにより、小さなノイズが累積して大きくなり、ノイズが、欠陥Ｋとして誤検出されやすいという問題を抑制できる。
【００７２】
さらに、第１の実施形態によれば、照明としてドーム照明１０ａを用いる。これにより、より広い範囲でワークＷの半球部Ｗａの表面の照明を行なうことができる。また、本実施の形態では、回転機構２０によりワークＷを回転させながら、軸の方向と交差する方向からワークＷを撮影する。そして、ワークＷについて、回転角度が異なる複数枚の画像を取得する。そのため、欠陥Ｋも複数の角度から撮影することになり、広範囲を明るくする照明にしても、欠陥Ｋが検出されやすくなる。
またさらに、ドーム照明１０ａのドーム１１の内面１１ａに、縞模様Ｓｍとなるマスク１３を形成することで、傷等の傾斜が陰影として検出されやすくなり、欠陥Ｋがより見えやすくなる。そして、この縞模様Ｓｍを、予め定められた角度で組み合わせたＶ字形状Ｖｊを並べ形成することで、種々の方向に生じた傷等の欠陥Ｋを見ることができる。
【００７３】
そして、本実施形態によれば、サンソン図法等の正積図法を用いることで、展開図Ｔｎや２次元マップＭｐを作成した場合、欠陥Ｋが存在する緯度によらず、元の画像Ｇにおける面積の比率は維持される。これは、元の画像Ｇにおいて、欠陥Ｋの面積が同じならば、展開図Ｔｎや２次元マップＭｐで欠陥Ｋを構成する画素数は、緯度により変化しないと言うこともできる。よって、３次元マップＭｓでも、緯度によらず、欠陥Ｋを構成する画素数は変化しない。そのため、第２のノイズ除去部４５において、３次元マップＭｓにプロットされた欠陥Ｋに対し、予め定められた画素数以下の欠陥Ｋをノイズとして取り除くという処理が可能となる。その結果、他の図法の場合よりも、計算時間がより少なくなりやすい。さらに、図９（ｂ）に例示されるサンソン図法により作成された展開図Ｔｎは、全体の画素数が、他の図法よりも少なくなりやすい。その結果、他の図法の場合よりも、座標変換に要する計算回数がより少なくなり、計算時間がより少なくなる。
【００７４】
＜表面検査装置の動作の説明＞
次に、表面検査装置１の動作の説明を行なう。
図１６は、表面検査装置１の動作について説明したフローチャートである。
まず、ワークＷを回転機構２０にセットし、照明１０により光を照射する（ステップ１０１）。
次に、回転機構２０を動作させることでワークＷを回転させ、予め定められた回転角度でカメラ３０による撮影を行ない、画像Ｇを取得する（ステップ１０２）。このとき、第１の実施形態では、カメラ３０は、ワークＷに焦点を合わせることで、ドーム照明１０ａのマスク１３の縞模様Ｓｍをぼかして撮影する。撮影する画像Ｇの枚数は、例えば、６０枚である。
撮影された画像Ｇの画像データは、制御部４０に送られ、制御部４０により以下の処理が行われる。
【００７５】
まず、欠陥抽出部４１が、撮影された複数枚の画像Ｇのうち１枚の画像Ｇについて、図７（ａ）で説明した方法により、ワークＷの半球部Ｗａの輪郭Ｒｋを検出する（ステップ１０３）。
次に、欠陥抽出部４１は、図７（ｂ）で説明した方法により、輪郭Ｒｋを延長した延長部Ｅｎと併せて円を作成し、この円の中心Ｏの座標を求める（ステップ１０４）。
そして、欠陥抽出部４１は、全ての画像Ｇについて、ステップ１０３〜ステップ１０４の処理を行なった後、円の中心Ｏを同じ座標に揃え、位置合わせを行なう（ステップ１０５）。
【００７６】
そして、欠陥抽出部４１は、位置合わせ後の複数枚の画像Ｇを使用して、図８（ａ）に示すような平均画像Ｇｈを作成する（ステップ１０６）。
さらに、欠陥抽出部４１は、複数枚の画像Ｇのそれぞれと平均画像Ｇｈとの差分を求め、図８（ｂ）に示すような差分画像Ｇｓを作成する（ステップ１０７）。
そして、欠陥抽出部４１は、差分画像Ｇｓについて、画素値の絶対値およびエッジの画素値の絶対値が、予め定められた閾値以上の画素値である場合、欠陥Ｋとし、図８（ｃ）および図９（ａ）に示すような抽出画像Ｇｃを作成する（ステップ１０８）。
【００７７】
次に、２次元マップ作成部４２が、欠陥抽出部４１が抽出した欠陥Ｋを予め定められた図法で平面上に展開する。即ち、２次元マップ作成部４２は、ステップ１０８で作成した抽出画像Ｇｃから、図９（ｂ）で示すような展開図Ｔｎを作成する（ステップ１０９）。この図法は、サンソン図法となる。
そして、２次元マップ作成部４２は、展開図Ｔｎ上に展開された欠陥Ｋを、回転角度に対応する分の位置を補正し重ね合わせることで、欠陥Ｋの２次元マップＭｐを作成する（ステップ１１０）。このとき、上述した出現頻度補正を行うことが好ましい。作成された２次元マップＭｐは、例えば、図１０で示したようなものとなる。
【００７８】
次に、第１のノイズ除去部４３が、２次元マップＭｐを二値化し二値画像を作成することで、ノイズを除去する（ステップ１１１）。
さらに、第１のノイズ除去部４３は、２次元マップＭｐに対し膨張処理および収縮処理することで、ノイズを除去する（ステップ１１２）。
【００７９】
次に、３次元マップ作成部４４が、２次元マップＭｐの中の欠陥Ｋを、ワークＷの表面の球面形状に合わせた３次元マップＭｓを作成する（ステップ１１３）。作成された３次元マップＭｓは、例えば、図１３（ｂ）で示したようなものとなる。
そして、第２のノイズ除去部４５が、３次元マップＭｓからノイズを取り除く（ステップ１１４）。このとき、第２のノイズ除去部４５は、３次元マップＭｓにプロットされた欠陥Ｋに対し、予め定められた画素数以下の欠陥Ｋをノイズとして取り除く。
【００８０】
欠陥検出部４６は、第２のノイズ除去部４５でノイズが取り除かれた３次元マップＭｓを基に、欠陥Ｋの大きさを検出する（ステップ１１５）。
そして、欠陥検出部４６は、予め定められた大きさ以上の欠陥Ｋの数を求める（ステップ１１６）。
さらに、欠陥検出部４６は、この数が予め定められた個数以上であるか否かを判断する（ステップ１１７）。
その結果、この数が予め定められた個数以上である場合（ステップ１１７でＹｅｓ）、検査結果として、ワークＷが、不良品であるとする（ステップ１１８）。対して、この数が予め定められた個数未満である場合（ステップ１１７でＮｏ）、検査結果として、ワークＷが、良品であるとする（ステップ１１９）。
【００８１】
なお、上述した方法は、半球面形状を少なくとも一部に有する部品として、ワークＷの製造方法であると捉えることができる。ワークＷの製造方法は、半球形状を少なくとも一部に有するワークＷを製造する製造工程と、ワークＷの半球形状の表面を検査する検査工程と、を含む。そして、検査工程は、半球形状の表面に対し光を照射し、ワークＷを予め定められた軸を中心として回転させながら、軸の方向と交差する方向から半球形状の表面を撮影する撮影手段より、回転角度が異なる複数枚の画像を取得する画像取得工程と、画像の中に存在する欠陥を抽出する欠陥抽出工程と、抽出された欠陥を、半球形状の表面を平面にて表す２次元マップに展開する２次元マップ作成工程と、２次元マップの中の欠陥を、半球形状の表面に合わせた３次元マップに変換する３次元マップ作成工程と、３次元マップを基に、欠陥の大きさを検出する欠陥検出工程と、を有する。
【００８２】
なお、第１の実施形態では、ゆがみＵｇを検出しないようにするため、マスク１３の縞模様Ｓｍをぼかして撮影していたが、ワークＷの検査として、ゆがみＵｇを検出する必要がある場合も生じ得る。この場合は、ぼかさずに、縞模様Ｓｍに焦点を合わせて撮影を行なうことで、ゆがみＵｇの検出が可能である。また、この場合、ぼかすことで、縞模様Ｓｍの境界がグラデーションとなると考えられる。よって、ゆがみＵｇを検出しないようにするためには、上述したマスク１３の縞模様Ｓｍをぼかして撮影する方法以外に、マスク１３の縞模様Ｓｍの外縁をグラデーションのパターンにするようにしてもよい。この場合、マスク１３は、短冊形状Ｔａの短辺方向において、中央部が、例えば、黒色であり、外縁部が、中央部から外縁部に向かう方向に対し、明度が明るくなるグラデーションとなる。そしてこの場合は、縞模様Ｓｍをぼかして撮影するのではなく、マスク１３の縞模様Ｓｍに焦点を合わせて撮影を行なう。
また、マスク１３のパターンは、縞模様Ｓｍであったが、これに限られるものでなく、例えば、水玉模様、チェッカーボード（市松模様）等であってもよい。ただし、この場合、ゆがみＵｇを、より検出しやすい傾向にあり、縞模様Ｓｍの方が、ゆがみＵｇを検出しにくいという観点から、より好ましい。
さらに、上述した形態では、被検査体であるワークＷの検査対象である半球部Ｗａの表面は、半球面であったが、これに限られるものではなく、表面が曲面である被検査体であれば、本実施の形態の表面検査装置１の適用が可能である。よって、例えば、表面検査装置１を使用して、ワークＷの円柱部Ｗｂの表面を検査することもできる。
【００８３】
またさらに、上述した形態では、サンソン図法等の正積図法により欠陥Ｋを平面上に展開して展開図Ｔｎを作成したが、図法は、これに限られるものではなく、例えば、正距円筒図法を用いた展開法でもよい。
図１７（ａ）〜（ｂ）は、サンソン図法による展開図Ｔｎと正距円筒図法による展開図Ｔｎとを比較した図である。
このうち、図１７（ａ）は、サンソン図法による展開図Ｔｎであり、図１７（ｂ）は、正距円筒図法による展開図Ｔｎである。上述したように、サンソン図法では、経線が正弦曲線となる。また、緯線は、直線である。対して、正距円筒図法では、緯線および経線は、ともに直線であり、直角かつ等間隔に交差する。
【００８４】
＜プログラムの説明＞
ここで、以上説明を行った本実施の形態における制御部４０が行なう処理は、例えば、アプリケーションソフトウェア等のプログラムとして用意される。そして、この処理は、ソフトウェアとハードウェア資源とが協働することにより実現される。即ち、制御部４０に設けられたコンピュータ内部の図示しないＣＰＵが、上述した各機能を実現するプログラムを実行し、これらの各機能を実現させる。
【００８５】
よって、本実施の形態で、制御部４０が行なう処理は、コンピュータに、表面が曲面形状の被検査体であるワークＷに対し光を照射し、ワークＷを予め定められた軸を中心として回転させながら、軸の方向と交差する方向からワークＷを撮影するカメラ３０より、回転角度が異なる複数枚の画像Ｇを取得する画像取得機能と、取得した画像Ｇ中に存在する欠陥Ｋを抽出する欠陥抽出機能と、抽出された欠陥Ｋを、ワークＷの表面を平面にて表す２次元マップＭｐに展開する２次元マップ作成機能と、２次元マップＭｐの中の欠陥Ｋを、ワークＷの表面の曲面形状に合わせた３次元マップＭｓに変換する３次元マップ作成機能と、３次元マップＭｓを基に、欠陥Ｋの大きさを検出する欠陥検出機能と、を実現させるプログラムとして捉えることもできる。
【００８６】
なお、本実施の形態を実現するプログラムは、通信手段により提供することはもちろんＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に格納して提供することも可能である。
【００８７】
以上、本実施の形態について説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、種々の変更または改良を加えたものも、本発明の技術的範囲に含まれることは、特許請求の範囲の記載から明らかである。
【符号の説明】
【００８８】
１…表面検査装置、１０…照明、１０ａ…ドーム照明、１０ｂ…バックライト、２０…回転機構、３０…カメラ、４０…制御部、４１…欠陥抽出部、４２…２次元マップ作成部、４３…第１のノイズ除去部、４４…３次元マップ作成部、４５…第２のノイズ除去部、４６…欠陥検出部、Ｇ…画像、Ｇｈ…平均画像、Ｋ…欠陥、Ｒｋ…輪郭、Ｍｐ…２次元マップ、Ｍｓ…３次元マップ、Ｗ…ワーク、Ｗａ…半球部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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