(57)【要約】【課題】作業性の向上を図り、かつ処理速度の高速化を図った画像処理検査方法及び画像処理検査システムを提供する。【解決手段】連続的な模様に沿うように、検査対象品を連続的に撮影する撮影工程Ｓ１と、撮影工程Ｓ１により得られた複数の撮影画像のそれぞれに対応する良品画像を作成する良品画像作成工程Ｓ３と、各撮影画像とそれぞれに対応した良品画像との比較によって、欠陥部位の有無を検査する検査工程と、を有する画像処理検査方法であって、良品画像作成工程Ｓ３においては、作成する良品画像に対応する撮影画像を除き、当該撮影画像の近傍の複数の撮影画像同士で一致率の評価を行い、評価の高い複数の撮影画像から良品画像を作成することを特徴とする。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
連続的な模様を有する検査対象品の撮影画像と良品画像との比較によって検査対象品の検査を行う画像処理検査方法において、
連続的な模様に沿うように、検査対象品を連続的に撮影する撮影工程と、
該撮影工程により得られた複数の撮影画像のそれぞれに対応する良品画像を作成する良品画像作成工程と、
各撮影画像とそれぞれに対応した良品画像との比較によって、欠陥部位の有無を検査する検査工程と、
を有する画像処理検査方法であって、
良品画像作成工程においては、作成する良品画像に対応する撮影画像を除き、当該撮影画像の近傍の複数の撮影画像同士で一致率の評価を行い、評価の高い複数の撮影画像から良品画像を作成することを特徴とする画像処理検査方法。
【請求項２】
良品画像作成工程においては、前記評価の高い複数の撮影画像の平均的画像を良品画像とすることを特徴とする請求項１に記載の画像処理検査方法。
【請求項３】
検査工程においては、撮影工程において撮影された複数の連続撮影画像を連続的に並べた画像と、良品画像作成工程において作成された複数の良品画像を並べた画像とを比較することによって、複数の撮影画像について一括して欠陥部位の有無を検査することを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理検査方法。
【請求項４】
検査対象品のうち少なくとも検査する部位の外観が回転対称であるように構成されており、
撮影工程においては、前記回転対称の対称軸を中心に検査対象品を回転させた状態で、固定したカメラによって連続撮影を行うことを特徴とする請求項１，２または３に記載の画像処理検査方法。
【請求項５】
連続的な模様を有する検査対象品を、連続的な模様に沿うように、連続的に撮影するカメラと、
該カメラによって撮影された複数の撮影画像のそれぞれに対応する良品画像を作成し、各撮影画像とそれぞれに対応した良品画像との比較によって、欠陥部位の有無を検査する画像処理装置と、
を備える、検査対象品の検査を行う画像処理検査システムであって、
前記画像処理装置は、作成する良品画像に対応する撮影画像を除き、当該撮影画像の近傍の複数の撮影画像同士で一致率の評価を行い、評価の高い複数の撮影画像から良品画像を作成することを特徴とする画像処理検査システム。
【請求項６】
前記画像処理装置は、前記評価の高い複数の撮影画像の平均的画像を良品画像とすることを特徴とする請求項５に記載の画像処理検査システム。
【請求項７】
前記画像処理装置は、前記カメラによって撮影された複数の連続撮影画像を連続的に並べた画像と、作成した複数の良品画像を並べた画像とを比較することによって、複数の撮影画像について一括して欠陥部位の有無を検査することを特徴とする請求項５または６に記載の画像処理検査システム。
【請求項８】
検査対象品のうち少なくとも検査する部位の外観が回転対称であるように構成されており、
前記回転対称の対称軸を中心に検査対象品を回転させるモータを備え、
該モータによって検査対象品を回転させ、かつ前記カメラを固定させた状態で、検査対
象品の連続撮影を行うことを特徴とする請求項５，６または７に記載の画像処理検査システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検査対象品の撮影画像に基づいて、当該検査対象品の検査を行う画像処理検査方法及び画像処理検査システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、各種製品の外観において欠陥の有無を検査する検査方式として、パターンマッチング方式が知られている。一般的なパターンマッチング方式においては、良品の画像を標準画像として画像処理装置内に記憶させておき、この標準画像と撮影した画像とを比較することによって、欠陥の有無を検査する。この方式においては、撮影した画像と標準画像とを正確に比較するために、これらの画像を高精度に位置決めする必要がある。具体的には、縦横方向と回転方向の位置決めと共に、画像の拡大または縮小による位置決めも必要となる。
【０００３】
ここで、連続的な模様を有する製品について、この方式により欠陥の有無を検査する場合、まず、連続的な模様に沿うように、当該製品を連続的に撮影する。そして、撮影した全ての撮影画像についてそれぞれ標準画像と比較しなければならない。このとき、各撮影画像と標準画像とを比較する毎に、上記の位置決め処理を行わなければならない。そのため、画像処理のために長時間を要していた。
【０００４】
また、製品によっては、連続的な模様が一様であれば良く、当該模様の寸法の大小が品質の良し悪しにあまり影響されないものがある。このような製品において、上記の方式を採用した場合、標準画像を一つに定めてしまうと、良品を不良品と判定してしまうケースが増えてしまう。また、画像を撮影する場合には、製品に光を照射した状態でカメラによって撮影するのが一般的であるが、標準画像を一つに定めてしまうと、光の照度によっても、良品を不良品と判定しまうケースも増えてしまう。そのため、ロット毎に標準画像を作成するなど、標準画像を度々変えなければならず、非常に手間がかかっていた。
【０００５】
関連する技術として、特許文献１〜４に開示されたものがある。
【特許文献１】特許第２９７３６０７号公報
【特許文献２】特開平３−３３６０５号公報
【特許文献３】特開平３−１４２６８９号公報
【特許文献４】特開昭６４−４０４５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明の目的は、作業性の向上を図り、かつ処理速度の高速化を図った画像処理検査方法及び画像処理検査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】
【０００７】
本発明は、上記課題を解決するために以下の手段を採用した。
【０００８】
すなわち、本発明の画像処理検査方法は、
連続的な模様を有する検査対象品の撮影画像と良品画像との比較によって検査対象品の検査を行う画像処理検査方法において、
連続的な模様に沿うように、検査対象品を連続的に撮影する撮影工程と、
該撮影工程により得られた複数の撮影画像のそれぞれに対応する良品画像を作成する良品画像作成工程と、
各撮影画像とそれぞれに対応した良品画像との比較によって、欠陥部位の有無を検査する検査工程と、
を有する画像処理検査方法であって、
良品画像作成工程においては、作成する良品画像に対応する撮影画像を除き、当該撮影画像の近傍の複数の撮影画像同士で一致率の評価を行い、評価の高い複数の撮影画像から良品画像を作成することを特徴とする。
【０００９】
良品画像作成工程においては、前記評価の高い複数の撮影画像の平均的画像を良品画像とするとよい。ここで、「平均的画像」としては、良品画像における各画素の濃度値を決めるにあたり、複数の撮影画像における対応する各画素の濃度値の平均値を用いた画像，複数の撮影画像における対応する各画素の濃度値の中から中央の値を用いた画像（メディアン手法を用いた画像），複数の撮影画像における対応する各画素の濃度値のうち最小値と最大値の平均値を用いた画像（モルフォロジー手法を用いた画像）などを例に挙げることができる。以下同様である。
【００１０】
検査工程においては、撮影工程において撮影された複数の連続撮影画像を連続的に並べた画像と、良品画像作成工程において作成された複数の良品画像を並べた画像とを比較することによって、複数の撮影画像について一括して欠陥部位の有無を検査するとよい。
【００１１】
検査対象品のうち少なくとも検査する部位の外観が回転対称であるように構成されており、
撮影工程においては、前記回転対称の対称軸を中心に検査対象品を回転させた状態で、固定したカメラによって連続撮影を行うとよい。
【００１２】
また、本発明の画像処理検査システムにおいては、
連続的な模様を有する検査対象品を、連続的な模様に沿うように、連続的に撮影するカメラと、
該カメラによって撮影された複数の撮影画像のそれぞれに対応する良品画像を作成し、各撮影画像とそれぞれに対応した良品画像との比較によって、欠陥部位の有無を検査する画像処理装置と、
を備える、検査対象品の検査を行う画像処理検査システムであって、
前記画像処理装置は、作成する良品画像に対応する撮影画像を除き、当該撮影画像の近傍の複数の撮影画像同士で一致率の評価を行い、評価の高い複数の撮影画像から良品画像を作成することを特徴とする。
【００１３】
前記画像処理装置は、前記評価の高い複数の撮影画像の平均的画像を良品画像とするとよい。
【００１４】
前記画像処理装置は、前記カメラによって撮影された複数の撮影画像を並べた画像と、作成した複数の良品画像を並べた画像とを比較することによって、複数の撮影画像について一括して欠陥部位の有無を検査するとよい。
【００１５】
検査対象品のうち少なくとも検査する部位の外観が回転対称であるように構成されており、
前記回転対称の対称軸を中心に検査対象品を回転させるモータを備え、
該モータによって検査対象品を回転させ、かつ前記カメラを固定させた状態で、検査対象品の連続撮影を行うとよい。
【００１６】
なお、上記各構成は、可能な限り組み合わせて採用し得る。
【００１７】
以上のように、本発明の画像処理検査方法及び画像処理検査システムによれば、検査対象品の撮影画像自体から良品画像が作成される。従って、一般的なパターンマッチング方式を採用する場合に必要な位置決め処理が不要となる。これにより、処理速度の高速化を図ることができる。また、連続的な模様の寸法の大小が品質の良し悪しにあまり影響されないものを検査する場合においても、検査対象品の撮影画像自体から良品画像が作成されるので、良品を不良品と判定しまうようなことを抑制できる。
【００１８】
また、本発明によれば、作成する良品画像に対応する撮影画像を除き、当該撮影画像の近傍の複数の撮影画像同士で一致率の評価を行い、評価の高い複数の撮影画像から良品画像を作成する構成を採用している。従って、撮影した画像中に欠陥を有する場合、その撮影画像を除いたものによって、良品画像が作成されるので、良品画像に欠陥が反映されてしまうことを抑制できる。更に、本発明によれば、作成する良品画像に対応する撮影画像の近傍の撮影画像同士で一致率の評価を行い、評価の高い複数の撮影画像から良品画像を作成する構成を採用している。従って、複数の撮影画像に欠陥が含まれていたとしても、良品画像の作成には、一致率の評価の高いものが用いられるので、欠陥が含まれた撮影画像を用いて良品画像を作成してしまうことを抑制できる。
【００１９】
また、複数の撮影画像について一括して欠陥部位の有無を検査することによって、処理速度をより一層速くすることができる。
【発明の効果】
【００２０】
以上説明したように、本発明によれば、作業性を向上させることができ、かつ処理速度の高速化を図ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下に図面を参照して、この発明を実施するための最良の形態を、実施例に基づいて例示的に詳しく説明する。ただし、この実施例に記載されている構成部品の寸法、材質、形状、その相対配置などは、特に特定的な記載がない限りは、この発明の範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。
【００２２】
（実施例）
図１〜図１０を参照して、本発明の実施例に係る画像処理検査方法及び画像処理検査システムについて説明する。
【００２３】
＜画像処理検査システム＞
図１及び図２を参照して、本発明の実施例に係る画像処理検査システムの全体構成について説明する。図１は本発明の実施例に係る画像処理検査システムの概略構成図である。図２は本発明の実施例に係る検査対象品の一例を示す概略図である。なお、図２（ａ）は正面図であり、図２（ｂ）は断面図（図２（ａ）中、ＡＡ断面図）である。
【００２４】
本実施例に係る画像処理検査システムは、検査対象品１０を撮影するカメラ３０と、カメラ３０によって撮影した画像の画像処理を行う画像処理装置２０とを備えている。また、画像処理検査システムは、カメラ３０による画像撮影と同期するように、検査対象品１０を回転させるための駆動制御装置５０及びモータ６０を備えている。更に、画像処理検査システムは、検査対象品１０を照射する照明４１と、照明４１によって照射した光を拡散する拡散板４２と、撮影画像や検査結果を表示させるディスプレイ７０とを備えている。
【００２５】
画像処理装置２０は、カメラ３０によって撮影した画像を入力する画像入力部２２と、入力された画像の処理や駆動制御装置５０を制御するＣＰＵ２１と、ディスプレイ７０に
画像を出力する画像出力部２３とを備えている。
【００２６】
本実施例に係る検査対象品１０は金属製のベローズであり、蛇腹形状のベローズ本体１３と、その両側にそれぞれ設けられるキャップ１１及びエンドカバー１２とから構成される。この検査対象品１０の内部は気密性を有することが求められる。そして、ベローズ本体１３とキャップ１１、及びベローズ本体１３とエンドカバー１２とは、それぞれ溶接によって固定される。この溶接によって、ベローズ本体１３とキャップ１１との間、及びベローズ本体１３とエンドカバー１２との間には、それぞれ溶接ビードＹ１，Ｙ２が形成される。
【００２７】
溶接が適正に行われ、要求される気密性が確保された品質となっている場合、これらの溶接ビードＹ１，Ｙ２は、一定の幅を有した滑らかな外観となることが経験則上知られている。つまり、溶接ビードの幅に局所的な変化がなく、一定の幅であれば（連続的な模様が一様であれば）、適切に溶接がなされていると判断できる。
【００２８】
従って、適切に溶接が行われたか否かの判定は、これらの溶接ビードＹ１，Ｙ２の幅が全周に亘って一定（一様）であるか否かを外観検査することにより行われる。また、本実施例に係る検査対象品１０は、少なくとも検査する部位（溶接ビードＹ１，Ｙ２の部分）の外観が回転対称となるように構成されている。そこで、本実施例においては、上記の画像処理検査システムを用い、検査対象品１０を前記回転対称の対称軸を中心に回転させた状態で、カメラ３０によって溶接ビードＹ１，Ｙ２を全周に亘って連続的に撮影する。例えば、溶接ビードＹ１の外観検査を行う場合には、検査対象品１０を回転させた状態で、図２（ａ）中Ｖに示す部分を連続撮影する。これにより、溶接ビードＹ１の全周に亘る撮影画像を得ることができる。なお、溶接ビードＹ２についても、同様の方法によって全周に亘る撮影画像を得ることができる。
【００２９】
＜画像処理検査方法＞
図３を参照して、本実施例に係る画像処理検査方法の概要、すなわち、本実施例に係る画像処理検査システムを用いて画像処理検査を行う場合の処理手順の概要を説明する。図３は本発明の実施例に係る画像処理検査の処理手順の概要を示すフローチャートである。
【００３０】
まず、検査対象品１０を画像処理検査システムにセットし、検査を開始する（Ｓ０）。検査が開始されると、検査対象品１０が回転し、この回転に同期するように、カメラ３０によって連続撮影が行われる（撮影工程Ｓ１）。カメラ３０によって撮影された画像は画像処理装置２０に転送される（画像転送工程Ｓ２）。画像処理装置２０においては、転送された各撮影画像のそれぞれに対応する良品画像を作成する（良品画像作成工程Ｓ３）。そして、画像処理装置２０は、各撮影画像とそれぞれに対応した良品画像とを比較することによって、欠陥部位の有無を検査する（検査工程Ｓ４）。その後、画像処理装置２０は、検査結果に基づいて、検査対象品１０が良品であるか不良品であるかを判定し（判定工程Ｓ５）、処理を終了する。なお、撮影画像と良品画像との比較結果，欠陥の有無、及び判定の結果等については、適宜、ディスプレイ７０に表示される。
【００３１】
＜良品画像作成工程＞
特に、図４〜図９を参照して、本発明の実施例に係る良品画像作成工程について、詳細に説明する。図４は撮影画像の一例を示す概略図である。図５は良品画像形成工程において、良品画像の作成の基礎となる撮影画像の選択の仕方を説明する説明図である。図６は撮影画像の拡大図である。なお、図６（ａ）は一枚の撮影画像の拡大図（図２（ａ）中のＶ部に相当する図）であり、図６（ｂ）は図６（ａ）中Ｐ１部の拡大図である。図７は撮影画像の一部を画素毎に分割して各画素の濃度値を付した図である。なお、図７においては、図６（ｂ）中Ｐ２の部分に対応する図である。図８は良品画像形成工程において、良
品画像の作成の基礎となる撮影画像の選択の仕方を説明する説明図である。図９は作成した良品画像の一例を示す概略図である。
【００３２】
本実施例では、回転状態にある検査対象品１０に対して、連続的に６０枚の画像を撮影することによって、溶接ビードＹ１の中で撮影されていない部分がなく、全周の全てに亘って溶接ビードＹ１の撮影画像が得られる場合を例にして説明する。
【００３３】
本実施例においては、カメラ３０によって連続的に撮影された６０枚の撮影画像を並べて、一枚の画像としている。具体的には、図４に示すように、１枚目から１０枚目までの撮影画像を横に連結するように並べて、１１枚目から２０枚目までの撮影画像を、その下に連結するように並べるという手順で、６０枚目までの全ての撮影画像を並べている。なお、１枚の撮影画像の中には、２本の黒い横線が現れており、上部の横線が溶接ビードＹ１の上端付近に相当し、下部の横線が溶接ビードＹ１の下端付近に相当する。従って、溶接ビードＹ１の幅が一定であれば、２本の黒い横線は平行になる。本実施例では、４５枚目の撮影画像の中に、溶接ビードＹ１の幅が他の部分よりも細くなっている欠陥を有する場合を例にして説明する。
【００３４】
良品画像作成工程においては、６０枚の撮影画像の全てに対して、それぞれに対応した良品画像を作成する。以下、ｋ枚目の撮影画像に対応した良品画像を作成する場合について説明する。
【００３５】
本実施例においては、ｋ枚目の撮影画像に対応した良品画像を作成する場合、このｋ枚目の撮影画像を除き、当該ｋ枚目の撮影画像の近傍の撮影画像を用いて、良品画像を作成する。より具体的には、まず、（ｋ−Ｎ）枚目から（ｋ−１）枚目の撮影画像群と、（ｋ＋１）枚目から（ｋ＋Ｎ）枚目の撮影画像群の中からそれぞれ複数の撮影画像を抽出する。本実施例では、より具体的な一例として、（ｋ−５）枚目から（ｋ−１）枚目の撮影画像群と、（ｋ＋１）枚目から（ｋ＋５）枚目の撮影画像群の中からそれぞれ３枚の撮影画像を抽出する場合を例にして説明する。
【００３６】
従って、例えば、ｋ＝１１の場合には、６枚目から１０枚目までの撮影画像群の中から３枚の撮影画像が抽出され、かつ１２枚目から１６枚目までの撮影画像群の中から３枚の撮影画像が抽出される。ここで、本実施例においては、上記の通り、６０枚の撮影画像は、全周に亘って撮影された画像であり、６０枚目と１枚目の撮影画像は隣接する画像である。従って、例えば、ｋ＝１の場合には、５５枚目から６０枚目までの撮影画像群の中から３枚の撮影画像が抽出され、かつ２枚目から６枚目の撮影画像群の中から３枚の撮影画像が抽出される。また、例えば、ｋ＝５９の場合には、５４枚目から５８枚目までの撮影画像群の中から３枚の撮影画像が抽出され、６０枚目と１枚目から４枚目までの撮影画像群の中から３枚の撮影画像が抽出される。
【００３７】
次に、ｋ枚目の前後の撮影画像群の中から、良品画像を作成するための撮影画像を抽出する方法について説明する。本実施例においては、撮影画像群における５枚の撮影画像同士で一致率の評価を行う。ここでは、（ｋ＋１）枚目から（ｋ＋５）枚目の撮影画像群における５枚の撮影画像同士で一致率の評価を行う場合を説明する。
【００３８】
撮影画像はマトリクスにて示される複数の画素から構成される。各画素においては、０〜２５５の濃度値を取り得る。濃度値は濃淡に応じた値となり、完全な黒の場合には濃度値は０となり、完全な白の場合には濃度値は２５５となる。図７は図６（ｂ）中のＰ２の部分について示したものであり、上部が白色で下部が黒色となる部分においては、上部側の濃度値は大きくなり、下部側の濃度値は小さくなり、境界部付近では、濃度値にばらつく部分が生じる。
【００３９】
撮影画像群における５枚の撮影画像同士で一致率の評価を行う場合には、５枚の撮影画像の全ての組み合わせについて一致率を求める必要がある。
【００４０】
まず、ある撮影画像とある撮影画像との一致率の求め方を、図８を参照して説明する。図８に示すように、例えば、（ｋ＋１）枚目の撮影画像における各画素の濃度値をａ１，ａ２，・・・，ａＮ，・・・ａＺとする。なお、ａ１は１行１列目の画素の濃度値であり、ａＺは撮影画像の最終行（最下行）最終列（最右列）の画素の濃度値である。また、（ｋ＋２）枚目の撮影画像における各画素の濃度値をｂ１，ｂ２，・・・，ｂＮ，・・・ｂＺとする。なお、ｂ１は１行１列目の画素の濃度値であり、ｂＺは撮影画像の最終行（最下行）最終列（最右列）の画素の濃度値である。
【００４１】
これら（ｋ＋１）枚目と（ｋ＋２）枚目の撮影画像の一致率は、それぞれ対応する画素の濃度値の差分を２乗したものの総和Σａ＿ｂにより得られる。つまり、総和Σａ＿ｂ＝（ａ１−ｂ１）２＋（ａ２−ｂ２）２＋・・・＋（ａＮ−ｂＮ）２＋・・・＋（ａＺ−ｂＺ）２と表すことができる。この総和Σａ＿ｂが小さければ小さいほど、一致率は高いことになる。ここで、ある画像とある画像の一致率を評価するために、それぞれ対応する画素の濃度値の差分を２乗したものの総和を、上記の通り、Σにて表記することとする。また、（ｋ＋１）枚目の撮影画像の場合には添え字をａとし、（ｋ＋２）枚目の撮影画像の場合には添え字をｂとし、（ｋ＋３）枚目の撮影画像の場合には添え字をｃとし、（ｋ＋４）枚目の撮影画像の場合には添え字をｄとし、（ｋ＋５）枚目の撮影画像の場合には添え字をｅとする。そして、（ｋ＋１）枚目の撮影画像と（ｋ＋２）枚目の撮影画像の一致率を評価する場合に、それぞれ対応する画素の濃度値の差分を２乗したものの総和は、上記の通り、Σａ＿ｂにて表される。また、Σａ＿ｂｃｄｅと表記した場合には、
Σａ＿ｂｃｄｅ＝Σａ＿ｂ＋Σａ＿ｃ＋Σａ＿ｄ＋Σａ＿ｅ
を意味するものとする。
【００４２】
このようにして、（ｋ＋１）枚目と（ｋ＋２）枚目の撮影画像についてのΣａ＿ｂ，（ｋ＋１）枚目と（ｋ＋３）枚目の撮影画像についてのΣａ＿ｃ，（ｋ＋１）枚目と（ｋ＋４）枚目の撮影画像についてのΣａ＿ｄ及び（ｋ＋１）枚目と（ｋ＋５）枚目の撮影画像についてのΣａ＿ｅをそれぞれ求める。そして、これらを足し合わせた総和Σａ＿ｂｃｄｅが（ｋ＋１）枚目から（ｋ＋５）枚目の撮影画像群における（ｋ＋１）枚目の撮影画像の一致率の評価となる。なお、総和Σａ＿ｂｃｄｅが小さいほど、一致率が高いことは言うまでもない。
【００４３】
以上の（ｋ＋１）枚目の撮影画像の一致率の評価と同様に、（ｋ＋１）枚目から（ｋ＋５）枚目の撮影画像群における（ｋ＋２）枚目の撮影画像についてΣｂ＿ａｃｄｅと、（ｋ＋３）枚目の撮影画像についてΣｃ＿ａｂｄｅと、（ｋ＋４）枚目の撮影画像についてΣｄ＿ａｂｃｅと、（ｋ＋５）枚目の撮影画像についてΣｅ＿ａｂｃｄをそれぞれ求める。そして、これらの中から評価の高い３枚の撮影画像を抽出する。同様に、（ｋ−５）枚目から（ｋ−１）枚目までの撮影画像の中から、一致率の評価の高い３枚の撮影画像を抽出する。従って、合計６枚の撮影画像が抽出される。
【００４４】
本実施例においては、このように抽出された６枚の撮影画像の平均的画像をｋ枚目の撮影画像に対応する良品画像としている。本実施例では、平均的画像として、良品画像における各画素の濃度値を決めるにあたり、複数の撮影画像における対応する各画素の濃度値の平均値を用いる手法を採用している。具体的には、以下の通りである。
【００４５】
６枚の撮影画像のＭ行Ｎ列目の画素の濃度値を、それぞれｓＭＮ，ｔＭＮ，ｕＭＮ，ｖＭＮ，ｗＭＮ，ｘＭＮとする。この場合、平均的画像におけるＭ行Ｎ列目の画素の濃度値
を（ｓＭＮ＋ｔＭＮ＋ｕＭＮ＋ｖＭＮ＋ｗＭＮ＋ｘＭＮ）／６とする。例えば、６枚の撮影画像の１００行１００列目の画素の濃度値が、それぞれ１７０，１７０，１８０，１８０，１９０，１９０の場合、平均的画像における１００行１００列目の画素の濃度値は（１７０＋１７０＋１８０＋１８０＋１９０＋１９０）／６＝１８０となる。このようにして、全ての画素の濃度値が定まり、平均的画像が得られる。なお、平均的画像としては、このような手法に限られるものではなく、メディアン手法やモルフォロジー手法を採用することもできる。また、良品画像として、平均的画像を用いるのではなく、良品画像における各画素の濃度値を決めるにあたり、抽出された複数の撮影画像における対応する各画素の濃度値の中から最小値を選択する手法（Ｅｒｏｓｉｏｎ）や最大値を選択する手法（Ｄｉｌａｔｉｏｎ）を採用しても良い。
【００４６】
以上のようにして、１枚目から６０枚目までの６０枚の撮影画像の全てに対して、それぞれに対応した良品画像を作成する。そして、本実施例では、作成した全ての良品画像を並べて、一枚の画像としている。具体的には、図９に示すように、１枚目から１０枚目までの良品画像を横に連結するように並べて、１１枚目から２０枚目までの良品画像を、その下に連結するように並べるという手順で、６０枚目までの全ての良品画像を並べている。
【００４７】
上記の通り、撮影画像においては、４５枚目の撮影画像の中に欠陥を有している。しかしながら、この４５枚目の撮影画像に対応する４５枚目の良品画像は、上記の説明から明らかなように、４０枚目から４４枚目までの撮影画像群と、４６枚目から５０枚目までの撮影画像群の中から抽出された６枚の撮影画像の平均画像となる。従って、図９からも分かるように、４５枚目の良品画像は、欠陥を有する撮影画像の情報が全く反映されていない画像となる。
【００４８】
＜検査工程＞
特に図１０を参照して、欠陥部位の有無を検査する検査工程について説明する。図１０は検査結果の一例を示す概略図である。
【００４９】
検査工程においては、撮影画像と良品画像を比較することによって、欠陥部位の有無を検査する。本実施例では、撮影画像の各画素における濃度値と良品画像の各画素における濃度値の差分を算出して、算出結果を２値化することにより、欠陥部位を検出するようにしている。より具体的には、撮影画像のある画素における濃度値と良品画像の当該画素に対応する画素における濃度値との差分が一定の範囲に収まっている場合は「０」とし、収まっていない場合には「１」とする。そして、ディスプレイ７０には、「０」の画素は白色で示し、「１」の画素は黒色で示す。これにより、黒色の部分が欠陥部位として表示される。図１０に示すように、本実施例においては、４５枚目の撮影画像に対応する部分に欠陥部位Ｘ１，Ｘ２が表示される。
【００５０】
また、本実施例においては、上記の通り、カメラ３０によって連続的に撮影された６０枚の撮影画像を並べて一枚の画像とし、作成した全ての良品画像を並べて一枚の画像としている。従って、撮影画像の各画素における濃度値と良品画像の各画素における濃度値の差分を算出する場合には、６０枚の全ての撮影画像（の全ての画素）について一括して行うことができる。また、これに伴い、欠陥部位の検出も、６０枚の全ての撮影画像について一括して行うことができる。
【００５１】
＜判定工程＞
検査対象品１０が良品であるか不良品であるかの判定は、検査工程において検出された欠陥部位の面積，幅，周囲長などに基づいて行っている。具体的には、例えば、幅または周囲長が予め定めた閾値を超えた場合には不良品とし、閾値を超えていない場合には良品
と判定する。
【００５２】
＜本実施例の優れた点＞
以上のように、本発明の実施例に係る画像処理検査方法及び画像処理検査システムによれば、検査対象品１０の撮影画像自体から良品画像が作成される。従って、一般的なパターンマッチング方式を採用する場合に必要な位置決め処理が不要となる。これにより、処理速度の高速化を図ることができる。
【００５３】
また、本実施例に係る検査対象品１０においては、溶接が適切に行われているか否かが検査の対象となる。そして、溶接が適切に行われているか否かについては、溶接ビードＹ１，Ｙ２の幅が一定であるか否かによって判定することができる。つまり、溶接ビードＹ１，Ｙ２の幅が全周に亘って一定（一様）であるか否かを外観検査することによって、適切に溶接が行われたか否かを判定している。
【００５４】
このように、連続的な模様（本実施例では溶接ビードＹ１，Ｙ２の外観）の寸法（本実施例では幅）の大小が品質の良し悪しにあまり影響されない検査対象品を検査する場合においても、本実施例では、検査対象品の撮影画像自体から良品画像が作成されるので、良品を不良品と判定しまうようなことを抑制できる。
【００５５】
また、本実施例によれば、作成する良品画像に対応する撮影画像を除き、当該撮影画像の近傍の複数の撮影画像同士で一致率の評価を行い、評価の高い複数の撮影画像から良品画像を作成する構成を採用している。従って、撮影した画像中に欠陥を有する場合、その撮影画像を除いたものによって、良品画像が作成されるので、良品画像に欠陥が反映されてしまうことを抑制できる。
【００５６】
更に、本実施例によれば、作成する良品画像に対応する撮影画像の近傍の撮影画像同士で一致率の評価を行い、評価の高い複数の撮影画像から良品画像を作成する構成を採用している。従って、複数の撮影画像に欠陥が含まれていたとしても、良品画像の作成には、一致率の評価の高いものが用いられるので、欠陥が含まれた撮影画像を用いて良品画像を作成してしまうことを抑制できる。
【００５７】
また、本実施例では、撮影した全ての撮影画像について一括して欠陥部位の有無を検査する構成を採用している。従って、処理速度をより一層速くすることができる。
【００５８】
なお、検査対象品１０の全周を撮影するのに、１２０枚の連続撮影が必要とされ、連続撮影に２秒の時間を有するものについて、標準画像と撮影画像を一枚一枚比較する一般的なパターンマッチング方式を用いた場合と本実施例に係る検査方法との比較試験を行った。すると、前者の場合には、撮影開始から検査結果が得られるまでに２０秒程度要したのに対して、後者の場合には２秒程度（つまり、ほぼ連続撮影時間のみ）しか要しなかった。また、一般的なパターンマッチング方式を採用する場合には、ロット毎など、頻繁に標準画像を作成しなければならなかったのに対して、本実施例に係る検査方法を採用することで、そのような作業が必要なくなり、作業性が極めて向上した。
【００５９】
＜その他＞
良品画像作成工程における良品画像の作成に用いる撮影画像の抽出について、撮影画像群をどのようにするか、撮影画像群の中から何枚を抽出するかに関しては、上記の本実施例で示したものに限られず、適宜設定すればよい。
【００６０】
また、本実施例において、検査工程では、撮影画像の各画素における濃度値と良品画像の各画素における濃度値の差分を算出して、算出結果を２値化することにより、欠陥部位
を検出する場合を示した。しかしながら、撮影画像と良品画像を比較することによって、欠陥部位の有無を検査する方法は、これに限らず、適宜、各種公知技術を採用することができる。
【００６１】
また、判定工程についても、本実施例に示したものに限らず、適宜、各種公知技術を採用することができる。
【００６２】
また、検査対象品の検査対象部位の外観が回転対称の場合には、本実施例で示したように、回転対称の対称軸を中心に検査対象品を回転させた状態で、固定したカメラによって連続撮影を行うことで、簡単に検査対象部位を連続的に撮影することができる。
【００６３】
しかしながら、本発明は、検査対象部位（連続的な模様を有する部位）の外観が回転対称ではないものについても適用可能である。要は、検査対象部位である連続的な模様の部分を、連続的な模様に沿うように、連続的に撮影すればよい。従って、検査対象品が平面的なものにも適用することができる。また、連続的な模様の部分を、連続的な模様に沿うように、連続的に撮影するに際しては、検査対象品を固定させた状態でカメラを移動させてもよいし、カメラを固定させた状態で検査対象品を移動させてもよいし、両者を移動させてもよい。
【００６４】
また、本実施例においては、連続的な模様（良品画像の模様）に変化がない、つまり、連続的な模様が直線的である場合について示した。しかしながら、検査対象品における検査対象部位となる連続的な模様が変化する場合であっても、その模様の変化が緩やかであれば、本発明を適用することができる。何故なら、良品画像を作成する場合に、作成する良品画像に対応する撮影画像の近傍の複数の撮影画像の中から良品画像を作成する構成を採用しているので、模様の変化が緩やかであれば、適切な良品画像が作成されるからである。
【００６５】
また、連続撮影により得られる撮影画像については、連続模様において撮影されない部分が生じないようにすればよい。従って、連続して撮影された前後の撮影画像において、画像の一部が互いに重なるようにしてもよいし、重ならないようにしてもよい。
【００６６】
また、本実施例においては、欠陥部位の検出を、全ての撮影画像について一括して行う場合を示した。しかしながら、連続撮影により得られる画像の枚数が多い場合には、適当な枚数ごとに分けて、欠陥部位の検出を行うようにしてもよい。勿論、一枚ずつ欠陥部位の検出を行うこともできる。この場合でも、一般的なパターンマッチング方式を採用する場合のように、位置決め処理が不要であることから、処理速度の高速化を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００６７】
【図１】図１は本発明の実施例に係る画像処理検査システムの概略構成図である。
【図２】図２は本発明の実施例に係る検査対象品の一例を示す概略図である。
【図３】図３は本発明の実施例に係る画像処理検査の処理手順の概要を示すフローチャートである。
【図４】図４は撮影画像の一例を示す概略図である。
【図５】図５は良品画像形成工程において、良品画像の作成の基礎となる撮影画像の選択の仕方を説明する説明図である。
【図６】図６は撮影画像の拡大図である。
【図７】図７は撮影画像の一部を画素毎に分割して各画素の濃度値を付した図である。
【図８】図８は良品画像形成工程において、良品画像の作成の基礎となる撮影画像の選択の仕方を説明する説明図である。
【図９】図９は作成した良品画像の一例を示す概略図である。
【図１０】図１０は検査結果の一例を示す概略図である。
【符号の説明】
【００６８】
１０  検査対象品
１１  キャップ
１２  エンドカバー
１３  ベローズ本体
２０  画像処理装置
２１  ＣＰＵ
２２  画像入力部
２３  画像出力部
３０  カメラ
４１  照明
４２  拡散板
５０  駆動制御装置
６０  モータ
７０  ディスプレイ
Ｘ１，Ｘ２  欠陥部位
Ｙ１，Ｙ２  溶接ビード
【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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