(57)【要約】【課題】検査対象の表面が梨地状の場合でも精度良く筋状欠陥を検出できる筋状欠陥の検出方法を提供する。【解決手段】画像の注目画素から一定画素数の線分における輝度のばらつきを注目画素から全方向にわたって求めて、最も輝度のばらつきの小さい方向の候補線分n1を抽出する。候補線分n1の先端から一定画素数の線分における輝度のばらつきを先端画素から複数方向にわたって求めて、最も輝度のばらつきの小さい方向の候補線分n2を抽出する。候補線分n2が候補線分n1に対して所定の角度内の場合には、さらに候補線分n2の先端から一定画素数の線分における輝度のばらつきを先端画素から複数方向にわたって求めて、最も輝度のばらつきの小さい方向の候補線分n3…nmの抽出を繰り返し同様に行なう。連続して抽出された候補線分n1〜nmまでの候補線分数mが一定数以上であれば、その複数本の候補線分n1〜nmを筋状の欠陥と判定する。【選択図】図2
2006030093.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータを用いて検査対象の画像に画像処理を施すことで検査対象の欠陥を検出する筋状欠陥の検出方法であって、
前記画像の注目画素から一定画素数の線分における輝度のばらつきを注目画素から全方向にわたって求めて、最も輝度のばらつきの小さい方向の候補線分n1を抽出するステップと、
候補線分n1の先端から一定画素数の線分における輝度のばらつきを先端画素から複数方向にわたって求めて、最も輝度のばらつきの小さい方向の候補線分n2を抽出するステップと、
候補線分n2が候補線分n1に対して所定の角度内の場合には、さらに候補線分n2の先端から一定画素数の線分における輝度のばらつきを先端画素から複数方向にわたって求めて、最も輝度のばらつきの小さい方向の候補線分n3…nmの抽出を繰り返し同様に行なうステップと、
連続して抽出された候補線分n1〜nmまでの候補線分数mが一定数以上であれば、それら複数本の候補線分n1〜nmを筋状の欠陥と判定するステップとを有することを特徴とする筋状欠陥の検出方法。
【請求項２】
予め表面画像に二値化処理を施して、筋状の欠陥の候補点を抽出するステップを有し、
この候補点を注目画素とすることを特徴とする請求項１に記載の筋状欠陥の検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、筋状欠陥の検出方法に関するものである。特に、梨地状表面を有する検査対象に生じた筋状の欠陥を精度良く検出することができる筋状欠陥の検出方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
セラミックスや銅タングステンといった粉末冶金材料は半導体レーザ・発光ダイオードの放熱基板材料といった電子部品や、軸受け・ローラといった耐摩耗部品など、様々な分野で使用されている。これらの部品は高温・高速摺動などの厳しい条件下で使用されることから、品質保証は非常に重要である。この品質保証項目の中でも、特にキズについては製品の熱伝導性の低下、破損の原因となるため、最も重要な保証項目の一つといえる。
【０００３】
一方、物体表面に存在する筋状の欠陥（引っかき傷など）を照明ムラや物体表面の斑点から区別して光学的に自動検出する方法が特許文献１に開示されている。この文献に記載の発明では、筋状の欠陥は一般に細長く連続した欠陥であることを前提に、(1)斑点の明度よりも筋状欠陥の明度の方が明るい場合は、注目画素の周囲で１番目と２番目に明るい画素の方向を筋状の欠陥の方向と判断し、(2)斑点の明度よりも筋状欠陥の明度の方が暗い場合は、注目画素の周囲で１番目と２番目に暗い画素の方向を筋状の欠陥の方向と判断するロジックを利用している。
【０００４】
【特許文献１】特開平10-289319号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、上記の検出方法でも、検査対象の表面が梨地状の場合に精度良く筋状欠陥を検出することができない場合があった。
【０００６】
特許文献１に記載の技術では、注目画素の周囲で１番目と２番目に明るい（または暗い）画素の方向を筋状の欠陥の方向と判断するため、筋状欠陥の方が常に斑点よりも明るく（または暗く）なければ欠陥を認識することができない。
【０００７】
一般に粉末冶金材料の表面には梨地状のランダムな斑点模様がある。この斑点模様は検査対象表面を画像とした場合、明暗模様として表されるため、筋状欠陥の認識の障害となる。特に、この斑点は筋状欠陥よりも必ず明るいか必ず暗い状態であるとは限らず、その場合には正確に欠陥を検知することができない。
【０００８】
従って、本発明の主目的は、梨地状等のように微細な凹凸や明暗がまだらに存在する場合でも精度良く筋状欠陥を検出することができる筋状欠陥の検出方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は、検査対象の画像において、筋状欠陥上は筋状欠陥のない直線上に比べて輝度のばらつきが小さいことを利用して上記目的を達成する。
【００１０】
本発明検出方法は、コンピュータを用いて検査対象の画像に画像処理を施すことで検査対象の欠陥を検出する筋状欠陥の検出方法であって、以下のステップを有することを特徴とする。
【００１１】
画像の注目画素から一定画素数の線分における輝度のばらつきを注目画素から全方向にわたって求めて、最も輝度のばらつきの小さい方向の候補線分n1を抽出するステップ。
【００１２】
候補線分n1の先端から一定画素数の線分における輝度のばらつきを先端画素から複数方向にわたって求めて、最も輝度のばらつきの小さい方向の候補線分n2を抽出するステップ。
【００１３】
候補線分n2が候補線分n1に対して所定の角度内の場合には、さらに候補線分n2の先端から一定画素数の線分における輝度のばらつきを先端画素から複数方向にわたって求めて、最も輝度のばらつきの小さい方向の候補線分n3…nmの抽出を繰り返し同様に行なうステップ。
【００１４】
連続して抽出された候補線分n1〜nmまでの候補線分数mが一定数以上であれば、その複数本の候補線分n1〜nmを筋状の欠陥と判定するステップ。
【００１５】
一般に、筋状欠陥はある程度の長さからなる細長い線状に連続している。また、検査対象の表面にまだらの明暗がある場合であっても、通常、筋状欠陥自身はほぼ一様な明度である。このことを利用し、本発明では、注目画素から一定画素数分の線分における輝度のばらつきが最小となる方向の候補線分を求め、ある程度の数の候補線分が連続する場合に、この連続する候補線分群を筋状欠陥と認識することとしている。この欠陥検出方法によれば、検査対象表面に明度がまだらに存在する場合であっても、筋状欠陥とそれ以外の正常な検査対象表面とを正確に区別し、欠陥の認識率を向上することができる。
【００１６】
以下、本発明方法をより詳しく説明する。
【００１７】
本発明方法では、まず検査対象の画像を取得する。この画像の取得には、CCDカメラなどの公知のカメラを利用することができる。
【００１８】
得られた画像から注目画素の抽出を行う。注目画素の抽出方法としては、検査対象の画像における個々の画素を注目画素とすることが挙げられる。その場合、各注目画素に対して候補線分の抽出や各候補線分同士の角度の分析などの処理を順次行ない、最終的に全画素について同様の処理を行う。その他、注目画素の数を一定数に制限してもよい。注目画素の数を限定することで、より短時間で筋状欠陥の検出処理を行なうことができる。注目画素の限定は、検査対象の画像を二値化処理し、その二値化画像において明部（または暗部）として認識された画素を注目画素とすることが考えられる。例えば、引っかきキズがキズ以外の箇所よりも明るい（暗い）傾向の場合、二値化画像で明部（暗部）として表示された画素を注目画素とすればよい。さらには、二値化処理を行っても注目画素の数が多い場合、二値化処理する際のしきい値を変えることで、必ず一定数（例えば100個）以下に注目画素の数を限定できるようにしてもよい。
【００１９】
注目画素が抽出できたら、その注目画素から一定画素数分の線分における輝度のばらつきを注目画素から全方向にわたって求め、ばらつきが最も小さい候補線分n1を抽出する。候補線分は筋状欠陥の候補となる画像上の仮想線であり、後述するように、この候補線分が一定本数以上連続する場合に筋状欠陥が存在すると認識する。
【００２０】
この線分の長さを規定する一定画素数は一画素のサイズや筋状欠陥の一般的な長さ等を考慮して任意に選択すれば良い。例えば数画素〜数十画素とすることが挙げられる。この線分の輝度のばらつきを求めるには、注目画素を中心とする放射状の複数本の線分の各々について輝度を求めておくことが好ましい。そして、線分を構成する画素の輝度のばらつきが最も小さい線分を抽出すればよい。代表的には、まず注目画素から設定方向に伸びる線分の輝度のばらつきを求め、この設定方向から順次所定角度のピッチで一定画素数分の線分における輝度のばらつきを順次求め、注目画素の周囲360°にわたって同様の処理を行えばよい。この角度ピッチは任意に選択すれば良いが、大きく設定すると筋状欠陥を見落とす可能性が高くなり、小さすぎると処理時間が長くなるので、適宜な角度を選べばよい。例えば1°ピッチで線分の輝度を求めれば良い。
【００２１】
候補線分n1が抽出できれば、候補線分n1の先端を新たな注目画素として、上記と同様に次の候補線分n2を抽出する。つまり、候補線分n1の先端から一定画素数分の線分における輝度のばらつきを先端画素から全方向にわたって求め、そのばらつきが最も小さい候補線分n2を抽出する。
【００２２】
上述したように、最初に抽出した注目画素に対しては、その周囲360°にわたって各線分の輝度のばらつきを求めて最初の候補線分n1を決定する必要があるが、それ以降の候補線分を求める際の注目画素に対しては、所定角度のピッチで一定画素数分の線分における輝度のばらつきを求める範囲をより限定しても良い。例えば注目画素の周囲360°にわたって各線分の輝度のばらつきを求めるのではなく、注目画素を含み候補線分と直交する線分で規定される180°の範囲にわたって所定角度のピッチで一定画素数分の線分における輝度のばらつきを求めてもよい。通常、ある候補線分に連続する次の候補線分は、ある候補線分と直交する線分よりも前方（ある候補線分の先端側）に存在するからである。
【００２３】
次に、候補線分n2が候補線分n1に対して所定の角度内にあるかどうかを調べる。通常、筋状欠陥は細長く線状に伸びており、その途中にある程度の湾曲があったとしてもV型に折れ曲がるなどの極端な屈曲はない。そのため、候補線分n2が候補線分n1に対して所定の角度内にあるかを調べ、所定の角度内になければ候補線分n2と候補線分n1は筋状欠陥を構成するものではないと判断する。所定の角度は任意に選択すれば良いが、例えば±10°以内とすることが挙げられる。
【００２４】
一方、候補線分n2と候補線分n1が所定の角度内にあれば、両候補線分は筋状欠陥の可能性があると判断して、さらに次の候補線分n3の抽出を続ける。すなわち、候補線分n2の先端を新たな注目画素として、上記と同様に次の候補線分n3を抽出する。続いて、候補線分n3が候補線分n2に対して所定の角度内にあるかどうかを調べる。そして、このような処理を順次繰り返し行い、連続する候補線分n4…nmを順次求めていく。
【００２５】
この処理の繰り返しは新たな候補線分が抽出できなくなるまで行うことが好ましい。新たな候補線分が抽出できなくなる場合とは、注目画素から所定画素数分の線分が検査対象画像の輪郭に達した場合、あるいは注目画素が検査対象画像の輪郭に達した場合の他、候補線分n+1と候補線分nが所定の角度内になかった場合が挙げられる。
【００２６】
そして、連続して抽出できた候補線分（候補線分n1〜候補線分nm）の数mが一定数以上であった場合に、その候補線分群を筋状欠陥であると認識する。この連続する数mは任意に設定すればよい。例えば4本以上などとすることが挙げられる。
【００２７】
本発明方法の検査対象は、特に限定されるものではない。粉末冶金材料に代表される梨地状の表面を有する材料も検査対象に含まれる。また、検査対象の画像も表面画像に限らず、Ｘ線透視画像など、背景に不規則な明暗が生じる画像であれば適用できる。
【発明の効果】
【００２８】
本発明の筋状欠陥の検出方法によれば、筋状欠陥上の輝度は筋状欠陥のない直線上の輝度に比べてばらつきが小さいことを利用することで、特に梨地状の表面を有する検査対象であっても正確に筋状欠陥を検出することができる。
【００２９】
また、注目画素を抽出する際に、検査対象の表面画像に対して二値化処理などの画像処理を施すことで注目画素数を少なくすれば、検査に要する時間を短縮することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３０】
以下、本発明の実施の形態を説明する。
【００３１】
図１は本発明方法に利用する検査装置の機能ブロック図である。
【００３２】
この検査装置は、図1に示すように、検査対象を撮影してその表面の画像を取得するカメラ100と、コンピュータ200Aでカメラからの画像を画像処理する画像処理装置200および画像を表示するディスプレイ300から構成される。
【００３３】
カメラ100はコンピュータ200Aからの指令に基づいて検査対象Wの表面画像を撮影する。ここでは、CCDカメラを用いて、検査対象Wである銅タングステンの表面画像を撮影する。銅タングステンは粉末冶金材料であり、不規則なまだらの明暗斑点を持ついわゆる梨地状の表面を有する。
【００３４】
カメラ100で撮影された画像は画像処理装置200に取り込まれる。画像処理装置200は、この表面画像を記憶する画像メモリ210、画像メモリ210から読み出した画像における検査対象の輪郭を抽出する輪郭抽出部220、画像から注目画素を抽出する注目画素抽出部230、注目画素から所定画素分の線分の輝度を抽出する線分輝度抽出部240を有する。さらに、これら各線分のうち最も輝度のばらつきの小さい線分を抽出する候補線分抽出部250、候補線分同士の角度を比較する線分角度比較部260、これら候補線分の連続数から筋状欠陥の有無を判定する筋状欠陥判定部270ならびに欠陥画像の表示指令部280を有する。そして、欠陥の検出された検査対象Wの画像は、筋状欠陥を明示してディスプレイ300上に表示される。
【００３５】
このような装置により筋状の欠陥を検出する手順を図２のフローチャートに基づいて説明する。その際、100〜300までの符号は図1を参照する。
【００３６】
まず、コンピュータ200Aからの指令によりカメラ100は検査対象Wの表面画像を取得する（ステップS1）。取得した画像は、画像処理装置の画像メモリ210に記憶される。
【００３７】
次に、この画像の中から試料の輪郭を輪郭抽出部220で抽出し、その輪郭座標を求めておく（ステップS2）。この輪郭座標は、後にキズの候補線分を求める処理の終了判断に利用する。
【００３８】
抽出された輪郭座標から一定画素分内側の枠内を注目画素の抽出範囲として選択する（ステップS3）。この選択は注目画素抽出部230により行なう。候補線分は注目画素から一定画素分の線分を単位として求めるため、この抽出範囲内で注目画素を選択すれば、いずれの注目画素からも確実に一定画素分の線分の輝度を求めることができる。本例では1画素4.2μmのサイズで、20画素分の線分を単位として注目画素の抽出を行う。
【００３９】
抽出範囲を選択したら、同じく注目画素抽出部230により、この抽出範囲の画像を二値化処理し、二値化画像から注目画素を抽出する（ステップS4）。注目画素はキズの候補線分を求める始点となる箇所である。本例では、筋状欠陥が暗部として認識される場合であり、二値化画像における黒点を注目画素とする。抽出範囲の全ての画素を注目画素としても良いが、全ての画素から候補線分を求める処理を行うと欠陥検出処理に時間を要するため、注目画素の数を限定することで処理時間を短縮化することができる。例えば、二値化処理の閾値を調整することで、注目画素数を100個に限定する。そして、100個の注目画素に順位付けし、注目画素T1〜注目画素T100の各々について順位に基づいて候補線分の抽出処理を行っていく。
【００４０】
まず、候補線分の輝度を線分輝度抽出部240により求める。具体的には、図３に示すように、注目画素T1について、その画素から20画素分の線分（20画素線分L：L1、L2…）の輝度を求める。この図では、マトリックスを構成する正方形の一つが１画素に対応し、説明の便宜上、20画素線分Lの長さは20画素よりも少ない長さとなっている。この20画素線分Lの輝度分布は、1°ピッチで注目画素T1の周囲360°の範囲にわたって順次求め、合計360本の20画素線分L1…L360の輝度分布を抽出する（ステップS5）。
【００４１】
続いて、候補線分抽出部250により、360本の20画素線分の中から、最も輝度のばらつきの小さい線分をキズの候補線分n1として抽出する（ステップS6）。
【００４２】
候補線分n1を抽出したら、この候補線分の先端（注目画素と反対側端部）の画素を抽出する（ステップS7）。
【００４３】
この先端画素から20画素の範囲に試料の輪郭画素が重なるかどうかを調べる（ステップS8）。そのとき、先端画素が輪郭画素に重なれば、先端画素が試料の輪郭から候補線分の距離以下に接近していると判断し、後述するように、その時点までに抽出された候補線分の数を調べる（ステップS12へ）。
【００４４】
一方、先端画素が輪郭画素に重ならなければ、線分輝度抽出部240により、次の候補線分を求める処理を続ける。つまり、図4に示すように、先端画素E1から20画素分線分Lの輝度を求める。この20画素線分Lの輝度分布は、候補線分n1を基準として1°ピッチで注目画素の周囲359°の範囲にわたって順次求め、合計359本の20画素線分Lの輝度分布を抽出する（ステップS9）。候補線分n1を基準として先端画素E1の周囲359°の範囲について輝度分布を抽出するのは、候補線分n1と重複する線分を次の候補線分n2として認識しないためである。そして、359本の20画素線分の中から、最も輝度のばらつきの小さい線分をキズの候補線分n2として抽出する（ステップS10）。
【００４５】
次に、線分角度比較部260で、候補線分n2と候補線分n1の角度θ（図4参照）を検出し、所定範囲内であるかどうかを調べる（ステップS11）。本例では、ある候補線分xとその前の候補線分x-1との角度θが10°以下かどうかを判断する。これは、筋状の欠陥は、急激に屈曲することなくある程度直線状に連続する特性を利用している。つまり、候補線分xと候補線分x-1の角度が10°以内にあれば、後の候補線分xは筋状欠陥の候補であると認識する。その場合、後の候補線分の先端画素E2を抽出し、ステップS7〜ステップS11までを繰り返して連続する候補線分を順次求めていく。つまり、候補線分n3の先端画素から20画素線分の輝度分布を求めて次の候補線分n4を抽出し、順次これを繰り返して候補線分n3〜nmを抽出する。これ対して、候補線分xと候補線分x-1の角度が10°以内になければ、その時点までに抽出された候補線分の数ｍを調べる。
【００４６】
このように、候補線分の先端画素から20画素の範囲に試料の輪郭が重なった場合または候補線分xと候補線分x-1の角度が10°以内になかった場合は、それぞれの時点までに抽出された候補線分mの数が規定値以上であるかどうかを筋状欠陥判定部270で比較する（ステップS12）。ここでは、m＜4の場合に筋状の欠陥がないと判断し（ステップS13）、m≧4の場合に筋状の欠陥があると判断する（ステップS14）。
【００４７】
つまり、候補線分の連続数が3本以下の場合は、検査対象の表面に筋状のキズはないが梨地状表面の明暗のため偶然に輝度のばらつきが最小である線分がほぼ直線状に連続した場合であると認識し、候補線分の連続数が4本以上の場合は、これだけの数の候補線分が直線状に連続している以上、筋状のキズがあると認識する。
【００４８】
このステップS13でキズがないと判断されれば、未処理の注目画素があるかどうかを調べ（ステップS15）、未処理の注目画素があれば、その注目画素に対してステップS5〜ステップS12までの処理を行う。つまり、注目画素T1について筋状のキズがないと判定されれば、次に注目画素T2について同様の欠陥検出処理を行い、順次注目画素T3…と同様の処理を行う。
【００４９】
一方、ステップS14でキズがあると判断されれば、そのキズを検査対象の表面画像と共にディスプレイに表示するように欠陥画像表示指令部280から指令を出力する（ステップS16）。この指令により、図5に示すように、検査対象Wの画像上に、筋状の欠陥Dが黒いラインとして表示される。
【００５０】
そして、全ての注目画素からの検査でキズがないと判断されるか、いずれかの注目画素からの検査でキズがあると判定されれば、その検査対象についての欠陥検査を終了する。
【００５１】
本発明方法では、複数の注目画素を始点として、その各々に対して順次キズの有無を検査するが、いずれかの注目画素を始点とした検査でキズがあると判定されれば、その検査対象はキズが見つかった時点で不合格品となるため、その時点で未処理の注目画素が残っていても検査処理を終了して構わない。もちろん、キズを検出しても検査を続行し、複数のキズを検出することも可能である。
【００５２】
このように、本発明方法によれば、梨地状の表面を有する検査対象の筋状欠陥を高精度に検出することができる。
【産業上の利用可能性】
【００５３】
本発明は、セラミックスや金属などの粉末冶金材料など、表面が梨地状になっている材料における筋状欠陥の検出に利用することができる。特に、ヒートシンク材料に用いられる銅タングステンの表面欠陥の検出に好適に利用できる。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１】本発明方法に利用する検査装置の機能ブロック図である。
【図２】本発明方法の処理手順を示すフローチャートである。
【図３】注目画素から候補線分を見出す手順の説明図である。
【図４】ある候補線分から次の候補線分を見出していく手順の説明図である。
【図５】筋状の欠陥があった検査対照の画像を示す模式図である。
【符号の説明】
【００５５】
100  カメラ
200  画像処理装置  200A  コンピュータ  210  画像メモリ
220  輪郭抽出部  230  注目画素抽出部  240線分輝度抽出部
250  候補線分抽出部  260  線分角度比較部  270  筋状欠陥判定部
280  欠陥画像表示指令部
300  ディスプレイ
T  注目画素  L  20画素線分  n  候補線分  D  欠陥
【図１】
2006030093.tif 000003
【図２】
2006030093.tif 000004
【図３】
2006030093.tif 000005
【図４】
2006030093.tif 000006
【図５】
2006030093.tif 000007