(57)【要約】【課題】中間素材であるビレット等を熱間成形した後の材料を機械加工することで得られる機械加工品について、地肌残存部及び錆を顕在化しつつ、機械加工品の表面形状を検査すること。【解決手段】本発明に係る表面性状検査装置は、機械加工品を被検査体とし、移動する被検査体の表面に線状レーザ光を照射し、線状レーザ光が照射された表面を撮像して光切断画像を生成する被検査体撮像装置と、生成された光切断画像に対して画像処理を行う演算処理装置とを備える。演算処理装置は、光切断画像から得られた縞画像フレームに基づき、深さ画像、輝度画像及び線幅画像を算出する画像算出部と、算出された深さ画像、輝度画像及び線幅画像に基づいて、被検査体の表面性状を検出する検出処理部と、を有し、検出処理部は、線幅画像に基づいて、地肌残存部又は錆が被検査体の表面に存在しているかを検出する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
中間素材を素材とした機械加工品を被検査体とする表面性状検査装置であって、
移動する前記被検査体の表面に線状のレーザ光を照射し、当該線状のレーザ光が照射された前記表面を撮像することで、前記表面における前記線状のレーザ光の撮像画像である光切断画像を前記被検査体の移動方向に沿って複数生成する被検査体撮像装置と、
前記被検査体撮像装置により生成された前記光切断画像に対して画像処理を行い、前記被検査体の表面の表面性状を判断する演算処理装置と、
を備え、
前記被検査体撮像装置は、
前記線状のレーザ光を前記被検査体の表面に対して照射する照明装置と、
前記線状のレーザ光が照射された前記表面を撮像する撮像装置と、
を有し、
前記演算処理装置は、
複数の前記光切断画像それぞれにおける前記線状のレーザ光の照射部分に対応する線分である光切断線を前記移動方向に沿って順に配列させた縞画像フレームに基づいて、前記被検査体の表面の凹凸状態を表す深さ画像と、前記被検査体の表面における前記線状のレーザ光の輝度分布を表す輝度画像と、前記被検査体の表面における前記線状のレーザ光の前記移動方向の線幅の分布を輝度値に対応づけた線幅画像と、を算出する画像算出部と、
算出された前記深さ画像、前記輝度画像及び前記線幅画像に基づいて、前記被検査体の表面性状を検出する検出処理部と、
を有し、
前記検出処理部は、前記線幅画像に基づいて、前記中間素材を素材とした地肌残存部又は錆が、前記被検査体の表面に存在しているか否かを検出する、表面性状検査装置。
【請求項２】
前記検出処理部は、前記線幅画像の輝度値が、前記地肌残存部及び錆の検出のための第１の閾値以上か否かに基づき、前記地肌残存部及び前記錆を検出する、請求項１に記載の表面性状検査装置。
【請求項３】
前記画像算出部は、前記縞画像フレームにおけるそれぞれの前記光切断線について、当該光切断線の延伸方向の各位置での前記線幅と所定の閾値線幅との差分を算出し、算出された前記差分の大きさに応じて輝度値を割り当てることで、前記線幅画像を算出する、請求項１又は２に記載の表面性状検査装置。
【請求項４】
前記画像算出部は、前記被検査体の移動方向に沿った前記光切断線の線幅方向の重心位置を算出し、前記光切断画像に対して予め指定した移動方向の位置である基準位置と前記重心位置との変位量に基づいて、前記深さ画像を算出する、請求項１〜３の何れか１項に記載の表面性状検査装置。
【請求項５】
前記検出処理部は、
前記深さ画像及び前記輝度画像の輝度値が、欠陥部位特定のための第２の閾値以上であるか否かに基づいて欠陥部位を特定し、
特定した前記欠陥部位について、当該欠陥部位の形態及び輝度値に関する特徴量情報を抽出し、
抽出した特徴量情報に基づいて、前記被検査体の表面に存在する欠陥を判別する、請求項１〜４の何れか１項に記載の表面性状検査装置。
【請求項６】
前記検出処理部は、前記深さ画像及び前記輝度画像において、前記線幅画像に基づき前記地肌残存部又は前記錆が検出された部位以外で、前記欠陥部位の検出を実施する、請求項５に記載の表面性状検査装置。
【請求項７】
前記被検査体撮像装置は、前記線状のレーザ光が照射された前記表面を、前記移動方向の上流側及び前記移動方向の下流側のそれぞれから撮像する少なくとも２つの前記撮像装置を有する、請求項１〜６の何れか１項に記載の表面性状検査装置。
【請求項８】
中間素材を素材とした機械加工品を被検査体とする表面性状検査方法であって、
移動する前記被検査体の表面に照明装置から線状のレーザ光を照射し、当該線状のレーザ光が照射された前記表面を撮像装置により撮像することで、前記表面における前記線状のレーザ光の撮像画像である光切断画像を前記被検査体の移動方向に沿って複数生成する光切断画像生成ステップと、
演算処理装置により、複数の前記光切断画像それぞれにおける前記線状のレーザ光の照射部分に対応する線分である光切断線を前記移動方向に沿って順に配列させた縞画像フレームに基づいて、前記被検査体の表面の凹凸状態を表す深さ画像と、前記被検査体の表面における前記線状のレーザ光の輝度分布を表す輝度画像と、前記被検査体の表面における前記線状のレーザ光の前記移動方向の線幅の分布を輝度値に対応づけた線幅画像と、を算出する画像算出ステップと、
演算処理装置により、算出された前記深さ画像、前記輝度画像及び前記線幅画像に基づいて前記被検査体の表面性状を検出する検出処理ステップと、
を含み、
前記検出処理ステップでは、前記線幅画像に基づいて、前記中間素材を素材とした地肌残存部又は錆が、前記被検査体の表面に存在しているか否かが検出される、表面性状検査方法。
【請求項９】
中間素材を素材とした機械加工品を被検査体とし、移動する前記被検査体の表面に線状のレーザ光を照射し、当該線状のレーザ光が照射された前記表面を撮像することで、前記表面における前記線状のレーザ光の撮像画像である光切断画像を前記被検査体の移動方向に沿って複数生成する被検査体撮像装置と相互に通信が可能なコンピュータに、
生成された複数の前記光切断画像それぞれにおける前記線状のレーザ光の照射部分に対応する線分である光切断線を前記移動方向に沿って順に配列させた縞画像フレームに基づいて、前記被検査体の表面の凹凸状態を表す深さ画像と、前記被検査体の表面における前記線状のレーザ光の輝度分布を表す輝度画像と、前記被検査体の表面における前記線状のレーザ光の前記移動方向の線幅の分布を輝度値に対応づけた線幅画像と、を算出する画像算出機能と、
算出された前記深さ画像、前記輝度画像及び前記線幅画像に基づいて前記被検査体の表面性状を検出する検出処理機能と、
を実現させ、
前記検出処理機能は、前記線幅画像に基づいて、前記中間素材を素材とした地肌残存部又は錆が、前記被検査体の表面に存在しているか否かを検出する、プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、表面性状検査装置、表面性状検査方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
スラブやビレット等に代表される中間素材に対して熱間成形等を行った後、各種の機械加工を施すことで製造される機械加工鋼材は、出荷に際して、適切な表面性状を有しているか否かの検査（表面検査）が行われる。かかる機械加工鋼材の表面検査は、打音による検査や目視による検査として実施されることが多いが、これらの検査方法の場合、検査員の技量に負う部分が大きい。特に目視による検査には、磁粉探傷、外観検査など複数の検査項目が存在し、作業を煩雑なものとさせている。かかる機械加工鋼材では、表面に機械加工に伴う微小なキズが生成される、又は、母材の中間素材であるビレット等を熱間成形した後の材料の表面が、機械加工鋼材の表面に残存する、などといった、各種の表面性状の変化が生じうる。かかる表面の微小キズや、中間素材であるビレット等を熱間成形した後の材料の表面（地肌）の残存等が存在している機械加工鋼材が、破廉恥キズとして流出しないよう、表面性状の検査には正確性が求められる。
【０００３】
上記のような機械加工鋼材の一例として、例えば、中間素材であるビレット等を熱間成形した後の材料を機械切削により形状を整えることで製造される円盤状の加工品や、中間素材であるビレット等を熱間成形した後の材料の外径を機械切削等により整えることで製造される円柱状の加工品等を挙げることができる。これら機械加工鋼材の検査方法として、以下の特許文献１では、例えば、機械加工鋼材の表面にラインレーザを照射し、その表面を全面に亘って撮像する、いわゆる光切断法による検査装置や、機械加工鋼材の表面に投光された光の受光強度の変化によって表面状態を監視する光学的検査などが提案されている。
【０００４】
しかしながら、機械加工鋼材の表面に存在しうる、中間素材であるビレット等を熱間成形した後の材料の表面が残存した地肌残存部や、錆等といった有害キズは、凹凸が百μｍ以下と極めて小さいため、以下の特許文献１で提案されているような光切断法では検出することができない。
【０００５】
そこで、微小な凹凸を検出する方法として、以下の特許文献２では、機械加工品の表面にスリットレーザ光（線状光）を照射し、凹部での照射光の集束及び凸部での照射光の散乱によって生じる照射光の幅の変化に着目する技術が、提案されている。かかる技術は、機械加工品の表面が滑らかであれば照射光の幅は小さく、凹部が存在すれば照射光の幅が太くなるという特性を利用した技術である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００３−２４０５２１号公報
【特許文献２】特開２００２−３４６９２５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記特許文献２で提案されている検査技術は、機械加工品の表面の特定部位のみを検査する技術であり、加えて、機械加工品の一部での照射光の線幅変化を利用した技術であるために、不良部の位置の視認性が悪いという問題があった。また、上記特許文献２で提案されている技術では、表面粗度（凹凸）の大きい部位の２次元画像化を実施していないことから、各種の画像処理を利用して表面粗度の大きい部位を抽出したり、表面粗度の大きい部位のサイズを特定したりすることができない。更には、線状のレーザ光における線幅の変化は僅かであるため、照射光の投影画像のみでは、視認性が低いという問題がある。
【０００８】
以上説明したように、機械加工品の表面性状を検査するに際して、光切断法による凹凸情報と照明反射光の輝度変化情報の何れを用いた場合においても、中間素材であるビレット等を熱間成形した後の材料の地肌が残存した部分や錆等を明確に顕在化することが不可能な現状にある。また、照明反射光の輝度情報に基づき、機械加工品の表面の様子を画像化することは可能ではあるが、周辺のノイズ成分（例えば、機械切削肌や埃等）の影響を受け、不良部と正常部との切り分けは極めて困難である。
【０００９】
そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、中間素材を機械加工することで得られる機械加工品について、中間素材の地肌残存部及び錆を顕在化しつつ、機械加工品の表面形状を検査することが可能な、表面性状検査装置、表面性状検査方法及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、中間素材を素材とした機械加工品を被検査体とする表面性状検査装置であって、移動する前記被検査体の表面に線状のレーザ光を照射し、当該線状のレーザ光が照射された前記表面を撮像することで、前記表面における前記線状のレーザ光の撮像画像である光切断画像を前記被検査体の移動方向に沿って複数生成する被検査体撮像装置と、前記被検査体撮像装置により生成された前記光切断画像に対して画像処理を行い、前記被検査体の表面の表面性状を判断する演算処理装置と、を備え、前記被検査体撮像装置は、前記線状のレーザ光を前記被検査体の表面に対して照射する照明装置と、前記線状のレーザ光が照射された前記表面を撮像する撮像装置と、を有し、前記演算処理装置は、複数の前記光切断画像それぞれにおける前記線状のレーザ光の照射部分に対応する線分である光切断線を前記移動方向に沿って順に配列させた縞画像フレームに基づいて、前記被検査体の表面の凹凸状態を表す深さ画像と、前記被検査体の表面における前記線状のレーザ光の輝度分布を表す輝度画像と、前記被検査体の表面における前記線状のレーザ光の前記移動方向の線幅の分布を輝度値に対応づけた線幅画像と、を算出する画像算出部と、算出された前記深さ画像、前記輝度画像及び前記線幅画像に基づいて、前記被検査体の表面性状を検出する検出処理部と、を有し、前記検出処理部は、前記線幅画像に基づいて、前記中間素材を素材とした地肌残存部又は錆が、前記被検査体の表面に存在しているか否かを検出する表面性状検査装置が提供される。
【００１１】
前記検出処理部は、前記線幅画像の輝度値が、前記地肌残存部及び錆の検出のための第１の閾値以上か否かに基づき、前記地肌残存部及び前記錆を検出することが好ましい。
【００１２】
前記画像算出部は、前記縞画像フレームにおけるそれぞれの前記光切断線について、当該光切断線の延伸方向の各位置での前記線幅と所定の閾値線幅との差分を算出し、算出された前記差分の大きさに応じて輝度値を割り当てることで、前記線幅画像を算出することが好ましい。
【００１３】
前記画像算出部は、前記被検査体の移動方向に沿った前記光切断線の線幅方向の重心位置を算出し、前記光切断画像に対して予め指定した移動方向の位置である基準位置と前記重心位置との変位量に基づいて、前記深さ画像を算出することが好ましい。
【００１４】
前記検出処理部は、前記深さ画像及び前記輝度画像の輝度値が、欠陥部位特定のための第２の閾値以上であるか否かに基づいて欠陥部位を特定し、特定した前記欠陥部位について、当該欠陥部位の形態及び輝度値に関する特徴量情報を抽出し、抽出した特徴量情報に基づいて、前記被検査体の表面に存在する欠陥を判別することが好ましい。
【００１５】
前記検出処理部は、前記深さ画像及び前記輝度画像において、前記線幅画像に基づき前記地肌残存部又は前記錆が検出された部位以外で、前記欠陥部位の検出を実施してもよい。
【００１６】
前記被検査体撮像装置は、前記線状のレーザ光が照射された前記表面を、前記移動方向の上流側及び前記移動方向の下流側のそれぞれから撮像する少なくとも２つの前記撮像装置を有することが好ましい。
【００１７】
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、中間素材を素材とした機械加工品を被検査体とする表面性状検査方法であって、移動する前記被検査体の表面に照明装置から線状のレーザ光を照射し、当該線状のレーザ光が照射された前記表面を撮像装置により撮像することで、前記表面における前記線状のレーザ光の撮像画像である光切断画像を前記被検査体の移動方向に沿って複数生成する光切断画像生成ステップと、演算処理装置により、複数の前記光切断画像それぞれにおける前記線状のレーザ光の照射部分に対応する線分である光切断線を前記移動方向に沿って順に配列させた縞画像フレームに基づいて、前記被検査体の表面の凹凸状態を表す深さ画像と、前記被検査体の表面における前記線状のレーザ光の輝度分布を表す輝度画像と、前記被検査体の表面における前記線状のレーザ光の前記移動方向の線幅の分布を輝度値に対応づけた線幅画像と、を算出する画像算出ステップと、演算処理装置により、算出された前記深さ画像、前記輝度画像及び前記線幅画像に基づいて前記被検査体の表面性状を検出する検出処理ステップと、を含み、前記検出処理ステップでは、前記線幅画像に基づいて、前記中間素材を素材とした地肌残存部又は錆が、前記被検査体の表面に存在しているか否かが検出される表面性状検査方法が提供される。
【００１８】
また、上記課題を解決するために、本発明の更に別の観点によれば、中間素材を素材とした機械加工品を被検査体とし、移動する前記被検査体の表面に線状のレーザ光を照射し、当該線状のレーザ光が照射された前記表面を撮像することで、前記表面における前記線状のレーザ光の撮像画像である光切断画像を前記被検査体の移動方向に沿って複数生成する被検査体撮像装置と相互に通信が可能なコンピュータに、生成された複数の前記光切断画像それぞれにおける前記線状のレーザ光の照射部分に対応する線分である光切断線を前記移動方向に沿って順に配列させた縞画像フレームに基づいて、前記被検査体の表面の凹凸状態を表す深さ画像と、前記被検査体の表面における前記線状のレーザ光の輝度分布を表す輝度画像と、前記被検査体の表面における前記線状のレーザ光の前記移動方向の線幅の分布を輝度値に対応づけた線幅画像と、を算出する画像算出機能と、算出された前記深さ画像、前記輝度画像及び前記線幅画像に基づいて前記被検査体の表面性状を検出する検出処理機能と、を実現させ、前記検出処理機能は、前記線幅画像に基づいて、前記中間素材を素材とした地肌残存部又は錆が、前記被検査体の表面に存在しているか否かを検出するプログラムが提供される。
【発明の効果】
【００１９】
以上説明したように本発明によれば、中間素材であるビレット等を熱間成形した後の材料を機械加工することで得られる機械加工品について、中間素材であるビレット等を熱間成形した後の材料の表面が残存した地肌残存部や錆を顕在化しつつ、機械加工品の表面形状を検査することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明の実施形態に係る表面性状検査装置の構成を模式的に示したブロック図である。
【図２Ａ】同実施形態に係る被検査体撮像装置の構成の一例を模式的に示した説明図である。
【図２Ｂ】同実施形態に係る被検査体撮像装置の構成の一例を模式的に示した説明図である。
【図３Ａ】正常な被検査体表面での反射の様子を説明するための説明図である。
【図３Ｂ】被検査体の粗面部での反射の様子を説明するための説明図である。
【図４Ａ】正常な被検査体表面を撮像した場合の光切断画像を模式的に示した説明図である。
【図４Ｂ】凹部を含む被検査体表面を撮像した場合の光切断画像を模式的に示した説明図である。
【図４Ｃ】粗面部を含む被検査体表面を撮像した場合の光切断画像を模式的に示した説明図である。
【図５】同実施形態に係る演算処理装置が備える画像処理部の構成の一例を示したブロック図である。
【図６】同実施形態に係る縞画像フレームの一例を示した説明図である。
【図７Ａ】同実施形態に係る光切断処理について説明するための説明図である。
【図７Ｂ】同実施形態に係る光切断処理について説明するための説明図である。
【図８Ａ】同実施形態に係る光切断線変位の二次元配列を示した説明図である。
【図８Ｂ】同実施形態に係る輝度の総和の二次元配列を示した説明図である。
【図８Ｃ】同実施形態に係る輝線の画素数の二次元配列を示した説明図である。
【図９】光切断線の変位と欠陥の高さとの関係を示した説明図である。
【図１０】同実施形態に係る光切断線の近似補正処理を説明するための説明図である。
【図１１】正常部及び粗面部での光切断線の線幅について説明するための説明図である。
【図１２Ａ】正常部での光切断線の線幅について説明するための説明図である。
【図１２Ｂ】粗面部での光切断線の線幅について説明するための説明図である。
【図１３】同実施形態に係る線幅画像について説明するための説明図である。
【図１４】同実施形態に係る表面性状検出処理で用いられるロジックテーブルの一例を模式的に示した説明図である。
【図１５】同実施形態に係る表面性状検査方法の流れの一例を示した流れ図である。
【図１６】同実施形態に係る演算処理装置のハードウェア構成の一例を示したブロック図である。
【図１７】実施例について説明するための説明図である。
【図１８】実施例について説明するための説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００２２】
（実施形態）
＜表面性状検査装置の全体構成について＞
まず、図１を参照しながら、本発明の実施形態に係る表面性状検査装置１０の全体構成について説明する。図１は、本実施形態に係る表面性状検査装置１０の構成の一例を示した説明図である。
【００２３】
本実施形態に係る表面性状検査装置１０は、中間素材であるビレット等を熱間成形した後の材料を機械加工した機械加工品（以下では、単に「中間素材を素材とした機械加工品」と称する。）を被検査体１とするものであり、所定の方向に移動している被検査体１の表面性状を検査する装置である。
【００２４】
ここで、中間素材とは、例えば、スラブやビレット等といった最終製品となる以前の素材である。かかる中間素材を熱間成形した後、研磨や切削等といった機械加工が施されることで、本実施形態で着目する機械加工品が製造される。このような機械加工品として、例えば、鉄（Ｆｅ）を主成分とする中間素材の一種であるビレット等を熱間成形した後の材料を機械切削により形状を整えることで製造される円盤状の加工品や、ビレット等を熱間成形した後の材料の外径を機械切削等により整えることで製造される円柱状の加工品等を挙げることができる。また、中間素材は、鉄を主成分とするものに限定されるものではなく、非鉄金属を主成分とするものであってもよい。
【００２５】
本実施形態に係る表面性状検査装置１０は、図１に示したように、被検査体１の表面（特に、被検査体１である機械加工品の機械加工面）を撮像する被検査体撮像装置１００と、撮像の結果得られる画像に対して画像処理を行う演算処理装置２００と、を主に備える。
【００２６】
被検査体撮像装置１００は、以下で詳述するように、移動している被検査体１の上方に設置される。被検査体撮像装置１００は、所定の方向に移動している被検査体１の表面を順次撮像し、撮像の結果得られる撮像画像を、演算処理装置２００に出力する装置である。被検査体撮像装置１００による撮像処理は、演算処理装置２００によって制御されている。一般に、被検査体１である機械加工品を搬送する搬送ラインには、被検査体１の移動速度を検出するために、例えばＰＬＧ（Ｐｕｌｓｅ  Ｌｏｇｉｃ  Ｇｅｎｅｒａｔｏｒ：パルス型速度検出器）等が設けられている。そこで、演算処理装置２００は、ＰＬＧから入力される１パルスのＰＬＧ信号に基づき、定期的に制御信号を被検査体撮像装置１００に対して送信し、制御信号に基づき被検査体撮像装置１００を機能させることができる。これにより、被検査体撮像装置１００は、被検査体１が所定の距離又は所定の時間だけ移動する毎に、被検査体１の表面を撮像することが可能となる。
【００２７】
演算処理装置２００は、上記のように、被検査体撮像装置１００における被検査体１の表面の撮像処理全般を制御する。また、演算処理装置２００は、被検査体撮像装置１００によって生成された撮像画像を利用して縞画像フレームを生成し、この縞画像フレームに対して画像処理を行うことで、被検査体１の表面に存在している可能性のある各種の欠陥（例えば、凹凸の変化を伴うキズ、模様系のキズ、中間素材を熱間成形した後の材料の表面が残存した地肌残存部（以下では、単に「中間素材を素材とした地肌残存部」と称する。）、及び、錆等）を検出する。
【００２８】
以下では、これら被検査体撮像装置１００及び演算処理装置２００について、それぞれ詳述する。
【００２９】
＜被検査体撮像装置１００について＞
続いて、図２Ａ〜図４Ｃを参照しながら、本実施形態に係る被検査体撮像装置１００の構成の一例について、詳細に説明する。
図２Ａ及び図２Ｂは、本実施形態に係る被検査体撮像装置の構成の一例を模式的に示した説明図である。図３Ａは、正常な被検査体表面での反射の様子を説明するための説明図であり、図３Ｂは、被検査体の粗面部での反射の様子を説明するための説明図である。図４Ａは、正常な被検査体表面を撮像した場合の光切断画像を模式的に示した説明図である。図４Ｂは、凹部を含む被検査体表面を撮像した場合の光切断画像を模式的に示した説明図である。図４Ｃは、粗面部を含む被検査体表面を撮像した場合の光切断画像を模式的に示した説明図である。
【００３０】
図２Ａの上段に示した図は、被検査体撮像装置１００を、被検査体１の上方から見た場合の模式図であり、図２Ａの下段に示した図は、被検査体撮像装置１００を、被検査体１の側方から見た場合の模式図である。同様に、図２Ｂの上段に示した図は、被検査体撮像装置１００を、被検査体１の上方から見た場合の模式図であり、図２Ｂの下段に示した図は、被検査体撮像装置１００を、被検査体１の側方から見た場合の模式図である。
【００３１】
また、以下の説明では、便宜的に、被検査体１である機械加工品の移動方向をｙ軸正方向とし、移動方向に対して直交する方向をｘ軸正方向とし、機械加工品の高さ方向をｚ軸正方向とする。
【００３２】
図２Ａに模式的に示したように、本実施形態に係る被検査体撮像装置１００は、照明装置１０１と、撮像装置の一例であるエリアカメラ１０３と、を備える。照明装置１０１及びエリアカメラ１０３は、これらの設置位置が変化しないように、非図示の公知の手段により固定されている。
【００３３】
照明装置１０１は、被検査体１である機械加工品の表面に対して所定の光を照射することで、被検査体１の表面を照明する装置である。この照明装置１０１は、被検査体１の表面に対して線状のレーザ光Ｌを照射するレーザ光源を少なくとも有している。
【００３４】
かかる照明装置１０１は、例えば、可視光帯域等のように所定波長のレーザ光を射出する光源ユニットと、光源ユニットから射出されたレーザ光をｘ軸方向に拡げながら線幅方向に集光して線状光にするためのレンズ（例えば、シリンドリカルレンズやロッドレンズやパウエルレンズ等）と、から構成される。このレンズの線幅方向のピントを変更することで、レーザ照射位置での線状のレーザ光Ｌのｙ軸方向に沿った太さ（すなわち、線状のレーザ光Ｌの線幅）を調整することが可能となる。被検査体１の表面に到達する直前での線状のレーザ光Ｌの線幅は、例えば、数百μｍ程度（例えば、２００μｍ程度）とすることができる。
【００３５】
被検査体１の表面の線状レーザ光Ｌが照射された部分には、ｘ軸方向に沿って線状の明るい部位が形成される。この線状の明るい部位に対応する線分は、光切断線と呼ばれる。
【００３６】
撮像装置の一例であるエリアカメラ１０３は、線状のレーザ光Ｌが照射された被検査体１の表面を全面に亘って撮像する装置である。このエリアカメラ１０３は、所定の開放絞り値及び焦点距離を有するレンズと、撮像素子として機能するＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ  Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ）又はＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ  Ｍｅｔａｌ  Ｏｘｉｄｅ  Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）等の各種センサと、を有している。かかるエリアカメラ１０３は、モノクロカメラであってもよいし、カラーカメラであってもよい。
【００３７】
エリアカメラ１０３に搭載されるレンズの焦点距離や画角、及び、照明装置１０１とエリアカメラ１０３の撮像素子との間の距離は、特に規定するものではないが、被検査体１の表面のｘ方向全体が視野ＶＦ内に収まるように、選択することが好ましい。また、エリアカメラ１０３に搭載される撮像素子の大きさや画素サイズも特に規定するものではないが、生成される画像の画質や画像分解能を考慮すると、より大きな撮像素子を利用することが好ましい。また、以下で説明する画像処理の観点から、線状のレーザ光Ｌの線幅が、撮像素子上で２〜４画素程度であるように調整されることが好ましい。
【００３８】
エリアカメラ１０３が、被検査体１の表面に照射されている線状のレーザ光Ｌを撮像することで、線状のレーザ光Ｌの照射部分に対応する線分である光切断線が撮像された、いわゆる光切断画像が生成される。エリアカメラ１０３は、かかる光切断画像を生成すると、生成した光切断画像を、演算処理装置２００へと出力する。
【００３９】
ここで、照明装置１０１とエリアカメラ１０３との間の光学的な位置関係は適宜設定することが可能であるが、例えば図２Ａに示したように、照明装置１０１が被検査体１の鉛直方向上方に設けられており、被検査体１に対して垂直に線状のレーザ光Ｌを照射し、エリアカメラ１０３が鉛直方向（ｚ軸方向）に対して角度φの方向から線状のレーザ光Ｌの反射光を撮像するように配置することができる。
【００４０】
図２Ａに示した角度φの大きさは、エリアカメラ１０３の設置上の制約が存在しない範囲で、なるべく大きな角度とすることが好ましい。これにより、光切断線の乱反射をエリアカメラ１０３で撮像することが可能となる。図２Ａに示したφの大きさは、例えば３０度〜６０度程度とすることが好ましい。
【００４１】
また、図２Ａでは、被検査体撮像装置１００において、撮像装置の一例であるエリアカメラが一台だけ設けられている場合を図示しているが、図２Ｂに示したように、被検査体撮像装置１００は、線状のレーザ光Ｌが照射された被検査体１の表面を、移動方向の上流側及び移動方向の下流側のそれぞれから撮像できるように、少なくとも２つのエリアカメラ１０３，１０５を有していても良い。この際、図２Ｂに示したように、エリアカメラ１０３とエリアカメラ１０５とは、被検査体１の移動方向の上流側及び下流側に、角度φで均等に配設されることが好ましい。
【００４２】
以下で具体例を示して説明するように、地肌残存部や凹凸キズ等は、移動方向に沿った表面の傾きに方向性が存在する場合がある。図２Ｂに示したように移動方向の上流側及び下流側にそれぞれエリアカメラを設け、それぞれのエリアカメラから出力される光切断画像を利用することで、かかる傾きの方向性に左右されずに、被検査体１の表面性状を更に正確に検査することが可能となる。
【００４３】
以下に、本実施形態に係る被検査体撮像装置１００が有する各装置について、その具体的な構成や設定値等を列挙する。かかる構成や設定値等はあくまでも一例であって、本発明に係る被検査体撮像装置１００が、以下の具体例に限定されるものではない。
【００４４】
○被検査体（機械加工品）
幅（ｘ軸方向の長さ）：６００ｍｍ〜１７５０ｍｍ程度
○照明装置１０１
１００ｍＷの出力でレーザ光源から赤色レーザ光を照射。被検査体１の表面に照射される線状のレーザ光Ｌの線幅は、０．２５ｍｍ（２５０μｍ）である。ただし、この場合の線幅とは、ピーク強度値から１３．５％で定義されるものである。
○エリアカメラ
２０４８画素×２０４８画素のＣＣＤ（画素サイズ：５．５μｍ×５．５μｍ）が撮像素子として搭載されており、フレームレートは、２００ｆｐｓである。レンズの焦点距離は２４ｍｍであり、画角は２６°である。撮像される画像の画素サイズは０．２５ｍｍ×０．２５ｍｍであり、線状のレーザ光Ｌの線幅は、撮像画像上では、２〜４画素の輝線の幅で撮像される。なお、被検査体の幅が大きい場合等においては、画素分解能の確保等の理由から、必要に応じて、エリアカメラを幅方向に複数台並べるようにすることも可能である。
○画像取得方法
被検査体１が移動している際にＰＬＧから出力される信号に同期して、連続的に画像を取得する。具体的には、被検査体１が５ｍｓｅｃの時間で前進する毎に、撮像を行う。この際、図２Ｂに示したように設置された２台のエリアカメラを同期させて、同一視野を同時に撮像する。照明装置１０１は、鉛直方向上方に設けられ、鉛直方向下向きに線状のレーザ光Ｌを照射し、２台のエリアカメラの設置角度φは、±４５度とする。なお、撮像分解能は、対象とするキズ等の大きさに応じて決定するものであるが、取りこみピッチを０．２５ｍｍとして、撮像素子の画素サイズに一致させた。
【００４５】
続いて、図３Ａ〜図４Ｃを参照しながら、かかる被検査体撮像装置１００によって撮像される光切断画像について、詳細に説明する。
【００４６】
本実施形態で被検査体１として着目する機械加工品は、研磨や研削等といった機械加工が施されているが故に、その表面は、ほぼ一定の表面性状を有しており、正反射性が強い。従って、凹凸を伴うキズや、地肌残存部や錆等を有していない正常な部分（以下、単に「正常部」ともいう。）の表面は、１０μｍ以下という極めて小さな凹凸しか存在していない。その結果、正常部に照射された線状のレーザ光Ｌは、図３Ａに模式的に示したように、ほぼ同一の反射特性を示して、エリアカメラにより撮像される。この場合、エリアカメラによって撮像された光切断画像では、図４Ａに模式的に示したように、光切断線の線幅は、ほぼ一定の値を取る。また、機械加工品の表面に凹部又は凸部が存在する場合には、図４Ｂに凹部での光切断画像を模式的に示したように、光切断画像では、ほぼ一定の光切断線の線幅を保持したままで、光切断線に屈曲が生じる。
【００４７】
他方、本実施形態で着目する地肌残存部及び錆の表面は、１００μｍ程度の凹凸を有しており、正常部と比較して粗面となっている。地肌残存部及び錆（以下、これらをまとめて「粗面部」ともいう。）は、図３Ｂに模式的に示したように、その表面の粗さゆえに拡散面として機能する。そのため、粗面部に照射された線状のレーザ光Ｌは乱反射を起こす。エリアカメラで撮像される光切断画像での光切断線において、粗面部に対応する部分の線幅は、上記のような乱反射のため、図４Ｃに模式的に示したように正常部と比較して拡大される。
【００４８】
以下で詳述する演算処理装置２００では、図４Ａ〜図４Ｃに模式的に示したような光切断画像での光切断線の線幅に基づいて、地肌残存部及び錆を顕在化させる。また、演算処理装置２００は、光切断画像を利用したいわゆる光切断法により、被検査体１の表面形状に関する情報を生成して、被検査体１の表面に存在する凹凸キズ等を検出する。
【００４９】
以上、図２Ａ〜図４Ｃを参照しながら、本実施形態に係る被検査体撮像装置１００の構成と、かかる被検査体撮像装置１００により生成される光切断画像について、詳細に説明した。
【００５０】
＜演算処理装置２００の全体構成について＞
続いて、再び図１に戻って、本実施形態に係る演算処理装置２００の全体構成について説明する。
本実施形態に係る演算処理装置２００は、例えば図１に示したように、撮像制御部２０１と、画像処理部２０３と、表示制御部２０５と、記憶部２０７と、を主に備える。
【００５１】
撮像制御部２０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、通信装置等により実現される。撮像制御部２０１は、本実施形態に係る被検査体撮像装置１００による被検査体１の撮像制御を実施する。より詳細には、撮像制御部２０１は、被検査体１の撮像を開始する場合に、照明装置１０１に対してレーザ光の発振を開始させるための制御信号を送出する。
【００５２】
また、先だって言及したように被検査体１の搬送ラインからは、定期的にＰＬＧ信号が送出される（例えば、被検査体１が０．２５ｍｍ移動する毎に１パルスのＰＬＧ信号）が、撮像制御部２０１は、ＰＬＧ信号を取得する毎にエリアカメラ１０３，１０５に対して撮像を開始するためのトリガ信号を送出する。
【００５３】
画像処理部２０３は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、通信装置等により実現される。画像処理部２０３は、被検査体撮像装置１００（より詳細には、被検査体撮像装置１００のエリアカメラ１０３，１０５）から取得した光切断画像の撮像データを利用して、後述する縞画像フレームを生成する。その後、生成した縞画像フレームに対して、以下で説明するような画像処理を行って被検査体１である機械加工品の表面性状を検査し、表面に存在する可能性のある各種欠陥等を検出する。画像処理部２０３は、被検査体１の表面の欠陥検出処理を終了すると、得られた検出結果に関する情報を、表示制御部２０５に伝送する。
【００５４】
なお、この画像処理部２０３については、以下で改めて詳細に説明する。
【００５５】
表示制御部２０５は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、出力装置等により実現される。表示制御部２０５は、画像処理部２０３から伝送された、被検査体１である機械加工品の表面性状検査結果を、演算処理装置２００が備えるディスプレイ等の出力装置や演算処理装置２００の外部に設けられた出力装置等に表示する際の表示制御を行う。これにより、表面性状検査装置１０の利用者は、被検査体１である機械加工品の表面性状に関する検検査結果を、その場で把握することが可能となる。
【００５６】
記憶部２０７は、例えば本実施形態に係る演算処理装置２００が備えるＲＡＭやストレージ装置等により実現される。記憶部２０７には、本実施形態に係る演算処理装置２００が、何らかの処理を行う際に保存する必要が生じた様々なパラメータや処理の途中経過等、または、各種のデータベースやプログラム等が、適宜記録される。この記憶部２０７は、撮像制御部２０１、画像処理部２０３、表示制御部２０５等が、リード／ライト処理を実行することが可能である。
【００５７】
＜画像処理部２０３について＞
続いて、図５を参照しながら、本実施形態に係る演算処理装置２００が備える画像処理部２０３について、詳細に説明する。図５は、本実施形態に係る演算処理装置が有する画像処理部の構成の一例を示したブロック図である。
【００５８】
本実施形態に係る画像処理部２０３は、図５に示したように、データ取得部２１１と、縞画像フレーム生成部２１３と、画像算出部２１５と、検出処理部２２５と、を主に備える。
【００５９】
データ取得部２１１は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、通信装置等により実現される。データ取得部２１１は、被検査体撮像装置１００（より詳細には、エリアカメラ１０３，１０５）から出力された光切断画像の画像データ（デジタル多値画像データ）を取得して、記憶部２０７等に設けられた画像メモリに順次記憶する。これらのデジタル多値画像データを、被検査体１の移動方向に沿って順次利用することにより、後述するような縞画像フレームが生成される。
【００６０】
データ取得部２１１により取得される光切断画像は、先だって説明したように、被検査体１の表面の移動方向に沿ったある位置において、被検査体１の表面に照射された線状のレーザ光Ｌを撮像したものである。光切断画像は、予めエリアカメラのゲインやレンズの絞りを適切に設定することにより、例えば、線状のレーザ光Ｌが照射された部分が白く表示され、その他の部分は黒く表示されている濃淡画像とすることができる。また、光切断画像中に存在する光切断線に重畳している凹凸や光切断線そのものの線幅が、被検査体１の表面の断面形状や、表面に存在する粗面部を含む各種の欠陥等に関する情報を含んでいる。
【００６１】
縞画像フレーム生成部２１３は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。縞画像フレーム生成部２１３は、記憶部２０７等に設けられた画像メモリから、被検査体１の移動方向に沿って格納された光切断画像を順に取得する。その後、縞画像フレーム生成部２１３は、取得した各光切断画像のうち、光切断線を含む領域を利用し、かかる光切断線を含む領域の画像を被検査体１の移動方向に沿って順に配列することで、縞画像フレームを生成する。
【００６２】
１つの縞画像フレームを構成する光切断画像の個数は、適宜設定すればよいが、例えば、２５６個の光切断画像で１つの縞画像フレームを構成するようにしてもよい。各光切断画像は、上述のように光切断画像の撮像間隔毎（例えば、０．２５ｍｍ間隔）に存在している。そのため、０．２５ｍｍ間隔で撮像された光切断画像に基づく、２５６個の光切断画像からなる１つの縞画像フレームは、被検査体１の表面を、移動方向に沿って６４ｍｍ（＝２５６×０．２５ｍｍ）の範囲で撮像した結果に相当する。
【００６３】
図６に、縞画像フレーム生成部２１３によって生成される縞画像フレームの一例を示した。図６に示した縞画像フレームは、２５６個の光切断画像のうち、１６個の光切断画像を示したものである。図６に示した縞画像フレームにおいて、図面の横方向に伸びた１本の線分が、１枚の光切断画像に対応しており、図面の横方向が図２Ａ等におけるｘ軸方向に対応している。また、図６に示した縞画像フレームにおいて、図面の縦方向が、図２Ａ等におけるｙ軸方向（すなわち、被検査体１の移動方向）に相当している。
【００６４】
縞画像フレーム生成部２１３は、図６に示したような縞画像フレームを生成すると、生成した縞画像フレームを、後述する画像算出部２１５に出力する。また、縞画像フレーム生成部２１３は、生成した縞画像フレームに対応するデータに、当該縞画像フレームを生成した日時等に関する時刻情報を関連付けて、履歴情報として記憶部２０７等に格納してもよい。
【００６５】
画像算出部２１５は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。画像算出部２１５は、縞画像フレーム生成部２１３が生成した縞画像フレームに基づいて、被検査体１の表面に凹凸状態を表す深さ画像と、被検査体１の表面における線状のレーザ光Ｌの輝度分布を表す輝度画像と、被検査体１の表面における線状のレーザ光Ｌの移動方向の線幅の分布を輝度値に対応づけた線幅画像と、をそれぞれ算出する。この画像算出部２１５は、図５に示したように、光切断線処理部２１７と、深さ画像算出部２１９と、輝度画像算出部２２１と、線幅画像算出部２２３と、を備える。
【００６６】
光切断線処理部２１７は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。光切断線処理部２１７は、縞画像フレームに含まれる各光切断線について、光切断線の変位量（輝線の曲がり具合）を含む光切断線特徴量を算出する。以下では、図７Ａ及び図７Ｂを参照しながら、光切断線処理部２１７が実施する処理及び算出する光切断線特徴量について、詳細に説明する。
図７Ａは、縞画像フレームを模式的に示した説明図である。図７Ｂは、光切断線処理部が実施する光切断線処理について説明するための説明図である。
【００６７】
図７Ａでは、１つの縞画像フレームの中にＮ本の光切断線が存在しており、縞画像フレームの横方向の長さは、Ｍ画素であるものとする。また、１本の光切断線を含む１つの光切断画像は、縦ｙｎ画素×横Ｍ画素から構成されている。なお、１本の光切断線を含む１つの光切断画像の縦画素数ｙｎの大きさ（換言すれば、１つの光切断画像から、縞画像フレームが生成される際に切り出される縦画素数ｙｎの大きさ）は、被検査体１に存在しうる凹部又は凸部の高さの範囲を過去の操業データ等に基づいて予め大まかに算出しておくことで、決定することが可能である。
【００６８】
ここで、説明の便宜上、被検査体１の移動方向に直交するｘ軸方向（図７Ａにおける縞画像フレームの横方向）にＸ軸をとり、被検査体１の移動方向に対応するｙ軸方向（図７Ａにおける縞画像フレームの縦方向）にＹ軸をとって、縞画像フレーム中の画素の位置をＸＹ座標で表すものとする。以下の説明では、縞画像フレーム中に存在するｊ（１≦ｊ≦Ｎ）番目の光切断線の左側からｍ画素目（１≦ｍ≦Ｍ）の位置（すなわち、Ｘｊ，ｍで表される位置）に着目する。
【００６９】
光切断線処理部２１７は、まず、着目すべき光切断線（以下、単に「ライン」とも称する。）の着目すべきＸ座標位置（本説明では、Ｘｊ，ｍで表される位置）を選択すると、図７Ｂに示したように、着目したラインの着目したＸ座標位置における画素に対応付けられている画素値（すなわち、光切断線の輝度値）の分布を参照する。この際、光切断線処理部２１７は、光切断画像中の当該Ｘ座標位置における全ての画素について、以下で説明する処理を実施するのではなく、光切断画像中におけるＹ座標の基準位置Ｙｓの前後Ｗの範囲に属する画素（すなわち、Ｙｓ−Ｗ〜Ｙｓ＋Ｗの範囲に属する画素）について、以下で説明する処理を実施する。
【００７０】
ここで、Ｙ座標の基準位置Ｙｓは、縞画像フレームのｊライン目の光切断画像に対して予め指定されるｙ軸方向の位置である。また、処理範囲を規定するパラメータＷは、以下のように決定することが可能である。すなわち、過去の操業データ等に基づいて、被検査体１に存在しうる凹部や凸部の高さの範囲を特定し、光切断画像中におけるＹ座標の基準位置Ｙｓの前後Ｗの範囲が光切断画像に収まるようにパラメータＷの大きさを予め大まかに算出しておいた上で、適宜決定すればよい。パラメータＷの値を小さくすることができれば、後述する光切断線処理部２１７の処理負荷の低減を図ることができる。
【００７１】
光切断線処理部２１７は、まず、Ｙｓ−Ｗ〜Ｙｓ＋Ｗの範囲に含まれる画素の中から、光切断線に対応する画素を特定するための所定の閾値Ｔｈ以上の輝度値を有する画素を特定する。図７Ｂに示した例では、Ｙｊ，ｋ、Ｙｊ，ｋ＋１、Ｙｊ，ｋ＋２で表される３つの画素が、それぞれ閾値Ｔｈ以上の輝度値Ｉｊ，ｋ、Ｉｊ，ｋ＋１、Ｉｊ，ｋ＋２を有している。従って、光切断線処理部２１７は、所定の閾値Ｔｈ以上の輝度値を有する画素を線幅方向に加算した数ｐｊ，ｍ＝３と設定する。この所定の閾値Ｔｈ以上の輝度値を有する画素を線幅方向に加算した数ｐｊ，ｍは、いわば位置（ｊ，ｍ）における輝線の画素数に対応する値であり、光切断線特徴量の一つである。また、光切断線処理部２１７は、以下の処理において、抽出された画素に関する情報（Ｙｊ，ｋ、Ｉｊ，ｋ）、（Ｙｊ，ｋ＋１、Ｉｊ，ｋ＋１）、（Ｙｊ，ｋ＋２、Ｉｊ，ｋ＋２）（以下、単に（Ｙ，Ｉ）と略記することもある。）の情報を利用して、更なる光切断線特徴量を算出していく。
【００７２】
また、光切断線処理部２１７は、パラメータｐｊ，ｍ及び抽出した画素に関する情報（Ｙ，Ｉ）を利用して、抽出された画素の輝度の総和Ｋｊ，ｍを算出する。図７Ｂに示した例の場合、光切断線処理部２１７が算出する輝度の総和は、Ｋｊ，ｍ＝Ｉｊ，ｋ＋Ｉｊ，ｋ＋１＋Ｉｊ，ｋ＋２となる。この輝度の総和Ｋｊ，ｍも、光切断線特徴量の一つである。
【００７３】
更に、光切断線処理部２１７は、抽出された画素に関する情報（Ｙ，Ｉ）とＹ座標の基準位置Ｙｓとを利用して、抽出された画素のＹ方向の重心位置ＹＣ（ｊ，ｍ）を算出するとともに、重心位置ＹＣ（ｊ，ｍ）の基準位置Ｙｓからの変位量Δｄｊ，ｍ＝Ｙｓ−ＹＣ（ｊ，ｍ）を算出する。
【００７４】
ここで、重心位置ＹＣ（ｊ，ｍ）は、抽出された画素の集合をＡと表すこととすると、以下の式１０１で表される値となる。従って、図７Ｂに示した例の場合、重心位置ＹＣ（ｊ，ｍ）は、以下の式１０１ａで表される値となる。
【００７５】
【数１】
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【００７６】
ここで、画素に対応するＹ軸方向の位置は、いわば被検査体撮像装置１００における取りこみピッチ（例えば、０．２５ｍｍ）で量子化された値である。他方、上記式１０１で示したような演算により算出される重心位置ＹＣ（ｊ，ｍ）は、割り算という数値演算を利用することで算出される値であるため、被検査体撮像装置１００の取りこみピッチ（いわば量子化単位）よりも小さな値となりうる。従って、かかる重心位置ＹＣ（ｊ，ｍ）を利用して算出される変位量Δｄｊ，ｍについても、移動幅よりも小さな値を有しうる値となる。このようにして算出される変位量Δｄｊ，ｍも、光切断線特徴量の一つである。
【００７７】
光切断線処理部２１７は、以上のような３種類の特徴量を、各切断線に含まれるＭ個の要素に関して算出する。その結果、図８Ａ〜図８Ｃに示したように、光切断線の変位量Δｄ、輝度の総和Ｋ、及び、輝線の画素数ｐに関して、Ｍ列×Ｎ行の二次元配列が生成される。
【００７８】
光切断線処理部２１７は、算出した光切断線特徴量のうち、光切断線の変位量Δｄに関する特徴量を、後述する深さ画像算出部２１９に出力する。また、光切断線処理部２１７は、算出した光切断線特徴量のうち、輝度の総和Ｋ、及び、輝線の画素数ｐに関する特徴量を、後述する輝度画像算出部２２１に出力する。更に、光切断線処理部２１７は、算出した光切断線特徴量のうち、輝線の画素数ｐに関する特徴量を、後述する線幅画像算出部２２３に出力する。
【００７９】
深さ画像算出部２１９は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。深さ画像算出部２１９は、光切断線処理部２１７が生成した光切断線特徴量（特に、変位量Δｄに関する特徴量）に基づいて、被検査体１の表面の凹凸状態を表す深さ画像を算出する。
【００８０】
具体的には、深さ画像算出部２１９は、図８Ａに示したような変位量Δｄに関する特徴量（二次元配列）と、線状のレーザ光Ｌとエリアカメラの光軸とのなす角（図２Ａ及び図２Ｂにおける角度φ）と、を利用して、深さ画像を算出する。かかる深さ画像は、Ｙ軸方向のそれぞれの位置での凹凸状態の一次元分布がＹ軸方向に沿って順に配列された、二次元の凹凸状態の分布を表す画像である。
【００８１】
まず、図９を参照しながら、被検査体１の表面に存在する凹凸の高さと、光切断線の変位量Δｄとの関係について説明する。図９は、光切断線の変位と欠陥の高さとの関係を示した説明図である。
【００８２】
図９では、被検査体１の表面に凹部が存在した場合を模式的に示している。ここで、被検査体１の表面に凹部が存在しない場合の表面位置の高さと凹部の底部の高さとの差分をΔｈと表すこととする。垂直入射した線状のレーザ光Ｌが表面反射をする場合に着目すると、被検査体１の表面に凹部が存在しない場合には、図９の光線Ａのように反射光は伝播するが、被検査体１の表面に凹部が存在する場合には、図９の光線Ｂのように反射光が伝播する。光線Ａと光線Ｂとのズレが、本実施形態において光切断線の変位量Δｄとして観測されることとなる。ここで、幾何学的な位置関係から明らかなように、光切断線の変位量Δｄと凹みの深さΔｈとは、Δｄ＝Δｈ・ｓｉｎφの関係が成立する。
【００８３】
なお、図９では、被検査体１の表面に凹部が存在する場合について説明したが、被検査体１の表面に凸部が存在する場合であっても、同様の関係が成立する。
【００８４】
深さ画像算出部２１９は、以上説明したような関係を利用して、光切断線処理部２１７が算出した光切断線の変位量Δｄに関する特徴量に基づき、被検査体１の表面の凹凸に関する量Δｈを算出する。
【００８５】
ここで、深さ画像の算出に用いられる光切断線の変位量Δｄは、先だって説明したように光切断線の重心位置に基づいて算出されたものであり、取りこみピッチよりも小さな値を有しうる値となっている。従って、深さ画像算出部２１９により算出される深さ画像は、撮像素子の画素サイズよりも細かい分解能で凹凸が再現されている画像となる。
【００８６】
なお、被検査体１の表面の形状の変化により、図１０に示したように、光切断線に湾曲等の歪みが生じる場合がある。他方、本実施形態に係る表面性状検査方法では、光切断線に重畳している凹凸が、被検査体１の表面の断面形状と表面に存在する表面欠陥に関する情報となっている。そのため、深さ画像算出部２１９は、光切断線の変位量Δｄに基づいて深さ画像を算出する際に、光切断線毎に歪み補正処理を行って、光切断線に重畳している凹凸に関する情報のみを抽出してもよい。このような歪み補正処理を実施することにより、光切断線に湾曲等の歪みが生じた場合であっても、被検査体１の表面に存在する凹凸疵の情報のみを得ることが可能となる。
【００８７】
かかる歪み補正処理の具体例として、（ｉ）多次元関数や各種の非線形関数を利用したフィッティング処理を行い、得られたフィッティング曲線と観測された光切断線との差分演算を行う処理や、（ｉｉ）凹凸に関する情報が高周波成分であることを利用して、浮動フィルタやメディアンフィルタ等のローパスフィルタを適用する処理等を挙げることができる。このような歪み補正処理を実施することにより、被検査体１の表面に存在する凹凸疵の情報を保持したまま、光切断線の平坦化を図ることが可能となる。
【００８８】
深さ画像算出部２１９は、以上説明したようにして算出した深さ画像に関する情報を、後述する検出処理部２２５に出力する。
【００８９】
輝度画像算出部２２１は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。輝度画像算出部２２１は、光切断線処理部２１７が生成した光切断線特徴量（特に、輝度の総和Ｋ及び輝線の画素数ｐに関する特徴量）に基づいて、被検査体１の表面における線状のレーザ光Ｌの輝度の分布を表す輝度画像を算出する。
【００９０】
具体的には、輝度画像算出部２２１は、図８Ｂに示したような輝度の総和Ｋに関する特徴量（二次元配列）、及び、図８Ｃに示したような輝線の画素数ｐに関する特徴量（二次元配列）を利用して、総和輝度の線幅方向の平均値である平均輝度ＫＡＶＥ（ｊ，ｍ）＝Ｋｊ，ｍ／ｐｊ，ｍ（１≦ｊ≦Ｎ、１≦ｍ≦Ｍ）を算出する。その後、輝度画像算出部２２１は、算出した平均輝度ＫＡＶＥ（ｊ,ｍ）からなるデータ配列を、着目している被検査体１の輝度画像とする。かかる輝度画像は、Ｙ軸方向のそれぞれの位置での線状のレーザ光Ｌの輝度の一次元分布がＹ軸方向に沿って順に配列された、二次元の輝度分布を表す画像である。
【００９１】
輝度画像算出部２２１は、以上説明したようにして算出した輝度画像に関する情報を、後述する検出処理部２２５に出力する。
【００９２】
線幅画像算出部２２３は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。線幅画像算出部２２３は、光切断線処理部２１７が生成した光切断線特徴量（特に、輝線の画素数ｐに関する特徴量）に基づいて、被検査体１の表面における線状のレーザ光Ｌの移動方向の線幅の分布を輝度値に対応づけた線幅画像を算出する。
【００９３】
以下、図１１〜図１３を参照しながら、線幅画像算出部２２３における線幅画像の算出処理について説明する。図１１は、正常部及び粗面部での光切断線の線幅について説明するための説明図である。図１２Ａは、正常部での光切断線の線幅について説明するための説明図であり、図１２Ｂは、粗面部での光切断線の線幅について説明するための説明図である。図１３は、本実施形態に係る線幅画像について説明するための説明図である。
【００９４】
先だって説明したように、本実施形態で着目する地肌残存部や錆などの粗面部では、粗面部が散乱面として機能した結果、粗面部に照射された線状のレーザ光Ｌが粗面部によって散乱される。そのため、図４Ｃ及び図１１に模式的に示したように、粗面部に対応する光切断画像の位置では、光切断線の線幅の拡大が認められる。
【００９５】
図１１に模式的に示したような光切断線が得られたとすると、Ａ−Ａ’切断線に対応する位置は、正常部に対応し、Ｂ−Ｂ’切断線に対応する位置は、粗面部に対応することとなる。この場合に、Ａ−Ａ’切断線での正常部の輝度分布において、光切断線に対応する画素を特定するための所定の閾値Ｔｈ以上の輝度値を有する画素が、図１２Ａに模式的に示したように３画素であったとする。同様に、Ｂ−Ｂ’切断線での粗面部の輝度分布において、閾値Ｔｈ以上の輝度値を有する画素が、図１２Ｂに模式的に示したように８画素であったとする。
【００９６】
被検査体撮像装置１００において、例えば、線状のレーザ光Ｌの線幅が２〜４画素に対応するように設定されていたとする。粗面部では線状のレーザ光Ｌの線幅の拡大が認められるわけであるから、粗面部における線状のレーザ光Ｌの線幅は、被検査体撮像装置１００における設定値である４画素を超える値となる。従って、線状のレーザ光Ｌの線幅に関して、粗面部に対応する画素を特定するための所定の閾値Ｔｈ２を予め設定しておくことで、正常部と粗面部とを区別することが可能となる。例えば、被検査体撮像装置１００において、正常部の線状のレーザ光Ｌの線幅が２〜４画素に設定されていたとする。この場合に、余裕を見て閾値Ｔｈ２を５画素と設定することで、線幅が５画素以上となっている部位を粗面部として区別することができる。
【００９７】
以上のような観点から、線幅画像算出部２２３は、かかる閾値Ｔｈ２に基づき、光切断線処理部２１７が生成した輝線の画素数ｐに関する特徴量を閾値判定することで、粗面部に対応する画素位置を特定することが可能となる。
【００９８】
続いて、図１３を参照しながら、線幅画像算出部２２３における線幅画像の具体的な算出方法について説明する。
上記のような閾値Ｔｈ２を設定することで、粗面部の位置の特定が可能となる一方で、線幅画像算出部２２３が生成する線幅画像では、正常部を顕在化しないように線幅画像を構成する輝度値を決定することが重要となる。そこで、本実施形態に係る線幅画像算出部２２３では、縞画像フレームにおけるそれぞれの光切断線について、かかる光切断線の延伸方向（Ｙ軸方向）の各位置での線幅と所定の閾値線幅との差分を算出し、算出された差分の大きさに応じて輝度値を割り当てることで、線幅画像を算出する。
【００９９】
更に具体的には、線幅画像算出部２２３は、光切断線処理部２１７が生成した輝線の画素数ｐに関する特徴量を参照し、各位置での輝線の画素数ｐと、閾値線幅に対応する閾値Ｔｈ２と、の差分を算出していく。なお、正常部について、閾値Ｔｈ２との差分を算出すると、差分が負の値となることも考えられるが、この場合の差分値は、負の値とせずにゼロとしておくことが好ましい。その後、線幅画像算出部２２３は、算出した差分の値が大きくなるにつれて、線幅画像を構成する画素の輝度値が大きくなるように、各画素位置での輝度値を決定していく。
【０１００】
例えば、閾値Ｔｈ２が５画素であり、線幅画像を８ｂｉｔ画像として生成する場合を考える。この場合に、８ｂｉｔ画像において全ての輝度値の範囲（０〜２５５）を利用しようとすると、線幅画像算出部２２３は、例えば以下のように、各画素位置での輝度値を決定していけばよい。なお、以下に示す例では、８ｂｉｔフルスケールを利用する場合について示しているが、８ｂｉｔフルスケールを用いなくともよい。ただ、フルスケールの範囲で輝度値を設定していくことで、生成される線幅画像の視認性を高めることができる。
【０１０１】
差分値＝０（又は０以下）：輝度値０
差分値＝１：輝度値９５
以降、差分値が＋１となる毎に、輝度値３２を加算する。（例えば、差分値＝２では、輝度値＝９５＋３２＝１２７）
差分値＝５以上は、２５５（フルスケール）で固定値とする。
【０１０２】
なお、差分値に応じた輝度値の割り当て方法は、上記の例に限定されるものではなく、差分値が大きくなるほど輝度値が高くなるような割り当て方法であれば、任意の割り当て方法を採用することが可能である。また、上記の例では、線幅画像を８ｂｉｔの輝度値を有する画像として生成する場合について説明したが、８ｂｉｔを超える輝度値を有する画像として線幅画像を生成してもよいことは、言うまでもない。
【０１０３】
このような処理を行うことで、線幅画像算出部２２３は、例えば図１３の左側に示したような光切断線（及び、かかる光切断線から生成される輝線の画素数ｐに関する特徴量）から、図１３の右側に示したような線幅画像を生成することができる。なお、図１３に示した例では、輝度値＝０（すなわち、正常部）の位置では線幅画像が黒色となり、輝度値が大きくなる（すなわち、粗面部に対応し、かつ、粗面部での表面凹凸がより大きくなる）ほど、白色となるように図示を行っている。かかる処理で生成される線幅画像は、Ｙ軸方向のそれぞれの位置での線状のレーザ光Ｌの線幅の一次元分布がＹ軸方向に沿って順に配列された、二次元の線幅分布を表す画像である。
【０１０４】
線幅画像算出部２２３は、以上説明したようにして算出した線幅画像に関する情報を、後述する検出処理部２２５に出力する。
【０１０５】
再び図５に戻って、検出処理部２２５について説明する。
検出処理部２２５は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。検出処理部２２５は、深さ画像算出部２１９、輝度画像算出部２２１及び線幅画像算出部２２３でそれぞれ算出された深さ画像、輝度画像及び線幅画像に基づいて、被検査体１の表面性状を検出する。
【０１０６】
かかる検出処理部２２５は、深さ画像、輝度画像及び線幅画像に基づいて欠陥部位を特定する欠陥部位特定機能と、特定した欠陥部位の形態及び画素値に関する特徴量を抽出する特徴量抽出機能と、抽出した特徴量に基づいて欠陥の種別や有害度等を判別する欠陥判別機能と、を有している。以下、これらの機能について、簡単に説明する。
【０１０７】
○欠陥部位特定機能
検出処理部２２５は、取得した線幅画像の各画素に対して、必要に応じて、周辺画素との輝度値の線形和を得るフィルタ処理によって粗面部の領域を強調しながら、得られた値が、粗面部特定のための第１の閾値以上となるか否かの判定を行う。このようなフィルタ処理及び当該フィルタ処理結果に基づく判定処理を実施することで、検出処理部２２５は、粗面部の部位を特定するための２値化画像を生成することができる。かかる２値化画像において、算出した値が第１の閾値未満であった画素が正常部（すなわち、２値化画像の画素値＝０）に該当し、算出した値が第１の閾値以上であった画素が粗面部（すなわち、２値化画像の画素値＝１）に該当する。更に、検出処理部２２５は、連続して発生している粗面部の部位を結合していくことで、一つ一つの粗面部（すなわち、地肌残存部や錆）の位置を特定する。
【０１０８】
同様に、検出処理部２２５は、取得した深さ画像及び輝度画像の各画素に対して、周辺画素との画素値（深さを表す値、又は、輝度値）の線形和を得るフィルタ処理によって縦線状疵、横線状疵、微小疵等の領域を強調し、得られた値が、欠陥部位特定のための第２の閾値以上となるか否かの判定を行う。このようなフィルタ処理及び当該フィルタ処理結果に基づく判定処理を実施することで、検出処理部２２５は、欠陥部位を特定するための２値化画像を生成することができる。かかる２値化画像において、算出した値が第２の閾値未満であった画素が正常箇所（すなわち、２値化画像の画素値＝０）に該当し、算出した値が第２の閾値以上であった画素が欠陥箇所（すなわち、２値化画像の画素値＝１）に該当する。更に、検出処理部２２５は、連続して発生している欠陥箇所を結合していくことで、一つ一つの欠陥部位を特定する。
【０１０９】
○特徴量抽出機能
検出処理部２２５は、欠陥部位特定機能により線幅画像の欠陥部位（すなわち、粗面部）を特定すると、特定した欠陥部位ごとに、欠陥部位の形態及び輝度値に関する特徴量を抽出する。欠陥部位の形態に関する特徴量として、例えば、欠陥部位の幅、欠陥部位の長さ、欠陥部位の周囲長、欠陥部位の面積、欠陥部位の外接長方形の面積等を挙げることができる。また、欠陥部位の輝度値に関する特徴量として、欠陥部位の輝度の最大値、最小値、平均値等を挙げることができる。
【０１１０】
また、検出処理部２２５は、欠陥部位特定機能により深さ画像及び輝度画像の欠陥部位を特定すると、特定した欠陥部位ごとに、欠陥部位の形態及び画素値に関する特徴量を抽出する。欠陥部位の形態に関する特徴量として、例えば、欠陥部位の幅、欠陥部位の長さ、欠陥部位の周囲長、欠陥部位の面積、欠陥部位の外接長方形の面積等を挙げることができる。また、欠陥部位の画素値に関する特徴量として、深さ画像に関しては、欠陥部位の深さの最大値、最小値、平均値等を挙げることができ、輝度画像に関しては、欠陥部位の輝度の最大値、最小値、平均値等を挙げることができる。
【０１１１】
○欠陥判別機能
検出処理部２２５は、特徴量抽出機能により各欠陥部位の特徴量を抽出すると、欠陥部位ごとに、抽出した特徴量に基づいて欠陥の種別や有害度等を判別する。特徴量に基づく欠陥の種別や有害度等の判別処理は、例えば図１４に示したようなロジックテーブルを利用して行われる。すなわち、検出処理部２２５は、図１４に例示したようなロジックテーブルによって表される判別条件に基づき、欠陥の種別や有害度を判別する。
【０１１２】
図１４に例示したように、ロジックテーブルの縦方向の項目として、欠陥の種別（欠陥Ａ１〜欠陥Ａｎ）が記載されており、ロジックテーブルの横方向の項目として、特徴量の種類（特徴量Ｂ１〜特徴量Ｂｍ）が記載されている。また、欠陥の種別及び特徴量により規定されるテーブルの各セルには、対応する特徴量の大小による判別条件式（条件式Ｃ１１〜条件式Ｃｎｍ）が記述されている。このようなロジックテーブルの各行が一組となって、一つ一つの欠陥の種別の判別条件となる。判別処理は、最上位の行に記載された種別から順に行われ、何れか一つの行に記載された判別条件を全て満たした時点で終了する。
【０１１３】
このようなロジックテーブルは、過去の操業データ及び当該操業データに基づく検定員による欠陥の種別及び有害度の特定結果を教師データとした学習処理により構築されたデータベースを利用して、公知の方法により生成することが可能である。
【０１１４】
検出処理部２２５は、このようにして検出した欠陥部位ごとに欠陥の種別及び有害度を特定し、得られた検出結果を表示制御部２０５に出力する。これにより、被検査体１である機械加工品の表面に存在する欠陥に関する情報が、表示部（図示せず。）に出力されることとなる。また、検出処理部２２５は、得られた検出結果を、製造管理用プロコン等の外部の装置に出力してもよく、得られた検出結果を利用して、製品の欠陥帳票を作成してもよい。また、検出処理部２２５は、欠陥部位の検出結果に関する情報を、当該情報を算出した日時等に関する時刻情報と関連づけて、記憶部２０７等に履歴情報として格納してもよい。
【０１１５】
なお、以上の説明では、ロジックテーブルを利用して欠陥の種別や有害度を判別する場合について説明したが、欠陥の種別や有害度を判別する方法は上記例に限定されるわけではない。例えば、過去の操業データ及び当該操業データに基づく検定員による欠陥の種別及び有害度の特定結果を教師データとした学習処理により、ニューラルネットやサポートベクターマシン（ＳＶＭ）等の判別器を生成し、かかる判別器を欠陥の種別や有害度の判別に利用してもよい。
【０１１６】
以下の実施例で示すように、従来の光切断法で生成される輝度画像に着目することで、粗面部の候補となる部位を見出すことは可能である。しかしながら、粗面部が微小な凹凸から構成されているがために、かかる輝度画像に着目したとしても、ノイズや埃等に起因する輝度画像の領域と粗面部との区別が困難であり、候補となる部位のうち、どの部分が粗面部に対応するかを判別することができなかった。一方、以上説明したように、本実施形態に係る検出処理部２２５では、線幅画像を用いて所定の閾値判定に基づく欠陥検出処理を行うことにより、従来の光切断法では区別が困難であった粗面部（すなわち、地肌残存部及び錆）の部位を、容易に顕在化させることができる。
【０１１７】
また、検出処理部２２５は、深さ画像及び輝度画像に基づく欠陥検出処理の際に、線幅画像に基づき粗面部（すなわち、地肌残存部及び錆）が検出された部位以外に対して、上記のような欠陥部位の検出処理を実施してもよい。これにより、深さ画像及び輝度画像に基づく欠陥検出処理の高速化を図ることが可能となる。
【０１１８】
また、上記のように、粗面部に対応する部位は、輝度画像においても、欠陥候補部位として抽出される。従って、検出処理部２２５は、線幅画像に基づき特定された粗面部の部位が、輝度画像においても欠陥候補部位として抽出されているか否かを確認して、検出結果のダブルチェックを行うようにしてもよい。
【０１１９】
以上、本実施形態に係る演算処理装置２００が有する画像処理部２０３の構成について、詳細に説明した。
【０１２０】
なお、上述の説明では、深さ画像算出部２１９が深さ画像を算出する際に、差分演算処理やローパスフィルタ処理等の近似補正処理を実施する場合について説明した。しかしながら、かかる近似補正処理は、光切断線処理部２１７が光切断線特徴量を算出するに先立って、当該光切断線処理部２１７が実施してもよい。
【０１２１】
以上、本実施形態に係る演算処理装置２００の機能の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材や回路を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。また、各構成要素の機能を、ＣＰＵ等が全て行ってもよい。従って、本実施形態を実施する時々の技術レベルに応じて、適宜、利用する構成を変更することが可能である。
【０１２２】
なお、上述のような本実施形態に係る演算処理装置の各機能を実現するためのコンピュータプログラムを作製し、パーソナルコンピュータ等に実装することが可能である。また、このようなコンピュータプログラムが格納された、コンピュータで読み取り可能な記録媒体も提供することができる。記録媒体は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、フラッシュメモリなどである。また、上記のコンピュータプログラムは、記録媒体を用いずに、例えばネットワークを介して配信してもよい。
【０１２３】
以上、本実施形態に係る表面性状検査装置１０の構成について、詳細に説明した。本実施形態に係る表面性状検査装置１０を利用することで、従来の光切断法に基づく装置と同様の装置構成で、機械加工面に残存する地肌残存部及び錆を検出することが可能となる。加えて、凹凸疵、表面模様等といった従来の光切断法に基づく検出も可能であることから、機械加工品の機械加工面全面に渡って、多岐に亘る不良部の検査が可能となる。
【０１２４】
更に、本実施形態に係る表面性状検査装置１０の適用先は、上記のような特定の機械加工品に限定されるものではなく、不良部において、正常部と比較して粗度に違いが生じるような製品であれば、本実施形態に係る表面性状検査装置１０を適用することができる。特に、視認性の低い、地肌残存部及び錆部の分布状況を２次元画像化することで、画像処理による不良部位の特定が容易となり、目視による検査においても視認性の良好な画像を利用することが可能となる。
【０１２５】
＜表面性状検査方法について＞
続いて、図１５を参照しながら、本実施形態に係る表面性状検査方法の流れを簡単に説明する。図１５は、本実施形態に係る表面性状検査方法の流れの一例を示した流れ図である。
【０１２６】
まず、表面性状検査装置１０の被検査体撮像装置１００は、演算処理装置２００の撮像制御部２０１による制御のもとで線状のレーザ光Ｌを用いて被検査体１である機械加工品の表面を撮像して、光切断画像を生成する（ステップＳ１０１）。その後、被検査体撮像装置１００は、生成した光切断画像を演算処理装置２００に出力する。演算処理装置２００が備える画像処理部２０３のデータ取得部２１１は、かかる光切断画像の画像データを取得すると、取得した光切断画像を、被検査体１の移動方向に沿って、記憶部２０７等に設けられた画像メモリに順次格納していく。
【０１２７】
次に、演算処理装置２００が備える画像処理部２０３の縞画像フレーム生成部２１３は、取得した光切断画像を被検査体１の移動方向に沿って順に配列して、縞画像フレームを生成する（ステップＳ１０３）。縞画像フレーム生成部２１３は、生成した縞画像フレームを、光切断線処理部２１７に出力する。
【０１２８】
光切断線処理部２１７は、生成された縞画像フレームを利用し、各光切断線について、所定の閾値Ｔｈ以上の輝度を有する画素の画素数、当該画素の輝度の総和及び光切断線の変位量を算出する（ステップＳ１０５）。これら算出結果が、光切断線特徴量として利用される。算出された光切断線特徴量は、深さ画像算出部２１９、輝度画像算出部２２１及び線幅画像算出部２２３にそれぞれ出力される。
【０１２９】
深さ画像算出部２１９は、算出された光切断線特徴量（特に、光切断線の変位量に関する特徴量）を利用して、深さ画像を算出する（ステップＳ１０７）。また、輝度画像算出部２２１は、算出された光切断線特徴量（特に、輝線の画素数に関する特徴量、及び、輝度の総和に関する特徴量）を利用して、輝度画像を算出する（ステップＳ１０７）。更に、線幅画像算出部２２３は、算出された光切断線特徴量（特に、輝線の画素数に関する特徴量）を利用して、線幅画像を算出する（ステップＳ１０７）。深さ画像算出部２１９、輝度画像算出部２２１及び線幅画像算出部２２３は、算出した各画像を、検出処理部２２５に出力する。
【０１３０】
続いて、検出処理部２２５は、算出された深さ画像、輝度画像及び線幅画像を利用して、被検査体１の表面性状の検出処理を実施する（ステップＳ１０９）。これにより、検出処理部２２５は、被検査体１の表面に存在する各種の欠陥部位について、欠陥の種別及び有害度を特定することが可能となる。以上のような流れにより、被検査体１である機械加工品の表面に存在する各種の欠陥が検出されることとなる。
【０１３１】
以上、本実施形態に係る被検査体検査方法の流れの一例について、簡単に説明した。
【０１３２】
＜演算処理装置２００のハードウェア構成について＞
次に、図１６を参照しながら、本実施形態に係る演算処理装置２００のハードウェア構成について、詳細に説明する。図１６は、本発明の実施形態に係る演算処理装置２００のハードウェア構成を説明するためのブロック図である。
【０１３３】
演算処理装置２００は、主に、ＣＰＵ９０１と、ＲＯＭ９０３と、ＲＡＭ９０５と、を備える。また、演算処理装置２００は、更に、バス９０７と、入力装置９０９と、出力装置９１１と、ストレージ装置９１３と、ドライブ９１５と、接続ポート９１７と、通信装置９１９とを備える。
【０１３４】
ＣＰＵ９０１は、中心的な処理装置及び制御装置として機能し、ＲＯＭ９０３、ＲＡＭ９０５、ストレージ装置９１３、又はリムーバブル記録媒体９２１に記録された各種プログラムに従って、演算処理装置２００内の動作全般又はその一部を制御する。ＲＯＭ９０３は、ＣＰＵ９０１が使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶する。ＲＡＭ９０５は、ＣＰＵ９０１が使用するプログラムや、プログラムの実行において適宜変化するパラメータ等を一次記憶する。これらはＣＰＵバス等の内部バスにより構成されるバス９０７により相互に接続されている。
【０１３５】
バス９０７は、ブリッジを介して、ＰＣＩ（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ／Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）バスなどの外部バスに接続されている。
【０１３６】
入力装置９０９は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチ及びレバーなどユーザが操作する操作手段である。また、入力装置９０９は、例えば、赤外線やその他の電波を利用したリモートコントロール手段（いわゆる、リモコン）であってもよいし、演算処理装置２００の操作に対応したＰＤＡ等の外部接続機器９２３であってもよい。更に、入力装置９０９は、例えば、上記の操作手段を用いてユーザにより入力された情報に基づいて入力信号を生成し、ＣＰＵ９０１に出力する入力制御回路などから構成されている。ユーザは、この入力装置９０９を操作することにより、演算処理装置２００に対して各種のデータを入力したり処理動作を指示したりすることができる。
【０１３７】
出力装置９１１は、取得した情報をユーザに対して視覚的又は聴覚的に通知することが可能な装置で構成される。このような装置として、ＣＲＴディスプレイ装置、液晶ディスプレイ装置、プラズマディスプレイ装置、ＥＬディスプレイ装置及びランプなどの表示装置や、スピーカ及びヘッドホンなどの音声出力装置や、プリンタ装置、携帯電話、ファクシミリなどがある。出力装置９１１は、例えば、演算処理装置２００が行った各種処理により得られた結果を出力する。具体的には、表示装置は、演算処理装置２００が行った各種処理により得られた結果を、テキスト又はイメージで表示する。他方、音声出力装置は、再生された音声データや音響データ等からなるオーディオ信号をアナログ信号に変換して出力する。
【０１３８】
ストレージ装置９１３は、演算処理装置２００の記憶部の一例として構成されたデータ格納用の装置である。ストレージ装置９１３は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）等の磁気記憶デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、又は光磁気記憶デバイス等により構成される。このストレージ装置９１３は、ＣＰＵ９０１が実行するプログラムや各種データ、及び外部から取得した各種のデータなどを格納する。
【０１３９】
ドライブ９１５は、記録媒体用リーダライタであり、演算処理装置２００に内蔵、あるいは外付けされる。ドライブ９１５は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体９２１に記録されている情報を読み出して、ＲＡＭ９０５に出力する。また、ドライブ９１５は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体９２１に記録を書き込むことも可能である。リムーバブル記録媒体９２１は、例えば、ＣＤメディア、ＤＶＤメディア、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）メディア等である。また、リムーバブル記録媒体９２１は、コンパクトフラッシュ（登録商標）（ＣｏｍｐａｃｔＦｌａｓｈ：ＣＦ）、フラッシュメモリ、又は、ＳＤメモリカード（Ｓｅｃｕｒｅ  Ｄｉｇｉｔａｌ  ｍｅｍｏｒｙ  ｃａｒｄ）等であってもよい。また、リムーバブル記録媒体９２１は、例えば、非接触型ＩＣチップを搭載したＩＣカード（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ  ｃａｒｄ）又は電子機器等であってもよい。
【０１４０】
接続ポート９１７は、機器を演算処理装置２００に直接接続するためのポートである。接続ポート９１７の一例として、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）ポート、ＩＥＥＥ１３９４ポート、ＳＣＳＩ（Ｓｍａｌｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）ポート、ＲＳ−２３２Ｃポート、ＨＤＭＩ（登録商標）（Ｈｉｇｈ−Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ  Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）ポート等がある。この接続ポート９１７に外部接続機器９２３を接続することで、演算処理装置２００は、外部接続機器９２３から直接各種のデータを取得したり、外部接続機器９２３に各種のデータを提供したりする。
【０１４１】
通信装置９１９は、例えば、通信網９２５に接続するための通信デバイス等で構成された通信インターフェースである。通信装置９１９は、例えば、有線もしくは無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、又はＷＵＳＢ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  ＵＳＢ）用の通信カード等である。また、通信装置９１９は、光通信用のルータ、ＡＤＳＬ（Ａｓｙｍｍｅｔｒｉｃ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ  Ｌｉｎｅ）用のルータ、又は、各種通信用のモデム等であってもよい。この通信装置９１９は、例えば、インターネットや他の通信機器との間で、例えばＴＣＰ／ＩＰ等の所定のプロトコルに則して信号等を送受信することができる。また、通信装置９１９に接続される通信網９２５は、有線又は無線によって接続されたネットワーク等により構成され、例えば、インターネット、家庭内ＬＡＮ、社内ＬＡＮ、赤外線通信、ラジオ波通信又は衛星通信等であってもよい。
【０１４２】
以上、本発明の実施形態に係る演算処理装置２００の機能を実現可能なハードウェア構成の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。従って、本実施形態を実施する時々の技術レベルに応じて、適宜、利用するハードウェア構成を変更することが可能である。
【実施例】
【０１４３】
以下では、実施例を示しながら、本発明に係る表面性状検査装置及び表面性状検査方法について、具体的に説明する。なお、以下に示す実施例は、本発明に係る表面性状検査装置及び表面性状検査方法のあくまでも一例にすぎず、本発明に係る表面性状検査装置及び表面性状検査方法が下記の例に限定されるものではない。
【０１４４】
以下に示す実施例では、図２Ｂに示した構成を有する被検査体撮像装置１００を有する表面性状検査装置１０を利用し、被検査体の表面性状の検査を行った。
【０１４５】
本実施例では、被検査体１として、Ｆｅを主成分とする中間素材であるビレットを熱間成形した後の材料を研削することで製造された円盤状加工品を利用し、円盤状加工品の研削面（円盤の径方向に広がる面）を検査対象面とした。かかる円盤状加工品の直径は、８６０ｍｍである。
【０１４６】
被検査体撮像装置１００の照明装置として、赤色レーザ光を出射する赤色ＬＤモジュールを利用し、かかるモジュールから照射される点状レーザ光（出力：１００ｍＷ）をシリンドリカルレンズに入射させることで、線状のレーザ光Ｌを得た。かかる線状のレーザ光Ｌは、円盤状加工品の半径（４３０ｍｍ）に対応する程度の長さ（図２Ｂにおけるｘ軸方向の長さ）となるように制御されて、回転している円盤状加工品の研削面に照射された。なお、被検査体１の表面に照射される線状のレーザ光Ｌの線幅を、０．２５ｍｍ（２５０μｍ）とした。
【０１４７】
エリアカメラ１０３，１０５として、２０４８画素×２０４８画素のＣＣＤ（画素サイズ：５．５μｍ×５．５μｍ）が撮像素子として搭載された市販のカメラを利用した。かかる撮像素子のフレームレートは、２００ｆｐｓである。また、かかるカメラに装着されたレンズの焦点距離は２４ｍｍであり、画角は２６°である。撮像される画像の画素サイズは０．２５ｍｍ×０．２５ｍｍであり、線状のレーザ光Ｌの線幅は、撮像画像上では、２〜４画素の輝線の幅で撮像される。
【０１４８】
円盤状加工品が、径方向に直交し、かつ、研削面に平行な方向に回転している際に、ＰＬＧから出力される信号に同期して、２台のエリアカメラにより連続的に画像を取得した。具体的には、円盤状加工品が５ｍｓｅｃの間で回転する毎に、撮像を行った。なお、照明装置１０１は、鉛直方向上方に設け、鉛直方向下向きに線状のレーザ光Ｌを照射し、２台のエリアカメラの設置角度φは、±４５度とした。なお、画像の取りこみピッチを０．２５ｍｍとして、撮像素子の画素サイズに一致させた。
【０１４９】
上記のような被検査体撮像装置１００により得られた光切断画像を、先だって説明したような構成を有する演算処理装置２００により画像処理し、円盤状加工品の研削面の表面性状を検査した。なお、線幅画像の算出に際し、線幅閾値Ｔｈ２は５画素に設定し、先だって言及したような、８ｂｉｔフルスケールを利用した輝度値の割り当てを行った。
【０１５０】
得られた光切断画像のうち、正常部に対応する部分の光切断画像、凹部に対応する部分の光切断画像、及び、地肌残存部に対応する部分の光切断画像を、図１７にまとめて示した。図１７から明らかなように、正常部に対応する光切断画像では、光切断線の線幅がほぼ一定のまま、ほぼ真っすぐな線分が撮像されており、凹部に対応する光切断画像では、光切断線の線幅はほぼ変わることなく、凹部に対応する位置に光切断線の屈曲が生じていることがわかる。一方、地肌残存部に対応する光切断画像では、正常部に対応する光切断画像と比較すると明らかなように、光切断線の線幅が拡大しているのが確認された。
【０１５１】
それぞれのエリアカメラから得られた光切断画像を利用して、演算処理装置２００により算出された輝度画像、深さ画像及び線幅画像を、まとめて図１８に示した。なお、図１８において、「エリアカメラ１」は、円盤状加工品の回転方向の下流側に設けたエリアカメラであり、「エリアカメラ２」は、円盤状加工品の回転方向の上流側に設けたエリアカメラである。
【０１５２】
図１８に示した２種類の輝度画像に着目すると明らかなように、輝度画像では、埃や微小凹凸に起因する周辺のノイズからの反射光の影響を受け、欠陥候補部位となる白く見える部分が多数存在していることがわかる。かかる輝度画像を参照したのみでは、本発明で着目している地肌残存部を顕在化させることが困難であることがわかる。
【０１５３】
同様に、図１８に示した２種類の深さ画像に注目した場合、深さ画像では、欠陥候補部位となる灰色の部分が多数存在し、かかる深さ画像を参照したのみでは、本発明で着目している地肌残存部を顕在化させることが困難であることがわかる。
【０１５４】
一方、図１８に示した２種類の線幅画像では、周辺ノイズの影響はあるものの、地肌残存部とそれ以外の部分とで画像の状態が明確に異なっており、地肌残存部を顕在化させることが可能であることが明らかとなった。かかる図からも明らかなように、線幅画像を利用することで、地肌残存部と周辺ノイズとの識別性も高いことが確認できた。
【０１５５】
また、２つのエリアカメラから算出した２種類の線幅画像を比較した結果、エリアカメラ１からの光切断画像に基づく線幅画像の方が、エリアカメラ２からの光切断画像に基づく線幅画像よりも鮮明であることがわかる。かかる結果は、被検査体１とした円盤状加工品の地肌残存部には、表面の方向性があることを示唆している。このような場合であっても、線状のレーザ光Ｌを複数の方向から撮像することで、より確実に地肌残存部を顕在化することが可能であり、地肌残存部や錆を過小評価してしまう可能性を回避できることが確認できた。
【０１５６】
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【符号の説明】
【０１５７】
１０    表面性状検査装置
１００    被検査体撮像装置
１０１    照明装置
１０３，１０５    エリアカメラ
２００    演算処理装置
２０１    撮像制御部
２０３    画像処理部
２０５    表示制御部
２０７    記憶部
２１１    データ取得部
２１３    縞画像フレーム生成部
２１５    画像算出部
２１７    光切断線処理部
２１９    深さ画像算出部
２２１    輝度画像算出部
２２３    線幅画像算出部
２２５    検出処理部
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図４Ｃ】
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【図５】
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【図６】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図８Ｃ】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２Ａ】
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【図１２Ｂ】
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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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【図１８】
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