(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
物体の外観を検査する装置であって、
検査対象物体を載置して少なくとも一方向に連続的に移動可能なテーブル手段と、
該テーブル手段に載置された前記検査対象物体を撮像して前記検査対象物体の表面のテ
クスチャ情報を含む前記検査対象物体の画像を取得する画像取得手段と、
該テーブル手段に載置された前記検査対象物体の表面凹凸情報を取得する表面変位情報
取得手段と、
該表面変位情報取得手段で取得した前記物体の表面凹凸情報から前記検査対象物体の立
体形状を復元する立体形状復元手段と、
該画像取得手段で取得した画像と該立体形状復元手段で復元した前記検査対象物体の立体
形状とから表面テクスチャを持った物体の外観情報を得る外観データ生成手段と、
該外観データ生成手段で得られた外観情報から複数の特徴を抽出する特徴抽出手段と、
該特徴抽出手段で抽出した該複数の特徴のうち少なくとも１つの特徴を予め設定した参
照データの前記少なくとも１つの特徴に対応する特徴と比較して検査対象となる物体の外
観を評価する外観評価手段と
を備え、
前記外観データ生成手段は、前記立体形状復元手段で復元した前記検査対象物体の立体
形状の情報と前記画像取得手段で取得した画像から得られる前記検査対象物体の表面テク
スチャ情報とを前記検査対象物体の各位置でベクトル情報として統合して前記外観情報を
得し、
前記特徴抽出手段は、前記外観データ生成手段で統合したベクトル情報と、前記参照データのベクトル情報とを特徴空間上で統合し、
前記外観評価手段は、前記特徴抽出手段で統合した特徴空間上のはずれ値を物体の不良と
して評価する
ことを特徴とする物体の外観検査装置。
【請求項２】
前記参照データは、設計データから生成することを特徴とする請求項１記載の物体の外観検査装置。
【請求項３】
前記参照データは、前記画像取得手段で取得した前記検査対象物体の画像から生成する
ことを特徴とする請求項１記載の物体の外観検査装置。
【請求項４】
前記参照データ は、本来同一の表面変位、テクスチャをもつべき物体を前記画像取得手
段で撮像して得た画像と前記表面変位情報取得手段で前記物体から取得した表面凹凸情報
から前記立体形状復元手段で復元した前記物体の立体形状とを用いて前記外観データ生成
手段で生成した表面テクスチャ情報を持った前記物体の外観情報であることを特徴とする
請求項１記載の物体の外観検査装置。
【請求項５】
前記外観評価手段は、前記特徴抽出手段で抽出した複数の特徴のうち、少なくとも１つ
の特徴を前記参照データの前記少なくとも１つの特徴に対応する特徴と比較して前記検査
対象となる物体の特徴と参照データの特徴の一致度から前記検査対象となる物体が前記参
照データと同類のものか否かを判断することを特徴とする請求項１記載の物体の外観検査装置。
【請求項６】
物体の外観を検査する方法であって、
検査対象物体を載置して少なくとも一方向に連続的に移動させながら前記検査対象物体
を撮像して前記検査対象物体の表面のテクスチャ情報を含む前記検査対象物体の画像を取
得しながら前記検査対象物体の表面凹凸情報を取得し、
該取得した前記検査対象物体の表面凹凸情報から前記検査対象物体の立体形状を復元し
、
前記取得した画像と前記復元した前記検査対象物体の立体形状とから表面テクスチャを持
った物体の外観情報を得、
該得られた外観情報から複数の特徴を抽出し、
該抽出した複数の特徴のうち少なくとも１つの特徴を予め設定した参照データの前記少
なくとも１つの特徴に対応する特徴と比較して検査対象となる物体の外観を評価することを含み、
前記外観情報を得ることは、前記復元した検査対象物体の立体形状の情報と前記取得し
た画像から得られる前記検査対象物体の表面テクスチャ情報とを前記検査対象物体の各位
置でベクトル情報として統合することにより得、
前記特徴を抽出することは、前記統合したベクトル情報と、前記参照データのベクトル情
報とを特徴空間上で統合し、
前記外観を評価することは、前記統合した特徴空間上のはずれ値を物体の不良として評
価することを特徴とする物体の外観検査方法。
【請求項７】
前記参照データは、設計データから生成することを特徴とする請求項６記載の物体の外観検査方法。
【請求項８】
前記参照データは、前記取得した前記検査対象物体の画像から生成することを特徴とす
る請求項６記載の物体の外観検査方法。
【請求項９】
前記参照データは、本来同一の表面変位、テクスチャをもつべき物体を撮像して得た画
像と前記物体から取得した表面凹凸情報から前記復元した前記物体の立体形状とを用いて
生成した表面テクスチャ情報を持った前記物体の外観情報であることを特徴とする請求項
６記載の物体の外観検査方法。
【請求項１０】
前記外観を評価することを、前記抽出した複数の特徴のうち、少なくとも１つの特徴を前
記参照データの前記少なくとも１つの特徴に対応する特徴と比較して前記検査対象となる
物体の特徴と参照データの特徴の一致度から前記検査対象となる物体が前記参照データと
同類のものか否かを判断することにより行うことを特徴とする請求項６記載の物体の外観検査方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被検査対象物の表面テクスチャ（画像）及び表面変位（形状）から被検査対象物の不良を検出する外観検査に係り、ドリルやカッターなど切削加工の工具、タービンホイールなどの複雑形状をした物体の不良を検査するのに好適な外観検査方法及びその装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
金属加工部品の生産現場において、加工に用いるドリルやカッターなどの工具はその刃型の形状によって加工品の品質が大きく変わるため、刃型の管理が重要となる。刃型の管理は、刃先の角度を定量化し、欠けの有無や磨耗度合いを把握する必要がある。しかし、ドリルやカッターなどの複雑形状をした物体の外観検査は、遮蔽領域もあり、人が対象物体を動かしながら様々な方向から眺め、不良を検出する目視検査・管理が主流となっている。このため、刃先の微妙な角度の違いや表面凹凸を目視で定量的に計測するには限界があり、定期的に刃を交換することで不良品の作り込みを事前に防止する、もしくは、不良が大量発生したことをきっかけに刃のチェックや交換を行っている。それゆえ、加工品の品質が安定しない、工具の交換コストが不必要に増大するなどの問題があり、目視では検出困難な、微妙な形状や表面凹凸を高精度、かつ定量的に検出できる装置の必要性が生じている。
【０００３】
３次元形状測定は従来から行われている。特開２００２−９２６３２号公報（特許文献１）に記載の方法は、測定対象物にレーザ光を照射するとともに、走査してレーザ光の照射スポットの形成位置を変化させ、形成位置が変化されたそれぞれの照射スポットにおける反射光を受光し、三角測量の原理により照射スポットの位置の距離を検出する。そして、得られた３次元形状データに、反射光の受光幅を利用して陰影をつけて表示する。また、別の技術として、特開２００９−２０４４２５号公報（特許文献２)に記載の方法は、対象物に照射するレーザ光の出射強度を制御して、制御された出射レーザ強度に応じて受光する反射強度が一定となるようにする。これにより、反射率の高低により3次元データの計算が不可能となる部分を少なくし、精度の良い3次元形状計測を可能とするものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−９２６３２号公報
【特許文献２】特開２００９−２０４４２５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
３次元形状の出来栄え検査は、上述の通り、検査員による目視検査であることが多い。このため、検査員によって表面凹凸の良否判定や表面の微小キズ有無の判定結果に違いが生じ、品質のばらつき、不良の流出の要因となっている。これらを解決するためには、形状と表面の状態を計測し、これらを統合して、総合的かつ定量的な判定基準に従って、検査対象物の品質を押さえる必要がある。
【０００６】
特許文献１および２には、レーザを測定対象物に照射してその反射光を検出し測定対象物の３次元形状データを得ることが記載されているが、計測して得られた３次元形状データからその形状を定量的に良否判定を行うことについては記載されていない。
【０００７】
本発明の目的は、ドリルやカッターなど切削加工の工具、タービンホイールなどの複雑形状をした物体の外観検査において、被検査対象物の表面テクスチャ（画像）及び表面変位（形状）から被検査対象物の不良を定量的に検出し、かつ、可視化する外観検査方法及びその装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明では、物体の外観を検査する装置を、検査対象物体
を載置して少なくとも一方向に連続的に移動可能なテーブル手段と、このテーブル手段に
載置された検査対象物体を撮像して検査対象物体の表面のテクスチャ情報を含む前記検査
対象物体の画像を取得する画像取得手段と、テーブル手段に載置された検査対象物体の表
面凹凸情報を取得する表面変位情報取得手段と、この表面変位情報取得手段で取得した検
査対象物体の表面凹凸情報から検査対象物体の立体形状を復元する立体形状復元手段と、
画像取得手段で取得した画像と立体形状復元手段で復元した検査対象物体の立体形状とか
ら表面テクスチャを持った物体の外観情報を得る外観データ生成手段と、この外観データ
生成手段で得られた外観情報から複数の特徴を抽出する特徴抽出手段と、この特徴抽出手
段で抽出した該複数の特徴のうち少なくとも１つの特徴を予め設定した参照データの前記
少なくとも１つの特徴に対応する特徴と比較して検査対象となる物体の外観を評価する外
観評価手段とを備えて構成し、外観データ生成手段は、立体形状復元手段で復元した検査対象物体の立体形状の情報と画像取得手段で取得した画像から得られる検査対象物体の表面テクスチャ情報とを検査対象物体の各位置でベクトル情報として統合して外観情報を得し、特徴抽出手段は、外観データ生成手段で統合したベクトル情報と、参照データのベクトル情報とを特徴空間上で統合し、外観評価手段は、特徴抽出手段で統合した特徴空間上のはずれ値を物体の不良として評価するように構成した。
【００１０】
更に、上記目的を達成するために、本発明では、物体の外観を検査する方法において、
検査対象物体を載置して少なくとも一方向に連続的に移動させながら検査対象物体を撮
像して検査対象物体の表面のテクスチャ情報を含む検査対象物体の画像を取得しながら検
査対象物体の表面凹凸情報を取得し、この取得した検査対象物体の表面凹凸情報から検査
対象物体の立体形状を復元し、取得した画像と復元した検査対象物体の立体形状とから表
面テクスチャを持った物体の外観情報を得、この得られた外観情報から複数の特徴を抽出
し、この抽出した複数の特徴のうち少なくとも１つの特徴を予め設定した参照データの前
記少なくとも１つの特徴に対応する特徴と比較して検査対象となる物体の外観を評価する
ようにし、外観情報を得ることは、復元した検査対象物体の立体形状の情報と取得した画像から得られる前記検査対象物体の表面テクスチャ情報とを前記検査対象物体の各位
置でベクトル情報として統合することにより得、特徴を抽出することは、統合したベクトル情報と、参照データのベクトル情報とを特徴空間上で統合し、外観を評価することは、統合した特徴空間上のはずれ値を物体の不良として評価するようにした。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、検査対象物体の外観の良否判定に用いる良品基準を、設計データから事前に生成又は検査対象物を撮像して得た画像から作成して保持する良品基準設定手段を備え、良品基準と計測値を照合することにより、人間による定量化が困難な、形状不良や微小表面キズの定量評価値を行えるようになった。また、計測した表面変位と検出光学系の関係から３次元形状の陰影を推定し、表面凹凸に陰影を付与して表示する手段により、目視による最終確認を容易に行えるようになった。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施例における外観検査装置の概略の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明における外観検査装置のシステム構成の概念を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施例における信号処理部の処理の流れを示すフロー図である。
【図４】本発明の実施例における連結処理部で行われる連結処理の流れを示すフロー図である。
【図５】本発明の実施例における欠陥判定部で行われる照合処理の流れを示すフロー図である。
【図６】本発明の実施例における部位毎に異なるしきい値を適用した欠陥判定処理の概念を説明する検査対象物と良品基準の輪郭線図である。
【図７】本発明の実施例における部位毎に異なるしきい値を適用した表面欠陥判定処理の概念を説明する検査対象物と良品基準の輪郭線図。
【図８】本発明の実施例において表面に凹凸のある検査対象物に対して欠陥判定部で行われる照合処理の別の例の処理の流れを示すフロー図である。
【図９】本発明の実施例において欠陥判定部で行われる位置照合の概念を示すブロック図である。
【図１０】本発明の実施例の外観検査装置における信号処理部の処理の流れの別の例を示すフロー図である。
【図１１Ａ】本発明の実施例における検査対象物の斜視図である。
【図１１Ｂ】発明の実施例における検査対象物の凹凸情報から推定した陰影像推定図である。
【図１１Ｃ】発明の実施例において光学的に撮像して得た検査対象物の光学像である。
【図１２Ａ】発明の実施例において試料をドリルで加工中の有効電力センサ信号を示すグラフである。
【図１２Ｂ】発明の実施例において試料をドリルで加工している状態を示すドリルの正面図である。
【図１２Ｃ】発明の実施例における試料をドリルで加工するときの処理の流れを示すフロー図である。
【図１３Ａ】自由曲面をもつ検査対象の例で、切りくずが薄くなるような条件で切削している状態を示すカッターの側面図である。
【図１３Ｂ】自由曲面をもつ検査対象の例で、切りくずが厚くなるような条件で切削している状態を示すカッターの側面図である。
【図１４Ａ】発明の実施例における外観検査装置の用途の一例を示す外観検査装置と検査対象の斜視図である。
【図１４Ｂ】発明の実施例における外観検査装置の用途の一例における外観検査の処理の流れを示すフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
本発明に係る物体の外観検査方法及びその装置の実施の形態について図を用いて説明する。まず、検査対象物として、複数の羽から成るタービンホイールなど回転対称形の物体を対象とした外観検査装置の実施の形態について説明する。
【００１５】
図２は本発明の実施例に係る回転対称形物体の外観検査装置の実施の形態を示す概念図である。本実施例における外観検査装置は、計測部１、Ａ／Ｄ変換部２、信号処理部３、及び全体制御部９を備えている。
【００１６】
計測部１は、１つ又は複数の照明部４ａ、４ｂ及び１つ又は複数の検出部７ａ、７ｂ、７ｃを備えている。照明部４ａと４ｂとは互いに異なる照明条件（例えば照射角度、照明方位、照明波長、偏光状態の何れか一つ又は複数が異なる）の光を検査対象物５に照射することができる。照明部４ａ、４ｂの各々から出射される照明光により検査対象物５から夫々反射光６ａ、６ｂが発生し、該発生した反射光６ａ、６ｂの夫々を複数の検出部７ａ、７ｂ、７ｃのうちの画像検出部７ａ、７ｂの夫々で光の強度分布として検出する。この検出された光の強度分布の夫々はＡ／Ｄ変換部２で増幅されてＡ／Ｄ変換され、信号処理部３に画像信号として入力される。
【００１７】
検出部７ｃは被検査対象物５にレーザを照射し、検査対象物５上の照射位置と検出部７ｃまでの光路距離を三角測量の原理で計測し、出力する３次元変位検出部（レーザ変位計など）である。３次元変位検出部７ｃで検出して得られる光路距離データも画像検出部７ａ、７ｂで得られる光の強度信号とともにＡ／Ｄ変換部２でＡ／Ｄ変換され、信号処理部３に入力される。
信号処理部３は、３次元モデル生成部８−１、欠陥判定部８−２を備えている。まず、３次元モデル生成部８−１において、入力されるデジタル信号から被検査対象物５の３次元形状データ、及び２次元表面テクスチャデータを被検査対象物５の対応する位置で重ね合わせて３次元モデルを生成する。そして、欠陥判定部８−２により、生成された３次元モデルをあらかじめ保持されている３次元の良品基準と比較し、形状不良や、表面の微小凹凸、表面のテクスチャ不良などの欠陥部分を検出し、全体制御部９に出力する。
図２に示した構成では、反射光６ａ、６ｂは別々の検出部７ａ、７ｂで検出する実施の形態を示しているが、１つの検出部で共通に検出しても構わない。また、照明部４ａ、４ｂ及び検出部７ａ、７ｂはそれぞれ２つに限定されるものではなく、１又は３つ以上であっても構わない。また、照明部４ａ、４ｂの数と検出部７ａ、７ｂの数は必ずしも同数である必要はない。
【００１８】
反射光６ａ及び反射光６ｂの夫々は、各々照明部４ａ及び４ｂに対応して発生する反射光分布を指す。照明部４ａによる照明光の光学条件と照明部４ｂによる照明光の光学条件が異なれば、各々によって発生する反射光６ａと反射光６ｂは互いに異なる。本実施例において、ある照明光によって発生した反射光の光学的性質およびその特徴を、その反射光の反射光分布と呼ぶ。反射光分布とは、より具体的には、反射光の出射位置・出射方位・出射角度に対する、強度・振幅・位相・偏光・波長・コヒーレンシ等の光学パラメータ値の分布を指す。
【００１９】
次に、図２に示す構成を実現する具体的な外観検査装置の一実施の形態としてのブロック図を図１に示す。即ち、本実施例に係る外観検査装置は、検査対象物５（例えば、ドリルの刃などの試料）に対して照明光を照射する複数の照明部４ａ、４ｂと、検査対象物５からの反射光を結像させる画像検出部７ａ、この画像検出部７ａとは異なる角度で検査対象物５からの反射光を結像させる画像検出部７ｂと、検査対象物５までの距離を計測するレーザ変位計を備えた３次元変位検出部７ｃ、それぞれの検出部より得られた光学像を増幅してＡ／Ｄ変換するＡ／Ｄ変換部２と、信号処理部３と、全体制御部９とを備えて構成される。
【００２０】
検査対象物５はＸＹ平面内の移動及び回転とＸＹ平面に垂直なＺ方向への移動、及びＸＺ平面内の回転が可能なステージ（Ｘ−Ｙ−Ｚ−θ−Ｒステージ）１０１に搭載され、Ｘ−Ｙ−Ｚ−θ−Ｒステージ１０１はメカニカルコントローラ１０により駆動される。このとき、検査対象物５をＸ−Ｙ−Ｚ−θ−Ｒステージ１０１にワークチャック１０３で固定して搭載し、Ｘ、Ｙ、Ｚ方向のいずれかに並行に移動させつつ、θ回転、もしくはＲ回転させて検査対象物５からの反射光を検出することで、検査対象物５の表面全体の反射光強度分布を二次元画像（テクスチャ情報）として得ると同時に、表面変位を三次元の表面凹凸情報として得る。検査対象物５全体を網羅して、表面テクスチャ及び、凹凸情報を得るためのステージ制御はメカニカルコントローラ１０によって行う。
【００２１】
照明部４ａ、４ｂの各照明光源は、レーザを用いても、ランプを用いてもよい。また、各照明光源の光の波長は短波長であってもよく、また、広帯域の波長の光（白色光）であってもよい。照明条件（例えば照射角度、照明方位、照明波長、偏光状態等）はユーザにより選択、もしくは自動選択される。
画像検出部７ａ、７ｂも同様に、検出条件（例えば検出方位角、検出仰角など）をユーザが設定できる。
画像検出部７ａ、７ｂは、１次元イメージセンサ（ＣＣＤリニアセンサ）、もしくは、複数の１次元イメージセンサを２次元に配列して構成したＣＣＤエリアセンサなどを採用し、Ｘ−Ｙ−Ｚ−θ−Ｒステージ１０１の移動・回転と同期してイメージセンサでＲ回転しながらＹ軸方向に一致の速度で移動している対象物５からの反射光分布を検出し、２次元画像を得る。画像検出部７ａ、７ｂは光学フィルタ７１ａ、７１ｂ、すなわちＮＤフィルタやアッテネータ等の光強度を調整が可能な光学素子、あるいは偏光板や偏光ビームスプリッタや波長板等の偏光光学素子、あるいはバンドパスフィルタやダイクロイックミラー等の波長フィルタの何れか又はそれらを組み合わせたものを含み、検出光の光強度、偏光特性、波長特性の何れか又はそれらを組み合わせて制御する。
【００２２】
信号処理部３は検査対象物５の不良を検出するものであって、画像検出部７ａ、７ｂ、３次元変位検出部７ｃから入力された信号から検査対象物５の３次元モデルを生成する３次元モデル生成部８−１と、生成した３次元モデルをあらかじめ入力してある良品基準と照合することにより、形状不良や表面微小凹凸、表面テクスチャ不良などを検出して全体制御部９に出力する欠陥判定部８−２で構成される。そして、信号処理部３において例えば欠陥判定部８−２はデータベースを接続して構成される。
【００２３】
更に詳しくは、３次元モデル生成部８−１は、画像検出部７ａと７ｂとから入力した画像信号を統合する画像統合処理部３０１と、３次元変位検出部７ｃから入力された３次元形状計測データから３次元形状(立体形状)を復元する３次元形状復元処理部３０２と、画像統合処理部３０１で統合した画像と３次元形状復元処理部３０２で復元された３次元形状とを連結させて重ね合わせて３次元形状データを作成する連結処理部３０３とを備えている。また、欠陥判定部８−２は連結処理部３０３で連結処理された３次元形状データと記憶装置１２に記憶されている良品基準データとを照合して不良を抽出する照合処理部３０４を備えている。
【００２４】
全体制御部９は、各種制御を行うＣＰＵ（全体制御部９に内蔵）を備え、ユーザからのパラメータなどを受け付け、生成された被検査対象物の３次元モデルや検出された不良部分等を表示する表示手段と入力手段を持つユーザインターフェース部（ＧＵＩ部）１１及び信号処理部３で処理されたモデル、良品基準モデル等を記憶する記憶装置１２を適宜接続している。また、信号処理部３、照明部４ａ、４ｂ、画像検出部７ａ、７ｂ、３次元変位検出部７ｃ、メカニカルコントローラ１０等も全体制御部９からの指令により駆動される。
【００２５】
検査対象物５は、ここでは、回転対称形（ある軸対称で、同じ形状の部品から構成される、図１に示した構成では、Ｙ軸に対して回転対象）をしている。全体制御部９は検査対象物５をＸ−Ｙ−Ｚ−θ−Ｒステージ１０１のＲ軸回転駆動部１０２でワークチャック１０３をＹ軸周りに回転（Ｒ回転）させながらＸ−Ｙ−Ｚ−θ−Ｒステージ１０１によりＹ軸方向に連続的に移動させ、これに同期して、表面テクスチャを画像検出部７ａ、７ｂより、また、表面変位を３次元変位検出部７ｃより取り込み、得られた２種の反射光（６ａ、６ｂ）の画像、及び、３次元形状計測データから外観不良を検出する。
【００２６】
次に、信号処理部３における処理の流れの一例を説明する。図３は、検査対象物５に対し、Ｘ−Ｙ−Ｚ−θ−Ｒステージ１０１で検査対象物５をＲ回転させながらＹ軸方向に走査することにより画像検出部７ａ、７ｂ、及び３次元変位検出部７ｃから得られるデジタル信号（画像３１、画像３２、表面変位３３）を入力とし、不良部分を検出する信号処理部３の基本的な処理を示す。入力される画像３１、３２、表面変位３３のうち、画像３１と画像３２は、１つ又は２つ以上の異なる照明条件と、１つ又は２つ以上の異なる方位角・仰角の組み合わせで撮像された画像である。このため、検査対象物５の表面の微小なキズ（凹凸）、しみや汚れ（テクスチャ）の強調度合い、すなわち見え方は画像３１と画像３２では異なる。このため、まず、 ３次元モデル生成部８−１において、得られた２枚の画像３１と３２を画像統合処理部３０１で統合する。
【００２７】
統合方法は各種あるが、その一例を挙げると、（１）平均、（２）論理積、（３）論理和、（４）近傍領域内の標準偏差の大きい方の画素の明るさ、などがある。画像３１、３２の対応する各画素(x、y)の明るさをそれぞれ、f(x、y)、g(x、y)とすると、統合画像h(x、y)はそれぞれ以下の式で算出される。    
平均  ：h(x、y)=｛f(x、y)＋g(x、y)｝／2               ・・・（数１）    
論理積：h(x、y)=minimun｛f(x、y)、g(x、y)｝           ・・・（数２）    
論理和：h(x、y)=maximun｛f(x、y)、g(x、y)｝           ・・・（数３）     
標準偏差：if（σf＞σg） h(x、y)=f(x、y)              ・・・（数４）     
else          h(x、y)=g(x、y)    
ただし、 σf ＝［Σ{f(x＋i、y＋j)２}−{Σf(x＋i、y+j)}２／(N×N)］／（N×N−1）               i、j=0、1、・・N−1（σgも同様）
統合方法は上記以外にも、ノイズの出方などに応じて様々な演算をすることができる。当然、統合処理を行わず、画像３１、３２のいずれかの画像のみをこの後の処理に使用してもよいし、３枚以上の画像を統合してもよい。
【００２８】
一方、信号処理部３の３次元形状復元処理部３０２は、３次元変位検出部７ｃから得られる３次元形状計測データ（表面変位３３）と、全体制御部９を介して入力したステージコントローラ１０によりＲ軸回転駆動部１０２を駆動して検査対象物５をＹ軸周りに回転（Ｒ回転）させた回転情報を用いて検査対象物５の検査領域の３次元形状(立体形状)３５を復元する
次に、画像統合処理部３０１で生成した統合画像３４と３次元形状復元処理部３０２で復元した検査対象物５の検査領域の３次元形状３５を連結処理部３０３において連結する。これにより、検査対象物５のデジタル信号から３次元モデル３６を生成する。
【００２９】
次に、欠陥判定部８−２において、生成された３次元モデル３６とあらかじめ記憶装置１２に保持してある良品基準３７を読み出して照合部３０４において照合し、良品基準３７と差異が大きい部分を不良部分として抽出する。
【００３０】
図４は、連結処理部３０３で行われる処理の流れの一例である。２つの細い溝がある対象に対し、４０は３次元形状復元処理部３０２で復元した検査対象物５の検査領域の３次元形状（図３の３次元形状３５に相当）のデータである。４１は画像統合処理部３０１で生成した表面テクスチャの統合画像(図３の統合画像３４に相当)である。連結処理の対象となるデータ間の対応位置は、図１の検出部７１ａ、７１ｂ、７１ｃの位置関係と解像度などから既知であるが、実際には検査対象物５の回転偏心が生じる可能性がある。また、Ｘ−Ｙ−Ｚ−θ−Ｒステージ１０１のゆらぎなど（ヨーイング及び／又はピッチング）も生じる可能性があり、データを取得した段階で、既知の対応位置に対して、ずれが生じている可能性がある。このため、画像統合処理部３０１においては、３次元形状データ４０と統合画像４１の間で位置の照合を行い、精密な位置合せを行う。
【００３１】
図４に示した処理の流れに沿って説明する。まず、３次元形状データ４０、統合画像４１から位置の照合のための１つ以上の特徴量を算出する（Ｓ４０１、Ｓ４０２）。特徴量の算出方法はＳ４０１とＳ４０２で同じであっても、異なっていてもよい。その一例として、Ｓ４０１においては、各（x、y）座標位置でのｚ値の近傍(x、y)位置に対する変化量を特徴とし、Ｓ４０２においては、ｘｙ座標内での近傍位置での明るさの微分値を特徴とするなどである。
【００３２】
次に、算出されたｘｙ座標位置での特徴量について、３次元形状データ４０と統合画像４１の間の一致度を、一方のデータをｘ方向、ｙ方向それぞれにシフトしながら評価し、一致度が最も高くなったときのそれぞれのシフト量を３次元形状データ４０と統合画像４１の間のずれ量とする（Ｓ４０３）。一致度の評価値の代表的なものとしては、正規化相関がある。そして、算出されたｘ、ｙ座標のずれを補正し、データの重ね合せを行う（Ｓ４０４）。４２は、３次元形状データ４０と統合画像４１を重ね合わせて生成した３次元モデル(図３の３次元モデル３５に相当)の例である。この３次元モデル４２は、表面テクスチャ情報をもつ統合画像４１に、３次元形状データ４０の高さ情報を付加して生成したものである。
【００３３】
図５は、欠陥判定部８−２の内部の照合処理部３０４で行われる、照合処理の流れの一例である。３次元モデル４２は図４で説明した３次元モデル生成部８−１で生成した検査対象物５の３次元モデル(図３の３次元モデル３５に相当)、５０は事前に記憶装置１２から入力済みの良品基準(図３の良品基準３６に相当)である。ここでは、良品基準５０は、設計データである。
【００３４】
まず、検査対象物５の３次元モデル４２、良品基準５０の各３次元座標位置での特徴量を算出する（Ｓ５０１、Ｓ５０２）。特徴量の一例としては、表面変位の近傍位置に対する勾配や表面の曲率などがある。そして、Ｓ５０１、Ｓ５０２より算出された、３次元モデル４２と良品基準５０との特徴量の一致度を、一方のデータをｘ、ｙ、ｚ方向それぞれにシフトしながら評価し、特徴量の一致度が最も高くなったときのｘ、ｙ、ｚ方向各々のシフト量を３次元モデル４２と良品基準５０の間のｘ、ｙ、ｚ方向のずれ量とする（Ｓ５０３）。一致度の評価値の代表的なものとしては、正規化相関がある。そして、算出されたｘ、ｙ、ｚ座標のずれを補正して、３次元モデル４２と良品基準５０の対応する座標点におけるデータの重ね合せを行う（Ｓ５０４）。
【００３５】
次に、重ね合わせた３次元モデル４２と良品基準５０との輪郭座標の差と、対応する輪郭位置の明るさの差を演算する（Ｓ５０５）。そして、算出された差の値と予め設定されたしきい値とを比較し、輪郭の座標位置の差がしきい値より大きい箇所を形状欠陥、明るさの差がしきい値より大きい箇所をしみ、汚れ、微小キズなどの表面欠陥と判定する欠陥判定を行う（Ｓ５０６）。この欠陥判定（Ｓ５０６）の結果は、全体制御部９へ送られる。
【００３６】
ここで、正常として許容する範囲、もしくは欠陥として検出する基準は、検査対象物体の部位により異なることがある。このため、しきい値は場所により異なる値を設定可能とする。図６は部位毎に異なるしきい値を適用した欠陥判定処理の概念図の一例である。簡単のため、２次元のモデルから形状欠陥を検出する例を示す。
【００３７】
図６において、６１は検査対象物の輪郭を示す図、６０はその設計データなどの良品基準の輪郭を示す図である。６２は検査対象物の輪郭線図６１と良品基準の輪郭線図６０の位置の照合を行い、２次元座標上で検査対象物６１と良品基準６０を重ね合わせた結果である。破線６２１が良品基準６０の外観形状の輪郭、実線６２２が検査対象物６１の外観形状の輪郭である。６３、６４、６５が輪郭の座標位置のずれが大きかった箇所である。６６は良品基準６０に対するしきい値幅を示したしきい値線図であり、破線６７が良品基準６０の外観形状の輪郭、その外側の実線６８及び内側の実線６９がしきい値で、検査対象物の輪郭６１が実線６８よりも外側、もしくは実線６９よりも内側になった箇所を形状不良、実線６８と６９の間にあれば正常と判定する。しきい値線図６６の例では、鋭角になっている部分（例えば６６１、６６２、６６３など）では正常範囲が狭くなっており、わずかな輪郭のずれであっても形状不良として検出することになる。輪郭のずれが大きかった箇所６３、６４、６５をしきい値線図６６と比較した場合、正常としての許容範囲が狭い鋭角部にある６３、６５は欠陥として検出され、６４は欠陥にはならない。
【００３８】
表面欠陥を検出する際のしきい値も同様に、部位毎の設定が可能である。図７は部位毎に異なるしきい値を適用した欠陥判定処理の概念図の一例である。簡単のため、２次元のモデルから表面欠陥を検出する例を示す。７１は検査対象物の表面状態を表す図、７０はその良品基準の表面状態を表す図である。検査対象物の表面状態を表す７１は統合画像３４から得られた表面テクスチャ情報、良品基準の表面状態を表す７０は欠陥のない表面テクスチャ情報である。７２は検査対象物の表面状態を表す７１と良品基準の表面状態を表す７０の位置の照合を行って２次元座標上で検査対象物の表面状態を表す７１と良品基準の表面状態を表す７０のテクスチャ情報（例えば、各画素の明るさ）の差を演算した結果を示す図である。このテクスチャ情報の差を演算した結果を表す７２において、７３、７４はテクスチャ情報の差が大きかった箇所で、７４は７３よりも差が大きい。７５は良品基準の表面状態を表す７０に対するしきい値幅を示したしきい値線図であり、縞ハッチで示した鋭角になっている領域７６、７７、７８、７９のしきい値は中央付近７５０のしきい値に比べて低い状態を示している。
【００３９】
そして、検査対象物の表面状態を表す７１と良品基準の表面状態を表す７０のテクスチャ情報の差を示す図７２において、しきい値線図７５に示したしきい値以上の箇所を汚れ、しみ、微小なキズなどの表面不良、しきい値よりも小さい箇所を正常と判定する(数５)。  
if f(x、y)≧th(x、y)  then 欠陥                      ・・・（数５）  
if f(x、y)＜th(x、y)  then 正常  
f(x、y)は各座標のテクスチャ情報の差  
th(x、y)は各座標のしきい値  
つまり、しきい値線図７５の例では、テクスチャ情報の差がわずかであっても表面不良として検出することになる。テクスチャ情報の差を示す７２において差の大きかった領域７３、７４をしきい値線図７５と比較した場合、正常としての許容範囲が低い鋭角部にある領域７３は欠陥として検出され、中央部付近の領域７４は欠陥にはならない。
【００４０】
しきい値線図６６、しきい値線図７５といった領域毎に異なるしきい値は、ユーザが事前に手入力して設定することも可能であるが、良品基準からの許容誤差として設計データから生成して設定することも可能である。また、過去の外観検査データに基づき、統計的に設定することもできる。例えば、重要な欠陥が過去に多発している領域や検出不要なノイズが発生しやすい領域などは、過去のデータを集計すれば既知である。そこで、重要な欠陥やノイズの発生確率を算出し、それに応じて、例えば、しきい値線図６６又はしきい値線図７５上で、重要欠陥の発生確率が高い領域はしきい値を低く、ノイズの発生確率が高い領域はしきい値を高く自動設可能である。なお、個々に設定可能なしきい値領域の最小単位は画素である。
【００４１】
以上の説明では、図５に示した欠陥判定処理Ｓ５０６は、外観形状の輪郭（すなわち3次元変位）から形状欠陥を、画像（すなわち２次元テクスチャ）から表面欠陥をそれぞれ独立で抽出することを示したが、同時に算出することも可能である。図８にその処理の流れの一例を示す。
【００４２】
図８において、８０は表面に凹凸のある回転対称系の検査対象物の表面テクスチャ画像（図３の統合画像処理部３０１で生成された統合画像３４に相当）であり、ステージ走査により検査対象物の表面を小領域毎に画像検出部７ａ又は７ｂで撮像し、それらをつなぎ合せて生成した展開画像である。
【００４３】
本実施の形態では、表面テクスチャ画像８０のような、検査対象物５の展開図を生成して保持することもできる。８１は３次元変位検出部７ｃで検出した検査対象物５の表面の凹凸情報から３次元形状復元処理部３０２で復元した検査対象物５の３次元形状を示す図である。８２は図１に示した連結処理部３０３にて表面テクスチャ画像８０と３次元形状を示す図８１との位置を照合して表面テクスチャ画像８０の統合画像の展開図（ｘ、ｙ）座標に被検査対象物５の３次元形状を示す図８１の高さ情報ｚ座標を付加した３次元展開モデルである。これは図３の３次元モデル３５に相当する。
【００４４】
一方、３次元展開モデル８２に対応する良品の３次元展開モデルである良品基準８３を予め作成しておいて、記憶装置１２に記憶しておく。これらに対し、図５で示した例と同様に、照合処理部３０４において、３次元モデル８２と良品基準８３のそれぞれについて特徴量を抽出し（Ｓ８０１、Ｓ８０２）、この抽出したそれぞれの特徴量の一致度を評価し（Ｓ８０３）、３次元モデル８２と良品基準８３の位置の照合を行う（Ｓ８０４）。
【００４５】
次に、図８の処理例では、各点について、多次元ベクトル化を行う（Ｓ８０５）。これは、各（ｘ、ｙ）座標の画素において、テクスチャの特徴量を１つ又は複数個算出する。テクスチャの特徴量はその画素の特徴を表すものであればよい。その例としては、統合画像の明るさそのもの（f(x、y)）、コントラスト（数６）、近傍画素の明るさ分散値(数７)、近傍画素との明るさの増減(数８)、２次微分値等がある。  
コントラスト；max{ｆ(x、y)、ｆ(x+1、y)、ｆ(x、y+1)、ｆ(x+1、y+1)}  
−min{ｆ(x、y)、ｆ(x+1、y)、ｆ(x、y+1)、ｆ(x+1、y+1)・・・（数６）    分散；［Σ{ｆ(x+i、y+j)２}−{Σｆ(x+i、y+j)}２／M］／（M−１）  
i、j=−1、0、1  M＝９      ・・・（数７）
輝度増減分布（x方向）；  
If(f(x+i、y+j)−f(x+i+1、y+j)＞0)  then g(x+i、y+j)=1  
else g(x+i、y+j)=0                                          ・・・（数８）
そして、算出した１つ又は複数の特徴、f1(x、y)、f2(x、y)、f3(x、y)・・とｚ座標値（変位情報）、更にその箇所でのしきい値Th(x、y)をその（x、y）座標位置の画素の特徴として、ベクトル化する（数９）。  
座標(x、y)の特徴ベクトル V； V=(x、y、z、f1、f2、・・、Th)    ・・・（数９）
そして、特徴ベクトルの各要素を特徴軸とする多次元特徴空間に各(x、y）座標の値をプロットする。良品基準８３についても同様にプロットする。そして、多次元特徴空間にプロットされた良品基準８３の特徴ベクトルの分布を正常部の分布とし、正常部の分布からの距離がしきい値Th（８４）よりも大きい点を欠陥として検出する（Ｓ８０６）。多次元特徴量に基づく分類（欠陥／正常の２クラス分類）には各種識別器が用意されている。その代表として、ＳＶＭ（サポートベクタマシン）、ｋ最近傍識別器、Bayes識別器などがある。
【００４６】
これまで説明した、良品基準との照合による微小、かつ微弱信号の欠陥を検出するためには、良品基準と検査対象物の位置の照合が正確に行われる必要がある。位置の照合の一例を図９により説明する。
【００４７】
図９の９０は検査対象物の表面の一部のプロファイル、９１は対応する良品基準の表面の一部のプロファイルである。検査対象物表面プロファイル９０と良品基準表面プロファイル９１の位置の照合について、本例では、検査対象物表面プロファイル９０の各Ｘ座標において、Ｙ方向のＺ値断面プロファイル（図中のＡ−Ｂ間のＺ値）を、良品基準表面プロファイル９１のＹ方向のＺ値断面プロファイル（図中のＡ’−Ｂ’間のＺ値）をＸ軸方向に走査しながら比較し、照合する。これを検査対象物表面プロファイル９０の各Ｘ座標で行う（Ｙ方向のＺ値断面プロファイル９２のＡ１−Ｂ１、Ａ２−Ｂ２、Ａ３−Ｂ３、・・など）。そして、各Ｘ座標での両プロファイルの照合結果を集計（多数決をとるなど）し、検査対象物表面プロファイル９０の良品基準表面プロファイル９１に対するＸ方向の位置のずれ量を算出する。Ｙ方向のずれ、Ｚ方向のずれも同様にして算出し、ｘ、ｙ、ｚ方向のずれ量を決定する。
【００４８】
比較に使う良品基準は設計データであり、事前に設定されていることをこれまでの例で示したが、実際の対象物から生成することも可能である。図１０は、図３で説明した良品基準として設計データを用いる信号処理部３に変えて、良品基準を実際の対象物から生成する機能を備えた信号処理部３１０の構成を示す。信号処理部３１０は、検査対象物５に対し、Ｘ−Ｙ−Ｚ−θ−Ｒステージ１０１の走査により画像検出部７ａ、７ｂ、及び３次元変位検出部７ｃから得られるデジタル信号（画像３１、画像３２、変位３３）を入力とし、不良部分を検出する。
【００４９】
信号処理部３１０は、画像検出部７ａ、７ｂ、３次元変位検出部７ｃから入力された信号から検査対象物５の３次元モデルを生成すると共に良品基準１００を生成する３次元モデル生成部８０−１と、生成した３次元モデルと良品基準と照合することにより、形状不良や表面微小凹凸、表面テクスチャ不良などを検出して全体制御部９に出力する欠陥判定部８０−２を備えて構成される。
【００５０】
更に詳しくは、３次元モデル生成部８０−１は、画像検出部７ａと７ｂとから入力した画像３１と３２とを統合して統合画像３４を作成する画像統合処理部３１１と、３次元変位検出部７ｃから入力された３次元形状計測データから３次元形状(立体形状)を復元する３次元形状復元処理部３１２と、画像統合処理部３１１で統合した画像と３次元形状復元処理部３１２で復元された３次元形状とを連結させて重ね合わせて３次元モデル３６を作成する連結処理部３１３と、統合画像３４と復元された３次元形状データ３５とを用いて良品基準１００を生成する良品生成処理部１００１とを備えている。また、欠陥判定部８０−２は連結処理部３１３で連結処理された３次元モデル３６と良品生成処理部１００１で生成された良品基準１００とを照合して不良を抽出する照合処理部３１４を備えている。
【００５１】
信号処理部３１０において、良品基準を検査対象から生成する信号処理部の処理の流れを図１０を用いて説明する。
【００５２】
信号処理部３１０に入力される画像３１、３２、表面変位３３のうち、画像３１と画像３２は、１つ又は２つ以上の異なる照明条件と、１つ又は２つ以上の異なる方位角・仰角の組み合わせで撮像された画像である。図３で示した例と同様に、まず、 ３次元モデル生成部８０−１において、得られた２枚の画像３１と３２を画像統合処理部３１１で統合する。統合方法は各種あるが、その一例を挙げると、（１）平均、（２）論理積、（３）論理和、（４）近傍領域内の標準偏差の大きい方の画素の明るさ、などがある。統合方法は、（数１）〜（数４）に示した通りである。
【００５３】
一方、３次元形状復元処理部３１２では、３次元変位検出部７ｃから入力された３次元形状計測データから３次元形状(立体形状)３５を復元する。
【００５４】
次に、画像統合処理部３１１で生成した統合画像３４と３次元形状復元処理部３１２で復元した３次元形状(立体形状)３５とを連結処理部３１３において連結する。これにより、検査対象物５のデジタル信号から３次元モデル３６を生成する。
【００５５】
本実施例では、３次元モデル３６の生成と同時に、統合画像３４と３次元形状復元処理部３１２で復元した３次元形状(立体形状)３５とから良品生成部１００１において良品基準１００を生成する。そして、欠陥判定部８０−２において、生成された３次元モデル３６と良品基準１００を照合部３１４において照合し、良品基準１００と差異が大きい部分を不良部分として抽出する。
【００５６】
良品基準１００は、検査対象物が複数の同形状の部品から成る回転対称の物体であれば、対称部品の周期分だけ対象物体を回転させながら、同形状になるように作られた部品を同一の視野、同一の照明角度、同一の検出角度で撮像して複数の部品の画像を得て、得られた複数の画像間で、対応する位置の明るさの平均、もしくは明るさの中央値をとることで生成する。
【００５７】
以上に説明したように、図２に示した構成を実現する具体的な外観検査装置の形態の例を説明したが、本発明による外観検査装置による外観の計測結果、検査結果は図１に示した表示手段と入力手段を持つユーザインターフェース部（ＧＵＩ部）１１に表示される。例えば、３次元変位検出部７ｃで得られた表面凹凸情報（表面変位３３）は計測点群にすぎない。このため、本発明による外観検査装置は、計測点群をより視覚的にユーザに提示する。その例を図１１Ａ乃至図１１Ｃに示す。
【００５８】
図１１Ａにおいて、１１０は検査対象物である。検査対象物１１０の表面凹凸に対し、表面テクスチャを取得する際の照明光１１１の照明角度（図中１１２）、反射光１１３を検出する検出部の角度（図中１１４）などが既知であれば、その凹凸情報（表面変位３３）から、陰影の付き方が推定できる。本実施例では、凹凸情報（表面変位３３）から陰影を推定し、２次元画像としてＧＵＩ部１１に表示する。
【００５９】
図１１Ｂの１１５は、検査対象物１１０の凹凸情報（表面変位３３）から推定した陰影像の例である。また、表示にとどまらず、凹凸情報（表面変位３３）からの陰影像推定機能により、より高感度な検査を可能とする。例えば、画像検出部で検出した実際の表面テクスチャ情報と、凹凸情報から推定した陰影像とを比較することで、実際の表面テクスチャ情報から、ノイズとなる正反射成分や部品の遮蔽による影を除外することが可能となる。これにより、ノイズと微弱な表面欠陥の弁別が容易となる。
【００６０】
図１１Ｃの１１６は画像検出部７ａ又は７ｂで検出された光学像である。図１１Ａ又は図１１Ｂの陰影像では、検査対象物１１０の表面の形状欠陥を表示することはできるが、検査対象物１１０の表面の変色やしみなどの非形状的な欠陥を表示することが難しい。これに対して、図１１Ｃのように光学像を表示することにより、検査対象物１１０の表面の変色やしみなどの非形状的な欠陥１１７を表示することができる。従って、図１１Ｃのような光学像を図１１Ａ又は図１１Ｂのような陰影像と並べて表示することにより、検査対象物１１０の表面の形状欠陥と表面の変色やしみなどの非形状的な欠陥を同時に表示することが可能になる。
【００６１】
以上に説明した外観検査装置は、検出部より得られる表面テクスチャ情報、表面変位情報を計測する。特にドリルやカッターなどの切削加工の工具の割れや磨耗、欠けなどを定量的に計測することで、工具の管理や加工対象の出来栄えの推定が可能となる。対象が加工用の工具である場合、加工時のセンサ時系列データと連携して検査を効率的に行うことも可能である。その例を図１２Ａ乃至図１２Ｃに示す。
【００６２】
図１２Ａにおいて、１２０のグラフは、図１２Ｂに示した１２２のドリルにより被加工対象物１２３を加工中に図示していないセンサで検出した有効電力センサ信号である。図１２Ａのグラフ１２０には、時系列に３回分（ｔ１、ｔ２、ｔ３）のセンサ信号がプロットされている。横軸は加工中の時間である。楕円１２１で囲ってあるｔ３の信号部分が加工不良が発生したときの有効電力センサ信号を示す。これは、ｔ３のときに加工不良が発生したことを示す。
【００６３】
本実施例による外観検査装置では、このような加工状況などのセンサデータの監視による異常予兆と連動した検査を行う。この検査の流れを、図１２Ｃに示す。
【００６４】
図１２Ｃに示した処理フローにおいて、ドリルといった検査対象となる工具が稼動中、有効電力値などのセンサ信号の監視を行っている（Ｓ１２０１）。この監視して得たデータから異常の予兆を診断し(Ｓ１２０２)、異常がない場合、加工終了とともに、検査対象物は待機状態になる（Ｓ１２０３）。センサ信号に異常の予兆があった場合は、それをトリガーとして、図１乃至図１０を用いて説明した実施例による外観検査を実行する（Ｓ１２０４）。これにより、検査の頻度を少なくすることが可能となる。
更に、本外観検査装置の対象は、回転対称系の形状をしたものに限らず、自由曲面をもつものを含む。その例を図１３Ａ及び図１３Ｂに示す。図１３Ａの１３０、及び図１３Ｂの１３１は切削用カッターであり、それぞれ形状が異なる。図１３Ａの１３２、及び図１３Ｂの１３３は切削後に発生する切りくずであり、カッターの形状の違いに応じて図１３Ａの切りくず１３２と図１３Ｂの切りくず１３３のように、形状も異なる。本外観検査ではカッター１３０、１３１の形状の計測、及び加工対象となる切りくず１３２、１３３の形状を計測し、両者を照らし合わせて、より理想的な出来栄えを実現するためのカッター形状の最適化を可能とする。
図１４Ａ及び図１４Ｂは本外観検査装置の用途の別の例である。図１４Ａの１４０が図１及び図２で説明した外観検査装置であり、ロール状の薄板１４１が検査対象となる。ここでは、図１及び図２で説明した画像検出部により順次、薄板全面の表面テクスチャ（画像１４２）が検出され、信号処理部３に入力される。
【００６５】
図１４Ｂに、信号処理部３における処理の手順を説明する。信号処理部３では、画像１４２から欠陥検出を行う（Ｓ１４０１）。これにより、薄板上に欠陥があった場合、その欠陥の位置座標１４３が検出される。欠陥検出は単純な明るさの２値化処理や、周辺の明るさとの比較など、一般的な欠陥検査方式でよい。次に、欠陥の位置座標近辺の凹凸を３次元変位検出部で検出する（Ｓ１４０２）。そして、検出された欠陥部の変位１４４から、その欠陥が致命性のあるものか、否かの判定を行い（Ｓ１４０３）、更に欠陥種を特定する（Ｓ１４０４）。以上のように、本外観検査装置においては、薄板上の欠陥が、表面のシミや汚れのような後の洗浄工程で排除できるものか、穴のような排除できないものか、表面テクスチャのみでは判定できない欠陥を、3次元変位情報も使って判定することを可能とする。
以上に示した通り、本発明により、検査員といった人間による直接の目視検査では定量化ができなかった、形状不良や微細なキズのレベルが定量的に評価可能となる。これにより、加工品の出来栄え評価や、加工工具の品質管理、欠陥の致命性判定などを実現する。これにより、製品の安定化を実現する。また、シミュレーション結果などと連動させることで、品質不良の未然防止が実現できる。
【００６６】
以上、本発明の一実施例を、加工用の工具など複雑な形状をした物体の外観検査を例にとって説明したが、自由曲面を持つ物体の類似度判定などにも適用可能である。その１つには、拳銃から発射される弾丸の異同識別がある。
【符号の説明】
【００６７】
１…計測部    ２…Ａ／Ｄ変換部    ３，３１０…信号処理部    ４ａ，４ｂ…照明部  ５…被検査対象物    ７ａ，７ｂ…画像検出部    ７ｃ…3次元変位検出部  
８−１，８０−１…３次元モデル生成部    ８−２、８０−２…欠陥判定部  
９…全体制御部    １０…メカニカルコントローラ  １１…ユーザインターフェース部  １２…記憶装置    １０１…Ｘ−Ｙ−Ｚ−θ−Ｒステージ    ３０１…画像統合処理部  ３０２…３次元形状復元処理部    ３０３…連結処理部    ３０４…照合処理部
【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１１Ａ】
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【図１１Ｂ】
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【図１１Ｃ】
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【図１２Ａ】
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【図１２Ｂ】
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【図１２Ｃ】
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【図１３Ａ】
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【図１３Ｂ】
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【図１４Ａ】
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【図１４Ｂ】
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