(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
想定される輝度の背景の下での、輝度分布の異なる形状既知の複数の疑似欠陥をローカル二値化画像化した場合の寸法変化率を予め定めておき、無欠陥の正常製品を撮影した基準画像と、前記正常製品と同種の検査対象製品を撮影した検査画像とを得るとともに、前記検査画像と前記基準画像とを非線形位置合せによって比較してその差分画像を得、当該差分画像をローカル二値化する際に、前記差分画像中に得られた欠陥につき、同一ないし近似した条件下での前記寸法変化率に基づいてローカル二値化画像中の前記欠陥の寸法を校正し、校正された寸法が所定値以上の時に検査対象製品に欠陥があるものとする製品の欠陥検出方法。
【請求項２】
前記非線形位置合せにおいて、前記検査画像を部分領域に分割し、各部分領域毎に前記差分画像を得るようにした請求項１に記載の製品の欠陥検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は製品の欠陥検出方法に関し、特に、背景輝度の相違による欠陥検出エラーを防止して欠陥を確実に検出できる方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
製品内部の欠陥、例えば鋳造品の内部に生じる引け巣のような欠陥を検出する場合に内部透過性のＸ線を使用した検出が行われる。この場合、検査対象の製品は普通３次元形状を有していることから、Ｘ線の線源位置によって製品の透過画像に歪みを生じる。一方、欠陥検出は正常製品を撮影して得られた基準画像と、正常製品と同種の検査対象製品を撮影して得られた検査画像との差分画像を算出して、差分画像中に生じた図形領域を欠陥として判定することが行われている。
【０００３】
ところがＸ線の透過画像は局所的に歪みの程度が異なるために一般的な線形座標変換によって検査画像を基準画像に合わせこむことができず、正確な欠陥検出ができない。そこで、このような欠陥検出に、特許文献１に示されている、いわゆる非線形位置合せを利用することが考えられる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−１７６４０２
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、上記非線形位置合せを利用しても欠陥を誤検出する場合があり、その一因として発明者は、検査画像における欠陥の大きさが背景との輝度差によって変動して誤検出を生じるものであることに思い至った。
【０００６】
そこで、本発明はこのような知見に基づき、背景との輝度差による誤検出を防止して、欠陥を確実に検出できる製品の欠陥検出方法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】
【０００７】
上記目的を達成するために、本第１発明では、想定される輝度の背景の下での、輝度分布の異なる形状既知の複数の疑似欠陥をローカル二値化画像化した場合の寸法変化率を予め定めておき、無欠陥の正常製品を撮影した基準画像と、前記正常製品と同種の検査対象製品を撮影した検査画像とを得るとともに、前記検査画像と前記基準画像とを非線形位置合せによって比較してその差分画像を得、当該差分画像をローカル二値化する際に、前記差分画像中に得られた欠陥につき、同一ないし近似した条件下での前記寸法変化率に基づいてローカル二値化画像中の前記欠陥の寸法を校正し、校正された寸法が所定値以上の時に検査対象製品に欠陥があるものとする。
【０００８】
なお、上記ローカル二値化をする際のスレッショールド値Ｔｈ（ｘ，ｙ）は下式（１）、（２）によって決定される。すなわち、二値化したい画像上の位置を点Ｐ（ｘ，ｙ）とすると、当該点Ｐの閾値Ｔｈは式（２）で算出される標準偏差ｄ（ｘ，ｙ）を使用して下式（１）で求められる。ここで、式（１）中のｍ（ｘ，ｙ）は、点Ｐを中心としてローカル性の強弱によって指定した幅を持つ正方形のウインドウ内のピクセル濃度の平均値であり、式（２）中のｍ２（ｘ、ｙ）は上記ピクセル濃度の二乗平均値である。式（１）中のｋは係数であり、式（２）で算出される標準偏差ｄの効果をどの程度加味するかを決めるものである。また式（１）中の数字「１２８」は、０〜２５５の範囲における標準偏差ｄの最大値によって、当該標準偏差ｄを正規化するものである。
Ｔｈ（ｘ，ｙ）＝ｍ（ｘ，ｙ）・［１＋ｋ・｛ｄ（ｘ，ｙ）／１２８−１｝］…（１）
ｄ（ｘ，ｙ）＝√｛ｍ２（ｘ，ｙ）−ｍ（ｘ，ｙ）・ｍ（ｘ，ｙ）｝…（２）
【０００９】
本第１発明によれば、欠陥の輝度分布や背景輝度が変化した場合でも、予め定めた寸法変化率でローカル二値化した場合の欠陥寸法を校正することによって、誤検出することなく欠陥を確実に検出することができる。
【００１０】
本第２発明では、前記非線形位置合せにおいて、前記検査画像を部分領域に分割し、各部分領域毎に前記差分画像を得る。
【００１１】
本第２発明によれば、基準画像を例えば輝度が同程度の部分領域に分割して、各部分領域毎に差分画像を得ることによって、高精度な差分画像を得ることができるとともに、寸法変化率の適用が効果的に行えるから寸法の校正をさらに適正に行うことができる。
【発明の効果】
【００１２】
以上のように、本発明の製品の欠陥検出方法によれば、背景との輝度差による欠陥検出エラーを防止して、欠陥を確実に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】輝度差と寸法変化率の関係を示すグラフである。
【図２】疑似欠陥を設けた製品の検査画像の一例を示す図である。
【図３】疑似欠陥のローカル二値化画像の一例を示す図である。
【図４】疑似欠陥のローカル二値化画像の一例を示す図である。
【図５】疑似欠陥のローカル二値化画像の一例を示す図である。
【図６】疑似欠陥のローカル二値化画像の一例を示す図である。
【図７】欠陥検出装置の構成を示す図である。
【図８】クライアントＰＣでの処理フローチャートを示す図である。
【図９】欠陥検出処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１０】製品の基準画像を示す図およびマスク画像作成のための領域分割を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
なお、以下に説明する実施形態はあくまで一例であり、本発明の要旨を逸脱しない範囲で当業者が行う種々の設計的改良も本発明の範囲に含まれる。
【００１５】
発明者の実験によれば、欠陥に輝度分布が無い場合（つまり一定輝度）の場合は、欠陥の輝度と背景輝度の輝度差が小さくても大きくてもローカル二値化した場合の寸法変化率は１、すなわち寸法は変化しない。したがって、輝度分布の無い疑似欠陥をローカル二値化した時のピクセル数を基準に、以下の寸法変化率を算出する。
【００１６】
すなわち、欠陥に輝度分布があると、欠陥の輝度（最大輝度）と背景輝度の輝度差が大きい場合はローカル二値化した後の欠陥の寸法変化率は小さく、上記輝度差が小さくなると上記寸法変化率はこれに応じて大きくなる。これを図１に示す。さらに、欠陥の輝度分布変化が大きくなるほど寸法変化率は大きくなる。
【００１７】
例えば図２に示すような製品の一部に、特定の輝度分布を有する同一径の円形疑似欠陥ａ，ｂ，ｃ，ｄを、背景輝度が異なる領域にそれぞれ設けた場合、背景との輝度差が次第に小さくなると、疑似欠陥ａ〜ｄのローカル二値化画像の径（最大フェレー直径（ピクセル））はこの順に次第に大きくなる（図３、図４、図５、図６中の各矢印）。なお、矢印で示した最大フェレー直径に対応する疑似欠陥ａ〜ｄは、四角のカーソルで示されているものである。
【００１８】
そこで、予め、想定される輝度の背景の下で、輝度分布の異なる大きさの知られた複数の、一例としては同一径の円形疑似欠陥について、ローカル二値化した場合の寸法変化率を測定して、マップとして後述する欠陥検出装置の判定装置３に記憶させておく。
【００１９】
続いて、欠陥検出を行うのに先立って製品の形状寸法検査を行い、この段階で形状が公差外となった製品はラインから排除し、公差内の製品のみを次の欠陥検出装置に送る。
【００２０】
図７には本発明方法を実施する欠陥検出装置の構成を示す。欠陥検出装置はＸ線照射装置１、Ｘ線画像保存装置２および判定装置３で構成されている。Ｘ線照射装置１は製品にＸ線を照射してイメージングプレート１１に製品の透過撮影画像を定着させる。透過撮影画像が定着されたイメージングプレート１１はＸ線画像保存装置２を構成する読取装置２１に装着されてＤＩＣＯＭデジタル画像として読み込まれ、Ｘ線画像保存サーバ２２に蓄積される。当該保存サーバ２２には画像確認用のモニタ２３が付設されている。
【００２１】
ＤＩＣＯＭデジタル画像は判定装置３を構成するクライアントＰＣ３１に送られてＲＡＷ画像に変換される。クライアントＰＣ３１にはモニタ３２、データベース用サーバ３３および外部記憶装置（ＮＡＳ）３４が接続されている。以下、クライアントＰＣ３１で実行される処理を図８のフローチャートに従って説明する。
【００２２】
図８のステップ１０１でＲＡＷ画像ファイルを読み込む。図８のステップ１０２では、各製品のＲＡＷ画像について非線形位置合せ画像を生成する。非線形位置合せ画像を生成するに際しては例えば、検査対象の各製品のＲＡＷ画像（検査画像）にテンプレート関心領域（ＲＯＩ）を設定するとともに、これと同種の無欠陥の正常製品を予め撮影して得られたＲＡＷ画像（基準画像）に探索関心領域（ＲＯＩ）を設定する。
【００２３】
この場合、探索ＲＯＩはテンプレートＲＯＩより大きく設定され、テンプレートＲＯＩを探索ＲＯＩ内で移動させつつ両領域の相互相関値を計算する。そして相互相関値が最大となる領域が互いに対応する領域であるとして非線形位置合せを行う。この操作は既述の特許文献1に説明されている公知の方法である。
【００２４】
図８のステップ１０３では、以上の処理で生成された非線形位置合せ画像を使用して欠陥検出を行う。欠陥検出処理の詳細を図９のフローチャートを参照して以下に説明する。図９のステップ２０１で非線形位置合せ画像を読み込み、ステップ２０２ではマスク画像を非線形位置合せ画像にオーバーレイしてステップ２０３で検査領域を抽出する。ここで、検査領域を抽出するためのマスク画像の作成について説明する。図１０（１）に示す製品の基準画像につき、当該画像の濃淡（輝度）に基いて輝度が同程度の領域を、閉鎖された輪郭線で区画して領域分割する（図１０（２））。図１０（２）中、数字・文字を付した部分が分割された各領域である。マスク画像は検査対象とする領域以外をマスキングしたもので、分割された領域の数だけ作成される。    
【００２５】
上記ステップ２０３での検査領域の抽出は、非線形位置合せ画像に上記マスク画像をオーバーレイすることによって所望の領域のみを検査領域として抽出するものである。
ステップ２０４では、ステップ２０３で抽出された非線形位置合せ画像中の各検査領域について基準画像との差分画像（非線形位置合せ差分画像）を算出し生成する。
【００２６】
ステップ２０５では、各検査領域の背景輝度の補正を行い、続くステップ２０６で検査領域の画像を既述の式（１）で決定されるスレッショールド値Ｔｈでローカル二値化する。そしてステップ２０７で、ローカル二値化された画像中に残った図形のピクセル数を解析するが、この際に、予め記憶されているローカル二値化した場合の寸法変化率のマップを参照して、上記図形に対応する、検査領域中の部分領域の輝度分布、および当該部分領域の輝度と背景輝度との輝度差に基づいて寸法変化率を決定する。そして、この寸法変化率に応じて上記図形のピクセル数を修正し、修正されたピクセル数が所定値以上の場合にステップ２０８で上記図形を欠陥と判定する。
【符号の説明】
【００２７】
１…Ｘ線照射装置、２…Ｘ線画像保存装置、３…判定装置、３１…クライアントＰＣ。
【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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