(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
無欠陥の正常製品を透過撮影して得られた基準画像と、正常製品と同種の、検査対象製品を透過撮影して得られた検査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より検査対象製品の欠陥の有無を検出する方法において、非線形位置合せにおける関心領域（ＲＯＩ）の設定を、当該ＲＯＩ内の画素につき、平坦で画素パターンの変化が乏しい場合には行わず、画素パターンの変化が一定以上ある場合にのみ行うようにした工業製品の内部欠陥検出方法。
【請求項２】
前記非線形位置合せにおける位置合せ探索時の対象ＲＯＩと探索ＲＯＩのサイズを相対的に大きくするとともに、位置合せ演算時の対象ＲＯＩと探索ＲＯＩの画像を相対的に縮小するようにした請求項１に記載の工業製品の内部欠陥検出方法。
【請求項３】
前記非線形位置合せにおいて、前記検査画像を、複数製品が同時に撮影された撮影画像から各製品毎に分離して得るようにした請求項１又は２に記載の工業製品の内部欠陥検出方法。
【請求項４】
前記非線形位置合せにおいて、前記基準画像を、当該基準画像の輝度に基づいて、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ないし３のいずれかに記載の工業製品の内部欠陥検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は工業製品の内部欠陥検出方法に関し、特にＸ線を使用した製品欠陥の検出に好適に使用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。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】
【０００３】
【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】
【０００４】
しかし、上記特許文献１に記載の発明の対象は人体胸部のＸ線画像であり、一般の工業製品を対象としたものではない。このような工業製品の欠陥検出に非線形位置合せを適用するに際してはその精度と共に演算の処理負担軽減による迅速化が必要である等の種々の対策が求められる。
【０００５】
そこで本発明はこのような要請に鑑みたもので、非線形位置合せを使用して製品の欠陥を正確かつ迅速に検出することが可能な工業製品の内部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】
【０００６】
上記目的を達成するために、本第１発明では、無欠陥の正常製品を透過撮影して得られた基準画像と、正常製品と同種の、検査対象製品を透過撮影して得られた検査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より検査対象製品の欠陥の有無を検出する方法において、非線形位置合せにおける関心領域（ＲＯＩ）の設定を、当該ＲＯＩ内の画素につき、平坦で画素パターンの変化が乏しい場合には行わず、画素パターンの変化が一定以上ある場合にのみ行うようにする。
【０００７】
本第１発明によれば、非線形位置合せが困難な、平坦で画素パターンの変化が乏しい領域を有する製品では当該領域にＲＯＩの設定を行わないようにしたから、ＲＯＩ間の相互相関演算の負担が軽減されて画像位置合せ速度の向上が図られる。また、ＲＯＩの設定が行われない領域は画素パターンの変化が乏しい領域であるから、この領域にＲＯＩを設定しなくても画像位置合せの精度は低下せず正確な欠陥検出が可能である。
【０００８】
本第２発明では、前記非線形位置合せにおける位置合せ探索時の対象ＲＯＩと探索ＲＯＩのサイズを相対的に大きくするとともに、位置合せ演算時の対象ＲＯＩと探索ＲＯＩの画像を相対的に縮小するようにする。
【０００９】
本第２発明によれば、位置合せ探索時のＲＯＩのサイズを相対的に大きくしてあるから局所的な画素パターンの類似性の影響を受けにくくなり、位置合わせの精度が向上する。また、位置合せ演算時のＲＯＩの画像を相対的に縮小してあるから相互相関演算の演算量低減が可能となって、迅速な欠陥検出が可能である。
【００１０】
本第３発明では、前記非線形位置合せにおいて、前記検査画像を、複数製品が同時に撮影された撮影画像から各製品毎に分離して得るようにする。
【００１１】
本第３発明によれば、異なる姿勢で複数がトレイに収容されて同時に撮影される製品について、各製品毎に分離された検査画像を得ることができるから、各製品毎の欠陥検出が可能となる。
【００１２】
本第４発明では、前記非線形位置合せにおいて、前記基準画像を、当該基準画像の輝度に基づいて、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する。
【００１３】
本第４発明によれば、検査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ようにしたから、高精度な差分画像を得ることができ、正確な欠陥検出が可能となる。
【発明の効果】
【００１４】
以上のように、本発明の工業製品の内部欠陥検出方法によれば、非線形位置合せを使用して製品の欠陥を正確かつ迅速に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明方法を実施する欠陥検出装置の構成を示すブロック図である。
【図２】クライアントＰＣで実行される処理のフローチャートである。
【図３】欠陥検出処理のフローチャートである。
【図４】エリア分割のマスクパターン生成の概念図である。
【図５】検査画像を示す図およびテンプレートＲＯＩの配置例を示す図である。
【図６】ＲＯＩの設定サイズを示す概念図である。
【図７】ＲＯＩの縮小処理を示す概念図である。
【図８】製品の基準画像を示す図およびマスク画像作成に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】
【００１６】
図１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。
【００１７】
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２のフローチャートに従って説明する。
【００１８】
図２のステップ１０１でＲＡＷ画像ファイルを読み込み、ステップ１０２でエリア分割を行う。エリア分割の手法を図４で説明する。検査対象の製品は通常、複数が異なる姿勢でトレイに収容されて同時に撮影される。そこで、製品を個々に分離した画像を得る必要がある。例えば図４（１）に示すように二個の製品Ｗ１，Ｗ２が撮影された場合には、図４（２）に示すように各製品Ｗ１，Ｗ２に対応したマスクパターンＭ１，Ｍ２を生成して、これらマスクパターンＭ１，Ｍ２をオーバーレイして図４（３）に示すように単一製品毎に分離されたＲＡＷ画像を得る。
【００１９】
図２のステップ１０３では、分離された各製品の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（対象）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。
【００２０】
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。
【００２１】
本実施形態では、工業製品の特性に鑑みて非線形位置合せの精度と速度向上を図っている。すなわち、このような工業製品の画像では一般に、平坦で画素パターンの変化が乏しい領域が存在する。このような領域ではテンプレートＲＯＩと探索ＲＯＩの相互相関値のピークが得難いため位置合せが良好に行われない。そこで、画素の輝度値Ｉの分散Ｖを下式（１）で算出して、ＲＯＩ内の画素の輝度分散Ｖが一定値より高い場合にのみ、位置合せに有効な画素パターンがあるものとしてテンプレートＲＯＩを配置する。
Ｖ＝Σ｜Ｉ（x，y）−Ｉv｜**2…（１）
ここでＩ（x，y）はテンプレートＲＯＩ内の各画素の輝度、ＩvはテンプレートＲＯＩ内の画素の輝度平均値、**2は二乗（以下同様）を示す。
【００２２】
このようなテンプレートＲＯＩの配置の一例を図５に示す。図５（１）は検査画像であり、円形部の内周領域Ｗ１１や外方突出部の一部領域Ｗ１２では画素パターンの変化が乏しい。そこでこのような領域Ｗ１１，Ｗ１２には、図５（２）に示すように、テンプレートＲＯＩ４が配置されない。これにより、位置合せ精度を保ちつつ、テンプレートＲＯＩと探索ＲＯＩ間の相互相関演算の負担が軽減されて位置合せ速度の向上が実現される。
【００２３】
ところで、工業製品の場合には規則的な変化部分が多いため、テンプレートＲＯＩや探索ＲＯＩの大きさを小さくすると複数領域で相互相関値が同程度の値を示して位置合わせの精度が低下してしまう。そこで、本実施形態では、テンプレートＲＯＩ４の画素サイズを図６に示すように例えばＸピクセル（Ｘ＝４５ピクセル）角として、従来の人体胸部を対象とした異常検出の際の画素サイズである２３ピクセル角に比して大きくし、また、探索ＲＯＩ５の画素サイズも例えば従来の１２１ピクセル角からＹピクセル（Ｙ＝５０１ピクセル）角と大きくして、探索範囲を広げている。
【００２４】
しかしこのようにすると、相互相関処理の演算処理量が３４３０倍[＝（１２１／２３）**2×（５０１／４５）**2]に増大してしまう。そこで、本実施形態ではさらに、非線形位置合せのための相互相関演算を行うに際してテンプレートＲＯＩと探索ＲＯＩの画像を、例えば画素を適当に間引く等によって図７に示すようにＺ（例えば１／５）倍だけ縮小して、相互相関処理の演算処理量を１／６２５［＝（１／５）**2×（１／５）**2］だけ軽減している。これにより、広い範囲で相互相関を取るようにしても、相互相関演算の演算処理量の増加を全体として５．５倍程度（＝３４３０×１／６２５）に抑えることができる。
【００２５】
図２のステップ１０４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３のフローチャートを参照して以下に説明する。図３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８（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８（２））。図８（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。    
【００２６】
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、検査領域が鋳出文字部やバリ部を含むものであるか判定する。これを行う理由は、鋳出文字部には明部と暗部が混在しているため後述する非線形位置合せ差分画像上では欠陥と区別することが困難だからである。また、バリ部については非線形位置合せ画像での位置合わせが難しいからである。
【００２７】
そこで、上記ステップ２０４で、検査領域が鋳出文字部やバリ部を含むものである場合にはステップ２０５へ進んで、非線形位置合せ画像ではなくＲＡＷ画像である検査画像を読み込み、ステップ２０６で上記マスク画像を検査画像にオーバーレイして鋳出文字部やバリ部を含む検査領域を抽出してステップ２０８以下の画像処理に移行する。ここで、Ｘ線透過画像である上記検査画像に代えて目視画像を使用しても良い。
【００２８】
上記ステップ２０４で検査領域に鋳出文字部等が含まれていない場合にはステップ２０７へ進んで、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。
【００２９】
ステップ２０８では、各検査領域の背景輝度の補正を行い、続くステップ２０９で検査領域の画像を所定のスレッショールド値で二値化する。そしてステップ２１０で、二値化された画像中に残った図形のピクセル数を解析し、ピクセル数が所定値以上の場合にステップ２１１で上記図形を欠陥と判定する。
【００３０】
なおこの場合、製品が収容されたトレイ内に、複数の同一円図形を数段階の異なる濃度で描いたスケール部材を入れておき、各製品と同時に撮影された上記スケール部材のＲＡＷ画像を得て、上記ステップ２０９で二値化された画像上の円図形を、ＲＡＷ画像中の円図形と比較して、この時の寸法変化率よりステップ２１１でのピクセル数の判定値を校正するようにすれば、さらに正確な欠陥の有無判定が可能となる。
【符号の説明】
【００３１】
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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