(57)【要約】【課題】表面検査において低輝度の異物と欠陥とを区別して欠陥のみを検出する。【解決手段】被検査面に明暗パターンの光を照射した状態で被検査面を撮像し（Ｓ１）、撮像データの輝度値を微分することにより明部と暗部の境界部分を抽出した抽出画像を取得する（Ｓ３）。抽出画像を２つの異なる閾値Ｌ１、Ｌ２で二値化する。Ｌ１は、少なくとも欠陥に起因する輝度値の微分値より小さい値であり、Ｌ２はそれより大きい値とする。そして、得られた２つの画像のうち、異なる輝度値の部分のみを欠陥として検出する（Ｓ８）。【選択図】        図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検査面上の欠陥を検出する表面検査装置において、
被検査面に明暗パターンの光を照射する照射手段と、
明暗パターン光が照射された被検査面を撮像する撮像手段と、
撮像データのうち、明部と暗部の境界部分を抽出した抽出画像を取得する抽出画像取得手段と、
欠陥に起因しない境界部分のみを抽出した第１画像を取得する第１画像取得手段と、
欠陥に起因しない境界部分と欠陥に起因する境界部分とを抽出した第２画像を取得する第２画像取得手段と、
第１画像と第２画像とのいずれかのみで抽出された境界部分を欠陥として検出する欠陥検出手段と、
を有する表面検査装置。
【請求項２】
請求項１に記載の表面検査装置において、
第１画像取得手段は、欠陥に起因しない境界部分のみが抽出できる値を閾値として、抽出画像を二値化する手段を有し、
第２画像取得手段は、欠陥に起因しない境界部分と欠陥に起因する境界部分とが検出できる値を閾値として、抽出画像を二値化する手段を有することを特徴とする表面検査装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の表面検査装置において、
第１画像取得手段と第２画像取得手段は、二値化された境界部分を拡大する境界拡大手段を有することを特徴とする表面検査装置。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれか１に記載の表面検査装置において、
抽出画像取得手段は、撮像データを輝度値で微分し、その絶対値を算出する手段を有することを特徴とする表面検査装置。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれか１に記載の表面検査装置において、
抽出画像取得手段は、さらに、撮像された画像データに対して平滑化処理を施す平滑化手段を有することを特徴とする表面検査装置。
【請求項６】
請求項１に記載の表面検査装置において、
第１画像取得手段は、欠陥に起因しない境界部分のみが抽出できる値を閾値として、撮像データを二値化する手段を有し、
第２画像取得手段は、欠陥に起因しない境界部分と欠陥に起因する境界部分とが検出できる値を閾値として、抽出画像を二値化する手段を有することを特徴とする表面検査装置。
【請求項７】
被検査面上の欠陥を検出する表面検査方法において、
被検査面に明暗パターンの光を照射する照射工程と、
明暗パターン光が照射された被検査面を撮像する撮像工程と、
撮像データのうち、明部と暗部の境界部分を抽出した抽出画像を取得する抽出画像取得工程と、
欠陥に起因しない境界部分のみを抽出した第１画像を取得する第１画像取得工程と、
欠陥に起因しない境界部分と欠陥に起因する境界部分とを抽出した第２画像を取得する第２画像取得工程と、
第１画像と第２画像とのいずれかのみで抽出された境界部分を欠陥として検出する欠陥検出工程と、
を有することを特徴とする表面検査方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、被検査面上の欠陥を検出する表面検査装置およびその方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来から、自動車ボディなどの被検査物体の表面を検査するために、画像処理を用いた検査方法が多用されている。これは、被検査面に光を照射し、その被検査面からの反射光を捕らえた受光画像の明度差に基づいて被検査面の表面状態を検査するものである。
【０００３】
例えば、特許文献１には、被検査面に明暗パターンの光を照射し、その被検査面を撮像した撮像データに基づいて被検査面上の欠陥を検出する方法が開示されている。ここで、検出したい欠陥とは、例えば自動車のボディなどを塗装する際に、ゴミ等が付着した状態で塗装した結果生じる塗装表面の凸凹部である。被検査面に明暗パターン光を照射すると、被検査面全体には、明暗パターンが映し出される。また、欠陥である凸凹部では光が乱反射し、周辺とは異なる輝度で映し出される。すなわち、明部にある欠陥部は、周辺に比べ暗く映し出され、暗部にある欠陥部は周辺に比べ明るく映し出されることになる。つまり、明暗パターン光を照射すると欠陥部には、周辺と明暗差（コントラスト）が生じることになる。
【０００４】
特許文献１に開示されている方法では、これを利用して、明暗パターン光が照射された被検査面の撮像データから、輝度値の微分によりコントラストが生じている部分を強調した後、明暗パターン光によるコントラスト部分を除去する。これにより、欠陥部によるコントラスト部分のみが強調されている。さらにこの強調データを所定の輝度値で二値化して欠陥部を検出する。これにより、凸凹部である欠陥部を検出することができる。
【０００５】
【特許文献１】
特許第３１８５５５９号公報
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、被検査面に黒色などの低輝度の異物が付着して周囲との明暗差が生じる場合がある。例えば、自動車のボディでは、塗装後の乾燥工程において、乾燥塗料等のゴミが塗装面に付着することがある。付着する異物は、一般に黒色等の低輝度であることが多く、明部に付着した場合には、周囲と明暗差を生じることとなる。上述の方法では、このような異物が付着した部分も欠陥部として検出するという問題があった。
【０００７】
そこで、本発明では、低輝度の異物と欠陥とを区別して欠陥のみを検出できる表面検査装置と方法を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明の表面検査装置は、被検査面に明暗パターンの光を照射する照射手段と、明暗パターン光が照射された被検査面を撮像する撮像手段と、撮像データのうち、明部と暗部の境界部分を抽出した抽出画像を取得する抽出画像取得手段と、欠陥に起因しない境界部分のみを抽出した第１画像を取得する第１画像取得手段と、欠陥に起因しない境界部分と欠陥に起因する境界部分とを抽出した第２画像を取得する第２画像取得手段と、第１画像と第２画像とのいずれかのみで抽出された境界部分を欠陥として検出する検出手段と、を有することを特徴とする。
【０００９】
これにより、欠陥に起因するコントラスト部分を抽出することができ、欠陥と異物とを区別して、欠陥のみを検出することができる。ここで、明暗パターンは、明暗のストライプであることが好適であるが、所定の割合と間隔で明部と暗部のパターンが形成されるものであれば他のパターンでもよい。
【００１０】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。
【００１１】
図１は、本発明の実施の形態である表面検査装置１０の側面図である。これは被検査物１４を搬送するための搬送装置１２、被検査面１６に光を照射する照射ユニット１８、被検査面１６を撮像するＣＣＤカメラ２０、撮像された画像データを処理する画像処理装置２２およびこれらを制御する制御装置２４に大別される。
【００１２】
搬送装置１２は、自動車のボディなどの被検査物１４を図中矢印の方向に移動させるものである。この移動は、制御装置２４からの指令に基づき行われる。また、搬送装置１２には、図示しない位置検出器が設けられており、これにより検出された位置情報は、制御装置２４に送られるようになっている。制御装置２４では、送られた位置情報に基づき、被検査物１４の位置を記録するとともに、新たな移動指令を算出し、搬送装置１２に出力する。
【００１３】
照射ユニット１８は、被検査面１６に対して光を照射するものであり、後述する所定のパターンの光を発するものである。そのＯＮ／ＯＦＦは制御装置２４により制御されている。このパターン光が照射された被検査面１６を撮像できる位置には、ＣＣＤカメラ２０が配置されている。ＣＣＤカメラ２０は、画像処理装置２２に接続されており、撮像された画像はデジタル信号に変換されて画像処理装置２２に送られる。なお、本実施の形態においては、ＣＣＤカメラ２０は一台であるが、複数設けてもよい。
【００１４】
画像処理装置２２では、送られた画像データが記録されるとともに、後述する所定の処理が行われる。この際、画像処理装置２２は、制御装置２４から被検査物１４の位置情報や車種情報などを取得する。
【００１５】
なお、本実施の形態では、制御装置２４により搬送装置１２、照射ユニット１８のＯＮ／ＯＦＦ制御を行うこととしたが、これを手動で行うものであってもよい。また、装置全体の構成は、上述した構成に限定されない。被検査面にパターン光を照射する手段と、それを撮像する手段、そして後述の所定の画像処理を行う画像処理手段を有するものであれば他の構成であってもよい。
【００１６】
次に、照射ユニット１８について図２を用いて説明する。図２は、照射ユニット１８の分解斜視図である。これは、光源２６に、拡散板２８とストライプ板３０が被せられたものである。光源２６には、蛍光灯２６ａが複数並設されており、その光は、拡散板２８により拡散される。拡散板は、たとえばすりガラスのようなものであり、被検査面１６に対して均一に光を照射する。ストライプ板３０は、透光製を有した板であり、光を透過しない黒色部分を約５ｃｍの間隔で施したものである。この間隔は、対象となる被検査面１６や欠陥３６の大きさに応じて適宜変更してもよい。これにより、被検査面１６にはストライプ状の明暗パターン光が映し出されることになる。
【００１７】
なお、本実施の形態では、明暗パターンとしてストライプとしているが、必ずしもこれに限定されない。一定の割合で明部と暗部が存在する明暗パターン光であれば他のパターンでもよい。例えば、市松状等であってもよい。また、光源２６や拡散板２８の形態も本実施の形態に限定されない。被検査面１６に対して明暗パターン光が照射できれば他の構成であってもよい。
【００１８】
次に、図３を用いてこの照射ユニット１８を用いて欠陥をカメラに映し出す方法について説明する。図３において、被検査面１６には、凸部、すなわち欠陥３６が存在するものとする。欠陥３６のない平面部分では、光は、正反射する。そのため、被検査面１６の平面部分では、パターン光と同じ明暗のパターンが映し出される。一方、欠陥３６部では、光が乱反射し、明暗の光が混じって映し出される。そのため、欠陥３６部は、灰色に映し出されることとなる。
【００１９】
以上のような表面検査装置１０で撮像された被検査面１６の撮像画像４０の一例を図４に示す。撮像画像４０は、全体に明暗のストライプが形成されており、欠陥のような凹凸部がある箇所は、灰色で映し出される（３６ａ、３６ｂ）。すなわち、暗部にある欠陥３６ａは周囲に比べて明るく、明部の欠陥３６ｂは周囲に比べて暗く映し出されることになる。一方、黒色の異物３８に関しては、本来の色が黒色のため、明部では黒色に映し出され、暗部ではその周囲に溶け込むようになっている。
【００２０】
次に、この表面検査装置を用いての表面検査の流れについて説明する。図５に表面検査のフローチャートを示す。また、図６は、この検査の過程で算出される画像の一例である。また、図７と図８は、検査の過程で算出される信号を表したものである。
【００２１】
はじめに、照射ユニット１８により明暗パターン光が照射された被検査面１６をＣＣＤカメラ２０で撮像する（Ｓ１）。撮像された画像は、デジタル画像に変換され、画像処理装置２２に記録される。図６の画像Ｐ１は、この撮像された画像の一部拡大図である。画像Ｐ１には、照射されるパターン光と同様の明暗のストライプが映し出されている。また、画像Ｐ１中、明部にある異物３８は暗く、欠陥３６は灰色に映し出される。この画像Ｐ１の線Ｑにおける輝度値を図８Ｄ１に示す。輝度値は、明部に相当する部分では、高くなっており、暗部に相当する部分は低くなっている。また、異物３８や欠陥３６のある箇所に相当する部分の輝度値は、周囲（明部）に比して低くなっている。ただし、本来黒色を有する異物３８に比べ欠陥３６は明るく映し出されるため、輝度値も異物３８に比べ欠陥３６は高くなっている。
【００２２】
ところで、得られた画像データは通常、高周波の弱い信号であるノイズが含まれている。また、全体に緩やかな傾斜を有している場合がある。これは、被検査面１６が曲面などである場合、被検査面１６と光源２６との距離が緩やかに変化する。この変化が輝度値に影響を与えることにより生じるものである。そのため、光源２６に近い部分は明るく、光源２６から遠い部分は暗く映し出されるのである。したがって、輝度値Ｄ１に示すように同じ明部でも、その輝度値が異なる場合がある。以下では、この緩やかな輝度レベルの変化をシェーディングという。
【００２３】
次に、このような画像データに対し、平滑化処理を行い、ノイズの影響を低減する（Ｓ２）。平滑化は種々の方法があるが、例えば、平滑化フィルタを用いることができる。これは、得られた画像データＰ１の各画素に対して、図９に示すように３×３マスクの局所演算を行うものである。この場合、注目画素Ｑ０およびその周囲のＱ１からＱ８の画素の輝度値の平均値を注目画素Ｑ０の新たな輝度値とする。このように周辺８画素の単純平均値を取るので、微小ノイズなどを除去することができる。これにより、ノイズ除去された輝度値信号Ｄ２（図７）が得られる。
【００２４】
なお、マスクサイズは３×３に限定されず、他のサイズであってもよい。また、Ｑ０からＱ８にそれぞれ重みづけを行ってもよい。また、本実施の形態では、平滑化フィルタを用いて平滑化を行っているが、他の手法による平滑化であってもよい。また、ノイズを除去するものであれば、平滑化でなくてもよい。例えば、ＦＦＴフィルタなどの周知の手法を用いてノイズ除去を行ってもよい。
【００２５】
次に、ノイズが除去された画像データについて明暗の境界部分を抽出した抽出画像を取得する（Ｓ３）。これは、輝度値の微分を行い、その絶対値を算出することにより得られる。ただし、画像データは離散化されているため、微分演算の代わりに差分演算を行う。離散データの微分法として、種々の方法が提案されているが、例えば、図１０に示す係数を用いて行うことができる。これは、画像データの中のある注目画素を中心とした上下左右の９つの画素値に対して、図１０に示す係数をそれぞれ乗算し、その合計を注目画素の新たな値とするものである。
【００２６】
このようにして得られた微分値の絶対値を算出し、明部と暗部の境界部部が強調された信号Ｄ３（図８）を取得する。信号Ｄ３は、パターン光による明部と暗部の境界部分４４、異物３８による境界部分４２および欠陥３６による境界部分４６が強調された信号となっている。ここで、異物３８に比べ輝度変化が小さい欠陥３６はその微分値も小さい値ｋとなっている。
【００２７】
次に、このようにして得られた抽出画像を、２つの異なる閾値で二値化し、所定の境界部分を抽出する（Ｓ４、Ｓ６）。この閾値は、事前に経験的に設定されている値で、比較的小さいＬ１と比較的大きいＬ２である。Ｌ１は、少なくとも欠陥に起因する部分の輝度値の微分値ｋより小さい値であり、Ｌ２は微分値ｋより大きい値である。
【００２８】
まず、Ｌ１を閾値として二値化した場合について説明する。この場合、欠陥に起因する境界部分も境界として抽出されるため、その二値化画像は、画像Ｐ４（図７）のようになる。すなわち、異物と周囲の境界部分、明暗パターンの境界部分および欠陥と周囲の境界部分が白く、他の部分は黒い画像である。この画像の輝度値は、図８の信号Ｄ４のようになる。
【００２９】
次に、画像Ｐ４に拡大処理を施す（Ｓ５）。画像Ｐ４では、境界部分のみが高い輝度であらわされるため、異物および欠陥の中心部分は低い輝度であらわされている。そこで、拡大処理を行い、中心部分を埋める。これは、３×３のマスクを用いた局所演算であって、画像データの中のある注目画素が２５５（白）であった場合、その注目画素を中心とした上下左右の９つの画素値を２５５とするものである。これを画像データの全画素に対して行うことにより拡大処理がなされる。これにより、異物、欠陥およびパターンの境界部分が高い輝度値で表される。この拡大処理後の画像を図６のＰ５に、画像Ｐ５の輝度値を図８のＤ７に示す。
【００３０】
なお、拡大処理は、複数回行ってもよい。また、本実施の形態では、３×３のマスクを用いたが、他の大きさのマスク、例えば５×５や７×７などであってもよい。
【００３１】
一方、Ｌ２を閾値として二値化した場合は、欠陥部分は低い輝度値（黒）になる。そのため、図７の画像Ｐ６、図８の信号Ｄ６に示すように、異物の境界部分およびパターンの境界部分のみが高い輝度（白）で表される。そして、この画像Ｐ６に対して上述した拡大処理と同様の処理を施すことにより、画像Ｐ７のような画像が得られる（Ｓ７）。
【００３２】
次に、得られた画像Ｐ５と画像Ｐ７を論理演算する（Ｓ８）。これは、画像Ｐ５と画像Ｐ７で同じ値を示す部分を黒、異なる値を示す部分を白とするものである。すなわち、画像Ｐ５と画像Ｐ７のいずれでも黒の部分、および、いずれでも白の部分を黒とし、画像Ｐ５と画像Ｐ７のいずれかが黒で他方が白の部分を白とするものである。
【００３３】
ここで画像Ｐ５と画像Ｐ７では、欠陥部のみが相違点となる（図７、図８参照）。すなわち画像Ｐ５では、欠陥３６部分は白、画像Ｐ７では黒であらわされる。そのため、上述の論理演算を行うと欠陥３６部分のみが白色で表された画像Ｐ８を得ることができる。
【００３４】
なお、ステップＳ２において平滑化処理をし、ノイズ除去を図っているが、ここで除去されなかったノイズは、画像Ｐ８において微小な高輝度点（白点）として現れる。そのため、ステップＳ９において、高輝度な個所の面積を算出し、所定の値以下の面積を有する高輝度部分は、低輝度（黒）に変換する。これにより、ノイズを除去でき、より信頼性の高い結果を得ることができる。
【００３５】
最後に、得られた画像中、高輝度部分（白色部分）を欠陥３６として検出し、その座標値および面積をデータに記録する（Ｓ１０）。このとき、位置情報、および車種情報などを制御装置２４から取得する。位置情報は、欠陥３６の座標を算出するのに用いられる。また、車種情報は、デザインとしての凸凹部と欠陥３６による凸凹部を区別するために用いられる。すなわち、車種情報から、デザインとしての凸凹部の座標値を取得し、そこに存在する高輝度部分（白色部分）は、欠陥３６として検出しないようにするのである。
【００３６】
そして、照射パターン光に対して、被検査面を半ピッチずらして（Ｓ１１）再度、上述の手順で欠陥を検出する。このように半ピッチずらして再度、欠陥検出することにより、パターン光の境界線上にある欠陥も、検出することができる。
【００３７】
本実施の形態では、微分を行った画像を２つの閾値で二値化し、これを論理演算したが、二値化した原画像と微分画像を二値化した画像とを論理演算してもよい。すなわち、原画像においても異物３８に起因する境界部分は、十分に輝度変化が大きいため、これを低めの閾値で二値化し、明暗反転を行うと、画像Ｐ７に相当する画像を得ることができる（図６参照）。一方、欠陥３６部分は、撮像された画像の輝度に緩やかな傾斜（シェーディング）があるため、欠陥３６部分を低輝度に変換する閾値を設定するのは困難である。すなわち、欠陥３６部分は低めの閾値で二値化すると高輝度（白）に変換される。反対に高めの閾値で二値化すると明部の部分も低輝度（黒）に変換されてしまうのである（図７Ｄ１参照）。したがって、欠陥３６部分の境界部分を抽出するには、上述したように原画像（Ｐ１）を微分し、これを拡大化し画像Ｐ５を得る。そして得られた画像Ｐ５と二値化した原画像（画像Ｐ６に相当）を論理演算することにより欠陥３６部分のみを抽出することができる。
【００３８】
以上、説明したように、本実施の形態により、欠陥と異物とを区別して欠陥部分のみを検出することができる。
【００３９】
【発明の効果】
本発明によれば、表面検査において、低輝度の異物と欠陥とを区別して欠陥のみを検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態の表面検査装置の側面図である。
【図２】照射ユニットの分解斜視図である。
【図３】明暗パターン光の反射の仕方を示す図である。
【図４】表面検査装置で撮像された被検査面の撮像画像の一例を示す図である。
【図５】表面検査のフローチャートを示す図である。
【図６】検査の過程で算出される画像の一例を示す図である。
【図７】検査の過程の前半で算出される信号の一例を示す図である。
【図８】検査の過程の後半で算出される信号の一例を示す図である。
【図９】平滑化に使用されるマスクの概念図である。
【図１０】微分に使用される係数である。
【符号の説明】
１０  表面検査装置、１２  搬送装置、１６  被検査面、１８  照射ユニット、２０  ＣＣＤカメラ、２２  画像処理装置、２４  制御装置、２６  光源、２８  拡散板、３０  ストライプ板、３６  欠陥、３８  異物、４０  撮像画像、４２  異物による境界部分、４４  パターン光による明部と暗部の境界部分境界部分、４６  欠陥による境界部分。
【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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