(57)【要約】【課題】  短時間で容易に、かつ高精度に異常の原因が特定される異物検査装置を提供する。【解決手段】  各処理工程において異物を捕集したフィルタ１３は、カメラ２１により画像として入力される。入力されたフィルタ１３の画像データからは、フィルタ１３に捕集された異物の種類および数量が検出される。そして、異物検査装置１０は、検出された異物の種類および数量と、各処理工程ごとに設定されている基準値とを比較して処理工程の異常の発生の有無を判断し、異常の発生している処理工程を特定している。画像の入力、異物の検出および処理工程の異常の有無は、一連の流れとして実行される。したがって、短時間かつ高精度で異常の生じている処理工程を特定することができる。【選択図】    図１
2005181041.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検査物に混入した異物の生じた処理工程を特定する異物検査装置であって、
前記被検査物から発生した異物を捕集するろ過手段を撮影する画像入力手段と、
前記画像入力手段で撮影された前記ろ過手段の画像を処理し、異物に関するデータを検出する異物検出手段と、
前記異物検出手段で検出された異物に関するデータを記録データとして保管する第一記録手段と、
前記複数の処理工程において前記被検査物に混入する異物に関するデータの基準値を基準データとして記録する第二記録手段と、
前記第一記録手段に記録される前記異物検出手段で検出された異物に関するデータと、前記第二記録手段に記録されている基準データとを比較し、前記複数の処理工程のいずれかにおいて異物が前記被検査物に混入したと判断すると、前記複数の処理工程のいずれにおいて異物が混入したかを特定する工程特定手段と、
前記工程特定手段が前記複数の処理工程のいずれにおいて前記被検査物に異物が混入したかを特定すると、特定された処理工程を表示する表示手段と、
を備えることを特徴とする異物検査装置。
【請求項２】
前記基準データは、前記異物検出手段で検出された異物に関するデータのうち、異物の種類ごとに、前記各処理工程で許容される異物の数を、基準値として有していることを特徴とする請求項１記載の異物検査装置。
【請求項３】
前記工程特定手段は、前記異物検出手段で検出された異物の種類と、前記基準データが有している前記各処理工程ごとに許容される異物の数から、いずれの処理工程で異物が混入したかを特定することを特徴とする請求項２記載の異物検査装置。
【請求項４】
前記異物検出手段は、前記被検査物から発生した異物を少なくとも金属と非金属とに分類して検出することを特徴とする請求項１、２または３記載の異物検査装置。
【請求項５】
前記異物検出手段は、
前記画像入力手段で撮影された前記ろ過手段の画像から、この画像を構成する画素ごとの階調値を検出し、階調値に応じて異物の種類を検出することを特徴とする請求項１から４のいずれか一項記載の異物検査装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被検査物に含まれる異物を検査する異物検査装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、例えば流体を噴射するインジェクタのように内部に流体流路を有する被検査物の場合、内部に残留する異物の検査は重要な工程である。インジェクタの場合、内部に異物が残留していると、部品隙間に異物が噛み込み、その結果として動作不良や弁部に異物が付着し、閉弁時における弁密度の低下を招くおそれがある。そのため、被検査物の内部に残留する異物は高精度に検査する必要がある（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
上述のような被検査物を検査する場合、被検査物の一方の端部にフィルタを設置し、他方の端部側から洗浄流体を流し込む。そして、被検査物を通過した洗浄流体を例えばろ紙などのろ過手段でろ過することにより、被検査物に付着した異物は捕集される。さらに、捕集されたろ過手段を観察することにより、捕集された異物の種類および数量などを検出している。
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−１９２０９１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、被検査物は各処理工程ごとに洗浄され、ろ過手段により異物が捕集される。そのため、検査の対象となるろ紙などのろ過手段は膨大となり、オペレータが各画像と基準値とを逐次比較すると、検査に長時間を要するという問題がある。また、ある処理工程に異常が生じたとき、過去に発生した同様の症状を確認するためには、保存されているろ紙などのろ過手段からその異常に該当するろ過手段を探し出す必要がある。そのため、処理工程の異常の原因の特定に、長時間を要するという問題がある。
【０００６】
そこで、本発明の目的は、短時間で容易に、かつ高精度に異常の原因が特定される異物検査装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
請求項１から５のいずれかに記載の発明では、ろ過手段は画像として入力され、異物検出手段は入力された画像から異物に関するデータを検出する。異物に関するデータとしては、例えば異物の種類、数量あるいは大きさなどが含まれる。工程特定手段は、検出された異物に関するデータと第二記録手段に記録されている基準値とを比較する。そして、複数の処理工程のいずれかにおいて異物が被検査物に混入していると判断すると、複数の処理工程のいずれにおいて異物が混入したかを特定する。すなわち、画像の入力、入力された画像を処理することによる異物に関するデータの検出、ならびに検出された異物に関するデータから異常の生じている処理工程の特定は、一連の流れとして実行される。したがって、短時間かつ高精度で異常の生じている処理工程を特定することができる。また、検出された異物に関するデータは第一記録手段に保管される。そのため、検出した異物に関するデータから、過去に生じた類似の症状の記録データが検索される。したがって、複数の処理工程のいずれにおいて異常が生じているか、原因の特定を容易にすることができる。
【０００８】
請求項２記載の発明では、基準データは異物の種類ごとに各処理工程で許容される異物の数を基準値として有している。すなわち、基準データは、異物の種類、処理工程および許容される異物の個数のマップデータを有している。これにより、短時間かつ高精度で異常の生じている処理工程を特定することができる。
請求項４記載の発明では、被検査物から発生した異物を少なくとも金属と非金属とに分離して検出する。金属と非金属とは、光の反射率が異なる。例えば、金属は光を反射しやすいため明るくなり、非金属は光を吸収しやすいため暗くなる。そこで、ろ過手段を入力した画像の明るさから、異物は少なくとも金属と非金属とに分離される。
【０００９】
請求項５記載の発明では、ろ過手段は画像入力手段により撮影される。撮影された画像は複数の画素から構成されている。そのため、撮影された画像を構成する各画素は所定の階調値を有している。例えば金属と非金属とでは明るさが異なるため、各画素の階調値により異物の種類を特定することができる。したがって、異物の種類、および異物の混入した処理工程を特定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、本発明の一実施形態を図面に基づいて説明する。
本発明の一実施形態による異物検査装置は、図１に示すように異物検査装置１０は、コンピュータであり、キーボードやマウスなどの入力部１１、コンピュータ本体２０および表示手段としてのディスプレイ１２から構成されている。本実施形態の異物検査装置１０では、被検査物として例えばエンジンに吸入される吸気に燃料を噴射するインジェクタを適用する。インジェクタは、複数の処理工程において組み付けられ、各処理工程が行われるごとに洗浄される。インジェクタは洗浄流体により洗浄される。インジェクタは、例えば洗浄流体を流し込んだり、吹き付けたりすることにより洗浄される。インジェクタを通過した洗浄流体は、ろ過手段としてのフィルタ１３によりろ過される。これにより、インジェクタに付着あるいはインジェクタから生じた異物は、フィルタ１３に捕集される。
【００１１】
異物検査装置１０のコンピュータ本体２０には、画像入力手段としてカメラ２１が接続されている。カメラ２１は、例えばＣＣＤ（Charge Coupled Device）などの複数の撮像素子から構成される撮像部を有している。インジェクタから生じた異物を捕集したフィルタ１３は、カメラ２１により撮影される。撮影された画像は、電気信号としてコンピュータ本体２０に入力される。
【００１２】
コンピュータ本体２０は、ＣＰＵ２２、記憶部３０および処理部４０を有している。記憶部３０は、第一記憶手段および第二記憶手段を構成しており、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）３１、ＲＡＭ（Random Access Memory）３２およびＲＯＭ（Read Only Memory）３３を有している。ＨＤＤ３１には、コンピュータを異物検査装置１０として機能させるためのソフトウェアである異物検査プログラムが記録されている。また、ＨＤＤ３１には、基準データが記録されている。ＲＡＭ３２には、処理部４０で処理される各種のデータならびに処理の完了したデータが一時的に保管される。ＲＯＭ３３には、処理部４０および異物検査装置１０の各部を制御するためのコンピュータプログラムが記録されている。ＣＰＵ２２は、異物検査プログラムにしたがって異物検査装置１０の各部を制御する。
【００１３】
処理部４０は、画像処理部４１、異物検出部４２および工程特定部４３から構成されている。画像処理部４１はカメラ２１から入力された画像を処理する。カメラ２１から入力された画像は、撮像部の複数の撮像素子に対応する複数の画素から構成されている。画像を構成する複数の画素は、それぞれ入力された画像の明るさに応じた電気信号を有している。画像処理部４１では、カメラ２１から入力された画像を構成する各画素ごとの電気信号からデジタルの画像データを作成する。例えば、８ｂｉｔの画像データを生成する場合、画像を構成する各画素は０〜２５５のいずれかの階調値を有している。
【００１４】
異物検出部４２は、画像処理部４１で作成された画像データから、異物の種類および数量などを検出する。フィルタ１３でろ過された異物には、例えば金属の異物および非金属の異物が含まれる。金属の異物とは、例えばインジェクタを形成するボディなどに生じるバリ、あるいは部材同士の接触により生じる摩耗粉などである。また、非金属の異物とは、例えば各処理工程が行われる施設に浮遊している塵や埃などである。金属の異物は、非金属の異物に比較して光を反射しやすい。そのため、カメラ２１でフィルタ１３を撮影したとき、金属の異物は他の異物に比較して明るくなる。一方、金属の異物であっても、例えば酸化した金属は光を反射しにくい。そのため、カメラ２１でフィルタ１３を撮影したとき、金属の異物の中には比較的暗い酸化金属も含まれる。非金属の異物は、金属の異物に比較して光を反射しにくい。また、非金属の異物にはほとんど光を反射しない透明な異物も含まれている。すなわち、異物は、種類ごとに画像に撮影されたときの明るさが異なる。これにより、異物検出部４２では、画像データを構成する各画素の階調値から異物の種類を特定している。
【００１５】
画像データを構成する画素は異物の大きさに比較して十分に小さい。そのため、異物は、画像において近似した階調値を有する複数の画素の集団を形成する。この画素の集団の数を検出することにより、特定の種類の異物の数量が検出される。さらに、この画素の集団を形成する画素の数を検出することにより、異物の大きさが検出される。これらにより、異物検出部４２は、異物の種類および数量に加え、異物の大きさを検出する。
【００１６】
工程特定部４３は、異物検出部４２で検出された異物の種類および数量と、ＨＤＤ３１に記録されている基準データとから、異物がインジェクタの処理工程のいずれで生じたかを特定する。基準データは、例えば図２に示すように処理工程ごとに許容される異物の数を異物の種類ごとに基準値として設定したデータである。例えば、加工工程Ａにおいて、許容される異物Ａの数は１０個であり、許容される異物Ｃの数は１個である。このとき、ある処理工程においてある異物の数が基準データに設定されている基準値よりも大きい場合、工程特定部４３はその処理工程において異物の混入が生じていると特定する。なお、図２に示す基準データでは、成形工程、組み付け工程および検査工程をそれぞれさらに三つの要素工程に分割し、各要素工程ごとに異物Ａ、異物Ｂおよび異物Ｃについての基準値を設定している。しかし、処理工程の数、各処理工程を構成する要素工程、および異物の種類などは、適用する工程に応じて任意に変更することができる。
【００１７】
次に、上記の構成の異物検査装置の作動を図３に基づいて説明する。
（異物の捕集）
インジェクタは、組み付け時の各処理工程ごとに洗浄が行われる。ここで、処理工程には、例えば金属部材の切削あるいは研磨による加工を行う加工工程、各部材の組み付けを行う組み付け工程、および最終的なインジェクタの性能を検査する検査工程などが含まれる。そのため、インジェクタは、例えば加工工程において第一回目の洗浄が行われ、組み付け工程において第二回目の洗浄が行われ、検査工程において第三回目の洗浄が行われる。なお、処理工程は、上記の加工工程、組み付け工程および検査工程に限らず、その他の工程を含んでもよい。
【００１８】
インジェクタは、例えば水や溶剤などの洗浄流体によって洗浄される。このとき、インジェクタを通過した洗浄流体は、フィルタ１３によってろ過される。洗浄流体をフィルタ１３でろ過することにより、インジェクタから発生し洗浄流体によって除去された異物はフィルタ１３に捕集される（Ｓ１０１）。フィルタ１３に捕集される異物は、各処理工程ごとに特性が異なる。例えば、加工工程においては、金属部材の切削あるいは研磨が主であるため、生じる異物は金属が主である。なお、異物検査は、製造するインジェクタの全てを対象とする全体検査でもよく、あるいは製造するインジェクタから任意のものを対象とするサンプリング検査のいずれでもよい。
【００１９】
（画像の入力）
フィルタ１３による異物の捕集が完了すると、異物をろ過したフィルタ１３は異物検査装置１０へ移送される（Ｓ１０２）。異物検査装置１０では、カメラ２１を用いてフィルタ１３を撮影する。撮影されたフィルタ１３の画像は、電気信号としてコンピュータ本体２０に入力される（Ｓ１０３）。コンピュータ本体２０の画像処理部４１では、カメラ２１から入力された電気信号からデジタルの画像データを生成する。そして、所定のアルゴリズムによりデジタルの画像データに画像処理を行う（Ｓ１０４）。画像処理部４１では、入力された電気信号を画像を構成する各画素ごとの階調値に変換し、画像データを生成する。生成された画像データは記憶部３０のＲＡＭ３２に一時的に保管されるとともに、画像データに基づく画像がディスプレイ１２に表示される。
【００２０】
（異物の検出）
画像の入力が完了すると、異物検出部４２は生成された画像データから異物の種類および数量などを検出する（Ｓ１０５）。異物検出部４２は、画像データを構成する各画素ごとの階調値から、異物の種類、数量および大きさを検出する。異物検出部４２は、異物に関するデータとして、異物の種類、数量若しくは大きさのいずれか、またはこれらのうち二つ以上の要素を検出する構成としてもよい。上述のように、撮影されたフィルタ１３の画像には、フィルタ１３自身を示す背景、フィルタ１３に捕集された各種の異物が含まれる。背景となるフィルタ１３自身は、ほぼ均一な階調値を有しており、画像に最も多く含まれている。そのため、異物検出部４２では、画像データに最も多く含まれる階調値は背景となるフィルタ自身であると判断する。一方、異物は、種類ごとに反射率すなわち階調値が異なる。そこで、異物検出部４２では、撮影されたフィルタ１３の画像における各画素ごとの階調値から異物の種類を判断する。例えば、階調値の小さな画素は反射率の低い非金属の異物であると判断し、階調値の大きな画素は反射率の高い金属の異物であると判断する。この他、階調値には異物の種類に応じて所定の分布がある。そこで、所定の範囲の大きさを有する階調値ごとに、異物の種類を判断する。異物検出部４２では、金属、非金属に加え、反射率の低い酸化した金属、または透明な非金属などが判断される。また、異物に対応する複数の画素からなる画素の集団の数から異物の数量が検出される。さらに、集団を構成する画素の数から異物の大きさが検出される。
【００２１】
（データの蓄積）
異物の検出が完了すると、検査されたフィルタ１３の処理工程、インジェクタのサンプリング番号、ならびに検出された異物の種類および数量などを含む記録データは撮影されたフィルタ１３の画像データととともにＨＤＤ３１に保管される（Ｓ１０６）。記録データをＨＤＤ３１に保管することにより、処理工程の進行による異物の発生状況の変化などが検出される。
【００２２】
（異常の有無の判断）
工程特定部４３は、ＨＤＤ３１に保管された記録データとＨＤＤ３１に記録されている基準データとを比較し（Ｓ１０７）、処理工程に異常が生じているか否かを判断する（Ｓ１０８）。このとき、記録データにおける異物の種類ごとの数量が基準データに設定されている基準値を下回っていると、工程特定部４３はフィルタ１３の移送元である処理工程において異常が生じていないと判断する。そして、撮影されたフィルタ１３の異物検査は終了し、次のフィルタ１３の異物検査に移行する。
【００２３】
一方、記録データにおける異物の種類ごとの数量が基準データの基準値を上回っていると、工程特定部４３はフィルタ１３の移送元である処理工程において異物の混入が生じていると判断する（Ｓ１０９）。工程特定部４３は、フィルタ１３の移送元である処理工程で異物が混入するなどの異常が生じていると判断すると、ディスプレイ１２にフィルタ１３の移送元である処理工程で異常が生じている旨を表示する（Ｓ１１０）。これにより、異常が生じている処理工程では、異常を解消するための処置が施される。その後、撮影されたフィルタ１３の異物検査は終了し、次のフィルタ１３の異物検査に移行する。
上記の手順を繰り返すことにより、複数のフィルタ１３の異物検査および異常の生じている処理工程の特定が繰り返し実行される。
【００２４】
以上、説明した本発明の一実施形態によると、フィルタ１３に捕集された異物の種類および数量は入力されたフィルタ１３の画像データから検出される。そして、検出された異物の種類および数量と、各処理工程ごとに設定されている基準値とを比較して処理工程の異常の発生の有無を判断し、異常の発生している処理工程を特定している。画像の入力、異物の検出および処理工程の異常の有無は、一連の流れとして実行される。したがって、短時間かつ高精度で異常の生じている処理工程を特定することができる。
【００２５】
また、本発明の一実施形態では、記録データはＨＤＤ３１に保管される。そのため、フィルタ１３の異物検査により処理工程に異常が生じていると判断されたとき、過去に生じた類似の異常の記録データが検索される。すなわち、検出された異物の種類および数量とＨＤＤ３１に蓄積されている過去の記録データに含まれる異物の種類および数量との比較が可能となる。これにより、検出された異物の種類および数量から、いずれの処理工程においてどのような異常が生じているか、あるいは異常の原因は何かを容易に特定することができる。また、ＨＤＤ３１に蓄積された記録データを利用することにより、新たな処理工程を追加したとき、蓄積された記録データから新たな処理工程に対応する基準データを作成することができる。さらに、ＨＤＤ３１に記録データを蓄積することにより、各処理工程において異常が生じる時期をあらかじめ推定することも可能である。
【００２６】
以上、説明した本発明の一実施形態では、被検査物としてインジェクタを適用する例について説明した。しかし、洗浄流体を用いて洗浄可能な被検査物であればインジェクタに限らず適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】本発明の一実施形態による異物検査装置を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態による異物検査装置に適用される基準データを示す模式図である。
【図３】本発明の一実施形態による異物検査装置を用いた異物検査方法の流れを示す概略図である。
【符号の説明】
【００２８】
１０  異物検査装置、１２  ディスプレイ（表示部）、１３  フィルタ（ろ過手段）、２０  コンピュータ本体、２１  カメラ（画像入力手段）、３０  記憶部（第一記憶手段、第二記憶手段）、４０  処理部、４１  画像処理部、４２  異物検出部、４３  工程特定部
【図１】
2005181041.tif 000003
【図２】
2005181041.tif 000004
【図３】
2005181041.tif 000005