(57)【要約】【課題】物体の表面欠陥を容易に検知することができる表面欠陥検知方法を提供する。【解決手段】表面欠陥検知装置１を用いて物体１０の表面欠陥を検知する場合、まず、撮像部２により、物体１０の表面１０ａの画像を取得する。続いて、画像解析部３により、当該画像の明度のヒストグラムを生成し、このヒストグラムにおける第１及び第２階調の間の中央値を二値化レベルに設定する。そして、画像解析部３により、設定した二値化レベルで画像１１に二値化処理を施す。これにより、表面欠陥を目視でも判別可能な物体１０の表面１０ａの画像が取得されることとなる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
物体の表面欠陥を検知するための表面欠陥検知方法であって、
前記物体の表面の画像を取得する画像取得工程と、
前記画像取得工程で取得した前記画像に二値化処理を施す二値化処理工程と、を備え、
前記二値化処理工程においては、
前記画像取得工程で取得した前記画像についての階調に関する明度分布を取得し、
前記明度分布において、前記明度が最も高い第１ピーク値のときの第１階調と、前記明度が前記第１ピーク値の次に高い第２ピーク値のときの第２階調と、を導出し、
前記第１及び第２階調の間の値を、前記二値化処理を行うための閾値となる二値化レベルとして、前記画像に前記二値化処理を施すこと、を特徴とする表面欠陥検知方法。
【請求項２】
前記二値化処理工程では、前記第１及び第２階調の中央値を二値化レベルとして設定することを特徴とする請求項１記載の表面欠陥検知方法。
【請求項３】
前記物体は、可視光に対し透明な透明体であることを特徴とする請求項１又は２記載の表面欠陥検知方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、表面欠陥検知方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の表面欠陥検知方法としては、例えば特許文献１に記載されているように、物体の表面（被検査面）に光源から光を照射して所定の明暗パターンを形成すると共に、当該表面の画像をＣＣＤカメラで取得し、取得した画像に基づいて表面上に存在する表面欠陥（例えば、凹凸欠陥、塗料ブツ、キズ及び汚れ等）を検出するものが知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平１１−６３９５９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述したような表面欠陥検知方法では、画像処理が複雑であり、また、光源等の設定条件が厳しいものとなる場合がある。さらに、検知対象となる物体の違いによって調整や閾値設定が困難になってしまう問題がある。
【０００５】
そこで、本発明は、物体の表面欠陥を容易に検知することができる表面欠陥検知方法を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を達成するために、本発明に係る表面欠陥検知方法は、物体の表面欠陥を検知するための表面欠陥検知方法であって、物体の表面の画像を取得する画像取得工程と、画像取得工程で取得した画像に二値化処理を施す二値化処理工程と、を備え、二値化処理工程は、画像取得工程で取得した画像についての階調に関する明度分布を取得し、明度分布において、明度が最も高い第１ピーク値のときの第１階調と、明度が第１ピーク値の次に高い第２ピークのときの第２階調と、を導出し、第１及び第２階調の間の値を、二値化処理を行うための閾値となる二値化レベルとして、画像に二値化処理を施すこと、を特徴とする。
【０００７】
この本発明の表面欠陥検知方法では、物体の表面の画像を取得し、この画像の明度分布における第１及び第２ピーク値から定まる二値化レベルによって当該画像に二値化処理を施している。これにより、表面欠陥について判別可能な画像を取得することができる。これは、物体表面の欠陥部分の明るさは、正常部分の明るさに対し、そのピーク値の階調が異なるという知見を見出したことによるものである。その結果、本発明によれば、複雑な画像処理や光源等の設定を不要にして、また、検知対象となる物体の違いよる調整や設定を不要にして、表面欠陥を判別可能な画像を取得することができる。すなわち、物体の表面欠陥を容易に検知することが可能となる。
【０００８】
また、二値化処理工程では、第１及び第２階調の中央値を二値化レベルとして設定することが好ましい。この場合、二値化処理を施した画像にて欠陥部分と正常部分とがはっきり区別されるよう現れ易く、よって、表面欠陥を一層容易に判別可能な画像を取得することができる。
【０００９】
また、上記作用効果が好適に発揮される構成として、具体的には、物体は、可視光に対し透明な透明体である構成が挙げられる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、物体の表面欠陥を容易に検知することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】一実施形態に係る表面欠陥検知方法を実施する表面欠陥検知装置の構成を示す概略ブロック図である。
【図２】一実施形態に係る表面欠陥検知方法を示すフローチャートである。
【図３】表面欠陥の解析対象画像の一例を示す図である。
【図４】明度のヒストグラムの一例を示す図である。
【図５】中央値を二値化レベルとして二値化処理を施した画像の一例を示す図である。
【図６】（ａ）は第１階調を二値化レベルとして二値化処理を施した画像の一例を示す図、（ｂ）は第２階調を二値化レベルとして二値化処理を施した画像の一例を示す図である。
【図７】表面欠陥の解析対象画像の他の一例を示す図である。
【図８】明度のヒストグラムの他の一例を示す図である。
【図９】（ａ）は第１階調を二値化レベルとして二値化処理を施した画像の他の一例を示す図、（ｂ）は中央値を二値化レベルとして二値化処理を施した画像の他の一例を示す図、（ｃ）は第２階調を二値化レベルとして二値化処理を施した画像の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面を参照しながら、本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。なお、以下の説明では、同一又は相当要素には同一符号を付し、重複する説明は省略する。
【００１３】
図１は、本発明の一実施形態に係る表面欠陥検知方法を実施する表面欠陥検知装置の構成を示す概略ブロック図であり、図２は、本発明の一実施形態に係る表面欠陥検知方法を示すフローチャートである。図１に示すように、本実施形態の表面欠陥検知装置１は、物体１０の表面１０ａにおけるキズや汚れ等の表面欠陥を検知するためのものであり、ここでは、例えば車両（鉄道車両、軌動車、リニアモータカー、自動車等）の窓ガラスや外壁の表面欠陥を検知する。この表面欠陥検知装置１は、撮像部２、画像解析部３、及び表示部４を備えている。
【００１４】
撮像部２は、物体１０の表面１０ａの画像を取得するためのものである。撮像部２は、画像解析部３に接続されており、取得した画像を画像解析部３に出力する。撮像部２としては、ＣＣＤカメラ、デジタルカメラ及びスキャナ等が用いられている。
【００１５】
画像解析部３は、撮像部２で取得した画像に二値化処理を施し、表面欠陥について判別可能な画像を生成・取得するためのものである。画像解析部３は、表示部４に接続されており、二値化処理後の画像を表示部４に出力する。画像解析部３としては、パソコンのＥＣＵが利用され、例えばＣＰＵ、ＲＯＭ及びＲＡＭ等を含んで構成されている。表示部４は、画像解析部３で二値化処理後の画像を表示させるものである。ここでの表示部４としては、パソコンのディスプレイ（モニタ）が利用されている。
【００１６】
次に、図２を参照しつつ、上述した表面欠陥検知装置１によって物体１０の表面欠陥を検知する場合について説明する。なお、ここでは、一例として、可視光に対し透明な透明物体（ガラス等）の表明欠陥を検知する場合を例示して説明する。
【００１７】
まず、撮像部２により物体１０を撮像し、物体１０の表面１０ａを含むデジタル画像（画像データ）である画像を取得する（Ｓ１）。続いて、画像解析部３により、取得した画像において表面欠陥の解析対象（検知範囲）画像を選択する（Ｓ２）。図３に例示する解析対象画像１１（以下、単に「画像１１」ともいう）では、全体的に暗くなっており、目視での表面欠陥の判別は困難であることがわかる。なお、図中の解析対象画像１１における物体１０の表面１０ａでは、中央を境界にして図示右側半分の領域が、汚れの付着した欠陥部分となっている。
【００１８】
続いて、画像解析部３により、解析対象画像１１の明度（明るさ）のヒストグラムを導出する（Ｓ３）。具体的には、図４に示すように、解析対象画像１１についてグレースケール画像を作成して各ピクセルの明度（明るさ）を求め、２５６階調に関する明度分布をヒストグラム１２として求める。このとき、各ピクセルの明度は、例えば「明度＝０．２９９×Ｒ成分＋０．５８７×Ｇ成分＋０．１４４×Ｂ成分」とする式で求められる。ここでのヒストグラム１２では、横軸に階調が示されており、当該階調は、０から２５５までの２５６階調で表現されている。また、縦軸に明度が示されており、当該明度は、ピクセル（ｐｘ）で表現されている。
【００１９】
続いて、ヒストグラム１２において、明度が最も高い第１ピーク値Ｐ１のときの第１階調Ｌと、明度が第１ピーク値Ｐ１の次に高い第２ピーク値Ｐ２のときの第２階調Ｈと、を導出する（Ｓ４）。続いて、これら第１及び第２階調Ｌ，Ｈの中央値Ｍを、二値化処理を行うための閾値となる二値化レベルとして設定する（Ｓ５）。そして、設定した二値化レベルに基づいて解析対象画像１１に二値化処理を施す（Ｓ６）。
【００２０】
図４に例示するヒストグラム１２では、解析対象画像１１（図３参照）が比較的暗いため、明度の分布が低階調側に集まる傾向にあるのがわかる。そして、ここでは、階調が１５のときに第１ピーク値Ｐ１が現れていると共に、階調が１９のときに第２ピーク値Ｐ２が現れている。よって、ここでの解析対象画像１１では、「第１階調Ｌ＝１５」及び「第２階調Ｈ＝１９」であり、「中央値Ｍ＝１７＝二値化レベル」と設定される。
【００２１】
図５は、中央値を二値化レベルとして二値化処理を施した画像の一例を示す図であり、図６（ａ）は、第１階調を二値化レベルとして二値化処理を施した画像の一例を示す図であり、図６（ｂ）は、第２階調を二値化レベルとして二値化処理を施した画像の一例を示す図である。なお、これら図中における物体１０の表面１０ａでは、上記図３と同様に、中央を境界にして図示右側半分の領域が、汚れの付着した欠陥部分となっている。
【００２２】
図６（ａ）に示す二値化処理後の画像１３’では、正常部分（図中左側半分）の領域にも白画素が現れており、さらには、正常部分と欠陥部分との境界の判別が困難である。図６（ｂ）に示す二値化処理後の画像１３”では、欠陥部分にも黒画素が現れており、さらには、正常部分と欠陥部分との境界の判別が困難である。一方、図５に示す二値化処理後の画像１３では、正常部分と欠陥部分との境界１４が明確に現れており、表面欠陥について目視でも判別可能となっているのがわかる。
【００２３】
従って、上記Ｓ５，Ｓ６において中央値Ｍを二値化レベルとして解析対象画像１１に二値化処理を施すことで、表面欠陥を容易に判別可能な画像１３が取得されることとなる。そして最後に、表示部４上に二値化処理後の画像１３を表示させ、当該画像１３から表面欠陥の検知を目視により実施する（Ｓ７）。
【００２４】
以上、本実施形態では、物体１０の表面１０ａの画像１１を取得し、当該画像１１の明度のヒストグラム１２における第１及び第２階調Ｌ，Ｍの間の中央値を二値化レベルとし、この二値化レベルによって画像１１に二値化処理を施している。これにより、表面欠陥について判別可能な画像１３を取得することができる。これは、表面１０ａの欠陥部分の明るさは、正常部分の明るさに対し、そのピーク値の階調が異なるという知見を見出したことによるものである。
【００２５】
その結果、複雑な画像処理を不要にして、また、検知対象となる物体１０の違いよる調整や設定を不要にして、表面欠陥を判別可能な画像１３を取得することができる。すなわち、本実施形態によれば、物体１０の表面欠陥を容易に検知することが可能となる。
【００２６】
ここで、ヒストグラム１２の上位２つのピーク値、すなわち、第１及び第２ピーク値Ｐ１，Ｐ２に関し、その一方は表面１０ａの正常部分が支配的なものであり、その他方は表面１０ａの欠陥部分が支配的なものであると考えられる。従って、本実施形態のように第１及び第２階調Ｌ，Ｈの中央値Ｍを二値化レベルとして設定すると、二値化処理後の画像１３においては、欠陥部分と正常部分とがちょうど（適度に）分けられてはっきり区別されるよう現れ易く、よって、表面欠陥について一層容易に判別可能な画像を取得することができる。
【００２７】
ところで、物体１０が透明体の場合、物体１０の向こう側が透けて見えたり、物体１０表面１０ａに周囲景観が強く映り込んだり等してしまうおそれがあることから、通常の表面欠陥検知方法では、表面欠陥を検知するのが困難となる場合がある。この点、本実施形態では、画像１１の明るさに着目し、表面１０ａの正常部分及び欠陥部分が支配的な第１及び第２ピーク値Ｐ１，Ｐ２に基づき二値化処理を行って画像１３を取得している。これにより、物体１０の透け等の悪影響が画像１３には現れ難くなっており、透明体としての物体１０の表面欠陥をも好適に検知することができる。
【００２８】
なお、本実施形態の物体１０は、可視光に対し不透明（不透過）な金属等の不透明体であってもよい。このような不透明体の物体における表面欠陥についても、上記と同様にして検知することができる。
【００２９】
すなわち、まず、図７に例示するように、不透明体の物体２０における表面２０ａの画像２１を取得する。図７中の画像２１の表面２０ａでは、その左右方向の中央部にキズ等の表面欠陥が存在している（図９において同じ）。
【００３０】
続いて、図８に例示するように、画像２１の明度のヒストグラム２２を導出する。図８中のヒストグラム２２では、階調が６０のときに第１ピーク値Ｐ１が現れていると共に、階調が６８のときに第２ピーク値Ｐ２が現れている。よって、ここでの画像２１では、「第１階調Ｌ＝６０」及び「第２階調Ｈ＝６８」であり、「中央値Ｍ＝６４＝二値化レベル」と設定される。
【００３１】
続いて、設定した二値化レベルに基づいて画像２１に二値化処理を施し、表面欠陥を容易に判別可能な画像２３を取得する。図９（ａ）に示すように、第１階調Ｌを二値化レベルとした二値化処理後の画像２３’では、正常部分にも白画素が多く現れており、正常部分と欠陥部分との判別が困難である。また、図９（ｃ）に示すように、第２階調Ｈを二値化レベルとした二値化処理後の画像２３”では、欠陥部分にも黒画素が現れており、正常部分と欠陥部分との判別が困難である。一方、図９（ｂ）に示すように、中央値Ｍを二値化レベルとした二値化処理後の画像２３では、正常部分と欠陥部分との境界２４が目視で判別できるまで明確に現れている。
【００３２】
従って、本実施形態の検知対象として、透明体の物体１０又は不透明体の物体２０の何れにした場合においても、明度のヒストグラム１２，２２のそれぞれには少なくとも２つのピーク値Ｐ１，Ｐ２が現れており、よって、表面欠陥を容易に判別することがわかる。
【００３３】
ちなみに、本実施形態では、光源等により物体１０，２０を照らす必要がなく、ひいては、光源等の煩雑な設定も不要である。この点においても、本実施形態では、物体１０，２０の表面欠陥を容易に検知できるといえる。
【００３４】
以上、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限られるものではなく、各請求項に記載した要旨を変更しない範囲で変形し、又は他のものに適用したものであってもよい。
【００３５】
例えば、上記実施形態では、第１及び第２階調Ｌ，Ｈの中央値Ｍを二値化レベルとして設定したが、これに代えて、第１及び第２ピーク値Ｐ１，Ｐ２の平均値における明度のときの階調を二値化レベルとして設定してもよい。要は、二値化レベルは、第１及び第２階調Ｌ，Ｈの間の値であればよい。
【００３６】
ちなみに、明度のヒストグラム１２，２２には、２つのピーク値（つまり、第１及び第２ピーク値Ｐ１，Ｐ２）が現れているが、３つ以上のピーク値が現れる場合、これらのピーク値の上位２つが第１及び第２ピーク値となる。
【符号の説明】
【００３７】
１０，２０…物体、１０ａ，２０ａ…表面、１１，２１…画像、１２，２２…ヒストグラム、Ｈ…第２階調、Ｌ…第１階調、Ｍ…中央値、Ｐ１…第１ピーク値、Ｐ２…第２ピーク値。
【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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