(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
試料の表面の色を検出して前記試料の表面欠陥を検査する欠陥検査装置であって、前記試料を撮像してカラー画像として取り込む画像取り込み手段と、該画像取り込み手段で取り込んだ前記カラー画像のデータから前記画像取り込み手段固有の変換パラメータを用いて色度・輝度を算出する色度・輝度算出手段と、該色度・輝度算出手段で算出した色度の分布から基準色を決めて該決めた基準色に対する前記カラー画像の各位置での色相・色差を求めて前記基準色と前記求めたカラー画像の各位置での色相・色差の情報を用いて欠陥候補領域を抽出する欠陥候補領域抽出手段と、該欠陥候補領域抽出手段で抽出した欠陥候補領域と該欠陥候補領域の周囲との色差の変化量から欠陥を検出し該検出した欠陥の大きさや形状を計測してその大きさや形状から真の欠陥を検出する欠陥検出手段と、該欠陥検出手段で検出した検出結果を出力する出力手段と、前記欠陥検出手段で検出した検出結果を格納する格納手段とを備えたことを特徴とする欠陥検査装置。
【請求項２】
前記検査装置は照明手段を更に備え、前記画像取り込み手段は前記試料を撮像してカラー画像を得るカメラ部を有し、前記照明手段と前記カメラ部とはそれぞれ偏光フィルタを備えていることを特徴とする請求項１記載の欠陥検査装置。
【請求項３】
前記色度・輝度算出手段は、前記画像取り込み手段固有の変換パラメータを、カメラ校正用パレットを前記画像取り込み手段で撮像して取り込んだカラー画像のＲＧＢデータと前記カメラ校正用パレットを色彩計で計測して得た色度ｘ，ｙ及び輝度Ｙのデータとを用いて求めることを特徴とする請求項１記載の欠陥検査装置。
【請求項４】
試料を偏光光で照明する照明手段と、該照明手段により照明された前記試料を偏光フィルタを介して撮像して前記試料のカラー画像を得る撮像手段と、該撮像手段で撮像した前記試料のカラー画像のＲＧＢデータを前記撮像手段固有の変換パラメータを用いて色度ｘ，ｙ及び輝度Ｙに変換する変換手段と、該変換手段で変換した色度ｘ，ｙを用いて基準色と該基準色の色度ｘ，ｙに対する前記カラー画像上の各位置での色相、色差とを求め該求めた基準色と前記試料のカラー画像の各位置での色相・色差の情報を用いて欠陥候補領域を抽出し該抽出した欠陥候補領域と該欠陥候補領域の周囲との色差の変化量から欠陥を検出し該検出した欠陥の大きさや形状を計測してその大きさや形状から真の欠陥を検出する処理手段と、該処理手段で処理した結果を前記試料の原画像データと共に画面上に表示する表示手段とを備えたことを特徴とする欠陥検査装置。
【請求項５】
前記変換手段は、前記撮像手段固有の変換パラメータを、カメラ校正用パレットを前記撮像手段で撮像して得たカラー画像のＲＧＢデータと前記カメラ校正用パレットを色彩計で計測して得た色度ｘ，ｙ及び輝度Ｙのデータとを用いて求めることを特徴とする請求項４記載の欠陥検査装置。
【請求項６】
試料の表面の色を検出して前記試料の表面欠陥を検査する欠陥検査方法であって、前記試料をカラーカメラで撮像してカラー画像を得、該得た前記カラー画像のデータから前記カラーカメラ固有の変換パラメータを用いて色度・輝度を算出し、該算出した色度の分布から基準色を決めて該決めた基準色に対する前記カラー画像の各位置での色相・色差を求めて前記基準色と前記求めたカラー画像の各位置での色相・色差の情報を用いて欠陥候補領域を抽出し、該抽出した欠陥候補領域と該欠陥候補領域の周囲との色差の変化量から欠陥を検出し該検出した欠陥の大きさや形状を計測してその大きさや形状から真の欠陥を検出し、該検出した真の欠陥に関する情報を画面上に表示することを特徴とする欠陥検査方法。
【請求項７】
前記カラーカメラ固有の変換パラメータを、カメラ校正用パレットを前記カラーカメラで撮像して取り込んだカラー画像のＲＧＢデータと前記カメラ校正用パレットを色彩計で計測して得た色度及び輝度のデータとを用いて求めることを特徴とする請求項６記載の欠陥検査方法。
【請求項８】
試料を偏光光で照明し、該照明された前記試料を偏光フィルタを介してカラーカメラで撮像して前記試料のカラー画像を得、該試料のカラー画像のＲＧＢデータを前記カラーカメラ固有の変換パラメータを用いて色度ｘ，ｙ及び輝度Ｙに変換し、該変換した色度ｘ，ｙを用いて基準色と該基準色の色度ｘ，ｙに対する前記カラー画像上の各位置での色相、色差を求め、該求めた基準色と前記試料のカラー画像の各位置での色相・色差の情報を用いて欠陥候補領域を抽出し、該抽出した欠陥候補領域と該欠陥候補領域の周辺との色差の変化量から欠陥を検出し該検出した欠陥の大きさや形状から真の欠陥を検出する処理をし、該処理した結果を前記試料の原画像データと共に画面上に表示することを特徴とする欠陥検査方法。
【請求項９】
前記カラーカメラ固有の変換パラメータを、カメラ校正用パレットを前記カラーカメラで撮像して得たカラー画像のＲＧＢデータと前記カメラ校正用パレットを色彩計で計測して得た色度ｘ，ｙ及び輝度Ｙのデータとを用いて求めることを特徴とする請求項８記載の欠陥検査方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、試料の欠陥を検査する方法及びその装置に係わり、特に塗装面や鋳物表面などの、色の違いにより欠陥を検出するのに最適な欠陥検査方法及びその装置装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
塗装面の表面検査を一例にとって説明すると、塗装面の塗りむら、かすれ、もしくは塗り残し、傷などの欠陥の検査は、目視により行われている。具体的には、検査表面全体の色調に対し、むらになっている部分や、地の色などの塗装色とは異なる色があるかを人間が調べている。
【０００３】
また、鋳物の表面欠陥検査を一例にとって説明すると、浸透探傷試験による表面欠陥検査では、白色の現像液を検査表面全体に吹き付け、染みだしてきた浸透液の色の濃さ、形状などから欠陥部分を検出するが、検出は検査員の目視検査で行われてる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
上記検査方法である、目視で色むらや色の違いを検査する方法は、非効率的であると共に、見逃しなどの人的ミスや個人差による検査結果のばらつきが不可避であり、かつ、欠陥の寸法計測などもあいまいであり、検査結果の信頼性低下の原因となっている。
【０００５】
これに対し、デジタル的に色を測ろうとした場合、色彩計を用いることが一般的であるが、色彩計はスポット計測であるため多点での一括計測が不可能であり、表面検査など広範囲な計測には適していない。
【０００６】
本発明の目的は、このような従来検査技術の問題を解決するために、面での色計測が可能なカメラで検査面を撮像し、得られた画像データから色を計測、全体の色調と異なる部分を検出し、その形状を計測することにより、正確に検査表面の塗装むらや傷などの欠陥を自動で検出し、定量的に評価を行う検査方法及び装置を提供することにある。更に、製造ラインなどに本装置を導入し、表面の検査を自動で行うことにより、高品質な製品を提供するとともに、効率的かつ信頼性の高い検査システムを構築することにある。更に、検査対象物のカラー画像全体から、色調の微妙な違いを計測し、検査対象物を色の違いにより２つのモードに自動で識別する検査方法を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明は、色の違いから、塗装むらや傷などの表面欠陥を検出する欠陥検査装置を、検査対象物をカラー画像として取り込む手段と、取り込んだ画像データから色度・輝度を算出する色度変換手段と、算出した色度の分布から欠陥候補部を検出する手段と、欠陥候補部の形状を計測し、その形状から欠陥のみを検出する手段と、その検出結果を出力、格納する手段とを備えて構成した。
【０００８】
また、照明による検査対象物の反射光を取り除き、Ｓ／Ｎ比を向上させ、ノイズの少ない画像を得るために、照明の光源およびカメラに偏光フィルタを挿入し、偏光フィルタの最適な向きを画像との対応をとりながら自動で調節する手段を更に備えて構成した。
【０００９】
また、検査対象物のカラー画像データにおいて色調の違いを検出し、検査対象物を正常部と異常部といった２つのモードに識別するするためには、微妙な色の違いを計測する必要がある。このため、検査対象物の色度を高精度に計測するためのカラーキャリブレーション手段を備えるようにした。また、検査対象物の画像から識別された領域の面積、形状を精度良く計測するための寸法ティーチング手段を更に備えて構成した。
【００１０】
また、色調の違いを検出し、検査対象物を正常部と異常部といった２つのモードに識別するするために、基準となる色に対する色相及び色差により色調の違いを計測する手段と、基準となる色に対する色差の変化量により色調の違いを計測する手段を更に備えている。また、これらの２つの手段から計測された結果により、検査対象物を２つのモードに識別する手段を備えて構成した。更に、基準となる色との比較により色調の異なる部分を抽出する際の、基準となる色を、取り込んだ画像データの中から自動で算出する手段を備えた。
【００１１】
即ち、本発明では、前記した目的を達成するために、試料の表面の色を検出して試料の表面欠陥を検査する欠陥検査装置を、試料を撮像してカラー画像として取り込む画像取り込み手段と、この画像取り込み手段で取り込んだカラー画像のデータから色度・輝度を算出する色度・輝度算出手段と、この色度・輝度算出手段で算出した色度・輝度の分布から欠陥候補部を抽出する欠陥候補抽出手段と、この欠陥候補抽出手段で抽出した欠陥候補部の形状を計測してその形状から欠陥のみを検出する欠陥検出手段と、この欠陥検出手段で検出した検出結果を出力する出力手段と、欠陥検出手段で検出した検出結果を格納する格納手段とを備えて構成した。
【００１２】
また、本発明では、試料を偏光光で照明する照明手段と、この照明手段により照明された試料を偏光フィルタを介して撮像して試料のカラー画像を得る撮像手段と、この撮像手段で撮像した試料のカラー画像に基づいて試料の欠陥を検出する欠陥検出手段と、この欠陥検出手段で検出した結果を出力する出力手段とを備えて欠陥検査装置を構成した。
【００１３】
更に、本発明では、試料の表面の色を検出して試料の表面欠陥を検査する欠陥検査方法を、試料を撮像してカラー画像を得、この得たカラー画像のデータから色度・輝度を算出し、この算出した色度・輝度の分布から欠陥候補部を抽出し、この抽出した欠陥候補部の形状を計測してその形状から欠陥のみを検出し、この検出した欠陥に関する情報を画面上に表示することにより行うようにした。
【００１４】
更に、本発明では、試料を偏光光で照明し、この照明された試料を偏光フィルタを介して撮像して試料のカラー画像を得、この試料のカラー画像に基づいて試料の欠陥を検出し、この検出した結果を出力することにより行うようにした。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施例を図１から図２０により、詳細に説明する。
【００１６】
第１の実施例として、均一に塗装されている面の中で、塗装むらや未塗装、傷等により周囲の色と異なっている部分を欠陥として検出する塗装面の表面検査を行う場合について説明する。
【００１７】
図１は本発明による装置の構成の一例を示したものである。これによると、１１は表面が塗装された検査対象物、１２は検査対象物を照らす照明手段、１３はＣＣＤカメラ等を用いて検査対象物のＲＧＢ信号を取り込む撮像手段、１４は画像入力ボード１５を備え、検査対象物の色測定、欠陥検出を行うコンピュータ、１６は処理結果を表示するためのディスプレイ等の表示手段、１７は処理結果を出力するためのプリンタ等の出力手段、１８は処理結果を格納、保存するための記憶装置である。
【００１８】
図２は本発明による作用の一例を示したものである。まず、照明１２で照らされた検査対象物１１をカメラ１３で撮像し、ＲＧＢデータとして画像入力ボード１５を介してコンピュータ１４へ取り込む（２０１）。コンピュータ１４では、得られたＲＧＢデータを色度・輝度に変換する（２０２）。この色度分布の中から、正常な色、すなわち欠陥部でない色を、基準色として算出し（２０３）、基準色に対する画像上の各位置での色相、色差を算出する（２０４）。これらの色相、色差から正常でない色領域、すなわち欠陥候補となる領域を抽出する（２０５）。欠陥候補として抽出された各領域について、その周囲との色差の変化量すなわち色差の微分値を求め（２０６）、面積、縦横比、寸法など形状計測を行う（２０７）。そして、周囲との色差の変化量が大きく、かつ、規定以上の寸法・面積のある領域のみを真の欠陥部として検出し、表示装置１６、出力装置１７に出力する（２０８）。画像データ、検査データなどは、記憶装置１８に格納される（２０９）。
【００１９】
次に上記の各動作について詳細に説明する。２０１の検査対象物のカラー画像取り込みの際に、対象物が金属などの場合、塗装が薄い部分や曲面の部分では照明による正反射が起き、得られた画像ではその部分の画像データは飽和した値となる。このような反射光を取り除き、画像のＳ／Ｎ比を上げるために、図３に示すようにＣＣＤカメラ１３と照明装置１２の両者に偏光フィルタ３１が取り付けられており、反射光などのノイズが最小となる向きに、画像を調べながら自動調節し、Ｓ／Ｎ比の最も良い画像を取り込む。
【００２０】
色による検査では、色を定量的に評価する必要がある。そのため、２０２では、取り込まれたカラー画像のＲＧＢデータを、ＣＩＥ（国際照明委員会）の規定する色度ｘ、ｙ、輝度Ｙへ変換し、これらを用いて検査を行う。色度ｘ、ｙを２次元直交座標で表現したものを色度図と呼び、図４に示す。色度図では、白を中心にしてその回りに各色が配置され、各色は、白から離れるほど鮮やかになる。以後、色合いを色相、各色の鮮やかさを彩度、色度図上での２つの色度値間の距離を色差と呼ぶ。本方法では、ＲＧＢデータから色度ｘ、ｙ、輝度Ｙへの変換を高精度に行うために、あらかじめ図５に示すようなカメラ校正用パレット５１を使ってカラーキャリブレーションを行う。その処理の流れを図６に示す。
【００２１】
カメラ校正用パレット５１には、３色以上の色が塗られている（５１では４色）。これをＣＣＤカメラ１３で撮像し（６０１）、各色のＲＧＢ値を算出する（６０２）。また、色彩計５２により、これらの色度ｘ、ｙ及び輝度ｙを計測する（６０３）。ここで、ＲＧＢ値とｘｙＹ値との関係は、（数１）（数２）で表される。
【００２２】
【数１】
0003884834.tif 000002
【００２３】
【数２】
0003884834.tif 000003
【００２４】
よって、カメラから取り込んだ各色のＲＧＢ値を（数１）（数２）に代入してｘｙＹ値を算出し、この値が色彩計で計測したｘｙＹ値と一致するようなａ11〜ａ33を求めれば、カメラ固有の変換パラメータを求めることになる。未知のパラメータは９個なので、最低３色のＲＧＢ値（Ｒ1，Ｇ1，Ｂ1）〜（Ｒ3，Ｇ3，Ｂ3）とそれに対応する色彩計のｘｙＹ値（ｘ1，ｙ1，Ｙ1）〜（ｘ3，ｙ3，Ｙ3）でパラメータは算出できる。
【００２５】
（数２）よりＸＹＺはｘｙＹ値から（数３）で算出できるので、
【００２６】
【数３】
0003884834.tif 000004
【００２７】
色彩計の３色のｘｙＹ値を（数３）に代入し、ＸＹＺを求め、（数１）に代入する（（数４））。
【００２８】
【数４】
0003884834.tif 000005
【００２９】
これにより、カメラ固有の変換パラメータａ11〜ａ33を求め（６０４）、カメラのＲＧＢ値から色彩計の値と等しいｘｙＹ値を求めることが可能となる。
【００３０】
キャリブレーションによりあらかじめ算出したカメラ固有の変換パラメータを用いて、カメラから得られたＲＧＢ値をｘｙＹ値に色度変換し、画像中の色度分布を算出した後、２０３では、画像中から正常な色度値、すなわち、欠陥でない部分の色度を基準値として算出する。まず、図７上のグラフのように、画像中の各画素の色度ｘ、ｙを調べ、各ｘ、ｙ値をとる画素数をカウントし、２次元度数分布を作る。そして、画像中で最も画素数の多いｘ、ｙ値を調べる。画像中の大部分が欠陥ではない部分であることから、２次元度数分布のピーク値のｘ、ｙ値を調べ、図７下のグラフに示すようにピーク値、すなわち最も画素数が多いｘ、ｙ値を基準色のｘｙ色度値とする。
【００３１】
２０４では、この基準色に対する画像上の各位置での色相、色差を算出する。基準色の色度を（ｘｃ、ｙｃ）、画像上の位置（ｉ、ｊ）での色度を（ｘｉｊ、ｙｉｊ）とすると、図８に示すように位置（ｉ、ｊ）での色相を、色度図上での基準色に対する向きで算出する。その算出式を（数５）に示す。
【００３２】
【数５】
0003884834.tif 000006
【００３３】
また、図９に示すように位置（ｉ，ｊ）での色差を、色度図上での基準色からの距離で算出する。その算出式を（数６）に示す。
【００３４】
【数６】
0003884834.tif 000007
【００３５】
以上のように算出した基準色に対する画像の各位置での色相・色差より、図１０に示すように、色相で欠陥として検出したい色合いを限定し、（図では、色相θが、θ１≦θ≦θ２の範囲）し、色差で基準色との色の違いの程度を限定する（図では、色差ｄが、ｄ１≦ｄ≦ｄ２の範囲）。そしてこの範囲内にある部分を欠陥候補領域として抽出する。
【００３６】
このように色相と色差で範囲を限定して求めた欠陥候補の中には、欠陥として検出する必要のないものもある。例えば、基準色に対し、徐々に色度が変化していくようなものは、人間にはあまり気にならない。むしろ、周囲の色に対し、急激に色度が変化した部分や、輪郭がはっきりとした領域は、かなり目立つ欠陥である。そこで、このように周囲の色に対する色の変化がなだらかなものは正常部と見なし、変化が急激なもののみを欠陥と見なす場合、２０６では、欠陥候補領域について、周囲との色差の変化量を求め、その値がある一定値以上のものだけを欠陥とする。
【００３７】
図１１を用いて説明すると、（Ａ）は２０５により抽出された欠陥候補領域である。（Ｂ）の１１２´は（Ａ）の１１２上の色差である。更に、１１２上の各位置での色差の変化量、すなわち、１１２' を微分したものが、（Ｃ）の１１３である。このように周囲との色差の変化量が小さいものは、微分値も小さくなる。そこで、（Ｃ）に示すように、微分値が、ある一定値１１４より大きいもののみを欠陥領域とする。その結果、（Ｄ）のように色差が大きく、かつ色変化量が大きい、すなわち輪郭が鮮明な領域のみが検出される。
【００３８】
次に、しきい値１１４の決定方法を図１２を用いて説明する。図１２（Ａ）のグラフは、縦軸を色相と色差により抽出された各欠陥候補領域内の色差の最大値、横軸を各欠陥領域の輪郭部分の色差微分値の最大値にとり、真の欠陥領域での値を×で、欠陥でない領域での値を○でプロットしてある。また、１２１Ａ１は各色差微分値の度数分布、１２１Ａ２は、色差値の度数分布である。欠陥部と正常部が明らかに分かれている場合にはしきい値１１４は１２（Ａ）に示すように、１２１Ａ１と１２１Ａ２の度数分布の谷のピーク値を通り、プロットされた点の慣性主軸１２１Ａ３に垂直な直線１２１Ａ４が示す値とする。また、欠陥部と正常部が分離していない場合、すなわち、度数分布の谷のピークがない場合には、しきい値を示す直線は１２１Ｂ４となる。つまり、全ての欠陥候補領域を欠陥として検出し、見落とし、見逃しがないようにする。
【００３９】
更に、欠陥と見なす最低寸法や、面積等が決まっている場合には、２０６にて検出された欠陥領域の形状を２０７で計測する。画像で寸法計測を行う場合、同じものを撮像しても、その倍率や、焦点が合っているか否かで画像として取り込んだ時のサイズが異なる。そこで、このような撮像条件が変わったときのスケールを教示するための寸法ティーチングをあらかじめ、行っておく。まず、実寸が既知のカメラ校正用パターンをカメラで撮像する。パターンは、線、円など検出したい欠陥の形状に近いものにする。コンピュータ１４では、撮像したカメラ校正用パターンの画素サイズと、実寸からスケール（１画素の大きさ）を算出し、保持しておく。そして、検出された欠陥領域の実寸法などを、保持されているスケールを用いて計測し、欠陥と見なす最低寸法より大きい場合や縦横比などの形状が規定値を越えていれば欠陥として検出する。欠陥が検出された場合には、塗装表面の塗り直し等の対策を行う。
【００４０】
検出結果は表示装置１６に表示され、出力装置１７から出力される。その一例を図１３に示す。１３１aは検査対象物の原画像データ、１３１bは検出結果、１３１cは欠陥の検出された位置を通し番号で示したものである。また、１３１dは１３１cで示した番号に対応した欠陥の詳細データである。位置、寸法や面積等の形状、色度、欠陥レベルなど、各評価方法に応じた情報を欠陥毎に出力する。また、これらの検査結果は記憶装置１８に格納される。その例を図１４に示す。検査対象範囲が広い場合、いくつかの画像に分割して撮像、検査を行うが、この時の分割は、１４０１に示すように、撮像範囲が重なるようになっている。１４０１ａ、１４０１ｂ、１４０１ｃは、１４０１の分割画像であるが、それぞれに対して検査が行われる。その結果は、１４０２に示すように検査対象品毎に全画像の情報が１つにまとまって格納される。
【００４１】
さらに、図１３で示した個々の画像毎の詳細データは、１４０３にあるように１４０２の下に格納されるので、ユーザは、まず、製品毎のデータ１４０２を調べ、更に欠陥のあった部分について１４０３の詳細に見たい場合は、その製品のID番号と、画像NOから、必要データのみを引き出すことができる。
【００４２】
本発明は以上に説明したように構成され、塗装表面を自動で検査し、定量的に評価するので、画像及び定量的な数値データを検査データとして得ることができる。これにより得られたデータを、品質保証用のデータとして出荷製品に添付することが可能となる。また、経時変化等による劣化の検査が必要な塗装面に対しては、定期的に検査を行い、図１３に示したデータを時系列で保持し、これらを比較することにより品質管理を行うこともできる。すなわち、品質の変化を画像及びデジタルデータで保持、チェックすることにより、欠陥が致命的なものになる前に、塗り直しなどの対策が可能となる。
【００４３】
次に、第２の実施例として、鋳物の表面欠陥検査の１つである浸透探傷試験の自動評価を例にとって説明する。浸透探傷試験では、割れなどの表面欠陥部分に入り込んだ赤色、もしくは蛍光緑などの浸透液を白色の現像液で浮き出させて、目視によりその色の濃さ等から欠陥を検出する。浸透液が浮き出てきた部分の中には、表面に残っていた浸透液がにじみ出てきたものもあり、これは疑似欠陥と呼ばれ、真の欠陥ではない。このため、自動で検査する場合、検査対象面を、疑似欠陥部を含めた正常部と欠陥部のどちらか２つのモードに識別しなければならない。そこで、浸透液が赤色の場合の検査手順を図１５を用いて説明する。まず、浸透探傷試験面をカメラで撮像し、ＲＧＢデータとして画像入力ボードを介してコンピュータへ取り込む（１５１）。コンピュータでは、得られたＲＧＢデータを色度・輝度に変換する（１５２）。
【００４４】
ここで、従来、人間は試験面を検査する際に、周囲の白色部に対する赤色の濃さや輪郭の強さから欠陥と疑似欠陥を識別している。そこで、本発明による自動検査においても、各画像毎に基準となる白色を決定する（１５３）。決定の仕方は、前述の図７で説明した通り、画像中の色度分布から各色度値をとる画素数をカウントし、最も画素数の多かった色度値を基準白色とする。そして、基準白色に対する画像上の各位置での色相、色差を算出する（１５４）。これらの色相、色差から、疑似欠陥も含めた欠陥候補領域を抽出する（１５５）。
【００４５】
欠陥、疑似欠陥は、浸透液が赤色の場合、色度図上でピンク、赤へかけての領域の値をとる。そこで、基準白色に対する色相領域の指定は、図１６の領域１６１となるようなθ１、θ２を入力する。色差の値は、サンプルデータから、見逃しがないように、疑似欠陥も含めた範囲となるように指定する。このように疑似欠陥も含めた範囲を指定し、欠陥候補領域を抽出した後、色差の微分値で欠陥のみを検出する（１５６）。そして、検出された領域について、面積、縦横比、寸法など形状計測を行い（１５７）、浸透探傷試験の判定基準で規定されている寸法や形状に該当するもののみを真の欠陥部として検出し、表示装置、出力装置に出力する（１５８）。画像データ、検査データなどは、記憶装置に格納される（１５９）。各手順の詳細は、塗装面の欠陥検査と同様である。
【００４６】
このようにして、色調の違いにより２つのモードに識別する本発明により、浸透探傷試験像を正常部分（白色部分及び疑似欠陥部分）と欠陥部分の２つのモードに自動で識別する。これにより、表面欠陥の浸透探傷試験像の評価を自動で行うことができる。
【００４７】
第３の実施例として、２種の液体を撹拌させた時の撹拌の進行度チェックを例に説明すると、撹拌する２種以上の液体の色が異なっている場合、それらが十分に混ざり合っているか否かは液体の色合いで検査する。
【００４８】
図１７は、２色の液体の攪拌を例にとって、１７１ａと１７１ｂを攪拌し、混ざり合った部分を１７１ｃで示している。１７１ａと１７１ｂの混ざり具合のチェックは、図の色が、１７１ｃであるか否かの２つのモードに識別することで行う。その手順を、図１８を用いて説明する。
【００４９】
まず、Ａ色とＢ色の液体を攪拌している像をカメラで撮像し、ＲＧＢデータとして画像入力ボードを介してコンピュータへ取り込む（１８１）。コンピュータでは、得られたＲＧＢデータを色度・輝度に変換する（１８２）。この色度分布の中から、Ａ色とＢ色が混ざり合ってできた色Ｃを、基準色として算出し（１８３）、基準色に対する画像上の各位置での色相、色差を算出する（１８４）。これらの色相、色差から色Ｃでない色領域、すなわち混ざり合っていない領域（未混合色領域）を抽出する（１８５）。そして、基準色、すなわち混合色Ｃと、Ｃでない色との２つのモードに得られた像を識別し、その割合を算出する（１８６）。この割合により、攪拌の進行度をチェックする。これをリアルタイムで繰り返し、十分に攪拌されていれば、攪拌を停止する。
【００５０】
このようにして、色調により２つのモードに識別する本発明により、２色以上の液体の攪拌中の色を、混合済みの色とそれ以外の色の２つのモードに自動で識別する。これにより、攪拌の進行度を自動でチェックすることができる。
【００５１】
第４の実施例として、ＣＲＴや液晶、プラズマディスプレイなどの電子ディスプレイの発光状態の検査を例にとって説明する。電子ディスプレイの発光状態検査では、表示管面全体に特定の一色（特に白）を表示し、その均一性を評価するものである。
【００５２】
すなわち、図１９に示すように、その一部が赤みがかっていたり、黄色くなっているなどの全体の色調とは微妙に異なる色のついた領域を色むらとして検出する。このため、自動で検査する場合、検査対象面であるディスプレイの発光管面を、均一発光部と色むら部のどちらか２つのモードに識別しなければならない。
【００５３】
検査装置の構成の一例を図２０に示すと、構成はほぼ図１と同様であるが、検査対象物である電子ディスプレイ２１１は自発光物なので、照明手段は必要ない。
【００５４】
その検査手順を図２を用いて説明すると、発光管面をカメラで撮像し、ＲＧＢデータとして画像入力ボードを介してコンピュータへ取り込む（２０１）。コンピュータでは、得られたＲＧＢデータを色度・輝度に変換する（２０２）。ここで、人間が発光状態を検査する際には、むらの少ない管面中央部との比較により、周辺部の評価を行っている。また、周りとの色度のコントラストによりむらを検出している。
【００５５】
そこで、本発明による自動検査においても、各対象ディスプレイ毎に基準となる色を決定する（２０３）。決定の仕方は、人間が管面中央との比較により評価を行うのと同様に、管面中央付近の平均色度で求める。そして、基準色に対する管面各位置での色相、色差を算出（２０４）し、これらの色相、色差から、色むら候補領域を抽出する（２０５）。色むらは任意の色なので、抽出する色相の範囲θ１、θ２を様々に変えていき、あらゆる色合いを検出できるようにする。色差の値ｒ１、ｒ２は、合格限度値などを指定する。
【００５６】
ここで抽出された色むら候補領域の中には、人間にとってはむらと感じないものも含まれている。例えば、管面中央から周辺にかけて徐々に色度が変化していくような場合、人間はあまり、色度の変化を感じない。逆に、周りとの色度の変化が急激な時、すなわちコントラストが強い時、むらが強調されて見える。そこで、抽出された各色むら候補領域について、色差の微分値を算出し（２０６）、その値が大きい領域のみを欠陥として検出する。そして、検出された領域について、形状計測を行い（２０７）、判定基準値以上の大きさを持つ領域のみを色むら部として検出し、表示装置、出力装置に出力する（２０８）。画像データ、検査データなどは、記憶装置に格納される（２０９）。
【００５７】
各手順の詳細は、塗装面の欠陥検査と同様である。このようにして、色調の違いにより２つのモードに識別する本発明により、電子ディスプレイの発光管面を正常部分と色むら部分の２つのモードに自動で識別する。これにより、発光状態の色均一性の評価を自動で行うことができる。
【００５８】
以上、本発明の実施例について説明したが、本発明は、上記説明した実施例に限定されるものではなく、例えば物体表面の汚れの検査や、物体表面の色調の度合いの検査など、色と欠陥との間に相関関係があるものであれば、広く応用することができる。
【００５９】
【発明の効果】
本発明は、以上説明したように構成されているので以下に記載されるような効果がある。
【００６０】
即ち、本発明によれば、従来は作業者の目視による官能的な検査に頼っていた色に基づく表面欠陥の検査を、自動化することにより定量的な評価を行えるようになり、安定した欠陥検査が行えるようになった。
【００６１】
即ち、本発明によれば、色の違いから、検査対象物をカラー画像として取り込み、その画像データから色度・輝度を算出し、算出した色度の分布とその形状から欠陥のみを検出することにより、塗装むらや傷などの表面欠陥を検出する表面検査を自動化することができ、欠陥の定量的な評価が可能になった。これにより、表面検査の高効率化と信頼性の向上を図ることができるようになった。
【００６２】
また、あらかじめ、検査対象物の色度を高精度に計測するためのキャリブレーションと、面積、寸法を精度良く計測するためのティーチングを行うことにより、カメラで撮像した検査対象物のカラー画像データを用いて、高精度な色度測定と、形状計測が行えるようになった。
【００６３】
さらに、得られた色度分布から、基準となる色を自動で算出、それに対する色相、色差、及び色差の変化量を求めることにより、微妙な色調の違いを検出することができ、これにより、検査対象物を正常部と異常部とに自動で識別することが可能となった。
【００６４】
さらに、このように自動で識別することにより、表面の浸透探傷試験像の自動評価を可能とする。また、2色以上の液体の攪拌の進行度を自動でチェックすることができる。また、ＣＲＴや液晶などの電子ディスプレイの発光状態の均一性を自動評価できる。
【００６５】
さらに、画像データ及び識別結果の数値データを格納、保持することにより、欠陥検査においては、品質保証用のデータとして出荷製品に添付することが可能となる。また、経時変化等による劣化の検査が必要な対象物に対しては、定期的に検査を行い、データを時系列で保持し、これらを比較することにより品質管理を行うこともできる。これにより、欠陥などが致命的なものになる前に、対策が可能となる。
【００６６】
さらに、攪拌の進行度の自動チェックにより、攪拌装置のモニタリングが可能となる。
【００６７】
さらに、電子ディスプレイの均一性の定量評価による品質向上の実現が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の塗装面の表面検査装置の構成の一例を示す図である。
【図２】本発明の塗装面の表面検査装置の動作手順の例を示すフローチャート図である。
【図３】本発明の塗装面の表面検査装置において、偏光フィルタを用いた例を示す図である。
【図４】ＣＩＥ（国際照明委員会）の規定するｘｙ色度図である。
【図５】本発明のカラーキャリブレーション及び寸法ティーチングに用いるカメラ校正パレットの一例を示す図である。
【図６】本発明のカラーキャリブレーションの動作手順の例を示すフローチャート図である。
【図７】本発明の塗装面の表面検査装置において、基準となる色度を画像中から算出する方法を示す図である。
【図８】本発明の本発明の塗装面の表面検査装置において、色相画像の算出方法を示す図である。
【図９】本発明の本発明の塗装面の表面検査装置において、色差画像の算出方法を示す図である。
【図１０】発明の本発明の塗装面の表面検査装置において、色相と色差から欠陥候補領域を抽出する方法の例を示す図である。
【図１１】発明の本発明の塗装面の表面検査装置において、抽出された欠陥候補領域から、色差の変化量により欠陥領域のみを検出する例を示す図である。
【図１２】発明の本発明の塗装面の表面検査装置において、欠陥領域のみを検出する際の、２値化しきい値の決定方法の例を示す図である。
【図１３】本発明の検査結果の出力例を示す図である。
【図１４】本発明の検査結果の格納例を示す図である。
【図１５】本発明の表面の浸透探傷試験像の検査の処理手順の例を示すフローチャート図である。
【図１６】本発明の表面の浸透探傷試験像の検査において、ＣＩＥ色度図上での計測色度の範囲を示す図である。
【図１７】攪拌中の液体の例を示す図である。
【図１８】本発明の攪拌の進行度チェックの処理手順の例を示すフローチャート図である。
【図１９】電子ディスプレイの発光管面の一例を示す図である。
【図２０】本発明の電子ディスプレイの発光状態均一性評価装置の構成の一例を示す図である。
【符号の説明】
１１・・・検査対象物、１２・・・照明手段、１３・・・カメラ、１４・・・コンピュータ、１５・・・画像入力ボード、１６・・・表示装置、１７・・・出力手段、１８・・・記憶装置、３１・・・偏光フィルタ、５１・・・カメラ校正用パレット、５２・・・色彩計。
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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