(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像装置により対象物の円形穴を撮像して、その画像から円形穴の内周の輪郭線を抽出して、輪郭線に沿った多数の抽出点の二次元の直交座標データを得て、これらの多数の抽出点の直交座標データから回帰円の中心座標と半径を算出すると共に、この回帰円の円周方向に沿って配列した多数の上記抽出点の、上記回帰円の半径方向の値の列に対して、円周方向の所定以下のデータ間隔において、値が小さいデータを均す包絡線処理を行い、包絡線処理後の各補正データに対して上記回帰円の中心からの距離を求め、その最大値と最小値により真円度を算出することとし、上記包絡線処理は、多数の抽出点の二次元の直交座標データを、回帰円の中心座標を原点とした極座標データに変換するステップと、変換された各抽出点の極座標データを、動径としての回帰円の中心から各抽出点までの距離と、偏角に対応する回帰円の円弧長とを、直交軸の夫々とする直交座標データに変換するステップと、円弧長に対応する一方側の軸に沿って、上記距離離れた位置に配列される抽出点の列に対して、所定半径の仮想円が当接して移動する場合の仮想円の中心の移動軌跡上の位置を夫々の抽出点に対して算出するステップと、算出した円の中心位置と上記一方側の軸との距離から、仮想円の半径を減じて抽出点を補正した補正点の距離を算出するステップと、補正点のデータを二次元の直交座標データに再変換するステップとから構成することを特徴とする画像による円形穴の測定における画像処理方法
【請求項２】
撮像装置により対象物の円形穴を撮像して、その画像から円形穴の内周の輪郭線を抽出して、輪郭線に沿った多数の抽出点の二次元の直交座標データを得て、これらの多数の抽出点の直交座標データから回帰円の中心座標と半径を算出すると共に、この回帰円の円周方向に沿って配列した多数の上記抽出点の、上記回帰円の半径方向の値の列に対して、円周方向の所定以下のデータ間隔において、値が小さいデータを均す包絡線処理を行い、包絡線処理後の各補正データに対して再度回帰円を算出して、その中心座標を算出し、この算出した回帰円の中心から各補正データの距離を求め、その最大値と最小値により真円度を算出することとし、上記包絡線処理は、多数の抽出点の二次元の直交座標データを、回帰円の中心座標を原点とした極座標データに変換するステップと、変換された各抽出点の極座標データを、動径としての回帰円の中心から各抽出点までの距離と、偏角に対応する回帰円の円弧長とを、直交軸の夫々とする直交座標データに変換するステップと、円弧長に対応する一方側の軸に沿って、上記距離離れた位置に配列される抽出点の列に対して、所定半径の仮想円が当接して移動する場合の仮想円の中心の移動軌跡上の位置を夫々の抽出点に対して算出するステップと、算出した円の中心位置と上記一方側の軸との距離から、仮想円の半径を減じて抽出点を補正した補正点の距離を算出するステップと、補正点のデータを二次元の直交座標データに再変換するステップとから構成することを特徴とする画像による円形穴の測定における画像処理方法
【請求項３】
撮像装置により対象物の円形穴を撮像して、その画像から円形穴の内周の輪郭線を抽出して、輪郭線に沿った多数の抽出点の二次元の直交座標データを得て、これらの多数の抽出点の直交座標データから回帰円の中心座標と半径を算出すると共に、この回帰円の円周方向に沿って配列した多数の上記抽出点の、上記回帰円の半径方向の値の列に対して、円周方向の所定以下のデータ間隔において、値が小さいデータを均す包絡線処理を行い、包絡線処理の前後のデータの変化により異物を検出することとし、上記包絡線処理は、多数の抽出点の二次元の直交座標データを、回帰円の中心座標を原点とした極座標データに変換するステップと、変換された各抽出点の極座標データを、動径としての回帰円の中心から各抽出点までの距離と、偏角に対応する回帰円の円弧長とを、直交軸の夫々とする直交座標データに変換するステップと、円弧長に対応する一方側の軸に沿って、上記距離離れた位置に配列される抽出点の列に対して、所定半径の仮想円が当接して移動する場合の仮想円の中心の移動軌跡上の位置を夫々の抽出点に対して算出するステップと、算出した円の中心位置と上記一方側の軸との距離から、仮想円の半径を減じて抽出点を補正した補正点の距離を算出するステップと、補正点のデータを二次元の直交座標データに再変換するステップとから構成することを特徴とする画像による円形穴の測定における画像処理方法
【請求項４】
撮像装置により対象物の円形穴を撮像して、その画像から円形穴の内周の輪郭線を抽出して、輪郭線に沿った多数の抽出点の二次元の直交座標データを得て、これらの多数の抽出点の直交座標データから回帰円の中心座標と半径を算出すると共に、この回帰円の円周方向に沿って配列した多数の上記抽出点の、上記回帰円の半径方向の値の列に対して、円周方向の所定以下のデータ間隔において、値が小さいデータを均す包絡線処理を行い、包絡線処理後の各補正データに対して再度回帰円を算出し、再度算出した回帰円の面積と最初に算出した回帰円の面積の差により、撮像した画像から算出した輪郭線で囲まれた面積中にごみの占める面積を算出することとし、上記包絡線処理は、多数の抽出点の二次元の直交座標データを、回帰円の中心座標を原点とした極座標データに変換するステップと、変換された各抽出点の極座標データを、動径としての回帰円の中心から各抽出点までの距離と、偏角に対応する回帰円の円弧長とを、直交軸の夫々とする直交座標データに変換するステップと、円弧長に対応する一方側の軸に沿って、上記距離離れた位置に配列される抽出点の列に対して、所定半径の仮想円が当接して移動する場合の仮想円の中心の移動軌跡上の位置を夫々の抽出点に対して算出するステップと、算出した円の中心位置と上記一方側の軸との距離から、仮想円の半径を減じて抽出点を補正した補正点の距離を算出するステップと、補正点のデータを二次元の直交座標データに再変換するステップとから構成することを特徴とする画像による円形穴の測定における画像処理方法
【請求項５】
所定半径の仮想円が当接して移動する場合の仮想円の中心の移動軌跡上の位置を夫々の抽出点に対して算出するステップは、夫々の着目した抽出点に対して、その前後に連続して配列された複数の抽出点を算出用抽出点として、夫々の算出用抽出点を中心とする仮想円と、円弧長に対応する一方側の軸から着目した抽出点を通る垂線との交点を算出して、それらの最大値により算出することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の画像による円形穴の測定における画像処理方法
【請求項６】
円周に対応する抽出点のデータの列の一方側の端部に、他方側の端部の複数の抽出点のデータの列を結合すると共に、他方側の端部に、一方側の端部の複数の抽出点のデータの列を結合することを特徴とする請求項５に記載の画像による円形穴の測定における画像処理方法
【請求項７】
円形穴は、光学部品の各種フェルールに形成された円形穴であることを特徴とする請求項１〜６までのいずれか１項に記載の画像による円形穴の測定における画像処理方法
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、光部品であるフェルール等における円形穴の真円度等の測定を、撮像装置により撮像した画像を処理して行う際の画像処理方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
フェルール等の微小な円形穴の真円度を測定する方法の一つとして、撮像装置により円形穴を所定の倍率で撮像して、その画像から円形穴の内周の輪郭線を抽出し、輪郭線に沿った多数の抽出点の二次元の直交座標データを得て、それらのデータを処理して真円度を測定する方法がある。
【０００３】
このように、画像により真円度を測定する従来の画像処理方法を図８と図９を参照して説明する。図８は画像処理の内容を示す説明図であり、また図９は処理の流れを示すフロー図である。
【０００４】
１．まずステップＳ１０１において、撮像装置により対象とする円形穴を撮像して画像をパーソナルコンピュータ等の処理装置に取り込む。
２．次いでステップＳ１０２では取り込んだ画像のデータを演算処理して、対象とする穴の輪郭線を抽出し、輪郭線に沿った多数の抽出点の二次元の直交座標データを算出する。算出された夫々の座標データは、夫々の抽出点に対応するデータの集合として例えば次のように表される。
座標データ：Ｅ（Ｘｎ，Ｙｎ）        ｎは抽出点数
これらの多数の抽出点の座標データの集合は図８中の実線ｆ１で示されるもので、これらの実線ｆ１は、実際は多数の離散的な点の集合である。
３．次いでステップＳ１０３では、ステップＳ１０２において算出した多数の抽出点の座標データの回帰分析を行って、多数の抽出点に対応して予測される円、即ち回帰円を算出し、その中心座標を算出する。回帰円は図中破線ｆ２で示しており、その中心座標はＣ（Ｘｃ，Ｙｃ）として示している。
４．次いでステップＳ１０４では、回帰円の中心座標Ｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）と、各抽出点間の距離を算出する。
この算出した夫々の距離のデータを、半径データＲ（Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，…，Ｒｎ）とすると、この半径データは下記一般式で算出される。
Ｒｉ＝｛（Ｘｉ−Ｘｃ）2＋（Ｙｉ−Ｙｃ）2｝-2
５．次いでステップＳ１０５では、半径データの最大値Ｒmaxを求める。図では、半径データの最大値Ｒmaxに対応する円ｆmaxを二点鎖線で示している。
６．次いでステップＳ１０６では、半径データの最小値Ｒminを求める。図では、半径データの最大値Ｒminに対応する円ｆminを二点鎖線で示している。
７．そしてステップＳ１０７では、半径データの最大値と最小値の差として、次式により真円度を算出する。
真円度＝Ｒmax−Ｒmin
【０００５】
以上の画像処理において、処理対象の円形穴は、フェルールの125μｍの円形穴であり、この円形穴の真円度は0.45[μｍ]のものである。しかし、この画像処理では、円形穴の内周の一部にごみが付着している状態で撮像したため、ごみに対応する部分の抽出点の座標データは内側に突出し、この部分では上記半径データが小さくなるため、真円度は4.6260[μｍ]と算出され、即ち、実際の真円度よりも大きく算出されている。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
このように、上述した従来の画像処理方法では、撮像により得られた全体の抽出点のデータを、ごみ等の異物による抽出点のデータも含めて、そのまま用いて回帰円を算出し、そしてこの回帰円の中心と全ての抽出点との距離を算出しているので、ごみ等の異物の影響を受け易く、正確な真円度の測定が困難である。
【０００７】
そのため円形穴の真円度が極めて小さいフェルール等の対象物であっても、ごみの影響で真円度が規格外と判定され、従って不良品として判定されてしまう不都合が生じる。
【０００８】
本発明は、以上の点に鑑みて創案されたもので、その目的は、対象物の円形穴の内側にごみ等の異物が付着していても、その影響を除去して正確な真円度を求めることが可能な画像処理方法を提供することにあり、更にこの画像処理方法において、ごみ等の異物の付着を検出することも可能としたものである。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上述した課題を解決するために本発明では、撮像装置により対象物の円形穴を撮像して、その画像から円形穴の内周の輪郭線を抽出して、輪郭線に沿った多数の抽出点の二次元の直交座標データを得て、これらの多数の抽出点の直交座標データから回帰円の中心座標と半径を算出すると共に、この回帰円の円周方向に沿って配列した多数の上記抽出点の、上記回帰円の半径方向の値の列に対して、円周方向の所定以下のデータ間隔において、値が小さいデータを均す下記包絡線処理を行い、包絡線処理後の各補正データに対して上記回帰円の中心からの距離を求め、その最大値と最小値により真円度を算出することとした、画像による円形穴の測定における画像処理方法を提案する。
【００１０】
また本発明では、撮像装置により対象物の円形穴を撮像して、その画像から円形穴の内周の輪郭線を抽出して、輪郭線に沿った多数の抽出点の二次元の直交座標データを得て、これらの多数の抽出点の直交座標データから回帰円の中心座標と半径を算出すると共に、この回帰円の円周方向に沿って配列した多数の上記抽出点の、上記回帰円の半径方向の値の列に対して、円周方向の所定以下のデータ間隔において、値が小さいデータを均す下記包絡線処理を行い、包絡線処理後の各補正データに対して再度回帰円を算出して、その中心座標を算出し、この算出した回帰円の中心から各補正データの距離を求め、その最大値と最小値により真円度を算出することとした、画像による円形穴の測定における画像処理方法を提案する。
【００１１】
また本発明では、撮像装置により対象物の円形穴を撮像して、その画像から円形穴の内周の輪郭線を抽出して、輪郭線に沿った多数の抽出点の二次元の直交座標データを得て、これらの多数の抽出点の直交座標データから回帰円の中心座標と半径を算出すると共に、この回帰円の円周方向に沿って配列した多数の上記抽出点の、上記回帰円の半径方向の値の列に対して、円周方向の所定以下のデータ間隔において、値が小さいデータを均す下記包絡線処理を行い、包絡線処理の前後のデータの変化により異物を検出することとした、画像による円形穴の測定における画像処理方法を提案するものである。
【００１２】
また本発明では、撮像装置により対象物の円形穴を撮像して、その画像から円形穴の内周の輪郭線を抽出して、輪郭線に沿った多数の抽出点の二次元の直交座標データを得て、これらの多数の抽出点の直交座標データから回帰円の中心座標と半径を算出すると共に、この回帰円の円周方向に沿って配列した多数の上記抽出点の、上記回帰円の半径方向の値の列に対して、円周方向の所定以下のデータ間隔において、値が小さいデータを均す下記包絡線処理を行い、包絡線処理後の各補正データに対して再度回帰円を算出し、再度算出した回帰円の面積と最初に算出した回帰円の面積の差により、撮像した画像から算出した輪郭線で囲まれた面積中にごみの占める面積を算出することとした、画像による円形穴の測定における画像処理方法を提案するものである。
【００１３】
本発明では、以上の各発明において、上記包絡線処理は、多数の抽出点の二次元の直交座標データを、回帰円の中心座標を原点とした極座標データに変換するステップと、変換された各抽出点の極座標データを、動径としての回帰円の中心から各抽出点までの距離と、偏角に対応する回帰円の円弧長とを、直交軸の夫々とする直交座標データに変換するステップと、円弧長に対応する一方側の軸に沿って、上記距離離れた位置に配列される抽出点の列に対して、所定半径の仮想円が当接して移動する場合の仮想円の中心の移動軌跡上の位置を夫々の抽出点に対して算出するステップと、算出した円の中心位置と上記一方側の軸との距離から、仮想円の半径を減じて抽出点を補正した補正点の距離を算出するステップと、補正点のデータを二次元の直交座標データに再変換するステップとから構成することを提案する。
【００１４】
また本発明では、上記包絡線処理において、所定半径の仮想円が当接して移動する場合の仮想円の中心の移動軌跡上の位置を、夫々の抽出点に対して算出するステップは、夫々の着目した抽出点に対して、その前後に連続して配列された複数の抽出点を算出用抽出点として、夫々の算出用抽出点を中心とする仮想円と、円弧長に対応する一方側の軸から着目した抽出点を通る垂線との交点を算出して、それらの最大値により算出することを提案する。
【００１５】
更に本発明では、上記包絡線処理において、円周に対応する抽出点のデータの列の一方側の端部に、他方側の端部の複数の抽出点のデータの列を結合すると共に、他方側の端部に、一方側の端部の複数の抽出点のデータの列を結合することを提案する。
【００１６】
以上の本発明において対象とする円形穴は、例えば光学部品の各種フェルールに形成された円形穴とすることができる。
【００１７】
請求項１の発明によれば、撮像装置により撮像した円形穴の内周の輪郭に沿った多数の抽出点の画像データ中に、円形穴の内周の一部に付着したごみ等の異物によって内側に突出した抽出点が生じても、この内側に突出した抽出点は包絡線処理により補正して、補包絡線処理後の各補正データに対して上記回帰円の中心からの距離を求め、その最大値と最小値により真円度を算出するので、ごみ等の異物の影響を受け難く、正確な真円度の測定が可能である。
【００１８】
また請求項２の発明によれば、包絡線処理後の各補正データに対して再度回帰円を算出して、その中心座標を算出し、この算出した回帰円の中心から各補正データの距離を求め、その最大値と最小値により真円度を算出するので、請求項１の発明よりも、より正確な真円度の測定が可能である。
【００１９】
また請求項３の発明によれば、補正前の抽出点の画像データと、補正後の抽出点の画像データとを比較することにより、円形穴におけるごみ等の異物の存在を検出することができる。
【００２０】
また請求項４の発明によれば、請求項２の発明において再度算出した回帰円の面積と最初に算出した回帰円の面積の差により、撮像した画像から算出した輪郭線で囲まれた面積中にごみの占める面積を算出することができる。
【００２１】
請求項５の発明における包絡線処理では、所定半径の仮想円が当接して移動する場合の仮想円の中心の移動軌跡上の位置の算出を、変換された各抽出点の極座標データを、動径としての回帰円の中心から各抽出点までの距離と、偏角に対応する回帰円の円弧長とを、直交軸の夫々とする直交座標データに変換して行うので、簡単な算出式で包絡線に対応する位置の算出が行えると共に、この直交軸において、円弧長に対応する軸方向の直線は、最初の二次元の直交座標においては、円弧に対応するため、回帰円の半径又はそれに極めて近い半径の円弧を包絡線として、値が小さいデータの均し処理を行うことができる。
【００２２】
請求項５の発明における包絡線処理を行う際の、所定半径の仮想円が当接して移動する場合の仮想円の中心の移動軌跡上の位置を夫々の抽出点に対して算出するステップは、請求項６，７に示す手法により行うことができる。
【００２３】
【発明の実施の形態】
次に本発明の実施の形態を図１〜図７を参照して説明する。
尚、本発明の画像処理方法を実施するシステムは、概ね、フェルール等の対象物を所定位置に支持する支持装置と、対象物の対象とする円形穴を撮像する撮像装置と、撮像装置により撮像した画像を処理する処理装置と、照明手段等から構成されるのであるが、このようなシステムは周知の技術に基づき容易に構成することができ、また適宜の構成を適用することができるので、説明は省略する。
【００２４】
図１は、本発明の請求項２に示す方法を適用した処理の流れの一例を示すものである。
１．まずステップＳ１では、撮像装置により対象とする円形穴を撮像して画像をパーソナルコンピュータ等の処理装置に取り込む。
２．次いでステップＳ２では取り込んだ画像のデータを演算処理して、対象とする穴の輪郭線を抽出し、輪郭線に沿った多数の抽出点の二次元の直交座標データを算出する。算出された夫々の座標データは、夫々の抽出点ｉ（但しｉ＝１〜ｎ）（但し、ｎは抽出点数）に対応するデータの集合として、
座標データ：Ｅ（Ｘｎ，Ｙｎ）
として表す。
これらの多数の抽出点の座標データの集合は図２中の実線Ｌ１で示されるもので、これらの実線Ｌ１は、実際は多数の離散的な点の集合である。
３．次いでステップＳ３では、ステップＳ２において算出した多数の抽出点の座標データの回帰分析を行って、多数の抽出点に対応して予測される円、即ち回帰円を算出し、その中心座標を算出する。回帰円は図中破線Ｌ２で表しており、その中心座標はＣ（Ｘｃ，Ｙｃ），半径はＲｃとして表している。
【００２５】
以上のステップＳ１〜Ｓ３は、上述した従来の画像処理方法と同様である。
次に、上記回帰円Ｌ２の円周方向に沿って配列した多数の上記抽出点に対して、データを均す包絡線処理を、以下のステップＳ４〜Ｓ１２により行う。
４．ステップＳ４では、ステップＳ２における多数の抽出点の二次元の直交座標データＥ（Ｘｎ，Ｙｎ）を、回帰円Ｌ２の中心座標Ｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）を原点とした極座標データに変換する。
極座標に変換された多数の抽出点の座標データの集合を、Ｅ（Ｒｎ，θｎ）とする。尚、図２においては、任意の極座標データＥ（Ｒｉ，θｉ）として表している。
５．次いでステップＳ５では、ステップＳ４において変換された各抽出点の極座標データを、動径としての、回帰円Ｌ２の中心Ｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）から各抽出点ｉ〜ｎまでの距離と、偏角に対応する回帰円Ｌ２の円弧長とを、直交軸の夫々とする直交座標データに変換する。直交軸は、図３、図４に示すように、図２における直交軸であるＸ，Ｙ軸と区別するためにＵ軸（横軸）とＶ軸（縦軸）として示している。そして、このように直交座標に変換された座標データは、
Ｅ（Ｒθｎ，Ｒｎ）として示しておいる。この際、任意の抽出点における座標データのＵ軸成分は、Ｒθｉ＝Ｒｃ×θｉの演算により求める。
６．次いでステップＳ６では、円周に対応する抽出点のデータの列の一方側の端部に、他方側の端部の複数の抽出点のデータの列を結合すると共に、他方側の端部に、一方側の端部の複数の抽出点のデータの列を結合する処理を行う。
この処理により、上記ＵＶ座標における座標データの範囲は、
Ｅ（Ｒθ-m，Ｒ-m）〜Ｅ（Ｒθ+m，Ｒ+m）となる。
【００２６】
次に、Ｕ軸方向に配列された各抽出点のデータの列に対して、所定半径の仮想円が当接して移動する場合の仮想円の中心の移動軌跡上の位置を夫々の抽出点に対して算出する処理を、以降のステップＳ７〜Ｓ１１により行う。尚、これらの処理は、図３に示すように、円周方向の所定以下のデータ間隔において、値が小さいデータを均す包絡線処理として規定することができる。
７．即ち、ステップＳ７では、抽出点１〜ｎにつき順次以降の処理を行うため、まず抽出点を最初の点に設定する。即ち、変数ｉ＝１に初期化する。
８．次いでステップＳ８では、夫々の着目した抽出点ｉに対して、その前後に連続して配列された±ｍ個の抽出点ｉ−ｍ〜ｉ＋ｍを算出用抽出点として、夫々の算出用抽出点を中心とする半径ｒの円と、Ｕ軸から、着目した抽出点ｉを通る垂線との交点を算出する。
例えば着目した抽出点ｉを通る垂線と、抽出点ｉ＋３のデータ点を中心とした半径ｒの円との交点のＶ座標は、以下の計算式により算出することができる。
Ｖ3＝Ｒi+3＋｛ｒ2−（Ｒθｉ−Ｒθi+3）2｝-2
但し、ｒ2−（Ｒθｉ−Ｒθi+3）2が負の場合には、交点が存在しないことになる。
９．こうしてステップＳ８において、抽出点ｉ−ｍ〜ｉ＋ｍを算出用抽出点として、夫々の算出用抽出点を中心とする半径ｒの円と、Ｕ軸から、着目した抽出点ｉを通る垂線との交点を算出した後、ステップＳ９では、それらの複数の交点の中でＶ軸の値の最大値を求め、この値を抽出点ｉにおけるＶ軸の座標Ｖｉとする。
１０．これらのステップＳ８、Ｓ９により、抽出点ｉにおけるＶ軸の座標Ｖｉを求めた後、ステップＳ１０において、変数ｉの値を１つ増加し、次いでステップＳ１１において全ての抽出点につき処理が行われたか否かを判定し、処理が完了していない場合にはステップＳ８に移行して、今度は抽出点ｉ＋１につき上述した処理が行われる
１１．ステップＳ８とステップＳ９の処理が全ての抽出点につき行われ、全ての抽出点についての半径ｒの円の中心の軌跡の座標データＥ（Ｒθｎ，Ｖｎ）が算出されると、ステップＳ１０により、変数ｉ＝ｎ＋１となるので、次のステップＳ１１において全ての抽出点につき行われたことが判定されて、ステップＳ１２に移行する。
１２．次にステップＳ１２においては、全ての抽出点についての半径ｒの円の中心の軌跡の座標データＥ（Ｒθｎ，Ｖｎ）において、Ｖ軸の値から円の半径ｒを減じると共に、元の直交座標、即ち、図２のＸ，Ｙ座標に変換する。
変換された座標データをＥ（Ｘ’ｎ，Ｙ’ｎ）とすると、任意の抽出点ｉにおける座標データは次式により算出する。
Ｘ’ｉ＝（Ｖｉ−ｒ）×cosθｉ−Ｘｃ
Ｙ’ｉ＝（Ｖｉ−ｒ）×sinθｉ−Ｙｃ
但し、上述したとおり、（Ｘｃ，Ｙｃ）はステップＳ３において算出した回帰円の中心の座標である。
１３．以上のステップを経て、包絡線処理により、上記回帰円の半径方向の値の列に対して、円周方向の所定以下のデータ間隔において、値が小さいデータを均す処理が行われ、補正された各抽出点の座標データＥ（Ｘ’ｎ，Ｙ’ｎ）が得られた後、次のステップＳ１３において、包絡線処理後の補正された座標データＥ（Ｘ’ｎ，Ｙ’ｎ）に対して再度回帰円を算出する。ここでは、回帰円の中心座標Ｃ（Ｘ’ｃ，Ｙ’ｃ）を算出する。図７において、回帰円は破線ｆ’２として示している。
１４．次いでステップＳ１４では、再度算出された回帰円の中心座標Ｃ（Ｘ’ｃ，Ｙ’ｃ）と、補正された夫々の抽出点の座標データＥ（Ｘ’ｎ，Ｙ’ｎ）間の距離を算出する。
１５．次いでステップＳ１５では、半径データの最大値Ｒ’maxを求める。図では、半径データの最大値Ｒ’maxに対応する円ｆ’maxを二点鎖線で示している。
１６．次いでステップＳ１６では、半径データの最小値Ｒ’minを求める。図では、半径データの最大値Ｒ’minに対応する円ｆ’minを二点鎖線で示している。
１７．そしてステップＳ１７では、半径データの最大値と最小値の差として、次式により真円度を算出する。
真円度＝Ｒ’max−Ｒ’min
【００２７】
以上に説明した本発明の実施の形態により、上述した従来の画像処理において測定したフェルールの125μｍの円形穴につき測定したところ、真円度は、0.4985[μｍ]と算出された。この値は、本来の真円度0.45[μｍ]に非常に近い値となった。
【００２８】
以上に説明した本発明の請求項２の発明に対応する実施の形態では、撮像装置により撮像した円形穴の内周の輪郭に沿った多数の抽出点の画像データ中に、円形穴の内周の一部に付着したごみ等の異物によって内側に突出した抽出点が生じても、この内側に突出した抽出点は包絡線処理により補正して、包絡線処理後の各補正データに対して再度回帰円を算出して、その中心座標を算出し、この算出した回帰円の中心から各補正データの距離を求め、その最大値と最小値により真円度を算出するので、ごみ等が付着していても非常に正確な真円度の測定が可能である。
【００２９】
しかしながら本発明においては、上記包絡線処理により、ごみ等の異物によって内側に突出した抽出点を包絡線処理により補正するので、請求項１に示すように、補正されたデータに対して再度回帰円を算出する処理を省略し、補包絡線処理後の各補正データに対して上記回帰円の中心からの距離を求め、その最大値と最小値により真円度を算出するようにしても、上記実施の形態ほどではないにしても、従来と比較して非常に正確な真円度の測定が可能である。
【００３０】
また本発明においては、補正前の抽出点の画像データと、補正後の抽出点の画像データとを比較すれば、包絡線処理によってデータが補正された個所を検出することができ、従って、請求項２に示すように、補正前の抽出点の画像データと、補正後の抽出点の画像データとを比較する処理を行うことにより、円形穴におけるごみ等の異物の存在を検出することができる。
【００３１】
一方、包絡線処理によって補正された画像データによって再度算出した回帰円の面積と、補正前の画像データにより最初に算出した回帰円の面積の差は、ごみの占める面積に対応すると考えられるので、請求項４に示すように、上記面積の差を求める処理を行うことにより、撮像した画像から算出した輪郭線で囲まれた面積中にごみの占める面積を算出することができる。
【００３２】
また本発明においては、請求項５に示すように、包絡線処理において、所定半径の仮想円が当接して移動する場合の仮想円の中心の移動軌跡上の位置の算出を、変換された各抽出点の極座標データを、動径としての回帰円の中心から各抽出点までの距離と、偏角に対応する回帰円の円弧長とを、直交軸の夫々とする直交座標データに変換して行うことにより、簡単な算出式で包絡線に対応する位置の算出が行えると共に、図６に示す直交軸において、円弧長に対応する軸方向の直線は、図５に示す最初の二次元の直交座標においては、円弧に対応するため、回帰円の半径又はそれに極めて近い半径の円弧を包絡線として、値が小さいデータの均し処理を行うことができる。
【００３３】
この包絡線処理における仮想円の半径は、適宜に決定することができるが、例えば、その径を、対象とする円形穴の１０倍程度以上に設定すれば、その径に対応するデータ間隔以下において値が小さくなるデータを均し処理することができる。
【００３４】
逆に、最初の二次元の直交座標において、ごみによる輪郭線を、直線の包絡線により均し処理を行うと、図５に示すように、直線の包絡線は、ごみがない場合の輪郭線、即ち円弧と一致することはなく、これが必ず誤差となってしまう。
【００３５】
このことから、請求項５の発明においては、包絡線処理により、非常に精度の高いデータの均し処理を行うことができる。
【００３６】
次に本発明の産業上の利用可能性について説明する。
まず、本発明の方法が対象とする円形穴は、光学部品の各種フェルールに形成された円形穴とする他、適宜の円形穴に適用できるものである。また各種フェルールとしては、単芯フェルール、多心フェルール、ＭＴフェルール等の適宜の構成のフェルールに適用できるものである。
【００３７】
本発明を単芯フェルールの穴の真円度（又は偏心量）の測定に利用した場合は以下のとおりである。
単芯フェルールの穴の真円度（又は偏心量）の測定では、フェルールを回転させながら又は静止させた状態で撮像装置により撮像して、上述したような画像処理により内径の中心を求めるのであるが、従来の画像処理方法では、内周にごみが付着していると、ごみによって偏心量が大きく算出されてしまい、不良品として判定されてしまう。従って従来の画像処理では、測定するフェルールのごみを除去する等の対処が必要であったが、本発明の画像処理方法では、穴にごみが付着した状態でも正確な偏心量の測定ができるので、従来では、ごみの影響により偏心量の規格外と判定されて、不良として処理されていたものでも不良と判定されず、製造工程の歩留まりを向上させることができる。
【００３８】
また本発明では、円筒単芯フェルール、円筒多心フェルールまたはＭＴフェルールのいずれのフェルールの測定においても、上述したように画像処理において、穴にごみが付着していることを検出したり、ごみの付着量（付着している面積）を検出することができるので、製造工程において、ごみの付着による不良品の除去が可能となる。
【００３９】
次にＭＴフェルールの偏心量測定に関し、この測定は、例えば直径０．７ｍｍの両端のガイド穴の中心を基準として、ガイド穴とガイド穴の間の125μｍのファイバ挿入穴の位置を測定したり、又はファイバ挿入穴に挿入されたファイバコアの位置を測定するものであり、この際、ガイド穴の中心は、撮像装置であるカメラの反対側から入射されるバックライトにより、カメラに映し出されたガイド穴の画像の処理により求められている。
この際、従来の画像処理方法では、ガイド穴にごみが付着すると、その影響により、ガイド穴の中心が正確に求められなくなるので、基準点がずれてしまって測定値全体が正確に求められなくなる。
これに対して、本発明の画像処理方法では、ガイド穴にごみが付着した状態においても、その影響を除去できるので、ファイバ挿入穴やそこに挿入されているコアの偏心量を正確に測定することができる。
これにより、従来では、ごみの影響により規格外と判定されて、不良として処理されていたものでも不良と判定されず、製造工程の歩留まりを向上させることができる。
【００４０】
【発明の効果】
本発明は以上のとおりであるので、次のような効果がある。
ａ．請求項１の発明によれば、撮像装置により撮像した円形穴の内周の輪郭に沿った多数の抽出点の画像データ中に、円形穴の内周の一部に付着したごみ等の異物によって内側に突出した抽出点が生じても、この内側に突出した抽出点は包絡線処理により補正して、補包絡線処理後の各補正データに対して上記回帰円の中心からの距離を求め、その最大値と最小値により真円度を算出するので、ごみ等の異物の影響を受け難く、正確な真円度の測定が可能である。
ｂ．請求項２の発明によれば、包絡線処理後の各補正データに対して再度回帰円を算出して、その中心座標を算出し、この算出した回帰円の中心から各補正データの距離を求め、その最大値と最小値により真円度を算出するので、請求項１の発明よりも、より正確な真円度の測定が可能である。
ｃ．請求項３の発明によれば、補正前の抽出点の画像データと、補正後の抽出点の画像データとを比較することにより、円形穴におけるごみ等の異物の存在を検出することができる。
ｄ．請求項４の発明によれば、請求項２の発明において再度算出した回帰円の面積と最初に算出した回帰円の面積の差により、撮像した画像から算出した輪郭線で囲まれた面積中にごみの占める面積を算出することができる。
ｅ．以上のいずれの発明においても、包絡線処理は、回帰円の半径又はそれに極めて近い半径の円弧を包絡線として、値が小さいデータの均し処理を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の画像処理方法における処理の流れの一例を示す流れ図である。
【図２】  本発明の画像処理方法における処理の流れ及びその結果を説明する説明図である。
【図３】  本発明の画像処理方法における包絡線によるデータの均し処理を説明する説明図である。
【図４】  本発明の画像処理方法における包絡線によるデータの均し処理を説明する他の説明図である。
【図５】  本発明の画像処理方法における包絡線によるデータの均し処理を説明する更に他の説明図である。
【図６】  本発明の画像処理方法における包絡線によるデータの均し処理を説明する更に他の説明図である。
【図７】  本発明の画像処理方法における包絡線によるデータの均し処理の結果を説明する説明図である。
【図８】  従来の画像処理方法における処理の流れの一例を示す流れ図である。
【図９】  従来の画像処理方法における処理の流れ及びその結果を説明する説明図である。
【符号の説明】
Ｃ（Ｘ’ｃ，Ｙ’ｃ）；Ｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）    回帰円の中心座標
ｆ’２，ｆ２                              回帰円
Ｒmax，Ｒ’max                      半径の最大値
Ｒmin，Ｒ’min                      半径の最小値
【図１】
0004025109.tif 000002
【図２】
0004025109.tif 000003
【図３】
0004025109.tif 000004
【図４】
0004025109.tif 000005
【図５】
0004025109.tif 000006
【図６】
0004025109.tif 000007
【図７】
0004025109.tif 000008
【図８】
0004025109.tif 000009
【図９】
0004025109.tif 000010