(57)【要約】      （修正有）【課題】刻印が施されることのある測定対象部の表面欠陥を検出する場合に、刻印を表面欠陥として過検出しないとともに、表面欠陥を見逃すことなく検出できるようにする。【解決手段】柱部の高さ方向に沿って線状光を照射して、ＴＤＩカメラにより反射光を撮像して光切断画像を得る。画像処理装置は、光切断画像に基づいて、柱部の表面形状を表す形状画像を作成し、形状画像に対して、柱部の曲面形状を平面に変換する形状補正処理を行う。また、画像処理装置は、形状補正処理後の画像に対して、凹部二値化及び凸部二値化を行い、更に膨張及び収縮処理を行った上でラベリング処理を行うことにより、柱部に施される刻印を検出して、刻印マスク画像を作成する。そして、画像処理装置は、刻印マスク画像を用いて、形状補正処理後の画像をマスク処理して、柱部の表面欠陥を検出する。【選択図】図９
2017187348.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
長尺材のうち、短手方向の端部に湾曲面を有する所定の部位を測定対象部として、
周期的に変調された線状レーザ光を前記長尺材の短手方向に沿って前記測定対象部に照射する照射手段と、
前記測定対象部からの反射光を撮像する遅延積分型の撮像手段とを用いて、
前記線状レーザ光の照射位置を前記長尺材の長手方向に連続的にずらしながら、前記撮像手段により前記測定対象部からの反射光を撮像して光切断画像を得て、前記測定対象部の表面欠陥を検出する表面欠陥検査システムであって、
前記撮像手段から出力される光切断画像に基づいて、前記測定対象部の表面形状を表す形状画像を作成する形状画像作成手段と、
前記形状画像作成手段で作成された形状画像に対して、前記測定対象部の曲面形状を平面に変換する形状補正処理を行う形状補正処理手段と、
前記形状補正処理手段で得られた画像に対して、凹部二値化及び凸部二値化のうち少なくともいずれか一方を行い、ラベリング処理を行うことにより、大きさが既知の刻印を検出して、刻印マスク画像を作成する刻印マスク画像作成手段と、
前記刻印マスク画像作成手段で作成された刻印マスク画像を用いて、前記形状補正処理手段で得られた画像をマスク処理して、前記測定対象部の表面欠陥を検出する欠陥検出処理手段とを備えたことを特徴とする表面欠陥検査システム。
【請求項２】
前記形状画像作成手段で作成された形状画像において前記測定対象部の表面形状の湾曲度の変化を評価して、前記測定対象部の境界を検出する境界検出手段を備えたことを特徴とする請求項１に記載の表面欠陥検査システム。
【請求項３】
前記境界検出手段は、前記形状画像作成手段で作成された形状画像に対して２階差分処理又はラプラシアン演算処理を行い、ピークとなる位置を前記測定対象部の境界として検出することを特徴とする請求項２に記載の表面欠陥検査システム。
【請求項４】
前記刻印マスク画像作成手段は、前記境界検出手段で検出された境界を基準にして定められる所定の領域で前記刻印を検出することを特徴とする請求項２又は３に記載の表面欠陥検査システム。
【請求項５】
前記刻印マスク画像作成手段は、前記形状補正処理手段で得られた画像に対して、凹部二値化及び凸部二値化を行い、更に膨張及び収縮処理を行った上でラベリング処理を行うことにより、前記刻印を検出することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の表面欠陥検査システム。
【請求項６】
前記長尺材はレールであり、
前記測定対象部は前記レールにおける柱部であって、前記柱部は一端で顎下部に繋がり、他端で脚部に繋がることを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の表面欠陥検査システム。
【請求項７】
前記形状画像作成手段は、
前記撮像手段で得られた光切断画像を順に配列することにより得られる縞画像の各位置における位相のずれを算出する位相算出手段と、
前記位相算出手段で得られた位相のずれに基づいて位相のずれが不連続になっている位置を検出し、その検出した位置における位相のずれを繋ぐことにより位相のずれを連続化して、前記測定対象部の表面形状を表す形状画像を作成する位相連続化処理手段とを備えることを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の表面欠陥検査システム。
【請求項８】
前記形状補正処理手段は、前記形状画像作成手段で作成された形状画像、或いは前記形状画像作成手段で作成された形状画像に所定の処理を施した形状画像に対してフィッティング曲線を求めるフィッティング処理を施し、そのフィッティング曲線と、前記形状画像作成手段で作成された形状画像との差分演算を行い、当該差分演算で得られたデータを、前記長尺材の長手方向について所定の長さだけ平均して、当該平均した値にローパスフィルタ処理を施した値と、前記差分演算で得られたデータとの差分演算を再度行うことを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の表面欠陥検査システム。
【請求項９】
長尺材のうち、短手方向の端部に湾曲面を有する所定の部位を測定対象部として、
周期的に変調された線状レーザ光を前記長尺材の短手方向に沿って前記測定対象部に照射する照射手段と、
前記測定対象部からの反射光を撮像する遅延積分型の撮像手段とを用いて、
前記線状レーザ光の照射位置を前記長尺材の長手方向に連続的にずらしながら、前記撮像手段により前記測定対象部からの反射光を撮像して光切断画像を得て、前記測定対象部の表面欠陥を検出する表面欠陥検査方法であって、
前記撮像手段から出力される光切断画像に基づいて、前記測定対象部の表面形状を表す形状画像を作成する形状画像作成ステップと、
前記形状画像作成ステップで作成された形状画像に対して、前記測定対象部の曲面形状を平面に変換する形状補正処理を行う形状補正処理ステップと、
前記形状補正処理ステップで得られた画像に対して、凹部二値化及び凸部二値化のうち少なくともいずれか一方を行い、ラベリング処理を行うことにより、大きさが既知の刻印を検出して、刻印マスク画像を作成する刻印マスク画像作成ステップと、
前記刻印マスク画像作成ステップで作成された刻印マスク画像を用いて、前記形状補正処理ステップで得られた画像をマスク処理して、前記測定対象部の表面欠陥を検出する欠陥検出処理ステップとを有することを特徴とする表面欠陥検査方法。
【請求項１０】
長尺材のうち、短手方向の端部に湾曲面を有する所定の部位を測定対象部として、
周期的に変調された線状レーザ光を前記長尺材の短手方向に沿って前記測定対象部に照射する照射手段と、
前記測定対象部からの反射光を撮像する遅延積分型の撮像手段とを用いて、
前記線状レーザ光の照射位置を前記長尺材の長手方向に連続的にずらしながら、前記撮像手段により前記測定対象部からの反射光を撮像して光切断画像を得て、前記測定対象部の表面欠陥を検出するためのプログラムであって、
前記撮像手段から出力される光切断画像に基づいて、前記測定対象部の表面形状を表す形状画像を作成する形状画像作成手段と、
前記形状画像作成手段で作成された形状画像に対して、前記測定対象部の曲面形状を平面に変換する形状補正処理を行う形状補正処理手段と、
前記形状補正処理手段で得られた画像に対して、凹部二値化及び凸部二値化のうち少なくともいずれか一方を行い、ラベリング処理を行うことにより、大きさが既知の刻印を検出して、刻印マスク画像を作成する刻印マスク画像作成手段と、
前記刻印マスク画像作成手段で作成された刻印マスク画像を用いて、前記形状補正処理手段で得られた画像をマスク処理して、前記測定対象部の表面欠陥を検出する欠陥検出処理手段としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、刻印が施されることのある測定対象部の表面欠陥を検出するのに利用して好適な表面欠陥検査システム、方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、光切断方式の光学的形状測定方法が様々な分野で利用されている。鋼板の生産ラインにおいても、鋼板の表面に線状レーザ光を照射し、遅延積分型カメラによって鋼板の表面を撮像して光切断画像を出力することにより、鋼板の表面の凹みや疵等の表面欠陥を検出することが提案されている（特許文献１等を参照）。
ここで、例えばレール、形鋼、鋼管等の長尺材の所定の部位を測定対象部とする場合、その短手方向（幅方向や高さ方向）の端部は平坦でなく湾曲面となっているため、表面欠陥の検出精度が低くなってしまうことがある。
この点に鑑みて、特許文献２には、レールの頭部を測定対象部として、輝度画像に基づいて頭部のエッジ位置を検出することが開示されている。そして、光切断画像に基づいて、測定対象部の表面形状を表す形状画像を作成し、形状画像からフィッティング曲線を求め、そのフィッティング曲線と形状画像との差分演算を行うことにより、測定対象部の曲面形状を平面に焼き直す形状補正処理を行う構成が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−３９３０号公報
【特許文献２】特開２０１０−９１５１４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献２の表面欠陥検査手法は、レールの頭部だけでなく、例えばレールの柱部の表面欠陥の検出にも適用することができる。
ここで、レール１において柱部１ａにはレール番号等が刻印されることがある。図２に点線で示すように、柱部１ａの所定の高さ位置に一定幅の刻印領域（刻印帯）１１が設定され、この刻印帯１１に刻印が施される。なお、刻印帯１１は柱部１ａにおいて可視的に現れるものではないが、図２ではわかりやすいように点線で示す。このように刻印が施されることのある柱部１ａの表面欠陥を検出する場合、刻印を表面欠陥として過検出してしまうことになる。
【０００５】
刻印の過検出を抑制する対策として、刻印に相当する大きさや高さ或いは深さの範囲を予め定めておき、その範囲の凹凸は刻印であると判別して、表面欠陥として取り扱わないことが考えられる。しかしながら、刻印に相当する大きさや高さ或いは深さの表面欠陥を見逃すおそれがある。
また、画像上で刻印帯１１を定め、刻印帯１１で検出される凹凸を無視することも考えられる。しかしながら、刻印帯１１に現れる表面欠陥を見逃すおそれがある。また、レールの曲がりや蛇行によって刻印帯１１そのものを適切に定められず、定めた刻印帯１１の位置が実際の刻印帯に対して大きくずれた場合には、刻印を表面欠陥として検出してしまうおそれがある。
【０００６】
ここで、一般的な刻印の検出手法として、刻印で影ができるように、刻印を囲むように刻印周辺から収束光を照射し、画像の輝度の明暗から刻印を検出する手法が知られているが、測定対象部の表面が清浄であることが望ましく、レールのようにスケール付着や模様等による輝度変化がある場合には適用できないという課題がある。
また、刻印の段差そのものを測定し、刻印を検出する手法として、焦点距離による画像の鮮明さを用いる焦点法や、段差の距離による干渉縞の間隔から段差を検出する干渉法があるが、これらは実時間測定に向かないという課題がある。
【０００７】
本発明は上記のような点に鑑みてなされたものであり、刻印が施されることのある測定対象部の表面欠陥を検出する場合に、刻印を表面欠陥として過検出しないとともに、表面欠陥を見逃すことなく検出できるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記の課題を解決するための本発明の要旨は、以下のとおりである。
［１］  長尺材のうち、短手方向の端部に湾曲面を有する所定の部位を測定対象部として、
周期的に変調された線状レーザ光を前記長尺材の短手方向に沿って前記測定対象部に照射する照射手段と、
前記測定対象部からの反射光を撮像する遅延積分型の撮像手段とを用いて、
前記線状レーザ光の照射位置を前記長尺材の長手方向に連続的にずらしながら、前記撮像手段により前記測定対象部からの反射光を撮像して光切断画像を得て、前記測定対象部の表面欠陥を検出する表面欠陥検査システムであって、
前記撮像手段から出力される光切断画像に基づいて、前記測定対象部の表面形状を表す形状画像を作成する形状画像作成手段と、
前記形状画像作成手段で作成された形状画像に対して、前記測定対象部の曲面形状を平面に変換する形状補正処理を行う形状補正処理手段と、
前記形状補正処理手段で得られた画像に対して、凹部二値化及び凸部二値化のうち少なくともいずれか一方を行い、ラベリング処理を行うことにより、大きさが既知の刻印を検出して、刻印マスク画像を作成する刻印マスク画像作成手段と、
前記刻印マスク画像作成手段で作成された刻印マスク画像を用いて、前記形状補正処理手段で得られた画像をマスク処理して、前記測定対象部の表面欠陥を検出する欠陥検出処理手段とを備えたことを特徴とする表面欠陥検査システム。
［２］  前記形状画像作成手段で作成された形状画像において前記測定対象部の表面形状の湾曲度の変化を評価して、前記測定対象部の境界を検出する境界検出手段を備えたことを特徴とする［１］に記載の表面欠陥検査システム。
［３］  前記境界検出手段は、前記形状画像作成手段で作成された形状画像に対して２階差分処理又はラプラシアン演算処理を行い、ピークとなる位置を前記測定対象部の境界として検出することを特徴とする［２］に記載の表面欠陥検査システム。
［４］  前記刻印マスク画像作成手段は、前記境界検出手段で検出された境界を基準にして定められる所定の領域で前記刻印を検出することを特徴とする［２］又は［３］に記載の表面欠陥検査システム。
［５］  前記刻印マスク画像作成手段は、前記形状補正処理手段で得られた画像に対して、凹部二値化及び凸部二値化を行い、更に膨張及び収縮処理を行った上でラベリング処理を行うことにより、前記刻印を検出することを特徴とする［１］乃至［４］のいずれか一つに記載の表面欠陥検査システム。
［６］  前記長尺材はレールであり、
前記測定対象部は前記レールにおける柱部であって、前記柱部は一端で顎下部に繋がり、他端で脚部に繋がることを特徴とする［１］乃至［５］のいずれか一つに記載の表面欠陥検査システム。
［７］  前記形状画像作成手段は、
前記撮像手段で得られた光切断画像を順に配列することにより得られる縞画像の各位置における位相のずれを算出する位相算出手段と、
前記位相算出手段で得られた位相のずれに基づいて位相のずれが不連続になっている位置を検出し、その検出した位置における位相のずれを繋ぐことにより位相のずれを連続化して、前記測定対象部の表面形状を表す形状画像を作成する位相連続化処理手段とを備えることを特徴とする［１］乃至［６］のいずれか一つに記載の表面欠陥検査システム。
［８］  前記形状補正処理手段は、前記形状画像作成手段で作成された形状画像、或いは前記形状画像作成手段で作成された形状画像に所定の処理を施した形状画像に対してフィッティング曲線を求めるフィッティング処理を施し、そのフィッティング曲線と、前記形状画像作成手段で作成された形状画像との差分演算を行い、当該差分演算で得られたデータを、前記長尺材の長手方向について所定の長さだけ平均して、当該平均した値にローパスフィルタ処理を施した値と、前記差分演算で得られたデータとの差分演算を再度行うことを特徴とする［１］乃至［７］のいずれか一つに記載の表面欠陥検査システム。
［９］  長尺材のうち、短手方向の端部に湾曲面を有する所定の部位を測定対象部として、
周期的に変調された線状レーザ光を前記長尺材の短手方向に沿って前記測定対象部に照射する照射手段と、
前記測定対象部からの反射光を撮像する遅延積分型の撮像手段とを用いて、
前記線状レーザ光の照射位置を前記長尺材の長手方向に連続的にずらしながら、前記撮像手段により前記測定対象部からの反射光を撮像して光切断画像を得て、前記測定対象部の表面欠陥を検出する表面欠陥検査方法であって、
前記撮像手段から出力される光切断画像に基づいて、前記測定対象部の表面形状を表す形状画像を作成する形状画像作成ステップと、
前記形状画像作成ステップで作成された形状画像に対して、前記測定対象部の曲面形状を平面に変換する形状補正処理を行う形状補正処理ステップと、
前記形状補正処理ステップで得られた画像に対して、凹部二値化及び凸部二値化のうち少なくともいずれか一方を行い、ラベリング処理を行うことにより、大きさが既知の刻印を検出して、刻印マスク画像を作成する刻印マスク画像作成ステップと、
前記刻印マスク画像作成ステップで作成された刻印マスク画像を用いて、前記形状補正処理ステップで得られた画像をマスク処理して、前記測定対象部の表面欠陥を検出する欠陥検出処理ステップとを有することを特徴とする表面欠陥検査方法。
［１０］  長尺材のうち、短手方向の端部に湾曲面を有する所定の部位を測定対象部として、
周期的に変調された線状レーザ光を前記長尺材の短手方向に沿って前記測定対象部に照射する照射手段と、
前記測定対象部からの反射光を撮像する遅延積分型の撮像手段とを用いて、
前記線状レーザ光の照射位置を前記長尺材の長手方向に連続的にずらしながら、前記撮像手段により前記測定対象部からの反射光を撮像して光切断画像を得て、前記測定対象部の表面欠陥を検出するためのプログラムであって、
前記撮像手段から出力される光切断画像に基づいて、前記測定対象部の表面形状を表す形状画像を作成する形状画像作成手段と、
前記形状画像作成手段で作成された形状画像に対して、前記測定対象部の曲面形状を平面に変換する形状補正処理を行う形状補正処理手段と、
前記形状補正処理手段で得られた画像に対して、凹部二値化及び凸部二値化のうち少なくともいずれか一方を行い、ラベリング処理を行うことにより、大きさが既知の刻印を検出して、刻印マスク画像を作成する刻印マスク画像作成手段と、
前記刻印マスク画像作成手段で作成された刻印マスク画像を用いて、前記形状補正処理手段で得られた画像をマスク処理して、前記測定対象部の表面欠陥を検出する欠陥検出処理手段としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、刻印が施されることのある測定対象部の表面欠陥を検出する場合に、刻印を検出して刻印マスク画像を作成するようにしたので、刻印を表面欠陥として過検出しないとともに、表面欠陥を見逃すことなく検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施形態に係る表面欠陥検査システムの概略構成図である。
【図２】遅延積分型カメラと長尺材との位置関係を説明するための図である。
【図３】遅延積分型カメラの構造と動作を説明するための図である。
【図４】縞画像の一例を示す図である。
【図５】縞画像における縞のずれを説明するための図である。
【図６】縞画像の一例を示す図である。
【図７】スライス縞画像データにおける位相のずれと測定対象部の深さとの関係を説明するための図である。
【図８】画像処理装置の概略ブロック図である。
【図９】実施形態に係る画像処理装置の処理動作を説明するためのフローチャートである。
【図１０】各段階での画像の一例の写真を示す図である。
【図１１】各段階での位相特性の一例を表わす特性図である。
【図１２】センタリング処理の概要を説明するための図である。
【図１３】表面欠陥判別に用いる二値化画像の一例の写真を示す図である。
【図１４】レールの横断面形状の一例を示す図である。
【図１５】境界検出処理を示すフローチャートである。
【図１６】境界検出処理における２階差分処理の概要を説明するための図である。
【図１７】寸法図断面形状と、２階差分データとの一例を示す特性図である。
【図１８】断面プロフィールに対して移動平均処理及び２階差分処理を行った結果の一例を示す特性図である。
【図１９】刻印検出・マスク処理を示すフローチャートである。
【図２０】刻印検出・マスク処理の各段階での画像の一例の写真を示す図である。
【図２１】深さ画像の一例の写真を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、添付図面を参照して、本発明の好適な実施形態について説明する。
図１は、実施形態に係る表面欠陥検査システムの概略構成図である。表面欠陥検査システムは、レーザ装置１０と、ロッドレンズ２０と、遅延積分型カメラ（ＴＤＩカメラ）３０と、タイミング信号発生部４０と、画像処理装置５０と、表示装置６０とを備える。
【００１２】
表面欠陥検査システムは、長尺材のうち、短手方向の端部に湾曲面を有する所定の部位を測定対象部として、測定対象部の表面形状を光学的に測定する。本実施形態では、図２に示すように、長尺材であるレール１の柱部１ａを測定対象部とする。レール１は長手方向（図２中の矢印Ｘ）に一定の速さで搬送され、表面欠陥検査システムは、搬送中のレール１の柱部１ａの表面形状を測定し、凹凸や疵等の表面欠陥を検出する。
【００１３】
レーザ装置１０は、連続発振のレーザ光を発生する。ロッドレンズ２０は、レーザ装置１０から発せられたレーザ光を、レール１の短手方向、具体的には柱部１ａの高さ方向に沿って扇状に広げる。これにより、レーザ装置１０が発したレーザ光は、線状レーザ光として柱部１ａの高さ方向に沿って照射される、すなわちレール１を横切るように照射される。このとき、線状レーザ光が柱部１ａの表面に対して斜めに入射するようにレーザ装置１０が設置される。このようして線状レーザ光が照射された柱部１ａの表面には、その高さ方向に沿って線状の明るい部位が形成される。また、レール１は長手方向に移動しているので、線状の明るい部位もレール１の長手方向に沿って移動する。この線状の明るい部分からの反射光（線状反射像）は、ＴＤＩカメラ３０により撮像される。
【００１４】
タイミング信号発生部４０は、所定の周波数ωをもつ正弦波形の信号を発生し、その正弦波形の信号をレーザ装置１０に送出する。レーザ装置１０は、外部信号によりその発振強度を連続的に変化させられ、タイミング信号発生部４０から送出される正弦波形の信号を受けると、正弦波形で出力が変化するレーザ光を発生する。すなわち、レーザ装置１０が発するレーザ光を周期的に変調させている。また、タイミング信号発生部４０は、上記周波数ωのＭ倍の周波数をもつカメラシフトパルス信号を発生し、そのカメラシフトパルス信号をＴＤＩカメラ３０に送出する。
【００１５】
ＴＤＩカメラ３０は、図２に示すように、レール１の側方であって、柱部１ａに正対するように配置され、柱部１ａを含む領域の線状反射像を撮像する。図３は、ＴＤＩカメラの構造と動作を説明するための図である。ＴＤＩカメラでは、図３（ａ）に示すように、多数の光電変換素子３５がマトリクス状に配置されている。ここでは、例えばこれらの光電変換素子３５を、行方向にｎ個、列方向にＮ個配置したものとする。そして、各行については、最上行を第１行として、上から順に番号付けをし、各列については、最左列を第１列として、左から順に番号付けをしている。ここで、光電変換素子３５の行方向が、長尺材の短手方向（レール１の柱部１ａの高さ方向）に対応する。
【００１６】
光電変換素子３５は、受光した光の強度に対応する電荷を蓄積する。測定対象部の線状反射像が、レンズ３１を介して、１列分の幅で光電変換素子３５に入射するものとする。ＴＤＩカメラ３０では、各光電変換素子３５は、その蓄積した電荷を、当該光電変換素子３５と同じ行に位置し且つ一つ後の列に位置する光電変換素子に転送する。この転送のタイミングは、すべての光電変換素子３５で同一であり、タイミング信号発生部４０から送出されるカメラシフトパルス信号によって制御される。すなわち、カメラシフトパルス信号が入力する度に、各光電変換素子３５は電荷を転送する。このカメラシフトパルス信号の周波数（カメラシフト周波数）はＭωである。そして、第Ｎ列（最終列）に位置する光電変換素子３５は、カメラシフトパルス信号が入力すると、その蓄積している電荷を読出しレジスタに送る。これにより、線状反射像に対応する光切断画像が出力される。
【００１７】
なお、一般に、ＴＤＩカメラ３０では、図３（ｂ）に示すように、電荷が転送される途中で、各光電変換素子３５に光が入射すると、その入射した光の強度に対応する電荷が上乗せされる。しかし、上述したように、光電変換素子３５に１列分の幅の線状反射像が入射するように構成している。このため、電荷の転送途中で、各光電変換素子３５において電荷が上乗せされることはほとんどない。特に、背景光が問題となる場合でも、レンズ前面にレーザ波長のみを透過する光学フィルタを設置することで、これを抑制することができる。
【００１８】
レール１は長手方向に沿って移動しているので、レーザ装置１０からレーザ光を柱部１ａに照射し、ＴＤＩカメラ３０を用いて柱部１ａを含む領域の線状反射像を一定時間撮像すると、レール１の長手方向の各位置における光切断画像を順次得ることができる。したがって、こうして得られた各光切断画像を順に配列することにより、レール１全体を表す画像が得られる。
【００１９】
また、線状レーザ光を周期的に変調させており、その線状レーザ光の強度が時間的に変化するので、各行において列方向の各光電変換素子に蓄積される電荷量（受光強度）の分布も周期的に変化する。したがって、ＴＤＩカメラ３０から出力される各光切断画像を順に配列することにより得られる画像は、その配列方向に沿って、各光切断画像の濃度（強度）が周期的に変化する縞画像となる。図４に縞画像の一例を示す。ここで、濃度変化の一周期分に相当する光切断画像のことを「縞」と称することにする。この縞画像では、縞に平行な方向が長尺材の短手方向に対応し、縞に直交する方向が長尺材の長手方向に対応する。ＴＤＩカメラ３０のカメラシフト周波数とレーザ光の変調周波数との比をＭ：１とすると、Ｍ個の光切断画像、すなわち配列方向のＭ画素分が、一本の縞を構成する。
【００２０】
ところで、レーザ光は測定対象部の表面に斜めから入射するので、例えば測定対象部に凹んでいる部分があると、図１においてレーザ光の反射点は右側にずれる。したがって、光電変換素子３５上での光切断画像の位置も右側、すなわち図３（ａ）において列方向にずれることになる。このため、縞画像において、凹んでいる部分で反射したレーザ光に対応する光切断画像は、凹んでいない部分で反射したレーザ光に対応する光切断画像よりも時間的に早く出力されることになる。したがって、ＴＤＩカメラ３０から出力される画像を順に配列することにより得られる画像において、凹んでいる部分は縞のずれとして明白に認識することができる。
【００２１】
この縞のずれについてもう少し詳しく説明する。図５（ａ）はある縞画像の概略拡大図である。図５（ａ）では、縞毎に最大濃度を与える位置を実線で結んで示している。例えば、この縞画像では、短手方向の位置Ａにおいて最大濃度位置を配列方向に沿って調べると、最大濃度位置は等間隔に位置しており、縞のずれは生じていない。すなわち、測定対象部は、短手方向の位置Ａでは配列方向に沿って平坦な形状をしている。この場合、短手方向の位置Ａにおいて配列方向に沿っての縞画像の濃度分布（スライス縞画像データ）は、図５（ｂ）に示すように、きれいな正弦波形状をしている。
【００２２】
一方、図５（ａ）に示す短手方向の位置Ｂにおいて最大濃度位置を配列方向に沿って調べると、最大濃度位置の間隔は左から右に向かって徐々に広がっており、縞のずれが生じている。すなわち、測定対象部には、短手向の位置Ｂで配列方向に沿って凹みが生じている。この場合、短手方向の位置Ｂにおいて配列方向に沿っての縞画像の濃度分布（スライス縞画像データ）は、図５（ｃ）に示すように、図５（ｂ）に示す正弦波と比べて位相がずれている。このように、測定対象部の凹みによる縞のずれは、スライス縞画像データにおける位相のずれとして現れてくる。実際、この位相のずれと測定対象部の凹み（深さ）とは比例関係にある。深さが深くなるほど、スライス縞画像データにおける位相のずれが大きくなる。表面欠陥検査システムでは、縞画像に基づいて位相のずれに関する情報を算出し、その位相のずれに関する情報に基づいて測定対象部の表面形状を測定することにしている。この位相のずれを計算する方法を用いると、例えばカメラシフト周波数とレーザ光の変調周波数との比を４：１としたとき、縞が明確に一画素以上ずれなくても凹凸をして検出できる感度がある。
【００２３】
ここで、図４に示す縞画像は、表面が平坦な測定対象部のものである。それに対して、短手方向の端部に湾曲面を有する長尺材の所定の部位を測定対象部とする場合、図６に示すように、各縞の両端部が湾曲する縞画像となる。なお、図６に示す縞画像はレール１の柱部１ａのものではないが、柱部１ａの縞画像でも同様に各縞の両端部が湾曲する縞画像となる。
【００２４】
次に、スライス縞画像データにおける位相のずれと測定対象部の深さとの関係について説明する。図７はスライス縞画像データにおける位相のずれと測定対象部の深さとの関係を説明するための図である。
いま、図７に示すように、線状レーザ光が測定対象部の表面に入射する入射角度をθとする。また、測定対象部に凹部があり、線状レーザ光はその凹部に入ったときに測定対象部の表面から深さｄのところで反射して、ＴＤＩカメラ３０に入射したとする。このとき、深さｄで反射した線状レーザ光は、測定対象部の平坦な表面で反射した線状レーザ光に比べて、長尺材の長手方向（右方向）に距離ｈだけ反射点がずれる。ここで、ｈ＝ｄ・ｔａｎθである。この線状レーザ光の反射点が長手方向に距離ｈだけずれた結果として、スライス縞画像データにおいて位相のずれが生ずるが、この位相のずれをφとする。
【００２５】
ＴＤＩカメラ３０における光電変換素子３５の列方向の撮影分解能をｓ（ｍｍ／画素）とすると、線状レーザ光の反射点が長手方向にずれた距離ｈは、縞画像においてｈ／ｓ画素に相当する。また、ＴＤＩカメラ３０のカメラシフト周波数とレーザ光の変調周波数との比がＭ：１のとき、縞画像において配列方向のＭ画素分が一本の縞を構成する。すなわち、縞がＭ画素分だけずれたときに、位相のずれは２πとなる。したがって、線状レーザ光の反射点が長手方向に距離ｈずれたときのスライス縞画像データにおける位相のずれφは、
Ｍ／２π＝（ｈ／ｓ）／φ
より、
ｄ＝｛Ｍ・ｓ／（２π・ｔａｎθ）｝φ
となる。これより、スライス縞画像データにおける位相のずれφと測定対象部の深さｄとは比例関係にあることが分かる。
【００２６】
厳密には、通常のレンズを用いた場合、撮影分解能ｓは深さｄに応じて変化するため、補正する必要があるが、鋼板の凹みを測定する場合のように、レンズ作動距離に対して深さ変化が微小な場合は、この撮影分解能ｓの変化を実用上無視することができる。また、テレセントリックレンズを使えば、撮影分解能ｓを深さｄによらず、一定とすることができる。
【００２７】
画像処理装置５０は、ＴＤＩカメラ３０から出力された各光切断画像に基づいてレール１の柱部１ａの表面形状を表す画像を作成し、その画像に基づいて欠陥を検出する。図８に、画像処理装置５０の概略ブロック図を示す。画像処理装置５０は、Ａ／Ｄ変換部５０１と、プレフィルタ部５０２と、直交正弦波発生部５０３と、ローパスフィルタ部５０４ａ、５０４ｂと、位相算出部５０５と、位相連続化処理部５０６と、境界検出部５０７と、センタリング処理部５０８と、形状補正処理部５０９と、刻印マスク画像作成部５１０と、欠陥検出処理部５１１とを有する。画像処理装置５０の各部で処理された結果は、表示装置６０の画面上に表示される。
【００２８】
以下、図９も参照しつつ、画像処理装置５０の各部の処理動作について説明する。図９は、画像処理装置５０の処理動作を説明するためのフローチャートである。
まずは、ＴＤＩカメラ３０がレール１の柱部１ａを含む領域を撮像して光切断画像を出力する（ステップＳ１）。Ａ／Ｄ変換部５０１は、ＴＤＩカメラ３０から出力された各光切断画像をＡ／Ｄ変換し、ディジタル多値画像データとして出力する。このディジタル多値画像データは、図示しない画像メモリに記憶される。これらのディジタル多値画像データを順に配置することにより、縞画像が形成される。
【００２９】
縞画像（又はディジタル多値画像データ）からは、短手方向の各位置において配列方向に沿っての縞画像の濃度分布を表すデータが生成される。この配列方向に沿っての縞画像の濃度分布を表すデータが「スライス縞画像データ」である。短手方向の各位置におけるスライス縞画像データは画像メモリから順次出力される。
【００３０】
プレフィルタ部５０２は、各スライス縞画像データに所定のフィルタ処理を施すことにより、ノイズを除去し、縞の状態を鮮明にする。なお、プレフィルタ部５０２によるフィルタ処理は必ずしも行う必要はない。例えば縞画像に細かいノイズが多数生じているような場合にのみ行うようにすればよい。
【００３１】
プレフィルタ部５０２からは、短手方向の各位置ｊ（ｊ＝０、１、２、・・・）におけるスライス縞画像データＩj（ｋ）が二つ出力される。ｋ（ｋ＝０、１、２、・・・）は配列方向の位置である。このとき、短手方向の位置ｊにおけるスライス縞画像データＩj（ｋ）は正弦波的に変化すると仮定する。すなわち、
Ｉj（ｋ）＝Ａ（ｊ，ｋ）｛ｃｏｓ（（２πｋ／Ｍ）＋φ（ｊ，ｋ））＋１｝
である。ここで、Ａ（ｊ，ｋ）は画素位置（ｊ，ｋ）におけるスライス縞画像データの振幅、φ（ｊ，ｋ）は画素位置（ｊ，ｋ）におけるスライス縞画像データの位相のずれである。測定対象部の凹みによって縞画像に発生する縞のずれの影響は、位相のずれφとして現れる。また、線状レーザ光の振幅は一定であるので、通常、上記振幅Ａは一定である。しかし、測定対象部の表面が汚れているような場合には、この汚れ位置に対応する画素位置において振幅Ａは急激に減少することがある。このため、上式では、振幅Ａを画素位置（ｊ，ｋ）に依存する形で書いている。
【００３２】
なお、ｃｏｓの項の次に「１」を加えているのは、スライス縞画像データ（濃度値）Ｉj（ｋ）はマイナスにならないので、このことを保証するためである。したがって、スライス縞画像データＩj（ｋ）は０から２Ａの間で変化する。
【００３３】
直交正弦波発生部５０３は、ＲＯＭ等のメモリ上に予め作成しておいた、直交する二つの基準正弦波データｓｉｎ（２πｋ／Ｍ）、ｃｏｓ（２πｋ／Ｍ）を発生する。特に、前者を基準ｓｉｎデータ、後者を基準ｃｏｓデータとも称する。これらの二つの基準正弦波データはそれぞれ、プレフィルタ部５０２から出力されたスライス縞画像データＩj（ｋ）と乗算される。この乗算処理により、下記の二つの出力Ｉａj（ｋ）、Ｉｂj（ｋ）が得られる。
【００３４】
【数１】
2017187348.tif 000003
【００３５】
ローパスフィルタ部５０４ａ、５０４ｂはそれぞれ、上記の乗算処理で得られた出力Ｉａj（ｋ）、Ｉｂj（ｋ）について、所定のフィルタ処理を施すことにより、縞周波数成分及びその高調波成分を除去する、すなわち、位相のずれφのみを含む成分を抽出する。ローパスフィルタ部５０４ａからの出力をＬＰＦ（Ｉａj（ｋ））、ローパスフィルタ部５０４ｂからの出力をＬＰＦ（Ｉｂj（ｋ））とすると、
ＬＰＦ（Ｉａj（ｋ））＝（Ａ ｃｏｓφ）／２
ＬＰＦ（Ｉｂj（ｋ））＝−（Ａ ｓｉｎφ）／２
である。
【００３６】
位相算出部５０５は、二つのローパスフィルタ部５０４ａ、５０４ｂから出力された結果に基づいて、各画素位置（ｊ，ｋ）における位相のずれφ（ｊ，ｋ）を算出する（ステップＳ２）。位相のずれφ（ｊ，ｋ）は、下式より求めることができる。
【００３７】
【数２】
2017187348.tif 000004
【００３８】
上式では、ａｒｃｔａｎの値域を−π／２〜＋π／２とすると共に、ＬＰＦ（Ｉａj（ｋ）），ＬＰＦ（Ｉｂj（ｋ））の符号についての情報を利用して、位相のずれφを−π〜＋πの範囲で求めている。ここで、この範囲で求めた位相のずれを改めてφ′と記すことにする。この場合、上式で求めた位相のずれφ′は、測定対象部の深さと周期的な関係があり、位相のずれφ′のある値をとるような深さは複数ある。したがって、この位相のずれφ′を用いたのでは、測定対象部の表面形状について正確な情報は得られない。このため、この位相のずれφ′から、測定対象部の深さと比例関係にあるような位相のずれφを求める必要がある。深さと比例関係にある位相のずれφを得る処理は、位相連続化処理部５０６によって行われる。図１０（ａ）には、位相算出部５０５で作成された位相画像の一例を示す。また、図１１（ａ）には、位相画像における位相特性を表わす特性図の一例を示す。なお、図１０、図１１はレール１の柱部１ａのものではないが、柱部１ａの縞画像でも同様である。
【００３９】
位相連続化処理部５０６は、位相算出部５０５で作成された位相画像に基づいて、位相のずれφ′の不連続点を検出し、位相のずれφ′が滑らかに繋がるように位相のずれφ′を補正する（ステップＳ３）。上述したように、位相算出部５０５で算出した位相のずれφ′の値域は−π〜＋πであるので、位相のずれφ′は−π及び＋πで不連続となる。例えば図１０（ａ）に示す位相画像において、白（又は黒）から黒（又は白）に変化している部分が位相のずれφ′の不連続点に対応する。この位相画像をそのまま用いたのでは、測定対象部の表面形状を認識することは困難である。したがって、位相のずれφ′の不連続点において位相のずれφ′が滑らかに繋がるように位相のずれφ′を補正する必要がある。この補正（位相飛び補正）は、２πの範囲で定義された位相のずれφ′から測定対象部の深さに比例する一義的な位相のずれφを求める処理である。
【００４０】
具体的には、位相連続化処理部５０６は、位相のずれφ′の不連続点を検出すると共に、その不連続点において位相のずれφ′を補正する。位相のずれφ′が不連続であるかどうかは、一つの画素だけを見ても分からない。隣り合う画素同士を見て判断する必要がある。まず、位相連続化処理部５０６は、位相画像の短手方向の各位置において位相画像を配列方向に沿って調べ、隣り合う画素での位相のずれφ′を比較する。その隣り合う画素において位相のずれφ′が大きく異なる場合には、当該画素間で位相のずれφ′が不連続であると判断し、これらの位相のずれφ′を補正する。実際、測定対象部の表面における深さは、急激に変化しない。このため、位相のずれφ′が大きく異なるのは、位相のずれφ′が±２πだけ変化しているために生じたと考えられる。したがって、位相のずれφ′がその隣接する画素での位相のずれφ′と大きく異なっている画素を調べて、それらの位相のずれφ′を滑らかに繋げていくようにすればよい（図１１（ａ）の矢印を参照）。
【００４１】
例えば、ある画素位置では、位相のずれφ′が＋πに近い値であり、その右隣りの画素位置では、位相のずれφ′が−πに近い値である場合には、当該右隣りの画素位置では位相のずれφ′が＋２πだけ変化していると認識する。そして、当該右隣りの画素位置における位相のずれφ′に＋２πを加算することにより、位相のずれφ′を補正する。また、ある画素位置では、位相のずれφ′が−πに近い値であり、その右隣りの画素位置では、位相のずれφ′が＋πに近い値である場合には、当該右隣りの画素位置では位相のずれφ′が−２πだけ変化していると認識する。そして、当該右隣りの画素位置における位相のずれφ′に−２πを加算することにより、位相のずれφ′を補正する。
【００４２】
こうして、短手方向の各位置において配列方向に沿って隣り合う画素を調べて、位相のずれφ′を補正した後、位相連続化処理部５０６は、今度は、配列方向の各位置において短手方向に沿って隣り合う画素を調べ、同様にして、位相のずれφ′を補正する。この補正後の各画素位置における位相のずれは、測定対象部の深さに比例する一義的な位相のずれφである。
【００４３】
次に、位相連続化処理部５０６は、この補正後の位相のずれφに基づいて新たに位相画像を作成する。この新たな位相画像は、測定対象部の表面形状（断面プロフィール）を正確に表している。この新たな位相画像のことを形状画像と称することにする。図１０（ｂ）には、位相連続化処理部５０６で作成された形状画像の一例を示す。また、図１１（ｂ）には、形状画像における位相特性を表わす特性図の一例を示す。
ステップＳ２、Ｓ３の処理が、本発明の形状画像作成手段による処理の例である。
【００４４】
一方、境界検出部５０７は、位相連続化処理部５０６で作成された形状画像に対して移動平均処理及び２階差分処理を行ってピークを探し、ピークとなる位置を柱部１ａの高さ方向の境界として検出して、柱部領域を抽出する（ステップＳ４）。
この境界検出処理の詳細は、図１４〜図１８を用いて後述する。ステップＳ４の処理が、本発明の境界検出手段による処理の例である。
【００４５】
センタリング処理部５０８は、境界検出部５０７で検出された柱部１ａの境界に基づいて、位相連続化処理部５０６で作成された形状画像にセンタリング処理を行う（ステップＳ５）。長手方向に搬送される長尺材を撮影する場合、長尺材が左右上下に蛇行したり、振動したりすると、図１２（ａ）、図１２（ｂ）に示すように短手方向にずれた画像として撮影される。図１２（ａ）は長尺材が蛇行した場合の様子を示す模式図、図１２（ｂ）は長尺材が振動した場合の様子を示す模式図であり、実線が測定対象部の境界を示し、点線がセンタ位置を示す。
【００４６】
このような画像に対し、センタリング処理では、ライン毎に測定対象部の境界を検出し、それらの中心を算出してセンタ位置とする。この位置を画像センタに垂直方向に揃えるようにする。図１２（ｃ）はセンタリング処理後の画像を示す模式図である。このセンタリング処理により、短手方向の端部に湾曲面を有する長尺材の所定の部位を測定対象部とする場合に、長尺材が蛇行したり、振動したりしたときにも、表面欠陥の検出精度を高めることができる。
【００４７】
形状補正処理部５０９は、センタリング処理後の形状画像に形状補正処理を行う。図１０（ｂ）、図１１（ｂ）に示す形状画像では、測定対象部の表面形状そのものが平坦でないので、表面欠陥判別を行うための二値化処理を施しても、測定対象部の表面の凹みや疵等の表面欠陥を検出することができない。そこで、測定対象部の曲面形状を平面に焼き直す、すなわち平面に変換する形状補正処理を行うものである。
【００４８】
具体的には、センタリング処理後の形状画像に事前処理を行った後（ステップＳ６〜Ｓ１０）、１ライン毎に高次関数（例えば４次以上の多項式関数）によるフィッティング処理を施す（ステップＳ１１）。
事前処理では、フィッティング処理に先立って、一次形状補正（ステップＳ６）、二値化（ステップＳ７）、凹凸検出（ステップＳ８）、膨張処理（ステップＳ９）及びマスク処理（ステップＳ１０）を行うことにより、センタリング処理後の形状画像からマスク情報に基づいて凹凸部を取り除いた形状画像を作成する。なお、事前処理の詳細は特許文献２に詳しいので、ここではその詳細な説明を省略する。
【００４９】
フィッティング処理は、与えられたデータ列に対して残差二乗和が最も小さくなる曲線（フィッティング曲線）を求める処理であり、一般的な最小二乗法やチェビシェフ法等を用いることができる。最小二乗法は、変数のべき乗を基底関数として、残差二乗和の係数による偏微分係数をゼロとおき、係数を演算する処理である。このとき、基底関数に直交多項式であるチェビシェフ多項式を用いると、高次関数でも、より正確に且つ安定してフィッティングさせることができる。チェビシェフ多項式によるフィッティング関数は、以下の式で表され、フィッティング処理により係数ａi（ｉ＝０、１、・・・、ｎ＋１）を求める。
【００５０】
【数３】
2017187348.tif 000005
【００５１】
続いて、１ライン毎に、フィッティング処理（ステップＳ１１）で生成されたフィッティング曲線と、元データ（センタリング処理後の形状画像）との差分演算を行う（ステップＳ１２）。図１１（ｂ）において、点線がフィッティング曲線、実線が元データである。このフィッティング処理により、測定対象部の両端部が急峻な形状となっている場合でも、両端部の急峻な信号変化が緩和されることになる。
【００５２】
更に、差分演算（ステップＳ１２）で得られたデータを長尺材の走行方向（長手方向）に所定の長さだけ平均（積算）し（ステップＳ１３）、ローパスフィルタ処理を施して（ステップＳ１４）、元データ（ステップＳ１２の差分演算で得られたデータ）との差分演算（或いは除算演算）を行う（ステップＳ１５）。このシェーディング補正により、表面欠陥候補となる凹凸情報を保持したまま平坦化されることになる。
【００５３】
以上のように、形状補正処理として、高次関数（例えば４次以上の多項式関数）によるフィッティング処理、更にはシェーディング補正といった二段階の処理を行う。形状補正処理後の画像のことを深さ画像と称することにする。図１０（ｃ）には、形状補正処理部５０９で作成された深さ画像の一例を示す。また、図１１（ｃ）には、深さ画像における位相特性を表わす特性図の一例を示す。
ステップＳ６〜Ｓ１５の処理が、本発明の形状画像作成手段による処理の例である。
【００５４】
刻印マスク画像作成部５１０は、形状補正処理部５０９で作成された深さ画像に対して、凹部二値化及び凸部二値化を行い、更に膨張及び収縮処理を行った上でラベリング処理を行うことにより、大きさが既知の刻印１１を検出して、刻印マスク画像を作成する（ステップＳ１６）。
この刻印検出・マスク処理の詳細は、図１９〜図２１を用いて後述する。なお、ステップＳ１６の処理が、本発明の刻印マスク画像作成手段による処理の例である。
【００５５】
欠陥検出処理部５１１は、刻印マスク画像作成部５１０で作成された刻印マスク画像を用いて、形状補正処理部５０９で作成された深さ画像をマスク処理して、二値化処理する（ステップＳ１７）。二値化処理では、閾値を設定し、閾値内部分には「０」を、閾値を超える部分に「１」を与えて画像化する。
そして、欠陥検出処理部５１１は、二値化画像を用いて表面欠陥判別を行い（ステップＳ１８）、表面欠陥を検出する（ステップＳ１９）。図１３は二値化画像の写真を示す図である。図１３に示すように、二値化画像の「１」部分の画素数を算出し、撮影分解能と掛け合わせることで、欠陥の面積、長さ、幅、縦横比等を算出し、表面欠陥判別を行えばよい。なお、二値化画像だけでなく、例えば深さ画像を用いてもよい。
ステップＳ１７〜Ｓ１９の処理が、本発明の欠陥検出処理手段による処理の例である。
【００５６】
（境界検出処理の詳細）
ここで、ステップＳ４の境界検出処理の詳細を説明する。
図１４に、レール１の横断面形状の一例を示す。図１４に示すように、レール１は、上部から頭部１ｂ、頭側部１ｃ、顎下部１ｄ、柱部１ａ、脚部１ｅを有し、柱部１ａは高さ方向の上端が湾曲しながら顎下部１ｄに、下端が湾曲しながら脚部１ｅに繋がる。
特許文献２では、レール１の頭部１ｂのエッジ位置（頭部１ｂと頭側部１ｃの境界）を輝度画像に基づいて検出する。頭部１ｂから頭側部１ｃにかけての湾曲は比較的急であり、頭側部１ｃからの拡散反射光が戻らないため、輝度画像によって頭部１ｂのエッジ位置を検出することができる。
しかしながら、柱部１ａを測定対象部とする場合、柱部１ａから顎下部１ｄや脚部１ｅにかけての湾曲が緩やかで、顎下部１ｄや脚部１ｅに照射された線状レーザ光の拡散反射光も撮像されるため、輝度画像によって柱部１ａの境界を正確に検出することは難しくなる。
【００５７】
そこで、上述したように、位相連続化処理部５０６で作成された形状画像に対して移動平均処理及び２階差分処理を行ってピークを探し、ピークとなる位置を柱部１ａの高さ方向の境界として検出して、柱部領域を抽出する。
図１５は、境界検出処理を示すフローチャートである。
ステップＳ４０１で、境界検出部５０７は、位相連続化処理部５０６で作成された断面プロフィールを表す形状画像に対して移動平均処理を行い、平滑化断面プロフィールを得る。移動平均処理を行うのは、次の２階差分処理後のデータが滑らかなピークを有するように、局所的なノイズを除去するためである。
【００５８】
ステップＳ４０２で、境界検出部５０７は、ステップＳ４０１で得られた平滑化断面プロフィールに対して２階差分処理を行う。具体的には、図１６に示すように、平滑化断面プロフィール上でｘ座標間の距離が所定の距離Ｄだけ離れた点Ａ（ｘ1，ｙ1），Ｂ（ｘ2，ｙ2）に対して、線分ＡＢの中点Ｍ（ｘm，ｙm）（ｘｍ＝（ｘ1＋ｘ2）／２，ｙｍ＝（ｙ1＋ｙ2）／２）を求める。そして、ｘ座標ｘmに対応する平滑化断面プロフィール上の点をＣ（ｘm，ｙc）とし、線分ＭＣの長さ、すなわちＭＣ＝Δｙ＝ｙm−ｙcを２階差分値として求める。移動平均のようにｘ座標間の所定の距離Ｄ＝｜ｘ2−ｘ1｜を一定に保ちつつ点Ａ，Ｂを移動させながら、平滑化断面プロフィール全体に対して２階差分処理を行い、２階差分データを得る。
【００５９】
ステップＳ４０３で、境界検出部５０７は、ステップＳ４０２で得られた２階差分データの上に凸のピークを探し、ピークの位置に対応するｘ座標を境界として検出する。
図１７に、実製品のレールの断面寸法図に含まれる直線の開始・終了座標、及び、円弧の中心座標や半径を基に、レールの断面プロフィールを直線と円弧で区分的に関数化して得られた寸法図断面形状（実製品のレールの形状）と、寸法図断面形状に対して移動平均処理後に２階差分処理を行って得られた２階差分データとの関係を表わしたグラフを示す。図１７において矢印で指し示すように、柱部１ａと顎下部１ｄの境界、及び、柱部１ａと脚部１ｅの境界で上に凸のピークが現れている。このように柱部１ａの両端部の境界では表面形状の湾曲度の変化が大きくなることから、２階差分値を用いて表面形状の湾曲度の変化を評価して、柱部１ａの境界を検出することができる。
ステップＳ４０４で、境界検出部５０７は、ステップＳ４０３で検出された境界の内側の領域を柱部領域として抽出する。
【００６０】
なお、レール１の各種寸法は予め定められているので、柱部１ａの一端の境界だけを検出し、既知の柱部１ａの長さを用いて他端の境界を検出するようにしてもよい。例えば柱部１ａと顎下部１ｄの境界が視野に入っていないか、検出できない場合、柱部１ａと脚部１ｅの境界を検出した後、既知の柱部１ａの長さを用いて柱部１ａと顎下部１ｄの境界を検出する。
【００６１】
図１８に、実際のレールに対して測定によって得られた断面プロフィールに対して移動平均処理及び２階差分処理を行った結果の一例を示す。移動平均及び２階差分処理を行う基準となる長さ（移動平均については、対象とする点のうちのｘ座標に関する最大値と最小値との間隔。２階差分処理については、上記距離Ｄ。）の決め方としては、図１６にＭＣとして示す湾曲部の深さが、検出対象とする表面欠陥の深さよりも十分大きく、かつ、柱部１ａから顎下部１ｄに繋がる湾曲部分と、柱部１ａから脚部１ｅに繋がる湾曲部分とを当該基準となる長さが同時に含まないように、１０ｍｍ程度に設定し、この処理を行う長さに対応した点数を奇数とするのがよい。２階差分処理の結果、柱部１ａと脚部１ｅの境界に相当する、上に凸のピークが明瞭に現れた。図１８の横軸において、左側が顎下部１ｄ側、右側が脚部１ｅ側となるので、右側からピークを探し、ピークの位置を柱部１ａと脚部１ｅの境界として検出した。そして、柱部１ａと脚部１ｅの境界を検出した後、既知の柱部１ａの長さを用いて柱部１ａと顎下部１ｄの境界を検出した。
【００６２】
なお、本実施形態では、２階差分処理に、重みが均一な移動平均処理を組み合わせたが、例えば平滑化する注目点からの距離が遠いほど重みを軽くするような、重みが不均一な移動平均処理を組み合わせてもよい。
なお、図１８の例では移動平均処理の点数は２階差分処理の点数と同じとしたが、図１５のステップＳ４０１、Ｓ４０２で、ひげ等の局所的なノイズが発生せず、滑らかなピークをもつならば、移動平均処理の点数は２階差分処理の点数よりも少なくしてもよい。
また、測定対象部の表面形状の湾曲度の変化を評価して、測定対象部の境界を検出するものであれば２階差分処理に限られるものではない。
ステップＳ４０１、Ｓ４０２で、ひげ等の局所的なノイズが発生せず、滑らかなピークが現れるような、平滑化演算とラプラシアン演算の両方の効果が期待される処理を用いてもよい。そのような例として、ラプラシアン・ガウシアンフィルタやサビツキー・ゴーレイフィルタ等が挙げられる。また、フィルタ長さについても、処理結果としてノイズが抑制され、滑らかなピークが得られるように決めればよい。
【００６３】
（刻印検出・マスク処理の詳細）
次に、ステップＳ１６の刻印検出・マスク処理の詳細を説明する。
上述したように、形状補正処理部５０９で作成された深さ画像に対して、凹部二値化及び凸部二値化を行い、更に膨張及び収縮処理を行った上でラベリング処理を行うことにより、大きさの範囲が既知の刻印１１を検出して、刻印マスク画像を作成する。
図１９は、刻印検出・マスク処理を示すフローチャートである。また、図２０に、刻印検出・マスク処理の各段階での画像の一例を示す。
ステップＳ１６０１で、刻印マスク画像作成部５１０は、境界検出部５０７で検出された柱部１ａの境界を基準にして、形状補正処理部５０９で作成された深さ画像上で刻印帯１１を定める。柱部１ａにおける刻印帯１１の高さ位置及び幅は既知であるので、柱部１ａの境界がわかれば、そこから既知の距離だけ離れた一定幅の領域を刻印帯１１として定めることができる。
【００６４】
図２０（ａ）は、形状補正処理部５０９で作成された深さ画像のうち、刻印帯１１付近を拡大して示す。図２０（ａ）に示すように、刻印帯１１には「ＡＬＥ」という文字が刻印されている。
なお、図２０（ａ）に示す深さ画像は、視覚的にわかりやすくするために、元々の深さ画像に対して１２８のオフセットを足して明るさ補正した符号なし８ビットのグレースケールで表示しており、凹部は暗く、凸部は明るく表示される。
また、刻印は凹部となるので「ＡＬＥ」という刻印全体が暗く表示されるはずであるが、明るくなっている部分も見られる。これは、刻印が非常に急峻な傾斜の形状を有するため、線状レーザ光が届かない、或いは拡散反射光が撮像されない影の部分が生じ、位相検出処理や位相連続化処理に誤りが生じるためと考えられる。また、刻印自体は凹状であるが、その周囲に肉の盛り上がりができて凸状となることがあるためと考えられする。また、刻印帯１１の幅が広いため、関数フィッティングでの近似誤差による跳ね返りが生じ、凸部と検出されてしまうことも理由の一つと考えられる。
【００６５】
ステップＳ１６０２で、刻印マスク画像作成部５１０は、形状補正処理部５０９で作成された深さ画像のうちステップＳ１６０１で定められた刻印帯１１で、予め設定された深さで閾値処理を行い、凹部二値化を行う。同様に、刻印マスク画像作成部５１０は、形状補正処理部５０９で作成された深さ画像のうちステップＳ１６０１で定めた刻印帯１１で、予め設定された高さで閾値処理を行い、凸部二値化を行う。
図２０（ａ）に示す深さ画像に対して、ある閾値以下の凹部の画素を白く、それ以外の画素を黒くする凹部二値化を行うと、図２０（ｂ）に示すように、凹部二値化画像が得られる。この凹部二値化画像では、上述したように凸部と検出される部分が生じることから、刻印の一部に欠損が生じている。
また、図２０（ａ）に示す深さ画像に対して、ある閾値以上の凸部の画素を白く、それ以外の画素を黒くする凸部二値化を行うと、図２０（ｃ）に示すように、凸部二値化画像が得られる。凸部二値化画像では、凹部二値化画像で欠損していた刻印の一部が検出されている。
このように刻印は凹部となるので、原理上は凹部二値化だけでもよいが、凸部二値化も併せて行うことにより、刻印を高精度に顕在化させることができる。
【００６６】
ステップＳ１６０３で、刻印マスク画像作成部５１０は、ステップＳ１６０２で得られた凹部二値化画像と凸部二値化画像の画素ビットの論理和演算（ＯＲ演算）を行って、凹凸部を二値化、合成した凹凸部二値化画像を得る。
図２０（ｄ）に、論理和演算により白の部分を合成した凹凸部二値化画像を示す。
【００６７】
ステップＳ１６０４で、刻印マスク画像作成部５１０は、ステップＳ１６０３で得られた凹凸部二値化画像に対して膨張及び収縮処理を行う。
図２０（ｄ）に示す凹凸部二値化画像においても刻印の一部に欠損が見られる。そのため、凹凸部二値化画像で検出されている白の部分の狭い範囲で刻印マスク画像を作成すると、刻印周辺の凹凸部を表面欠陥と過検出してしまうおそれがある。そこで、二値化された凹凸部のうち大きい凹凸部をまとめて一つのブロブとし、小さい凹凸部を除去する膨張及び収縮処理を施す。
図２０（ｅ）に、膨張及び収縮処理を施した凹凸部二値化画像を示す。凹凸部二値化画像において刻印を構成する画素を連結するため、５回の膨張処理を行った。その後に細かいノイズを抑制するために、４回の収縮処理を行い、図２０（ｅ）に示すように、膨張及び収縮処理を施した凹凸部二値化画像が得られた。膨張処理及び収縮処理の回数は、対象画像に応じて適宜決定すればよい。
なお、膨張処理とは、二値化画像の注目画素に対し、隣接画素に一つでも白の画素があれば、注目画素を白とする処理を画像全体に施して出力するものであり、近接しているが分離している白の部分をまとめる効果のある、画像処理分野でよく知られた処理である。また、収縮処理とは、二値化画像の注目画素に対し、隣接画素に一つでも黒の画素があれば、注目画素を黒とする処理を画像全体に施して出力するものであり、孤立した白のノイズの画素を除去する効果のある、画像処理分野でよく知られた処理である。
【００６８】
ステップＳ１６０５で、刻印マスク画像作成部５１０は、ステップＳ１６０４で得られた膨張及び収縮処理が施された凹凸部二値化画像に対して、画素連結している部分を一つのブロブ（ｂｌｏｂ）とするラベリング処理を行う。例えば画素連結している部分の外接矩形を一つのブロブとする。
【００６９】
ステップＳ１６０６で、刻印マスク画像作成部５１０は、ステップＳ１６０５でラベリングされたブロブのうち、その大きさ（外接矩形の面積等）が、刻印に相当する大きさのブロブを刻印と判別し、選別する。刻印の大きさの範囲は既知であるので、ブロブの大きさが刻印に相当する大きさであれば、そのブロブを刻印として選別することができる。
図２０（ｆ）に、刻印として選別されたブロブの外接矩形を、図２０（ａ）の深さ画像に重ねて描画したラベリング画像を示す。
なお、ここではブロブを外接矩形としたが、他の形状（楕円等）としてもよい。また、刻印を十分被覆できるように、外接矩形を包含する大き目の矩形としてもよい。
【００７０】
ステップＳ１６０７で、刻印マスク画像作成部５１０は、刻印として選別されたブロブに対して、その外接矩形内のすべての画素ビットを０、外接矩形外のすべての画素ビットを１とする刻印マスク画像を作成する。
なお、本実施形態では刻印として選別されたブロブの外接矩形の内外で画素ビットを０、１とすることで刻印マスク画像を作成するようにしたが、膨張及び収縮処理を施した凹凸部二値化画像の白の部分が、刻印を被覆できるならば、白の部分そのものの内外で画素ビットを０、１とする刻印マスク画像を作成するようにしてもよい。
【００７１】
以上のようにして作成された刻印マスク画像を用いて、欠陥検出処理部５１１は、形状補正処理部５０９で作成された深さ画像と、刻印マスク画像の画素ビットの論理積演算（ＡＮＤ演算）を行い、深さ画像に出現する刻印をマスクする。これにより、深さ画像上で刻印に相当する凹凸がなくなるので、刻印を表面欠陥として過検出しないとともに、表面欠陥を見逃すことなく検出することができる。
図２１（ａ）に、刻印帯１１に付着物が出現している深さ画像を示す。なお、図２１（ａ）で示す位置では現れないが、刻印帯１１には刻印が施されている。図２１（ｂ）に、付着物を囲む外接矩形を深さ画像に重ねて描画した画像を示す。このように刻印マスク画像により刻印をマスクすることにより、刻印を表面欠陥として過検出しないとともに、刻印帯１１に出現する表面欠陥を見逃すことなく検出することができた。
【００７２】
以上、本発明を実施形態と共に説明したが、上記実施形態は本発明を実施するにあたっての具体化の例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその技術思想、又はその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
本実施形態では、凹部となる熱間刻印を例に挙げたが、例えば柱部１ａには、ロールマークと称される凸部を有する情報が付されることもあり、このようなロールマークについても本発明を同様に適用できる。この場合、原理上は凸部二値化だけでもよいが、凹部二値化も併せて行うことにより、ロールマークを高精度に顕在化させることができる。本願の特許請求の範囲でいう「刻印」とは、大きさの範囲が既知であることを前提として、広く、凹凸で表わされる文字やマーク等の情報のことを意味するものとする。
【００７３】
本発明を適用した画像処理装置５０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を備えたコンピュータシステムにより実現され、ＣＰＵがコンピュータプログラムを実行することによって画像処理装置５０の機能又は処理を実現する。なお、画像処理装置５０は、一つの装置である必要はなく、複数の機器から構成されてもよい。
また、本発明は、本発明の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータがプログラムを読み出して実行することによっても実現可能である。
【符号の説明】
【００７４】
１０：レーザ装置、２０：ロッドレンズ、３０：遅延積分型カメラ、４０：タイミング信号発生部、５０：画像処理装置、６０：表示装置、５０１：Ａ／Ｄ変換部、５０２：プレフィルタ部、５０３：直交正弦波発生部、５０４ａ、５０４ｂ：ローパスフィルタ部、５０５：位相算出部、５０６：位相連続化処理部、５０７：境界検出部、５０８：センタリング処理部、５０９：形状補正処理部、５１０：刻印マスク画像作成部、５１１：欠陥検出処理部
【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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【図２１】
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