(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検査物にライン状の光を照射しながら被検査物とライン状の光とを相対移動させて、上記被検査物に光が照射されている箇所を撮影手段によって複数回にわたって撮影して、上記撮影手段が撮影した画像のデータを基にして被検査物の外観の良否を判定するようにした物品検査方法において、
上記撮影手段が撮影した複数回の被検査物の画像のデータを基にして、該被検査物についての三次元の基本画像を作成し、
次に、上記三次元の基本画像を構成する各画素毎に、その画素の位置を含めた周囲の第１の所定数の画素について、高さの平均値である第１平均値を算出して、上記基本画像を構成する各画素を全てそれらについて求めた上記第１次平均値に置き換えて、ノイズを除去した第１平均画像データを求め、
次に、上記三次元の基本画像または上記第１平均画像データを構成する各画素毎に、その画素の位置を含めた周囲の、上記第１の所定数の画素よりも大きな範囲の第２の所定数の画素について、高さの平均値である第２平均値を算出して、上記基本画像を構成する各画素を全てそれらについて求めた上記第２平均値に置き換えて、不良部分およびノイズを除去した第２平均画像データを求め、
次に、第１平均画像データと第２平均画像データとの高さの差を求めて、該高さの差に関する強調画像データを作成し、該強調画像データにおける高さの差に基づいて被検査物の良否を判定することを特徴とする物品検査方法。
【請求項２】
上記強調画像データの高さの差と予め定めた所定のしきい値とを比較することにより、被検査物の良否を判定することを特徴とする請求項１に記載の物品検査方法。
【請求項３】
上記強調画像データにおける高さの差の違いを輝度の大きさに置き換えて、上記強調画像データを二次元画像のデータに変換した後、この二次元画像のデータを基にして、被検査物の良否を判定することを特徴とする請求項１に記載の物品検査方法。
【請求項４】
上記二次元画像のデータを二値化処理して、被検査物の良否を判定することを特徴とする請求項３に記載の物品検査方法。
【請求項５】
上記二次元画像のデータをグレースケール処理して、被検査物の良否を判定することを特徴とする請求項３に記載の物品検査方法。
【請求項６】
上記二次元画像における基本データを記憶するとともに、上記二次元画像のデータと基本データとを比較することにより、被検査物の良否を判定することを特徴とする請求項３に記載の物品検査方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は物品検査方法に関し、より詳しくは、タイヤなど表面に湾曲部を有する物品の外観を検査する場合に好適な物品検査方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、タイヤの外観を検査する検査方法は知られている（例えば特許文献１、特許文献２）。
このような従来の検査方法においては、先ずタイヤの側面に向けてライン状のレーザ光を照射するとともにタイヤを回転させながら上記レーザ光の反射光をカメラによって撮影する。次に、カメラによって得たレーザ光の画像から被検査物としてのタイヤの形状を検出して、該タイヤの形状を予め判定手段に記憶した正当な基準データと比較することでタイヤの外観の良否を判定するようにしている。
【特許文献１】特開平１１−１３８６５４号公報
【特許文献２】特開２００３−２４０５２１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ところで、従来の検査装置においては、予め良否判定の基準となる判定基準データを検査対象であるタイヤの全域について作成する必要があるので、そのような判定基準データの作成作業が極めて煩雑であるという欠点があった。
また、従来の検査方法においては、予め作成した判定基準データと実測したデータとを画像データを構成する全ての画素について比較しているので、実測データを得る際にタイヤの検査対象領域の位置を正確に把握しなければならない。そのため、タイヤを移動させる際の位置決め精度を厳密にする必要があり、位置決め精度の高い位置決め手段を必要とする分だけ検査装置の構成が複雑になるという欠点があった。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
上述した事情に鑑み、本発明は、被検査物にライン状の光を照射しながら被検査物とライン状の光とを相対移動させて、上記被検査物に光が照射されている箇所を撮影手段によって複数回にわたって撮影して、上記撮影手段が撮影した画像のデータを基にして被検査物の外観の良否を判定するようにした物品検査方法において、
上記撮影手段が撮影した複数回の被検査物の画像のデータを基にして、該被検査物についての三次元の基本画像を作成し、次に、上記三次元の基本画像を構成する各画素毎に、その画素の位置を含めた周囲の第１の所定数の画素について、高さの平均値である第１平均値を算出して、上記基本画像を構成する各画素を全てそれらについて求めた上記第１次平均値に置き換えて、ノイズを除去した第１平均画像データを求め、次に、上記三次元の基本画像または上記第１平均画像データを構成する各画素毎に、その画素の位置を含めた周囲の、上記第１の所定数の画素よりも大きな範囲の第２の所定数の画素について、高さの平均値である第２平均値を算出して、上記基本画像を構成する各画素を全てそれらについて求めた上記第２平均値に置き換えて、不良部分およびノイズを除去した第２平均画像データを求め、次に、第１平均画像データと第２平均画像データとの高さの差を求めて、該高さの差に関する強調画像データを作成し、該強調画像データにおける高さの差に基づいて被検査物の良否を判定するようにしたものである。
【発明の効果】
【０００５】
このような構成によれば、検査の実施前に判定基準データを作成する必要がないので、従来と比較して検査実施前の準備作業を簡略化することができるとともに、被検査物の外観の良否を正確に判定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００６】
以下図示実施例について本発明を説明すると、図１において１は被検査物としてのタイヤ２の内面２Ａの外観を検査するタイヤ検査装置である。このタイヤ検査装置１は、検査対象となるタイヤ２を保持して回転する回転テーブル３と、所定位置に配置されて回転テーブル３上のタイヤ２の内面２Ａに向けてライン状のレーザ光Ｌを照射する投光手段４と、図示しないロボットハンドに取り付けられて、レーザ光Ｌが照射されている箇所のタイヤ２の内面２Ａを撮影するカメラ５と、このカメラ５が撮影した画像のデータを基にしてタイヤ２の内面２Ａの外観の良否を判定する判定手段６とを備えている。
回転テーブル３は水平に支持されるとともに、モータ７に連動して時計方向に回転できるようになっている。上記回転テーブル３を停止させた状態において、検査対象となるタイヤ２が回転テーブル３上に横転状態で供給されると、回転テーブル３上に設けた図示しない固定手段によってタイヤ２の軸心を回転テーブル３の回転中心とほぼ一致するようにタイヤ２が位置決めされて、その位置に保持されるようになっている。
このようにタイヤ２が回転テーブル３上に固定決めされたら、上記投光手段４からタイヤ２の内面２Ａに向けてライン状のレーザ光Ｌが照射されるとともに、モータ７が作動されて回転テーブル３が等速度で時計方向に１回転されるようになっている。
【０００７】
上記投光手段４からライン状のレーザ光Ｌがタイヤ２の内面２Ａに向けて照射されると、そのレーザ光Ｌの照射方向に対して４５度の角度をなす方向からレーザ光Ｌの照射箇所からの反射光をカメラ５で撮影するようになっている。これにより、カメラ５によって撮影されたレーザ光Ｌの照射箇所（タイヤ２の内面２Ａ）は、概略弓形となる。図３はカメラ５による１回の撮影によって得られるタイヤ２の内面２Ａの画像のデータをイメージとして示したものである。
このようにしてカメラ５によって撮影した内面２Ａの画像のデータは判定手段６の一次画像保存部６Ａに保存されるようになっている。本実施例においては、タイヤ２がモータ７に連動して１回転される間にタイヤ２とレーザ光Ｌとの相対移動距離の０．５ｍｍごとにタイヤ２の内面２Ａのレーザ光Ｌが照射されている箇所を合計４０００回にわたってカメラ５で撮影するようにしている。
判定手段６の一次画像保存部６Ａは、カメラ５から順次伝達される４０００回の撮影による画像のデータを保存するとともに、保存した画像のデータを基にして、三角測量の原理を用いて図４にイメージとして示したような三次元の基本画像８を作成する（図２のＳ１参照）。そして、判定手段６は、この基本画像８を認識した上で、後述する２回の平均化処理等を行ってからタイヤ２の内面２Ａの外観の良否を判定するようになっている。
【０００８】
ところで、検査対象となるタイヤ２の内面２Ａには、肉眼では容易に判別しにくい直径２ｍｍ前後の膨出部（膨らみ）が形成される場合があり、このような膨出部は不良部分であり、したがってこのような不良部分がある場合には不良品のタイヤ２であると判定する必要がある。一方、タイヤ２の内面２Ａには、タイヤ２の成形時に小さな突起である『ひげ』が生じており、またその他にタイヤ２の内面２Ａには材料などの『粉』が付着していることがある。こうした『ひげ』や『粉』は不良部分とはならないが、カメラ５で撮影した各回のタイヤ２の内面２Ａの画像のデータと上記基本画像８には、このような『ひげ』や『粉』がノイズとして含まれることになる。
このようなノイズが含まれた画像のデータおよび三次元の基本画像８に基づいてタイヤ２の内面２Ａに上記不良部分である膨出部があるか否かを判定しようとすると、このようなノイズまで不良部分であると誤った判定をする虞がある。
そこで、本実施例の判定手段６は、先ず、一次画像保存部６Ａに保存した各回の画像のデータと三次元の基本画像８とをもとに平均化処理を施すことにより、各回のカメラ５による画像のデータと上記三次元の基本画像８からノイズ（ひげや粉）を除去するようにしている。
【０００９】
すなわち、図５は一次画像保存部６Ａに記憶したカメラ５による１回目の撮影による画像のデータを示した概念図であり、ここで山形に連続する曲線がタイヤ２の内面２Ａの輪郭を示す輪郭線１１である。この図５における左右方向がタイヤ２の幅方向に相当し、上下方向が高さ方向を示している。
そして、この図５において、輪郭線１１の複数箇所から高さ方向に伸びる細い線が上述した『ひげ』や『粉』の箇所となるノイズ１２を示しており、また輪郭線１１の高さ方向に伸びる細長い三角形が不良部分である膨出部１３を示している。このように、一次画像保存部６Ａに保存した各回の撮影時の画像には、不良部分である膨出部１３と不良部分ではないノイズ１２とが混在した状態となっている。
そこで、本実施例では、上記『ひげ』や『粉』であるノイズ１２は膨出部１３を判定する際の誤判定の原因となるので、ノイズ１２を取り除くために平均化処理を行う。
【００１０】
すなわち、図９は、一次画像保存部６Ａに保存した各回の画像を横一列分の画素として表し、カメラ５により順次撮影された各回の画像を縦方向に並べて表現したものである。つまり、図４に示した三次元の基本画像８を画素の配列として表現したものである。本実施例においては、タイヤ２を一回転させる際にカメラ５によって合計４０００回の撮影を行うので、１回目と４０００回目の画像が上下に隣接した状態となっている。また、実際には、横方向である各回の画素は１２８０であり、縦方向の画素数は４０００となるが、便宜上、この図９では一部分のみを示している。
ところで、不良部分となる膨出部１３の大きさは、この図９に想像線の円１４で示したように、縦横で合計数個分の画素よりも大きいのが普通である。そこで、判定手段６の第１演算部６Ｂは、一次画像保存部６Ａに保存した１回目の画像のデータにおいて、先ずａ１の画素の位置について、その位置を含めた周辺の９箇所の画素について、それらの高さの平均値である第１平均値を求めて、それを保存するとともに、基本画像８のａ１の画素の位置について、高さを上述のようにして求めた第１平均値に置き換える（図１、図２参照）。
次に、図９に示す１回目の画像のデータにおいて、ａ２の画素の位置について、その位置を中心とした縦横で合計９箇所の画素の位置について、それらの高さの平均値である第１平均値を求めて、それを保存するとともに、基本画像８のａ２の画素の位置について、高さを上述のようにして求めた第１平均値に置き換える。
このようにして、第１演算部６Ｂは、１回目の画像における画素ａ１〜ａ１２８０の位置に付いて、それらの周辺の９箇所について高さの平均値である第１平均値を求めて、ａ１〜ａ１２８０の画素の位置について、求めた第１平均値に置き換える。
これにより、１回目の撮影の画像に関して第１平均画像データＧ１を得ることができる（図６参照）。この第１平均画像データＧ１では、図５に示した最初の画像のデータからノイズ１２が除去されて、輪郭線１１とそれから高さ方向に延びる膨出部１３が残留した状態となる。このように第１平均画像データＧ１を得るための処理が第１平均化処理Ｓ２である（図２）。
【００１１】
次に、上述したようにカメラ５の１回目の画像に対して第１平均化処理Ｓ２を行ったら、判定手段６の第２演算部６Ｃは、一次画像保存部６Ａに記憶した画像のデータを基にして、１回目の画像に関して、上記ａ１の画素の位置について、その位置を含めた隣接位置の縦横各９個分の合計８１個の画素について高さの平均値である第２平均値を求めて、それを保存するとともに、基本画像８のａ１の画素の位置について、高さを上述のようにして求めた第２平均値に置き換える（図１、図２、図９参照）。
次に、第２演算部６Ｃは、ａ２の画素の位置について、その位置を含めた隣接位置の縦横各９個分で合計８１個の画素について高さの平均値である第２平均値を求めて、それを保存するとともに、基本画像８のａ２の画素の位置について、高さを上述のようにして求めた第２平均値に置き換える。
このようにして、第２演算部６Ｃは、１回目の画像における画素ａ１〜ａ１２８０の位置に付いて、それらの周辺の８１箇所の画素について高さの平均値である第２平均値を求めて、ａ１〜ａ１２８０の画素の位置について、それぞれ上述のようにして求めた第２平均値に置き換える。
これにより、１回目の撮影の画像に関して第２平均画像データＧ２を得ることができる（図７参照）。この第２平均画像データＧ２では、図５に示した最初の画像のデータからノイズ１２と不良部分である膨出部１３が除去されて、輪郭線１１のみが残留した状態となる。このように第２平均画像データＧ２を得るための処理が第２平均化処理Ｓ３である（図２）。
【００１２】
第２平均化処理Ｓ３において合計８１個分の画素について第２平均値を求める理由は、図９に想像線の円１４で示したように、不良部分である膨出部１３の大きさは、数個分の画素の大きさよりも少し大きい程度となる。そこで、その膨出部１３である円１４を完全に包含可能な縦横各９個分で合計８１個分の画素を対象として上述のように第２平均値を求めるようにしている。
図６に示した第１平均画像データＧ１では、ノイズ１２が除去されて不良部分の膨出部１３だけを含んだタイヤ２の輪郭線１１のデータが得られており、一方、図７に示した第２平均画像データＧ２では、ノイズ１２と不良部分である膨出部１３が除去されたタイヤ２の輪郭線１１だけのデータが得られている。
【００１３】
そこで、次に、判定手段６の比較部６Ｄは、１回目の撮影についての各画素ａ１〜ａ１２８０の位置について、図６に示す第１平均画像データＧ１と図７に示した第２平均画像データＧ２とを比較して、Ｇ１からＧ２を差し引いた輪郭線１１の高さの差を求める（図１、図２参照）。そして、比較部６Ｄは、各画素ａ１〜ａ１２８０に付いて両画像データＧ１、Ｇ２の輪郭線１１の高さの差を求めたら、それをもとにして強調画像データＧ３を作成して、保存する（図２、図８）。この強調画像データＧ３を作成して保存する処理は画像強調化処理Ｓ４である。この強調画像データＧ３では、不良部分である膨出部１３の高さが強調されるようになっている。
本実施例の判定手段６は、以上のようにして１回目のカメラ５の撮影画像に対して２回の平均化処理Ｓ２、Ｓ３とその後の画像強調化処理Ｓ４を行い、この後、判定手段６は、残りの２回〜４０００回の撮影の画像のデータに対して、上述した１回目の撮影の画像のデータに対するものと同様に、２回の平均化処理Ｓ２、Ｓ３とその後の画像強調化処理Ｓ４を行う（図２参照）。
これにより、図１０にイメージとして示したように、強調画像データＧ３が同一ピッチで４０００枚同じ高さで配列された状態のデータを得ることができる。この図１０において、例えば４箇所の円弧状に示す箇所が不良部分となる膨出部１３であることを示す。
本実施例では、このようにして４０００回の撮影による画像のデータを基にして、基本画像８における各々の画素の位置において２回の平均化処理Ｓ２、Ｓ３と画像強調化処理Ｓ４を行うことで、検査対象となったタイヤ２の内面２Ａについての三次元のデータである強調画像データＧ３を４０００個得るようにしている。
【００１４】
上述のようにして得た４０００の強調画像データＧ３は三次元のデータとなっている。そこで、次に判定手段６の画像処理部６Ｅは、三次元データである４０００の強調画像データＧ３を二次元の画像データに置き換える（図１、図２のＳ５）。
その際、強調画像データＧ３は、図１１に示すように、それぞれ水平面において相互に直交するＸＹ方向とこれらと直交する高さ方向（Ｚ方向）のデータとを備えているので、本実施例においては、各回分の強調画像データＧ３の高さ方向（Ｚ方向）の大小を輝度の大小に置き換えている（図１２）。
各回の強調画像データＧ３においては、不良部分となる膨出部１３はその他の正常部分と比較して高さ方向（Ｚ方向）の値が大きくなっているので、画像処理部６Ｅが上記二次元化処理Ｓ５を行うことによって、不良部分である膨出部１３の輝度は、その他の正常部分と比較して大きな輝度として判定手段６の判定部６Ｆに認識されるようになっている（図１、図２）。
この後、判定手段６の判定部６Ｆは、二次元化された各回の強調画像データＧ３における輝度が大きい箇所（不良部分である膨出部１３）を白に置き換えるとともに、輝度が小さい箇所（正常部分）を黒に置き換える二値化処理を行う（図１、図２）。
この後、判定手段６の判定部６Ｆは、二値化処理した後の各回の強調画像データＧ３について、白の箇所が存在することを認識した場合には、検査対象となったタイヤ２に不良部分である膨出部１３があると判定して、該タイヤ２は不良である旨を図示しない表示装置に表示する。一方、判定手段６は、二値化処理した後の各回の強調画像データＧ３について、白の箇所が無く全体が黒である場合には、検査対象となったタイヤ２は良品であると判定して、その旨を表示装置に表示するようになっている。
【００１５】
上述した本実施例によれば、検査対象となるタイヤ２の内面２Ａの全域について良否の判定基準となる判定基準データを検査前に作成する必要がない。そのため、本実施例によれば、上述した従来の検査方法と比較して、検査を実施する前の準備作業を簡略化することができる。
また、予め記憶した判定基準データとカメラで撮影した実測データとを比較してタイヤ２の内面２Ａの良否を判定するものではないので、タイヤ２を回転させる際の回転方向における位置決め手段を必要としない。そのため、そのような位置決め手段を必要としていた従来と比較して、タイヤ検査装置１全体の構成を簡略化することができる。
また、本実施例においては、２回の平均化処理Ｓ２、Ｓ３を行ってから強調画像データＧ３を得て、それをもとにしてタイヤ２における内面２Ａの外観の良否を判定しているので、内面２Ａの外観の良否を正確に判定することができる。
また、本実施例によれば、二次元検査（２Ｄ検査）では正確に検出できない緩やかな膨出部１３（膨らみ）がタイヤ２の内面２Ａに生じているような場合であっても、そのような不良部分としての膨出部１３があることを正確に判定することができる。
【００１６】
なお、上記実施例においては、強調画像データＧ３を二次元化した後に二値化処理を行っているが、二値化処理の代わりにグレースケール処理あるいはパターンマッチング処理を行っても良い。つまり、グレースケール処理は、二次元化した画像の輝度の違いを２５６階調の明るさで認識するものであり、上述した強調画像データＧ３を二次元化した後の画像の明るさを予め定めたしきい値と比較することで、タイヤの良否を判定することができる。また、パターンマッチング処理を行う場合には、二次元化した画像の基本画像を予め記憶しておき、上述した強調画像データＧ３を二次元化した画像と予め記憶した基本画像とを比較することで、タイヤの良否を判定することができる。
さらに、上記実施例においては、強調画像データＧ３を求めた後に、それに対して二次元化処理Ｓ５と二値化処理Ｓ６を順次行っているが、これらの処理は省略しても良い。つまり、図２に想像線で示すように、画像強調化処理Ｓ４で強調画像データＧ３を求めたら、図１３に示すように、強調画像データＧ３において予め定めた所定のしきい値δを越えている箇所があるか否かを確認して、しきい値を越えている箇所がある場合にタイヤ２が不良品であると判定するようにしても良い。
また、上記実施例では、一次画像保存部６Ａに保存されている各回の画像データと基本画像８を基に第１平均画像データＧ１および第２平均画像データＧ２を求めているが、第２平均画像データＧ２については、各回の画像データと基本画像８ではなく、先に求めた第１平均画像データＧ１を基にして求めても良い。すなわち、第１平均化処理において求めた第１平均値を各画素に置き換えて、その第１平均値を基に第２平均化処理を行うことで第２平均画像データＧ２を求めても良い。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の一実施例を示す全体の構成図。
【図２】図１に示した判定手段６による処理工程を示す図。
【図３】図１に示したカメラ５による１回の撮影による画像を示す概念図。
【図４】図１に示した判定手段６によって作成した基本画像８を示す概念図。
【図５】図１に示したカメラ５による１回の撮影による画像を示す概念図。
【図６】図１に示した判定手段６による第１平均化処理後の画像を示す概念図。
【図７】図１に示した判定手段６による第２平均化処理後の画像を示す概念図。
【図８】図１に示した判定手段６による画像強調化処理後の画像を示す概念図。
【図９】図１に示したカメラ５による撮影画像を画素の配列として示した図。
【図１０】図１に示した判定手段６による画像強調化処理後の画像の連続状態を示す概念図。
【図１１】図１に示した判定手段６による画像強調化処理後の画像における所要箇所を三次元の位置で表現した図。
【図１２】図１１に示した画像を二次元化処理した後の状態を示す図。
【図１３】本発明の他の実施例における要部を示す概念図。
【符号の説明】
【００１８】
２…タイヤ                            ２Ａ…タイヤ２の内面
５…カメラ                            ６…判定手段
８…基本画像                          Ｇ１…第１平均画像データ
Ｇ２…第２平均画像データ              Ｇ３…強調画像データ
【図１】
0005109598.tif 000002
【図２】
0005109598.tif 000003
【図３】
0005109598.tif 000004
【図４】
0005109598.tif 000005
【図５】
0005109598.tif 000006
【図６】
0005109598.tif 000007
【図７】
0005109598.tif 000008
【図８】
0005109598.tif 000009
【図９】
0005109598.tif 000010
【図１０】
0005109598.tif 000011
【図１１】
0005109598.tif 000012
【図１２】
0005109598.tif 000013
【図１３】
0005109598.tif 000014