(57)【要約】【課題】パターンマッチングによる複数種類の組付部品の合否判定に共通に使用でき、かつ信頼性の高い合否判定ができるマスター画像の選択を可能とする。【解決手段】１つの種類の撮影画像（組付部品）のグループにおける各撮影画像の相関値を算出してその相関値の平均値Ｘ、分散値σｘ及び相関値の最下限値Ｘｍｉｎ（＝Ｘ−３＊σｘ）を算出し、他の種類の部品グループ対しても同様に相関値の平均値Ｙ、分散値σｙを算出し、また最上限値Ｙｍａｘ（＝Ｙ−３＊σｙ）を算出する。そして、各々最下限値Ｘｍｉｎと最上限値Ｙｍａｘとの差（＝Ｘｍｉｎ−Ｙｍａｘ）を算出し、その差が最大となるときの画像をマスター画像に選択するようにした。最下限値Ｘｍｉｎと最上限値Ｙｍａｘの算出に３σの考え方を導入して組付部品のばらつきが考慮された信頼性の高い合否判定を可能とした。【選択図】図３
2009250707.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検査物の組付異常の有無を、組み付けられている被検査物の撮影画像をパターンマッチングによって判定する際に基準画像として用いられるマスター画像を選択するマスター画像選択方法において、
前記被検査物の撮影画像が各々複数枚ある複数種類の撮影画像グループにおける特定の撮影画像グループ内の特定の撮影画像を仮マスター画像としてパターンマッチングを実行して他の撮影画像との相関値を算出し、その平均値、分散値及び相関値の最下限値を算出し、かつ、前記特定の撮影画像グループ以外の各撮影画像グループ内の各撮影画像との相関値を前記仮マスター画像を用いてパターンマッチングを実行して各撮影画像との相関値を算出し、その平均値、分散値及び相関値の最上限値を算出し、
前記仮マスター画像として用いる前記特定の撮影画像グループ内の撮影画像を順次変えて前記両パターンマッチングを実行して相関値の最下限値及び最上限値を各々算出すると共に、各仮マスター画像を用いた際の相関値の最下限値及び最上限値の差を各々算出し、この差が最大となる前記両パターンマッチングの実行時に用いた仮マスター画像をマスター画像として決定することを特徴とするマスター画像選択方法。
【請求項２】
被検査物の組付異常の有無を、組み付けられている被検査物の撮影画像をパターンマッチングによって判定する際に基準画像として用いられるマスター画像を選択するマスター画像選択方法において、
前記被検査物の撮影画像が各々複数枚ある複数種類の撮影画像グループにおける特定の撮影画像グループ内の全撮影画像について、この全撮影画像中の特定の撮影画像を仮マスター画像としてパターンマッチングを実行し、前記仮マスター画像との相関値を算出する第１工程と、
この第１工程により得られた相関値全体の平均値及び分散値を算出する第２工程と、
前記特定の撮影画像グループ以外の各撮影画像グループ内の全撮影画像について、前記仮マスター画像とのパターンマッチングを実行し、前記特定の撮影画像グループ以外の各撮影画像グループ内の各撮影画像と前記仮マスター画像との相関値を算出する第３工程と、
この第３工程により得られた相関値全体の平均値及び分散値を算出する第４工程と、
前記仮マスター画像を、前記特定の撮影画像グループ内の前記特定の画像以外の撮影画像に順次代えながら前記第１工程ないし第４工程を繰り返し実行し、各撮影画像グループ内の各撮影画像と前記仮マスター画像の各々との相関値を算出する第５工程と、
この第５工程により得られた相関値全体の平均値及び分散値を算出する第６工程と、
前記第２工程、第４工程及び第６工程により各々算出された平均値及び分散値から、前記特定の撮影画像グループ内で組付異常の有無を判定するための相関値の最下限値と、前記特定の撮影画像グループ及びそれ以外の撮影画像グループ間で組付異常の有無を判定するための相関値の最上限値とを算出すると共にそれらの差を各々算出し、この差が最大となる前記パターンマッチングの実行時に用いた仮マスター画像をマスター画像として決定する第７工程とを、
具備することを特徴とするマスター画像選択方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被検査物の組付異常の有無をパターンマッチングによって判定する際に基準画像として用いられるマスター画像を選択するマスター画像選択方法に関するものである。
被検査物の組付異常の有無とは、例えば組付位置に対する組付部品（品種）の合否、あるいは同部品の組付位置や組付状態の適否等を指す。
【背景技術】
【０００２】
従来、この種の技術としては、最適な基準パターン・基準画像（マスター画像）を、撮影画像間の一致度合いを求める演算の繰り返しによって選択したり（特許文献１参照）、基準画像を、複数のパターン画像に対して重ね合わせ処理を行って選択する技術（特許文献２参照）があった。
【０００３】
【特許文献１】特開平９−２５１５３６号公報
【特許文献２】特開２００６−３２９６７９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら上記従来技術では、いずれも単一種類（ＩＣのリード等）の部品間の検査における最適なマスター画像の選択には有効であるが、複数種類の部品間の検査における最適なマスター画像の選択はできなかった。
例えば、自動車の組付ラインに代表される多品種混合ラインにおいては、同一の画像検査装置で多品種の部品間の検査が必要となるが、このような場合に、多品種間で共通のマスター画像を選択することができなかった。
【０００５】
本発明は、上記のような実情に鑑みなされたもので、複数種類の被検査物の組付異常の有無の判定に共通に使用できる上に、特定の１種類内の被検査物について高精度に正常（良品）判定可能であると共に、その１種類以外の品種の被検査物に対しては確実に異常（誤品）判定可能なマスター画像を選択できるマスター画像選択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】
上記課題は、マスター画像選択方法を下記各態様の構成とすることによって解決される。
各態様は、請求項と同様に、項に区分し、各項に番号を付し、必要に応じて他の項の番号を引用する形式で記載する。これは、あくまでも本発明の理解を容易にするためであり、本明細書に記載の技術的特徴及びそれらの組合わせが以下の各項に記載のものに限定されると解釈されるべきではない。また、１つの項に複数の事項が記載されている場合、それら複数の事項を常に一緒に採用しなければならないわけではなく、一部の事項のみを取り出して採用することも可能である。
【０００７】
以下の各項のうち、（１）項が請求項１に、（２）項が請求項２に、各々対応する。
（３）項は請求項に係る発明ではない。
【０００８】
（１）被検査物の組付異常の有無を、組み付けられている被検査物の撮影画像をパターンマッチングによって判定する際に基準画像として用いられるマスター画像を選択するマスター画像選択方法において、前記被検査物の撮影画像が各々複数枚ある複数種類の撮影画像グループにおける特定の撮影画像グループ内の特定の撮影画像を仮マスター画像としてパターンマッチングを実行して他の撮影画像との相関値を算出し、その平均値、分散値及び相関値の最下限値を算出し、かつ、前記特定の撮影画像グループ以外の各撮影画像グループ内の各撮影画像との相関値を前記仮マスター画像を用いてパターンマッチングを実行して各撮影画像との相関値を算出し、その平均値、分散値及び相関値の最上限値を算出し、前記仮マスター画像として用いる前記特定の撮影画像グループ内の撮影画像を順次変えて前記両パターンマッチングを実行して相関値の最下限値及び最上限値を各々算出すると共に、各仮マスター画像を用いた際の相関値の最下限値及び最上限値の差を各々算出し、この差が最大となる前記両パターンマッチングの実行時に用いた仮マスター画像をマスター画像として決定することを特徴とするマスター画像選択方法。
「被検査物の組付異常」とは、被検査物の品種の異常、例えば組み付けられている部品が予め定められた部品と違う部品であること等を指し、また、被検査物の取付位置や取付状態の異常、例えば部品が定まった位置とは違う位置に取り付けられていたり、緩んだ状態で取り付けられていること等を指す。
本項の発明により選択（決定）されるマスター画像は、１の撮影画像グループ（特定の撮影画像グループ）内においては同グループ内の全撮影画像との相関が強く、かつ、その１の撮影画像グループ以外においては同グループ内の全撮影画像との相関が弱い、撮影画像の判定（被検査物の組付異常の有無判定）に適合する前記１の撮影画像グループ内の撮影画像となる。要するに、本項の発明により選択されるマスター画像は、複数の撮影画像グループ内の全撮影画像とのパターンマッチングによる被検査物の組付異常の有無を、１の撮影画像グループ内の撮影画像を用いて判定する場合に最適な１の撮影画像グループ内の１の撮影画像である。
（２）被検査物の組付異常の有無を、組み付けられている被検査物の撮影画像をパターンマッチングによって判定する際に基準画像として用いられるマスター画像を選択するマスター画像選択方法において、前記被検査物の撮影画像が各々複数枚ある複数種類の撮影画像グループにおける特定の撮影画像グループ内の全撮影画像について、この全撮影画像中の特定の撮影画像を仮マスター画像としてパターンマッチングを実行し、前記仮マスター画像との相関値を算出する第１工程と、この第１工程により得られた相関値全体の平均値及び分散値を算出する第２工程と、前記特定の撮影画像グループ以外の各撮影画像グループ内の全撮影画像について、前記仮マスター画像とのパターンマッチングを実行し、前記特定の撮影画像グループ以外の各撮影画像グループ内の各撮影画像と前記仮マスター画像との相関値を算出する第３工程と、この第３工程により得られた相関値全体の平均値及び分散値を算出する第４工程と、前記仮マスター画像を、前記特定の撮影画像グループ内の前記特定の画像以外の撮影画像に順次代えながら前記第１工程ないし第４工程を繰り返し実行し、各撮影画像グループ内の各撮影画像と前記仮マスター画像の各々との相関値を算出する第５工程と、この第５工程により得られた相関値全体の平均値及び分散値を算出する第６工程と、前記第２工程、第４工程及び第６工程により各々算出された平均値及び分散値から、前記特定の撮影画像グループ内で組付異常の有無を判定するための相関値の最下限値と、前記特定の撮影画像グループ及びそれ以外の撮影画像グループ間で組付異常の有無を判定するための相関値の最上限値とを算出すると共にそれらの差を各々算出し、この差が最大となる前記パターンマッチングの実行時に用いた仮マスター画像をマスター画像として決定する第７工程とを、具備することを特徴とするマスター画像選択方法。
本項の発明は、（１）項の発明を具体化したものである。
「被検査物の組付異常」が、被検査物の品種の異常あるいは被検査物の取付位置や取付状態の異常を指すこと等は（１）項の発明と同様である。
（３）前記相関値の最下限値は、その相関値の平均値をＸとし分散値をσｘとしたときにＸ−３＊σｘにより算出し、前記相関値の最上限値は、その相関値の平均値をＹとし分散値をσｙとしたときにＹ−３＊σｙにより算出することを特徴とする（１）項又は（２）項に記載のマスター画像選択方法。
なお、「＊」は掛け算を表す（以下同様）。
本項の発明によれば、組付部品の合否等をパターンマッチングによって判定する際に、その部品のばらつき（３σ）が考慮され、特定の１種類内の部品について高精度に良品判定できると共に、その１種類以外の品種の部品に対しては確実に誤品判定できるマスター画像が選択可能であり、良品、誤品判定（検査）に用いて、その信頼性を高めることができる。またこのようなマスター画像の選択に要する時間も短時間で済む。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、パターンマッチングによる複数種類の被検査物（部品）の組付異常の有無の判定に共通に使用できる上に、特定の１種類内の被検査物について高精度に正常（良品）判定可能であると共に、その１種類以外の品種の被検査物に対しては確実に異常（誤品）判定可能なマスター画像を選択できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づき説明する。なお、各図間において、同一符号は同一又は相当部分を示す。
図１は、本発明によるマスター画像選択方法が適用された装置の一実施形態を示す構成図である。
この図において、１１は被検査物１０を撮影するカラー又はモノクロのＣＣＤ（Charge Coupled Device）カメラ等からなるデジタルカメラ（以下、カメラと略記する。）で、撮影画像は画像データとして出力される。
パーソナルコンピュータ（以下、パソコンと略記する。）１２は、カメラ１１からの撮影画像（画像データ）を取り込んで記憶装置１３に記憶する機能、撮影画像に対してパターンマッチングを実行するパターンマッチング処理機能、及び最適なマスター画像を選択するためのマスター画像選択処理機能等を備えている。ここで、パターンマッチングとは被検査物１０の撮影画像中に予め用意したマスター画像（基準画像）と同じ物があるか、あるいは近いものがあるかを両画像を比較して検出する方法である。
【００１１】
本実施形態において、パソコン１２は撮影方向等のばらつきによる撮影画像の位置ずれを補正する機能も備える。
また上記パターンマッチング処理機能は、マッチング処理対象とするパターンの指定と、同処理領域を設定する機能を有する。
上記マスター画像選択処理機能は、少なくとも以下の機能を有する。
(1) 各品種（グループ）における被検査物のばらつきや、被検査物の撮影環境（条件）のばらつきを持っていても予め許容する範囲内にある撮影画像であればその全てをマスター画像選択のための処理対象として取り込む機能
(2) 取り込んだ撮影画像を品種（グループ）別に仕分けする機能
(3) 指定した１枚の撮影画像を仮マスター画像として登録し、同品種だけでなく他品種の撮影画像に対してもパターンマッチング処理を実行してその相関値を算出する機能
(4) 算出した相関値の平均値と分散値を算出し比較する機能
(5) 算出した相関値の平均値と分散値から、同品種に対しては良品判定（品種の合否判定）ができ、他品種に対しては誤品判定（品種の誤判定）ができる最適なマスター画像を選択する機能
以上の機能は、パソコン１２の記憶装置１３内に格納されたプログラムの実行によって作動する。
なお、パソコン１２に取り込まれた撮影画像、仮マスター画像、マスター画像等は適時ディスプレイ１４に表示可能である。
【００１２】
次に、上述した装置の動作について図２〜図４を併用して説明する。
本装置は、被検査物１０の組付異常の有無を、組み付けられた被検査物１０の撮影画像をパターンマッチングによって判定する際に基準画像として用いられるマスター画像を選択する装置である。
ここで、被検査物１０の組付異常の有無とは、例えば組付位置に対する組付部品（品種）の合否、あるいは同部品の組付位置や組付状態の適否等を指す。本実施形態では、組付位置に対する組付部品の品種の合否、つまり、組付位置に組み付けられた部品が正しい部品（組付異常無し）か誤った部品（組付異常有り）かを指す。
また本装置は、被検査物１０の撮影画像が各々ばらつきを持った複数ｎ枚ある複数ｍ種類の撮影画像グループ内の各被検査物１０について、それらの組付異常の有無を判定する際に用いられるマスター画像を選択する装置である。
図示例では、被検査物１０の撮影画像は各々ばらつきを持ったｎ枚ある、製造会社を異にするＡからＣの３種類のタイヤの撮影画像グループから成り立っていて（図２参照）、図示装置は、これら３種類のタイヤのうち、正しい種類のタイヤが車両に取り付けられているか否かの判定に用いられるマスター画像の選択装置である。
【００１３】
図３に示すように、まずステップ１０１では、撮影画像グループ（以下、単にグループと記す。）Ａの第１番目の撮影画像Ａ１を仮のマスター画像（仮マスター画像）に設定する。
ステップ１０２では、第１番目に処理をするグループ（処理対象グループ）をＡにセツトする。
ステップ１０３では、仮マスター画像Ａ１を用いて処理対象グループＡ内の全ての撮影画像Ａ１〜Ａｎに対して各々パターンマッチングを実行して相関値を算出し、相関値全体の平均値（Ｘ）と分散値（σｘ）を算出する。
【００１４】
ステップ１０４では、相関値全体（相関値分布）の最下限値Ｘｍｉｎ＝Ｘ−３＊σｘを算出する。この最下限値Ｘｍｉｎは、自グループＡ内の各撮影画像Ａ１〜Ａｎについて良品判定できる下限相関値の推定値である。
ステップ１０５では、処理対象外のグループＢ，Ｃの撮影画像Ｂ１〜Ｂｎ，Ｃ１〜Ｃｎに対して各々パターンマッチングを実行して相関値を算出し、相関値全体の平均値（Ｙ）と分散値（σｙ）を算出する。他のグループＢ，Ｃの撮影画像Ｂ１〜Ｂｎ，Ｃ１〜Ｃｎとの関係を見るためである。
【００１５】
ステップ１０６では、相関値全体（相関値分布）の最上限値Ｙｍａｘ＝Ｙ−３＊σｙを算出する。この最上限値Ｙｍａｘは、他のグループＢ，Ｃ内の各撮影画像Ｂ１〜Ｂｎ，Ｃ１〜Ｃｎに対して誤品判定できる上限相関値の推定値である。
上記ステップ１０３〜１０６において算出された値の一例を示せば図４の通りである。
ステップ１０７では、上記仮マスター画像（撮影画像Ａ１）を用いた際の相関値の最下限値及び最上限値の差（Ｚ＝Ｘｍｉｎ−Ｙｍａｘ）を算出する。このステップ１０７で算出されるＸｍｉｎ、Ｙｍａｘの差Ｚが大きければ大きいほど、良品・誤品判定の精度が高くなるため、最適なマスター画像となり得る。したがって、新たに算出された差Ｚがそれまでの差の最大値Ｚｍａｘよりも大きければ最大値Ｚｍａｘを新たに算出された差Ｚに更新する（Ｚ＞ＺｍａｘならばＺをＺｍａｘに更新する）。
ステップ１０８では、上記更新を行い、このときの仮マスター画像を最適なマスター画像候補として記憶装置１３（図１参照）に記憶する。
【００１６】
ステップ１０９では、処理対象グループＡ内の全ての撮影画像Ａ１〜Ａｎを仮マスター画像に設定したかの判定を行う。判定結果がＹＥＳであれば処理をステップ１１０に移し、ＮＯであればステップ１１１を実行してステップ１０３に処理を移す。すなわち、上記ステップ１０３〜１０９を、仮マスター画像に第ｎ番目（最終番目）の撮影画像Ａｎが設定されるまで繰り返し、Ｚ及び仮マスター画像（最適なマスター画像候補）を更新する。
ステップ１１０では、この時点で記憶装置１３（図１参照）に記憶されている仮マスター画像を処理対象グループＡ内の撮影画像Ａ１〜Ａｎから選択された最適なマスター画像として保持する。
【００１７】
ステップ１１２では、全グループＡ〜Ｃを処理対象にしたかの判定を行う。判定結果がＹＥＳであれば全処理を終了し、ＮＯであればステップ１１３を実行してステップ１０３に処理を移す。すなわち、上記ステップ１０３〜１１２を、仮マスター画像にグループＣ（最終番目の処理対象グループ）の第ｎ番目（最終番目）の撮影画像Ｃｎが設定されるまで繰り返し、Ｚ及び仮マスター画像（最適なマスター画像候補）を更新する。
なお、グループＡ以降に処理対象となるのはグループＢ→グループＣの順である。また、グループＢ，Ｃにおいて、仮マスター画像として第１番目に設定されるのは撮影画像Ｂ１，Ｃ１であり、最終番目に設定されるのは撮影画像Ｂｎ，Ｃｎである。
全処理の最終時点で記憶装置１３（図１参照）に記憶、保持されている各仮マスター画像（３つの仮マスター画像）が各処理対象グループＡ〜Ｃ内の撮影画像Ａ１〜Ａｎ，Ｂ１〜Ｂｎ，Ｃ１〜Ｃｎから各々選択された、処理対象グループＡ〜Ｃ別の良品・誤品判定に用いられる最適なマスター画像である。
【００１８】
以上述べた本実施形態では、１つの種類の撮影画像（被検査物１０）のグループにおける各撮影画像の相関値を算出してその相関値の平均値Ｘ、分散値σｘ及び相関値の最下限値Ｘｍｉｎ（＝Ｘ−３＊σｘ）を算出し、他の種類の部品グループ対しても同様に相関値の平均値Ｙ、分散値σｙを算出し、また最上限値Ｙｍａｘ（＝Ｙ−３＊σｙ）を算出する。そして、各々最下限値Ｘｍｉｎと最上限値Ｙｍａｘとの差（＝Ｘｍｉｎ−Ｙｍａｘ）を求め、その差が最大となるときの画像をマスター画像とするようにした。
これによれば、パターンマッチングによる複数種類の被検査物１０の組付異常の有無（組付部品の合否等）の判定に共通に使用できるマスター画像を選択できる。しかも上記判定の際に被検査物１０のばらつき（３σ）が考慮され、特定の１種類内の被検査物１０について高精度に良品判定可能でり、かつ、その１種類以外の品種の被検査物１０に対しては確実に誤品判定可能なマスター画像を選択できる。したがって、良品、誤品判定に本実施形態によるマスター画像を用いれば良品、誤品判定の信頼性を高めることができる。
また、本実施形態におけるマスター画像はパソコン１２を用いた演算によって容易に選択できるので、マスター画像の選択に要する時間が短時間で済むという利点もある。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明によるマスター画像選択方法が適用された装置の一実施形態を示す構成図である。
【図２】同上装置の記憶装置内にグループ別に記憶された被検査物の撮影画像の一覧を表形式で例示する図である。
【図３】同上装置における最適なマスター画像の選択処理を示すフローチャートである。
【図４】同上処理において算出された値の一例を表形式で示す図である。
【符号の説明】
【００２０】
１０：被検査物、１１：デジタルカメラ、１２：パーソナルコンピュータ（パソコン）、１３：記憶装置。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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