(57)【要約】  被測定物の撮像画像を取得する撮像工程と、欠陥候補を検出する欠陥候補検出工程と、欠陥候補の位置の形状情報を取得する形状情報取得工程と、撮像画像の輝度を正規化する正規化工程と、正規化された輝度に基づいて判別値を取得する判別値取得工程と、形状情報に対応する補正値を取得する補正値取得工程と、判別値又は閾値のいずれか一方を前記補正値で補正する補正工程と、前記欠陥候補が欠陥であるか否か判別する判別工程とを備える欠陥判別方法。
2019244946.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
明部及び前記明部に比べて輝度が低い暗部が所定のパターンで配列されたパターン照明が照射された被測定物の表面を撮像部で撮像して前記被測定物の表面の欠陥の有無を判別する欠陥判別方法であって、
前記被測定物の前記パターン照明が照射されている領域の少なくとも一部を前記撮像部を介して撮像して撮像画像を取得する撮像工程と、
前記撮像画像に基づいて欠陥の可能性がある欠陥候補を検出する欠陥候補検出工程と、
前記被測定物の表面における欠陥候補が検出された位置の前記撮像部に対する形状の情報である形状情報を取得する形状情報取得工程と、
前記欠陥候補の欠陥を判別するための判別値を取得する判別値取得工程と、
前記被測定物の表面の前記撮像部に対する形状を形状変数として補正値を備える補正用データベースを参照して前記形状情報に対応する補正値を取得する補正値取得工程と、
前記判別値又は閾値のいずれか一方を前記補正値に基づいて補正する補正工程と、
補正後の前記判別値と補正していない前記閾値又は補正していない前記判別値と前記補正後の前記閾値とを比較して前記欠陥候補が欠陥であるか否か判別する判別工程とを備える欠陥判別方法。
【請求項２】
前記補正用データベースは、前記被測定物の表面の前記撮像部からの距離、撮像部に対する角度及び合焦位置からのずれ距離の少なくともひとつを前記形状変数とするとともに、前記形状変数によって示す形状に前記欠陥があるときの前記判別値の、基準となる形状に前記欠陥があるときの前記判別値に対する比率を前記補正値として備える請求項１に記載の欠陥判別方法。
【請求項３】
前記補正用データベースは、前記撮像画像における位置を前記形状変数としてさらに含み、
前記補正値取得工程は、前記撮像画像における欠陥候補の位置を取得するとともに前記取得した欠陥候補の位置を含む前記形状情報を用いて前記補正値を取得する請求項１または請求項２に記載の欠陥判別方法。
【請求項４】
前記補正用データベースは、前記撮像画像に含まれる前記明部又は前記暗部における欠陥の位置を前記形状変数としてさらに含み、
前記補正値取得工程は、前記明部又は前記暗部における欠陥候補の位置を取得するとともに前記取得した欠陥候補の位置を含む前記形状情報を用いて前記補正値を取得する請求項１から請求項３のいずれかに記載の欠陥判別方法。
【請求項５】
明部及び前記明部に比べて輝度が低い暗部が所定のパターンで配列されたパターン照明が照射された被測定物の表面を撮像部で撮像して前記被測定物の表面の欠陥の有無を判別する欠陥判別方法であって、
前記被測定物の前記パターン照明が照射されている領域の少なくとも一部を前記撮像部を介して撮像して撮像画像を取得する撮像工程と、
前記撮像画像に基づいて欠陥の可能性がある欠陥候補を検出する欠陥候補検出工程と、
前記欠陥候補の前記撮像画像における位置の情報である画像内位置情報を取得する画像内位置取得工程と、
前記欠陥候補の欠陥を判別するための判別値を取得する判別値取得工程と、
前記撮像画像における位置を画像内位置変数として補正値を備える補正用データベースを参照して前記画像内位置情報に対応する補正値を取得する補正値取得工程と、
前記判別値又は閾値のいずれか一方を前記補正値に基づいて補正する補正工程と、
補正後の前記判別値と補正していない前記閾値又は補正していない前記判別値と前記補正後の前記閾値とを比較して前記欠陥候補が欠陥であるか否か判別する判別工程とを備える欠陥判別方法。
【請求項６】
前記補正用データベースは、前記撮像画像を格子状に分割した分割領域を設定して前記分割領域を前記画像内位置変数として用いる請求項５に記載の欠陥判別方法。
【請求項７】
前記補正用データベースは、前記撮像画像内の決められた基準点からの距離及び角度を前記画像内位置変数として用いる請求項５に記載の欠陥判別方法。
【請求項８】
前記補正用データベースは、前記被測定物の表面の前記撮像部に対する形状を前記画像内位置変数としてさらに含み、
前記補正値取得工程は、前記欠陥候補が検出された部分の前記被測定物の表面の形状を取得するとともに前記取得した欠陥候補の形状を含む前記画像内位置情報を用いて前記補正値を取得する請求項６または請求項７に記載の欠陥判別方法。 
【請求項９】
前記補正用データベースは、前記撮像画像に含まれる前記明部又は前記暗部における欠陥の位置を前記画像内位置変数としてさらに含み、
前記補正値取得工程は、前記明部又は前記暗部における欠陥候補の位置を取得するとともに前記取得した欠陥候補の位置を含む前記画像内位置情報を用いて前記補正値を取得する請求項５から請求項８のいずれかに記載の欠陥判別方法。 
【請求項１０】
明部及び前記明部に比べて輝度が低い暗部が所定のパターンで配列されたパターン照明が照射された被測定物の表面を撮像部で撮像して前記被測定物の表面の欠陥の有無を判別する欠陥判別方法であって、
前記被測定物の前記パターン照明が照射されている領域の少なくとも一部を前記撮像部を介して撮像して撮像画像を取得する撮像工程と、
前記撮像画像に基づいて欠陥の可能性がある欠陥候補を検出する欠陥候補検出工程と、
前記欠陥候補の前記撮像画像の前記明部又は前記暗部内における位置の情報であるパターン内位置情報を取得するパターン内位置取得工程と、
前記欠陥候補の欠陥を判別するための判別値を取得する判別値取得工程と、
前記撮像画像における前記明部又は前記暗部内の位置をパターン内位置変数として補正値を備える補正用データベースを参照して前記パターン内位置情報に対応する補正値を取得する補正値取得工程と、
前記判別値又は閾値のいずれか一方を前記補正値に基づいて補正する補正工程と、
補正後の前記判別値と補正していない前記閾値又は補正していない前記判別値と前記補正後の前記閾値とを比較して前記欠陥候補が欠陥であるか否か判別する判別工程とを備える欠陥判別方法。
【請求項１１】
前記補正用データベースは、前記明部又は前記暗部を格子状に分割した分割領域を設定して前記分割領域を前記パターン内位置変数として用いる請求項１０に記載の欠陥判別方法。
【請求項１２】
前記補正用データベースは、前記明部又は前記暗部内の決められた基準点からの距離及び角度を前記パターン内位置変数として用いる請求項１０に記載の欠陥判別方法。
【請求項１３】
前記補正用データベースは、前記被測定物の表面の前記撮像部に対する形状を前記パターン内位置変数としてさらに含み、
前記補正値取得工程は、前記欠陥候補が検出された部分の前記被測定物の表面の形状を取得するとともに前記取得した欠陥候補の形状を含む前記パターン内位置情報を用いて前記補正値を取得する請求項１１または請求項１２に記載の欠陥判別方法。
【請求項１４】
前記補正用データベースは、前記撮像画像における位置を前記パターン内位置変数としてさらに含み、
前記補正用データ取得工程は、前記撮像画像における欠陥候補の位置を取得するとともに前記取得した欠陥候補の位置を含む前記パターン内位置情報を用いて前記補正用データを取得する請求項１１から請求項１３のいずれかに記載の欠陥判別方法。
【請求項１５】
前記撮像画像を正規化するための正規化データベースを参照し前記撮像画像を正規化する正規化工程をさらに備え、
前記判別値取得工程は、前記正規化された撮像画像に基づいて判別値を取得する請求項１から請求項１４のいずれかに記載の欠陥判別方法。
【請求項１６】
前記正規化データベースは、ノイズを除去するためのパラメータと、明部の代表値を同定するパラメータと、暗部の代表値を同定するためのパラメータと、前記欠陥候補の代表値を同定するパラメータとを含む請求項１５に記載の欠陥判別方法。
【請求項１７】
前記補正工程及び前記判別工程は、欠陥の大きさに基づいて決定された欠陥ランクごとに閾値を備えた閾値データベースから閾値を取得し、
前記補正工程及び前記判別工程は、欠陥候補の被測定物における位置に基づいて前記欠陥ランクを決定するとともに前記決定した欠陥ランクに基づいて閾値を取得する請求項１から請求項１７のいずれかに記載の欠陥判別方法。
【請求項１８】
前記撮像画像の輝度を取得するとともに、前記判別値として、前記欠陥候補の輝度と前記欠陥候補の周囲の輝度との変化の割合である輝度コントラストを用いる請求項１から請求項１７のいずれかに記載の欠陥判別方法。
【請求項１９】
明部及び前記明部に比べて輝度が低い暗部が所定のパターンで配列されたパターン照明を被測定物の表面に照射する照明部と、
前記被測定物の前記パターン照明が照射されている領域の少なくとも一部を撮像して撮像画像を取得する撮像部と、
前記被測定物の表面の前記撮像部に対する形状を形状変数として前記形状変数に関連付けた補正値を備える補正用データベースを記憶する記憶部と、
制御処理部と、を備え、
前記制御処理部は、
前記撮像画像に基づいて欠陥の可能性がある欠陥候補を検出する欠陥候補検出部と、
前記被測定物の表面における前記欠陥候補が検出された位置の前記撮像部に対する形状の情報である形状情報を取得する形状情報取得部と、
前記撮像画像に基づいて前記欠陥を判別するための判別値を取得する判別値取得部と、
前記補正用データベースを参照して前記形状情報に対応する補正値を取得する補正値取得部と、
前記判別値又は閾値のいずれか一方を前記補正値に基づいて補正する補正部と、
補正後の前記判別値と補正していない前記閾値又は補正していない前記判別値と補正後の前記閾値とを比較して前記欠陥候補が欠陥であるか否か判別する判別部とを備える欠陥判別装置。
【請求項２０】
前記補正用データベースは、前記被測定物の表面の前記撮像部からの距離、撮像部に対する角度及び合焦位置からのずれ距離の少なくともひとつを前記形状変数とし、前記形状変数が示す形状に前記欠陥があるときの前記判別値の基準となる形状に欠陥があるときの前記判別値に対する比率を前記補正値として備える請求項１９に記載の欠陥判別装置。
【請求項２１】
前記補正用データベースは、前記撮像画像における位置を前記形状変数としてさらに含み、
前記補正値取得部は、前記撮像画像における欠陥候補の位置を取得するとともに前記取得した欠陥候補の位置を含む前記形状情報を用いて前記補正値を取得する請求項１９または請求項２０に記載の欠陥判別方法。
【請求項２２】
前記補正用データベースは、前記明部と前記暗部との境界から欠陥候補までの距離を前記形状変数としてさらに含み、
前記補正値取得部は、前記明部又は前記暗部における欠陥候補の位置を取得するとともに前記取得した欠陥候補の位置を含む前記形状情報を用いて前記補正値を取得する請求項１９から請求項２１のいずれかに記載の欠陥判別装置。
【請求項２３】
明部及び前記明部に比べて輝度が低い暗部が所定のパターンで配列されたパターン照明を被測定物の表面に照射する照明部と、
前記被測定物の前記パターン照明が照射されている領域の少なくとも一部を撮像して撮像画像を取得する撮像部と、
前記被測定物の前記撮像画像における位置を画像内位置変数として補正値を備える補正用データベースを備える記憶部と、
制御処理部とを備え、
前記制御処理部は、
前記撮像画像に基づいて欠陥の可能性がある欠陥候補を検出する欠陥候補検出部と、
前記欠陥候補の前記撮像画像における位置の情報である画像内位置情報を取得する画像内位置取得部と、
前記撮像画像に基づいて前記欠陥を判別するための判別値を取得する判別値取得部と、
前記補正用データベースを参照して前記画像内位置情報に対応する補正値を取得する補正値取得部と、
前記判別値又は閾値のいずれか一方を前記補正値に基づいて補正する補正部と、
補正後の前記判別値と補正していない前記閾値又は補正していない前記判別値と前記補正後の前記閾値とを比較して前記欠陥候補が欠陥であるか否か判別する判別部とを備える欠陥判別装置。
【請求項２４】
前記補正用データベースは、前記撮像画像を格子状に分割した分割領域を設定して前記分割領域を前記画像内位置変数として用いる請求項２３に記載の欠陥判別装置。
【請求項２５】
前記補正用データベースは、前記撮像画像内の決められた基準点からの距離及び角度を前記画像内位置変数として用いる請求項２３に記載の欠陥判別装置。
【請求項２６】
前記補正用データベースは、前記被測定物の表面の前記撮像部に対する形状を前記画像内位置変数としてさらに含み、
前記補正値取得部は、前記欠陥候補が検出された部分の前記被測定物の表面の形状を取得するとともに前記取得した欠陥候補の形状を含む前記画像内位置情報を用いて前記補正値を取得する請求項２４または請求項２５に記載の欠陥判別装置。 
【請求項２７】
前記補正用データベースは、前記撮像画像に含まれる前記明部又は前記暗部における欠陥の位置を前記画像内位置変数としてさらに含み、
前記補正値取得部は、前記明部又は前記暗部における欠陥候補の位置を取得するとともに前記取得した欠陥候補の位置を含む前記画像内位置情報を用いて前記補正値を取得する請求項２３から請求項２６のいずれかに記載の欠陥判別装置。 
【請求項２８】
明部及び前記明部に比べて輝度が低い暗部が所定のパターンで配列されたパターン照明を被測定物の表面に照射する照明部と、
前記被測定物の前記パターン照明が照射されている領域の少なくとも一部を撮像して撮像画像を取得する撮像部と、
前記暗部内の位置をパターン内位置変数として補正用データを備える補正用データベースを備える記憶部と、
制御処理部とを備え、
前記制御処理部は、
前記撮像画像に基づいて欠陥の可能性がある欠陥候補を検出する欠陥候補検出部と、
前記欠陥候補の前記撮像画像における前記明部又は前記暗部内における位置の情報であるパターン内位置情報を取得するパターン内位置取得部と、
前記撮像画像に基づいて前記欠陥を判別するための判別値を取得する判別値取得部と、
前記補正用データベースを参照して前記パターン内位置情報に対応する補正値を取得する補正値取得部と、
前記判別値又は閾値のいずれか一方を前記補正用データに基づいて補正する補正部と、
補正後の前記判別値と補正していない前記閾値又は補正していない前記判別値と前記補正後の前記閾値とを比較して前記欠陥候補が欠陥であるか否か判別する判別部とを備える欠陥判別装置。
【請求項２９】
前記補正用データベースは、前記明部又は前記暗部を格子状に分割した分割領域を設定して前記分割領域を前記パターン内位置変数として用いる請求項２８に記載の欠陥判別装置。
【請求項３０】
前記補正用データベースは、前記明部又は前記暗部内の決められた基準点からの距離及び角度を前記パターン内位置変数として用いる請求項２８に記載の欠陥判別装置。
【請求項３１】
前記補正用データベースは、前記被測定物の表面の前記撮像部に対する形状を前記パターン内位置変数としてさらに含み、
前記補正値取得部は、前記欠陥候補が検出された部分の前記被測定物の表面の形状を取得するとともに前記取得した欠陥候補の形状を含む前記パターン内位置情報を用いて前記補正値を取得する請求項２９または請求項３０に記載の欠陥判別装置。
【請求項３２】
前記補正用データベースは、前記撮像画像における欠陥の位置を前記パターン内位置変数としてさらに含み、
前記補正値取得部は、前記撮像画像における欠陥候補の位置を取得するとともに前記取得した欠陥候補の位置を含む前記パターン内位置情報を用いて前記補正値を取得する請求項２９から請求項３１のいずれかに記載の欠陥判別装置。
【請求項３３】
前記記憶部は、前記撮像画像における輝度を正規化するためのパラメータを含む正規化データベースをさらに備え、
前記制御処理部は、前記正規化データベースを参照し前記撮像画像を正規化する正規化部をさらに備え、
前記判別値取得部は、正規化された撮像画像に基づいて前記判別値を取得する請求項１９から請求項３２のいずれかに記載の欠陥判別装置。
【請求項３４】
前記正規化データベースは、ノイズを除去するためのパラメータと、明部の代表値を同定するパラメータと、暗部の代表値を同定するためのパラメータと、前記欠陥候補の代表値を同定するパラメータとを含む請求項３３に記載の欠陥判別装置。
【請求項３５】
前記記憶部は、欠陥の大きさに基づいて決定された欠陥ランクごとに閾値を備えた閾値データベースをさらに含み、
前記補正部及び前記判別部は、欠陥候補の被測定物における位置に基づいて前記欠陥ランクを決定するとともに前記決定した欠陥ランクに基づいて閾値を取得する請求項１９から請求項３４のいずれかに記載の欠陥判別装置。
【請求項３６】
前記制御処理部は前記撮像画像の輝度を取得しており、前記判別値は、前記欠陥候補とその周囲との輝度のコントラストである請求項１９から請求項３５のいずれかに記載の欠陥判別装置。
【請求項３７】
明部及び前記明部に比べて輝度が低い暗部が所定のパターンで配列されたパターン照明を照射する照明部と、前記パターン照明が被測定物の表面を撮像する撮像部と、前記撮像画像におけるノイズの除去及び輝度を同定するためのパラメータを含む正規化データベース及び前記被測定物の表面の前記撮像部に対する形状を形状変数として補正値を備える補正用データベースを備える記憶部と、制御処理部とを備えた欠陥判別装置で実行される欠陥判別プログラムであって、
前記被測定物の前記パターン照明が照射されている領域の少なくとも一部を前記撮像部を介して撮像して撮像画像を取得する撮像工程と、
前記撮像画像に基づいて欠陥の可能性がある欠陥候補を検出する欠陥候補検出工程と、
前記被測定物の欠陥を判別するための判別値を取得する判別値取得工程と、
前記被測定物の表面における前記欠陥候補が検出された位置の前記撮像部に対する形状の情報である形状情報を取得する形状情報取得工程と、
前記被測定物の表面の前記撮像部に対する形状を形状変数として前記形状変数に関連付けられた補正値を備える補正用データベースを参照して前記形状情報に対応する補正値を取得する補正値取得工程と、
前記判別値又は閾値のいずれか一方を前記補正値に基づいて補正する補正工程と、
補正後の前記判別値と補正していない前記閾値又は補正していない前記判別値と前記補正後の前記閾値とを比較して前記欠陥候補が欠陥であるか否か判別する判別工程とを備える欠陥判別プログラム。
【請求項３８】
明部及び前記明部に比べて輝度が低い暗部が所定のパターンで配列されたパターン照明を照射する照明部と、前記パターン照明が被測定物の表面を撮像する撮像部と、前記被測定物の前記撮像画像における位置を画像内位置変数として補正値を備える補正用データベースを備える記憶部と、制御処理部とを備えた欠陥判別装置で実行される欠陥判別プログラムであって、
前記被測定物の前記パターン照明が照射されている領域の少なくとも一部を前記撮像部を介して撮像して撮像画像を取得する撮像工程と、
前記撮像画像に基づいて欠陥の可能性がある欠陥候補を検出する欠陥候補検出工程と、
前記欠陥候補の前記撮像画像における位置の情報である画像内位置情報を取得する画像内位置取得部と、
前記撮像画像に基づいて前記被測定物の表面の状態を判別するための判別値を取得する判別値取得工程と、
前記補正用データベースを参照して前記画像内位置情報に対応する補正値を取得する補正値取得工程と、
前記判別値又は閾値のいずれか一方を前記補正値に基づいて補正する補正工程と、
補正後の前記判別値と補正していない前記閾値又は補正していない前記判別値と前記補正後の前記閾値とを比較して前記欠陥候補が欠陥であるか否か判別する判別工程と備える欠陥判別プログラム。
【請求項３９】
明部及び前記明部に比べて輝度が低い暗部が所定のパターンで配列されたパターン照明を被測定物の表面に照射する照明部と、前記被測定物の前記パターン照明が照射されている領域の少なくとも一部を撮像して撮像画像を取得する撮像部と、前記撮像画像における前記明部又は前記暗部内の位置をパターン内位置変数として補正値を備える補正用データベースを備える記憶部と、制御処理部とを備えた欠陥判別装置で実行される欠陥判別プログラムであって、
前記被測定物の前記パターン照明が照射されている領域の少なくとも一部を前記撮像部を介して撮像して撮像画像を取得する撮像工程と、
前記撮像画像に基づいて欠陥の可能性が高い欠陥候補を検出する欠陥候補検出工程と、
前記欠陥候補の前記撮像画像における前記明部又は前記暗部内における位置の情報であるパターン内位置情報を取得するパターン内位置取得工程と、
前記撮像画像に基づいて前記被測定物の表面の状態を判別するための判別値を取得する判別値取得工程と、
前記補正用データベースを参照して前記パターン内位置情報に対応する補正値を取得する補正用データ取得工程と、
前記判別値又は閾値のいずれか一方を前記補正値に基づいて補正する補正工程と、
補正後の前記判別値と補正していない前記閾値又は補正していない前記判別値と前記補正後の前記閾値とを比較して前記欠陥候補が欠陥であるか否か判別する判別工程とを備える欠陥判別プログラム。
【請求項４０】
請求項３７から請求項３９のいずれかに記載の欠陥判別プログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被測定物の表面に発生する欠陥を判別する欠陥判別方法、欠陥判別装置、欠陥判別プログラムおよび欠陥判別プログラムが記録された記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
特開平９-３１８３３７号公報に示す表面欠陥判別装置は、門型形状をなす照明手段から明暗パターンを形成する照明を被検査体に照射し、同じく門型形状をなす撮像装置固定手段に取り付けられた複数個の撮像装置で被検査体の被検査面を撮像する。そして、撮像画像を画像処理することで被検査面の輝度レベルを測定して輝度レベルと閾値とを比較することで欠陥検査を行う。【０００３】
特開平８-８６６３４号公報に示す表面欠陥検査装置は、明暗パターンを有する照明を被検査体に照射する。撮像手段は、照射された部分を撮像して画像データを取得する。そして画像データを周波数成分ごとに分析して、欠陥の検査を行っている。このように周波数を分けて分析することで、ゆず肌のような極めて薄い凹凸を欠陥と誤検出するのを抑制し、より精密な欠陥検出を行うことが可能である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平９-３１８３３７号公報
【特許文献２】特開平８-８６６３４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特開平９-３１８３３７号公報に記載の表面欠陥判別装置では、複数の撮像装置が必要であり、装置が大型且つ複雑になる。また、複数の撮像装置で撮像する場合、撮像装置の制御が複雑であるとともに、画像処理に手間と時間がかかる場合がある。このことからも、欠陥検査の作業に多くの手間と時間がかかる虞がある。【０００６】
また、特開平８-８６６３４号公報の表面欠陥検査装置のように、明暗パターンを被検査体に照射して、被検査体の表面の欠陥を検出する構成の場合、同じ大きさ及び形状の欠陥であっても、撮像手段の特性上、撮像範囲の中央部分と辺縁部分とでは、画像データにおける欠陥部分の輝度レベルが変動する。そのため、予め決められた閾値で二値化して欠陥を検出すると、撮像画像における欠陥の位置によっては、欠陥ではない表面の凹凸を欠陥と判断してしまう虞がある。すなわち、欠陥の位置によっては、欠陥の誤検出が発生する虞がある。【０００７】
そこで本発明は、表面の欠陥を精度よく判別することができる欠陥判別方法、欠陥判別装置及び欠陥判別プログラム、ならびに、欠陥判別プログラムを記録した記録媒体を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上述した目的のうち少なくとも一つを実現するために、本発明の一側面を反映した欠陥判別方法は、明部及び前記明部に比べて輝度が低い暗部が所定のパターンで配列されたパターン照明が照射された被測定物の表面を撮像部で撮像して前記被測定物の表面の欠陥の有無を判別する欠陥判別方法であって、前記被測定物の前記パターン照明が照射されている領域の少なくとも一部を前記撮像部を介して撮像して撮像画像を取得する撮像工程と、前記撮像画像に基づいて欠陥の可能性がある欠陥候補を検出する欠陥候補検出工程と、前記被測定物の表面における欠陥候補が検出された位置の前記撮像部に対する形状の情報である形状情報を取得する形状情報取得工程と、前記欠陥候補の欠陥を判別するための判別値を取得する判別値取得工程と、前記被測定物の表面の前記撮像部に対する形状を形状変数として補正値を備える補正用データベースを参照して前記形状情報に対応する補正値を取得する補正値取得工程と、前記判別値又は閾値のいずれか一方を前記補正値に基づいて補正する補正工程と、補正後の前記判別値と補正していない前記閾値又は補正していない前記判別値と前記補正後の前記閾値とを比較して前記欠陥候補が欠陥であるか否か判別する判別工程とを備える。【０００９】
上記目的を達成するために本発明の欠陥判別方法は、明部及び前記明部に比べて輝度が低い暗部が所定のパターンで配列されたパターン照明が照射された被測定物の表面を撮像部で撮像して前記被測定物の表面の欠陥の有無を判別する欠陥判別方法であって、前記被測定物の前記パターン照明が照射されている領域の少なくとも一部を前記撮像部を介して撮像して撮像画像を取得する撮像工程と、前記撮像画像に基づいて欠陥の可能性がある欠陥候補を検出する欠陥候補検出工程と、前記欠陥候補の前記撮像画像における位置の情報である画像内位置情報を取得する画像内位置取得工程と、前記欠陥候補の欠陥を判別するための判別値を取得する判別値取得工程と、前記撮像画像における位置を画像内位置変数として補正値を備える補正用データベースを参照して前記画像内位置情報に対応する補正値を取得する補正値取得工程と、前記判別値又は閾値のいずれか一方を前記補正用データに基づいて補正する補正工程と、補正後の前記判別値と補正していない前記閾値又は補正していない前記判別値と前記補正後の前記閾値とを比較して前記欠陥候補が欠陥であるか否か判別する判別工程とを備える。【００１０】
上記目的を達成するために本発明の欠陥判別方法は、明部及び前記明部に比べて輝度が低い暗部が所定のパターンで配列されたパターン照明が照射された被測定物の表面を撮像部で撮像して前記被測定物の表面の欠陥の有無を判別する欠陥判別方法であって、前記被測定物の前記パターン照明が照射されている領域の少なくとも一部を前記撮像部を介して撮像して撮像画像を取得する撮像工程と、前記撮像画像に基づいて欠陥の可能性がある欠陥候補を検出する欠陥候補検出工程と、前記欠陥候補の前記撮像画像の前記明部又は前記暗部内における位置の情報であるパターン内位置情報を取得するパターン内位置取得工程と、前記欠陥候補の欠陥を判別するための判別値を取得する判別値取得工程と、前記撮像画像における前記明部又は前記暗部内の位置をパターン内位置変数として補正値を備える補正用データベースを参照して前記パターン内位置情報に対応する補正値を取得する補正値取得工程と、前記判別値又は閾値のいずれか一方を前記補正値に基づいて補正する補正工程と、補正後の前記判別値と補正していない前記閾値又は補正していない前記判別値と前記補正後の前記閾値とを比較して前記欠陥候補が欠陥であるか否か判別する判別工程とを備える。【００１１】
上述した目的のうち少なくとも一つを実現するために、本発明の一側面を反映した欠陥判別装置は、明部及び前記明部に比べて輝度が低い暗部が所定のパターンで配列されたパターン照明を被測定物の表面に照射する照明部と、前記被測定物の前記パターン照明が照射されている領域の少なくとも一部を撮像して撮像画像を取得する撮像部と、前記被測定物の表面の前記撮像部に対する形状を形状変数として前記形状変数に関連付けた補正値を備える補正用データベースを記憶する記憶部と、制御処理部とを備え、前記制御処理部は、前記撮像画像に基づいて欠陥の可能性がある欠陥候補を検出する欠陥候補検出部と、前記被測定物の表面における前記欠陥候補が検出された位置の前記撮像部に対する形状の情報である形状情報を取得する形状情報取得部と、前記撮像画像に基づいて前記欠陥を判別するための判別値を取得する判別値取得部と、前記補正用データベースを参照して前記形状情報に対応する補正値を取得する補正値取得部と、前記判別値又は閾値のいずれか一方を前記補正値に基づいて補正する補正部と、補正後の前記判別値と補正していない前記閾値又は補正していない前記判別値と補正後の前記閾値とを比較して前記欠陥候補が欠陥であるか否か判別する判別部とを備える。【００１２】
上記目的を達成するために本発明の欠陥判別装置は、明部及び前記明部に比べて輝度が低い暗部が所定のパターンで配列されたパターン照明を被測定物の表面に照射する照明部と、前記被測定物の前記パターン照明が照射されている領域の少なくとも一部を撮像して撮像画像を取得する撮像部と、前記被測定物の前記撮像画像における位置を画像内位置変数として補正用データを備える補正用データベースを備える記憶部と、制御処理部とを備え、前記制御処理部は、前記撮像画像に基づいて欠陥の可能性がある欠陥候補を検出する欠陥候補検出部と、前記欠陥候補の前記撮像画像における位置の情報である画像内位置情報を取得する画像内位置取得部と、前記撮像画像に基づいて前記欠陥を判別するための判別値を取得する判別値取得部と、前記補正用データベースを参照して前記画像内位置情報に対応する補正値を取得する補正値取得部と、前記判別値又は閾値のいずれか一方を前記補正値に基づいて補正する補正部と、補正後の前記判別値と補正していない前記閾値又は補正していない前記判別値と前記補正後の前記閾値とを比較して前記欠陥候補が欠陥であるか否か判別する判別部とを備える。【００１３】
上記目的を達成するために本発明の欠陥判別装置は、明部及び前記明部に比べて輝度が低い暗部が所定のパターンで配列されたパターン照明を被測定物の表面に照射する照明部と、前記被測定物の前記パターン照明が照射されている領域の少なくとも一部を撮像して撮像画像を取得する撮像部と、前記暗部内の位置をパターン内位置変数として補正用データを備える補正用データベースを備える記憶部と、制御処理部とを備え、前記制御処理部は、前記撮像画像に基づいて欠陥の可能性がある欠陥候補を検出する欠陥候補検出部と、前記欠陥候補の前記撮像画像における前記明部又は前記暗部内における位置の情報であるパターン内位置情報を取得するパターン内位置取得部と、前記撮像画像に基づいて前記欠陥を判別するための判別値を取得する判別値取得部と、前記補正用データベースを参照して前記パターン内位置情報に対応する補正値を取得する補正値取得部と、前記判別値又は閾値のいずれか一方を前記補正用データに基づいて補正する補正部と、補正後の前記判別値と補正していない前記閾値又は補正していない前記判別値と前記補正後の前記閾値とを比較して前記欠陥候補が欠陥であるか否か判別する判別部とを備える。【００１４】
上述した目的のうち少なくとも一つを実現するために、本発明の一側面を反映した欠陥判別プログラムは、明部及び前記明部に比べて輝度が低い暗部が所定のパターンで配列されたパターン照明を照射する照明部と、前記パターン照明が被測定物の表面を撮像する撮像部と、前記撮像画像におけるノイズの除去及び輝度を同定するためのパラメータを含む正規化データベース及び前記被測定物の表面の前記撮像部に対する形状を形状変数として補正値を備える補正用データベースを備える記憶部と、制御処理部とを備えた欠陥判別装置で実行される欠陥判別プログラムであって、前記被測定物の前記パターン照明が照射されている領域の少なくとも一部を前記撮像部を介して撮像して撮像画像を取得する撮像工程と、前記撮像画像に基づいて欠陥の可能性がある欠陥候補を検出する欠陥候補検出工程と、前記被測定物の欠陥を判別するための判別値を取得する判別値取得工程と、前記被測定物の表面における前記欠陥候補が検出された位置の前記撮像部に対する形状の情報である形状情報を取得する形状情報取得工程と、前記被測定物の表面の前記撮像部に対する形状を形状変数として前記形状変数に関連付けられた補正値を備える補正用データベースを参照して前記形状情報に対応する補正値を取得する補正値取得工程と、前記判別値又は閾値のいずれか一方を前記補正値に基づいて補正する補正工程と、補正後の前記判別値と補正していない前記閾値又は補正していない前記判別値と前記補正後の前記閾値とを比較して前記欠陥候補が欠陥であるか否か判別する判別工程とを備える。また、このプログラムを記憶した記憶媒体を備えていてもよい。【００１５】
上記目的を達成するために本発明の欠陥判別プログラムは、明部及び前記明部に比べて輝度が低い暗部が所定のパターンで配列されたパターン照明を照射する照明部と、前記パターン照明が被測定物の表面を撮像する撮像部と前記被測定物の前記撮像画像における位置を画像内位置変数として補正用データを備える補正用データベースを備える記憶部と、制御処理部とを備えた欠陥判別装置で実行される欠陥判別プログラムであって、前記被測定物の前記パターン照明が照射されている領域の少なくとも一部を前記撮像部を介して撮像して撮像画像を取得する撮像工程と、前記撮像画像に基づいて欠陥の可能性がある欠陥候補を検出する欠陥候補検出工程と、前記欠陥候補の前記撮像画像における位置の情報である画像内位置情報を取得する画像内位置取得部と、前記撮像画像に基づいて前記被測定物の表面の状態を判別するための判別値を取得する判別値取得工程と、前記補正用データベースを参照して前記画像内位置情報に対応する補正用データを取得する補正値取得工程と、前記判別値又は閾値のいずれか一方を前記形状補正用データに基づいて補正する補正工程と、補正後の前記判別値と補正していない前記閾値又は補正していない前記判別値と前記補正後の前記閾値とを比較して前記欠陥候補が欠陥であるか否か判別する判別工程と備える。また、このプログラムを記憶した記憶媒体を備えていてもよい。【００１６】
上記目的を達成するために本発明の欠陥判別プログラムは、明部及び前記明部に比べて輝度が低い暗部が所定のパターンで配列されたパターン照明を被測定物の表面に照射する照明部と、前記被測定物の前記パターン照明が照射されている領域の少なくとも一部を撮像して撮像画像を取得する撮像部と、前記撮像画像における前記明部又は前記暗部内の位置をパターン内位置変数として補正値を備える補正用データベースを備える記憶部と、制御処理部とを備えた欠陥判別装置で実行される欠陥判別プログラムであって、前記被測定物の前記パターン照明が照射されている領域の少なくとも一部を前記撮像部を介して撮像して撮像画像を取得する撮像工程と、前記撮像画像に基づいて欠陥の可能性が高い欠陥候補を検出する欠陥候補検出工程と、前記欠陥候補の前記撮像画像における前記明部又は前記暗部内における位置の情報であるパターン内位置情報を取得するパターン内位置取得工程と、前記撮像画像に基づいて前記被測定物の表面の状態を判別するための判別値を取得する判別値取得工程と、前記補正用データベースを参照して前記パターン内位置情報に対応する補正値を取得する補正用データ取得工程と、前記判別値又は閾値のいずれか一方を前記補正値に基づいて補正する補正工程と、補正後の前記判別値と補正していない前記閾値又は補正していない前記判別値と前記補正後の前記閾値とを比較して前記欠陥候補が欠陥であるか否か判別する判別工程とを備える。また、このプログラムを記憶した記憶媒体を備えていてもよい。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によると、表面の欠陥を精度よく判別することができる欠陥判別方法、欠陥判別装置及び欠陥判別プログラム、ならびに、欠陥判別プログラムを記録した記録媒体を提供することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明にかかる欠陥判別装置によって被測定物の一例である車両の欠陥の判別を行っている状態を示す概略図である。
【図２】本発明にかかる欠陥判別装置の構成を示すブロック図である。
【図３】図１に示す車両の表面に形成される欠陥の一例を示す概略図である。
【図４】欠陥判別装置で欠陥判別を行っている状態を示す概略平面図である。
【図５】パターン照明が照射されている部分を撮像した撮像画像を示す図である。
【図６】図５に示す明部欠陥及び暗部欠陥をとおる直線に沿った輝度分布を示す図である。
【図７】大きさの異なる欠陥の輝度分布を示す図である。
【図８】撮像部から欠陥までの距離が異なる場合の光伝播路を示す図である。
【図９】正規化データベースの一例を示す図である。
【図１０】補正用データベースの形状変数を示す表である。
【図１１】補正用データベースの一例を示す図である。
【図１２】欠陥判別装置の欠陥判別動作を示すフローチャートである。
【図１３】車両の異なる場所で欠陥候補が検出された状態を示す概略図である。
【図１４】車両で検出された欠陥候補の輝度分布を示す図である。
【図１５】図１４に示す輝度分布から算出した輝度コントラストを補正した補正輝度コントラストを示す図である。
【図１６】欠陥の判別を行うときの欠陥候補の輝度コントラストの補正を示す図である。
【図１７】被測定物に形成された欠陥の断面形状である。
【図１８】閾値データベースを示す図である。
【図１９】評価用データベースの概略図である。
【図２０】第２実施形態の欠陥判別装置の構成を示すブロック図である。
【図２１】異なる位置に欠陥候補が形成された撮像画像を示す図である。
【図２２】撮像画像内の異なる位置に欠陥候補がある場合の欠陥判別を行っている状態を示す概略平面図である。
【図２３】補正用データベースの画像内位置変数を撮像画像上に示す図である。
【図２４】補正用データベースの一例を示す図である。
【図２５】撮像画像における補正用データベースの画像内位置変数を示す図である。
【図２６】補正用データベースの他の例を示す図である。
【図２７】補正用データベースの他の例の画像内位置変数を撮像画像上に示す図である。
【図２８】補正用データベースのさらに他の例を示す図である。
【図２９】欠陥判別装置の欠陥判別動作を示すフローチャートである。
【図３０】図２２に示す撮像画像の欠陥候補の輝度分布を示す図である。
【図３１】図３０に示す輝度分布から算出した輝度コントラストを補正した補正輝度コントラストを示す図である。
【図３２】欠陥の判別を行うときの欠陥候補の輝度コントラストの補正を示す図である。
【図３３】補正用データベースのさらに他の例を示す図である。
【図３４】第４実施形態の欠陥判別装置の構成を示すブロック図である。
【図３５】欠陥判別装置で欠陥判別を行っている状態を示す概略平面図である。
【図３６】撮像画像の明暗パターンの明部における欠陥候補の位置を示す図である。
【図３７】明暗パターンの明部における補正用データベースのパターン内位置変数を示す図である。
【図３８】補正用データベースのさらに他の例を示す図である。
【図３９】明暗パターンにおける図３８に示す補正用データベースの画像内位置変数を示す図である。
【図４０】補正用データベースのさらに他の例を示す図である。
【図４１】図４０に示す補正用データベースのパターン内位置変数を撮像画像上に示す図である。
【図４２】補正用データベースのさらに他の例を示す図である。
【図４３】欠陥判別装置の欠陥判別動作を示すフローチャートである。
【図４４】図３６に示す撮像画像の欠陥候補の輝度分布を示す図である。
【図４５】図４４に示す輝度分布から算出した輝度コントラストを補正した補正輝度コントラストを示す図である。
【図４６】欠陥の判別を行うときの欠陥候補の輝度コントラストの補正を示す図である。
【図４７】補正用データベースのさらに他の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
本発明の一実施形態について、図面に基づいて説明する。なお、各図において、同一の符号を付した構成は、同一の構成である。また、同一の構成については、詳細な説明を適宜省略する。また、被測定物は、任意の物体であって良いが、本書においては、車両ＣＡである。
【００２０】
＜第１実施形態＞
図１は、本発明にかかる欠陥判別装置によって被測定物の一例である車両の欠陥の判別を行っている状態を示す概略図である。図２は、本発明にかかる欠陥判別装置の構成を示すブロック図である。図３は、図１に示す車両の表面に形成される欠陥の一例を示す概略図である。なお、図３は、車両ＣＡの表面の断面図であるが、断面を示すハッチングは省略している。図１に示すように、本実施形態における欠陥判別装置Ａ１では、被測定物の一例として車両ＣＡの表面の欠陥の判別を行う。また、本実施形態の欠陥判別装置Ａ１では、車両ＣＡの側面ＣＰを被検査領域として、側面ＣＰの欠陥の判別を行う。なお、以下の説明において、被検査領域ＣＰ又は側面ＣＰと表記する場合がある。
【００２１】
通常、車両ＣＡの表面は塗装が施される。車両ＣＡの塗装は、単層構造の場合もあるし、あるいは、２層構造の場合もある。例えば、車両ＣＡの塗装が、２層構造である場合、第１塗装層は、メタリック層ＣＭであり、第１塗装層の上層の第２塗装層は、クリア層ＣＬとすることができる。また、さらに多層構造の場合もある。車両ＣＡの表面の塗装を行うとき、塗料が多すぎたり、メタリック層ＣＭとクリア層ＣＬとの間に塵、埃等の異物ＤＴが侵入したりして、図３に示すように表面が周囲よりも突出する場合がある。このような盛り上がり部分を、本実施形態では、欠陥Ｄｐとする。なお、車両ＣＡの表面の欠陥としては、多すぎた塗料が流れて形成されるものや、吹き付けた塗料の勢いで吹き飛ばされて形成されるもの等もある。詳細は後述するが、本実施形態の欠陥判別装置Ａ１はこれらの欠陥についても、判別可能である。以下の説明では、他の部分より盛り上がった欠陥Ｄｐが形成されるものとして説明する。
【００２２】
＜欠陥判別装置Ａ１の全体構成＞
図２に示すように、欠陥判別装置Ａ１は、撮像部１０と、照明部２０と、記憶部３０と、制御処理部４０と、出力部５０と、搬送部６０とを備える。欠陥判別装置Ａ１は、移動している車両ＣＡの側面ＣＰ（図１参照）に、照明部２０から照明光を照射する。照明光が照射されている被検査領域ＣＰの表面を、撮像部１０で撮像して撮像画像を生成する。制御処理部４０にて、撮像画像の画像処理を行い、被検査領域ＣＰにおける欠陥の有無を判別する。
【００２３】
＜撮像部１０について＞
撮像部１０は、ＣＭＯＳ、ＣＣＤ等の撮像素子を備えている。撮像部１０は、いわゆるカメラであり、撮像部１０の正面にレンズが設けられている。撮像部１０では、照明部２０から照射されて被検査領域ＣＰで反射された照明光が撮像素子に入射し、入射光は、撮像素子で結像する。撮像素子は、結像した入射光の像を撮像画像として生成し、撮像部１０は生成された撮像画像を制御処理部４０に送信する。
【００２４】
＜照明部２０について＞
照明部２０は、移動方向Ｄ１に移動している車両ＣＡの被検査領域ＣＰに向けて照明光を照射する。上述したように、車両ＣＡは、被測定物の一例である。また、被検査領域ＣＰは、車両ＣＡの側面である。照明部２０は、被検査領域ＣＰに対して、明部と明部よりも輝度が低い暗部とを交互に配置したパターン照明を投影する。
【００２５】
照明部２０の詳細について、説明する。図１に示すように、照明部２０は、複数個（ここでは、６個）の光源部２１を備える。６個の光源部２１は、車両ＣＡの移動方向Ｄ１に沿って、配列される。光源部２１は、それぞれ、車両ＣＡの移動方向と直交する方向に延びる直方体形状である。なお、光源部２１の配列は、撮像部１０によって出力される撮像画像において、明部Ｂと暗部Ｇとが予め決めた間隔、例えば、等間隔に形成されるように配列されている。
【００２６】
光源部２１は、例えば、平面上に複数個のＬＥＤを二次元配列している。そして、ＬＥＤの正面に拡散板が配置される。これにより、ＬＥＤから出射された光は拡散される。そして、複数のＬＥＤから出射された光は、拡散板から出射されるときに面内で略均一な輝度の面状の光を出射する。しかしながら、この構成に限定されず。光源部２１として、ＬＥＤに替えて放電管等の放電発光体や、有機ＥＬ等の面状の光源を用いてもよい。
【００２７】
各光源部２１は、移動方向Ｄ１と直交する方向に延びる長方形状の光を車両ＣＡの側面ＣＰに照射する。そして、６個の光源部２１の各々から照明光が車両ＣＡの側面ＣＰに照射される。これにより、車両ＣＡの側面ＣＰには、光源部２１からの光が照射される明部Ｂと、光が照射されず明部Ｂよりも輝度が低い暗部Ｇとが交互に現れる（図４参照）。すなわち、車両ＣＡの側面ＣＰには、明部Ｂと暗部Ｇとが交互に配置されたストライプ状のパターン照明Ｓ１が照射される。なお、以下の説明において、光源部２１同士の隙間部分を暗帯Ｇｂとする。
【００２８】
図１に示すように、撮像部１０と照明部２０とは、車両ＣＡに対して同じ側に配置される。そして、撮像部１０は、照明部２０の中央で、光源部２１の間の隙間に配置される。すなわち、撮像部１０の左右には、それぞれ、３個ずつ光源部２１が配置される。
【００２９】
ここで、欠陥判別装置Ａ１の欠陥判別方法について、図面を参照して説明する。図４は、欠陥判別装置で欠陥判別を行っている状態を示す概略平面図である。図５は、パターン照明が照射されている部分を撮像した撮像画像を示す図である。なお、図４、図５では、車両ＣＡの側面ＣＰに２個の欠陥（明部欠陥Ｄｐ１、暗部欠陥Ｄｐ２）がある場合を示している。図５に示す撮像画像Ｐｃ１では、暗部Ｇにハッチングを施している。
【００３０】
照明部２０から照射されたパターン照明Ｓ１は、車両ＣＡの側面ＣＰで反射されて撮像部１０に入射する。図４には、照明部２０から出射されたパターン照明Ｓ１の光路を示す光伝播路を示している。図４において、各光源部２１からの光伝播路を一点鎖線で示す。また、欠陥で反射される光伝播路は、太線で示す。なお、以下の説明では、必要に応じて、光伝播路を逆に辿る逆光線追跡にて説明を行う場合がある。
【００３１】
図４に示すように、照明部２０は６個の光源部２１から光を照射して、明部Ｂと暗部Ｇとが交互に配されたストライプ状のパターン照明Ｓ１を車両ＣＡの側面ＣＰに照射している。そして、撮像部１０は、パターン照明Ｓ１が照射されている側面ＣＰを撮像し、撮像画像Ｐｃ１を出力する（図５参照）。撮像画像Ｐｃ１には、パターン照明Ｓ１による明部Ｂと暗部Ｇとが形成される。図２、図４等に示すように、撮像部１０は、側面ＣＰで反射されたパターン照明Ｓ１による像を撮像画像として出力する。そのため、撮像画像Ｐｃ１の明部Ｂは、光源部２１からの光が側面ＣＰで反射されて撮像部１０に到った光の像である。一方、光源部２１から撮像部１０に到った光と光の隙間である。すなわち、暗部Ｇは、撮像部１０から側面ＣＰで反射されて暗帯Ｇｂに到る光伝播路を逆に伝播した光の像である。
【００３２】
側面ＣＰの表面が略平滑な場合、光伝播路は側面ＣＰで等しく反射する。明部Ｂの内部では、輝度が均一となる。また、暗部Ｇも同様に、暗部Ｇの内部では輝度が均一となる。
【００３３】
まず、明部Ｂに欠陥（明部欠陥Ｄｐ１）が形成されている場合について説明する。撮像部１０から明部欠陥Ｄｐ１を含む明部Ｂに向かう光伝播路は、明部欠陥Ｄｐ１でも反射される。このとき、明部欠陥Ｄｐ１の表面は、撮像部１０に対して周囲の部分と異なる角度の部分を有する。そのため、明部欠陥Ｄｐ１に到る光伝播路は、明部欠陥Ｄｐ１で乱反射する。その結果、明部欠陥Ｄｐ１で反射された光伝播路の照明部２０に入射する領域は、明部欠陥Ｄｐ１の周囲で反射される光伝播路の照明部２０入射する領域とずれる（図４太線で示す）。そして、明部欠陥Ｄｐ１で反射された光伝播路の照明部２０に入射する領域は、暗帯Ｇｂに含まれる場合がある。そのため、明部欠陥Ｄｐ１の撮像画像は、周囲に比べて色が異なる、すなわち、輝度が低くなる場合がある（図５において黒っぽくなる）。なお、輝度は、デジタルカメラ等の撮像装置で撮像される撮像画像において一般的に定義される輝度に限定されない。例えば、光電変換による撮像素子から出力される電圧値、電流値等を含んでよい。すなわち、以下の説明において、「輝度」には撮像画像で一般的に定義される輝度と対応する数値（例えば、電圧値、電流値等）を含むものとする。
【００３４】
また、暗部Ｇに欠陥（暗部欠陥Ｄｐ２）が形成されている場合について説明する。撮像部１０から暗部欠陥Ｄｐ２を含む暗部Ｇに向かう光伝播路は、暗部欠陥Ｄｐ２でも反射される。このとき、暗部欠陥Ｄｐ２の表面は、撮像部１０に対して周囲の部分と異なる角度の部分を有する。そのため、暗部欠陥Ｄｐ２に到る光伝播路は、暗部欠陥Ｄｐ２で乱反射する。その結果、暗部欠陥Ｄｐ２で反射された光伝播路の照明部２０に入射する領域は、暗部欠陥Ｄｐ２の周囲で反射される光伝播路の照明部２０に入射する領域とずれる（図４太線で示す）。そして、暗部欠陥Ｄｐ２で反射された光伝播路の照明部２０に入射する領域は、光源部２１に含まれる場合がある。そのため、暗部欠陥Ｄｐ２の撮像画像は、周囲に比べて色が異なる、すなわち、輝度が高くなる（図５において白っぽくなる）。
【００３５】
上述したように、欠陥部分では光（光伝播路）は乱反射するため、その周囲に比べて輝度が変化する。欠陥判別装置Ａ１において、欠陥の判別用の判別値として用いる輝度の変化量（輝度コントラスト）について図面を参照して説明する。図６は、図５に示す明部欠陥及び暗部欠陥を通る直線に沿った輝度分布を示す図である。図６に示す輝度分布は、撮像画像の輝度を正規化した後の輝度を示す分布であり、実際には欠陥以外の要因による輝度のブレ（ノイズ）が発生している。制御処理部４０は、後述する正規化部４５による正規化工程で撮像画像の輝度の欠陥以外の影響を除去し、正規化している。
【００３６】
まず、明部Ｂに形成された明部欠陥Ｄｐ１の輝度コントラストの算出方法について説明する。図６に示すように、明部Ｂの輝度を明部輝度Ｌｕ１、暗部Ｇの輝度を暗部輝度Ｌｕ２及び明部欠陥Ｄｐ１の輝度を明部欠陥輝度Ｌｕ３とする。なお、明部欠陥輝度Ｌｕ３としては、明部欠陥Ｄｐ１の取り得る輝度の最小値としている。しかしながら、これに限定されず、明部欠陥Ｄｐ１の大きさを判別できる値であればよく、異なる数値を用いてもよい。また、明部欠陥Ｄｐ１の輝度コントラストを第１輝度コントラストＬｃ１とする。
【００３７】
明部Ｂと暗部Ｇの輝度差ａ１は、次の式で表される。
ａ１＝Ｌｕ１−Ｌｕ２
また、明部欠陥Ｄｐ１の輝度とその周囲の輝度との輝度差ｂ１は、次の式で表される。
ｂ１＝Ｌｕ１−Ｌｕ３
そして、明部欠陥Ｄｐ１の第１輝度コントラストＬｃ１は、次の式で表される。
Ｌｃ１＝ｂ１／ａ１＝（Ｌｕ１−Ｌｕ３）／（Ｌｕ１−Ｌｕ２）
【００３８】
次に、暗部Ｇに形成された暗部欠陥Ｄｐ２の輝度コントラストの算出方法について説明する。図６に示すように、暗部欠陥Ｄｐ２の輝度を暗部欠陥輝度Ｌｕ４とする。また、暗部欠陥Ｄｐ２の輝度コントラストを第２輝度コントラストＬｃ２とする。暗部欠陥Ｄｐ２の輝度とその周囲の輝度との輝度差ｂ２は、次の式で表される。
ｂ２＝Ｌｕ４−Ｌｕ２
そして、暗部欠陥Ｄｐ２の第２輝度コントラストＬｃ２は、次の式で表される。
Ｌｃ２＝ｂ２／ａ１＝（Ｌｕ４−Ｌｕ２）／（Ｌｕ１−Ｌｕ２）
【００３９】
制御処理部４０は、第１輝度コントラストＬｃ１又は第２輝度コントラストＬｃ２が一定の値（閾値）以上であるか否かで確認して、欠陥の判別を行う。なお、明部欠陥Ｄｐ１と暗部欠陥Ｄｐ２とが同じ大きさであっても、第１輝度コントラストＬｃ１と第２輝度コントラストＬｃ２の大きさが異なる場合がある。そのため、欠陥が明部Ｂに形成されている場合と、暗部Ｇに形成されている場合に分けて、欠陥を判別することが好ましい。例えば、明部欠陥Ｄｐ１の場合と暗部欠陥Ｄｐ２の場合とで閾値を変更することを挙げることができる。
【００４０】
車両ＣＡの側面ＣＰに形成された欠陥の大きさによる輝度の変化について説明する。図７は、大きさの異なる欠陥の輝度分布を示す図である。図７に示すように、車両ＣＡの側面ＣＰの明部Ｂが形成される部分に、大欠陥ＤｐＢと、小欠陥ＤｐＳが形成されているものとする。大欠陥ＤｐＢは、光伝播路の乱反射が発生する領域が広いため、多くの光伝播路が暗帯Ｇｂに到る。一方で、小欠陥ＤｐＳは、光伝播路の乱反射が発生する領域が狭いため、光伝播路の暗帯Ｇｂに到る数が大欠陥ＤｐＢよりも少ない。そのため、大欠陥ＤｐＢに比べて、小欠陥ＤｐＳの輝度コントラストは小さくなる。
【００４１】
このように、輝度は、欠陥の大きさによって変動する。車両ＣＡの側面ＣＰの表面の輝度が変動する凹凸には、使用者が認識しない程度の微小な凹凸も含まれる。このような微小な凹凸も欠陥として判別すると、製造に要するコストが高くなる。そこで、欠陥判別装置Ａ１では、一定の大きさ以上の凹凸を欠陥として判別する。すなわち、欠陥判別装置Ａ１は、輝度コントラストが一定以上の場合に欠陥と判別する。
【００４２】
まず、欠陥判別装置Ａ１の制御処理部４０は、撮像画像の輝度の変動から、欠陥の可能性がある凹凸（以下の説明では、欠陥候補と称する）を抽出する。そして、制御処理部４０は、欠陥候補と周囲の輝度との変化を示す輝度コントラストを取得し、輝度コントラストが一定値以上（閾値以上）の場合、欠陥候補が欠陥であると判別する。なお、閾値は、被検査領域ＣＰの撮像部１０に対する形状が基準となる部分に形成された基準となる大きさの欠陥の輝度コントラストと同じかそれよりもわずかに低い値である。欠陥の判別方法の詳細については、後述する。
【００４３】
また、欠陥の輝度は、被検査領域ＣＰの欠陥が形成されている部分の撮像部１０に対する形状によってもばらつく。次に、被検査領域ＣＰの撮像部１０に対する形状による欠陥の輝度のばらつきについて説明する。なお、ここで、欠陥が形成された被検査領域ＣＰの撮像部１０に対する形状としては、撮像部１０と被検査領域ＣＰに形成された欠陥までの距離、撮像部１０に対する被検査領域ＣＰの角度、撮像部１０の合焦位置から被検査領域ＣＰまでの距離のずれを挙げることができる。なお、これら以外も形状として含んでもよい。
【００４４】
まず、撮像部からの距離による欠陥の輝度のばらつきについて図面を参照して説明する。図８は、撮像部から欠陥までの距離が異なる場合の光伝播路を示す図である。ここでは、撮像部１０から近い欠陥を近欠陥ＤｐＮ、遠い欠陥を遠欠陥ＤｐＦとする。図８に示すように、近欠陥ＤｐＮと遠欠陥ＤｐＦを比べると、近欠陥ＤｐＮで反射される光伝播路は、遠欠陥ＤｐＦで反射される光伝播路に比べて短い。
【００４５】
それぞれの光伝播路を比べると、遠欠陥ＤｐＦで反射される光伝播路の照明部２０に到達する領域は、近欠陥ＤｐＮで反射される光伝播路の照明部２０に到達する領域に比べて広い。これにより、遠欠陥ＤｐＦで反射される光伝播路の暗帯Ｇｂに到達する量は近欠陥ＤｐＮで反射される光伝播路の暗帯Ｇｂに到達する量に比べて少なくなる。そのため、近欠陥ＤｐＮでは、乱反射による輝度の低下が遠欠陥ＤｐＦに比べて抑制される。すなわち、欠陥の大きさが同じ場合、近欠陥ＤｐＮの輝度コントラストと遠欠陥ＤｐＦの輝度コントラストはばらつく。
【００４６】
図８では、欠陥までの距離が長い方が、輝度コントラストが大きくなる例について説明したが、これに限定されない。例えば、欠陥で反射された光伝播路の照明部に入射した領域が光源部２１と暗帯Ｇｂとの境界である位置の場合、被検査領域の撮像部１０からの距離を長くすると、その欠陥で反射された光伝播路の一部は、隣の光源部２１に達する。そのため、撮像部１０からの距離を長くすることで、輝度コントラストが大きくなる場合もある。
【００４７】
次に、被検査領域ＣＰの撮像部１０に対する角度が変化した場合について説明する。撮像部１０と正対した被検査領域ＣＰに形成された欠陥で反射された光伝播路と、撮像部１０に対して傾いた被検査領域に形成された欠陥で反射された光伝播路とは異なる。すなわち、撮像部１０に正対した被検査領域に形成された欠陥で反射される光伝播路が、照明部２０の例えば領域αに入射するとする。撮像部１０に対して傾いた被検査領域に形成された欠陥で反射される光伝播路が、照明部２０の例えば領域βに入射するとする。このとき、領域αと領域βが異なる領域となる。そして、領域αと領域βの光源部２１にかかる面積と暗帯Ｇｂにかかる面積とが異なる場合、各欠陥の大きさが同じであっても輝度コントラストが異なる。つまり、欠陥の輝度コントラストは、欠陥が形成されている被検査領域の撮像部１０に対する角度が異なることで、変動する場合がある。
【００４８】
また、撮像部１０には、光学レンズが設けられている。そして、撮像部１０では、同一条件で撮像を行うために焦点距離やｆ値を固定して撮像を行う場合がある。このような場合において、欠陥の撮像部１０に対する距離によっては、合焦位置からずれる場合がある。このような場合、撮像画像における欠陥の像はぼやけるになり（輪郭が不鮮明で広がった像になり）、輝度コントラストが変化する場合がある。
【００４９】
そして、被測定物である車両ＣＡの側面ＣＰは、立体的な形状を有しており、側面ＣＰの場所によって、撮像部１０からの距離、撮像部１０に対する角度、合焦位置からの距離が変化する。そのため、車両ＣＡの側面ＣＰの撮像部１０に対する形状によって輝度コントラストがばらつく。車両ＣＡの側面ＣＰの撮像部１０に対する形状による輝度コントラストのばらつきがあると、欠陥の判別を正確に行うことが困難になる。そこで、本実施形態にかかる制御処理部４０では、記憶部３０に形状による輝度コントラストのばらつきを抑制する補正値を備え、形状に合わせて輝度コントラストを補正して欠陥の判別を行っている。
【００５０】
実際の撮像画像では、欠陥（凹凸）以外の原因で輝度がばらつくことがある。そして、正確な輝度コントラストを取得するために、欠陥判別装置Ａ１では、撮像画像の輝度を正規化し、正規化した輝度を用いて欠陥の判別に必要な判別値である輝度コントラストを求めている。以下に、欠陥の判別に必要な情報を記憶する記憶部３０及び制御処理部４０の詳細について説明する。
【００５１】
＜記憶部３０について＞
図２に戻り、記憶部３０の説明を行う。記憶部３０は、制御処理部４０が実行する制御プログラムや各種の情報を記憶するメモリである。記憶部３０は、例えば不揮発性の記憶素子であるＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）や書き換え可能な不揮発性の記憶素子であるＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ  Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）等を備える。記憶部３０は、前記所定のプログラムの実行中に生じる情報等を記憶するいわゆる制御処理部４０のワーキングメモリとなるＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等を含む。
【００５２】
記憶部３０には、撮像画像の輝度を正規化するためのパラメータを備えた正規化データベース３１と、欠陥の判別に必要な補正値を記憶する補正用データベース３２と、車両ＣＡの形状情報を記憶する形状データベース３３とを備える。
【００５３】
被検査物の形状情報は、車両ＣＡの外観を数値化した情報である。上述したとおり、本実施形態において、被検査物は車両ＣＡである。形状情報は、車両ＣＡ（のボディー）の外側輪郭面形状を表す車両輪郭形状の情報を含む。そして、車両ＣＡの外観は、３次元的に変化している場合が多い。そのため、ここでは、形状情報を記憶する形状データベース３３は、ＣＡＤ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ−Ａｉｄｅｄ  Ｄｅｓｉｇｎ）のデータを利用して形成される。なお、本実施形態では、車両輪郭形状情報は、車両全体（車両ボディ全体）の外側輪郭面形状を表す数値であるが、例えば車両ボディの右半分や、ドア部分やバンパー部分等、車両ＣＡの部分ごとに分けて形成されてもよい。
【００５４】
欠陥判別装置Ａ１において、撮像部１０は予め決められた位置にある。そのため制御処理部４０（後述する、形状情報取得部４４）は、車両ＣＡと撮像部１０との位置に基づいて、撮像部１０に対する位置及び形状の情報を取得可能である。
【００５５】
図９は、正規化データベースの一例を示す図である。図９に示すように、正規化データベース３１には、撮像画像からノイズを除去するノイズ除去パラメータ３１１と、明部Ｂの輝度の代表値を同定する明部同定パラメータ３１２と、暗部Ｇの輝度の代表値を同定する暗部同定パラメータ３１３と、輝度が変化している部分（欠陥候補）の輝度の代表値を同定する変化部同定パラメータ３１４とを備える。正規化データベース３１の各パラメータは、撮像画像の撮像位置ごとに設けられている。すなわち、正規化データベース３１は、撮像位置ごとに、ノイズ除去パラメータ３１１、明部同定パラメータ３１２、暗部同定パラメータ３１３及び変化部同定パラメータ３１４を備える。
【００５６】
なお、ノイズ除去パラメータ３１１としては、例えば、移動平均の移動量及びローパスフィルタのカットオフ周波数を含んでよい。明部同定パラメータ３１２としては、例えば、明部Ｂの輝度の平均値、最頻値、中央値、最大値、最小値算出する演算方法（式）、重み係数及び重み係数を用いた演算方法（式）を含んでよい。暗部同定パラメータ３１３としては、例えば、暗部Ｇの輝度の平均値、最頻値、中央値、最大値、最小値を算出する演算方法（式）、重み係数及び重み係数を用いた演算方法（式）を含んでよい。変化部同定パラメータ３１４としては、輝度が変化している部分の輝度の平均値、最頻値、中央値、最大値、最小値算出する演算方法（式）、重み係数及び重み係数を用いた演算方法（式）を含んでよい。なお、これらの数値、演算方法以外にも、欠陥を判別するための判別値の算出に用いられる数値及び演算方法（式）を広く採用することが可能である。
【００５７】
次に、補正用データベース３２について説明する。図１０は、補正用データベースの形状変数を示す表である。図１１は、補正用データベースの一例を示す図である。補正用データベースにおいて、補正値は、形状変数として、距離変数Ｌｇ、水平角度変数Ｈｒ、鉛直角度変数Ｖｒ、合焦点からの距離変数Ｄｓとを含む。
【００５８】
図１０に示すように、被検査領域ＣＰの距離変数Ｌｇは、基準状態の被検査領域ＣＰに対する距離である。例えば、基準状態よりも撮像部１０に近いか遠いかを変数としている。このとき、基準状態から離した被検査領域ＣＰでも、被検査領域ＣＰに焦点を合わせている場合である。なお、撮像部１０から決められた距離に撮像部１０と正対して配置された被検査領域ＣＰを基準状態とする。
【００５９】
また、図１０に示すように、水平角度変数Ｈｒは、基準状態の被検査領域ＣＰに対して鉛直軸Ｓｐ１周りに回転したときの回転角である。また、鉛直角度変数Ｖｒは、基準状態の被検査領域ＣＰに対して水平軸Ｓｐ２周りに回転したときの回転角である。なお、本実施形態では、直交する２軸周りの基準状態に対する角度を採用しているが、これ以外の軸周りの回転も含んでいてもよい。さらに、合焦点からの距離変数Ｄｓは、焦点位置を基準状態の被検査領域ＣＰに合わせた状態で、被検査領域ＣＰを移動させて基準状態から離した位置である。
【００６０】
図１１に示すように、補正用データベース３２は、形状変数に対応させた補正値を含む。図１１に示す補正用データベース３２では、距離変数Ｌｇと合焦点からの距離変数Ｄｓとに関連付けられた第１表Ｔｂ１を備える。そして、第１表Ｔｂ１の各レコード欄には、水平角度変数Ｈｒと鉛直角度変数Ｖｒとに関連付けられた補正値ＣＲｉｊｋｍ（ｉ、ｊ、ｋ、ｍは、整数）が格納された第２表Ｔｂｉｊを備える。なお、ｉ、ｊは、それぞれ、距離変数Ｌｇ及び合焦点からの距離変数Ｄｓを表す変数である。ｋ、ｍは、水平角度変数Ｈｒ及び鉛直角度変数Ｖｒを表す変数である。
【００６１】
このように、補正値ＣＲｉｊｋｍは、４個の形状変数、すなわち、距離変数Ｌｇ、合焦点からの距離変数Ｄｓ、水平角度変数Ｈｒ及び鉛直角度変数Ｖｒに基づいて決定される。なお、各補正値ＣＲｉｊｋｍは、欠陥を形成した平板等を被検査領域ＣＰとして、欠陥判別装置Ａ１で実際に取得した輝度コントラストを用いてもよい。また、各形状変数ごとのモデルを作成して光学シミュレーションにより算出された輝度コントラストを利用してもよい。なお、補正用データベース３２は、理解を容易にするために図１１に示すような構成としているが、４個の変数を同時に変更可能なデータベースであれば、この構成に限定しない。
【００６２】
また、実際の形状情報から、補正用データベース３２から直接、補正値ＣＲｉｊｋｍを求めることが困難な場合がある。このような場合、実際の形状情報に近い形状情報の補正値から、補間して補正値を取得してもよい。なお、図１１に示す補正用データベース３２は、データベースの一例でありこれに限定されない。例えば、補正値は、補正係数を用いた演算式で与えられてもよい。つぎに、記憶部３０に記憶された補正用データベース３２及び形状データベース３３を用いて欠陥の判別を行う制御処理部４０の詳細について説明する。
【００６３】
＜制御処理部４０について＞
図２に戻り、制御処理部４０の詳細についての説明を行う。制御処理部４０は、欠陥判別装置Ａ１の各部を制御する。制御処理部４０は、撮像部１０と、照明部２０と、記憶部３０と、出力部５０と、搬送部６０と接続して、各部を制御する。制御処理部４０は、演算を実行するための演算部を備える。演算部は、ＣＰＵ、ＭＰＵ等の演算回路を含む回路である。演算部は、回路自体で演算を行う構成であってもよい。また、例えば、記憶部３０から読み込まれたプログラム又は演算部自体に備えられたプログラムを動作させて演算を行ってもよい。制御処理部４０は、演算部による演算結果に基づいて、撮像部１０、照明部２０、出力部５０及び搬送部６０を制御する。
【００６４】
また、制御処理部４０は、撮像画像に基づいて被検査領域ＣＰの表面の欠陥の有無を判別する。表面の欠陥が判別された場合、制御処理部４０は、被検査領域ＣＰにおける欠陥がある部分を特定する。そして、制御処理部４０は、被検査領域ＣＰの欠陥の場所を出力部５０に表示させる。
【００６５】
図１に示すように、制御処理部４０は、撮像位置検出部４１、欠陥候補検出部４２と、位置取得部４３と、形状情報取得部４４と、正規化部４５、判別値取得部４６と、補正値取得部４７と、補正部４８と、判別部４９とを備える。なお、制御処理部４０の上述の各部は、いずれも処理演算を行う演算回路であってよい。また、制御処理部４０の上述の各部の少なくとも一部は、記憶部３０に記憶されるとともに制御処理部４０で実行される各処理を実行するプログラムであってよい。さらに、プログラムである場合、非一時的な記録媒体に記録された状態で提供されて、制御処理部４０を含む欠陥判別装置Ａ１で動作するものであってよい。
【００６６】
撮像位置検出部４１は、撮像部１０からの撮像画像が車両ＣＡの側面ＣＰにおける位置である撮像位置を検出する。撮像位置検出部４１は、車両ＣＡと撮像部１０との相対的な位置関係及び撮像部１０の撮像範囲の情報を予め取得している。そして、これらの情報から、撮像画像が撮像した撮像範囲の側面ＣＰにおける位置である撮像位置を取得する。
【００６７】
欠陥候補検出部４２は、欠陥候補の有無を検出する。欠陥候補検出部４２は、欠陥候補があるときには、撮像画像における欠陥候補の位置を特定する。欠陥候補検出部４２による欠陥候補を検出する処理としては、上述したような、周囲と異なる色の部分を欠陥候補として検出する処理を挙げることができる。また、予め与えられた欠陥のモデルの情報とマッチングを行って欠陥候補を検出するマッチング処理を用いてもよい。さらには、欠陥候補を精度よく検出できる処理方法を広く採用することができる。
【００６８】
位置取得部４３は、撮像画像の車両ＣＡの側面における位置と撮像画像における欠陥候補の位置の情報に基づいて、欠陥候補の車両ＣＡの側面ＣＰにおける位置の情報を取得する。位置取得部４３の位置情報の取得方法についてさらに説明する。上述のとおり、欠陥判別装置Ａ１において、撮像部１０の位置は、予め決められている。撮像部１０は、画角が決められており撮像画像における欠陥候補の位置と、撮像部１０の画角とを組み合わせることで、欠陥候補の被検査領域ＣＰにおける位置を取得できる。
【００６９】
車両ＣＡは、外形が３次元的に変形しており、撮像部１０に対する形状が一定ではない。そのため、側面ＣＰにおける欠陥候補の輝度は、欠陥候補が形成される場所の撮像部１０対する形状によってばらつく。そこで、形状情報取得部４４は、欠陥候補の側面ＣＰにおける位置の情報に基づいて、側面ＣＰにおける欠陥候補が形成されている位置の撮像部１０に対する形状の情報（形状情報）を取得する。形状情報は、撮像部１０に対する角度、撮像部１０からの距離、撮像部１０の合焦位置からのずれ距離等を挙げることができるが、これに限定されない。これらのうち一つを備えていてもよいし、これら以外にも形状的な特徴を示すとともに、輝度に影響する形状の情報を含んでいてもよい。形状情報取得部４４は、記憶部３０に記憶された形状データベース３３と欠陥候補の側面ＣＰにおける位置の情報に基づいて、欠陥候補がある位置の撮像部１０に対する形状情報を取得する。
【００７０】
正規化部４５は、撮像画像の輝度を正規化する。撮像画像の輝度は上述したように欠陥（凹凸）によって変動する。なお、輝度の正規化とは、撮像画像の輝度において、ノイズ等、欠陥の判別に不要な要因による輝度のばらつきを取り除く処理である。すなわち、撮像画像には、凹凸（欠陥候補）以外の原因による輝度のばらつき（電気回路、光学機器が原因のばらつき、以下ノイズと称する）が形成される。そこで、正規化部４５は、撮像位置毎にパラメータを備える正規化データベース３１から、輝度の正規化に必要なパラメータを呼び出して、輝度の正規化を行う。
【００７１】
輝度の正規化には、例えば、ノイズの除去が含まれる。また、明部Ｂ及び暗部Ｇの輝度もばらつく場合がある。このようなばらつきも、パラメータを用いて正規化して明部Ｂの輝度の代表値、暗部Ｇの輝度の代表値、輝度の変化部分（欠陥候補）の輝度の代表値を算出する。各輝度の代表値としては、最頻値、平均値、最大値、最小値、中央値、決められた重み係数を用いた算出値を挙げることができるが、これに限定されない。
【００７２】
判別値取得部４６は、欠陥候補が欠陥か否か判別するための判別値を取得する。判別値取得部４６において、判別値は欠陥候補の輝度の周囲輝度に対する変化量（輝度コントラスト）を採用している。判別値取得部４６は、正規化された撮像画像及び欠陥候補の位置の情報から、欠陥候補の輝度コントラストを判別値として取得する。すなわち、判別値取得部４６は、上述した数式と、明部Ｂの輝度の代表値、暗部Ｇの輝度の代表値、欠陥候補の輝度の代表値を利用して、輝度コントラストを算出する。
【００７３】
なお、本実施形態では、判別値として輝度コントラストを用いているが、これに限定されない。例えば、図７に示す輝度分布において、所定の輝度値ＬｕＳの輝度分布と交差する部分の画素数を判別値としてもよい。例えば、図７において、大欠陥ＤｐＢと交差する部分の画素数Ｐｘ１と、小欠陥ＤｐＳと交差する部分の画素数Ｐｘ２とを、各欠陥における判別値としてもよい。また、欠陥部分と所定の輝度値ＬｕＳとの差分を積分した積分値を用いてもよい。また、判別値としてこのような数値を用いる場合には、これらの数値に対応した閾値が用いられる。
【００７４】
上述したように、側面ＣＰの外形は、撮像部１０に対する位置によって撮像部１０に対する形状が変化する。欠陥候補の大きさが同じであっても、側面ＣＰにおける欠陥候補の位置が異なると欠陥候補の輝度にばらつきが生じる。そこで、補正値取得部４７は、記憶部３０の補正用データベース３２にアクセスし、形状情報を参照して補正値を取得する。補正値は、判別値取得部４６で取得した判別値である輝度コントラストを補正するための補正係数である。
【００７５】
補正部４８は、欠陥候補の輝度コントラストを補正値で補正する。判別部４９は、欠陥候補が欠陥であるか否か判別する。欠陥候補は、外径が大きくなるほど輝度コントラストが大きくなる。そのため、判別部４９は、閾値を設定し、補正輝度コントラストと比較することで、欠陥候補が欠陥であるか否か判別する。制御処理部４０は、撮像部１０が撮像した撮像画像に対して、以上の処理を施すことで、被検査領域ＣＰの欠陥を判別する。
【００７６】
そして、制御処理部４０は、判別部４９が欠陥であると判別した欠陥を被検査領域ＣＰにおける位置を示す判別位置表示画像を生成する。
【００７７】
＜出力部５０について＞
出力部５０は、例えば、液晶パネル等の表示パネルを含む。出力部５０は、制御処理部４０と接続されており、出力部５０は、撮像部１０で撮影した撮影画像、制御処理部４０で生成した判別位置表示画像を表示できる。また、出力部５０には、タッチパネルが取り付けられていてもよい。タッチパネルが取り付けられていることで、タッチパネルを用いて作業者が欠陥判別装置Ａ１の操作や情報の入力等が可能である。また、数字キー等のハードキーを備えていてもよい。また、出力部５０は、以上の構成に限定されず、音声によって通知を行う音声通知部（不図示）等を備えていてもよい。さらには、出力部５０は、使用者に対して情報を通知することができる機構を広く採用できる。
【００７８】
＜搬送部６０について＞
搬送部６０は、車両ＣＡを搬送する。搬送部６０は、車両ＣＡの側面ＣＰが、撮像部１０の撮影範囲を横切るように搬送する。搬送部６０は、制御処理部４０と接続されており、搬送部６０は、搬送されている車両ＣＡの位置及び移動速度を制御処理部４０に通知する。なお、制御処理部４０は、搬送部６０又は別途備えられる車両ＣＡの位置を検出するセンサー（不図示）から、車両ＣＡの移動速度及び位置を取得するようにしてもよい。また、搬送部６０から移動速度、センサーから位置を取得してもよいし、両方から移動速度及び位置の情報を取得しつつ、互いに補完して、側面ＣＰの移動速度及び位置の精度を高めるようにしてもよい。さらには、搬送部６０は、車両ＣＡを制止させておき、撮像部１０及び照明部２０を車両に沿って移動させる構成であってもよい。
【００７９】
欠陥判別装置Ａ１は、以上の構成を有している。次に欠陥判別装置Ａ１の動作について図面を参照して説明する。図１２は、欠陥判別装置の欠陥判別動作を示すフローチャートである。図１２に示すように、制御処理部４０は、照明部２０に指示を送りパターン照明Ｓ１の照射を開始する（ステップＳ１０１）。そして、搬送部６０からの情報に基づいて車両ＣＡが欠陥検出を行う位置、すなわち、車両ＣＡが撮像部１０の画角に収まったか否か確認する（ステップＳ１０２）。
【００８０】
車両ＣＡが撮像部１０の画角に収まっていない場合（ステップＳ１０２でＮｏの場合）、車両ＣＡの対象となる欠陥判別が終了したか否か確認する（ステップＳ１１５）。対象となる欠陥判別が終了したか否かとは、例えば、車両ＣＡの側面ＣＰの全てにおいて、欠陥判別が行われたか否かで判断される。欠陥判別が終了していない場合（ステップＳ１１５でＮｏの場合）、撮像部１０の画角に側面ＣＰの新たな部分が画角に入ったか否かの確認に戻る（ステップＳ１０２に戻る）。また、欠陥判別が終了した場合（ステップＳ１１５でＹｅｓの場合）、制御処理部４０は、欠陥判別の処理を終了する。
【００８１】
また、車両ＣＡが撮像部１０の画角に収まったことを確認すると（ステップＳ１０２でＹｅｓ）、制御処理部４０は、撮像部１０に指示を送り、車両ＣＡの側面ＣＰを撮像させ、撮像画像Ｐｃ１（電子データ：図５参照）を制御処理部４０に送る（ステップＳ１０３:撮像工程）。
【００８２】
なお撮像画像Ｐｃ１は、デジタルデータである。例えば、撮像部１０の撮像素子の各画素で検出された値（例えば、電圧値）を１６ビットでデジタル値に変換したデータである。なお、デジタル値に変換するビット数は、１６ビットに限定されない。
【００８３】
撮像位置検出部４１は、撮像部１０と車両ＣＡの側面ＣＰとの相対位置に基づいて、撮像部１０による撮像画像の側面ＣＰにおける撮像位置を検出する（ステップＳ１０４：撮像位置検出工程）。
【００８４】
欠陥候補検出部４２は、撮像画像を確認し、欠陥の可能性がある部分（欠陥候補）の有無を検出する（ステップＳ１０５：欠陥候補検出工程）。撮像画像において欠陥候補は、図５に示すように、周囲と異なる色（輝度）で現れる。例えば、撮像画像の明部Ｂに欠陥がある場合、欠陥は明部Ｂの他の部分よりも暗く（輝度が低く）現れる。また、撮像画像の暗部Ｇに欠陥がある場合、欠陥は暗部Ｇの他の部分よりも明るく（輝度が高く）現れる。欠陥候補検出部４２は、撮像画像において、輝度が変化している領域を、欠陥候補として検出する。
【００８５】
欠陥候補が無い場合（ステップＳ１０５でＮｏの場合）、車両ＣＡの対象となる欠陥判別が終了したか否か確認する（ステップＳ１１５）。対象となる欠陥判別が終了したか否かとは、例えば、車両ＣＡの側面ＣＰの全てにおいて、欠陥判別が行われたか否かで判断される。欠陥判別が終了していない場合（ステップＳ１１５でＮｏの場合）、撮像部１０の画角に側面ＣＰの新たな部分が画角に入ったか否かの確認に戻る（ステップＳ１０２に戻る）。また、欠陥判別が終了した場合（ステップＳ１１５でＹｅｓの場合）、制御処理部４０は、欠陥判別の処理を終了する。
【００８６】
欠陥候補検出部４２によって側面ＣＰに欠陥候補が検出された場合（ステップＳ１０５でＹｅｓの場合）、位置取得部４３は、撮像画像における欠陥候補の位置と撮像位置とに基づいて、欠陥候補の側面ＣＰにおける位置の情報である位置情報を取得する（ステップＳ１０６：位置取得工程）。
【００８７】
形状情報取得部４４は、位置取得部４３からの欠陥候補の車両ＣＡの側面ＣＰにおける位置の情報に基づいて、車両ＣＡの側面ＣＰにおける欠陥候補が形成されている部分の撮像部１０に対する形状情報を取得する（ステップＳ１０７：形状情報取得工程）。形状情報としては、上述したとおり、側面ＣＰの撮像部１０に対する距離、撮像部１０に対する角度、合焦位置からの距離を備える。
【００８８】
正規化部４５は、正規化データベース３１を参照し撮像位置に対応したパラメータを取り出す。そして、取出したパラメータに基づいて撮像画像Ｐｃ１の輝度を正規化する（ステップＳ１０８：正規化工程）。輝度を正規化する正規化工程には、撮像画像における輝度の変動の欠陥候補の凹凸以外の影響を除去するノイズ除去処理を含む。ノイズ除去処理は、例えば、ローパスフィルタを用いて、撮像画像の輝度のばらつきの高周波成分をカットし、欠陥又は欠陥候補による輝度の変化の成分を抽出する。なお、ローパスフィルタのカットオフ周波数は、正規化データベース３１に記憶されている。また、ローパスフィルタに限定されず、一定周波数帯をカットするバンドパスフィルタを用いてもよい。
【００８９】
また、撮像画像における明部Ｂの輝度の代表値、暗部Ｇの輝度の代表値、欠陥候補の輝度の代表値を決定する処理も含む。なお、正規化データベース３１のパラメータは、変数を含むとともに、各部の輝度の代表値を演算する処理に用いられる演算式を含む。
【００９０】
判別値取得部４６は、正規化部４５から明部Ｂの輝度の代表値、暗部Ｇの輝度の代表値、欠陥候補の輝度の代表値を受け取り、各代表値に基づいて欠陥候補の輝度とその周囲の輝度に対する変化率である輝度コントラストを判別値として取得する（ステップＳ１０９：判別値取得工程）。輝度コントラストの算出は、上述した数式により求められる。
【００９１】
補正値取得部４７は、形状情報取得部４４からの形状情報を受け取るとともに、受け取った形状情報と記憶部３０に記憶されている補正用データベース３２とを参照して、形状情報に対応した補正値を取得する（ステップＳ１１０：補正値取得工程）。
【００９２】
補正部４８は、判別値取得部４６からの欠陥候補の輝度コントラストと補正値取得部４７からの補正値とに基づいて、欠陥候補の輝度コントラストを補正した補正輝度コントラストを生成する（ステップＳ１１１：補正工程）。なお、補正値は、基準となる形状に対して輝度コントラストの変化の割合を示す。そのため、補正工程では、欠陥候補の輝度コントラストに補正値を乗算して補正輝度コントラストを求める。このようにして求められた補正輝度コントラストは、各欠陥候補を基準となる部分に形成したときの輝度コントラストと同等の値を得ることができる。
【００９３】
また、欠陥候補が形成されている部分の形状が、基準となる形状に対して２つ以上の変数（ここでは、距離、角度、合焦点からの距離）が異なる場合もある。そのような場合、複数の補正値を輝度コントラストにそれぞれ乗算して補正輝度コントラストを求めてもよい。あるいは、別途与えられている演算式に基づいて、複数の補正値から合成した合成補正値を算出し、合成補正値を用いて補正輝度コントラストを求めてもよい。演算式としては、例えば、形状に基づく補正値に重みづけして、総和を算出する方法を挙げることができる。この場合、重みについても記憶部３０に記憶しておき、補正部４８が読み込むようにしてもよい。
【００９４】
判別部４９は、補正輝度コントラストと予め与えられている閾値とを比較して、欠陥候補が欠陥であるか否か判別（欠陥を判別）する（ステップＳ１１２：判別工程）。判別部４９は、補正輝度コントラストと閾値とを比較し、補正輝度コントラストが閾値を超えたときに、欠陥候補が欠陥であると判別する。そして、判別部４９は、撮像画像ＣＰにおける欠陥の有無を確認する（ステップＳ１１３）。
【００９５】
判別部４９が、欠陥が無いと判別した場合（ステップＳ１１３でＮｏの場合）、車両ＣＡの対象となる欠陥判別が終了したか否か確認する（ステップＳ１１５）。対象となる欠陥判別が終了したか否かとは、例えば、車両ＣＡの側面ＣＰの全てにおいて、欠陥判別が行われたか否かで判断される。欠陥判別が終了していない場合（ステップＳ１１５でＮｏの場合）、撮像部１０の画角に側面ＣＰの新たな部分が画角に入ったか否かの確認に戻る（ステップＳ１０２に戻る）。また、欠陥判別が終了した場合（ステップＳ１１５でＹｅｓの場合）、制御処理部４０は、欠陥判別の処理を終了する。
【００９６】
また、少なくともひとつの欠陥候補を欠陥と判別した場合（ステップＳ１１３でＹｅｓの場合）、制御処理部４０は、欠陥と判別した欠陥候補の車両ＣＡの側面ＣＰにおける位置の情報と、欠陥の大きさの情報を出力部５０に出力する（ステップＳ１１４）。
【００９７】
そして、制御処理部４０は、車両ＣＡの対象となる欠陥判別が終了したか否か確認する（ステップＳ１１５）。対象となる欠陥判別が終了したか否かとは、例えば、車両ＣＡの側面ＣＰの全てにおいて、欠陥判別が行われたか否かで判断される。欠陥判別が終了していない場合（ステップＳ１１５でＮｏの場合）、撮像部１０の画角に側面ＣＰの新たな部分が画角に入ったか否かの確認に戻る（ステップＳ１０２に戻る）。また、欠陥判別が終了した場合（ステップＳ１１５でＹｅｓの場合）、制御処理部４０は、欠陥判別の処理を終了する。
【００９８】
欠陥判別装置Ａ１では、上述した各工程を含む欠陥判別方法を用いて被測定物の被測定領域における欠陥を判別している。欠陥判別方法は、制御処理部４０にそれぞれ電気回路として備えられてもよい。また、各工程をまとめて或いは個別に記憶部３０に記憶されて、処理毎に呼び出されるプログラムであってもよい。欠陥判別方法がプログラムである場合、非一時的な記録媒体に記録された状態で提供されて、制御処理部４０を含む欠陥判別装置Ａ１で動作するものであってよい。
【００９９】
次に本実施形態にかかる欠陥判別装置Ａ１による欠陥判別時の具体的な動作について図面を参照して説明する。図１３は、車両の異なる場所で欠陥候補が検出された状態を示す概略図である。図１４は、車両で検出された欠陥候補の輝度分布を示す図である。図１５は、図１４に示す輝度分布から算出した輝度コントラストを補正した補正輝度コントラストを示す図である。なお、図１５では、比較を容易にするため、輝度コントラスト及び補正後の輝度コントラストを並べて示す。
【０１００】
欠陥判別装置Ａ１では、搬送部６０によって車両ＣＡは搬送されている。そして、搬送される車両ＣＡに対して、照明部２０からパターン照明Ｓ１を照射する。撮像部１０は、制御処理部４０からの指示を受け決められタイミングで車両ＣＡの側面ＣＰを撮像する。図１３において、車両前方側を第１撮像領域Ｔｐ１、車両後方側を第２撮像領域Ｔｐ２とする。そして、第１撮像領域Ｔｐ１で検出された欠陥候補を第１欠陥候補Ｄｄ１、第２撮像領域Ｔｐ２で検出された欠陥候補を第２欠陥候補Ｄｄ２とする。第１欠陥候補Ｄｄ１は、欠陥と判別される大きさであり、第２欠陥候補Ｄｄ２は欠陥と判別されない大きさとする。
【０１０１】
図１３に示すように、第１欠陥候補Ｄｄ１の車両ＣＡの側面ＣＰにおける位置と、第２欠陥候補Ｄｄ２の車両ＣＡの側面ＣＰに置ける位置が異なる。そして、正規化部４５によって撮像画像に対して輝度の正規化を行った後の輝度の分布は、図１４に示すとおりになる。すなわち、第２欠陥候補Ｄｄ２の輝度コントラストＬｄ２（輝度の変化量）が、第１欠陥候補Ｄｄ１の輝度コントラストＬｄ１よりも大きい。これは、第１欠陥候補Ｄｄ１が形成されている側面ＣＰの形状と第２欠陥候補Ｄｄ２が形成されている側面ＣＰの形状が異なることが原因である。
【０１０２】
そこで、補正値取得部４７は、撮像位置検出部４１が取得した撮像位置と、形状情報取得部４４が取得した形状情報に基づいて、第１欠陥候補Ｄｄ１及び第２欠陥候補Ｄｄ２が形成された位置の補正値を取得する。そして、補正値に基づいて、第１欠陥候補Ｄｄ１及び第２欠陥候補Ｄｄ２の輝度コントラストを補正して側面ＣＰの形状の影響を取り除いた補正輝度コントラストを生成する。補正輝度コントラストは、図１５に示すようになる。
【０１０３】
図１５に示すように、第１欠陥候補Ｄｄ１の補正輝度コントラストＬｄｒ１は、第２欠陥候補Ｄｄ２の補正輝度コントラストＬｄｒ２よりも大きくなる。そして、判別部４９は、第１欠陥候補Ｄｄ１の補正輝度コントラストＬｄｒ１及び第２欠陥候補Ｄｄ２の補正輝度コントラストＬｄｒ２を閾値Ｔｈと比較する。そして、制御処理部４０は、補正輝度コントラストＬｄｒ１が閾値Ｔｈよりも大きい第１欠陥候補Ｄｄ１を、欠陥であると判別する。一方で、制御処理部４０は、補正輝度コントラストＬｄｒ２が閾値Ｔｈよりも小さい第２欠陥候補Ｄｄ２を欠陥ではないと判別する。
【０１０４】
以上のように、欠陥候補の位置によって補正値を取得し、その補正値で輝度コントラストを補正する。これにより、撮像部１０に対する形状が異なることによる輝度のばらつきを補正して、欠陥の判別を正確に行うことができる。
【０１０５】
判別値として、輝度コントラストを用いることで、判別値の比較が容易である。また、輝度コントラストとすることで、塗装色による明部輝度、暗部輝度が異なる場合であっても、精度よく欠陥を判別することができる。なお、本実施形態では、判別値として輝度コントラストを求めているが、これに限定されない。例えば、輝度分布における、輝度が変化している部分の幅、輝度が変化している部分の輝度の変化量の積分値等、輝度が変化している部分の特徴を表す値を用いることも可能である。
【０１０６】
上述した欠陥判別装置Ａ１では、補正用データベース３２の補正値によって、輝度コントラストを補正することで、形状による輝度コントラストの影響を取り除いている。ここで、補正用データベースの作成方法について説明する。本実施形態では、基準となる大きさの欠陥が形成された被測定物モデルの欠陥の輝度コントラストを実際に測定する。測定結果をもとに補正値を求め、補正用データベース３２を作成する。
【０１０７】
まず、制御処理部４０は、被測定物モデルの欠陥が形成されている部分を撮像部１０に対して基準状態となる位置にあることを確認する。制御処理部４０は、照明部２０を制御して配置された被測定物モデルに対してパターン照明Ｓ１を照射させる。制御処理部４０は、撮像部１０を制御して、被測定物モデルを撮像させる。そして、制御処理部４０は、撮像部１０からの撮像画像に基づいて欠陥の輝度コントラストを取得し、輝度コントラストの基準値として記憶部３０に記憶する。なお、輝度コントラストを取得する工程については、上述の欠陥の判別時に輝度コントラストを取得する工程と同じである。
【０１０８】
制御処理部４０は、被測定物モデルの撮像部１０に対する形状（距離、角度、合焦点からの距離）の基準状態に対する変化量（形状変数）を確認する。制御処理部４０は、撮像部１０を制御して、被測定物モデルを撮像させる。そして、制御処理部４０は、撮像部１０からの撮像画像に基づいて欠陥の輝度コントラストを取得し、輝度コントラストの基準値に対する比率を補正値としてとして形状変数と関連付けて補正用データベース３２に記憶する。そして、制御処理部４０は、補正用データベース３２に設定された全ての形状変数に対応した補正値を補正用データベース３２に記憶したか確認する。そして、制御処理部４０は、被測定物モデルの撮像部１０に対する形状（形状情報）を変更して欠陥の輝度コントラストを取得し、補正値を形状変数と関連付けて補正用データベース３２に記憶する。
【０１０９】
以上のように、欠陥判別装置Ａ１の撮像部１０で被測定物モデルを実際に撮像し、さらに、撮像画像から欠陥の輝度コントラストを取得することで、補正用データベース３２を作成することが可能である。なお、本実施形態では、被測定物モデルを実際に作成した後、撮像を行った後、実測値に基づいて補正用データベース３２を作成した。しかしながら、これに限定されず、光学シミュレーションソフトを用いて算出した欠陥の輝度コントラストに基づいて補正値を取得し、補正用データベース３２を作成してもよい。
【０１１０】
実測によって補正用データベース３２を作成した場合、補正用データベース３２に欠陥判別装置Ａ１の個体差（例えば、撮像部１０の特性、電気回路の特性に起因するもの）による補正値のばらつきの影響を取り除くことが可能である。また、シミュレーションによって補正用データベース３２を作成する場合、被測定物モデルを作成しなくてよく、補正用データベース３２の作成に要する手間を省くことが可能である。
【０１１１】
＜第１変形例＞
本実施形態にかかる欠陥判別装置の変形例について図面を参照して説明する。なお、欠陥判別装置の構成は上述の構成と同じであり、実質上同じ部分には同じ符号を付すとともに、同じ部分の詳細な説明は省略する。上述したとおり、同じ大きさの欠陥候補であっても撮像部１０に対する形状によって輝度コントラストがばらつく。形状による輝度コントラストのばらつきを取り除くため、補正部４８は、補正工程として輝度コントラストを補正することに替えて閾値を補正してもよい。そして、判別工程において、欠陥候補の輝度コントラストと補正した閾値（以下、補正閾値とする）とを比較して、欠陥の判別を行ってもよい。以下に補正工程の詳細について図面を参照して説明する。なお、撮像工程から補正値取得工程までの動作は、図１２に示すフローチャートと同じである。
【０１１２】
図１６は、欠陥の判別を行うときの欠陥候補の輝度コントラストの補正を示す図である。図１６に示す第１欠陥候補Ｄｄ１及び第２欠陥候補Ｄｄ２は、図１５に示す第１欠陥候補Ｄｄ１及び第２欠陥候補Ｄｄ２と同じ大きさで側面ＣＰの同じ場所に形成されているもとする。また、図１６では、比較を容易にするため、第１欠陥候補Ｄｄ１と第２欠陥候補Ｄｄ２とを並べて表示している。
【０１１３】
欠陥判別装置Ａ１において、記憶部３０には、基準となる形状において欠陥と判別される最小サイズの欠陥の輝度コントラストと同じかわずかに小さい値を基準閾値ＴｈＳとして記憶されている。図１６に示すように、第１欠陥候補Ｄｄ１の輝度コントラストＬｄ１及び第２欠陥候補Ｄｄ２の輝度コントラストＬｄ２は基準閾値ＴｈＳよりも大きい。
【０１１４】
補正部４８は、欠陥候補ごと、換言すると、欠陥候補が形成されている部分の形状情報ごとの補正値で、基準閾値ＴｈＳを補正した補正閾値を取得する。図１６に示すように、第１欠陥候補Ｄｄ１に対応した第１補正閾値Ｔｈｒ１と第２欠陥候補Ｄｄ２に対応した第２補正閾値Ｔｈｒ２を生成する。そして、判別部４９は、各補正閾値と、欠陥候補の輝度コントラストとを比較して欠陥の判別を行う。
【０１１５】
詳しく説明すると、第１欠陥候補Ｄｄ１の輝度コントラストＬｄ１は第１補正閾値Ｔｈｒ１よりも大きい。そのため、判別部４９は、第１欠陥候補Ｄｄ１を欠陥と判別する。一方、第２欠陥候補Ｄｄ２の輝度コントラストＬｄ２は第２補正閾値Ｔｈｒ２よりも小さい。そのため、判別部４９は、第２欠陥候補Ｄｄ２を欠陥ではないと判別する。
【０１１６】
このように、比較対象となる輝度コントラストではなく、評価を行う閾値を補正することで、輝度コントラストを補正したときと同様に、正確に欠陥を判別することができる。また、基準閾値ＴｈＳの値を変更することで、欠陥と判別される欠陥候補の大きさを調整することが可能である。例えば、欠陥と判別される凹凸の大きさが大きくてもよい場所の場合、基準閾値ＴｈＳを大きくすることで、欠陥と判別される欠陥候補の大きさを変更することが可能である。
【０１１７】
なお、欠陥と判別する最小の欠陥候補の形状及び大きさが決まっている場合、補正用データベースは、補正値に替えて補正後の閾値を備えていてもよい。このようにする場合、閾値を補正値で補正する手間が省けるため、欠陥の判別の時間を短くすることが可能である。
【０１１８】
また、補正値としては、上述した輝度コントラストを補正する補正用データベースをそのまま用いてもよい。この場合、輝度コントラストの補正とは逆の演算とすればよい。例えば、輝度コントラストと補正値を乗算して補正輝度コントラストを算出している場合、輝度コントラストを補正値で除算して補正閾値を算出すればよい。また、輝度コントラストを補正するための補正用データベースを別途備えていてもよい。
【０１１９】
車両ＣＡの表面の塗装色によっては、撮像画像における明部Ｂ及び暗部Ｇの輝度が変動する。例えば、白、銀、黄色等の明るい色の場合、明部Ｂの輝度が高くなりやすく明部Ｂと暗部Ｇとの輝度の差が大きくなりやすい。一方で、黒、紺等の暗い色の場合、明部Ｂの輝度が低く明部Ｂと暗部Ｇとの輝度の差が小さくなりやすい。補正値で閾値を補正する構成の場合、このような異なる色の車両ＣＡの欠陥の判別を行う場合でも、共通の補正用データベースを用いることができる。それだけ、記憶部３０の使用領域を少なくできる。そして、補正用データベースの入れ替えが不要であるため制御処理部４０による処理を低減できる。
【０１２０】
＜第２変形例＞
図１７は、被測定物に形成された欠陥の断面形状である。欠陥判別装置Ａ１で欠陥を判別する被測定物として車両ＣＡを挙げている。図１７に示すように、欠陥としては、塗装時の表面に形成される凹凸としている。通常、車両ＣＡの塗装の最外層には、透明な樹脂のクリア層ＣＬが形成される。そして、クリア層ＣＬの盛り上がりによる凸部が欠陥の一つである。なお、クリア層ＣＬが多いことによる欠陥を透明欠陥Ｄｆと称する。また、欠陥には、クリア層ＣＬとその下のメタリック層ＣＭの間に塵、埃等の異物ＤＴが封入されることでも発生する。異物ＤＴが封入されることによる欠陥を封入欠陥Ｄｈと称する。
【０１２１】
透明欠陥Ｄｆは、透明なクリア層ＣＬが盛り上がっているだけであり、多少大きくても車両ＣＡの使用者に視認されにくい。すなわち、欠陥と判別されにくい。一方で、封入欠陥Ｄｈの場合、異物が混入しているので、透明欠陥Ｄｆに比べて使用者に視認されやすい。そして、封入欠陥Ｄｈは、異物ＤＴと車両ＣＡの塗装色によって使用者によって視認され易さが異なる場合がある。例えば、白い塗装の車両ＣＡに白い異物ＤＴが封入されたことによる封入欠陥（近似色封入欠陥Ｄｈ１とする）は、使用者によって欠陥として視認されにくい。一方で、白い塗装の車両ＣＡに黒い異物ＤＴが封入されたことによる封入欠陥（非近似色封入欠陥Ｄｈ２とする）は、使用者によって欠陥として視認されやすい。このように、封入欠陥Ｄｈの場合、異物の色によって欠陥として視認され易さが異なる。
【０１２２】
そこで、本変形例では、欠陥候補検出部４２は、撮像画像Ｐｃ１から欠陥候補を検出する。欠陥候補検出部４２は、色の変化量の大小によって、欠陥候補が透明欠陥Ｄｆの候補であるか、封入欠陥Ｄｈであるか判断する。さらに、欠陥候補が、封入欠陥Ｄｈの場合、その封入欠陥Ｄｈが近似色封入欠陥Ｄｈ１か非近似色封入欠陥Ｄｈ２か判別する。
【０１２３】
本実施形態の欠陥判別装置Ａ１では、被測定物として車両ＣＡを被検査領域ＣＰとして車両ＣＡの側面ＣＰとしている。しかしながら、車両ＣＡの表面の欠陥を判別する場合、側面以外の部分、例えば、ボンネット、バンパー、天井、トランク等の部分の欠陥の判別も行う。車両ＣＡにおいて、欠陥の位置によって、使用者が判別可能な欠陥の大きさが異なる。例えば、透明欠陥Ｄｆの場合、使用者が車両ＣＡに乗り込むときに、視線に泊まりやすい位置であるドアの上部や、ボンネット等は、天井、ドアの下部に比べて小さい透明欠陥Ｄｆであっても使用者に視認されやすい。
【０１２４】
そこで、車両ＣＡの領域毎に、欠陥と判別される欠陥候補の種類及び大きさを異なるものとしている。これにより、使用者が判別可能な欠陥を正確に判別できる。このような、欠陥と判別される欠陥候補の種類及び大きさを変更するために、欠陥判別装置Ａ１では、閾値を基準となる欠陥の大きさによってランク付けしている。ここで、閾値の選択に用いられる閾値データベースについて図面を参照して説明する。図１８は、閾値データベースを示す図である。
【０１２５】
図１８に示すように、閾値データベース３４は、補正用データベースの基準となる位置における欠陥の大きさ（外径）をランク分けしたものである。図１８に示すように、閾値データベースには、第１ランクＲ１〜第７ランクＲ７の７種類のランクに分けられている。そして、第１ランクＲ１は、外形の小さい欠陥を判別するための閾値Ｔｈ１を備える。同様に、第２ランクＲ２〜第７ランクＲ７には、閾値Ｔｈ２〜閾値Ｔｈ７が備えられる。なお、閾値の大きさは、Ｔｈ１＜Ｔｈ２＜Ｔｈ３・・・＜Ｔｈ６＜Ｔｈ７となる。
【０１２６】
また、記憶部３０には、欠陥を検出する欠陥の大きさランクを示す評価用データベースが備えられる。図１９は、評価用データベースの概略図である。欠陥判別装置Ａ１では、車両ＣＡの位置（側面上部、側面化部、ボンネット、バンパー、天井、トランク）によって、また、欠陥の種類（透明欠陥Ｄｆ、近似色封入欠陥Ｄｈ１、非近似色封入欠陥Ｄｈ２）ごとに、欠陥と判別する欠陥候補の大きさを変更する。図１９に示すように、形状及び種類によって欠陥候補の大きさをランク分けする。
【０１２７】
図１９に示すように、評価用データベース３５は、上下方向に封入欠陥の種類に分けている。また、横方向に車両の位置に分けている。例えば、評価用データベース３５において、側面上部では、透明欠陥Ｄｆは第４ランクＲ４である。また、近似色封入欠陥Ｄｈ１は第２ランクＲ２、非近似色封入欠陥Ｄｈ２は第１ランクＲ１である。
【０１２８】
そして、補正部４８及び判別部４９は、欠陥候補の位置情報から評価用データベース３５を参照して、欠陥と判別する欠陥候補のランクを決定する。そして、閾値データベース３４を参照し、決定されたランクに基づく閾値をその欠陥候補を欠陥と判別するための閾値を取得する。例えば、欠陥候補が近似色封入欠陥Ｄｈ１であり、欠陥候補がボンネットにある場合、図１９を参照して、欠陥の大きさランクを決定する。そして、閾値データベース３４を参照し、決定したランクの閾値を欠陥の判別に用いる閾値と決定する。
【０１２９】
このようにすることで、欠陥候補の位置、種類によって欠陥を判別する閾値を変更することができる。これにより、欠陥候補の位置、種類ごとに欠陥と判別する欠陥候補の大きさを適切なものとして、正確に欠陥の判別を行うことができる。ここでは、閾値をランク分けしているが、これに限定されない。閾値データベースと同様に、ランクごとに重みを設定したデータベースを用い、重みによって補正値を修正するようにしてもよい。
【０１３０】
＜その他の変形例＞
本実施形態では、図１２に示すように、判別値取得工程（ステップＳ１０９）の前に、撮像画像の輝度の正規化を行う正規化工程（ステップＳ１０８）を備えている。しかしながら、これに限定されない。例えば、正規化工程を省いて、撮像画像をデジタル化したデータから直接判別値を取得するようにしてもよい。正規化を行わないため、処理を省くことができる。なお、この場合、欠陥候補（凹凸）以外の要因による撮像画像の輝度のばらつきが少ない場合には、正規化工程を省き、欠陥候補（凹凸）以外の要因による撮像画像の輝度のばらつきが多い場合には、判別値取得工程の前に正規化工程にて正規化を行ってよい。
【０１３１】
また、上述の実施形態では、１つの撮像画像を撮像するごとに、撮像画像に基づいて欠陥の判別を行っているが、これに限定されない。例えば、被測定物である車両ＣＡを撮像部１０及び照明部２０に対して相対的に一定距離移動する毎に、画像の撮像を行い蓄積する。そして、車両ＣＡが一定距離移動した又は一定枚数の撮像画像が一定枚数蓄積されたとき、蓄積した画像を合成する。このとき、ＭＡＸコントラスト画像、ＭＩＮコントラスト画像、標準偏差画像を取得して、合成することで、欠陥候補を検出することが可能である。なお、合成方法としては、例えば、ＭＡＸ−ＭＩＮ法、標準偏差法、差の二乗による合成方法等の公知の画像合成法を用いることができる。そして、合成によって生成された画像情報に対して、画像処理（例えば、ローカルコントラスト法）を用いて正規化を行う。
【０１３２】
ここで、ローカルコントラスト法について、詳しく説明する。画像picture(i,j)に対してNx×Nyの移動平均をかけてぼかし画像pictureBlur(i,j)を作成する。演算式は、以下に示す数１である。
【数１】
2019244946.tif 000003
画像picture(I,j)およびぼかし画像pictureBlur(I,j)よりローカルコントラスト画像pictureLC(i,j)を作成する。演算式は、以下に示す数２である。
【数２】
2019244946.tif 000004
【０１３３】
なお、合成する画像としては、撮像部１０及び照明部２０を固定し、車両ＣＡを移動させて撮像を行い、複数枚の撮像画像を取得しているが、これに限定されない。例えば、撮像部１０及び照明部２０の少なくとも一方を移動させて、撮像を行って複数枚の撮像画像を取得してもよい。また、複数の撮像部１０を備えておき、複数の撮像部１０で同時に撮像して複数の撮像画像を取得してもよい。なお、画像合成によって、欠陥候補の輝度の変動を明確に検出することができる場合には、正規化工程を省いてもよい。
【０１３４】
＜第２実施形態＞
本発明にかかる他の例の欠陥判別装置Ａ２について図面を参照して説明する。図２０は、本実施形態にかかる欠陥判別装置の他の例の構成を示すブロック図である。制御処理部４０ａは、図２に示す制御処理部４０の、位置取得部４３および形状情報取得部４４に替えて画像内位置取得部４３ａおよび位置取得部４４ａを備える。制御処理部４０ａの制御処理部４０と同じ部分には、同じ符号を付すとともに、同じ分の詳細な説明は省略する。すなわち、図２０に示すように、制御処理部４０ａは、撮像位置検出部４１、欠陥候補検出部４２と、画像内位置取得部４３ａと、位置取得部４４ａと、正規化部４５、判別値取得部４６と、補正値取得部４７と、補正部４８と、判別部４９とを備える。記憶部３０に記憶された補正用データベースは、後述の図２４に示す補正用データベース３２ａを備えている。
【０１３５】
画像内位置取得部４３ａは、欠陥候補検出部４２が欠陥候補を検出したときに、撮像画像内における欠陥候補の位置である画像内位置情報を取得する。画像内位置情報は、画素単位の情報であってもよいし、撮像画像を縦横に分割した領域を予め設定しておき、その領域を指定するものであってもよい。さらには、基準点を決めておき、基準点を中心として、半径及び角度で示す極座標系で領域を指定してもよい。また、これら以外の方法で指定してもよい。
【０１３６】
位置取得部４４ａは、撮像画像の車両ＣＡの側面における位置と画像内位置情報に基づいて、欠陥候補の車両ＣＡの側面ＣＰにおける位置の情報を取得する。位置取得部４４ａの位置情報の取得方法についてさらに説明する。上述のとおり、欠陥判別装置Ａ１において、撮像部１０の位置は、予め決められている。撮像部１０は、画角が決められており撮像画像における欠陥候補の位置と、撮像部１０の画角とを組み合わせることで、欠陥候補の被検査領域ＣＰにおける位置を取得する。
【０１３７】
上述したように、欠陥候補の大きさが同じであっても、撮像画像Ｐｃ２（図２２参照）における欠陥候補の位置が異なると欠陥候補の輝度にばらつきが生じる。そこで、補正値取得部４７は、記憶部３０の補正用データベース３２ａにアクセスし、画像内位置情報を参照して補正値を取得する。補正値は、判別値取得部４６で取得した判別値である輝度コントラストを補正するための補正係数である。欠陥判別装置Ａ２は、以上の構成を有している。
【０１３８】
欠陥の輝度は、被検査領域ＣＰの欠陥が形成されている部分の撮像画像内における位置によってもばらつく。以下に、撮像画像内における位置による欠陥候補の輝度の変化について図面を参照して説明する。図２１は、異なる位置に欠陥候補が形成された撮像画像を示す図である。図２２は、撮像画像内の異なる位置に欠陥候補がある場合の欠陥判別を行っている状態を示す概略平面図である。図２１に示すように撮像画像Ｐｃ２の中央部分に、第１欠陥候補Ｄｅ１が形成されているとともに、左上部分に第２欠陥候補Ｄｅ２が形成されているとする。
【０１３９】
図２１に示すように、第１欠陥候補Ｄｅ１と第２欠陥候補Ｄｅ２とでは、欠陥候補から撮像部１０に対する距離及び角度が異なる。そのため、撮像部１０から出斜し、各欠陥候補で反射した光伝播路は、照明部２０の異なる領域に入射する。つまり、第１欠陥候補Ｄｅ１と第２欠陥候補Ｄｅ２とでは、大きさが同じであっても、輝度が異なる。撮像画像内における位置によって判定値の変化の原因として、例えば、欠陥に対する光線角度の差、収差の影響、撮像部と照明部と被測定物との位置関係等を挙げることができるがこれに限定されない。
【０１４０】
欠陥候補の輝度コントラストは、撮像画像内における位置によってばらつく。撮像画像内の位置によって欠陥候補の輝度コントラストがばらつくと、欠陥の判別を正確に行うことが困難になる。そこで、本実施形態にかかる制御処理部４０ａでは、記憶部３０に撮像画像内の位置（画像内位置）による輝度コントラストのばらつきを抑制する補正値を備えた補正用データベース３２ａを備える。そして、制御処理部４０ａは、欠陥候補の撮像画像内における位置に合わせて輝度コントラストを補正して欠陥の判別を行っている。
【０１４１】
詳しく説明すると、撮像部１０は、外部の光をレンズで撮像素子に集光して、撮像素子に結像した光の像を撮像画像として出力する。そして、撮像画像Ｐｃ２における位置は、側面ＣＰの撮像領域Ｔｒにおける欠陥候補の位置と対応している。そこで、本実施形態にかかる欠陥判別装置の補正用データベース３２ａは、撮像画像Ｐｃ２における欠陥候補の位置を画像内位置変数として、画像内位置変数ごとの補正値を備える。そして、画像内位置変数に対応した補正値を取得するとともに、補正値にて、輝度コントラストを補正して欠陥の判別を行っている。なお、補正用データベース３２ａを実測値に基づいて或いはシミュレーションに基づいて生成することで、判定値の変化の要因の多くを取り除くことが可能である。なお、正規化については、第１実施形態と同じであるため、詳細は省略する。
【０１４２】
次に、補正用データベース３２ａについて説明する。図２３は、補正用データベースの画像内位置変数を撮像画像上に示す図である。図２４は、補正用データベースの一例を示す図である。
【０１４３】
上述したように、撮像画像Ｐｃ２の位置によって欠陥候補の輝度コントラストがばらつく、そこで、欠陥判別装置Ａ１は、図２３に示すように、撮像画像Ｐｃ２を上下左右に１６等分した分割領域を、第１領域Ａｒ１〜第１６領域Ａｒ１６としている。そして、第１領域Ａｒ１〜第１６領域Ａｒ１６の１６の分割領域は、補正用データベース３２ａの画像内位置変数である。なお、本実施形態では、説明を容易にするため、撮像画像Ｐｃ２を１６等分しているが、これに限定されない。例えば、２５等分、３６等分等さらに細かい領域に分割してもよい。また、本実施形態では、縦と横の分割数を同数としているが、これに限定されない。例えば、分割領域を正方形又は任意の形状にし、撮像画像Ｐｃ２を分割領域で隙間なく敷き詰めるようにしてもよい。すなわち、欠陥候補が形成されている部分を指定できるような分割領域を広く採用することができる。
【０１４４】
図２４に示すように、補正用データベース３２ａは、上段に画像内位置変数として上述の分割領域を、下段に画像内位置変数に対応した補正値ＣＲｉ（ｉは１以上の整数である）をそれぞれ備える。例えば、画像内位置変数Ａｒ６の場合、補正値ＣＲ６である。すなわち、撮像画像Ｐｃ２において、画像内位置変数Ａｒ６に対応する第６領域Ａｒ６（図２３参照）にある欠陥の輝度コントラストは、補正値ＣＲ６を用いて補正する。
【０１４５】
なお、補正用データベース３２の画像内位置変数として、図２３に示すような分割領域を用いるものは、一例であり、これに限定されない。
【０１４６】
画像内位置変数と補正用データベースの他の例について図面を参照して説明する。図２５は、撮像画像における補正用データベースの画像内位置変数を示す図である。図２６は、補正用データベースの他の例を示す図である。
【０１４７】
図２５に示すように、撮像画像Ｐｃ２の左下の隅部を原点（０、０）とし、撮像画像Ｐｃ２の横方向の辺及び縦方向の辺をそれぞれ等分する。ここでは、横、縦ともに４等分とする。そして、撮像画像Ｐｃ２の横方向の辺を等分する点を横方向の画像内位置変数とし原点側から順にＸ１、Ｘ２、Ｘ３、Ｘ４とする。また、同様に縦方向の辺を等分する点を縦方向の画像内位置変数とし原点側から順にＹ１、Ｙ２、Ｙ３、Ｙ４とする。すなわち、画像内位置変数は、原点からの距離である。
【０１４８】
図２５の各辺を等分する線の交点を、横方向の画像内位置変数と縦方向の画像内位置変数とで示す。例えば、図２５における、点Ｋ１は、画像内位置変数を用いて（Ｘ２、Ｙ３）と表される。そして、補正用データベース３２ｂでは、各交点における補正値ＣＲｐｑ（ｐ、ｑは整数であり変数）を備える。すなわち、図２６に示す補正用データベース３２ｂは、横項目を横方向の画像内位置変数、縦項目を縦方向の画像内位置変数としている。そして、横枠と縦枠とが交差する枠に横項目と縦項目との画像内位置変数で示される点における補正値が配置される。例えば、上述した点Ｋ１の場合、横項目Ｘ２、縦項目Ｙ３の交差する枠を参照し、補正値は補正値ＣＲ２３となる。
【０１４９】
図２６に示す補正用データベース３２ｂは、撮像画像Ｐｃ２の点における補正値である。実際に判別される欠陥候補が補正用データベース３２ｂで設定した点と重なることはまれである。そこで、制御処理部４０ａの画像内位置取得部４３ａは、欠陥候補の撮像画像Ｐｃ２の左下の角を原点とする横方向及び縦方向の位置を位置情報を取得する。そして、位置情報に基づいて、欠陥候補の近傍の複数の交点の補正係数を呼び出す。そして、欠陥候補の複数の近傍の補正係数を演算にて算出し、補正値として用いる。なお、補正係数を算出する方法については、複数の交点それぞれと欠陥候補との距離、角度等を用いた演算を挙げることができる。例えば、欠陥候補から交点までの距離の比率に基づいて、補正値を算出してもよい。また、別途演算式を持っていてもよい。
【０１５０】
なお、横方向の画像内位置変数及び縦方向の画像内位置変数は、それぞれ１〜４としているがこれに限定されない。さらに多くてもよいし、交点同士の横の距離、縦の距離がそれぞれ等しくなるように設定されていてもよい。
【０１５１】
画像内位置変数と補正用データベースのさらに他の例について図面を参照して説明する。図２７は、補正用データベースの他の例の画像内位置変数を撮像画像上に示す図である。図２８は、補正用データベースのさらに他の例を示す図である。図２７に示す撮像画像Ｐｃ２ように、撮像画像Ｐｃ２を周方向に等分する線と、径方向に等分する線の交点を上述した補正用の点としてもよい。図２６に示す撮像画像Ｐｃ２では、中心を原点（０、０）としている。そして、補正用データベースは、原点からの長さ０〜ｒ９と原点を通る基準線に対する傾き角度０〜θ９を画像内位置変数とする。そして、図２８に示すように、補正用データベース３２ｃは横項目に長さ、縦項目に角度を配置している。そして、各項目の交差する部分に交点における補正値ＣＵｓｔ（ｓ、ｔは整数であり変数）を備える。
【０１５２】
例えば、図２７に示す撮像画像Ｐｃ２の点Ｋ２は、画像内位置変数を用いて（ｒ３、θ２）と表される。また、点Ｋ２の補正値は、図２７の補正用データベース３２ｃに基づいて、補正値ＣＵ３２となる。なお、交点以外の点の欠陥候補の補正値の算出については、上述した図２６の補正用データベース３２ｂを用いるときと同じであり詳細な説明は省略する。
【０１５３】
なお、図２８に示すように、原点を中心とする円と原点から延びる直線で囲まれる領域を分割領域として図２４に示すような構成の補正用データベースを採用してもよい。
【０１５４】
また、画素を基準として、欠陥候補の画像内位置情報を直交座標系又は極座標系で取得し、画像内位置情報を用いた演算式で補正値を与えるデータベースを用いて補正値を算出してもよい。このような場合、撮像画像の全域で１つの演算式であってもよいし、エリア等に分割して異なる演算式を用いてもよい。
【０１５５】
欠陥判別装置Ａ２は、以上の構成を有している。次に欠陥判別装置Ａ２の動作について図面を参照して説明する。図２９は、欠陥判別装置の欠陥判別動作を示すフローチャートである。図２９に示すフローチャートは、図１２に示すフローチャートのステップＳ１０６、ステップＳ１０７をステップＳ１０６１、ステップＳ１０７１に替えた構成を有する。そのため、以下の説明では、図１２に示すフローチャートに対して、異なる部分について説明し、共通の部分の説明を省略する。
【０１５６】
欠陥候補検出部４２によって車両ＣＡの対象となる欠陥判別が終了したか否か確認する（ステップＳ１０５）。そして、欠陥候補検出部４２によって側面ＣＰに欠陥候補が検出された場合（ステップＳ１０５でＹｅｓの場合）、画像内位置取得部４３ａは、撮像画像内における欠陥候補の位置の情報である画像内位置情報を取得する（ステップ１０６１：画像内位置取得工程）。そして、位置取得部４４ａは、画像内位置情報と撮像位置とに基づいて、欠陥候補の側面ＣＰにおける位置の情報である位置情報を取得する（ステップＳ１０７１：位置取得工程）。
【０１５７】
補正値取得部４７は、画像内位置取得部４３ａからの画像内位置情報を受け取るとともに、受け取った画像内位置情報と記憶部３０に記憶されている補正用データベース３２ａとを参照して、画像内位置情報に対応した補正値を取得する（ステップＳ１１０：補正値取得工程）。
【０１５８】
欠陥判別装置Ａ２では、上述した各工程を含む欠陥判別方法を用いて被測定物の被測定領域における欠陥を判別している。欠陥判別方法は、制御処理部４０ａにそれぞれ電気回路として備えられてもよい。また、各工程をまとめて或いは個別に記憶部３０に記憶されて、処理毎に呼び出されるプログラムであってもよい。欠陥判別方法がプログラムである場合、非一時的な記録媒体に記録された状態で提供されて、制御処理部４０ａを含む欠陥判別装置Ａ１で動作するものであってよい。
【０１５９】
次に本実施形態にかかる欠陥判別装置Ａ２による欠陥判別時の具体的な動作について図面を参照して説明する。図３０は、図２２に示す撮像画像の欠陥候補の輝度分布を示す図である。図３１は、図３０に示す輝度分布から算出した輝度コントラストを補正した補正輝度コントラストを示す図である。図３１では、比較を容易にするため、第１欠陥候補Ｄｅ１と第２欠陥候補Ｄｅ２とを並べて表示している。
【０１６０】
例えば、撮像部１０が撮像した撮像画像Ｐｃ２は図２２に示すような画像である。すなわち、撮像画像Ｐｃ２の中央に近い位置に第１欠陥候補Ｄｅ１が形成され、左上の部分に第２欠陥候補Ｄｅ２が形成される。なお、第１欠陥候補Ｄｅ１は、欠陥と判別される大きさであり、第２欠陥候補Ｄｅ２は欠陥と判別されない大きさとする。
【０１６１】
図２２に示すように、第１欠陥候補Ｄｅ１の撮像画像Ｐｃ２における位置と、第２欠陥候補Ｄｅ２の撮像画像Ｐｃ２における位置とが異なる。そして、正規化部４５によって撮像画像に対して輝度の正規化を行った後の輝度の分布は、図３０に示すとおりになる。すなわち、第２欠陥候補Ｄｅ２の輝度コントラストＬｅ２（輝度の変化量）が、第１欠陥候補Ｄｅ１の輝度コントラストＬｅ１よりも大きい。これは、撮像画像Ｐｃ２における位置が第２欠陥候補Ｄｅ２の方が第１欠陥候補Ｄｅ１よりも辺縁に近く、欠陥候補で反射されて撮像部１０に入射する光が少ないことが原因である。
【０１６２】
そこで、補正値取得部４７は、画像内位置取得部４３ａが取得した画像内位置情報に基づいて、第１欠陥候補Ｄｅ１及び第２欠陥候補Ｄｅ２それぞれに対応する補正値を取得する。例えば、欠陥判別装置Ａ２は、補正用データベース３２ａを用いているとする。このとき、第１欠陥候補Ｄｅ１は、第６領域Ａｒ６に位置する。これにより、補正値取得部４７は、画像内位置変数をＡｒ６とし、補正用データベース３２ａ内を検索して補正値ＣＲ６を取得する。また、第２欠陥候補Ｄｅ２は、第１領域Ａｒ１に位置する。そのため、補正値取得部４７は、同様の方法で補正値ＣＲ１を取得する。
【０１６３】
そして、補正部４８は、それぞれ対応する補正値を用いて、第１欠陥候補Ｄｅ１及び第２欠陥候補Ｄｅ２の輝度コントラストを補正して側面ＣＰの形状の影響を取り除いた補正輝度コントラストを生成する。補正輝度コントラストは、図３１に示すようになる。
【０１６４】
図３１に示すように、第１欠陥候補Ｄｅ１の補正輝度コントラストＬｅｒ１は、第２欠陥候補Ｄｅ２の補正輝度コントラストＬｅｒ２よりも大きくなる。そして、判別部４９は、第１欠陥候補Ｄｅ１の補正輝度コントラストＬｅｒ１及び第２欠陥候補Ｄｅ２の補正輝度コントラストＬｅｒ２を閾値Ｔｈと比較する。そして、制御処理部４０ａは、補正輝度コントラストＬｅｒ１が閾値Ｔｈよりも大きい第１欠陥候補Ｄｅ１を、欠陥であると判別する。一方で、制御処理部４０ａは、補正輝度コントラストＬｅｒ２が閾値Ｔｈよりも小さい第２欠陥候補Ｄｄ２を欠陥ではないと判別する。
【０１６５】
以上のように、欠陥候補の撮像画像内の位置によって補正値を取得し、その補正値で輝度コントラストを補正する。これにより、撮像画像内における欠陥候補の位置による輝度のばらつきを補正して、欠陥の判別を正確に行うことができる。
【０１６６】
判別値として、輝度コントラストを用いることで、判別値の比較が容易である。また、輝度コントラストとすることで、塗装色による明部輝度、暗部輝度が異なる場合であっても、精度よく欠陥を判別することができる。なお、本実施形態では、判別値として輝度コントラストを求めているが、これに限定されない。例えば、輝度分布における、輝度が変化している部分の幅、輝度が変化している部分の輝度の変化量の積分値等、輝度が変化している部分の特徴を表す値を用いることも可能である。
【０１６７】
上述した欠陥判別装置Ａ２では、補正用データベース３２ａの補正値によって、輝度コントラストを補正することで、形状による輝度コントラストの影響を取り除いている。ここで、補正用データベースの作成方法について説明する。本実施形態では、基準となる大きさの欠陥が形成された被測定物モデルの欠陥の輝度コントラストを実際に測定する。測定結果をもとに補正値を求め、補正用データベース３２ａを作成する。
【０１６８】
まず、制御処理部４０ａは、被測定物モデルの欠陥が形成されている部分を撮像部１０に対して基準状態となる位置にあることを確認する。制御処理部４０ａは、照明部２０を制御して配置された被測定物モデルに対してパターン照明Ｓ１を照射させる。制御処理部４０ａは、撮像部１０を制御して、被測定物モデルを撮像させる。そして、制御処理部４０ａは、撮像部１０からの撮像画像に基づいて欠陥の輝度コントラストを取得し、輝度コントラストの基準値として記憶部３０に記憶する。なお、輝度コントラストを取得する工程については、上述の欠陥の判別時に輝度コントラストを取得する工程と同じである。
【０１６９】
その後、撮像画像の決められた位置（画像内位置）に欠陥が現れる位置に被測定物モデルを移動する。制御処理部４０ａは、撮像部１０を制御して、被測定物モデルを撮像させる。そして、制御処理部４０ａは、撮像部１０からの撮像画像に基づいて欠陥の輝度コントラストを取得し、輝度コントラストの基準値に対する比率を補正値としてとして画像内位置変数と関連付けて補正用データベース３２に記憶する。そして、制御処理部４０ａは、補正用データベース３２ａに設定された全ての形状変数に対応した補正値を補正用データベース３２ａに記憶したか確認する。そして、制御処理部４０ａは、欠陥の撮像画像内の位置（画像内位置情報）を変更して欠陥の輝度コントラストを取得し、補正値を画像内位置変数と関連付けて補正用データベース３２ａに記憶する。
【０１７０】
＜第１変形例＞
本実施形態にかかる欠陥判別装置の変形例について図面を参照して説明する。なお、欠陥判別装置の構成は上述の構成と同じであり、実質上同じ部分には同じ符号を付すとともに、同じ部分の詳細な説明は省略する。上述したとおり、同じ大きさの欠陥候補であっても撮像画像内の位置によって輝度コントラストがばらつく。撮像画像内の位置による輝度コントラストのばらつきを取り除くため、補正部４８は、補正工程として輝度コントラストを補正することに替えて閾値を補正してもよい。そして、判別工程において、欠陥候補の輝度コントラストと補正した閾値（以下、補正閾値とする）とを比較して、欠陥の判別を行ってもよい。以下に補正工程の詳細について図面を参照して説明する。なお、撮像工程から補正値取得工程までの動作は、図２９に示すフローチャートと同じである。
【０１７１】
図３２は、欠陥の判別を行うときの欠陥候補の輝度コントラストの補正を示す図である。第１欠陥候補Ｄｅ１及び第２欠陥候補Ｄｄ２は、図２１に示すものと同じ大きさで側面ＣＰの同じ場所に形成されているもとする。また、図３２では、比較を容易にするため、第１欠陥候補Ｄｅ１と第２欠陥候補Ｄｅ２とを並べて表示している。
【０１７２】
欠陥判別装置Ａ２において、記憶部３０には、撮像画像内の基準となる位置において欠陥と判別される最小サイズの欠陥の輝度コントラストと同じかわずかに小さい値を基準閾値ＴｈＳとして記憶されている。図３２に示すように、第１欠陥候補Ｄｅ１の輝度コントラストＬｅ１及び第２欠陥候補Ｄｅ２の輝度コントラストＬｅ２は基準閾値ＴｈＳよりも大きい。
【０１７３】
補正部４８は、欠陥候補ごと、換言すると、欠陥候補が形成されている部分の撮像画像Ｐｃ２内での位置ごとの補正値で、基準閾値ＴｈＳを補正した補正閾値を取得する。図３２に示すように、第１欠陥候補Ｄｅ１の位置に対応した第１補正閾値Ｔｈｒ１と第２欠陥候補Ｄｅ２の位置に対応した第２補正閾値Ｔｈｒ２を生成する。そして、判別部４９は、各補正閾値と、欠陥候補の輝度コントラストとを比較して欠陥の判別を行う。
【０１７４】
詳しく説明すると、第１欠陥候補Ｄｅ１の輝度コントラストＬｅ１は第１補正閾値Ｔｈｒ１よりも大きい。そのため、判別部４９は、第１欠陥候補Ｄｅ１を欠陥と判別する。一方、第２欠陥候補Ｄｅ２の輝度コントラストＬｅ２は第２補正閾値Ｔｈｒ２よりも小さい。そのため、判別部４９は、第２欠陥候補Ｄｅ２を欠陥ではないと判別する。
【０１７５】
このように、比較対象となる輝度コントラストではなく、評価を行う閾値を補正することで、輝度コントラストを補正したときと同様に、正確に欠陥を判別することができる。また、基準閾値ＴｈＳの値を変更することで、欠陥と判別される欠陥候補の大きさを調整することが可能である。例えば、欠陥と判別される凹凸の大きさが大きくてもよい場所の場合、基準閾値ＴｈＳを大きくすることで、欠陥と判別される欠陥候補の大きさを変更することが可能である。
【０１７６】
＜第３実施形態＞
本発明にかかる欠陥判別装置の他の例について説明する。欠陥の輝度のばらつきは、上述したような撮像画像内における位置によるばらつき以外にも、欠陥が形成されている場所の撮像部１０に対する形状によって発生する。そこで、本実施形態の欠陥判別装置では、欠陥候補の撮像部１０に対する形状を画像内位置変数として追加した補正用データベース３２を用いる。新たな補正予データベースについて、図面を参照して説明する。図３３は、補正用データベースのさらに他の例を示す図である。補正用データベースにおいて、補正値は、画像内位置変数として、距離変数Ｌｇ、水平角度変数Ｈｒ、鉛直角度変数Ｖｒ、合焦点からの距離変数Ｄｓとを含む（図１０参照）。
【０１７７】
図３３に示すように、補正用データベース３２ｄは、画像内位置変数に対応させた補正値を含む。図３３に示す補正用データベース３２ｄでは、３つの表を含む構成となっている。まず、メインの表Ｔｂは、図２２に示す分割領域ごとに二次データ表Ｔｃｉ（ｉは整数）が関連付けられている。すなわち、第１領域Ａｒ１には二次データ表Ｔｃ１、第２領域Ａｒ２には二次データ表Ｔｃ２、・・・、第１６領域Ａｒ１６には二次データ表Ｔｃ１６が関連付けられている。
【０１７８】
二次データ表Ｔｃｉ（図３３におけるＴｃ１）は、縦の項目に距離変数Ｌｇ、横の項目に合焦点からの距離変数Ｄｓとした表である。そして、二次データ表Ｔｃｉの各レコード欄には、水平角度変数Ｈｒと鉛直角度変数Ｖｒとに関連付けられた補正値ＣＳｉｊｋｍｎ（ｉ、ｊ、ｋ、ｍ、ｎは、整数）が格納された第２表Ｔｃｉｊｋを備える。なお、ｉは、分割領域を表す変数である。ｊ、ｋは、それぞれ、距離変数Ｌｇ及び合焦点からの距離変数Ｄｓを表す変数である。ｍ、ｎは、水平角度変数Ｈｒ及び鉛直角度変数Ｖｒを表す変数である。
【０１７９】
このように、補正値ＣＳｉｊｋｍｎは、５個の画像内位置変数、すなわち、分割領域（撮像画像内における位置）、距離変数Ｌｇ、合焦点からの距離変数Ｄｓ、水平角度変数Ｈｒ及び鉛直角度変数Ｖｒに基づいて決定される。なお、各補正値ＣＳｉｊｋｍｎは、欠陥を形成した平板等を被検査領域ＣＰとして、欠陥判別装置Ａ２で実際に取得した輝度コントラストを用いてもよい。また、各形状変数ごとのモデルを作成して光学シミュレーションにより算出された輝度コントラストを利用してもよい。なお、補正用データベース３２ｄは、理解を容易にするために図３３に示すような構成としているが、５個の変数を同時に変更可能なデータベースであれば、この構成に限定しない。
【０１８０】
また、実際の位置情報から、補正用データベース３２ｄから直接、補正値ＣＳｉｊｋｍｎを求めることが困難な場合がある。このような場合、実際の形状情報に近い形状情報の補正値から、補間して補正値を取得してもよい。なお、図３３に示す補正用データベース３２ｄは、データベースの一例でありこれに限定されない。例えば、補正値は、補正係数を用いた演算式で与えられてもよい。また、メインの表Ｔｃとして、図２６や図２８に示すような表を用いてもよい。
【０１８１】
このような補正用データベース３２ｄを用いることで、欠陥候補の状態に応じた補正値を取得できる。これにより、欠陥候補の輝度コントラストのばらつきを取り除くことができる。これにより、より正確に、欠陥の判別が可能である。
【０１８２】
＜第４実施形態＞
本発明にかかる他の例の欠陥判別装置Ａ３について図面を参照して説明する。図３４は、本実施形態にかかる欠陥判別装置の他の例の構成を示すブロック図である。なお、以下の説明では、記憶部３０に記憶された補正用データベースとして、特に指定しない場合、後述の図３８に示す補正用データベース３２ｅを用いる。制御処理部４０ｂは、図２に示す制御処理部４０の、位置取得部４３および形状情報取得部４４に替えてパターン内位置取得部４３ｂおよび位置取得部４４ｂを備える。制御処理部４０ｂの制御処理部４０と同じ部分には、同じ符号を付すとともに、同じ分の詳細な説明は省略する。すなわち、図３４に示すように、制御処理部４０ｂは、撮像位置検出部４１、欠陥候補検出部４２と、パターン内位置取得部４３ｂと、位置取得部４４ｂと、正規化部４５、判別値取得部４６と、補正値取得部４７と、補正部４８と、判別部４９とを備える。
【０１８３】
パターン内位置取得部４３ｂは、欠陥候補検出部４２が欠陥候補を検出したときに、明暗パターンＰｔ内における欠陥候補の位置である画像内位置情報を取得する。パターン内位置情報は、画素単位の情報であってもよいし、明暗パターンＰｔを縦横に分割した領域を予め設定しておき、その領域を指定するものであってもよい。さらには、基準点を決めておき、基準点を中心として、半径及び角度で示す極座標系で領域を指定してもよい。また、これら以外の方法で指定してもよい。
【０１８４】
位置取得部４４ｂは、撮像画像の車両ＣＡの側面における位置と画像内位置情報に基づいて、欠陥候補の車両ＣＡの側面ＣＰにおける位置の情報を取得する。位置取得部４４ｂの位置情報の取得方法についてさらに説明する。上述のとおり、欠陥判別装置Ａ３において、撮像部１０の位置は、予め決められている。撮像部１０は、画角が決められており撮像画像における欠陥候補の位置と、撮像部１０の画角とを組み合わせることで、欠陥候補の被検査領域ＣＰにおける位置を取得する。
【０１８５】
上述したように、欠陥候補の大きさが同じであっても、明暗パターンＰｔ（図３６参照）における欠陥候補の位置が異なると欠陥候補の輝度にばらつきが生じる。そこで、補正値取得部４７は、記憶部３０の補正用データベース３２にアクセスし、パターン内位置情報を参照して補正値を取得する。補正値は、判別値取得部４６で取得した判別値である輝度コントラストを補正するための補正係数である。欠陥判別装置Ａ３は、以上の構成を有している。
【０１８６】
欠陥の輝度は、被検査領域ＣＰの欠陥が形成されている部分の明暗パターン内における位置によってもばらつく。以下に、明暗パターン内における位置による欠陥候補の輝度の変化について図面を参照して説明する。図３５は、欠陥判別装置で欠陥判別を行っている状態を示す概略平面図である。図３６は、撮像画像の明暗パターンの明部における欠陥候補の位置を示す図である。なお、図３５には、光伝播路を示す。図３６は、撮像画像Ｐｃ２の明暗パターンＰｔを表示している。図３６に示すように撮像画像の明暗パターンＰｔにおいて、明部Ｂの中央部に第１欠陥候補Ｄｇ１が、明部Ｂの第１欠陥候補Ｄｇ１よりも暗部Ｇに近い部分に第２欠陥候補Ｄｇ２が形成されているものとする。
【０１８７】
撮像部１０は、外部の光をレンズで撮像素子に集光して、撮像素子に結像した光の像を撮像画像として出力する。そして、撮像画像Ｐｃ３における明暗パターンＰｔは、側面ＣＰの撮像領域Ｔｒにおけるパターン照明Ｓ１の位置と対応している。
【０１８８】
第１欠陥候補Ｄｇ１は、明部の中央部に形成されるため、乱反射した場合でも、光伝播路は主に光源部２１に入射する。明部Ｂと暗部Ｇとの境界に近い部分で欠陥候補が形成されていない場合であっても光伝播路は、光源部２１の暗帯Ｇｂに近い部分に入射する。そのため、第２欠陥候補Ｄｇ２で乱反射した光伝播路は、第１欠陥候補Ｄｇ１で反射した光伝播路に比べて、暗帯Ｇｂに入射する量が多くなる。すなわち、大きさが同じ欠陥候補であっても、明部Ｂ内の位置、すなわち、暗部Ｇからの距離によって、輝度コントラストが変化する。なお、暗部Ｇに欠陥候補がある場合も同様に輝度コントラストが変化する。すなわち、欠陥候補の輝度コントラストは、欠陥候補が明部Ｂ又は暗部Ｇのいずれにある場合であっても、明部Ｂと暗部Ｇとの境界部分からの位置によって変動する。
【０１８９】
図３５に示すように、第１欠陥候補Ｄｇ１と第２欠陥候補Ｄｄ２とでは、明部Ｂと暗部Ｇとの境界からの距離が異なる。そのため、第１欠陥候補Ｄｇ１と第２欠陥候補Ｄｇ２とでは、大きさが同じであっても、輝度が異なる。
【０１９０】
そこで、本実施形態にかかる欠陥判別装置の補正用データベース３２ｅは、撮像画像Ｐｃ３の明暗パターンＰｔにおける欠陥候補の位置をパターン内位置変数として、パターン内位置変数ごとの補正値を備えた補正用データベース３２ｅを備える。そして、パターン内位置変数に対応した補正値を取得するとともに、補正値にて、輝度コントラストを補正して欠陥の判別を行っている。なお、正規化については、第１実施形態と同じであるため、詳細は省略する。
【０１９１】
次に、補正用データベース３２ｅについて説明する。図３７は、明暗パターンの明部における補正用データベースのパターン内位置変数を撮像画像上に示す図である。図３８は、補正用データベースの一例を示す図である。なお、図３７に示す明暗パターンＰｔは、撮像画像Ｐｃ３の欠陥候補の近傍を拡大している。
【０１９２】
上述したように、欠陥候補の明部Ｂと暗部Ｇとの境界からの距離によって、欠陥候補の輝度コントラストがばらつく。そこで、図３７に示すように、明暗パターンＰｔにおける明部Ｂと暗部Ｇとの境界から明部Ｂの中央までの長さを６段階Ｌｂ１〜Ｌｂ６に分割している。なお、明部Ｂと暗部Ｇとは、照明部２０の光源部２１と暗帯Ｇｂとによって形成される。そして、照明部２０は、撮像部１０を中心に点対称であるとともに、撮像部１０をとおり光源部２１と暗帯Ｇｂとの配列方向と直交する線に対して線対称となっている。そのため、明部Ｂと暗部Ｇとの境界からの距離は、明部Ｂの中央部分を挟んで対称又は略対称となる。そのため、本実施形態では、パターン内位置変数として、明部Ｂと暗部Ｇとの境界から中央部分までの距離を分割した長さとしている。
【０１９３】
図３８に示すように、補正用データベース３２ｅは、明部Ｂと暗部Ｇとの境界から明部Ｂの中央までの距離を等分割した段階をパターン内位置変数としている。そして、補正用データベース３２ｅは、上段にパターン内位置変数として段階を、下段にパターン内位置変数に対応した補正値ＣＲｉ（ｉは１以上の整数である）をそれぞれ備える。例えば、パターン内位置変数がＬｂ３の場合、補正値ＣＲ３である。すなわち、撮像画像Ｐｃ３において、パターン内位置変数Ｌｂ３に対応する第３段階Ｌｂ３（図３７参照）にある欠陥の輝度コントラストは、補正値ＣＲ３を用いて補正する。
【０１９４】
なお、補正用データベース３２の画像内位置変数として、図３７に示すように明部Ｂと暗部Ｇとの境界から明部Ｂの中央までの距離を分割したものを用いるものは、一例であり、これに限定されない。
【０１９５】
パターン内位置変数と補正用データベースの他の例について図面を参照して説明する。図３９は、明暗パターンにおける補正用データベースの画像内位置変数を示す図である。図４０は、補正用データベースの他の例を示す図である。
【０１９６】
図３９に示すように、明暗パターンＰｔ３１の明部Ｂと暗部Ｇとの境界部分を原点（０、０）とし、横方向の辺及び縦方向の辺をそれぞれ等分する。ここでは、横、縦ともに４等分とする。そして、撮像画像Ｐｃ３の横方向の辺を等分する点を横方向のパターン内位置変数とし原点側から順にＸ１、Ｘ２、Ｘ３、Ｘ４とする。また、同様に縦方向の辺を等分する点を縦方向のパターン内位置変数とし原点側から順にＹ１、Ｙ２、Ｙ３、Ｙ４とする。すなわち、パターン内位置変数は、原点からの距離である。
【０１９７】
図３９の各辺を等分する線の交点を、横方向のパターン内位置変数と縦方向のパターン内位置変数とで示す。例えば、図３９における、点Ｋ１は、パターン内位置変数を用いて（Ｘ２、Ｙ３）と表される。そして、補正用データベース３２ｆでは、各交点における補正値ＣＨｐｑ（ｐ、ｑは整数であり変数）を備える。すなわち、図４０に示す補正用データベース３２ｆは、横項目を横方向のパターン内位置変数、縦項目を縦方向のパターン内位置変数としている。そして、横枠と縦枠とが交差する枠に横項目と縦項目とのパターン内位置変数で示される点における補正値が配置される。例えば、上述した点Ｋ１の場合、横項目Ｘ２、縦項目Ｙ３の交差する枠を参照し、補正値は補正値ＣＨ２３となる。
【０１９８】
図４０に示す補正用データベース３２ｆは、明暗パターンＰｔ３１の各点における補正値である。実際に判別される欠陥候補が補正用データベース３２ｆで設定した点と重なることはまれである。そこで、制御処理部４０ｂのパターン内位置取得部４３ｂは、欠陥候補の明暗パターンＰｔ３１の位置を位置情報を取得する。そして、位置情報に基づいて、欠陥候補の近傍の複数の交点の補正係数を呼び出す。そして、欠陥候補の複数の近傍の補正係数を演算にて算出し、補正値として用いる。なお、補正係数を算出する方法については、複数の交点それぞれと欠陥候補との距離、角度等を用いた演算を挙げることができる。例えば、欠陥候補から交点までの距離の比率に基づいて、補正値を算出してもよい。また、別途演算式を持っていてもよい。
【０１９９】
なお、横方向のパターン内位置変数及び縦方向のパターン内位置変数は、それぞれ１〜４としているがこれに限定されない。さらに多くてもよいし、交点同士の横の距離、縦の距離がそれぞれ等しくなるように設定されていてもよい。
【０２００】
パターン内位置変数の異なる例について図面を参照して説明する。図４１は、補正用データベースの他の例のパターン内位置変数を撮像画像上に示す図である。図４２は、補正用データベースのさらに他の例を示す図である。図４１に示す明暗パターンＰｔ３２ように、明暗パターンＰｔ３２を周方向に等分する線と、径方向に等分する線の交点を上述した補正用の点としてもよい。図４１に示す明暗パターンＰｔ３２では、中心を原点（０、０）としている。そして、補正用データベースは、原点からの長さ０〜ｒ９と原点を通る基準線に対する傾き角度０〜θ９をパターン内位置変数とする。そして、図４２に示すように、補正用データベース３２ｇは横項目に長さ、縦項目に角度を配置している。そして、各項目の交差する部分に交点における補正値ＣＫｓｔ（ｓ、ｔは整数であり変数）を備える。
【０２０１】
例えば、図４１に示す明暗パターンＰｔ２２の点Ｋ２は、パターン内位置変数を用いて（ｒ３、θ２）と表される。また、点Ｋ２の補正値は、図４２の補正用データベース３２ｇに基づいて、補正値ＣＫ３２となる。なお、交点以外の点の欠陥候補の補正値の算出については、上述した図４０の補正用データベース３２ｆを用いるときと同じであり詳細な説明は省略する。
【０２０２】
なお、図４１に示すように、原点を中心とする円と原点から延びる直線で囲まれる領域を分割領域として図３８に示すような構成の補正用データベースを採用してもよい。
【０２０３】
また、画素を基準として、欠陥候補のパターン内位置情報を直交座標系又は極座標系で取得し、画像内位置情報を用いた演算式で補正値を与えるデータベースを用いて補正値を算出してもよい。このような場合、撮像画像の全域で１つの演算式であってもよいし、エリア等に分割して異なる演算式を用いてもよい。なお、各領域、交点は、明部Ｂ内又は暗部Ｇ内に収まるものであってもよいし、明部Ｂ及び暗部Ｇにまたがって設けられていてもよい。
【０２０４】
次に欠陥判別装置Ａ３の動作について図面を参照して説明する。図４３は、欠陥判別装置の欠陥判別動作を示すフローチャートである。図４３に示すフローチャートは、図１２に示すフローチャートのステップＳ１０６、ステップＳ１０７をステップＳ１０６２、ステップＳ１０７２に替えた構成を有する。そのため、以下の説明では、図１２に示すフローチャートに対して、異なる部分について説明し、共通の部分の説明を省略する。
【０２０５】
欠陥候補検出部４２によって車両ＣＡの対象となる欠陥判別が終了したか否か確認する（ステップＳ１０５）。欠陥候補検出部４２によって側面ＣＰに欠陥候補が検出された場合（ステップＳ１０５でＹｅｓの場合）、パターン内位置取得部４３ｂは、明暗パターンＰｔ内における欠陥候補の位置の情報であるパターン内位置情報を取得する（ステップ１０６２：パターン内位置取得工程）。そして、位置取得部４４ｂは、パターン内位置情報と撮像位置とに基づいて、欠陥候補の側面ＣＰにおける位置の情報である位置情報を取得する（ステップＳ１０７２：位置取得工程）。
【０２０６】
補正値取得部４７は、パターン内位置取得部４３ｂからのパターン内位置情報を受け取るとともに、受け取ったパターン内位置情報と記憶部３０に記憶されている補正用データベース３２ｅとを参照して、パターン内位置情報に対応した補正値を取得する（ステップＳ１１０：補正値取得工程）。
【０２０７】
次に本実施形態にかかる欠陥判別装置Ａ３による欠陥判別時の具体的な動作について図面を参照して説明する。図４４は、図３６に示す撮像画像の欠陥候補の輝度分布を示す図である。図４５は、図４４に示す輝度分布から算出した輝度コントラストを補正した補正輝度コントラストを示す図である。図４５では、比較を容易にするため、第１欠陥候補Ｄｇ１と第２欠陥候補Ｄｇ２とを並べて表示している。
【０２０８】
例えば、撮像部１０が撮像した撮像画像Ｐｃ３の明暗パターンＰｔは図３６に示すような画像である。すなわち、撮像画像Ｐｃ３の明部Ｂの中央に近い位置に第１欠陥候補Ｄｇ１が形成され、左側に第２欠陥候補Ｄｇ２が形成される。なお、第１欠陥候補Ｄｇ１は、欠陥と判別される大きさであり、第２欠陥候補Ｄｇ２は欠陥と判別されない大きさとする。
【０２０９】
図３６に示すように、第１欠陥候補Ｄｇ１の明暗パターンＰｔ（明部Ｂ）における位置と、第２欠陥候補Ｄｄ２の明暗パターンＰｔにおける位置とが異なる。そして、正規化部４５によって撮像画像に対して輝度の正規化を行った後の輝度の分布は、図４５に示すとおりになる。すなわち、第２欠陥候補Ｄｇ２の輝度コントラストＬｆ２（輝度の変化量）が、第１欠陥候補Ｄｇ１の輝度コントラストＬｆ１よりも大きい。これは、撮像画像Ｐｃ３における位置が第２欠陥候補Ｄｇ２の方が第１欠陥候補Ｄｇ１よりも明部Ｂと暗部Ｇとの境界に近く、欠陥候補で反射されて撮像部１０に入射する光が少ないことが原因である。
【０２１０】
そこで、補正値取得部４７は、パターン内位置取得部４３ｂが取得したパターン内位置情報に基づいて、第１欠陥候補Ｄｇ１及び第２欠陥候補Ｄｇ２それぞれに対応する補正値を取得する。例えば、欠陥判別装置Ａ３は、補正用データベース３２ｅを用いているとする。このとき、第１欠陥候補Ｄｇ１は、第６段階Ｌｂ６に位置する。これにより、補正値取得部４７は、パターン内位置変数をＬｂ６とし、補正用データベース３２ｅ内を検索して補正値ＣＲ６を取得する。また、第２欠陥候補Ｄｇ２は、第１段階Ｌｂ１に位置する。そのため、補正値取得部４７は、同様の方法で補正値ＣＲ１を取得する。
【０２１１】
そして、補正部４８は、それぞれ対応する補正値を用いて、第１欠陥候補Ｄｇ１及び第２欠陥候補Ｄｇ２の輝度コントラストを補正して側面ＣＰの形状の影響を取り除いた補正輝度コントラストを生成する。補正輝度コントラストは、図４５に示すようになる。
【０２１２】
図４５に示すように、第１欠陥候補Ｄｇ１の補正輝度コントラストＬｆｒ１は、第２欠陥候補Ｄｇ２の補正輝度コントラストＬｆｒ２よりも大きくなる。そして、判別部４９は、第１欠陥候補Ｄｇ１の補正輝度コントラストＬｆｒ１及び第２欠陥候補Ｄｇ２の補正輝度コントラストＬｆｒ２を閾値Ｔｈと比較する。そして、制御処理部４０ｂは、補正輝度コントラストＬｆｒ１が閾値Ｔｈよりも大きい第１欠陥候補Ｄｇ１を、欠陥であると判別する。一方で、制御処理部４０ｂは、補正輝度コントラストＬｆｒ２が閾値Ｔｈよりも小さい第２欠陥候補Ｄｇ２を欠陥ではないと判別する。
【０２１３】
以上のように、欠陥候補のパターン内の位置によって補正値を取得し、その補正値で輝度コントラストを補正する。これにより、パターン内における欠陥候補の位置による輝度のばらつきを補正して、欠陥の判別を正確に行うことができる。
【０２１４】
その後、明暗パターンＰｔの決められた位置（パターン内位置）に欠陥が現れる位置に被測定物モデルを移動する。制御処理部４０ｂは、撮像部１０を制御して、被測定物モデルを撮像させる。そして、制御処理部４０ｂは、撮像部１０からの撮像画像に基づいて欠陥の輝度コントラストを取得し、輝度コントラストの基準値に対する比率を補正値としてとしてパターン内位置変数と関連付けて補正用データベース３２ｅに記憶する。そして、制御処理部４０ｂは、補正用データベース３２ｅに設定された全ての形状変数に対応した補正値を補正用データベース３２ｅに記憶したか確認する。そして、制御処理部４０ｂは、欠陥の明暗パターン内での位置を変更して欠陥の輝度コントラストを取得し、補正値をパターン内位置変数と関連付けて補正用データベース３２ｅに記憶する。
【０２１５】
＜第１変形例＞
本実施形態にかかる欠陥判別装置の変形例について図面を参照して説明する。なお、欠陥判別装置の構成は上述の構成と同じであり、実質上同じ部分には同じ符号を付すとともに、同じ部分の詳細な説明は省略する。上述したとおり、同じ大きさの欠陥候補であってもパターン内の位置によって輝度コントラストがばらつく。パターン内の位置による輝度コントラストのばらつきを取り除くため、補正部４８は、補正工程として輝度コントラストを補正することに替えて閾値を補正してもよい。そして、判別工程において、欠陥候補の輝度コントラストと補正した閾値（以下、補正閾値とする）とを比較して、欠陥の判別を行ってもよい。以下に補正工程の詳細について図面を参照して説明する。なお、撮像工程から補正値取得工程までの動作は、図４３に示すフローチャートと同じである。
【０２１６】
図４６は、欠陥の判別を行うときの欠陥候補の輝度コントラストの補正を示す図である。第１欠陥候補Ｄｇ１及び第２欠陥候補Ｄｇ２は、図３６に示すものと同じ大きさで側面ＣＰの同じ場所に形成されているもとする。また、図４６では、比較を容易にするため、第１欠陥候補Ｄｇ１と第２欠陥候補Ｄｇ２とを並べて表示している。
【０２１７】
欠陥判別装置Ａ３において、記憶部３０には、パターン内の基準となる位置において欠陥と判別される最小サイズの欠陥の輝度コントラストと同じかわずかに小さい値を基準閾値ＴｈＳとして記憶されている。図４６に示すように、第１欠陥候補Ｄｇ１の輝度コントラストＬｆ１及び第２欠陥候補Ｄｇ２の輝度コントラストＬｆ２は基準閾値ＴｈＳよりも大きい。
【０２１８】
補正部４８は、欠陥候補ごと、換言すると、欠陥候補が形成されている部分の明暗パターンＰｔ内での位置ごとの補正値で、基準閾値ＴｈＳを補正した補正閾値を取得する。図４６に示すように、第１欠陥候補Ｄｇ１に対応した第１補正閾値Ｔｈｕ１と第２欠陥候補Ｄｇ２に対応した第２補正閾値Ｔｈｕ２を生成する。そして、判別部４９は、各補正閾値と、欠陥候補の輝度コントラストとを比較して欠陥の判別を行う。
【０２１９】
詳しく説明すると、第１欠陥候補Ｄｄ１の輝度コントラストＬｆ１は第１補正閾値Ｔｈｕ１よりも大きい。そのため、判別部４９は、第１欠陥候補Ｄｇ１を欠陥と判別する。一方、第２欠陥候補Ｄｇ２の輝度コントラストＬｆ２は第２補正閾値Ｔｈｕ２よりも小さい。そのため、判別部４９は、第２欠陥候補Ｄｇ２を欠陥ではないと判別する。
【０２２０】
このように、比較対象となる輝度コントラストではなく、評価を行う閾値を補正することで、輝度コントラストを補正したときと同様に、正確に欠陥を判別することができる。また、基準閾値ＴｈＳの値を変更することで、欠陥と判別される欠陥候補の大きさを調整することが可能である。例えば、欠陥と判別される凹凸の大きさが大きくてもよい場所の場合、基準閾値ＴｈＳを大きくすることで、欠陥と判別される欠陥候補の大きさを変更することが可能である。
【０２２１】
＜第５実施形態＞
本発明にかかる欠陥判別装置の他の例について説明する。欠陥の輝度のばらつきは、上述したようなパターン内における位置によるばらつき以外にも、欠陥が形成されている場所の撮像部１０に対する形状によって発生する。そこで、本実施形態の欠陥判別装置では、欠陥候補の撮像部１０に対する形状をパターン内位置変数として追加した補正用データベース３２を用いる。そこで、本実施形態の欠陥判別装置では、欠陥候補の撮像部１０に対する形状を画像内位置変数として追加した補正用データベース３２ｈを用いる。新たな補正予データベースについて、図面を参照して説明する。図４７は、補正用データベースのさらに他の例を示す図である。補正用データベースにおいて、補正値は、画像内位置変数として、距離変数Ｌｇ、水平角度変数Ｈｒ、鉛直角度変数Ｖｒ、合焦点からの距離変数Ｄｓとを含む（図１０参照）。
【０２２２】
そして、図４７に示すように、補正用データベース３２ｈは、パターン内位置変数に対応させた補正値を含む。図４７に示す補正用データベース３２ｈでは、３つの表を含む構成となっている。まず、メインの表Ｔｄは、図３７に示す段階ごとに二次データ表Ｔｄｉ（ｉは整数）が関連付けられている。すなわち、第１段階Ｌｂ１には二次データ表Ｔｄ１、第２段階Ｌｂ２には二次データ表Ｔｄ２、・・・、第６段階Ｌｂ６には二次データ表Ｔｄ６が関連付けられている。
【０２２３】
二次データ表Ｔｄｉ（図４７におけるＴｄ１）は、縦の項目に距離変数Ｌｇを横の項目に合焦点からの距離変数Ｄｓを備えた表である。そして、二次データ表Ｔｄｉの各レコード欄には、水平角度変数Ｈｒと鉛直角度変数Ｖｒとに関連付けられた補正値ＣＧｉｊｋｍｎ（ｉ、ｊ、ｋ、ｍ、ｎは、整数）が格納された第２表Ｔｂｉｊｋを備える。なお、ｉは、分割領域を表す変数である。ｊ、ｋは、それぞれ、距離変数Ｌｇ及び合焦点からの距離変数Ｄｓを表す変数である。ｍ、ｎは、水平角度変数Ｈｒ及び鉛直角度変数Ｖｒを表す変数である。
【０２２４】
このように、補正値ＣＧｉｊｋｍｎは、５個のパターン内位置変数、すなわち、分割領域（パターン内における位置）、距離変数Ｌｇ、合焦点からの距離変数Ｄｓ、水平角度変数Ｈｒ及び鉛直角度変数Ｖｒに基づいて決定される。なお、各補正値ＣＧｉｊｋｍｎは、欠陥を形成した平板等を被検査領域ＣＰとして、欠陥判別装置Ａ３で実際に取得した輝度コントラストを用いてもよい。また、各形状変数ごとのモデルを作成して光学シミュレーションにより算出された輝度コントラストを利用してもよい。なお、補正用データベース３２ｇは、理解を容易にするために図４６に示すような構成としているが、５個の変数を同時に変更可能なデータベースであれば、この構成に限定しない。
【０２２５】
また、実際の位置情報から、補正用データベース３２ｈから直接、補正値ＣＧｉｊｋｍｎを求めることが困難な場合がある。このような場合、実際の形状情報に近い形状情報の補正値から、補間して補正値を取得してもよい。なお、図４７に示す補正用データベース３２ｈは、データベースの一例でありこれに限定されない。例えば、補正値は、補正係数を用いた演算式で与えられてもよい。また、メインの表Ｔｄとして、図４０や図４２に示すような表を用いてもよい。
【０２２６】
このような補正用データベース３２ｈを用いることで、欠陥候補の状態に応じた補正値を取得できる。これにより、欠陥候補の輝度コントラストのばらつきを取り除くことができる。これにより、より正確に、欠陥の判別が可能である。
【０２２７】
以上説明した各実施形態では、欠陥を判別する被測定物は車両としているがこれに限定されない。例えば、冷蔵庫、洗濯機等の家電製品など、表面の欠陥の判別が必要な物品に対して広く採用することができる。
【０２２８】
また、以上説明した各実施形態では、撮像部及び照明部が停止状態で被測定物が移動するものとして説明したが、これに限定されない。例えば、比測定物が停止状態で、撮像部及び照明部が移動する構成であってもよい。このような構成とすることで、航空機、船舶等、大型の物品の表面検査を行うことができる。
【０２２９】
さらに、複数の撮像部で被測定物の全体を撮像する構成として、複数の撮像画像を同時に撮像する構成であってもよい。そして、複数の撮像部で被測定物の全体を撮像する構成である場合や、１つの撮像部で被測定物の全体を撮像可能な構成の場合、撮像部及び照明部と被測定物の両方を停止状態として欠陥の判別を行うことが可能である。
【０２３０】
また、上述の各実施形態では、パターン照明として、長尺状の明部Ｂと暗部Ｇとが短手方向に交互に配列された、いわゆる、ストライプ状のものを採用しているが、これに限定されない。例えば、矩形の明部Ｂと暗部Ｇとを交互に上下に配列した、いわゆる、チェッカー状のものや、中心等の所定の点からの同心円を描き、各円環を交互に明部Ｂ又は暗部Ｇとした放射状のもの等を採用することができる。なお、パターン照明は、被測定物の被検査領域の形状によって最適なものを採用されることが好ましい。また、１つの被測定物において、被検査領域の形状に合わせてパターン照明のパターンを変更するようにしてもよい。
【０２３１】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明はこの内容に限定されるものではない。また本発明の実施形態は、発明の趣旨を逸脱しない限り、種々の改変を加えることが可能である。
【符号の説明】
【０２３２】
１０      撮像部
２０      照明部
２１      光源部
３０      記憶部
３１      正規化データベース
３２      補正用データベース
３２ａ    補正用データベース
３２ｂ    補正用データベース
３２ｃ    補正用データベース
３２ｄ    補正用データベース
３２ｅ    補正用データベース
３２ｆ    補正用データベース
３２ｇ    補正用データベース
３３      形状データベース
３４      閾値データベース
３５      評価用データベース
４０      制御処理部
４０ａ    制御処理部
４０ｂ    制御処理部
４１      撮像位置検出部
４２      欠陥候補検出部
４３      位置取得部
４３ａ    画像内位置取得部
４３ｂ    パターン内位置取得部
４４      形状情報取得部
４４ａ    位置取得部
４４ｂ    位置取得部
４５      正規化部
４６      判別値取得部
４７      補正値取得部
４８      補正部
４９      判別部
５０      出力部
３１１      ノイズ除去パラメータ
３１２      明部同定パラメータ
３１３      暗部同定パラメータ
３１４      変化部同定パラメータ
Ａ１      欠陥判別装置
Ａ２      欠陥判別装置
Ａ３      欠陥判別装置
【図１】
2019244946.tif 000005
【図２】
2019244946.tif 000006
【図３】
2019244946.tif 000007
【図４】
2019244946.tif 000008
【図５】
2019244946.tif 000009
【図６】
2019244946.tif 000010
【図７】
2019244946.tif 000011
【図８】
2019244946.tif 000012
【図９】
2019244946.tif 000013
【図１０】
2019244946.tif 000014
【図１１】
2019244946.tif 000015
【図１２】
2019244946.tif 000016
【図１３】
2019244946.tif 000017
【図１４】
2019244946.tif 000018
【図１５】
2019244946.tif 000019
【図１６】
2019244946.tif 000020
【図１７】
2019244946.tif 000021
【図１８】
2019244946.tif 000022
【図１９】
2019244946.tif 000023
【図２０】
2019244946.tif 000024
【図２１】
2019244946.tif 000025
【図２２】
2019244946.tif 000026
【図２３】
2019244946.tif 000027
【図２４】
2019244946.tif 000028
【図２５】
2019244946.tif 000029
【図２６】
2019244946.tif 000030
【図２７】
2019244946.tif 000031
【図２８】
2019244946.tif 000032
【図２９】
2019244946.tif 000033
【図３０】
2019244946.tif 000034
【図３１】
2019244946.tif 000035
【図３２】
2019244946.tif 000036
【図３３】
2019244946.tif 000037
【図３４】
2019244946.tif 000038
【図３５】
2019244946.tif 000039
【図３６】
2019244946.tif 000040
【図３７】
2019244946.tif 000041
【図３８】
2019244946.tif 000042
【図３９】
2019244946.tif 000043
【図４０】
2019244946.tif 000044
【図４１】
2019244946.tif 000045
【図４２】
2019244946.tif 000046
【図４３】
2019244946.tif 000047
【図４４】
2019244946.tif 000048
【図４５】
2019244946.tif 000049
【図４６】
2019244946.tif 000050
【図４７】
2019244946.tif 000051
【国際調査報告】
2019244946.tif 000052
2019244946.tif 000053
2019244946.tif 000054
2019244946.tif 000055