溶接部外観判定アルゴリズムの開発
Development of Evaluation for the Weld Zone by the Visual Inspection System
遠 藤 翔 太 Shota ENDO
河 田 直 樹 Naoki KAWADA
七里マリア Maria SHICHIRI

近年のステンレス製車両は，レーザ溶接等を導入し外観の見栄え向上を図る動きが見られる．溶接部の検査には従来方法として，放射線透過試験，超音波探傷試験および磁粉探傷試験などがあるが，外観検査は主観的なところが大きい．そこで，客観的に溶接部の良・不良を判定できるように正規化アルゴリズム，二値化アルゴリズム，極座標変換アルゴリズムを組み合わせた，溶接部の外観判定アルゴリズムを開発し，その妥当性を確認したので報告する．

１ はじめに置の構成を示す．本システムは，溶接後の溶接部をカメ

近年のステンレス車両は，図1に示すように外板の溶ラにより撮影し，撮影画像に対して判定処理を行い，接構造に関してレーザ溶接を適用したり，抵抗スポットOK/NGを判定する．判定結果がNGの場合には，所定の溶接等を適用したりと，外観の見栄え向上を図る動きが方法で通知するシステムである．
なお今回は，「OK/NGを判定する画像処理」のアルゴ見られる．
溶接部の検査には従来方法として，放射線透過試験，リズムに関してのみ開発を行った．

超音波探傷試験および磁粉探傷試験などの方法がある
が，外観検査は主観的なところが大きい．そのため，誰溶接部の撮像（カメラ）

でも客観的に溶接部の良・不良の判定を可能にするため

OK/NGを判定する画像処理（パソコン）

NG発生の通知に，異なる三つのアルゴリズムを組み合わせた外観判定アルゴリズムを開発した．

内部アルゴリズム

今回は外観判定アルゴリズムを用いた溶接部画像検査

正規化

ソフトウエアの概要と，外観判定アルゴリズムを形成す二値化る各アルゴリズムの概念について報告する．

極座標変換

図2

溶接部画像検査ソフトウエアの概要

PC
カメラ

判定表示器

被接合材料

図3
図1

レーザ溶接を適用した sustina 車両外観

３ 溶接部の色判定（正規化アルゴリズム）

２ 溶接部画像検査ソフトウエアの概要

溶接部外観判定アルゴリズムを構成している溶接部の色判定（正規化アルゴリズム）について述べる．

図2に溶接部画像検査ソフトウエアの概要を，図3に装総合車両製作所技報

第3号

溶接部画像検査装置構成

(1)

52

溶接部外観判定アルゴリズムの開発

ばらつきを評価できると考えられる．

先で述べたように，近年のステンレス車両は外観の見栄え向上を図る動きが見られる．そこで，溶接部の溶接焼けなどを溶接後の溶接部の画像から判定できないか考えた．
まず，スキャナ等を用いて画像をコンピュータに取り込み，デジタル化を行う．次に，色相を数値化する必要が あ る た め，RGBカ ラ ー モ デ ル を 用 い る． し か し，RGBカラーモデルはR，G，B各色成分を256通りの組合せで構成しているため，256の3乗の1677万色となり，膨大なパターンが生ずることとなる (2).また，図4に示すように画像取得時のノイズ（明暗）が影響し，物体が本来持っている色相とノイズを分離して処理することが難し

図5

いため判定において課題となる．

図4

Ac 値による基準化 (2)色相評価におけるノイズ (2)次に，ノイズ（明暗）の影響を除去する方法について述べる．RGBカラーモデルではグレースケール変換後の

図6

画像のRGB値は各成分が同じ値となる．このことに着目

カラー画像のシミュレーションモデル (2)し，これをAc値とする．Ac値は色の明るさを表しているため，図5に示すようにRGB各成分をAc値で基準化し，RGB/Ac値を用いることで色相のみを評価することができると考えた (2) (3)．
RGB/Ac値を用いた評価シミュレーションについて述べる．図6にカラー画像のシミュレーションモデルの例を示し，図7に図6のシミュレーションモデルをAc値で基準化した例を示す．図6のモデルでは色相の明暗に応じて，RGB値が変動していることがわかるが，Ac値で基準化した図7のモデルでは色相の明暗が変化してもRGB/Ac値は一定の値を示していることがわかる．

図7

カラー画像の Ac 値による基準化 (2)図8

光の反射の影響除去例（除去前）

図9

光の反射の影響除去例（除去後）

次に溶接後の溶接部の画像を使用したシミュレーションの例を示す．図8に光の反射を除去する前の画像を，図9に光の反射を除去した後の画像を示す．溶接部の溶接焼けに注目した場合，図9の結果から，光の反射の影響が除去され，溶接部の溶接焼けが強調されていることがわかる．また図10に表面に研磨目が付いたステンレス材の溶接部に対する色判定の例を示す．光の反射の影響の除去前と除去後を比べると研磨目の影響が除去され，溶接部の溶接焼けが強調されて判別可能であることがわかる．
この結果からRGB/Ac値を用いることで色相に対する53

2014年12月

除去前
除去後
図 10 光の反射の影響除去（研磨目の影響除去）

図 12

４ 溶接部の画像欠陥判定（二値化アルゴリズム）

X 線透過画像

撮影原理 (4)

上記で説明したようにX線透過画像の原理から，X線の透過量が減り白く写る溶融凝固部と，欠陥がある分だ溶接部の画像欠陥判定（二値化アルゴリズム）についけX線の透過量が増えやや黒く写る内部欠陥部を二値化て述べる．
溶接部の画像から欠陥判定が可能か否かを検討し，X処理し，内部欠陥の抽出を行った．サンプル画像から内線透過画像を用いて内部欠陥の抽出を試みた．内部欠陥

部欠陥のみを抽出できる二値化レベルを検討した結果，の抽出を行うにあたって，二値化処理の方法に着目した．

図13に示すように内部欠陥のみを抽出することに成功し二値化とは，画像のある明るさより明るい部分を白，た．

暗い部分を黒に置き換え，白と黒でのみ構成された画像

この結果から二値化処理を行うことでX線透過画像かに変換する画像処理の一種である．二値画像の明るい方ら内部欠陥を抽出することができ，溶接部の画像欠陥判の画素を白画素，暗い方の画素を黒画素といい ，その定が可能であると考えられる．

(4)

濃度レベルを二値化レベルという．
サンプルの画像を用いて二値化処理のシミュレーションを行った．図11に二値化処理前の画像と二値化処理後の画像を示す．花びらの部分が二値化処理後の画像では白く変換され，その他の部分は黒く変換されていることがわかる．

図 13５二値化処理前の画像
図 11

二値化処理後の画像二値化処理による内部欠陥の特徴化 (4)抵抗スポット溶接部の良・否判定（極座標変換アルゴリズム）

抵抗スポット溶接の溶接痕は，正常な場合ほど円に近二値化処理例 (4)い形状となり，正常ではない場合は歪な円形状になる場合があるため，真円の円弧を直線として表せる極座標変

次に，X線透過画像を用いた二値化処理の方法につい換を採用した．これによりスポット溶接部の真円度を一て述べる．

定のしきい値で判断することができるようになった．

X線透過画像は，対象物を透過したX線量で画像の濃度が変化する．対象物が厚くなると透過するX線量が減

図14に極座標変換の概念図を示す．これはスポット中り，フィルムが感光しないため，X線透過画像では白く心まわりの角度（θ）と，スポット中心からの距離（ｒ）写る．反対に対象物が薄い場合は感光が高まり，黒く写をそれぞれ行・列とし，それらによって決まるピクセルる ．図12に示すように，溶接部は対象物が厚くなるた輝度を成分とするマトリックスである．このマトリック

め，フィルムは感光しにくく白く写り，母材部などは対スを，プログラムで処理することで，表1のような視点象物が薄いため，感光しやすく黒く写る．

で定量化することが可能であると考えられる．

(4)

総合車両製作所技報第3号

54

溶接部外観判定アルゴリズムの開発た，㈱イマジオム･高木様に感謝の意を述べる．
表2

図 14

抵抗スポット溶接画像の良・否判定例

極座標変換の概念図

表1

定量化の項目参考文献（1）遠藤翔太，他：「sustina構体構造へのSmartRSWの適用」，総合車両製作所技報 第2号，23，（2013），㈱総合車両製作所（2）河田直樹，他：「ステンレス鋼板のレーザ溶接部の変色に関する定量的評価方法の開発」，東急車輛技

表2に抵抗スポット溶接画像の良・否判定例を示す．
スポット溶接の溶接痕が正常の場合のように円に近いほ報 第59号，14-19，（2009），東急車輛製造㈱ど，極座標変換処理後の画像が直線に近くなることがわ（3）七里マリア，他：「レーザ溶接部変色を適用した溶接特性評価の基礎研究」，2009年度精密工学会秋季

かる．

大会学術講演論文集 ，621-622，（2009），（公社）

この結果から，溶接後の溶接部の画像を極座標変換す

精密工学会

ることにより，溶接部の良・否判定が可能であると考え（4）七里マリア，他：「デジタル画像による溶接部評価られる．

方法の開発」，
東急車輛技報 第60号，44-49，（2010），

また，システムを構築する際には，図3で示したよう

東急車輛製造㈱にカメラ光軸が溶接面に対して斜めであることを補正するアオリ変換，照明の不均一を補正する輝度変換，酸化皮膜のみを抽出する色分解などを必要に応じて検証し，著者紹介

最適な条件を探索する必要がある．

遠藤翔太

６ まとめ

生産本部
技術部（接合技術センター）

主観的ではなく客観的な溶接部の外観検査を目標として，良・不良の判定ができるよう各アルゴリズム（正規河田直樹

化・二値化・極座標変換）を組み合わせた外観判定アル

博士（工学）
生産本部技術部（接合技術センター） 主査

ゴリズムを開発した．そして，それぞれにシミュレーションを行った結果，各アルゴリズムの外観判定に対する有効性を確認したことで本手法の妥当性を確認した．

七里マリア

今後は外観判定アルゴリズムを盛り込んだ溶接部画像

生産本部
生産管理部（生産技術）

検査ソフトウエアの構築を進めていきたい．
最後に本解説を執筆するにあたり多大なご協力を頂い55

2014年12月