研究論文

鳥取県産業技術センター研究報告 No.15 (2012)

画像処理技術を活用した鋳造シャフト検査装置の研究
Study of Casting Shaft Inspection Device using Image Processing Technology

福留祐太・増田 健＊・永見武司＊
Yuta Fukudome, Takeshi Masuda and Takeshi Nagami
電子・有機素材研究所 応用電子科、＊独立行政法人 産業技術総合研究所

製造業において、高品質な製品を安定生産するためには外観検査が不可欠であるが、その検査は検査員による目視で行われているケースが多い。しかし、目視検査では各検査員の個人差や疲れによる見逃し等が生じるため、検査の自動化が望まれている。そこで、本研究では、鋳造品の外観検査を自動化するための照明条件と画像処理方法について検討を行った。その結果、鋳造シャフトの外観検査に適した照明条件を明らかにするとともに、画像処理方法を開発し、誤検出なく不良箇所の特定が可能であることを確認した。

In order to manufacture high-quality products consistently, visual inspection is essential. Most visual inspection isperformed by human inspectors. However, defects can be overlooked due to fatigue or individual variations in skill,
so automation of visual examination is desired. In this study, we investigate illumination demands and image
processing methods for automated visual inspection of castings, clarifying the illumination conditions suitable forvisual inspection of the casting shafts and confirming that the developed image processing method can detect defects
reliably.

1.

はじめに

近年、品質に対する消費者意識の高まりとともに、

2.

実験方法

2.1

照明条件

2.1.1

部品製造に対する品質基準は年々高まっている。そ検査対象の中で、鋳造品の製造においては、様々な欠陥が発

検査対象は図１に示すような円柱形の鋳造シャ生するため、外観検査の実施は必要不可欠である。

フトとする。このような旋盤加工の工程を経た鋳造

しかし、そのほとんどは検査員による目視検査に頼シャフトの不良品検査では、図 2 に示すような鋳巣っているため、各検査員の個人差や疲れによる見逃欠陥の有無が判断基準となる。

し等が生じるなどの問題がある。また、中小企業製造業の現場では、従来の少品種大量生産から多品種少量生産への移行により、生産性向上のためのタクトタイム削減が求められており、検査工程のさらなる効率化のため、検査の自動化が求められている。
そこで本研究では、画像処理を利用した鋳造品の図 1 検査対象

図 2 鋳巣欠陥の例

外観検査の自動化を目標に、鋳造シャフトの外観検
この検査対象は、次に示すような理由により、画査に適した照明条件と画像処理方法について、実験像処理による外観検査が困難である。に基づき検討したので報告する。

①6

表面には旋盤加工の跡があるため、欠陥部と正2.1.3

常部の区別が難しい。
②

図 5 に不良品サンプルに対し、直接照明方式と 2円柱形の金属素材であるため、照明光が反射し種類の間接照明方式で撮像した画像を示す。

やすい。
③

照明条件

直接照明方式では、欠陥箇所のコントラストが高欠陥の大きさや形状にばらつきがある。

いものの、検査対象からの反射光により、サチュレ
2.1.2照明の配置ーションを起こしている。
一方、間接照明方式では、LED バー照明を使用し、直接照明、間接照明の各両方でサチュレーションを起こすことなく撮像され方式により、検査対象の照明条件の検討を行った。ている。
また、スチレンボードを用いた照明に比べ、検査対象の側面全体を撮像するために、LED バー照

スチロール半球を用いた手法は検査対象の写る面積明は固定し、検査対象を 5°刻みで一回転させ、撮が大きく、側面のより広い範囲が撮像可能であるこ像を行った。図 3、図 4 に直接照明、間接照明それとがわかった。

ぞれの方式の配置概略図を示す。
直接照明方式では、検査対象は黒色の箱の中に配置し、壁面反射の影響を低減し、直接光のみ照射される環境とした。
一方、間接照明方式では、半円状に曲げたスチレ

直接照明方式

ンボード、または白色のスチロール製の半球で LEDバー照明の光を反射させ、均一な拡散光が照射される環境とした。また、床面は白色ボードと黒色ボードの 2 種類で比較を行った。
間接照明方式（スチレンボード）

カメラ
LED 照明間接照明方式（スチロール半球）

検査対象

図 5 直接、間接照明によるカメラ画像

黒色ボード

図 3 直接照明方式の配置概略図

次に、スチロール半球を用いた間接照明で、床面カメラ色を変えて撮像した画像を図 6 に示す。白背景の方スチレンボード
または白色スチロール半球が黒背景に比べて検査対象の写る面積が大きいことがわかる。これは黒背景では検査対象の側面に当たるべき光が床面の黒色ボードで吸収され、かつ低輝検査対象度部位が背景に埋もれてしまうためであると推測される。

LED 照明白色ボード
または黒色ボードLED 照明以上の結果から、鋳造シャフトには白背景でのスチロール半球を利用した間接照明方式が、より広範囲の側面の撮像が可能であることがわかった。

図 4 間接照明方式の配置概略図

72.2.2

欠陥の特定方法

検査対象を一回転させながら撮像した画像中に欠陥表示される欠陥箇所は一定の軌跡を描くことに着目した特定手法について検討を行った。そこで、欠陥箇所の軌跡をモデル化し、任意の角度で撮像された間接照明方式（スチロール半球・黒背景）

𝜋

欠陥箇所と、その± 移動後の欠陥箇所の位置が描く2軌跡を求めた。

欠陥箇所
間接照明方式（スチロール半球・白背景）
図 6 背景の異なるカメラ画像

θr2.2

欠陥検出方法

2.2.1

欠陥の絞込み方法

検査対象は旋盤加工の跡があるため、製品ごとに

図 8 検査対象のモデル図

表面状態が微妙に異なり、正常部と欠陥の区別が難しい。そこで、検査比画像 1)を計算することにより、

距離欠陥の疑いのある箇所の絞込みを行った。図 7 に検査比画像作成のアルゴリズムを示す。この検査比画像により、各画素の標準偏差を考慮した画像が得らrれる。本研究では、良品サンプル 10 個(n=10)から平y均と標準偏差を求めた。

θ+π/2y0θ0θ

角度

y+平均
良品平均画像標準偏差

良品 n 枚分

良品標準偏差画像

図 9 欠陥箇所のモデル図

図 8 に示すように、検査対象の半径を𝑟、欠陥箇所の角度を𝜃とおくと、検査対象を回転させる間に、
検査画像

良品平均画像欠陥箇所は図 9 のような軌跡を描く。ここで、任意𝜋の欠陥箇所の点を(𝜃, 𝑦)と置き、𝑦を𝜃 ± 移動した点
2

検査比画像

を𝑦± とすると、𝑦および𝑦± は次のように表せる。

良品標準偏差画像

𝑦 = 𝑦0 + 𝑟𝑟𝑟𝑟(𝜃 − 𝜃0 )…①= 𝑦0 ∓ 𝑟𝑟𝑟𝑟(𝜃 − 𝜃0 )…②𝜋𝑦± = 𝑦0 + 𝑟𝑟𝑟𝑟 �𝜃 ± − 𝜃0 �

図 7 検査比画像作成アルゴリズム

28

式①、②より、2.6%程度まで減少させることができた。考慮する箇(𝑦 − 𝑦0 )2 + (𝑦± − 𝑦0 )2 = 𝑟 2

所を大きく絞り込むことで誤検出を減少させることしたがって、点(𝑦, 𝑦± )は点(𝑦0 , 𝑦0 )を中心とする半径𝑟の円の軌跡を描く。

ができ、処理の高速化にもつながる。

𝜋以上の計算より、± 移動後の点が、点(𝑦0 , 𝑦0 )を

表 1 欠陥の疑いのある箇所の減少率2

中心とする半径𝑟の円の軌跡を描く点を探すことで欠陥を特定できる。

3.

結果と考察

3.1

欠陥の絞込み欠陥のあるサンプルから検査比画像を作成し、3.2欠陥の特定±2.5σ、±3σ 外の輝度値の画素を黒で元画像（グレー3.1 で求められた欠陥の疑いのある箇所（±3σ 外）スケール）上にプロットした結果を図 10 に示す。なに対し、それぞれ一回転する間の軌跡を求め、2.2.2お、σ は標準偏差とする。欠陥の疑いのある箇所がに示した方法により不良箇所の特定を行った。

黒画素で示されているが、どちらの閾値でも欠陥を

図 11 に不良品サンプルの元画像（左側）と処理後確実に含み、不良箇所を適切に絞り込めていること画像（右側）を示す。処理後画像の赤い箇所が欠陥が分かる。

であると特定した箇所の軌跡をプロットした点であπる。中心部分で軌跡が途切れているのは、± 移動後2の点が側面に移動し、見えなくなったためであると推察される。両方の不良サンプルに対し、誤検出なく、欠陥の軌跡のみ検出することができた。

欠陥元画像

欠陥特定箇所

不良サンプル 1（元画像）不良サンプル 1（処理後画像）不良サンプル 2（元画像）不良サンプル 2（処理後画像）±2.5σ外の箇所

図 11 特定した欠陥箇所±3σ外の箇所5.

図 10 欠陥箇所の絞込み

おわりに本研究では、鋳造シャフトを対象に、画像処理を用いた品質検査のための最適な照明条件と画像処理これを発見した欠陥の疑いのある箇所数（黒画素方法について検討を行った。の数）と元画像の画素数の比（減少率）で表すと表1 となる。元画像は 2560×500 ピクセルで撮像した

その結果、間接照明方式による最適な照明条件をものである。3.0σ の場合であれば計算する画素数を見出すことができた。また、確認済みの合格製品の9画像群と検査対象画像から検査比画像を作成して欠4) D. Mery, Th. Jaeger, D. Filbert; A Review of

陥箇所の絞込みを行い、その後欠陥の疑いのある箇

Methods for Automated Recognition of Casting

所の軌跡を求める処理方法を開発し、欠陥の特定がDefects, Insight, 44(7), p.428-436(2002).

可能であることを確認した。

5) H.Zheng, L.X. Kong, S. Nahavandi; Automatic
inspection of metallic surface defects using genetic

参考文献

algorithms,

1) 勝部展生; 特開平 10-123064, 外観検査方法.

Technology, 125-126, p427-423(2002).

Image and Vision Computing, 28, p.890-901(2010).
S.J. Swillo, M. Perzyk; Automatic inspection of
surface defects in die castings after machining,ofFOUNDRY

Materials

詳解 OpenCV, オライリー・ジャパン.

Electric contacts inspection using machine vision,ARCHIVES

ofProcessing6) Gary Bradski, Adrian Kaehler（著）, 松田晃一（訳）;2) Te-Hsiu Sun, Chun-Chieh Tseng, Min-Sheng Chen;

3)

JournalENGINEERING,Volume 11, p.231-236(2011).

10