計測自動制御学会東北支部韓17丁向研究集会（1998．10．叫
資料番号177−17

汎用的自動画像検査システムの構築

Generalinspectionsystembyimageproces畠ing
0吉井哲也♯，渡部慶ニヰ

OTbts11yaYbshii＋，ReijiWatanabe＋＊山形大学工学部＊Fa亡ulityofEngneerlng，Y瓦InagataUniversity
キーワード：目視検査〔Visu乱1iIほpeCtion）．画像処理（Imageproce呂Sing）
達備先：〒9g2 山形県米沢市城南山形大学工学部電子情報工学科渡部研究室
吉井哲也，恥l．：（02淵）26−且326，R此＝（0238）コト3326．駐m乱il：yO血土鮎皿ta・yE・y凹8嘔ata−u・征・jp

1． はじめに検査日的に対してここにソフトを作ることは、コストが高くなるばかりではなく、製品の多様化

工場内の一連の製造工程は、自動化がなされてヤ変更に迅速に対処できない、信頼性に欠けるないるものの検査工程においては未だに完全な自動どの問題を引き起こす。

化がなされていない。
これらの問題を解決し種々の目視検査の自動化

検査工程を自動化させるためには、以下のようをはかるために、検査の基本的なツールを用意Lな条件を満たす必要がある。ておき、それらを組み合わせて目的の検査ソフト

経病性性能に比べて安価であることを作る方法を考える。
本研究では、汎用性の高いWindow6上でVisual実時間性生産ラインにあった速度か、それ以上C＋＋によって作成したツールを提供する。の適度で検査できること

2．画億処理システム

商店輌性人間が検査したときと同程度か、それ以上の高い信頼性が必要

ー般的な処理の流れを∫由1に示す。F由＝＝示検査対象やその日的によってハードウェアとソすように、画像計測は大きく分けて、画像人力、処フトウエアが、少しずつ変わっているためである。

理、特徴の抽出、登録、良否判定から構成される。

そのためにコストや信頼性に欠けた。

目視検査の検査対象は非常に広範囲にわたり、そのような中で画像処理を用いた検査は、汎用その検査内容についても検査対象によって異なっ性が高く多くのところで用いられつつあるが、やているために、現状では検査対象ごとに各ブロッはり検査日的によって処理するアルゴリズムが異クの中味の処理アルゴリズムを設計してきた。

なる。
−1−

2．1 画像入力
測定対象物体はビデオカメラなどの人力装置によって撮影され、画像ボードに送られる。ここで人力される画像はカラー画像であり、爪g4に示すように一画素が軋且B（赤・緑■青）のそれぞれ貼itからなる24bitで扱．う。人力される画像はフリーズして、様々な処理を行う。

Fig．1 画像処理の流れ
本システムでは、検査に用いられている様々な画像処理の手法をあらかじめシステムに組み込んでおき、検査旦が検査対象の検査項目に従って、必要な処理ツールを組み合わせ、爪牙lのシステムを構成する。
∫拍1の各ブロックに入るツールの例をF由2に示す。

Fig，3 システム構成

♯曹除題
♯度変換
移動処理
拡大輸小

頂点座標の損出
エッジ検出
テクスチ十加析差分世
バターンマッチンダ

Fig．4 カラーフレームメモリの構成

乱コ 処理

画像人力によって得られた濃淡画像から、対象物体の特徴を抽出するために、画像をできるだけFig．2 処理ツール

鮮明に取り込むための処理として、フィルタ処理をはじめとする前処理である。その他、画像の濃度分布を均一化したりする濃度変換処理、画像のw2Ⅶ

位置を基準位置に移動する位置補正、ノイズの除

2．2．コ メディアンフィルタ去を行うメディアンフィルタなどがある。

カメラから人力された画像には少なからず雑音が混じっている。画像処理を行う上でこの雑音

2．2．1 カラー画憶とモノクロ画像は取り除Vlてお〈ぺきである。ここでは雑音を除計算機内ではカラー情報はFig4のようにRGB去するために、メディアンフィルタを用いる。この3つのプレーンの成斜こ分けらる。私たち人間のフィルタはエッジを咤Lて雑音を除去する。

は、軽度・色相・彩度の3要素によって色を認識している。色相はRヤG、Yeといった様々な色の種

3 4 5
5 20 67 4 5類を表L、輝度はその色が明るいか暗いかを表している。明度は同じ色でも濃い場合や洗い場合の情報を表している。さらに輝度はR，G，Bから取り出すことができ、その信号は白黒画像に相当する。

3 4 5
5 5 6

7 4 5

昇順または降順に並べる

3 4 4 5（重5 6 7 20

カラー画像は情報量が多いといった反面、その処理に時間がかかるといった欠点がある。カラー画像を処理するときに、カラー情報を必要としなFig．5 メディアンフィルタ

い処理に対Lては白黒画像で処理Lた方が効率的である。そのような場合に、以下の式を用いてカ2．2．3 エッジ抽出
ラー画像を自棄画像に変換し処理を行う。
エッジ画像を求めることにより、そこから多くr＝0，3月＋0．59（コ＋0．11月の情報を得ることができる。そのオブジェクトの（1）形状や位置、オブジェクトの傾きである。エッジをCl＝月¶y＝0・7fト0・59〔プー0■11β （2）求めるための→般的な方法には微分がある。LかC2＝月−y＝−0・3月−0−5g仁＋0・89β（3）L撤分ではエッジのラインが弱いため、ここでは2倍化を求めてから、エッジを求める方法をとる。

式（1）はR，G月の信号と軽度信号Yとの関係原画像をあるしきい値で2倍化し、その画像かを示しており、この信号が白黒画像となる。また

ら白と黒の境界線を次の条件によって抽出する方式（2）、（3）は色信号仁1、坑とR，G月との関係を法である。

表しており、Cl、qはR，Bから輝度信号を差し引いた形になっており、色差信号と呼ばれている。

● 中央値の画素が0の場合、出力0

逆に輝度信号Yと色差信号Cl，C2からR，G月●中央値の画素が1の場合、周りの呂画素も1の信号を求める式を以下に示す。

ならば出力0児＝y＋CI■中央値の画素が1で、周りの8画素が0なら

G＝r一1一c2

ば出力0●上記以外ならば出力1

月＝r＋G−3−

2．2．4 頂点格出で表される。

エッジを抽出Lた酎象より、F細別こ示Lたよう＿方＝エ＋d∬に頂点を求める。

r＝封＋軸

2．2．6 回転補正

回転処理は、良品画像と検査画像のそれぞれに対して、F壷g8の様に画像の中心を回転の中心にL角度β回転させる。

ノノ ノ ヽ
一 ′ ヽ樽■l鵬′′ハl ヽ′■一lヽヽFig．6 頂点検出′′ン ＼ヽヽヽヽヽ
ヽ ノ1の走査によって頂点aを求める。次に2の走査によって頂点bを求める。そLて3の走査によっ′ヽ′一′′、′ノて頂点cを求める。

2．2．占 位置補正

Fig・8 回転補正

位置補正は、良品画像と検査画像からそれぞれ回転後の座標を（∬｝r）、回転角度を伊とすると頂点を検出し、検出した2点の座標を重ね合わせ座標（∬，訂）の点は次式で求められる。

るようにLて位置の補正を行う。
∬＝∬・亡鵬β十討・SiIl伊y＝−∬・Sinβ＋封・COSβ

移動l柑

2．3 特徴の抽出
濃度（明るき）ヤ色に注目Lて、測定対象の特徴を抽出する。測定対象の特徴を抽出する方法と移動後して、差分法を用いる。これは良品画像と測定対象の画像を位置を補正し、角度を補正Lた上で差を取ることにより、測定対象の特徴が抽出される。
Fig．7 平行移動

2．4 良否判定

平行移動後の座標を（∬，r）、∬軸方向への移動差分法は明快な方法であるが、問題点とLては量を血、封軸方向への移動量を砲とすると、次式

検査部品は→つ一つが固有のものであるため、良品のパターンと一致しない場合が多いと考えられ−4−る。従って、エッジの部分で良品との差が数ピクSt亡p5差分法によって検査対象と良品との差を求セルずれることが考えられるので、そのずれをいめる

かに′トさくするかが問題となる。

Step6SLep2で求めた輪郭画像を数ピクセル膨張差分法によって差を耽った画條には、検査対象させ、Step5の結果にかぶせ共通する輪郭線の特徴とズレの情報がある。この中からズレの部を消去する分だけを消す方法として用いるのが、輪郭画像をStepTSLep6の結果を2倍化し、5X5マトリク数ピクセル膨張させてその画像を差分法によってスで連続した面積がある一定の面積以下な得られた画像にかぶせる方法である。

らば消去する

これによって、差分法で得られた画像と輪郭画像との共通する部分がカットされる。その結果残5． おわりにるのが、欠陥部分と孤立点と細線である。最後の処理として、5X5のマトリクスにおいて、連続今回は検査システムをどのようにするのかをLた面椅がある一定の面積以下であればその領域構想L、それに組み込む基本的なツールを構築しを消去するフィルタをかけることによって、欠陥た。これからの課題には、次の3点が上げられる。

部分のみの抽出を行う。
●外観検査のみのツールしか提供Lていない

3．応用例

ので、形状検査のためのツールを開発する

3．1 形状樟査●メモリの使用量が大きいため、もっと効率の良いツ＝ルにする

形状検査はゆがみや破損を検査を行う。

●一連の処理を行う時間がかかりすぎている

3．2 外観検査

ため、処理アルゴリズムを見直す外観検査は主に製品の表面のキズヤ荒れを検参考文献査を行う。

1）谷内田 雅彦＝目視検査の自動化電子情報システ
ム部門軌Vol，107−C，No．畠，pp704−7個（1987）

4．実際の棉査手順2）尾上 守克検査の自動化・システム化ハンドブッ
ク．フジテクノシステム

上記のツールを組み合わせ、実際に外観検査を行う場合の処理の手順を示す。
Stepl検査の基準となる良品酎象を童顔する
Step2 2値化を行い輪郭を摘出し、位置と角度の補正を行う

St8p3検査対象となる部品の画像を入力する

St8p42倍化を行い輪郭を抽出L、位置と角度の補正を行う−5−