JPH07239309A - 並行線パターンの異常部検出装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 良品にも微妙な差異がある並行線パターン部
を有する検査対象物の良否を正確に判定できる並行線パ
ターンの異常部検出装置を提供する。 【構成】 検査対象物２を撮像する視覚センサ５と、Ａ
／Ｄ変換手段７と、画像データの並行線パターン部分に
複数の検査エリアを配置する検査エリア配置手段９と、
検査エリアにおいて前記並行線パターンに交差する１画
素列以上の画素列で構成される検査ラインを設定し検査
ラインの１次元濃度データを得る１次元濃度データ取得
手段１０と、１次元濃度データの濃度の上下ピーク点を
検出するピーク点検出手段１１と、各ピーク点間の濃度
差を検出する濃度振幅性算出手段１２と、ピーク点間の
距離を検出するパターン周期性算出手段１３、１４と、
前記各検出値を良品基準値と比較して良否を判定する良
否判定手段２０とを有する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、検査対象物の画像処理
による異常部検出装置に関し、特に、検査対象物の並行
線パターンの異常部を検出する並行線パターンの異常部
検出装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】近年、部品の検査、製品の外装検査等の
自動化の要求が増大しており、ＴＶカメラ等を使用した
画像処理による非接触方式のパターン検査自動化の研究
開発が活発に行われている。

【０００３】パターンの異常部検出装置の従来例を、図
１１、図１２に基づいて説明する。

【０００４】図１１において、従来例では、位置決めテ
ーブル２１上に置かれた検査対象物２２を、照明装置２
３が照明し、テレビカメラ２４が可動テレビカメラ支持
部２５に支持され、テレビカメラ制御手段２６はテレビ
カメラ２４を制御する。

【０００５】テレビカメラ２４によって入力された検査
対象物２２の映像信号は、Ａ／Ｄ変換手段２７におい
て、画像の濃度に対応する０〜２５５（２５６階調）等
の画像データに数値化され、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等
で構成される画像処理部に入力される。

【０００６】画像処理部は、主コントローラや操作盤か
らの指示が与えられる判定制御手段２８と、検査エリア
を指示する窓枠制御手段２９と、前記検査エリアの良品
画像データを記憶する良品画像記憶手段３０と、検査対
象物のサンプル画像データから良品画像データを差し引
いて両者の差異を求める画像間減算手段３１と、前記減
算後の画像を２値化しパターン異常候補部分を抽出する
２値化手段３２と、面積等の特徴量によってパターン異
常部の有無を判定する良否判定手段３３とを有する。

【０００７】従来例の動作を図１１と図１２のフローチ
ャートに基づいて説明する。

【０００８】ステップ＃１の画像入力工程において、検
査対象物２２を位置決めテーブル２１上に置き、この検
査対象物２２をテレビカメラ２４で撮像しその映像信号
をＡ／Ｄ変換手段２７に入力して画像データに数値化し
て画像処理部に入力する。

【０００９】ステップ＃２の窓枠設定工程において、窓
枠制御手段２９が、前記の画像処理部に入力された画像
データに対して、検査エリアを設定する。

【００１０】ステップ＃３の画像間減算工程において、
画像間減算手段３１が、前記の入力された検査対象物の
画像データから、良品画像記憶手段３０が予め記憶して
いる良品画像のデータを減算する。

【００１１】ステップ＃４の２値化工程において、２値
化手段３２が、前記減算して得られた画像データを２値
化してパターン異常候補部分を抽出する。

【００１２】ステップ＃５の良否判定工程において、良
否判定手段３３が、前記パターン異常候補部分につい
て、面積、長さ、幅等の特徴量によりパターン異常部の
有無を判定する。

【００１３】

【発明が解決しようとする課題】しかし、上記の従来例
の構成では、パターン比較により、検査対象物の画像デ
ータと基準になる良品画像データとの相違部分を抽出し
て検査するので、並行線パターンがある検査対象物の場
合、入力画像のパターンの位置がずれると、並行線の数
に相当する数のずれが、前記相違部分として抽出され、
これらのずれが、不良品の相違部分か良品のずれかを区
別することが困難である。又、例えば巻線機で製造され
るコイルの巻乱れ等を検査する場合のように、良品にお
いても、コイルの隣接線間距離、コイルの形状、コイル
の表面状態に各コイル毎に微妙な差異がある場合には、
並行線の数に相当する数の微妙な差異が、前記相違部分
として抽出され、この差異が、不良品の相違部分か良品
の微妙な差異かを区別することが困難である。従って、
判断基準が不明確になり、良品を不良品と判定したり、
不良品を良品と判定するという問題点がある。

【００１４】本発明は、上記の問題点を解決し、良品に
も微妙な差異がある並行線パターン部を有する検査対象
物の良否を正確に判定できる並行線パターンの異常部検
出装置を提供することを課題とする。

【００１５】

【課題を解決するための手段】本発明の並行線パターン
の異常部検出装置は、上記の課題を解決するために、検
査対象物を撮像して映像情報を出力する視覚センサと、
前記視覚センサからの映像情報をＡ／Ｄ変換して画像デ
ータとするＡ／Ｄ変換手段と、画像データの並行線パタ
ーン部分に複数の検査エリアを配置する検査エリア配置
手段と、前記検査エリアにおいて前記並行線パターンに
交差する１画素列以上の画素列で構成される検査ライン
を設定し前記検査ラインの１次元濃度データを得る１次
元濃度データ取得手段と、前記１次元濃度データの濃度
の上下ピーク点を検出するピーク点検出手段と、前記各
上下ピーク点の位置又は濃度に関する特徴量を算出する
特徴量算出手段と、前記各特徴量を良品基準値と比較し
て良否を判定する良否判定手段とを有することを特徴と
する。

【００１６】又、本発明の並行線パターンの異常部検出
装置は、上記の課題を解決するために、各検査エリアの
画像データを２値化処理して２値化画像にする２値化手
段と、各検査エリア毎に、前記２値化画像の各領域の方
向性を表す特徴量を算出する領域方向性算出手段とを有
し、良否判定手段は、前記各検査エリア内での各領域の
方向性を表す特徴量を良品基準値と比較して良否を判定
することが好適である。

【００１７】又、本発明の並行線パターンの異常部検出
装置は、上記の課題を解決するために、特徴量算出手段
は、隣合う検査エリアの１次元濃度データ又は２値化画
像データの差を算出し、良否判定手段は、前記差のばら
つき、又は、大小によって、並行線パターンの良否を判
定することが好適である。

【００１８】

【作用】本発明の並行線パターンの異常部検出装置は、
検査エリア配置手段が画像データの並行線パターン部分
に複数の検査エリアを配置することにより、隣接する検
査エリアの比較を可能にしている。

【００１９】又、１次元濃度データ取得手段が、各検査
エリアにおいて、並行線パターンに交差する１画素列以
上の画素列で構成される検査ラインを設定し、この検査
ラインの１次元濃度データを得ている。この１次元濃度
データは、検査対象物の並行線パターンそのものの画像
の特徴を単純な画像データで直接に表現し、従来技術で
は影響を受ける画像の位置ずれとは無関係であり、且
つ、微妙な差異やばらつきを、並行線パターンそのもの
の画像データと一体にして持っているので、微妙な差異
やばらつきが並行線パターンそのものに対してどのよう
な状態で存在するかを、特徴量の処理で明確に判断する
ことができ、正確な良否判定が可能になる。

【００２０】そして、ピーク点検出手段によって、前記
１次元濃度データの濃度の上下ピーク点を検出し、特徴
量算出手段によって、前記各上下ピーク点の位置又は濃
度に関する特徴量を算出し、良否判定手段によって、こ
れらの各特徴量を良品基準値と比較して、並行線パター
ン部にある微妙な差異やばらつきが並行線パターンに対
してどのような状態で存在するかを容易に正確に判定す
ることができる。

【００２１】又、本発明の並行線パターンの異常部検出
装置は、検査エリア配置手段が画像データの並行線パタ
ーン部分に複数の検査エリアを配置した後に、２値化手
段によって、各検査エリアの画像データを２値化処理し
て２値化画像にし、領域方向性算出手段によって、各検
査エリア毎に、前記２値化画像の各領域の方向性を表す
特徴量を算出し、方向性を表す特徴量は、従来技術では
影響を受ける画像の位置ずれとは無関係であるので、良
否判定手段は、従来技術では影響を受ける画像の位置ず
れとは無関係に、前記特徴量を良品基準値と比較して、
容易に正確に良否を判定することができる。そして、こ
の場合には、方向性で判断するので、並行線パターンの
線間ピッチが等しく無くても、判定可能である。

【００２２】又、本発明の並行線パターンの異常部検出
装置は、特徴量算出手段によって、隣合う検査エリアの
１次元濃度データ又は２値化画像データの差を算出する
ので、良否判定手段は、前記差のばらつき、又は、大小
によって、並行線パターンの均一性を容易に判断でき
る。

【００２３】

【実施例】本発明の実施例について図１〜図１０に基づ
いて説明する。

【００２４】図１において、位置決めテーブル１上に置
かれた検査対象物２を、照明装置３が照明し、テレビカ
メラ５が可動テレビカメラ支持部４に支持され、テレビ
カメラ制御手段６がテレビカメラ５を制御する。

【００２５】テレビカメラ５によって入力された検査対
象物２の映像信号は、Ａ／Ｄ変換手段７において、画像
の濃度に対応する０〜２５５（２５６階調）等の画像デ
ータに数値化され、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等で構成さ
れる画像処理部に入力される。

【００２６】画像処理部は、主コントローラ或いは操作
盤よりの指示が与えられる判定制御手段８と、分割して
処理する検査エリアを複数指定する検査エリア配置手段
９と、各種の基準値を記憶する基準値記憶手段１９とを
備えると共に、下記の第１〜第３検出ルートとを有す
る。

【００２７】第１検出ルートは、前記各検査エリア毎に
指定方向の１画素列以上の画素列で構成される検査ライ
ンを設定し前記検査ラインの１次元濃度データを得る１
次元濃度データ取得手段１０と、前記１次元濃度データ
の濃度の上下ピーク点を検出するピーク点検出手段１１
と、前記各ピーク点間の濃度差を検出する濃度振幅性算
出手段１２と、ピーク点間の距離を検出するパターン周
期性算出手段１３と、１次元濃度データから、任意の特
徴量を算出するその他の特徴量算出手段１５と、前記各
検出値を良品基準値と比較して良否を判定する良否判定
手段２０とを有する。

【００２８】第２検出ルートは、前記各検査エリア毎に
指定方向の１画素列以上の画素列で構成される検査ライ
ンを設定し前記検査ラインの１次元濃度データを得る１
次元濃度データ取得手段１０と、前記１次元濃度データ
の濃度の上下ピーク点を検出するピーク点検出手段１１
と、前記各ピーク点間の濃度差を検出する濃度振幅性算
出手段１２と、ピーク点間の距離を検出するパターン周
期性算出手段１３と、隣合う検査エリアの１次元濃度デ
ータのピーク間距離の差を算出する特徴量算出手段１４
と、前記ピーク間距離の差のばらつき、又は、大小によ
って、並行線パターンの均一性を判定する良否判定手段
２０とを有する。

【００２９】第３検出ルートは、各検査エリアの画像デ
ータを２値化処理して２値化画像にする２値化手段１６
と、各検査エリア毎に、前記２値化画像の各領域の方向
性を表す特徴量として方向角を算出する領域方向角算出
手段１７と、前記２値化画像の各領域の方向性を表す特
徴量として方向強度、即ち、各領域の長軸モーメントと
短軸モーメントとの比を算出する領域方向強度算出手段
１８と、前記各検査エリア内での各領域の方向性を表す
特徴量を良品基準値と比較して良否を判定する良否判定
手段２０とを有する。

【００３０】次に、前記第１検出ルートで整列巻きコイ
ルを検査する場合の動作を図１、図２、図５、図６に基
づいて説明する。

【００３１】ステップ１の画像入力工程において、位置
決めテーブル１上に置かれた図５に示す並行線パターン
を持つ整列巻きコイル２１等の検査対象物２を、テレビ
カメラ５で撮像し、Ａ／Ｄ変換手段７でＡ／Ｄ変換して
画像処理部に入力する。

【００３２】ステップ２の検査エリア配置工程におい
て、検査エリア設置手段９が、図５に示すように、並行
線パターンに垂直になるように複数の検査エリア２２
を、検査対象物２の形状に合わせ、且つ、望ましくは、
異常部の見落としが無い間隔に合わせて配置する。

【００３３】ステップ３の１次元濃度データ取得工程に
おいて、１次元濃度データ取得手段１０が、図６に示す
ように、検査エリア２２内に、１画素列以上の画素列で
構成される検査ライン２３を設定し、前記検査ライン２
３の濃度データを得、これをコイル２１の並行線パター
ンの方向に投影して１次元濃度データを得る。この場
合、検査ラインが１画素列であれば、投影は不要であ
る。

【００３４】ステップ４の上下ピーク点検出工程におい
て、ピーク点検出手段１１が、濃度変化の規則性を評価
する特徴量として、図６に示すように、極大点Ｈp
（ｉ）と極小点Ｌp （ｉ）とを上下ピーク点として検出
する。

【００３５】ステップ５の濃度振幅性算出工程におい
て、濃度振幅性算出手段１２が、濃度変化の規則性を評
価する特徴量として、前記上下ピーク点Ｈp （ｉ）、Ｌ
p （ｉ）とから、隣合う上下ピーク点間の濃度変化ｈ
（ｉ）を求め、そのばらつきを示す分散ｈを式（１）に
基づいて算出する。

【００３６】

【数１】

【００３７】ステップ６のパターン周期性算出工程にお
いて、パターン周期性算出手段１３が、パターンの存在
位置の規則性を評価する特徴量として、隣合う上又は下
ピーク点間の距離ｐ（ｉ）を求め、そのばらつきを示す
分散ｐを式（２）に基づいて算出し、ステップ７に進
む。

【００３８】

【数２】

【００３９】ステップ７において、全検査エリア２２の
検査が終了したか否かを判断し、終了であれば、ステッ
プ８に進み、終了でなけれな、ステップ３に戻る。

【００４０】ステップ８の検査ルート判別工程におい
て、良否判定手段２０が、分散ｈと分散ｐとを、良品の
基準分散値Ｈ、Ｐとに、式（３）に基づいて比較し、良
否の判定を行い、

【００４１】

【数３】

【００４２】良品の基準値と比較し、良否の判定を行
う。

【００４３】尚、第１検出ルートでは、上記ステップ４
〜６で扱う特徴量の代わりに、 １）隣合う上又は下ピーク点間の距離ｐ（ｉ） ２）隣合う上下ピーク点間の距離Ｈp −Ｌp ３）上ピーク点の個数 ４）下ピーク点の個数 等の各種の特徴量を使用することができる。

【００４４】次に、並行線パターンの連続性を特徴量と
して並行線パターンのつながりの均一性を判断する前記
第２検出ルートで整列巻きコイルを検査する場合の動作
を図１、図３、図７に基づいて説明する。

【００４５】第２検出ルートは、並行線パターンのつな
がりの均一性、即ち、異常点が無いこと、を評価して、
良否判定を行うもので、図３のステップ７までは、第１
検出ルートのステップ７までと同様であるので説明を省
略する。ステップ７で終了と判定されれば、ステップ９
に進む。

【００４６】ステップ９のパターン連続性算出工程にお
いて、図１のパターン連続性算出手段１４が、図７に示
すように、例えば、第１〜第３検査エリア２２内での隣
合う極大点間の距離ｈppitch［ｉ］［ｊ］を算出する。
但し、この記号の前の［ ］は検査エリアＮｏを示し、
後の［ ］は検査エリア内のピッチＮｏを示す。そし
て、このｈppitch［ｉ］［ｊ］を、隣合う検査エリアの
対応するピッチＮｏのｈppitch［ｉ＋１］［ｊ］との差
を算出し、ステップ１０の良否判定工程において、良否
判定手段２０が、算出したｈppitch［ｉ］［ｊ］とｈpp
itch［ｉ＋１］［ｊ］との差を、良品の基準値と比較
し、良否の判定を行う。

【００４７】又、パターン連続性算出手段１４が、隣合
う検査エリアの対応するピッチの分散を、式（１）、式
（２）準じて算出し、良否判定手段２０が、このピッチ
の分散を良品の基準値と比較し、良否の判定を行う。

【００４８】最後に、並行線パターンのピッチを並行線
パターンの良否判定基準に使用し難く、第１検出ルート
が適しない場合に使用する前記第３検出ルートで整列巻
きコイルを検査する場合の動作を図１、図４、図８〜図
１０に基づいて説明する。

【００４９】第３検出ルートの動作は、図４のステップ
２までは、第１検出ルートのステップ２までと同様であ
るので説明を省略する。ステップ２が終了すると、ステ
ップ１１に進む。

【００５０】ステップ１１の２値化工程において、２値
化手段１６が、各検査エリア２２内の画像データを２値
化して２値化画像として、並行線パターン領域を抽出す
る。

【００５１】ステップ１２の領域方向角算出工程におい
て、領域方向角算出手段１７が、抽出された並行線パタ
ーン領域の図１０に示す方向角θを算出する。方向角θ
の算出は、式（４）によって行う。

【００５２】

【数４】

【００５３】ステップ１３の領域方向強度算出工程にお
いて、領域方向強度算出手段１８が、抽出された並行線
パターン領域の方向強度を算出する。

【００５４】図９に示す検査エリア２２のコイル抽出領
域２４の方向強度Ｐuvの算出は、式（５）によって行
う。

【００５５】

【数５】

【００５６】ステップ１４において、全検査エリア２２
の検査が終了したか否かを判断し、終了であれば、ステ
ップ１５に進み、終了でなけれな、ステップ１１に戻
る。

【００５７】ズテップ１５の良否判定工程において、良
否判定手段２０が、方向角θと方向強度Ｐuvとを、夫々
の良品基準値と比較して、良否判定を行う。方向角θが
或る範囲内にあり、方向強度が或る値以上であることを
良品の条件とするが、方向角θと方向強度Ｐuvとを使用
すると判定の信頼性が向上する。

【００５８】尚、本実施例では、第２検出ルートを第１
検出ルートに組み合わせているが、第２検出ルートは、
第３検出ルートと組み合わせて使用しても良いのは勿論
である。

【００５９】

【発明の効果】並行線パターンの良否判定を画像処理に
よって行う場合、従来から行われている、検査対象物の
画像と基準パターンとの相関性による判定方法では、検
査対象物の画像と基準パターンの画像間に位置ずれがあ
った場合、並行線の数だけのずれ部分が発生し、しか
も、これらの多くのずれを、検査対象物の真の異常部分
と分離できないので、又、検査対象物が、コイルのよう
に、良品であっても、隣接線間距離、形状、表面状態
に、コイル毎に微妙な差異がある場合には、従来から行
われている、検査対象物の画像と基準パターンとの相関
性による判定方法では、並行線の数だけの微妙な差異が
検出され、しかも、これらのコイル毎の微妙な差異を検
査対象物の真の異常部分と分離できないので、良品を不
良品と判定したり、不良品を良品と判定するという問題
点がある。

【００６０】これに対して、本発明の並行線パターンの
異常部検出装置は、先ず、検査エリア配置手段が、画像
データの並行線パターン部分に複数の検査エリアを配置
することにより、隣接する検査エリアの比較を可能に
し、この各検査エリアについて、１次元濃度データ取得
手段が、並行線パターンに交差する１画素列以上の画素
列で構成される検査ラインを設定し、この検査ラインの
１次元濃度データを得て、この１次元濃度データを使用
して判定している。この１次元濃度データは、検査対象
物の画像と基準パターンの画像間の位置ずれとは無関係
であり、且つ、検査対象物の並行線パターンの良品の微
妙な差異や不良品の異常部分だけではなく、並行線パタ
ーンの画像そのものの特徴を、単純な画像データで直接
に表現しているので、並行線パターン部にある良品の微
妙な差異や不良品の異常部分が並行線パターンの画像そ
のものに対してどのような状態で存在するかを判断する
ことが、特徴量の処理で明確、且つ、容易になり、正確
な良否判定が可能になるという効果を奏する。

【００６１】又、本発明の並行線パターンの異常部検出
装置は、特徴量算出手段によって、隣合う検査エリアの
１次元濃度データの差を算出しているので、良否判定手
段が、前記差のばらつき、又は、大小によって、並行線
パターンの均一性を、直接的に、容易に、且つ、正確に
判断できるという効果を奏する。

【００６２】又、本発明の並行線パターンの異常部検出
装置は、２値化手段によって、各検査エリアの画像デー
タを２値化処理して２値化画像にし、領域方向性算出手
段によって、各検査エリア毎に、前記２値化画像の各領
域の方向性を表す特徴量を算出するので、並行線パター
ンのピッチが、コイル巻線のように不揃いで、判定基準
に利用出来ない場合にでも、並行線パターン部にある良
品の微妙な差異や不良品の異常部分が並行線パターンの
画像そのものに対してどのような状態で存在するかを判
断することが、容易になり、正確な良否判定が可能にな
るという効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施例の構成を示すブロック図であ
る。

【図２】本発明の実施例の動作の第１例を示すフローチ
ャートである。

【図３】本発明の実施例の動作の第２例を示すフローチ
ャートである。

【図４】本発明の実施例の動作の第３例を示すフローチ
ャートである。

【図５】本発明の実施例の検査エリアの配置を示す平面
図である。

【図６】本発明の実施例の１次元濃度データの作成動作
と上下ピーク点の位置を示す図である。

【図７】本発明の実施例の並行線パターンのつながりの
均一性を判定する動作を示す図である。

【図８】検査対象物の不良部分を示す図である。

【図９】本発明の実施例の並行線パターンの検査エリア
内の抽出領域の形状を示す図である。

【図１０】本発明の実施例の抽出領域の方向角と方向強
度を算出する動作を示す図である。

【図１１】従来例の構成を示すブロック図である。

【図１２】従来例の動作を示すフローチャートである。

【符号の説明】

５ 視覚センサ ６ テレビカメラ制御手段 ７ Ａ／Ｄ変換手段 ８ 判定制御手段 ９ 検査エリア配置手段 １０ １次元濃度データ取得手段 １１ ピーク点検出手段 １２ 濃度振幅性算出手段 １３ パターン周期性算出手段 １４ パターン連続性算出手段 １５ その他の特徴量算出手段 １６ ２値化手段 １７ 領域方向角算出手段 １８ 領域方向強度算出手段 １９ 基準値記憶手段 ２０ 良否判定手段 ２１ コイル ２２ 検査エリア ２３ 検査ライン ２４ コイル抽出領域

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 検査対象物を撮像して映像情報を出力す
   る視覚センサと、前記視覚センサからの映像情報をＡ／
   Ｄ変換して画像データとするＡ／Ｄ変換手段と、画像デ
   ータの並行線パターン部分に複数の検査エリアを配置す
   る検査エリア配置手段と、前記検査エリアにおいて前記
   並行線パターンに交差する１画素列以上の画素列で構成
   される検査ラインを設定し前記検査ラインの１次元濃度
   データを得る１次元濃度データ取得手段と、前記１次元
   濃度データの濃度の上下ピーク点を検出するピーク点検
   出手段と、前記各上下ピーク点の位置又は濃度に関する
   特徴量を算出する特徴量算出手段と、前記各特徴量を良
   品基準値と比較して良否を判定する良否判定手段とを有
   することを特徴とする並行線パターンの異常部検出装
   置。
2. 【請求項２】 各検査エリアの画像データを２値化処理
   して２値化画像にする２値化手段と、各検査エリア毎
   に、前記２値化画像の各領域の方向性を表す特徴量を算
   出する領域方向性算出手段とを有し、良否判定手段は、
   前記各検査エリア内での各領域の方向性を表す特徴量を
   良品基準値と比較して良否を判定する請求項１に記載の
   並行線パターンの異常部検出装置。
3. 【請求項３】 特徴量算出手段は、隣合う検査エリアの
   １次元濃度データ又は２値化画像データの差を算出し、
   良否判定手段は、前記差のばらつき、又は、大小によっ
   て、並行線パターンの良否を判定する請求項１又は２に
   記載の並行線パターンの異常部検出装置。