JPH08254412A - 表面歪み算出方法 - Google Patents
表面歪み算出方法Info
- Publication number
- JPH08254412A JPH08254412A JP5708395A JP5708395A JPH08254412A JP H08254412 A JPH08254412 A JP H08254412A JP 5708395 A JP5708395 A JP 5708395A JP 5708395 A JP5708395 A JP 5708395A JP H08254412 A JPH08254412 A JP H08254412A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- strain
- data
- distortion
- product
- amount
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Landscapes
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】表面歪みを判定するための基準データである歪
み範囲および歪み量を、製品表面の輝度情報から高精度
に算出することのできる表面歪み算出方法を提供するこ
とを目的とする。 【構成】製品から得られる輝度情報であるグレイレベル
データＧ（ｘ）を微分して歪み範囲Ｌを求める一方（ス
テップＳ２０）、前記グレイレベルデータＧ（ｘ）を前
記歪み範囲Ｌを考慮して２回積分し、得られるデータか
ら歪み量Ｈを求める（ステップＳ３０）。
み範囲および歪み量を、製品表面の輝度情報から高精度
に算出することのできる表面歪み算出方法を提供するこ
とを目的とする。 【構成】製品から得られる輝度情報であるグレイレベル
データＧ（ｘ）を微分して歪み範囲Ｌを求める一方（ス
テップＳ２０）、前記グレイレベルデータＧ（ｘ）を前
記歪み範囲Ｌを考慮して２回積分し、得られるデータか
ら歪み量Ｈを求める（ステップＳ３０）。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、製品表面の歪みの良否
を判定するための基準データである歪み範囲および歪み
量（歪み高さ）を算出する表面歪み算出方法に関する。
を判定するための基準データである歪み範囲および歪み
量（歪み高さ）を算出する表面歪み算出方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】例えば、プレス加工によって製造された
パネル製品等のプレス成形品には、取り扱い上の不具合
等により、その表面に凹凸やくぼみ、突起、ゆがみ等の
表面歪みが生じる場合がある。製品表面にこのような歪
みが生じていると、後工程において重大な問題が惹起す
る。例えば、パネル製品に歪みがあると、後工程で塗装
を行った場合に、その歪みが目立ち、塗装された製品の
全てが使用できなくなるおそれがある。従って、これら
の製品には、次の製造工程に導入される前に製品の検査
工程が不可欠である。
パネル製品等のプレス成形品には、取り扱い上の不具合
等により、その表面に凹凸やくぼみ、突起、ゆがみ等の
表面歪みが生じる場合がある。製品表面にこのような歪
みが生じていると、後工程において重大な問題が惹起す
る。例えば、パネル製品に歪みがあると、後工程で塗装
を行った場合に、その歪みが目立ち、塗装された製品の
全てが使用できなくなるおそれがある。従って、これら
の製品には、次の製造工程に導入される前に製品の検査
工程が不可欠である。
【０００３】ところで、前記検査工程では、従来、熟練
者による官能検査に頼っていたため、熟練者を必要とす
るだけでなく、製品に対する歪みの良否判定が主観的と
ならざるを得ない不具合があった。
者による官能検査に頼っていたため、熟練者を必要とす
るだけでなく、製品に対する歪みの良否判定が主観的と
ならざるを得ない不具合があった。
【０００４】そこで、このような製品表面検査を画像処
理を用いて行う方法（装置）が提案されている（特開平
６−１４８０８２号公報参照）。この従来技術では、検
査対象となる製品であるパネル表面に点光源からの照明
光を照射し、前記照明光の反射光を逆反射スクリーンに
より前記パネル表面に戻して再反射させ、その再反射光
をカメラで撮像して得られる濃淡画像を処理することに
より、歪み範囲や歪み量を求めている。そして、求めら
れた歪み範囲や歪み量を所定の値と比較考量することに
より、当該表面歪みの良否判定を行うようにしている。
理を用いて行う方法（装置）が提案されている（特開平
６−１４８０８２号公報参照）。この従来技術では、検
査対象となる製品であるパネル表面に点光源からの照明
光を照射し、前記照明光の反射光を逆反射スクリーンに
より前記パネル表面に戻して再反射させ、その再反射光
をカメラで撮像して得られる濃淡画像を処理することに
より、歪み範囲や歪み量を求めている。そして、求めら
れた歪み範囲や歪み量を所定の値と比較考量することに
より、当該表面歪みの良否判定を行うようにしている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】ところで、前記従来技
術では、濃淡画像に対して強調処理を施した後、２値化
処理を行うことで歪み部分を抽出し、その歪み範囲を求
めるようにしているため、濃淡の変化が少ない画像を形
成するような表面歪みに対しては、２値化による丸め誤
差により歪み部分を抽出することができなかったり、た
とえ抽出できたとしても、歪み範囲を高精度に求めるこ
とができない場合があった。
術では、濃淡画像に対して強調処理を施した後、２値化
処理を行うことで歪み部分を抽出し、その歪み範囲を求
めるようにしているため、濃淡の変化が少ない画像を形
成するような表面歪みに対しては、２値化による丸め誤
差により歪み部分を抽出することができなかったり、た
とえ抽出できたとしても、歪み範囲を高精度に求めるこ
とができない場合があった。
【０００６】また、濃淡画像の場合、小さい歪み量に対
しては、その濃度と歪み量との関係から実測値に近い歪
み量の値を得ることができるが、歪み量がある程度以上
になると、濃度の変化が歪み量の変化に対応せず、従っ
て、濃度から歪み量を高精度に求めることができなくな
ってしまう。
しては、その濃度と歪み量との関係から実測値に近い歪
み量の値を得ることができるが、歪み量がある程度以上
になると、濃度の変化が歪み量の変化に対応せず、従っ
て、濃度から歪み量を高精度に求めることができなくな
ってしまう。
【０００７】本発明は、前記の不具合を解消するために
なされたものであって、表面歪みを判定するための基準
データである歪み範囲および歪み量を、製品表面の輝度
情報から高精度に算出することのできる表面歪み算出方
法を提供することを目的とする。
なされたものであって、表面歪みを判定するための基準
データである歪み範囲および歪み量を、製品表面の輝度
情報から高精度に算出することのできる表面歪み算出方
法を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】前記の目的を達成するた
めに、本発明は、測定用照明光の製品表面による反射光
から製品の表面形状に応じた輝度情報を得る第１ステッ
プと、前記輝度情報を微分演算し、１次微分情報を求め
る第２ステップと、前記１次微分情報から前記表面形状
の歪み中心点を求める第３ステップと、前記１次微分情
報から前記歪み中心点を中心とする歪み範囲を求める第
４ステップと、前記歪み範囲における前記輝度情報を２
回積分演算し、２次積分情報を求める第５ステップと、
前記２次積分情報から前記表面形状の歪み量を求める第
６ステップと、からなることを特徴とする。
めに、本発明は、測定用照明光の製品表面による反射光
から製品の表面形状に応じた輝度情報を得る第１ステッ
プと、前記輝度情報を微分演算し、１次微分情報を求め
る第２ステップと、前記１次微分情報から前記表面形状
の歪み中心点を求める第３ステップと、前記１次微分情
報から前記歪み中心点を中心とする歪み範囲を求める第
４ステップと、前記歪み範囲における前記輝度情報を２
回積分演算し、２次積分情報を求める第５ステップと、
前記２次積分情報から前記表面形状の歪み量を求める第
６ステップと、からなることを特徴とする。
【０００９】
【作用】本発明の表面歪み算出方法では、製品表面の輝
度情報を微分することで当該表面の凹凸に係る１次微分
情報を得ることができる。この１次微分情報の変化から
歪み中心が求まり、また、前記歪み中心を中心とする前
記１次微分情報の変化から歪み範囲が求まる。次に、前
記輝度情報を前記歪み範囲において２回積分することに
より、製品表面の凹凸に対応した２次積分情報を得るこ
とができる。そこで、この２次積分情報の変化量から歪
み量が求まる。
度情報を微分することで当該表面の凹凸に係る１次微分
情報を得ることができる。この１次微分情報の変化から
歪み中心が求まり、また、前記歪み中心を中心とする前
記１次微分情報の変化から歪み範囲が求まる。次に、前
記輝度情報を前記歪み範囲において２回積分することに
より、製品表面の凹凸に対応した２次積分情報を得るこ
とができる。そこで、この２次積分情報の変化量から歪
み量が求まる。
【００１０】
【実施例】図１は本発明に係る表面歪み算出方法が適用
される装置の概略構成を示す。この表面歪み検出装置１
０は、逆反射スクリーン１２、カメラ１４および光源１
６の各基本要素を備える。前記光源１６からの照明光
は、製品Ｗの表面によって反射されて逆反射スクリーン
１２に導かれた後、再反射され、前記製品Ｗを介してカ
メラ１４に入射する。この構成により、製品Ｗの表面の
凹凸が光学的に強調された画像がカメラ１４で捕らえら
れることになる。
される装置の概略構成を示す。この表面歪み検出装置１
０は、逆反射スクリーン１２、カメラ１４および光源１
６の各基本要素を備える。前記光源１６からの照明光
は、製品Ｗの表面によって反射されて逆反射スクリーン
１２に導かれた後、再反射され、前記製品Ｗを介してカ
メラ１４に入射する。この構成により、製品Ｗの表面の
凹凸が光学的に強調された画像がカメラ１４で捕らえら
れることになる。
【００１１】前記カメラ１４には、演算処理部１８が連
結されている。この演算処理部１８では、後述するよう
に、前記画像から得られる輝度情報に対して演算処理が
施され、製品Ｗの表面歪みの良否を判定するための基準
データである歪み範囲Ｌおよび歪み量Ｈ（図２参照）が
求められる。なお、演算処理部１８には、ＣＲＴ２０が
接続されており、カメラ１４によって読み取った画像等
が必要に応じて表示される。
結されている。この演算処理部１８では、後述するよう
に、前記画像から得られる輝度情報に対して演算処理が
施され、製品Ｗの表面歪みの良否を判定するための基準
データである歪み範囲Ｌおよび歪み量Ｈ（図２参照）が
求められる。なお、演算処理部１８には、ＣＲＴ２０が
接続されており、カメラ１４によって読み取った画像等
が必要に応じて表示される。
【００１２】次に、図３に示すフローチャートに基づ
き、歪み範囲Ｌおよび歪み量Ｈを求める手順について説
明する。
き、歪み範囲Ｌおよび歪み量Ｈを求める手順について説
明する。
【００１３】先ず、カメラ１４で読み取った製品Ｗの輝
度情報から、例えば、図２に示すｘ方向に沿ったライン
上の輝度情報をグレイレベルデータＧ（ｘ）として取り
出す（ステップＳ１０）。図４は、製品Ｗの座標ｘにお
けるグレイレベルＧ（ｘ）の値を示したものである。こ
の場合、製品Ｗの表面に凸状の歪みが有り、その部分の
輝度が他の部分よりも低くなっている。
度情報から、例えば、図２に示すｘ方向に沿ったライン
上の輝度情報をグレイレベルデータＧ（ｘ）として取り
出す（ステップＳ１０）。図４は、製品Ｗの座標ｘにお
けるグレイレベルＧ（ｘ）の値を示したものである。こ
の場合、製品Ｗの表面に凸状の歪みが有り、その部分の
輝度が他の部分よりも低くなっている。
【００１４】次に、前記グレイレベルＧ（ｘ）を微分演
算し、１次微分データＧ’（ｘ）を求める（ステップＳ
１２）。また、最小自乗法を用いて、前記１次微分デー
タＧ’（ｘ）の３次近似式Ｐ［Ｇ’（ｘ）］を求める
（ステップＳ１４）。図５は、１次微分データＧ’
（ｘ）とその３次近似式Ｐ［Ｇ’（ｘ）］とを重ねて表
示したものである。この場合、前記３次近似式Ｐ［Ｇ’
（ｘ）］は、１次微分データＧ’（ｘ）を円滑化処理し
たものであり、歪みを視認することのできない製品表面
から得られる１次微分データとみなすことができる。従
って、これらのデータの差異が視認可能な歪みの程度を
表していると考えることができる。
算し、１次微分データＧ’（ｘ）を求める（ステップＳ
１２）。また、最小自乗法を用いて、前記１次微分デー
タＧ’（ｘ）の３次近似式Ｐ［Ｇ’（ｘ）］を求める
（ステップＳ１４）。図５は、１次微分データＧ’
（ｘ）とその３次近似式Ｐ［Ｇ’（ｘ）］とを重ねて表
示したものである。この場合、前記３次近似式Ｐ［Ｇ’
（ｘ）］は、１次微分データＧ’（ｘ）を円滑化処理し
たものであり、歪みを視認することのできない製品表面
から得られる１次微分データとみなすことができる。従
って、これらのデータの差異が視認可能な歪みの程度を
表していると考えることができる。
【００１５】そこで、１次微分データＧ’（ｘ）が最大
振幅で３次近似式Ｐ［Ｇ’（ｘ）］と交わるｘ座標を歪
み中心点ｘP に設定する（ステップＳ１６）。なお、製
品Ｗの歪みが小さい場合には、３次近似式Ｐ［Ｇ’
（ｘ）］がｘ軸とほぼ等しくなるため、１次微分データ
Ｇ’（ｘ）が最大振幅を持ってＸ軸と交わる点のｘ座標
を歪み中心点ｘP に設定してもよい。
振幅で３次近似式Ｐ［Ｇ’（ｘ）］と交わるｘ座標を歪
み中心点ｘP に設定する（ステップＳ１６）。なお、製
品Ｗの歪みが小さい場合には、３次近似式Ｐ［Ｇ’
（ｘ）］がｘ軸とほぼ等しくなるため、１次微分データ
Ｇ’（ｘ）が最大振幅を持ってＸ軸と交わる点のｘ座標
を歪み中心点ｘP に設定してもよい。
【００１６】次に、前記歪み中心点ｘP を中心とする歪
みの始点ｘS 、終点ｘE を求める（ステップＳ１８）。
この場合、例えば、製品Ｗに図２に示す歪みがあり、そ
れから得られた輝度情報に対して輪郭強調処理を施した
とすると、グレイレベルデータＧ（ｘ）は、図６に示す
ようになる。そこで、前記グレイレベルデータＧ（ｘ）
の歪み中心点ｘP の左右にある極小値のｘ座標を歪みの
始点ｘS 、終点ｘE と定義すると、これらは、図５に示
す１次微分データＧ’（ｘ）の歪み中心点ｘPの左右に
ある２番目に０となる点の座標として求めることができ
る。
みの始点ｘS 、終点ｘE を求める（ステップＳ１８）。
この場合、例えば、製品Ｗに図２に示す歪みがあり、そ
れから得られた輝度情報に対して輪郭強調処理を施した
とすると、グレイレベルデータＧ（ｘ）は、図６に示す
ようになる。そこで、前記グレイレベルデータＧ（ｘ）
の歪み中心点ｘP の左右にある極小値のｘ座標を歪みの
始点ｘS 、終点ｘE と定義すると、これらは、図５に示
す１次微分データＧ’（ｘ）の歪み中心点ｘPの左右に
ある２番目に０となる点の座標として求めることができ
る。
【００１７】前記のようにして算出された始点ｘS 、終
点ｘE の座標から、歪み範囲Ｌが求められる（ステップ
Ｓ２０）。ここで、歪み範囲Ｌは、製品Ｗに対するカメ
ラ１４の傾斜角度および読取時の拡大率を考慮して設定
した係数αを用いて始点ｘS、終点ｘE の座標を変換
し、 Ｌ＝α・｜ｘS −ｘE ｜ …（１） として求められる。なお、このようにして求められた歪
み範囲Ｌは、２値化による丸め誤差等の影響を受けるこ
となく、１次微分データＧ’（ｘ）の精度に応じて高精
度に求めることができる。
点ｘE の座標から、歪み範囲Ｌが求められる（ステップ
Ｓ２０）。ここで、歪み範囲Ｌは、製品Ｗに対するカメ
ラ１４の傾斜角度および読取時の拡大率を考慮して設定
した係数αを用いて始点ｘS、終点ｘE の座標を変換
し、 Ｌ＝α・｜ｘS −ｘE ｜ …（１） として求められる。なお、このようにして求められた歪
み範囲Ｌは、２値化による丸め誤差等の影響を受けるこ
となく、１次微分データＧ’（ｘ）の精度に応じて高精
度に求めることができる。
【００１８】次に、歪み量Ｈは、グレイレベルデータＧ
（ｘ）を２回積分することで得られるデータに基づき高
精度に求めることができる。すなわち、例えば、製品Ｗ
の断面形状が正弦波であると仮定すると、その２次微分
波形は位相が１８０゜ずれた正弦波となり、これらの正
弦波同士の関係は、輝度情報からなるグレイレベルデー
タＧ（ｘ）と製品Ｗの断面形状データとの関係に類似し
ている。従って、前記グレイレベルデータＧ（ｘ）を逆
に２回積分すれば、製品Ｗの断面形状に類似したデータ
の得られることが推測される。
（ｘ）を２回積分することで得られるデータに基づき高
精度に求めることができる。すなわち、例えば、製品Ｗ
の断面形状が正弦波であると仮定すると、その２次微分
波形は位相が１８０゜ずれた正弦波となり、これらの正
弦波同士の関係は、輝度情報からなるグレイレベルデー
タＧ（ｘ）と製品Ｗの断面形状データとの関係に類似し
ている。従って、前記グレイレベルデータＧ（ｘ）を逆
に２回積分すれば、製品Ｗの断面形状に類似したデータ
の得られることが推測される。
【００１９】そこで、先ず、各座標ｘにおけるグレイレ
ベルデータＧ（ｘ）を順次積算することにより、１次積
分データ∫Ｇ（ｘ）ｄｘを求める（ステップＳ２２）。
この１次積分データ∫Ｇ（ｘ）ｄｘは、例えば、図６に
示すグレイレベルデータＧ（ｘ）に対して同図に示す曲
線となる。
ベルデータＧ（ｘ）を順次積算することにより、１次積
分データ∫Ｇ（ｘ）ｄｘを求める（ステップＳ２２）。
この１次積分データ∫Ｇ（ｘ）ｄｘは、例えば、図６に
示すグレイレベルデータＧ（ｘ）に対して同図に示す曲
線となる。
【００２０】次に、前記１次積分データ∫Ｇ（ｘ）ｄｘ
に対して、始点ｘS および終点ｘEを通る直線Ｔ１を求
め、この直線Ｔ１と１次積分データ∫Ｇ（ｘ）ｄｘとの
差分を歪み範囲Ｌにおける変動データＳ１（ｘ）として
求める（ステップＳ２４、図７参照）。すなわち、この
変動データＳ１（ｘ）は、製品Ｗの表面に歪みがないと
した場合、０となるデータであり、従って、前記変動デ
ータＳ１（ｘ）を求めることにより、前記製品Ｗの歪み
量に関係するデータを抽出することができることにな
る。なお、図４に示すグレイレベルデータＧ（ｘ）に対
しては、図８に示す変動データＳ１（ｘ）が得られる。
に対して、始点ｘS および終点ｘEを通る直線Ｔ１を求
め、この直線Ｔ１と１次積分データ∫Ｇ（ｘ）ｄｘとの
差分を歪み範囲Ｌにおける変動データＳ１（ｘ）として
求める（ステップＳ２４、図７参照）。すなわち、この
変動データＳ１（ｘ）は、製品Ｗの表面に歪みがないと
した場合、０となるデータであり、従って、前記変動デ
ータＳ１（ｘ）を求めることにより、前記製品Ｗの歪み
量に関係するデータを抽出することができることにな
る。なお、図４に示すグレイレベルデータＧ（ｘ）に対
しては、図８に示す変動データＳ１（ｘ）が得られる。
【００２１】同様にして、前記変動データＳ１（ｘ）か
らその１次積分データ∫Ｓ１（ｘ）ｄｘを求め、前記１
次積分データ∫Ｓ１（ｘ）ｄｘに対して、始点ｘS およ
び終点ｘE を通る直線Ｔ２を求め、この直線Ｔ２と１次
積分データ∫Ｓ１（ｘ）ｄｘとの差分を歪み範囲Ｌにお
ける変動データＳ２（ｘ）として求める（ステップＳ２
６、Ｓ２８、図９参照）。なお、図４に示すグレイレベ
ルデータＧ（ｘ）に対しては、図１０に示す変動データ
Ｓ２（ｘ）が得られる。
らその１次積分データ∫Ｓ１（ｘ）ｄｘを求め、前記１
次積分データ∫Ｓ１（ｘ）ｄｘに対して、始点ｘS およ
び終点ｘE を通る直線Ｔ２を求め、この直線Ｔ２と１次
積分データ∫Ｓ１（ｘ）ｄｘとの差分を歪み範囲Ｌにお
ける変動データＳ２（ｘ）として求める（ステップＳ２
６、Ｓ２８、図９参照）。なお、図４に示すグレイレベ
ルデータＧ（ｘ）に対しては、図１０に示す変動データ
Ｓ２（ｘ）が得られる。
【００２２】ここで、前記のようにして求めた変動デー
タＳ２（ｘ）の始点ｘS 、終点ｘE間における最大値ｈ
と実際に測定された歪み量Ｈとの間には、図１１に示す
良好な線形関係のあることが確認されている。従って、
前記歪み量Ｈは、図１１に示す関係から得られる係数β
を用いて、 Ｈ＝β・ｈ …（２） として求めることができる（ステップＳ３０）。
タＳ２（ｘ）の始点ｘS 、終点ｘE間における最大値ｈ
と実際に測定された歪み量Ｈとの間には、図１１に示す
良好な線形関係のあることが確認されている。従って、
前記歪み量Ｈは、図１１に示す関係から得られる係数β
を用いて、 Ｈ＝β・ｈ …（２） として求めることができる（ステップＳ３０）。
【００２３】なお、製品Ｗの表面歪みの良否判定は、以
上のようにして求められた歪み範囲Ｌおよび歪み量Ｈを
基準データとして、以下のようにして行うことができ
る。
上のようにして求められた歪み範囲Ｌおよび歪み量Ｈを
基準データとして、以下のようにして行うことができ
る。
【００２４】すなわち図１２は、前記歪み範囲Ｌ、前記
歪み量Ｈおよび曲率ｒ、Ｒの関係を模式的に示したもの
である。図１３Ａに示すように、Ｈ＞０、ｒ≒Ｈ≒Ｌの
場合には、歪み量Ｈが小さくても表面歪みが目立ち易
く、図１３Ｂに示すように、Ｈ＞０、ｒ＜＜Ｈ≪Ｌの場
合には、歪み量Ｈが大きくても表面歪みは目立ち難い
が、曲率ｒが小さくなると目立ち易くなる。また、図１
３Ｃに示すように、Ｈ＜０、ｒ≒Ｒ≒∞の場合には、歪
み量Ｈが大きくても表面歪みは目立ち難い。さらに、図
１３Ｄに示すように、Ｈ＜０の場合には、歪み量Ｈが小
さくても曲率データＲの大きさによっては目立ち易くな
る場合がある。
歪み量Ｈおよび曲率ｒ、Ｒの関係を模式的に示したもの
である。図１３Ａに示すように、Ｈ＞０、ｒ≒Ｈ≒Ｌの
場合には、歪み量Ｈが小さくても表面歪みが目立ち易
く、図１３Ｂに示すように、Ｈ＞０、ｒ＜＜Ｈ≪Ｌの場
合には、歪み量Ｈが大きくても表面歪みは目立ち難い
が、曲率ｒが小さくなると目立ち易くなる。また、図１
３Ｃに示すように、Ｈ＜０、ｒ≒Ｒ≒∞の場合には、歪
み量Ｈが大きくても表面歪みは目立ち難い。さらに、図
１３Ｄに示すように、Ｈ＜０の場合には、歪み量Ｈが小
さくても曲率データＲの大きさによっては目立ち易くな
る場合がある。
【００２５】そこで、前記の事実に鑑みて、例えば、図
１４に示す判定基準データＴＨ1 〜ＴＨ3 を設定する。
この場合、判定基準データＴＨ1 〜ＴＨ3 は、曲率デー
タｒまたはＲが大きくなるにつれて傾きが大きくなるよ
うに設定される。そして、図１４において、製品Ｗの各
部位における歪み量Ｈおよび歪み範囲Ｌに対応した点Ａ
が前記判定基準データを境界としてどちらにあるのかを
求め、その結果から当該個所における表面歪みの良否を
判定する。例えば、判定基準データがＴＨ1 の場合、点
Ａが判定基準データＴＨ1 よりも上にあれば表面歪みが
大きいと判定し、下にあれば小さいと判定することがで
きる。
１４に示す判定基準データＴＨ1 〜ＴＨ3 を設定する。
この場合、判定基準データＴＨ1 〜ＴＨ3 は、曲率デー
タｒまたはＲが大きくなるにつれて傾きが大きくなるよ
うに設定される。そして、図１４において、製品Ｗの各
部位における歪み量Ｈおよび歪み範囲Ｌに対応した点Ａ
が前記判定基準データを境界としてどちらにあるのかを
求め、その結果から当該個所における表面歪みの良否を
判定する。例えば、判定基準データがＴＨ1 の場合、点
Ａが判定基準データＴＨ1 よりも上にあれば表面歪みが
大きいと判定し、下にあれば小さいと判定することがで
きる。
【００２６】
【発明の効果】以上のように、本発明の表面歪み算出方
法によれば、表面歪みを判定するための基準データであ
る歪み範囲および歪み量を、製品表面の輝度情報から高
精度に算出することができる。従って、これらの基準デ
ータを用いて、製品表面の高精度な良否判定が可能とな
る。
法によれば、表面歪みを判定するための基準データであ
る歪み範囲および歪み量を、製品表面の輝度情報から高
精度に算出することができる。従って、これらの基準デ
ータを用いて、製品表面の高精度な良否判定が可能とな
る。
【図１】本発明に係る表面歪み算出方法が適用される装
置の概略構成図である。
置の概略構成図である。
【図２】製品の歪み量および歪み範囲の説明図である。
【図３】本発明に係る表面歪み算出方法の実施例におけ
る処理フローチャートである。
る処理フローチャートである。
【図４】図１に示す装置において得られた製品の輝度情
報であるグレイレベルデータの説明図である。
報であるグレイレベルデータの説明図である。
【図５】図４に示すグレイレベルデータを微分処理して
得られる１次微分データの説明図である。
得られる１次微分データの説明図である。
【図６】グレイレベルデータを順次積算して得られる１
次積分データの説明図である。
次積分データの説明図である。
【図７】図６に示す１次積分データから得られる変動デ
ータの説明図である。
ータの説明図である。
【図８】図４に示すグレイレベルデータから得られる１
次積分データの説明図である。
次積分データの説明図である。
【図９】グレイレベルデータから生成された２次積分デ
ータより得られる変動データの説明図である。
ータより得られる変動データの説明図である。
【図１０】図４に示すグレイレベルデータから得られる
１次積分データおよび２次積分データの説明図である。
１次積分データおよび２次積分データの説明図である。
【図１１】２次積分データと歪み量との関係説明図であ
る。
る。
【図１２】表面歪みの大きさを規定するためのパラメー
タの説明図である。
タの説明図である。
【図１３】図１３Ａ〜図１３Ｄは、図１２に示すパラメ
ータにより表される表面歪みの各モードの説明図であ
る。
ータにより表される表面歪みの各モードの説明図であ
る。
【図１４】判定基準データと図１２に示すパラメータと
の関係を示す説明図である。
の関係を示す説明図である。
１０…表面歪み検出装置 １２…逆反射ス
クリーン １４…カメラ １６…光源 １８…演算処理部 ２０…ＣＲＴ Ｗ…製品
クリーン １４…カメラ １６…光源 １８…演算処理部 ２０…ＣＲＴ Ｗ…製品
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 辻 禎年 埼玉県狭山市新狭山１−10−１ ホンダエ ンジニアリング株式会社内 (72)発明者 宮岡 博也 埼玉県狭山市新狭山１−10−１ ホンダエ ンジニアリング株式会社内
Claims (1)
- 【請求項１】測定用照明光の製品表面による反射光から
製品の表面形状に応じた輝度情報を得る第１ステップ
と、 前記輝度情報を微分演算し、１次微分情報を求める第２
ステップと、 前記１次微分情報から前記表面形状の歪み中心点を求め
る第３ステップと、 前記１次微分情報から前記歪み中心点を中心とする歪み
範囲を求める第４ステップと、 前記歪み範囲における前記輝度情報を２回積分演算し、
２次積分情報を求める第５ステップと、 前記２次積分情報から前記表面形状の歪み量を求める第
６ステップと、 からなることを特徴とする表面歪み算出方法。
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7057083A JP3020429B2 (ja) | 1995-03-16 | 1995-03-16 | 表面歪み算出方法 |
| US08/530,893 US5844801A (en) | 1994-12-08 | 1995-09-20 | Method of inspecting and manufacturing vehicle body |
| GB9519345A GB2295890B (en) | 1994-12-08 | 1995-09-22 | Method of inspecting and manufacturing a vehicle body |
| GB9706103A GB2308443B (en) | 1994-12-08 | 1995-09-22 | Method of inspecting and manufacturing a vehicle body |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7057083A JP3020429B2 (ja) | 1995-03-16 | 1995-03-16 | 表面歪み算出方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08254412A true JPH08254412A (ja) | 1996-10-01 |
| JP3020429B2 JP3020429B2 (ja) | 2000-03-15 |
Family
ID=13045600
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7057083A Expired - Fee Related JP3020429B2 (ja) | 1994-12-08 | 1995-03-16 | 表面歪み算出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3020429B2 (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008215955A (ja) * | 2007-03-01 | 2008-09-18 | Asahi Breweries Ltd | 逆さ缶検出装置 |
| US7445306B2 (en) | 2004-09-14 | 2008-11-04 | Brother Kogyo Kabushiki Kaisha | Line-type ink-jet recording apparatus |
| EP1921417A4 (en) * | 2005-08-30 | 2011-10-19 | Daihatsu Motor Co Ltd | DEVICE AND METHOD FOR DISTORTIONALIZATION |
-
1995
- 1995-03-16 JP JP7057083A patent/JP3020429B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7445306B2 (en) | 2004-09-14 | 2008-11-04 | Brother Kogyo Kabushiki Kaisha | Line-type ink-jet recording apparatus |
| EP1921417A4 (en) * | 2005-08-30 | 2011-10-19 | Daihatsu Motor Co Ltd | DEVICE AND METHOD FOR DISTORTIONALIZATION |
| JP2008215955A (ja) * | 2007-03-01 | 2008-09-18 | Asahi Breweries Ltd | 逆さ缶検出装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3020429B2 (ja) | 2000-03-15 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US4792232A (en) | Method and apparatus for detection of undesirable surface deformities | |
| CN114897864B (zh) | 基于数模信息的工件检测及缺陷判断方法 | |
| EP1925908B1 (en) | Plane distortion measuring device and method | |
| EP1430446B1 (en) | Image processing method for appearance inspection | |
| US20030149947A1 (en) | Method and system for detecting defects | |
| JPH0793541A (ja) | 形状認識方法 | |
| US6397165B1 (en) | Microscopic corner radius measurement system | |
| JP2011020455A (ja) | 変形可能なキャリヤ上に印刷された画像の印刷品質を自動的に判断する方法 | |
| JP3185559B2 (ja) | 表面欠陥検査装置 | |
| JP3189588B2 (ja) | 表面欠陥検査装置 | |
| CN117437191A (zh) | 一种融合巡检图像与漏磁检测的钢轨表面检测方法及系统 | |
| JP4003465B2 (ja) | 特定パターン認識方法、特定パターン認識プログラム、特定パターン認識プログラム記録媒体および特定パターン認識装置 | |
| JPH05205051A (ja) | 光学式形状認識装置 | |
| JP3020429B2 (ja) | 表面歪み算出方法 | |
| JP2003172713A (ja) | 光学歪の評価方法および評価装置 | |
| JPH08159740A (ja) | 表面歪み判定方法 | |
| CN120833320A (zh) | 基于图像检测的手机玻璃质量检测方法及系统 | |
| JP2974223B2 (ja) | 光学式形状認識装置 | |
| JP3151790B2 (ja) | 溶接開先・ビードの中心位置検出方法及び装置 | |
| JPH0339603A (ja) | パターンの輪郭検出方法及びこの方法を用いた測長装置 | |
| JP3256617B2 (ja) | 半導体装置の検査方法 | |
| JPH0615236A (ja) | メロンの外観品質評価装置 | |
| CN114066762A (zh) | 一种基于不规则仪表表盘透视变换校正算法 | |
| JP2000207557A (ja) | 位置ずれ量計測方法 | |
| JPH10156576A (ja) | 金属部材の両面突合せ溶接部のオフシーム量計測方法及び装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| FPAY | Renewal fee payment (prs date is renewal date of database) |
Year of fee payment: 8 Free format text: PAYMENT UNTIL: 20080114 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (prs date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090114 Year of fee payment: 9 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (prs date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100114 Year of fee payment: 10 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |