JPH0886634A

JPH0886634A - 表面欠陥検査装置

Info

Publication number: JPH0886634A
Application number: JP22057894A
Authority: JP
Inventors: Masanori Imanishi; 正則今西; Sachiyo Katabami; 祥代方波見; Kazunori Noso; 千典農宗
Original assignee: Nissan Motor Co Ltd
Current assignee: Nissan Motor Co Ltd
Priority date: 1994-09-14
Filing date: 1994-09-14
Publication date: 1996-04-02
Anticipated expiration: 2016-07-11
Also published as: JP3185559B2

Abstract

(57)【要約】【目的】１画面中で欠陥検出の出来る範囲が広く、かつ
“ゆず肌”のような極めて薄い凹凸を欠陥と誤検出する
ことなく、より精密な欠陥検出を行なえる表面欠陥検査
装置を提供する。【構成】被検査面１００に所定の明暗パターンを映し出
す照明手段１０１と、被検査面を撮像して明暗パターン
を電気信号の画像データに変換する撮像手段１０２と、
撮像手段によって得られた画像データを処理して明暗パ
ターンの明部と暗部の境界領域を識別する境界領域識別
手段１０３と、画像データにおける周波数成分のうち高
い周波数領域で、かつレベルが所定値以上の領域のみを
抽出する画像強調手段１０４と、画像強調手段で抽出し
た領域のうち境界領域識別手段で識別した境界領域でな
い部分を欠陥として検出する欠陥検出手段１０５と、を
備えた表面欠陥検査装置。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、被検査物体の表面欠
陥、例えば自動車ボディの塗装面の凹凸等のような表面
欠陥を検査する装置に関する。

【０００２】

【従来技術】従来の表面欠陥検査装置としては、例えば
特開平２−７３１３９号公報や特開平５−４５１４２〜
４５１４４号公報などに示されたものがある。これら
は、被検査面に所定の明暗縞（ストライプ）模様を映し
出し、被検査面上に凹凸等の欠陥があった場合、それに
よる明度（輝度）差や明度（輝度）変化をもった受光画
像を微分することにより、被検査面の表面の欠陥を検出
するという方法を用いたものである。また、上記の従来
例には、被検査面に加工部位など欠陥でないものがあ
り、それが受光画像中にあった場合、欠陥での輝度レベ
ルと上記加工部位など欠陥でない個所での輝度レベルと
に差があることを利用し、欠陥とそれ以外の個所とを区
別する技術が記載されている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかし、上記のごとき
従来の表面欠陥検査装置においては、次のごとき問題が
あった。すなわち、従来の表面欠陥検査装置おいては、
ストライプ模様の明部分に黒く映る欠陥を検出するもの
であり、ストライプの暗部分に存在する欠陥を検出する
ことが出来ない。そのため、１画面中の明部分のみを検
査することになるので、１画面で検査できる領域が狭く
なり、広い被検査面を検査する場合には、多数回の検査
を繰り返さなければならない、という問題があった。

【０００４】また、例えば自動車ボディの塗装におい
て、通常、表面欠陥と呼ばれるものは、ゴミ等が付着し
た上に塗装が行なわれた結果生じる塗装表面の凸部であ
り、例えば直径が０.５mm〜２mm程度で厚さが数十μm程
度のものである。この程度の凸部は直径が小さいのに高
さ（厚さ）が比較的大きいため、光の乱反射角が大きく
なり、目につきやすい。これに対して欠陥とはならない
凹凸も存在する。すなわち、塗料溶剤の蒸発する過程に
おいて発生する渦対流により、塗料の濃度が厳密には一
定でなくなるので、塗膜の厚さには極めて薄い（低い）
凹凸が周期的に発生する。この凹凸は、例えば山と山の
間隔が１〜１０mm程度で、凹凸の高さが数μm程度であ
る。このような極めて薄い凹凸は通常では気がつかない
程度のものであり、欠陥とはならない。しかし、光の加
減等では“ゆず”やオレンジの表面のように見えること
があるので、いわゆる“ゆず肌”もしくは“オレンジ
肌”と呼ばれるものである。上記のごとき従来例におい
ては、輝度変化を強調して検出するため、上記の“ゆず
肌”のような欠陥とはならない極めて薄い凹凸も検出
し、これを欠陥と誤判断するおそれがある。例えば、前
記の特開平２−７３１３９号公報においては、ストライ
プ模様の間隔が狭い（１.５mm以下）照明を用いて欠陥
検出処理を行なうため、被検査面上に上記の“ゆず肌”
などが形成されている場合には、ストライプ自身および
その境界（線）が大きく乱れるので、例えばストライプ
の黒い部分が孤立点となり、画像上のストライプの幅が
一定にならないときに誤検出が発生しやすい。上記のよ
うに、従来技術においては、いわゆる“ゆず肌”のよう
な欠陥とならない極めて薄い凹凸を欠陥と誤検出するお
それがある、という問題もあった。

【０００５】本発明は上記のごとき従来技術の問題を解
決するためになされたものであり、第１の目的は１画面
で検査できる領域が広い表面欠陥検査装置を提供するこ
とである。また、第２の目的は、いわゆる“ゆず肌”の
ような欠陥とならない極めて薄い凹凸を欠陥と誤検出す
ることなく、より精密な欠陥検出を行なうことの出来る
表面欠陥検査装置を提供することである。

【０００６】

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
め、本発明においては特許請求の範囲に記載するように
構成している。図１は、本発明のクレーム対応図であ
り、（ａ）は請求項１に相当し、図中の破線部分は請求
項２に相当するものである。図１（ａ）において、１０
０は被検査面であり、例えば塗装面である。また、１０
１は被検査面に所定の明暗パターンを映し出す照明手段
であり、例えば後記図４に示す照明装置である。また、
１０２は被検査面を撮像して上記明暗パターンを電気信
号の画像データに変換する撮像手段であり、例えばＣＣ
Ｄカメラ等のビデオカメラである。また、１０３は上記
撮像手段１０２によって得られた画像データを処理して
上記明暗パターンの明部と暗部の境界領域を識別する境
界領域識別手段、１０４は上記画像データにおける周波
数成分のうち高い周波数領域で、かつレベルが所定値以
上の領域のみを抽出する画像強調手段、１０５は上記画
像強調手段１０４で抽出した領域のうち上記境界領域識
別手段１０３で識別した境界領域でない部分を欠陥とし
て検出する欠陥検出手段である。これら１０３〜１０５
の部分は、例えばコンピュータで構成される。上記の構
成は、例えば後記図２〜図２２で説明する実施例に相当
する。

【０００７】次に、請求項２は、図１（ａ）に破線で示
すように、境界領域識別手段１０３によって得られた境
界領域を拡大する処理を行なう境界領域処理手段１０６
を、請求項１の境界領域識別手段１０３と欠陥検出手段
１０５との間に挿入したものである。この構成は、例え
ば後記図２７〜図３０の実施例に相当する。また、請求
項３に記載のように、上記境界領域処理手段は、被検査
面の粗さに応じて予め定められた所定値だけ境界領域を
拡大するものである。或いは、請求項４に記載のよう
に、上記境界領域処理手段は、上記撮像手段で求めた画
像データから得られる被検査面の粗さに応じた値だけ境
界領域を拡大するものである。或いは、請求項５に記載
のように、上記境界領域処理手段は、一旦、境界領域を
拡大した後、境界領域を縮小する処理を行なうものであ
る。

【０００８】また、請求項６に記載のように、上記画像
強調手段は、上記撮像手段によって得られた画像データ
の原画像と、原画像に所定の平滑化処理を施した画像と
の差の絶対値を求めるものである。或いは、請求項７に
記載のように、上記画像強調手段は、上記撮像手段によ
って得られた画像データの原画像を正規関数で平滑化し
たのち２次微分した結果の絶対値を求めるものである。

【０００９】また、請求項８に記載のように、上記境界
領域識別手段は、上記撮像手段によって得られた画像デ
ータの原画像に平滑化処理を施した画像を微分し、その
結果の絶対値を求めるものである。また、請求項９に記
載の発明は、上記境界領域認識手段で得られた画像に、
原画像の輝度ヒストグラムもしくは被検査面の粗さに基
づいて設定された平滑化処理を行うか、または上記境界
領域認識手段における微分係数を、原画像の輝度ヒスト
グラムに基づいて設定するものである。

【００１０】また、請求項１０に記載のように、上記欠
陥検出手段は、上記境界領域認識手段の結果と上記画像
強調手段の結果との差を求め、その結果を所定のしきい
値で２値化するものである。また、請求項１１に記載の
ように、上記欠陥検出手段は、原画像の輝度ヒストグラ
ムもしくは被検査面の粗さに基づいて上記２値化しきい
値を調節するものである。

【００１１】次に、図１（ｂ）は、請求項１２に相当す
るものであり、図中の破線部分は請求項１３に相当す
る。図１（ｂ）において、１００は被検査面であり、例
えば塗装面である。また、１０１は被検査面に所定の明
暗パターンを映し出す照明手段であり、例えば後記図３
に示す照明装置である。また、１０２は被検査面を撮像
して上記明暗パターンを電気信号の画像データに変換す
る撮像手段であり、例えばＣＣＤカメラ等のビデオカメ
ラである。また、１０７は上記撮像手段によって得られ
た画像データを平滑化する平滑化手段、１０８は上記平
滑化手段で平滑化した明暗パターンの画像データで輝度
変化のある部分を抽出する強調手段、１０９は上記強調
手段の結果を２値化する２値化手段、１１０は上記２値
化手段で得られた上記領域をそれぞれ演算することによ
って１画面中に存在する輝度変化のある部分毎にそれぞ
れの面積を求め、その面積が所定値以下であった部分を
欠陥として検出する面積判定処理手段である。これら１
０７〜１１０の部分は、例えばコンピュータで構成され
る。上記の構成は、例えば後記図３１〜図３６で説明す
る実施例に相当する。

【００１２】次に、請求項１３は、図１（ｂ）に破線で
示すように、上記２値化手段１０９で得られた２値信号
のうち上記輝度変化のある部分に相当する値部分の領域
を拡大する処理を行なう領域処理手段１１１を、請求項
１２の２値化手段１０９と欠陥検出手段１１０との間に
挿入したものである。また、請求項１４に記載のよう
に、上記領域処理手段は、被検査面の粗さに応じて予め
定められた所定値だけ上記輝度変化のある部分に相当す
る値部分の領域を拡大するものである。或いは、請求項
１５に記載のように、上記領域処理手段は、上記撮像手
段で求めた画像データから得られる被検査面の粗さに応
じた値だけ上記輝度変化のある部分に相当する値部分の
領域を拡大するものである。また、請求項１６に記載の
ように、上記領域処理手段は、一旦、輝度変化のある部
分に相当する値部分の領域を拡大した後、該領域を縮小
する処理を行なうものである。

【００１３】また、請求項１７に記載のように、上記面
積判定手段は、上記２値化した画像における画面の周辺
境界に接する所定領域を除去した後に、面積判定処理を
行なうものである。なお、この構成は、例えば図３４で
説明する実施例に相当する。或いは、請求項１８に記載
のように、上記面積判定手段は、上記２値化した画像に
おける画面の周辺境界に接する１画素分をストライプの
暗部分と同値にしたのち面積判定を行なうものである。
なお、この構成は、例えば図３５で説明する実施例に相
当する。

【００１４】また、請求項１９に記載のように、上記照
明手段は、明暗パターンとして平行なストライプとそれ
を斜めに横切る線とからなる模様を映しだすものであ
る。なお、この構成は、例えば図３６で説明する実施例
に相当する。また、請求項２０に記載のように、上記照
明手段は、被検査面にストライプ状の明暗パターンを映
し出すものである。この構成は例えば後記図４、図５の
実施例に相当する。或いは、請求項２１に記載のよう
に、上記照明手段は、被検査面に格子状の明暗パターン
を映し出すものである。この構成は例えば後記図１４の
実施例に相当する。また、請求項２２に記載のように、
上記照明手段は、被検査面に映し出された明暗パターン
の明部と暗部のそれぞれの幅すなわち間隔が、検査の目
的として予想される欠陥の大きさに比べて十分大きな値
に設定されているものである。また、請求項２３に記載
のように、上記照明手段は、明暗パターンの明部と暗部
の間隔、比率および該照明手段から被検査面までの距離
が、被検査面の曲率および予想される欠陥と被検査面と
のなす角度に基づいて設定されているものである。

【００１５】また、請求項２４に記載の発明において
は、上記欠陥検出手段によって得られた欠陥に関するデ
ータに基づいて、ラベル付け処理および欠陥の面積と重
心座標計算処理を行なう手段を備えている。また、請求
項２５に記載の発明においては、複数の上記撮像手段と
複数の上記照明手段を、被検査物体の周囲にアーチ状に
配置し、被検査物体の広い被検査面を同時に検査するよ
うに構成したものである。この構成は、例えば後記図２
３の実施例に相当する。

【００１６】

【作用】上記のように、請求項１に記載の発明において
は、照明手段によって被検査面に所定の明暗パターンを
映し出し、それを撮像手段で撮像して電気信号の画像デ
ータに変換する。次に、境界領域識別手段では上記画像
データを処理して画像データにおける周波数成分のうち
低い周波数領域での明部と暗部の境界領域を識別する。
この処理は、例えば画像信号の原画像に平滑化処理を施
した画像を微分し、その結果の絶対値を求めることによ
り、境界領域に対応した信号を得ることが出来る。ま
た、画像強調手段では、上記明暗パターンの画像データ
における周波数成分のうち高い周波数成分で、かつレベ
ルが所定値以上の成分のみを抽出する。上記の画像デー
タにおける高周波成分とは欠陥やストライプの境界領域
のような輝度変化のある部分および雑音であり、上記の
ようにレベルが所定値以上の成分のみを抽出することに
より、雑音成分を除去し、欠陥と境界領域のみとするこ
とが出来る。次に、欠陥検出手段では、上記画像強調手
段で抽出した領域のうち上記境界領域識別手段で識別し
た境界領域でない部分を欠陥として検出する。上記のよ
うに、画像強調手段で抽出した部分は欠陥と境界領域の
みであり、境界領域識別手段の結果は境界領域のみであ
るから、例えば、両者の差を求めれば欠陥部分のみを検
出することが出来る。または画像強調手段の結果と境界
領域識別手段の結果をそれぞれ２値化した値のＡＮＤを
求めてもよい。

【００１７】上記のように、請求項１に記載の発明は、
明暗ストライプ画像の明部分に黒く映る欠陥と暗部分に
白く映る欠陥との両方を検出するものである。ただし、
明暗の境界部分は欠陥検出を行なうことが出来ないの
で、被検査面全体を検査するには、被検査物体もしくは
照明手段と撮像手段を順次移動させ、明部分と暗部分
（境界領域を除いた部分）が被検査面全体を走査するよ
うに構成する。ただし、従来例のような明部分内のみを
検査するものよりも１画面中で欠陥検査を行なうことの
出来る領域が広範囲なので、検査を迅速に行なうことが
可能である。

【００１８】次に、請求項２に記載の発明において、境
界領域処理手段は、境界領域識別手段で求めた境界領域
を拡大する処理を行なう。これは詳細を後述するよう
に、“ゆず肌”を欠陥と誤検出するのは、“ゆず肌”に
よってストライプの明暗の境界が乱れ、孤立点が生じる
ためであることに鑑み、このような誤検出の発生するお
それのある部分を一括して境界領域とすることにより、
そのような部分については欠陥検出を行なわないように
したものである。次に、請求項３〜請求項５は、上記境
界領域処理手段の構成例を示すものであり、請求項３
は、被検査面の粗さに応じて予め定められた所定値だけ
境界領域を拡大するもの、請求項４は、撮像手段で求め
た画像データから得られる被検査面の粗さに応じた値だ
け境界領域を拡大するものである。また、請求項５は、
一旦、境界領域を拡大した後、境界領域を縮小する処理
を行なうものである。上記のように、一旦、境界領域を
拡大し、“ゆず肌”の影響によって境界線が乱れたり、
孤立点が生じたような領域を境界領域（例えば暗部分と
する）に取り込んだ後は、境界領域を縮小する画像処理
を行なっても、上記の乱れや孤立点は再生しない。した
がって上記のごとき拡大処理と縮小処理を行なうことに
より、“ゆず肌”の影響を消去し、かつストライプ部分
は最初の状態に復帰させることが出来る。

【００１９】次に、請求項６および請求項７は、上記画
像強調手段の構成例を示すものであり、請求項８および
請求項９は、上記境界領域識別手段の構成例を示すもの
である。また、請求項１０および請求項１１は、上記欠
陥検出手段の構成例を示すものである。次に、請求項１
２に記載の発明においては、照明手段によって被検査面
に所定の明暗パターンを映し出し、それを撮像手段で撮
像して上記明暗パターンを電気信号の画像データに変換
する。次に、平滑化手段では、撮像手段によって得られ
た画像データを平滑化する。この平滑化によってノイズ
等による微小な輝度変化成分を除去する。次に、強調手
段では、平滑化手段で平滑化した明暗パターンの画像デ
ータで輝度変化のある部分を抽出する。この強調処理
は、例えば微分処理である。次に、２値化手段では、強
調処理した結果を２値化する。この２値化処理によって
欠陥部分やストライプ境界部分のような輝度変化のある
領域が抽出される。次に、面積判定処理手段は、領域処
理手段で得られた上記領域をそれぞれ演算することによ
って１画面中に存在する輝度変化のある部分毎にそれぞ
れの面積を求め、その面積が所定値以下であった部分を
欠陥として検出する。すなわち、輝度変化のある部分と
しては、ストライプの明暗の境界部分と欠陥部分とが検
出されるが、そのうちストライプの明暗の境界部分の面
積に対し、欠陥部分の面積は大幅に小さいので、所定の
面積で区別することにより、欠陥部分のみを抽出するこ
とが出来る。上記請求項１２に記載の発明は、明暗スト
ライプ画像の明部分に黒く映る欠陥と暗部分に白く映る
欠陥との両方を検出するものである。ただし、明暗の境
界領域部分は欠陥検出を行なうことが出来ないので、前
記請求項１と同様に、被検査面全体を検査するには、被
検査物体もしくは照明手段と撮像手段を順次移動させ、
明部分と暗部分（境界領域以外の部分）が被検査面全体
を走査するように構成する。

【００２０】また、請求項１３に記載の発明において
は、領域処理手段によって、上記２値化手段で得られた
２値信号のうち上記輝度変化のある部分に相当する値部
分の領域を拡大する処理を行なう。これは詳細を後述す
るように、“ゆず肌”を欠陥と誤検出するのは、“ゆず
肌”によってストライプの明暗の境界が乱れ、孤立点が
生じるためであることに鑑み、このような誤検出の発生
するおそれのある部分については欠陥検出を行なわない
ようにしたものである。また、請求項１４〜請求項１６
は、上記領域処理手段の例を示すものであり、前記請求
項３〜請求項５と同様である。また、請求項１７〜請求
項１９は、請求項１２に記載の発明において、被検査面
が曲面であった場合における面積判定時の誤差を解消す
る手段に関するものであり、請求項１７は誤検出が生じ
やすい部分を削除するもの、請求項１８は画面周辺の１
画素を画像処理することによってストライプ境界部分を
全て接続するようにしたもの、請求項１９は照明装置の
ストライプ画像において予め各ストライプを接続してお
くように構成したものである。また、請求項２０〜請求
項２３は、上記照明手段の構成例を示すものである。ま
た、請求項２４は、欠陥検出後の後処理手段の構成を示
すものである。また、請求項２５は、被検査物体の広い
被検査面を同時に検査する構成を示したものであり、例
えば自動車ボディの塗装工程における塗装表面検査を行
なう構成である。

【００２１】

【実施例】以下、この発明を図面に基づいて説明する。
図２は、この発明の一実施例を示す図である。図２にお
いて、１は照明装置であり、被検査面３に所定の明暗パ
ターンの光を照射するよう配置されている。２はビデオ
カメラ（例えばＣＣＤカメラ等）であり、明暗パターン
が映し出された被検査面３を撮像するよう配置されてい
る。また、４はカメラコントロールユニットであり、こ
こではビデオカメラ２で撮像された受光画像の画像信号
が生成され、画像処理装置５へ出力される。また、６は
ホストコンピュータであり、画像処理装置５の制御や処
理結果を外部に表示させたり、出力させる機能を有す
る。また、７はモニタであり、ビデオカメラ２で撮像し
た画面等を表示する。

【００２２】次に、図３は上記画像処理装置５の構成を
示すブロック図である。図３において、カメラコントロ
ールユニット４からの画像信号は、バッファアンプ８を
介しＡ／Ｄ変換器９でディジタル値に変換される。ま
た、ＭＰＵ（マイクロプロセッサ）１０は、画像データ
に対して所定の演算、処理等を行なう。１１は画像デー
タや処理結果を記憶するメモリであり、処理結果等はＤ
／Ａ変換器１２を介してモニタ７に出力して表示するこ
とができる。

【００２３】次に、図４は、照明装置１の詳細を示す分
解斜視図である。本実施例においては、明暗のストライ
プパターンの照明を用いるものとして説明する。図４に
おいて、１ａは光源であり、その光は拡散板１ｂで拡散
され、ストライプ板１ｃを通して被検査面に照射され
る。拡散板１ｂは、例えばすりガラスのようなものであ
り、被検査面３に光を均一に照射する。ストライプ板１
ｃは、透明もしくは拡散板のようなものに黒色のストラ
イプを所定の間隔で施したものである。

【００２４】また、図５は、拡散板１ｂを使用しない場
合の照明装置の一例を示す斜視図である。図５におい
て、光源１ａが一般の蛍光灯のような、予め拡散された
光を発生する光源であれば、背景１ｄを黒色にすること
により、上記と同様なストライプ光が得られる。したが
って、このように照明装置を構成することにより、被検
査面３に明暗（白黒）のストライプ模様を映し出すこと
ができる。

【００２５】次に、上記のごときストライプ照明を用い
て、被検査物の表面上の欠陥を受光画像に映し出す原理
について、図６〜図８を用いて説明する。図６におい
て、被検査面３上に凸状の欠陥１３があるものとする。
点Ｐ１は、欠陥のない正常な面上の任意の点であり、点
Ｐ２は、欠陥１３上の任意の点である。欠陥１３が図の
ように凸状の場合、欠陥１３上の任意の点のそれぞれに
おいて、その点の接線と正常な被検査面とのなす角度を
もっており、点Ｐ２におけるこの角度を傾斜角θとす
る。この場合、欠陥１３および点Ｐ１の近傍は、ストラ
イプ照明の明ストライプ内（光が照射されている部分）
にあるものとする。ビデオカメラ２と被検査面３とのな
す角を入射角θｉとした場合に、正常な平面である点Ｐ
１では光は正反射（θｉ）し、その方向にはストライプ
照明の明部分があるので、点Ｐ１はビデオカメラ２で明
（白）部分として映し出される。しかし、欠陥１３上の
点Ｐ２においては、傾斜角θによってビデオカメラ２か
らの入射は正反射せず乱反射し、その方向には黒ストラ
イプがあるため、点Ｐ２はビデオカメラ２で黒く映し出
される。このときの乱反射角をθhとすると、欠陥点Ｐ
２での傾斜角θ、ビデオカメラ２のある方向の角度（入
射角）はθiであるから、 θh＝θi＋２θ …（数１）となる（図７参照）。すなわち、角度θhの方向に、ス
トライプの明（白）部分があれば白、ストライプの黒部
分があれば黒（暗）く映し出されるわけである。また、
上記のように正常な平面では正反射するので、 θh＝θi …（数２）と表せる。よって（数１）、（数２）式より、欠陥によ
る乱反射は、正反射方向θiを基準にすると２θと表す
ことができる。なお、上記の説明ではビデオカメラ２を
始点として説明したが、照明装置１を始点としてもまっ
たく同じである。また、図７は、欠陥の右側の斜面に点
Ｐ２がある場合についての例であるが、Ｐ２が左斜面に
ある場合でも同様であるので、説明は省略する。

【００２６】次に、被検査面が曲面の場合について図８
を用いて説明する。図８に示すように、被検査面３が曲
率半径Ｒの曲面とし、その中心をＣとする。また、この
曲面上の任意の点をＰ１’とし、その点の中心角をθc
とする。ここで曲面上の点Ｐ１’での反射角θhは、 θh＝θi＋２θc …（数３）と表され、これが曲面での正反射角となる。さらに、点
Ｐ１’に欠陥がある場合、上記平面のときと同様に考え
ると、その反射角θhは、 θh＝θi＋２θc＋２θ…（数４）となる。故に、欠陥での乱反射方向は、その点での正反
射方向を基準にすると、平面、曲面にかかわらず、２θ
となる。

【００２７】上記のように、欠陥での傾斜角θによって
被検査面での反射角が求められるので、あらかじめ欠陥
における傾斜角θの分布を測定しておき、検出したい、
すなわち画像中に黒く映し出したい範囲（被検査体の種
類に応じて、欠陥と判定すべき大きさの最小のランクに
合わせる）を決めておけば、その範囲での反射方向にス
トライプの暗（黒）部分があるようにストライプの間隔
（前記図４のＴ）および照明装置１と被検査面３との距
離（図６のＤ；照明装置と被検査面との角度も含む）が
決定できる。この際、被検査体の種類に応じて代表的な
欠陥をサンプルし、それに合うように設定する。なお、
これまでの説明とは逆に、上記原理を用い被検査面に黒
く映したストライプ内に、欠陥を白く映し出すことも出
来る。ただし、その場合には、照明装置１の光が拡散光
であるため、欠陥が明るくかつ大きく映りにくい場合が
ある（白色ではなく暗い灰色で、明るく映る部分の面積
も小さい）ので、このような場合は、この欠陥をより明
るく（白く）映し出すために、ストライプの明部分の幅
を暗部分より広くとる（例えば明暗の比率を明：暗＝
２：１以上にする）、というようなストライプの明暗比
率を含めて上記ストライプの明暗の間隔Ｔや距離Ｄを決
定すればよい。

【００２８】次に、作用を説明する。なお、この実施例
は図１（ａ）のブロック図に相当する。被検査面３上に
明暗ストライプが映し出されており、そのストライプの
明部分と暗部分の中に欠陥１３と１３’があるものとす
ると、その受光画像は図９（ａ）のようになり、前記の
原理によって欠陥１３が明ストライプ内に黒く、欠陥１
３’が暗ストライプ中に白く映し出される。図９（ａ）
の受光画像において、画面左上を原点として座標軸ｘ，
ｙをとると、欠陥１３、１３’におけるｘ方向の輝度レ
ベルは、図９（ｂ）のようになる。なお、図９（ｂ）に
おいて、大きな凹凸はストライプの明部分と暗部分とに
対応するものであり、細かな凹凸はノイズである。そし
て欠陥１３は凸部分（明部分）から落ちこんだ、ノイズ
よりは大きな凹部、欠陥１３’は凹部分（暗部分）から
飛び出した凸部として示される。前記の画像処理装置５
は、図９に示すような受光画像を原画像の信号Ｓ０とし
て取り込む。例えば、ビデオカメラ２からの画像信号を
Ａ／Ｄ変換し、輝度レベルを８ｂｉｔのディジタル値に
変換した場合には、図９（ｂ）に示すように、縦軸にお
いて２５５が最大値で明、０が黒となり、１画面を５１
２×５１２画素の分解能で取り込んだ場合には、横軸は
０〜５１２の画素数となる。なお、図示の信号Ｓ０はｙ
軸方向の或る値（＊印の値）についての信号であり、こ
のような信号がｙ軸の各値について存在する。

【００２９】次に、図１０は、画像処理装置５における
処理内容を示すフローチャートである。画像処理装置５
においては、図１０に示すごとく、原画像Ｐ１から、領
域認識処理Ｐ２、画像強調処理Ｐ３および欠陥検出処理
Ｐ４を行なって欠陥を検出する。また、上記のごとくに
して欠陥を検出した後の後処理Ｐ５としては、ラベリン
グ、面積および重心座標計算があり、それらの結果をモ
ニタ等に表示し、或いは後続機器に出力する。

【００３０】以下、上記の各処理の内容について詳細に
説明する。まず、境界領域認識処理Ｐ２について説明す
る。図１１は、原画像の信号Ｓ０に含まれる各成分の波
形図である。図１１のように、原画像の信号Ｓ０は、照
度むら等によるシェーディング成分（低周波成分）と、
ストライプ照明による輝度変化成分（中間成分）と、欠
陥１３、１３’やノイズによる輝度変化成分（高周波成
分）の３つに分けられる。このような原画像からストラ
イプの境界領域を認識するために、原画像から輝度変化
成分（中間成分）のうち欠陥でない領域を分離／抽出す
る。なお、上記の周波数とは、画像処理における空間周
波数である。上記中間成分の認識を簡単かつ確実に行う
には、被検査面に映るストライプ模様の間隔および幅
が、欠陥に対して十分大きければよい。図１１を例にと
ると、シェーディングなどの低周波成分の周期は、１画
面のｘ方向の大きさ５１２画素以上である。ストライプ
模様などの中間成分は、１画面当たり４〜５周期（明暗
ストライプが計９本）なので、１周期約５０〜６０画素
の大きさである。ここで、欠陥が約０.５〜１ｍｍの大
きさで、カメラの視野が１５０×１４０ｍｍであるとす
ると、欠陥は受光画像中に約３画素の大きさで映る。こ
のように上記３つの成分の大きさ（画素数）の差が大き
いほど、中間成分の認識は容易に行うことができる。よ
ってこの差が大きくなるようストライプ照明の間隔、
幅、および明暗の比率を設定すればよい。

【００３１】以下、図１０の境界領域認識処理Ｐ２の具
体例について説明する。境界領域認識処理は、図１０に
示すように、スムージングＰ２１、微分Ｐ２２および絶
対値Ｐ２３の各処理を行なう。まず、原画像をスムージ
ング（ローパスフィルタ）し、欠陥やノイズによる高周
波成分のみを取り除く。これは、全ての輝度変化のある
領域から欠陥以外の輝度変化のある部分（境界領域）を
認識するために、上記中間成分と高周波成分とを分離し
て中間成分のみを取り出すためと、後に説明する画像強
調処理において、欠陥による輝度変化のみを強調するた
めに欠陥成分のみを取り出す必要があるからである。

【００３２】以下、上記のスムージングについて、平滑
化フィルタを用いた場合について説明する。平滑化フィ
ルタは、例えば、１画面５１２×５１２画素の各画素に
対して、図１２に示すように、３×３マスクの局所演算
を行なう場合、注目画素Ｑ０（正方形状に並んだ９画素
中の真中の画素）およびその周囲を囲むＱ１〜Ｑ８の画
素に対して、周辺のＱ１〜Ｑ８の画素の輝度値の単純平
均値を注目画素の新たな輝度値とするものである。この
ように周辺８画素の単純平均値をとるので、微小ノイズ
等が除去される。なお、５×５マスクや７×７マスクの
ように、マスクの大きさは任意であり、これをマスクサ
イズと呼ぶ。上記の平滑化フィルタの処理回数やマスク
サイズは、ストライプの間隔や欠陥１３、１３’の大き
さに応じて設定すればよい。このような平滑化フィルタ
処理の結果、原画像の信号Ｓ０は図１３に示す信号Ｓ１
のような欠陥（高周波）成分のみが取り除かれ、欠陥以
外による輝度変化成分（中間成分）とシェーディングな
どによる低周波成分との画像となる。次に、得られた信
号Ｓ１を微分する。その結果、シェーディングなどによ
る輝度変化の緩やかな低周波成分が除去され、輝度変化
の急激な中間成分のみが強調される。ただし、一般的な
微分処理では、輝度変化の立ち上がりと立ち下がりエッ
ジが輝度０に対して正負に現われるため、上記微分した
結果の絶対値をとり、すべての輝度変化が正となるよう
な処理を行う。その結果は信号Ｓ２に示すようになる。
このようにして、原画像から欠陥以外による輝度変化成
分、すなわち明暗ストライプの境界領域を分離／抽出つ
まり認識することが可能となる。

【００３３】次に、図１０の画像強調処理Ｐ３の具体例
について説明する。画像強調処理は、図１０に示すよう
に、減算Ｐ３１と絶対値Ｐ３２の各処理を行なう。本実
施例では、図１３における原画像の信号Ｓ０とスムージ
ングによって欠陥成分のみが除去された信号Ｓ１とを用
いた方法について説明する。これは、信号Ｓ０から信号
Ｓ１を減算する処理であり、これによって低周波成分お
よびストライプ成分が相殺され、信号Ｓ３のように欠
陥、明暗の境界部分およびノイズ等による高周波成分の
みが抽出される。ただし、上記減算のやり方によって、
明ストライプ中に黒く映る欠陥１３と暗ストライプ中に
白く映る欠陥１３’との一方が負の値となってしまう。
そのため、上記の減算結果の絶対値を求め、全ての強調
結果が正の値となるようにする。なお、図１３の画像強
調結果Ｓ３には、欠陥の他に境界領域に相当する部分
（中間成分）も残る場合があり、これが誤検出の原因と
なる。そのため次の欠陥検出処理を行なう。

【００３４】次に、図１０の欠陥検出処理Ｐ４について
説明する。欠陥検出処理は、図１０に示すごとく、減算
Ｐ４１と２値化Ｐ４２の各処理を行なう。まず、図１３
の画像強調結果Ｓ３から境界領域認識結果Ｓ２を減算
し、その結果としてＳ４を得る。これは、上記の減算を
することで欠陥以外の輝度変化領域（境界領域による中
間成分）のレベルを下げ、後の２値化のしきい値の設定
範囲を広げるためである。なお、減算の結果で上記中間
成分の領域が負の値となるが、負になった場合は０にす
るか、もしくは図１３のＳ３に示すように、画像強調処
理での減算の前にあらかじめバイアスＢを加えておけば
よい。次に、図１３のＳ４に示すように、所定のしきい
値（ＴｈもしくはバイアスＢ＋Ｔｈ）で２値化すること
により、Ｓ５のごとき２値化信号が得られる。このよう
に、誤検出の原因となりやすい欠陥以外の輝度変化領域
（境界領域）をマスクし、かつシェーディング等の影響
を受けずに欠陥のみを確実に検出することができる。

【００３５】次に、上記のようにして欠陥検出を完了し
た後の後処理としては、図１０のＰ５に示すように、欠
陥検出信号Ｓ５に基づいて、欠陥部分のラベリング（ラ
ベル付け）、面積計算および重心座標計算を行なう。そ
してホストコンピュータ６は、その結果から欠陥の特
定、位置およびランク付け等を行い、それを表示装置や
プリンタ等の出力装置へ出力する。または、欠陥があっ
た場合に、被検査物を通常ラインから修正専用ライン
（例えば自動車ボディの塗装工程の場合は、欠陥部分の
みを修正塗装する等）へ切り替えるといったラインの制
御、あるいは欠陥のランク（大きさ）、発生個所に対す
る統計処理などに用いてもよい。また、これまでの説明
においては、照明装置１としてストライプ状の明暗パタ
ーンを映し出すものについて説明したが、図１４に示す
ように、明暗パターンを格子状にしてもよい。具体的に
は、前記図４のストライプ板１ｃを図１４のような格子
状のパターンとすることで実現できる。このような格子
状パターンを用いた場合の作用、効果は、これまで説明
したストライプ状の場合と同様である。また、格子状パ
ターンの間隔や比率等もこれまで説明しものと同様に設
定すればよい。

【００３６】次に、図１０の画像強調処理Ｐ３の他の実
施例について説明する。図１５は、画像強調処理Ｐ３の
他の実施例のフローチャートである。この実施例おいて
は、正規関数での平滑化Ｐ３３、２次微分Ｐ３４および
絶対値Ｐ３５の各処理を行なう。原画像に直接２次微分
のみを適用した場合、電気的なノイズや微小な輝度変化
成分等のノイズをも強調しすぎてしまう。そのため、本
実施例においては、原画像の信号をまず正規関数（ガウ
ス関数）で平滑化してから２次微分を適用するようにし
ている。なお、最後に絶対値を求める点は前記と同様で
ある。原画像のｘ方向において、平均０、分散σのガウ
ス関数は、下記（数５）式で示される。なお、関数形は
図１６に示す。

【００３７】

【数５】

【００３８】上記（数５）式を２次微分すると、下記
（数６）式が得られる。なお、関数形は図１７に示す。

【００３９】

【数６】

【００４０】上記（数６）式においては、パラメータσ
によって強調能力が調節できるので、欠陥よりも小さい
ノイズ成分や欠陥よりも大きいストライプ成分等には反
応せず、欠陥のみを強調するようなσを設定すれば良
い。実際には、画像が離散値であるディジタル信号なの
で、図１７に示した（数６）式の関数も図１８に示すよ
うになる。図１８は、マスクサイズが９画素のフィルタ
として適用した一例であり、強調したい欠陥の大きさに
応じて係数ａ₁〜ａ₅を調節すればよい。本実施例の画像
強調処理においては、平滑化作用をも含み、かつ欠陥よ
りも小さい微小点は無視して欠陥のみを強調することが
でき、またこれらの作用／処理を高速に行うことができ
る、といった効果がある。

【００４１】従来の画像強調処理のように単に微分処理
を用いて欠陥を検出もしくは強調する方式では、明暗ス
トライプ模様の明部と暗部との境界や被検査面以外の領
域およびその領域との境界、もしくは被検査面にデザイ
ンとして施された凹凸や加工部位などの個所においても
輝度変化が存在するので、このように欠陥ではないが輝
度変化のある個所が受光画像中に存在した場合には、上
記のような欠陥ではない個所も強調してしまうという問
題があったが、上記のように本実施例においては、上記
の問題を解消することが出来る。

【００４２】次に、被検査面の塗装色などによる影響を
除去する処理について説明する。図１９に示すように、
被検査面の色の持つ輝度が高い（明るい）色と低い（暗
い）色では、信号全体の輝度レベルおよびストライプの
コントラストが異なるため、境界領域認識処理Ｐ２にお
ける結果が中間成分をマスクするのに不十分な場合があ
る。すなわち、前記図１３の画像強調処理Ｓ３から境界
領域認識処理結果Ｓ２を減算する場合に、欠陥以外の中
間成分のレベルがバイアスレベルＢ以下に下がらず、２
値化しきい値の設定範囲が広げられない場合が生じる場
合や、被検査面の粗さによって中間成分Ｓ２の幅が変化
する場合などである。

【００４３】上記の問題に対処する処理のフローチャー
トを図２１に示す。図２１は、前記図１０の境界領域認
識処理Ｐ２の部分を示す。この実施例は、前記図１０の
境界領域認識処理Ｐ２に、輝度レベル判断Ｐ２４と平滑
化（係数調節）Ｐ２５の二つの処理を付加したものであ
る。原画像の輝度ヒストグラフをとると、図２０に示す
ように、被検査面が明るい色の場合には輝度値の高い画
素の頻度が大きく、逆に暗い色の場合には輝度値の低い
画素の頻度が大きくなる。そのため、被検査面の色等に
よって輝度レベルを検出／判断することができる。ま
た、図２２は、本実施例における信号波形図である。明
るい色の場合はコントラストが大きいので中間成分Ｓ２
のレベルＬ１は大きいが、暗い色の場合はレベルＬ１は
小さい。このレベルＬ１を大きくするために微分の絶対
値Ｓ２を再度平滑化するとＳ６のようになり、中間成分
のレベルＬ１および幅Ｗ１がＬ２およびＷ２に変化す
る。この平滑化を単純平均化フィルタとすると、フィル
タの係数もしくは除数を変化させることにより、Ｓ６の
レベルをＳ７のレベルＬ３のように大きく変化させるこ
とが出来る。このＳ７を用いて画像強調結果Ｓ３をマス
ク（減算）すれば、被検査面の色の影響を受けずに上記
２値化しきい値の設定範囲を広げることができる。図２
１のフローチャートにおいては、Ｐ２４で、原画像Ｐ１
の輝度ヒストグラフによる輝度レベル判断を行ない、そ
の結果を用いてＰ２５の平滑化処理における係数を調節
するようにしている。上記と同様に被検査面の粗さを測
定し、その粗さの程度に応じて所定の平滑化処理を行
い、中間レベルの幅（図２２：Ｓ６のＷ２）を設定する
ことが出来る。また、中間成分Ｓ２のレベルのみを変化
させるには、微分処理Ｐ２２における微分係数を変化さ
せることでも実現できる。

【００４４】次に、被検査面の色によってストライプの
コントラストの違いによる影響が上記の処理を用いても
残ってしまう場合や、被検査面粗さがかなり大きくて欠
陥とはならない高周波成分が大きい場合には、前記図１
０の欠陥検出処理Ｐ４における２値化のしきい値Ｔｈを
被検査面の色もしくは粗さに基づいて変化させることに
より、欠陥のみを確実に検出することが出来る。構成は
上記と同様に、被検査面の色もしくは粗さを検出し、暗
い色でストライプのコントラストが大きい場合や粗さが
大きい場合は、それに応じて欠陥検出処理Ｐ４における
２値化のしきい値Ｔｈを上げる、といったように欠陥の
みが確実に検出されるようにしきい値Ｔｈが設定する。

【００４５】次に、本発明の実用的な実施例について説
明する。図２３は、本発明を自動車製造ラインの塗装検
査工程に適用した実施例の斜視図である。図２３に示す
ように、塗装された自動車のボディ１４が塗装検査ライ
ンを矢印の方向へ流れている。このボディ１４の塗装面
の一部分に、所定の明暗模様を映し出し、かつ明暗模様
が映し出された部分を撮像するように、照明装置１、ビ
デオカメラ２がアーチ状に固定された状態で複数個配置
されている。したがって、ボディ１４が塗装検査ライン
上を移動し、アーチ状に配置されたビデオカメラとスト
ライプ照明の下を通過する間に、被検査面の欠陥検出が
行われる。このような構成とすることにより、ボディ１
４の塗装面を余すところなく検査することができる。

【００４６】上記のように、照明装置１およびビデオカ
メラ２は所定の位置に固定されているので、被検査物体
であるボディ１４との相対位置および塗装ラインのライ
ンスピードが既知であれば、ホストコンピュータ６にお
いて被検査物体上の欠陥位置の特定が可能である。した
がって、例えば被検査物体の外観図を表示して欠陥位置
にマーカを付加する、もしくは座標などの数値として欠
陥位置を出力する、または被検査面の欠陥位置に除去可
能なマーカを直接付加するような装置の制御を行う、な
どといった何らかの出力方法によって検査結果を作業者
に知らせるようにホストコンピュータ６を構成すればよ
い。或いは、欠陥があった場合、被検査物体を通常ライ
ンから修正専用ラインへ切り替えるといったラインの制
御、または欠陥のランク（大きさ）、発生個所に関する
統計処理などを行ってもよい。このような構成とするこ
とにより、ボディの塗装面をくまなく検査することがで
き、また、高価なロボット装置などを用いてビデオカメ
ラと照明を被検査面に沿って走査する必要もなく、容易
にボディ全面を検査することができる。

【００４７】次に、本発明の実用的な他の実施例につい
て説明する。図２４は、自動車の塗装ラインにおいて、
塗装ライン上を矢印の方向に移動する自動車ボディ１４
の塗装面３をビデオカメラ２で撮像し、連続して検査す
るものに本発明を適用した例である。前記のごとく本発
明は、ストライプの境界領域（マスクされた領域）は検
査できない。したがって１画面の幅だけ順にずらして撮
像したのでは、上記の境界領域が検査されないまま残っ
てしまう。そのため、図２４に示すように、ビデオカメ
ラ２で順次撮像する各受光画像範囲を重ねることによっ
て、もれなく欠陥検出を行うようにしたものである。図
２５を用いてさらに詳細に説明する。図２５において、
ビデオカメラ２から任意のｎ回目の受光画像が図のよう
に得られたとすると、ｎ＋１回目の受光画像がストライ
プ１本分の幅の１／２（△ｇ）だけずれた画像であれ
ば、ｎ回目の受光画像においてマスクされたストライプ
の境界領域がｎ＋１回目の受光画像では明もしくは暗ス
トライプ内に入るので、検出もれは生じない。さらに、
ｎ＋２回目の受光画像を１画面（Ｇ）だけずらして取り
込み、再び前回と同様に△ｇずらしてｎ＋３回目を取り
込む、というような処理を繰り返して行えば、効率よく
かつ連続して欠陥検出を行なうことが出来る。

【００４８】また、上記のごとき検出もれを防ぐ他の方
法としては、図２６に示すような、不等間隔のストライ
プの照明装置を用いてもよい。すなわち、検出もれは、
ストライプの境界領域に相当するマスク領域の間隔と、
欠陥が受光画面に現われるタイミングとが一致すること
によって発生する可能性が高い。したがって検出タイミ
ングがほぼ一定であれば、図２６に示すように、ストラ
イプの間隔または幅を一定でなくすれば、検出もれの発
生を解消することが出来る。

【００４９】次に、前に説明した“ゆず肌”がある場合
には、誤検出を生じるおそれがあるので、以下、それを
解消する境界領域処理について説明する。図２７は、
“ゆず肌”対策として境界領域処理を行なう場合の処理
を示すフローチャートである。図２７では、前記図１０
のフローチャートに、境界領域処理Ｐ６を追加した点
と、絶対値処理Ｐ２３、Ｐ３２が２値化処理Ｐ２４、Ｐ
３３に変わった点が異なり、その他の部分は同じであ
る。被検査面に“ゆず肌”などの薄い凹凸がある場合、
その粗さの程度によっては、上記のマスク処理でもマス
クしきれずに残ってしまい、欠陥以外の個所を誤検出し
てしまう場合がある。例えば、図２８に示すように、ス
トライプ画像の明暗の境界は表面の粗さに応じた乱れが
生じ、（ｃ）のような孤立点が表れたり、輝度レベルが
不安定となる範囲αが発生する。この範囲αの部分が上
記誤検出の原因となる。そしてこれは表面粗さに比例し
て大きくなるので、範囲αが大きいほどマスクされずに
残ってしまい誤検出が発生しやすくなる。上記の問題を
解決するため、本実施例においては、次のように構成し
ている。まず、境界領域認識処理においては、前記と同
様のスムージングＰ２１と微分Ｐ２２の処理を行なった
結果をＰ２４で２値化する。また、画像強調処理Ｐ３で
は、減算Ｐ３１を行なった結果をＰ３３で２値化する。
この際、例えば、Ｐ２４では境界領域が“０”（黒）、
境界領域でない部分が“１”（白）となるように２値化
し、Ｐ３３では輝度変化のある部分が“１”（白）、な
い部分が“０”（黒）となるように２値化する。次に、
境界領域処理Ｐ６では、Ｐ２４の結果において境界領域
（例えば“０”）を拡大処理（詳細後述）する。次に、
欠陥検出処理Ｐ４では、Ｐ４１で境界領域処理結果と画
像強調処理結果とのＡＮＤを求める。上記の例では、境
界領域処理結果では境界領域でない部分が“１”であ
り、画像強調処理結果では輝度変化のある部分（欠陥や
境界領域の部分）が“１”であるから、両者のＡＮＤを
求めれば、欠陥部分のみを検出することが出来る。ま
た、上記のように、境界領域の拡大処理を行なってマス
ク領域を拡大し、図２８の範囲αの部分もマスクするよ
うにしているので、誤検出を生じるおそれのある部分は
暗部分として処理され、“ゆず肌”を欠陥と誤検出する
おそれはなくなる。なお、基本的には、上記の境界領域
処理Ｐ６を除いた構成、すなわち、Ｐ２の境界領域認識
処理結果とＰ３の画像強調処理結果とのＡＮＤを求める
構成でもよい。

【００５０】次に、上記の境界領域処理の具体的方法に
ついて説明する。図２９は、境界領域処理の原理を説明
するための図である。暗部分の領域拡大処理は、図２９
（ａ）において、注目画素Ｑ０の周囲を囲むＱ１〜Ｑ８
の画素中に少なくとも一つ図形画素（図形の暗部分）が
ある場合に、注目画素Ｑ０を図形画素と同値にする処理
である。それにより、図２９（ｂ）に示すように、画像
中の図形画像の連結成分は外側に１画素づつ拡大される
ことになり、黒部分が斜線部分まで拡大される。なお、
領域縮小処理は、上記拡大処理の逆の処理であり、注目
画素Ｑ０の周囲を囲むＱ１〜Ｑ８の画素中に少なくとも
一つ背景画素（図形の明部分）ある場合に、注目画素Ｑ
０を背景画素と同値にする処理である。これにより、図
形の暗部分が縮小して明部分が拡大する。なお、上記の
ごとき画素図形における境界領域処理は、１回の処理で
周囲１画素分を拡大／縮小するから、処理量は処理回数
に比例する。

【００５１】実際の境界領域処理における処理回数（す
なわち暗部分を拡大する量）を設定する方法としては、
例えば、次の（１）または（２）ような方法がある。（１）被検査面が自動車の塗装面といった表面粗さがほ
ぼ決まった範囲内の値である場合には、その粗さ範囲の
最大値に合わせて、粗さによる誤検出部分（範囲α）ま
で完全にマスクする（埋めつくす）のに必要な回数を実
験等であらかじめ求めておき、その値に設定すればよ
い。このようにすれば、実際の検査時に、暗部分を拡大
する量を簡単に設定することが出来る。（２）入力画像毎にその被検査面の表面粗さを測定し、
その結果から拡大処理の最適な回数を自動的に求めるよ
うにしてもよい。このようにすれば、それぞれの被検査
体に応じた最適な量だけ暗部分を拡大することが出来、
精密な検査を行なうことが出来る。上記の表面粗さを測定する方法としては、（イ）通常の
表面粗さ測定器を用いる方法、（ロ）入力画像のストラ
イプの乱れ量を、画像の空間周波数から求める方法、等
がある。

【００５２】以下、上記（ロ）の方法について簡単に説
明する。被検査面にストライプパターンを映し出し、そ
れをビデオカメラで撮像すると、図３０（ａ）に示すよ
うに、表面の凹凸に応じてストライプパターンに乱れが
生じる。この信号をＦＦＴ（高速フーリエ変換）処理し
てパワースペクトルを求めると、図３０（ｂ）に示すよ
うになる。図３０（ｂ）の特性曲線において、左端の大
きな凸領域はストライプの明暗に対応した基本波、その
右の長波長領域は“ゆず肌”のような比較的面積の大き
な凹凸に対応した部分、その右の中波長領域や短波長領
域はそれよりも面積の小さな凹凸に対応した部分であ
る。したがって“ゆず肌”による表面の粗さが大きいと
長波長領域の面積（斜線部の面積）が大きくなるので、
この値から“ゆず肌”の程度を測定することが出来る。

【００５３】また、誤検出部分の面積が本来の欠陥部分
の面積より十分小さく、かつ一定（予め粗さを測定し、
それがほぼ一定であることが判れば決定できる）であれ
ば、暗部分の拡大処理を行なった後、本来の欠陥のみを
処理前の元の大きさ（面積）に戻すため暗部分の収縮処
理（明部分の拡大処理）を行なうようにしてもよい。す
なわち、上記のように、一旦、暗部分の領域を拡大し、
“ゆず肌”の影響によって境界線が乱れたり、孤立点が
生じたような領域を暗部分の領域に取り込んだ後は、暗
部分の領域を縮小する画像処理を行なっても、上記の乱
れや孤立点は再生しない。したがって上記のごとき拡大
処理と縮小処理を行なうことにより、“ゆず肌”の影響
を消去し、かつストライプ部分は最初の状態に復帰させ
ることが出来る。

【００５４】次に、本発明の他の実施例について説明す
る。この実施例は、図１（ｂ）のブロック図に相当する
ものである。本実施例において、照明装置１、ビデオカ
メラ２、カメラコントロールユニット４、画像処理装置
５、ホストコンピュータ６等の部分は、前記図１（ａ）
の実施例と同様であり、処理内容のみが異なっている。

【００５５】以下、作用を説明する。被検査面３上に明
暗ストライプが映し出されており、その明部分中および
暗部分中に欠陥があるとすると、その受光画像は図３１
（ａ）のようになり、欠陥は明ストライプ中に黒く、暗
ストライプ中に白く映し出される。図３１（ａ）の受光
画像において、画面左上を原点として座標軸ｘ，ｙをと
ると、欠陥部分のｙ座標（＊印の値）におけるｘ方向の
輝度レベルは、図３１（ｂ）に示すようになる。画像処
理装置５は、図３１（ａ）の受光画像を図３１（ｂ）の
ような原画像の信号Ｓ２０として取り込む。例えば、画
像信号をＡ／Ｄ変換し、輝度レベルを８ｂｉｔのディジ
タル値に変換した場合、縦軸において２５５が最大値で
白、０が黒となり、１画面を５１２×５１２画素の分解
能で取り込んだ場合には、横軸は０〜５１１の画素数と
なる。

【００５６】次に、図３２は、画像処理装置５における
処理内容を示すフローチャートである。画像処理装置５
においては、図３２に示すごとく、基本的には、原画像
Ｐ１から、平滑化処理Ｐ１１、強調処理Ｐ１２、２値化
処理Ｐ１３および面積判定処理Ｐ１４を行なって欠陥を
検出する。また、後述するように、“ゆず肌”対策とし
て領域処理Ｐ１５を追加してもよい。また、上記のごと
くにして欠陥を検出した後の後処理としては、ラベリン
グ、面積および重心座標計算Ｐ１６があり、それらの結
果をＰ１７でモニタ等に表示し、或いは後続機器に出力
する。

【００５７】以下、上記の各処理の内容について詳細に
説明する。図３３は各画像とその信号（或るｙ座標の
値、この例では図３１の＊印の値におけるもの）を示す
図である。以下、図３３に基づいて画像処理内容につい
て説明する。まず、原画像Ｓ２０に対して所定のマスク
サイズの平滑化（スムージング）処理を行い、ノイズ等
による微小な輝度変化成分のみを取り除くとＳ２１が得
られる。この平滑化処理は、例えば注目画素およびその
近傍の画素の輝度値の平均値を求め、それを注目画素の
新たな輝度値とする単純平均化フィルタである。このと
きの平滑化フィルタのマスクサイズは、原画像に発生す
るノイズの大きさに応じて決めればよい。次に、Ｓ２１
を強調処理することで輝度変化のある領域を強調する。
この強調処理は、例えば微分処理であり、ｘおよびｙ方
向の微分結果の絶対値の和、もしくは２乗の和の平方根
をとったものであり、輝度変化領域をすべて正（＋）側
に出力するとＳ２２に示すようになる。なお、Ｓ２２の
画像は、白と黒を反転して示している。Ｓ２２の結果を
所定のしきい値で輝度変化領域を黒（“０”）それ以外
を白（“２５５”）となるように２値化すると、Ｓ２３
のようになる。Ｓ２３の画像に示すように、欠陥部分お
よびストライプ境界部分といった輝度変化のある領域が
抽出される。なお、被検査面の状態によってはストライ
プの境界線が歪んで抽出されるが、上記のように原画像
を平滑化することによって、１つの連続した領域として
抽出されるため、被検査面の影響はほとんどない。しか
し、ストライプの境界線付近では、被検査面の“ゆず
肌”の影響によるノイズが残る可能性があるので、それ
を除去するため、領域処理を行なう。すなわち、Ｓ２３
の画像における暗部分（輝度変化のある部分に相当）の
領域を拡大する処理を行なうことにより、ストライプ境
界領域と“ゆず肌”によるノイズとを連結して１つの領
域とする。

【００５８】次に、上記の結果について、各部分の面積
判定を行なう。Ｓ２３の画像から明らかなように、欠陥
部分の面積（大きさ）はストライプ境界部分の面積に比
べて大幅に小さいので、所定面積以下の領域を欠陥と判
定するといった判定処理を行うことにより、欠陥のみを
抽出することが出来る。この面積判定結果はＳ２４に示
すようになり、明暗ストライプ画像の明部分に黒く映る
欠陥と暗部分に白く映る欠陥との両方を検出することが
出来る。ただし、明暗の境界部分（輝度変化のある部
分）は欠陥検出を行なうことが出来ないので、前記図１
（ａ）の実施例と同様に、被検査面全体を検査するに
は、被検査物体もしくは照明手段と撮像手段を順次移動
させ、明部分が被検査面全体を走査するように構成する
（例えば前記図２３、図２４の構成）。

【００５９】次に、被検査面が曲面の場合おける特別な
処理について説明する。上記実施例においては、面積判
定によって欠陥を検出するため、次のような問題が生じ
る。すなわち、図３４に示すように、被検査面が曲面の
場合には、ストライプが曲面に沿って変形する。そのた
め、ストライプ境界線が画面隅に途切れて面積が小さく
なる場合（○印で囲んだ部分）が生じることがある。こ
のような場合には、面積判定においてこの部分を欠陥と
誤検出してしまう可能性がある。そのような問題を解決
するため、ストライプ境界線は必ずウィンドウ（画面４
辺）のいずれかに接している、という性質を利用し、検
出領域がウィンドウに接している場合には、その領域を
処理対象から除く処理を行えばよい。具体的には、１画
面が５１２×４８０画素の場合に、検出領域のｘおよび
ｙ座標の最大および最小点が０、４７９もしくは５１１
のいずれかであったならば、その領域がウィンドウに接
しているものと判断し、その部分を除けばよい。

【００６０】また、上記の問題を解決する他の方法とし
て次のような方法もある。すなわち、図３５に示すよう
に、画面周囲を１画素分だけ（図３５の斜線部分）検出
領域と同じ輝度値（図３５では黒）とすることにより、
ストライプ境界線が全て連結され、１つの領域となるた
め面積が大きくなり、面積判定がより確実に行われる。

【００６１】また、上記の問題を解決するためのさらに
他の方法として次のような方法もある。照明装置１のス
トライプ板１ｃに、ストライプに対して斜めに、白スト
ライプ内には黒、黒ストライプ内には白となるような線
を入れ、さらにこの線に交差するような上記と同様の線
をもう１本予め入れておく。そのような照明装置を用い
た場合のストライプ画像は、図３６（ａ）に示すように
なる。このような原画像を処理すれば、図３６（ｂ）に
示すようになり、ストライプ境界線がすべて連結した１
つの領域となるため、面積が大きくなり、面積判定がよ
り確実に行われることになる。ただし、前記の図２３や
図２４のように、被検査体を順次移動させて広い面積を
検査する場合に、被検査体の移動方向と上記の斜めの線
の方向とが一致すると、その線の境界部分に欠陥があっ
た場合には、欠陥が検出されないことになる。したがっ
て、上記の斜めの線と移動方向とが一致しないように設
定する必要がある。なお、上記図１（ｂ）に相当する実
施例において、前記図１（ａ）に相当する実施例で説明
した照明手段の構成、２値化しきい値の設定方法や領域
処理の具体的方法、実用化装置等については、前記と同
様に適用することが出来る。

【００６２】次に、前記照明装置１におけるストライプ
照明の実用的な設定方法、すなわち、ストライプの間隔
Ｔ、白と黒の比率および検査面からの距離Ｄの設定方法
について説明する。まず、図３７に基づいて、ビデオカ
メラ２の検査範囲Ｌについて説明する。

【００６３】図３７において、レンズおよび受光素子
（例えばＣＣＤ）で構成されるビデオカメラ２から被検
査面３までの距離をａ、被検査面３における検査範囲
（カメラ視野）をＬ、視野角をθg、焦点距離をｂ、素
子サイズをｃとすると、Ｌ：ａ＝ｃ：ｂの関係が成立するので、使用するビデオカメラのレンズ
や検出範囲が決定すれば、距離ａも決定される。例え
ば、自動車の塗装検査工程で使用する場合には、検査効
率やスペースを考慮すると、Ｌ＝１００〜２００mm、ａ
＝５０〜１００cm程度が適当である。また、図３８に示
すように、ビデオカメラ２を被検査面３に対して角度θ
ｉの方向に配置した場合には、検査範囲Ｌは図３７の場
合よりもやや広くなる。被検査面３の平面における検査
範囲Ｌの端部をそれぞれＪ₁、Ｊ₂とすると、図３８のよ
うに、Ｊ₁、Ｊ₂での正反射方向に照明装置１が配置され
ていれば、検査範囲Ｌ全体にストライプ光を照射するこ
とが出来る。この時の照明装置１までの距離がＤとな
る。

【００６４】次に、図３９の点Ｊ₁に欠陥があった場合
について考察する。図３９において、正反射方向を基準
の０（deg）とし、欠陥の凹凸による乱反射角度を±α
（deg）（ただし、±の符号は方向を示す）とする。図
４０は、いわゆる“ごみつぶ”と呼ばれる凸状の欠陥の
測定結果を示す図である。このような測定結果から欠陥
上の任意の複数の点における角度θの分布を求めれば、
各点における乱反射角度αが求められる。次に、図４１
に示すように、点Ｊ₁が欠陥の左斜面上にあるものとし
て考えると、乱反射角が＋αよりも大きい方向にストラ
イプ照明の黒ストライプがある場合、その点での角度θ
よりも大きい傾斜角を持つ範囲は周囲よりも暗く映るこ
とになる。この範囲をＷとすると、Ｗとαの関係は図４
２に示すようになる。したがって図４２から欠陥におけ
る傾斜角θが何度以上の範囲が白ストライプ内の黒点と
して映るかが求められる。例えば、Ｌ＝１５０mmの視野
を５１２画素の分解能で撮像した場合、幅１mmの欠陥は
約３画素の幅で映ることになり、欠陥検出が可能である
と判断できる。したがって図４２からＷ＝１mmとなるよ
うなαを見つけることが出来る。例えば、図４３におい
て、ストライプの白と黒の比率を２：１とした場合、白
ストライプが−５〜５（deg）、−１０〜２０（deg）、
黒ストライプが５〜１０（deg）、２０〜２５（deg）と
いう角度αの比率で、（Ｗ₁−Ｗ₂）＋Ｗ₃≧１mmである
とする。これに基づいて図４４に示すように、Ｊ₁、Ｊ₂
からそれぞれ上記比率の角度αの線を引く。そして黒ス
トライプ方向（上記の５〜１０deg、２０〜２５deg範
囲）の交わった部分に黒ストライプが存在すればよい。
このように、図４４からストライプのおおよその間隔Ｔ
と距離Ｄを決定することが出来る。上記のように、検出
したい最小の欠陥について図４０のような傾斜角度分布
を求め、これに基づいて上記のようにストライプ照明の
設定を行なえば、欠陥検査に最適な照明を得ることが出
来る。

【００６５】さらに、厳密な間隔Ｔと距離Ｄを求めるた
めには、前記の乱反射の原理式（数１）式、（数２）式
を用いて、検出範囲Ｌにおける角度計算を行なってもよ
い。なお、上記の説明においては、検出範囲Ｌの端部Ｊ
₁、Ｊ₂について考えたが、他の複数の点を含めて考えれ
ば、さらに厳密な照明設定を行なうことが出来る。ま
た、図３８から、θgが小さいほど照明装置１も小型で
済むことが判る。また、被検査面３が曲面の場合は、曲
率半径Ｒおよび中心角θcを考慮した前記（数４）式に
基づいて、上記の平面の場合と同様に計算、設計すれば
よい。なお、ストライプ照明の設定方法は、上記の例に
限定されるものではない。

【００６６】

【発明の効果】以上説明してきたように、この発明にお
いては、ストライプ画像の明部分中に黒く映る欠陥と暗
部分中に白く映る欠陥との両方を検出するように構成し
たことにより、１画面で検出できる領域が広くなるの
で、欠陥検出を迅速に行なうことが出来る。また、いわ
ゆる“ゆず肌”のような欠陥とならない極めて薄い凹凸
による影響を生じやすい領域を欠陥検出領域から排除す
るように構成したことにより、“ゆず肌”を欠陥と誤検
出するおそれがなくなり、より高精度の欠陥検出を行な
うことが出来る、という効果が得られる。

【００６７】また、上記の影響を生じやすい領域を欠陥
検出領域から排除するための領域処理を行なう量を、実
験等であらかじめ求めておいた値に設定するものにおい
ては、実際の検査時に、処理量を簡単に設定することが
出来、また、入力画像毎に被検査面の表面粗さを測定
し、その結果から処理の最適な量を自動的に求めるもの
においては、それぞれの被検査体に応じた最適な量に設
定することが出来、精密な検査を行なうことが出来る。
また、明暗パターン画像の輝度ヒストグラムに基づいて
微分係数や２値化しきい値等を調節するものにおいて
は、色による明暗の変化に左右されることなく、精度の
良い検査が実現できる。また、面積判定によって欠陥を
検出するものにおいて、ストライプ境界線部分を一繋が
りの領域とするように構成したものにおいては、曲面に
よる影響を排除し、常に精度の良い検査が実現できる。
また、工場ラインにおいて、被検査物体をアーチ状に囲
むように複数の照明手段と撮像手段とを配置したものに
おいては、ロボット等の高価な装置を用いることなく被
検査物体全面を容易に検査することができる、等の効果
が得られる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の機能ブロック図。

【図２】本発明の第１の実施例図。

【図３】図１の実施例における画像処理装置５の一例の
ブロック図。

【図４】図１の実施例における照明装置１の一例の分解
斜視図。

【図５】図１の実施例における照明装置１の他の一例の
斜視図。

【図６】被検査物の表面上の欠陥を受光画像に映し出す
原理を示す図。

【図７】被検査物の表面上の欠陥を受光画像に映し出す
原理を示す図。

【図８】被検査表面が曲面の場合を説明するための図。

【図９】受光画像とその画像信号とを示す図。

【図１０】第１の実施例における処理内容を示すフロー
チャート。

【図１１】原画像の信号に含まれる各成分を示す図。

【図１２】平滑化フィルタ（スムージング）を説明する
ための画素図。

【図１３】第１の実施例の各処理における信号を示す
図。

【図１４】照明装置の他の明暗模様を示す図。

【図１５】画像強調処理の他の処理手順を示すフローチ
ャート。

【図１６】正規関数の関数形を示す図。

【図１７】正規関数を２次微分した関数形を示す図。

【図１８】図１７の特性をデジタル化した特性を示す
図。

【図１９】色による輝度変化のある場合の画像信号を示
す図。

【図２０】色による輝度変化のある場合の輝度の頻度を
示す図。

【図２１】境界領域認識処理の他の処理手順を示すフロ
ーチャート。

【図２２】図２１の境界領域認識処理における信号波形
図。

【図２３】本発明を自動車ボディ塗装検査ラインに適用
した場合の実施例を示す斜視図。

【図２４】自動車ボディ塗装検査ラインに適用した場合
の他の実施例を示す斜視図。

【図２５】図２４における画像の移動状況を説明するた
めの図。

【図２６】図２４における他の照明画像を示す図。

【図２７】“ゆず肌”対策として境界領域処理を設けた
場合の処理内容を示すフローチャート。

【図２８】被検査表面の粗さによるストライプ画像の乱
れを示す図。

【図２９】領域拡大／縮小処理を説明するための画素
図。

【図３０】表面粗さ測定を説明するための画像図および
特性図。

【図３１】本発明の第２の実施例における受光画像とそ
の画像信号を示す図。

【図３２】本発明の第２の実施例における処理内容を示
すフローチャート。

【図３３】本発明の第２の実施例の各処理における画像
とその画像信号とを示す図。

【図３４】被検査面が曲面の場合における画像の変化を
示す図。

【図３５】画面周辺の１画素分を変換した結果を示す
図。

【図３６】照明装置に斜めのストライプを付加したもの
における受光画像とその画像信号を示す図。

【図３７】ビデオカメラの各数値と検査範囲Ｌとの関係
を示す図。

【図３８】検査範囲Ｌを説明するための図。

【図３９】欠陥と検出角度との関係を説明するための
図。

【図４０】凸状の欠陥の測定結果を示す図。

【図４１】点Ｊ₁が欠陥の左斜面上にある場合の例を説
明するための図。

【図４２】Ｗとαの関係を示す特性図。

【図４３】Ｗとαの関係の一例を示す特性図。

【図４４】ストライプの間隔Ｔと距離Ｄを決定する方法
を説明するための図。

【符号の説明】

１…照明装置６…ホストコ
ンピュータ１ａ…光源７…モニタ１ｂ…拡散板８…バッファ
アンプ１ｃ…ストライプ板９…Ａ／Ｄ変
換器１ｄ…背景１０…ＭＰＵ２…ビデオカメラ１１…メモリ３…被検査面１２…Ｄ／Ａ変
換器４…カメラコントロールユニット１３…欠陥５…画像処理装置１４…ボディ

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】被検査面に光を照射し、その被検査面から
の反射光に基づいて受光画像を作成し、この受光画像に
基づいて被検査面上の欠陥を検出する表面欠陥検査装置
において、被検査面に所定の明暗パターンを映し出す照明手段と、上記被検査面を撮像して得られる受光画像を電気信号の
画像データに変換する撮像手段と、上記画像データにおける周波数成分のうち低い周波数領
域での明部と暗部の境界領域を識別する境界領域識別手
段と、上記画像データにおける周波数成分のうち高い周波数領
域で、かつレベルが所定値以上の領域のみを抽出する画
像強調手段と、上記画像強調手段で抽出した領域のうち上記境界領域識
別手段で識別した境界領域でない部分を欠陥として検出
する欠陥検出手段と、を備えたことを特徴とする表面欠陥検査装置。
【請求項２】上記境界領域識別手段によって得られた境
界領域を拡大する処理を行なう境界領域処理手段を備え
たことを特徴とする請求項１に記載の表面欠陥検査装
置。
【請求項３】上記境界領域処理手段は、被検査面の粗さ
に応じて予め定められた所定値だけ境界領域を拡大する
ものである、ことを特徴とする請求項２に記載の表面欠
陥検査装置。
【請求項４】上記境界領域処理手段は、上記撮像手段で
求めた画像データから得られる被検査面の粗さに応じた
値だけ境界領域を拡大するものである、ことを特徴とす
る請求項２に記載の表面欠陥検査装置。
【請求項５】上記境界領域処理手段は、一旦、境界領域
を拡大した後、境界領域を縮小する処理を行なうもので
ある、ことを特徴とする請求項２乃至請求項４のいずれ
かに記載の表面欠陥検査装置。
【請求項６】上記画像強調手段は、上記撮像手段によっ
て得られた画像データの原画像と、原画像に所定の平滑
化処理を施した画像との差の絶対値を求めるものであ
る、ことを特徴とする請求項１乃至請求項５のいずれか
に記載の表面欠陥検査装置。
【請求項７】上記画像強調手段は、上記撮像手段によっ
て得られた画像データの原画像を正規関数で平滑化した
のち２次微分した結果の絶対値を求めるものである、こ
とを特徴とする請求項１乃至請求項５のいずれかに記載
の表面欠陥検査装置。
【請求項８】上記境界領域識別手段は、上記撮像手段に
よって得られた画像データの原画像に平滑化処理を施し
た画像を微分し、その結果の絶対値を求めるものであ
る、ことを特徴とする請求項１乃至請求項７のいずれか
に記載の表面欠陥検査装置。
【請求項９】上記境界領域識別手段で得られた画像に、
原画像の輝度ヒストグラムもしくは被検査面の粗さに基
づいて設定された平滑化処理を行うか、または上記境界
領域認識手段における微分係数を、原画像の輝度ヒスト
グラムに基づいて設定することを特徴とする請求項１乃
至請求項８のいずれかに記載の表面欠陥検査装置。
【請求項１０】上記欠陥検出手段は、上記境界領域認識
手段の結果と上記画像強調手段の結果との差を求め、そ
の結果を所定のしきい値で２値化するものである、こと
を特徴とする請求項１乃至請求項９のいずれかに記載の
表面欠陥検査装置。
【請求項１１】上記欠陥検出手段は、原画像の輝度ヒス
トグラムもしくは被検査面の粗さに基づいて上記２値化
しきい値を調節するものである、ことを特徴とする請求
項１０に記載の表面欠陥検査装置。
【請求項１２】被検査面に光を照射し、その被検査面か
らの反射光に基づいて受光画像を作成し、この受光画像
に基づいて被検査面上の欠陥を検出する表面欠陥検査装
置において、被検査面に所定の明暗パターンを映し出す照明手段と、上記被検査面を撮像して得られた受光画像を電気信号の
画像データに変換する撮像手段と、上記撮像手段によって得られた画像データを平滑化する
平滑化手段と、上記平滑化手段で平滑化した明暗パターンの画像データ
で輝度変化のある部分を抽出する強調手段と、上記強調手段の結果を２値化する２値化手段と、上記２値化手段で得られた上記輝度変化のある部分の領
域をそれぞれ演算することによって１画面中に存在する
輝度変化のある部分毎にそれぞれの面積を求め、その面
積が所定値以下であった部分を欠陥として検出する面積
判定処理手段と、を備えたことを特徴とする表面欠陥検査装置。
【請求項１３】上記２値化手段で得られた２値信号のう
ち上記輝度変化のある部分に相当する値部分の領域を拡
大する処理を行なう領域処理手段を備えたことを特徴と
する請求項１２に記載の表面欠陥検査装置。
【請求項１４】上記領域処理手段は、被検査面の粗さに
応じて予め定められた所定値だけ上記輝度変化のある部
分に相当する値部分の領域を拡大するものである、こと
を特徴とする請求項１３に記載の表面欠陥検査装置。
【請求項１５】上記領域処理手段は、上記撮像手段で求
めた画像データから得られる被検査面の粗さに応じた値
だけ上記輝度変化のある部分に相当する値部分の領域を
拡大するものである、ことを特徴とする請求項１３に記
載の表面欠陥検査装置。
【請求項１６】上記領域処理手段は、一旦、上記輝度変
化のある部分に相当する値部分の領域を拡大した後、該
領域を縮小する処理を行なうものである、ことを特徴と
する請求項１３乃至請求項１５のいずれかに記載の表面
欠陥検査装置。
【請求項１７】上記面積判定手段は、上記２値化した画
像における画面の周辺境界に接する所定領域を除去した
後に、面積判定処理を行なうものである、ことを特徴と
する請求項１２乃至請求項１６のいずれかに記載の表面
欠陥検査装置。
【請求項１８】上記面積判定手段は、上記２値化した画
像における画面の周辺境界に接する１画素分をストライ
プの暗部分と同値にしたのち面積判定を行なうものであ
る、ことを特徴とする請求項１２乃至請求項１６のいず
れかに記載の表面欠陥検査装置。
【請求項１９】上記照明手段は、明暗パターンとして平
行なストライプとそれを斜めに横切る線とからなる模様
を映しだすものである、ことを特徴とする請求項１２乃
至請求項１８のいずれかに記載の表面欠陥検査装置。
【請求項２０】上記照明手段は、被検査面にストライプ
状の明暗パターンを映し出すものである、ことを特徴と
する請求項１乃至請求項１８のいずれかに記載の表面欠
陥検査装置。
【請求項２１】上記照明手段は、被検査面に格子状の明
暗パターンを映し出すものである、ことを特徴とする請
求項１乃至請求項１８のいずれかに記載の表面欠陥検査
装置。
【請求項２２】上記照明手段は、被検査面に映し出され
た明暗パターンの明部と暗部のそれぞれの幅すなわち間
隔が、検査の目的として予想される欠陥の大きさに比べ
て十分大きな値に設定されていることを特徴とする請求
項２０または請求項２１に記載の表面欠陥検査装置。
【請求項２３】上記照明手段は、明暗パターンの明部と
暗部の間隔、比率および該照明手段から被検査面までの
距離が、被検査面の曲率および予想される欠陥と被検査
面とのなす角度に基づいて設定されているものである、
ことを特徴とする請求項１９乃至請求項２２のいずれか
に記載の表面欠陥検査装置。
【請求項２４】上記欠陥検出手段または上記面積判定手
段によって得られた欠陥に関するデータに基づいて、ラ
ベル付け処理および欠陥の面積と重心座標計算処理を行
なう手段を備えたことを特徴とする請求項１乃至請求項
２３のいずれかに記載の表面欠陥検査装置。
【請求項２５】複数の上記撮像手段と複数の上記照明手
段を、被検査物体の周囲にアーチ状に配置し、被検査物
体の広い被検査面を同時に検査するように構成したこと
を特徴とする請求項１乃至請求項２４のいずれかに記載
の表面欠陥検査装置。