JPH0979997A - 欠陥検査方法及び装置 - Google Patents
欠陥検査方法及び装置Info
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- JPH0979997A JPH0979997A JP23167395A JP23167395A JPH0979997A JP H0979997 A JPH0979997 A JP H0979997A JP 23167395 A JP23167395 A JP 23167395A JP 23167395 A JP23167395 A JP 23167395A JP H0979997 A JPH0979997 A JP H0979997A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 低Ｓ／Ｎ比の欠陥信号のＳ／Ｎ比を選択的に
向上させ、欠陥の未検出、過検出を防止する。 【解決手段】 【数１】 を満足する時間関数ｇ（ｔ）を基底とし、前記検出信号
を時間関数ｆ（ｔ）で表した場合、次式 【数２】 〔ただし、ａは時間関数ｇ（ｔ）の時間軸方向の幅を縮
小するスケールパラメータ、ｂは時間関数ｇ（ｔ）の時
間軸方向のシフトパラメータ〕によって、周波数及び時
間の関数Ｆ（ａ，ｂ）に変換するウェーブレット変換に
より、被検査材の欠陥を検出及び判定する。
向上させ、欠陥の未検出、過検出を防止する。 【解決手段】 【数１】 を満足する時間関数ｇ（ｔ）を基底とし、前記検出信号
を時間関数ｆ（ｔ）で表した場合、次式 【数２】 〔ただし、ａは時間関数ｇ（ｔ）の時間軸方向の幅を縮
小するスケールパラメータ、ｂは時間関数ｇ（ｔ）の時
間軸方向のシフトパラメータ〕によって、周波数及び時
間の関数Ｆ（ａ，ｂ）に変換するウェーブレット変換に
より、被検査材の欠陥を検出及び判定する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、被検査材の表面を
光学的に、又は被検査材の表面及び内部を磁気的に検査
する欠陥検査方法及び装置に関する。
光学的に、又は被検査材の表面及び内部を磁気的に検査
する欠陥検査方法及び装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】図12は、例えば、特公平６−１０６５８
号公報に開示されている従来の表面欠陥検出装置のブロ
ック図、図13はその信号処理の原理図である。移動する
被検査材、例えば綱板の幅方向に光ビームを走査しなが
ら、綱板から反射される反射光の正反射光及び乱反射光
を光学センサ20のそれぞれの受光器20a ，20b で受光し
て光電変換し、光電変換したそれぞれの生信号はフィル
タ21a，21b によってある程度のノイズを除去する。信
号処理回路22a ，22b は、正反射光及び乱反射光のフィ
ルタ信号のそれぞれの微分信号を、綱板の表面が正常な
場合の受光器20a ，20b の出力レベルをゼロレベル（Ｇ
ＮＤ）として設定されたしきい値で弁別するが、正反射
光及び乱反射光のフィルタ信号の一方は正極側に設定さ
れたしきい値（１）で、また他方は負極側に設定された
しきい値（２）で弁別する。信号処理回路22a ，22b は
弁別の結果に対して論理積演算を実行し、時間軸上の各
位置における正反射光成分及び乱反射光成分のいずれか
一方がしきい値（１）より高レベルで、他方がしきい値
（２）より低レベルである場合に欠陥検出信号を判定ロ
ジック23に出力する。欠陥検出信号を与えられた判定ロ
ジック回路23は、しきい値を超えたフィルタ信号を基
に、欠陥の特徴量（面積、サイズ等）を求め、欠陥の種
類、等級を判定する。
号公報に開示されている従来の表面欠陥検出装置のブロ
ック図、図13はその信号処理の原理図である。移動する
被検査材、例えば綱板の幅方向に光ビームを走査しなが
ら、綱板から反射される反射光の正反射光及び乱反射光
を光学センサ20のそれぞれの受光器20a ，20b で受光し
て光電変換し、光電変換したそれぞれの生信号はフィル
タ21a，21b によってある程度のノイズを除去する。信
号処理回路22a ，22b は、正反射光及び乱反射光のフィ
ルタ信号のそれぞれの微分信号を、綱板の表面が正常な
場合の受光器20a ，20b の出力レベルをゼロレベル（Ｇ
ＮＤ）として設定されたしきい値で弁別するが、正反射
光及び乱反射光のフィルタ信号の一方は正極側に設定さ
れたしきい値（１）で、また他方は負極側に設定された
しきい値（２）で弁別する。信号処理回路22a ，22b は
弁別の結果に対して論理積演算を実行し、時間軸上の各
位置における正反射光成分及び乱反射光成分のいずれか
一方がしきい値（１）より高レベルで、他方がしきい値
（２）より低レベルである場合に欠陥検出信号を判定ロ
ジック23に出力する。欠陥検出信号を与えられた判定ロ
ジック回路23は、しきい値を超えたフィルタ信号を基
に、欠陥の特徴量（面積、サイズ等）を求め、欠陥の種
類、等級を判定する。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】以上のように、従来の
欠陥検出装置では固定のしきい値を用いて欠陥を検出し
ているので、欠陥の信号が低Ｓ／Ｎ比の場合に欠陥が未
検出になる。しかし、Ｓ／Ｎ比の低い欠陥は必ずしも欠
陥のレベルが軽いわけではなく、例えば、低いＳ／Ｎ比
の欠陥でも密集して発生すれば重欠陥になるので、低Ｓ
／Ｎ比の欠陥も検出し、検出したのちに欠陥の形状等の
特徴量を基に欠陥の種類を判定し、欠陥のレベルを判定
する必要がある。しかし、検出感度を高めるためにしき
い値を低く設定すると、欠陥でないノイズ等の信号を欠
陥として過検出してしまう。従って、欠陥部の信号のＳ
／Ｎ比を向上させる必要がある。
欠陥検出装置では固定のしきい値を用いて欠陥を検出し
ているので、欠陥の信号が低Ｓ／Ｎ比の場合に欠陥が未
検出になる。しかし、Ｓ／Ｎ比の低い欠陥は必ずしも欠
陥のレベルが軽いわけではなく、例えば、低いＳ／Ｎ比
の欠陥でも密集して発生すれば重欠陥になるので、低Ｓ
／Ｎ比の欠陥も検出し、検出したのちに欠陥の形状等の
特徴量を基に欠陥の種類を判定し、欠陥のレベルを判定
する必要がある。しかし、検出感度を高めるためにしき
い値を低く設定すると、欠陥でないノイズ等の信号を欠
陥として過検出してしまう。従って、欠陥部の信号のＳ
／Ｎ比を向上させる必要がある。
【０００４】本発明はこのような問題点を解決するため
になされたものであって、被検査材の性状に応じた検出
信号をウェーブレット変換することにより、欠陥部の信
号のＳ／Ｎ比を選択的に向上させる欠陥検査方法及び装
置の提供を目的とする。
になされたものであって、被検査材の性状に応じた検出
信号をウェーブレット変換することにより、欠陥部の信
号のＳ／Ｎ比を選択的に向上させる欠陥検査方法及び装
置の提供を目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】第１発明の欠陥検査方法
は、被検査材の性状に応じて得られた検出信号を処理し
て被検査材の欠陥を検査する方法において、
は、被検査材の性状に応じて得られた検出信号を処理し
て被検査材の欠陥を検査する方法において、
【０００６】
【数３】
【０００７】を満足する時間関数ｇ（ｔ）を基底とし、
前記検出信号を時間関数ｆ（ｔ）で表した場合、次式
前記検出信号を時間関数ｆ（ｔ）で表した場合、次式
【０００８】
【数４】
【０００９】〔ただし、ａは時間関数ｇ（ｔ）の時間軸
方向の幅を縮小するスケールパラメータ、ｂは時間関数
ｇ（ｔ）の時間軸方向のシフトパラメータ〕によって、
周波数及び時間の関数Ｆ（ａ，ｂ）に変換するウェーブ
レット変換により、被検査材の欠陥を検出及び判定する
ことを特徴とする。
方向の幅を縮小するスケールパラメータ、ｂは時間関数
ｇ（ｔ）の時間軸方向のシフトパラメータ〕によって、
周波数及び時間の関数Ｆ（ａ，ｂ）に変換するウェーブ
レット変換により、被検査材の欠陥を検出及び判定する
ことを特徴とする。
【００１０】第１発明の欠陥検査方法は、低Ｓ／Ｎ比の
欠陥であっても有害な場合もあるので、低Ｓ／Ｎ比の欠
陥信号のＳ／Ｎ比を選択的に向上させ、検出信号をウェ
ーブレット変換してその出力値を基に画像化し、ノイズ
レベルの信号を欠陥として過検出することなく低Ｓ／Ｎ
比の欠陥を検出する。即ち、欠陥に対して最適なスケー
ルパラメータでウェーブレット変換することは、検出信
号をフィルタリングして、検出信号における信号レベル
の変化を強調し、欠陥部の信号のＳ／Ｎ比を向上させ
る。従って、Ｓ／Ｎ比が向上した信号に対してしきい値
を設定できるのでノイズの少ない画像が生成され、欠陥
の未検出、過検出を防止する。
欠陥であっても有害な場合もあるので、低Ｓ／Ｎ比の欠
陥信号のＳ／Ｎ比を選択的に向上させ、検出信号をウェ
ーブレット変換してその出力値を基に画像化し、ノイズ
レベルの信号を欠陥として過検出することなく低Ｓ／Ｎ
比の欠陥を検出する。即ち、欠陥に対して最適なスケー
ルパラメータでウェーブレット変換することは、検出信
号をフィルタリングして、検出信号における信号レベル
の変化を強調し、欠陥部の信号のＳ／Ｎ比を向上させ
る。従って、Ｓ／Ｎ比が向上した信号に対してしきい値
を設定できるのでノイズの少ない画像が生成され、欠陥
の未検出、過検出を防止する。
【００１１】第２発明の欠陥検査方法は、第１発明に加
えて、それぞれ異なるｋ個のスケールパラメータで時間
関数ｆ（ｔ）をウェーブレット変換して得られたｋ個の
ウェーブレット変換値を基にｋ個のウェーブレット変換
画像を生成し、ｋ個のウェーブレット変換画像を基に欠
陥を検出及び判定することを特徴とする。
えて、それぞれ異なるｋ個のスケールパラメータで時間
関数ｆ（ｔ）をウェーブレット変換して得られたｋ個の
ウェーブレット変換値を基にｋ個のウェーブレット変換
画像を生成し、ｋ個のウェーブレット変換画像を基に欠
陥を検出及び判定することを特徴とする。
【００１２】第３発明の欠陥検査方法は、第２発明に加
えて、ｋ個のウェーブレット変換画像を所定のしきい値
でそれぞれ２値化して得られるｋ個の２値化画像を基に
欠陥を検出及び判定することを特徴とする。
えて、ｋ個のウェーブレット変換画像を所定のしきい値
でそれぞれ２値化して得られるｋ個の２値化画像を基に
欠陥を検出及び判定することを特徴とする。
【００１３】第４発明の欠陥検査方法は、第３発明に加
えて、ｋ個の中から選択した２値化画像を組み合わせて
論理積演算を実行することにより得られる画像を基に欠
陥を検出及び判定することを特徴とする。
えて、ｋ個の中から選択した２値化画像を組み合わせて
論理積演算を実行することにより得られる画像を基に欠
陥を検出及び判定することを特徴とする。
【００１４】第５発明の欠陥検査方法は、第１発明に加
えて、それぞれ異なるｋ個のスケールパラメータで時間
関数ｆ（ｔ）をウェーブレット変換して得られたｋ個の
ウェーブレット変換値の中から選択したウェーブレット
変換値を組み合わせて加算することにより得られる画像
を基に欠陥を検出及び判定することを特徴とする。
えて、それぞれ異なるｋ個のスケールパラメータで時間
関数ｆ（ｔ）をウェーブレット変換して得られたｋ個の
ウェーブレット変換値の中から選択したウェーブレット
変換値を組み合わせて加算することにより得られる画像
を基に欠陥を検出及び判定することを特徴とする。
【００１５】ある欠陥に対して最適なスケールパラメー
タでウェーブレット変換した場合、信号に含まれるノイ
ズ信号も同じスケールパラメータでそのレベル変化が強
調される可能性がある。そこで、第２乃至第５発明の欠
陥検出方法は、ｋ個の異なるスケールパラメータで検出
信号をそれぞれウェーブレット変換して得られたｋ個の
ウェーブレット変換値からｋ個のウェーブレット変換画
像を生成し、ｋ個のウェーブレット変換値を２値化した
ｋ個の２値化画像の中から選択して組み合わせた２値化
画像の論理積をとることで、ウェーブレット変換によっ
て強調されたノイズを除去し、又はｋ個のウェーブレッ
ト変換値の中から選択して組み合わせたウェーブレット
変換値の加算をとることで検出信号のＳ／Ｎ比をさらに
向上させ、欠陥の未検出、過検出を防止する。
タでウェーブレット変換した場合、信号に含まれるノイ
ズ信号も同じスケールパラメータでそのレベル変化が強
調される可能性がある。そこで、第２乃至第５発明の欠
陥検出方法は、ｋ個の異なるスケールパラメータで検出
信号をそれぞれウェーブレット変換して得られたｋ個の
ウェーブレット変換値からｋ個のウェーブレット変換画
像を生成し、ｋ個のウェーブレット変換値を２値化した
ｋ個の２値化画像の中から選択して組み合わせた２値化
画像の論理積をとることで、ウェーブレット変換によっ
て強調されたノイズを除去し、又はｋ個のウェーブレッ
ト変換値の中から選択して組み合わせたウェーブレット
変換値の加算をとることで検出信号のＳ／Ｎ比をさらに
向上させ、欠陥の未検出、過検出を防止する。
【００１６】本発明の欠陥検査方法に用いるウェーブレ
ット変換では、Ｓ／Ｎ比向上のためのフィルタ選択にお
いてフィルタ波形を試行錯誤で選択する必要はなく、ス
ケールパラメータを変えることによりフィルタ波形を規
則的に変更でき、例えばＳ／Ｎ値が一番大きいスケール
パラメータを選択することにより、検査対象の検出信号
に対して最適なウェーブレットを容易に選定できる。
ット変換では、Ｓ／Ｎ比向上のためのフィルタ選択にお
いてフィルタ波形を試行錯誤で選択する必要はなく、ス
ケールパラメータを変えることによりフィルタ波形を規
則的に変更でき、例えばＳ／Ｎ値が一番大きいスケール
パラメータを選択することにより、検査対象の検出信号
に対して最適なウェーブレットを容易に選定できる。
【００１７】第６発明の欠陥検査装置は、第１乃至第５
発明のいずれかの欠陥検査方法を用いて被検査材の欠陥
を検出及び判定することを特徴とする。
発明のいずれかの欠陥検査方法を用いて被検査材の欠陥
を検出及び判定することを特徴とする。
【００１８】
【発明の実施の形態】図１は本発明の欠陥検査方法にお
けるウェーブレット変換における基底のサンプリングの
概念図、図２は本発明の欠陥検査方法の原理のフローチ
ャートである。なお、ウェーブレット理論については、
「解説 ウェーブレット」（寅市和男、大塚尚久：日本
ファジィ学会誌 Vol.6. No.2, pp.232-245 (1994)）等
に詳しい。ウェーブレット変換は、その時間平均（直流
成分）が零となる関数ｇ(t) 、即ち、
けるウェーブレット変換における基底のサンプリングの
概念図、図２は本発明の欠陥検査方法の原理のフローチ
ャートである。なお、ウェーブレット理論については、
「解説 ウェーブレット」（寅市和男、大塚尚久：日本
ファジィ学会誌 Vol.6. No.2, pp.232-245 (1994)）等
に詳しい。ウェーブレット変換は、その時間平均（直流
成分）が零となる関数ｇ(t) 、即ち、
【００１９】
【数５】
【００２０】を満たす関数ｇ(t) をウェーブレット変換
の基底（ウェーブレットと呼ぶ）とするものであって、
関数ｇ（ｔ）の時間軸方向の幅を縮小するスケールパラ
メータをａ、時間軸方向のシフトパラメータをｂとし、
変換対象の信号を関数ｆ(t) で表した場合、
の基底（ウェーブレットと呼ぶ）とするものであって、
関数ｇ（ｔ）の時間軸方向の幅を縮小するスケールパラ
メータをａ、時間軸方向のシフトパラメータをｂとし、
変換対象の信号を関数ｆ(t) で表した場合、
【００２１】
【数６】
【００２２】により、周波数及び時間に関係した関数Ｆ
（ａ，ｂ）を求めるものである。ここで、ａ，ｂは連続
値をとる連続ウェーブレット変換と、離散値をとる離散
ウェーブレット変換が存在し、離散の場合、 ａ＝ａn ＝２n 、ｂ＝ｂm ＝２m ・ｊ …(3) と表される。このパラメータの取り方には種々の方法が
あり、ｎ＝ｍの場合、ｍ＝０とし、ｂを連続として扱
い、ａを離散とする場合などがある。
（ａ，ｂ）を求めるものである。ここで、ａ，ｂは連続
値をとる連続ウェーブレット変換と、離散値をとる離散
ウェーブレット変換が存在し、離散の場合、 ａ＝ａn ＝２n 、ｂ＝ｂm ＝２m ・ｊ …(3) と表される。このパラメータの取り方には種々の方法が
あり、ｎ＝ｍの場合、ｍ＝０とし、ｂを連続として扱
い、ａを離散とする場合などがある。
【００２３】まず、検出信号をフィルタリングするため
のウェーブレット基底のサンプリングを行う（Ｓ１）。
図１はＨａｒｒのウェーブレットのサンプリングの概念
図であって、サンプリング間隔の粗さはｎ段階（ｎ＝
１，２，…，ｉ）に設定でき、サンプリング間隔が細か
くなるに従って関数ｇ（ｔ）の時間軸方向の幅は広が
る。
のウェーブレット基底のサンプリングを行う（Ｓ１）。
図１はＨａｒｒのウェーブレットのサンプリングの概念
図であって、サンプリング間隔の粗さはｎ段階（ｎ＝
１，２，…，ｉ）に設定でき、サンプリング間隔が細か
くなるに従って関数ｇ（ｔ）の時間軸方向の幅は広が
る。
【００２４】各サンプリング値を１画素の値とし、ウェ
ーブレットから得られたサンプリング値群と、検出信号
の注目画素値を中心とする近傍画素値との積和を算出し
（Ｓ２）、検出信号をフィルタリングする。フィルタリ
ングにより、検出信号のレベル変化が強調された算出結
果を、ウェーブレット変換画像の１画素の値として保存
する（Ｓ３）。以上の積和演算を、ウェーブレット基底
の時間軸を画素単位で移動させながら、変換対象画像の
全画素に対して繰り返す（Ｓ４，Ｓ５）。
ーブレットから得られたサンプリング値群と、検出信号
の注目画素値を中心とする近傍画素値との積和を算出し
（Ｓ２）、検出信号をフィルタリングする。フィルタリ
ングにより、検出信号のレベル変化が強調された算出結
果を、ウェーブレット変換画像の１画素の値として保存
する（Ｓ３）。以上の積和演算を、ウェーブレット基底
の時間軸を画素単位で移動させながら、変換対象画像の
全画素に対して繰り返す（Ｓ４，Ｓ５）。
【００２５】これより、ウェーブレット変換はフーリエ
変換では不可能な、信号中の局所的な不連続点の検出が
行える変換であり、スケールパラメータの変更はフーリ
エ変換でいう周波数の変更に相当する。
変換では不可能な、信号中の局所的な不連続点の検出が
行える変換であり、スケールパラメータの変更はフーリ
エ変換でいう周波数の変更に相当する。
【００２６】なお、ウェーブレトはＨａｒｒに限らず、
図６に示すＭｏｒｌｅｔ等を用いても、Ｓ／Ｎ比の変動
はあるが、同様の効果が得られる。
図６に示すＭｏｒｌｅｔ等を用いても、Ｓ／Ｎ比の変動
はあるが、同様の効果が得られる。
【００２７】図３は本発明の欠陥検査方法を用いて、被
検査材である綱板の表面及び内部の欠陥を検査する欠陥
検査装置のブロック図である。走行する鋼板から反射さ
れる光を光学センサ１によって検出し、また綱板から漏
洩する磁束を磁気センサ２によって検出する。両センサ
１，２により検出された両生信号はフィルタ３，４によ
ってそれぞれフィルタリングされ、ある程度のノイズが
除去される。検出された両生信号及びフィルタリングし
たフィルタ信号はそれぞれのウェーブレット（ＷＴ）変
換回路５，６によってｋ個の異なるスケールパラメータ
でそれぞれウェーブレット変換される。信号処理回路
７，８はウェーブレット変換されたｋ個の画像から、欠
陥検出に適した画像を生成して欠陥判定回路９に与え
る。欠陥判定回路９は、生成された画像を基に、欠陥の
特徴量（面積、サイズ等）を求め、欠陥の種類、等級を
判定する。
検査材である綱板の表面及び内部の欠陥を検査する欠陥
検査装置のブロック図である。走行する鋼板から反射さ
れる光を光学センサ１によって検出し、また綱板から漏
洩する磁束を磁気センサ２によって検出する。両センサ
１，２により検出された両生信号はフィルタ３，４によ
ってそれぞれフィルタリングされ、ある程度のノイズが
除去される。検出された両生信号及びフィルタリングし
たフィルタ信号はそれぞれのウェーブレット（ＷＴ）変
換回路５，６によってｋ個の異なるスケールパラメータ
でそれぞれウェーブレット変換される。信号処理回路
７，８はウェーブレット変換されたｋ個の画像から、欠
陥検出に適した画像を生成して欠陥判定回路９に与え
る。欠陥判定回路９は、生成された画像を基に、欠陥の
特徴量（面積、サイズ等）を求め、欠陥の種類、等級を
判定する。
【００２８】図４は信号処理回路７（８）の詳細なブロ
ック図である。ＷＴ変換回路５，６において、各スケー
ルパラメータでウェーブレット変換された変換信号は、
変換信号選択回路11に入力され、フレームメモリ12又は
フレームメモリ17に保存される。ウェーブレット変換信
号はフレームメモリ17に保存されることで画像化され
る。
ック図である。ＷＴ変換回路５，６において、各スケー
ルパラメータでウェーブレット変換された変換信号は、
変換信号選択回路11に入力され、フレームメモリ12又は
フレームメモリ17に保存される。ウェーブレット変換信
号はフレームメモリ17に保存されることで画像化され
る。
【００２９】また、ｋ個のスケールパラメータでウェー
ブレット変換を実行した場合、変換信号選択回路11はｋ
個の変換信号の中から選択した変換信号を組み合わせ
て、各組み合わせの変換信号を加算回路15a 〜15l に出
力し、加算回路15a 〜15l は各組み合わせの変換信号を
加算してＳ／Ｎ比をさらに向上させたウェーブレット変
換信号をフレームメモリ17に保存して画像化させる。
ブレット変換を実行した場合、変換信号選択回路11はｋ
個の変換信号の中から選択した変換信号を組み合わせ
て、各組み合わせの変換信号を加算回路15a 〜15l に出
力し、加算回路15a 〜15l は各組み合わせの変換信号を
加算してＳ／Ｎ比をさらに向上させたウェーブレット変
換信号をフレームメモリ17に保存して画像化させる。
【００３０】フレームメモリ12に保存されることでウェ
ーブレット変換信号は画像化され、ウェーブレット画像
は２値化回路13で所定のしきい値によって２値化され、
変換画像選択回路14は、ｋ個の２値化画像の中から選択
した２値化画像を組み合わせて、各組み合わせの２値化
画像をＡＮＤ回路16a 〜16l に出力し、ＡＮＤ回路16a
〜16l は各組み合わせの２値化画像の論理積をとり、ノ
イズを除去した２値化画像をフレームメモリ17に保存す
る。
ーブレット変換信号は画像化され、ウェーブレット画像
は２値化回路13で所定のしきい値によって２値化され、
変換画像選択回路14は、ｋ個の２値化画像の中から選択
した２値化画像を組み合わせて、各組み合わせの２値化
画像をＡＮＤ回路16a 〜16l に出力し、ＡＮＤ回路16a
〜16l は各組み合わせの２値化画像の論理積をとり、ノ
イズを除去した２値化画像をフレームメモリ17に保存す
る。
【００３１】
【実施例】図７及び図８は、(a) にその光学フィルタ信
号の画像を示す、綱板の線状欠陥（綱板走行方向に延び
る幅の狭い欠陥）、面状欠陥（線状欠陥に比べて幅が広
い欠陥）の、点線部分における断面プロフィール(b) に
対して、最適なスケールパラメータを選択し、Ｈａｒｒ
基底を利用してウェーブレット変換した結果(c) を示す
図である。図から明らかなように、線状欠陥ではＳ／Ｎ
比が２であった検出信号のＳ／Ｎ比が３以上に、また面
状欠陥ではＳ／Ｎ比が２であった検出信号のＳ／Ｎ比が
５以上にと向上している。
号の画像を示す、綱板の線状欠陥（綱板走行方向に延び
る幅の狭い欠陥）、面状欠陥（線状欠陥に比べて幅が広
い欠陥）の、点線部分における断面プロフィール(b) に
対して、最適なスケールパラメータを選択し、Ｈａｒｒ
基底を利用してウェーブレット変換した結果(c) を示す
図である。図から明らかなように、線状欠陥ではＳ／Ｎ
比が２であった検出信号のＳ／Ｎ比が３以上に、また面
状欠陥ではＳ／Ｎ比が２であった検出信号のＳ／Ｎ比が
５以上にと向上している。
【００３２】図９は面状欠陥に対する各スケールパラメ
ータでのＳ／Ｎ比を示すグラフであって、この場合、Ｓ
／Ｎ比が最も高いスケールパラメータはｎ＝５である
が、変換前のＳ／Ｎ比（点線で示す）に比べ、ｎ＝３、
４においてもＳ／Ｎ比が向上している。これは、欠陥に
は複数のスケールパラメータそれぞれのウェーブレット
成分が含まれているためである。図示省略するが、同様
に、線状欠陥では最適スケールはｎ＝２であったが、ｎ
＝３でもＳ／Ｎ比の向上が確認されている。
ータでのＳ／Ｎ比を示すグラフであって、この場合、Ｓ
／Ｎ比が最も高いスケールパラメータはｎ＝５である
が、変換前のＳ／Ｎ比（点線で示す）に比べ、ｎ＝３、
４においてもＳ／Ｎ比が向上している。これは、欠陥に
は複数のスケールパラメータそれぞれのウェーブレット
成分が含まれているためである。図示省略するが、同様
に、線状欠陥では最適スケールはｎ＝２であったが、ｎ
＝３でもＳ／Ｎ比の向上が確認されている。
【００３３】図10はＡＮＤ回路16による２値化画像の論
理積演算の結果を示す図、図11は加算回路15によるウェ
ーブレット変換信号の加算結果を示す図である。図９に
示すように、複数のスケールパラメータでウェーブレッ
ト変換した場合、Ｓ／Ｎ比の向上は複数のスケールパラ
メータで確認されることから、複数の２値化画像の論理
積をとることで２値化画像からノイズを除去することが
でき、また複数のウェーブレット変換値を加算すること
によるさらにＳ／Ｎ比が向上することが明らかである。
理積演算の結果を示す図、図11は加算回路15によるウェ
ーブレット変換信号の加算結果を示す図である。図９に
示すように、複数のスケールパラメータでウェーブレッ
ト変換した場合、Ｓ／Ｎ比の向上は複数のスケールパラ
メータで確認されることから、複数の２値化画像の論理
積をとることで２値化画像からノイズを除去することが
でき、また複数のウェーブレット変換値を加算すること
によるさらにＳ／Ｎ比が向上することが明らかである。
【００３４】図10に示すように、ｎ＝２の２値化画像で
は欠陥の信号の出力レベル向上とともにノイズの出力値
が大きくなり、２値化でノイズも検出されている。しか
し、ｎ＝３でウェーブレット変換した場合、同じ場所で
ノイズの出力が大きくなることはないので、これらの２
値化画像の論理積をとることによりノイズ部は除去され
る。
は欠陥の信号の出力レベル向上とともにノイズの出力値
が大きくなり、２値化でノイズも検出されている。しか
し、ｎ＝３でウェーブレット変換した場合、同じ場所で
ノイズの出力が大きくなることはないので、これらの２
値化画像の論理積をとることによりノイズ部は除去され
る。
【００３５】図11では、ｎ＝４、ｎ＝５でそれぞれウェ
ーブレット変換した結果は、それぞれＳ／Ｎ比が３程度
の出力であったが、これらのウェーブレット変換結果を
加算した信号のＳ／Ｎ比は４程度に向上していることが
わかる。これにより、低Ｓ／Ｎ比の欠陥の検出は容易に
なり、欠陥の未検出、過検出を防止する。
ーブレット変換した結果は、それぞれＳ／Ｎ比が３程度
の出力であったが、これらのウェーブレット変換結果を
加算した信号のＳ／Ｎ比は４程度に向上していることが
わかる。これにより、低Ｓ／Ｎ比の欠陥の検出は容易に
なり、欠陥の未検出、過検出を防止する。
【００３６】なお、本実施例では、光学フィルタ信号を
利用した場合について説明したが、光学生信号、磁気信
号に対しても同様な効果が確認されている。
利用した場合について説明したが、光学生信号、磁気信
号に対しても同様な効果が確認されている。
【００３７】
【発明の効果】以上のように、本発明の表面検査方法及
び装置は、欠陥信号のＳ／Ｎ比が選択的に向上するの
で、重欠陥である可能性を含んだ低Ｓ／Ｎ比の欠陥を検
出でき、欠陥の未検出、過検出が防止されて検査精度が
向上し、また欠陥信号のＳ／Ｎ比が向上するので、最適
なしきい値を容易に設定ができて装置の調整を短期に行
えるという優れた効果を奏する。
び装置は、欠陥信号のＳ／Ｎ比が選択的に向上するの
で、重欠陥である可能性を含んだ低Ｓ／Ｎ比の欠陥を検
出でき、欠陥の未検出、過検出が防止されて検査精度が
向上し、また欠陥信号のＳ／Ｎ比が向上するので、最適
なしきい値を容易に設定ができて装置の調整を短期に行
えるという優れた効果を奏する。
【図１】本発明の欠陥検査方法及び装置の原理を説明す
るウェーブレット変換の基底のサンプリングの概念図で
ある。
るウェーブレット変換の基底のサンプリングの概念図で
ある。
【図２】本発明の欠陥検査方法及び装置におけるウェー
ブレット変換の原理を説明するフローチャートである。
ブレット変換の原理を説明するフローチャートである。
【図３】本発明の欠陥検査装置のブロック図である。
【図４】本発明の欠陥検査装置の信号処理回路のブロッ
ク図である。
ク図である。
【図５】欠陥検出の原理図である。
【図６】本発明の欠陥検査方法及び装置に用いるウェー
ブレット変換の基底であるウェーブレットの一例を示す
図である。
ブレット変換の基底であるウェーブレットの一例を示す
図である。
【図７】線状欠陥のプロフィールとウェーブレット変換
した結果との対比を示す図である。
した結果との対比を示す図である。
【図８】面状欠陥のプロフィールとウェーブレット変換
した結果との対比を示す図である。
した結果との対比を示す図である。
【図９】本発明の欠陥検査方法及び装置によるスケール
毎のＳ／Ｎ比の変化を示すグラフである。
毎のＳ／Ｎ比の変化を示すグラフである。
【図１０】本発明の欠陥検査方法及び装置による２値化
ＷＴ画像の論理積演算の結果を示す図である。
ＷＴ画像の論理積演算の結果を示す図である。
【図１１】本発明の欠陥検査方法及び装置によるＷＴ変
換信号の加算結果を示す図である。
換信号の加算結果を示す図である。
【図１２】従来の表面欠陥検査装置のブロック図であ
る。
る。
【図１３】従来の表面欠陥検査装置の信号処理の原理図
である。
である。
１ 光学センサ ２ 磁気センサ ３，４ フィルタ ５，６ ＷＴ変換回路 ７，８ 信号処理回路 ９ 欠陥判定回路 11 変換信号選択回路 12 フレームメモリ 13 ２値化回路 14 変換画像選択回路 15ａ〜15ｌ 加算回路 16ａ〜16ｌ ＡＮＤ回路 17 フレームメモリ
Claims (6)
- 【請求項１】 被検査材の性状に応じて得られた検出信
号を処理して被検査材の欠陥を検査する方法において、 【数１】 を満足する時間関数ｇ（ｔ）を基底とし、前記検出信号
を時間関数ｆ（ｔ）で表した場合、次式 【数２】 〔ただし、ａは時間関数ｇ（ｔ）の時間軸方向の幅を縮
小するスケールパラメータ、ｂは時間関数ｇ（ｔ）の時
間軸方向のシフトパラメータ〕によって、周波数及び時
間の関数Ｆ（ａ，ｂ）に変換するウェーブレット変換に
より、被検査材の欠陥を検出及び判定することを特徴と
する欠陥検査方法。 - 【請求項２】 それぞれ異なるｋ個のスケールパラメー
タで時間関数ｆ（ｔ）をウェーブレット変換して得られ
たｋ個のウェーブレット変換値を基にｋ個のウェーブレ
ット変換画像を生成し、ｋ個のウェーブレット変換画像
を基に欠陥を検出及び判定する請求項１記載の欠陥検査
方法。 - 【請求項３】 ｋ個のウェーブレット変換画像を所定の
しきい値でそれぞれ２値化して得られるｋ個の２値化画
像を基に欠陥を検出及び判定する請求項２記載の欠陥検
査方法。 - 【請求項４】 ｋ個の中から選択した２値化画像を組み
合わせて論理積演算を実行することにより得られる画像
を基に欠陥を検出及び判定する請求項３記載の欠陥検査
方法。 - 【請求項５】 それぞれ異なるｋ個のスケールパラメー
タで時間関数ｆ（ｔ）をウェーブレット変換して得られ
たｋ個のウェーブレット変換値の中から選択したウェー
ブレット変換値を組み合わせて加算することにより得ら
れる画像を基に欠陥を検出及び判定する請求項１記載の
欠陥検査方法。 - 【請求項６】 請求項１乃至５のいずれかに記載の欠陥
検査方法を用いて被検査材の欠陥を検出及び判定する欠
陥検査装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP23167395A JPH0979997A (ja) | 1995-09-08 | 1995-09-08 | 欠陥検査方法及び装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP23167395A JPH0979997A (ja) | 1995-09-08 | 1995-09-08 | 欠陥検査方法及び装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0979997A true JPH0979997A (ja) | 1997-03-28 |
Family
ID=16927198
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP23167395A Pending JPH0979997A (ja) | 1995-09-08 | 1995-09-08 | 欠陥検査方法及び装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0979997A (ja) |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH11173828A (ja) * | 1997-12-09 | 1999-07-02 | Daihatsu Motor Co Ltd | シリンダブロックのボア巣検査方法 |
| KR100394134B1 (ko) * | 2001-02-20 | 2003-08-09 | 학교법인 성균관대학 | 웨이브렛변환을 이용한 고저항 지락사고의 검출방법 및이에 의한 고장거리 측정방법 |
| US7039557B2 (en) | 2001-09-07 | 2006-05-02 | Daimlerchrysler Ag | Device and method for the early recognition and prediction of unit damage |
| JP2007292519A (ja) * | 2006-04-24 | 2007-11-08 | Hitachi Zosen Corp | 放射エネルギー検出時における外乱判別方法およびこの判別方法を用いた温度計測方法 |
| JP2007292772A (ja) * | 2007-04-27 | 2007-11-08 | Ricoh Co Ltd | 画像形成装置用部品の表面粗さ評価方法及び評価システム並びに切削加工方法及び切削加工システム |
| JP2008076167A (ja) * | 2006-09-20 | 2008-04-03 | Yamaguchi Univ | 画像処理により対象物の表面状態を検査する方法及びそのための画像処理プログラム |
| JP2008298703A (ja) * | 2007-06-04 | 2008-12-11 | Toyohashi Univ Of Technology | 表面欠陥自動検査装置および検査方法 |
| JP2012530925A (ja) * | 2009-06-25 | 2012-12-06 | エレクトリスィテ ド フランス | 電気化学デバイスの欠陥の検出 |
-
1995
- 1995-09-08 JP JP23167395A patent/JPH0979997A/ja active Pending
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH11173828A (ja) * | 1997-12-09 | 1999-07-02 | Daihatsu Motor Co Ltd | シリンダブロックのボア巣検査方法 |
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| JP2007292519A (ja) * | 2006-04-24 | 2007-11-08 | Hitachi Zosen Corp | 放射エネルギー検出時における外乱判別方法およびこの判別方法を用いた温度計測方法 |
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| JP2007292772A (ja) * | 2007-04-27 | 2007-11-08 | Ricoh Co Ltd | 画像形成装置用部品の表面粗さ評価方法及び評価システム並びに切削加工方法及び切削加工システム |
| JP2008298703A (ja) * | 2007-06-04 | 2008-12-11 | Toyohashi Univ Of Technology | 表面欠陥自動検査装置および検査方法 |
| JP2012530925A (ja) * | 2009-06-25 | 2012-12-06 | エレクトリスィテ ド フランス | 電気化学デバイスの欠陥の検出 |
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