JPH10123064A - 外観検査方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 鋳物製品表面のような製品毎に表面状態が異
なる上，文字，エッジがある場合，良品の表面と欠陥と
の区別が困難だった。 【解決手段】 教示課程において良品の多数個の撮像を
行い，画像上の同じ位置に移動して，画素毎に平均と標
準偏差を求め，標準画像と標準偏差画像のデータを作成
する。検査課程において，撮像を行い，検査画像と標準
画像の差を求め，標準偏差画像でそれを割り比を求め，
欠陥に応じたウインドウを設定し，ウインドウ内での比
の和の値を処理して欠陥の有無を判断する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、画像処理により製
品の外観を検査する方法に係わり、特に鋳物のように表
面が粗い物に対して、欠陥と判定すべき異常凹凸部を検
出するのに有効な外観検査方法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】画像処理により製品の表面上の欠陥を検
出する方法は多数開発されている。特開平１−１４３９
３８には、規則的なパターンに対してＣＣＤカメラから
取り込んだ画像より画像処理装置にて画像全体にわたり
濃淡値の統計処理を行い、良品と欠陥品の濃淡値の統計
値の違いから欠陥判別を行う方法が開示されている。さ
らに特公平６−７２７８０に示されているように、多数
の良品をある閾値で２値画像化を行い、その画素数を統
計処理を行い、その統計値の分布よりはずれたものを欠
陥品と判断する方法もある。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】鋳物のような表面が粗
く、かつ製品毎に表面の状態が違うようなものに対して
は、異常凹凸である欠陥の濃淡値の情報は普通の表面荒
さによる濃淡値と混ざってしまい、前記２つの従来例の
ように単なる濃淡値の統計処理や、閾値による２値化画
素数の統計処理では、欠陥を信頼性高く検出することは
困難である。

【０００４】

【課題を解決するための手段】本発明は、複数の良品ワ
ークを撮像して濃淡値を求め、同一箇所を撮像した画素
毎に濃淡値を平均した標準画像と標準偏差を求めた標準
偏差画像を求め、検査対象製品を撮像して濃淡値を求め
て表示した検査画像に対し、前記と同様同一箇所を撮像
した画素毎に標準画像との差を計算した後標準偏差画像
で割って比を求め、この数値分布を表示して検査比画像
とし、検査比画像を複数のウインドウに分割し、ウイン
ドウ内画素の数値の内、設定した閾値を越えるものだけ
を合計して判断値とし、別途良品ワークに対して求めた
判断値と比較して欠陥であるかどうかを判定することを
特徴とする手段を有している。

【０００５】

【発明の実施の形態】本発明の実施の形態を図１を用い
て説明する。最初に検査対象製品と同一種類の良品ワー
クからデータを収集する。まず良品ワークを多数個集
め、個々にＣＣＤカメラにより撮像を行う。撮像する時
は良品ワークを機械的方法により常に同じ位置になるよ
うに位置決めするか、画像処理的方法により製品の特徴
的外形情報をもとに画像を移動及び回転することで、画
像上で各良品ワークが同じ位置に重なるようにする。撮
像して多値濃淡値化処理をした多数の良品ワークの画像
データ１（１ａ，１ｂ，…１ｎ）に対し、図１（ａ）に
示す教示課程のように、同じ画素毎に濃淡値の平均値と
標準偏差値を計算し、良品ワークの標準画像２と標準偏
差画像３を求める。標準画像２は、良品表面の平均的な
荒さを濃淡値として表し、標準偏差画像３は荒さのばら
つきが出やすい箇所を濃淡値をもとにした数値の大きさ
で示すものである。

【０００６】次に以上の画像データを基にした検査課程
について説明する。前述したと同様に、検査対象製品を
機械的方法又は画像処理的方法で良品ワークの画像に重
なるように撮像し、検査画像４とする。図１（ｂ）の検
査課程に示すように、各画素毎に検査画像４と標準画像
２との差画像を求め、さらに各画素毎に標準偏差画像３
でその差画像を割ることにより、標準偏差画像との比を
求める。ここでこの比の値の分布を表示した画像を検査
比画像５と呼ぶこととする。この検査比画像５により、
各画素毎の標準偏差を考慮した画像が得られる。これに
より、表面荒さ状態がばらつき易い箇所の影響を補正し
て検査対象製品の荒さ分布を数値（以降補正値と呼ぶ）
として表すことができる。

【０００７】欠陥の有無は、検査比画像を予め決めた多
数の適当な大きさのウインドウに区切り、ウインドウ単
位で判断値を求め、基準の判断値と比較して判定する。
判断値は、ウインドウ中の画素の内、前記補正値が設定
した閾値を越えた画素についての補正値の合計値であ
る。例えば閾値を絶対値１とすれば、画素の補正値の絶
対値が１未満の場合は０とし、１以上の場合はその補正
値をそのまま合計する。

【０００８】一方、前記で標準画像２と標準偏差画像３
を求めた個々の良品ワーク１に対しても、標準画像２と
標準偏差画像３を用いて検査比画像５を求め、前記と同
様に各ウインドウ毎に判断値を求めておく。この求めた
判断値の中から、適宜基準判定値を選定して用いる。基
準判定値は、上記良品ワークの判定値の内、ウインドウ
毎に一番欠陥品に近い値を示すものを使用すると、きめ
細かく信頼性の高い検査をすることができる。これよ
り、ウインドウ毎に検査製品の判断値が、基準とする良
品ワークの判断値に比べて大きければ、そのウインドウ
内に欠陥が有ると判断する。ウインドウの大きさは、画
素の大きさに対する検査の対象とする欠陥面積の大きさ
で適宜決めればよい。

【０００９】

【実施例】以上の方法を用いて、外観の異常凹凸の欠陥
検出を行った例を示す。本例では、１画素０．２ｍｍ、
ウインドウのサイズを６４画素×６４画素、濃淡は２５
６階調とし、標準画像と標準偏差画像は良品ワーク１９
個を撮像して求めた。濃淡値は凹部が深いほどプラス数
値が大きく、凸部が高いほどマイナス数値が大きくなっ
た。

【００１０】図４は検査したワークのある１つのウイン
ドウの判定値をまとめたものである。一番上段のNo1ワ
ークは欠陥を有するもので、No2ワーク以降の１９個の
ワークは欠陥を有しない標準画像と標準偏差画像を求め
た良品ワークである。図２及び図３に、図４におけるNo
1ワークとNo2ワークの同一箇所のウインドウの検査比画
像を示す。図２で示すウインドウ内には目視検査で欠陥
として判断された凹部が存する。図３で示すウインドウ
内には目視検査では欠陥面は存しない。図２において左
上中央付近に補正値１０以上の画素集団部分があるが、
この部分が目視で異常凹部と判断された部分である。

【００１１】図４中横列は、閾値を変えた時の判定値の
変化を示すものである。記号ｓｉｇの後に記す数値が閾
値を示している。例えば左端のｓｉｇ０は閾値は０、即
ちウインドウ内の検査比画像の値をすべて加えたもので
あり、ｓｉｇ１とは検査比画像の絶対値が１未満を０と
し、１以上の画素は絶対値を加えて判断値とした場合で
ある。また、ｓｉｇ１−３は、検査比画像値が−１〜３
の場合は０とし、それ以外の場合は、絶対値を加えて判
断値とした場合である。最下段のＳＮ比は欠陥の検出の
しやすさを示しており、この値が高ければ、良品製品と
欠陥製品との差が大きく検出が容易であることを示し、
下式で表す。 ２０×ｌｏｇ（欠陥製品の判断値／良品中最大の判断
値） 図４の結果より、ｓｉｇ３、ｓｉｇ４又はｓｉｇ２−３
として決めた閾値を用いると、欠陥有無判断が信頼性高
くできることがわかった。

【００１２】

【発明の効果】本発明は上述したような手段を用いてい
るため次のような効果を有している。検査対象製品と良
品ワークの外観を画素毎に比較処理するので、外観細部
の情報を収集することができる。さらに、この情報をあ
るエリア毎に再処理して欠陥の有無として判断するの
で、前記細部の情報を平均化して判定することができ、
ノイズを欠陥と判定する恐れが少ない。また、エリアの
大きさは適宜設定することができるし、欠陥判定のため
の再処理判定基準もエリア毎に設定できるので、検出す
べき欠陥の大小又は凹凸程度に合わせて検出することが
できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】検査方法を示すアルゴリズム図

【図２】欠陥部を有する検査比画像例

【図３】欠陥部を有しない検査比画像例

【図４】閾値を変えたときの判断値を示す測定結果例

【符号の説明】

１ 良品ワークの濃淡表示画像 ２ 標準画像 ３ 標準偏差画像 ４ 検査画像 ５ 検査比画像

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 複数の良品ワークを撮像して濃淡値を求
   め、同一箇所を撮像した画素毎に濃淡値を平均した標準
   画像と標準偏差を求めた標準偏差画像を求め、検査対象
   製品を撮像して濃淡値を求めて表示した検査画像に対
   し、前記と同様同一箇所を撮像した画素毎に標準画像と
   の差を計算した後標準偏差画像で割って比を求め、この
   数値分布を表示して検査比画像とし、検査比画像を複数
   のウインドウに分割し、ウインドウ内画素の数値の内、
   設定した閾値を越えるものだけを合計して判断値とし、
   別途良品ワークに対して求めた判断値と比較して欠陥で
   あるかどうかを判定することを特徴とする外観検査方
   法。