JPH11118730A - 被検査面の欠陥検査方法およびその装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 塗装が塗り重ねられるにしたがって欠陥がど
のように推移して行くのかを容易に知ることができるよ
うにする。 【構成】 電着塗装後の塗装面に存在する欠陥の位置と
大きさを記憶し、次に、中塗り塗装後の塗装面に存在す
る欠陥の位置と大きさを記憶し、最後に、上塗り塗装後
の塗装面に存在する欠陥の位置と大きさを記憶する。こ
れらの記憶にしたがい、同一位置に存在する欠陥が塗装
の塗り重ねにしたがってどのように推移するのかを調
べ、この結果に基づいてそれぞれの塗装工程で手直しす
べき欠陥のランクを知る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、たとえば自動車の
生産過程において塗装面の状態を光学的に検査する被検
査面の欠陥検査方法およびその装置に係り、特に、塗装
が塗り重ねられるにしたがって欠陥がどのように推移し
て行くのかを容易に知ることができるようにした被検査
面の欠陥検査方法およびその装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、例えば車両の塗装状態を光学的に
検査する表面欠陥検査装置としては、種々の方式のもの
が発明されているが、これらの発明の中でも、たとえば
特開平２−７３１３９号や特開平５−４５１４２号など
に開示されているものは、被検査面である塗装面上に所
定のストライプ若しくは所定の明暗変化が繰り返される
明暗光を照射し、塗装面状に凹凸があった場合に、この
凹凸による明度（輝度）差や明度変化を持った受光画像
を微分することにより、被検査面の表面の欠陥を検出す
るものである。

【０００３】車両の塗装は、一般的に電着塗装、中塗り
塗装、そして上塗り塗装の順番に行われているが、従来
は、電着塗装の終了後に作業者が欠陥の有無を目視判断
して修正し、この手直し完了後に中塗り塗装をし、この
塗装後に再び作業者が欠陥の有無を目視判断して修正
し、次に、上塗り塗装をした後に表面欠陥検査装置を用
いた欠陥検査をし、その検査結果に基づいて作業者が修
正し、手直しが終わると車両を艤装工程に搬送してい
る。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来は
上塗り工程が終了した場合にだけ表面欠陥検査装置を用
いた検査をし、その前工程の塗装の検査は作業者の経験
によるもの（手直しをすべき欠陥であるかそうでないか
は作業者の感によるものであり、この判断は非常に困難
である）であったので、塗装工程全体の作業から見ると
３回行われる手直し作業は決して効率的であるとは言え
ない。

【０００５】これは、手直しを必要とする程の欠陥（後
工程の塗装によって完全に埋もれてしまうような欠陥）
ではないのに手直しをしたり、逆に手直しをしておかな
いと後工程の塗装で成長する恐れのある欠陥（後工程の
塗装に埋もれることによってさらに大きくなる欠陥）の
手直しをおろそかにすることがあるからであり、前者の
作業は過剰な作業を行っているということで作業効率が
低下する原因となり、後者は欠陥が見付かったときに修
正をする時間よりも後の工程でその欠陥の修正をする時
間の方が余分にかかるということで作業効率が低下する
原因となるからである。

【０００６】このような従来の不具合を多少でも解消し
ようとするものとしては、特開平５−１９６４４４号公
報に開示されているように、中塗り塗装状態を検知して
得られた塗装欠陥に関する検知データを中塗り塗装の塗
装条件の見直し等に活用しようとするものがある。

【０００７】このように、塗装欠陥の検知データを塗装
工程にフィードバックするようにすれば、欠陥の発生を
少しでも抑えることが可能になり、塗装の手直し作業が
減少し、塗装工程全体の作業の効率化が図られることに
なる。しかしながら、このような技術にあっても、塗装
工程全体の作業の効率化にはまだ改善の余地がある。

【０００８】本発明は、このような従来の問題点を解消
するためになされたものであり、塗装が塗り重ねられる
にしたがって欠陥がどのように推移して行くのかを容易
に知ることができるようにし、手直しが必要である欠陥
とそうでない欠陥とを判断して、塗装工程全体としての
作業の効率化を図る一方、品質の向上にも寄与すること
ができる被検査面の欠陥検査方法およびその装置の提供
を目的とする。

【０００９】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
の本発明は次のように構成される。請求項１に記載の発
明は、被検査面を複数回に亘って塗装する塗装工程に最
適な被検査面の欠陥検査方法であって、塗装終了後、当
該被検査面に存在する欠陥の位置、欠陥の程度を当該欠
陥ごとに少なくとも２回の塗装について記憶し、当該記
憶した欠陥の位置や程度の変化を時系列に調べて欠陥の
推移を知ることができるようにしたことを特徴とする被
検査面の欠陥検査方法である。

【００１０】請求項２に記載の発明は、被検査面を複数
回に亘って塗装する塗装工程に最適な被検査面の欠陥検
査方法であって、塗装が終了する度に、当該被検査面に
存在する欠陥の位置、欠陥の程度を当該欠陥ごとに記憶
し、当該記憶した欠陥の位置や程度の変化を時系列に調
べて欠陥の推移を知ることができるようにしたことを特
徴とする被検査面の欠陥検査方法である。

【００１１】請求項３に記載の発明は、請求項１または
請求項２の被検査面の欠陥検査方法において、前記被検
査面に存在する欠陥の位置は、Ｘ，Ｙ，Ｚの三次元の座
標として与えられ、また、欠陥の程度は、欠陥の大きさ
によって付けられたランクであることを特徴とする。

【００１２】請求項４に記載の発明は、被検査面を複数
回に亘って塗装する塗装工程に適用される被検査面の欠
陥検査装置であって、塗装が終了する度に、被検査面に
存在する欠陥の位置および大きさを検出する欠陥検出手
段と、当該欠陥検出手段によって検出された欠陥の位置
および大きさを記憶する記憶手段と、当該記憶手段から
同一の被検査面の欠陥の位置および大きさを取り出して
欠陥の推移を表示する表示手段とを有することを特徴と
する被検査面の欠陥検査装置である。

【００１３】請求項５に記載の発明は、請求項４に記載
の被検査面の欠陥検査装置において、前記被検査面に存
在する欠陥の位置は、Ｘ，Ｙ，Ｚの三次元の座標として
与えられ、また、欠陥の程度は、欠陥の大きさによって
付けられたランクであることを特徴とする。

【００１４】

【発明の効果】以上述べたように、本発明によれば、そ
れぞれの請求毎の構成によって次のような効果が得られ
る。請求項１乃至請求項３の発明によれば、同一の被検
査面における欠陥の推移を、塗装の度に時系列に記憶し
た欠陥の位置および大きさに基づいて知ることができる
ようにしたので、手直しをしておかなければならない欠
陥とそうでない欠陥とを容易に知ることができ、これに
基づいて塗装作業の効率化を図ることができるようにな
る。

【００１５】請求項４および請求項５に記載の発明によ
れば、同一の被検査面における欠陥の推移結果を、塗装
の度に時系列に記憶した欠陥の位置および大きさに基づ
いて表示手段に表示できるようにしたので、手直しをし
ておかなければならない欠陥とそうでない欠陥とを容易
に知ることができ、これに基づいて塗装作業の効率化を
図ることができるようになる。

【００１６】

【発明の実施の形態】以下、本発明の一実施形態を図面
に基づいて説明する。図１は、本発明にかかる被検査面
の欠陥検査方法を実施する欠陥検査装置の概略構成を示
すブロック図である。図中、被検査面１は、たとえば塗
装ブースからコンベアによって搬送されてくる車体の塗
装面に相当する。この塗装面の性状は、塗料の濃度や塗
布量などの要因によって微妙に異なっているが、図１に
示す装置では、これを定量化して測定できるようにして
いる。

【００１７】この被塗装面１には、ストライプ状の明暗
パターン（明暗模様）が照射されるが、この明暗パター
ンは、照明装置２に設けられているストライプ格子３に
よって形成される。なお、この照明装置２とストライプ
格子３とによって後述するストライプパターン照射装置
（図２参照）が構成される。

【００１８】このストライプ状の明暗パターンが照射さ
れている領域，すなわち撮像部位Ａは、ＣＣＤカラーカ
メラ５によって映し出される。なお、このＣＣＤカラー
カメラ５は、カラー画像を撮像できるものであって、た
とえば１／３０秒程度の一定間隔毎にこの撮像部位Ａの
ストライプ画像をカメラコントロールユニット７を介し
て画像処理装置９に送るようになっている。画像処理装
置９にはこの一定時間ごとに撮像されたストライプ画像
（明暗パターン画像あるいは受光画像とも称する）を記
憶する記憶装置が設けられている。この記憶装置は、当
然にカラー画像を記憶できるものである。すなわち、Ｒ
ＧＢのそれぞれについて画像を記憶する機能を有してい
るものである。

【００１９】この実施形態では被検査面１が図示矢印方
向に移動するようになっている（車両の搬送経路中にＣ
ＣＤカラーカメラ５を設けている）ので、ＣＣＤカラー
カメラ５によって一定時間ごとに撮像されるストライプ
画像は、被検査面１上の撮像部位Ａが一定間隔毎にずれ
た画像となる。ＣＣＤカラーカメラ５によって撮像され
た１静止画像を画像処理装置９によって処理し、これを
表示手段であるカラーモニタ１０に映し出すと、図示し
たような画像となり、塗装面１上に存在する凸状の欠陥
Ｂが検出される。この欠陥Ｂの色も当然に判別すること
ができるので、この欠陥がどのような原因で生じたのか
をある程度判断することができることになる。

【００２０】なお、本実施形態では被検査面１を移動さ
せる態様を示したが、ＣＣＤカラーカメラ５を動かして
被塗装面１における撮像部位Ａを時間と共に変化させる
ようにしてもよい。被検査面１を移動させる場合には、
図示されていないがベルトコンベアなどの搬送装置が移
動手段となり、ＣＣＤカラーカメラ５を移動させる場合
には、これが取り付けられるローダーやロボットなどが
移動手段となる。

【００２１】画像処理装置９にはホストコンピュータ１
２が接続されているが、被塗装面１における欠陥の存在
の最終認識は、このホストコンピュータ１２によって行
われる。つまり、前述のコンベアによって搬送される被
検査面１の移動量を認識するパルスジェネレータ１４か
らのパルス数（移動量に対応する）と、画像処理装置９
によって検出された時系列的に並べられた複数枚の画像
から得られた欠陥候補点とから、静止画像において検出
された欠陥候補点の移動量が、実際の被塗装面１の移
動，換言すれば、撮像部位Ａの移動量に比例しているか
どうかが演算され、比例して移動していれば、この検出
された欠陥候補点は被検査面に存在する欠陥Ｂに間違い
がないものと決定されることになる。

【００２２】さらに、この決定された欠陥がどのような
色であるのか、どのような面積であるのか、どのような
大きさ（縦横比）であるのかによって、この欠陥の総合
ランク付けをする。つまり、欠陥の程度がどの程度であ
るのかを作業者が即座に判断できるようになっている。
このランク付けをするにあたっては、予め欠陥の種類ご
とに、色、大きさ（面積）、形状（縦横比）の特徴に分
けてデータベース化しておく必要がある。したがって、
ホストコンピュータ１２内の記憶装置には、このデータ
ベースが記憶してある。

【００２３】なお、ホストコンピュータ１２の記憶装置
には、上記のようにして決定された欠陥の大きさやラン
クが欠陥ごとに、また、電着塗装後、中塗り塗装後、上
塗り塗装後のそれぞれの塗装面について記憶されてい
る。また、この記憶内容は、カラーモニタ１０に表示で
きるようになっている。具体的にどのような表示がなさ
れるのかは後述するが、どのようなランクの欠陥を手直
ししておくべきであるかは、この表示から容易に判別で
き、塗装工程の手直し作業に関する作業標準を作ること
が可能になる。

【００２４】図２は、ストライプパターンを被検査面１
に照射するためのストライプパターン照射装置の構成を
示す図である。照明装置２には、直管型の蛍光ランプ２
ａが図示するように複数本配置され、この蛍光ランプ２
ａの前面側には蛍光ランプ２ａの光を散乱拡散させる拡
散板２ｂが取り付けられている。この拡散板２ｂは蛍光
ランプ２ａからの光を散乱させて面光源と同様の光源を
作り出すためのものであり、たとえばすりガラスが用い
られる。この拡散板２ｂの前面側にはストライプパター
ンを形成させるストライプ板３が取り付けられている。
このストライプ板２ｃ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。

【００２５】したがって、蛍光ランプ２ａからの光は拡
散板２ｂによって拡散され、この拡散板２ｂによって面
状とされた光はストライプパターン２ｃを介して被検査
面１上に照射される。このため、被検査面１上には、ス
トライプパターン２ｃと同様の明暗パターンが映し出さ
れることになる。

【００２６】図３は、拡散板１ｂを用いずにストライプ
パターンを形成するストライプパターン照射装置を示し
ている。この照射装置は、拡散された光を発生する光源
２ｄを図示のように配置し、その背面２ｅを黒で塗装す
る。このような照射装置を用いても、図２に示した照射
装置と同様の明暗パターンを塗装面１に映し出すことが
可能である。

【００２７】図４は、図１に示した画像処理装置９の内
部構成を示すブロック図である。この画像処理装置９に
設けられているバッファアンプ２０は、カメラコントロ
ールユニット７からの画像信号を一時的に記憶させてお
く機能を有するものである。また、Ａ／Ｄ変換器２２
は、このバッファアンプ２０に記憶されている画像信号
をデジタルデータに変換する機能を持つものである。し
たがって、ＣＣＤカラーカメラ５によって捕らえられた
被塗装面１上に映し出されているストライプ状の明暗画
像は、最終的にはデジタル値に変換される。たとえば、
このデジタル値はＲＧＢの各色について８ビットの輝度
レベルに変換され、一画面を５１２×５１２画素の分解
能で取り込む。

【００２８】また、マイクロプロセッサユニット２４
は、Ａ／Ｄ変換器２２から出力された各画素ごとの輝度
値をＲＧＢの各色についてメモリ２６に記憶したり、ホ
ストコンピュータ１２に出力したりする機能を有してい
るものである。なお、メモリ２６には、本実施の形態で
は電着塗装後の塗装面、中塗り塗装後の塗装面、上塗り
塗装後の塗装面の３つの塗装面についての画像が記憶さ
れる。Ｄ／Ａ変換器２８は、マイクロプロセッサユニッ
ト２４から出力されるディジタル化された画像信号をア
ナログ値に戻し、これをカラーモニタ１０に出力する機
能を有しているものである。

【００２９】このように構成された画像処理装置９によ
る欠陥候補点の検出を図５を用いて詳細に説明する 。

【００３０】図５（Ａ）は、時間の経過とともに移動す
る被検査面１上の欠陥Ｂの移動状態を示す図である。

【００３１】被検査面１上には、ストライプ板３を介し
て明暗ストライプが照射されているが、この白ストライ
プ中に凹凸状の図示したような欠陥Ｂが存在していると
した場合には、この欠陥Ｂの部分で照射光が乱反射する
ので、この欠陥部分の輝度は他の部分の輝度よりも小さ
くなる。

【００３２】図５（Ｂ）は、白ストライプ中に欠陥Ｂが
存在している場合のＣＣＤカラーカメラ５によって撮像
された撮像部位Ｂの画像の一例である。撮像部位Ａに
は、ストライプ状の明暗パターンが照射されているの
で、カラーモニタ１０によって映し出される画像は図示
のようなものとなる。このような受光画像は原画像とし
て画像処理装置９に取り込まれることになるが、前述し
たように一画面の分解能は、５１２×５１２であるの
で、縦軸および横軸はそれぞれ５１２画素となる。

【００３３】図５（Ｂ）の画面左上を原点として座標軸
ｘ，ｙをとり、この画像におけるある１ライン分を輝度
レベルで表すと、図５（Ｃ）のように輝度値の大小に応
じた波形の信号が得られる。つまり、明部に相当する部
分の輝度値は大きく、逆に暗部に相当する部分の輝度値
は小さくなる。例示の画像中には、その明部に欠陥候補
点が存在するが、この欠陥候補点は明部として検出され
た領域の一部に輝度値の小さな部分として表れる。この
明部の領域に存在する輝度値の小さな領域がある大きさ
以上であるとすれば、これが被検査面に存在する欠陥で
あると判断する。

【００３４】ただ、本実施形態では、このような「欠陥
が撮像領域の移動にしたがって移動しているか」をも判
断して最終的に欠陥であると決定するようにしている。
万が一、図５（Ｂ）のように撮像された一枚の静止画像
のみにおいて認識された欠陥候補点がノイズであったよ
うな場合には、以降の時系列的に撮像された画像では撮
像部位の移動と共に移動するような形態では欠陥候補点
の認識はされないと思われるからである。

【００３５】図６は、本発明にかかる被検査面の欠陥検
査方法あるいはその装置の処理順序および処理内容を示
すフローチャートである。まず、欠陥の検出にあたって
は、ＣＣＤカラーカメラ５から被検査面の撮像部位Ｂの
画像を取り込む。この取り込んだ画像は画像処理装置９
のメモリ２６内に記憶される（Ｓ１）。この記憶された
画像は、欠陥部分を抽出しやすくするために、強調処理
が行われる。この強調処理としては、たとえば面積判定
などの公知の強調処理が用いられる（Ｓ２）。画像処理
装置４では、メモリ２６内に時系列的に記憶されている
ストライプ画像のすべてについて、上記の強調処理およ
び欠陥候補点の抽出処理が行われる。これらの処理後の
画像は、再度メモリ２６の別のアドレスに記憶される。

【００３６】ホストコンピュータ１２は、この画像処理
後の画像を入力し、それぞれの画像から抽出された欠陥
候補点の位置や大きさなどから、各画像において時系列
的にどのように移動しているのかを算出し、この移動量
が、パルスジェネレータ１４から得られる撮像部位の移
動に同期していると判断された場合に、初めてその欠陥
候補点が被検査面上に実際に存在する欠陥であると決定
する。そして、欠陥候補点の面積や形状、その形状の縦
横寸法の比、色を入力した各画像のそれぞれについて求
め、これらの平均を求めて、最終的に欠陥の面積、縦横
比、色を特定し、これをランク付けのデータベースに記
憶されているデータと照合して欠陥のランク付けをする
（Ｓ３）。以上の処理は、外部から終了指令が発せられ
るまでは継続して行われることになる（Ｓ４）。また、
この処理は、電着塗装後の塗装面、中塗り塗装後の塗装
面、上塗り塗装後の塗装面の３つの塗装面についてそれ
ぞれ行われることになる。

【００３７】次に、本発明の方法並びに装置の動作を図
７乃至図９のフローチャートに基づいて、図１０および
図１１の図面を参照しながら詳細に説明する。Ｓ１１ まず、ＣＣＤカラーカメラ５は、時刻ＴＮにおけるスト
ライプ画像を入力し、このストライプ画像を画像処理装
置９のメモリ２６内にカラー画像として記憶させる。こ
の際には、ＣＣＤカラーカメラ５の撮像部位Ａの位置を
示すパルスジェネレータ１４からのパルス数のカウント
を０にリセットしておく。このリセットは、画像処理装
置９と同期して動作するホストコンピュータ１２によっ
て行われる。

【００３８】Ｓ１２ 次に画像処理装置９は、この記憶したストライプ画像，
すなわち、原画像に対して、欠陥部を抽出しやすくする
ための強調処理を行う。この強調処理によって原画像に
含まれている欠陥と思われる部分のみが取り出されるこ
とになる。

【００３９】この強調処理の具体例としては、たとえば
図１０に示す２種類を例示している。

【００４０】同図（Ａ）に示す強調処理は面積判定によ
って欠陥部を検出するものである。同図に示すような
原画像が撮られた場合に、これを輝度を縦軸としたビデ
オ波形に変換すると右側に示されているような波形とな
るが、この波形を輝度平均値をスレッショルドレベルと
する信号で二値化し（同図）、この二値化された信号
の内所定の幅に入る信号のみを抽出して（同図）これ
を欠陥部とする。

【００４１】次に、図１０（Ｂ）に示す強調処理はスム
ージングによって欠陥部を検出するものである。同図
に示すような原画像が撮られた場合に、これを輝度を縦
軸としたビデオ波形に変換すると右側に示されているよ
うな波形となるが、この波形に平滑化処理を施すことに
よって滑らかにして（同図）、のビデオ波形から
のビデオ波形を差し引いて絶対値をとる処理を施し（同
図）、この波形を所定のスレッショルドレベルで二値
化し、この二値化された信号（同図）を欠陥部とす
る。

【００４２】一例としては、以上のような処理を行うこ
とで原画像から欠陥部の抽出をする。なお、欠陥部の検
出はこれ以外の公知の方法によっても検出することが可
能である。

【００４３】Ｓ１３ 原画像の枚数を数えるカウンタの値ｉを１に設定する。Ｓ１４ 以上のように処理されたＮ−１枚目の欠陥部とＮ枚目の
原画像において検出された欠陥部との比較が行われる。
以上までの処理においては、まだ１枚の原画像の取り込
みしか行われていないために、この比較は実際には行う
ことができないが、２枚以上の原画像を取り込んだ段階
では、直前に撮像された原画像との比較が行われること
になる。

【００４４】Ｓ１５ ホストコンピュータ１２は、パルスジェネレータ１４か
ら出力されるパルスをカウントし、このカウントされた
パルス数に基づいて撮像部位Ａの位置を算出し、Ｎ枚目
に撮像された原画像とＮ−１枚目に撮像された原画像の
撮像部位の移動量Ｄを算出する。Ｓ１６ ホストコンピュータ１２は、Ｓ１２において原画像から
抽出した欠陥部のすべてについて、Ｎ−１枚目の原画像
から抽出された欠陥点との距離を算出し、その距離をｄ
とする。

【００４５】Ｓ１７，Ｓ１８ 算出されたそれぞれの欠陥点の移動距離ｄが撮像部位Ａ
の移動距離Ｄとほぼ等しいかどうかの判断を原画像から
抽出されたすべての欠陥点に対して行う。Ｓ１９ 欠陥点として抽出されたそれぞれのものが撮像部位の移
動量Ｄにほぼ等しい移動量を呈しているのであれば、こ
の欠陥点を欠陥候補点として登録する。この登録がされ
ると、この欠陥候補点の面積、形状の縦横比、欠陥点の
色、背景色を検出し、これらも登録する。

【００４６】Ｓ２０，Ｓ２１，Ｓ２２ 以上の処理は、新規に取り込んだ原画像に対してＮ画面
前までの画像のすべての欠陥部に対して行われる。たと
えば、Ｎ＝５と設定されていた場合には、時刻ＴＮにお
いて撮像された原画像から抽出されたすべての欠陥部に
ついて、時刻ＴＮ−１，ＴＮ−２，ＴＮ−３，ＴＮ−
４，ＴＮ−５においてそれぞれ撮像された原画像から抽
出された欠陥部との照合が行われ、それぞれの欠陥部に
ついて、欠陥候補点とされた欠陥部の移動量がそれぞれ
の時刻に対する撮像部位Ａの移動量とほぼ等しいか否か
が判断される。

【００４７】この実施形態では、過去に撮像されその画
像から抽出された欠陥点のすべてについてＤ＝ｄとなる
関係が成立しているかを演算するようにしているが、た
とえば任意の１枚あるいは２枚の画像に対して上記のよ
うな処理を行うことによって欠陥候補点を検出するよう
にすることも可能である。このような処理を行うと、一
見して認識精度が落ちるようにも思えるが、原画像の１
枚のみにおいて、欠陥部として抽出されるべきものが抽
出されなかった場合にも欠陥候補点として挙がることに
なることから、１枚の原画像において何らかの原因で脱
落してしまった欠陥部も処理後には欠陥候補点とされる
ことになる。

【００４８】Ｓ２３ 以上の処理によって、同一の欠陥候補点について登録が
行われた回数をカウントする。Ｓ２４，Ｓ２５ このカウント数が、予め設定されたカウント数以上であ
る場合には、その欠陥候補点を被検査面に存在する欠陥
であると決定する。そして、この欠陥点の３次元の位置
（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を認識して記憶しておく。Ｓ２６ 以上の処理は、作業の終了指令が発せられるまで継続さ
れる。

【００４９】図９に示すフローチャートは、図８に示し
たステップ２５のサブルーチンフローチャートである。
このステップ２５の処理では、欠陥であるとの決定を行
うことの他に、カラーモニタ１０に検出された欠陥がど
の程度の欠陥であるかを表示するための処理も行ってい
る。

【００５０】前記したように、欠陥候補点の面積、形状
の縦横比、欠陥候補点の色や背景の色が各カラー画像ご
とに算出されてマイクロプロセッサユニット２４の記憶
装置に記憶されているが、マイクロプロセッサユニット
２４は、各欠陥候補点の面積からその平均を算出し（Ｓ
２５ａ）、その面積のばらつき具合も算出する。欠陥候
補点の面積平均を欠陥の面積として、その面積の大きさ
のランクを記憶されているデータベースのデータに基づ
いて決定する。

【００５１】また、面積のばらつきが大きい場合には、
欠陥がクレータであるとか、ゴミであるとか、ブツであ
るとかの判断をすることができる。このような判断をす
ることができるのは、欠陥の種類に応じて面積のばらつ
き方に相関があるからである。たとえば、クレータであ
れば．欠陥の表面角度が正常面に近いため、ストライプ
真ん中付近で面積が小さくなりやすくなる。欠陥の面積
のこのようなばらつき方を調べることによって、欠陥が
クレータによるものであるのか、ゴミによるものである
のか、ブツによるものであるのかを判断できることにな
る（Ｓ２５ｂ）。

【００５２】また、マイクロプロセッサユニット２４
は、各欠陥候補点の形状の縦横の寸法の比を算出し、そ
の平均値を求め欠陥の縦横比とする（Ｓ２５ｃ）。この
ように欠陥の縦横比を求めると、その欠陥が糸ゴミによ
るものであるのか、線キズによるものであるのか、ゴミ
ブツによるものであるのかを容易に判定することができ
るようになる。たとえば、縦横比の大きいものは、糸ゴ
ミ、線キズであると判定される。なお、縦横比のみによ
って欠陥の種類を正確に判断することが困難な場合があ
るので、このような場合には、その欠陥の面積との関係
で欠陥の種類を判断すると良い。例えば、縦横比（大／
小）が２以上で、かつその面積が縦×横の値の１／３以
下ならば、糸ゴミ、線キズと判断する（Ｓ２５ｄ）。

【００５３】さらに、マイクロプロセッサ２４は、各欠
陥候補点の色、その背景色を認識し、その平均値を求め
て欠陥の色とする。また同時にその色のばらつきも求め
る（Ｓ２５ｅ）。この色の認識の結果、背景の色と欠陥
の色との相違によって、埋没ゴミであるか、露出ゴミで
あるかの判定をする。この判定は、埋没ゴミの場合には
欠陥の色が背景の色に近く、露出ゴミの場合には、その
材質特有の色が出てくるということを利用したものであ
る。

【００５４】このように、露出ゴミである場合には、欠
陥の色により欠陥材料が判定できるが、たとえば、欠陥
の色が黒の場合には、塗装工程においてボイラーのすす
が付着したり、溶接工程のスパッタがとれていないこと
により欠陥が発生したものであると判断することがで
き、灰色や黄色の場合には、アルミ粉、真鍮や銅粉が付
着したものであると判断することができる。このよう
に、付着している物が判ると、欠陥が生じた原因の究明
に役立てることができる。たとえば、ボイラーのすすが
付着していると判断された場合には、ボイラーのすすが
飛んで来ないような対策を立てることによって、欠陥の
発生を減少させることができるようになる（２５ｆ）。

【００５５】以上のようにして算出された欠陥の面積、
欠陥の形状の縦横比、背景の色、欠陥の色はカラーモニ
タ１０に写し出される。そして、最後に、これらの演算
の結果を総合して、その欠陥がどの程度のものであるの
かのランク付けをする。このランク付けは、欠陥の面
積、欠陥の形状の縦横比、背景の色、欠陥の色を総合的
に判断することによって行う。この判断は、前述のデー
タベースに記憶されているデータに基づいて行う。たと
えば背景の色が緑、欠陥の色が黒、平均面積が非常に小
さく、縦横比が非常に大きい場合には、目立ちにくい糸
キズであると判断できるから、欠陥の総合ランクは低く
なる（例えば１０）。一方、前述の場合であっても、背
景の色が白である場合には、露出欠陥でありしかも目立
つので、欠陥の総合ランクは前述の場合よりも高くなる
（例えば１５）。

【００５６】作業者は、この総合ランクを見て手直しを
することになるが、ランクに応じてどのような手直しが
要求されるのかを標準化すれば、均一な手直し作業が可
能になる（Ｓ２５ｇ）。なお、データベースには、適切
なランク付けがされるように、これまでの蓄積の結果得
られたデータや経験などによって、最適な数値を割り当
てるようにする。

【００５７】以上の処理を図１１に基づいてもう一度整
理して説明する 同図において、時刻ｔ１〜時刻ｔ８の各画像は、それぞ
れの時刻にＣＣＤカラーカメラ５によって撮像された画
像であり、その右側の画像は、これらの原画像に対して
欠陥強調処理が行われた後の画像である。つまり、各原
画像から欠陥部を抽出した画像である。

【００５８】ここで、時刻ｔ６の画像がＣＣＤカラーカ
メラ２によって撮像された場合の処理を説明する。この
時刻の原画像に欠陥強調処理を行うと、欠陥部として、
ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆの６つが抽出される。まず、抽
出された欠陥点ａについて、ｔ５〜ｔ１までの５枚の画
像（Ｎ＝５）についてそれぞれ一定距離だけ離れた地点
で検出されているかが判断される。この判断の結果、欠
陥点ａと欠陥点ｂについては一定の距離だけ離れて検出
されているので、この両点は欠陥候補点として登録され
る。そして、この欠陥候補点の面積や、縦横比、欠陥の
色、背景の色が検出される。なお、ｃ〜ｆまでの欠陥点
は移動が見られないので単なるノイズとして処理され、
欠陥候補点としては登録されない。このような処理は、
ｔ４，ｔ３，ｔ２，ｔ１の４枚の画像についても同様に
して行われる。なお、図示されているように、ｔ３の画
像においては欠陥点ａが消えている（抽出されていな
い）。したがって、ｔ６とｔ３との画像の比較処理にお
いては欠陥部ａは欠陥候補点としての登録はされない。
以上の処理において欠陥部ａは４回登録されることにな
り、欠陥部ｂは３回登録されることになる。この処理に
おいて３回以上登録（カウント回数Ｍ＝３）されたもの
のみを欠陥と決定するようにしてあれば、ａ，ｂ点の両
点は被検査面に存在する欠陥であると決定されることに
なる。

【００５９】本実施形態では、ストライプ状の明暗画像
の中から欠陥を抽出するようにしているので、明暗の境
界に位置する部分が欠陥点として抽出されてしまう恐れ
がある。これが撮像部位の移動と共に移動して抽出され
てしまった場合には、これを欠陥と誤検出してしまうの
で、これを防止するために、境界以外の領域に対して、
あるいは明パターンの領域のみに対して欠陥抽出の処理
を施すようにすれば、より高精度の欠陥検出を実現する
ことができるようになる。

【００６０】以上のような処理によって欠陥の存在を認
識し、また、その欠陥の３次元の位置や大きさが各欠陥
ごとにホストコンピュータ１２内の図示しない記憶装置
に記憶される欠陥検査装置は、電着塗装工程、中塗り塗
装工程、上塗り塗装工程のそれぞれの工程の検査部門に
設けられ、これらの部門から送られてくるデータは１つ
の欠陥検査装置に集められて欠陥検査結果の集計データ
が作成されることになる。

【００６１】以下に、この様子を図面に基づいて詳細に
説明する。図１２は、本発明の欠陥検査方法並びに欠陥
検査装置を塗装工程にどのように適用しているのかを示
した図である。

【００６２】この図に示すように、まず車体の電着塗装
が終了すると、その塗装面に欠陥が存在するかどうかを
本発明の欠陥検査装置によって検査する。この検査の結
果、欠陥があると判断された場合には、その欠陥がどこ
に存在するのかが作業者に示されるので、作業者はそれ
にしたがって手直しをする。また、この工程で検出され
た欠陥に関するデータ（どこに欠陥が存在するか、その
欠陥はどのようなランクか）はホストコンピュータ１２
に送られる。

【００６３】つぎに、中塗り塗装が終了すると、電着塗
装の場合と同様に検査をして手直しをする。この工程で
の欠陥に関するデータもホストコンピュータ１２に送ら
れる。なお、この場合の手直しは、ホストコンピュータ
１２によってなされる具体的な指示によって行う。最後
に、上塗り塗装が終了すると、電着塗装の場合と同様に
検査をして手直しをする。この工程での欠陥に関するデ
ータもホストコンピュータ１２に送られる。また、この
場合の手直しも、ホストコンピュータ１２によってなさ
れる具体的な指示によって行う。

【００６４】図１３に示すように、電着塗装工程、中塗
り塗装工程、上塗り塗装工程のそれぞれの工程につい
て、同一の車体の同一塗装面に存在する欠陥の場所とそ
のランクがホストコンピュータ１２に集められるが、そ
の一例を示せば図１４に示すようなデータとなる。この
図に示すデータは、実際にカラーモニタ１０に表示され
るデータであり、各工程で手直しをせずに後工程の塗装
をした結果である。

【００６５】このような同一の塗装面の欠陥が、電着塗
装後から上塗り塗装後までどのように推移するのかを演
算すると、図１４の下の表に示すように、手直しをしな
くても消えてしまうもの、手直しをしないと塗装の度に
その大きさが成長して行くものなどがはっきりと見えて
くる。

【００６６】たとえば、電着塗装後にみつかった欠陥Ｎ
Ｏ１，ＮＯ２については、中塗り塗装後には消滅してし
まっているのがわかるが、このことから、電着塗装後の
欠陥ランクが８までのものは手直しの必要がない欠陥で
あることがわかる。同様に、中塗り塗装後にみつかった
欠陥ＮＯ６〜ＮＯ９についても、上塗り塗装後には消滅
しているが、中塗り塗装後の欠陥ランクが１０までのも
のは手直しの必要がない欠陥であることが判る。このよ
うにして、同一塗装面の同一位置の欠陥が塗装の度にど
のように推移して行くのかを調べ、その結果をそれぞれ
の塗装工程の手直し作業にフィードバックするようにす
れば、その塗装工程でみつかった欠陥のどれを修正すれ
ば良く、またどれを修正しなくとも良いのかをはっきり
と区別することができ、この区別を欠陥検査装置に行わ
せ、作業者の修正指示をも自動的に出すことができるよ
うにすれば、無駄な作業をなくすことができ、手直し作
業の効率化と、塗装品質の向上を達成することができる
ことになる。

【００６７】なお、上記のような欠陥の推移（欠陥追
跡）の結果を図１３に示すような実際の作業において蓄
積し、ホストコンピュータ１２によって学習させるよう
にすれば、修正すべき欠陥のランクを判断する精度が向
上し、より効率的な手直し作業、より品質の高い塗装面
の提供に寄与できるようになる。なお、本発明の欠陥検
査装置は、欠陥の色や背景色を検出できるようになって
いるので、上記のような欠陥の推移の結果を、車種別、
塗装色別に蓄積することによってあらゆる車種の車体に
適用させることができるようになる。また、上記の実施
の形態では、欠陥検査装置を各塗装工程ごとに設けたも
のを示したが、塗装面の画像を入力するための装置のみ
を各工程に設置し、収集したデータは別に設けられてい
るコンピュータによって蓄積、または解析し、その解析
結果から作業者に手直し作業の具体的な指示を出すよう
な構成としても良い。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明にかかる被検査面の欠陥検査方法を実
施する欠陥検査装置の概略構成を示すブロック図であ
る。

【図２】 図１に示す装置に用いられる照明装置の概略
構成図である。

【図３】 図１に示す装置に用いられる照明装置の他の
形態を示す図である。

【図４】 図１に示す画像処理装置の内部構成を示すブ
ロック図である。

【図５】 （Ａ）は、被検査面の撮像状態を示す図であ
り、（Ｂ）は、ある時刻においてＣＣＤカラーカメラに
よって撮像された撮像部位の画像の一例であり、（Ｃ）
は、（Ｂ）の画像を位置と輝度値との関係を示すグラフ
に置き換えた図である。

【図６】 本発明にかかる被検査面の欠陥検査方法ある
いはその装置の処理順序あるいは処理内容を示すフロー
チャートである。

【図７】 本発明の処理を示すフローチャートである。

【図８】 本発明の処理を示すフローチャートである。

【図１０】 （Ａ）は、面積判定によって欠陥部の抽出
を行う手法の説明図であり、（Ｂ）は、スムージングに
よって欠陥部の抽出を行う手法の説明図である。

【図１１】 本発明の欠陥抽出の処理過程の説明図であ
る。

【図１２】 本発明装置が適用される塗装工程の作業の
手順を示すフローチャートである。

【図１３】 欠陥の推移を調べるための手順を示すフロ
ーチャートである。

【図１４】 本発明の処理結果を示す図である。

【符号の説明】

１…被検査面、 ２…照明装置 ３…ストライプ板、 ５…ＣＣＤカラーカメラ、７…カ
メラコントロールユニット、９…画像処理装置 １０
…モニタ、１２…ホストコンピュータ、１４…パルスジ
ェネレータ、２４…マイクロプロセッサユニット、２６
…メモリ。

─────────────────────────────────────────────────────

【手続補正書】

【提出日】平成９年１２月１６日

【手続補正１】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】図面の簡単な説明

【補正方法】変更

【補正内容】

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明にかかる被検査面の欠陥検査方法を実
施する欠陥検査装置の概略構成を示すブロック図であ
る。

【図２】 図１に示す装置に用いられる照明装置の概略
構成図である。

【図３】 図１に示す装置に用いられる照明装置の他の
形態を示す図である。

【図４】 図１に示す画像処理装置の内部構成を示すブ
ロック図である。

【図５】 （Ａ）は、被検査面の撮像状態を示す図であ
り、（Ｂ）は、ある時刻においてＣＣＤカラーカメラに
よって撮像された撮像部位の画像の一例であり、（Ｃ）
は、（Ｂ）の画像を位置と輝度値との関係を示すグラフ
に置き換えた図である。

【図６】 本発明にかかる被検査面の欠陥検査方法ある
いはその装置の処理順序あるいは処理内容を示すフロー
チャートである。

【図７】 本発明の処理を示すフローチャートである。

【図８】 本発明の処理を示すフローチャートである。

【図９】 図８に示したステップ２５のサブルーチンフ
ローチャートである。

【図１０】 （Ａ）は、面積判定によって欠陥部の抽出
を行う手法の説明図であり、（Ｂ）は、スムージングに
よって欠陥部の抽出を行う手法の説明図である。

【図１１】 本発明の欠陥抽出の処理過程の説明図であ
る。

【図１２】 本発明装置が適用される塗装工程の作業の
手順を示すフローチャートである。

【図１３】 欠陥の推移を調べるための手順を示すフロ
ーチャートである。

【図１４】 本発明の処理結果を示す図である。

【符号の説明】 １…被検査面、 ２…照明装置 ３…ストライプ板、 ５…ＣＣＤカラーカメラ、７…カ
メラコントロールユニット、９…画像処理装置 １０
…モニタ、１２…ホストコンピュータ、１４…パルスジ
ェネレータ、２４…マイクロプロセッサユニット、２６
…メモリ。

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 被検査面を複数回に亘って塗装する塗装
   工程に最適な被検査面の欠陥検査方法であって、 塗装終了後、当該被検査面に存在する欠陥の位置、欠陥
   の程度を当該欠陥ごとに少なくとも２回の塗装について
   記憶し、 当該記憶した欠陥の位置や程度の変化を時系列に調べて
   欠陥の推移を知ることができるようにしたことを特徴と
   する被検査面の欠陥検査方法。
2. 【請求項２】 被検査面を複数回に亘って塗装する塗装
   工程に最適な被検査面の欠陥検査方法であって、 塗装が終了する度に、当該被検査面に存在する欠陥の位
   置、欠陥の程度を当該欠陥ごとに記憶し、 当該記憶した欠陥の位置や程度の変化を時系列に調べて
   欠陥の推移を知ることができるようにしたことを特徴と
   する被検査面の欠陥検査方法。
3. 【請求項３】 前記被検査面に存在する欠陥の位置は、
   Ｘ，Ｙ，Ｚの三次元の座標として与えられ、また、欠陥
   の程度は、欠陥の大きさによって付けられたランクであ
   ることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の被
   検査面の欠陥検査方法。
4. 【請求項４】 被検査面を複数回に亘って塗装する塗装
   工程に適用される被検査面の欠陥検査装置であって、 塗装が終了する度に、被検査面に存在する欠陥の位置お
   よび大きさを検出する欠陥検出手段(24)と、 当該欠陥検出手段(24)によって検出された欠陥の位置お
   よび大きさを記憶する記憶手段(26)と、 当該記憶手段(26)から同一の被検査面の欠陥の位置およ
   び大きさを取り出して欠陥の推移を表示する表示手段(1
   0)とを有することを特徴とする被検査面の欠陥検査装
   置。
5. 【請求項５】 前記被検査面に存在する欠陥の位置は、
   Ｘ，Ｙ，Ｚの三次元の座標として与えられ、また、欠陥
   の程度は、欠陥の大きさによって付けられたランクであ
   ることを特徴とする請求項４に記載の被検査面の欠陥検
   査装置。