JP2001280939A - 物体表面異常状態の評価方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 プラスチック成形品の表面に発生する風合い
の変化や色むらなどを、動画像計測処理技術を用いて物
体表面全域にわたり連続的に、かつ、効率的に検査して
物体表面の異常を判別する。 【解決手段】 二次元画像の座標を決定した後、前記座
標に入る反射光がサンプルの表面上のどの位置の微小領
域から反射した光であるかを計算し、該サンプル３の特
定位置の表面状態を表す輝度として記憶するといった処
理を行ない、複数枚の二次元画像に取り込まれた該サン
プル３の表面の特定位置の表面状態を表す輝度を積算し
て平均化する。そして、サンプル３の特定位置を変え
て、この処理を繰り返す事によって、サンプル３全体に
わたっての輝度分布を求めることができ、その結果得ら
れた輝度の分布を見ることによってウェルドラインやフ
ローマークの検出を行なうことができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、たとえばプラステ
ィック成形品の表面に部分的に生じる異常状態を測定し
評価する物体表面の異常状態評価方法に係り、特に動画
像計測処理技術を用いて物体表面全域にわたり連続的
に、かつ、効率的に異常状態を検査する物体表面の異常
状態評価方法に関するものである。

【０００２】

【従来技術】工業用プラスチック製品は成形時に種々の
形状異常が不可避的に発生するが、特に代表的な表面形
状異常として、ウエルドラインやフローマークなどが知
られている。従来から、これらの表面形状異常は人間の
眼により識別され、その程度が判定されていたが、近年
の検査技術の向上や検査自動化技術の発展に伴ない、最
近では画像処理技術が検査分野へ応用されるようになっ
た。

【０００３】従来の画像処理による表面形状の異常状態
評価方法として、例えば特開平８−９４３３９号公報で
開示される技術が知られている。この評価方法は物体の
表面に点光源またはスリット光源を投射してその反射像
をカメラで撮影して画像処理する装置において、該物体
を該光源や該カメラに対して相対運動させるとともに、
該相対運動中得られた反射像を連続的に前記画像処理装
置に入力して動画像処理し、該物体表面に存在する凹凸
やうねりに起因する異常状態を該物体表面における入射
光に対する偏差として補足する方法であり、予め区画分
割された微小領域毎の傾斜角度の分布を算定して、該反
射像と理想的な鏡面を保有する理想平面における反射像
との偏差を求めることにより、物体表面の異常状態を評
価しようとするものである。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、前記従
来の方法は、異常状態の定量化に光源より入射した入射
光の反射角度の偏差を利用してプラスチック成形品が有
するうねりや微小な凹凸を測定することができるもの
の、プラスチック成形品の表面に発生する風合い（反射
率、透明度等）の変化や色むらなどを判別することがで
きず、風合い（反射率、透明度等）の変化や色むら等に
よって変化する輝度の影響についてはなんら考慮されて
いなかった。

【０００５】前述したウエルドラインやフローマーク
は、物体表面が有する微小な凹凸等にも関係するもの
の、プラスチック成形品の表面に発生する風合い（反射
率、透明度等）の変化や色むらなどにも関係し、人間の
眼による目視検査はそれらのことを総合的に勘案してそ
の程度が判定されていた。そのため、プラスチック成形
品の表面に発生する風合い（反射率、透明度等）の変化
や色むらが判別できない従来の方法によってウエルドラ
インやフローマークを評価した結果は、前記人間の眼に
よる目視検査と一部異なった結果となるという難点があ
った。

【０００６】

【課題を解決するための手段】上記の課題を解決するた
めに、 （１） 第一の発明による物体表面異常状態の評価方法
は，物体の表面にスリット光源を投射してその反射光を
カメラで撮影する際において、該物体を該光源や該カメ
ラに対して相対運動させるとともに、画像処理装置に該
相対運動中得られた反射光を画像として連続的に入力し
処理することにより、該物体表面の異常を検出する物体
表面異常状態の評価方法において、前記入力した反射光
が反射した物体表面の位置を計算し、該位置による該反
射光の輝度を該反射光が入力された複数枚の画像におい
て積算して平均化することにより、該物体表面の異常を
検出することを構成とする。

【０００７】（２） 第二の発明による物体表面異常状
態の評価方法は，第一の発明において前記連続的に入力
した画像を二値化して反射光の反射角度の正常値に対す
る偏差を捕捉することにより前記物体表面のうねりによ
る傾斜角度を算出し、前記連続的に入力した画像の輝度
を傾斜角度により補正して積算することを構成とする。

【０００８】

【発明の実施の形態】以下図面に基づいて本発明の実施
形態の詳細について説明する。図１〜図１０は本発明の
実施形態に係り、図１は物体表面の異常状態評価方法に
おける測定機器の概略構成図であり、図２は物体表面の
傾斜による反射角度補正の原理説明図であり、図３は物
体表面の異常状態評価方法の概略を説明するフローチャ
ートである。図４はスリット光像の入力状態を説明する
ための説明図であって、図４（１）はスリット光像の連
続入力状態を説明するための概念図であり、図４（２）
は理想平面を有する物体表面に反射したスリット光像と
傾斜した物体表面に反射したスリット光像の違いを説明
するための概念図である。

【０００９】図５は二次元画像を説明するための概念図
である。図６は本発明の実施形態により測定した物体表
面の輝度分布を示す測定結果である。図７はスリット光
像の二値化を説明するための説明図である。図８は物体
表面の傾斜による反射角度の算出方法の原理説明図であ
り、図９は物体表面のスリット光像より傾斜角分布を算
出する方法の概略を説明するフローチャートである。図
１０は物体表面のそれぞれの位置よる反射光の輝度をそ
れぞれ積算して平均化する方法を概念的に説明した説明
図である。

【００１０】図１において、１は光源、２はスリット
板、３は物体表面の異常を測定するサンプル（被検体と
称することもある）、５はカメラ（３ＣＣＤカラービデ
オカメラ・型式ＫＹ−Ｆ５７：ビクター社製）、６はモ
ニタテレビ、７は画像処理装置（型式ＭＴ９８−ＣＬ：
マイクロテクニカ社製）、８は汎用コンピュータであ
る。図１の測定機器は、光源１からの光をスリット板２
を介してサンプル３の表面に照射し、反射したスリット
光像をカメラ５で撮影して画像処理装置７へ入力し、画
像処理装置７にて画像処理を行ない、これにより二次元
画像Ｐの画像データを作成して、該画像データをコンピ
ュータ８に転送する。

【００１１】図４（１）にサンプル３の入力画像による
二次元画像Ｐ（Ｐ１、Ｐ２、…、Ｐｎ、…）の取り込み
状況を示す。図１に示したような測定装置において、物
体であるサンプル３がＸ方向に移動するごとにカメラで
撮影することによって、サンプル３の表面のＸ方向距離
（Ｌｘ）地点でのサンプルの表面状態により歪められ、
減衰したスリット光像をカメラ５により撮影して、画像
処置装置７に入力する。

【００１２】画像処理装置７においては、前記撮影して
入力したデータを処理し、輝度による画像データ（輝度
データと称することもある）に変換して二次元画像Ｐ
（Ｐ１、Ｐ２、…、Ｐｎ、…）としコンピュータ８に転
送する。そしてコンピュータ８は、予めプログラムされ
た演算式により二次元画像Ｐ（Ｐ１、Ｐ２、…、Ｐｎ、
…）の輝度データを演算処理する。

【００１３】なお、本実施の形態において、サンプル３
の大きさは長手方向であるＸ方向の長さが２００ｍｍ、
Ｙ方向の長さが４５ｍｍの長方形の平板であり、該平板
は黒色に近似した色であってその表面が略平坦である。
また、本実施の形態において使用したカメラ５の撮影速
度である画像入力速度は１５枚／秒であって、カメラ５
により最大１秒間に６０枚の二次元画像Ｐを取り込む事
ができる。

【００１４】ここで、二次元画像Ｐは、図５に示すよう
に各々の画像データをＹ方向（スリットの縦方向である
長手方向）に等分に分割し、またＸ方向（サンプル３の
移動方向）に等分分割した微小な矩形（長方形または正
方形の微小領域）の画素の集合体として構成される。

【００１５】画像処理装置７では入力された二次元画像
Ｐの各々の画素の濃淡データを輝度として０〜２５５ま
での２５６階調の数値にデジタル化する。なお、輝度は
完全な白色を２５５とし、完全な黒色を０とする。

【００１６】以下、本発明の実施の形態における二次元
画像Ｐの画像データ計算方法を説明する。まず、第一の
計算方法として、前記色むら等の風合いによって変化す
るサンプル３の輝度の変化についての算出計算方法につ
いて以下に説明する。図１に示したような測定装置にお
いて、物体であるサンプル３をＸ方向に移動させつつカ
メラ５で撮影することによりサンプル３の表面のＸ方向
距離（Ｌｘ）地点でのサンプル表面により歪められ、減
衰し反射したスリット光像をカメラ５により撮影し、画
像処置装置７にて二次元画像Ｐ（Ｐ１、Ｐ２、…、Ｐ
ｎ、…）を作成する。

【００１７】ここで、サンプル３の表面の任意のある部
分についての領域を微小領域Ｌ（ｎ）として定義する
と、微小領域Ｌ（ｎ）で反射したスリット光（反射光Ｌ
と称することもある）は、スリット板２のスリット幅
と、スリット光を撮影するカメラ５の撮影速度と、サン
プル３の移動速度の関係とによって決まる複数枚の二次
元画像Ｐに重複して入力される。

【００１８】ここで、本実施の形態において測定機器の
装置定数等よって、うねりを有しない理想平面３ａを有
する物体の表面のＸ方向の幅１０ｍｍの部分より反射し
た反射光が二次元画像ＰのＸ方向に９７ピクセルの幅の
反射像を形成するように測定機器を配置しており、測定
機器の装置定数は０．１０３１ｍｍ／ピクセルとなる。
従って、前記特定部分Ｌ（ｎ）のＸ方向の長さ０．１０
３１ｍｍの部分より反射した反射光Ｌは二次元画像Ｐ上
にＸ方向の幅１ピクセルのスリット光像を形成すること
になる。

【００１９】ここで、本実施の形態においてはスリット
光像全体のＸ方向の幅（スリット光像幅ＴＰと称するこ
ともある）が１６ピクセルであることから、一枚の二次
元画像Ｐに取り込まれるサンプル３のＸ方向の幅は１６
（ピクセル）に装置定数を乗した値（１６×０．１０３
１＝１．６４９６）として計算でき、サンプル表面上で
は約１．６ｍｍの幅であると換算することができる。つ
まり、サンプル３の表面のＸ方向の幅１．６ｍｍによっ
て反射されたスリット光が、カメラ５にＸ方向に１６ピ
クセルの幅をもつスリット光像として入力される。従っ
て、サンプル３の表面のＸ方向の長さ０．１０３１ｍ
ｍ、すなわち１ピクセル分の幅の領域より反射した反射
光Ｌは、サンプル３が１６ピクセル分の距離を通過する
に要する時間の間、カメラ５に取り込まれている。

【００２０】ここで、本実施形態におけるサンプル３の
移動速度Ｖｓは１ｍｍ／秒であり、カメラ５の撮影速度
は１５枚／秒である。従って、前記サンプル３の幅１．
６ｍｍによる反射のデータは約１．６秒間の間カメラ５
に撮影されることとなり、サンプル３の微小領域Ｌ
（ｎ）よって反射した１ピクセルの幅の反射光Ｌは１，
６秒間の間カメラ５に取り込まれている。カメラ５の撮
影速度は１５枚／秒であるため、１．６秒間の間に２４
枚（カメラ５の画像入力速度である１５枚／秒を乗した
値である）の二次元画像Ｐに取り込まれることとなる。
なお、ここでサンプル３の微小領域Ｌ（ｎ）によって反
射した反射光Ｌが、カメラ５によって撮影される枚数を
画像枚数Ｇとして定義する。本実施形態においては、２
４枚の二次元画像Ｐに取り込まれので画像枚数Ｇは２４
である。

【００２１】ここで、サンプル３の微小領域Ｌ（ｎ）か
ら反射した反射光Ｌが二次元画像Ｐ上に入力された座標
の位置と装置配置の幾何学的と関係から、サンプル３上
のどの位置の反射像であるかを計算して割り出しコンピ
ュータ８に記憶する。また、画像入力開始直後の最初の
二次元画像Ｐについては、サンプル３の微小領域Ｌ
（ｎ）によって反射した反射光Ｌが二次元画像Ｐ上のど
の座標の入力されるか装置配置の幾何学的な関係から計
算して割り出せないので、サンプル３上にけがき線等の
マーカを施し、該二次元画像Ｐに表れるマーカの位置に
よって、サンプル３の微小領域Ｌ（ｎ）によって反射し
た反射光Ｌが二次元画像Ｐ上に入力された座標を割り出
し、サンプル３の微小領域Ｌ（ｎ）の位置と、この位置
で反射した反射光Ｌが二次元画像Ｐ上に入力される位置
との対応づけを行なう。

【００２２】なお、二次元画像Ｐに取り込まれる際に、
サンプル３の微小領域Ｌ（ｎ）の反射光Ｌは二次元画像
Ｐ上の位置を徐々に反Ｘ方向側に移動しながら２４枚の
画像に取り込まれる。つまり、図１０に示すように反射
光Ｌが、まず最初に画像データとして二次元画像Ｐ
（ｎ）のＸ方向の位置Ｙ（ｎ）Ｘ（ｎ）の位置に取り込
まれたとすると、２枚目から２４枚目まで画像データ上
を徐々に反Ｘ方向に移動して、最後の２４枚目の画像で
ある二次元画像Ｐ（ｎ＋２３）には、Ｙ（ｎ）Ｘ（ｎ−
１５）の位置に取り込まれることとなる。

【００２３】本実施形態においては図１０に示すように
反射光Ｌが、Ｘ方向の幅１６ピクセルの画像を２４枚の
二次元画像Ｐ上にて移動する。そのため、二次元画像Ｐ
（ｎ）からＰ（ｎ＋１）と一枚進むにつれて、反射光Ｌ
は１６を２４で除した値分だけのピクセル数だけ画像デ
ータ上を反Ｘ方向に移動する。なお、本実施形態おいて
は１６を２４で除した値が約０．６６７と整数にならな
いため、１６を２４で除した値に進んだ画像の枚数を乗
した値を求め、それを四捨五入して得られた値のピクセ
ル数だけ画像データ上を反Ｘ方向に移動するとして計算
した。

【００２４】そして、それぞれの二次元画像Ｐ上におい
て、サンプル３の微小領域Ｌ（ｎ）により反射した反射
光Ｌが移動しながら取り込まれた各部分においての輝度
を積算して輝度合計ＴＬ（ｎ）を求める。前記求めた輝
度合計ＴＬ（ｎ）を２４で除して平均化することによっ
て、サンプル３の微小領域Ｌ（ｎ）に反射した反射光Ｌ
の平均輝度データＳＬ（ｎ）として算出する。

【００２５】換言すると、サンプル３の微小領域Ｌ
（ｎ）により反射した反射光Ｌが、画像データとして最
初に二次元画像Ｐ（ｎ）の位置Ｙ（ｎ）Ｘ（ｎ）のに取
り込まれた場合、画像枚数Ｇ枚の二次元画像Ｐを進に連
れて徐々に反Ｘ方向に移動する。そして、最後の二次元
画像であるＧ枚目の二次元画像Ｐ（ｎ＋Ｇ−１）におい
てはＹ（ｎ）Ｘ（ｎ−Ｔ＋１）の位置に取り込まれるこ
ととなる。

【００２６】ここにおいて、微小領域Ｌ（ｎ）により反
射した反射光Ｌは、Ｘ方向に幅ＴＰピクセルの画像とし
てＧ枚の二次元画像上にて移動しつつ記録される。従っ
て、二次元画像Ｐ（ｎ）からＰ（ｎ＋１）と一枚進むに
つれて、微小領域Ｌ（ｎ）により反射した反射光Ｌは、
画像枚数Ｇをスリット光像幅ＴＰで除した値である係数
Ｍを四捨五入した値のピクセル数だけ画像データ上を反
Ｘ方向に移動するとして考え、それぞれ二次元画像Ｐ上
で移動した位置にあたる各部分の輝度を積算して輝度合
計ＴＬ（ｎ）を求める。そして、前記求めた輝度合計Ｔ
Ｌ（ｎ）を積算した画像枚数Ｇで除して平均化すること
によって、サンプル３の微小領域Ｌ（ｎ）に反射した反
射光Ｌの平均輝度データＳＬ（ｎ）として算出する。

【００２７】なお、本実施形態においては前記した画像
枚数Ｇが２４枚で、スリット光像幅ＴＰが１６ピクセル
であるため前述した係数Ｍが整数とならないため、係数
Ｍに進んだ画像の枚数をかけた値を四捨五入することに
よって、進んだ画像の枚数により反Ｘ方向に移動した反
射光Ｌの位置を割り出した。

【００２８】以上の測定原理を使用して、微小領域Ｌ
（ｎ）によって反射した１ピクセル分の幅の反射光Ｌの
平均輝度データＳＬ（ｎ）として演算して求め、前記微
小領域Ｌ（ｎ）の位置を順次変えて物体全面にわたり測
定して行けば、物体表面全体にわたる微小領域の輝度分
布を得ることができる。

【００２９】なお、サンプル３にうねりが少ない平坦な
形状のサンプル３を測定した場合においては、うねりに
よる輝度の誤差の影響が少なく、ウェルドラインやフロ
ーマークや風合いの変化は輝度分布に表われことが多い
ので、前記輝度の分布を見ることによってフローマーク
の検出を行なうことができる。

【００３０】ここで、サンプル３の表面は平坦となって
おらずうねりを有していた場合は、たとえば、図４
（２）のに示すようなスリット光像となり異常状態を
呈することになる。すなわち、スリット光像は図４
（２）ののように真直状態とはならず本来の真直の位
置からその程度に応じて少しずれた所に観測される。そ
のため、前述した方法によって求めた輝度分布を傾斜角
により補正する必要がある。

【００３１】従って、サンプル３のうねりによって発生
した傾斜角によって反射光の位置がずれる可能性にある
場合において必要な第二の計算方法として前記輝度を補
正するために必要な傾斜角の算出方法と、該傾斜角によ
る輝度補正方法を以下に説明する。

【００３２】まず、第一の計算方法において前述したよ
うな方法によって、二次元画像Ｐ（Ｐ１、Ｐ２、…、Ｐ
ｎ、…）を作成する。ここで、サンプル３の表面で反射
されたスリット光像は、周辺部に比べて格段に明るく、
画像処理装置７により変換された輝度データにおいても
前記スリット光像の部分の輝度データは極端に大きくな
っている。

【００３３】従って、二次元画像Ｐにしきい値を設定し
て二値化処理による画像処理の手法を適用することによ
り、スリット光像が写った部分とそうでない部分を認識
して、スリット光像が写った部分の座標を容易に算出す
ることができる。本実施の形態においては、サンプル３
は反射の度合いが大きく、しきい値６５を用いて二値化
しスリット光像が写った部分とそうでない部分とを認識
できた。なお、しきい値による二値化とは、しきい値と
しての輝度を設定し、該しきい値より輝度が小さいもの
は全て０として評価し、該しきい値より輝度が大きいも
のは全て１として評価する方法である。

【００３４】具体的には、前述した方法によってサンプ
ル３により反射したスリット光像を二次元画像Ｐ（Ｐ
１、Ｐ２、…、Ｐｎ、…）として連続的に取り込んだ
後、二次元画像Ｐを所望の輝度によって二値化すること
によって、二次元画像Ｐ上にあるスリット光像を二値化
したスリット光像（４ａ、４ｂ、…）として取出し、ス
リット光像（４ａ、４ｂ、…）の幅方向であるＸ方向の
中心線の位置を求める。

【００３５】ここで、うねりや色むらの全くない理想平
面を有する基準反射面３ａによって得られる二次元画像
Ｐ上にのスリット光像の中心線の位置を、予め指定座標
位置として算出して記憶しておき、前記サンプル３の表
面で反射されたスリット光像（４ａ、４ｂ、…）の中心
線位置と比較して、そのＸ方向の偏差を図４（２）の
に示すようにそれぞれのＹ方向位置により偏差ｄｘ１〜
ｄｘｎとして算出する。

【００３６】ここで、図８に示すような基準反射面３ａ
においては、スリット光を反射角α１で反射させ、該反
射角α１で反射したスリット光がカメラ５に撮影され
る。しかし、傾斜平面３ｂにおいては、スリット光を反
射角α２で反射させ、該反射角α２で反射したスリット
光がカメラ５に撮影される。そのため、カメラの焦点距
離５ａにおいて傾斜平面３ｂによって反射したスリット
光像は、規準反斜面３ａにおけるスリット光像に偏差ｄ
ｘを有して結像する。これら幾何学的な関係より傾斜角
をβとした場合、偏差ｄｘは傾斜角βに定数ｆを乗した
値でき近似され、ｄｘ≒ｆ×βの関係が成り立つ。従っ
て、偏差ｄｘをｆで除することによって傾斜角βを求め
ることができ、図４（２）のに示すような形で得られ
た偏差ｄｘ１〜ｄｘｎをそれぞれｆで除することによっ
てそれぞれの部分における傾斜角βを求める。

【００３７】ここで、前記定数ｆは、カメラ５の焦点距
離５ａ、カメラ５とサンプル３の距離、光源１とサンプ
ル３の距離によって定まる定数であり、一定の傾斜角度
と水平面をもつ簡単な標準サンプルをサンプル３とし
て、反射像間の間隔を画像処理により測定すれば容易に
求めることができる。

【００３８】以上の測定原理を使用して、二値化したス
リット光像（４ａ、４ｂ、…）の偏差を測定し、微小領
域の傾斜角度βを上述した式により演算して求めて行け
ば、物体表面全体に亘り微小領域の傾斜角度β分布を得
ることができる。

【００３９】そして、求めた傾斜角度βの分布によっ
て、前記輝度分布を補正してより正確な輝度分布を算出
することができる。

【００４０】前記輝度分布の補正方法として、例えば図
２に示す傾斜角βと、三次元空間への光の拡散による光
の減衰との関係を幾何学的な位置関係から求め、サンプ
ル反斜面が水平面であるとき入射するであろう反射光の
輝度を推算し補正し、該位置にあたる各部分の輝度とし
て積算し、輝度合計ＴＬ（ｎ）を求める。そして、前記
求めた輝度合計ＴＬ（ｎ）を画像枚数Ｇで除して平均化
することによって、サンプル３の微小領域Ｌ（ｎ）に反
射したスリット光の平均輝度データＳＬ（ｎ）として算
出する。

【００４１】次に、本発明における物体表面の異常状態
評価方法の操作手順について説明する。図３は操作手順
のフローチャートを示すもので、まず、サンプル３のタ
テ、ヨコ寸法などのサンプル情報や測定距離などの情報
（光源〜サンプル、サンプル〜カメラの距離や焦点距
離）やサンプル３の移動速度などをあらかじめ設定し入
力した後、光源１を設定し、基準反射面位置に鏡面を置
いてスリット光像を反射させ物体平面が理想平面となる
場合の影像をカメラ５で撮影し、画像処理装置７を介し
てコンピュータ８に入力し、指定座標位置情報を得るた
めの理想平面画像として記憶させる。

【００４２】次に、試料となるサンプル３を、たとえ
ば、図１の端部のスリット光像が測定の開始位置で反射
されるように設定した後、サンプル３がＸ方向に移動す
るごとにカメラで撮影することによりサンプル３のＸ方
向距離（Ｌｘ）地点毎ごとに異なる表面状態を反映して
反射したスリット光像をカメラ５により撮影して、二次
元画像Ｐ（Ｐ１、Ｐ２、…、Ｐｎ、…）として画像処置
装置７に入力する。

【００４３】該入力画像のデータとして画像処理装置７
に取りこまれた画像データは、画像処理装置７で処理を
受け、輝度データに変換された後、コンピュータ８に入
力される。

【００４４】ここで、コンピュータ８に入力されたサン
プル３の画像データの一枚を二次元画像Ｐ１として取出
す。そして、取出した二次元画像Ｐの座標Ｙ（１）Ｘ
（１）を決定した後、前記座標Ｙ（１）Ｘ（１）に入る
反射光がサンプル３の表面上のどの位置から反射した光
であるかをサンプル３の移動速度と画像入力速度とから
計算し、該サンプル３のある部分の表面状態を表す輝度
として記憶するといった処理を行なう。サンプル３にう
ねりがある場合においては、傾斜角分布を前述した方法
で予め計算して算出しておき、該傾斜角による反射光の
減衰量を求め、画像輝度補正する。

【００４５】以上の処理を、座標Ｙ（１）Ｘ（１）の座
標の画素から順次おこなっていき、二次元画像Ｐ１上の
全ての画素についてこの処理を行なう。そして、前記処
理を二次元画像Ｐ１から取り込んだ最後の二次元画像ま
で行なうことにより、サンプル３の表面上の微小領域Ｌ
（ｎ）からの反射光Ｌの位置を計算し、その位置の輝度
として記憶する。そして同一の微小領域Ｌ（ｎ）から反
射し複数枚の二次元画像Ｐに取り込まれた反射光Ｌの輝
度を積算して平均化することにより、微小領域Ｌ（ｎ）
に反射した反射光の平均輝度データＳＬ（ｎ）として算
出する。

【００４６】図６にサンプル３を輝度分布を測定した結
果を示す。図６（１）、図６（２）、及び図６（３）
は、それぞれサンプル３のＹ方向の位置が異なる部分の
輝度分布である。フローマークを有したサンプル３を測
定した結果、図６（１）から（３）の輝度分布は、いず
れも波状の波形となっており、サンプル３のフローマー
クの表われかたと前記波形はよく一致した。

【００４７】また、本実施の形態においては、光源１や
カメラ５に対してサンプル３を移動したが、サンプル３
を静止し、光源１やカメラ５を単独あるいは同時に移動
して測定することもできる。

【００４８】以上述べたように、本発明では二次元画像
の座標を決定した後、前記座標に入る反射光Ｌがサンプ
ルの表面上のどの位置の微小領域から反射した光である
かを計算し、該サンプル３の特定位置の表面状態を表す
輝度として記憶するといった処理を行ない、複数枚の二
次元画像Ｐに取り込まれた該サンプル３の表面の特定位
置の表面状態を表す輝度を積算して平均化する。そし
て、サンプル３の特定位置を変えて、この処理を繰り返
す事によって、サンプル３全体にわたっての輝度分布を
求めることができ、その結果得られた輝度の分布を見る
ことによってウェルドラインやフローマークの検出を行
なうことができる。また、サンプル３にうねりが発生し
た場合においても、あらかじめ物体表面全体のうねり状
況を測定結果の分布として把握し、前記輝度分布を補正
することができるものである。

【００４９】

【発明の効果】以上説明したように、本発明の方法にお
いては、プラスチック成形品の表面に発生する風合い
（反射率、透明度等）の変化や色むらなどを判別して、
人間の眼による目視判定に近い精度の高い判定を行なう
ことができ、その結果を製造工程にフィードバックすれ
ば、成形品の品質を安定化し向上させることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本実施の形態による物体表面の異常状態評価方
法における測定機器の概略構成図である。

【図２】本実施の形態による物体表面の傾斜による反射
角度補正の原理説明図である。

【図３】本実施の形態による物体表面の異常状態評価方
法の概略を説明するフローチャートである。

【図４】本実施の形態によるスリット光像の入力状態を
説明するための説明図である。

【図５】本実施の形態による二次元画像を説明するため
の概念図である。

【図６】本発明の実施形態により測定した物体表面の輝
度分布を示す測定結果である。

【図７】本実施の形態によるスリット光像の二値化を説
明するための説明図である。

【図８】本実施の形態による物体表面の傾斜による反射
角度の算出方法の原理説明図である

【図９】本実施の形態による物体表面のスリット光像を
傾斜角分布を算出する方法の概略を説明するフローチャ
ートである。

【図１０】本実施の形態による物体表面のそれぞれの位
置よる反射光の輝度をそれぞれ積算して平均化する方法
を概念的に説明した説明図である。

【符号の説明】

１ 光源 ２ スリット板 ３ サンプル ３ａ 基準反射面（理想平面） ３ｂ サンプル表面（傾斜平面） ５ カメラ（ＣＣＤカメラ） ５ａ 焦点距離 ６ モニタテレビ ７ 画像処理装置（画像入力ボード） ８ コンピュータ（パソコン） Ｐ 二次元画像 α 反射角度 α１ 反射角度 α２ 反射角度 α３ 反射角度 β 傾斜角度 ｄｘ 偏差 ｄ スリット光源とビデオカメラの水平距離 ｈ 物体表面の基準反射面からの高さ Ｈ1 スリット光源の基準反射面からの高さ Ｈ2 ビデオカメラの基準反射面からの高さ

フロントページの続き Ｆターム(参考） 2F065 AA01 AA15 AA17 AA35 AA49 BB13 BB15 BB27 CC00 CC15 DD06 EE03 FF42 FF44 FF61 FF64 HH05 HH12 JJ03 JJ08 JJ26 LL28 MM03 QQ03 QQ04 QQ05 QQ17 QQ23 QQ24 QQ26 QQ27 QQ28 QQ41 QQ42 SS02 SS13 2G051 AA32 AB12 BB07 CA04 CB01 EA12 EA17 EC10 FA01

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】物体の表面にスリット光源を投射してその
   反射光をカメラで撮影する際において、該物体を該光源
   や該カメラに対して相対運動させるとともに、画像処理
   装置に該相対運動中得られた反射光を画像として連続的
   に入力し処理することにより、該物体表面の異常を検出
   する物体表面異常状態の評価方法において、 前記入力した反射光が反射した物体表面の位置を計算
   し、該位置による該反射光の輝度を該反射光が入力され
   た複数枚の画像において積算して平均化することによ
   り、該物体表面の異常を検出することを特徴とする物体
   表面異常状態の評価方法。
2. 【請求項２】前記連続的に入力した画像を二値化して反
   射光の反射角度の正常値に対する偏差を捕捉することに
   より前記物体表面のうねりによる傾斜角度を算出し、前
   記連続的に入力した画像の輝度を傾斜角度により補正し
   て積算することを特徴とする請求項１に記載の物体表面
   異常状態の評価方法。