JP2009250880A - 外観検査システム - Google Patents

Abstract

【課題】 検査対象領域のサイズがばらつきに対応して画像抽出を行い、十分な検査精度が得られる外観検査システムを提供する。
【解決手段】 画像処理を用いた外観検査システムであって、検査対象の撮像画像の回転補正を行った後、回転補正画像の加工部測定を行い、その測定結果に合わせてサイズを調整した良品画像とのパターンマッチングによって検査対象領域の抽出を行い、抽出された検査対象領域を２値化することにより、検査を行うようにした外観検査システム。
【選択図】 図２

Description

本発明は、外観検査システムに関し、特に面取りや溝の加工部を有する成形体の検査に好適に用いられる外観検査システム。

例えば、成形体を製造するとき、その検査工程において外観検査が行われる。従来、外観検査は人間による目視検査が行われていた。
しかしながら、品質、納期の顧客要求は年々厳しくなり、外観検査の自動化が急がれている。

外観検査の自動化として、画像処理を用いた手法が提案されている。特許文献１には、基材上にコマ部材を備えたワークの検査を、画像データをもとに行うことが記載されているが、ここに記載された画像処理方法では検査対象領域のサイズがばらつき、画像抽出が困難な外観検査を有する物に対しては十分な検査精度が得られない。
特開２００２−３１８１９６号公報

図１を参照して成形体の形状について説明する。図１は、成形体の外観図である。成形体は研磨加工により、摺動面、面取り部及び溝部が形成される。
詳しくは、例えば、成形体は研磨加工により、摺動面、溝部及び面取り部が形成されるが、このときの加工精度により摺動面のサイズにばらつきが生じる。

欠け、異物等の摺動面の欠陥は画像上では正常部より暗くなるため、検査対象領域内である基準の明るさよりも暗いところを抽出すれば欠陥部を検出できる。
しかし、画像上において、面取り部や溝部も暗くなることから検査領域から除外する必要があるが、加工精度によりサイズにばらつきが生じるため、固定値で設定された検査領域では正確な精度で検査することができない。

本発明は、上記した問題に着目してなされたもので、検査対象領域のサイズがばらつきに対応して画像抽出を行い、十分な検査精度が得られる外観検査システムを提供することを目的とするものである。

鋭意検討の結果、回転補正画像を用いて加工部測定を行った結果を用いて調整した良品画像とのパターンマッチングによって検査領域の抽出を行うことにより、上記課題を解決できることを見出し、本発明を完成するに至った。

本発明は、画像処理を用いた外観検査システムであって、検査対象の撮像画像の回転補正を行った後、回転補正画像の加工部測定を行い、その測定結果に合わせてサイズを調整した良品画像とのパターンマッチングによって検査対象領域の抽出を行い、抽出された検査対象領域を２値化することにより、検査を行うようにした外観検査システムに関する。

また、本発明は、抽出された検査対象領域が、検査対象領域の輝度ヒストグラムのピーク値を基に２値化しきい値を自動設定する上記の外観検査システムに関する。
また、本発明は、抽出された検査対象領域が、前記検査対象領域の端部と中央部において、各々独立に２値化しきい値を決定する上記の外観検査システムに関する。

また、本発明は、抽出された検査対象領域が、良品画像の８０％縮小画像を前記中央部とし、前記検査対象領域から前記中央部を除いた領域を前記端部として設定する上記の外観検査システムに関する。
さらに、本発明は、検査対象物が、加工部を有する成形体である上記の外観検査システムに関する。

例えば、本願において開示される発明のうち代表的なものの概要を説明すれば、次の通りである。
成形体の画像が取り込まれ、この画像に基づいて欠陥が検出されることにより、摺動面が検査される外観検査方法において、溝部、面取り部の寸法測定結果を元に、検査対象領域を自動で設定し検査されることを特徴とする。

本発明によれば、検査対象領域のサイズのばらつきに対応して、正確に検査することができる。

以下、発明を実施するための最良の形態について説明する。
図２は、本発明になる外観検査システムの全体構成図である。この外観検査システムは、被検査物として成形体の複数の外観検査項目を検査する装置であり、本発明の外観検査方法を実行する。

なお、成形体製造時に粉塵が成形体表面に付着する場合がある。この粉塵は主に溝及び面取りを削る工程で発生した粉塵であり、この粉塵は虚報の原因となりやすいので、外形検査の前に取り除いておくことが好ましい。

外観検査システムは、被検査物に後述する照射方法に基づいて光を照射し、画像を撮像する光学系と、光学系２から送られた画像を処理し、判定結果を出力する画像処理装置３とを備えてなる。

ここで、光学系２はＬＥＤ照明２１、２２及び撮像装置２３を備え、被検査物２４に、ＬＥＤ照明２１、２２からの反射光で撮像装置２３によって画像を撮像する。

上記のように、前記直線ＬＥＤ照明は二つ以上であることが好ましい。二つ備えることにより、広範囲の被検査物の輪郭を正確にとらえることができる。また撮像装置２３は外部から進入する光の影響を減らすために遮光フード２５で覆われていることが好ましい。

前記撮像装置２３としては、エリアセンサ方式カメラ、ラインセンサ方式カメラ等が挙げられ、パターンマッチングを行う点からエリアセンサ方式カラーカメラであることが好ましく、２０×２０ｃｍの視野範囲の検査を行う場合２４万画素程度の解像度であることが好ましい。

前記直線ＬＥＤ照明２１及び直線ＬＥＤ照明２２はコントラストを明確にする観点から、白色ＬＥＤ照明を用いることが好ましい。またこれらの照明光は平行光であることが好ましい。

前記直線ＬＥＤ照明は、被検査物より１０ｃｍ以上長い照明であることが好ましく、１０ｃｍ未満であると被検査物の端付近の画像が不明瞭となることがある。

図３は、外形検査アルゴリズムのフローチャートである。まず、ステップＳ１では、撮像して被検査物の画像を得る。

ステップＳ２では、欠陥検出の処理を精度良く行うため、ワークの機械的な位置決めによる、回転方向の誤差の補正を行う。具体的には、検出画像をワークが白、背景が黒、となるように２値化を行い、２値化画像の白画素の主軸を求めることでワークの傾き角度を算出する。この傾き角度を基に検出画像に回転の補正を行う。

ステップＳ３では、Ｓ２で得られた回転補正画像から、加工部のエッジを検出し、加工寸法及び角度を算出する。手法としては、回転補正画像を摺動面が白、加工部が黒、となるように２値化を行い、エッジを白から黒又は黒から白に変化する座標列として抽出する。

ステップＳ４では、Ｓ３で得られた加工部測定結果を基に、Ｓ２で得られた回転補正画像からモールド部の摺動面のみを検査領域として抽出する。手法としては、摺動面が白、加工部が黒となるように２値化した画像と、あらかじめ登録しておいた良品の摺動面の２値化画像（以後、「良品画像」と称す）とでパターンマッチングを行い、最も画像が一致する座標を求め、検査領域を抽出する。

この際、加工のばらつきに対応するため良品画像を大きめに作成し、Ｓ３での測定値に合わせて良品画像のサイズを調整し、パターンマッチングを実施している。また、ここで良品画像の登録に使用する良品は、従来の目視検査で確認した欠けや異物等の不良が存在しない製品を使用する。

ステップＳ５では、Ｓ４で得られた検査領域画像を２値化し、欠陥部を抽出する。検査領域画像のうち、暗い箇所は欠陥候補点として白となるように２値化する。２値化しきい値は、被検査物ごとのばらつきに対応するため、検査領域の図４に示すような輝度ヒストグラムを求め、ピーク値を基に２値化しきい値を自動設定している。

摺動面の中央部と端部では、熱処理の影響により、輝度の分布が異なり、端部が暗くなるため、Ｓ４で使用した良品画像を８０％に縮小した画像を用いて、検査領域を中央部と端部に分け、それぞれで２値化しきい値を算出することが好ましい。

ステップＳ６で、Ｓ５で得られた欠陥候補画像にノイズ除去を行い、所定の大きさより小さな欠陥候補点を除去する。具体的には、欠陥候補画像に対し収縮膨張処理を行い、小成分や幅の狭い部分を消去する。ノイズ除去を行った画像の欠陥候補点に図形的特徴である面積を画素単位で求める。

ステップＳ７でＳ６の計測結果が決められた閾値の範囲内にあるかどうかを判断し、結果を出力する。

以下、実施例により本発明を詳しく説明する。但し、本発明はこれら実施例によって何ら制限するものではない。

図２に示す外観検査システムを用いて、加工部測定結果に合わせてサイズを調整した良品画像でパターンマッチングを行い抽出した検査領域で、中央部と端部で２値化しきい値をそれぞれ自動設定する方法での検査（実施例）と、サイズが固定された良品画像でのパターンマッチングで抽出した検査領域で、中央部と端部の２値化しきい値が同一な方法での検査（比較例）を行った。

被検査物は、従来の目視検査により良品及び不良品として判定された成形体を使用した。使用した成形体の内訳は、摺動面の寸法が中央値の良品（良品１）、摺動面の寸法が上限の良品（良品２）、摺動面の寸法が下限の良品（良品３）、摺動面の中央部と端部の輝度差が小さい良品（良品４）、中央部と端部の輝度差が大きい良品（良品５）、摺動面寸法が中央値で面取り部付近の欠け不良（欠け１）、摺動面寸法が上限の面取り部付近の欠け不良（欠け２）、摺動面寸法が下限で面取り部付近の欠け不良（欠け３）、摺動面の中央部と端部の輝度差が小さい被検査物で異物が中央部に存在する不良（異物１）、摺動面の中央部と端部の輝度差が大きい被検査物で異物が中央部に存在する不良（異物２）である。検査結果を表１に示す。

○：目視検査の判定と一致し正確な合否判定が出来る。
×：目視検査の判定と一致せず正確な合否判定が出来ない。
△：合否判定は正しいが、欠陥部の大きさを正しく認識出来ない。

表１に示されるように、実施例ではいずれも目視検査の判定と一致する正確な合否判定を得ることができたが、一方、比較例では、摺動面のサイズの変動や、輝度の変動により影響により、目視検査の判定と一致しない判定結果が生じ、正確な合否判定は得ることができないことが明らかである。

例えば、良品３の場合、比較例では検査領域に面取り部が入ってしまうため、面取り部の暗い箇所を欠陥部と認識してしまい、ＮＧと誤判定してしまう。対して実施例の場合は、面取り部が検査領域に入らないように検査領域を調整するため、正確な判定を行える。

良品５の場合、比較例では中央部の輝度に合わせて２値化しきい値を設定すると、暗い端部を不良箇所として認識してしまい、ＮＧと誤判定してしまう。端部にあわせて２値化しきい値を設定すれば、ＯＫ判定となるが、後述する不良の見逃しの危険がある。対して実施例の場合は、中央部と端部それぞれで２値化しきい値を設定しているので正確な判定を行える。

欠け２の場合、比較例では欠けが生じている欠陥部が検査領域から外れてしまうため、欠けを認識できずにＯＫと誤判定してしまう。対して実施例の場合は、摺動面の実サイズにあわせて検査領域を拡大し欠陥部も領域内に取り込むため、正確な判定を行える。

欠け３の場合、比較例では検査領域に面取り部が入ってしまうため、欠けを面取り部とつながった形状で認識してしまい、実際の欠けよりも大きい面積で判定してしまう。対して実施例では面取り部は検査領域に入らないため、欠けを正確な面積で判定できる。

異物２の場合、比較例では中央部の輝度に合わせて２値化しきい値を設定すると、異物の不良と共に、暗い端部も不良箇所として認識してしまう。端部にあわせて２値化しきい値を設定した場合、中央部の異物に対して適した設定ではないため、欠陥と認識できずにＯＫと誤判定してしまう。対して実施例の場合は、中央部と端部それぞれで２値化しきい値を設定しているので、正確な判定を行える。

成形体の外観図である。 外観検査システムの構成図である。 外観検査アルゴリズムのフローチャートである。 輝度ヒストグラムの例である。

符号の説明

２ 光学系
３ 画像処理装置
２１ 照明
２２ 照明
２３ 撮像装置
２４ 被検査物
２５ 遮光フード

Claims (5)

1. 画像処理を用いた外観検査システムであって、検査対象の撮像画像の回転補正を行った後、回転補正画像の加工部測定を行い、その測定結果に合わせてサイズを調整した良品画像とのパターンマッチングによって検査対象領域の抽出を行い、抽出された検査対象領域を２値化することにより、検査を行うようにした外観検査システム。
2. 抽出された検査対象領域が、検査対象領域の輝度ヒストグラムのピーク値を基に２値化しきい値を自動設定する請求項１記載の外観検査システム。
3. 抽出された検査対象領域が、前記検査対象領域の端部と中央部において、各々独立に２値化しきい値を決定する請求項１又は２記載の外観検査システム。
4. 抽出された検査対象領域が、良品画像の８０％縮小画像を前記中央部とし、前記検査対象領域から前記中央部を除いた領域を前記端部として設定する請求項１〜３のいずれかに記載の外観検査システム。
5. 検査対象物が、加工部を有する成形体である請求項１〜４のいずれかに記載の外観検査システム。

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