JP2018054437A - 検査装置 - Google Patents

Abstract

【課題】作業員が被検査物に対して所定の角度及び所定の距離を確保できない場合であっても、被検査物の検査を精度良く且つ迅速に行うことができる検査装置を提供する。
【解決手段】検査装置１は、ウェアラブルカメラが撮像した被検査物を含む画像データを取得する画像取得部５０１と、画像データにおいて被検査物を特定可能な特徴量を算出特徴量として算出する特徴量算出部５０２と、算出特徴量と学習情報格納部５０７に格納されている学習特徴量とを比較し、被検査物の状態を照合する状態照合部５０３と、を備える。
【選択図】図３

Description

本開示は、検査装置に関する。

作業者に装着可能なウェアラブルカメラが知られている。このようなウェアラブルカメラでは、作業の様子を撮像し、製品や設備の状態を記録することができる。下記特許文献１に記載のウェアラブルカメラでは、ユーザ認証を実行することで、撮像した画像データと撮像者との関連付けを実行している。

特開２０１６−５８０３８号公報

上記特許文献１では、ウェアラブルカメラを製品の検査に用いることについて格別の配慮が開示されていない。製品の検査にウェアラブルカメラを用いる場合、ウェアラブルカメラと被検査物である製品とが一定の距離及び一定の角度を保つことが理想的である。

しかしながら、実際には、被検査物の検査台への置き方がまちまちだったり、作業員の被検査物に対する角度がまちまちだったり、といったことに起因して、被検査物に対して所定の角度及び所定の距離を確保するのが困難である。

被検査物に対する作業員のずれを補正するため、ウェアラブルカメラによって撮像された画像を補正することが考えられる。しかしながら、精度良く補正しようとすると、演算負荷が大きくなり、迅速な検査に支障をきたす恐れもある。

本開示は、作業員が被検査物に対して所定の角度及び所定の距離を確保できない場合であっても、被検査物の検査を精度良く且つ迅速に行うことができる検査装置を提供することを目的とする。

本開示は、検査装置であって、被検査物を検査する作業員に装着されるウェアラブルカメラが撮像した前記被検査物を含む画像データを取得する画像取得部（５０１）と、前記画像データにおいて前記被検査物を特定可能な特徴量を算出特徴量として算出する特徴量算出部（５０２）と、前記算出特徴量と学習情報格納部（５０７）に格納されている学習特徴量とを比較し、前記被検査物の状態を照合する状態照合部（５０３）と、を備える。

本開示によれば、算出特徴量を算出し、予め格納されている学習特徴量と比較するので、基準位置からの被検査物のずれ量を個別に算出するよりも演算負荷を少なくし、被検査物の状態を照合することができる。

本開示によれば、作業員が被検査物に対して所定の角度及び所定の距離を確保できない場合であっても、被検査物の検査を精度良く且つ迅速に行うことができる検査装置を提供することができる。

図１は、実施形態である検査装置の使用状態を説明するための図である。 図２は、図１に示される検査装置の構成を示すブロック構成図である。 図３は、図２に示される制御装置の機能的な構成を示すブロック構成図である。 図４は、図３に示される学習情報格納部に格納される情報の一例を説明するための図である。 図５は、実施形態である検査装置の画像補正を説明するための図である。

以下、添付図面を参照しながら本実施形態について説明する。説明の理解を容易にするため、各図面において同一の構成要素に対しては可能な限り同一の符号を付して、重複する説明は省略する。

図１及び図２を参照しながら、実施形態に係る検査装置１が適用される検査作業の一例と、検査装置１の概略構成について説明する。

図１に示されるように、実施形態に係る検査装置１は、熱交換器等の製品の製造工程において、製造中間段階のワーク３や完成後の製品などの被検査物が良品であるか否かを判定するための検査作業に用いられる。

検査作業の作業員Ｈは、搬送コンベア２で順次搬送されるワーク３が良品であるか否かを検査する。搬送コンベア２には、ワーク３と看板４からなる組が複数載置されている。搬送コンベア２は、複数の組が作業員Ｈの前方に順次配置されるようにこれらの複数の組を搬送する。看板４は、ワーク３ごとにこの近傍に配置されるもので、ワーク３の種類を示すコードが表示されている。

作業員Ｈは、上記の検査作業を、本実施形態の検査装置１を利用して実施することができる。図１及び図２に示されるように、検査装置１は、コードリーダ１０、ウェアラブルカメラ２０、バッテリ３０、及び、タブレット４０を具備する。

コードリーダ１０は、図２に示されるように、コードリーダ部１１、照明部１２、レーザポインタ部１３、及び無線部１４を備える。

コードリーダ部１１は、光を照射する光源を備え、この光源からレンズ１０ａを通して光を出射してから看板４で反射されてレンズ１０ａを通して受光される反射光によってコードを読み込むための周知の光学式コードリードである。ここで、本実施形態の看板４は、コードが表示されている表示板である。コードは、ワーク３の種類を示す識別指標である。コードとしては、ＱＲコード（登録商標）やバーコードなどの各種のコードが含まれる。

照明部１２は、レンズ１０ａを通してワーク３およびその周辺を照明する。

レーザポインタ部１３は、レンズ１０ａを通してレーザ光線をポインタとして照射する。レーザポインタ部１３は、これにより、コードリーダ部１１がコードを読み込む被読込領域を、作業員Ｈが認識することを補助する。本実施形態では、レーザポインタ部１３によりレーザ光線が照射される領域が、コードリーダ部１１の被読込領域に一致するように設定されている。

無線部１４は、アンテナや無線回路等から構成されて、タブレット４０の無線部４１との間で無線通信する。

ウェアラブルカメラ２０は、身体等に装着しハンズフリーで撮影する事を目的とした小型カメラである。ウェアラブルカメラ２０は、図２に示されるように、カメラ部２１及び無線部２２を備える。カメラ部２１は、レンズ２０ａを介して受光される光によって被撮影対象としてのワーク３を撮影する。無線部２２は、アンテナや無線回路等から構成されて、タブレット４０の無線部４２との間で無線通信する。

バッテリ３０は、ハーネス等３１を介してコードリーダ１０やウェアラブルカメラ２０に直流電力を供給する二次電池である。

本実施形態では、コードリーダ１０、ウェアラブルカメラ２０、バッテリ３０は、図１に示されるように、作業員Ｈが被る帽子５に装着されている。また、コードリーダ１０及びウェアラブルカメラ２０は、コードリーダ１０のレンズ１０ａと、ウェアラブルカメラ２０のレンズ２０ａとが作業員Ｈの前方に向いて配置されるように、作業員Ｈの帽子５上に設置されている。

タブレット４０は、作業員Ｈが携帯可能に構成されている携帯端末である。タブレット４０は、図２に示されるように、無線部４１，４２、アンプ４３、スピーカ４４、タッチパネル４５、及び制御装置５０を備える。

無線部４１，４２は、アンテナや無線回路等から構成される。無線部４１は、コードリーダ１０の無線部１４との間で無線通信する。無線部４２は、ウェアラブルカメラ２０の無線部２２との間で無線通信する。本実施形態において、各無線部間の無線通信には、各種の近距離無線通信が用いられる。近距離無線通信としては、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）や、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）を用いることができる。

アンプ４３は、制御装置５０から出力されるアナログ信号を電圧増幅して増幅信号を出力する。スピーカ４４は、アンプ４３から出力される増幅信号を音に変換して出力する。タッチパネル４５は、透明のキー入力操作部と表示パネルとを組み合わせた表示ディスプレイ装置である。

制御装置５０は、上記の検査作業に係る検査装置１の各部の動作を制御する装置である。制御装置５０は、物理的には、ＣＰＵ、メモリ、デジタル−アナログ変換回路などから構成されるマイクロコンピュータである。制御装置５０は、予めメモリに記憶されているコンピュータプログラムにしたがって、検査処理を実行する。検査処理は、コードリーダ１０から取得するコード、及びウェアラブルカメラ２０により取得された撮影画像に基づいて、ワーク３が良品であるか否かを判定する判定処理である。

メモリには、複数種の基準画像が予め記憶されている。基準画像は、静止画、あるいは動画から成るもので、ワーク３が良品であるか否かを判別するために用いられる。１つの基準画像には、良品であるワーク３を示す良品画像と、不良品であるワーク３を示す不良品画像とが含まれる。デジタル−アナログ変換回路は、ＣＰＵの指令に基づいて音声を示すアナログ信号を出力する。

本実施形態では、タブレット４０は、例えば作業員Ｈのポケットに収納されるなど、作業員Ｈにより携帯されているか、または、作業員Ｈの近傍に載置されている。

このように構成される検査装置１を利用することにより、作業員Ｈが実施するワーク３の検査処理の標準的な作業は、例えば以下のような手順になる。

まず、作業員Ｈは、頭を看板４側に向け、帽子５に装着されているコードリーダ１０に看板４からコードを読み取らせる。次いで、頭をワーク３に向け、同じく帽子５に装着されているウェアラブルカメラ２０にワーク３を撮影させ、撮影画像を取得させる。つまり、コードリーダ１０が看板４からコードを読み込むことをトリガとして、ウェアラブルカメラ２０によってワーク３の撮影画像を取得することになる。タブレット４０は、無線通信を介してコードリーダ１０からコードを受信し、ウェアラブルカメラ２０から撮影画像を受信する。

タブレット４０内の制御装置５０は、上述のとおりメモリに予め記憶された複数種の基準画像のうちから、受信したコードに対応する基準画像を選択する。制御装置５０は、ワーク３の撮影画像をこの基準画像と照合させることで、ワーク３が良品であるか否かを判定する。また、制御装置５０は、タブレット４０のスピーカ４４やタッチパネル４５を介して、音情報や視覚情報によってワーク３の良否判定結果を作業員Ｈに報知する。

作業員Ｈは、タブレット４０から出力された判定結果の情報に基づき、次の作業に移行する。例えば、ワーク３が良品と判定された場合には、搬送コンベア２上の次のワーク３の検査を行う。

以上のように構成される検査装置１は、ウェアラブル装置として、作業員Ｈの両手が自由になるように、作業員Ｈに携帯されている。検査装置１は、上記構成により、作業員Ｈの両手を使う操作を要せずに被検査物の検査作業を自動的に実施することを可能とし、作業員Ｈの検査作業を支援して作業員Ｈの負担を軽減させることができる。また、作業員Ｈは検査作業中にハンズフリーの状態であるので、作業員Ｈはワーク３の検査作業を行いながら、検査以外の他の作業（例えばネジ締めなど）も行うことができ、作業効率を向上できる。

続いて、図３を参照しながら、制御装置５０の機能的な構成要素とそれらの動作について説明する。制御装置５０は、機能的な構成要素として、画像取得部５０１と、特徴量算出部５０２と、状態照合部５０３と、画像補正部５０４と、画像出力部５０５と、学習部５０６と、学習情報格納部５０７と、を備えている。

画像取得部５０１は、ウェアラブルカメラ２０から出力される画像データを取得する部分である。

特徴量算出部５０２は、画像データにおいて被検査物であるワーク３を特定可能な特徴量を算出特徴量として算出する部分である。特徴量は、ワーク３各部の寸法や、ワーク３各部の形態から算出される数値であって、ワーク３を特定可能な数値である。特徴量は、ワーク３の用途や形態などに応じて適宜定められるものである。特徴量の一例としては、ワーク３の画像データから求められるワーク３の外形のアウトラインを特定する数値も用いられる。ワーク３の特徴量は、ワーク３の標準位置からのずれ量に応じて一義的に定められるものである。

状態照合部５０３は、算出特徴量と学習情報格納部５０７に格納されている学習特徴量とを比較し、被検査物であるワーク３の状態を照合する部分である。学習情報格納部５０７に格納されている学習特徴量の一例を図４に示す。

図４に示されるように、学習情報格納部５０７には、画像データと、特徴量αと、ワーク横ずれｘと、ワーク縦ずれｙと、ワーク傾きθと、が関連付けられて格納されている。ワーク横ずれｘと、ワーク縦ずれｙと、ワーク傾きθと、については、図５に示されるものとなる。

画像補正部５０４は、画像データと状態照合部５０３の照合結果とに基づいて、ワーク横ずれｘ、ワーク縦ずれｙ、及びワーク傾きθを特定し、画像データを補正する。図４に示した例によれば、状態照合部５０３の照合結果が、特徴量α＝１００であれば、ワーク横ずれｘ＝１０、ワーク縦ずれｙ＝５、ワーク傾きθ＝２と特定する。

画像出力部５０５は、画像補正部５０４が補正した画像データをタッチパネル４５に出力する。タッチパネル４５は、補正された画像データを表示する。

学習部５０６は、学習情報格納部５０７に格納される学習特徴量を追加更新する部分である。学習部５０６は、検査装置１によって撮影された画像データから学習特徴量を算出し、学習情報格納部５０７に格納してもよい。学習部５０６は、検査装置１によって撮影された画像データによらず、別途演算された学習特徴量を学習情報格納部５０７に格納してもよい。また、学習特徴量に良品であることを特定する情報又は不良品であることを特定する情報を含ませてもよい。実際に撮影する画像データでは良品が多くなるものの、別途演算する学習特徴量では、不良品であることを特定する情報を意図的に含ませることができるため、サンプル数を多くすることができる。

上記したように、本実施形態に係る検査装置１は、被検査物であるワーク３を検査する作業員Ｈに装着されるウェアラブルカメラ２０が撮像したワーク３を含む画像データを取得する画像取得部５０１と、画像データにおいてワーク３を特定可能な特徴量を算出特徴量として算出する特徴量算出部５０２と、算出特徴量と学習情報格納部５０７に格納されている学習特徴量とを比較し、被検査物の状態を照合する状態照合部５０３と、を備える。

本実施形態によれば、算出特徴量を算出し、予め格納されている学習特徴量と比較するので、基準位置からの被検査物であるワーク３のずれ量を個別に算出するよりも演算負荷を少なくし、被検査物であるワーク３の状態を照合することができる。

また本実施形態では、更に、状態照合部５０３の照合結果に基づいて画像データを補正する画像補正部５０４を備える。算出特徴量を算出し、予め格納されている学習特徴量と比較するので、予め格納されている学習特徴量に対応する画像データに対応するように取得した画像データを補正することができる。

また本実施形態では、更に、学習情報格納部５０７に格納される学習特徴量を追加更新する学習部５０６を備える。学習部５０６によって学習特徴量を追加更新できるので、サンプル数を増やすことができ、状態照合部５０３による照合精度を向上させることができる。

また本実施形態では、学習部５０６は、状態照合部５０３が照合した結果に基づいて、算出特徴量に対応する学習特徴量に関連付けられる数値を更新することもできる。算出特徴量と学習特徴量とを照合することで、ワーク横ずれｘ、ワーク縦ずれｙ、及びワーク傾きθといった数値を個別に算出することを省略しているものの、場合によっては学習特徴量に関連付けられたそれらの数値を再確認し、更新する必要がある場合も想定される。そこで、状態照合部５０３の照合結果に基づいて、学習特徴量に関連付けられるワーク横ずれｘ、ワーク縦ずれｙ、及びワーク傾きθといった数値を再演算し更新することも可能である。

また本実施形態では、学習部５０６は、被検査物であるワーク３の規格外品に対応する特徴量を学習特徴量として学習情報格納部５０７に格納することができる。不良品といった規格外品のデータは、実測では取得できない場合も多いので、学習部５０６は、規格外品に対応する特徴量を演算して、学習情報格納部５０７に格納することができる。

以上、具体例を参照しつつ本実施形態について説明した。しかし、本開示はこれらの具体例に限定されるものではない。これら具体例に、当業者が適宜設計変更を加えたものも、本開示の特徴を備えている限り、本開示の範囲に包含される。前述した各具体例が備える各要素およびその配置、条件、形状などは、例示したものに限定されるわけではなく適宜変更することができる。前述した各具体例が備える各要素は、技術的な矛盾が生じない限り、適宜組み合わせを変えることができる。

５０１：画像取得部
５０２：特徴量算出部
５０３：状態照合部
５０４：画像補正部
５０６：学習部
５０７：学習情報格納部

Claims (5)

1. 検査装置であって、
   被検査物を検査する作業員に装着されるウェアラブルカメラが撮像した前記被検査物を含む画像データを取得する画像取得部（５０１）と、
   前記画像データにおいて前記被検査物を特定可能な特徴量を算出特徴量として算出する特徴量算出部（５０２）と、
   前記算出特徴量と学習情報格納部（５０７）に格納されている学習特徴量とを比較し、前記被検査物の状態を照合する状態照合部（５０３）と、を備える検査装置。
2. 請求項１記載の検査装置であって、
   更に、前記状態照合部の照合結果に基づいて前記画像データを補正する画像補正部（５０４）を備える、検査装置。
3. 請求項１又は２に記載の検査装置であって、
   更に、前記学習情報格納部に格納される前記学習特徴量を追加更新する学習部（５０６）を備える、検査装置。
4. 請求項３に記載の検査装置であって、
   前記学習部は、前記状態照合部が照合した結果に基づいて、前記算出特徴量に対応する前記学習特徴量に関連付けられる数値を更新する、検査装置。
5. 請求項３に記載の検査装置であって、
   前記学習部は、前記被検査物の規格外品に対応する特徴量を前記学習特徴量として前記学習情報格納部に格納する、検査装置。

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