JP3107628B2 - Optical shape recognition device - Google Patents
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Description
【０００１】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は、被検体（以後、ワーク
と呼ぶ）表面の凹凸情報を認識する装置に関する。特
に、光学的手法を用いてワークの表面の凹凸を識別でき
る装置に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an apparatus for recognizing unevenness information on a surface of a subject (hereinafter referred to as a work). In particular, the present invention relates to an apparatus that can identify irregularities on the surface of a work using an optical method.
【０００２】[0002]
【従来の技術】従来、ワークの表面を観察する手段とし
て、光源とＣＣＤカメラを用いた表面検査装置が提案さ
れている。このような検査装置においてＣＣＤカメラに
よって得られるグレーレベル画像は明るさのみの輝度情
報であるのが一般的であり、２次元的な領域の定義や、
ワーク表面の穴の位置・径などの計算に使用されてい
る。2. Description of the Related Art Conventionally, as a means for observing the surface of a work, a surface inspection apparatus using a light source and a CCD camera has been proposed. In such an inspection apparatus, a gray level image obtained by a CCD camera is generally luminance information of only brightness, and a two-dimensional area definition,
It is used to calculate the position and diameter of holes on the work surface.
【０００３】図７は、従来の表面検査装置の第一例の構
成・作用を示す説明図である。図７（ａ）に示されてい
るように光源１０によって照らされたワーク１２は、Ｃ
ＣＤカメラ１４によって撮影され、ワーク１２表面のグ
レーレベル画像が得られる。図７（ａ）には、ワーク１
２表面に穴１５が開いている場合の例が示されている。
このようにして得られたグレーレベル画像の各画像デー
タは図７（ｂ）に示されているようにあるしきい値を境
にして「０」値と「１」値とに２値化される。すなわ
ち、いわゆる２値化処置が行われ、その２値化データを
基にして穴の直径等が求められる。FIG. 7 is an explanatory view showing the structure and operation of a first example of a conventional surface inspection apparatus. The work 12 illuminated by the light source 10 as shown in FIG.
Photographed by the CD camera 14, a gray level image of the surface of the work 12 is obtained. FIG. 7A shows the work 1
An example in which a hole 15 is formed on two surfaces is shown.
Each image data of the gray level image obtained in this way is binarized into “0” value and “1” value at a certain threshold as shown in FIG. 7B. You. That is, a so-called binarization process is performed, and the diameter of the hole or the like is obtained based on the binarization data.
【０００４】図８は、従来の表面検査装置の第二例の構
成を示す構成図である。図７に示された例と異なる点
は、光源２０がワーク２２に対して所定の仰角で斜めに
光を照射し、その反射光をＣＣＤカメラ２４が同様の仰
角で斜め方向から観察するという点である。すなわち、
この仰角はワーク２２に対する光の入射角と反射角とに
相当する。このように、斜めから光を照射することによ
って、ワーク２２表面の傾きの様子が、撮影された画像
の明るさの変化として認識されうる。この様子を示した
説明図が図９に示されている。図９には、図８のワーク
２２のＢ−Ｂ断面が（ａ）に示され、その断面に沿った
画像の明るさを示すグラフが（ｂ）に示されている。こ
のグラフは横軸が断面に沿った位置であり、縦軸が画像
の明るさを表す。このように第二例によれば、ワーク２
２表面の傾きにほぼ比例した濃淡を有するグレーレベル
画像が検出される。このように、光源を斜めからワーク
に照射した場合、得られる画像の濃淡が、ワーク表面の
傾き、すなわち照射する光線ベクトルのワーク２２表面
に対する正射影の方向にワーク表面の凹凸を微分した１
次微分量、に比例することは経験的に良く知られている
ことであり、理論的にも説明が容易である。FIG. 8 is a configuration diagram showing a configuration of a second example of a conventional surface inspection apparatus. The difference from the example shown in FIG. 7 is that the light source 20 irradiates the work 22 with light obliquely at a predetermined elevation angle, and the CCD camera 24 observes the reflected light obliquely at the same elevation angle. It is. That is,
This elevation angle corresponds to the incident angle and the reflection angle of light with respect to the work 22. Thus, by irradiating the light obliquely, the state of the inclination of the surface of the work 22 can be recognized as a change in the brightness of the captured image. An explanatory diagram showing this state is shown in FIG. FIG. 9 shows a BB cross section of the work 22 of FIG. 8 in (a), and a graph showing the brightness of an image along the cross section is shown in (b). In this graph, the horizontal axis indicates the position along the cross section, and the vertical axis indicates the brightness of the image. Thus, according to the second example, the work 2
A gray level image having a gray level approximately proportional to the inclination of the two surfaces is detected. As described above, when the work is illuminated with the light source obliquely, the shading of the obtained image depends on the inclination of the work surface, that is, 1
The fact that it is proportional to the second derivative is well known empirically, and is theoretically easy to explain.
【０００５】しかしながら、例えば、自動車のボディ表
面等の歪みを検査する場合には、補正の参考とするため
実際の歪みの大きさ（凹凸）を知る必要があるが、上記
第二例では、ワーク表面の傾きがグレーレベル画像の濃
淡の差として認識できるだけであり、実際の歪みの大き
さの値は不明であった。そのため、実際の凹凸の程度を
数値で認識するためには、通常肉眼による（すなわち経
験則に基づく）検査が行われている。熟練した技術者に
よれば、１０ミクロン程度の凹凸が判断できる。[0005] However, for example, when inspecting the distortion of the body surface of an automobile or the like, it is necessary to know the actual magnitude (irregularity) of the distortion for reference of correction. The inclination of the surface can only be recognized as a difference in density of the gray level image, and the actual value of the magnitude of the distortion is unknown. Therefore, in order to recognize the actual degree of unevenness by a numerical value, an inspection with the naked eye (that is, based on an empirical rule) is usually performed. A skilled technician will be able to determine irregularities on the order of 10 microns.
【０００６】[0006]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
た従来の第一例の表面検査装置は原理的にワーク１２表
面が平面であることを仮定している。したがって、例え
ば図１０に示されているように、ワーク１６表面が曲率
を有しているときには、正確な表面形状を求めることは
できないという問題があった。正確な表面形状を求める
ためには、ＣＣＤカメラから得られた画像情報に補正を
加えなければならなかった。However, the above-described surface inspection apparatus of the first example of the prior art presupposes that the surface of the work 12 is flat in principle. Therefore, as shown in FIG. 10, for example, when the surface of the work 16 has a curvature, there is a problem that an accurate surface shape cannot be obtained. In order to obtain an accurate surface shape, it was necessary to correct image information obtained from a CCD camera.
【０００７】また、補正を加える場合においても、ＣＣ
Ｄカメラからの奥行き測定ができないため、対象となる
ワーク１６の形状は極めて限定されたものとなる問題も
あった。もし、正確な３次元形状を得る必要があるとき
には、赤外線レーザなどを用いた形状測定器によって別
途スキャニングを行う必要があった。[0007] In addition, even when correction is made, CC
Since the depth measurement from the D camera cannot be performed, there is also a problem that the shape of the target work 16 is extremely limited. If it is necessary to obtain an accurate three-dimensional shape, it is necessary to separately perform scanning by a shape measuring device using an infrared laser or the like.
【０００８】上述した従来の第二例の表面検査装置はグ
レーレベル画像情報の濃淡差を出力するだけであったの
で、表面形状の具体的な数値が算出されるわけではなか
った。また、肉眼による検査で実際の歪みの大きさを知
る場合には、高度の熟練が必要であるという問題があっ
た。[0008] The surface inspection apparatus of the second conventional example described above only outputs the gray level difference of the gray level image information, so that a specific numerical value of the surface shape is not calculated. In addition, there is a problem that a high degree of skill is required to know the actual magnitude of distortion by inspection with the naked eye.
【０００９】本発明はこのような課題に鑑みなされたも
ので、その目的は、ＣＣＤカメラによって得られた２次
元グレーレベル画像情報から、ワーク表面の凹凸の実際
の値を算出することができる変換処置装置を得ることで
ある。SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made in view of the above-mentioned problems, and has as its object to convert a two-dimensional gray level image information obtained by a CCD camera into an actual value of an unevenness on a work surface. Is to get a treatment device.
【００１０】[0010]
【課題を解決するための手段】本発明は、上述の課題を
解決するために、被検体（ワーク）表面の測定ラインを
照射する光源と、前記測定ラインから反射された反射光
を検出し、その測定ラインに対応するグレーレベル画像
情報を出力する光検出器と、を備えている。SUMMARY OF THE INVENTION In order to solve the above-mentioned problems, the present invention provides a measuring line on the surface of a subject (work).
It comprises a light source for morphism irradiation, detecting the reflected light reflected from the measurement line, a photodetector for outputting a gray-level image information corresponding to the measurement line, the.
【００１１】そして、前記グレーレベル画像情報を構成
する各画素データの一測定ライン分の輝度平均値を求め
る平均値算出手段と、前記それぞれの画素データの輝度
値と前記輝度平均値との差分を累積加算して前記一測定
ラインに対応する位置の高低情報を算出する高低情報算
出手段と、を備えており、グレーレベル画像からワーク
表面の高低情報を得ることが可能である。さらに、前記
高低情報と変換係数とを用いて実寸法値に変換する実寸
法化手段と、を備えることにより、ワーク表面の凹凸の
実際の値を求めることを特徴とする光学式形状認識装置
である。An average value calculating means for obtaining an average luminance value of one measurement line of each pixel data constituting the gray level image information; and a difference between the luminance value of each pixel data and the average luminance value. Level information calculating means for calculating the level information of the position corresponding to the one measurement line by cumulative addition, so that the level information of the work surface can be obtained from the gray level image. Further, an actual shape dimensioning means for converting the height information and the conversion coefficient into an actual dimension value, and an optical shape recognition device characterized by obtaining an actual value of the unevenness on the work surface, is there.
【００１２】[0012]
【作用】本発明における高低情報算出手段は、グレーレ
ベル画像を構成する各画素データの値、すなわち輝度値
と、グレーレベル画像を構成する画素データの一測定ラ
イン分の輝度平均値との差分を積分（累積的に加算）す
る。前述したようにグレーレベル画像の濃淡はワーク表
面の傾き（一次微分量）に比例しているので、それらを
積分することにより、ワーク表面の高低に比例した高低
情報を算出することが可能である。According to the present invention, the height information calculating means calculates the value of each pixel data constituting the gray level image, that is, the luminance value, and the measurement data of the pixel data constituting the gray level image.
Integrate (accumulatively add) the difference from the average luminance value for the IN . As described above, since the shading of the gray level image is proportional to the inclination (first-order differential amount) of the work surface, it is possible to calculate height information proportional to the height of the work surface by integrating them. .
【００１３】さらに、実寸法化手段は、この高低情報
と、ワークの反射率や色などにより定まる変換係数とを
用いて実寸法値の変換計算を行う。したがって、ワーク
表面の実際の凹凸の値を求めることが可能である。[0013] Further, the actual sizing means provides the height information.
When, a conversion coefficient determined by such reflectance and color of the work
Is used to calculate the conversion of the actual dimension value. Therefore, it is possible to determine the actual value of the unevenness on the work surface.
【００１４】[0014]
【実施例】以下、本発明の好適な実施例を図面に基づい
て説明する。DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Preferred embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
【００１５】図１に本実施例による光学式形状認識装置
の構成ブロック図を示す。拡散スクリーン３０を備えた
光源３４からの散乱光はワーク３２の表面で反射され、
その反射光がＣＣＤカメラ３６に入射する。ＣＣＤカメ
ラ３６から出力されるグレーレベル画像は、画像処理ユ
ニット３８に入力する。この画像処理ユニット３８に
は、ＣＣＤカメラ３６からのグレーレベル画像を表示す
るモニタ４０が接続されており、さらにモニタ４０には
そのハードコピーをとるハードコピー装置４２が接続さ
れている。また画像処理ユニット３８には、ＣＣＤカメ
ラ３６からのグレーレベル画像の画像データに対し演算
処理を行うＣＰＵ４４が接続されており、さらにＣＰＵ
４４にはその演算結果を表示するＣＲＴ４６と描出する
プロッタ４８とが接続されている。FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of an optical shape recognition apparatus according to this embodiment. The scattered light from the light source 34 having the diffusion screen 30 is reflected on the surface of the work 32,
The reflected light enters the CCD camera 36. The gray level image output from the CCD camera 36 is input to an image processing unit 38. A monitor 40 for displaying a gray level image from the CCD camera 36 is connected to the image processing unit 38, and a hard copy device 42 for taking a hard copy of the monitor 40 is connected to the monitor 40. The image processing unit 38 is connected to a CPU 44 for performing arithmetic processing on image data of a gray level image from the CCD camera 36.
A CRT 46 for displaying the calculation result and a plotter 48 for drawing are connected to 44.
【００１６】本実施例の動作をフローチャートを用いて
説明する。図２には、本実施例による光学式形状認識装
置の主フローチャートが示されている。The operation of this embodiment will be described with reference to a flowchart. FIG. 2 is a main flowchart of the optical shape recognition apparatus according to the present embodiment.
【００１７】図２中、ステップＳ１において、ＣＣＤカ
メラ３６によって撮影されたグレーレベル画像は、画像
処理ユニット３８へ転送される。転送されたグレーレベ
ル画像は、モニタ４０に表示され、必要に応じてハード
コピー装置４２によってモニタ４０のハードコピーがと
られる。In FIG. 2, in step S1, the gray level image photographed by the CCD camera 36 is transferred to the image processing unit 38. The transferred gray level image is displayed on the monitor 40, and a hard copy of the monitor 40 is taken by the hard copy device 42 as necessary.
【００１８】ステップＳ２においては、必要に応じて、
ワーク３２以外の部分の背景などの画像が削除（グレー
レベルが「０」に）される。背景とワーク３２との区別
は通常その明るさによって行われる。光源３４からの比
較的強い光が照射されているため、ワーク３２は一般に
背景などより輝度が高い。つまり、ＣＰＵ４４の指令に
よりあるしきい値以下の画素データを一律「０」値にす
ることにより、ワーク３２以外の部分の背景などの画像
を削除することができる。このようなマスク処理の後、
ステップＳ３−１に移行する。もしマスク処理が必要で
はなくその処理が行われない場合には、ステップＳ３−
２に移行する。In step S2, if necessary,
The image such as the background of the portion other than the work 32 is deleted (the gray level is set to “0”). The distinction between the background and the work 32 is usually made based on the brightness. Since relatively intense light from the light source 34 is emitted, the work 32 generally has higher luminance than the background or the like. That is, by setting pixel data below a certain threshold value to a uniform “0” value according to a command from the CPU 44, an image such as a background of a portion other than the work 32 can be deleted. After such masking,
It moves to step S3-1. If mask processing is not required and the processing is not performed, step S3-
Move to 2.
【００１９】ステップＳ３−１においては、マスクフラ
グＣＨＫが「１」に設定され、ステップＳ３−２におい
ては、マスクフラグＣＨＫが「０」に設定される。この
マスクフラグＣＨＫは、本実施例においては使用されな
いが、マスク処理が行われたかどうかを後で知る必要が
生じたときに参照される。ステップＳ３−１もＳ３−２
も引き続いてステップＳ４に移行する。In step S3-1, the mask flag CHK is set to "1", and in step S3-2, the mask flag CHK is set to "0". This mask flag CHK is not used in the present embodiment, but is referred to when it is necessary to know later whether or not the mask processing has been performed. Step S3-1 is also S3-2.
Then, the process proceeds to step S4.
【００２０】ステップＳ４においては、出力形式の選択
を行う。すなわち、後述する図４に示されているよう
に、一本の測定ライン（光源３４からの散乱光の照射方
向に沿ったライン）に沿った高低情報のみを得る場合の
出力形式か、もしくは図５に示されているように一定の
範囲に対して高低情報を得る場合の出力形式かのいずれ
かを選択する。本実施例においては、図４に示されてい
るような出力形式を第一出力形式、図５に示されている
ような出力形式を第二出力形式と呼ぶ。このステップＳ
４において第一出力形式を選択した場合にはステップＳ
５に移行し、第二出力形式を選択した場合にはステップ
Ｓ６に移行する。ステップＳ５においては、第二出力形
式を選択した場合に何本の画素列に対する高低情報を算
出するかを決定し、ステップＳ６に移行する。In step S4, an output format is selected. That is, as shown in FIG. 4 described later , one measurement line (a method of irradiating scattered light from the light source 34) is used.
Output form when only height information along the direction (line along the direction) is obtained, or output form when height information is obtained for a certain range as shown in FIG. I do. In the present embodiment, the output format as shown in FIG. 4 is called a first output format, and the output format as shown in FIG. 5 is called a second output format. This step S
If the first output format is selected in step 4, step S
The process proceeds to step S5, and if the second output format is selected, the process proceeds to step S6. In step S5, when the second output format is selected, it is determined how many heights of the pixel rows are to be calculated, and the process proceeds to step S6.
【００２１】ステップＳ６においては、画像データの高
低情報を算出する。このステップＳ６の詳細な動作が、
図３の高低情報算出フローチャートに示されている。In step S6, height information of the image data is calculated. The detailed operation of step S6 is as follows.
This is shown in the height information calculation flowchart of FIG.
【００２２】図３中、ステップＳ７において、モニタ４
０の画像を参照しながら、測定範囲の設定を行う。例え
ば横方向の座標（光源３４の散乱光の照射方向に対して
垂直方向）をｘ座標、縦方向の座標（光源３４からの散
乱光の照射方向に沿った方向）をｙ座標とすると、ｘ1
≦ｘ≦ｘ2、ｙ1≦ｙ≦ｙ2、というように、各座標での
範囲を設定することにより矩形の測定範囲が決定され
る。なお、ステップＳ４において第一出力形式を選択
し、一つの画素列に対する高低情報のみを得る場合にお
いては前記ｘ 1 とｘ 2 とは等しい値に選ばれる。In FIG. 3, in step S7, the monitor 4
The measurement range is set with reference to the 0 image. For example, the coordinates in the horizontal direction (with respect to the irradiation direction of the scattered light of the light source 34)
The vertical coordinate ( vertical direction) is the x coordinate, and the vertical coordinate (scatter from the light source 34 )
If the direction along the direction of irradiation of the irregular light) is the y coordinate, x 1
The rectangular measurement range is determined by setting the range at each coordinate, such as ≦ x ≦ x 2 and y 1 ≦ y ≦ y 2 . Incidentally, it selects the first output form in step S4, in the case of obtaining only the height information of a pixel row is selected to a value equal to the the x 1 and x 2.
【００２３】ステップＳ８においては、ステップＳ７に
て設定された範囲の画素データＫＤ（ｘ，ｙ）が画像処
理ユニット３８からＣＰＵ４４に転送される。一画素列
の転送される画素データの一例が図６（ａ）に示されて
いる。図６（ａ）に示されている例は、それぞれの画素
データの輝度値を結んだグラフとして表示されている例
である。すなわち横軸は各画素の位置を表し、縦軸は画
素データの値つまり濃淡を表す。In step S8, the pixel data KD (x, y) in the range set in step S7 is transferred from the image processing unit 38 to the CPU 44. FIG. 6A shows an example of pixel data to be transferred in one pixel column. The example shown in FIG. 6A is an example displayed as a graph connecting the luminance values of the respective pixel data. That is, the horizontal axis represents the position of each pixel, and the vertical axis represents the value of the pixel data, that is, the density.
【００２４】ステップＳ９においては、転送された各画
素データの縦方向毎の輝度平均値（以下、単に平均値と
いう）がＣＰＵ４４にて算出される。その平均値Ａｖｅ
（ｘn）は次式で示される。In step S9, the average luminance value (hereinafter, simply referred to as the average value)
Say) is calculated by the CPU44. The average value Ave
(X n ) is represented by the following equation.
【００２５】 y 2 Ａｖｅ（ｘn）＝ （ Σ ＫＤ（ｘn，ｙ））／ｄｅｌ（ｘn） y=y1 ・・・（１） ここで、Ａｖｅ（ｘn）はｘ成分にｘn座標成分をもつ一
画素列の平均値、ｄｅｌ（ｘn）はｘ成分にｘn座標成分
をもつ一画素列に含まれる画素数、ＫＤ（ｘn，ｙ）は
モニタ４０上の座標（ｘ，ｙ）における画素の輝度であ
る。上記（１）式による平均値の計算は測定範囲の各画
素列ごとに行われる。さらに必要に応じて、各画素列ご
とにその画素データに対し各種のフィルタ処理を行う。
この各種フィルタ処理後の画像データの例が図６（ｂ）
に示されている。 Y 2 Ave (x n ) = (ΣKD (x n , y)) / del (x n ) y = y 1 (1) where Ave (x n ) is x for the x component. The average value of one pixel row having n coordinate components, del (x n ) is the number of pixels included in one pixel row having x n coordinate components in x component, and KD (x n , y) is the coordinates ( x, y). The calculation of the average value by the above equation (1) is performed for each pixel column in the measurement range. Further, if necessary, various filtering processes are performed on the pixel data for each pixel column.
FIG. 6B shows an example of image data after the various filter processes.
Is shown in
【００２６】ステップＳ１０においては、ステップＳ９
にて各画素列毎に求められた平均値を用いて高低情報を
各画素列ごとそれぞれ算出する。すなわち、平均値と各
画素データ（輝度データ）との差分を、その画素列の光
源方向の端部から積分（累積的に加算）してゆくことに
より、その画素列に含まれる各画素の高低情報が逐次求
められる。その計算式を次式に示す。In step S10, step S9
The height information is calculated for each pixel column using the average value obtained for each pixel column. That is, by integrating (accumulatively adding) the difference between the average value and each pixel data (luminance data) from the end of the pixel row in the light source direction, the height of each pixel included in the pixel row is increased. Information is sought sequentially. The calculation formula is shown below.
【００２７】 ＳＥＫＩ（ｘn）＝∫｛ＫＤ（ｘn，ｙ）−Ａｖｅ（ｘn）｝ｄｙ ・・・（２） つまり、画素列中の所定の画素の高低情報は、差分の値
をその画素列の光源方向の端部から所定の画素まで積分
して得られるＳＥＫＩ（ｘ n ）の軌跡に基づいて求めら
れる。したがって、本実施例においては、各画素データ
の差分を積分してゆく途中結果として各画素に対する高
低情報が得られる。この各画素に対する高低情報の値の
例が図６（ｃ）に示されている。SEKI (x n ) = {KD (x n , y) −Ave (x n )} dy (2) That is, the height information of a predetermined pixel in the pixel row is obtained by calculating the difference value. Integrate from the end of the pixel row in the light source direction to the specified pixel
Is obtained based on the trajectory of SEKI (x n ) obtained as follows . Therefore, in the present embodiment, the level information for each pixel is obtained as an intermediate result of integrating the differences between the pixel data. FIG. 6C shows an example of the value of the height information for each pixel.
【００２８】ステップＳ１１においては、前ステップＳ
１０にて算出されたＳＥＫＩ（ｘn）にキャリブレーシ
ョン値（補正値）Ｂi を乗ずることにより補正を行う。
このキャリブレーション値Ｂi は、例えばワークの色、
反射率などによって決定される補正値である。これによ
って、実際の高低寸法値ＤＫ（ｘn ）が求められる。こ
れは次式で表される。In step S11, the previous step S
Calibration values to SEKI (x n) calculated at 10 corrects by multiplying the (correction value) B i.
The calibration value B i is, for example,
This is a correction value determined by the reflectance or the like. Thereby, the actual height dimension value DK ( xn ) is obtained. This is represented by the following equation.
【００２９】 ＤＫ（ｘn ）＝Ｂi ×ＳＥＫＩ（ｘn ） ・・・（３） すなわち、ＤＫ（ｘn ）は、ｘ成分としてｘn を有する
画素列の高低寸法値である。この各画素の高低寸法値の
例が図６（ｄ）に示されている。DK (x n ) = B i × SEKI (x n ) (3) That is, DK (x n ) is a height value of a pixel column having x n as an x component. An example of the height dimension value of each pixel is shown in FIG.
【００３０】再び、図２の主フローチャートに動作が移
り、ステップＳ１２においては、ステップＳ１１にて求
めた高低寸法値をＣＲＴ４６やプロッタ４８に出力す
る。出力例を図４と図５とに示す。図４に示されている
例は、ワーク３２の表面の一本の測定ラインに沿った高
低情報及びその実寸法値を得た場合の出力例であり、前
述したステップＳ４においてその旨が選択された場合の
例である。図４（ａ）には、横軸が一画素列中の位置を
表し、縦軸に輝度を表したグラフの一例が示されてお
り、（ｂ）には、横軸が同様の位置を表し、縦軸が実寸
法値を表したグラフの一例が示されている。The operation again shifts to the main flowchart of FIG. 2. In step S12, the height dimension value obtained in step S11 is output to the CRT 46 or the plotter 48. An output example is shown in FIG. 4 and FIG. The example shown in FIG. 4 is an output example when height information and its actual dimension value along one measurement line on the surface of the work 32 are obtained, and the fact is selected in step S4 described above. This is an example of the case. FIG. 4A shows an example of a graph in which the horizontal axis represents a position in one pixel column and the vertical axis represents luminance, and FIG. 4B shows the same position on the horizontal axis. An example of a graph in which the vertical axis represents actual dimension values is shown.
【００３１】一方、図５に示されている例は、ワーク３
２の表面の所定の測定範囲に対してその高低情報及びそ
の実寸法値を得た場合の出力例であり、図４と同様に前
述したステップＳ４においてその旨が選択された場合の
例である。図５には、図４と同様に、横軸が一画素列中
の位置を表し、縦軸が実寸法値を表しているグラフが示
されており、さらに複数の測定ラインに対するグラフが
縦方向に重畳して描画されている。On the other hand, the example shown in FIG.
This is an example of output when height information and its actual dimension value are obtained for a predetermined measurement range on the surface of No. 2 and is an example where this is selected in step S4 described above, as in FIG. FIG. 5 shows a graph in which the horizontal axis represents the position in one pixel column and the vertical axis represents the actual dimension value, as in FIG. Are drawn so as to overlap.
【００３２】以上述べたように本実施例においては、ワ
ーク３２表面の測定ラインに対応する一画素列の各画素
データの平均値と、各画素データとの差分とを積分する
ことによって、前記一画素列の各画素の高低情報を算出
した。この積分は、各画素データに対する差分を、光源
方向の端部から、逐次累積的に加算することにより行わ
れる。したがって、一画素列に含まれる各画素に対する
高低情報を逐次算出することが可能である。As described above, in this embodiment, by integrating the average value of each pixel data of one pixel row corresponding to the measurement line on the surface of the work 32 and the difference between each pixel data, Height information of each pixel in the pixel column was calculated. This integration is performed by sequentially and cumulatively adding the difference for each pixel data from the end in the light source direction. Therefore, it is possible to sequentially calculate the height information for each pixel included in one pixel column.
【００３３】さらに、ワークの色や反射率などの条件に
よって定まる補正値を用いて、上記高低情報を補正した
ので、実際のワーク表面の対応する測定ラインの高低の
値が得られる。したがって、自動車のボディ等の表面検
査装置に適用すれば、ボディの凹凸を補正する量が具体
的に数値として求められるため、補正が適格に行えると
いう効果を有する。Further, since the height information is corrected using a correction value determined by conditions such as the color and reflectance of the work, the height value of the corresponding measurement line on the actual work surface can be obtained. Therefore, if the present invention is applied to a surface inspection apparatus for an automobile body or the like, the amount for correcting the unevenness of the body can be specifically obtained as a numerical value, so that there is an effect that the correction can be performed appropriately.
【００３４】[0034]
【発明の効果】以上述べたように本発明によれば、グレ
ーレベルの濃淡画像から、被検体表面の高低情報を実寸
法値として算出できる。そのため、従来濃淡でのみ定性
的に表現されていた被検体の凹凸を具体的な数値として
具体的に表現可能である。As described above, according to the present invention, it is possible to calculate the height information on the surface of the object as the actual dimension value from the gray-level image. Therefore, the unevenness of the subject, which has been qualitatively expressed only in the conventional shading, can be specifically expressed as specific numerical values.
【００３５】したがって、本発明を自動車のボディの凹
凸検査などに用いれば、従来の肉眼による検査に比べて
高精度に凹凸を判断することができる。さらに実寸法値
が算出されるので、凹凸の補正をする際、その補正量を
具体的に数値で指定することが可能となるので、より効
率的な修正が行えるという効果を有する。Therefore, when the present invention is used for the inspection of the unevenness of the body of an automobile or the like, it is possible to judge the unevenness with higher accuracy than the conventional inspection by the naked eye. Furthermore, since the actual dimension value is calculated, the amount of correction can be specifically specified by a numerical value when correcting unevenness, so that there is an effect that more efficient correction can be performed.
【図１】本発明の一実施例である光学式形状認識装置の
構成ブロック図である。FIG. 1 is a configuration block diagram of an optical shape recognition device according to an embodiment of the present invention.
【図２】図１に示される光学式形状認識装置の動作を説
明する主フローチャートである。FIG. 2 is a main flowchart for explaining the operation of the optical shape recognition device shown in FIG.
【図３】図２におけるフローチャートのステップＳ６、
すなわち高低情報算出の詳細な動作を説明するフローチ
ャートである。FIG. 3 is a flowchart showing step S6 of the flowchart in FIG. 2;
That is, it is a flowchart for explaining the detailed operation of the height information calculation.
【図４】ワーク３２表面の１ラインに沿った高低情報の
みを得る場合の出力例であり、（ａ）には、横軸が一画
素列中の位置を表し、縦軸に輝度を表したグラフの一例
が示されており、（ｂ）には、横軸が同様の位置を表
し、縦軸が実寸法値を表したグラフの一例が示されてい
る。FIG. 4 is an output example when only height information along one line on the surface of a work 32 is obtained. In FIG. 4A, a horizontal axis represents a position in one pixel column, and a vertical axis represents luminance. An example of a graph is shown, and in (b), an example of a graph is shown in which the horizontal axis represents the same position and the vertical axis represents the actual dimension value.
【図５】ワーク３２の表面の所定の測定範囲に対してそ
の高低情報及びその実寸法値を得た場合の出力例であ
り、横軸が一画素列中の位置を表し、縦軸が実寸法値を
表しているグラフが示されており、さらに複数の画素列
に対するグラフが縦方向に重畳して描画され、所定の測
定範囲に対する凹凸の様子が表されている。FIG. 5 is an output example in a case where height information and actual size values thereof are obtained for a predetermined measurement range on the surface of a work 32, the horizontal axis represents a position in one pixel column, and the vertical axis represents actual size. A graph showing values is shown, and a graph for a plurality of pixel columns is drawn so as to be overlapped in the vertical direction, and a state of unevenness in a predetermined measurement range is shown.
【図６】本実施例の各処理段階での種々のデータの様子
を示したグラフであり、（ａ）には、図３のフローチャ
ートのステップＳ８において、ＣＰＵ４４に転送される
一画素列の画素データの一例が示されており、（ｂ）に
は、ステップＳ９において、各画素列ごとに行われたフ
ィルタ処理後の画像データの一例が示されており、
（ｃ）には、ステップＳ１０において得られた各画素に
対する高低情報の値の一例が示されており、（ｄ）に
は、ステップＳ１１における補正の結果得られた各画素
の高低寸法値の一例が示されている。6A and 6B are graphs showing various data states at respective processing stages according to the present embodiment. FIG. 6A shows pixels in one pixel column transferred to the CPU 44 in step S8 of the flowchart in FIG. An example of the data is shown, and (b) shows an example of the image data after the filtering process performed for each pixel column in step S9.
(C) shows an example of the height information value for each pixel obtained in step S10, and (d) shows an example of the height dimension value of each pixel obtained as a result of the correction in step S11. It is shown.
【図７】従来の表面検査装置の第一例の構成・作用を示
す説明図であり、（ａ）にはその構成が、（ｂ）にはそ
の作用が示されている。FIGS. 7A and 7B are explanatory views showing the configuration and operation of a first example of a conventional surface inspection apparatus, wherein FIG. 7A shows the configuration and FIG. 7B shows the operation.
【図８】従来の表面検査装置の第二例の構成を示す構成
図である。FIG. 8 is a configuration diagram showing a configuration of a second example of a conventional surface inspection apparatus.
【図９】（ａ）には、図８のワーク２２のＢ−Ｂ断面図
が示されており、（ｂ）にはその断面に沿った画像の明
るさを示すグラフが示されており、その横軸が断面に沿
った位置を表し、縦軸が画像の明るさを表す。9A is a sectional view taken along line BB of the work 22 shown in FIG. 8, and FIG. 9B is a graph showing the brightness of an image along the section. The horizontal axis represents the position along the cross section, and the vertical axis represents the brightness of the image.
【図１０】曲率を有するワーク１６を、図７の従来例に
適用した場合の問題点を説明する説明図である。FIG. 10 is an explanatory diagram illustrating a problem when the work 16 having a curvature is applied to the conventional example of FIG. 7;
３０ 拡散スクリーン ３２ ワーク ３４ 光源 ３６ ＣＣＤカメラ ３８ 画像処理ユニット ４０ モニタ ４２ ハードコピー装置 ４４ ＣＰＵ ４６ ＣＲＴ ４８ プロッタ Reference Signs List 30 diffusion screen 32 work 34 light source 36 CCD camera 38 image processing unit 40 monitor 42 hard copy device 44 CPU 46 CRT 48 plotter
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 宇佐美 幸彦 愛知県豊田市トヨタ町１番地 トヨタ自 動車株式会社内 (72)発明者 鈴木 基之 愛知県豊田市トヨタ町１番地 トヨタ自 動車株式会社内 (72)発明者 谷口 喜久 愛知県名古屋市中村区名駅四丁目27番23 号 テービーテック株式会社内 (72)発明者 村田 晃 愛知県名古屋市中村区名駅四丁目27番23 号 テービーテック株式会社内 (72)発明者 山中 誠二 東京都中央区日本橋兜町７番３号 東京 貿易株式会社内 審査官 松浦 功 (56)参考文献 特開 昭62−206408（ＪＰ，Ａ) 特開 昭55−136943（ＪＰ，Ａ) 宇佐美他「自動車パネルの面歪定量解 析装置の開発」型技術，平成４年７月, Ｖｏｌ．８，Ｎｏ．８，ｐ．118−119 (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G06T 7/00 - 7/60 G01B 11/00 - 11/30 G06T 1/00 ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)──────────────────────────────────────────────────続 き Continued on the front page (72) Inventor Yukihiko Usami 1 Toyota Town, Toyota City, Aichi Prefecture Inside Toyota Motor Corporation (72) Inventor Motoyuki Suzuki 1 Toyota Town, Toyota City, Aichi Prefecture Inside Toyota Motor Corporation (72) Inventor Yoshihisa Taniguchi 4-27-23 Meiji Station, Nakamura-ku, Nagoya City, Aichi Prefecture Inside TB Tech Co., Ltd. In-company (72) Inventor Seiji Yamanaka 7-3 Nihonbashi Kabutocho, Chuo-ku, Tokyo Examiner, Tokyo Trading Co., Ltd. Isao Matsuura (56) References JP-A-62-206408 (JP, A) JP-A-55- 136943 (JP, A) Usami et al. "Development of quantitative analysis system for surface distortion of automobile panel" type technology, July 1992, Vol. 8, No. 8, p. 118-119 (58) Field surveyed (Int. Cl. 7 , DB name) G06T 7 /00-7/60 G01B 11/00-11/30 G06T 1/00 JICST file (JOIS)
Claims (1)
と、 前記測定ラインから反射された反射光を検出し、グレー
レベル画像情報を出力する光検出器と、 前記グレーレベル画像情報を構成する各画素データの一
測定ライン分の輝度平均値を求める平均値算出手段と、 前記それぞれの画素データの輝度値と前記輝度平均値と
の差分を累積加算して前記一測定ラインに対応する位置
の高低情報を算出する高低情報算出手段と、 前記高低情報と変換係数とを用いて実寸法値に変換する
実寸法化手段と、 を備えることを特徴とする光学式形状認識装置。1. A light source for irradiating a measurement line on a surface of a subject, a light detector for detecting reflected light reflected from the measurement line and outputting gray level image information, and constituting the gray level image information. one of each pixel data
Average value calculating means for calculating a luminance average value for the measurement line; and cumulatively adding a difference between the luminance value of each of the pixel data and the luminance average value to calculate height information of a position corresponding to the one measurement line. An optical shape recognition device comprising: height information calculation means; and actual dimensioning means for converting the height information and a conversion coefficient into actual dimension values.
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