JP4820971B2 - 表面検査方法 - Google Patents
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Description
カラーヒストグラム処理及びクラスタリング処理を行うので、正常領域と凹凸欠陥領域とを簡単に分別することができる。
本実施形態では、例として、車体製造工程のプレス工程で発生する微小凹凸欠陥を、非接触かつ短時間で自動検出する方法について説明する。その工程としては、撮像部から画像を取得し、凹凸の持つ特徴点をカラーヒストグラムを用いた画像処理で求め、検査作業員に凹凸検出の有無と発生位置情報を提供するまでの流れを説明する。
ライト21は、プレスされた鋼板Sの表面に対し60度の角度で鋼板Sに向けて赤外光を含む光を照射する。カメラ22は、ライト21に対向する位置で、プレスされた鋼板Sの表面に対し60度の角度に設置され、鋼板Sからの赤外光と可視光とを含む反射成分を取得する。ここで、カメラ22のカラー素子R,G,Bのうち、G,Bでは可視光の緑,青を検知する。一方、Rでは赤外光と可視光とを検知する。画像の取得は静止画で行うが、取得枚数は少なくてよい。取得された画像は解像度250dpi(ドットパーインチ)程度でよい。赤外光を含む光を光源とすることで、プレス鋼板の分光特性により、一般的なカメラで撮影するよりも凹凸が強調された画像が得られる。その後、取得された画像は画像処理装置へと送られる。
ノイズ除去工程は、撮影の際にできる照明ムラやレンズの埃、画像中に入り込む電子ノイズといった画像中の高周波ノイズをフィルタ、具体的には移動平均フィルタで取り除く工程である。実際には3×3ピクセルのフィルタを用い、ノイズの有無を調べるステップS1と、ノイズがあると判断された場合にこのノイズを除去するステップS2とが、ノイズがなくなるまで複数回にわたって繰り返される。
異常領域抽出工程は、撮影された画像における正常領域と異常領域とを分別する工程であり、カラーヒストグラム処理を行うステップS3と、クラスタリング処理を行うステップS4とからなる。カラーヒストグラム処理とは、画像において近似するRGB値を持つ画素をカウントし、各RGB値の出現頻度を調べることをいう。ここで、RGB値のうちRには赤外光と可視光の赤とを含む。また、クラスタリング処理とは、カラーヒストグラム処理により数値化されたRGB値に従って画素を分類することをいう。凹凸欠陥領域は正常領域と比べ面積も小さく、正常領域と異なったRGB値を持つことから、凹凸部のRGB値の出現頻度は小さくなる。そこで、RGB値から画素を2種類にクラスタリング処理し、出現頻度が多い画素を正常部、出現頻度が小さい画素を凹凸欠陥領域と定義する。
ラベリング工程は、凹凸欠陥領域を同定すると共にその面積を求める工程であり、番号付けを行うステップS5と、それぞれの領域面積を算出するステップS6とからなる。ステップS5では、異常領域抽出工程でクラスタリング処理された画素のうち、凹凸欠陥領域と判断された領域に番号付けを行う。また、ステップS6では、番号付けされたそれぞれの領域の面積を求める。
面積閾値比較処理工程S7は、ラベリング工程で算出された凹凸欠陥の面積について、閾値である基準面積との比較を行い、凹凸欠陥を認識する工程である。基準面積より大きいものが最終的に凹凸欠陥と判断される。この処理により、ノイズ除去で取り切れなかったノイズと、凹凸欠陥とが区別される。
3 画像処理装置
4 表示装置
5 記録装置
21 ライト
22 カメラ
P 検査作業員
S 鋼板
Claims (2)
- プレスされた鋼板に赤外光を含む光を照射し、該鋼板からの赤外光及び可視光を含む反射光を検知する撮像工程と、
この撮像工程で得られた画像中の高周波ノイズを取り除くノイズ除去工程と、
上記ノイズ除去工程により高周波ノイズを除去した画像において近似するRGB値を持つ画素をカウントし、各RGB値の出現頻度値を求めるカラーヒストグラム工程と、
上記カラーヒストグラム工程により求めた各RGB値の出現頻度値に基づいて、出現頻度が多い画素を正常部とし、出現頻度が小さい画素を凹凸欠陥領域として画素を分類するクラスタリング工程と、
上記クラスタリング工程で分類された凹凸欠陥領域を同定すると共にその面積を求めるラベリング工程と、
上記ラベリング工程で算出された凹凸欠陥領域の面積について閾値との比較を行い凹凸欠陥を認識する面積閾値比較処理工程と、を含む、表面検査方法。 - 前記撮像工程では、プレスされた鋼板の表面に対して60度±15度の任意の角度に光源を配置して該鋼板に向けて赤外光を含む光を照射し、該光源と対向する位置でプレスされた鋼板の表面に対して60度±15度の任意の角度に向けて撮像部が配置されて該鋼板からの反射光を検知する、請求項1に記載の表面検査方法。
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