JP7028091B2 - Surface defect detection device and surface defect detection method - Google Patents

Surface defect detection device and surface defect detection method Download PDF

Info

Publication number
JP7028091B2
JP7028091B2 JP2018131840A JP2018131840A JP7028091B2 JP 7028091 B2 JP7028091 B2 JP 7028091B2 JP 2018131840 A JP2018131840 A JP 2018131840A JP 2018131840 A JP2018131840 A JP 2018131840A JP 7028091 B2 JP7028091 B2 JP 7028091B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
image
defect
value
depth image
predetermined value
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2018131840A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2020008501A (en
Inventor
厚裕 日比
雄介 今野
洸平 大角
佑史 大嶋
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nippon Steel Corp
Original Assignee
Nippon Steel Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nippon Steel Corp filed Critical Nippon Steel Corp
Priority to JP2018131840A priority Critical patent/JP7028091B2/en
Publication of JP2020008501A publication Critical patent/JP2020008501A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP7028091B2 publication Critical patent/JP7028091B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
  • Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)

Description

本発明は、光切断法を利用して測定対象物の表面欠陥を検出する表面欠陥検出装置及び表面欠陥検出方法に関する。 The present invention relates to a surface defect detecting apparatus and a surface defect detecting method for detecting surface defects of an object to be measured by using an optical cutting method.

光切断法は、移動する測定対象物に照射した線状光の反射光を撮像装置で撮像し、その撮像画像に写る線の曲がり具合から測定対象物の凹凸を測定する手法である。ここで、光切断法を利用して測定対象物の凹凸を測定する測定方法について、図１を用いて簡単に説明する。この場合、光切断法により測定対象物の凹凸を測定する測定装置は、ラインレーザやスリット光等の線状光を照射する線状光源２を備えており、搬送されている測定対象物１の測定面１ａに対して線状光を照射する。 The light cutting method is a method in which the reflected light of linear light irradiated to a moving measurement object is imaged by an image pickup device, and the unevenness of the measurement object is measured from the degree of bending of the line reflected in the image. Here, a measuring method for measuring the unevenness of the object to be measured by using the optical cutting method will be briefly described with reference to FIG. 1. In this case, the measuring device for measuring the unevenness of the object to be measured by the optical cutting method includes a linear light source 2 that irradiates linear light such as a line laser or slit light, and the measured object 1 being conveyed. The measurement surface 1a is irradiated with linear light.

測定装置は、測定対象物１の測定面１ａ上に形成された光切断線５を、撮像装置３により撮影し、得られた撮像画像（光切断画像とも呼ぶ）を演算処理装置（図１には図示せず）に出力する。この際、測定面１ａが平坦であれば撮像画像には直線状の光切断線５が現れる。しかし、測定面１ａに凹凸がある場合には、図１の下段に示す光切断画像６のように、例えば、凹み５ａのある光切断線５が得られる。 The measuring device takes an image of the optical cut line 5 formed on the measurement surface 1a of the measurement object 1 by the image pickup device 3, and obtains an captured image (also referred to as an optical cut image) by an arithmetic processing device (FIG. 1). Is not shown). At this time, if the measurement surface 1a is flat, a linear optical cut line 5 appears in the captured image. However, when the measurement surface 1a has irregularities, for example, an optical cutting line 5 having a recess 5a can be obtained as shown in the optical cutting image 6 shown in the lower part of FIG.

このように、光切断法では、このようにして得られた光切断画像を測定面１ａ上の各照射断面において取得し、それを繰り返すことで、測定面１a全体の凹凸状態を表した深さ画像を算出することができる。 As described above, in the optical cutting method, the optical cutting image thus obtained is acquired in each irradiation cross section on the measurement surface 1a, and by repeating this, the depth representing the uneven state of the entire measurement surface 1a is represented. The image can be calculated.

ここで、図２Ａに示すように、光切断法では、例えば、線状光源２が測定対象物１の測定面１ａに対して垂直に線状光を照射し、撮像装置３が測定面１ａの法線に対して所定角度θの方向から測定面１ａを撮像する。なお、線状光源２と撮像装置３の位置関係は図２Ａに限定されず、例えば測定面１ａに対して垂直な方向に撮像装置３を配置し、線状光源２を所定角度θの方向に配置するようにしてもよい。こうした光学配置となることで、図２Ｂに示すように、例えば、表面欠陥が急峻な凹形状の凹部９では、線状光の反射光が凹部９により遮られて撮像装置３にまで到達せず、光切断画像内で凹部９に相当する箇所の画素値が非常に低くなることがある。光切断法では、このような画素値の低い領域は、光切断線５として検出できないため、測定面１ａの凹凸状態を表した深さ画像では、このような画素値の低い領域を、画素の画素値が欠値した欠値画素として表示している。 Here, as shown in FIG. 2A, in the optical cutting method, for example, the linear light source 2 irradiates the linear light perpendicular to the measurement surface 1a of the measurement object 1, and the image pickup device 3 irradiates the measurement surface 1a with linear light. The measurement surface 1a is imaged from the direction of a predetermined angle θ with respect to the normal line. The positional relationship between the linear light source 2 and the image pickup device 3 is not limited to FIG. 2A. For example, the image pickup device 3 is arranged in a direction perpendicular to the measurement surface 1a, and the linear light source 2 is placed in a direction of a predetermined angle θ. It may be arranged. With such an optical arrangement, as shown in FIG. 2B, for example, in the concave recess 9 having a steep surface defect, the reflected light of the linear light is blocked by the recess 9 and does not reach the image pickup apparatus 3. , The pixel value of the portion corresponding to the recess 9 in the optical cut image may be very low. In the optical cutting method, such a region having a low pixel value cannot be detected as the optical cutting line 5, so that in a depth image showing the uneven state of the measurement surface 1a, such a region having a low pixel value is defined as a pixel. The pixel value is displayed as a missing value pixel.

例えば、引用文献１には、このような欠値画素を用いてスラブの表面のブローホールや割れなどの表面欠陥を検出することが開示されている。引用文献１では、光切断法により欠値画素を検出し、欠値画素が長手方向に複数連続して存在するとき、当該欠値画素の連続位置を表面欠陥の発生位置として検出している。 For example, Cited Document 1 discloses that surface defects such as blow holes and cracks on the surface of a slab are detected by using such missing value pixels. In Cited Document 1, missing value pixels are detected by the optical cutting method, and when a plurality of missing value pixels are continuously present in the longitudinal direction, the continuous positions of the missing value pixels are detected as the positions where surface defects are generated.

また、引用文献２では、レーザ投光器及びレーザ受光器を用いて光切断法により算出したスラブ表面長手方向の凹凸変化率と、これら機器と別に設けたハロゲンランプ及びカメラを用いて撮像したスラブ表面の輝度分布画像と、を用い、凹凸変化率が所定値以上で、かつ、輝度分布画像の画素値が低い部分を表面欠陥として検出することが開示されている。 Further, in Reference 2, the rate of change in unevenness in the longitudinal direction of the slab surface calculated by the optical cutting method using a laser floodlight and a laser receiver, and the slab surface imaged using a halogen lamp and a camera separately provided with these devices. It is disclosed that a portion of the luminance distribution image in which the unevenness change rate is equal to or higher than a predetermined value and the pixel value of the luminance distribution image is low is detected as a surface defect by using the luminance distribution image.

特許第５３９６８２４号公報Japanese Patent No. 5396824 特許第５２００８７２号公報Japanese Patent No. 520872

しかしながら、特許文献１に開示されている方法では、欠値画素しか表面欠陥として検出できないため、例えば、凹部９の内部の領域であっても、入射角や深さ、凹部９の急峻度の関係で光が反射しない領域については、表面欠陥の一部であるにも係わらず、表面欠陥として検出されない。このように、特許文献１に開示されている方法では、表面欠陥の一部しか検出できないため、凹凸状態を含めて表面欠陥を正確に検出できないという問題があった。 However, in the method disclosed in Patent Document 1, only missing pixel can be detected as a surface defect. Therefore, for example, even in the inner region of the recess 9, the relationship between the incident angle, the depth, and the steepness of the recess 9 The region where light is not reflected is not detected as a surface defect even though it is a part of the surface defect. As described above, the method disclosed in Patent Document 1 can detect only a part of the surface defects, so that there is a problem that the surface defects including the uneven state cannot be detected accurately.

また、特許文献２に開示されている方法では、光切断法に使用するレーザ受光器としてカメラを設置している他、これとは別に、輝度分布画像を生成するためのカメラを設置していることから、撮像角度が異なる別々の２つのカメラで得られた２つの画像の撮像領域をマッチングする必要がある。一般的にマッチングには複雑な画像処理を要し、更に、誤ったマッチングを行うと表面欠陥を誤検出する恐れもある。そのため、特許文献２に開示されている方法では、表面欠陥を簡便かつ正確に検出できない恐れがあるという問題があった。 Further, in the method disclosed in Patent Document 2, a camera is installed as a laser receiver used in the optical cutting method, and a camera for generating a luminance distribution image is separately installed. Therefore, it is necessary to match the imaging regions of two images obtained by two separate cameras having different imaging angles. Generally, matching requires complicated image processing, and if incorrect matching is performed, surface defects may be erroneously detected. Therefore, the method disclosed in Patent Document 2 has a problem that surface defects may not be detected easily and accurately.

本発明は、上記のような問題に鑑みてなされたものであり、測定対象物の表面欠陥を従来よりも簡便かつ正確に検出できる表面欠陥検出装置及び表面欠陥検出方法を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above problems, and an object of the present invention is to provide a surface defect detecting device and a surface defect detecting method capable of detecting surface defects of a measurement object more easily and accurately than before. do.

本発明の表面欠陥検出装置は、長手方向を有する測定対象物の測定面の表面欠陥を検出する表面欠陥検出装置において、前記測定面に線状光を照射する線状光源と、前記線状光による前記測定面上の光切断線を、前記長手方向に沿って前記測定面を変えながら撮像し、ｘ方向に前記光切断線が延びた複数の光切断画像を生成する撮像装置と、複数の前記光切断画像に基づいて前記表面欠陥を検出する演算処理装置と、を有し、前記演算処理装置は、前記光切断画像毎に、前記光切断線が存在しない所定画素値以下のｘ方向座標位置を欠値画素とし、前記欠値画素の画素値を第１所定値とした欠値画像を生成する欠値画像生成部と、前記光切断画像毎に、前記測定面の凹凸状態を前記ｘ方向座標位置毎に表した深さ画像を生成する深さ画像生成部と、前記深さ画像に対して２値化処理を行い、前記深さ画像で前記ｘ方向座標位置毎に示された深さを、所定閾値に基づいて前記第１所定値又は第２所定値とした２値化深さ画像を生成する２値化処理部と、前記光切断画像毎に前記欠値画像と前記２値化深さ画像とを統合し、前記２値化深さ画像及び前記欠値画像のうち少なくともいずれかで、前記第１所定値である前記ｘ方向座標位置の画素値を前記第１所定値とし、前記２値化深さ画像の前記第２所定値と前記第１所定値とで各前記ｘ方向座標位置を表した欠陥画像を生成する欠陥画像生成部と、前記測定対象物の前記長手方向に沿って生成された複数の前記欠陥画像に基づいて、画素値が前記第１所定値である領域を前記表面欠陥として検出する欠陥検出部と、を備える。 The surface defect detecting device of the present invention is a surface defect detecting device that detects a surface defect on the measurement surface of a measurement object having a longitudinal direction, and is a linear light source that irradiates the measurement surface with linear light and the linear light. An image pickup device that captures an image of the optical cut line on the measurement surface according to the above while changing the measurement surface along the longitudinal direction, and generates a plurality of optical cut images in which the optical cut line extends in the x direction, and a plurality of imagers. It has an arithmetic processing device that detects the surface defect based on the optical cut image, and the arithmetic processing apparatus has x-direction coordinates of a predetermined pixel value or less in which the optical cut line does not exist for each optical cut image. The missing value image generation unit that generates a missing value image with the position as the missing value pixel and the pixel value of the missing value pixel as the first predetermined value, and the uneven state of the measurement surface for each of the light cut images are x. The depth image generation unit that generates the depth image represented for each directional coordinate position and the depth image are binarized, and the depth indicated for each x-direction coordinate position in the depth image. A binarization processing unit that generates a binarization depth image in which the first predetermined value or the second predetermined value is set based on a predetermined threshold value, and the missing value image and the binary value for each optical cut image. By integrating with the binarized depth image, the pixel value at the x-direction coordinate position, which is the first predetermined value, is set as the first predetermined value in at least one of the binarized depth image and the missing value image. A defect image generation unit that generates a defect image representing each of the x-direction coordinate positions by the second predetermined value and the first predetermined value of the binarized depth image, and the longitudinal direction of the measurement object. A defect detection unit that detects a region where the pixel value is the first predetermined value as the surface defect is provided based on the plurality of defect images generated along the screen.

本発明の表面欠陥検出装置は、長手方向を有する測定対象物の測定面の表面欠陥を検出する表面欠陥検出装置において、前記測定面に線状光を照射する線状光源と、前記線状光による前記測定面上の光切断線を、前記長手方向に沿って前記測定面を変えながら撮像し、ｘ方向に前記光切断線が延びた複数の光切断画像を生成する撮像装置と、複数の前記光切断画像に基づいて前記表面欠陥を検出する演算処理装置と、を有し、前記演算処理装置は、各前記光切断画像毎に、前記測定面の凹凸状態をｘ方向座標位置毎に表した深さ画像を生成する深さ画像生成部と、前記深さ画像に対して２値化処理を行い、前記深さ画像で前記ｘ方向座標位置毎に示された深さを、所定閾値に基づいて第１所定値又は第２所定値とした２値化深さ画像を生成する２値化処理部と、前記２値化深さ画像に基づいて、前記光切断線が存在せずに画素値が検出できなかった各前記ｘ方向座標位置を欠値画素として特定し、前記欠値画素の画素値を前記第１所定値として、前記２値化深さ画像の各前記ｘ方向座標位置を、前記第１所定値と前記第２所定値とで表した欠陥画像を生成する欠陥画像生成部と、前記測定対象物の前記長手方向に沿って生成された複数の前記欠陥画像に基づいて、画素値が前記第１所定値である領域を前記表面欠陥として検出する欠陥検出部と、を備える。 The surface defect detection device of the present invention is a surface defect detection device that detects surface defects on the measurement surface of a measurement object having a longitudinal direction, and is a linear light source that irradiates the measurement surface with linear light and the linear light. An image pickup device that captures an image of the optical cut line on the measurement surface according to the above while changing the measurement surface along the longitudinal direction, and generates a plurality of optical cut images in which the optical cut line extends in the x direction, and a plurality of images. It has an arithmetic processing device that detects the surface defect based on the optical cut image, and the arithmetic processing apparatus displays the uneven state of the measurement surface for each x-direction coordinate position for each optical cut image. The depth image generation unit that generates the resulting depth image and the depth image are binarized, and the depth indicated for each x-direction coordinate position in the depth image is set as a predetermined threshold value. Based on the binarization processing unit that generates a binarization depth image with the first predetermined value or the second predetermined value based on the binarization depth image, and the pixel without the optical cut line based on the binarization depth image. Each of the x-direction coordinate positions where the value could not be detected is specified as a missing value pixel, the pixel value of the missing value pixel is set as the first predetermined value, and each of the x-direction coordinate positions of the binarization depth image is set. Based on the defect image generation unit that generates the defect image represented by the first predetermined value and the second predetermined value, and the plurality of defect images generated along the longitudinal direction of the measurement object. A defect detection unit that detects a region where the pixel value is the first predetermined value as the surface defect is provided.

また、本発明の表面欠陥検出方法は、長手方向を有する測定対象物の測定面の表面欠陥を検出する表面欠陥検出方法において、前記測定面に線状光を照射する照射工程と、前記線状光による前記測定面上の光切断線を、前記長手方向に沿って前記測定面を変えながら撮像し、ｘ方向に前記光切断線が延びた複数の光切断画像を生成する撮像工程と、複数の前記光切断画像に基づいて前記表面欠陥を検出する演算処理工程と、を有し、前記演算処理工程は、前記光切断画像毎に、前記光切断線が存在しない所定画素値以下のｘ方向座標位置を欠値画素とし、前記欠値画素の画素値を第１所定値とした欠値画像を生成する欠値画像生成工程と、前記光切断画像毎に、前記測定面の凹凸状態を前記ｘ方向座標位置毎に表した深さ画像を生成する深さ画像生成工程と、前記深さ画像に対して２値化処理を行い、前記深さ画像で前記ｘ方向座標位置毎に示された深さを、所定閾値に基づいて前記第１所定値又は第２所定値とした２値化深さ画像を生成する２値化処理工程と、前記光切断画像毎に前記欠値画像と前記２値化深さ画像とを統合し、前記２値化深さ画像及び前記欠値画像のうち少なくともいずれかで、前記第１所定値である前記ｘ方向座標位置の画素値を前記第１所定値とし、前記２値化深さ画像の前記第２所定値と前記第１所定値とで各前記ｘ方向座標位置を表した欠陥画像を生成する欠陥画像生成工程と、前記測定対象物の前記長手方向に沿って生成された複数の前記欠陥画像に基づいて、画素値が前記第１所定値である領域を前記表面欠陥として検出する欠陥検出工程と、を有する。 Further, the surface defect detection method of the present invention is a surface defect detection method for detecting a surface defect on the measurement surface of a measurement object having a longitudinal direction, which includes an irradiation step of irradiating the measurement surface with linear light and the linear shape. A plurality of imaging steps in which an optical cut line on the measurement surface due to light is imaged while changing the measurement surface along the longitudinal direction to generate a plurality of optical cut images in which the optical cut line extends in the x direction. It has an arithmetic processing step of detecting the surface defect based on the optical cut image, and the arithmetic processing step is in the x direction of a predetermined pixel value or less in which the optical cut line does not exist for each optical cut image. The missing value image generation step of generating a missing value image in which the coordinate position is the missing value pixel and the pixel value of the missing value pixel is the first predetermined value, and the uneven state of the measurement surface for each of the lightly cut images are described. A depth image generation step of generating a depth image represented for each x-direction coordinate position and a binarization process for the depth image are performed, and the depth image is shown for each x-direction coordinate position. A binarization processing step of generating a binarization depth image in which the depth is set to the first predetermined value or the second predetermined value based on a predetermined threshold value, and the missing value image and the above 2 for each optical cut image. The valued depth image is integrated, and the pixel value of the x-direction coordinate position, which is the first predetermined value, is set to the first predetermined value in at least one of the binarized depth image and the missing value image. A defect image generation step of generating a defect image representing each of the x-direction coordinate positions by the second predetermined value and the first predetermined value of the binarized depth image, and the length of the measurement object. It has a defect detection step of detecting a region where the pixel value is the first predetermined value as the surface defect based on the plurality of defect images generated along the direction.

本発明の表面欠陥検出方法は、長手方向を有する測定対象物の測定面の表面欠陥を検出する表面欠陥検出方法において、前記測定面に線状光を照射する照射工程と、前記線状光による前記測定面上の光切断線を、前記長手方向に沿って前記測定面を変えながら撮像し、ｘ方向に前記光切断線が延びた複数の光切断画像を生成する撮像工程と、複数の前記光切断画像に基づいて前記表面欠陥を検出する演算処理工程と、を有し、前記演算処理工程は、各前記光切断画像毎に、前記測定面の凹凸状態をｘ方向座標位置毎に表した深さ画像を生成する深さ画像生成工程と、前記深さ画像に対して２値化処理を行い、前記深さ画像で前記ｘ方向座標位置毎に示された深さを、所定閾値に基づいて第１所定値又は第２所定値とした２値化深さ画像を生成する２値化処理工程と、前記２値化深さ画像に基づいて、前記光切断線が存在せずに画素値が検出できなかった各前記ｘ方向座標位置を欠値画素として特定し、前記欠値画素の画素値を前記第１所定値として、前記２値化深さ画像の各前記ｘ方向座標位置を、前記第１所定値と前記第２所定値とで表した欠陥画像を生成する欠陥画像生成部と、前記測定対象物の前記長手方向に沿って生成された複数の前記欠陥画像に基づいて、画素値が前記第１所定値である領域を前記表面欠陥として検出する欠陥検出工程と、を有する。 The surface defect detection method of the present invention is a surface defect detection method for detecting a surface defect on the measurement surface of a measurement object having a longitudinal direction, which is based on an irradiation step of irradiating the measurement surface with linear light and the linear light. An imaging step of imaging the optical cut line on the measurement surface while changing the measurement surface along the longitudinal direction to generate a plurality of optical cut images in which the optical cut line extends in the x direction, and a plurality of the above. It has an arithmetic processing step of detecting the surface defect based on the optical cut image, and the arithmetic processing step represents the uneven state of the measurement surface for each x-direction coordinate position for each optical cut image. A depth image generation step for generating a depth image and a binarization process are performed on the depth image, and the depth indicated for each x-direction coordinate position in the depth image is based on a predetermined threshold value. Based on the binarization processing step of generating a binarization depth image set to the first predetermined value or the second predetermined value and the binarization depth image, the pixel value without the optical cut line does not exist. Each of the x-direction coordinate positions that could not be detected is specified as a missing value pixel, the pixel value of the missing value pixel is set as the first predetermined value, and each of the x-direction coordinate positions of the binarized depth image is set. A pixel based on a defect image generation unit that generates a defect image represented by the first predetermined value and the second predetermined value, and a plurality of the defect images generated along the longitudinal direction of the measurement object. It has a defect detection step of detecting a region whose value is the first predetermined value as the surface defect.

本発明によれば、欠値画素と、深さ画像を基にした測定面の凹凸状態と、を統合して測定面の表面欠陥を検出できるので、欠値画素のみから、あるいは深さ画像のみからでは検出できなかった表面欠陥についても検出できる。また、１つの撮像装置から得られる光切断画像を基に欠陥画像を生成できることから、従来のように異なる撮像装置により得られた、撮像角度が異なる複数の画像をマッチングさせるマッチング処理が不要となり、マッチング処理による不具合の発生を防止できる。よって、測定対象物の表面欠陥を従来よりも簡便かつ正確に検出できる。 According to the present invention, since the missing value pixel and the uneven state of the measurement surface based on the depth image can be integrated to detect the surface defect of the measurement surface, only the missing value pixel or only the depth image can be detected. It is possible to detect surface defects that could not be detected by. Further, since a defect image can be generated based on an optical cut image obtained from one image pickup device, a matching process for matching a plurality of images having different image pickup angles obtained by different image pickup devices as in the conventional case becomes unnecessary. It is possible to prevent the occurrence of problems due to the matching process. Therefore, the surface defect of the object to be measured can be detected more easily and accurately than before.

光切断法を説明するための概略図である。It is a schematic diagram for demonstrating the optical cutting method. 図２Ａは、光切断法において、表面欠陥内に照射された線状光の反射光がエリアカメラにとどく場合の一例を示す概略断面図であり、図２Ｂは、表面欠陥内に照射された線状光の反射光がエリアカメラにとどかない場合の一例を示す概略断面図である。FIG. 2A is a schematic cross-sectional view showing an example of a case where the reflected light of the linear light irradiated in the surface defect reaches the area camera in the light cutting method, and FIG. 2B is a schematic cross-sectional view showing the line irradiated in the surface defect. It is a schematic cross-sectional view which shows an example of the case where the reflected light of the shape light does not reach the area camera. 本発明の実施形態の表面欠陥検出装置の全体構成を示す概略図である。It is a schematic diagram which shows the whole structure of the surface defect detection apparatus of embodiment of this invention. 本発明の実施形態の演算処理装置の全体構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the whole structure of the arithmetic processing unit of embodiment of this invention. 図５Ａは、一部が途切れた光切断線の一例を模式的に示した概略図であり、図５Ｂは、図５Ａ中のｘ方向座標を拡大したものであり、図５Ｃは、図５Ａの光切断線を撮像した光切断画像に基づいて生成された欠値画像であり、図５Ｄは、光切断画像に基づいて生成された深さ画像であり、図５Ｅは、図５Ｃの深さ画像を２値化した２値化深さ画像であり、図５Ｆは、図５Ｃの欠値画像と図５Ｅの２値化深さ画像とから生成された欠陥画像である。5A is a schematic view schematically showing an example of a partially interrupted optical cut line, FIG. 5B is an enlarged view of the x-direction coordinates in FIG. 5A, and FIG. 5C is FIG. 5A. It is a missing value image generated based on the optical cut image which imaged the optical cut line, FIG. 5D is a depth image generated based on the optical cut image, and FIG. 5E is a depth image of FIG. 5C. It is a binarized depth image obtained by binarizing the above, and FIG. 5F is a defect image generated from the missing value image of FIG. 5C and the binarized depth image of FIG. 5E. 本発明の実施形態の演算処理装置の処理手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the processing procedure of the arithmetic processing unit of embodiment of this invention. 欠陥画像を生成する処理の手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the procedure of the process which generates a defect image. 本発明の他の実施形態の演算処理装置の全体構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the whole structure of the arithmetic processing unit of another embodiment of this invention. 本発明の他の実施形態の演算処理装置の処理手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the processing procedure of the arithmetic processing unit of another embodiment of this invention.

以下図面について、本発明の一実施形態を詳述する。以下の説明において、同様の要素には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。 Hereinafter, one embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. In the following description, similar elements are designated by the same reference numerals, and duplicate description will be omitted.

＜本発明の形状測定装置について＞
図３は、本発明による表面欠陥検出装置１０の全体構成を示す概略図である。表面欠陥検出装置１０では、測定対象物１の長手方向ｙに向けて測定対象物１が搬送されており、搬送されている測定対象物１の測定面１ａの表面欠陥を検出する。表面欠陥検出装置１０は、測定対象物１の測定面１ａに対して所定のｘ方向（この場合、長手方向ｙと直交する垂直方向）に線状光を照射する線状光源２と、測定面１ａの照射された線状光の反射光を撮像する撮像装置３と、撮像装置３で生成された光切断画像に基づいて測定面１ａの表面欠陥を検出する演算処理装置１１とを備えている。 <About the shape measuring device of the present invention>
FIG. 3 is a schematic view showing the overall configuration of the surface defect detection device 10 according to the present invention. In the surface defect detecting device 10, the measurement object 1 is conveyed in the longitudinal direction y of the measurement object 1, and the surface defect of the measurement surface 1a of the conveyed measurement object 1 is detected. The surface defect detection device 10 includes a linear light source 2 that irradiates linear light in a predetermined x direction (in this case, a vertical direction orthogonal to the longitudinal direction y) with respect to the measurement surface 1a of the measurement object 1, and a measurement surface. It includes an image pickup device 3 that captures the reflected light of the irradiated linear light of 1a, and an arithmetic processing device 11 that detects a surface defect of the measurement surface 1a based on the light cut image generated by the image pickup device 3. ..

線状光源２は、レーザやＬＥＤ等の公知の光源からなる。線状光が照射された測定対象物１の測定面１ａには、線状光が反射して線状の明るい部位が形成される。線状光により測定対象物１の測定面１ａに形成された反射光は、光切断線５として撮像装置３により撮像される。撮像装置３は、光切断線５が形成された測定面１ａの所定領域７を撮像し、光切断線５を含む撮像視野全体の全画素が露光された撮像画像を内部に取得する。その後、撮像装置３は、取得した撮像画像の中から、光切断線５を含んだ一部領域を抽出して光切断画像を生成する。 The linear light source 2 is composed of a known light source such as a laser or an LED. On the measurement surface 1a of the measurement object 1 irradiated with the linear light, the linear light is reflected to form a linear bright portion. The reflected light formed on the measurement surface 1a of the measurement object 1 by the linear light is imaged by the image pickup apparatus 3 as the optical cutting line 5. The image pickup apparatus 3 takes an image of a predetermined region 7 of the measurement surface 1a on which the light cut line 5 is formed, and internally acquires an image taken by exposing all the pixels of the entire image pickup field of view including the light cut line 5. After that, the image pickup apparatus 3 extracts a part of the region including the light cut line 5 from the acquired captured image to generate a light cut image.

なお、ここで撮像画像とは、ディスプレイに表示される具体的な画像としての形態だけでなく、画像として生成される前の撮像データも含まれる。よって、撮像視野全体の全画素が露光された撮像データを、具体的な画像として形成することなく、取得した撮像データのうちから、光切断線５を含む一部領域を抽出して光切断画像を生成してもよい。 Here, the captured image includes not only the form as a concrete image displayed on the display but also the captured data before being generated as an image. Therefore, without forming the imaging data in which all the pixels of the entire imaging field are exposed as a concrete image, a part region including the optical cutting line 5 is extracted from the acquired imaging data and the optical cutting image is obtained. May be generated.

このように、撮像装置３は、撮像視野全体の全画素が露光された撮像画像の中から、光切断線５周辺だけを光切断画像として抽出することで、撮像画像よりもデータ量が低減された光切断画像を生成する。撮像装置３は、測定対象物１が搬送されていることから、長手方向ｙに沿って測定面１ａ上で位置が変わる光切断線５を撮像し、ｘ方向に光切断線５が延びた複数の光切断画像を生成する。撮像装置３は、測定対象物１の長手方向ｙに沿って所定間隔で取得した光切断画像を、演算処理装置１１に順次送出する。 As described above, the image pickup apparatus 3 extracts only the periphery of the light cut line 5 as a light cut image from the captured image in which all the pixels of the entire image pickup field are exposed, so that the amount of data is reduced as compared with the captured image. Generates a light cut image. Since the object 1 to be measured is conveyed, the image pickup apparatus 3 takes an image of the optical cut line 5 whose position changes on the measurement surface 1a along the longitudinal direction y, and a plurality of optical cut lines 5 extending in the x direction. Generates an optical cut image of. The image pickup apparatus 3 sequentially sends out the optical cut images acquired at predetermined intervals along the longitudinal direction y of the measurement object 1 to the arithmetic processing unit 11.

次に、演算処理装置１１について説明する。図４に示すように、演算処理装置１１は、撮像装置３から光切断画像を受け取る取得部１２と、光切断画像に画像処理を施して表面欠陥を検出する画像処理部２０と、記憶部１４と、表面欠陥の検出結果を表示する表示部１５とを備えている。取得部１２は、撮像装置３から逐次入力される光切断画像を画像処理部２０に送出する。 Next, the arithmetic processing unit 11 will be described. As shown in FIG. 4, the arithmetic processing device 11 includes an acquisition unit 12 that receives an optical cut image from the image pickup device 3, an image processing unit 20 that performs image processing on the optical cut image to detect surface defects, and a storage unit 14. And a display unit 15 for displaying the detection result of surface defects. The acquisition unit 12 sends the optical cut image sequentially input from the image pickup device 3 to the image processing unit 20.

画像処理部２０は、欠値画像生成部２１と、深さ画像生成部２２と、２値化処理部２３と、欠陥画像生成部２４と、非存在領域検出処理部２５と、ノイズ除去処理部２６と、欠陥検出部２７とを備えている。欠値画像生成部２１、深さ画像生成部２２、及び、非存在領域検出処理部２５は、取得部１２と接続されており、取得部１２から光切断画像をそれぞれ受け取る。 The image processing unit 20 includes a missing value image generation unit 21, a depth image generation unit 22, a binarization processing unit 23, a defect image generation unit 24, a non-existence region detection processing unit 25, and a noise reduction processing unit. 26 and a defect detection unit 27 are provided. The missing value image generation unit 21, the depth image generation unit 22, and the non-existence area detection processing unit 25 are connected to the acquisition unit 12, and receive light cut images from the acquisition unit 12, respectively.

欠値画像生成部２１は、光切断画像毎に欠値画像生成処理を行い、各光切断画像内で光切断線が途切れた画素を欠値画素として特定した欠値画像を生成する。ここで、欠値画像を生成する欠値画像生成処理について以下で説明する。図５Ａは、光切断画像内の光切断線５を示しており、例えば、急峻な凹部９によって一部が途切れた光切断線５の一例を模式的に示した概略図である。 The missing value image generation unit 21 performs a missing value image generation process for each light cut image, and generates a missing value image in which pixels in which the optical cutting line is interrupted are specified as missing value pixels in each light cut image. Here, the missing value image generation process for generating the missing value image will be described below. FIG. 5A shows the optical cutting line 5 in the optical cutting image, and is a schematic view schematically showing an example of the optical cutting line 5 partially interrupted by, for example, a steep recess 9.

図５Ａでは、光切断画像内のｘ方向に向けて光切断線５が延びており、光切断線５の延伸方向であるｘ方向に沿ってｘ方向座標が規定されている。なお、図５Ａの１～９の数値は、便宜的に付した数値であり、ｘ方向座標位置を示す。この１～９の数値は、光切断画像内のｘ方向に並ぶ画素単位で付されている。光切断画像では、光切断線が存在する画素の画素値が所定閾値以上となり明るく表示され、光切断線が存在しない画素の画素値が所定閾値未満となり暗く表示される。図５Ａでは、光切断画像内における光切断線５を実線で示し、光切断画像内において光切断線５が途切れて、所定閾値未満の画素値となり、画素値が欠値となっている光切断線の箇所を破線で示している。すなわち、破線は、光切断線５により現れない測定面１aの凹部９を示す。 In FIG. 5A, the optical cutting line 5 extends in the x direction in the optical cutting image, and the x-direction coordinates are defined along the x direction, which is the extending direction of the optical cutting line 5. The numerical values 1 to 9 in FIG. 5A are numerical values added for convenience and indicate the coordinate positions in the x direction. The numerical values 1 to 9 are attached in pixel units arranged in the x direction in the optical cut image. In the optical cut image, the pixel value of the pixel in which the optical cut line is present is equal to or greater than a predetermined threshold and is displayed brightly, and the pixel value of the pixel in which the optical cut line is not present is less than the predetermined threshold and is displayed dark. In FIG. 5A, the optical cut line 5 in the optical cut image is shown by a solid line, and the optical cut line 5 is interrupted in the optical cut image to have a pixel value less than a predetermined threshold value, and the pixel value is a missing value. The part of the line is shown by a broken line. That is, the broken line indicates the recess 9 of the measurement surface 1a that does not appear due to the optical cutting line 5.

この場合、ｘ方向座標位置１～３と、ｘ方向座標位置８，９では、測定面１ａに凹凸がなく、表面欠陥がない無害な領域であると判定したい範囲を示している。このような無害な領域となるｘ方向座標位置１～３，８，９では、光切断線５が直線状に現れる。一方、ｘ方向座標位置４～７では、測定面１ａに凹凸があり、表面欠陥がある有害な領域であると判定したい範囲を示している。有害な領域であるｘ方向座標位置４～７のうち、ｘ方向座標位置４，７は、所定閾値以上の画素値の画素が存在しており、光切断線５の深さ（凹凸量）測定が可能な部分となる。一方、有害な領域であるｘ方向座標位置４～７のうち、ｘ方向座標位置５，６は、光切断線５が存在しない所定画素値未満の欠値画素となる部分である。 In this case, the x-direction coordinate positions 1 to 3 and the x-direction coordinate positions 8 and 9 indicate a range to be determined as a harmless region in which the measurement surface 1a has no unevenness and no surface defects. At the x-direction coordinate positions 1 to 3, 8 and 9, which are such harmless regions, the optical cutting line 5 appears linearly. On the other hand, at the x-direction coordinate positions 4 to 7, the measurement surface 1a has irregularities, indicating a range to be determined to be a harmful region having surface defects. Of the x-direction coordinate positions 4 to 7, which are harmful regions, the x-direction coordinate positions 4 and 7 have pixels with pixel values equal to or higher than a predetermined threshold value, and the depth (unevenness amount) of the optical cutting line 5 is measured. Is a possible part. On the other hand, among the x-direction coordinate positions 4 to 7, which are harmful regions, the x-direction coordinate positions 5 and 6 are portions that are missing pixel values less than a predetermined pixel value in which the optical cutting line 5 does not exist.

欠値画像生成部２１は、光切断画像を取得部１２から受け取ると、光切断画像のｘ方向座標毎に、所定閾値未満の欠値画素のみを示した欠値画像を生成する。ここで、図５Ｂは、図５Ａで示したｘ方向座標を拡大したものである。図５Ｃは、図５Ａの光切断線５を基に、図５Ｂのｘ方向座標位置毎に欠値画素を有するか否かを判断した判断結果を示したものであり、欠値画素からなる欠値画像を示す。 When the missing value image generation unit 21 receives the optical cut image from the acquisition unit 12, the missing value image generation unit 21 generates a missing value image showing only missing value pixels less than a predetermined threshold value for each x-direction coordinate of the optical cut image. Here, FIG. 5B is an enlarged view of the x-direction coordinates shown in FIG. 5A. FIG. 5C shows a determination result of determining whether or not there is a missing value pixel for each x-direction coordinate position in FIG. 5B based on the optical cut line 5 of FIG. 5A, and shows a missing value pixel. The value image is shown.

この場合、欠値画像生成部２１は、図５Ａに示すように、光切断画像内のｘ方向座標位置１～９毎に、それぞれ光切断画像内でｘ方向と直交するｙ方向に並ぶ画素列中に、画素値が所定閾値以上の画素が存在するか否かを判断する。 In this case, as shown in FIG. 5A, the missing value image generation unit 21 is a pixel sequence arranged in the y-direction orthogonal to the x-direction in each of the x-direction coordinate positions 1 to 9 in the light-cut image. It is determined whether or not there is a pixel whose pixel value is equal to or larger than a predetermined threshold value.

例えば、図５Ａに示すように、光切断画像内の各ｘ方向座標位置５，６には、光切断線５が存在しないことから、ｙ方向の画素列中に所定閾値以上の画素値の画素が存在しない。この場合、欠値画像生成部２１は、光切断画像内の各ｘ方向座標位置５，６について、所定閾値以上の画素値の画素が存在せず、光切断法により凹凸状態を算出できない欠値画素であると判断し、各ｘ方向座標位置５，６で、欠値画像の画素値を第１所定値である「１」とする。 For example, as shown in FIG. 5A, since the optical cutting line 5 does not exist at each of the x-direction coordinate positions 5 and 6 in the optical cutting image, pixels having a pixel value equal to or higher than a predetermined threshold value in the y-direction pixel array. Does not exist. In this case, the missing value image generation unit 21 does not have pixels with pixel values equal to or higher than a predetermined threshold value for each of the x-direction coordinate positions 5 and 6 in the optical cutting image, and the missing value cannot be calculated by the optical cutting method. It is determined that the pixel is a pixel, and the pixel value of the missing value image is set to "1", which is the first predetermined value, at each of the x-direction coordinate positions 5 and 6.

一方、図５Ａに示すように、光切断画像内の各ｘ方向座標位置１～４，７～９には、光切断線５が存在していることから、ｙ方向の画素列中に所定閾値以上の画素値の画素が存在する。この場合、欠値画像生成部２１は、光切断画像内の各ｘ方向座標位置１～４，７～９について、所定閾値以上の画素値の画素が存在しており、光切断法により凹凸状態を算出できると判断し、各ｘ方向座標位置１～４，７～９で、欠値画像の画素値を第２所定値である「０」とする。このようにして、欠値画像生成部２１は、図５Ｃに示すように、光切断画像の欠値画素がある各ｘ方向座標位置の画素値を第１所定値とし、欠値画素がない各ｘ方向座標位置の画素値を第２所定値とした欠値画像を生成し、これを欠陥画像生成部２４に送出する。 On the other hand, as shown in FIG. 5A, since the optical cut line 5 exists at each of the x-direction coordinate positions 1 to 4, 7 to 9 in the optical cut image, a predetermined threshold value is set in the pixel sequence in the y direction. There are pixels with the above pixel values. In this case, the missing value image generation unit 21 has pixels having a pixel value equal to or higher than a predetermined threshold value for each of the x-direction coordinate positions 1 to 4, 7 to 9 in the light cut image, and is in a concavo-convex state by the light cut method. Is determined to be possible, and the pixel value of the missing value image is set to "0", which is the second predetermined value, at each of the x-direction coordinate positions 1 to 4, 7 to 9. In this way, as shown in FIG. 5C, the missing value image generation unit 21 sets the pixel value at each x-direction coordinate position where the missing value pixel of the optical cut image is present as the first predetermined value, and each has no missing value pixel. A missing value image with the pixel value of the x-direction coordinate position as the second predetermined value is generated, and this is sent to the defect image generation unit 24.

この際、深さ画像生成部２２では、上述した欠値画像生成部２１の欠値画像生成処理と並行に、深さ画像生成処理を行い、光切断画像毎に、光切断画像内に存在する光切断線５のｙ方向座標位置に基づいて、測定対象物１の測定面１ａの凹凸状態を表した深さ画像を生成する。例えば、測定面１ａに凹形状の表面欠陥（凹部９）がある場合、光切断画像には、測定面１ａの凹形状によって生じた曲線部が光切断線５に現れる。当該曲線部の曲がり具合に基づいて光切断画像内で変化するｙ方向座標位置を基に凹凸状態が算出される。 At this time, the depth image generation unit 22 performs a depth image generation process in parallel with the missing value image generation process of the missing value image generation unit 21 described above, and exists in the light cut image for each light cut image. Based on the y-direction coordinate position of the optical cutting line 5, a depth image showing the uneven state of the measurement surface 1a of the measurement object 1 is generated. For example, when the measurement surface 1a has a concave surface defect (recess 9), a curved portion generated by the concave shape of the measurement surface 1a appears on the optical cutting line 5 in the optical cutting image. The uneven state is calculated based on the y-direction coordinate position that changes in the optical cut image based on the degree of bending of the curved portion.

なお、深さ画像生成部２２による測定面１ａの深さ画像生成処理は、特許第５４８８９５３号公報と同じであるため、ここではその詳細な説明は省略するが、例えば、特許第５４８８９５３号公報に示すように、深さ画像生成部２２は、先ず始めに、光切断画像のｘ方向座標位置毎に、最大画素値をとる各ｙ方向座標位置を求める。 Since the depth image generation process of the measurement surface 1a by the depth image generation unit 22 is the same as that of Japanese Patent No. 5488953, detailed description thereof will be omitted here, but for example, Japanese Patent No. 5488953. As shown, the depth image generation unit 22 first obtains each y-direction coordinate position that takes the maximum pixel value for each x-direction coordinate position of the optical cut image.

次いで、深さ画像生成部２２は、光切断画像において、ｘ方向座標位置毎に求めた光切断線５の位置を示すｙ方向座標位置の変位量に基づいて、凹凸量を示す深さをｘ方向位置毎に算出し、図５Ｄに示すように、算出結果である深さを各ｘ方向座標位置にそれぞれ格納し、深さ画像を生成する。 Next, the depth image generation unit 22 sets the depth indicating the unevenness amount by x based on the displacement amount of the y-direction coordinate position indicating the position of the optical cutting line 5 obtained for each x-direction coordinate position in the optical cut image. It is calculated for each directional position, and as shown in FIG. 5D, the calculated depth is stored in each x-direction coordinate position, and a depth image is generated.

例えば、図５Ｄでは、図５Ａに示した光切断線５を基に生成した深さ画像を示しており、光切断画像のｘ方向座標位置１～４，７～９には光切断線５が存在している。このため、深さ画像生成部２２は、ｘ方向座標位置１～４，７～９でのｙ方向における光切断線５の位置を基に、ｘ方向座標位置１～４，７～９毎に深さを算出し、算出結果（この場合、「-０．１」や「-０．８」等）を各ｘ方向座標位置１～４，７～９にそれぞれ対応付けた深さ画像を生成する。 For example, FIG. 5D shows a depth image generated based on the optical cutting line 5 shown in FIG. 5A, and the optical cutting line 5 is shown at the x-direction coordinate positions 1 to 4, 7 to 9 of the optical cutting image. Existing. Therefore, the depth image generation unit 22 is used for each of the x-direction coordinate positions 1 to 4, 7 to 9 based on the position of the optical cutting line 5 in the y direction at the x-direction coordinate positions 1 to 4, 7 to 9. The depth is calculated, and a depth image is generated in which the calculation results (in this case, "-0.1", "-0.8", etc.) are associated with each of the x-direction coordinate positions 1 to 4, 7 to 9, respectively. do.

なお、この際、深さ画像生成部２２は、所定閾値以上の画素値の画素が存在しないｘ方向座標位置５，６については深さを算出できないため、各ｘ方向座標位置５，６を不算出値（図５Ｄでは「？」と表記）とする。 At this time, since the depth image generation unit 22 cannot calculate the depth for the x-direction coordinate positions 5 and 6 in which the pixel with the pixel value equal to or higher than the predetermined threshold does not exist, the depth image generation unit 22 does not set each x-direction coordinate position 5 and 6. It is a calculated value (indicated as "?" In FIG. 5D).

深さ画像生成部２２は、深さ画像を２値化処理部２３に送出する。また、深さ画像生成部２２は、生成した深さ画像を記憶部１４に保存する。２値化処理部２３は、深さ画像を受け取ると、深さ画像に対して２値化処理を行い、２値化深さ画像を生成する。この場合、２値化処理部２３は、深さ画像内のｘ方向座標位置毎に対応付けられた深さを算出し、この深さを、所定閾値を基準として、２値化深さ画像の対応座標位置毎の画素値を第１所定値の「１」又は第２所定値の「０」とすることで、深さ画像を２値化する。以下では、一般的に表面欠陥となり得る凹部分を第１所定値の「１」と設定する場合で説明する。なお凹側及び凸側のそれぞれに閾値を設定して、凹及び凸のいずれの表面欠陥も検出できるようにしてもよい。また閾値を事前に設定せず、公知の手法により、動的に適切な閾値を探索し、決定するようにしてもよい。 The depth image generation unit 22 sends the depth image to the binarization processing unit 23. Further, the depth image generation unit 22 stores the generated depth image in the storage unit 14. Upon receiving the depth image, the binarization processing unit 23 performs binarization processing on the depth image to generate a binarization depth image. In this case, the binarization processing unit 23 calculates the depth associated with each x-direction coordinate position in the depth image, and uses this depth as a reference for the binarization depth image. The depth image is binarized by setting the pixel value for each corresponding coordinate position to "1" of the first predetermined value or "0" of the second predetermined value. Hereinafter, a case will be described in which the concave portion that can generally cause a surface defect is set to “1”, which is the first predetermined value. A threshold value may be set for each of the concave side and the convex side so that both the concave and convex surface defects can be detected. Further, the threshold value may not be set in advance, and an appropriate threshold value may be dynamically searched and determined by a known method.

例えば、所定閾値として「-０．５」が２値化処理部２３に設定されている場合には、図５Ｅに示すように、深さが「-０．５」以下となるｘ方向座標位置４，７が第１所定値とされ、残りのｘ方向座標位置１～３，８，９は、第２所定値とされる。なお、２値化処理部２３は、深さ画像において不算出値が対応付けられたｘ方向座標位置５，６については、２値化せずに不算出値のままとする。２値化処理部２３は、２値化処理により深さ画像から生成した２値化深さ画像を欠陥画像生成部２４に送出する。 For example, when "-0.5" is set in the binarization processing unit 23 as a predetermined threshold value, as shown in FIG. 5E, the x-direction coordinate position where the depth is "-0.5" or less. 4 and 7 are set to the first predetermined value, and the remaining x-direction coordinate positions 1 to 3, 8 and 9 are set to the second predetermined value. The binarization processing unit 23 does not binarize the x-direction coordinate positions 5 and 6 to which the uncalculated value is associated in the depth image, and leaves the uncalculated value as it is. The binarization processing unit 23 sends the binarization depth image generated from the depth image by the binarization processing to the defect image generation unit 24.

なお、この場合に、所定閾値より深さが浅い、ｘ方向座標位置３、８は、測定面１ａの本来あるべき平坦な表面（「０」の深さに対応）からは凹んではいるが、凹みの程度が小さいため、有害と判定するほどではない範囲を示しており、一方で、所定閾値より深さが深いｘ方向座標位置４、７は、凹みの程度が大きく、有害と判断しなければならない範囲を示している。 In this case, the x-direction coordinate positions 3 and 8, which are shallower than the predetermined threshold value, are recessed from the originally flat surface of the measurement surface 1a (corresponding to the depth of "0"). Since the degree of dent is small, it indicates a range that is not so harmful as to be judged to be harmful. It shows the range that must be done.

欠陥画像生成部２４は、同じ光切断線を基に生成された欠値画像及び２値化深さ画像を受け取ると、欠陥画像生成処理を行い、欠値画像及び２値化深さ画像を統合して欠陥画像を生成する。欠陥画像生成部２４は、欠値画像及び２値化深さ画像の同じｘ方向座標位置を比較してゆき、欠値画像及び２値化深さ画像のうち少なくともいずれかで第１所定値が対応けられているｘ方向座標位置を特定する。 When the defect image generation unit 24 receives the missing value image and the binarization depth image generated based on the same optical cut line, the defect image generation process is performed and the missing value image and the binarization depth image are integrated. To generate a defect image. The defect image generation unit 24 compares the same x-direction coordinate positions of the missing value image and the binarized depth image, and the first predetermined value is determined in at least one of the missing value image and the binarized depth image. Specify the corresponding x-direction coordinate position.

欠陥画像生成部２４は、欠値画像及び２値化深さ画像のうち少なくともいずれかで第１所定値が対応付けられているｘ方向座標位置を特定すると、特定したｘ方向座標値で、欠陥画像の画素値を第１所定値の「１」とする。これにより、図５Ｅに示すように、２値化深さ画像において不算出値が対応付けられたｘ方向座標位置５，６は、図５Ｃに示すように欠値画像にて第１所定値の「１」が対応付けられていることから、第１所定値の「１」が対応付けられる。また、欠陥画像生成部２４は、欠値画像及び２値化深さ画像の両方で第２所定値の「０」が対応付けられているｘ方向座標位置で、欠陥画像の画素値を第２所定値の「０」とすることで、図５Ｆに示すように、ｘ方向座標位置毎にそれぞれ第１所定値又は第２所定値が対応付けられた欠陥画像を生成する。 When the defect image generation unit 24 specifies the x-direction coordinate position to which the first predetermined value is associated with at least one of the missing value image and the binarization depth image, the defect image generation unit 24 determines the defect at the specified x-direction coordinate value. The pixel value of the image is set to "1", which is the first predetermined value. As a result, as shown in FIG. 5E, the x-direction coordinate positions 5 and 6 to which the uncalculated values are associated in the binarized depth image are the first predetermined values in the missing value image as shown in FIG. 5C. Since "1" is associated, the first predetermined value "1" is associated. Further, the defect image generation unit 24 sets the pixel value of the defect image at the x-direction coordinate position to which the second predetermined value “0” is associated with both the missing value image and the binarization depth image. By setting the predetermined value to "0", as shown in FIG. 5F, a defect image in which the first predetermined value or the second predetermined value is associated with each x-direction coordinate position is generated.

このようにして、欠陥画像生成部２４は、深さ画像に基づいて表面欠陥の深さ測定可能なｘ方向座標位置４，７と、光切断画像内において画素値が欠値となったｘ方向座標位置５，６とを合わせて、有害な表面欠陥の判定を行える欠陥画像を生成できる。 In this way, the defect image generation unit 24 has the x-direction coordinate positions 4 and 7 in which the depth of the surface defect can be measured based on the depth image, and the x-direction in which the pixel value is missing in the optical cut image. By combining the coordinate positions 5 and 6, it is possible to generate a defect image capable of determining harmful surface defects.

ここで、以上説明した欠値画像生成処理及び２値化処理によりそれぞれ得られた欠値画像及び２値化深さ画像のうち、画素値が第１所定値であるｘ方向座標位置全てをそのまま表面欠陥と判定して出力すると、欠陥画像内において測定対象物１が存在しない、ｘ方向の端部領域についても全て有害と判定されてしまう恐れや、欠陥画像内に微小なノイズが残存してしまい、測定面１ａにおける表面欠陥の正確な検出が行えない恐れもある。 Here, among the missing value image and the binarization depth image obtained by the missing value image generation process and the binarization process described above, all the x-direction coordinate positions where the pixel value is the first predetermined value are used as they are. If it is determined to be a surface defect and output, there is a risk that the object 1 to be measured does not exist in the defect image, it may be determined to be harmful even in the end region in the x direction, and minute noise remains in the defect image. Therefore, there is a possibility that the surface defect on the measurement surface 1a cannot be accurately detected.

そこで、表面欠陥検出装置１０は、欠陥画像生成部２４で得られた欠陥画像に対して、後述する非存在領域検出処理及びノイズ除去処理を行い、測定対象物１が存在しないｘ方向の端部領域や、ノイズを欠陥画像から除去する。以下、非存在領域検出処理及びノイズ除去処理について順番に説明する。 Therefore, the surface defect detection device 10 performs non-existence region detection processing and noise reduction processing, which will be described later, on the defect image obtained by the defect image generation unit 24, and the end portion in the x direction in which the measurement object 1 does not exist. Remove areas and noise from defective images. Hereinafter, the non-existing area detection process and the noise reduction process will be described in order.

この場合、欠陥画像生成部２４は、生成した欠陥画像を非存在領域検出処理部２５に送出する。ここで、欠陥画像の生成に用いる光切断画像は、測定対象物１が存在しない領域も含めて撮像されているため、光切断画像内のｘ方向の末端領域に光切断線５が撮像されない領域（以下、光切断線非存在領域ともいう。）を有している。そのため、このような光切断画像を基に欠陥画像を生成した場合には、光切断線５が存在しないｘ方向の末端領域についても各ｘ方向座標位置に第１所定値の「１」が対応付けられる。 In this case, the defect image generation unit 24 sends the generated defect image to the non-existence area detection processing unit 25. Here, since the optical cut image used to generate the defect image is captured including the region where the measurement object 1 does not exist, the region where the optical cut line 5 is not captured in the end region in the x direction in the optical cut image. (Hereinafter, it is also referred to as a region where the optical cut line does not exist). Therefore, when a defect image is generated based on such an optical cut image, the first predetermined value "1" corresponds to each x-direction coordinate position even for the end region in the x direction in which the optical cut line 5 does not exist. Attached.

非存在領域検出処理部２５は、このような欠陥画像内の光切断線非存在領域を、表面欠陥の検出対象から除外することにより、後述する表面欠陥の検出処理時に光切断線非存在領域が表面欠陥として誤検出されてしまうことを防止している。この場合、先ず始めに、非存在領域検出処理部２５は、光切断線５が撮像されているｘ方向における光切断線存在領域を、光切断画像の画素値に基づいて検出し、光切断線存在領域から外れたｘ方向の末端領域を光切断線非存在領域として欠陥画像から除外する。 The non-existent region detection processing unit 25 excludes the optical cut line non-existent region in such a defect image from the surface defect detection target, so that the optical cut line non-existent region is generated during the surface defect detection process described later. It prevents false detection as a surface defect. In this case, first of all, the non-existence region detection processing unit 25 detects the region where the optical cut line exists in the x direction in which the optical cut line 5 is imaged, based on the pixel value of the optical cut image, and the optical cut line is detected. The end region in the x direction outside the existing region is excluded from the defect image as a region where the optical cut line does not exist.

本実施形態では、例えば、非存在領域検出処理部２５は、光切断画像のｘ方向の両末端部のｘ方向座標位置から、それぞれ中央部のｘ方向座標位置に向けて、ｘ方向に沿って順に、光切断線５の存在を示す画素のｘ方向座標位置を検出してゆき、光切断線存在領域の開始位置及び終了位置を特定する。開始位置及び終了位置の特定方法としては、例えば、光切断画像の中央部に向かって両端から各ｘ方向座標位置における最大画素値を求め、所定値以上の値を最初に検出したｘ方向座標位置を光切断線５が存在する両端と特定すればよい。このようにして、非存在領域検出処理部２５は、光切断線存在領域から測定対象物１の端部のｘ方向座標位置を検出し、欠陥画像内で光切断線存在領域から外れたｘ方向の末端領域を光切断線非存在領域として欠陥画像から除外して、光切断線存在領域からなる欠陥画像を生成する。非存在領域検出処理部２５は、非存在領域検出処理を施した欠陥画像をノイズ除去処理部２６に送出する。 In the present embodiment, for example, the non-existing region detection processing unit 25 moves from the x-direction coordinate positions of both end portions in the x-direction of the optical cut image toward the x-direction coordinate positions of the central portion along the x-direction. In order, the x-direction coordinate position of the pixel indicating the existence of the optical cutting line 5 is detected, and the start position and the ending position of the optical cutting line existence region are specified. As a method of specifying the start position and the end position, for example, the maximum pixel value at each x-direction coordinate position is obtained from both ends toward the center of the optical cut image, and the x-direction coordinate position where a value equal to or higher than a predetermined value is first detected is obtained. May be specified as both ends where the optical cutting line 5 exists. In this way, the non-existing region detection processing unit 25 detects the x-direction coordinate position of the end portion of the measurement object 1 from the region where the optical cut line exists, and the x-direction deviates from the region where the optical cut line exists in the defect image. The terminal region of the light cut line is excluded from the defect image as a region where the optical cut line does not exist, and a defect image consisting of the region where the optical cut line exists is generated. The non-existence area detection processing unit 25 sends the defect image subjected to the non-existence area detection processing to the noise reduction processing unit 26.

なお、他の実施形態として、例えば、非存在領域検出処理部２５は、光切断画像内で隣接するｘ方向座標位置において画素値の最大値を求め、その後、隣接する画素同士の最大画素値の差分を算出し、算出した差分値が大きい座標位置を、光切断線存在領域及び光切断線非存在領域の境界とし、光切断線存在領域からなる欠陥画像を生成するようにしてもよい。 As another embodiment, for example, the non-existent region detection processing unit 25 obtains the maximum value of the pixel value at the adjacent x-direction coordinate positions in the optical cut image, and then obtains the maximum pixel value of the adjacent pixels. The difference may be calculated, and the coordinate position where the calculated difference value is large may be set as the boundary between the region where the optical cut line exists and the region where the optical cut line does not exist, and a defect image composed of the region where the optical cut line exists may be generated.

ノイズ除去処理部２６は、測定対象物１の長手方向ｙに沿って、光切断線存在領域からなる欠陥画像を所定数受け取ると、これら時系列順に得られた欠陥画像を測定対象物１の長手方向ｙに沿って並べてゆき、合成欠陥画像を生成する。 When the noise removal processing unit 26 receives a predetermined number of defect images composed of the optical cutting line existing region along the longitudinal direction y of the measurement object 1, the defect images obtained in the order of these time series are obtained in the longitudinal order of the measurement object 1. Arranged along the direction y to generate a composite defect image.

ノイズ除去処理部２６は、合成欠陥画像に対してノイズ除去処理を行い、合成欠陥画像内で第１所定値となっている画素の領域（第１所定値が対応付けられた画素の集合であり、以下、ブロブともいう）の中から、面積が微小な領域をノイズとして除去する。具体的には、ノイズ除去処理部２６は、合成欠陥画像に対してブロブを認識するラベリング処理を行い、各ブロブの面積を算出する。 The noise reduction processing unit 26 performs noise reduction processing on the composite defect image, and is a set of pixels having a first predetermined value in the composite defect image (a set of pixels to which the first predetermined value is associated). , Hereinafter also referred to as blob), the region having a small area is removed as noise. Specifically, the noise reduction processing unit 26 performs a labeling process for recognizing blobs on the composite defect image, and calculates the area of each blob.

ノイズ除去処理部２６は、この算出結果を基にブロブの中から、予め設定した面積以下のブロブを、ノイズとして特定して欠陥画像から除去する。なお、他の実施形態として、ノイズ除去処理部２６は、画像処理分野で一般的なモロフォロジー演算処理（Ｏｐｅｎ処理やＣｌｏｓｅ処理など）を合成欠陥画像に対して施し、ラベリングを行うことなくノイズを除去してもよい。この場合、ラベリングは後述する欠陥検出部２７において実施すればよい。ノイズ除去処理部２６は、ノイズ除去後の合成欠陥画像を欠陥検出部２７に送出する。 Based on this calculation result, the noise reduction processing unit 26 identifies blobs having a preset area or less as noise and removes them from the defective image. As another embodiment, the noise reduction processing unit 26 applies morphology calculation processing (Open processing, Close processing, etc.), which is common in the image processing field, to the composite defect image to remove noise without labeling. You may. In this case, labeling may be performed by the defect detection unit 27, which will be described later. The noise reduction processing unit 26 sends a composite defect image after noise reduction to the defect detection unit 27.

欠陥検出部２７は、ノイズ除去処理部２６からノイズ除去処理後の合成欠陥画像を受け取ると、合成欠陥画像から第１所定値となっている領域（ブロブ）を表面欠陥として検出する。このとき、欠陥検出部２７は、記憶部１４から深さ画像を読み出し、表面欠陥の深さ（特に、欠値画像で第１所定値となる画素の周囲の深さ）を参照することで、表面欠陥が凹部であるのか凸部であるのか判断することもできる。また、他の実施形態として、例えば、ブロブの特徴を数値化した指標を別途算出し、Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅなどの公知のパターン認識手法を用いて、合成欠陥画像で検出された表面欠陥を更に弁別してもよい。このようにすると、パターン認識により、検出した表面欠陥の種類を詳細に分類することができる。 When the defect detection unit 27 receives the composite defect image after the noise reduction processing from the noise reduction processing unit 26, the defect detection unit 27 detects a region (blob) having a first predetermined value from the composite defect image as a surface defect. At this time, the defect detection unit 27 reads out the depth image from the storage unit 14 and refers to the depth of the surface defect (particularly, the depth around the pixel that becomes the first predetermined value in the missing value image). It is also possible to determine whether the surface defect is a concave portion or a convex portion. Further, as another embodiment, for example, an index that quantifies the characteristics of the blob is separately calculated, and a known pattern recognition method such as Support Vector Machine is used to further discriminate the surface defects detected in the synthetic defect image. May be good. In this way, the types of detected surface defects can be classified in detail by pattern recognition.

なお、欠陥検出部２７は、表示部１５及び記憶部１４に接続されており、表示部１５及び記憶部１４に表面欠陥の検出結果を送出する。これにより、記憶部１４は、表面欠陥の検出結果を記憶し、表示部１５は、表面欠陥の検出結果を表示して、作業者に検出結果を確認させることができる。 The defect detection unit 27 is connected to the display unit 15 and the storage unit 14, and sends the surface defect detection result to the display unit 15 and the storage unit 14. As a result, the storage unit 14 can store the detection result of the surface defect, and the display unit 15 can display the detection result of the surface defect and have the operator confirm the detection result.

＜本発明の表面欠陥検出処理＞
次に、表面欠陥検出装置１０の演算処理装置１１にて実行される、上述した表面欠陥検出処理について、図６に示すフローチャートを用いて簡単に説明する。図６に示すように、演算処理装置１１は、開始ステップからステップＳ１に移る。 <Surface defect detection process of the present invention>
Next, the above-mentioned surface defect detection process executed by the arithmetic processing unit 11 of the surface defect detection device 10 will be briefly described with reference to the flowchart shown in FIG. As shown in FIG. 6, the arithmetic processing unit 11 moves from the start step to step S1.

ステップＳ１において、表面欠陥検出処理が開始されると、取得部１２は、撮像装置３から光切断画像を取得し、欠値画像生成部２１と深さ画像生成部２２とに光切断画像を送出し、次のステップＳ２及びステップＳ３に移る。ステップＳ２では、深さ画像生成部２２が、受け取った光切断画像から、測定面１ａの凹凸状態を表した深さ画像を生成し、次のステップＳ４に移る。 When the surface defect detection process is started in step S1, the acquisition unit 12 acquires the optical cut image from the image pickup apparatus 3 and sends the optical cut image to the missing value image generation unit 21 and the depth image generation unit 22. Then, the process proceeds to the next steps S2 and S3. In step S2, the depth image generation unit 22 generates a depth image showing the uneven state of the measurement surface 1a from the received light cut image, and moves to the next step S4.

ステップＳ４において、２値化処理部２３は、深さ画像を２値化して２値化深さ画像を生成し、次のステップＳ５に移る。一方、ステップＳ３において、欠値画像生成部２１は、受け取った光切断画像の画素値が所定閾値以下のｘ方向座標位置を欠値画素として特定し、欠値画素としたｘ方向座標位置を第１所定値とし、欠値画素以外の他のｘ方向座標位置を第２所定値とした欠値画像を生成して、次のステップＳ５に移る。 In step S4, the binarization processing unit 23 binarizes the depth image to generate a binarized depth image, and proceeds to the next step S5. On the other hand, in step S3, the missing value image generation unit 21 specifies the x-direction coordinate position where the pixel value of the received optical cut image is equal to or less than a predetermined threshold value as the missing value pixel, and sets the x-direction coordinate position as the missing value pixel. A missing value image is generated in which one predetermined value is set and the coordinate position in the x direction other than the missing value pixel is set as the second predetermined value, and the process proceeds to the next step S5.

ステップＳ５において、欠陥画像生成部２４は、欠陥画像生成処理を行い、欠値画像と２値化深さ画像とを統合して欠陥画像を生成する。ここで、ステップＳ５の欠陥画像生成処理については、図７に示すフローチャートを用いて以下説明する。図７に示すように、欠陥画像生成部２４は、開始ステップからステップＳ１０に移る。ステップＳ１０では、欠陥画像生成部２４は、欠値画像及び２値化深さ画像の各ｘ方向座標を示すカウンタｉの値を初期化して、例えばカウンタｉの値を１に設定し、次のステップＳ１１に移る。 In step S5, the defect image generation unit 24 performs a defect image generation process and integrates the missing value image and the binarization depth image to generate a defect image. Here, the defect image generation process in step S5 will be described below with reference to the flowchart shown in FIG. 7. As shown in FIG. 7, the defect image generation unit 24 shifts from the start step to step S10. In step S10, the defect image generation unit 24 initializes the value of the counter i indicating the x-direction coordinates of the missing value image and the binarization depth image, for example, sets the value of the counter i to 1, and then sets the value of the counter i to 1. Move to step S11.

ステップＳ１１において、欠陥画像生成部２４は、欠値画像のｘ方向座標位置ｉが欠値画素であるか否かを判断する。具体的には、欠値画像のｘ方向座標位置ｉに第１所定値が対応付けられているとき、当該ｘ方向座標位置ｉが欠値画素であると判断し、次のステップＳ１４に移る。これに対して、欠値画像のｘ方向座標位置ｉに第２所定値が対応付けられているとき、当該ｘ方向座標位置ｉが欠値画素でないと判断し、次のステップＳ１２に移る。 In step S11, the defect image generation unit 24 determines whether or not the x-direction coordinate position i of the missing value image is a missing value pixel. Specifically, when the first predetermined value is associated with the x-direction coordinate position i of the missing value image, it is determined that the x-direction coordinate position i is a missing value pixel, and the process proceeds to the next step S14. On the other hand, when the second predetermined value is associated with the x-direction coordinate position i of the missing value image, it is determined that the x-direction coordinate position i is not a missing value pixel, and the process proceeds to the next step S12.

ステップＳ１２において、欠陥画像生成部２４は、２値化深さ画像のｘ方向座標位置ｉが有害な表面欠陥であるか否かを判定する。具体的には、２値化深さ画像のｘ方向座標位置ｉに第１所定値が対応付けられているとき、当該ｘ方向座標位置ｉが有害な表面欠陥であると判断し、次のステップＳ１４に移る。これに対して、２値化深さ画像のｘ方向座標位置ｉに第２所定値が対応付けられているとき、当該ｘ方向座標位置ｉが有害な表面欠陥ではないと判断し、次のステップＳ１３に移る。 In step S12, the defect image generation unit 24 determines whether or not the x-direction coordinate position i of the binarized depth image is a harmful surface defect. Specifically, when the first predetermined value is associated with the x-direction coordinate position i of the binarized depth image, it is determined that the x-direction coordinate position i is a harmful surface defect, and the next step. Move to S14. On the other hand, when the second predetermined value is associated with the x-direction coordinate position i of the binarized depth image, it is determined that the x-direction coordinate position i is not a harmful surface defect, and the next step. Move to S13.

ステップＳ１３では、ステップＳ１１及びステップＳ１２でそれぞれ否定結果が得られているため、ｘ方向座標位置ｉは、欠値画素ではなく、かつ有害な表面欠陥でもないことから、欠陥画像生成部２４は、ｘ方向座標位置ｉの画素値を第２所定値とし、次のステップＳ１５に移る。一方、ステップＳ１４では、ステップＳ１１又はステップＳ１２のいずれかで肯定結果が得られているため、ｘ方向座標位置ｉは、欠値画素、又は有害な表面欠陥のいずれかであることから、欠陥画像生成部２４は、ｘ方向座標位置ｉの画素値を第１所定値とし、次のステップＳ１５に移る。 In step S13, since the negative results are obtained in steps S11 and S12, respectively, the x-direction coordinate position i is neither a missing pixel nor a harmful surface defect. The pixel value of the x-direction coordinate position i is set as the second predetermined value, and the process proceeds to the next step S15. On the other hand, in step S14, since an affirmative result is obtained in either step S11 or step S12, the x-direction coordinate position i is either a missing pixel or a harmful surface defect, and thus the defect image. The generation unit 24 sets the pixel value of the x-direction coordinate position i as the first predetermined value, and proceeds to the next step S15.

ステップＳ１５において、欠陥画像生成部２４は、ｘ方向座標位置を示すカウンタｉの値に１を加算し、次のステップＳ１６に移る。ステップＳ１６において、欠陥画像生成部２４は、ｘ方向座標位置ｉの値がｎであるかを判断する。ここで、ｎは、正の整数であり、光切断画像のｘ方向における末端部のｘ方向座標位置を示すものである。よって、ステップＳ１６において、肯定結果が得られると、このことはｘ方向座標位置ｉの値がｎになり、欠値画像及び２値化深さ画像のｘ方向にある全ての画素に対して上記の処理が終了して欠陥画像が生成されたことを意味するため、欠陥画像生成部２４は、上述した処理を終了し、図６のステップＳ６に移る。 In step S15, the defect image generation unit 24 adds 1 to the value of the counter i indicating the coordinate position in the x direction, and moves to the next step S16. In step S16, the defect image generation unit 24 determines whether the value of the x-direction coordinate position i is n. Here, n is a positive integer and indicates the coordinate position of the end portion in the x direction of the optical cut image in the x direction. Therefore, when an affirmative result is obtained in step S16, this means that the value of the x-direction coordinate position i becomes n, and the above is applied to all the pixels in the x-direction of the missing value image and the binarization depth image. Since it means that the process of the above is completed and the defect image is generated, the defect image generation unit 24 ends the above-mentioned process and proceeds to step S6 of FIG.

一方、ステップＳ１６において、否定結果が得られると、このことはｘ方向座標位置ｉの値がｎではないことを表しており、このとき、欠陥画像生成部２４は、ステップＳ１６で肯定結果が得られるまで、上述したステップＳ１１～ステップＳ１５を繰り返す。次に、図６のフローチャートに戻り、ステップＳ６以降について説明する。 On the other hand, if a negative result is obtained in step S16, this means that the value of the x-direction coordinate position i is not n, and at this time, the defect image generation unit 24 obtains a positive result in step S16. The above-mentioned steps S11 to S15 are repeated until the above-mentioned steps are taken. Next, returning to the flowchart of FIG. 6, steps S6 and subsequent steps will be described.

ステップＳ６において、非存在領域検出処理部２５は、欠陥画像が得られる毎に、欠陥画像の中から、光切断線が存在している光切断線存在領域を検出して、欠陥画像の中から光切断線非存在領域を特定して、欠陥画像から光切断線非存在領域を除外して次のステップＳ７に移る。 In step S6, each time a defect image is obtained, the non-existence region detection processing unit 25 detects the region where the optical cut line exists from the defect image, and detects the region where the optical cut line exists from the defect image. The region where the optical cut line does not exist is specified, the region where the optical cut line does not exist is excluded from the defect image, and the process proceeds to the next step S7.

ステップＳ７において、ノイズ除去処理部２６は、測定対象物１の長手方向ｙに沿って順次得られる欠陥画像を、長手方向ｙに沿って並べて合成欠陥画像を生成し、合成欠陥画像内からノイズを除去し、次のステップＳ８に移る。 In step S7, the noise reduction processing unit 26 arranges defect images sequentially obtained along the longitudinal direction y of the measurement object 1 along the longitudinal direction y to generate a composite defect image, and generates noise from the composite defect image. It is removed, and the process proceeds to the next step S8.

ステップＳ８において、欠陥検出部２７は、合成欠陥画像内からブロブを表面欠陥として検出し、上述した表面欠陥検出処理が終了する。 In step S8, the defect detection unit 27 detects the blob as a surface defect from the composite defect image, and the surface defect detection process described above is completed.

＜作用及び効果＞
以上の構成において、表面欠陥検出装置１０は、光切断線が存在しないｘ方向座標位置の欠値画素の画素値を１（第１所定値）とした欠値画像を生成するようにした。また、表面欠陥検出装置１０は、光切断画像に基づいて測定対象物１の測定面１ａの凹凸状態を表した深さ画像を生成し、深さ画像に対して２値化処理を行い、深さ画像でｘ方向座標位置毎に示された深さを、所定閾値に基づいて１（第１所定値）又は０（第２所定値）とした２値化深さ画像を生成するようにした。そして、表面欠陥検出装置１０は、欠値画像及び２値化深さ画像のうち少なくともいずれかで、第１所定値であるｘ方向座標位置の画素値を１（第１所定値）とし、欠値画像及び２値化深さ画像のいずれも第１所定値でないｘ方向座標位置の画素値を０（第２所定値）として、光切断画像毎に、欠値画像と２値化深さ画像とを統合して欠陥画像を生成するようにした。これにより、表面欠陥検出装置１０では、測定対象物１の長手方向ｙに沿って生成された複数の欠陥画像に基づいて、表面欠陥を検出することができる。 <Action and effect>
In the above configuration, the surface defect detecting device 10 is configured to generate a missing value image in which the pixel value of the missing value pixel at the x-direction coordinate position where the optical cutting line does not exist is 1 (first predetermined value). Further, the surface defect detecting device 10 generates a depth image showing the uneven state of the measurement surface 1a of the measurement object 1 based on the light cut image, performs binarization processing on the depth image, and performs the depth. A binarized depth image is generated in which the depth indicated for each x-direction coordinate position in the image is set to 1 (first predetermined value) or 0 (second predetermined value) based on a predetermined threshold value. .. Then, the surface defect detecting device 10 sets the pixel value of the x-direction coordinate position, which is the first predetermined value, to 1 (first predetermined value) in at least one of the missing value image and the binarized depth image, and the missing value is detected. Neither the value image nor the binarization depth image has the pixel value of the x-direction coordinate position that is not the first predetermined value as 0 (second predetermined value), and the missing value image and the binarization depth image are set for each optical cut image. And was integrated to generate a defect image. As a result, the surface defect detecting device 10 can detect surface defects based on a plurality of defect images generated along the longitudinal direction y of the measurement object 1.

本発明によれば、表面欠陥検出装置１０は、欠値画素と、深さ画像を基にした測定面１ａの凹凸状態とを統合して測定面１ａの表面欠陥を検出できるので、欠値画素のみから、あるいは深さ画像のみからでは一部しか検出できなかった表面欠陥全体についても検出できる。 According to the present invention, the surface defect detection device 10 can detect the surface defect of the measurement surface 1a by integrating the missing value pixel and the uneven state of the measurement surface 1a based on the depth image, so that the missing value pixel can be detected. It is possible to detect the entire surface defect that could be detected only partially or only from the depth image.

さらに、表面欠陥検出装置１０は、１つの撮像装置から得られる光切断画像を基に欠陥画像を生成できることから、従来のように異なる撮像装置により得られた、撮像角度が異なる複数の画像をマッチングさせるマッチング処理が不要となり、処理が簡便になり、マッチング処理による不具合の発生を防止できる。よって、測定対象物の表面欠陥を従来よりも簡便かつ正確に検出できる。 Further, since the surface defect detection device 10 can generate a defect image based on an optical cut image obtained from one image pickup device, a plurality of images obtained by different image pickup devices as in the conventional case are matched with different image pickup angles. The matching process is not required, the process is simplified, and the occurrence of problems due to the matching process can be prevented. Therefore, the surface defect of the object to be measured can be detected more easily and accurately than before.

さらに、例えば図５に示した欠陥を検出しようとする場合において、値が不算出値であるからといって、欠値となった画素を無視する処理をしてしまうと、図５Ｂのｘ方向座標位置４、７の深さだけから２つの欠陥が生じていると誤検知してしまう恐れがあるが、表面欠陥検出装置１０であれば、欠値画素の範囲と、欠値の周囲にある有害と判定したい範囲とを総合的に欠陥として検出することができるため、誤検知を少なくすることができる。 Further, for example, in the case of trying to detect the defect shown in FIG. 5, if the process of ignoring the missing value pixel is ignored even if the value is an uncalculated value, the x direction in FIG. 5B. There is a risk of erroneously detecting that two defects have occurred only from the depths of the coordinate positions 4 and 7, but in the case of the surface defect detection device 10, it is in the range of the missing value pixels and around the missing value. Since the range to be determined to be harmful can be comprehensively detected as a defect, false detection can be reduced.

また、欠値となった画素を機械的に欠陥であるとする処理をしてしまうと、欠値となった画素の凹凸情報が得られなくなるが、表面欠陥検出装置１０であれば、有害と判定したい範囲の深さや、有害と判定したい範囲の周囲の深さを考慮（そうした範囲が凹状なら、欠値を含めて欠陥は凹状と判断でき、範囲が凸状なら、欠値を含めて欠陥は凸状だと判断できる）することで、欠陥全体が、凹状の欠陥なのか、凸状の欠陥なのかも併せて判断することができる。 Further, if the processing that mechanically treats the missing value pixel as a defect is performed, the unevenness information of the missing value pixel cannot be obtained, but the surface defect detecting device 10 is harmful. Consider the depth of the range you want to judge and the depth around the range you want to judge as harmful (if the range is concave, the defect can be judged to be concave including the missing value, and if the range is convex, the defect including the missing value is included. Can be determined to be convex), so that it can also be determined whether the entire defect is a concave defect or a convex defect.

＜他の実施形態＞
上記の実施形態では、２値化深さ画像とは別に欠値画像を生成し、欠値画像と２値化深さ画像とを統合して欠陥画像を生成する場合について説明したが、本発明はこれに限られない。例えば、欠値画像を生成せずに、２値化深さ画像からｘ方向座標位置の欠値画素を特定し、欠値画素を特定した２値化深さ画像に基づいて欠陥画像を生成するようにしてもよい。 <Other embodiments>
In the above embodiment, the case where the missing value image is generated separately from the binarized depth image and the missing value image and the binarized depth image are integrated to generate a defective image has been described. Is not limited to this. For example, without generating a missing value image, a missing value pixel at the x-direction coordinate position is specified from the binarized depth image, and a defective image is generated based on the binarized depth image in which the missing value pixel is specified. You may do so.

この場合、例えば、図５Ｅに示すように、２値化深さ画像において、ｘ方向座標位置５，６では、深さ画像において不算出値が対応付けられているために２値化処理を行うことができず、不算出値（図５Ｅ中に「？」と表記）のままとなっている。よって、他の実施形態として、２値化深さ画像に対応付けられた不算出値から、欠値画素のｘ方向座標位置を特定することができる。かくして、深さ画像とは別に欠値画像を生成しなくても、２値化深さ画像のみから欠陥画像を生成することもできる。 In this case, for example, as shown in FIG. 5E, in the binarized depth image, at the x-direction coordinate positions 5 and 6, since the uncalculated value is associated with the depth image, the binarization process is performed. It cannot be done and remains an uncalculated value (indicated as "?" In FIG. 5E). Therefore, as another embodiment, the x-direction coordinate position of the missing value pixel can be specified from the uncalculated value associated with the binarized depth image. Thus, even if the missing value image is not generated separately from the depth image, the defect image can be generated only from the binarized depth image.

図４と同一構成について同一符号を付して示す図８は、上述した他の実施形態による演算処理装置１８の構成を示したブロック図である。図８に示す演算処理装置１８は、上述した実施形態の演算処理装置１１とは画像処理部２８内に設けられた欠陥画像生成部３１の構成が相違していることから、ここでは、主に欠陥画像生成部３１に着目して以下説明する。 FIG. 8 showing the same configuration as that of FIG. 4 with the same reference numerals is a block diagram showing the configuration of the arithmetic processing unit 18 according to the above-mentioned other embodiments. Since the arithmetic processing unit 18 shown in FIG. 8 is different from the arithmetic processing unit 11 of the above-described embodiment in the configuration of the defective image generation unit 31 provided in the image processing unit 28, here, it is mainly used. The following will be described with a focus on the defect image generation unit 31.

画像処理部２８は、深さ画像生成部２２と、２値化処理部２３と、欠陥画像生成部３１と、非存在領域検出処理部２５と、ノイズ除去処理部２６と、欠陥検出部２７とを備えている。この場合、欠陥画像生成部３１は、深さ画像を２値化した２値化深さ画像を２値化処理部２３から受け取る。欠陥画像生成部３１は、例えば、図５Ｅに示すような２値化深さ画像を受け取ると、２値化深さ画像内で不算出値が対応付けられているｘ方向座標位置５，６を特定する。 The image processing unit 28 includes a depth image generation unit 22, a binarization processing unit 23, a defect image generation unit 31, a non-existence region detection processing unit 25, a noise reduction processing unit 26, and a defect detection unit 27. It is equipped with. In this case, the defect image generation unit 31 receives the binarized depth image obtained by binarizing the depth image from the binarization processing unit 23. When the defect image generation unit 31 receives the binarized depth image as shown in FIG. 5E, for example, the defect image generation unit 31 determines the x-direction coordinate positions 5 and 6 to which the uncalculated values are associated in the binarized depth image. Identify.

欠陥画像生成部３１は、２値化深さ画像で不算出値が対応付けられているｘ方向座標位置５，６に第１所定値を対応付け、２値化深さ画像のｘ方向座標位置１～９が第１所定値又は第２所定値のみで規定された欠陥画像を生成する。これにより、画像処理部２８では、２値化深さ画像とは別に欠値画像を生成する欠値画像生成処理が不要となるとともに、欠値画像と２値化深さ画像を統合する統合処理も不要となる分、演算処理負担を軽減できる。 The defect image generation unit 31 associates the first predetermined value with the x-direction coordinate positions 5 and 6 to which the uncalculated value is associated with the binarized depth image, and the x-direction coordinate position of the binarized depth image. 1 to 9 generate a defect image defined only by the first predetermined value or the second predetermined value. As a result, the image processing unit 28 does not require a missing value image generation process for generating a missing value image separately from the binarized depth image, and also integrates the missing value image and the binarized depth image. The burden of arithmetic processing can be reduced as much as it becomes unnecessary.

画像処理部２８は、欠陥画像生成部３１で欠陥画像が生成されると、上述した実施形態と同様に、非存在領域検出処理部２５により、光切断線存在領域からなる欠陥画像を生成できる。また、画像処理部２８は、上述した実施形態と同様に、ノイズ除去処理部２６によって、光切断線存在領域からなる欠陥画像を、測定対象物１の長手方向ｙに沿って得られる順に配列することで合成欠陥画像を生成してノイズを除去することができる。以上より、他の実施形態においても、上述した実施形態と同様の効果を得ることができる。 When the defect image is generated by the defect image generation unit 31, the image processing unit 28 can generate the defect image composed of the optical cut line existing region by the non-existence region detection processing unit 25, as in the above-described embodiment. Further, the image processing unit 28 arranges the defect images composed of the optical cutting line existing region by the noise reduction processing unit 26 in the order obtained along the longitudinal direction y of the measurement object 1, as in the above-described embodiment. This makes it possible to generate a composite defect image and remove noise. From the above, it is possible to obtain the same effect as that of the above-described embodiment in the other embodiments.

次に、他の実施形態による演算処理装置１８での表面欠陥検出処理について、図９に示すフローチャートを用いて簡単に説明する。この場合、ステップＳ１で、取得部１２は、撮像装置３から光切断画像を取得し、深さ画像生成部２２に光切断画像を送出し、次のステップＳ２に移る。 Next, the surface defect detection process in the arithmetic processing unit 18 according to another embodiment will be briefly described with reference to the flowchart shown in FIG. In this case, in step S1, the acquisition unit 12 acquires the optical cut image from the image pickup apparatus 3, sends the optical cut image to the depth image generation unit 22, and moves to the next step S2.

ステップＳ２において、深さ画像生成部２２は、光切断画像に基づいて深さ画像を生成し、次のステップＳ４に移る。ステップＳ４において、２値化処理部２３は、深さ画像を２値化し、２値化深さ画像を生成し、次のステップＳ３０に移る。ステップＳ３０において、欠値画像生成部２１は、２値化深さ画像で不算出値となっているｘ方向座標位置を特定し、特定したｘ方向座標位置に第１所定値である「１」を対応付けて、２値化深さ画像のｘ方向座標位置にそれぞれ第１所定値又は第２所定値を対応付けた欠値画像を生成し、次のステップ６に移る。その後の処理は、上記の実施形態における図６のフローチャートと同様に、ステップＳ６～ステップＳ８を実行して上述した処理を終了する。 In step S2, the depth image generation unit 22 generates a depth image based on the optical cut image, and moves to the next step S4. In step S4, the binarization processing unit 23 binarizes the depth image, generates a binarized depth image, and moves to the next step S30. In step S30, the missing value image generation unit 21 specifies the x-direction coordinate position that is an uncalculated value in the binarized depth image, and “1” is the first predetermined value at the specified x-direction coordinate position. Is associated with each other to generate a missing value image in which the first predetermined value or the second predetermined value is associated with the x-direction coordinate position of the binarized depth image, and the process proceeds to the next step 6. Subsequent processing is performed by executing steps S6 to S8 and ending the above-mentioned processing, as in the flowchart of FIG. 6 in the above-described embodiment.

また、他の実施形態においては、欠陥画像生成部によって、２値化深さ画像から欠値画素を特定して欠値画像を生成した後、欠値画像と、２値化深さ画像とを統合して欠陥画像を生成するようにしてもよい。 Further, in another embodiment, after the defect image generation unit identifies the missing value pixel from the binarized depth image and generates the missing value image, the missing value image and the binarized depth image are generated. It may be integrated to generate a defect image.

上記の実施形態では、欠値画像生成部２１と深さ画像生成部２２において全ｘ方向座標位置で演算を行ったが、非存在領域検出処理部２５の処理を取得部１２の内部で行ってもよい。これにより欠値画像生成部２１と深さ画像生成部２２での演算対象を光切断線存在領域に限定することができ、更なる高速化が可能となる。 In the above embodiment, the missing value image generation unit 21 and the depth image generation unit 22 perform the calculation at all the x-direction coordinate positions, but the non-existence area detection processing unit 25 performs the processing inside the acquisition unit 12. May be good. As a result, the calculation target of the missing value image generation unit 21 and the depth image generation unit 22 can be limited to the region where the optical cut line exists, and the speed can be further increased.

上記の実施形態では、ノイズ除去処理部２６によって、測定対象物１の長手方向ｙに沿って欠陥画像を配列させた合成欠陥画像を生成する場合について説明したが、本発明はこれに限られず、欠陥画像生成部や非存在領域検出部によって、測定対象物１の長手方向ｙに沿って欠陥画像を配列させた合成欠陥画像を生成するようにしてもよい。 In the above embodiment, the case where the noise removal processing unit 26 generates a composite defect image in which defect images are arranged along the longitudinal direction y of the measurement object 1 has been described, but the present invention is not limited to this. A defect image generation unit or a non-existence region detection unit may generate a composite defect image in which defect images are arranged along the longitudinal direction y of the measurement object 1.

１ 測定対象物
２ 線状光源
３ 撮像装置
１０ 表面欠陥検出装置
１１ 演算処理装置
２１ 欠値画像生成部
２２ 深さ画像生成部
２３ ２値化処理部
２４ 欠陥画像生成部
２７ 欠陥検出部 1 Object to be measured 2 Linear light source 3 Image pickup device 10 Surface defect detection device 11 Arithmetic processing device 21 Missing value image generation unit 22 Depth image generation unit 23 2 Value conversion processing unit 24 Defect image generation unit 27 Defect detection unit

Claims (7)

長手方向を有する測定対象物の測定面の表面欠陥を検出する表面欠陥検出装置において、
前記測定面に線状光を照射する線状光源と、
前記線状光による前記測定面上の光切断線を、前記長手方向に沿って前記測定面を変えながら撮像し、ｘ方向に前記光切断線が延びた複数の光切断画像を生成する撮像装置と、
複数の前記光切断画像に基づいて前記表面欠陥を検出する演算処理装置と、
を有し、
前記演算処理装置は、
前記光切断画像毎に、前記光切断線が存在しない所定画素値以下のｘ方向座標位置を欠値画素とし、前記欠値画素の画素値を第１所定値とした欠値画像を生成する欠値画像生成部と、
前記光切断画像毎に、前記測定面の凹凸状態を前記ｘ方向座標位置毎に表した深さ画像を生成する深さ画像生成部と、
前記深さ画像に対して２値化処理を行い、前記深さ画像で前記ｘ方向座標位置毎に示された深さを、所定閾値に基づいて前記第１所定値又は第２所定値とした２値化深さ画像を生成する２値化処理部と、
前記光切断画像毎に前記欠値画像と前記２値化深さ画像とを統合し、前記２値化深さ画像及び前記欠値画像のうち少なくともいずれかで、前記第１所定値である前記ｘ方向座標位置の画素値を前記第１所定値とし、前記２値化深さ画像の前記第２所定値と前記第１所定値とで各前記ｘ方向座標位置を表した欠陥画像を生成する欠陥画像生成部と、
前記測定対象物の前記長手方向に沿って生成された複数の前記欠陥画像に基づいて、画素値が前記第１所定値である領域を前記表面欠陥として検出する欠陥検出部と、を備える、表面欠陥検出装置。 In a surface defect detection device that detects surface defects on the measurement surface of a measurement object having a longitudinal direction,
A linear light source that irradiates the measurement surface with linear light,
An image pickup device that images an optical cut line on the measurement surface by the linear light while changing the measurement surface along the longitudinal direction, and generates a plurality of optical cut images in which the optical cut line extends in the x direction. When,
An arithmetic processing unit that detects the surface defect based on the plurality of optical cut images, and
Have,
The arithmetic processing unit is
For each optical cut image, a missing value image is generated in which the x-direction coordinate position of the predetermined pixel value or less in which the optical cut line does not exist is set as a missing value pixel and the pixel value of the missing value pixel is set as a first predetermined value. Value image generator and
A depth image generation unit that generates a depth image in which the uneven state of the measurement surface is represented for each of the x-direction coordinate positions for each light cut image.
The depth image is binarized, and the depth indicated for each x-direction coordinate position in the depth image is set to the first predetermined value or the second predetermined value based on a predetermined threshold value. A binarization processing unit that generates a binarization depth image,
The missing value image and the binarized depth image are integrated for each light cut image, and at least one of the binarized depth image and the missing value image is the first predetermined value. The pixel value of the x-direction coordinate position is set as the first predetermined value, and a defect image representing each of the x-direction coordinate positions is generated by the second predetermined value and the first predetermined value of the binarized depth image. Defect image generator and
A surface including a defect detection unit that detects a region having a pixel value of the first predetermined value as a surface defect based on a plurality of defect images generated along the longitudinal direction of the measurement object. Defect detector. 長手方向を有する測定対象物の測定面の表面欠陥を検出する表面欠陥検出装置において、
前記測定面に線状光を照射する線状光源と、
前記線状光による前記測定面上の光切断線を、前記長手方向に沿って前記測定面を変えながら撮像し、ｘ方向に前記光切断線が延びた複数の光切断画像を生成する撮像装置と、
複数の前記光切断画像に基づいて前記表面欠陥を検出する演算処理装置と、
を有し、
前記演算処理装置は、
各前記光切断画像毎に、前記測定面の凹凸状態をｘ方向座標位置毎に表した深さ画像を生成する深さ画像生成部と、
前記深さ画像に対して２値化処理を行い、前記深さ画像で前記ｘ方向座標位置毎に示された深さを、所定閾値に基づいて第１所定値又は第２所定値とした２値化深さ画像を生成する２値化処理部と、
前記２値化深さ画像に基づいて、前記光切断線が存在せずに画素値が検出できなかった各前記ｘ方向座標位置を欠値画素として特定し、前記欠値画素の画素値を前記第１所定値として、前記２値化深さ画像の各前記ｘ方向座標位置を、前記第１所定値と前記第２所定値とで表した欠陥画像を生成する欠陥画像生成部と、
前記測定対象物の前記長手方向に沿って生成された複数の前記欠陥画像に基づいて、画素値が前記第１所定値である領域を前記表面欠陥として検出する欠陥検出部と、を備える、表面欠陥検出装置。 In a surface defect detection device that detects surface defects on the measurement surface of a measurement object having a longitudinal direction,
A linear light source that irradiates the measurement surface with linear light,
An image pickup device that images an optical cut line on the measurement surface by the linear light while changing the measurement surface along the longitudinal direction, and generates a plurality of optical cut images in which the optical cut line extends in the x direction. When,
An arithmetic processing unit that detects the surface defect based on the plurality of optical cut images, and
Have,
The arithmetic processing unit is
For each of the light cut images, a depth image generation unit that generates a depth image representing the uneven state of the measurement surface for each x-direction coordinate position, and
The depth image is binarized, and the depth indicated for each x-direction coordinate position in the depth image is set as a first predetermined value or a second predetermined value based on a predetermined threshold value. A binarization processing unit that generates a binarization depth image,
Based on the binarization depth image, each of the x-direction coordinate positions where the pixel value could not be detected due to the absence of the optical cut line is specified as a missing pixel, and the pixel value of the missing pixel is defined as the missing pixel. As the first predetermined value, a defect image generation unit that generates a defect image in which each of the x-direction coordinate positions of the binarized depth image is represented by the first predetermined value and the second predetermined value.
A surface including a defect detection unit that detects a region having a pixel value of the first predetermined value as a surface defect based on a plurality of defect images generated along the longitudinal direction of the measurement object. Defect detector. 前記演算処理装置は、前記光切断線が撮像されている前記ｘ方向における光切断線存在領域を画素値に基づいて検出し、前記光切断線存在領域から外れた前記ｘ方向の末端領域を光切断線非存在領域として特定し、前記光切断線非存在領域を前記表面欠陥の検出対象から除外させる非存在領域検出処理部を備える、請求項１又は２に記載の表面欠陥検出装置。 The arithmetic processing unit detects the optical cutting line existing region in the x direction in which the optical cutting line is imaged based on the pixel value, and the end region in the x direction outside the optical cutting line existing region is optical. The surface defect detecting apparatus according to claim 1 or 2, further comprising a non-existing region detection processing unit that identifies the non-existing region of the cutting line and excludes the non-existing region of the optical cutting line from the detection target of the surface defect. 前記演算処理装置は、前記欠陥画像で、画素値が前記第１所定値である画素の領域の画素数が所定値以下の領域を前記欠陥画像から除去するノイズ除去処理部を備える、請求項１～３のいずれか１項に記載の表面欠陥検出装置。 The arithmetic processing apparatus includes a noise reduction processing unit for removing from the defective image a region of the defect image in which the number of pixels of the pixel region having a pixel value of the first predetermined value is a predetermined value or less. The surface defect detection device according to any one of 3 to 3. 前記欠陥検出部は、前記欠陥画像と前記深さ画像とを用いて前記表面欠陥の凹凸状態を検出する、請求項１～４のいずれか１項に記載の表面欠陥検出装置。 The surface defect detecting device according to any one of claims 1 to 4, wherein the defect detecting unit detects an uneven state of the surface defect using the defect image and the depth image. 長手方向を有する測定対象物の測定面の表面欠陥を検出する表面欠陥検出方法において、
前記測定面に線状光を照射する照射工程と、
前記線状光による前記測定面上の光切断線を、前記長手方向に沿って前記測定面を変えながら撮像し、ｘ方向に前記光切断線が延びた複数の光切断画像を生成する撮像工程と、
複数の前記光切断画像に基づいて前記表面欠陥を検出する演算処理工程と、
を有し、
前記演算処理工程は、
前記光切断画像毎に、前記光切断線が存在しない所定画素値以下のｘ方向座標位置を欠値画素とし、前記欠値画素の画素値を第１所定値とした欠値画像を生成する欠値画像生成工程と、
前記光切断画像毎に、前記測定面の凹凸状態を前記ｘ方向座標位置毎に表した深さ画像を生成する深さ画像生成工程と、
前記深さ画像に対して２値化処理を行い、前記深さ画像で前記ｘ方向座標位置毎に示された深さを、所定閾値に基づいて前記第１所定値又は第２所定値とした２値化深さ画像を生成する２値化処理工程と、
前記光切断画像毎に前記欠値画像と前記２値化深さ画像とを統合し、前記２値化深さ画像及び前記欠値画像のうち少なくともいずれかで、前記第１所定値である前記ｘ方向座標位置の画素値を前記第１所定値とし、前記２値化深さ画像の前記第２所定値と前記第１所定値とで各前記ｘ方向座標位置を表した欠陥画像を生成する欠陥画像生成工程と、
前記測定対象物の前記長手方向に沿って生成された複数の前記欠陥画像に基づいて、画素値が前記第１所定値である領域を前記表面欠陥として検出する欠陥検出工程と、を有する、表面欠陥検出方法。 In a surface defect detection method for detecting surface defects on the measurement surface of a measurement object having a longitudinal direction,
An irradiation step of irradiating the measurement surface with linear light and
An imaging step of imaging an optical cut line on the measurement surface by the linear light while changing the measurement surface along the longitudinal direction to generate a plurality of optical cut images in which the optical cut line extends in the x direction. When,
An arithmetic processing step for detecting the surface defect based on a plurality of the optical cut images, and
Have,
The arithmetic processing step is
For each optical cut image, a missing value image is generated in which the x-direction coordinate position of the predetermined pixel value or less in which the optical cut line does not exist is set as a missing value pixel and the pixel value of the missing value pixel is set as a first predetermined value. Value image generation process and
A depth image generation step of generating a depth image representing the uneven state of the measurement surface for each of the x-direction coordinate positions for each optical cut image.
The depth image is binarized, and the depth indicated for each x-direction coordinate position in the depth image is set to the first predetermined value or the second predetermined value based on a predetermined threshold value. The binarization process to generate a binarization depth image and
The missing value image and the binarized depth image are integrated for each light cut image, and at least one of the binarized depth image and the missing value image is the first predetermined value. The pixel value of the x-direction coordinate position is set as the first predetermined value, and a defect image representing each of the x-direction coordinate positions is generated by the second predetermined value and the first predetermined value of the binarized depth image. Defect image generation process and
A surface comprising a defect detection step of detecting a region having a pixel value of the first predetermined value as a surface defect based on a plurality of defect images generated along the longitudinal direction of the measurement object. Defect detection method. 長手方向を有する測定対象物の測定面の表面欠陥を検出する表面欠陥検出方法において、
前記測定面に線状光を照射する照射工程と、
前記線状光による前記測定面上の光切断線を、前記長手方向に沿って前記測定面を変えながら撮像し、ｘ方向に前記光切断線が延びた複数の光切断画像を生成する撮像工程と、
複数の前記光切断画像に基づいて前記表面欠陥を検出する演算処理工程と、
を有し、
前記演算処理工程は、
各前記光切断画像毎に、前記測定面の凹凸状態をｘ方向座標位置毎に表した深さ画像を生成する深さ画像生成工程と、
前記深さ画像に対して２値化処理を行い、前記深さ画像で前記ｘ方向座標位置毎に示された深さを、所定閾値に基づいて第１所定値又は第２所定値とした２値化深さ画像を生成する２値化処理工程と、
前記２値化深さ画像に基づいて、前記光切断線が存在せずに画素値が検出できなかった各前記ｘ方向座標位置を欠値画素として特定し、前記欠値画素の画素値を前記第１所定値として、前記２値化深さ画像の各前記ｘ方向座標位置を、前記第１所定値と前記第２所定値とで表した欠陥画像を生成する欠陥画像生成部と、
前記測定対象物の前記長手方向に沿って生成された複数の前記欠陥画像に基づいて、画素値が前記第１所定値である領域を前記表面欠陥として検出する欠陥検出工程と、を有する、表面欠陥検出方法。 In a surface defect detection method for detecting surface defects on the measurement surface of a measurement object having a longitudinal direction,
An irradiation step of irradiating the measurement surface with linear light and
An imaging step of imaging an optical cut line on the measurement surface by the linear light while changing the measurement surface along the longitudinal direction to generate a plurality of optical cut images in which the optical cut line extends in the x direction. When,
An arithmetic processing step for detecting the surface defect based on a plurality of the optical cut images, and
Have,
The arithmetic processing step is
A depth image generation step of generating a depth image representing the uneven state of the measurement surface for each x-direction coordinate position for each light-cut image.
The depth image is binarized, and the depth indicated for each x-direction coordinate position in the depth image is set as a first predetermined value or a second predetermined value based on a predetermined threshold value. The binarization process to generate a valued depth image and
Based on the binarization depth image, each of the x-direction coordinate positions where the pixel value could not be detected due to the absence of the optical cut line is specified as a missing pixel, and the pixel value of the missing pixel is defined as the missing pixel. As the first predetermined value, a defect image generation unit that generates a defect image in which each of the x-direction coordinate positions of the binarized depth image is represented by the first predetermined value and the second predetermined value.
A surface comprising a defect detection step of detecting a region having a pixel value of the first predetermined value as a surface defect based on a plurality of defect images generated along the longitudinal direction of the measurement object. Defect detection method.
JP2018131840A 2018-07-11 2018-07-11 Surface defect detection device and surface defect detection method Active JP7028091B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018131840A JP7028091B2 (en) 2018-07-11 2018-07-11 Surface defect detection device and surface defect detection method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018131840A JP7028091B2 (en) 2018-07-11 2018-07-11 Surface defect detection device and surface defect detection method

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2020008501A JP2020008501A (en) 2020-01-16
JP7028091B2 true JP7028091B2 (en) 2022-03-02

Family

ID=69151537

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2018131840A Active JP7028091B2 (en) 2018-07-11 2018-07-11 Surface defect detection device and surface defect detection method

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP7028091B2 (en)

Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112001902A (en) * 2020-08-19 2020-11-27 上海商汤智能科技有限公司 Defect detection method and related device, equipment and storage medium
JP7501264B2 (en) 2020-09-15 2024-06-18 株式会社アイシン Anomaly detection device, anomaly detection program, and anomaly detection system
CN113160168B (en) * 2021-04-16 2022-10-04 浙江高速信息工程技术有限公司 Noise processing method and system based on fracture image binarization connected region
CN113610797B (en) * 2021-08-02 2024-02-13 逸美德科技股份有限公司 Card slot detection method, device and storage medium
CN113781424B (en) * 2021-09-03 2024-02-27 苏州凌云光工业智能技术有限公司 Surface defect detection method, device and equipment
CN115619767B (en) * 2022-11-09 2023-04-18 南京云创大数据科技股份有限公司 Method and device for detecting surface defects of mirror-like workpiece based on multi-illumination condition
CN115615998B (en) * 2022-12-13 2023-04-07 浙江工业大学 Circular magnetic core side defect detection device and method
CN115953409B (en) * 2023-03-15 2023-05-30 深圳市深奇浩实业有限公司 Injection molding surface defect detection method based on image processing
CN116359243B (en) * 2023-03-16 2024-06-25 深圳市德勤建工集团有限公司 Environment-friendly panel production quality detection method based on computer vision
CN116152237B (en) * 2023-04-18 2023-07-04 中铁四局集团有限公司 Method and system for detecting flaking and falling blocks of steel rail

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001194318A (en) 2000-01-14 2001-07-19 Ishikawajima Harima Heavy Ind Co Ltd Device and method for flaw detection
US20070008538A1 (en) 2004-01-22 2007-01-11 Kiraly Christopher M Illumination system for material inspection
JP2010117280A (en) 2008-11-13 2010-05-27 Jfe Steel Corp Method and device for detecting surface defect of slab
JP2010117281A (en) 2008-11-13 2010-05-27 Jfe Steel Corp Method and device for detecting surface defect of slab
JP2017083312A (en) 2015-10-28 2017-05-18 三井造船株式会社 Surface damage detection method and surface damage detection device

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001194318A (en) 2000-01-14 2001-07-19 Ishikawajima Harima Heavy Ind Co Ltd Device and method for flaw detection
US20070008538A1 (en) 2004-01-22 2007-01-11 Kiraly Christopher M Illumination system for material inspection
JP2010117280A (en) 2008-11-13 2010-05-27 Jfe Steel Corp Method and device for detecting surface defect of slab
JP2010117281A (en) 2008-11-13 2010-05-27 Jfe Steel Corp Method and device for detecting surface defect of slab
JP2017083312A (en) 2015-10-28 2017-05-18 三井造船株式会社 Surface damage detection method and surface damage detection device

Also Published As

Publication number Publication date
JP2020008501A (en) 2020-01-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP7028091B2 (en) Surface defect detection device and surface defect detection method
KR101951576B1 (en) Inspection device and inspection method
CN107735674B (en) Surface defect detection device, surface defect detection method, and steel product manufacturing method
CA2934796C (en) Surface defect detecting method and surface defect detecting apparatus
JP6394514B2 (en) Surface defect detection method, surface defect detection apparatus, and steel material manufacturing method
JP6646339B2 (en) Surface defect detection method, surface defect detection device, and steel material manufacturing method
KR20170043569A (en) Inspection device and inspection method
KR102073229B1 (en) Surface defect detection apparatus and surface defect detection method
RU2764644C1 (en) Method for detecting surface defects, device for detecting surface defects, method for producing steel materials, method for steel material quality control, steel materials production plant, method for generating models for determining surface defects and a model for determining surface defects
JP2009293999A (en) Wood defect detector
JP2015210150A (en) Method and device for detecting surface defect
JP2018096908A (en) Inspection device and inspection method
JP2002148195A (en) Surface inspection apparatus and surface inspection method
JP6988632B2 (en) Contour extraction device and contour extraction method
JP6387909B2 (en) Surface defect detection method, surface defect detection apparatus, and steel material manufacturing method
JP6566903B2 (en) Surface defect detection method and surface defect detection apparatus
KR101675532B1 (en) Apparatus and Method for detecting defect of thick steel plate
JP4563184B2 (en) Method and apparatus for inspecting mura defect
JP4563183B2 (en) Inspection method and apparatus for streaky unevenness defect
KR20110020437A (en) Inspection method of patterned wafer for detecting defects
JP6185539B2 (en) Optical connector ferrule end face inspection device and inspection program
JP2008304958A (en) Method for inspecting work defect by image processing
JP6595800B2 (en) Defect inspection apparatus and defect inspection method
JP6688629B2 (en) Defect detecting device, defect detecting method and program
JP3126634B2 (en) Appearance inspection method

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20210303

TRDD Decision of grant or rejection written
A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20220106

A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20220118

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20220131

R151 Written notification of patent or utility model registration

Ref document number: 7028091

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151