JP7215568B2 - 表面異常検知装置、及びシステム - Google Patents
表面異常検知装置、及びシステム Download PDFInfo
- Publication number
- JP7215568B2 JP7215568B2 JP2021511852A JP2021511852A JP7215568B2 JP 7215568 B2 JP7215568 B2 JP 7215568B2 JP 2021511852 A JP2021511852 A JP 2021511852A JP 2021511852 A JP2021511852 A JP 2021511852A JP 7215568 B2 JP7215568 B2 JP 7215568B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- point
- detection device
- points
- abnormality detection
- cluster
- 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
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
- G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
- G01B11/30—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring roughness or irregularity of surfaces
- G01B11/303—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring roughness or irregularity of surfaces using photoelectric detection means
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0004—Industrial image inspection
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
- G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
- G01B11/24—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring contours or curvatures
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
- G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
- G01B11/30—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring roughness or irregularity of surfaces
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C3/00—Measuring distances in line of sight; Optical rangefinders
- G01C3/02—Details
- G01C3/06—Use of electric means to obtain final indication
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
- G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
- G01N21/95—Investigating the presence of flaws or contamination characterised by the material or shape of the object to be examined
- G01N21/9515—Objects of complex shape, e.g. examined with use of a surface follower device
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
- G01N21/95—Investigating the presence of flaws or contamination characterised by the material or shape of the object to be examined
- G01N21/956—Inspecting patterns on the surface of objects
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
- G01S17/02—Systems using the reflection of electromagnetic waves other than radio waves
- G01S17/06—Systems determining position data of a target
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
- G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
- G01S17/89—Lidar systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
- G01S7/48—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S17/00
- G01S7/4802—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S17/00 using analysis of echo signal for target characterisation; Target signature; Target cross-section
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/764—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using classification, e.g. of video objects
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
- G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
- G01N2021/8854—Grading and classifying of flaws
- G01N2021/8861—Determining coordinates of flaws
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
- G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
- G01N2021/8887—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges based on image processing techniques
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T1/00—General purpose image data processing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10028—Range image; Depth image; 3D point clouds
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
Description
測定対象の表面の複数の点における位置情報に基づいて前記測定対象を同一構造物を含む1つ以上のクラスタに分類する分類手段と、
前記クラスタの表面の複数の点における反射輝度値の分布に基づいて前記クラスタの反射輝度正常値を決定する決定手段と、
前記反射輝度正常値と前記クラスタの表面の複数の点のそれぞれの前記反射輝度値との差に基づいて前記クラスタの表面の異常箇所を特定する特定手段と、
を備える。
第1観測点の位置情報と、第1点群データに含まれる位置情報であって測定対象の表面の複数の測距点の前記位置情報と、に基づいて前記複数の測距点毎にレーザの第1入射角度を算出する第1算出手段と、
第2観測点の位置情報と、第2点群データに含まれる前記複数の測距点の位置情報と、に基づいて前記複数の測距点毎にレーザの第2入射角度を算出する第2算出手段と、
前記第1点群データの前記複数の測距点の位置情報と、前記第2点群データの前記複数の測距点の位置情報と、に基づいて前記複数の測距点毎に位置を合わせるように調整する位置制御手段と、
前記位置調整後の前記第1点群データの前記複数の測距点における第1反射輝度値と、前記位置調整後の前記第2点群データの前記複数の測距点における第2反射輝度値と、の差である反射輝度差分値を前記複数の測距点毎に算出する輝度差算出手段と、
前記位置調整後の前記第1点群データの前記複数の測距点における前記第1入射角度と、前記位置調整後の前記第2点群データの前記複数の測距点における前記第2入射角度と、の差である入射角度差を前記複数の測距点毎に算出し、前記入射角度差に基づいて前記反射輝度差分値を前記複数の測距点毎に補正する補正手段と、
前記補正後の反射輝度差分値に基づいて前記測定対象の異常箇所を特定する特定手段と、
を備える。
評価用群データに含まれる位置情報であって測定対象の表面の複数の測距点の前記位置情報と、比較用群データに含まれる前記複数の測距点の位置情報と、に基づいて前記複数の測距点毎に位置を合せるように調整する位置制御手段と、
前記位置調整後の前記評価用群データの前記複数の測距点における評価用反射輝度値と、前記位置調整後の前記比較用群データの前記複数の測距点における比較用反射輝度値と、の差である反射輝度差分値を前記複数の測距点毎に算出する輝度差算出手段と、
前記反射輝度差分値に基づいて前記測定対象の異常箇所を特定する特定手段と、
を備える。
評価用群データに含まれる測定対象の表面の複数の測距点における位置情報に基づいて前記測定対象を同一構造物を含む1つ以上のクラスタに分類する評価用分類手段と、
比較用群データに含まれる前記複数の測距点における位置情報に基づいて前記測定対象を同一構造物を含む1つ以上のクラスタに分類する比較用分類手段と、
前記比較用群データのクラスタの前記複数の測距点における反射輝度値の分布に基づいて前記比較用群データのクラスタ毎に反射輝度正常値を決定する比較用決定手段と、
前記評価用群データのクラスタの前記複数の測距点の位置情報と、前記比較用群データのクラスタの前記複数の測距点の位置情報と、に基づいて、前記評価用群データのクラスタに対して、同一構造物であると認識する前記比較用群データのクラスタを対応付ける制御手段と、
前記評価用群データのクラスタの前記複数の測距点における反射輝度値と、前記評価用群データのクラスタに対応する前記比較用群データのクラスタの前記反射輝度正常値と、差である反射輝度正常差分値を算出する算出手段と、
前記反射輝度正常差分値に基づいて前記測定対象の表面の異常箇所をクラスタ毎に特定する特定手段と、
を備える。
測定装置と、表面異常検知装置と、を備え、
前記測定装置は、
測定対象の表面の複数の点における反射輝度値を取得し、
前記表面異常検知装置は、
前記測定対象の表面の複数の点における位置情報に基づいて前記測定対象を同一構造物を含む1つ以上のクラスタに分類する分類手段と、
前記クラスタの表面の複数の点における反射輝度値の分布に基づいて前記クラスタの反射輝度正常値を決定する決定手段と、
前記反射輝度正常値と前記クラスタの表面の複数の点のそれぞれの前記反射輝度値との差に基づいて前記クラスタの表面の異常箇所を特定する特定手段と、を有する。
実施の形態1に係る表面異常検知装置とシステムの概要を説明する。
図1は、実施の形態1に係る表面異常検知装置を例示するブロック図である。
図2は、実施の形態1に係るシステムを例示するブロック図である。
図3は、実施の形態1に係る測定対象の同一構造物への分類を例示する図である。
図4は、実施の形態1に係る分類された構造物のうち異常箇所を例示する図である。
図5は、実施の形態1に係る表面異常検知装置の動作を例示するフローチャートである。
実施の形態2に係る表面異常検知装置21は、点群と観測点との間の距離に従って反射輝度は減衰するが、その減衰を、点群の反射輝度に対して補正する点が、実施の形態1に係る表面異常検知装置11と比べて異なる。
図6は、実施の形態2に係る表面異常検知装置の動作を例示するフローチャートである。
図7は、実施の形態3に係るレーザ入射角度を例示する図である。
図8は、実施の形態3に係る表面異常検知装置の動作を例示するフローチャートである。
図9は、実施の形態4に係るレーザ入射角度に基づく、クラスタの更なる分類(分離)を例示する図である。
図9に示す点群PC41は、円筒状の配管の点群である。
実施の形態4では、点群PC41として、円筒状の配管の点群を例に挙げて説明する。
図10は、実施の形態4に係る表面異常検知装置の動作を例示するフローチャートである。
実施の形態5に係る表面異常検知装置51は、反射輝度による表面異常箇所の特定に加え、RGB(Red Green Blue)値を元に判定した表面異常箇所の特定も利用し、より高度な表面異常箇所の決定をすることができる。
図11は、実施の形態5に係る表面異常検知装置の動作を例示するフローチャートである。
実施の形態6に係る表面異常検知装置61は、反射輝度値による表面異常箇所の特定に加え、ラフネスを元に決定した表面異常箇所の特定も利用し、表面異常箇所を決定(特定)する精度をさらに向上することができる。
図12は、実施の形態6に係る表面異常検知装置の動作を例示するフローチャートである。
図13は、実施の形態7に係る距離測定装置と測定対象とを例示する図である。
ここで、図13を使用して、複数の視点から撮像した点群データを利用して表面の異常箇所を特定する動作を説明する。
図14は、実施の形態7に係る表面異常検知装置を例示するブロック図である。
図15は、実施の形態7に係る表面異常検知装置の動作を例示するフローチャートである。
以降の実施の形態の説明では、第1観測点S71で撮像した3次元点群データを第1点群データと称し、第2観測点S72で撮像した3次元点群データを第2点群データと称する。
実施の形態8に係る表面異常検知装置81は、実施の形態7に係る表面異常検知装置71と比べて、過去に測定した3次元点群データとの比較により、表面異常箇所を特定することで、精度を向上する点が異なる。
図16は、実施の形態8に係る表面異常検知装置を例示するブロック図である。
図17は、実施の形態8に係る表面異常検知装置の動作を例示するフローチャートである。
(付記1)
測定対象の表面の複数の点における位置情報に基づいて前記測定対象を同一構造物を含む1つ以上のクラスタに分類する分類手段と、
前記クラスタの表面の複数の点における反射輝度値の分布に基づいて前記クラスタの反射輝度正常値を決定する決定手段と、
前記反射輝度正常値と前記クラスタの表面の複数の点のそれぞれの前記反射輝度値との差に基づいて前記クラスタの表面の異常箇所を特定する特定手段と、
を備える表面異常検知装置。
(付記2)
前記特定手段は、前記クラスタの表面の複数の点のうち、前記反射輝度値と前記反射輝度正常値との差が閾値を上回る所定の点を異常箇所と決定する、
付記1に記載の表面異常検知装置。
(付記3)
前記反射輝度値は、観測点である自装置と前記クラスタの表面の点との間の距離による減衰量に基づいて補正される、
付記1又は2に記載の表面異常検知装置。
(付記4)
前記クラスタの測距点におけるレーザ入射角度は、前記クラスタの前記測距点と自装置とを結んだ方向と、前記クラスタの前記測距点における垂線と、に基づいて算出され、
前記クラスタの前記測距点における前記反射輝度値は、前記レーザ入射角度に基づいてさらに補正される、
付記1乃至3のいずれか1つに記載の表面異常検知装置。
(付記5)
前記分類手段は、前記レーザ入射角度に基づいて前記クラスタをサブクラスタにさらに分類し、
前記決定手段は、前記サブクラスタの表面の複数の点における反射輝度値の分布に基づいて前記サブクラスタの反射輝度正常値を決定し、
前記特定手段は、前記サブクラスタの反射輝度正常値と、前記サブクラスタの表面の複数の点のそれぞれの反射輝度値と、の差に基づいて前記サブクラスタの表面の異常箇所を特定する、
付記4に記載の表面異常検知装置。
(付記6)
前記決定手段は、前記クラスタの表面の複数の点におけるRGB値の分布に基づいて前記クラスタのRGB正常値を決定し、
前記特定手段は、前記RGB正常値と前記クラスタの表面の複数の点のそれぞれの前記RGB値との差に基づいて前記クラスタの表面の異常箇所を特定し、
前記特定手段は、前記反射輝度値により特定された前記異常箇所と、前記RGB値により特定された前記異常箇所と、に基づいて所望の異常箇所を特定する、
付記1乃至5のいずれか1つに記載の表面異常検知装置。
(付記7)
前記クラスタの表面の複数の点における位置情報に基づいて前記クラスタの表面の複数の点におけるラフネス値が算出され、
前記決定手段は、前記クラスタの表面の複数の点における前記ラフネス値の分布に基づいて前記クラスタのラフネス正常値を決定し、
前記特定手段は、前記ラフネス正常値と前記クラスタの表面の複数の点のそれぞれの前記ラフネス値との差に基づいて前記クラスタの表面の異常箇所を特定し、
前記特定手段は、前記反射輝度値により特定された前記異常箇所と、前記ラフネス値により特定された前記異常箇所と、に基づいて所望の異常箇所を特定する、
付記1乃至5のいずれか1つに記載の表面異常検知装置。
(付記8)
第1観測点の位置情報と、第1点群データに含まれる位置情報であって測定対象の表面の複数の測距点の前記位置情報と、に基づいて前記複数の測距点毎にレーザの第1入射角度を算出する第1算出手段と、
第2観測点の位置情報と、第2点群データに含まれる前記複数の測距点の位置情報と、に基づいて前記複数の測距点毎にレーザの第2入射角度を算出する第2算出手段と、
前記第1点群データの前記複数の測距点の位置情報と、前記第2点群データの前記複数の測距点の位置情報と、に基づいて前記複数の測距点毎に位置を合わせるように調整する位置制御手段と、
前記位置調整後の前記第1点群データの前記複数の測距点における第1反射輝度値と、前記位置調整後の前記第2点群データの前記複数の測距点における第2反射輝度値と、の差である反射輝度差分値を前記複数の測距点毎に算出する輝度差算出手段と、
前記位置調整後の前記第1点群データの前記複数の測距点における前記第1入射角度と、前記位置調整後の前記第2点群データの前記複数の測距点における前記第2入射角度と、の差である入射角度差を前記複数の測距点毎に算出し、前記入射角度差に基づいて前記反射輝度差分値を前記複数の測距点毎に補正する補正手段と、
前記補正後の反射輝度差分値に基づいて前記測定対象の異常箇所を特定する特定手段と、
を備える表面異常検知装置。
(付記9)
評価用群データに含まれる位置情報であって測定対象の表面の複数の測距点の前記位置情報と、比較用群データに含まれる前記複数の測距点の位置情報と、に基づいて前記複数の測距点毎に位置を合せるように調整する位置制御手段と、
前記位置調整後の前記評価用群データの前記複数の測距点における評価用反射輝度値と、前記位置調整後の前記比較用群データの前記複数の測距点における比較用反射輝度値と、の差である反射輝度差分値を前記複数の測距点毎に算出する輝度差算出手段と、
前記反射輝度差分値に基づいて前記測定対象の異常箇所を特定する特定手段と、
を備える表面異常検知装置。
(付記10)
評価用群データに含まれる測定対象の表面の複数の測距点における位置情報に基づいて前記測定対象を同一構造物を含む1つ以上のクラスタに分類する評価用分類手段と、
比較用群データに含まれる前記複数の測距点における位置情報に基づいて前記測定対象を同一構造物を含む1つ以上のクラスタに分類する比較用分類手段と、
前記比較用群データのクラスタの前記複数の測距点における反射輝度値の分布に基づいて前記比較用群データのクラスタ毎に反射輝度正常値を決定する比較用決定手段と、
前記評価用群データのクラスタの前記複数の測距点の位置情報と、前記比較用群データのクラスタの前記複数の測距点の位置情報と、に基づいて、前記評価用群データのクラスタに対して、同一構造物であると認識する前記比較用群データのクラスタを対応付ける制御手段と、
前記評価用群データのクラスタの前記複数の測距点における反射輝度値と、前記評価用群データのクラスタに対応する前記比較用群データのクラスタの前記反射輝度正常値と、差である反射輝度正常差分値を算出する算出手段と、
前記反射輝度正常差分値に基づいて前記測定対象の表面の異常箇所をクラスタ毎に特定する特定手段と、
を備える表面異常検知装置。
(付記11)
測定対象の表面の複数の点における前記反射輝度値を取得する測定装置と、
付記1乃至10のいずれか1つに記載の表面異常検知装置と、を備え、
前記表面異常検知装置は、
前記測定対象の表面の異常箇所を特定する、
システム。
(付記12)
測定対象の表面の複数の点における位置情報に基づいて前記測定対象を同一構造物を含む1つ以上のクラスタに分類することと、
前記クラスタの表面の複数の点における反射輝度値の分布に基づいて前記クラスタの反射輝度正常値を決定することと、
前記反射輝度正常値と前記クラスタの表面の複数の点のそれぞれの前記反射輝度値との差に基づいて前記クラスタの表面の異常箇所を特定することと、
を備える方法。
(付記13)
測定対象の表面の複数の点における位置情報に基づいて前記測定対象を同一構造物を含む1つ以上のクラスタに分類することと、
前記クラスタの表面の複数の点における反射輝度値の分布に基づいて前記クラスタの反射輝度正常値を決定することと、
前記反射輝度正常値と前記クラスタの表面の複数の点のそれぞれの前記反射輝度値との差に基づいて前記クラスタの表面の異常箇所を特定することと、
をコンピュータに実行させるプログラムが格納される非一時的なコンピュータ可読媒体。
11、21、31、41、51、61、71、81: 表面異常検知装置
111:分類手段
112:決定手段
113:特定手段
12:距離測定装置
713、813、:特定手段
714a:第1算出手段
714b:第2算出手段
715、815:位置制御手段
716、816:輝度差算出手段
717:補正手段
PC10、PC11、PC12、PC31、PC32、PC41:点群
R31:3次元領域
C101、C102:クラスタ
SC401、SC402:サブクラスタ
G11、G41、G42:反射輝度分布
H101、H102、H411、H421、H422:ヒストグラム
L101、L411、L421:近似曲線
P301、P71n、P72n:測距点
A301、A711、A712、A721、A722:レーザ入射角度
N301:垂線
B301:レーザ入射方向
P:任意の点
T71、T72:測定対象
S71:第1観測点
S72:第2観測点
Claims (2)
- 第1観測点の位置情報と、第1点群データに含まれる位置情報であって測定対象の表面の複数の測距点の前記位置情報と、に基づいて前記複数の測距点毎にレーザの第1入射角度を算出する第1算出手段と、
第2観測点の位置情報と、第2点群データに含まれる前記複数の測距点の位置情報と、に基づいて前記複数の測距点毎にレーザの第2入射角度を算出する第2算出手段と、
前記第1点群データの前記複数の測距点の位置情報と、前記第2点群データの前記複数の測距点の位置情報と、に基づいて前記複数の測距点毎に位置を合わせるように調整する位置制御手段と、
前記位置調整後の前記第1点群データの前記複数の測距点における第1反射輝度値と、前記位置調整後の前記第2点群データの前記複数の測距点における第2反射輝度値と、の差である反射輝度差分値を前記複数の測距点毎に算出する輝度差算出手段と、
前記位置調整後の前記第1点群データの前記複数の測距点における前記第1入射角度と、前記位置調整後の前記第2点群データの前記複数の測距点における前記第2入射角度と、の差である入射角度差を前記複数の測距点毎に算出し、前記入射角度差に基づいて前記反射輝度差分値を前記複数の測距点毎に補正する補正手段と、
前記補正後の反射輝度差分値に基づいて前記測定対象の異常箇所を特定する特定手段と、
を備える表面異常検知装置。 - 前記測定対象の表面の複数の点における反射輝度値を取得する測定装置と、
請求項1に記載の表面異常検知装置と、を備え、
前記表面異常検知装置は、
前記測定対象の表面の異常箇所を特定する、
システム。
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
PCT/JP2019/014790 WO2020202496A1 (ja) | 2019-04-03 | 2019-04-03 | 表面異常検知装置、及びシステム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPWO2020202496A1 JPWO2020202496A1 (ja) | 2020-10-08 |
JP7215568B2 true JP7215568B2 (ja) | 2023-01-31 |
Family
ID=72666260
Family Applications (2)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2021511852A Active JP7215568B2 (ja) | 2019-04-03 | 2019-04-03 | 表面異常検知装置、及びシステム |
JP2021511404A Active JP7131692B2 (ja) | 2019-04-03 | 2020-03-17 | 表面異常検知装置、及びシステム |
Family Applications After (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2021511404A Active JP7131692B2 (ja) | 2019-04-03 | 2020-03-17 | 表面異常検知装置、及びシステム |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (2) | US20220170739A1 (ja) |
JP (2) | JP7215568B2 (ja) |
WO (2) | WO2020202496A1 (ja) |
Families Citing this family (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6970817B2 (ja) * | 2018-04-11 | 2021-11-24 | 富士フイルム株式会社 | 構造物管理装置、構造物管理方法、及び構造物管理プログラム |
US20220276181A1 (en) * | 2019-08-26 | 2022-09-01 | Nec Corporation | Surface anomaly detecting device, system, method, and non-transitory computer-readable medium |
US11703457B2 (en) * | 2020-12-29 | 2023-07-18 | Industrial Technology Research Institute | Structure diagnosis system and structure diagnosis method |
WO2022244267A1 (ja) * | 2021-05-21 | 2022-11-24 | 日本電気株式会社 | 異常検出装置、制御方法、及びコンピュータ可読媒体 |
US12002192B2 (en) * | 2021-11-16 | 2024-06-04 | Solera Holdings, Llc | Transfer of damage markers from images to 3D vehicle models for damage assessment |
WO2023218899A1 (ja) * | 2022-05-13 | 2023-11-16 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 計測システムおよび計測方法 |
CN116977331B (zh) * | 2023-09-22 | 2023-12-12 | 武汉展巨华科技发展有限公司 | 基于机器视觉的3d模型表面检测方法 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2009204425A (ja) | 2008-02-27 | 2009-09-10 | Pulstec Industrial Co Ltd | 3次元形状測定装置および3次元形状測定方法 |
JP2016105081A (ja) | 2014-11-19 | 2016-06-09 | 首都高技術株式会社 | 点群データ利用システム |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5774212A (en) * | 1997-03-19 | 1998-06-30 | General Electric Co. | Method and apparatus for detecting and analyzing directionally reflective surface flaws |
JP3080058B2 (ja) * | 1997-12-25 | 2000-08-21 | 日本電気株式会社 | レーダ装置及びレーダ測定方法 |
JP5654402B2 (ja) | 2011-03-29 | 2015-01-14 | 株式会社日立製作所 | 設備異常経時変化判定装置、設備異常変化判定方法、およびプログラム |
CN109242828B (zh) * | 2018-08-13 | 2022-04-19 | 浙江大学 | 基于光栅投影多步相移法的3d打印制品三维缺陷检测方法 |
-
2019
- 2019-04-03 US US17/599,747 patent/US20220170739A1/en active Pending
- 2019-04-03 JP JP2021511852A patent/JP7215568B2/ja active Active
- 2019-04-03 WO PCT/JP2019/014790 patent/WO2020202496A1/ja active Application Filing
-
2020
- 2020-03-17 WO PCT/JP2020/011759 patent/WO2020203263A1/ja active Application Filing
- 2020-03-17 JP JP2021511404A patent/JP7131692B2/ja active Active
- 2020-03-17 US US17/599,757 patent/US20220156914A1/en active Pending
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2009204425A (ja) | 2008-02-27 | 2009-09-10 | Pulstec Industrial Co Ltd | 3次元形状測定装置および3次元形状測定方法 |
JP2016105081A (ja) | 2014-11-19 | 2016-06-09 | 首都高技術株式会社 | 点群データ利用システム |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2020203263A1 (ja) | 2020-10-08 |
WO2020202496A1 (ja) | 2020-10-08 |
US20220170739A1 (en) | 2022-06-02 |
JPWO2020203263A1 (ja) | 2020-10-08 |
JP7131692B2 (ja) | 2022-09-06 |
JPWO2020202496A1 (ja) | 2020-10-08 |
US20220156914A1 (en) | 2022-05-19 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP7215568B2 (ja) | 表面異常検知装置、及びシステム | |
US20200208970A1 (en) | Method and device for movable object distance detection, and aerial vehicle | |
Kang et al. | Automatic targetless camera–lidar calibration by aligning edge with gaussian mixture model | |
CN110503040B (zh) | 障碍物检测方法及装置 | |
CN109001757B (zh) | 一种基于2d激光雷达的车位智能检测方法 | |
WO2021016854A1 (zh) | 一种标定方法、设备、可移动平台及存储介质 | |
US10444398B2 (en) | Method of processing 3D sensor data to provide terrain segmentation | |
US20180182113A1 (en) | Image processing device and image processing method | |
WO2019127023A1 (zh) | 一种飞行器降落保护方法、装置及飞行器 | |
CN112639516B (zh) | 激光雷达测距方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
US10074551B2 (en) | Position detection apparatus, position detection method, information processing program, and storage medium | |
JP5913903B2 (ja) | 形状検査方法およびその装置 | |
US20230267593A1 (en) | Workpiece measurement method, workpiece measurement system, and program | |
KR20180100835A (ko) | 듀얼 라이다 센서 캘리브레이션 방법 및 장치 | |
CN107274446B (zh) | 一种利用法向一致性的尖锐几何边缘点识别方法 | |
US20220155149A1 (en) | Object Recognition Device and Object Recognition Method | |
CN113099120B (zh) | 深度信息获取方法、装置、可读存储介质及深度相机 | |
JP2016191648A (ja) | 計測装置および計測方法 | |
JP7226565B2 (ja) | 物体認識方法、及び、物体認識装置 | |
US20230332887A1 (en) | Abnormality detection system, abnormality detection method, and computer readable medium | |
JP6686776B2 (ja) | 段差検出方法及び段差検出装置 | |
JP7300331B2 (ja) | 機械学習用情報処理装置、機械学習用情報処理方法、および機械学習用情報処理プログラム | |
JP7447906B2 (ja) | 表面異常検知装置、システム、方法、及びプログラム | |
Ono et al. | Robust detection of surface anomaly using LiDAR point cloud with intensity | |
US20200410694A1 (en) | Object detection device, object detection system, object detection method, and non-transitory computer-readable medium storing program |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20210924 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20220726 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20220922 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20221220 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20230102 |
|
R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 7215568 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |