JPH1010051A - 視覚センサを用いた塗布状態検出装置 - Google Patents
視覚センサを用いた塗布状態検出装置Info
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- JPH1010051A JPH1010051A JP8182693A JP18269396A JPH1010051A JP H1010051 A JPH1010051 A JP H1010051A JP 8182693 A JP8182693 A JP 8182693A JP 18269396 A JP18269396 A JP 18269396A JP H1010051 A JPH1010051 A JP H1010051A
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Abstract
明ジオメトリ条件に左右され難い検出能力を持たせるこ
と。 【解決手段】 塗布状態検出装置に組み込まれた画像処
理装置から照明光源切換装置20に指令を送り、光源5
A,5B,5Cを順次点灯して3種のテクスチュア画像
T(1)ij〜T(3)ijを取得する。次いで、塗布制御
部7に指令を送り、接着剤1の塗布と塗布状態のモニタ
リングを開始する。モニタリングでは、光源5A,5
B,5Cを順次点灯して3種のモニタリング画像Z
(1)ij〜Z(3)ijを取得し、各対応するテクスチュ
ア画像T(1)ij〜T(3)ijをと比較し、塗布前後の
差異を最も明瞭に表わしている画像データを寄せ集めて
最適抽出画像Dijを作成する。この最適抽出画像Dijに
基づいて、塗布状態の進行度合(塗布部の面積など)を
判定し、適量塗布の完了時に塗布制御部7に指令を送っ
て接着剤1の塗布を終了する。塗布工程終了後の良否検
査を最適抽出画像Dijに基づく塗布部の形状などで判定
しても良い。
Description
て接着剤、塗料など塗付材料の塗布状態を検出する装置
に関する。
的で、CCDカメラ等のカメラ手段を備えた視覚センサ
が広く用いられている。このような視覚センサを利用し
た装置の1つとして、塗付材料の塗布状態を検出する装
置がある。例えば、モータの製造時に部品同士の固着を
確実にするための接着剤の塗布状態を塗布中あるいは塗
布後に検出するために、視覚センサを利用した塗布状態
検出装置が用いられている。一般に、視覚センサを利用
した塗布状態検出装置は、塗布済みの部分と未塗布のテ
クスチュア(塗布対象物の背景地)とが異なった明度を
示すことを利用して塗布部/未塗布部の識別を行なって
いる。
布面の画像とを比較することで塗布済み部分の画像を抽
出し、その面積、形状、位置等を知る手法は、個々の塗
布対象物のテクスチュアのバラツキの影響を除去出来る
という利点を有している(例えば、特開平7−5118
号公報参照)。
済みの部分と未塗布部分との識別が正確に行なわれない
場合がしばしば生じていた。このような事態の発生は、
照明のジオメトリ条件(照明光のあて方に関する幾何学
的な条件)に関連があるものと考えられる。
出される明るさの差)はどのような方向から照明光が当
てられているかという状況に大きく左右されるから、塗
布状態を正確に検出するためには、塗布前後の差異が明
瞭になるような方向から照明光を当てることが望まれ
る。ところが、このような条件を満たす照明光の照射方
向(より一般的には幾何学的な条件)を個々のケースに
ついて確実に見い出すことは容易なことではない。
盛り上がるような場合、塗布済み領域と未塗布領域(テ
クスチュア)の間の境界が検出し難くなり易い。図1
(a),(b)は、その理由を例示的に説明する模式図
である。図中、符号Wは塗装対象物で塗布面2上に接着
剤1が塗布されている。塗布された接着剤1は自身の持
つ粘性、表面張力等のため、中央部が盛り上がった形状
をなすことが通例である。
うに、真上方向から照明を行なうと、中央部1aと周縁
部1b,1cとでは光の当り方が異なるので、中央部1
aについては塗布前後の差異が明確であるが、周縁部1
b,1cにおいてはそれが明確でなくなるというような
ことが生じ得る。また、図1(b)中に符号FL2で示
したように、図中左上方向から照明を行なうと、照明光
が当り易い側の周縁部1bから中央部1aにかけての部
分については塗布前後の変化が識別容易となるが、他方
側の周縁部1cは光の当り方が非常に悪くなり(場合に
よっては陰影が生じる)、塗布前後の変化が識別困難と
なる可能性がある。
色合いや形状、カメラと塗布部の相対的な位置関係、照
明光の拡散性の度合等の条件によっては、上記関係が逆
転し、図1(a)のケースで周縁部1b,1cよりも中
央部1aの方が塗布/未塗布の判別が困難になる場合も
起こり得る。
覚センサで認識し易いような照明光の当て方に関する幾
何学的な条件を「好適照明ジオメトリ条件」と呼ぶこと
にする。この表現を借りて言えば、上記のような現象
は、「好適照明ジオメトリ条件の不定性」と言うべきも
のである。そして、従来の装置には、この好適照明ジオ
メトリ条件の不定性に対する有効な対策がなされていな
かっために高い信頼性を以て塗布状態の検出を行えない
という問題点があった。
従来技術の問題点を克服することにある。即ち、本発明
は、視覚センサを用いた塗布状態検出装置を改良し、好
適照明ジオメトリ条件の不定性に関連した塗布状態の検
出能力の信頼性の低下を回避する手段を与えることにあ
る。
題を解決するために、視覚センサを用いた塗布状態検出
装置に、複数種の照明ジオメトリ条件を切換設定する手
段と、切換設定される各照明ジオメトリ条件下で未塗布
の対象物面を表わすテクスチュア画像を取得する手段
と、切換設定される各照明ジオメトリ条件下で少なくと
も一部が塗布部で覆われた対象物面を表わす塗布状態画
像を取得する手段と、各照明ジオメトリ条件下で取得さ
れた塗布状態画像を表わすデータとそれらと各対応する
照明ジオメトリ条件下で取得されたテクスチュア画像の
データを比較し、塗布前後の差異を最も明瞭に表わして
いる画像データを寄せ集めて最適抽出画像を作成する手
段と、最適抽出画像に基づいて塗布状態を判定する手段
を具備させたものである。
と、最適化された最適抽出画像の作成と、塗布状態の判
定を塗布工程の進行中に繰り返し実行させる手段を具備
させれば、塗布工程の進行モニタリング手段として用い
ることが出来る。また、塗布状態画像の取得と、最適化
された最適抽出画像の作成と、塗布状態の判定を塗布工
程の終了後に実行させる手段を具備させれば、1つの塗
布工程が完了した対象物の塗布状態の検査手段として用
いることが出来る。
判定は最適抽出画像に基づいて塗布部の大きさや形状を
検出・判定することを通して行なわれる。
は、塗布中あるいは塗布後の塗布状態の検出・判定が、
複数の照明ジオメトリ条件で取得されるテクスチュア画
像と塗布状態の画像のデータから、塗布前と判定時点に
おける塗布状態の差異を最も明瞭に表わしている画像デ
ータを寄せ集めて再構成される最適抽出画像に基づいて
行なわれるので、好適照明ジオメトリ条件の不定性に起
因した検出能力の低下が起こり難いということにある。
出装置の要部を構成する視覚センサシステムの一例を示
したブロック図である。これを説明すると、10は画像
処理装置であり、中央演算処理装置(以下、CPUとい
う。)11を有している。該CPU11には、CCDカ
メラ3に接続されたカメラインターフェイス12、該カ
メラインターフェイス12を介して取り込まれた画像信
号をグレイスケールに変換して記憶するフレームメモリ
(#1,#2,#3・・・)13、画像処理プロセッサ
14、CPU11を介して画像処理システム各部の動作
を制御する為のプログラムを格納したプログラムメモリ
15、画像処理前あるいは画像処理後の画像を表示する
モニタ30(例えばCRT)に接続されたモニタインタ
ーフェイス16、各種設定値のデータを記憶し、また、
演算実行時の一時記憶手段としても使用されるデータメ
モリ17及び照明光源切換装置20及び汎用信号インタ
ーフェイス18が、各々バス19を介して接続されてい
る。
条件を切り換えるために、複数個(ここでは3個)の照
明光源5A,5B,5Cに接続され、CPU11からの
指令に従ってこれら照明光源のON/OFFの切換を行
なう。また、汎用信号インターフェイス18は塗布装置
の塗布制御部7にも接続されており、CPU11からの
指令に従って塗布装置のON/OFF、塗付材料供給弁
の開放度等を制御する。
に照明光源切換装置20、塗布制御部等の外部装置を加
えたものに相当しているが、ここでは更に、下記に述べ
る2つの事例1,2に必要な画像処理を実行するための
画像処理プログラム及び関連設定値がプログラムメモリ
15及びデータメモリ17に格納されている。
塗布状態検出 図3は、図2で説明した要部構成を持つ塗布状態検出装
置を接着剤の塗布量制御のための塗布状態検出に適用す
る場合の配置を説明する模式図である。図3において、
符号Wは塗布対象物で、その塗布面2上に塗布装置の塗
布ノズル6から接着剤1が適下される。塗布ノズル6か
らの接着剤1の適下流量は、塗布制御部(例えば制御
弁)7によって制御されている。
野4を有するCCDカメラ3で撮像される。5A,5B
及び5Cは、塗布部を異なる方向から照明する照明光源
であり、照明光源切換装置20を介して行なわれる照明
光源の選択的点灯によって、塗布部の照明ジオメトリ条
件が切り換えられる。なお、ここでは照明光源5A,5
B及び5Cに同特性のものを使用する。
よって、予定された量の接着剤1が塗布された時点で塗
布を終了するための手順と処理について、図4、図5の
フローチャートを参照図に加えて説明する。なお、カメ
ラの画素数は512×512とし、各フローチャート及
びその説明中で次の記号を使用する。 T(s)ij;塗布開始前に、s番目の照明ジオメトリ条
件で取得される画像(テクスチュア画像)を構成する画
素(i,j)の画像信号レベル(i,j=1,2,・・512)。 Z(s)ij;塗布開始後に、s番目の照明ジオメトリ条
件で得られる画像(塗布状態モニタリング画像)の各画
素(i,j)の画像信号レベル(i,j=1,2,・・512)。 Dij;塗布工程進行中に、塗布状態検出のために作成さ
れる画像(最適抽出画像)の各画素(i,j)の画像信
号レベル(i,j=1,2,・・512)。 N[Dij];最適抽出画像について、Dij>gを満たす
(i,j)の組の総数。接着剤1が塗布された部分の面
積を表わす。但し、gは接着剤1の塗布/未塗布を判定
するために設定されるしきい値で、その値は設計的乃至
実験的に定められる。
によって実行される処理の概略が記されている。先ず、
CPU11は照明光源切換装置20に指令を送り、光源
5Aを点灯する(ステップS1)。なお、本実施形態で
は、指定された以外の光源5B,5Cは点灯されない
(以下、同様)。そして、この第1の照明ジオメトリ条
件下(s=1)でカメラ3による撮影を行い、テクスチ
ュア画像T(1)ijを取得する(ステップS2)。取得
されたテクスチュア画像T(1)ijは、グレースケール
に変換されたデータの形で、フレームメモリ13の1番
目のフレーム#1に格納される。
3)、第2の照明ジオメトリ条件下(s=2)でのテク
スチュア画像T(2)ijの取得(ステップS4)、照明
光源5Cの点灯(ステップS5)、第3の照明ジオメト
リ条件下(s=3)でのテクスチュア画像T(3)ijの
取得(ステップS6)を順次行なう。取得されたテクス
チュア画像T(2)ij,T(3)ijは各々グレースケー
ルに変換されたデータの形でフレームメモリ13の2,
3番目のフレーム#2,#3に格納される。
完了したならば、CPU11は塗布制御部7に指令を送
り、接着剤1の塗布を開始する(ステップS7)。そし
て、CPU11は照明光源切換装置20に指令を送り、
再び光源5Aを点灯する(ステップS8)。そして、こ
の第1の照明ジオメトリ条件下(s=1)でカメラ3に
よる撮影を行い、塗布状態モニタリング画像Z(1)ij
を取得する(ステップS9)。取得された塗布状態モニ
タリング画像Z(1)ijは、グレースケールに変換され
たデータの形で、フレームメモリ13の4番目のフレー
ム#4に格納される。
10)、第2の照明ジオメトリ条件下(s=2)での塗
布状態モニタリング画像Z(2)ijの取得(ステップS
11)、照明光源5Cの点灯(ステップS12)、第3
の照明ジオメトリ条件下(s=3)での塗布状態モニタ
リング画像Z(3)ijの取得(ステップS13)を順次
行なう。取得された塗布状態モニタリング画像Z(2)
ij,Z(3)ijは各々グレースケールに変換されたデー
タの形でフレームメモリ13の5,6番目のフレーム#
5,#6に格納される。
1〜#6に格納された画像データに基づいて、最適抽出
画像Dijが画像処理プロセッサ14を用いて作成される
(ステップS14)。本事例で作成される最適抽出画像
Dijは、複数の照明ジオメトリ条件の下で得られたモニ
タリング画像を各対応する照明ジオメトリ条件の下で得
られたテクスチュア画像と比較し、塗布前後の差異を最
も明瞭に表わしている画像データを寄せ集めて最適抽出
画像として再構成した画像に相当する。最適抽出画像D
ij作成のための画像処理の一例を図5のフローチャート
に示した。
トした上で(ステップD1)、フレームメモリ13のフ
レーム#1と#4、#2と#5及び#3と#6に格納さ
れた画像データの差分に基づいて、画素(i,j)につ
いて、|Z(1)ij−T(1)ij|,|Z(2)ij−T
(2)ij|,|Z(3)ij−T(3)ij|の内最大のも
のを決定し、Dijのデータとしてフレームメモリ13の
第7番目のフレーム#7に書き込む(ステップD2)。
3)、指標iの飽和/未飽和のチェック(ステップD
4)を行ない、ステップD4で指標iの飽和が確認され
るまで、指標iの1アップ(ステップD3)とDijのデ
ータの書込(ステップD2)が繰り返される。
で指標iの飽和が確認されると、指標iをi=1にリセ
ットした上で(ステップD5)、指標jを1アップし
(ステップD6)、指標jの飽和/未飽和のチェック
(ステップD7)を行なう。ステップD7で指標jの飽
和が確認されない限り、再びステップD2へ戻って、D
ijのデータの書込が行なわれる。以下同様に、指標iが
飽和する毎に、指標jをカウントアップしながらDijの
データが順次の書き込まれる。そして、指標i,jの双
方が飽和して最適抽出画像Dijの作成が完了したら処理
を終了する。再び、図4のフローチャートに戻り、ステ
ップS15では作成された最適抽出画像Dijについて、
画像信号レベルがしきい値gを越えている画素数Nを求
めて基準値N0 と比較する。Nの値は接着剤1の塗布済
みの部分の面積に比例すると考えて良いから、接着剤1
の塗布を続けるに従って増大する。従って、予定された
塗布量に到達するまではN>N0 とはならず、ステップ
S15の判断出力はノーとなる。
ップS8〜ステップS15の処理サイクルをステップS
15でN>N0 と判断されるまで繰り返す。やがて、予
定された塗布量に到達し、ステップS15の判断出力が
イエスとなったら、CPU11は塗布制御部7に指令を
送って接着剤1の塗布を終了し(ステップS16)、処
理を終了する。
めの塗布状態検出 図6は、図2で説明した要部構成を持つ塗布状態検出装
置を接着剤塗布後の良否検査のための塗布状態検出に適
用する場合の配置を説明する模式図である。図6に示し
た全体配置は、事例1で使用した図3に示したものと基
本的に同じなので、繰り返し説明は省略する。但し、塗
布後に良否検査を行なう配置であることを考慮して、塗
布装置に関連した部分は図示を省略した。
8上に置かれた塗布対象物である。本事例における塗布
対象物Wは6角筒状のモータ部品であり、その6角形状
の頂面上に接着剤1が塗布されている。この接着剤1
は、モータ部品Wの頂面上に別の6角形状の部品を固着
するためのものであり、下方に併記したように、塗布が
良好に行なわれた場合には接着剤1は6角形状の頂面を
1周する輪帯状に塗布される。これに対して、この輪帯
に途切れ部9が生じた場合には、固着が不完全になる恐
れがあり、塗布状態としは不良となる。
同様の手法を用いて接着剤塗布部の最適抽出画像を作成
し、途切れ部9の有無を判定することで塗布状態の良否
を判定する手順と処理について、図7、図8のフローチ
ャートを参照図に加えて説明する。なお、事例1の場合
と同じくカメラの画素数は512×512とし、次の意
味で共通の記号を次の意味で使用する。但し、記号N
[Dij]は使用しない。
にs番目の照明ジオメトリ条件で取得される画像(テク
スチュア画像)を構成する画素(i,j)の画像信号レ
ベル(i,j=1,2,・・512)。 Z(s)ij;塗布完了後(検査時)に、s番目の照明ジ
オメトリ条件で得られる画像(塗布状態検査画像)の各
画素(i,j)の画像信号レベル(i,j=1,2,・・512)。 Dij;塗布完了後(検査時)に、塗布状態検出のために
作成される画像(最適抽出画像)の各画素(i,j)の
画像信号レベル(i,j=1,2,・・512)。
によって実行される処理の概略が記されている。テクス
チュア画像を取得するためのステップM1〜M6は、前
述のステップS1〜S6と同じである。即ち、先ず照明
光源切換装置20に指令を送り、光源5Aを点灯し(ス
テップM1)、第1の照明ジオメトリ条件下(s=1)
でカメラ3による撮影を行い、テクスチュア画像T
(1)ijを取得する(ステップM2)。取得されたテク
スチュア画像T(1)ijは、グレースケールに変換され
たデータの形で、フレームメモリ13の1番目のフレー
ム#1に格納される。
3)、第2の照明ジオメトリ条件下(s=2)でのテク
スチュア画像T(2)ijの取得(ステップM4)、照明
光源5Cの点灯(ステップM5)、第3の照明ジオメト
リ条件下(s=3)でのテクスチュア画像T(3)ijの
取得(ステップM6)を順次行なう。取得されたテクス
チュア画像T(2)ij,T(3)ijは各々グレースケー
ルに変換されたデータの形でフレームメモリ13の2,
3番目のフレーム#2,#3に格納される。
プは、塗布開始前に行なわれる。そして、外部信号の受
信等で塗布工程の完了を検出したならば、ステップM7
以下に進む。なお、塗布工程は検査ステーション8とは
別の場所で遂行されても良いが、テクスチュア画像取得
時(ステップM1〜M6)と以下に述べる検査画像取得
時(ステップM7〜M12)は、照明光源5A〜5C及
びカメラ3に関して同じ位置決め状態の下で遂行され
る。
換装置20に指令を送り、再び光源5Aを点灯する(ス
テップM7)。そして、この第1の照明ジオメトリ条件
下(s=1)でカメラ3による撮影を行い、塗布状態検
査画像Z(1)ijを取得する(ステップM8)。取得さ
れた塗布状態検査画像Z(1)ijは、グレースケールに
変換されたデータの形で、フレームメモリ13の4番目
のフレーム#4に格納される。
9)、第2の照明ジオメトリ条件下(s=2)での塗布
状態検査画像Z(2)ijの取得(ステップM10)、照
明光源5Cの点灯(ステップM11)、第3の照明ジオ
メトリ条件下(s=3)での塗布状態検査画像Z(3)
ijの取得(ステップM12)を順次行なう。取得された
塗布状態検査画像Z(2)ij,Z(3)ijは各々グレー
スケールに変換されたデータの形でフレームメモリ13
の5,6番目のフレーム#5,#6に格納される。
1〜#6に格納された画像データに基づいて、最適抽出
画像Dijが画像処理プロセッサ14を用いて作成される
(ステップM13)。本事例において作成される最適抽
出画像Dijは、複数の照明ジオメトリ条件の下で得られ
た塗布状態検査画像を各対応する照明ジオメトリ条件の
下で得られたテクスチュア画像と比較し、塗布前後の差
異を最も明瞭に表わしている画像データを寄せ集めて抽
出画像として再構成した画像に相当している。
た図5のフローチャートに従った処理によって実行出来
るので、繰り返し説明は省略する。なお、フローチャー
ト中の記号Z(s)ijは塗布状態検査画像と解釈する。
抽出画像Dijについて、塗布状態の良/不良の判定が行
なわれる。図6を参照して述べたように、本事例におけ
る塗布状態の良/不良の判定は、帯状の塗布部に途切れ
部9が存在するか否かで判定される。最適抽出画像Dij
は、背景(テクスチュア)を消去して帯状の塗布部を最
適抽出画像として再構成したものであるから、最適抽出
画像Dijについて、それが閉じた輪帯を形成しているか
否かを判定すれば良いことになる。
リズムは種々のものが周知であり、ここでもそれを利用
することが出来る(株式会社昭晃堂発行人工知能シリー
ズ第11巻:谷内田正彦著、「ロボットビジョン」、第
48〜第51頁、第101〜第103頁参照)。そこ
で、2つの例を挙げ、フローチャート(図8;途切れ部
有無判定処理、図9;途切れ部有無判定処理2、2値化
画像の説明図(図10)並びにr(θ)曲線の説明図
(図11)を参照して簡単に説明すれば次のようにな
る。
適抽出画像Dijを2値化する(ステップK1)。そし
て、2値画像に対してラベルづけによる方法、ランレン
グス法などを適用し(前掲書第48〜第51頁参照)、
値0を持つ領域の数を判定する(ステップK2)。塗布
状態が良好であれば、2値画像は図10中の画像1のよ
うに輪状の値1の領域で値0の領域が2つに分断された
ものとなり(値0を持つ領域の数が2)、塗布状態が不
良(途切れ部1個;図3参照)であれば図10中の画像
2のように、値1の領域に途切れ部Aが生じ、値0の領
域が1つにつながった画像(値0を持つ領域の数が1)
が得られる。
Dijが閉じた輪帯を形成していると判定され(ステップ
K3でイエス)、それ以外のケースは少なくとも1個の
途切れ部があると判定される(ステップK3でノー)。
ステップK3の判断がイエス(即ち、ステップM14の
判断がノー)の場合は、ステップM15へ進み塗布状態
良好の信号を出力する。また、ステップK3の判断がノ
ー(即ち、ステップM14の判断がイエス)の場合は、
ステップM16へ進み塗布状態不良のアラーム信号を出
力する。
有無判定処理1と同じく、最適抽出画像Dijを2値化す
る(ステップL1)。得られる2値画像は上記した途切
れ部有無判定処理1の場合と同じである(図10参
照)。次いで、この2値画像について、r(θ)曲線を
作成する(ステップL2)。図11に例示したように、
途切れ部に向かう方向に対応する範囲(θ1 <θ<θ2
)では、画像重心Gからθ方向に引いた直線と2値化
された画像の輪郭線との交点(2つある場合には、重心
Gに近い方を選ぶ。)が存在しなくなることを利用し
て、途切れ部の有無を判定する(ステップL3)。
合、ステップL3の判断がイエス(即ち、ステップM1
4の判断がノー)であればステップM15へ進み塗布状
態良好の信号を出力する。また、ステップK3の判断が
ノー(即ち、ステップM14の判断がイエス)の場合
は、ステップM16へ進み塗布状態不良のアラーム信号
を出力する。
点灯して3種のジオメトリ条件を設定して最適抽出画像
を作成する2つ事例について説明したが、ジオメトリ条
件の数や設定方法は、これに限るものではない。例え
ば、異なる特性(光度、スペクトル、拡散性など)を有
する複数の照明光源を配置して切り換える方式としても
良いし、また、1つのジオメトリ条件で2個以上の照明
光源を点灯しても良い。
ついて、テクスチュア画像の画像信号レベルが大きく異
なる場合には、各ジオメトリ条件下で取得される画像間
で画像信号レベルを規格化することが好ましい。画像の
規格化は、例えば、最初のジオメトリ条件下で得られた
テクスチュア画像の画像信号レベルの平均値を基準とし
て、他のジオメトリ条件下で得られたテクスチュア画像
の画像信号レベルの平均値との比を計算し、2番目以降
の各ジオメトリ条件で得られた各画像について各々規格
化定数γ2 ,γ3 ・・・を乗じてから、最適抽出画像を
構成すれば良い。
適照明ジオメトリ条件の不定性に関連して塗布状態の検
出能力が低下することが避けられる。従って、本発明の
塗布状態検出装置を塗布工程中あるいは工程後の塗布状
態のモニタリングや良否検査に適用した場合、塗布工程
システム全体の信頼性が向上する。
て、好適ジオメトリ条件の不定性について説明する図
で、(a)は真上方向から照明を行なったケース、
(b)は斜め上方向から照明を行なったケースを表わし
ている。
る視覚センサシステムの一例を示したブロック図であ
る。
置を接着剤の塗布量制御のための塗布状態検出に適用す
る場合の配置を説明する模式図である。
1が実行する処理の概略を記したフローチャートであ
る。
を説明するフローチャートである。
置を接着剤塗布後の良否検査のための塗布状態検出に適
用する場合の配置を説明する模式図である。
1が実行する処理の概略を記したフローチャートであ
る。
ーチャートである。
ーチャートである。
像を例示した図である。
曲線について説明する図である。
Claims (5)
- 【請求項1】 カメラ手段を含む視覚センサを用いた塗
布状態検出装置において、 複数種の照明ジオメトリ条件を切換設定する手段と、前
記切換設定される各照明ジオメトリ条件下で未塗布の対
象物面を表わすテクスチュア画像を取得する手段と、前
記切換設定される各照明ジオメトリ条件下で少なくとも
一部が塗布部で覆われた対象物面を表わす塗布状態画像
を取得する手段と、 前記各照明ジオメトリ条件下で取得された塗布状態画像
を表わすデータとそれらと各対応する照明ジオメトリ条
件下で取得されたテクスチュア画像のデータを比較し、
塗布前後の差異を最も明瞭に表わしている画像データを
寄せ集めて最適抽出画像を作成する手段と、前記最適抽
出画像に基づいて塗布状態を判定する手段を備えた、前
記塗布状態検出装置。 - 【請求項2】 カメラ手段を含む視覚センサを用いた塗
布状態検出装置において、 複数種の照明ジオメトリ条件を切換設定する手段と、前
記切換設定される各照明ジオメトリ条件下で未塗布の対
象物面を表わすテクスチュア画像を取得する手段と、前
記切換設定される各照明ジオメトリ条件下で少なくとも
一部が塗布部で覆われた対象物面を表わす塗布状態画像
を取得する手段と、 前記各照明ジオメトリ条件下で取得された塗布状態画像
を表わすデータとそれらと各対応する照明ジオメトリ条
件下で取得されたテクスチュア画像のデータを比較し、
塗布前後の差異を最も明瞭に表わしている画像データを
寄せ集めて最適抽出画像を作成する手段と、前記最適抽
出画像に基づいて塗布状態を判定する手段と、前記塗布
状態画像の取得と、前記最適化された最適抽出画像の作
成と、前記塗布状態の判定を塗布工程の進行中に繰り返
し実行させる手段を備えた、前記塗布状態検出装置。 - 【請求項3】 前記塗布状態を判定する手段が、前記最
適抽出画像に基づいて塗布部の大きさに基づいて塗布状
態を判定する手段を含んでいる、請求項1または請求項
2に記載された塗布状態検出装置。 - 【請求項4】 カメラ手段を含む視覚センサを用いた塗
布状態検出装置において、 複数種の照明ジオメトリ条件を切換設定する手段と、前
記切換設定される各照明ジオメトリ条件下で未塗布の対
象物面を表わすテクスチュア画像を取得する手段と、前
記切換設定される各照明ジオメトリ条件下で少なくとも
一部が塗布部で覆われた対象物面を表わす塗布状態画像
を取得する手段と、 前記各照明ジオメトリ条件下で取得された塗布状態画像
を表わすデータとそれらと各対応する照明ジオメトリ条
件下で取得されたテクスチュア画像のデータを比較し、
塗布前後の差異を最も明瞭に表わしている画像データを
寄せ集めて最適抽出画像を作成する手段と、前記最適抽
出画像に基づいて塗布状態を判定する手段と、 前記塗布状態画像の取得と、前記最適化された最適抽出
画像の作成と、前記塗布状態の判定を塗布工程の終了後
に実行させる手段を備えた、前記塗布状態検出装置。 - 【請求項5】 前記塗布状態を判定する手段が、前記最
適抽出画像に基づいて塗布部の形状に基づいて塗布状態
を判定する手段を含んでいる、請求項1または請求項4
に記載された塗布状態検出装置。
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---|---|---|---|
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JPH1010051A true JPH1010051A (ja) | 1998-01-16 |
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-
1996
- 1996-06-25 JP JP18269396A patent/JP3667886B2/ja not_active Expired - Fee Related
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