JPS61213753A - 正反射特性を有する物体表面の欠陥検出方式 - Google Patents
正反射特性を有する物体表面の欠陥検出方式Info
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- JPS61213753A JPS61213753A JP5707785A JP5707785A JPS61213753A JP S61213753 A JPS61213753 A JP S61213753A JP 5707785 A JP5707785 A JP 5707785A JP 5707785 A JP5707785 A JP 5707785A JP S61213753 A JPS61213753 A JP S61213753A
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- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
- Image Input (AREA)
- Closed-Circuit Television Systems (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
〔産業上の利用分野〕
本発明は金属面のような、正反射特性を有する物体表面
の欠陥を検出する欠陥検出装置に係り。
の欠陥を検出する欠陥検出装置に係り。
特にキズ等の局所的な欠陥のみならず、緩やかな曲がり
やねじれ等の大域的な欠陥も検出することができる物体
表面の欠陥検出方式に関する。
やねじれ等の大域的な欠陥も検出することができる物体
表面の欠陥検出方式に関する。
例えば表面に金属鍍金された機械部品のように。
鏡面特性すなわち正反射特性を有する物体表面にキズの
有無を検出したり、傾斜面の角度が標準のものと異なる
ような場合、従来は目視によりこれらをチェックするこ
とがほとんどである。
有無を検出したり、傾斜面の角度が標準のものと異なる
ような場合、従来は目視によりこれらをチェックするこ
とがほとんどである。
ところでこのような目視による場合には、検出もれが存
在するので、コンピュータにおける画像処理技術を用い
てこのような欠陥検出を自動的に行うことが試みられて
いる。
在するので、コンピュータにおける画像処理技術を用い
てこのような欠陥検出を自動的に行うことが試みられて
いる。
ところでコンピュータにおける画像処理技術を用いてキ
ズの如き欠陥検出を行う場合、その物体の表面の濃淡画
像をメモリに一度記憶させ、一旦2値化処理を行ない、
その「1」または「0」の境界の幾何学的形状からキズ
の有無の検出を行う方式と、前記濃淡値を微分してエツ
ジ検用を行い。
ズの如き欠陥検出を行う場合、その物体の表面の濃淡画
像をメモリに一度記憶させ、一旦2値化処理を行ない、
その「1」または「0」の境界の幾何学的形状からキズ
の有無の検出を行う方式と、前記濃淡値を微分してエツ
ジ検用を行い。
そのエツジ強度からキズを検出する方式がある。
しかしこれらの方式はいずれも輪郭線等の線を主体とし
てキズを検出するものであって、闇値の設定が難かしい
ということのみならず、緩やかな曲がり等の大域的な欠
陥を検出することができない等の問題があった。
てキズを検出するものであって、闇値の設定が難かしい
ということのみならず、緩やかな曲がり等の大域的な欠
陥を検出することができない等の問題があった。
ところで表面が乱反射性の物体に対しては、照度差ステ
レオ(Photometric 5tereo)といわ
れる手法によりその物体表面の傾き、つまり物体表面の
微小面素の向き(法線ベクトル)を求めることができる
。この手法は、 rReflectance Map
Techniques for Analyzing
5urface Defects in MetaI
CastingsJ Robert J、Woodh
aa+ June 1978^rtificial I
ntelligence Laboratory M、
1.T、に発表されている。その概略を第11図により
説明する。
レオ(Photometric 5tereo)といわ
れる手法によりその物体表面の傾き、つまり物体表面の
微小面素の向き(法線ベクトル)を求めることができる
。この手法は、 rReflectance Map
Techniques for Analyzing
5urface Defects in MetaI
CastingsJ Robert J、Woodh
aa+ June 1978^rtificial I
ntelligence Laboratory M、
1.T、に発表されている。その概略を第11図により
説明する。
第11図(a)に示す如く、あらかじめその物体表面の
傾きが既知な1例えば球の如き物体1を用意する。この
物体1の表面は乱反射特性を有する。
傾きが既知な1例えば球の如き物体1を用意する。この
物体1の表面は乱反射特性を有する。
この物体1の周囲に3個の光源PI、P2.P3を配置
する。そしてこの光源をPI、P2.P3の順序で個別
に点灯する。これによりTVカメラ2からは、まず第1
1図(b)のdlに示す如き画像データが得られ1次い
で画像データd2.ct3が得られる。このとき物体1
が球体でありその各微小面素の向きは既知のため1画像
データd1〜d3における各微小面素毎の濃淡データが
得られる。
する。そしてこの光源をPI、P2.P3の順序で個別
に点灯する。これによりTVカメラ2からは、まず第1
1図(b)のdlに示す如き画像データが得られ1次い
で画像データd2.ct3が得られる。このとき物体1
が球体でありその各微小面素の向きは既知のため1画像
データd1〜d3における各微小面素毎の濃淡データが
得られる。
従って、この画像データd1〜d3にもとづき各微小面
素毎の濃淡データの組合せを求めてこれを参照表とする
ことにより、傾きが未知の物体をこの光源P+、P2.
P3で個別に照射したとき得られた微小面素毎のデータ
の組合せにより前記参照表をアクセスすれば、未知物体
の微小面素毎の傾きを得ることができる。
素毎の濃淡データの組合せを求めてこれを参照表とする
ことにより、傾きが未知の物体をこの光源P+、P2.
P3で個別に照射したとき得られた微小面素毎のデータ
の組合せにより前記参照表をアクセスすれば、未知物体
の微小面素毎の傾きを得ることができる。
すなわち、物体表面の微小面素の向き(法線ベクトル)
は、同一視点から異なった照明条件下で観測された複数
枚の画像から決定することができる。この手法は、前記
の如く、照度差ステレオと呼ばれ9反射率分布図(Re
flectance Map )に理論的根拠を置く、
前記参照表を使用してその傾きを求めることができる。
は、同一視点から異なった照明条件下で観測された複数
枚の画像から決定することができる。この手法は、前記
の如く、照度差ステレオと呼ばれ9反射率分布図(Re
flectance Map )に理論的根拠を置く、
前記参照表を使用してその傾きを求めることができる。
一般に被写体表面上の見掛けの明るさは光源の方向、観
測者の方向1面素の向き1表面の材質の4つの要素に左
右される。光源の方向、観測者の方向、さらに材質が既
知の場合には、見掛けの明るさEは面素の向きを従属変
数として。
測者の方向1面素の向き1表面の材質の4つの要素に左
右される。光源の方向、観測者の方向、さらに材質が既
知の場合には、見掛けの明るさEは面素の向きを従属変
数として。
E=R(p、q)
と表すことができる。ここで(p、q)は観測者を基準
とした座標系で表した面素の向きである。
とした座標系で表した面素の向きである。
このEを(p、q)平面にプロットしたものを反射率分
布図と呼ぶ。分布は特に光源の方向に左右されることに
注意を要する。
布図と呼ぶ。分布は特に光源の方向に左右されることに
注意を要する。
ある光源下で写した画像の画素で見掛けの明るさE+を
得たとする。この画素に対応する被写体上の面素の向き
は。
得たとする。この画素に対応する被写体上の面素の向き
は。
E+=R+ (p、q) ・・−7
−(1)を満たす(p、 q)平面上の軌跡上に存在
する。
−(1)を満たす(p、 q)平面上の軌跡上に存在
する。
第二の光源下で同一の画素からE2の明るさを得たとす
ると、 (p、q)はさらに。
ると、 (p、q)はさらに。
E 2 = R2(1) 、 q)
−−−−−−−−42)を満すことがわかる。
−−−−−−−−42)を満すことがわかる。
ところで前記第一、第二の画像を取込む際に被写体とテ
レビカメラの位置は変化していないので。
レビカメラの位置は変化していないので。
同一画素は(p、q)平面で同一位置として表せる。よ
って前記式(1)と(2)の交点が面素の向きとなる。
って前記式(1)と(2)の交点が面素の向きとなる。
また実際は両式の非線形性のため、第三の光源下におけ
る画像が必要となる。
る画像が必要となる。
照度差ステレオは各画像間に視差が存在せず。
マツチングが高速に行える。さらに高速化を図るため参
照表を使用することが多い。このため観測者と被写体な
らびに光源と被写体との距離は物体の大きさに比して充
分遠いものとする。この仮定下では被写体の各面素にお
いて光源ならびに観測者の方向は一定とみなされる。し
たがって同一の反射率分布図が通用できる。換言すれば
明るさの3つのデータの組と面素の向きの関係は画面上
の位置に不変である。したがって予め明るさく画像デー
タの濃淡値)の3つ組(3光源を使用する場合)と面素
の向きの関係を計算し、3つ組から面素の向きが参照で
きる参照表として保持しておけばよい。
照表を使用することが多い。このため観測者と被写体な
らびに光源と被写体との距離は物体の大きさに比して充
分遠いものとする。この仮定下では被写体の各面素にお
いて光源ならびに観測者の方向は一定とみなされる。し
たがって同一の反射率分布図が通用できる。換言すれば
明るさの3つのデータの組と面素の向きの関係は画面上
の位置に不変である。したがって予め明るさく画像デー
タの濃淡値)の3つ組(3光源を使用する場合)と面素
の向きの関係を計算し、3つ組から面素の向きが参照で
きる参照表として保持しておけばよい。
ところで前記の如き従来の照度差ステレオでは。
産業上の応用面において特に重である鏡面を有する物体
、つまり著しい正反射特性を有する物体を扱う場合には
この手法が通用できないという問題点がある。すなわち
、正反射特性を有する物体表面のため1例えば点光源を
使用したとき物体表面のほとんどの面素の向きが光を観
測方向に反射せず、観測される画像データはほぼ濃度レ
ベル零の集まりとなるという問題がある。
、つまり著しい正反射特性を有する物体を扱う場合には
この手法が通用できないという問題点がある。すなわち
、正反射特性を有する物体表面のため1例えば点光源を
使用したとき物体表面のほとんどの面素の向きが光を観
測方向に反射せず、観測される画像データはほぼ濃度レ
ベル零の集まりとなるという問題がある。
本発明は、前記の如き照度差ステレオ方式を正反射特性
を有する物体に対しても通用できるようにして物体表面
の面素の向きを抽出できるようにすることにより、鏡面
物体表面のキズの存在や緩やかな曲がり等の該物体表面
の欠陥検出を行うようにしたものであって、このために
1本発明の正反射特性を有する物体表面の欠陥検出方式
では。
を有する物体に対しても通用できるようにして物体表面
の面素の向きを抽出できるようにすることにより、鏡面
物体表面のキズの存在や緩やかな曲がり等の該物体表面
の欠陥検出を行うようにしたものであって、このために
1本発明の正反射特性を有する物体表面の欠陥検出方式
では。
少なくとも3個の光源と、光源からの光を反射すること
によって対象物体に光を照射する乱反射面と、前記対象
物体を観測する画像入力手段と、正反射特性を有する既
知形状物体の各光源点燈下で観測される濃淡値の組と前
記物体表面の微小面素の向きとの関係を表現する参照表
を作成する参照表作成手段と3作成された参照表を保持
する参照表保持手段と、正反射特性を有する検査対象物
体の各光源点燈下で観測される濃淡値の組で前記参照表
保持手段を検索することにより検査対象物体表面の微小
面素の向きを抽出する抽出手段と、前記抽出手段の出力
に基づいて前記検査対象物体表面の欠陥を検出すること
を特徴とする。
によって対象物体に光を照射する乱反射面と、前記対象
物体を観測する画像入力手段と、正反射特性を有する既
知形状物体の各光源点燈下で観測される濃淡値の組と前
記物体表面の微小面素の向きとの関係を表現する参照表
を作成する参照表作成手段と3作成された参照表を保持
する参照表保持手段と、正反射特性を有する検査対象物
体の各光源点燈下で観測される濃淡値の組で前記参照表
保持手段を検索することにより検査対象物体表面の微小
面素の向きを抽出する抽出手段と、前記抽出手段の出力
に基づいて前記検査対象物体表面の欠陥を検出すること
を特徴とする。
C作用)
本発明では乱反射面を利用して検査対象物体の濃淡値の
組を得ることができるので、これにもとづき微小面素の
向きの不連続性を抽出してキズのような局所欠陥を検出
することができる。またモデルを使用してあらかじめそ
の微小面素の向今を抽出しておき検査対象物体の微小面
素の向きをこのモデルのそれと比較することにより緩や
かな曲がり等の大域的な欠陥を検出することができる。
組を得ることができるので、これにもとづき微小面素の
向きの不連続性を抽出してキズのような局所欠陥を検出
することができる。またモデルを使用してあらかじめそ
の微小面素の向今を抽出しておき検査対象物体の微小面
素の向きをこのモデルのそれと比較することにより緩や
かな曲がり等の大域的な欠陥を検出することができる。
本発明を一実施例にもとづき詳述するに先立ち。
その概要を第1図〜第3図にもとづき説明する。
第1図(alは本発明における画像データを入力するた
めの画像データ人力装置であり、同(blは参照表を作
成するときの各面素が既知の球の如き物体の中心位置や
半径を求める場合のフローチャート。
めの画像データ人力装置であり、同(blは参照表を作
成するときの各面素が既知の球の如き物体の中心位置や
半径を求める場合のフローチャート。
同(C)及び(d)は面素の向きを抽出するときの説明
図。
図。
同(8)は本発明における参照表の作成および面素の向
きを出力するためのプロ・ンク図、第2図は参照表作成
状態説明図、第3図は第1図により得られた面素の向き
の抽出結果例である。
きを出力するためのプロ・ンク図、第2図は参照表作成
状態説明図、第3図は第1図により得られた面素の向き
の抽出結果例である。
なお、第3図においてその左下図は面素の方向が求まっ
たか否かを表現したものである。面素の方向が求まった
部分は黒い部分で、求まらなかった部分は白い部分で表
現している。
たか否かを表現したものである。面素の方向が求まった
部分は黒い部分で、求まらなかった部分は白い部分で表
現している。
これは9面素の方向の表示の関係上、「・」が実際に求
まった面素の方向(真上を向いている面素の方向)か、
それとも求まらなかった部分かを区別するためである。
まった面素の方向(真上を向いている面素の方向)か、
それとも求まらなかった部分かを区別するためである。
面素の方向が求まる。求まらないというのは。
参照表を作成する際に、三光源の組み合わせで物理的に
在り得ない組み合わせがあるためで、・参照表の内容は
必ずしもすべて埋まっているわけではない。従って、実
際には、参照表の内容として。
在り得ない組み合わせがあるためで、・参照表の内容は
必ずしもすべて埋まっているわけではない。従って、実
際には、参照表の内容として。
参照表の内容が実際に意味のある組み合わせによるもの
か否かの情報(1ビツト)をもっておき。
か否かの情報(1ビツト)をもっておき。
参照表をひく場合に、その情報によって面素の方向が求
まったか否かを区別している。
まったか否かを区別している。
左下図はこの情報を表示したものである。なおこの左下
図の意味は後述する他の図(第7図、第8図等)におい
ても同様である。
図の意味は後述する他の図(第7図、第8図等)におい
ても同様である。
第1図において、lOは画像データ入力装置であり、乱
反射面11.TV左カメラ2.光源P1〜P3が設備さ
れ2 この中に物体13が配置される。14は中心位置
・半径算出回路であって物体の中心位置や半径等を算出
するもの、15は補正回路であって物体13に照射する
光や物体13からTV左カメラ2に入力される光が平行
光線であることが必要であるが実際には物体13とTV
左カメラ2および乱反射面11との距離を大きくとれな
いため、明るさの補正を行うものであり、その画像デー
タ毎の補正量を補正係数表16より得てこれによる補正
を行うもの、17は正規化回路であって光源PI、P2
.P3の影響を除くためにメモリel、e2.63のそ
れぞれの最大値DIlax+ 、 Dmax2 、 D
tmax3を検出して各メモリel〜c3のデータをそ
れぞれの最大値で商をとったものを算出するもの、18
は最大値検索回路であってメモリel、e2.e3内の
それぞれの最大値Omax%、 Dsax2 、 On
+ax3を検索するもの、19は向き判定回路であって
球のような各画素の傾きがあらかじめわかっている物体
を使用して参照表を作成する「参照表作成モード」の場
合には中心位置半径算出回路14から送出されたデータ
をもとにして画像データの面素の位置を算出し、この位
置にもとづき傾き表20をアクセスしてその法線ベクト
ルLを求め、メモリM+ 、M2.M3より正規化され
た3つの濃度値の組とこの法線ベクトルLを参照表に記
入し、また検査対象物体23の面素の向きを検出する「
面素の向き検出モード」の場合には、各面素毎の3つの
濃度値の組をキーとして参照表21をアクセスしてそれ
に対応する法線ベクトルつまり面素の向きを求めてこれ
を出力データとして出力データ部22に出力するもので
ある。
反射面11.TV左カメラ2.光源P1〜P3が設備さ
れ2 この中に物体13が配置される。14は中心位置
・半径算出回路であって物体の中心位置や半径等を算出
するもの、15は補正回路であって物体13に照射する
光や物体13からTV左カメラ2に入力される光が平行
光線であることが必要であるが実際には物体13とTV
左カメラ2および乱反射面11との距離を大きくとれな
いため、明るさの補正を行うものであり、その画像デー
タ毎の補正量を補正係数表16より得てこれによる補正
を行うもの、17は正規化回路であって光源PI、P2
.P3の影響を除くためにメモリel、e2.63のそ
れぞれの最大値DIlax+ 、 Dmax2 、 D
tmax3を検出して各メモリel〜c3のデータをそ
れぞれの最大値で商をとったものを算出するもの、18
は最大値検索回路であってメモリel、e2.e3内の
それぞれの最大値Omax%、 Dsax2 、 On
+ax3を検索するもの、19は向き判定回路であって
球のような各画素の傾きがあらかじめわかっている物体
を使用して参照表を作成する「参照表作成モード」の場
合には中心位置半径算出回路14から送出されたデータ
をもとにして画像データの面素の位置を算出し、この位
置にもとづき傾き表20をアクセスしてその法線ベクト
ルLを求め、メモリM+ 、M2.M3より正規化され
た3つの濃度値の組とこの法線ベクトルLを参照表に記
入し、また検査対象物体23の面素の向きを検出する「
面素の向き検出モード」の場合には、各面素毎の3つの
濃度値の組をキーとして参照表21をアクセスしてそれ
に対応する法線ベクトルつまり面素の向きを求めてこれ
を出力データとして出力データ部22に出力するもので
ある。
次に参照表作成および検査対象物体の面素間作成につい
て説明する。
て説明する。
+1) 参照表作成
まず検査対象物体と同一の反射特性を持ち(検査対象物
体が鏡面特性を有するときは同じく鏡面特性を有するも
の)、形状が既知(通常は球形)の物体13を光源P+
、P2.P3下に置く。このときまず前記3つの光源P
I−P 3を点燈し。
体が鏡面特性を有するときは同じく鏡面特性を有するも
の)、形状が既知(通常は球形)の物体13を光源P+
、P2.P3下に置く。このときまず前記3つの光源P
I−P 3を点燈し。
物体13は乱反射面11により照射されるが、このとき
TV左カメラ2における物体13の画像データに陰線が
取込まれないように、必要に応じて補助光源を使用して
その位置を適宜定める。このようにしてTV左カメラ2
から球形物体13の画像データがメモリmQに保持され
、その中心位置および半径が中心位置半径算出回路■4
で算出され、これにより球形の物体1′3の輪郭が得ら
れる。
TV左カメラ2における物体13の画像データに陰線が
取込まれないように、必要に応じて補助光源を使用して
その位置を適宜定める。このようにしてTV左カメラ2
から球形物体13の画像データがメモリmQに保持され
、その中心位置および半径が中心位置半径算出回路■4
で算出され、これにより球形の物体1′3の輪郭が得ら
れる。
次に光源を1つずつ点燈する。これにより光源P+を点
燈したときの画像データがメモリm1に保持され、光源
P2を点燈したときの画像データがメモリm2に保持さ
れ、光源P3を点燈したときの画像データがメモリm3
に保持されることになる。これらメモリm1〜m3に保
持された画像データは、それぞれ補正回路15において
補正係数表16より得られる補正量にもとづき前記補正
が行われたあとメモリ61.e2.e3に保持される。
燈したときの画像データがメモリm1に保持され、光源
P2を点燈したときの画像データがメモリm2に保持さ
れ、光源P3を点燈したときの画像データがメモリm3
に保持されることになる。これらメモリm1〜m3に保
持された画像データは、それぞれ補正回路15において
補正係数表16より得られる補正量にもとづき前記補正
が行われたあとメモリ61.e2.e3に保持される。
そして最大値検索回路18により、メモリet、e2.
e3に保持された各画像データの各メモリ毎の最大値M
/’+、MA2.MA3が求められる。そして正規化回
路17によりメモリe1の画像データをMA+で商し、
メモリe2の画像データをMA2で商し、メモリe3の
画像データをMA3で商して各画像データを正規化した
画像データD+、D2.D3をメモリMl、M2.M3
に保持する。このようにメモリM1〜M3に光源P I
−P 3を個々に点燈したときに得られる正規化された
3組の画像データが保持される。
e3に保持された各画像データの各メモリ毎の最大値M
/’+、MA2.MA3が求められる。そして正規化回
路17によりメモリe1の画像データをMA+で商し、
メモリe2の画像データをMA2で商し、メモリe3の
画像データをMA3で商して各画像データを正規化した
画像データD+、D2.D3をメモリMl、M2.M3
に保持する。このようにメモリM1〜M3に光源P I
−P 3を個々に点燈したときに得られる正規化された
3組の画像データが保持される。
向き判定回路19は、参照表作成モードのとき。
前記中心位置・半径算出回路14より伝達された球状の
物体13の輪郭データにもとづき、その物体13の面素
毎の向き(法線ベクトル)を傾き表20より順次読出し
てこれにメモリM+−M3より順次読出した画像データ
D1〜D3の該画素毎の組みを付加し、参照表21に格
納する。例えば第2図に示す如く、傾き表20より画素
rlにおける向きLIを読出し、メモリM1〜M3より
同一の画素r1における画像データdl−1+d2−I
、a3−1を読出し、この(LI:d+−+。
物体13の輪郭データにもとづき、その物体13の面素
毎の向き(法線ベクトル)を傾き表20より順次読出し
てこれにメモリM+−M3より順次読出した画像データ
D1〜D3の該画素毎の組みを付加し、参照表21に格
納する。例えば第2図に示す如く、傾き表20より画素
rlにおける向きLIを読出し、メモリM1〜M3より
同一の画素r1における画像データdl−1+d2−I
、a3−1を読出し、この(LI:d+−+。
dz−1+ a3−+)を参照表21に格納する。
同様に画@rz、r3について得られた向きと画像デー
タの組合せ(L2 : d+−2,dz−2゜d:+−
2)、 (L3 :d+−3,dz−3・ d3−3
)を参照表21に格納する。このようなことを前記輪郭
データ内の全画素について行うことにより2面素の向き
に対する画像データD+ −D3の組合せが決定され、
これをもとにして逆に画像データの3つの組み合せから
その面素の向きを検出することができる。このとき前記
画像データの3つの成分を、)x、、3y、azとした
ときこれをつまり (p、q)で示すことができる。(
2方向を一般的に−1で表現する。) (2)イ★査対象物体の面素向作成 前記(1)により参照表21を作成したあとで、今度は
検査対象物体23を、第1図に示す物体13の位置にお
く。そして光源P+を点燈してTVカメラ12より得ら
れた画像データをメモリm1に保持し1次に光源P2の
みを点燈して得られた画像データをメモリm2に保持し
、最後に光源P3のみを点燈して得られた画像データを
メモリm3に保持する。それから前記(11と同様にこ
れらの画像デー タを補正係数表16を使用して補正回
路15で補正したあとこの補正された画像データをメモ
リel、e2.e3に保持する。それから各メモリe
l −83毎の最大値を最大値検索回路18で検索し、
得られたそれぞれの最大値を使用して正規化回路17に
よりメモリel、e2.e3に保持された画像データを
正規化したのちこの正規化された画像データをメモリM
s 、M2.M3に格納する。このとき向き判定回路1
9は面素の向き検出モードで制御されているので、今度
は各メモリM1.M2.M3を順次スキャンして同一ア
ドレス(画素単位)の画像データを読み出す。このとき
例えばメモリM1よりdl−#、M2よりdz−n、M
3よりd3−mという画像データが得られたとき、これ
らの(d+−1,dz −n。
タの組合せ(L2 : d+−2,dz−2゜d:+−
2)、 (L3 :d+−3,dz−3・ d3−3
)を参照表21に格納する。このようなことを前記輪郭
データ内の全画素について行うことにより2面素の向き
に対する画像データD+ −D3の組合せが決定され、
これをもとにして逆に画像データの3つの組み合せから
その面素の向きを検出することができる。このとき前記
画像データの3つの成分を、)x、、3y、azとした
ときこれをつまり (p、q)で示すことができる。(
2方向を一般的に−1で表現する。) (2)イ★査対象物体の面素向作成 前記(1)により参照表21を作成したあとで、今度は
検査対象物体23を、第1図に示す物体13の位置にお
く。そして光源P+を点燈してTVカメラ12より得ら
れた画像データをメモリm1に保持し1次に光源P2の
みを点燈して得られた画像データをメモリm2に保持し
、最後に光源P3のみを点燈して得られた画像データを
メモリm3に保持する。それから前記(11と同様にこ
れらの画像デー タを補正係数表16を使用して補正回
路15で補正したあとこの補正された画像データをメモ
リel、e2.e3に保持する。それから各メモリe
l −83毎の最大値を最大値検索回路18で検索し、
得られたそれぞれの最大値を使用して正規化回路17に
よりメモリel、e2.e3に保持された画像データを
正規化したのちこの正規化された画像データをメモリM
s 、M2.M3に格納する。このとき向き判定回路1
9は面素の向き検出モードで制御されているので、今度
は各メモリM1.M2.M3を順次スキャンして同一ア
ドレス(画素単位)の画像データを読み出す。このとき
例えばメモリM1よりdl−#、M2よりdz−n、M
3よりd3−mという画像データが得られたとき、これ
らの(d+−1,dz −n。
d3−m)を組みとして参照表21をアクセスし。
これらの画像データの組みに対応した面素の向き(法線
ベクトル)Lfを出力データとして得る。
ベクトル)Lfを出力データとして得る。
このようにしてメモリM1〜M3の画素単位の組みに対
して参照表21を照合することによりそれぞれの面素の
向きを得ることができる。第3図は検査対象物体として
円錐台を使用した場合の面素の向きを図形出力したとき
の例である。
して参照表21を照合することによりそれぞれの面素の
向きを得ることができる。第3図は検査対象物体として
円錐台を使用した場合の面素の向きを図形出力したとき
の例である。
本発明では、前記(1)、 +2)の如き手法を使用し
て全画面の面素の向きを求め、これにもとづき局所的欠
陥(キズ)の検出を行ったり、大域的欠陥(緩やかな曲
がり、ゆがみ等)の検出を行うものであるが1本発明の
一実施例構成を第4図にもとづき説明する。
て全画面の面素の向きを求め、これにもとづき局所的欠
陥(キズ)の検出を行ったり、大域的欠陥(緩やかな曲
がり、ゆがみ等)の検出を行うものであるが1本発明の
一実施例構成を第4図にもとづき説明する。
第4図において、第1図(+141と同符号部は同一部
分であり、30は向き判定回路であって第1図(e)に
おける向き判定回路19に対応するもの、31は微分回
路、32はモデル保持部、33は比較回路である。
分であり、30は向き判定回路であって第1図(e)に
おける向き判定回路19に対応するもの、31は微分回
路、32はモデル保持部、33は比較回路である。
向き判定回路30は、前記向き判定回路19と同様な処
理を行うものであるが、参照表作成モードの外に局所欠
陥検出モード、モデル作成モード。
理を行うものであるが、参照表作成モードの外に局所欠
陥検出モード、モデル作成モード。
大域欠陥検出モード等で制御される。ここで局所欠陥検
出モードの場合には、前記向き判定回路19における面
素の向き検出モードの場合と同様に検査対象物体の各面
素の向きを検出するとともにこれを微分回路31に出力
する。モデル作成モードの場合は、大域欠陥検出に必要
な無欠陥のモデルの面素の向きを検出してこれをモデル
保持部32に出力する。そして大域欠陥検出モードの場
合には、検査対象物体の各面素の向きを検出してこれを
比較回路33に送出し、先にモデル保持部32に格納し
であるモデルの各面素の向きと比較するものである。
出モードの場合には、前記向き判定回路19における面
素の向き検出モードの場合と同様に検査対象物体の各面
素の向きを検出するとともにこれを微分回路31に出力
する。モデル作成モードの場合は、大域欠陥検出に必要
な無欠陥のモデルの面素の向きを検出してこれをモデル
保持部32に出力する。そして大域欠陥検出モードの場
合には、検査対象物体の各面素の向きを検出してこれを
比較回路33に送出し、先にモデル保持部32に格納し
であるモデルの各面素の向きと比較するものである。
微分回路31は物体表面の面素の向き(法線ベクトル(
p、q))を微分し、その微分値の大きさに闇値を設定
しそれ以上の部位をキズとして検出するものであり、微
分演算回路としては公知のものが使用される。1例とし
て第5図(alに示す関係の面素を2例えば同(bl、
(C1等の係数を乗じて。
p、q))を微分し、その微分値の大きさに闇値を設定
しそれ以上の部位をキズとして検出するものであり、微
分演算回路としては公知のものが使用される。1例とし
て第5図(alに示す関係の面素を2例えば同(bl、
(C1等の係数を乗じて。
演算を行うものである。勿論微分演算回路としてはここ
で例示されるものに限定されるものではないが、微分値
Sijは次のようにして求めることができる。
で例示されるものに限定されるものではないが、微分値
Sijは次のようにして求めることができる。
5pxij = ((pi+++j−+ −pi−++
j−+)+ 2 (1)!+l+J G’l−1+
J )+ (pi++1j÷+ pi−+J+
+) )Spyij = ((pi−t・j÷s
pi−t+j−t)+ 2 (pLj++ pi
、j−+)+ (pi++Ij++ −pi+++j−
t) )Sqxij = ((qi+++j−+ −
qi−++j−+)” 2 (Q1+I+J Ql
−1+ J )+ (qL++j++ qi−+・
j++))Sqyij = ((qi−++j++
qi−++j−+)+ 2 (qi、j++
qi+j−+)+ (qi+++j++ qi+
tlj−+))Sij= 5pxij2+5pyij
2+5qxij2+5qyij2−−−−−−−43)
この(3)式により得られた値が大きい場合には隣接面
素の向きの変化率が大きいこと、つまりキズの存在を示
すので、このSijを、前述の如く闇値で判別してキズ
の有無を判定することができる。
j−+)+ 2 (1)!+l+J G’l−1+
J )+ (pi++1j÷+ pi−+J+
+) )Spyij = ((pi−t・j÷s
pi−t+j−t)+ 2 (pLj++ pi
、j−+)+ (pi++Ij++ −pi+++j−
t) )Sqxij = ((qi+++j−+ −
qi−++j−+)” 2 (Q1+I+J Ql
−1+ J )+ (qL++j++ qi−+・
j++))Sqyij = ((qi−++j++
qi−++j−+)+ 2 (qi、j++
qi+j−+)+ (qi+++j++ qi+
tlj−+))Sij= 5pxij2+5pyij
2+5qxij2+5qyij2−−−−−−−43)
この(3)式により得られた値が大きい場合には隣接面
素の向きの変化率が大きいこと、つまりキズの存在を示
すので、このSijを、前述の如く闇値で判別してキズ
の有無を判定することができる。
次に、第4図に示す本発明の一実施例構成の動作、つま
り局所的欠陥(キズ)の検出と、大域的欠陥(緩やかな
曲がり、ゆがみ等)の検出について説明する。
り局所的欠陥(キズ)の検出と、大域的欠陥(緩やかな
曲がり、ゆがみ等)の検出について説明する。
10局所的欠陥(キズ)の検出
例えば第4図において検査対象物体34に局所的欠陥(
キズ)が存在するか否かを検出する場合。
キズ)が存在するか否かを検出する場合。
前記(1)と同様にして、向き判定回路30を参照表作
成モードで制御し、またTVカメラ12の下方に形状が
既知な1例えば球状の1反射特性が検査対象物体34と
同様に正反射特性を有する物体13をおき、参照表21
を作成する。それから物体13にかわり検査対象物体3
4をおき、光源PI〜P3を順次個々に点燈するととも
に、また向き判定回路30を局所欠陥検出モードで制御
する。
成モードで制御し、またTVカメラ12の下方に形状が
既知な1例えば球状の1反射特性が検査対象物体34と
同様に正反射特性を有する物体13をおき、参照表21
を作成する。それから物体13にかわり検査対象物体3
4をおき、光源PI〜P3を順次個々に点燈するととも
に、また向き判定回路30を局所欠陥検出モードで制御
する。
これにより向き判定回路30は、前記(2)と同様に動
作し、検査対象物体34より得られた面素の向きを微分
回路31に順次送出する。微分回路31はかくして伝達
された面素の向きにより前記(3)式にもとづき微分値
を求める。例えば、向き判定回路30により第6図(a
)に示す如き面素の向きが求められ、これが微分回路3
1により前述の如く微分されて第6図(blの如き微分
値が得られ、これをあらかじめ定められた闇値で判定す
ることにより。
作し、検査対象物体34より得られた面素の向きを微分
回路31に順次送出する。微分回路31はかくして伝達
された面素の向きにより前記(3)式にもとづき微分値
を求める。例えば、向き判定回路30により第6図(a
)に示す如き面素の向きが求められ、これが微分回路3
1により前述の如く微分されて第6図(blの如き微分
値が得られ、これをあらかじめ定められた闇値で判定す
ることにより。
第6図(C)に示す如く1局所的欠陥を出力することが
できる。このようにして前記(3)式により微分強度を
求め、その値を闇値で判別することによりキズ等の局所
的欠陥の有無を検出することができる。
できる。このようにして前記(3)式により微分強度を
求め、その値を闇値で判別することによりキズ等の局所
的欠陥の有無を検出することができる。
■、・大域的欠陥の検出
例えば第4図において検査対象物体35′の大域的欠陥
を検出する場合、まず前記(1)と同様にして参照表2
1を作成する。それから向き判定回路30をモデル作成
モードで制御して、検査対象物体35′の無欠陥物体3
5をモデルとして使用して前記(2)と同様にしてこの
モデルである無欠陥物体35の面素の向きを求め、これ
をモデル保持部32に格納する。無欠陥物体とは設計図
通りの物体である。次に向き判定回路30を大域的欠陥
検出モードに制御し、無欠陥物体35に代り検査対象物
体35′をおき、その画像データを前記の如くしてメモ
リMl 、M2.M3に保持させる。向き判定回路30
はモデルである無欠陥物体35と検査対象物体35′の
同−面素毎の向きを比較回路33で比較する。この場合
無欠陥物体35の面素の向きはモデル保持部32に保持
されているのでこれを読出せばよい。検査対象物体35
′の面素の向きは比較に先立ち図示省略したメモリに格
納してもよいし、比較の度にメモリM1〜M3および参
照表21をアクセスして求めてもよいが。
を検出する場合、まず前記(1)と同様にして参照表2
1を作成する。それから向き判定回路30をモデル作成
モードで制御して、検査対象物体35′の無欠陥物体3
5をモデルとして使用して前記(2)と同様にしてこの
モデルである無欠陥物体35の面素の向きを求め、これ
をモデル保持部32に格納する。無欠陥物体とは設計図
通りの物体である。次に向き判定回路30を大域的欠陥
検出モードに制御し、無欠陥物体35に代り検査対象物
体35′をおき、その画像データを前記の如くしてメモ
リMl 、M2.M3に保持させる。向き判定回路30
はモデルである無欠陥物体35と検査対象物体35′の
同−面素毎の向きを比較回路33で比較する。この場合
無欠陥物体35の面素の向きはモデル保持部32に保持
されているのでこれを読出せばよい。検査対象物体35
′の面素の向きは比較に先立ち図示省略したメモリに格
納してもよいし、比較の度にメモリM1〜M3および参
照表21をアクセスして求めてもよいが。
処理の高速化のためにあらかじめ比較に先立ちメモリに
格納しておくことが望ましい。この比較を行うためにモ
デルである無欠陥物体35と検査対象物体35′との位
置合せが必要であるが、これは重心位置を合せることに
より対処できる。そして比較回路33における不一致度
算出式として次の(4)式を使用した。ここで(p o
、 q o>は検査対象物体35′の法線ベクトルで
あり、 (pm。
格納しておくことが望ましい。この比較を行うためにモ
デルである無欠陥物体35と検査対象物体35′との位
置合せが必要であるが、これは重心位置を合せることに
より対処できる。そして比較回路33における不一致度
算出式として次の(4)式を使用した。ここで(p o
、 q o>は検査対象物体35′の法線ベクトルで
あり、 (pm。
qm)はモデルである無欠陥物体35の法線ベクトルで
ある。
ある。
dij −((poij−pmij) 2+ (qo
ij −qmij) 2+ (poij −pmi−1
,j−+) 2+ (qoij −qmi−++j−+
) 2+(poij −pmi、 j−+) 2+ (
qoij −qmi、 j−+) 2+ (poij
−pmi−4,j−1) 2+ (qoij −qmi
+1+j−+) 2+ (poij −pmi−t、
j) 2+ (qoij −qmi−++j) 2+
(poij −pmi+4.j) 2+ (qoij
−qmi++、j) 2+ (poij −pmi−
t+j++) 2+ (QOij Qmi−+
+jn) 2+ (pojj −pmi、 j+
+) 2+ <qojj −qmi、 j+1)
2+ (poij −pmi+4.j+1)
2+ (qoij −qmi++、j++) 2)
/ 9−一−−・−−(41 そしてこの不一致度を次の(5)式により全面素につい
て求める。
ij −qmij) 2+ (poij −pmi−1
,j−+) 2+ (qoij −qmi−++j−+
) 2+(poij −pmi、 j−+) 2+ (
qoij −qmi、 j−+) 2+ (poij
−pmi−4,j−1) 2+ (qoij −qmi
+1+j−+) 2+ (poij −pmi−t、
j) 2+ (qoij −qmi−++j) 2+
(poij −pmi+4.j) 2+ (qoij
−qmi++、j) 2+ (poij −pmi−
t+j++) 2+ (QOij Qmi−+
+jn) 2+ (pojj −pmi、 j+
+) 2+ <qojj −qmi、 j+1)
2+ (poij −pmi+4.j+1)
2+ (qoij −qmi++、j++) 2)
/ 9−一−−・−−(41 そしてこの不一致度を次の(5)式により全面素につい
て求める。
d士Σd i j −−−−−
−−−151このdに闇値を設定し、これにより大域的
な欠陥を検出することができる。例えば、モデルが円錐
台のときに、第4図の検査対象物体35′のように、ハ
字状の側面を有するような緩やかな欠陥が存在する場合
でもこれを検出することができる。
−−−151このdに闇値を設定し、これにより大域的
な欠陥を検出することができる。例えば、モデルが円錐
台のときに、第4図の検査対象物体35′のように、ハ
字状の側面を有するような緩やかな欠陥が存在する場合
でもこれを検出することができる。
この場合、モデルは第7図に示す如き状態の面素の向き
を有し、検査対象物体35′は第8図の如き状態の面素
の向きを有することになるが、その不一致度は第9図(
a)に示す如くなり、闇値により面素毎にスライスすれ
ば、第9図(blの如く示すことができる。
を有し、検査対象物体35′は第8図の如き状態の面素
の向きを有することになるが、その不一致度は第9図(
a)に示す如くなり、闇値により面素毎にスライスすれ
ば、第9図(blの如く示すことができる。
ところで比較回路33における演算は、前記(4)式、
(5)式とそれぞれの闇値による出力のみならず1次の
(6)式、(7)式の演算およびそれぞれの闇値による
出力を得ることもできる。
(5)式とそれぞれの闇値による出力のみならず1次の
(6)式、(7)式の演算およびそれぞれの闇値による
出力を得ることもできる。
dpij= ((QOij pH1ij) + (p
oij −pmi−1,j−1)+ (poij−ρm
i、 j−1) −4−(poij −pmi+1+j−+)+ (po
ij −pmi4・j) +(poij −pmL++j) + (poij plTli−1+j+1)+
(poij pmi +j+4)+(POIJ
pmL+l+J+1) ) −’−’−’(6)dQ
ij= ((QOij qmij) + (qoij
−qmi−1,j−1)+ (qoij −qmi、
j−t)+ (qoij −qmi+1+j−+)
+ (qoij qmi−++j) ” (QOij qmiヤIIJ) + (qoij −qmi−++L+)+ (qoij
−qmi+ j++)+ (qoij −qmi+h
j++) > −−−−−−−−−(7>ところで前
記(6)式および(7)式は面素の向きがどちらの方向
に傾いているのかを示すものである。
oij −pmi−1,j−1)+ (poij−ρm
i、 j−1) −4−(poij −pmi+1+j−+)+ (po
ij −pmi4・j) +(poij −pmL++j) + (poij plTli−1+j+1)+
(poij pmi +j+4)+(POIJ
pmL+l+J+1) ) −’−’−’(6)dQ
ij= ((QOij qmij) + (qoij
−qmi−1,j−1)+ (qoij −qmi、
j−t)+ (qoij −qmi+1+j−+)
+ (qoij qmi−++j) ” (QOij qmiヤIIJ) + (qoij −qmi−++L+)+ (qoij
−qmi+ j++)+ (qoij −qmi+h
j++) > −−−−−−−−−(7>ところで前
記(6)式および(7)式は面素の向きがどちらの方向
に傾いているのかを示すものである。
前記(6)式および(7)式が、正または負のもののみ
を出力させたものが第10図である。
を出力させたものが第10図である。
本発明によれば乱反射面と複数の光源を使用して、鏡面
のような正反射特性を有する物体表面のキズの検出は勿
論のことそのゆるやかな緩みや曲がり等の欠陥もきわめ
て正確に検出することができる。したがって従来目視検
査にたよっていた鏡面体をデータ処理方式により、正確
に検査することができる。
のような正反射特性を有する物体表面のキズの検出は勿
論のことそのゆるやかな緩みや曲がり等の欠陥もきわめ
て正確に検出することができる。したがって従来目視検
査にたよっていた鏡面体をデータ処理方式により、正確
に検査することができる。
第1図(a)は本発明における画像データを入力するた
めの画像データ入力装置、同(blは物体の中心位置や
半径を求める場合のフローチャート同(C)。 (d)は面素の向きを抽出するときの説明図、同(e)
は本発明の特徴である参照表作成および面素の向きを出
力するためのブロック図、第2図は参照表作成状!:、
説明図、第3図は第1図により得られた面素の向きの抽
出結果例、第4図は本発明の一実施例構成図、第5図は
微分回路の説明図、第6図は局所的欠陥の検出例、第7
図はモデルの面素の向き、第8図は検査対象物体の面素
の向き、第9図は不一致度検出例、第10図(al、
(b)は上からみたときのX軸方向の偏り、同(C1,
(d)は同じくy軸方向の偏り、第11図は従来の照度
差ステレオの説明図である。 図中、1は物体、2はTVカメラ、10は画像データ入
力装置、11は乱反射面、12はTVカメラ、13は物
体、14は中心位置・半径算出回路、15は補正回路、
16は補正係数表、17は正規化回路、18は最大値検
索回路、19は向き判定回路、20は傾き表、21は参
照表、22は出力データ部、23は検査対象物体、30
は向き判定回路、31は微分回路、32はモデル保持部
。 33は比較回路、34は検査対象物体、35は無欠陥物
体(モデル)、35’は検査対象物体を示す。 第2図 第6図 ((:l) CC)第7図 第8図 (b) 第10図
めの画像データ入力装置、同(blは物体の中心位置や
半径を求める場合のフローチャート同(C)。 (d)は面素の向きを抽出するときの説明図、同(e)
は本発明の特徴である参照表作成および面素の向きを出
力するためのブロック図、第2図は参照表作成状!:、
説明図、第3図は第1図により得られた面素の向きの抽
出結果例、第4図は本発明の一実施例構成図、第5図は
微分回路の説明図、第6図は局所的欠陥の検出例、第7
図はモデルの面素の向き、第8図は検査対象物体の面素
の向き、第9図は不一致度検出例、第10図(al、
(b)は上からみたときのX軸方向の偏り、同(C1,
(d)は同じくy軸方向の偏り、第11図は従来の照度
差ステレオの説明図である。 図中、1は物体、2はTVカメラ、10は画像データ入
力装置、11は乱反射面、12はTVカメラ、13は物
体、14は中心位置・半径算出回路、15は補正回路、
16は補正係数表、17は正規化回路、18は最大値検
索回路、19は向き判定回路、20は傾き表、21は参
照表、22は出力データ部、23は検査対象物体、30
は向き判定回路、31は微分回路、32はモデル保持部
。 33は比較回路、34は検査対象物体、35は無欠陥物
体(モデル)、35’は検査対象物体を示す。 第2図 第6図 ((:l) CC)第7図 第8図 (b) 第10図
Claims (3)
- (1)少なくとも3個の光源と、光源からの光を反射す
ることによって対象物体に光を照射する乱反射面と、前
記対象物体を観測する画像入力手段と、正反射特性を有
する既知形状物体の各光源点燈下で観測される濃淡値の
組と前記物体表面の微小面素の向きとの関係を表現する
参照表を作成する参照表作成手段と、作成された参照表
を保持する参照表保持手段と、正反射特性を有する検査
対象物体の各光源点燈下で観測される濃淡値の組で前記
参照表保持手段を検索することにより検査対象物体表面
の微小面素の向きを抽出する抽出手段と、前記抽出手段
の出力に基づいて前記検査対象物体表面の欠陥を検出す
ることを特徴とする正反射特性を有する物体表面の欠陥
検出方式。 - (2)前記欠陥の検出は、前記抽出手段により抽出され
た微小面素の向きの不連続性を抽出することにより物体
表面の局所的欠陥の検出を行なうことを特徴とする特許
請求の範囲第(1)項記載の正反射特性を有する物体表
面の欠陥検出方式。 - (3)前記欠陥の検出は、前記抽出手段によりモデルの
微小面素の向きを抽出し、また検査対象物体の微小面素
の向きを抽出してこれらを照合することにより検査対象
物体の大域的な欠陥を検出するようにしたことを特徴と
する特許請求の範囲第(1)項記載の正反射特性を有す
る物体表面の欠陥検出方式。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP5707785A JPS61213753A (ja) | 1985-03-20 | 1985-03-20 | 正反射特性を有する物体表面の欠陥検出方式 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP5707785A JPS61213753A (ja) | 1985-03-20 | 1985-03-20 | 正反射特性を有する物体表面の欠陥検出方式 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPS61213753A true JPS61213753A (ja) | 1986-09-22 |
Family
ID=13045400
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP5707785A Expired - Lifetime JPS61213753A (ja) | 1985-03-20 | 1985-03-20 | 正反射特性を有する物体表面の欠陥検出方式 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPS61213753A (ja) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2010060407A (ja) * | 2008-09-03 | 2010-03-18 | Juki Corp | ボタン認識装置およびボタン認識方法 |
JP2015232486A (ja) * | 2014-06-09 | 2015-12-24 | 株式会社キーエンス | 画像検査装置 |
JP2015232483A (ja) * | 2014-06-09 | 2015-12-24 | 株式会社キーエンス | 画像検査装置、画像検査方法、画像検査プログラム及びコンピュータで読み取り可能な記録媒体並びに記録した機器 |
JP2019015741A (ja) * | 2018-10-23 | 2019-01-31 | 株式会社キーエンス | 画像検査装置、画像検査方法、画像検査プログラム及びコンピュータで読み取り可能な記録媒体並びに記録した機器 |
JP2019045510A (ja) * | 2018-12-07 | 2019-03-22 | 株式会社キーエンス | 検査装置 |
-
1985
- 1985-03-20 JP JP5707785A patent/JPS61213753A/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (7)
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