JP7789310B2 - 表面欠陥検査装置及び表面欠陥検査方法 - Google Patents

Description

本発明は、例えば、自動車のボディ表面の塗装などの状態を検査するのに好適な表面欠陥検査装置及び表面欠陥検査方法に関する。

従来より、自動車のボディを塗装する工程においては、検査員の目視により塗装表面の検査作業を行っている。しかし、検査員による外観検査は労力を要する仕事であり、個人によってばらつきがあるため、検査ミスや検査漏れが生じる恐れがある。また、検査員による外観検査では、検査に要する時間も多くなり、人件費が製品の生産コストをあげてしまう要因のひとつになっている。そのため、外観検査の自動化が望まれており、近年では、光学的に自動的に検査することが可能な表面欠陥検査装置の開発が進められている。

例えば、特許文献１には、撮影手段と被検査面とを相対的に移動させながら撮影手段により被検査面を撮影し、撮影した複数の画像から欠陥候補を抽出して、撮影時刻の異なる少なくとも２枚以上の画像間における欠陥候補の移動距離及び移動角度が所定の範囲内にある場合に欠陥であると判定する表面欠陥検査装置が記載されている。

特開２０２０－１１８５７２号公報

しかしながら、特許文献１に記載の表面欠陥検査装置では、欠陥候補の移動軌跡が直線状である場合には判定可能であるが、欠陥候補の移動軌跡が曲線状となる場合には判定することが難しいという問題があった。例えば、欠陥候補を抽出しやすい高い輝度に保つように、カメラの角度を被検査面の移動に応じて変化させると、欠陥候補の移動軌跡は曲線状となる。そのため、欠陥候補の移動軌跡が曲線状であっても、高い精度で欠陥を判定できることが望まれていた。

本発明は、このような問題に基づきなされたものであり、欠陥候補の移動軌跡が曲線状であっても、さらにはカメラ角度を被検査面の移動に応じて変化させても高い精度で欠陥を判定することができる表面欠陥検査装置及び表面欠陥検査方法を提供することを目的とする。

本発明の表面欠陥検査装置は、被検査面に光を照射する光源と、光源により照射された被検査面を撮影して画像を得る撮影手段と、撮影手段に対する被検査面の位置を相対的に移動させる移動手段と、移動手段により撮影手段と被検査面とを相対的に移動させながら任意の時間ごとに撮影手段により撮影した複数の画像から欠陥候補を抽出する欠陥候補抽出手段と、欠陥候補抽出手段により抽出した欠陥候補に基づき欠陥を検出する欠陥検出手段とを備え、欠陥検出手段は、被検査面を複数の区画に区切り、撮影手段により撮影された撮影時刻の異なる基準判定数以上の画像について、被検査面の同一の区画に対応する各区画画像領域に、欠陥候補抽出手段により抽出された欠陥候補がそれぞれ存在する場合に、欠陥であると判定するものである。

本発明の表面欠陥検査方法は、光源から光を照射した被検査面を撮影して画像を得る撮影手順と、撮影手順により撮影した画像から欠陥候補を抽出する欠陥候補抽出手順と、欠陥候補抽出手順により抽出した欠陥候補に基づき欠陥を検出する欠陥検出手順とを含み、欠陥検出手順では、被検査面を複数の区画に区切り、撮影手段により撮影された撮影時刻の異なる基準判定数以上の画像について、被検査面の同一の区画に対応する各区画画像領域に、欠陥候補抽出手段により抽出された欠陥候補がそれぞれ存在する場合に、欠陥であると判定するものである。

本発明によれば、被検査面を複数の区画に区切り、撮影手段により撮影された撮影時刻の異なる基準判定数以上の画像について、被検査面の同一の区画に対応する各区画画像領域に、欠陥候補抽出手段により抽出された欠陥候補がそれぞれ存在する場合に、欠陥であると判定するようにしたので、欠陥候補の移動軌跡と、被検査面の区画の移動軌跡との関係から、欠陥候補が欠陥であるか否かを判定することができる。よって、欠陥候補の移動軌跡が曲線状となる場合、例えば、欠陥候補の輝度を高くするために、カメラに対する被検査面の相対的な位置の移動に応じて、カメラの角度を変化させる場合であっても、高い精度で欠陥を判定することができる。

また、欠陥候補が被検査面の区画に対応する区画画像領域の境界線から所定の範囲内に存在する場合に、欠陥区画画像領域と隣接区画画像領域とを、被検査面の１つの区画に対応する１つの区画画像領域とみなして判定するようにしたので、欠陥の判定精度をより向上させることができる。

本発明の一実施の形態に係る表面欠陥検査装置の全体構成を表す図である。 図１に示した欠陥検出手段の構成を表すブロック図である。 前処理手段により得られた画像の一例を表す図である。 画像分割手段により得られた画像の一例を表す図である。 ２値化閾値を変えて２値化した２値化画像の一例を表す図である。 ２次抽出手段により抽出した欠陥候補の一例を表す図である。 光源の反射鏡像の周囲の領域を光源の反射鏡像からの距離に応じて分割した概念図である。 被検査面を複数の区画に区切った状態を表す図である。 回数集計手段において、欠陥候補が境界線から所定の範囲内に存在する場合に、隣接する区画画像領域まで広げて判定することを説明する図である。 判定手段において、区画番号毎における欠陥候補の検出回数から欠陥を判定することを説明するための図である。 本発明の一実施の形態に係る表面欠陥検査方法の手順を表す図である。

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。

図１は、本発明の一実施の形態に係る表面欠陥検査装置１の全体構成を表すものである。この表面欠陥検査装置１は、例えば、自動車のボディの塗装面を被検査面Ｍとし、被検査面Ｍの表面に存在する欠陥を検出するものである。

表面欠陥検査装置１は、例えば、被検査面Ｍに光を照射する光源１０と、光源１０により照射された被検査面Ｍを撮影して画像を得る撮影手段２０と、撮影手段２０に対する被検査面Ｍの位置を相対的に移動させる移動手段３０と、移動手段３０により撮影手段２０と被検査面Ｍとを相対的に移動させながら任意の時間ごとに撮影手段２０により撮影した複数の画像から欠陥候補を抽出する欠陥候補抽出手段４０と、欠陥候補抽出手段により抽出した欠陥候補に基づき欠陥を検出する欠陥検出手段５０と、欠陥検出手段５０による検出結果を表示する表示手段６０とを備えている。

光源１０には、直管型の照明器具、例えば、直管型の蛍光灯又はＬＥＤ照明若しくはレーザー光を用いることが好ましいが、これら照明の種類に限定されることはなく、また、自動車のボディの色は多種多様であるので白色光源を用いることが好ましい。光源１０は、例えば、被検査面Ｍを多方向から観察できるように、被検査面Ｍに対して複数配置することが好ましい。

撮影手段２０は、例えば、ＣＣＤカメラ等のカメラ２１を有しており、デジタル画像を得ることができるものである。カメラ２１は、例えば、光源１０に対向するように配置され、光源１０の反射鏡像及びその周辺領域を撮影するように構成される。また、カメラ２１の角度（アングル）は、カメラ２１に対する被検査面Ｍの相対的な位置の移動に応じて、変化させることができるように構成されていることが好ましい。カメラ２１の角度を固定すると、被検査面Ｍの部位によっては、欠陥候補の輝度が低くなり欠陥候補の抽出が難しい場合があるからである。

移動手段３０は、撮影手段２０及び被検査面Ｍの少なくとも一方を移動させることにより、撮影手段２０に対する被検査面Ｍの位置を相対的に移動させるものである。例えば、コンベヤー等の搬送手段により被検査面Ｍを一方向に一定の速度で搬送するように構成してもよく、また、撮影手段２０のカメラ２１を一方向に一定の速度で移動させるように構成してもよい。なお、図１では、コンベヤー等により被検査面Ｍを移動させる場合を示している。欠陥候補抽出手段４０及び欠陥検出手段５０は、例えば、コンピュータにより構成されており、画像処理により欠陥候補を抽出し、又は、欠陥を検出するように構成されている。表示手段６０は、例えば、ディスプレイ等により構成され、例えば、欠陥の重心に円マーク等を付して表示するように構成されている。

（欠陥候補抽出手段４０）
図２は、図１に示した欠陥候補抽出手段４０及び欠陥検出手段５０の構成を表すものである。欠陥候補抽出手段４０は、例えば、撮影手段２０と被検査面Ｍとを相対的に移動させながら撮影手段２０により撮影した撮影時刻の異なる複数の画像を記憶するメモリ等の画像記憶手段４１と、撮影手段２０により撮影された画像を前処理する前処理手段４２と、撮影手段２０により得られた画像に基づく抽出対象画像について、光源１０の反射鏡像を含む領域を長さ方向において複数に分割し、複数の分割画像とする画像分割手段４３と、撮影手段２０により得られた画像に基づく抽出対象画像について２値化処理を行い、欠陥候補を抽出するための１次欠陥候補を抽出する１次抽出手段４４と、１次欠陥候補を記憶する１次欠陥候補記憶手段４５と、１次欠陥候補から欠陥候補を抽出する２次抽出手段４６と、欠陥候補を記憶する欠陥候補記憶手段４７とを有していることが好ましい。

前処理手段４２は、例えば、撮影手段２０により得らえた画像をグレースケール画像等の濃淡画像に変換して、被検査面Ｍの領域を切り出すと共に、ノイズの低減を行うものである。ノイズの低減としては、例えば、ガウシアンフィルタや、メディアンフィルタがある。図３に前処理手段４２により得られた画像の一例を示す。図３において、白色の部分が光源１０の反射鏡像である。

画像分割手段４３は、例えば、抽出対象画像である前処理手段４２により得られた画像について、光源１０の１つの反射鏡像及びその周辺領域を含む領域を切り取り、反射鏡像の長さ方向において複数に分割するように構成されていることが好ましい。反射鏡像の長さ方向における中央部と端部とで輝度が異なるので、画像を分けることにより、１次抽出手段４４において２値化処理を高い精度で行うことができるからである。図４に画像分割手段４３により分割した画像の一例を示す。図４において、白色の部分が光源１０の反射鏡像である。なお、図４では、分割したことを分かりやすく示すために、各画像の間に隙間を開けて示している。また、図４では、画像分割手段４３により、反射鏡像の長さ方向に６個に分割する場合について示したが、分割数は任意に設定することができる。分割数は、例えば、２個から１２個の範囲とすることが好ましい。

１次抽出手段４４は、例えば、抽出対象画像である前処理手段４２により処理された画像について、それぞれ、２値化閾値を２値化基準値から一方向に順に変化させながら２値化処理を順に行い、処理の順に得られた複数の２値化画像を比較し、欠陥候補点の出現数が所定の基準出現数よりも少ない状態から所定の基準出現数以上となった時の２値化画像、又は、欠陥候補点の出現数が所定の基準出現数よりも多い状態から所定の基準出現数以下となった時の２値化画像を閾値画像とし、この閾値画像から、１次欠陥候補を抽出するように構成されている。すなわち、１次抽出手段４４は、２値化閾値の変化に伴う欠陥候補点の出現数の変化に基づき２値化閾値を自動的に決定し、２値化するものである。

２値化画像において、欠陥候補点は、例えば、光源１０の反射鏡像の周辺領域に出現する。例えば、図４に示したように、光源１０の反射鏡像が白色で表れている場合には、光源１０の反射鏡像の周辺領域に白色の点として出現する。２値化基準値は、例えば、０から２５５の間で、最大値の２５５としてもよく、最小値の０としてもよく、最大値と最小値の間の任意の値としてもよい。被検査面Ｍにより、予め２値化閾値の好ましい範囲が分かっている時は、その近傍の値を２値化基準値として設定することにより、迅速に２値化閾値を決めることができ、２値化閾値の好ましい範囲が分からない時には、最大値又は最小値を２値化基準値とすることにより、２値化閾値を決めることができるからである。

２値化閾値を変化させる方向は、２値化基準値が最大値の２５５の場合には小さくなる方向であり、２値化基準値が最小値の０の場合には大きくなる方向であり、２値化基準値が最大値と最小値の間の値である場合には、小さくなる方向又は大きくなる方向のどちらでもよい。

例えば、図４に示したように光源１０の反射鏡像及び欠陥候補点が白色で現れる場合には、２値化閾値を大きな値から小さな値に変化させることにより２値化画像における欠陥候補点の出現数は増加し、２値化閾値がある値において、２値化画像における欠陥候補点の出現数が所定の基準出現数よりも少ない状態から所定の基準出現数以上となる。参考として、図５（Ａ）に２値化閾値を最大値の２５５として２値化した２値化画像の一例を示し、図５（Ｂ）に２値化閾値を２５５よりも小さい値で２値化し、欠陥候補点の出現数が所定の基準出現数よりも多くなった２値化画像の一例を示す。なお、例えば、図４に示したように光源１０の反射鏡像及び欠陥候補点が白色で現れる場合には、逆に、２値化閾値を小さな値から大きな値に変化させることにより２値化画像における欠陥候補点の出現数は減少し、２値化閾値がある値において、２値化画像における欠陥候補点の出現数が所定の基準出現数よりも多い状態から所定の基準出現数以下となる。また、例えば、光源１０の反射鏡像及び欠陥候補点が黒色で現れる図４の反転画像の場合には、上述した白色で現れる場合とは変化の方向が逆となる。

２値化閾値は、１ずつ変化させるようにすることが好ましいが、２又は３等の任意の値ずつ変化させてもよい。欠陥候補点の出現数を比較する基準出現数は、被検査面Ｍに応じて任意に設定することができる。基準出現数の一例を挙げれば、例えば、３から１０の範囲とすることが好ましい。

１次抽出手段４４は、また、画像分割手段４３により分割した複数の分割画像毎に２値化処理を行い、１次欠陥候補を抽出することが好ましい。光源１０の反射鏡像の長さ方向における中央部と端部とで輝度が異なるのに合わせて、２値化処理を行うことができ、より高い精度で欠陥候補を抽出することができるからである。

１次欠陥候補記憶手段４５は、例えば、メモリ等により構成され、１次抽出手段４４により抽出された１次欠陥候補の重心座標を記憶するように構成されている。

２次抽出手段４６は、例えば、撮影手段２０により得られた抽出対象画像である前処理手段４２により処理された画像について、１次抽出手段４４により抽出された１次欠陥候補のうち、１次欠陥候補の輝度値と、その１次欠陥候補の周辺の平均輝度値との輝度差が所定の輝度差基準値以上であるものを欠陥候補として抽出するように構成されている。具体的には、例えば、抽出対象画像である分割手段４３により処理された画像について、１次欠陥候補記憶手段４５に記憶された１次欠陥候補の座標の輝度値と、その１次欠陥候補の周辺の座標の平均輝度値との輝度差を算出し、その輝度差が所定の輝度差基準値以上である場合に、欠陥候補として抽出するように構成されている。

すなわち、欠陥候補を１次抽出手段４４と２次抽出手段４６の２段階で抽出することにより、より高い精度で抽出することができるようになっている。また、２次抽出手段４６では、１次欠陥候補の輝度値と、その周辺の平均輝度値との輝度差により判断するので、輝度値を用いる場合と異なり、塗色が異なっても同一の輝度差基準値を用いることができ、簡便に欠陥候補を抽出することができる。図６に、２次抽出手段４６により抽出した欠陥候補の一例を示す。図６において、○で囲んだ中の白色の点が欠陥候補である。

２次抽出手段４６は、また、例えば、抽出対象画像である分割手段４３により処理された画像について、光源１０の反射鏡像の周囲の領域を光源１０の反射鏡像からの距離に応じて複数に分割し、分割した複数の距離領域毎に輝度差基準値を設定するように構成されていることが好ましい。光源１０の反射鏡像からの距離により、１次欠陥候補の輝度値と、その１次欠陥候補の周辺の平均輝度値との輝度差が変化するので、距離領域毎に輝度差基準値を設定することにより、より高い精度で欠陥候補を抽出することができるからである。

図７に、光源１０の反射鏡像の周囲の領域を光源１０の反射鏡像からの距離に応じて分割した概念図を示す。図７では、光源１０の反射鏡像の周囲の領域について、反射鏡像の領域Ｒ１から所定のピクセル毎に複数の領域Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４，Ｒ５，Ｒ６に分割した状態を表している。なお、図７では、各領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４，Ｒ５，Ｒ６を分かりやすく示すために、それぞれにハッチングを付して示している。

隣接する各領域Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４，Ｒ５，Ｒ６の反射鏡像の領域Ｒ１からの距離の差、例えば、各領域Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４，Ｒ５の幅は、被検査面Ｍに応じて任意に設定することができる。隣接する各領域Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４，Ｒ５，Ｒ６の反射鏡像の領域Ｒ１からの距離の差は、例えば、１ピクセルから１０ピクセルの範囲とすることが好ましい。また、図７では、光源１０の反射鏡像の周囲の領域を５個の領域に分割する場合について示したが、分割数についても被検査面Ｍに応じて任意に設定することができる。分割数は、例えば、６から１０とすることが好ましい。

欠陥候補記憶手段４７は、例えば、メモリ等により構成され、２次抽出手段４６により抽出された欠陥候補の重心座標を記憶するように構成されている。

（欠陥検出手段５０）
欠陥検出手段５０は、例えば、被検査面Ｍを複数の区画に区切り、撮影手段２０により撮影された撮影時刻の異なる基準判定数以上の複数の画像について、被検査面Ｍの同一の区画に対応する各区画画像領域に、欠陥候補抽出手段４０により抽出された欠陥候補がそれぞれ存在する場合に、欠陥であると判定するように構成されている。欠陥であると判定する基準判定数、すなわち被検査面Ｍの同一の区画に対応する区画画像領域に欠陥候補が存在する画像数は、２以上において任意に設定することができ、例えば、３以上であればより好ましい。

欠陥検出手段５０は、具体的には、例えば、被検査面Ｍを複数の区画に区切り、撮影手段２０により撮影された画像について被検査面Ｍの区画に対応する区画画像領域を特定し、欠陥候補が存在する区画画像領域から欠陥候補が存在する被検査面Ｍの区画を判別する区画判別手段５１と、区画判別手段５１による判別結果に基づき、撮影手段２０により撮影された撮影時刻の異なる各画像について、被検査面Ｍの区画毎に欠陥候補の検出回数を集計する回数集計手段５２と、回数集計手段５２により集計された欠陥候補の検出回数が基準判定数以上の区画があった場合に、その区画に欠陥が存在すると判定する判定手段５３とを備えていることが好ましい。

区画判別手段５１は、例えば、図８に示したように、被検査面Ｍを予め白黒の格子等で複数の区画に区切り、この区画した被検査面Ｍを移動させた撮影動画から２値化処理等を行い、区画線のみの移動軌跡を抽出し、この区画線のみの動画に撮影手段２０により撮影した動画を同期させることにより、撮影手段２０により撮影された画像について、被検査面Ｍの区画に対応する区画画像領域を特定するように構成することができる。さらには、予め知得している過去の最大欠陥箇所の大きさを参考値とし、当該区画の大きさが欠陥候補箇所の大きさよりも大きすぎる場合は、区画面積を等分割して、より小さな区画を当該区画画像領域とすることで欠陥候補の検出精度を向上させることができる。また、撮影手段２０のブレなどによる検出誤差を防ぐために、当該区画の大きさは当該最大欠陥箇所の大きさの２倍程度にすることが好ましい。一方、欠陥よりも当該区画サイズが欠陥候補箇所の大きさに比べて大きすぎる場合、同一区画内で複数のノイズが同時に発生する可能性が高くなり、検出精度低下の原因となる。これらのことから、当該区画の大きさは任意に設定することができるが、普通自動車サイズの塗装面の検査においては、例えば、一辺の長さは１０ｍｍから１００ｍｍ程度とすることが好ましい。また、区画判別手段５１は、例えば、区画線により区切った各区画に区画番号を設定して、欠陥候補が存在する区画を区画番号により特定するようにすることが好ましい。

回数集計手段５２は、例えば、区画判別手段５１により特定された欠陥候補が存在する区画番号を撮影時刻の異なる各画像について集計し、区画番号毎に欠陥候補の検出回数を求めるように構成することが好ましい。また、回数集計手段５２は、例えば、撮影手段２０により撮影された画像において、欠陥候補抽出手段４０により抽出された欠陥候補が、被検査面Ｍの区画に対応する区画画像領域の境界線から所定の範囲内に存在する場合に、その欠陥候補が存在する欠陥区画画像領域と、その欠陥候補の近傍に位置する隣接区画画像領域とを、被検査面Ｍの１つの区画に対応する１つの区画画像領域とみなして判定することが好ましい。区画画像領域の近傍、すなわち区画線の近傍に欠陥候補が存在する場合には、欠陥候補が存在する区画画像領域、すなわち区画を特定することが難しく、隣接する区画画像領域まで広げて判定することにより、欠陥の検出率を向上させることができるからである。

例えば、欠陥候補が所定の範囲内に存在する境界線が１つの場合には、図９（Ａ）に示したように、その欠陥候補が存在する欠陥区画画像領域５２ａと、その欠陥候補が所定の範囲内に位置する境界線を介して隣接する１つの隣接区画画像領域５２ｂとを、被検査面Ｍの１つの区画に対応する１つの区画画像領域とみなして判定するようにすることが好ましい。また、例えば、欠陥候補が所定の範囲内に存在する境界線が２つの場合には、図９（Ｂ）に示したように、その欠陥候補が存在する欠陥区画画像領域５２ａと、その欠陥候補が所定の範囲内に位置する境界線を介して隣接する２つの隣接区画画像領域５２ｂと、その欠陥候補が所定の範囲内に位置する２つの境界線の角部において隣接する１つの隣接区画画像領域５２ｂとを、被検査面の１つの区画に対応する１つの区画画像領域とみなして判定することが好ましい。なお、図９において、欠陥候補は黒丸で示し、欠陥区画画像領域５２ａには右下斜線のハッチングを付し、隣接区画画像領域５２ｂには左下斜線のハンチングを付して示している。

欠陥候補が境界線から所定の範囲内に存在するかどうか、例えば、式１に基づいて判断することが好ましい。式１において、ｄは欠陥候補と境界線との距離、Ａは１つの区画における境界線の長さである。
ｄ＜（１／８）Ａ （式１）
すなわち、欠陥候補と境界線との距離ｄが、その境界線の長さＡの１／８よりも短い場合に、所定の範囲内に存在すると判断することが好ましい。

判定手段５３は、例えば、回数集計手段５２により集計された区画番号毎における欠陥候補の検出回数が基準判定数以上の区画番号があった場合に、その区画番号の区画に欠陥が存在すると判定することが好ましい。例えば、図１０に示したように、撮影手段２０により撮影された任意の撮影時刻の画像を（Ａ）、撮影手段２０により（Ａ）から所定時間後に撮影された画像を（Ｂ）、被検査面Ｍの移動方向をＸとし、欠陥候補を黒丸で示すと、（Ａ）は３２番区画と３３番区画に対応する区画画像領域に欠陥候補が存在し、（Ｂ）は３２番区画と３４番区画に対応する区画画像領域に欠陥候補が存在しているので、欠陥候補の検出回数の基準判定数を２以上とした場合、３２番区画存在する欠陥候補は欠陥であり、３３番区画に存在する欠陥候補は偽欠陥であると判定することができる。

この表面欠陥検査装置１は、例えば、次のようにして用いられる。図１１は、表面欠陥検査装置１を用いた表面欠陥検査方法の手順を表すものである。この表面欠陥検査方法では、まず、例えば、光源１０から光を照射した被検査面Ｍを撮影手段２０により撮影すると共に、撮影手段２０に対する被検査面Ｍの位置を移動手段３０により相対的に移動させて、撮影時間の異なる複数の画像を取得する（ステップＳ１１０；撮影手順）。その際、被検査面Ｍの部位により、カメラ２１に対する被検査面Ｍの相対的な位置の移動に応じて、欠陥候補の輝度が高くなるようにカメラ２１の角度を変化させることが好ましい。撮影手段２０により撮影された画像は、画像記憶手段４１に保存する。

次いで、例えば、撮影手順（ステップＳ１１０）により撮影した撮影時刻の異なる複数の画像からそれぞれ欠陥候補を抽出する（ステップＳ１２０；欠陥候補抽出手順）。欠陥候補抽出手順（ステップＳ１２０）では、例えば、まず、前処理手段４２により、上述したようにして撮影手段２０で得られた画像について前処理を行う（ステップＳ１２１；前処理手順）。続いて、例えば、画像分割手段４３により、上述したようにして前処理した画像から光源１０の１つの反射鏡像及びその周辺領域を含む領域を切り取り、反射鏡像の長さ方向において複数に分割する（ステップＳ１２２；画像分割手順）。

次に、例えば、１次抽出手段４４により、画像分割手順（ステップＳ１２２）により分割した複数の分割画像毎に、上述したようにして２値化処理を行い、１次欠陥候補を抽出する（ステップＳ１２３；１次抽出手順）。具体的には、例えば、撮影手順（ステップＳ１１０）により得られた画像に基づく抽出対象画像である前処理した画像について、画像分割手順により分割した分割画像毎に、それぞれ、２値化閾値を２値化基準値から一方向に順に変化させながら２値化処理を順に行い、処理の順に得られた複数の２値化画像を比較して、欠陥候補点の出現数が所定の基準出現数よりも少ない状態から所定の基準出現数以上となった時の２値化画像、又は、欠陥候補点の出現数が所定の基準出現数よりも多い状態から所定の基準出現数以下となった時の２値化画像を閾値画像とし、この閾値画像から、１次欠陥候補を抽出する。すなわち、例えば、１つの抽出対象画像について、２値化閾値を２値化基準値から一方向に順に変化させて２値化処理を繰り返し行い、得られた２値化画像を比較して、欠陥候補点の出現数の変化から閾値画像を見つけ、１次欠陥候補を抽出する。１次抽出手順（ステップＳ１２３）により抽出した１次欠陥候補は１次欠陥候補記憶手段４５に保存する。

その後、例えば、２次抽出手段４６により、撮影手順（ステップＳ１１０）により得られた画像に基づく抽出対象画像である分割した画像について、上述したようにして１次抽出手順（ステップＳ１２３）により抽出された１次欠陥候補から欠陥候補を抽出する（ステップＳ１２４；２次抽出手順）。具体的には、例えば、抽出対象画像である分割した画像について、１次欠陥候補の輝度値と、その１次欠陥候補の周辺の平均輝度値との輝度差を算出し、その輝度差が所定の輝度差基準値以上である場合に欠陥候補として抽出する。２次抽出手順（ステップＳ１２４）により抽出した欠陥候補は欠陥候補記憶手段４７に保存する。

欠陥候補抽出手順（ステップＳ１２０）により欠陥候補を抽出した後、欠陥候補抽出手順（ステップＳ１２０）により抽出した欠陥候補に基づき欠陥を検出する（ステップＳ１３０；欠陥検出手順）。欠陥検出手順（ステップＳ１３０）では、例えば、被検査面Ｍを複数の区画に区切り、撮影手段（ステップＳ１１０）により撮影された撮影時刻の異なる基準判定数以上の複数の画像について、被検査面Ｍの同一の区画に対応する各区画画像領域に、欠陥候補抽出手順（ステップＳ１２０）により抽出された欠陥候補がそれぞれ存在する場合に、欠陥であると判定することが好ましい。

具体的には、まず、例えば、区画判別手段５１により、上述したようにして、被検査面Ｍを複数の区画に区切り、撮影手順（ステップＳ１１０）により撮影された画像について被検査面Ｍの区画に対応する区画画像領域を特定し、欠陥候補が存在する区画画像領域から欠陥候補が存在する被検査面Ｍの区画を判別する（ステップＳ１３１；区画判別手順）。次いで、例えば、回数集計手段５２により、上述したようにして、区画判別手順手段５１による判別結果に基づき、撮影手順（ステップＳ１１０）により撮影された撮影時刻の異なる各画像について、被検査面Ｍの区画毎に欠陥候補の検出回数を集計する（ステップＳ１３２；回数集計手順）。続いて、例えば、判定手段５３により、上述したようにして、回数集計手順により集計された欠陥候補の検出回数が基準判定数以上の区画があった場合に、その区画に欠陥が存在すると判定する（ステップＳ１３３；判定手順）。

そののち、例えば、表示手段６０により、欠陥検出手順（ステップＳ１３０）で得られた検出結果を表示する（ステップＳ１４０；表示手順）。表示手段６０では、例えば、ディスプレイ等に、欠陥の重心に円マーク等を付して表示する。これにより、表面欠陥の検査を行うことができる。

このように本実施の形態によれば、被検査面Ｍを複数の区画に区切り、撮影手段２０により撮影された撮影時刻の異なる基準判定数以上の画像について、被検査面Ｍの同一の区画に対応する各区画画像領域に、欠陥候補抽出手段４０により抽出された欠陥候補がそれぞれ存在する場合に、欠陥であると判定するようにしたので、欠陥候補の移動軌跡と、被検査面Ｍの区画の移動軌跡との関係から、欠陥候補が欠陥であるか否かを判定することができる。よって、欠陥候補の移動軌跡が曲線状となる場合、例えば、欠陥候補の輝度を高くするために、カメラ２１に対する被検査面Ｍの相対的な位置の移動に応じて、カメラ２１の角度を変化させる場合であっても、高い精度で欠陥を判定することができる。

また、欠陥候補が被検査面Ｍの区画に対応する区画画像領域の境界線から所定の範囲内に存在する場合に、欠陥区画画像領域５２ａと隣接区画画像領域５２ｂとを、被検査面Ｍの１つの区画に対応する１つの区画画像領域とみなして判定するようにしたので、欠陥の判定精度をより向上させることができる。

以上、実施の形態を挙げて本願発明を説明したが、本発明は上記実施の形態に限定されるものではなく、種々変形可能である。例えば、上記実施の形態では、各構成要素について具体的に説明したが、全ての構成要素を備えていなくてもよく、また、他の構成要素を備えていてもよい。

また、上記実施の形態では、欠陥候補抽出手段４０及び欠陥候補抽出手順（ステップＳ１２０）について具体的に説明したが、他の構成及び手順により欠陥候補を抽出するようにしてもよい。例えば、欠陥候補抽出手段４０及び欠陥候補抽出手順（ステップＳ１２０）では、グローバル２値化、及び、局所２値化等の従来から知られている方法により、欠陥候補を抽出するようにしてもよい。更に、撮影手段２０により得られた画像について、例えば、直交する２方向において差分演算を行い生成した勾配画像に基づき、欠陥候補を抽出するようにしてもよい。その際、直交する２方向において、正方向及び負方向の両方向から差分演算をそれぞれ行い、演算結果より勾配画像を生成するようにしてもよく、また、直交する２方向において、差分演算を行い、演算結果より正の値のみを用いて算出する勾配ベクトルの絶対値と、演算結果より負の値のみを用いて算出する勾配ベクトルの絶対値とから勾配画像を生成するようにしてもよい。

更に、上記実施の形態では、自動車のボディの塗装面を検査する場合について具体的に説明したが、本願発明は、自動車のボディに限らず、他の塗装製品の表面検査をする場合についても適用することができる。更に、塗装面に限らず、反射性質を有する表面の検査をする場合にも適用することもできる。

１…表面欠陥検査装置、１０…光源、２０…撮影手段、２１…カメラ、３０…移動手段、４０…欠陥候補抽出手段、４１…画像記憶手段、４２…前処理手段、４３…画像分割手段、４４…１次抽出手段、４５…１次欠陥候補記憶手段、４６…２次抽出手段、４７…欠陥候補記憶手段、５０…欠陥検出手段、５１…区画判別手段、５２…回数集計手段、５２ａ…欠陥区画画像領域、５２ｂ…隣接区画画像領域、５３…判定手段、６０…表示手段、Ｍ…被検査面

Claims (3)

1. 被検査面に光を照射する光源と、
   前記光源により照射された前記被検査面を撮影して画像を得る撮影手段と、
   前記撮影手段に対する前記被検査面の位置を相対的に移動させる移動手段と、
   前記移動手段により前記撮影手段と前記被検査面とを相対的に移動させながら任意の時間ごとに前記撮影手段により撮影した複数の画像から欠陥候補を抽出する欠陥候補抽出手段と、
   前記欠陥候補抽出手段により抽出した欠陥候補に基づき欠陥を検出する欠陥検出手段とを備え、
   前記欠陥検出手段は、前記被検査面を複数の区画に区切り、前記撮影手段により撮影された撮影時刻の異なる基準判定数以上の画像について、前記被検査面の同一の区画に対応する各区画画像領域に、前記欠陥候補抽出手段により抽出された欠陥候補がそれぞれ存在する場合に、前記同一の区画に欠陥が存在すると判定すると共に、
   前記欠陥検出手段は、
   前記被検査面を予め複数の区画に区切り、この区画した前記被検査面を移動させた撮影動画から区画線のみの移動軌跡を抽出し、この区画線のみの動画に前記撮影手段により撮影された画像を同期させることにより、前記被検査面の区画に対応する区画画像領域を特定し、欠陥候補が存在する区画画像領域から欠陥候補が存在する前記被検査面の区画を判別する区画判別手段と、
   前記区画判別手段による判別結果に基づき、前記撮影手段により撮影された撮影時刻の異なる各画像について、前記被検査面の区画毎に欠陥候補の検出回数を集計する回数集計手段と、
   前記回数集計手段により集計された欠陥候補の検出回数が基準判定数以上の区画があった場合に、その区画に欠陥が存在すると判定する判定手段とを備える
   ことを特徴とする表面欠陥検査装置。
2. 前記欠陥検出手段は、前記撮影手段により撮影された画像において、前記欠陥候補抽出手段により抽出された欠陥候補が、前記被検査面の区画に対応する区画画像領域の境界線から所定の範囲内に存在する場合に、所定の範囲内に存在する境界線が１つであるときには、欠陥候補が存在する欠陥区画画像領域と、欠陥候補が所定の範囲内に位置する境界線を介して隣接する１つの隣接区画画像領域とを、被検査面の１つの区画に対応する１つの区画画像領域とみなして判定し、所定の範囲内に存在する境界線が２つであるときには、欠陥候補が存在する欠陥区画画像領域と、欠陥候補が所定の範囲内に位置する境界線を介して隣接する２つの隣接区画画像領域と、欠陥候補が所定の範囲内に位置する２つの境界線の角部において隣接する１つの隣接区画画像領域とを、被検査面の１つの区画に対応する１つの区画画像領域とみなして判定し、
   前記区画画像領域は、辺が直線または曲線である多角形であり、かつ、１つの辺が１つの境界線である
   ことを特徴とする請求項１記載の表面欠陥検査装置。
3. 光源から光を照射した被検査面を撮影手段により撮影すると共に、前記撮影手段に対する前記被検査面の位置を移動手段により相対的に移動させて、撮影時間の異なる複数の画像を取得する撮影手順と、
   前記撮影手順により撮影した画像から欠陥候補を抽出する欠陥候補抽出手順と、
   前記欠陥候補抽出手順により抽出した欠陥候補に基づき欠陥を検出する欠陥検出手順とを含み、
   前記欠陥検出手順では、前記被検査面を複数の区画に区切り、前記撮影手順により撮影された撮影時刻の異なる基準判定数以上の画像について、前記被検査面の同一の区画に対応する各区画画像領域に、前記欠陥候補抽出手順により抽出された欠陥候補がそれぞれ存在する場合に、前記同一の区画に欠陥が存在すると判定すると共に、
   前記欠陥検出手順は、
   前記被検査面を予め複数の区画に区切り、この区画した前記被検査面を移動させた撮影動画から区画線のみの移動軌跡を抽出し、この区画線のみの動画に前記撮影手順により撮影された画像を同期させることにより、前記被検査面の区画に対応する区画画像領域を特定し、欠陥候補が存在する区画画像領域から欠陥候補が存在する前記被検査面の区画を判別する区画判別手順と、
   前記区画判別手順による判別結果に基づき、前記撮影手順により撮影された撮影時刻の異なる各画像について、前記被検査面の区画毎に欠陥候補の検出回数を集計する回数集計手順と、
   前記回数集計手順により集計された欠陥候補の検出回数が基準判定数以上の区画があった場合に、その区画に欠陥が存在すると判定する判定手順とを含む
   ことを特徴とする表面欠陥検査方法。