特開 2016-161482 欠陥検出装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】特開2016-161482(P2016-161482A)

(43)【公開日】2016年9月5日

(54)【発明の名称】欠陥検出装置

(51)【国際特許分類】

   G01N 25/72 20060101AFI20160808BHJP

   G01J 5/48 20060101ALI20160808BHJP

【ＦＩ】

   G01N25/72 Y

   G01J5/48 A

【審査請求】未請求

【請求項の数】6

【出願形態】ＯＬ

【全頁数】10

(21)【出願番号】特願2015-42359(P2015-42359)

(22)【出願日】2015年3月4日

(71)【出願人】

【識別番号】514160515

【氏名又は名称】株式会社シンクフリー

(74)【代理人】

【識別番号】100090697

【弁理士】

【氏名又は名称】中前 富士男

(74)【代理人】

【識別番号】100176142

【弁理士】

【氏名又は名称】清井 洋平

(74)【代理人】

【識別番号】100127155

【弁理士】

【氏名又は名称】来田 義弘

(72)【発明者】

【氏名】藤原 正典

(72)【発明者】

【氏名】林 俊哉

(72)【発明者】

【氏名】鍋田 英児

(72)【発明者】

【氏名】磯田 孝

【テーマコード（参考）】

2G040

2G066

【Ｆターム（参考）】

2G040AA06

2G040BA08

2G040BA14

2G040BA27

2G040CA02

2G040DA06

2G040HA05

2G066AC11

2G066BC15

2G066BC22

2G066CA02

2G066CA04

(57)【要約】

【課題】ネックを安定的に検出可能な欠陥検出装置を提供する。
【解決手段】プレス加工がなされたワーク１１について、目標厚みより薄くなったネック１２を検出する欠陥検出装置１０において、ワーク１１を加熱する加熱手段１３と、加熱されたワーク１１の温度分布を得る温度計測機１４と、ワーク１１の温度分布から、所定範囲の温度を有するワーク１１の領域を抽出して、異常候補領域２２を特定し、異常候補領域２２が、予め定めた大きさの範囲Ｐか否かを基準にして、ネック１２を検出する解析手段１５とを備える。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

プレス加工がなされたワークについて、目標厚みより薄くなったネックを検出する欠陥検出装置において、
前記ワークを加熱する加熱手段と、
加熱された前記ワークの温度分布を得る温度計測機と、
前記ワークの温度分布から、所定範囲の温度を有する該ワークの領域を抽出して、異常候補領域を特定し、該異常候補領域が、予め定めた大きさの範囲Ｐか否かを基準にして、前記ネックを検出する解析手段とを備えることを特徴とする欠陥検出装置。

【請求項2】

請求項１記載の欠陥検出装置において、前記解析手段は、前記所定範囲の温度を有する前記ワークの領域を、該領域の形状を基に、複数の前記異常候補領域に分割することを特徴とする欠陥検出装置。

【請求項3】

請求項１又は２記載の欠陥検出装置において、前記解析手段は、前記異常候補領域の大きさに加え、該異常候補領域の細長度を基準にして、前記ネックを検出することを特徴とする欠陥検出装置。

【請求項4】

請求項１〜３のいずれか１項に記載の欠陥検出装置において、前記解析手段は、更に、検出された前記ネックの温度情報を基に、該ネックの薄さレベルを算出することを特徴とする欠陥検出装置。

【請求項5】

請求項１〜４のいずれか１項に記載の欠陥検出装置において、前記解析手段は、前記異常候補領域が、予め定めた大きさの範囲Ｑか否かによって、該異常候補領域にしわが存在するか否かを判定することを特徴とする欠陥検出装置。

【請求項6】

請求項１〜５のいずれか１項に記載の欠陥検出装置において、前記所定範囲の温度を有する前記ワークの領域の前記解析手段による抽出は、前記ワークの温度分布を二値化したデータを基に行われることを特徴とする欠陥検出装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、ワークの異常部を検知する欠陥検出装置に関する。

【背景技術】

【0002】

プレス加工によって成形されたワークには、目標とする厚みより薄くなった部分（以下、「ネック」とも言う）が形成されることがある。ネックの検出は、人の目視によって行うことも可能であるが、検出者により検出精度にばらつきがある上、目視検査を長時間継続することは、検出者にとって多大な負担となる。
そこで、ネックを検出する装置が求められ、その具体例が特許文献１に記載されている。特許文献１に記載の装置は、加熱によってワーク（成形体）の温度が上昇する際に、ネックとネック以外の部分において、温度上昇速度に差がある点に着目し、温度上昇速度が早い部分をネックとして検出する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２００６−２５０７１３号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら、ワークは、領域ごとに目標厚みが相異することから、各領域において温度上昇速度は異なっている。このため、例えば、周囲の領域に比べ早く温度上昇する領域は、ネックが無いにもかかわらず、ネックが存在しているという判定がなされ、ネックを安定的に検出できないという問題があった。
本発明は、かかる事情に鑑みてなされるもので、ネックを安定的に検出可能な欠陥検出装置を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0005】

前記目的に沿う本発明に係る欠陥検出装置は、プレス加工がなされたワークについて、目標厚みより薄くなったネックを検出する欠陥検出装置において、前記ワークを加熱する加熱手段と、加熱された前記ワークの温度分布を得る温度計測機と、前記ワークの温度分布から、所定範囲の温度を有する該ワークの領域を抽出して、異常候補領域を特定し、該異常候補領域が、予め定めた大きさの範囲Ｐか否かを基準にして、前記ネックを検出する解析手段とを備える。

【0006】

本発明に係る欠陥検出装置において、前記解析手段は、前記所定範囲の温度を有する前記ワークの領域を、該領域の形状を基に、複数の前記異常候補領域に分割することができる。

【0007】

本発明に係る欠陥検出装置において、前記解析手段は、前記異常候補領域の大きさに加え、該異常候補領域の細長度を基準にして、前記ネックを検出することができる。

【0008】

本発明に係る欠陥検出装置において、前記解析手段は、更に、検出された前記ネックの温度情報を基に、該ネックの薄さレベルを算出するのが好ましい。

【0009】

本発明に係る欠陥検出装置において、前記解析手段は、前記異常候補領域が、予め定めた大きさの範囲Ｑか否かによって、該異常候補領域にしわが存在するか否かを判定するのが好ましい。

【0010】

本発明に係る欠陥検出装置において、前記所定範囲の温度を有する前記ワークの領域の前記解析手段による抽出は、前記ワークの温度分布を二値化したデータを基に行われるのが好ましい。

【発明の効果】

【0011】

本発明に係る欠陥検出装置は、ワークを加熱し、加熱したワークの温度分布から、所定範囲の温度を有するワークの領域を抽出して、異常候補領域を特定し、異常候補領域が、予め定めた大きさの範囲か否かを基準に、ネックを検出するので、安定的にネックを検出することができる。これは、加熱したワークにおいて、所定範囲の温度の領域で、かつ、所定の大きさの範囲に属する領域を、ネックであると判定することにより、安定的にネックを検出できることを検証した結果によるものである。

【図面の簡単な説明】

【0012】

【図1】本発明の一実施の形態に係る欠陥検出装置の説明図である。

【図2】ワークの断面図である。

【図3】ネックを検出する手順を示すフロー図である。

【図4】（Ａ）は二値化画像データの説明図であり、（Ｂ）はその一部の拡大図である。

【図5】領域の分割を示す説明図である。

【図6】（Ａ）、（Ｂ）はそれぞれ、異常候補領域の細長度を示す説明図である。

【図7】各種領域と面積の関係、及び、各種領域の数を示すヒストグラムである。

【発明を実施するための形態】

【0013】

続いて、添付した図面を参照しつつ、本発明を具体化した実施の形態につき説明し、本発明の理解に供する。
図１、図２に示すように、本発明の一実施の形態に係る欠陥検出装置１０は、プレス加工がなされたワーク１１について、目標厚みより薄くなったネック１２を検出する装置であり、ワーク１１を加熱する加熱手段１３と、加熱されたワーク１１の温度分布を得る温度計測機１４と、ワーク１１の温度分布からネック１２の有無を検知する解析手段１５とを備えている。以下、詳細に説明する。

【0014】

ネック１２の有無が検査されるワーク１１は、金属製の部材をプレス加工した成形品であり、ワーク１１の各領域（各部）には、目標厚みが定められている。ネック１２は、図２に示すように、プレス加工の際に形成され、局部的に目標厚みＤより薄く（例えば、３０％以上薄く）なった領域を意味する。また、ワーク１１には、目標厚みＤより薄いが、ネック１２よりは厚みのあるしわ１６が生じることもある。しわ１６は、複数のしわ１６が、集合して形成される傾向がある。
なお、ネックとしわの切り分けは、ワークが何であるか等によって異なるため、目標厚みに対して何％未満の厚みがネックで、何％以上の厚みがしわであるかは、一律に定義できるものではない。

【0015】

本実施の形態では、加熱手段１３が、図１に示すように、チャンバー内に収容したワーク１１を温風によって加熱するものであり、温度計測機１４は、ワーク１１から放出される赤外線放射エネルギーを基に、ワーク１１の温度分布を検出するサーモグラフィであるが、加熱手段１３及び温度計測機１４は、これらに限定されない。
解析手段１５として、周知のコンピュータを採用することができ、解析手段１５は、各種プログラムを格納する記憶媒体、ＣＰＵ、入力用のデバイス、及び、出力用のデバイスを備え、温度計測機１４に接続されている。

【0016】

加熱手段１３は、解析手段１５に、制御機の一例であるプログラマブルロジックコントローラ１７を介して接続されている。プログラマブルロジックコントローラ１７は、解析手段１５から入力された制御内容に従って、加熱手段１３の制御を行う。
温度計測機１４は、ワーク１１の温度分布を画像データとして、解析手段１５に送ることができる。温度計測機１４から送られる画像データは、ワーク１１の各領域を、温度の高低に応じて異なる色で示す。例えば、温度が高い順に、赤、オレンジ、黄、緑、青で示される。

【0017】

解析手段１５は、図１に示すように、温度計測機１４から得た温度分布の画像データを、白と黒の二階調に二値化した図４（Ａ）に示す二値化画像データ（二値化したデータ）２１に変換する画像処理部１８、二値化画像データ２１から、所定の温度範囲に属する領域（以下、「異常候補領域」とも言う）を特定する抽出部１９、及び、図４（Ｂ）に示す異常候補領域２２の大きさを基に、異常候補領域２２がネック１２であるか否かを判定する判定部２０とを備えている。画像処理部１８、抽出部１９及び判定部２０はそれぞれ、主として、解析手段１５の記憶媒体に格納されたプログラムによって構成されている。

【0018】

次に、欠陥検出装置１０によるネック１２の検出手順について説明する。
ネック１２の検出手順においては、図３に示すように、まず、加熱手段１３がワーク１１を加熱する（ステップＳ１）。加熱されたワーク１１は、加熱手段１３から取り出された後、温度計測機１４によって撮像されて温度が計測され（ステップＳ２）、計測された温度は、温度分布の画像データとして、温度計測機１４から解析手段１５に送られる。

【0019】

画像処理部１８は、解析手段１５に送られた温度分布の画像データを、２５６階調のグレースケールに変換し、グレースケール化された画像データを、指定された閾値を基に、二値化する（ステップＳ３）。
ここで、ワーク１１に割れがある場合、ワーク１１の温度分布の画像データを二値化することなく、温度分布の画像データから、割れを検出可能である。割れがある部分は、他の部分と異なり、加熱手段１３で加熱される対象がなく、割れのない部分と明らかに異なる温度になるためである。また、温度分布の画像データに、背景部分（即ち、ワーク１１が存在していない部分）が撮像されている場合、その部分は、ワーク１１がある部分と温度が大きく異なることから、背景部分は、ステップＳ３以降の処理を行う対象から除くようにマスクしてもよい。

【0020】

二値化して得られる二値化画像データ２１においては、図４（Ａ）に示すように、所定温度以上の部分が白、所定温度未満の部分が黒でそれぞれ表示されるように、画像が処理されている。二値化画像データ２１にて、白で表示する温度は、二値化する閾値を変えることによって調整でき、本実施の形態では、二値化の閾値の低下（検出感度の上昇）に伴い、二値化画像データ２１中の白の領域が増加する。二値化の閾値は、要求される検出精度や、ワーク１１の種類等に応じて、適宜、決定される。

【0021】

抽出部１９は、二値化画像データ２１において、黒の領域に囲まれた白の領域（即ち、所定範囲の温度を有するワークの領域）を抽出する。抽出された白の領域は、周囲より温度が高く、ネック１２が存在している可能性があることを意味する。
ここで、本実施の形態では、周囲より温度が高い領域にネック１２が存在している可能性があるという判定基準を採用しているが、ワーク１１が加熱されてから温度計測がなされるまでの時間の経過等によっては、ネック１２がネック１２の周辺より低温であることも考えられる。ネック１２がネック１２の周辺より低温になった状態でワーク１１が温度を計測される環境においては、ネック１２の周辺よりネック１２が低温であるという判定基準が採用される。

【0022】

抽出部１９は、図３に示すように、白の領域を抽出した後、白の領域ごとに、その白の領域を分割するか否かを決定する（ステップＳ４）。抽出部１９による白の領域の抽出においては、ネック１２が存在する領域と、その領域に近接するネック１２やしわ１６のない正常な領域の２つの別個の領域が、連結して、一つの白の領域として抽出されることがある。
白の領域の分割は、その２つ（３つ以上の場合もある）の別個の領域を、２つの白の領域として扱うための処理である。

【0023】

白の領域を分割するか否かは、該当する白の領域の形状を基に決定でき、分割する場合、白の領域は、その白の領域の形状を基に、図５に示すように、複数の領域に分割される（ステップＳ５）。
本実施の形態では、分割手法として、ウォータシェッド手法を採用しているが、分割手法は、ウォータシェッド手法に限定されない。

【0024】

抽出部１９は、複数の領域に分割されなかった白の領域を、一つの異常候補領域２２として特定し、図５に示すように、複数の領域に分割された白の領域については、分割された複数の領域それぞれを異常候補領域２２として特定する。
ここで、白の領域を分割するか否かの判定は、設定により省略可能であり、省略した場合、一つの白の領域は、そのまま、一つの異常候補領域２２として扱われる。

【0025】

判定部２０は、図３に示すように、抽出部１９によって抽出された異常候補領域２２それぞれについて、異常候補領域２２が、予め定めた大きさの範囲Ｐ（以下、単に「範囲Ｐ」とも言う）か否かを基準に、ネック１２か否かを判定して（ステップＳ６）、ネック１２を検出する。本願の発明者らは、検証を重ねた結果、所定範囲の温度を有する領域がネック１２か否かを、その領域の大きさを基に切り分けることで、ネック１２の存在を安定的に検出できるとの知見を得た。
そこで、本実施の形態では、ステップＳ６において、面積フィルタ（大きさを基に選別するフィルタ）を用いて、異常候補領域２２の面積が、所定の下限値以上、所定の上限値以下であるか否かを、ネック１２に該当するか否かの判定基準とした。

【0026】

図４（Ａ）に示す二値化画像データ２１では、破線で囲んだＴ１内に、範囲Ｐの大きさの異常候補領域２２がなく、ネック１２もしわ１６も存在しない。
これに対し、図４（Ａ）に示す二値化画像データ２１において、破線で囲んだＴ２には、図４（Ｂ）に示すように、範囲Ｐの大きさに該当する異常候補領域２２が存在する。

【0027】

また、判定部２０は、異常候補領域２２の大きさに加え、異常候補領域２２の細長度（一方向の長さが他方向に比べて長くなっているレベル）を基準にして、異常候補領域２２がネック１２に該当するか否かを検出することも可能である。これは、検証の結果、ネック１２が、真円状や、正方形状ではなく、細長い形状に形成されることが解明されたためである。
本実施の形態では、解析手段１５の入力用デバイス（例えば、キーボード）からの入力によって、異常候補領域２２の細長度を算出するか否かを選択可能である。

【0028】

異常候補領域２２の細長度を算出することが決定された場合（ステップＳ７）、図６（Ａ）、（Ｂ）に示すように、判定部２０は、異常候補領域２２の長軸２３及び短軸２４の長さを比較して、細長度を算出する（ステップＳ８）。具体的には、短軸２４の長軸２３に対する長さ比が、所定の値（本実施の形態では、０．１〜０．５の範囲、好ましくは０．２〜０．４の範囲）以下であれば、異常候補領域２２がネック１２であると判定され、短軸２４の長軸２３に対する長さ比が、所定の値を超える場合、異常候補領域２２はネック１２でないと判定される。
図６（Ａ）に示す異常候補領域２２は、ネック１２でないと判定される一例であり、図６（Ｂ）に示す異常候補領域２２は、ネック１２であると判定される一例である。

【0029】

そして、面積フィルタによる判定でネック１２であると認定され、かつ、細長度の判定でもネック１２であると認定された異常候補領域２２が、最終的に、ネック１２であると判定される（ステップＳ９）。
一方、面積フィルタによる判定、又は、細長度による判定のいずれかで、ネック１２でないと識別された場合、ステップＳ９において、その異常候補領域２２は、ネック１２でないと判定される。

【0030】

そして、細長度の判定を行わないことが、ステップＳ７で選択された際には、面積フィルタの判定のみによって、ステップＳ９で、異常候補領域２２がネック１２であるか否かが判定される。
ステップＳ４〜Ｓ９は、異常候補領域２２それぞれに対して行われ、それぞれに対する検出結果は、解析手段１５の出力用デバイス（例えば、画面）に出力される（ステップＳ１０）。

【0031】

また、判定部２０は、ステップＳ６において、異常候補領域２２が予め定めた大きさの範囲Ｑ（以下、単に「範囲Ｑ」とも言う）か否かによって、異常候補領域２２にしわ１６が存在するか否かを判定することもできる。範囲Ｑは、範囲Ｐとは、異なる大きさの範囲であり、本実施の形態では、範囲Ｑが範囲Ｐより小さい。
ネック１２に加えて、しわ１６も判定するようにしているのは、しわ１６が、ネック１２に対して異なる大きさに形成されることを、知得したためである。

【0032】

本実施の形態では、正常領域、ネック１２の領域、及び、しわ１６の領域の各領域が、図７に示すように、面積の大小において、正常領域＜しわ１６の領域＜ネック１２の領域＜正常領域の関係にあり、しわ１６の領域より面積が小さい正常領域が他の領域に比べ、最も多く検出された。
ここで、しわ１６の形成位置は、ネック１２の形成位置に比べて、目標厚みに対する厚み差が小さく、正常領域に対する温度差が小さいため、ネック１２に加えて、しわ１６の検出も行う場合、ステップＳ３における二値化処理の閾値を低くする（即ち、検出感度を上げる）必要がある。

【0033】

更に、判定部２０は、検出されたネック１２及びしわ１６について、温度計測機１４が検出したワーク１１の温度分布を基に、ネック１２及びしわ１６それぞれの温度情報を得て、該当部分の温度情報を基に、ネック１２及びしわ１６それぞれの目標厚みに対する厚みの割合（即ち、薄さレベル）を算出可能である。
これは、目標厚みに対する薄さレベルによって、ネック１２及びしわ１６の温度が異なる点に着目したものである。

【0034】

以上、本発明の実施の形態を説明したが、本発明は、上記した形態に限定されるものでなく、要旨を逸脱しない条件の変更等は全て本発明の適用範囲である。
例えば、二値化された画像データにおいて、白と黒を反転させ、所定温度以上の部分を黒、所定温度未満の部分を白で表示してもよい。
また、画像処理部は、温度分布の画像データを必ずしも二値化する必要はなく、３以上の階調に変換してもよい。例えば、３階調に変換された場合、変換後の画像データにおいて、特定の階調に変換された部分を異常候補領域として扱うことができる。但し、画像データを二値化した場合、その後の処理を簡素にすることが可能である。
そして、判定部は、しわの有無の判定は行わなくてもよい。

【符号の説明】

【0035】

１０：欠陥検出装置、１１：ワーク、１２：ネック、１３：加熱手段、１４：温度計測機、１５：解析手段、１６：しわ、１７：プログラマブルロジックコントローラ、１８：画像処理部、１９：抽出部、２０：判定部、２１：二値化画像データ、２２：異常候補領域、２３：長軸、２４：短軸

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】