特開 2023-127078 欠陥検査装置及び欠陥検査方法

(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】P2023127078

(43)【公開日】2023-09-13

(54)【発明の名称】欠陥検査装置及び欠陥検査方法

(51)【国際特許分類】

   G01N 29/04 20060101AFI20230906BHJP

   G01N 29/12 20060101ALI20230906BHJP

   G01N 29/46 20060101ALI20230906BHJP

【ＦＩ】

G01N29/04

G01N29/12

G01N29/46

【審査請求】未請求

【請求項の数】7

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022030636

(22)【出願日】2022-03-01

(71)【出願人】

【識別番号】504139662

【氏名又は名称】国立大学法人東海国立大学機構

(71)【出願人】

【識別番号】000000974

【氏名又は名称】川崎重工業株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100118784

【弁理士】

【氏名又は名称】桂川 直己

(72)【発明者】

【氏名】横田 康成

(72)【発明者】

【氏名】河村 洋子

(72)【発明者】

【氏名】辻 昌彦

(72)【発明者】

【氏名】永塚 満

【テーマコード（参考）】

2G047

【Ｆターム（参考）】

2G047AA05

2G047AB05

2G047BA04

2G047BC04

2G047BC10

2G047CA01

2G047CA03

2G047GD02

2G047GG12

2G047GG20

2G047GG32

2G047GG33

2G047GG39

2G047GG47

(57)【要約】

【課題】様々な種類の欠陥の位置を推定可能な欠陥検査装置を提供する。
【解決手段】欠陥検査装置は、取得部と、推定部と、を備える。取得部は、検査領域にある複数の検査位置毎の打音データを収音装置から取得する。推定部は、以下の（１）から（６）の処理を行う。（１）打音データを解析して、検査位置毎の打音データの特徴を示す特徴値を算出する。（２）検査領域を仮欠陥領域と、当該仮欠陥領域の補集合である仮正常領域と、に区分する。（３）仮欠陥領域と、仮正常領域と、を特徴値を用いて区別するように機械学習によりパターン認識を行う。（４）パターン認識の誤差を検査位置毎に算出する。（５）誤差に基づいて反転領域を設定し、反転領域の仮欠陥領域と仮正常領域を入れ替える。（６）パターン認識の結果が収束するまで、（３）から（５）の処理を繰り返すことにより欠陥領域を推定する。
【選択図】図６

【特許請求の範囲】

【請求項1】

検査領域にある複数の検査位置毎の打音データを収音装置から取得する取得部と、
前記取得部が取得した前記打音データに基づいて、前記検査領域に含まれる欠陥領域を推定する推定部と、
を備え、
前記推定部は、
（１）前記打音データを解析して、前記検査位置毎の前記打音データの特徴を示す特徴値を算出し、
（２）前記検査領域を仮欠陥領域と、当該仮欠陥領域の補集合である仮正常領域と、に区分し、
（３）前記仮欠陥領域と、前記仮正常領域と、を前記特徴値を用いて区別するように機械学習によりパターン認識を行い、
（４）前記パターン認識の誤差を前記検査位置毎に算出し、
（５）前記誤差に基づいて反転領域を設定し、前記反転領域の前記仮欠陥領域と前記仮正常領域を入れ替え、
（６）前記パターン認識の結果が収束するまで、前記（３）から前記（５）の処理を繰り返すことにより前記欠陥領域を推定する詳細検査を行うことを特徴とする欠陥検査装置。

【請求項2】

請求項１に記載の欠陥検査装置であって、
前記推定部は、前記誤差が閾値を超える領域が存在しなくなった場合に、前記パターン認識の結果が収束したと判定することを特徴とする欠陥検査装置。

【請求項3】

請求項１又は２に記載の欠陥検査装置であって、
前記取得部は、仮検査領域の打音データと、当該仮検査領域とは異なる位置にある複数の比較領域の打音データと、を前記収音装置から取得し、
前記推定部は、
前記打音データを解析して、前記仮検査領域の前記打音データの前記特徴値と、前記比較領域毎の前記打音データの前記特徴値と、を算出し、
前記仮検査領域の前記特徴値と、前記比較領域毎の前記特徴値と、の差異に基づいて、前記仮検査領域を前記仮欠陥領域と前記仮正常領域に区分する概要検査を行うことを特徴とする欠陥検査装置。

【請求項4】

請求項３に記載の欠陥検査装置であって、
前記詳細検査で検査対象物を叩く位置の間隔は、前記概要検査で検査対象物を叩く位置の間隔よりも短いことを特徴とする欠陥検査装置。

【請求項5】

請求項１から４までの何れか一項に記載の欠陥検査装置であって、
複数の前記検査位置を自動的に叩く打撃装置を備えることを特徴とする欠陥検査装置。

【請求項6】

検査領域にある複数の検査位置毎の打音データを収音装置から取得する取得部と、
前記取得部が取得した前記打音データに基づいて、前記検査領域に含まれる欠陥領域を推定する推定部と、
を備え、
前記推定部は、
（１）前記検査領域の中に、仮検査領域と、仮検査領域に基づいて設定された複数の比較領域と、を設定し、
（２）前記仮検査領域と前記比較領域について、前記打音データの特徴を示す特徴値を算出し、
（３）前記仮検査領域の特徴値と前記比較領域毎の特徴値の差異に基づいて欠陥領域を推定することを特徴とする欠陥検査装置。

【請求項7】

検査領域にある複数の検査位置毎の打音データを収音装置から取得し、
（１）前記打音データを解析して、前記検査位置毎の前記打音データの特徴を示す特徴値を算出し、
（２）前記検査領域を仮欠陥領域と、当該仮欠陥領域の補集合である仮正常領域と、に区分し、
（３）前記仮欠陥領域と、前記仮正常領域と、を前記特徴値を用いて区別するように機械学習によりパターン認識を行い、
（４）前記パターン認識の誤差を前記検査位置毎に算出し、
（５）前記誤差に基づいて反転領域を設定し、前記反転領域の前記仮欠陥領域と前記仮正常領域を入れ替え、
（６）前記パターン認識の結果が収束するまで、前記（３）から前記（５）の処理を繰り返すことにより欠陥領域を推定する詳細検査を行うことを特徴とする欠陥検査方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本出願は、主として、打音データに基づいて検査対象物の欠陥を推定する欠陥推定装置に関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１は、ＦＲＰ（Ｆｉｂｅｒ Ｒｅｉｎｆｏｒｃｅｄ Ｐｌａｓｔｉｃ）をハンマで打撃した際の打音スペクトルに基づいて、欠陥の有無を判定する方法を開示する。具体的には、Δ＝ｄＢ２－ｄＢ１という値を求める。ｄＢ１は、欠陥のないときに特徴的となる周波数の音である。ＦＲＰパネルの欠陥がない箇所は、この周波数帯域において、山状のスペクトルとなり、特徴的となることが多い。また、ｄＢ２は、欠陥のあるときに差が現れる周波数の音である。ＦＲＰパネルの欠陥がある箇所は、この周波数帯域において、欠陥がない場合に比べてレベルが高くなることが多い。

【0003】

特許文献２は、構造物をハンマで叩いた際の打音データの特徴量に基づいて欠陥の有無を判定する方法を開示する。この方法では、打音データに基づいて、２００Ｈｚごとの音の強さを求めることで、特徴量を抽出する。次に、クラスタリングを用いて特徴量の選択を行う。この方法では、選択した特徴量に基づいて、判定対象の打音データを分類するための分類器を生成する。特許文献２では、この分類器を用いて、判定対象の打音データを、欠陥がない構造物の打音データか、欠陥がある構造物の打音データに分類する。

【0004】

非特許文献１は、空洞を含む試験片を打撃治具で打撃した際の音圧波形に基づいて、空洞のおおよその大きさ及び位置を推定する方法を開示する。この方法では、予め空洞の大きさ及び位置が既知の試験片で得られた音圧波形及び高速フーリエ変換を適用した周波数特性に基づいてクラスタリングマップを作成する。次に、判定対象の試験片の打音波形がクラスタリングマップのどのグループに最も近いかを判定することにより、空洞のおおよその大きさ及び位置を推定する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】特許第４７３６５０１号公報

【特許文献2】特開２０１８－１３３４８号公報

【非特許文献】

【0006】

【非特許文献1】松岡瑛喜，廣瀬陽一，倉橋貴彦，村上祐貴，外山茂浩，池田富士男，井山徹郎，井原郁夫著、「打音検査による欠陥定量的評価の高精度化に対する随伴変数法の適用」、Journal of the Society of Materials Science, Japan, Vol.67, No.9、２０１８年９月発行、pp.860-876

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0007】

特許文献１の方法ではΔ値に基づいて欠陥を判定するが、Δ値そのものに物理的な意味はなく、欠陥の指標として汎用性のあるものとはいえない。そのため、欠陥の種類によっては、欠陥がある部分のΔ値と欠陥がない部分のΔ値が重なる。従って、特許文献１の方法では、様々な種類の欠陥の位置を推定することができない。特許文献２の方法では、事前に学習して生成した分類器に基づいて欠陥の位置を推定する。そのため、特許文献２の方法では、学習していない欠陥を認識することができないので、様々な種類の欠陥の位置を推定することができない。非特許文献１では、空洞に関する欠陥の位置を推定する方法が開示されているものの、それ以外の欠陥を推定する方法は開示されていない。

【0008】

本出願は以上の事情に鑑みてされたものであり、その主要な目的は、様々な種類の欠陥の位置を推定可能な欠陥検査装置を提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0009】

本出願の解決しようとする課題は以上の如くであり、次にこの課題を解決するための手段とその効果を説明する。

【0010】

本出願の第１の観点によれば、以下の構成の欠陥検査装置が提供される。即ち、欠陥検査装置は、取得部と、推定部と、を備える。前記取得部は、検査領域にある複数の検査位置毎の打音データを収音装置から取得する。前記推定部は、前記取得部が取得した前記打音データに基づいて、前記検査領域に含まれる欠陥領域を推定する。推定部は、以下の（１）から（６）の処理を行う。（１）前記打音データを解析して、前記検査位置毎の前記打音データの特徴を示す特徴値を算出する。（２）前記検査領域を仮欠陥領域と、当該仮欠陥領域の補集合である仮正常領域と、に区分する。（３）前記仮欠陥領域と、前記仮正常領域と、を前記特徴値を用いて区別するように機械学習によりパターン認識を行う。（４）前記パターン認識の誤差を前記検査位置毎に算出する。（５）前記誤差に基づいて反転領域を設定し、前記反転領域の前記仮欠陥領域と前記仮正常領域を入れ替える。（６）前記パターン認識の結果が収束するまで、前記（３）から前記（５）の処理を繰り返すことにより前記欠陥領域を推定する詳細検査を行う。

【0011】

本出願の第２の観点によれば、以下の構成の欠陥検査装置が提供される。即ち、欠陥検査装置は、取得部と、推定部と、を備える。前記取得部は、検査領域にある複数の検査位置毎の打音データを収音装置から取得する。前記推定部は、前記取得部が取得した前記打音データに基づいて、前記検査領域に含まれる欠陥領域を推定する。推定部は、以下の（１）から（３）の処理を行う。（１）前記検査領域の中に、仮検査領域と、仮検査領域に基づいて設定された複数の比較領域と、を設定する。（２）前記仮検査領域と前記比較領域について、前記打音データの特徴を示す特徴値を算出する。（３）前記仮検査領域の特徴値と前記比較領域毎の特徴値の差異に基づいて欠陥領域を推定する。

【0012】

本出願の第３の観点によれば、以下の欠陥検査方法が提供される。即ち、検査領域にある複数の検査位置毎の打音データを収音装置から取得する。（１）前記打音データを解析して、前記検査位置毎の前記打音データの特徴を示す特徴値を算出する。（２）前記検査領域を仮欠陥領域と、当該仮欠陥領域の補集合である仮正常領域と、に区分する。（３）前記仮欠陥領域と、前記仮正常領域と、を前記特徴値を用いて区別するように機械学習によりパターン認識を行う。（４）前記パターン認識の誤差を前記検査位置毎に算出する。（５）前記誤差に基づいて反転領域を設定し、前記反転領域の前記仮欠陥領域と前記仮正常領域を入れ替える。（６）前記パターン認識の結果が収束するまで、前記（３）から前記（５）の処理を繰り返すことにより欠陥領域を推定する詳細検査を行う。

【発明の効果】

【0013】

本出願によれば、様々な種類の欠陥の位置を推定可能な欠陥検査装置を実現できる。

【図面の簡単な説明】

【0014】

【図1】欠陥検査装置を用いてパネルの検査を行う様子を示す概念図。

【図2】概要検査におけるパネルの仮検査領域及び比較領域を示す図。

【図3】概要検査のフローチャート。

【図4】詳細検査におけるパネルの検査位置、仮欠陥領域、仮正常領域を示す図。

【図5】詳細検査のフローチャート。

【図6】詳細検査の流れを示す概念図。

【図7】欠陥検査装置を用いた実験の結果を示す図。

【図8】他の実施形態の欠陥検査装置を用いてパネルの検査を行う様子を示す概念図。

【発明を実施するための形態】

【0015】

次に、図面を参照して本出願の実施形態を説明する。図１は、欠陥検査装置１０を用いてパネル２１の検査を行う様子を示す概念図である。

【0016】

欠陥検査装置１０は、パネル２１を叩いた際の打音データに基づいて、パネル２１の欠陥を推定する装置である。パネル２１は、欠陥検査装置１０の検査対象物である。本実施形態のパネル２１は、コア材の両面をスキン材で挟んで接着した構造の複層パネルである。コア材は、例えばハニカムコア等の空洞を含む部材である。スキン材は、コア材よりも薄い板状の部材である。なお、欠陥検査装置１０は、打音検査が可能なあらゆる形状及び材質の物体を検査可能である。従って、欠陥検査装置１０の検査対象物は、空洞を有さない中実状の部材であってもよいし、設置済みの構造物であってもよい。

【0017】

パネル２１に含まれる欠陥としては、例えば、コア材が周囲と比べて凹んでいるコア凹部、コア材とスキン材が接着されていない接着剤未適用部、コア材とスキン材の間に異物としてのバックシートが含まれるバックシート適用部等がある。ただし、欠陥検査装置１０が検出する欠陥は、上記の欠陥に限られない。

【0018】

本実施形態では、検査員がハンマ２２を用いて打音検査を行う。具体的には、検査員は、予め定められた手順に沿ってパネル２１の各位置をハンマ２２を用いて叩く。なお、ハンマ２２に代えて打診棒等を用いて打音検査を行ってもよい。また、後述するように、打撃装置を用いて自動的にパネル２１を叩いてもよい。

【0019】

図１に示すように、欠陥検査装置１０は、収音装置１１と、コンピュータ１２と、を備える。

【0020】

収音装置１１は、マイクロフォンであり、パネル２１を叩いた際に発生する打音を受け止めて電気信号に変換する。以下では、この電気信号を打音データと称する。打音データは、時間に応じた振幅の変化、即ち打音波形を示す。収音装置１１は、ダイヤフラム式であってもよいし、圧電式であってもよい。収音装置１１は、特定の方向（例えばパネル２１が存在する方向）に指向性を有する構成であってもよいし、無指向性であってもよい。収音装置１１は、打音データを有線又は無線でコンピュータ１２に出力する。

【0021】

コンピュータ１２は、ＣＰＵ等の演算装置と、ＨＤＤ，ＳＳＤ，フラッシュメモリ等の記憶装置と、有線モジュール又は無線モジュール等の通信機器と、を備える。記憶装置に記憶されたプログラムを演算装置が実行することにより、コンピュータ１２は、欠陥検査装置１０に関する様々な処理を実行可能である。上記のハードウェアとソフトウェアの協働によって、コンピュータ１２を、取得部１２ａ及び推定部１２ｂとして動作させることができる。

【0022】

取得部１２ａは、収音装置１１から打音データを取得する。取得部１２ａは、コンピュータ１２のコネクタ又はアンテナを用いて打音データを受信し、増幅及び信号変換等を行う。

【0023】

更に、取得部１２ａは、打音データと、ハンマ２２で叩いた位置と、を対応付けて記憶装置に記憶する。打音データを位置と対応付ける方法は様々である。例えば、ハンマ２２でパネル２１を叩く位置と順序を予め定めることにより、打音データを位置と対応付けることができる。あるいは、コンピュータ１２の音声又は映像による指示に応じて検査員がハンマ２２でパネル２１を叩くことにより、打音データを位置と対応付けることもできる。あるいは、検査員がキーボード又はマウス等の操作具を操作することで叩く位置を登録してから、実際にハンマ２２でパネル２１を叩くことにより、打音データを位置と対応付けることもできる。

【0024】

推定部１２ｂは、取得部１２ａが取得した打音データに基づいて、パネル２１の欠陥領域を推定する。推定部１２ｂによる欠陥領域の推定は、検査員がハンマ２２でパネル２１を叩く処理と並行して行われてもよい。あるいは、検査員がハンマ２２でパネル２１を叩く処理が完了した後に、推定部１２ｂによる欠陥領域の推定が行われてもよい。推定部１２ｂが行う処理の詳細は後述する。

【0025】

打音検査は、熟練した検査員が打音の音色に基づいて判定することが一般的である。しかし、この方法では、検査員による検査精度のバラツキが大きい。また、検査員を熟練させるために手間と時間が必要となったり、検査員の身体的負担が大きかったりすることもある。また、先行技術文献で示した方法では、特定の特徴を判別ないしは学習するものであるため、様々な種類の欠陥の位置を精度良く推定することが困難である。この点、本実施形態の欠陥検査装置１０は、収音条件を定量化することで検査員による検査精度のバラツキが生じにくく、かつ、特定の特徴に依存しない特徴の誤差に着目することで様々な種類の欠陥の位置をより精度良く推定することができる。以下、本実施形態の欠陥検査方法を詳細に説明する。

【0026】

欠陥検査装置１０を用いて行われる検査には、欠陥のおおよその位置を推定する概要検査と、欠陥の形状を推定する詳細検査と、が含まれる。本実施形態では、概要検査を行った後に、概要検査の結果を用いて詳細検査を行う。ただし、概要検査を省略することもできる。概要検査を省略する場合は、詳細検査にて欠陥の位置および形状の両方を推定する。

【0027】

以下、図２及び図３を参照して、概要検査について説明する。図２は、概要検査におけるパネル２１の仮検査領域及び比較領域を示す図である。図３は、概要検査のフローチャートである。

【0028】

上述したように、パネル２１には、様々な種類の欠陥が含まれる。また、欠陥が存在する箇所を叩いた際の打音は、欠陥の種類に応じて異なる。そのため、予め全ての打音を学習することは困難である。一方で、欠陥が存在する箇所を叩いた際の打音は、当該欠陥周囲の正常な箇所を叩いた際の打音とは異なる。概要検査ではこの点に着目し、他の箇所と打音が異なる領域を特定し、この領域を詳細検査の対象とする。以下、具体的な処理を説明する。

【0029】

図２に示すように、概要検査では、パネル２１の表面を複数の正方形の領域に区分する。それぞれの領域の一辺の長さは、長さＬ１である。概要検査では、検査員は、これらの領域の一点を検査員がハンマ２２で１回又は複数回叩く。検査員がハンマ２２で叩く位置は、図２の中点で示すように、各領域の中心であることが好ましい。収音装置１１は、ハンマ２２で叩くことにより発生した打音を打音データに変換してコンピュータ１２へ出力する。打音を収音して打音データに変換する際のサンプリング周波数は４４．１ｋＨｚである。

【0030】

図３に示すように、コンピュータ１２の取得部１２ａは、収音装置１１から位置毎の打音データを取得する（Ｓ１０１）。次に、コンピュータ１２の推定部１２ｂは、初期の仮検査領域を設定する（Ｓ１０２）。仮検査領域とは、概要検査を用いて欠陥の有無を推定する対象の領域である。図２では、仮検査領域は斜線のハッチングとして示している。概要検査では、全ての領域を順番に検査する。

【0031】

次に、推定部１２ｂは、仮検査領域に基づいて、複数の比較領域を設定する（Ｓ１０３）。比較領域は、仮検査領域と打音データを比較するための領域である。図２では、比較領域は網点のハッチングとして示している。ここで、仮検査領域に隣接する領域には、仮検査領域と同じ欠陥が存在する可能性が高い。また、仮検査領域から遠く離れた領域は、正常な領域同士であっても打音データが異なる可能性がある。そのため、本実施形態では、仮検査領域を基準として２つ離れた領域を比較領域としている。ただし、比較領域は、仮検査領域と異なる領域であれば、どのような領域を選択してもよい。例えば、パネル２１の特性や長さＬ１の大きさ等によっては、隣接する領域又は３つ以上離れた領域を選択することが好ましい場合もある。

【0032】

次に、推定部１２ｂは、仮検査領域の特徴値と比較領域毎の特徴値の差異を算出する（Ｓ１０４）。特徴値とは、打音データの特徴を示す値である。本実施形態では、特徴値として打音データのＡＲ係数を用いる。上述したように打音データは打音波形を示す。また、パネル２１の同じ位置がハンマ２２で複数回叩かれた場合は、複数回の打音波形を相関解析して一定値以上の相関係数を有する複数の打音波形を抽出して平均をとってもよい。この打音波形に対してＮ次のＡＲ係数を推定する。ＡＲ係数の推定は、公知のユールウォーカー法、最小二乗法、最尤法、又はＢｕｒｇ法等を用いて行うことができる。座標（ｉ，ｊ）の位置の打音波形に対して推定されたＡＲ係数は、以下の式（１）で示される。

【数1】

【0033】

本実施形態では、仮検査領域のＡＲ係数から比較領域のＡＲ係数を減算して二乗することにより特徴値の差異を算出する。仮検査領域の座標を（ｉ₁，ｊ₁）とし、ある比較領域の座標を（ｉ₂，ｊ₂）とした場合、差異ｄ_ARは以下の式（２）で示される。特徴値であるＡＲ係数の差異は、打音の音色の違いを示す値と捉えることができる。

【数2】

【0034】

次に、推定部１２ｂは、仮検査領域の特徴値と比較領域毎の特徴値の差異の大きさの合計値Ｐ_ARに基づいて、設定された仮検査領域を詳細検査の対象とするか否かを決定する（Ｓ１０５）。合計値Ｐ_ARは、上記の式（２）に基づいて、以下の式（３）で示される。

【数3】

【0035】

概要検査では、詳細検査の対象とする仮検査領域の抽出を行う。例えば、差異の大きさの合計値Ｐ_ARが大きいほど仮欠陥領域である確率が高く、差異の大きさの合計値Ｐ_ARが小さいほど仮正常領域である確率が高い。従って、推定部１２ｂは、差異の大きさの合計値Ｐ_ARに基づいて、該当の仮検査領域が仮欠陥領域か仮正常領域かを推定する。また、推定部１２ｂは、仮検査領域を仮欠陥領域と推定した場合、この仮検査領域を詳細検査の対象とする。更に、推定部１２ｂは、仮検査領域を仮正常領域と推定した場合、この仮検査領域を詳細検査の対象外とする。ただし、推定部１２ｂは、仮欠陥領域の近傍にある仮正常領域について、詳細検査の対象であると判定してもよい。詳細検査の対象か否かを決定する際には、閾値を使用してもよい。閾値を使用する場合、閾値は、実験や経験に基づき適宜決定できる。また、例えば、図２の比較領域の１６箇所について、仮検査領域の特徴値と比較領域の特徴値の差異を個別に算出し、差異が閾値を超える箇所数に基づいて、詳細検査の対象とするか否かを決定してもよい。

【0036】

特徴値はＡＲ係数に限られず、異なる方法で特徴値を算出してもよい。例えば、打音波形をフーリエ変換することにより算出したパワースペクトルを用いてもよい。パワースペクトルとは、打音波形の周波数毎の強度を示す値である。具体的には、パワースペクトルを複数の周波数帯に区分し、それぞれの周波数帯のエネルギー値を数値化したものを特徴値として用いることができる。

【0037】

次に、推定部１２ｂは、全ての仮検査領域の検査が完了したか否かを判定する（Ｓ１０６）。推定部１２ｂは、検査をしていない仮検査領域が残っている場合、次の仮検査領域を設定して（Ｓ１０７）、ステップＳ１０３以降の処理を再び行う。次の仮検査領域の設定は、推定部１２ｂではなく検査員等が設定してもよい。推定部１２ｂは、全ての仮検査領域の検査が完了した場合、概要検査を終了する。

【0038】

上記の概要検査を行うことにより、欠陥の種類に関係なく、欠陥が含まれる領域を推定することができる。また、検査員の主観や経験に依存せず、客観的に推定を行うことができるため、検査員の熟練度に関係なく欠陥が含まれる領域を推定することができる。

【0039】

次に、図４から図６を参照して、詳細検査について説明する。図４は、詳細検査におけるパネルの検査位置、仮欠陥領域、仮正常領域を示す図である。図４では、パネルの検査位置を中点、仮欠陥領域を斜め格子状ハッチング、仮正常領域を斜線ハッチングで示している。図５は、詳細検査のフローチャートである。図６は、詳細検査の流れを示す概念図である。

【0040】

本実施形態では、詳細検査は、概要検査の後に行われる。詳細検査は、概要検査で推定された仮欠陥領域について、欠陥の形状を推定する検査である。そのため、図４で示す詳細検査で収音装置１１を叩く位置の間隔を示す長さＬ２は、図２で示す概要検査で収音装置１１を叩く位置の間隔を示す長さＬ１よりも短かくなる場合が多い。

【0041】

初めに、推定部１２ｂは、検査領域を設定する（Ｓ２０１）。検査領域とは、詳細検査で検査を行う単位の領域である。検査領域は、概要検査で推定した仮欠陥領域に基づいて設定される。本実施形態では、仮欠陥領域の一辺を３倍した領域を検査領域とする。つまり、仮欠陥領域の一辺の長さをＬ３で示し、検査領域の一辺の長さをＬ４で示した場合、３×Ｌ３＝Ｌ４が成り立つ。ただし、検査領域の設定の方法は様々であり、仮欠陥領域の一辺を所定倍、例えば２倍以上４倍以下にした領域を検査領域としてもよいし、予め定めた大きさ及び形状の領域を検査領域としてもよい。

【0042】

次に、コンピュータ１２は、長さＬ２の間隔で検査領域を叩くように検査員に指示する。以下では、検査領域のうち、詳細検査のために叩く位置を検査位置と称する。コンピュータ１２の取得部１２ａは、収音装置１１から検査位置毎の打音データを取得する（Ｓ２０２）。

【0043】

次に、コンピュータ１２の推定部１２ｂは、検査位置毎の特徴値を算出する（Ｓ２０３）。本実施形態では、詳細検査においても概要検査と同様に特徴値としてＡＲ係数を用いる。ＡＲ係数の推定方法は概要検査と同じである。また、概要検査と同様、特徴値としてパワースペクトルを用いることもできる。なお、パネル２１全体においては、正常領域のＡＲ係数同士であっても離れた位置間では差異が大きい可能性もあるが、狭い検査領域内においては、正常領域のＡＲ係数同士は殆ど同じであると仮定できる。

【0044】

次に、推定部１２ｂは、概要検査の結果に基づいて、仮欠陥領域及び仮正常領域を設定する（Ｓ２０４）。本実施形態では、概要検査の結果に基づいて仮欠陥領域と仮正常領域を設定する。検査領域は仮欠陥領域と仮正常領域の何れかに分類される。言い換えれば、仮正常領域は、仮欠陥領域の補集合である。なお、概要検査を省略する場合、任意の領域を仮欠陥領域として設定してもよい。なぜなら、後述するように仮欠陥領域の設定が誤っていた場合でも修正されるからである。

【0045】

次に、推定部１２ｂは、仮欠陥領域と仮正常領域を、特徴値を用いて区別するように機械学習によりパターン認識する（Ｓ２０５）。本実施形態では、以下の方法でパターン認識を行う。ここでは、仮欠陥領域をＡで示し、仮正常領域をＢで示す。Ａ，Ｂには、それぞれ複数の検査位置が含まれる。これらの検査位置の特徴量であるＡＲ係数を線形空間で線形分離する。つまり、以下の式（４）で示す分離関数を用い、式（５）に示すように、仮欠陥領域を１として仮正常領域を０とする。そして、式（６）に示す２乗誤差Ｉを最小にするように分離関数の重みｗ_k ｋ＝１，…，Ｎを定める。

【数4】

【0046】

なお、仮欠陥領域と仮正常領域を、特徴値を用いてパターン認識により区別する方法は、上述した方法に限られない。例えば、非線形分離又はサポートベクターマシン等の手法を用いて、パターン認識を行ってもよい。

【0047】

次に、推定部１２ｂは、パターン認識の誤差を検査位置毎に算出する（Ｓ２０６）。この誤差は、パターン認識の精度を評価するための指標であり、具体的には上述した２乗誤差Ｉである。

【0048】

次に、推定部１２ｂは、パターン認識の結果が収束したか否かを判定する（Ｓ２０７）。収束したか否かの判定方法は任意であり、様々な方法を用いることができる。例えば、推定部１２ｂは、検査領域におけるパターン認識の誤差の小ささ、例えば２乗誤差Ｉの値に基づいてパターン認識の結果が収束したか否かを判定する。詳細には、パターン認識の誤差に対して閾値を設定し、誤差が閾値を超える領域が存在しなくなった場合に、パターン認識の結果が収束したと判定する。ただし、誤差が閾値を超える領域が僅かに残っている状態でもパターン認識の結果が収束したと判定してもよい。

【0049】

推定部１２ｂは、パターン認識の結果が収束していないと判定した場合、パターン認識の誤差に基づいて反転領域を設定し、反転領域の仮欠陥領域と仮正常領域を入れ替える（Ｓ２０８）。反転領域の設定は、例えば、閾値を用いて行うことができる。つまり、パターン認識の誤差が閾値を超える領域が仮欠陥領域であった場合は、仮正常領域に変更し、パターン認識の誤差が閾値を超える領域が仮正常領域であった場合は、仮欠陥領域に変更する。図６に示す例において、パターン認識の誤差が閾値を超える領域が反転領域である。また、反転領域の設定は、パターン認識の誤差の大きな領域のうち、仮欠陥領域と仮正常領域の境界部分（欠陥部分は１つの領域だと仮定した場合）に限定した領域に設定したり、特定のパターン（よく出現する欠陥形状など）に類似した形状の領域に設定したりすることもできる。

【0050】

その後、推定部１２ｂは、ステップＳ２０５からＳ２０７の処理を再び行う。即ち、仮欠陥領域と仮正常領域を入れ替えた後に、再び機械学習によるパターン認識及びその誤差の差算出を行う。推定部１２ｂは、パターン認識の結果が収束するまでこれらの処理を繰り返す。そして、推定部１２ｂは、パターン認識の結果が収束したと判定した場合、式（４）に示す分離関数、言い換えれば特徴値に応じて算出される値が閾値を超える領域を欠陥領域と推定する（Ｓ２０９）。なお、この処理に代えて、パターン認識の結果が収束した時点における仮欠陥領域を欠陥領域と推定してもよい。

【0051】

図７には、本実施形態の欠陥検査装置１０を用いて概要検査及び詳細検査を行って欠陥を推定した実験の結果が示されている。この実験では、複数のパネルに対して、欠陥サイズが１０ｍｍ、２０ｍｍ、３０ｍｍの欠陥を設けて、それらを推定した。設けた欠陥の種類は、上述した接着剤未適用部及びバックシート適用部である。また、実験で用いたパネルのうち上側に配置されるスキン材を上面スキンと称し、下側に配置されるスキン材を下面スキンと称する。上面スキンの表面は凹凸を含んでいる。下面スキンの表面は平坦である。図７では、左右方向に３つの写真が並べられている。それぞれの写真では、設けられた欠陥サイズの大きさが異なる（左から１０ｍｍ、２０ｍｍ、３０ｍｍ）。検査で用いた、パネル、面、欠陥については左端の写真の左側に記載されている。また、図７の各図の中心に記載された矩形は、実際に設けられた欠陥の範囲を示す。図７の各図において曲線で囲まれた領域は、推定部１２ｂが推定した欠陥領域である。検査員が欠陥検査装置１０なしで検査を行って欠陥を検出できなかったものについては、写真の右上に×印が付されている。図７に示すように、検査員Ａが欠陥検査装置１０なしで検査を行った場合、パネル１の欠陥サイズ１０ｍｍの欠陥を検出できなかった。しかし、欠陥検査装置１０を用いることにより、この欠陥の検出に成功した。また、検査員Ｂが欠陥検査装置１０なしで検査を行った場合、パネル３の欠陥サイズ１０ｍｍ，２０ｍｍ，３０ｍｍの欠陥を検出できなかった。しかし、欠陥検査装置１０を用いることにより、これら欠陥の検出に成功した。図７に示すように、本実施形態の欠陥検査装置１０を用いることにより、検査員の個人差や欠陥サイズに関係なく、欠陥を精度良く推定できる。

【0052】

次に、図８を参照して、他の実施形態を説明する。上述した欠陥検査装置１０は、検査員がハンマ２２でパネル２１を叩く。これに代えて、他の実施形態の欠陥検査装置１００は、打撃装置３２を用いて自動的にパネル２１を叩く。

【0053】

打撃装置３２は、例えば先端にハンマが設けられており、パネル２１に対してハンマを進退させてパネル２１を叩くことが可能である。また、打撃装置３２は、例えばパネル２１の一辺に沿って移動可能に構成されている。また、パネル２１は搬送量を調整可能なコンベア３１に載せられている。従って、コンベア３１及び打撃装置３２により、パネル２１の表面の任意の位置を叩くことができる。この構成により、打撃装置３２は、予め定められた又はコンピュータ１２が決定した位置を叩くことができる。欠陥検査装置１００が打撃装置３２を備えることにより、検査員の身体的負担を小さくすることができる。

【0054】

なお、打撃装置３２が平面視で直交する２方向に移動可能であってもよい。この場合、コンベア３１を省略できる。また、欠陥検査装置１００が、収音装置１１、コンピュータ１２、及び打撃装置３２を一体的に備えていてもよい。

【0055】

なお、欠陥検査装置１００の収音装置１１及びコンピュータ１２については、上述した実施形態と同様であるため説明を省略する。

【0056】

本実施形態の欠陥検査装置１０，１００は、取得部１２ａと、推定部１２ｂと、を備える。取得部１２ａは、検査領域にある複数の検査位置毎の打音データを収音装置１１から取得する。推定部１２ｂは、取得部１２ａが取得した打音データに基づいて、検査領域に含まれる欠陥領域を推定する。（１）打音データを解析して、検査位置毎の打音データの特徴を示す特徴値を算出する。（２）検査領域を仮欠陥領域と、仮欠陥領域の補集合である仮正常領域と、に区分する。（３）仮欠陥領域と、仮正常領域と、を特徴値を用いて区別するように機械学習によりパターン認識を行う。（４）パターン認識の誤差を検査位置毎に算出する。（５）誤差に基づいて反転領域を設定し、反転領域の仮欠陥領域と仮正常領域を入れ替える。（６）パターン認識の結果が収束するまで、前記（３）から前記（５）の処理を繰り返すことにより欠陥領域を推定する詳細検査を行う。

【0057】

これにより、教師データに基づいて事前に作成した判定モデル等ではなく、周囲との比較に基づいて欠陥領域を想定するため、様々な種類の欠陥の位置を推定できる。

【0058】

本実施形態の欠陥検査装置１０，１００において、推定部１２ｂは、誤差が閾値を超える領域が存在しなくなった場合に、パターン認識の結果が収束したと判定する。

【0059】

これにより、欠陥領域を精度良く推定できる。

【0060】

本実施形態の欠陥検査装置１０，１００において、取得部１２ａは、仮検査領域の打音データと、仮検査領域とは異なる位置にある複数の比較領域の打音データと、を収音装置１１から取得する。打音データを解析して、仮検査領域の打音データの特徴値と、比較領域毎の打音データの特徴値と、を算出する。仮検査領域の特徴値と、比較領域毎の特徴値と、の差異の大きさの合計値に基づいて、仮検査領域を仮欠陥領域と仮正常領域とに区分する概要検査を行う。

【0061】

別の位置の打音データの特徴量を比較するため、仮欠陥領域を的確に設定できる。

【0062】

本実施形態の欠陥検査装置１０，１００において、詳細検査で検査対象物を叩く位置の間隔は、概要検査で検査対象物を叩く位置の間隔よりも短い。

【0063】

概要検査でおおよその検査を行い、詳細検査で詳細に検査できる。

【0064】

本実施形態の欠陥検査装置１０，１００において、複数の検査位置を自動的に叩く打撃装置３２を備える。

【0065】

これにより、検査員の手間を軽減できる。

【0066】

以上に本出願の好適な実施の形態を説明したが、上記の構成は例えば以下のように変更することができる。

【0067】

上記実施形態では、概要検査と詳細検査の両方を行う方法、及び、詳細検査のみを行う方法を説明した。これに代えて、概要検査のみを行って詳細検査を省略してもよい。詳細検査を省略する場合、上記実施形態の概要検査で仮欠陥領域と推定された領域を欠陥領域として取り扱う。

【0068】

上記実施形態で示したフローチャートは一例であり、一部の処理を省略したり、一部の処理の内容を変更したり、新たな処理を追加したりしてもよい。

【0069】

なお、本出願にて開示する推定部１２ｂをはじめとする各要素の機能は、開示された機能を実行するよう構成又はプログラムされた汎用プロセッサ、専用プロセッサ、集積回路、ASIC（Application Specific Integrated Circuits）、従来の回路、及び／又は、それらの組み合わせ、を含む回路又は処理回路を使用して実行できる。プロセッサは、トランジスタやその他の回路を含むため、処理回路又は回路と見なされる。本開示において、回路、ユニット、又は手段は、列挙された機能を実行するハードウェアであるか、又は、列挙された機能を実行するようにプログラムされたハードウェアである。ハードウェアは、本明細書に開示されているハードウェアであってもよいし、あるいは、列挙された機能を実行するようにプログラム又は構成されているその他の既知のハードウェアであってもよい。ハードウェアが回路の一種と考えられるプロセッサである場合、回路、手段、又はユニットはハードウェアとソフトウェアの組み合わせであり、ソフトウェアはハードウェア及び/又はプロセッサの構成に使用される。

【符号の説明】

【0070】

１０，１００ 欠陥検査装置
１１ 収音装置
１２ コンピュータ
１２ａ 取得部
１２ｂ 推定部
２１ パネル
２２ ハンマ
３１ コンベア
３２ 打撃装置

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】