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  テクスチャなどの複雑な背景が存在する場合の外観検査

HALCONの持つ機能により、2値化処理やブロブ解析などにより、抽出すべき欠陥を定義し、外観検査を行うことができます。 また、動的しきい値法という特殊な2値化手法により、輝度むらが発生するような、例えば金属表面などにある欠陥を柔軟に検出することもできます。 しかし場合によっては、前処理を適用し、欠陥検出を行いやすくした状態で初めて、安定した外観検査を実現することができるということもあります。
今回は、表面に強いテクスチャをもった対象物上の欠陥検出の例を紹介します。

事例の末尾より、検査画像ファイル・HALCONの日本語解説文付きサンプルプログラム(dev形式)をダウンロード可能です。HALCON Trial Kit3.0に付属のHALCON体験版でも実行可能ですのでお試しください。


強いテクスチャをもった対象物における欠陥検査
   

【技術課題】

 ・対象物表面のテクスチャ
 ・欠陥とテクスチャの差が小さい

  

対象表面のテクスチャ、輝度むらや低コントラストといった悪条件により、直接2値化処理などを適用することによる検出が困難です。 これに対し、HALCONは下記のアプローチにより検査を実現しました。

    

[Step1] FFTによる背景推定


[Step2] 欠陥の強調


[Step3] 欠陥の検出



図1:撮影した検査画像


図2:画像処理による検査結果

[Step1] FFTによる背景推定

テクスチャの影響を軽減させ、欠陥検出をしやすい状態にするために、最初にテクスチャ背景から、均一的な背景を推定します。

検査画像にFFTを適用し高周波成分を除外した画像を生成することで、検査画像から直接、「背景画像」を生成することができます(図4)。 


図3:FFT用ローパスフィルタ


図4:背景画像を生成

図5:背景画像を強調表示

 
[Step2] 欠陥の強調

検査画像とStep1で推定した「背景画像」との差分をとることで、テクスチャの影響を軽減し、欠陥を強調することが可能です(図7)。


図6:欠陥強調前


図7:欠陥強調後



[Step3] 欠陥の検出

Step2にて、欠陥を強調することができました。この画像に対して、最終的な欠陥を抽出していきます。

テクスチャノイズを含んだ状態から、低コントラストな欠陥を検出するために、まず、画像に対して、median_image()により平滑化を適用します(図8)。

次にwatersheds_threshold()を用いて、画像中の輝度のピークの位置によって、指定したしきい値以上の変化があった部分を別々の領域に分割します(図9)。

さらに、分割した領域が持つグレイ値エネルギーをcooc_feature_image()を用いて計算します。 黒い欠陥領域がもつエネルギーが小さくなるため、しきい値を設定し、欠陥としてみなすべき、黒い欠陥のみ抽出します(図10)。


図8:画像の平滑化


図9:分割領域の抽出

図10:検査の最終結果画像


以上のように、直接的な方法では検出が困難な場合であっても、HALCONの機能を組み合わせ、活用することで柔軟な欠陥検査を実現することができます。

この事例のサンプルプログラムをダウンロード


 HALCON Trial Kitについて

HALCON適用事例 32例を、機能別に画像サンプル・プログラム
付きで無償ダウンロードできるHALCON Trial Kit 3.0も是非お試しください。HALCON Trial Kit付属のHALCON体験版で、お手元の環境にて動作確認できます。

↓HALCON Trial Kit 3.0ダウンロードページはこちら
<
http://www.linx.jp/product/mvtec/halcon/trial_kit.html>
HALCON Trial Kit 3.0

 

 '10画像センシング展 リンクスデモ機ご紹介

2010年6月9日から11日の3日間、パシフィコ横浜にて開催された'10画像センシング展では、お陰様をもちまして非常に多くの方々に『HALCONタウン』にお立ち寄りいただくことができ、HALCON 10最新情報を含めHALCONの特長的な機能・性能をご紹介することができました。また、GINGA、BASLER、Schneiderといった高性能なコンポーネントの数々を、特長的なデモ機とともにご紹介いたしました。 '10画像センシング展 LinXデモ機   

 

 
 

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