中，由于基于在拍攝步驟中被拍攝的片狀成形體的二維圖像數(shù)據(jù)，進行片狀成形體的缺陷檢測，因此例如與基于利用行傳感器的一維圖像數(shù)據(jù)進行缺陷檢測的情況相比，能夠維持高的缺陷檢測能力。
[0043]進一步，在本發(fā)明的缺陷檢查方法中，在拍攝步驟中生成的信息量多的二維圖像數(shù)據(jù)在處理圖像數(shù)據(jù)生成步驟中被變換為處理圖像數(shù)據(jù)，進一步地，在解析用圖像數(shù)據(jù)生成步驟中被變換為由I個或者多個一維圖像數(shù)據(jù)構(gòu)成的解析用圖像數(shù)據(jù)群。在圖像解析步驟中，由于基于從二維圖像數(shù)據(jù)變換來的、由I個或者多個一維圖像數(shù)據(jù)構(gòu)成的解析用圖像數(shù)據(jù)群來進行圖像解析并檢測片狀成形體的缺陷，因此能夠?qū)崿F(xiàn)圖像解析步驟中的圖像處理的高速化，并能夠提高檢查效率。
【附圖說明】
[0044]通過下述的詳細說明和附圖，應該能更加明確本發(fā)明的目的、特色以及優(yōu)點。
[0045]圖1是表示本發(fā)明的一實施方式所涉及的缺陷檢查裝置I的結(jié)構(gòu)的示意圖。
[0046]圖2是表示缺陷檢查裝置I的結(jié)構(gòu)的框圖。
[0047]圖3A是用于對作為缺陷檢測算法的一個例子的邊緣輪廓(edge profile)法進行說明的圖，是表示與通過攝像裝置5來生成的二維圖像數(shù)據(jù)對應的二維圖像A的一個例子的圖。
[0048]圖3B是表示通過處理圖像生成部61來作成的邊緣輪廓Pl的一個例子的圖。
[0049]圖3C是表示通過處理圖像生成部61來作成的微分輪廓P2的一個例子的圖。
[0050]圖4A是用于對作為缺陷檢測算法的另一個例子的波峰法進行說明的圖，是表示與通過攝像裝置5來生成的二維圖像數(shù)據(jù)對應的二維圖像B的一個例子的圖。
[0051]圖4B是表示通過處理圖像生成部61來作成的亮度輪廓P3的一個例子的圖。
[0052]圖4C是用于對由處理圖像生成部61執(zhí)行的、從亮度輪廓P3的一端向另一端移動的質(zhì)點的假定順序進行說明的圖。
[0053]圖4D是表示通過處理圖像生成部61來生成的亮度值差輪廓P4的一個例子的圖。
[0054]圖5A是用于對作為缺陷檢測算法的另一個例子的平滑化法進行說明的圖，是表示與通過攝像裝置5來生成的二維圖像數(shù)據(jù)對應的二維圖像C的一個例子的圖。
[0055]圖5B是表示通過處理圖像生成部61來生成的平滑化輪廓P5的一個例子的圖。
[0056]圖6A是表示圖像處理裝置6生成的圖像數(shù)據(jù)的一個例子的圖，是表示通過處理圖像生成部61來生成的處理圖像D的一個例子的圖。
[0057]圖6B是表示通過解析用圖像生成部62來生成的解析用圖像的一個例子的圖。
[0058]圖7A是表示利用攝像裝置5來拍攝的二維圖像中由于缺陷的種類的不同而導致的亮度值的變化的樣子的圖。
[0059]圖7B是表示利用攝像裝置5來拍攝的二維圖像中由于缺陷的種類的不同而導致的亮度值的變化的樣子的圖。
[0060]圖7C是表示利用攝像裝置5來拍攝的二維圖像中由于缺陷的種類的不同而導致的亮度值的變化的樣子的圖。
[0061]圖7D是表示利用攝像裝置5來拍攝的二維圖像中由于缺陷的種類的不同而導致的亮度值的變化的樣子的圖。
[0062]圖7E是表示利用攝像裝置5來拍攝的二維圖像中由于缺陷的種類的不同而導致的亮度值的變化的樣子的圖。
[0063]圖8是用于對并列驅(qū)動多個攝像裝置5的情況下的、多個信息量的輸出方式進行說明的圖。
[0064]圖9是表示顯示在圖像解析裝置7的顯示部74中的缺陷映射H的一個例子的圖。
【具體實施方式】
[0065]下面，參照附圖來對本發(fā)明的適當?shù)膶嵤┓绞竭M行詳細說明。
[0066]圖1是表示本發(fā)明的一實施方式所涉及的缺陷檢查裝置I的結(jié)構(gòu)的示意圖。圖2是表示缺陷檢查裝置I的結(jié)構(gòu)的框圖。本實施方式的缺陷檢查裝置I是對熱可塑性樹脂等片狀成形體2的缺陷進行檢測的裝置。本發(fā)明的缺陷檢查方法由缺陷檢查裝置I執(zhí)行。
[0067]作為被檢查體的片狀成形體2是通過以下方法成形的:將從推出機推出的熱可塑性樹脂通過輥的間隙，來實施使表面平滑或者賦予凹凸形狀等的處理，在輸送輥上被冷卻的同時通過拉取輥來進行拉取。能夠應用于本實施方式的片狀成形體2的熱可塑性樹脂例如是甲基丙烯酸類樹脂、甲基丙烯酸甲酯-苯乙烯共聚物(MS樹脂)、聚乙烯(PE)、聚丙烯(PP)等聚烯烴、聚碳酸酯(PC)、聚氯乙烯(PVC)、聚苯乙烯(PS)、聚乙烯醇(PVA)、三乙酰纖維素樹脂(TAC)等。片狀成形體2由這些熱可塑性樹脂的單層片、層疊片等成形。
[0068]此外，作為片狀成形體2中產(chǎn)生的缺陷的例子，舉例有:在成形時產(chǎn)生的氣泡、魚目艮、異物、輪胎痕跡(夕Y個跡)、碰撞痕跡(打痕)、瑕疵等點狀的缺陷(點缺陷)、由于折痕痕跡等而產(chǎn)生的所謂的彎曲處(夕二、y夕，knicks)、由于厚度的不同而產(chǎn)生的所謂的原抗線(原反只、/，lines on an original sheet)等線狀的缺陷(線缺陷)。
[0069]缺陷檢查裝置I具備:輸送裝置3、照明裝置4、攝像裝置5、圖像處理裝置6以及圖像解析裝置7。缺陷檢查裝置I通過輸送裝置3，在一定方向(與片狀成形體2的寬度方向正交的與所述長邊方向相同的方向)上對以一定寬度在長邊方向上連續(xù)的片狀成形體2進行搬送，在該搬送過程中通過攝像裝置5來對由照明裝置4照明的片面進行拍攝并生成二維圖像數(shù)據(jù)，圖像處理裝置6基于所述二維圖像數(shù)據(jù)來生成解析用圖像數(shù)據(jù)，圖像解析裝置7基于從圖像處理裝置6輸出的解析用圖像數(shù)據(jù)來進行缺陷檢測。
[0070]輸送裝置3具有作為輸送部的功能，在一定方向(輸送方向Z)上對片狀成形體2進行輸送。輸送裝置3例如具備在輸送方向Z上輸送片狀成形體2的送出輥和接收輥，通過旋轉(zhuǎn)編碼器等來測量輸送距離。在本實施方式中輸送速度被設定為2?30m/分鐘左右。
[0071]照明裝置4具有作為照射部的功能，對與輸送方向Z正交的片狀成形體2的寬度方向進行線狀照明。照明裝置4被配置為通過攝像裝置5來拍攝的圖像中包括線狀的反射像。具體來講，照明裝置4在片狀成形體2的上方，面對片狀成形體2的表面，被配置為片狀成形體2的表面上的照明區(qū)域，即到攝像裝置5所拍攝的拍攝區(qū)域為止的距離為例如200mmo
[0072]作為照明裝置4的光源，只要是LED、金屬鹵化物燈、鹵素傳送燈、熒光燈等照射對片狀成形體2的組成以及性質(zhì)沒有影響的光的光源即可，并不特別限定。另外，照明裝置4也可以夾著片狀成形體2而配置在與攝像裝置5相反的一側(cè)。在該情況下，通過攝像裝置5來拍攝的圖像中，包括透過片狀成形體2的透射像。
[0073]缺陷檢查裝置I具備具有作為攝像部的功能的多個攝像裝置5，各個攝像裝置5在與輸送方向Z正交的方向(片狀成形體2的寬度方向)上被等間隔地排列。此外，攝像裝置5被配置為從攝像裝置5朝向片狀成形體2的拍攝區(qū)域的中心的方向與輸送方向Z成銳角。攝像裝置5對包括基于片狀成形體2的照明裝置4所產(chǎn)生的反射像或者透射像(以下稱為“照明像”)的二維圖像進行多次拍攝，來生成多個二維圖像數(shù)據(jù)。
[0074]攝像裝置5包括拍攝二維圖像的CCD(Charge Coupled Device，電荷親合元件)或者CMOS (Complementary Metal-Oxide Semiconductor，互補金屬氧化物半導體)的區(qū)域傳感器。如圖1所示，攝像裝置5被配置為對與片狀成形體2的輸送方向Z正交的寬度方向的整個區(qū)域進行拍攝。這樣，通過對片狀成形體2的寬度方向的整個區(qū)域進行拍攝，并在輸送方向Z上輸送連續(xù)的片狀成形體2，從而能夠高效地檢查片狀成形體2的整個區(qū)域的缺陷。
[0075]攝像裝置5的拍攝間隔(幀頻)可以被固定，也可以通過用戶操作攝像裝置5本身而能夠變更。此外，雖然攝像裝置5的拍攝間隔也可以是數(shù)字靜物攝像機的連續(xù)拍攝的時間間隔、即幾分之一秒等，但為了提高檢查的效率化，優(yōu)選是短的時間間隔，例如為一般的動態(tài)圖像數(shù)據(jù)的幀頻、即1/30秒等。
[0076]攝像裝置5拍攝的二維圖像在輸送方向Z上的長度優(yōu)選為，在從攝像裝置5獲取二維圖像起到獲取下一個二維圖像為止的時間中片狀成形體2被輸送的輸送距離的至少2倍以上。也就是說，優(yōu)選拍攝片狀成形體2的同一位置2次以上。這樣，使二維圖像在輸送方向Z上的長度比從攝像裝置5獲取二維圖像起到獲取下一個二維圖像為止的時間內(nèi)片狀成形體2的輸送距離大，通過增加片狀成形體2的同一部分的拍攝次數(shù)，能夠高精度地檢查缺陷。
[0077]圖像處理裝置6具備:具有作為特征量計算部以及處理圖像數(shù)據(jù)生成部的功能的處理圖像生成部61 ;和具有作為解析用圖像數(shù)據(jù)生成部的功能的解析用圖像生成部62，是通過圖像處理板來實現(xiàn)的。圖像處理裝置6與多個攝像裝置5分別對應設置。
[0078]處理圖像生成部61通過利用預定的算法(缺陷檢測算法)處理從攝像裝置5輸出的二維圖像數(shù)據(jù)，從而對構(gòu)成所述二維圖像數(shù)據(jù)的各個像素的基于亮度值的特征量進行計算。進一步地，處理圖像生成部61在所述二維圖像數(shù)據(jù)中，將所述特征量為預定閾值以上的像素提取為缺陷像素。然后，處理圖像生成部61生成處理圖像數(shù)據(jù)，并輸出生成的處理圖像數(shù)據(jù)，其中，該處理圖像數(shù)據(jù)對于缺陷像素賦予了與所述特征量相應的灰度值，對于缺陷像素以外的剩余像素賦予零灰度值。另外，缺陷像素以外的剩余像素是所述特征量小于所述閾值的像素。
[0079]參照圖3A?3C、圖4A?4D、圖5A、5B來對處理圖像生成部61中使用的缺陷檢測算法進行說明。
[0080]圖3A?3C是用于對作為缺陷檢測算法的一個例子的邊緣輪廓法進行說明的圖。圖3A表示與通過攝像裝置5來生成的二維圖像數(shù)據(jù)對應的二維圖像A的一個例子，圖像的上側(cè)是輸送方向Z下游側(cè)，圖像的下側(cè)是輸送方向Z上游側(cè)。在二維圖像A中，將與片狀成形體2的寬度方向平行的方向設為X方向，將與片狀成形體2的長邊方向(與輸送方向Z平行的方向)平行的方向設為Y方向。在圖3A中，關(guān)于二維圖像A的Y方向位于中央，并在X方向上延伸的帶狀的亮區(qū)域為照明像Al，存在于照明像Al的內(nèi)部的暗區(qū)域為第I缺陷像素群A21，存在于照明像Al的附近的亮區(qū)域為第2缺陷像素群A22。
[0081]在使用基于邊緣輪廓法的缺陷檢測算法的情況下，處理圖像生成部61首先將二維圖像A分割為沿著Y方向的每次一行的像素列的數(shù)據(jù)。接下來，處理圖像生成部61針對各個像素列的數(shù)據(jù)，從Y方向一端(圖3A中的二維圖像A的上端)向著另一端(圖3A中的二維圖像A的下端)