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J-GLOBAL ID：201802234149780599   整理番号：18A0116202

回転台を用いて撮像した多視点画像列による工業部品の外観検査

Visual Inspection by Capturing a Rotating Industrial Part

著者 (5件)： 鶏内朋也 (慶應義塾大学) ,  森尚平 (慶應義塾大学) ,  斎藤英雄 (慶應義塾大学) ,  菅野純一 (ヴィスコ・テクノロジーズ株式会社) ,  足立秀之 (ヴィスコ・テクノロジーズ株式会社)
資料名： 精密工学会誌(Web)  (Journal of the Japan Society for Precision Engineering (Web))
巻： 83  号： 12  ページ： 1184-1191(J-STAGE)  発行年： 2017年 
JST資料番号： U0462A  ISSN： 1882-675X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 工業部品の品質を維持する重要段階である目視検査では,カメラ部品,光線方向,法線ベクトルの3要素間の関係は工業部品の異常検出に重要である。今回,回転台を用いて工業部品を回転させながら撮影した画像列を用いる工業部品の外観検査法を提案した。部品を回転させることにより三要素の関係を簡単に変更できる。画像列中の部品表面上の点を追跡し,画像列中の画素値変化に基づいて傷などの異常な表面点を通常のものと区別する。部品面上の点を正確に追跡するため,回転台とテレセントリックレンズ付きカメラのカメラ較正法と回転部品の姿勢推定法も提案した。検査すべき工業部品のタイプ及び形状に対するロバスト性を改善するため,角度不変特徴ベクトルを用いた。工業部品の実データを用いた実験結果を示し,提案手法が表面傷を検出できることを確認した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： 映像 ,  画像 ,  部品 ,  テーブル【機械要素】 ,  *外観検査 ,  数値 ,  光学系 ,  キャリブレーション ,  ベクトル ,  *表面欠陥 ,  検査 ,  推定 ,  *画像分析
準シソーラス用語： カメラキャリブレーション ,  テレセントリック光学系 ,  画素値 ,  画像列 ,  回転テーブル ,  姿勢推定 ,  多視点画像 ,  特徴ベクトル ,  表面検査

著者キーワード (10件)： surface inspection ,  defect detection ,  multi-view images ,  industrial parts ,  telecentric lens ,  surface inspection ,  defect detection ,  multi-view images ,  industrial parts ,  telecentric lens

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (14件)：

• 1) B. Tang, J. Y. Kong, X. D. Wang and L. Chen: Surface inspection system of steel strip based on machine vision, First Int. Workshop on Database Technology and Applications, (2009) 359.
• 2) F. Duarte, H. Arajo and A. Dourado: An automatic system for dirt in pulp inspection using hierarchical image segmentation, Computers & Industrial Engineering, <b>37</b>, 1-2, (1999) 343.
• 3) J. B. Njoroge, K. Ninomiya, N. Kondo, and H. Toita: Automated fruit grading system using image processing, Proc. the 41st SICE Annual Conference, 2, (2002) 1346.
• 4) M. Možina, D. Tomaževič, F. Pernuš, and B. Likar: Automated visual inspection of imprint quality of pharmaceutical tablets, Machine Vision and Applications, 24, 1, (2013) 63.
• 5) Y. Yeboah, W. Wu, W. J. Jie, and Z. L. Yu: Robotic crack detection and classification via AdaBoost-RVM Implementation, Int. J. of Mechanical Engineering and Robotics Research, 4, (2015) 361.

タイトルに関連する用語 (5件)： 回転台 ,  撮像 ,  多視点画像 ,  工業部品 ,  外観検査