DE19935843A1 - Vorrichtung zum Untersuchen eines optischen Elementes, Bildverarbeitungsvorrichtung, Bildverarbeitungsverfahren und computerlesbares Medium - Google Patents

Abstract

Der Bildaufnehmer (3) nimmt ein Bild des zu untersuchenden Elementes (14) nach dem Drehen desselben um einen vorbestimmten Winkel auf. Die von dem Bildaufnehmer (3) ausgegebenen Bilddaten werden mit einer Koordinatentransformation von einem Polarkoordinatensystem in ein rechtwinkliges Koordinatensystem transformiert und anschließend binarisiert. Die Fläche der aus den durch Binarisieren in Zweifarbsystem umgewandelten Bilddaten ausgewählten möglicherweise defekten Objekte wird gemäß den Referenzwerten für den jeweiligen Bereich normiert, in dem das jeweilige möglicherweise defekte Objekt in den Bilddaten ausgebildet ist. Die als Ergebnis der Normierung berechneten Werte werden in die entsprechende Spalte der Klasseneinteilungstabelle eingefügt. Die Bewertung, ob ein zu untersuchendes optisches Element (14) befriedigend ist oder nicht, wird abhängig davon durchgeführt, ob der Wert einer Bewertungsfunktion, die basierend auf den Werten einer jeden Spalte berechnet worden ist, einen vorbestimmten Referenzwert überschreitet.

Description

Die Erfindung betrifft eine Vorrichtung zum Untersuchen eines optischen Ele­ mentes, eine Bildverarbeitungsvorrichtung, ein Bildverarbeitungsverfahren und ein computerlesbares Medium zum Nachweisen eines optischen Defektes wie eine abweichende Form oder ähnliches bei einem optischen Element wie einer Linse oder ähnlichem.

Ein optisches Element wie eine Linse, ein Prisma usw. ist insgesamt so beschaf­ fen, daß der einfallende Lichtstrom regelmäßig gebrochen, parallel übertragen, auf einen Punkt oder eine Linie gebündelt oder divergiert wird. Wenn in dem opti­ schen Element allerdings ein Fremdstoff wie z. B. ein Baumwollabfall oder ähnli­ ches (eine sogenannte Fussel) enthalten ist, wenn das optische Element fehler­ haft ausgebildet ist oder wenn die Oberfläche des optischen Elementes beim Handhaben durch den Anwender nach dem Gießen zerkratzt worden ist oder wenn ein Fremdstoff auf der Oberfläche des optischen Elementes anhaftet, wird der einfallende Lichtstrom gestreut, wodurch das gewünschte Leistungsmerkmal nicht erzielt werden kann.

Aus diesem Grunde gibt es Vorrichtungen zum Untersuchen von optischen Ele­ menten zum Nachweisen von möglicherweise defekten Objekten desselben, damit automatisch beurteilt werden kann, ob das optische Element befriedigend oder schadhaft ist. Im allgemeinen nimmt eine solche Vorrichtung zum Untersuchen ei­ nes optischen Elementes ein Bild desselben mittels einer Methode auf, bei der die schadhaften Teile an Hand der Bilddaten aufgezeigt werden können. Dazu wer­ den die wie vorstehend erwähnt aufgenommenen Bilddaten derart binarisiert, daß möglicherweise defekte Objekte aufgezeigt werden. Falls im Bereich eines der möglicherweise defekten Objekte ein vorbestimmter Schwellenwert überschritten wird, beurteilt die Vorrichtung das zu untersuchende optische Element als schad­ haft.

Mit dem Algorithmus der vorstehend beschriebenen bekannten Beurteilung gibt die als Ergebnis der Untersuchung erhaltene Information lediglich an, ob das un­ tersuchte optische Element befriedigend oder schadhaft ist. Wenn ein optisches Element z. B. nur ein möglicherweise defektes Objekt mit einem Bereich hat, der den Schwellenwert überschreitet, hat dieses optische Element einen geringeren Grad der Schadhaftigkeit als ein optisches Element mit mehreren möglicherweise defekten Objekten. Mit dem vorgenannten bekannten Algorithmus zur Beurteilung läßt sich aber kein Unterschied des Grades der Schadhaftigkeit solcher optischer Elemente aus dem vorstehend genannten Grund bestimmen. Wenn darüber hin­ aus ein optisches Element nur ein möglicherweise defektes Objekt mit einem Be­ reich hat, der geringfügig den Schwellenwert überschreitet, kann dessen Grad der Schadhaftigkeit geringer sein als der eines optischen Elementes mit mehreren möglicherweise defekten Objekten mit Bereichen, die geringfügig unter dem Schwellenwert liegen. Nach dem vorstehend beschriebenen bekannten Kontroll­ algorithmus wird das erstgenannte optische Element allerdings immer als schad­ haft bewertet. Hingegen wird das letztgenannte optische Element stets als befrie­ digend bewertet. Somit läßt sich mit dem bekannten Bewertungsalgorithmus der Grad der Schadhaftigkeit des untersuchten optischen Elementes nicht bestimmen. Wenn der Grad der Schadhaftigkeit des untersuchten optischen Elementes nicht bestimmt wird, läßt sich selbst bei einer statistischen Auswertung der Untersu­ chungsergebnisse für eine vorgegebene Anzahl der optischen Elemente nur die Einteilung untersuchter Objekte, die einen jeweiligen Schwellenwert überschrei­ ten, in die entsprechende Kategorie erzielen.

Es ist Aufgabe der Erfindung, eine Vorrichtung zum Untersuchen eines optischen Elementes, eins Bildverarbeitungsvorrichtung, ein Bildverarbeitungsverfahren und computerlesbare Medien anzugeben, die den gesamten Grad der Schadhaftigkeit oder Güte des untersuchten optischen Elementes dadurch numerisch aus­ drücken, daß die Position in Betracht gezogen wird, in der das jeweilige schad­ hafte Objekt ausgebildet ist, und daß der Einfluß des jeweiligen schadhaften Ob­ jektes auf das gesamte Leistungsmerkmal des untersuchten optischen Elementes bewertet wird.

Die Aufgabe wird durch eine Vorrichtung, ein Verfahren bzw. ein Medium mit den Merkmalen der Patentansprüche 1, 15, 16 oder 28 gelöst. Weitere Merkmale und vorteilhafte Weiterbildungen sind Gegenstand von Unteransprüchen.

Bei einer Weiterbildung der Erfindung kann der grafische Leistungswert des je­ weils aus den Bilddaten ausgewählten Objektes von einem Auswahlprozessor ermittelt werden und von einem Normierprozessor unter Verwenden eines Refe­ renzwertes entsprechend der Position des ausgewählten Objektes in den Bildda­ ten normiert werden. Wenn somit der Betriebsprozessor die Bewertungsfunktion basierend auf allen normierten Werten ausführt, die unter Berücksichtigung aller von dem Auswerteprozessor aus den Bilddaten ausgewählter Objekte berechnet worden sind, wird ein Wert erhalten, der den Grad der Gesamtschadhaftigkeit des untersuchten optischen Elementes anzeigt.

Konkret können die grafischen Leistungswerte, die der grafische Leistungswert­ meßprozessor bestimmt, die Fläche, der maximale Felddurchmesser, die mittlere Helligkeit oder die maximale Helligkeit des ausgewählten Objektes sein.

Der Positionsmeßprozessor kann den Abstand selbst von der Position der opti­ schen Achse des untersuchten optischen Elementes zu dem ausgewählten Objekt messen oder dem bestimmten Bereich, in dem das ausgewählte Objekt aus meh­ reren konzentrischen Bereichen in den Bilddaten ausgebildet ist.

Der Normierprozessor kann den normierten Wert als Funktion des gemessenen Abstands und des grafischen Leistungswerts berechnen, wenn der Positionsmeß­ prozessor den Abstand selbst mißt, oder er kann den grafischen Leistungswert auf der Basis des Referenzwertes normieren, der dem von dem Positionsmeßpro­ zessor markierten Bereich entspricht. Vorzugsweise führt der Normierprozessor das Normieren so aus, daß die grafischen Leistungswerte der ermittelten Objekte einen verhältnismäßig großen normierten Wert bekommen, die von optischen De­ fekten in Positionen verursacht werden, in denen sie einen großen Einfluß auf die Qualität des untersuchten optischen Elementes haben. Grafische Leistungswerte durch optische Defekte in Positionen erzeugter ausgewählter Objekte, in denen sie die Qualität des untersuchten optischen Elementes nicht so stark beeinflus­ sen, bekommen einen verhältnismäßig kleinen normierten Wert.

Im folgenden wird ein Ausführungsbeispiel der Erfindung an Hand der Zeichnung näher erläutert. Es zeigen:

Fig. 1 eine schematische Schnittansicht einer Vorrichtung zum Untersu­ chen eines optischen Elementes als erstes Ausführungsbeispiel der Erfindung,

Fig. 2 eine Draufsicht auf das zu untersuchende optische Element aus der Richtung des Bildaufnehmers,

Fig. 3 ein Blockdiagramm der internen Schaltanordnung der Steuerung,

Fig. 4 eine Darstellung der Lichtstrahlen für den Fall, daß keine optischen Defekte bei dem untersuchten optischen Element auftreten,

Fig. 5 eine Darstellung der Lichtstrahlen für den Fall, daß das untersuchte optische Element optische Defekte hat,

Fig. 6 die Teilbereiche der Bilddaten,

Fig. 7 eine Grafik, die die Beziehung zwischen den jeweiligen Teilberei­ chen und den Referenzwerten zum Normieren wiedergibt,

Fig. 8 eine Tabelle der Klassifikation der Defekte,

Fig. 9 eine Darstellung der für die Formbewertung verwendeten Schwell­ wertfunktion,

Fig. 10 ein Flußdiagramm der von der CPU durchgeführten Steuerprozesse,

Fig. 11 ein Flußdiagramm der von der CPU durchgeführten Steuerprozesse,

Fig. 12 ein Flußdiagramm der von der CPU durchgeführten Steuerprozesse,

Fig. 13 eine Auftragung der Bewertungsfunktion,

Fig. 14 die Unterschiede der Helligkeit schadhafter Objekte mit gleicher Flä­ che,

Fig. 15 eine Auftragung der Verteilung der Fläche und des Helligkeitswertes der möglicherweise defekten Objekte,

Fig. 16 ein Blockdiagramm der internen Schaltanordnung der Steuerung der Vorrichtung zum Untersuchen eines optischen Elementes als ein zweites Ausführungsbeispiel der Erfindung,

Fig. 17 ein Flußdiagramm der von der CPU bei dem zweiten Ausführungs­ beispiel durchgeführten Steuerprozesse,

Fig. 18 eine Auftragung der Verteilung der normierten Werte,

Fig. 19 ein Flußdiagramm der nach dem dritten Ausführungsbeispiel durch­ geführten Steuerprozesse, und

Fig. 20 die Verteilung der normierten Werte.

Fig. 1 zeigt schematisch den Aufbau einer Vorrichtung zum Untersuchen eines optischen Elementes in einer Schnittansicht als erstes Ausführungsbeispiel. Wie in Fig. 1 gezeigt, sind eine Beleuchtungsquelle 1, eine Diffusionsplatte 2 und ein Bildaufnehmer 3, aus denen die Vorrichtung zum Untersuchen eines optischen Elementes aufgebaut ist, entlang einer gemeinsamen optischen Achse l ange­ ordnet. Der Bildaufnehmer 3 hat eine Abbildungsoptik 4, die ein positives Linsen­ system ist, und einen CCD-Zeilensensor 5, der das Bild aufnimmt, das durch das von der Abbildungsoptik 4 gebündelte Licht gebildet wird. Der CCD-Zeilensensor 5 ist derart in dem Bildaufnehmer 3 angeordnet, daß die Zeile Bildpunkte des CCD-Zeilensensors 5 in Fig. 1 in horizontaler Richtung orientiert ist. Außerdem schneidet die Zeile Bildpunkte des CCD-Zeilensensors 5 in ihrem mittleren Be­ reich rechtwinklig die optische Achse l der Abbildungsoptik 4. Weiterhin ist die Abbildungsoptik 4 in dem Bildaufnehmer 3 so gehaltert, daß sie sich frei zum Scharfeinstellen in Bezug auf den CCD-Zeilensensor 5 hin und her bewegen kann. Der Bildaufnehmer 3 selbst ist an einem nicht eingezeichneten Rahmen der Vorrichtung zum Untersuchen eines optischen Elementes derart angeordnet, daß er sich in Richtung der optischen Achse l hin und her bewegen kann. Der CCD- Zeilensensor 5 nimmt zeilenweise das mit der Abbildungsoptik 4 erzeugte Bild auf, tastet selbsttätig die jeweiligen Bildpunkte in der Reihenfolge ihrer Anordnung ab und gibt wiederholt in vorbestimmten Zeitintervallen, nach denen die elektri­ schen Ladungen im jeweiligen Bildpunkt geeignet akkumuliert sind, die in den Bildpunkten akkumulierten elektrischen Ladungen aus. Die derart von dem CCD- Zeilensensor 5 ausgegebenen elektrischen Ladungen durchlaufen eine vorbe­ stimmte Verstärkung und A/D-Wandlung und werden anschließend der Steuerung 6 als Bilddaten eingegeben, die aus dem Helligkeitssignal einer Zeile bestehen.

Ein zu untersuchendes optisches Element 14 ist eine kreisförmige Linse, wie in Fig. 1 gezeigt, genauso wie in Fig. 2, die eine Draufsicht auf das optische Ele­ ment 14 aus der Richtung des Bildaufnehmers 3 zeigt. Das zu untersuchende op­ tische Element 14 wird an einem Halter 15 gehalten, der derart an einem nicht gezeigten Rahmen der Vorrichtung zum Untersuchen des optischen Elementes befestigt ist, daß seine der Abbildungsoptik 4 benachbarte Oberfläche von dieser auf die Bildebene des CCD-Zeilensensors 5 abgebildet wird. Der Halter 15 ist insgesamt ringförmig mit einer Mittelachse O, die parallel zur optischen Achse l der Abbildungsoptik 4 versetzt ist, damit der gesamte äußere Rand des zu unter­ suchenden optischen Elementes 14 gehalten wird. Der Halter 15 kann sich um die Mittelachse O in einer Ebene drehen, die die optische Achse l rechtwinklig schneidet. Der Außenrand des Halters 15 hat einen ringförmigen Zahnkranz 16, der in ein Zahnrad 7 eingreift, das an der Antriebsachse eines Antriebsmotors 8 befestigt ist. Wenn somit der Antriebsmotor 8 seine Antriebsachse dreht, wird der Halter 15 mittels der beiden Zahnräder 7 und 16 gedreht. Dadurch wird das von dem Halter 15 gehaltene zu untersuchende optische Element 14 in einer Ebene rechtwinklig zur optischen Achse l gedreht.

Die Vergrößerung der Abbildungsoptik 4 (in anderen Worten die Position des Bildaufnehmers 3 selbst und die relative Position der Abbildungsoptik 4 in Bezug auf den CCD-Zeilensensor 5) wird derart eingestellt, daß ein Bild des Bereichs zwischen der Mittelachse O und dem äußeren Rand des zu untersuchenden opti­ schen Elementes 14 auf der Bildaufnahmeebene des CCD-Zeilensensors 5 er­ zeugt werden kann. Somit kann der CCD-Zeilensensor 5 ein Bild der Oberfläche des zu untersuchenden optischen Elementes 14 für eine Zeile entlang dessen Radialrichtung aufnehmen. In Fig. 2 ist ein linearer Bereich, der sich mit dem CCD-Zeilensensor 5 aufnehmen läßt, als strichpunktierte Linie eingezeichnet. Dieser Bereich wird im folgenden als abzubildender Bereich bezeichnet.

Die Beleuchtungsquelle 1 ist eine weißglühende Leuchte, die Licht (d. h. weißes Licht) zum Beleuchten aussendet und an einem nicht eingezeichneten Rahmen der Vorrichtung zum Untersuchen des optischen Elementes befestigt ist.

Die zwischen der Beleuchtungsquelle 1 und dem zu untersuchenden optischen Element 14 angeordnete Diffusionsplatte 2 ist, wie in Fig. 2 gezeigt, scheibenför­ mig mit einem Durchmesser, der größer ist als der Radius des zu untersuchenden optischen Elementes 14. Ihre Oberfläche ist als rauhe Oberfläche mattiert. Somit empfängt die Diffusionsplatte 2 das von der Beleuchtungsquelle 1 ausgesandte Beleuchtungslicht auf ihrer gesamten Rückseite und sendet dieses Licht als diffu­ ses Licht zu dem zu untersuchenden optischen Element 14 weiter. Die Diffusions­ platte 2 ist an dem nicht eingezeichneten Rahmen der Vorrichtung zum Untersu­ chen des optischen Elementes derart angeordnet, daß sie die optische Achse l der Abbildungsoptik 4 in ihrer Mitte rechtwinklig schneidet. Eine streifenförmige Lichtabschirmplatte 9 ist derart auf die obere Fläche der Diffusionsplatte 2 ge­ klebt, daß ihre Längsrichtung parallel zur Zeilenrichtung der Bildpunktzeile des CCD-Zeilensensors 5 ist. Die Mittelachse der Lichtabschirmplatte 9 verläuft durch die optische Achse l der Abbildungsoptik 4. Die gesamte Länge der Lichtab­ schirmplatte 9 in ihrer Längsrichtung ist größer als der Radius des zu untersu­ chenden optischen Elementes 14. Die Breite der Lichtabschirmplatte 9 ist breiter als der Abstand zwischen den Randstrahlen m, m des Lichtes, die auf den jeweili­ gen Bildpunkt des CCD-Zeilensensors 5 einfallen können, wie in Fig. 4 gezeigt. Fig. 4 ist eine Schnittansicht der Vorrichtung zum Untersuchen des optischen Elementes auf einen Schnitt rechtwinklig zur Zeilenrichtung der Bildpunkte des CCD-Zeilensensors 5.

Die Steuerung 6 ist ein Prozessor zum Bewerten, ob das zu untersuchende opti­ sche Element 14 basierend auf den Bilddaten befriedigend oder schadhaft ist, die von dem Bildaufnehmer 3 geliefert werden, und zum Versorgen des Antriebsmo­ tors 8 mit Strom. Fig. 3 ist ein Blockdiagramm der internen Schaltanordnung der Steuerung 6. Die Steuerung 6 hat eine CPU 60, einen Zwischenspeicher 61, ei­ nen Massenspeicher 62 und eine Motorsteuerschaltung 63, die mit einander mit einem Bus B verbunden sind. In den Zwischenspeicher 61 werden die von dem Bildaufnehmer 3 gelieferten Bilddaten geschrieben. Der Massenspeicher 62 hat einen Bildspeicherbereich 62a, einen Arbeitsspeicherbereich 62b, einen Spei­ cherbereich 62c für die Klasseneinteilungstabelle und einen Speicherbereich 62d für ein Bildverarbeitungsprogramm. Die in dem Zwischenspeicher 61 gespeicher­ ten Bilddaten werden sequentiell in die jeweilige Zeile des Bildspeicherbereichs 62a beginnend mit deren Kopfzeile entsprechend jedem Intervall der vorbe­ stimmten Zeit übertragen. Wegen dem Bildaufnahmemodus des Bildaufnehmers 3 ist das Koordinatensystem der in den Bildspeicherbereich 62a geschriebenen Bilddaten ein Polarkoordinatensystem. In den Arbeitsspeicherbereich 62b werden die in dem Bildspeicherbereich 62a gespeicherten Bilddaten nach einer Koordina­ tentransformation geschrieben (d. h. eine Koordinatentransformation von einem Polarkoordinatorsystem in ein rechtwinkliges Koordinatensystem). Dabei werden die Bilddaten in dem rechtwinkligen Koordinatensystem binarisiert entsprechend vorgegebenen Schwellenwerten, und es werden von den vorhandenen Bilddaten bei dem Binarisieren möglicherweise defekte Objekte als Gruppen von Bildpunk­ ten mit großen Helligkeitswerten ausgewählt. In dem Speicherbereich 62c ist die in Fig. 8 gezeigte Klasseneinteilungstabelle gespeichert. Die Einzelheiten der Klasseneinteilungstabelle wird im folgenden noch erläutert. Der Speicherbereich 62d ist ein computerlesbares Medium, das das von der CPU 60 ausgeführte Bild­ verarbeitungsprogramm speichert.

Die Motorsteuerschaltung 63 versorgt den Antriebsmotor 8 mit Strom zum Antrei­ ben desselben, wodurch der Halter 15 und das zu untersuchende optische Ele­ ment 14 mit einer konstanten Geschwindigkeit im Uhrzeigersinn vom Bildaufneh­ mer 3 her gesehen gedreht werden.

Die CPU 60 ist ein Computer zum Steuern der gesamten Steuerung 6 und dient als Auswählteil, als Meßteil für die grafischen Leistungsmerkmale, als Positions­ meßteil, als Normierprozessor, als Betriebsprozessor und als Bewertungsprozes­ sor. Im einzelnen führt die CPU 60 das Bildverarbeitungsprogramm aus, das in dem Speicherbereich 62d des Massenspeichers 62 gespeichert ist. Als Ergebnis überträgt die CPU 60 periodisch die vorübergehend in dem Zwischenspeicher 61 gespeicherten Bilddaten in den Bildspeicherbereich 62a des Massenspeichers 62. Wenn die Bilddaten für das gesamte zu untersuchende optische Element 14 in dem Bildspeicherbereich 62a zusammengesetzt sind, führt die CPU 60 die Ko­ ordinatentransformation der Bilddaten durch und schreibt die Bilddaten in recht­ winkligen Koordinaten in den Arbeitsspeicherbereich 62b. Anschließend führt die CPU 60 die Binarisierung der Bilddaten derart durch, daß möglicherweise defekte Objekte ausgewählt werden können. Als nächstes normiert die CPU 60 den Be­ reich des jeweiligen bei dem Binarisieren ausgewählten möglicherweise defekten Objektes entsprechend seiner relativen Position in den Bilddaten, klassifiziert die normierte Fläche des jeweiligen möglicherweise defekten Objektes gemäß den verschiedenen Referenzwerten, die später noch beschrieben werden, und tabel­ liert dann die klassifizierten Flächen in der in dem Speicherbereich 62c gespei­ cherten Klasseneinteilungstabelle. Nach dem Beenden der Klasseneinteilung und des Tabellierens aller möglicherweise defekten Objekte berechnet die CPU 60 die Bewertungsfunktion F auf der Basis der tabellierten Ergebnisse. Zum Schluß be­ wertet die CPU 60, ob das zu untersuchende optische Element 14 gemäß damit befriedigend oder defekt ist, ob die berechnete Bewertungsfunktion F einen Be­ wertungsreferenzwert für ein befriedigendes Ergebnis oder für einen Defekt über­ schreitet oder nicht. Außerdem gibt die CPU 60 einen Befehl an die Motorsteuer­ schaltung 63 aus, damit diese den Antriebsmotor 8 synchron zum Empfangen der Bilddaten von dem Zwischenspeicher 61 mit einem Antriebsstrom versorgt.

Bei der wie vorstehend beschrieben ausgeführten Vorrichtung zum Untersuchen eines optischen Elementes kann in der in Fig. 4 gezeigten Ebene das Licht, das auf den jeweiligen Bildpunkt des CCD-Zeilensensors 5 nach dem Durchlaufen der Abbildungsoptik 4 einfallen kann, aus den Hauptstrahlen des Lichtes ermittelt werden, die entlang der optischen Achse l der Abbildungsoptik 4 verlaufen und die zwischen den Randstrahlen m, m liegen, wie in Fig. 4 gezeigt. Wenn man diese Randstrahlen m, m in Rückwärtsrichtung auf die Beleuchtungsquelle 1 hin verlängert, schneiden sie einander in der Oberfläche des zu untersuchenden op­ tischen Elementes 14 und laufen zur Diffusionsplatte 2 hin weiter auseinander. Auf der Diffusionsplatte 2 werden diese Randstrahlen m, m von der Lichtab­ schirmplatte 9 abgeschirmt. Wenn es somit, wie in Fig. 4 gezeigt, keine optischen Defekte in dem zu untersuchenden Bildbereich (d. h. einem Bereich, der optisch der lichtempfangenden Fläche der Zeile Bildpunkte des CCD-Zeilensensors 5 unter Berücksichtigung der Abbildungsoptik 4 entspricht) des mit dem CCD-Zei­ lensensor 5 zu untersuchenden optischen Elementes 14 gibt, fällt kein Licht auf den jeweiligen Bildpunkt des CCD-Zeilensensors 5. Genauer gelangt ein Licht­ strahl n, der diffus von einem Bereich neben der Lichtabschirmplatte 9 auf der Oberfläche der Diffusionsplatte 2 kommt und den abzubildenden Bereich des zu untersuchenden optischen Elementes 14 durchläuft, in einen Bereich außerhalb der Randstrahlen m, m, wodurch er nicht auf die Abbildungsoptik 4 einfällt. Wei­ terhin kann ein diffus von einem Bereich um die Lichtabschirmplatte 9 auf der Oberfläche der Diffusionsplatte 2 kommender Lichtstrahl, der durch einen ande­ ren Bereich als den des abzubildenden Bereichs des zu untersuchenden opti­ schen Elementes 14 hindurchgelangt, zwar möglicherweise auf die Abbildungs­ optik 4 einfallen. Er kann aber nicht auf einen der Bildpunkte des CCD-Zeilensen­ sors 5 gebündelt werden. Als Ergebnis gibt der Bildaufnehmer 3 Bilddaten aus, die ein Bild wiedergeben, das abgesehen von einem hellen Bereich, der zum Außenrand des zu untersuchenden optischen Elementes 14 gehört und der durch diffuses Licht am Außenrand verursacht wird, über den gesamten Bereich dunkel ist.

Andererseits wird an den Stellen, an denen sich ein Kratzer β oder Schmutz γ im abzubildenden Bereich auf der Oberfläche des zu untersuchenden optischen Elementes 14 befindet, wie in Fig. 2 gezeigt, ein diffus von dem Bereich um die Lichtabschirmplatte 9 auf der Oberfläche der Diffusionsplatte 2 herkommender Lichtstrahl n auf diese Kratzer β und den Schmutz γ einfallen. Dadurch wird der Lichtstrahl n von diesem Kratzer β und dem Schmutz γ diffus ausgestrahlt, wie in Fig. 5 gezeigt. In diesem Fall kann ein diffuser Lichtstrahl n' im Schnittpunkt der Randstrahlen m, m derart divergieren, daß ein Teil des diffusen Lichtstrahls n' auf den jeweiligen Bildpunkt des CCD-Zeilensensors 5 über die Abbildungsoptik 4 einfällt. Als Ergebnis werden Bilder dieser Kratzer β und des Schmutzes γ auf der Bildaufnahmeebene des CCD-Zeilensensors 5 erzeugt, die heller sind als die Umgebung.

Synchron zum Aufnehmen eines Bildes (in anderen Worten zum Akkumulieren der elektrischen Ladung und zum Selbstabtasten) durch den CCD-Zeilensensor 5 wird das zu untersuchende optische Element 14 mit dem Antriebsmotor 8 gedreht. Genauer wird das zu untersuchende optische Element 14 jedesmal um einen vor­ bestimmten Winkel gedreht. Jedesmal, wenn der CCD-Zeilensensor 5 ein Bild (d. h. Akkumulieren der elektrischen Ladung und Selbstabtasten) aufgenommen hat, werden die Zeilenbilddaten in den Zwischenspeicher 61 der Steuerung 6 ge­ schrieben und in den Bildspeicherbereich 62a des Massenspeichers 62 übertra­ gen. Somit werden die Zeilenbilddaten beim Drehen des zu untersuchenden opti­ schen Elementes 14 von dem Bildaufnehmer 3 aufgenommen und nacheinander in die jeweilige Zeile des Bildspeicherbereichs 62a sequentiell von dessen Kopf­ zeile her geschrieben.

Die Bilddaten werden im Polarkoordinatensystem in den Bildspeicherbereich 62a des Massenspeichers 62 bis zu dem Zeitpunkt gespeichert, zu dem sich das zu untersuchende optische Element 14 um 360° gedreht hat. Dann werden die Bild­ daten von dem Polarkoordinatensystem in das rechtwinklige Koordinatensystem mittels einer Koordinatentransformation transformiert, wie in Fig. 6 gezeigt. Bei den Bilddaten in dem rechtwinkligen Koordinatensystem entspricht die Form eines möglicherweise defekten Objektes, welches ein heller Bereich mit einem Defekt­ faktor ist, der Form des optischen Defektes selbst.

Anschließend führt die CPU 60 die Binarisierung durch Vergleichen der Hellig­ keitswerte der jeweiligen Bildpunkte, die die in dem Bildspeicherbereich 62a ge­ speicherten Bilddaten bilden, mit dem vorbestimmten Schwellenwert durch, über­ schreibt den Helligkeitswert von Bildpunkten, die den Schwellenwert ursprünglich überschreiten, mit 255 und überschreibt den Helligkeitswert von Bildpunkten, die ursprünglich unter dem Schwellenwert liegen, mit 0. Der vorbestimmte Schwellen­ wert ist auf einen Wert gesetzt, der höher ist als ein Helligkeitswert eines hellen Bereiches aufgrund von Rauschen und der niedriger ist als der Helligkeitswert ei­ nes hellen Bereichs aufgrund eines optischen Defektes. Als Ergebnis werden nur die möglicherweise defekten Objekte ausgewählt.

Wie in Fig. 6 gezeigt, wird das zu untersuchende optische Element 14 in vier kon­ zentrische Bereiche A bis D aufgeteilt, deren Zentren in einem Bereich liegen, der der optischen Achse entspricht. Der Einfluß eines optischen Defektes auf die Lei­ stungsfähigkeit des zu untersuchenden optischen Elementes 14 ist im Bereich A am größten. Der Einfluß eines optischen Defektes in den anderen Bereichen B bis D auf die Leistungsfähigkeit des zu untersuchenden optischen Elementes 14 fällt in der Reihenfolge B, C und D. Deshalb werden die ermittelten, möglicher­ weise defekten Objekte entsprechend dem jeweiligen Bereich klassifiziert, in dem sie vorkommen.

Anschließend normiert die CPU 60 durch Teilen der Fläche durch den Referenz­ wert R für jeden Bereich die Fläche des jeweiligen möglicherweise defekten Ob­ jektes, das in diesem Bereich auftritt. Der Referenzwert R ist für den Bereich ge­ eignet gewählt, um die Fläche in einen Punkt P (im folgenden als normierter Wert bezeichnet) zu konvertieren, der den Grad des Einflusses des dem möglicher­ weise defekten Objekt entsprechenden optischen Defektes auf die Leistungsfä­ higkeit des zu untersuchenden optischen Elementes 14 zeigt.

Wenn im einzelnen der Referenzwert R für den Bereich A auf den Wert S gesetzt wird, der gleich dem bei dem bekannten Bewertungsalgorithmus verwendeten Referenzwert ist, wie in Fig. 7 gezeigt, setzt die CPU 60 den Referenzwert R für den Bereich B auf den Wert 2S, für den Bereich C auf den Wert 4S und für den Bereich D auf den Wert 8S. In anderen Worten wird der Referenzwert R auf einen großen Wert gesetzt, wenn die Position des möglicherweise defekten Objektes weit von der optischen Achse des zu untersuchenden optischen Elementes 14 entfernt ist. Wenn die Fläche des möglicherweise defekten Objektes gleich dem Referenzwert R ist, wird der berechnete normierte Wert P gleich 1. Folglich wer­ den möglicherweise defekte Objekte der Fläche S im Bereich A, möglicherweise defekte Objekte der Fläche 2S im Bereich B, möglicherweise defekte Objekte der Fläche 4S im Bereich C und möglicherweise defekte Objekte der Fläche 8S im Bereich D jeweils derart normiert, daß ihre normierten Werte P jeweils den Wert 1 haben. Durch diese Normierung werden die möglicherweise defekten Objekte in normierte Werte P konvertiert, die das Maß des Einflusses auf die Leistungsfä­ higkeit des untersuchten optischen Elementes 14 wiedergeben. Als Referenzwert R wird ein Referenzwert Rk verwendet, wenn die möglicherweise defekten Ob­ jekte durch Kratzer verursacht werden, und es wird ein Referenzwert Rd verwen­ det, wenn die möglicherweise defekten Objekte durch Schmutz verursacht wer­ den. Diese Referenzwerte Rk, Rd unterscheiden sich voneinander. Wenn somit der Referenzwert Rk für im Bereich A erzeugte und durch Kratzer verursachte möglicherweise defekte Objekte Sk und wenn der Referenzwert Rd für im Bereich A erzeugte und durch Schmutz verursachte möglicherweise defekte Objekte Sd ist, sind die Werte Sk und Sd voneinander unterschiedlich. Folglich bestimmt die CPU 60 vor dem Berechnen der normierten Werte P, ob das möglicherweise de­ fekte Objekt des bearbeiteten Elementes durch Kratzer oder durch Schmutz ver­ ursacht ist.

Diese Bewertung wird unter Verwenden der in Fig. 9 gezeigten Schwellenfunktion durchgeführt. Im einzelnen bestimmt die CPU 60 die Maximalbreite (X Breite) in Richtung der X Achse (d. h. in horizontaler Richtung in Fig. 6) und die Maximal­ breite (Y Breite) in Richtung der Y Achse (d. h. in vertikaler Richtung in Fig. 6) des möglicherweise defekten Objektes des zu bearbeitenden Elementes und berech­ net das Verhältnis (das als Seitenverhältnis bezeichnet wird) des kleineren Wer­ tes der X Breite und der Y Breite zu dem anderen Wert entsprechend der folgen­ den Gleichung.

Seitenverhältnis = kleinere Breite 1 größere Breite . 100 (1)

Gleichzeitig berechnet die CPU 60 das Deckungsverhältnis nach der folgenden Gleichung (2) unter Verwenden der X Breite, der Y Breite und der Fläche des möglicherweise defekten Objektes des bearbeiteten Elementes.

Deckungsverhältnis = Fläche/(X Breite . Y Breite) . 100 (2)

Anschließend vergleicht die CPU 60 das berechnete Seitenverhältnis und das Deckungsverhältnis mit der in Fig. 9 gezeigten Schwellenfunktion und bewertet, ob das möglicherweise defekte Objekt des bearbeiteten Elementes durch Schmutz oder durch einen Kratzer verursacht ist. Genauer bewertet die CPU 60 ein möglicherweise defektes Objekt des bearbeiteten Elementes als durch Schmutz verursacht, wenn die Kombination des Seitenverhältnisses und des Deckungsverhältnisses oberhalb der Schwellenfunktion in dem in Fig. 9 gezeigten Graph liegt. Wenn die Kombination des Seitenverhältnisses und des Deckungs­ verhältnisses unterhalb der Schwellenfunktion liegt, bewertet die CPU 60 das möglicherweise defekte Objekt des untersuchten Elementes als durch einen Krat­ zer verursacht.

Nach dem Bewerten auf diese Weise, ob das möglicherweise defekte Objekt des zu bearbeitenden Elementes durch einen Kratzer oder durch Schmutz verursacht ist, wählt die CPU 60 entsprechend diesem Bewertungsergebnis den Referenz­ wert Rk oder Rd aus, d. h. sie führt die Klassifikation nach Kratzer oder Schmutz und dem Bereich durch, in dem das möglicherweise defekte Objekt auf dem zu bearbeitenden Element ausgebildet ist. Anschließend berechnet die CPU 60 auf der Basis des Referenzwertes Rk oder Rd den normierten Wert P.

Wenn der normierte Wert P des möglicherweise defekten Objektes des bearbei­ teten Elementes in der vorstehend beschriebenen Weise auf 0,5 oder größer be­ rechnet wird, fügt die CPU 60 den normierten Wert P in die Spalte der im Spei­ cherbereich 62c gespeicherten Klassifikationstabelle ein, die der Klassifikation nach Schmutz (ds) oder Kratzer (k) und dem Bereich A bis D entspricht, in dem das möglicherweise defekte Objekt auf dem bearbeiteten Element ausgebildet ist. Wenn andererseits der berechnete normierte Wert P kleiner als 0,5 ist, bewertet die CPU 60 den diesen normierten Wert P verursachenden optischen Defekt als nicht so groß, daß er die Leistungsfähigkeit des untersuchten optischen Elemen­ tes 14 beeinflußt. Dieser normierte Wert P wird der Klassifikationstabelle nicht hinzugefügt. Wenn allerdings mehrere kleine möglicherweise defekte Objekte mit einem kleineren normierten Wert P als 0,5 in einem spezifizierten Abstand anein­ andergereiht sind, ist es sehr wahrscheinlich, daß der von diesen optischen De­ fekten verursachte helle Bereich während des Binarisierens in mehrere mögli­ cherweise defekte Objekte aufgeteilt worden ist. Wenn somit ein solches kleines möglicherweise defektes Objekt erfaßt worden ist, sucht die CPU 60 in dem spe­ zifizierten Abstand von diesem Objekt nach einem weiteren möglicherweise de­ fekten Objekt. Wenn weitere möglicherweise defekte Objekte gefunden werden, sucht die CPU 60 weiter nach anderen möglicherweise defekten Objekten in dem spezifizierten Abstand. Dieser Vorgang wird fortgeführt, bis keine weiteren mögli­ cherweise defekten Objekte gefunden werden können. Wenn drei oder mehr möglicherweise defekte Objekte dicht beieinander in dem spezifizierten Abstand gefunden werden, fügt die CPU 60 einen Wert, den sie durch Multiplizieren der Anzahl der möglicherweise defekten Objekte mit 0,25 berechnet, der Spalte der Klassifikationstabelle hinzu, die der Konzentration (m) und dem Bereich A bis D entspricht, in dem die möglicherweise defekten Objekte ausgebildet sind. Wenn sich in anderen Worten in dem spezifischen Abstand von einem möglicherweise defekten Objekt mit einem normierten Wert P, der kleiner ist als der vorbestimmte Wert, mehr als die vorbestimmte Anzahl (zwei) weiterer möglicherweise defekter Objekte befinden, wird die Anzahl (drei oder mehr) der möglicherweise defekten Objekte, die in dem spezifizierten Abstand aneinandergereiht sind, mit einer fe­ sten Konstante (0,25) multipliziert und als normierter Wert P für die Gesamtheit der möglicherweise defekten Objekte in dem spezifischen Abstand unabhängig davon, ob der für andere möglicherweise defekte Objekte berechnete normierte Wert P 0,5 überschreitet, klassifiziert.

Wenn die vorstehend beschriebenen normierten Werte P für alle möglicherweise defekten Objekte in die Klassifikationstabelle eingefügt worden sind, berechnet die CPU 60 zuerst die Quadratwurzel der Summe der Quadrate des jeweiligen Gesamtwertes der normierten Werte P, die in die Schmutz (ds) jeweils zugehörige Spalte der Klassifikationstabelle geschrieben worden sind, entsprechend der fol­ genden Gleichung (3). Anschließend berechnet die CPU 60 entsprechend der fol­ genden Gleichung (4) die Quadratwurzel der Summe der Quadrate des jeweiligen Gesamtwertes der normierten Werte P, die in die Kratzern (k) jeweils zugehörige Spalte geschrieben worden sind. Danach berechnet die CPU 60 gemäß der fol­ genden Gleichung (5) die Quadratwurzel der Summe der Quadrate des jeweiligen Gesamtwertes der normierten Werte P, die in die der Konzentration (m) jeweils zugehörige Spalte geschrieben sind. Nach dem Beenden der vorstehend be­ schriebenen Berechnungen berechnet die CPU 60 außerdem gemäß der folgen­ den Gleichung (6) die Quadratwurzel der Summe der Quadrate der jeweils für Schmutz (ds), Kratzer (k) und die Konzentration (m) berechneten Werte.

Der Wert dieser Bewertungsfunktion F bestimmt die gesamte Leistungsfähigkeit des ganzen untersuchten optischen Elementes 14. Die Leistungsfähigkeit des untersuchten optischen Elementes ist um so schlechter, je größer der Wert der Bewertungsfunktion F wird. Deshalb wird die Bewertungsfunktion F mit einem Referenzwert zur Qualitätsbewertung verglichen. Wenn der Wert der Bewertungs­ funktion F kleiner ist als der Referenzwert, wird das untersuchte optische Element 14 als befriedigend bewertet. Andernfalls wird das untersuchte optische Element 14 als defekt bewertet, wenn der Wert der Bewertungsfunktion F gleich oder größer als der Referenzwert ist.

Außerdem werden der jeweilige Gesamtwert der normierten Werte P, die in der jeweiligen Spalte der Klassifikationstabelle geschrieben stehen, und die Werte der Bewertungsfunktion F jeweils in einer nicht gezeigten Speicherplatteneinrich­ tung als Untersuchungsergebnisse für das untersuchte optische Element 14 ge­ speichert. Anschließend werden Mittelwerte, Standardabweichungen, Histo­ gramme etc. der gespeicherten Untersuchungsergebnisse für die jeweils unter­ suchte Menge optischer Elemente 14 berechnet, wodurch sich die Qualität stati­ stisch überwachen läßt. Auf diese Weise läßt sich eine statistische Auswertung für die gesamte Qualität der untersuchten optischen Elemente 14, für die jeweili­ gen Bereiche oder für die jeweilige Klassifikation der möglicherweise defekten Objekte jeweils durchführen. Diese Möglichkeit ist somit bezüglich der Qualitäts­ kontrolle beim Herstellungsprozeß sehr effektiv.

Als nächstes folgt eine Erläuterung des Zusammenhangs der Steuervorgänge zum Durchführen der Bewertung, ob ein Objekt befriedigend oder defekt ist, unter Bezugnahme auf die in den Fig. 10 bis 12 gezeigten Flußdiagramme. Dabei wird die Bewertung basierend auf dem Prinzip des Nachweises eines möglicherweise defekten Objektes und dem Prinzip der von der Steuerung 6 (CPU 60) entspre­ chend dem Bildverarbeitungsprogramm, das aus dem Speicherbereich 62d ein­ gelesen wird, ausgeführten Qualitätsbewertung durchgeführt.

Der Steuervorgang von Fig. 10 wird begonnen, wenn ein mit der Steuerung 6 ver­ bundener, nicht eingezeichneter Schalter zum Beginnen der Untersuchung ge­ drückt wird. Nach dem Start wird zunächst Schritt S01 ausgeführt. Dabei weist die CPU 60 die Motorsteuerschaltung 63 an, den Antriebsmotor 8 derart mit Strom zu versorgen, daß das zu untersuchende optische Element 14 mit einer konstanten Geschwindigkeit gedreht wird.

In Schritt S02 überträgt die CPU 60 als nächstes die Bilddaten, die von dem Bild­ aufnehmer 3 in den Zwischenspeicher 61 geschrieben worden sind, in den Bild­ speicherbereich 62a des Massenspeichers 62.

Danach überprüft die CPU 60 in Schritt S03, ob durch die Transformation der Bilddaten in Schritt S02 bereits Bilddaten für das gesamte zu untersuchende opti­ sche Element 14 in dem Bildspeicherbereich 62a zusammengefügt sind. Wenn die Bilddaten für das gesamte zu untersuchende optische Element 14 noch nicht zusammengefügt worden sind, führt die CPU 60 als nächstes erneut den Schritt S02 durch und wartet, bis der Bildaufnehmer 3 die beim nächsten Bildaufnehmen erhaltenen Bilddaten in den Zwischenspeicher 61 schreibt.

Wenn andernfalls die Bilddaten für das gesamte zu untersuchende optische Ele­ ment 14 zusammengefügt worden sind, führt die CPU 60 als nächstes den Schritt S04 durch.

Im Schritt S04 transformiert die CPU 60 das Koordinatensystem der im Bildspei­ cherbereich 62a gespeicherten Bilddaten von Polarkoordinaten in rechtwinklige Koordinaten. Dazu wird eine Koordinatentransformation durchgeführt. An­ schließend werden die Bilddaten in dem rechtwinkligen Koordinatensystem in den Arbeitsspeicherbereich 62b gespeichert.

Als nächstes führt die CPU 60 im Schritt S05 die vorstehend beschriebene Binari­ sierung der Bilddaten in dem Arbeitsspeicherbereich 62b durch. Dadurch werden Bilddaten im Zweifarbsystem erhalten, die die möglicherweise defekten Objekte enthalten; welche hervorgehoben werden. Im einzelnen überschreibt die CPU 60 die Helligkeitswerte von Bildpunkten mit 0, die ursprünglich unter dem vorbe­ stimmten Schwellenwert lagen. Außerdem werden die Helligkeitswerte von Bild­ punkten mit 255 überschrieben, die ursprünglich den Schwellenwert überschritten haben.

Als nächstes führt die CPU 60 im Schritt S06 eine Korrektur durch, wobei der dem äußeren Randbereich des untersuchten optischen Elementes 14 entsprechende Bereich (d. h. der äußere Rand des Bereichs D in Fig. 6) aus den Bilddaten ent­ fernt wird.

Als nächstes weist die CPU 60 in Schritt S07 den jeweils aus den binarisierten Daten ermittelten möglicherweise defekten Objekten einzelne Zahlen, d. h. eine Kennung n (n = 1, 2, 3 . . .) zu. Im einzelnen durchsucht die CPU 60 die Helligkeits­ werte einer jeden Zeile der Bilddaten im Zweifarbsystem, auf die der Korrektur­ vorgang vollständig angewandt worden ist, sequentiell von der Kopfzeile her. Wenn dabei die CPU 60 einen Bildpunkt entdeckt, der einen Helligkeitswert ( 255) entsprechend einem möglicherweise defekten Objekt hat, überschreibt sie den Helligkeitswert dieses Bildpunktes mit der Kennung n. Wenn dabei ein Bild­ punkt mit dem Helligkeitswert (= 255) entdeckt wird, der an einen weiteren Bild­ punkt angrenzt, dessen Helligkeitswert bereits mit dem Wert der Kennung n (≠ 0, 255) überschrieben worden ist, überschreibt die CPU 60 den Helligkeitswert die­ ses entdeckten Bildpunktes mit dem Helligkeitswert (n ≠ 0, 255) des benachbar­ ten Bildpunktes.

Als nächstes führt die CPU 60 für jeden möglicherweise defekten Bereich in der Reihenfolge der Kennung n, wie sie in Schritt S07 festgelegt worden ist, in einer Schleife die Schritte S08 bis S26 durch. Dabei wird der normierte Wert P für den jeweiligen möglicherweise defekten Bereich berechnet.

Beim Eintritt in diese Schleife bestimmt die CPU 60 in Schritt S08 dabei zuerst den kleinsten, noch nicht bearbeiteten Wert n als zu bearbeitenden Zielwert der Kennung.

Als nächstes bewertet die CPU 60 in Schritt S09 wie vorstehend beschrieben, ob das möglicherweise defekte Objekt mit der in Schritt S08 bestimmten Kennung n durch Schmutz oder durch Kratzer verursacht worden ist. Wenn die CPU 60 in Schritt S10 feststellt, daß das möglicherweise defekte Objekt durch Schmutz ver­ ursacht worden ist, folgt Schritt S11. Wenn die CPU 60 andernfalls in Schritt S10 bestimmt, daß das möglicherweise defekte Objekt durch Kratzer verursacht wor­ den ist, folgt als nächster Schritt S16.

In Schritt S11 bestimmt die CPU 60 den Schwerpunkt des zu der in Schritt S08 bestimmten Kennung n gehörigen möglicherweise defekten Objektes in den Bild­ daten im Zweifarbsystem und ermittelt den Bereich A bis D, in dem der so ermit­ telte Schwerpunkt liegt.

In Schritt S12 setzt die CPU 60 den Referenzwert Rd gemäß dem in Schritt S11 bestimmten Bereich. Im einzelnen setzt die CPU 60 den Referenzwert Rd auf Sd, wenn der Bereich A bestimmt wird. Die CPU 60 setzt den Referenzwert Rd auf 2Sd, wenn der Bereich B bestimmt wird. Die CPU 60 setzt den Referenzwert Rd auf 4Sd, wenn der Bereich C bestimmt wird. Wird der Bereich D bestimmt, setzt die CPU 60 den Referenzwert Rd auf 8Sd.

Als nächstes ermittelt die CPU 60 im Schritt S13 die Fläche des zu der in Schritt S08 bestimmten Kennung n gehörigen möglicherweise defekten Objektes. In an­ deren Worten zählt die CPU 60 die Gesamtanzahl der Bildpunkte, die das mögli­ cherweise defekte Objekt bilden. Die CPU 60 kann auch andere grafische Merk­ male messen als die Fläche, wie z. B. einen maximalen Felddurchmesser.

In Schritt S14 berechnet die CPU 60 den normierten Wert für die normierte Flä­ che des zu der Kennung n gehörigen möglicherweise defekten Objektes. Dabei wird die in Schritt S13 gemessene Fläche des möglicherweise defekten Objektes durch den in Schritt S12 gesetzten Referenzwert Rd geteilt.

Als nächstes überprüft die CPU 60 im Schritt S15, ob der in Schritt S14 berech­ nete normierte Wert P größer oder gleich 0,5 ist oder nicht. Wenn der normierte Wert P größer oder gleich 0,5 ist, fügt die CPU 60 als nächstes im Schritt S21 den in Schritt S14 berechneten normierten Wert P der Spalte der in dem Speicherbe­ reich 62c gespeicherten Klasseneinteilungstabelle hinzu, der zu Schmutz (ds) und zu dem in Schritt S11 bestimmten Bereich gehört. Anschließend folgt der Schritt S26. Andernfalls verzweigt die CPU 60 zu Schritt S23, wenn in Schritt S15 er­ kannt wird, daß der normierte Wert P kleiner ist als 0,5.

Andererseits bestimmt die CPU 60 in Schritt S16 den Schwerpunkt des zu der in Schritt S08 bestimmten Kennung n gehörigen möglicherweise defekten Objektes in den Bilddaten im Zweifarbsystem und ermittelt, in welchem der vier Bereiche A bis D der Schwerpunkt liegt.

Als nächstes setzt die CPU 60 in Schritt S17 den Referenzwert Rk gemäß dem in Schritt S16 bestimmten Bereich. Im einzelnen setzt die CPU 60 den Referenzwert Rk auf Sk, wenn der Bereich A bestimmt wird. Die CPU 60 setzt den Referenzwert Rk auf 2Sk, wann der Bereich B bestimmt wird. Wenn der Bereich C bestimmt wird, setzt die CPU 60 den Referenzwert Rk auf 4Sk. Die CPU 60 setzt den Refe­ renzwert Rk auf 8Sk, wenn der Bereich D bestimmt wird.

Als nächstes mißt die CPU 60 in Schritt S18 die Fläche des möglicherweise de­ fekten Objektes mit der in Schritt S08 ausgewählten Kennung n. In anderen Wor­ ten zählt die CPU 60 die gesamte Anzahl Bildpunkte, die das möglicherweise de­ fekte Objekt bilden. Die CPU 60 kann auch andere grafische Merkmale als die Fläche messen, wie z. B. den maximalen Felddurchmesser.

Danach berechnet die CPU 60 in Sehritt S19 den normierten Wert P für die nor­ mierte Fläche des mit der Kennung n versehenen möglicherweise defekten Ob­ jektes. Dazu wird die in Schritt S18 gemessene Fläche des möglicherweise de­ fekten Objektes durch den in Schritt S17 gesetzten Referenzwert Rk geteilt.

Als nächstes überprüft die CPU 60 in Schritt S20, ob der in Schritt S19 berech­ nete normierte Wert P größer oder gleich 0,5 ist oder nicht. Wenn der normierte Wert P größer oder gleich 0,5 ist, fügt die CPU 60 in Schritt S22 den in Schritt S19 berechneten normierten Wert P in die Spalte der in dem Speicherbereich 62c gespeicherten Klasseneinteilungstabelle ein, die zu Kratzer (k) und zu dem in Schritt S16 bestimmten Bereich gehört. Es folgt danach Schritt S26.

Wenn andererseits im Schritt S20 festgestellt wird, daß der normierte Wert P klei­ ner als 0,5 ist, setzt die CPU 60 den Ablauf in Schritt S23 fort.

In Schritt S23 überprüft die CPU 60, ob zwei oder mehr weitere möglicherweise defekte Objekte in dem bestimmten Abstand von dem möglicherweise defekten Objekt mit der in Schritt S08 bestimmten Kennung n benachbart sind oder nicht. Ist das nicht der Fall, führt die CPU 60 als nächstes direkt den Schritt S26 aus. Wenn andernfalls zwei oder mehr möglicherweise defekte Objekte in dem be­ stimmten Abstand benachbart sind, multipliziert die CPU 60 die gesamte Anzahl (d. h. die Anzahl der zusammengeballten Elemente) mit 0,25. Die gesamte Anzahl ist dabei die Summe des in Schritt S08 mit der Kennung n versehenen möglicher­ weise defekten Objektes und der weiteren benachbarten möglicherweise defekten Objekte in dem bestimmten Abstand. Das so berechnete Produkt wird in der Spalte der in dem Speicherbereich 62c gespeicherten Klasseneinteilungstabelle entsprechend der Konzentration (m) und dem in Schritt S09 bestimmten Bereich in Schritt S24 hinzugefügt.

Als nächstes definiert die CPU 60 in Schritt S25 die Kennungen der in dem be­ stimmten Abstand in Schritt S23 als benachbart bestimmten möglicherweise de­ fekten Objektes als bereits bearbeitet. Als nächstes führt die CPU 60 den Schritt S26 aus.

In Schritt S26 überprüft die CPU 60, ob alle in Schritt S07 zugewiesenen Kennun­ gen n bereits bearbeitet worden sind oder nicht. Wenn noch nicht alle Kennungen bearbeitet worden sind, kehrt die CPU 60 zurück zum Schritt S08. Wenn anderer­ seits alle Kennungen bereits als Ergebnis der Wiederholung der Schleife der Verfahrensschritte S08 bis S26 bearbeitet worden sind, führt die CPU 60 als nächstes den Schritt S27 aus.

In Schritt S27 berechnet die CPU 60 den Wert der Bewertungsfunktion F unter Verwenden der vorstehend beschriebenen Gleichungen (3) bis (6) für die Ge­ samtbeträge der normierten Werte P einer jeden Spalte.

Als nächstes überprüft die CPU 60 im Schritt S28, ob der in Schritt S27 berech­ nete Wert der Bewertungsfunktion F kleiner ist als der vorbestimmte Referenzwert für die Bewertung, ob das Element befriedigend oder defekt ist, oder nicht. Wenn dabei der Wert der Bewertungsfunktion F kleiner als der Referenzwert für die Qualitätsbewertung erkannt wird, bewertet die CPU 60 in Schritt S29 das unter­ suchte optische Element 14 als ein befriedigendes Produkt und gibt dieses Er­ gebnis aus (d. h. ein Bildsignal oder ein Lautsignal zeigt dieses an). Wenn ande­ rerseits der Wert der Bewertungsfunktion F größer oder gleich dem Referenzwert für die Qualitätsbewertung ist, beurteilt die CPU 60 in Schritt S30 das untersuchte optische Element 14 als defekt und gibt dieses Ergebnis aus (d. h. ein Bildsignal oder ein Tonsignal zeigt dieses an). In jedem Fall beendet die CPU 60 an­ schließend ihren Steuerbetrieb.

Zum leichteren Verständnis wird angenommen, daß nur möglicherweise defekte Objekte eines Typs in dem Bereich A und dem Bereich B des zu untersuchenden optischen Elementes 14 ausgebildet sind. In diesem Fall läßt sich die Bewer­ tungsfunktion F durch die folgende Gleichung (7) ausdrücken,

Dabei ist A die gesamte Summe der normierten Werte P, die für irgendeine Art optischer Defekte im Bereich A für möglicherweise defekte Objekte berechnet worden ist, und B ist die gesamte Summe der normierten Werte P, die für die gleiche Art optischer Defekte im Bereich B für möglicherweise defekte Objekte be­ rechnet worden ist. Wenn in diesem Fall der Referenzwert für die Bewertung, ob ein Element defekt oder befriedigend ist, mit 1,2 angenommen wird, lassen die Bereiche der Kombinationen A und B, für die das zu untersuchende optische Element 14 als befriedigend bewertet wird und die Bereiche der Kombinationen von A und B, für die das zu untersuchende optische Element 14 als defekt be­ wertet wird, bestimmen, wie in Fig. 13 gezeigt.

Wie aus Fig. 13 zu entnehmen ist, wird das zu untersuchende optische Element 14 nach der bekannten Bewertungsmethode auch dann als befriedigend bewertet, wenn die gesamte Summe der normierten Werte P entsprechend dem Bereich A und die gesamte Summe der normierten Werte P entsprechend dem Bereich B jeweils geringfügig kleiner als 1 ist (in anderen Worten wenn sie in den schraf­ fierten Bereich α passen). Wenn allerdings das zu untersuchende optische Ele­ ment 14 als Ganzes betrachtet wird, ist davon auszugehen, daß dessen Lei­ stungsfähigkeit verringert ist. Von diesem Standpunkt aus wird das zu untersu­ chende optische Element 14 nach dem Ausführungsbeispiel als defekt bewertet, weil der Wert der Bewertungsfunktion F den Referenzwert 1,2 für die Beurteilung befriedigend oder defekt überschreitet. Wenn andererseits die gesamte Summe der dem Bereich A entsprechenden normierten Werte P geringfügig 1 über­ schreitet, aber die gesamte Summe der dem Bereich B entsprechenden normier­ ten Werte P nahe 0 ist, oder wenn die gesamte Summe der dem Bereich B ent­ sprechenden normierten Werte P geringfügig 1 überschreitet, aber die gesamte Summe der dem Bereich A entsprechenden normierten Werte P nahezu 0 ist (in anderen Worten wenn sie in den schraffierten Bereich β passen), wird das zu untersuchende optische Element 14 nach der bekannten Bewertungsmethode als defekt bewertet. Wenn allerdings das zu untersuchende optische Element 14 als Ganzes betrachtet wird, kann es als befriedigend angesehen werden. Von diesem Standpunkt aus wird das zu untersuchende optische Element 14 nach dem Aus­ führungsbeispiel als befriedigend bewertet, weil der Wert der Bewertungsfunktion F unter dem Referenzwert 1,2 für die Qualitätsbeurteilung liegt.

Außerdem ist die gesamte Summe der vorstehend beschriebenen normierten Werte P ein normierter Wert, der den Grad des Einflusses der in verschiedenen Bereichen ausgebildeten möglicherweise defekten Objekte auf die Leistungsfä­ higkeit des untersuchten optischen Elementes 14 zeigt. Somit wird nach diesem Ausführungsbeispiel das zu untersuchende optische Element 14 als Ganzes be­ wertet, und es lassen sich Punkte ermitteln, die ein Maß für die Qualität oder die Defekte angeben.

Die Vorrichtung zum Untersuchen eines optischen Elementes nach dem zweiten Ausführungsbeispiel der Erfindung unterscheidet sich von dem ersten Ausfüh­ rungsbeispiel nur im Aufbau des Massenspeichers 62 und im Umfang der Steuer­ vorgänge, die die CPU 60 entsprechend dem in dem Speicherbereich 62d des Massenspeichers 62 gespeicherten Bildverarbeitungsprogramm ausführt. Die an­ deren Merkmale des zweiten Ausführungsbeispiels entsprechen denen des ersten Ausführungsbeispiels.

Der Grund für die Entwicklung dieses zweiten Ausführungsbeispiels ist der fol­ gende. Nach dem vorstehend erläuterten ersten Ausführungsbeispiel wird nur die Fläche des jeweiligen möglicherweise defekten Objektes, die bei dem Binarisieren bestimmt wird, auf der Basis der Referenzwerte Rk und Rd normiert, und die Be­ wertung, ob das untersuchte optische Element befriedigend oder defekt ist, wird auf Basis dieser normierten Fläche durchgeführt. Möglicherweise defekte Objekte mit gleichen Flächen werden somit unabhängig von ihren Helligkeitswerten mit dem gleichen Qualitätsgrad bewertet. Vergleicht man möglicherweise defekte Objekte mit gleichen Flächen, wie in Fig. 14 gezeigt, ist ein möglicherweise de­ fektes Objekt mit einer größeren Helligkeit signifikanter als ein möglicherweise defektes Objekt mit einer geringeren Helligkeit. Deshalb sollte das Maß für De­ fekte des Erstgenannten größer beurteilt werden. Fig. 15 zeigt die Verteilung von Helligkeit und Fläche für verschiedene möglicherweise defekte Objekte. Die mög­ licherweise defekten Objekte mit hohen Helligkeitswerten (d. h. die möglicherweise defekten Objekte in dem in Fig. 15 mit gestrichelten Linien eingeschlossenen Be­ reich) sollten als verhältnismäßig große normierte Werte P berechnet werden, da diese normierten Werte P das Maß des Einflusses auf die Leistungsfähigkeit des untersuchten optischen Elementes angeben und die Basis für die Berechnung der Bewertungsfunktion F sind. Deshalb berechnet die Steuerung 6 der Vorrichtung zum Untersuchen eines optischen Elementes nach diesem zweiten Ausführungs­ beispiel die normierten Werte P nicht nur basierend auf der Fläche des jeweiligen möglicherweise defekten Objektes sondern ebenfalls auf der Basis seiner Hellig­ keit. Dabei normiert die Steuerung 6 natürlich die Helligkeit der möglicherweise defekten Objekte beim Berechnen der auf dieser Helligkeit basierenden normier­ ten Werte P entsprechend den Referenzwerten, die gemäß der Position der mög­ licherweise defekten Objekte in dem zu untersuchenden optischen Element ge­ eignet gewählt sind.

Im folgenden wird der Aufbau der Vorrichtung zum Untersuchen eines optischen Elementes nach dem zweiten Ausführungsbeispiel erläutert. Dabei wird allerdings die Erklärung des Teils des Aufbaus weggelassen, der dem des ersten Ausfüh­ rungsbeispiels gleicht.

Die Vorrichtung zum Untersuchen eines optischen Elementes nach dem zweiten Ausführungsbeispiel hat den in Fig. 1 gezeigten Aufbau. Die Steuerung 6 hat da­ bei die in Fig. 16 gezeigte Schaltungsanordnung. Verglichen mit dem in Fig. 3 ge­ zeigten ersten Ausführungsbeispiel unterscheidet sich die in Fig. 16 gezeigte Schaltungsanordnung nur darin, daß zwei Arbeitsspeicherbereiche (erster Ar­ beitsspeicherbereich 62e und zweiter Arbeitsspeicherbereich 62f) in dem Mas­ senspeicher 62 ausgebildet sind. In den ersten Arbeitsspeicherbereich 62e wer­ den die in dem Bildspeicherbereich 62a in Polarkoordinaten gespeicherten Bild­ daten nach einer Transformation des Koordinatensystems von Polarkoordinaten in rechtwinklige Koordinaten gespeichert. Die in dem ersten Arbeitsspeicherbe­ reich 62e in rechtwinkligen Koordinaten gespeicherten Bilddaten werden dann in den zweiten Arbeitsspeicherbereich 62f kopiert. Diese kopierten Bilddaten werden dann entsprechend den vorbestimmten Schwellenwerten binarisiert, um die Posi­ tionen zu spezifizieren, in denen die möglicherweise defekten Objekte ausgebildet sind (d. h. die ermittelten Objekte, die als eine Gruppe von Bildpunkten mit großen Helligkeitswerten ermittelt worden sind).

Die CPU 60 führt das in dem Speicherbereich 62d des Massenspeichers 62 ge­ speicherte Bildverarbeitungsprogramm aus und überträgt periodisch die vorüber­ gehend in dem Zwischenspeicher 61 gespeicherten Bilddaten in den Bildspei­ cherbereich 62a des Massenspeichers 62. Wenn die Bilddaten in dem Polarkoor­ dinatensystem für das gesamte zu untersuchende optische Element 14 in dem Bildspeicherbereich 62a bereitgestellt sind, führt die CPU 60 die Koordinaten­ transformation für diese Bilddaten durch und schreibt die Bilddaten nach dem Transformieren in rechtwinklige Koordinaten in den ersten Arbeitsspeicherbereich 62e. Als nächstes kopiert die CPU 60 die in dem ersten Arbeitsspeicherbereich 62e in rechtwinkligen Koordinaten gespeicherten Bilddaten in den zweiten Ar­ beitsspeicherbereich 62f und führt für diese Bilddaten die Binarisierung zum Er­ mitteln möglicherweise defekter Objekte durch. Als nächstes normiert die CPU 60 die Fläche eines jeden so ermittelten möglicherweise defekten Objektes entspre­ chend dessen relativer Position in den Bilddaten und normiert den mittleren Hel­ ligkeitswert des Bildpunktes bei dieser Position für das jeweilige möglicherweise defekte Objekt in den in dem ersten Arbeitsspeicherbereich 62e in rechtwinkligen Koordinaten gespeicherten Bilddaten. Anschließend berechnet die CPU 60 die normierten Werte P der möglicherweise defekten Objekte mittels Durchführen der bestimmten Operation auf den normierten Flächen und den Helligkeitswerten. An­ schließend klassifiziert die CPU 60 den für das jeweilige möglicherweise defekte Objekt berechneten normierten Wert P entsprechend den verschiedenen später noch beschriebenen Referenzwerten und tabelliert den klassifizierten normierten Wert P in der in dem Speicherbereich 62c gespeicherten Klasseneinteilungsta­ belle. Nachdem die Klasseneinteilung und die Tabellierung der normierten Werte P für alle möglicherweise defekten Objekte abgeschlossen ist, berechnet die CPU 60 die Bewertungsfunktion F auf Basis der tabellierten Ergebnisse. Zum Schluß beurteilt die CPU 60, ob das untersuchte optische Element 14 befriedigend oder defekt ist. Dazu wird überprüft, ob die berechnete Bewertungsfunktion F den vor­ bestimmten Referenzwert für die Qualitätsbeurteilung überschreitet. Außerdem gibt die CPU 60 einen Befehl ab, der die Motorsteuerschaltung 63 veranlaßt, den Antriebsmotor 8 synchron zum Empfangen von Bilddaten von dem Zwischenspei­ cher 61 mit einem Strom zu versorgen.

Ähnlich dem ersten Ausführungsbeispiel werden die aus den im zweiten Arbeits­ speicherbereich 62f gespeicherten Bilddaten ermittelten möglicherweise defekten Objekte entsprechend den Bereichen klassifiziert, in denen sie ausgebildet sind. Wie in Fig. 6 gezeigt, ist das zu untersuchende optische Element 14 konzentrisch in vier Bereiche A bis D aufgeteilt, deren Zentren sich in einer der optischen Achse entsprechenden Position befinden.

Für jedes in dem jeweiligen Bereich A bis D gebildete möglicherweise defekte Objekt normiert die CPU 60 die Fläche desselben durch Teilen seiner Fläche durch einen Referenzwert R1, der geeignet für den entsprechenden Bereich A bis D gewählt ist. Außerdem normiert die CPU 60 für jeden Bereich den mittleren Hel­ ligkeitswert aller Bildpunkte des jeweiligen im ersten Arbeitsspeicher 62e gespei­ cherten möglicherweise defekten Objekt in diesem Bereich. Dazu wird der mittlere Helligkeitswert durch einen Referenzwert R2 geteilt, der geeignet für den Bereich ausgewählt ist. Weiterhin berechnet die CPU 60 den normierten Wert P als Maß des Einflusses des optischen Defekts, der dem möglicherweise defekten Objekt entspricht, auf die Leistungsfähigkeit des untersuchten optischen Elementes. Dazu wird entsprechend Gleichung (8) die Quadratwurzel der Summe der Qua­ drate der normierten Fläche und des normierten mittleren Helligkeitswertes be­ rechnet.

Wenn im einzelnen der Referenzwert R1 für die dem Bereich A zuzuordnenden Flächen auf S gesetzt ist, verwendet die CPU 60 als Referenzwert R1 für Flächen des Bereichs B den Wert 2S, für Flächen des Bereichs C den Wert 4S als Refe­ renzwert R1 und für Flächen des Bereichs D den Wert 8S als Referenzwert R1. In ähnlicher Weise verwendet die CPU 60 den Wert 2L als Referenzwert R2 für die mittlere Helligkeit des Bereichs B, wenn der Referenzwert R2 für die dem Bereich A zuzuordnende mittlere Helligkeit auf den Wert L gesetzt ist. Der Wert 4L wird dann als Referenzwert R2 für die mittlere Helligkeit des Bereichs C und der Wert 8L als Referenzwert R2 für die mittlere Helligkeit des Bereichs D verwendet. In anderen Worten verwendet die CPU 60 die beiden Referenzwerte R1 und R2 derart, daß deren Wert größer wird, wenn die Position des möglicherweise de­ fekten Objektes weiter von der optischen Achse des zu untersuchenden optischen Elementes 14 entfernt ist. Weil der normierte Wert P die Quadratwurzel der Summe der Quadrate sowohl der normierten Fläche als auch der normierten mittleren Helligkeit ist, wird der normierte Wert P selbst bei einer verhältnismäßig kleinen Fläche groß, wenn die Helligkeit sehr groß ist. Andererseits wird der nor­ mierte Wert P auch für eine verhältnismäßig geringe mittlere Helligkeit groß, wenn die Fläche sehr groß ist.

Weiterhin werden für die Referenzwerte R1 und R2 jeweils die Referenzwerte R1k und R2k verwendet, wenn die möglicherweise defekten Objekte durch Krat­ zer verursacht sind, und es werden die Referenzwerte R1d und R2d jeweils ver­ wendet, wenn die möglicherweise defekten Objekte durch Schmutz verursacht sind. Diese Referenzwerte R1k und R2k, R1d und R2d unterscheiden sich von­ einander. Wenn somit der Referenzwert R1k für die Fläche eines durch Kratzer verursachten möglicherweise defekten Objektes im Bereich A den Wert Sk und der Referenzwert R1d für die Fläche eines durch Schmutz verursachten mögli­ cherweise defekten Objektes im Bereich A den Wert Sd hat, sind diese Werte Sk und Sd voneinander verschieden. Ähnlich unterscheidet sich auch der Wert Lk für den Referenzwert R2k für die mittlere Helligkeit eines durch Kratzer verursachten möglicherweise defekten Objektes im Bereich A von dem Wert Ld für den Refe­ renzwert R2d für die mittlere Helligkeit eines durch Schmutz verursachten mögli­ cherweise defekten Objektes im Bereich A. Somit beurteilt die CPU 60 vor dem Berechnen des normierten Wertes P, ob ein möglicherweise defektes Objekt des bearbeiteten Elementes durch Kratzer oder durch Schmutz verursacht worden ist. Diese Beurteilung wird durch Verwenden der in Fig. 9 gezeigten Schwellenwert­ funktion durchgeführt. Die CPU 60 wählt entsprechend dem Beurteilungsergebnis die Referenzwerte Rk oder Rd bzw. Lk oder Ld aus, d. h. sie führt die Klassenein­ teilung nach Kratzer oder Schmutz bzw. dem Bereich durch, in dem das mögli­ cherweise defekte Objekt des bearbeiteten Elementes ausgebildet ist. Entspre­ chend dem jeweiligen so bestimmten Referenzwert Rk oder Rd bzw. Lk oder Ld wird die Berechnung des vorstehend beschriebenen normierten Wertes P durch­ geführt.

Wenn als nächstes der auf die vorstehend beschriebene Weise berechnete nor­ mierte Wert P für das möglicherweise defekte Objekt des bearbeiteten Elementes größer oder gleich 0,5 ist, fügt die CPU 60 den normierten Wert P in die Klassen­ einteilungstabelle ein. Dabei wird der normierte Wert P in die Spalte der in dem Speicherbereich 62c gespeicherten Klasseneinteilungstabelle eingefügt, die zu der Einteilung der Bewertung nach Schmutz (ds) oder Kratzer (k) und zu dem Be­ reich A bis D gehört, in dem das möglicherweise defekte Objekt des bearbeiteten Elementes ausgebildet ist.

Wenn andererseits der berechnete normierte Wert P des möglicherweise defek­ ten Objektes des bearbeiteten Elementes kleiner als 0,5 ist, sucht die CPU 60 nach weiteren möglicherweise defekten Objekten in dem bestimmten Abstand. Wenn ein anderes möglicherweise defektes Objekt gefunden wird, sucht die CPU 60 weiter nach zusätzlichen möglicherweise defekten Objekten in dem bestimm­ ten Abstand. Die CPU 60 fährt damit fort, bis keine weiteren möglicherweise de­ fekten Objekte in dem bestimmten Abstand gefunden werden können. Wenn die Anzahl einander dicht benachbarter möglicherweise defekter Objekte in dem auf diese Weise durchsuchten bestimmten Abstand größer oder gleich drei ist, fügt die CPU 60 einen durch Multiplizieren der Anzahl möglicherweise defekter Ob­ jekte mit 0,25 berechneten Wert der Spalte der Klasseneinteilungstabelle hinzu, die der Konzentration (m) und dem Bereich A bis D entspricht, in dem das mögli­ cherweise defekte Objekt des bearbeiteten Elementes ausgebildet ist.

Wenn das vorstehend beschriebene Hinzufügen des normierten Wertes P zu der Klasseneinteilungstabelle ähnlich dem vorstehend beschriebenen ersten Ausfüh­ rungsbeispiel für alle möglicherweise defekten Objekte durchgeführt worden ist, berechnet die CPU 60 die Bewertungsfunktion F unter Verwenden der vorstehend beschriebenen Gleichungen (3) bis (6). Dazu wird der jeweils in die jeweilige Spalte der Klasseneinteilungstabelle geschriebene normierte Wert P verwendet. Anschließend bewertet die CPU 60, ob das untersuchte optische Element 14 nach der berechneten Bewertungsfunktion F defekt oder befriedigend ist.

Als nächstes folgt eine Erklärung der von der Steuerung 6 (CPU 60) gemäß dem aus dem Speicherbereich 62d eingelesenen Bildverarbeitungsprogramm ausge­ führten Umfang der Steuerprozesse bei dem zweiten Ausführungsbeispiel. Bei den Steuerprozessen nach dem zweiten Ausführungsbeispiel werden an Stelle der Schritte S09 bis S20 (Fig. 11) der in den Fig. 10 bis 12 gezeigten Steuerpro­ zesse nach dem ersten Ausführungsbeispiel die Schritte S31 bis S42 durchge­ führt, die in Fig. 17 gezeigt sind. In anderen Worten führt die CPU 60 zunächst die in Fig. 10 gezeigten Schritte S01 bis S08 durch und setzt den Ablauf nach dem Beenden des Schrittes S08 in Schritt S31 in Fig. 17 fort. In Schritt S31 be­ wertet die CPU 60 in der vorstehend beschriebenen Weise, ob ein möglicher­ weise defektes Objekt mit der in Schritt S08 zugewiesenen Kennung n durch Schmutz oder Kratzer verursacht ist. Wenn die CPU 60 in Schritt S32 erkennt, daß ein möglicherweise defektes Objekt durch Schmutz verursacht worden ist, folgt als nächstes Schritt S33. Wenn die CPU 60 andernfalls in Schritt S32 er­ kennt, daß ein möglicherweise defektes Objekt durch Kratzer verursacht worden ist, folgt als nächstes Schritt S38.

In Schritt S33 bestimmt die CPU 60 den Schwerpunkt des möglicherweise defek­ ten Objektes mit der in Schritt S08 bestimmten Kennung n und ermittelt an­ schließend, in welchem Bereich A bis D der Bilddaten dieser Schwerpunkt liegt.

Als nächstes setzt die CPU 60 im Schritt S34 den Referenzwert R1d für die Flä­ che und den Referenzwert R2d für die mittlere Helligkeit entsprechend dem in Schritt S33 bestimmten Bereich. Im einzelnen setzt die CPU 60 den Referenzwert R1d für die Fläche auf den Wert Sd und den Referenzwert R2d für die mittlere Helligkeit auf den Wert Ld, wenn der Bereich A bestimmt worden ist. Wenn der Bereich B bestimmt worden ist, setzt die CPU 60 den Referenzwert R1d für die Fläche auf den Wert 2Sd und den Referenzwert R2d für die mittlere Helligkeit auf den Wert 2Ld. Ist der Bereich C bestimmt worden, setzt die CPU 60 den Refe­ renzwert R1d für die Fläche auf den Wert 45d und den Referenzwert R2d für die mittlere Helligkeit auf den Wert 4Ld. Letztlich setzt die CPU 60 den Referenzwert R1d für die Fläche auf den Wert 85d und den Referenzwert R2d für die mittlere Helligkeit auf den Wert 8Ld, wenn der Bereich D bestimmt worden ist.

Als nächstes bestimmt die CPU 60 in Schritt S35 die Fläche des möglicherweise defekten Objektes mit der in Schritt S08 bestimmten Kennung n. In anderen Worten zählt die CPU 60 die gesamte Anzahl der Bildpunkte, die das möglicher­ weise defekte Objekt bilden. Die CPU 60 kann ebenfalls andere grafische Merk­ male messen als die Fläche, wie z. B. den maximalen Felddurchmesser.

Gleichzeitig bestimmt die CPU 60 die Position des jeweiligen Bildpunktes, der das möglicherweise defekte Objekt mit der in Schritt S08 bestimmten Kennung n bil­ det, liest die Helligkeitswerte aller Bildpunkte der in dem ersten Arbeitsspeicher 62e gespeicherten Bilddaten aus, die sich in Positionen entsprechend der be­ stimmten Position in den Bilddaten im Zweifarbsystem befinden, und berechnet den Mittelwert der ausgelesenen Helligkeitswerte.

Als nächstes teilt die CPU 60 in Schritt S36 die in Schritt S35 gemessene Fläche des möglicherweise defekten Objektes durch den in Schritt S34 bestimmten Refe­ renzwert R1d für die Fläche. Die CPU 60 teilt den in Schritt S35 berechneten mitt­ leren Helligkeitswert durch den in Schritt S34 bestimmten Referenzwert R2d für die mittlere Helligkeit, und sie berechnet die Quadratwurzel der Summe der Qua­ drate der vorgenannten Brüche entsprechend Gleichung (8-1) als normierten Wert P für das möglicherweise defekte Objekt.

In Schritt S37 überprüft die CPU 60 dann, ob der in Schritt S36 berechnete nor­ mierte Wert P größer oder gleich 0,5 ist oder nicht. Wenn der normierte Wert P größer oder gleich 0,5 ist, führt die CPU 60 als nächstes den in Fig. 12 gezeigten Schritt S21 durch. Andernfalls folgt als nächstes der in Fig. 12 gezeigte Schritt S23, wenn der normierte Wert P kleiner ist als 0,5.

Andererseits bestimmt die CPU 60 in Schritt S38 den Schwerpunkt des mögli­ cherweise defekten Objektes mit der in Schritt S08 bestimmten Kennung n und ermittelt den Bereich A bis D, in dem der bestimmte Schwerpunkt in den Bilddaten im Zweifarbsystem liegt.

In Schritt S39 setzt die CPU 60 als nächstes den Referenzwert R1k für die Fläche und den Referenzwert R2k für die mittlere Helligkeit entsprechend dem in Schritt S38 bestimmten Bereich. Im einzelnen setzt die CPU 60 für den ermittelten Be­ reich A den Referenzwert R1k für die Fläche auf den Wert Sk und den Referenz­ wert R2k für die mittlere Helligkeit auf den Wert Lk. Für den ermittelten Bereich B setzt die CPU 60 den Referenzwert R1k für die Fläche auf den Wert 2Sk und den Referenzwert R2k für die mittlere Helligkeit auf den Wert 2Lk. Wenn der Bereich C ermittelt worden ist, setzt die CPU 60 den Referenzwert R1k für die Fläche auf den Wert 4Sk und den Referenzwert R2k für die mittlere Helligkeit auf den Wert 4Lk. Für den ermittelten Bereich D setzt die CPU 60 den Referenzwert R1k für die Fläche auf den Wert 8Sk und den Referenzwert R2k für die mittlere Helligkeit auf den Wert 8Lk.

Als nächstes mißt die CPU 60 in Schritt S40 die Fläche des möglicherweise de­ fekten Objektes mit der in Schritt S08 bestimmten Kennung n. In anderen Worten zählt die CPU 60 die gesamte Anzahl der Bildpunkte, die das möglicherweise defekte Objekt bilden. Die CPU 60 kann auch andere grafische Merkmale als die Fläche messen, wie z. B. den maximalen Felddurchmesser. Gleichzeitig bestimmt die CPU 60 die Position des jeweiligen Bildpunktes, der das möglicherweise de­ fekte Objekt mit der in Schritt S08 bestimmten Kennung n bildet, liest die Hellig­ keitswerte aller Bildpunkte, die auf den Positionen entsprechend den bestimmten Bereichen in den Bilddaten im Zweifarbsystem liegen, aus den im ersten Arbeits­ speicherbereich 62e gespeicherten Bilddaten aus, und berechnet den Mittelwert der ausgelesenen Helligkeitswerte.

In Schritt S41 teilt die CPU 60 die in Schritt S40 gemessene Fläche des mögli­ cherweise defekten Objektes durch den in Schritt S39 gesetzten Referenzwert R1k für die Fläche. Sie teilt den in Schritt S40 berechneten mittleren Helligkeits­ wert durch den in Schritt S39 gesetzten Referenzwert R2k für die mittlere Hellig­ keit, und sie berechnet die Quadratwurzel der Summe der Quadrate dieser Brü­ che als normierten Wert P entsprechend der folgenden Gleichung (8-2) für das möglicherweise defekte Objekt.

Als nächstes überprüft die CPU 60 in Schritt S42, ob der in Schritt S41 berech­ nete normierte Wert P gleich oder größer 0,5 ist oder nicht. Wenn der normierte Wert P größer oder gleich 0,5 ist, führt die CPU 60 als nächstes den Schritt S22 in Fig. 12 aus. Wenn der normierte Wert P kleiner als 0,5 ist, folgt als nächstes der Schritt S23 in Fig. 12. Der folgende Ablauf nach den vorstehend beschriebe­ nen Schritten S21, S22 oder S23 entspricht dem des vorstehend genannten er­ sten Ausführurigsbeispiels und wird nicht näher erläutert.

Fig. 18 zeigt die Verteilung der Fläche und der mittleren Helligkeitswerte (d. h. der Fläche und der Helligkeit nach dem Teilen durch den jeweiligen Referenzwert R1d und R2d) der durch Schmutz im Bereich A verursachten möglicherweise de­ fekten Objekte für ein bestimmtes untersuchtes optisches Element 14. Die in Fig. 18 eingezeichneten Kurven zeigen den Bereich, in dem der für möglicherweise defekte Objekte berechnete normierte Wert P jeweils 1, 2,3 und 3,6 wird. Wie sich aus der Fig. 18 entnehmen läßt, unterscheiden sich für möglicherweise defekte Objekte gleicher Fläche berechnete normierte Werte P abhängig von deren mittle­ rer Helligkeit. Somit gibt die Bewertungsfunktion F bei der Vorrichtung zum Unter­ suchen eines optischen Elementes nach dem zweiten Ausführungsbeispiel außerdem den Grad der Bedeutung eines möglicherweise defekten Objektes bei dem zu untersuchenden optischen Element 14 an.

Bei dem zweiten Ausführungsbeispiel werden die Mittelwerte der Helligkeitswerte der möglicherweise defekten Objekte in Schritt S35 und Schritt S40 berechnet. Es kann aber auch der maximale Helligkeitswert der möglicherweise defekten Ob­ jekte mit einer Maximalwertbestimmung (MAX) bestimmt werden. In diesem Fall wird bei der Berechnung des normierten Wertes P in Schritt S36 und S41 eine Referenzwert für die maximale Helligkeit an Stelle der Referenzwerte R2d und R2k für die mittlere Helligkeit verwendet. Der Referenzwert für die maximale Hel­ ligkeit wird in den Schritten S34 und S39 als ein Wert gesetzt, der größer ist als die Referenzwerte R2d und R2k für die mittleren Helligkeitswerte.

Eine Vorrichtung zum Untersuchen eines optischen Elementes nach dem dritten Ausführungsbeispiel der Erfindung unterscheidet sich von dem oben beschriebe­ nen zweiten Ausführungsbeispiel nur im Umfang der von der CPU 60 entspre­ chend dem im Speicherbereich 62d des Massespeichers 62 gespeicherten Bild­ verarbeitungsprogramm durchgeführten Steuervorgänge. Die übrigen Merkmale des dritten Ausführungsbeispiels entsprechen denen des zweiten Ausführungs­ beispiels.

Ähnlich dem vorstehend beschriebenen ersten Ausführungsbeispiel führt die CPU 60 die Steuerung für jedes Teil der Vorrichtung zum Untersuchen eines optischen Elementes durch. Sie transformiert das Koordinatensystem der beim Aufnehmen des Bildes des zu untersuchenden optischen Elementes 14 erhaltenen Bilddaten von dem Polarkoordinatensystem in das rechtwinklige Koordinatensystem. An­ schließend kopiert die CPU 60 die bei der Koordinatentransformation im ersten Arbeitsspeicherbereich 62e erzeugten Bilddaten in den zweiten Arbeitsspeicher­ bereich 62f. Nachfolgend vergleicht die CPU 60 den Helligkeitswert eines jeden Bildpunktes der in den zweiten Arbeitsspeicherbereich 62f kopierten Bilddaten mit dem vorbestimmten Schwellenwert. Gemäß dem Ergebnis dieses Vergleichs führt die CPU 60 eine Binarisierung durch, bei der der ursprünglich den Schwellenwert überschreitende Helligkeitswert eines Bildpunktes mit dem Wert 255 überschrie­ ben wird und bei der der ursprünglich den Schwellenwert unterschreitende Hellig­ keitswert eines Bildpunktes mit dem Wert 0 überschrieben wird. Dadurch lassen sich möglicherweise defekte Objekte auswählen.

Ähnlich dem ersten Ausführungsbeispiel werden bei der Binarisierung ermittelte möglicherweise defekte Objekte entsprechend den Positionen klassifiziert, in de­ nen sie ausgebildet sind. Wie in Fig. 6 gezeigt, ist das zu untersuchende optische Element 14 in vier Bereiche A bis D aufgeteilt, deren Zentren in einem Bereich entsprechend der optischen Achse liegen.

Die CPU 60 berechnet für das jeweilige in dem entsprechenden Bereich A bis D gebildete möglicherweise defekte Objekt den normierten Wert P. Dabei wird die Fläche des möglicherweise defekten Objektes mit dem mittleren Helligkeitswert aller Bildpunkte multipliziert, die im ersten Arbeitsspeicher 62e im Bereich des je­ weiligen möglicherweise defekten Objektes liegen, und dieses Produkt wird ent­ sprechend der folgenden Gleichung (9) durch den Referenzwert R3 geteilt.

Im einzelnen verwendet die CPU 60 für den Bereich B den Wert 2SL als Refe­ renzwert R3, wenn für den Bereich A der Wert SL als Referenzwert R3 verwendet wird. In diesem Fall wird für den Bereich C der Wert 4SL als Referenzwert R3 und für den Bereich D der Wert 8SL als Referenzwert R3 verwendet. Anders gesagt setzt die CPU 60 den Referenzwert R3 derart, daß dessen Wert um so größer ist, je weiter das möglicherweise defekte Objekt von der optischen Achse des unter­ suchten optischen Elementes 14 entfernt ist. Weil der normierte Wert P durch Teilen des Produktes der Fläche und der mittleren Helligkeit durch den Referenz­ wert R3 berechnet wird, ist der normierte Wert P für einen sehr großen mittleren Helligkeitswert selbst dann groß, wenn die Fläche verhältnismäßig klein ist. Ande­ rerseits ist der normierte Wert P für eine sehr große Fläche auch bei einer ver­ hältnismäßig geringen mittleren Helligkeit groß.

Außerdem wird als Referenzwert R3 der Referenzwert R3k verwendet, wenn das möglicherweise defekte Objekt durch Kratzer verursacht wird. Der Referenzwert R3d wird als Referenzwert R3 verwendet, wenn das möglicherweise defekte Ob­ jekt durch Schmutz verursacht wird. Diese Referenzwerte R3k und R3d unter­ scheiden sich voneinander. Wenn somit der Wert SLk als Referenzwert R3k für die Fläche für durch Kratzer im Bereich A verursachte möglicherweise defekte Objekte und der Wert SLd als Referenzwert R3d für die Fläche für im Bereich A durch Schmutz verursachte möglicherweise defekte Objekte verwendet wird, un­ terscheiden sich die Werte SLk und SLd voneinander. Deshalb beurteilt die CPU 60 vor dem Berechnen des normierten Wertes P, ob das möglicherweise defekte Objekt des verarbeiteten Elementes durch Kratzer oder durch Schmutz verursacht worden ist. Diese Beurteilung wird unter Verwenden der in Fig. 9 gezeigten Schwellenfunktion durchgeführt. Anschließend wählt die CPU 60 den entspre­ chenden Referenzwert R3k oder R3d entsprechend der ausgewählten Klassifika­ tion nach Kratzer oder Schmutz und dem Bereich, in dem das möglicherweise defekte Objekt des bearbeiteten Elementes ausgebildet ist. Mit den so ausge­ wählten Referenzwerten R3k oder R3d wird die Berechnung des vorstehend be­ schriebenen normierten Wertes P durchgeführt.

Als nächstes fügt die CPU 60 den wie vorstehend beschrieben berechneten nor­ mierten Wert P für das möglicherweise defekte Objekt des bearbeiteten Elemen­ tes in die Spalte der in dem Speicherbereich 62c gespeicherten Klasseneintei­ lungstabelle ein, die dem Ergebnis der Klasseneinteilungsbewertung nach Schmutz (ds) oder Kratzer (k) und dem entsprechenden Bereich A bis D ent­ spricht, in dem das möglicherweise defekte Objekt ausgebildet ist, wenn der nor­ mierte Wert P größer oder gleich 0,5 ist.

Wenn andererseits der auf vorstehend beschriebene Weise berechnete normierte Wert P für das möglicherweise defekte Objekt des bearbeiteten Elementes kleiner als 0,5 ist, sucht die CPU 60 nach weiteren möglicherweise defekten Objekten in dem bestimmten Abstand von dem möglicherweise defekten Objekt. Wenn dabei möglicherweise defekte Objekte gefunden werden, sucht die CPU 60 weiter nach zusätzlichen möglicherweise defekten Objekten in dem bestimmten Abstand. Die CPU 60 fährt auf diese Weise fort, bis nach dem letzten gefundenen möglicher­ weise defekten Objekt keine weiteren möglicherweise defekten Objekte in dem bestimmten Abstand gefunden werden können. Wenn die Anzahl der einander dicht benachbarten möglicherweise defekten Objekte in dem bestimmten Abstand größer oder gleich 3 ist, fügt die CPU 60 einen Wert, der durch Multiplizieren der Anzahl der möglicherweise defekten Objekte mit 0,25 berechnet wird, der Spalte der Klasseneinteilungstabelle hinzu, die zur Konzentration (m) und zu dem Be­ reich A bis D gehört, in dem das möglicherweise defekte Objekt des bearbeiten Elementes ausgebildet ist.

Ähnlich wie bei dem vorstehend beschriebenen ersten Ausführungsbeispiel be­ rechnet die CPU 60 unter Verwenden der vorstehend beschriebenen Gleichungen (3) bis (6) die Bewertungsfunktion F basierend auf den jeweiligen normierten Werten P, die in die jeweilige Spalte der Klasseneinteilungstabelle geschrieben worden sind, nachdem das vorstehend beschriebene Hinzufügen der normierten Werte P in die Klasseneinteilungstabelle für alle möglicherweise defekten Objekte durchgeführt worden ist. Anschließend wird an Hand der berechneten Bewer­ tungsfunktion F entschieden, ob das untersuchte optische Element 14 befriedi­ gend oder defekt ist.

Als nächstes folgt eine Erläuterung der Steuervorgänge, die die Steuerung 6 (CPU 60) gemäß dem aus dem Programmspeicherbereich 62d ausgelesenen Bildverarbeitungsprogramm durchführt. Bei den Steuerungsvorgängen nach dem dritten Ausführungsbeispiel werden an Stelle der Schritte S09 bis S20 (Fig. 11) der in den Fig. 10 bis 12 gezeigten Steuerungsvorgänge nach dem ersten Ausfüh­ rungsbeispiel die in Fig. 19 gezeigten Schritte S51 bis S62 durchgeführt. Anders gesagt führt die CPU 60 die in Fig. 10 gezeigten Schritte S01 bis S08 durch und setzt den A 07997 00070 552 001000280000000200012000285910788600040 0002019935843 00004 07878blauf nach dem Beenden des Schrittes S08 bei dem in Fig. 19 ge­ zeigten Schritt S51 fort. In diesem Schritt S51 beurteilt die CPU 60 in der vorste­ hend beschriebenen Weise, ob ein möglicherweise defektes Objekt mit der in Schritt S08 bestimmten Kennung n durch Schmutz oder durch Kratzer verursacht ist. Wenn dann in Schritt S52 erkannt wird, daß das möglicherweise defekte Ob­ jekt durch Schmutz verursacht worden ist, führt die CPU 60 als nächstes den Schritt S53 aus. Wenn andererseits in Schritt S52 erkannt wird, daß das mögli­ cherweise defekte Objekt durch Kratzer verursacht ist, führt die CPU 60 als näch­ stes den Schritt S58 aus.

In Schritt S53 bestimmt die CPU 60 den Schwerpunkt des möglicherweise defek­ ten Objektes mit der in Schritt S08 bestimmten Kennung n und ermittelt den Be­ reich A bis D, in dem der Schwerpunkt in den Bilddaten im Zweifarbsystem liegt.

Als nächstes setzt die CPU 60 im Schritt S54 den Referenzwert R3d entspre­ chend dem in Schritt S53 bestimmten Bereich. Im einzelnen setzt die CPU 60 für den Bereich A den Referenzwert R3d auf den Wert SLd. Für den Bereich B setzt die CPU 60 den Referenzwert R3d auf den Wert 2SLd. Die CPU 60 setzt den Re­ ferenzwert R3d auf den Wert 4SLd für den Bereich C. Für den Bereich D setzt die CPU 60 den Referenzwert R3d auf den Wert 8SLd.

Als nächstes mißt die CPU 60 in Schritt S55 die Fläche des möglicherweise de­ fekten Objektes mit der in Schritt S08 bestimmten Kennung n. Anders gesagt zählt die CPU 60 die gesamte Anzahl Bildpunkte, die das möglicherweise defekte Ob­ jekt bilden. Die CPU 60 kann auch andere grafische Merkmale messen als die Fläche, z. B. den maximalen Felddurchmesser. Gleichzeitig bestimmt die CPU 60 die Position der einzelnen Bildpunkte, die das möglicherweise defekte Objekt mit der in Schritt S08 bestimmten Kennung n bilden, liest die Helligkeitswerte aller Bildpunkte der im ersten Arbeitsspeicherbereich 62e gespeicherten Bilddaten für die Positionen entsprechend den bestimmten Positionen der Bilddaten im Zwei­ farbsystem aus und berechnet den Mittelwert der ausgelesenen Helligkeitswerte.

In Schritt S56 multipliziert die CPU 60 dann die in Schritt S55 gemessene Fläche des möglicherweise defekten Objektes mit dem in Schritt S55 berechneten mittle­ ren Helligkeitswert und teilt dieses Produkt durch den in Schritt S54 gesetzten Referenzwert R3d, wodurch der normierte Wert P entsprechend der folgenden Gleichung (9-1) berechnet wird.

Als nächstes überprüft die CPU 60 in Schritt S57, ob der so in Schritt S56 be­ rechnete normierte Wert P größer oder gleich 0,5 ist. Ist das der Fall, führt die CPU 60 als nächstes den in Fig. 12 gezeigten Schritt S21 aus. Andernfalls folgt der Schritt S23 in Fig. 12, wenn der normierte Wert P kleiner als 0,5 ist.

In Schritt S58 bestimmt die CPU 60 den Schwerpunkt des möglicherweise defek­ ten Objektes mit der in Schritt S08 bestimmten Kennung n und ermittelt, in wel­ chem der Bereiche A bis D der so bestimmte Schwerpunkt in den Bilddaten im Zweifarbsystem liegt.

In Schritt S59 setzt die CPU 60 dann den Referenzwert R3k entsprechend dem in Schritt S58 bestimmten Bereich. Im einzelnen setzt die CPU 60 für den Bereich A den Referenzwert R3k auf den Wert SLk. Für den Bereich B setzt die CPU 60 den Referenzwert R3k auf den Wert 2SLk. Die CPU 60 setzt den Referenzwert R3k für den Bereich C auf den Wert 4SLk, und sie setzt den Referenzwert R3k für den Bereich D auf den Wert 8SLk.

Anschließend mißt die CPU 60 in Schritt S60 die Fläche des möglicherweise de­ fekten Objektes mit der in Schritt S08 bestimmten Kennung n. Anders gesagt zählt die CPU 60 die gesamte Anzahl der Bildpunkte, die das möglicherweise defekte Objekt bilden. Die CPU 60 kann auch andere grafische Merkmale als die Fläche messen, wie z. B. den maximalen Felddurchmesser. Gleichzeitig bestimmt die CPU 60 die Position der einzelnen Bildpunkte, die das möglicherweise defekte Objekt mit der in Schritt S08 bestimmten Kennung n bilden, liest die Helligkeits­ werte aller Bildpunkte aus den im ersten Arbeitsspeicherbereich 62e gespeicher­ ten Bilddaten aus, die an den Positionen entsprechend den bestimmten Positio­ nen in den Bilddaten im Zweifarbsystem liegen, und berechnet den Mittelwert der ausgelesenen Helligkeitswerte.

Danach multipliziert die CPU 60 im Schritt S61 die in Schritt S60 gemessene Flä­ che der möglicherweise defekten Objekte mit dem in Schritt S60 berechneten mittleren Helligkeitswert. Dieses Produkt wird durch den in Schritt S59 gesetzten Referenzwert R3k geteilt. Auf diese Weise wird der normierte Wert P entspre­ chend der folgenden Gleichung (9-2) berechnet.

Als nächstes überprüft die CPU 60 im Schritt S62, ob der in Schritt S61 berech­ nete normierte Wert größer oder gleich 0,5 ist. Ist das der Fall, führt die CPU 60 als nächstes den in Fig. 12 gezeigten Schritt S22 durch. Andernfalls führt die CPU 60 als nächstes den in Fig. 12 gezeigten Schritt S23 durch, wenn der normierte Wert P kleiner als 0,5 ist. Der Steuerungsablauf nach diesen Schritten S21, S22 und S23 entspricht genau dem vorstehend beschriebenen Ablauf nach dem er­ sten Ausführungsbeispiel. Auf diese folgenden Steuervorgänge wird deshalb nicht näher eingegangen.

Fig. 20 zeigt die Verteilung der Fläche und der mittleren Helligkeitswerte der durch Schmutz im Bereich A verursachten möglicherweise defekten Objekte für die Untersuchung eines bestimmten optischen Elementes 14. Die in Fig. 20 ein­ gezeichneten Hyperbelkurven bezeichnen jeweils den Bereich, in dem der für diese möglicherweise defekten Objekte berechnete normierte Wert P für den Fall gleich 1, 2,3 bzw. 3,6 wird, daß der Referenzwert SLd 70 ist. Der Fig. 20 läßt sich entnehmen, daß möglicherweise defekte Objekte mit gleicher Fläche abhängig von deren mittlerer Helligkeit einen voneinander verschiedenen berechneten normierten Wert P haben. Somit gibt die Bewertungsfunktion F bei der Vorrich­ tung zum Untersuchen eines optischen Elementes nach dem dritten Ausführungs­ beispiel außerdem das tatsächliche Maß der Bedeutung möglicherweise defekter Objekte des untersuchten optischen Elementes 14 an.

Nach dem dritten Ausführungsbeispiel werden die Mittelwerte der Helligkeitswerte möglicherweise defekter Objekte in den Schritten S55 und S60 berechnet. Es kann aber auch ein maximaler Helligkeitswert der möglicherweise defekten Ob­ jekte mittels einer Maximalwertbestimmung (MAX) bestimmt werden. In diesem Fall werden die für die Berechnung des normierten Wertes P in Schritt S56 und S61 verwendeten Referenzwerte R3d und R3k auf größere Werte gesetzt.

Die Vorrichtung zum Untersuchen eines optischen Elementes, die Bildverarbei­ tungsvorrichtung, das Bildverarbeitungsverfahren und das computerlesbare Me­ dium nach der Erfindung kann ein Gesamtmaß für die Güte (befriedigend oder defekt) eines untersuchten optischen Elementes numerisch ausdrücken. Dabei wird die Position berücksichtigt, in der das möglicherweise defekte Objekt ausge­ bildet ist. Außerdem wird der Einfluß des jeweiligen möglicherweise defekten Ob­ jektes auf die gesamte Leistungsfähigkeit des untersuchten optischen Elementes bewertet.

Claims (28)

1. Vorrichtung zum Untersuchen eines optischen Elementes (14) mit einem Bildaufnehmer (3), der ein Bild des Elementes (14) aufnimmt und dieses wiedergebende Bilddaten ausgibt, einem Auswahlprozessor, der aus den Bilddaten einen Bereich mit von den umgebenden Bilddaten unterschiedli­ cher Helligkeit als ein ausgewähltes Objekt auswählt, einem Meßprozessor für grafische Merkmale, der ein grafisches Merkmal des ausgewählten Ob­ jektes mißt, einem Positionsmeßprozessor, der die Position des ausgewähl­ ten Objektes in den Bilddaten mißt, einem Normierprozessor, der durch Normieren des von dem Meßprozessor gemessenen grafischen Merkmals unter Verwenden eines Referenzwertes gemäß der von dem Positionsmeß­ prozessor gemessenen Position einen normierten Wert für das ausgewählte Objekt berechnet, und mit einem Operationsprozessor, der eine vorbe­ stimmte Bewertungsfunktion basierend auf allen normierten Werten berech­ net, die der Normierprozessor für alle von dem Auswahlprozessor aus den Bilddaten ausgewählte Objekte berechnet hat.

2. Vorrichtung nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß der Bildauf­ nehmer (3) durch Beleuchten des zu untersuchenden optischen Elementes (14) außerhalb dessen optischer Achse diffuses Licht von einem optischen Defekt des zu untersuchenden optischen Elementes erzeugt und die Bild­ daten ausgibt, die das Bild wiedergeben, das den optischen Defekt als einen hellen Bereich enthält.

3. Vorrichtung nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, daß der Auswahlprozessor das ausgewählte Objekt durch Vergleichen der Hellig­ keitswerte eines jeden Bildpunktes der Bilddaten mit einem vorbestimmten Schwellenwert auswählt, wobei das Farbsystem der Bilddaten in ein Zwei­ farbsystem transformiert wird.

4. Vorrichtung nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekenn­ zeichnet, daß der Meßprozessor die Fläche des jeweiligen ausgewählten Objektes bestimmt.

5. Vorrichtung nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekenn­ zeichnet, daß der Positionsmeßprozessor die Position eines jeden ausge­ wählten Objektes relativ zur Position der optischen Achse des zu untersu­ chenden optischen Elementes (14) bestimmt.

6. Vorrichtung nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, daß der Normier­ prozessor den Referenzwert auf einen großen Wert setzt, wenn die von dem Positionsmeßprozessor bestimmte relative Position des ausgewählten Ob­ jektes weit von der Position der optischen Achse des zu untersuchenden op­ tischen Elementes (14) entfernt ist.

7. Vorrichtung nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, daß der Positions­ meßprozessor die Position des ausgewählten Objektes durch Bestimmen ei­ nes von mehreren zur optischen Achse des Elementes (14) konzentrischen Bereichen in den Bilddaten des Elementes (14) ermittelt, und daß der Nor­ mierprozessor den Referenzwert entsprechend dem von dem Positionsmeß­ prozessor bestimmten Bereich setzt.

8. Vorrichtung nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, daß der Operati­ onsprozessor für jeden Bereich den Gesamtwert der von dem Normierpro­ zessor für alle aus diesem Bereich ausgewählten Objekte normierten Werte und die Quadratwurzel der Summe der Quadrate der für die Bereiche jeweils berechneten Gesamtwerte berechnet.

9. Vorrichtung nach Anspruch 8, dadurch gekennzeichnet, daß der Operati­ onsprozessor die ausgewählten Objekte entsprechend den Typen der opti­ schen Defekte klassifiziert, die die ausgewählten Objekte bestimmen, für den jeweiligen Bereich und den jeweiligen Typ den Gesamtwert der von dem Normierprozessor für das ausgewählte Objekt normierten Werte berechnet, für den jeweiligen Typ die Quadratwurzel der Summe der Quadrate der Ge­ samtwerte berechnet, und die Quadratwurzel der Summe der Quadrate der für den jeweiligen Typ berechneten Quadratwurzeln berechnet.

10. Vorrichtung nach Anspruch 9, dadurch gekennzeichnet, daß der Operati­ onsprozessor die normierten Werte unter einem vorbestimmten Schwellen­ wert nur dann berücksichtigt, wenn nicht eine vorbestimmte Anzahl weiterer ausgewählter Objekte dicht in einem bestimmten Abstand von dem ausge­ wählten Objekt benachbart ist, dessen normierter Wert kleiner als der vorbe­ stimmte Wert ist.

11. Vorrichtung nach Anspruch 10, dadurch gekennzeichnet, daß der Operati­ onsprozessor für die vorbestimmte Anzahl ausgewählter Objekte die Anzahl der in dem bestimmten Abstand einander benachbarten ausgewählten Ob­ jekte mit einer festen Konstante multipliziert und diesen Wert als normierten Wert für die einander benachbarten ausgewählten Objekte setzt, und daß der Operationsprozessor den normierten Wert für die einander benachbar­ ten ausgewählten Objekte unabhängig von den anderen Typen optischer Defekte klassifiziert.

12. Vorrichtung nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekenn­ zeichnet, daß außerdem ein Beurteilungsprozessor vorgesehen ist, der das zu untersuchende optische Element (14) als defekt beurteilt, wenn die von dem Operationsprozessor berechnete Bewertungsfunktion einen vorbe­ stimmten Beurteilungsreferenzwert überschreitet.

13. Vorrichtung nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekenn­ zeichnet, daß der Meßprozessor für die grafischen Merkmale die Fläche und die Helligkeit des jeweiligen ausgewählten Objektes bestimmt.

14. Vorrichtung nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekenn­ zeichnet, daß der Positionsmeßprozessor die Position des Schwerpunktes eines jeden ausgewählten Objektes bestimmt.

15. Bildverarbeitungsvorrichtung mit einem Auswahlprozessor, der einen Be­ reich mit von dessen Umgebung unterschiedlicher Helligkeit als ein ausge­ wähltes Objekt aus Bilddaten auswählt, die von einem Bildaufnehmer (3) für ein zu untersuchendes optisches Element (14) aufgenommen worden sind und dessen Bild wiedergeben, einem Meßprozessor für grafische Merkmale, der ein grafisches Merkmal für das ausgewählte Objekt mißt, einem Positi­ onsmeßprozessor, der die Position des ausgewählten Objektes in den Bild­ daten bestimmt, einem Normierprozessor, der einen normierten Wert für das ausgewählte Objekt durch Normieren des von dem Meßprozessor gemesse­ nen grafischen Merkmals unter Verwenden des Referenzwertes entspre­ chend der von dem Positionsmeßprozessor bestimmten Position berechnet, und mit einem Operationsprozessor, der eine vorbestimmte Bewertungs­ funktion basierend auf allen von dem Normierprozessor berechneten nor­ mierten Werten für alle von dem Auswahlprozessor aus den Bilddaten aus­ gewählten Objekte berechnet.

16. Bildverarbeitungsverfahren mit den Schritten:
Auswählen eines Bereiches als ein ausgewähltes Objekt mit von seiner Um­ gebung unterschiedlicher Helligkeit aus Bilddaten, die mit einem Bildauf­ nehmer (3) von einem zu untersuchenden optischen Element (14) aufge­ nommen worden sind und dessen Bild wiedergeben,
Messen eines grafischen Merkmals für das ausgewählte Objekt,
Messen der Position des ausgewählten Objektes in den Bilddaten,
Berechnen eines normierten Wertes für das ausgewählte Objekt durch Nor­ mieren des grafischen Merkmals unter Verwenden eines Referenzwertes entsprechend der Position des ausgewählten Objektes, und
Berechnen einer Bewertungsfunktion basierend auf den normierten Werten für alle aus den Bilddaten ausgewählte Objekte.

17. Bildverarbeitungsverfahren nach Anspruch 16, dadurch gekennzeichnet, daß das ausgewählte Objekt durch Vergleichen des Helligkeitswertes eines jeden Bildpunktes der Bilddaten mit einem vorbestimmten Schwellenwert ausgewählt wird, wodurch das Farbsystem in ein Zweifarbsystem transfor­ miert wird.

18. Bildverarbeitungsverfahren nach Anspruch 16 oder 17, dadurch gekenn­ zeichnet, daß beim Messen des grafischen Merkmals die Fläche des jewei­ ligen ausgewählten Objektes als grafischer Leistungswert gemessen wird.

19. Bildverarbeitungsverfahren nach einem der Ansprüche 16 bis 18, dadurch gekennzeichnet, daß beim Messen der Position die Position des jeweils ausgewählten Objektes relativ zur Position der optischen Achse des unter­ suchten optischen Elementes (14) gemessen wird.

20. Bildverarbeitungsverfahren nach einem der Ansprüche 16 bis 19, dadurch gekennzeichnet, daß der normierte Wert durch Teilen des grafischen Merkmals des ausgewählten Objektes durch einen Referenzwert berechnet wird, der um so größer ist, je weiter die relative Position des ausgewählten Objektes von der Position der optischen Achse des untersuchten optischen Elementes (14) entfernt ist.

21. Bildverarbeitungsverfahren nach Anspruch 20, dadurch gekennzeichnet, daß beim Messen der Position einer von mehreren zur optischen Achse des Elementes (14) konzentrischen Bereichen (A, B, C, D) in dem Bild des zu untersuchenden optischen Elementes (14) bestimmt wird, aus dem das aus­ gewählte Objekt ausgewählt wurde, und daß beim Berechnen des normier­ ten Wertes das grafische Merkmal des ausgewählten Objektes durch den Referenzwert des bestimmten Bereichs (A, B, C, D) geteilt wird.

22. Bildverarbeitungsverfahren nach Anspruch 21, dadurch gekennzeichnet, daß beim Berechnen der Bewertungsfunktion die folgenden Schritte ausge­ führt werden:
Berechnen des Gesamtwertes der normierten Werte für den jeweiligen Be­ reich für alle aus diesem Bereich ausgewählten Objekte, und
Berechnen der Quadratwurzel der Summe der Quadrate der für die jeweili­ gen Bereiche berechneten Gesamtwerte.

23. Bildverarbeitungsverfahren nach Anspruch 21 oder 22, dadurch gekenn­ zeichnet, daß beim Berechnen der Bewertungsfunktion die folgenden Schritte ausgeführt werden:
Klassifizieren der ausgewählten Objekte entsprechend den Typen optischer Defekte, die die ausgewählten Objekte bestimmen,
Berechnen des Gesamtwertes der normierten Werte für die ausgewählten Objekte für den jeweiligen Bereich und den jeweiligen Typ,
Berechnen der Quadratwurzel der Summe der Quadrate der Gesamtwerte für jeden Typ, und
Berechnen der Quadratwurzel der Summe der Quadrate der für die jeweili­ gen Typen berechneten Quadratwurzeln.

24. Bildverarbeitungsverfahren nach Anspruch 23, dadurch gekennzeichnet, daß bei dem Berechnen der Bewertungsfunktion normierte Werte unter ei­ nem vorbestimmten Schwellenwert nur dann berücksichtigt werden, wenn eine vorbestimmte Anzahl weiterer ausgewählter Objekte dicht in einem be­ stimmten Abstand von dem ausgewählten Objekt benachbart ist, dessen normierter Wert kleiner ist als der vorbestimmte Schwellenwert.

25. Bildverarbeitungsverfahren nach Anspruch 23 oder 24, dadurch gekenn­ zeichnet, daß beim Berechnen der Bewertungsfunktion die Anzahl der ein­ ander in dem bestimmten Abstand benachbarten ausgewählten Objekte mit einer festen Konstante multipliziert und als normierter Wert für die einander benachbarten ausgewählten Objekte gesetzt wird, und der normierte Wert für die einander benachbarten ausgewählten Objekte unabhängig von den anderen Typen optischer Defekte beim Klassifizieren klassifiziert wird.

26. Bildbearbeitungsverfahren nach einem der Ansprüche 16 bis 25, dadurch gekennzeichnet, daß beim Messen des grafischen Merkmals die Fläche und die Helligkeit des jeweiligen ausgewählten Objektes gemessen wird.

27. Bildverarbeitungsverfahren nach einem der Ansprüche 16 bis 26, dadurch gekennzeichnet, daß beim Messen der Position die Position des Schwer­ punkts des jeweiligen ausgewählten Objektes gemessen wird.

28. Computerlesbares Medium mit einem Programm aus folgenden Schritten:
Auswählen eines Bereiches mit von seiner Umgebung unterschiedlicher Helligkeit als ein ausgewähltes Objekt aus Bilddaten, die mit einem Bildauf­ nehmer (3) von einem zu untersuchenden optischen Element (14) aufge­ nommen worden sind und dessen Bild wiedergeben,
Messen eines grafischen Merkmals des ausgewählten Objektes,
Messen der Position des ausgewählten Objektes in den Bilddaten,
Berechnen eines normierten Wertes für das ausgewählte Objekt durch Nor­ mieren des grafischen Merkmals unter Verwenden eines Referenzwertes entsprechend der Position des ausgewählten Objektes, und
Berechnen einer Bewertungsfunktion basierend auf den normierten Werten für alle aus den Bilddaten ausgewählten Objekte.