JP2000105166A - Optical member inspection device, image-processing device and method, and computer-readable medium - Google Patents

Optical member inspection device, image-processing device and method, and computer-readable medium

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JP2000105166A
JP2000105166A JP11202759A JP20275999A JP2000105166A JP 2000105166 A JP2000105166 A JP 2000105166A JP 11202759 A JP11202759 A JP 11202759A JP 20275999 A JP20275999 A JP 20275999A JP 2000105166 A JP2000105166 A JP 2000105166A
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山本　　清
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To digitize the degree of the entire quality of a member to be inspected by normalizing the amount of measured feature according to the position for each extraction element, and by performing an operation based on a normalized value for the entire extraction elements. SOLUTION: A device for inspecting an optical member such as a lens is composed of an image pickup device consisting of an image pickup lens and an image pickup element, and a control device consisting of a CPU, memories, and the like. Then, for example, the image of a lens to be inspected is picked up by a specific method using the circumferential light of a shade, thus detecting an optical defect as a bright part for storing into the memory. A fault candidate element that is extracted by binarizing the luminance value of each pixel is judged to be dust, scratch, or the like according to width, length, or the like, and the area corresponds to, for example, regions A-D of a concentric circle with the optical axis of an optical member to be inspected as a center and at the same time is normalized by reference values S/2-8S being set for each element type. According to each normalization value for each region or type, an evaluation function for judging quality is calculated.

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【０００１】[0001]

【発明が属する技術分野】本発明は、レンズ等の光学部
材の形状異常等の光学的欠陥を検出するための光学部材
検査装置，画像処理装置，画像処理方法及びコンピュー
タ可読媒体に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an optical member inspection apparatus, an image processing apparatus, an image processing method, and a computer-readable medium for detecting an optical defect such as an abnormal shape of an optical member such as a lens.

【０００２】[0002]

【従来の技術】レンズ，プリズム等の光学部材は、入射
した光束が規則正しく屈折したり、平行に進行したり、
一点又は線状に収束したり発散するように設計されてい
る。しかしながら、光学部材の形成時において糸くず等
が光学部材内に混入してしまっていたり（いわゆる「ケ
バ」）、成形後の人的取り扱いによって光学部材の表面
上にキズ等が生じていたりゴミが付着していると、入射
した光束が乱れてしまうので、所望の性能を得ることが
できなくなる。2. Description of the Related Art An optical member such as a lens or a prism is used to refract an incident light beam regularly or to travel in parallel.
It is designed to converge or diverge at one point or linearly. However, when forming the optical member, lint or the like is mixed into the optical member (so-called “burr”), scratches or the like are generated on the surface of the optical member due to human handling after molding, and dust is generated. If it is attached, the incident light beam will be disturbed, so that desired performance cannot be obtained.

【０００３】そのため、光学部材の不良要因を検出して
自動的に当該光学部材の良否判定を行う光学部材検査装
置が、従来、種々提案されている。この種の光学部材検
査装置は、一般に、不良要因が画像データに写し込まれ
るような手法によって光学部材を撮像し、これによって
得られた画像データに対して二値化処理を施すことによ
って不良要因を示す領域を抽出していた。そして、不良
要因を示す何れかの領域の面積が所定の判定閾値を超え
ている場合に、検査対象光学部材が不良であるものとし
て判定していた。For this reason, various optical member inspection apparatuses have been proposed which detect a cause of a defect in an optical member and automatically judge the quality of the optical member. This type of optical member inspection apparatus generally captures an image of an optical member by a method in which the cause of the defect is imprinted on the image data, and performs binarization processing on the obtained image data to thereby obtain the defect factor. Was extracted. Then, when the area of any of the regions indicating the cause of failure exceeds a predetermined determination threshold, the inspection target optical member is determined to be defective.

【０００４】[0004]

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
た従来の判定のアルゴリズムによると、検査の結果とし
て得られる情報は、検査対象光学部材が良品であるか不
良品であるかだけである。従って、例えば、判定閾値を
超える面積を有する不良要因が一個のみ形成された光学
部材とかかる不良要因が多数形成された光学部材とで
は、不良の程度としては後者の方が前者よりも大きいと
いえるが、上述した従来の判定のアルゴリズムによる
と、このような不良の程度を評価することがでない。ま
た、判定閾値を少しだけ超える面積を有する不良要因が
一個のみ形成された光学部材と判定閾値を少しだけ下回
った面積を有する不良要因が多数形成された光学部材と
では、不良の程度としては、後者の方が前者を超えてい
る場合もあるが、上述した従来の判定アルゴリズムによ
ると、必ず、前者が不良品であると判定されて後者が良
品であると判定される。このように、上述した判定のア
ルゴリズムによると、検査対象光学部材の不良の程度を
評価することができない。なお、このように検査対象光
学部材の不良の程度を評価することができないと、所定
枚数の光学部材に対する検査結果の統計処理をしても、
光学部材の判定閾値を超えた不良要因の種別内訳くらい
しか、明らかにならない。However, according to the above-described conventional determination algorithm, the information obtained as a result of the inspection is only whether the optical member to be inspected is a non-defective or defective product. Therefore, for example, in an optical member in which only one failure factor having an area exceeding the determination threshold is formed and in an optical member in which many such failure factors are formed, it can be said that the degree of failure is greater in the latter than in the former. However, according to the above-described conventional determination algorithm, it is not possible to evaluate the degree of such a defect. Further, the optical member formed with only one defect factor having an area slightly exceeding the determination threshold and the optical member formed with a large number of defect factors having an area slightly smaller than the determination threshold, as the degree of failure, The latter may exceed the former in some cases, but according to the above-described conventional determination algorithm, the former is always determined to be defective and the latter is determined to be good. As described above, according to the above-described determination algorithm, it is not possible to evaluate the degree of failure of the optical member to be inspected. If the degree of failure of the optical member to be inspected cannot be evaluated in this way, even if the statistical processing of the inspection result for a predetermined number of optical members is performed,
Only the breakdown of the types of failure factors that have exceeded the determination threshold of the optical member can be clarified.

【０００５】本発明は、上述した従来における問題点に
鑑みて、各不良要因の形成位置を考慮してその不良要因
が検査対象光学部材全体の性能に与える影響を評価する
ことによって、この検査対象光学部材の全体的な不良又
は良品の程度を数値化することができる光学部材検査装
置，画像処理装置，画像処理方法及びコンピュータ可読
媒体を提供することである。In view of the above-mentioned problems in the prior art, the present invention considers the location of each defect factor and evaluates the influence of the defect factor on the performance of the entire optical member to be inspected. An object of the present invention is to provide an optical member inspection device, an image processing device, an image processing method, and a computer-readable medium capable of quantifying the degree of overall defect or non-defective optical member.

【０００６】[0006]

【課題を解決するための手段】各請求項記載の発明は、
上記課題を解決するためになされたものである。The invention described in each claim is
It has been made to solve the above problems.

【０００７】即ち、請求項１記載の光学部材検査装置
は、検査対象光学部材を撮像して当該検査対象光学部材
の像を含む画像データを出力する撮像装置と、前記画像
データ中における周囲とは異なる輝度を有する部位を抽
出要素として抽出する抽出手段と、前記各抽出要素の図
形的特徴量を計測する図形的特徴量計測手段と、前記各
抽出要素の前記画像データ中における位置を計測する位
置計測手段と、前記各抽出要素毎に前記図形的特徴量計
測手段によって計測された図形的特徴量を前記位置計測
手段によって計測された位置に応じて正規化することに
よって正規化値を得る正規化手段と、全ての抽出要素に
関して前記正規化手段によって得られた全ての正規化値
に基づいて所定の評価関数を実行する演算手段とを、備
えることを特徴とする。That is, in the optical member inspection apparatus according to the first aspect, an image pickup apparatus that images an optical member to be inspected and outputs image data including an image of the optical member to be inspected, and a surrounding in the image data. Extraction means for extracting portions having different luminances as extraction elements; graphic feature quantity measurement means for measuring the graphic feature quantity of each of the extracted elements; and position for measuring the position of each of the extracted elements in the image data A normalizing unit that normalizes a graphic feature amount measured by the graphic feature amount measuring unit for each of the extracted elements according to the position measured by the position measuring unit to obtain a normalized value. Means, and arithmetic means for executing a predetermined evaluation function based on all normalized values obtained by the normalizing means for all extracted elements. .

【０００８】このように構成されると、抽出手段によっ
て画像データから抽出された各抽出要素の図形的特徴量
は、正規化手段により、その抽出要素の画像データ中の
位置に応じて正規化される。このとき正規化手段は、検
査対象光学部材の性能に与える影響が大きい位置に形成
された光学的欠陥に起因する抽出要素の図形的特徴量が
比較的大きな正規化値となり、検査対象光学部材の性能
に与える影響が小さい位置に形成された光学的欠陥に起
因する抽出要素の図形的特徴量が比較的小さな正規化値
となるように、正規化することができる。従って、抽出
手段によって抽出された全ての抽出要素についての正規
化値に対して、演算手段が評価関数を実行すると、検査
対象光学部材の全体的な不良の程度を示す数値が得られ
る。With such a configuration, the graphic feature of each extracted element extracted from the image data by the extracting means is normalized by the normalizing means in accordance with the position of the extracted element in the image data. You. At this time, the normalizing means has a relatively large normalized value of the graphic feature amount of the extracted element caused by an optical defect formed at a position that greatly affects the performance of the inspection target optical member, and Normalization can be performed such that the graphic feature amount of the extracted element caused by an optical defect formed at a position where the effect on performance is small has a relatively small normalized value. Therefore, when the calculating means executes the evaluation function with respect to the normalized values of all the extracted elements extracted by the extracting means, a numerical value indicating the degree of overall failure of the inspection target optical member is obtained.

【０００９】なお、図形的特徴量計測手段が計測する図
形的特徴量は、具体的には、その抽出要素の面積であっ
ても良いし、最大フィレ径であっても良いし、平均輝度
であっても良いし、最大輝度であっても良い。また、位
置計測手段は、検査対象光学部材の光軸に相当する位置
からその抽出要素までの距離そのものを計っても良い
し、光軸を中心とした同心円状の複数の領域のうちのど
の領域内にその抽出要素が位置しているのかを識別して
も良い。また、正規化手段は、位置計測手段が距離その
ものを測る場合には、この距離と図形的特徴量に対して
何らかの関数を実行することによって正規化を行っても
良いし、位置計測手段が領域を識別する場合には、識別
した領域に対して予め対応付けられている基準値に基づ
いて図形的特徴量を正規化しても良い。The graphic feature quantity measured by the graphic feature quantity measuring means may be, specifically, the area of the extracted element, the maximum fillet diameter, or the average brightness. Or the maximum luminance. Further, the position measuring means may measure the distance itself from the position corresponding to the optical axis of the optical member to be inspected to the extracted element, or any one of a plurality of concentric regions around the optical axis. It may be identified whether the extracted element is located within the. Further, when the position measurement means measures the distance itself, the normalization means may perform normalization by executing some function on the distance and the graphic feature amount. Is identified, the graphic feature quantity may be normalized based on a reference value previously associated with the identified area.

【００１０】請求項２記載の光学部材検査装置は、請求
項１の撮像装置が、その撮像光軸の外側から前記検査対
象光学部材を照明することによって前記検査対象光学部
材の光学的欠陥個所から散乱光を発生させて、この光学
的欠陥個所が明部として写り込んだ画像データを出力す
ることで、特定したものである。According to a second aspect of the present invention, there is provided an optical member inspection apparatus, wherein the imaging apparatus of the first aspect illuminates the inspection target optical member from outside the imaging optical axis to thereby remove the optical defect from the inspection target optical member. This is specified by generating scattered light and outputting image data in which this optical defect is reflected as a bright portion.

【００１１】請求項３記載の光学部材検査装置は、請求
項１又は２の抽出手段が、前記画像データを構成する各
画素の輝度値を所定の閾値と比較して二値化することに
よって、前記抽出要素を抽出することで、特定したもの
である。According to a third aspect of the present invention, in the optical member inspection apparatus, the extracting means of the first or second aspect binarizes the luminance value of each pixel constituting the image data by comparing the luminance value with a predetermined threshold value. It is specified by extracting the extraction element.

【００１２】請求項４記載の光学部材検査装置は、請求
項１の図形的特徴量計測手段が、前記各抽出要素の面積
を計測することで、特定したものである。According to a fourth aspect of the present invention, in the optical member inspection apparatus, the graphic feature measuring means of the first aspect specifies the area by measuring the area of each of the extracted elements.

【００１３】請求項５記載の光学部材検査装置は、請求
項１の位置計測手段が、前記検査対象光学部材の光軸に
相当する位置を基準として前記各抽出要素の位置を計測
することで、特定したものである。According to a fifth aspect of the present invention, the position measuring means of the first aspect measures the position of each of the extracted elements with reference to a position corresponding to the optical axis of the optical member to be inspected. It is specified.

【００１４】請求項６記載の光学部材検査装置は、請求
項５の正規化手段が、前記位置計測手段によって計測さ
れたその抽出要素の位置が前記検査対象光学部材の光軸
に相当する位置から離れるにつれて大きくなる様に、前
記各抽出要素毎に基準値を設定し、その抽出要素の図形
的特徴量を設定された基準値で除算することによって前
記正規化値を得ることで、特定したものである。According to a sixth aspect of the present invention, in the optical member inspection apparatus, the normalizing means according to the fifth aspect is configured such that the position of the extracted element measured by the position measuring means is determined from a position corresponding to the optical axis of the inspection target optical member. A reference value is set for each of the extracted elements so as to increase as the distance increases, and the normalized value is obtained by dividing the graphical feature of the extracted element by the set reference value. It is.

【００１５】請求項７記載の光学部材検査装置は、請求
項６の位置計測手段が、前記検査対象光学部材の光軸に
相当する位置を中心とした同心円状の複数の領域の何れ
に前記各抽出要素が位置しているのかを計測し、正規化
手段が、これら同心円状の複数の領域の夫々に対応した
前記基準値を設定することで、特定したものである。According to a seventh aspect of the present invention, in the optical member inspecting apparatus, the position measuring means according to the sixth aspect is arranged such that each of the plurality of concentric regions centered on a position corresponding to the optical axis of the optical member to be inspected. Whether or not the extracted element is located is measured, and the normalization means specifies the reference value by setting the reference value corresponding to each of the plurality of concentric regions.

【００１６】請求項８記載の光学部材検査装置は、請求
項７の演算手段が、前記正規化手段によって得られた前
記各抽出要素の正規化値を前記各領域毎に加算した上
で、各領域毎の加算結果の二乗和の平方根を算出するこ
とで、特定したものである。According to an eighth aspect of the present invention, in the optical member inspection apparatus, the arithmetic means of the seventh aspect adds the normalized value of each of the extracted elements obtained by the normalizing means for each of the regions, and It is specified by calculating the square root of the sum of squares of the addition result for each area.

【００１７】請求項９記載の光学部材検査装置は、請求
項８の演算手段が、前記抽出要素をその原因となった光
学的欠陥の種類に応じて分類し、各種類毎に前記二乗和
の平方根を算出するとともに、各種類毎の算出結果の二
乗和の平方根を更に算出することで、特定したものであ
る。According to a ninth aspect of the present invention, in the optical member inspection apparatus, the arithmetic means of the eighth aspect classifies the extracted elements according to the type of optical defect that has caused the extracted elements, and for each type, calculates the sum of squares. This is specified by calculating the square root and further calculating the square root of the sum of squares of the calculation result for each type.

【００１８】請求項１０記載の光学部材検査装置は、請
求項９の演算手段が、所定値に満たない前記正規化値に
ついては、その正規化値に対応する抽出要素から所定距
離内の間隔で所定個数以上の抽出要素が連なっていない
限り、加算を行わないことで、特定したものである。According to a tenth aspect of the present invention, in the optical member inspection apparatus according to the ninth aspect, the calculation means of the ninth aspect sets the normalized value less than a predetermined value at an interval within a predetermined distance from an extraction element corresponding to the normalized value. Unless a predetermined number or more of the extracted elements are connected, this is specified by not performing the addition.

【００１９】請求項１１記載の光学部材検査装置は、請
求項９の演算手段が、前記所定値に満たない正規化値に
対応する抽出要素から所定距離内の間隔で所定個数以上
の抽出要素が連なっている場合には、前記所定距離内の
間隔で連なっている抽出要素の数に一定値を乗じた数値
をこれら抽出要素全体についての正規値とし、このよう
な抽出要素全体についての正規値を他の正規値とは独立
して分類することで、特定したものである。According to an eleventh aspect of the present invention, in the optical member inspection apparatus according to the ninth aspect, the arithmetic means according to the ninth aspect is configured such that at least a predetermined number of extracted elements are separated from each other by a predetermined distance from the extracted elements corresponding to the normalized values less than the predetermined value. If they are connected, a value obtained by multiplying the number of the extracted elements connected at intervals within the predetermined distance by a certain value is set as a normal value for all the extracted elements, and the normal value for the entire extracted elements is set as a normal value. It is specified by classifying independently from other normal values.

【００２０】請求項１２記載の光学部材検査装置は、請
求項１において、演算手段が前記評価関数を実行するこ
とによって得られた値が所定の良否判定基準値を超えた
場合に、前記検査対象光学部材が不良品であると判定す
る良否判定手段を更に備えることで、特定したものであ
る。According to a twelfth aspect of the present invention, in the optical member inspection apparatus according to the first aspect, when the value obtained by executing the evaluation function by the calculation means exceeds a predetermined pass / fail judgment reference value, The optical member is specified by further including a pass / fail determination unit that determines that the optical member is defective.

【００２１】請求項１３記載の光学部材検査装置は、請
求項１の図形的特徴量計測手段が前記各抽出要素の面積
及び輝度を計測することで、特定したものである。According to a thirteenth aspect of the present invention, the optical member inspection apparatus is specified by measuring the area and luminance of each of the extracted elements by the graphic feature quantity measuring means of the first aspect.

【００２２】請求項１４記載の光学部材検査装置は、請
求項１の位置計測手段が前記各抽出要素の重心の位置を
計測することで、特定したものである。According to a fourteenth aspect of the present invention, the optical member inspection apparatus is specified by measuring the position of the center of gravity of each of the extracted elements by the position measuring means of the first aspect.

【００２３】請求項１５記載の画像処理装置は、検査対
象光学部材を撮像して得られた当該検査対象光学部材の
像を含む画像データ中における周囲とは異なる輝度を有
する部位を抽出要素として抽出する抽出手段と、前記各
抽出要素の図形的特徴量を計測する図形的特徴量計測手
段と、前記各抽出要素の前記画像データ中における位置
を計測する位置計測手段と、前記各抽出要素毎に前記図
形的特徴量計測手段によって計測された図形的特徴量を
前記位置計測手段によって計測された位置に応じて正規
化することによって正規化値を得る正規化手段と、全て
の抽出要素に関して前記正規化手段によって得られた全
ての正規化値に基づいて所定の評価関数を実行する演算
手段とを、備えることを特徴とする。According to a fifteenth aspect of the present invention, a portion having a luminance different from the surroundings in image data including an image of the inspection target optical member obtained by imaging the inspection target optical member is extracted as an extraction element. Extracting means, a graphical feature quantity measuring means for measuring a graphical feature quantity of each of the extracted elements, a position measuring means for measuring a position of each of the extracted elements in the image data, and A normalizing unit that normalizes the graphic feature amount measured by the graphic feature amount measuring unit according to the position measured by the position measuring unit to obtain a normalized value; and Calculating means for executing a predetermined evaluation function based on all normalized values obtained by the converting means.

【００２４】請求項１６記載の画像処理方法は、検査対
象光学部材を撮像して得られた当該検査対象光学部材の
像を含む画像データ中における周囲とは異なる輝度を有
する部位を抽出要素として抽出し、前記各抽出要素の図
形的特徴量を計測し、前記各抽出要素の前記画像データ
中における位置を計測し、前記各抽出要素毎に、その抽
出要素の図形的特徴量をその画像データ中における位置
に応じて正規化することによって正規化値を取得し、全
ての抽出要素に関して取得された全ての正規化値に基づ
いて所定の評価関数を実行することを、特徴とする。In the image processing method according to the present invention, a portion having a brightness different from the surroundings in image data including an image of the optical member to be inspected obtained by imaging the optical member to be inspected is extracted as an extraction element. Measuring the graphical feature of each of the extracted elements, measuring the position of each of the extracted elements in the image data, and for each of the extracted elements, calculating the graphical feature of the extracted element in the image data. Is characterized in that a normalized value is obtained by normalizing according to the position in and a predetermined evaluation function is executed based on all the normalized values obtained for all the extracted elements.

【００２５】請求項１７記載のコンピュータ可読媒体
は、コンピュータに対して、検査対象光学部材を撮像し
て得られた当該検査対象光学部材の像を含む画像データ
中における周囲とは異なる輝度を有する部位を抽出要素
として抽出させ、前記各抽出要素の図形的特徴量を計測
させ、前記各抽出要素の前記画像データ中における位置
を計測させ、前記各抽出要素毎にその図形的特徴量をそ
の画像データ中における位置に応じて正規化させること
によって正規化値を取得させ、全ての抽出要素に関して
取得した全ての正規化値に基づいて所定の評価関数を実
行させるプログラムを、格納したものである。According to a seventeenth aspect of the present invention, there is provided a computer readable medium having a portion having a brightness different from the surroundings in image data including an image of the optical member to be inspected obtained by imaging the optical member to be inspected. Is extracted as an extraction element, the graphical feature amount of each of the extracted elements is measured, the position of each of the extracted elements in the image data is measured, and the graphical feature amount of each of the extracted elements is calculated as the image data. This stores a program that causes a normalized value to be obtained by normalizing according to the position in the inside and executes a predetermined evaluation function based on all the normalized values obtained for all the extracted elements.

【００２６】[0026]

【発明の実施の形態】以下、図面に基づいて、本発明の
実施の形態を説明する。Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.

【００２７】[0027]

【実施形態１】＜光学部材検査装置の構成＞本発明の第
１の実施形態による光学部材検査装置の概略構成を、図
１の側面断面図に示す。この図１に示すように、光学部
材検査装置を構成する照明ランプ１，拡散板２，及び撮
像装置３は、同一の光軸ｌ上に配置されている。First Embodiment <Configuration of Optical Member Inspection Apparatus> A schematic configuration of an optical member inspection apparatus according to a first embodiment of the present invention is shown in a side sectional view of FIG. As shown in FIG. 1, the illumination lamp 1, the diffusion plate 2, and the imaging device 3 that constitute the optical member inspection device are arranged on the same optical axis l.

【００２８】この撮像装置３は、正レンズ系である撮像
レンズ４と、この撮像レンズ４によって収束された光に
よる像を撮像する撮像素子５とから、構成されている。
図１において、撮像素子５は、左右にその画素列を向か
せるように設置されている。また、撮像素子５の画素列
は、その中央において、撮像レンズ４の光軸ｌと垂直に
交わっている。なお、撮像レンズ４は、撮像装置３内に
おいて撮像素子５に対して進退自在（ピント調節可能）
であり、撮像装置３自体も、光軸ｌ方向に進退調整し得
る様に光学部材検査装置の図示せぬフレームに取り付け
られている。The image pickup device 3 includes an image pickup lens 4 which is a positive lens system, and an image pickup device 5 which picks up an image by light converged by the image pickup lens 4.
In FIG. 1, the image sensor 5 is installed so that its pixel row is directed to the left and right. The pixel array of the image sensor 5 intersects with the optical axis 1 of the image pickup lens 4 perpendicularly at the center. Note that the imaging lens 4 is movable forward and backward with respect to the imaging device 5 in the imaging device 3 (focus adjustment is possible).
The imaging device 3 itself is also mounted on a frame (not shown) of the optical member inspection device so that the imaging device 3 itself can be advanced and retracted in the optical axis l direction.

【００２９】撮像素子５は、所定時間（各画素に電荷が
適度に蓄積する程度の時間）毎にライン状に画像を繰り
返し撮像し、画素の並び順に各画素を自己走査して、各
画素に蓄積した電荷を出力する。このようにして撮像素
子５から出力された電荷は、所定の増幅処理やＡ／Ｄ変
換処理を受けた後に、１ライン分の輝度信号からなる画
像データとして、画像処理装置６に入力される。The image pickup element 5 repeatedly picks up an image in a line at predetermined time intervals (a time period in which electric charges are appropriately accumulated in each pixel), and scans each pixel in the order in which the pixels are arranged. Output the accumulated charge. The charges output from the image sensor 5 in this way are subjected to predetermined amplification processing and A / D conversion processing, and then input to the image processing device 6 as image data composed of luminance signals for one line.

【００３０】検査対象光学部材１４は、図１，及び、撮
像装置３側から見た平面図である図２に示す様に円形の
レンズであり、光学部材検査装置の図示せぬフレームに
取り付けられたホルダ１５によって、撮像レンズ４に関
してその表面（撮像レンズ４に対向する面）が撮像素子
５の撮像面と共役となるように、保持されている。この
ホルダ１５は、撮像レンズ４の光軸ｌと平行にオフセッ
トしている中心軸Ｏを中心とした環状の形状を有してお
り、検査対象光学部材１４の周縁をその全周に亘って保
持する。The optical member 14 to be inspected is a circular lens as shown in FIG. 1 and FIG. 2 which is a plan view seen from the side of the image pickup device 3, and is attached to a frame (not shown) of the optical member inspection device. The imaging lens 4 is held by the holder 15 so that the surface thereof (the surface facing the imaging lens 4) is conjugate with the imaging surface of the imaging element 5. The holder 15 has an annular shape centered on a central axis O that is offset in parallel with the optical axis l of the imaging lens 4, and holds the periphery of the optical member 14 to be inspected over the entire periphery thereof. I do.

【００３１】また、ホルダ１５は、中心軸Ｏを中心とし
て、光軸ｌに直交する面内で回転可能となっている。そ
して、このホルダ１５の周縁には、環状ギア１６が形成
されている。この環状ギア１６は、駆動モータ８の駆動
軸に取り付けられたピニオンギア７に噛合している。従
って、駆動モータ８がその駆動軸を回転させると、両ギ
ア７，１６を介してホルダ１５が回転駆動を受け、ホル
ダ１５に保持されている検査対象光学部材１４が、光軸
ｌに直交する面内において回転駆動される。The holder 15 is rotatable about a central axis O in a plane perpendicular to the optical axis l. An annular gear 16 is formed on the periphery of the holder 15. This annular gear 16 meshes with the pinion gear 7 attached to the drive shaft of the drive motor 8. Accordingly, when the drive motor 8 rotates its drive shaft, the holder 15 is rotationally driven via the two gears 7 and 16, and the inspection target optical member 14 held by the holder 15 is orthogonal to the optical axis l. It is rotationally driven in the plane.

【００３２】なお、撮像レンズ４の倍率（即ち、撮像装
置３自体の位置，及び撮像レンズ４の撮像素子５に対す
る位置）は、検査対象光学部材１４の半径方向における
全幅を撮像素子５の撮像面に結像し得るように、調整さ
れている。従って、撮像素子５は、検査対象光学部材１
４の表面の画像（半径方向の全域にわたる１ライン分の
画像）を撮像することができるのである。図２において
は、撮像素子５によって撮像され得る一ライン分の撮像
対象領域が、二点鎖線によって示されている。The magnification of the image pickup lens 4 (ie, the position of the image pickup apparatus 3 itself and the position of the image pickup lens 4 with respect to the image pickup element 5) is determined by the total width of the inspection target optical member 14 in the radial direction. Is adjusted so that an image can be formed. Therefore, the image pickup device 5 includes the inspection target optical member 1
It is possible to capture an image of the surface of No. 4 (an image for one line over the entire area in the radial direction). In FIG. 2, an imaging target area for one line that can be imaged by the imaging element 5 is indicated by a two-dot chain line.

【００３３】照明ランプ１は、照明光（白色光）を発光
する白熱ランプであり、光学部材検査装置の図示せぬフ
レームに固定されている。The illumination lamp 1 is an incandescent lamp that emits illumination light (white light), and is fixed to a frame (not shown) of the optical member inspection device.

【００３４】この照明ランプ１と検査対象光学部材１４
との間に配置されている拡散板２は、図２に示すよう
に、検査対象光学部材１４の半径よりも直径が大きい円
盤形状を有しており、その表面は粗面として加工されて
いる。従って、この拡散板２は、照明ランプ１から出射
された照明光をその裏面全面で受けて、検査対象光学部
材１４に向けて拡散することができる。なお、この拡散
板２は、その中心において撮像レンズ４の光軸ｌと直交
する様に、光学部材検査装置の図示せぬフレームに固定
されている。The illumination lamp 1 and the optical member 14 to be inspected
As shown in FIG. 2, the diffusion plate 2 disposed between them has a disk shape having a diameter larger than the radius of the inspection target optical member 14, and the surface thereof is processed as a rough surface. . Accordingly, the diffusion plate 2 can receive the illumination light emitted from the illumination lamp 1 on the entire back surface and diffuse the illumination light toward the optical member 14 to be inspected. The diffusion plate 2 is fixed to a frame (not shown) of the optical member inspection device so that the center of the diffusion plate 2 is orthogonal to the optical axis 1 of the imaging lens 4.

【００３５】この拡散板２の表面上には、帯状の形状を
有する遮光板９が、その長手方向を撮像素子５の画素列
の方向と平行な方向に向けて、貼り付けられている。こ
の遮光板９の中心は撮像レンズ４の光軸ｌと一致してい
る。また、遮光板９の長手方向における全長は検査対象
光学部材１４の半径よりも長い。また、遮光板９の幅
は、撮像素子５の画素列の方向に直交する方向における
光学部材検査装置の断面図である図４に示すように、撮
像素子５の各画素に入射する光の周縁光線ｍ，ｍの間隔
よりも広い。A light-shielding plate 9 having a band shape is attached on the surface of the diffusion plate 2 with its longitudinal direction oriented parallel to the direction of the pixel rows of the image sensor 5. The center of the light shielding plate 9 coincides with the optical axis l of the imaging lens 4. The total length of the light shielding plate 9 in the longitudinal direction is longer than the radius of the optical member 14 to be inspected. Further, as shown in FIG. 4 which is a cross-sectional view of the optical member inspection apparatus in a direction orthogonal to the direction of the pixel rows of the image sensor 5, the width of the light shielding plate 9 is the margin of light incident on each pixel of the image sensor 5. It is wider than the interval between the light beams m and m.

【００３６】制御装置６は、撮像装置３から入力された
画像データに基づいて検査対象光学部材１４が良品であ
るか不良品であるかの判定を行うとともに、この判定に
伴って駆動モータ８に駆動電流を供給する処理装置であ
る。The control device 6 determines whether the optical member 14 to be inspected is a non-defective product or a defective product based on the image data input from the image pickup device 3, and in accordance with this determination, the drive motor 8 This is a processing device that supplies a drive current.

【００３７】図３は、この制御装置６の内部回路構成を
示すブロック図である。図３に示す様に、制御装置６
は、バスＢを介して相互に接続されたＣＰＵ６０，フレ
ームメモリ６１，ホストメモリ６２，及びモータ駆動回
路６３から構成されている。FIG. 3 is a block diagram showing the internal circuit configuration of the control device 6. As shown in FIG.
Is composed of a CPU 60, a frame memory 61, a host memory 62, and a motor drive circuit 63, which are interconnected via a bus B.

【００３８】フレームメモリ６１は、撮像装置３から入
力された画像データが書き込まれるバッファである。The frame memory 61 is a buffer in which image data input from the image pickup device 3 is written.

【００３９】ホストメモリ６２は、画像メモリ領域６２
ａ，作業メモリ領域６２ｂ，分類テーブル格納領域６２
ｃ，及び、画像処理プログラム格納領域６２ｄを、含ん
でいる。このうち、画像メモリ領域６２ａは、フレーム
メモリ６１に書き込まれた画像データが所定時間毎に先
頭行から行単位で書き込まれる領域である。この画像メ
モリ領域６２ａに書き込まれた画像データは、撮像装置
３での撮像方式故に極座標系による画像データ（極座標
データ）である。また、作業メモリ領域６２ｂは、画像
メモリ領域６２ａ内の画像データ（極座標データ）が座
標変換（極座標−直交座標変換）された状態で書き写さ
れるとともに、所定の閾値に従って二値化され、更に、
この二値化によって得られた二値化画像データ中の「不
良候補要素（輝度値が高い画素の一群であるとして抽出
された抽出要素）の評価がなされる領域である。分類テ
ーブル格納領域６２ｃは、図８に示す分類テーブルを格
納する領域である。この分類テーブルの詳細について
は、後で説明する。また、画像処理プログラム格納領域
６２ｄは、ＣＰＵ６０にて実行される画像処理プログラ
ムを格納するコンピュータ可読媒体としての領域であ
る。The host memory 62 has an image memory area 62
a, work memory area 62b, classification table storage area 62
c and an image processing program storage area 62d. The image memory area 62a is an area in which the image data written in the frame memory 61 is written every predetermined time from the top row in row units. The image data written in the image memory area 62a is image data (polar coordinate data) based on a polar coordinate system because of the imaging method of the imaging device 3. Further, the working memory area 62b is transcribed in a state where the image data (polar coordinate data) in the image memory area 62a is subjected to coordinate conversion (polar coordinate-rectangular coordinate conversion), and is binarized according to a predetermined threshold. ,
This is an area in which the evaluation of “bad candidate elements (extracted elements extracted as a group of pixels having a high luminance value) in the binarized image data obtained by the binarization. Classification table storage area 62c Is an area for storing a classification table shown in Fig. 8. Details of this classification table will be described later, and an image processing program storage area 62d stores an image processing program executed by the CPU 60. It is an area as a computer-readable medium.

【００４０】モータ駆動回路６３は、撮像装置３側から
見てホルダ１５及び検査対象光学部材１４が時計方向に
等速回転する様に駆動モータ８を駆動させる駆動電流
を、この駆動モータ８に供給する。The motor drive circuit 63 supplies the drive motor 8 with a drive current for driving the drive motor 8 so that the holder 15 and the optical member 14 to be inspected rotate at a constant speed in the clockwise direction when viewed from the imaging device 3 side. I do.

【００４１】ＣＰＵ６０は、制御装置６全体の制御を行
うコンピュータであり、抽出手段，図形的特徴量計測手
段，位置計測手段，正規化手段，演算手段，及び、良否
判定手段に、相当する。即ち、ＣＰＵ６０は、ホストメ
モリ６２の画像処理プログラム格納領域６２ｄに格納さ
れている画像処理プログラムを実行し、フレームメモリ
６１に書き込まれた画像データを定期的にホストメモリ
６２の画像メモリ領域６２ａに書き写すとともに、画像
メモリ領域６２ａ中に検査対象光学部材１４全体に対応
する画像データ（極座標データ）が合成された時点で、
この画像データに対して座標変換処理を施し、座標変換
後の画像データ（直交座標データ）を作業メモリ領域６
２ｂに書き写す。そして、この画像データ（直交座標デ
ータ）を２値化することによって不良候補要素を抽出
し、抽出した各不良候補要素の面積をその位置に応じて
正規化し、後述する様々な基準に従って分類して、分類
テーブル格納領域６２ｃ内の分類テーブルに集計する。
そして、全ての不良候補要素についての分類及び集計が
完了した後で、この集計結果に基づいて後述の評価関数
Ｆを算出し、評価関数Ｆが所定の判定基準値を超えてい
るか否かに基づいて検査対象光学部材１４の良否判定を
行う。なお、ＣＰＵ６０は、フレームメモリ６１からの
画像データ取り込みを行うのと同期して、モータ駆動回
路６３に対して、駆動電流を駆動モータ８に供給させる
指示を行う。The CPU 60 is a computer that controls the entire control device 6, and corresponds to an extracting unit, a graphic feature measuring unit, a position measuring unit, a normalizing unit, a calculating unit, and a pass / fail determining unit. That is, the CPU 60 executes the image processing program stored in the image processing program storage area 62d of the host memory 62, and periodically writes the image data written in the frame memory 61 to the image memory area 62a of the host memory 62. At the same time, when image data (polar coordinate data) corresponding to the entire inspection target optical member 14 is synthesized in the image memory area 62a,
This image data is subjected to a coordinate conversion process, and the image data (rectangular coordinate data) after the coordinate conversion is stored in the work memory
Copy to 2b. Then, by binarizing this image data (orthogonal coordinate data), defective candidate elements are extracted, the area of each extracted defective candidate element is normalized according to its position, and classified according to various criteria described later. , Are totaled in the classification table in the classification table storage area 62c.
After the classification and totalization of all the defective candidate elements are completed, an evaluation function F described later is calculated based on the totalization result, and based on whether the evaluation function F exceeds a predetermined determination reference value. The quality of the inspection target optical member 14 is determined. Note that the CPU 60 instructs the motor drive circuit 63 to supply a drive current to the drive motor 8 in synchronization with the capture of image data from the frame memory 61.

【００４２】モータ駆動回路６３は、撮像装置３側から
見てホルダ１５及び検査対象光学部材１４が時計方向に
等速回転する様に駆動モータ８を駆動させる駆動電流
を、この駆動モータ８に供給する。 ＜光学的欠陥の検出原理＞以上のように構成される光学
部材検査装置において、図４の面内では、撮像レンズ４
に入射して撮像素子５の各画素に入射し得る光は、撮像
レンズ４の光軸ｌに沿った光線を主光線とする光束であ
り且つ図４に示される周縁光線ｍ，ｍ間を通る光のみで
ある。この周縁光線ｍ，ｍを逆方向に辿ると、検査対象
光学部材１４の表面において交差した後に、拡散板２に
向かって拡がっている。そして、拡散板２上において、
この周縁光線ｍ，ｍの間が遮光板９によって遮られてい
る。従って、図４に示すように、検査対象光学部材１４
における撮像素子５による撮像対象領域（撮像レンズ４
に関して撮像素子５の画素列の受光面と共役な部位及び
光軸方向におけるその近傍）に光学的欠陥がないとする
と、撮像素子５の各画素に入射する光はない。即ち、拡
散板２の表面における遮光板９の側方箇所から拡散した
光ｎは、検査対象光学部材１４における撮像対象領域を
透過するが、周縁光線ｍ，ｍの外側を通るので、撮像レ
ンズ４には入射しない。また、拡散板２の表面における
遮光板９の側方箇所から拡散して検査対象光学部材１４
における撮像対象領域以外の箇所を透過した光は、撮像
レンズ４に入射し得るが、撮像素子５の各画素上には収
束されない。そのため、撮像装置３から出力される画像
データは、検査対象光学部材１４の外縁に対応する明部
（側面での拡散光に因る）を除き、全域において暗くな
っている。The motor drive circuit 63 supplies a drive current for driving the drive motor 8 so that the holder 15 and the optical member 14 to be inspected rotate clockwise at a constant speed when viewed from the imaging device 3 side. I do. <Principle of Detecting Optical Defect> In the optical member inspection apparatus configured as described above, in the plane of FIG.
Is incident on each pixel of the imaging element 5 and is a light beam having a light ray along the optical axis l of the imaging lens 4 as a principal ray, and passes between the marginal rays m, m shown in FIG. Only light. When the marginal rays m, m are traced in the opposite direction, they intersect at the surface of the inspection target optical member 14 and then spread toward the diffusion plate 2. Then, on the diffusion plate 2,
The space between the marginal rays m, m is blocked by the light shielding plate 9. Therefore, as shown in FIG.
Area (image pickup lens 4)
Assuming that there is no optical defect at (a part conjugate to the light receiving surface of the pixel array of the image sensor 5 and its vicinity in the optical axis direction), no light is incident on each pixel of the image sensor 5. That is, the light n diffused from the side of the light-shielding plate 9 on the surface of the diffusion plate 2 passes through the imaging target area in the inspection target optical member 14, but passes outside the marginal rays m, m. Does not enter. Further, the light is diffused from the side of the light shielding plate 9 on the surface of the diffusion plate 2 to be inspected.
The light transmitted through a portion other than the imaging target area in, can enter the imaging lens 4, but is not converged on each pixel of the imaging element 5. Therefore, the image data output from the imaging device 3 is dark over the entire area except for a bright portion (due to diffused light on the side surface) corresponding to the outer edge of the inspection target optical member 14.

【００４３】これに対して、図２に示すように、検査対
象光学部材１４表面における撮像対象領域内にキズβ及
びゴミγがある場合、図５に示すように、拡散板２の表
面における遮光板９の側方箇所から拡散した光ｎがこれ
らキズβ及びゴミγに当たると、この光がこれらキズβ
及びゴミγによって拡散される。この拡散光ｎ’は、周
縁光線ｍ，ｍの交点を中心として発散するので、その一
部は、撮像レンズ４を介して撮像素子５の画素上に入射
する。従って、キズβ及びゴミγの像（周囲よりも明る
い像）が撮像素子５の撮像面に形成される。On the other hand, as shown in FIG. 2, when there is a flaw β and dust γ in the imaging target area on the surface of the optical member 14 to be inspected, as shown in FIG. When the light n diffused from the side portion of the plate 9 hits these flaws β and dust γ, this light
And dust γ. The diffused light n ′ diverges around the intersection of the marginal rays m, m, and a part of the light is incident on the pixels of the image sensor 5 via the image pickup lens 4. Accordingly, images of the scratches β and dust γ (images brighter than the surroundings) are formed on the imaging surface of the imaging element 5.

【００４４】撮像素子５による撮像（電荷蓄積及び走
査）は、駆動モータ８による検査対象光学部材１４の回
転と同期して、この検査対象光学部材１４が所定角度だ
け回転する毎に行われる。そして、撮像素子５による撮
像（電荷蓄積及び走査）がなされる毎に、ライン状の画
像データが、制御装置６のフレームメモリ６１に書き込
まれて、ホストメモリ６２の画像メモリ領域６２ａに取
り込まれる。その結果、検査対象光学部材１４が回転す
るにつれて、画像メモリ領域６２ａの各行には、撮像装
置３によって撮像された各ライン状画像データが、先頭
行から順に書き込まれる。The image pickup (charge accumulation and scanning) by the image pickup device 5 is performed every time the inspection target optical member 14 rotates by a predetermined angle in synchronization with the rotation of the inspection target optical member 14 by the drive motor 8. Then, every time imaging (charge accumulation and scanning) is performed by the imaging element 5, the linear image data is written into the frame memory 61 of the control device 6 and taken into the image memory area 62 a of the host memory 62. As a result, as the inspection target optical member 14 rotates, each line of image data captured by the imaging device 3 is sequentially written in each row of the image memory area 62a from the top row.

【００４５】検査対象光学部材１４が１回転した時点で
ホストメモリ６２の画像メモリ領域６２ａに格納されて
いる画像データは極座標データであるので、座標変換
（極座標−直交座標変換）処理されることによって、図
６に示す様な直交座標データに変換される。この直交座
標データにおいては、不良要因を示す明部（不良候補要
素）の形状は、その原因となった光学的欠陥の形状その
ものと一致する。 ＜検査対象光学部材の品質評価原理＞ＣＰＵ６０は、画
像メモリ領域６２ａ中の画像データを構成する各画素の
輝度値を所定の閾値と比較して、閾値を超える輝度値を
有する画素に対しては新たな輝度値“２５５”を与える
とともに、閾値以下の輝度値を有する画素に対しては新
たな輝度値“０”を与えることによって、二値化を行
う。なお、この閾値としては、ノイズに起因する明部の
輝度値より高いが光学的欠陥に起因する明部の輝度値よ
りも低い値に設定される。この結果、画像データから、
不良候補要素のみが抽出される。Since the image data stored in the image memory area 62a of the host memory 62 at the time when the optical member 14 to be inspected makes one rotation is polar coordinate data, it is subjected to coordinate conversion (polar coordinate-rectangular coordinate conversion) processing. , Are converted into orthogonal coordinate data as shown in FIG. In the rectangular coordinate data, the shape of the bright part (failure candidate element) indicating the cause of the defect matches the shape of the optical defect that caused the cause. <Principle of Quality Evaluation of Inspection Optical Member> The CPU 60 compares the luminance value of each pixel constituting the image data in the image memory area 62a with a predetermined threshold value, and determines a pixel having a luminance value exceeding the threshold value. Binarization is performed by giving a new luminance value “255” and giving a new luminance value “0” to a pixel having a luminance value equal to or less than the threshold value. Note that the threshold value is set to a value higher than the brightness value of a bright portion caused by noise but lower than the brightness value of a bright portion caused by an optical defect. As a result, from the image data,
Only defective candidate elements are extracted.

【００４６】この不良候補要素は、それが形成された位
置に応じて分類される。即ち、図６に示すように、検査
対象光学部材１４は、その光軸に相当する位置を中心と
した同心円状に、４つの領域Ａ〜Ｄに区分けされる。こ
のうち領域Ａは、そこに形成された光学的欠陥が検査対
象光学部材１４の性能に与える影響が最も大きく、以
下、Ｂ，Ｃ，Ｄの順で、光学的欠陥が検査対象光学部材
１４の性能に与える影響が、小さくなっていく。The defective candidate elements are classified according to the positions where they are formed. That is, as shown in FIG. 6, the inspection target optical member 14 is divided into four regions A to D in a concentric manner centered on a position corresponding to the optical axis. In the area A, the optical defect formed on the area A has the greatest effect on the performance of the inspection target optical member 14, and the optical defects of the area A will be described below in the order of B, C, and D. The effect on performance is getting smaller.

【００４７】そこで、本実施形態においては、各領域毎
に、その領域に生じた不良と判定されるべき不良候補要
素の面積をその領域に対応して用意された基準値Ｒで除
算することによって正規化し、正規化値（検査対象光学
部材の性能に与える影響の程度を示す点数）Ｐに変換す
る。具体的には、領域Ａに適用されるべき基準値Ｒを
“Ｓ（＝従来の判定のアルゴリズムにおいて用いられて
いた判定基準値）”とした場合、図７に示すように、領
域Ｂについては基準値Ｒとして“２Ｓ”を適用し、領域
Ｃについては基準値Ｒとして“４Ｓ”を適用し、領域Ｄ
については基準値Ｒとして“８Ｓ”を適用する。即ち、
不良候補要素の位置が検査対象光学部材１４の光軸に相
当する位置から離れるにつれて大きくなる様に、基準値
Ｒが適用される。算出される正規化値Ｐは、不良候補要
素の面積が基準値Ｒと同じ値であれば、“１”となる。
従って、領域Ａに生じた面積Ｓの不良候補要素，領域Ｂ
に生じた面積２Ｓの不良候補要素，領域Ｃに生じた面積
４Ｓの不良候補要素，及び、領域Ｄに生じた面積８Ｓの
不良候補要素については、何れも、算出される正規化値
Ｐが“１”となる。このように、各不良候補要素の面積
は、以上のようにして正規化されることにより、検査対
象光学部材１４の性能に与える影響の程度を示す正規化
値Ｐに変換される。Therefore, in the present embodiment, for each region, the area of a defect candidate element to be determined as a defect occurring in the region is divided by a reference value R prepared for the region. It is normalized and converted into a normalized value (a score indicating the degree of influence on the performance of the optical member to be inspected) P. Specifically, when the reference value R to be applied to the region A is “S (= determination reference value used in the conventional determination algorithm)”, as shown in FIG. “2S” is applied as the reference value R, “4S” is applied as the reference value R for the region C, and the region D is applied.
Is applied as “8S” as the reference value R. That is,
The reference value R is applied such that the position of the defective candidate element increases as the position moves away from the position corresponding to the optical axis of the inspection target optical member 14. The calculated normalized value P is “1” if the area of the defective candidate element is the same as the reference value R.
Therefore, the defective candidate element having the area S generated in the area A, the area B
In the case of the defective candidate element having the area 2S generated in the above, the defective candidate element having the area 4S generated in the area C, and the defective candidate element having the area 8S generated in the area D, the calculated normalized value P is " 1 ". As described above, the area of each defective candidate element is converted into a normalized value P indicating the degree of influence on the performance of the inspection target optical member 14 by normalizing as described above.

【００４８】なお、基準値Ｒとしては、不良候補要素が
キズに起因する場合には、基準値Ｒｋが適用され、不良
候補要素がゴミに起因する場合には、基準値Ｒｄが適用
される。これら基準値Ｒｋ，Ｒｄは互いに異なる値であ
る。即ち、領域Ａに形成されたキズに起因する不良候補
要素に適用される基準値Ｒｋを“Ｓｋ”とし、領域Ａに
形成されたゴミに起因する不良候補要素に適用される基
準値Ｒｄを“Ｓｄ”とした場合、これらＳｋ及びＳｄ
は、互いに異なった値となる。そのため、ＣＰＵ６０
は、正規化値Ｐの算出に先立って、処理対象の不良候補
要素がキズに起因するのかゴミに起因するのかを判定す
る。As the reference value R, the reference value Rk is applied when the defective candidate element is caused by a flaw, and the reference value Rd is applied when the defective candidate element is caused by dust. These reference values Rk and Rd are different from each other. That is, the reference value Rk applied to the defective candidate element caused by the flaw formed in the area A is “Sk”, and the reference value Rd applied to the defective candidate element caused by the dust formed in the area A is “Sk”. Sd ", these Sk and Sd
Have different values from each other. Therefore, the CPU 60
Determines whether the defective candidate element to be processed is due to scratches or dust before calculating the normalized value P.

【００４９】この判定は、図９に示す閾値関数を用いて
行われる。具体的には、ＣＰＵ６０は、各不良候補要素
のＸ軸方向（図６の左右方向）における最大幅（Ｘフィ
レ）及びＹ軸方向（図６の上下方向）における最大幅
（Ｙフィレ）を測定し、Ｘフィレ及びＹフィレのうち小
さい方の他方に対する比率（フィレ比）を、下記式
（１）に従って算出する。This determination is made using a threshold function shown in FIG. Specifically, the CPU 60 measures the maximum width (X fillet) in the X-axis direction (horizontal direction in FIG. 6) and the maximum width (Y fillet) in the Y-axis direction (vertical direction in FIG. 6) of each defective candidate element. Then, the ratio (filler ratio) of the smaller of the X fillet and the Y fillet to the other is calculated according to the following equation (1).

【００５０】 フィレ比＝小さい方のフィレ／大きい方のフィレ×１００ …（１） 一方、ＣＰＵ６０は、Ｘフィレ及びＹフィレ，並びにそ
の不良要素候補の面積に対して下記式（２）を実行し、
占有率を算出する。Filler ratio = small fillet / larger fillet × 100 (1) On the other hand, the CPU 60 executes the following equation (2) for the X fillet and the Y fillet and the area of the defective element candidate. ,
Calculate the occupancy.

【００５１】 占有率＝不良要素候補の面積／（Ｘフィレ×Ｙフィレ）×１００…（２） そして、ＣＰＵ６０は、算出したフィレ比及び占有率と
図９に示す閾値関数とを比較し、その不良候補要素がゴ
ミに起因するかキズに起因するかの判定を行う。即ち、
ＣＰＵ６０は、図９のグラフ上においてフィレ比と占有
率との交点が閾値関数よりも上に位置していれば、不良
候補要素がゴミに起因すると判定し、フィレ比と占有率
との交点が閾値関数よりも下に位置していれば不良候補
要素がキズに起因すると判定するのである。Occupancy = Area of defective element candidate / (X fillet × Y fillet) × 100 (2) Then, the CPU 60 compares the calculated fillet ratio and occupancy with the threshold function shown in FIG. It is determined whether the defective candidate element is caused by dust or a flaw. That is,
If the intersection of the fillet ratio and the occupancy is located above the threshold function on the graph of FIG. 9, the CPU 60 determines that the defective candidate element is caused by dust, and the intersection of the fillet ratio and the occupancy is determined. If it is located below the threshold function, it is determined that the defective candidate element is caused by the flaw.

【００５２】このようにして、不良候補要素がキズに起
因するかゴミに起因するかを判定すると、ＣＰＵ６０
は、判定されたキズ又はゴミの種別及びその不良候補要
素が生じた領域の位置に応じた基準値Ｒｋ又はＲｄを求
める。そして、求めた基準値Ｒｋ又はＲｄに基づいて上
述した正規化値Ｐの計算を行うのである。In this manner, when it is determined whether the defective candidate element is caused by a scratch or dust, the CPU 60
Calculates a reference value Rk or Rd according to the determined type of the scratch or dust and the position of the area where the defective candidate element has occurred. Then, the above-described normalized value P is calculated based on the obtained reference value Rk or Rd.

【００５３】次に、ＣＰＵ６０は、以上のようにして算
出された正規化値Ｐが０．５以上であれば、分類テーブ
ル格納領域６２ｃ内に格納されている分類テーブル中に
おける、判定されたゴミ（ｄｓ）又はキズ（ｋ）の区別
とその不良候補要素が生じた領域Ａ〜Ｄとに対応した欄
に、その不良候補要素について算出された正規化値Ｐを
加算する。Next, if the normalized value P calculated as described above is 0.5 or more, the CPU 60 determines the determined dust in the classification table stored in the classification table storage area 62c. The normalized value P calculated for the defective candidate element is added to a column corresponding to the distinction between (ds) or flaw (k) and the area A to D where the defective candidate element has occurred.

【００５４】なお、算出された正規化値Ｐが０．５未満
である場合には、その原因となった光学的欠陥は検査対
象光学部材１４の性能に影響を与える程の大きさではな
いとして、原則として、分類テーブルには加算しない。
但し、算出された正規化値Ｐが０．５未満となる小さな
不良候補要素が、所定距離内の間隔で複数個連なって生
じた場合には、同じ光学的欠陥に起因する明部が二値化
の過程で複数個の不良候補要素に分断されてしまったも
のである可能性が大きい。従って、このような小さな不
良候補要素が検出された場合には、その不良候補要素か
ら一定距離の範囲内にある別の不良候補要素を探し出
す。このようにして不良候補要素が探し出された場合に
は、さらに、その不良候補要素から一定距離の範囲内に
ある別の不良候補要素を探し出す。そして、このような
不良候補要素の探索を、最後に探し出された不良候補要
素から一定距離の範囲内に他の不良候補要素が探し出せ
なくなるまで連続して行う。このようにして探し出され
た相互に一定距離の範囲にある不良候補要素の数が３個
以上である場合には、当該不良候補要素の数に０．２５
を乗じて得た点数を、分類テーブル中における、その不
良候補要素が生じた領域Ａ〜Ｄに対応した集中（ｍ）の
欄に加算する。つまり、所定値に満たない正規化値Ｐが
算出された不良候補要素から所定距離内の間隔で所定個
数（２個）以上の不良候補要素が連なっている場合に
は、当該所定距離内にある不良候補要素の数（３以上）
に一定値（０．２５）を乗じた数値が、これらの不良候
補要素全体に対応した正規化値Ｐとして、０．５以上の
点数が算出された不良候補要素とは独立して分類され
る。If the calculated normalized value P is less than 0.5, it is assumed that the optical defect that caused the defect is not large enough to affect the performance of the optical member 14 to be inspected. In principle, it is not added to the classification table.
However, when a plurality of small defective candidate elements in which the calculated normalized value P is less than 0.5 are consecutively formed at an interval within a predetermined distance, a bright portion caused by the same optical defect is binary. It is highly probable that it has been divided into a plurality of defective candidate elements in the process of conversion. Therefore, when such a small defective candidate element is detected, another defective candidate element within a certain distance from the defective candidate element is searched for. When a defective candidate element is found in this way, another defective candidate element within a certain distance from the defective candidate element is further found. The search for such defective candidate elements is continuously performed until another defective candidate element cannot be found within a certain distance from the last found defective candidate element. If the number of defective candidate elements found within a certain distance from each other is three or more, the number of defective candidate elements is 0.25.
Is added to the column of concentration (m) corresponding to the areas A to D in which the defective candidate element has occurred in the classification table. In other words, when a predetermined number (two or more) of defective candidate elements continue at intervals within a predetermined distance from a defective candidate element for which a normalized value P less than the predetermined value is calculated, the defective candidate elements are within the predetermined distance. Number of defective candidate elements (3 or more)
Is multiplied by a constant value (0.25) as a normalized value P corresponding to the entirety of these defective candidate elements, and is classified independently of the defective candidate elements for which a score of 0.5 or more is calculated. .

【００５５】以上のような分類テーブルへの加算を全て
の不良候補要素について実行すると、ＣＰＵ６０は、最
初に、分類テーブルにおけるゴミ（ｄｓ）に対応した全
ての欄に書き込まれた正規化値Ｐの総和の二乗和の平方
根を下記式（３）に従って算出し、同じくキズ（ｋ）に
対応した全ての欄に書き込まれた正規化値Ｐの総和の二
乗和の平方根を下記式（４）に従って算出し、同じく集
中（ｍ）に対応した全ての欄に書き込まれた正規化値Ｐ
の総和の二乗和の平方根を下記式（５）に従って算出す
る。その上で、夫々について算出された値の更なる二乗
和の平方根を、下記式（６）に従って、評価関数Ｆとし
て算出する。When the addition to the classification table as described above is performed for all the defective candidate elements, the CPU 60 first calculates the normalized value P written in all the columns corresponding to dust (ds) in the classification table. The square root of the sum of squares of the sum is calculated according to the following equation (3), and the square root of the sum of the squares of the sum of the normalized values P similarly written in all the columns corresponding to the flaw (k) is calculated according to the following equation (4). And the normalized values P written in all the columns corresponding to the concentration (m)
Is calculated according to the following equation (5). Then, the square root of the further sum of squares of the values calculated for each is calculated as the evaluation function F according to the following equation (6).

【００５６】 ｄｓ＝（(ｄｓＡ)2＋(ｄｓＢ)2＋(ｄｓＣ)2＋(ｄｓＤ）2）0.5……（３） ｋ＝（(ｋＡ)2＋(ｋＢ)2＋(ｋＣ)2＋(ｋＤ)2）0.5 ……（４） ｍ＝（(ｍＡ)2＋(ｍＢ)2＋(ｍＣ)2＋(ｍＤ)2）0.5 ……（５） Ｆ＝（ｄｓ2＋ｋ2＋ｍ2）0.5 ……（６） この評価関数Ｆの値は、検査対象光学部材１４全体の総
合的な性能を示す値であり、大きければ大きい程、性能
が悪化していることを示す。従って、この評価関数Ｆの
値は、所定の合否判定基準点と比較され、評価関数Ｆの
値が合否判定基準点未満であれば検査対象光学部材１４
が良品であると判断され、評価関数Ｆの値が合否判定基
準点以上であれば検査対象光学部材１４が不良品である
と判断される。このように、評価関数Ｆは、各不良要因
の種別毎に算出された正規化値Ｐの総和の二乗和の平方
根に対して、更に二乗和の平方根を算出している。Ds = ((dsA) 2 + (dsB) 2 + (dsC) 2 + (dsD) 2 ) 0.5 (3) k = ((kA) 2 + (kB) 2 + (kC) 2 + (kD) 2) 0.5 ...... ( 4) m = ((mA) 2 + (mB) 2 + (mC) 2 + (mD) 2) 0.5 ...... (5) F = (ds 2 + k 2 + m 2) 0.5 (6) The value of the evaluation function F is a value indicating the overall performance of the entire optical member 14 to be inspected, and the larger the value, the worse the performance. Therefore, the value of the evaluation function F is compared with a predetermined pass / fail judgment reference point. If the value of the evaluation function F is less than the pass / fail judgment reference point, the inspection target optical member 14 is checked.
Are judged to be non-defective, and if the value of the evaluation function F is equal to or more than the pass / fail judgment reference point, the inspection target optical member 14 is judged to be defective. As described above, the evaluation function F further calculates the square root of the sum of squares of the sum of the normalized values P calculated for each type of the failure factor.

【００５７】また、分類テーブルに書き込まれた各正規
化値Ｐの総和及び評価関数Ｆの値は、夫々、その検査対
象光学部材１４に対する検査結果であるとして図示せぬ
ディスク装置内に保存される。そして、ロット毎に、各
検査済み光学部材に関して保存された検査結果に対して
平均値，標準偏差，ヒストグラム等が求められることに
より、品質が統計的に管理される。これにより、検査対
象光学部材１４の全体の品質の他、領域毎，不良要因の
種別毎に夫々統計処理することができるので、製造工程
の品質管理の上で、非常に有効となる。 ＜制御処理＞次に、上述した不良要因検出の原理及び品
質評価の原理に基づいた良否判定を行うために、画像処
理プログラム格納領域６２ｄから読み出した画像処理プ
ログラムに従って制御装置６（ＣＰＵ６０）が実行する
制御処理の内容を、図１０乃至図１２のフローチャート
を用いて説明する。The sum of the normalized values P and the value of the evaluation function F written in the classification table are stored in a disk device (not shown) as the inspection result of the optical member 14 to be inspected. . Then, the quality is statistically managed by obtaining an average value, a standard deviation, a histogram, and the like for the inspection results stored for each inspected optical member for each lot. Thereby, in addition to the overall quality of the optical member 14 to be inspected, statistical processing can be performed for each area and each type of the cause of failure, which is very effective in quality control of the manufacturing process. <Control Processing> Next, in order to make a pass / fail judgment based on the above-described principle of defect factor detection and quality evaluation, the control device 6 (CPU 60) executes the image processing program read from the image processing program storage area 62d. The contents of the control processing to be performed will be described with reference to the flowcharts of FIGS.

【００５８】図１０の制御処理は、制御装置６に接続さ
れた図示せぬ検査開始ボタンが押下されることによりス
タートする。スタート後最初のＳ０１では、ＣＰＵ６０
は、モータ駆動回路６３に対して駆動モータ８への駆動
電流の供給を指示し、検査対象光学部材１４を等速回転
させる。The control process shown in FIG. 10 is started when an unillustrated test start button connected to the control device 6 is pressed. In the first S01 after the start, the CPU 60
Instructs the motor drive circuit 63 to supply a drive current to the drive motor 8, and rotates the inspection target optical member 14 at a constant speed.

【００５９】次のＳ０２では、ＣＰＵ６０は、撮像装置
３からフレームメモリ６１に書き込まれた画像データ
を、ホストメモリ６２の画像メモリ領域６２ａへ格納す
る。In the next S02, the CPU 60 stores the image data written from the imaging device 3 into the frame memory 61 in the image memory area 62a of the host memory 62.

【００６０】次のＳ０３では、ＣＰＵ６０は、Ｓ０２で
の画像データの格納によって画像メモリ領域６２ａ内に
検査対象光学部材１４全体に対応する画像データ（極座
標データ）が合成されたかどうかをチェックする。そし
て、未だ検査対象光学部材１４全体に対応する画像デー
タ（極座標データ）が合成されていない場合には、処理
をＳ０２に戻し、撮像装置３が次の撮像による画像デー
タをフレームメモリ６１に書き込むのを待つ。これに対
して、検査対象光学部材１４全体に対応する極座標デー
タが合成された場合には、処理をＳ０４に進める。In the next S03, the CPU 60 checks whether or not the image data (polar coordinate data) corresponding to the entire inspection optical member 14 has been combined in the image memory area 62a by storing the image data in S02. If the image data (polar coordinate data) corresponding to the entire inspection target optical member 14 has not been synthesized, the process returns to S02, and the imaging device 3 writes the image data obtained by the next imaging into the frame memory 61. Wait for. On the other hand, if the polar coordinate data corresponding to the entire inspection target optical member 14 has been synthesized, the process proceeds to S04.

【００６１】Ｓ０４では、ＣＰＵ６０は、画像メモリ領
域６２ａ内に格納されている画像データ（極座標デー
タ）に対して座標変換（極座標−直交座標変換）処理を
行って直交座標データに変換して、この画像データ（直
交座標データ）を作業メモリ領域６２ｂに格納する。In S04, the CPU 60 performs a coordinate conversion (polar coordinate-rectangular coordinate conversion) process on the image data (polar coordinate data) stored in the image memory area 62a to convert the image data into rectangular coordinate data. The image data (orthogonal coordinate data) is stored in the work memory area 62b.

【００６２】次のＳ０５では、ＣＰＵ６０は、作業メモ
リ領域６２ｂ内の画像データに対して上述した二値化処
理を施すことによって、強調された不良候補要素を含む
二値化データを得る（抽出手段に相当）。即ち、ＣＰＵ
６０は、所定の閾値以下の輝度値を有する画素の輝度値
を“０”に書き換えるとともに、閾値を超える輝度値を
有する画素の輝度値を“２５５”に書き換える。In the next S05, the CPU 60 performs the above-described binarization processing on the image data in the working memory area 62b to obtain binarized data including the emphasized defective candidate element (extraction means). Equivalent). That is, CPU
Reference numeral 60 rewrites the luminance value of a pixel having a luminance value equal to or less than a predetermined threshold value to “0” and rewrites the luminance value of a pixel having a luminance value exceeding the threshold value to “255”.

【００６３】次のＳ０６では、ＣＰＵ６０は、画像デー
タ中における検査対象光学部材１４の外縁（図６におけ
る領域Ｄの外縁）の外側を除去するマスキング処理を実
行する（抽出手段に相当）。In the next S06, the CPU 60 executes a masking process for removing the outer edge of the inspection target optical member 14 (the outer edge of the area D in FIG. 6) in the image data (corresponding to the extracting means).

【００６４】次のＳ０７では、ＣＰＵ６０は、二値化デ
ータ中に抽出された不良候補要素の夫々に対して、一意
の番号（ラベル）ｎ（ｎ＝１，２，３，……）を付与す
る（抽出手段に相当）。具体的には、ＣＰＵ６０は、マ
スキング処理済みの二値化データ中において、先頭ライ
ンから順に各ラインの輝度値をサーチしてゆき、不良候
補要素に相当する輝度値（＝２５５）が与えられている
画素を検出すると、その画素の輝度値を一意のラベルｎ
の値に、書き換える。但し、ＣＰＵ６０は、検出した画
素が、既に輝度値がラベルｎ（≠０，２５５）の値に書
き換えられている画素に隣接している場合には、当該検
出した画素の輝度値を、隣接している画素の輝度値（ｎ
≠０，２５５）に書き換える。In the next S07, the CPU 60 assigns a unique number (label) n (n = 1, 2, 3,...) To each of the defective candidate elements extracted in the binary data. (Corresponding to the extraction means). Specifically, the CPU 60 searches the luminance value of each line sequentially from the top line in the masked binary data, and receives the luminance value (= 255) corresponding to the defective candidate element. When a pixel is detected, the luminance value of that pixel is identified by a unique label n
To the value of However, if the detected pixel is adjacent to a pixel whose luminance value has already been rewritten to the value of the label n (≠ 0, 255), the CPU 60 determines the luminance value of the detected pixel as an adjacent pixel. Brightness value (n
{0, 255).

【００６５】次に、ＣＰＵ６０は、Ｓ０７にて付された
ラベルｎの順に、各不良候補領域に対する正規化値Ｐを
算出するために、Ｓ０８乃至Ｓ２６のループ処理を実行
する。このループに入って最初のＳ０８では、ＣＰＵ６
０は、未特定のラベルｎのうち最も小さいラベルを、処
理対象ラベルとして特定する。Next, the CPU 60 executes a loop process from S08 to S26 in order to calculate the normalized value P for each defective candidate area in the order of the labels n added in S07. In the first S08 after entering this loop, the CPU 6
0 specifies the smallest label among unspecified labels n as the label to be processed.

【００６６】次のＳ０９では、ＣＰＵ６０は、Ｓ０８に
て特定したラベルｎが付された不良候補要素がゴミに起
因するかキズに起因するかを、上述したようにして判定
する。そして、当該不良候補要素がゴミに起因すると判
定した場合には、ＣＰＵ６０は、処理をＳ１０からＳ１
１に進める。これに対して、不良要因がキズに起因する
と判定した場合には、ＣＰＵ６０は、処理をＳ１０から
Ｓ１６に進める。In the next S09, the CPU 60 determines whether the defective candidate element with the label n specified in S08 is due to dust or a flaw as described above. If it is determined that the defective candidate element is caused by dust, the CPU 60 proceeds from S10 to S1.
Proceed to 1. On the other hand, when it is determined that the defect factor is caused by the scratch, the CPU 60 advances the processing from S10 to S16.

【００６７】Ｓ１１では、ＣＰＵ６０は、Ｓ０８にて特
定したラベルｎが付された不良候補要素の重心を求め、
二値化データ中の各領域のうち、求められた重心が存在
する領域を判定する（位置計測手段に相当）。In S11, the CPU 60 obtains the center of gravity of the defective candidate element with the label n specified in S08,
Among the respective areas in the binarized data, the area where the obtained center of gravity exists is determined (corresponding to a position measuring means).

【００６８】次のＳ１２では、ＣＰＵ６０は、Ｓ１１に
て判定した領域に応じた基準値Ｒｄを設定する。具体的
には、判定した領域が領域Ａである場合には、基準値Ｒ
ｄをＳｄと設定し、判定した領域が領域Ｂである場合に
は、基準値Ｒｄを２Ｓｄと設定し、判定した領域が領域
Ｃである場合には、基準値Ｒｄを４Ｓｄと設定し、判定
した領域が領域Ｄである場合には、基準値Ｒｄを８Ｓｄ
と設定する。In the next S12, the CPU 60 sets a reference value Rd according to the area determined in S11. Specifically, when the determined area is the area A, the reference value R
d is set to Sd, and when the determined area is the area B, the reference value Rd is set to 2Sd. When the determined area is the area C, the reference value Rd is set to 4Sd. In the case where the obtained region is the region D, the reference value Rd is set to 8Sd
Set as

【００６９】次のＳ１３では、ＣＰＵ６０は、Ｓ０８に
て特定したラベルｎが付された不良候補要素の面積を測
る。即ち、この不良候補要素を構成する画素の総数を数
える。なお、ここでは、面積以外の図形的特徴量，例え
ば最大フィレ径を測っても良い（図形的特徴量計測手段
に相当）。In the next S13, the CPU 60 measures the area of the defective candidate element with the label n specified in S08. That is, the total number of pixels constituting the defective candidate element is counted. Here, a graphic feature amount other than the area, for example, a maximum fillet diameter may be measured (corresponding to a graphic feature amount measuring unit).

【００７０】次のＳ１４では、ＣＰＵ６０は、Ｓ１３に
て測った不良候補要素の面積をＳ１２にて設定した基準
値Ｒｄによって除算することによって、この面積を正規
化した数値（正規化値）Ｐを得る（正規化手段に相
当）。In the next S14, the CPU 60 divides the area of the defective candidate element measured in S13 by the reference value Rd set in S12 to obtain a numerical value (normalized value) P obtained by normalizing this area. (Corresponding to normalization means).

【００７１】次のＳ１５では、ＣＰＵ６０は、Ｓ１４に
て得た正規化値Ｐが０．５以上であるか否かをチェック
する。そして、正規化値Ｐが０．５以上であれば、ＣＰ
Ｕ６０は、Ｓ２１において、分類テーブル格納領域６２
ｃ内に格納された分類テーブル中のＳ１１にて判定した
領域に対応したゴミ（ｄｓ）欄にＳ１４にて得た正規化
値Ｐを加算した後に、処理をＳ２６に進める。これに対
して、正規化値Ｐが０．５未満であるとＳ１５にて判定
した場合には、ＣＰＵ６０は、処理をＳ２３に進める。In the next S15, the CPU 60 checks whether or not the normalized value P obtained in S14 is 0.5 or more. If the normalized value P is 0.5 or more, CP
In S21, U60 stores the classification table storage area 62
After adding the normalized value P obtained in S14 to the dust (ds) column corresponding to the area determined in S11 in the classification table stored in c, the process proceeds to S26. On the other hand, when determining in S15 that the normalized value P is less than 0.5, the CPU 60 advances the processing to S23.

【００７２】一方、Ｓ１６では、ＣＰＵ６０は、Ｓ０８
にて特定したラベルｎが付された不良候補要素の重心を
求め、二値化データ中の各領域のうち、求められた重心
が存在する領域を判定する（位置計測手段に相当）。On the other hand, in S16, the CPU 60 executes S08
The center of gravity of the defective candidate element with the label n specified in is determined, and among the regions in the binarized data, the region where the determined center of gravity is located is determined (corresponding to a position measuring unit).

【００７３】次のＳ１７では、ＣＰＵ６０は、Ｓ１６に
て判定した領域に応じた基準値Ｒｋを設定する。具体的
には、判定した領域が領域Ａである場合には、基準値Ｒ
ｋをＳｋと設定し、判定した領域が領域Ｂである場合に
は、基準値Ｒｋを２Ｓｋと設定し、判定した領域が領域
Ｃである場合には、基準値Ｒｋを４Ｓｋと設定し、判定
した領域が領域Ｄである場合には、基準値Ｒｋを８Ｓｋ
と設定する。In the next S17, the CPU 60 sets a reference value Rk according to the area determined in S16. Specifically, when the determined area is the area A, the reference value R
k is set to Sk, and when the determined area is the area B, the reference value Rk is set to 2Sk. When the determined area is the area C, the reference value Rk is set to 4Sk. In the case where the set area is the area D, the reference value Rk is set to 8Sk
Set as

【００７４】次のＳ１８では、ＣＰＵ６０は、Ｓ０８に
て特定したラベルｎが付された不良候補要素の面積を測
る。即ち、この不良候補要素を構成する画素の総数を数
える。なお、ここでは、面積以外の図形的特徴量，例え
ば最大フィレ径を測っても良い（図形的特徴量計測手段
に相当）。In the next S18, the CPU 60 measures the area of the defective candidate element with the label n specified in S08. That is, the total number of pixels constituting the defective candidate element is counted. Here, a graphic feature amount other than the area, for example, a maximum fillet diameter may be measured (corresponding to a graphic feature amount measuring unit).

【００７５】次のＳ１９では、ＣＰＵ６０は、Ｓ１８に
て測った不良候補要素の面積をＳ１７にて設定した基準
値Ｒｋによって除算することによって、この面積を正規
化した数値（正規化値）Ｐを得る（正規化手段に相
当）。In the next S19, the CPU 60 divides the area of the defective candidate element measured in S18 by the reference value Rk set in S17 to obtain a numerical value (normalized value) P obtained by normalizing this area. (Corresponding to normalization means).

【００７６】次のＳ２０では、ＣＰＵ６０は、Ｓ１９に
て得た正規化値Ｐが０．５以上であるか否かをチェック
する。そして、正規化値Ｐが０．５以上であれば、ＣＰ
Ｕ６０は、Ｓ２２において、分類テーブル格納領域６２
ｃ内に格納された分類テーブル中のＳ１６にて判定した
領域に対応したキズ（ｋ）欄にＳ１９にて得た正規化値
Ｐを加算した後に、処理をＳ２６に進める。これに対し
て、正規化値Ｐが０．５未満であるとＳ２０にて判定し
た場合には、ＣＰＵ６０は、処理をＳ２３に進める。In the next S20, the CPU 60 checks whether or not the normalized value P obtained in S19 is 0.5 or more. If the normalized value P is 0.5 or more, CP
In S22, U60 determines whether the classification table storage area 62
After adding the normalized value P obtained in S19 to the flaw (k) column corresponding to the area determined in S16 in the classification table stored in c, the process proceeds to S26. On the other hand, when determining in S20 that the normalized value P is less than 0.5, the CPU 60 advances the processing to S23.

【００７７】Ｓ２３では、ＣＰＵ６０は、Ｓ０８にて特
定したラベルｎが付された不良候補要素から所定距離内
の間隔で、他の不良候補要素が２個以上連なっているか
否かをチェックする。そして、所定距離内の間隔で他の
不良候補要素が２個以上連なっていない場合には、ＣＰ
Ｕ６０は、処理を直接Ｓ２６に進める。これに対して、
所定距離内の間隔で他の不良候補要素が２個以上連なっ
ている場合には、ＣＰＵ６０は、Ｓ２４において、Ｓ０
８にて特定したラベルｎが付された不良候補要素，及
び、そこから所定距離内の間隔で連なる他の不良候補要
素の総数（集中要素数）に０．２５を乗じた数値を、分
類テーブル格納領域６２ｃ内に格納された分類テーブル
中の、Ｓ０９にて判定した領域に対応した集中（ｍ）欄
に加算する。次のＳ２５では、ＣＰＵ６０は、Ｓ２３に
て所定距離内の間隔で連なると判定した不良候補要素に
付されたラベルを、特定済みの扱いとする。Ｓ２５の完
了後、ＣＰＵ６０は、処理をＳ２６に進める。In S23, the CPU 60 checks whether or not two or more other defective candidate elements are connected at an interval within a predetermined distance from the defective candidate element with the label n specified in S08. If two or more other defective candidate elements are not continuous at intervals within a predetermined distance, the CP
U60 advances the process directly to S26. On the contrary,
If two or more other defective candidate elements are continuous at intervals within the predetermined distance, the CPU 60 determines in S24 that S0
A numerical value obtained by multiplying the total number of defective candidate elements with the label n specified in 8 and the total number of other defective candidate elements (the number of concentrated elements) connected at intervals within a predetermined distance by 0.25 by 0.25 In the classification table stored in the storage area 62c, the value is added to the concentration (m) column corresponding to the area determined in S09. In the next S25, the CPU 60 treats the label attached to the defective candidate element determined to be continuous at an interval within the predetermined distance in S23 as the specified treatment. After the completion of S25, the CPU 60 advances the processing to S26.

【００７８】Ｓ２６では、Ｓ０７にて付した全てのラベ
ルｎを既に特定したか否かをチェックする。そして、未
だ全てのラベルｎを特定していない場合には、ＣＰＵ６
０は、処理をＳ０８に戻す。これに対して、Ｓ０８乃至
Ｓ２６のループ処理を繰り返した結果、全てのラベルｎ
を特定し終わっている場合には、ＣＰＵ６０は、処理を
Ｓ２７に進める。In S26, it is checked whether or not all the labels n added in S07 have already been specified. If all the labels n have not yet been specified, the CPU 6
If it is 0, the process returns to S08. On the other hand, as a result of repeating the loop processing from S08 to S26, all the labels n
If has been specified, the CPU 60 advances the processing to S27.

【００７９】Ｓ２７では、ＣＰＵ６０は、上述した式
（３）乃至式（６）を用いて、分類テーブルの各欄に記
載された正規化値Ｐの総和に対する評価関数Ｆの値を算
出する（演算手段に相当）。In S27, the CPU 60 calculates the value of the evaluation function F with respect to the sum of the normalized values P described in each column of the classification table using the above-described equations (3) to (6) (operation Means).

【００８０】次のＳ２８では、ＣＰＵ６０は、Ｓ２７に
て求めた評価関数Ｆの値が、予め設定した合否判定基準
値未満であるか否かをチェックする。そして、評価関数
Ｆの値が合否判定基準値未満である場合には、ＣＰＵ６
０は、Ｓ２９において、当該検査対象光学部材１４が良
品であると判定して、その旨を外部出力（画像表示，音
声出力）する。これに対して、評価関数Ｆの値が合否判
定基準値以上である場合には、ＣＰＵ６０は、Ｓ３０に
おいて、当該検査対象光学部材１４が不良品であると判
定して、その旨を外部出力（画像表示，音声出力）す
る。何れの場合においても、ＣＰＵ６０は、その後でこ
の制御処理を終了する。 ＜実施形態の作用＞いま、理解を容易にするために、検
査対象光学部材１４の領域Ａ及び領域Ｂに不良候補要素
が一種類のみ形成されているものとする。この場合、評
価関数Ｆを求める式は、下記式（７）によって表され
る。In the next step S28, the CPU 60 checks whether or not the value of the evaluation function F obtained in step S27 is less than a predetermined pass / fail judgment reference value. If the value of the evaluation function F is smaller than the pass / fail judgment reference value, the CPU 6
In the case of 0, in S29, it is determined that the inspection target optical member 14 is a non-defective product, and the fact is externally output (image display, audio output). On the other hand, when the value of the evaluation function F is equal to or larger than the pass / fail determination reference value, the CPU 60 determines in S30 that the inspection target optical member 14 is defective, and outputs the fact to the outside ( Image display, sound output). In any case, the CPU 60 thereafter ends this control processing. <Operation of the Embodiment> For the sake of easy understanding, it is assumed that only one type of defective candidate element is formed in the areas A and B of the optical member 14 to be inspected. In this case, the equation for calculating the evaluation function F is represented by the following equation (7).

【００８１】 Ｆ＝（Ａ2＋Ｂ2）0.5 ……（７） ここで、Ａは、領域Ａに形成された何れかの種類の光学
的欠陥に起因する不良候補要素についての正規化値Ｐの
総和であり、Ｂは、領域Ｂに形成された同種類の光学的
欠陥に起因する不良候補要素についての正規化値Ｐの総
和である。このとき、合否判定基準点を１．２とする
と、検査対象光学部材１４が良品と判定される場合にお
けるＡ及びＢの組み合わせの範囲と、検査対象光学部材
１４が不良品と判定される場合におけるＡ及びＢの組み
合わせの範囲とは、図１３に示すように区分される。一
方、上記評価関数Ｆを用いることなく各領域毎に算出さ
れた総和Ａ，Ｂの何れかが１を越えたか否かで良否判定
を行う場合における各範囲の区分を、比較のために、図
２１に示す。F = (A 2 + B 2 ) 0.5 (7) where A is the normalized value P of the defective candidate element caused by any type of optical defect formed in the area A. B is the sum of the normalized values P of the defective candidate elements caused by the same type of optical defect formed in the area B. At this time, assuming that the pass / fail judgment reference point is 1.2, the range of the combination of A and B when the inspection target optical member 14 is determined to be non-defective, and the range of the combination when A and B are determined to be defective. The range of the combination of A and B is divided as shown in FIG. On the other hand, for the sake of comparison, the division of each range in the case where a pass / fail judgment is made based on whether one of the sums A and B calculated for each region exceeds 1 without using the evaluation function F is shown in FIG. 21.

【００８２】この図１３から明らかなように、領域Ａの
正規化値Ｐの総和及び領域Ｂの正規化値Ｐの総和が両方
とも１よりもわずかに小さい場合（即ち、斜線部αに該
当する場合）、図２１に示される評価方法によると検査
対象光学部材１４が良品と判断されてしまう。しかしな
がら、検査対象光学部材１４を全体として見れば、その
性能が低下していると考えられる。この点、本実施形態
によると、評価関数Ｆの値が合否判定基準点１．２を超
えるので、この検査対象光学部材１４は不良品と判断さ
れる。逆に、領域Ａの正規化値Ｐの総和が１をわずかに
超えているが領域Ｂの正規化値Ｐの総和が０近傍である
場合や、領域Ｂの正規化値Ｐの総和が１をわずかに超え
ているが領域Ａの正規化値Ｐの総和が０近傍である場合
（即ち、斜線部βに該当する場合）には、図２１に示さ
れる評価方法によると検査対象光学部材１４が不良品で
あると判定されてしまう。しかしながら、検査対象光学
部材１４を全体として見れば、良品とみなし得ると考え
られる。この点、本実施形態によると、評価関数Ｆの値
が合否判定基準値１．２を下回るので、その検査対象光
学部材１４は良品であると判断される。As is apparent from FIG. 13, when the sum of the normalized values P in the area A and the sum of the normalized values P in the area B are both slightly smaller than 1 (that is, when the sum of the normalized values P corresponds to the hatched portion α). In this case, according to the evaluation method shown in FIG. 21, the inspection target optical member 14 is determined to be non-defective. However, when the inspection target optical member 14 is viewed as a whole, it is considered that its performance has deteriorated. In this regard, according to the present embodiment, since the value of the evaluation function F exceeds the pass / fail determination reference point 1.2, the inspection target optical member 14 is determined to be defective. Conversely, when the sum of the normalized values P in the area A slightly exceeds 1, but the sum of the normalized values P in the area B is close to 0, or when the sum of the normalized values P in the area B is 1 If it slightly exceeds, but the sum of the normalized values P of the area A is close to 0 (that is, if it corresponds to the hatched portion β), the optical member 14 to be inspected is determined by the evaluation method shown in FIG. The product is determined to be defective. However, if the inspection target optical member 14 is viewed as a whole, it is considered that it can be regarded as a non-defective product. In this regard, according to the present embodiment, since the value of the evaluation function F is lower than the pass / fail determination reference value 1.2, the inspection target optical member 14 is determined to be non-defective.

【００８３】しかも、上述した各正規化値Ｐの総和は、
各領域に生じた不良候補要素が検査対象光学部材１４の
性能に影響を及ぼす程度を示すように正規化された値で
ある。従って、本実施形態によると、検査対象光学部材
１４が全体として評価され、その不良，良品の程度を示
す点数が得られる。In addition, the sum of the above-described normalized values P is
This is a value normalized so as to indicate the degree to which the defect candidate element generated in each area affects the performance of the inspection target optical member 14. Therefore, according to the present embodiment, the inspection target optical member 14 is evaluated as a whole, and a score indicating the degree of the defect or non-defective product is obtained.

【００８４】[0084]

【実施形態２】本発明の第２の実施形態による光学部材
検査装置は、上述の第１実施形態と比較し、ホストメモ
リ６２内の構成，及び、このホストメモリ６２の画像処
理プログラム格納領域６２ｄに格納されている画像処理
プログラムに従ってＣＰＵ６０が実行する制御処理の内
容のみが異なり、他の構成を共通としている。[Embodiment 2] An optical member inspection apparatus according to a second embodiment of the present invention is different from the above-described first embodiment in the configuration in the host memory 62 and the image processing program storage area 62d of the host memory 62. Only the contents of the control processing executed by the CPU 60 in accordance with the image processing program stored in are different, and other configurations are common.

【００８５】本第２実施形態が案出されたのは以下の理
由による。上述の第１実施形態によると、二値化によっ
て抽出された各不良候補要素の面積のみが基準値Ｒｋ，
Ｒｄに基づいて正規化され、正規化された面積に基づい
て検査対象光学部材の良否判定がなされる。従って、同
じ面積を有する不良候補要素同士で比較した場合、輝度
値の大小如何に拘わらず、不良の程度が同じであると判
断される。しかしながら、図１４に示されるように、同
じ面積の不良候補要素同志で比較した場合、輝度値が高
い不良候補要素の方が輝度値が低い不良候補要素よりも
目立つので、不良の程度としてはより高いという判断が
成り立ち得る。このような判断の考え方に立てば、図１
５に示されるように輝度値及び面積が分布する様々な不
良候補要素の中でも、輝度値が比較的高いもの（図１５
上において破線で囲まれる範囲内の不良候補要素）は、
その面積が比較的小さくても、評価関数Ｆの計算のベー
スとなる正規化値（検査対象光学部材の性能に与える影
響の程度を示す点数）Ｐに対して大きく影響を与えるべ
きである。従って、本第２実施形態による光学部材検査
装置の制御装置６は、各不良候補要素の面積のみならず
輝度をも加味して正規化値Ｐを算出することを、特徴と
している。勿論、制御装置６は、各不良候補要素の輝度
に基づいて正規化値Ｐを算出する際には、その不良候補
要素の検査対象光学部材内での位置に応じて適宜設定さ
れる基準値により、その不良候補要素の輝度を正規化す
る。The second embodiment has been devised for the following reason. According to the first embodiment described above, only the area of each defective candidate element extracted by binarization is determined by the reference value Rk,
Normalization is performed based on Rd, and the quality of the inspection target optical member is determined based on the normalized area. Therefore, when the defect candidate elements having the same area are compared, it is determined that the degree of the defect is the same regardless of the magnitude of the luminance value. However, as shown in FIG. 14, when the defect candidate elements having the same area are compared with each other, the defect candidate element having a higher luminance value is more conspicuous than the defect candidate element having a lower luminance value. A high judgment can be made. Based on this kind of judgment, Fig. 1
As shown in FIG. 5, among the various defective candidate elements in which the luminance value and the area are distributed, those having a relatively high luminance value (FIG. 15)
The defective candidate elements within the range surrounded by the broken line above)
Even if the area is relatively small, it should have a large effect on the normalized value (point indicating the degree of influence on the performance of the optical member to be inspected) P, which is the basis for calculating the evaluation function F. Therefore, the control device 6 of the optical member inspection apparatus according to the second embodiment is characterized in that the normalized value P is calculated in consideration of not only the area of each defective candidate element but also the luminance. Of course, when calculating the normalized value P based on the luminance of each defective candidate element, the control device 6 uses a reference value appropriately set according to the position of the defective candidate element in the inspection target optical member. , The luminance of the defective candidate element is normalized.

【００８６】以下、本第２実施形態による光学部材検査
装置の構成を説明する。但し、以下においては、上述し
た第１実施形態のものと共通する構成については、その
説明を省略する。Hereinafter, the configuration of the optical member inspection apparatus according to the second embodiment will be described. However, in the following, description of the configuration common to that of the above-described first embodiment will be omitted.

【００８７】図１に示す構成を有する本第２実施形態に
よる光学部材検査装置は、図１６に示すような回路構成
を有する制御装置６を備えている。図１６に示す回路構
成は、図３に示した第１実施形態のものと比較して、ホ
ストメモリ６２内に二つの作業メモリ領域（第１作業メ
モリ領域６２ｅ，第２作業メモリ領域６２ｆ）が形成さ
れる点のみが、異なっている。この第１作業メモリ領域
６２ｅは、画像メモリ領域６２ａ内の画像データ（極座
標データ）が座標変換（極座標−直交座標変換）された
状態で書き写される領域である。また、第２作業メモリ
領域６２ｆは、第１作業メモリ領域６２ｅ内の画像デー
タ（直交座標データ）が複写されるとともに、複写され
た画像データが所定の閾値に従って二値化されることに
よって「不良候補要素（輝度値が高い画素の一群である
として抽出された抽出要素）」の位置の特定がなされる
領域である。The optical member inspection apparatus according to the second embodiment having the configuration shown in FIG. 1 includes a control device 6 having a circuit configuration as shown in FIG. The circuit configuration shown in FIG. 16 has two working memory areas (a first working memory area 62e and a second working memory area 62f) in the host memory 62, as compared with the circuit configuration of the first embodiment shown in FIG. Only the points that are formed differ. The first working memory area 62e is an area where image data (polar coordinate data) in the image memory area 62a is copied and written in a state where coordinate conversion (polar coordinate-rectangular coordinate conversion) is performed. Further, the second working memory area 62f copies the image data (orthogonal coordinate data) in the first working memory area 62e and binarizes the copied image data in accordance with a predetermined threshold value, thereby indicating a "bad". This is an area where the position of a candidate element (an extracted element extracted as a group of pixels having a high luminance value) is specified.

【００８８】ＣＰＵ６０は、ホストメモリ６２の画像処
理プログラム格納領域６２ｄに格納されている画像処理
プログラムを実行し、フレームメモリ６１に書き込まれ
た画像データを定期的にホストメモリ６２の画像メモリ
領域６２ａに書き写すとともに、画像メモリ領域６２ａ
中に検査対象光学部材１４全体に対応する画像データ
（極座標データ）が合成された時点で、この画像データ
に対して座標変換処理を施し、座標変換後の画像データ
（直交座標データ）を第１作業メモリ領域６２ｅに書き
写す。次に、ＣＰＵ６０は、第１作業メモリ領域６２ｅ
中の画像データ（直交座標データ）を第２作業メモリ領
域６２ｆに複写し、第２作業メモリ領域６２ｅ内に複写
された画像データ（直交座標データ）を２値化すること
によって不良候補要素を抽出する。次に、ＣＰＵ６０
は、抽出した個々の不良候補要素毎に、その面積をその
位置に応じて正規化するとともに、第１作業メモリ領域
６２ｅ内の画像データ（直交座標データ）におけるその
不良候補要素と同位置の画素の平均輝度値をその位置に
応じて正規化し、正規化された面積及び輝度値に対して
所定演算を施すことによってその不良候補要素の正規化
数Ｐを算出する。次に、ＣＰＵ６０は、このようにして
各不良候補要素毎に算出された正規化数Ｐを後述する様
々な基準に従って分類して、分類テーブル格納領域６２
ｃ内の分類テーブルに集計する。そして、全ての不良候
補要素についての正規化数Ｐの分類及び集計が完了した
後で、この集計結果に基づいて後述の評価関数Ｆを算出
し、評価関数Ｆが所定の判定基準値を超えているか否か
に基づいて検査対象光学部材１４の良否判定を行う。な
お、ＣＰＵ６０は、フレームメモリ６１からの画像デー
タ取り込みを行うのと同期して、モータ駆動回路６３に
対して、駆動電流を駆動モータ８に供給させる指示を行
う。 ＜検査対象光学部材の品質評価原理＞第２作業メモリ領
域６２ｆ上の二値化データ中で抽出された不良候補要素
は、先ず、第１実施形態の場合と同様に、それが形成さ
れた位置に応じて分類される。図６に示すように、検査
対象光学部材１４は、その光軸に相当する位置を中心と
した同心円状に、４つの領域Ａ〜Ｄに区分けされる。The CPU 60 executes the image processing program stored in the image processing program storage area 62d of the host memory 62, and periodically stores the image data written in the frame memory 61 in the image memory area 62a of the host memory 62. Copy and copy the image memory area 62a
When the image data (polar coordinate data) corresponding to the entire inspection target optical member 14 is synthesized, the image data is subjected to a coordinate conversion process, and the image data (rectangular coordinate data) after the coordinate conversion is converted into the first data. Copy to the working memory area 62e. Next, the CPU 60 sets the first working memory area 62e
The defective candidate elements are extracted by copying the image data (rectangular coordinate data) in the second working memory area 62f and binarizing the image data (rectangular coordinate data) copied in the second working memory area 62e. I do. Next, the CPU 60
Is used to normalize the area of each extracted defective candidate element according to its position, and to set the pixel at the same position as the defective candidate element in the image data (orthogonal coordinate data) in the first working memory area 62e. Is normalized according to the position, and a predetermined operation is performed on the normalized area and brightness value to calculate a normalized number P of the defective candidate element. Next, the CPU 60 classifies the normalized number P calculated for each defective candidate element in accordance with various criteria described later, and
Aggregate in the classification table in c. Then, after the classification and totalization of the normalized numbers P for all the defective candidate elements are completed, an evaluation function F described later is calculated based on the totalization result, and the evaluation function F exceeds a predetermined determination reference value. Whether the inspection target optical member 14 is good or not is determined based on whether the optical member 14 is present. Note that the CPU 60 instructs the motor drive circuit 63 to supply a drive current to the drive motor 8 in synchronization with the capture of image data from the frame memory 61. <Principle of Quality Evaluation of Inspection Optical Member> A defect candidate element extracted in the binarized data in the second working memory area 62f is first determined at the position where it was formed, as in the first embodiment. Classified according to. As shown in FIG. 6, the inspection target optical member 14 is divided into four regions A to D concentrically around a position corresponding to the optical axis.

【００８９】ＣＰＵ６０は、各領域に生じた各不良候補
要素毎に、下記式（８）に従って、その面積をその領域
に対応して用意された面積用基準値Ｒ１で除算すること
によって正規化するとともに、第１作業メモリ６２ｅ内
においてその不良候補要素と重なる範囲に含まれる全画
素の輝度値の平均値をその領域に対応して用意された輝
度用基準値Ｒ２で除算することによって正規化し、正規
化された面積及び平均輝度値の二乗和の平方根を算出す
ることによって正規化値（検査対象光学部材の性能に与
える影響の程度を示す点数）Ｐを算出する。 Ｐ＝（（面積／Ｒ１）2＋（平均輝度／Ｒ２）2）0.5 ……（８） 具体的には、領域Ａに適用されるべき面積用基準値Ｒ１
を“Ｓ”とした場合、ＣＰＵ６０は、領域Ｂについては
面積用基準値Ｒ１として“２Ｓ”を適用し、領域Ｃにつ
いては面積用基準値Ｒ１として“４Ｓ”を適用し、領域
Ｄについては面積用基準値Ｒ１として“８Ｓ”を適用す
る。同様に、領域Ａに適用されるべき平均輝度用基準値
Ｒ２を“Ｌ”とした場合、領域Ｂについては平均輝度用
基準値Ｒ２として“２Ｌ”を適用し、領域Ｃについては
平均輝度用基準値Ｒ２として“４Ｌ”を適用し、領域Ｄ
については平均輝度用基準値Ｒ２として“８Ｌ”を適用
する。即ち、不良候補要素の位置が検査対象光学部材１
４の光軸に相当する位置から離れるにつれて大きくなる
様に、両基準値Ｒ１，Ｒ２を適用する。また、正規化さ
れた面積及び平均輝度値の二乗和の平方根が正規化値Ｐ
として算出されるので、面積が比較的小さくても平均輝
度が非常に高ければ、正規化値Ｐは大きく算出される。
逆に、平均輝度が比較的低くても面積が非常に大きけれ
ば、正規化値Ｐは大きく算出される。For each defective candidate element generated in each area, the CPU 60 normalizes the area by dividing the area by an area reference value R1 prepared for the area in accordance with the following equation (8). At the same time, in the first working memory 62e, the average value of the luminance values of all the pixels included in the range overlapping with the defective candidate element is normalized by dividing by the luminance reference value R2 prepared corresponding to the area, By calculating the square root of the sum of squares of the normalized area and the average luminance value, a normalized value (point indicating the degree of influence on the performance of the inspection target optical member) P is calculated. P = ((area / R1) 2 + (average luminance / R2) 2 ) 0.5 (8) Specifically, the area reference value R1 to be applied to the region A
Is “S”, the CPU 60 applies “2S” as the area reference value R1 for the area B, applies “4S” as the area reference value R1 for the area C, and applies the area “8S” is applied as the reference value R1 for use. Similarly, when the average luminance reference value R2 to be applied to the area A is “L”, “2L” is applied as the average luminance reference value R2 to the area B, and the average luminance reference value R2 is applied to the area C. “4L” is applied as the value R2, and the area D
Is applied as “8L” as the reference value R2 for average luminance. That is, the position of the defect candidate element is determined by the optical member 1 to be inspected.
The two reference values R1 and R2 are applied so that the reference values R1 and R2 increase as the distance from the position corresponding to the optical axis No. 4 increases. Further, the square root of the sum of squares of the normalized area and the average luminance value is the normalized value P
Therefore, if the average luminance is very high even if the area is relatively small, the normalized value P is calculated to be large.
Conversely, if the area is very large even if the average luminance is relatively low, the normalized value P is calculated to be large.

【００９０】なお、基準値Ｒ１，Ｒ２としては、不良候
補要素がキズに起因する場合には、基準値Ｒ１ｋ，Ｒ２
ｋが適用され、不良候補要素がゴミに起因する場合に
は、基準値Ｒ１ｄ，Ｒ２ｄが適用される。これら基準値
Ｒ１ｋ及びＲ２ｋ，Ｒ１ｄ及びＲ２ｄは、互いに異なる
値である。即ち、領域Ａに形成されたキズに起因する不
良候補要素の面積に適用される基準値Ｒ１ｋを“Ｓｋ”
とし、領域Ａに形成されたゴミに起因する不良候補要素
の面積に適用される基準値Ｒ１ｄを“Ｓｄ”とした場
合、これらＳｋ及びＳｄは、互いに異なった値となる。
同様に、領域Ａに形成されたキズに起因する不良候補要
素の平均輝度に適用される基準値Ｒ２ｋを“Ｌｋ”と
し、領域Ａに形成されたゴミに起因する不良候補要素の
平均輝度に適用される基準値Ｒ２ｄを“Ｌｄ”とした場
合、これらＬｋ及びＬｄは、互いに異なった値となる。
そのため、ＣＰＵ６０は、正規化値Ｐの算出に先立っ
て、処理対象の不良候補要素がキズに起因するのかゴミ
に起因するのかを判定する。この判定は、図９に示す閾
値関数を用いて行われる。そして、ＣＰＵ６０は、判定
されたキズ又はゴミの種別及びその不良候補要素が形成
された領域の位置に応じた基準値Ｒｋ又はＲｄ及びＬｋ
又はＬｄを求め、求めた各基準値Ｒｋ又はＲｄ及びＬｋ
又はＬｄに基づいて、上述した正規化値Ｐの計算を行う
のである。When the defective candidate element is caused by a flaw, the reference values R1 and R2 are used as the reference values R1 and R2.
When k is applied and the defective candidate element is caused by dust, reference values R1d and R2d are applied. These reference values R1k and R2k, R1d and R2d are different values. That is, the reference value R1k applied to the area of the defective candidate element caused by the flaw formed in the region A is set to “Sk”.
If the reference value R1d applied to the area of the defective candidate element caused by dust formed in the region A is “Sd”, Sk and Sd are different from each other.
Similarly, the reference value R2k applied to the average luminance of the defective candidate element caused by the flaw formed in the area A is set to “Lk”, and the reference value R2k is applied to the average luminance of the defective candidate element caused by the dust formed in the area A. When the reference value R2d to be obtained is “Ld”, Lk and Ld are different from each other.
Therefore, prior to calculating the normalized value P, the CPU 60 determines whether the defective candidate element to be processed is due to a scratch or dust. This determination is made using the threshold function shown in FIG. Then, the CPU 60 determines the reference value Rk or Rd and Lk according to the type of the determined scratch or dust and the position of the area where the defective candidate element is formed.
Or Ld is determined, and the obtained reference values Rk or Rd and Lk are determined.
Alternatively, the above-described calculation of the normalized value P is performed based on Ld.

【００９１】次に、ＣＰＵ６０は、以上のようにして算
出された正規化値Ｐが０．５以上であれば、分類テーブ
ル格納領域６２ｃ内に格納されている分類テーブル中に
おける、判定されたゴミ（ｄｓ）又はキズ（ｋ）の区別
とその不良候補要素が生じた領域Ａ〜Ｄとに対応した欄
に、その不良候補要素について算出された正規化値Ｐを
加算する。Next, if the normalized value P calculated as described above is 0.5 or more, the CPU 60 determines the determined dust in the classification table stored in the classification table storage area 62c. The normalized value P calculated for the defective candidate element is added to a column corresponding to the distinction between (ds) or flaw (k) and the area A to D where the defective candidate element has occurred.

【００９２】これに対して、算出された正規化値Ｐが
０．５未満である場合には、その不良候補要素から一定
距離の範囲内にある別の不良候補要素を探し出す。この
ようにして不良候補要素が探し出された場合には、さら
に、その不良候補要素から一定距離の範囲内にある別の
不良候補要素を探し出す。そして、このような不良候補
要素の探索を、最後に探し出された不良候補要素から一
定距離の範囲内に他の不良候補要素が探し出せなくなる
まで連続して行う。このようにして探し出された相互に
一定距離の範囲にある不良候補要素の数が３個以上であ
る場合には、当該不良候補要素の数に０．２５を乗じて
得た点数を、分類テーブル中における、その不良候補要
素が生じた領域Ａ〜Ｄに対応した集中（ｍ）の欄に加算
する。On the other hand, if the calculated normalized value P is less than 0.5, another defective candidate element within a certain distance from the defective candidate element is searched for. When a defective candidate element is found in this way, another defective candidate element within a certain distance from the defective candidate element is further found. The search for such defective candidate elements is continuously performed until another defective candidate element cannot be found within a certain distance from the last found defective candidate element. If the number of defective candidate elements located within a certain distance from each other is three or more, the score obtained by multiplying the number of defective candidate elements by 0.25 is classified. In the table, the value is added to the column of concentration (m) corresponding to the areas A to D where the defective candidate element has occurred.

【００９３】以上のような分類テーブルへの加算を全て
の不良候補要素について実行すると、ＣＰＵ６０は、分
類テーブルの各欄に書き込まれた各正規化値Ｐに対して
上記（３）〜（６）を実行し、上述した第１実施形態の
場合と同様に、評価関数Ｆを算出するとともに、算出し
た評価関数Ｆに従って検査対象光学部材１４の良否判定
を行う。 ＜制御処理＞次に、本第２実施形態において、画像処理
プログラム格納領域６２ｄから読み出した画像処理プロ
グラムに従って制御装置６（ＣＰＵ６０）が実行する制
御処理の内容を、説明する。本第２実施形態における制
御処理では、図１０乃至図１２に示された第１実施形態
の制御処理におけるＳ０９乃至Ｓ２０（図１１）の代わ
りに、図１７に示すＳ３１乃至Ｓ４２を実行する。即
ち、ＣＰＵ６０は、図１０に示されたＳ０１乃至Ｓ０８
の処理を実行し、Ｓ０８の処理を完了すると、処理を図
１７のＳ３１へ進める。このＳ３１では、ＣＰＵ６０
は、Ｓ０８にて特定したラベルｎが付された不良候補要
素はゴミに起因するのかキズに起因するのかを、上述し
たようにして判定する。そして、当該不良候補要素がゴ
ミに起因すると判定した場合には、ＣＰＵ６０は、処理
をＳ３２からＳ３３に進める。これに対して、不良要因
がキズに起因すると判定した場合には、ＣＰＵ６０は、
処理をＳ３２からＳ３８に進める。When the addition to the classification table as described above is performed for all the defective candidate elements, the CPU 60 calculates the above-mentioned (3) to (6) for each normalized value P written in each column of the classification table. Is performed, the evaluation function F is calculated, and the quality of the inspection target optical member 14 is determined according to the calculated evaluation function F, as in the case of the above-described first embodiment. <Control Processing> Next, the contents of the control processing executed by the control device 6 (CPU 60) according to the image processing program read from the image processing program storage area 62d in the second embodiment will be described. In the control processing of the second embodiment, S31 to S42 shown in FIG. 17 are executed instead of S09 to S20 (FIG. 11) in the control processing of the first embodiment shown in FIGS. That is, the CPU 60 performs the processing from S01 to S08 shown in FIG.
When the process of S08 is completed, the process proceeds to S31 of FIG. In this S31, the CPU 60
Determines whether the defective candidate element with the label n specified in S08 is caused by dust or a flaw as described above. When determining that the defective candidate element is caused by dust, the CPU 60 advances the processing from S32 to S33. On the other hand, when it is determined that the defect factor is caused by the scratch, the CPU 60
The process proceeds from S32 to S38.

【００９４】Ｓ３３では、ＣＰＵ６０は、Ｓ０８にて特
定したラベルｎが付された不良候補要素の重心を求め、
二値化データ中の各領域のうち、求められた重心が存在
する領域を判定する（位置計測手段に相当）。In S33, the CPU 60 obtains the center of gravity of the defective candidate element with the label n specified in S08,
Among the respective areas in the binarized data, the area where the obtained center of gravity exists is determined (corresponding to a position measuring means).

【００９５】次のＳ３４では、ＣＰＵ６０は、Ｓ３３に
て判定した領域に応じた面積用基準値Ｒ１ｄ及び平均輝
度用基準値Ｒ２ｄを設定する。具体的には、判定した領
域が領域Ａである場合には、面積用基準値Ｒ１ｄをＳ
ｄ，平均輝度用基準値Ｒ２ｄをＬｄと夫々設定し、判定
した領域が領域Ｂである場合には、面積用基準値Ｒ１ｄ
を２Ｓｄ，平均輝度用基準値Ｒ２ｄを２Ｌｄと夫々設定
し、判定した領域が領域Ｃである場合には、面積用基準
値Ｒ１ｄを４Ｓｄ，平均輝度用基準値Ｒ２ｄを４Ｌｄと
夫々設定し、判定した領域が領域Ｄである場合には、面
積用基準値Ｒ１ｄを８Ｓｄ，平均輝度用基準値Ｒ２ｄを
８Ｌｄと設定する。In the next S34, the CPU 60 sets the area reference value R1d and the average luminance reference value R2d according to the region determined in S33. Specifically, when the determined area is the area A, the area reference value R1d is set to S
d, the average luminance reference value R2d is set to Ld, and if the determined region is the region B, the area reference value R1d
Is set to 2Sd, and the reference value for average luminance R2d is set to 2Ld. When the determined area is the area C, the reference value for area R1d is set to 4Sd, and the reference value for average luminance R2d is set to 4Ld. If the obtained region is the region D, the area reference value R1d is set to 8Sd and the average luminance reference value R2d is set to 8Ld.

【００９６】次のＳ３５では、ＣＰＵ６０は、Ｓ０８に
て特定したラベルｎが付された不良候補要素の面積を測
る。即ち、この不良候補要素を構成する画素の総数を数
える。なお、ここでは、面積以外の図形的特徴量，例え
ば最大フィレ径を測っても良い（図形的特徴量計測手段
に相当）。これと同時に、ＣＰＵ６０は、Ｓ０８にて特
定したラベルｎが付された不良候補要素を構成する各画
素の位置を特定し、第１作業メモリ領域６２ｅに格納さ
れた画像データ（二値化前の直交座標データ）における
対応位置に存在する全画素の輝度値を読み出し、読み出
した輝度値の平均値を算出する。In the next S35, the CPU 60 measures the area of the defective candidate element to which the label n specified in S08 is attached. That is, the total number of pixels constituting the defective candidate element is counted. Here, a graphic feature amount other than the area, for example, a maximum fillet diameter may be measured (corresponding to a graphic feature amount measuring unit). At the same time, the CPU 60 specifies the position of each pixel constituting the defective candidate element to which the label n specified in S08 is attached, and stores the image data (before binarization) stored in the first working memory area 62e. The luminance values of all the pixels existing at the corresponding positions in the rectangular coordinate data) are read, and the average value of the read luminance values is calculated.

【００９７】次のＳ３６では、ＣＰＵ６０は、下記式
（８−１）に従って、Ｓ３５にて測った不良候補要素の
面積をＳ３４にて設定した面積用基準値Ｒ１ｄによって
除算するとともに、Ｓ３５にて算出した平均輝度値をＳ
３４にて設定した平均輝度用基準値Ｒ２ｄによって除算
し、各除算結果の二乗和の平方根を、この不良候補要素
についての正規化値Ｐとして算出する（正規化手段に相
当）。In the next step S36, the CPU 60 divides the area of the defective candidate element measured in step S35 by the area reference value R1d set in step S34 and calculates the result in step S35 according to the following equation (8-1). The average brightness value obtained is S
Divide by the average luminance reference value R2d set at 34, and calculate the square root of the sum of squares of each division result as a normalization value P for this defective candidate element (corresponding to normalization means).

【００９８】 Ｐ＝（（面積／Ｒ１ｄ）2＋（平均輝度／Ｒ２ｄ）2）0.5 ……（８−１） 次のＳ３７では、ＣＰＵ６０は、Ｓ３６にて算出された
正規化値Ｐが０．５以上であるか否かをチェックする。
そして、ＣＰＵ６０は、正規化値Ｐが０．５以上であれ
ば処理を図１２のＳ２１へ進め、正規化値Ｐが０．５未
満であれば、処理を図１２のＳ２３へ進める。P = ((Area / R1d) 2 + (Average luminance / R2d) 2 ) 0.5 (8-1) In the next S37, the CPU 60 sets the normalized value P calculated in S36 to 0. Check if it is 5 or more.
Then, if the normalized value P is 0.5 or more, the process proceeds to S21 in FIG. 12, and if the normalized value P is less than 0.5, the process proceeds to S23 in FIG.

【００９９】一方、Ｓ３８では、ＣＰＵ６０は、Ｓ０８
にて特定したラベルｎが付された不良候補要素の重心を
求め、二値化データ中の各領域のうち、求められた重心
が存在する領域を判定する（位置計測手段に相当）。On the other hand, in S38, the CPU 60 determines in S08
The center of gravity of the defective candidate element with the label n specified in is determined, and among the regions in the binarized data, the region where the determined center of gravity is located is determined (corresponding to a position measuring unit).

【０１００】次のＳ３９では、ＣＰＵ６０は、Ｓ３８に
て判定した領域に応じた面積用基準値Ｒ１ｋ及び平均輝
度用基準値Ｒ２ｋを設定する。具体的には、判定した領
域が領域Ａである場合には、面積用基準値Ｒ１ｋをＳ
ｋ，平均輝度用基準値Ｒ２ｋをＬｋと夫々設定し、判定
した領域が領域Ｂである場合には、面積用基準値Ｒ１ｋ
を２Ｓｋ，平均輝度用基準値Ｒ２ｋを２Ｌｋと夫々設定
し、判定した領域が領域Ｃである場合には、面積用基準
値Ｒ１ｋを４Ｓｋ，平均輝度用基準値Ｒ２ｋを４Ｌｋと
夫々設定し、判定した領域が領域Ｄである場合には、面
積用基準値Ｒ１ｋを８Ｓｋ，平均輝度用基準値Ｒ２ｋを
８Ｌｋと設定する。In the next S39, the CPU 60 sets an area reference value R1k and an average luminance reference value R2k corresponding to the region determined in S38. Specifically, when the determined area is the area A, the area reference value R1k is set to S
k and the average brightness reference value R2k are set as Lk, respectively. If the determined area is the area B, the area reference value R1k
Is set to 2Sk and the average luminance reference value R2k is set to 2Lk. If the determined area is the area C, the area reference value R1k is set to 4Sk and the average luminance reference value R2k is set to 4Lk. If the obtained region is the region D, the area reference value R1k is set to 8Sk and the average luminance reference value R2k is set to 8Lk.

【０１０１】次のＳ４０では、ＣＰＵ６０は、Ｓ０８に
て特定したラベルｎが付された不良候補要素の面積を測
る。即ち、この不良候補要素を構成する画素の総数を数
える。なお、ここでは、面積以外の図形的特徴量，例え
ば最大フィレ径を測っても良い（図形的特徴量計測手段
に相当）。これと同時に、ＣＰＵ６０は、Ｓ０８にて特
定したラベルｎが付された不良候補要素を構成する各画
素の位置を特定し、第１作業メモリ領域６２ｅに格納さ
れた画像データ（二値化前の直交座標データ）における
対応位置に存在する全画素の輝度値を読み出し、読み出
した輝度値の平均値を算出する。In the next S40, the CPU 60 measures the area of the defective candidate element with the label n specified in S08. That is, the total number of pixels constituting the defective candidate element is counted. Here, a graphic feature amount other than the area, for example, a maximum fillet diameter may be measured (corresponding to a graphic feature amount measuring unit). At the same time, the CPU 60 specifies the position of each pixel constituting the defective candidate element to which the label n specified in S08 is attached, and stores the image data (before binarization) stored in the first working memory area 62e. The luminance values of all the pixels existing at the corresponding positions in the rectangular coordinate data) are read, and the average value of the read luminance values is calculated.

【０１０２】次のＳ４１では、ＣＰＵ６０は、下記式
（８−２）に従って、Ｓ４０にて測った不良候補要素の
面積をＳ３９にて設定した面積用基準値Ｒ１ｋによって
除算するとともに、Ｓ４０にて算出した平均輝度値をＳ
３９にて設定した平均輝度用基準値Ｒ２ｋによって除算
し、各除算結果の二乗和の平方根を、この不良候補要素
についての正規化値Ｐとして算出する（正規化手段に相
当）。In the next step S41, the CPU 60 divides the area of the defective candidate element measured in step S40 by the area reference value R1k set in step S39 and calculates the result in step S40 according to the following equation (8-2). The average brightness value obtained is S
The result is divided by the average luminance reference value R2k set at 39, and the square root of the sum of squares of each division result is calculated as a normalized value P for this defective candidate element (corresponding to a normalizing means).

【０１０３】 Ｐ＝（（面積／Ｒ１ｋ）2＋（平均輝度／Ｒ２ｋ）2）0.5 ……（８−２） 次のＳ４２では、ＣＰＵ６０は、Ｓ４１にて算出した正
規化値Ｐが０．５以上であるか否かをチェックする。そ
して、ＣＰＵ６０は、正規化値Ｐが０．５以上であれば
処理を図１２のＳ２２へ進め、正規化値Ｐが０．５未満
であれば、処理を図１２のＳ２３へ進める。これらＳ２
１，Ｓ２２，Ｓ２３以降の処理は、上述した第１実施形
態の場合と全く同じなので、その説明を省略する。＜実
施形態の作用＞図１８は、ある検査対象光学部材１４を
検査した時にＡ領域から抽出されたゴミに起因する各不
良候補要素の面積及び平均輝度（各基準値Ｒ１ｄ，Ｒ２
ｄによる除算後の面積及び輝度値）の分布を示すグラフ
である。また、図１８に描かれた各円弧は、各不良候補
要素について算出される正規化値Ｐが１，2.7，４とな
る範囲を、夫々示している。この図１８から明らかなよ
うに、同じ面積を有する不良候補要素同士であっても、
算出される正規化値Ｐは、平均輝度如何に依って異なっ
た値となる。従って、本第２実施形態による光学部材検
査装置は、検査対象光学部材１４中の不良候補要素の実
際の「目立ち具合」をより反映させた評価関数Ｆを、得
ることができる。 ＜実施形態の変形例＞上記第２実施形態によると、Ｓ３
５及びＳ４０では不良候補要素の輝度値の平均値を算出
したが、不良候補要素の最大輝度値をＭＡＸ演算によっ
て得ても良い。但し、この場合には、Ｓ３６及びＳ４１
での正規化値Ｐの算出には、平均輝度用基準値Ｒ２ｄ，
Ｒ２ｋの代わりに最大輝度用基準値が用いられる。この
最大輝度用基準値は、Ｓ３４又はＳ３９において、平均
輝度用基準値Ｒ２ｄ，Ｒ２ｋよりも大きい値として設定
される。P = ((area / R1k) 2 + (average luminance / R2k) 2 ) 0.5 (8-2) In the next S42, the CPU 60 sets the normalized value P calculated in S41 to 0.5. Check if this is the case. Then, the CPU 60 advances the process to S22 in FIG. 12 if the normalized value P is 0.5 or more, and advances the process to S23 in FIG. 12 if the normalized value P is less than 0.5. These S2
The processing after S1, S22, and S23 is exactly the same as that in the first embodiment described above, and thus the description thereof is omitted. <Operation of the Embodiment> FIG. 18 shows the area and average luminance (each of the reference values R1d, R2) of each defective candidate element caused by dust extracted from the area A when an inspection target optical member 14 is inspected.
9 is a graph showing the distribution of the area and the luminance value after division by d. Each of the arcs depicted in FIG. 18 indicates a range in which the normalized value P calculated for each defective candidate element is 1, 2.7, and 4, respectively. As is apparent from FIG. 18, even if the defective candidate elements have the same area,
The calculated normalized value P varies depending on the average luminance. Therefore, the optical member inspection apparatus according to the second embodiment can obtain the evaluation function F that further reflects the actual “conspicuousness” of the defective candidate element in the inspection target optical member 14. <Modification of Embodiment> According to the second embodiment, S3
In 5 and S40, the average value of the luminance values of the defective candidate elements is calculated. However, the maximum luminance value of the defective candidate elements may be obtained by the MAX calculation. However, in this case, S36 and S41
In calculating the normalized value P, the reference value for average luminance R2d,
A maximum luminance reference value is used instead of R2k. The maximum luminance reference value is set as a value larger than the average luminance reference values R2d and R2k in S34 or S39.

【０１０４】[0104]

【実施形態３】本発明の第３の実施形態による光学部材
検査装置は、上述の第２実施形態と比較し、ホストメモ
リ６２の画像処理プログラム格納領域６２ｄに格納され
ている画像処理プログラムに従ってＣＰＵ６０が実行す
る制御処理の内容のみが異なり、他の構成を共通として
いる。 ＜検査対象光学部材の品質評価原理＞ＣＰＵ６０は、上
述した第１実施形態の場合と同様に、光学部材検査装置
の各部の制御を行うことにより、検査対象光学部材１４
を撮像することによって得られた画像データの座標系を
極座標系から直交座標系に変換し、この変換によって第
１作業メモリ領域６２ｅ上に形成された画像データを、
第２作業メモリ領域６２ｆに複写する。そして、ＣＰＵ
６０は、第２作業メモリ領域６２ｆに複写された画像デ
ータを構成する各画素の輝度値を所定の閾値と比較し
て、閾値を超える輝度値を有する画素に対しては新たな
輝度値“２５５”を与えるとともに閾値以下の輝度値を
有する画素に対しては新たな輝度値“０”を与えること
によって二値化を行って、画像データから不良候補要素
を抽出する。Embodiment 3 An optical member inspection apparatus according to a third embodiment of the present invention is different from the optical member inspection apparatus according to the above-described second embodiment in that the CPU 60 according to the image processing program stored in the image processing program storage area 62d of the host memory 62. Are different only in the content of the control processing executed by the other, and have the other configurations in common. <Principle of Quality Evaluation of Inspection Optical Member> The CPU 60 controls each part of the optical member inspection apparatus in the same manner as in the above-described first embodiment, so that the inspection target optical member 14 is controlled.
Is converted from a polar coordinate system to a rectangular coordinate system, and the image data formed on the first working memory area 62e by this conversion is
Copy to the second working memory area 62f. And CPU
60 compares the luminance value of each pixel constituting the image data copied to the second working memory area 62f with a predetermined threshold value, and adds a new luminance value “255” to the pixel having a luminance value exceeding the threshold value. And a new luminance value “0” is given to a pixel having a luminance value equal to or less than the threshold value, thereby performing binarization and extracting a defective candidate element from the image data.

【０１０５】この不良候補要素は、第１実施形態の場合
と同様に、それが形成された位置に応じて分類される。
即ち、図６に示すように、検査対象光学部材１４は、そ
の光軸に相当する位置を中心とした同心円状に、４つの
領域Ａ〜Ｄに区分けされる。The defective candidate elements are classified according to the positions where they are formed, as in the first embodiment.
That is, as shown in FIG. 6, the inspection target optical member 14 is divided into four regions A to D in a concentric manner centered on a position corresponding to the optical axis.

【０１０６】ＣＰＵ６０は、各領域に生じた各不良候補
要素毎に、下記式（９）に従って、その不良候補要素の
面積と第１作業メモリ６２ｅ内においてその不良候補要
素と重なる範囲に含まれる全画素の輝度値の平均値とを
積算し、その積算結果を基準値Ｒ３によって除算するこ
とによって、正規化値（検査対象光学部材の性能に与え
る影響の程度を示す点数）Ｐを算出する。 Ｐ＝（面積×平均輝度）／Ｒ３ ……（９） 具体的には、領域Ａに適用されるべき基準値Ｒ３を“Ｓ
Ｌ”とした場合、ＣＰＵ６０は、領域Ｂについては基準
値Ｒ３として“２ＳＬ”を適用し、領域Ｃについては基
準値Ｒ３として“４ＳＬ”を適用し、領域Ｄについては
基準値Ｒ３として“８ＳＬ”を適用する。即ち、不良候
補要素の位置が検査対象光学部材１４の光軸に相当する
位置から離れるにつれて大きくなる様に、基準値Ｒ３を
適用する。また、面積及び平均輝度値の積が基準値Ｒ３
で除算されることによって正規化値Ｐが算出されるの
で、面積が比較的小さくても平均輝度が非常に高けれ
ば、正規化値Ｐは大きく算出される。逆に、平均輝度が
比較的低くても面積が非常に大きければ、正規化値Ｐは
大きく算出される。The CPU 60 determines, for each defective candidate element generated in each area, the area of the defective candidate element and the total area included in the area overlapping with the defective candidate element in the first working memory 62e according to the following equation (9). The normalized value (point indicating the degree of influence on the performance of the inspection target optical member) P is calculated by integrating the average value of the luminance values of the pixels and dividing the integration result by the reference value R3. P = (area × average luminance) / R3 (9) Specifically, the reference value R3 to be applied to the region A is “S
In the case of “L”, the CPU 60 applies “2SL” as the reference value R3 for the area B, applies “4SL” as the reference value R3 for the area C, and “8SL” as the reference value R3 for the area D. That is, the reference value R3 is applied so that the position of the defective candidate element increases as the position moves away from the position corresponding to the optical axis of the inspection target optical member 14. The product of the area and the average luminance value is used as the reference. Value R3
, The normalized value P is calculated, so that even if the area is relatively small, if the average luminance is very high, the normalized value P is calculated to be large. Conversely, if the area is very large even if the average luminance is relatively low, the normalized value P is calculated to be large.

【０１０７】なお、基準値Ｒ３としては、不良候補要素
がキズに起因する場合には、基準値Ｒ３ｋが適用され、
不良候補要素がゴミに起因する場合には、基準値Ｒ３ｄ
が適用される。これら基準値Ｒ３ｋ及びＲ３ｄは、互い
に異なる値である。即ち、領域Ａに形成されたキズに起
因する不良候補要素の面積に適用される基準値Ｒ３ｋを
“ＳＬｋ”とし、領域Ａに形成されたゴミに起因する不
良候補要素の面積に適用される基準値Ｒ３ｄを“ＳＬ
ｄ”とした場合、これらＳＬｋ及びＳＬｄは、互いに異
なった値となる。そのため、ＣＰＵ６０は、正規化値Ｐ
の算出に先立って、処理対象の不良候補要素がキズに起
因するのかゴミに起因するのかを判定する。この判定
は、図９に示す閾値関数を用いて行われる。そして、Ｃ
ＰＵ６０は、判定されたキズ又はゴミの種別及びその不
良候補要素が形成された領域の位置に応じた基準値Ｒ３
ｋ又はＲ３ｄを求め、求めた基準値Ｒ３ｋ又はＲ３ｄに
基づいて、上述した正規化値Ｐの計算を行うのである。If the defective candidate element is caused by a flaw, the reference value R3k is applied as the reference value R3.
If the defective candidate element is caused by dust, the reference value R3d
Is applied. These reference values R3k and R3d are different from each other. That is, the reference value R3k applied to the area of the defective candidate element caused by the flaw formed in the area A is set to “SLk”, and the standard applied to the area of the defective candidate element caused by the dust formed in the area A is set to “SLk”. Change the value R3d to “SL
d ", SLk and SLd have different values from each other. Therefore, the CPU 60 sets the normalized value P
Prior to the calculation of, it is determined whether the defective candidate element to be processed is due to a scratch or dust. This determination is made using the threshold function shown in FIG. And C
The PU 60 sets a reference value R3 according to the determined type of the flaw or dust and the position of the area where the defective candidate element is formed.
k or R3d is obtained, and the above-described normalized value P is calculated based on the obtained reference value R3k or R3d.

【０１０８】次に、ＣＰＵ６０は、以上のようにして算
出された正規化値Ｐが０．５以上であれば、分類テーブ
ル格納領域６２ｃ内に格納されている分類テーブル中に
おける、判定されたゴミ（ｄｓ）又はキズ（ｋ）の区別
とその不良候補要素が生じた領域Ａ〜Ｄとに対応した欄
に、その不良候補要素について算出された正規化値Ｐを
加算する。Next, if the normalized value P calculated as described above is 0.5 or more, the CPU 60 determines that the determined dust in the classification table stored in the classification table storage area 62c. The normalized value P calculated for the defective candidate element is added to a column corresponding to the distinction between (ds) or flaw (k) and the area A to D where the defective candidate element has occurred.

【０１０９】これに対して、算出された正規化値Ｐが
０．５未満である場合には、その不良候補要素から一定
距離の範囲内にある別の不良候補要素を探し出す。この
ようにして不良候補要素が探し出された場合には、さら
に、その不良候補要素から一定距離の範囲内にある別の
不良候補要素を探し出す。そして、このような不良候補
要素の探索を、最後に探し出された不良候補要素から一
定距離の範囲内に他の不良候補要素が探し出せなくなる
まで連続して行う。このようにして探し出された相互に
一定距離の範囲にある不良候補要素の数が３個以上であ
る場合には、当該不良候補要素の数に０．２５を乗じて
得た点数を、分類テーブル中における、その不良候補要
素が生じた領域Ａ〜Ｄに対応した集中（ｍ）の欄に加算
する。On the other hand, if the calculated normalized value P is less than 0.5, another defective candidate element within a certain distance from the defective candidate element is searched for. When a defective candidate element is found in this way, another defective candidate element within a certain distance from the defective candidate element is further found. The search for such defective candidate elements is continuously performed until another defective candidate element cannot be found within a certain distance from the last found defective candidate element. If the number of defective candidate elements located within a certain distance from each other is three or more, the score obtained by multiplying the number of defective candidate elements by 0.25 is classified. In the table, the value is added to the column of concentration (m) corresponding to the areas A to D where the defective candidate element has occurred.

【０１１０】以上のような分類テーブルへの加算を全て
の不良候補要素について実行すると、ＣＰＵ６０は、分
類テーブルの各欄に書き込まれた各正規化値Ｐに対して
上記（３）〜（６）を実行し、上述した第１実施形態の
場合と同様に、評価関数Ｆを算出するとともに、算出し
た評価関数Ｆに従って検査対象光学部材１４の良否判定
を行う。 ＜制御処理＞次に、本第３実施形態において、画像処理
プログラム格納領域６２ｄから読み出した画像処理プロ
グラムに従って制御装置６（ＣＰＵ６０）が実行する制
御処理の内容を、説明する。本第３実施形態における制
御処理では、図１０乃至図１２に示された第１実施形態
の制御処理におけるＳ０９乃至Ｓ２０（図１１）の代わ
りに、図１９に示すＳ５１乃至Ｓ６２を実行する。即
ち、ＣＰＵ６０は、図１０に示されたＳ０１乃至Ｓ０８
の処理を実行し、Ｓ０８の処理を完了すると、処理を図
１９のＳ５１へ進める。このＳ５１では、ＣＰＵ６０
は、Ｓ０８にて特定したラベルが付された不良候補要素
はゴミに起因するのかキズに起因するのかを、上述した
ようにして判定する。そして、当該不良候補要素がゴミ
に起因すると判定した場合には、ＣＰＵ６０は、処理を
Ｓ５２からＳ５３に進める。これに対して、不良要因が
キズに起因すると判定した場合には、ＣＰＵ６０は、処
理をＳ５２からＳ５８に進める。When the addition to the classification table as described above is performed for all the defective candidate elements, the CPU 60 applies the above-mentioned (3) to (6) to each normalized value P written in each column of the classification table. Is performed, the evaluation function F is calculated, and the quality of the inspection target optical member 14 is determined according to the calculated evaluation function F, as in the case of the above-described first embodiment. <Control Processing> Next, in the third embodiment, the contents of control processing executed by the control device 6 (CPU 60) according to the image processing program read from the image processing program storage area 62d will be described. In the control process of the third embodiment, S51 to S62 shown in FIG. 19 are executed instead of S09 to S20 (FIG. 11) in the control process of the first embodiment shown in FIGS. That is, the CPU 60 performs the processing from S01 to S08 shown in FIG.
When the process of S08 is completed, the process proceeds to S51 of FIG. In this S51, the CPU 60
Determines, as described above, whether the defective candidate element labeled with the label specified in S08 is caused by dust or a flaw. When determining that the defective candidate element is caused by dust, the CPU 60 advances the processing from S52 to S53. On the other hand, when it is determined that the defect factor is caused by the scratch, the CPU 60 advances the processing from S52 to S58.

【０１１１】Ｓ５３では、ＣＰＵ６０は、Ｓ０８にて特
定したラベルｎが付された不良候補要素の重心を求め、
二値化データ中の各領域のうち、求められた重心が存在
する領域を判定する（位置計測手段に相当）。In S53, the CPU 60 obtains the center of gravity of the defective candidate element with the label n specified in S08,
Among the respective areas in the binarized data, the area where the obtained center of gravity exists is determined (corresponding to a position measuring means).

【０１１２】次のＳ５４では、ＣＰＵ６０は、Ｓ５３に
て判定した領域に応じた基準値Ｒ３ｄを設定する。具体
的には、判定した領域が領域Ａである場合には、基準値
Ｒ３ｄをＳＬｄと設定し、判定した領域が領域Ｂである
場合には、基準値Ｒ３ｄを２ＳＬｄと設定し、判定した
領域が領域Ｃである場合には、基準値Ｒ３ｄを４ＳＬｄ
と設定し、判定した領域が領域Ｄである場合には、基準
値Ｒ３ｄを８ＳＬｄと設定する。In the next S54, the CPU 60 sets a reference value R3d according to the area determined in S53. Specifically, when the determined area is the area A, the reference value R3d is set to SLd, and when the determined area is the area B, the reference value R3d is set to 2SLd, and the determined area is set to SLd. Is the area C, the reference value R3d is set to 4SLd.
When the determined area is the area D, the reference value R3d is set to 8SLd.

【０１１３】次のＳ５５では、ＣＰＵ６０は、Ｓ０８に
て特定したラベルｎが付された不良候補要素の面積を測
る。即ち、この不良候補要素を構成する画素の総数を数
える。なお、ここでは、面積以外の図形的特徴量，例え
ば最大フィレ径を測っても良い（図形的特徴量計測手段
に相当）。これと同時に、ＣＰＵ６０は、Ｓ０８にて特
定したラベルｎが付された不良候補要素を構成する各画
素の位置を特定し、第１作業メモリ領域６２ｅに格納さ
れた画像データ（二値化前の直交座標データ）における
対応位置に存在する全画素の輝度値を読み出し、読み出
した輝度値の平均値を算出する。In the next S55, the CPU 60 measures the area of the defective candidate element with the label n specified in S08. That is, the total number of pixels constituting the defective candidate element is counted. Here, a graphic feature amount other than the area, for example, a maximum fillet diameter may be measured (corresponding to a graphic feature amount measuring unit). At the same time, the CPU 60 specifies the position of each pixel constituting the defective candidate element to which the label n specified in S08 is attached, and stores the image data (before binarization) stored in the first working memory area 62e. The luminance values of all the pixels existing at the corresponding positions in the rectangular coordinate data) are read, and the average value of the read luminance values is calculated.

【０１１４】次のＳ５６では、ＣＰＵ６０は、下記式
（９−１）に従って、Ｓ５５にて測った不良候補要素の
面積とＳ５５にて算出した平均輝度値とを乗ずるととも
に、その乗算結果をＳ５４にて設定した基準値Ｒ３ｄで
除算することによって、この不良候補要素についての正
規化値Ｐを算出する（正規化手段に相当）。In the next step S56, the CPU 60 multiplies the area of the defective candidate element measured in step S55 by the average luminance value calculated in step S55 according to the following equation (9-1), and adds the multiplication result to step S54. By dividing by the reference value R3d set as above, a normalization value P for this defective candidate element is calculated (corresponding to normalization means).

【０１１５】 Ｐ＝（面積×平均輝度）／Ｒ３ｄ ……（９−１） 次のＳ５７では、ＣＰＵ６０は、Ｓ５６にて算出された
正規化値Ｐが０．５以上であるか否かをチェックする。
そして、ＣＰＵ６０は、正規化値Ｐが０．５以上であれ
ば処理を図１２のＳ２１へ進め、正規化値Ｐが０．５未
満であれば、処理を図１２のＳ２３へ進める。P = (area × average luminance) / R3d (9-1) In the next S57, the CPU 60 checks whether or not the normalized value P calculated in S56 is 0.5 or more. I do.
Then, if the normalized value P is 0.5 or more, the process proceeds to S21 in FIG. 12, and if the normalized value P is less than 0.5, the process proceeds to S23 in FIG.

【０１１６】一方、Ｓ５８では、ＣＰＵ６０は、Ｓ０８
にて特定したラベルｎが付された不良候補要素の重心を
求め、二値化データ中の各領域のうち、求められた重心
が存在する領域を判定する（位置計測手段に相当）。On the other hand, in S58, the CPU 60 determines in S08
The center of gravity of the defective candidate element with the label n specified in is determined, and among the regions in the binarized data, the region where the determined center of gravity is located is determined (corresponding to a position measuring unit).

【０１１７】次のＳ５９では、ＣＰＵ６０は、Ｓ５８に
て判定した領域に応じた基準値Ｒ３ｋを設定する。具体
的には、判定した領域が領域Ａである場合には、基準値
Ｒ３ｋをＳＬｋと設定し、判定した領域が領域Ｂである
場合には、基準値Ｒ３ｋを２ＳＬｋと設定し、判定した
領域が領域Ｃである場合には、基準値Ｒ３ｋを４ＳＬｋ
と設定し、判定した領域が領域Ｄである場合には、基準
値Ｒ３ｋを８ＳＬｋと設定する。In the next step S59, the CPU 60 sets a reference value R3k corresponding to the area determined in step S58. Specifically, when the determined area is the area A, the reference value R3k is set to SLk. When the determined area is the area B, the reference value R3k is set to 2SLk. Is the area C, the reference value R3k is set to 4SLk.
When the determined area is the area D, the reference value R3k is set to 8SLk.

【０１１８】次のＳ６０では、ＣＰＵ６０は、Ｓ０８に
て特定したラベルｎが付された不良候補要素の面積を測
る。即ち、この不良候補要素を構成する画素の総数を数
える。なお、ここでは、面積以外の図形的特徴量，例え
ば最大フィレ径を測っても良い（図形的特徴量計測手段
に相当）。これと同時に、ＣＰＵ６０は、Ｓ０８にて特
定したラベルｎが付された不良候補要素を構成する各画
素の位置を特定し、第１作業メモリ領域６２ｅに格納さ
れた画像データ（二値化前の直交座標データ）における
対応位置に存在する全画素の輝度値を読み出し、読み出
した輝度値の平均値を算出する。In the next S60, the CPU 60 measures the area of the defective candidate element with the label n specified in S08. That is, the total number of pixels constituting the defective candidate element is counted. Here, a graphic feature amount other than the area, for example, a maximum fillet diameter may be measured (corresponding to a graphic feature amount measuring unit). At the same time, the CPU 60 specifies the position of each pixel constituting the defective candidate element to which the label n specified in S08 is attached, and stores the image data (before binarization) stored in the first working memory area 62e. The luminance values of all the pixels existing at the corresponding positions in the rectangular coordinate data) are read, and the average value of the read luminance values is calculated.

【０１１９】次のＳ６１では、ＣＰＵ６０は、下記式
（９−２）に従って、Ｓ６０にて測った不良候補要素の
面積とＳ６０にて算出した平均輝度値とを乗ずるととも
に、その乗算結果をＳ５９にて設定した基準値Ｒ３ｋで
除算することによって、この不良候補要素についての正
規化値Ｐを算出する（正規化手段に相当）。In the next step S61, the CPU 60 multiplies the area of the defective candidate element measured in step S60 by the average luminance value calculated in step S60 according to the following equation (9-2), and adds the result of multiplication to step S59. By dividing by the set reference value R3k, a normalized value P for this defective candidate element is calculated (corresponding to a normalizing means).

【０１２０】 Ｐ＝（面積×平均輝度）／Ｒ３ｋ ……（９−２） 次のＳ６２では、ＣＰＵ６０は、Ｓ６１にて算出した正
規化値Ｐが０．５以上であるか否かをチェックする。そ
して、ＣＰＵ６０は、正規化値Ｐが０．５以上であれば
処理を図１２のＳ２２へ進め、正規化値Ｐが０．５未満
であれば、処理を図１２のＳ２３へ進める。これらＳ２
１，Ｓ２２，Ｓ２３以降の処理は、上述した第１実施形
態の場合と全く同じなので、その説明を省略する。 ＜実施形態の作用＞図２０は、ある検査対象光学部材１
４を検査した時にＡ領域から抽出されたゴミに起因する
各不良候補要素の面積及び平均輝度の分布を示すグラフ
である。また、図２０に描かれた各双曲線は、基準値Ｓ
Ｌｄ＝１５０とした場合において各不良候補要素につい
て算出される正規化値Ｐが１，2.3，3.6となる範囲を、
夫々示している。この図２０から明らかなように、同じ
面積を有する不良候補要素同士であっても、算出される
正規化値Ｐは、平均輝度如何に依って異なった値とな
る。従って、本第２実施形態による光学部材検査装置
は、検査対象光学部材１４中の不良候補要素の実際の
「目立ち具合」をより反映させた評価関数Ｆを、得るこ
とができる。 ＜実施形態の変形例＞上記第３実施形態によると、Ｓ５
５及びＳ６０では不良候補要素の輝度値の平均値を算出
したが、不良候補要素の最大輝度値をＭＡＸ演算によっ
て得ても良い。但し、この場合には、Ｓ５６及びＳ６１
での正規化値Ｐの算出に用いられる基準値Ｒ３ｄ，Ｒ３
ｋは、より大きい値として設定される。P = (area × average luminance) / R3k (9-2) In the next S62, the CPU 60 checks whether or not the normalized value P calculated in S61 is 0.5 or more. . Then, the CPU 60 advances the process to S22 in FIG. 12 if the normalized value P is 0.5 or more, and advances the process to S23 in FIG. 12 if the normalized value P is less than 0.5. These S2
The processing after S1, S22, and S23 is exactly the same as that in the first embodiment described above, and thus the description thereof is omitted. <Operation of the Embodiment> FIG. 20 shows an optical member 1 to be inspected.
4 is a graph showing the area and average luminance distribution of each defective candidate element caused by dust extracted from the area A when inspecting No. 4; In addition, each hyperbola drawn in FIG.
When Ld = 150, the range in which the normalized value P calculated for each defective candidate element is 1, 2.3, 3.6 is
Each is shown. As is apparent from FIG. 20, even if the defective candidate elements have the same area, the calculated normalization value P differs depending on the average luminance. Therefore, the optical member inspection apparatus according to the second embodiment can obtain the evaluation function F that further reflects the actual “conspicuousness” of the defective candidate element in the inspection target optical member 14. <Modification of Embodiment> According to the third embodiment, S5
In 5 and S60, the average value of the luminance values of the defective candidate elements is calculated. However, the maximum luminance value of the defective candidate elements may be obtained by the MAX calculation. However, in this case, S56 and S61
Values R3d, R3 used for calculating the normalized value P in
k is set as a larger value.

【０１２１】[0121]

【発明の効果】以上のように構成された本発明の光学部
材検査装置，画像処理装置，画像処理方法，及びコンピ
ュータ可読媒体によれば、各不良要因の形成位置を考慮
してその不良要因が検査対象光学部材全体の性能に与え
る影響を評価することによって、検査対象光学部材の全
体的な不良の程度を数値化することができる。According to the optical member inspection apparatus, the image processing apparatus, the image processing method, and the computer-readable medium of the present invention configured as described above, the failure factors are determined in consideration of the formation position of each failure factor. By evaluating the influence on the performance of the entire optical member to be inspected, the degree of overall failure of the optical member to be inspected can be quantified.

【０１２２】[0122]

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図１】 本発明の第１の実施形態による光学部材検査
装置の概略構成を示す側面断面図FIG. 1 is a side sectional view showing a schematic configuration of an optical member inspection apparatus according to a first embodiment of the present invention.

【図２】 図１の検査対象光学部材等を撮像装置の位置
から見た平面図FIG. 2 is a plan view of the inspection target optical member and the like in FIG. 1 viewed from a position of an imaging device.

【図３】 図１の制御装置の内部回路構成を示すブロッ
ク図FIG. 3 is a block diagram showing an internal circuit configuration of the control device of FIG. 1;

【図４】 検査対象光学部材に光学的欠陥がない場合に
おける光の進行状態を示す図FIG. 4 is a diagram showing a light traveling state when an optical member to be inspected has no optical defect;

【図５】 検査対象光学部材に光学的欠陥がある場合に
おける光の進行状態を示す図FIG. 5 is a diagram showing a traveling state of light when the inspection target optical member has an optical defect.

【図６】 画像データの領域を示す図FIG. 6 is a diagram showing an area of image data.

【図７】 図６の各領域と正規化基準値との関係を示す
グラフFIG. 7 is a graph showing a relationship between each area in FIG. 6 and a normalized reference value.

【図８】 分類テーブルを示す表FIG. 8 is a table showing a classification table.

【図９】 形状判定に用いられる閾値関数を示すグラフFIG. 9 is a graph showing a threshold function used for shape determination;

【図１０】 図３のＣＰＵにて実行される制御処理を示
すフローチャートFIG. 10 is a flowchart showing control processing executed by the CPU of FIG. 3;

【図１１】 図３のＣＰＵにて実行される制御処理を示
すフローチャートFIG. 11 is a flowchart showing control processing executed by the CPU of FIG. 3;

【図１２】 図３のＣＰＵにて実行される制御処理を示
すフローチャートFIG. 12 is a flowchart showing control processing executed by the CPU of FIG. 3;

【図１３】 評価関数の説明図FIG. 13 is an explanatory diagram of an evaluation function.

【図１４】 同じ面積の不良候補要素同士における輝度
値の相違を示すグラフFIG. 14 is a graph showing a difference in luminance value between defective candidate elements having the same area.

【図１５】 各不良候補要素の面積と輝度値との分布を
示すグラフFIG. 15 is a graph showing the distribution of the area and the luminance value of each defective candidate element.

【図１６】 本発明の第２実施形態による光学部材検査
装置の制御装置の内部回路構成を示すブロック図FIG. 16 is a block diagram showing an internal circuit configuration of a control device of the optical member inspection device according to the second embodiment of the present invention.

【図１７】 本発明の第２実施形態において図１６のＣ
ＰＵにて実行される制御処理を示すフローチャートFIG. 17 shows a second embodiment of the present invention;
Flowchart showing control processing executed by PU

【図１８】 正規化値の分布を示すグラフFIG. 18 is a graph showing a distribution of normalized values.

【図１９】 本発明の第３実施形態において実行される
制御処理を示すフローチャートFIG. 19 is a flowchart showing control processing executed in a third embodiment of the present invention.

【図２０】 正規化値の分布を示すグラフFIG. 20 is a graph showing a distribution of normalized values.

【図２１】 評価関数に対する比較例を示すグラフFIG. 21 is a graph showing a comparative example for an evaluation function.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

３ 撮像装置 ４ 撮像レンズ ５ 撮像素子 ６ 制御装置 ８ 駆動モータ １４ 検査対象光学部材 １５ ホルダ ６０ ＣＰＵ ６２ ホストメモリ ６２ａ 画像メモリ領域 ６２ｂ 分類テーブル格納領域 REFERENCE SIGNS LIST 3 imaging device 4 imaging lens 5 imaging device 6 control device 8 drive motor 14 inspection target optical member 15 holder 60 CPU 62 host memory 62a image memory area 62b classification table storage area

Claims (17)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項１】検査対象光学部材を撮像して当該検査対象
光学部材の像を含む画像データを出力する撮像装置と、 前記画像データ中における周囲とは異なる輝度を有する
部位を抽出要素として抽出する抽出手段と、 前記各抽出要素の図形的特徴量を計測する図形的特徴量
計測手段と、 前記各抽出要素の前記画像データ中における位置を計測
する位置計測手段と、 前記各抽出要素毎に、前記図形的特徴量計測手段によっ
て計測された図形的特徴量を前記位置計測手段によって
計測された位置に応じて正規化することによって、正規
化値を得る正規化手段と、 全ての抽出要素に関して前記正規化手段によって得られ
た全ての正規化値に基づいて所定の評価関数を実行する
演算手段とを備えることを特徴とする光学部材検査装
置。An image pickup apparatus for picking up an image of an optical member to be inspected and outputting image data including an image of the optical member to be inspected, and extracting a portion having a luminance different from the surroundings in the image data as an extraction element. Extracting means, a graphical feature quantity measuring means for measuring a graphical feature quantity of each of the extracted elements, a position measuring means for measuring a position in the image data of each of the extracted elements, for each of the extracted elements, Normalizing means for obtaining a normalized value by normalizing the graphic feature quantity measured by the graphic feature quantity measuring means according to the position measured by the position measuring means; and An optical member inspection apparatus comprising: an operation unit that executes a predetermined evaluation function based on all normalized values obtained by the normalization unit. 【請求項２】前記撮像装置は、その撮像光軸の外側から
前記検査対象光学部材を照明することによって、前記検
査対象光学部材の光学的欠陥個所から散乱光を発生させ
て、この光学的欠陥個所が明部として写り込んだ画像デ
ータを出力することを特徴とする請求項１記載の光学部
材検査装置。2. The imaging device according to claim 1, wherein the imaging device illuminates the inspection target optical member from outside the imaging optical axis to generate scattered light from an optical defect portion of the inspection target optical member. 2. The optical member inspection apparatus according to claim 1, wherein image data in which a portion is reflected as a bright portion is output. 【請求項３】前記抽出手段は、前記画像データを構成す
る各画素の輝度値を所定の閾値と比較して二値化するこ
とによって、前記抽出要素を抽出することを特徴とする
請求項１又は２記載の光学部材検査装置。3. The method according to claim 1, wherein said extracting means extracts said extracted element by binarizing a luminance value of each pixel constituting said image data by comparing it with a predetermined threshold value. Or the optical member inspection device according to 2. 【請求項４】前記図形的特徴量計測手段は、前記各抽出
要素の面積を計測することを特徴とする請求項１記載の
光学部材検査装置。4. An optical member inspection apparatus according to claim 1, wherein said graphic feature amount measuring means measures an area of each of said extracted elements. 【請求項５】前記位置計測手段は、前記検査対象光学部
材の光軸に相当する位置を基準として前記各抽出要素の
位置を計測することを特徴とする請求項１記載の光学部
材検査装置。5. The optical member inspection apparatus according to claim 1, wherein said position measuring means measures the position of each of said extracted elements with reference to a position corresponding to an optical axis of said optical member to be inspected. 【請求項６】前記正規化手段は、前記位置計測手段によ
って計測されたその抽出要素の位置が前記検査対象光学
部材の光軸に相当する位置から離れるにつれて大きくな
る様に、前記各抽出要素毎に基準値を設定し、その抽出
要素の図形的特徴量を設定された基準値で除算すること
によって前記正規化値を得ることを特徴とする請求項５
記載の光学部材検査装置。6. The extraction unit according to claim 1, wherein the position of the extraction element measured by the position measurement unit increases with distance from a position corresponding to an optical axis of the inspection target optical member. 6. A standard value is obtained by dividing a graphical feature amount of the extracted element by the set standard value.
An optical member inspection device according to claim 1. 【請求項７】前記位置計測手段は、前記検査対象光学部
材の光軸に相当する位置を中心とした同心円状の複数の
領域の何れに前記各抽出要素が位置しているのかを計測
し、 前記正規化手段は、これら同心円状の複数の領域の夫々
に対応した基準値を設定することを特徴とする請求項６
記載の光学部材検査装置。7. The position measuring means measures which of the plurality of concentric regions around the position corresponding to the optical axis of the inspection target optical member is located in each of the extraction elements, 7. The method according to claim 6, wherein the normalizing unit sets a reference value corresponding to each of the plurality of concentric regions.
An optical member inspection device according to claim 1. 【請求項８】前記演算手段は、前記正規化手段によって
得られた前記各抽出要素の正規化値を前記各領域毎に加
算した上で、各領域毎の加算結果の二乗和の平方根を算
出することを特徴とする請求項７記載の光学部材検査装
置。8. The arithmetic unit adds a normalized value of each of the extracted elements obtained by the normalizing unit for each of the regions, and calculates a square root of a sum of squares of the addition result for each of the regions. The optical member inspection apparatus according to claim 7, wherein the inspection is performed. 【請求項９】前記演算手段は、前記抽出要素をその原因
となった光学的欠陥の種類に応じて分類し、各種類毎に
前記二乗和の平方根を算出するとともに、各種類毎の算
出結果の二乗和の平方根を更に算出することを特徴とす
る請求項８記載の光学部材検査装置。9. The computing means classifies the extracted elements according to the type of optical defect that caused them, calculates the square root of the sum of squares for each type, and calculates the calculation result for each type. 9. The optical member inspection apparatus according to claim 8, further comprising calculating a square root of a sum of squares. 【請求項１０】前記演算手段は、所定値に満たない前記
正規化値については、その正規化値に対応する抽出要素
から所定距離内の間隔で所定個数以上の抽出要素が連な
っていない限り、加算を行わないことを特徴とする請求
項９記載の光学部材検査装置。10. The arithmetic means, for the normalized value less than a predetermined value, as long as a predetermined number or more of extracted elements are not continuous at an interval within a predetermined distance from an extracted element corresponding to the normalized value. The optical member inspection apparatus according to claim 9, wherein the addition is not performed. 【請求項１１】前記演算手段は、前記所定値に満たない
正規化値に対応する抽出要素から所定距離内の間隔で所
定個数以上の抽出要素が連なっている場合には、前記所
定距離内の間隔で連なっている抽出要素の数に一定値を
乗じた数値をこれら抽出要素全体についての正規値と
し、このような抽出要素全体についての正規値を、他の
正規値とは独立して分類することを特徴とする請求項１
０記載の光学部材検査装置。11. The method according to claim 1, wherein when a predetermined number or more of extracted elements are connected at intervals within a predetermined distance from the extracted elements corresponding to the normalized values less than the predetermined value, A value obtained by multiplying the number of extracted elements connected at intervals by a fixed value is set as a normal value for all of the extracted elements, and the normal value of such an entire extracted element is classified independently of other normal values. 2. The method according to claim 1, wherein
0 optical member inspection apparatus. 【請求項１２】前記演算手段が前記評価関数を実行する
ことによって得られた値が所定の良否判定基準値を超え
た場合に、前記検査対象光学部材が不良品であると判定
する良否判定手段を更に備えることを特徴とする請求項
１記載の光学部材検査装置。12. A pass / fail judgment means for judging that said optical member to be inspected is defective when a value obtained by executing said evaluation function by said arithmetic means exceeds a predetermined pass / fail judgment reference value. The optical member inspection apparatus according to claim 1, further comprising: 【請求項１３】前記図形的特徴量計測手段は、前記各抽
出要素の面積及び輝度を計測することを特徴とする請求
項１記載の光学部材検査装置。13. An optical member inspection apparatus according to claim 1, wherein said graphic feature amount measuring means measures an area and a brightness of each of said extracted elements. 【請求項１４】前記位置計測手段は、前記各抽出要素の
重心の位置を計測することを特徴とする請求項１記載の
光学部材検査装置。14. The optical member inspection apparatus according to claim 1, wherein said position measuring means measures the position of the center of gravity of each of said extracted elements. 【請求項１５】検査対象光学部材を撮像して得られた当
該検査対象光学部材の像を含む画像データ中における周
囲とは異なる輝度を有する部位を、抽出要素として抽出
する抽出手段と、 前記各抽出要素の図形的特徴量を計測する図形的特徴量
計測手段と、 前記各抽出要素の前記画像データ中における位置を計測
する位置計測手段と、 前記各抽出要素毎に、前記図形的特徴量計測手段によっ
て計測された図形的特徴量を前記位置計測手段によって
計測された位置に応じて正規化することによって、正規
化値を得る正規化手段と、 全ての抽出要素に関して前記正規化手段によって得られ
た全ての正規化値に基づいて所定の評価関数を実行する
演算手段とを備えることを特徴とする画像処理装置。15. An extraction means for extracting, as an extraction element, a portion having a luminance different from the surroundings in image data including an image of the inspection target optical member obtained by imaging the inspection target optical member, A graphical feature quantity measuring means for measuring a graphical feature quantity of the extracted element; a position measuring means for measuring a position of each of the extracted elements in the image data; and a graphical feature quantity measurement for each of the extracted elements. Normalizing means for obtaining a normalized value by normalizing the graphical feature quantity measured by the means in accordance with the position measured by the position measuring means; and And a calculating means for executing a predetermined evaluation function based on all the normalized values. 【請求項１６】検査対象光学部材を撮像して得られた当
該検査対象光学部材の像を含む画像データ中における周
囲とは異なる輝度を有する部位を、抽出要素として抽出
し、 前記各抽出要素の図形的特徴量を計測し、 前記各抽出要素の前記画像データ中における位置を計測
し、 前記各抽出要素毎に、その抽出要素の図形的特徴量をそ
の画像データ中における位置に応じて正規化することに
よって正規化値を取得し、 全ての抽出要素に関して取得された全ての正規化値に基
づいて所定の評価関数を実行することを特徴とする画像
処理方法。16. A portion having a brightness different from that of surroundings in image data including an image of the inspection target optical member obtained by imaging the inspection target optical member is extracted as an extraction element. Measuring a graphical feature, measuring a position of each of the extracted elements in the image data, and normalizing a graphical feature of the extracted element for each of the extracted elements in accordance with the position in the image data Performing a predetermined evaluation function based on all the normalized values acquired for all the extracted elements. 【請求項１７】コンピュータに対して、 検査対象光学部材を撮像して得られた当該検査対象光学
部材の像を含む画像データ中における周囲とは異なる輝
度を有する部位を、抽出要素として抽出させ、 前記各抽出要素の図形的特徴量を計測させ、 前記各抽出要素の前記画像データ中における位置を計測
させ、 前記各抽出要素毎に、その図形的特徴量をその画像デー
タ中における位置に応じて正規化させることによって正
規化値を取得させ、 全ての抽出要素に関して取得した全ての正規化値に基づ
いて所定の評価関数を実行させるプログラムを格納した
コンピュータ可読媒体。17. A computer having a part having a luminance different from that of surroundings in image data including an image of the inspection target optical member obtained by imaging the inspection target optical member, as an extraction element, The graphical feature amount of each of the extracted elements is measured, and the position of each of the extracted elements in the image data is measured. For each of the extracted elements, the graphical feature amount is determined according to the position in the image data. A computer-readable medium storing a program for causing a normalized value to be obtained by normalization and executing a predetermined evaluation function based on all normalized values obtained for all extracted elements.
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