JP2000132684A - 外観検査方法 - Google Patents
外観検査方法Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】縞模様を有する被検査物の表面に発生する傷、
黒点、異物混入といった欠陥を画像処理技術を用いて縞
模様とは区別して検出する。 【解決手段】被検査物の表面の画像を撮像し、得られた
原画像に対して少なくとも微分処理を含む画像処理を施
して濃淡変化に関する画像データを取得し、予め良品と
判明している被検査物について前処理工程で得られた画
像データの特徴を検査用の基礎データとして取得し、外
観検査すべき被検査物について前処理工程で得られた画
像データの特徴を検査用の基礎データと比較照合するこ
とにより、欠陥部の特徴を縞模様の特徴から分離抽出し
て認識し、良否判定を行う。また、良品の画像データか
ら縞の境界部に沿って検査ウィンドウを作成し、この検
査ウィンドウを被検査画像に設定しても良い。
黒点、異物混入といった欠陥を画像処理技術を用いて縞
模様とは区別して検出する。 【解決手段】被検査物の表面の画像を撮像し、得られた
原画像に対して少なくとも微分処理を含む画像処理を施
して濃淡変化に関する画像データを取得し、予め良品と
判明している被検査物について前処理工程で得られた画
像データの特徴を検査用の基礎データとして取得し、外
観検査すべき被検査物について前処理工程で得られた画
像データの特徴を検査用の基礎データと比較照合するこ
とにより、欠陥部の特徴を縞模様の特徴から分離抽出し
て認識し、良否判定を行う。また、良品の画像データか
ら縞の境界部に沿って検査ウィンドウを作成し、この検
査ウィンドウを被検査画像に設定しても良い。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、縞模様を有する被
検査物の表面に発生する傷、黒点、異物混入といった欠
陥を画像処理技術を用いて検出する外観検査方法に関す
るものである。
検査物の表面に発生する傷、黒点、異物混入といった欠
陥を画像処理技術を用いて検出する外観検査方法に関す
るものである。
【０００２】
【従来の技術】従来、被検査物の表面に発生する欠陥を
検出する方法として、特開平３−１７５３４３号に開示
された技術が知られている。この従来技術では、被検査
物の表面に適当な照明を照射して、テレビカメラにより
被検査物の表面を撮像し、得られた原画像に対して微分
処理を含む画像処理を施して、被検査物の輪郭線を抽出
し、この輪郭線の内側に発生する濃淡変化部分を欠陥と
して検出している。
検出する方法として、特開平３−１７５３４３号に開示
された技術が知られている。この従来技術では、被検査
物の表面に適当な照明を照射して、テレビカメラにより
被検査物の表面を撮像し、得られた原画像に対して微分
処理を含む画像処理を施して、被検査物の輪郭線を抽出
し、この輪郭線の内側に発生する濃淡変化部分を欠陥と
して検出している。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】被検査物の表面がほぼ
均一な濃度の場合には上述の従来技術により検査が可能
であったが、被検査物の表面に円形、波形、線形等の縞
模様が存在し、それが表面の欠陥と同程度の光量変化を
有する場合には、表面の欠陥を縞模様と区別して抽出す
ることが困難である。
均一な濃度の場合には上述の従来技術により検査が可能
であったが、被検査物の表面に円形、波形、線形等の縞
模様が存在し、それが表面の欠陥と同程度の光量変化を
有する場合には、表面の欠陥を縞模様と区別して抽出す
ることが困難である。
【０００４】本発明はこのような点に鑑みてなされたも
のであり、その目的とするところは、縞模様を有する被
検査物の表面に発生する欠陥を縞模様とは区別して検出
できる外観検査方法を提供することにある。
のであり、その目的とするところは、縞模様を有する被
検査物の表面に発生する欠陥を縞模様とは区別して検出
できる外観検査方法を提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】請求項１の発明は、図１
に示すような縞模様を有する被検査物の表面に発生する
欠陥を縞模様とは区別して検出するための検査方法であ
って、被検査物の表面の画像を撮像する撮像工程と、撮
像工程で得られた原画像に対して少なくとも微分処理を
含む画像処理を施して濃淡変化に関する画像データを取
得する前処理工程と、予め良品と判明している被検査物
について前処理工程で得られた画像データの特徴を検査
用の基礎データとして取得する工程と、外観検査すべき
被検査物について前処理工程で得られた画像データの特
徴を検査用の基礎データと比較照合することにより、欠
陥部の特徴を縞模様の特徴から分離抽出して認識し、良
否判定を行う工程とを有することを特徴とするものであ
る。
に示すような縞模様を有する被検査物の表面に発生する
欠陥を縞模様とは区別して検出するための検査方法であ
って、被検査物の表面の画像を撮像する撮像工程と、撮
像工程で得られた原画像に対して少なくとも微分処理を
含む画像処理を施して濃淡変化に関する画像データを取
得する前処理工程と、予め良品と判明している被検査物
について前処理工程で得られた画像データの特徴を検査
用の基礎データとして取得する工程と、外観検査すべき
被検査物について前処理工程で得られた画像データの特
徴を検査用の基礎データと比較照合することにより、欠
陥部の特徴を縞模様の特徴から分離抽出して認識し、良
否判定を行う工程とを有することを特徴とするものであ
る。
【０００６】ここで、検査用の基礎データとして用いら
れる画像データとしては、（ａ）原画像の濃淡変化の大
きさを示す微分値の画像データ、（ｂ）原画像の濃淡変
化の方向を示す微分方向値の画像データ、（ｃ）原画像
の濃淡変化が大きい点を示すエッジ点の画像データなど
があり、請求項２の発明では画像データ（ｂ）、請求項
３の発明では画像データ（ａ）＋（ｂ）、請求項４の発
明では画像データ（ｂ）＋（ｃ）、請求項５の発明では
画像データ（ａ）＋（ｂ）＋（ｃ）、請求項６の発明で
は画像データ（ｃ）、請求項７の発明では画像データ
（ａ）＋（ｃ）をそれぞれ用いている。
れる画像データとしては、（ａ）原画像の濃淡変化の大
きさを示す微分値の画像データ、（ｂ）原画像の濃淡変
化の方向を示す微分方向値の画像データ、（ｃ）原画像
の濃淡変化が大きい点を示すエッジ点の画像データなど
があり、請求項２の発明では画像データ（ｂ）、請求項
３の発明では画像データ（ａ）＋（ｂ）、請求項４の発
明では画像データ（ｂ）＋（ｃ）、請求項５の発明では
画像データ（ａ）＋（ｂ）＋（ｃ）、請求項６の発明で
は画像データ（ｃ）、請求項７の発明では画像データ
（ａ）＋（ｃ）をそれぞれ用いている。
【０００７】また、請求項８の発明によれば、予め良品
と判明している被検査物について前処理工程で得られた
画像データを用いて縞模様に対して基準となる検査ウィ
ンドウを作成する工程と、作成された検査ウィンドウを
外観検査すべき被検査物の画像データに対して設定する
工程と、設定された検査ウィンドウ上の画像データに基
づいて、欠陥部の特徴を縞模様の特徴から分離抽出して
認識し、良否判定を行う工程とを有することを特徴とす
るものである。
と判明している被検査物について前処理工程で得られた
画像データを用いて縞模様に対して基準となる検査ウィ
ンドウを作成する工程と、作成された検査ウィンドウを
外観検査すべき被検査物の画像データに対して設定する
工程と、設定された検査ウィンドウ上の画像データに基
づいて、欠陥部の特徴を縞模様の特徴から分離抽出して
認識し、良否判定を行う工程とを有することを特徴とす
るものである。
【０００８】ここで、良否判定を行う工程では、設定さ
れた検査ウィンドウをもとに複数の検査ラインを作成
し、その検査ライン上の画像データに基づいて良否判定
を行うことを特徴とする（請求項９）。複数の検査ライ
ンは、検査ウィンドウの内部又は複数の検査ウィンドウ
の間に所定の間隔で設定すれば良い（請求項１４）。ま
た、複数の検査ラインは、画像走査方向に対して平行な
方向又は垂直な方向に設定すれば良い（請求項１５）。
れた検査ウィンドウをもとに複数の検査ラインを作成
し、その検査ライン上の画像データに基づいて良否判定
を行うことを特徴とする（請求項９）。複数の検査ライ
ンは、検査ウィンドウの内部又は複数の検査ウィンドウ
の間に所定の間隔で設定すれば良い（請求項１４）。ま
た、複数の検査ラインは、画像走査方向に対して平行な
方向又は垂直な方向に設定すれば良い（請求項１５）。
【０００９】検査ウィンドウを作成するために用いられ
る画像データとしては、（ａ）原画像の濃淡変化の大き
さを示す微分値の画像データ、（ｂ）原画像の濃淡変化
の方向を示す微分方向値の画像データ、（ｃ）原画像の
濃淡変化が大きい点を示すエッジ点の画像データなどが
あり、請求項１０の発明では画像データ（ｂ）＋
（ｃ）、請求項１１の発明では画像データ（ｂ）、請求
項１２の発明では画像データ（ａ）＋（ｃ）、請求項１
３の発明では画像データ（ａ）＋（ｂ）＋（ｃ）をそれ
ぞれ用いている。
る画像データとしては、（ａ）原画像の濃淡変化の大き
さを示す微分値の画像データ、（ｂ）原画像の濃淡変化
の方向を示す微分方向値の画像データ、（ｃ）原画像の
濃淡変化が大きい点を示すエッジ点の画像データなどが
あり、請求項１０の発明では画像データ（ｂ）＋
（ｃ）、請求項１１の発明では画像データ（ｂ）、請求
項１２の発明では画像データ（ａ）＋（ｃ）、請求項１
３の発明では画像データ（ａ）＋（ｂ）＋（ｃ）をそれ
ぞれ用いている。
【００１０】
【発明の実施の形態】（実施例１）図２は本発明の外観
検査方法を実施するための装置の概略構成を示す。図
中、１はＣＣＤカメラであり、被検査物２の表面を撮像
する。３は照明装置であり、被検査物２の表面に適当な
照明を施している。４は画像処理装置であり、ＣＣＤカ
メラ１により撮像された被検査物２の表面の濃淡画像を
処理して、外観検査不良の有無を判定する。
検査方法を実施するための装置の概略構成を示す。図
中、１はＣＣＤカメラであり、被検査物２の表面を撮像
する。３は照明装置であり、被検査物２の表面に適当な
照明を施している。４は画像処理装置であり、ＣＣＤカ
メラ１により撮像された被検査物２の表面の濃淡画像を
処理して、外観検査不良の有無を判定する。
【００１１】図３は画像処理装置４の詳細な構成を示し
ている。この画像処理装置４は、ＣＣＤカメラ１から出
力される画像信号をＡ／Ｄ変換するＡ／Ｄ変換部５と、
Ａ／Ｄ変換された画像データを前処理する前処理部６
と、前処理された画像データを被検査物２の原画像とし
て記憶する原画像メモリ７１と、原画像の各画素に対応
して演算される微分値を記憶する微分画像メモリ７２
と、演算された微分方向値を記憶する微分方向値画像メ
モリ７３と、原画像の濃淡（明るさ）の変化点を線画と
して抽出したエッジフラグを記憶するエッジ画像メモリ
７４と、原画像を演算処理して各画像メモリ７１〜７４
に所定のデータを記憶させるとともに、各画像メモリ７
１〜７４に記憶されているデータに基づいて被検査物２
の欠陥の有無をチェックするマイクロプロセッサよりな
る判定部８とで構成されている。
ている。この画像処理装置４は、ＣＣＤカメラ１から出
力される画像信号をＡ／Ｄ変換するＡ／Ｄ変換部５と、
Ａ／Ｄ変換された画像データを前処理する前処理部６
と、前処理された画像データを被検査物２の原画像とし
て記憶する原画像メモリ７１と、原画像の各画素に対応
して演算される微分値を記憶する微分画像メモリ７２
と、演算された微分方向値を記憶する微分方向値画像メ
モリ７３と、原画像の濃淡（明るさ）の変化点を線画と
して抽出したエッジフラグを記憶するエッジ画像メモリ
７４と、原画像を演算処理して各画像メモリ７１〜７４
に所定のデータを記憶させるとともに、各画像メモリ７
１〜７４に記憶されているデータに基づいて被検査物２
の欠陥の有無をチェックするマイクロプロセッサよりな
る判定部８とで構成されている。
【００１２】以下、上述の画像処理装置により原画像か
ら微分画像、微分方向値画像、及びエッジ画像を作成す
る処理について説明する。まず、被検査物２を含む空間
領域を撮像して得られた原画像は濃淡画像であって、各
画素はたとえば濃度が２５６階調（８ビット）で表わさ
れている。この濃淡画像から被検査物２の輪郭や縞模
様、欠陥、異物等のエッジを抽出する処理は、「エッジ
の部分は濃度変化が大きい部分に対応している」という
考え方を基本にしている。したがって、濃度を微分する
ことによってエッジの抽出を行うのが一般的である。微
分処理は、図４に示すように、濃淡画像を３×３画素の
局所並列ウィンドウＷに分割して行う。つまり、注目す
る画素Ｅと、その画素Ｅの周囲の８画素Ａ〜Ｄ、Ｆ〜Ｉ
とで局所並列ウィンドウＷを形成し、局所並列ウィンド
ウＷ内の画素Ａ〜Ｉの濃度の縦方向の濃度変化ΔＶと横
方向の濃度変化ΔＨとを次式によって求める。
ら微分画像、微分方向値画像、及びエッジ画像を作成す
る処理について説明する。まず、被検査物２を含む空間
領域を撮像して得られた原画像は濃淡画像であって、各
画素はたとえば濃度が２５６階調（８ビット）で表わさ
れている。この濃淡画像から被検査物２の輪郭や縞模
様、欠陥、異物等のエッジを抽出する処理は、「エッジ
の部分は濃度変化が大きい部分に対応している」という
考え方を基本にしている。したがって、濃度を微分する
ことによってエッジの抽出を行うのが一般的である。微
分処理は、図４に示すように、濃淡画像を３×３画素の
局所並列ウィンドウＷに分割して行う。つまり、注目す
る画素Ｅと、その画素Ｅの周囲の８画素Ａ〜Ｄ、Ｆ〜Ｉ
とで局所並列ウィンドウＷを形成し、局所並列ウィンド
ウＷ内の画素Ａ〜Ｉの濃度の縦方向の濃度変化ΔＶと横
方向の濃度変化ΔＨとを次式によって求める。
【００１３】ΔＶ＝（Ａ＋Ｂ＋Ｃ）−（Ｇ＋Ｈ＋Ｉ） ΔＨ＝（Ａ＋Ｄ＋Ｇ）−（Ｃ＋Ｆ＋Ｉ） ただし、Ａ〜Ｉは対応する画素の濃度を示している。さ
らに、微分値｜ｅ｜と微分方向値∠ｅとを次式によって
求める。 ｜ｅ｜＝√（ΔＶ2 ＋ΔＨ2 ） ∠ｅ ＝ｔａｎ-1（ΔＶ／ΔＨ）＋π／２
らに、微分値｜ｅ｜と微分方向値∠ｅとを次式によって
求める。 ｜ｅ｜＝√（ΔＶ2 ＋ΔＨ2 ） ∠ｅ ＝ｔａｎ-1（ΔＶ／ΔＨ）＋π／２
【００１４】以上の演算を原画像の全画素について行う
ことにより、被検査物２の輪郭や縞模様、欠陥、異物等
が存在しているような濃度変化が大きい部分と、その変
化の方向とを抽出することができ、微分画像（６ビッ
ト）、微分方向値画像（４ビット）としてそれぞれ微分
画像メモリ７２および微分方向値画像メモリ７３に記憶
される。
ことにより、被検査物２の輪郭や縞模様、欠陥、異物等
が存在しているような濃度変化が大きい部分と、その変
化の方向とを抽出することができ、微分画像（６ビッ
ト）、微分方向値画像（４ビット）としてそれぞれ微分
画像メモリ７２および微分方向値画像メモリ７３に記憶
される。
【００１５】次に、細線化処理が行われる。細線化処理
は、微分値が大きいほど濃度変化が大きいことを表わし
ている点に着目して行われる。すなわち、各画素の微分
値を周囲の画素の微分値と比較し、周囲の画素よりも大
きくなるものを連結していくことにより、１画素の幅を
有したエッジが抽出される。つまり、画面上の各画素の
位置をＸ−Ｙ座標で表わし、微分値をＺ軸に取れば、図
５に示すように、微分値を表わす曲面が形成されること
になるのであり、細線化処理は、この曲面における稜線
を求めることに相当する。この段階ではノイズ等による
エッジも含まれているから、図６に示すように、適宜し
きい値を設定し、しきい値以上の値のみを採用してノイ
ズ成分を除去する。
は、微分値が大きいほど濃度変化が大きいことを表わし
ている点に着目して行われる。すなわち、各画素の微分
値を周囲の画素の微分値と比較し、周囲の画素よりも大
きくなるものを連結していくことにより、１画素の幅を
有したエッジが抽出される。つまり、画面上の各画素の
位置をＸ−Ｙ座標で表わし、微分値をＺ軸に取れば、図
５に示すように、微分値を表わす曲面が形成されること
になるのであり、細線化処理は、この曲面における稜線
を求めることに相当する。この段階ではノイズ等による
エッジも含まれているから、図６に示すように、適宜し
きい値を設定し、しきい値以上の値のみを採用してノイ
ズ成分を除去する。
【００１６】細線化処理で得られたエッジ画像（１ビッ
ト）は、原画像のコントラストが不十分であるときや、
ノイズが多いようなときには、不連続線になりやすい。
そこで、エッジ延長処理を行う。エッジ延長処理は、不
連続線の端点から始めて、注目する画素とその周囲の画
素とを比較し、次式で表わされる評価関数ｆ（ｅJ ）が
もっとも大きくなる方向にエッジを延長し、他の線の端
点に衝突するまでこれを続けるものである。
ト）は、原画像のコントラストが不十分であるときや、
ノイズが多いようなときには、不連続線になりやすい。
そこで、エッジ延長処理を行う。エッジ延長処理は、不
連続線の端点から始めて、注目する画素とその周囲の画
素とを比較し、次式で表わされる評価関数ｆ（ｅJ ）が
もっとも大きくなる方向にエッジを延長し、他の線の端
点に衝突するまでこれを続けるものである。
【００１７】ｆ（ｅJ ）＝｜ｅJ ｜ｃｏｓ（∠ｅJ −∠
ｅ0 ）ｃｏｓ｛（Ｊ−１）π／４−∠ｅ0 ｝ ここに、ｅ0 は中心画素の微分データであり、ｅJ は隣
接画素の微分データであって、Ｊ＝１，２，…，８であ
る。
ｅ0 ）ｃｏｓ｛（Ｊ−１）π／４−∠ｅ0 ｝ ここに、ｅ0 は中心画素の微分データであり、ｅJ は隣
接画素の微分データであって、Ｊ＝１，２，…，８であ
る。
【００１８】以上の処理により、被検査物２の輪郭、縞
模様、欠陥、異物等の輪郭線が閉曲線のパターンとなっ
た１ビットのエッジ画像が得られ、エッジ画像メモリ７
４に記憶される。エッジ画像メモリの値が“１”となる
画素をエッジ点と称する。
模様、欠陥、異物等の輪郭線が閉曲線のパターンとなっ
た１ビットのエッジ画像が得られ、エッジ画像メモリ７
４に記憶される。エッジ画像メモリの値が“１”となる
画素をエッジ点と称する。
【００１９】本発明が検査対象とする被検査物２の表面
は、図７に示すような円形、線形等の縞模様を有してい
る。この模様の中に、図８に示すような傷、異物、欠け
等の欠陥部が存在するか否かを判定するために、画像処
理装置により取り込まれた濃淡画像から、濃度の勾配を
表わす微分画像、濃度の変化方向を示す微分方向値画
像、微分画像と微分方向値画像より求められるエッジ延
長画像等の特徴抽出画像を求める。この特徴抽出画像を
用いて、予め設定された検査領域内をラスター走査する
ことにより、まず縞模様の特徴を抽出する。線形の横縞
模様の場合、図９に示す微分方向値を縞模様に当てはめ
ると、図１０のようになる。同様に、円形の縞模様の場
合にも、それぞれの濃度変化にあった微分方向値を縞模
様に当てはめると、図１１のようになる。
は、図７に示すような円形、線形等の縞模様を有してい
る。この模様の中に、図８に示すような傷、異物、欠け
等の欠陥部が存在するか否かを判定するために、画像処
理装置により取り込まれた濃淡画像から、濃度の勾配を
表わす微分画像、濃度の変化方向を示す微分方向値画
像、微分画像と微分方向値画像より求められるエッジ延
長画像等の特徴抽出画像を求める。この特徴抽出画像を
用いて、予め設定された検査領域内をラスター走査する
ことにより、まず縞模様の特徴を抽出する。線形の横縞
模様の場合、図９に示す微分方向値を縞模様に当てはめ
ると、図１０のようになる。同様に、円形の縞模様の場
合にも、それぞれの濃度変化にあった微分方向値を縞模
様に当てはめると、図１１のようになる。
【００２０】また、縞部の境界部では、濃度の変化が大
きいので微分値も大きな値を持ち、さらに各境界部には
エッジ延長フラグが存在する。縞部の微分方向値の連続
性や微分値の総和などにより縞部の特徴はある規則性を
有する。よって、濃度値、微分値、微分方向値、エッジ
延長等の画像データを用いることにより、縞部の特徴抽
出による検査用基礎データを求めることができる。この
検査用基礎データと照合することにより、縞部に欠陥が
存在する場合、縞部の特徴が乱れた部分を検出すること
により欠陥部を認識することができる。
きいので微分値も大きな値を持ち、さらに各境界部には
エッジ延長フラグが存在する。縞部の微分方向値の連続
性や微分値の総和などにより縞部の特徴はある規則性を
有する。よって、濃度値、微分値、微分方向値、エッジ
延長等の画像データを用いることにより、縞部の特徴抽
出による検査用基礎データを求めることができる。この
検査用基礎データと照合することにより、縞部に欠陥が
存在する場合、縞部の特徴が乱れた部分を検出すること
により欠陥部を認識することができる。
【００２１】本実施例による外観検査の処理手順の概要
を図１２に示す。まず、円形，線形等の縞模様を持つ被
検査物の良品画像を撮像する。得られた濃淡画像をもと
に微分値、微分方向値、エッジ延長等の特徴抽出を行
う。各特徴抽出画像を用いて微分方向値、エッジ延長点
の連続性、微分値の大きさ等を適宜組み合わせて用いる
ことにより、縞部の良品特徴を抽出する。次に、検査す
べき被検査物を撮像し、撮像された画像に対して、良品
特徴を元に作成された検査データと比較する。ここで、
被検査物の表面に傷、異物、黒点等の欠陥が存在した場
合には、画像データの連続性等が乱れることになる。そ
こで、この画像データの連続性等が乱れる部分を認識し
て、欠陥を抽出する。以下、本実施例で説明した画像処
理装置を用いて縞模様を有する被検査物の表面の欠陥を
検出するさらに具体的な方法について詳しく説明する。
を図１２に示す。まず、円形，線形等の縞模様を持つ被
検査物の良品画像を撮像する。得られた濃淡画像をもと
に微分値、微分方向値、エッジ延長等の特徴抽出を行
う。各特徴抽出画像を用いて微分方向値、エッジ延長点
の連続性、微分値の大きさ等を適宜組み合わせて用いる
ことにより、縞部の良品特徴を抽出する。次に、検査す
べき被検査物を撮像し、撮像された画像に対して、良品
特徴を元に作成された検査データと比較する。ここで、
被検査物の表面に傷、異物、黒点等の欠陥が存在した場
合には、画像データの連続性等が乱れることになる。そ
こで、この画像データの連続性等が乱れる部分を認識し
て、欠陥を抽出する。以下、本実施例で説明した画像処
理装置を用いて縞模様を有する被検査物の表面の欠陥を
検出するさらに具体的な方法について詳しく説明する。
【００２２】（実施例２）本実施例では、微分方向値の
連続性の乱れに着目して欠陥の有無を判定する方法につ
いて説明する。ＣＣＤカメラにより取り込まれた濃淡画
像を上述の画像処理装置により処理すると、濃度の勾配
を表わす微分画像、濃度の変化方向を示す微分方向値画
像、濃淡の変化が大きい部分を線画として抽出したエッ
ジ延長画像等の特徴抽出画像が求められる。これらの特
徴抽出画像は、原画像の全体に対して求める必要はな
く、検査対象となる被検査物の原画像に対して、予め設
定された検査領域内をラスター走査することにより、必
要な部分について求めれば良い。
連続性の乱れに着目して欠陥の有無を判定する方法につ
いて説明する。ＣＣＤカメラにより取り込まれた濃淡画
像を上述の画像処理装置により処理すると、濃度の勾配
を表わす微分画像、濃度の変化方向を示す微分方向値画
像、濃淡の変化が大きい部分を線画として抽出したエッ
ジ延長画像等の特徴抽出画像が求められる。これらの特
徴抽出画像は、原画像の全体に対して求める必要はな
く、検査対象となる被検査物の原画像に対して、予め設
定された検査領域内をラスター走査することにより、必
要な部分について求めれば良い。
【００２３】線形の横縞模様の場合、図９に示す微分方
向値を縞模様に当てはめると、微分方向値は図１０のよ
うになる。図１０より明らかなように、線形の横縞模様
に対する微分方向値は、横方向については８又は０の値
を持ち、縦方向については４又はｃの値を持つことが特
徴である。これを検査用基礎データとして格納する。こ
の検査用基礎データは、良品と認定された被検査物の画
像を取り込むことにより自動的に作成されるものとす
る。次に検査すべき画像を撮像することにより、縞部の
微分方向値の特徴を抽出し、検査データと比較照合す
る。
向値を縞模様に当てはめると、微分方向値は図１０のよ
うになる。図１０より明らかなように、線形の横縞模様
に対する微分方向値は、横方向については８又は０の値
を持ち、縦方向については４又はｃの値を持つことが特
徴である。これを検査用基礎データとして格納する。こ
の検査用基礎データは、良品と認定された被検査物の画
像を取り込むことにより自動的に作成されるものとす
る。次に検査すべき画像を撮像することにより、縞部の
微分方向値の特徴を抽出し、検査データと比較照合す
る。
【００２４】例えば、図１３に示すように、欠陥部を含
む縞部の微分方向値が求められた場合に、良品部の検査
用基礎データでは横一線に微分方向値として８の値が並
んでいるが、不良の場合は、例えば８−ｄ−８−４とい
うように、画像データが乱れてしまう。この乱れ部を検
出することにより欠陥検出を行うことができる。
む縞部の微分方向値が求められた場合に、良品部の検査
用基礎データでは横一線に微分方向値として８の値が並
んでいるが、不良の場合は、例えば８−ｄ−８−４とい
うように、画像データが乱れてしまう。この乱れ部を検
出することにより欠陥検出を行うことができる。
【００２５】円形の縞模様、波形の縞模様の場合につい
ても同様であり、縞部に欠陥が存在する場合には、微分
方向値の連続性が乱れることを利用して欠陥検出を行う
ことができる。
ても同様であり、縞部に欠陥が存在する場合には、微分
方向値の連続性が乱れることを利用して欠陥検出を行う
ことができる。
【００２６】（実施例３）本実施例では、微分値の大き
さの違いと微分方向値の連続性の乱れに着目して欠陥の
有無を判定する方法について説明する。上述の実施例２
では、検査用の基礎データとして、図１０のように微分
方向値の検査データを良品の場合について作成したが、
さらに欠陥検査の精度を上げるために、ある設定値以上
の微分値を持つ縞部の特徴を利用する。すなわち、縞部
の微分値は、図１４のようになり、縞部の境界部では濃
度の変化が大きいので大きな微分値を持ち、縞内部およ
び縞部間ではほとんど濃度の差が無いので微分値は０に
近い値となる。例えば、図１４の例では、縞部の境界部
では微分値が２００であるのに対して、縞内部や縞部間
では微分値は０となっている。
さの違いと微分方向値の連続性の乱れに着目して欠陥の
有無を判定する方法について説明する。上述の実施例２
では、検査用の基礎データとして、図１０のように微分
方向値の検査データを良品の場合について作成したが、
さらに欠陥検査の精度を上げるために、ある設定値以上
の微分値を持つ縞部の特徴を利用する。すなわち、縞部
の微分値は、図１４のようになり、縞部の境界部では濃
度の変化が大きいので大きな微分値を持ち、縞内部およ
び縞部間ではほとんど濃度の差が無いので微分値は０に
近い値となる。例えば、図１４の例では、縞部の境界部
では微分値が２００であるのに対して、縞内部や縞部間
では微分値は０となっている。
【００２７】また、線形の横縞模様の場合、図９に示す
微分方向値を縞模様に当てはめると、微分方向値は図１
０のようになり、横方向については８又は０の値を持
ち、縦方向については４又はｃの値を持つことが特徴で
ある。したがって、正常な縞部では、ある一定の微分方
向値（横方向では８又は０、縦方向では４又はｃ）と、
他の部分に比べて大きな微分値を持つことが特徴であ
る。これを検査用基礎データとして格納する。この検査
用基礎データは、良品と認定された被検査物の画像を取
り込むことにより自動的に作成されるものとする。次に
検査すべき画像を撮像することにより、縞部の微分方向
値と微分値の特徴を抽出し、検査データと比較照合す
る。
微分方向値を縞模様に当てはめると、微分方向値は図１
０のようになり、横方向については８又は０の値を持
ち、縦方向については４又はｃの値を持つことが特徴で
ある。したがって、正常な縞部では、ある一定の微分方
向値（横方向では８又は０、縦方向では４又はｃ）と、
他の部分に比べて大きな微分値を持つことが特徴であ
る。これを検査用基礎データとして格納する。この検査
用基礎データは、良品と認定された被検査物の画像を取
り込むことにより自動的に作成されるものとする。次に
検査すべき画像を撮像することにより、縞部の微分方向
値と微分値の特徴を抽出し、検査データと比較照合す
る。
【００２８】例えば、図１３に示すように、欠陥部を含
む縞部の微分方向値が求められた場合に、良品部の検査
用基礎データでは横一線に微分方向値として８の値が並
んでいるが、不良の場合は、例えば８−ｄ−８−４とい
うように、画像データが乱れてしまう。この乱れ部を検
出することにより欠陥検出を行うことができる。さら
に、縞内部および縞部間の微分値の総和が、良品の場合
はほとんど０であるが、図１３に示すような欠陥が存在
する場合には、縞内部および縞部間の微分値の総和は大
きな値となる。したがって、縞内部および縞部間の微分
値の総和のしきい値を設定することにより、微分値の総
和が欠陥検出用のしきい値を越える場合には、欠陥部が
存在すると判定することができる。
む縞部の微分方向値が求められた場合に、良品部の検査
用基礎データでは横一線に微分方向値として８の値が並
んでいるが、不良の場合は、例えば８−ｄ−８−４とい
うように、画像データが乱れてしまう。この乱れ部を検
出することにより欠陥検出を行うことができる。さら
に、縞内部および縞部間の微分値の総和が、良品の場合
はほとんど０であるが、図１３に示すような欠陥が存在
する場合には、縞内部および縞部間の微分値の総和は大
きな値となる。したがって、縞内部および縞部間の微分
値の総和のしきい値を設定することにより、微分値の総
和が欠陥検出用のしきい値を越える場合には、欠陥部が
存在すると判定することができる。
【００２９】円形の縞模様、波形の縞模様の場合につい
ても同様であり、縞部に欠陥が存在する場合には、微分
方向値の連続性の乱れ又は微分値の大きさの違いを利用
して欠陥検出を行うことができる。
ても同様であり、縞部に欠陥が存在する場合には、微分
方向値の連続性の乱れ又は微分値の大きさの違いを利用
して欠陥検出を行うことができる。
【００３０】（実施例４）本実施例では、原画像の濃淡
変化が大きい点を示すエッジ点の個数と微分方向値の連
続性により縞模様の境界線の部分を認識し、エッジ点の
個数の違い又は微分方向値の連続性の乱れを検出するこ
とにより、欠陥部の特徴を縞模様の特徴から分離抽出し
て認識する方法について説明する。上述の実施例２で
は、検査用の基礎データとして、図１０のように微分方
向値の検査データを良品の場合について作成したが、本
実施例では、さらに欠陥検査の精度を上げるために、原
画像の濃淡変化が大きい点を示すエッジ点の個数を画像
走査方向について計数したデータを利用する。
変化が大きい点を示すエッジ点の個数と微分方向値の連
続性により縞模様の境界線の部分を認識し、エッジ点の
個数の違い又は微分方向値の連続性の乱れを検出するこ
とにより、欠陥部の特徴を縞模様の特徴から分離抽出し
て認識する方法について説明する。上述の実施例２で
は、検査用の基礎データとして、図１０のように微分方
向値の検査データを良品の場合について作成したが、本
実施例では、さらに欠陥検査の精度を上げるために、原
画像の濃淡変化が大きい点を示すエッジ点の個数を画像
走査方向について計数したデータを利用する。
【００３１】例えば、図１５に示す線形の横縞模様の場
合、横方向のエッジ点の数をカウントすると、良品の場
合、上辺と下辺ではそれぞれ１５個のエッジ点、両側辺
では２個のエッジ点がカウントされる。また、縞部間に
はエッジ点は存在せず、エッジ点のカウント値が０とな
る画素列が２行存在する。したがって、良品の場合、エ
ッジ点のカウント値は、１５、２、１５、０、０、１
５、２、１５、０、０というパターンを繰り返すことに
なる。ところが、欠陥部が存在する場合には、図１６に
示すように、画像データの乱れが生じるので、縞内部や
縞部間にもエッジ点が発見されてしまう。このため、エ
ッジ点のカウント値は、例えば、３、１２、５、１５、
０、０、１５、２、１５というように、良品のパターン
とは異なるパターンとなる。また、微分方向値のパター
ンも良品のパターンとは異なっている。この微分方向値
の乱れと各画素列のエッジ点の個数が良品の検査データ
と違うことを利用して欠陥部を検出する。
合、横方向のエッジ点の数をカウントすると、良品の場
合、上辺と下辺ではそれぞれ１５個のエッジ点、両側辺
では２個のエッジ点がカウントされる。また、縞部間に
はエッジ点は存在せず、エッジ点のカウント値が０とな
る画素列が２行存在する。したがって、良品の場合、エ
ッジ点のカウント値は、１５、２、１５、０、０、１
５、２、１５、０、０というパターンを繰り返すことに
なる。ところが、欠陥部が存在する場合には、図１６に
示すように、画像データの乱れが生じるので、縞内部や
縞部間にもエッジ点が発見されてしまう。このため、エ
ッジ点のカウント値は、例えば、３、１２、５、１５、
０、０、１５、２、１５というように、良品のパターン
とは異なるパターンとなる。また、微分方向値のパター
ンも良品のパターンとは異なっている。この微分方向値
の乱れと各画素列のエッジ点の個数が良品の検査データ
と違うことを利用して欠陥部を検出する。
【００３２】（実施例５）本実施例では、実施例１の画
像処理装置で得られたすべての画像データを活用して、
欠陥部の特徴を縞模様の特徴から分離抽出して認識する
方法について説明する。図３の画像処理装置を用いて、
原画像の濃淡変化の大きさを示す微分値の画像データ
と、原画像の濃淡変化の方向を示す微分方向値の画像デ
ータと、原画像の濃淡変化が大きい点を示すエッジ点の
画像データとを求め、良品の画像データから、画像走査
方向について積算した微分値の総和に関する特徴と、縞
模様の境界線の部分における微分方向値の連続性に関す
る特徴と、画像走査方向について計数したエッジ点の個
数に関する特徴を検査用の基礎データとして取得する。
そして、微分値の総和と微分方向値の連続性とエッジ点
の個数により縞模様の境界線の部分を認識し、微分値の
総和の違い又は微分方向値の連続性の乱れ又はエッジ点
の個数の違いを検出することにより、欠陥部の特徴を縞
模様の特徴から分離抽出して認識する。
像処理装置で得られたすべての画像データを活用して、
欠陥部の特徴を縞模様の特徴から分離抽出して認識する
方法について説明する。図３の画像処理装置を用いて、
原画像の濃淡変化の大きさを示す微分値の画像データ
と、原画像の濃淡変化の方向を示す微分方向値の画像デ
ータと、原画像の濃淡変化が大きい点を示すエッジ点の
画像データとを求め、良品の画像データから、画像走査
方向について積算した微分値の総和に関する特徴と、縞
模様の境界線の部分における微分方向値の連続性に関す
る特徴と、画像走査方向について計数したエッジ点の個
数に関する特徴を検査用の基礎データとして取得する。
そして、微分値の総和と微分方向値の連続性とエッジ点
の個数により縞模様の境界線の部分を認識し、微分値の
総和の違い又は微分方向値の連続性の乱れ又はエッジ点
の個数の違いを検出することにより、欠陥部の特徴を縞
模様の特徴から分離抽出して認識する。
【００３３】例えば、図１７に示す線形の横縞模様の場
合、良品の場合、縞内部の微分値は０、縞部間の微分値
も０、縞境界部の微分値は２００とすると、各画素列毎
の微分値の総和を求めると、上辺と下辺ではそれぞれ１
５個のエッジ点が存在することにより微分値の総和は２
００×１５＝３０００、両側辺では２個のエッジ点が存
在することにより、微分値の総和は２００×２＝４００
となる。また、縞部間にはエッジ点は存在せず、微分値
の総和が０となる画素列が２行存在する。したがって、
良品の場合、微分値の総和は、３０００、４００、３０
００、０、０、３０００、４００、３０００、０、０と
いうパターンを繰り返すことになる。ところが、欠陥部
が存在する場合には、図１８に示すように、画像データ
の乱れが生じるので、縞内部や縞部間にも微分値の大き
な画素が存在する。このため、微分値の総和は、例え
ば、６００、２４００、１０００、３０００、０、０、
３０００、４００、３０００というように、良品のパタ
ーンとは異なるパターンとなる。また、微分方向値のパ
ターンも良品のパターンとは異なっている。さらに、エ
ッジ点の個数のパターンも良品のパターンとは異なって
いる。この微分方向値の乱れと各画素列のエッジ点の個
数、微分値の総和が良品の検査データと違うことを利用
して欠陥部を検出する。
合、良品の場合、縞内部の微分値は０、縞部間の微分値
も０、縞境界部の微分値は２００とすると、各画素列毎
の微分値の総和を求めると、上辺と下辺ではそれぞれ１
５個のエッジ点が存在することにより微分値の総和は２
００×１５＝３０００、両側辺では２個のエッジ点が存
在することにより、微分値の総和は２００×２＝４００
となる。また、縞部間にはエッジ点は存在せず、微分値
の総和が０となる画素列が２行存在する。したがって、
良品の場合、微分値の総和は、３０００、４００、３０
００、０、０、３０００、４００、３０００、０、０と
いうパターンを繰り返すことになる。ところが、欠陥部
が存在する場合には、図１８に示すように、画像データ
の乱れが生じるので、縞内部や縞部間にも微分値の大き
な画素が存在する。このため、微分値の総和は、例え
ば、６００、２４００、１０００、３０００、０、０、
３０００、４００、３０００というように、良品のパタ
ーンとは異なるパターンとなる。また、微分方向値のパ
ターンも良品のパターンとは異なっている。さらに、エ
ッジ点の個数のパターンも良品のパターンとは異なって
いる。この微分方向値の乱れと各画素列のエッジ点の個
数、微分値の総和が良品の検査データと違うことを利用
して欠陥部を検出する。
【００３４】（実施例６）本実施例では、実施例１の画
像処理装置で得られたエッジ点の画像データのみを用い
て欠陥を検出する方法について説明する。上述の実施例
４で詳しく説明したように、良品の画像データに対し
て、画像走査方向について計数したエッジ点の個数に関
する特徴を検査用の基礎データとして取得する。例え
ば、図１５に示す線形の横縞模様の場合、横方向のエッ
ジ点の数をカウントすると、良品の場合、１５、２、１
５、０、０、１５、２、１５、０、０というパターンを
繰り返すことになる。ところが、欠陥部が存在する場合
には、図１６に示すように、画像データの乱れが生じる
ので、縞内部や縞部間にもエッジ点が発見されてしま
う。このため、エッジ点のカウント値は、例えば、３、
１２、５、１５、０、０、１５、２、１５というよう
に、良品のパターンとは異なるパターンとなる。上述の
実施例４では、このエッジ点の個数の違いのほかに、微
分方向値のパターンの乱れも利用していたが、本実施例
では、単にエッジ点の個数の違いのみにより欠陥部を検
出することを特徴とするものである。
像処理装置で得られたエッジ点の画像データのみを用い
て欠陥を検出する方法について説明する。上述の実施例
４で詳しく説明したように、良品の画像データに対し
て、画像走査方向について計数したエッジ点の個数に関
する特徴を検査用の基礎データとして取得する。例え
ば、図１５に示す線形の横縞模様の場合、横方向のエッ
ジ点の数をカウントすると、良品の場合、１５、２、１
５、０、０、１５、２、１５、０、０というパターンを
繰り返すことになる。ところが、欠陥部が存在する場合
には、図１６に示すように、画像データの乱れが生じる
ので、縞内部や縞部間にもエッジ点が発見されてしま
う。このため、エッジ点のカウント値は、例えば、３、
１２、５、１５、０、０、１５、２、１５というよう
に、良品のパターンとは異なるパターンとなる。上述の
実施例４では、このエッジ点の個数の違いのほかに、微
分方向値のパターンの乱れも利用していたが、本実施例
では、単にエッジ点の個数の違いのみにより欠陥部を検
出することを特徴とするものである。
【００３５】（実施例７）本実施例では、実施例１の画
像処理装置で得られた微分値の画像データとエッジ点の
画像データを用いて欠陥を検出する方法について説明す
る。上述の実施例５で詳しく説明したように、良品の画
像データに対して、画像走査方向について積算した微分
値の総和に関する特徴と、同じく画像走査方向について
計数したエッジ点の個数に関する特徴を検査用の基礎デ
ータとして取得する。例えば、図１７に示す線形の横縞
模様の場合、横方向の微分値の総和を積算すると、３０
００、４００、３０００、０、０、３０００、４００、
３０００、０、０というパターンを繰り返すことにな
る。また、横方向のエッジ点の数をカウントすると、良
品の場合、１５、２、１５、０、０、１５、２、１５、
０、０というパターンを繰り返すことになる。ところ
が、欠陥部が存在する場合には、図１８に示すように、
画像データの乱れが生じるので、縞内部や縞部間にも微
分値の大きな画素が存在する。このため、微分値の総和
は、例えば、６００、２４００、１０００、３０００、
０、０、３０００、４００、３０００というように、良
品のパターンとは異なるパターンとなる。また、縞内部
や縞部間にもエッジ点が発見されてしまう。このため、
エッジ点のカウント値は、例えば、３、１２、５、１
５、０、０、１５、２、１５というように、良品のパタ
ーンとは異なるパターンとなる。上述の実施例５では、
この微分値の総和の違いとエッジ点の個数の違いのほか
に、微分方向値のパターンの乱れも利用していたが、本
実施例では、微分値の総和の違いとエッジ点の個数の違
いのみにより欠陥部を検出することを特徴とするもので
ある。
像処理装置で得られた微分値の画像データとエッジ点の
画像データを用いて欠陥を検出する方法について説明す
る。上述の実施例５で詳しく説明したように、良品の画
像データに対して、画像走査方向について積算した微分
値の総和に関する特徴と、同じく画像走査方向について
計数したエッジ点の個数に関する特徴を検査用の基礎デ
ータとして取得する。例えば、図１７に示す線形の横縞
模様の場合、横方向の微分値の総和を積算すると、３０
００、４００、３０００、０、０、３０００、４００、
３０００、０、０というパターンを繰り返すことにな
る。また、横方向のエッジ点の数をカウントすると、良
品の場合、１５、２、１５、０、０、１５、２、１５、
０、０というパターンを繰り返すことになる。ところ
が、欠陥部が存在する場合には、図１８に示すように、
画像データの乱れが生じるので、縞内部や縞部間にも微
分値の大きな画素が存在する。このため、微分値の総和
は、例えば、６００、２４００、１０００、３０００、
０、０、３０００、４００、３０００というように、良
品のパターンとは異なるパターンとなる。また、縞内部
や縞部間にもエッジ点が発見されてしまう。このため、
エッジ点のカウント値は、例えば、３、１２、５、１
５、０、０、１５、２、１５というように、良品のパタ
ーンとは異なるパターンとなる。上述の実施例５では、
この微分値の総和の違いとエッジ点の個数の違いのほか
に、微分方向値のパターンの乱れも利用していたが、本
実施例では、微分値の総和の違いとエッジ点の個数の違
いのみにより欠陥部を検出することを特徴とするもので
ある。
【００３６】（実施例８）本実施例は、良品画像データ
に基づいて縞部の検査ウィンドウを作成し、この検査ウ
ィンドウを被検査画像データに対して設定して、検査ウ
ィンドウ内の画像データを検査することにより、欠陥部
を認識する方法である。実施例１で説明したように、エ
ッジ延長画像を用いることにより、縞部の輪郭線を抽出
することができる。例えば、図１９（ａ）に示すような
縞部の原画像に対して、図３の画像処理装置を用いてエ
ッジ延長画像を求めると、図１９（ｂ）に示すように、
縞部の輪郭線に沿ったエッジ延長画像が得られる。この
ように、縞部のエッジ延長画像の特徴は、線形、円形と
もにエッジ点のスタート点からエッジ点を追跡した場合
でも、初めのスタート点に戻ってくる。これを利用し
て、最初に良品画像データを用いて各縞部のエッジ画像
を用いた検査ウィンドウを作成する。作成された検査ウ
ィンドウを撮像された被検査画像データに対して位置補
正をかけて設置する。検査ウィンドウ内をラスター走査
することにより縞部内の検査を行う。縞部間について
も、図１９（ｃ）に示すように良品画像データに対して
作成された各縞部の検査ウィンドウを用いて縞部間の検
査ウィンドウを設定することにより同様に検査を行う。
円形の縞模様でも同様である。
に基づいて縞部の検査ウィンドウを作成し、この検査ウ
ィンドウを被検査画像データに対して設定して、検査ウ
ィンドウ内の画像データを検査することにより、欠陥部
を認識する方法である。実施例１で説明したように、エ
ッジ延長画像を用いることにより、縞部の輪郭線を抽出
することができる。例えば、図１９（ａ）に示すような
縞部の原画像に対して、図３の画像処理装置を用いてエ
ッジ延長画像を求めると、図１９（ｂ）に示すように、
縞部の輪郭線に沿ったエッジ延長画像が得られる。この
ように、縞部のエッジ延長画像の特徴は、線形、円形と
もにエッジ点のスタート点からエッジ点を追跡した場合
でも、初めのスタート点に戻ってくる。これを利用し
て、最初に良品画像データを用いて各縞部のエッジ画像
を用いた検査ウィンドウを作成する。作成された検査ウ
ィンドウを撮像された被検査画像データに対して位置補
正をかけて設置する。検査ウィンドウ内をラスター走査
することにより縞部内の検査を行う。縞部間について
も、図１９（ｃ）に示すように良品画像データに対して
作成された各縞部の検査ウィンドウを用いて縞部間の検
査ウィンドウを設定することにより同様に検査を行う。
円形の縞模様でも同様である。
【００３７】本実施例による外観検査の処理手順の概要
を図２０に示す。まず、円形，線形等の縞模様を持つ被
検査物の良品画像を撮像する。得られた濃淡画像をもと
に微分値、微分方向値、エッジ延長等の特徴抽出を行
う。各特徴抽出画像を用いて微分方向値、エッジ延長点
の連続性、微分値の大きさ等を適宜組み合わせて用いる
ことにより、縞部の良品特徴を抽出する。この良品特徴
を元に検査ウィンドウを作成する。次に、検査すべき被
検査物を撮像し、撮像された画像に対して、良品特徴を
元に作成された検査ウィンドウを設定する。ここで、被
検査物の表面に傷、異物、黒点等の欠陥が存在した場合
には、検査ウィンドウ内で微分値等の画像データが大き
く変化する特徴がある。そこで、この画像データの変化
度の大きい箇所を認識して欠陥を抽出する。
を図２０に示す。まず、円形，線形等の縞模様を持つ被
検査物の良品画像を撮像する。得られた濃淡画像をもと
に微分値、微分方向値、エッジ延長等の特徴抽出を行
う。各特徴抽出画像を用いて微分方向値、エッジ延長点
の連続性、微分値の大きさ等を適宜組み合わせて用いる
ことにより、縞部の良品特徴を抽出する。この良品特徴
を元に検査ウィンドウを作成する。次に、検査すべき被
検査物を撮像し、撮像された画像に対して、良品特徴を
元に作成された検査ウィンドウを設定する。ここで、被
検査物の表面に傷、異物、黒点等の欠陥が存在した場合
には、検査ウィンドウ内で微分値等の画像データが大き
く変化する特徴がある。そこで、この画像データの変化
度の大きい箇所を認識して欠陥を抽出する。
【００３８】（実施例９）本実施例は、上述の実施例８
で作成された検査ウィンドウ内を検査する方法に関する
ものである。縞部の検査ウィンドウ及び縞部間の検査ウ
ィンドウのそれぞれに対して、図２１に示すように上下
左右の各辺をある設定画素数だけ縮小していくことによ
り、複数の検査ラインを設定する。この検査ライン上の
被検査画像データを検査することにより、欠陥を検出す
る。例えば、良品の場合は縞部内及び縞部間では微分値
がほとんど０ということを利用して検査ライン上の微分
値の総和を求めることにより、縞部に発生する欠陥検出
を行う。
で作成された検査ウィンドウ内を検査する方法に関する
ものである。縞部の検査ウィンドウ及び縞部間の検査ウ
ィンドウのそれぞれに対して、図２１に示すように上下
左右の各辺をある設定画素数だけ縮小していくことによ
り、複数の検査ラインを設定する。この検査ライン上の
被検査画像データを検査することにより、欠陥を検出す
る。例えば、良品の場合は縞部内及び縞部間では微分値
がほとんど０ということを利用して検査ライン上の微分
値の総和を求めることにより、縞部に発生する欠陥検出
を行う。
【００３９】（実施例１０）本実施例は、検査ウィンド
ウを精度良く作成する方法に関するものである。上述の
実施例８では、エッジ延長画像データのみを用いて検査
ウィンドウを作成したが、本実施例では、縞部の微分方
向値の連続性にも着目して検査ウィンドウをより精度良
く作成するものである。上述のように、縞部のエッジ延
長画像は、線形、円形ともにエッジ点のスタート点から
エッジ点を追跡した場合でも、初めのスタート点に戻っ
てくる特徴があるが、微分方向値もまた、ある値から連
続的に変化し、最初の値に戻ってくる傾向がある。例え
ば、横縞の場合は、図２２に示すように、微分方向値が
０又は８であることが予め分かっているので、複数の画
素０又は８が連続する画素を抽出することにより縞部を
抽出することができる。これを利用して、最初に良品画
像データを用いて縞部の微分方向値とエッジ延長画像を
用いて検査ウィンドウを作成する。その後の処理は実施
例８と同様であり、作成された検査ウィンドウを撮像さ
れた被検査画像データに対して位置補正をかけて設置
し、検査ウィンドウ内をラスター走査することにより縞
部内の検査を行う。縞部間についても、良品画像データ
に対して作成された各縞部の検査ウィンドウを用いて縞
部間の検査ウィンドウを設定することにより同様に検査
を行う。円形の縞模様でも同様である。
ウを精度良く作成する方法に関するものである。上述の
実施例８では、エッジ延長画像データのみを用いて検査
ウィンドウを作成したが、本実施例では、縞部の微分方
向値の連続性にも着目して検査ウィンドウをより精度良
く作成するものである。上述のように、縞部のエッジ延
長画像は、線形、円形ともにエッジ点のスタート点から
エッジ点を追跡した場合でも、初めのスタート点に戻っ
てくる特徴があるが、微分方向値もまた、ある値から連
続的に変化し、最初の値に戻ってくる傾向がある。例え
ば、横縞の場合は、図２２に示すように、微分方向値が
０又は８であることが予め分かっているので、複数の画
素０又は８が連続する画素を抽出することにより縞部を
抽出することができる。これを利用して、最初に良品画
像データを用いて縞部の微分方向値とエッジ延長画像を
用いて検査ウィンドウを作成する。その後の処理は実施
例８と同様であり、作成された検査ウィンドウを撮像さ
れた被検査画像データに対して位置補正をかけて設置
し、検査ウィンドウ内をラスター走査することにより縞
部内の検査を行う。縞部間についても、良品画像データ
に対して作成された各縞部の検査ウィンドウを用いて縞
部間の検査ウィンドウを設定することにより同様に検査
を行う。円形の縞模様でも同様である。
【００４０】（実施例１１）本実施例は、検査ウィンド
ウをより簡単に作成する方法に関するものである。上述
の実施例１０では、エッジ延長画像データと微分方向値
の連続性を用いて検査ウィンドウを作成したが、本実施
例では、縞部の微分方向値の連続性のみを利用して検査
ウィンドウをより簡単に作成しようとするものである。
上述のように、縞部の微分方向値は、線形、円形ともに
縞部を追跡していくと、ある値から連続的に変化し、最
初の値に戻ってくる傾向がある。例えば、横縞の場合
は、図２２に示すように、微分方向値が０又は８である
ことが予め分かっているので、複数の画素０又は８が連
続する画素を抽出することにより縞部を抽出することが
できる。これを利用して、最初に良品画像データを用い
て縞部の微分方向値の連続性に基づいて検査ウィンドウ
を作成する。その後の処理は実施例８と同様であり、作
成された検査ウィンドウを撮像された被検査画像データ
に対して位置補正をかけて設置し、検査ウィンドウ内を
ラスター走査することにより縞部内の検査を行う。縞部
間についても、良品画像データに対して作成された各縞
部の検査ウィンドウを用いて縞部間の検査ウィンドウを
設定することにより同様に検査を行う。円形の縞模様で
も同様である。
ウをより簡単に作成する方法に関するものである。上述
の実施例１０では、エッジ延長画像データと微分方向値
の連続性を用いて検査ウィンドウを作成したが、本実施
例では、縞部の微分方向値の連続性のみを利用して検査
ウィンドウをより簡単に作成しようとするものである。
上述のように、縞部の微分方向値は、線形、円形ともに
縞部を追跡していくと、ある値から連続的に変化し、最
初の値に戻ってくる傾向がある。例えば、横縞の場合
は、図２２に示すように、微分方向値が０又は８である
ことが予め分かっているので、複数の画素０又は８が連
続する画素を抽出することにより縞部を抽出することが
できる。これを利用して、最初に良品画像データを用い
て縞部の微分方向値の連続性に基づいて検査ウィンドウ
を作成する。その後の処理は実施例８と同様であり、作
成された検査ウィンドウを撮像された被検査画像データ
に対して位置補正をかけて設置し、検査ウィンドウ内を
ラスター走査することにより縞部内の検査を行う。縞部
間についても、良品画像データに対して作成された各縞
部の検査ウィンドウを用いて縞部間の検査ウィンドウを
設定することにより同様に検査を行う。円形の縞模様で
も同様である。
【００４１】（実施例１２）本実施例は、検査ウィンド
ウを精度良く作成する方法に関するものである。上述の
実施例８では、エッジ延長画像データのみを用いて検査
ウィンドウを作成したが、本実施例では、縞境界部の微
分値の大きさにも着目して検査ウィンドウをより精度良
く作成するものである。上述のように、縞部のエッジ延
長画像は、線形、円形ともにエッジ点のスタート点から
エッジ点を追跡した場合でも、初めのスタート点に戻っ
てくる特徴がある。また、微分値は縞境界部では大きな
値を持つことが分かっているので、「エッジ点が存在
し、ある設定値以上の微分値を持ち、さらに、エッジ点
がある幅で連続性がある場合」には縞部と認識し、検査
ウィンドウを作成する。その後の処理は実施例８と同様
であり、作成された検査ウィンドウを撮像された被検査
画像データに対して位置補正をかけて設置し、検査ウィ
ンドウ内をラスター走査することにより縞部内の検査を
行う。縞部間についても、良品画像データに対して作成
された各縞部の検査ウィンドウを用いて縞部間の検査ウ
ィンドウを設定することにより同様に検査を行う。円形
の縞模様でも同様である。
ウを精度良く作成する方法に関するものである。上述の
実施例８では、エッジ延長画像データのみを用いて検査
ウィンドウを作成したが、本実施例では、縞境界部の微
分値の大きさにも着目して検査ウィンドウをより精度良
く作成するものである。上述のように、縞部のエッジ延
長画像は、線形、円形ともにエッジ点のスタート点から
エッジ点を追跡した場合でも、初めのスタート点に戻っ
てくる特徴がある。また、微分値は縞境界部では大きな
値を持つことが分かっているので、「エッジ点が存在
し、ある設定値以上の微分値を持ち、さらに、エッジ点
がある幅で連続性がある場合」には縞部と認識し、検査
ウィンドウを作成する。その後の処理は実施例８と同様
であり、作成された検査ウィンドウを撮像された被検査
画像データに対して位置補正をかけて設置し、検査ウィ
ンドウ内をラスター走査することにより縞部内の検査を
行う。縞部間についても、良品画像データに対して作成
された各縞部の検査ウィンドウを用いて縞部間の検査ウ
ィンドウを設定することにより同様に検査を行う。円形
の縞模様でも同様である。
【００４２】（実施例１３）本実施例は、検査ウィンド
ウを最も精度良く作成する方法に関するものであり、エ
ッジ延長画像、微分値および微分方向値を用いて検査ウ
ィンドウを作成する。縞部のエッジ延長画像の特徴は、
線形、円形ともにエッジ点のスタート点からエッジ点を
追跡した場合でも、初めのスタート点に戻ってくる。ま
た、微分方向値もある値から連続的に変化し、最初の値
に戻ってくる傾向がある。さらに、微分値は、縞境界部
では大きな値を持つことが分かっている。そこで、本実
施例では、「エッジ点が存在し、ある設定値以上の微分
値を持ち、さらに、エッジ点がある幅で連続性があり、
微分方向値も横縞部ではある一定の値が連続する場合」
には縞部と認識し、検査ウィンドウを作成する。その後
の処理は実施例８と同様であり、作成された検査ウィン
ドウを撮像された被検査画像データに対して位置補正を
かけて設置し、検査ウィンドウ内をラスター走査するこ
とにより縞部内の検査を行う。縞部間についても、良品
画像データに対して作成された各縞部の検査ウィンドウ
を用いて縞部間の検査ウィンドウを設定することにより
同様に検査を行う。円形の縞模様でも同様である。
ウを最も精度良く作成する方法に関するものであり、エ
ッジ延長画像、微分値および微分方向値を用いて検査ウ
ィンドウを作成する。縞部のエッジ延長画像の特徴は、
線形、円形ともにエッジ点のスタート点からエッジ点を
追跡した場合でも、初めのスタート点に戻ってくる。ま
た、微分方向値もある値から連続的に変化し、最初の値
に戻ってくる傾向がある。さらに、微分値は、縞境界部
では大きな値を持つことが分かっている。そこで、本実
施例では、「エッジ点が存在し、ある設定値以上の微分
値を持ち、さらに、エッジ点がある幅で連続性があり、
微分方向値も横縞部ではある一定の値が連続する場合」
には縞部と認識し、検査ウィンドウを作成する。その後
の処理は実施例８と同様であり、作成された検査ウィン
ドウを撮像された被検査画像データに対して位置補正を
かけて設置し、検査ウィンドウ内をラスター走査するこ
とにより縞部内の検査を行う。縞部間についても、良品
画像データに対して作成された各縞部の検査ウィンドウ
を用いて縞部間の検査ウィンドウを設定することにより
同様に検査を行う。円形の縞模様でも同様である。
【００４３】（実施例１４）本実施例は、上述のように
して作成された検査ウィンドウ内に複数の検査ラインを
設定する方法に関するものであり、検査ウィンドウの内
部又は複数の検査ウィンドウの間に所定の間隔で複数の
検査ラインを設定することを特徴とするものである。作
成された検査ウィンドウについて、図２３に示すよう
に、縞部および縞部間についてそれぞれにある設定間隔
で検査ラインを設定する。作成された検査ウィンドウを
撮像された被検査画像に対して位置補正をかけて設置
し、各検査ライン上を探索することにより、微分値等に
ついて所定の範囲を超える値を持つ画素を求めて、その
周辺部の特徴抽出により縞部内および縞部間の検査を行
う。円形の縞模様については、縞部および縞部間に検査
ラインを設定する場合は、縞部の境界部の半径を求める
ことにより、図２４に示すように、半径をある設定値だ
け縮小・拡大することにより検査ラインを設定する。円
形の半径は、縞部境界点の３点のアドレスを求めること
により、円の中心および半径を幾何学的に求める手法は
知られている。
して作成された検査ウィンドウ内に複数の検査ラインを
設定する方法に関するものであり、検査ウィンドウの内
部又は複数の検査ウィンドウの間に所定の間隔で複数の
検査ラインを設定することを特徴とするものである。作
成された検査ウィンドウについて、図２３に示すよう
に、縞部および縞部間についてそれぞれにある設定間隔
で検査ラインを設定する。作成された検査ウィンドウを
撮像された被検査画像に対して位置補正をかけて設置
し、各検査ライン上を探索することにより、微分値等に
ついて所定の範囲を超える値を持つ画素を求めて、その
周辺部の特徴抽出により縞部内および縞部間の検査を行
う。円形の縞模様については、縞部および縞部間に検査
ラインを設定する場合は、縞部の境界部の半径を求める
ことにより、図２４に示すように、半径をある設定値だ
け縮小・拡大することにより検査ラインを設定する。円
形の半径は、縞部境界点の３点のアドレスを求めること
により、円の中心および半径を幾何学的に求める手法は
知られている。
【００４４】（実施例１５）本実施例は、上述のように
して作成された検査ウィンドウ内に複数の検査ラインを
設定する方法に関するものであり、画像走査方向に対し
て平行な方向又は垂直な方向に複数の検査ラインを設定
することを特徴とするものである。例えば、図２５
（ａ）に示すような縦縞についても、上述のように各画
素の持つエッジ延長点と微分方向値の連続性及び微分値
の大きさなどを用いて検査ウィンドウを作成し、図２５
（ｂ）又は（ｃ）に示すように、予め設定された方向
（例えば、画像走査方向に対して平行な方向又は垂直な
方向）に自動的に検査ラインを設定し、各検査ライン上
の欠陥部による縞部の画像データの乱れを検出すること
により良否判定を行う。縞部間についても同様に検査ラ
インを設定する。
して作成された検査ウィンドウ内に複数の検査ラインを
設定する方法に関するものであり、画像走査方向に対し
て平行な方向又は垂直な方向に複数の検査ラインを設定
することを特徴とするものである。例えば、図２５
（ａ）に示すような縦縞についても、上述のように各画
素の持つエッジ延長点と微分方向値の連続性及び微分値
の大きさなどを用いて検査ウィンドウを作成し、図２５
（ｂ）又は（ｃ）に示すように、予め設定された方向
（例えば、画像走査方向に対して平行な方向又は垂直な
方向）に自動的に検査ラインを設定し、各検査ライン上
の欠陥部による縞部の画像データの乱れを検出すること
により良否判定を行う。縞部間についても同様に検査ラ
インを設定する。
【００４５】
【発明の効果】請求項１〜７の発明によれば、予め良品
の被検査物について、縞模様を有する表面の画像データ
の特徴を検査用の基礎データとして求めておくことによ
り、この検査用の基礎データから外れた画像データを検
出したときに、表面に縞模様以外の濃淡変化、つまり、
欠陥が存在することを判定できる。
の被検査物について、縞模様を有する表面の画像データ
の特徴を検査用の基礎データとして求めておくことによ
り、この検査用の基礎データから外れた画像データを検
出したときに、表面に縞模様以外の濃淡変化、つまり、
欠陥が存在することを判定できる。
【００４６】請求項８〜１５の発明によれば、縞模様に
対応する検査ウィンドウを設定することにより、検査ウ
ィンドウの内部又は検査ウィンドウの間に大きな濃淡変
化が有れば欠陥が存在すると判定できる。
対応する検査ウィンドウを設定することにより、検査ウ
ィンドウの内部又は検査ウィンドウの間に大きな濃淡変
化が有れば欠陥が存在すると判定できる。
【００４７】請求項９、１４、１５の発明によれば、検
査ウィンドウに基づいて複数の検査ラインを適当な間隔
あるいは適当な方向に設定することにより、検査ライン
上の画像データを検査するだけで、欠陥の有無を容易に
判定できる。
査ウィンドウに基づいて複数の検査ラインを適当な間隔
あるいは適当な方向に設定することにより、検査ライン
上の画像データを検査するだけで、欠陥の有無を容易に
判定できる。
【図１】本発明の検査対象となる被検査物の表面を例示
する正面図である。
する正面図である。
【図２】本発明の外観検査方法を実施するための検査装
置の全体構成図である。
置の全体構成図である。
【図３】本発明の外観検査方法を実施するための画像処
理装置の内部構成を示すブロック図である。
理装置の内部構成を示すブロック図である。
【図４】図３の画像処理装置で用いる局所並列ウィンド
ウの説明図である。
ウの説明図である。
【図５】図３の画像処理装置で作成する微分画像の説明
図である。
図である。
【図６】図３の画像処理装置で作成するエッジ画像の説
明図である。
明図である。
【図７】本発明が検査対象とする円形と線形の縞模様を
示す正面図である。
示す正面図である。
【図８】本発明が検査対象とする欠陥部を有する縞模様
を示す正面図である。
を示す正面図である。
【図９】図３の画像処理装置で使用する微分方向値の説
明図である。
明図である。
【図１０】線形の縞部に対する微分方向値の説明図であ
る。
る。
【図１１】円形の縞部に対する微分方向値の説明図であ
る。
る。
【図１２】本発明の実施例１の処理の流れを示すフロー
チャートである。
チャートである。
【図１３】欠陥部を有する線形の縞部に対する微分方向
値の説明図である。
値の説明図である。
【図１４】線形の縞部の各画素に対応する微分方向値と
微分値の説明図である。
微分値の説明図である。
【図１５】線形の縞部の各画素に対応する微分方向値と
エッジ点の説明図である。
エッジ点の説明図である。
【図１６】欠陥部を有する線形の縞部に対する微分方向
値とエッジ点の説明図である。
値とエッジ点の説明図である。
【図１７】線形の縞部の各画素に対応する微分値の総和
の説明図である。
の説明図である。
【図１８】欠陥部を有する線形の縞部に対する微分値の
総和の説明図である。
総和の説明図である。
【図１９】本発明の実施例８の検査ウィンドウ設定方法
を示す説明図である。
を示す説明図である。
【図２０】本発明の実施例８の処理の流れを示すフロー
チャートである。
チャートである。
【図２１】本発明の実施例９の検査ライン設定方法を示
す説明図である。
す説明図である。
【図２２】本発明の実施例１１の検査ウィンドウ設定方
法を示す説明図である。
法を示す説明図である。
【図２３】線形の縞部に対する検査ライン設定方法を示
す説明図である。
す説明図である。
【図２４】円形の縞部に対する検査ライン設定方法を示
す説明図である。
す説明図である。
【図２５】縦縞模様に対する検査ライン設定方法を示す
説明図である。
説明図である。
１ ＣＣＤカメラ ２ 被検査物 ３ 照明装置 ４ 画像処理装置
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 直原 肇 大阪府門真市大字門真1048番地 松下電工 株式会社内 Ｆターム(参考） 2G051 AA00 AB07 BA20 CA03 CA04 EA08 EA12 EA14 EB01 EB02 ED07 5B057 CH08 DA03 DB02 DC08 DC16 DC22 DC36
Claims (15)
- 【請求項１】 縞模様を有する被検査物の表面に発生
する欠陥を縞模様とは区別して検出するための検査方法
であって、 被検査物の表面の画像を撮像する撮像工程と、 撮像工程で得られた原画像に対して少なくとも微分処理
を含む画像処理を施して濃淡変化に関する画像データを
取得する前処理工程と、 予め良品と判明している被検査物について前処理工程で
得られた画像データの特徴を検査用の基礎データとして
取得する工程と、 外観検査すべき被検査物について前処理工程で得られた
画像データの特徴を検査用の基礎データと比較照合する
ことにより、欠陥部の特徴を縞模様の特徴から分離抽出
して認識し、良否判定を行う工程とを有することを特徴
とする外観検査方法。 - 【請求項２】 前処理工程は、原画像の濃淡変化の方
向を示す微分方向値の画像データを求める処理を含み、 検査用の基礎データとして取得する良品の画像データの
特徴は、縞模様の境界線の部分における微分方向値の連
続性に関する特徴であり、 良否判定を行う工程では、微分方向値の連続性により縞
模様の境界線の部分を認識し、微分方向値の連続性の乱
れを検出することにより、欠陥部の特徴を縞模様の特徴
から分離抽出して認識することを特徴とする請求項１記
載の外観検査方法。 - 【請求項３】 前処理工程は、原画像の濃淡変化の大
きさを示す微分値の画像データと原画像の濃淡変化の方
向を示す微分方向値の画像データを求める処理を含み、 検査用の基礎データとして取得する良品の画像データの
特徴は、縞模様の境界線の部分における微分値の大きさ
に関する特徴と縞模様の境界線の部分における微分方向
値の連続性に関する特徴であり、 良否判定を行う工程では、微分値の大きさと微分方向値
の連続性により縞模様の境界線の部分を認識し、微分値
の大きさの違い又は微分方向値の連続性の乱れを検出す
ることにより、欠陥部の特徴を縞模様の特徴から分離抽
出して認識することを特徴とする請求項１記載の外観検
査方法。 - 【請求項４】 前処理工程は、原画像の濃淡変化が大
きい点を示すエッジ点の画像データと原画像の濃淡変化
の方向を示す微分方向値の画像データを求める処理を含
み、 検査用の基礎データとして取得する良品の画像データの
特徴は、画像走査方向について計数したエッジ点の個数
に関する特徴と縞模様の境界線の部分における微分方向
値の連続性に関する特徴であり、 良否判定を行う工程では、エッジ点の個数と微分方向値
の連続性により縞模様の境界線の部分を認識し、エッジ
点の個数の違い又は微分方向値の連続性の乱れを検出す
ることにより、欠陥部の特徴を縞模様の特徴から分離抽
出して認識することを特徴とする請求項１記載の外観検
査方法。 - 【請求項５】 前処理工程は、原画像の濃淡変化の大
きさを示す微分値の画像データと原画像の濃淡変化の方
向を示す微分方向値の画像データと原画像の濃淡変化が
大きい点を示すエッジ点の画像データとを求める処理を
含み、 検査用の基礎データとして取得する良品の画像データの
特徴は、画像走査方向について積算した微分値の総和に
関する特徴と縞模様の境界線の部分における微分方向値
の連続性に関する特徴と画像走査方向について計数した
エッジ点の個数に関する特徴であり、 良否判定を行う工程では、微分値の総和と微分方向値の
連続性とエッジ点の個数により縞模様の境界線の部分を
認識し、微分値の総和の違い又は微分方向値の連続性の
乱れ又はエッジ点の個数の違いを検出することにより、
欠陥部の特徴を縞模様の特徴から分離抽出して認識する
ことを特徴とする請求項１記載の外観検査方法。 - 【請求項６】 前処理工程は、原画像の濃淡変化が大
きい点を示すエッジ点の画像データを求める処理を含
み、 検査用の基礎データとして取得する良品の画像データの
特徴は、画像走査方向について計数したエッジ点の個数
に関する特徴であり、 良否判定を行う工程では、エッジ点の個数により縞模様
の境界線の部分を認識し、エッジ点の個数の違いを検出
することにより、欠陥部の特徴を縞模様の特徴から分離
抽出して認識することを特徴とする請求項１記載の外観
検査方法。 - 【請求項７】 前処理工程は、原画像の濃淡変化の大
きさを示す微分値の画像データと原画像の濃淡変化が大
きい点を示すエッジ点の画像データとを求める処理を含
み、 検査用の基礎データとして取得する良品の画像データの
特徴は、画像走査方向について積算した微分値の総和に
関する特徴と画像走査方向について計数したエッジ点の
個数に関する特徴であり、 良否判定を行う工程では、微分値の総和とエッジ点の個
数により縞模様の境界線の部分を認識し、微分値の総和
の違い又はエッジ点の個数の違いを検出することによ
り、欠陥部の特徴を縞模様の特徴から分離抽出して認識
することを特徴とする請求項１記載の外観検査方法。 - 【請求項８】 縞模様を有する被検査物の表面に発生
する欠陥を縞模様とは区別して検出するための検査方法
であって、 被検査物の表面の画像を撮像する撮像工程と、 撮像工程で得られた原画像に対して少なくとも微分処理
を含む画像処理を施して濃淡変化に関する画像データを
取得する前処理工程と、 予め良品と判明している被検査物について前処理工程で
得られた画像データを用いて縞模様に対して基準となる
検査ウィンドウを作成する工程と、 作成された検査ウィンドウを外観検査すべき被検査物の
画像データに対して設定する工程と、 設定された検査ウィンドウ上の画像データに基づいて、
欠陥部の特徴を縞模様の特徴から分離抽出して認識し、
良否判定を行う工程とを有することを特徴とする外観検
査方法。 - 【請求項９】 良否判定を行う工程では、設定された
検査ウィンドウをもとに複数の検査ラインを作成し、そ
の検査ライン上の画像データに基づいて良否判定を行う
ことを特徴とする請求項８記載の外観検査方法。 - 【請求項１０】 前処理工程は、原画像の濃淡変化が
大きい点を示すエッジ点の画像データと原画像の濃淡変
化の方向を示す微分方向値の画像データを求める処理を
含み、 検査ウィンドウを作成する工程では、エッジ点の追跡又
は微分方向値の連続性に基づいて検査ウィンドウを作成
することを特徴とする請求項８又は９に記載の外観検査
方法。 - 【請求項１１】 前処理工程は、原画像の濃淡変化の
方向を示す微分方向値の画像データを求める処理を含
み、 検査ウィンドウを作成する工程では、微分方向値の連続
性に基づいて検査ウィンドウを作成することを特徴とす
る請求項８又は９に記載の外観検査方法。 - 【請求項１２】 前処理工程は、原画像の濃淡変化の
大きさを示す微分値の画像データと原画像の濃淡変化が
大きい点を示すエッジ点の画像データを求める処理を含
み、 検査ウィンドウを作成する工程では、ある設定値以上の
微分値を持ち、かつエッジ点が連続している場合には縞
模様の境界線と認識して、該境界線に沿って検査ウィン
ドウを作成することを特徴とする請求項８又は９に記載
の外観検査方法。 - 【請求項１３】 前処理工程は、原画像の濃淡変化の
大きさを示す微分値の画像データと原画像の濃淡変化の
方向を示す微分方向値の画像データと原画像の濃淡変化
が大きい点を示すエッジ点の画像データを求める処理を
含み、 検査ウィンドウを作成する工程では、ある設定値以上の
微分値を持ち、かつエッジ点及び微分方向値に連続性が
存在する場合には縞模様の境界線と認識して、該境界線
に沿って検査ウィンドウを作成することを特徴とする請
求項８又は９に記載の外観検査方法。 - 【請求項１４】 複数の検査ラインは、検査ウィンド
ウの内部又は複数の検査ウィンドウの間に所定の間隔で
設定されることを特徴とする請求項９記載の外観検査方
法。 - 【請求項１５】 複数の検査ラインは、画像走査方向
に対して平行な方向又は垂直な方向に設定されることを
特徴とする請求項９又は１４に記載の外観検査方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP30279198A JP4293653B2 (ja) | 1998-10-23 | 1998-10-23 | 外観検査方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP30279198A JP4293653B2 (ja) | 1998-10-23 | 1998-10-23 | 外観検査方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000132684A true JP2000132684A (ja) | 2000-05-12 |
| JP4293653B2 JP4293653B2 (ja) | 2009-07-08 |
Family
ID=17913172
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP30279198A Expired - Lifetime JP4293653B2 (ja) | 1998-10-23 | 1998-10-23 | 外観検査方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP4293653B2 (ja) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007057441A (ja) * | 2005-08-25 | 2007-03-08 | Matsushita Electric Works Ltd | 微細回路検査方法 |
| JP2010032332A (ja) * | 2008-07-28 | 2010-02-12 | Panasonic Electric Works Co Ltd | 外観検査方法およびその装置 |
| JP2010032334A (ja) * | 2008-07-28 | 2010-02-12 | Panasonic Electric Works Co Ltd | 成形品の外観検査方法およびその装置 |
| JP2013015359A (ja) * | 2011-07-01 | 2013-01-24 | Tokuyama Corp | 欠陥検査方法および欠陥検査装置 |
| JP2016085593A (ja) * | 2014-10-24 | 2016-05-19 | 富士通株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム |
| KR20190028391A (ko) | 2016-07-12 | 2019-03-18 | 요시노 셋고 가부시키가이샤 | 검사 방법, 검사·통지 방법, 당해 검사 방법을 포함하는 제조 방법, 검사 장치 및 제조 장치 |
| WO2020063841A1 (zh) * | 2018-09-28 | 2020-04-02 | 中国兵器工业标准化研究所 | 光学材料条纹的定量测试方法 |
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|---|---|---|---|---|
| CN102797727B (zh) * | 2012-08-17 | 2015-11-11 | 国电联合动力技术有限公司 | 一种基于ccd的风电机组液压***漏油检测方法及装置 |
-
1998
- 1998-10-23 JP JP30279198A patent/JP4293653B2/ja not_active Expired - Lifetime
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