JP2002131033A - Device and method for processing inspection - Google Patents
Device and method for processing inspectionInfo
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- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、連続シート状物
（フィルム、不織布、金属板等）、及び、枚葉状物（コ
ンパクトディスク（ＣＤ）、ミニディスク（ＭＤ）等の
円盤状物、ガラス板、セラミック板等の板状物）の検査
処理装置及び方法に関し、特に、複数の画像センサ、例
えば、ラインＣＣＤカメラまたは多チャンネル出力ＣＣ
Ｄカメラを用いて検査対象物の外観の特徴、例えば、検
査対象物の欠陥を検査する検査処理装置及び方法に関す
る。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to continuous sheets (films, nonwoven fabrics, metal plates, etc.) and sheet-like objects (disks such as compact disks (CD), mini disks (MD), etc.) and glass plates. In particular, the present invention relates to an apparatus and a method for inspecting a plate-like object such as a ceramic plate, etc.
The present invention relates to an inspection processing apparatus and method for inspecting an appearance characteristic of an inspection object, for example, a defect of the inspection object using a D camera.
【０００２】[0002]
【従来の技術】近年、検査対象物をＣＣＤカメラ等の画
像センサで撮像し、撮像された画像の情報を、画像処理
技術を用いて処理して検査対象物の欠陥等の情報を抽出
する検査処理装置が種々開発されている。それらの装置
は、カメラを複数台装備したり、多チャンネル出力カメ
ラを採用することによって、検査すべき撮像範囲を分割
して撮像し、欠陥等の検査速度を速くし、又は、より小
さな欠陥を検出できるようにしている。しかしながら、
複数台のカメラを使用する場合や、多チャンネル出力の
カメラを使用した場合には、複数のカメラの撮像範囲に
跨って存在する欠陥等を同一の欠陥として認識すること
ができない。2. Description of the Related Art In recent years, an inspection object is picked up by an image sensor such as a CCD camera, and information of the picked-up image is processed using an image processing technique to extract information such as a defect of the inspection object. Various processing apparatuses have been developed. These devices are equipped with a plurality of cameras or adopt a multi-channel output camera to divide the imaging range to be inspected for imaging, thereby increasing the inspection speed of defects and the like, or reducing smaller defects. Make it detectable. However,
When a plurality of cameras are used or a camera with multi-channel output is used, a defect existing over the imaging range of a plurality of cameras cannot be recognized as the same defect.
【０００３】一方、特開平５−１４１９３６号公報は外
観検査装置を開示している。該検査装置は、多チャンネ
ル出力ＣＣＤカメラからの出力をＡ／Ｄ変換し、変換さ
れたデジタルデータを一旦、メモリに格納し、格納され
たデジタルデータを順次直列に読み出してＤ／Ａ変換す
ることによって出力信号を得ている。この構成により、
多チャンネル出力ＣＣＤカメラからの画像入力信号を、
ＣＣＤの検出視野の端から端まで順次直列に出力するこ
とが可能になり、例えば、ＣＣＤ全ビットのシフト出力
の観測が容易になる。この手法を採用すると、多チャン
ネル出力ＣＣＤカメラの出力が、あたかも１チャンネル
出力カメラの出力のように変換されるので、２つのチャ
ンネルに跨る欠陥についても１つの欠陥として認識する
ことが可能になる。On the other hand, Japanese Patent Laying-Open No. 5-141936 discloses a visual inspection apparatus. The inspection device performs A / D conversion of an output from a multi-channel output CCD camera, temporarily stores the converted digital data in a memory, sequentially reads out the stored digital data in series, and performs D / A conversion. The output signal is obtained. With this configuration,
The image input signal from the multi-channel output CCD camera is
It is possible to sequentially output the detection field of the CCD in series from one end to the other end. For example, it becomes easy to observe the shift output of all bits of the CCD. When this method is adopted, the output of the multi-channel output CCD camera is converted as if it were the output of a one-channel output camera, so that a defect extending over two channels can be recognized as one defect.
【０００４】[0004]
【発明が解決しようとする課題】複数台のＣＣＤカメラ
を備えた検査装置、または多チャンネル出力ラインＣＣ
Ｄカメラを用いた検査装置を使用すると、２つのカメラ
の撮像範囲に跨って存在する欠陥を検出した場合、その
欠陥は別々のカメラによって撮像され、撮像された欠陥
の情報は別々の画像処理装置で処理される。このため、
実際には１つである欠陥が２つの欠陥として認識される
場合がある。これにより、検出される欠陥の個数に誤差
が生じ、また、個々の欠陥の大きさにも誤差が生じる。
これらの誤差は、欠陥の個数や、個々の欠陥の大きさが
重要なファクターとなる外観検査にとって重大な問題で
ある。An inspection apparatus having a plurality of CCD cameras or a multi-channel output line CC
When an inspection device using a D camera is used, when a defect existing over the imaging range of the two cameras is detected, the defect is imaged by a different camera, and information of the imaged defect is obtained by a different image processing device. Is processed. For this reason,
Actually, one defect may be recognized as two defects. As a result, an error occurs in the number of detected defects, and an error occurs in the size of each defect.
These errors are serious problems for visual inspection where the number of defects and the size of each defect are important factors.
【０００５】一方、上記の特開平５−１４１９３６号公
報に開示された外観検査装置を用いれば、２つのカメラ
の撮像範囲に跨って存在する欠陥についても正確に検出
することが可能になる。しかしながら、この外観検査装
置は、撮像を行いながら検査をする場合のような、リア
ルタイム性を要求される検査において非常に高速なデー
タ処理が必要になるという問題がある。即ち、例えば、
２０ＭＨｚ動作のカメラの４チャンネル分、または２０
ＭＨｚ動作のカメラ４台を接続する場合には、８０ＭＨ
ｚ以上で作動するデータ処理部が必要になる。これによ
り、装置の回路構成が複雑になり、また、コストが高く
なるという問題が生じる。On the other hand, if the appearance inspection apparatus disclosed in the above-mentioned Japanese Patent Application Laid-Open No. 5-141936 is used, it is possible to accurately detect a defect existing over the imaging range of two cameras. However, this appearance inspection apparatus has a problem in that very high-speed data processing is required in an inspection that requires real-time properties, such as when performing inspection while performing imaging. That is, for example,
4 channels for a camera operating at 20 MHz, or 20
80 MHZ when connecting four cameras operating at MHz
A data processing unit that operates above z is required. This causes a problem that the circuit configuration of the device becomes complicated and that the cost increases.
【０００６】本発明の目的は、装置の回路構成を複雑に
したり、コストを高くすることなく、複数のカメラの撮
像範囲に跨って存在する欠陥等、外観の特徴の個数、大
きさ等を正確に検出することができる検査処理装置を提
供することにある。An object of the present invention is to accurately determine the number and size of appearance features such as defects existing over the imaging range of a plurality of cameras without complicating the circuit configuration of the device or increasing the cost. It is an object of the present invention to provide an inspection processing device capable of detecting the above.
【０００７】[0007]
【課題を解決するための手段】本発明は、検査対象物の
検査すべき撮像範囲を複数の撮像範囲に分割して、分割
された撮像範囲を各画像センサで撮像し、各画像センサ
で撮像された複数の画像情報を画像処理演算装置に取り
込んで、検査対象物の外観の特徴を抽出する検査処理装
置において、前記画像処理演算装置は、各画像センサで
撮像された画像情報から抽出された検査対象物の外観の
特徴に関する位置情報から、検査対象物の外観の特徴が
各画像センサの撮像範囲の境界上に位置するものか否か
を判定するための境界位置判定処理手段と、別々の画像
センサで撮像された画像情報から抽出され、撮像範囲の
境界上に位置するものと判定された検査対象物の外観の
特徴が互いに連結しているか否かを判定するための連結
性判定処理手段と、互いに連結しているものと判定され
た複数の外観の特徴を合成して単一の外観の特徴として
抽出するための連結処理手段と、を有することを特徴と
する、検査処理装置である。SUMMARY OF THE INVENTION The present invention divides an imaging range of a test object to be inspected into a plurality of imaging ranges, captures the divided imaging ranges with each image sensor, and captures the images with each image sensor. In the inspection processing device that takes in the plurality of image information obtained by the image processing operation device and extracts features of the appearance of the inspection object, the image processing operation device is extracted from the image information captured by each image sensor. Boundary position determination processing means for determining whether the feature of the appearance of the inspection object is located on the boundary of the imaging range of each image sensor from position information on the feature of the appearance of the inspection object, Connectivity determination processing means for determining whether or not features of the appearance of the inspection object which are extracted from image information captured by the image sensor and determined to be located on the boundary of the imaging range are connected to each other. When Characterized by having a a connecting processing means for extracting a feature of a single appearance by combining the features of a plurality of appearance is determined that are connected to each other, an inspection apparatus.
【０００８】この構成では、検査対象物は複数の画像セ
ンサで撮像され、撮像された画像情報は画像処理演算装
置に送られる。画像処理演算装置は、画像センサから送
られた画像情報から外観の特徴に関する位置情報、例え
ば、外観の特徴の中心座標及び外観の特徴の幅、長さ等
を抽出し、抽出された外観の特徴に関する位置情報から
各画像センサの撮像範囲の境界上にある外観の特徴の情
報を選択して、選択された情報を保持する。画像処理演
算装置は更に、選択され、保持された情報を演算処理す
ることによって、その外観の特徴が複数の撮像範囲に跨
って存在する特徴であるか否かを判断する。複数の撮像
範囲に跨って存在する特徴であると判断された場合に
は、複数の画像センサに別々に撮像され、抽出された外
観の特徴の情報を合成して、複数の撮像範囲に跨って存
在する外観の特徴の正確な位置、大きさ等を計算する。
これにより、複数の撮像範囲に跨って外観の特徴が存在
する場合にも、外観の特徴の個数、位置、大きさ等を正
確に検査することができる。In this configuration, the inspection object is picked up by a plurality of image sensors, and the picked-up image information is sent to the image processing and arithmetic unit. The image processing operation device extracts position information related to the appearance feature from the image information sent from the image sensor, such as the center coordinates of the appearance feature and the width and length of the appearance feature, and extracts the extracted appearance feature. The information of the appearance feature on the boundary of the imaging range of each image sensor is selected from the positional information related to the image sensor, and the selected information is held. The image processing operation device further performs an arithmetic process on the selected and held information to determine whether or not the appearance feature is a feature existing over a plurality of imaging ranges. If it is determined that the feature exists across a plurality of imaging ranges, the images are separately captured by a plurality of image sensors, and information on the extracted appearance features is combined, and the information is combined across the plurality of imaging ranges. Calculate the exact location, size, etc. of existing appearance features.
This makes it possible to accurately inspect the number, position, size, and the like of the appearance features even when the appearance features exist over a plurality of imaging ranges.
【０００９】また、前記連結性判定処理手段による判定
が、別々に撮像された複数の外観の特徴が位置する境界
の部分に共通部分があるか否かによって行われても良
い。本発明の検査処理装置によって検査する外観の特徴
は、検査対象物の欠陥であっても良い。[0009] The determination by the connectivity determination processing means may be performed based on whether or not there is a common part at a boundary portion where a plurality of separately captured appearance features are located. The feature of the appearance inspected by the inspection processing apparatus of the present invention may be a defect of the inspection object.
【００１０】本発明は又、検査対象物の検査すべき撮像
範囲を複数の撮像範囲に分割して分割された撮像範囲を
各画像センサで撮像し、各画像センサで撮像された複数
の画像情報を画像処理演算装置に取り込んで、検査対象
物の外観の特徴を抽出する検査処理方法において、前記
画像処理演算装置が、各画像センサで撮像された画像情
報から抽出された検査対象物の外観の特徴に関する位置
情報から、検査対象物の外観の特徴が各画像センサの撮
像範囲の境界線上に位置するか否かを判定する境界位置
判定処理段階と、別々の画像センサで撮像された画像情
報から抽出され、撮像範囲の境界線上に位置すると判定
された検査対象物の外観の特徴が互いに連結しているか
否かを判定する連結性判定処理段階と、互いに連結して
いると判定された複数の外観の特徴を合成して単一の外
観の特徴として抽出する連結処理段階と、を有すること
を特徴とする、検査処理方法である。上記検査処理方法
において、画像処理演算装置が行う画像情報の処理は、
画像センサによる検査対象物の撮像中に並行して、或い
は撮像が終了した後で行っても良い。また、上記検査処
理方法において、前記連結性判定処理手段による判定
は、別々に撮像された複数の外観の特徴が位置する境界
の部分に共通部分があるか否かによって行われても良
い。本発明の検査処理方法によって検査する外観の特徴
は、検査対象物の欠陥であっても良い。According to the present invention, an image pickup range to be inspected of an inspection object is divided into a plurality of image pickup ranges, and the divided image pickup ranges are picked up by each image sensor, and a plurality of image information picked up by each image sensor is obtained. In the inspection processing method of extracting the appearance characteristics of the inspection object by incorporating the image processing operation device into the image processing operation device, the image processing operation device is configured to detect the appearance of the inspection object extracted from the image information captured by each image sensor. From the position information on the feature, a boundary position determination processing step of determining whether or not the appearance characteristic of the inspection object is located on the boundary of the imaging range of each image sensor, and from image information captured by separate image sensors A connectivity determination processing step for determining whether or not the appearance features of the inspection object that are extracted and determined to be located on the boundary of the imaging range are connected to each other, and are determined to be connected to each other. It characterized by having a a connecting process step of extracting a feature of a single appearance by combining the features of the number of appearance, an inspection processing method. In the inspection processing method, the image information processing performed by the image processing operation device includes:
This may be performed in parallel with the imaging of the inspection object by the image sensor or after the imaging is completed. In the above-described inspection processing method, the determination by the connectivity determination processing means may be performed based on whether or not there is a common portion at a boundary where a plurality of separately captured appearance features are located. The appearance characteristic inspected by the inspection processing method of the present invention may be a defect of the inspection object.
【００１１】[0011]
【発明の実施の形態】図１は、本発明による実施形態の
検査処理装置のブロック構成図であり、図２（ａ）は検
査の様子を表す模式図である。本検査処理装置１００
は、２つの画像センサ１０２ａ、１０２ｂ、例えば、ラ
インＣＣＤカメラと、複数の画像処理装置１０４ａ、１
０４ｂ及びコンピュータ１０６を有する画像処理演算装
置１０８とを有する。画像センサ１０２ａ、１０２ｂ
は、所定の範囲を幅方向、即ち検査対象物２００の走行
方向ｆに直交する方向にスキャンしながら検査対象物２
００を撮像する。図２の例では、２０４８画素の２チャ
ンネル出力のＣＣＤカメラを使用し、チャンネル１であ
る画像センサ１０２ａが視野Ａ側をスキャンし、チャン
ネル２である画像センサ１０２ｂが視野Ｂ側をスキャン
する。なお、チャンネル１には１〜１０２４画素が割り
当てられ、チャンネル２には１０２５〜２０４８画素が
割り当てられている。本明細書では、画像センサ１０２
ａ、１０２ｂがスキャンする方向をＸ軸とし、検査対象
物２００の走行方向ｆの方向をＹ軸として位置を定義す
る。画像センサ１０２ａ、１０２ｂは検査対象物２００
からの反射光、或いは透過光を電気信号に変換し、該電
気信号を画像処理装置１０４ａ、１０４ｂに送出する。FIG. 1 is a block diagram of an inspection processing apparatus according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2A is a schematic diagram showing an inspection state. Main inspection processing device 100
Are two image sensors 102a, 102b, for example, a line CCD camera, and a plurality of image processing devices 104a,
04b and an image processing operation device 108 having a computer 106. Image sensors 102a, 102b
Scans a predetermined range in the width direction, that is, the direction orthogonal to the traveling direction f of the inspection object 200, while scanning the inspection object 2
00 is imaged. In the example of FIG. 2, a CCD camera with 2048 pixels and a two-channel output is used, and the image sensor 102a of channel 1 scans the field of view A, and the image sensor 102b of channel 2 scans the field of view B. Note that channel 1 is assigned 1 to 1024 pixels, and channel 2 is assigned 1025 to 2048 pixels. In this specification, the image sensor 102
Positions are defined by setting the scanning direction of a and 102b as the X axis and the direction of the traveling direction f of the inspection object 200 as the Y axis. The image sensors 102a and 102b
The reflected light or transmitted light is converted into an electric signal, and the electric signal is transmitted to the image processing devices 104a and 104b.
【００１２】なお、本実施形態では２チャンネルの画像
センサを使用しているが、２チャンネル以上の画像セン
サ又は２台以上のカメラを使用しても良い。カメラの複
数台使用や、多チャンネル出力カメラの使用により、検
査速度を向上させ、また、より微小な欠陥を検出するこ
とができるようになる。画像センサ１０２ａ、１０２ｂ
での撮像は、検査対象物２００からの透過光又は反射光
は可視光線以外の電磁波であっても良い。In this embodiment, a two-channel image sensor is used. However, two-channel or more image sensors or two or more cameras may be used. By using a plurality of cameras and a multi-channel output camera, the inspection speed can be improved, and more minute defects can be detected. Image sensors 102a, 102b
The transmitted light or reflected light from the inspection object 200 may be electromagnetic waves other than visible light.
【００１３】画像処理装置１０４ａ、１０４ｂは、画像
センサ１０２ａ、１０２ｂから入力した画像信号を所定
のスライスレベルで２値化する。即ち、画像処理装置１
０４ａ、１０４ｂは、信号が所定のスライスレベルより
も大きい部分、又は小さい部分を欠陥と判定する。更
に、画像処理装置１０４ａ、１０４ｂは、画像センサ１
０２ａ、１０２ｂを連続的にスキャンさせることによっ
て得られた１次元的な画素の情報である画像信号を処理
し、欠陥の連結性を判定することによって欠陥の大き
さ、位置等の２次元的な情報を抽出する。即ち、画像処
理装置１０４ａ、１０４ｂは、各画素の集合である画像
信号から欠陥のフェレ径（幅、長さ）、欠陥の面積、フ
ェレ径の中心座標（Ｘ、Ｙ）を抽出し、これらの抽出さ
れたデータをコンピュータ１０６に送る。例えば、画像
センサ１０２ａ、１０２ｂが図２（ａ）に示すような視
野Ａ及び視野Ｂに跨る欠陥を検出した場合、画像処理装
置１０４ａ、１０４ｂでは夫々図２（ｂ）に示すような
２つの欠陥の各フェレ径（幅、長さ）、欠陥の面積、フ
ェレ径の中心座標（Ｘ、Ｙ）が夫々抽出される。この状
態のまま欠陥の個数をカウントすると、実際には１つで
ある欠陥が２つにカウントされ、また、各欠陥の面積は
実際の面積の半分の大きさに認識されてしまう。The image processing devices 104a and 104b binarize image signals input from the image sensors 102a and 102b at a predetermined slice level. That is, the image processing apparatus 1
04a and 104b determine a portion where the signal is higher or lower than a predetermined slice level as a defect. Further, the image processing apparatuses 104a and 104b
02a and 102b are continuously scanned, an image signal which is one-dimensional pixel information obtained is processed, and two-dimensional information such as the size and position of the defect is determined by determining the connectivity of the defect. Extract information. That is, the image processing devices 104a and 104b extract the defect Feret diameter (width, length), the defect area, and the center coordinates (X, Y) of the Feret diameter from the image signal that is a set of pixels, and extract these. The extracted data is sent to the computer 106. For example, when the image sensors 102a and 102b detect a defect extending over the visual field A and the visual field B as shown in FIG. 2A, the image processing devices 104a and 104b respectively use two defects as shown in FIG. Of each feret (width, length), the area of the defect, and the center coordinates (X, Y) of the feret diameter are extracted. If the number of defects is counted in this state, one defect is actually counted as two, and the area of each defect is recognized as half the actual area.
【００１４】画像処理演算装置１０８に内蔵されたコン
ピュータ１０６は、画像処理装置１０４ａ、１０４ｂを
管理、制御するとともに、画像処理装置１０４ａ、１０
４ｂによって画素の情報から抽出された欠陥に関する情
報、即ち、欠陥のフェレ径、欠陥の面積、フェレ径の中
心座標等を受け取り、それらをディスプレイに表示す
る。コンピュータ１０６は、画像処理装置１０４ａ、１
０４ｂから受け取った欠陥に関する情報を演算・加工
し、撮像範囲の境界である１０２４画素及び１０２５画
素に跨って位置する欠陥が正しく認識されるように処理
する。なお、この処理が画像処理装置の内部で行われる
ように検査処理装置を構成しても良い。A computer 106 built in the image processing operation device 108 manages and controls the image processing devices 104a and 104b, and also controls the image processing devices 104a and 104b.
4b receives information on the defect extracted from the pixel information, that is, the defect Feret diameter, the defect area, the center coordinates of the Feret diameter, and the like, and displays them on the display. The computer 106 includes the image processing devices 104a,
The information regarding the defect received from the image 04b is calculated and processed, and processing is performed so that the defect located over 1024 pixels and 1025 pixels which are boundaries of the imaging range is correctly recognized. Note that the inspection processing device may be configured so that this processing is performed inside the image processing device.
【００１５】次に、処理内容について説明する。コンピ
ュータ１０６において行われる演算は、境界位置判定処
理、連結性判定処理、及び欠陥連結処理からなる。ま
た、本明細書では、コンピュータ１０６の前記各処理を
行う部分を夫々、境界位置判定処理手段、連結性判定処
理手段、及び欠陥連結処理手段と呼ぶ。Next, the contents of the processing will be described. The operations performed by the computer 106 include a boundary position determination process, a connectivity determination process, and a defect connection process. In this specification, the portions of the computer 106 that perform the above-described processes are respectively referred to as boundary position determination processing means, connectivity determination processing means, and defect connection processing means.
【００１６】境界位置判定処理はコンピュータ１０６が
欠陥情報を受け取ると逐次実行される。境界位置判定処
理から次の連結性判定処理への移行は、検査対象物が、
例えば、ミニディスク（ＭＤ）、コンパクトディスク
（ＣＤ）等の枚葉状のものである場合には、一般に、１
つの検査対象物について撮像が終了したときに行われ、
検査対象物が連続シート状のものである場合には検査対
象物の撮像中に並行して所定の時間間隔毎に行われる。
所定の時間間隔は、画像センサが検査対象物を幅方向に
スキャンする回数、又は検査対象物の走行距離によって
指定するのが良い。前記の指定されたタイミングになる
と、次の連結性判定処理に移行する。The boundary position determination processing is sequentially executed when the computer 106 receives the defect information. In the transition from the boundary position determination processing to the next connectivity determination processing, the inspection object is
For example, in the case of a single-disc type such as a mini disc (MD), a compact disc (CD), etc., generally 1
Performed when imaging of one inspection object is completed,
When the inspection target is a continuous sheet, the inspection is performed at predetermined time intervals in parallel with the imaging of the inspection target.
The predetermined time interval is preferably specified by the number of times the image sensor scans the inspection object in the width direction or the traveling distance of the inspection object. When the specified timing is reached, the process proceeds to the next connectivity determination process.
【００１７】図３に境界位置判定処理のフローチャート
を示す。コンピュータ１０６の境界位置判定処理手段
は、画像処理装置１０４ａ、１０４ｂによって抽出され
た欠陥情報を受け取ると、逐次、境界位置判定処理を行
う。各欠陥情報には、少なくとも、欠陥番号Ｎｕｍ、フ
ェレ径幅Ｗ、フェレ径長さＬ、フェレ径幅の中心Ｘ座標
Ｘ、フェレ径長さの中心Ｙ座標Ｙが含まれる。ここで、
フェレ径長さとはＹ軸方向に測定した欠陥の最大長さで
あり、フェレ径幅とはＸ軸方向に測定した欠陥の最大長
さである。FIG. 3 shows a flowchart of the boundary position determination processing. Upon receiving the defect information extracted by the image processing apparatuses 104a and 104b, the boundary position determination processing means of the computer 106 sequentially performs the boundary position determination processing. Each defect information includes at least a defect number Num, a Feret diameter width W, a Feret diameter length L, a center X coordinate X of the Feret diameter width, and a center Y coordinate Y of the Feret diameter length. here,
The Feret diameter length is the maximum length of a defect measured in the Y-axis direction, and the Feret diameter width is the maximum length of a defect measured in the X-axis direction.
【００１８】図３のステップＳ101において、撮像され
た欠陥が各画像センサの撮像範囲の境界上に位置するも
のであるかどうかを判定する。視野Ａ側については（数
式１）が成り立つ場合に欠陥が境界上にあるものと判定
され、視野Ｂ側については（数式２）が成り立つ場合に
欠陥が境界上にあるものと判定される。[0018] In step S 101 of FIG. 3, determines whether or not these imaging defects are located on the boundary of the imaging range of each image sensor. On the side of the visual field A, when (Equation 1) holds, it is determined that the defect is on the boundary. On the side of the visual field B, when (Equation 2) holds, it is determined that the defect is on the boundary.
【数１】 (Equation 1)
【数２】 ここで、ＥＮＤは視野Ａ側の境界のＸ座標を表し、ＳＴ
ＡＲＴは視野Ｂ側の境界のＸ座標を表す。また、αは判
定に使用する所定のマージンであり、αが大きいほど欠
陥が境界上にあるものと判定されやすくなる。本実施形
態では、座標ＥＮＤは１０２４画素に対応し、座標ＳＴ
ＡＲＴは１０２５画素に対応する。(Equation 2) Here, END represents the X coordinate of the boundary on the side of the visual field A, and ST
ART represents the X coordinate of the boundary on the side of the visual field B. Α is a predetermined margin used for determination, and the larger α is, the easier it is to determine that the defect is on the boundary. In the present embodiment, the coordinates END correspond to 1024 pixels, and the coordinates ST
ART corresponds to 1025 pixels.
【００１９】ステップＳ102において、境界上にあるも
のと判定された欠陥の情報はコンピュータ１０６に保持
される。即ち、図４に示すように、境界上にある欠陥の
情報は、視野Ａ側、視野Ｂ側夫々について番号を付して
保持される。図５は保存される欠陥情報のフォーマット
である。視野Ａ側の欠陥情報Ａには、欠陥番号Ｎｕｍ＿
Ａ、Ｘ座標Ｘ＿Ａ、Ｙ座標Ｙ＿Ａ、フェレ径幅Ｗ＿Ａ、
フェレ径長さＬ＿Ａ、欠陥情報リンクポインタｎｅｘｔ
＿Ａが含まれる。ここで、欠陥情報リンクポインタｎｅ
ｘｔ＿Ａには、視野Ａ側の境界上にある次の欠陥の情報
が記憶されているメモリのアドレスが格納される。次の
欠陥が存在しない場合には、欠陥情報リンクポインタｎ
ｅｘｔ＿ＡにはＮＵＬＬが格納される。欠陥情報は、こ
のようなリンク構造で保持される。視野Ｂ側についても
同様の情報が含まれ、同様の構造で保持される。In step S 102 , information on the defect determined to be on the boundary is stored in the computer 106. That is, as shown in FIG. 4, the information on the defect on the boundary is retained with a number attached to each of the visual field A side and the visual field B side. FIG. 5 shows a format of the defect information to be stored. The defect information A on the side of the visual field A includes a defect number Num_
A, X coordinate X_A, Y coordinate Y_A, Feret diameter width W_A,
Feret diameter length L_A, defect information link pointer next
_A. Here, the defect information link pointer ne
xt_A stores an address of a memory in which information of the next defect on the boundary on the side of the view A is stored. If the next defect does not exist, the defect information link pointer n
EXT_A stores NULL. Defect information is held in such a link structure. Similar information is included in the field of view B, and is held in a similar structure.
【００２０】また、境界上にないと判定された欠陥の情
報は、検査処理装置の目的に合わせて在来の方法で任意
適当に処理され、後で説明する連結性判定処理には用い
られない（ステップＳ104参照）。Further, information on a defect determined not to be on the boundary is arbitrarily and appropriately processed by a conventional method according to the purpose of the inspection processing apparatus, and is not used in the connectivity determination processing described later. (see step S 104).
【００２１】ステップＳ103では、保存された欠陥情報
に対して、次の連結性判定処理を行うかどうかを判定す
る。連結性判定処理への移行は、前述のように、１つの
検査対象物について撮像が終了したとき、又は検査対象
物の撮像中に並行して指定されたタイミングになったと
きに行われる。In step S103 , it is determined whether or not the following connectivity determination processing is to be performed on the stored defect information. As described above, the transition to the connectivity determination process is performed when the imaging of one inspection object is completed or when the timing specified in parallel with the imaging of the inspection object is reached.
【００２２】図６は、コンピュータ１０６の連結性判定
処理手段が行う連結性判定処理のフローチャートであ
る。ステップＳ201では、ポインタ及びフラグの初期化
を行う。まず、視野Ａ側、視野Ｂ側で最初に受け取った
欠陥情報が格納されているメモリアドレスをポインタＰ
ｔｒ＿Ａ及びＰｔｒ＿Ｂに夫々格納する。ポインタＰｔ
ｒ＿Ａ及びＰｔｒ＿Ｂには連結判定処理の進行に伴っ
て、順次、連結判定処理を行う欠陥情報を格納している
メモリアドレスが格納される。次に、欠陥情報がない場
合には欠陥情報有無フラグを０に、欠陥情報がある場合
には１にする。更に、終了判定フラグを０にする。FIG. 6 is a flowchart of the connectivity determination processing performed by the connectivity determination processing means of the computer 106. In step S201 , a pointer and a flag are initialized. First, the pointer P is set to the memory address where the defect information first received in the visual field A and the visual field B is stored.
They are stored in tr_A and Ptr_B, respectively. Pointer Pt
In r_A and Ptr_B, memory addresses storing defect information for performing the connection determination process are sequentially stored as the connection determination process proceeds. Next, the defect information presence / absence flag is set to 0 when there is no defect information, and is set to 1 when there is defect information. Further, the end determination flag is set to 0.
【００２３】ステップＳ202では、欠陥情報有無フラグ
の判定を行う。欠陥情報有無フラグが０の場合には連結
性判定処理を終了し、１の場合には次のステップＳ203
に進む。ステップＳ203では、欠陥情報リンクポインタ
ｎｅｘｔ＿Ａ、ｎｅｘｔ＿Ｂの判定を行う。２つの欠陥
情報リンクポインタｎｅｘｔ＿Ａ、ｎｅｘｔ＿Ｂが両方
ともＮＵＬＬである場合にはステップＳ205に進んで終
了判定フラグを１にし、それ以外の場合にはステップＳ
204に進んで終了判定フラグを０にする。In step S202 , a defect information presence / absence flag is determined. If the defect information presence / absence flag is 0, the connectivity determination processing ends. If the flag is 1, the next step S 203 is executed.
Proceed to. In step S 203, the defect information link pointer Next_A, the determination of next_B performed. If the two defect information link pointers next_A and next_B are both NULL, the process proceeds to step S205 , and the end determination flag is set to 1. Otherwise, the process proceeds to step S205.
Proceeding to 204 , the end determination flag is set to 0.
【００２４】ステップＳ206では、視野Ａ側、視野Ｂ側
について、欠陥の始点及び終点のＸ座標、Ｙ座標を（数
式３）及び（数式４）によって計算する。In step S206 , the X and Y coordinates of the start point and the end point of the defect are calculated on the view A side and the view B side by (Equation 3) and (Equation 4).
【数３】 (Equation 3)
【数４】 ここで、変数名の中の“Ａ”は視野Ａ側を、“Ｂ”は視
野Ｂ側を表し、“ＳＴＡＲＴ”は欠陥の始点を、“ＥＮ
Ｄ”は欠陥の終点を表し、“Ｘ”はＸ座標を、“Ｙ”は
Ｙ座標を表す。即ち、視野Ａ側の欠陥は、Ｙ＿ＳＴＡＲ
Ｔ＿ＡからＹ＿ＥＮＤ＿Ａまでの区間で境界線上に乗っ
ていることになる。同様に、視野Ｂ側の欠陥は、Ｙ＿Ｓ
ＴＡＲＴ＿ＢからＹ＿ＥＮＤ＿Ｂまでの区間で境界線上
に乗っていることになる。(Equation 4) Here, “A” in the variable name indicates the view A side, “B” indicates the view B side, “START” indicates the starting point of the defect, and “EN” indicates “EN”.
“D” indicates the end point of the defect, “X” indicates the X coordinate, and “Y” indicates the Y coordinate.
This means that the vehicle is on the boundary in the section from T_A to Y_END_A. Similarly, the defect on the field B side is Y_S
This means that the vehicle is on the boundary in the section from TART_B to Y_END_B.
【００２５】ステップＳ207では、前ステップで計算し
た座標に基づき視野Ａ側及び視野Ｂ側の欠陥の連結性を
判定する。連結性は、視野Ａ側の欠陥の方が視野Ｂ側の
欠陥よりも先に始まっている場合、即ち、In step S207 , connectivity between the defects on the visual field A side and the visual field B side is determined based on the coordinates calculated in the previous step. The connectivity is that the defect on the side of the visual field A starts before the defect on the side of the visual field B, that is,
【数５】 の場合に、(Equation 5) In the case of
【数６】 の関係が成り立てば、視野Ａ側の欠陥が乗っている境界
線の部分と、視野Ｂ側の欠陥が乗っている境界線の部分
に共通部分が存在することになるので、これら２つの欠
陥を一つにつながった同一の欠陥であると判定する。こ
れとは逆に、(Equation 6) Is established, a common portion exists between the boundary portion where the defect on the side of the visual field A rides and the boundary portion where the defect on the side of the visual field B rides. It is determined that they are the same defect connected to one. On the contrary,
【数７】 の場合には、(Equation 7) In Case of,
【数８】 が成り立つとき、２つの欠陥が同一の欠陥であると判定
する。(Equation 8) Is satisfied, it is determined that the two defects are the same defect.
【００２６】２つの欠陥が同一の欠陥であると判定され
た場合にはステップＳ208の欠陥連結処理を経てステッ
プＳ209に進む。欠陥連結処理については後で説明す
る。ステップＳ209では、欠陥を確定する処理を行う。
このステップでは、フェレ径幅の中心座標Ｘ＿ＡＢ、及
びフェレ径長さの中心座標Ｙ＿ＡＢを（数式９）によっ
て計算する。[0026] When the two defects is determined to be the same defect proceeds to step S 209 through the defect connection process of step S 208. The defect connection processing will be described later. In step S209 , a process for determining a defect is performed.
In this step, the center coordinates X_AB of the Feret diameter width and the center coordinates Y_AB of the Feret diameter length are calculated by (Equation 9).
【数９】 (Equation 9)
【００２７】ステップＳ209の欠陥確定処理を終わると
ステップＳ210に進む。また、２つの欠陥が同一の欠陥
ではないと判定された場合には、欠陥連結処理は行わ
ず、直接、ステップＳ210に進む。ステップＳ210では、
検査の終了を判定する。検査終了判定フラグが１であれ
ば連結性判定処理を終了する。検査終了判定フラグが０
の場合には、ステップＳ 211に進む。Step S209When the defect confirmation processing of
Step S210Proceed to. Two defects are the same defect
If not, the defect linking process is performed.
Directly, step S210Proceed to. Step S210Then
Determine the end of the inspection. Inspection end judgment flag is 1
If so, the connectivity determination processing ends. Inspection end judgment flag is 0
If, step S 211Proceed to.
【００２８】次に、ステップＳ211では、ここまでの処
理で連結性を判定した視野Ａ側の欠陥情報ＡのＹ座標Ｙ
＿ＳＴＡＲＴ＿Ａと、視野Ｂ側の欠陥情報ＢのＹ座標Ｙ
＿ＳＴＡＲＴ＿Ｂとを比較し、どちらが大きいかを判定
する。欠陥情報ＡのＹ座標の方が小さい場合には、ステ
ップＳ212でポインタＰｔｒ＿Ａの値を欠陥情報リンク
ポインタｎｅｘｔ＿Ａに更新する。逆に、欠陥情報Ｂの
Ｙ座標の方が小さい場合には、ステップＳ213でポイン
タＰｔｒ＿Ｂの値を欠陥情報リンクポインタｎｅｘｔ＿
Ｂに更新する。更新が終了したならばステップＳ203に
戻り、終了判定フラグが１になるまで以上の処理を繰り
返す。Next, in step S 211 , the Y coordinate Y of the defect information A on the side of the visual field A for which connectivity has been determined in the processing up to this point.
_START_A and the Y coordinate Y of the defect information B on the field of view B side
_START_B to determine which is greater. If the Y coordinate of the defect information A is smaller, the value of the pointer Ptr_A is updated to the defect information link pointer next_A in step S212 . Conversely, when the direction of the Y coordinate of the defect information B is small, the step S 213 the value of the defect information link pointers of the pointer Ptr_B NEXT_
Update to B. When the update is completed, the process returns to step S203 , and the above processing is repeated until the end determination flag becomes 1.
【００２９】次に、欠陥連結処理Ｓ208について詳細に
説明する。図７はコンピュータ１０６の欠陥連結処理手
段が行う欠陥連結処理のフローチャートである。まず、
ステップＳ301において、視野Ａ及び視野Ｂに跨る欠陥
の幅Ｗ＿ＡＢを（数式１０）によって計算する。Next, the defect connection processing S208 will be described in detail. FIG. 7 is a flowchart of the defect connection processing performed by the defect connection processing means of the computer 106. First,
In step S 301, calculates the width W_AB defects across the visual field A and field B by (Equation 10).
【数１０】 ステップＳ302では、Ｙ座標の始点を判定する。視野Ａ
側の始点の座標Ｙ＿ＳＴＡＲＴ＿Ａと、視野Ｂ側の始点
の座標Ｙ＿ＳＴＡＲＴ＿Ｂとの間に、(Equation 10) In step S302 , the starting point of the Y coordinate is determined. View A
Between the coordinates Y_START_A of the starting point on the side and the coordinates Y_START_B of the starting point on the side of the field of view B,
【数１１】 の関係が成り立つ場合にはステップＳ303においてＹ＿
ＳＴＡＲＴ＿Ａの値をＹ＿ＳＴＡＲＴ＿Ｂの値に置き換
える。そうでない場合には、値を置き換えずにステップ
Ｓ304に進む。[Equation 11] If the relationship of (3) holds, in step S303 , Y_
Replace the value of START_A with the value of Y_START_B. Otherwise, the process proceeds to step S 304 without replacing the value.
【００３０】同様に、ステップＳ304では、Ｙ座標の終
点を判定する。即ち、Similarly, in step S304 , the end point of the Y coordinate is determined. That is,
【数１２】 の関係が成り立つとき、ステップＳ305においてＹ＿Ｅ
ＮＤ＿Ａの値をＹ＿ＥＮＤ＿Ｂの値に置き換える。(Equation 12) When the relationship holds, Y_E in step S 305
Replace the value of ND_A with the value of Y_END_B.
【００３１】最後に、ステップＳ306では、欠陥のフェ
レ径長さＬ＿ＡＢを（数式１３）によって計算する。[0031] Finally, in step S 306, calculates the Feret diameter length of L_AB defects by (Equation 13).
【数１３】 欠陥連結処理Ｓ208は以上で終了し、続いて、連結性判
定処理のステップＳ209に進む。連結性判定処理のステ
ップＳ209に進んだ後の処理は前記の通りである。画像
処理演算装置１０８によって上記の処理を行うことによ
り、複数のカメラの撮像範囲に跨って存在する欠陥につ
いても、正確な個数、大きさ等を検出することが可能に
なる。検出結果の表示等、欠陥の個数、大きさ等が検出
された後の処理は、装置の適用に合わせて従来技術の方
法を用いて任意適当に行うことができる。(Equation 13) The defect connection processing S208 is completed as described above, and then the process proceeds to step S209 of the connectivity determination processing. The processing after proceeding to step S209 of the connectivity determination processing is as described above. By performing the above-described processing by the image processing arithmetic unit 108, it is possible to accurately detect the number, size, and the like of defects existing over the imaging ranges of a plurality of cameras. Processing after detection of the number and size of defects, such as display of detection results, can be arbitrarily and appropriately performed using a conventional technique according to the application of the apparatus.
【００３２】以上、本発明の好ましい実施形態を説明し
たが、本発明の範囲又は精神から逸脱することなく、特
許請求の範囲に記載された技術的事項の範囲内におい
て、開示した実施形態に種々の変更をすることができ
る。特に、ここで説明した実施形態では、外観の特徴と
して検査対象物の欠陥を検査する検査処理装置について
説明したが、本発明による検査処理装置は、検査対象物
の傷、汚れ等を検出する検査処理装置にも応用すること
ができる。また、本実施形態では外観の特徴に関する位
置情報として外観の特徴の中心座標及び外観の特徴の
幅、長さを用いたが、他の位置情報を用いても良い。While the preferred embodiments of the present invention have been described above, various modifications may be made to the disclosed embodiments without departing from the scope or spirit of the present invention within the scope of the technical matters described in the claims. Can be changed. In particular, in the embodiment described here, the inspection processing apparatus that inspects the defect of the inspection object as a feature of the appearance has been described. However, the inspection processing apparatus according to the present invention is an inspection processing apparatus that detects a scratch, dirt, and the like of the inspection object. It can also be applied to processing equipment. In the present embodiment, the center coordinates of the appearance feature and the width and length of the appearance feature are used as the position information on the appearance feature, but other position information may be used.
【００３３】[0033]
【発明の効果】本発明の検査処理装置により、装置の回
路構成を複雑にしたり、コストを高くすることなく、複
数のカメラの撮像範囲に跨って存在する欠陥等、外観の
特徴の個数、大きさ等を正確に検出することが可能にな
る。According to the inspection processing apparatus of the present invention, the number and size of appearance features such as defects existing over the imaging range of a plurality of cameras can be increased without complicating the circuit configuration of the apparatus or increasing the cost. And the like can be accurately detected.
【図１】本発明の実施形態である検査処理装置のブロッ
ク構成図である。FIG. 1 is a block configuration diagram of an inspection processing apparatus according to an embodiment of the present invention.
【図２】本実施形態の検査処理装置が検査対象物を検査
する様子を表す模式図である。FIG. 2 is a schematic diagram illustrating a state where the inspection processing apparatus according to the present embodiment inspects an inspection object.
【図３】境界位置判定処理のフローチャートである。FIG. 3 is a flowchart of a boundary position determination process.
【図４】境界上に位置する欠陥を表す図である。FIG. 4 is a diagram illustrating a defect located on a boundary.
【図５】保存される欠陥情報のフォーマットを表す図で
ある。FIG. 5 is a diagram illustrating a format of stored defect information.
【図６】連結性判定処理のフローチャートである。FIG. 6 is a flowchart of a connectivity determination process.
【図７】欠陥連結処理のフローチャートである。FIG. 7 is a flowchart of a defect connection process.
１００ 検査処理装置 １０２ａ、１０２ｂ 画像センサ １０４ａ、１０４ｂ 画像処理装置 １０６ コンピュータ １０８ 画像処理演算装置 ２００ 検査対象物 REFERENCE SIGNS LIST 100 inspection processing device 102 a, 102 b image sensor 104 a, 104 b image processing device 106 computer 108 image processing operation device 200 inspection object
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 2F065 AA49 CC02 CC03 CC06 FF04 JJ05 JJ25 MM22 QQ05 QQ31 UU05 2G051 AA37 AA40 AA41 AA71 AB02 CA03 CA07 CB01 CB02 DA06 EA11 EA19 ED30 5B057 AA01 BA12 CA08 CA16 CB06 CB16 CE10 DA03 DA07 DB02 DB08 DC03 DC32 ──────────────────────────────────────────────────続 き Continued on the front page F term (reference) 2F065 AA49 CC02 CC03 CC06 FF04 JJ05 JJ25 MM22 QQ05 QQ31 UU05 2G051 AA37 AA40 AA41 AA71 AB02 CA03 CA07 CB01 CB02 DA06 EA11 EA19 ED30 5B057 AA01 DB12 CA08 DA08 DC03 DC32
Claims (8)
の撮像範囲に分割して、分割された撮像範囲を各画像セ
ンサで撮像し、各画像センサで撮像された複数の画像情
報を画像処理演算装置に取り込んで、検査対象物の外観
の特徴を抽出する検査処理装置において、 前記画像処理演算装置は、各画像センサで撮像された画
像情報から抽出された検査対象物の外観の特徴に関する
位置情報から、検査対象物の外観の特徴が各画像センサ
の撮像範囲の境界上に位置するものか否かを判定するた
めの境界位置判定処理手段と、 別々の画像センサで撮像された画像情報から抽出され、
撮像範囲の境界上に位置するものと判定された検査対象
物の外観の特徴が互いに連結しているか否かを判定する
ための連結性判定処理手段と、 互いに連結しているものと判定された複数の外観の特徴
を合成して単一の外観の特徴として抽出するための連結
処理手段と、を有することを特徴とする、検査処理装
置。1. An imaging range of an inspection object to be inspected is divided into a plurality of imaging ranges, the divided imaging ranges are imaged by each image sensor, and a plurality of pieces of image information imaged by each image sensor are imaged. In an inspection processing device which takes in a processing operation device and extracts a feature of an appearance of an inspection object, the image processing operation device relates to a feature of an appearance of the inspection object extracted from image information captured by each image sensor. Boundary position determination processing means for determining from the position information whether or not the appearance feature of the inspection object is located on the boundary of the imaging range of each image sensor; image information captured by separate image sensors Extracted from
Connectivity determination processing means for determining whether or not features of the appearance of the inspection object determined to be located on the boundary of the imaging range are connected to each other; and determined to be connected to each other. A connection processing unit for combining a plurality of appearance features and extracting them as a single appearance feature.
別々に撮像された複数の外観の特徴が位置する境界の部
分に共通部分があるか否かによって行われることを特徴
とする、請求項１に記載の検査処理装置。2. The determination by the connectivity determination processing means,
The inspection processing apparatus according to claim 1, wherein the inspection is performed based on whether or not there is a common portion at a boundary portion where a plurality of appearance features captured separately are located.
あることを特徴とする、請求項１又は請求項２に記載の
検査処理装置。3. The inspection processing apparatus according to claim 1, wherein the characteristic of the appearance is a defect of the inspection object.
の撮像範囲に分割して分割された撮像範囲を各画像セン
サで撮像し、各画像センサで撮像された複数の画像情報
を画像処理演算装置に取り込んで、検査対象物の外観の
特徴を抽出する検査処理方法において、 前記画像処理演算装置が、各画像センサで撮像された画
像情報から抽出された検査対象物の外観の特徴に関する
位置情報から、検査対象物の外観の特徴が各画像センサ
の撮像範囲の境界線上に位置するか否かを判定する境界
位置判定処理段階と、 別々の画像センサで撮像された画像情報から抽出され、
撮像範囲の境界線上に位置すると判定された検査対象物
の外観の特徴が互いに連結しているか否かを判定する連
結性判定処理段階と、 互いに連結していると判定された複数の外観の特徴を合
成して単一の外観の特徴として抽出する連結処理段階
と、を有することを特徴とする、検査処理方法。4. An image pickup range to be inspected of an inspection object is divided into a plurality of image pickup ranges, the divided image pickup ranges are picked up by each image sensor, and a plurality of pieces of image information picked up by each image sensor are subjected to image processing. In an inspection processing method for extracting an external appearance feature of an inspection object by taking into an arithmetic device, the image processing arithmetic device may include a position related to an external feature of the inspection object extracted from image information captured by each image sensor. From the information, a boundary position determination processing step of determining whether or not a feature of the appearance of the inspection object is located on a boundary line of an imaging range of each image sensor, and is extracted from image information captured by different image sensors,
A connectivity determination processing step of determining whether or not the appearance features of the inspection object determined to be located on the boundary of the imaging range are connected to each other; and a plurality of appearance features determined to be connected to each other. Combining and extracting as a single appearance feature.
界位置判定処理を行うことを特徴とする、請求項４に記
載の検査処理方法。5. The inspection processing method according to claim 4, wherein the boundary position determination processing is performed in parallel with the imaging of the inspection object.
境界位置判定処理を行うことを特徴とする、請求項４に
記載の検査処理方法。6. The inspection processing method according to claim 4, wherein the boundary position determination processing is performed after the imaging of the inspection target is completed.
が、別々に撮像された複数の外観の特徴が位置する境界
の部分に共通部分があるか否かによって行われることを
特徴とする、請求項４から請求項６の何れか１項に記載
の検査処理方法。7. The method according to claim 1, wherein the determination in the connectivity determination processing step is performed based on whether or not there is a common portion at a boundary portion where a plurality of separately captured appearance features are located. The inspection processing method according to any one of claims 4 to 6.
あることを特徴とする、請求項４から請求項７の何れか
１項に記載の検査処理方法。8. The inspection processing method according to claim 4, wherein the feature of the appearance is a defect of the inspection object.
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000319470A JP2002131033A (en) | 2000-10-19 | 2000-10-19 | Device and method for processing inspection |
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| JP (1) | JP2002131033A (en) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008304215A (en) * | 2007-06-05 | 2008-12-18 | Anritsu Corp | Sensor head and displacement measuring instrument |
| JP2011220827A (en) * | 2010-04-09 | 2011-11-04 | Nippon Steel Corp | Surface defect checkup apparatus, surface defect checkup method and program |
| US8186289B2 (en) | 2008-02-28 | 2012-05-29 | Brother Kogyo Kabushiki Kaisha | Sewing machine and computer-readable medium storing control program executable on sewing machine |
| CN105092594A (en) * | 2015-08-28 | 2015-11-25 | 白薇 | Multiple filtering-based ceramic appearance analysis platform |
| WO2019021729A1 (en) * | 2017-07-25 | 2019-01-31 | 富士フイルム株式会社 | Damage diagram generation method, damage diagram generation device, damage diagram generation system, and recording medium |
-
2000
- 2000-10-19 JP JP2000319470A patent/JP2002131033A/en active Pending
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008304215A (en) * | 2007-06-05 | 2008-12-18 | Anritsu Corp | Sensor head and displacement measuring instrument |
| US8186289B2 (en) | 2008-02-28 | 2012-05-29 | Brother Kogyo Kabushiki Kaisha | Sewing machine and computer-readable medium storing control program executable on sewing machine |
| US8522701B2 (en) | 2008-02-28 | 2013-09-03 | Brother Kogyo Kabushiki Kaisha | Sewing machine and computer-readable medium storing control program executable on sewing machine |
| JP2011220827A (en) * | 2010-04-09 | 2011-11-04 | Nippon Steel Corp | Surface defect checkup apparatus, surface defect checkup method and program |
| CN105092594A (en) * | 2015-08-28 | 2015-11-25 | 白薇 | Multiple filtering-based ceramic appearance analysis platform |
| WO2019021729A1 (en) * | 2017-07-25 | 2019-01-31 | 富士フイルム株式会社 | Damage diagram generation method, damage diagram generation device, damage diagram generation system, and recording medium |
| JPWO2019021729A1 (en) * | 2017-07-25 | 2020-09-24 | 富士フイルム株式会社 | Damage diagram creation method, damage diagram creation device, damage diagram creation system, and recording medium |
| US11523013B2 (en) | 2017-07-25 | 2022-12-06 | Fujifilm Corporation | Damage diagram creation method, damage diagram creation device, damage diagram creation system, and recording medium |
| US11948291B2 (en) | 2017-07-25 | 2024-04-02 | Fujifilm Corporation | Damage diagram creation method, damage diagram creation device, damage diagram creation system, and recording medium |
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