JP2002257739A - 画像処理方法、画像処理装置及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体 - Google Patents
画像処理方法、画像処理装置及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 計算機に多大な負荷をかけることなく、疵判
定を正確に行うことがでできるようにする。 【解決手段】 被写体像における１フレーム内に存在す
る複数の疵のそれぞれに順位を付けし、上記順位付けた
各疵中の上位から所定数個の疵を選別してそれぞれに特
徴量を付与し、上記特徴量に基づいて各疵を複数のグル
ープに選別し、上記選別したグループ毎に上記各疵候補
を統合して１つの疵候補とし、上記各疵候補に対して、
疵の種類及びグレードを判定するようにして、疵判定を
正確に行うことができるようにするとともに、計算機に
かける負荷を軽減できるようにする。
定を正確に行うことがでできるようにする。 【解決手段】 被写体像における１フレーム内に存在す
る複数の疵のそれぞれに順位を付けし、上記順位付けた
各疵中の上位から所定数個の疵を選別してそれぞれに特
徴量を付与し、上記特徴量に基づいて各疵を複数のグル
ープに選別し、上記選別したグループ毎に上記各疵候補
を統合して１つの疵候補とし、上記各疵候補に対して、
疵の種類及びグレードを判定するようにして、疵判定を
正確に行うことができるようにするとともに、計算機に
かける負荷を軽減できるようにする。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は画像処理方法、画像
処理装置及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に関
し、特に、鋼板の表面を撮影した画像信号に基づいて表
面疵を検出するために用いて好適なものである。
処理装置及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に関
し、特に、鋼板の表面を撮影した画像信号に基づいて表
面疵を検出するために用いて好適なものである。
【０００２】
【従来の技術】従来、鋼板の疵を検出する場合の基準に
は固定の閾値を用いて、疵候補と認定されたものの全て
に対して、一定の面積以上の大きさを有する疵のみをフ
ィルターにより選別する。そして、選別した後に特徴量
を付与し、上記特徴量を基に疵種及びグレードを各疵に
付与していた。
は固定の閾値を用いて、疵候補と認定されたものの全て
に対して、一定の面積以上の大きさを有する疵のみをフ
ィルターにより選別する。そして、選別した後に特徴量
を付与し、上記特徴量を基に疵種及びグレードを各疵に
付与していた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかし、従来の場合に
は、候補と認定されたものに対して、一定の面積以上の
もののみを選別していたため、面積は小さいが重大な欠
陥の集合体である疵を見逃してしまう可能性があった。
は、候補と認定されたものに対して、一定の面積以上の
もののみを選別していたため、面積は小さいが重大な欠
陥の集合体である疵を見逃してしまう可能性があった。
【０００４】また、疵検査装置が大きな疵を分割して認
識した場合には、上記認識された各々の疵は小さい疵と
なるので、評点が小さくなり、結果として無害疵として
誤判定されてしまうことががあった。さらに、疵候補と
認定されていたものに対して、全て特徴量を計算してい
たため、当該計算により計算機には多大な負荷をかける
ことになり、他の重要な処理を犠牲にしてしまう可能性
があった。
識した場合には、上記認識された各々の疵は小さい疵と
なるので、評点が小さくなり、結果として無害疵として
誤判定されてしまうことががあった。さらに、疵候補と
認定されていたものに対して、全て特徴量を計算してい
たため、当該計算により計算機には多大な負荷をかける
ことになり、他の重要な処理を犠牲にしてしまう可能性
があった。
【０００５】例えば、図５に示した大きな疵５０を、小
さな５つの疵５１〜５５と分割して認識することによ
り、上述した不都合を発生させてしまう場合があった。
本発明は上述の問題点にかんがみ、計算機に多大な負荷
をかけることなく、疵判定を正確に行うことができるよ
うにすることを目的とする。
さな５つの疵５１〜５５と分割して認識することによ
り、上述した不都合を発生させてしまう場合があった。
本発明は上述の問題点にかんがみ、計算機に多大な負荷
をかけることなく、疵判定を正確に行うことができるよ
うにすることを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明の画像処理方法
は、疵検出する被写体を撮像手段によって撮像して画像
信号を生成し、上記画像信号に基づいて上記被写体の表
面疵を検出するための画像処理を行う画像処理方法であ
って、上記撮像手段によって生成された被写体像におけ
る１フレーム内に存在する複数の疵のそれぞれに順位を
付ける疵順位付け処理と、上記疵順位付け処理によって
順位付けされた各疵中の上位から所定数個の疵を選別す
る上位疵選別処理と、上記上位疵選別処理によって選別
された各疵に特徴量を付与する特徴量付与処理と、上記
特徴量付与処理によって付与された特徴量に基づいて各
疵を複数のグループに選別するグループ選別処理と、上
記グループ選別処理によって選別したグループ毎に上記
各疵候補を統合して１つの疵候補とする疵グループ統合
処理と、上記疵グループ統合処理によって統合された各
疵候補に対して、疵の種類及びグレードを判定する疵判
定処理とを有することを特徴としている。また、本発明
の他の特徴とするところは、上記疵グループ統合処理
は、疵検出を行う疵検出領域を設定するとともに、上記
設定した疵検出領域毎に疵個数を検出し、上記検出した
疵検出領域中の疵個数が所定の疵個数閾値よりも少ない
場合には、上記疵検出領域中の疵を疵統合処理の対象か
ら除外することを特徴としている。また、本発明のその
他の特徴とするところは、上記疵統合除外処理によって
除外されないで疵統合処理の対象となる疵を有する疵検
出領域に隣接する領域に統合対象の疵が有るか否かを検
出し、上記検出した疵が統合対象の疵であった場合には
それらを統合して１個の疵と見なす疵統合処理を行うこ
とを特徴としている。また、本発明のその他の特徴とす
るところは、上記疵グループ統合処理は、疵検出を行う
疵検出領域を設定して入力する単位面積入力処理と、上
記単位面積入力処理によって設定された疵検出領域中で
検出する疵個数を入力する疵個数閾値入力処理と、上記
単位面積入力処理によって設定された疵検出領域中に存
在する疵個数を検出する疵個数検出処理と、上記疵個数
検出処理によって検出した疵検出領域中の疵個数が上記
疵個数閾値入力処理によって入力された疵個数閾値より
も少ない場合には、上記疵検出領域中の疵を疵統合処理
の対象から除外する疵統合除外処理と、上記疵統合除外
処理によって除外されないで疵統合処理の対象となる疵
を有する疵検出領域に隣接する領域に統合対象の疵が有
るか否かを検出し、上記検出した疵が統合対象の疵であ
った場合にはそれらを統合して１個の疵と見なす疵統合
処理とを行うことを特徴としている。また、本発明のそ
の他の特徴とするところは、上記疵順位付け処理は、疵
面積、輝度最大値と基準値のとの差の絶対値、輝度最小
値と基準値のとの差の絶対値に基づいて評点を付けて行
うことを特徴としている。
は、疵検出する被写体を撮像手段によって撮像して画像
信号を生成し、上記画像信号に基づいて上記被写体の表
面疵を検出するための画像処理を行う画像処理方法であ
って、上記撮像手段によって生成された被写体像におけ
る１フレーム内に存在する複数の疵のそれぞれに順位を
付ける疵順位付け処理と、上記疵順位付け処理によって
順位付けされた各疵中の上位から所定数個の疵を選別す
る上位疵選別処理と、上記上位疵選別処理によって選別
された各疵に特徴量を付与する特徴量付与処理と、上記
特徴量付与処理によって付与された特徴量に基づいて各
疵を複数のグループに選別するグループ選別処理と、上
記グループ選別処理によって選別したグループ毎に上記
各疵候補を統合して１つの疵候補とする疵グループ統合
処理と、上記疵グループ統合処理によって統合された各
疵候補に対して、疵の種類及びグレードを判定する疵判
定処理とを有することを特徴としている。また、本発明
の他の特徴とするところは、上記疵グループ統合処理
は、疵検出を行う疵検出領域を設定するとともに、上記
設定した疵検出領域毎に疵個数を検出し、上記検出した
疵検出領域中の疵個数が所定の疵個数閾値よりも少ない
場合には、上記疵検出領域中の疵を疵統合処理の対象か
ら除外することを特徴としている。また、本発明のその
他の特徴とするところは、上記疵統合除外処理によって
除外されないで疵統合処理の対象となる疵を有する疵検
出領域に隣接する領域に統合対象の疵が有るか否かを検
出し、上記検出した疵が統合対象の疵であった場合には
それらを統合して１個の疵と見なす疵統合処理を行うこ
とを特徴としている。また、本発明のその他の特徴とす
るところは、上記疵グループ統合処理は、疵検出を行う
疵検出領域を設定して入力する単位面積入力処理と、上
記単位面積入力処理によって設定された疵検出領域中で
検出する疵個数を入力する疵個数閾値入力処理と、上記
単位面積入力処理によって設定された疵検出領域中に存
在する疵個数を検出する疵個数検出処理と、上記疵個数
検出処理によって検出した疵検出領域中の疵個数が上記
疵個数閾値入力処理によって入力された疵個数閾値より
も少ない場合には、上記疵検出領域中の疵を疵統合処理
の対象から除外する疵統合除外処理と、上記疵統合除外
処理によって除外されないで疵統合処理の対象となる疵
を有する疵検出領域に隣接する領域に統合対象の疵が有
るか否かを検出し、上記検出した疵が統合対象の疵であ
った場合にはそれらを統合して１個の疵と見なす疵統合
処理とを行うことを特徴としている。また、本発明のそ
の他の特徴とするところは、上記疵順位付け処理は、疵
面積、輝度最大値と基準値のとの差の絶対値、輝度最小
値と基準値のとの差の絶対値に基づいて評点を付けて行
うことを特徴としている。
【０００７】本発明の画像処理装置は、疵検出する被写
体を撮像手段によって撮像して画像信号を生成し、上記
画像信号に基づいて上記被写体の表面疵を検出するため
の画像処理を行う画像処理装置であって、上記撮像手段
によって生成された被写体像における１フレーム内に存
在する複数の疵のそれぞれに順位を付ける疵順位付け手
段と、上記疵順位付け手段によって順位付けされた各疵
中の上位から所定数個の疵を選別する上位疵選別手段
と、上記上位疵選別手段によって選別された各疵に特徴
量を付与する特徴量付与手段と、上記特徴量付与手段に
よって付与された特徴量に基づいて各疵を複数のグルー
プに選別するグループ選別手段と、上記グループ選別手
段によって選別したグループ毎に上記各疵候補を統合し
て１つの疵候補とする疵グループ統合手段と、上記疵グ
ループ統合手段によって統合された各疵候補に対して、
疵の種類及びグレードを判定する疵判定手段とを有する
ことを特徴としている。また、本発明の他の特徴とする
ところは、上記疵グループ統合手段は、疵検出を行う疵
検出領域を設定するとともに、上記設定した疵検出領域
毎に疵個数を検出し、上記検出した疵個数が所定の疵個
数閾値よりも少ない場合には、上記疵検出領域中の疵を
疵統合処理の対象から除外することを特徴としている。
また、本発明のその他の特徴とするところは、上記疵統
合除外処理によって除外されないで疵統合処理の対象と
なる疵を有する疵検出領域に隣接する領域に統合対象の
疵が有るか否かを検出し、上記検出した疵が疵統合処理
の対象の疵であった場合にはそれらを統合して１個の疵
と見なす疵統合処理を行うための統合手段を具備するこ
とを特徴としている。また、本発明のその他の特徴とす
るところは、上記疵グループ統合手段は、疵検出を行う
疵検出領域を設定して入力する単位面積入力手段と、上
記単位面積入力手段によって設定された疵検出領域中で
検出する疵個数を入力する疵個数閾値入力手段と、上記
単位面積入力手段によって設定された疵検出領域中に存
在する疵個数を検出する疵個数検出手段と、上記疵個数
検出手段によって検出した疵検出領域中の疵個数が上記
疵個数閾値入力手段によって入力された疵個数閾値より
も少ない場合には、上記疵検出領域中の疵を疵統合処理
の対象から除外する疵統合除外手段と、上記疵統合除外
手段によって除外されないで疵統合処理の対象となる疵
を有する疵検出領域に隣接する領域に統合対象の疵が有
るか否かを検出し、上記検出した疵が統合対象の疵であ
った場合にはそれらを統合して１個の疵と見なす疵統合
処理手段とを有することを特徴としている。また、本発
明のその他の特徴とするところは、上記疵順位付け手段
は、疵面積、輝度最大値と基準値のとの差の絶対値、輝
度最小値と基準値のとの差の絶対値に基づいて評点を付
けて行うことを特徴としている。
体を撮像手段によって撮像して画像信号を生成し、上記
画像信号に基づいて上記被写体の表面疵を検出するため
の画像処理を行う画像処理装置であって、上記撮像手段
によって生成された被写体像における１フレーム内に存
在する複数の疵のそれぞれに順位を付ける疵順位付け手
段と、上記疵順位付け手段によって順位付けされた各疵
中の上位から所定数個の疵を選別する上位疵選別手段
と、上記上位疵選別手段によって選別された各疵に特徴
量を付与する特徴量付与手段と、上記特徴量付与手段に
よって付与された特徴量に基づいて各疵を複数のグルー
プに選別するグループ選別手段と、上記グループ選別手
段によって選別したグループ毎に上記各疵候補を統合し
て１つの疵候補とする疵グループ統合手段と、上記疵グ
ループ統合手段によって統合された各疵候補に対して、
疵の種類及びグレードを判定する疵判定手段とを有する
ことを特徴としている。また、本発明の他の特徴とする
ところは、上記疵グループ統合手段は、疵検出を行う疵
検出領域を設定するとともに、上記設定した疵検出領域
毎に疵個数を検出し、上記検出した疵個数が所定の疵個
数閾値よりも少ない場合には、上記疵検出領域中の疵を
疵統合処理の対象から除外することを特徴としている。
また、本発明のその他の特徴とするところは、上記疵統
合除外処理によって除外されないで疵統合処理の対象と
なる疵を有する疵検出領域に隣接する領域に統合対象の
疵が有るか否かを検出し、上記検出した疵が疵統合処理
の対象の疵であった場合にはそれらを統合して１個の疵
と見なす疵統合処理を行うための統合手段を具備するこ
とを特徴としている。また、本発明のその他の特徴とす
るところは、上記疵グループ統合手段は、疵検出を行う
疵検出領域を設定して入力する単位面積入力手段と、上
記単位面積入力手段によって設定された疵検出領域中で
検出する疵個数を入力する疵個数閾値入力手段と、上記
単位面積入力手段によって設定された疵検出領域中に存
在する疵個数を検出する疵個数検出手段と、上記疵個数
検出手段によって検出した疵検出領域中の疵個数が上記
疵個数閾値入力手段によって入力された疵個数閾値より
も少ない場合には、上記疵検出領域中の疵を疵統合処理
の対象から除外する疵統合除外手段と、上記疵統合除外
手段によって除外されないで疵統合処理の対象となる疵
を有する疵検出領域に隣接する領域に統合対象の疵が有
るか否かを検出し、上記検出した疵が統合対象の疵であ
った場合にはそれらを統合して１個の疵と見なす疵統合
処理手段とを有することを特徴としている。また、本発
明のその他の特徴とするところは、上記疵順位付け手段
は、疵面積、輝度最大値と基準値のとの差の絶対値、輝
度最小値と基準値のとの差の絶対値に基づいて評点を付
けて行うことを特徴としている。
【０００８】本発明の記憶媒体は、上記の何れかに記載
の画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプロ
グラムを記録したことを特徴としている。また、本発明
の他の特徴とするところは、上記の何れかに記載の各手
段を構成するプログラムを記録したことを特徴としてい
る。
の画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプロ
グラムを記録したことを特徴としている。また、本発明
の他の特徴とするところは、上記の何れかに記載の各手
段を構成するプログラムを記録したことを特徴としてい
る。
【０００９】
【発明の実施の形態】次に、添付図面を参照しながら本
発明の画像処理装置、画像処理方法及びコンピュータ読
み取り可能な記憶媒体の実施の形態を説明する。図１
は、本実施の形態を示し、疵検査を行うために画像処理
装置内で行われる主要な判別処理の一例を示すフローチ
ャートである。
発明の画像処理装置、画像処理方法及びコンピュータ読
み取り可能な記憶媒体の実施の形態を説明する。図１
は、本実施の形態を示し、疵検査を行うために画像処理
装置内で行われる主要な判別処理の一例を示すフローチ
ャートである。
【００１０】図１のフローチャートに示したように、最
初のステップＳ１１において処理が開始されると、ステ
ップＳ１２で、上記撮像手段によって生成された被写体
像における１フレーム内に存在する複数の疵のそれぞれ
に順位を付ける疵順位付け処理を行う。
初のステップＳ１１において処理が開始されると、ステ
ップＳ１２で、上記撮像手段によって生成された被写体
像における１フレーム内に存在する複数の疵のそれぞれ
に順位を付ける疵順位付け処理を行う。
【００１１】本実施の形態においては、上記疵順位付け
処理を、疵面積、輝度最大値と基準値のとの差の絶対
値、輝度最小値と基準値のとの差の絶対値に基づいて評
点を付けて行うようにしている。
処理を、疵面積、輝度最大値と基準値のとの差の絶対
値、輝度最小値と基準値のとの差の絶対値に基づいて評
点を付けて行うようにしている。
【００１２】次に、ステップＳ１３で、上記疵順位付け
処理によって順位付けされた各疵中の上位から所定の個
数の疵を選別する上位疵選別処理を行う。この上位疵選
別処理は、例えば、上位１２８個の疵を選別する。
処理によって順位付けされた各疵中の上位から所定の個
数の疵を選別する上位疵選別処理を行う。この上位疵選
別処理は、例えば、上位１２８個の疵を選別する。
【００１３】次に、ステップＳ１４に進んで、上記ステ
ップＳ１３で選別された各疵に特徴量を付与する特徴量
付与処理を行う。従来は、検出された疵の全てに特徴量
を付与していたが、本実施の形態においては選別された
疵に対してのみ特徴量を付与することにより、コンピュ
ータの負荷を軽減するようにしている。
ップＳ１３で選別された各疵に特徴量を付与する特徴量
付与処理を行う。従来は、検出された疵の全てに特徴量
を付与していたが、本実施の形態においては選別された
疵に対してのみ特徴量を付与することにより、コンピュ
ータの負荷を軽減するようにしている。
【００１４】次に、ステップＳ１５に進み、上記ステッ
プＳ１４の特徴量付与処理によって付与された特徴量に
基づいて各疵を複数のグループに選別するグループ選別
処理を行う。このグループ選別処理は、同一の疵種毎に
グループ分けする処理である。
プＳ１４の特徴量付与処理によって付与された特徴量に
基づいて各疵を複数のグループに選別するグループ選別
処理を行う。このグループ選別処理は、同一の疵種毎に
グループ分けする処理である。
【００１５】次に、ステップＳ１６に進み、上記ステッ
プＳ１５のグループ選別処理によって選別したグループ
毎に所定の単位面積中の疵を統合して１つの疵候補とす
る疵グループ統合処理を行う。これにより、上記単位面
積中に存在する大小様々な疵が１つの疵候補として統合
される。
プＳ１５のグループ選別処理によって選別したグループ
毎に所定の単位面積中の疵を統合して１つの疵候補とす
る疵グループ統合処理を行う。これにより、上記単位面
積中に存在する大小様々な疵が１つの疵候補として統合
される。
【００１６】次に、ステップＳ１７において、上記ステ
ップＳ１６の疵グループ統合処理によって統合された各
疵候補に対して、疵の種類及びグレードを判定する疵判
定処理を行う。
ップＳ１６の疵グループ統合処理によって統合された各
疵候補に対して、疵の種類及びグレードを判定する疵判
定処理を行う。
【００１７】次に、上記ステップＳ１６で行われる疵種
類毎の統合処理の一例を、図２のフローチャートを参照
しながら説明する。ステップＳ２１でメインルーチンか
ら分岐したら、最初に、ステップＳ２２で疵検出を行う
疵検出領域として、メッシュ刻みを設定して入力する。
これは、図４のステップ１で示すように、単位面積「１
メッシュ」として、（縦４×横４）＝１６個の画素数の
領域を指定する処理である。
類毎の統合処理の一例を、図２のフローチャートを参照
しながら説明する。ステップＳ２１でメインルーチンか
ら分岐したら、最初に、ステップＳ２２で疵検出を行う
疵検出領域として、メッシュ刻みを設定して入力する。
これは、図４のステップ１で示すように、単位面積「１
メッシュ」として、（縦４×横４）＝１６個の画素数の
領域を指定する処理である。
【００１８】次に、ステップＳ２３に進み、上記単位面
積入力処理によって設定された疵検出領域中で検出する
疵個数を入力する疵個数閾値入力処理を行う。疵を検出
する個数は、例えば、単位面積について「３個」程度と
する。これは、図４のステップ１中に斜線を付して示し
た「１メッシュ」Ｍ１中に存在する疵を検出する際に、
幾つ以上の疵が有ったら上記「１メッシュ中に疵が有
る」と判定することを決める数値を入力する処理であ
る。
積入力処理によって設定された疵検出領域中で検出する
疵個数を入力する疵個数閾値入力処理を行う。疵を検出
する個数は、例えば、単位面積について「３個」程度と
する。これは、図４のステップ１中に斜線を付して示し
た「１メッシュ」Ｍ１中に存在する疵を検出する際に、
幾つ以上の疵が有ったら上記「１メッシュ中に疵が有
る」と判定することを決める数値を入力する処理であ
る。
【００１９】次に、ステップＳ２４に進み、上記単位面
積入力処理によって設定された疵検出領域中に存在する
疵個数を検出する疵個数検出処理を行う。図４のステッ
プ１中に示した「１メッシュ」Ｍ１中には４個の疵が存
在する例を示している。
積入力処理によって設定された疵検出領域中に存在する
疵個数を検出する疵個数検出処理を行う。図４のステッ
プ１中に示した「１メッシュ」Ｍ１中には４個の疵が存
在する例を示している。
【００２０】次に、ステップＳ２５に進み、上記疵個数
検出処理によって検出した疵検出領域中の疵個数が上記
疵個数閾値入力処理によって入力された疵個数閾値より
も少ない場合には、上記疵検出領域中の疵を疵統合処理
の対象から除外する疵統合除外処理を行う。
検出処理によって検出した疵検出領域中の疵個数が上記
疵個数閾値入力処理によって入力された疵個数閾値より
も少ない場合には、上記疵検出領域中の疵を疵統合処理
の対象から除外する疵統合除外処理を行う。
【００２１】図４のステップ１の場合には、「１メッシ
ュ」Ｍ１中には４個の疵が存在するので、疵統合除外の
処理の対象にはならない。したがって、この場合には、
ステップＳ２６に進み、疵検出領域に隣接する領域に統
合対象の疵があるか否かを検出する。
ュ」Ｍ１中には４個の疵が存在するので、疵統合除外の
処理の対象にはならない。したがって、この場合には、
ステップＳ２６に進み、疵検出領域に隣接する領域に統
合対象の疵があるか否かを検出する。
【００２２】本実施の形態においては、統合処理の対象
の疵を持つメッシュ（検出領域）を上下方向及び左右方
向に（１／２メッシュ）ずつシフトして、そこに存在す
る疵の個数を計数し、同じグループの疵が３個以上存在
すれば、その領域を統合して１個の疵とみなす処理を実
行する。
の疵を持つメッシュ（検出領域）を上下方向及び左右方
向に（１／２メッシュ）ずつシフトして、そこに存在す
る疵の個数を計数し、同じグループの疵が３個以上存在
すれば、その領域を統合して１個の疵とみなす処理を実
行する。
【００２３】図４の例は、ステップ２は図４中の左側方
向に（１／２メッシュ）シフトしてメッシュＭ２とした
場合を示している。そこには、統合すべき疵が５個有る
ので、その領域を統合する。そして、ステップ３に示し
たように、さらに図４中の左側方向に（１／２メッシ
ュ）シフトしてＭ３として統合処理を行う。
向に（１／２メッシュ）シフトしてメッシュＭ２とした
場合を示している。そこには、統合すべき疵が５個有る
ので、その領域を統合する。そして、ステップ３に示し
たように、さらに図４中の左側方向に（１／２メッシ
ュ）シフトしてＭ３として統合処理を行う。
【００２４】図４のステップ４は、ステップ３の領域か
ら上方向に（１／２メッシュ）シフトしてＭ４とした例
であり、図４のステップ５は、ステップ３の領域から上
方向に（１／２メッシュ）シフトしてＭ５とした例であ
る。上述したような統合処理を行った結果、本実施の形
態においては、図４のステップ６に示したように、大き
な疵「Ｋ１」を検出することができる。
ら上方向に（１／２メッシュ）シフトしてＭ４とした例
であり、図４のステップ５は、ステップ３の領域から上
方向に（１／２メッシュ）シフトしてＭ５とした例であ
る。上述したような統合処理を行った結果、本実施の形
態においては、図４のステップ６に示したように、大き
な疵「Ｋ１」を検出することができる。
【００２５】次に、図２のステップＳ２７において、疵
個数閾値以上の疵が存在するメッシュであって、ステッ
プＳ２６の処理で統合されなかったメッシュ内の疵を統
合して１つの疵とみなす処理を行う。この処理の結果、
図４中のステップ６において「Ｋ２」として示した小さ
な疵として検出することができる。
個数閾値以上の疵が存在するメッシュであって、ステッ
プＳ２６の処理で統合されなかったメッシュ内の疵を統
合して１つの疵とみなす処理を行う。この処理の結果、
図４中のステップ６において「Ｋ２」として示した小さ
な疵として検出することができる。
【００２６】次に、ステップＳ２８において、上述した
統合処理の対象とならなかった疵はそのまま孤立の疵と
して扱う処理を行う。このような統合処理を行った結
果、図３に示したように、大きな疵「Ｋ１」及び小さな
疵「Ｋ２」を検出することができる。
統合処理の対象とならなかった疵はそのまま孤立の疵と
して扱う処理を行う。このような統合処理を行った結
果、図３に示したように、大きな疵「Ｋ１」及び小さな
疵「Ｋ２」を検出することができる。
【００２７】図６は、一般的なパーソナルユーザ端末装
置の内部構成を示す図である。図６において、１２００
はコンピュータＰＣである。ＰＣ１２００は、ＣＰＵ１
２０１を備え、ＲＯＭ１２０２またはハードディスク
（ＨＤ）１２１１に記憶された、あるいはフロッピー
（登録商標）ディスクドライブ（ＦＤ）１２１２より供
給されるネットワーク印刷デバイス制御ソフトウェアを
実行し、システムバス１２０４に接続される各印刷デバ
イスを総括的に制御する。
置の内部構成を示す図である。図６において、１２００
はコンピュータＰＣである。ＰＣ１２００は、ＣＰＵ１
２０１を備え、ＲＯＭ１２０２またはハードディスク
（ＨＤ）１２１１に記憶された、あるいはフロッピー
（登録商標）ディスクドライブ（ＦＤ）１２１２より供
給されるネットワーク印刷デバイス制御ソフトウェアを
実行し、システムバス１２０４に接続される各印刷デバ
イスを総括的に制御する。
【００２８】上記ＰＣ１２００のＣＰＵ１２０１、ＲＯ
Ｍ１２０２またはハードディスク（ＨＤ）１２１１に記
憶されたプログラムにより、本実施形態の疵順位付け手
段、上位疵選別手段、特徴量付与手段、グループ選別手
段、疵グループ統合手段、疵判定手段、統合手段、疵個
数閾値入力手段、疵個数検出手段、疵統合除外手段等の
各手段が構成される。
Ｍ１２０２またはハードディスク（ＨＤ）１２１１に記
憶されたプログラムにより、本実施形態の疵順位付け手
段、上位疵選別手段、特徴量付与手段、グループ選別手
段、疵グループ統合手段、疵判定手段、統合手段、疵個
数閾値入力手段、疵個数検出手段、疵統合除外手段等の
各手段が構成される。
【００２９】１２０３はＲＡＭで、ＣＰＵ１２０１の主
メモリ、ワークエリア等として機能する。１２０５はキ
ーボードコントローラ（ＫＢＣ）で、キーボード（Ｋ
Ｂ）１２０９や不図示のポインティング印刷デバイス等
からの指示入力を制御する。
メモリ、ワークエリア等として機能する。１２０５はキ
ーボードコントローラ（ＫＢＣ）で、キーボード（Ｋ
Ｂ）１２０９や不図示のポインティング印刷デバイス等
からの指示入力を制御する。
【００３０】１２０６はＣＲＴコントローラ（ＣＲＴ
Ｃ）で、ＣＲＴディスプレイ（ＣＲＴ）１２１０の表示
を制御する。１２０７はディスクコントローラ（ＤＫ
Ｃ）で、ブートプログラム（起動プログラム：パソコン
のハードやソフトの実行（動作）を開始するプログラ
ム）、複数のアプリケーション、編集ファイル、ユーザ
ファイルそしてネットワーク管理プログラム等を記憶す
るハードディスク（ＨＤ）１２１１、及びフロッピーデ
ィスク（ＦＤ）１２１２とのアクセスを制御する。
Ｃ）で、ＣＲＴディスプレイ（ＣＲＴ）１２１０の表示
を制御する。１２０７はディスクコントローラ（ＤＫ
Ｃ）で、ブートプログラム（起動プログラム：パソコン
のハードやソフトの実行（動作）を開始するプログラ
ム）、複数のアプリケーション、編集ファイル、ユーザ
ファイルそしてネットワーク管理プログラム等を記憶す
るハードディスク（ＨＤ）１２１１、及びフロッピーデ
ィスク（ＦＤ）１２１２とのアクセスを制御する。
【００３１】１２０８はネットワークインタフエースカ
ード（ＮＩＣ）で、ＬＡＮ１２２０を介して、ネットワ
ークプリンタ、他のネットワーク機器、あるいは他のＰ
Ｃと双方向のデータのやり取りを行う。
ード（ＮＩＣ）で、ＬＡＮ１２２０を介して、ネットワ
ークプリンタ、他のネットワーク機器、あるいは他のＰ
Ｃと双方向のデータのやり取りを行う。
【００３２】
【発明の効果】本発明は上述したように、本発明によれ
ば、被写体像における１フレーム内に存在する複数の疵
のそれぞれに順位を付け、上記順位付けた各疵中の上位
から所定数個の疵を選別してそれぞれに特徴量を付与
し、上記特徴量に基づいて各疵を複数のグループに選別
し、上記選別したグループ毎に上記各疵候補を統合して
１つの疵候補とし、上記各疵候補に対して、疵の種類及
びグレードを判定するようにしたので、疵判定を正確に
行うことができる。これにより、面積は小さいために無
害疵として誤判定されてしまう不都合を防止して、重大
な欠陥である疵を見逃してしまう可能性を低減すること
ができる。
ば、被写体像における１フレーム内に存在する複数の疵
のそれぞれに順位を付け、上記順位付けた各疵中の上位
から所定数個の疵を選別してそれぞれに特徴量を付与
し、上記特徴量に基づいて各疵を複数のグループに選別
し、上記選別したグループ毎に上記各疵候補を統合して
１つの疵候補とし、上記各疵候補に対して、疵の種類及
びグレードを判定するようにしたので、疵判定を正確に
行うことができる。これにより、面積は小さいために無
害疵として誤判定されてしまう不都合を防止して、重大
な欠陥である疵を見逃してしまう可能性を低減すること
ができる。
【００３３】また、選別された疵候補に対してのみ特徴
量を付与するようにしたので、計算機の負荷を軽減する
ことができ、他の重要な処理を犠牲にしてしまう不都合
を大幅に軽減することができる。
量を付与するようにしたので、計算機の負荷を軽減する
ことができ、他の重要な処理を犠牲にしてしまう不都合
を大幅に軽減することができる。
【図１】本発明の実施の形態を示し、疵検査装置内で行
われる主要な判別処理の手順を説明するフローチャート
である。
われる主要な判別処理の手順を説明するフローチャート
である。
【図２】疵種類毎に行われる統合処理の手順の一例を示
すフローチャートである。
すフローチャートである。
【図３】疵統合処理が行われた結果の一例を示す図であ
る。
る。
【図４】疵統合処理の手順の一例を説明する図である。
【図５】小さい疵に分割されて認識された場合に、無害
疵と判定される場合の一例を示す図である。
疵と判定される場合の一例を示す図である。
【図６】実施の形態の画像処理方法を実行可能なコンピ
ュータシステムの一例を示すブロック図である。
ュータシステムの一例を示すブロック図である。
１２００ コンピュータ １２０１ ＣＰＵ １２０２ ＲＯＭ １２０３ ＲＡＭ １２０４ システムバス １２０５ キーボードコントローラ（ＫＢＣ） １２０６ ＣＲＴコントローラ（ＣＲＴＣ） １２０７ ディスクコントローラ（ＤＫＣ） １２０８ ネットワークインタフエースカード（ＮＩ
Ｃ） １２０９ キーボード １２１０ ＣＲＴディスプレイ（ＣＲＴ） １２１１ ハードディスク（ＨＤ） １２１２ フロッピーディスク（ＦＤ） １２２０ ＬＡＮ
Ｃ） １２０９ キーボード １２１０ ＣＲＴディスプレイ（ＣＲＴ） １２１１ ハードディスク（ＨＤ） １２１２ フロッピーディスク（ＦＤ） １２２０ ＬＡＮ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 2F065 AA49 AA51 AA58 BB24 CC06 DD06 FF04 QQ06 QQ24 QQ25 QQ31 QQ36 SS02 SS04 UU05 2G051 AA37 AB02 EA08 EA12 EA20 EB01 EC01 ED09 ED21 5B057 AA01 AA17 BA02 CA08 CA12 CA16 DA03 DA12 DB02 DB09 DC04 DC22 5L096 AA06 BA03 CA02 EA39 FA17 FA53 FA59 JA11 JA16 JA18 KA11 MA07
Claims (12)
- 【請求項１】 疵検出する被写体を撮像手段によって撮
像して画像信号を生成し、上記画像信号に基づいて上記
被写体の表面疵を検出するための画像処理を行う画像処
理方法であって、 上記撮像手段によって生成された被写体像における１フ
レーム内に存在する複数の疵のそれぞれに順位を付ける
疵順位付け処理と、 上記疵順位付け処理によって順位付けされた各疵中の上
位から所定数個の疵を選別する上位疵選別処理と、 上記上位疵選別処理によって選別された各疵に特徴量を
付与する特徴量付与処理と、 上記特徴量付与処理によって付与された特徴量に基づい
て各疵を複数のグループに選別するグループ選別処理
と、 上記グループ選別処理によって選別したグループ毎に上
記各疵候補を統合して１つの疵候補とする疵グループ統
合処理と、 上記疵グループ統合処理によって統合された各疵候補に
対して、疵の種類及びグレードを判定する疵判定処理と
を有することを特徴とする画像処理方法。 - 【請求項２】 上記疵グループ統合処理は、疵検出を行
う疵検出領域を設定するとともに、上記設定した疵検出
領域毎に疵個数を検出し、上記検出した疵検出領域中の
疵個数が所定の疵個数閾値よりも少ない場合には、上記
疵検出領域中の疵を疵統合処理の対象から除外すること
を特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。 - 【請求項３】 上記疵統合除外処理によって除外されな
いで疵統合処理の対象となる疵を有する疵検出領域に隣
接する領域に統合対象の疵が有るか否かを検出し、上記
検出した疵が統合対象の疵であった場合にはそれらを統
合して１個の疵と見なす疵統合処理を行うことを特徴と
する請求項１または２に記載の画像処理方法。 - 【請求項４】 上記疵グループ統合処理は、疵検出を行
う疵検出領域を設定して入力する単位面積入力処理と、 上記単位面積入力処理によって設定された疵検出領域中
で検出する疵個数を入力する疵個数閾値入力処理と、 上記単位面積入力処理によって設定された疵検出領域中
に存在する疵個数を検出する疵個数検出処理と、 上記疵個数検出処理によって検出した疵検出領域中の疵
個数が上記疵個数閾値入力処理によって入力された疵個
数閾値よりも少ない場合には、上記疵検出領域中の疵を
疵統合処理の対象から除外する疵統合除外処理と、 上記疵統合除外処理によって除外されないで疵統合処理
の対象となる疵を有する疵検出領域に隣接する領域に統
合対象の疵が有るか否かを検出し、上記検出した疵が統
合対象の疵であった場合にはそれらを統合して１個の疵
と見なす疵統合処理とを行うことを特徴とする請求項１
または２に記載の画像処理方法。 - 【請求項５】 上記疵順位付け処理は、疵面積、輝度最
大値と基準値のとの差の絶対値、輝度最小値と基準値の
との差の絶対値に基づいて評点を付けて行うことを特徴
とする請求項１〜４の何れか１項に記載の画像処理方
法。 - 【請求項６】 疵検出する被写体を撮像手段によって撮
像して画像信号を生成し、上記画像信号に基づいて上記
被写体の表面疵を検出するための画像処理を行う画像処
理装置であって、 上記撮像手段によって生成された被写体像における１フ
レーム内に存在する複数の疵のそれぞれに順位を付ける
疵順位付け手段と、 上記疵順位付け手段によって順位付けされた各疵中の上
位から所定数個の疵を選別する上位疵選別手段と、 上記上位疵選別手段によって選別された各疵に特徴量を
付与する特徴量付与手段と、 上記特徴量付与手段によって付与された特徴量に基づい
て各疵を複数のグループに選別するグループ選別手段
と、 上記グループ選別手段によって選別したグループ毎に上
記各疵候補を統合して１つの疵候補とする疵グループ統
合手段と、 上記疵グループ統合手段によって統合された各疵候補に
対して、疵の種類及びグレードを判定する疵判定手段と
を有することを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項７】 上記疵グループ統合手段は、疵検出を行
う疵検出領域を設定するとともに、上記設定した疵検出
領域毎に疵個数を検出し、上記検出した疵個数が所定の
疵個数閾値よりも少ない場合には、上記疵検出領域中の
疵を疵統合処理の対象から除外することを特徴とする請
求項６に記載の画像処理装置。 - 【請求項８】 上記疵統合除外処理によって除外されな
いで疵統合処理の対象となる疵を有する疵検出領域に隣
接する領域に統合対象の疵が有るか否かを検出し、上記
検出した疵が疵統合処理の対象の疵であった場合にはそ
れらを統合して１個の疵と見なす疵統合処理を行うため
の統合手段を具備することを特徴とする請求項６または
７に記載の画像処理装置。 - 【請求項９】 上記疵グループ統合手段は、疵検出を行
う疵検出領域を設定して入力する単位面積入力手段と、 上記単位面積入力手段によって設定された疵検出領域中
で検出する疵個数を入力する疵個数閾値入力手段と、 上記単位面積入力手段によって設定された疵検出領域中
に存在する疵個数を検出する疵個数検出手段と、 上記疵個数検出手段によって検出した疵検出領域中の疵
個数が上記疵個数閾値入力手段によって入力された疵個
数閾値よりも少ない場合には、上記疵検出領域中の疵を
疵統合処理の対象から除外する疵統合除外手段と、 上記疵統合除外手段によって除外されないで疵統合処理
の対象となる疵を有する疵検出領域に隣接する領域に統
合対象の疵が有るか否かを検出し、上記検出した疵が統
合対象の疵であった場合にはそれらを統合して１個の疵
と見なす疵統合処理手段とを有することを特徴とする請
求項６または７に記載の画像処理装置。 - 【請求項１０】 上記疵順位付け手段は、疵面積、輝度
最大値と基準値のとの差の絶対値、輝度最小値と基準値
のとの差の絶対値に基づいて評点を付けて行うことを特
徴とする請求項６〜９の何れか１項に記載の画像処理装
置。 - 【請求項１１】 上記請求項１〜５の何れか１項に記載
の画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプロ
グラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取
り可能な記憶媒体。 - 【請求項１２】 上記請求項６〜１０の何れか１項に各
手段を構成するプログラムを記録したことを特徴とする
コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001061788A JP4846113B2 (ja) | 2001-03-06 | 2001-03-06 | 画像処理方法、画像処理装置及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001061788A JP4846113B2 (ja) | 2001-03-06 | 2001-03-06 | 画像処理方法、画像処理装置及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002257739A true JP2002257739A (ja) | 2002-09-11 |
| JP4846113B2 JP4846113B2 (ja) | 2011-12-28 |
Family
ID=18921021
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001061788A Expired - Fee Related JP4846113B2 (ja) | 2001-03-06 | 2001-03-06 | 画像処理方法、画像処理装置及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP4846113B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005010008A (ja) * | 2003-06-19 | 2005-01-13 | Nippon Steel Corp | 表面疵検査方法およびその装置 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS56114747A (en) * | 1980-02-14 | 1981-09-09 | Nippon Steel Corp | Surface inspection device |
| JPH0290045A (ja) * | 1988-09-28 | 1990-03-29 | Toshiba Corp | 表面検査装置 |
| JPH07200830A (ja) * | 1993-12-28 | 1995-08-04 | Dainippon Screen Mfg Co Ltd | 欠陥検査装置 |
| JPH11214462A (ja) * | 1998-01-22 | 1999-08-06 | Hitachi Ltd | 回路パターン検査における欠陥致命性判定方法、レビュー対象とする欠陥選択方法、およびそれらに関連する回路パターンの検査システム |
| JPH11211674A (ja) * | 1998-01-22 | 1999-08-06 | Kawasaki Steel Corp | 表面疵検査方法および装置 |
| JP2000180376A (ja) * | 1998-12-18 | 2000-06-30 | Hitachi Electronics Eng Co Ltd | ディスク表面検査装置における欠陥種類判別方法 |
| JP2000339462A (ja) * | 1999-05-26 | 2000-12-08 | Matsushita Electric Works Ltd | 欠陥検査方法および欠陥検査装置 |
-
2001
- 2001-03-06 JP JP2001061788A patent/JP4846113B2/ja not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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Cited By (1)
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|---|---|---|---|---|
| JP2005010008A (ja) * | 2003-06-19 | 2005-01-13 | Nippon Steel Corp | 表面疵検査方法およびその装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP4846113B2 (ja) | 2011-12-28 |
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