JP2012026908A - Defect inspection method and defect inspection device - Google Patents

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a technique which is capable of inspecting defects throughout an entire object area with preferably reduced effort for advance preparation.SOLUTION: In the case that a repetitive pattern is added to a signature panel area SP of an inspection object (credit card C), color components of the repetitive pattern are preliminarily extracted and removed from an inspection image of the signature panel area SP (A). Next, the inspection object is imaged in inspection processing, and the color components of the repetitive pattern are removed from the inspection image on the basis of preliminarily extracted color components (B). Defects D1 and D2 are extracted through binarization of a reference image and the inspection image after the pattern matching thereof.

Description

本発明は、被検査物を撮像して得た画像を用いて表面に現れる欠陥を検査する欠陥検査方法及び欠陥検査装置に関するものである。   The present invention relates to a defect inspection method and a defect inspection apparatus for inspecting defects appearing on a surface using an image obtained by imaging an inspection object.

従来、この種の欠陥検査方法又は欠陥検査装置に関し、例えば商取引に用いられるクレジットカードやキャッシュカード、ＩＣカード等の被検査物について、地模様（例えば単純文字列）のような繰り返し絵柄が付されたサインパネル領域の欠陥を画像処理によって自動的に検査する先行技術が知られている（例えば、特許文献１参照。）。   Conventionally, with respect to this type of defect inspection method or defect inspection apparatus, for example, a repetitive pattern such as a ground pattern (for example, a simple character string) is attached to an inspected object such as a credit card, a cash card, or an IC card used for commercial transactions. A prior art for automatically inspecting a sign panel area for defects by image processing is known (for example, see Patent Document 1).

上記の先行技術では、サインパネル領域そのものの配置はある程度一定していても、そこに付されている繰り返し絵柄の配置が被検査物ごとに安定していない点をカバーするため、繰り返し絵柄を縦横に一単位（繰り返しの一周期）以上多く含めた大きめの拡大基準画像を予め欠陥検査用に生成している。そして被検査物の検査に際しては、サインパネル領域に相当する検査対象画像の繰り返し絵柄を元に拡大基準画像との位置合わせを行い、その上で、両者を比較した後の差分画像に基づいて欠陥を抽出するという手法が採用されている。この場合、差分画像において、拡大基準画像と検査対象画像とが重なっている領域では繰り返し絵柄が消失し、その後に何も存在しなければ、検査対象画像が欠陥を有していないと判断することができる。一方、差分画像内で繰り返し絵柄が消失した後も何らかの差分値が残っていれば、それによって検査対象画像が欠陥を有していたと判断することができる。   In the above prior art, even if the arrangement of the sign panel area itself is constant to some extent, the repeated pattern attached to the sign panel area covers the point that the arrangement of the repeated pattern is not stable for each object to be inspected. A large enlarged reference image including one unit (one repetitive cycle) or more is generated in advance for defect inspection. When inspecting the inspection object, alignment with the enlarged reference image is performed based on the repeated pattern of the image to be inspected corresponding to the sign panel area, and then the defect is based on the difference image after comparing the two. The method of extracting is adopted. In this case, in the difference image, if the enlarged reference image and the inspection target image overlap with each other, the pattern repeatedly disappears, and if there is nothing after that, it is determined that the inspection target image has no defect. Can do. On the other hand, if any difference value remains even after the pattern disappears repeatedly in the difference image, it can be determined that the inspection target image has a defect.

上述した先行技術の手法によれば、被検査物ごとにサインパネル領域内での繰り返し絵柄の配置が一定していなかったとしても、一つ一つの画像は予め生成されている拡大基準画像内のどこかに収まる（どこかで繰り返し絵柄が一致する）ため、繰り返し絵柄の位置ずれ（不一致）そのものを欠陥として過検出（誤検出）する心配はないと考えられる。   According to the above-described prior art method, even if the arrangement of the repeated patterns in the sign panel region is not constant for each object to be inspected, each image is included in the enlarged reference image generated in advance. Since it fits somewhere (the repeated pattern matches somewhere), it is considered that there is no fear of overdetecting (false detection) the repeated pattern misalignment (mismatch) itself as a defect.

特開２０００−３２６４９４号公報（段落００１４〜００１６、図１−図３）JP 2000-326494 A (paragraphs 0014 to 0016, FIGS. 1 to 3)

しかしながら先行技術で用いている手法では、予めサインパネル領域に印刷される予定の繰り返し絵柄のパターン（図案、原図等）を入手した上で、実際に製品化されるサインパネル領域の大きさよりも一回り以上大きい拡大基準画像を作成しておく必要があり、それだけ事前準備に多大な手間がかかってしまう。   However, according to the technique used in the prior art, after obtaining a repetitive design pattern (design, original drawing, etc.) to be printed in the sign panel area in advance, the size is larger than the size of the sign panel area actually produced. It is necessary to create an enlarged reference image that is larger than the surroundings, and much preparation is required.

また、差分画像には被検査画像内に存在していた欠陥だけでなく、検査対象画像の外側に元の拡大検査画像に含まれていた繰り返し絵柄が残った状態となる。このため先行技術の手法では、差分画像の中で被検査画像が重なっていた部分の内側では欠陥を検査することができるものの、被検査画像の外枠（拡大検査画像との境界）近傍では正確な検査をすることができない。例えば、サインパネルの枠（縁）近傍に印刷の欠けがあったとしても、そのような欠けの部分が繰り返し絵柄に重なっていなければ、差分画像には欠陥として現れてこないため、これを検査で発見することは不可能である。   In addition, in the difference image, not only the defect existing in the inspection image, but also the repeated pattern included in the original enlarged inspection image remains outside the inspection target image. For this reason, the prior art technique can inspect the defect inside the portion of the difference image where the image to be inspected overlaps, but it is accurate near the outer frame (boundary with the enlarged inspection image) of the image to be inspected. I can't do proper inspection. For example, even if there are missing prints in the vicinity of the frame (edge) of the sign panel, if such missing parts do not overlap the pattern repeatedly, they will not appear as defects in the difference image. It is impossible to discover.

そこで本発明は、事前準備の手前をなるべく軽減し、対象とする領域全体の欠陥を隈なく検査することができる技術の提供を課題とする。   Therefore, an object of the present invention is to provide a technique capable of reducing the pre-preparation as much as possible and inspecting the entire target area for defects without any problems.

上記の課題を解決するため、本発明は以下の解決手段を採用する。
第１に本発明は、以下の工程から構成される欠陥検査方法である。
（１）事前工程
この工程では、所定の繰り返し絵柄が付された被検査物について、その繰り返し絵柄を構成する色成分を事前に抽出する。繰り返し絵柄が多様な色彩で構成されている場合、それら色彩を構成する全ての色成分をここで抽出することとする。抽出された色成分には、例えばＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分の値の組み合わせとして、（Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１）〜（Ｒｎ，Ｇｎ，Ｂｎ）のように、多様な色彩を表すのに必要な全ての要素が含まれるものとする。 In order to solve the above problems, the present invention employs the following solutions.
First, the present invention is a defect inspection method comprising the following steps.
(1) Preliminary process In this process, color components constituting the repetitive pattern are extracted in advance for the inspection object to which a predetermined repetitive pattern is attached. When the repeated pattern is composed of various colors, all the color components constituting these colors are extracted here. The extracted color components are necessary for representing various colors such as (R1, G1, B1) to (Rn, Gn, Bn) as combinations of R component, G component, and B component values, for example. All elements are included.

（２）取得工程
この工程では、被検査物を撮像した検査画像を取得する。なお取得する画像は、予め撮像して保存されていたものでもよいし、この工程の中で撮像したものであってもよい。 (2) Acquisition step In this step, an inspection image obtained by imaging the inspection object is acquired. The acquired image may be an image captured and stored in advance, or may be an image captured in this process.

（３）除去工程
この工程は、上記の検査画像を構成する画素のうち、事前工程で抽出した色成分を有する対象画素からその色成分を除去する工程である。上記（１）の事前工程では、繰り返し絵柄を構成する色成分を予め抽出しているため、ここでいう「対象画素」とは、（２）の取得工程で取得された検査画像のなかで、繰り返し絵柄を構成している個々の画素に相当することになる。また「色成分の除去」は、例えば対象画素を全て白色画素に置き換えることで実行することができる。これにより、検査画像から繰り返し絵柄の色成分のみが除去された状態となる。 (3) Removal Step This step is a step of removing the color component from the target pixel having the color component extracted in the preliminary step among the pixels constituting the inspection image. In the pre-process of (1) above, since the color components constituting the repeated pattern are extracted in advance, the “target pixel” here is the inspection image acquired in the acquisition process of (2), This corresponds to each pixel constituting the repeated pattern. Further, “removal of color components” can be executed by replacing all target pixels with white pixels, for example. As a result, only the color component of the repeated pattern is removed from the inspection image.

（４）判断工程
この工程は、対象画素の色成分が除去された後の検査画像に基づいて、少なくとも被検査物の繰り返し絵柄を含む領域について欠陥の有無を判断する工程である。このとき例えば、予め用意された基準画像と検査画像とを比較し、それらの差分から欠陥の有無を判断してもよい。この段階では既に、検査画像において繰り返し絵柄の色成分が除去されているため、基準画像と検査画像との比較において繰り返し絵柄の細かな違いは全く問題にならない。これにより、繰り返し絵柄の違い（不一致）を欠陥として過検出することなく、良好な欠陥の検査が可能となる。 (4) Judgment step This step is a step of judging the presence or absence of a defect in at least a region including the repeated pattern of the inspected object based on the inspection image after the color component of the target pixel is removed. At this time, for example, a reference image prepared in advance and an inspection image may be compared, and the presence or absence of a defect may be determined from the difference between them. At this stage, since the color component of the repeated pattern has already been removed from the inspection image, the small difference between the repeated patterns is not a problem at all in comparison between the reference image and the inspection image. As a result, it is possible to inspect a good defect without over-detecting a repeated pattern difference (mismatch) as a defect.

また、基準画像を予め繰り返し絵柄が付される領域の大きさ（例えば、サインパネル領域の外枠サイズ）に合わせて用意しておけば、これと検査画像との比較により、サインパネル領域の細かな枠欠けの欠陥をも容易に検査することが可能となる。   In addition, if the reference image is prepared in advance according to the size of the area where the pattern is repeatedly added (for example, the outer frame size of the sign panel area), the sign panel area can be subdivided by comparing this with the inspection image. Therefore, it is possible to easily inspect even a defective frame.

次に本発明の欠陥検査方法は、各工程において以下の内容を追加することができる。
（１）の事前工程は、以下の第１事前手順〜第４事前手順を含んでもよい。 Next, the defect inspection method of the present invention can add the following contents in each step.
The pre-process of (1) may include the following first pre-procedure to fourth pre-procedure.

〔１〕第１事前手順
この手順では、被検査物を撮像して得られた基準画像のうち、少なくとも繰り返し絵柄を含む検査領域を規定する。例えば、樹脂製カードの片面（裏面）全体を撮像した基準画像の中で、繰り返し絵柄（サインパネルに相当する部分）を含めた広めの検査領域を規定する。 [1] First Preliminary Procedure In this procedure, an inspection area including at least a repeated pattern is defined from a reference image obtained by imaging an inspection object. For example, a wide inspection area including a repeated pattern (a portion corresponding to a sign panel) is defined in a reference image obtained by imaging the entire one side (back side) of a resin card.

〔２〕第２事前手順
次に、第１事前手順で規定した検査領域のうち、繰り返し絵柄（又は繰り返し絵柄のみ）で構成される絵柄領域を規定する。例えば、純粋に繰り返し絵柄のみが含まれる範囲（サインパネル領域の内側部分）を絵柄領域として指定することができる。これにより、絵柄領域には繰り返し絵柄とその下地部分のみが画像として含まれることになる。 [2] Second Preliminary Procedure Next, among the inspection areas defined in the first preliminary procedure, a pattern area composed of repeated patterns (or only repeated patterns) is defined. For example, it is possible to designate a range (inner part of the sign panel area) that includes only purely repeating patterns as the pattern area. As a result, only the repeated pattern and its background portion are included in the pattern area as an image.

〔３〕第３事前手順
次に、第２事前手順で規定した絵柄領域を構成する全ての画素について、それぞれ色成分の濃度値を抽出する。「色成分の濃度値」は、例えばＲＧＢ体系でいうＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分の各値の組み合わせとして表すことができる。また、濃度値を２５６階調（Ｒ０，Ｇ０，Ｂ０〜Ｒｎ，Ｇｎ，Ｂｎ；ｎは２５５）で表す場合、理論上は濃度値として２５６×２５６×２５６通りの組み合わせが存在することになる。いずれにしても、繰り返し絵柄がどのような色構成を有するかは被検査物によって多様であるため、ここでは繰り返し絵柄に用いられている全ての色成分の濃度値を抽出することとする。 [3] Third Preliminary Procedure Next, the density values of the color components are extracted for all the pixels constituting the picture area defined in the second preliminary procedure. The “color component density value” can be expressed as a combination of R, G, and B component values in the RGB system, for example. When the density value is expressed by 256 gradations (R0, G0, B0 to Rn, Gn, Bn; n is 255), there are theoretically 256 × 256 × 256 combinations of density values. In any case, since the color composition of the repeated pattern varies depending on the object to be inspected, the density values of all the color components used in the repeated pattern are extracted here.

〔４〕第４事前手順
続いて、第３事前手順で抽出した濃度値に基づいて、検査領域内で少なくとも繰り返し絵柄を構成する除去対象画素を特定し、これら除去対象画素の濃度値を所定の濃度値に置き換えた上で基準画像を保存する。ここでいう「除去対象画素」とは、〔１〕第１事前手順で規定された検査領域のなかで、少なくとも繰り返し絵柄を構成している個々の画素に相当することになる。繰り返し絵柄以外でも色成分を有する部分（例えば単独の絵柄、下地部分を含む）があれば、そのような部分を構成する個々の画素も「除去対象画素」に含まれる。また「所定の濃度値」は、除去対象画素の濃度値を検査領域全体で同一とするものであれば、適宜の値でよい。したがって、これら「除去対象画素」の濃度値を例えば最大値（Ｒｍａｘ，Ｇｍａｘ，Ｂｍａｘ）に置き換えることにより、基準画像から繰り返し絵柄の色成分のみが除去された状態となる。 [4] Fourth Preliminary Procedure Subsequently, on the basis of the density value extracted in the third pre-procedure, the removal target pixels constituting at least the repetitive pattern in the inspection area are specified, and the density values of these removal target pixels are set to predetermined values Save the reference image after replacing it with the density value. The “removal target pixel” here corresponds to [1] individual pixels constituting at least the repeated pattern in the inspection area defined in the first preliminary procedure. If there is a part having a color component other than the repeated picture (for example, including a single picture and a background part), the individual pixels constituting such a part are also included in the “removal target pixel”. The “predetermined density value” may be an appropriate value as long as the density value of the removal target pixel is the same in the entire inspection region. Therefore, by replacing the density values of these “removal target pixels” with, for example, maximum values (Rmax, Gmax, Bmax), only the color component of the design is repeatedly removed from the reference image.

そしてこの場合、上記（４）の判断工程では、第４事前手順にて保存された基準画像を構成する個々の画素と検査画像を構成する個々の画素との濃度値の差から欠陥の有無を判断することができる。ここでは既に、検査画像についても先の（３）除去工程で繰り返し絵柄の色成分が除去された状態にあるため、基準画像と検査画像とで互いの画素の濃度値を比較すれば、その差分から欠陥の有無を容易に判断することができる。   In this case, in the determination step (4), the presence / absence of a defect is determined based on the difference in density value between the individual pixels constituting the reference image stored in the fourth pre-procedure and the individual pixels constituting the inspection image. Judgment can be made. Here, since the color component of the pattern is already removed in the previous (3) removal step for the inspection image, if the density value of each pixel is compared between the reference image and the inspection image, the difference Therefore, the presence or absence of defects can be easily determined.

より好ましくは、上記（３）の除去工程は、以下の第１，第２除去手順を含んでもよい。
〔Ｉ〕第１除去手順
先ず、検査画像を構成する全ての画素について、それぞれ色成分の濃度値を抽出する。ここでいう「色成分の濃度値」もまた、例えばＲＧＢ体系でいうＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分の各値の組み合わせ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）として表すことができる。 More preferably, the removal step (3) may include the following first and second removal procedures.
[I] First Removal Procedure First, the density values of the color components are extracted from all the pixels constituting the inspection image. The “density value of the color component” here can also be expressed as a combination (R, G, B) of R component, G component, and B component values in the RGB system, for example.

〔ＩＩ〕第２除去手順
次に、第１除去手順で抽出した濃度値と上記〔３〕の第３事前手順で抽出した濃度値との差が所定値以内にある画素を対象画素として、その濃度値を所定の濃度値に置き換えた上で検査画像を保存する。「差が所定値以内にある画素」とは、例えば第３事前手順で抽出した濃度値が（Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１）であったとすると、画素の濃度値が（Ｒ１±ｎ，Ｇ１±ｎ，Ｂ１±ｎ）にあるものとすることができる。また所定値ｎは、例えば検査画像を撮像する際の照明や環境の変化に応じて適宜に設定することができる。なお「所定の濃度値」は、〔４〕第４事前手順で用いたものと同じ値とする。これにより、基準画像から抽出した濃度値と検査画像から抽出した濃度値とが完全に一致していない場合であっても、検査画像内で繰り返し絵柄を構成する画素の色成分を確実に除去することができる。 [II] Second Removal Procedure Next, a pixel whose difference between the density value extracted in the first removal procedure and the density value extracted in the third preliminary procedure in [3] is within a predetermined value is set as a target pixel. The inspection image is saved after replacing the density value with a predetermined density value. For example, if the density value extracted in the third pre-procedure is (R1, G1, B1), the pixel density value is (R1 ± n, G1 ± n, B1 ± n). The predetermined value n can be appropriately set according to, for example, changes in illumination or environment when an inspection image is captured. The “predetermined density value” is the same as that used in [4] Fourth Preliminary Procedure. Thereby, even when the density value extracted from the reference image and the density value extracted from the inspection image do not completely match, the color components of the pixels that repeatedly form the pattern in the inspection image are surely removed. be able to.

また上記（４）の判断工程は、以下の手順を含んでもよい。
〔ｉ〕補正手順
先ず、基準画像に対して第２除去手順にて保存された検査画像のパターンマッチングを行い、その結果から基準画像に対する検査画像の位置ずれを補正する。これにより、基準画像と検査画像との相対的な位置合わせが行われた状態となる。 The determination step (4) may include the following procedure.
[I] Correction Procedure First, pattern matching of the inspection image stored in the second removal procedure is performed on the reference image, and the positional deviation of the inspection image with respect to the reference image is corrected based on the result. Thereby, the relative alignment between the reference image and the inspection image is performed.

〔ｉｉ〕二値化手順
次に、補正された検査画像を構成する個々の画素について、基準画像内でそれぞれ対応する位置の画素との濃度差に基づき二値化を行う。上記のように位置合わせされた画素同士を同じ位置で比較すると、欠陥がない場合は互いの濃度差が極小（０に近い）になり、逆に欠陥がある場合は濃度差が大きくなる傾向にある。したがって、事前に判断の基準となる閾値を設定しておき、濃度差がこの閾値以下である画素については白色画素（バイナリで１）とし、逆に濃度差が閾値を超える画素については黒色画素（バイナリで０）とすることで、全画素の二値化を行うことができる。 [Ii] Binarization Procedure Next, binarization is performed on the individual pixels constituting the corrected inspection image based on the density difference from the corresponding pixel in the reference image. When pixels aligned as described above are compared at the same position, if there is no defect, the density difference between each other becomes minimal (close to 0), whereas if there is a defect, the density difference tends to increase. is there. Therefore, a threshold value that is a criterion for determination is set in advance, and a pixel whose density difference is less than or equal to this threshold value is a white pixel (binary 1), and conversely, a pixel whose density difference exceeds the threshold value is a black pixel ( By setting the binary to 0), all pixels can be binarized.

〔ｉｉｉ〕グループ化手順
続いて、二値化手順で二値化された個々の画素をその値別にグループ化する。すなわち、互いに隣接している白色画素、あるいは互いに隣接（近接）している黒色画素をまとめてグループ化する。これにより、特に欠陥部分に相当する黒色画素があれば、これらが複数個まとまってグループ化された状態となる。 [Iii] Grouping Procedure Subsequently, individual pixels binarized by the binarization procedure are grouped by their values. That is, white pixels that are adjacent to each other or black pixels that are adjacent (close to each other) are grouped together. As a result, if there is a black pixel corresponding to the defective portion in particular, a plurality of these pixels are grouped together.

〔ｉｖ〕抽出手順
そして、グループ化された後の検査画像内から欠陥を抽出する。上記のように、欠陥部分に相当する黒色画素がまとまってグループ化されていれば、それらを容易に欠陥として抽出することができる。 [Iv] Extraction Procedure Then, defects are extracted from the grouped inspection images. As described above, if black pixels corresponding to a defective portion are grouped together, they can be easily extracted as defects.

次に本発明は、欠陥検査装置を提供する。この欠陥検査装置は、上述した欠陥検査方法を実行することができる。   Next, the present invention provides a defect inspection apparatus. This defect inspection apparatus can execute the above-described defect inspection method.

すなわち欠陥検査装置は、所定の繰り返し絵柄が付された被検査物について、その繰り返し絵柄を構成する色成分を事前に抽出する抽出手段と、被検査物を撮像した検査画像を取得する画像取得手段と、検査画像を構成する画素のうち、抽出手段により抽出された色成分を有する対象画素からその色成分を除去する除去手段と、対象画素の色成分が除去された後の検査画像に基づいて、少なくとも被検査物の繰り返し絵柄を含む領域について欠陥の有無を判断する判断手段とを備えるものである。   That is, the defect inspection apparatus includes an extraction unit that extracts in advance a color component that constitutes a repeated pattern, and an image acquisition unit that acquires an inspection image obtained by imaging the inspection object. And a removal means for removing the color component from the target pixel having the color component extracted by the extraction means among the pixels constituting the inspection image, and the inspection image after the color component of the target pixel is removed. And a judging means for judging whether or not there is a defect in at least a region including the repeated pattern of the inspection object.

本発明の欠陥検査装置によれば、例えば樹脂製カードのサインパネル領域のように、多様な色彩で繰り返し絵柄が付された被検査物についても、個々の物品ごとの繰り返し絵柄の違い（位置の不揃い）を欠陥として過検出することなく、その色成分を除去した上で正確に欠陥の有無を検査することができる。また、比較対象となる基準画像を一回り以上大きくする必要がなく、サインパネル領域と同等のサイズに設定することができるので、サインパネル領域の枠欠けに相当する欠陥についても正確に検査することが可能となる。   According to the defect inspection apparatus of the present invention, the difference in the repetitive pattern (position of each item) of an inspected object having a repetitive pattern in various colors, such as a sign panel area of a resin card, for example. Without over-detecting (unevenness) as a defect, it is possible to accurately inspect for the presence of a defect after removing the color component. In addition, it is not necessary to enlarge the reference image to be compared more than once, and it can be set to the same size as the sign panel area. Is possible.

以上のように本発明の欠陥検査方法及び欠陥検査装置によれば、繰り返し絵柄のように外観上で個体差が大きい領域を有する被検査物についても、その個体差を欠陥として誤検出することなく、本来の欠陥だけを確実に検査することができる。また、検査対象となる領域の外枠部分に発生する細かな欠陥についても、これを確実に検査することができる。   As described above, according to the defect inspection method and the defect inspection apparatus of the present invention, an object to be inspected having a region having a large individual difference in appearance, such as a repeated pattern, is not erroneously detected as a defect. Only the original defects can be reliably inspected. Further, it is possible to surely inspect fine defects generated in the outer frame portion of the region to be inspected.

欠陥検査の対象となる被検査物の裏面図である。It is a back view of the to-be-inspected object used as the object of defect inspection. 一実施形態の欠陥検査装置の構成例を概略的に示した図である。It is the figure which showed schematically the example of a structure of the defect inspection apparatus of one Embodiment. 検査ユニットの構成をより詳細に示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of an inspection unit in detail. 検査ユニットにおいて実行される検査前処理の手順例を示したフローチャートである。It is the flowchart which showed the example of the procedure of the test | inspection pre-processing performed in a test | inspection unit. 検査前処理において使用される基準画像の例を示した図である。It is the figure which showed the example of the reference | standard image used in a test | inspection pre-process. 基準画像の一部を画素レベルに拡大して示した概念図である。It is the conceptual diagram which expanded and showed a part of reference | standard image to the pixel level. 検査ユニットにおいて実行される検査処理の手順例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the example of a procedure of the test | inspection process performed in a test | inspection unit. 検査処理において使用される基準画像及び検査画像の例をそれぞれ示した図である。It is the figure which each showed the example of the reference | standard image and inspection image which are used in a test | inspection process.

以下、本発明の実施形態について図面を参照しながら説明する。
図１は、本実施形態において欠陥検査の対象となる被検査物の裏面図である。被検査物は、例えば樹脂製の商取引カード（クレジットカードＣ）であり、図示されている裏面には、例えば磁気ストライプ領域ＭＳやサインパネル領域ＳＰといった使用目的別の領域が設けられている。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 is a back view of an object to be inspected which is a target for defect inspection in the present embodiment. The object to be inspected is, for example, a resin-made business transaction card (credit card C), and an area for each purpose of use, such as a magnetic stripe area MS and a sign panel area SP, is provided on the illustrated back surface.

このうち磁気ストライプ領域ＭＳには、例えばクレジットカードＣの固有ＩＤやその他の取引情報が磁気読み取り可能な形式で記録されている。またサインパネル領域ＳＰは、クレジットカードＣの裏面に貼り付けられて（印刷されて）形成されており、ここには筆記具を用いてクレジットカードＣの正規の使用者（所有者）が署名することができる。また図示されていない表面には、例えばクレジットカードＣの発行者名や各種の標章（商標）を含むデザインが施されている。   Among these, in the magnetic stripe area MS, for example, the unique ID of the credit card C and other transaction information are recorded in a magnetically readable format. The sign panel area SP is formed by being pasted (printed) on the back side of the credit card C, and is signed by a legitimate user (owner) of the credit card C using a writing instrument. Can do. In addition, a design including an issuer name of the credit card C and various marks (trademarks) is applied to the surface not shown.

磁気ストライプ領域ＭＳを含むクレジットカードＣの本体は、例えば複数枚の樹脂シートを積層し、これらを熱溶着させて一体成形されている。一方、サインパネル領域ＳＰは、本体の外面に対して後工程での印刷によって形成された部分である。なお図１には、サインパネル領域ＳＰの外枠（境界）が実線で示されているが、実際にはこのような囲み線は付されていない。   The main body of the credit card C including the magnetic stripe region MS is integrally formed by, for example, laminating a plurality of resin sheets and thermally welding them. On the other hand, the sign panel region SP is a portion formed by printing in a later process on the outer surface of the main body. In FIG. 1, the outer frame (boundary) of the sign panel region SP is indicated by a solid line, but in reality, such a surrounding line is not attached.

〔繰り返し絵柄〕
図１に示されているように、サインパネル領域ＳＰは全体として長細い矩形状をなし、その長手方向がクレジットカードＣの横方向に合致している。サインパネル領域ＳＰには、例えば文字列を基調とした繰り返し絵柄が付されている。このような繰り返し絵柄は、例えば「ＫＰ ＣＡＲＤ」の文字列を横方向及び縦方向に連続して配列し、また、その文字部分の色彩を規則的又は不規則に変化させたデザインを有する。 [Repeated pattern]
As shown in FIG. 1, the sign panel region SP has a long and thin rectangular shape as a whole, and its longitudinal direction matches the lateral direction of the credit card C. In the sign panel area SP, for example, a repeated pattern based on a character string is attached. Such a repeated pattern has a design in which, for example, a character string of “KP CARD” is continuously arranged in the horizontal direction and the vertical direction, and the color of the character portion is changed regularly or irregularly.

繰り返し絵柄はそのデザイン上、サインパネル領域ＳＰの四辺で文字列が途切れている場合もある。また文字列「ＫＰ ＣＡＲＤ」が横に連続している方向は、サインパネル領域ＳＰの横方向に対して僅かに傾斜（右上がり傾斜）している。なお、繰り返し絵柄の配列方向は斜めに限らず、水平方向又は垂直方向であってもよいし、その他の方向であってもよい。   Due to the design of the repeated pattern, the character string may be interrupted at the four sides of the sign panel region SP. The direction in which the character string “KP CARD” continues horizontally is slightly inclined (inclined to the right) with respect to the horizontal direction of the sign panel region SP. Note that the arrangement direction of the repeated patterns is not limited to an oblique direction, and may be a horizontal direction or a vertical direction, or may be another direction.

〔欠陥検査装置〕
次に図２は、一実施形態の欠陥検査装置１０の構成例を概略的に示した図である。欠陥検査方法は、この欠陥検査装置１０を用いて実現することができる。ここでは先ず、欠陥検査装置１０の構成列について説明する。 [Defect inspection equipment]
Next, FIG. 2 is a diagram schematically illustrating a configuration example of the defect inspection apparatus 10 according to the embodiment. The defect inspection method can be realized by using this defect inspection apparatus 10. Here, first, a configuration row of the defect inspection apparatus 10 will be described.

欠陥検査装置１０は、例えば搬送機構としてベルトコンベア１２を備えている。このベルトコンベア１２は、無端状の搬送ベルト１２ａをコンベアローラ１２ｂの回転に伴って一定方向に周回走行させながら、その搬送面上に載置したクレジットカードＣ（被検査物）を搬送ベルト１２ａの走行方向に搬送する。なおベルトコンベア１２は、その動力として図示しないモータを備えている。コンベアローラ１２ｂは、図示されていないモータから動力の供給を受け、一定速度で同じ方向（図１でみて時計回り方向）に回転する。   The defect inspection apparatus 10 includes a belt conveyor 12 as a transport mechanism, for example. The belt conveyor 12 rotates the endless conveyance belt 12a in a certain direction along with the rotation of the conveyor roller 12b, and the credit card C (inspected object) placed on the conveyance surface is transferred to the conveyance belt 12a. Transport in the direction of travel. The belt conveyor 12 includes a motor (not shown) as its power. The conveyor roller 12b receives power from a motor (not shown) and rotates in the same direction (clockwise as viewed in FIG. 1) at a constant speed.

クレジットカードＣは、例えば図示しない供給ホッパから１枚ずつ繰り出されてベルトコンベア１２上に供給されている。図示しない供給ホッパには、被検査物であるクレジットカードＣが例えば厚み方向に積層された状態で収容されている。ベルトコンベア１２上に供給されたクレジットカードＣは、一定の間隔で連続的に搬送されていく。また、ベルトコンベア１２の終端から送出されたクレジットカードＣは、例えばダンパ装置１４を介して下流コンベア１６に引き継がれる。   For example, the credit cards C are fed one by one from a supply hopper (not shown) and supplied onto the belt conveyor 12. In a supply hopper (not shown), a credit card C as an object to be inspected is accommodated, for example, in a stacked state in the thickness direction. The credit card C supplied on the belt conveyor 12 is continuously conveyed at regular intervals. Further, the credit card C sent from the end of the belt conveyor 12 is handed over to the downstream conveyor 16 via the damper device 14, for example.

ダンパ装置１４はダンパプレート１４ａを有しており、このダンパプレート１４ａは図示しないモータを用いたリンク機構の働きにより、図中に実線で示される搬送姿勢か、もしくは二点鎖線で示される排除姿勢のいずれかに変化する。ダンパ装置１４は、ダンパプレート１４ａを搬送姿勢に保持している状態で、ベルトコンベア１２から送出されたクレジットカードＣを良品として下流コンベア１６に受け渡しする。下流コンベア１６は、受け取った良品のクレジットカードＣを例えば図示しない集積ホッパに向けて搬送する。   The damper device 14 has a damper plate 14a, and this damper plate 14a is driven by a link mechanism using a motor (not shown), and is in a conveying posture indicated by a solid line in the drawing or an excluded posture indicated by a two-dot chain line. Change to either. The damper device 14 delivers the credit card C sent from the belt conveyor 12 to the downstream conveyor 16 as a non-defective product while holding the damper plate 14a in the conveying posture. The downstream conveyor 16 conveys the received non-defective credit card C toward, for example, a collecting hopper (not shown).

一方、ダンパ装置１４は、ダンパプレート１４ａを排除姿勢に変化させた状態で、ベルトコンベア１２から送出されたクレジットカードＣを欠陥品として下方に排除する。欠陥品として排除されたクレジットカードＣは、例えば図示しない回収ボックスにて回収される。   On the other hand, the damper device 14 excludes the credit card C sent from the belt conveyor 12 downward as a defective product while the damper plate 14a is changed to the exclusion posture. The credit card C excluded as a defective product is collected, for example, in a collection box (not shown).

上記のベルトコンベア１２には、例えば一方のコンベアローラ１２ｂにロータリエンコーダ１２ｃが連結されている。ロータリエンコーダ１２ｃは、コンベアローラ１２ｂの回転に伴って駆動され、一定の回転角度ごとにパルス信号を発生させる。   In the belt conveyor 12, for example, a rotary encoder 12c is connected to one conveyor roller 12b. The rotary encoder 12c is driven along with the rotation of the conveyor roller 12b, and generates a pulse signal at every fixed rotation angle.

欠陥検査装置１０は撮像機器としてのラインセンサ１８を備えており、このラインセンサ１８は、ベルトコンベア１２の上方に設置されている。ラインセンサ１８には、一定の幅で直線状に配列された多数の撮像素子が内蔵されている。なお、ラインセンサ１８に用いるイメージセンシングデバイスには、例えばＣＣＤイメージセンサ、ＣＭＯＳイメージセンサ等の半導体方式の他に、電子管方式の撮像管等も使用可能である。なお、ラインセンサ１８の前面（受光面の前方）には、クレジットカードＣ表面からの反射光を撮像素子に結像させるレンズ（図示されていない）が設置されていてもよい。   The defect inspection apparatus 10 includes a line sensor 18 as an imaging device, and the line sensor 18 is installed above the belt conveyor 12. The line sensor 18 incorporates a large number of imaging elements arranged in a straight line with a certain width. For the image sensing device used for the line sensor 18, an electron tube type imaging tube or the like can be used in addition to a semiconductor type such as a CCD image sensor or a CMOS image sensor. Note that a lens (not shown) that forms an image of reflected light from the surface of the credit card C on the imaging device may be installed on the front surface of the line sensor 18 (in front of the light receiving surface).

また欠陥検査装置１０は照明器具２０を備えている。この照明器具２０は、被検査物であるクレジットカードＣの表面を照らす光源として使用されている。照明器具２０もまたベルトコンベア１２の上方に設置されており、照明器具２０とラインセンサ１８とは、図２中の撮像位置にあるクレジットカードＣを挟んで互いに対極に位置している。照明器具２０から照射された照明光はクレジットカードＣを照明し、その反射光が図示しないレンズを通じてラインセンサ１８に到達する。なお照明器具２２には、例えば冷陰極管、ＬＥＤ、放電管、白熱ランプ等の各種の照明灯を用いることができる。   In addition, the defect inspection apparatus 10 includes a lighting fixture 20. The luminaire 20 is used as a light source that illuminates the surface of a credit card C that is an object to be inspected. The lighting fixture 20 is also installed above the belt conveyor 12, and the lighting fixture 20 and the line sensor 18 are located at the counter electrode with the credit card C at the imaging position in FIG. The illumination light emitted from the luminaire 20 illuminates the credit card C, and the reflected light reaches the line sensor 18 through a lens (not shown). Note that various kinds of illumination lamps such as cold cathode tubes, LEDs, discharge tubes, incandescent lamps, and the like can be used for the lighting fixture 22.

この他に欠陥検査装置１０は、上記の機械的要素の他に電子計算機としての機能を有した検査ユニット２４を備えている。検査ユニット２４は、中央演算処理装置（ＣＰＵ）や記憶装置（ＲＯＭ，ＲＡＭ）、入出力インタフェース（Ｉ／Ｏ）等を有した電子計算機として構成されている。電子計算機の例としては、汎用のパーソナルコンピュータ、ワークステーション等を挙げることができる。検査ユニット２４には、上記のロータリエンコーダ１２ｃからパルス信号が入力されるとともに、ラインセンサ１８から画像信号が入力されるものとなっている。検査ユニット２４は、これら入力信号に基づいて画像データの各種処理を行う。なお、検査ユニット２４で行われる処理についてはさらに後述する。   In addition to this, the defect inspection apparatus 10 includes an inspection unit 24 having a function as an electronic computer in addition to the mechanical elements described above. The inspection unit 24 is configured as an electronic computer having a central processing unit (CPU), a storage device (ROM, RAM), an input / output interface (I / O), and the like. Examples of electronic computers include general-purpose personal computers and workstations. The inspection unit 24 is supplied with a pulse signal from the rotary encoder 12 c and an image signal from the line sensor 18. The inspection unit 24 performs various processing of image data based on these input signals. The processing performed in the inspection unit 24 will be further described later.

また検査ユニット２４には、表示部２６及び入力デバイス２８がそれぞれ付属している。このうち表示部２６は、例えば液晶ディスプレイ等の画像表示器である。また入力デバイス２８は、例えばキーボードやマウス等のコンピュータ機器である。   The inspection unit 24 is provided with a display unit 26 and an input device 28, respectively. Of these, the display unit 26 is an image display such as a liquid crystal display. The input device 28 is a computer device such as a keyboard and a mouse.

図３は、検査ユニット２４の構成をより詳細に示すブロック図である。検査ユニット２４は、その構成要素として入力部３４、データ処理部３６、データ記憶部３８、検査処理部４０、出力部４２及びＧＵＩ４４を備えるほか、これらの動作を制御するＣＰＵ５０を備えている。以下、それぞれの構成要素について説明する。なお、ここでは検査ユニット２４の内部にＣＰＵ５０とは別のデータ処理部３６及び検査処理部４０を設けた例を挙げているが、これらデータ処理部３６や検査処理部４０の機能はＣＰＵ５０のリソースを用いてソフトウエアにより実現してもよい。また、ここで図示とともに挙げた構成はあくまで好ましい一例であり、検査ユニット２４には他の構成を採用することもできる。   FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of the inspection unit 24 in more detail. The inspection unit 24 includes an input unit 34, a data processing unit 36, a data storage unit 38, an inspection processing unit 40, an output unit 42, and a GUI 44 as its constituent elements, and a CPU 50 that controls these operations. Hereinafter, each component will be described. Here, an example in which a data processing unit 36 and an inspection processing unit 40 different from the CPU 50 are provided inside the inspection unit 24 is described, but the functions of the data processing unit 36 and the inspection processing unit 40 are the resources of the CPU 50. It may be realized by software using In addition, the configuration described here with reference to the drawing is merely a preferable example, and other configurations can be adopted for the inspection unit 24.

入力部３４には、入力インタフェースを介してラインセンサ１８からの画像信号及びロータリエンコーダ１２ｃからのパルス信号が入力される。入力部３４は、入力されるパルス信号を参照しながら画像信号（アナログ信号）を必要に応じて減衰調整し、Ａ／Ｄ変換してデータ処理部３６に伝送する機能を有する。   An image signal from the line sensor 18 and a pulse signal from the rotary encoder 12c are input to the input unit 34 via the input interface. The input unit 34 has a function of adjusting the attenuation of the image signal (analog signal) as necessary while referring to the input pulse signal, A / D converting the signal, and transmitting the result to the data processing unit 36.

またＧＵＩ４４には、上記の入力デバイス２８からオペレータによる入力操作（例えばキーボード操作、マウスの操作等）の信号が入力される。ＧＵＩ４４は、これら入力操作の信号を外部割り込み信号として受け付け、これをデータバス４６経由でＣＰＵ５０に伝送する。   In addition, a signal of an input operation (for example, keyboard operation, mouse operation, etc.) by an operator is input to the GUI 44 from the input device 28 described above. The GUI 44 receives these input operation signals as external interrupt signals and transmits them to the CPU 50 via the data bus 46.

データ処理部３６は、伝送された画像信号を１ライン分の画像データ（ラスタデータ）の形式で処理する。このとき１ライン中の各画素には、例えばＲＧＢカラーで各色成分の濃度値（０〜２５５）が割り当てられる。色成分の濃度値は、Ｒ成分、Ｇ成分及びＢ成分がそれぞれ２５６階調を有することから、それらの組み合わせは理論上、２５６×２５６×２５６通りとなる。またデータ処理部３６は、１ライン中に含まれる各画素に対してカラムアドレスを付与するとともに、１ラインごとにローアドレスを付与する。   The data processing unit 36 processes the transmitted image signal in the form of image data (raster data) for one line. At this time, the density value (0 to 255) of each color component is assigned to each pixel in one line, for example, in RGB color. The density value of the color component has 256 gradations for each of the R component, the G component, and the B component. Therefore, the combinations thereof are theoretically 256 × 256 × 256. The data processing unit 36 assigns a column address to each pixel included in one line and assigns a row address for each line.

データ処理部３６で処理された１ラインごとの画像データは、データバス４６を介してデータ記憶部３８に転送される。データ記憶部３８には一定の記憶領域が確保されており、この記憶領域には、画像データに付与されるローアドレス及びカラムアドレスにそれぞれ対応したメモリアドレスが割り当てられている。転送された画像データ（ＲＧＢ別の０〜２５５の濃度値）は、それぞれ対応するメモリアドレスのメモリセル（例えば３バイト分）に書き込まれる。   The image data for each line processed by the data processing unit 36 is transferred to the data storage unit 38 via the data bus 46. A fixed storage area is secured in the data storage unit 38, and memory addresses corresponding to the row address and the column address assigned to the image data are assigned to the storage area. The transferred image data (density values of 0 to 255 for each RGB) is written in a memory cell (for example, 3 bytes) at a corresponding memory address.

検査処理部４０は、データバス４６を介してデータ記憶部３８にアクセスし、記憶領域から画像データを読み出して検査処理を行う。また検査処理部４０は、検査結果データをデータ記憶部３８に書き込むとともに、必要に応じて検査結果データを出力部４２に転送する。なお、検査処理部４０が行う検査処理の具体的な態様についてはさらに後述する。   The inspection processing unit 40 accesses the data storage unit 38 via the data bus 46, reads image data from the storage area, and performs inspection processing. The inspection processing unit 40 writes the inspection result data in the data storage unit 38 and transfers the inspection result data to the output unit 42 as necessary. A specific aspect of the inspection processing performed by the inspection processing unit 40 will be further described later.

出力部４２は、上記のように検査結果データを出力するほか、必要に応じて撮像された画像データ（クレジットカードＣの画像）を出力する。データの出力先は、例えば上記の表示部２６（図３には示さず）や、他の汎用コンピュータ、記録媒体等である。これにより、表示部２６に検査画像を表示して、これをオペレータが画面上で視認することができる。   In addition to outputting the inspection result data as described above, the output unit 42 outputs captured image data (an image of the credit card C) as necessary. The data output destination is, for example, the display unit 26 (not shown in FIG. 3), another general-purpose computer, a recording medium, or the like. Thereby, the inspection image is displayed on the display unit 26, and the operator can visually recognize the inspection image on the screen.

その他、特に図示していないが、検査ユニット２４はデータ補正部を備えていてもよい。データ補正部は、データ記憶部３８に記憶された画像データを読み出し、その補正処理を行う。補正処理は、例えば搬送機構１２による搬送速度の周期的な変化による濃淡むらの補正や、室内照明のフリッカ等による濃度差の変化を補正する目的で行われる。またこのようなデータ補正部の機能は、ＣＰＵ５０のリソースを用いて実現してもよい。   In addition, although not particularly illustrated, the inspection unit 24 may include a data correction unit. The data correction unit reads the image data stored in the data storage unit 38 and performs the correction process. The correction processing is performed, for example, for the purpose of correcting unevenness in density due to a periodic change in the transport speed by the transport mechanism 12 and correcting changes in density difference due to flickering in room lighting. Such a function of the data correction unit may be realized using resources of the CPU 50.

〔画像データの生成〕
検査ユニット２４において、画像データの生成は例えば以下のプロセスを通じて行われる。すなわち検査ユニット２４は、ロータリエンコーダ１２ｃからパルス信号の入力があると、ラインセンサ１８を用いて１ライン分の撮画（撮像）を実行する。これにより、ラインセンサ１８では各撮像素子がアクティブ（露光状態）となり、主走査線からの受光強度に基づいてカラーの画像信号が生成される。次にパルス信号の入力があると、検査ユニット２４は１ライン分の撮画を終了する。ここまでの処理を経ると、１ライン分の画像データが生成される。なお主走査線は、例えばクレジットカードＣの搬送方向に対して垂直な方向に設定されている。 [Generation of image data]
In the inspection unit 24, image data is generated through, for example, the following process. In other words, when a pulse signal is input from the rotary encoder 12c, the inspection unit 24 performs imaging (imaging) for one line using the line sensor 18. Thereby, in the line sensor 18, each image sensor is activated (exposure state), and a color image signal is generated based on the received light intensity from the main scanning line. Next, when a pulse signal is input, the inspection unit 24 ends the imaging for one line. Through the processing so far, image data for one line is generated. For example, the main scanning line is set in a direction perpendicular to the conveyance direction of the credit card C.

検査ユニット２４は、１ライン分の画像データ生成プロセスを１回終了すると、また改めて次回の画像データ生成プロセスを繰り返し、これらを複数ライン分だけ蓄積して１単位の画像データを生成する。本実施形態のように被検査物が個片のクレジットカードＣである場合、画像データ生成プロセスは、クレジットカードＣの搬送方向でみたエッジをトリガとして開始時と終了時を決定してもよい。例えば、搬送方向でみて先頭に位置するクレジットカードＣのエッジが検出されると、検査ユニット２４は上記の画像データプロセスを開始する。そして、後端のエッジを検出すると、検査ユニット２４はそこでクレジットカードＣの１枚分の画像データ生成プロセスを終了する。このとき生成された１枚分の画像データは、例えば被検査物番号と対応付けてデータ記憶部３８に記録される。   When the inspection unit 24 completes the image data generation process for one line once, the inspection unit 24 repeats the next image data generation process again, accumulates a plurality of lines, and generates one unit of image data. When the object to be inspected is an individual credit card C as in the present embodiment, the image data generation process may determine the start time and the end time using an edge viewed in the transport direction of the credit card C as a trigger. For example, when the edge of the credit card C located at the head in the transport direction is detected, the inspection unit 24 starts the above image data process. When the trailing edge is detected, the inspection unit 24 ends the image data generation process for one credit card C. The image data for one sheet generated at this time is recorded in the data storage unit 38 in association with the inspection object number, for example.

〔事前工程〕
図４は、検査ユニット２４において実行される検査前処理の手順例を示したフローチャートである。また図５は、検査前処理において使用される基準画像の例を示した図である。なお検査前処理は、実際の検査処理に先立ち、予め良品であることが確認済みの健全なクレジットカードＣを用いて行うこととする。また、実際の検査処理については後述する。ここでは先ず、各手順を追って検査前処理の概要を説明する。 [Preliminary process]
FIG. 4 is a flowchart showing a procedure example of the pre-inspection process executed in the inspection unit 24. FIG. 5 is a diagram showing an example of a reference image used in the pre-inspection processing. The pre-inspection process is performed using a sound credit card C that has been confirmed to be a good product in advance prior to the actual inspection process. The actual inspection process will be described later. Here, first, an outline of the pre-inspection process will be described following each procedure.

ステップＳ１０：検査前処理において検査ユニット２４は、ラインセンサ１８により撮像された画像を基準画像として取り込む。具体的には、良品であるクレジットカードＣをベルトコンベア１２で搬送しつつ、ラインセンサ１８を用いて基準画像を撮像する。   Step S10: In the pre-inspection process, the inspection unit 24 captures an image captured by the line sensor 18 as a reference image. Specifically, a reference image is captured using the line sensor 18 while the non-defective credit card C is conveyed by the belt conveyor 12.

ステップＳ２０：次に検査ユニット２４は、基準画像の検査領域を設定する。検査領域の設定は、例えば基準画像を表示部２６に表示させた状態で、オペレータが入力デバイス２８を用いて行うことができる。基準画像にはクレジットカードＣの裏面全体が含まれているが、ここでは基準画像内でサインパネル領域ＳＰを含む一部の検査領域を設定することになる。なお、オペレータが検査領域を設定する操作の具体例については、図５を参照しながらさらに後述する。   Step S20: Next, the inspection unit 24 sets the inspection area of the reference image. The inspection area can be set by the operator using the input device 28 with the reference image displayed on the display unit 26, for example. Although the entire back surface of the credit card C is included in the reference image, here, a part of the inspection area including the sign panel area SP is set in the reference image. A specific example of the operation for setting the inspection area by the operator will be described later with reference to FIG.

ステップＳ３０：次に検査ユニット２４は、基準画像の繰り返し絵柄領域を設定する。繰り返し絵柄領域の設定もまた、例えば基準画像を表示部２６に表示させた状態で、オペレータが入力デバイス２８を用いて行うことができる。同様に、基準画像にはクレジットカードＣの裏面全体が含まれているが、ここでは基準画像内でも、サインパネル領域ＳＰだけを含む繰り返し絵柄領域（サインパネル領域ＳＰ以外を含まない領域）を設定することになる。なお、オペレータが繰り返し絵柄領域を設定する操作の具体例についても、図５を参照しながらさらに後述する。   Step S30: Next, the inspection unit 24 sets a repeated pattern area of the reference image. The setting of the repeated pattern area can also be performed by the operator using the input device 28 with the reference image displayed on the display unit 26, for example. Similarly, although the entire back surface of the credit card C is included in the reference image, here, a repetitive pattern area including only the sign panel area SP (area not including the sign panel area SP) is set in the reference image. Will do. A specific example of the operation in which the operator repeatedly sets the pattern area will be described later with reference to FIG.

ステップＳ４０：続いて検査ユニット２４は、設定された繰り返し絵柄領域内の画素からその色成分の濃度値を抽出する。ここで抽出した色成分の濃度値には、繰り返し絵柄としての文字列「ＫＰ ＣＡＲＤ」を構成する画素や、その下地となる部分を構成する画素の全ての濃度値が含まれる。また色成分には、上記のようにＲＧＢ値で２５６×２５６×２５６通りの組み合わせが理論上で存在する。ただし、サインパネル領域ＳＰが例えば白地部分に数色分の文字列だけで構成されていた場合、実際に抽出されるＲＧＢ値の組み合わせは理論値よりもずいぶん少なくなる。   Step S40: Subsequently, the inspection unit 24 extracts the density value of the color component from the pixels in the set repeated pattern area. The density values of the color components extracted here include all the density values of the pixels constituting the character string “KP CARD” as a repetitive pattern and the pixels constituting the underlying portion. The color component theoretically has 256 × 256 × 256 combinations of RGB values as described above. However, when the sign panel area SP is composed of, for example, a character string for several colors on a white background portion, the combination of RGB values that are actually extracted is considerably smaller than the theoretical value.

また検査ユニット２４は、抽出した色成分の組み合わせに基づいて、検査領域内の画素から色成分を除去する。これにより、検査領域から繰り返し絵柄の色成分が除去された状態となる。   In addition, the inspection unit 24 removes the color components from the pixels in the inspection region based on the extracted combination of color components. As a result, the color component of the pattern is repeatedly removed from the inspection area.

ステップＳ５０：そして検査ユニット２４は、色成分を除去した基準画像のデータをデータ記憶部３８に保存する。このとき、ステップＳ１０で取り込んだ基準画像のデータを上書き保存してもよいし、あるいは、別のファイル名で基準画像のデータを保存してもよい。   Step S50: The inspection unit 24 stores the data of the reference image from which the color components have been removed in the data storage unit 38. At this time, the reference image data captured in step S10 may be overwritten and saved, or the reference image data may be saved with a different file name.

〔基準画像の検査領域設定（第１事前手順）〕
図５中（Ａ）：上記のステップＳ２０において、検査ユニット２４は例えば基準画像としてのクレジットカードＣ全体を表示部２６に表示させつつ、入力デバイス２８を用いた入力操作を受け付ける。このとき欠陥検査装置１０のオペレータは、マウス等の入力デバイス２８を用いて基準画像内で検査領域を設定することができる。 [Inspection area setting for reference image (first pre-procedure)]
5A: In step S20 described above, the inspection unit 24 receives an input operation using the input device 28 while displaying the entire credit card C as a reference image on the display unit 26, for example. At this time, the operator of the defect inspection apparatus 10 can set an inspection region in the reference image using the input device 28 such as a mouse.

例えば、オペレータに対し、基準画像内でサインパネル領域ＳＰを含む一回り大きい範囲（図示の点Ｐ１〜点Ｐ２）をマウス等で指定し、この範囲を検査領域（図中符号Ａ１）として指定する入力操作を要求することで、検査ユニット２４において検査領域を設定することができる。なお検査領域は、サインパネル領域ＳＰの全体を含む大まかな範囲であればよく、厳密にどこからどこまでを設定しなければならないといった制約はない。   For example, the operator designates a larger range (point P1 to point P2 in the drawing) including the sign panel region SP in the reference image with a mouse or the like, and designates this range as an inspection region (reference numeral A1 in the drawing). The inspection area can be set in the inspection unit 24 by requesting the input operation. The inspection area only needs to be a rough range including the entire sign panel area SP, and there is no restriction that exactly where the inspection area must be set.

〔基準画像の繰り返し絵柄領域設定（第２事前手順）〕
図５中（Ｂ）：また上記のステップＳ３０において、検査ユニット２４は同じく基準画像としてのクレジットカードＣ全体を表示部２６に表示させつつ、入力デバイス２８を用いた入力操作を受け付ける。そして欠陥検査装置１０のオペレータは、マウス等を用いて基準画像内で繰り返し絵柄領域を設定することができる。 [Repetitive picture area setting for reference image (second pre-procedure)]
FIG. 5B: In step S30, the inspection unit 24 accepts an input operation using the input device 28 while displaying the entire credit card C as a reference image on the display unit 26. The operator of the defect inspection apparatus 10 can repeatedly set a picture area in the reference image using a mouse or the like.

例えば、オペレータに対し、基準画像内でサインパネル領域ＳＰ内の繰り返し絵柄だけを含む範囲（図示の点Ｐ３〜点Ｐ４）をマウス等で指定し、この範囲を繰り返し絵柄領域（図中符号Ａ２）として指定する入力操作を要求することで、検査ユニット２４において繰り返し絵柄領域を設定することができる。繰り返し絵柄領域についても、厳密にどこからどこまでを設定しなければならないという制約はなく、繰り返し絵柄だけを含む範囲であれば、繰り返し絵柄領域の大きさは特に限定されていない。   For example, the range (point P3 to point P4 in the figure) that includes only the repeated pattern in the sign panel area SP in the reference image is designated to the operator with a mouse or the like, and this range is repeated in the pattern area (reference numeral A2 in the figure). By requesting an input operation designated as “”, it is possible to repeatedly set a picture area in the inspection unit 24. There is no restriction on where the repeated picture area must be set from exactly where. The size of the repeated picture area is not particularly limited as long as it includes only the repeated picture area.

図６は、基準画像の一部を画素レベルに拡大して示した概念図である。なお図６では便宜上、繰り返し絵柄の大きさに対する１画素（ピクセル）の大きさをある程度誇張して示している。   FIG. 6 is a conceptual diagram showing a part of the reference image enlarged to the pixel level. In FIG. 6, for the sake of convenience, the size of one pixel (pixel) with respect to the size of the repeated pattern is exaggerated to some extent.

〔色成分の抽出（第３事前手順）〕
上記のステップＳ４０において、検査ユニット２４は繰り返し絵柄領域内にある１つ１つの画素の濃度値（Ｒ，Ｇ，Ｂ）を順に読み取り、そこから色成分の濃度値を抽出する。具体的には、繰り返し絵柄の文字列部分に相当する対象の画素Ｐｘ１，Ｐｘ２，Ｐｘ３，Ｐｘ４，・・・等について、それぞれの濃度値（Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１），（Ｒ２，Ｇ２，Ｂ２），（Ｒ３，Ｇ３，Ｂ３），（Ｒ４，Ｇ４，Ｂ４），・・・等を抽出する。ここで抽出された濃度値は、例えば検査ユニット２４のデータ記憶部３８にテーブル化して記憶される。なお、繰り返し絵柄の下地部分にも何らかの色成分を有する場合、その色成分を合わせて抽出してもよい。この場合、下地部分に相当する画素も濃度値を抽出する対象画素となる。 [Extraction of color components (third preliminary procedure)]
In step S40, the inspection unit 24 repeatedly reads the density values (R, G, B) of each pixel in the pattern area in order, and extracts the color component density values therefrom. Specifically, the density values (R1, G1, B1), (R2, G2, B2) of the target pixels Px1, Px2, Px3, Px4,. , (R3, G3, B3), (R4, G4, B4),. The extracted density values are stored in a table in the data storage unit 38 of the inspection unit 24, for example. In addition, when there are some color components in the ground portion of the repeated pattern, the color components may be extracted together. In this case, the pixel corresponding to the background portion is also a target pixel from which the density value is extracted.

〔色成分の除去（第４事前手順）〕
全ての対象画素Ｐｘ１，Ｐｘ２，Ｐｘ３，Ｐｘ４，・・・等から色成分を抽出すると、同じくステップＳ４０において、検査ユニット２４は検査領域内の全ての画素から繰り返し絵柄の色成分を除去していく。具体的には、抽出済みの濃度値のデータ（Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１），（Ｒ２，Ｇ２，Ｂ２），（Ｒ３，Ｇ３，Ｂ３），（Ｒ４，Ｇ４，Ｂ４），・・・等に基づき、各成分で濃度値の差が所定値ｎの範囲内にある画素の濃度値を例えば（２５５，２５５，２５５）に置き換える。すなわち、濃度値が（Ｒ１±ｎ，Ｇ１±ｎ，Ｂ１±ｎ），（Ｒ２±ｎ，Ｇ２±ｎ，Ｂ２±ｎ），（Ｒ３±ｎ，Ｇ３±ｎ，Ｂ３±ｎ），（Ｒ４±ｎ，Ｇ４±ｎ，Ｂ４±ｎ），・・・にある画素について、それらの濃度値を全て例えば（２５５，２５５，２５５）に変換する。なお「２５５（＝ＦＦＨ）」は、２５６階調の場合の最大値である。また所定値ｎは、撮像時の照明や環境条件の変化を考慮した値であり、本実施形態では例えばｎ＝３程度としている。 [Removal of color components (fourth preliminary procedure)]
When color components are extracted from all the target pixels Px1, Px2, Px3, Px4,..., Etc., in the same step S40, the inspection unit 24 repeatedly removes the color components of the pattern from all the pixels in the inspection region. . Specifically, based on the extracted density value data (R1, G1, B1), (R2, G2, B2), (R3, G3, B3), (R4, G4, B4),. The density value of a pixel whose density value difference is within a predetermined value n in each component is replaced with (255, 255, 255), for example. That is, the concentration values are (R1 ± n, G1 ± n, B1 ± n), (R2 ± n, G2 ± n, B2 ± n), (R3 ± n, G3 ± n, B3 ± n), (R4 ± n). .., G4 ± n, B4 ± n),... are all converted to (255, 255, 255), for example. “255 (= FFH)” is the maximum value in the case of 256 gradations. The predetermined value n is a value that takes into account changes in illumination and environmental conditions during imaging, and in this embodiment, for example, n = 3.

以上の手順を実行することにより、この後のステップＳ５０で基準画像は繰り返し絵柄の色成分が除去された状態で保存されることになる。   By executing the above procedure, the reference image is repeatedly stored in a state where the color components of the pattern are removed in the subsequent step S50.

〔検査処理〕
次に図７は、検査ユニット２４において実行される検査処理の手順例を示すフローチャートである。また図８は、検査処理において使用される基準画像及び検査画像の例をそれぞれ示した図である。検査処理は、被検査物となるクレジットカードＣを用いて行うこととする。以下、各手順を追って検査処理の内容を説明する。 [Inspection process]
Next, FIG. 7 is a flowchart showing a procedure example of the inspection process executed in the inspection unit 24. FIG. 8 is a diagram illustrating examples of a reference image and an inspection image used in the inspection process. The inspection process is performed using a credit card C that is an object to be inspected. Hereinafter, the contents of the inspection process will be described following each procedure.

〔取得工程〕
ステップＳ１００：検査処理においても検査ユニット２４は、ラインセンサ１８により撮像された画像を検査画像として取り込む。具体的には、被検査物であるクレジットカードＣを１枚ずつベルトコンベア１２で搬送しつつ、ラインセンサ１８を用いて検査画像を撮像する。 [Acquisition process]
Step S100: Also in the inspection process, the inspection unit 24 captures an image captured by the line sensor 18 as an inspection image. Specifically, an inspection image is taken using the line sensor 18 while the credit card C, which is an object to be inspected, is conveyed one by one on the belt conveyor 12.

〔除去工程〕
ステップＳ１１０：次に検査ユニット２４は、検査画像の繰り返し絵柄を除去する。より詳細には、検査ユニット２４はここで以下の処理を実行する。
（１）今回の検査画像に対して検査領域を設定する。すなわち、先の検査前処理（ステップＳ２０）で基準画像について設定した検査領域の範囲（点Ｐ１〜点Ｐ２の範囲）に基づき、今回の検査画像に対しても同じ範囲を検査領域として設定する。
（２）先の検査前処理（ステップＳ４０）で抽出した色成分の濃度値に基づき、設定した検査領域内で濃度値が（Ｒ１±ｎ，Ｇ１±ｎ，Ｂ１±ｎ），（Ｒ２±ｎ，Ｇ２±ｎ，Ｂ２±ｎ），（Ｒ３±ｎ，Ｇ３±ｎ，Ｂ３±ｎ），（Ｒ４±ｎ，Ｇ４±ｎ，Ｂ４±ｎ），・・・にある画素（除去対象画素）について、それらの濃度値を全て例えば（２５５，２５５，２５５）に変換する。なお、検査領域内でサインパネル領域ＳＰの外側に相当する部分については、例えば黒色画素（０，０，０）に変換される。
以上より、検査画像の検査領域内では、繰り返し絵柄の色成分が除去された状態となる。 [Removal process]
Step S110: Next, the inspection unit 24 removes the repeated pattern of the inspection image. More specifically, the inspection unit 24 performs the following processing here.
(1) An inspection area is set for the current inspection image. That is, the same range is set as the inspection region for the current inspection image based on the inspection region range (the range of points P1 to P2) set for the reference image in the previous inspection pre-processing (step S20).
(2) Based on the density values of the color components extracted in the previous inspection pre-processing (step S40), the density values are (R1 ± n, G1 ± n, B1 ± n), (R2 ± n) within the set inspection area. , G2 ± n, B2 ± n), (R3 ± n, G3 ± n, B3 ± n), (R4 ± n, G4 ± n, B4 ± n),... (Pixels to be removed) All the density values are converted into, for example, (255, 255, 255). Note that a portion corresponding to the outside of the sign panel region SP in the inspection region is converted into, for example, a black pixel (0, 0, 0).
As described above, the color component of the pattern is repeatedly removed in the inspection area of the inspection image.

〔判断工程〕
ステップＳ１２０：次に検査ユニット２４は、基準画像に対する検査画像のパターンマッチングを行う。具体的には、基準画像に含まれるサインパネル領域ＳＰに対し、今回の検査画像に含まれるサインパネル領域ＳＰの位置ずれ（印刷ずれ）を考慮して、正規化相関法を用いたパターンマッチングを行う。これにより、基準画像に対する検査画像の相対的なサインパネル領域ＳＰの位置ずれ量（Ｘ−Ｙ各方向の画素数、ただし、Ｘ：横方向、Ｙ：縦方向）が補正量として得られる。なお、正規化相関法については公知の手法であり、ここではその詳細な説明を省略する。 [Judgment process]
Step S120: Next, the inspection unit 24 performs pattern matching of the inspection image with respect to the reference image. Specifically, pattern matching using the normalized correlation method is performed on the sign panel region SP included in the reference image in consideration of the positional shift (printing shift) of the sign panel region SP included in the current inspection image. Do. As a result, the amount of displacement of the sign panel region SP relative to the reference image relative to the reference image (the number of pixels in each of the XY directions, where X: horizontal direction, Y: vertical direction) is obtained as the correction amount. Note that the normalized correlation method is a known method, and detailed description thereof is omitted here.

ステップＳ１３０：そして検査ユニット２４は、上記パターンマッチングの結果から得られた補正量を元に、検査画像の位置補正（いわゆるＡｆｆｉｎｅ変換）を行う。これにより、基準画像に対する検査画像のサインパネル領域ＳＰの位置合わせが行われる（補正手順）。   Step S130: The inspection unit 24 corrects the position of the inspection image (so-called Affine conversion) based on the correction amount obtained from the pattern matching result. Thereby, the alignment of the sign panel region SP of the inspection image with respect to the reference image is performed (correction procedure).

ステップＳ１４０：次に検査ユニット２４は、二値化処理を行う。この処理では、検査ユニット２４は位置合わせ済みの検査画像の画素を１つずつ、基準画像の対応する画素と比較し、それぞれの濃度差を算出する。例えば、今回の検査画像の画素値（Ｒ１ａ，Ｇ１ａ，Ｂ１ａ）を基準画像の対応する画素値（Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１）から減算して差分値を求める。その結果、差分値が所定の閾値Ｎ（例えばＲＧＢの各値で１０程度）以下であれば、検査ユニット２４は今回の画素値を１（＝白色画素）とする。これに対し、差分値が閾値Ｎを超えていれば、検査ユニット２４は今回の画素値を０（＝黒色画素）とする（二値化手順）。   Step S140: Next, the inspection unit 24 performs binarization processing. In this process, the inspection unit 24 compares the pixels of the aligned inspection image one by one with the corresponding pixels of the reference image, and calculates the respective density differences. For example, the difference value is obtained by subtracting the pixel value (R1a, G1a, B1a) of the current inspection image from the corresponding pixel value (R1, G1, B1) of the reference image. As a result, if the difference value is equal to or less than a predetermined threshold value N (for example, about 10 for each of RGB values), the inspection unit 24 sets the current pixel value to 1 (= white pixel). On the other hand, if the difference value exceeds the threshold value N, the inspection unit 24 sets the current pixel value to 0 (= black pixel) (binarization procedure).

ステップＳ１５０：次に検査ユニット２４は、二値化した画素のグループ化処理を実行する。この処理では、例えば画素値（０又は１）が共通する画素同士で、互いに隣接又は近接するものをグループ化する（グループ化手順）。   Step S150: Next, the inspection unit 24 executes binarized pixel grouping processing. In this process, for example, pixels having a common pixel value (0 or 1) are grouped adjacent to or adjacent to each other (grouping procedure).

ステップＳ１６０：グループ化処理から復帰すると、次に検査ユニット２４は、判定処理を実行する。この処理では、例えばグループ化された黒色画素の大きさ（例えば画素数）に基づき、欠陥に該当するグループを抽出する（抽出手順）。なお、どの程度の大きさのグループが欠陥に該当するかについては、予め基準値（例えば数画素〜十数画素等）を設定しておけばよい。そして検査ユニット２４は、抽出した欠陥の大きさや個数、位置から合否判定を行い、最終的に今回の検査画像（被検査物であるクレジットカードＣ）が良品であるか、それとも欠陥品であるかを判定する。   Step S160: After returning from the grouping process, the inspection unit 24 next executes a determination process. In this process, for example, a group corresponding to a defect is extracted based on the size (for example, the number of pixels) of the grouped black pixels (extraction procedure). Note that a reference value (for example, a few pixels to a dozen pixels or the like) may be set in advance as to how large a group corresponds to a defect. Then, the inspection unit 24 makes a pass / fail judgment based on the size, number, and position of the extracted defects, and finally whether the current inspection image (credit card C as the inspection object) is a good product or a defective product. Determine.

ステップＳ１７０：最後に検査ユニット２４は、判定結果を保存する。この手順では、検査画像ごとの欠陥の有無に加えて、検査画像内で欠陥が存在する位置やその大きさ、範囲等の情報を画像データと関連付けて保存する。ここで保存した情報は、たとえば一覧形式で表示部２６に表示したり、あるいは検査レポートとして出力したりすることができる。なお、ここで保存した検査画像のデータは、適宜に呼び出してサムネイル表示したり、あるいはサムネイル形式で出力したりすることができる。   Step S170: Finally, the inspection unit 24 stores the determination result. In this procedure, in addition to the presence / absence of a defect for each inspection image, information such as the position where the defect exists in the inspection image, its size, and range is stored in association with the image data. The information stored here can be displayed on the display unit 26 in a list format, for example, or output as an inspection report. Note that the inspection image data stored here can be appropriately called up and displayed as a thumbnail or output in a thumbnail format.

〔画像の例〕
図８は、基準画像及び検査画像それぞれの一例を示す図である。以下、それぞれについて説明する。 [Example of image]
FIG. 8 is a diagram illustrating an example of each of the reference image and the inspection image. Each will be described below.

〔基準画像〕
図８中（Ａ）：上記のように基準画像（検査領域Ａ１）は、クレジットカードＣ全体の中でサインパネル領域ＳＰを含む一回り大きい範囲である。上記のように基準画像は、その繰り返し絵柄の色成分が除去されているため、サインパネル領域ＳＰの全体が白色画像として現れる。また基準画像（検査領域Ａ１）の中で、サインパネル領域ＳＰより外側の部分は黒色画像に変換されている。なお、上記のように基準画像は予め健全なクレジットカードＣを用いて作成されているため、基本的に基準画像に欠陥部分は存在していない。 [Reference image]
8A: As described above, the reference image (inspection area A1) is a slightly larger range including the sign panel area SP in the entire credit card C. FIG. As described above, since the color component of the repeated pattern is removed from the reference image, the entire sign panel region SP appears as a white image. In the reference image (inspection area A1), the portion outside the sign panel area SP is converted to a black image. Since the reference image is created in advance using a sound credit card C as described above, there is basically no defective portion in the reference image.

〔検査画像〕
図８中（Ｂ）：この例は、欠陥部分が存在するクレジットカードＣを撮像して得られた検査画像である。この検査画像（検査領域Ａ１）もまた、その繰り返し絵柄の色成分が除去されているが、そのサインパネル領域ＳＰには欠陥部分Ｄ１，Ｄ２が含まれている。特に欠陥部分Ｄ１は、サインパネル領域ＳＰの枠部分の欠けを示している。また欠陥部分Ｄ２は、サインパネル領域ＳＰ内の汚れや印刷の剥がれ等を示している。 [Inspection image]
(B) in FIG. 8: This example is an inspection image obtained by imaging the credit card C in which a defective portion exists. In this inspection image (inspection area A1), the color component of the repeated pattern is also removed, but the sign panel area SP includes defect portions D1 and D2. In particular, the defect portion D1 indicates a lack of the frame portion of the sign panel region SP. Further, the defective portion D2 indicates dirt in the sign panel region SP, peeling of printing, or the like.

以上のように本実施形態の欠陥検査装置１０及びこれを用いた欠陥検査方法によれば、繰り返し絵柄の色成分を除去した状態で、対象となるサインパネル領域ＳＰの欠陥の有無を正確に検査することができる。このため、個々の製品で繰り返し絵柄の位置が少しずつ違っていたとしても、そのような違いを欠陥として過検出してしまうことがない。   As described above, according to the defect inspection apparatus 10 of the present embodiment and the defect inspection method using the same, the presence or absence of defects in the target sign panel region SP is accurately inspected in a state where the color components of the design are repeatedly removed. can do. For this reason, even if the position of the pattern is slightly different for each product, such a difference is not overdetected as a defect.

また、基準画像の大きさと検査画像の大きさが相互に一致しており、互いを位置合わせした上で画素ごとに比較を行うため、特にサインパネル領域ＳＰの枠部分の欠陥についても確実に検査することができる。   In addition, since the size of the reference image and the size of the inspection image coincide with each other and are compared with each other after being aligned with each other, the defect in the frame portion of the sign panel region SP is surely inspected. can do.

本発明は、上述した一実施形態に制約されることなく、種々に変形して実施可能である。一実施形態では、ラインセンサ１８を用いて基準画像や検査画像を撮像しているが、デジタルカメラを用いて撮像を行ってもよい。   The present invention can be implemented with various modifications without being limited to the above-described embodiment. In one embodiment, the reference image and the inspection image are picked up using the line sensor 18, but may be picked up using a digital camera.

一実施形態では、被検査物を商取引カード（クレジットカードＣ）としているが、何らかの繰り返し絵柄を有する物品であれば、特にカード製品に限られない。また繰り返し絵柄は、文字列の繰り返しパターンに限らず、その他の形態であってもよい。   In one embodiment, the object to be inspected is a commercial transaction card (credit card C), but is not limited to a card product as long as it is an article having some kind of repeated pattern. Further, the repetitive pattern is not limited to the repetitive pattern of the character string, and may take other forms.

一実施形態では、検査前処理（図４）で色成分を抽出した画素の濃度値を例として最大値（２５５，２５５，２５５）に置き換えているが、予め決まった一定の濃度値であれば、例えば（１５０，１５０，１５０）、（２００，２００，２００）等のような適宜の濃度値に置き換えてもよい。この場合、検査処理（図７）の繰り返し絵柄除去（ステップＳ１１０）においても、除去対象の画素は同じ濃度値に置き換えられるものとする。   In one embodiment, the density value of the pixel from which the color component is extracted in the pre-inspection processing (FIG. 4) is replaced with the maximum value (255, 255, 255) as an example. For example, an appropriate density value such as (150, 150, 150), (200, 200, 200) or the like may be substituted. In this case, it is assumed that the pixel to be removed is replaced with the same density value in the repeated pattern removal (step S110) of the inspection process (FIG. 7).

また一実施形態では、サインパネル領域ＳＰの下地部分が白色である例を挙げているが、下地部分が何らかの色彩を有するものであってもよい。この場合、下地部分についても色成分を抽出し、その色成分を除去した上で欠陥の有無を検査することができる。   In the embodiment, an example in which the background portion of the sign panel region SP is white is given, but the background portion may have some color. In this case, it is possible to inspect the presence or absence of a defect after extracting a color component from the background portion and removing the color component.

その他、一実施形態で挙げた各種機器の配置はいずれも好ましい例示であり、本発明の実施に際して機器の配置を適宜に変更可能である。   In addition, the arrangement of various devices described in the embodiment is a preferable example, and the arrangement of the devices can be changed as appropriate when the present invention is implemented.

１０ 欠陥検査装置
１２ ベルトコンベア
１４ ダンパ装置
１６ 下流コンベア
１８ ラインセンサ
２０ 照明器具
２４ 検査ユニット
Ｃ クレジットカード
ＳＰ サインパネル領域
Ａ１ 検査領域
Ａ２ 繰り返し絵柄領域 DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Defect inspection apparatus 12 Belt conveyor 14 Damper apparatus 16 Downstream conveyor 18 Line sensor 20 Lighting fixture 24 Inspection unit C Credit card SP Sign panel area A1 Inspection area A2 Repeat pattern area

Claims (5)

所定の繰り返し絵柄が付された被検査物について、その繰り返し絵柄を構成する色成分を事前に抽出する事前工程と、
前記被検査物を撮像した検査画像を取得する取得工程と、
前記検査画像を構成する画素のうち、前記事前工程で抽出した色成分を有する対象画素からその色成分を除去する除去工程と、
前記対象画素の色成分が除去された後の前記検査画像に基づいて、少なくとも前記被検査物の前記繰り返し絵柄を含む領域について欠陥の有無を判断する判断工程と
を有する欠陥検査方法。 A pre-process for extracting in advance the color components constituting the repeated pattern for the inspected object with a predetermined repeated pattern;
An acquisition step of acquiring an inspection image obtained by imaging the inspection object;
A removal step of removing the color component from the target pixel having the color component extracted in the preliminary step among the pixels constituting the inspection image;
And a determination step of determining whether or not there is a defect in an area including at least the repeated pattern of the inspection object based on the inspection image after the color component of the target pixel is removed. 請求項１に記載の欠陥検査方法において、
前記事前工程は、
前記被検査物を撮像して得られた基準画像のうち、少なくとも前記繰り返し絵柄を含む検査領域を規定する第１事前手順と、
前記第１事前手順で規定した検査領域のうち、前記繰り返し絵柄で構成される絵柄領域を規定する第２事前手順と、
前記第２事前手順で規定した絵柄領域を構成する全ての画素について、それぞれ色成分の濃度値を抽出する第３事前手順と、
前記第３事前手順で抽出した濃度値に基づいて前記検査領域内で少なくとも前記繰り返し絵柄を構成する除去対象画素を特定し、これら除去対象画素の濃度値を所定の濃度値に置き換えた上で前記基準画像を保存する第４事前手順とを含み、
前記判断工程では、
前記第４事前手順にて保存された前記基準画像を構成する個々の画素と前記検査画像を構成する個々の画素との濃度値の差から欠陥の有無を判断することを特徴とする欠陥検査方法。 The defect inspection method according to claim 1,
The pre-process includes
A first pre-procedure for defining an inspection region including at least the repetitive pattern among reference images obtained by imaging the inspection object;
A second pre-procedure that prescribes a pattern area composed of the repetitive patterns among the inspection areas defined in the first pre-procedure;
A third pre-procedure for extracting density values of color components for all the pixels constituting the picture area defined in the second pre-procedure;
Based on the density value extracted in the third pre-procedure, the pixel to be removed constituting at least the repetitive pattern is specified in the inspection area, and the density value of the pixel to be removed is replaced with a predetermined density value. A fourth pre-procedure for storing the reference image,
In the determination step,
A defect inspection method for determining the presence or absence of a defect from a difference in density value between each pixel constituting the reference image and each pixel constituting the inspection image stored in the fourth pre-procedure . 請求項２に記載の欠陥検査方法において、
前記除去工程は、
前記検査画像を構成する全ての画素について、それぞれ色成分の濃度値を抽出する第１除去手順と、
前記第１除去手順で抽出した濃度値と前記第３事前手順で抽出した濃度値との差が所定値以内にある画素を前記対象画素として、その濃度値を前記所定の濃度値に置き換えた上で前記検査画像を保存する第２除去手順とを含むことを特徴とする欠陥検査方法。 The defect inspection method according to claim 2,
The removing step includes
A first removal procedure for extracting density values of color components for all the pixels constituting the inspection image;
A pixel whose difference between the density value extracted in the first removal procedure and the density value extracted in the third pre-procedure is within a predetermined value is used as the target pixel, and the density value is replaced with the predetermined density value. And a second removal procedure for storing the inspection image. 請求項３に記載の欠陥検査方法において、
前記判断工程は、
前記基準画像に対して前記第２除去手順にて保存された前記検査画像のパターンマッチングを行い、その結果から前記基準画像に対する前記検査画像の位置ずれを補正する補正手順と、
前記補正された前記検査画像を構成する個々の画素について、前記基準画像内でそれぞれ対応する位置の画素との濃度差に基づき二値化を行う二値化手順と、
前記二値化手順で二値化された個々の画素をその値別にグループ化するグループ化手順と、
前記グループ化された後の前記検査画像内から欠陥を抽出する抽出手順とを含むことを特徴とする欠陥検査方法。 The defect inspection method according to claim 3,
The determination step includes
A correction procedure for performing pattern matching of the inspection image stored in the second removal procedure with respect to the reference image, and correcting a positional deviation of the inspection image with respect to the reference image from the result,
A binarization procedure for binarizing each pixel constituting the corrected inspection image based on a density difference with a pixel at a corresponding position in the reference image,
A grouping procedure for grouping individual pixels binarized by the binarization procedure according to their values;
A defect inspection method comprising: extracting a defect from the inspection image after the grouping. 所定の繰り返し絵柄が付された被検査物について、その繰り返し絵柄を構成する色成分を事前に抽出する抽出手段と、
前記被検査物を撮像した検査画像を取得する画像取得手段と、
前記検査画像を構成する画素のうち、前記抽出手段により抽出された色成分を有する対象画素からその色成分を除去する除去手段と、
前記対象画素の色成分が除去された後の前記検査画像に基づいて、少なくとも前記被検査物の前記繰り返し絵柄を含む領域について欠陥の有無を判断する判断手段と
を備えた欠陥検査装置。 Extracting means for extracting in advance the color components constituting the repetitive pattern for the object to be inspected with a predetermined repetitive pattern;
Image acquisition means for acquiring an inspection image obtained by imaging the inspection object;
Removing means for removing the color component from the target pixel having the color component extracted by the extracting means among the pixels constituting the inspection image;
A defect inspection apparatus comprising: determination means for determining whether or not there is a defect in at least a region including the repetitive pattern of the inspection object based on the inspection image after the color component of the target pixel is removed.