JP2012146141A - 画像検査装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】検査対象画像と基準画像との相違箇所において目視で識別され得る箇所が存在するか否かを容易に識別する、画像検査装置及びプログラムを提供する。
【解決手段】検査対象画像及び基準画像における予め定められた複数の領域に分割された分割領域毎の、位置が対応する画素単位での画素値の差の絶対値が画素判定閾値を超えているか否かを判定し（ステップ１０８）、画素判定閾値を超えていると判定された画素が予め定められた密集度以上の密集度で密集しているか否かを判定し（ステップ１１８）、判定結果を出力する（ステップ１２４）。
【選択図】図２

Description

本発明は、画像検査装置及びプログラムに関する。

特許文献１には、２つの画像を比較することにより、画像の類否を判断する画像処理装置であって、２つの画像を複数の領域に分割する画像分割手段と、画像分割手段によって分割して生成された各領域の各画素について、明度値と、色相及び彩度に関する色彩値とによって構成される画素特性値を取得する画素特性値取得手段と、２つの画像の対応する領域毎に、領域内での画素特性値の分布を比較することによって、対応する領域間の類否を判断する領域類否判断手段と、各領域間での類否の判断結果に基づいて、２つの画像についての類否を判断する画像類否判断手段と、を備えた画像処理装置が開示されている。

特許文献２には、入力された第１の画像データと、ファイルに関連付けられている第２の画像データとの類似度を第１及び第２の画像データの各画素の値の差に基づき求める画像照合部と、第１の画像データと複数の第２の画像データとを画像照合部に順次照合させて、第１の画像データとの類似度が大きい所定数の第２の画像データを出力する制御部と、を有する画像処理装置が開示されている。

特開２００９−１６３４９２号公報 特開２００６−３３１１１１号公報

本発明の課題は、検査対象画像と基準画像との相違箇所において目視で識別され得る箇所が存在するか否かを容易に識別する、画像検査装置及びプログラムを提供することである。

上記目的を達成するために、請求項１に記載の画像検査装置を、取込手段によって取り込まれた検査対象画像が複数の領域に分割された分割領域及び前記取込手段によって取り込まれた基準画像が複数の領域に分割された分割領域の各々の画素について、対応する分割領域に含まれる対応する画素の画素値の差の絶対値が予め定められた閾値を超えているか否かを判定する判定手段と、前記判定手段によって前記閾値を超えていると判定された画素が予め定められた密集度以上の密集度で密集している分割領域を検出する検出手段と、前記検出手段の検出結果を出力する出力手段と、を含んで構成した。

請求項２に記載の画像検査装置を、請求項１に記載の発明において、前記密集度を、前記分割領域の大きさに対する、前記判定手段によって前記閾値を超えていると判定された画素の該分割領域に含まれる個数の割合としたものとした。

請求項３に記載の画像検査装置を、請求項１に記載の発明において、前記密集度を、前記分割領域の大きさに対する、前記判定手段によって前記閾値を超えていると判定された画素が予め定められた個数以上連結して構成された連結領域の大きさの割合としたものとした。

請求項４に記載の画像検査装置を、請求項１又は請求項２に記載の発明において、前記分割領域毎に画素値の分散を算出し、算出した分散の大きさに比例するように前記閾値を算出する算出手段を更に含むものとした。

請求項５に記載の画像検査装置を、請求項４に記載の発明において、前記算出手段が、算出して得た分散の大きさに調整値を付与することによって前記閾値を算出し、前記算出手段によって前記分散の大きさに付与される前記調整値を受け付ける受付手段を更に含むものとした。

請求項６に記載の画像検査装置を、請求項１〜請求項５の何れか１項に記載の発明において、前記検出手段によって検出された分割領域と他の分割領域との相対的な位置関係を特定する特定情報を記憶する特定情報記憶手段を更に含み、前記出力手段が、更に、前記判定結果として前記特定情報記憶手段に記憶されている特定情報を出力するものとした。

請求項７に記載の画像検査装置を、請求項６に記載の発明において、前記特定情報記憶手段に記憶されている特定情報に基づいて前記判定結果を示す２値画像を作成する作成手段を更に含み、前記出力手段が、更に、前記作成手段によって作成された２値画像を出力するものとした。

請求項８に記載の画像検査装置を、請求項１〜請求項７の何れか１項に記載の発明において、前記基準画像を、第１の装置により取得された画像とし、前記検査対象画像を、前記第１の装置と性能が異なる第２の装置により取得された画像としたものとした。

請求項９に記載のプログラムを、取込手段によって取り込まれた検査対象画像が複数の領域に分割された分割領域及び前記取込手段によって取り込まれた基準画像が複数の領域に分割された分割領域の各々の画素について、対応する分割領域に含まれる対応する画素の画素値の差の絶対値が予め定められた閾値を超えているか否かを判定する判定手段、前記判定手段によって前記閾値を超えていると判定された画素が予め定められた密集度以上の密集度で密集している分割領域を検出する検出手段、及び前記検出手段の検出結果を出力する出力手段として機能させるためのものとした。

請求項１及び請求項９に係る発明によれば、取込手段によって取り込まれた検査対象画像が複数の領域に分割された分割領域及び取込手段によって取り込まれた基準画像が複数の領域に分割された分割領域の各々の画素について、対応する分割領域に含まれる対応する画素の画素値の差の絶対値が予め定められた閾値を超えているか否かを判定し、閾値を超えていると判定された画素が予め定められた密集度以上の密集度で密集している分割領域を検出する機能を有しない場合に比べ、検査対象画像と基準画像との相違箇所において目視で識別され得る箇所が存在するか否かが容易に識別される、という効果が得られる。

請求項２に係る発明によれば、密集度を、分割領域の大きさに対する、閾値を超えていると判定された画素の該分割領域に含まれる個数の割合としない場合に比べ、予め定められた密集度以上の密集度で密集している分割領域が高精度かつ容易に検出される、という効果が得られる。

請求項３に係る発明によれば、密集度を、前記分割領域の大きさに対する、前記判定手段によって前記閾値を超えていると判定された画素が予め定められた個数以上連結して構成された連結領域の大きさの割合としない場合に比べ、予め定められた密集度以上の密集度で密集している分割領域が高精度かつ容易に検出される、という効果が得られる。

請求項４に係る発明によれば、分割領域毎に画素値の分散を算出して算出した分散の大きさに比例するように閾値を算出しない場合に比べ、検査対象画像と基準画像との相違箇所において目視で識別され得る箇所が存在するか否かが高精度に識別される、という効果が得られる。

請求項５に係る発明によれば、分散の大きさに付与される調整値を受け付ける受付手段を有しない場合に比べ、検査対象画像と基準画像との相違箇所において目視で識別され得る箇所が存在するか否かが高精度に識別される、という効果が得られる。

請求項６に係る発明によれば、検出された分割領域と他の分割領域との相対的な位置関係を特定する特定情報を出力しない場合に比べ、目視で識別され得る箇所が正確にかつ容易に識別される、という効果が得られる。

請求項７に係る発明によれば、判定結果を示す２値画像を出力しない場合に比べ、目視で識別され得る箇所が正確にかつ容易に識別される、という効果が得られる。

請求項８に係る発明によれば、基準画像を、第１の装置により取得された画像とせず、かつ検査対象画像を、第１の装置と性能が異なる第２の装置により取得された画像としない場合に比べ、基準画像及び検査対象画像を取得した装置の性能の違いに起因して生じる相違箇所において目視で識別され得る箇所が存在するか否かが高精度に識別される、という効果が得られる。

実施形態に係る画像検査装置の構成の一例を示すブロック図である。 実施形態に係る画像検査処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。 実施形態に係る画像検査装置によって作成された組み合わせ２値画像の一例を示す模式図である（その１）。 実施形態に係る画像検査装置によって作成された組み合わせ２値画像の一例を示す模式図である（その２）。 実施形態に係る画像検査装置によって実行される画像検査処理のアルゴリズムの概略を模式的に示した模式図である。

以下、図面を参照して本発明を実施するための形態の一例について詳細に説明する。

図１は、本実施形態に係る画像検査装置１０の構成の一例を示す概略構成図である。画像検査装置１０は、例えば画像を扱うアプリケーション（以下、「ＡＰ」という。）のモジュール（例えば、画像の拡大、縮小及び色変換などの機能）を開発する際に用いられる画像（以下、「検査対象画像」）を検査するために用いられるものであり、ここでは、汎用のパーソナル・コンピュータ（以下、「ＰＣ」という。）を用いて構成されたものが一例として挙げられている。

同図に示すように、画像検査装置１０は、後述する画像検査処理プログラムなどの各種プログラムの処理を実行することにより画像検査装置１０全体を制御するＣＰＵ（中央処理装置）１２、各種プログラムや後述する閾値などが予め記憶された記憶媒体であるＲＯＭ（Read Only Memory）１４、各種プログラムの実行時のワークエリア等として用いられる記憶媒体であるＲＡＭ１６、画像検査装置１０の電源スイッチが切られても保持しなければならない各種情報を記憶する不揮発性の記憶媒体である二次記憶部（例えばハードディスク装置）１８、画像検査装置１０の利用者によって操作されることにより画像検査装置１０の作動を制御するための指示を受け付ける受付部（例えばキーボード及びマウス）２０、各種画像やメッセージなどを表示する表示部（例えば液晶ディスプレイ）２２、及び通信手段（例えばＬＡＮ（Local Area Network）２４に接続され、通信手段２４を介して外部装置（例えばプリンタやＰＣなど）２６と各種情報の授受が行うための通信インタフェース２８を含んで構成されている。

ＣＰＵ１２、ＲＯＭ１４、ＲＡＭ１６、二次記憶部１８、受付部２０、表示部２２及び通信インタフェース２８は、バス３０を介して相互に接続されている。従って、ＣＰＵ１２は、ＲＯＭ１４、ＲＡＭ１６及び二次記憶部１８に対するアクセスと、受付部２０によって受け付けられた各種情報の取得と、表示部２２の作動の制御と、通信インタフェース２８を介した外部装置２６との各種情報の送受信と、を各々行う。

ところで、ＡＰのモジュールを開発する場合、そのモジュールは様々な環境下で試用される。この場合、例えば、目視では互いの相違している箇所が見て取れない画像とみなされた検査対象画像（モジュールの試用で用いられる画像）とこの検査対象画像の基準となる基準画像とが、プロセッサ、ＯＳ及びコンパイラなどの性能が互いに異なる装置（例えばＰＣ）によって取得され、取得された検査対象画像及び基準画像がディスプレイに並べて表示される。検査対象画像及び基準画像は互いに性能の異なる装置によって取得されるため、ディスプレイに表示されると、装置間の性能の違いに起因して、互いの画像には肉眼で認識される程の相違箇所が現れることがある。そのため、モジュールの開発者は、ディスプレイに並べて表示された検査対象画像と基準画像とを目視で比較して相違している箇所（以下、「相違箇所」という。）を探し出す、という検査を行わなければならない。

しかし、この検査では目視で相違箇所を探し出すという作業となるため、作業者に多大な負担がかかる。また、基準画像と比較される検査対象画像の枚数が多くなればなるほどその負担も大きくなる。

そこで、本実施形態に係る画像検査装置１０では、相違箇所を目視で識別し得る画像を探し出す検査に係る作業の効率化に寄与する画像検査処理が実行される。

次に、図２を参照しながら本実施形態に係る画像検査装置１０の作用を説明する。なお、図２は、受付部２０によって画像検査処理の実行指示が受け付けられた際にＣＰＵ１２によって実行される画像検査処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。また、ここでは、錯綜を回避するために、ＣＰＵ１２によって外部装置２６から取り込まれた基準画像及び検査対象画像が二次記憶部１８に既に記憶されている、との条件、基準画像の解像度と検査対象画像の解像度とが相違しない、との条件、基準画像及び検査対象画像が互いに矩形状であり、かつ大きさが相違しない画像である、との条件、及び画像を構成している画素の表色系として、ＲＧＢの色空間を適用している、との条件を満足している場合について説明する。

同図のステップ１００では、基準画像及び検査対象画像の各々を対象として、検査対象となる画像領域（ここでは、説明の便宜上、一例として画像の全体を示す矩形状の画像領域）を複数に矩形状に分割して得た複数の分割領域のうちの、基準画像と検査対象画像とで互いの位置が対応する分割領域である判定対象領域の読み込みを開始した後、ステップ１０２に移行し、判定対象領域の読み込みの終了待ちを行う。

なお、本実施形態では、上記ステップ１００及び１０２の処理によって読み込まれた判定対象領域を、検査対象となる画像領域の全体を縦方向と横方向とに予め定められた間隔で分割して得た矩形状の分割領域としている。

また、本実施形態では、判定対象領域の大きさを次の数式（１）及び（２）を用いて決定している。

ｘ＝ｒｘ＊ｒｅｃｔ＿ｘ／ｒｘ＿ｄｅｆａｕｌｔ・・・・・（１）

ｙ＝ｒｙ＊ｒｅｃｔ＿ｙ／ｒｙ＿ｄｅｆａｕｌｔ・・・・・（２）

数式（１）及び（２）において、“ｘ”は、実際に採用される判定対象領域の横方向の大きさを示しており、“ｙ”は、実際に採用される判定対象領域の縦方向の大きさを示している。また、“ｒｅｃｔ＿ｘ”は、経験則に基づいて決められた判定対象領域の横方向の大きさを示しており、“ｒｅｃｔ＿ｙ”は、経験則に基づいて決められた判定対象領域の縦方向の大きさを示している。更に、“ｒｘ”は、検査対象画像の横方向のｄｐｉ（ｄｏｔ ｐｅｒ ｉｎｃｈ）を示しており、“ｒｙ”は、検査対象画像の縦方向のｄｐｉを示している。なお、“ｒｘ＿ｄｅｆａｕｌｔ”及び“ｒｙ＿ｄｅｆａｕｌｔ”は、画像のデフォルト解像度を示している。

数式（１）及び（２）において、例えば、ｒｅｃｔ＿ｘ＝１０，ｒｅｃｔ＿ｙ＝１０，ｒｘ＝２００，ｒｙ＝２００，ｒｘ＿ｄｅｆａｕｌｔ＝２００，ｒｙ＿ｄｅｆａｕｌｔ＝２００とした場合、判定対象領域の大きさは、Ｘ＝１０，Ｙ＝１０と表される。また、数式（１）及び（２）において、例えば、ｒｅｃｔ＿ｘ＝１０，ｒｅｃｔ＿ｙ＝１０，ｒｘ＝２００，ｒｙ＝４００，ｒｘ＿ｄｅｆａｕｌｔ＝４００，ｒｙ＿ｄｅｆａｕｌｔ＝２００とした場合、判定対象領域の大きさは、Ｘ＝２０，Ｙ＝２０と表される。このように、検査対象画像の解像度の値が大きくなるほど判定対象領域の大きさも大きくなる。

上記ステップ１０２において１つの判定対象領域の読み込みが終了すると肯定判定となってステップ１０４に移行する。ステップ１０４では、上記ステップ１０２の処理によって読み込まれた基準画像の判定対象領域及び検査対象画像の判定対象領域の各々から、基準画像と検査対象画像とで位置が対応している１つの画素の画素値を取得した後、ステップ１０６に移行し、上記ステップ１０４の処理によって取得された基準画像の画素値と検査対象画像の画素値との差の絶対値を算出する。

次のステップ１０８では、上記ステップ１０６の処理によって算出された画素値の差の絶対値（算出結果）が予め定められた画素判定閾値を超えているか否かを判定し、否定判定となった場合にはステップ１１２に移行する一方、肯定判定となった場合にはステップ１１０に移行し、検査対象画像の全体の領域に対する位置を示す画素位置情報（例えば、画素の位置を２次元座標で示した２次元座標情報）を、判定対象領域の検査対象画像の全体の領域に対する位置を示す領域位置情報（例えば、分割領域の位置を２次元座標で示した２次元座標情報）に関連付けて予め定められた記憶領域（以下、「画素位置記憶領域」という。）に記憶した後、ステップ１１２に移行する。ステップ１１２では、上記ステップ１０２の処理によって読み込まれた基準画像の判定対象領域及び検査対象画像の判定対象領域を対象として、全ての画素について、上記ステップ１０４〜上記ステップ１１０の処理が終了したか否かを判定し、否定判定となった場合には上記ステップ１０４に戻って未だに上記ステップ１０４〜上記ステップ１１０の処理が行われていない画素を対象にして上記ステップ１０４〜上記ステップ１１０の処理を行う。一方、ステップ１１２において肯定判定となった場合にはステップ１１４に移行する。

ステップ１１４では、上記ステップ１１０の処理によって画素位置記憶領域に記憶されている画素位置情報に基づいて判定対象領域の２値画像を作成して予め定められた記憶領域（以下、「２値画像記憶領域」という。）に記憶した後、ステップ１１６に移行する。つまり、上記ステップ１１４では、判定対象領域を構成している画素のうち、上記ステップ１１０の処理によって画素位置記憶領域に記憶されている画素位置情報により示される位置の画素を“１”（白色）で示し、それ以外の位置の画素を“０”（黒色）で示した２値画像を作成する。

ステップ１１６では、上記ステップ１１４の処理によって得られた２値画像における“１”（白色）で示される画素の密集度Ｄを算出した後、ステップ１１８に移行する。つまり、上記ステップ１１６では、例えば、次の数式（３）を用いて密集度Ｄを算出している。なお、数式（３）において、Ｎは、上記ステップ１１４の処理によって作成された２値画像に対応する判定対象領域に関連付けられて画素位置記憶領域に記憶されている画素位置情報により示される位置の個数を示しており、“ｘ＊ｙ”は、判定対象領域の大きさを示している。従って、例えば、ｘ＊ｙ＝１０＊１０，Ｎ＝２０の場合、Ｄ＝０．２となる。また、ｘ＊ｙ＝１０＊１０，Ｎ＝５０の場合、Ｄ＝０．５となる。このように、画素位置記憶領域に記憶されている画素位置情報により示される位置の個数が多ければ多いほど密集度Ｄの値が大きくなり、基準画像と検査対象画像との相違箇所の目視での認識のし易さの程度を表す指標となる。

Ｄ＝Ｎ／（ｘ＊ｙ）・・・・・（３）

ステップ１１８では、上記ステップ１１４の処理によって作成された２値画像に対応する判定対象領域が、上記ステップ１１６の処理によって算出された密集度Ｄに基づいて基準画像と検査対象画像との相違箇所を目視で認識し得る条件を満足する高密集度領域であるか否かを判定し、否定判定となった場合にはステップ１２２に移行する一方、肯定判定となった場合にはステップ１２０に移行する。つまり、上記ステップ１１８では、例えば、上記ステップ１１６の処理によって算出された密集度Ｄの値が予め定められた見た目判定閾値Ｔ_ｄを超えているか否かを判定し、否定判定となった場合にはステップ１２２に移行する一方、肯定判定となった場合にはステップ１２０に移行する。

なお、上記の見た目判定閾値Ｔ_ｄは、判定対象領域毎に次の数式（４）を用いて算出される。数式（４）において、“Ｔ”は、デフォルトの見た目判定閾値を示している。また、“Ｖ_ａｒ”は、判定対象領域における画素値の分散を示している。更に、“ｋ”は、調整係数を示している。なお、“Ｔ”及び“ｋ”は、受付部２０によって受け付けられた値（調整値）を採用してもよい。このように本実施形態に係る見た目判定閾値Ｔ_ｄは、“Ｖ_ａｒ”に“Ｔ”及び“ｋ”が付与されることによって決定される値とされている。

Ｔ_ｄ＝Ｔ＋ｋ＊Ｖ_ａｒ・・・・・・（４）

ステップ１２０では、上記ステップ１１４の処理によって作成された２値画像に対応する判定対象領域の領域位置情報を予め定められた記憶領域（以下、「領域位置記憶領域」という。）に記憶した後、ステップ１２２に移行する。なお、この領域位置記憶領域に記憶される領域位置情報としては、例えば、画素位置記憶領域において画素位置情報に関連付けられて記憶されている領域位置情報を用いれば良い。

ステップ１２２では、全ての判定対象領域について上記ステップ１００〜ステップ１２０の処理が終了しているか否かを判定し、否定判定となった場合には上記ステップ１００に戻る一方、肯定判定となった場合にはステップ１２４に移行する。

ステップ１２４では、上記ステップ１２０の処理によって領域位置記憶領域に領域位置情報が記憶されている場合に基準画像と検査対象画像との相違箇所が目視で認識されることを示す目視通知情報を表示部２２に出力し、上記ステップ１２０の処理によって領域位置記憶領域に領域位置情報が記憶されていない場合に基準画像と検査対象画像との相違箇所が目視で認識されないことを示す不目視通知情報を表示部２２に出力した後、本画像検査処理プログラムを終了する。表示部２２は、上記ステップ１２４の処理によって目視通知情報が出力された場合、例えば「基準画像と検査対象画像との相違箇所が目視で認識されます。」とのメッセージを表示し、上記ステップ１２４の処理によって非目視通知情報が出力された場合、例えば「基準画像と検査対象画像との相違箇所が目視で認識されません。」とのメッセージを表示する。

また、上記ステップ１２４では、目視通知情報又は不目視通知情報を出力する場合の形態例を挙げて説明したが、これに限らず、例えば、受付部２０によって２値画像の表示を要求する指示が受け付けられた場合、上記ステップ１１４の処理によって２値画像記憶領域に記憶された２値画像を読み出し、読み出した２値画像の各々を検査対象画像の全体の領域の対応する位置に配置することによって組み合わせて得た画像（以下、「組み合わせ２値画像」という。）を表示部２２に表示しても良い。

図３は、組み合わせ２値画像の一例を示す模式図である。同図に示すように、画像１と画像２とを比較して画素値の差の絶対値が画素判定閾値よりも大きい箇所は、組み合わせ２値画像として表示された場合に白色の画素として表示される。また、同図の画像１及び画像２において様々な色が混在している領域では、様々な色が混在していない領域に比べ、分散が大きくなる傾向がある。数式（４）によれば、分散が大きくなるほど見た目判断閾値Ｔ_ｄも大きくなるため、上記ステップ１１８では判定対象領域が高密集度領域として判定され難くなる。逆に、分散が小さくなるほど見た目判断閾値Ｔ_ｄも小さくなるため、判定対象領域は高密集度領域として判定され易くなる。このような高密集度領域の位置を区別して特定するために、一例として同図に示すように、上記ステップ１１８の処理によって判定対象領域が高密集度領域として判定された（見た目に識別し易いと判定された）領域を実線の枠（実線枠）で囲んで表示すると共に、上記ステップ１１８の処理によって判定対象領域が高密集度領域として判定されない（見た目に識別し難いと判定された）領域を一点鎖線の枠（一点鎖線枠）で囲んで表示することにより視覚的に差別化して表現しても良い。

なお、数式（４）の“Ｔ”及び“ｋ”を利用者の指示に従って変更しても良い。この場合、“Ｔ”及び“ｋ”の変更に伴って見た目判断閾値Ｔ_ｄも変更される。この場合、一例として図４に示すように２値画像に表れる白色画素の位置や個数が変わる場合もある。

図５は、本実施形態に係る画像検査装置１０によって実行される画像検査処理のアルゴリズムの概略を模式的に示した模式図である。同図に示すように、画像１及び画像２の解像度から分割領域である判定対象領域の大きさ（サイズ）を決めてから、判定対象領域毎に、互いに対応する位置の画素毎に画素値の差の絶対値（同図の例では“色差”）を計算すると共に、検査対象画像における判定対象領域毎の分散を計算し、計算して得た分散を用いて見た目判断閾値Ｔ_ｄを算出する。なお、同図の例では、ヒストグラムを作成した例が示されているが、必ずしもヒストグラムを作成しなくても分散は計算される。

そして、判定対象領域の各々において密集度Ｄが見た目判断閾値Ｔ_ｄを超えているか否かを判定することによって得られた判定結果が表示部２２に出力されることで、判定結果が利用者によって認識されるので、利用者は、実際に目視を行って相違箇所を見つけ出す必要がなくなる。

なお、上記実施形態では、上記ステップ１１８の処理において、判定対象領域の大きさに対する画素値の絶対値の差が画素判定閾値を超えた画素の個数の割合と見た目判断閾値Ｔ_ｄとを比較する場合の形態例を挙げて説明したが、これに限らず、判定対象領域の大きさに対する画素値の絶対値の差が画素判定閾値を超えた画素が予め定められた個数（例えば５個）以上連結して構成された連結領域の大きさの割合と見た目判断閾値Ｔ_ｄとを比較しても良い。

また、上記実施形態では、目視では互いの相違箇所が見て取れない画像とみなされた検査対象画像及び基準画像の各々を互いに性能の異なる装置によって取得してから画像検出装置１０に提供する場合の形態例を挙げて説明したが、これに限らず、単一の装置によって生成された複数の画像のうちの１つを基準画像として、その基準画像と残りの画像（検査対象画像）とを比較しても良い。この場合の本実施形態に係る画像検出処理の適用対象技術としては、例えば、動画像の圧縮を行う際の、動画像を構成する隣接する複数の画像の類否を判断する技術が挙げられる。

また、上記実施形態では、表色系として、ＲＧＢの色空間を適用したが、これに限らず、他の表色系を適用しても良いことは言うまでもない。例えば、Ｌａｂ空間，白黒空間などが挙げられる。Ｌａｂ空間の場合、下記の数式（５）により上記実施形態で適用した画素値に相当する色差（色の知覚的な差を数値で表したもの）を計算する。色差は、これに限らず、例えば、アダムス・ニッカーソンの色差やＬｕｖ空間の色差であっても良い。

また、上記実施形態では、判定対象領域として矩形状の画像領域を適用しているが、これに限らず、判定対象領域の形状は如何なるものであっても良い。また、各判定対象領域の大きさも統一されていなくても良い。但し、基準画像と検査対象画像とで判定対象領域の形状及び大きさを対応させる必要はある。

また、上記実施形態では、検査対象画像の全体の領域に対する位置を示す領域位置情報として２次元座標情報を用いたが、これに限らず、例えば、ある１つの分割領域の位置を基準点として予め定められた規則に従って各分割領域に識別番号を付すことによって判定対象領域の位置を特定するようにしても良い。このように判定対象領域とされた分割領域と他の分割領域との相対的な位置関係を把握し得る情報であれば良い。

１０ 画像検査装置
１２ ＣＰＵ
１８ 二次記憶部
２０ 受付部
２２ 表示部

Claims (9)

1. 取込手段によって取り込まれた検査対象画像が複数の領域に分割された分割領域及び前記取込手段によって取り込まれた基準画像が複数の領域に分割された分割領域の各々の画素について、対応する分割領域に含まれる対応する画素の画素値の差の絶対値が予め定められた閾値を超えているか否かを判定する判定手段と、
   前記判定手段によって前記閾値を超えていると判定された画素が予め定められた密集度以上の密集度で密集している分割領域を検出する検出手段と、
   前記検出手段の検出結果を出力する出力手段と、
   を含む画像検査装置。
2. 前記密集度を、前記分割領域の大きさに対する、前記判定手段によって前記閾値を超えていると判定された画素の該分割領域に含まれる個数の割合とした請求項１に記載の画像検査装置。
3. 前記密集度を、前記分割領域の大きさに対する、前記判定手段によって前記閾値を超えていると判定された画素が予め定められた個数以上連結して構成された連結領域の大きさの割合とした請求項１に記載の画像検査装置。
4. 前記分割領域毎に画素値の分散を算出し、算出した分散の大きさに比例するように前記閾値を算出する算出手段を更に含む請求項１又は請求項２に記載の画像検査装置。
5. 前記算出手段は、算出して得た分散の大きさに調整値を付与することによって前記閾値を算出し、
   前記算出手段によって前記分散の大きさに付与される前記調整値を受け付ける受付手段を更に含む請求項４に記載の画像検査装置。
6. 前記検出手段によって検出された分割領域と他の分割領域との相対的な位置関係を特定する特定情報を記憶する特定情報記憶手段を更に含み、
   前記出力手段は、更に、前記判定結果として前記特定情報記憶手段に記憶されている特定情報を出力する請求項１〜請求項５の何れか１項に記載の画像検査装置。
7. 前記特定情報記憶手段に記憶されている特定情報に基づいて前記判定結果を示す２値画像を作成する作成手段を更に含み、
   前記出力手段は、更に、前記作成手段によって作成された２値画像を出力する請求項６に記載の画像検査装置。
8. 前記基準画像を、第１の装置により取得された画像とし、
   前記検査対象画像を、前記第１の装置と性能が異なる第２の装置により取得された画像とした請求項１〜請求項７の何れか１項に記載の画像検査装置。
9. コンピュータを、
   取込手段によって取り込まれた検査対象画像が複数の領域に分割された分割領域及び前記取込手段によって取り込まれた基準画像が複数の領域に分割された分割領域の各々の画素について、対応する分割領域に含まれる対応する画素の画素値の差の絶対値が予め定められた閾値を超えているか否かを判定する判定手段、
   前記判定手段によって前記閾値を超えていると判定された画素が予め定められた密集度以上の密集度で密集している分割領域を検出する検出手段、及び
   前記検出手段の検出結果を出力する出力手段として機能させるためのプログラム。