JP2013072777A - Different kind intrusion inspection method and different kind intrusion inspection device - Google Patents
Different kind intrusion inspection method and different kind intrusion inspection device Download PDFInfo
- Publication number
- JP2013072777A JP2013072777A JP2011212641A JP2011212641A JP2013072777A JP 2013072777 A JP2013072777 A JP 2013072777A JP 2011212641 A JP2011212641 A JP 2011212641A JP 2011212641 A JP2011212641 A JP 2011212641A JP 2013072777 A JP2013072777 A JP 2013072777A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- inspected
- value
- hue
- pattern matching
- master data
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Withdrawn
Links
Images
Abstract
Description
本発明は異品種の混入検査に関し、被検査対象物の画像を取得し、正規品種との比較を行い、良否判定を行う混入検査方法およびその方法を用いる異品種混入検査装置に関する。 The present invention relates to a mixing inspection of different varieties, and more particularly to a mixing inspection method for acquiring an image of an object to be inspected, comparing it with a normal varieties, and determining pass / fail, and a different varieties mixing inspection apparatus using the method.
一般的に、工業製品の生産ラインにおいて最終工程から集積・出荷部の間に、出荷前検査機として異品種混入検査機が設置される場合がある。例えば、円筒容器の生産ラインなどがそのケースに当てはまり、円筒容器の絵柄・文字検査とは別に、異品種の混入検査が行われている。ここで、混入検査が行われているのは、円筒容器の生産工程において異品種の混入が発生すると、円筒容器に表示されている品名と内容物に不一致が生じ、重大な製品事故またはクレームの発生要因となるからである。 In general, in the production line of industrial products, there is a case where a different kind mixing inspection machine is installed as a pre-shipment inspection machine between the final process and the accumulation / shipping department. For example, a production line of a cylindrical container is applied to the case, and different types of mixed inspection are performed separately from the pattern / character inspection of the cylindrical container. Here, the contamination inspection is carried out because when a mixed product of different types occurs in the production process of the cylindrical container, the product name displayed on the cylindrical container does not match the contents, resulting in a serious product accident or complaint. This is because it becomes a generation factor.
従来、混入検査は主に人間の目による目視検査で行われることが多いが、その場合人為的なミスによる異品種の混入が発生する可能性が排除できない。また、一般的に、実際に異品種混入が発生する頻度は極めて低いため、検査員が異品種混入を見逃す可能性も排除できない。そのため、検査装置による自動化が試みられている。 Conventionally, contamination inspection is often performed mainly by visual inspection with human eyes. In this case, the possibility of mixing different varieties due to human error cannot be excluded. In general, since the frequency of actual mixing of different varieties is extremely low, the possibility that the inspector misses mixing of different varieties cannot be excluded. For this reason, automation using an inspection apparatus has been attempted.
このような、画像の端部を認識することが容易でない円筒状などの被検査対象物の場合の異品種混入の検知のためには、下記の特許文献１や特許文献２に示すような被検査対象物の外周画像の一部もしくは全周を取得し、予め登録しておいた正規品種の画像と比較し、良否判定を行うというものが常套手段となっている。
In order to detect the mixing of different varieties in the case of such an object to be inspected such as a cylindrical shape in which it is not easy to recognize the edge of the image, the object as shown in
本発明の目指すところは、安価かつ多品種対応可能な混入検査機を提供することである。まず、検査機専用の搬送機構を必要としない、既存生産ラインでも検査可能となる手法の開発が課題となる。そのためには、ワーク姿勢のばらつきに伴う検査画像中のシェーディングの影響をある程度許容する必要がある。また、近年生産される品種の中には、外周絵柄パターンのうち、印字部分のほとんどは同一で、背景色のみ異なるという品種が存在する。それらの品種を区分するためには、色情報を正確に抽出する手法の開発が必要となる。 The aim of the present invention is to provide a low-priced and mixed-type inspection machine that can handle various types. First of all, the development of a technique that does not require a dedicated transport mechanism for inspection machines and that can be inspected even on existing production lines becomes an issue. For this purpose, it is necessary to allow to some extent the influence of shading in the inspection image due to variations in the work posture. Among varieties produced in recent years, there are varieties in which most of the printed portion of the outer peripheral pattern is the same and only the background color is different. In order to classify these varieties, it is necessary to develop a method for accurately extracting color information.
上記の課題を解決するための手段として、請求項１に記載の発明は、被検査対象物の画像を取得し、マスターデータとの比較を行うことにより、前記被検査対象物を正規品種もしくは異品種と判定する異品種混入検査方法であって、
前記被検査対象物のパターンから特徴あるパターンを有するマスターデータ領域により、被検査対象物の全画像領域に対して、輝度値を用いたパターンマッチングをして、パターン一致領域を探索し、
前記パターン一致領域内の平均色相と前記マスターデータ平均色相とのマッチングにより、正規品種もしくは異品種と判定することを特徴とする異品種混入検査方法。
As means for solving the above-mentioned problems, the invention according to
By using the master data area having a characteristic pattern from the pattern of the object to be inspected, pattern matching using a luminance value is performed on the entire image area of the object to be inspected, and a pattern matching area is searched,
A method for inspecting a mixed product of different varieties, wherein a normal product type or a different product type is determined by matching an average hue in the pattern matching area with the master data average hue.
請求項２に記載の発明は、輝度値を用いたパターンマッチングが、予め取得してある前
記マスターデータ輝度値と、正規品種もしくは異品種と判定する被検査対象物内の輝度値との正規化相関係数の算出を、被検査対象物の全画像領域にわたって行い、最も正規化相関係数の値が大きい領域が前記マスターデータ領域と一致したと判断し、前記正規化相関係数の値が予め設定された閾値以上であった場合、前記最も正規化相関係数の値が大きい領域をパターン一致領域であると判断することによって行われるとともに、
前記パターン一致領域内の平均色相と前記マスターデータ平均色相とのマッチングが、前記パターン一致領域内の平均色相と前記マスターデータ平均色相との差分値を算出し、前記差分値が予め設定された閾値以下の場合は、前記被検査対象物を正規品種と判定し、前記正規化相関係数の値が予め設定された閾値未満であった場合、もしくは前記差分値が閾値以上であった場合、前記被検査対象物を異品種と判定することを特徴とする請求項１記載の異品種混入検査方法を提供するものである。
In the invention according to
Matching between the average hue in the pattern matching area and the master data average hue calculates a difference value between the average hue in the pattern matching area and the master data average hue, and the difference value is a preset threshold value. In the following cases, the inspection object is determined as a normal product and when the value of the normalized correlation coefficient is less than a preset threshold value, or when the difference value is equal to or greater than a threshold value, 2. The method for inspecting mixing of different varieties according to
請求項３に記載の発明は、前記マスターデータ輝度値が、前記マスターデータ領域の複数の画素の輝度値をマスターデータ輝度値として予め取得したものであり、
正規品種もしくは異品種と判定する被検査対象物内の輝度値との正規化相関係数の算出が、正規品種もしくは異品種と判定する被検査対象物内の複数の画素の輝度値との正規化相関係数の算出であり、
前記パターン一致領域内の平均色相が、前記パターン一致領域内の複数の画素の輝度値をもとに平均色相を算出したものであり、
前記平均色相と前記マスターデータ輝度値の複数の画素から算出されるマスターデータ平均色相との差分値を算出したものであることを特徴とする請求項２記載の異品種混入検査方法を提供するものである。
In the invention according to
The calculation of the normalized correlation coefficient with the luminance value in the inspected object determined to be the normal type or different type is normal to the luminance value of multiple pixels in the inspected object determined to be the normal type or different type Calculation of the correlation coefficient
The average hue in the pattern matching area is an average hue calculated based on the luminance values of a plurality of pixels in the pattern matching area,
3. The method for inspecting a mixed product of different types according to
請求項４に記載の発明は、前記パターン一致領域内の前期平均色相を求める際に、画素ごとに彩度を算出し、前記彩度が予め設定された閾値未満だった場合、前記画素の色相値を前記平均色相の算出対象画素から除外することを特徴とする請求項３に記載の異品種混入検査方法を提供するものである。
According to a fourth aspect of the present invention, when obtaining the previous average hue in the pattern matching region, the saturation is calculated for each pixel, and when the saturation is less than a preset threshold, the hue of the pixel 4. The method according to
請求項５に記載の発明は、前記パターン一致領域内の前記平均色相の値を用いて、前記パターン一致領域内の複数の画素の色相値から求まる色相偏差を算出し、前記色相偏差の値が予め設定した閾値以上の場合、前記正規化相関係数のみを用いて前記被検査対象物を正規品種もしくは異品種のいずれかと判定することを特徴とする請求項２から請求項４のいずれかに記載の異品種混入検査方法を提供するものである。
According to a fifth aspect of the present invention, a hue deviation obtained from hue values of a plurality of pixels in the pattern matching area is calculated using the average hue value in the pattern matching area, and the hue deviation value is calculated. 5. The method according to
請求項６に記載の発明は、前記平均色相を求める際に、前記パターン一致領域内で前記平均色相の算出対象となる画素の占める割合、すなわち色面積比率が、予め設定した閾値以下の場合、前記正規化相関係数のみを用いて前記被検査対象物を正規品種もしくは異品種のいずれかと判定することを特徴とする請求項２から請求項５に記載の異品種混入検査方法を提供するものである。
In the invention according to
請求項７に記載の発明は、前記平均色相を求める際に、前記パターン一致領域内の輝度補正処理を行うことを特徴とする請求項１から請求項６のいずれかに記載の異品種混入検査方法を提供するものである。
The invention according to
請求項８に記載の発明は、被検査対象物を撮像する撮像手段と、前記撮像手段により撮像された被検査対象物の画像を請求項１から請求項７のいずれかに記載の異品種混入検査方法を用いて異品種混入の判定を行う画像判定手段により構成されることを特徴とする異品種混入検査装置を提供するものである。 According to an eighth aspect of the present invention, there is provided imaging means for imaging an inspection target object, and an image of the inspection target object imaged by the imaging means. It is an object of the present invention to provide an apparatus for inspecting mixing with different types of products, characterized by comprising image determining means for determining the mixing of different types using an inspection method.
請求項９に記載の発明は、被検査対象物を撮像する撮像手段が、複数方向から被検査対
象物を撮像する撮像手段であり、前記撮像手段により撮像された複数方向からの被検査対象物の画像を合成して被検査対象物の画像とすることを特徴とする請求項８記載の異品種混入検査装置を提供するものである。
According to the ninth aspect of the present invention, the imaging means for imaging the inspection object is an imaging means for imaging the inspection object from a plurality of directions, and the inspection object from the plurality of directions imaged by the imaging means. 9. An apparatus for inspecting a mixed product of different types according to
本発明の異品種混入検査装置により、被検査対象物の姿勢のばらつきの影響を受けずに検査画像中から色情報を抽出し、外周絵柄パターンのうち背景色のみが異なるような品種を含めた多品種での正規品種・異品種の判定を精度よく行うことが可能となる。 By using the different kind mixed inspection apparatus of the present invention, color information is extracted from the inspection image without being affected by variations in the posture of the object to be inspected, and the kinds of outer peripheral pattern that differ only in the background color are included. It is possible to accurately determine regular and different varieties in a wide variety.
図1は本発明の異品種混入検査装置を模式的に表す図である。図１（ａ）は上方から見た図、図１（ｂ）は側面から見た図である。被検査対象物１は、例えば、円筒型の紙カップであり、周囲に品種固有の絵柄や品名が印字されている。このように、端部が明確に判断できない被検査対象物に本発明は効果的である。
例えば、上流装置にて製造された被検査対象物１はシューター２内を空圧で矢印１２に示される方向に移動し、下流装置へと搬送される。もちろん、本願は検査装置単独でも使用可能である。
本発明の異品種混入検査装置は撮像手段３、光照射手段４、画像判定手段５からなり、撮像手段３にて得られた被検査対象物１の画像データを画像判定手段５に伝送し、被検査対象物１が正規品種もしくは異品種かを判定する。
この実施の形態においては、単純な閾値を用いる例で以下説明する。
なお、他の照明装置などにより十分な光量が得られる場合は、光照射手段は不要である。
FIG. 1 is a diagram schematically showing a different kind mixing inspection apparatus of the present invention. FIG. 1A is a view from above, and FIG. 1B is a view from the side. The inspected
For example, the
The different kind mixed inspection apparatus of the present invention comprises an image pickup means 3, a light irradiation means 4 and an image determination means 5, and transmits the image data of the
In this embodiment, an example using a simple threshold will be described below.
Note that when a sufficient amount of light can be obtained by another lighting device or the like, the light irradiation means is not necessary.
本発明では、コストおよび簡便性を考慮して、装置固有の搬送機構を設けず上流、下流の装置間での搬送経路（シューター２）に装置を設置している。被検査対象物１の全周画像を必要とするため、一般には、撮像手段３および光照射手段４は複数配置する必要がある。本実施例では、撮像手段３および光照射手段４を被検査対象物１の周囲に４つ配置した例を示しているが、特にこの配置に限定されるものではなく、被検査対象物１の全周画像を得られる配置であればどのような配置でも良い。
In the present invention, in consideration of cost and simplicity, the apparatus is installed on the conveyance path (shooter 2) between the upstream and downstream apparatuses without providing the apparatus-specific conveyance mechanism. Since an entire circumference image of the
撮像手段３には電荷結合素子（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）を用いているが、これに限定されるものではない。ただし、撮像手段３から得られる撮像データを構成するピクセルデータは赤（Ｒ）・緑（Ｇ）・青（Ｂ）の３色の光強度情報を持つことが必要である。各色の光強度分解能は０〜２５５の２５６階調で表現されるが、これに限定されるものではない。色情報の光照射手段４にはＬＥＤ光源のストロボ発光を使用し短時間露光を可能としている。これにより、被検査対象物１が搬送中であっても静止状態の画像を得ることが可能であるが、これに限定されるものではない。
The imaging means 3 uses a charge coupled device, but is not limited to this. However, the pixel data constituting the imaging data obtained from the imaging means 3 needs to have light intensity information of three colors of red (R), green (G), and blue (B). The light intensity resolution of each color is expressed by 256 gradations from 0 to 255, but is not limited to this. The color information light irradiating means 4 uses strobe light emission from an LED light source to enable short-time exposure. Thereby, it is possible to obtain a stationary image even when the
撮像手段３において得られた被検査対象物１からの反射光を電気信号に変換し、画像判定手段５に伝送する。画像判定手段５にて、以下で示すようなデータ処理を行い、被検査対象物１の品種判定を行う。
The reflected light from the object to be inspected 1 obtained in the imaging means 3 is converted into an electric signal and transmitted to the image determination means 5. The image determination means 5 performs the following data processing to determine the type of the
品種判定は、本実施の形態では、予め登録しておいたマスターデータを用いて被検査対象物１の全周画像中のパターンと比較することで、被検査対象物１を正規品種もしくは異品種混入と判定する。マスターデータはＲＧＢデータをモノクロデータに変換することに得られる。輝度値を用いたパターン形状情報、ＲＧＢデータから求められるパターン色相情報の２種類を使用する。
In the present embodiment, the type determination is performed by comparing the
図２に被検査対象物１の全周画像及びマスターデータ設定領域の例を２例挙げている。図２（ａ）及び図２（ｂ）に示すように、マスターデータは被検査対象物１の全周画像全領域を設定する必要はなく、被検査対象物の特徴あるパターンを含む絵柄領域８をマスターデータ設定領域として選定すればよい。これにより処理負荷が軽減される。また、全周画像６、全周画像８で示された品種の組み合わせではマスターデータ中のパターン形状は異なるが、背景色情報は同一である。そのため、異品種混入検査に有効なのはパターン形状情報のみとなる。
FIG. 2 shows two examples of the entire circumference image of the
一方、図３にはマスターデータ設定領域中のパターン形状は同一であるが、背景色が異なる品種の組み合わせを示している。この場合、異品種混入検査にはパターン形状情報のみではなく、加えてパターン色相情報も必要となる。以上のような品種の混入検査に対応するため、図４、図５で示すフローチャートのような判定ステップを用いている。以下に、その詳細を説明する。 On the other hand, FIG. 3 shows combinations of varieties having the same pattern shape in the master data setting area but different background colors. In this case, not only the pattern shape information but also the pattern hue information is required for the inspection for mixing different types. In order to deal with the kind inspection of the kind as described above, determination steps as shown in the flowcharts of FIGS. 4 and 5 are used. The details will be described below.
まず、輝度値を用いたパターンマッチングを行う。本実施の形態では、画像判定手段５に画像データが入力されてきたら（Ｓ１）、画像データとマスターデータの間の正規化相関係数を算出する（Ｓ２）。正規化相関係数は、数１で表される係数であり、マスターデータと検査領域の輝度分布関数間の距離を表している。正規化相関係数の算出を算出位置を移動しながら（Ｓ４）、被検査対象物１の全領域の画像にわたって行い（Ｓ３）、正規化相関係数が最も大きい領域を探索する。
以下に数１の例を示す。
First, pattern matching using luminance values is performed. In the present embodiment, when image data is input to the image determination means 5 (S1), a normalized correlation coefficient between the image data and the master data is calculated (S2). The normalized correlation coefficient is a coefficient expressed by
An example of
ここで、
ｒ・・・正規化相関係数
Ｍ・・・マスターデータ輝度
Ｉ・・・検査画像輝度
Ｎ・・・画像サイズ（画素数）である。
here,
r: normalized correlation coefficient M: master data luminance I: inspection image luminance N: image size (number of pixels).
ここで、正規化相関係数の算出はＲＧＢデータではなくモノクロデータを用いる。正規化相関係数はマスターパターンの形状サーチに用いるので、ＲＧＢデータよりモノクロデータのほうが取り扱い・計算負荷ともに適しているためである。 Here, the normalized correlation coefficient is calculated using monochrome data instead of RGB data. This is because the normalized correlation coefficient is used for the shape search of the master pattern, so that monochrome data is more suitable for handling and calculation load than RGB data.
Ｓ３により求まった最も高い正規化相関係数が予め設定した閾値を超えるかどうか判定を行う（Ｓ５）。閾値を超える場合は、マスターデータの形状パターンと一致した領域が被検査対象物にありと判定し（Ｓ６）、該当する領域をパターン一致領域と判断し、色相判定ステップ（Ｓ８）に移行する。閾値を超えない場合は、マスターデータの形状パターンと一致する領域がないと判定し、被検査対象物１を異品種混入と判定する。
It is determined whether or not the highest normalized correlation coefficient obtained in S3 exceeds a preset threshold value (S5). If the threshold value is exceeded, it is determined that there is a region that matches the shape pattern of the master data in the inspection object (S6), the corresponding region is determined as the pattern matching region, and the process proceeds to the hue determination step (S8). When the threshold value is not exceeded, it is determined that there is no region that matches the shape pattern of the master data, and the
平均色相を用いたマッチングである、色相判定ステップについて図５のフローチャートを用いて説明する。色相判定とは、パターン一致領域内における平均色相を求め、マスターデータ領域内の平均色相との比較を行うものである。まず、パターン一致領域内の輝度補正処理（Ｓ９）を行う。被検査対象物１は前記したようにシューター２内を空圧のみで搬送されてくるので、ワーク姿勢にかなりの変動が生じているのが一般的である。そのため、撮像画像の明るさ変動が大きく、色相を正しく算出することが出来ない。そのため、輝度補正処理（Ｓ９）により明るさ変動を除去することが多くの場合必要である。
The hue determination step, which is matching using the average hue, will be described with reference to the flowchart of FIG. Hue determination is to obtain an average hue in the pattern matching area and compare it with the average hue in the master data area. First, luminance correction processing (S9) in the pattern matching area is performed. As described above, since the
輝度補正処理（Ｓ９）に関しては、数２で示すように、パターン一致領域内の狙い平均輝度値を予め設定しておき、各画素の輝度値を狙い平均輝度値からのオフセット量で補正する処理を行っているが、この方法に限定されるものではない。数２の処理はパターン一致領域内の全画素に渡って、ＲＧＢデータそれぞれに対して実施する。
以下に数２を示す。
With respect to the luminance correction process (S9), as shown in
ここで、
Ｉ’・・・補正後輝度値
Ｔ・・・狙い平均輝度値
Ｉ・・・補正前輝度値
Ｖ・・・補正前平均輝度値、である。
here,
I ′: corrected luminance value T: target average luminance value I: uncorrected luminance value V: uncorrected average luminance value
次にパターン一致領域内のＲＧＢデータから各画素の彩度・色相を算出する（Ｓ１０）。本発明ではＲＧＢ色空間からＬ*ａ*ｂ*色空間への変換を行った後に、彩度・色相を算出しているが、この方法に限定されるものではない。Ｌ*ａ*ｂ*色空間から彩度および色相は数3で算出される。
以下に数３を示す。
Next, the saturation and hue of each pixel are calculated from the RGB data in the pattern matching area (S10). In the present invention, the saturation and the hue are calculated after the conversion from the RGB color space to the L * a * b * color space. However, the present invention is not limited to this method. From the L * a * b * color space, the saturation and hue are calculated by
ここで、
ａ*・・・Ｌ*ａ*ｂ*色空間でのａ*値
ｂ*・・・Ｌ*ａ*ｂ*色空間でのｂ*値
Ｓ・・・彩度
Ｈ・・・色相、である。
here,
a * ... a * value in L * a * b * color space b * ... b * value in L * a * b * color space S ... saturation H ... hue .
次に、パターン一致領域内の平均色相および色相偏差を算出する（Ｓ１１）。その際、算出対象となる画素データを、彩度が予め設定された閾値を超えるもののみに限定する。それと同時に、パターン一致領域内にて、前記算出対象となる画素数をカウントし、パターン一致領域内に占める割合（色面積比率）を算出する。
次に、算出された色相偏差を予め設定された閾値と比較し（Ｓ１２）、閾値以下だった場合は次のステップに進む（Ｓ１３）。閾値を超えた場合は色相判定は実施しない（Ｓ１４）。
次に、算出された色面積比率を予め設定された閾値と比較し（Ｓ１３）、閾値以上だった場合は次のステップに進む（Ｓ１５）。閾値未満だった場合は色相判定は実施しない（Ｓ１４）。以下に、Ｓ１１〜Ｓ１４までの処理について説明する。
Next, the average hue and hue deviation in the pattern matching area are calculated (S11). At that time, the pixel data to be calculated is limited to only those whose saturation exceeds a preset threshold value. At the same time, the number of pixels to be calculated is counted in the pattern matching area, and the ratio (color area ratio) in the pattern matching area is calculated.
Next, the calculated hue deviation is compared with a preset threshold value (S12), and if it is equal to or less than the threshold value, the process proceeds to the next step (S13). If the threshold value is exceeded, the hue determination is not performed (S14).
Next, the calculated color area ratio is compared with a preset threshold value (S13), and if it is equal to or greater than the threshold value, the process proceeds to the next step (S15). If it is less than the threshold, the hue determination is not performed (S14). Below, the process from S11 to S14 will be described.
一般的に、彩度が弱い場合、数３からも明らかなように、ａ*値・ｂ*値の多少の揺らぎにより色相が大きく変化してしまう。そのため、平均色相を正確に算出するためには、彩度の強い画素のみを対象とするのが好ましい。また、パターン一致領域内に彩度の強い画
素が存在していてもそれらの色相偏差が大きい場合、パターン一致領域内の平均色相を算出してもその領域内の特徴を表すことは容易でない。そのため、色相偏差が大きい場合は色相判定を行わないことが有効である。また、色面積比率が小さい場合、パターン一致領域内の色相情報が少数の画素データでのみ表わされ、全体を正しく表現できない可能性がある。そのため、色面積比率が小さいものも色相判定を行わない。
以上のことから、色相判定を行うためには、パターン一致領域内の色情報において、一定以上の彩度を持つエリアが一定以上の割合を占め、なおかつそのエリア内は単一に近い色相であることが好ましい。
In general, when the saturation is weak, as is apparent from
From the above, in order to perform the hue determination, in the color information in the pattern matching area, an area having a certain saturation or more occupies a certain ratio or more, and the area has a near-single hue. It is preferable.
次に、パターン一致領域内の平均色相とマスターデータの平均色相との差分値を算出し（Ｓ１５）、前記差分値を予め設定された閾値と比較し（Ｓ１６）、閾値以下だった場合は被検査対象物１を正規品種と判定し、閾値を超えた場合は被検査対象物１を異品種と判定する。
Next, a difference value between the average hue in the pattern matching area and the average hue of the master data is calculated (S15), and the difference value is compared with a preset threshold value (S16). The
以上の判定フローにより、被検査対象物の絵柄パターンに依らず、品種判定を行うことが出来る。ただし、色相判定を必要とする品種の場合、Ｓ１４のように色相判定に適さないと判定されたパターン一致領域は色相判定が実施されないので、見逃しが発生する可能性がある。そのため、マスターデータを設定する際に、予め色相判定に適した領域かどうかをマスターデータ内の色情報を参照して見極める必要がある。
以上述べてきた通り、輝度値を用いたパターンマッチングと、平均色相を用いたマッチッグをするだけである程度の効果は得られるが、被検査対象物の画像の特性に応じて適宜カスタマイズを施すと、より精度が向上するか、処理速度が向上する異品種混入検査方法が提供できるとともに、この異品種混入検査の実施に有効な装置を提供できる。
According to the above determination flow, it is possible to determine the type regardless of the pattern of the inspection object. However, in the case of a product type that requires hue determination, the pattern matching region that is determined to be unsuitable for hue determination as in S14 is not subjected to hue determination, and may be overlooked. Therefore, when setting the master data, it is necessary to determine in advance whether the region is suitable for hue determination with reference to color information in the master data.
As described above, a certain degree of effect can be obtained only by performing pattern matching using the luminance value and matching using the average hue, but if appropriately customized according to the characteristics of the image of the inspection object, It is possible to provide a different kind mixing inspection method that improves the accuracy or the processing speed, and can provide an apparatus that is effective for performing this different kind mixing inspection.
１・・・被検査対象物
２・・・シューター
３・・・撮像手段
４・・・光照射手段
５・・・画像判定手段
６・・・被検査対象物の全周画像例１
７・・・被検査対象物の全周画像例２
８・・・マスターデータ設定領域
９・・・被検査対象物の全周画像例３（背景色有り）
１０・・・被検査対象物の全周画像例４（背景色有り）
DESCRIPTION OF
7 ... Example 2 of all-round image of inspection object
8: Master data setting area 9: Example 3 of all-round image of the object to be inspected (with background color)
10 ... Example 4 of all-around image of the object to be inspected (with background color)
Claims (9)
前記被検査対象物のパターンから特徴あるパターンを有するマスターデータ領域により、被検査対象物の全画像領域に対して、輝度値を用いたパターンマッチングをして、パターン一致領域を探索し、
前記パターン一致領域内の平均色相と前記マスターデータ平均色相とのマッチングにより、正規品種もしくは異品種と判定することを特徴とする異品種混入検査方法。 By obtaining an image of an object to be inspected and performing comparison with master data, the inspection method includes a different product mixing inspection method for determining the object to be inspected as a regular product or a different product,
By using the master data area having a characteristic pattern from the pattern of the object to be inspected, pattern matching using a luminance value is performed on the entire image area of the object to be inspected, and a pattern matching area is searched,
A method for inspecting a mixed product of different varieties, wherein a normal product type or a different product type is determined by matching an average hue in the pattern matching area with the master data average hue.
前記パターン一致領域内の平均色相と前記マスターデータ平均色相とのマッチングが、前記パターン一致領域内の平均色相と前記マスターデータ平均色相との差分値を算出し、前記差分値が予め設定された閾値以下の場合は、前記被検査対象物を正規品種と判定し、前記正規化相関係数の値が予め設定された閾値未満であった場合、もしくは前記差分値が閾値以上であった場合、前期被検査対象物を異品種と判定することを特徴とする請求項１記載の異品種混入検査方法。 Pattern matching using a luminance value calculates a normalized correlation coefficient between the master data luminance value acquired in advance and a luminance value in an object to be inspected determined to be a normal product or a different product. Performed over the entire image area of the object, determined that the area with the largest normalized correlation coefficient value matched the master data area, and the normalized correlation coefficient value was greater than or equal to a preset threshold value A region having the largest normalized correlation coefficient value is determined as a pattern matching region, and
Matching between the average hue in the pattern matching area and the master data average hue calculates a difference value between the average hue in the pattern matching area and the master data average hue, and the difference value is a preset threshold value. In the following cases, it is determined that the object to be inspected is a normal product, and when the value of the normalized correlation coefficient is less than a preset threshold value, or when the difference value is greater than or equal to a threshold value, 2. The method for inspecting mixing of different varieties according to claim 1, wherein the object to be inspected is determined to be different varieties.
正規品種もしくは異品種と判定する被検査対象物内の輝度値との正規化相関係数の算出が、正規品種もしくは異品種と判定する被検査対象物内の複数の画素の輝度値との正規化相関係数の算出であり、
前記パターン一致領域内の平均色相が、前記パターン一致領域内の複数の画素の輝度値をもとに平均色相を算出したものであり、
前記平均色相と前記マスターデータ輝度値の複数の画素から算出されるマスターデータ平均色相との差分値を算出したものであることを特徴とする請求項２記載の異品種混入検査方法。 The master data luminance value is acquired in advance as the master data luminance value of the luminance values of a plurality of pixels in the master data area,
The calculation of the normalized correlation coefficient with the luminance value in the inspected object determined to be the normal type or different type is normal to the luminance value of multiple pixels in the inspected object determined to be the normal type or different type Calculation of the correlation coefficient
The average hue in the pattern matching area is an average hue calculated based on the luminance values of a plurality of pixels in the pattern matching area,
3. The method for inspecting mixing of different varieties according to claim 2, wherein a difference value between the average hue and a master data average hue calculated from a plurality of pixels of the master data luminance value is calculated.
とする請求項１から請求項６のいずれかに記載の異品種混入検査方法。 7. The method for inspecting mixing of different varieties according to claim 1, wherein a luminance correction process in the pattern matching area is performed when the average hue is obtained.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2011212641A JP2013072777A (en) | 2011-09-28 | 2011-09-28 | Different kind intrusion inspection method and different kind intrusion inspection device |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2011212641A JP2013072777A (en) | 2011-09-28 | 2011-09-28 | Different kind intrusion inspection method and different kind intrusion inspection device |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2013072777A true JP2013072777A (en) | 2013-04-22 |
Family
ID=48477391
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2011212641A Withdrawn JP2013072777A (en) | 2011-09-28 | 2011-09-28 | Different kind intrusion inspection method and different kind intrusion inspection device |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2013072777A (en) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2016218760A (en) * | 2015-05-20 | 2016-12-22 | 株式会社日立製作所 | Object detection system, object detection method, poi information creation system, warning system, and guiding system |
| JP2019516068A (en) * | 2016-03-04 | 2019-06-13 | スリーエム イノベイティブ プロパティズ カンパニー | Device, system, and recording medium for measuring color difference |
| JP2020194443A (en) * | 2019-05-29 | 2020-12-03 | 株式会社マーケットヴィジョン | Image processing system |
-
2011
- 2011-09-28 JP JP2011212641A patent/JP2013072777A/en not_active Withdrawn
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2016218760A (en) * | 2015-05-20 | 2016-12-22 | 株式会社日立製作所 | Object detection system, object detection method, poi information creation system, warning system, and guiding system |
| JP2019516068A (en) * | 2016-03-04 | 2019-06-13 | スリーエム イノベイティブ プロパティズ カンパニー | Device, system, and recording medium for measuring color difference |
| JP2020194443A (en) * | 2019-05-29 | 2020-12-03 | 株式会社マーケットヴィジョン | Image processing system |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| EP2713596B1 (en) | Image evaluation device, image evaluation method and program storage medium | |
| JP5776085B2 (en) | Method and system for item identification | |
| US20110249116A1 (en) | Color measuring apparatus and color measuring method | |
| JP6325520B2 (en) | Unevenness inspection system, unevenness inspection method, and unevenness inspection program | |
| US20140092419A1 (en) | Image evaluation device, image evaluation method and program storage medium | |
| JP2007293809A (en) | Displacement detecting device, displacement detecting method, displacement detecting program, and recording medium | |
| CN103808731A (en) | Defect detection method applied to presswork detection system | |
| US20100039510A1 (en) | Method and DEVICE for PRINT INSPECTION | |
| JP2016206760A (en) | Color discrimination method and color discrimination device, as well as printer color tone control method | |
| JP2013072777A (en) | Different kind intrusion inspection method and different kind intrusion inspection device | |
| WO2015198401A1 (en) | Method for setting inspection condition for fastener element, and method for inspecting fastener element | |
| JP2006266750A (en) | Method and device for defect inspection | |
| JP6357864B2 (en) | Printing inspection apparatus and printing inspection method | |
| US9667812B2 (en) | Image reading device and correction method for image reading device | |
| JP2005252451A (en) | Image quality inspection method and image quality inspection apparatus | |
| JP4392268B2 (en) | Surface inspection device | |
| JP2005172649A (en) | Apparatus for inspecting defect | |
| CN109975299B (en) | Light source detection system and method | |
| CN111402341A (en) | Camera parameter determination method and device, electronic equipment and readable storage medium | |
| JP2009047465A (en) | Image quality inspection device | |
| JP4961370B2 (en) | Inspection method and inspection apparatus | |
| JP2016166826A (en) | Inspection device, inspection method, and program for inspection device | |
| TWI447382B (en) | Wood inspection methods and apparatus and program | |
| JP6813749B1 (en) | How to quantify the color of an object, signal processor, and imaging system | |
| US20230237640A1 (en) | Classification condition setting support apparatus |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A300 | Withdrawal of application because of no request for examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 20141202 |