JP2013140050A - Defect inspection device and defect inspection method - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a defect inspection device and a defect inspection method, capable of accurately detecting a defect of a sheet-like molding.SOLUTION: A defect inspection device 100 has an illumination device 2 which allows illumination of a molded sheet 7 transported with a transport device 1 such that a bright and dark pattern, including alternately repeating bright parts and dark parts each extending in the direction orthogonal to the transport direction A, is projected on the surface of the molded sheet 7. An imaging part 3 takes a plurality of two-dimensional images of the molded sheet 7 illuminated with the illumination device 2 so as to create a plurality of two-dimensional image data. An analyzer 4 detects a defect on the basis of the two-dimensional image data created by the imaging part 3. The interval of the repeating bright parts and the dark parts in the bright and dark pattern is configured to the visual field width or less in the transport direction A of the imaging part 3.

Description

本発明は、偏光フィルムや位相差フィルム等のシート状成形体の欠陥を検査する欠陥検査装置および欠陥検査方法に関する。   The present invention relates to a defect inspection apparatus and a defect inspection method for inspecting defects in a sheet-like molded body such as a polarizing film or a retardation film.

旧来、偏光フィルムや位相差フィルム等のシート状成形体の欠陥を検査する欠陥検査装置は、ラインセンサと呼ばれる１次元カメラを用い、シート状成形体を蛍光管等の線状光源で照明し、シート状成形体表面をシート状成形体の長手方向に沿って長手方向の一端から他端まで１次元カメラで走査して１枚の静止画像データを取得し、この１枚の静止画像データに基づいてシート状成形体の欠陥を検査するものである。   Conventionally, a defect inspection apparatus for inspecting defects in a sheet-like molded product such as a polarizing film or a retardation film uses a one-dimensional camera called a line sensor, illuminates the sheet-like molded product with a linear light source such as a fluorescent tube, The surface of the sheet-like molded body is scanned by a one-dimensional camera from one end to the other end in the longitudinal direction along the longitudinal direction of the sheet-like molded body to obtain one piece of still image data, and based on this one piece of still image data Thus, the sheet-shaped molded body is inspected for defects.

この静止画像データには、通常、線状光源像が含まれる。線状光源像は、線状光源およびカメラと反射面との間にシート状成形体が配置されている場合には、線状光源から出射しシート状成形体によって正反射されてカメラに到達した光の像であり、線状光源とカメラとの間にシート状成形体が配置されている場合には、線状光源から出射しシート状成形体を透過してカメラに到達した光の像である。この欠陥検査装置では、シート状成形体の幅が広い場合、シート状成形体の幅方向全域を検査できるように、複数台のラインセンサを幅方向に並べて用いる。   This still image data usually includes a linear light source image. When a sheet-like molded body is arranged between the linear light source and the camera and the reflecting surface, the linear light source image is emitted from the linear light source and regularly reflected by the sheet-like molded body and reaches the camera. If the sheet-shaped molded body is arranged between the linear light source and the camera, it is an image of the light emitted from the linear light source and transmitted through the sheet-shaped molded body and reaching the camera. is there. In this defect inspection apparatus, when the width of the sheet-like molded body is wide, a plurality of line sensors are arranged in the width direction so that the entire area in the width direction of the sheet-like molded body can be inspected.

しかしながら、この旧来の欠陥検査装置では、シート状成形体全域についての１枚の静止画像データ（以下、単に「画像データ」という）に基づいてシート状成形体の欠陥を検査するものであるので、画像データにおける検査対象画素と線状光源像との位置関係は、１つの決まった位置関係となる。欠陥は、検査対象画素（注目画素）と線状光源像との位置関係が特定の位置関係にある場合にしか画像データ上に現れないことがある。例えば、欠陥の１種である気泡は、線状光源像の周縁または近傍にある場合にしか画像データ上に現れないことが多い。そのため、欠陥は、その位置によっては、検出されないことがある。したがって、上記旧来の欠陥検査装置は、限られた欠陥検出能力しか持っていない。   However, in this conventional defect inspection apparatus, the sheet-like molded product is inspected for defects based on one piece of still image data (hereinafter simply referred to as “image data”) for the entire sheet-like molded product. The positional relationship between the inspection target pixel and the linear light source image in the image data is one determined positional relationship. The defect may appear on the image data only when the positional relationship between the pixel to be inspected (target pixel) and the linear light source image is in a specific positional relationship. For example, bubbles that are one type of defect often appear on the image data only when they are at or near the periphery of the linear light source image. Therefore, the defect may not be detected depending on the position. Therefore, the conventional defect inspection apparatus has only a limited defect detection capability.

このような問題点を解決する欠陥検査装置として、特許文献１および特許文献２には、シート状成形体を蛍光管等の線状光源で照明し、シート状成形体を所定の搬送方向に連続して搬送しながら、エリアセンサと呼ばれる２次元カメラを用いて動画データを取得し、この動画データに基づいてシート状成形体の欠陥を検査する装置が開示されている。   As a defect inspection apparatus for solving such problems, Patent Document 1 and Patent Document 2 illuminate a sheet-shaped molded body with a linear light source such as a fluorescent tube, and continuously perform the sheet-shaped molded body in a predetermined conveyance direction. An apparatus for acquiring moving image data using a two-dimensional camera called an area sensor and inspecting a defect of a sheet-like molded body based on the moving image data is disclosed.

特許文献１，２に開示される欠陥検査装置によれば、検査対象画素と線状光源像との位置関係が異なる複数枚の画像データに基づいて欠陥があるか否かを判定することができるので、旧来の欠陥検査装置よりも欠陥を確実に検出できる。したがって、この欠陥検査装置は、旧来の欠陥検査装置よりも欠陥検出能力が向上する。   According to the defect inspection apparatus disclosed in Patent Documents 1 and 2, it is possible to determine whether or not there is a defect based on a plurality of pieces of image data in which the positional relationship between the inspection target pixel and the linear light source image is different. Therefore, it is possible to detect defects more reliably than the conventional defect inspection apparatus. Therefore, this defect inspection apparatus has improved defect detection capability than the conventional defect inspection apparatus.

特開２００７−２１８６２９号公報JP 2007-218629 A 特開２０１０−１２２１９２号公報JP 2010-122192 A

しかしながら、特許文献１，２に開示される欠陥検査装置では、シート状成形体、カメラおよび線状光源の相対位置のずれに対するロバスト性が考慮されていない。   However, the defect inspection apparatuses disclosed in Patent Documents 1 and 2 do not consider the robustness against the displacement of the relative positions of the sheet-like molded body, the camera, and the linear light source.

すなわち、特許文献１，２に開示される欠陥検査装置では、シート状成形体が搬送されるときの振動などによって発生する、シート状成形体、カメラおよび線状光源の相対位置の変動が考慮されていないので、高精度に欠陥を検出することができず、欠陥検出能力に改善の余地がある。   That is, in the defect inspection apparatuses disclosed in Patent Documents 1 and 2, the fluctuations in the relative positions of the sheet-shaped molded body, the camera, and the linear light source, which are caused by vibrations when the sheet-shaped molded body is conveyed, are taken into consideration. Therefore, defects cannot be detected with high accuracy, and there is room for improvement in defect detection capability.

したがって本発明の目的は、高精度にシート状成形体の欠陥を検出することができる欠陥検査装置および欠陥検査方法を提供することである。   Accordingly, an object of the present invention is to provide a defect inspection apparatus and a defect inspection method capable of detecting a defect of a sheet-like molded body with high accuracy.

本発明は、シート状成形体の欠陥を検出する欠陥検査装置であって、
シート状成形体を所定の搬送方向に連続して搬送する搬送手段と、
前記搬送手段で搬送されるシート状成形体の２次元画像を複数回撮像して複数の２次元画像データを生成する撮像手段と、
前記搬送手段で搬送されるシート状成形体の表面に、明部と暗部とが交互に繰返される明暗パターンが投影されるように、シート状成形体を照明する照明手段であって、シート状成形体の前記搬送方向に直交する幅方向の全体において、前記２次元画像内に、前記明暗パターンの明部の周縁が１箇所以上存在するように、シート状成形体を照明する照明手段と、
前記撮像手段で生成された２次元画像データに基づいて欠陥を検出する欠陥検出手段と、を含み、
前記照明手段と前記撮像手段とは、前記明暗パターンにおける明部と暗部とが繰返される間隔が、シート状成形体の表面における前記撮像手段による撮像領域の前記搬送方向の視野幅以下となるように設けられることを特徴とする欠陥検査装置である。 The present invention is a defect inspection apparatus for detecting defects in a sheet-like molded body,
Conveying means for continuously conveying the sheet-like molded body in a predetermined conveying direction;
An imaging means for generating a plurality of two-dimensional image data by imaging a two-dimensional image of the sheet-like molded article conveyed by the conveying means a plurality of times;
Illuminating means for illuminating the sheet-shaped molded body so as to project a light-dark pattern in which bright and dark portions are alternately repeated on the surface of the sheet-shaped molded body conveyed by the conveying means, Illuminating means for illuminating the sheet-shaped molded body so that there are one or more bright edges of the bright / dark pattern in the two-dimensional image in the entire width direction perpendicular to the conveyance direction of the body;
Defect detection means for detecting a defect based on the two-dimensional image data generated by the imaging means,
The illuminating unit and the imaging unit are configured such that an interval in which a bright part and a dark part in the light / dark pattern are repeated is equal to or less than a visual field width in the conveyance direction of the imaging region by the imaging unit on the surface of the sheet-like molded body. It is a defect inspection apparatus characterized by being provided.

また本発明の欠陥検査装置において、前記照明手段は、前記明暗パターンの前記搬送方向における領域幅が、下記式（Ｉ）で表される、シート状成形体の搬送に伴う前記撮像領域の位置変動範囲幅Ｃ（ｍｍ）と、前記視野幅Ｗ（ｍｍ）との和である（Ｃ＋Ｗ）以上となるように、シート状成形体を照明することを特徴とする。
位置変動範囲幅Ｃ＝Ｄ×ｔａｎ（２θ） …（Ｉ）
［式中、「Ｄ」は、照明手段から撮像領域までの距離（ｍｍ）を示し、「θ」は、明暗パターンにおける明部および暗部の延在方向と、搬送方向とに平行な仮想平面に対する、撮像領域の傾斜角度（°）を示す。］ Moreover, in the defect inspection apparatus of the present invention, the illumination unit is configured such that the area width in the transport direction of the light and dark pattern is represented by the following formula (I), and the position variation of the imaging region accompanying the transport of the sheet-shaped molded body The sheet-shaped molded body is illuminated so as to be equal to or greater than (C + W) which is the sum of the range width C (mm) and the visual field width W (mm).
Position variation range width C = D × tan (2θ) (I)
[In the formula, “D” indicates the distance (mm) from the illumination means to the imaging region, and “θ” is relative to a virtual plane parallel to the extending direction of the bright part and the dark part and the transport direction in the bright and dark pattern. The inclination angle (°) of the imaging region is shown. ]

また本発明は、シート状成形体の欠陥を検出する欠陥検査方法であって、
シート状成形体を、搬送手段により所定の搬送方向に連続して搬送する搬送工程と、
前記搬送工程で搬送されるシート状成形体の２次元画像を、撮像手段により複数回撮像して複数の２次元画像データを生成する撮像工程と、
前記搬送工程で搬送されるシート状成形体の表面に、明部と暗部とが交互に繰返される明暗パターンが投影されるように、照明手段によりシート状成形体を照明する照明工程であって、シート状成形体の前記搬送方向に直交する幅方向の全体において、前記２次元画像内に、前記明暗パターンの明部の周縁が１箇所以上存在するように、シート状成形体を照明する照明工程と、
前記撮像工程で生成された２次元画像データに基づいて、欠陥検出手段により欠陥を検出する欠陥検出工程と、を含むことを特徴とする欠陥検査方法である。 Further, the present invention is a defect inspection method for detecting defects in a sheet-like molded body,
A conveying step of continuously conveying the sheet-like molded body in a predetermined conveying direction by a conveying means;
An imaging step of generating a plurality of two-dimensional image data by imaging a two-dimensional image of the sheet-like molded article conveyed in the conveying step a plurality of times by an imaging unit;
Illumination step of illuminating the sheet-shaped molded body by illumination means so that a bright and dark pattern in which bright and dark portions are alternately repeated is projected on the surface of the sheet-shaped molded body conveyed in the conveying step, Illumination step of illuminating the sheet-shaped molded body so that one or more bright edges of the bright / dark pattern exist in the two-dimensional image in the entire width direction orthogonal to the conveying direction of the sheet-shaped molded body. When,
And a defect detection step of detecting a defect by a defect detection means based on the two-dimensional image data generated in the imaging step.

本発明によれば、欠陥検査装置は、シート状成形体を所定の搬送方向に連続して搬送する搬送手段と、シート状成形体を照明する照明手段と、撮像手段と、欠陥検出手段とを含む。照明手段は、搬送手段で搬送されるシート状成形体の表面に、明部と暗部とが交互に繰返される明暗パターンが投影されるように、シート状成形体を照明する。撮像手段は、照明手段で照明されたシート状成形体の２次元画像を複数回撮像して複数の２次元画像データを生成する。このとき、照明手段は、シート状成形体の搬送方向に直交する幅方向の全体において、２次元画像内に、明暗パターンの明部の周縁が１箇所以上存在するように、シート状成形体を照明する。欠陥検出手段は、撮像手段で生成された２次元画像データに基づいて欠陥を検出する。そして、照明手段と撮像手段とは、前記明暗パターンにおける明部と暗部とが繰返される間隔が、シート状成形体の表面における撮像手段による撮像領域の搬送方向の視野幅以下となるように設けられる。   According to the present invention, the defect inspection apparatus includes: a transport unit that continuously transports the sheet-shaped molded body in a predetermined transport direction; an illumination unit that illuminates the sheet-shaped molded body; an imaging unit; and a defect detection unit. Including. The illuminating means illuminates the sheet-like molded body so that a light / dark pattern in which bright and dark portions are alternately repeated is projected on the surface of the sheet-like molded body conveyed by the conveying means. The imaging unit generates a plurality of two-dimensional image data by imaging a two-dimensional image of the sheet-like molded body illuminated by the illumination unit a plurality of times. At this time, the illuminating means moves the sheet-shaped molded body so that there are one or more peripheral edges of the bright part of the light-dark pattern in the two-dimensional image in the entire width direction orthogonal to the conveying direction of the sheet-shaped molded body. Illuminate. The defect detection means detects a defect based on the two-dimensional image data generated by the imaging means. The illumination unit and the imaging unit are provided such that the interval at which the bright part and the dark part in the light / dark pattern are repeated is equal to or smaller than the visual field width in the conveyance direction of the imaging region by the imaging unit on the surface of the sheet-like molded body. .

照明手段が、シート状成形体の表面に明暗パターンが投影されるように、シート状成形体を照明するので、シート状成形体が搬送されるときの振動などによって、シート状成形体、撮像手段および照明手段の相対位置が変動し、シート状成形体の表面に対する撮像手段による撮像領域（視野）の位置が変化した場合であっても、該撮像領域内に明暗パターンのいずれかの明部の周縁が位置するようになる。したがって、シート状成形体が搬送されるときの振動などによって撮像手段による撮像領域の位置が変化した場合であっても、撮像手段の視野を広げることなく、すなわち、撮像手段による撮像時間が長くなって検査速度が低下するのを抑制した上で、撮像手段が生成した２次元画像データにおける、撮像領域内の明部の周縁に対応した画像データに基づいて、欠陥検出手段により欠陥を検出することができるので、高精度にシート状成形体の欠陥を検出することができる。   Since the illumination unit illuminates the sheet-shaped molded body so that a light and dark pattern is projected on the surface of the sheet-shaped molded body, the sheet-shaped molded body and the imaging unit are caused by vibration or the like when the sheet-shaped molded body is conveyed. Even if the relative position of the illumination means changes and the position of the imaging area (field of view) by the imaging means relative to the surface of the sheet-like molded body changes, any bright part of the light-dark pattern in the imaging area The peripheral edge comes to be located. Therefore, even when the position of the imaging region by the imaging unit is changed due to vibration or the like when the sheet-like molded body is conveyed, the imaging time by the imaging unit is increased without expanding the field of view of the imaging unit. The defect detection means detects the defect based on the image data corresponding to the peripheral edge of the bright part in the imaging region in the two-dimensional image data generated by the imaging means while suppressing the decrease in the inspection speed. Therefore, it is possible to detect defects in the sheet-like molded body with high accuracy.

また本発明によれば、照明手段は、明暗パターンの搬送方向における領域幅が、上記式（Ｉ）で表される、シート状成形体の搬送に伴う撮像領域の位置変動範囲幅Ｃ（ｍｍ）と、視野幅Ｗ（ｍｍ）との和である（Ｃ＋Ｗ）以上となるように、シート状成形体を照明する。これによって、シート状成形体が搬送されるときの振動などによって撮像手段による撮像領域の位置が変化した場合であっても、該撮像領域内に明暗パターンのいずれかの明部の周縁が位置するため、撮像手段が生成した２次元画像データにおける、撮像領域内の明部の周縁に対応した画像データに基づいて、より確実に、欠陥検出手段により欠陥を検出することができるので、高精度にシート状成形体の欠陥を検出することができる。   Further, according to the present invention, the illumination means has a position width range C (mm) of the imaging region accompanying the conveyance of the sheet-like molded body, wherein the region width in the conveyance direction of the light and dark pattern is represented by the above formula (I). Then, the sheet-shaped molded body is illuminated so as to be equal to or greater than (C + W) which is the sum of the visual field width W (mm). Thereby, even when the position of the imaging region by the imaging means is changed due to vibration or the like when the sheet-like molded body is conveyed, the peripheral edge of any bright part of the light-dark pattern is located in the imaging region. Therefore, since the defect detection unit can detect the defect more reliably based on the image data corresponding to the peripheral edge of the bright part in the imaging region in the two-dimensional image data generated by the imaging unit, it is highly accurate. It is possible to detect defects in the sheet-like molded body.

また本発明によれば、欠陥検査方法は、搬送手段によりシート状成形体を所定の搬送方向に連続して搬送する搬送工程と、照明手段によりシート状成形体を照明する照明工程と、撮像工程と、欠陥検出工程とを含む。照明工程では、搬送工程で搬送されるシート状成形体の表面に、明部と暗部とが交互に繰返される明暗パターンが投影されるように、照明手段によりシート状成形体を照明する。撮像工程では、照明工程で照明されたシート状成形体の２次元画像を、撮像手段により複数回撮像して複数の２次元画像データを生成する。ここで、照明工程では、シート状成形体の搬送方向に直交する幅方向の全体において、２次元画像内に、明暗パターンの明部の周縁が１箇所以上存在するように、シート状成形体を照明する。そして、欠陥検出工程では、撮像工程で生成された２次元画像データに基づいて、欠陥検出手段により欠陥を検出する。   According to the invention, the defect inspection method includes a conveying step of continuously conveying the sheet-shaped molded body in a predetermined conveying direction by the conveying means, an illumination step of illuminating the sheet-shaped molded body by the illumination means, and an imaging step. And a defect detection step. In the illuminating step, the sheet-like molded body is illuminated by the illuminating means so that a bright / dark pattern in which bright and dark portions are alternately repeated is projected on the surface of the sheet-like molded body conveyed in the conveying step. In the imaging process, a two-dimensional image of the sheet-like molded body illuminated in the illumination process is captured a plurality of times by an imaging means to generate a plurality of two-dimensional image data. Here, in the illumination step, the sheet-shaped molded body is formed so that there are one or more bright edges of the bright / dark pattern in the two-dimensional image in the entire width direction orthogonal to the conveying direction of the sheet-shaped molded body. Illuminate. In the defect detection step, the defect detection unit detects the defect based on the two-dimensional image data generated in the imaging step.

照明工程において、シート状成形体の表面に明暗パターンが投影されるように、照明手段によりシート状成形体を照明するので、シート状成形体が搬送されるときの振動などによって、シート状成形体、撮像手段および照明手段の相対位置が変動し、シート状成形体の表面に対する撮像手段による撮像領域（視野）の位置が変化した場合であっても、該撮像領域内に明暗パターンのいずれかの明部の周縁が位置するようになる。したがって、シート状成形体が搬送されるときの振動などによって撮像手段による撮像領域の位置が変化した場合であっても、撮像手段の視野を広げることなく、すなわち、撮像手段による撮像時間が長くなって検査速度が低下するのを抑制した上で、撮像手段が生成した２次元画像データにおける、撮像領域内の明部に対応した画像データに基づいて、欠陥検出手段により欠陥を検出することができるので、高精度にシート状成形体の欠陥を検出することができる。   In the illumination step, the sheet-shaped molded body is illuminated by the illumination means so that a light-dark pattern is projected onto the surface of the sheet-shaped molded body. Even when the relative position of the imaging means and the illumination means changes and the position of the imaging area (field of view) by the imaging means with respect to the surface of the sheet-like molded body changes, any of the bright and dark patterns in the imaging area The periphery of the bright part comes to be located. Therefore, even when the position of the imaging region by the imaging unit is changed due to vibration or the like when the sheet-like molded body is conveyed, the imaging time by the imaging unit is increased without expanding the field of view of the imaging unit. The defect detection means can detect a defect based on the image data corresponding to the bright part in the imaging region in the two-dimensional image data generated by the imaging means while suppressing the decrease in the inspection speed. Therefore, it is possible to detect defects in the sheet-like molded body with high accuracy.

本発明の第１実施形態に係る欠陥検査装置１００の構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of the defect inspection apparatus 100 which concerns on 1st Embodiment of this invention. 欠陥検査装置１００の構成を示すブロック図である。1 is a block diagram showing a configuration of a defect inspection apparatus 100. FIG. 照明装置２と撮像部３との位置関係を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the positional relationship of the illuminating device 2 and the imaging part 3. FIG. 撮像部３の視野幅と撮像領域３１の変動範囲幅との関係を説明するための図である。4 is a diagram for explaining a relationship between a visual field width of an imaging unit 3 and a fluctuation range width of an imaging region 31. ３つの遮光領域部２２２を有するスリット部材２２が備えられた照明装置２により成形シート７が照明された場合において、撮像部３により撮像された２次元画像９１を示す図である。It is a figure which shows the two-dimensional image 91 imaged by the imaging part 3, when the shaping | molding sheet 7 is illuminated by the illuminating device 2 with which the slit member 22 which has three light-shielding area | regions 222 was provided. １つの遮光領域部２２２を有するスリット部材２２が備えられた照明装置２により成形シート７が照明された場合において、撮像部３により撮像された２次元画像９２を示す図である。It is a figure which shows the two-dimensional image 92 imaged by the imaging part 3, when the shaping | molding sheet 7 is illuminated by the illuminating device 2 with which the slit member 22 which has the one light shielding area part 222 was provided. 本発明の第２実施形態に係る欠陥検査装置２００の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the defect inspection apparatus 200 which concerns on 2nd Embodiment of this invention.

以下、本発明の具体的な実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。本発明の実施形態に係る欠陥検査装置は、シート状成形体の欠陥箇所を検出するものである。本実施形態の欠陥検査装置は、光透過性のシート状成形体（以下、「成形シート」という）、特に、熱可塑性樹脂などの樹脂からなる成形シートの検査に適している。樹脂からなる成形シートとしては、たとえば、押出機から押し出された熱可塑性樹脂をロールの隙間に通して表面に平滑さや光沢を付与する処理が施され、引取ロールにより搬送ロール上を冷却されながら引き取ることにより成形されたものが挙げられる。   Hereinafter, specific embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. The defect inspection apparatus which concerns on embodiment of this invention detects the defect location of a sheet-like molded object. The defect inspection apparatus of this embodiment is suitable for inspection of a light-transmitting sheet-like molded body (hereinafter referred to as “molded sheet”), particularly a molded sheet made of a resin such as a thermoplastic resin. As the molded sheet made of resin, for example, the thermoplastic resin extruded from the extruder is passed through the gaps between the rolls to give the surface smoothness and gloss, and is taken off while being cooled on the transport roll by the take-up roll. What was shape | molded by this is mentioned.

本実施形態に適用可能な熱可塑性樹脂は、たとえば、メタクリル樹脂、メタクリル酸メチル−スチレン共重合体、ポリエチレン、ポリプロピレンなどのポリオレフィン、ポリカーボネート、ポリ塩化ビニル、ポリスチレン、ポリビニルアルコール、トリアセチルセルロール樹脂などである。成形シートは、これら熱可塑性樹脂のうちの１つのみからなっていてもよく、これら熱可塑性樹脂の複数種類を積層したもの（積層シート）であってもよい。また、本実施形態の欠陥検査装置は、偏光フィルムや位相差フィルムなどの光学フィルム、特にウェブ状に巻いて保管および輸送される長尺の光学フィルムの検査に適している。   Examples of the thermoplastic resin applicable to the present embodiment include methacrylic resin, methyl methacrylate-styrene copolymer, polyolefin such as polyethylene and polypropylene, polycarbonate, polyvinyl chloride, polystyrene, polyvinyl alcohol, and triacetyl cellulose resin. It is. The molded sheet may be composed of only one of these thermoplastic resins, or may be a laminate (laminated sheet) obtained by laminating a plurality of types of these thermoplastic resins. Moreover, the defect inspection apparatus of this embodiment is suitable for inspection of optical films such as polarizing films and retardation films, in particular, long optical films that are wound and stored and transported in a web shape.

また、成形シートは、どのような厚みを持つものであってもよく、一般に「フィルム」と呼ばれるような比較的薄い厚みを持つものであっても、一般に「板」と呼ばれるような比較的厚い厚みを持つものであってもよい。   In addition, the molded sheet may have any thickness, and even if it has a relatively thin thickness generally called “film”, it is relatively thick generally called “plate”. It may have a thickness.

成形シートの欠陥の例としては、成形時に生じる気泡、フィッシュアイ、異物、タイヤ跡、打痕、傷などの点状の欠陥（点欠陥）、折り目あとなどにより生じるいわゆるクニック、厚さの違いにより生じるいわゆる原反スジなどの線状の欠陥（線欠陥）が挙げられる。   Examples of defects in molded sheets include so-called nicks caused by bubbles, fish eyes, foreign objects, tire marks, dents, scratches, etc. (point defects), so-called nicks caused by creases, and differences in thickness. Examples thereof include linear defects (line defects) such as so-called original fabric stripes.

（第１実施形態）
図１は、本発明の第１実施形態に係る欠陥検査装置１００の構成を示す図である。図２は、欠陥検査装置１００の構成を示すブロック図である。本発明の欠陥検査方法は、欠陥検査装置１００により実行される。 (First embodiment)
FIG. 1 is a diagram showing a configuration of a defect inspection apparatus 100 according to the first embodiment of the present invention. FIG. 2 is a block diagram showing a configuration of the defect inspection apparatus 100. As shown in FIG. The defect inspection method of the present invention is executed by the defect inspection apparatus 100.

欠陥検査装置１００は、搬送手段である搬送装置１により成形シート７を所定の搬送方向Ａに移送し、この移送過程で、照明手段である照明装置２により照明された成形シート７の表面（シート面）を、撮像手段である複数の撮像部３により撮像し、撮像して得た２次元画像データに基づいて、欠陥検出手段としての機能を有する解析装置４により欠陥検査を行うものである。   The defect inspection apparatus 100 transports the molded sheet 7 in a predetermined transport direction A by the transport apparatus 1 that is a transport means, and in this transfer process, the surface (sheet) of the molded sheet 7 illuminated by the illumination device 2 that is the illumination means. Surface) is imaged by a plurality of imaging units 3 as imaging means, and based on the two-dimensional image data obtained by imaging, defect inspection is performed by the analysis device 4 having a function as defect detection means.

欠陥検査装置１００は、搬送装置１と、照明装置２と、撮像部３と、解析装置４と、マーキング装置５と、情報処理装置６とを備える。   The defect inspection apparatus 100 includes a transport device 1, an illumination device 2, an imaging unit 3, an analysis device 4, a marking device 5, and an information processing device 6.

搬送装置１は、一定幅で長手方向に連続する成形シート７を所定の搬送方向Ａに搬送する。搬送装置１は、たとえば、成形シート７を搬送方向Ａに搬送する送出ローラと、受取ローラとを備え、ロータリーエンコーダなどにより搬送距離を計測する。本実施形態では、搬送装置１が成形シート７を搬送方向Ａに搬送する搬送速度は、２〜３０ｍ／分程度に設定される。   The conveying device 1 conveys a molding sheet 7 having a constant width and continuing in the longitudinal direction in a predetermined conveying direction A. The conveying device 1 includes, for example, a sending roller that conveys the molded sheet 7 in the conveying direction A and a receiving roller, and measures a conveying distance by a rotary encoder or the like. In this embodiment, the conveyance speed at which the conveyance device 1 conveys the molded sheet 7 in the conveyance direction A is set to about 2 to 30 m / min.

照明装置２は、搬送方向Ａに直交する成形シート７の幅方向Ｂを線状に照明し、撮像部３で撮像される画像に線状の反射像が映るように配置されている。具体的には、照明装置２は、成形シート７の上方において、成形シート７の表面を臨んで配置され、搬送方向Ａ上流側から下流側に向かうにつれて、成形シート７の表面に近接するように傾斜して設けられる。照明装置２は、成形シート７の表面における照明領域、すなわち、撮像部３が撮像する撮像領域３１までの距離が、たとえば２００ｍｍとなるように配置されている。   The illumination device 2 is arranged so as to linearly illuminate the width direction B of the molded sheet 7 orthogonal to the conveyance direction A, and a linear reflection image is reflected in an image captured by the imaging unit 3. Specifically, the lighting device 2 is arranged above the molded sheet 7 so as to face the surface of the molded sheet 7 and approaches the surface of the molded sheet 7 from the upstream side to the downstream side in the transport direction A. Inclined. The illuminating device 2 is arrange | positioned so that the distance to the illumination area in the surface of the shaping | molding sheet 7, ie, the imaging area 31 which the imaging part 3 images becomes 200 mm, for example.

照明装置２は、光を出射する光源部２１と、光源部２１と成形シート７との間に配置されるスリット部材２２とを含む。   The illumination device 2 includes a light source unit 21 that emits light, and a slit member 22 that is disposed between the light source unit 21 and the molded sheet 7.

光源部２１は、搬送方向Ａに対して非平行に延びる線状光源からなる。このような線状光源としては、メタルハライドランプ、ハロゲン伝送ライト、蛍光灯など、成形シート７の組成および性質に影響を与えない光を発光するものであれば、特に限定されない。また、光源部２１の延在方向は、搬送方向Ａに対して非平行であればよいけれども、搬送方向Ａに対する傾斜角度が下記式（Ａ）で表される角度〜９０°以内であることがより好ましい。本実施形態では、光源部２１は、搬送方向Ａに対する延在方向の傾斜角度が９０°となる線状光源、すなわち、搬送方向Ａに直交する方向Ｂに延びる線状光源からなる。   The light source unit 21 includes a linear light source that extends non-parallel to the transport direction A. Such a linear light source is not particularly limited as long as it emits light that does not affect the composition and properties of the molded sheet 7, such as a metal halide lamp, a halogen transmission light, and a fluorescent lamp. Moreover, although the extending direction of the light source part 21 should just be non-parallel with respect to the conveyance direction A, it is that the inclination angle with respect to the conveyance direction A is less than the angle -90 degrees represented by a following formula (A). More preferred. In the present embodiment, the light source unit 21 is composed of a linear light source having an inclination angle of 90 ° in the extending direction with respect to the transport direction A, that is, a linear light source extending in a direction B orthogonal to the transport direction A.

搬送方向Ａに対する傾斜角度φ＝π／２−ｔａｎ−１（Ｈ／Ｗ） …（Ａ）
［式中、「Ｈ」は、撮像領域の搬送方向Ａの長さ（ｍｍ）を示し、「Ｗ」は、該撮像領域の搬送方向Ａに直交する幅方向の長さ（ｍｍ）を示す。］ Inclination angle φ with respect to conveyance direction A = π / 2−tan −1 (H / W) (A)
[In the formula, “H” indicates the length (mm) of the imaging region in the transport direction A, and “W” indicates the length (mm) in the width direction orthogonal to the transport direction A of the imaging region. ]

スリット部材２２は、樹脂からなる透光性を有する板状の基材２２１に、遮光性を有し、搬送方向Ａに直交する方向Ｂに延びる帯状の遮光領域部２２２が、搬送方向Ａに所定の間隔をあけて形成された部材である。このスリット部材２２は、遮光領域部２２２以外の部分であり、光源部２１から出射される光を透光し、搬送方向Ａに直交する方向Ｂに延びる帯状の透光部分と、遮光領域部２２２が形成される遮光部分とが、搬送方向Ａに交互に設けられる。そして、スリット部材２２において、前記透光部分と前記遮光部分とは、搬送方向Ａに対応する幅寸法が同一であることが望ましい。   The slit member 22 has a light-shielding plate-like base material 221 made of resin, has a light-shielding property, and a strip-shaped light-shielding region portion 222 extending in a direction B orthogonal to the transport direction A has a predetermined value in the transport direction A. It is a member formed at intervals. The slit member 22 is a portion other than the light shielding region 222, transmits a light emitted from the light source unit 21, and extends in a direction B orthogonal to the transport direction A, and a light shielding region 222. Are formed in the conveying direction A alternately. In the slit member 22, it is desirable that the translucent portion and the light shielding portion have the same width dimension corresponding to the transport direction A.

このように構成される照明装置２は、搬送装置１により搬送される成形シート７のシート面に、搬送方向Ａに直交する方向Ｂに延びる明部と暗部とが交互に繰返される明暗パターンが投影されるように、成形シート７を照明する。   The illuminating device 2 configured in this manner projects a light / dark pattern in which bright and dark portions extending in a direction B orthogonal to the transport direction A are alternately repeated on the sheet surface of the molded sheet 7 transported by the transport device 1. As shown, the molded sheet 7 is illuminated.

さらに、照明装置２は、成形シート７の搬送方向Ａに直交する幅方向Ｂの全体において、後述の撮像部３により撮像される２次元画像内に、明暗パターンの明部の周縁（明部と暗部との境界線）が１箇所以上存在するように、成形シート７を照明する。   Further, the illuminating device 2 includes, in the two-dimensional image captured by the imaging unit 3 described later, in the entire width direction B orthogonal to the conveyance direction A of the molded sheet 7, the periphery of the bright part of the light / dark pattern (bright part and The molded sheet 7 is illuminated so that there is at least one boundary line with the dark part.

また、照明装置２のスリット部材２２において、透光部分および遮光部分の搬送方向Ａの幅寸法、すなわち、透光部分と遮光部分との搬送方向Ａに対応する間隔は、成形シート７に投影される前記明暗パターンにおける明部と暗部とが繰返される間隔が、撮像部３の搬送方向Ａの視野幅（撮像領域３１の搬送方向Ａの幅Ｗ）以下となるように、設定される。本実施形態では、撮像領域３１の搬送方向Ａの幅Ｗは、５〜５０ｍｍ程度に設定される。   Further, in the slit member 22 of the illumination device 2, the width dimension in the transport direction A of the light transmitting portion and the light shielding portion, that is, the interval corresponding to the transport direction A between the light transmitting portion and the light shielding portion is projected onto the molding sheet 7. The interval at which the bright part and the dark part in the bright / dark pattern are repeated is set to be equal to or smaller than the visual field width of the imaging unit 3 in the transport direction A (the width W of the imaging region 31 in the transport direction A). In the present embodiment, the width W in the transport direction A of the imaging region 31 is set to about 5 to 50 mm.

なお、本実施形態では、照明装置２は、成形シート７のシート面に明暗パターンが投影されるように、成形シート７を照明することができればよく、スリット部材２２を必ずしも備える必要はない。この場合には、搬送方向Ａに直交する方向Ｂに延びる線状光源からなる複数の光源部２１を、搬送方向Ａに所定の間隔をあけて配置するようにすればよい。   In the present embodiment, the illuminating device 2 only needs to be able to illuminate the molded sheet 7 so that the bright and dark pattern is projected onto the sheet surface of the molded sheet 7, and does not necessarily include the slit member 22. In this case, a plurality of light source portions 21 made of linear light sources extending in the direction B orthogonal to the transport direction A may be arranged at a predetermined interval in the transport direction A.

また、照明装置２は、成形シート７を挟んで撮像部３の対向位置に設置し、撮像部３で撮像される画像に透過像が映るようにしてもよい。   Further, the illumination device 2 may be installed at a position facing the imaging unit 3 with the molded sheet 7 interposed therebetween so that a transmission image is reflected in an image captured by the imaging unit 3.

欠陥検査装置１００は、複数の撮像部３を有し、各撮像部３は、搬送方向Ａに直交する方向Ｂに等間隔に配列される。撮像部３は、成形シート７の照明装置２による反射像または透過像（以下、「照明像」という）を含む２次元画像を複数回撮像して、複数の２次元画像データを生成する。   The defect inspection apparatus 100 includes a plurality of imaging units 3, and the imaging units 3 are arranged at equal intervals in a direction B orthogonal to the transport direction A. The imaging unit 3 captures a two-dimensional image including a reflection image or a transmission image (hereinafter referred to as “illumination image”) of the molded sheet 7 by the illumination device 2 a plurality of times, and generates a plurality of two-dimensional image data.

撮像部３は、２次元画像を撮像するＣＣＤ（Charge Coupled Device）またはＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide Semiconductor）のエリアセンサからなり、図１に示すように、成形シート７の搬送方向Ａに直交する幅方向Ｂの全領域を撮像するように配置されている。このように、成形シート７の幅方向Ｂの全領域を撮像し、搬送方向Ａに連続する成形シート７を搬送することにより、効率的に成形シート７の全領域の欠陥を検査することができる。   The imaging unit 3 is composed of a CCD (Charge Coupled Device) or CMOS (Complementary Metal-Oxide Semiconductor) area sensor that captures a two-dimensional image, and as shown in FIG. It arrange | positions so that the whole area | region of the direction B may be imaged. Thus, by imaging the entire region in the width direction B of the molded sheet 7 and transporting the molded sheet 7 continuous in the transport direction A, defects in the entire region of the molded sheet 7 can be efficiently inspected. .

撮像部３が撮像した２次元画像の搬送方向Ａの長さは、撮像部３が２次元画像を取り込んでから次の２次元画像を取り込むまでの区間に成形シート７が搬送される搬送距離の少なくとも２倍以上であることが好ましい。すなわち、成形シート７の同一領域を２回以上撮像することが好ましい。このように、２次元画像の搬送方向Ａの長さを、画像取込区間における搬送距離よりも大きくし、成形シート７の同一部分の撮像数を増加させることにより、高精度に欠陥を検査することができる。   The length in the transport direction A of the two-dimensional image captured by the image capturing unit 3 is the transport distance in which the molded sheet 7 is transported in a section from when the image capturing unit 3 captures the two-dimensional image until the next two-dimensional image is captured. It is preferably at least twice or more. That is, it is preferable to image the same region of the molded sheet 7 twice or more. In this way, the length of the two-dimensional image in the conveyance direction A is made larger than the conveyance distance in the image capture section, and the number of images of the same portion of the molded sheet 7 is increased, thereby inspecting defects with high accuracy. be able to.

図３は、照明装置２と撮像部３との位置関係を説明するための図である。欠陥検査装置１００では、図３に示すように、搬送装置１により成形シート７が搬送されるときの振動などによって、成形シート７、撮像部３および照明装置２の相対位置が変動し、成形シート７の表面における撮像部３による撮像領域３１の位置が変化する場合がある。   FIG. 3 is a diagram for explaining the positional relationship between the illumination device 2 and the imaging unit 3. In the defect inspection apparatus 100, as shown in FIG. 3, the relative positions of the molded sheet 7, the imaging unit 3, and the illumination device 2 fluctuate due to vibrations when the molded sheet 7 is conveyed by the conveying device 1. 7 may change the position of the imaging region 31 by the imaging unit 3 on the surface of 7.

本実施形態では、照明装置２が、成形シート７の表面に明暗パターンが投影されるように、成形シート７を照明するので、成形シート７が搬送されるときの振動などによって、成形シート７、撮像部３および照明装置２の相対位置が変動し、成形シート７の表面における撮像領域３１の位置が変化した場合であっても、該撮像領域３１内に明暗パターンのいずれかの明部の周縁が位置するようになる。   In the present embodiment, the illumination device 2 illuminates the molded sheet 7 so that a bright and dark pattern is projected on the surface of the molded sheet 7, so that vibrations when the molded sheet 7 is conveyed, etc. Even when the relative position of the imaging unit 3 and the illumination device 2 changes and the position of the imaging region 31 on the surface of the molded sheet 7 changes, the periphery of any bright part of the light-dark pattern in the imaging region 31 Comes to be located.

また、成形シート７の搬送による振動量は、成形シート７の剛性、搬送時の引張力などに基づいて算出、または実測することができる。成形シート７の搬送による振動量は、図３に示すように、搬送方向Ａと明暗パターンにおける明部および暗部の延在方向Ｂ（撮像部３の配列方向）とに平行な仮想平面に対する、成形シート７の表面における撮像領域３１の傾斜角度θで表される。傾斜角度θが大きいほど、成形シート７の搬送による振動量が大きい。   Further, the vibration amount due to the conveyance of the molded sheet 7 can be calculated or measured based on the rigidity of the molded sheet 7 and the tensile force during the conveyance. As shown in FIG. 3, the vibration amount due to the conveyance of the molded sheet 7 is formed with respect to a virtual plane parallel to the conveyance direction A and the bright portion and dark portion extending direction B (the arrangement direction of the imaging unit 3) in the light / dark pattern. This is represented by the inclination angle θ of the imaging region 31 on the surface of the sheet 7. The greater the inclination angle θ, the greater the vibration amount due to the conveyance of the molded sheet 7.

この成形シート７の搬送による振動量（傾斜角度θ）と、成形シート７の表面における撮像領域３１の、成形シート７の搬送に伴う位置変動範囲幅とは、下記式（１）の関係がある。
傾斜角度θ＝（ｔａｎ−１（Ｃ／Ｄ））／２ …（１）
［式中、Ｃは撮像領域３１の位置変動範囲幅（ｍｍ）を示し、Ｄは照明装置２から撮像領域３１までの距離（ｍｍ）を示す。］ The vibration amount (inclination angle θ) due to the conveyance of the molded sheet 7 and the position variation range width of the imaging region 31 on the surface of the molded sheet 7 accompanying the conveyance of the molded sheet 7 have the relationship of the following formula (1). .
Inclination angle θ = (tan −1 (C / D)) / 2 (1)
[In the formula, C represents the position variation range width (mm) of the imaging region 31, and D represents the distance (mm) from the illumination device 2 to the imaging region 31. ]

上記式（１）より、撮像領域３１の位置変動範囲幅Ｃ（ｍｍ）は、下記式（Ｉ）として算出することができる。
位置変動範囲幅Ｃ＝Ｄ×ｔａｎ（２θ） …（Ｉ） From the above equation (1), the position variation range width C (mm) of the imaging region 31 can be calculated as the following equation (I).
Position variation range width C = D × tan (2θ) (I)

たとえば、照明装置２から撮像領域３１までの距離Ｄが２００ｍｍ、成形シート７の振動量に相当する傾斜角度θが１．４度の場合、式（Ｉ）より、撮像領域３１の位置変動範囲幅Ｃは９．８ｍｍと算出することができる。   For example, when the distance D from the illuminating device 2 to the imaging region 31 is 200 mm and the inclination angle θ corresponding to the vibration amount of the molded sheet 7 is 1.4 degrees, the position variation range width of the imaging region 31 is obtained from the equation (I). C can be calculated as 9.8 mm.

このようにして算出した撮像領域３１の位置変動範囲幅に基づいて、照明装置２におけるスリット部材２２の透光部分または遮光部分の数（遮光領域部２２２の数）、および、透光部分と遮光部分との搬送方向Ａに対応する間隔（遮光領域部２２２の搬送方向Ａの長さ）を設定することによって、撮像領域３１内に明暗パターンのいずれかの明部の周縁が位置するようにすることができる。   Based on the position variation range width of the imaging region 31 calculated in this way, the number of light transmitting portions or light shielding portions (the number of light shielding region portions 222) of the slit member 22 in the illumination device 2, and the light transmitting portions and the light shielding portions. By setting an interval corresponding to the conveyance direction A with respect to the portion (the length of the light shielding region 222 in the conveyance direction A), the periphery of one of the bright portions of the light / dark pattern is positioned in the imaging region 31. be able to.

図４は、撮像部３の視野幅と撮像領域３１の変動範囲幅との関係を説明するための図である。本実施形態の欠陥検査装置１００において、照明装置２は、成形シート７の表面に投影される明暗パターンの搬送方向Ａにおける領域幅が、上記式（Ｉ）で表される、成形シート７の搬送に伴う撮像領域３１の位置変動範囲幅Ｃ（ｍｍ）と、視野幅Ｗ（ｍｍ）との和である（Ｃ＋Ｗ）以上となるように、成形シート７を照明する。   FIG. 4 is a diagram for explaining the relationship between the visual field width of the imaging unit 3 and the fluctuation range width of the imaging region 31. In the defect inspection apparatus 100 of the present embodiment, the illumination device 2 transports the molded sheet 7 in which the area width in the transport direction A of the light and dark pattern projected onto the surface of the molded sheet 7 is represented by the above formula (I). The molded sheet 7 is illuminated so as to be equal to or larger than (C + W) which is the sum of the position variation range width C (mm) of the imaging region 31 and the visual field width W (mm).

すなわち、明暗パターンの搬送方向Ａにおける領域幅に対応する、照明装置２のスリット部材２２における搬送方向Ａの長さが、の位置変動範囲幅Ｃ（ｍｍ）と、視野幅Ｗ（ｍｍ）との和である（Ｃ＋Ｗ）以上となるように設定されている。これによって、撮像領域３１内に明暗パターンのいずれかの明部の周縁が位置するようにすることができる。したがって、欠陥検査装置１００は、成形シート７が搬送されるときの振動などによって撮像領域３１の位置が変化した場合であっても、撮像部３が生成した２次元画像データにおける、撮像領域３１内の明部に対応した画像データに基づいて、より確実に、後述の解析装置４により欠陥を検出することができるので、高精度に成形シート７の欠陥を検出することができる。   That is, the length in the conveyance direction A of the slit member 22 of the illumination device 2 corresponding to the region width in the conveyance direction A of the light / dark pattern is the position variation range width C (mm) and the visual field width W (mm). It is set to be equal to or greater than the sum (C + W). As a result, the periphery of any bright part of the light / dark pattern can be positioned in the imaging region 31. Therefore, the defect inspection apparatus 100 can detect the inside of the imaging region 31 in the two-dimensional image data generated by the imaging unit 3 even when the position of the imaging region 31 changes due to vibration or the like when the molded sheet 7 is conveyed. Since the defect can be detected more reliably by the analysis device 4 to be described later based on the image data corresponding to the bright part, the defect of the molded sheet 7 can be detected with high accuracy.

図５は、３つの遮光領域部２２２を有するスリット部材２２が備えられた照明装置２により成形シート７が照明された場合において、撮像部３により撮像された２次元画像９１を示す図である。図５（ａ）、図５（ｂ）および図５（ｃ）は、それぞれ撮像のタイミングが異なる。   FIG. 5 is a diagram illustrating a two-dimensional image 91 captured by the imaging unit 3 when the molded sheet 7 is illuminated by the illumination device 2 provided with the slit member 22 having the three light-shielding region parts 222. FIG. 5A, FIG. 5B, and FIG. 5C are different in imaging timing.

図５に示す例では、撮像部３の搬送方向Ａの視野幅が８ｍｍ、照明装置２から撮像領域３１までの距離が３００ｍｍ、成形シート７の振動量に相当する最大傾斜角度θが０．５度である。この場合、撮像領域３１の位置変動範囲幅は、式（Ｉ）より５ｍｍと算出される。   In the example illustrated in FIG. 5, the field width of the imaging unit 3 in the transport direction A is 8 mm, the distance from the illumination device 2 to the imaging region 31 is 300 mm, and the maximum inclination angle θ corresponding to the vibration amount of the molded sheet 7 is 0.5. Degree. In this case, the position variation range width of the imaging region 31 is calculated as 5 mm from the formula (I).

このようにして算出された撮像領域３１の位置変動範囲幅に対し、搬送方向Ａの長さが３ｍｍの、３つの遮光領域部２２２を有するスリット部材２２が備えられた照明装置２により成形シート７を照明することによって、図５（ａ）〜（ｃ）のいずれにおいても撮像領域３１内に明暗パターンのいずれかの明部の周縁が位置するようにすることができ、撮像部３により撮像された２次元画像９１にも、明部の周縁に対応する画像が含まれている。   With respect to the position variation range width of the imaging region 31 calculated in this way, the molded sheet 7 is formed by the lighting device 2 provided with the slit member 22 having three light shielding region portions 222 having a length of 3 mm in the transport direction A. 5 (a) to 5 (c), the peripheral edge of any bright part of the light / dark pattern can be positioned in the imaging region 31 in any of FIGS. The two-dimensional image 91 also includes an image corresponding to the periphery of the bright part.

図６は、１つの遮光領域部２２２を有するスリット部材２２が備えられた照明装置２により成形シート７が照明された場合において、撮像部３により撮像された２次元画像９２を示す図である。図６（ａ）、図６（ｂ）および図６（ｃ）は、それぞれ撮像のタイミングが異なる。   FIG. 6 is a diagram illustrating a two-dimensional image 92 captured by the imaging unit 3 when the molded sheet 7 is illuminated by the illumination device 2 provided with the slit member 22 having one light-shielding region 222. FIG. 6A, FIG. 6B, and FIG. 6C are different in imaging timing.

図６に示す例では、撮像部３の搬送方向Ａの視野幅が８ｍｍ、照明装置２から撮像領域３１までの距離が３００ｍｍ、成形シート７の振動量に相当する最大傾斜角度θが０．５度である。この場合、撮像領域３１の位置変動範囲幅は、式（Ｉ）より５ｍｍと算出される。   In the example shown in FIG. 6, the visual field width in the conveyance direction A of the imaging unit 3 is 8 mm, the distance from the illumination device 2 to the imaging region 31 is 300 mm, and the maximum inclination angle θ corresponding to the vibration amount of the molded sheet 7 is 0.5. Degree. In this case, the position variation range width of the imaging region 31 is calculated as 5 mm from the formula (I).

このようにして算出された撮像領域３１の位置変動範囲幅に対し、搬送方向Ａの長さが５ｍｍの、１つの遮光領域部２２２を有するスリット部材２２が備えられた照明装置２により成形シート７を照明した場合、成形シート７の傾斜角が０．５度より小さい図６（ａ）および（ｂ）では撮像領域３１内に明暗パターンのいずれかの明部の周縁に対応する画像が含まれているが、傾斜角が０．５度以上の図６（ｃ）では明部の周縁に対応する画像が含まれていない。   With respect to the position variation range width of the imaging region 31 calculated in this way, the molded sheet 7 is formed by the lighting device 2 provided with the slit member 22 having one light shielding region portion 222 having a length of 5 mm in the transport direction A. 6A and 6B, the image corresponding to the periphery of one of the bright portions of the light / dark pattern is included in the imaging region 31 in FIGS. 6 (a) and 6 (b). However, the image corresponding to the periphery of the bright part is not included in FIG.

図２に戻って、本実施形態の欠陥検査装置１００は、解析装置４と、マーキング装置５と、情報処理装置６とをさらに備える。   Returning to FIG. 2, the defect inspection apparatus 100 of this embodiment further includes an analysis apparatus 4, a marking apparatus 5, and an information processing apparatus 6.

解析装置４は、撮像部３により生成された２次元画像データに基づいて欠陥を検出するとともに、検出した欠陥の２次元画像上の位置情報を、成形シート７上の位置情報に変換する。   The analysis device 4 detects a defect based on the two-dimensional image data generated by the imaging unit 3 and converts position information of the detected defect on the two-dimensional image into position information on the molded sheet 7.

解析装置４は、撮像部３により生成された２次元画像データが入力される画像入力部４１と、画像入力部４１に入力された２次元画像データに基づいて欠陥を検出し、成形シート７の欠陥位置を解析する画像解析部４２と、画像解析部４２から出力される欠陥位置データに基づいて欠陥マップを作成するとともに、各構成部を統括的に制御するコントロールＣＰＵ４３と、作成された欠陥マップを表示する表示部４４とを備えている。   The analysis device 4 detects the defect based on the two-dimensional image data input to the image input unit 41 and the image input unit 41 to which the two-dimensional image data generated by the imaging unit 3 is input, and the molding sheet 7 An image analysis unit 42 that analyzes the defect position, a defect CPU based on the defect position data output from the image analysis unit 42, and a control CPU 43 that controls each component in an integrated manner, and the defect map that is created Is displayed.

画像入力部４１を介して入力された各撮像部３の２次元画像データは、撮像部３のそれぞれに対応した画像解析部４２に入力される。各画像解析部４２は、２次元画像データから欠陥を検出するとともに、２次元画像の画素座標と、画像撮像間隔に成形シート７が搬送される距離とに基づいて、２次元画像上の座標位置を成形シート７上の座標位置に変換して欠陥位置情報を生成し、この欠陥位置情報をコントロールＣＰＵ４３に出力する。コントロールＣＰＵ４３は、欠陥位置情報に基づいて成形シート７の全領域に対応する画像を合成して欠陥マップを作成する。この欠陥マップは、表示部４４に表示される。また、欠陥マップの情報は、マーキング装置５および情報処理装置６に出力される。   The two-dimensional image data of each imaging unit 3 input via the image input unit 41 is input to the image analysis unit 42 corresponding to each of the imaging units 3. Each image analysis unit 42 detects a defect from the two-dimensional image data, and based on the pixel coordinates of the two-dimensional image and the distance at which the molding sheet 7 is conveyed at the image capturing interval, the coordinate position on the two-dimensional image Is converted into a coordinate position on the molding sheet 7 to generate defect position information, and the defect position information is output to the control CPU 43. The control CPU 43 creates a defect map by synthesizing images corresponding to the entire area of the molded sheet 7 based on the defect position information. This defect map is displayed on the display unit 44. Further, the defect map information is output to the marking device 5 and the information processing device 6.

マーキング装置５は、解析装置４で作成された欠陥マップに基づいて、成形シート７に欠陥位置をマーキングする。このマーキング装置５は、たとえば、成形シート７の搬送方向Ａに直交する幅方向Ｂに沿って設けられたアームと、ペン等を有するマーカヘッドとを有し、マーカヘッドがアーム上をシート幅方向に移動（トラバース動作）することによって、成形シート７上の任意の位置にマーキングを行うことができる。このマーキングされた欠陥位置の情報は、たとえば、成形シート７を所定サイズの枚葉品に断裁する処理などに、欠陥箇所の目印として利用することができる。   The marking device 5 marks the defect position on the molded sheet 7 based on the defect map created by the analysis device 4. The marking device 5 includes, for example, an arm provided along a width direction B orthogonal to the conveyance direction A of the molded sheet 7 and a marker head having a pen or the like. By moving to (traverse operation), marking can be performed at an arbitrary position on the molded sheet 7. The information on the marked defect position can be used as a mark for a defective portion, for example, in a process of cutting the molded sheet 7 into a sheet having a predetermined size.

情報処理装置６は、たとえば、コンピュータ装置などからなり、解析装置４で作成された欠陥マップを表示および記録する。また、情報処理装置６は、搬送装置１における搬送速度、撮像部３における画像取込タイミングパラメータ、欠陥に関する欠陥検出パラメータなどを設定および制御する。   The information processing device 6 includes, for example, a computer device, and displays and records the defect map created by the analysis device 4. Further, the information processing device 6 sets and controls the transport speed in the transport device 1, the image capture timing parameter in the imaging unit 3, the defect detection parameter related to the defect, and the like.

本実施形態の欠陥検査装置１００では、照明装置２が、成形シート７の表面に明暗パターンが投影されるように、成形シート７を照明するので、成形シート７が搬送されるときの振動などによって、成形シート７、撮像部３および照明装置２の相対位置が変動し、成形シート７の表面に対する撮像部による撮像領域３１の位置が変化した場合であっても、該撮像領域３１内に明暗パターンのいずれかの明部の周縁が位置するようになる。   In the defect inspection apparatus 100 according to the present embodiment, the illumination device 2 illuminates the molded sheet 7 so that a bright and dark pattern is projected onto the surface of the molded sheet 7. Even when the relative positions of the molded sheet 7, the imaging unit 3, and the lighting device 2 fluctuate and the position of the imaging region 31 by the imaging unit with respect to the surface of the molded sheet 7 changes, the light / dark pattern in the imaging region 31 is changed. The peripheral edge of any one of the bright parts is located.

したがって、成形シート７が搬送されるときの振動などによって撮像部３による撮像領域３１の位置が変化した場合であっても、撮像部３の視野を広げることなく、すなわち、撮像部３による撮像時間が長くなって検査速度が低下するのを抑制した上で、撮像部３が生成した２次元画像データにおける、撮像領域３１内の明部に対応した画像データに基づいて、解析装置４により欠陥を検出することができるので、高精度に成形シート７の欠陥を検出することができる。   Therefore, even when the position of the imaging region 31 by the imaging unit 3 changes due to vibration or the like when the molded sheet 7 is conveyed, the imaging time by the imaging unit 3 is not increased without expanding the field of view of the imaging unit 3. Is reduced by the analysis device 4 based on the image data corresponding to the bright part in the imaging region 31 in the two-dimensional image data generated by the imaging unit 3. Since it can detect, the defect of the molding sheet 7 can be detected with high precision.

次に、欠陥検査装置１００の解析装置４における欠陥検出処理について詳細に説明する。欠陥検出処理は、大きく分けて、閾値決定処理、２値化処理、ラベリング処理、特徴抽出処理および欠陥識別処理の５つの処理に分けられる。   Next, the defect detection process in the analysis apparatus 4 of the defect inspection apparatus 100 will be described in detail. The defect detection process is roughly divided into five processes: a threshold determination process, a binarization process, a labeling process, a feature extraction process, and a defect identification process.

閾値決定処理では、たとえば、画像全体の輝度ヒストグラムの相似性に基づく判別分析法や画像全体に占める対象物の面積率に基づくｐ−タイル法を用いて２値化処理の閾値を決定する。この閾値は、フレーム毎に計算することが好ましい。これにより、照明の照度変化等の外乱に対して頑健性が向上する。なお、室内などの安定環境下では固定の閾値でもよい。   In the threshold value determination process, for example, the threshold value for the binarization process is determined using a discriminant analysis method based on similarity of luminance histograms of the entire image or a p-tile method based on the area ratio of the object in the entire image. This threshold is preferably calculated for each frame. Thereby, robustness improves with respect to disturbances, such as the illumination intensity change. Note that a fixed threshold value may be used in a stable environment such as a room.

２値化処理では、閾値決定処理で決定した閾値に基づいて、２次元画像を２値化画像に変換する。２値化画像は、輝度ヒストグラムを閾値決定処理で決定した閾値で分離することにより得ることができる。   In the binarization process, the two-dimensional image is converted into a binarized image based on the threshold value determined in the threshold value determination process. The binarized image can be obtained by separating the luminance histogram with the threshold value determined by the threshold value determination process.

ラベリング処理では、２値化画像の黒背景中の白領域をラベリングする。また、２値化画像の白背景中の黒領域をラベリングする。   In the labeling process, the white area in the black background of the binarized image is labeled. Also, the black region in the white background of the binarized image is labeled.

特徴抽出処理では、白領域および／または黒領域の面積、フェレ径などを算出する。また、算出した面積、フェレ径が微小なものはノイズとみなして除外する。   In the feature extraction process, the area of the white region and / or the black region, the ferret diameter, and the like are calculated. Also, those with a small calculated area and small ferret diameter are regarded as noise and excluded.

欠陥識別処理では、特徴抽出処理にて算出された面積やフェレ径に基づいて、点欠陥、線欠陥などの欠陥を識別する。たとえば、面積が指定値よりも大きい白領域を照明像として除外し、また、面積が指定値よりも大きい黒領域を背景であるとして除外し、残った領域を欠陥領域として識別する。   In the defect identification process, defects such as point defects and line defects are identified based on the area and ferret diameter calculated in the feature extraction process. For example, a white area having an area larger than a specified value is excluded as an illumination image, a black area having an area larger than a specified value is excluded as a background, and the remaining area is identified as a defective area.

このように、２次元画像を２値化画像に変換することにより、欠陥領域を高精度に検出することができる。   Thus, by converting a two-dimensional image into a binarized image, a defective area can be detected with high accuracy.

次に、欠陥検査装置１００の解析装置４における、２次元画像の画素座標を成形シート７上の座標（以下、「シート座標」という）に変換する座標変換処理について詳細に説明する。   Next, coordinate conversion processing for converting pixel coordinates of a two-dimensional image into coordinates on the forming sheet 7 (hereinafter referred to as “sheet coordinates”) in the analysis device 4 of the defect inspection apparatus 100 will be described in detail.

たとえば、シート座標の原点（Ｘ０，Ｙ０）を搬送方向Ａの下流側とし、検査フレーム毎のシート座標を（Ｘｂａｓｅ，Ｙｂａｓｅ）とした場合、２次元画像の任意の画素座標（ｘｉ，ｙｉ）は、下記式（２）によりシート座標（Ｘ，Ｙ）に変換される。
Ｘ＝Ｘｂａｓｅ＋Ｘｏｆｆｓｅｔ＿ｉ＋ｘｉ×Ｘｒｅｓｏ
Ｙ＝Ｙｂａｓｅ＋Ｙｏｆｆｓｅｔ＿ｉ＋ｙｉ×Ｙｒｅｓｏ …（２） For example, when the origin (X0, Y0) of the sheet coordinates is the downstream side in the conveyance direction A and the sheet coordinates for each inspection frame is (Xbase, Ybase), the arbitrary pixel coordinates (xi, yi) of the two-dimensional image are , Converted into sheet coordinates (X, Y) by the following equation (2).
X = Xbase + Xoffset_i + xi × Xreso
Y = Ybase + Yoffset_i + yi × Yreso (2)

ここで、「Ｘｏｆｆｓｅｔ＿ｉ」、および「Ｙｏｆｆｓｅｔ＿ｉ」の値は、予め撮像部３毎に機械的に測定されたものである。また、「Ｘｒｅｓｏ」および「Ｙｒｅｓｏ」の値は、たとえば、「ｍｍ／ｐｉｘｅｌ」の単位で与えられる解像度である。また、検査フレーム毎のシート座標（Ｘｂａｓｅ，Ｙｂａｓｅ）は、通常、（Ｘ０，Ｙｂａｓｅ）で表すことができるが、成形シート７の蛇行が無視できない場合は、Ｘ方向変位をセンサなどで常時計測し、「Ｘｂａｓｅ」を求めてもよい。また、「Ｙｂａｓｅ」は、「Ｙ０」からの変位（成形シート７の搬送距離）を搬送装置１のロータリーエンコーダ等で常時計測した値より求める。   Here, the values of “Xoffset_i” and “Yoffset_i” are mechanically measured for each imaging unit 3 in advance. Further, the values of “Xreso” and “Yreso” are resolutions given in units of “mm / pixel”, for example. In addition, the sheet coordinates (Xbase, Ybase) for each inspection frame can be normally expressed by (X0, Ybase). However, when the meandering of the molded sheet 7 cannot be ignored, the displacement in the X direction is always measured with a sensor or the like. , “Xbase” may be obtained. Further, “Ybase” is obtained from a value constantly measured by a rotary encoder or the like of the transport device 1 for a displacement (transport distance of the molded sheet 7) from “Y0”.

このように各撮像部３で撮像された２次元画像の画素座標から成形シート７上の座標（シート座標）に変換することにより、成形シート７上の欠陥位置を特定することができる。すなわち、たとえば、欠陥の画素座標の単位「ｐｉｘｅｌ」を成形シート７の実寸単位「ｍｍ」に変換することにより、実際の欠陥位置を特定することができる。   Thus, the defect position on the molding sheet 7 can be specified by converting the pixel coordinates of the two-dimensional image captured by each imaging unit 3 to the coordinates (sheet coordinates) on the molding sheet 7. That is, for example, the actual defect position can be specified by converting the unit “pixel” of the pixel coordinates of the defect into the actual size unit “mm” of the molding sheet 7.

次に、欠陥検査装置１００の検査動作について詳細に説明する。まず、撮像部３は、成形シート７上の線状照明像を含む撮像領域３１を２次元画像として取り込む。各撮像部３で撮像された２次元画像は、解析装置４に入力される。   Next, the inspection operation of the defect inspection apparatus 100 will be described in detail. First, the imaging unit 3 captures the imaging region 31 including the linear illumination image on the molded sheet 7 as a two-dimensional image. The two-dimensional image captured by each imaging unit 3 is input to the analysis device 4.

解析装置４の各画像解析部４２は、前述したように、入力された２次元画像に基づいて欠陥を検出する。たとえば、２次元画像を２値化画像に処理し、黒背景中の白領域および／または白背景中の黒領域を抽出し、欠陥を検出する。また、画像解析部４２は、前述したように、２次元画像の画素座標と画像撮像間隔に成形シート７が搬送される距離とに基づいて、２次元画像上の座標位置を成形シート７上の座標位置に変換する。これにより、画像解析部４２は、欠陥位置情報を生成し、この欠陥位置情報をコントロールＣＰＵ４３に出力する。   As described above, each image analysis unit 42 of the analysis device 4 detects a defect based on the input two-dimensional image. For example, a two-dimensional image is processed into a binarized image, a white area in a black background and / or a black area in a white background is extracted, and a defect is detected. Further, as described above, the image analysis unit 42 determines the coordinate position on the two-dimensional image on the two-dimensional image on the basis of the pixel coordinates of the two-dimensional image and the distance at which the molding sheet 7 is conveyed at the image capturing interval. Convert to coordinate position. Thereby, the image analysis unit 42 generates defect position information and outputs the defect position information to the control CPU 43.

コントロールＣＰＵ４３は、欠陥位置情報に基づいて成形シート７の全領域に対応する画像を合成して欠陥マップを作成する。この欠陥マップは、表示部４４に表示される。また、欠陥マップの情報は、マーキング装置５および情報処理装置６に出力される。   The control CPU 43 creates a defect map by synthesizing images corresponding to the entire area of the molded sheet 7 based on the defect position information. This defect map is displayed on the display unit 44. Further, the defect map information is output to the marking device 5 and the information processing device 6.

このように各撮像部３で撮像された２次元画像毎に欠陥検出を行い、欠陥位置情報を生成することにより、欠陥が検出された場合のみ欠陥位置情報をコントロールＣＰＵ４３に出力するだけでよい。   Thus, defect detection is performed for each two-dimensional image captured by each imaging unit 3 and defect position information is generated, so that defect position information only needs to be output to the control CPU 43 when a defect is detected.

また、各撮像部３で撮像された２次元画像を各画像解析部４２で分散して処理する構成について説明したが、この構成に限定されるものではない。各撮像部３で撮像された２次元画像から１枚の全幅画像を合成し、欠陥検出処理を行うように構成することができる。   Moreover, although the structure which distributes and processes the two-dimensional image imaged by each imaging part 3 by each image analysis part 42 was demonstrated, it is not limited to this structure. It is possible to compose a single full-width image from the two-dimensional images picked up by each image pickup unit 3 and perform a defect detection process.

具体的には、画像解析部４２は、２次元画像データを一時的に記憶するメモリ領域と、２次元画像データに基づいて欠陥を検出するとともに、成形シート７の全領域に対応する画像を合成する画像処理領域とを有するように構成される。   Specifically, the image analysis unit 42 detects a defect based on the memory area that temporarily stores the two-dimensional image data and the two-dimensional image data, and synthesizes an image corresponding to the entire area of the molded sheet 7. And an image processing area to be configured.

画像入力部４１を介して画像解析部４２に入力された各撮像部３の２次元画像データは、メモリ領域にバッファリングされる。画像解析部４２の画像処理領域は、後述するように、撮像部３で撮像された２次元画像間の相対位置に基づいて、成形シート７の幅方向Ｂの全領域を含む全幅画像を合成し、全幅画像に基づいて欠陥を検出する。   The two-dimensional image data of each imaging unit 3 input to the image analysis unit 42 via the image input unit 41 is buffered in the memory area. As will be described later, the image processing area of the image analysis unit 42 synthesizes a full width image including the entire area in the width direction B of the molded sheet 7 based on the relative position between the two-dimensional images captured by the imaging unit 3. Detect defects based on the full width image.

画像解析部４２の画像処理領域は、各撮像部３で撮像された２次元画像のｘ方向の重なり画素数、およびｙ方向の微小変位を予め機械的に測定することにより、ｎ枚の２次元画像から１枚の全幅画像を作成する。この場合、下記式（３）により、全幅画像の画像座標（ｘ，ｙ）をシート座標（Ｘ，Ｙ）に変換することができる。
Ｘ＝Ｘｂａｓｅ＋Ｘｏｆｆｓｅｔ＋ｘ×Ｘｒｅｓｏ
Ｙ＝Ｙｂａｓｅ＋Ｙｏｆｆｓｅｔ＋ｙ×Ｙｒｅｓｏ …（３） The image processing area of the image analysis unit 42 includes n two-dimensional images by mechanically measuring the number of overlapping pixels in the x direction and the minute displacement in the y direction of the two-dimensional image captured by each imaging unit 3 in advance. Create a full-width image from the image. In this case, the image coordinates (x, y) of the full-width image can be converted into sheet coordinates (X, Y) by the following equation (3).
X = Xbase + Xoffset + x × Xreso
Y = Ybase + Yoffset + y × Yreso (3)

ここで、「Ｘｏｆｆｓｅｔ」および「Ｙｏｆｆｓｅｔ」の値は、予め機械的に測定されたものである。   Here, the values of “Xoffset” and “Yoffset” are mechanically measured in advance.

このように、ｎ枚の２次元画像から１枚の全幅画像を作成し、欠陥検出処理を行うことにより、欠陥の画素から成形シート７への座標変換を容易に行うことができる。   Thus, by creating one full-width image from n two-dimensional images and performing defect detection processing, coordinate conversion from the defective pixel to the molding sheet 7 can be easily performed.

（第２実施形態）
図７は、本発明の第２実施形態に係る欠陥検査装置２００の構成を示すブロック図である。本実施形態の欠陥検査装置２００は、前述した欠陥検査装置１００に類似し、対応する部分については同一の参照符号を付して説明を省略する。欠陥検査装置２００においては、解析装置８の構成が、欠陥検査装置１００の解析装置４とは異なる。 (Second Embodiment)
FIG. 7 is a block diagram showing a configuration of a defect inspection apparatus 200 according to the second embodiment of the present invention. The defect inspection apparatus 200 of the present embodiment is similar to the defect inspection apparatus 100 described above, and corresponding portions are denoted by the same reference numerals and description thereof is omitted. In the defect inspection apparatus 200, the configuration of the analysis apparatus 8 is different from the analysis apparatus 4 of the defect inspection apparatus 100.

欠陥検査装置２００は、搬送装置１により成形シート７を所定の搬送方向Ａに移送し、この移送過程で、照明装置２により照明された成形シート７の表面を、複数の撮像部３により撮像し、撮像して得た２次元画像データに基づいて、欠陥検出手段としての機能を有する解析装置８により欠陥検査を行うものである。   The defect inspection apparatus 200 transports the molded sheet 7 in the predetermined transport direction A by the transport apparatus 1, and images the surface of the molded sheet 7 illuminated by the illumination device 2 by the plurality of imaging units 3 in this transport process. Based on the two-dimensional image data obtained by imaging, the defect inspection is performed by the analysis device 8 having a function as a defect detection means.

解析装置８は、撮像部３により生成された２次元画像データに基づいて、画像処理アルゴリズム（欠陥検出アルゴリズム）によって成形シート７の欠陥を検出する。   Based on the two-dimensional image data generated by the imaging unit 3, the analysis device 8 detects a defect in the molded sheet 7 by an image processing algorithm (defect detection algorithm).

解析装置８は、各撮像部３から出力された複数の２次元画像データを受け取り、複数の２次元画像データに基づいて欠陥を検出して検出結果を出力する、線欠陥検出部である線欠陥用画像解析部８１、および点欠陥検出部である点欠陥用画像解析部８２と、検出結果を表示する表示部８４と、これらの各部を統括的に制御するコントロールＣＰＵ８３とを備えている。   The analysis device 8 receives a plurality of two-dimensional image data output from each imaging unit 3, detects a defect based on the plurality of two-dimensional image data, and outputs a detection result, which is a line defect detection unit. Image analysis unit 81, a point defect image analysis unit 82 as a point defect detection unit, a display unit 84 that displays detection results, and a control CPU 83 that controls these units in an integrated manner.

各撮像部３で生成された複数の２次元画像データは、それぞれ線欠陥用画像解析部８１、および点欠陥用画像解析部８２に入力される。   A plurality of two-dimensional image data generated by each imaging unit 3 is input to the line defect image analysis unit 81 and the point defect image analysis unit 82, respectively.

線欠陥用画像解析部８１は、線欠陥検出アルゴリズムによって、成形シート７上における線状照明像の位置が異なる複数の２次元画像データから欠陥を検出し、その結果を検出結果として出力する。   The line defect image analysis unit 81 detects a defect from a plurality of two-dimensional image data having different positions of the linear illumination image on the molded sheet 7 by a line defect detection algorithm, and outputs the result as a detection result.

点欠陥用画像解析部８２は、点欠陥検出アルゴリズムによって、成形シート７上における線状照明像の位置が異なる複数の２次元画像データから欠陥を検出し、その結果を検出結果として出力する。   The point defect image analysis unit 82 detects a defect from a plurality of two-dimensional image data in which the position of the linear illumination image on the molded sheet 7 is different by a point defect detection algorithm, and outputs the result as a detection result.

線欠陥用画像解析部８１、および点欠陥用画像解析部８２は、成形シート７上における線状照明像の位置が異なる複数の２次元画像データに基づいて欠陥があるか否かを判定するので、旧来の欠陥検査装置よりも欠陥を確実に検出できる。   The line defect image analysis unit 81 and the point defect image analysis unit 82 determine whether there is a defect based on a plurality of two-dimensional image data in which the positions of the linear illumination images on the molded sheet 7 are different. The defect can be detected more reliably than the conventional defect inspection apparatus.

線欠陥検出アルゴリズムおよび点欠陥検出アルゴリズムについては、後述する。線欠陥検出アルゴリズムおよび点欠陥検出アルゴリズムのパラメータは、固定されていてもよいが、線欠陥用画像解析部８１および点欠陥用画像解析部８２に、コントロールＣＰＵ８３を介して接続された情報処理装置６をユーザが操作することによって変更可能となっていてもよい。   The line defect detection algorithm and point defect detection algorithm will be described later. The parameters of the line defect detection algorithm and the point defect detection algorithm may be fixed, but the information processing apparatus 6 connected to the line defect image analysis unit 81 and the point defect image analysis unit 82 via the control CPU 83. May be changed by the user's operation.

線欠陥用画像解析部８１は、線欠陥検出アルゴリズムによって複数の２次元画像データのうちのＬ個（Ｌは２次元画像データの個数ｍ以下）以上から線欠陥が検出された場合に、線欠陥があるという結果を検出結果として出力し、他の場合に、線欠陥がないという結果を検出結果として出力するものであってもよく、線欠陥検出アルゴリズムによって複数の２次元画像データのうちのＬ個以上から線欠陥が検出された場合に、線欠陥位置の情報を検出結果として出力し、他の場合には検出結果を出力しないものであってもよい。   The line defect image analyzing unit 81 detects a line defect when a line defect is detected from L or more (L is the number m of the two-dimensional image data) of a plurality of two-dimensional image data by a line defect detection algorithm. May be output as a detection result, and in other cases, a result that there is no line defect may be output as a detection result, and L of a plurality of two-dimensional image data may be output by a line defect detection algorithm. When line defects are detected from more than one, information on the line defect position may be output as a detection result, and in other cases, the detection result may not be output.

２次元画像データの個数ｍが３以上であり、Ｌが２以上である場合には、線欠陥検出アルゴリズムによって線欠陥が検出された２次元画像データの個数が少ない場合、その線欠陥検出結果が虚報（本来欠陥でないものが誤って欠陥として検出されたもの）とみなされて除外されることになる。これにより、虚報を低減できる。なお、線欠陥位置の情報を検出結果として出力する場合には、線欠陥位置を求めることができる線欠陥検出アルゴリズムを用いる必要がある。   When the number m of 2D image data is 3 or more and L is 2 or more, when the number of 2D image data in which line defects are detected by the line defect detection algorithm is small, the line defect detection result is It is considered to be false information (one that was not originally defective was mistakenly detected as a defect) and excluded. Thereby, false information can be reduced. In addition, when outputting the information of a line defect position as a detection result, it is necessary to use the line defect detection algorithm which can obtain | require a line defect position.

点欠陥用画像解析部８２は、点欠陥検出アルゴリズムによって複数の２次元画像データのうちのＬ個（Ｌは２次元画像データの個数ｍ以下）以上から点欠陥が検出された場合に、点欠陥があるという結果を検出結果として出力し、他の場合に、点欠陥がないという結果を検出結果として出力するものであってもよく、点欠陥検出アルゴリズムによって複数の２次元画像データのうちのＬ個以上から点欠陥が検出された場合に、点欠陥位置の情報を検出結果として出力し、他の場合には検出結果を出力しないものであってもよい。   The point defect image analyzing unit 82 is configured to detect a point defect when a point defect is detected from L or more (L is the number m of two-dimensional image data) or more of a plurality of two-dimensional image data by a point defect detection algorithm. May be output as a detection result, and in other cases, a result that there is no point defect may be output as a detection result. L of the two-dimensional image data may be output by a point defect detection algorithm. When point defects are detected from more than one, information on the point defect position may be output as a detection result, and in other cases, the detection result may not be output.

２次元画像データの個数ｍが３以上であり、Ｌが２以上である場合には、点欠陥検出アルゴリズムによって点欠陥が検出された２次元画像データの個数が少ない場合、その点欠陥検出結果が虚報（本来欠陥でないものが誤って欠陥として検出されたもの）とみなされて除外されることになる。これにより、虚報を低減できる。なお、点欠陥位置の情報を検出結果として出力する場合には、点欠陥位置を求めることができる点欠陥検出アルゴリズムを用いる必要がある。   When the number m of 2D image data is 3 or more and L is 2 or more, if the number of 2D image data in which point defects are detected by the point defect detection algorithm is small, the point defect detection result is It is considered to be false information (one that was not originally defective was mistakenly detected as a defect) and excluded. Thereby, false information can be reduced. In addition, when outputting the information of a point defect position as a detection result, it is necessary to use the point defect detection algorithm which can obtain | require a point defect position.

コントロールＣＰＵ８３は、線欠陥用画像解析部８１および点欠陥用画像解析部８２から出力された検出結果を統合して成形シート７の全領域に対応する検出結果情報を作成し、図示しない記憶装置に記憶させるとともに、表示部８４に表示させる。成形シート７の全領域に対応する検出結果情報としては、成形シート７の全領域に欠陥があるか否かを示す情報や、成形シート７の全領域の欠陥マップなどが挙げられる。   The control CPU 83 integrates the detection results output from the line defect image analysis unit 81 and the point defect image analysis unit 82 to create detection result information corresponding to the entire area of the molded sheet 7 and stores it in a storage device (not shown). The information is stored and displayed on the display unit 84. The detection result information corresponding to the entire area of the molded sheet 7 includes information indicating whether or not the entire area of the molded sheet 7 has a defect, a defect map of the entire area of the molded sheet 7, and the like.

成形シート７の全領域に対応する検出結果情報を作成する際には、線欠陥用画像解析部８１および点欠陥用画像解析部８２の少なくとも一方で欠陥が検出された場合に、欠陥が存在するものとして検出結果情報を作成する。   When creating detection result information corresponding to the entire area of the molded sheet 7, a defect exists when a defect is detected in at least one of the line defect image analysis unit 81 and the point defect image analysis unit 82. The detection result information is created as a thing.

コントロールＣＰＵ８３が、成形シート７の全領域に対応する検査結果情報として、成形シート７の全領域の欠陥マップを作成する場合には、線欠陥用画像解析部８１および点欠陥用画像解析部８２の各々は、２次元画像データ上の座標位置を成形シート７上の座標位置に変換して欠陥位置情報を生成し、この欠陥位置情報をコントロールＣＰＵ８３に出力する。線欠陥用画像解析部８１および点欠陥用画像解析部８２の各々の座標変換処理は、前述の解析装置４における画像解析部４２が実行する座標変換処理と同様である。   When the control CPU 83 creates a defect map of the entire region of the molded sheet 7 as inspection result information corresponding to the entire region of the molded sheet 7, the line defect image analyzing unit 81 and the point defect image analyzing unit 82 Each converts the coordinate position on the two-dimensional image data into the coordinate position on the molding sheet 7 to generate defect position information, and outputs this defect position information to the control CPU 83. The coordinate conversion processing of the line defect image analysis unit 81 and the point defect image analysis unit 82 is the same as the coordinate conversion processing executed by the image analysis unit 42 in the analysis device 4 described above.

なお、線欠陥用画像解析部８１と点欠陥用画像解析部８２とは、同一の撮像部３から得られた２次元画像データに基づいて欠陥を検出していたが、線欠陥用画像解析部８１と点欠陥用画像解析部８２とが、異なる撮像部３から得られた２次元画像データに基づいてそれぞれ欠陥を検出してもよい。これによって、撮像部３の撮像条件（成形シート７からの距離や、成形シート７の搬送方向Ａと撮像方向とのなす角度など）を、検出しようとする欠陥に適した条件にすることが可能となる。線欠陥用画像解析部８１で用いられる２次元画像データを撮像する撮像部３は、点欠陥用画像解析部８２で用いられる２次元画像データを撮像するための撮像部３と比較して、成形シート７からの距離を遠くし、成形シート７の搬送方向Ａと撮像方向とのなす角度を狭くすることが好ましい。これにより、点欠陥および線欠陥の両方を最適な撮像条件で撮像できるので、点欠陥および線欠陥の両方をさらに精度良く検出できる。   The line defect image analysis unit 81 and the point defect image analysis unit 82 detect defects based on the two-dimensional image data obtained from the same imaging unit 3. 81 and the point defect image analysis unit 82 may detect defects based on two-dimensional image data obtained from different imaging units 3. As a result, the imaging conditions of the imaging unit 3 (distance from the molded sheet 7, the angle between the conveyance direction A of the molded sheet 7 and the imaging direction, etc.) can be set to conditions suitable for the defect to be detected. It becomes. The imaging unit 3 that captures the two-dimensional image data used in the line defect image analysis unit 81 is shaped in comparison with the imaging unit 3 that captures the two-dimensional image data used in the point defect image analysis unit 82. It is preferable to increase the distance from the sheet 7 and to narrow the angle between the conveyance direction A of the molded sheet 7 and the imaging direction. Thereby, since both a point defect and a line defect can be imaged on the optimal imaging conditions, both a point defect and a line defect can be detected still more accurately.

また、各撮像部３で撮像された２次元画像を、線欠陥用画像解析部８１および点欠陥用画像解析部８２で分散して処理していたが、撮像部３で撮像された２次元画像間の相対位置に基づいて各撮像部３で撮像されたｎ枚の２次元画像から成形シート７の幅方向の全領域を含む１枚の全幅画像を合成し、全幅画像に基づいて１つの線欠陥用画像解析部８１および１つの点欠陥用画像解析部８２で欠陥を検出してもよい。   In addition, the two-dimensional image captured by each imaging unit 3 is distributed and processed by the line defect image analyzing unit 81 and the point defect image analyzing unit 82, but the two-dimensional image captured by the imaging unit 3. One full-width image including the entire area in the width direction of the molded sheet 7 is synthesized from n two-dimensional images captured by each imaging unit 3 based on the relative position between them, and one line is formed based on the full-width image. The defect may be detected by the defect image analysis unit 81 and one point defect image analysis unit 82.

次に、線欠陥用画像解析部８１および点欠陥用画像解析部８２で用いられる線欠陥検出アルゴリズムおよび点欠陥検出アルゴリズムについて説明する。線欠陥検出アルゴリズムおよび点欠陥検出アルゴリズムとしては、以下の７種類の欠陥検出アルゴリズムＡ〜Ｇを用いることができる。   Next, a line defect detection algorithm and a point defect detection algorithm used in the line defect image analysis unit 81 and the point defect image analysis unit 82 will be described. As the line defect detection algorithm and point defect detection algorithm, the following seven types of defect detection algorithms A to G can be used.

＜欠陥検出アルゴリズムＡ＞
欠陥検出アルゴリズムＡでは、撮像部３で生成された複数の２次元画像データの各々について、以下の処理を行う。 <Defect detection algorithm A>
In the defect detection algorithm A, the following processing is performed for each of a plurality of two-dimensional image data generated by the imaging unit 3.

まず、２次元原画像データを、縦方向（成形シート７の搬送方向Ａ）に沿った１行ずつの画素列のデータ（輝度値（画素値）および位置を表すデータ；輝度プロファイル；１次元画像データ）に分割する。   First, the two-dimensional original image data is converted into pixel column data (luminance values (pixel values) and data representing positions) along the vertical direction (conveying direction A of the molding sheet 7); luminance profile; one-dimensional image Data).

次に、各画素列のデータについて、一端から他端に向かってエッジを探していく第１のエッジ判定処理を行う。まず、画素列の一端側から２つめの画素を注目画素とし、注目画素に対して一端側に隣接する隣接画素の輝度値よりも注目画素の輝度値が閾値Ｔ１以上小さいかを判定する。隣接画素の輝度値よりも注目画素の輝度値が閾値Ｔ１以上小さいと判定された場合には、隣接画素が第１のエッジであると判定し、第１のエッジの位置を記録して、処理対象の画素列のデータの処理を終了し、それ以外の場合には、注目画素を他端に向かって１画素ずつ移動しながら、前記判定において隣接画素の輝度値よりも注目画素の輝度値が閾値Ｔ１以上小さいと判定されるまで前記判定を繰り返し、隣接画素の輝度値よりも注目画素の輝度値が閾値Ｔ１以上小さいと判定された場合には、隣接画素が第１のエッジであると判定し、第１のエッジの位置を記録して、処理対象の画素列のデータの処理を終了する。   Next, a first edge determination process for searching for an edge from one end to the other end of the data of each pixel column is performed. First, the second pixel from the one end side of the pixel column is set as the target pixel, and it is determined whether the luminance value of the target pixel is smaller than the threshold value T1 by the luminance value of the adjacent pixel adjacent to the target pixel on the one end side. If it is determined that the luminance value of the pixel of interest is smaller than the threshold value T1 by the luminance value of the adjacent pixel, it is determined that the adjacent pixel is the first edge, and the position of the first edge is recorded and processed. In the other cases, the luminance value of the target pixel is higher than the luminance value of the adjacent pixel in the determination while moving the target pixel one pixel toward the other end. The above determination is repeated until it is determined that the threshold value is smaller than the threshold value T1, and when it is determined that the luminance value of the target pixel is smaller than the threshold value T1 by the threshold value, the adjacent pixel is determined to be the first edge. Then, the position of the first edge is recorded, and the processing of the data of the pixel row to be processed is finished.

なお、閾値Ｔ１は、任意の自然数であり、輝度値の最小単位であってもよい。閾値Ｔ１が輝度値の最小単位である場合には、上記判定は、単に隣接画素の輝度値よりも注目画素の輝度値が閾値以上小さいかを判定することになる。   Note that the threshold value T1 is an arbitrary natural number and may be the minimum unit of luminance values. When the threshold value T1 is the minimum unit of the luminance value, the above determination simply determines whether the luminance value of the target pixel is smaller than the threshold value than the luminance value of the adjacent pixel.

次に、各画素列のデータについて、以下のような他端から一端に向かってエッジを探していく以下の第２のエッジ判定処理を行う。まず、他端側から２つめの画素を注目画素とし、注目画素に対して他端側に隣接する隣接画素の輝度値よりも注目画素の輝度値が閾値Ｔ２以上大きいかを判定する。隣接画素の輝度値よりも注目画素の輝度値が閾値Ｔ２以上大きいと判定された場合には、注目画素が第２のエッジであると判定し、第２のエッジの位置を記録して、処理対象の画素列のデータの処理を終了し、それ以外の場合には、注目画素を一端に向かって１画素ずつ移動しながら、前記判定において隣接画素の輝度値よりも注目画素の輝度値が閾値Ｔ２以上大きいと判定されるまで前記判定を繰り返し、隣接画素の輝度値よりも注目画素の輝度値が閾値Ｔ２以上大きいと判定された場合には、注目画素が第２のエッジであると判定し、第２のエッジの位置を記録して、処理対象の画素列のデータの処理を終了する。   Next, the following second edge determination process for searching for an edge from the other end to the one end is performed on the data of each pixel column as follows. First, the second pixel from the other end side is set as the target pixel, and it is determined whether the luminance value of the target pixel is larger than the threshold value T2 by the luminance value of the adjacent pixel adjacent to the other end side with respect to the target pixel. If it is determined that the luminance value of the pixel of interest is greater than the threshold value T2 by the luminance value of the adjacent pixel, the pixel of interest is determined to be the second edge, the position of the second edge is recorded, and the process In other cases, the luminance value of the target pixel is set to a threshold value that is higher than the luminance value of the adjacent pixel in the determination while moving the target pixel one pixel toward the other end. The above determination is repeated until it is determined that the pixel is larger than T2, and when it is determined that the luminance value of the pixel of interest is larger than the threshold value T2 by the luminance value of the adjacent pixel, it is determined that the pixel of interest is the second edge. Then, the position of the second edge is recorded, and the processing of the data of the pixel row to be processed is finished.

なお、閾値Ｔ２は、任意の自然数であり、輝度値の最小単位であってもよい。閾値Ｔ２が輝度値の最小単位である場合には、上記判定は、単に隣接画素の輝度値よりも注目画素の輝度値が閾値以上大きいかを判定することになる。   The threshold value T2 is an arbitrary natural number and may be the minimum unit of luminance values. When the threshold value T2 is the minimum unit of the luminance value, the above determination simply determines whether the luminance value of the target pixel is greater than the threshold value by the luminance value of the adjacent pixel.

成形シート７の撮像領域３１内において、欠陥のない領域では、線状照明像である明暗パターンのエッジ以外にエッジが存在しないので、第１のエッジおよび第２のエッジは、線状照明像における他端側のエッジに一致し、互いに一致する。一方、欠陥のある領域（白領域および黒領域）では、第１のエッジおよび第２のエッジの少なくとも一方が、欠陥領域のエッジに一致し、線状照明像における他端側のエッジよりもエッジ探索開始側へずれるので、第１のエッジと第２のエッジとが離れた位置となる。   In the imaging region 31 of the molded sheet 7, since there is no edge other than the edge of the light and dark pattern that is a linear illumination image in an area without a defect, the first edge and the second edge are in the linear illumination image. It coincides with the other edge and coincides with each other. On the other hand, in the defective area (white area and black area), at least one of the first edge and the second edge coincides with the edge of the defective area, and the edge is more edge than the edge on the other end side in the linear illumination image. Since it shifts to the search start side, the first edge and the second edge are separated from each other.

そこで、次に、各画素列のデータについて、第１のエッジから第２のエッジまでの距離（画素数）をエッジ間距離として求める。そして、このエッジ間距離が閾値Ｔ３以上の画素列が存在すれば、欠陥があると判定する。なお、閾値Ｔ３は、任意の自然数であり、１画素であってもよい。閾値Ｔ３が１画素である場合には、エッジ間距離が「０」でない画素列が欠陥を含む画素列として判定されることになる。閾値Ｔ３は、許容される欠陥のサイズに応じて適宜決めればよいが、多値の２次元画像データが２５６階調（輝度値０〜２５５；８ビット）の２次元画像データである場合、たとえば、「３」であることが好ましい。   Therefore, next, for the data of each pixel column, the distance (number of pixels) from the first edge to the second edge is obtained as the distance between the edges. Then, if there is a pixel row whose edge distance is greater than or equal to the threshold T3, it is determined that there is a defect. The threshold T3 is an arbitrary natural number and may be one pixel. When the threshold value T3 is one pixel, a pixel column whose edge distance is not “0” is determined as a pixel column including a defect. The threshold value T3 may be determined as appropriate according to the size of an allowable defect. When the multi-valued two-dimensional image data is two-dimensional image data having 256 gradations (brightness values 0 to 255; 8 bits), for example, , “3” is preferable.

この欠陥検出アルゴリズムＡは、種々の点欠陥をある程度の確実性をもって検出することができる。ただし、気泡やフィッシュアイなどのような微小な点欠陥の検出確実性は、あまり高くない。一方、この欠陥検出アルゴリズムＡは、線欠陥の検出には不向きである。この欠陥検出アルゴリズムＡを、以下、「エッジプロファイル法１」と呼ぶ。   This defect detection algorithm A can detect various point defects with a certain degree of certainty. However, the detection certainty of minute point defects such as bubbles and fish eyes is not so high. On the other hand, the defect detection algorithm A is not suitable for detecting line defects. This defect detection algorithm A is hereinafter referred to as “edge profile method 1”.

＜欠陥検出アルゴリズムＢ＞
欠陥検出アルゴリズムＢは、２次元画像データにおける線状照明像である明暗パターンのエッジを関数曲線でフィッティングし、線状照明像のエッジと関数曲線との距離が閾値Ｔ５（第１の閾値）以上である箇所を欠陥として検出するものである。 <Defect detection algorithm B>
In the defect detection algorithm B, the edge of a light and dark pattern, which is a linear illumination image in two-dimensional image data, is fitted with a function curve, and the distance between the edge of the linear illumination image and the function curve is equal to or greater than a threshold T5 (first threshold). Are detected as defects.

この欠陥検出アルゴリズムＢでは、撮像部３で生成された複数の２次元画像データの各々について、以下の処理を行う。   In this defect detection algorithm B, the following processing is performed for each of a plurality of two-dimensional image data generated by the imaging unit 3.

まず、２次元画像データから、線状照明像のエッジの少なくとも一方を求める。線状照明像のエッジを求める方法としては、公知のエッジ抽出フィルタ（たとえばソーベルフィルタ）を用いてエッジを抽出し、強度の強いエッジを線状照明像のエッジとする方法、２次元画像データを１行ずつの画素列のデータに分割した上で各画素列のデータから強いエッジを求めて線状照明像のエッジとする方法、２値化およびラベリングを行い、ラベリングされた領域の中から面積が所定値よりも大きい領域を線状照明像の領域として抽出する方法などが挙げられる。ここでは、一例として、２次元画像データを１行ずつの画素列のデータに分割した上で各画素列のデータから強いエッジを求めて線状照明像のエッジとする方法について説明する。   First, at least one of the edges of the linear illumination image is obtained from the two-dimensional image data. As a method for obtaining an edge of a linear illumination image, a method of extracting an edge using a known edge extraction filter (for example, a Sobel filter) and using a strong edge as an edge of the linear illumination image, two-dimensional image data Is divided into pixel row data for each row, and then a strong edge is obtained from the data of each pixel row to obtain an edge of a linear illumination image, binarization and labeling are performed, and from among the labeled regions For example, a method of extracting a region having an area larger than a predetermined value as a region of a linear illumination image may be used. Here, as an example, a method will be described in which two-dimensional image data is divided into pixel row data for each row and then a strong edge is obtained from the data of each pixel row to obtain an edge of a linear illumination image.

まず、２次元画像データを、縦方向（成形シート７の搬送方向Ａ）に沿った１行ずつの画素列のデータに分割する。次に、各画素列のデータについて、一端から他端に向かってエッジを探していく処理を行う。まず、一端側から２つめの画素を注目画素とし、注目画素に対して一端側に隣接する隣接画素の輝度値よりも注目画素の輝度値が閾値Ｔ４（Ｔ４は自然数）以上小さいかを判定する。強いエッジのみを検出するために、このときの閾値Ｔ４は比較的大きい値とする。隣接画素の輝度値よりも注目画素の輝度値が閾値Ｔ４以上小さいと判定された場合には、隣接画素が線状照明像のエッジであると判定し、線状照明像のエッジの位置を記録して、処理対象の画素列のデータの処理を終了し、それ以外の場合には、注目画素を他端に向かって１画素ずつ移動しながら、前記判定において隣接画素の輝度値よりも注目画素の輝度値が閾値Ｔ４以上小さいと判定されるまで前記判定を繰り返し、隣接画素の輝度値よりも注目画素の輝度値が閾値Ｔ４以上小さいと判定された場合には、隣接画素が線状照明像のエッジであると判定し、線状照明像のエッジの位置を記録して、処理対象の画素列のデータの処理を終了する。   First, the two-dimensional image data is divided into data of pixel columns for each row along the vertical direction (conveying direction A of the molded sheet 7). Next, processing for searching for an edge from one end to the other end of the data of each pixel column is performed. First, the second pixel from the one end side is set as the target pixel, and it is determined whether the luminance value of the target pixel is smaller than the threshold value T4 (T4 is a natural number) than the luminance value of the adjacent pixel adjacent to the one end side with respect to the target pixel. . In order to detect only strong edges, the threshold value T4 at this time is set to a relatively large value. When it is determined that the luminance value of the target pixel is smaller than the threshold value T4 by the threshold value of the adjacent pixel, it is determined that the adjacent pixel is the edge of the linear illumination image, and the edge position of the linear illumination image is recorded. Then, the processing of the data of the pixel row to be processed is finished. In other cases, the pixel of interest is compared with the luminance value of the adjacent pixel in the determination while moving the pixel of interest one pixel toward the other end. The above determination is repeated until it is determined that the brightness value of the pixel of interest is smaller than the threshold value T4. If it is determined that the brightness value of the target pixel is smaller than the threshold value T4 by the threshold value, the adjacent pixel is a linear illumination image. The edge position of the linear illumination image is recorded, and the processing of the pixel row data to be processed is completed.

次に、求められた線状照明像のエッジの列を、関数で表現される滑らかな曲線にフィッティングさせ（関数曲線でフィッティングを行い）、フィッティングカーブ（関数曲線）を求める。フィッティングに用いる関数としては、ｎ次関数（ｎは２以上）、ガウス関数、ローレンツ関数、フォークト関数、これらの関数の組み合わせなどが挙げられるが、ｎが比較的小さいｎ次関数、たとえば４次関数が好ましい。また、フィッティングを行う際に用いるフィッティングの評価方法としては、たとえば最小二乗法を用いることができる。   Next, the obtained sequence of edges of the linear illumination image is fitted to a smooth curve expressed by a function (fitting is performed using a function curve) to obtain a fitting curve (function curve). Examples of functions used for fitting include an n-order function (n is 2 or more), a Gaussian function, a Lorentz function, a Forked function, a combination of these functions, and the like. Is preferred. As a fitting evaluation method used when fitting, for example, a least square method can be used.

次に、２次元画像データを縦方向（成形シート７の搬送方向Ａ）に沿った１行ずつの画素列のデータに分割し、各画素列のデータについて、フィッティングカーブから線状照明像のエッジまでの距離（画素数）をフィッティング度として求める。   Next, the two-dimensional image data is divided into pixel row data for each row along the vertical direction (conveying direction A of the molding sheet 7), and for each pixel row data, the edge of the linear illumination image from the fitting curve. Distance (number of pixels) is obtained as a fitting degree.

そして、このフィッティング度が閾値Ｔ５以上の画素列が存在すれば、その画素列における線状照明像のエッジの位置に欠陥があると判定する。これにより、欠陥の有無を判定することができ、また、欠陥の位置を求めることもできる。以上のようにして、線状照明像のエッジの局所的な歪み（エッジ近傍での微細な線状照明像の歪み）として現れる線欠陥を検出することができる。なお、上記判定に用いる閾値Ｔ５は、任意の自然数であり、１画素であってもよい。閾値Ｔ５が１画素である場合には、フィッティング度が「０」でない画素列が存在すれば、欠陥があると判定されることになる。閾値Ｔ５は、許容される欠陥のサイズに応じて適宜決めればよいが、多値の２次元画像データが２５６階調の２次元画像データである場合、「４」であることが好ましい。   Then, if there is a pixel column having the fitting degree equal to or greater than the threshold T5, it is determined that there is a defect at the edge position of the linear illumination image in the pixel column. Thereby, the presence or absence of a defect can be determined, and the position of the defect can also be obtained. As described above, it is possible to detect a line defect that appears as a local distortion of the edge of the linear illumination image (a fine distortion of the linear illumination image near the edge). The threshold T5 used for the determination is an arbitrary natural number and may be one pixel. When the threshold value T5 is one pixel, if there is a pixel row whose fitting degree is not “0”, it is determined that there is a defect. The threshold value T5 may be determined as appropriate according to the allowable defect size, but is preferably “4” when the multi-valued two-dimensional image data is 256-gradation two-dimensional image data.

なお、この欠陥検出アルゴリズムＢでは、欠陥の有無を判定するのに加えて、欠陥位置を求めてもよい。その場合には、フィッティング度が閾値Ｔ５以上の画素列を抽出し、抽出された画素列における線状照明像のエッジとフィッティングカーブとの間にある画素の位置を欠陥位置として求めればよい。   In this defect detection algorithm B, in addition to determining the presence or absence of a defect, a defect position may be obtained. In that case, a pixel column having a fitting degree equal to or greater than the threshold value T5 may be extracted, and a pixel position between the edge of the linear illumination image and the fitting curve in the extracted pixel column may be obtained as a defect position.

この欠陥検出アルゴリズムＢは、種々の線欠陥を高い確実性をもって検出することができる。一方、この欠陥検出アルゴリズムＢは、点欠陥の検出には不向きである。この欠陥検出アルゴリズムＢを、以下、「エッジプロファイル法２」と呼ぶ。   This defect detection algorithm B can detect various line defects with high certainty. On the other hand, this defect detection algorithm B is not suitable for detecting point defects. This defect detection algorithm B is hereinafter referred to as “edge profile method 2”.

＜欠陥検出アルゴリズムＣ＞
欠陥検出アルゴリズムＣは、２次元画像データを平滑化し、平滑化された２次元画像データと元の２次元画像データとの差分を差分画像データとして求め、差分画像データにおける輝度値が閾値Ｔ６Ｂ（第４の閾値；Ｔ６Ｂは任意の正数）以上である箇所、および輝度値が閾値Ｔ６Ｄ（第５の閾値；Ｔ６ＤはＴ６Ｂより小さい任意の正数）以下である箇所を欠陥として検出するものである。 <Defect detection algorithm C>
The defect detection algorithm C smoothes the two-dimensional image data, obtains the difference between the smoothed two-dimensional image data and the original two-dimensional image data as difference image data, and the luminance value in the difference image data is the threshold value T6B (first 4 where the threshold value is 4 or higher; T6B is an arbitrary positive number) or higher, and the luminance value is lower than the threshold T6D (fifth threshold; T6D is an arbitrary positive number smaller than T6B) or lower. .

この欠陥検出アルゴリズムＣは、線状照明の横方向（成形シート７の搬送方向Ａに直交し、かつ成形シート７の厚み方向に直交する方向）の明暗変化と比較して欠陥による横方向の明暗変化の方が、空間周波数が高いことを利用し、２次元画像データの高周波成分を抽出し、高周波成分における輝度値が閾値Ｔ６Ｂ以上または閾値Ｔ６Ｄ以下である部分を欠陥として検出するものである。   In this defect detection algorithm C, the light intensity in the horizontal direction due to the defect is compared with the change in brightness in the horizontal direction of the linear illumination (the direction orthogonal to the conveyance direction A of the molded sheet 7 and orthogonal to the thickness direction of the molded sheet 7). Utilizing the fact that the change has a higher spatial frequency, a high-frequency component of the two-dimensional image data is extracted, and a portion where the luminance value in the high-frequency component is equal to or higher than the threshold value T6B or lower than the threshold value T6D is detected as a defect.

まず、１行ｎ列（ｎは３以上の整数）の横方向平滑化フィルタ（行列）を用いて、２次元画像データを横方向に平滑化（スムージング）する。これにより、２次元画像データの横方向輝度変化の高周波領域が除去されて、横方向輝度変化については低周波成分だけが残る（横方向輝度変化の低周波成分および縦方向輝度変化が残る）。上記横方向平滑化フィルタとしては、ガウスフィルタなどの加重平均化フィルタ、平均化フィルタなどを用いることができる。なお、ｎは、「３」であることが好ましい。   First, the two-dimensional image data is smoothed (smoothed) in the horizontal direction using a horizontal smoothing filter (matrix) of 1 row and n columns (n is an integer of 3 or more). As a result, the high frequency region of the horizontal luminance change in the two-dimensional image data is removed, and only the low frequency component remains in the horizontal luminance change (the low frequency component of the horizontal luminance change and the vertical luminance change remain). As the horizontal direction smoothing filter, a weighted averaging filter such as a Gaussian filter, an averaging filter, or the like can be used. Note that n is preferably “3”.

次に、２次元画像データから平滑化された画像データを減算する（各画素の輝度値を減算する）。これにより、２次元画像データにおける横方向輝度変化の高周波成分だけが残る。   Next, the smoothed image data is subtracted from the two-dimensional image data (the luminance value of each pixel is subtracted). Thereby, only the high frequency component of the horizontal luminance change in the two-dimensional image data remains.

次に、減算により得られた画像データに対して３×３画素の平滑化フィルタ（オペレータ）を用いた平滑化を行う。この平滑化により、ノイズが除去され、ノイズ以外の高周波成分が残る。上記平滑化フィルタとしては、バイラテラルフィルタやメディアンフィルタなどのような、エッジを保存した平滑化を行うものを用いることが好ましい。   Next, the image data obtained by the subtraction is smoothed using a 3 × 3 pixel smoothing filter (operator). This smoothing removes noise and leaves high-frequency components other than noise. As the smoothing filter, it is preferable to use a smoothing filter that preserves edges, such as a bilateral filter or a median filter.

次に、２次元画像データから、線状照明像における上側エッジ（搬送方向Ａ下流側のエッジ）および下側エッジ（搬送方向Ａ上流側のエッジ）を求める。線状照明像のエッジを求める方法は、欠陥検出アルゴリズムＢに関して説明したものと同様であるので、説明を省略する。次いで、２次元画像データにおける成形シート７の搬送方向ＡをＸ軸とし、上側エッジを構成する全画素のＸ座標値の中から最小値Ｍｉｎを求め、下側エッジを構成する全画素のＸ座標値の中から最大値Ｍａｘを求める。   Next, from the two-dimensional image data, an upper edge (edge on the downstream side in the transport direction A) and a lower edge (edge on the upstream side in the transport direction A) in the linear illumination image are obtained. Since the method for obtaining the edge of the linear illumination image is the same as that described with respect to the defect detection algorithm B, description thereof is omitted. Next, with the conveyance direction A of the molding sheet 7 in the two-dimensional image data as the X axis, the minimum value Min is obtained from the X coordinate values of all the pixels constituting the upper edge, and the X coordinates of all the pixels constituting the lower edge The maximum value Max is obtained from the values.

そして、最小値Ｍｉｎから最大値Ｍａｘを減算した値を線状照明像の幅とみなし、Ｘ座標値が最小値Ｍｉｎから最大値Ｍａｘまでの領域より線状照明像の幅だけ外側へ広げた領域を検出領域として定義する。すなわち、Ｘ座標値がＭｉｎ−（Ｍｉｎ−Ｍａｘ）以上であってＭａｘ＋（Ｍｉｎ−Ｍａｘ）以下である領域を検出領域として定義する。この処理は、検出対象領域を線状照明像およびその近傍領域だけに絞るためのものである。また、検出領域を、Ｘ座標値が最小値Ｍｉｎから最大値Ｍａｘまでの領域よりも外側へ広げているのは、線状照明像の多少の歪みを含めて検出領域とするためである。   Then, the value obtained by subtracting the maximum value Max from the minimum value Min is regarded as the width of the linear illumination image, and the X coordinate value is expanded outwardly by the width of the linear illumination image from the region from the minimum value Min to the maximum value Max. Is defined as a detection region. That is, an area where the X coordinate value is equal to or greater than Min− (Min−Max) and equal to or less than Max + (Min−Max) is defined as a detection area. This process is for narrowing the detection target area to only the linear illumination image and its vicinity. In addition, the reason why the detection area is expanded outside the area where the X coordinate value is from the minimum value Min to the maximum value Max is that the detection area includes a slight distortion of the linear illumination image.

次に、平滑化が施された後の画像データ（ノイズ以外の高周波成分）における検出領域内の画素の輝度値から、下記式（４）によって、明部側（輝度の高い側）の閾値Ｔ６Ｂおよび暗部側（輝度の低い側）の閾値Ｔ６Ｄを決定する。
Ｔ６Ｂ＝（検出領域内の平均輝度値）＋（検出領域内の輝度値の標準偏差）×ｋ
Ｔ６Ｄ＝（検出領域内の平均輝度値）−（検出領域内の輝度値の標準偏差）×ｋ
…（４）
［式中、ｋは正数のパラメータを表す。なお、ｋの値は、許容される欠陥のサイズに応じて適宜決めればよいが、たとえば、１．５、３、４．５などである。］ Next, from the luminance value of the pixel in the detection region in the smoothed image data (high-frequency components other than noise), the threshold value T6B on the bright side (high luminance side) is obtained by the following equation (4). Then, a threshold value T6D on the dark side (low luminance side) is determined.
T6B = (average luminance value in the detection region) + (standard deviation of luminance value in the detection region) × k
T6D = (average luminance value in the detection area) − (standard deviation of the luminance value in the detection area) × k
(4)
[Wherein k represents a positive parameter. Note that the value of k may be appropriately determined according to the size of an allowable defect, and is, for example, 1.5, 3, 4.5, or the like. ]

次に、平滑化が施された後の画像データにおける検出領域内の全画素について、その輝度値が閾値Ｔ６Ｂ以上または閾値Ｔ６Ｄ以下であるかを判定する処理（閾値処理）を行い、閾値Ｔ６Ｂ以上または閾値Ｔ６Ｄ以下の画素を、欠陥部位として抽出する。これにより、欠陥の有無を判定することができ、また、欠陥の位置を求めることもできる。   Next, a process (threshold process) is performed for determining whether the luminance value of each pixel in the detection area in the image data after smoothing is greater than or equal to the threshold value T6B or less than or equal to the threshold value T6D. Alternatively, a pixel having a threshold value T6D or less is extracted as a defective part. Thereby, the presence or absence of a defect can be determined, and the position of the defect can also be obtained.

なお、撮像部３で生成される２次元画像データに含まれるノイズが少ない場合には、平滑化処理を省略してもよい。また、検出対象領域を線状照明像およびその近傍領域だけに絞る必要がない場合には、検出領域を定義する処理を省略してもよい。   Note that the smoothing process may be omitted when the noise included in the two-dimensional image data generated by the imaging unit 3 is small. In addition, when it is not necessary to narrow down the detection target area only to the linear illumination image and its vicinity area, the process of defining the detection area may be omitted.

この欠陥検出アルゴリズムＣは、気泡やフィッシュアイなどのような微小欠陥を含むあらゆる点欠陥を高い確実性をもって検出することができる。一方、この欠陥検出アルゴリズムＣは、線欠陥の検出には不向きである。ただし、処理時間については、この欠陥検出アルゴリズムＣよりも他の欠陥検出アルゴリズムの方が短い（欠陥検出アルゴリズムＣの処理時間は、たとえば１フレームあたり４０ｍｓ程度）。この欠陥検出アルゴリズムＣを、以下、「ハイパスフィルタ法」と呼ぶ。   The defect detection algorithm C can detect all point defects including minute defects such as bubbles and fish eyes with high certainty. On the other hand, the defect detection algorithm C is not suitable for detecting line defects. However, regarding the processing time, the defect detection algorithm other than this defect detection algorithm C is shorter (the processing time of the defect detection algorithm C is, for example, about 40 ms per frame). This defect detection algorithm C is hereinafter referred to as “high-pass filter method”.

＜欠陥検出アルゴリズムＤ＞
欠陥検出アルゴリズムＤでは、撮像部３で生成された複数の２次元画像データの各々について、以下の処理を行う。 <Defect detection algorithm D>
In the defect detection algorithm D, the following processing is performed for each of the plurality of two-dimensional image data generated by the imaging unit 3.

まず、２次元画像データを、縦方向（成形シート７の搬送方向Ａ）に沿った１行ずつの画素列のデータに分割し、各画素列における位置に依存した輝度値の変化を表すプロット列を垂直方向輝度プロファイルとして求める。   First, the two-dimensional image data is divided into data for each pixel column along the vertical direction (conveying direction A of the forming sheet 7), and a plot sequence representing a change in luminance value depending on the position in each pixel column As a vertical luminance profile.

次に、各画素列の垂直方向輝度プロファイルについて、谷の部分の深さを求める。すなわち、まず、各画素列の垂直方向輝度プロファイルについて、全ての極大点および極小点を求め、求められた全ての極小点について、その極小点の輝度値（極小値）と、その極小点に最も近い極大点の輝度値（極大値）との差を、谷の部分の深さとして求める。求められた谷の部分の深さが閾値Ｔ７（Ｔ７は正数）以上であれば、欠陥があると判定する。閾値Ｔ７は、許容される欠陥のサイズに応じて適宜決めればよいが、多値の２次元画像データが２５６階調の２次元画像データである場合、例えば０．２５×２５５であることが好ましい。   Next, the depth of the valley portion is determined for the vertical luminance profile of each pixel column. That is, first, regarding the vertical luminance profile of each pixel row, all local maximum points and local minimum points are obtained, and for all the obtained local minimum points, the luminance value (local minimum value) of the local minimum point and the local minimum point are the most. The difference from the brightness value (maximum value) of the nearest local maximum point is obtained as the depth of the valley portion. If the depth of the obtained valley portion is equal to or greater than a threshold value T7 (T7 is a positive number), it is determined that there is a defect. The threshold value T7 may be determined as appropriate according to the allowable defect size, but is preferably 0.25 × 255, for example, when the multivalued two-dimensional image data is 256-gradation two-dimensional image data. .

この欠陥検出アルゴリズムＤは、処理時間が比較的短い。この欠陥検出アルゴリズムＤは、種々の点欠陥をある程度の確実性をもって検出することができる。特に、線状照明像のエッジ付近にある局所的な明暗反転を生じる点欠陥の検出に向いている。ただし、点欠陥およびその近傍を含む画像が高コントラストである必要であり、気泡やフィッシュアイ、タイヤ跡などのような微小な点欠陥の検出確実性は、あまり高くない。一方、この欠陥検出アルゴリズムＤは、線欠陥の検出には不向きである。この欠陥検出アルゴリズムＤを、以下、「ピーク法」と呼ぶ。   This defect detection algorithm D has a relatively short processing time. This defect detection algorithm D can detect various point defects with a certain degree of certainty. In particular, it is suitable for detecting a point defect that causes local light / dark reversal near the edge of a linear illumination image. However, the image including the point defect and the vicinity thereof needs to have high contrast, and the certainty of detection of minute point defects such as bubbles, fish eyes, tire marks, etc. is not so high. On the other hand, this defect detection algorithm D is not suitable for detecting line defects. This defect detection algorithm D is hereinafter referred to as “peak method”.

＜欠陥検出アルゴリズムＥ＞
欠陥検出アルゴリズムＥは、２次元画像データにおける一直線上に沿った位置に依存した輝度の変化を輝度プロファイルとして表し、輝度プロファイルのプロット群をプロット間の移動時間が一定となるように移動する質点を想定し、注目プロットの直前２つのプロット間における上記質点の速度ベクトルと上記注目プロットの直前３つのプロット間における上記質点の加速度ベクトルとから上記注目プロットの輝度値を予測し、予測された輝度値と実際の輝度値との差が閾値Ｔ８（第３の閾値；Ｔ８は自然数）以上である箇所を欠陥として検出するものである。 <Defect detection algorithm E>
The defect detection algorithm E represents a change in luminance depending on a position along a straight line in the two-dimensional image data as a luminance profile, and a plot point of the luminance profile is a mass point that moves so that the movement time between plots is constant. Assuming that the luminance value of the attention plot is predicted from the velocity vector of the mass point between the two plots immediately before the attention plot and the acceleration vector of the mass point between the three plots immediately before the attention plot, and the predicted luminance value And a difference between the actual luminance value and a threshold value T8 (third threshold value; T8 is a natural number) or more is detected as a defect.

この欠陥検出アルゴリズムＥは、ピーク法の精度を向上させたものであり、谷の深さに代えて実測値と予測値との差に基づいて欠陥を検出する。   This defect detection algorithm E improves the accuracy of the peak method, and detects a defect based on the difference between the actually measured value and the predicted value instead of the valley depth.

この欠陥検出アルゴリズムＥでは、撮像部３で生成された複数の２次元画像データの各々について、以下の処理を行う。   In this defect detection algorithm E, the following processing is performed for each of a plurality of two-dimensional image data generated by the imaging unit 3.

まず、ピーク法と同様にして、各画素列の垂直方向輝度プロファイルを求める。次に、各画素列の垂直方向輝度プロファイルについて、隣接するプロット間の移動時間がプロット間の距離にかかわらず一定となるように、プロット列の一端から他端に向かって移動する質点を想定する。そして、上記質点が、プロットｃからそれに隣接するプロットｂへ、プロットｂからそれに隣接するプロットａへ、プロットａからそれに隣接するプロットｄへと移動していくとする。また、プロットｄが注目画素に対応するプロットであるものとする。   First, similarly to the peak method, the vertical luminance profile of each pixel column is obtained. Next, regarding the vertical luminance profile of each pixel column, a mass point moving from one end of the plot column to the other end is assumed so that the movement time between adjacent plots is constant regardless of the distance between plots. . Then, the mass point moves from the plot c to the adjacent plot b, from the plot b to the adjacent plot a, and from the plot a to the adjacent plot d. Further, it is assumed that the plot d is a plot corresponding to the target pixel.

そして、プロットｄの直前に質点が通過した３つのプロットａ〜ｃにおける質点の速度ベクトルおよび加速度ベクトルを求める。すなわち、上記移動時間と、プロットｄの直前に質点が通過した２つのプロットａおよびｂの座標（ｘ座標、ｙ座標）とに基づいて、プロットｂからプロットａまでの区間における上記質点の速度ベクトルを求める。さらに、上記移動時間と、プロットｄの直前に質点が通過したプロットｂおよびｃの座標（ｘ座標、ｙ座標）とに基づいて、プロットｃからプロットｂまでの区間における上記質点の速度ベクトルを求め、プロットｂからプロットａまでの区間における上記質点の速度ベクトルと、プロットｃからプロットｂまでの区間における上記質点の速度ベクトルとに基づいて、プロットｃからプロットａまでの区間における上記質点の加速度ベクトルを求める。そして、プロットｂからプロットａまでの区間における上記質点の速度ベクトルと、プロットｃからプロットａまでの区間における上記質点の加速度ベクトルとから、プロットｄの座標（位置）を予測する。   Then, the velocity vector and acceleration vector of the mass point in the three plots a to c where the mass point passed immediately before the plot d are obtained. That is, the velocity vector of the mass point in the section from plot b to plot a based on the travel time and the coordinates of the two plots a and b (x coordinate, y coordinate) that the mass point passed immediately before plot d. Ask for. Further, the velocity vector of the mass point in the section from the plot c to the plot b is obtained based on the moving time and the coordinates of the plots b and c (x coordinate, y coordinate) through which the mass point passed immediately before the plot d. Based on the velocity vector of the mass point in the interval from plot b to plot a and the velocity vector of the mass point in the interval from plot c to plot b, the acceleration vector of the mass point in the interval from plot c to plot a Ask for. Then, the coordinates (position) of the plot d are predicted from the velocity vector of the mass point in the section from the plot b to the plot a and the acceleration vector of the mass point in the section from the plot c to the plot a.

このようにして予測されたプロットｄのｘ座標（輝度値）と、プロットｄの実際（実測）のｘ座標（輝度値）との差を求め、これらの差が閾値Ｔ８以上であればプロットｄに対応する画素を欠陥部位として抽出する。これにより、欠陥の有無を判定することができ、また、欠陥の位置を求めることもできる。閾値Ｔ８は、許容される欠陥のサイズに応じて適宜決めればよいが、多値の２次元画像データが２５６階調の２次元画像データである場合、たとえば「２０」であることが好ましい。   The difference between the x-coordinate (luminance value) of the plot d predicted in this way and the actual (actually measured) x-coordinate (luminance value) of the plot d is obtained, and if these differences are greater than or equal to the threshold T8, the plot d The pixel corresponding to is extracted as a defective part. Thereby, the presence or absence of a defect can be determined, and the position of the defect can also be obtained. The threshold value T8 may be determined as appropriate according to the size of an allowable defect. However, when the multivalued two-dimensional image data is 256-gradation two-dimensional image data, for example, “20” is preferable.

この欠陥検出アルゴリズムＥは、種々の点欠陥を高い確実性をもって検出することができる。この欠陥検出アルゴリズムＥを、以下、「ピーク法２」と呼ぶ。   This defect detection algorithm E can detect various point defects with high certainty. This defect detection algorithm E is hereinafter referred to as “peak method 2”.

＜欠陥検出アルゴリズムＦ＞
欠陥検出アルゴリズムＦでは、撮像部３で生成された複数の２次元画像データの各々について、以下の処理を行う。 <Defect detection algorithm F>
In the defect detection algorithm F, the following processing is performed for each of a plurality of two-dimensional image data generated by the imaging unit 3.

まず、２次元画像データから、線状照明像のエッジの少なくとも一方を求める。線状照明像のエッジを求める方法は、欠陥検出アルゴリズムＢに関して説明したものと同様であるので、説明を省略する。   First, at least one of the edges of the linear illumination image is obtained from the two-dimensional image data. Since the method for obtaining the edge of the linear illumination image is the same as that described with respect to the defect detection algorithm B, description thereof is omitted.

次に、横方向をｘ軸、縦方向をｙ軸とし、線状照明像のエッジの曲線（エッジプロファイル）ｙ＝ｆ（ｘ）を、二次微分して二次微分プロファイルを求める。そして、線状照明像のエッジの各画素について、二次微分が閾値Ｔ９（Ｔ９は正数）以上であるかを判定し、二次微分が閾値Ｔ９以上である画素（高周波のところ）を欠陥部位と判定する。これにより、欠陥の有無を判定することができ、また、欠陥の位置を求めることもできる。閾値Ｔ９は、許容される欠陥のサイズに応じて適宜決めればよい。   Next, with the horizontal direction as the x-axis and the vertical direction as the y-axis, the edge curve (edge profile) y = f (x) of the linear illumination image is second-order differentiated to obtain a second-order differential profile. Then, for each pixel at the edge of the linear illumination image, it is determined whether the secondary differentiation is greater than or equal to a threshold T9 (T9 is a positive number), and a pixel (at a high frequency) having a second order differentiation greater than or equal to the threshold T9 is defective. Determined as a site. Thereby, the presence or absence of a defect can be determined, and the position of the defect can also be obtained. The threshold value T9 may be appropriately determined according to the allowable defect size.

この欠陥検出アルゴリズムＦは、線状照明像のエッジの局所的な湾曲として現れる線欠陥の検出に向く。この欠陥検出アルゴリズムＦは、欠陥検出能力はあまり高くない。この欠陥検出アルゴリズムＦを、以下、「エッジカーブ法１」と呼ぶ。   This defect detection algorithm F is suitable for detecting a line defect that appears as a local curvature of an edge of a linear illumination image. This defect detection algorithm F does not have a high defect detection capability. This defect detection algorithm F is hereinafter referred to as “edge curve method 1”.

＜欠陥検出アルゴリズムＧ＞
欠陥検出アルゴリズムＧは、２次元画像データにおける線状照明像のエッジについて、各画素の近傍領域（近傍２ｎ＋１画素の範囲）における曲率を求め、曲率が閾値Ｔ１０（第２の閾値；Ｔ１０は正数）以上である箇所を欠陥として検出するものである。 <Defect detection algorithm G>
The defect detection algorithm G obtains the curvature in the vicinity region (range of 2n + 1 pixels in the vicinity) of each pixel with respect to the edge of the linear illumination image in the two-dimensional image data, and the curvature is a threshold T10 (second threshold; T10 is a positive number) ) The above locations are detected as defects.

欠陥検出アルゴリズムＧでは、撮像部３で生成された複数の２次元画像データの各々について、以下の処理を行う。   In the defect detection algorithm G, the following processing is performed for each of a plurality of two-dimensional image data generated by the imaging unit 3.

まず、２次元画像データから、線状照明像のエッジの少なくとも一方を求める。線状照明像のエッジを求める方法は、欠陥検出アルゴリズムＢに関して説明したものと同様であるので、説明を省略する。   First, at least one of the edges of the linear illumination image is obtained from the two-dimensional image data. Since the method for obtaining the edge of the linear illumination image is the same as that described with respect to the defect detection algorithm B, description thereof is omitted.

次に、線状照明像のエッジの曲線について、各点（各画素）での曲率を求める。曲率を求める方法は、特に限定されるものではなく、数学的に決まっている数式を用いて計算する方法であってもよいが、そのような方法では処理時間が長くなるので、以下の方法で曲率を近似的に求めることが好ましい。   Next, the curvature at each point (each pixel) is obtained for the curve of the edge of the linear illumination image. The method of obtaining the curvature is not particularly limited, and may be a method of calculating using mathematically determined mathematical formulas. However, in such a method, the processing time becomes long. It is preferable to obtain the curvature approximately.

エッジ上における、注目画素に対して左右（または前後）ｎ画素と注目画素とからなる範囲（注目画素の近傍２ｎ＋１画素の範囲）を計算対象範囲とする（ｎは自然数）。ｎは、許容される欠陥のサイズに応じて適宜決めればよいが、たとえば「３０」であることが好ましい。   A range (range of 2n + 1 pixels in the vicinity of the target pixel) that includes left and right (or front and rear) n pixels and the target pixel on the edge is set as a calculation target range (n is a natural number). n may be appropriately determined according to the size of the allowable defect, but is preferably “30”, for example.

次に、計算対象範囲の両端の画素を直線で結ぶ。計算対象範囲の全画素にわたって、その直線から予測輝度値を求め、予測輝度値に対する実際の輝度値（エッジ曲線上の輝度値）の増分を求め、その増分またはその増分の絶対値を積算する。ここで得られる積算値によって、注目画素近傍２ｎ＋１画素の範囲における曲率を十分に近似できる（数学的に決まっている数式を用いて計算した曲率とほぼ同等の曲率値を得ることができる）。ここで、増分の積算値を用いた構成では、計算対象範囲内で直線の上へ行ったり直線の下へ行ったりする微小な輝度値の変化が起こった場合に、これらの変化を相殺し無視して、曲率の近似値を求めることになる。一方、増分の絶対値の積算値を用いる構成では、そのような変化が起こった場合にも、そのような変化も含めて曲率の近似値を求めることになる。   Next, the pixels at both ends of the calculation target range are connected by a straight line. A predicted luminance value is obtained from the straight line over all pixels in the calculation target range, an increment of the actual luminance value (luminance value on the edge curve) with respect to the predicted luminance value is obtained, and the increment or an absolute value of the increment is integrated. With the integrated value obtained here, the curvature in the range of 2n + 1 pixels in the vicinity of the target pixel can be sufficiently approximated (a curvature value substantially equivalent to the curvature calculated using mathematical formulas can be obtained). Here, in the configuration using the integrated value of increments, if a slight change in luminance value occurs on the straight line or below the straight line within the calculation target range, these changes are canceled and ignored. Thus, an approximate value of curvature is obtained. On the other hand, in the configuration using the integrated value of the absolute value of the increment, even when such a change occurs, an approximate value of the curvature including such a change is obtained.

計算対象範囲内で直線の上へ行ったり直線の下へ行ったりする微小な輝度値の変化を欠陥として検出したければ、増分の絶対値の積算値を用いる構成とすればよい。逆に、このような変化を許容して欠陥として検出したくない場合には、増分の積算値を用いる構成とすればよい。   In order to detect a minute change in luminance value that goes up or down the straight line within the calculation target range as a defect, an integrated value of the absolute value of the increment may be used. On the other hand, if such a change is allowed and it is not desired to detect it as a defect, an incremental integrated value may be used.

次に、注目画素を線状光源像におけるエッジの端から端まで１画素ずつ移動させながら、エッジ上の全ての画素について上記積算値を計算していく。これにより、曲率の近似値のプロファイル（曲率プロファイル）が生成される。   Next, the integrated value is calculated for all the pixels on the edge while moving the pixel of interest one pixel at a time from the end of the edge in the linear light source image. Thereby, a profile of the approximate value of curvature (curvature profile) is generated.

次に、上記曲率プロファイルにおける線状照明像のエッジの各画素について、曲率が閾値Ｔ１０以上であるかを判定し、求められた曲率が閾値Ｔ１０以上である画素を欠陥部位（または欠陥候補）と判定する。これにより、欠陥の有無を判定することができ、また、欠陥の位置を求めることもできる。成形シート７が多少反っているために線状照明像のエッジは多少曲がっているので、線状照明像のエッジの曲率がある程度までであれば、欠陥ではないものとして許容すべきである。したがって、閾値Ｔ１０は、比較的大きくするべきである。閾値Ｔ１０は、許容される欠陥のサイズに応じて適宜決めればよいが、多値の２次元画像データが２５６階調の２次元画像データである場合、たとえば「１１０」であることが好ましい。   Next, for each pixel at the edge of the linear illumination image in the curvature profile, it is determined whether the curvature is equal to or greater than a threshold value T10, and a pixel having a calculated curvature equal to or greater than the threshold value T10 is defined as a defective portion (or defect candidate). judge. Thereby, the presence or absence of a defect can be determined, and the position of the defect can also be obtained. Since the molded sheet 7 is slightly warped, the edge of the linear illumination image is slightly bent. Therefore, if the curvature of the edge of the linear illumination image is up to a certain degree, it should be accepted as not a defect. Therefore, the threshold value T10 should be relatively large. The threshold value T10 may be determined as appropriate according to the allowable defect size. However, when the multi-value two-dimensional image data is 256-gradation two-dimensional image data, for example, “110” is preferable.

この欠陥検出アルゴリズムＧは、種々の線欠陥を高い確実性をもって検出することができる。この欠陥検出アルゴリズムＧを、以下、「エッジカーブ法２」と呼ぶ。   This defect detection algorithm G can detect various line defects with high certainty. This defect detection algorithm G is hereinafter referred to as “edge curve method 2”.

本実施形態において、線欠陥用画像解析部８１および点欠陥用画像解析部８２でそれぞれ用いる線欠陥検出アルゴリズムおよび点欠陥検出アルゴリズムの組み合わせは、以下の何れかである。
（Ａ）線欠陥用画像解析部８１で用いる線欠陥検出アルゴリズムがエッジプロファイル法２またはエッジカーブ法２であり、点欠陥用画像解析部８２で用いる点欠陥検出アルゴリズムがハイパスフィルタ法またはピーク法２である。
（Ｂ）線欠陥用画像解析部８１で用いる線欠陥検出アルゴリズムがエッジプロファイル法２またはエッジカーブ法２であり、点欠陥用画像解析部８２で用いる点欠陥検出アルゴリズムがハイパスフィルタ法またはピーク法２以外の欠陥検出アルゴリズムである。
（Ｃ）線欠陥用画像解析部８１で用いる線欠陥検出アルゴリズムがエッジプロファイル法２またはエッジカーブ法２以外の欠陥検出アルゴリズムであり、点欠陥用画像解析部８２で用いる点欠陥検出アルゴリズムがハイパスフィルタ法またはピーク法２である。 In this embodiment, the combination of the line defect detection algorithm and the point defect detection algorithm respectively used by the line defect image analysis unit 81 and the point defect image analysis unit 82 is any of the following.
(A) The line defect detection algorithm used in the line defect image analysis unit 81 is the edge profile method 2 or the edge curve method 2, and the point defect detection algorithm used in the point defect image analysis unit 82 is the high-pass filter method or the peak method 2. It is.
(B) The line defect detection algorithm used in the line defect image analysis unit 81 is the edge profile method 2 or the edge curve method 2, and the point defect detection algorithm used in the point defect image analysis unit 82 is the high-pass filter method or the peak method 2. Defect detection algorithm other than
(C) The line defect detection algorithm used in the line defect image analysis unit 81 is a defect detection algorithm other than the edge profile method 2 or the edge curve method 2, and the point defect detection algorithm used in the point defect image analysis unit 82 is a high-pass filter. Method or Peak Method 2.

上記（Ａ）〜（Ｃ）の組み合わせのうち、（Ａ）の組み合わせが最も好ましい。（Ａ）の組み合わせの場合、線欠陥および点欠陥の両方を確実に検出できる。（Ｂ）の組み合わせの場合、線欠陥を確実に検出できる。（Ｃ）の組み合わせの場合、点欠陥を確実に検出できる。   Of the combinations (A) to (C), the combination (A) is most preferable. In the case of the combination (A), both line defects and point defects can be reliably detected. In the case of the combination (B), the line defect can be detected reliably. In the case of the combination (C), the point defect can be reliably detected.

１ 搬送装置
２ 照明装置
３ 撮像部
４，８ 解析装置
５ マーキング装置
６ 情報処理装置
７ 成形シート
１００，２００ 欠陥検査装置 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Conveyance apparatus 2 Illumination apparatus 3 Imaging part 4,8 Analysis apparatus 5 Marking apparatus 6 Information processing apparatus 7 Molded sheet 100,200 Defect inspection apparatus

Claims (3)

シート状成形体の欠陥を検出する欠陥検査装置であって、
シート状成形体を所定の搬送方向に連続して搬送する搬送手段と、
前記搬送手段で搬送されるシート状成形体の２次元画像を複数回撮像して複数の２次元画像データを生成する撮像手段と、
前記搬送手段で搬送されるシート状成形体の表面に、明部と暗部とが交互に繰返される明暗パターンが投影されるように、シート状成形体を照明する照明手段であって、シート状成形体の前記搬送方向に直交する幅方向の全体において、前記２次元画像内に、前記明暗パターンの明部の周縁が１箇所以上存在するように、シート状成形体を照明する照明手段と、
前記撮像手段で生成された２次元画像データに基づいて欠陥を検出する欠陥検出手段と、を含み、
前記照明手段と前記撮像手段とは、前記明暗パターンにおける明部と暗部とが繰返される間隔が、シート状成形体の表面における前記撮像手段による撮像領域の前記搬送方向の視野幅以下となるように設けられることを特徴とする欠陥検査装置。 A defect inspection apparatus for detecting defects in a sheet-like molded body,
Conveying means for continuously conveying the sheet-like molded body in a predetermined conveying direction;
An imaging means for generating a plurality of two-dimensional image data by imaging a two-dimensional image of the sheet-like molded article conveyed by the conveying means a plurality of times;
Illuminating means for illuminating the sheet-shaped molded body so as to project a light-dark pattern in which bright and dark portions are alternately repeated on the surface of the sheet-shaped molded body conveyed by the conveying means, Illuminating means for illuminating the sheet-shaped molded body so that there are one or more bright edges of the bright / dark pattern in the two-dimensional image in the entire width direction perpendicular to the conveyance direction of the body;
Defect detection means for detecting a defect based on the two-dimensional image data generated by the imaging means,
The illuminating unit and the imaging unit are configured such that an interval in which a bright part and a dark part in the light / dark pattern are repeated is equal to or less than a visual field width in the conveyance direction of the imaging region by the imaging unit on the surface of the sheet-like molded body. A defect inspection apparatus characterized by being provided. 前記照明手段は、前記明暗パターンの前記搬送方向における領域幅が、下記式（Ｉ）で表される、シート状成形体の搬送に伴う前記撮像領域の位置変動範囲幅Ｃ（ｍｍ）と、前記視野幅Ｗ（ｍｍ）との和である（Ｃ＋Ｗ）以上となるように、シート状成形体を照明することを特徴とする請求項１に記載の欠陥検査装置。
位置変動範囲幅Ｃ＝Ｄ×ｔａｎ（２θ） …（Ｉ）
［式中、「Ｄ」は、照明手段から撮像領域までの距離（ｍｍ）を示し、「θ」は、明暗パターンにおける明部および暗部の延在方向と、搬送方向とに平行な仮想平面に対する、撮像領域の傾斜角度（°）を示す。］ The illumination means has a region width in the transport direction of the light and dark pattern represented by the following formula (I), a position variation range width C (mm) of the imaging region accompanying the transport of the sheet-like molded body, The defect inspection apparatus according to claim 1, wherein the sheet-like molded body is illuminated so as to be equal to or greater than (C + W), which is a sum of the visual field width W (mm).
Position variation range width C = D × tan (2θ) (I)
[In the formula, “D” indicates the distance (mm) from the illumination means to the imaging region, and “θ” is relative to a virtual plane parallel to the extending direction of the bright part and the dark part and the transport direction in the bright and dark pattern. The inclination angle (°) of the imaging region is shown. ] シート状成形体の欠陥を検出する欠陥検査方法であって、
シート状成形体を、搬送手段により所定の搬送方向に連続して搬送する搬送工程と、
前記搬送工程で搬送されるシート状成形体の２次元画像を、撮像手段により複数回撮像して複数の２次元画像データを生成する撮像工程と、
前記搬送工程で搬送されるシート状成形体の表面に、明部と暗部とが交互に繰返される明暗パターンが投影されるように、照明手段によりシート状成形体を照明する照明工程であって、シート状成形体の前記搬送方向に直交する幅方向の全体において、前記２次元画像内に、前記明暗パターンの明部の周縁が１箇所以上存在するように、シート状成形体を照明する照明工程と、
前記撮像工程で生成された２次元画像データに基づいて、欠陥検出手段により欠陥を検出する欠陥検出工程と、を含むことを特徴とする欠陥検査方法。 A defect inspection method for detecting defects in a sheet-like molded body,
A conveying step of continuously conveying the sheet-like molded body in a predetermined conveying direction by a conveying means;
An imaging step of generating a plurality of two-dimensional image data by imaging a two-dimensional image of the sheet-like molded article conveyed in the conveying step a plurality of times by an imaging unit;
Illumination step of illuminating the sheet-shaped molded body by illumination means so that a bright and dark pattern in which bright and dark portions are alternately repeated is projected on the surface of the sheet-shaped molded body conveyed in the conveying step, Illumination step of illuminating the sheet-shaped molded body so that one or more bright edges of the bright / dark pattern exist in the two-dimensional image in the entire width direction orthogonal to the conveying direction of the sheet-shaped molded body. When,
And a defect detection step of detecting a defect by a defect detection means based on the two-dimensional image data generated in the imaging step.
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