JP2019117466A - 画像異常判定装置、画像異常判定方法及びコンピュータプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
図1は、判定対象となる当該ブロック及び当該ブロックの周辺領域の一例を示す図である。図1における判定対象1は、半導体ウエハの一部分を示す画像である。図1では、当該ブロックに特異物(例えば、半導体ウエハ上のダスト)が混入した状況が示される。対象とする半導体ウエハの画像内に、平坦な半導体ウエハ上(正常領域)と複雑な形状を持つダスト(異常領域)とが含まれる場合、異常領域は模様の複雑さの差分として表される場合がある。異常領域と正常領域とでは、色彩の差分は小さいが、複雑さの差分は大きくなる。異常領域は、例えば、異常が発生している領域又は異常が発生する予兆がある領域である。異常とは、例えば、ダスト又は草などの異物が混入したブロックであってもよい。予兆とは、例えば、ダスト又は草などの異物によって将来的に異常が予測される状況であってもよい。したがって、図1に示される半導体ウエハ上のダストを判定したい場合、画像異常判定装置は、正常領域及び異常領域における、画像上の複雑さの差分を算出することで、異常領域の有無を判定できる。
また、画像異常判定装置100は、市街地の空撮画像における建物の解体箇所を把握したい場合のように正常領域が複雑な模様となり、異常領域が平坦な空き地となるような画像であっても、複雑さの差分に基づいて判定可能である。したがって、正常領域中の模様の変化が大きい場合であっても、異常領域の判定が可能となる。
さらに、画像異常判定装置100は、太陽光パネル上に生えた草等の異物を把握したい場合のように、正常領域が太陽光パネルの平坦な模様となり、異常領域が草等の異物による複雑な模様となる画像であっても、複雑さの差分に基づいて判定可能である。したがって、画像異常判定装置100は、太陽光パネルを対象とした場合、故障だけではなく故障の予兆を検知することが可能である。
図4は、対象画像中のすべての符号量に対するヒストグラム2の一例を示す図である。図4では、符号量の小さい領域と大きい領域とに1つずつ、合計で2つの山があるデータを例として説明する。ヒストグラム2は、第1クラスタ21と第2クラスタ22とを含む。第1クラスタ21は、符号量の小さい領域を表す。第2クラスタ22は、符号量の大きい領域を表す。各ブロックは、符号量が境界値23よりも小さい場合に第1クラスタに分類される。各ブロックは、符号量が境界値23よりも大きい場合に第2クラスタに分類される。第1クラスタは重心24を有する。第2クラスタ22は重心25を有する。図4では、ヒストグラム2で表される各クラスタのうち、要素数が最も少ないクラスタである第2クラスタ22に含まれるブロックが異常領域として出力される。これは、半導体ウエハの上にダストが乗った場合又は太陽光パネルの上に草が生えた場合には、ダスト又は草等の異常領域に係るブロックの数は、半導体ウエハ又は太陽光パネルが構成される正常領域に係るブロックの数よりも少ないことが想定される。すなわち、このような画像を分割された領域毎の符号量をクラスタリングすると、要素数が最も少ないクラスタにダストや草等の異常領域が含まれると想定されるためである。
Claims (7)
- 判定対象となる画像を符号化する過程若しくは符号化した結果として生成され、前記画像内の模様の特徴情報を含む符号化情報に基づいて、前記画像内における異常が発生している領域若しくは異常が発生する予兆がある領域である異常領域の有無を判定する画像異常判定装置であって、
前記画像が分割された領域毎の符号化情報である分割領域符号化情報のうち、指定された領域の分割領域符号化情報を取得する分割領域符号化情報入力部と、
前記指定された領域に前記異常領域が含まれるか否かの判定に用いられる判定情報を生成する判定情報生成部と、
前記判定情報に基づいて、前記指定された領域に前記異常領域が含まれるか否かを判定する判定部と、
を備える、画像異常判定装置。 - 前記判定情報は、所定の領域の分割領域符号化情報と、前記所定の領域の近傍の分割領域符号化情報に基づいて算出された統計値と、を含む情報であって、
前記判定部は、前記所定の領域の分割領域符号化情報と、前記統計値と、の差に基づいて、前記所定の領域における異常領域の有無を判定する、
請求項1に記載の画像異常判定装置。 - 前記統計値は、平均値、重み付き平均値又は中央値のいずれか1つである、
請求項2に記載の画像異常判定装置。 - 前記判定情報は、前記画像の一部の領域若しくは全領域に係る符号化情報に基づいて生成されたヒストグラムが所定の条件に基づいて分類された複数のクラスタを含む情報であって、
前記判定部は、前記複数のクラスタのうち、所定の条件を満たすクラスタに分類された領域を異常領域と判定する、
請求項1に記載の画像異常判定装置。 - 前記判定部は、前記複数のクラスタのうち、要素数が最も少ないクラスタに分類された領域又は要素数が最も多いクラスタに分類された領域のいずれか一方を異常領域と判定する、
請求項4に記載の画像異常判定装置。 - 判定対象となる画像を符号化する過程若しくは符号化した結果として生成され、前記画像内の模様の特徴情報を含む符号化情報に基づいて、前記画像内における異常が発生している領域若しくは異常が発生する予兆がある領域である異常領域の有無を判定する画像異常判定装置が実行する異常判定方法であって、
画像異常判定装置が、前記画像が分割された領域毎の符号化情報である分割領域符号化情報のうち、指定された領域の分割領域符号化情報を取得する分割領域符号化情報入力ステップと、
画像異常判定装置が、前記指定された領域に前記異常領域が含まれるか否かの判定に用いられる判定情報を生成する判定情報生成ステップと、
画像異常判定装置が、前記判定情報に基づいて、前記指定された領域に前記異常領域が含まれるか否かを判定する判定ステップと、
を有する画像異常判定方法。 - 請求項1から5のいずれか一項に記載の画像異常判定装置としてコンピュータを機能させるためのコンピュータプログラム。
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JP2017250078A JP6849583B2 (ja) | 2017-12-26 | 2017-12-26 | 画像異常判定装置、画像異常判定方法及びコンピュータプログラム |
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