JP6595800B2 - Defect inspection apparatus and defect inspection method - Google Patents
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Description
本発明は、欠損検査装置、及び欠損検査方法に関し、円柱状の検査対象の欠損を検出することができる欠損検査装置、及び欠損検査方法に関する。 The present invention relates to a defect inspection apparatus and a defect inspection method, and more particularly to a defect inspection apparatus and a defect inspection method capable of detecting a defect in a cylindrical inspection object.
加工工具により加工対象物を加工する工作機械等の機械により、加工対象物に切削などの加工を行う際に、加工工具に摩耗や欠け落ちなどの欠損が発生することがある。加工工具に欠損が発生すると加工対象物の加工精度が悪化する等の悪影響を及ぼす。これを避けるため、欠損が発生しているか否かを検査し、欠損が発生していない加工工具を使用するようにする必要がある。 When a machine tool such as a machine tool that processes an object to be processed with a processing tool performs processing such as cutting on the object to be processed, a defect such as wear or chipping may occur in the processing tool. When a defect occurs in the processing tool, it has an adverse effect such as deterioration of the processing accuracy of the processing object. In order to avoid this, it is necessary to inspect whether or not a defect has occurred and to use a machining tool that does not have a defect.
加工工具に欠損が発生しているか否かを検査する技術が特許文献1に開示されている。
特許文献1に開示の工具欠陥検査装置は、カメラと、画像処理装置とを有する。カメラは、ドリル刃、タップ等のスローアウェイチップ(ワーク)を二次元の多値画像(検査像)として撮像する。画像処理装置は、正常なワークを用いて予め作成しておいた基準となる画像(基準像)とカメラが撮像した検査像とを比較して欠陥部分を抽出し、欠陥の有無を判定する。
The tool defect inspection apparatus disclosed in
まず、画像処理装置は、検査対象のワークの画像に対する照合用に、予め基準像を記憶しておく。そして、ワークを撮像したカメラからワークの輪郭及び表面像から成る検査像を取得する。そして、検査対象のワークの検査像に対して、照合用に予め用意された基準像の明度をネガポジ反転し、検査像を基準像と重ね合わせて差分をとり、画素毎に平均をとる。この処理により、基準像と検査像の共通の明度値の画素データは全て打ち消しあって中間濃度となる。そして、基準像と検査像で異なる明度値であった、明度が異常な画素値が差異成分として残り、この差異成分が中間濃度の部分との間のコントラストにより明瞭に分かる。そして、差異成分に基づく差分像を二値化して抽出二値化像を得る。抽出二値化像内の異常画素値を示す部分(欠陥候補)の面積または寸法が、規定範囲値を越えた場合欠陥があると判定する。これにより、面状の欠陥やスクラッチ傷等の線状の欠陥も検知するようにしている。 First, the image processing apparatus stores a reference image in advance for comparison with an image of a workpiece to be inspected. And the inspection image which consists of the outline and surface image of a workpiece | work is acquired from the camera which imaged the workpiece | work. Then, with respect to the inspection image of the work to be inspected, the brightness of the reference image prepared in advance for the collation is negative-positive inverted, the inspection image is overlapped with the reference image, a difference is obtained, and an average is obtained for each pixel. By this processing, all pixel data of the lightness value common to the reference image and the inspection image are canceled and become an intermediate density. A pixel value having an abnormal brightness, which is a brightness value different between the reference image and the inspection image, remains as a difference component, and this difference component can be clearly seen by the contrast with the intermediate density portion. Then, the difference image based on the difference component is binarized to obtain an extracted binarized image. When the area or dimension of the portion (defect candidate) indicating the abnormal pixel value in the extracted binarized image exceeds the specified range value, it is determined that there is a defect. Thereby, linear defects such as planar defects and scratches are also detected.
このように、特許文献1に開示の技術はカメラで二次元画像を撮像し、この画像に基づき欠陥の有無を判定している。このため、特許文献1に開示の技術を、側面に加工刃等を有する円柱状のワークに適用した場合、二次元画像からワークの欠陥を検出するために、カメラの撮像方向を円柱状のワークの側面に合せる必要がある。このとき、通常、円柱状のワークの側面のカメラの最近部にピントを合わせて撮像するのでカメラの最近部以外はピントがボケる。このため、ワーク側面の全体をピントを合わせて撮像するためには、円柱状のワークを停止させて側面の一部にピントを合わせて撮像するといった処理をワークの一周分行う必要がある。このため、ワーク側面全体を撮像するために測定時間が長くなるという問題がある。
As described above, the technique disclosed in
この問題を回避することができる、円柱状の検査対象に欠陥が発生しているか否かを検査する技術が特許文献2に開示されている。特許文献2に開示のネジの外観不良の検査装置は、円柱状であるネジを回転させながら、ラインセンサでネジを軸方向に沿ってその側面を撮像して一次元の明暗図形を取得する。そして、ネジの側面を全域(一周分)にわたって撮像しこれを合成して二値化された二次元の側面展開画像を作成する。そして、この側面展開画像を正常なネジの側面展開画像と比較し、欠陥が発生しているか否かを判定する。 Patent Document 2 discloses a technique for inspecting whether or not a defect is generated in a cylindrical inspection object that can avoid this problem. The inspection device for defective appearance of a screw disclosed in Patent Document 2 acquires a one-dimensional light-dark figure by imaging a side surface of a screw along an axial direction with a line sensor while rotating the screw having a columnar shape. Then, the side surface of the screw is imaged over the entire area (for one round) and synthesized to create a binarized two-dimensional side surface developed image. Then, the side development image is compared with the side development image of a normal screw to determine whether or not a defect has occurred.
このように、特許文献2に開示の技術は、ラインセンサを用いて、ネジを回転させながら連続的に撮像して二値化された二次元の側面展開画像を作成し、これに基づきネジの欠陥を検出する。このため、測定時間が長くならずにネジ(検査対象)の欠陥を検出できる。 As described above, the technique disclosed in Patent Document 2 uses a line sensor to continuously image while rotating a screw to create a binarized two-dimensional side developed image, and based on this, Detect defects. For this reason, the defect of a screw (inspection object) can be detected without increasing the measurement time.
上述した特許文献1に開示の工具欠陥検査装置は、二次元の多値画像を検査像とし、多値画像のままこの検査像と基準像との差分をとる。そして、その後二値化して抽出二値化像を作成し、この抽出二値化像内に規定範囲値以上の面積または寸法のものがあった場合に欠陥があると判定している。
The tool defect inspection apparatus disclosed in
このため、例えば規定範囲値に近い規定範囲値以内の面積または寸法のもの(準欠陥)が、抽出二値化像内に多数あっても欠陥があると判定されないといった問題がある。このように場合には、このワークを使用すると加工対象物に対し加工精度が落ちる等の悪影響を及ぼす可能性がある。 For this reason, for example, there is a problem that even if there are a large number of quasi-defects having an area or size within a specified range value close to the specified range value in the extracted binary image, it is not determined that there is a defect. In this case, when this workpiece is used, there is a possibility that the machining accuracy may be adversely affected on the workpiece.
また、上述した特許文献2に開示のネジの外観不良の検査装置は、ラインセンサを用いて、円柱状であるネジを回転させながらその側面を連続的に撮像して二値化された二次元の側面展開画像を作成し、これに基づきネジの欠陥を検出する。このため、測定時間が長くならずに円柱状のワーク(ネジ)の欠陥を検出できる。 In addition, the inspection device for a defective appearance of a screw disclosed in Patent Document 2 described above is a two-dimensional binarized image obtained by continuously imaging a side surface of a cylindrical screw while rotating the screw using a line sensor. A side development image is created, and a screw defect is detected based on this image. For this reason, it is possible to detect a defect of a cylindrical workpiece (screw) without increasing the measurement time.
しかし、この装置は、二値化された側面展開画像により欠陥の発生を検出しているので、二値化閾値以下の微小な欠陥は検出できないという問題がある。 However, since this apparatus detects the occurrence of a defect from a binarized side surface developed image, there is a problem in that a minute defect below a binarization threshold cannot be detected.
本発明の目的は、上記課題を解決して、円柱状のワークに対し、測定時間が長くならずに、微小欠陥(欠損)を検出でき、準欠陥が多数あっても欠陥がないと判定されるおそれのない欠損検査装置、及び欠損検査方法を提供することである。 The object of the present invention is to solve the above-mentioned problems, and can detect minute defects (defects) on a cylindrical workpiece without increasing the measurement time, and it is determined that there are no defects even if there are many quasi-defects. It is to provide a defect inspection apparatus and a defect inspection method that do not cause a risk of failure.
本発明の欠損検査装置は、所定の方向から照明された円柱状の検査対象を回転軸を軸にして回転させながら前記回転軸の方向に沿った側面の一次元画像を撮像し多値画像として出力する撮像部と、前記撮像部が撮像した前記検査対象の一周分の前記一次元画像の合成画像を示す側面展開画像(検査画像)を多値画像のままで作成し、該側面展開画像と予め作成した正常な検査対象に対応した側面展開画像を示す基準画像との相関値に基づき、前記検査対象の欠損を検出する制御部と、を備えている。 The defect inspection apparatus of the present invention captures a one-dimensional image of a side surface along the direction of the rotation axis while rotating a cylindrical inspection object illuminated from a predetermined direction about the rotation axis as a multi-value image. An output imaging unit and a side development image (inspection image) showing a composite image of the one-dimensional image for one round of the inspection target imaged by the imaging unit is created as a multi-valued image, and the side development image And a control unit that detects a defect of the inspection object based on a correlation value with a reference image indicating a side development image corresponding to a normal inspection object created in advance.
本発明の欠損検査方法は、所定の方向から照明された円柱状の検査対象を回転軸を軸にして回転させながら前記回転軸の方向に沿った側面の一次元画像を撮像し多値画像として出力し、前記撮像した前記検査対象の一周分の前記一次元画像の合成画像を示す側面展開画像(検査画像)を多値画像のままで作成し、該側面展開画像と予め作成した正常な検査対象に対応した側面展開画像を示す基準画像との相関値に基づき、前記検査対象の欠損を検出する。 The defect inspection method of the present invention captures a one-dimensional image of a side surface along the direction of the rotation axis while rotating a cylindrical inspection object illuminated from a predetermined direction about the rotation axis as a multi-value image. A side development image (inspection image) showing a composite image of the one-dimensional image for one round of the imaged inspection object is output and created as a multi-valued image, and the side development image and a normal inspection created in advance The defect of the inspection object is detected based on a correlation value with a reference image indicating a side development image corresponding to the object.
本発明によれば、円柱状のワークに対し、測定時間が長くならずに、微小欠陥(欠損)を検出でき、準欠陥が多数あっても欠陥がないと判定されるおそれのない欠損検査装置、及び欠損検査方法を提供することができる。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the defect inspection apparatus which can detect a micro defect (defect | deletion) with respect to a cylindrical workpiece | work without extending measurement time, and does not have a possibility of determining that there is no defect even if there are many quasi defects. And a defect inspection method can be provided.
次に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
(第1の実施の形態)
図1は、本発明の第1の実施の形態に係る欠損検査装置の一例を示す図である。
Next, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
(First embodiment)
FIG. 1 is a diagram showing an example of a defect inspection apparatus according to the first embodiment of the present invention.
本実施の形態に係る欠損検査装置1は、撮像部2と、制御部3とにより構成される。
The
撮像部2は、所定の方向から照明された円柱状の検査対象の回転軸方向に沿った側面の一次元画像を撮像し多値画像として出力する。検査対象は回転軸を軸にして回転している。撮像部2は、一走査(一ライン)分の画像を繰り返して撮像して出力する、例えばラインセンサである。制御部3は、撮像部2が撮像した検査対象の一周分の一次元画像の合成画像を示す側面展開画像(検査画像)を多値画像のままで作成する。そして、この側面展開画像と予め作成した正常な検査対象に対応した側面展開画像を示す基準画像との相関値に基づき、検査対象の欠損を検出する。
The imaging unit 2 captures a one-dimensional image of a side surface along the rotation axis direction of a cylindrical inspection object illuminated from a predetermined direction, and outputs the image as a multi-valued image. The inspection object rotates about the rotation axis. The imaging unit 2 is, for example, a line sensor that repeatedly captures and outputs an image for one scan (one line). The
最初に、欠損のない正常な検査対象と同一のものに対応した側面展開画像を示す基準画像を予め用意する。 First, a reference image indicating a side development image corresponding to the same thing as a normal inspection object without a defect is prepared in advance.
次に、所定の方向(例えば、側面)から円柱状の検査対象を照明する。そして、この検査対象を回転軸を軸にして所定の速度で回転させる。 Next, the cylindrical inspection object is illuminated from a predetermined direction (for example, a side surface). Then, the inspection object is rotated at a predetermined speed around the rotation axis.
そして、撮像部2により、検査対象の回転軸の方向に沿った側面の一次元画像を撮像し多値画像として出力する。 Then, the imaging unit 2 captures a one-dimensional image of the side surface along the direction of the rotation axis to be inspected and outputs it as a multi-valued image.
制御部3は、撮像部2が撮像した検査対象の一次元画像を繰り返して受け、これらの一次元画像を合成して、検査対象の一周分の側面展開画像(検査画像)を多値画像のままで作成する。
The
そして、制御部3は、この作成した側面展開画像(検査画像)と予め用意した基準画像との相関値を計算する。相関値の計算は、通常、注目画素の周囲の画素値を含めて計算する。そして、計算した相関値に基づき検査対象に欠損が有るか否かを判定する。
Then, the
このように、本発明の第1の実施の形態によれば、撮像部により、回転している円柱状の検査対象の側面の一次元画像を撮像し多値画像として出力する。そして、制御部3により、撮像部が出力した一次元画像から検査対象の側面展開画像(検査画像)を多値画像のままで作成する。そして、この検査画像と基準画像との相関値に基づき、検査対象の欠損を検出する。
As described above, according to the first embodiment of the present invention, the imaging unit captures a one-dimensional image of the rotating cylindrical side surface of the inspection target and outputs it as a multi-valued image. Then, the
このため、円柱状の検査対象に関し、二値化せずに多値画像のままで欠損を検出しているので、二値化閾値以下の微小な欠損も検出できる。 For this reason, since the defect | deletion is detected with the multi-value image with respect to a cylindrical test object without binarizing, the micro defect | deletion below a binarization threshold value can also be detected.
また、多値画像の側面展開画像(検査画像)と基準画像との相関値に基づき欠損を検出している。そして、準欠陥が多数あった場合の相関値と、準欠陥が少ない場合(あるいは、無い場合)とで相関値とに差異が発生するので、準欠陥が多数あっても欠陥がないと判定されるおそれがない。 Further, the defect is detected based on the correlation value between the side-expanded image (inspection image) of the multi-valued image and the reference image. Since there is a difference between the correlation value when there are many quasi-defects and the correlation value when there are few (or no) quasi-defects, it is determined that there are no defects even if there are many quasi-defects. There is no fear.
また、検査対象の欠損を検出するための多値画像を、回転している円柱状の検査対象の側面の一次元画像を撮像して取得している。このため、検査対象の欠損を検出するための多値画像の測定時間が長くならない。
(第2の実施の形態)
図2は、本発明の第2の実施の形態に係る欠損検査装置の一例を示す図である。
Moreover, the multi-value image for detecting the defect | deletion of a test object is acquired by imaging the one-dimensional image of the side surface of the rotating cylindrical inspection object. For this reason, the measurement time of the multi-value image for detecting the defect | deletion of a test object does not become long.
(Second Embodiment)
FIG. 2 is a diagram showing an example of a defect inspection apparatus according to the second embodiment of the present invention.
本発明の第2の実施の形態は、第1の実施の形態の欠損検査装置1の相関値を計算する計算式を提示して、第1の実施の形態をより具体化したものである。図2には、検査対象を回転軸を軸にして所定の速度で回転させる回転制御部4も記載してある。主に第1の実施の形態と相違する部分について説明する。
In the second embodiment of the present invention, a calculation formula for calculating the correlation value of the
本実施の形態に係る欠損検査装置1は、撮像部2と、制御部3とにより構成される。
The
相関値は、検査画像と基準画像の各画素の多値データを所定の計算式に適用して求める。各画素の値は、例えば輝度を示す0から255の値(レベル)である。所定の計算式とは、多値データ間で行う一般的な正規相関計算式、あるいは、この正規相関計算式を基に変形した相関計算式である。 The correlation value is obtained by applying multi-value data of each pixel of the inspection image and the reference image to a predetermined calculation formula. The value of each pixel is, for example, a value (level) from 0 to 255 indicating luminance. The predetermined calculation formula is a general normal correlation calculation formula performed between multi-value data, or a correlation calculation formula modified based on this normal correlation calculation formula.
計算式は、検査画像と基準画像との相関を求める画素の座標位置での正規相関値を求める式であり、座標位置における所定の相関演算範囲での共分散を標準偏差で割った値である。この式は、多値データ間で行う一般的な正規相関計算式である。また、この正規相関計算式中の標準偏差を変形した計算式(相関計算式)を使用してもよい。 The calculation formula is a formula for obtaining a normal correlation value at the coordinate position of the pixel for which the correlation between the inspection image and the reference image is obtained, and is a value obtained by dividing the covariance in the predetermined correlation calculation range at the coordinate position by the standard deviation. . This formula is a general normal correlation calculation formula performed between multi-value data. Further, a calculation formula (correlation calculation formula) obtained by modifying the standard deviation in the normal correlation calculation formula may be used.
次に、本実施の形態の欠損検査装置1の動作を、図3、図4、図5、図6、及び図7を使用して説明する。
Next, operation | movement of the
図3は、本発明の第2の実施の形態に係る欠損検査装置の動作の一例を示すフローチャートである。 FIG. 3 is a flowchart showing an example of the operation of the defect inspection apparatus according to the second embodiment of the present invention.
図4は、基準画像、及び位置合わせ画像パターンの一例を示すイメージ図である。
基準画像は、検査対象の加工工具に対応する検査画像との間で相関値を計算するための画像であり、例えばm×nの画素値により構成される。白色と、灰色の部分が加工工具の部分である。白色の部分は刃先を示している。ここでは、輝度レベルが、30以下を黒色(Aの部分)、200以上を白色、他を灰色としている。位置合せ画像パターンは、加工工具に対応する検査画像を作成する際に使用する画像パターンであり、基準画像の一部である。その位置(α、β)と画像パターンの大きさ(範囲)を、基準画像とともに予め記憶部に格納しておく。
FIG. 4 is an image diagram illustrating an example of the reference image and the alignment image pattern.
The reference image is an image for calculating a correlation value with the inspection image corresponding to the processing tool to be inspected, and is configured by, for example, m × n pixel values. The white and gray parts are the parts of the machining tool. The white part indicates the cutting edge. Here, the luminance level of 30 or less is black (part A), 200 or more is white, and the others are gray. The alignment image pattern is an image pattern used when creating an inspection image corresponding to a processing tool, and is a part of a reference image. The position (α, β) and the size (range) of the image pattern are stored in advance in the storage unit together with the reference image.
図5は、一次元の明暗信号から側面展開画像(位置合わせ前の側面展開画像)を作成する一例を示すイメージ図である。この図では、加工工具の部分のデータ(輝度レベル)が白色と灰色で示され、加工工具以外の部分のデータが黒色(Aの部分)で示されており、黒色のデータの部分が右側になるようにしている。撮像部2にて繰り返して撮像された加工工具の一次元の明暗信号を時系列順に下側から並べ、二次元の画像に展開している。データ長mの明暗信号を、n個並べることでm×nの画素を有する二次元画像を作成する。 FIG. 5 is an image diagram showing an example of creating a side developed image (side developed image before alignment) from a one-dimensional light / dark signal. In this figure, the data (luminance level) of the part of the machining tool is shown in white and gray, the data of the part other than the machining tool is shown in black (part A), and the black data part is on the right side. It is trying to become. The one-dimensional light and dark signals of the machining tool repeatedly picked up by the image pickup unit 2 are arranged from the lower side in time series and developed into a two-dimensional image. A two-dimensional image having m × n pixels is created by arranging n light and dark signals of data length m.
図6は、図5で作成した位置合わせ前の側面展開画像の一部分をシフトする一例を示すイメージ図である。(a)は図5で作成した位置合せ前の側面展開画像である。(b)は位置合せ後の側面展開画像である。図5で作成した位置合せ前の側面展開画像から、図4で示す位置合せ画像パターンと一致する画像パターンを検出し、この画像パターンの位置と位置合せ画像パターンの位置との差分(位置ずれ量)をシフト量として求める。ここでは、β方向のみ位置ずれがあるものとしている。そして、位置合せ前の側面展開画像に対しシフト量分の画像をシフトして位置合せ後の側面展開画像(検査画像)を作成する。すなわち、検出した画像パターンを位置合せ画像パターン位置と一致するように画像全体を下側にシフトする。シフトして不足した上部には、シフトして余った下部の画像を入れる。 FIG. 6 is an image diagram showing an example of shifting a part of the side development image before alignment created in FIG. (A) is the side development image before the alignment produced in FIG. (B) is a side development image after alignment. An image pattern that matches the alignment image pattern shown in FIG. 4 is detected from the side development image before alignment created in FIG. 5, and the difference between the position of this image pattern and the position of the alignment image pattern (the amount of displacement) ) As a shift amount. Here, it is assumed that there is a positional shift only in the β direction. Then, an image corresponding to the shift amount is shifted with respect to the side development image before alignment to create a side development image (inspection image) after alignment. That is, the entire image is shifted downward so that the detected image pattern matches the alignment image pattern position. The lower part of the image after the shift is inserted in the upper part of the shortage after the shift.
図7は、基準画像と検査画像との相関値を計算をする際の、基準画像及び検査画像の座標、計算範囲等の一例を説明する図である。
(a)は、基準画像の座標(i'、j')と、検査画像との相関値を求める画素の座標位置(α、β)と、座標位置(α、β)の画素に対する検査画像との相関値を計算する範囲(斜線の部分)を示す。また、Yi'j'は、基準画像の画素の座標(i'、j')の輝度レベルであって、i'=i+α、j'=j+βであり、(i、j)は、基準画像の相関演算する範囲内の座標である。ここで、i及びjは、8,16,32,64等であるが、ワークの種別や状態、照明状況等により適宜決めてよい。
(b)は、検査画像の座標(i'、j')と、基準画像との相関値を求める画素の座標位置(α、β)と、座標位置(α、β)の画素に対する基準画像との相関値を計算する範囲(斜線の部分)を示す。また、Xi'j'は、検査画像の画素の座標位置(i'、j')の輝度レベルであって、i'=i+α、j'=j+βであり、(i、j)は、検査画像の相関演算する範囲内の座標である。
FIG. 7 is a diagram for explaining an example of the coordinates and calculation ranges of the reference image and the inspection image when calculating the correlation value between the reference image and the inspection image.
(A) shows the coordinate (i ′, j ′) of the reference image, the coordinate position (α, β) of the pixel for which the correlation value with the inspection image is obtained, and the inspection image for the pixel at the coordinate position (α, β) The range (shaded area) for calculating the correlation value is shown. Yi′j ′ is the luminance level of the coordinates (i ′, j ′) of the pixel of the reference image, i ′ = i + α, j ′ = j + β, and (i, j) is The coordinates within the range for correlation calculation of the reference image. Here, i and j are 8, 16, 32, 64, etc., but may be appropriately determined according to the type and state of the workpiece, the lighting conditions, and the like.
(B) shows the coordinate (i ′, j ′) of the inspection image, the coordinate position (α, β) of the pixel for which the correlation value between the reference image and the reference image for the pixel at the coordinate position (α, β) The range (shaded area) for calculating the correlation value is shown. Xi′j ′ is the luminance level of the coordinate position (i ′, j ′) of the pixel of the inspection image, i ′ = i + α, j ′ = j + β, and (i, j) Is a coordinate within a range in which the correlation calculation of the inspection image is performed.
予め、図4で示す、検査対象の加工工具に対応する基準画像と、この加工工具に対応する検査画像を作成する際に使用する位置合せ画像パターンを記憶部(不図示)に格納しておく。基準画像は、検査対象の加工工具と同種類の加工工具のうち、欠損のない正常な加工工具に対応した側面展開画像を示す。この基準画像は、例えば、本装置を使用して作成してもよい(後述する、図3のステップS1〜ステップS4)。また、位置合せ画像パターンは、基準画像中の特徴的な部分のパターンを示し、基準画像中の位置と共に記憶部に格納しておく。 A reference image corresponding to a processing tool to be inspected and an alignment image pattern used when creating an inspection image corresponding to the processing tool shown in FIG. 4 are stored in advance in a storage unit (not shown). . The reference image indicates a side development image corresponding to a normal processing tool having no defect among processing tools of the same type as the processing tool to be inspected. For example, the reference image may be created using the present apparatus (steps S1 to S4 in FIG. 3 described later). The alignment image pattern indicates a pattern of a characteristic part in the reference image, and is stored in the storage unit together with the position in the reference image.
最初に、作業者の操作により、検査対象の加工工具を、撮像部2の正面に撮像部2の走査ラインと加工工具の回転軸とが平行になるように回転制御部4に設定する。加工工具の例えば刃の部分以外の保持部分をチャック等により保持して固定する。そして、照明を加工工具に照射する。
First, by the operator's operation, the processing tool to be inspected is set in the
図3のステップS1では、制御部3により、回転制御部4に加工工具を所定の速度で回転させる。この回転速度は、例えば、撮像部2が一ライン分撮影する一走査時間に回転する角度が非常に小さく、撮像した画像にピンボケ、ブレ、歪み等が発生しない程度の速度であり、適宜変更してよい。
In step S <b> 1 of FIG. 3, the
図3のステップS2では、制御部3は、撮像部2に対し撮像開始信号を出力し、撮像部2はこの信号を受け、一走査(一ライン)分の画像(一次元の多値の明暗信号)を繰り返して撮像して出力する。
In step S2 of FIG. 3, the
図3のステップS3では、制御部3は、加工工具の全周の画像の撮像が完了する所定の時間経過後に、回転制御部4に対し加工工具の回転を終了させ、撮像部2に対し撮像停止信号を出力する。
In step S3 in FIG. 3, the
このように、撮像中に加工工具を特定の位置で停止する必要がないので、高速に加工工具の一周分の画像を撮像することができる。 In this way, since it is not necessary to stop the machining tool at a specific position during imaging, an image for one round of the machining tool can be taken at high speed.
図3のステップS4では、制御部3は、図5に示すように、撮像部2により繰り返して撮像された一次元の明暗信号を時系列順に並べ、加工工具の一周分を示す二次元の側面展開画像(位置合わせ前の側面展開画像)を多値画像のままで作成する。
In step S4 of FIG. 3, as shown in FIG. 5, the
図3のステップS5では、制御部3は、基準画像中の同じ位置同士で相関値を求めるようにするため、図6で示すように、位置合わせ前の側面展開画像の一部分をシフトして検査画像(位置合わせ後の側面展開画像)を作成し、基準画像と位置を合わせる。
In step S5 in FIG. 3, the
図3のステップS6では、制御部3は、図7で示すように、基準画像と、ステップS5で作成した位置合わせ後の側面展開画像(検査画像)との間での相関値(一致度)を計算する。
In step S6 of FIG. 3, as shown in FIG. 7, the
計算式は、検査画像と基準画像との相関を求める画素の座標位置での正規相関値を求める正規相関計算式(式1)であり、座標位置における所定の相関演算範囲での共分散を標準偏差で割った値である。この式は、多値データ間で行う一般的な正規相関計算式である。 The calculation formula is a normal correlation calculation formula (Formula 1) for obtaining a normal correlation value at the coordinate position of the pixel for which the correlation between the inspection image and the reference image is obtained. Covariance in a predetermined correlation calculation range at the coordinate position is standard. The value divided by the deviation. This formula is a general normal correlation calculation formula performed between multi-value data.
正規相関値F1(α、β)=
Σ((Xi'j'-X)*(Yi'j'-Y))/√(Σ(Xi'j'-X)2)*√(Σ(Yi'j'-Y)2)
・・・・(式1)
ここで、(α、β)は、検査画像と基準画像との相関を求める画素の座標位置、正規相関値F1(α、β)は、座標位置(α、β)の画素に対する正規相関値である。Xは、検査画像の相関演算する範囲内の画素の平均レベル、Yは、基準画像の相関演算する範囲内の画素の平均レベル、Xi'j'は、検査画像の画素の座標位置(i'、j')のレベルである。ここで、i'=i+α、j'=j+β、(i、j)は、検査画像の相関演算する範囲内の座標である。Yi'j'は、基準画像の画素の座標位置(i'、j')のレベルであり、ここで、i'=i+α、j'=j+β、(i、j)は、基準画像の相関演算する範囲内の座標であり、Σは、相関演算する範囲内(図7の斜線の部分)の総和である。
Normal correlation value F1 (α, β) =
Σ ((Xi'j'-X) * (Yi'j'-Y)) / √ (Σ (Xi'j'-X) 2 ) * √ (Σ (Yi'j'-Y) 2 )
... (Formula 1)
Here, (α, β) is the coordinate position of the pixel for which the correlation between the inspection image and the reference image is obtained, and the normal correlation value F1 (α, β) is the normal correlation value for the pixel at the coordinate position (α, β). is there. X is the average level of pixels within the range of correlation calculation of the inspection image, Y is the average level of pixels within the range of correlation calculation of the reference image, and Xi′j ′ is the coordinate position (i ′ of the pixel of the inspection image) , J ′) level. Here, i ′ = i + α, j ′ = j + β, and (i, j) are coordinates within a range where the correlation calculation of the inspection image is performed. Yi′j ′ is the level of the coordinate position (i ′, j ′) of the pixel of the reference image, where i ′ = i + α, j ′ = j + β, (i, j) are the reference The coordinates within the range for correlation calculation of the image, and Σ is the total sum within the range for correlation calculation (the hatched portion in FIG. 7).
また、この式1の分母を示す標準偏差を変形し、検査画像と基準画像のうちの大きい方の画素値を使用するようにした標準偏差を使用してもよい。
Alternatively, the standard deviation indicating the denominator of
すなわち、この式1を変形した計算式は、検査画像と基準画像との相関を求める画素の座標位置での相関値を求める相関計算式(式2)である。この計算式は、座標位置における所定の相関演算範囲での共分散を、相関演算範囲毎に検査画像と基準画像のうちの大きい方の画素値を使用するように変形した標準偏差で割った式である。
That is, a calculation formula obtained by modifying
相関値F2(α、β)=
Σ((Xi'j'-X)*(Yi'j'-Y))/Σ(Max(Xi'j'-X、Yi'j'-Y))2・・・(式2)
ここで、(α、β)は、検査画像と基準画像との相関を求める画素の座標位置、相関値F2(α、β)は、座標位置(α、β)の画素に対する相関値である。Xは、検査画像の相関演算する範囲内の画素の平均レベル、Yは、基準画像の相関演算する範囲内の画素の平均レベル、Xi'j'は、検査画像の画素の座標位置(i'、j')のレベルである。ここで、i'=i+α、j'=j+β、(i、j)は、検査画像の相関演算する範囲内の座標である。Yi'j'は、基準画像の画素の座標位置(i'、j')のレベルであり、ここで、i'=i+α、j'=j+β、(i、j)は、基準画像の相関演算する範囲内の座標である。Max()は、()内を比較してレベルの高い方を求める演算を示し、Σは、相関演算する範囲内(図7の斜線の部分)の総和である。
Correlation value F2 (α, β) =
Σ ((Xi′j′−X) * (Yi′j′−Y)) / Σ (Max (Xi′j′−X, Yi′j′−Y)) 2 (Equation 2)
Here, (α, β) is the coordinate position of the pixel for which the correlation between the inspection image and the reference image is obtained, and the correlation value F2 (α, β) is the correlation value for the pixel at the coordinate position (α, β). X is the average level of pixels within the range of correlation calculation of the inspection image, Y is the average level of pixels within the range of correlation calculation of the reference image, and Xi′j ′ is the coordinate position (i ′ of the pixel of the inspection image) , J ′) level. Here, i ′ = i + α, j ′ = j + β, and (i, j) are coordinates within a range where the correlation calculation of the inspection image is performed. Yi′j ′ is the level of the coordinate position (i ′, j ′) of the pixel of the reference image, where i ′ = i + α, j ′ = j + β, (i, j) are the reference This is the coordinates within the range for correlation calculation of images. Max () indicates an operation for calculating the higher level by comparing the parentheses (), and Σ is the total sum within the range for correlation calculation (the hatched portion in FIG. 7).
式2を使用する場合には、検査画像と基準画像のうちの大きい方の画素値を使用した標準偏差を使用しているので、一般的に、正規相関値を求める式1に比べ、欠損による変形の影響を受けやすい、すなわち、欠損を検出しやすい。
In the case of using Expression 2, since the standard deviation using the larger pixel value of the inspection image and the reference image is used, in general, compared to
これらの式により求めた正規相関値及び相関値は、1から0の範囲の値であり、1に近い程、検査画像と基準画像とが類似している、つまり一致度が高いことを示している。 The normal correlation value and the correlation value obtained by these formulas are values in the range of 1 to 0, and the closer to 1, the more similar the inspection image and the reference image, that is, the higher the matching degree. Yes.
正規相関値又は相関値の計算は、式1又は式2を用いて、図7で示すように、基準画像及び検査画像上のすべての座標位置(α、β)に対して行う。 The normal correlation value or the correlation value is calculated for all coordinate positions (α, β) on the reference image and the inspection image, as shown in FIG.
図3のステップS7では、制御部3は、ステップS6で求めた正規相関値又は相関値(一致度)が、所定の値(例えば、0.9)以下の座標(α、β)があった場合、この座標の位置に欠損があるとし、このワークを欠損ワークと判定する。所定の値0.9は、この値に限定することなく、ワークの種類や状態、照明の状況等の影響を含め、実験等により適宜変更してよい。
In step S7 of FIG. 3, the
このように、本発明の第2の実施の形態によれば、第1の実施の形態で得られた効果に付加して、次の効果が得られる。すなわち、検査画像と基準画像との相関を求める計算式を正規相関計算式(式1)と相関計算式(式2)の二つ用意した。このため、ワークの種類や状態、照明の状況等の影響を含め、実験等により、これらの式のうち最適な式を選択することができる。このため、より適切・効果的に微小欠損を検出でき、準欠陥が多数あるものを欠陥があると判定することができる。 Thus, according to the second embodiment of the present invention, the following effect is obtained in addition to the effect obtained in the first embodiment. That is, two calculation formulas for obtaining the correlation between the inspection image and the reference image were prepared: a normal correlation calculation formula (Formula 1) and a correlation calculation formula (Formula 2). For this reason, the optimal expression can be selected from these expressions through experiments and the like, including the effects of the type and state of the workpiece, the lighting conditions, and the like. For this reason, it is possible to detect a minute defect more appropriately and effectively, and it is possible to determine that a defect having many quasi-defects is defective.
上記の実施形態の一部または全部は、以下の付記のように記載され得るが、以下には限られない。
(付記1)
所定の方向から照明された円柱状の検査対象を回転軸を軸にして回転させながら前記回転軸の方向に沿った側面の一次元画像を撮像し多値画像として出力する撮像部と、
前記撮像部が撮像した前記検査対象の一周分の前記一次元画像の合成画像を示す側面展開画像(検査画像)を多値画像のままで作成し、該側面展開画像と予め作成した正常な検査対象に対応した側面展開画像を示す基準画像との相関値に基づき、前記検査対象の欠損を検出する制御部と、
を備えたことを特徴とする欠損検査装置。
(付記2)
前記相関値は、前記検査画像と前記基準画像の各画素の多値データを所定の計算式に適用して求める、ことを特徴とする付記1記載の欠損検査装置。
(付記3)
前記計算式は、前記座標位置における所定の相関演算範囲での共分散を標準偏差で割った式である、
ことを特徴とする付記2記載の欠損検査装置。
(付記4)
前記計算式は、正規相関値F1(α、β)=
Σ((Xi'j'-X)*(Yi'j'-Y))/√(Σ(Xi'j'-X)2)*√(Σ(Yi'j'-Y)2)
ここで、
(α、β)は、前記検査画像と前記基準画像との相関を求める画素の座標位置、
正規相関値F1(α、β)は、座標位置(α、β)の画素に対する正規相関値、
Xは、前記検査画像の相関演算する範囲内の画素の平均レベル、
Yは、基準画像の相関演算する範囲内の画素の平均レベル、
Xi'j'は、検査画像の画素の座標位置(i'、j')のレベルであって、ここで、i'=i+α、j'=j+β、(i、j)は、検査画像の相関演算する範囲内の座標であり、
Yi'j'は、基準画像の画素の座標位置(i'、j')のレベルであって、ここで、i'=i+α、j'=j+β、(i、j)は、基準画像の相関演算する範囲内の座標であり、
Σは、相関演算する範囲内の総和である、
ことを特徴とする付記3記載の欠損検査装置。
(付記5)
前記計算式は、前記座標位置における所定の相関演算範囲での共分散を、前記相関演算範囲毎に前記検査画像と前記基準画像のうちの大きい方の画素値を使用するように変形した標準偏差で割った式である、
ことを特徴とする付記3又は4記載の欠損検査装置。
(付記6)
前記計算式は、相関値F2(α、β)=
Σ((Xi'j'-X)*(Yi'j'-Y))/Σ(Max(Xi'j'-X、Yi'j'-Y))2
ここで、
(α、β)は、前記検査画像と前記基準画像との相関を求める画素の座標位置、
相関値F2(α、β)は、座標位置(α、β)の画素に対する相関値、
Xは、前記検査画像の相関演算する範囲内の画素の平均レベル、
Yは、基準画像の相関演算する範囲内の画素の平均レベル、
Xi'j'は、検査画像の画素の座標位置(i'、j')のレベルであって、ここで、i'=i+α、j'=j+β、(i、j)は、検査画像の相関演算する範囲内の座標であり、
Yi'j'は、基準画像の画素の座標位置(i'、j')のレベルであって、ここで、i'=i+α、j'=j+β、(i、j)は、基準画像の相関演算する範囲内の座標であり、
Max()は、()内を比較してレベルの高い方を求める演算を示し、
Σは、相関演算する範囲内の総和である、
ことを特徴とする付記5記載の欠損検査装置。
(付記7)
前記制御部は、円柱状の前記検査対象を前記回転軸を軸にして回転させながら前記撮像部に複数の前記一次元画像を撮像させ、これらの前記一次元画像に基づき前記側面展開画像を作成する、
ことを特徴とする付記1、2、3、4、5又は6記載の欠損検査装置。
(付記8)
所定の方向から照明された円柱状の検査対象を回転軸を軸にして回転させながら前記回転軸の方向に沿った側面の一次元画像を撮像し多値画像として出力し、
前記撮像した前記検査対象の一周分の前記一次元画像の合成画像を示す側面展開画像(検査画像)を多値画像のままで作成し、
該側面展開画像と予め作成した正常な検査対象に対応した側面展開画像を示す基準画像との相関値に基づき、前記検査対象の欠損を検出する、
ことを特徴とする欠損検査方法。
(付記9)
前記相関値は、前記検査画像と前記基準画像の各画素の多値データを所定の計算式に適用して求める、ことを特徴とする付記8記載の欠損検査方法。
(付記10)
前記計算式は、前記座標位置における所定の相関演算範囲での共分散を標準偏差で割った式である、
ことを特徴とする付記9記載の欠損検査方法。
(付記11)
前記計算式は、前記座標位置における所定の相関演算範囲での共分散を、前記相関演算範囲毎に前記検査画像と前記基準画像のうちの大きい方の画素値を使用するように変形した標準偏差で割った式である、
ことを特徴とする付記10記載の欠損検査方法。
Part or all of the above-described embodiments can be described as in the following supplementary notes, but is not limited thereto.
(Appendix 1)
An imaging unit that captures a one-dimensional image of a side surface along the direction of the rotation axis while rotating a cylindrical inspection object illuminated from a predetermined direction around the rotation axis, and outputs the image as a multivalued image;
A side development image (inspection image) showing a composite image of the one-dimensional image for one round of the inspection object imaged by the imaging unit is created as a multi-value image, and the side development image and a normal examination created in advance A control unit for detecting a defect of the inspection object based on a correlation value with a reference image indicating a side development image corresponding to the object;
A defect inspection apparatus comprising:
(Appendix 2)
2. The defect inspection apparatus according to
(Appendix 3)
The calculation formula is a formula obtained by dividing the covariance in the predetermined correlation calculation range at the coordinate position by the standard deviation.
The defect inspection apparatus according to Supplementary Note 2, wherein:
(Appendix 4)
The calculation formula is as follows: normal correlation value F1 (α, β) =
Σ ((Xi'j'-X) * (Yi'j'-Y)) / √ (Σ (Xi'j'-X) 2 ) * √ (Σ (Yi'j'-Y) 2 )
here,
(α, β) is the coordinate position of the pixel for which the correlation between the inspection image and the reference image is obtained,
The normal correlation value F1 (α, β) is a normal correlation value for the pixel at the coordinate position (α, β),
X is the average level of pixels within the range for correlation calculation of the inspection image,
Y is the average level of pixels within the range for correlation calculation of the reference image,
Xi′j ′ is the level of the coordinate position (i ′, j ′) of the pixel of the inspection image, where i ′ = i + α, j ′ = j + β, (i, j) is It is the coordinates within the range for correlation calculation of the inspection image,
Yi′j ′ is the level of the coordinate position (i ′, j ′) of the pixel of the reference image, where i ′ = i + α, j ′ = j + β, (i, j) is The coordinates within the range of correlation calculation of the reference image,
Σ is the sum within the range for correlation calculation,
The defect inspection apparatus according to
(Appendix 5)
The calculation formula is a standard deviation obtained by transforming the covariance in the predetermined correlation calculation range at the coordinate position to use the larger pixel value of the inspection image and the reference image for each correlation calculation range. Divided by
The defect inspection apparatus according to
(Appendix 6)
The calculation formula is as follows: correlation value F2 (α, β) =
Σ ((Xi′j′−X) * (Yi′j′−Y)) / Σ (Max (Xi′j′−X, Yi′j′−Y)) 2
here,
(α, β) is the coordinate position of the pixel for which the correlation between the inspection image and the reference image is obtained,
The correlation value F2 (α, β) is a correlation value for the pixel at the coordinate position (α, β),
X is the average level of pixels within the range for correlation calculation of the inspection image,
Y is the average level of pixels within the range for correlation calculation of the reference image,
Xi′j ′ is the level of the coordinate position (i ′, j ′) of the pixel of the inspection image, where i ′ = i + α, j ′ = j + β, (i, j) is It is the coordinates within the range for correlation calculation of the inspection image,
Yi′j ′ is the level of the coordinate position (i ′, j ′) of the pixel of the reference image, where i ′ = i + α, j ′ = j + β, (i, j) is The coordinates within the range of correlation calculation of the reference image,
Max () indicates the operation to calculate the higher level by comparing ()
Σ is the sum within the range for correlation calculation,
The defect inspection apparatus according to
(Appendix 7)
The control unit causes the imaging unit to capture a plurality of the one-dimensional images while rotating the cylindrical inspection object about the rotation axis, and creates the side-expanded image based on the one-dimensional images. To
The defect inspection apparatus according to
(Appendix 8)
Taking a one-dimensional image of a side surface along the direction of the rotation axis while rotating a cylindrical inspection object illuminated from a predetermined direction around the rotation axis, and outputting as a multi-valued image,
A side development image (inspection image) showing a composite image of the one-dimensional image for one round of the imaged inspection object is created as a multi-value image,
Detecting a defect of the inspection object based on a correlation value between the side development image and a reference image indicating a side development image corresponding to a normal inspection object created in advance;
A defect inspection method characterized by that.
(Appendix 9)
9. The defect inspection method according to appendix 8, wherein the correlation value is obtained by applying multi-value data of each pixel of the inspection image and the reference image to a predetermined calculation formula.
(Appendix 10)
The calculation formula is a formula obtained by dividing the covariance in the predetermined correlation calculation range at the coordinate position by the standard deviation.
The defect inspection method according to appendix 9, wherein
(Appendix 11)
The calculation formula is a standard deviation obtained by transforming the covariance in the predetermined correlation calculation range at the coordinate position to use the larger pixel value of the inspection image and the reference image for each correlation calculation range. Divided by
The defect inspection method according to supplementary note 10, wherein:
1 欠損検査装置
2 撮像部
3 制御部
4 回転制御部
DESCRIPTION OF
Claims (4)
前記撮像部が撮像した前記検査対象の一周分の前記一次元画像の合成画像を示す側面展開画像(検査画像)を多値画像のままで作成し、該側面展開画像と予め作成した正常な検査対象に対応した側面展開画像を示す基準画像の各画素の多値データを所定の計算式に適用して求めた相関値に基づき、前記検査対象の欠損を検出する制御部と、
を備えた欠損検査装置であって、
前記計算式は、前記各画素の座標位置における所定の相関演算範囲での共分散を標準偏差で割った式において、前記標準偏差を、前記相関演算範囲毎に前記検査画像と前記基準画像のうちの大きい方の画素値を使用するように変形したものである、
ことを特徴とする欠損検査装置。 An imaging unit that captures a one-dimensional image of a side surface along the direction of the rotation axis while rotating a cylindrical inspection object illuminated from a predetermined direction around the rotation axis, and outputs the image as a multivalued image;
A side development image (inspection image) showing a composite image of the one-dimensional image for one round of the inspection object imaged by the imaging unit is created as a multi-value image, and the side development image and a normal examination created in advance A control unit for detecting a defect of the inspection object based on a correlation value obtained by applying multi-value data of each pixel of a reference image indicating a side development image corresponding to the object to a predetermined calculation formula ;
A defect inspection apparatus comprising:
The calculation formula is obtained by dividing the covariance in the predetermined correlation calculation range at the coordinate position of each pixel by the standard deviation, and the standard deviation is calculated from the inspection image and the reference image for each correlation calculation range. It is modified to use the larger pixel value of
A defect inspection apparatus characterized by that.
Σ((Xi'j'-X)*(Yi'j'-Y))/Σ(Max(Xi'j'-X、Yi'j'-Y)) 2
ここで、
(α、β)は、前記検査画像と前記基準画像との相関を求める画素の座標位置、
相関値F2(α、β)は、座標位置(α、β)の画素に対する相関値、
Xは、前記検査画像の相関演算する範囲内の画素の平均レベル、
Yは、基準画像の相関演算する範囲内の画素の平均レベル、
Xi'j'は、検査画像の画素の座標位置(i'、j')のレベルであって、ここで、i'=i+α、
j'=j+β、(i、j)は、検査画像の相関演算する範囲内の座標であり、
Yi'j'は、基準画像の画素の座標位置(i'、j')のレベルであって、ここで、i'=i+α、
j'=j+β、(i、j)は、基準画像の相関演算する範囲内の座標であり、
Max()は、()内を比較してレベルの高い方を求める演算を示し、
Σは、相関演算する範囲内の総和である、
ことを特徴とする請求項1記載の欠損検査装置。 The calculation formula is as follows: correlation value F2 (α, β) =
Σ ((Xi′j′−X) * (Yi′j′−Y)) / Σ (Max (Xi′j′−X, Yi′j′−Y)) 2
here,
(α, β) is the coordinate position of the pixel for which the correlation between the inspection image and the reference image is obtained,
The correlation value F2 (α, β) is a correlation value for the pixel at the coordinate position (α, β),
X is the average level of pixels within the range for correlation calculation of the inspection image,
Y is the average level of pixels within the range for correlation calculation of the reference image,
Xi′j ′ is the level of the coordinate position (i ′, j ′) of the pixel of the inspection image, where i ′ = i + α,
j ′ = j + β, (i, j) are the coordinates within the range of the correlation calculation of the inspection image,
Yi′j ′ is the level of the coordinate position (i ′, j ′) of the pixel of the reference image, where i ′ = i + α,
j ′ = j + β, (i, j) are coordinates within the range of correlation calculation of the reference image,
Max () indicates the operation to calculate the higher level by comparing ()
Σ is the sum within the range for correlation calculation,
The defect inspection apparatus according to claim 1.
ことを特徴とする請求項1又は2記載の欠損検査装置。 The control unit causes the imaging unit to capture a plurality of the one-dimensional images while rotating the cylindrical inspection object around the rotation axis, and creates the side-expanded image based on the one-dimensional images. To
The defect inspection apparatus according to claim 1 or 2, wherein
前記撮像した前記検査対象の一周分の前記一次元画像の合成画像を示す側面展開画像(検査画像)を多値画像のままで作成し、
該側面展開画像と予め作成した正常な検査対象に対応した側面展開画像を示す基準画像の各画素の多値データを所定の計算式に適用して求めた相関値に基づき、前記検査対象の欠損を検出する欠損検査方法であって、
前記計算式は、前記各画素の座標位置における所定の相関演算範囲での共分散を標準偏差で割った式において、前記標準偏差を、前記相関演算範囲毎に前記検査画像と前記基準画像のうちの大きい方の画素値を使用するように変形したものである、
ことを特徴とする欠損検査方法。 Taking a one-dimensional image of a side surface along the direction of the rotation axis while rotating a cylindrical inspection object illuminated from a predetermined direction around the rotation axis, and outputting as a multi-valued image,
A side development image (inspection image) showing a composite image of the one-dimensional image for one round of the imaged inspection object is created as a multi-value image,
Based on the correlation value obtained by applying the multi-value data of each pixel of the reference image indicating the side development image and the side development image corresponding to the normal inspection object created in advance to a predetermined calculation formula, the defect of the inspection object A defect inspection method for detecting
The calculation formula is obtained by dividing the covariance in the predetermined correlation calculation range at the coordinate position of each pixel by the standard deviation, and the standard deviation is calculated from the inspection image and the reference image for each correlation calculation range. It is modified to use the larger pixel value of
A defect inspection method characterized by that .
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