JP6633435B2 - 欠陥検査装置、欠陥検査プログラム、欠陥検査方法 - Google Patents

欠陥検査装置、欠陥検査プログラム、欠陥検査方法 Download PDF

Info

Publication number
JP6633435B2
JP6633435B2 JP2016054047A JP2016054047A JP6633435B2 JP 6633435 B2 JP6633435 B2 JP 6633435B2 JP 2016054047 A JP2016054047 A JP 2016054047A JP 2016054047 A JP2016054047 A JP 2016054047A JP 6633435 B2 JP6633435 B2 JP 6633435B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
brightness
defect
captured image
image
calculated
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2016054047A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2017167047A (ja
Inventor
藤田 稔
稔 藤田
久典 秦
久典 秦
洸太 福山
洸太 福山
克美 前之園
克美 前之園
三雄 小森
三雄 小森
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Toshiba Corp
Toshiba Digital Solutions Corp
Original Assignee
Toshiba Corp
Toshiba Digital Solutions Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Toshiba Corp, Toshiba Digital Solutions Corp filed Critical Toshiba Corp
Priority to JP2016054047A priority Critical patent/JP6633435B2/ja
Publication of JP2017167047A publication Critical patent/JP2017167047A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6633435B2 publication Critical patent/JP6633435B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)

Description

本発明の実施形態は、ワークに生じた欠陥を検査する技術に関する。
従来、製造ライン上を搬送されるワークに対して、その欠陥を検出するための検査が行われている。この検査によれば、ワークを撮像した撮像画像に対して、所定のアルゴリズムを適用して欠陥が検出される。
ワークの欠陥は、撮像画像において輝度のコントラストが周辺部と著しく異なる箇所であるものと、例えば、紙における油染みのように、輝度のコントラストは周辺部とほぼ同様であるが、色が周辺部と著しく異なるものがある。前者の欠陥はグレイスケール画像を用いて検出することができ、後者の欠陥はカラー画像から検出することができる。
また、関連する技術として、被検査物の幅方向における所定位置について得られる撮像データを所定数だけ加算して射影データを演算し、射影データに対して平滑化処理と正規化処理を行って、被検査物の幅方向についての背景明度を演算し、演算された背景明度を撮像データから差し引くことにより、撮像データから被検査物における幅方向の背景明度変動を除去する明暗検査装置、が知られている(特許文献1)。
特開2000−36033号公報
しかしながら、カラー画像に基づいて欠陥を検出する場合、このカラー画像の色相成分、彩度成分、明度成分のそれぞれについて、欠陥を検出するための画像処理を行う必要があり、欠陥検出に係る計算量が増大してしまう、という問題があった。
本発明の実施形態は、上述した問題点を解決するためになされたものであり、カラー画像に基づく欠陥検出の計算量を低減することができる技術を提供することを目的とする。
上述した課題を解決するため、本発明の実施形態は、カラーカメラにより撮像されたワークの撮像画像を取得する画像取得部と、前記撮像画像における複数の画素のRGB成分を順次取得し、該RGB成分による明度と、該明度と前記RGB成分のそれぞれとの色差と、前記明度と明度の時系列データに基づく閾値との比較結果とに基づく出力画素を算出して前記撮像画像に基づく処理画像を生成する画像処理部と、前記処理画像に基づいて前記ワークの欠陥を検出する欠陥検出部とを備える。
実施形態に係る欠陥検査装置が組み込まれた生産ラインを示す概略図である。 欠陥検査装置の機能構成を示すブロック図である。 欠陥検査装置の全体処理の動作を示すフローチャートである。 画像生成処理の動作を示すフローチャートである。
以下、本発明の実施形態について図面を参照しつつ説明する。
まず、実施形態に係る欠陥検査装置が組み込まれた生産ラインについて説明する。図1は、実施形態に係る欠陥検査装置が組み込まれた生産ラインを示す概略図である。
図1に示すように、本実施形態に係る欠陥検査装置10が組み込まれた生産ライン9は、製造工程から検査工程を経て評価工程まで、ワークを一方向に搬送し、製造工程においてワークを搬送方向に連続的に生産し、検査工程において欠陥検査を行い、評価工程において欠陥検査に基づく欠陥評価を行う。本実施形態においては、一定の幅を有し、一方向に延在する長尺の紙、フィルム、不織布、金属板などの無地物ロールであるウェブをワークとするが、欠陥検査装置10はどのようなワークを検査対象としても良い。
生産ライン9は、検査工程において、製造工程により連続的に製造されたワークを搬送する複数の搬送用ロール91、ワークの表面を撮像するカメラ92、カメラ92による撮像範囲を照らす照明93を備える。カメラ92は、カラー撮像を行うラインスキャンカメラとする。
カメラ92により撮像された撮像画像は、欠陥検査装置10によるワークの検査に用いられる2次元画像であり、評価工程において欠陥検査装置10による検査結果に基づく欠陥評価がなされる。この欠陥評価によれば、ワークの搬送方向における所定の位置間隔毎に欠陥の有無の判定が行われ、欠陥を検出した場合には欠陥の位置、面積と後述するフィルタ強度及び特徴量とが算出されて後述する記憶装置に記憶される。
欠陥検査装置10は、ハードウェアとして、CPU(Central Processing Unit)11、メモリ12、記憶装置13、カメラ92との通信を行う外部I/F(interface)14を備える。CPU11及びメモリ12は、協働して各種機能を実行し、記憶装置13は各種機能により実行される処理に用いられる各種データを記憶する。
次に、欠陥検査装置の機能構成及び各種テーブルについて説明する。図2は、欠陥検査装置の機能構成を示すブロック図である。
欠陥検査装置10は、機能として、画像取得部101、画像処理部102、欠陥検出部103、特徴量算出部104を備える。画像取得部101は、カメラ92により撮像されたワークの撮像画像を取得する。画像処理部102は、画像取得部101により取得された撮像画像に基づいて後述する処理画像を生成する。欠陥検出部103は、画像処理部102により生成された処理画像に基づいて欠陥を検出する。特徴量算出部104は、撮像画像における、欠陥検出部103により検出された欠陥に対応する位置の特徴量を算出する。
次に、欠陥検査装置の動作について説明する。図3は、欠陥検査装置の全体処理の動作を示すフローチャートである。
図3に示すように、まず、画像取得部101がカメラ92により撮像された撮像画像を取得し(S101)、この撮像画像に基づいて、画像処理部102が後述する画像生成処理を実行して処理画像を生成する(S102)。
次に、欠陥検出部103が処理画像に基づいて欠陥を検出して欠陥位置を特定する(S103)。ここで、欠陥検出部103は、処理画像に対して複数のフィルタ処理を行って欠陥が強調された複数のフィルタ画像を生成し、複数のフィルタ画像のそれぞれに対して2値化処理を行って複数の2値化画像を生成する。更に、欠陥検出部103は、複数の2値化画像のそれぞれに対してラベリング処理を行ってラベルを付与し、複数の2値化画像のそれぞれにおけるラベルを連結して統合したラベルを欠陥として抽出する。また、欠陥検出部103によるフィルタ処理の種類は、検出対象とする欠陥の種別に応じたものとすると良い。
次に、特徴量算出部104は、検出された欠陥毎に、欠陥の位置、面積(各ラベルの画素数)、欠陥検出部103によるフィルタ処理の強度、撮像画像における欠陥の特徴量、即ち2次元画像に付されたラベル位置に相当する撮像画像の領域について特徴量を算出する(S104)。ここで、算出される特徴量としては、RGB値、RGB値の平均値(輝度)、色相、明度、彩度などが挙げられ、これらは、欠陥に含まれる画素の平均として求められる。例えば、輝度が特徴量として算出される場合、欠陥に含まれる画素全てについて輝度を算出し、算出した全ての輝度の平均値が欠陥の特徴量となる。なお、特徴量算出部104により算出される特徴量の種類は、フィルタ処理と同様に、検出対象とする欠陥の種別に応じたものとすると良い。特徴量の算出後、再度、画像取得部101がカメラ92により撮像された撮像画像を取得する(S101)。
次に、画像生成処理の動作について説明する。図4は、画像生成処理の動作を示すフローチャートである。
図4に示すように、まず、画像処理部102は、撮像画像中の全てのラスターを処理したか否かを判定する(S201)。
全てのラスターを処理していない場合(S201,NO)、画像処理部102は、ラスター順に撮像画像の画素を選択し(S202)、選択した画素のRGB成分を取得する(S203)。ここで、画像処理部102は、RGB成分のそれぞれを、I(x,y),I(x,y),I(x,y)として取得する。なお、xは撮像画像の水平方向、yは撮像画像の垂直方向であり、Wを撮像画像の幅、Hを撮像画像の高さとした場合、0≦x<W,0≦y<Hである。
RGB成分の取得後、画像処理部102は、選択中の画素について、明度を算出する(S204)。具体的には、明度をI(x,y)とした場合、明度I(x,y)は、I(x,y)=(max(I(x,y),I(x,y),I(x,y))+min(I(x,y),I(x,y),I(x,y)))/2の式により求められる。
明度の算出後、画像処理部102は、選択中の画素について、3つの色差を算出する(S205)。ここで色差はR成分、G成分、B成分のそれぞれと明度との差の絶対値であり、具体的には、R成分色差、G成分色差、B成分色差をΔR(x,y),ΔG(x,y),ΔB(x,y)とした場合、それぞれ、ΔR(x,y)=|R(x,y)−I(x,y)|、ΔG(x,y)=|G(x,y)−I(x,y)|、ΔB(x,y)=|B(x,y)−I(x,y)|の式により求められる。
色差の算出後、画像処理部102は、算出した明度I(x,y)が閾値としての平均明度Iave(x,y)+T1以上であるか否かを判定する(S206)。ここで、平均明度Iave(x,y)は、画像生成処理が実行される毎に連続的に算出される明度の時系列データに基づく値であり、順次入力される撮像画像の各画素の明度の平均として算出される値であり、T1は、予め与えられる設定値である。なお、平均明度Iave(x,y)は、時系列データのない初回の処理については現処理の明度I(x,y)、または、予め設定された初期値が用いられるものとする。
明度I(x,y)が閾値(Iave(x,y)+T1)以上である場合(S206,YES)、画像処理部102は、明度I(x,y)に3つの色差ΔR(x,y),ΔG(x,y),ΔB(x,y)を加算した出力画素I(x,y)を算出し(S207)、この出力画素I(x,y)を1つの濃度値を有する処理画像の画素とする。
一方、明度I(x,y)が閾値(Iave(x,y)+T1)以上でない場合(S206,NO)、画像処理部102は、明度I(x,y)から3つの色差ΔR(x,y),ΔG(x,y),ΔB(x,y)を減算した出力画素I(x,y)を算出し(S208)、この出力画素I(x,y)を1つの濃度値を有する処理画像の画素とする。
ステップS207またはステップS208の処理後、画像処理部102は、平均明度Iave(x,y)をIave(x,y)=Iave(x,y)・p+I(x,y)・(1−p)の式により更新する(S209)。ここで、pは、予め設定される設定値であり、0〜1に設定され、値が小さい程に更新値に与える現行の明度I(x,y)の影響が小さくなる。平均明度Iave(x,y)の更新後、画像処理部102は、再度、撮像画像を構成する画素のうち、未選択の画素があるか否かを判定する(S201)。
また、ステップS201において、全てのラスターを処理した場合(S201,YES)、画像処理部102は、画像生成処理を終了する。
この画像生成処理によれば、明度の時系列データに基づく平均明度が通常のワークの地合の明度に近似し、この平均明度と画素の明度との比較結果によって、RGB成分それぞれと明度との差に基づいた濃度を算出することにより、地合と異なる色が強調され、且つ1つの濃度値を有する処理画像を生成することができる。この処理画像によれば、RGB成分として3つの濃度値を有する撮像画像を用いる場合と比較して、欠陥周辺の地合と色が異なる欠陥を検出する計算量を低減することができる。
本実施の形態において、欠陥検査プログラムは上述した欠陥検査装置の内部に予めインストールされているものとして記載したが、本発明における欠陥検査プログラムは記憶媒体に記憶されたものも含まれる。ここで記憶媒体とは、磁気テープ、磁気ディスク(ハードディスクドライブ等)、光ディスク(CD−ROM、DVDディスク等)、光磁気ディスク(MO等)、フラッシュメモリ等、欠陥検査装置に対し脱着可能な媒体や、さらにネットワークを介することで伝送可能な媒体等、上述した欠陥検査装置としてのコンピュータで読み取りや実行が可能な全ての媒体をいう。
発明の実施形態を説明したが、この実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
10 欠陥検査装置、101 画像取得部、102 画像処理部、103 欠陥検出部、104 特徴量算出部。

Claims (3)

  1. カラーカメラにより撮像されたワークの撮像画像を取得する画像取得部と、
    前記撮像画像における複数の画素のRGB成分を順次取得し、前記複数の画素のそれぞれを対象画素として、前記RGB成分における最大値と最小値との平均として算出した明度と、該明度と前記RGB成分のそれぞれとの差の絶対値である色差とを順次算出し、一対象画素について算出した対象明度と順次算出された明度の時系列データの平均値に基づく閾値とを比較し、該比較において、前記対象明度が前記閾値以上である場合、該対象明度に前記複数の色差の全てを加算し、前記対象明度が前記閾値より小さい場合、該対象明度から前記複数の色差の全てを減算して前記撮像画像に基づく処理画像を生成する画像処理部と、
    前記処理画像に基づいて前記ワークの欠陥を検出する欠陥検出部と、
    前記撮像画像に基づいて、前記欠陥検出部により検出された欠陥の特徴量を算出する特徴量算出部と
    を備える欠陥検査装置。
  2. カラーカメラにより撮像されたワークの撮像画像を取得し、
    前記撮像画像における複数の画素のRGB成分を順次取得し、前記複数の画素のそれぞれを対象画素として、前記RGB成分における最大値と最小値との平均として算出した明度と、該明度と前記RGB成分のそれぞれとの差の絶対値である色差とを順次算出し、一対象画素について算出した対象明度と順次算出された明度の時系列データの平均値に基づく閾値とを比較し、該比較において、前記対象明度が前記閾値以上である場合、該対象明度に前記複数の色差の全てを加算し、前記対象明度が前記閾値より小さい場合、該対象明度から前記複数の色差の全てを減算して前記撮像画像に基づく処理画像を生成し、
    前記処理画像に基づいて前記ワークの欠陥を検出し、
    前記撮像画像に基づいて、前記検出された欠陥の特徴量を算出する
    処理をコンピュータに実行させる欠陥検査プログラム。
  3. コンピュータが、
    カラーカメラにより撮像されたワークの撮像画像を取得し、
    前記撮像画像における複数の画素のRGB成分を順次取得し、前記複数の画素のそれぞれを対象画素として、前記RGB成分における最大値と最小値との平均として算出した明度と、該明度と前記RGB成分のそれぞれとの差の絶対値である色差とを順次算出し、一対象画素について算出した対象明度と順次算出された明度の時系列データの平均値に基づく閾値とを比較し、該比較において、前記対象明度が前記閾値以上である場合、該対象明度に前記複数の色差の全てを加算し、前記対象明度が前記閾値より小さい場合、該対象明度から前記複数の色差の全てを減算して前記撮像画像に基づく処理画像を生成し、
    前記処理画像に基づいて前記ワークの欠陥を検出し、
    前記撮像画像に基づいて、前記検出された欠陥の特徴量を算出する欠陥検査方法。
JP2016054047A 2016-03-17 2016-03-17 欠陥検査装置、欠陥検査プログラム、欠陥検査方法 Active JP6633435B2 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2016054047A JP6633435B2 (ja) 2016-03-17 2016-03-17 欠陥検査装置、欠陥検査プログラム、欠陥検査方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2016054047A JP6633435B2 (ja) 2016-03-17 2016-03-17 欠陥検査装置、欠陥検査プログラム、欠陥検査方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2017167047A JP2017167047A (ja) 2017-09-21
JP6633435B2 true JP6633435B2 (ja) 2020-01-22

Family

ID=59913247

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2016054047A Active JP6633435B2 (ja) 2016-03-17 2016-03-17 欠陥検査装置、欠陥検査プログラム、欠陥検査方法

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP6633435B2 (ja)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2019037552A (ja) * 2017-08-25 2019-03-14 株式会社高尾 回胴式遊技機
JP7098111B2 (ja) * 2018-06-12 2022-07-11 国立大学法人東海国立大学機構 表面検査装置および表面検査方法
EP3951357A4 (en) * 2019-03-29 2022-12-28 Idemitsu Kosan Co.,Ltd. SYSTEM AND METHOD FOR EVALUATION OF LUBRICATION OIL DEGRADATION
WO2022214853A1 (en) 2021-04-08 2022-10-13 University Of Moratuwa Method and apparatus for detecting surface defects
CN113172991B (zh) * 2021-04-23 2023-04-18 广州诚鼎机器人有限公司 一种浆料干湿度检测方法和椭圆印花机

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009111894A (ja) * 2007-10-31 2009-05-21 Sony Corp 映像信号処理装置、撮像装置及び映像信号処理方法
JP5556346B2 (ja) * 2010-05-11 2014-07-23 株式会社Sumco ウェーハ欠陥検査装置及びウェーハ欠陥検査方法
JP2015064285A (ja) * 2013-09-25 2015-04-09 株式会社総合車両製作所 溶接部の評価方法

Also Published As

Publication number Publication date
JP2017167047A (ja) 2017-09-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6633435B2 (ja) 欠陥検査装置、欠陥検査プログラム、欠陥検査方法
KR102203112B1 (ko) 표준 기준 이미지로부터 결정된 속성에 기초한 결함 검출 및 분류
JP7456472B2 (ja) 画像検査装置、画像検査方法及び画像検査プログラム
JP2017201518A (ja) 画像処理装置および画像処理方法
WO2013094151A1 (ja) 物体検出装置及び物体検出方法
JP2007285754A (ja) 欠陥検出方法および欠陥検出装置
TWI548269B (zh) 用於處理影像中的反射區的方法、電子裝置和電腦可讀媒體
JP2008134196A (ja) 線状の欠陥の検出装置および半導体基板の製造装置、線状の欠陥の検出方法および半導体基板の製造方法、コンピュータを当該検出装置または当該製造装置として機能させるためのプログラム、ならびに当該プログラムを格納した記録媒体
JP2007315967A (ja) 欠陥検出装置、欠陥検出方法、欠陥検出プログラム、および、それを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体
US8942478B2 (en) Information processing apparatus, processing method therefor, and non-transitory computer-readable storage medium
JP2017166929A (ja) シート状の被検査体の欠陥検査装置、欠陥検査方法及び欠陥検査システム
JP2005172559A (ja) パネルの線欠陥検出方法及び装置
JP6771134B2 (ja) 画像補正方法及び画像補正装置
JP4244046B2 (ja) 画像処理方法および画像処理装置
JP2004239733A (ja) 画面の欠陥検出方法及び装置
IL281347B1 (en) Detection of defects in the logic area of the analyzer
JP2005165387A (ja) 画面のスジ欠陥検出方法及び装置並びに表示装置
JP2009139133A (ja) 欠陥検出方法および欠陥検出装置
JP2007013231A (ja) 画像のシェーディング補正装置、方法及びプログラム
JP2019100937A (ja) 欠陥検査装置及び欠陥検査方法
US11935226B2 (en) Image processing apparatus for image inspection, image processing method, and storage medium
JP2005140655A (ja) シミ欠陥の検出方法及びその検出装置
JP2008171142A (ja) シミ欠陥検出方法及び装置
JP2007081513A (ja) 固体撮像素子のシミ欠陥検査方法
JP2014106141A (ja) 欠陥検査装置、及び欠陥検査方法

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20180329

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20190129

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20190131

A521 Written amendment

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20190327

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20190604

A521 Written amendment

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20190802

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20191112

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20191212

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6633435

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150