JPH0319091A - 画質評価方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は画像の画質評価方法に係り、特に画像入力装置
により得られた画像を用いて製品や部品の良不良を検査
する場合等に好適な画質評価方法に関する。

〔従来の技術〕

近年、コンピュータの発達により、工場などではどんど
んＦ　Ａ　（Ｆａｃｔｏｒｙ　Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ）
が導入されている。しかし、出来上がった製品や部品の
検査には高度な情報処理を必要とするため、現在でも人
間が行っている場合が多い、特に、目視による外観検査
では膨大な址の情報量を処理しなければならないことが
多く、自動化が遅れている。

従来、画像を用いた自動検査法は、プリント基盤上の傷
や断線などのチエツクや錠剤のカプセルの傷などを検査
するのに用いられている。これらは、予め良品のデータ
を入力しておき、対象部品の入力画像と良品データとの
パターンマツチングにより判別を行っている。そのため
、良品データを記憶するためのフレームメモリを必要と
する。

またパターンマツチングを行うために高度な位置合わせ
を行う必要がある。

別の方法としては、特徴抽出により直接傷を検査する方
法がある。これは、傷の特徴量が明らかに判別できるよ
うな場合に行われ、フレームメモリや位置合わせを必要
としないという利点がある。

この−例としては、シール上の黒点や傷の検出が挙げら
れる。この方式の場合、局所処理によって判別でき、処
理速度が向上するが、良品が傷などの不良品のパターン
と似たような特徴を含んでいる場合に困難となってしま
う、この特徴抽出法ではハードウェアの制約からマスク
処理などの比較的演算量の少ない手法が用いられていた
が、最近ではＤＳＰなどの発達により、空間周波数領域
を用いた画像解析法も実用化されるようになった。

〔発明が解決しようとする課題〕

従来の空間周波数領域を用いた検査方法は、不良品のパ
ワー・スペクトラムのパターンが良品のそれと明らかに
異なるような場合に利用されていた。しかし、例えば複
写機で用いられている感光体ドラムの品質検査を行う場
合、感光体ドラムの表面加工のむらのために生じる出力
画像の細かい傷はほとんどのものに多少存在する。現状
では、工場の出荷検査において画像出力を行い、傷の度
合を人間が経験を基に直感的に判断し不良品を判別して
いる。このようにある程度の不良パターンを許容するよ
うな場合には、良品と不良品とのパワースペクトラムに
あまり差が生じないため判定が困難であった。そこで、
その不良パターンの度合を示すパラメータが必要になる
。

この様な状況から、先に本出願人はＤＦＴを用い、空間
周波数領域でフィルタリングして不良パターンだけを抽
出することにより、測定領域中の傷などの不良パターン
の度合をパラメータ化し。

目視検査の自動化に役立てる画質評価方法を提案した（
特願平１−７２８９２号）、これは、ＤＦＴを行った結
果から傷の成分を含む周波数領域のみを残すようにフィ
ルタリングを行い、その後進ＤＦＴにより傷を抽出する
方法である。しかし。

この処理は２次元ＤＦＴを行うため演算量が多く、パソ
コンのような簡単なシステムで処理することが困難であ
る。

本発明の目的は、上記問題を解決し、ＤＦＴを行う際の
演算量を減らし、処理の高速化を図ることにある。

〔課題を解決するための手段〕

上記目的を達成するため、本発明は、原画像をＤＥＴな
どの直交変換をほどこして、評価する成分だけを残すよ
うなフィルタリングを行った後。

逆変換を行って画像中の傷成分を抽出し、画質を評価す
る方法において、直交変換の際にフィルタリングを行う
周波数領域のみを計算し、他の領域は計算しないことを
特徴とするものである。

〔作　用〕

対象物を画像入力装置で入力すると、入力画像により濃
度差や濃淡むらが生じたりランダムノイズ成分が混在し
てしまう、そこで、これらを除き必要な不良パターンだ
けを抽出するために、原画像に対して２次元ＤＦＴなど
の直交変換を行う。

そして、その結果から傷成分を表している周波数領域を
残すようなフィルタリングを行い、その後。

逆変換により傷を抽出する。この逆変換を行うときに必
要な空間周波数領域は、フィルタリングの周波数領域に
対応する。そこで、直交変換の際。

フィルタリングを行う周波数領域のみを計算し、他の領
域は計算しないこととする。これにより、ＤＦＴなどの
直交変換を行う際の演算量が減少し、処理の高速化が達
成される。

〔実施例〕

以下、本発明の一実施例として、複写機に用いられる感
光体ドラムの画像出力特性を評価する場合について説明
する。

複写機に用いられる感光体ドラムは、ダイヤモンドのバ
イトを用いた超精密切削加工により製作される円筒形の
アルミ管である。切削加工後、表面に主走査方向にくさ
び状の溝を彫り、その上に塗料を塗り込でいる。現在は
、超精密切削技術の進歩により円筒の表面粗さや真円度
はかなり改善されてきているが、くさび形の溝にはピッ
チむらなどが存在しており、画像出力を行う場合には、
このピッチむらが主走査方向の細かい白すしとして観測
される。声３図は、この出力画像中に現われるすしの一
例を示したものである。

この観測される白すじは、大きさ、太さ、コントラスト
などが全て異なって存在し、画質の良否を決定する明確
なパラメータが存在しない、そのため、これまで良不良
の判定は目視検査を行う検査員の経験に頼っていた。従
って、検査員の評価のばらつきや見落しにより、不良品
が出荷される危険性を持っていた。この様な現状に鑑み
、本実施例ではＤＦＴを用いて感光体ドラムの出力画像
の画質評価パラメータを導出する。この時、ＤＦＴを行
うための演算量の軽減を図る。

第１図は本発明による画質評価システムの一実施例のブ
ロック図を示したもので、ドラムスキャナ１１、フレー
ムメモリ１２、画像補正回路１３、高速ＤＦＴボード１
４、及び、これらの制御や必要な処理を実行するマイク
ロプロセッサ等の処理装置Ｉ　（ＣＰＵ）１５よりなる
。第２図は本画像評価システムの処理フローであり、以
下第２図に従って説明する。

処理１： 検査する感光体ドラムを用いて出力した画像を、イメー
ジセンサを用いて入力する。イメージセンサとしては、
１２８階調・５００ｄｐｉ以上が必要であり１本システ
ムではドラムスキャナ１１を用いる。検査する標本画像
は１２．８ｍｍ四方の領域を選び、画素数２５６Ｘ２５
６の画像としてフレームメモリ１２に取り込む。

処理２： 画像補正回路１３を用い、入力した画像の補正を行う、
即ち、入力したデータは、ドラムスキャナ１１の入力特
性により、一種の平滑化が行われているため、γ補正を
行う。

処理３： γ補正後の画素数１２８Ｘ１２８の画像に対して、高速
ＤＦＴボード１４により２次元ＤＦＴを行う、任意の点
（ｘｅｙ）の画素値をｆ（ｘｔｙ）とすると、一般に２
次元ＤＦＴ、すなわち２次元フーリエ変換Ｆ　（Ｘ？　
ｙ）は、次式で与えられる。

（１） ここで、ｕ、ｖはそれぞれＸ軸方向の周波数成分とｙ軸
方向の周波数成分とを表し、全体は連続関数としての扱
いである。これは、先ずＸ軸方向に１次元フーリエ変換
を施した後、ｙ軸方向に対し同様に１次元フーリエ変換
を施すことにより２次元フーリエ変換が実行できること
を表している。

このＤＦＴを行った後に、傷成分を表している周波数領
域を残すようなフィルタリングを行うが（処理４）、そ
の時フィルタリング関数としては、第４図のように斜線
の矩形領域の内側が１で、その外側は０になるような関
数を用いる。従って、逆ＤＦＴ　（処理５）を行うとき
に必要な空間周波数領域は図中の斜線領域だけである。

そこで、本発明では、当該ＤＦＴを行う段階で斜線領域
だけを求め、処理の高速化を図る。

本発明によるＤＦＴは、次の手順で行う。

（１）（ｓｘ、ａｘ）のＸ方向の空間周波数成分を求め
る。

（２）（ｓｘ、ｅｘ）の矩形領域に対しＸ方向の１次元
ＤＦＴを行う。

ｅＸ−８Ｘが小さい場合には、ＦＦＴのバタフライ演算
を用いるよりも（１）式にしたがって積和演算を行う方
が、条件判断がなくＤＳＰ等のハード処理に向いている
０例として８点１次元ＤＦＴを行列形式に書き改めると
次のようになる。

（２） 上式を見れば解るように、各結果は（３）式のような積
和演算の繰り返しにより求めることができる。

５（ｋ）＝　　（ｘ（ｉ）＋Ｗｋ−８（ｋ））　　　　
　（３）ｋ＝（α、１．・・・、７）　　　ｉ＝　（７
，６，・・・、０）感光体ドラムの傷検査では、フィル
タリングを行う矩形領域のＸ方向の幅は５ぐらいである
ため、上記の積和演算は４回で良いことになる（直流成
分は積和演算が必要無い）。

次に（２）の処理では、Ｘ方向の１次元を行う。

この処理は（１）でＤＦＴを行った矩形領域だけに対し
一バタフライ演算を行う、従って、画像サイズが２５６
で矩形領域のＸ方向の幅が５の場合にはＸ方向のＤＦＴ
の計算は５／２５６になる。

以上により、フーリエ変換に必要な演算蓋は、約１７２
になる。

処理４： 抽出したいすしの周波数成分だけを残すようにフィルタ
リングを行う、第３図に示すように、白すじは主走査方
向へほぼ平行に走っているので、空間周波数領域では原
点を通り主走査方向に垂直な方向（副走査方向）に強い
ピークが現われる。

そこで、このピーク領域の周辺部だけを残すようにフィ
ルタリングを行う、なお、高周波領域は。

人間が！！識できないような高周波の筋となるので除去
する方が望ましい、第４図はフィルタリング関数の一例
を示したものである。

処理５： フィルタリングしたデータを用いて２次元逆ＤＦＴを行
う、逆ＤＦＴは、第４図中の斜線領域についてだけ行わ
れる。この逆ＤＦＴにより得られた画像は、傷（すじ）
の成分だけを持ち、原画像に含まれるノイズや′ａ淡む
らなどは除去されている。

処理６： 逆ＤＦＴで得られた画像からブロック領域ごとに分散値
を求める。ブロックの大きさは０画素数１６Ｘ６４で主
走査方向に細長い領域について処理する。これは、平均
的な筋の形状に合わせたためで、このブロック内に強い
すじがあると１分散値が大きく変化することを用いるた
めである。また、ブロックの境界にすしが重なると分散
値のピークが現われないので、ブロックは互いに重複す
るように構成する。第５図にブロック化の一例を示す。

処理７： 処理６で求めた各ブロックの分散値を使って、すじの度
合を表すパラメータを求める。パラメータとしては、ブ
ロックの分散値の平均と分散値を用いる１分散値の平均
は、画像全体のすしの址に相当するパラメータである。

しかし、実際の検査では、細かいすしがたくさんあるよ
りも長くてはっきすしたすしが一本でもある方がドラム
の品質としては悪くなる。そのため、この様なすしの特
徴量としてブロック分散の分散値を求める。このブロッ
ク分散の平均値Ｂ　ＡＶＨと分散値Ｂ　ＢＵＮの２つを
用いることで、かなり人間の評価に近い評価を行うこと
ができる。

処理８： 処理７による２つのパラメータから全体としての評価量
を求める。この評価式についてはいろいろ考えられるが
１例えばブロック分散の平均値が大きいところではＢ　
ＢＵＮを重みづけし、平均値の小さいところではＢ　Ａ
ＶＨを重視するような評価を行う。

以上の評価方式により、従来人間が目視により行ってい
た評価を自動的に行うことができる。また、本実施例で
用いたブロック分散の統計量を他の評価量に変更すれば
、さまざまな分野の自動検査に利用できる。

〔発明の効果〕

以上説明したように１本発明では、入力画像に対しＤＦ
Ｔのような直交変換を行い、フィルタリングを行った後
、さらに逆変換を行い１画像中の傷成分を抽出して画質
を評価する方法において、直交変換を行う際に、直接フ
ィルタリングを行う領域だけを計算しているため、演算
量が減少し、処理の高速化が可能となる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明による画質評価システムの一実施例のブ
ロック図、第２図は第１図の処理フローを示す図、第３
図は評価対象の画像中に呪われるすしの一例を示す図、
第４図はフィルタリング関数の一例を示す図、第５図は
画像領域のブロック化の一例を示す図である。 １１・・・ドラムスキャナ、 １２・・・フレームメモリ、 １４・・・高速ＤＦＴボード、 １３・・・画像補正回路、 １５・・・処理装置。 第 １ 図 →　土工」Ｅ才ｎ 第２図

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. （１）原画像を直交変換して、評価する成分だけを残す
   ようなフィルタリングを行った後、逆変換を行って画像
   中の傷成分を抽出し、画質を評価する方法において、直
   交変換の際にフィルタリングを行う周波数領域のみを計
   算し、他の領域は計算しないことを特徴とする画質評価
   方法。