JPH0643115A - 画像処理を用いたコーティング密度分析システムおよび方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 ウェブ(14)中の予め定義された連続あるいは
点タイプのコーティング密度欠陥を認識するイメージプ
ロセッサ型システムおよび方法を提供する。 【構成】 連続タイプの欠陥は、システムのイメージン
グ区域を通過するウェブ上の密度データを収集し積分す
ることにより、移動する連続ウェブ中に認識される。イ
メージ化される欠陥のタイプに従い、光源が移動するコ
ーティングされたウェブに一定の照明あるいはストロー
ブされた照明を供給する。殆どのタイプの欠陥には、透
過性の照明が用いられるが、点タイプの異常、特にウェ
ブが静止している場合には、反射型照明が可能である。
機械視覚型イメージプロセッサ(24)は、イメージング区
域内のウェブ照明の適応制御を可能とする予め定義され
たルックアップテーブルを有する。集光球(30)が均一な
ウェブ照明のために用いられる。対応する機械視覚型の
欠陥認識プロセスルーチンが開示されている。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、一般的には、被覆され
たウェブ上のコーティング欠陥の検出に関し、特に、例
えば実質的に均一で、かつ、透過的に照明された移動す
る連続的なウェブから、光学的密度の変化情報を得るこ
とにより、ウェブにおける予め定められたタイプのコー
ティング欠陥を認識するためのシステムおよび方法に関
する。

【０００２】

【従来の技術】写真材料および紙材料産業において、移
動する被覆されたウェブにおける種々のタイプの欠陥に
研究開発努力が向けられることがある。これらの欠陥
は、例えば、写真フィルムの増感処理の間に発生するよ
うな、コーティングプロセスにおける外乱から生じるも
のである。研究開発努力によれば、プロセスモデリング
により、コーティングプロセスにおける進行中の外乱の
タイプの発生源を隔離することが企画されている。それ
らの産業に特に関心のあるコーティング欠陥は、連続す
るタイプの欠陥と点在するタイプの欠陥である。これら
の欠陥のタイプは、支持ウェブ上の１層あるいは２層以
上のコーティングレベルにおいて発生するものであり、
典型的にはコーティングプロセスにおける外乱あるいは
設計関連の問題から派生する。

【０００３】効果的なオンライン欠陥認識システムおよ
び方法によれば、コーティングプロセスの各種モデルを
識別し、特徴付け、そして、確実なものにし、それによ
って、そのような欠陥を引き起こす外乱を決定すること
が可能となるであろう。しかしながら、検査において増
感されたコーティングから十分な光学的データが積分さ
れる前に、いずれの欠陥認識システムによっても、二つ
の大きな問題が議論されなければならない。第１に、シ
ステムは検知しうる空間的かつ時間的なノイズのバック
グラウンドから微細な密度変化を抽出することができな
ければならない。第２に、システムは使用可能なコント
ラスト領域のスペクトル幅内で十分な照明を供給する一
方、いかなる増感されたウェブでもそのソラリゼーショ
ンを避けなければならない。

【０００４】移動するウェブの外乱をディジタル化する
ための現状の成果は、極めて一般的にはレーザ走査シス
テムとして実現されている。例えば、多面構成の多角形
ミラー走査手段により、連続的なレーザビームがフィル
ムあるいは紙基材である移動するウェブを横切って掃引
され、光電増倍管のような離隔した検出器上に専用の光
学系によりフォーカスされる。各種の検出器構成によ
り、反射あるいは透過モードのいずれかでデータが採取
される。欠点としては、そのようなレーザ走査器装備は
高価であり、また、一般的には異常検出能力が制限され
ている。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】特に、そのようなレー
ザ走査装備は、信号ノイズの背景中に埋もれた極めて細
い線やすじに関するデータを処理することが殆ど不可能
である。また、一般に、レーザ走査出力の処理装置は、
それに付随する固体撮像装置のような現状のイメージン
グ技術よりも高度化していない。それ故、写真および紙
材料産業の分野において、現在、固有のノイズ変動を含
む背景データから欠陥、特に、移動する被覆されたウェ
ブ中の低レベルで狭く、連続するタイプの欠陥を抽出
し、かつ、特性化するためのより効果的で、かつ、より
安価な技術に対する要求があることが認識されている。

【０００６】

【課題を解決するための手段】簡単にいえば、本発明
は、一実施例において、いくつかの新しい特色を持った
イメージプロセッサ型システムを備えている。第１の新
しい特色においては、システムは、移動するウェブ内の
予め定義された連続タイプの欠陥を認識するためのイメ
ージング区域を有している。ウェブがそのイメージング
区域を通る間にそのウェブを均一に照明するために光源
が配設される。フルフレームの採取および積分手段が照
明されたウェブ上の密度データを集め、それを表す積分
されたイメージデータを生成する。イメージプロセッサ
がそのイメージ採取および積分手段に結合されており、
かつ、その生成される積分されたイメージデータを用い
て予め定義された連続タイプの密度欠陥を認識するよう
にプログラムされている。

【０００７】もう一つの特色においては、本発明のイメ
ージプロセッサ型システムは、定義されたイメージング
区域内に配置されたウェブ中のいかなる予め定義された
タイプの密度欠陥をも認識することができる。このシス
テムは、システムのイメージング区域に隣接して配置さ
れた出力部を持った集光球を有するウェブ照明手段を備
えている。その集光球は、その出力部において、イメー
ジング区域にあるウェブへの実質的に均一な透過性照明
を供給する。イメージ採取手段は、照明されたウェブか
らの密度データを集めて、それを表すイメージデータを
出力する。イメージプロセッサがそのイメージ採取手段
に結合されており、イメージ採取手段によって出力され
たイメージデータを用いて、ウェブ内の予め定義された
タイプの密度欠陥を認識するようにプログラムされてい
る。

【０００８】更に変形されたものにおいて、イメージプ
ロセッサ型システムはイメージング区域内に配置された
ウェブ中のいかなる予め定義されたタイプの密度欠陥を
も認識する。システムは出力孔を持った光源を有してお
り、それを通して、イメージング区域にあるウェブへの
実質的に均一な透過性照明が供給される。その出力孔を
通る照明の強度を変化させるための光レベル制御手段が
光源に結合されており、それによって、イメージング区
域にあるウェブへの均一な透過性照明の強度を制御す
る。イメージング採取手段が照明されたウェブ上の密度
データを集めて、それを表すイメージングデータを出力
する。イメージングプロセッサが光レベル制御手段を制
御するために結合されて、イメージング採取手段の出力
を受け入れる。そのプロセッサは、イメージング採取手
段からのイメージングデータ出力を用いて、ウェブ内の
予め定義されたタイプの密度欠陥を認識するようにプロ
グラムされている。上記に要約されている本システムの
実施例の各特色に関連する、各種の特定されたその他の
構成もまたここに開示され、かつ、特許請求の範囲にク
レームされている。

【０００９】更に他の特色において、本発明は、イメー
ジング区域を通る移動するウェブ内の予め定義されたタ
イプの密度欠陥を識別するための認識方法を含んでい
る。その認識方法は、ウェブがイメージング区域を通る
間にそのウェブを実質的に均一に照明するステップと、
そのイメージング区域を通っている照明されたウェブか
ら密度データを採取するステップと、集められた密度デ
ータを積分し、それから積分されたイメージデータを生
成するステップと、および、その積分されたイメージデ
ータから予め定義されたタイプの密度欠陥を認識するス
テップとを含んでいる。システムの実施例とともに、各
種のプロセスの改良もまたここに開示され、かつ、特許
請求の範囲にクレームされている。

【００１０】

【実施例】最初に述べたように、本発明は、主として研
究開発の便宜のためのものであって、テスト用写真フィ
ルムあるいはテスト用紙ウェブのようなウェブ状のサン
プルにおける欠陥を認識するための、自動化されたイメ
ージングシステムおよび方法に向けられている。本発明
は、移動する増感されたフィルム基材における連続タイ
プの欠陥のような、予め選定された欠陥のタイプの分析
に関連して、ここに詳細に説明される。しかしながら、
当業者は、本発明が述べられている特定のタイプのウェ
ブに限定され、あるいは、そのウェブが移動している
か、または、固定されているかのいずれにも限定される
ものではないことを認識しうるであろう。また、各種の
利用や改善は当業者に容易に想定されるところであり、
それらの全ては特許請求の範囲に含まれることを意図す
るものである。

【００１１】移動するウェブ状材料から反射される光を
検出することに基づくイメージングシステムは、或る種
の面状のコーティングの欠陥に対して効果的である。し
かしながら、被覆された層に欠陥がある可能性のある多
数のコーティング層を持った製品においては、透過性の
照明を用いた異常の検出の方が効率的なイメージ分析を
提供することができる。それ故、以下の説明は、透過性
のウェブ照明手法に専用のコーティング密度分析システ
ムとそれに付随する方法に集中させることとする。

【００１２】図１は、本発明に従って構成され、全体を
１０で示す、コーティング密度分析システムの一実施例
を例示している。分析システム１０は、分析されるべき
移動しているコーティングされた基材のウェブ１４に透
過性の照明を与える光源１２を有している。光源１２
は、不連続なウェブのイメージを採取するために、一時
的で一定かつ均一な光源か、あるいは、ストローブ光源
を備えることとなる。その一定のあるいはストローブさ
れた光源のいずれを選択するかは、認識／分析すべき密
度欠陥の特に予め定義されたタイプに依存している。例
えば、ストローブ光源は移動するウェブ中の点在タイプ
の欠陥の認識に好適であり、一方、一定の光源は連続タ
イプの欠陥の検出に好適である。ストローブ光源は製品
化されているその種の装置を備えておればよく、一方、
一定の光源はタングステン・ハロゲン光源を備えるのが
好適である。

【００１３】光は、光源１２から出力ポート１６を通っ
て、照明強度調整用フィルタ組立体２０を経てオプティ
カルファイバー・リンク１８に伝送される。フィルタ組
立体２０はステッピングモータ２２を有しており、それ
はシステム統制用のプロセッサ（機械視覚型プロセッサ
２４のような）に結合されている。そのシステム統制用
のプロセッサは、ステッピングモータを介して、ポート
１６を覆って配置されたフィルタ組立体２０のアパーチ
ュア２６を制御する。一つの特定された実施例において
は、ステッピングモータで駆動されるアパーチュアによ
りファイバー光学リンクに入射する光を変調することに
よって、強度制御が実現される（図示せず）。変調用ア
パーチュア２６は、駆動装置へのコンピュータ入力値の
等しく間隔を置かれたステップに応答して、照明強度に
ほぼリニアな変化を与えるように設計されている。必要
であれば、アパーチュア設計は非直線の伝達関数を供給
するように調整することができる。

【００１４】リンク１８は集光球３０の入力部２８に光
学的に結合されている。球３０は、ここに述べる機能を
有するように概略構成されているものであれば、いかな
る製品化されている集光球により構成することもでき
る。例えば、ニューハンプシャー州ノースサットンのLa
bsphere, Inc. は、多くの製品化されている内面に好適
なコーティングを有し、出力部３２に実質的に均一な拡
散照明を生じるようにされた球組立体を用意している。
出力部３２は移動するウェブ１４に並行して配設されて
いる。コーティングされたウェブ１４は、集光球３０の
出力孔３２に非常に近接した（例えば、１〜２ｃｍ）範
囲を搬送される。

【００１５】５１２ｘ５１２画素の二次元ＣＣＤカメラ
３４が、特定されたイメージング区域内において透過す
るように照明された移動するウェブ材料のイメージを採
取するために用いられている。（しかしながら、イメー
ジ化されるべき欠陥のタイプによっては、一次元のカメ
ラでも可能である。）好ましくは、カメラ３２は、積分
機能に応じて、水平および垂直の同期手段を有してい
る。一つの好適な製品化されているカメラが、Pulnix M
-845 ＣＣＤカメラとして、カリフォルニア州サニーヴ
ァレのPulnix America Inc. により販売されている。こ
の特別のカメラは、積分能力を持ち、良好な信号対雑音
比を供給でき、そして、熱雑音を最少化するために構成
要素を冷却するようにしている。

【００１６】選定されたイメージングカメラに積分機能
が存在することは、本発明の特色の一つ、すなわち、移
動するコーティングされたウェブ材料１４中の連続タイ
プの欠陥のイメージング（および、自動的な認識）にと
って、重要なことである。積分機能は、信号対雑音比を
改善するために、ランダムに一時的かつ空間的な変動を
自動的に平均化することができる。加えて、積分によれ
ば、極めて低い照明レベルにおいてシステムを動作させ
ることが可能となり、それにより、例えばウェブがコー
ティングされた写真材料であっても、そのコーティング
されたウェブの感光特性を保存することができる。ＣＣ
Ｄカメラ３４からのアナログイメージは、プロセッサ２
４にカメラを接続するライン３６により伝送され、その
プロセッサは一般的に受信した信号を増幅しかつオフセ
ット処理する前置処理機能を有している。必要に応じ
て、ＣＣＤカメラ３４からの積分された出力は、１２ビ
ットのディジタル・ビデオ・リニア／対数増幅器３８
（仮想的に表示されている）に導かれ、拡張されたグレ
イスケール分析のためにオフセット処理かつ増幅され、
その後、機械視覚型プロセッサ操作台に伝送される。オ
プショナルな対数増幅３８は、図６に関連して、更に以
下に説明されることとなる。

【００１７】プロセッサ２４を実現するためには、多く
の製品化されているイメージプロセシングユニットのい
ずれでも用いることができる。一つの好適なプロセッサ
は、AIS-4000 Vision プロセッサとして、ミシガン州ア
ンアーバーのApplied Intelligent Systems により販売
されている。AIS-4000 Vision 操作台は、格別のイメー
ジプロセシング速度を持ち、競争的価格で、かつ、拡張
されたバイナリーおよびグレイレベル形態処理用パッケ
ージである。AIS-4000には、多重シリアル通信ポート、
ディジタルＩ／Ｏ、不揮発性のユーザ用メモリおよびＳ
ＣＳＩハードディスクインターフェイスが装備されてい
る。そのシリアルプロセッサのポートは、ホストコンピ
ュータ（例えば、ＰＣワークステーション）、光変調用
アパーチュア駆動モータおよびカメラに関連するフィル
タ輪駆動装置（以下に説明される）に接続されている。
入力／出力接続部は、外部メモリ４２（イメージデータ
蓄積用）、プリンタ４４（イメージデータをプリントす
るための）、オフライン統計処理用コンピュータ４６お
よびビデオモニタ４８（オペレータ用イメージ監視のた
め）への接続を含んでいる。

【００１８】上述したように、外部ビデオ増幅器３８が
１２ビットの転送機能を実現するために用いられてい
る。しかしながら、８ビットの解像度が要求されている
にすぎないならば、イメージプロセッサのビデオ増幅器
およびルックアップテーブルが代わりに用いられる。イ
メージプロセッサのビデオ増幅器は、ソフトウェアによ
りゲインおよびオフセットをプログラム可能である特徴
をも有している。更に、引き続く検査用イメージから適
当な基準イメージを差し引くことにより、照明のシェー
ディング補償が達成される。この補償されたイメージ
は、更に残留しているノイズ成分を軽減し、バックグラ
ウンドを標準化し、そして、低レベルの密度欠陥情報を
抽出する（更に以下に説明される）ための古典的かつ形
態的なイメージプロセシング・アルゴリズムによって、
演算操作を施される。信号対雑音比は、また、好ましく
は、面倒な接地方法論、適当な部分での十分なシールデ
ィング、パワーラインの絶縁および直列型フィルタリン
グの利用によって、改善されている。

【００１９】目標となるウェブの密度範囲に対して整合
しうるオンライン照明制御を可能とするために、可変の
照明用アパーチュアサイズおよび強度のルックアップテ
ーブルが用いられる。照明のサンプリング回路における
測定により、シーンからシーンへの強度値の標準化のた
めの計算が可能となる。本発明の例示されている実施例
によれば、照明のルックアップテーブルは、移動する基
材ウェブ１４およびイメージングカメラ３４の間にもと
もと配置されている回転する中性密度フィルタ輪５０を
利用することにより、構成されている。図２は、そのよ
うな回転可能な中性密度フィルタ輪５０の実施例を例示
している。

【００２０】その回転輪には、多くのウインドウ５１が
配設されており、各ウインドウ内には、０．２光学密度
の増分毎に０から２．０光学密度単位までの範囲にある
中性密度フィルタが入っている。第１のウインドウ５３
にはフィルタがなく、それにより中性密度値０を生じ、
また、最後のウインドウ５４には光透過の最大値、すな
わち、２．０光学密度単位のフィルタが入っている。光
学密度範囲の上限、すなわち、０〜２．０は、イメージ
化されるべき写真フィルムあるいは紙材料の密度に応じ
て変わる。回転可能なフィルタ輪５０は、コンピュータ
制御されるモータ５２（図１）により駆動されている。

【００２１】０から２．０単位の可能な密度範囲を十分
にカバーするために、ソフトウェアによるルックアップ
テーブルが予め作成され、プロセシング２４中に蓄積さ
れて、照明用アパーチュアのフィルタ組立体２０のオン
ライン設計の制御に役立てられる。グレイレベル・ヒス
トグラム平均値（mean) のルックアップテーブルの値
は、照明制御用アパーチュア２６および中性密度フィル
タ輪５０の関連されたステップ動作により前もって発生
される。このプロセスの実施例の概観が図３に例示され
ている。

【００２２】図示されているように、照明用ルックアッ
プテーブルの作成プロセスがステップ６０「スタート」
で開始し、ステップ６２「フィルタ回転輪の初期化」に
おいて光学的密度フィルタ輪の初期化が行われる。ま
た、０から２．０の光学的密度範囲が、透過的に照明さ
れかつイメージ化されるべき移動するウェブ材料に対し
てのみ、例示として用いられる。（別に指摘がなけれ
ば、全ての光学的構成要素は、光学的ルックアップテー
ブルを作成する間、固定されていると仮定される。）次
いで、ステップ６４「照明用アパーチュア位置の初期
化」において、照明用アパーチュアの位置が初期化され
る。例えば、処理は、光源から出力される最大の照明に
おいて、すなわち、最大の照明でのオプティカルファイ
バーの光学的断面において、開始する。（また、奇数の
数のステッピングモータ歩進がアパーチュア位置決めの
間に予め選定されている。）その後、ステップ６６「イ
メージ採取および平均値の計算」において、ＣＣＤカメ
ラがイメージを取り出し、対応するヒストグラム平均値
が計算される。ステップ６８「アパーチュア、フィルタ
および平均値の蓄積」において、計算されたヒストグラ
ム平均値は、対応する照明用アパーチュア位置およびフ
ィルタ輪位置とともに、蓄積され、そして、ステップ７
０「最後のアパーチュア位置か？」において、その時の
照明用アパーチュア位置が初期化された範囲の最後のア
パーチュア位置か否かの判定が行われる。「否（Ｎ）」
であれば、ステップ７２「アパーチュア歩進」におい
て、照明用アパーチュア位置は歩進され、新しいイメー
ジが採取され、対応するヒストグラム平均値が計算され
る。

【００２３】その時のフィルタ輪位置について、最後の
照明用アパーチュア位置に達すると、ステップ７４「最
後のフィルタ位置か？」において、フィルタ輪が最後の
初期化された位置にあるか否かの判定が行われる。「否
（Ｎ）」であれば、ステップ７６「フィルタ輪の歩進」
において、フィルタ回転輪が歩進され、そして、インス
トラクション６４に戻って、照明用アパーチュア位置が
再び初期化される。最後のフィルタ位置に達すると、ス
テップ７８「中点設定値の計算」において、各フィルタ
特性曲線について中点設定値（midrange setpoint)が計
算される。この中点設定値については後述される。設定
値の計算に続いて、照明用ルックアップテーブルの事前
の設定が完了し、ステップ８０「出口」において、処理
は終了する。

【００２４】図４は、典型的な照明用ルックアップテー
ブルの特性をグラフにより示している。図４において
は、ヒストグラム平均値（すなわち、例えば特定の画素
列におけるグレイレベルの平均の数）が、３００の歩進
数で全開から実質的に閉じられた位置までにわたって目
盛られている「照明用アパーチュア位置」に対して、プ
ロットされている。６つの中性密度フィルタの特性曲
線、すなわち、０用（フィルタカーブ０）、０．６用
（フィルタカーブ３）、１．０用（フィルタカーブ
５）、１．２用（フィルタカーブ６）、１．４用（フィ
ルタカーブ７）、１．６用（フィルタカーブ８）が、例
示としてプロットされている。これらは、一群の中性密
度フィルタに対応する伝達関数である。

【００２５】オリジナルのシーンに忠実な照明分布にお
いてイメージを採取すれば、３つのファクタ、すなわ
ち、光源における空間的な強度変化、光学的効果および
固定されたパターンのセンサノイズ、による結果が大き
く生じる。これらの不均一性は、採取されたイメージ上
に重畳されると、低レベルの密度欠陥を認識する作業を
複雑化することとなる。

【００２６】照明の不均一性に対して補償するための一
つの手段は、目標とする欠陥のサンプルが存在していな
い場合の光学的な基準、すなわち、関心のある観点での
イメージを発生し、保持することである。同じ観点に基
づいて採取された引き続くサンプルイメージは、その光
学的基準において反転されて標準化されたイメージを掛
け合わされて、完全に補償されたシーンを生成すること
ができる。掛け合わせ補償(multiplication compensati
on) が図５（ａ）〜（ｄ）に例示されており、照明の補
償が一般的に示されている。そこに示されているよう
に、基準となるシーンの象徴的形状(signature) が、ま
ず、コーティングされたフィルムとは無関係に、記録さ
れる。基準となる形状データの単一の行についてのグレ
イレベル値が図５（ａ）にグラフ化される。このグラフ
は、カメラ出力において見ると、不完全な照明に対する
輝度レベルを描写している。図５（ｃ）は、標準化され
た基準の形状の反転を示している。図５（ｂ）は、例示
として、同じ不均一性を有する光源によって照明され
た、連続タイプの欠陥形状を有するコーティングされた
フィルムサンプルを示している。サンプルのデータに、
反転されて標準化された光学的基準を掛け合わせ、スケ
ーリングファクタを適用すれば、図５（ｄ）に示されて
いるように、完全に補償されたイメージが得られること
となる。

【００２７】掛け合わせ手法はソフトウェアにより効果
的に実現することができるが、或る種の利用可能なイメ
ージプロセシング装置を用いるためには、許容できない
量の時間を消費することとなる。ハードウェア構成の掛
け合わせは一般的に速いが、８ビットのグレイ値がオー
バフローしないために必要なスケーリングが利用可能な
ダイナミックレンジを消費してしまうこととなる。対数
形式の表現に変換すれば、補償はフレームの減算により
達成することができる。このことは、次のように例示さ
れる。

【００２８】Ｔｒを基準の伝達率とし、Ｔｓをサンプル
イメージの伝達率とすれば、Ｔｓ＊１／Ｔｒ（補償式）
となる。しかし、log 〔Ｔｓ〕＋log 〔１／Ｔｒ〕＝lo
g 〔Ｔｓ〕−log 〔Ｔｒ〕であるので、Ｔｓ＊１／Ｔｒ
＝log ^-1｛log 〔Ｔｓ〕−log 〔Ｔｒ〕｝（補償式）と
なる。

【００２９】このように、補償アルゴリズムは、ビデオ
サンプルフレームの対数からビデオ基準フレームの対数
を減算することにより、表すことができる。それ故、時
間的には、照明補償は単一フレーム毎の減算操作により
実現することができる。更に、コーティング分析システ
ムの応用に際しては、イメージデータは所望の密度形式
でよいこととなる。

【００３０】また、対数信号は二つの理由により特徴付
けられる。第１に、コーティング密度の変化、そして、
光学密度そのものが対数関数であることである。第２
に、イメージデータの対数は、固定されたパターンの照
明の不均一性に対する効果的なリアルタイムの補償技術
を実現するために用いることができる。その補償技術
は、ここに更に詳細に説明される。選択的なものは制限
しつつ、ビデオデータから対数値を導出するための専用
の１２ビット基本型ルックアップテーブルが開発され
た。標準的なビデオ信号を量子化するためには、多少の
量の事前処理が必要となる。

【００３１】図６は、対数増幅器３８の一実施例を例示
しており、そこには、水平走査のみに対するＲＳー１７
０ビデオフォーマットからなる複合ビデオイメージが、
ライン９０を経て同期分離器９２に入力されている。同
期分離器９２は、黒レベル用ペデスタルを接地にクラン
プし、同期パルスおよびペデスタルを分離する。その結
果、リニアなビデオ信号がライン９４を経て低域フィル
タ９６に、そして、ライン９８を経てプログラム可能な
ゲイン／オフセット段１００に出力され、そのゲイン／
オフセット段１００は、分離されたビデオ波形をアナロ
グ／ディジタル変換のために整形するように、イメージ
プロセッサにより制御されている。得られた信号は、ラ
イン１０２を経て、１２ビットの量子化のための１２ビ
ットＡ／Ｄ変換器１０４に供給される。

【００３２】そして、ディジタル化された信号が、ライ
ン１０６を経て、多数のプログラム可能な選択肢を持っ
て構成されているＰＲＯＭルックアップテーブル１０８
に伝送される。これらの構成の最も簡単なものはリニア
な伝送機能であり、そこでは、出力信号の伝送特性が入
力のものと一致することとなる。ルックアップテーブル
１０８には、対数および拡大された対数の伝送機能が装
備されている。拡大された対数機能を用いるために、ア
ナログ／ディジタル変換器に拡大されたビデオ信号の正
しいレベルが提示されるように、アナログのゲイン／オ
フセット１００が調整される。所望の伝送機能およびゲ
イン／オフセットパラメータは、イメージプロセッサに
より同時に選択される（図１参照）。

【００３３】８ビットの視覚用プロセッサに関するダイ
ナミックビットレンジを余裕ある仕様にすることによ
り、対数アルゴリズムの実行に際して精密なエラーに関
する切捨て部分を最少にする。日立製63701B0 通信用プ
ロセッサが、対数増幅器内に装備され、視覚用プロセッ
サのホストに対してスレーブとして構成される。このシ
リアルな通信用結合により、所望のルックアップテーブ
ルのソフトウェアによる選択が可能となる。（増幅され
た対数範囲の見本としては、平均密度１．０で０．００
０５のオーダーの光学密度についてのグレイレベル要素
を分解するように、ゲインが当初に特定化されることと
なる。）修正されたディジタル信号は、ライン１１０を
経て、アナログ形式に逆変換するための１２ビットのＤ
／Ａ変換器１１２に伝送される。得られたアナログ信号
は、ライン１１４を経て低域フィルタ１１６に伝送さ
れ、接続線１１８および接続点１２０を経て加算増幅器
１２２に出力される。接続点１２０には、また、ライン
１２４を経て同期分離器９２から受信された水平同期信
号と、複合波形に対して同期分離器９２からの信号によ
りトリガーされるペデスタル発生器１２６からのペデス
タル信号とが入力されている。結果として、増幅され、
かつ、オフセットされた複合の対数ビデオ信号が、ライ
ン１２８を経て、イメージプロセッサ（図１）に出力さ
れる。

【００３４】ここに説明される好適な照明手法は、特定
されたアパーチュアの動きによってのみ誘導される照明
レベルの変化を精確に測定し、それに依存するようにさ
れる。ストローブの不安定性に対する補償を行うため
に、ストローブレベルの採取用ハードウェアが開発され
ており、その概略構成が図７に例示されている。この実
施例においては、ストローブ光源１２’はストローブ光
源ハウジング１３３内に装着されたフォトセンサ１３１
を有している。ストローブ１２’は制御ライン１３４上
の信号によりトリガーされる。フォトセンサに必須の電
流／電圧増幅器が、ライン１３６を経て、ゲート型積分
器１３８に駆動信号を供給する。積分器１３８は１０ビ
ット積分器を有し、その量子化された出力は、Ａ／Ｄ変
換器１４２、接続線１４４およびプロセッサ用ディジタ
ルＩ／Ｏ（図示せず）を経て、イメージプロセッサに伝
送される。積分器および変換器用タイミング１３２は垂
直同期パルスから導出される。光学的基準の採取の間、
ストローブ値が記録されるようにされている。引き続く
フラッシュの基準からのずれが、関係する補償用ファク
タを算出するために用いられる。ストローブに関係する
ドリフトは、グレイ値に適当な補償用ファクタを掛ける
ことによって、フレーム内で標準化することができる。

【００３５】コーティング密度分析に関しては、コーテ
ィングされたウェブの透過の際に見られる摂動による信
号対雑音比は極めて小さい。バックグラウンドノイズは
密度に基づく摂動よりも数倍のオーダーの大きさとな
る。未露出の増感されたフィルムにおける１０^-3あるい
はそれより小さいオーダーの密度単位での欠陥による変
化が、或る種の処理された材料において、極めて有害と
なることがある。そのような低信号レベルのものを効果
的に観察するためには、カメラ出力が大きさのオーダー
と同じもので増幅されるか、あるいは、８ビットより大
きいオーダーのイメージ量子化が採用されなければなら
ない。ここに記載されている本発明の実施例は、その増
幅の手法を採用している。ノイズ管理技術および複雑な
信号処理をともに行って、増幅された情報がシーンから
良好に抽出されることとなる。

【００３６】イメージングノイズは種々の形式で現れ
る。その現出をより厳格に見れば、以下に列挙されてい
る４つの一般的なカテゴリーに割り当てられる。形態的
なソフトウェアアルゴリズムを除けば、その技術の多く
はそれぞれ既知の技術である。そのようなアルゴリズム
は、ウェブ走査に適用される場合にいかに実現されるか
という点について、特に独自であると確信される。

【００３７】照明に関する不均一性 固定されたパターンの照明の不均一性が、コーティング
密度分析の少なくとも３つの関係する構成要素におい
て、見出される。ある不均一性が照明用光源の強度分布
に存在する。次に、照明関連光学系が強度において空間
的な変動をもたらす。そして、最後に、画素から画素へ
のゲインおよびオフセットの変動、熱的な誘導効果およ
びクロックノイズ等が、センサに関連する固定パターン
の不均一性に貢献している。このノイズの大部分を抑制
するためには、構成要素ハードウェアに対し変動の最小
化を図ることが好ましい。

【００３８】一時的に一定の照明光源のために、タング
ステンーハロゲン光源がオプティカルファイバーの束を
介して集光球中に結合されている。点タイプの欠陥を採
取するためには、ストローブされたキセノンアーク放電
ランプが、タングステン光源に対すると同様に、同じオ
プティカルファイバーの束に結合されることとなる。光
源と集光球との間には、色フィルタおよび拡散エレメン
トが必要に応じて導入される。オプティカルファイバー
の束の出力端に装着された拡散エレメントは、照明の均
一性にも貢献する。ウェブは、集光球の出口孔に並行し
て、かつ、近辺を搬送される。このような全体構成によ
り、集光球の出口孔における光強度の変動が典型的には
平均の１乃至２％以内に留まることが保証される。上述
した５１２ｘ５１２ＣＣＤカメラのPulnix TM-845 と同
様に、高品質のカメラレンズが用いられる。また、この
特別製のカメラはいくつかの標準的でない特徴を示すも
のであり、それらは、非同期の積分を備え、１０のファ
クタで固定パターンの暗電流を減少させるためのペルチ
ェ冷却素子を有し、かつ、相対的に安定した出力を生じ
ることである。

【００３９】重要な構成要素の選択に加えて、標準的な
信号処理技術もまた照明の不均一性を最小化するために
用いられる。そのようなアプローチの一つとして、バッ
クグラウンド補償策がある。フィルムサンプルがない時
にイメージが得られるならば、固定された照明関連の不
均一性が報告されていることとなる。この捕獲された痕
跡が「光学的基準」として参照される。また、透過性空
間における掛け合わせ手法、あるいは、対数空間におけ
る減算手法が、両者のイメージに共通な固定パターンの
照明の不均一性を除くために用いられる（図５（ａ）な
いし図５（ｄ）を参照しつつ上述されている）。

【００４０】ウェブ収差および不均一性 多くの適用において、コーティングされたウェブのイメ
ージには欠陥の特徴を抽出することを妨害する変動が含
まれている。ウェブ中の低周波数の固定パターンノイズ
は、グレイレベルの形態処理用ソフトウェアにより標準
化される。或る種のウェブコーティングは、ランダムな
特質の高空間周波数の構造を示す。このタイプの構造
は、古典的なフィルタリングおよび非直線の形態アルゴ
リズムによって最少化することができる。連続タイプの
欠陥のみが認識されるべきであれば、ランダムノイズを
減少し、しかも、連続タイプの欠陥に関する重要な情報
は依然として残すようにするために、積分、フレーム平
均および行平均化の組み合わせを用いることができる。

【００４１】ランダム電磁気ノイズ ランダムな電磁気的干渉（ＥＭＦ）が、外部の発生源と
ともに、システムの構成要素から発生される。固定パタ
ーンの照明の不均一性と同様に、ランダムノイズはイメ
ージングシステム中に発生する前に最少化される。前述
したように、接地に関する良好な施工上の経験、シール
ディング、ＡＣ絶縁、システムエレクトロニクスの設計
およびパワーラインのフィルタリング等は、イメージ採
取用ハードウェア全体を低電子的ノイズレベルから安全
にするために、極めて重要である。最後に、採取された
イメージ中に残留するいかなるランダムノイズも、古典
的かつ形態的イメージプロセシング・アルゴリズムによ
り、更に取り除くことができる。

【００４２】よく知られているビデオプロセシング技術
もまたカメラ出力に対して実施される。インディナ州ミ
シガンのDage-MTIは、優れたＳ／Ｎ特性を示すカメラコ
ントローラを製作している。連続タイプの欠陥のみが認
識されるべきであれば、ランダムノイズ発生源に関し
て、平均化技術が大きくイメージ品質を改善することと
なる。

【００４３】熱的発生ノイズ 室温において、熱的に誘導されるセンサの変数が固定パ
ターンの暗ノイズ（前述したように）およびランダムな
熱ノイズを含むこととなる。これらは、ともに、センサ
温度を低下させることにより、効果的に最少化すること
ができる。本発明にとっては、ペルチェ冷却手法が好適
な技術である。また、光学的基準を操作して、固定パタ
ーン効果を取り除くことができ、また、連続タイプの欠
陥を検査する時に、フレームおよび行の平均化技術を巧
みに適用して、ランダムな熱ノイズ効果を抑制すること
ができる。

【００４４】図８は、本発明による光レベルを適応させ
るためのフローチャートの一実施例を示している。上述
したように、典型的な照明用ルックアップテーブルの特
性は、各中性密度の範囲（あるいはレンジ）に対して、
アパーチュア平均設定点(aperture mean setpoint)を含
んでいる。これらは、採取されたイメージデータのグレ
イレベルヒストグラムの平均値が名目上の中点となると
きのアパーチュア位置である。

【００４５】ステップ２００「スタート」において、適
応照明制御シーケンスが開始し、ステップ２０２「アパ
ーチュアおよびハントチェックの初期化」において、照
明用アパーチュアが、仮想されるコーティングされたウ
ェブサンプルの密度値、例えば、密度値１．０に対する
平均設定点に対応している予め定義された位置に、初期
化される。（これは、通常観察される密度の範囲に対し
て経験的に決定される中点の値である。）加えて、図８
のフローチャートを通しての繰り返しの回数を追跡する
こととなるカウンタが、ハントチェック (Hunt Check)
のために初期化される。この数が予め定められた制限を
超えると、処理は終了する。初期化後に、ステップ２０
４「グレイレベル平均の抽出および測定」において、ヒ
ストグラムグレイ値平均が採取されたコーティングされ
ているウェブサンプルのイメージから抽出される。

【００４６】一般に、適応アルゴリズムは、テストされ
る設定点に対して、中性密度の限界カーブ内においてヒ
ストグラム平均が存在する場所を決定する。最初に、ス
テップ２０６「設定点は範囲内か？」において、設定点
が設定点の値の予め定義されたレンジの中にあるか否か
について判定が行われる。「否（Ｎ）」であれば、ステ
ップ２０８「エラーメッセージ書込」において、エラー
メッセージが書き込まれ、そして、ステップ２１０「出
口」において、処理は終了する。設定点がルックアップ
テーブル値の予め定義されたレンジ内に存在しない場合
は、必然的に、重要なエラーが発生しており、そこで、
処理は終了する。

【００４７】設定点が選択されたレンジ内にあると仮定
すれば、続いて、ステップ２１２「ヒストグラム平均値
は範囲の上位か？」において、ヒストグラム平均値がル
ックアップテーブルの動作範囲の上位（high) であるか
否かについての判定が行われる。「是（Ｙ）」であれ
ば、ステップ２１４「フィルタカーブ＝０？」におい
て、プロセッサは、ヒストグラム平均値がフィルタカー
ブ０に一致するか否かを決定する。その値がフィルタカ
ーブ０上にあるならば、ステップ２１６「アパーチュア
の物理的歩進（暗くする）」において、照明用アパーチ
ュアが物理的に歩進されて、ウェブのより暗いイメージ
ングが得られるようにする。アパーチュアを物理的に歩
進した後、処理は接続点２１７に到達する。

【００４８】ヒストグラム平均値がフィルタカーブ０に
一致していないと仮定すれば、ステップ２１８「フィル
タカーブ＞０？」において、プロセッサはその値がフィ
ルタカーブ０に対応する値より大きいか否かについて判
定する。「否（Ｎ）」であれば、ステップ２２０「エラ
ーメッセージ書込」において、エラーメッセージが書き
込まれ、そして、ステップ２２２「出口」において、処
理が終了する。反対に、ヒストグラム平均値がカーブ０
より大きいフィルタカーブに一致しているならば、ステ
ップ２２４「設定点インデックスの逆歩進（暗くす
る）」において、プロセッサは予め蓄積されているルッ
クアップテーブル中のアパーチュア設定点インデックス
を逆方向に歩進させて、より暗いフィルタカーブを得る
ようにし、そして、接続点２１７に到達させる。接続点
２１７に続いて、ステップ２２６「ハントチェック」に
よるハントチェックルーチンが実現され、そこでは、ハ
ントカウンタが歩進され、カウンタの予め定められた上
限に達したか否かについて判定が行われる。もしそうな
らば、プロセッサは予め定められた繰り返し回数以内で
適正なアパーチュア調整を識別することに失敗したこと
となるので、処理は終了する。

【００４９】判定ステップ２１２に戻って、ヒストグラ
ム平均値が範囲の上位でなければ、ステップ２２８「ヒ
ストグラム平均値は範囲の下位か？」において、その値
が範囲の下位(low) か否かについての判定が行われる。
「是（Ｙ）」であれば、ステップ２３０「アパーチュア
設定点インデックスの歩進」において、設定点インデッ
クスがルックアップテーブル内のより明るい範囲へ歩進
され、そして、フローは接続点２１７に達する。

【００５０】判定ステップ２２８に戻って、ヒストグラ
ム平均値が範囲の下位ではなく、すなわち、その値が予
め定義された設定点インデックス以内にあることを意味
するならば、ステップ２３４「条件フラグがセットされ
ているか？」において、条件フラグがセットされている
か否かについての判定が行われる。「否（Ｎ）」であれ
ば、ステップ２３２「限界ゾーンサブルーチンの呼出」
において、限界ゾーンサブルーチンが呼び出される。そ
のサブルーチンは、その実施例が図９に例示されている
が、測定されたヒストグラム平均値がいずれかの中性密
度カーブ内にあるように定義することを意図している。
条件フラグが、サブルーチン処理の結果を示すための、
図８の適応処理ルーチンへのフィードバックとして用い
られている。この条件フラグがサブルーチン内にセット
されていれば、限界カーブは識別されたものとなる。

【００５１】条件フラグがセットされると、ステップ２
３８「ヒストグラム平均値は不感帯内か？」において、
ヒストグラム平均値が不感帯内にあるか否かについての
判定が行われる。「是（Ｙ）」であれば、ステップ２４
０「リターン」において、主ルーチンの光レベル適応ル
ーチンの呼び出し点（図示せず）に戻ることが行われ
る。ヒストグラム平均値が不感帯内でなければ、ステッ
プ２３９「新しい設定点の計算」において、設定点サブ
ルーチン（図１０）を呼び出すことにより新しい設定点
の値が計算され、その処理の後に接続点２１７に達す
る。接続点２１７から、プロセッサはステップ２０４の
インストラクションに戻って、すなわち、未だハントカ
ウンタの上限に達していないと仮定して、新しいグレイ
レベル平均値を測定する。

【００５２】図９の限界ゾーンサブルーチンが次に説明
される。ステップ２５０「入口」においてサブルーチン
に入った後、ステップ２５２「ヒストグラム平均値＝目
標？」において、プロセッサは現在のヒストグラム平均
値が予め定義された目標平均値に等しいか否かを判定す
る。「是（Ｙ）」であれば、ステップ２５４「条件フラ
グ＝Yes のセット」において、条件フラグが図８の光レ
ベル適応処理のためにセットされ、そして、ステップ２
５６「リターン」において、光レベル適応プログラムの
メイン処理に戻る。ヒストグラム平均値が所望の目標に
等しくないと仮定すると、ステップ２５８「ヒストグラ
ム平均値＜目標？」において、プロセッサはその値が目
標より小さいか否かを決定する。「是（Ｙ）」であれ
ば、ステップ２６０「フィルタカーブインデックスの歩
進、現設定点と下のカーブとの交差の計算」において、
プロセッサはルックアップテーブル内のフィルタカーブ
インデックスを歩進させ、かつ、現在の設定点がより下
の(lower) フィルタカーブと交差(intersection)する点
を計算する。その後、ステップ２６２「ヒストグラム平
均値は調整されたカーブ内にあるか？」において、プロ
セッサはヒストグラム平均値が現在の調整されたカーブ
内にあるか否かを判定する。この判定の答に従って、ス
テップ２６４「条件フラグ＝Yes のセット」において
「Yes 」に、あるいは、ステップ２６８「条件フラグ＝
Noのセット」において「No」に、条件フラグがセットさ
れる。適当にセットされた条件フラグの方向２６４およ
び２６８から、それぞれ、ステップ２６６「リターン」
およびステップ２７０「リターン」において、メインの
光レベル適応処理に戻ることが行われる。

【００５３】ヒストグラム平均値が所望の目標よりも小
さくないならば、プロセッサは、判定ステップ２５８か
ら、ステップ２７２「ヒストグラム平均値＞目標、フィ
ルタカーブ＞０？」に進み、その平均値が目標よりも大
きいか否か、および、フィルタカーブがフィルタカーブ
０よりも大きいか否かを決定する。両者の条件が整合す
ると仮定すれば、ステップ２７４「フィルタカーブイン
デックスの逆歩進、現設定点と上のカーブとの交差の計
算」において、フィルタカーブインデックスの位置がル
ックアップテーブル内で逆方向に歩進され、そして、現
在の設定点が上の(upper) フィルタカーブと交差する点
が決定される。次いで、ステップ２７６「ヒストグラム
平均値は調整されたカーブ内にあるか？」において、ヒ
ストグラム平均値が調整されたカーブ内にあるか否かに
ついての判定が行われる。この判定に応じて、ステップ
２７８「条件フラグ＝Yes のセット」において「Yes
」、あるいは、ステップ２８２「条件フラグ＝Noのセ
ット」において「No」のいずれかに条件フラグがセット
され、そして、ステップ２８０「リターン」およびステ
ップ２８４「リターン」において、それぞれ、メインの
光レベル適応処理に戻ることが行われる。

【００５４】判定ステップ２７２の両方の条件が整合し
ていないならば、プロセッサは、判定ステップ２８６
「ヒストグラム平均値＞目標、フィルタカーブ＝０？」
に進み、ヒストグラム平均値が所望の目標よりも大きい
か否か、および、フィルタカーブインデックスのセット
が０であるか否かを決定する。「是（Ｙ）」であれば、
ステップ２８８「アパーチュアの物理的歩進」におい
て、照明用アパーチュア輪がモータステップの予め定義
された数だけ物理的に調整され、そして、ステップ２９
０「条件フラグ＝Yes のセット」において、条件フラグ
が「Yes 」にセットされる。ステップ２９０のインスト
ラクションの後か、あるいは、その代わりとして、判定
ステップ２８６の答が「否（Ｎ）」であれば、ステップ
２９２「条件フラグのステータスは？」において、プロ
セッサは条件フラグのステータスを読み取る。フラグの
ステータスが「No」であれば、ステップ２９４「フィル
タ＝フィルタカーブインデックスの物理的セット」にお
いて、現在のフィルタ輪が照明用ルックアップテーブル
内のフィルタカーブインデックスに等しくなるように物
理的にセットされる。ステップ２９４のインストラクシ
ョンに続いて、あるいは、判定ステップ２９２の答が
「Yes 」であれば、ステップ２８４「リターン」におい
て、処理はメインの光レベル適応フローに戻る。

【００５５】新しい設定点を計算するサブルーチンの実
施例が図１０に説明されている。ステップ３００「入
口」から、このサブルーチンに入った後、ステップ３０
２「ヒストグラム平均値＜目標？」において、ヒストグ
ラム平均値が所望の目標値より小さいか否かについての
判定が行われる。「是（Ｙ）」であれば、ステップ３０
４「上位隣接フィルタカーブの領域境界の定義」におい
て、隣接する上位のフィルタカーブに対する領域の境界
(region bounds) が照明用ルックアップテーブルから定
義される。ステップ３０４のインストラクションから、
プロセッサは接続点３０５に達する。

【００５６】ヒストグラム平均値が所望の目標よりも小
さくないならば、ステップ３０６「ヒストグラム平均値
＞目標、フィルタカーブ＞０？」において、プロセッサ
は、ヒストグラム平均値が所望の目標より大きいか否
か、および、現在のフィルタカーブがフィルタカーブ０
と異なるものであるか否かを判定する。「是（Ｙ）」で
あれば、ステップ３０８「下位隣接フィルタカーブの領
域境界の定義」において、隣接する下位のフィルタカー
ブに対する領域境界が定義され、そして、処理は接続点
３０５に進む。ヒストグラム平均値が所望の目標よりも
大きいが、フィルタカーブ値がフィルタカーブ０よりも
大きくなければ、ステップ３１０「ヒストグラム平均値
＞目標、フィルタカーブ＝０？」において、フィルタカ
ーブがフィルタカーブ０に等しいか否かについての判定
が行われる。「否（Ｎ）」であれば、ステップ３１１
「出口」において、処理は終了する。その代わり、両方
の条件が整合するならば、ステップ３１２「アパーチュ
ア輪の物理的歩進」において、プロセッサは、予め定義
された量をセットして、アパーチュア輪を物理的に歩進
させる。その後、処理は接続点３０５に進む。接続点３
０５から、ステップ３１４「ヒストグラム平均値＞目
標、フィルタカーブ＝０？」において、ヒストグラム平
均値が所望の目標よりも大きいか否か、および、フィル
タカーブがフィルタカーブ０に等しいか否かについての
判定が行われる。「否（Ｎ）」であれば、ステップ３１
６「設定点の限界カーブに対する遮断点の計算」におい
て、限界カーブに対する設定点の遮断点(intercepts)が
計算され、そして、ステップ３１８「上位および下位の
遮断点に対するヒストグラム平均値比率の計算」におい
て、上位カーブおよび下位カーブとの遮断点に対するヒ
ストグラム平均値比率が計算される。この情報に基づい
て、ステップ３２０「目標への比率の投影、新設定点の
計算」において、所望の目標値に比率を投影することに
より新しい設定点が計算される。設定点が計算された
後、あるいは、判定ステップ３１４の答が「是（Ｙ）」
であるならば、ステップ３２２「リターン」において、
メインの光レベル適応処理に戻る。

【００５７】図１１、図１２および図１３は、移動して
いるウェブ材料中の連続タイプおよび点在する（点タイ
プ）タイプのコーティング密度異常の自動的処理のため
の処理の概観図を示している。更に、点タイプの欠陥に
対する処理シーケンスは、静止しているウェブ材料にも
適用可能である。当業者であれば、必要に応じて、公開
されている文献から利用可能な情報を用いつつ、説明さ
れているイメージ処理機能を容易に実現することができ
る。

【００５８】研究すべきコーティングの異常に依存する
が、述べられているアルゴリズムから得られる或る種の
幾何学的なモーメント、強度の統計および空間周波数デ
ータは、コーティング密度構造の広がりやタイプを決定
するために重要である。当業者は、イメージ解釈タスク
を実行するために、図１１、図１２および図１３の自動
分析アルゴリズムを利用するか、あるいは、イメージプ
ロセッサの標準的なソフトウェアライブラリー中で利用
できる基本的な分析ツールの一つを応用することもでき
る。本システムにより生成される情報は、例えばコーテ
ィング実験中において、機械処理用パラメータを制御し
ているオペレータに、処理イメージを表示する形式で質
的な視覚上のフィードバックとともに、量的なデータを
提供することとなる。

【００５９】特に図１１を参照すれば、ステップ３３０
「スタート」において処理が開始された後、ステップ３
３２「非同期の補償されたイメージの採取」において、
固体カメラを用いて非同期の補償されたイメージが採取
される。連続タイプの欠陥に対しては、ステップ３３４
「フレーム平均の実行」において、非同期の採取の間の
一時的なイメージのフレーム平均が用いられ、ランダム
なイメージングノイズ結果物を減少させる。各量子化さ
れたイメージは、採取されるべき対象に対して拡大され
たダイナミックレンジを制御する前処理（ゲインおよび
オフセット調整）を施されて、コンピュータのフレーム
バッファに蓄積される。フレーム平均が継続されるべき
であれば、ステップ３３６「フレーム平均継続か？」に
おいて、プロセッサは、「是（Ｙ）」の経路を通って、
ステップ３３２のインストラクションに帰還し、他のイ
メージを採取する。量子化されたビデオ信号はフレーム
バッファに蓄積される前に対数変換を経ることとなるの
で、イメージの強度は透過性のイメージング空間におい
て生成される密度に直接的に関係する。

【００６０】最初に、イメージは、蓄積された基準イメ
ージを用いた古典的な手段によって、補償されるが、そ
の基準はシステムの光学的なイメージング収差、ＣＣＤ
センサの応答の変動性および照明強度の空間的な変化に
関係する固有のイメージ情報を持つものである。その結
果得られた補償されたイメージは、イメージングシステ
ムのエラーが除かれて、引き続くイメージコーティング
密度分析のために正しく条件付けられたこととなる。

【００６１】イメージは、ステップ３３８「グレイスケ
ールの形態的残差を持つイメージの標準化」において、
主な検討対象ではない相対的に低い空間周波数の密度変
化を選択的にフィルタ除去するために、よく知られてい
るグレイスケールの形態的残差機能(gray scale morpho
logy residual)を用いて、標準化される。グレイスケー
ルの形態的残差動作は、分析されるべき対象の正／負方
向の密度特性の望ましい分離をもたらすものである。

【００６２】ステップ３４０「残差イメージの強度ヒス
トグラム」における、残差イメージのビット平面でのヒ
ストグラムを計算して得られる強度統計は、欠陥の密度
範囲を評価するために適切なものである。ヒストグラム
モーメントもまた、特性ノイズ以上の全体的な最小強度
レベルを確立するために用いられる。このことから、ス
テップ３４２「ローカル適応しきい値を用いたセグメン
ト残差(Segment Residual Using Local Adaptive Thres
hold) 」において、適応ローカルセグメンテイション方
法論(adaptive local segmentation methodologies) が
バイナリーな特徴の正当な分割のために適用される。前
景の特徴(foreground features) をセグメント化する好
適な方法は、各個々の画素におけるしきい値の強度の値
を、全体的なミニマムノイズ強度のレベル、あるいは、
残差イメージの形態的にグレイスケールに拡張された修
正形(version) において各画素における強度の大きさ(i
ntensity strength)のパーセンテージとして定義された
値、のいずれか大きい方として定義することである。次
に、ステップ３４４「バイナリーイメージの特徴にモー
メント分析を実行」において、幾何学的なモーメント分
析(geometric moments analysis)が実行され、ステップ
３４６「データ」において、結果として得られたデータ
が分析のためにメモリ中に利用可能に蓄えられる。平均
幅(average width) に関する情報は、バイナリー領域(d
omain)において解釈される連続的なコーティング欠陥を
特徴付けるために重要である。

【００６３】ステップ３４８「残差にマスクとしてのバ
イナリーイメージの適用」において、グレイスケールイ
メージに適用されるマスクとしてのバイナリーフレーム
を利用しつつ、ステップ３５０「グレイスケールイメー
ジの特徴にモーメント分析を実行」において、イメージ
中の関連するグレイスケールの特徴がそれらの特性モー
メントを求めるために分析される。バイナリーフレーム
中でセグメント化された場所に対応しているグレイスケ
ールフレーム中の画素の強度に基づくモーメント統計
は、連続する欠陥の広がりを決定するためには重要であ
る。加えて、イメージ中の多くの画素の行の平均である
画素強度の波形(profile) は、連続するコーティング欠
陥の広がりを決定するためのもう一つの手段である。そ
の結果得られるモーメントおよび平均波形は、ステップ
３５２「データ」において、引き続く分析のためにメモ
リ中に蓄えられる。

【００６４】選択的なものとして、ステップ３５４「処
理されたイメージの記録」において、得られたイメージ
情報は、次のイメージの採取に進む前に、蓄積される。
図１１の自動化処理において導出されたヒストグラム残
差統計(histogram residualstatistics) 、バイナリー
モーメントおよびグレイスケールモーメントに基づい
て、発生されたデータを解釈することによりコーティン
グ処理パラメータを理論的な手法で調整することが可能
となり、製品のコーティング密度の均一性への期待に大
きな改善をもたらすことができる。

【００６５】図１２および図１３は、自動化された点タ
イプのコーティング密度欠陥用イメージ分析システムの
実施例を示している。このアルゴリズムにおいては、ス
テップ３６０「スタート」により処理が始まり、ステッ
プ３６２「補償されているストローブされたイメージの
採取およびメモリへの蓄積」において、採取された補償
済のストローブされたイメージがメモリに蓄積される。
点タイプの欠陥に対しては、カメラによる透視からイメ
ージされる結果生じる動きを効果的に「凍結」するため
に、ストローブされる光源あるいはシャッタされるカメ
ラが用いられる。採取された各イメージの拡張されたダ
イナミックレンジは、ビデオ信号に適用される前処理
（ゲインおよびオフセット調整）の結果得られる。量子
化されたビデオ信号はフレームバッファに蓄積される前
に対数変換を経ることとなるので、イメージの強度は透
過性のイメージング空間において密度を生成することに
直接的に関係している。

【００６６】ステップ３６４「ＦＦＴによる空間周波数
分析の実行」において、補償されたグレイスケールイメ
ージは、通常、高調波および帯域パワーの測定のため
に、空間周波数に関し関心のある範囲内で分析される。
得られたデータは、ステップ３６６「データ」におい
て、引き続く分析のためにメモリに蓄えられる。周波数
情報の解釈により、オペレータは密度欠陥のタイプおよ
び広がりを決定するためのいくつかの手段の一つを得る
ことができる。更に、空間周波数の高調波は、引き続く
フィルタ動作に用いられている形態的構造要素(morphol
ogical structuringelements)の主要なサイズの区分を
決定するために用いられる。構造要素の基準形状、サイ
ズおよび強度成分の波形を正しく選択することにより、
目的とする密度欠陥のクラスの程度を変化することの見
分けがつき、そして、引き続くイメージ分析動作から分
離することができる。

【００６７】ステップ３６８「正あるいは負方向密度分
析か？」において、正あるいは負方向いずれの密度分析
が選択されるかに応じて、それぞれ、ステップ３７０
「形態的に閉止状態での残差の実行」において閉止状態
での残差(closing residual)、あるいは、ステップ３７
２「形態的に開放状態での残差の実行」において開放状
態での残差(opening residual)、を用いてイメージが標
準化されて、主な検討対象ではない相対的に低い空間周
波数の密度変化を選択的にフィルタ除去する。グレイス
ケールの形態的残差動作は、分析されるべき対象である
正／負方向の密度特性の望ましい分離をもたらすことと
なる。

【００６８】ステップ３７４「残差イメージの強度ヒス
トグラム」における、残差イメージのビット平面でのヒ
ストグラムを計算して得られる強度統計は、欠陥の密度
範囲を評価するために適切なものである。ヒストグラム
モーメントもまた、特性ノイズ以上の全体的な最小強度
レベルを確立するために用いられる。（このデータは、
ステップ３７６「データ」において、引き続く分析のた
めにメモリに蓄えられる。）このことから、ステップ３
７８「ローカル適応しきい値を用いたセグメント残差(S
egment Residual Using Local Adaptive Threshold) 」
において、適応ローカルセグメンテイション方法論(ada
ptive local segmentation methodologies) がバイナリ
ーな特徴の正当な分割のために適用される。前景の特徴
(foreground features) をセグメント化する好適な方法
は、各個々の画素におけるしきい値の強度の値を、全体
的なミニマムノイズ強度のレベル、あるいは、残差イメ
ージの形態的にグレイスケールに拡張された修正形(ver
sion) において各画素における強度の大きさ(intensity
strength)のパーセンテージとして定義された値、のい
ずれか大きい方として定義することである。得られたバ
イナリーイメージは、不適切なノイズ構造を残してお
り、それは、ステップ３８０「形態的開放状態によるバ
イナリーイメージノイズの除去」において、形態的開放
状態動作あるいは修正されたヒット／ミス変換(hit/mis
s transforms) を適用して除去される。

【００６９】図１３を参照すると、ステップ３８２「ア
ルゴリズムの２回目の通過か？」において、正／負方向
密度が複数のアルゴリズム通過の結果として既にセグメ
ント化されていれば、ステップ３８８「正／負の条件付
き結合か？」において、オプションが提供され、「是
（Ｙ）」の経路を経て、ステップ３９０「正／負のセグ
メント化された場所の条件付き結合」において、隣接す
る正および負の密度の場所が条件付きで結合される。こ
れは、選択された空間的隣接ファクタ内で明および暗の
密度区域である一定の特徴的なテーマ形状(signature)
により或る種の点タイプの欠陥を分離する点において、
重要である。点タイプとして識別される欠陥について
は、ステップ３８４「対象のバイナリーな特徴にモーメ
ント分析を実行」において、バイナリーな特徴に対する
幾何学的なモーメント分析が正あるいは負の密度フレー
ムか、あるいは、条件つきで結合された密度フレームの
いずれかについて実行されることとなる。ステップ３８
６「データ」において、バイナリーフレームにおける個
々の場所の面積、周辺の長さ、アスペクト比および偏心
率のような、モーメント分析から抽出される情報が分析
のためにメモリ中に利用可能とされる。

【００７０】ステップ３９２「残差にマスクとしてのバ
イナリーイメージの適用」において、グレイスケールイ
メージに適用されるマスクとしてのバイナリーフレーム
を利用しつつ、ステップ３９４「対象のグレイスケール
イメージの特徴にモーメント分析を実行」において、イ
メージ中の関連するグレイスケールの特徴がそれらの特
性モーメントを求めるために分析される。バイナリーフ
レーム中でセグメント化された場所に対応しているグレ
イスケールフレーム中の画素の強度に基づくモーメント
統計は、点タイプの欠陥の広がりを決定するためには重
要である。再び、ステップ３９６「データ」において、
得られたデータが引き続く分析のめにメモリに蓄えられ
る。判定ステップ３９８「他の密度分析の実行か？」に
おいて、補償されている入力イメージに他の密度分析が
必要であるならば、「是（Ｙ）」の経路が、ステップ４
００「メモリからオリジナル採取イメージを復元」にお
いて、プロセッサにオリジナルのイメージを再呼び出し
することを指示し、そして、図１２のステップ３６４の
インストラクションに帰還する。

【００７１】前述のように、得られたイメージ情報は、
ステップ４０２「処理されたイメージの記録」におい
て、次のイメージの採取に進む前に蓄積される。そのア
ルゴリズムの自動実行から導出された残差ヒストグラム
統計(residual histogram statistics) 、バイナリーモ
ーメントおよびグレイスケールモーメントに基づいて、
発生されたデータを解釈することによりコーティング機
械処理パラメータを理論的な手法で調整することが可能
となり、製品のコーティング密度の均一性への期待に大
きな改善をもたらすことができる。

【００７２】上述の議論から、イメージプロセッサ型の
技術（システムおよび方法）が、コーティングされたウ
ェブ中の、二次元および一次元タイプの欠陥を含む予め
定義された異常をイメージングし、かつ、分析するため
に述べられていることを、当業者は理解することができ
る。イメージ化されるべき特定の密度欠陥には、点タイ
プとともに、連続タイプの欠陥が含まれている。記載さ
れている技術は、０．０００５の光学密度における変化
を解像することができる。従来技術による実施以上の信
号対雑音比特性の大きな改善が実現された。リアルタイ
ムでの対数イメージ採取が利用されており、一方、性能
およびシステム／処理の融通性は維持されている。照明
強度の均一性のためのオンライン補償が特徴的である。
欠陥認識技術は、妥当なコストでの支出により既存のハ
ードウェア／ソフトウェアパッケージを用いて、当業者
が容易に実現することができる。

【００７３】本発明のいくつかの実施例が添付した図面
に例示され、上述の詳細な説明に記載されているが、本
発明はここに記載された特定の実施例に限定されるもの
ではなく、本発明の権利範囲から離れることなく多くの
再構成、修正および置換が可能であることは、明らかで
ある。特許請求の範囲はそのような修正の全てを包含す
ることを意図するものである。

【００７４】本発明のその他の実施例 特許請求の範囲の請求項１および請求項２に記載した構
成に加えて、本発明は更に以下のような構成を備えるこ
とができる。 ３．請求項１に記載されたイメージプロセッサ型システ
ムにおいて、ウェブがコーティングされたウェブであ
り、かつ、全フレームのイメージ採取および収集手段が
イメージング区域を通って移動し、照明されているコー
ティングされたウェブ上のコーティング密度データを集
めるための手段を有しており、そのコーティング密度デ
ータは、予め定義された連続するタイプの密度欠陥の少
なくとも一つを認識するために、イメージプロセッサに
よって用いられる。

【００７５】４．上記３．に記載されたイメージプロセ
ッサ型システムにおいて、コーティングされたウェブが
移動し、連続するタイプにコーティングされたウェブで
ある。 ５．上記４．に記載されたイメージプロセッサ型システ
ムにおいて、コーティングされたウェブがフィルムウェ
ブである。 ６．請求項１に記載されたイメージプロセッサ型システ
ムにおいて、光源が調整可能な照明出力を含んでおり、
かつ、イメージプロセッサがその光源に結合されてお
り、かつ、その調整可能な照明出力の調整を制御するた
めの制御手段を有している。

【００７６】７．上記６．に記載されたイメージプロセ
ッサ型システムにおいて、光源がウェブに実質的に均一
な透過性の照明を与えている。 ８．上記７．に記載されたイメージプロセッサ型システ
ムにおいて、光源により与えられる実質的に均一な透過
性の照明が５％より少ない不均一性を示すものである。 ９．上記６．に記載されたイメージプロセッサ型システ
ムにおいて、イメージプロセッサが光源により与えられ
る実質的に均一な照明の強度をプログラム可能に調整す
るためのオンライン手段を有している。

【００７７】１０．上記６．に記載されたイメージプロ
セッサ型システムにおいて、光源が広帯域の照明光源で
あり、システムが入力部および出力部を持った集光球を
更に備えており、照明光源の出力がその集光球の入力部
に光学的に結合されており、その集光球の出力は、ウェ
ブがイメージング区域を通過する間に、ウェブに実質的
に均一な透過性の照明を与えている。 １１．上記１０．に記載されたイメージプロセッサ型シ
ステムにおいて、広帯域の照明光源がオプティカルファ
イバの束を介して集光球に結合されている。

【００７８】１２．上記１０．に記載されたイメージプ
ロセッサ型システムにおいて、集光球の出力部における
ウェブへの実質的に均一な透過性の照明は一定である。 １３．上記１０．に記載されたイメージプロセッサ型シ
ステムにおいて、集光球の出力部におけるウェブへの実
質的に均一な透過性の照明はストローブされている。 １４．上記１０．に記載されたイメージプロセッサ型シ
ステムであって、そのシステムは、更に、照明光源と集
光球との間に配置された照明強度調整機構を備えてお
り、その調整機構は、光源により与えられる実質的に均
一な照明の強度をプログラム可能に調整するために、イ
メージプロセッサ手段に応答するようになっている。

【００７９】１５．上記１４．に記載されたイメージプ
ロセッサ型システムであって、照明光源の強度を変化す
るためのイメージプロセッサ手段が各種のウェブ密度に
対する所望の照明強度の予め定義されたルックアップテ
ーブルを参照するための手段を有しており、照明調整機
構が照明光源の出力部に配置された可変アパーチュア制
御部を備えており、その可変アパーチュア制御部はイメ
ージプロセッサに応答するようになっている。

【００８０】１６．請求項１に記載されたイメージプロ
セッサ型システムにおいて、全フレームのイメージ採取
および収集手段が二次元のイメージ採取および収集用Ｃ
ＣＤカメラである。 １７．上記１６．に記載されたイメージプロセッサ型シ
ステムであって、二次元のイメージ採取および収集用Ｃ
ＣＤカメラが同期あるいは非同期で実行することができ
る収集機能を有している。

【００８１】１８．イメージング区域を持つイメージプ
ロセッサ型システムであって、そのシステムはイメージ
ング区域内に位置するウェブ中の予め定義されたタイプ
の密度欠陥を認識するためのものであり、ウェブは少な
くとも一つの予め定義されたタイプの欠陥を含んでいる
ものであり、そのシステムは、イメージング区域に近接
して配置された出力部を持つ集光球を有するウェブ照明
手段であって、その集光球の出力はイメージング区域内
に位置するウェブに実質的に均一な透過性の照明を供給
するようになっている手段と、照明されたウェブ上の密
度データを集め、かつ、それを表すイメージデータを出
力するためのイメージ採取手段と、および、イメージ採
取手段に結合されたイメージプロセッサであって、イメ
ージ採取手段により出力されたイメージデータを用い
て、ウェブ中の予め定義されたタイプの密度欠陥の少な
くとも一つを認識するようにプログラムされているイメ
ージプロセッサとを有している。

【００８２】１９．上記１８．に記載されたイメージプ
ロセッサ型システムにおいて、ウェブが移動し、かつ、
連続するタイプのコーティングされた基材ウェブを含ん
でおり、そのウェブがイメージング区域を通過するよう
になっている。 ２０．上記１９．に記載されたイメージプロセッサ型シ
ステムにおいて、ウェブが予め定義されたタイプの多数
の密度欠陥を含んでいる。 ２１．上記１８．に記載されたイメージプロセッサ型シ
ステムにおいて、照明手段が、照明光源と、その照明光
源および集光球の間に配置された照明強度調整機構とを
有しており、イメージプロセッサが、集光球からの実質
的に均一な照明出力の強度を制御するために、その調整
機構に結合されている。

【００８３】２２．上記２１．に記載されたイメージプ
ロセッサ型システムにおいて、調整機構を制御するため
のプロセッサ手段が、各種のウェブの密度に対する所望
の照明強度の予め定義されたルックアップテーブルを参
照するための手段を有している。 ２３．上記１８．に記載されたイメージプロセッサ型シ
ステムにおいて、ウェブ照明手段により供給される実質
的に均一な照明が５％より少ない不均一性を有してい
る。

【００８４】２４．イメージング区域を持つイメージプ
ロセッサ型システムであって、そのシステムはイメージ
ング区域内に位置するウェブ中の予め定義されたタイプ
の密度欠陥を認識するためのものであり、ウェブは少な
くとも一つの予め定義されたタイプの欠陥を含んでいる
ものであり、そのシステムは、出力アパーチュアを持っ
た光源であって、その光源はイメージング区域内にある
ウェブに実質的に均一な透過性の照明を供給するのであ
る手段と、光源の出力アパーチュアを通る照明の強度を
変化するための光レベル制御手段であって、それによ
り、イメージング区域内のウェブへの実質的に均一な透
過性の照明の強度を制御する手段と、照明されたウェブ
上の密度データを集め、かつ、それを表すイメージデー
タを出力するためのイメージ採取手段と、光レベル制御
手段を制御し、かつ、イメージ採取手段の出力を受け取
るように結合されているイメージプロセッサであって、
イメージ採取手段により出力されるイメージデータを用
いて、少なくとも一つの定義されたタイプの密度欠陥を
認識するようにプログラムされているイメージプロセッ
サとを備えている。

【００８５】２５．上記２４．に記載されたイメージプ
ロセッサ型システムにおいて、ウェブが移動するコーテ
ィングされた基材ウェブであり、そのウェブはイメージ
ング区域を通過する。 ２６．上記２５．に記載されたイメージプロセッサ型シ
ステムにおいて、そのシステムは種々のウェブ密度に対
する所望の照明強度についての予め定義されたルックア
ップテーブルを更に有しており、そのルックアップテー
ブルは光レベル制御手段を適応制御するためのプロセッ
サにより利用されるものである。

【００８６】２７．上記２５．に記載されたイメージプ
ロセッサ型システムにおいて、光源がウェブに実質的に
均一な透過性の照明を供給するものである。 ２８．上記２４．に記載されたイメージプロセッサ型シ
ステムにおいて、光源が一定の光源あるいはストローブ
された光源である。

【００８７】２９．イメージング区域を持つイメージプ
ロセッサシステムであって、そのシステムはイメージン
グ区域内に位置するウェブ中の予め定義されたタイプの
密度欠陥を認識するためのものであり、そのシステム
は、イメージング区域内に位置するウェブの実質的に均
一な照明を供給する光源と、照明されたウェブ上の密度
データを集め、かつ、それを表すリニアな空間イメージ
データを出力するためのイメージ採取手段と、そのイメ
ージデータをリニアな空間から対数空間へ変換するため
の対数増幅器と、対数増幅器に結合されたイメージプロ
セッサであって、対数空間中に表現されたイメージデー
タを用いて、予め定義されたタイプの密度欠陥を認識す
るようにプログラムされているイメージプロセッサとを
備えている。

【００８８】３０．上記２９．に記載されたイメージプ
ロセッサ型システムにおいて、対数増幅器が、イメージ
採取手段により出力されたイメージデータを増幅し、か
つ、オフセットするためのプログラム可能なゲインおよ
びオフセット手段を有している。 ３１．上記２９．に記載されたイメージプロセッサ型シ
ステムにおいて、対数増幅器が、イメージデータをリニ
アな空間から対数空間へ変換するためのルックアップテ
ーブルを更に有しており、そのルックアップテーブルは
予め定義されるものである。

【００８９】３２．上記２９．に記載されたイメージプ
ロセッサ型システムにおいて、対数増幅器が、イメージ
採取手段により出力されたイメージデータからリニアな
空間におけるビデオ信号を分離するための同期分離器を
更に有している。 ３３．請求項２に記載されている認識方法において、照
明ステップ（ａ）が、ウェブがイメージング区域を通過
する時に、そのウェブを透過的かつ均一に照明するステ
ップを含んでいる。 ３４．上記３３．に記載された認識方法において、ステ
ップ（ａ）が、ウェブがイメージング区域を通過する時
に、そのウェブを透過的かつ均一に照明して、そのイメ
ージング区域内のウェブ上の照明強度が実質的に一定に
なるようにするステップを含んでおり、かつ、予め定義
されたタイプの密度欠陥が連続するタイプの密度欠陥か
らなっている。

【００９０】３５．上記３４．に記載された認識方法に
おいて、密度データ採取ステップ（ｂ）が、ウェブがイ
メージング区域を通過する時に、二次元のイメージング
を行うステップを含んでいる。 ３６．請求項２に記載されている認識方法であって、ウ
ェブの密度に基づいてイメージング区域内の照明強度を
適応調整するステップを更に含んでいる。 ３７．上記３６．に記載された認識方法において、照明
強度を適応調整するステップが異なった密度のウェブに
対する所望の強度レベルの照明用ルックアップテーブル
を参照するステップを含んでいる。

【００９１】３８．上記３７．に記載された認識方法で
あって、所望の光強度レベルの照明用ルックアップテー
ブルを予め定義するステップを更に含んでいる。 ３９．請求項２に記載されている認識方法において、予
め定義された密度欠陥が点タイプの密度欠陥からなり、
かつ、ステップ（ａ）が、イメージング区域を通過する
間に、ウェブへの実質的に均一なストローブされた照明
を供給するステップを含んでいる。

【００９２】４０．上記３９．に記載された認識方法で
あって、イメージング区域内のウェブへのストローブさ
れた照明を標準化するステップを更に含んでいる。 ４１．請求項２に記載されている認識方法であって、認
識するステップ（ｄ）の前に、ステップ（ｃ）において
生成される積分されたイメージデータをリニアな空間か
ら対数空間へ変換するステップを更に含んでいる。

【００９３】４２．請求項２に記載されている認識方法
において、認識するステップ（ｄ）が、ステップ（ｃ）
において生成される積分されたイメージデータ中の予め
定義された密度タイプの対象を分離するステップと、分
離された密度タイプの対象の各々について、イメージ区
域内の個々の場所において、高速フーリエ変換とサイ
ズ、形状およびグレイスケール統計分析を実行するステ
ップと、および、その密度タイプの対象に対して実行さ
れた分析から予め定義されたタイプの欠陥を識別するス
テップとを含んでいる。 ４３．上記４２．に記載された認識方法であって、認識
される予め定義された密度タイプの欠陥の程度を評価す
るステップを更に含んでいる。 ４４．上記４２．に記載された認識方法において、分析
ステップが分離された密度タイプの対象についてモーメ
ント分析を実行するステップを含んでいる。

【００９４】４５．イメージプロセッサを用いてウェブ
中の予め定義された密度欠陥タイプを認識する方法であ
って、そのイメージプロセッサがイメージング区域を有
し、かつ、ウェブがそのイメージング区域内に位置して
おり、その認識方法は、（ａ）イメージング区域ないの
ウェブを実質的に均一に照明するステップと、（ｂ）イ
メージング区域内のウェブへの照明強度を適応制御する
ステップと、（ｃ）イメージング区域内のウェブ上の密
度データを採取するステップと、および、（ｄ）ステッ
プ（ｃ）において生成されたイメージデータから予め定
義された密度タイプの欠陥を認識するステップとを含ん
でいる。

【００９５】

【発明の効果】要約すれば、二次元および一次元の欠陥
を含んでいるところの、移動しているコーティングされ
たウェブ中の予め定義されたタイプの密度欠陥のあらゆ
るものを、イメージ化しかつ分析することのできるイメ
ージプロセッサ型技術が記載されている。イメージ化さ
れるべき特定の密度欠陥には連続するタイプおよび／ま
たは点タイプの欠陥がある。説明されている技術は、シ
ステムあるいはプロセスのいずれでも、０．０００５の
光学密度の変化を解像することができる。従来技術によ
る実現以上の著しく改善された信号対雑音比が得られ
る。高いプロセス性能とシステム／プロセスの融通性を
維持しつつ、リアルタイムでの対数イメージ採取が利用
される。照明およびセンサの不均一性に対するオンライ
ン補償が特徴であり、そして、この技術は、妥当なコス
トの支出を必要とするのみで、当業者により容易に実現
されるものである。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明によるコーティング密度分析システムの
一実施例の部分的な概念図である。

【図２】図１のコーティング密度分析システムのための
強度変換機能を特徴付ける本発明により用いられる中性
密度フィルタの一実施例を示す図である。

【図３】本発明による照明レベルのルックアップテーブ
ルを作成するための一処理例を示すフローチャートであ
る。

【図４】グレイスケールのヒストグラム平均値（選択さ
れた中性密度フィルタについて）が照明用アパーチュア
位置に対してプロットされているルックアップテーブル
値（カーブ）のサンプルを表すグラフである。

【図５】本発明による掛け合わせイメージ補償アルゴリ
ズムを説明するためのグラフである。

【図６】図１のコーティング密度分析システムの他の実
施例に用いられる１２ビットのディジタルビデオ対数増
幅器の一実施例のブロック図である。

【図７】ストローブされた光源が用いられる場合の図１
のコーティング密度分析システムの選択的な構成につい
てのストローブ標準化回路を示すブロック図である。

【図８】図３のプロセスによって作成される照明レベル
のルックアップテーブルを用いた、本発明による適応化
された光レベルプロセスコントロールの一実施例を示す
フローチャートである。

【図９】図８の適応化された光レベルプロセスコントロ
ールのための限界ゾーンサブルーチンの一実施例を示す
フローチャートである。

【図１０】図８の適応化された光レベルプロセスコント
ロールのための設定点再計算サブルーチンの一実施例を
示すフローチャートである。

【図１１】本発明により連続するタイプのコーティング
異常を識別するために、図１のイメージプロセッサにお
いて実現されるコーティング密度分析アルゴリズムに一
実施例を示すフローチャートである。

【図１２】本発明により点タイプのコーティング異常を
識別するために、図１のイメージプロセッサにおいて実
現されるコーティング密度分析アルゴリズムに一実施例
を示すフローチャートの一部である。

【図１３】本発明により点タイプのコーティング異常を
識別するために、図１のイメージプロセッサにおいて実
現されるコーティング密度分析アルゴリズムに一実施例
を示すフローチャートの一部である。

【符号の説明】

１０…コーティング密度分析システム １２、１２’…光源 １４…移動しているウェブ １６…出力ポート １８…オプティカルファイバー・リンク ２０…調整可能なフィルタ組立体 ２２…ステッピングモータ ２４…機械視覚型プロセッサ ２６…光変調アパーチュア ２８…入力部 ３０…集光球 ３２…出力部 ３４…ＣＣＤカメラ ３８…ディジタル・ビデオ・リニア／対数増幅器 ４０…コンピュータワークステーション ４２…外部メモリ ４４…プリンタ ４６…オフライン統計用コンピュータ ４８…ビデオモニタ ５０…中性密度フィルタ輪 ５１、５３、５４…ウインドウ ５２…モータ ９２…同期分離器 ９６、１１６…低域フィルタ １００…プログラム可能なゲイン／オフセット段 １０４…アナログ／ディジタル変換器 １０８…ルックアップテーブル １１２…ディジタル／アナログ変換器 １２２…加算増幅器 １２６…ペデスタル発生器 １３１…フォトセンサ １３２…積分および変換用タイミング １３３…ハウジング １３８…ゲート型積分器 １４２…アナログ／ディジタル変換器

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ダグラス エス．フィニカム アメリカ合衆国，ニューヨーク 14580, ウェブスター，マウント ビュー クレセ ント 11

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 イメージング区域（１０）を持つイメー
   ジプロセッサ型システムであって、該システムは該イメ
   ージング区域内に位置するウェブ（１４）中の予め定義
   された連続するタイプの密度欠陥を認識するためのもの
   であり、該ウェブは少なくとも一つの該予め定義された
   連続するタイプの欠陥を含んでいるものであり、 上記ウェブ（１４）が上記イメージング区域を通過する
   間に、上記ウェブに実質的に均一な照明を与える光源
   （１２）と、 上記イメージング区域を通る上記照明されたウェブ（１
   ４）上の密度データを採取し、かつ、それを表す積分さ
   れたイメージデータを出力するための全フレームのイメ
   ージ採取および全フィールドの積分手段（３４）と、 上記イメージ採取および積分手段に結合されたイメージ
   プロセッサ（２４）であって、上記積分手段により出力
   される上記積分されたイメージデータを用いて、上記ウ
   ェブ（１４）中の上記予め定義された連続するタイプの
   密度欠陥の少なくとも一つを認識するようにプログラム
   されているイメージプロセッサ（２４）とを備えたシス
   テム。
2. 【請求項２】 イメージング区域内に位置するウェブ
   （１４）中の予め定義されたタイプの密度欠陥を認識す
   るための方法であって、 （ａ） 上記イメージング区域を通過する間に、上記ウ
   ェブ（１４）を実質的に均一に照明するステップと、 （ｂ） 上記イメージング区域を通過する上記照明され
   たウェブ（１４）上の密度データ（３３２、３６２）を
   採取するステップと、 （ｃ） 上記ステップ（ｂ）において採取された上記密
   度データを積分し（３３４、３３６、３３８、３４０、
   ３６４、３６８、、３７０、３７２、３７４）、かつ、
   それに基づいてそれを表す積分されたイメージデータを
   生成するステップと、 （ｄ） 上記ステップ（ｃ）において生成された上記積
   分されたイメージデータから上記予め定義されたタイプ
   の密度を認識するステップとを含む認識方法。