JPH0718812B2 - 異物検出方法 - Google Patents
異物検出方法Info
- Publication number
- JPH0718812B2 JPH0718812B2 JP3121597A JP12159791A JPH0718812B2 JP H0718812 B2 JPH0718812 B2 JP H0718812B2 JP 3121597 A JP3121597 A JP 3121597A JP 12159791 A JP12159791 A JP 12159791A JP H0718812 B2 JPH0718812 B2 JP H0718812B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- value
- foreign matter
- differential
- defect candidate
- edge
- 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.)
- Expired - Fee Related
Links
Landscapes
- Inking, Control Or Cleaning Of Printing Machines (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、成形品等の被検査物を
テレビカメラ等で撮像し、画像としてメモリに貯え、こ
の画像をコンピュータ等で処理を施し、被検査物に存在
する異物を刻印文字等の特定パターンと識別して検出す
ると共に、被検査物の刻印文字等の特定パターンの有無
の検出する異物検出方法に関するものである。
テレビカメラ等で撮像し、画像としてメモリに貯え、こ
の画像をコンピュータ等で処理を施し、被検査物に存在
する異物を刻印文字等の特定パターンと識別して検出す
ると共に、被検査物の刻印文字等の特定パターンの有無
の検出する異物検出方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来の異物検出方法としては、特願平１
−６３１２０号で提案された方法を用いて行っていた。
この異物検出方法では、被検査物を撮像して得られた画
像上で検査領域を設定し、検査領域内で欠陥候補点とし
てのエッジフラッグを検出し、そのエッジフラッグ点の
近傍での原画像における濃度変化を検出して異物を検出
していた。
−６３１２０号で提案された方法を用いて行っていた。
この異物検出方法では、被検査物を撮像して得られた画
像上で検査領域を設定し、検査領域内で欠陥候補点とし
てのエッジフラッグを検出し、そのエッジフラッグ点の
近傍での原画像における濃度変化を検出して異物を検出
していた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記方
法であると、検査領域内に刻印文字などの特定パターン
が存在すると、異物として認識してしまい、不良と判定
されてしまう恐れがあった。つまり、上記方法では刻印
文字などの特定パターンを異物と識別することができな
いものであった。従って、刻印文字などの特定パターン
の有無を検出することもできなかった。
法であると、検査領域内に刻印文字などの特定パターン
が存在すると、異物として認識してしまい、不良と判定
されてしまう恐れがあった。つまり、上記方法では刻印
文字などの特定パターンを異物と識別することができな
いものであった。従って、刻印文字などの特定パターン
の有無を検出することもできなかった。
【０００４】本発明は上述の点に鑑みて為されたもので
あり、その目的とするところは、特定パターンと異物と
を識別して異物の検出を行うことができ、しかも特定パ
ターンの有無も検出できる異物検出方法を提供すること
にある。
あり、その目的とするところは、特定パターンと異物と
を識別して異物の検出を行うことができ、しかも特定パ
ターンの有無も検出できる異物検出方法を提供すること
にある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明では、上記目的を
達成するために、特定パターンと異物の識別が困難であ
る場合に、検査領域内をラスタ走査してエッジフラッグ
を探索し、各エッジフラッグの持つ微分値から欠陥候補
点を求め、この欠陥候補点の近傍のエッジフラッグを探
して隣接する欠陥候補点を順次求め、連続する欠陥候補
点のカウント値が基準以上になれば異物と判定してい
る。
達成するために、特定パターンと異物の識別が困難であ
る場合に、検査領域内をラスタ走査してエッジフラッグ
を探索し、各エッジフラッグの持つ微分値から欠陥候補
点を求め、この欠陥候補点の近傍のエッジフラッグを探
して隣接する欠陥候補点を順次求め、連続する欠陥候補
点のカウント値が基準以上になれば異物と判定してい
る。
【０００６】なお、近傍画素間の濃度差が所定値より大
きいエッジフラッグ点の微分値の加算値を求め、欠陥候
補点のカウント値あるいは微分値の加算値のいずれかが
基準値以上であれば異物と判定するようにしてもよい。
きいエッジフラッグ点の微分値の加算値を求め、欠陥候
補点のカウント値あるいは微分値の加算値のいずれかが
基準値以上であれば異物と判定するようにしてもよい。
【０００７】
【作用】本発明は、上述の処理を行うことにより、異物
と特定パターンとで異なる特徴を抽出して異物と特定パ
ターンとの識別を行い、異物を確実に検出するようにし
たものである。しかも、異物と特定パターンとを識別で
きることにより、特定パターンの有無も検出することが
できるようになっている。
と特定パターンとで異なる特徴を抽出して異物と特定パ
ターンとの識別を行い、異物を確実に検出するようにし
たものである。しかも、異物と特定パターンとを識別で
きることにより、特定パターンの有無も検出することが
できるようになっている。
【０００８】
（実施例１）本発明では、第１図に示すように、検査対
象物をテレビカメラ等の画像入力装置１により撮像し、
各画素の濃度をＡ／Ｄ変換部２においてデジタル信号に
変換した後、前処理部３において以下の前処理を行うこ
とにより、Ａ／Ｄ変換部２より得られる原画像のほか
に、微分画像、微分方向コード画像、エッジ画像を得
る。
象物をテレビカメラ等の画像入力装置１により撮像し、
各画素の濃度をＡ／Ｄ変換部２においてデジタル信号に
変換した後、前処理部３において以下の前処理を行うこ
とにより、Ａ／Ｄ変換部２より得られる原画像のほか
に、微分画像、微分方向コード画像、エッジ画像を得
る。
【０００９】この前処理ではまず微分・稜線抽出処理を
行う。本アルゴリズムでは、画像処理の第１段階として
３×３画素の局所並列ウインドウを用いて空間微分処理
を行う。この処理の概念を図２に示す。注目する画像Ｅ
と、その画素Ｅの周囲の８画素Ａ〜Ｄ，Ｆ〜Ｉからなる
３×３画素の局所並列ウインドウＷを入力画像としての
原画像に設定する。ここで、Ａ〜Ｉは各画素の８ビット
濃度値である。上記画素Ｅの縦方向・横方向の濃度変化
を夫々ΔＶ，ΔＨとすると、 ΔＶ＝（Ａ＋Ｂ＋Ｃ)−（Ｇ＋Ｈ＋Ｉ) …（１） ΔＨ＝（Ａ＋Ｄ＋Ｇ)−（Ｃ＋Ｆ＋Ｉ) …（２） となる。この画素Ｅの微分絶対値｜ｅ｜E は、 ｜ｅ｜E ＝（ΔＶ2 ＋ΔＨ2)1/2…（３） となる。また、画素Ｅの微分方向値∠ｅE は、 ∠ｅE ＝ｔａｎ-1（ΔＶ／ΔＨ＋π／２） …（４） となる。
行う。本アルゴリズムでは、画像処理の第１段階として
３×３画素の局所並列ウインドウを用いて空間微分処理
を行う。この処理の概念を図２に示す。注目する画像Ｅ
と、その画素Ｅの周囲の８画素Ａ〜Ｄ，Ｆ〜Ｉからなる
３×３画素の局所並列ウインドウＷを入力画像としての
原画像に設定する。ここで、Ａ〜Ｉは各画素の８ビット
濃度値である。上記画素Ｅの縦方向・横方向の濃度変化
を夫々ΔＶ，ΔＨとすると、 ΔＶ＝（Ａ＋Ｂ＋Ｃ)−（Ｇ＋Ｈ＋Ｉ) …（１） ΔＨ＝（Ａ＋Ｄ＋Ｇ)−（Ｃ＋Ｆ＋Ｉ) …（２） となる。この画素Ｅの微分絶対値｜ｅ｜E は、 ｜ｅ｜E ＝（ΔＶ2 ＋ΔＨ2)1/2…（３） となる。また、画素Ｅの微分方向値∠ｅE は、 ∠ｅE ＝ｔａｎ-1（ΔＶ／ΔＨ＋π／２） …（４） となる。
【００１０】つまり、画素Ｅを中心とする周囲の８画素
のデータを同時に取り出し、上記演算を行い、その結果
を画素Ｅのデータとする。以上の計算を２５６×２５６
画素の全画面について行うことによって、画面内の物体
の輪郭や欠陥などの濃度変化の大きい部分と、その変化
の方向を抽出することができる。なお、（３）式の｜ｅ
｜E をすべての画素について濃度（明るさ）で表した画
像を微分画像と呼び、（４）式の∠ｅE をコード化して
表した画像を微分方向コード画像と呼ぶ。
のデータを同時に取り出し、上記演算を行い、その結果
を画素Ｅのデータとする。以上の計算を２５６×２５６
画素の全画面について行うことによって、画面内の物体
の輪郭や欠陥などの濃度変化の大きい部分と、その変化
の方向を抽出することができる。なお、（３）式の｜ｅ
｜E をすべての画素について濃度（明るさ）で表した画
像を微分画像と呼び、（４）式の∠ｅE をコード化して
表した画像を微分方向コード画像と呼ぶ。
【００１１】次に、この微分画像に対して稜線抽出処理
を行う。図３（ａ）が微分絶対値の画像の例である。こ
の画像における山の高い部分は原画像での濃度変化が大
きいことを示している。濃度変化が緩やかな部分では、
これらの山のすそ野が広がり輪郭線が太くなってしま
う。そこで、図３（ｂ）に示すように、これらの山の稜
線のみを抽出する。この処理が稜線抽出処理である。
を行う。図３（ａ）が微分絶対値の画像の例である。こ
の画像における山の高い部分は原画像での濃度変化が大
きいことを示している。濃度変化が緩やかな部分では、
これらの山のすそ野が広がり輪郭線が太くなってしま
う。そこで、図３（ｂ）に示すように、これらの山の稜
線のみを抽出する。この処理が稜線抽出処理である。
【００１２】なお、実際には各画素の微分絶対値に着目
し、周囲画素の微分絶対値よりも大きなものを稜線とす
る。ここまでの処理により、微分絶対値画像中の値の大
小にかかわらず、すべての稜線が抽出される。従って、
この稜線の中にはノイズなどによる不要な小さな山（図
３（ｂ）中ａ，ｃ）まで含まれているので、図３（ｂ）
のように、予め定められたしきい値ＳＬによりスライス
することにより、ａ，ｃを取り除く。従って、最終的に
はｂ，ｂ’の太線のみが抽出される。
し、周囲画素の微分絶対値よりも大きなものを稜線とす
る。ここまでの処理により、微分絶対値画像中の値の大
小にかかわらず、すべての稜線が抽出される。従って、
この稜線の中にはノイズなどによる不要な小さな山（図
３（ｂ）中ａ，ｃ）まで含まれているので、図３（ｂ）
のように、予め定められたしきい値ＳＬによりスライス
することにより、ａ，ｃを取り除く。従って、最終的に
はｂ，ｂ’の太線のみが抽出される。
【００１３】上記微分・稜線抽出処理により大きい山の
稜線（以下、エッジと呼ぶ）が抽出されるが、この稜線
は図３（ｂ）に示すように不連続になりやすい。そこ
で、次にエッジ延長処理と呼ばれる処理を行い、Ａ点か
らＢ点を図３（ｂ）中の点線で示すように接続する。こ
の処理では次の評価関数ｆ（ｅj ）を算出する。 ｆ（ｅj ）＝｜ｅj ｜・ｃｏｓ（∠ｅj −∠ｅ0 ） ・ｃｏｓ（（ｊ−１）π／４−∠ｅ0 ） …（５） ここで、ｅ0 ：中心画素濃度（図２のＥ）の微分データ ｅj ：隣接画素（図２のＥを除くＡ〜Ｉ）の微分データ この評価関数の値が大きいほど、その方向のエッジを伸
ばしやすいことを意味している。
稜線（以下、エッジと呼ぶ）が抽出されるが、この稜線
は図３（ｂ）に示すように不連続になりやすい。そこ
で、次にエッジ延長処理と呼ばれる処理を行い、Ａ点か
らＢ点を図３（ｂ）中の点線で示すように接続する。こ
の処理では次の評価関数ｆ（ｅj ）を算出する。 ｆ（ｅj ）＝｜ｅj ｜・ｃｏｓ（∠ｅj −∠ｅ0 ） ・ｃｏｓ（（ｊ−１）π／４−∠ｅ0 ） …（５） ここで、ｅ0 ：中心画素濃度（図２のＥ）の微分データ ｅj ：隣接画素（図２のＥを除くＡ〜Ｉ）の微分データ この評価関数の値が大きいほど、その方向のエッジを伸
ばしやすいことを意味している。
【００１４】このエッジ延長処理では、図３（ｂ）のＡ
点を始点として隣接画像に対し、順次（５）式の評価関
数を算出し、その最大値を示す方向へ延長して行き、Ｂ
点でもともとのエッジと衝突したならば処理を止める。
このとき得られるエッジは、原画像上の明るさの変化点
を線画で表したものである。ここで、原画像から明るさ
の変化点を輪郭として抽出した線画像を、エッジ画像と
呼ぶ。
点を始点として隣接画像に対し、順次（５）式の評価関
数を算出し、その最大値を示す方向へ延長して行き、Ｂ
点でもともとのエッジと衝突したならば処理を止める。
このとき得られるエッジは、原画像上の明るさの変化点
を線画で表したものである。ここで、原画像から明るさ
の変化点を輪郭として抽出した線画像を、エッジ画像と
呼ぶ。
【００１５】以上の処理により、夫々微分画像、微分方
向コード画像、エッジ画像が得られる。これらの画像の
構成を図４を用いて説明する。図４において、４枚の画
像上のアドレスは共通とし、任意の点Ｐ（ｘ，ｙ）と設
定する。原画像ｆ1 は入力された濃淡画像で、通常８ビ
ット（２５６階調）の明るさのレベルで表される。点Ｐ
での明るさａは、 ａ＝ｆ1 （ｘ，ｙ） （０≦ａ≦２５５） とおく。
向コード画像、エッジ画像が得られる。これらの画像の
構成を図４を用いて説明する。図４において、４枚の画
像上のアドレスは共通とし、任意の点Ｐ（ｘ，ｙ）と設
定する。原画像ｆ1 は入力された濃淡画像で、通常８ビ
ット（２５６階調）の明るさのレベルで表される。点Ｐ
での明るさａは、 ａ＝ｆ1 （ｘ，ｙ） （０≦ａ≦２５５） とおく。
【００１６】微分画像ｆ2 における微分値の階調を例え
ば６ビットとすると、点Ｐでの微分値ｂは、 ｂ＝ｆ2 （ｘ，ｙ） （０≦ａ≦６３） と表される。微分方向コード画像ｆ3 における微分方向
を例えば１６方向でコード化すれば、点Ｐにおける微分
方向コードｃは、 ｃ＝ｆ3 （ｘ，ｙ） （０≦ａ≦１５） と書ける。
ば６ビットとすると、点Ｐでの微分値ｂは、 ｂ＝ｆ2 （ｘ，ｙ） （０≦ａ≦６３） と表される。微分方向コード画像ｆ3 における微分方向
を例えば１６方向でコード化すれば、点Ｐにおける微分
方向コードｃは、 ｃ＝ｆ3 （ｘ，ｙ） （０≦ａ≦１５） と書ける。
【００１７】エッジ画像ｆ4 においては、原画像上の明
るさの変化点を線画として抽出した１ビットの画像であ
るので、線画の部分が "１”，背景が "０”となってい
る。そこで、 "１”である画素をエッジフラッグと呼
び、点Ｐがエッジフラッグであるとき、 ｆ4 （ｘ，ｙ）＝１ となり、背景であるとき、 ｆ4 （ｘ，ｙ）＝０ と表される。
るさの変化点を線画として抽出した１ビットの画像であ
るので、線画の部分が "１”，背景が "０”となってい
る。そこで、 "１”である画素をエッジフラッグと呼
び、点Ｐがエッジフラッグであるとき、 ｆ4 （ｘ，ｙ）＝１ となり、背景であるとき、 ｆ4 （ｘ，ｙ）＝０ と表される。
【００１８】次に、特定パターンあるいは異物を検出す
る処理について説明図する。なお、以下の説明では特定
パターンとして刻印文字を検出する場合について説明す
る。この処理を行う場合、被検査物Ｘ内の刻印文字が発
生する領域に図５に示す任意形状の検査領域Ｍを設定す
る。なお、図５中のＹは異物を示す。次に、微分画像ｆ
2 上で、検査領域Ｍ内の各画素の微分値を、 ｆ2 （ｘj ，ｙj ）＝ｂij …（６） ここで、ｉ＝１，２，３，… ｊ＝１，２，３，… とする。
る処理について説明図する。なお、以下の説明では特定
パターンとして刻印文字を検出する場合について説明す
る。この処理を行う場合、被検査物Ｘ内の刻印文字が発
生する領域に図５に示す任意形状の検査領域Ｍを設定す
る。なお、図５中のＹは異物を示す。次に、微分画像ｆ
2 上で、検査領域Ｍ内の各画素の微分値を、 ｆ2 （ｘj ，ｙj ）＝ｂij …（６） ここで、ｉ＝１，２，３，… ｊ＝１，２，３，… とする。
【００１９】次に、検査領域Ｍ内の微分値の総和Ａを Ａ＝Σｂij …（７） とし、検査領域Ｍ内の平均微分値Ｌを Ｌ＝Ａ／（ｉ×ｊ） …（８） として算出する。
【００２０】もし、検査領域Ｍ内に、刻印文字あるいは
異物が存在している場合には、 （１） 平均微分値Ｌが大きい（刻印文字が無いときに
比べて） （２） 拡散照明を用いてあるので、コントラストのあ
る異物の平均微分値は刻印文字よりも大きい。 という特徴がある。
異物が存在している場合には、 （１） 平均微分値Ｌが大きい（刻印文字が無いときに
比べて） （２） 拡散照明を用いてあるので、コントラストのあ
る異物の平均微分値は刻印文字よりも大きい。 という特徴がある。
【００２１】この点を利用して、刻印文字の有無を検出
する検査用しきい値Ｓ1 と、コントラストのある異物を
検出する検査用しきい値Ｓ2 を予め設定しておき、これ
らしきい値Ｓ1 ，Ｓ2 と平均微分値Ｌとの比較を行う。 ここで、 Ｌ＜Ｓ1 …（９） が成立すれば、検査領域Ｍ内には刻印文字及び異物が存
在しないと判定する。
する検査用しきい値Ｓ1 と、コントラストのある異物を
検出する検査用しきい値Ｓ2 を予め設定しておき、これ
らしきい値Ｓ1 ，Ｓ2 と平均微分値Ｌとの比較を行う。 ここで、 Ｌ＜Ｓ1 …（９） が成立すれば、検査領域Ｍ内には刻印文字及び異物が存
在しないと判定する。
【００２２】 また、 Ｓ2 ＜Ｌ …（１０） が成立すれば、検査領域Ｍ内に異物が存在すると判定
し、その被検査物は不良とする。 しかし、 Ｓ1 ＜Ｌ＜Ｓ2 …（１１） が成立した場合、検査領域Ｍ内に刻印文字あるいは異物
が存在するかどうか分からない。
し、その被検査物は不良とする。 しかし、 Ｓ1 ＜Ｌ＜Ｓ2 …（１１） が成立した場合、検査領域Ｍ内に刻印文字あるいは異物
が存在するかどうか分からない。
【００２３】そこで、この時には検査領域Ｍ内をさらに
探索し、刻印文字および異物のどちらが存在しているか
を判定する処理を行う。この処理では、エッジ画像ｆ4
上で設定された検査領域Ｍ内を図６に示す方向でラスタ
走査を開始し、エッジフラッグが存在する点、すなわち
ｆ4 （ｘ，ｙ）＝１となる点を求める。
探索し、刻印文字および異物のどちらが存在しているか
を判定する処理を行う。この処理では、エッジ画像ｆ4
上で設定された検査領域Ｍ内を図６に示す方向でラスタ
走査を開始し、エッジフラッグが存在する点、すなわち
ｆ4 （ｘ，ｙ）＝１となる点を求める。
【００２４】このラスタ走査により最初に求められたエ
ッジフラッグが存在する点をＱ0 （ｘ0 ，ｙ0 ）とする
と共に、このラスタ走査により求められるエッジフラッ
グが存在する各点をＱi （ｘi ，ｙi ）とする。但し、
ｉ＝０，１，２，３，…である。このラスタ走査により
求めたエッジフラッグＺを図７に示す。また、この各点
Ｑi （ｘi ，ｙi ）の微分画像ｆ2 上での値を、 ｆ2 （ｘk ，ｙk ）＝ｂk …（１２） 但し、ｋ＝０，１，２，３，… とおく。この各点の持つ微分値ｂk と予め設定された微
分しきい値Ｓ3 とを比較し、 ｂk ＞Ｓ3 …（１３） が成立した場合は、そのエッジフラッグ点Ｑi （ｘi ，
ｙi ）を欠陥候補点とする。
ッジフラッグが存在する点をＱ0 （ｘ0 ，ｙ0 ）とする
と共に、このラスタ走査により求められるエッジフラッ
グが存在する各点をＱi （ｘi ，ｙi ）とする。但し、
ｉ＝０，１，２，３，…である。このラスタ走査により
求めたエッジフラッグＺを図７に示す。また、この各点
Ｑi （ｘi ，ｙi ）の微分画像ｆ2 上での値を、 ｆ2 （ｘk ，ｙk ）＝ｂk …（１２） 但し、ｋ＝０，１，２，３，… とおく。この各点の持つ微分値ｂk と予め設定された微
分しきい値Ｓ3 とを比較し、 ｂk ＞Ｓ3 …（１３） が成立した場合は、そのエッジフラッグ点Ｑi （ｘi ，
ｙi ）を欠陥候補点とする。
【００２５】そして、上記ラスタ走査を検査領域Ｍ内に
ついて行い、全欠陥候補点を抽出する。次に、抽出され
た欠陥候補点を中心として図８に示す３×３の近傍探索
マスクを設定し、欠陥候補点から図示する矢印で示す順
番でエッジ画像ｆ4 上を探索し、隣接する画素にエッジ
フラッグが存在するかどうか検査する。
ついて行い、全欠陥候補点を抽出する。次に、抽出され
た欠陥候補点を中心として図８に示す３×３の近傍探索
マスクを設定し、欠陥候補点から図示する矢印で示す順
番でエッジ画像ｆ4 上を探索し、隣接する画素にエッジ
フラッグが存在するかどうか検査する。
【００２６】もし、隣接する画素にエッジフラッグが存
在し、そのエッジフラッグが欠陥候補点であれば、今度
はその欠陥候補点を中心に３×３の近傍探索マスクを設
定し、前回に探索した画素以外の画素を順に探索してい
く。この際に近傍探索マスクによる探索で求められた欠
陥候補点は開始点も含めてカウントしていく。このカウ
ント値をＢとする。そして、近傍探索マスク内に隣接す
るエッジフラッグが存在しない場合、この処理を中止
し、この探索により求められたカウント値Ｂを予め設定
された隣接する欠陥候補点しきい値Ｓ4 と比較する。
在し、そのエッジフラッグが欠陥候補点であれば、今度
はその欠陥候補点を中心に３×３の近傍探索マスクを設
定し、前回に探索した画素以外の画素を順に探索してい
く。この際に近傍探索マスクによる探索で求められた欠
陥候補点は開始点も含めてカウントしていく。このカウ
ント値をＢとする。そして、近傍探索マスク内に隣接す
るエッジフラッグが存在しない場合、この処理を中止
し、この探索により求められたカウント値Ｂを予め設定
された隣接する欠陥候補点しきい値Ｓ4 と比較する。
【００２７】 ここで、 Ｂ＞Ｓ4 …（１４） が成立すると、検査領域Ｍ内に異物が存在していると判
定し、その被検査物を不良とする。以上の動作をまとめ
たフローチャートを図９に示す。被検査物を照射する照
明としては、拡散照明を用いているため、被検査物表面
の明るさは均一になっている。従って、刻印された文字
の凹凸の部分の微分値は平均微分値Ｌに近い値を示す。
これは、検査領域Ｍを文字の大きさぎりぎりに設定して
いるためである。
定し、その被検査物を不良とする。以上の動作をまとめ
たフローチャートを図９に示す。被検査物を照射する照
明としては、拡散照明を用いているため、被検査物表面
の明るさは均一になっている。従って、刻印された文字
の凹凸の部分の微分値は平均微分値Ｌに近い値を示す。
これは、検査領域Ｍを文字の大きさぎりぎりに設定して
いるためである。
【００２８】しかし、異物が検査領域Ｍ内に存在する場
合には、小さい欠陥でも異物自体の微分値が大きいた
め、検査領域Ｍ内の平均微分値Ｌを引き上げてしまい、
文字が存在しているときと同様の値を示す場合がある。
そこで、このような場合には次のようにして異物と刻印
文字との識別を行う。つまり、検査領域Ｍ内に異物が存
在すれば、局所的に微分値が大きくなるという特徴があ
るので、（１３）式を用いて異物の抽出を行い、その連
続性を調べる。異物の場合には、ノイズ的に欠陥候補点
が存在し、連続性を持たないので、刻印文字との識別が
できる。
合には、小さい欠陥でも異物自体の微分値が大きいた
め、検査領域Ｍ内の平均微分値Ｌを引き上げてしまい、
文字が存在しているときと同様の値を示す場合がある。
そこで、このような場合には次のようにして異物と刻印
文字との識別を行う。つまり、検査領域Ｍ内に異物が存
在すれば、局所的に微分値が大きくなるという特徴があ
るので、（１３）式を用いて異物の抽出を行い、その連
続性を調べる。異物の場合には、ノイズ的に欠陥候補点
が存在し、連続性を持たないので、刻印文字との識別が
できる。
【００２９】そして、これにより異物でなければ、刻印
文字の有無の検出を行う。 （実施例２）以下、本発明の他の実施例について説明す
る。なお、本実施例の場合は（１３）式までの処理は上
記実施例１と同じであり、本実施例の場合にはその後の
処理が異なる。
文字の有無の検出を行う。 （実施例２）以下、本発明の他の実施例について説明す
る。なお、本実施例の場合は（１３）式までの処理は上
記実施例１と同じであり、本実施例の場合にはその後の
処理が異なる。
【００３０】上記（１３）式が成立した各点Ｑ
i （ｘi ，ｙi ）の微分方向コード画像ｆ3 上での値
を、 ｆ3 （ｘi ，ｙi ）＝Ｃq …（１５） ここで、ｑ＝０，１，２，３，… とおく。
i （ｘi ，ｙi ）の微分方向コード画像ｆ3 上での値
を、 ｆ3 （ｘi ，ｙi ）＝Ｃq …（１５） ここで、ｑ＝０，１，２，３，… とおく。
【００３１】次に、原画像ｆ1 上に微分方向コードＣq
に対して垂直方向の任意の対称位置にある複数対（後述
する説明では２対とする）の画素の濃度値を測定するた
めに、図１０に示すマスク（以下、このマスクをスティ
ックマスクと呼ぶ）を設定する。いま、スティックマス
ク内の２対の各画素のアドレスを、点Ｒ2 （ｘi+m ，ｙ
i+m ），点Ｒ1 （ｘi+n ，ｙi+n ），点Ｓ1 （ｘi-n ，
ｙi-n ），点Ｓ2 （ｘi- m ，ｙi-m ）とする。
に対して垂直方向の任意の対称位置にある複数対（後述
する説明では２対とする）の画素の濃度値を測定するた
めに、図１０に示すマスク（以下、このマスクをスティ
ックマスクと呼ぶ）を設定する。いま、スティックマス
ク内の２対の各画素のアドレスを、点Ｒ2 （ｘi+m ，ｙ
i+m ），点Ｒ1 （ｘi+n ，ｙi+n ），点Ｓ1 （ｘi-n ，
ｙi-n ），点Ｓ2 （ｘi- m ，ｙi-m ）とする。
【００３２】また、各点の濃度を Ｒ2 ＝ｆ1 （ｘq+m ，ｙq+m ）＝ｓ …（１６） Ｒ1 ＝ｆ1 （ｘq+n ，ｙq+n ）＝ｔ …（１７） Ｓ1 ＝ｆ1 （ｘq-n ，ｙq-n ）＝ｕ …（１８） Ｓ2 ＝ｆ1 （ｘq-m ，ｙq-m ）＝ｖ …（１９） とする。
【００３３】次に、点Ｒ2 −Ｓ2 ，Ｒ1 −Ｓ1 間の濃度
差を求め、この値と濃度差のしきい値Ｓ5 と比較する。 このとき、 ｜ｓ−ｖ｜＞Ｓ5 …（２０） ｜ｔ−ｕ｜＞Ｓ5 …（２１） のどちらか一方を満たせば、そのエッジフラッグ点Ｑi
（ｘi ，ｙi ）を欠陥候補点としてカウントする。この
ときのカウント値をＣとする。
差を求め、この値と濃度差のしきい値Ｓ5 と比較する。 このとき、 ｜ｓ−ｖ｜＞Ｓ5 …（２０） ｜ｔ−ｕ｜＞Ｓ5 …（２１） のどちらか一方を満たせば、そのエッジフラッグ点Ｑi
（ｘi ，ｙi ）を欠陥候補点としてカウントする。この
ときのカウント値をＣとする。
【００３４】また、上記（２０），（２１）式のどちら
かを一方を満足したエッジフラッグ点Ｑi （ｘi ，
ｙi ）の微分画像ｆ2 上での微分値を ｆ2 （ｘi ，ｙi ）＝Ｄq …（２２） とし、その微分値を加算していく。そして、その加算値
をＤとおく。これを、検査領域Ｍ内について行い、全欠
陥候補点を抽出し、以上の処理を行う。
かを一方を満足したエッジフラッグ点Ｑi （ｘi ，
ｙi ）の微分画像ｆ2 上での微分値を ｆ2 （ｘi ，ｙi ）＝Ｄq …（２２） とし、その微分値を加算していく。そして、その加算値
をＤとおく。これを、検査領域Ｍ内について行い、全欠
陥候補点を抽出し、以上の処理を行う。
【００３５】次に、欠陥候補点のカウント値Ｃと、カウ
ント値のしきい値Ｓ6 との比較、及び微分値の加算値Ｄ
と、加算値のしきい値Ｓ7 との比較する。 このとき、 Ｃ＞Ｓ6 …（２３） Ｄ＞Ｓ7 …（２４） のいずれかを一方を満たせば、検査領域Ｍ内に異物が存
在すると判定する。つまり、異物が文字と違って、局所
的に微分値が大きく、コントラストもあるという特徴が
あるので、このことを利用して、しきい値の設定を行
い、文字と異物との識別を行うのである。図１１に上記
動作をまとめたフローチャートを示す。
ント値のしきい値Ｓ6 との比較、及び微分値の加算値Ｄ
と、加算値のしきい値Ｓ7 との比較する。 このとき、 Ｃ＞Ｓ6 …（２３） Ｄ＞Ｓ7 …（２４） のいずれかを一方を満たせば、検査領域Ｍ内に異物が存
在すると判定する。つまり、異物が文字と違って、局所
的に微分値が大きく、コントラストもあるという特徴が
あるので、このことを利用して、しきい値の設定を行
い、文字と異物との識別を行うのである。図１１に上記
動作をまとめたフローチャートを示す。
【００３６】
【発明の効果】本発明は上述のように、特定パターンと
異物の識別が困難である場合に、検査領域内をラスタ走
査してエッジフラッグを探索し、各エッジフラッグの持
つ微分値から欠陥候補点を求め、この欠陥候補点の近傍
のエッジフラッグを探して隣接する欠陥候補点を順次求
め、連続する欠陥候補点のカウント値が基準以上になれ
ば異物と判定しているので、異物と特定パターンとで異
なる特徴を抽出して異物と特定パターンとの識別を行
い、異物を確実に検出でき、しかも異物と特定パターン
とを識別できるので、特定パターンの有無も検出するこ
ともできる。
異物の識別が困難である場合に、検査領域内をラスタ走
査してエッジフラッグを探索し、各エッジフラッグの持
つ微分値から欠陥候補点を求め、この欠陥候補点の近傍
のエッジフラッグを探して隣接する欠陥候補点を順次求
め、連続する欠陥候補点のカウント値が基準以上になれ
ば異物と判定しているので、異物と特定パターンとで異
なる特徴を抽出して異物と特定パターンとの識別を行
い、異物を確実に検出でき、しかも異物と特定パターン
とを識別できるので、特定パターンの有無も検出するこ
ともできる。
【００３７】また、近傍画素間の濃度差が所定値より大
きいエッジフラッグ点の微分値の加算値を求め、欠陥候
補点のカウント値あるいは微分値の加算値のいずれかが
基準値以上であれば異物と判定しても、異物と特定パタ
ーンとで異なる特徴を抽出して異物と特定パターンとの
識別を行い、異物を確実に検出でき、特定パターンの有
無も検出できる。
きいエッジフラッグ点の微分値の加算値を求め、欠陥候
補点のカウント値あるいは微分値の加算値のいずれかが
基準値以上であれば異物と判定しても、異物と特定パタ
ーンとで異なる特徴を抽出して異物と特定パターンとの
識別を行い、異物を確実に検出でき、特定パターンの有
無も検出できる。
【図１】本発明の一実施例の方法を適用する装置の構成
を示すブロック図である。
を示すブロック図である。
【図２】同上の第１段階の空間微分処理の説明図であ
る。
る。
【図３】同上の稜線抽出・エッジ延長処理の説明図であ
る。
る。
【図４】同上で取り扱う画像を示す説明図である。
【図５】検査領域の設定方法の説明図である。
【図６】検査領域をラスタ走査して欠陥候補点を探索す
る方法の説明図である。
る方法の説明図である。
【図７】ラスタ走査により求めたエッジフラッグを示す
説明図である。
説明図である。
【図８】近傍探索マスクを設定して欠陥候補点を探索す
る方法の説明図である。
る方法の説明図である。
【図９】同上の実施例１の動作をまとめたフローチャー
トである。
トである。
【図１０】他の実施例における欠陥候補点を求める方法
の説明図である。
の説明図である。
【図１１】同上の動作をまとめたフローチャートであ
る。
る。
１ テレビカメラ ３ 前処理部 ８ 演算処理部 ９ 画像メモリ部
Claims (2)
- 【請求項１】 被検査物を撮像して得られた画像上で検
査領域を設定し、検査領域内の全画素から平均微分値を
求め、予め設定したしきい値と比較することにより特定
パターンあるいは異物を検出する異物検出方法におい
て、特定パターンと異物の識別が困難である場合に、検
査領域内をラスタ走査してエッジフラッグを探索し、各
エッジフラッグの持つ微分値から欠陥候補点を求め、こ
の欠陥候補点の近傍のエッジフラッグを探して隣接する
欠陥候補点を順次求め、連続する欠陥候補点のカウント
値が基準以上になれば異物と判定して成ることを特徴と
する異物検出方法。 - 【請求項２】 近傍画素間の濃度差が所定値より大きい
エッジフラッグ点の微分値の加算値を求め、欠陥候補点
のカウント値あるいは微分値の加算値のいずれかが基準
値以上であれば異物と判定することを特徴とする請求項
１記載の異物検出方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3121597A JPH0718812B2 (ja) | 1991-05-28 | 1991-05-28 | 異物検出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3121597A JPH0718812B2 (ja) | 1991-05-28 | 1991-05-28 | 異物検出方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04350546A JPH04350546A (ja) | 1992-12-04 |
| JPH0718812B2 true JPH0718812B2 (ja) | 1995-03-06 |
Family
ID=14815197
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3121597A Expired - Fee Related JPH0718812B2 (ja) | 1991-05-28 | 1991-05-28 | 異物検出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0718812B2 (ja) |
Families Citing this family (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003242482A (ja) * | 2002-02-14 | 2003-08-29 | Hitachi High-Technologies Corp | 回路パターンの検査方法および検査装置 |
| JP4862396B2 (ja) * | 2005-12-27 | 2012-01-25 | 株式会社ニコン | エッジ位置計測方法及び装置、並びに露光装置 |
| JP5390755B2 (ja) * | 2007-06-28 | 2014-01-15 | パナソニック株式会社 | 画像処理による外観検査方法およびその装置 |
| JP5390754B2 (ja) * | 2007-06-28 | 2014-01-15 | パナソニック株式会社 | 画像処理による外観検査方法およびその装置 |
| JP5198235B2 (ja) * | 2008-12-11 | 2013-05-15 | 新日鐵住金株式会社 | デンドライト傾角測定装置、方法及びプログラム |
| JP5373592B2 (ja) * | 2009-12-25 | 2013-12-18 | シャープ株式会社 | 画像処理方法、画像処理装置、プログラムおよび記録媒体 |
| JP5806866B2 (ja) * | 2011-07-01 | 2015-11-10 | 株式会社トクヤマ | 欠陥検査方法および欠陥検査装置 |
-
1991
- 1991-05-28 JP JP3121597A patent/JPH0718812B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH04350546A (ja) | 1992-12-04 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN110678901B (zh) | 信息处理设备、信息处理方法和计算机可读存储介质 | |
| JP2003219184A (ja) | 明確で判読可能な二値画像を作成する画像化プロセス | |
| JP3265595B2 (ja) | 画像処理方法およびその装置 | |
| JPH0718812B2 (ja) | 異物検出方法 | |
| JP3890844B2 (ja) | 外観検査方法 | |
| JPH0718811B2 (ja) | 欠陥検査方法 | |
| JPH0624014B2 (ja) | 濃淡画像の処理方法 | |
| JPH09288037A (ja) | Ｌｃｄパネルの検査方法 | |
| JP3234636B2 (ja) | 欠陥検査装置 | |
| JPH07168941A (ja) | 画像処理装置 | |
| JPH0688789A (ja) | 画像中の濃度変動構成画素抽出方法および濃度変動塊判定方法 | |
| JPH0797410B2 (ja) | 画像処理方法 | |
| JP2654294B2 (ja) | エッジ検出方法 | |
| JPH0319990B2 (ja) | ||
| JPH0827841B2 (ja) | 外観検査方法 | |
| JP2001043312A (ja) | 文書画像処理装置 | |
| JPH09245166A (ja) | パターンマッチング装置 | |
| JP2506071B2 (ja) | 輪郭追跡装置 | |
| JPH0431751A (ja) | 外観検査による欠陥検出方法 | |
| JPH048833B2 (ja) | ||
| JP3109237B2 (ja) | 画像中の線分構成画素抽出方法および線分判定方法 | |
| JPH0727711A (ja) | 画像におけるマーク部の欠陥検出方法 | |
| JPS619765A (ja) | 画像処理装置 | |
| CN113658111A (zh) | 用于建筑物或构筑物的裂纹检测方法、***、装置和介质 | |
| JPH10143673A (ja) | 画像処理装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 19950822 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20080306 Year of fee payment: 13 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090306 Year of fee payment: 14 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090306 Year of fee payment: 14 |
|
| S533 | Written request for registration of change of name |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090306 Year of fee payment: 14 |
|
| R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100306 Year of fee payment: 15 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100306 Year of fee payment: 15 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110306 Year of fee payment: 16 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120306 Year of fee payment: 17 |
|
| EXPY | Cancellation because of completion of term | ||
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120306 Year of fee payment: 17 |