JPH11160046A

JPH11160046A - 外観検査方法

Info

Publication number: JPH11160046A
Application number: JP9323527A
Authority: JP
Inventors: Mitsuru Shirasawa; 満白澤; Takeshi Masuda; 剛増田
Original assignee: Matsushita Electric Works Ltd
Current assignee: Panasonic Electric Works Co Ltd
Priority date: 1997-11-25
Filing date: 1997-11-25
Publication date: 1999-06-18
Anticipated expiration: 2017-11-25
Also published as: JP3508518B2

Abstract

(57)【要約】【課題】表面がドーム形状の被検査物について、その表
面に存在する凹凸欠陥を検出できるような外観検査方法
を提供する。【解決手段】ドーム形状の被検査物の表面にレーザ光を
ライン状に照射し、その反射光をスクリーンに投影して
得られる特徴ライン上に現れる凹凸欠陥部の特徴を認識
して被検査物の良否判定を行う。スクリーンに投影され
た特徴ラインを含む画像を撮像し、画像処理により略ア
ーチ状の曲線として特徴ラインを抽出し、これを若干移
動させて検査ラインを作成し、検査ラインと元の特徴ラ
インとの交点を求めることにより欠陥候補部を検出す
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、表面がドーム形状
の被検査物について、表面の凹みあるいは突起等の凹凸
欠陥を検出する外観検査方法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、外観検査による欠陥抽出方法とし
て、当社の特開平３−１７５３４３号公報に開示されて
いるように、被検査物の表面を撮像して得られた画像に
所定の検査領域を設定し、該領域内をラスター走査し
て、所定のアルゴリズムに従って微分画像、エッジ画像
等を求めて、被検査物表面の欠陥を抽出する方法が知ら
れている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】上述の従来例は、被検
査物の表面形状が平面である場合には検査光学系のセッ
ティングも容易で確実に検査できるが、被検査物の表面
がドーム形状で、その表面に存在する凹凸欠陥を認識し
ようとする場合には、検査光学系のセッティングが難し
く、確実な検査ができなかった。

【０００４】本発明はこのような点に鑑みてなされたも
のであり、その目的とするところは、表面がドーム形状
の被検査物について、その表面に存在する凹凸欠陥を検
出できるような外観検査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】本発明の外観検査方法に
よれば、上記の課題を解決するために、図１に示すよう
に、ドーム形状の被検査物１の表面にレーザ光をライン
状に照射し、その反射光をスクリーン３に投影して得ら
れる特徴ラインＬ上に現れる凹凸欠陥部の特徴を認識し
て被検査物１の良否判定を行うことを特徴とするもので
ある。

【０００６】特徴ラインから凹凸欠陥部を検出するに
は、例えば、スクリーンに投影された特徴ラインを含む
画像を撮像し、画像処理により略アーチ状の曲線として
特徴ラインを抽出し、抽出された特徴ラインを若干ずら
せて略同じ形状の検査ラインを作成し、この検査ライン
と元の特徴ラインとの交点を求めることにより欠陥候補
部の検出を行う。そして、この欠陥候補部に対して評価
用のウィンドウを設定し、ウィンドウ間の濃度差や微分
絶対値等を総合的に評価することにより、欠陥であるか
否かを判定する。

【０００７】あるいは、抽出された特徴ラインの微分方
向値を求め、被検査物が良品である場合の微分方向値の
変化パターンを予め良品パターンとして記憶しておい
て、測定対象となる被検査物の微分方向値の変化パター
ンを良品パターンと比較し、相違点を検出することによ
り凹凸欠陥を検出する。あるいは、変化パターン上で所
定画素離れた位置での微分方向値の大小を比較すること
により凹凸欠陥を検出する。この際、特徴ラインの全長
を凹凸欠陥判定のための参考基準として用いてもよい。
また、１〜２画素程度の変化パターンの乱れはノイズと
して除去することが好ましい。

【０００８】そのほか、被検査物を回転させながら各撮
像画面毎に抽出された特徴ラインを重ね合わせることに
より欠陥部分を強調し、重ね合わせにより得られた多重
特徴ラインに基づいて凹凸欠陥を検出することも非常に
有効である。

【０００９】

【発明の実施の形態】（実施例１）図１は本発明の外観
検査方法を実施するための検査光学系の外観を示す斜視
図である。図中、１はドーム形状の被検査物であり、例
えば火災感知器のようなものである。２はライン光源で
あり、例えば半導体レーザを用いて被検査物の表面にラ
イン光を照射する。３は被検査物の表面からの反射光を
投影するためのスクリーンである。４はスクリーン上の
投影像Ｌを撮像するテレビカメラであり、例えば、ＣＣ
Ｄカメラにより構成される。この検査光学系では、被検
査物１を矢印の方向に回転させることができ、被検査物
１を回転させながら、複数回の撮像を行うことができ
る。被検査物１の回転軸はドーム形状の中心軸と略一致
させており、被検査物１が回転しても投影像の位置は殆
ど変動しない。なお、スクリーン３は半透明のものとし
て透過光を撮影しているが、これは不透明のスクリーン
に置き換えて反射光を撮影しても良い。また、ライン光
源をビーム光源に置き換えてＣＣＤカメラの電荷蓄積時
間中に光ビームをライン状に走査することにより等価的
にライン光源としても良い。

【００１０】図２は画像処理系のブロック図である。テ
レビカメラ４により撮像されたスクリーン投影像はＡ／
Ｄ変換器５によりデジタルの濃淡画像に変換されて画像
メモリ７に原画像として取り込まれる。画像メモリ７に
取り込まれた濃淡画像は前処理部６により所定の画像処
理を施されて、後述の微分画像、微分方向値画像、並び
にエッジ画像に変換され、再び画像メモリ７に記憶され
る。これらの前処理後の画像は判定部８で評価されて、
凹凸欠陥の有無を判定される。以上の図１に示す検査光
学系及び図２に示す画像処理系のシステム構成を、以
下、「システム構成１」と呼ぶ。

【００１１】ここで、前処理部６による画像処理につい
ては、当社の特開平３−１７５３４３号公報に詳しく開
示されているが、その要点を改めて説明すると、以下の
通りである。まず、スクリーンを撮像して得られる原画
像は、例えば図３に示すような濃淡画像であり、この濃
淡画像からレーザライン光特徴画像を抽出する処理は、
濃度を微分することによって濃度変化が大きい部分、す
なわち、エッジを検出するという考え方を基本にしてい
る。微分処理は、図４に示すように、原画像を３×３画
素の局所並列ウィンドウに分割して行う。つまり、注目
する画素Ｅと、その画素Ｅの周囲の８画素（８近傍）Ａ
〜Ｄ、Ｆ〜Ｉとで局所並列ウィンドウを形成し、局所並
列ウィンドウ内の画素Ａ〜Ｉの濃度の縦方向の濃度変化
ΔＶと横方向の濃度変化ΔＨとを次式によって求め、 ΔＶ＝（Ａ＋Ｂ＋Ｃ）−（Ｇ＋Ｈ＋Ｉ） ΔＨ＝（Ａ＋Ｄ＋Ｇ）−（Ｃ＋Ｆ＋Ｉ）さらに、微分絶対値｜ｅ｜と微分方向値∠ｅとを次式に
よって求めるのである。

【００１２】｜ｅ｜＝√（ΔＶ²＋ΔＨ²） ∠ｅ＝ｔａｎ^-1（ΔＶ／ΔＨ）＋π／２ただし、Ａ〜Ｉは対応する画素の濃度を示している。上
式から明らかなように、微分絶対値｜ｅ｜は、原画像の
着目する画素の近傍領域における濃度の変化率を表し、
微分方向値∠ｅは、同近傍領域における濃度変化の方向
に直交する方向を表している。

【００１３】以上の演算を原画像の全画素について行う
ことにより、レーザライン光特徴画像のような背景に対
する濃度変化が大きい部分と、その変化の方向とを抽出
することができるのである。ここに、各画素の濃度を、
微分絶対値｜ｅ｜で表現した画像を微分絶対値画像、微
分方向値∠ｅで表現した画像を微分方向値画像と呼ぶ。

【００１４】次に、細線化処理が施される。細線化処理
は、微分絶対値が大きいほど濃度変化が大きいことを表
している点に着目して行われる。すなわち、各画素の微
分絶対値を周囲の画素の微分絶対値と比較し、周囲の画
素よりも大きくなるものを連結していくことにより、１
画素の幅を有したエッジを抽出するのである。

【００１５】図５に示すように、各画素の位置をＸ−Ｙ
座標で表わし、微分絶対値をＺ軸に取った微分絶対値画
素を考えれば、細線化処理は、この曲面における稜線を
求めることに相当する。ここまでの処理により、微分絶
対値の大小にかかわらず、すべての稜線が抽出される。
この段階で得られている稜線には、ノイズ等による不要
な小さな山も含まれているから、図６に示すように、適
宜しきい値を設定し、このしきい値以上の値のみを採用
してノイズ成分を除去する。この処理で得られた画像
は、原画像のコントラストが不十分であるときや、ノイ
ズが多いようなときには、不連続線になりやすい。そこ
で、エッジ延長処理を行う。エッジ延長処理では、不連
続線の端点から始めて、注目する画素とその周囲の画素
とを比較し、次式で表される評価関数が最も大きくなる
方向に線を延長し、他の線の端点に衝突するまでこれを
続ける。

【００１６】ｆ（ｅ_j）＝｜ｅ_j｜・ｃｏｓ（∠ｅ_j−∠ｅ₀）・ｃｏｓ｛（ｊ−１）π／４−∠ｅ₀）ここに、ｅ₀は中心画素（局所並列ウィンドウのＥに相
当する）の微分データであり、ｅ_jは隣接画素（局所並
列ウィンドウの８近傍に相当する）の微分データであ
り、ｊ＝１，２，…，８である。

【００１７】以上の処理により、図６に示すように、原
画像において濃度変化が大きい部分をなぞるようなエッ
ジ画像が得られる。エッジ画像は、レーザライン光特徴
画像を表すものとみなせる。以上の前処理により、原画
像、微分絶対値画像、微分方向値画像、エッジ画像の４
種類の画像が得られ、各画像はそれぞれ原画像メモリ７
１、微分絶対値画像メモリ７２、微分方向値画像メモリ
７３、エッジ画像メモリ７４に記憶される。以下の説明
では、各画像の画素の位置をＸ−Ｙ座標で表現するもの
とし、各画像における画素の濃度をそれぞれｆ₁（ｘ，
ｙ）、ｆ₂（ｘ，ｙ）、ｆ₃（ｘ，ｙ）、ｆ₄（ｘ，
ｙ）とする。

【００１８】原画像は、濃淡画像であって、濃度は通常
８ビットで表されるから、各画素における濃度ａ（＝ｆ
₁（ｘ，ｙ））は、０≦ａ≦２５５となる。また、微分
絶対値画素の濃度（すなわち、微分絶対値）ｂ（＝ｆ₂
（ｘ，ｙ））は、例えば６ビットで表され、０≦ｂ≦６
３となり、微分方向値画像の濃度（すなわち、微分方向
値）ｃ（＝ｆ₃（ｘ，ｙ））は、例えば１６方向で表さ
れ、０≦ｃ≦１５となる。エッジ画像については、線の
有無のみであるから、線となる画素は“１”、それ以外
の画素は“０”として表される。つまり、ｆ₄（ｘ，
ｙ）の値域は｛０，１｝となる。なお、以下の説明にお
いては、濃度という用語は白の濃度を表し、濃度値が大
きいほど明るいものとする。

【００１９】次に、判定部８では、図３に示すように、
エッジ画像について、検査領域を適宜設定する。検査領
域が設定されると、図３に矢印で示すように、エッジ画
像内で検査領域内をラスター走査することにより、ｆ₄
（ｘ，ｙ）＝１となる画素を検出しフラグ点とする。こ
のフラグ点を始点として、８近傍についてｆ₄（ｘ，
ｙ）＝１となる画素を抽出しながら輪郭線の追跡を行
う。こうして輪郭線を追跡することにより、輪郭線の上
の全画素の座標がわかるから、Ｘ座標およびＹ座標の最
大値と最小値とをそれぞれ求める。Ｘ座標およびＹ座標
の最大値と最小値とを求める方法としては、輪郭線を追
跡して全座標をバッファに格納した後に求める方法と、
全座標を格納することなく輪郭線の追跡中に座標の大小
関係を比較しながら求める方法とがある。以上のように
して、輪郭線のＸ座標およびＹ座標の最大値Ｘｍａｘ，
Ｙｍａｘと最小値Ｘｍｉｎ，Ｙｍｉｎとを求めることが
できれば、図３に示すように、レーザライン光特徴画像
に外接する四角形の欠陥候補領域を設定することができ
る。こうして欠陥候補領域を設定した後、図３に示すよ
うに、欠陥候補領域の中点ｏを設定する。中点ｏは、ア
ーチ状のレーザライン光特徴画像の凹面側に設定する。

【００２０】以上の画像処理手順は、当社の特開平３−
１７５３４３号公報に詳しく開示されている。この画像
処理手順を用いて、微分絶対値、微分方向値、エッジ抽
出、エッジ延長等の画像処理を施して特徴ラインの画像
を得る。そして、この特徴ライン上に発生する凹凸欠陥
特徴部を検出することにより良品判定を行う。

【００２１】ドーム形状の被検査物に照射されたレーザ
ライン光の投影像は、良品の場合は図７に示す形状とな
り、表面に凹凸欠陥が存在する場合は図８（ａ）〜
（ｃ）に例示するような形状となる。良品面での反射、
投影パターンは滑らかなアーチ状（弓形）であるが、凹
凸欠陥部では反射角度が変化するため、投影パターンの
一部で曲率が急変する。図８（ａ）〜（ｃ）の矢印で示
した箇所が凹凸欠陥に対応する投影パターンの乱れであ
る。

【００２２】被検査物の表面に凹凸欠陥が存在する場合
に、図８のような画像になる原理を図９に示した。図中
の光路（２），（３）は図８（ａ），（ｂ）にそれぞれ
対応している。被検査物の表面に欠陥が無い場合（図３
の破線で示す表面形状の場合）には、光路（１）を通る
ので、図７のようなアーチ状の投影パターンとなる。

【００２３】図１０は本発明の実施例１の外観検査方法
の処理手順を示す流れ図である。この実施例では、被検
査物を図１に示す矢印方向に１８０度回転させながら、
連続的にレーザライン光を照射し、その反射光の投影パ
ターンを撮像する。撮像された画像を画像処理装置に入
力し、微分絶対値、微分方向値等を求めると共に、エッ
ジ延長等の処理を施して特徴抽出する。求められた特徴
ライン画像を基準として、画像の拡大あるいは縮小を行
い、特徴ライン画像の周辺に、特徴ライン画像と略同形
状の検査ラインを作成する。作成された検査ラインある
いは特徴ライン上を探索することにより濃度値、微分絶
対値、微分方向値などの変化点を求めて、その周辺の画
像データをもとに特徴ライン上の凹凸欠陥を認識するも
のである。凹凸欠陥検出のより具体的な手法について
は、以下の実施例２〜１３において詳述する。

【００２４】（実施例２）図１１は本発明の実施例２の
外観検査方法の処理手順を示す流れ図である。この実施
例では、上述のシステム構成１で示す光学系において、
レーザライン光を被検査物に照射し、被検査物を回転さ
せながら、反射光の投影像をテレビカメラにより撮像す
る。撮像された画像に対して、図２に示した画像処理装
置の前処理部６により、微分絶対値、微分方向値の各画
像を求めたり、エッジ延長等の処理を施して特徴抽出す
る。

【００２５】次に、画像処理装置の判定部８では、図３
に示すように、予め設定された検査領域内をラスター走
査することにより、所定値以上の微分値を持ち、エッジ
フラグが存在する画素を求める。これは、レーザライン
光がスクリーン背景よりも輝度があり、画像処理を施す
と微分値も所定値以上となる特徴を利用している。求め
られた画素を起点としてその周辺にｎ×ｍ画素の探索ウ
ィンドウを設定して追跡し、同じ条件を満たす画素を探
索する。条件を満たす画素が連続で存在し、その画素数
が予め設定されたカウント値よりも大きければ、そのラ
インをレーザライン光特徴画像として認識する。

【００２６】次に、特徴画像の幅とその幅の中点ｏを求
め、中点ｏから特徴画像までの距離を放射状に測定す
る。この距離測定値を用いて、距離の拡大あるいは縮小
を行い、検査ラインを作成する。図１２は検査ライン作
成方法を示している。図中、太い線は特徴画像であり、
その上下の細い２本の線は、それぞれ拡大ライン、縮小
ラインである。特徴ラインよりも外側に欠陥部の特徴が
発生する場合（図９（ａ）参照）には、中点ｏと特徴ラ
イン間の距離を測定値プラスｐ（ｐは任意）だけ拡大す
る。特徴ラインよりも内側に欠陥部の特徴が発生する場
合（図９（ｂ）参照）には、中点ｏと特徴ライン間の距
離を測定値マイナスｍ（ｍは任意）だけ縮小する。作成
された拡大・縮小ラインを±方向へ位相をずらせること
により特徴画像との交点を求める。交点の有無により特
徴画像上の凹凸欠陥（あるいはその候補）の有無を検出
する。

【００２７】ここで、位相ずらしを行う理由は、図１３
に示すように、欠陥部が存在する特徴ライン（太線）を
拡大させただけでは、検査ライン（細線）との交点を見
つけることはできないからである。そこで、図１４
（ａ），（ｂ）に示すように、±方向に予め設定された
画素だけ位相をずらせることにより交点を求めている。
図１４（ａ）は−方向への移動により生じた交点、図１
４（ｂ）は＋方向への移動により生じた交点を示してい
る。

【００２８】この実施例２により、特徴ラインと検査ラ
インの交点が求められると、特徴ライン上の曲率の急変
を評価すべき範囲は、図１５の矩形で囲まれた部分に限
定される。交点の周辺で特徴ラインが滑らかである場合
には、交点を中心として特徴ラインに沿う方向に大きな
濃度差が観測されることは考えられない。一方、交点の
周辺で特徴ラインが滑らかでない場合には、交点を中心
として特徴ラインに沿う方向に濃度差を測定した場合、
急激な変動が生じると考えられる。この点を考慮して、
以下の実施例３〜８では、交点の周辺で生じる濃度差の
大きさ、微分絶対値の大きさ等を評価することにより、
検出された交点が真の凹凸欠陥であるか否かを判定して
いる。

【００２９】（実施例３）図１６は本発明の実施例３の
外観検査方法の処理手順を示す流れ図である。本実施例
では、実施例２において求められた交点に濃度測定用ウ
ィンドウ（スティックマスク）を設置する。ここで、ス
ティックマスクとは、図１７に示すような棒状のマスク
であり、図中の黒丸●で示した中心部を観測すべき点
（ここでは、特徴ラインと検査ラインの交点）に一致さ
せると共に、図１８に示すように、濃度変化を評価すべ
き方向（ここでは、交点における特徴ラインの方向）に
沿って設定される複数対の略対称的に配置されたマスク
ａ１とｂ１、ａ２とｂ２、ａ３とｂ３、ａ４とｂ４、…
を含んで構成されている。各マスクの大きさは限定され
るものではなく、任意の大きさで構わないが、比較的発
生頻度の高い凹凸欠陥の大きさを考慮してマスクの大き
さを設定すれば好都合である。

【００３０】本実施例では、検査ラインとの交点におけ
る特徴ラインの方向に沿って、スティックマスクを設定
し、設定されたスティックマスク内の（原画像の）濃度
差の総和を求める。求められた濃度差総和と予め設定さ
れたしきい値とを比較し、濃度差の総和がしきい値より
も大きければ不良と判定する。これを数式で示すと、濃
度差の総和は以下の数式により求められる。Ｓ＝｜ａ１−ｂ１｜＋｜ａ２−ｂ２｜＋｜ａ３−ｂ３｜
＋｜ａ４−ｂ４｜＋…

【００３１】ただし、上式において、ａ１，ｂ１，…等
は個々のマスクａ１，ｂ１，…等で測定された濃度（光
量）を意味する。求められた濃度差総和Ｓと予め設定さ
れた濃度差総和のしきい値Ｔ１を比較することにより、
Ｓ＞Ｔ１が成立すれば不良と判定する。これは、原画像
の特徴ラインが輝度を持っていることを利用している。
良品の場合は、そもそも交点が存在しないので、誤判定
することはない。

【００３２】（実施例４）本発明の実施例４では、上述
の実施例２の処理手順により欠陥候補部としての交点が
複数個求められた場合に、各交点毎に実施例３の処理を
行う。すなわち、各交点を中心としてそれぞれ特徴ライ
ンに沿って略対称的に配置される複数対のウィンドウを
設定し、対になった各ウィンドウ間の濃度差の総和を各
交点毎に求めて、各交点について求められた濃度差総和
Ｓを次々に蓄積して行くことにより、濃度差総和Ｓの積
算値ΣＳを求める。この積算値ΣＳについて、予め設定
されたしきい値Ｔ２と比較し、ΣＳ＞Ｔ２が成立すれば
不良と判定する。本実施例によれば、交点の数が多くな
るほど、良品データとの差が拡大するので、それだけ不
良と判定される確率が高くなり、例えば、積算値ΣＳを
交点の数で割って平均化して評価するよりは遥かにシビ
アな判定が可能となる。つまり、不良を見逃す可能性を
極小化でき、検査精度の向上を図ることができるもので
ある。

【００３３】（実施例５）本発明の実施例４では、上述
の実施例２の処理手順により欠陥候補部として求められ
た交点に、図１７に示すスティックマスクを図１８に示
すように設置する。そして、各マスクａ１、ｂ１、ａ
２、ｂ２、ａ３、ｂ３、ａ４、ｂ４、…等の持つ微分絶
対値の総和Ｅを次式により求める。

【００３４】Ｅ＝ａ１＋ｂ１＋ａ２＋ｂ２＋ａ３＋ｂ３
＋ａ４＋ｂ４＋… ただし、上式において、ａ１，ｂ１，…等は個々のマス
クａ１，ｂ１，…等で測定された微分絶対値を意味す
る。求められた微分絶対値の総和Ｅと予め設定された微
分絶対値の総和のしきい値Ｔ３とを比較し、Ｓ＞Ｔ３が
成立すれば不良と判定する。

【００３５】（実施例６）本発明の実施例６では、上述
の実施例２の処理手順により欠陥候補部としての交点が
複数個求められた場合に、各交点毎に実施例５の処理を
行う。すなわち、各交点を中心としてそれぞれ特徴ライ
ンに沿って略対称的に配置される複数対のウィンドウを
設定し、各ウィンドウに含まれる画素の微分絶対値の総
和を各交点毎に求めて、各交点について求められた微分
絶対値の総和Ｅを次々に蓄積して行くことにより、微分
絶対値の総和Ｅの積算値ΣＥを求める。この積算値ΣＥ
について、予め設定されたしきい値Ｔ４と比較し、ΣＥ
＞Ｔ４が成立すれば不良と判定する。本実施例において
も、実施例４と同様に、交点の数が多くなるほど、良品
データとの差が拡大するので、それだけ不良と判定され
る確率が高くなり、例えば、積算値ΣＥを交点の数で割
って平均化して評価するよりは遥かにシビアな判定が可
能となる。つまり、不良を見逃す可能性を極小化でき、
検査精度の向上を図ることができるものである。

【００３６】（実施例７）本発明の実施例７は、上述の
実施例３と実施例５を組み合わせたものであり、欠陥候
補部として求められた交点に図１７に示すスティックマ
スクを図１８に示すように設定し、スティックマスク内
の各マスクの微分絶対値の総和Ｅおよび対になるマスク
の濃度差の総和Ｓを求め、両者の和（Ｅ＋Ｓ）を予め設
定されたしきい値Ｔ５と比較し、（Ｅ＋Ｓ）＞Ｔ５が成
立すれば不良と判定する。本実施例によれば、微分絶対
値の総和Ｅによる評価又は濃度差の総和Ｓによる評価の
いずれか一方が何らかの理由により有効でない場合にお
いても、他方の評価により凹凸欠陥の有無を判定できる
から、実施例３又は実施例５を単独で用いる場合より
も、さらに検査精度の向上を図ることができる。

【００３７】（実施例８）本発明の実施例８では、上述
の実施例２の処理手順により欠陥候補部としての交点が
複数個求められた場合に、各交点毎に実施例７の処理
（つまり、実施例３及び実施例５の処理）を行い、微分
絶対値の総和Ｅおよび濃度差の総和Ｓの積算値の和（Σ
Ｅ＋ΣＳ）を求めて、予め設定されたしきい値Ｔ６と比
較し、（ΣＥ＋ΣＳ）＞Ｔ６が成立すれば不良と判定す
る。本実施例によれば、実施例７の効果と実施例４及び
６の効果が同時に得られるものであり、交点の数、各交
点の周辺における特徴ラインに沿う方向についての濃度
差、及び微分絶対値を総合的に評価することにより、ほ
ぼ完全に良品と不良品を識別することが可能となる。

【００３８】（実施例９）図１９は本発明の実施例９の
外観検査方法の処理手順を示す流れ図である。本実施例
では、実施例２において説明した微分方向値のデータを
利用して良否判定を行うものであり、実施例３〜８とは
評価の手法が全く異なる。すなわち、本実施例では、画
像処理により抽出された特徴ラインの微分方向値を求
め、被検査物が良品である場合の微分方向値の変化パタ
ーンを予め良品パターンとして記憶しておいて、測定対
象となる被検査物の微分方向値の変化パターンを良品パ
ターンと比較し、微分方向値の連続性における相違点の
有無を検出することにより凹凸欠陥を検出するものであ
る。

【００３９】上述のように、図２に示す画像処理装置で
は、濃度の変化方向を微分方向値画像として格納する機
能を有している。微分方向値は、濃度変化方向として０
〜Ｆまでの１６方向の値を持っている。濃度変化方向と
微分方向値の関係を図２０に示す。図２１に示すレーザ
ライン光特徴画像（良品の場合）では、微分方向値は図
中に記入したようになる。同図において、背景は黒で、
レーザライン光の輝度のある部分を白とする。微分方向
値は、黒から白に変化する方向を示すと定義する。良品
の場合、図２１に示すように、特徴ラインの周辺の微分
方向値は上側でＡ〜Ｅ、下側で２〜６までの連続値を示
している。しかし、不良が存在する場合、図２２に示す
ように、微分方向値の連続性が崩れてしまう特徴があ
る。その特徴を利用して、レーザライン光特徴画像上に
現れる凹凸欠陥のみを抽出することができる。

【００４０】すなわち、良品の場合、上側の微分方向値
パターンが図２３（ａ）に示すように画像の左からＡ−
Ｂ−Ｃ−Ｄ−Ｅと変化している。この変化パターンを予
め良品パターンとして記憶しておき、検査時に特徴画像
上を探索して得た変化パターンと比較する。不良が存在
する場合、微分方向値のパターンは図２３（ｂ）に示す
ように画像の左からＡ−Ｂ−Ｃ−Ａ−Ｂ−Ｃ−Ｄ−Ｅ−
Ｃ−Ｄ−Ｅと変化するので、良品パターンとの相違点を
求めることにより良否判定を行うことができる。例え
ば、Ｃの次は必ずＤが来ると仮定して、このルールに反
する場合には不良と判定することにより、簡単に検査を
行うことができる。

【００４１】（実施例１０）図２４は本発明の実施例１
０の外観検査方法の処理手順を示す流れ図である。本実
施例においても、実施例２において説明した微分方向値
のデータを利用して良否判定を行うものであるが、実施
例９では微分方向値の変化パターンを利用したのに対し
て、本実施例では、微分方向値の変化パターンの長さ
（全長）を利用している点が異なる。すなわち、良品パ
ターンが図２５（ａ）に示す長さである場合に、凹凸欠
陥が存在すると、微分方向値のパターンは図２５（ｂ）
に示すように長くなる。この特徴を利用して、微分方向
値のパターンの全長を比較することにより、良否判定を
行うことができる。これは、良品画像の場合、被検査物
を回転させて撮像した場合、同一波形が得られることを
利用している。また、上述の実施例９で説明した微分方
向値の変化パターンの比較と、本実施例による変化パタ
ーンの全長の比較を併用することにより、安定した検査
が可能となる。

【００４２】（実施例１１）図２６は本発明の実施例１
１の外観検査方法の処理手順を示す流れ図である。本実
施例においても、実施例２において説明した微分方向値
のデータを利用して良否判定を行うものであり、微分方
向値の変化パターン上に設定した基準位置における微分
方向値と、この基準位置から予め設定された画素離れた
位置での微分方向値とを比較することにより凹凸欠陥を
検出することを特徴とする。すなわち、実施例２で説明
した特徴画像上を追跡しながら基準点と予め設定された
画素離れた位置の微分方向値を求める。良品の場合、微
分方向値は連続して大きくなるか、小さくなるか、ある
いは同じ値を示すことを利用して、求められた２つの微
分方向値を比較して良品パターンと違う変化（例えば、
大きくなるはずなのに小さくなる方向に変化）をしてい
るかチェックする。良品パターンと違うパターンであれ
ば不良と判定する。

【００４３】具体的な検査方法を図２７に例示する。特
徴画像の左側から１画素ずつ追跡し、そこから予め設定
された画素分だけ先の画素の持つ微分方向値と比較す
る。通常であれば同じ値であるか、大きい値（画像によ
っては小さくなる場合もある）を有するはずである。そ
こで、基準位置の画素の微分方向値と、この基準位置か
ら予め設定された画素離れた画素の微分方向値を比較
し、基準位置の微分方向値よりも大きいか、あるいは、
同じであれば良品と判定する。なお、基準位置の微分方
向値よりも大きい場合には、その範囲を設定できるよう
にしておくと良い。例えば、微分方向値がＡ〜Ｅまでで
あれば良品と判定する。

【００４４】（実施例１２）本発明の実施例１２はノイ
ズの除去に関するものであり、請求項１２に対応してい
る。被検査物の表面に、ごみなどの異物が付着している
場合、微分方向値のパターンが乱れることがある。例え
ば、微分方向値の良品パターンが特徴画像の左から、図
２８（ａ）に示すとおりである場合に、不良画像につい
ての微分方向値のパターンが図２８（ｂ）に示すように
なることがある。この例のように、ごみなどの影響によ
り１〜２画素にわたって微分方向値が乱れる場合には、
微分方向値の連続性からすると、不良と判定されるが、
凹凸欠陥の特徴は大きさが（検査光学系にもよるが）例
えば１０〜２０画素の大きさを持っているものとして設
計されている場合、微分方向値の連続性と欠陥候補部の
幅を予め検査パラメータとして記憶しておくことにより
１画素（分解能４００ミクロン）程度のノイズは除去す
ることが可能となる。つまり、欠陥候補部の画素数をし
きい値と比較し、欠陥候補部の画素数がしきい値よりも
大きければ不良と判定するが、しきい値よりも小さい場
合にはノイズとして除去する。

【００４５】（実施例１３）図２９は本発明の実施例１
３のシステム構成図である。ＣＣＤカメラ４で撮像され
た画像に対して画像処理部６０で前処理を施し、画像メ
モリ部７Ａに転送する。転送された画像をもとにレーザ
ライン光特徴画像を抽出する。抽出された特徴画像をさ
らに画像メモリ部７Ｂに転送し、蓄積して行く。被検査
物を１８０度回転させて得られるすべての画像の蓄積を
完了した後、その蓄積された多重特徴画像に対して演算
ＣＰＵ８０を用いて、実施例２〜１０の処理を行うこと
により欠陥部を抽出する。

【００４６】欠陥部が存在する場合について、被検査物
を０度から１８０度まで回転させることにより得られる
特徴画像の例を図３０に示す。この場合において、蓄積
された多重特徴画像の例を図３１に示す。このように、
複数の特徴画像を蓄積し重ね合わせることにより、欠陥
部を強調することが可能となり、検出精度を向上させる
ことができる。

【００４７】また、各特徴画像を蓄積する方法について
は、レーザライン光はドーム形状の被検査物を回転させ
てもスクリーンに映されている画像の位置は変動しない
ので、画像メモリ部の同じ座標の濃度を積算して行けば
良い。なお、スクリーンに映されている画像の位置が被
検査物の回転に伴って、多少変動する場合には、各画像
間で特徴画像の両端を合わせる処理を施せば良い。

【００４８】

【発明の効果】請求項１〜１３の発明によれば、ドーム
形状の被検査物の表面にレーザ光をライン状に照射し、
その反射光をスクリーンに投影して得られる特徴ライン
上に現れる凹凸欠陥部の特徴を認識して被検査物の良否
判定を行うようにしたので、ドーム形状の被検査物の表
面に発生する凹凸欠陥を外観検査により判定することが
できるという効果がある。

【００４９】請求項２の発明によれば、画像処理により
得られた特徴ラインをずらすことにより略同形状の検査
ラインを作成し、特徴ラインと検査ラインの交点を求め
ることにより、欠陥候補部を検出するようにしたから、
特徴ライン上の急激な変化を評価すべきエリアを交点の
近傍にのみ限定することができ、検査速度の向上が可能
となる。

【００５０】請求項３、５又は７の発明によれば、欠陥
候補部として検出された交点の近傍に評価用のウィンド
ウを設定し、濃度差や微分絶対値の大きさを基準値と比
較することにより凹凸欠陥を判定するようにしたから、
真の凹凸欠陥か否かを確実に判定することができる。請
求項４、６又は８の発明によれば、交点が複数存在する
場合に、それぞれの交点にマスクを設定し、各マスク毎
の微分絶対値の総和や濃度差の総和を求めると共に、各
交点毎に求められたデータを加算することにより、良品
のデータとの差を大きくすることができ、検査精度の向
上を図ることができる。

【００５１】請求項９の発明によれば、画像処理により
抽出された特徴ラインの微分方向値を求め、被検査物が
良品である場合の微分方向値の変化パターンを予め良品
パターンとして記憶し、測定対象となる被検査物の微分
方向値の変化パターンを良品パターンと比較し、相違点
を検出することにより凹凸欠陥を検出するものであるか
ら、特徴ラインの拡大や縮小といった高度な画像処理を
行うことなく、数値データのパターンを比較するだけで
欠陥の有無を検出でき、処理装置の負担が小さくて済む
という利点がある。

【００５２】請求項１０の発明によれば、特徴ラインの
全長を凹凸欠陥判定のための基準として用いるようにし
たから、特に請求項９による変化パターンの照合と併用
すれば、検査の精度や効率を改善することができる。請
求項１１の発明によれば、画像処理により抽出された特
徴ラインの微分方向値を求め、微分方向値の変化パター
ン上に設定した基準位置における微分方向値と、この基
準位置から予め設定された画素離れた位置での微分方向
値とを比較することにより凹凸欠陥を検出するものであ
るから、良品のパターンを予め記憶させておく必要が無
いという利点がある。

【００５３】請求項１２の発明によれば、求められた被
検査物表面の特徴ラインの微分方向値のパターン上にご
みなどによるパターンの乱れがあっても検査精度を保ち
ながら凹凸欠陥を検出できる。請求項１３の発明によれ
ば、求められた特徴ラインを各検査画面毎に求め、重ね
合わせることにより欠陥部分の強調を図るようにしたの
で、さらに検査精度を上げることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の外観検査方法を実施するための検査光
学系の外観を示す斜視図である。

【図２】本発明の外観検査方法を実施するための画像処
理系のブロック図である。

【図３】本発明の外観検査方法によりスクリーンを撮像
して得られる原画像の一例を示す説明図である。

【図４】本発明の外観検査方法で用いる局所並列ウィン
ドウの説明図である。

【図５】本発明の外観検査方法で用いる微分絶対値画像
の一例を示す説明図である。

【図６】本発明の外観検査方法で用いるエッジ延長処理
の説明図である。

【図７】本発明における被検査物が良品の場合の投影像
を示す説明図である。

【図８】本発明における被検査物が不良品の場合の投影
像を示す説明図である。

【図９】本発明における被検査物の表面での反射光路を
示す説明図である。

【図１０】本発明の実施例１の外観検査方法の処理手順
を示す流れ図である。

【図１１】本発明の実施例２の外観検査方法の処理手順
を示す流れ図である。

【図１２】本発明の実施例２における検査ラインの作成
方法を示す説明図である。

【図１３】本発明の実施例２における位相をずらす前の
検査ラインと特徴ラインの関係を示す説明図である。

【図１４】本発明の実施例２における位相をずらした後
の検査ラインと特徴ラインの関係を示す説明図である。

【図１５】本発明の実施例２における検査ラインと特徴
ラインの交点を示す説明図である。

【図１６】本発明の実施例３の外観検査方法の処理手順
を示す流れ図である。

【図１７】本発明の実施例３に用いるスティックマスク
を示す説明図である。

【図１８】本発明の実施例３に用いるスティックマスク
の検査ライン上への配置を示す説明図である。

【図１９】本発明の実施例９の外観検査方法の処理手順
を示す流れ図である。

【図２０】本発明の実施例９で用いる微分方向値と濃度
変化方向の関係を示す説明図である。

【図２１】本発明の実施例９で用いる微分方向値を良品
に対する特徴画像上に記入して示した説明図である。

【図２２】本発明の実施例９で用いる微分方向値を不良
品に対する特徴画像上に記入して示した説明図である。

【図２３】本発明の実施例９で用いる微分方向値の連続
性を良品の場合と不良品の場合についてそれぞれ示す説
明図である。

【図２４】本発明の実施例１０の外観検査方法の処理手
順を示す流れ図である。

【図２５】本発明の実施例１０で用いる微分方向値のパ
ターンの長さを良品の場合と不良品の場合についてそれ
ぞれ示す説明図である。

【図２６】本発明の実施例１１の外観検査方法の処理手
順を示す流れ図である。

【図２７】本発明の実施例１１の外観検査方法の具体的
な検査事例を例示する説明図である。

【図２８】本発明の実施例１２の外観検査方法の説明図
である。

【図２９】本発明の実施例１３のシステム構成図であ
る。

【図３０】本発明の実施例１３において、表面に欠陥部
を有する被検査物を０度から１８０度まで回転させて得
られる特徴画像の一例を示す説明図である。

【図３１】本発明の実施例１３に用いる多重特徴画像の
一例を示す説明図である。

【符合の説明】

１被検査物２ライン光源３スクリーン４ＣＣＤカメラＬ投影像

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】ドーム形状の被検査物の表面にレーザ
光をライン状に照射し、その反射光をスクリーンに投影
して得られる特徴ライン上に現れる凹凸欠陥部の特徴を
認識して被検査物の良否判定を行うことを特徴とする外
観検査方法。
【請求項２】請求項１において、スクリーンに投影
された特徴ラインを含む画像を撮像し、画像処理により
略アーチ状の曲線として特徴ラインを抽出し、抽出され
た特徴ラインをアーチの長手方向と略垂直な方向に若干
平行移動させるかあるいは相似形となるように拡大縮小
して移動させると共に、アーチの長手方向に沿って若干
平行移動させることにより検査ラインを作成し、検査ラ
インと元の特徴ラインとの交点を求めることにより欠陥
候補部の検出を行うことを特徴とする外観検査方法。
【請求項３】請求項２において、欠陥候補部として
求められた交点を中心として特徴ラインに沿って略対称
的に配置される複数対のウィンドウを設定し、対になっ
た各ウィンドウ間の濃度差の総和を求めて、予め設定さ
れた基準値と比較することにより、特徴ライン上の凹凸
欠陥検出を行うことを特徴とする外観検査方法。
【請求項４】請求項２において、欠陥候補部として
求められた交点が複数個存在する場合に、各交点を中心
としてそれぞれ特徴ラインに沿って略対称的に配置され
る複数対のウィンドウを設定し、対になった各ウィンド
ウ間の濃度差の総和を各交点毎に求めてすべてを加算
し、予め設定された基準値と比較することにより、特徴
ライン上の凹凸欠陥検出を行うことを特徴とする外観検
査方法。
【請求項５】請求項２において、欠陥候補部として
求められた交点を中心として特徴ラインに沿って略対称
的に配置される複数対のウィンドウを設定し、各ウィン
ドウに含まれる画素の微分絶対値の総和を求め、予め設
定された基準値と比較することにより特徴ライン上の凹
凸欠陥検出を行うことを特徴とする外観検査方法。
【請求項６】請求項２において、欠陥候補部として
求められた交点が複数個存在する場合に、各交点を中心
としてそれぞれ特徴ラインに沿って略対称的に配置され
る複数対のウィンドウを設定し、各ウィンドウに含まれ
る画素の微分絶対値の総和を各交点毎に求めてすべてを
加算したものを、予め設定された基準値と比較すること
により特徴ライン上の凹凸欠陥検出を行うことを特徴と
する外観検査方法。
【請求項７】請求項２において、欠陥候補部として
求められた交点を中心として特徴ラインに沿って略対称
的に配置される複数対のウィンドウを設定し、対になっ
た各ウィンドウ間の濃度差の総和及び各ウィンドウに含
まれる画素の微分絶対値の総和を求めて、両者の和を予
め設定された基準値と比較することにより、特徴ライン
上の凹凸欠陥検出を行うことを特徴とする外観検査方
法。
【請求項８】請求項２において、欠陥候補部として
求められた交点が複数個存在する場合に、各交点を中心
としてそれぞれ特徴ラインに沿って略対称的に配置され
る複数対のウィンドウを設定し、対になった各ウィンド
ウ間の濃度差の総和を各交点毎に求めてすべてを加算
し、各ウィンドウに含まれる画素の微分絶対値の総和を
各交点毎に求めてすべてを加算し、両加算値の和を予め
設定された基準値と比較することにより特徴ライン上の
凹凸欠陥検出を行うことを特徴とする外観検査方法。
【請求項９】請求項１において、スクリーンに投影
された特徴ラインを含む画像を撮像し、画像処理により
略アーチ状の曲線として特徴ラインを抽出し、抽出され
た特徴ラインの微分方向値を求め、被検査物が良品であ
る場合の微分方向値の変化パターンを予め良品パターン
として記憶し、測定対象となる被検査物の微分方向値の
変化パターンを良品パターンと比較し、相違点を検出す
ることにより凹凸欠陥を検出することを特徴とする外観
検査方法。
【請求項１０】請求項１において、スクリーンに投
影された特徴ラインを含む画像を撮像し、画像処理によ
り略アーチ状の曲線として特徴ラインを抽出し、抽出さ
れた特徴ラインの全長を求め、被検査物が良品である場
合の特徴ラインの全長を予め記憶し、測定対象となる被
検査物の特徴ラインの全長と比較することにより凹凸欠
陥を検出することを特徴とする外観検査方法。
【請求項１１】請求項１において、スクリーンに投
影された特徴ラインを含む画像を撮像し、画像処理によ
り略アーチ状の曲線として特徴ラインを抽出し、抽出さ
れた特徴ラインの微分方向値を求め、微分方向値の変化
パターン上に設定した基準位置における微分方向値と、
この基準位置から予め設定された画素離れた位置での微
分方向値とを比較することにより凹凸欠陥を検出するこ
とを特徴とする外観検査方法。
【請求項１２】請求項９又は１１において、微分方
向値の変化パターン上に所定画素数以下の乱れがある場
合に、ノイズとして除去することを特徴とする外観検査
方法。
【請求項１３】請求項１において、スクリーンに投
影された特徴ラインを含む画像を撮像し、画像処理によ
り略アーチ状の曲線として特徴ラインを抽出し、被検査
物を回転させながら各撮像画面毎に抽出された特徴ライ
ンを重ね合わせることにより欠陥部分を強調し、重ね合
わせにより得られた多重特徴ラインに基づいて凹凸欠陥
を検出することを特徴とする外観検査方法。