JPH11295230A

JPH11295230A - 欠陥検出方法

Info

Publication number: JPH11295230A
Application number: JP11781798A
Authority: JP
Inventors: Terumi Kamata; 照己鎌田
Original assignee: Ricoh Co Ltd
Current assignee: Ricoh Co Ltd
Priority date: 1998-04-13
Filing date: 1998-04-13
Publication date: 1999-10-29

Abstract

(57)【要約】【課題】被検査対象物の複数の方向に延びる筋状欠陥
の検出を、検出装置の構成を複雑化することなく行うこ
とができる欠陥検出方法を提供する。【解決手段】被検査対象物の画像を２次元ＣＣＤなど
により２次元画像データ化し、その２次元画像を斜め方
向にスキャンすることによって、縦横の筋状の欠陥を同
時に共通のアルゴリズムで検出する。その際、２次元画
像データを一筆書きのジグザク形状に斜めにスキャンす
ることにより、２次元画像データの領域全体にかかるよ
うな大きな周期の濃度むらに影響されることなく欠陥検
出を行うことができる。また、２次元画像データの端部
部分にデータを補完することによって信号の急峻な変動
を吸収し、欠陥の出現周期を一定にし検出精度を向上さ
せることができる。また、１スキャン毎に読み込まれる
１次元の輝度信号の長さが筋状欠陥の最短長程度となる
ように、２次元画像データの領域を小領域のブロックに
分割することで、全領域の極一部に生じたような短い筋
状欠陥に対しての欠陥検出精度を向上することができ
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、感光体ドラムの表
面の塗工むら欠陥等、工業製品の欠陥の検出を画像処理
の手法を用いて行う欠陥検出方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】電子写真式の複写機や、レーザプリンタ
などの書込み系に用いられる感光体ドラムはアルミ等の
筒状の素管の外周面に、感光体を複数の層塗布すること
により形成される。素管への感光体の塗布は、素管を感
光体液中に浸積し引き上げることによりなされるため、
その際に感光体ドラム表面に塗りむらやごみ等による白
ぽち、黒ぽちと呼ばれるような局所的な濃度むらや突起
等の欠陥を生ずる（図１参照）。また、感光体ドラムの
素管であるアルミ管は切削により表面仕上げされるた
め、切削痕の状態によっても欠陥を生ずる。これらの欠
陥のうち、白ぽち、黒ぽち、突起などの微少な欠陥に関
しては、従来からラプラシアンフィルタ等のエッジ検出
フィルタを用いた方法によって容易に検出することが可
能である。しかしながら、素管の切削痕に起因する管周
方向に沿った欠陥や、素管を感光体液中に浸潰し引き上
げた際に生ずる軸方向に沿った欠陥に関しては、細く筋
状に延びしかも淡く拡がった欠陥となるため、上記の方
法では検出することが難しかった。このような筋状の欠
陥が存在すると、形成画像中に白筋や黒筋が発生するた
めコピー品質が著しく低下することになる。このような
筋状欠陥を検出するために、特開平５−２０３５８５号
公報に記載の技術では、被検査対象物体の移動方向に対
し光学ヘッドを直角方向に往復移動させながら、その物
体からの反射光または物体からの透過光を受光し、受光
信号が所定レベルを超えている時間の長さが所定時間を
越えたとき筋状欠陥ありと判断する方法をとっている。
また、特開昭６３−１４２２４１号公報に記載の技術で
は、被検査対象物体の領域を細分割して設定されたデー
タセル毎に検出を行い、セル内から検出される２値化信
号を重み付けしながら加減算することにより、断続的な
欠陥やノイズに対し、問題となる筋状の欠陥を弁別して
検出するようにしている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかし、特開平５−２
０３５８５号公報に記載の技術では、被検査対象物体の
移動方向に対し直角方向に延びる一方向の欠陥にしか対
広できず、また、光学ヘッドを往復させるための機構な
どが必要なため装置構成が複雑になるという問題があ
る。また、特開昭６３−１４２２４１号公報に記載の技
術においても、同一方向の欠陥に対して重み付けを行う
ことによって処理を行うため、これを直交する２方向に
延びる欠陥の検出に適応すると装置構成が複雑にならざ
るをえない。そこで本発明が解決しようとする課題は、
被検査対象物の複数の方向に延びる筋状欠陥の検出を、
検出装置の構成を複雑化することなく行うことができる
欠陥検出方法を提供することにある。

【０００４】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に、請求項１に記載の発明に係る欠陥検出方法では、被
検査対象物の軸方向に対してある特定の角度を成す方向
に沿って当該検査対象物表面の輝度信号を順次取り込
み、この輝度信号に基づいて前記軸方向に対して平行方
向及び直交方向に延びる筋状欠陥を検出するようにした
ことを特徴とする。この方法によれば、被検査対象物の
任意の方向に延びる筋状欠陥の検出を、全方向共通のア
ルゴリズムで行うことができるので、検出装置の構成を
複雑化することなく、被検査対象物の複数の方向に延び
る筋状欠陥の検出を行うことができる。また、請求項２
に記載の発明では、請求項１に記載の方法を前提にし
て、前記被検査対象物表面と対応する２次元画像データ
を順次斜めにスキャンすることにより前記輝度信号の取
り込みを行うようにした。この方法によれば、２次元Ｃ
ＣＤにより被検査対象物表面を撮像して得られた２次元
画像データや、被検査対象物表面を主走査方向に延びる
１次元ＣＣＤで撮像しつつ両者を副走査方向に相対的に
移動させて得られた２次元画像データを２次元画像メモ
リに書き込み順次斜め方向にスキャンすることによって
請求項１の欠陥検出方法を実現することができる。ま
た、請求項３に記載の発明では、請求項２に記載の方法
を前提にして、前記２次元画像メモリを一筆書きのジグ
ザク波形状に順次斜めにスキャンするようにしたことを
特徴としている。この方法によれば、２次元ＣＣＤによ
り被検査対象物表面を撮像して得られた２次元画像デー
タや、被検査対象物表面を主走査方向に延びる１次元Ｃ
ＣＤで撮像しつつ両者を副走査方向に相対的に移動させ
て得られた２次元画像データを、一筆書きのジグザク波
形状に斜めにスキャンすることにより、当該２次元画像
データの領域全体にかかるような大きな周期の濃度むら
に影響されることなく欠陥検出を行うことができる。

【０００５】また、請求項４に記載の発明では、請求項
２または３に記載の方法を前提にして、前記２次元画像
データの端部に仮データを補完して順次斜めにスキャン
することにより欠陥信号の取り込み周期が一定となるよ
うにした。この方法によれば、前記２次元画像データの
端部部分にデータを補完することによって信号の急峻な
変動を吸収し、欠陥の出現周期を一定にし検出精度を向
上させることができる。つまり、請求項２、３の方法の
場合、前記２次元画像データの領域端部部分では、斜め
にスキャンすることにより１スキャン毎に読み込まれる
データ長が変化し欠陥検出精度に影響が出る可能性があ
るが、請求項４に記載の方法によればこのような不具合
を解消できる。また、請求項５に記載の発明では、請求
項１〜３のいずれかに記載の方法を前提にして、前記２
次元画像データの領域を複数のブロックに分割し、各ブ
ロック単位で順次斜めにスキャンするようにした。この
方法によれば、１スキャン毎に読み込まれる１次元の輝
度信号の長さ（スキャン範囲）が筋状欠陥の最短長程度
となるように、前記２次元画像データの領域を小領域の
ブロックに分割することで、全領域の極一部に生じたよ
うな短い筋状欠陥に対しての欠陥検出精度（Ｓ／Ｎ）を
向上することができる。

【０００６】また、請求項６に記載の発明では、請求項
５に記載の方法を前提にして、前記２次元画像データの
領域を、スキャン方向と平行な辺を有する平行四辺形の
ブロックに分割するようにした。この方法によれば、１
スキャン毎に読み込まれる１次元の輝度信号の長さ（ス
キャン範囲）が一定長になるので、欠陥の出現周期を一
定にし検出精度を向上させることができる。つまり、欠
陥の出現周期を一定にするために端部部分にデータを補
完するなどの処理を簡略化乃至省略できる。また、請求
項７に記載の発明では、請求項１〜６のいずれかに記載
の方法を前提にして、前記輝度信号を周波数領域に変換
し、筋状欠陥の方向により決定される基本周波数成分と
その整数倍の周波数成分の乗積値の分布に基づいて筋状
欠陥を検出するようにした。また、請求項８に記載の発
明では、請求項１〜６のいずれかに記載の方法を前提に
して、前記輝度信号を周波数領域に変換し、当該輝度信
号のパワースペクトルと、これを筋状欠陥の方向により
決定される基本周波数成分ずらしたスペクトルとの自己
相関により筋状欠陥を検出するようにした。

【０００７】

【発明の実施の形態】次に、本発明について図面を参照
しつつ詳細に説明する。なお、この例では感光体ドラム
の欠陥検出について説明するが、本発明はこれに限定さ
れるものではない。図１は被検査対象物である感光体ド
ラムとその外周面の２次元画像データとを概念的に示し
た説明図である。この２次元画像データは、被検査対象
物表面を２次元ＣＣＤにより撮像することにより、或い
は被検査対象物表面を主走査方向に延びる１次元ＣＣＤ
で撮像しつつ両者を副走査方向に相対的に移動させて全
体を撮像することにより得られたものである。図示する
ように、筋状欠陥は、白ぽち欠陥や黒ぽち欠陥に比べて
広い広範囲に亘っている。この種の筋状欠陥は淡く非常
にＳ／Ｎが低いため、従来の方法ではノイズに埋もれや
すく検出が難しい。製造工程の関係上、このような細長
い筋状欠陥の発生は軸方向及び周方向に限られてくる
が、通常行われているように軸方向と平行に輝度情報を
取り込むと、筋状欠陥信号は、図２（ａ）、（ｂ）に示
すように軸方向の欠陥（横筋状欠陥）ではパルス幅が大
きく、図３（ａ）、（ｂ）に示すように周方向の欠陥
（縦筋状欠陥）では幅の小さいパルスが繰り返し現れ
る。この欠陥信号の繰り返しを重み付けしながら積算処
理を行い筋状欠陥を検出するのが、前述の特開昭６３−
１４２２４１号に記載された方法である。請求項１の欠
陥検出方法は、被検査対象物である感光体ドラム表面の
画像の軸方向に対してある特定の角度を成す方向に沿っ
て順次画像信号（輝度信号）を取り込むことにより、縦
横どちらの筋状欠陥の場合も欠陥信号が同じように一定
の周期で繰り返し現れることを利用して欠陥の検出を行
うものである。具体的には周波数領域での解析や、デジ
タルフィルタ等による欠陥の検出などが考えられる。ま
たこの場合、輝度信号の取り込み方法には、実際に撮像
系を感光体ドラムの軸に対して傾けることによって達成
する方法と、後述のように画像データを書き込んだ２次
元画像メモリからの画素データの読み出し順序を制御す
ることによって達成する方法とがある。（ａ）、（ｂ）
は横筋状欠陥が存在する場合の２次元画像とこれを横方
向にスキャンしたときに検出される画像信号とを示した
説明図である。

【０００８】請求項２の欠陥検出方法は、２次元画像メ
モリ上に取り込まれた２次元画像データを図４に示すよ
うに一定方向に斜めスキャンすることにより、請求項１
における欠陥検出のための輝度信号の取り込みを達成す
る。この方法によれば、スキャン方向が一定なため欠陥
の周期が一定になるという利点がある。一方、画像情報
に広範囲にわたる濃度むらや照明むら等がある場合に
は、ライン毎に信号が階段状の信号となりノイズ成分と
なって現れてくるという問題がある。そこで、請求項３
の欠陥検出方法では、図５に示すようにスキャン方向を
１ライン毎に入れ替え、常に隣接点を通る経路での信号
を取り出すことによって欠陥検出を行う。なお、スキャ
ン方向は軸方向に対して任意ではあり、縦横の筋状欠陥
の欠陥周波数が異なる場合など、適宜変更することによ
って、縦横の解像度を変更することができる。但しここ
では、スキャン角度（スキャン方向が軸方向と成す角
度）を４５度とした場合が最も説明が容易なので、今後
の説明はスキャン角度が４５度の場合についておこな
う。検査領域は一般的に矩形領域であるので、図６
（ａ）のように斜めにスキャンすると端部においてはス
キャン周期が変化するため、図６（ｂ）のように画像信
号の欠陥部分の信号間隔が変化してしまう。

【０００９】そこで、請求項４の欠陥検出方法では、図
７（ａ）のように画像データの端部領域を仮想的に拡張
することで、図７（ｂ）のように補完信号を挿入する。
これにより欠陥信号を一定間隔にすることができるた
め、筋状欠陥の検出精度を上げることができる。この補
完信号の挿入方法には、挿入される前のデータを順次挿
入する方法や、前後のデータの平均値を挿入する方法
や、前後データ間を線形補完する方法などがある。ま
た、欠陥信号部分が図８（ａ）のように検査領域に対し
て極小さい場合、欠陥信号は図８（ｂ）のように極限ら
れた部分にのみ現れる。このため周波数解析を行った際
にスペクトル分布が連続的となり検出精度を低下させ
る。そこで、請求項５の欠陥検出方法では、図８（ａ）
内に点線で示すように、画像データの領域を複数の小ブ
ロックに分割し、各ブロック単位で順次斜めにスキャン
する。その結果、筋状欠陥を含む領域では、図８（ｃ）
に示すようにほぼ一様に欠陥信号が分布するようにな
り、周波数解析の精度を上げることができる。なお、こ
のブロックの大きさは検出する必要があるもっとも小さ
な欠陥が良好に検出されるように決定される。しかし、
図８（ａ）のように正方形のブロックに分割した場合、
端部においてはスキャン周期が変化するため、図６の場
合と同じように画像信号の欠陥部分の信号間隔が変化し
てしまう。

【００１０】そこで、請求項６の欠陥検出方法では、図
９に示すようにスキャン方向と平行な辺を有する平行四
辺形（菱形）のブロックに分割し、各ブロック単位で順
次斜めにスキャンする。なお、図８（ａ）のように正方
形のブロックに分割した場合は、ブロック列の両端部に
対して請求項４の方法を適用することができる。上記の
方法によれば、筋状欠陥が存在する場合の欠陥信号は、
図１０（ａ）に示すように同一周期のパルス列として現
れる。このパルス列の周波数スペクトルＦは、図１０
（ｂ）のように基準周波数ω₀ とその整数倍周波数に現
れる。式（１）のように基本周波数ω₀ 毎に乗積をとる
と、筋状欠陥は、その基本周波数をあらわすＡω₀ にお
いて他の周波数における乗積に比べて大きな値を示す。
そこで、請求項７の欠陥検出方法では、輝度信号を周波
数領域に変換し、筋状欠陥の方向により決定される基本
周波数成分とその整数倍の周波数成分の乗積値の分布に
基づいて筋状欠陥を検出する。

【００１１】

【数１】また、同様にして式（２）のように基準周波数をもとに
周波数スペクトルにおける自己相関をとると、筋状欠陥
がより大きな値を示すので欠陥を検出することができ
る。

【００１２】

【数２】そこで、請求項８の欠陥検出方法では、輝度信号を周波
数領域に変換し、当該輝度信号のパワースペクトルと、
これを筋状欠陥の方向により決定される基本周波数分ず
らしたスペクトルとの自己相関により筋状欠陥を検出す
る。

【００１３】次に、図９に示すようにスキャン方向と平
行な辺を有する平行四辺形（菱形）のブロックに分割
し、各ブロック単位で順次斜めにスキャンした場合の乗
積処理について説明する。一例として、図１１（ａ）に
示すような幅３２画素、高さ３２画素の４５度に傾いた
ブロックで切り出した検査画像に対する処理例を示す。
画像はベース濃度が１２０であり、筋状欠陥として位置
が左端から４０画素目で画素値が１３０となるものでシ
ミュレーションを行う。ただし、誤差（ノイズ）成分と
して標準偏差５でランダムに正規分布するデータを全体
に与えている。また、図１１（ｂ）にその斜めスキャン
データ、図１１（ｃ）に周波数パワースペクトルを示
す。ここで以下の変数および関数を定義する。ｚｓｃａｎ：斜めスキャンデータ列ｘｓｉｚｅ：画像の横幅（例はｘｓｉｚｅ＝３２）ｙｓｉｚｅ；画像の縦の高さ（例はｙｓｉｚｅ＝３
２）ｒｏｗｓ（Ｘ）；数列Ｘの要素数ｆｆｔ（Ｘ）；実数数列ＸのＦＦＴ、結果は複素数の
数列として返す。なお、ｆｆｔ（Ｘ）の結果はフーリエ変換の共役対称部
分を省略し、ｒｏｗｓ（ｆｆｔ（Ｘ））＝１＋ｒｏｗｓ
（Ｘ）／２となるものとする。また、ｒｏｗｓ（ｚｓｃ
ａｎ）＝ｘｓｉｚｅ×ｙｓｉｚｅである。左下から斜め
に順にスキャンすることから、横筋状欠陥が存在する場
合はデータ列ｚｓｃａｎのｒｏｗｓ（ｚｓｃａｎ）の大
きさのデータ列にｙｓｉｚｅ毎に現れるので、横筋状欠
陥の基本周波数はｆｆｔ（ｚｓｃａｎ）のｒｏｗｓ（ｚ
ｓｃａ）／ｙｓｉｚｅ番目となる。同様にして、縦筋状
欠陥が存在する場合はデータ列ｚｓｃａｎのｒｏｗｓ
（ｚｓｃａｎ）の大きさのデータのなかにｙｓｉｚｅ−
１毎に現れるので、縦筋状欠陥の基本周波数はｆｆｔ
（ｚｓｃａｎ）のｒｏｗｓ（ｚｓｃａｎ）／（ｙｓｉｚ
ｅ−１）番目となる。データの取り方によって基本周波
数は整数とならない場合があり、この場合は整数の場合
に比べて若干パワースペクトルのピークは小さくなる傾
向がでる。実際のシミュレーション画像の乗積の分布を
図１２に示す。なお、グラフ内の数値は下記の式（３）
から式（６）により求められる。

【００１４】

【数３】なお、上記関数ｆｌｏｏｒ（ａ）はａを超えない最大の
整数を返す。図１２より、式（６）の分布の最大値は３
３番目にありこれは基本周波数３３と同じであるため、
縦方向の筋状欠陥を表している。比較のために、筋状欠
陥ではなく、白ぽち欠陥をシミュレートするように、３
×３で値が２００のデータに対して同様の処理を行った
乗積の分布を図１３に示す。この分布は最大値を示すの
が３３ではなく３２のところであり、また、分布が広が
っているため筋状欠陥とは別のものであることがわか
る。

【００１５】

【発明の効果】以上説明したように、本発明は以下のよ
うな優れた効果を奏する。請求項１に記載の発明によれ
ば、２次元画像を斜め方向にスキャンすることによっ
て、縦横の筋状の欠陥を同時に共通のアルゴリズムで検
出することが可能となる。また、請求項２に記載の発明
によれば、２次元画像メモリ上において２次元画像を順
次斜めにスキャンすることにより請求項１の欠陥検出方
法が使用できる。また、請求項３に記載の発明によれ
ば、２次元画像メモリ上において２次元画像を順次斜め
スキャンすることにより請求項１の欠陥検出方法が使用
でき、また、画像に大きな濃度むらが存在しても筋状欠
陥を安定して検出することができる。また、請求項４に
記載の発明によれば、２次元画像データの端部に仮デー
タを補完することによって、端部での欠陥信号周期を一
定にすることができるので検出精度を上げることができ
る。また、請求項５に記載の発明によれば、２次元画像
データの処理領域をブロックに分割することによって、
処理時間の短縮および処理の並列化が可能となる。ま
た、ブロックの大きさを筋状欠陥の大きさにあわせるこ
とによって、検出感度を高めることができる。

【００１６】また、請求項６に記載の発明によれば、２
次元画像データの処理領域を、スキャン方向と平行な辺
を有する平行四辺形のブロックに分割することにより、
１スキャン毎に読み込まれる１次元の輝度信号の長さが
一定長になるので、欠陥の出現周期を一定にし検出精度
を向上させることができる。また、請求項７に記載の発
明によれば、筋方向により決定される基本周波数とその
整数倍周波数のスペクトルの乗積分布により筋状欠陥を
検出することが可能となる。また、請求項８に記載の発
明によれば、斜めスキャン信号のパワースペクトルと、
筋方向により決定される縦横筋の基本周波数分ずらした
スペクトルとの自己相関を求めることにより、その大き
さによって筋状欠陥を検出することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】被検査対象物である感光体ドラムとその外周面
の２次元画像データとを概念的に示した説明図である。

【図２】（ａ）は横筋状欠陥が存在する場合の２次元画
像を例示した説明図、（ｂ）は（ａ）の画像を横方向に
スキャンしたときに検出される画像信号を示した説明図
である。

【図３】（ａ）は縦筋状欠陥が存在する場合の２次元画
像を例示した説明図、（ｂ）は（ａ）の画像を横方向に
スキャンしたときに検出される画像信号を示した説明図
である。

【図４】２次元画像データを順次斜めに一方向にスキャ
ンする形態例を示した説明図である。

【図５】２次元画像データをジグザグにスキャンする形
態例を示した説明図である。

【図６】（ａ）は縦筋状欠陥が存在する場合の２次元画
像を例示した説明図、（ｂ）は（ａ）の画像を順次斜め
に一方向にスキャンしたときに検出される画像信号を示
した説明図である。

【図７】（ａ）は縦筋状欠陥が存在する場合の２次元画
像と端部補完部分を例示した説明図、（ｂ）は（ａ）の
画像を補完部分を含めて順次斜めに一方向にスキャンし
たときに検出される画像信号とを示した説明図である。

【図８】（ａ）は２次元画像データの処理領域を複数の
ブロックに分割した状態を例示した説明図、（ｂ）は
（ａ）に示す２次元画像領域全体における欠陥信号の分
布説明図、（ｃ）は（ａ）に示すブロック毎における欠
陥信号の分布説明図である。

【図９】（ａ）は２次元画像データの処理領域をスキャ
ン方向と平行な辺を有する菱形のブロックに分割した状
態を例示した説明図、（ｂ）は（ａ）における画像スキ
ャン方向を示した図である。

【図１０】（ａ）は筋状欠陥が存在する場合の理想的な
欠陥信号のパルス波形を例示した波形図、（ｂ）は
（ａ）のパルス列の周波数スペクトルを示した波形図で
ある。

【図１１】（ａ）は２次元画像データの処理領域をスキ
ャン方向と平行な辺を有する菱形のブロックに分割した
場合における欠陥検出方法の説明図、（ｂ）は（ａ）の
ブロック内を順次斜めに一方向にスキャンしたときに検
出されたデータを示す波形図、（ｃ）はその周波数パワ
ースペクトルを示す波形図である。

【図１２】筋状欠陥の乗積分布を示す図である。

【図１３】白ぽち欠陥の乗積分布を示す図である。

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】被検査対象物の軸方向に対してある特定
の角度を成す方向に沿って当該検査対象物表面の輝度信
号を順次取り込み、この輝度信号に基づいて前記軸方向
に対して平行方向及び直交方向に延びる筋状欠陥を検出
するようにしたことを特徴とする欠陥検出方法。
【請求項２】前記被検査対象物表面と対応する２次元
画像データを書き込んだ２次元画像メモリを順次斜めに
スキャンすることにより前記輝度信号の取り込みを行う
ようにしたことを特徴とする請求項１に記載の欠陥検出
方法。
【請求項３】前記２次元画像メモリを一筆書きのジグ
ザク形状に順次斜めにスキャンすることを特徴とする請
求項２記載の欠陥検出方法。
【請求項４】前記２次元画像データの端部に仮データ
を補間して順次斜めにスキャンすることにより欠陥信号
の取り込み周期が一定となるようにしたことを特徴とす
る請求項２または３記載の欠陥検出方法。
【請求項５】前記２次元画像データの領域を複数のブ
ロックに分割し、各ブロック単位で順次斜めにスキャン
するようにしたことを特徴とする請求項１〜３のいずれ
かに記載の欠陥検出方法。
【請求項６】前記２次元画像データの領域を、スキャ
ン方向と平行な辺を有する平行四辺形のブロックに分割
するようにしたことを特徴とする請求項５の欠陥検出方
法。
【請求項７】前記輝度信号を周波数領域に変換し、筋
状欠陥の方向により決定される基本周波数成分とその整
数倍の周波数成分の乗積値の分布に基づいて筋状欠陥を
検出するようにしたことを特徴とする請求項１〜６のい
ずれかに記載の欠陥検出方法。
【請求項８】前記輝度信号を周波数領域に変換し、当
該輝度信号のパワースペクトルと、これを筋状欠陥の方
向により決定される基本周波数成分ずらしたスペクトル
との自己相関により筋状欠陥を検出するようにしたこと
を特徴とする欠陥検出方法。