JPS62205474A - パタ−ン検査方法 - 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） 本発明はツクターン検査方法、特に光学的にノソターン
を検知し、検査を行う装置におけるノ’？ターン検査方
法に関する。

（従来の技術） パターン検査の従来の方法の一つとして「拡大縮小法」
がある。当該方法は「複雑・千ターンを対象とした傷抽
出装置方式」電気学会論文誌〔すＶｏｗ、　９４−ＣＡ
　１５　ｐｐ　８９〜９６　、１９７４に記載されてい
る如く予め基準となる正常パターンをもたない方法であ
る。第２図にこの拡大縮小法の原理を示す。第２図（、
）は対象パターン６及び背景５を示し、対象パターン６
には黒の傷８−１と白の傷７−４を有している。

いま第２図（ｂ）に示す如く対象パターン６を均一に拡
大すると白の傷７−１は押しつぶされ、これを縮小する
と同図（Ｃ）の如く黒の傷８−１だけが復元する。従っ
て同図（ａ）と（ｃ）の各対応点を比較し、異なる部分
を判定することにより同図（ｄ）のように白の微小部８
−３を抽出できる。同様に黒の微小部７−３は同図（ａ
）を（ｆ）　（ｇ）の如く縮小、拡大することによって
同図（ｈ）のように求めることができる。かくして（ｄ
）　、　（ｈ）を併合して同図（、）に示す如く全ての
微小部７−、　、８−３を抽出する。前述の処理は画像
メモリ（図示せず）に入力した検査対象パターンを２値
化し、２値画像に対して拡大処理と縮小処理を組合せだ
処理を行うことによって平滑化し、２つの準正常ノター
ン第２図（ｃ）　、　（ｇ）を作成する。そして当該準
正常パターンと入力画像の比較によって微小部７−３．
　ＩＬ３を抽出し、欠陥として出力する。

（発明が解決しようとする問題点） しかしながら前述の方法で中心となる拡大処理、縮小処
理は１画素を決定するために、該画素と、その周囲を含
めた複数の画素を読み出し、必要な処理を行う。これを
全画素にわたって行うものマ゛あり、更に前述の準正常
パターン第２図（ｃ）　、　（ｇ）　ｌ′Ｃ作成するた
めに拡大処理、縮小処理を複数回行う必要がある。この
ためソフトウェア処理では処理速度が遅く実用的でなく
、またバー−ウェア処理とした場合には、装置が完全に
専用化したもの、若しくは汎用ではあるが高価なものと
なる欠点がある。

本発明は前述の欠点に鑑みなされたもので、画像に対す
る読み出しが必要な処理を最小限にとどめた高速なパタ
ーン検査方法を提供することを目的とするものである。

（問題点を解決するだめの手段） 本発明の第１の方法は、前記従来技術の問題点を解決す
るため、検査対象パターンを光学的に検知し、２次元映
像から輪郭の二値画像を得て、その二値画像に対して追
跡を行うことによってノ９ターンの輪郭座標列を求めて
、次に座標列と平滑化を行うための関数との畳込みを行
いＩ？ターンの輪郭を平滑化し、さらにパターン輪郭の
座標列と平滑化された輪郭の座標列との対応する点の間
の距離を特徴量として求め、その特徴量の大きさによっ
て元のパターンの形状を判別するようにした。

また本発明の第２の方法では、パターン輪郭と平滑化さ
れた輪郭との差を求めるために加重関数を用いたもので
あり、ツクターンの輪郭座標列と、予め用意された加重
関数との畳込みを行い、その絶対値をパターン輪郭形状
の特徴量として求め、その特徴量の大きさによって元の
ノターンの形状を判別するＡ？ターン検査方法である。

（作用） 本発明の第１の方法によれば検査対象パターンを光学的
に検知し、２次元映像からパターン輪郭の二値画像を得
て、対象Ａ？ターン各点をＸ−Ｙ座標で表示し、ノＪ？
ターン輪郭を追跡始点から各点までの距離をＬとしてパ
ターンの輪郭座標列を求め、画像メモリの配列”（Ｌ）
　、Ｙ（Ｌ）に格納する。前記座標列と平滑化を行うた
めの関数との畳込みを行い、・やターンの輪郭を平滑化
し、さらにパターン輪郭の座標列と平滑化された輪郭の
座標列との対応する点の間隔距離を求め、その距離の大
きさは／？ターンの欠陥の大きさとある程度比例してい
るため、この大きさによりて元のパターンの形状を判別
する。

また本発明の第２の方法では、・９ターンの輪郭座標列
と、平滑化のための関数と単位イン・ぐルス関数とから
求めた加重関数との畳込みを行い、パターン輪郭と平滑
化輪郭との対応点の距離の大きさを求め、この大きさに
よって元のパターン形状を判別する。

（実施例） 以下本発明の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。

第１図は第１の実施例の処理手順を示すブロック図であ
り、画像入力部１、輪郭追跡部２、輪郭平滑化部３、比
較判定部４から成る。前記画像入力部１は検査対象ツク
ターンをＩＴＶカメラ等の撮像手段（図示せず）で受光
し、光電変換を介して対象・ぐ夕〜ンの２次元映像信号
を得て、該信号を二値化処理する。二値化された映像信
号は輪郭追跡部２の画像メモリ（図示せず）に記憶する
。

輪郭追跡部２は対象パターン各点（Ｘｏｏ、Ｙｏｏ）を
Ｘ−Ｙ座標で表示し、該パターンの輪郭を追跡始点から
の距離をＬとして画像メモリの配列ηＩＪ−Ｙ（Ｌ）Ｖ
こ格納する。以後の処理は配列”（Ｌ）　−Ｙ＜ＬＪを
画像メモリから読み出して行う。

輪郭平滑化部３は対象パターン輪郭上の点Ｐ（鴇、汽。

）に対し、その前後一定区間の加重平均をとり、平滑化
輪郭線Ｑ　（ＱＸ（Ｌ）　、　ＱＹ［有］））を求める
。

第３図に加重関数の例を、第４図に第３図（４）による
欠陥部の平滑化の例を示す。前記平滑化のための加重関
数をＧ（１，）とすると、その総和が１であるとき平滑
化輪郭線Ｑｌｌは第１式に示す如く平滑化輪郭線座標列
と加重関数との畳込みとなる。

ＱＹ（Ｌ）＝　Ｙ（Ｌ＞　＊Ｇ（Ｌ） 但しへ又はＹ〜＊ＧＬ）は畳込みを表わすものとする。

比較判定部４はパターン欠陥部輪郭線１ｏと平滑化輪郭
線１１の比較を行う部分である。第４図に示す如く平滑
化された輪郭線１１は・９タ一ン欠陥部輪郭ｆｓ１０の
欠陥部が打ち消された形になワていることが判る。

また前記平滑化によって７４タ一ン欠陥部輪郭線１０の
直線部１ｏ−１や滑らかな曲線部ｌσ−２はあまり変化
して込ない。従って前記平滑化輪郭部線１１を基準とし
、元の輪郭線と比較することによって・リーン欠陥部輪
郭線１ｏのような欠陥を検出することができる。この比
較は第４＠に示す如くそれぞれの輪郭線１０．ｌｌの対
応する点。とＰの距離りの大きさを調べることによって
行うことができる。前記りは第２式によって表わせる。

Ｄ（、戸ＩＸ［有］）−ＱＸＯ，）ｊＹ（Ｌ）−ＱＹ［
有］、Ｉ−−−−°°−゛−（２）但しｌｘ、ｙｌは絶
対値δＴ巧２　を表わすものとする。ここでＤ［有］、
は欠陥の大きさとある種度比例しているので実際の検査
ではＤ（Ｌ）の値を設定したしきい値で判定すればよい
。前記実施例においては輪郭部の平滑化という処理を用
いたが、第２の実施例としては第５図に示すブロック図
のように新たな加重関数些Ｌ）を定義することで前記第
１式、第２式の操作をまとめて処理することができる。

同図において画像入力部１、輪郭追跡部２については第
１の実施例と同様な機能を有している。

畳込み処理部１２は第４図に示す距離りを求める処理部
である。

判定部１３は予め設定したしきい値を基準として判定を
行う部分である。

ここで新たな加重関数Ｈ（Ｌ）の導出を数式で示すと次
の如くなる。まず６幅）を第３式のような単位イン・ぐ
ルス関数とする。

このδ。を用いて対象の輪郭のＸ座標と平滑化さｎた輪
郭のＸ座標の差”ｃｂ＞　Ｑ”（Ｌ）は第４式のように
なる。

ここで新たな加重関数Ｈ（Ｌ）を平滑化の念めの加重関
数Ｇ（Ｌ）と単位インパルス関数δ（Ｌ）との差Ｈし戸
〜）Ｇ鋲＞　　　　　　”°”°”’“−°−（５）と
定義すると第４式は Ｘ（、Ｊ　　ＱＸ缶）：Ｘ（Ｌ）＊Ｈし）　　　”’　
”’　”””°°”（６）となる。Ｙ座標Ｙ（Ｌ）　Ｑ
Ｙ（Ｌ）についても同様であるから Ｄ（Ｌ）：′：ＩＸ（Ｉ）＊Ｈ［有］）ＩＹ（Ｌ）＊Ｈ
［有］）Ｉ　　　−−−−−°−゛−（７）となる。こ
のことから対象の輪郭と平滑化輪郭線の対応点間距離り
仏）はＰ（Ｘａ、）’　Ｙ（Ｌ））とＨ（Ｌ）の畳込み
の絶対値であることが判る。第６図はこのＨ（Ｌ）の概
形の例で図中（４）及び但）は第３図の（４）および（
Ｂ）に対応している。

尚上記実施例の畳込みを行う加重関数の形状によって、
例えばある一定の曲率を持つ部分の検出等にも使用可能
であることから本発明の適応範囲は上記の場合に限定さ
れるものではない。

（発明の効果） 以上詳細て説明した如く本発明によれば早い段階で対象
パターンの特徴を輪郭の座標列という１次元のデータと
して抽出し、以後前記データに対する操作のみでパター
ンの検査を行うことが出来るので、時間を要する画像メ
モリ全面に対する繰り返し処理を行う必要が無くなｆ）
　ｚＪ？ターン検査の高速化を図ることが可能である。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明に係るパターン検査処理手順を示すブロ
ック図、第２図は従来の拡大、縮小法の原理説明図、第
３図は本発明に係る平滑化のための加重関数Ｇ（１）の
説明図、第４図は本発明に係る欠陥部平滑化の説明図、
第５図は本発明に係る処理ブロック図、第６図は加重関
数Ｈ（Ｌ）の説明図である。 １・・・画像入力部、２・・・輪郭追跡部、３・・・輪
郭平滑化部、４・・・比較判定部、５・・・背景、６・
・・対象パターン、７　・・・白の傷、２−２・・・拡
大された白の傷、７−３・・・白の微小部、８−４・・
・黒の傷、８−２・・・拡大された黒の傷、８−３・・
・黒の微小部、１０・・・／ぞターン欠陥部輪郭線、１
１・・・平滑化輪郭線、１２・・・畳込み処理部、１３
・・・判定部。 特許出願人　　沖電気工業株式会社 刀ｔｉ予＋！１ホすブーツｎｌＪ　　　　　　　　　キ
宥化句祐副會関数ａＧＪｄえ呵広第１図　　　　第３図 よ広人編小遣帽乗理８兇明図 第２図 Ｘ代１里＊Ｊｔ７匹σ （Ａ） （Ｂ） 加重関数ＨｒＬ）＃ｌ沈明閉 第６図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 （１）　検査対象パターンを光学的に検知し、その形状
   によって分類又は検査する方法において、前記パターン
   の二値画像を得て、該二値画像に対して追跡を行うこと
   によってパターンの輪郭の座標列を求め、 該座標列と平滑化を行うための関数との畳込みを行いパ
   ターンの輪郭を平滑化し、 パターン輪郭の座標列と平滑化された輪郭の座標列との
   対応する点の間の距離を特徴量として求め、該特徴量の
   大きさによって元のパターンの形状を判別することを特
   徴とするパターン検査方法。（２）　検査対象パターン
   を元学的に検知し、その形状によって分類又は検査する
   方法において、前記パターンの二値画像を得て、該二値
   画像に対して追跡を行うことによってパターンの輪郭の
   座標列を求め、該座標列と用意された加重関数との畳込
   みを行い、その絶対値をパターン輪郭の形状の特徴量と
   して求め、該特徴量の大きさによって元のパターンの形
   状を判別することを特徴とするパターン検査方法。 （３）　平滑化を行うための関数と単位インパルス関数
   との差となるような加重関数としたことを特徴とする特
   許請求の範囲第２項記載のパターン検査方法。