JP5441764B2 - Dot set detection apparatus and dot set detection method - Google Patents
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Description
本発明は、ドット画像における塊状のドット集合を検出するドット集合検出装置及びドット集合検出方法に関し、特に、そのドット画像における単位領域のそれぞれのドット密度の勾配に基づいてそのドット画像における塊状のドット集合を検出するドット集合検出装置及びドット集合検出方法に関する。 The present invention relates to a dot set detection device and a dot set detection method for detecting a clustered dot set in a dot image, and in particular, a clustered dot in the dot image based on the dot density gradient of each unit region in the dot image. The present invention relates to a dot set detection apparatus and a dot set detection method for detecting a set.
従来、半導体基板上に点在する欠陥の分布画像から環・塊状分布欠陥を識別する方法が知られている(例えば、特許文献1参照。)。 2. Description of the Related Art Conventionally, a method for identifying ring / bulk distribution defects from defect distribution images scattered on a semiconductor substrate is known (see, for example, Patent Document 1).
この方法は、その分布画像に二値化処理を施した二値化画像と、環・塊状分布欠陥を識別するために予め登録された複数のパターン画像のそれぞれとの間の一致度を導き出し、一致度が最大となるパターン画像のパターン部に含まれる欠陥を環・塊状分布欠陥として検出する。 This method derives a degree of coincidence between a binarized image obtained by binarizing the distribution image and each of a plurality of pattern images registered in advance to identify ring / bulk distribution defects, A defect included in the pattern portion of the pattern image having the highest degree of coincidence is detected as a ring / bulk distribution defect.
しかしながら、特許文献1に記載の方法は、予め登録されたパターンに一致する環・塊状分布欠陥を検出することができたとしても、予め登録されたパターンに一致しない環・塊状分布欠陥や、点状の集合体(ドット集合)の塊状分布欠陥を検出することができない。
However, even if the method described in
上述の点に鑑み、本発明は、ドット画像における塊状のドット集合を検出するドット集合検出装置及びドット集合検出方法であり、不定形のドット集合にも対応可能なドット集合検出装置及びドット集合検出方法を提供することを目的とする。 In view of the above, the present invention is a dot set detection device and a dot set detection method for detecting a clustered dot set in a dot image, and a dot set detection device and a dot set detection capable of dealing with an irregular dot set. It aims to provide a method.
上述の目的を達成するために、本発明の実施例に係るドット集合検出装置は、ドット画像から塊状のドット集合を検出するドット集合検出装置であって、前記ドット画像における単位領域のそれぞれのドット密度を取得するドット密度取得部と、前記ドット画像における単位領域のそれぞれのドット密度に基づいて該単位領域のそれぞれに対応するドット密度勾配ベクトルを導き出すドット密度勾配ベクトル導出部と、前記ドット集合の中心となり得る中心点を仮設定する中心点仮設定部と、前記ドット密度勾配ベクトルのそれぞれと前記中心点の一つとを対応付ける対応付け部と、前記中心点と前記ドット密度勾配ベクトルのそれぞれとの間の対応関係に基づいて前記中心点の座標を修正する中心点修正部と、前記中心点と前記ドット密度勾配ベクトルのそれぞれとの間の対応関係に基づいて検出したドット集合に関する情報を表示するドット集合表示部と、を備えることを特徴とする。 In order to achieve the above object, a dot set detection apparatus according to an embodiment of the present invention is a dot set detection apparatus that detects a clustered dot set from a dot image, and each dot of a unit region in the dot image. A dot density acquisition unit for acquiring a density; a dot density gradient vector derivation unit for deriving a dot density gradient vector corresponding to each of the unit regions based on the dot density of each unit region in the dot image; and A central point temporary setting unit that temporarily sets a central point that can be a center, an association unit that associates each of the dot density gradient vectors with one of the central points, and the central point and each of the dot density gradient vectors A center point correction unit that corrects the coordinates of the center point based on the correspondence between the center point and the dot density Characterized in that it comprises a dot grouping display unit for displaying information about the dot set detected based on the correspondence relationship between each distribution vector.
また、前記ドット集合表示部は、前記中心点の座標を中心としながら、前記中心点に属するドット密度勾配ベクトルに対応する複数の単位領域を囲む円又は楕円を表示することが好ましい。 In addition, it is preferable that the dot set display unit displays a circle or an ellipse surrounding a plurality of unit regions corresponding to the dot density gradient vector belonging to the center point, with the coordinate of the center point being the center.
また、前記ドット集合表示部は、前記円又は楕円のうち、前記円又は楕円に含まれるドット数を前記円又は楕円の面積で除した値が所定値以上となる円又は楕円を表示することが好ましい。 The dot set display unit may display a circle or an ellipse in which a value obtained by dividing the number of dots included in the circle or the ellipse by the area of the circle or the ellipse is equal to or greater than a predetermined value. preferable.
また、前記中心点仮設定部は、中心点間の距離を所定距離以上としながら、ドット密度が所定値以上となる単位領域の座標と、ランダムに選択された単位領域の座標、及び、所定の規則に従って選択された単位領域の座標のうちの少なくとも一方の座標とを含む所定数の座標を中心点の座標として仮設定することが好ましい。 Further, the center point temporary setting unit is configured such that the distance between the center points is equal to or greater than a predetermined distance, the coordinates of the unit area where the dot density is equal to or greater than a predetermined value, the coordinates of the unit area selected at random, Preferably, a predetermined number of coordinates including at least one of the coordinates of the unit area selected according to the rule are temporarily set as the coordinates of the center point.
また、前記ドット集合表示部は、前記中心点修正部によって修正された全ての中心点の修正前の座標と修正後の座標との間の距離が所定距離以下となった場合に、前記ドット集合に関する情報を表示することが好ましい。 In addition, the dot set display unit, when the distance between the coordinates before correction of all the center points corrected by the center point correction unit and the coordinates after correction is equal to or less than a predetermined distance, the dot set It is preferable to display the information regarding.
また、本発明の実施例に係るドット集合検出方法は、ドット画像から塊状のドット集合を検出するドット集合検出方法であって、前記ドット画像における単位領域のそれぞれのドット密度を取得するドット密度取得ステップと、前記ドット画像における単位領域のそれぞれのドット密度に基づいて該単位領域のそれぞれに対応するドット密度勾配ベクトルを導き出すドット密度勾配ベクトル導出ステップと、前記ドット集合の中心となり得る中心点を仮設定する中心点仮設定ステップと、前記ドット密度勾配ベクトルのそれぞれと仮設定された前記中心点の一つとを対応付ける第一対応付けステップと、前記中心点仮設定ステップにおいて仮設定された前記中心点と前記ドット密度勾配ベクトルとの間の対応関係に基づいて前記中心点の座標を修正する第一中心点修正ステップと、前記ドット密度勾配ベクトルのそれぞれと修正後の前記中心点の一つとを対応付ける第二対応付けステップと、前記第二対応付けステップにおいて対応付けられた前記中心点と前記ドット密度勾配ベクトルとの間の対応関係に基づいて前記中心点の座標を修正する第二中心点修正ステップと、前記第二中心点修正ステップにおいて修正された全ての中心点の修正前の座標と修正後の座標との間の距離が所定距離以下となった場合、或いは、修正回数が所定数に達した場合に、前記中心点に属するドット密度勾配ベクトルに対応する複数の単位領域を囲む円又は楕円のうち、該円又は楕円に含まれるドット数を該円又は楕円の面積で除した値が所定値以上となる円又は楕円を表示するドット集合表示ステップと、を含むことを特徴とする。 A dot set detection method according to an embodiment of the present invention is a dot set detection method for detecting a clustered dot set from a dot image, and acquires dot density of each unit area in the dot image. A step, a dot density gradient vector derivation step for deriving a dot density gradient vector corresponding to each unit area based on the dot density of each unit area in the dot image, and a center point that can be the center of the dot set. A center point temporary setting step to be set; a first association step for associating each of the dot density gradient vectors with one of the temporarily set center points; and the center point temporarily set in the center point temporary setting step And the coordinates of the center point based on the correspondence between the dot density gradient vector A first center point correcting step to be corrected; a second associating step for associating each of the dot density gradient vectors with one of the corrected center points; and the center point associated in the second associating step A second center point correction step for correcting the coordinates of the center point based on the correspondence relationship between the dot density gradient vector and the dot density gradient vector, and before correction of all the center points corrected in the second center point correction step When the distance between the coordinates and the corrected coordinates is equal to or less than a predetermined distance, or when the number of corrections reaches a predetermined number, a plurality of unit regions corresponding to the dot density gradient vector belonging to the center point are Among the surrounding circles or ellipses, a dot set display step for displaying a circle or ellipse in which the value obtained by dividing the number of dots contained in the circle or ellipse by the area of the circle or ellipse is a predetermined value or more. Characterized in that it comprises a flop, a.
上述の手段により、本発明は、ドット画像における塊状のドット集合を検出するドット集合検出装置及びドット集合検出方法であり、不定形のドット集合にも対応可能なドット集合検出装置及びドット集合検出方法を提供することができる。 By the means described above, the present invention is a dot set detection device and a dot set detection method for detecting a clustered dot set in a dot image, and a dot set detection device and a dot set detection method capable of dealing with an irregular dot set. Can be provided.
以下、図面を参照しつつ、本発明を実施するための最良の形態の説明を行う。 Hereinafter, the best mode for carrying out the present invention will be described with reference to the drawings.
図1は、本発明の実施例に係るドット集合検出装置100の構成例を示すブロック図であり、ドット集合検出装置100は、ドット画像における塊状のドット集合を検出するための装置であって、制御部1、画像取得部2、及び出力部3を有する。
FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration example of a dot
ドット画像は、例えば、平坦な表面を有する製品のその表面上に分布する特異部分のそれぞれを点(ドット)で表した画像であり、その平坦な表面を有する製品は、例えば、複数の搬送ローラによって製造工程内を搬送される長尺の物である。 The dot image is, for example, an image in which each of the unique portions distributed on the surface of the product having a flat surface is represented by dots (dots). The product having the flat surface includes, for example, a plurality of transport rollers. It is a long thing conveyed in the manufacturing process.
この場合、製品の表面上に分布する特異部分のそれぞれは、製品表面の他の部分と特性(例えば、輝き、粗さ、凹凸等の度合いである。)が異なる部分であり、例えば、搬送中の製品を洗浄するための洗浄水を吐出する洗浄水用ノズルの不具合により搬送中の製品の表面の一部が洗浄されなかった場合にその製品の表面に分布する多数の埃等によって形成され、一般的に、不具合の原因(この場合、洗浄水用ノズルの故障である。)が位置するところでその密度が大きくなり、その不具合の原因が位置するところから離れるにつれてその密度が小さくなる。 In this case, each of the unique parts distributed on the surface of the product is a part having different characteristics (for example, the degree of brightness, roughness, unevenness, etc.) from the other parts of the product surface. When a part of the surface of the product being transported is not cleaned due to a malfunction of the nozzle for cleaning water that discharges cleaning water for cleaning the product, it is formed by a large number of dusts distributed on the surface of the product, In general, the density increases where the cause of the failure (in this case, the failure of the washing water nozzle) is located, and the density decreases as the distance from the location where the cause of the failure is located.
なお、製品の表面にある特異部分は、上述のように意に反して形成されたものばかりでなく、意図的に形成される模様を構成するものであってもよい。 The unique portion on the surface of the product is not limited to what is formed as described above, but may be a pattern that is intentionally formed.
また、ドット画像は、上述のような製品の表面にある特異部分のそれぞれをドットで表した画像に限定されるものではなく、不均一な分布密度を有するドット群で構成される任意の画像を含むものとする。 In addition, the dot image is not limited to an image in which each of the singular parts on the surface of the product as described above is represented by dots, and any image composed of a group of dots having a non-uniform distribution density may be used. Shall be included.
制御部1は、CPU(Central Processing Unit)、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)等を備えたコンピュータであって、例えば、処理対象画像生成部10、ドット密度取得部11、ドット密度勾配ベクトル導出部12、中心点仮設定部13、対応付け部14、中心点修正部15、ドット集合表示部16、及び塊状性評価部17のそれぞれに対応するプログラムをROMに記憶しながら、それら各部に対応する処理をCPUに実行させる。なお、各部は、電子回路等のハードウェアで構成されていてもよい。
The
画像取得部2は、制御部1で処理される画像を取得する装置であり、例えば、CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)やCCD(Charge Coupled Device)等の撮像素子を備えたカメラであって、そのカメラの前を通過するように搬送ローラによって搬送される製品の表面の一部又は全部を断続的に或いは連続的に撮像し、撮像したその製品表面の画像(以下、「表面画像」とする。)を制御部1に対して出力する。
The
出力部3は、各種情報を出力するための装置であり、例えば、制御部1による製品表面にある特異部分の分布に関する特徴の検出結果を表示するためのディスプレイ、又は、その検出結果を音声出力するためのスピーカ等である。
The
次に、制御部1が有する各要素について説明する。
Next, each element of the
処理対象画像生成部10は、画像取得部2が取得した表面画像から製品表面の特異部分を表す画素(以下、「特異画素」とする。)を含む処理対象画像(ドット画像)を生成するための手段であり、例えば、その表面画像に各種画像処理を施して特異画素のみを抽出することによって、それら特異画素が形成する塊状の集合を検出するための後述の処理の対象となる処理対象画像(ドット画像)を生成する。
The processing target
具体的には、処理対象画像生成部10は、その表面画像に対してその輝度に基づくグレースケール化処理を施し、更に、所定の閾値を用いた二値化処理を施す。この二値化処理は、例えば、その製品の正常な表面を表す輝度値を有する画素の値が「0」(白色)で示され、その製品の表面の特異部分を表す輝度値(例えば、その製品の正常な表面を表す輝度値以外の輝度値である。)を有する画素の値が「1」(黒色)で示されるように実行される。
Specifically, the processing target
なお、処理対象画像(ドット画像)のサイズは、表面画像の全部に対応するものであってもよく、表面画像の一部に対応するものであってもよい。 Note that the size of the processing target image (dot image) may correspond to the entire surface image, or may correspond to a part of the surface image.
また、処理対象画像(ドット画像)における単位画素のサイズは、その表面画像における単位画素のサイズと同じであってもよく、その表面画像における複数の単位画素(例えば、縦3画素×横3画素の9画素である。)を一纏めにしたサイズであってもよい。 Further, the size of the unit pixel in the processing target image (dot image) may be the same as the size of the unit pixel in the surface image, and a plurality of unit pixels (for example, 3 vertical pixels × 3 horizontal pixels) in the surface image. The size may be a set of 9 pixels).
図2は、処理対象画像生成部10が生成した処理対象画像(ドット画像)の一例を示す図であり、処理対象画像(ドット画像)における単位画素のサイズが元の表面画像における単位画素(図示せず。)の9画素分のサイズに相当し、その表面画像における9画素のうちの何れかが特異画素であれば、処理対象画像(ドット画像)における単位画素の値が「1」(黒色)で示され、その表面画像における9画素の全てが特異画素でなければ、処理対象画像(ドット画像)における単位画素の値が「0」(白色)で示されるものとする。なお、処理対象画像(ドット画像)における画素値が「1」(黒色)の単位画素は、表面画像における特異画素と区別できるよう、二次特異画素と称するものとする。また、図2は、ドット集合検出装置100が検出すべき三つの塊状ドット集合C1、C2、C3を含むものとする。
FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a processing target image (dot image) generated by the processing target
ドット密度取得部11は、処理対象画像(ドット画像)の単位領域のそれぞれにおけるドット密度を取得するための手段であり、例えば、処理対象画像(ドット画像)における単位画素の9画素分(すなわち、表面画像の81画素分である。)に相当する単位領域のそれぞれにおけるドット密度(例えば、単位領域に含まれる二次特異画素の数である。)を取得する。
The dot
図3は、図2の処理対象画像(ドット画像)を単位領域毎に分割した状態を示し、二次特異画素を含む単位領域のそれぞれの中心に付された数値はそのドット密度(その単位画素に含まれる二次特異画素の数)を示す。なお、二次特異画素を含まない単位領域のそれぞれに対するドット密度の値(ゼロ)は、その表示が省略されている。また、図3〜図9では、X軸が左右方向に延び、Y軸が上下方向に延びるものとする。 FIG. 3 shows a state where the processing target image (dot image) of FIG. 2 is divided for each unit area, and the numerical value given to the center of each unit area including the secondary singular pixel is the dot density (the unit pixel). The number of secondary singular pixels included in (1). Note that the display of the dot density value (zero) for each unit region not including the secondary singular pixel is omitted. 3 to 9, the X axis extends in the left-right direction, and the Y axis extends in the up-down direction.
図3は、例えば、単位領域の中心に付された数値が「3」である場合、9つの単位画素で構成される単位領域に3つの二次特異画素(黒色で示される単位画素である。)が含まれることを示す。 FIG. 3 shows, for example, three secondary singular pixels (unit pixels shown in black) in a unit region composed of nine unit pixels when the numerical value attached to the center of the unit region is “3”. ) Is included.
ドット密度勾配ベクトル導出部12は、ドット密度取得部11が取得した処理対象画像(ドット画像)における単位領域のそれぞれに対応するドット密度に基づいて、それら単位領域のそれぞれに対応するドット密度勾配ベクトルを導き出すための手段である。
The dot density gradient
「ドット密度勾配ベクトル」は、ドット密度の変動(例えば、増加又は減少である。)の大きさ及びその変動(増加又は減少)の向きを表すベクトルである。 The “dot density gradient vector” is a vector representing the magnitude of fluctuation (for example, increase or decrease) of the dot density and the direction of the fluctuation (increase or decrease).
図4は、ドット密度勾配ベクトルを導き出すための方法を説明する図であり、図4(A)は、図3において斜線のハッチングで特定される一つの関心単位領域とその関心単位領域を取り囲む八つの単位領域(第一近傍の単位領域)とで構成される演算対象領域を示す図であり、図4(B)は、その演算対象領域における3行3列の九つの単位領域E1〜E9のそれぞれのドット密度勾配値を示す。なお、演算対象領域は、斜線のハッチングで特定される一つの関心単位領域とその関心単位領域を取り囲む第二近傍(24個の単位領域)又は第三近傍(48個の単位領域)以上の単位領域とで構成されていてもよい。
FIG. 4 is a diagram for explaining a method for deriving a dot density gradient vector. FIG. 4A shows one unit region of interest specified by hatching in FIG. 3 and eight units surrounding the unit region of interest. It is a figure which shows the calculation object area | region comprised by one unit area (unit area of the 1st vicinity), FIG.4 (B) is FIG.4 (B) of nine unit areas E1-E9 of 3
具体的には、図4(B)において、単位領域E1のドット密度勾配値は、単位領域E1のドット密度「0」から関心単位領域E5のドット密度「1」を差し引いた値「−1」となり、同様に、単位領域E6のドット密度勾配値は、単位領域E6のドット密度「3」から関心単位領域E5のドット密度「1」を差し引いた値「+2」となる。 Specifically, in FIG. 4B, the dot density gradient value of the unit region E1 is a value “−1” obtained by subtracting the dot density “1” of the unit region of interest E5 from the dot density “0” of the unit region E1. Similarly, the dot density gradient value of the unit region E6 is a value “+2” obtained by subtracting the dot density “1” of the unit region of interest E5 from the dot density “3” of the unit region E6.
また、図4(C)は、関心単位領域のドット密度勾配ベクトルのX成分を導き出すためのオペレータ(以下、「Xオペレータ」とする。)であり、3行3列に配置された値を有し、最右列の値をそれぞれ「+1」とし、最左列の値をそれぞれ「−1」とする。これは、右向きのドット密度勾配(右に向かってドット密度が大きくなる場合である。)を「+」で表し、左向きのドット密度勾配(左に向かってドット密度が大きくなる場合である。)を「−」で表すことを意味する。 FIG. 4C is an operator (hereinafter referred to as “X operator”) for deriving the X component of the dot density gradient vector of the unit region of interest, and has values arranged in 3 rows and 3 columns. Then, each value in the rightmost column is “+1”, and each value in the leftmost column is “−1”. In this case, the dot density gradient in the right direction (when the dot density increases toward the right) is represented by “+”, and the dot density gradient in the left direction (when the dot density increases toward the left). Is represented by “−”.
同様に、図4(D)は、関心単位領域のドット密度勾配ベクトルのY成分を導き出すためのオペレータ(以下、「Yオペレータ」とする。)であり、Xオペレータの場合と同様に3行3列に配置された値を有し、最上行の値をそれぞれ「+1」とし、最下行の値をそれぞれ「−1」とする。これは、上向きのドット密度勾配(上に向かってドット密度が大きくなる場合である。)を「+」で表し、下向きのドット密度勾配(下に向かってドット密度が大きくなる場合である。)を「−」で表すことを意味する。 Similarly, FIG. 4D shows an operator (hereinafter referred to as “Y operator”) for deriving the Y component of the dot density gradient vector of the unit region of interest, as in the case of the X operator. It has values arranged in a column, the value in the top row is “+1”, and the value in the bottom row is “−1”. In this case, an upward dot density gradient (when the dot density increases upward) is represented by “+”, and a downward dot density gradient (when the dot density increases downward). Is represented by “−”.
また、図4(E)は、図4(B)で示された演算対象領域における九つの単位領域E1〜E9のドット密度勾配値と、図4(C)で示されたXオペレータとに基づいて導き出される3行3列の値群であり、具体的には、それら3行3列の値群は、図4(B)の3行3列の値群と図4(C)の3行3列のXオペレータとにおける、行位置及び列位置が対応する値同士を乗算することによって算出される。そして、その関心単位領域のドット密度勾配ベクトルのX成分の大きさ及び向きは、算出された3行3列の九つの値群を合計することによって導き出される(この場合、「+1」+「0」+「0」+「+1」+「0」+「+2」+「+1」+「0」+「+1」で「+6」となる。)。 4E is based on the dot density gradient values of the nine unit areas E1 to E9 in the calculation target area shown in FIG. 4B and the X operator shown in FIG. 4C. The value group of 3 rows and 3 columns is derived from the above. Specifically, the value group of 3 rows and 3 columns is the value group of 3 rows and 3 columns of FIG. 4B and 3 rows of FIG. It is calculated by multiplying the values corresponding to the row position and the column position in the X operator of three columns. Then, the magnitude and direction of the X component of the dot density gradient vector of the unit region of interest are derived by summing the calculated 9 rows of 3 rows and 3 columns (in this case, “+1” + “0 “+” 0 ”+“ + 1 ”+“ 0 ”+“ + 2 ”+“ + 1 ”+“ 0 ”+“ + 1 ”becomes“ +6 ”).
同様に、図4(F)は、図4(B)で示された演算対象領域における九つの単位領域E1〜E9のドット密度勾配値と、図4(D)で示されたYオペレータとに基づいて導き出される3行3列の値群であり、その関心単位領域のドット密度勾配ベクトルのY成分の大きさ及び向きは、それら3行3列の九つの値群を合計することによって導き出される(この場合、「−1」+「−1」+「0」+「0」+「0」+「0」+「+1」+「−1」+「−1」で「−3」となる。)。 Similarly, FIG. 4F shows the dot density gradient values of the nine unit areas E1 to E9 in the calculation target area shown in FIG. 4B and the Y operator shown in FIG. A value group of 3 rows and 3 columns derived based on it, and the magnitude and direction of the Y component of the dot density gradient vector of the unit area of interest are derived by summing these 9 values groups of 3 rows and 3 columns. (In this case, “−1” + “− 1” + “0” + “0” + “0” + “0” + “+ 1” + “− 1” + “− 1” becomes “−3”. .)
図4(G)は、図3において斜線のハッチングで特定される関心単位領域に対応するドット密度勾配ベクトルVを示す図であり、ドット密度勾配ベクトルVは、図4(E)及び図4(F)を参照して説明したように、大きさ「6」の右向き「+」のX成分Vxと、大きさ「3」の下向き「−」のY成分Vyとを有する。なお、図4では、ドット密度勾配ベクトルVの大きさの単位は、処理対象画像(ドット画像)における単位画素のサイズとは無関係なものとして示されているが(例えば、大きさ「6」のX成分Vxは、処理対象画像(ドット画像)における6画素分のサイズに対応していない。)、処理対象画像(ドット画像)における単位画素のサイズと対応させるようにしてもよい。 FIG. 4G is a diagram showing a dot density gradient vector V corresponding to the unit region of interest specified by hatching in FIG. 3, and the dot density gradient vector V is shown in FIG. 4E and FIG. As described with reference to F), it has a rightward “+” X component Vx of size “6” and a downward “−” Y component Vy of size “3”. In FIG. 4, the unit of the size of the dot density gradient vector V is shown as being irrelevant to the size of the unit pixel in the processing target image (dot image) (for example, a size of “6”). The X component Vx does not correspond to the size of 6 pixels in the processing target image (dot image)), and may correspond to the size of the unit pixel in the processing target image (dot image).
図5は、図3における単位領域のそれぞれに対応するドット密度勾配ベクトルを示す図であり、ドット密度勾配ベクトルのそれぞれは、ドット密度勾配ベクトル導出部12により、図4を参照して説明した方法を用いて導き出されるものとする。
FIG. 5 is a diagram showing dot density gradient vectors corresponding to each of the unit regions in FIG. 3, and each of the dot density gradient vectors is a method described by the dot density gradient
また、図6は、図5で示されたドット密度勾配ベクトルのうち、その大きさが所定値以下のドット密度勾配ベクトルを除去した状態を示す図である。 FIG. 6 is a diagram showing a state in which the dot density gradient vectors whose magnitudes are equal to or smaller than a predetermined value are removed from the dot density gradient vectors shown in FIG.
このように、ドット密度勾配ベクトル導出部12は、所定値以下の大きさを有するドット密度勾配ベクトルが後述の処理に影響を与えないように(すなわち、塊状のドット集合を構成しないドット群がその塊状のドット集合の構成要素として含まれることがないように)、所定値以下の大きさを有するドット密度勾配ベクトルを取り除くようにする。
In this way, the dot density gradient
中心点仮設定部13は、塊状のドット集合の中心となり得る所定数の中心点を仮設定するための手段であり、例えば、ドット密度が大きい順に所定数の単位領域を選択し、それら選択した単位領域の中心画素の座標をドット集合の中心となり得る中心点の座標として仮設定する。
The center point
具体的には、中心点仮設定部13は、ドット密度が大きい順に中心点を仮設定していき、仮設定した中心点の数が所定数に達するまでその仮設定を継続する。ドット密度の値が等しい複数の単位領域に対して中心点を仮設定する場合の順番は、乱数を用いたランダムなものであってもよく、一定の規則(例えば、左上隅から右上隅、左下隅を経由して右下隅に至る順番である。)に従ったものであってもよい。
Specifically, the center point
なお、中心点仮設定部13は、仮設定しようとする二つの座標間の距離が所定距離以下となる場合には、それら二つの座標のうちの何れか一方のみをドット集合の中心となり得る中心点の座標として仮設定する。近接した位置に複数の中心点を仮設定することによって、本来的には一つの塊状のドット集合として検出されるべきドット集合が二つ以上のドット集合として検出されてしまうのを防止するためである。そのため、その所定距離は、例えば、検出対象となる既知のドット集合群のそれぞれのサイズの最大値又は平均値を基準値とした場合のその基準値の所定倍のサイズとなるよう決定され、例えば、経験的に知られている平均的なドット集合の大きさ(例えば、楕円形のドット集合の場合の長径である。)より大きな距離(例えば、その長径の所定倍数である。)が選択される。また、その所定距離は、ドット集合検出装置100がドット集合の検出を試みる度に随時更新されてもよく、所定の検出回数毎に移動平均的に更新されてもよい。
When the distance between the two coordinates to be temporarily set is equal to or less than the predetermined distance, the center point
また、中心点仮設定部13は、上述のようなドット密度に基づいた中心点の仮設定に加えて、処理対象画像(ドット画像)の全体に亘ってランダムに或いは規則的に所定数の中心点を仮設定する。ドット密度が大きい順に仮設定された中心点のみを用いた場合、ドット集合検出装置100は、それら中心点で表されるドット集合に属するべきではないドット(特異画素)までもがそのドット集合に属するものとして扱われるのを避けられず、結果的に、そのドット集合の中心点の座標を本来あるべき位置から遠ざけた上でそのドット集合を検出しまうこととなる(仮設定された中心点の座標は、後述のように、その中心点に属するものとして認識されたドット群に関する情報に応じて変位させられた上で最終的に決定されるからである。)。
In addition to the temporary setting of the central point based on the dot density as described above, the central point
反対に、ランダムに或いは一定の規則に従って仮設定された中心点を追加的に用いた場合、中心点仮設定部13は、ドット密度の大きい順に仮設定された中心点で表されるドット集合に属するべきではないドット(例えば、その中心点から遠い位置にあるドットである。)が、そのドットから見てその中心点より近い位置にある、ランダムに或いは一定の規則に従って仮設定された別の中心点で表されるドット集合に属するものとして扱われるようになり、ドット密度が大きい順に仮設定された中心点で表されるドット集合に属するべきではないドットがそのドット密度の大きい順に仮設定された中心点の座標を不適切に変位させるのを防止することができる。
On the other hand, when the center point temporarily set according to a random rule or according to a certain rule is additionally used, the center point
なお、ランダムに仮設定される中心点のみを用いてドット集合を検出する方法は、ドット密度の大きくない場所にも中心点を仮設定するため、後述する処理である中心点座標の修正処理の際にそれら中心点の座標を大きく変位させることとなり、その収束に時間を要することとなる。また、同じドット画像に対して同じ処理(ランダムに中心点を仮設定する処理)が適用された場合であっても、仮設定される中心点の座標がその都度異なるため、ドット集合の最終的な検出結果も処理毎に異なることとなり、ランダムに仮設定される中心点のみを用いてドット集合を検出する方法は、ドット密度に基づいて仮設定される中心点を用いてドット集合を検出する方法に比べ、ドット集合の検出結果の安定性が低いものとなる。 Note that the method of detecting a set of dots using only a randomly set center point temporarily sets the center point even in a place where the dot density is not large. In this case, the coordinates of these center points are greatly displaced, and it takes time to converge. Even when the same processing (processing for temporarily setting the center point at random) is applied to the same dot image, the coordinates of the temporarily set center point differ each time, so the final dot set The detection result also varies depending on the process, and the method of detecting the dot set using only the randomly set center point detects the dot set using the center point temporarily set based on the dot density. Compared with the method, the dot set detection result is less stable.
また、一定の規則に従って仮設定される中心点のみを用いてドット集合を検出する方法は、例えばドット密度の大きい場所を挟んでその両側に中心点を仮設定する場合があり、本来的には一つの塊状のドット集合として検出されるべきドット集合を二つ以上のドット集合に分断して検出してしまう場合がある。 In addition, a method of detecting a dot set using only center points temporarily set according to a certain rule may temporarily set center points on both sides of a place where the dot density is large, for example. In some cases, a dot set that should be detected as one block-like dot set is divided into two or more dot sets and detected.
従って、一定の間隔を空けながらドット密度が大きい順に仮設定される中心点と、ランダムに或いは一定の規則に従って仮設定される中心点とを併用してドット集合を検出する方法が、最も安定的にドット集合を検出できる方法と言える。 Therefore, the most stable method is to detect a set of dots by using a center point temporarily set in descending order of dot density with a certain interval and a center point temporarily set at random or according to a certain rule. It can be said that this is a method that can detect a dot set.
なお、ランダムに仮設定される中心点群は、例えば、乱数を用いて選択される処理対象画像(ドット画像)上の座標に配置される中心点群を含むものとし、また、一定の規則に従って仮設定される中心点群は、例えば、処理対象画像(ドット画像)の縦方向及び横方向のそれぞれに一定の間隔を空けて配置される中心点群を含むものとする。このようにして、中心点仮設定部13は、ドット密度に基づいて仮設定される所定数の中心点に加えて、ランダムに或いは一定の規則に従って所定数の中心点を仮設定する。
Note that the center point group that is temporarily set at random includes, for example, a center point group that is arranged at coordinates on the processing target image (dot image) selected using a random number, and that is temporarily set according to a certain rule. The set center point group includes, for example, a center point group arranged at a certain interval in each of the vertical direction and the horizontal direction of the processing target image (dot image). In this way, the center point
なお、中心点仮設定部13によりドット密度に基づいて設定される中心点の数、中心点仮設定部13によりドット密度に関係なく設定される中心点の数、及びそれらの合計数はそれぞれ、検出対象であるドット集合の性質に応じて任意に決定されるものであり、例えば、経験的に知られている平均的なドット集合の検出数(一つの処理対象画像(ドット画像)で検出されるドット集合の数である。)より大きな数(例えば、その検出数の所定倍数である。)が選択される。また、その数は、ドット集合検出装置100がドット集合の検出を試みる度に随時更新されてもよく、所定の検出回数毎に移動平均的に更新されてもよい。
The number of center points set based on the dot density by the center point
また、中心点仮設定部13は、ドット密度に基づいて中心点を仮設定することなく、所定数の中心点の全てをランダムに或いは一定の規則に従って仮設定するようにしてもよい。
Further, the temporary center
図7は、中心点仮設定部13により仮設定された中心点を示す図であり、NA1は、ランダムに或いは一定の規則に従って仮設定された中心点であり、NB1、NC1は、ドット密度に基づいて仮設定された中心点である。
FIG. 7 is a diagram showing a center point temporarily set by the center point
対応付け部14は、ドット密度勾配ベクトル導出部12が導き出したドット密度勾配ベクトルのそれぞれと中心点仮設定部13が仮設定した中心点のうちの一つとを対応付けるための手段であり、例えば、そのドット密度勾配ベクトルの始点座標(対応する単位領域の中心画素の座標)から最も近い位置にある中心点を、そのドット密度勾配ベクトルが属する中心点として対応付ける。好適には、対応付け部14は、ドット密度勾配ベクトルと中心点との間の距離を算出する度に、そのドット密度勾配ベクトルの大きさ及び向きに基づいた所定の重み付けをその算出した距離に対して行うようにする。ドット密度勾配ベクトルが示す方向にある中心点が、他の方向にある中心点に比べ、より近い位置にあるものとして扱われ易くなるようにするためである。これにより、対応付け部14は、ドット密度勾配ベクトルから同程度の距離のところに複数の中心点が存在する場合、そのドット密度勾配ベクトルが示す方向により近い方向にある中心点をそのドット密度勾配ベクトルが属する中心点として選択することとなる。
The associating
中心点修正部15は、対応付け部14が対応付けたドット密度勾配ベクトルと中心点との間の対応関係に基づいてその中心点の座標を修正するための手段であり、例えば、修正対象となる一つの中心点に現に属するドット密度勾配ベクトルのそれぞれの始点座標と修正後の中心点との間の距離の合計又は平均値が最小となるように、その中心点を変位させる。
The center
なお、中心点修正部15は、それら距離の合計又は平均値の算出にそれら距離の単純和を利用する代わりに、各ドット密度勾配ベクトルの大きさ及び向きの少なくとも一つに応じた重み付けをそれら距離に対して行った上でそれら距離の合計又は平均値を算出するようにしてもよい。
The center
この場合、中心点修正部15は、例えば、ドット密度勾配ベクトルの向きがその中心点の方向に近いほどその重み付けを大きくする。ドット密度勾配ベクトルは、自身が属するドット集合の中心を向く傾向を有するからである。
In this case, for example, the center
制御部1は、中心点修正部15により全ての中心点を修正した上で、各中心点の修正前の座標と修正後の座標との間の変位量が所定値以下であるかを判定し、何れか一つの中心点の変位量がその所定値を上回った場合には、ドット密度勾配ベクトルのそれぞれと修正済みの中心点の一つとの間の対応付け部14による対応付けを再び実行させ、全ての中心点の変位量がその所定値以下となるまで対応付け部14による対応付けと中心点修正部15による修正とを繰り返すようにする。
The
ドット集合表示部16は、対応付け部14によって対応づけられたドット密度勾配ベクトルと中心点とで表されるドット集合であり、中心点修正部15によってその中心点が適切な座標に変位させられたドット集合を表示するための手段であり、例えば、その中心点を中心とする円又は楕円によってそのドット集合の中心及び範囲を出力部3に表示する。
The dot set
具体的には、ドット集合表示部16は、例えば、主成分分析により各中心点に対応するドット集合の楕円推定を行い、ドット密度勾配ベクトルのそれぞれの始点座標のX成分の平均値とY成分の平均値とを座標値とする中心点と、その中心点で直交する長径及び短径であり(それら長径及び短径は、X軸又はY軸に対して角度を形成し得る。)、それぞれ第二標準偏差の長さとなる短径及び長径(そのドット集合を構成するドット群の約95%がその楕円領域内に含まれることを意味する。)とを有する楕円のその中心点とその境界線とを強調表示する。
Specifically, the dot set
図8は、ドット集合検出装置100が、図7において仮設定された中心点NA1、NB1、NC1を対応付け部14及び中心点修正部15によって中心点NA2、NB2、NC2に変位させた後、ドット集合表示部16によってそれら中心点NA2、NB2、NC2のそれぞれに対応するドット集合C1、C2、C3(図2参照。)を楕円で表現した状態を示す図である。
FIG. 8 shows that after the dot set
また、図9は、ドット集合検出装置100が、中心点仮設定部13によって、中心点NA1(図7参照。)を仮設定することなく、ドット密度のみに基づいて中心点NB1、NC1を仮設定し、対応付け部14及び中心点修正部15によってそれら中心点NB1、NC1を中心点NB3、NC3に変位させた後、ドット集合表示部16によってそれら中心点NB3、NC3のそれぞれに対応するドット集合C4、C3を楕円で表現した状態を示す図である。
Further, FIG. 9 shows that the dot set
図8と図9とを比較すると、図8の中心点NC2と図9の中心点NC3とが同じ座標を有し、同じドット密度勾配ベクトル群で構成される楕円領域で表されるドット集合C3の範囲を有するが、図8における二つの楕円領域(中心点NA2を有する楕円と中心点NB2を有する楕円)で表されるドット集合C1、C2が、図9では一つの楕円領域(中心点NB3を有する楕円)で表されるドット集合C4で表現されていることが分かる。 Comparing FIG. 8 and FIG. 9, the center point NC2 in FIG. 8 and the center point NC3 in FIG. 9 have the same coordinates, and a dot set C3 represented by an elliptical region composed of the same dot density gradient vector group. Although the dot sets C1 and C2 represented by the two elliptical areas in FIG. 8 (the ellipse having the center point NA2 and the ellipse having the center point NB2) in FIG. It can be seen that this is expressed by a dot set C4 expressed by an ellipse having
その結果、図9の中心点NB3の座標は、図8の中心点NA2、NB2の座標のいずれとも異なるものとなり、図8の中心点NA2に属するドット密度勾配ベクトル群と中心点NB2に属するドット密度勾配ベクトル群とが、図9の中心点NB3に属するドット密度勾配ベクトル群を構成することとなる。 As a result, the coordinates of the center point NB3 in FIG. 9 are different from the coordinates of the center points NA2 and NB2 in FIG. 8, and the dot density gradient vector group belonging to the center point NA2 and the dots belonging to the center point NB2 in FIG. The density gradient vector group constitutes a dot density gradient vector group belonging to the center point NB3 in FIG.
これは、本来的には図7の中心点NB1に属するべきではないドット密度勾配ベクトル群(図8の中心点NA2に属すべきドット密度勾配ベクトル群)が図9の中心点NB3に属することとなり、図9の中心点NB3の座標が図8の中心点NB2の座標より左寄りに位置することとなるので、ドット集合検出装置100は、本来的には中心点NB2を中心とするドット集合を検出できない結果となる(図9の中心点NB3を中心とするドット集合C4として誤検出してしまうこととなる。)。
This is because a dot density gradient vector group (dot density gradient vector group that should belong to the center point NA2 in FIG. 8) that should not belong to the center point NB1 in FIG. 7 belongs to the center point NB3 in FIG. 9, the coordinates of the center point NB3 are located to the left of the coordinates of the center point NB2 in FIG. 8, so the dot set
このように、ドット密度に基づく中心点の仮設定に加え、ランダム或いは一定の規則に従って中心点を仮設定することは、ノイズの除去(特定の中心点に属すべきでないドット密度勾配ベクトルをその特定の中心点以外の他の中心点に属させる操作)を可能とし、ドット集合の中心点及び範囲を決定する際のそれらノイズによる影響を排除することができる。 In this way, in addition to the temporary setting of the center point based on the dot density, the temporary setting of the center point according to a random or fixed rule can be used to eliminate noise (specify a dot density gradient vector that should not belong to a specific center point). Operation that belongs to other center points other than the center point of the dot set), and the influence of noise in determining the center point and range of the dot set can be eliminated.
なお、ドット集合表示部16は、検出されたドット集合から、最終的にその操作者に対して表示すべきドット集合を選別するようにしてもよい。具体的には、ドット集合表示部16は、ドット集合のそれぞれに対応する塊らしさを表す値(後述)が所定値以上となるドット集合を表示し、その塊らしさを表す値(後述)が所定値未満となるドット集合を表示対象から除外するようにしてもよい。
The dot set
塊状性評価部17は、対応付け部14によって対応づけられたドット密度勾配ベクトルと中心点とで表されるドット集合であり、中心点修正部15によってその中心点が適切な座標に変位させられたドット集合の塊状性(塊らしさ)を評価するための手段であり、例えば、ドット集合表示部16が生成した円又は楕円に含まれるドットの数、特異画素の数、二次特異画素の数、又は、所定の大きさ以上のドット密度勾配ベクトルの数をその円又は楕円の面積で除した値(以下、「塊状性評価値」とする。)を算出する。
The
塊状性評価値は、その値が大きい程(例えば、楕円に含まれる特異画素の数が大きい程)、塊状性(塊らしさ)が高いドット集合であることを意味する。 The blockiness evaluation value means that the larger the value (for example, the larger the number of unique pixels included in the ellipse), the higher the blockiness (blockiness) is.
また、ドット集合表示部16は、生成した円又は楕円のうち、塊状性評価部17によって算出された塊状性評価値が所定値以上となる円又は楕円を表示し、塊状性評価値が所定値未満となる円又は楕円を表示対象から除外することによって、塊らしさが高いドット集合を選択的に表示することができる。
The dot set
次に、図10を参照しながら、ドット集合検出装置100がドット集合を検出する処理(以下、「ドット集合検出処理」とする。)の流れについて説明する。なお、図10は、ドット集合検出処理の流れを示すフローチャートである。
Next, a flow of processing in which the dot set
最初に、ドット集合検出装置100の制御部1は、処理対象画像生成部10により、画像撮像部2が撮像した表面画像に基づいて処理対象画像(ドット画像)を生成する(ステップS1)(図2参照。)。
First, the
その後、制御部1は、ドット密度取得部11により、その処理対象画像(ドット画像)における単位領域(その表面画像の9画素で構成される領域)のそれぞれのドット密度を取得する(ステップS2)(図3参照。)。
Thereafter, the
その後、制御部1は、ドット密度勾配ベクトル導出部12により、それら単位領域のそれぞれのドット密度に基づいてそれら単位領域のそれぞれに対応するドット密度勾配ベクトルを上述の方法に従って導き出し(ステップS3)(図4及び図5参照。)、大きさが所定値(例えば、「1」である。)以下となるドット密度勾配ベクトルを後続の処理の対象から除外するよう、大きさがその所定値以下となるドット密度勾配ベクトルを削除する(図6参照。)。
Thereafter, the
その後、制御部1は、中心点仮設定部13により、ドット密度が大きい順に単位領域の中心画素の座標を所定数だけ中心点として仮設定する(ステップS4)(図7の中心点NB1、NC1参照。)。
Thereafter, the
なお、中心点のそれぞれは、二つの中心点間の距離が所定距離以上となるように仮設定される。これは、例えば図3では、ドット密度が「3」となる単位領域が隣接しているが、そのような場合に二つの中心点間の距離に関する制限を加えなければ、それら隣接する単位領域の中心画素の座標の全てが中心点として仮設定されてしまい、一つのドット集合が複数のドット集合として検出されてしまうこととなるからである。 Each of the center points is provisionally set so that the distance between the two center points is a predetermined distance or more. For example, in FIG. 3, unit areas having a dot density of “3” are adjacent to each other. In such a case, unless restrictions on the distance between two center points are added, This is because all the coordinates of the central pixel are temporarily set as the central point, and one dot set is detected as a plurality of dot sets.
具体的には、ドット密度が「3」である単位領域に中心点を仮設定した後に、同じくドット密度が「3」である隣接する単位領域に別の中心点を仮設定しようとする場合、中心点仮設定部13は、既に仮設定された中心点と新たに仮設定しようとする中心点との間の距離が所定距離未満であるとしてその新たな中心点の仮設定を省略し、中心点を仮設定すべき次の単位領域に対する同様の判定処理に移行する。
Specifically, when a central point is temporarily set in a unit area having a dot density of “3” and another central point is temporarily set in an adjacent unit area having a dot density of “3”, The center point
その後、制御部1は更に、中心点仮設定部13により、ランダムに選択された或いは一定の規則に従って選択された所定数の座標を中心点として仮設定する(ステップS4)(図7の中心点NA1参照。)。
Thereafter, the
この場合も、前述と同様、中心点のそれぞれは、二つの中心点間の距離が所定距離以上となるように仮設定され、その条件を満たす中心点の数がその所定数と一致しない場合には、中心点仮設定部13は、その所定値(ドット密度勾配ベクトルの大きさに関する閾値)を調整することによって仮設定される中心点の数がその所定数と一致するようにする。
Also in this case, as described above, each of the center points is provisionally set so that the distance between the two center points is equal to or greater than a predetermined distance, and the number of center points that satisfy the condition does not match the predetermined number. The center point
その後、制御部1は、対応付け部14により、ドット密度勾配ベクトル導出部12が導き出した単位領域毎のドット密度勾配ベクトルであり、大きさが所定値以上のドット密度勾配ベクトルのそれぞれを、中心点仮設定部13が仮設定した中心点のいずれか一つに対応付ける(ステップS5)。
Thereafter, the
この対応付けは、例えば、ドット密度勾配ベクトルの始点座標から各中心点までの距離のそれぞれに対して、そのドット密度勾配ベクトルの大きさ及び向きに基づいた所定の重み付けを行い、その重み付けが行われた距離のうちの最小値をもたらす中心点にその密度勾配ベクトルを属させるという処理を全てのドット密度勾配ベクトルに対して実行することによって実現される。 This association is performed by, for example, performing a predetermined weighting based on the size and direction of the dot density gradient vector for each distance from the starting point coordinates of the dot density gradient vector to each center point. This is realized by executing the process of assigning the density gradient vector to the center point that yields the minimum value of the divided distances for all dot density gradient vectors.
その後、制御部1は、中心点修正部15により、対応付け部14が対応付けたドット密度勾配ベクトルと中心点との間の対応関係に基づいて、中心点仮設定部13が仮設定した中心点NA1、NB1、NC1の座標を修正し(ステップS6)、それら中心点NA1、NB1、NC1を修正後の座標NA2、NB2、NC2に変位させる(図8参照。)。
Thereafter, the
この修正は、例えば、修正対象となる一つの中心点に現に属するドット密度勾配ベクトルのそれぞれの始点座標と修正後(変位後)の新たな中心点との間の距離の合計又は平均値が最小となるようにその新たな修正後の中心点の座標を決定することによって実現される。 In this correction, for example, the total or average value of the distances between the start point coordinates of each dot density gradient vector that currently belongs to one center point to be corrected and the new center point after correction (after displacement) is minimized. This is realized by determining the coordinates of the new center point after correction.
その後、制御部1は、中心点仮設定部13が仮設定した全ての中心点の、修正前の座標と修正後の座標との間の変位量が、閾値TH以下となったか否かを判定する(ステップS7)。
Thereafter, the
中心点仮設定部13が仮設定した中心点の変位量が一つでもその閾値THを上回る場合(ステップS7のNO)、制御部1は、対応付け部14による対応付け(ステップS5)と中心点修正部15による修正(ステップS6)とを再び実行し、全ての中心点の変位量が閾値TH以下となるまで、ステップS5〜ステップS7の処理を繰り返す。
When even one displacement amount of the center point temporarily set by the center point
中心点仮設定部13が設定した全ての中心点の変位量がその閾値TH以下となった場合(ステップS7のYES)、制御部1は、塊状性評価部17により修正後の中心点を中心とするドット集合のそれぞれの塊状性評価値を算出する(ステップS8)。
When the displacement amount of all the center points set by the center point
その後、制御部1は、ドット集合表示部16により、修正後の中心点を中心とするドット集合のそれぞれを出力部3に表示する(ステップS9)(図8参照。)。
Thereafter, the
この表示は、例えば、主成分分析を用いて、中心点仮設定部13が仮設定した中心点NA1、NB1、NC1であり、中心点修正部15がその座標を修正した中心点NA2、NB2、NC2を中心とする楕円を生成し、その楕円を出力部3に表示することによって実現される。
This display is center points NA1, NB1, NC1 temporarily set by the center point
このとき、制御部1は、塊状性評価部17が算出した塊状性評価値が所定値未満となるドット集合を表す楕円を表示対象から除外することによって、塊らしさの強いドット集合を選択的に表示するようにしてもよい。
At this time, the
或いは、制御部1は、ステップS5〜ステップS7の処理の繰り返し回数が所定数に達した場合に、塊状性評価部17によりその時点における中心点を中心とするドット集合のそれぞれの塊状性評価値を算出した上で、ドット集合表示部16により、その時点における中心点を中心とするドット集合を出力部3に表示するようにしてもよい。
Alternatively, when the number of repetitions of the processing of step S5 to step S7 reaches a predetermined number, the
このときも同様に、制御部1は、塊状性評価部17が算出した塊状性評価値が所定値未満となるドット集合を表す楕円を表示対象から除外することによって、塊らしさの強いドット集合を選択的に表示するようにしてもよい。
Similarly, at this time, the
このようにして、ドット集合検出装置100は、処理対象画像(ドット画像)における塊状のドット集合を検出し、そのドット集合の特徴(中心座標及び範囲)をその操作者に分かり易く提示することができる。
In this way, the dot set
その操作者は、その処理対象画像(ドット画像)が、複数の搬送ローラを利用して製造工程内を搬送される長尺の製品の表面画像に基づくものであれば、その製品の表面上に分布する特異部分の形成原因(例えば、故障した洗浄水用ノズルである。)の設置位置(例えば、中心点のX座標に対応する。)、特異部分の形成開始時刻(例えば、楕円範囲内のY軸方向の上端に位置する点のY座標に対応する。)、特異部分の形成終了時刻(例えば、楕円範囲内のY軸方向の下端に位置する点のY座標に対応する。)、又は特異部分の継続時間(例えば、楕円範囲のY軸方向の上端と下端との間の幅に対応する。)等を推定することができる。その結果、その操作者は、それら特異部分の形成原因や形成タイミングを早期に特定し、製品の歩留まりを向上させ、不良品の製造を最低限に抑えることができる。 If the image to be processed (dot image) is based on the surface image of a long product that is transported in the manufacturing process using a plurality of transport rollers, the operator can place the image on the surface of the product. Installation position (for example, corresponding to the X coordinate of the center point) of the cause of formation of the distributed singular part (for example, the nozzle for the washing water that has failed), formation start time of the singular part (for example, within the elliptical range) Corresponding to the Y coordinate of the point located at the upper end in the Y-axis direction.), The formation end time of the singular part (for example, corresponding to the Y coordinate of the point located at the lower end in the Y-axis direction within the ellipse range), or The duration of the singular part (for example, corresponding to the width between the upper end and the lower end in the Y-axis direction of the elliptical range) can be estimated. As a result, the operator can identify the cause of formation and formation timing of these unique portions at an early stage, improve the product yield, and minimize the production of defective products.
また、その操作者は、その処理対象画像(ドット画像)が、表面に模様が形成される製品の表面画像に基づくものであれば、そのドット集合の検出結果に基づいて、その模様が意図した通りに形成されたか否かを判定することができる。 In addition, if the processing target image (dot image) is based on the surface image of the product on which the pattern is formed, the operator intended the pattern based on the detection result of the dot set. It can be determined whether or not it has been formed.
また、ドット集合検出装置100は、ドット密度の変動の大きさ及び向きを表すドット密度勾配ベクトルを用いてドット集合を検出するので、処理対象画像(ドット画像)の平均ドット密度(処理対象画像(ドット画像)における特異画素(ドット)の分布が全体的に密であるか粗であるか)にかかわらず、ドット集合を的確に検出することができる。
Further, since the dot set
また、ドット集合検出装置100は、処理対象画像生成部10が処理対象画像(ドット画像)を生成する際の条件(例えば、単位領域の大きさである。)、及び、中心点仮設定部13が中心点を仮設定する際の条件(例えば、仮設定される二つの中心点の間の最小距離、中心点が仮設定される単位領域の最小ドット密度、ランダム或いは一定の規則に従って仮設定される中心点の数、ドット密度に基づいて仮設定される中心点の数、仮設定される中心点の合計数である。)を、その処理対象画像(ドット画像)の基となる基礎画像(例えば、表面画像である。)の性質に応じて任意に設定できるので、その基礎画像の性質の違いにかかわらずドット集合を的確に検出することができる。
In addition, the dot set
以上、本発明の好ましい実施例について詳説したが、本発明は、上述した実施例に制限されることはなく、本発明の範囲を逸脱することなしに上述した実施例に種々の変形及び置換を加えることができる。 Although the preferred embodiments of the present invention have been described in detail above, the present invention is not limited to the above-described embodiments, and various modifications and substitutions can be made to the above-described embodiments without departing from the scope of the present invention. Can be added.
例えば、上述の実施例において、ドット集合検出装置100は、ドット集合表示部16により、中心点仮設定部13が仮設定した中心点のそれぞれに対応するドット集合を表示するが、複数のドット集合を結合し一つのドット集合として表示するようにしてもよい。
For example, in the above-described embodiment, the dot set
具体的には、ドット集合表示部16は、二つのドット集合のそれぞれを表す二つの楕円の中心点、形状、配置、及び重複面積の少なくとも一つが所定の条件を満たす場合に(例えば、重複面積が所定値以上となる場合に)、それら二つのドット集合を結合し、新たな中心点の座標(例えば、二つの中心点の間の中点である。)を決定した上で、結合後の一つのドット集合を表す楕円を表示するようにしてもよい。
Specifically, the dot set
1 制御部
2 画像取得部
3 出力部
10 処理対象画像生成部
11 ドット密度取得部
12 ドット密度勾配ベクトル導出部
13 中心点仮設定部
14 対応付け部
15 中心点修正部
16 ドット集合表示部
17 塊状性評価部
100 ドット集合検出装置
DESCRIPTION OF
Claims (6)
前記ドット画像における単位領域のそれぞれのドット密度を取得するドット密度取得部と、
前記ドット画像における単位領域のそれぞれのドット密度に基づいて該単位領域のそれぞれに対応するドット密度勾配ベクトルを導き出すドット密度勾配ベクトル導出部と、
前記ドット集合の中心となり得る中心点を仮設定する中心点仮設定部と、
前記ドット密度勾配ベクトルのそれぞれと前記中心点の一つとを対応付ける対応付け部と、
前記中心点と前記ドット密度勾配ベクトルのそれぞれとの間の対応関係に基づいて前記中心点の座標を修正する中心点修正部と、
前記中心点と前記ドット密度勾配ベクトルのそれぞれとの間の対応関係に基づいて検出したドット集合に関する情報を表示するドット集合表示部と、
を備えることを特徴とするドット集合検出装置。 A dot set detection device for detecting a clustered dot set from a dot image,
A dot density acquisition unit that acquires the dot density of each unit region in the dot image;
A dot density gradient vector deriving unit for deriving a dot density gradient vector corresponding to each of the unit regions based on the dot density of each of the unit regions in the dot image;
A central point temporary setting unit that temporarily sets a central point that can be the center of the dot set;
An association unit that associates each of the dot density gradient vectors with one of the center points;
A center point correction unit that corrects the coordinates of the center point based on the correspondence between the center point and each of the dot density gradient vectors;
A dot set display unit that displays information about the dot set detected based on the correspondence between the center point and each of the dot density gradient vectors;
A dot set detection apparatus comprising:
ことを特徴とする請求項1に記載のドット集合検出装置。 The dot set display unit displays a circle or an ellipse surrounding a plurality of unit regions corresponding to a dot density gradient vector belonging to the center point, with the coordinates of the center point being the center.
The dot set detection apparatus according to claim 1.
ことを特徴とする請求項2に記載のドット集合検出装置。 The dot set display unit displays a circle or ellipse in which a value obtained by dividing the number of dots included in the circle or ellipse by the area of the circle or ellipse is a predetermined value or more among the circle or ellipse.
The dot set detection apparatus according to claim 2.
ことを特徴とする請求項1乃至3の何れか一項に記載のドット集合検出装置。 The center point temporary setting unit is configured such that the distance between the center points is equal to or greater than a predetermined distance, the coordinates of the unit area where the dot density is equal to or greater than a predetermined value, the coordinates of the unit area selected at random, and a predetermined rule. A predetermined number of coordinates including at least one of the coordinates of the selected unit region are temporarily set as the coordinates of the center point;
The dot set detection apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein
ことを特徴とする請求項1乃至4の何れか一項に記載のドット集合検出装置。 The dot set display unit is information regarding the dot set when the distance between the coordinates before correction and the coordinates after correction of all the center points corrected by the center point correction unit is equal to or less than a predetermined distance. Display,
The dot set detection device according to any one of claims 1 to 4, wherein
前記ドット画像における単位領域のそれぞれのドット密度を取得するドット密度取得ステップと、
前記ドット画像における単位領域のそれぞれのドット密度に基づいて該単位領域のそれぞれに対応するドット密度勾配ベクトルを導き出すドット密度勾配ベクトル導出ステップと、
前記ドット集合の中心となり得る中心点を仮設定する中心点仮設定ステップと、
前記ドット密度勾配ベクトルのそれぞれと仮設定された前記中心点の一つとを対応付ける第一対応付けステップと、
前記中心点仮設定ステップにおいて仮設定された前記中心点と前記ドット密度勾配ベクトルとの間の対応関係に基づいて前記中心点の座標を修正する第一中心点修正ステップと、
前記ドット密度勾配ベクトルのそれぞれと修正後の前記中心点の一つとを対応付ける第二対応付けステップと、
前記第二対応付けステップにおいて対応付けられた前記中心点と前記ドット密度勾配ベクトルとの間の対応関係に基づいて前記中心点の座標を修正する第二中心点修正ステップと、
前記第二中心点修正ステップにおいて修正された全ての中心点の修正前の座標と修正後の座標との間の距離が所定距離以下となった場合、或いは、修正回数が所定数に達した場合に、前記中心点に属するドット密度勾配ベクトルに対応する複数の単位領域を囲む円又は楕円のうち、該円又は楕円に含まれるドット数を該円又は楕円の面積で除した値が所定値以上となる円又は楕円を表示するドット集合表示ステップと、
を含むことを特徴とするドット集合検出方法。 A dot set detection method for detecting a clustered dot set from a dot image,
A dot density acquisition step of acquiring the dot density of each of the unit areas in the dot image;
A dot density gradient vector derivation step for deriving a dot density gradient vector corresponding to each of the unit areas based on the dot density of each of the unit areas in the dot image;
A temporary center point setting step for temporarily setting a central point that can be the center of the dot set;
A first associating step of associating each of the dot density gradient vectors with one of the temporarily set center points;
A first center point correction step of correcting the coordinates of the center point based on the correspondence between the center point temporarily set in the center point temporary setting step and the dot density gradient vector;
A second associating step of associating each of the dot density gradient vectors with one of the corrected center points;
A second center point correction step of correcting the coordinates of the center point based on the correspondence between the center point and the dot density gradient vector associated in the second association step;
When the distance between the coordinates before correction and the coordinates after correction of all the center points corrected in the second center point correction step is less than a predetermined distance, or when the number of corrections reaches a predetermined number Further, among circles or ellipses surrounding a plurality of unit regions corresponding to the dot density gradient vector belonging to the center point, a value obtained by dividing the number of dots contained in the circle or ellipse by the area of the circle or ellipse is a predetermined value or more A dot set display step for displaying a circle or an ellipse,
A dot set detection method comprising:
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