JP5479309B2 - マハラノビス基準空間の生成方法、検査方法及び検査装置 - Google Patents
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Description
その第一の取得ステップで取得した前記良品画像から、他の領域に比べて良品の程度が劣る領域である良品グレー領域を検出する検出ステップと、
その検出ステップで検出した前記良品グレー領域の輝度分布を示した良品輝度分布データを算出する算出ステップと、
その算出ステップで算出した前記良品輝度分布データに基づいて、マハラノビス距離を算出するための基準空間を生成する生成ステップと、を含むことを特徴とする。
被検査対象となる検査品の画像を検査画像として取得する第二の取得ステップと、
その第二の取得ステップで取得した前記検査画像に、不良の可能性がある領域である検査品グレー領域が含まれているか否かを判断する判断ステップと、
その判断ステップで前記検査品グレー領域が含まれていると判断した場合に、前記検査品グレー領域の輝度分布を示した検査品輝度分布データを算出する第二の算出ステップと、
その算出ステップで算出した前記検査品輝度分布データと前記基準空間とに基づいて、前記検査画像のマハラノビス距離を算出する第三の算出ステップと、
その第三の算出ステップで算出した前記マハラノビス距離に基づいて、前記検査品の良否判定を行う良否判定ステップと、を含むことを特徴とする。
被検査対象となる検査品の画像を検査画像として取得する取得手段と、
その取得手段が取得した前記検査画像に、不良の可能性がある領域である検査品グレー領域が含まれているか否かを判断する判断手段と、
その判断手段が前記検査品グレー領域が含まれていると判断した場合に、前記検査品グレー領域の輝度分布を示した検査品輝度分布データを算出する輝度分布データ算出手段と、
その算出手段が算出した前記検査品輝度分布データと前記記憶手段に記憶された前記基準空間とに基づいて、前記検査画像のマハラノビス距離を算出するマハラノビス距離算出手段と、
そのマハラノビス距離算出手段が算出した前記マハラノビス距離に基づいて、前記検査品の良否判定を行う良否判定手段と、を備えることを特徴とする。これにより、本発明の検査方法と同じ効果を得ることができる。
10 画像処理用PC
11 CPU
12 メモリ
20 報知器
30 カメラ
61〜65 良品画像
621、631、651 良品グレー領域
71〜79 検査画像
711、721、731、741、771、781、791 検査品グレー領域
Claims (11)
- 良品サンプルの画像を良品画像として取得する第一の取得ステップと、
その第一の取得ステップで取得した前記良品画像から、他の領域に比べて良品の程度が劣る領域である良品グレー領域を検出する検出ステップと、
その検出ステップで検出した前記良品グレー領域の輝度分布を示した良品輝度分布データを算出する算出ステップと、
その算出ステップで算出した前記良品輝度分布データに基づいて、マハラノビス距離を算出するための基準空間を生成する生成ステップと、を含むことを特徴とするマハラノビス基準空間の生成方法。 - 前記検出ステップは、前記良品画像に対して所定の画像処理を施すことにより前記良品グレー領域を検出するステップであることを特徴とする請求項1に記載のマハラノビス基準空間の生成方法。
- 前記算出ステップは、前記良品グレー領域の各画素の輝度値のうち所定の第一閾値より大きい各輝度値と前記第一閾値との差分値をそれぞれ算出し、それら差分値の合計値と、前記良品グレー領域の各画素の輝度値のうち前記第一閾値より小さい各輝度値と前記第一閾値との差分値をそれぞれ算出し、それら差分値の合計値の少なくとも一方を前記良品輝度分布データとして算出するステップであることを特徴とする請求項1又は2に記載のマハラノビス基準空間の生成方法。
- 前記算出ステップは、前記良品グレー領域の各画素のうち所定の第二閾値より大きい輝度値の画素の数と前記第二閾値より小さい輝度値の画素の数の少なくとも一方を前記良品輝度分布データとして算出するステップであることを特徴とする請求項1又は2に記載のマハラノビス基準空間の生成方法。
- 前記算出ステップは、前記良品グレー領域の各画素の輝度値のうち所定の第一閾値より大きい各輝度値と前記第一閾値との各差分値の合計値、前記良品グレー領域の各画素の輝度値のうち前記第一閾値より小さい各輝度値と前記第一閾値との各差分値の合計値、前記良品グレー領域の各画素のうち所定の第二閾値より大きい輝度値の画素の数、及び前記良品グレー領域の各画素のうち前記第二閾値より小さい輝度値の画素の数の少なくともいずれか一つを前記良品輝度分布データとして算出するステップであることを特徴とする請求項1又は2に記載のマハラノビス基準空間の生成方法。
- 請求項1〜5のいずれか1項に記載のマハラノビス基準空間の生成方法と、
被検査対象となる検査品の画像を検査画像として取得する第二の取得ステップと、
その第二の取得ステップで取得した前記検査画像に、不良の可能性がある領域である検査品グレー領域が含まれているか否かを判断する判断ステップと、
その判断ステップで前記検査品グレー領域が含まれていると判断した場合に、前記検査品グレー領域の輝度分布を示した検査品輝度分布データを算出する第二の算出ステップと、
その算出ステップで算出した前記検査品輝度分布データと前記基準空間とに基づいて、前記検査画像のマハラノビス距離を算出する第三の算出ステップと、
その第三の算出ステップで算出した前記マハラノビス距離に基づいて、前記検査品の良否判定を行う良否判定ステップと、を含むことを特徴とする検査方法。 - 前記判断ステップで前記検査品グレー領域が含まれていないと判断した場合には、前記検査品を良品と判定する良品判定ステップを含むことを特徴とする請求項6に記載の検査方法。
- 前記判断ステップは、前記検査画像に対して、前記画像処理と同じ画像処理を施すことにより、前記検査品グレー領域が含まれているか否かを判断するステップであることを特徴とする請求項6又は7に記載の検査方法。
- 請求項1〜5のいずれか1項に記載のマハラノビス基準空間の生成方法で生成された前記基準空間が記憶された記憶手段と、
被検査対象となる検査品の画像を検査画像として取得する取得手段と、
その取得手段が取得した前記検査画像に、不良の可能性がある領域である検査品グレー領域が含まれているか否かを判断する判断手段と、
その判断手段が前記検査品グレー領域が含まれていると判断した場合に、前記検査品グレー領域の輝度分布を示した検査品輝度分布データを算出する輝度分布データ算出手段と、
その算出手段が算出した前記検査品輝度分布データと前記記憶手段に記憶された前記基準空間とに基づいて、前記検査画像のマハラノビス距離を算出するマハラノビス距離算出手段と、
そのマハラノビス距離算出手段が算出した前記マハラノビス距離に基づいて、前記検査品の良否判定を行う良否判定手段と、を備えることを特徴とする検査装置。 - 前記マハラノビス距離算出手段は、前記検査品輝度分布データを正規化する正規化手段を含み、その正規化手段が正規化した前記検査品輝度分布データと前記基準空間とに基づいて、前記マハラノビス距離を算出するものであることを特徴とする請求項9に記載の検査装置。
- 前記判断手段が前記検査品グレー領域が含まれていないと判断した場合に、前記検査品を良品と判定する良品判定手段を備えることを特徴とする請求項9又は10に記載の検査装置。
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