CN102630299B - 缺陷检查用图像处理装置和缺陷检查用图像处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种缺陷检查用图像处理装置等，其能够用产生的光线路径的不同变化来一次性以足够的精度检测出各种类型的缺陷。缺陷检查用图像处理装置(图像分析装置)(6)是对将移动中的成型片用区域相机(5)在时间上连续拍摄的图像数据进行处理的装置，包括：数据提取部(11)，其对于图像数据上不同的多个位置，从不同的图像数据中分别提取相同位置的行数据；数据存储部(13)，其按照图像数据上的每个位置将多个行数据在时序上进行排列，从而生成多个行合成图像数据；变化量计算部(15)，其对多个行合成图像数据进行微分操作符运算，生成多个强调图像数据；相同部位判定提取部(16)，其从多个强调图像数据中提取表示成型片的相同部位的强调图像数据；和累计部17，其按照每个像素将提取的强调图像数据的亮度值进行累计，从而生成缺陷检查用图像数据。

Description

缺陷检查用图像处理装置和缺陷检查用图像处理方法

技术领域

本发明涉及用于检查片状等被检查物的缺陷的缺陷检查系统以及用于它的缺陷检查用摄像装置、缺陷检查用图像处理装置、缺陷检查用图像处理程序、用于记录缺陷检查用图像处理程序的计算机可读取的记录介质和缺陷检查用图像处理方法。 

背景技术

一般地，在检查片状的被检查物的缺陷时，经常使用下述方法：将光照射到被检查物上，通过测量和分析其透射光或者反射光，来检测被检查物的缺陷。该方法根据缺陷检查装置的光学系统的配置，如图15所示，大体分类为4种。 

图15(a)所示的光学系统的配置被称为正透射法，图15(b)所示的光学系统的配置被称为透射散射法。一般地，如正透射法和透射散射法那样，用于测量透射光的方法在检查光透射率较高的被检查物502时被使用。此外，图15(c)所示的光学系统的配置被称为正反射法，图15(d)所示的光学系统的配置被称为反射散射法。一般地，如正反射法和反射散射法那样，用于测量反射光的方法在检查光透射率较低的被检查物502时被使用。 

此外，将以下方法称为明视场法，即：如正透射法和正反射法那样，在从光源503照射的光的光轴上配置行传感器(line sensor)501，用行传感器501测量来自被检查物502的非散射光(正透射光或者正反射光)的方法。另一方面，将以下方法称为暗视场法或者光轴错开法，即：如透射散射法和反射散射法那样，与从光源503照射的光的光轴上错开而配置行传感器501，在光源503和被检查物502之间配置遮光体(刀刃)504使得来自被检查物502的非散射光不直接入射到行传感器501，使行传感器 501的焦点与遮光体504的端部对准，并且用行传感器501测量来自被检查物502的散射光(散射透射光或者散射反射光)的方法。而且，在暗视场法或者光轴错开法中，也可以省略遮光体504而配置行传感器501使得来自被检查物502的非散射光不直接入射到行传感器501。 

在明视场法中，由于来自光源503的光由被检查物502的缺陷进行散射，因此行传感器501接收的非散射光的光量会减少。在明视场法中，根据该行传感器501接收的光的减少量(变化量)来判断被检查物502的缺陷的有无。对于明视场法，由于检测灵敏度较低，因此是适合于检测减少量大且缺陷较大的情况的方法。与暗视场法比较，由于光学系统的配置容易进行，因此工作稳定，易于实用化。 

另一方面，在暗视场法中，光传感器501接收由被检查物502的缺陷所散射的光，根据该光接收量来判断被检查物502的缺陷的有无。对于暗视场法，与明视场法相比，缺陷的检测灵敏度较高，能够检测微小的凹凸(缺陷)。但是，由于需要将光学系统(行传感器501、光源503和遮光体504)高精度地配置，因此实用化受到限制。 

一般地，由于能够用目视确认被检查物较大的缺陷，因此希望缺陷检查装置能够检测微小的缺陷。因此，在缺陷检查装置中使用暗视场法的情况较多。 

但是，由于在暗视场法中如上述那样在实用中光学系统的配置是困难的，因此存在难以精度良好地检查被检查物的缺陷的问题。 

专利文献1公开了用于解决该问题的技术。专利文献1公开的技术，为了高精度地检测被检查物的缺陷的有无，对于光学系统的配置，规定了合适的遮光体的大小。 

(现有技术文献) 

(专利文献) 

专利文献1：日本特开2007-333563号公报(2007年12月27日公开) 

专利文献2：日本特开2008-292171号公报(2008年12月4日公开) 

(发明概要) 

(发明所要解决的技术问题) 

但是，由于由被检查物的缺陷引起怎样的光线路径的变化按照缺陷的 类型(大小等)而不同，因此，合适的光学系统的配置(光源和光接收装置之间的位置关系等)、遮光体的大小实际上按照缺陷的类型(大小等)而不同。在专利文献1中还记载了为了检测光学变形微小的缺陷，需要将线性透射照明装置与光接收机构的位置相邻(第[0009]段)。因此，对于上述那样的现有技术，存在下述的问题：一次性以足够的精度对由缺陷产生的光线路径的变化不同的各种类型的缺陷进行检查是困难的。在使用暗视场法的缺陷检查装置中，如上所述，由于需要高精度地配置光学系统，因此根据缺陷的类型来变更光学系统的配置和遮光体的大小在实用上是困难的。因此，在现有技术的使用暗视场法的缺陷检查装置中存在下述的问题：通过选择能够对较多存在的特定类型的缺陷进行检测的光学系统的配置和遮光体的大小来进行使用，有时并不能够以足够的精度来检测一部分类型的缺陷。 

发明内容

本发明是鉴于上述问题而提出的，其目的在于，能够实现一种一次性以足够的精度对由缺陷产生的光线路径的变化不同的各种类型的缺陷进行检测的缺陷检查系统以及用于它的缺陷检查用摄像装置、缺陷检查用图像处理装置、缺陷检查用图像处理程序、以及用于记录缺陷检查用图像处理程序的计算机可读取的记录介质和缺陷检查用图像处理方法。 

为了解决上述问题，本发明的缺陷检查用图像处理装置，是处理在使被检查物和摄像部进行相对移动的状态下由摄像部在时间上连续拍摄到的上述被检查物的二维图像的图像数据、且由此生成用于检查上述被检查物的缺陷的缺陷检查用图像数据的缺陷检查用图像处理装置，包括：相同行提取机构，其从多个不同的图像数据中，分别提取图像数据上位置相同的1行的行数据；以及行合成机构，其将由上述相同行提取机构所提取的行数据按时序进行排列，从而生成多行的行合成图像数据，上述相同行提取机构是对于上述图像数据上不同的多个位置，分别提取上述行数据的机构，上述行合成机构是针对上述图像数据上的每个位置，将由上述相同行提取机构所提取的行数据按时序进行排列，从而生成不同的多个行合成图像数据的机构，该装置还包括：操作符运算机构，其对上述多个行合成图 像数据，分别进行使用了用于强调亮度变化的操作符的运算，生成1行或者多行的多个强调图像数据；以及累计机构，其针按照每个像素来累计对上述被检查物的相同部位进行表示的上述多个强调图像数据的亮度值，从而生成缺陷检查用图像数据。 

此外，为了解决上述问题，本发明的缺陷检查用图像处理方法，是处理在使被检查物和摄像部进行相对移动的状态下由摄像部在时间上连续拍摄到的上述被检查物的二维图像的图像数据、且由此生成用于检查上述被检查物的缺陷的缺陷检查用图像数据的缺陷检查用图像处理方法，包括：相同行提取步骤，从多个不同的图像数据中，分别提取图像数据上位置相同的1行的行数据；以及行合成步骤，将在上述相同行提取步骤所提取的行数据按时序进行排列，从而生成多行的合成图像数据，上述相同行提取步骤是对于上述图像数据上不同的多个位置，分别提取上述行数据的步骤，上述行合成步骤是针对上述图像数据上的每个位置，将在上述相同行提取步骤所提取的行数据按时序进行排列，从而生成不同的多个的行合成图像数据的步骤，该方法还包括：操作符运算步骤，对上述多个行合成图像数据，分别进行使用了用于强调亮度变化的操作符的运算，生成1行或者多行的多个的强调图像数据；以及累计步骤，按照每个像素来累计对上述被检查物的相同部位进行表示的上述多个强调图像数据的亮度值，从而生成缺陷检查用图像数据。 

此外，根据上述构成，从由摄像部在时间上连续拍摄到的上述被检查物的二维图像的多个不同的图像数据中，分别提取图像数据上位置相同的1行的行数据，对于上述图像数据上不同的多个位置，同样地进行该提取处理。然后，将提取的行数据按照上述图像数据上的每个位置在时序上进行排列，从而生成由多个行构成的不同的多个行合成图像数据。由于使被检查物和摄像部进行相对移动，因此上述不同的多个行合成图像数据是与分别以不同的拍摄角度对上述被检查物进行了拍摄的图像数据相当的数据。因此，通过生成上述行合成图像数据，不变更摄像部相对于上述被检查物的拍摄角度，就能够得到以不同的拍摄角度对上述被检查物进行拍摄的多个图像数据。因此，在对因缺陷产生的光线路径的变化不同的各种类型的缺陷分别进行检查时，能够获得以最佳的多个拍摄角度所拍摄到的行 合成图像数据。因此，获得如下效果：通过参考该多个行合成图像数据，能够对因缺陷产生的光线路径的变化不同的被检查物上的各种类型的缺陷一次性以足够的精度进行检测。即使光学系统的配置精度不高，由于得到的多个行合成图像数据的任何一个变成与在将光学系统精度良好地配置时所得到的图像数据同等，因此能够精度良好地检测缺陷。 

此外，根据上述构成，操作符运算机构通过对上述多个行合成图像数据分别进行使用了用于强调亮度变化的操作符的运算，来分别生成1行或者多行的强调图像数据。因此，由于上述多个行合成图像数据的各个像素上的亮度变化被强调，因此易于检测出微小缺陷、细缺陷或者浅缺陷等。 

此外，根据上述构成，按每个像素来累计对上述被检查物的相同部位进行表示的上述多个强调图像数据的强调图像数据的亮度值，从而生成缺陷检查用图像数据。通过进行累计，能够降低噪声。 

此外，得到表示上述被检查物的相同部位的上述多个强调图像数据的方法没有特别地限定，例如包括：(1)在上述相同行提取之前，从多个不同的图像数据当中分别确定表示相同部位的行数据，对各个行数据附加表示相同部位的识别符，在上述操作符运算之后，在上述累计之前，基于上述识别符从上述多个强调图像数据当中提取表示上述被检查物的相同部位的上述多个强调图像数据的方法；(2)在上述相同行提取之前，从多个不同的图像数据当中分别确定表示相同部位的行数据，对各个行数据附加表示相同部位的识别符，在上述行合成之后，在上述操作符运算之前，基于上述识别符从上述多个行合成图像数据当中提取表示上述被检查物的相同部位的上述多个行合成图像数据，对提取的表示上述被检查物的相同部位的上述多个行合成图像数据，通过进行上述操作符运算，生成表示上述被检查物的相同部位的上述多个强调图像数据的方法；(3)在上述操作符运算之后，在上述累计之前，从多个不同的强调图像数据当中分别确定和提取表示相同部位的强调图像数据的方法；(4)在上述行合成之后，在上述操作符运算之前，从多个不同的行合成图像数据当中分别确定和提取表示相同部位的强调图像数据，对提取的表示上述被检查物的相同部位的上述多个行合成图像数据，通过进行上述操作符运算，生成表示上述被检查物的相同部位的上述多个强调图像数据的方法；等等。 

此外，本发明的缺陷检查用图像处理装置，优选地，上述操作符运算机构是通过对上述多个行合成图像数据进行使用了微分操作符的运算，来计算上述多个行合成图像数据的中心行上的在各个像素中的沿着与中心行正交的方向的亮度值的梯度，且将上述多个行合成图像数据的中心行上的各个像素的亮度值置换成在各个像素中的亮度值的梯度的绝对值，从而生成新的1行的强调图像数据的机构。 

根据上述构成，上述操作符运算机构对上述多个行合成图像数据进行使用了微分操作符的运算，计算出上述多个行合成图像数据的中心行上的在各个像素中的沿着与中心行正交的方向的亮度值的梯度，且将上述多个行合成图像数据的中心行上的各个像素的亮度值置换成在各个像素中的亮度值的梯度的绝对值，从而生成新的1行的强调图像数据。通过用绝对值处理亮度值，亮度值的梯度即使或者为正或者为负，都能够将两者没有区别地处理作为表示缺陷的数据。也就是说，由于能够同样地处理映在明侧的缺陷和映在暗侧的缺陷，因此即使光学系统的配置精度不高，也能够精度良好地检测缺陷。此外，通过按照每个像素将上述多个强调图像数据的亮度值进行累计而生成缺陷检查用图像数据，能够使表示缺陷的数据不相抵消地进行相加，因此，即使是对由于光学系统的配置而使得映在明侧还是映在暗侧会发生变化的这样的缺陷，也能够进行检测(经验上可知实际上这样的缺陷存在很多)。 

此外，本发明的缺陷检查用图像处理装置，优选地，上述累计机构是对于分别表示上述被检查物的多个部分的上述多个强调图像数据，针对上述被检查物的每个部位，将该强调图像数据的亮度值按照每个像素进行累计，从而生成分别表示上述被检查物的多个部位的多个缺陷检查用图像数据的机构，该装置还包括图像生成机构，其使分别表示上述被检查物的多个部位的多个缺陷检查用图像数据与上述被检查物的部位相对应地进行排列，从而合成新的缺陷检查用图像数据。 

根据上述构成，图像生成机构通过与上述被检查物的部位相对应地排列，从而合成新的缺陷检查用图像数据。由于图像生成机构合成的缺陷检查用图像数据的位置与上述被检查物的部位相对应，因此能够容易地检测出在被检查物整体的哪个位置上具有缺陷。 

此外，本发明的缺陷检查用图像处理装置，优选地，上述累计机构，每当上述摄像部进行拍摄时，自上述被检查物的开头部位起按顺序针对上述被检查物的每个部位，将对上述被检查物的相同部位的上述多个强调图像数据的亮度值按照每个像素进行累计，从而生成分别表示上述被检查物的多个部位的多个缺陷检查用图像数据。 

根据上述构成，上述累计机构每当上述摄像部进行拍摄时，自上述被检查物的开头部位起按顺序对上述被检查物的每个部位，将对上述被检查物的相同部位进行表示的上述多个强调图像数据的亮度值按照每个像素进行累计，从而生成分别表示上述被检查物的多个部位的多个缺陷检查用图像数据。因此，每当上述摄像部进行拍摄时，能够根据强调图像数据生成缺陷检查用图像数据。因此，由于能够输出用于按每帧识别缺陷的有无的图像，因此能够实时地进行缺陷检查。 

此外，本发明的缺陷检查用摄像装置，包括所述缺陷检查用图像处理装置和在使被检查物和摄像部进行相对移动的状态下，在时间上连续拍摄述被检查物的二维图像的摄像部。 

根据上述构成，由于包含所述缺陷检查用图像处理装置，因此能够提供一种缺陷检查用摄像装置，其能够对因缺陷产生的光线路径的变化不同的各种类型的缺陷一次性以足够的精度进行检测。 

此外，本发明的缺陷检查系统，是用于检查被检查物的缺陷的缺陷检查系统，包括：所述缺陷检查用摄像装置；和移动机构，使上述被检查物和上述摄像部进行相对移动。 

根据上述构成，由于包含所述缺陷检查用摄像装置，因此能够提供一种缺陷检查系统，其能够对因缺陷产生的光线路径的变化不同的各种类型的缺陷一次性以足够的精度进行检测。 

本发明的缺陷检查系统，包括：光源，其将光照射到上述被检查物上；和遮光体，其将从上述光源经上述被检查物透射或者反射而入射到上述摄像部的光进行一部分遮挡，该系统使用暗视场法来检查被检查物的缺陷。 

根据上述构成，由于观察区域内包含从明视场的状态过渡到暗视场的状态之过程的各种各样的光学条件，因此与单独使用暗视场法或者明视场法的情况相比，能够灵敏度良好地检测缺陷，能够检测微小缺陷。而且， 根据上述构成，与使用需要将光学系统高精度配置的现有技术的暗视场法的缺陷检查系统不同，不需要高精度地配置光学系统。 

此外，上述缺陷检查用图像处理装置可以由计算机来实现，在该情况下，通过使计算机工作作为上述缺陷检查用图像处理装置的各个机构，由计算机实现上述缺陷检查用图像处理装置的控制程序、以及记录它的能够计算机读取的记录介质也纳入本发明的范畴。 

(发明效果) 

如上所述，本发明能够得到对被检查物的相同部分以不同的拍摄角度进行了拍摄的多个数据。由此，通过参考该多个数据，获得能够检测被检查物上的各种类型的缺陷的效果。 

附图说明

图1是表示构成本发明一个实施方式的缺陷检查系统的作为图像处理部的图像分析装置的主要部分的构成的功能方框图。 

图2是表示包括区域相机(area camera)、线性光源和刀刃的缺陷检查用光学系统的位置关系的示意图，(a)是其立体图，(b)是表示其yz平面的示意图。 

图3是表示本发明一个实施方式的缺陷检查系统的概要的示意图。 

图4是表示行合成的处理的示意图，(a)是表示区域相机拍摄的480张图像以时序排列的概念图，(b)是表示将该480张图像数据(#1～#480)按顺序从左开始并列排列的状态的示意图，(c)是表示从480张的各个图像数据中提取第N号的行而排列的状态的示意图。 

图5(a)是表示区域相机拍摄的图像的示意图，(b)是表示从区域相机拍摄的480张的图像数据中提取刀刃附近行并进行行合成的图像的示意图。 

图6是表示图像处理的一个例子的示意图，(a)是行合成的原始的图像，(b)是对(a)所示的图像进行了7×7垂直微分滤波处理的图像，(c)是对(b)所示的图像通过使用拉普拉斯操作符直方图法根据固定的阈值而二值化的图像。 

图7是表示RT-LCI(Real Time Line Composition and Integration：实 时行合成累计；对于该内容，后述)中的图像分析装置的各个部分的动作流程的示意图。 

图8a是表示RT-LCI处理的概要的示意图，是按每1帧对各个存储部所存储的图像数据和显示部所显示的图像的状态进行表示的状态转移图。 

图8b是表示RT-LCI处理的概要的示意图，是表示区域相机的拍摄范围和被检查物之间的关系的示意图。 

图8c是表示RT-LCI处理的概要的示意图，是表示用于生成最初所生成的RT-LCI数据的处理的示意图。 

图9是表示第2存储部所存储的行数据、变化量计算部使用的微分操作符、变化量计算部计算的亮度数据的值的一个例子的示意图。 

图10是示意地表示由被检查物的厚度或者翘曲引起的光轴的偏差发生的样子的示意图。 

图11是表示实施例的情况，(a)是表示区域相机拍摄的图像的一个例子的示意图，(b)是表示由本发明一个实施例的缺陷检查系统得到的RT-LCI图像的一个例子的示意图。 

图12是表示实施例的情况，(a)是表示区域相机拍摄的图像的一个例子的示意图，(b)是表示行合成图像的一个例子的示意图，(c)是表示由本发明一个实施例的缺陷检查系统得到的RT-LCI图像的一个例子的示意图。 

图13是表示实施例的情况，(a)是表示区域相机拍摄的图像的一个例子的示意图，(b)是表示行合成图像的一个例子的示意图，(c)是表示由本发明一个实施例的缺陷检查系统得到的RT-LCI图像的一个例子的示意图。 

图14是表示实施例的情况，(a)是表示区域相机拍摄的图像的一个例子的示意图，(b)是表示行合成图像的一个例子的示意图，(c)是表示由本发明一个实施例的缺陷检查系统得到的RT-LCI图像的一个例子的示意图。 

图15是表示作为现有技术的缺陷检查装置的光学系统的配置的情况，(a)是正透射法的光学系统的配置，(b)是透射散射法的光学系统的配置，(c)是正反射法的光学系统的配置，(d)是反射散射法的光学系统 的配置。 

具体实施方式

参考附图，以下说明本发明的一个实施方式。 

本实施方式的缺陷检查系统是用于检测成型片的缺陷的系统。本实施方式的缺陷检查系统适合于光透射性的成型片、特别是由热可塑性树脂等树脂构成的成型片的检查。作为由树脂构成的成型片，例如，可以举出通过实施将从压碾机压出的热可塑性树脂通过辊的间隙并在表面上赋予平滑或者光泽的处理、并且通过收取辊在输送辊上进行冷却并进行收取而被成型的成型片。能够适用于本实施方式的热可塑性树脂，例如是甲基丙烯酸酯树脂、甲基丙烯酸甲酯苯乙烯共聚物、诸如聚乙烯或者聚丙烯的聚烯烃、聚碳酸酯、聚氯乙烯、聚苯乙烯、聚乙烯醇、三乙酰纤维素树脂等。成型片可以仅由这些热可塑性树脂当中的一个构成，也可以是将这些热可塑性树脂的多个种类进行层叠的构成(层叠片)。本实施方式的缺陷检查系统，适合于诸如偏振薄膜或者相位差薄膜等的光学薄膜的检查，特别适合于卷成卷筒纸状而保存和输送的长的光学薄膜的检查。成型片可以具有任何的厚度，例如既可以具有一般被称为薄膜那样的比较薄的厚度，也可以具有一般被称为板那样的比较厚的厚度。 

作为成型片的缺陷的例子，包括：诸如气泡(成型时产生的缺陷等)、白点(鱼眼：fisheye)、异物、轮胎痕迹、碰撞痕迹、划伤等的点缺陷；尼克斯(knicks)、条纹(因厚度的不同而产生的缺陷等)等。 

当在暗视场法中使用行传感器来检测上述各种缺陷时，可考虑行传感器的拍摄行的变动允许值(一般在几十～几百微米左右)内使行传感器移动。但是，如上所述，在暗视场法中，由于需要高精度地配置光学系统，因此在一点一点地改变行传感器的拍摄行(拍摄角度)的同时，在相同条件下检测缺陷是困难的。此外，尽管还可考虑使行传感器多个并列来同时对多个拍摄行进行拍摄的方法，但是通过配置多个行传感器会使装置系统变得复杂，而需要更高精度地配置光学系统。 

因此，本发明人考虑到：根据以下的理由，如果是近轴条件下，则通过使用区域相机，能够在与排列几十个行传感器的情况相同的光学条件下 进行拍摄。基于图2，说明近轴条件下的区域相机的特性。图2是表示包括区域相机5、线性光源4和刀刃7的缺陷检查用光学系统的位置关系的示意图。如图2(a)所示，将区域相机5配置在线性光源4的上部，使得线性光源4的中心与拍摄范围的中心一致，且以从区域相机5观察时遮住一半的线性光源4的方式配置刀刃7。这里，将线性光源4的中心设为原点，将线性光源4的长边方向设为X轴，将线性光源4的短边方向设为Y轴，将从区域相机5向着线性光源4的方向设为Z轴。图2(b)是从图2(a)的X轴方向观察的图。区域相机5包含CCD(电荷耦合器件)51和透镜52。如果CCD51经由透镜52进行拍摄的角度的半角θ是～0.1度左右，则在CCD51进行拍摄的范围内，拍摄距离的差(1-cosθ)变成能够忽视的程度。具体地，在透镜52的焦距f＝35mm的情况下，透镜52和被检查物之间的距离是300mm左右，在使用分辨率为70微米/像素的区域相机5以X轴为中心对±7像素的范围进行拍摄的情况下，拍摄角度的半角θ变成： 

θ＝arc tan(70[微米/像素]×10³×7[像素]/300[毫米])≈0.09[度]。因此，拍摄距离的差由于是10^-6的量级，因此是能够忽视的程度。因此，在该情况下，能够在与每个拍摄范围是70微米的15个行传感器(X轴上1个行传感器和在其两侧分别每7个配置的行传感器)并列而进行拍摄的情况同等的光学条件下进行拍摄。 

接着，基于图3，以下说明使用区域相机5的本实施方式的缺陷检查系统1的构成。图3是表示缺陷检查系统1的概要的示意图。 

如图3所示，缺陷检查系统1包括：输送器(移动机构)3；线性光源4；区域相机(摄像部)5；图像分析装置(缺陷检查用图像处理装置)6；显示部30；刀刃7和照明扩散板8。作为被检查物的成型片2被配置在输送器3上。缺陷检查系统1是以下构成：在将矩形成型片2通过输送器3在一定方向上输送的同时，区域相机5对通过线性光源4照射光的成型片2在时间上进行连续拍摄，基于区域相机5拍摄的成型片2的二维图像数据，图像分析装置6检测成型片2的缺陷。 

输送器3将矩形成型片2在与其厚度方向正交的方向上特别是在与其长边方向上输送，使得在成型片2中线性光源4所照射的位置进行变化。 输送器3例如包括将成型片2在一定方向上进行输送的送出辊和收取辊，通过旋转编码器等测量输送速度。输送速度被设定成例如2m～12m/分钟左右。输送器3的输送速度通过未图示的信息处理装置等设定和控制。 

线性光源4被配置使得其长边方向变成与成型片2的输送方向交叉的方向(例如与成型片2的输送方向正交的方向)，并且被配置在夹着成型片2且与区域相机5对置的位置上使得从线性光源4照射的光透过成型片2而入射到区域相机5。对于线性光源4，只要其发出的光对成型片2的组成和特性未带来影响，则没有特别地限定，例如是荧光灯(特别是高频荧光灯)、金属卤化物灯、或者卤素线性光等。此外，还可以将线性光源4朝向成型片2而配置在与区域相机5相同侧，并且配置线性光源4使得从线性光源4照射的光由成型片2反射后入射到区域相机5(参考图15(d)所示的反射散射法的光学系统的配置)。如上述那样的由成型片2反射的光入射到区域相机5的构成不仅适用于成型片2的缺陷的检查，而且能够适用于各种形状和材料的被检查物的缺陷的检查。 

区域相机5接收透过成型片2的光，对成型片2的二维图像在时间上进行连续摄影。区域相机5将摄影的成型片2的二维图像的数据输出到图像分析装置6。区域相机5由用对二维图像进行拍摄的CCD或者CMOS(互补金属氧化物半导体)等摄像元件构成的区域传感器构成。区域相机5如果是输出多个灰度的图像数据则没有特别地限定，在本实施方式中其能够输出8比特灰度色标(256灰度)的图像数据。 

由缺陷检查系统1检测的缺陷的大小，由于取决于区域相机5的分辨率，因此优选地，通过与所要检测的缺陷的大小相对应来选定区域相机5的分辨率。由缺陷检查系统1检测的缺陷的立体形状(宽对高之比)由于基本上不取决于区域相机5的分辨率，因此不需要根据所要检测的缺陷的类型来选定相机分辨率。 

优选地，将区域相机5配置成能够对成型片2的宽度方向(与成型片2的输送方向正交且与成型片2的厚度方向正交的方向)上的全部区域进行拍摄。通过由区域相机5对成型片2的宽度方向的全部区域进行拍摄，能够检查成型片2的全部区域的缺陷。 

区域相机5的拍摄间隔(帧速率)可以不被固定，可以成为根据用户 操作区域相机5本身而能够变更，也可以成为能够根据用户操作来变更区域相机5所连接的信息处理装置(没有图示；能够省略)。此外，区域相机5的拍摄间隔虽可以是数字静态相机的连续拍摄的时间间隔即几分之一秒等，但是为了使检查的效率提高，通过使用工业用CCD相机通常所具备的局部扫描功能且将1帧的行数设为所需的最小限，能够缩短时间间隔。例如，在是有效像素数为水平512×垂直480个像素且在全部像素读出时为30帧每秒(以后称为FPS)的相机的情况下，存在有：利用局部扫描、且通过设为水平512×垂直60个像素，能够以大约240FPS进行读出的相机。作为另一例子，在使用有效像素数为水平1600×垂直1200个像素左右、全部像素读出时帧速率15FPS的相机以及由水平1600×垂直32个像素的局部扫描来进行驱动的情况下，存在有：能够以大约150FPS进行读出的相机。相机的有效像素数和驱动方法能够根据被检查物的输送速度和检测对象缺陷的大小等进行合适地选定。 

图像分析装置6，接收从区域相机5输出的图像数据，并对该图像数据进行图像处理，由此生成用于检查上述被检查物的缺陷的缺陷检查用图像数据，并将缺陷检查用图像数据输出到显示部30。图像分析装置6包括用于存储图像数据的存储部20和用于对图像数据进行图像处理的图像处理部10。缺陷检查用摄像装置由区域相机5和图像分析装置6构成。对于图像分析装置6，如果是进行二维图像数据的图像处理，则没有特别地限定，例如，可以是安装了图像处理软件的PC(个人计算机)、安装有记述了图像处理电路的FPGA的图像捕获板、或者包括记述了图像处理程序的处理器的相机(被称为智能相机等)等。图像分析装置6进行的图像处理的细节将后述。 

显示部30是显示缺陷检查用图像数据的器件。显示部30可以是显示图像或者视频的器件，例如，能够将LC(液晶)显示面板、等离子显示面板、EL(电致发光)显示面板等适用作为显示部30。此外，还可以是图像分析装置6或者缺陷检查用摄像装置包括显示部30的构成。此外，既可以将显示部30从缺陷检查系统1中分离而作为外部的显示装置，也可以将显示部30置换成其他的输出装置例如印刷装置。 

刀刃7是用于遮蔽从线性光源4照射的光的刀形状的遮光体。 

照明扩散板8是为了将从线性光源4照射的光的光量均匀化而将光扩散的板。 

接着，说明开发在本实施方式中使用的算法的情况。本实施方式中使用的算法是鉴于以下说明的利用简单行合成的缺陷检测方法的问题而开发的算法。 

基于图4，说明从由区域相机5拍摄的多个图像中生成与多个并列排列的行传感器拍摄的图像同等的图像的行合成的方法。在这里，假设用帧速率为60FPS(每秒帧数)的区域相机5进行8秒时间拍摄、从而得到480张的图像的情况。在图像数据中，通过沿着成型片2的宽度方向(与成型片2的输送方向正交且与成型片2的厚度方向正交的方向)的至少一个的分割线均匀分割而成的多个部分图像的每一个称为行(line)。如果假设图像整体的高度(沿着成型片2的长边方向的大小)是H个像素(H是自然数)，图像整体的宽度(沿着成型片2的宽度方向的大小)是W个像素(W是自然数)，则行的大小是高H/L个像素(L是2或者以上的整数)、宽W个像素。 

典型地，行是沿着成型片2的宽度方向在1直线上排列的1个像素×W个像素的部分图像。 

图4(a)是表示该480张图像以时序排列的概念图。图4(b)是表示将该480张图像数据(#1～#480)按顺序从左开始并列排列的状态的示意图。如图4(b)所示的各个图像数据中，下部的暗部分是由刀刃7遮蔽住光的部分，中心附近的明亮部分是来自线性光源4的光透射的部分，上部的暗部分是线性光源4的光未照到的脱离检查对象的部分。此外，被检查物从图4(b)的下向上进行输送。 

首先，对480张的各个图像数据，从图像数据上的相同位置提取1行(图4(b)所示的红线：第N行)。此时提取的1行的宽度是在每1帧(1/60秒)中被检查物移动的距离。将提取的各个行从上开始按顺序进行排列，使得变成从#1的图像数据提取的行、从#2的图像数据提取的行、…、从#480的图像数据提取的行。图4(c)是表示从480张的各个图像数据中提取第N行而排列的状态的示意图。如图4(c)所示，通过将提取的行进行排列后合成为1张的图像数据，能够生成与对第N行进行拍摄的行 传感器所拍摄的图像同等的图像。这样，将从区域相机5拍摄的多个图像数据中提取相同位置的行且生成与对该某一行进行拍摄的行传感器所拍摄的图像同等的图像的操作称为行合成。 

通过从480张的各个图像数据中不仅提取第N行而且还提取第N+1、第N+2、第N-1等行来进行行合成，能够根据区域相机5拍摄的图像数据，一次性生成以多个拍摄角度(拍摄位置)所拍摄的图像数据。也就是说，通过对区域相机5拍摄的图像数据进行行合成，能够生成与用多个行传感器被并列配置的光学系统所拍摄的多个拍摄角度的图像数据同等的多张的图像数据。 

接着，说明根据区域相机5拍摄的480张的图像数据进行行合成的图像的具体例子。图5示出区域相机5拍摄的图像和根据区域相机5拍摄的480张的图像数据进行行合成的图像。图5(a)是区域相机5拍摄的图像。图5(a)是与图4(b)同样的图像，下部的暗部分是由刀刃7遮蔽住光的部分，中心附近的明亮部分是来自线性光源4的光透射的部分，上部的暗部分是线性光源4的光未照到的脱离检查对象的部分。从图5(a)的下端向着上部而突出的暗部分是为了标记而配置的物体的阴影。尽管在图5(a)的由白圆圈包围的区域上存在缺陷，但是在区域相机5拍摄的图像原始图像中，不能够视认缺陷。 

图5(b)是从区域相机5拍摄的480张的图像数据中提取刀刃7附近行并进行行合成后的图像。具体地，是提取从刀刃7的上端向着照明侧离开210微米的位置的行且进行行合成后的图像。与图5(a)同样，从图5(b)的下端向着上部而突出的暗部分是为了标记而配置的物体的阴影。当观察图5(b)时，仅能够视认洗衣板状的条纹(棱标记)那样的轻微标记。这样，在区域相机5拍摄的原始图像中不能够视认的缺陷，通过对区域相机5拍摄的图像数据进行行合成，变得能够视认。 

但是，在行合成后的原始图像中，由于难以清楚地识别缺陷，因此对行合成图像进行图像处理。作为该图像处理的例子，具有图6所示那样的方法。图6(a)是行合成后的原始的图像，是与图5(b)所示的图像同样的。图6(b)是对图6(a)所示的图像进行了7×7垂直微分滤波处理后得到的图像。图6(c)是对图6(b)所示的图像通过使用拉普拉斯操 作符直方图法根据固定的阈值而二值化后得到的图像。这样，通过对行合成后的图像实施图像处理，能够更加明显地识别缺陷。 

这样，通过对由区域相机5拍摄的图像数据实施行合成，能够一次性生成与在多个不同的光学条件(拍摄角度)下由行传感器拍摄的图像同等的在多个不同的光学条件下的图像。因此，如果从生成的多个图像当中选择缺陷能被最佳观察到的图像(最佳光学条件下的图像；例如，如图5(b)那样的提取刀刃7附近的行且进行行合成后的图像)和使用所选择的图像来进行缺陷检测，则能够得到与使用在最佳的光学条件下由行传感器拍摄的图像来进行缺陷检测的情况同样的结果。由于与以使变成最佳的光学条件的方式使行传感器的位置移动相比，从通过由区域相机5拍摄的图像数据的行合成所得到的多个图像当中选择缺陷能被最佳观察到的图像是更为容易的，因此缺陷检查的实施变得容易，缺陷检查的效率提高。 

而且，通过对生成的与多个拍摄角度对应的各个行合成图像进行图像处理且从实施了图像处理的各个行合成图像当中选择缺陷能被显著显示的图像进行参考，能够清楚地识别被检查物的各种各样的缺陷。 

但是，从各个行合成图像当中或者从图像处理后的各个行合成图像当中以手动进行图像的选择是不太有效率的。此外，当在被检查物中具有缺陷时，为了掌握在被检查物的哪个部位具有缺陷，希望能够实时地识别在被检查物的被拍摄的部分是否具有缺陷。 

因此，本发明人通过深入研究的结果，开发了通过全部使用生成的与多个拍摄角度对应的各个行合成图像，来生成能够实时地清楚地识别被检查物的各种各样缺陷的图像的算法。将该开发的算法称为RT-LCI(Real Time Line Composition and Integration：实时行合成累计)，以下说明RT-LCI。 

首先，基于图1，说明进行RT-LCI的图像分析装置6的各个部分的构成。这里，将进行RT-LCI的图像处理时使用的拍摄角度的种类数设为k(k是2以上的整数)。将后述的微分操作符算法的行数设为m(m是自然数)。 

拍摄角度的种类数k和微分操作符的行数m能够任意地设定且预先确定。此外，为了使说明简化，将在区域相机5对某一图像进行拍摄之后到 对下一个图像进行拍摄之前(1帧期间)被检查物2移动的距离设为移动宽度，后述的数据提取部提取的行数据(1行的部分图像数据)的宽度所表示的实际距离(在被检查物2表面上的距离)设为是与上述移动宽度相同。此外，微分操作符的列数可以是2以上，但是在这里，假设为是1。 

图1是表示图像分析装置6的主要部分的构成的功能方框图。如上所述，图像分析装置6包括图像处理部10和存储部20。图像处理部10包括：数据提取部(相同行提取机构)11；第1分区判定部12；数据存储部(行合成提取机构)13；全部分区判定部14；变化量计算部(操作符运算机构)15；相同部分判定提取部16；累计部(累计机构)17和图像生成部(图像生成机构)18。存储部20包括：第1存储部21；第2存储部22；第3存储部23和第4存储部24。第2存储部22包括：第1区域221、第2区域222、第k区域22k。第1区域221～第k区域22k分别被分割成m个分区。 

数据提取部11包括第1提取部111、第2提取部112、…、第k提取部11k。第1提取部111是从第1存储部21所存储的图像数据中提取图像数据上的规定位置的行数据(例如最底下的行数据)的提取部。这里，将第1提取部111提取的规定位置的行数据设为第1个行数据。第2提取部112是从图像数据上的上述规定位置的行数据中提取相邻于被检查物2的移动方向侧的行数据(第2个行数据)的提取部。第k提取部是从图像数据上的上述规定位置的行数据中向着被检查物2的移动方向提取第k个行数据的提取部。总之，数据提取部11是从多个不同的图像数据当中分别提取图像数据上的位置相同的1行的行数据的提取部，是对于上述图像数据上不同的多个位置分别提取上述行数据的提取部。 

第1分区判定部12包括第1判定部121、第2判定部122、…、第k判定部12k。第1判定部121是用于判定行数据是否已经被存储在第2存储部22的第1区域221的第1分区中的判定部。第2判定部122是用于判定行数据是否已经被存储在第2存储部22的第2区域222的第1分区中的判定部。第k判定部12k是用于判定行数据是否已经被存储在第2存储部22的第k区域22k的第1分区中的判定部。 

数据存储部13包括第1存储部131、第2存储部132、…、第k存储 部13k。第1存储部131在第1分区判定部12的第1判定部121判定为在第1区域221的第1分区中没有行数据时，将第1提取部111提取的行数据存储在第1区域221的第1分区中。另一方面，在第1分区判定部12的第1判定部121判定为在第1区域221的第1分区中有行数据时，第1存储部131分别将第1区域221的各个分区中所存储的数据的存储位置各上移一个分区。也就是说，使第1分区中所存储的行数据移动到第2分区，使第m-1分区中所存储的行数据移动到第m分区。此时，在第m分区存储有行数据的情况下，将该行数据废弃或者移动到未图示的备份用的位置。第1存储部131在使各个分区所存储的行数据的存储位置移动之后，将第1提取部111提取的行数据存储到第1区域221的第1分区中。此外，第1存储部131在通过第1提取部111而提取了图像数据上规定位置的多个行数据时，通过将提取的多个行数据存储到第1区域221的连续的分区上，从而将提取的多个行数据合成为一个行合成图像数据。 

第2存储部132，与第1存储部131同样地，基于第1分区判定部12的第2判定部122的判定，将第2提取部112提取的行数据存储到第2区域222的第1分区中。第2存储部132在通过第2提取部112而提取了图像数据上相同位置的多个行数据时，通过将提取的多个行数据存储到第2区域222的连续的分区上，从而将提取的多个行数据合成为一个行合成图像数据。 

第k存储部13k，与第1存储部131同样地，基于第1分区判定部12的第k判定部12k的判定，将第k提取部11k提取的行数据存储到第k区域22k的第1分区中。第k存储部13k在通过第k提取部11k而提取了图像数据上相同位置的多个行数据时，通过将提取的多个行数据存储到第k区域22k的连续的分区上，从而将提取的多个行数据合成为一个行合成图像数据。 

总之，数据存储部13，是将由数据提取部11提取的行数据以时序进行排列而生成多个行的行合成图像数据的部件，是将由数据提取部11提取的行数据按照图像数据上的每个位置以时序进行排列而生成不同的多个行合成图像数据的部件。 

全部分区判定部14包括第1判定部141、第2判定部142、…、第k 判定部14k。第1判定部141是用于判定行数据是否被存储在第1区域221的全部分区(第1～第m分区)中的判定部。第2判定部142是用于判定行数据是否被存储在第2区域222的全部分区(第1～第m分区)中的判定部。第k判定部14k是用于判定行数据是否被存储在第k区域22k的全部分区(第1～第m分区)中的判定部。 

变化量计算部15包括第1计算部151、第2计算部152、…、第k计算部15k。第1计算部151，在全部分区判定部14的第1判定部141判定为行数据被存储在全部分区中时，对由第1区域221中所存储的多个行数据构成的行合成图像数据进行微分操作符运算，并将作为其结果而得到的强调图像数据(1行或者多行的图像数据)存储在第3存储部23中。第2计算部152在全部分区判定部14的第2判定部142判定为行数据被存储在全部分区中时，对由第2区域222中所存储的多个行数据构成的行合成图像数据进行微分操作符运算，并将作为其结果而得到的强调图像数据(1行或者多行的图像数据)存储在第3存储部23中。第k计算部15k在全部分区判定部14的第k判定部14k判定为行数据被存储在全部分区中时，对由第k区域22k中所存储的多个行数据构成的行合成图像数据进行微分操作符运算，并将作为其结果而得到的强调图像数据(1行或者多行的图像数据)存储在第3存储部23中。此外，变化量计算部15进行的运算处理的细节将后述。总之，变化量计算部15是通过对多个行合成图像数据分别进行使用了强调亮度变化的操作符的运算，分别生成1行或者多行的强调图像数据的部件。 

相同部分判定提取部16，判定用于对被检查物2的相同部分进行表示的全部拍摄角度(k个种类)的强调图像数据是否被存储在第3存储部23中。相同部分判定提取部16在判定为存储有表示相同部分的全部拍摄角度的强调图像数据时，分别提取该k个种类的强调图像数据。 

累计部17按照每个像素将相同部分判定提取部16提取的对被检查物2的相同部分进行表示的k个种类的强调图像数据的亮度值进行累计，生成1行或者多行的缺陷检查用图像数据(RT-LCI数据)。累计部17将累计后的k个种类的强调图像数据所表示的被检查物2的位置与累计后的结果的缺陷检查用图像数据建立对应而存储到第4存储部24中。 

图像生成部18，基于第4存储部24所存储的与各个缺陷检查用图像数据建立对应的被检查物2的位置，将第4存储部24所存储的各个缺陷检查用图像数据以与被检查物2的位置关系同样的方式进行排列，从而合成新的缺陷检查用图像数据(RT-LCI数据)，并将合成后的缺陷检查用图像数据由显示部30作为图像进行显示。 

接着，基于图7，说明进行RT-LCI时的图像分析装置6的各个部分的动作。图7是表示RT-LCI处理中的图像分析装置6的各个部分的动作流程的示意图。 

首先，缺陷检查系统1在开始RT-LCI的处理时，假设帧序号i＝1(S10)。用输送器3输送被检查物2，同时用区域相机5开始拍摄。区域相机5将拍摄的图像数据输出到图像分析装置6，图像分析装置6将该图像数据存储到第1存储部21(S20)。 

第1提取部111从第1存储部21所存储的图像数据中提取规定位置的行数据(例如从底部开始的第1个行数据)(S41)。第1提取部111将提取的行数据所表示的被检查物2的位置与该行数据建立对应。例如，在移动宽度与行数据表示的实际距离的宽度相同的情况下，第1提取部111给所提取的行数据附加“pi”作为表示被检查物2的位置的记号(i是帧序号)。规定位置的行数据预先任意地设定，且预先决定从哪个行中提取数据。 

第2提取部112，如果是i≥2(在S32为“是”)，则从第1提取部111提取的规定位置的行数据中提取与被检查物2的移动方向侧相邻的行数据(S42)。第2提取部112将提取的行数据所表示的被检查物2的位置与该行数据建立对应。例如，在移动宽度与行数据表示的实际距离的宽度相同的情况下，第2提取部112给所提取的行数据附加“p(i-1)”作为表示被检查物2的位置的记号。如果在S32中i＝1(“否”)，则进入到S140。 

第k提取部11k，如果是i≥k(在S3k为“是”)，则从第1提取部111提取的规定位置的行数据中向着被检查物2的移动方向提取第k个行数据(S4k)。第k提取部11k将提取的行数据所表示的被检查物2的位置与该行数据建立对应。例如，在移动宽度与行数据表示的实际距离的宽 度相同的情况下，第k提取部11k给所提取的行数据附加“p(i-k+1)”作为表示被检查物2的位置的记号。如果在S3k中i＜k(“否”)，则进入到S140。 

接着，第1分区判定部12的第1判定部121判定在第2存储部22的第1区域221的第1分区中是否已经存储了行数据(S51)。 

在第1判定部121判定为在第1区域221的第1分区中有行数据时(在S51为“是”)，第1存储部131分别将第1区域221的各个分区中所存储的行数据的存储位置各上移一个分区(S61)。第1存储部131在使各个分区所存储的行数据的存储位置移动之后，将第1提取部111提取的行数据存储到第1区域221的第1分区中(S71)。另一方面，在第1判定部121判定为在第1区域221的第1分区中没有行数据时(在S51为“否”)，第1存储部131将第1提取部111提取的行数据存储到第1区域221的第1分区中(S71)。 

此外，第1分区判定部12的第2判定部122判定在第2存储部22的第2区域222的第1分区中是否已经存储了行数据(S52)。 

此外，在第2判定部122判定为在第2区域222的第1分区中有行数据时(在S52为“是”)，第2存储部132分别将第2区域222的各个分区中所存储的行数据的存储位置各上移一个分区(S62)。第2存储部132在使各个分区所存储的行数据的存储位置移动之后，将第2提取部112提取的行数据存储到第2区域222的第1分区中(S72)。另一方面，在第2判定部122判定为在第2区域222的第1分区中没有行数据时(在S52为“否”)，第2存储部132将第2提取部112提取的行数据存储到第2区域222的第1分区中(S72)。 

此外，第1分区判定部12的第k判定部12k判定在第2存储部22的第k区域22k的第1分区中是否已经存储了数据(S5k)。在第k判定部12k判定为在第k区域22k的第1分区中有行数据时(在S5k为“是”)，第k存储部13k分别将第k区域22k的各个分区中所存储的行数据的存储位置上移一个分区(S6k)。第k存储部13k在使各个分区所存储的行数据的存储位置移动之后，将第k提取部11k提取的行数据存储到第k区域22k的第1分区中(S7k)。另一方面，在第k判定部12k判定为在第k 区域22k的第1分区中没有行数据时(在S5k为“否”)，第k存储部13k将第k提取部11k提取的行数据存储到第k区域22k的第1分区中(S7k)。 

接着，全部分区判定部14的第1判定部141判定在第1区域221的全部分区中是否存储了行数据(S81)。在全部分区判定部14的第1判定部141判定为在全部分区中存储了行数据时(在S81为“是”)，第1计算部151对由第1区域221中所存储的多个行数据构成的行合成图像数据进行微分操作符运算，并将作为其结果而得到的强调图像数据存储在第3存储部23中(S91)。此时，对微分操作符运算的结果即强调图像数据附加与第1区域221的第m分区所存储的行数据建立对应的表示被检查物2的位置的记号。另一方面，在第1判定部141判定为在全部分区中没有存储行数据时(在S81中为“否“)，前进到S140。 

此外，全部分区判定部14的第2判定部142判定在第2区域221的全部分区中是否存储了行数据(S82)。在全部分区判定部14的第2判定部142判定为在全部分区中存储了行数据时(在S82为“是”)，第2计算部152对由第2区域222中所存储的多个行数据构成的行合成图像数据进行微分操作符运算，并将作为其结果而得到的强调图像数据存储在第3存储部23中(S92)。此时，对微分操作符运算的结果即强调图像数据附加与第2区域222的第m分区所存储的行数据建立对应的表示被检查物2的位置的记号。另一方面，在第2判定部142判定为在全部分区中没有存储行数据时(在S82中为“否”)，进入到S140。 

此外，全部分区判定部14的第k判定部14k判定在第k区域22k的全部分区中是否存储了行数据(S8k)。在全部分区判定部14的第k判定部14k判定为在全部分区中存储了行数据时(在S8k为“是”)，第k计算部15k对由第k区域22k中所存储的多个行数据构成的行合成图像数据进行微分操作符运算，并将作为其结果而得到的强调图像数据存储在第3存储部23中(S9k)。此时，对微分操作符运算的结果即强调图像数据附加与第k区域22k的第m分区所存储的行数据建立对应的表示被检查物2的位置的记号。另一方面，在第k判定部14k判定为在全部分区中没有存储行数据时(在S8k中为“否”)，进入到S140。 

接着，相同部分判定提取部16参考与第3存储部23所存储的强调图 像数据建立对应的表示被检查物2的位置的记号，判定是否存储了对被检查物2的相同部分进行表示的全部拍摄角度(k个种类)的强调图像数据(S100)。在相同部分判定提取部16判定为没有存储对被检查物2的相同部分进行表示的全部拍摄角度的强调图像数据的情况下(在S100为“否”)，进入到S140。另一方面，在相同部分判定提取部16判定为存储了对被检查物2的相同部分进行表示的全部拍摄角度的强调图像数据的情况下(在S100为“是”)，提取该全部拍摄角度即k个种类的强调图像数据。 

累计部17按照每个像素对相同部分判定提取部16提取的k个种类的强调图像数据的亮度值进行累计(S110)。累计部17将与累计后的k个种类的强调图像数据建立对应的表示被检查物2的位置的记号与累计后的结果的缺陷检查用图像数据(RT-LCI数据)建立对应而存储到第4存储部中。图像生成部18，基于与第4存储部所存储的各个RT-LCI数据建立对应的表示被检查物2的位置的记号，将第4存储部所存储的各个RT-LCI数据以与被检查物2的位置关系同样的方式进行排列，从而合成新的缺陷检查用图像数据(RT-LCI数据)(S120)。然后，图像生成部18将该排列的RT-LCI数据显示于显示部30(S130)。在图像生成部18将RT-LCI数据显示于显示部30之后，设为帧序号i＝i+1，返回S20。 

这样，通过对区域相机5拍摄的图像数据进行实时-行合成累计(RT-LCI)处理，能够连续地得到作为多个拍摄角度的散射光学系统图像的累计图像。 

接着，为了更具体地说明RT-LCI的图像处理，基于图8a、图8b和图8c，说明第1～第4存储部所存储的图像数据和显示部30所显示的图像。图8a是按照每1帧对各个存储部所存储的图像数据和显示部30所显示的图像的状态进行表示的状态转移图。图8a的横轴表示时间(帧单位的时间)。假设设定为拍摄角度的种类数k＝3、微分操作符的行数m＝5。此外，将区域相机5的像素数设为宽n个像素(与被检查物2的移动方向正交的方向的大小；n是2以上的整数)×高(沿着被检查物2的移动方向的大小)9个像素，将1行的宽度设为1个像素。也就是说，将1行的像素数设为n个像素×1个像素。在这里，还假设在每1帧中被检查物2 由输送器3移动的距离(移动宽度)与1行的宽度所表示的实际距离是相同的。也就是说，假设1个像素所表示的实际距离(1个像素的分辨率)与上述移动宽度是相同的。 

图8b所示的400表示被检查物2，在400上所记述的记号(p1、p2、…)表示被检查物2的部位，各个部位(p1、p2、…)按照每个移动宽度进行分割。如图8b所示，假设被检查物2从区域相机5的拍摄范围410的下侧向着上侧由输送器3进行输送。 

图8a所示的410表示第1存储部21所存储的图像数据。也就是说，是区域相机5拍摄的图像的原样的图像数据。图像数据301～310分别是在帧序号i＝1～10之时被拍摄的图像数据。图像数据301～310如上所述是n个像素×9个像素的像素数，包含9个行数据。这里，将各个图像数据301～310分割成9个行数据，从各个图像数据301～310的底部开始，顺序称为第1行、第2行、…第9行。此外，由于是拍摄角度的种类数k＝3，因此在这里，假设为从第1行、第2行、第3行中提取行数据。也就是说，将上述的规定位置的行数据设为第1行数据(最底下的行数据)。为了后面的图像数据的说明，将第1行设为拍摄角度A，将第2行设为拍摄角度B，将第3行设为拍摄角度C。此外，为了便于说明，针对各个图像数据301～310都标注与每个行数据对应的被检查物2的部位(p1、p2、…)和拍摄角度(A～C)。具体地，例如，“p1-A”表示是与拍摄角度A，也就是说，是与第1行对应的行数据、且是与被检查物2的部位p1对应的行数据。 

图8a所示的420表示第2存储部22所存储的1行以上且m行(在本例中为5行)以下的行数据。421表示在第1区域221中所存储的1行以上且m行(在本例中为5行)以下的行数据，422表示在第2区域222中所存储的1行以上且m行(在本例中为5行)以下的行数据，423表示在第3区域223中所存储的1行以上且m行(在本例中为5行)以下的行数据。也就是说，行合成图像数据311～320是在第1区域221中所存储的1行以上且m行(在本例中为5行)以下的行数据，行合成图像数据321～330是在第2区域222中所存储的1行以上且m行(在本例中为5行)以下的行数据，行合成图像数据331～340是在第3区域223中所存储的1 行以上且m行(在本例中为5行)以下的行数据。第1区域221～第3区域223，由于微分操作符的行数m＝5，因此各自被分割为5个分区。各个行合成图像数据311～340由1个以上且5个以下的行数据构成，表示从各个行合成图像数据311～340的底部开始按顺序被存储在各个区域的第1分区、第2分区、…第5分区的行数据。为了便于说明，针对各个行合成图像数据311～340都标注与每个行数据对应的被检查物2的部位(p1、p2、…)和拍摄角度(A～C)。 

图8a所示的430表示第3存储部23中所存储的强调图像数据。为了便于说明，针对430的各个强调图像数据，按照每个强调图像数据，都标注对应的被检查物2的部位(p3、p4、…)和拍摄角度(A～C)。此外，图8a所示的440表示第4存储部24所存储的缺陷检查用图像数据(RT-LCI数据)。图8a所示的450表示显示部30所显示的图像。为了便于说明，针对RT-LCI数据361～370和图像381～384，按照每行，也标注对应的被检查物2的部位(p3、p4、…)。 

此外，图8c是表示用于生成最初所生成的RT-LCI数据的处理的示意图。图8c的纵轴表示时间(帧单位的时间)。与图8a同样地，假设设定为拍摄角度的种类数k＝3、微分操作符的行数m＝5。在图8c中，针对与图8a所示的数据相同的数据赋予相同的参考符号。图8c所示的a₁、a₂、…a_m表示微分操作符的第1、2、…m行的要素。 

根据这些，以下说明RT-LCI的具体的处理。假设在RT-LCI的处理开始时，在各个存储部中没有存储任何的数据。此外，假设在被检查物2的上端部p1进入到区域相机5的拍摄范围401时开始RT-LCI的处理。 

图像数据301是在帧序号i＝1时拍摄的数据，表示被检查物2的上端部p1正逼近第1行的状态。此时，第1提取部111从图像数据301的第1行(规定的行)中提取行数据p1-A，第1存储部131将由第1提取部111提取的行数据p1-A存储在第1区域221的第1分区。行合成图像数据311表示此时的第1区域221中所存储的行数据。由于帧序号i＝1，第2提取部112和第3提取部113不进行处理，此外，由于在第1区域221的全部分区上也没有行数据，因此等待过渡到下一帧。 

在帧序号i＝2时，被检查物2的上端部p1位于第2行，p2处于第1 行上。此时，区域相机5拍摄的图像数据是图像数据302。第1提取部111从图像数据302的第1行中提取行数据p2-A。此时，由于第1分区判定部12的第1判定部121判定为在第1区域221的第1分区中具有行数据，因此第1存储部131将处于第1区域221的第1分区中的行数据p1-A(与部位p1建立对应的第1行的行数据)移动到第1区域221的第2分区中，将第1提取部111提取的行数据p2-A(与部位p2建立对应的行数据)存储到第1区域221的第1分区中。此外，由于是帧序号i＝2，因此第2提取部112从图像数据302的第2行中提取行数据p1-B，第2存储部132将由第2提取部112提取的行数据p1-B存储到第2区域222的第1分区中。在这里，由于在第1区域221和第2区域222的全部分区上没有行数据，因此等待过渡到下一帧。 

在帧序号i＝3时，被检查物2的上端部p1位于第3行，部位p1～p3进入区域相机5的拍摄范围401。此时区域相机5拍摄的图像数据是图像数据303。以与前面相同的方式，第1提取部111和第2提取部112分别从图像数据303的第1行、第2行中提取行数据p3-A和p2-B，第1存储部131、第2存储部132分别将已经存储于第1区域221、第2区域222的行数据各上移1个分区，在第1区域221、第2区域222的第1分区中存储行数据p3-A和p2-B。这里，由于是帧序号i＝3，因此第3提取部113从图像数据303的第3行中提取行数据p1-C，第3存储部将由第3提取部113提取的行数据p1-C存储到第3区域223的第1分区中。在这里，由于在第1区域221、第2区域222和第3区域223的全部分区上没有行数据，因此等待过渡到下一帧。 

在帧序号i＝4、5时也同样地，第1～第3提取部111～113从图像数据304、305的第1～第3行中分别提取行数据p4-A、p3-B、p2-C和行数据p5-A、p4-B、p3-C，第1～第3存储部131～133分别将已经存储于第1～第3区域221～223的行数据各上移一个分区，在第1～第3区域221～223的第1分区中存储行数据p4-A、p3-B、p2-C和行数据p5-A、p4-B、p3-C。由此，第1区域221中所存储的行合成图像数据315变成将第1～第5帧的图像数据301～305中的第1行(拍摄角度A)进行合成后的行合成图像数据。在帧序号i＝5中，如行合成图像数据315所示，由于行数据被存 储在第1区域221的全部分区中，因此全部分区判定部14的第1判定部141判定为在第1区域221的全部分区中存在行数据，第1计算部151对行合成图像数据315进行微分操作符运算(用于实施微分滤波的运算处理)，从而生成表示行合成图像数据315的中心行数据即第1区域的第3分区所存储的行数据p3-A中的亮度梯度的绝对值的强调图像数据341，并存储到第3存储部23中。此时第1计算部151对微分操作符运算结果的强调图像数据附加与第1区域的第3分区所存储的行数据p3-A建立对应的表示被检查物2的部位的记号p3和行合成图像数据315所对应的表示拍摄角度的记号A。这里，相同部分判定提取部16判定在第3存储部23中是否存储了对被检查物2的相同部分(部位)进行表示的全部拍摄角度(3个种类)的强调图像数据，但是由于在第3存储部23中仅有强调图像数据341，因此等待过渡到下一帧。 

在帧序号i＝6中，第1～第3提取部111～113从图像数据306的第1～第3行中分别提取行数据p6-A、p5-B、p4-C，第1～第3存储部131～133分别将已经存储于第1～第3区域221～223的行数据各上移1个分区，在第1～第3区域221～223的第1分区中存储行数据p6-A、p5-B、p4-C。由此，第1区域221和第2区域222中所存储的行合成图像数据316和行合成图像数据326变成将第2～第6帧的图像数据302～306中的第1行(拍摄角度A)进行合成后的行合成图像数据和将第2～第6帧的图像数据302～306中的第2行(拍摄角度B)进行合成后的行合成图像数据。由于行数据被存储在第1区域221、第2区域222的全部分区中，因此第1计算部151对行合成图像数据316进行微分操作符运算，从而生成表示行数据p4-A的亮度梯度的绝对值的行图像数据344，第2计算部152对部分图像数据326进行微分操作符运算，从而生成表示行数据p3-B的亮度梯度的绝对值的强调图像数据343，并将生成的强调图像数据344附加记号p4和记号A而存储到第3存储部23中，将生成的强调图像数据343附加记号p3和记号B而存储到第3存储部23中。这里，由于在第3存储部23中没有存储对被检查物2的相同部分(部位)进行表示的全部拍摄角度(3个种类)的亮度数据，因此等待过渡到下一帧。 

在帧序号i＝7中，第1～第3提取部111～113从图像数据307的第1～ 第3行中分别提取行数据p7-A、p6-B、p5-C，第1～第3存储部131～133分别将已经存储于第1～第3区域221～223的行数据各上移1个分区，在第1～第3区域221～223的第1分区中存储行数据p7-A、p6-B、p5-C。由此，第1～第3区域221～223中所存储的行合成图像数据317、327、337变成将第3～第7帧的图像数据303～307中的第1行(拍摄角度A)进行合成后的行合成图像数据、将第3～第7帧的图像数据303～307中的第2行(拍摄角度B)进行合成后的行合成图像数据、以及将第3～第7帧的图像数据303～307中的第3行(拍摄角度C)进行合成后的行合成图像数据。由于行数据被存储在第1区域221、第2区域222、第3区域223的全部分区中，因此第1计算部151对行合成图像数据317进行微分操作符运算，从而生成表示行数据p5-A的亮度梯度的绝对值的强调图像数据350，第2计算部152对行合成图像数据327进行微分操作符运算，从而生成表示行数据p4-B的亮度梯度的绝对值的强调图像数据349，第3计算部153对行合成图像数据337进行微分操作符运算，从而生成表示行数据p3-C的亮度梯度的绝对值的强调图像数据347，并将生成的强调图像数据350、349、347存储到第3存储部23中。此时，由于在第3存储部23中存储了对被检查物2的相同部位p3进行表示的全部拍摄角度(A、B、C的3个种类)的强调图像数据(强调图像数据345～347)，因此，累计部17对强调图像数据345、346、347的亮度值进行累计，生成部位p3的RT-LCI数据361，并存储到第4存储部24中。然后，图像生成部18将部位p3的RT-LCI数据361作为新的缺陷检查用图像数据而输出到显示部30，显示部30显示缺陷检查用图像381。 

这里，基于图8c，再次说明RT-LCI数据361的生成处理。如图8c所示，在帧序号i＝5(m)中，对将5(m)帧的图像数据301～305的相同行进行了合成的行合成图像数据315进行5(m)行1列的微分操作符运算，从而生成表示行数据p3-A的亮度梯度的绝对值的强调图像数据341(在后续的帧中变成强调图像数据342、345等)。接着，在帧序号i＝6中，对将5帧的图像数据302～306的相同行进行了合成的行合成图像数据326进行5行1列的微分操作符运算，从而生成表示行数据p3-B的亮度梯度的绝对值的强调图像数据343(在后续的帧中变成强调图像数据346 等)。然后，在帧序号i＝7(＝m+k-1)中，对将5帧的图像数据303～307的相同行进行了合成的行合成图像数据337进行5行1列的微分操作符运算，从而生成表示行数据p3-C的亮度梯度的绝对值的强调图像数据347。将生成的3(k)帧的相同观测位置的强调图像数据345～347的亮度值进行累计，生成部位p3的RT-LCI数据361。 

在帧序号i＝8中，第1～第3提取部111～113从图像数据308的第1～第3行中分别提取行数据p8-A、p7-B、p6-C，第1～第3存储部131～133分别将已经存储于第1～第3区域221～223的行数据各上移1个分区，在第1～第3区域221～223的第1分区中存储行数据p8-A、p7-B、p6-C。由此，第1～第3区域221～223中所存储的行合成图像数据318、328、338变成将第4～第8帧的图像数据304～308中的第1行(拍摄角度A)、第2行(拍摄角度B)、第3行(拍摄角度C)进行合成后的行合成图像数据。由于行数据被存储在第1区域221、第2区域222、第3区域223的全部分区中，因此，第1计算部151对行合成图像数据318进行微分操作符运算，从而生成表示行数据p6-A的亮度梯度的绝对值的强调图像数据356，第2计算部152对行合成图像数据328进行微分操作符运算，从而生成表示行数据p5-B的亮度梯度的绝对值的强调图像数据355，第3计算部153对行合成图像数据338进行微分操作符运算，从而生成表示行数据p4-C的亮度梯度的绝对值的强调图像数据353，并分别将生成的强调图像数据356、355、353存储到第3存储部23中。此时，由于在第3存储部23中存储了对被检查物2的相同部位p4进行表示的全部拍摄角度(A、B、C的3个种类)的强调图像数据(强调图像数据351～353)，因此累计部17对强调图像数据351～353的亮度值进行累计，生成部位p4的RT-LCI数据363，并存储到第4存储部24中。然后，图像生成部18从顶部开始以p3、p4顺序将RT-LCI数据362、363进行排列，使得将RT-LCI数据362、363与被检查物2的位置关系相对应，从而合成新的缺陷检查用图像数据，并输出到显示部30。此时，显示部30显示部位p3、p4的缺陷检查用图像382。 

以下同样地，在帧序号i＝9中，将部位p3、p4、p5的RT-LCI数据进行排列而合成的缺陷检查用图像数据输出到显示部30，显示部30显示部 位p3、p4、p5的缺陷检查用图像，并且在帧序号i＝10中，将部位p3、p4、p5、p6的RT-LCI数据进行排列而合成的缺陷检查用图像数据输出到显示部30，显示部30显示部位p3、p4、p5、p6的缺陷检查用图像。例如，如果假设被检查物2的部位是部位p1～p478，则最终在帧序号i＝480中，将部位p3～p476的RT-LCI数据进行排列而合成的缺陷检查用图像数据输出到显示部30，显示部30显示部位p3～p478的缺陷检查用图像。因此，能够得到与被检查物2的大部分(474/478)相关的缺陷检查用图像数据。如果仅将被检查物2的部位p3～p476设为被检查物，则能够得到与该被检查物整体相关的缺陷检查用图像数据。 

接着，基于图9，说明变化量计算部15进行的运算处理的细节。在这里，为了说明的简化，将区域相机5的像素数设为横向4个像素×纵向9个像素(n＝4)。 

除此之外，将图8a～图8c的说明中所使用的条件直接适用。图9是表示由第2存储部22所存储的多个行数据构成的行合成图像数据、变化量计算部15使用的微分操作符、变化量计算部15计算出的强调图像数据的值的一个例子的示意图。 

图9所示的矩阵461是将由第2存储部22所存储的5个行数据构成的行合成图像数据(相当于图8a和图8c所示的行合成图像数据315、326、337等)的全部像素的亮度值设为要素的5行4列的矩阵。图9所示的矩阵462是变化量计算部15使用的5行1列的微分操作符(微分滤波)。图9所示的矩阵463是将变化量计算部15计算出的长边方向的亮度梯度设为要素的5行4列的矩阵。图9所示的矩阵464是由矩阵463的绝对值组成的矩阵，表示图8a所示的强调图像数据341～356的全部像素的亮度值。 

变化量计算部15对矩阵461乘以微分操作符的矩阵462。具体地，首先，对矩阵461的第1列乘以矩阵462，计算出矩阵463的第1列的值。也就是说，通过对矩阵461的第1列进行以下的计算，计算出矩阵463的第1列的值。该计算是98×(-2)+99×(-1)+100×0+101×1+102×2＝10。接着，对矩阵461的第2～4列同样地乘以矩阵462，计算出矩阵463的第2～4列的值，将矩阵463生成作为行合成图像数据的中心行的亮度数据。 这样，变化量计算部15通过对由5个的行数据构成的行合成图像数据乘以微分操作符，计算出行合成图像数据的中心行数据的纵向方向亮度梯度，生成亮度数据。通过计算出行合成图像数据的亮度值的梯度，使得易于检测出位于被检查物2上的微小缺陷、细缺陷、浅缺陷。 

此外，如果变化量计算部15计算出的亮度梯度不是0，则表示在被检查物2的该部位上具有缺陷(但是，在亮度梯度接近于0时，存在不是缺陷而是噪声的可能性)。当在被检查物2上具有缺陷的情况下，被检查物2中，在来自线性光源4的光没有被刀刃7遮光而入射的区域，缺陷变暗，在来自线性光源4的光被刀刃7遮光而不直接地入射的区域，缺陷变明亮，由此被拍摄。因此，亮度梯度的值的符号对缺陷的有无没有影响，亮度梯度的大小在判断缺陷的有无时变得重要。因此，如图9所示的矩阵464那样，变化量计算部15取变化量计算部15生成的亮度梯度的矩阵463的绝对值，从而生成矩阵464。如上所述，变化量计算部15将行合成图像数据的中心行上的各个像素的亮度值置换成在各个像素中的长边方向亮度梯度的绝对值，从而生成新的1行的强调图像数据。通过这样使用亮度梯度的绝对值，使得映在明侧上的缺陷和映在暗侧上的缺陷都同样地发挥增强(plus)作用，从而使缺陷有无的识别变得更加容易。而且，由于能够同样地处理明侧和暗侧的缺陷，因此在进行光学系统的位置决定时，通过仅配置区域相机5的拍摄范围以使得跨越刀刃7就足够了。而且，在进行刀刃7的位置决定时，即使与区域相机5的水平方向不严密地对准，也能够精度良好地进行检查。即，与现有技术比较，不需要高精度地进行暗视场法的光学系统的配置，从而使配置变得简单。因此，缺陷检查系统的检查能力以及缺陷检查系统的装置系统、特别是光学系统的维护性得以提高。 

而且，通过对区域相机5拍摄的图像数据进行RT-LCI处理，不会受到被检查物2的厚度和翘曲的影响，能够精度良好地检测缺陷。在现有技术的透射散射法中，如图10(a)和(b)所示，在被检查物2较厚或者被检查物2翘曲的情况下，当从线性光源4照射的光透过被检查物2时，有时会发生折射而从区域相机5的光轴偏离而入射。此外，在现有技术的反射散射法中，如图10(c)所示，在被检查物2较厚或者被检查物2翘曲的情况下，当从线性光源4照射的光在被检查物2上反射时，有时会与在 光学系统的设计中所预料的反射角不同的角度来进行反射，有时会从区域相机5的光轴偏离而进行入射。这样，由于受到被检查物2的厚度和翘曲的影响而使来自线性光源4的光非所预料地偏离光轴而入射到区域相机5，从而不能够区别由被检查物2的缺陷引起的光轴的偏离，存在误认为在被检查物2上具有缺陷的可能性。 

在透射散射法中，如图10(a)所示，在被检查物2较薄、被检查物2的曲率较小、或者入射角(图2所示的Z轴和到区域相机5的入射光的光轴之间的角度)较小的情况下，由于光轴的偏离很小，因此对区域相机5拍摄的图像的影响较小。另一方面，如图10(b)所示，在被检查物2较厚、被检查物2的曲率较大、或者入射角较大的情况下，光轴的偏离变大，对区域相机5拍摄的图像的影响变得不能忽视。在反射散射法中，除了上述之外，即使是反射角稍微不同的情况，与被检查物2和区域相机5之间的距离成比例，光轴的偏离也变大。 

即使在本实施方式中，与现有技术同样，由于被检查物2的厚度或者翘曲，有时光轴也发生偏离。但是，通过计算出区域相机5拍摄的图像数据的亮度值的梯度，且对多个拍摄角度中的梯度的绝对值进行累计，能够抑制由被检查物2的厚度或者翘曲引起的光轴的偏离的影响。 

尽管在本实施方式中，假设从区域相机5拍摄某一图像之后到拍摄下一图像之前(1帧期间)被检查物2移动的距离即移动宽度和数据提取部11提取的行数据的宽度所表示的实际距离是相同的，但是不局限于此。例如，在输送器3的输送速度是5倍且被检查物2在1帧期间移动5个像素的情况下，如果将数据提取部11提取的行数据的宽度设定成5个像素，则能够进行同样的RT-LCI处理。相反地，在输送器的输送速度是1/5倍且被检查物2在1帧期间移动1/5个像素的情况下，如果按每5帧，数据提取部11提取行数据(n×1个像素)，则能够进行同样的RT-LCI处理。除此之外，在数据提取部11提取的行数据的宽度所表示的实际距离与移动宽度不严密地对准的情况下(例如，在区域相机5的每1个像素的分辨率与移动宽度之比变成1：1.05之类的不完整的值的情况下)，如果使用模式匹配(pattern matching)技术来补正行数据的位置，则也能够进行同样的RT-LCI处理。对于上述模式匹配技术，由于其硬件化是容易的且其 各种技术是公知的，因此可以使用适合于RT-LCI处理的公知技术。 

此外，尽管本实施方式的图像分析装置6，作为用于存储由数据提取部11提取的第1～第k行的行数据的机构，包括第1～第k区域221～22k、第1～第k判定部121～12k、以及第1～第k存储部131～13k，但是代替这些，也可以使用用于分别存储由数据提取部11提取的第1～第k行的行数据的k个FIFO(先进先出)存储器。 

在该情况下，各个FIFO存储器具有用于分别存储1行的行数据的第1～第5分区，每当接收新的行数据时，将接收的行数据存储到第1分区，使第2～第4分区所存储的数据移动到第3～第5分区，并且废弃第5分区所存储的数据。 

此外，尽管在本实施方式中，固定区域相机5，使用输送器3来使被检查物2移动，但是，不局限于此，还可以使区域相机5和被检查物2进行相对移动。 

此外，在本实施方式中，与RT-LCI处理没有关系或者已经使用的数据(图像数据、行数据等)每次都可以废弃，也可以作为备份用而保存到相同的存储部或者其它的存储部中。例如，图8a所示的图像数据301～310，虽然在行数据被提取之后不被使用在RT-LCI处理中，但是，可以被保存在第1存储部21等中。 

此外，在变化量计算部15计算出行合成图像数据的亮度值的梯度的前后，可以进行平滑化的处理。代替用于计算行合成图像数据的亮度值的梯度的变化量计算部15，还可以设置平滑化处理部，其用于对由第1～第k区域221～22k各自中所存储的多个行数据构成的行合成图像数据，进行使用了m行1列的平滑化操作符的平滑化的处理，从而生成强调图像数据。通过进行平滑化的处理，能够检测出含于噪声中的小的(浅的、细的)缺陷。此时，作为上述平滑化操作符，能够使用例如7行1列的矩阵(1，1，1，1，1，1，1)^T等的平滑化操作符。代替用于计算行合成图像数据的亮度值的梯度的变化量计算部15，还可以设置操作符运算处理部，其用于对行合成图像数据进行使用了用于强调亮度变化的其他的操作符(鲜明化操作符等)的运算。 

此外，还可以在用合适的阈值将亮度值进行二值化之后输出由图像生 成部18所合成的缺陷检查用图像数据。由此，去除噪声，并且能够输出和显示用于更加清楚且正确地示出缺陷的缺陷检查用图像数据。在进行二值化的情况下，在与二值化后的图像数据中的缺陷区域相当的区域(在本实施方式中为明亮区域)中，可以将规定大小以下的区域作为噪声而去除。由此，能够输出和显示用于更加正确地示出缺陷的缺陷检查用图像数据。而且，在进行二值化的情况下，可以在二值化后的图像数据中，基于各个像素的亮度值是否是表示缺陷的亮度(在本实施方式中为明亮亮度)，来进行缺陷检查。 

在本实施方式中，通过使用暗视场法来检查被检查物的缺陷，该暗视场法是使用刀刃7来对被检查物的二维图像进行拍摄、且将缺陷检测作为缺陷检查用的图像数据中的暗视场(来自线性光源4的光被刀刃7遮蔽而没有直线地入射的部分)中的明部(起因于由被检查物2的缺陷所散射的光)。但是，不局限于此，还可以通过使用明视场法来检查被检查物的缺陷，该明视场法是省去刀刃7而对被检查物的二维图像进行拍摄、且将缺陷检测作为缺陷检查用的图像数据中的明视场(由线性光源4所照明的部分)中的暗部(起因于由被检查物2的缺陷引起的光的散射)。 

此外，尽管在本实施方式中，针对每1帧期间进行RT-LCI处理，但是不局限于此，例如，既可以按每个规定的帧期间进行RT-LCI处理，也可以在拍摄之后，将拍摄的图像数据汇集，进行与RT-LCI处理同样的行合成累计的图像处理。具体地，在作为区域相机5而使用高速相机的情况下，由于实时(针对每1帧期间)进行RT-LCI处理是困难的，因此将由高速相机拍摄的图像作为图像数据一次性保存在硬盘等存储装置上，将保存的图像数据以时序读出，同时进行与RT-LCI处理同样的行合成累计的图像处理。这样，将非实时进行的行合成累计的处理称为软件LCI处理。 

此外，尽管在本实施方式中，将图像分析装置6设为安装了图像处理软件的PC，但是不局限于此，例如，既可以是区域相机5内置的图像分析装置6，也可以为不是PC而是从区域相机5捕获图像数据的捕获板(PC的扩充卡)内置的图像分析装置6。 

此外，尽管在本实施方式中，变化量计算部15对第2存储部22的各个区域所存储的部分图像数据使用全部相同的微分操作符来进行微分操 作符运算，但是，不局限于此。例如，变化量计算部15的第1计算部对第1区域所存储的行合成图像数据(315等)，使用某一微分操作符A来进行微分操作符运算，第2计算部对第2区域所存储的行合成图像数据(326等)，使用与微分操作符A不同的微分操作符B来进行微分操作符运算，第3计算部对第3区域所存储的行合成图像数据(337等)，使用与微分操作符A和B不同的微分操作符C来进行微分操作符运算。此外，代替进行微分操作符运算，还可以进行使用诸如平滑化操作符等的用于强调亮度变化的其他的操作符的运算。 

例如，在使用明视场法来拍摄被检查物时，存在从拍摄的各个图像数据中提取的行合成图像数据实质上变成相同的情况。此时，对实质上相同的多个行合成图像数据，可以分别使用不同的微分操作符运算来生成强调图像数据。通过将该使用不同的微分操作符运算所生成的多个强调图像数据进行累计，能够检测各种缺陷。 

此外，尽管在本实施方式中，在变化量计算部15进行操作符运算而生成强调图像数据之后，相同部分判定提取部16提取了表示被检查物2之相同部分的强调图像数据，但是不局限于该顺序。例如，可以在相同部分判定提取部16提取了表示被检查物2的相同部分的行合成图像数据之后，变化量计算部15对相同部分判定提取部16提取的行合成图像数据，进行操作符运算而生成强调图像数据。 

换言之，变化量计算部15通过对由数据存储部13合成的多个行合成图像数据分别进行使用了用于强调亮度变化的操作符的运算，分别生成1行或者多行的多个强调图像数据，相同部分判定提取部16从变化量计算部15生成的多个强调图像数据当中提取表示被检查物2的相同部分的多个强调图像数据，累计部17按照每个像素将相同部分判定提取部16提取的多个强调图像数据的亮度值进行累计，生成缺陷检查用图像数据。相同部分判定提取部16从由数据存储部13合成的多个行合成图像数据当中提取表示被检查物2的相同部分的多个行合成图像数据，变化量计算部15通过对相同部分判定提取部16提取的多个行合成图像数据分别进行使用了用于强调亮度变化的操作符的运算，分别生成1行或者多行的多个强调图像数据，累计部17暂缓每个像素将变化量计算部15生成的多个强调图 像数据的亮度值进行累计，生成缺陷检查用图像数据。 

此外，尽管在本实施方式中，在数据提取部11从拍摄的图像数据中提取行数据时，对提取的行数据，附加了用于确定(识别)在被检查物2上的位置的记号(识别符)，但是不局限于此。也可以在相同部分判定提取部16进行用于提取对被检查物2的相同部分进行表示的行合成图像数据(或者强调图像数据)的处理之前，在图像数据(拍摄的图像数据、行数据、行合成图像数据、强调图像数据等)上附加用于确定在被检查物2上的位置的记号。此外，也可以对图像数据不附加用于确定在被检查物2上的位置的记号，而使相同部分判定提取部16确定和提取表示被检查物2的相同部分的行合成图像数据(或者强调图像数据)。 

[实施例] 

下面，说明在图3所示的缺陷检查系统1中对由区域相机5拍摄的图像数据实施RT-LCI处理的实施例。作为区域相机5的主体，使用了倍速逐行扫描黑白相机模件(索尼公司制造的XC-HR50)。此外，对于区域相机5的透镜，使用了在株式会社Tamuron制造的透镜(焦距f＝35mm)上安装了5mm近摄圈的透镜。区域相机5的像素数是512×480个像素，每1个像素的分辨率是70微米/像素。区域相机5的焦点与被检查物的表面上对准。区域相机5的帧速率是60FPS，在通常TV格式下进行拍摄。用区域相机拍摄8秒时间，对480张的图像进行RT-LCI处理。输送器3的输送速度设定在4.2mm/秒。也就是说，设定为在每1帧中被检查物2移动70微米。作为线性光源4，使用了22kHz的高频荧光灯。作为照明扩散板8，使用了3mm厚度的乳白色的PMMA(有机玻璃)片。作为刀刃7，使用了NT刀具。至于被检查物2，使用了具有诸如棱标记或者麻点等缺陷的透明的PMMA片。 

作为RT-LCI处理中的图像处理的设定，假设k＝15、m＝5或者7。 

将数据提取部11提取的行数据的像素数设为512×1个像素，设定为移动宽度与行数据的宽度表示的实际距离一致。 

首先，基于图11，说明进行RT-LCI处理的一个例子。图11(a)所示的图像是原始图像，是区域相机5拍摄的动态图像的最后帧(第480帧)的图像。该原始图像是与图5(a)所示的图像同类的图像。与图5(a) 同样，在图11(a)所示的原始图像中，下部的暗部分是由刀刃7遮蔽住光的部分，中心附近的明亮部分是来自线性光源4的光透射的部分，上部的暗部分是线性光源4的光未照到的脱离检查对象的部分。从图11(a)所示的原始图像的下端向着上部而突出的暗的部分是为了标记而配置的物体的阴影。图11(b)所示的图像是对原始图像的刀刃7附近的图像数据进行RT-LCI处理且使RT-LCI数据与原始图像相对应而排列的RT-LCI图像。示出在RT-LCI图像的明亮部分的位置上具有缺陷。如果观察RT-LCI图像，知道条纹状的棱标记或者点状的麻点等缺陷处于被检查物2上。而且，由于被检查物2的位置和图像的位置对应，因此通过观察RT-LCI图像，能够容易地识别在被检查物2上的哪个位置上具有怎样的缺陷。 

接着，基于图11，说明当在变化量计算部15中使用了不同的微分操作符的情况下的RT-LCI图像的例子。图11(a)是区域相机5拍摄的图像(第480帧)。图11(b)是表示通过假设m＝7，对原始图像使用7行1列的矩阵(-3，-2，-1，0，1，2，3)^T作为微分操作符来进行RT-LCI处理所得到的RT-LCI图像的例子的示意图。此外，图11(b)所示的RT-LCI图像是进行了使得对原始图像的图像数据的纵向方向的亮度梯度进行强调的处理的图像。该微分操作符是在检测非常浅的凹凸即缺陷时所适用的运算处理。此外，图11(c)是通过假设m＝7，对原始图像使用7行1列的矩阵(-1，-1，-1，6，-1，-1，-1)^T作为微分操作符来进行RT-LCI处理所得到的RT-LCI图像的例子的示意图。该微分操作符是适用于仅强调中程度的点缺陷的运算处理。 

此外，图12示出使用另一个微分操作符的例子。图12(a)是区域相机5拍摄的原始图像。图12(b)是原始图像的边缘附近的确定拍摄角度的行合成图像。此外，图12(c)是通过假设m＝7，对原始图像使用了5行1列的矩阵(-2，-1，0，1，2)^T作为微分操作符来进行RT-LCI处理所得到的RT-LCI图像。 

接着，图13示出在刀刃相对于区域相机的水平方向倾斜的状态下所拍摄的实施例。图13(a)是区域相机5拍摄的原始图像。图13(b)是与由使用现有技术的行传感器的缺陷检查系统所得到的图像相同的、原始图像的边缘附近的某一拍摄角度的行合成图像。观察图13(b)可知：图 像的左侧变明亮，右侧变暗。这样，在使用了现有技术的行传感器的缺陷检查系统中，由行传感器和刀刃之间的配置关系，会对拍摄的图像具有大的影响。也就是说，对于现有技术，如果没有将包括行传感器和刀刃的光学系统的配置进行高精度的位置决定，则不能得到精度良好的检查结果。图13(c)是通过假设m＝5，对原始图像使用了5行1列的矩阵(-2，-1，0，1，2)^T作为微分操作符来进行RT-LCI处理所得到的RT-LCI图像。观察图13(c)可知：与图13(b)不同，在RT-LCI图像中，没有受到由刀刃7倾斜引起的影响。即，本发明的缺陷检查系统1即使是刀刃7相对于区域相机5的水平方向而倾斜的情况，也能够精度良好地检测缺陷。 

接着，基于图14，说明在RT-LCI处理上使用平滑化操作符的例子。 

图14(a)是区域相机拍摄的原始图像。图14(b)是原始图像的边缘附近的某一拍摄角度的行合成图像。图14(c)是通过假设m＝7，对原始图像代替微分操作符而使用了作为平滑化操作符的7行1列的矩阵(1，1，1，1，1，1，1)^T来进行RT-LCI处理所得到的RT-LCI图像。 

本发明不局限于上述的实施方式，在权利要求书所示的范围内能够进行各种变更。即，对于将在权利要求书所示的范围内进行合适变更的技术手段进行组合所得到的实施方式，也包含在本发明的技术范围内。 

最后，图像分析装置6的各个模块，特别是，数据提取部11、第1分区判定部12、数据存储部13、全部分区判定部14、变化量计算部15、相同部分判定提取部16、累计部17和图像生成部18，可以由FPGA(现场可编程门阵列)电路等的硬件模块构成，也可以如下那样使用CPU通过软件来实现。 

即，图像分析装置6能够通过例如对用于实现m行1列的微分操作符运算的FPGA电路，增加用于行提取的运算器、区域FIFO存储器、用于二值化的比较器等来实现。用于实现m行1列的微分操作符运算的FPGA电路，能够通过用于存储各行的图像数据的m个行FIFO存储器、用于分别存储微分操作符的系数(滤波系数)的m个带有使能(enable)端子的D型触发器(DFFE)、将各行的图像数据和微分操作符的系数相乘的m个乘法器、将乘法结果相加的加法电路等来实现。 

[变形例] 

变化量计算部15，可以通过与第2存储部22所存储的行合成图像数据的行数相对应来合适地设定所使用的微分操作符的行数和列数。变化量计算部15计算出的结果所生成的强调图像数据，如上所述，不局限于由1行所构成的数据，计算出的结果也可以是由多行构成的数据。 

此外，尽管在上述的实施方式和实施例中，变化量计算部15计算纵向方向的亮度梯度，但是不局限于此，也可以计算横向方向的亮度梯度。 

此外，尽管在上述的实施方式和实施例中，通过与区域相机5拍摄的图像数据的大小(像素数)相对应来生成缺陷检查用图像数据，但是不局限于此，也可以将1个以上的RT-LCI数据生成作为缺陷检查用的图像数据，以此为基础来检测被检查物上的缺陷。 

此外，图像分析装置6包括：执行用于实现各个功能的控制程序的命令的CPU(中央处理单元)；存储上述程序的ROM(只读存储器)；展开上述程序的RAM(随机存取存储器)；存储上述程序和各种数据的存储器等的存储装置(记录介质)等。本发明的目的即使通过下述也能够实现：将以计算机能够读取地记录了用于实现上述功能的软件即图像分析装置6的控制程序的程序代码(执行格式程序、中间代码程序、源程序)的记录介质提供给上述图像分析装置6，该计算机(或者CPU或者MPU)读出并执行记录介质上所记录的程序代码。 

作为上述记录介质，例如能够使用：磁带和盒式录音带等的带媒体系列、包括软盘(登记商标)/硬盘等的磁盘和CD-ROM/MO/MD/DVD/CD-R等的光盘的盘媒体系列、IC卡(包括存储卡)/光卡等的卡媒体系列、或者掩模ROM/EPROM/EEPROM/闪烁ROM等的半导体存储器系列等。 

此外，可以构成为能够将图像分析装置6与通信网络连接，经由通信网络来供给上述程序代码。作为该通信网络，没有特别地限定，例如，能够使用因特网、局域网、外部网、LAN、ISDN、VAN、CATV通信网、虚拟专用网、电话线网、移动通信网、卫星通信网等。此外，作为构成通信网络的传输媒体，没有特别地限定，例如也能够使用IEEE1394、USB、电力线输送体、有线电视线路、电话线、ADSL线路等有线媒体，以及IrDA或者远程控制那样的红外线、蓝牙(登记商标)、802.11无线、HDR、便携式电话网、卫星线路、数字地面广播网等无线媒体。而且，本发明即使 用使上述程序代码以电子传输实现的埋置于载波中的计算机数据信号的形式也能够实现。 

(产业上的可利用性) 

本发明能够用于检查片状等被检查物的缺陷的缺陷检查系统以及用于它的缺陷检查用摄像装置、缺陷检查用图像处理装置、缺陷检查用图像处理程序、用于记录缺陷检查用图像处理程序的计算机可读取的记录介质和缺陷检查用图像处理方法。 

附图符号说明： 

1缺陷检查系统 

2被检查物 

3输送器(移动机构) 

4线性光源 

5区域相机(摄像部、缺陷检查用摄像装置的一部分) 

6图像分析装置(缺陷检查用图像处理装置) 

7刀刃 

8照明扩散板 

10图像处理部(缺陷检查用图像处理装置的一部分、缺陷检查用摄像装置的一部分) 

11数据提取部(相同行提取机构) 

12第1分区判定部 

13数据存储部(行合成机构) 

14全部分区判定部 

15变化量计算部(操作符运算机构) 

16相同部分判定提取部 

17累计部(累计机构) 

18图像生成部(图像生成机构) 

20存储部(缺陷检查用图像处理装置的一部分、缺陷检查用摄像装置的一部分) 

21第1存储部 

22第2存储部 

23第3存储部 

24第4存储部 

30显示部 

Claims (8)

1.一种缺陷检查用图像处理装置，其处理在使被检查物和摄像部进行相对移动的状态下由摄像部在时间上连续拍摄到的上述被检查物的二维图像的图像数据，且由此生成用于检查上述被检查物的缺陷的缺陷检查用图像数据，该装置的特征在于，包括：

相同行提取机构，其从多个不同的图像数据中，分别提取图像数据上位置相同的1行的行数据；以及

行合成机构，其将由上述相同行提取机构所提取的行数据按时序进行排列，从而生成多行的行合成图像数据，

上述相同行提取机构针对上述图像数据上不同的多个位置，分别提取上述行数据，

上述行合成机构针对上述图像数据上的每个位置，将由上述相同行提取机构所提取的行数据按时序进行排列，从而生成不同的多个行合成图像数据，

上述装置还包括：

操作符运算机构，其对上述多个行合成图像数据，分别进行使用了用于强调亮度变化的操作符的运算，生成1行或者多行的多个强调图像数据；以及

累计机构，其按照每个像素来累计对上述被检查物的相同部位进行表示的上述多个强调图像数据的亮度值，从而生成缺陷检查用图像数据。

2.根据权利要求1记载的装置，其特征在于，

上述操作符运算机构，通过对上述多个行合成图像数据进行使用了微分操作符的运算，来计算上述多个行合成图像数据的中心行上在各个像素中的沿着与中心行正交的方向的亮度值的梯度，且将上述多个行合成图像数据的中心行上各个像素的亮度值置换成在各个像素中的亮度值的梯度的绝对值，从而生成新的1行的强调图像数据。

3.根据权利要求1或者2记载的装置，其特征在于，

上述累计机构，对于分别表示上述被检查物的多个部位的上述多个强调图像数据，针对上述被检查物的每个部位，将该强调图像数据的亮度值按每个像素进行累计，从而生成分别表示上述被检查物的多个部位的多个缺陷检查用图像数据，

上述装置还包括：

图像生成机构，其使分别表示上述被检查物的多个部位的多个缺陷检查用图像数据与上述被检查物的部位相对应地进行排列，从而合成新的缺陷检查用图像数据。

4.根据权利要求1或2记载的装置，其特征在于，

上述累计机构，每当上述摄像部进行拍摄时，自上述被检查物的开头部位起按顺序针对上述被检查物的每个部位，将对上述被检查物的相同部位进行表示的上述多个强调图像数据的亮度值按照每个像素进行累计，从而生成分别表示上述被检查物的多个部位的多个缺陷检查用图像数据。

5.一种缺陷检查用摄像装置，其特征在于，包括：

权利要求1到4的任何一项所述的装置；以及

摄像部，其在使被检查物和摄像部进行相对移动的状态下，在时间上连续拍摄上述被检查物的二维图像。

6.一种缺陷检查系统，用于检查被检查物的缺陷，其特征在于，包括：

权利要求5记载的装置；和

移动机构，其使上述被检查物和上述摄像部进行相对移动。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，包括：

光源，其将光照射到上述被检查物上；和

遮光体，其将从上述光源经上述被检查物透射或者反射而入射到上述摄像部的光进行一部分遮挡，

上述系统使用暗视场法来检查被检查物的缺陷。

8.一种缺陷检查用图像处理方法，用于处理在使被检查物和摄像部进行相对移动的状态下由摄像部在时间上连续拍摄到的上述被检查物的二维图像的图像数据，且由此生成用于检查上述被检查物的缺陷的缺陷检查用图像数据，该方法的特征在于，包括：

相同行提取步骤，从多个不同的图像数据中，分别提取图像数据上位置相同的1行的行数据；以及

行合成步骤，将由上述相同行提取步骤所提取的行数据按时序进行排列，从而生成多行的合成图像数据，

在上述相同行提取步骤中，针对上述图像数据上不同的多个位置，分别提取上述行数据，

在上述行合成步骤中，针对上述图像数据上的每个位置，将在上述相同行提取步骤所提取的行数据按时序进行排列，从而生成不同的多个的行合成图像数据，

上述方法还包括：

操作符运算步骤，对上述多个行合成图像数据，分别进行使用了用于强调亮度变化的操作符的运算，生成1行或者多行的多个强调图像数据；以及

累计步骤，按照每个像素来累计对上述被检查物的相同部位进行表示的上述多个强调图像数据的亮度值，从而生成缺陷检查用图像数据。