JP2000206052A - 欠陥検査装置、欠陥検査方法および記憶媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 良好な検出感度で、検査対象物の欠陥（斑）
を確実に検出することができる欠陥検査装置および欠陥
検査方法を提供する。 【解決手段】 ラインセンサ３は、検査対象物１を１ラ
インずつ画像データとして取り込む。フィルタ処理部９
は、上記画像データをフィルタ処理し、欠陥部を強調す
る。基準画像設定部８は、欠陥部がない部分の基準画像
データを設定する。閾値演算部１０は、基準画像データ
およびフィルタ処理された基準画像データに基づいて、
欠陥部を検出するための閾値Ｄｉを算出する。２値化部
１１は、検査中、閾値Ｄｉに基づいて、フィルタ処理さ
れた画像データＢｉ´から、欠陥部を「１」、正常部を
「０」として２値化する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、ラインセンサと画
像処理フィルタ使用時の閾値設定方式に特徴がある画像
処理装置とを使用した欠陥検査装置、欠陥検査方法およ
び記憶媒体に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来より、フィルム、不織布、樹脂板な
どの検査対象物の表面上の欠陥（斑）を検出する装置と
して、検査対象物の表面に対して光を照射または透過さ
せ、その反射光もしくは透過光を、ＣＣＤなどを用いた
ラインセンサにより取り込み、画像処理装置により、該
ラインセンサで得た輝度情報に基づいて輝度の変化を取
得し、該輝度変化に従って欠陥を検出する装置が知られ
ている。これは、欠陥部分と正常部分とで輝度が相違す
るという特性を利用している。

【０００３】また、例えば特開平６―３２３９５４号公
報には、欠陥部分の検出精度をより向上させるために、
欠陥部分と正常部分との輝度の違いを強調すべく、画像
フィルタ（フィルタリング処理）を用いる技術が開示さ
れている。該画像フィルタは、ラインセンサで得た輝度
情報を、縦横複数の画素行列からなる格子内で加算し、
格子間における輝度の変化量を強調する。これにより、
欠陥部分と正常部分との境界が明確になり、より高精度
で欠陥（斑）を検出することが可能となる。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】ところで、ラインセン
サにより得られた画像には、照明ムラやレンズのムラな
ど、検査対象物の欠陥（斑）に依らない輝度ムラが生じ
ていることがある。例えば、このような輝度ムラによっ
て、ラインセンサにより得られた画像の中心部と周辺部
とで輝度差が生じると、従来技術では、正常部分に比べ
て同じ濃度差の欠陥（斑）であっても、その欠陥（班）
がどの位置にあるかによって画像フィルタ処理後の輝度
の変化量が異なってしまうので、検出感度を一定にでき
ず、欠陥（斑）を正確に検出できない場合が生じるとい
う問題点があった。

【０００５】この発明は上述した事情に鑑みてなされた
もので、検査対象物の欠陥（斑）に依らない輝度ムラが
あっても、良好な検出感度で、検査対象物の欠陥（斑）
を確実に検出することができる欠陥検査装置および欠陥
検査方法を提供することを目的とする。

【０００６】

【課題を解決するための手段】上述した問題点を解決す
るために、請求項１記載の発明では、検査対象物表面に
おける色調の濃淡を検査画像データとして取り込むと共
に基準原画像データを取り込む取込手段と、前記取込手
段により取り込んだ基準原画像データに基づいて基準画
像データを設定する基準画像設定手段と、基準画像デー
タ及び検査画像データに対して所定のフィルタ処理を施
して濃度変化を強調するフィルタ手段と、前記フィルタ
手段によるフィルタ処理後の基準画像データの濃度分布
に基づいて閾値を設定する閾値設定手段と、前記閾値設
定手段により設定された閾値に基づいて、前記フィルタ
手段によるフィルタ処理後の検査画像データを２値化す
る２値化手段とを具備し、前記２値化手段により２値化
されたデータに基いて前記検査対象物表面における欠陥
を検出することを特徴とする。

【０００７】また、請求項２記載の発明では、請求項１
記載の欠陥検査装置において、前記基準画像設定手段
が、前記取込手段により取り込んだ、前記検査対象物表
面における欠陥による影響を受けていない基準原画像デ
ータに基づいて基準画像データを設定する基準画像設定
手段であることを特徴とする。

【０００８】また、請求項３記載の発明では、請求項２
記載の欠陥検査装置において、前記閾値設定手段は、前
記閾値を設定する際に、前記基準画像設定手段により設
定された基準画像データの濃度分布に対応して閾値が変
動するように前記閾値を補正することを特徴とする。

【０００９】また、請求項４記載の発明では、請求項２
または３記載の欠陥検査装置において、前記閾値設定手
段は、前記閾値を設定する際に、さらに、欠陥として検
出しようとする欠陥部と正常部との濃度差の下限値に基
づいて前記閾値を補正することを特徴とする。

【００１０】また、請求項５記載の発明では、請求項２
記載の欠陥検査装置において、前記基準画像設定手段
は、前記フィルタ手段がｍ行ｎ列の画像フィルタを使用
する場合、前記取込手段により取り込んだ基準原画像デ
ータを、ｍ行ｎ列の範囲で平均化したものを前記基準画
像データとすることを特徴とする。

【００１１】また、上述した問題点を解決するために、
請求項６記載の発明では、検査対象物表面における色調
の濃淡を検査画像データとして取り込むステップと、基
準原画像データに基づいて基準画像データを得るステッ
プと、基準画像データ及び検査画像データに対して所定
のフィルタ処理を施して濃度変化を強調するステップ
と、フィルタ処理後の基準画像データの濃度分布に基づ
いて閾値を設定するステップと、設定された閾値に基づ
いてフィルタ処理後の検査画像データを２値化するステ
ップとを有し、前記２値化されたデータに基いて前記検
査対象物表面における欠陥を検出することを特徴とす
る。

【００１２】また、請求項７記載の発明では、請求項６
記載の欠陥検査方法において、前記基準画像データを得
るステップが、前記検査対象物表面における欠陥による
影響を受けていない基準原画像データに基づいて基準画
像データを設定するステップであり、前記閾値を設定す
るステップが、前記フィルタ処理後の基準画像データの
濃度分布に対して変動するように前記閾値を補正するス
テップを有し、前記２値化するステップでは、前記補正
された閾値に基づいてフィルタ処理後の検査画像データ
を２値化することを特徴とする。

【００１３】また、請求項８記載の発明では、請求項７
記載の欠陥検査方法において、前記基準画像データを設
定するステップは、前記フィルタ処理を施すステップに
おいてｍ行ｎ列の画像フィルタを使用する場合、前記取
り込んだ基準原画像データを、ｍ行ｎ列の範囲で平均化
して基準画像データとすることを特徴とする。

【００１４】また、上述した問題点を解決するために、
請求項９記載の発明では、基準原画像データに基づいて
基準原画像データを得るステップと、基準画像データ及
び検査対象物表面における色調の濃淡に基づく検査画像
データに対して所定のフィルタ処理を施して濃度変化を
強調するステップと、フィルタ処理後の基準画像データ
の濃度分布に基づいて閾値を設定するステップと、設定
された閾値に基づいて、フィルタ処理後の検査画像デー
タを２値化するステップとからなるプログラムを記憶す
ることを特徴とする。

【００１５】また、請求項１０記載の発明では、請求項
９記載の記憶媒体において、前記基準画像を得るステッ
プが、前記検査対象物表面における欠陥による影響を受
けていない基準原画像データを基準画像データとして設
定するステップであり、前記閾値を設定するステップ
が、前記基準画像データの濃度分布に応じて変動するよ
うに前記閾値を補正するステップを有することを特徴と
する。

【００１６】この発明では、フィルタ手段は、取込手段
により取り込んだ検査対象物表面における色調の濃淡を
表す基準原画像データに基づいて得られる基準画像デー
タ及び検査画像データに対して、所定のフィルタ処理を
施して濃度変化を強調する。また、閾値設定手段は、フ
ィルタ手段によるフィルタ処理後の基準画像データの濃
度分布に基づいて閾値を設定する。そして、２値化手段
は、前記閾値設定手段により設定された閾値に基づい
て、前記フィルタ手段によるフィルタ処理後の検査画像
データを２値化し、２値化手段により２値化されたデー
タに基づいて前記検査対象物表面における欠陥を検出す
る。したがって、検査対象物の欠陥（斑）に依らない輝
度ムラがあっても、良好な検出感度で、検査対象物の欠
陥（斑）を確実に検出することが可能となる。

【００１７】

【発明の実施の形態】以下、図面を用いて本発明の実施
の形態を説明する。

【００１８】Ａ．実施の形態の構成 Ａ−１．欠陥検査装置の構成 図１は、本発明の実施の形態による欠陥検査装置の構成
を示すブロック図である。図において、１は、検査対象
物である。本実施の形態では、検査対象物１の表面にお
ける色調の濃淡を検出する例として、布表面の汚れな
ど、検査対象物１の表面に周囲と比較して色調が濃い欠
陥部がある場合に、この欠陥部を検出する例を挙げて説
明する。すなわち、本実施の形態において、布表面の汚
れている部分は、濃色部であり、以下、欠陥部という。
また、汚れがない部分は、淡色部であり、以下、正常部
という。検査対象物１は、長尺のものが好ましく、固定
されたラインセンサ３（後述）に対して、検査対象物１
をその長さ方向に走行させながら検査することが好まし
い。

【００１９】次に、本実施の形態による欠陥検査装置
は、照明装置２、ラインセンサ３、画像処理装置４、ホ
ストコンピュータ５および出力装置６から略構成されて
いる。照明装置２は、検査対象物１上における光の照射
範囲の長手方向が検査対象物１の走行方向に直交するよ
うに配置されたライン状の照明装置であり、例えば、蛍
光灯、ロッド照明、光ファイバ照明等を用いる。

【００２０】ラインセンサ３は、撮像範囲の長手方向が
検査対象物１の走行方向に直交するように配置されたラ
イン状の光センサであり、主に素子数（画素数）が１０
２４、２０４８、または５０００のものを用いる。ライ
ンセンサ３は、検査対象物１からの反射光または透過光
を受光し、検査対象物１の表面の色調の濃淡に応じた電
気信号を画像処理装置４に供給する。言い換えると、ラ
インセンサ３は、検査対象物１の走行方向に直交するラ
イン（以下、検査ライン）単位で、検査対象物１の表面
の光強度分布に応じた電気信号を出力することになる。

【００２１】上述した照明装置２およびラインセンサ３
は、図示の例では、ラインセンサ３が照明装置２からの
正反射光を受光しないように配置されているが、照明装
置２からの正反射光を受光するように配置してもよい。
また、検査対象物１の種類によっては、検査対象物１の
背面から光を照射し、その透過光をラインセンサ３で受
光する透過照明を用いるようにしてもよい。

【００２２】画像処理装置４は、ラインセンサ３から供
給される信号を、所定のプログラムに従って処理し、検
査対象物１の欠陥部を検出して、その検出結果をホスト
コンピュータ５に供給する。なお、画像処理装置４の詳
細については後述する。

【００２３】ホストコンピュータ５は、画像処理装置４
からの検出結果を、出力装置６の出力形態に応じた形式
に変換して出力装置６に供給する。出力装置６は、検査
結果を適宜の出力形態で出力するもので、例えば、検査
結果を視覚的に表示するディスプレイやプリンタ、また
は欠陥検知時に警報を発する警報装置、あるいはこれら
を組み合わせたものなど、適宜の構成とする。

【００２４】Ａ−２．画像処理装置の構成 次に、上述した画像処理装置４について詳細に説明す
る。画像処理装置４は、Ａ／Ｄ変換部７、基準画像設定
部８、フィルタ処理部９、閾値演算部１０、２値化部１
１、ランレングス符号化部１２および連結性処理部１３
から構成されている。Ａ／Ｄ変換部７は、ラインセンサ
３から供給される検査画像データ及び基準原画像データ
を、例えば８ビットの濃度値（２５６階調）を表すデジ
タルデータに変換し、検査画像データをフィルタ処理部
９に、基準画像データを基準画像設定部８にそれぞれ供
給する。本実施の形態では、ラインセンサ３からの信号
から得られる画像データ（濃度値）のうち閾値を設定す
るための基準画像データを得るために用いられる画像デ
ータを基準原画像データという。この基準原画像データ
としては、検査対象物１を撮像して読み取った画像デー
タを用いてもよいし、標準サンプルを撮像して読み取っ
た画像データを用いてもよい。この基準原画像画像デー
タは、過去ｍ行分保存される。また、検査を行い欠陥を
検出するために用いる画像データを検査画像データとい
い、基準原画像データと同様に欠陥以外に起因する濃度
ムラが含まれており、又検査画像データは過去ｍ行分保
存される。なお、後述するように、検査中に基準原画像
データを逐次取り込む場合は、基準原画像データ及び検
査画像データとして同一の画像データが使用される。

【００２５】基準画像設定部８は、画像フィルタ処理前
の基準原画像データの濃度値に基づき、基準画像データ
の濃度値Ａｉ（ｉ：画素Ｎｏ）を設定する。画像フィル
タ処理前のラインセンサ３の出力には、検査対象物１の
色調の濃淡以外に、照明装置２の照明ムラ、ラインセン
サ３に用いられているレンズのムラなどによる濃度値ム
ラが含まれる。このため、上記基準画像データは、検査
対象物１の色調の濃淡以外の原因による濃度値ムラ
（斑）を含むデータであり、後述するフィルタ処理部９
によるフィルタ処理後の検査画像データから欠陥部を検
出する際に、検査対象物１の色調の濃淡以外による濃度
値ムラの影響を除去するために用いられる。

【００２６】本実施の形態では、基準画像データとして
検査に先立って検査対象物１を撮像して読み取ったｍ行
分の基準原画像データに基づいて得た値を閾値として検
査対象物１の検査に用いている。このとき、ラインセン
サ３の出力をＡ／Ｄ変換部７で８ビットにデジタル化し
た、基準原画像データをそのまま基準画像データとして
用いることが可能である。あるいは、欠陥検出精度をさ
らに向上させるために、後述するフィルタ処理部９で用
いる画像フィルタのサイズ（ｍ×ｎ）と同じサイズの範
囲内における基準原画像の画像データ（濃度値）を平均
化し、該平均値を上記範囲の中心の画素の濃度値とした
ものを基準画像データとしてもよい。この平均化は、例
えば次式（１）を用いて行う。

【００２７】

【数１】

【００２８】上記数式（１）において、ａjkは、基準原
画像のｋ行ｊ列目の画素の濃度値、ｍは、後述するフィ
ルタ処理部９で用いる画像フィルタの行数、ｎは列数を
それぞれ示す。この数式（１）によれば、基準原画像に
おけるｍ×ｎ個の画素の濃度値（ａjk）を平均化したも
のが基準画像データの濃度値Ａｉとして得られる。例え
ば、ｍ＝５、ｎ＝５の場合には、図２に示すように、基
準原画像の画像データ（ａjk）を、数式（１）により、
５×５の領域で平均化したものが基準画像データにおけ
るｉ番目の画素の濃度値Ａｉとなる。

【００２９】このように、基準画像データを設定する際
に、フィルタ処理部９で用いられる画像フィルタのサイ
ズに応じて基準原画像の画像データを平均化したものを
基準画像データとすることにより、仮に基準原画像の画
像データに欠陥部が含まれる場合であっても、欠陥部の
濃度変化が基準画像データに及ぼす影響を小さくするこ
とができるので、欠陥検出精度をさらに向上させること
ができる。

【００３０】なお、上記基準画像データは、検査を行い
ながら逐次設定することも可能であり、この場合、フィ
ルタ処理部９に送られる前の検査画像データを基準画像
データとして用いればよい。検査を行いながら基準画像
データを逐次設定する場合、検査対象物１に欠陥がない
ことが理想であるが、実際にラインに流れている検査対
象物１を用いるので、欠陥の混入は避けられない。しか
しながら、小さい欠陥の場合には、上述した平均化処理
によりその影響を十分に防止することができる。また、
平均化処理でも防止できない大きい欠陥の場合であって
も、基準画像データを設定する時間間隔を充分短いもの
とすることで、その欠陥が通り過ぎれば、欠陥の影響を
受けない良好な基準画像データを設定することが可能で
ある。

【００３１】ここで、図３は、検査対象物１の欠陥がな
い部分のデータあるいは欠陥のない標準サンプルのデー
タを用いて設定された基準画像データの一例を示す図で
ある。図において、縦軸は、８ビットで表現された濃度
値であり、横軸は、検査ライン方向の画素Ｎｏ．を示し
ている。基準画像データには、基準画像データとして基
準原画像データをそのまま用いた場合でも、また、上述
した平均化処理を行った場合でも、検査対象物１や標準
サンプルの色調の濃淡ムラ以外に、照明装置２のムラ、
ラインセンサ３に使用したレンズのムラなどが含まれて
おり、図３に示す例では、周辺部が中心部より２０％程
度低くなっている。言い換えると、この基準画像データ
は、検査対象物１や標準サンプル上の欠陥を含まない一
方、照明装置２のムラ、ラインセンサ３に使用したレン
ズのムラなどを含むということになる。

【００３２】次に、フィルタ処理部９は、検査対象物１
上の欠陥部を検出しやすくするために、Ａ／Ｄ変換部７
でデジタル化された基準画像の画像データ（濃度値）に
対して、ｍ行ｎ列の画像フィルタを用いた加算、差分な
どの周知のフィルタ処理を行って、検査対象物１上の濃
度変化を強調する。なお、加算によるフィルタ処理を行
う場合には、濃度の絶対値が強調され、差分によるフィ
ルタ処理を行う場合には濃度差が強調される。また、こ
の基準画像データのフィルタ処理の内容は後述する検査
画像データのフィルタ処理の内容と同一である。

【００３３】フィルタ処理の手法としては、周知の各手
法を適宜用いることができるが、例えば下記の数式
（２）により、ｍ行ｎ列の領域におけるｋ行ｐ列目の画
素の濃度値（ａpk）の合計と、この領域の行方向に隣接
するｍ行ｎ列の領域におけるｋ行ｑ列目の画素の濃度値
（ａqk）の合計との差分をとるフィルタ処理を行う方法
を採用すればよい。

【００３４】

【数２】

【００３５】上記数式（２）において、ａpkは基準画像
のｋ行ｐ列目の画素の濃度値、ａqkは基準原画像のｋ行
ｑ列目（ｑ＝ｐ−ｎ）の画素の濃度値、ｓはビットシフ
ト量、Ｘはオフセット値である。ビットシフト量ｓは、
上記濃度差Ｂｉを所定のデジタル値範囲内、例えば８ビ
ットの場合には０〜２５５の範囲に収めるための値であ
る。オフセット値Ｘは、ａpkとａqkとの差分が±０のと
きのＢｉが所定のデジタル値範囲の中央値付近、例えば
８ビットの場合には１２８付近となるような値に適宜設
定される。このようにして得られたＢｉが、過去ｍ行分
の原画像の画像データをフィルタ処理を行って得られる
ｉ画素目の濃度値である。なお、Ｂｉは、実際には、濃
度値（ａpk）と濃度値（ａqk）との差分を表す値である
ので、濃度差とすべきであるが、オフセット値Ｘ（＝１
２８）を加算し、０〜２５５の値をとる濃度値スケール
に合わせているので、以下の説明では、濃度値Ｂｉとし
て説明する。

【００３６】このようなフィルタ処理を行うことによ
り、検査対象物１の画像における正常部と欠陥部との濃
度差は（ｍ×ｎ）倍に強調される。したがって、特に、
欠陥部の面積が大きくて正常部と欠陥部との濃淡差が小
さい場合には、上記フィルタ処理は有効である。また、
上記フィルタ処理により、正常部における濃度値のばら
つきも補正される。

【００３７】ここで、図４は、基準画像データを上記数
式（２）によりフィルタ処理した後の画像データの濃度
値Ｂｉを示す図である。図３に示すように周辺部の濃度
値が中央部よりも低くなるという分布を有する基準画像
データＡｉをフィルタ処理した場合、フィルタ処理後
は、図４に示すように左方から右方にかけて濃度値が漸
次低下するような分布となる。この分布は、照明装置２
のムラ、ラインセンサ３に使用したレンズのムラなどに
より、周辺部の濃度値が中央部よりも低くなる曲線形状
を有している。

【００３８】一方フィルタ処理部に送られた検査画像デ
ータは、検査対象物１上の欠陥を検出しやすくするた
め、フィルタ処理部９によりフィルタ処理され、検査対
象物１上の濃度変化が強調される。図５は、検査対象物
１に欠陥がある場合のフィルタ処理後の画像データの濃
度値Ｂｉ´を示す図である。図５に示す欠陥部を有する
画像データの濃度値は、欠陥部以外に起因する濃度値ム
ラによる影響を受けているので、正常部においては、欠
陥がない画像データをフィルタリング処理した後の図４
に示す画像データの濃度値Ｂｉと同様に、左方から右方
にかけて濃度値が漸次低下するという分布となる。図４
の分布と異なる分布を有する部分（２カ所）が欠陥部で
ある。左方の欠陥部と右方の欠陥部は同じ濃度差の欠陥
であるが、出力差を生じている。また、この分布は、周
辺部の濃度値が中央部の濃度値よりも低くなるという傾
向を有している。

【００３９】次に、閾値演算部１０は、基準画像設定部
８で求めたの濃度値Ａｉと後述する基準画像補正値Ａｃ
および指定値Ｃとを用いて、基準画像データをフィルタ
処理部９でフィルタ処理して得られる画像データＢｉに
対して、次式（３）により閾値Ｄｉを算出して設定す
る。なお、閾値Ｄｉは、検査前に基準画像データＡｉに
対するフィルタ処理後の画像データＢｉを用いて設定し
ても、検査中に所定の時間間隔で、検査物から得られる
基準画像データのフィルタ処理後の画像データＢｉを用
いて、繰り返し設定してもよい。なお、検査中に設定す
る場合には、検査物に欠陥が存在すると、画像データＢ
ｉに欠陥による濃度変化が含まれるので、正常な閾値Ｄ
ｉを設定することができないが、次の設定時に正常な閾
値Ｄｉとなるので大きな問題とはならない。また、実際
には、フィルタ処理後の画像データＢｉに対して移動平
均などのスムージング処理を行うことで、欠陥による影
響を受けないようにしてもよい。さらに、基準画像デー
タＡｉを検査中に更新する場合、その都度得られる画像
データＢｉを用いて閾値Ｄｉを都度更新しても、更新し
なくても、いずれでもよい。

【００４０】

【数３】

【００４１】ここで、Ａｃは、８ビットで０〜２５５の
範囲の値をとる基準画像補正値であり、適宜の固定値に
設定される。本実施の形態では、例えばＡｃ＝１００に
設定されている。Ａｉは、上述したように、基準画像デ
ータの濃度値であるので、Ａｉ／Ａｃは、基準画像デー
タの濃度値ムラ（図３を参照）の大きさに応じて変動す
る。すなわち、基準画像データの濃度値Ａｉが小さい場
合、Ａｉ／Ａｃは小さな値となり、濃度値Ａｉが大きい
場合、Ａｉ／Ａｃは大きな値となる。図３に示すよう
に、基準画像データの濃度値Ａｉが、中央部で大きく、
周辺部で小さくなるという分布を有して場合、Ａｉ／Ａ
ｃも、中央部で大きく、周辺部で小さくなるという分布
となる。

【００４２】また、Ｃは、ユーザが指定する、検査対象
物１における欠陥部と正常部との濃度差（％）を考慮し
て算出される指定値（固定値）であり、次式（４）によ
り算出される。

【００４３】

【数４】

【００４４】上記数式（４）において、Ｅは、欠陥とし
て検出しようとする欠陥部（濃色部）と正常部（淡色
部）との濃度差の下限値を単位％で表したもので、本実
施の形態では欠陥濃度差という。この欠陥濃度差Ｅは、
検査対象物１の性状、欠陥部の状態、所望する検知感度
等に応じて、ユーザにより適宜の値に設定される。ｍ
は、フィルタ処理に用いられる画像フィルタの行数であ
り、ｎは列数である。また、ビットシフト量ｓは、指定
値Ｃを８ビット（０〜２５５）の範囲に収めるためのも
のである。

【００４５】２値化部１１は、フィルタ処理部９で欠陥
部が強調された検査画像データ（濃度値Ｂｉ´）を閾値
演算部１０により設定された閾値Ｄｉに従って２値化す
る。つまり、閾値Ｄｉは、検査画像データの濃度値Ｂｉ
´のうち正常部に比べてどの程度の濃度差（単位％）が
ある部分を欠陥部として検出するかを決める境界値とな
る。すなわち、２値化部１１は、図７に示すように、図
６において、濃度値Ｂｉ´が閾値Ｄｉ以上である部分の
２値化後の値を「１」とし、濃度値Ｂｉ´が閾値Ｄｉよ
りも小さい部分の２値化後の値を「０」とする。言い換
えると、本実施の形態において、Ｂｉ´は、濃度差を意
味しているので、濃度差が閾値Ｄｉ以上の部分、すなわ
ち欠陥部から正常部または正常部から欠陥部へと移り変
わるエッジ部分が２値化により検出されることになる。

【００４６】そして、この閾値Ｄｉを決める指定値Ｃに
は、上述した数式（３）で示すように、Ａｉ／Ａｃが乗
算されているので、閾値Ｄｉは、基準画像データの濃度
ムラ、すなわち検査対象物１の濃淡以外の濃度値ムラ
（照明装置２のムラ、ラインセンサ３に使用したレンズ
のムラなど）を反映した値となる。ここで、図６は、図
５に示す検査画像データの濃度値Ｂｉ´と上述した数式
（３）により得られる閾値Ｄｉとを重ねて示す図であ
る。図示するように、閾値Ｄｉは、濃度値Ｂｉ´の傾き
に沿った値をとるとともに、図では明示されていない
が、図３に示す基準画像データの濃度値分布を反映し
た、周辺部に比べて中央部が凸となる分布をとる。ゆえ
に、検査しようとする画像データに照明ムラ、レンズム
ラなどの濃度値ムラがある場合でも、ラインセンサ３の
全画素の範囲で、すなわち画像の全画素の範囲で欠陥の
検出感度を一定にすることができる。

【００４７】なお、上述した説明では、濃度値Ｂｉ´が
閾値Ｄｉ以上である部分を検出しようとしているため、
数式（３）において、Ｄｉ＝Ｂｉ＋Ｃ×Ａｉ／Ａｃなる
値、すなわちＢｉよりも（Ｃ×Ａｉ／Ａｃ）だけ高い値
を閾値Ｄｉとして採用しているが、逆に濃度値Ｂｉ´が
閾値以下である部分を検出する場合は、Ｄｉ＝Ｂｉ−Ｃ
×Ａｉ／Ａｃを閾値Ｄｉとする。

【００４８】次に、ランレングス符号化部１２は、メモ
リ容量をより少なくするために、検査画像データの濃度
値Ｂｉ´の２値化後の値をランレングス符号化によって
圧縮してデータ量を少なくする。連結性処理部１３は、
圧縮された検査画像データを列方向につなぎあわせ、検
査対象物１に含まれる欠陥を検出する。

【００４９】Ｂ．実施の形態の動作 次に、上述した欠陥検査装置の動作について説明する。
ここで、図５に示す欠陥部を有する画像データの濃度値
の変化には、欠陥部以外の濃度値ムラによる影響を受け
ているので、図４に示すフィルタ処理後の画像データの
濃度値Ｂｉと同様に、左方から右方にかけて濃度値が漸
次低下するという分布となり、左方の欠陥部と右方の欠
陥部とでは同じ濃度差の欠陥であっても、出力差が生じ
ている。しかしながら、本実施の形態では、上記数式
（３）の如く、基準画像データをフィルタ処理した後の
画像データＢｉの濃度分布（左上がり）に基づいて閾値
Ｄｉを設定しているので、照明ムラ、レンズムラなどの
欠陥部以外の濃度値ムラがある場合でも、ラインセンサ
３の全画素の範囲で、すなわち画像の全画素の範囲で欠
陥の検出感度を一定にすることができる。

【００５０】例えば、従来技術では、図５に示す画像デ
ータに対して、一定の閾値で２値化を行ったため、ライ
ンセンサの左方より右方の欠陥検出感度が低下し、同様
の濃度差の薄汚れであっても、左方の欠陥は検出され、
右方の欠陥は見逃してしまっていたが、本実施の形態で
は、フィルタ処理後の画像データの濃度値Ｂｉの分布
（左上がり）を反映した閾値Ｄｉで２値化を行っている
ため、左方および右方のいずれの欠陥も高精度で検出す
ることができる。

【００５１】さらに、上記閾値Ｄｉを設定する際に、Ａ
ｉ／Ａｃなる係数で補正することにより、基準画像デー
タの濃度値Ａｉの分布を反映させているため、より高精
度で、検出感度を一定にすることができる。例えば、欠
陥の位置が、中心部と周辺部に存在する場合には、周辺
部に比べて中心部での出力変化が大きくなり、画像デー
タＢｉに対して一定の幅（指定値Ｃ）を有する閾値では
正確に検出できなくなるのに対して、本実施の形態で
は、Ａｉ／Ａｃなる係数で補正することで、上記出力変
化にも対応することができ、高精度で欠陥を検出するこ
とができる。

【００５２】このように、本実施の形態によれば、ライ
ンセンサによって得られる検査画像データに検査対象物
１の欠陥によらない定常的な濃度値ムラが生じていて
も、淡色の正常部と濃色の欠陥部とを良好な感度で検出
することができる。

【００５３】なお、本実施の形態では、周囲に比べて色
調が濃い欠陥部を検出する例を示したが、本発明は、こ
れに限らず、表面の色調に濃淡を有する検査対象物１に
おける濃色部あるいは淡色部の検出に適用することがで
きる。

【００５４】

【実施例】以下、具体的な実施例について説明する。 （実施例１）実施例１では、検査対象物１として、速度
６０ｍ／分で走行する幅１．４ｍの不織布に含まれる薄
汚れを検出した。なお、欠陥判定基準、すなわち数式
（４）における欠陥濃度差Ｅの値は１％とした。また、
照明装置２としては、高周波点灯蛍光灯６５Ｗを２台用
いた。ラインセンサ３としては、画素数２０４８、駆動
周波数２０ＭＨｚ、分解能０．３５ｎｍ／画素、走査周
期０．３５ｍｓなる条件のものを用いた。ラインセンサ
３からの出力は、画像処理装置４のＡ／Ｄ変換部９にて
８ビットでデジタル化されるようにし、フィルタ処理部
９で用いる画像フィルタのサイズは４０行４０列、オフ
セットを１２８とした。

【００５５】検査に先立って、予め、不織布の欠陥がな
い部分の画像データ４０行分をラインセンサ３で取り込
み、画像処理装置４のＡ／Ｄ変換部９でデジタル化した
後、基準画像設定部８に供給した。そして、上記数式
（１）により平均化を行い、得られた画像データを基準
画像データ（濃度値Ａｉ）とした。

【００５６】検査においては、ラインセンサ３から順次
とりこまれる信号をＡ／Ｄ変換した後、フィルタ処理部
９でフィルタ処理して検査画像データを得た。本実施例
１では、４０行４０列の画像フィルタを用い、上記数式
（１）により差分をとるフィルタ処理を実行した。

【００５７】この基準画像データＡｉをフィルタ処理部
９でフィルタ処理して得られた画像データ（濃度値Ｂ
ｉ）を閾値演算部１０に供給した。閾値演算部１０で
は、上記数式（３）、（４）により演算を行って閾値Ｄ
ｉを設定し、この閾値Ｄｉを２値化部１１に供給した。

【００５８】そして、閾値演算部１０で設定された閾値
Ｄｉを用い、フィルタ処理後の検査画像データ（濃度値
Ｂｉ）の２値化を行った後、ランレングス符号化、連結
性処理を順次行って欠陥を検出した。検査結果のデータ
は、ホストコンピュータ５に読み込み、ディスプレイ６
に表示するとともに警報出力を行った。このようにして
検査を行った結果、濃度差１％以上、大きさ２８ｍｍ角
以上の汚れを安定して検出することができた。

【００５９】（実施例２）本実施例２では、欠陥判定基
準Ｅ＝０．１％として検査を行った。また、画像フィル
タのサイズを５０行５０列、ビットシフト量ｓ＝４、よ
って指定値Ｃ＝１６とした。他は、実施例１と同様であ
る。検査の結果、濃度差０．１％以上、大きさ３５ｍｍ
角以上の汚れを安定して既出することができた。

【００６０】因みに、従来技術による欠陥検出方法で
は、画像フィルタ処理前の基準画像を参照せずに検査を
行うため、画像処理前の画像データは、図３に示すよう
に、周辺部の出力が中心部より２０％程度低下する。従
来技術では、図５に示すフィルタ処理後の画像データに
対して、一定の閾値で２値化を行ったため、ラインセン
サの左方より右方の欠陥検出感度が低下し、同様の濃度
差の薄汚れであっても、左方の欠陥は検出され、右方の
欠陥は見逃してしまうという結果となる。

【００６１】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
取込手段により取り込んだ検査対象物表面における色調
の濃淡を表す検査画像データ及び基準原画像データに対
して、フィルタ手段により所定のフィルタ処理を施して
濃度変化を強調するとともに、閾値設定手段により、フ
ィルタ手段によるフィルタ処理後の基準画像データの濃
度分布に基づいて閾値を設定し、２値化手段により、前
記閾値設定手段により設定された閾値に基づいて、前記
フィルタ手段によるフィルタ処理後の検査画像データを
２値化し、該２値化されたデータに基づいて前記検査対
象物表面における欠陥を検出するようにしたので、照明
ムラ、レンズのムラなどの定常的なムラが発生していて
も、ラインセンサの全素子の範囲で、欠陥の検出感度を
一定にすることができ、検査対象物の濃淡差を高精度で
安定して検出することができるという利点が得られる。

【００６２】また、基準画像設定手段により、前記取込
手段により取り込んだ、前記検査対象物表面における欠
陥による影響を受けていない基準原画像データに基づい
て基準画像データを設定し、前記閾値を設定する際に、
基準画像データの濃度分布に応じて変動するように前記
閾値を補正することにより、検査画像の画像データに含
まれるムラの影響を除去することができるので、欠陥検
出精度をさらに向上させることができるという利点が得
られる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明の欠陥検査装置の構成を示すブロック
図である。

【図２】 基準画像データを求める際の平均化の例を示
す概念図である。

【図３】 基準画像データの一例を示す概念図である。

【図４】 欠陥がない場合のフィルタ処理後の画像デー
タの一例を示す概念図である。

【図５】 欠陥がある場合のフィルタ処理後の画像デー
タの一例を示す概念図である。

【図６】 欠陥がある場合のフィルタ処理後の画像デー
タと閾値とを重ねて示す概念図である。

【図７】 ２値化後のデータを示す概念図である。

【符号の説明】

１…検査対象物、２…照明装置、３…ラインセンサ（取
込手段）、４…画像処理装置、５…ホストコンピュー
タ、６…出力装置、７…Ａ／Ｄ変換部、８…基準画像設
定部（基準画像設定手段）、９…フィルタ処理部（フィ
ルタ手段）、１０…閾値演算部（閾値設定手段）、１１
…２値化部（２値化手段）、１２…ランレングス符号化
部、１３…連結性処理部。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 池田 徳之 愛知県豊橋市牛川通四丁目１番地の２ 三 菱レイヨン株式会社豊橋事業所内 (72)発明者 高橋 哲生 愛知県豊橋市牛川通四丁目１番地の２ 三 菱レイヨン株式会社豊橋事業所内 Ｆターム(参考） 2G051 AA32 AA41 AB07 AC04 AC21 CA03 CB01 CB02 EA08 EA11 EA12 EA16 EB01 EB02 EC03 ED09 5B057 BA30 CG04 CH09 DA03 DB02 DB08 DC39

Claims (10)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 検査対象物表面における色調の濃淡を検
   査画像データとして取り込むと共に基準原画像データを
   取り込む取込手段と、 前記取込手段により取り込んだ基準原画像データに基づ
   いて基準画像データを設定する基準画像設定手段と、 基準画像データ及び検査画像データに対して所定のフィ
   ルタ処理を施して濃度変化を強調するフィルタ手段と、 前記フィルタ手段によるフィルタ処理後の基準画像デー
   タの濃度分布に基づいて閾値を設定する閾値設定手段
   と、 前記閾値設定手段により設定された閾値に基づいて、前
   記フィルタ手段によるフィルタ処理後の検査画像データ
   を２値化する２値化手段とを具備し、 前記２値化手段により２値化されたデータに基いて前記
   検査対象物表面における欠陥を検出することを特徴とす
   る欠陥検査装置。
2. 【請求項２】 前記基準画像設定手段が、前記取込手段
   により取り込んだ、前記検査対象物表面における欠陥に
   よる影響を受けていない基準原画像データに基づいて基
   準画像データを設定する基準画像設定手段であることを
   特徴とする請求項１記載の欠陥検査装置。
3. 【請求項３】 前記閾値設定手段は、前記閾値を設定す
   る際に、前記基準画像設定手段により設定された基準画
   像データの濃度分布に対応して閾値が変動するように前
   記閾値を補正することを特徴とする請求項２記載の欠陥
   検査装置。
4. 【請求項４】 前記閾値設定手段は、前記閾値を設定す
   る際に、さらに、欠陥として検出しようとする欠陥部と
   正常部との濃度差の下限値に基づいて前記閾値を補正す
   ることを特徴とする請求項２または３記載の欠陥検査装
   置。
5. 【請求項５】 前記基準画像設定手段は、前記フィルタ
   手段がｍ行ｎ列の画像フィルタを使用する場合、前記取
   込手段により取り込んだ基準原画像データを、ｍ行ｎ列
   の範囲で平均化したものを前記基準画像データとするこ
   とを特徴とする請求項２記載の欠陥検査装置。
6. 【請求項６】 検査対象物表面における色調の濃淡を検
   査画像データとして取り込むステップと、 基準原画像データに基づいて基準画像データを得るステ
   ップと、 基準画像データ及び検査画像データに対して所定のフィ
   ルタ処理を施して濃度変化を強調するステップと、 フィルタ処理後の基準画像データの濃度分布に基づいて
   閾値を設定するステップと、 設定された閾値に基づいてフィルタ処理後の検査画像デ
   ータを２値化するステップとを有し、前記２値化された
   データに基いて前記検査対象物表面における欠陥を検出
   することを特徴とする欠陥検査方法。
7. 【請求項７】 前記基準画像データを得るステップが、
   前記検査対象物表面における欠陥による影響を受けてい
   ない基準原画像データに基づいて基準画像データを設定
   するステップであり、 前記閾値を設定するステップが、前記フィルタ処理後の
   基準画像データの濃度分布に対して変動するように前記
   閾値を補正するステップを有し、 前記２値化するステップでは、前記補正された閾値に基
   づいてフィルタ処理後の検査画像データを２値化するこ
   とを特徴とする請求項６記載の欠陥検査方法。
8. 【請求項８】 前記基準画像データを設定するステップ
   は、前記フィルタ処理を施すステップにおいてｍ行ｎ列
   の画像フィルタを使用する場合、前記取り込んだ基準原
   画像データを、ｍ行ｎ列の範囲で平均化して基準画像デ
   ータとすることを特徴とする請求項７記載の欠陥検査方
   法。
9. 【請求項９】 基準原画像データに基づいて基準原画像
   データを得るステップと、 基準画像データ及び検査対象物表面における色調の濃淡
   に基づく検査画像データに対して所定のフィルタ処理を
   施して濃度変化を強調するステップと、 フィルタ処理後の基準画像データの濃度分布に基づいて
   閾値を設定するステップと、 設定された閾値に基づいて、フィルタ処理後の検査画像
   データを２値化するステップとからなるプログラムを記
   憶することを特徴とする記憶媒体。
10. 【請求項１０】 前記基準画像を得るステップが、前記
    検査対象物表面における欠陥による影響を受けていない
    基準原画像データを基準画像データとして設定するステ
    ップであり、 前記閾値を設定するステップが、前記基準画像データの
    濃度分布に応じて変動するように前記閾値を補正するス
    テップを有することを特徴とする請求項９記載の記憶媒
    体。