JP2000329699A - 欠陥検査方法及びその装置 - Google Patents
欠陥検査方法及びその装置Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 検査対象物の撮像画像から得られる各画素毎
の濃度データに基づいて欠陥を検査する場合に，良品画
像と上記撮像画像との濃度差が所定の閾値内にあるか否
かで欠陥検出を行う場合には，検査対象物に，場所によ
る濃度のバラツキや生産ロット毎の濃度のバラツキ等が
あると誤判定される場合があった。 【解決手段】 検査対象物の濃淡画像Ａに移動平均処理
を行い（Ｓ２），得られた移動平均処理画像ａｖｅ
（Ａ）と上記濃淡画像Ａとの差分画像Ｓを求め（Ｓ
３），該差分画像Ｓと所定の閾値とに基づいて各画素の
良否を判定する（Ｓ４）。即ち，濃度が移動平均濃度か
ら大きくかけ離れている場合にその画素を欠陥画素であ
ると判断する相対的な欠陥判定を行う。これにより，検
査対象物の場所による濃度のバラツキや，生産ロット毎
の濃度のバラツキ等がある場合でも，濃度補正等の処置
を行うことなく，容易且つ正確に欠陥検出を行うことが
可能である。
の濃度データに基づいて欠陥を検査する場合に，良品画
像と上記撮像画像との濃度差が所定の閾値内にあるか否
かで欠陥検出を行う場合には，検査対象物に，場所によ
る濃度のバラツキや生産ロット毎の濃度のバラツキ等が
あると誤判定される場合があった。 【解決手段】 検査対象物の濃淡画像Ａに移動平均処理
を行い（Ｓ２），得られた移動平均処理画像ａｖｅ
（Ａ）と上記濃淡画像Ａとの差分画像Ｓを求め（Ｓ
３），該差分画像Ｓと所定の閾値とに基づいて各画素の
良否を判定する（Ｓ４）。即ち，濃度が移動平均濃度か
ら大きくかけ離れている場合にその画素を欠陥画素であ
ると判断する相対的な欠陥判定を行う。これにより，検
査対象物の場所による濃度のバラツキや，生産ロット毎
の濃度のバラツキ等がある場合でも，濃度補正等の処置
を行うことなく，容易且つ正確に欠陥検出を行うことが
可能である。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は，プリント基板等の
検査対象物を撮像して得られる濃淡画像に基づいて上記
検査対象物の欠陥を検査する欠陥検査方法及びその装置
に関するものである。
検査対象物を撮像して得られる濃淡画像に基づいて上記
検査対象物の欠陥を検査する欠陥検査方法及びその装置
に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】プリント基板等の表面にできた傷，異
物，打痕，汚れ等の欠陥を検出する方法としては，従来
より，検査対象物の撮像画像と良品画像との差分処理を
行って両者の濃度差を求め，該濃度差が所定の閾値を超
える部分を欠陥であると判定する方法が広く用いられて
いる。
物，打痕，汚れ等の欠陥を検出する方法としては，従来
より，検査対象物の撮像画像と良品画像との差分処理を
行って両者の濃度差を求め，該濃度差が所定の閾値を超
える部分を欠陥であると判定する方法が広く用いられて
いる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】ところで，検査対象物
は，例えば生産ロットが変わると，濃度変化状態は同じ
でも絶対濃度が微妙に変化する場合がある。また，同じ
生産ロットでも，撮像画像の場所によって絶対濃度の値
にバラツキが生じる場合もある。このような場合に上述
したような良品画像との比較に基づく欠陥検査方法を用
いると，対象画像と良品画像との絶対濃度の差に基づい
て欠陥判定がなされるため，上記閾値の設定によっては
良品を欠陥品であると誤認してしまう可能性があった。
また，このような誤認を防止するために，上記欠陥検査
方法の前に対象画像と良品画像との間で関数近似による
濃度補正を行うことも行われているが，例えば局所領域
で微妙な濃度変化があったとしてもそれを捉える近似関
数を求めることは困難であり，たとえ求められたとして
も高次関数となって演算時間が大きくなるなどの問題点
があった。本発明は上記事情に鑑みてなされたものであ
り，その目的とするところは，検査対象物に，場所によ
る濃度のバラツキや，生産ロット毎の濃度のバラツキ等
がある場合でも，濃度補正等を行うことなく，容易且つ
正確に欠陥検出を行うことが可能な欠陥検査方法及びそ
の装置を提供することである。
は，例えば生産ロットが変わると，濃度変化状態は同じ
でも絶対濃度が微妙に変化する場合がある。また，同じ
生産ロットでも，撮像画像の場所によって絶対濃度の値
にバラツキが生じる場合もある。このような場合に上述
したような良品画像との比較に基づく欠陥検査方法を用
いると，対象画像と良品画像との絶対濃度の差に基づい
て欠陥判定がなされるため，上記閾値の設定によっては
良品を欠陥品であると誤認してしまう可能性があった。
また，このような誤認を防止するために，上記欠陥検査
方法の前に対象画像と良品画像との間で関数近似による
濃度補正を行うことも行われているが，例えば局所領域
で微妙な濃度変化があったとしてもそれを捉える近似関
数を求めることは困難であり，たとえ求められたとして
も高次関数となって演算時間が大きくなるなどの問題点
があった。本発明は上記事情に鑑みてなされたものであ
り，その目的とするところは，検査対象物に，場所によ
る濃度のバラツキや，生産ロット毎の濃度のバラツキ等
がある場合でも，濃度補正等を行うことなく，容易且つ
正確に欠陥検出を行うことが可能な欠陥検査方法及びそ
の装置を提供することである。
【０００４】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に，本発明は，検査対象物を撮像して得られる濃淡画像
に基づいて上記検査対象物の欠陥を検査する欠陥検査方
法において，上記濃淡画像に所定の平滑化処理を施す平
滑化工程と，上記平滑化工程で得られた平滑化画像と上
記濃淡画像との間の濃度差を求める濃度差算出工程と，
上記濃度差算出工程で得られた濃度差に基づいて各画素
における良否を判定する欠陥判定工程とを具備してなる
ことを特徴とする欠陥検査方法として構成されている。
ここで，上記所定の平滑化処理としては，例えば所定領
域内での濃度平均値をその中心画素における濃度値とす
る移動平均処理や，所定領域内での濃度中央値をその中
心画素における濃度値とするメディアンフィルタ処理な
どを用いることができる。また，上記欠陥検査方法を実
施可能な装置は，検査対象物を撮像して得られる濃淡画
像に基づいて上記検査対象物の欠陥を検査する欠陥検査
装置において，上記濃淡画像に所定の平滑化処理を施す
平滑化手段と，上記平滑化手段で得られた平滑化画像と
上記濃淡画像との間の濃度差を求める濃度差算出手段
と，上記濃度差算出手段で得られた濃度差に基づいて各
画素における良否を判定する欠陥判定手段とを具備して
なることを特徴とする欠陥検査装置として構成されてい
る。
に，本発明は，検査対象物を撮像して得られる濃淡画像
に基づいて上記検査対象物の欠陥を検査する欠陥検査方
法において，上記濃淡画像に所定の平滑化処理を施す平
滑化工程と，上記平滑化工程で得られた平滑化画像と上
記濃淡画像との間の濃度差を求める濃度差算出工程と，
上記濃度差算出工程で得られた濃度差に基づいて各画素
における良否を判定する欠陥判定工程とを具備してなる
ことを特徴とする欠陥検査方法として構成されている。
ここで，上記所定の平滑化処理としては，例えば所定領
域内での濃度平均値をその中心画素における濃度値とす
る移動平均処理や，所定領域内での濃度中央値をその中
心画素における濃度値とするメディアンフィルタ処理な
どを用いることができる。また，上記欠陥検査方法を実
施可能な装置は，検査対象物を撮像して得られる濃淡画
像に基づいて上記検査対象物の欠陥を検査する欠陥検査
装置において，上記濃淡画像に所定の平滑化処理を施す
平滑化手段と，上記平滑化手段で得られた平滑化画像と
上記濃淡画像との間の濃度差を求める濃度差算出手段
と，上記濃度差算出手段で得られた濃度差に基づいて各
画素における良否を判定する欠陥判定手段とを具備して
なることを特徴とする欠陥検査装置として構成されてい
る。
【０００５】
【作用】本発明によれば，移動平均処理などの平滑化処
理によって平滑化された平滑化画像と元の濃淡画像との
濃度差に基づき，濃度が平滑化濃度から大きくかけ離れ
ている場合にその画素を欠陥画素であると判断する相対
的な欠陥判定が行われる。これにより，検査対象物の場
所による濃度のバラツキや，生産ロット毎の濃度のバラ
ツキ等がある場合でも，濃度補正等の処置を行うことな
く，容易且つ正確に欠陥検出を行うことが可能である。
理によって平滑化された平滑化画像と元の濃淡画像との
濃度差に基づき，濃度が平滑化濃度から大きくかけ離れ
ている場合にその画素を欠陥画素であると判断する相対
的な欠陥判定が行われる。これにより，検査対象物の場
所による濃度のバラツキや，生産ロット毎の濃度のバラ
ツキ等がある場合でも，濃度補正等の処置を行うことな
く，容易且つ正確に欠陥検出を行うことが可能である。
【０００６】
【発明の実施の形態】以下，添付図面を参照して本発明
の実施の形態及び実施例につき説明し，本発明の理解に
供する。尚，以下の実施の形態及び実施例は，本発明を
具体化した一例であって，本発明の技術的範囲を限定す
る性格のものではない。ここに，図１は本発明の実施の
形態に係る欠陥検査方法の処理手順の一例を示すフロー
チャート，図２は本発明の実施の形態に係る欠陥検査装
置Ａ１の概略構成を示すブロック図，図３は濃淡画像Ａ
に対する２次元の移動平均処理の説明図，図４はある検
査対象物に対して，実施の形態に係る欠陥検査方法を用
いた場合と，従来の良品画像との比較による欠陥検査方
法を用いた場合とにおける欠陥検査結果の一例を示す図
である。
の実施の形態及び実施例につき説明し，本発明の理解に
供する。尚，以下の実施の形態及び実施例は，本発明を
具体化した一例であって，本発明の技術的範囲を限定す
る性格のものではない。ここに，図１は本発明の実施の
形態に係る欠陥検査方法の処理手順の一例を示すフロー
チャート，図２は本発明の実施の形態に係る欠陥検査装
置Ａ１の概略構成を示すブロック図，図３は濃淡画像Ａ
に対する２次元の移動平均処理の説明図，図４はある検
査対象物に対して，実施の形態に係る欠陥検査方法を用
いた場合と，従来の良品画像との比較による欠陥検査方
法を用いた場合とにおける欠陥検査結果の一例を示す図
である。
【０００７】本実施の形態に係る欠陥検査装置Ａ１は，
図２に示すように，移動ステージ１，照明２，ＣＣＤカ
メラ３，画像検出処理部４，画像メモリ５，検査演算処
理部６，マスターＣＰＵ８，及び駆動制御部７を具備し
て構成されている。上記移動ステージ１上には，プリン
ト基板等の検査対象物０が載置される。上記ＣＣＤカメ
ラ３では，上記移動ステージ１上に載置されて照明２に
より照らされた検査対象物０が撮像される。尚，上記移
動ステージ１は，上記駆動制御部７の制御によってＸ，
Ｙ方向に移動可能であり，これによって上記検査対象物
０が上記ＣＣＤカメラ３に対して相対的に位置決めされ
る。上記画像検出処理部４では，上記ＣＣＤカメラ３で
撮像された検査対象物０の画像が検出され，画素毎の濃
度データよりなる濃淡画像Ａが生成される。上記画像メ
モリ５には，上記画像検出処理部４で生成された濃淡画
像Ａが格納される。上記検査演算処理部６では，上記画
像検出処理部４で生成された上記濃淡画像Ａを用いて，
後述する欠陥検査処理（図１）が実行され，検査対象物
０の欠陥判定が行われる。この検査演算処理部６が，平
滑化手段，濃度差算出手段，及び欠陥判定手段の一例で
ある。上記マスターＣＰＵ８では，上記検査演算処理部
６や上記駆動制御部７を含む装置Ａ１全般の制御が行わ
れる。
図２に示すように，移動ステージ１，照明２，ＣＣＤカ
メラ３，画像検出処理部４，画像メモリ５，検査演算処
理部６，マスターＣＰＵ８，及び駆動制御部７を具備し
て構成されている。上記移動ステージ１上には，プリン
ト基板等の検査対象物０が載置される。上記ＣＣＤカメ
ラ３では，上記移動ステージ１上に載置されて照明２に
より照らされた検査対象物０が撮像される。尚，上記移
動ステージ１は，上記駆動制御部７の制御によってＸ，
Ｙ方向に移動可能であり，これによって上記検査対象物
０が上記ＣＣＤカメラ３に対して相対的に位置決めされ
る。上記画像検出処理部４では，上記ＣＣＤカメラ３で
撮像された検査対象物０の画像が検出され，画素毎の濃
度データよりなる濃淡画像Ａが生成される。上記画像メ
モリ５には，上記画像検出処理部４で生成された濃淡画
像Ａが格納される。上記検査演算処理部６では，上記画
像検出処理部４で生成された上記濃淡画像Ａを用いて，
後述する欠陥検査処理（図１）が実行され，検査対象物
０の欠陥判定が行われる。この検査演算処理部６が，平
滑化手段，濃度差算出手段，及び欠陥判定手段の一例で
ある。上記マスターＣＰＵ８では，上記検査演算処理部
６や上記駆動制御部７を含む装置Ａ１全般の制御が行わ
れる。
【０００８】続いて，図１に示すフローチャートに従っ
て，主に上記検査演算処理部６で処理される欠陥検査処
理の手順について説明する。欠陥検査処理が開始される
と，まず，検査対象物０の濃淡画像Ａが，ＣＣＤカメラ
３及び画像検出処理部４を介して画像メモリ５に取り込
まれる（ステップＳ１）。次に，検査演算処理部６によ
り，上記画像メモリ５内から上記濃淡画像Ａが読み出さ
れ，該濃淡画像Ａに対して移動平均処理（所定の平滑化
処理の一例）を行うことによって移動平均処理画像ａｖ
ｅ（Ａ）が生成される（ステップＳ２）。ここで，上記
移動平均処理とは，例えば，濃淡画像Ａを構成する各画
素ｐ（ｘ，ｙ）の濃度ｇ（ｘ，ｙ）を，その画素を中心
とする所定領域内（例えば３×３画素の領域）の平均濃
度に置き換える処理である（図３参照）。尚，この場
合，例えば濃淡画像Ａの縁部の画素（例えばｐ（ｘ，
１），ｐ（１，ｙ）など）については，上記所定領域内
の全画素についての平均値が算出できないため，例えば
強制的に濃度０としたり，或いは上記所定領域内に現に
存在する画素のみについての平均濃度を用いるなどの処
置を行う必要がある。以上のような移動平均処理を一般
的な式で記述すると次のようになる。
て，主に上記検査演算処理部６で処理される欠陥検査処
理の手順について説明する。欠陥検査処理が開始される
と，まず，検査対象物０の濃淡画像Ａが，ＣＣＤカメラ
３及び画像検出処理部４を介して画像メモリ５に取り込
まれる（ステップＳ１）。次に，検査演算処理部６によ
り，上記画像メモリ５内から上記濃淡画像Ａが読み出さ
れ，該濃淡画像Ａに対して移動平均処理（所定の平滑化
処理の一例）を行うことによって移動平均処理画像ａｖ
ｅ（Ａ）が生成される（ステップＳ２）。ここで，上記
移動平均処理とは，例えば，濃淡画像Ａを構成する各画
素ｐ（ｘ，ｙ）の濃度ｇ（ｘ，ｙ）を，その画素を中心
とする所定領域内（例えば３×３画素の領域）の平均濃
度に置き換える処理である（図３参照）。尚，この場
合，例えば濃淡画像Ａの縁部の画素（例えばｐ（ｘ，
１），ｐ（１，ｙ）など）については，上記所定領域内
の全画素についての平均値が算出できないため，例えば
強制的に濃度０としたり，或いは上記所定領域内に現に
存在する画素のみについての平均濃度を用いるなどの処
置を行う必要がある。以上のような移動平均処理を一般
的な式で記述すると次のようになる。
【数１】 続いて，上記検査演算処理部６において，上記画像メモ
リ５内の濃淡画像Ａと上記移動平均処理画像ａｖｅ
（Ａ）との差分画像Ｓ（＝｜Ａ−ａｖｅ（Ａ）｜）が求
められる（ステップＳ３）。更に，得られた差分画像Ｓ
に対して画素毎に所定の閾値を用いた２値化処理が施さ
れ，上記閾値よりも差分濃度の大きい画素が欠陥画素と
して抽出される（ステップＳ４）。
リ５内の濃淡画像Ａと上記移動平均処理画像ａｖｅ
（Ａ）との差分画像Ｓ（＝｜Ａ−ａｖｅ（Ａ）｜）が求
められる（ステップＳ３）。更に，得られた差分画像Ｓ
に対して画素毎に所定の閾値を用いた２値化処理が施さ
れ，上記閾値よりも差分濃度の大きい画素が欠陥画素と
して抽出される（ステップＳ４）。
【０００９】図４に，ある検査対象物について上記ステ
ップＳ１〜Ｓ４を行った場合の処理経過の一例を示して
いる。図４は，全て上記検査対象物の一断面に沿った濃
度分布を示しており，図４（ａ）は検査対象画像（濃淡
画像）Ａ，図４（ｂ）は移動平均処理画像ａｖｅ
（Ａ），図４（ｃ）は差分画像Ｓ１′（＝Ａ−ａｖｅ
（Ａ）），図４（ｄ）は差分画像Ｓ１（＝｜Ａ−ａｖｅ
（Ａ）｜）である。また，比較のために，図４（ｅ）に
良品画像Ｒの濃度分布を，図４（ｆ）に良品画像Ｒと検
査対象画像Ａとの差分画像Ｓ２の濃度分布を示す。図４
（ｅ）と図４（ａ）との比較より明らかなように，検査
対象画像Ａは良品画像Ｒと比べて濃度が場所によって大
きくシフトしている。従って，従来のような良品画像Ｒ
と検査対象画像Ａとの差分画像Ｓ２（図４（ｆ））を用
いた欠陥検出方法では，上記濃度のバラツキが結果に大
きく影響し，図４（ｆ）に示すように，正常部を欠陥と
判断したり，或いは欠陥部を正常と判断してしまう可能
性が高い。これに対して，本実施の形態に係る欠陥検出
方法を用いれば，図４（ｄ）に示すように，上記濃度の
バラツキの影響が抑制され，実際の欠陥部のみを容易且
つ正確に検出できる。以上のように，移動平均処理によ
って平滑化された画像ａｖｅ（Ａ）と元の濃淡画像との
差に基づき，濃度が平滑化濃度から大きくかけ離れてい
る場合にその画素を欠陥画素であると判断する相対的な
欠陥判定を行うことで，検査対象物の場所による濃度の
バラツキや，生産ロット毎の濃度のバラツキ等がある場
合でも，濃度補正等の処置を行うことなく，容易且つ正
確に欠陥検出を行うことが可能である。
ップＳ１〜Ｓ４を行った場合の処理経過の一例を示して
いる。図４は，全て上記検査対象物の一断面に沿った濃
度分布を示しており，図４（ａ）は検査対象画像（濃淡
画像）Ａ，図４（ｂ）は移動平均処理画像ａｖｅ
（Ａ），図４（ｃ）は差分画像Ｓ１′（＝Ａ−ａｖｅ
（Ａ）），図４（ｄ）は差分画像Ｓ１（＝｜Ａ−ａｖｅ
（Ａ）｜）である。また，比較のために，図４（ｅ）に
良品画像Ｒの濃度分布を，図４（ｆ）に良品画像Ｒと検
査対象画像Ａとの差分画像Ｓ２の濃度分布を示す。図４
（ｅ）と図４（ａ）との比較より明らかなように，検査
対象画像Ａは良品画像Ｒと比べて濃度が場所によって大
きくシフトしている。従って，従来のような良品画像Ｒ
と検査対象画像Ａとの差分画像Ｓ２（図４（ｆ））を用
いた欠陥検出方法では，上記濃度のバラツキが結果に大
きく影響し，図４（ｆ）に示すように，正常部を欠陥と
判断したり，或いは欠陥部を正常と判断してしまう可能
性が高い。これに対して，本実施の形態に係る欠陥検出
方法を用いれば，図４（ｄ）に示すように，上記濃度の
バラツキの影響が抑制され，実際の欠陥部のみを容易且
つ正確に検出できる。以上のように，移動平均処理によ
って平滑化された画像ａｖｅ（Ａ）と元の濃淡画像との
差に基づき，濃度が平滑化濃度から大きくかけ離れてい
る場合にその画素を欠陥画素であると判断する相対的な
欠陥判定を行うことで，検査対象物の場所による濃度の
バラツキや，生産ロット毎の濃度のバラツキ等がある場
合でも，濃度補正等の処置を行うことなく，容易且つ正
確に欠陥検出を行うことが可能である。
【００１０】上記画素毎の欠陥判定が終了すると，上記
検査演算処理部６により，欠陥であると判定された画素
に更にラベリング処理が施され，そのラベリング結果に
基づいてその検査対象物０の良品／不良品の最終判定が
なされる（ステップＳ５）。通常，欠陥は数画素〜数百
画素のまとまりで現れることが多いが，その同一の欠陥
画素のまとまりに同一のラベルを付与し，上記欠陥画素
のまとまり毎の判別ができるようにする処理がここでの
ラベリング処理である。このように，欠陥画素をラベリ
ングしたことで，上記欠陥画素をまとまり（欠陥領域）
として捉えることができるため，欠陥判定を容易且つ精
度良く行うことができる。上記ラベリング処理によって
抽出されたいくつかの欠陥領域は，例えば重心等を算出
することによりその位置が特定でき，上記欠陥領域に属
する画素数を算出することによりその面積が得られる。
上記良品／不良品の最終判定は，例えば面積１０以上の
欠陥が存在する場合には不良品とし，それ以外は良品と
判定するなど，検査対象品種の基準に応じた適切な判定
方法を適用することが可能である。
検査演算処理部６により，欠陥であると判定された画素
に更にラベリング処理が施され，そのラベリング結果に
基づいてその検査対象物０の良品／不良品の最終判定が
なされる（ステップＳ５）。通常，欠陥は数画素〜数百
画素のまとまりで現れることが多いが，その同一の欠陥
画素のまとまりに同一のラベルを付与し，上記欠陥画素
のまとまり毎の判別ができるようにする処理がここでの
ラベリング処理である。このように，欠陥画素をラベリ
ングしたことで，上記欠陥画素をまとまり（欠陥領域）
として捉えることができるため，欠陥判定を容易且つ精
度良く行うことができる。上記ラベリング処理によって
抽出されたいくつかの欠陥領域は，例えば重心等を算出
することによりその位置が特定でき，上記欠陥領域に属
する画素数を算出することによりその面積が得られる。
上記良品／不良品の最終判定は，例えば面積１０以上の
欠陥が存在する場合には不良品とし，それ以外は良品と
判定するなど，検査対象品種の基準に応じた適切な判定
方法を適用することが可能である。
【００１１】以上説明したように，本実施の形態に係る
欠陥検査装置Ａ１では，移動平均処理によって平滑化さ
れた画像ａｖｅ（Ａ）と元の濃淡画像との差に基づき，
濃度が平滑化濃度から大きくかけ離れている場合にその
画素を欠陥画素であると判断する相対的な欠陥判定を行
うため，検査対象物の場所による濃度のバラツキや，生
産ロット毎の濃度のバラツキ等がある場合でも，濃度補
正等の処置を行うことなく，容易且つ正確に欠陥検出を
行うことが可能である。
欠陥検査装置Ａ１では，移動平均処理によって平滑化さ
れた画像ａｖｅ（Ａ）と元の濃淡画像との差に基づき，
濃度が平滑化濃度から大きくかけ離れている場合にその
画素を欠陥画素であると判断する相対的な欠陥判定を行
うため，検査対象物の場所による濃度のバラツキや，生
産ロット毎の濃度のバラツキ等がある場合でも，濃度補
正等の処置を行うことなく，容易且つ正確に欠陥検出を
行うことが可能である。
【００１２】
【実施例】上記実施の形態では，ステップＳ２におい
て，濃淡画像Ａ（２次元）を一括で取得し，それに対し
て２次元の移動平均処理を行うようにしたが，例えば，
ｘ（行）方向に主走査，ｙ（列）方向に副走査を行いつ
つ，各行毎に１次元の移動平均処理（各画素ｐ（ｘ）の
濃度ｇ（ｘ）を，その画素を中心とする所定範囲内（例
えば前後１画素の範囲）の平均濃度に置き換える処理）
を行うようにしてもよい。この場合の移動平均処理を一
般的な式で記述すると次のようになる。
て，濃淡画像Ａ（２次元）を一括で取得し，それに対し
て２次元の移動平均処理を行うようにしたが，例えば，
ｘ（行）方向に主走査，ｙ（列）方向に副走査を行いつ
つ，各行毎に１次元の移動平均処理（各画素ｐ（ｘ）の
濃度ｇ（ｘ）を，その画素を中心とする所定範囲内（例
えば前後１画素の範囲）の平均濃度に置き換える処理）
を行うようにしてもよい。この場合の移動平均処理を一
般的な式で記述すると次のようになる。
【数２】 更に，上記１次元の移動平均によって得られた行方向移
動平均画像に対して，更に各列毎に１次元の移動平均処
理を行ってもよい。また，上記実施の形態では，平滑化
処理として移動平均処理を用いた例を示したが，これに
限られるものではなく，例えばメディアンフィルタなど
その他の平滑化処理を用いてもよい。メディアンフィル
タを用いた平滑化処理は，例えば上記移動平均処理にお
いて「平均値」を求めるかわりに「メディアン値（中央
値）」を求めるようにすればよい。
動平均画像に対して，更に各列毎に１次元の移動平均処
理を行ってもよい。また，上記実施の形態では，平滑化
処理として移動平均処理を用いた例を示したが，これに
限られるものではなく，例えばメディアンフィルタなど
その他の平滑化処理を用いてもよい。メディアンフィル
タを用いた平滑化処理は，例えば上記移動平均処理にお
いて「平均値」を求めるかわりに「メディアン値（中央
値）」を求めるようにすればよい。
【００１３】
【発明の効果】以上説明したように，本発明は，検査対
象物を撮像して得られる濃淡画像に基づいて上記検査対
象物の欠陥を検査する欠陥検査方法において，上記濃淡
画像に所定の平滑化処理を施す平滑化工程と，上記平滑
化工程で得られた平滑化画像と上記濃淡画像との間の濃
度差を求める濃度差算出工程と，上記濃度差算出工程で
得られた濃度差に基づいて各画素における良否を判定す
る欠陥判定工程とを具備してなることを特徴とする欠陥
検査方法として構成されているため，平滑化画像と元の
濃淡画像との濃度差に基づき，濃度が平滑化濃度から大
きくかけ離れている場合にその画素を欠陥画素であると
判断する相対的な欠陥判定が行われる。これにより，検
査対象物の場所による濃度のバラツキや，生産ロット毎
の濃度のバラツキ等がある場合でも，濃度補正等の処置
を行うことなく，容易且つ正確に欠陥検出を行うことが
可能である。
象物を撮像して得られる濃淡画像に基づいて上記検査対
象物の欠陥を検査する欠陥検査方法において，上記濃淡
画像に所定の平滑化処理を施す平滑化工程と，上記平滑
化工程で得られた平滑化画像と上記濃淡画像との間の濃
度差を求める濃度差算出工程と，上記濃度差算出工程で
得られた濃度差に基づいて各画素における良否を判定す
る欠陥判定工程とを具備してなることを特徴とする欠陥
検査方法として構成されているため，平滑化画像と元の
濃淡画像との濃度差に基づき，濃度が平滑化濃度から大
きくかけ離れている場合にその画素を欠陥画素であると
判断する相対的な欠陥判定が行われる。これにより，検
査対象物の場所による濃度のバラツキや，生産ロット毎
の濃度のバラツキ等がある場合でも，濃度補正等の処置
を行うことなく，容易且つ正確に欠陥検出を行うことが
可能である。
【図１】 本発明の実施の形態に係る欠陥検査方法の処
理手順の一例を示すフローチャート。
理手順の一例を示すフローチャート。
【図２】 本発明の実施の形態に係る欠陥検査装置Ａ１
の概略構成を示すブロック図。
の概略構成を示すブロック図。
【図３】 濃淡画像Ａに対する２次元の移動平均処理の
説明図。
説明図。
【図４】 ある検査対象物に対して，実施の形態に係る
欠陥検査方法を用いた場合と，従来の良品画像との比較
による欠陥検査方法を用いた場合とにおける欠陥検査結
果の一例を示す図。
欠陥検査方法を用いた場合と，従来の良品画像との比較
による欠陥検査方法を用いた場合とにおける欠陥検査結
果の一例を示す図。
０…検査対象物 １…移動ステージ ２…照明 ３…ＣＣＤカメラ ４…画像検出処理部 ５…画像メモリ ６…検査演算処理部（平滑化手段，濃度差算出手段，及
び欠陥判定手段の一例） ７…駆動制御部 ８…マスターＣＰＵ
び欠陥判定手段の一例） ７…駆動制御部 ８…マスターＣＰＵ
Claims (6)
- 【請求項１】 検査対象物を撮像して得られる濃淡画像
に基づいて上記検査対象物の欠陥を検査する欠陥検査方
法において，上記濃淡画像に所定の平滑化処理を施す平
滑化工程と，上記平滑化工程で得られた平滑化画像と上
記濃淡画像との間の濃度差を求める濃度差算出工程と，
上記濃度差算出工程で得られた濃度差に基づいて各画素
における良否を判定する欠陥判定工程とを具備してなる
ことを特徴とする欠陥検査方法。 - 【請求項２】 上記所定の平滑化処理が，所定領域内で
の濃度平均値をその中心画素における濃度値とする移動
平均処理である請求項１記載の欠陥検査方法。 - 【請求項３】 上記所定の平滑化処理が，所定領域内で
の濃度中央値をその中心画素における濃度値とするメデ
ィアンフィルタ処理である請求項１記載の欠陥検査方
法。 - 【請求項４】 検査対象物を撮像して得られる濃淡画像
に基づいて上記検査対象物の欠陥を検査する欠陥検査装
置において，上記濃淡画像に所定の平滑化処理を施す平
滑化手段と，上記平滑化手段で得られた平滑化画像と上
記濃淡画像との間の濃度差を求める濃度差算出手段と，
上記濃度差算出手段で得られた濃度差に基づいて各画素
における良否を判定する欠陥判定手段とを具備してなる
ことを特徴とする欠陥検査装置。 - 【請求項５】 上記所定の平滑化処理が，所定領域内で
の濃度平均値をその中心画素における濃度値とする移動
平均処理である請求項４記載の欠陥検査装置。 - 【請求項６】 上記所定の平滑化処理が，所定領域内で
の濃度中央値をその中心画素における濃度値とするメデ
ィアンフィルタ処理である請求項４記載の欠陥検査装
置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11140070A JP2000329699A (ja) | 1999-05-20 | 1999-05-20 | 欠陥検査方法及びその装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11140070A JP2000329699A (ja) | 1999-05-20 | 1999-05-20 | 欠陥検査方法及びその装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000329699A true JP2000329699A (ja) | 2000-11-30 |
Family
ID=15260282
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP11140070A Pending JP2000329699A (ja) | 1999-05-20 | 1999-05-20 | 欠陥検査方法及びその装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2000329699A (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004301574A (ja) * | 2003-03-28 | 2004-10-28 | Saki Corp:Kk | 外観検査装置および外観検査方法 |
| JP2010197105A (ja) * | 2009-02-23 | 2010-09-09 | Yokohama Rubber Co Ltd:The | 長尺物の外観検査方法及びその装置 |
| JP2011237303A (ja) * | 2010-05-11 | 2011-11-24 | Sumco Corp | ウェーハ欠陥検査装置及びウェーハ欠陥検査方法 |
| JP2012088199A (ja) * | 2010-10-20 | 2012-05-10 | Yamaha Motor Co Ltd | 異物検査装置および異物検査方法 |
| JP2012185274A (ja) * | 2011-03-04 | 2012-09-27 | Seiko Epson Corp | 眼鏡レンズの評価装置及び眼鏡レンズの評価方法 |
| JP2013250188A (ja) * | 2012-06-01 | 2013-12-12 | Seiko Epson Corp | 欠陥検出装置、欠陥検出方法、および欠陥検出プログラム |
-
1999
- 1999-05-20 JP JP11140070A patent/JP2000329699A/ja active Pending
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004301574A (ja) * | 2003-03-28 | 2004-10-28 | Saki Corp:Kk | 外観検査装置および外観検査方法 |
| JP2010197105A (ja) * | 2009-02-23 | 2010-09-09 | Yokohama Rubber Co Ltd:The | 長尺物の外観検査方法及びその装置 |
| JP2011237303A (ja) * | 2010-05-11 | 2011-11-24 | Sumco Corp | ウェーハ欠陥検査装置及びウェーハ欠陥検査方法 |
| JP2012088199A (ja) * | 2010-10-20 | 2012-05-10 | Yamaha Motor Co Ltd | 異物検査装置および異物検査方法 |
| JP2012185274A (ja) * | 2011-03-04 | 2012-09-27 | Seiko Epson Corp | 眼鏡レンズの評価装置及び眼鏡レンズの評価方法 |
| JP2013250188A (ja) * | 2012-06-01 | 2013-12-12 | Seiko Epson Corp | 欠陥検出装置、欠陥検出方法、および欠陥検出プログラム |
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