JP2000329708A - モノリス担体の欠陥検査方法及び欠陥検査装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 モノリス担体の外形形状の影響を極力排除
し、高精度に欠陥検査を行うことが可能な欠陥検査方法
及び欠陥検査装置を提供する。 【解決手段】 低倍率カメラ２０により、所定形状の外
縁を有し、この外縁によって囲まれる領域に規則的な格
子状パターンが形成されるモノリス担体の検査面を撮像
し、画像データとしてマイクロコンピュータ７０に出力
する。マイクロコンピュータ７０は、上記画像データを
フーリエ変換した空間周波数データから、規則的な格子
状パターンに対応する周波数成分を中心とする所定の大
きさの円形状の領域の周波数データを除去することで、
外縁の形状及び格子状パターンに対応する周波数成分を
減衰した周波数データを作成し、この作成周波数データ
をフーリエ逆変換して画像データを復元し、この復元さ
れた画像データに基づいて、モノリス担体の検査面にお
ける格子状パターンの欠陥の有無を判定する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、モノリス担体の規
則的な格子状パターンの良否等のモノリス担体の欠陥を
検査する検査方法及び検査装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、この種の検査方法においては、例
えば、モノリス担体の格子状に配列したパターンを撮像
し、この撮像画像から個々のパターンを特定してその形
状を評価して検査を行うようにしたものがある。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】ところで、規則的配列
個数が多いモノリス担体に対しては、上記検査方法で
は、パターン形状の計測精度を十分に確保するために、
高倍率の画像入力が必要となる。

【０００４】このため、画面あたりの視野（写る領域）
が狭くなり、数多くの画像入力処理が必要となり、その
結果、画像記憶メモリの増大や処理時間の増大を招くと
いう不具合がある。

【０００５】このような問題に対し、特開平６−２４２
０１３号公報では、規則的な繰り返しパターンをもつ検
査対象物の広範囲の画像データを入力し、この画像デー
タに対して所定の演算処理を行って、欠陥を検査する装
置が提案されている。具体的には、画像データをフーリ
エ変換により空間周波数データに変換し、この空間周波
数データから繰り返しパターンに対応する周波数領域を
マスクする。そして、マスクした空間周波数データをフ
ーリエ逆変換して画像データを復元し、この画像データ
に基づき繰り返しパターンの欠陥の検査をする。

【０００６】上記のように、繰り返しパターンに対応す
る周波数領域をマスクすることにより、マスクされた空
間周波数データにおいて不規則に生ずる欠陥に対応する
周波数成分の比率が高められる。このため、復元された
画像データにおいて、欠陥部分が強調して表示されるの
で、欠陥を容易に検出できる。

【０００７】しかしながら、上記公報に開示された欠陥
検査方法を、モノリス担体に適用した場合、以下の問題
が生ずることが本発明者等の検討により明らかとなっ
た。即ち、モノリス担体においては、繰り返しパターン
である格子状パターンがモノリス担体の外縁まで達して
おり、外縁が格子状パターンを遮るように形成されてい
る。このため、規則的な格子状パターンに対応する周波
数成分のみを除去しても、モノリス担体の外形形状によ
る影響が残るので、欠陥に対応する成分を十分に強調す
ることができない。従って、復元された画像データに基
づき、高精度に欠陥を検査することができない。

【０００８】そこで、本発明は、以上のようなことに対
処するため、モノリス担体の外形形状の影響を極力排除
し、高精度に欠陥検査を行うことが可能な欠陥検査方法
及び欠陥検査装置を提供することを目的とする。

【０００９】さらに、本発明は、モノリス担体特有の欠
陥である格子の欠落等も高精度に検査可能な欠陥検査方
法及び欠陥検査装置を提供することを目的とする。

【００１０】

【課題を解決するための手段】上記課題の解決にあた
り、請求項１に記載の発明では、所定形状の外縁を有
し、この外縁によって囲まれる領域に規則的な格子状パ
ターンが形成されるモノリス担体（Ｓ）の検査面を撮像
し、画像データとして出力する撮像手段（１０、２０、
４０乃至６０、２００、２０１）と、画像データをフー
リエ変換して空間周波数データとするフーリエ変換手段
（１３３）と、空間周波数データから、規則的な格子状
パターンに対応する周波数成分を中心とする所定の大き
さの円形状の領域の周波数データを除去することによ
り、外縁の形状及び格子状パターンに対応する周波数成
分を減衰した周波数データを作成する周波数データ作成
手段（１３３ａ）と、この周波数データ作成手段によっ
て作成された周波数データをフーリエ逆変換して画像デ
ータを復元するフーリエ逆変換手段（１３４）と、復元
された画像データに基づいて、モノリス担体の検査面に
おける格子状パターンの欠陥の有無を判定する判定手段
（１５０、１５１、１６１）とを備える。

【００１１】このように、空間周波数データから、規則
的な格子状パターンに対応する周波数成分を中心とする
所定の大きさの円形状の領域の周波数データを除去する
ことにより、外縁の形状及び格子状パターンに対応する
周波数成分を減衰した周波数データを作成するので、こ
の周波数データのフーリエ逆変換結果を用いれば、モノ
リス担体の外形形状の影響を極力排除し、高精度に欠陥
検査を行うことが可能となる。

【００１２】また、請求項２に記載の発明では、請求項
１に記載の発明において、撮像手段よりも高い倍率で撮
像可能な高倍率撮像手段（３０）と、判定手段によって
格子状パターンに欠陥があると判定されたとき、その欠
陥部位を高倍率撮像手段によって撮像した高倍率画像デ
ータに基づいて、欠陥の程度が許容範囲内か否かを決定
する決定手段（１４０乃至１４５）とを有し、この決定
手段によって許容範囲外であると決定されたとき、モノ
リス担体を不良品とみなすことを特徴とする。

【００１３】これにより、請求項１に記載の欠陥検査精
度をより一層向上できる。

【００１４】また、請求項３に記載の発明では、請求項
１または２に記載の発明において、復元された画像デー
タを複数の領域に分割し、各領域における画像データの
信号の分散を求め、相対的に分散の大きな領域の信号の
振幅を大きくする演算手段（１３５）を備え、判定手段
は、演算手段によって振幅が大きくされた画像データに
基づいてモノリス担体の検査面における格子状パターン
の欠陥の有無を判定することを特徴とする。

【００１５】これにより、請求項１または２に記載の発
明の作用効果を達成し得るのは勿論のこと、上述のよう
に振幅が大きくされた画像データに基づいてモノリス担
体の検査面における格子状パターンの欠陥の有無を判定
するので、欠陥の検査感度をも向上できる。

【００１６】また、請求項４に記載の発明では、所定形
状の外縁を有し、この外縁によって囲まれる領域に規則
的な格子状パターンが形成されるモノリス担体（Ｓ）の
検査面を撮像し、画像データとして出力する撮像手段
（１０、２０、４０乃至６０、２００、２０１）と、画
像データにおいて、一周期分の格子毎に、その格子に対
応する画像データの信号を平均化する平均化手段（１３
６）と、この平均化手段によって平均化された信号のレ
ベルが所定範囲外であるときに、モノリス担体の検査面
における格子状パターンの欠陥と判定する判定手段（１
４０）とを備える。

【００１７】このように、画像データにおいて、一周期
分の格子毎に、その格子に対応する画像データの信号を
平均化し、この平均化された信号のレベルが所定範囲外
であるときに、モノリス担体の検査面における格子状パ
ターンの欠陥と判定するので、モノリス担体特有の欠陥
である格子の欠落等も高精度に検査可能となる。

【００１８】また、請求項５に記載の発明では、請求項
４に記載の発明において、撮像手段よりも高い倍率で撮
像可能な高倍率撮像手段（３０）と、判定手段によって
格子状パターンに欠陥があると判定されたとき、その欠
陥部位を高倍率撮像手段によって撮像した高倍率画像デ
ータに基づいて、欠陥の程度が許容範囲内か否かを決定
する決定手段（１４０乃至１４５）とを有し、この決定
手段によって許容範囲外であると決定されたとき、モノ
リス担体を不良品とみなすことを特徴とする。

【００１９】これにより、請求項４に記載の発明の作用
効果をより一層向上できる。

【００２０】請求項６に記載の発明では、所定形状の外
縁を有し、この外縁によって囲まれる領域に規則的な格
子状パターンが形成されるモノリス担体の検査面を撮像
し、画像データとして出力する工程と、画像データをフ
ーリエ変換して空間周波数データとする工程と、空間周
波数データから、規則的な格子状パターンに対応する周
波数成分を中心とする所定の大きさの円形状の領域の周
波数データを除去することにより、外縁の形状及び格子
状パターンに対応する周波数成分を減衰した周波数デー
タを作成する工程と、作成された周波数データをフーリ
エ逆変換して画像データを復元する工程と、復元された
画像データに基づいて、モノリス担体の検査面における
格子状パターンの欠陥の有無を判定する工程とを備える
ことを特徴とする。

【００２１】これにより、請求項１に記載の発明の作用
効果を達成できるモノリス担体の欠陥検査方法を提供で
きる。

【００２２】また、請求項７に記載の発明では、請求項
６に記載の発明において、格子状パターンに欠陥がある
と判定されたとき、その欠陥部位を画像データよりも高
倍率の高倍率画像データとして取り込み、この高倍率画
像データに基づいて、欠陥の程度が許容範囲内か否かを
決定する工程を有し、欠陥の程度が許容範囲外であると
判定されたとき、モノリス担体を不良品とみなすことを
特徴とする。

【００２３】これにより、請求項２に記載の発明の作用
効果を達成できるモノリス担体の欠陥検査方法を提供で
きる。

【００２４】また、請求項８に記載の発明では、請求項
６または７に記載の発明において、復元された画像デー
タを複数の領域に分割し、各領域における画像データの
信号の分散を求め、相対的に分散の大きな領域の信号の
振幅を大きくする工程を備え、信号振幅が大きくされた
画像データに基づいて、格子状パターンの欠陥の有無を
判定することを特徴とする。

【００２５】これにより、請求項３に記載の発明の作用
効果を達成できるモノリス担体の欠陥検査方法を提供で
きる。

【００２６】また、請求項９に記載の発明では、所定形
状の外縁を有し、この外縁によって囲まれる領域に規則
的な格子状パターンが形成されるモノリス担体の検査面
を撮像し、画像データとして出力する工程と、画像デー
タにおいて、一周期分の格子毎に、その格子に対応する
画像データの信号を平均化する工程と、平均化された信
号のレベルが所定範囲外であるときに、モノリス担体の
検査面における格子状パターンの欠陥と判定する工程と
を備えることを特徴とする。

【００２７】これにより、請求項４に記載の発明の作用
効果を達成できるモノリス担体の欠陥検査方法を提供で
きる。

【００２８】また、請求項１０に記載の発明では、請求
項９に記載の発明において、格子状パターンに欠陥があ
ると判定されたとき、その欠陥部位を画像データよりも
高倍率の高倍率画像データとして取り込み、この高倍率
画像データに基づいて、欠陥の程度が許容範囲内か否か
を決定する工程を有し、欠陥の程度が許容範囲外である
と判定されたとき、モノリス担体を不良品とみなすこと
を特徴とする。

【００２９】これにより、請求項５に記載の発明の作用
効果を達成できるモノリス担体の欠陥検査方法を提供で
きる。

【００３０】なお、上記各手段の括弧内の符号は、後述
する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すも
のである。

【００３１】

【発明の実施の形態】以下、本発明の一実施形態を図１
乃至図５に基づいて説明する。図１は、本発明に係る撮
像式欠陥検査装置の一例を示している。

【００３２】この欠陥検査装置は、ＸＹテーブル装置１
０を備えており、このＸＹテーブル装置１０は、Ｘテー
ブル１１、Ｙテーブル１２及び、それぞれのテーブルを
駆動する各モータ１３、１４を備えている。

【００３３】Ｘテーブル１１は、モータ１３により駆動
されてＹテーブル１２と共にＸ軸方向（図１にて左右方
向）に移動するようになっている。Ｙテーブル１２は、
モータ１４により駆動されてＸテーブル１１上に沿いＹ
軸方向（図１にて紙面に直角な方向）に移動するように
なっている。

【００３４】Ｙテーブル１２上には、載置板１２ａが載
置されており、この載置板１２ａ上には、被検査体Ｓ
（本実施形態では、モノリス担体）が載置されている。
ここで、この被検査体Ｓの検査面には、格子状パターン
（図５参照）が形成されている。なお、この格子状パタ
ーンは無歪みのとき正常な格子状となっている。

【００３５】また、当該欠陥検査装置は、低倍率カメラ
２０及び高倍率カメラ３０を備えている。図１におい
て、低倍率カメラ２０は、その受光部２１にて、Ｙテー
ブル１２の右側部を臨むように、Ｙテーブル１２の上方
に支持されている。この低倍率カメラ２０は、被検査体
Ｓの検査面を、照明光源４０による照明のもと、撮像し
て撮像データを出力する。本実施形態では、低倍率カメ
ラ２０の撮像範囲は、約１００ｍｍ×１００ｍｍの範囲
である。

【００３６】一方、図１において、高倍率カメラ３０
は、その受光部３１にて、Ｙテーブル１２の左側部を臨
むように、Ｙテーブル１２の上方に支持されている。こ
の高倍率カメラ３０は、被検査体Ｓの検査面を、照明光
源５０による照明のもと、撮像して撮像データを出力す
る。本実施形態では、高倍率カメラ３０の撮像範囲は、
約７ｍｍ×７ｍｍの範囲である。

【００３７】照明光源４０は、低倍率カメラ２０の右側
方から被検査体Ｓを照明するように図１にて示す位置に
支持されている。一方、照明光源５０は、高倍率カメラ
３０の左側方から被検査体Ｓを照明するように図１にて
示す位置に支持されている。なお、両照明光源４０、５
０の各照明光は、被検査体Ｓの検査面上にて相互に重な
らないようになっている。

【００３８】Ａ−Ｄ変換器６０は、低倍率カメラ２０の
撮像データ及び高倍率カメラ３０の撮像データをそれぞ
れ低倍率撮像データ及び高倍率撮像データにデジタル変
換しマイクロコンピュータ７０に出力する。

【００３９】マイクロコンピュータ７０は、図２乃至図
４にて示すフローチャートに従いコンピュータプログラ
ムを実行し、この実行中において、被検査体Ｓの検査面
の欠陥検査のための処理及びＣＲＴ８０の表示処理をす
る。なお、マイクロコンピュータ７０のＲＯＭには、上
記コンピュータプログラムが予め記憶されている。

【００４０】以上のように構成した本実施形態におい
て、マイクロコンピュータ７０が図２及び図３のフロー
チャートに示すコンピュータプログラムの実行を開始す
ると、まず、図２のステップ１００において、ＸＹテー
ブル装置１０のステージ移動処理がなされる。具体的に
は、被検査体Ｓを載置板１２ａ上に載置できるようにＸ
テーブル１１及びＹテーブル１２が両モータ１３、１４
により移動処理される。これに伴い、被検査体Ｓが図１
にて例示するごとく載置板１２ａ上に載置される。な
お、被検査体Ｓの検査面は上方に向いている。

【００４１】然る後、ステップ１１０において、ＸＹテ
ーブル装置１０の低倍率検査ステーションへ向けてのス
テージ移動処理がなされる。即ち、被検査体Ｓの検査面
が低倍率カメラ２０の撮像範囲に入るような位置に、Ｘ
テーブル１１及びＹテーブル１２が両モータ１３、１４
により移動処理される。

【００４２】このように被検査体Ｓが低倍率検査ステー
ションに置かれると、低倍率カメラ２０が、被検査体Ｓ
の検査面に対する照明光源４０による照明のもと、被検
査体Ｓの検査面を低倍率にて撮像し撮像データをＡ−Ｄ
変換器６０に出力する。

【００４３】すると、Ａ−Ｄ変換器６０は低倍率カメラ
２０からの撮像データをデジタル変換し低倍率撮像デー
タとしてマイクロコンピュータ７０に出力する。これに
伴い、ステップ１２０において、当該低倍率撮像データ
がマイクロコンピュータ７０に入力される。

【００４４】その後、欠陥候補検出ルーチン１３０にお
ける処理がなされる（図４参照）。この欠陥候補検出ル
ーチン１３０においては、ステップ１３１において、上
記低倍率撮像データがメモリデータＴとしてマイクロコ
ンピュータ７０のＲＡＭに一時的に記憶される。

【００４５】ついで、ステップ１３２において、被検査
体Ｓであるモノリス担体の格子状パターンが形成されて
いる円形領域を抽出し、モノリス担体の外縁部分を除く
領域を検査領域データＲとして上記ＲＡＭに一時的に記
憶する。

【００４６】そして、ステップ１３３において、メモリ
データＴが２次元フーリエ変換処理され、この処理デー
タ（周波数成分を表す）をメモリデータＴｆとして、上
記ＲＡＭに一時的に記憶する。

【００４７】ここで、モノリス担体の画像データを２次
元フーリエ変換処理した場合、その処理データには、繰
り返しパターンである格子状パターンに対応する周波数
成分と、その繰り返しパターンを遮るモノリス担体の外
形形状（円形）に対応する周波数成分とが含まれること
になる。このため、格子状パターンに対応する周波数成
分のみを減衰しても、依然としてモノリス担体の外形形
状に対応する周波数成分が除去されていないので、格子
状パターンの欠陥を示す欠陥信号が強調できない。

【００４８】従って、本実施形態においては、格子状パ
ターンに対応する周波数成分の減衰のみでなく、モノリ
ス担体の外形形状に対応する周波数成分をも減衰するこ
とにより、欠陥信号を強調し、欠陥検査精度を向上する
こととした。

【００４９】具体的には、格子状パターンに対応する周
波数成分を中心とする所定の大きさの円形状の周波数領
域のメモリデータＴｆをマスクして除外する。これによ
り、メモリデータＴｆから、繰り返しパターンに対応す
る周波数成分と繰り返しパターンでない外形形状に対応
した周波数成分の両者を十分に減衰させることが可能と
なる。以下、その理由について詳細に説明する。

【００５０】モノリス担体の画像ｆ（図８（ａ）参照）
は、次の数１の式に基づき、繰り返しパターン信号ｇと
繰り返しのない外形形状パターン信号ｈとの積算により
表現できる。

【００５１】

【数１】ｆ＝ｇ×ｈ ここで、ｆ、ｇ、ｈのフーリエ変換像をそれぞれＦ、
Ｇ、Ｈとすると、Ｆは、次の数２の式により与えられる
ＧとＨとの畳み込み積分となる。

【００５２】

【数２】Ｆ＝Ｇ＊Ｈ ここで、図６（ａ）にて示すモノリス担体の格子状パタ
ーンをデジタル画像信号としてとり込み、この画像信号
に対して２次元フーリエ変換を行った場合、そのフーリ
エ変換像は、図６（ｂ）に示すようなものになる。つま
り、格子状パターンから生成される繰り返しパターン信
号ｇのフーリエ変換像Ｇは、繰り返しパターンに対応し
た周波数において離散的にインパルス状に高いパワース
ペクトルを示す。

【００５３】従って、外形形状パターン信号ｈの影響が
ない場合には、繰り返しパターンに対応した周波数成分
のみをマスクして除去することにより、繰り返しパター
ンに対応した周波数成分を減衰することができる。この
場合、周波数空間における微小な領域をマスクするだけ
であるので、繰り返しパターンの欠陥に対応した不規則
周波数成分は殆ど除去されない。よって、繰り返しパタ
ーンに対応した周波数成分のみをマスクした後の周波数
データをフーリエ逆変換することにより、画像データに
格子状パターンの欠陥が良好に再現される。

【００５４】しかしながら、モノリス担体の画像データ
のフーリエ変換後の周波数データには、外形形状パター
ン信号ｈの影響があり、単に繰り返しパターンに対応し
た周波数成分のみを除去しても、格子状パターンの欠陥
を強調することはできない。

【００５５】図７（ａ）は、モノリス担体の外形形状
（円形）に対応した画像を示しており、図７（ｂ）はそ
の画像信号をフーリエ変換した場合のフーリエ変換像を
示している。図７（ｂ）にて示されるように、外形形状
パターン信号ｈのフーリエ変換像Ｈは、周波数空間にお
いて低域周波数成分の値が高く、かつ広がりをもったパ
ターンとなる。なお、フーリエ変換像Ｈのピークの周波
数はゼロであり、直流成分が最も強いことを示してい
る。

【００５６】上述のように、モノリス担体の画像ｆのフ
ーリエ変換像Ｆは、繰り返しパターン信号ｇのフーリエ
変換像Ｇと外形形状パターン信号ｈのフーリエ変換像Ｈ
との畳み込み積分となる。従って、そのフーリエ変換像
Ｆは、図８（ｂ）に図示されるように、フーリエ変換像
Ｇのインパルスにフーリエ変換像Ｈの広がり成分を重畳
させたパターンとなる。

【００５７】そこで、ステップ１３３ａの規則的成分除
去処理では、フーリエ変換像Ｇのインパルス状のパワー
スペクトルを示す周波数領域のみでなく、インパルスに
重畳したフーリエ変換像Ｈの広がり成分をも除去できる
ように、インパルス状パワースペクトルの周波数成分を
中心とする所定の大きさの円形状の周波数領域のデータ
をマスクして除外する。これにより、周波数データから
フーリエ変換像Ｈの低周波数成分が取り除かれる。

【００５８】ここで、フーリエ変換像Ｈの高周波数成分
は、そのまま周波数データに残ることになるが、その高
周波数成分は、モノリス担体の外縁に対応する信号であ
る。従って、高周波数成分を含む周波数データをフーリ
エ逆変換した場合、外縁に囲まれた格子状パターンが形
成される領域の画像データに対するその高周波数成分の
影響はごく僅かである。換言すると、この高周波数成分
は、フーリエ逆変換によって復元された画像データにお
いて、外縁近傍部分でのみ影響を及ぼす。

【００５９】ここで、モノリス担体は、その外縁近傍に
は、格子状パターンによって囲まれる形状が四角形状と
はならない部分をもつ。通常、この部分は、モノリス担
体が、例えば、エンジンの排気ガスを浄化するために排
気管に装着されるときには、排気ガスが流通しないよう
にマスクされる。従って、モノリス担体の外縁近傍部分
は、欠陥の有無を検査する必要がない。よって、周波数
データにフーリエ変換像Ｈの高周波数成分が含まれてい
ても、欠陥検査を行う上で実用上問題とならない。

【００６０】ステップ１３４では、ステップ１３３の処
理により規則成分が除去されたメモリデータＴｆを２次
元フーリエ逆変換する。

【００６１】次に、ステップ１３５では、２次元フーリ
エ逆変換処理により復元された画像データに対して、欠
陥強調処理を行う。

【００６２】上述のように、本実施形態では、フーリエ
変換像Ｇのインパルスに重畳したフーリエ変換像Ｈの広
がり成分をもマスクして除去することにより、モノリス
担体の外形形状の影響を排除した。しかし、この処理
は、空間周波数領域の多くの部分をマスクすることにな
るので、復元後の画像データにおいて、欠陥信号の成分
も同時に低減することになる。従って、復元後の画像デ
ータから欠陥候補個所を検出するには、Ｓ／Ｎ比が十分
でなく、欠陥個所に対応する欠陥信号を強調することが
好ましい。

【００６３】ここで、復元された画像データについて検
討したところ、正常な格子状パターンを有する部位にお
いても高周波ノイズが再現されているが、欠陥の存在部
位では、欠陥信号の周波数成分によってその高周波雑音
の振幅が増大していることを突き止めた。

【００６４】このため、この振幅の変化を協調するため
に、欠陥協調処理として局所分散処理を行う。この局所
分散処理とは、画像データを多数の局所領域に分割し、
各局所領域における信号の分散を求め、相対的に分散の
大きな局所領域の信号の振幅を増大させる処理である。

【００６５】その後、ステップ１３５ａにおいて、ステ
ップ１３５で欠陥協調処理がなされた処理データに対し
て、その振幅が所定値以上であるか否かを基準として２
値化処理を行い、この２値化処理データがメモリデータ
Ｔｆとして更新され、上記ＲＡＭに一時的に記憶され
る。

【００６６】次に、ステップ１３６において、ステップ
１３１のメモリデータＴが局所平均化処理される。具体
的には、メモリデータＴにより表される格子状パターン
（図５（ａ）参照）の縦横に１周期分ずつ平均化処理さ
れ、メモリデータＴｂとして上記ＲＡＭに一時的に記憶
される。

【００６７】以下、ステップ１３６における処理につい
て詳細に説明する。ステップ１３３乃至ステップ１３５
ａの処理は、図５（ｂ）に示すような欠陥を検出するの
に非常に有効である。図５（ｂ）に示す欠陥では、格子
状パターンの一部が歪んでいるので、その歪んだ格子の
両サイドで高周波数成分、低周波数成分の欠陥信号が生
成されるためである。つまり、高周波数成分と低周波数
成分の欠陥信号により画像データの振幅が増大されるの
で、局所分散処理において分散値が増大し易い。

【００６８】しかしながら、格子の一部が欠落した場合
や、正常な格子パターンに付加的に異常な格子が形成さ
れた場合には、高周波数成分もしくは低周波数成分のど
ちらか一方の欠陥信号しか生成されず、上記の処理によ
って確実にその欠陥を検出することは困難となる。

【００６９】このため、ステップ１３６では、格子の一
部が欠落した欠陥や、正常な格子パターンに付加的に異
常な格子が形成された欠陥を効果的に検出するために、
格子パターンの１周期ずつ画像データの信号振幅を平均
化処理する。これにより、格子パターンの一部が欠落し
た場合には、その平均値が異常に低下し、一方、付加的
に異常な格子が形成された欠陥については、その平均値
が異常に上昇する。

【００７０】このようにして平均化処理されたデータに
対して、ステップ１３６ａにて２値化処理を行い、この
２値化処理後のデータをメモリデータＴｂとして更新
し、上記ＲＡＭに一時的に記憶させる。

【００７１】そして、ステップ１３７において、非検査
領域のマスク処理を行う。具体的には、ステップ１３５
ａにおけるメモリデータＴｆと検査領域データＲとが乗
算処理され、メモリデータＴｆとして更新される。ま
た、ステップ１３６ａにおけるメモリデータＴｂと検査
領域データＲとが乗算処理され、メモリデータとして更
新される。これにより、上記マスク処理が終了する。

【００７２】そして、ステップ１３８において、両更新
データＴｆ、Ｔｂがラベリング処理される。このラベリ
ング処理では、２値化された両更新データＴｆ、Ｔｂか
ら欠陥候補位置に対応して所定の表示を行うべく、欠陥
候補位置に表示データを付与する。

【００７３】最後に、ステップ１３９において、被検査
体Ｓの検査面における格子状パターンの欠陥候補位置
が、上記ラベリング処理結果に基づいて、ＣＲＴ８０に
表示される。

【００７４】以上のようにして、欠陥候補検出ルーチン
１３０の処理が終了すると、図３のステップ１４０にお
いて、欠陥候補検出ルーチン１３０の処理結果に基づ
き、被検査体Ｓの検査面における格子状パターンに欠陥
候補が有るか否かが判定される。

【００７５】ここで、欠陥候補がなければ、ステップ１
４０における判定がＮＯとなり、ステップ１６１におい
て、被検査体Ｓは良品と判定される。

【００７６】一方、ステップ１４０における判定がＹＥ
Ｓとなると、ステップ１４１において、被検査体Ｓがそ
の検査面にて高倍率カメラ３０の撮像範囲に入るような
位置（以下、高倍率検査ステーションという）に、Ｘテ
ーブル１１及びＹテーブル１２が両モータ１３、１４に
より移動処理される。

【００７７】被検査体Ｓが高倍率検査ステーションに置
かれると、高倍率カメラ３０が、被検査体Ｓの検査面に
対する照明光源５０による照明のもと、被検査体Ｓの検
査面を、上記欠陥候補の位置を含む領域にて高倍率でも
って撮像し撮像データをＡ−Ｄ変換器６０に出力する。

【００７８】すると、Ａ−Ｄ変換器６０は高倍率カメラ
３０からの撮像データをデジタル変換し高倍率撮像デー
タとしてマイクロコンピュータ７０に出力する。これに
伴い、ステップ１４２において、当該高倍率撮像データ
がマイクロコンピュータ７０に入力される。

【００７９】ついで、ステップ１４３において、高倍率
撮像データが２値化処理され、ステップ１４４にて、当
該２値化処理データがラベリング処理される。このラベ
リング処理では、欠陥候補位置における格子によって囲
まれる各領域を特定する。

【００８０】その後、ステップ１４５において、特定さ
れた格子によって囲まれる各領域の重心位置を算出す
る。つまり、格子の形状評価を行うためのパラメータと
して、その格子によって囲まれる領域の重心位置を利用
するのである。ステップ１５０では、算出した重心位置
が正常な格子とみなせる範囲にあるか否かに基づいて、
正常か否かを判定する。

【００８１】現段階にて、欠陥候補に残りがあれば、ス
テップ１６０にてＮＯとの判定のもと、ステップ１４１
以後の処理が繰り返される。また、ステップ１６０にお
ける判定がＹＥＳとなれば、被検査体Ｓは良品と判定す
る。

【００８２】ステップ１５０における判定が上述とは逆
にＮＯとなる場合には、ステップ１５１において、被検
査体Ｓは不良品と判定される。

【００８３】以上説明したように、本実施形態では、被
検査体Ｓの検査面の低倍率画像から欠陥候補位置を特定
し、然る後、上記検査面の欠陥候補位置を含む領域の高
倍率画像から被検査体Ｓが良品か否かを判定する。

【００８４】ここで、被検査体Ｓの低倍率画像は被検査
体Ｓの検査面の広い領域に亘る画像であるから、上記欠
陥候補位置決定にあたり、一画面でもってより多くの欠
陥候補の位置の検査が可能となる。従って、被検査体Ｓ
の検査面の非常に狭い領域の高倍率画像でもって欠陥候
補位置を決定する場合に比べて、画面数を大幅に低減で
きる。

【００８５】換言すれば、上述のように、低倍率検査の
結果の欠陥候補のみを高倍率で検査すればよいから、被
検査体Ｓの良否判定に要する画面数が、従来のように高
倍率だけで検査する場合に比べて大幅に減少され、大容
量の記憶メモリを必要とすることもなく、同一の精度で
検査可能となる。

【００８６】よって、被検査体Ｓの良否の判定精度を高
めつつ、当該被検査体Ｓの良否を判定する要する処理時
間を大幅に短縮できる。

【００８７】図９は、上記実施形態の変形例を示してい
る。

【００８８】この変形例においては、産業用ロボット２
００が、上記実施形態にて述べたＸＹテーブル装置１０
に代えて採用されている。

【００８９】この産業用ロボット２００は、適宜な固定
治具上に載置した被検査体Ｓの近傍に位置している。当
該産業用ロボット２００は、そのロボットハンド２０１
をＸ軸方向、Ｙ軸方向及びＺ軸方向に移動するようにな
っている。

【００９０】そして、この産業用ロボット２００は、ロ
ボットハンド２０１にてズームカメラ２１０を把持した
状態で、このズームカメラ２１０により被検査体Ｓの検
査面（本変形例では、この検査面は、上記実施形態と異
なり、Ｘ方向に位置している）を低倍率或いは高倍率に
て撮像するように、ロボットハンド２０１を移動する。
その他の構成は上記実施形態と同様である。

【００９１】このように構成した本変形例において、上
記実施形態と同様に、コンピュータプログラムが図２の
ステップ１１０に達すると、産業用ロボット２００が、
ズームカメラ２１０を被検査体Ｓの検査面に対し低倍率
検査ステーションの位置に移動する。これに伴い、ズー
ムカメラ２１０は、被検査体Ｓの検査面を低倍率にて撮
像して撮像データとしてＡ−Ｄ変換器６０に出力する。
すると、このＡ−Ｄ変換器６０の変換による低倍率撮像
データがステップ１２０にてマイクロコンピュータ７０
に入力される。

【００９２】その後、当該低倍率撮像データに基づき欠
陥候補検出ルーチン１３０の処理が、上記実施形態と同
様になされる。

【００９３】また、上記実施形態と同様に、コンピュー
タプログラムが図３のステップ１４２に進むと、産業用
ロボット２００が、ズームカメラ２１０を被検査体Ｓの
検査面に対し高倍率検査ステーションの位置に移動す
る。これに伴い、ズームカメラ２１０は、被検査体Ｓの
検査面を高倍率にて撮像して撮像データとしてＡ−Ｄ変
換器６０に出力する。すると、このＡ−Ｄ変換器６０の
変換による高倍率撮像データがステップ１４２にてマイ
クロコンピュータ７０に入力される。

【００９４】その後、当該高倍率撮像データ及び欠陥候
補検出ルーチン１３０の処理結果である欠陥候補に基づ
きステップ１４３以後の処理が上記実施形態と同様にな
される。

【００９５】このように、産業用ロボット２００及びズ
ームカメラ２１０を用いても、上記実施形態と同様の作
用効果を達成できる。この場合、本変形例では、上記実
施形態にて述べたように低倍率カメラ２０及び高倍率カ
メラ３０の双方に代えて、単一のズームカメラ２１０で
済むので、この種検査装置の構成がより一層簡単にな
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る検査装置の一実施形態を示す概略
構成図である。

【図２】図１のマイクロコンピュータ７０の作用を示す
フローチャートの前段部である。

【図３】図１のマイクロコンピュータ７０の作用を示す
フローチャートの後段部である。

【図４】図２の欠陥候補検出ルーチン１３０の詳細フロ
ーチャートである。

【図５】（ａ）は、被検査体Ｓの検査面を表す撮像画像
を示す模式図であり、（ｂ）は、（ａ）の符号Ａで示す
欠陥候補を表す模式的拡大図である。

【図６】（ａ）は、モノリス担体の格子状パターン画像
を示す図であり、（ｂ）は、当該モノリス担体の格子状
パターンのフーリエ変換像を示す図である。

【図７】（ａ）は、モノリス担体の外形形状の画像を示
す図であり、（ｂ）は、当該モノリス担体の外形形状の
像のフーリエ変換像を示す図である。

【図８】（ａ）は、モノリス担体の画像を示す図であ
り、（ｂ）は、当該モノリス担体の画像のフーリエ変換
像を示す図である。

【図９】上記実施形態の変形例を示す産業用ロボット、
ズームカメラ及び被検査体の概略側面図である。

【符号の説明】

１０…ＸＹテーブル装置、２０…低倍率カメラ、３０…
高倍率カメラ、４０、５０…照明光源、６０…Ａ−Ｄ変
換器、７０…マイクロコンピュータ、２００…産業用ロ
ボット、２１０…ズームカメラ、Ｓ…被検査体。

Claims (10)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 所定形状の外縁を有し、この外縁によっ
   て囲まれる領域に規則的な格子状パターンが形成される
   モノリス担体（Ｓ）の検査面を撮像し、画像データとし
   て出力する撮像手段（１０、２０、４０乃至６０、２０
   ０、２０１）と、 前記画像データをフーリエ変換して空間周波数データと
   するフーリエ変換手段（１３３）と、 前記空間周波数データから、前記規則的な格子状パター
   ンに対応する周波数成分を中心とする所定の大きさの円
   形状の領域の周波数データを除去することにより、前記
   外縁の形状及び前記格子状パターンに対応する周波数成
   分を減衰した周波数データを作成する周波数データ作成
   手段（１３３ａ）と、 この周波数データ作成手段によって作成された周波数デ
   ータをフーリエ逆変換して画像データを復元するフーリ
   エ逆変換手段（１３４）と、 前記復元された画像データに基づいて、前記モノリス担
   体の検査面における格子状パターンの欠陥の有無を判定
   する判定手段（１５０、１５１、１６１）とを備えるこ
   とを特徴とするモノリス担体の欠陥検査装置。
2. 【請求項２】 前記撮像手段よりも高い倍率で撮像可能
   な高倍率撮像手段（３０）と、 前記判定手段によって前記格子状パターンに欠陥がある
   と判定されたとき、その欠陥部位を前記高倍率撮像手段
   によって撮像した高倍率画像データに基づいて、前記欠
   陥の程度が許容範囲内か否かを決定する決定手段（１４
   ０乃至１４５）とを有し、 この決定手段によって許容範囲外であると決定されたと
   き、前記モノリス担体を不良品とみなすことを特徴とす
   る請求項１に記載のモノリス担体の欠陥検査装置。
3. 【請求項３】 前記復元された画像データを複数の領域
   に分割し、各領域における画像データの信号の分散を求
   め、相対的に分散の大きな領域の信号の振幅を大きくす
   る演算手段（１３５）を備え、 前記判定手段は、前記演算手段によって振幅が大きくさ
   れた画像データに基づいて前記モノリス担体の検査面に
   おける格子状パターンの欠陥の有無を判定することを特
   徴とする請求項１または２に記載のモノリス担体の欠陥
   検査装置。
4. 【請求項４】 所定形状の外縁を有し、この外縁によっ
   て囲まれる領域に規則的な格子状パターンが形成される
   モノリス担体（Ｓ）の検査面を撮像し、画像データとし
   て出力する撮像手段（１０、２０、４０乃至６０、２０
   ０、２０１）と、 前記画像データにおいて、一周期分の格子毎に、その格
   子に対応する画像データの信号を平均化する平均化手段
   （１３６）と、 この平均化手段によって平均化された信号のレベルが所
   定範囲外であるときに、前記モノリス担体の検査面にお
   ける格子状パターンの欠陥と判定する判定手段（１４
   ０）とを備えることを特徴とするモノリス担体の欠陥検
   査装置。
5. 【請求項５】 前記撮像手段よりも高い倍率で撮像可能
   な高倍率撮像手段（３０）と、 前記判定手段によって前記格子状パターンに欠陥がある
   と判定されたとき、その欠陥部位を前記高倍率撮像手段
   によって撮像した高倍率画像データに基づいて、前記欠
   陥の程度が許容範囲内か否かを決定する決定手段（１４
   ０乃至１４５）とを有し、 この決定手段によって許容範囲外であると決定されたと
   き、前記モノリス担体を不良品とみなすことを特徴とす
   る請求項４に記載のモノリス担体の欠陥検査装置。
6. 【請求項６】 所定形状の外縁を有し、この外縁によっ
   て囲まれる領域に規則的な格子状パターンが形成される
   モノリス担体の検査面を撮像し、画像データとして出力
   する工程と、 前記画像データをフーリエ変換して空間周波数データと
   する工程と、 前記空間周波数データから、前記規則的な格子状パター
   ンに対応する周波数成分を中心とする所定の大きさの円
   形状の領域の周波数データを除去することにより、前記
   外縁の形状及び前記格子状パターンに対応する周波数成
   分を減衰した周波数データを作成する工程と、 前記作成された周波数データをフーリエ逆変換して画像
   データを復元する工程と、 前記復元された画像データに基づいて、前記モノリス担
   体の検査面における格子状パターンの欠陥の有無を判定
   する工程とを備えることを特徴とするモノリス担体の欠
   陥検査方法。
7. 【請求項７】 前記格子状パターンに欠陥があると判定
   されたとき、その欠陥部位を前記画像データよりも高倍
   率の高倍率画像データとして取り込み、この高倍率画像
   データに基づいて、前記欠陥の程度が許容範囲内か否か
   を決定する工程を有し、 前記欠陥の程度が許容範囲外であると判定されたとき、
   前記モノリス担体を不良品とみなすことを特徴とする請
   求項６に記載のモノリス担体の欠陥検査方法。
8. 【請求項８】 前記復元された画像データを複数の領域
   に分割し、各領域における画像データの信号の分散を求
   め、相対的に分散の大きな領域の信号の振幅を大きくす
   る工程を備え、 前記信号振幅が大きくされた画像データに基づいて、前
   記格子状パターンの欠陥の有無を判定することを特徴と
   する請求項６または７に記載のモノリス担体の欠陥検査
   方法。
9. 【請求項９】 所定形状の外縁を有し、この外縁によっ
   て囲まれる領域に規則的な格子状パターンが形成される
   モノリス担体の検査面を撮像し、画像データとして出力
   する工程と、 前記画像データにおいて、一周期分の格子毎に、その格
   子に対応する画像データの信号を平均化する工程と、 前記平均化された信号のレベルが所定範囲外であるとき
   に、前記モノリス担体の検査面における格子状パターン
   の欠陥と判定する工程とを備えることを特徴とするモノ
   リス担体の欠陥検査方法。
10. 【請求項１０】 前記格子状パターンに欠陥があると判
    定されたとき、その欠陥部位を前記画像データよりも高
    倍率の高倍率画像データとして取り込み、この高倍率画
    像データに基づいて、前記欠陥の程度が許容範囲内か否
    かを決定する工程を有し、 前記欠陥の程度が許容範囲外であると判定されたとき、
    前記モノリス担体を不良品とみなすことを特徴とする請
    求項９に記載のモノリス担体の欠陥検査方法。