JP2001194131A - 模様性欠陥の判定方法 - Google Patents
模様性欠陥の判定方法Info
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- JP2001194131A JP2001194131A JP2000007540A JP2000007540A JP2001194131A JP 2001194131 A JP2001194131 A JP 2001194131A JP 2000007540 A JP2000007540 A JP 2000007540A JP 2000007540 A JP2000007540 A JP 2000007540A JP 2001194131 A JP2001194131 A JP 2001194131A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 模様性欠陥の発生の有無を確実に検出して判
定できる模様性欠陥の判定方法を提供する。 【解決手段】 被検物体表面の二次元画像データを得、
該二次元画像データの隣接する画素ブロック間の画素デ
ータ平均値の比較に基づいて、画素ブロックの画素数を
増加させながら平滑化処理を繰り返して模様性欠陥の特
徴量であるピッチを検出し、そのピッチに基づいて模様
性欠陥の発生の有無を判定する。
定できる模様性欠陥の判定方法を提供する。 【解決手段】 被検物体表面の二次元画像データを得、
該二次元画像データの隣接する画素ブロック間の画素デ
ータ平均値の比較に基づいて、画素ブロックの画素数を
増加させながら平滑化処理を繰り返して模様性欠陥の特
徴量であるピッチを検出し、そのピッチに基づいて模様
性欠陥の発生の有無を判定する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、例えば薄鋼板の表
面に生じる模様性欠陥の発生の有無を判定するのに好適
な模様性欠陥の判定方法に関するものである。
面に生じる模様性欠陥の発生の有無を判定するのに好適
な模様性欠陥の判定方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】例えば、冷間圧延鋼板の表面欠陥を判定
方法として、鋼板の表面をスポット状のレーザ光で走査
し、その反射強度を観測することで欠陥部分の判定を行
うものや、鋼板の表面を一様照明し、その像を一次元あ
るいは二次元のＣＣＤカメラで観測することで欠陥部分
を判定するものが知られている。
方法として、鋼板の表面をスポット状のレーザ光で走査
し、その反射強度を観測することで欠陥部分の判定を行
うものや、鋼板の表面を一様照明し、その像を一次元あ
るいは二次元のＣＣＤカメラで観測することで欠陥部分
を判定するものが知られている。
【０００３】これらの従来の欠陥判定方法においては、
レーザスポットの反射強度やＣＣＤカメラの画像信号
を、微分処理、積分処理や大小判定処理して欠陥部分を
強調し、その相対強度、面積、形状、個数等の特徴量を
求めて、種々の組み合わせや比率から欠陥の発生の有
無、良否の判定を行うようにしている。
レーザスポットの反射強度やＣＣＤカメラの画像信号
を、微分処理、積分処理や大小判定処理して欠陥部分を
強調し、その相対強度、面積、形状、個数等の特徴量を
求めて、種々の組み合わせや比率から欠陥の発生の有
無、良否の判定を行うようにしている。
【０００４】また、欠陥が大きな面積や複雑な形状等を
有する場合には、鋼板表面の二次元画像データを画像処
理して、欠陥面の重心、欠陥全体の方向、欠陥面の周囲
長さ、濃さ、発生周期や任意面積当たりでの発生個数の
大小、またはそれぞれの比率等を特徴量として欠陥の判
定を行っている。
有する場合には、鋼板表面の二次元画像データを画像処
理して、欠陥面の重心、欠陥全体の方向、欠陥面の周囲
長さ、濃さ、発生周期や任意面積当たりでの発生個数の
大小、またはそれぞれの比率等を特徴量として欠陥の判
定を行っている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】ところが、従来提案さ
れている欠陥判定方法にあっては、特に薄鋼板に発生し
易い人間の目で容易に判定できるような縞模様や複雑な
形状の模様等の模様性欠陥については、特徴量を抽出す
ることができない場合が多く、このため他の欠陥として
誤認識したり、最悪の場合には過検出となって使用不能
になるという問題があった。
れている欠陥判定方法にあっては、特に薄鋼板に発生し
易い人間の目で容易に判定できるような縞模様や複雑な
形状の模様等の模様性欠陥については、特徴量を抽出す
ることができない場合が多く、このため他の欠陥として
誤認識したり、最悪の場合には過検出となって使用不能
になるという問題があった。
【０００６】本発明は、このような従来の問題点に着目
してなされたもので、模様性欠陥の発生の有無を確実に
検出して判定できる模様性欠陥の判定方法を提供するこ
とを目的とするものである。
してなされたもので、模様性欠陥の発生の有無を確実に
検出して判定できる模様性欠陥の判定方法を提供するこ
とを目的とするものである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成する本発
明に係る模様性欠陥の判定方法の発明は、被検物体表面
の二次元画像データを得、該二次元画像データの隣接す
る画素ブロック間の画素データ平均値の比較に基づい
て、画素ブロックの画素数を増加させながら平滑化処理
を繰り返して模様性欠陥の特徴量であるピッチを検出
し、そのピッチに基づいて模様性欠陥の発生の有無を判
定することを特徴とするものである。
明に係る模様性欠陥の判定方法の発明は、被検物体表面
の二次元画像データを得、該二次元画像データの隣接す
る画素ブロック間の画素データ平均値の比較に基づい
て、画素ブロックの画素数を増加させながら平滑化処理
を繰り返して模様性欠陥の特徴量であるピッチを検出
し、そのピッチに基づいて模様性欠陥の発生の有無を判
定することを特徴とするものである。
【０００８】このように、二次元画像データの隣接する
画素ブロックの画素数を増加させながら平滑化処理を繰
り返せば、模様性欠陥の特徴量であるピッチを検出する
ことができるので、そのピッチに基づいて模様性欠陥の
発生の有無を確実に判定することが可能となる。
画素ブロックの画素数を増加させながら平滑化処理を繰
り返せば、模様性欠陥の特徴量であるピッチを検出する
ことができるので、そのピッチに基づいて模様性欠陥の
発生の有無を確実に判定することが可能となる。
【０００９】本発明の好適実施の形態では、上記の模様
性欠陥のピッチとして、二次元画像データの異なる複数
方向の各々について、隣接する画素ブロック間の画素デ
ータ平均値の差分の絶対値が基準値以下となるように平
滑化処理を繰り返し、前記差分の絶対値が基準値以下と
なる直前の平滑化処理における画素ブロックの画素数か
ら当該方向における模様性欠陥のピッチを検出する。
性欠陥のピッチとして、二次元画像データの異なる複数
方向の各々について、隣接する画素ブロック間の画素デ
ータ平均値の差分の絶対値が基準値以下となるように平
滑化処理を繰り返し、前記差分の絶対値が基準値以下と
なる直前の平滑化処理における画素ブロックの画素数か
ら当該方向における模様性欠陥のピッチを検出する。
【００１０】このように、二次元画像データの異なる複
数方向の各々について、模様性欠陥のピッチを検出すれ
ば、縞模様等の模様性欠陥の発生の有無をより確実に判
定することが可能となる。
数方向の各々について、模様性欠陥のピッチを検出すれ
ば、縞模様等の模様性欠陥の発生の有無をより確実に判
定することが可能となる。
【００１１】
【発明の実施の形態】以下、本発明の一実施の形態につ
いて図面を参照して説明する。図１は、本発明に係る模
様性欠陥の判定方法を実施する薄鋼板の表面欠陥判定装
置の要部の構成を示すブロック図である。本実施の形態
では、被検物体である図示しない薄鋼板の表面を撮像素
子１で撮像して、その二次元画像データを画像メモリ２
に格納する。ここで、撮像素子１は、例えば一次元ＣＣ
Ｄカメラや二次元ＣＣＤカメラを用いることができる
が、一次元ＣＣＤカメラを用いる場合には、例えば走行
する薄鋼板の幅方向に一次元ＣＣＤカメラを配置して二
次元画像データを得るようにする。
いて図面を参照して説明する。図１は、本発明に係る模
様性欠陥の判定方法を実施する薄鋼板の表面欠陥判定装
置の要部の構成を示すブロック図である。本実施の形態
では、被検物体である図示しない薄鋼板の表面を撮像素
子１で撮像して、その二次元画像データを画像メモリ２
に格納する。ここで、撮像素子１は、例えば一次元ＣＣ
Ｄカメラや二次元ＣＣＤカメラを用いることができる
が、一次元ＣＣＤカメラを用いる場合には、例えば走行
する薄鋼板の幅方向に一次元ＣＣＤカメラを配置して二
次元画像データを得るようにする。
【００１２】画像メモリ２に格納された二次元画像デー
タは、ピッチ検出処理回路３に供給して、後述するよう
にして模様性欠陥の特徴量であるピッチを検出し、その
検出したピッチを模様性欠陥判定回路４に供給して縞模
様等の模様性欠陥の発生の有無を判定する。
タは、ピッチ検出処理回路３に供給して、後述するよう
にして模様性欠陥の特徴量であるピッチを検出し、その
検出したピッチを模様性欠陥判定回路４に供給して縞模
様等の模様性欠陥の発生の有無を判定する。
【００１３】また、画像メモリ２に格納された二次元画
像データは、加算処理回路５に供給すると共に、平均化
処理回路６で平均化処理した後、反転処理回路７で反転
処理して加算処理回路５に供給する。加算処理回路５で
は、模様性欠陥判定回路４での判定結果に応じて、画像
メモリ２からの二次元画像データ（原画像）に、反転処
理回路７からの反転二次元画像データ（反転画像）を選
択的に加算し、その出力を公知の欠陥抽出処理回路８に
供給して点状／線状欠陥を抽出する。
像データは、加算処理回路５に供給すると共に、平均化
処理回路６で平均化処理した後、反転処理回路７で反転
処理して加算処理回路５に供給する。加算処理回路５で
は、模様性欠陥判定回路４での判定結果に応じて、画像
メモリ２からの二次元画像データ（原画像）に、反転処
理回路７からの反転二次元画像データ（反転画像）を選
択的に加算し、その出力を公知の欠陥抽出処理回路８に
供給して点状／線状欠陥を抽出する。
【００１４】次に、上記のピッチ検出処理回路３におけ
る模様性欠陥のピッチ検出処理について説明する。本実
施の形態では、先ず、図２（ａ）に示す二次元画像デー
タを３画素×３画素の画素ブロックに分割し、図２
（ｂ）に示すように各画素ブロック毎に画素データ平均
値を求める平滑化処理を行う。なお、ここでは、便宜
上、画素データの最大値（明部）を「９」、最小値（暗
部）を「０」としている。
る模様性欠陥のピッチ検出処理について説明する。本実
施の形態では、先ず、図２（ａ）に示す二次元画像デー
タを３画素×３画素の画素ブロックに分割し、図２
（ｂ）に示すように各画素ブロック毎に画素データ平均
値を求める平滑化処理を行う。なお、ここでは、便宜
上、画素データの最大値（明部）を「９」、最小値（暗
部）を「０」としている。
【００１５】その後、画素ブロックの縦、横、±４５°
の８方向の各方向について隣接する画素ブロック間の画
素データ平均値の差分を演算し、その絶対値と基準値と
を比較して、差分の絶対値が基準値以下となるように、
画素ブロックの画素数を増加させながら平滑化処理を繰
り返し、全ての差分の絶対値が基準値以下となった時
点、あるいは画素ブロックの画素数が予め設定した上限
値に達した時点で、当該方向における平滑化処理を終了
する。ここで基準値は、例えば画素データの最大値と最
小値との差の２０％に設定する。したがって、この場
合、基準値は（９−０）×０．２＝１．８となる。
の８方向の各方向について隣接する画素ブロック間の画
素データ平均値の差分を演算し、その絶対値と基準値と
を比較して、差分の絶対値が基準値以下となるように、
画素ブロックの画素数を増加させながら平滑化処理を繰
り返し、全ての差分の絶対値が基準値以下となった時
点、あるいは画素ブロックの画素数が予め設定した上限
値に達した時点で、当該方向における平滑化処理を終了
する。ここで基準値は、例えば画素データの最大値と最
小値との差の２０％に設定する。したがって、この場
合、基準値は（９−０）×０．２＝１．８となる。
【００１６】本実施の形態では、順次の平滑化処理にお
ける画素ブロックの各辺の画素数ｎを３を底として指数
関数的に増加させる。したがって、２回目の平滑化処理
では、指数ｍを２として二次元画像データを９画素×９
画素の画素ブロックに分割して、同様にして、図２
（ｃ）に示すように各画素ブロック毎に画素データ平均
値を求める平滑化処理を行って、その絶対値と基準値と
を比較する。
ける画素ブロックの各辺の画素数ｎを３を底として指数
関数的に増加させる。したがって、２回目の平滑化処理
では、指数ｍを２として二次元画像データを９画素×９
画素の画素ブロックに分割して、同様にして、図２
（ｃ）に示すように各画素ブロック毎に画素データ平均
値を求める平滑化処理を行って、その絶対値と基準値と
を比較する。
【００１７】図２（ｂ）に示す一回目の平滑化処理後の
状態は、例えば横方向では楕円で囲った隣接画素ブロッ
ク間で差分の絶対値が基準値を越えており、図２（ｃ）
に示す二回目の平滑化処理後の状態は、横方向および−
４５°方向では平滑化処理が完了し、縦方向および＋４
５°方向では楕円で囲った隣接画素ブロック間で差分の
絶対値が基準値を越えているため平滑化処理が完了して
いない状態を示している。
状態は、例えば横方向では楕円で囲った隣接画素ブロッ
ク間で差分の絶対値が基準値を越えており、図２（ｃ）
に示す二回目の平滑化処理後の状態は、横方向および−
４５°方向では平滑化処理が完了し、縦方向および＋４
５°方向では楕円で囲った隣接画素ブロック間で差分の
絶対値が基準値を越えているため平滑化処理が完了して
いない状態を示している。
【００１８】上記の各方向において、全ての隣接画素ブ
ロック間の画素データ平均値の差分の絶対値が基準値以
下となって平滑化処理が完了したら、その平滑化処理完
了直前の平滑化処理における画素ブロックの画素数を当
該方向における模様性欠陥のピッチとして検出して、そ
の検出したピッチを模様性欠陥判定回路４に供給する。
なお、画素ブロックの画素数が予め設定した上限値に達
するまで平滑化処理を繰り返しても、隣接画素ブロック
間の画素データ平均値の差分の絶対値が基準値以下とな
らない場合には、当該方向におけるピッチをゼロとみな
す。
ロック間の画素データ平均値の差分の絶対値が基準値以
下となって平滑化処理が完了したら、その平滑化処理完
了直前の平滑化処理における画素ブロックの画素数を当
該方向における模様性欠陥のピッチとして検出して、そ
の検出したピッチを模様性欠陥判定回路４に供給する。
なお、画素ブロックの画素数が予め設定した上限値に達
するまで平滑化処理を繰り返しても、隣接画素ブロック
間の画素データ平均値の差分の絶対値が基準値以下とな
らない場合には、当該方向におけるピッチをゼロとみな
す。
【００１９】図３は、上記のピッチ検出処理回路３によ
る各方向での模様性欠陥のピッチ検出処理の動作を示す
フローチャートである。先ず、指数ｍを１として（ステ
ップＳ１）、画素ブロックの各辺の画素数ｎを３ｍ に
設定する（ステップＳ２）。次に、画素数ｎが予め設定
した上限値以下であることを確認して（ステップＳ
３）、ｎ×ｎの画素ブロックの平滑化処理を行って（ス
テップＳ４）、その平滑化処理後の当該方向における隣
接画素ブロックの画素データ平均値の差分を演算し（ス
テップＳ５）、その差分の絶対値が基準値以下であるか
否かを判断する（ステップＳ６）。
る各方向での模様性欠陥のピッチ検出処理の動作を示す
フローチャートである。先ず、指数ｍを１として（ステ
ップＳ１）、画素ブロックの各辺の画素数ｎを３ｍ に
設定する（ステップＳ２）。次に、画素数ｎが予め設定
した上限値以下であることを確認して（ステップＳ
３）、ｎ×ｎの画素ブロックの平滑化処理を行って（ス
テップＳ４）、その平滑化処理後の当該方向における隣
接画素ブロックの画素データ平均値の差分を演算し（ス
テップＳ５）、その差分の絶対値が基準値以下であるか
否かを判断する（ステップＳ６）。
【００２０】ステップＳ６において、差分の絶対値が基
準値以下でないと判断された場合には、指数ｍをｍ＋１
として（ステップＳ７）、ステップ２に戻って上記の動
作を繰り返す。ここで、ステップＳ３において、画素数
ｎが予め設定した上限値を越えた場合には、平滑化処理
を終了して、当該方向におけるピッチをゼロとみなし
（ステップＳ８）、ステップＳ６において、差分の絶対
値が基準値以下であると判断された場合には、平滑化処
理が完了したものとして、その直前（１回前）の平滑化
処理における画素数ｎを当該方向におけるピッチとして
検出する（ステップＳ９）。
準値以下でないと判断された場合には、指数ｍをｍ＋１
として（ステップＳ７）、ステップ２に戻って上記の動
作を繰り返す。ここで、ステップＳ３において、画素数
ｎが予め設定した上限値を越えた場合には、平滑化処理
を終了して、当該方向におけるピッチをゼロとみなし
（ステップＳ８）、ステップＳ６において、差分の絶対
値が基準値以下であると判断された場合には、平滑化処
理が完了したものとして、その直前（１回前）の平滑化
処理における画素数ｎを当該方向におけるピッチとして
検出する（ステップＳ９）。
【００２１】以上のように、ピッチ検出処理回路３にお
いて、二次元画像データの縦、横、±４５°の４方向に
ついて模様性欠陥のピッチを検出したら、それらのピッ
チに基づいて模様性欠陥判定回路４において模様性欠陥
の発生の有無を判定して、その判定結果を出力すると共
に、判定結果が模様性欠陥有りの場合には、加算処理回
路５において画像メモリ２からの原画像に、反転処理回
路７からの反転画像を加算して、原画像から模様性欠陥
を消去した画像を欠陥抽出処理回路８に供給する。
いて、二次元画像データの縦、横、±４５°の４方向に
ついて模様性欠陥のピッチを検出したら、それらのピッ
チに基づいて模様性欠陥判定回路４において模様性欠陥
の発生の有無を判定して、その判定結果を出力すると共
に、判定結果が模様性欠陥有りの場合には、加算処理回
路５において画像メモリ２からの原画像に、反転処理回
路７からの反転画像を加算して、原画像から模様性欠陥
を消去した画像を欠陥抽出処理回路８に供給する。
【００２２】本実施の形態によれば、画像メモリ２に格
納された薄鋼板表面の二次元画像データに基づいて、ピ
ッチ検出処理回路３で縦、横、±４５°の８方向の各々
について、隣接する画素ブロック間の画素データ平均値
の差分の絶対値が基準値以下となるように、画素ブロッ
クの各辺の画素数（ｎ）を指数関数的に増加させながら
平滑化処理を繰り返し、差分の絶対値が基準値以下とな
る直前の平滑化処理における画素ブロックの画素数
（ｎ）を当該方向における模様性欠陥のピッチとして検
出するようにしたので、これらの各方向のピッチに基づ
いて模様性欠陥判定回路４において模様性欠陥の発生の
有無を正確に判定することができる。また、画素ブロッ
クの各辺の画素数（ｎ）が予め設定した上限値に達して
も、隣接する画素ブロック間の画素データ平均値の差分
の絶対値が基準値以下とならない場合には、それ以後の
平滑化処理を行わないようにしたので、不要な処理を省
き、模様性欠陥の判定をリアルタイムで高速に行うこと
ができる。
納された薄鋼板表面の二次元画像データに基づいて、ピ
ッチ検出処理回路３で縦、横、±４５°の８方向の各々
について、隣接する画素ブロック間の画素データ平均値
の差分の絶対値が基準値以下となるように、画素ブロッ
クの各辺の画素数（ｎ）を指数関数的に増加させながら
平滑化処理を繰り返し、差分の絶対値が基準値以下とな
る直前の平滑化処理における画素ブロックの画素数
（ｎ）を当該方向における模様性欠陥のピッチとして検
出するようにしたので、これらの各方向のピッチに基づ
いて模様性欠陥判定回路４において模様性欠陥の発生の
有無を正確に判定することができる。また、画素ブロッ
クの各辺の画素数（ｎ）が予め設定した上限値に達して
も、隣接する画素ブロック間の画素データ平均値の差分
の絶対値が基準値以下とならない場合には、それ以後の
平滑化処理を行わないようにしたので、不要な処理を省
き、模様性欠陥の判定をリアルタイムで高速に行うこと
ができる。
【００２３】さらに、画像メモリ２に格納された二次元
画像データを平均化処理回路６で平均化処理した後、反
転処理回路７で反転処理して反転画像を得、この反転画
像を模様性欠陥が検出された場合に加算処理回路５にお
いて原画像に加算するようにしたので、原画像から必要
な欠陥画像を失うことなく模様性欠陥を消去することが
できる。したがって、欠陥抽出処理回路８において過検
出や誤検出を生じることなく、必要な欠陥のみを確実に
検出することができる。
画像データを平均化処理回路６で平均化処理した後、反
転処理回路７で反転処理して反転画像を得、この反転画
像を模様性欠陥が検出された場合に加算処理回路５にお
いて原画像に加算するようにしたので、原画像から必要
な欠陥画像を失うことなく模様性欠陥を消去することが
できる。したがって、欠陥抽出処理回路８において過検
出や誤検出を生じることなく、必要な欠陥のみを確実に
検出することができる。
【００２４】なお、本発明は、上記実施の形態にのみ限
定されることなく、幾多の変更または変形が可能であ
る。例えば、上記実施の形態では、画素ブロックの各辺
の画素数を３ｍ （ｍは正の整数）として平滑化処理を
繰り返すようにしたが、順次の平滑化処理における各辺
の画素数の増加は任意に設定することができる。また、
上記実施の形態では、ピッチ検出処理回路３において、
縦、横、±４５°の４方向の各々について模様性欠陥の
ピッチを検出するようにしたが、模様性欠陥の発生方向
がほぼ決まっている場合には、その方向についてのみピ
ッチを検出して模様性欠陥の発生の有無を判定するよう
にすることもできる。さらに、本発明は、薄鋼板に限ら
ず、一般の鋼板あるいは鋼板以外の被検物体表面の模様
性欠陥の判定に有効に適用することができる。
定されることなく、幾多の変更または変形が可能であ
る。例えば、上記実施の形態では、画素ブロックの各辺
の画素数を３ｍ （ｍは正の整数）として平滑化処理を
繰り返すようにしたが、順次の平滑化処理における各辺
の画素数の増加は任意に設定することができる。また、
上記実施の形態では、ピッチ検出処理回路３において、
縦、横、±４５°の４方向の各々について模様性欠陥の
ピッチを検出するようにしたが、模様性欠陥の発生方向
がほぼ決まっている場合には、その方向についてのみピ
ッチを検出して模様性欠陥の発生の有無を判定するよう
にすることもできる。さらに、本発明は、薄鋼板に限ら
ず、一般の鋼板あるいは鋼板以外の被検物体表面の模様
性欠陥の判定に有効に適用することができる。
【００２５】
【発明の効果】以上のように、本発明によれば、被検物
体表面の二次元画像データの隣接する画素ブロック間の
画素データ平均値の比較に基づいて、画素ブロックの画
素数を増加させながら平滑化処理を繰り返して模様性欠
陥の特徴量であるピッチを検出し、そのピッチに基づい
て模様性欠陥の発生の有無を判定するようにしたので、
模様性欠陥を確実に判定することができる。
体表面の二次元画像データの隣接する画素ブロック間の
画素データ平均値の比較に基づいて、画素ブロックの画
素数を増加させながら平滑化処理を繰り返して模様性欠
陥の特徴量であるピッチを検出し、そのピッチに基づい
て模様性欠陥の発生の有無を判定するようにしたので、
模様性欠陥を確実に判定することができる。
【図１】本発明に係る模様性欠陥の判定方法を実施する
薄鋼板の表面欠陥判定装置の要部の構成を示すブロック
図である。
薄鋼板の表面欠陥判定装置の要部の構成を示すブロック
図である。
【図２】図１に示すピッチ検出処理回路における模様性
欠陥のピッチ検出処理を説明するための図である。
欠陥のピッチ検出処理を説明するための図である。
【図３】同じく、ピッチ検出処理回路の動作を示すフロ
ーチャートである。
ーチャートである。
１ 撮像素子 ２ 画像メモリ ３ ピッチ検出処理回路 ４ 模様性欠陥判定回路 ５ 加算処理回路 ６ 平均化処理回路 ７ 反転処理回路 ８ 欠陥抽出処理回路
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 2F065 AA49 BB01 CC06 FF04 JJ03 JJ26 QQ13 QQ21 QQ24 QQ25 QQ27 QQ33 QQ36 QQ42 QQ44 2G051 AA37 AB07 CA03 CA04 EA08 EA14 EB01 EB02 EC03 ED03 ED07
Claims (2)
- 【請求項１】 被検物体表面の二次元画像データを得、
該二次元画像データの隣接する画素ブロック間の画素デ
ータ平均値の比較に基づいて、画素ブロックの画素数を
増加させながら平滑化処理を繰り返して模様性欠陥の特
徴量であるピッチを検出し、そのピッチに基づいて模様
性欠陥の発生の有無を判定することを特徴とする模様性
欠陥の判定方法。 - 【請求項２】 前記模様性欠陥のピッチとして、二次元
画像データの異なる複数方向の各々について、隣接する
画素ブロック間の画素データ平均値の差分の絶対値が基
準値以下となるように平滑化処理を繰り返し、前記差分
の絶対値が基準値以下となる直前の平滑化処理における
画素ブロックの画素数から当該方向における模様性欠陥
のピッチを検出することを特徴とする請求項１に記載の
模様性欠陥の判定方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000007540A JP2001194131A (ja) | 2000-01-17 | 2000-01-17 | 模様性欠陥の判定方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000007540A JP2001194131A (ja) | 2000-01-17 | 2000-01-17 | 模様性欠陥の判定方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001194131A true JP2001194131A (ja) | 2001-07-19 |
Family
ID=18535918
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000007540A Pending JP2001194131A (ja) | 2000-01-17 | 2000-01-17 | 模様性欠陥の判定方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2001194131A (ja) |
-
2000
- 2000-01-17 JP JP2000007540A patent/JP2001194131A/ja active Pending
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