JP2003149160A - 外観検査方法及び外観検査装置 - Google Patents
外観検査方法及び外観検査装置Info
- Publication number
- JP2003149160A JP2003149160A JP2001347235A JP2001347235A JP2003149160A JP 2003149160 A JP2003149160 A JP 2003149160A JP 2001347235 A JP2001347235 A JP 2001347235A JP 2001347235 A JP2001347235 A JP 2001347235A JP 2003149160 A JP2003149160 A JP 2003149160A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- label
- value
- area
- defect candidate
- data
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Landscapes
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 照明むら等の影響により不良でない領域に濃
淡値のむらがあっても、むらの領域を不良領域と誤判定
することなく、不良の領域を正確且つ確実に検出するこ
とができる外観検査装置及び外観検査方法を提供する。 【解決手段】 外観検査装置を、撮像手段１と、濃淡画
像データ記憶手段３と、二値化手段４と、ラベリング手
段５と、第１計測手段６と、不良候補抽出手段７と、第
２計測手段８と、判定手段１０と、を少なくとも備え構
成する。撮像手段１で撮像した検査対象２の濃淡画像は
二値化画像に変換され、ラベル付けされた後、各ラベル
毎の特徴量が計測される。特徴量により不良候補ラベル
を抽出してから、不良候補ラベル毎に不良候補領域の内
側の濃淡画像データの最大濃淡値又は最小濃淡値を計測
し、計測結果と二値化閾値との差を算出し、この差が予
め設定された判定規格値以上であれば当該不良候補領域
を不良と判定する。
淡値のむらがあっても、むらの領域を不良領域と誤判定
することなく、不良の領域を正確且つ確実に検出するこ
とができる外観検査装置及び外観検査方法を提供する。 【解決手段】 外観検査装置を、撮像手段１と、濃淡画
像データ記憶手段３と、二値化手段４と、ラベリング手
段５と、第１計測手段６と、不良候補抽出手段７と、第
２計測手段８と、判定手段１０と、を少なくとも備え構
成する。撮像手段１で撮像した検査対象２の濃淡画像は
二値化画像に変換され、ラベル付けされた後、各ラベル
毎の特徴量が計測される。特徴量により不良候補ラベル
を抽出してから、不良候補ラベル毎に不良候補領域の内
側の濃淡画像データの最大濃淡値又は最小濃淡値を計測
し、計測結果と二値化閾値との差を算出し、この差が予
め設定された判定規格値以上であれば当該不良候補領域
を不良と判定する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、検査対象の表面状
態、例えば異物付着やキズ又は樹脂部に形成されたボイ
ドなどの不良を検出する外観検査装置及び外観検査方法
に関する。
態、例えば異物付着やキズ又は樹脂部に形成されたボイ
ドなどの不良を検出する外観検査装置及び外観検査方法
に関する。
【０００２】
【従来の技術】検査対象の表面状態を検査する方法とし
ては、検査対象を撮像した濃淡画像を二値化し、該二値
化により得られた二値化画像をラベリングし、該ラベリ
ングにより得られたラベル領域の面積を計測し、該面積
値が予め設定された値よりも大きい場合に不良と判定す
る方法が知られている。
ては、検査対象を撮像した濃淡画像を二値化し、該二値
化により得られた二値化画像をラベリングし、該ラベリ
ングにより得られたラベル領域の面積を計測し、該面積
値が予め設定された値よりも大きい場合に不良と判定す
る方法が知られている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】この従来の検査方法で
は、検査対象の表面に照射する照明のむらがあったり、
検査対象の表面の材料のむらなどがあると検査対象画像
の検出したい不良の領域でない領域に濃淡値のむらが発
生し、このむらの領域の濃淡値と不良領域の濃淡値とが
近い値になる場合、むらの領域が不良と誤判定されてし
まう場合がある。又、むらの領域を誤判定しないように
二値化レベルを設定すると真の不良が見逃しになってし
まうという問題点があった。
は、検査対象の表面に照射する照明のむらがあったり、
検査対象の表面の材料のむらなどがあると検査対象画像
の検出したい不良の領域でない領域に濃淡値のむらが発
生し、このむらの領域の濃淡値と不良領域の濃淡値とが
近い値になる場合、むらの領域が不良と誤判定されてし
まう場合がある。又、むらの領域を誤判定しないように
二値化レベルを設定すると真の不良が見逃しになってし
まうという問題点があった。
【０００４】以下、図１０の模式的な濃淡値プロファイ
ルを参照しながら具体的に説明する。図１０（ａ），
（ｃ）の実線、点線及び破線は模式的な濃淡値プロファ
イル、二値化閾値及び修正二値化閾値をそれぞれ示して
いる。又、図１０（ｂ），（ｄ）は、図１０（ａ），
（ｃ）それぞれの場合の不良候補領域として抽出される
ラベル領域を斜線ハッチング領域で示した模式的な平面
図である。
ルを参照しながら具体的に説明する。図１０（ａ），
（ｃ）の実線、点線及び破線は模式的な濃淡値プロファ
イル、二値化閾値及び修正二値化閾値をそれぞれ示して
いる。又、図１０（ｂ），（ｄ）は、図１０（ａ），
（ｃ）それぞれの場合の不良候補領域として抽出される
ラベル領域を斜線ハッチング領域で示した模式的な平面
図である。
【０００５】図１０（ａ）は、表面に例えば異物が付着
し、異物の付着している領域が異物の付着していない領
域よりも濃淡値が大きい場合である。図１０（ａ）の左
側では真の不良領域が不良候補領域Ｐ１になり、右側で
は背景の明るく写るむらの領域が不良候補領域Ｐ２にな
っている。
し、異物の付着している領域が異物の付着していない領
域よりも濃淡値が大きい場合である。図１０（ａ）の左
側では真の不良領域が不良候補領域Ｐ１になり、右側で
は背景の明るく写るむらの領域が不良候補領域Ｐ２にな
っている。
【０００６】図１０（ｃ）は、表面に例えば樹脂表面に
発生する不良であるボイドと呼ばれる穴がある場合、ボ
イドの領域がボイドのない領域よりも濃淡値が小さい場
合である。図１０（ｃ）の左側では本当のボイドがあり
ボイド領域が不良候補領域Ｑ１になり、右側では樹脂部
表面のむらの領域が不良候補領域Ｑ２になっている。
発生する不良であるボイドと呼ばれる穴がある場合、ボ
イドの領域がボイドのない領域よりも濃淡値が小さい場
合である。図１０（ｃ）の左側では本当のボイドがあり
ボイド領域が不良候補領域Ｑ１になり、右側では樹脂部
表面のむらの領域が不良候補領域Ｑ２になっている。
【０００７】上述した従来の二値化後の面積により判定
する検査方法の場合、図１０（ｂ）、（ｄ）の斜線領域
のように真の不良のラベル領域とむらによるラベル領域
の面積が同じくらいになる場合があり、このような場
合、不良を検出できるように二値化閾値を設定すると、
不良でないむらの領域を不良として判定する疑似不良が
発生してしまう。
する検査方法の場合、図１０（ｂ）、（ｄ）の斜線領域
のように真の不良のラベル領域とむらによるラベル領域
の面積が同じくらいになる場合があり、このような場
合、不良を検出できるように二値化閾値を設定すると、
不良でないむらの領域を不良として判定する疑似不良が
発生してしまう。
【０００８】又、疑似不良を低減させるために、予め設
定する二値化閾値をむらの領域が二値化閾値を超えない
破線で示す修正二値化閾値のように設定した場合、真の
不良領域においても不良の領域内の濃淡値が特に大きい
部分的な領域Ｐｘ部又は不良の領域内の濃淡値が特に小
さい部分的な領域Ｑｘ部のみしか二値化閾値を超えない
ため計測される特徴量が実際の不良領域とは大きく異な
る値になってしまう。例えば特徴量を面積値とすると、
実際の不良領域の面積値よりも小さく計測されてしま
う。そのためラベル付けされた複数のラベル領域から不
良候補のラベル領域のみを抽出する時に真の不良領域が
抽出されずに見逃しになってしまう場合があるという問
題が生じる。
定する二値化閾値をむらの領域が二値化閾値を超えない
破線で示す修正二値化閾値のように設定した場合、真の
不良領域においても不良の領域内の濃淡値が特に大きい
部分的な領域Ｐｘ部又は不良の領域内の濃淡値が特に小
さい部分的な領域Ｑｘ部のみしか二値化閾値を超えない
ため計測される特徴量が実際の不良領域とは大きく異な
る値になってしまう。例えば特徴量を面積値とすると、
実際の不良領域の面積値よりも小さく計測されてしま
う。そのためラベル付けされた複数のラベル領域から不
良候補のラベル領域のみを抽出する時に真の不良領域が
抽出されずに見逃しになってしまう場合があるという問
題が生じる。
【０００９】更に、この問題を解決するため、不良候補
抽出手段に予め登録しておく良品の範囲を狭くしておく
ことにより、真の不良領域の面積値が小さく計測されて
も見逃しにならないように不良候補として抽出させるこ
ともできるがこの場合は、実際の不良領域の中の特に濃
淡値が大きい又は小さい部分的な領域のみを抽出するこ
とになり計測される特徴量と実際の不良の特徴量の相関
値が低くなってしまうので、例えば特徴量が面積値であ
る場合、実際には不良とならない面積値の小さい異物や
面積の小さいボイドもその領域内において濃淡値が特に
大きい部分的な領域又は濃淡値が特に小さい領域がある
と不良候補領域として抽出されてしまい、最終的に不良
領域として判定されて逆に疑似不良が増加するという問
題を生じる。
抽出手段に予め登録しておく良品の範囲を狭くしておく
ことにより、真の不良領域の面積値が小さく計測されて
も見逃しにならないように不良候補として抽出させるこ
ともできるがこの場合は、実際の不良領域の中の特に濃
淡値が大きい又は小さい部分的な領域のみを抽出するこ
とになり計測される特徴量と実際の不良の特徴量の相関
値が低くなってしまうので、例えば特徴量が面積値であ
る場合、実際には不良とならない面積値の小さい異物や
面積の小さいボイドもその領域内において濃淡値が特に
大きい部分的な領域又は濃淡値が特に小さい領域がある
と不良候補領域として抽出されてしまい、最終的に不良
領域として判定されて逆に疑似不良が増加するという問
題を生じる。
【００１０】又、照明のむらの分布が製品によりばらつ
きが少ない場合に、予め収集した照明むらの分布データ
により照明むらによる影響をうち消すこと等を目的とし
て、画素位置により異なる閾値を用いて二値化を行う浮
動二値化法が知られている。しかし、浮動二値化法のよ
うに画素位置により異なる閾値を用いて二値化を行うこ
とで、照明むらによる影響をある程度軽減できるとして
も設定される閾値により真の不良領域の見逃しや疑似不
良の発生を大幅に低減することは困難である。
きが少ない場合に、予め収集した照明むらの分布データ
により照明むらによる影響をうち消すこと等を目的とし
て、画素位置により異なる閾値を用いて二値化を行う浮
動二値化法が知られている。しかし、浮動二値化法のよ
うに画素位置により異なる閾値を用いて二値化を行うこ
とで、照明むらによる影響をある程度軽減できるとして
も設定される閾値により真の不良領域の見逃しや疑似不
良の発生を大幅に低減することは困難である。
【００１１】本発明の主な目的は、上記のような問題点
に鑑みて、不良でない領域に濃淡値のむらがあっても、
むらの領域を不良領域と誤判定することなく、不良の領
域を正確且つ確実に検出することができる外観検査装置
及び外観検査方法を提供することにある。
に鑑みて、不良でない領域に濃淡値のむらがあっても、
むらの領域を不良領域と誤判定することなく、不良の領
域を正確且つ確実に検出することができる外観検査装置
及び外観検査方法を提供することにある。
【００１２】
【課題を解決するための手段】このため本発明による外
観検査装置は、検査対象を撮像した濃淡画像を二値化
し、二値化画像データを出力する二値化手段と、該二値
化画像データを入力し、所定領域を抽出してラベルを付
与するラベリング手段と、該ラベルを付与されたラベル
領域毎の特徴量を計測する第１計測手段と、前記ラベル
領域の中で前記特徴量が予め設定した範囲に入っていな
いラベル領域を不良候補領域として抽出する不良候補抽
出手段と、該不良候補領域について当該不良候補領域内
における前記濃淡画像の濃淡値データを所定の条件で計
測した結果を当該不良候補領域の計測値として出力する
第２計測手段と、前記不良候補領域の良否を当該不良候
補領域の前記計測値に基づいて判定する判定手段と、を
少なくとも含むことを特徴としている。このとき、前記
判定手段は、前記不良候補領域の前記計測値と前記二値
化閾値とを入力してこれらの差を算出し、この差を予め
定めてある判定規格値と比較して当該不良候補領域の良
否を判定するものとすることができる。
観検査装置は、検査対象を撮像した濃淡画像を二値化
し、二値化画像データを出力する二値化手段と、該二値
化画像データを入力し、所定領域を抽出してラベルを付
与するラベリング手段と、該ラベルを付与されたラベル
領域毎の特徴量を計測する第１計測手段と、前記ラベル
領域の中で前記特徴量が予め設定した範囲に入っていな
いラベル領域を不良候補領域として抽出する不良候補抽
出手段と、該不良候補領域について当該不良候補領域内
における前記濃淡画像の濃淡値データを所定の条件で計
測した結果を当該不良候補領域の計測値として出力する
第２計測手段と、前記不良候補領域の良否を当該不良候
補領域の前記計測値に基づいて判定する判定手段と、を
少なくとも含むことを特徴としている。このとき、前記
判定手段は、前記不良候補領域の前記計測値と前記二値
化閾値とを入力してこれらの差を算出し、この差を予め
定めてある判定規格値と比較して当該不良候補領域の良
否を判定するものとすることができる。
【００１３】このとき、前記二値化手段の前記二値化閾
値は、濃淡画像を二値化する対象領域内の全ての画素に
ついて一定の値であるのが好ましい。
値は、濃淡画像を二値化する対象領域内の全ての画素に
ついて一定の値であるのが好ましい。
【００１４】又、本発明の他の外観検査装置は、検査対
象を撮像した濃淡画像を二値化し、二値化画像データを
出力する二値化手段と、該二値化画像データを入力し、
所定領域を抽出してラベルを付与するラベリング手段
と、該ラベルを付与されたラベル領域毎の特徴量を計測
する第１計測手段と、前記ラベル領域の中で前記特徴量
が予め設定した範囲に入っていないラベル領域を不良候
補領域として抽出する不良候補抽出手段と、該不良候補
領域について当該不良候補領域内における前記濃淡画像
の濃淡値データを所定の条件で計測した結果を当該不良
候補領域の計測値として出力する第２計測手段と、前記
不良候補領域に接する所定領域を近傍領域として設定
し、該近傍領域に含まれる前記濃淡値データから所定の
近傍濃淡値を算出し、該近傍濃淡値を当該不良候補領域
の近傍濃淡値として出力する第１算出手段と、前記不良
候補領域の良否を当該不良候補領域の前記計測値及び前
記近傍濃淡値に基づいて判定する判定手段と、を少なく
とも含むことを特徴としている。このとき、前記判定手
段は、前記不良候補領域の前記計測値及び前記近傍濃淡
値を入力してこれらの差を算出し、この差を予め定めて
ある判定規格値と比較して当該不良候補領域の良否を判
定するものとすることができる。又、前記二値化手段の
二値化閾値は、濃淡画像を二値化する対象領域内におい
て画素位置により異なる値とすることもできる。
象を撮像した濃淡画像を二値化し、二値化画像データを
出力する二値化手段と、該二値化画像データを入力し、
所定領域を抽出してラベルを付与するラベリング手段
と、該ラベルを付与されたラベル領域毎の特徴量を計測
する第１計測手段と、前記ラベル領域の中で前記特徴量
が予め設定した範囲に入っていないラベル領域を不良候
補領域として抽出する不良候補抽出手段と、該不良候補
領域について当該不良候補領域内における前記濃淡画像
の濃淡値データを所定の条件で計測した結果を当該不良
候補領域の計測値として出力する第２計測手段と、前記
不良候補領域に接する所定領域を近傍領域として設定
し、該近傍領域に含まれる前記濃淡値データから所定の
近傍濃淡値を算出し、該近傍濃淡値を当該不良候補領域
の近傍濃淡値として出力する第１算出手段と、前記不良
候補領域の良否を当該不良候補領域の前記計測値及び前
記近傍濃淡値に基づいて判定する判定手段と、を少なく
とも含むことを特徴としている。このとき、前記判定手
段は、前記不良候補領域の前記計測値及び前記近傍濃淡
値を入力してこれらの差を算出し、この差を予め定めて
ある判定規格値と比較して当該不良候補領域の良否を判
定するものとすることができる。又、前記二値化手段の
二値化閾値は、濃淡画像を二値化する対象領域内におい
て画素位置により異なる値とすることもできる。
【００１５】又、前記第２計測手段は、前記不良候補領
域について当該不良候補領域内における前記濃淡画像の
濃淡値データの中で最大の濃淡値及び最小の濃淡値の少
なくともいずれか一方を抽出し、該抽出結果を前記当該
不良候補領域の計測値として出力するようにしてもよ
い。
域について当該不良候補領域内における前記濃淡画像の
濃淡値データの中で最大の濃淡値及び最小の濃淡値の少
なくともいずれか一方を抽出し、該抽出結果を前記当該
不良候補領域の計測値として出力するようにしてもよ
い。
【００１６】或いは、前記二値化手段は、前記二値化閾
値以上の濃淡値を有する画素をラベル付け対象となる値
に変換し、前記第２計測手段は、前記不良候補領域につ
いて当該不良候補領域内における前記濃淡画像の濃淡値
データの中で最大の濃淡値を抽出し、該抽出結果を前記
当該不良候補領域の計測値として出力することもでき
る。
値以上の濃淡値を有する画素をラベル付け対象となる値
に変換し、前記第２計測手段は、前記不良候補領域につ
いて当該不良候補領域内における前記濃淡画像の濃淡値
データの中で最大の濃淡値を抽出し、該抽出結果を前記
当該不良候補領域の計測値として出力することもでき
る。
【００１７】更に、前記二値化手段は、前記二値化閾値
以下の濃淡値データの画素をラベル付け対象となる値に
変換し、前記第２計測手段は、前記不良候補領域につい
て当該不良候補領域内における前記濃淡画像の濃淡値デ
ータの中で最小の濃淡値を抽出し、該抽出結果を前記当
該不良候補領域の計測値として出力することもできる。
以下の濃淡値データの画素をラベル付け対象となる値に
変換し、前記第２計測手段は、前記不良候補領域につい
て当該不良候補領域内における前記濃淡画像の濃淡値デ
ータの中で最小の濃淡値を抽出し、該抽出結果を前記当
該不良候補領域の計測値として出力することもできる。
【００１８】又、本発明の他の外観検査装置は、検査対
象を撮像した濃淡画像について、第１の二値化閾値を用
いて該第１の二値化閾値以上の濃淡値を有する画素をラ
ベル付け対象となる値に変換し、第１の二値化画像デー
タを出力すると共に、前記第１の二値化閾値よりも小さ
い第２の二値化閾値を用いて該第２の二値化閾値以下の
濃淡値を有する画素をラベル付け対象となる値に変換
し、第２の二値化画像データを出力する二値化手段と、
前記第１及び第２の二値化画像データを入力し、それぞ
れから所定領域を抽出してラベルを付与し、前記第１の
二値化画像データから抽出した第１ラベルデータ、及び
前記第２の二値化画像データから抽出した第２ラベルデ
ータを出力するラベリング手段と、前記第１及び第２ラ
ベルデータに含まれる各ラベルを付与されたラベル領域
毎の特徴量を計測する第１計測手段と、ラベルが前記第
１ラベルデータに含まれる前記ラベル領域については、
当該ラベル領域の前記特徴量が第１の設定範囲に入って
いないラベル領域を不良候補領域として抽出し、ラベル
が前記第２ラベルデータに含まれる前記ラベル領域につ
いては、当該ラベル領域の特徴量が第２の設定範囲に入
っていないラベル領域を不良候補領域として抽出して、
それぞれ出力する不良候補抽出手段と、ラベルが前記第
１ラベルデータに含まれる前記不良候補領域については
当該不良候補領域内における前記濃淡画像の濃淡値デー
タの中から抽出した最大の濃淡値を前記当該不良候補領
域の計測値として出力し、ラベルが前記第２ラベルデー
タに含まれる前記不良候補領域については当該不良候補
領域内における前記濃淡画像の濃淡値データの中から抽
出した最小の濃淡値を前記当該不良候補領域の計測値と
して出力する第２計測手段と、ラベルが前記第１ラベル
データに含まれる前記不良候補領域の前記計測値と前記
第１の二値化閾値の差を算出し、この差を予め定めてあ
る第１判定規格値と比較して当該不良候補領域の良否を
判定し、ラベルが前記第２ラベルデータに含まれる前記
不良候補領域の前記計測値と前記第２の二値化閾値の差
を算出し、この差を予め定めてある第２判定規格値と比
較して当該不良候補領域の良否を判定する判定手段と、
を少なくとも含むことを特徴としている。
象を撮像した濃淡画像について、第１の二値化閾値を用
いて該第１の二値化閾値以上の濃淡値を有する画素をラ
ベル付け対象となる値に変換し、第１の二値化画像デー
タを出力すると共に、前記第１の二値化閾値よりも小さ
い第２の二値化閾値を用いて該第２の二値化閾値以下の
濃淡値を有する画素をラベル付け対象となる値に変換
し、第２の二値化画像データを出力する二値化手段と、
前記第１及び第２の二値化画像データを入力し、それぞ
れから所定領域を抽出してラベルを付与し、前記第１の
二値化画像データから抽出した第１ラベルデータ、及び
前記第２の二値化画像データから抽出した第２ラベルデ
ータを出力するラベリング手段と、前記第１及び第２ラ
ベルデータに含まれる各ラベルを付与されたラベル領域
毎の特徴量を計測する第１計測手段と、ラベルが前記第
１ラベルデータに含まれる前記ラベル領域については、
当該ラベル領域の前記特徴量が第１の設定範囲に入って
いないラベル領域を不良候補領域として抽出し、ラベル
が前記第２ラベルデータに含まれる前記ラベル領域につ
いては、当該ラベル領域の特徴量が第２の設定範囲に入
っていないラベル領域を不良候補領域として抽出して、
それぞれ出力する不良候補抽出手段と、ラベルが前記第
１ラベルデータに含まれる前記不良候補領域については
当該不良候補領域内における前記濃淡画像の濃淡値デー
タの中から抽出した最大の濃淡値を前記当該不良候補領
域の計測値として出力し、ラベルが前記第２ラベルデー
タに含まれる前記不良候補領域については当該不良候補
領域内における前記濃淡画像の濃淡値データの中から抽
出した最小の濃淡値を前記当該不良候補領域の計測値と
して出力する第２計測手段と、ラベルが前記第１ラベル
データに含まれる前記不良候補領域の前記計測値と前記
第１の二値化閾値の差を算出し、この差を予め定めてあ
る第１判定規格値と比較して当該不良候補領域の良否を
判定し、ラベルが前記第２ラベルデータに含まれる前記
不良候補領域の前記計測値と前記第２の二値化閾値の差
を算出し、この差を予め定めてある第２判定規格値と比
較して当該不良候補領域の良否を判定する判定手段と、
を少なくとも含むことを特徴としている。
【００１９】又、本発明の更に他の外観検査装置は、検
査対象を撮像した濃淡画像について、第１の二値化閾値
を用いて該第１の二値化閾値以上の濃淡値を有する画素
をラベル付け対象となる値に変換し、第１の二値化画像
データを出力すると共に、前記第１の二値化閾値よりも
小さい第２の二値化閾値を用いて該第２の二値化閾値以
下の濃淡値を有する画素をラベル付け対象となる値に変
換し、第２の二値化画像データを出力する二値化手段
と、前記第１及び第２の二値化画像データを入力し、そ
れぞれから所定領域を抽出してラベルを付与し、前記第
１の二値化画像データから抽出した第１ラベルデータ、
及び前記第２の二値化画像データから抽出した第２ラベ
ルデータを出力するラベリング手段と、前記第１及び第
２ラベルデータに含まれる各ラベルを付与されたラベル
領域毎の特徴量を計測する第１計測手段と、ラベルが前
記第１ラベルデータに含まれる前記ラベル領域について
は、当該ラベル領域の前記特徴量が第１の設定範囲に入
っていないラベル領域を不良候補領域として抽出し、ラ
ベルが前記第２ラベルデータに含まれる前記ラベル領域
については、当該ラベル領域の特徴量が第２の設定範囲
に入っていないラベル領域を不良候補領域として抽出し
て、それぞれ出力する不良候補抽出手段と、ラベルが前
記第１ラベルデータに含まれる前記不良候補領域につい
ては当該不良候補領域内における前記濃淡画像の濃淡値
データの中から抽出した最大の濃淡値を前記当該不良候
補領域の計測値として出力し、ラベルが前記第２ラベル
データに含まれる前記不良候補領域については当該不良
候補領域内における前記濃淡画像の濃淡値データの中か
ら抽出した最小の濃淡値を前記当該不良候補領域の計測
値として出力する第２計測手段と、前記不良候補領域に
接する所定領域を近傍領域として設定し、該近傍領域に
含まれる前記濃淡値データから所定の近傍濃淡値を算出
し、該近傍濃淡値を当該不良候補領域の近傍濃淡値とし
て出力する第１算出手段と、ラベルが前記第１のラベル
データに含まれる前記不良候補領域の前記計測値と前記
近傍濃淡値との差を算出し、この差を予め定めてある第
１近傍判定規格値と比較して当該不良候補領域の良否を
判定し、ラベルが前記第２のラベルデータに含まれる前
記不良候補領域の前記計測値と前記近傍濃淡値との差を
算出し、この差を予め定めてある第２近傍判定規格値と
比較して当該不良候補領域の良否を判定する判定手段
と、を少なくとも含むことを特徴としている。このと
き、前記二値化手段の前記第１及び第２の二値化閾値
は、いずれも濃淡画像を二値化する対象領域内において
画素位置により変化するものとすることができる。
査対象を撮像した濃淡画像について、第１の二値化閾値
を用いて該第１の二値化閾値以上の濃淡値を有する画素
をラベル付け対象となる値に変換し、第１の二値化画像
データを出力すると共に、前記第１の二値化閾値よりも
小さい第２の二値化閾値を用いて該第２の二値化閾値以
下の濃淡値を有する画素をラベル付け対象となる値に変
換し、第２の二値化画像データを出力する二値化手段
と、前記第１及び第２の二値化画像データを入力し、そ
れぞれから所定領域を抽出してラベルを付与し、前記第
１の二値化画像データから抽出した第１ラベルデータ、
及び前記第２の二値化画像データから抽出した第２ラベ
ルデータを出力するラベリング手段と、前記第１及び第
２ラベルデータに含まれる各ラベルを付与されたラベル
領域毎の特徴量を計測する第１計測手段と、ラベルが前
記第１ラベルデータに含まれる前記ラベル領域について
は、当該ラベル領域の前記特徴量が第１の設定範囲に入
っていないラベル領域を不良候補領域として抽出し、ラ
ベルが前記第２ラベルデータに含まれる前記ラベル領域
については、当該ラベル領域の特徴量が第２の設定範囲
に入っていないラベル領域を不良候補領域として抽出し
て、それぞれ出力する不良候補抽出手段と、ラベルが前
記第１ラベルデータに含まれる前記不良候補領域につい
ては当該不良候補領域内における前記濃淡画像の濃淡値
データの中から抽出した最大の濃淡値を前記当該不良候
補領域の計測値として出力し、ラベルが前記第２ラベル
データに含まれる前記不良候補領域については当該不良
候補領域内における前記濃淡画像の濃淡値データの中か
ら抽出した最小の濃淡値を前記当該不良候補領域の計測
値として出力する第２計測手段と、前記不良候補領域に
接する所定領域を近傍領域として設定し、該近傍領域に
含まれる前記濃淡値データから所定の近傍濃淡値を算出
し、該近傍濃淡値を当該不良候補領域の近傍濃淡値とし
て出力する第１算出手段と、ラベルが前記第１のラベル
データに含まれる前記不良候補領域の前記計測値と前記
近傍濃淡値との差を算出し、この差を予め定めてある第
１近傍判定規格値と比較して当該不良候補領域の良否を
判定し、ラベルが前記第２のラベルデータに含まれる前
記不良候補領域の前記計測値と前記近傍濃淡値との差を
算出し、この差を予め定めてある第２近傍判定規格値と
比較して当該不良候補領域の良否を判定する判定手段
と、を少なくとも含むことを特徴としている。このと
き、前記二値化手段の前記第１及び第２の二値化閾値
は、いずれも濃淡画像を二値化する対象領域内において
画素位置により変化するものとすることができる。
【００２０】又、前記二値化手段の前記第１及び第２の
二値化閾値は、いずれも濃淡画像を二値化する対象領域
内の全ての画素に対して一定でとすることもできる。
二値化閾値は、いずれも濃淡画像を二値化する対象領域
内の全ての画素に対して一定でとすることもできる。
【００２１】次に、本発明の外観検査方法は、検査対象
を撮像した濃淡画像を二値化し、二値化画像データを出
力する二値化ステップと、該二値化画像データを入力
し、所定領域を抽出してラベルを付与するラベリングス
テップと、該ラベルを付与されたラベル領域毎の特徴量
を計測する第１計測ステップと、前記ラベル領域の中で
前記特徴量が予め設定した範囲に入っていないラベル領
域を不良候補領域として抽出する不良候補抽出ステップ
と、該不良候補領域について当該不良候補領域内におけ
る前記濃淡画像の濃淡値データを所定の条件で計測した
結果を当該不良候補領域の計測値として出力する第２計
測ステップと、前記不良候補領域の良否を当該不良候補
領域の前記計測値に基づいて判定する判定ステップと、
を少なくとも含むことを特徴としている。このとき、前
記判定ステップは、前記不良候補領域の前記計測値と前
記二値化閾値とを入力してこれらの差を算出し、この差
を予め定めてある判定規格値と比較して当該不良候補領
域の良否を判定するものとすることができる。
を撮像した濃淡画像を二値化し、二値化画像データを出
力する二値化ステップと、該二値化画像データを入力
し、所定領域を抽出してラベルを付与するラベリングス
テップと、該ラベルを付与されたラベル領域毎の特徴量
を計測する第１計測ステップと、前記ラベル領域の中で
前記特徴量が予め設定した範囲に入っていないラベル領
域を不良候補領域として抽出する不良候補抽出ステップ
と、該不良候補領域について当該不良候補領域内におけ
る前記濃淡画像の濃淡値データを所定の条件で計測した
結果を当該不良候補領域の計測値として出力する第２計
測ステップと、前記不良候補領域の良否を当該不良候補
領域の前記計測値に基づいて判定する判定ステップと、
を少なくとも含むことを特徴としている。このとき、前
記判定ステップは、前記不良候補領域の前記計測値と前
記二値化閾値とを入力してこれらの差を算出し、この差
を予め定めてある判定規格値と比較して当該不良候補領
域の良否を判定するものとすることができる。
【００２２】このとき、前記二値化ステップの前記二値
化閾値は、濃淡画像を二値化する対象領域内の全ての画
素について一定であるのが好ましい。
化閾値は、濃淡画像を二値化する対象領域内の全ての画
素について一定であるのが好ましい。
【００２３】又、本発明の他の外観検査方法は、検査対
象を撮像した濃淡画像を二値化し、二値化画像データを
出力する二値化ステップと、該二値化画像データを入力
し、所定領域を抽出してラベルを付与するラベリングス
テップと、該ラベルを付与されたラベル領域毎の特徴量
を計測する第１計測手段と、前記ラベル領域の中で前記
特徴量が予め設定した範囲に入っていないラベル領域を
不良候補領域として抽出する不良候補抽出ステップと、
該不良候補領域について当該不良候補領域内における前
記濃淡画像の濃淡値データを所定の条件で計測した結果
を当該不良候補領域の計測値として出力する第２計測ス
テップと、前記不良候補領域に接する所定領域を近傍領
域として設定し、該近傍領域に含まれる前記濃淡値デー
タから所定の近傍濃淡値を算出し、該近傍濃淡値を当該
不良候補領域の近傍濃淡値として出力する第１算出ステ
ップと、前記不良候補領域の良否を当該不良候補領域の
前記計測値及び前記近傍濃淡値に基づいて判定する判定
ステップと、を少なくとも含むことを特徴としている。
このとき、前記判定ステップは、前記不良候補領域の前
記計測値及び前記近傍濃淡値を入力してこれらの差を算
出し、この差を予め定めてある判定規格値と比較して当
該不良候補領域の良否を判定するものとすることができ
る。又、前記二値化ステップの前記二値化閾値は、濃淡
画像を二値化する対象領域内において画素位置により異
なる値とすることもできる。
象を撮像した濃淡画像を二値化し、二値化画像データを
出力する二値化ステップと、該二値化画像データを入力
し、所定領域を抽出してラベルを付与するラベリングス
テップと、該ラベルを付与されたラベル領域毎の特徴量
を計測する第１計測手段と、前記ラベル領域の中で前記
特徴量が予め設定した範囲に入っていないラベル領域を
不良候補領域として抽出する不良候補抽出ステップと、
該不良候補領域について当該不良候補領域内における前
記濃淡画像の濃淡値データを所定の条件で計測した結果
を当該不良候補領域の計測値として出力する第２計測ス
テップと、前記不良候補領域に接する所定領域を近傍領
域として設定し、該近傍領域に含まれる前記濃淡値デー
タから所定の近傍濃淡値を算出し、該近傍濃淡値を当該
不良候補領域の近傍濃淡値として出力する第１算出ステ
ップと、前記不良候補領域の良否を当該不良候補領域の
前記計測値及び前記近傍濃淡値に基づいて判定する判定
ステップと、を少なくとも含むことを特徴としている。
このとき、前記判定ステップは、前記不良候補領域の前
記計測値及び前記近傍濃淡値を入力してこれらの差を算
出し、この差を予め定めてある判定規格値と比較して当
該不良候補領域の良否を判定するものとすることができ
る。又、前記二値化ステップの前記二値化閾値は、濃淡
画像を二値化する対象領域内において画素位置により異
なる値とすることもできる。
【００２４】又、前記第２計測ステップは、前記不良候
補領域について当該不良候補領域内における前記濃淡画
像の濃淡値データの中で最大の濃淡値及び最小の濃淡値
の少なくともいずれか一方を抽出し、該抽出結果を前記
当該不良候補領域の計測値として出力する、ようにして
もよい。
補領域について当該不良候補領域内における前記濃淡画
像の濃淡値データの中で最大の濃淡値及び最小の濃淡値
の少なくともいずれか一方を抽出し、該抽出結果を前記
当該不良候補領域の計測値として出力する、ようにして
もよい。
【００２５】或いは、前記二値化ステップは、前記二値
化閾値以上の濃淡値を有する画素をラベル付け対象とな
る値に変換し、前記第２計測ステップは、前記不良候補
領域について当該不良候補領域内における前記濃淡画像
の濃淡値データの中で最大の濃淡値を抽出し、該抽出結
果を前記当該不良候補領域の計測値として出力する、よ
うにしてもよい。
化閾値以上の濃淡値を有する画素をラベル付け対象とな
る値に変換し、前記第２計測ステップは、前記不良候補
領域について当該不良候補領域内における前記濃淡画像
の濃淡値データの中で最大の濃淡値を抽出し、該抽出結
果を前記当該不良候補領域の計測値として出力する、よ
うにしてもよい。
【００２６】或いは、前記二値化ステップは、前記二値
化閾値以下の濃淡値データの画素をラベル付け対象とな
る値に変換し、前記第２計測ステップは、前記不良候補
領域について当該不良候補領域内における前記濃淡画像
の濃淡値データの中で最小の濃淡値を抽出し、該抽出結
果を前記当該不良候補領域の計測値として出力する、よ
うにすることもできる。
化閾値以下の濃淡値データの画素をラベル付け対象とな
る値に変換し、前記第２計測ステップは、前記不良候補
領域について当該不良候補領域内における前記濃淡画像
の濃淡値データの中で最小の濃淡値を抽出し、該抽出結
果を前記当該不良候補領域の計測値として出力する、よ
うにすることもできる。
【００２７】又、本発明の他の外観検査方法は、検査対
象を撮像した濃淡画像について、第１の二値化閾値を用
いて該第１の二値化閾値以上の濃淡値を有する画素をラ
ベル付け対象となる値に変換し、第１の二値化画像デー
タを出力すると共に、前記第１の二値化閾値よりも小さ
い第２の二値化閾値を用いて該第２の二値化閾値以下の
濃淡値を有する画素をラベル付け対象となる値に変換
し、第２の二値化画像データを出力する二値化ステップ
と、前記第１及び第２の二値化画像データを入力し、そ
れぞれから所定領域を抽出してラベルを付与し、前記第
１の二値化画像データから抽出した第１ラベルデータ、
及び前記第２の二値化画像データから抽出した第２ラベ
ルデータを出力するラベリングステップと、前記第１及
び第２ラベルデータに含まれる各ラベルを付与されたラ
ベル領域毎の特徴量を計測する第１計測ステップと、ラ
ベルが前記第１ラベルデータに含まれる前記ラベル領域
については、当該ラベル領域の前記特徴量が第１の設定
範囲に入っていないラベル領域を不良候補領域として抽
出し、ラベルが前記第２ラベルデータに含まれる前記ラ
ベル領域については、当該ラベル領域の特徴量が第２の
設定範囲に入っていないラベル領域を不良候補領域とし
て抽出して、それぞれ出力する不良候補抽出ステップ
と、ラベルが前記第１のラベルデータに含まれる前記不
良候補領域については当該不良候補領域内における前記
濃淡画像の濃淡値データの中から抽出した最大の濃淡値
を前記当該不良候補領域の計測値として出力し、ラベル
が前記第２のラベルデータに含まれる前記不良候補領域
については当該不良候補領域内における前記濃淡画像の
濃淡値データの中から抽出した最小の濃淡値を前記当該
不良候補領域の計測値として出力する第２計測ステップ
と、ラベルが前記第１のラベルデータに含まれる前記不
良候補領域の前記計測値と前記第１の二値化閾値の差を
算出し、この差を予め定めてある第１判定規格値と比較
して当該不良候補領域の良否を判定し、ラベルが前記第
２のラベルデータに含まれる前記不良候補領域の前記計
測値と前記第２の二値化閾値の差を算出し、この差を予
め定めてある第２判定規格値と比較して当該不良候補領
域の良否を判定する判定ステップと、を少なくとも含む
ことを特徴としている。
象を撮像した濃淡画像について、第１の二値化閾値を用
いて該第１の二値化閾値以上の濃淡値を有する画素をラ
ベル付け対象となる値に変換し、第１の二値化画像デー
タを出力すると共に、前記第１の二値化閾値よりも小さ
い第２の二値化閾値を用いて該第２の二値化閾値以下の
濃淡値を有する画素をラベル付け対象となる値に変換
し、第２の二値化画像データを出力する二値化ステップ
と、前記第１及び第２の二値化画像データを入力し、そ
れぞれから所定領域を抽出してラベルを付与し、前記第
１の二値化画像データから抽出した第１ラベルデータ、
及び前記第２の二値化画像データから抽出した第２ラベ
ルデータを出力するラベリングステップと、前記第１及
び第２ラベルデータに含まれる各ラベルを付与されたラ
ベル領域毎の特徴量を計測する第１計測ステップと、ラ
ベルが前記第１ラベルデータに含まれる前記ラベル領域
については、当該ラベル領域の前記特徴量が第１の設定
範囲に入っていないラベル領域を不良候補領域として抽
出し、ラベルが前記第２ラベルデータに含まれる前記ラ
ベル領域については、当該ラベル領域の特徴量が第２の
設定範囲に入っていないラベル領域を不良候補領域とし
て抽出して、それぞれ出力する不良候補抽出ステップ
と、ラベルが前記第１のラベルデータに含まれる前記不
良候補領域については当該不良候補領域内における前記
濃淡画像の濃淡値データの中から抽出した最大の濃淡値
を前記当該不良候補領域の計測値として出力し、ラベル
が前記第２のラベルデータに含まれる前記不良候補領域
については当該不良候補領域内における前記濃淡画像の
濃淡値データの中から抽出した最小の濃淡値を前記当該
不良候補領域の計測値として出力する第２計測ステップ
と、ラベルが前記第１のラベルデータに含まれる前記不
良候補領域の前記計測値と前記第１の二値化閾値の差を
算出し、この差を予め定めてある第１判定規格値と比較
して当該不良候補領域の良否を判定し、ラベルが前記第
２のラベルデータに含まれる前記不良候補領域の前記計
測値と前記第２の二値化閾値の差を算出し、この差を予
め定めてある第２判定規格値と比較して当該不良候補領
域の良否を判定する判定ステップと、を少なくとも含む
ことを特徴としている。
【００２８】このとき、前記二値化ステップの前記第１
及び第２の二値化閾値は、いずれも濃淡画像を二値化す
る対象領域内の全ての画素に対して一定の値であるのが
好ましい。
及び第２の二値化閾値は、いずれも濃淡画像を二値化す
る対象領域内の全ての画素に対して一定の値であるのが
好ましい。
【００２９】又、本発明の更に他の外観検査方法は、検
査対象を撮像した濃淡画像について、第１の二値化閾値
を用いて該第１の二値化閾値以上の濃淡値を有する画素
をラベル付け対象となる値に変換し、第１の二値化画像
データを出力すると共に、前記第１の二値化閾値よりも
小さい第２の二値化閾値を用いて該第２の二値化閾値以
下の濃淡値を有する画素をラベル付け対象となる値に変
換し、第２の二値化画像データを出力する二値化ステッ
プと、前記第１及び第２の二値化画像データを入力し、
それぞれから所定領域を抽出してラベルを付与し、前記
第１の二値化画像データから抽出した第１ラベルデー
タ、及び前記第２の二値化画像データから抽出した第２
ラベルデータを出力するラベリングステップと、前記第
１及び第２ラベルデータに含まれる各ラベルを付与され
たラベル領域毎の特徴量を計測する第１計測ステップ
と、ラベルが前記第１ラベルデータに含まれる前記ラベ
ル領域については当該ラベル領域の前記特徴量が第１の
設定範囲に入っていないラベル領域を不良候補領域とし
て抽出し、ラベルが前記第２ラベルデータに含まれる前
記ラベル領域については当該ラベル領域の特徴量が第２
の設定範囲に入っていないラベル領域を不良候補領域と
して抽出して、それぞれ出力する不良候補抽出ステップ
と、ラベルが前記第１のラベルデータに含まれる前記不
良候補領域については当該不良候補領域内における前記
濃淡画像の濃淡値データの中から抽出した最大の濃淡値
を前記当該不良候補領域の計測値として出力し、ラベル
が前記第２のラベルデータに含まれる前記不良候補領域
については当該不良候補領域内における前記濃淡画像の
濃淡値データの中から抽出した最小の濃淡値を前記当該
不良候補領域の計測値として出力する第２計測ステップ
と、前記不良候補領域に接する所定領域を近傍領域とし
て設定し、該近傍領域に含まれる前記濃淡値データから
所定の近傍濃淡値を算出し、該近傍濃淡値を当該不良候
補領域の近傍濃淡値として出力する第１算出ステップ
と、ラベルが前記第１のラベルデータに含まれる前記不
良候補領域の前記計測値と前記近傍濃淡値との差を算出
し、この差を予め定めてある第１近傍判定規格値と比較
して当該不良候補領域の良否を判定し、ラベルが前記第
２のラベルデータに含まれる前記不良候補領域の前記計
測値と前記近傍濃淡値との差を算出し、この差を予め定
めてある第２近傍判定規格値と比較して当該不良候補領
域の良否を判定する判定ステップと、を少なくとも含む
ことを特徴としている。このとき、前記二値化ステップ
の前記第１及び第２の二値化閾値は、いずれも濃淡画像
を二値化する対象領域内において画素位置により変化す
るものとすることもできる。
査対象を撮像した濃淡画像について、第１の二値化閾値
を用いて該第１の二値化閾値以上の濃淡値を有する画素
をラベル付け対象となる値に変換し、第１の二値化画像
データを出力すると共に、前記第１の二値化閾値よりも
小さい第２の二値化閾値を用いて該第２の二値化閾値以
下の濃淡値を有する画素をラベル付け対象となる値に変
換し、第２の二値化画像データを出力する二値化ステッ
プと、前記第１及び第２の二値化画像データを入力し、
それぞれから所定領域を抽出してラベルを付与し、前記
第１の二値化画像データから抽出した第１ラベルデー
タ、及び前記第２の二値化画像データから抽出した第２
ラベルデータを出力するラベリングステップと、前記第
１及び第２ラベルデータに含まれる各ラベルを付与され
たラベル領域毎の特徴量を計測する第１計測ステップ
と、ラベルが前記第１ラベルデータに含まれる前記ラベ
ル領域については当該ラベル領域の前記特徴量が第１の
設定範囲に入っていないラベル領域を不良候補領域とし
て抽出し、ラベルが前記第２ラベルデータに含まれる前
記ラベル領域については当該ラベル領域の特徴量が第２
の設定範囲に入っていないラベル領域を不良候補領域と
して抽出して、それぞれ出力する不良候補抽出ステップ
と、ラベルが前記第１のラベルデータに含まれる前記不
良候補領域については当該不良候補領域内における前記
濃淡画像の濃淡値データの中から抽出した最大の濃淡値
を前記当該不良候補領域の計測値として出力し、ラベル
が前記第２のラベルデータに含まれる前記不良候補領域
については当該不良候補領域内における前記濃淡画像の
濃淡値データの中から抽出した最小の濃淡値を前記当該
不良候補領域の計測値として出力する第２計測ステップ
と、前記不良候補領域に接する所定領域を近傍領域とし
て設定し、該近傍領域に含まれる前記濃淡値データから
所定の近傍濃淡値を算出し、該近傍濃淡値を当該不良候
補領域の近傍濃淡値として出力する第１算出ステップ
と、ラベルが前記第１のラベルデータに含まれる前記不
良候補領域の前記計測値と前記近傍濃淡値との差を算出
し、この差を予め定めてある第１近傍判定規格値と比較
して当該不良候補領域の良否を判定し、ラベルが前記第
２のラベルデータに含まれる前記不良候補領域の前記計
測値と前記近傍濃淡値との差を算出し、この差を予め定
めてある第２近傍判定規格値と比較して当該不良候補領
域の良否を判定する判定ステップと、を少なくとも含む
ことを特徴としている。このとき、前記二値化ステップ
の前記第１及び第２の二値化閾値は、いずれも濃淡画像
を二値化する対象領域内において画素位置により変化す
るものとすることもできる。
【００３０】
【発明の実施の形態】本発明の上記及び他の目的、特徴
及び利点を明確にすべく、以下添付した図面を参照しな
がら、本発明の実施の形態につき詳細に説明する。
及び利点を明確にすべく、以下添付した図面を参照しな
がら、本発明の実施の形態につき詳細に説明する。
【００３１】図１は本発明の外観検査装置の第１の実施
形態を示す概略ブロック図である。図１を参照すると、
本実施形態の外観検査装置は、撮像手段１と、濃淡画像
データ記憶手段３と、二値化手段４と、ラベリング手段
５と、第１計測手段６と、不良候補抽出手段７と、第２
計測手段８と、判定手段１０と、を少なくとも備え構成
されている。
形態を示す概略ブロック図である。図１を参照すると、
本実施形態の外観検査装置は、撮像手段１と、濃淡画像
データ記憶手段３と、二値化手段４と、ラベリング手段
５と、第１計測手段６と、不良候補抽出手段７と、第２
計測手段８と、判定手段１０と、を少なくとも備え構成
されている。
【００３２】撮像手段１は、検査対象２を撮像して所望
の分解能の画素で構成された画像情報を取り込み、画素
毎の濃淡情報を含む濃淡画像信号ａを出力する。
の分解能の画素で構成された画像情報を取り込み、画素
毎の濃淡情報を含む濃淡画像信号ａを出力する。
【００３３】濃淡画像データ記憶手段３は、この濃淡画
像信号ａを入力し検査対象２の濃淡画像を記憶する。
像信号ａを入力し検査対象２の濃淡画像を記憶する。
【００３４】二値化手段４は、濃淡画像データ記憶手段
３から出力される濃淡画像データａ' を入力し、予め設
定した二値化閾値Ｒ０により、例えば濃淡値が閾値Ｒ０
以上の画素領域は“１”に、閾値Ｒ０未満の画素領域は
“０”に変換した二値化信号を生成し、二値化画像デー
タｂを出力する。
３から出力される濃淡画像データａ' を入力し、予め設
定した二値化閾値Ｒ０により、例えば濃淡値が閾値Ｒ０
以上の画素領域は“１”に、閾値Ｒ０未満の画素領域は
“０”に変換した二値化信号を生成し、二値化画像デー
タｂを出力する。
【００３５】ラベリング手段５は、二値化画像データｂ
を入力してラベル付けの対象となる値、例えば“１”の
連続した領域を検出し、検出した領域の位置情報と共に
連続した領域毎にそれぞれ異なるラベル、例えばアルフ
ァベット等を付与したラベルデータｃを出力する。
を入力してラベル付けの対象となる値、例えば“１”の
連続した領域を検出し、検出した領域の位置情報と共に
連続した領域毎にそれぞれ異なるラベル、例えばアルフ
ァベット等を付与したラベルデータｃを出力する。
【００３６】第１計測手段６は、ラベルデータｃを入力
し、各ラベルを付与されたラベル領域毎の特徴量を計測
して当該領域のラベル情報を含む特徴量データｄを出力
する。特徴量としては、特に限定されないが、例えば面
積、外接矩形サイズ、円形度などを用いることができ
る。
し、各ラベルを付与されたラベル領域毎の特徴量を計測
して当該領域のラベル情報を含む特徴量データｄを出力
する。特徴量としては、特に限定されないが、例えば面
積、外接矩形サイズ、円形度などを用いることができ
る。
【００３７】不良候補抽出手段７は、特徴量データｄを
入力し、特徴量が予め設定した良品範囲に入っていない
ラベル領域を不良候補領域として抽出し、不良候補領域
のみのラベルデータである不良候補ラベルデータｅを出
力する。
入力し、特徴量が予め設定した良品範囲に入っていない
ラベル領域を不良候補領域として抽出し、不良候補領域
のみのラベルデータである不良候補ラベルデータｅを出
力する。
【００３８】第２計測手段８は、不良候補ラベルデータ
ｅ及び濃淡画像データａ' を不良候補抽出手段７及び濃
淡画像データ記憶手段３からそれぞれ入力し、不良候補
ラベル毎に当該不良候補領域の内側の濃淡画像データを
所定の条件で計測、例えば最大濃淡値又は最小濃淡値を
抽出、してこれらを当該ラベル領域の計測値とし、ラベ
ルが不良候補ラベルデータｅに含まれる全ての不良候補
領域の計測値を求めて不良候補領域内計測値データｆと
して出力する。
ｅ及び濃淡画像データａ' を不良候補抽出手段７及び濃
淡画像データ記憶手段３からそれぞれ入力し、不良候補
ラベル毎に当該不良候補領域の内側の濃淡画像データを
所定の条件で計測、例えば最大濃淡値又は最小濃淡値を
抽出、してこれらを当該ラベル領域の計測値とし、ラベ
ルが不良候補ラベルデータｅに含まれる全ての不良候補
領域の計測値を求めて不良候補領域内計測値データｆと
して出力する。
【００３９】判定手段１０は、不良候補領域内計測値デ
ータｆを入力し、各ラベル領域毎に最大濃淡値及び最小
濃淡値それぞれの二値化閾値Ｒ０との差を算出し、この
差のいずれか一方でも予め設定された判定規格値以上で
あれば当該ラベル領域は不良と判定する。
ータｆを入力し、各ラベル領域毎に最大濃淡値及び最小
濃淡値それぞれの二値化閾値Ｒ０との差を算出し、この
差のいずれか一方でも予め設定された判定規格値以上で
あれば当該ラベル領域は不良と判定する。
【００４０】尚、少なくとも上述した二値化手段４、ラ
ベリング手段５、第１計測手段６、不良候補抽出手段
７、第２計測手段８、及び判定手段１０は、例えばパー
ソナルコンピュータ（ＰＣ）或いはエンジニアリングワ
ークステイション（ＥＷＳ）等で動作するコンピュータ
プログラムにより実現することができる。又、濃淡画像
データ記憶手段３は、ＰＣやＥＷＳに搭載されたメイン
メモリ等のメモリ装置、或いはハードディスク装置等を
用いることができる。
ベリング手段５、第１計測手段６、不良候補抽出手段
７、第２計測手段８、及び判定手段１０は、例えばパー
ソナルコンピュータ（ＰＣ）或いはエンジニアリングワ
ークステイション（ＥＷＳ）等で動作するコンピュータ
プログラムにより実現することができる。又、濃淡画像
データ記憶手段３は、ＰＣやＥＷＳに搭載されたメイン
メモリ等のメモリ装置、或いはハードディスク装置等を
用いることができる。
【００４１】次に、本実施形態の外観検査装置の動作を
外観検査方法と併せて説明する。図４は、この外観検査
装置による外観検査方法を示す概略フローチャートであ
る。又、図２は本実施形態の外観検査装置の動作及び外
観検査方法を説明するための模式的な濃淡値分布図の例
である。以下、図１，２，４を参照して説明する。尚、
図１のラベリング手段５乃至ラベリングの方法は、当業
者にとってよく知られており、又本発明とは直接関係し
ないので、その詳細な説明は省略する。
外観検査方法と併せて説明する。図４は、この外観検査
装置による外観検査方法を示す概略フローチャートであ
る。又、図２は本実施形態の外観検査装置の動作及び外
観検査方法を説明するための模式的な濃淡値分布図の例
である。以下、図１，２，４を参照して説明する。尚、
図１のラベリング手段５乃至ラベリングの方法は、当業
者にとってよく知られており、又本発明とは直接関係し
ないので、その詳細な説明は省略する。
【００４２】先ず、画像データ記憶ステップＳ１０１
で、検査対象２の画像情報をカメラ等の撮像手段１を用
いて取り込み、検査対象２の濃淡画像信号ａを出力す
る。更に、濃淡画像データ記憶手段３にこの濃淡画像信
号ａを入力して記憶させる。
で、検査対象２の画像情報をカメラ等の撮像手段１を用
いて取り込み、検査対象２の濃淡画像信号ａを出力す
る。更に、濃淡画像データ記憶手段３にこの濃淡画像信
号ａを入力して記憶させる。
【００４３】次に、二値化ステップＳ１０２で、濃淡画
像データ記憶手段３から出力される濃淡画像データａ'
を二値化手段４に入力し、濃淡画像を二値化する対象領
域内の全ての画素について同一の二値化閾値Ｒ０で二値
化を行い二値化画像データｂを出力する。具体的には、
例えば二値化閾値をＲ０＝２００とすると、図２（ａ）
の場合、濃淡値がＲ０以上で二値化により“１”に変換
される画素領域は図２（ｂ）に示すＡ1 〜Ａ12の領域
（以下、領域Ａとする）となり、それ以外の画素領域が
“０”の領域となる。
像データ記憶手段３から出力される濃淡画像データａ'
を二値化手段４に入力し、濃淡画像を二値化する対象領
域内の全ての画素について同一の二値化閾値Ｒ０で二値
化を行い二値化画像データｂを出力する。具体的には、
例えば二値化閾値をＲ０＝２００とすると、図２（ａ）
の場合、濃淡値がＲ０以上で二値化により“１”に変換
される画素領域は図２（ｂ）に示すＡ1 〜Ａ12の領域
（以下、領域Ａとする）となり、それ以外の画素領域が
“０”の領域となる。
【００４４】次に、ラベリングステップＳ１０３で、二
値化画像データｂをラベリング手段５に入力して例えば
“１”の連続した領域を検出し、連続した領域毎にそれ
ぞれ異なるラベルを付与すると共にラベルを付与された
全てのラベル領域のラベルをラベルデータｃとして出力
する。図２（ｂ）の例では、領域Ａが例えばラベルＡを
付与されたラベル領域となる。
値化画像データｂをラベリング手段５に入力して例えば
“１”の連続した領域を検出し、連続した領域毎にそれ
ぞれ異なるラベルを付与すると共にラベルを付与された
全てのラベル領域のラベルをラベルデータｃとして出力
する。図２（ｂ）の例では、領域Ａが例えばラベルＡを
付与されたラベル領域となる。
【００４５】次に、第１計測ステップＳ１０４で、ラベ
リング手段５から出力されたラベルデータｃを第１計測
手段６に入力し、各ラベル領域毎の特徴量を計測してラ
ベル情報を含む特徴量データｄを出力する。具体的に
は、例えば第１計測手段６で計測する特徴量を濃淡値が
“１”の画素面積とすると、図２の例では１２画素とな
る。
リング手段５から出力されたラベルデータｃを第１計測
手段６に入力し、各ラベル領域毎の特徴量を計測してラ
ベル情報を含む特徴量データｄを出力する。具体的に
は、例えば第１計測手段６で計測する特徴量を濃淡値が
“１”の画素面積とすると、図２の例では１２画素とな
る。
【００４６】次に、不良候補抽出ステップＳ１０５で、
第１計測手段６から出力された特徴量データｄを不良候
補抽出手段７に入力し、特徴量が予め設定した良品範囲
に入っていないラベル領域を不良候補領域として抽出
し、不良候補領域のみのラベルデータである不良候補ラ
ベルデータｅを出力する。図２の例では、例えば特徴量
をラベル領域の画素面積とし、判定閾値１０画素未満を
良品範囲とすると、図２の“１”の領域の画素面積は
“１２”であり、判定閾値以上であるので、図２の
“１”の領域である領域Ａは不良候補領域となる。
第１計測手段６から出力された特徴量データｄを不良候
補抽出手段７に入力し、特徴量が予め設定した良品範囲
に入っていないラベル領域を不良候補領域として抽出
し、不良候補領域のみのラベルデータである不良候補ラ
ベルデータｅを出力する。図２の例では、例えば特徴量
をラベル領域の画素面積とし、判定閾値１０画素未満を
良品範囲とすると、図２の“１”の領域の画素面積は
“１２”であり、判定閾値以上であるので、図２の
“１”の領域である領域Ａは不良候補領域となる。
【００４７】次に、第２計測ステップＳ１０６で、不良
候補ラベルデータｅ及び濃淡画像データａ' を不良候補
抽出手段７及び濃淡画像データ記憶手段３からそれぞれ
第２計測手段８に入力し、不良候補ラベル毎に当該不良
候補領域に含まれる濃淡画像データを所定の条件で計
測、図２の例では最大濃淡値を抽出し、結果を不良候補
領域内計測値データｆとして出力する。図２の例では、
領域Ａの濃淡値データの中から最大濃淡値を抽出すると
２４２であり、不良候補領域である領域Ａの計測値は２
４２となる。
候補ラベルデータｅ及び濃淡画像データａ' を不良候補
抽出手段７及び濃淡画像データ記憶手段３からそれぞれ
第２計測手段８に入力し、不良候補ラベル毎に当該不良
候補領域に含まれる濃淡画像データを所定の条件で計
測、図２の例では最大濃淡値を抽出し、結果を不良候補
領域内計測値データｆとして出力する。図２の例では、
領域Ａの濃淡値データの中から最大濃淡値を抽出すると
２４２であり、不良候補領域である領域Ａの計測値は２
４２となる。
【００４８】次に、判定ステップＳ１０７で、不良候補
領域内計測値データｆを判定手段１０に入力し、各不良
候補領域の計測値と二値化閾値Ｒ０との差を算出し、こ
の差が予め設定された判定規格値以上であれば不良と判
定し、必要に応じて所定の判定結果信号を出力する。図
２の例では、不良候補領域である領域Ａの計測値２４２
と二値化閾値２００との差を算出すると４２となること
が分からなる。予め設定された判定規格値が２０である
とすると、領域Ａの計測値と二値化閾値との差４２は２
０以上であるので領域Ａは不良と判定される。
領域内計測値データｆを判定手段１０に入力し、各不良
候補領域の計測値と二値化閾値Ｒ０との差を算出し、こ
の差が予め設定された判定規格値以上であれば不良と判
定し、必要に応じて所定の判定結果信号を出力する。図
２の例では、不良候補領域である領域Ａの計測値２４２
と二値化閾値２００との差を算出すると４２となること
が分からなる。予め設定された判定規格値が２０である
とすると、領域Ａの計測値と二値化閾値との差４２は２
０以上であるので領域Ａは不良と判定される。
【００４９】次に本実施形態の外観検査装置乃至この装
置を用いた外観検査方法により不良を含む領域を正確に
検出することができる理由を、図３の濃淡値プロファイ
ルを用いて説明する。
置を用いた外観検査方法により不良を含む領域を正確に
検出することができる理由を、図３の濃淡値プロファイ
ルを用いて説明する。
【００５０】図３（ａ）は、表面に例えば異物が付着
し、異物の付着している領域が異物の付着していない領
域よりも濃淡値が大きい場合である。図３（ａ）の左側
（Ｐ１部）では真の不良領域が不良候補領域になり、右
側（Ｐ２部）では背景の明るく写るむらの領域が不良候
補領域になっている。この場合不良候補領域内の濃淡値
の最小値はほぼ二値化閾値となるが、真の不良の領域の
最大値は図３（ａ）のＬ１となり、むらの領域の最大値
は図３（ａ）のＬ２となり、真の不良の領域とむらの領
域で差が出るので、不良候補領域内の濃淡値の最大値の
みを算出すれば良否を正確に判定することができる。
し、異物の付着している領域が異物の付着していない領
域よりも濃淡値が大きい場合である。図３（ａ）の左側
（Ｐ１部）では真の不良領域が不良候補領域になり、右
側（Ｐ２部）では背景の明るく写るむらの領域が不良候
補領域になっている。この場合不良候補領域内の濃淡値
の最小値はほぼ二値化閾値となるが、真の不良の領域の
最大値は図３（ａ）のＬ１となり、むらの領域の最大値
は図３（ａ）のＬ２となり、真の不良の領域とむらの領
域で差が出るので、不良候補領域内の濃淡値の最大値の
みを算出すれば良否を正確に判定することができる。
【００５１】図３（ｃ）は、表面に例えば樹脂表面に発
生する不良であるボイドと呼ばれる穴がある場合、ボイ
ドの領域がボイドのない領域よりも濃淡値が小さい場合
である。図３（ｃ）の左側（Ｑ１部）では本当のボイド
がありボイド領域が不良候補領域になり、右側（Ｑ２
部）では樹脂部表面のむらの領域が不良候補領域になっ
ている。この場合不良候補領域内の濃淡値の最大値はほ
ぼ二値化閾値となるが、真の不良の領域の最小値は図３
（ｃ）のＬ３となり、むらの領域の最小値は図３（ｃ）
のＬ４となり、真の不良領域とむらの領域で差が出るの
で、この場合は不良候補領域内の濃淡値の最小値のみを
算出すれば良否を正確に判定することができる。
生する不良であるボイドと呼ばれる穴がある場合、ボイ
ドの領域がボイドのない領域よりも濃淡値が小さい場合
である。図３（ｃ）の左側（Ｑ１部）では本当のボイド
がありボイド領域が不良候補領域になり、右側（Ｑ２
部）では樹脂部表面のむらの領域が不良候補領域になっ
ている。この場合不良候補領域内の濃淡値の最大値はほ
ぼ二値化閾値となるが、真の不良の領域の最小値は図３
（ｃ）のＬ３となり、むらの領域の最小値は図３（ｃ）
のＬ４となり、真の不良領域とむらの領域で差が出るの
で、この場合は不良候補領域内の濃淡値の最小値のみを
算出すれば良否を正確に判定することができる。
【００５２】次に、本実施形態の変形例として、検出し
たい不良を含む領域の濃淡値が背景の領域の濃淡値に比
べ大きくなる場合と小さくなる場合が混在して発生する
場合や、いずれの不良が発生するか分からない場合の検
査方法について説明する。図５は、本実施形態の外観検
査方法の変形例を示すフローチャートである。以下、図
１，５を参照して説明する。
たい不良を含む領域の濃淡値が背景の領域の濃淡値に比
べ大きくなる場合と小さくなる場合が混在して発生する
場合や、いずれの不良が発生するか分からない場合の検
査方法について説明する。図５は、本実施形態の外観検
査方法の変形例を示すフローチャートである。以下、図
１，５を参照して説明する。
【００５３】先ず、画像データ記憶ステップＳ１２１に
ついては、上記第１の実施形態の場合と全く同様にでき
るので、説明は省略する。
ついては、上記第１の実施形態の場合と全く同様にでき
るので、説明は省略する。
【００５４】次に、二値化ステップＳ１２２を、例えば
第１の二値化閾値Ｒ１と第２の二値化閾値Ｒ２（但し、
Ｒ１＞Ｒ２とする）を用いて二値化するようにする。す
なわち、濃淡画像データ記憶手段３から出力される濃淡
画像データａ' を二値化手段４に入力し、濃淡画像を二
値化する対象領域内の全ての画素について、第１の二値
化閾値Ｒ１以上の濃淡値を有する画素をラベル付け対象
となる値、例えば“１”に変換して第１の二値化画像デ
ータを出力すると共に、第２の二値化閾値Ｒ２以下の濃
淡値を有する画素をラベル付け対象となる値、例えば
“１”に変換して第２の二値化画像データを出力する。
第１の二値化閾値Ｒ１と第２の二値化閾値Ｒ２（但し、
Ｒ１＞Ｒ２とする）を用いて二値化するようにする。す
なわち、濃淡画像データ記憶手段３から出力される濃淡
画像データａ' を二値化手段４に入力し、濃淡画像を二
値化する対象領域内の全ての画素について、第１の二値
化閾値Ｒ１以上の濃淡値を有する画素をラベル付け対象
となる値、例えば“１”に変換して第１の二値化画像デ
ータを出力すると共に、第２の二値化閾値Ｒ２以下の濃
淡値を有する画素をラベル付け対象となる値、例えば
“１”に変換して第２の二値化画像データを出力する。
【００５５】次に、ラベリングステップＳ１２３で、こ
の第１及び第２の二値化画像データをラベリング手段５
に入力し、それぞれから例えば“１”の連続した領域を
抽出して連続した領域毎にそれぞれ異なるラベルを付与
し、ラベルを付与された全てのラベル領域の中で、第１
の二値化画像データから抽出したラベル領域のラベルを
第１ラベルデータ、及び第２の二値化画像データから抽
出したラベル領域のラベルを第２ラベルデータとして出
力する。
の第１及び第２の二値化画像データをラベリング手段５
に入力し、それぞれから例えば“１”の連続した領域を
抽出して連続した領域毎にそれぞれ異なるラベルを付与
し、ラベルを付与された全てのラベル領域の中で、第１
の二値化画像データから抽出したラベル領域のラベルを
第１ラベルデータ、及び第２の二値化画像データから抽
出したラベル領域のラベルを第２ラベルデータとして出
力する。
【００５６】次に、第１計測ステップＳ１２４で、ラベ
リング手段５から出力された第１及び第２ラベルデータ
を第１計測手段６に入力し、各ラベル領域毎の特徴量を
計測してラベルを含む特徴量データを出力する。特徴量
としては、上述のとおり特に限定されないが例えば濃淡
値が“１”の画素面積としてもよい。
リング手段５から出力された第１及び第２ラベルデータ
を第１計測手段６に入力し、各ラベル領域毎の特徴量を
計測してラベルを含む特徴量データを出力する。特徴量
としては、上述のとおり特に限定されないが例えば濃淡
値が“１”の画素面積としてもよい。
【００５７】次に、不良候補抽出ステップＳ１２５で、
第１計測手段６から出力された特徴量データを不良候補
抽出手段７に入力し、ラベルが第１ラベルデータに含ま
れるラベル領域については、その特徴量が予め設定した
第１の良品範囲に入っていないラベル領域を不良候補領
域として抽出し、不良候補領域のみのラベルデータであ
る第１の不良候補ラベルデータを出力し、ラベルが第２
ラベルデータに含まれるラベル領域については、その特
徴量が予め設定した第２の良品範囲に入っていないラベ
ル領域を不良候補領域として抽出し、不良候補領域のみ
のラベルデータである第２の不良候補ラベルデータを出
力する。
第１計測手段６から出力された特徴量データを不良候補
抽出手段７に入力し、ラベルが第１ラベルデータに含ま
れるラベル領域については、その特徴量が予め設定した
第１の良品範囲に入っていないラベル領域を不良候補領
域として抽出し、不良候補領域のみのラベルデータであ
る第１の不良候補ラベルデータを出力し、ラベルが第２
ラベルデータに含まれるラベル領域については、その特
徴量が予め設定した第２の良品範囲に入っていないラベ
ル領域を不良候補領域として抽出し、不良候補領域のみ
のラベルデータである第２の不良候補ラベルデータを出
力する。
【００５８】次に、第２計測ステップＳ１２６で、第１
及び第２の不良候補ラベルデータ並びに濃淡画像信号を
不良候補抽出手段７及び濃淡画像データ記憶手段３から
それぞれ第２計測手段８に入力し、ラベルが第１の不良
候補ラベルデータに含まれる不良候補領域については当
該不良候補領域内における濃淡画像の濃淡値データの中
から抽出した最大の濃淡値を当該不良候補領域の計測値
とし、ラベルが第２の不良候補ラベルデータに含まれる
不良候補領域については当該不良候補領域内における濃
淡画像の濃淡値データの中から抽出した最小の濃淡値を
当該不良候補領域の計測値として、例えば全ての不良候
補領域の計測値を不良候補領域内計測値データとして出
力する。
及び第２の不良候補ラベルデータ並びに濃淡画像信号を
不良候補抽出手段７及び濃淡画像データ記憶手段３から
それぞれ第２計測手段８に入力し、ラベルが第１の不良
候補ラベルデータに含まれる不良候補領域については当
該不良候補領域内における濃淡画像の濃淡値データの中
から抽出した最大の濃淡値を当該不良候補領域の計測値
とし、ラベルが第２の不良候補ラベルデータに含まれる
不良候補領域については当該不良候補領域内における濃
淡画像の濃淡値データの中から抽出した最小の濃淡値を
当該不良候補領域の計測値として、例えば全ての不良候
補領域の計測値を不良候補領域内計測値データとして出
力する。
【００５９】次に、判定ステップＳ１２７で、不良候補
領域内計測値データを第２計測手段８から判定手段１０
に入力し、ラベルが第１の不良候補ラベルデータに含ま
れる不良候補領域については当該不良候補領域の計測値
と第１の二値化閾値Ｒ１との差を算出してこの差を予め
定めてある第１判定規格値と比較して良否を判定し、ラ
ベルが第２の不良候補ラベルデータに含まれる不良候補
領域については当該不良候補領域の計測値と第２の二値
化閾値Ｒ２との差を算出してこの差を予め定めてある第
２判定規格値と比較して良否を判定し、必要に応じて所
定の判定結果信号を出力する。
領域内計測値データを第２計測手段８から判定手段１０
に入力し、ラベルが第１の不良候補ラベルデータに含ま
れる不良候補領域については当該不良候補領域の計測値
と第１の二値化閾値Ｒ１との差を算出してこの差を予め
定めてある第１判定規格値と比較して良否を判定し、ラ
ベルが第２の不良候補ラベルデータに含まれる不良候補
領域については当該不良候補領域の計測値と第２の二値
化閾値Ｒ２との差を算出してこの差を予め定めてある第
２判定規格値と比較して良否を判定し、必要に応じて所
定の判定結果信号を出力する。
【００６０】このようにすれば、検出したい不良を含む
領域の濃淡値が背景の領域の濃淡値に比べ大きくなる場
合と小さくなる場合が混在して発生する場合や、いずれ
の不良が発生するか分からない場合でも、必ず不良領域
を検出することができる。
領域の濃淡値が背景の領域の濃淡値に比べ大きくなる場
合と小さくなる場合が混在して発生する場合や、いずれ
の不良が発生するか分からない場合でも、必ず不良領域
を検出することができる。
【００６１】ここで、本実施形態の外観検査装置乃至こ
の検査装置を用いた外観検査方法では、疑似不良の発生
を防止できる理由を説明する。
の検査装置を用いた外観検査方法では、疑似不良の発生
を防止できる理由を説明する。
【００６２】濃淡画像における濃淡値のむらは検査対象
に対する照射照明の濃度むら等により発生し、むらの領
域では濃淡値が少しずつ変化するという特徴を有してい
るので、不良候補としたラベル領域内の濃淡値の最大値
及び最小値と、二値化閾値の差は小さい値になる。
に対する照射照明の濃度むら等により発生し、むらの領
域では濃淡値が少しずつ変化するという特徴を有してい
るので、不良候補としたラベル領域内の濃淡値の最大値
及び最小値と、二値化閾値の差は小さい値になる。
【００６３】それに対し、本当の異物の表面には凹凸が
あり、その凹凸のために濃淡値が異物領域の中において
も変化するため部分的に図３（ａ）のように濃淡値が一
段と大きくなる領域があるために不良候補としたラベル
領域内の濃淡値の最大値と二値化閾値の差はＬ１に示す
ようにむらの場合に比べ大きな値になる。
あり、その凹凸のために濃淡値が異物領域の中において
も変化するため部分的に図３（ａ）のように濃淡値が一
段と大きくなる領域があるために不良候補としたラベル
領域内の濃淡値の最大値と二値化閾値の差はＬ１に示す
ようにむらの場合に比べ大きな値になる。
【００６４】又、本当のボイドの内部には凹凸があり、
その凹凸のために濃淡値がボイド領域の中においても変
化するため部分的に図３（ｃ）のように濃淡値が一段と
小さくなる領域があるために不良候補としたラベル領域
内の濃淡値の最小値と、二値化閾値との差は、Ｌ３に示
すようにむらの場合に比べ大きな値になる。
その凹凸のために濃淡値がボイド領域の中においても変
化するため部分的に図３（ｃ）のように濃淡値が一段と
小さくなる領域があるために不良候補としたラベル領域
内の濃淡値の最小値と、二値化閾値との差は、Ｌ３に示
すようにむらの場合に比べ大きな値になる。
【００６５】従って、本実施形態の外観検査装置乃至こ
の検査装置を用いた外観検査方法では、上述のとおりラ
ベル領域内の最大濃淡値及び／又は最小濃淡値と二値化
閾値との差を所定の判定規格値と比較することで、むら
の領域は疑似不良になることなく、真の不良領域のみを
抽出できることが分かる。
の検査装置を用いた外観検査方法では、上述のとおりラ
ベル領域内の最大濃淡値及び／又は最小濃淡値と二値化
閾値との差を所定の判定規格値と比較することで、むら
の領域は疑似不良になることなく、真の不良領域のみを
抽出できることが分かる。
【００６６】次に具体例について説明する。例えば、Ｉ
Ｃウエハ上の異物を不良として検出する場合、ウエハ面
に対し低い角度から照明を照射すると異物のない領域で
は光が乱反射しないのに対し、異物表面からの反射光が
撮像手段１に入射するため異物のない背景の濃淡値に比
べ異物のある領域の濃淡値は背景の領域よりも大きな値
になるので、不良候補ラベル毎に当該不良候補領域に含
まれる濃淡画像の濃淡値データの中で最も大きい濃淡値
のみを検索すれば検出できることが分かる。
Ｃウエハ上の異物を不良として検出する場合、ウエハ面
に対し低い角度から照明を照射すると異物のない領域で
は光が乱反射しないのに対し、異物表面からの反射光が
撮像手段１に入射するため異物のない背景の濃淡値に比
べ異物のある領域の濃淡値は背景の領域よりも大きな値
になるので、不良候補ラベル毎に当該不良候補領域に含
まれる濃淡画像の濃淡値データの中で最も大きい濃淡値
のみを検索すれば検出できることが分かる。
【００６７】逆に、例えば樹脂封止された半導体装置等
における樹脂部の表面のボイドと呼ばれる穴を不良とし
て検出する場合、樹脂部表面からは反射光が撮像手段１
に入射するのに対して、ボイド内に入射した照射光はボ
イド内部の凹凸により散乱されて撮像手段１にほとんど
入射しないためボイド領域の濃淡値はボイドのない樹脂
領域に比べ小さな値になるので、不良候補ラベル毎に当
該不良候補領域に含まれる濃淡画像の濃淡値データの中
で最も小さい濃淡値のみを検索すれば検出できることが
分かる。
における樹脂部の表面のボイドと呼ばれる穴を不良とし
て検出する場合、樹脂部表面からは反射光が撮像手段１
に入射するのに対して、ボイド内に入射した照射光はボ
イド内部の凹凸により散乱されて撮像手段１にほとんど
入射しないためボイド領域の濃淡値はボイドのない樹脂
領域に比べ小さな値になるので、不良候補ラベル毎に当
該不良候補領域に含まれる濃淡画像の濃淡値データの中
で最も小さい濃淡値のみを検索すれば検出できることが
分かる。
【００６８】このように不良を含む領域の濃淡値が背景
となる領域の濃淡値よりも大きくなるか小さくなるかが
分かっている場合は、不良候補ラベル毎に当該不良候補
領域に含まれる濃淡画像の濃淡値データの中でそれぞれ
最大濃淡値か最小濃淡値のいずれか一方のみを検索すれ
ばよいので、両方の処理を行う場合に比べ処理時間を短
縮することができるという効果がある。
となる領域の濃淡値よりも大きくなるか小さくなるかが
分かっている場合は、不良候補ラベル毎に当該不良候補
領域に含まれる濃淡画像の濃淡値データの中でそれぞれ
最大濃淡値か最小濃淡値のいずれか一方のみを検索すれ
ばよいので、両方の処理を行う場合に比べ処理時間を短
縮することができるという効果がある。
【００６９】次に、本発明の第２の実施形態について説
明する。図６は、本発明の外観検査装置の第２の実施形
態を示す概略ブロック図である。図６を参照すると、本
実施形態の外観検査装置は、撮像手段２１と、濃淡画像
データ記憶手段２３と、二値化手段２４と、ラベリング
手段２５と、第１計測手段２６と、不良候補抽出手段２
７と、第２計測手段２８と、第１算出手段２９と、判定
手段３０と、を少なくとも備え構成されている。
明する。図６は、本発明の外観検査装置の第２の実施形
態を示す概略ブロック図である。図６を参照すると、本
実施形態の外観検査装置は、撮像手段２１と、濃淡画像
データ記憶手段２３と、二値化手段２４と、ラベリング
手段２５と、第１計測手段２６と、不良候補抽出手段２
７と、第２計測手段２８と、第１算出手段２９と、判定
手段３０と、を少なくとも備え構成されている。
【００７０】撮像手段２１は、検査対象２２を撮像して
所望の分解能の画素で構成された画像情報を取り込み、
画素毎の濃淡情報を含む濃淡画像信号ａを出力する。
所望の分解能の画素で構成された画像情報を取り込み、
画素毎の濃淡情報を含む濃淡画像信号ａを出力する。
【００７１】濃淡画像データ記憶手段２３は、この濃淡
画像信号ａを入力し記憶する。
画像信号ａを入力し記憶する。
【００７２】二値化手段２４は、濃淡画像データ記憶手
段２３から出力される濃淡画像データａ' を入力し、検
査対象領域内において画素領域（ｘ）に応じて予め設定
した二値化閾値Ｒ０（ｘ）により、例えば濃淡値Ｒ
（ｘ）が閾値Ｒ０（ｘ）以上の画素領域は“１”に、濃
淡値Ｒ（ｙ）が閾値Ｒ０（ｙ）未満の画素領域（ｙ）は
“０”に変換した二値化信号を生成し、二値化画像デー
タｂを出力する。
段２３から出力される濃淡画像データａ' を入力し、検
査対象領域内において画素領域（ｘ）に応じて予め設定
した二値化閾値Ｒ０（ｘ）により、例えば濃淡値Ｒ
（ｘ）が閾値Ｒ０（ｘ）以上の画素領域は“１”に、濃
淡値Ｒ（ｙ）が閾値Ｒ０（ｙ）未満の画素領域（ｙ）は
“０”に変換した二値化信号を生成し、二値化画像デー
タｂを出力する。
【００７３】ラベリング手段２５は、二値化画像データ
ｂを入力して“１”の連続した領域を検出し、連続した
領域毎にそれぞれ異なるラベル、例えばアルファベット
等を付与したラベルデータｃを出力する。
ｂを入力して“１”の連続した領域を検出し、連続した
領域毎にそれぞれ異なるラベル、例えばアルファベット
等を付与したラベルデータｃを出力する。
【００７４】第１計測手段２６は、ラベルデータｃを入
力し、各ラベルを付与されたラベル領域毎の特徴量を計
測してラベル情報を含む特徴量データｄを出力する。特
徴量としては、特に限定されないが、例えば面積、外接
矩形サイズ、円形度などを用いることができる。
力し、各ラベルを付与されたラベル領域毎の特徴量を計
測してラベル情報を含む特徴量データｄを出力する。特
徴量としては、特に限定されないが、例えば面積、外接
矩形サイズ、円形度などを用いることができる。
【００７５】不良候補抽出手段２７は、特徴量データｄ
を入力し、特徴量が予め設定した良品範囲に入っていな
いラベル領域を不良候補領域として抽出し、不良候補領
域のみのラベルデータである不良候補ラベルデータｅを
出力する。
を入力し、特徴量が予め設定した良品範囲に入っていな
いラベル領域を不良候補領域として抽出し、不良候補領
域のみのラベルデータである不良候補ラベルデータｅを
出力する。
【００７６】第２計測手段２８は、不良候補ラベルデー
タｅ及び濃淡画像データａ' を不良候補抽出手段２７及
び濃淡画像データ記憶手段２３からそれぞれ入力し、不
良候補ラベルデータｅに含まれるラベル毎に当該不良候
補領域の内側の濃淡画像データを所定の条件で計測、例
えば最大濃淡値又は最小濃淡値を抽出、してこれを当該
不良候補領域の計測値とし、全ての不良候補領域につい
て計測値を求めて不良候補領域内計測値データｆとして
出力する。
タｅ及び濃淡画像データａ' を不良候補抽出手段２７及
び濃淡画像データ記憶手段２３からそれぞれ入力し、不
良候補ラベルデータｅに含まれるラベル毎に当該不良候
補領域の内側の濃淡画像データを所定の条件で計測、例
えば最大濃淡値又は最小濃淡値を抽出、してこれを当該
不良候補領域の計測値とし、全ての不良候補領域につい
て計測値を求めて不良候補領域内計測値データｆとして
出力する。
【００７７】第１算出手段２９は、不良候補ラベルデー
タｅ及び濃淡画像データａ' を不良候補抽出手段２７及
び濃淡画像データ記憶手段２３からそれぞれ入力し、不
良候補ラベルデータｅに含まれるラベル毎に当該不良候
補領域に接する所定領域を近傍領域として設定し、この
近傍領域に含まれる濃淡値データから所定の近傍濃淡値
を算出し、全ての不良候補領域の近傍濃淡値を近傍濃淡
値データｇとして出力する。
タｅ及び濃淡画像データａ' を不良候補抽出手段２７及
び濃淡画像データ記憶手段２３からそれぞれ入力し、不
良候補ラベルデータｅに含まれるラベル毎に当該不良候
補領域に接する所定領域を近傍領域として設定し、この
近傍領域に含まれる濃淡値データから所定の近傍濃淡値
を算出し、全ての不良候補領域の近傍濃淡値を近傍濃淡
値データｇとして出力する。
【００７８】判定手段３０は、不良候補領域内計測値デ
ータｆ及び近傍濃淡値データｇを第２計測手段２８及び
第１算出手段２９からそれぞれ入力し、不良候補ラベル
データｅに含まれるラベル毎に当該不良候補領域の計測
値と近傍濃淡値との差を算出し、この差が予め設定され
た近傍判定規格値以上であれば当該不良候補領域を不良
と判定する。
ータｆ及び近傍濃淡値データｇを第２計測手段２８及び
第１算出手段２９からそれぞれ入力し、不良候補ラベル
データｅに含まれるラベル毎に当該不良候補領域の計測
値と近傍濃淡値との差を算出し、この差が予め設定され
た近傍判定規格値以上であれば当該不良候補領域を不良
と判定する。
【００７９】尚、少なくとも上述した二値化手段２４、
ラベリング手段２５、第１計測手段２６、不良候補抽出
手段２７、第２計測手段２８、第１算出手段２９、及び
判定手段３０は、例えばパーソナルコンピュータ（Ｐ
Ｃ）或いはエンジニアリングワークステイション（ＥＷ
Ｓ）等で動作するコンピュータプログラムにより実現す
ることができ、濃淡画像データ記憶手段２３は、ＰＣや
ＥＷＳに搭載されたメインメモリ等のメモリ装置、或い
はハードディスク装置等を用いることができることは、
第１の実施形態の場合と同様である。
ラベリング手段２５、第１計測手段２６、不良候補抽出
手段２７、第２計測手段２８、第１算出手段２９、及び
判定手段３０は、例えばパーソナルコンピュータ（Ｐ
Ｃ）或いはエンジニアリングワークステイション（ＥＷ
Ｓ）等で動作するコンピュータプログラムにより実現す
ることができ、濃淡画像データ記憶手段２３は、ＰＣや
ＥＷＳに搭載されたメインメモリ等のメモリ装置、或い
はハードディスク装置等を用いることができることは、
第１の実施形態の場合と同様である。
【００８０】次に、本実施形態の外観検査装置の動作を
外観検査方法と併せて説明する。図７は、この外観検査
装置による外観検査方法を示す概略フローチャートであ
る。又、図８は本実施形態の外観検査装置の動作及び外
観検査方法を説明するための模式的な濃淡値分布図の例
である。以下、図６，７，８を参照して説明する。
外観検査方法と併せて説明する。図７は、この外観検査
装置による外観検査方法を示す概略フローチャートであ
る。又、図８は本実施形態の外観検査装置の動作及び外
観検査方法を説明するための模式的な濃淡値分布図の例
である。以下、図６，７，８を参照して説明する。
【００８１】先ず、画像データ記憶ステップＳ２０１
で、検査対象２２の画像情報をカメラ等の撮像手段２１
を用いて取り込み、検査対象２２の濃淡画像信号ａを出
力する。更に、この濃淡画像信号ａを濃淡画像データ記
憶手段２３に入力して記憶させる。
で、検査対象２２の画像情報をカメラ等の撮像手段２１
を用いて取り込み、検査対象２２の濃淡画像信号ａを出
力する。更に、この濃淡画像信号ａを濃淡画像データ記
憶手段２３に入力して記憶させる。
【００８２】次に、二値化ステップＳ２０２で、濃淡画
像データ記憶手段２３から出力される濃淡画像データ
ａ' を二値化手段２４に入力し、検査対象領域内におい
て画素位置に応じて定められた二値化閾値で二値化を行
い、二値化画像データｂを出力する。具体的には、例え
ば図８（ａ）に示す濃淡画像データに対し二値化を行っ
た結果、図８（ｂ）に示すＣ1 〜Ｃ12の領域（以下、領
域Ｃとする）が“１”となり、それ以外の領域が“０”
の領域となったとする。
像データ記憶手段２３から出力される濃淡画像データ
ａ' を二値化手段２４に入力し、検査対象領域内におい
て画素位置に応じて定められた二値化閾値で二値化を行
い、二値化画像データｂを出力する。具体的には、例え
ば図８（ａ）に示す濃淡画像データに対し二値化を行っ
た結果、図８（ｂ）に示すＣ1 〜Ｃ12の領域（以下、領
域Ｃとする）が“１”となり、それ以外の領域が“０”
の領域となったとする。
【００８３】次に、ラベリングステップＳ２０３で、二
値化画像データｂをラベリング手段２５に入力して例え
ば“１”の連続した領域を検出し、連続した領域毎にそ
れぞれ異なるラベルを付与すると共にラベルを付与され
た全てのラベル領域のラベルをラベルデータｃとして出
力する。図８（ｂ）の例では、領域Ｃが例えばラベルＣ
を付与されたラベル領域となる。
値化画像データｂをラベリング手段２５に入力して例え
ば“１”の連続した領域を検出し、連続した領域毎にそ
れぞれ異なるラベルを付与すると共にラベルを付与され
た全てのラベル領域のラベルをラベルデータｃとして出
力する。図８（ｂ）の例では、領域Ｃが例えばラベルＣ
を付与されたラベル領域となる。
【００８４】次に、第１計測ステップＳ２０４で、ラベ
リング手段２５から出力されたラベルデータｃを第１計
測手段２６に入力し、各ラベル領域毎の特徴量を計測し
てラベルを含む特徴量データｄを出力する。具体的に
は、例えば第１計測手段２６で計測する特徴量を濃淡値
が“１”の画素面積とすると、図８の例では１２画素と
なる。
リング手段２５から出力されたラベルデータｃを第１計
測手段２６に入力し、各ラベル領域毎の特徴量を計測し
てラベルを含む特徴量データｄを出力する。具体的に
は、例えば第１計測手段２６で計測する特徴量を濃淡値
が“１”の画素面積とすると、図８の例では１２画素と
なる。
【００８５】次に、不良候補抽出ステップＳ２０５で、
第１計測手段２６から出力された特徴量データｄを不良
候補抽出手段２７に入力し、特徴量が予め設定した良品
範囲に入っていないラベル領域のラベルを不良候補ラベ
ルとして抽出し、不良候補ラベルのみのラベルデータで
ある不良候補ラベルデータｅを出力する。図８の例で
は、例えば特徴量をラベル領域の画素面積とし、判定閾
値１０画素未満を良品範囲とすると、図８の“１”の領
域である領域Ｃの画素面積は“１２”であり、判定閾値
以上であるので、図８の領域Ｃは不良候補領域となる。
第１計測手段２６から出力された特徴量データｄを不良
候補抽出手段２７に入力し、特徴量が予め設定した良品
範囲に入っていないラベル領域のラベルを不良候補ラベ
ルとして抽出し、不良候補ラベルのみのラベルデータで
ある不良候補ラベルデータｅを出力する。図８の例で
は、例えば特徴量をラベル領域の画素面積とし、判定閾
値１０画素未満を良品範囲とすると、図８の“１”の領
域である領域Ｃの画素面積は“１２”であり、判定閾値
以上であるので、図８の領域Ｃは不良候補領域となる。
【００８６】次に、第２計測ステップＳ２０６で、不良
候補ラベルデータｅ及び濃淡画像データａ' を不良候補
抽出手段２７及び濃淡画像データ記憶手段２３からそれ
ぞれ第２計測手段２８に入力し、不良候補ラベル毎に当
該不良候補領域に含まれる濃淡画像データを所定の条件
で計測、図８の例では最大濃淡値を抽出、して結果を当
該不良候補領域の計測値とし、全ての不良候補ラベルの
計測値を不良候補領域内計測値データｆとして出力す
る。図８の例では、不良候補領域である領域Ｃの最大濃
淡値を抽出すると２４２となる。
候補ラベルデータｅ及び濃淡画像データａ' を不良候補
抽出手段２７及び濃淡画像データ記憶手段２３からそれ
ぞれ第２計測手段２８に入力し、不良候補ラベル毎に当
該不良候補領域に含まれる濃淡画像データを所定の条件
で計測、図８の例では最大濃淡値を抽出、して結果を当
該不良候補領域の計測値とし、全ての不良候補ラベルの
計測値を不良候補領域内計測値データｆとして出力す
る。図８の例では、不良候補領域である領域Ｃの最大濃
淡値を抽出すると２４２となる。
【００８７】次に、第１算出ステップＳ２０７で、不良
候補ラベルデータｅ及び濃淡画像データａ' を不良候補
抽出手段２７及び濃淡画像データ記憶手段２３からそれ
ぞれ第１算出手段２９に入力し、不良候補ラベルデータ
ｅに含まれるラベル毎に当該不良候補領域に接する所定
領域を近傍領域として設定し、この近傍領域に含まれる
濃淡値データから所定の近傍濃淡値を算出し、全ての不
良候補領域の近傍濃淡値を近傍濃淡値データｇとして出
力する。例えば、近傍領域を不良候補領域の周囲１画素
とすると、図８における領域Ｃの近傍領域は図８（ｂ）
に示すＤ1 〜Ｄ20の領域（以下、領域Ｄとする）とな
る。又、近傍濃淡値データｇを近傍領域画素の濃淡値の
平均により求めるとすると、領域Ｄの平均濃淡値は１４
４になる。
候補ラベルデータｅ及び濃淡画像データａ' を不良候補
抽出手段２７及び濃淡画像データ記憶手段２３からそれ
ぞれ第１算出手段２９に入力し、不良候補ラベルデータ
ｅに含まれるラベル毎に当該不良候補領域に接する所定
領域を近傍領域として設定し、この近傍領域に含まれる
濃淡値データから所定の近傍濃淡値を算出し、全ての不
良候補領域の近傍濃淡値を近傍濃淡値データｇとして出
力する。例えば、近傍領域を不良候補領域の周囲１画素
とすると、図８における領域Ｃの近傍領域は図８（ｂ）
に示すＤ1 〜Ｄ20の領域（以下、領域Ｄとする）とな
る。又、近傍濃淡値データｇを近傍領域画素の濃淡値の
平均により求めるとすると、領域Ｄの平均濃淡値は１４
４になる。
【００８８】次に、判定ステップＳ２０８で、不良候補
領域内計測値データｆ及び近傍濃淡値データｇを第２計
測手段２８及び第１算出手段２９からそれぞれ判定手段
３０に入力し、不良候補ラベルデータｅに含まれるラベ
ル毎に当該不良候補領域の計測値と近傍濃淡値との差を
算出し、この差が予め設定された近傍判定規格値以上で
あれば当該不良候補領域を不良と判定する。図８の例で
は、領域Ｃの計測値である２４２と、領域Ｃの近傍濃淡
値である領域Ｄの平均濃淡値１４４との差を算出すると
９８と算出される。予め設定された近傍判定規格値が４
０であるとすると、領域Ｃの計測値と近傍濃淡値との差
９８は４０以上であるので、不良候補領域である領域Ｃ
は不良と判定される。
領域内計測値データｆ及び近傍濃淡値データｇを第２計
測手段２８及び第１算出手段２９からそれぞれ判定手段
３０に入力し、不良候補ラベルデータｅに含まれるラベ
ル毎に当該不良候補領域の計測値と近傍濃淡値との差を
算出し、この差が予め設定された近傍判定規格値以上で
あれば当該不良候補領域を不良と判定する。図８の例で
は、領域Ｃの計測値である２４２と、領域Ｃの近傍濃淡
値である領域Ｄの平均濃淡値１４４との差を算出すると
９８と算出される。予め設定された近傍判定規格値が４
０であるとすると、領域Ｃの計測値と近傍濃淡値との差
９８は４０以上であるので、不良候補領域である領域Ｃ
は不良と判定される。
【００８９】尚、図８の例を用いた上記説明では、不良
候補領域であるラベル領域Ｃの周囲１画素領域である領
域Ｄを近傍領域として、近傍濃淡値をこの近傍領域の濃
淡値の平均値により算出しているが、各不良候補領域の
近傍領域を当該不良候補領域の周囲１画素ではなく周囲
２画素或いはそれ以上に広くすることもできる。又、近
傍濃淡値も、近傍領域の濃淡値データの平均値を用いる
代わりに、中央値や最大値を算出して用いることもでき
る。更に、近傍濃淡値を近傍領域の濃淡値データから算
出する代わりに、当該ラベル領域の外周画素位置の二値
化閾値の平均値を算出して近傍濃淡値とすることもでき
る。いずれの方法でも、不良候補領域の計測値と、近傍
濃淡値との差により判定を行うので、真の不良領域と疑
似不良領域とを区別することができる。
候補領域であるラベル領域Ｃの周囲１画素領域である領
域Ｄを近傍領域として、近傍濃淡値をこの近傍領域の濃
淡値の平均値により算出しているが、各不良候補領域の
近傍領域を当該不良候補領域の周囲１画素ではなく周囲
２画素或いはそれ以上に広くすることもできる。又、近
傍濃淡値も、近傍領域の濃淡値データの平均値を用いる
代わりに、中央値や最大値を算出して用いることもでき
る。更に、近傍濃淡値を近傍領域の濃淡値データから算
出する代わりに、当該ラベル領域の外周画素位置の二値
化閾値の平均値を算出して近傍濃淡値とすることもでき
る。いずれの方法でも、不良候補領域の計測値と、近傍
濃淡値との差により判定を行うので、真の不良領域と疑
似不良領域とを区別することができる。
【００９０】本実施形態では、画素位置により異なる二
値化閾値を用いて二値化を行うため、第２計測手段２８
により計測された不良候補領域内計測値データと二値化
閾値との差が、検査対象２２の表面状態にどこまで正確
に対応するか不明確である。従って、判定手段３０にお
いては、第１の実施形態における二値化閾値の代わり
に、不良候補領域毎に当該不良候補領域の近傍領域を設
定してこの近傍領域の所定の近傍濃淡値、例えば当該近
傍領域内の濃淡値データの平均値、を算出し、不良候補
領域内計測値データと近傍濃淡値の差により当該ラベル
領域の良否判定を行っている。第１の実施形態で説明し
たように、真の不良領域内では濃淡値が部分的に大きく
変化するのに対し、実際は不良ではないむらの領域では
不良候補領域及びその近傍領域での濃淡値の変化が少な
い。従って、不良候補領域の計測値を適切に選択（例え
ば、最大濃淡値或いは最小濃淡値）すれば、真の不良領
域では計測値と近傍領域の濃淡値の平均値のような近傍
濃淡値の差が大きくなるために、本実施形態の方法によ
りむらの領域は疑似不良になることなく、真の不良領域
のみを抽出できることが分かる。
値化閾値を用いて二値化を行うため、第２計測手段２８
により計測された不良候補領域内計測値データと二値化
閾値との差が、検査対象２２の表面状態にどこまで正確
に対応するか不明確である。従って、判定手段３０にお
いては、第１の実施形態における二値化閾値の代わり
に、不良候補領域毎に当該不良候補領域の近傍領域を設
定してこの近傍領域の所定の近傍濃淡値、例えば当該近
傍領域内の濃淡値データの平均値、を算出し、不良候補
領域内計測値データと近傍濃淡値の差により当該ラベル
領域の良否判定を行っている。第１の実施形態で説明し
たように、真の不良領域内では濃淡値が部分的に大きく
変化するのに対し、実際は不良ではないむらの領域では
不良候補領域及びその近傍領域での濃淡値の変化が少な
い。従って、不良候補領域の計測値を適切に選択（例え
ば、最大濃淡値或いは最小濃淡値）すれば、真の不良領
域では計測値と近傍領域の濃淡値の平均値のような近傍
濃淡値の差が大きくなるために、本実施形態の方法によ
りむらの領域は疑似不良になることなく、真の不良領域
のみを抽出できることが分かる。
【００９１】このように本実施形態の外観検査装置及び
この検査装置を用いた検査方法によれば、浮動二値化法
等の画素位置により異なる二値化閾値で二値化を行うこ
とで照明むらの影響を低減させて検出感度を上げると共
に、二値化閾値が画素位置により異なることを考慮し
て、判定ステップにおいて各不良候補領域の計測値と比
較するデータとして、第１の実施形態の場合の二値化閾
値の代わりに、各不良候補領域の濃淡値データに基づい
て算出した近傍領域の平均濃淡値等の近傍濃淡値を使用
することで、真の不良領域を見逃さないように不良候補
を抽出しながら、疑似不良領域を除去することができる
という効果が得られる。尚、浮動二値化法は、当業者に
とってよく知られており、又本発明とは直接関係しない
ので、その詳細な構成の説明は省略する。
この検査装置を用いた検査方法によれば、浮動二値化法
等の画素位置により異なる二値化閾値で二値化を行うこ
とで照明むらの影響を低減させて検出感度を上げると共
に、二値化閾値が画素位置により異なることを考慮し
て、判定ステップにおいて各不良候補領域の計測値と比
較するデータとして、第１の実施形態の場合の二値化閾
値の代わりに、各不良候補領域の濃淡値データに基づい
て算出した近傍領域の平均濃淡値等の近傍濃淡値を使用
することで、真の不良領域を見逃さないように不良候補
を抽出しながら、疑似不良領域を除去することができる
という効果が得られる。尚、浮動二値化法は、当業者に
とってよく知られており、又本発明とは直接関係しない
ので、その詳細な構成の説明は省略する。
【００９２】次に、第１の実施形態の場合と同様、本実
施形態の変形例として、検出したい不良を含む領域の濃
淡値が背景の領域の濃淡値に比べ大きくなる場合と小さ
くなる場合が混在して発生する場合や、いずれの不良が
発生するか分からない場合の検査方法について説明す
る。
施形態の変形例として、検出したい不良を含む領域の濃
淡値が背景の領域の濃淡値に比べ大きくなる場合と小さ
くなる場合が混在して発生する場合や、いずれの不良が
発生するか分からない場合の検査方法について説明す
る。
【００９３】先ず、画像データ記憶ステップについて
は、上記第２の実施形態の場合と全く同様にできるの
で、説明は省略する。
は、上記第２の実施形態の場合と全く同様にできるの
で、説明は省略する。
【００９４】次に、二値化ステップを、例えば第１の二
値化閾値Ｒ１と第２の二値化閾値Ｒ２（但し、Ｒ１＞Ｒ
２とする）を用いて二値化するようにする。すなわち、
濃淡画像データ記憶手段３から出力される濃淡画像デー
タａ' を二値化手段４に入力し、濃淡画像を二値化する
対象領域内の全ての画素について、第１の二値化閾値Ｒ
１以上の濃淡値を有する画素をラベル付け対象となる
値、例えば“１”に変換して第１の二値化画像データを
出力すると共に、第２の二値化閾値Ｒ２以下の濃淡値を
有する画素をラベル付け対象となる値、例えば“１”に
変換して第２の二値化画像データを出力する。
値化閾値Ｒ１と第２の二値化閾値Ｒ２（但し、Ｒ１＞Ｒ
２とする）を用いて二値化するようにする。すなわち、
濃淡画像データ記憶手段３から出力される濃淡画像デー
タａ' を二値化手段４に入力し、濃淡画像を二値化する
対象領域内の全ての画素について、第１の二値化閾値Ｒ
１以上の濃淡値を有する画素をラベル付け対象となる
値、例えば“１”に変換して第１の二値化画像データを
出力すると共に、第２の二値化閾値Ｒ２以下の濃淡値を
有する画素をラベル付け対象となる値、例えば“１”に
変換して第２の二値化画像データを出力する。
【００９５】次に、ラベリングステップで、この第１及
び第２の二値化画像データをラベリング手段５に入力
し、それぞれから例えば“１”の連続した領域を抽出し
て連続した領域毎にそれぞれ異なるラベルを付与し、ラ
ベルを付与された全てのラベル領域の中で、第１の二値
化画像データから抽出したラベル領域のラベルを第１ラ
ベルデータ、及び第２の二値化画像データから抽出した
ラベル領域のラベルを第２ラベルデータとして出力す
る。
び第２の二値化画像データをラベリング手段５に入力
し、それぞれから例えば“１”の連続した領域を抽出し
て連続した領域毎にそれぞれ異なるラベルを付与し、ラ
ベルを付与された全てのラベル領域の中で、第１の二値
化画像データから抽出したラベル領域のラベルを第１ラ
ベルデータ、及び第２の二値化画像データから抽出した
ラベル領域のラベルを第２ラベルデータとして出力す
る。
【００９６】次に、第１計測ステップで、ラベリング手
段５から出力された第１及び第２ラベルデータを第１計
測手段６に入力し、各ラベル領域毎の特徴量を計測して
当該領域のラベルを含む特徴量データを出力する。特徴
量としては、上述のとおり特に限定されないが例えば濃
淡値が“１”の画素面積としてもよい。
段５から出力された第１及び第２ラベルデータを第１計
測手段６に入力し、各ラベル領域毎の特徴量を計測して
当該領域のラベルを含む特徴量データを出力する。特徴
量としては、上述のとおり特に限定されないが例えば濃
淡値が“１”の画素面積としてもよい。
【００９７】次に、不良候補抽出ステップで、第１計測
手段６から出力された特徴量データを不良候補抽出手段
７に入力し、ラベルが第１ラベルデータに含まれるラベ
ル領域については、その特徴量が予め設定した第１の良
品範囲に入っていないラベル領域を不良候補領域として
抽出し、不良候補領域のみのラベルデータである第１の
不良候補ラベルデータを出力し、ラベルが第２ラベルデ
ータに含まれるラベル領域については、その特徴量が予
め設定した第２の良品範囲に入っていないラベル領域を
不良候補領域として抽出し、不良候補領域のみのラベル
データである第２の不良候補ラベルデータを出力する。
手段６から出力された特徴量データを不良候補抽出手段
７に入力し、ラベルが第１ラベルデータに含まれるラベ
ル領域については、その特徴量が予め設定した第１の良
品範囲に入っていないラベル領域を不良候補領域として
抽出し、不良候補領域のみのラベルデータである第１の
不良候補ラベルデータを出力し、ラベルが第２ラベルデ
ータに含まれるラベル領域については、その特徴量が予
め設定した第２の良品範囲に入っていないラベル領域を
不良候補領域として抽出し、不良候補領域のみのラベル
データである第２の不良候補ラベルデータを出力する。
【００９８】次に、第２計測ステップで、第１及び第２
の不良候補ラベルデータ並びに濃淡画像信号を不良候補
抽出手段７及び濃淡画像データ記憶手段３からそれぞれ
第２計測手段８に入力し、ラベルが第１ラベルデータに
含まれる不良候補領域については当該不良候補領域内に
おける濃淡画像の濃淡値データの中から抽出した最大の
濃淡値を当該不良候補領域の計測値とし、ラベルが第２
ラベルデータに含まれる不良候補領域については当該不
良候補領域内における濃淡画像の濃淡値データの中から
抽出した最小の濃淡値を当該不良候補領域の計測値とし
て、例えば全ての不良候補領域の計測値を不良候補領域
内計測値データとして出力する。
の不良候補ラベルデータ並びに濃淡画像信号を不良候補
抽出手段７及び濃淡画像データ記憶手段３からそれぞれ
第２計測手段８に入力し、ラベルが第１ラベルデータに
含まれる不良候補領域については当該不良候補領域内に
おける濃淡画像の濃淡値データの中から抽出した最大の
濃淡値を当該不良候補領域の計測値とし、ラベルが第２
ラベルデータに含まれる不良候補領域については当該不
良候補領域内における濃淡画像の濃淡値データの中から
抽出した最小の濃淡値を当該不良候補領域の計測値とし
て、例えば全ての不良候補領域の計測値を不良候補領域
内計測値データとして出力する。
【００９９】次に、第１算出ステップで、第１及び第２
の不良候補ラベルデータ並びに濃淡画像信号を不良候補
抽出手段２７及び濃淡画像データ記憶手段２３からそれ
ぞれ第１算出手段２９に入力し、不良候補ラベル毎に当
該不良候補領域に接する所定領域を近傍領域として設定
し、この近傍領域に含まれる濃淡値データから所定の近
傍濃淡値を算出し、全ての不良候補ラベルの近傍濃淡値
を近傍濃淡値データと次に、判定ステップで、不良候補
領域内計測値データ及び近傍濃淡値データを第２計測手
段２８及び第１算出手段２９からそれぞれ判定手段３０
に入力し、不良候補ラベル毎に当該不良候補領域の不良
候補領域内計測値と近傍濃淡値との差を算出し、ラベル
が第１の不良候補ラベルデータに含まれる不良候補領域
についてはこの差が予め設定された第１の近傍判定規格
値以上であれば当該不良候補領域を不良と判定し、ラベ
ルが第２の不良候補ラベルデータに含まれる不良候補領
域についてはこの差が予め設定された第２の近傍判定規
格値以上であれば当該不良候補領域を不良と判定し、必
要に応じて所定の判定結果信号を出力する。
の不良候補ラベルデータ並びに濃淡画像信号を不良候補
抽出手段２７及び濃淡画像データ記憶手段２３からそれ
ぞれ第１算出手段２９に入力し、不良候補ラベル毎に当
該不良候補領域に接する所定領域を近傍領域として設定
し、この近傍領域に含まれる濃淡値データから所定の近
傍濃淡値を算出し、全ての不良候補ラベルの近傍濃淡値
を近傍濃淡値データと次に、判定ステップで、不良候補
領域内計測値データ及び近傍濃淡値データを第２計測手
段２８及び第１算出手段２９からそれぞれ判定手段３０
に入力し、不良候補ラベル毎に当該不良候補領域の不良
候補領域内計測値と近傍濃淡値との差を算出し、ラベル
が第１の不良候補ラベルデータに含まれる不良候補領域
についてはこの差が予め設定された第１の近傍判定規格
値以上であれば当該不良候補領域を不良と判定し、ラベ
ルが第２の不良候補ラベルデータに含まれる不良候補領
域についてはこの差が予め設定された第２の近傍判定規
格値以上であれば当該不良候補領域を不良と判定し、必
要に応じて所定の判定結果信号を出力する。
【０１００】このようにすれば、検出したい不良を含む
領域の濃淡値が背景の領域の濃淡値に比べ大きくなる場
合と小さくなる場合が混在して発生する場合や、いずれ
の不良が発生するか分からない場合に、画素位置により
異なる二値化閾値を用いて二値化を行っても、必ず不良
領域を検出することができる。
領域の濃淡値が背景の領域の濃淡値に比べ大きくなる場
合と小さくなる場合が混在して発生する場合や、いずれ
の不良が発生するか分からない場合に、画素位置により
異なる二値化閾値を用いて二値化を行っても、必ず不良
領域を検出することができる。
【０１０１】以上説明したとおり、本発明の外観検査装
置及び外観検査方法によれば、照明むら等の影響により
不良でない領域に濃淡値のむらがあっても、むらの領域
を不良領域と誤判定することなく、不良の領域を正確且
つ確実に検出することができるという効果が得られる。
置及び外観検査方法によれば、照明むら等の影響により
不良でない領域に濃淡値のむらがあっても、むらの領域
を不良領域と誤判定することなく、不良の領域を正確且
つ確実に検出することができるという効果が得られる。
【０１０２】特に、第１の実施形態によれば、対象領域
内の全ての画素を同一の二値化閾値で二値化を行ってい
るので、画素位置によって異なる二値化閾値で二値化を
行う第２の実施形態に比べ演算量が少ないので高速に処
理を行うことができるという利点がある。
内の全ての画素を同一の二値化閾値で二値化を行ってい
るので、画素位置によって異なる二値化閾値で二値化を
行う第２の実施形態に比べ演算量が少ないので高速に処
理を行うことができるという利点がある。
【０１０３】一方、第２の実施形態では、対象領域内の
画素を浮動二値化法などにより画素位置によって異なる
二値化閾値で二値化を行うことで、二値化の段階でむら
の影響を軽減して検出感度を高くすると共に、真の不良
領域をむらの影響により発生する疑似不良領域と確実に
区別することができるのでより大きな効果を得ることが
できる。
画素を浮動二値化法などにより画素位置によって異なる
二値化閾値で二値化を行うことで、二値化の段階でむら
の影響を軽減して検出感度を高くすると共に、真の不良
領域をむらの影響により発生する疑似不良領域と確実に
区別することができるのでより大きな効果を得ることが
できる。
【０１０４】尚、本発明は上記各実施形態の説明に限定
されるものでなく、その技術思想の範囲内において、適
宜変更され得ることは言うまでもない。
されるものでなく、その技術思想の範囲内において、適
宜変更され得ることは言うまでもない。
【０１０５】例えば、第２計測手段或いは第２計測ステ
ップで不良候補ラベル毎に少なくとも不良候補領域内に
含まれる濃淡画像の濃淡値データを用いて計測する計測
値としては、上記実施形態で説明した最大濃淡値や最小
濃淡値の他に、不良候補ラベル毎の不良候補領域内に含
まれる濃淡画像の濃淡値データの分散値、濃淡値総和
値、又は平均濃淡値などを算出し、所定の計測値とする
こともできる。
ップで不良候補ラベル毎に少なくとも不良候補領域内に
含まれる濃淡画像の濃淡値データを用いて計測する計測
値としては、上記実施形態で説明した最大濃淡値や最小
濃淡値の他に、不良候補ラベル毎の不良候補領域内に含
まれる濃淡画像の濃淡値データの分散値、濃淡値総和
値、又は平均濃淡値などを算出し、所定の計測値とする
こともできる。
【０１０６】具体的には、真の不良領域である場合は、
不良表面の凹凸のために領域内で濃淡値が部分的に特に
大きい領域や小さい領域を有するという特徴をもつの
で、本当は不良ではないむらの領域に比べ分散値が大き
くなるので不良領域と疑似不良の領域を区別することが
できる。
不良表面の凹凸のために領域内で濃淡値が部分的に特に
大きい領域や小さい領域を有するという特徴をもつの
で、本当は不良ではないむらの領域に比べ分散値が大き
くなるので不良領域と疑似不良の領域を区別することが
できる。
【０１０７】又、例えば異物付着のように二値化閾値よ
りも大きな濃淡値になる不良の場合は、部分的な濃淡値
が特に大きくなるので、真の不良領域における濃淡値総
和及び平均値もむらの領域の濃淡値総和及び平均値より
も大きくなるので真の不良領域と本当は正常である疑似
不良領域を区別することができる。更に、例えばボイド
のように二値化閾値よりも小さな濃淡値になる不良の場
合は、部分的な濃淡値が特に小さくなるので、真の不良
領域における濃淡値総和及び平均値もむらの領域の濃淡
値総和及び平均値よりも小さくなるので、やはり真の不
良領域と本当は正常である疑似不良領域を区別すること
ができる。
りも大きな濃淡値になる不良の場合は、部分的な濃淡値
が特に大きくなるので、真の不良領域における濃淡値総
和及び平均値もむらの領域の濃淡値総和及び平均値より
も大きくなるので真の不良領域と本当は正常である疑似
不良領域を区別することができる。更に、例えばボイド
のように二値化閾値よりも小さな濃淡値になる不良の場
合は、部分的な濃淡値が特に小さくなるので、真の不良
領域における濃淡値総和及び平均値もむらの領域の濃淡
値総和及び平均値よりも小さくなるので、やはり真の不
良領域と本当は正常である疑似不良領域を区別すること
ができる。
【０１０８】又、上記各実施形態の説明では、不良候補
抽出ステップ、第２計測ステップ、第１算出ステップ
（第２の実施形態のみ）及び判定ステップを、いずれも
ラベリングステップで抽出した全てのラベルについて処
理が終了した後、次のステップに進む例で説明している
が、不良候補領域が抽出される毎に、当該不良候補領域
について判定ステップまでを処理し、次の不良候補を抽
出するようにしてもよい。例えば、不良領域が１点でも
検出されると検査対象を不良とするような場合は、この
ほうが検査効率が上がることもある。
抽出ステップ、第２計測ステップ、第１算出ステップ
（第２の実施形態のみ）及び判定ステップを、いずれも
ラベリングステップで抽出した全てのラベルについて処
理が終了した後、次のステップに進む例で説明している
が、不良候補領域が抽出される毎に、当該不良候補領域
について判定ステップまでを処理し、次の不良候補を抽
出するようにしてもよい。例えば、不良領域が１点でも
検出されると検査対象を不良とするような場合は、この
ほうが検査効率が上がることもある。
【０１０９】
【発明の効果】以上説明したように、本発明の外観検査
装置及び外観検査方法によれば、照明むら等の影響によ
り不良でない領域に濃淡値のむらがあっても、むらの領
域を不良領域と誤判定することなく、不良の領域を正確
且つ確実に検出することができるという効果が得られ
る。
装置及び外観検査方法によれば、照明むら等の影響によ
り不良でない領域に濃淡値のむらがあっても、むらの領
域を不良領域と誤判定することなく、不良の領域を正確
且つ確実に検出することができるという効果が得られ
る。
【図１】本発明の外観検査装置の第１の実施形態を示す
概略ブロック図である。
概略ブロック図である。
【図２】図１の外観検査装置の動作及び外観検査方法を
説明するための模式的な濃淡値分布図の例である。
説明するための模式的な濃淡値分布図の例である。
【図３】模式的な濃淡プロファイルの例を示す図で、
（ａ），（ｃ）はそれぞれ表面に例えば異物が付着し、
異物の付着している領域が異物の付着していない領域よ
りも濃淡値が大きい場合の例と、及び表面に例えば樹脂
表面に発生する不良であるボイドと呼ばれる穴があり、
ボイドの領域がボイドのない領域よりも濃淡値が小さい
場合の例であり、（ｂ），（ｄ）は（ａ），（ｃ）それ
ぞれにおいて不良候補領域として抽出されるラベル領域
を斜線ハッチング領域で示した模式的な平面図である。
（ａ），（ｃ）はそれぞれ表面に例えば異物が付着し、
異物の付着している領域が異物の付着していない領域よ
りも濃淡値が大きい場合の例と、及び表面に例えば樹脂
表面に発生する不良であるボイドと呼ばれる穴があり、
ボイドの領域がボイドのない領域よりも濃淡値が小さい
場合の例であり、（ｂ），（ｄ）は（ａ），（ｃ）それ
ぞれにおいて不良候補領域として抽出されるラベル領域
を斜線ハッチング領域で示した模式的な平面図である。
【図４】図１の外観検査装置による外観検査方法を示す
概略フローチャートである。
概略フローチャートである。
【図５】図１の外観検査装置による外観検査方法の変形
例を示す概略フローチャートである。
例を示す概略フローチャートである。
【図６】本発明の外観検査装置の第２の実施形態を示す
概略ブロック図である。
概略ブロック図である。
【図７】図６の外観検査装置による外観検査方法を示す
概略フローチャートである。
概略フローチャートである。
【図８】図６の外観検査装置の動作及び外観検査方法を
説明するための模式的な濃淡値分布図の例である。
説明するための模式的な濃淡値分布図の例である。
【図９】図６の外観検査装置による外観検査方法の変形
例を示す概略フローチャートである。
例を示す概略フローチャートである。
【図１０】従来の外観検査方法を説明するための図で、
（ａ），（ｃ）は異物等のように濃淡値が大きくなる不
良の場合の例と、ボイドのように濃淡値が小さくなる不
良の例をそれぞれ示し、いずれの場合も実線が模式的な
濃淡値プロファイルを、又点線が二値化閾値を、更に破
線が修正二値化閾値をそれぞれ示している。又、
（ｂ），（ｄ）は（ａ），（ｃ）それぞれにおいて不良
候補領域として抽出されるラベル領域を斜線ハッチング
領域で示した模式的な平面図である。
（ａ），（ｃ）は異物等のように濃淡値が大きくなる不
良の場合の例と、ボイドのように濃淡値が小さくなる不
良の例をそれぞれ示し、いずれの場合も実線が模式的な
濃淡値プロファイルを、又点線が二値化閾値を、更に破
線が修正二値化閾値をそれぞれ示している。又、
（ｂ），（ｄ）は（ａ），（ｃ）それぞれにおいて不良
候補領域として抽出されるラベル領域を斜線ハッチング
領域で示した模式的な平面図である。
１，２１ 撮像手段
２，２２ 検査対象
３，２３ 濃淡画像データ記憶手段
４，２４ 二値化手段
５，２５ ラベリング手段
６，２６ 第１計測手段
７，２７ 不良候補抽出手段
８，２８ 第２計測手段
２９ 第１算出手段
１０，３０ 判定手段
ａ 濃淡画像信号
ａ' 濃淡画像データ
ｂ 二値化画像データ
ｃ ラベルデータ
ｄ 特徴量データ
ｅ 不良候補ラベルデータ
ｆ 不良候補領域内計測値データ
ｇ 近傍濃淡値データ
フロントページの続き
Ｆターム(参考） 2F065 AA49 CC19 FF04 JJ03 JJ19
JJ26 QQ04 QQ08 QQ24 QQ25
QQ31
2G051 AB01 AB02 AC02 EA08 EA11
EA23 EB01 EB02 EC03 ED08
5B057 AA01 BA02 CA06 CA08 CA12
CA16 DA03 DB02 DC04 DC22
DC36
5L096 BA03 CA02 FA14 FA59 GA34
JA11
Claims (26)
- 【請求項１】 検査対象を撮像した濃淡画像を二値化
し、二値化画像データを出力する二値化手段と、該二値
化画像データを入力し、所定領域を抽出してラベルを付
与するラベリング手段と、該ラベルを付与されたラベル
領域毎の特徴量を計測する第１計測手段と、前記ラベル
領域の中で前記特徴量が予め設定した範囲に入っていな
いラベル領域を不良候補領域として抽出する不良候補抽
出手段と、該不良候補領域について当該不良候補領域内
における前記濃淡画像の濃淡値データを所定の条件で計
測した結果を当該不良候補領域の計測値として出力する
第２計測手段と、前記不良候補領域の良否を当該不良候
補領域の前記計測値に基づいて判定する判定手段と、を
少なくとも含むことを特徴とする外観検査装置。 - 【請求項２】 検査対象を撮像した濃淡画像を二値化
し、二値化画像データを出力する二値化手段と、該二値
化画像データを入力し、所定領域を抽出してラベルを付
与するラベリング手段と、該ラベルを付与されたラベル
領域毎の特徴量を計測する第１計測手段と、前記ラベル
領域の中で前記特徴量が予め設定した範囲に入っていな
いラベル領域を不良候補領域として抽出する不良候補抽
出手段と、該不良候補領域について当該不良候補領域内
における前記濃淡画像の濃淡値データを所定の条件で計
測した結果を当該不良候補領域の計測値として出力する
第２計測手段と、前記不良候補領域に接する所定領域を
近傍領域として設定し、該近傍領域に含まれる前記濃淡
値データから所定の近傍濃淡値を算出し、該近傍濃淡値
を当該不良候補領域の近傍濃淡値として出力する第１算
出手段と、前記不良候補領域の良否を当該不良候補領域
の前記計測値及び前記近傍濃淡値に基づいて判定する判
定手段と、を少なくとも含むことを特徴とする外観検査
装置。 - 【請求項３】 前記判定手段は、前記不良候補領域の前
記計測値と前記二値化閾値とを入力してこれらの差を算
出し、この差を予め定めてある判定規格値と比較して当
該不良候補領域の良否を判定する、請求項１に記載の外
観検査装置。 - 【請求項４】 前記判定手段は、前記不良候補領域の前
記計測値及び前記近傍濃淡値を入力してこれらの差を算
出し、この差を予め定めてある判定規格値と比較して当
該不良候補領域の良否を判定する、請求項２に記載の外
観検査装置。 - 【請求項５】 前記二値化手段の前記二値化閾値は、濃
淡画像を二値化する対象領域内の全ての画素について一
定の値である、請求項１乃至４いずれか１項に記載の外
観検査装置。 - 【請求項６】 前記二値化手段の二値化閾値は、濃淡画
像を二値化する対象領域内において画素位置により異な
る値となっている、請求項２又は４に記載の外観検査装
置。 - 【請求項７】 前記第２計測手段は、前記不良候補領域
について当該不良候補領域内における前記濃淡画像の濃
淡値データの中で最大の濃淡値及び最小の濃淡値の少な
くともいずれか一方を抽出し、該抽出結果を前記当該不
良候補領域の計測値として出力する、請求項１乃至６い
ずれか１項に記載の外観検査装置。 - 【請求項８】 前記二値化手段は、前記二値化閾値以上
の濃淡値を有する画素をラベル付け対象となる値に変換
し、前記第２計測手段は、前記不良候補領域について当
該不良候補領域内における前記濃淡画像の濃淡値データ
の中で最大の濃淡値を抽出し、該抽出結果を前記当該不
良候補領域の計測値として出力する、請求項１乃至６い
ずれか１項に記載の外観検査装置。 - 【請求項９】 前記二値化手段は、前記二値化閾値以下
の濃淡値データの画素をラベル付け対象となる値に変換
し、前記第２計測手段は、前記不良候補領域について当
該不良候補領域内における前記濃淡画像の濃淡値データ
の中で最小の濃淡値を抽出し、該抽出結果を前記当該不
良候補領域の計測値として出力する、請求項１乃至６い
ずれか１項に記載の外観検査装置。 - 【請求項１０】 検査対象を撮像した濃淡画像につい
て、第１の二値化閾値を用いて該第１の二値化閾値以上
の濃淡値を有する画素をラベル付け対象となる値に変換
し、第１の二値化画像データを出力すると共に、前記第
１の二値化閾値よりも小さい第２の二値化閾値を用いて
該第２の二値化閾値以下の濃淡値を有する画素をラベル
付け対象となる値に変換し、第２の二値化画像データを
出力する二値化手段と、前記第１及び第２の二値化画像
データを入力し、それぞれから所定領域を抽出してラベ
ルを付与し、前記第１の二値化画像データから抽出した
第１ラベルデータ、及び前記第２の二値化画像データか
ら抽出した第２ラベルデータを出力するラベリング手段
と、前記第１及び第２ラベルデータに含まれる各ラベル
を付与されたラベル領域毎の特徴量を計測する第１計測
手段と、ラベルが前記第１ラベルデータに含まれる前記
ラベル領域については、当該ラベル領域の前記特徴量が
第１の設定範囲に入っていないラベル領域を不良候補領
域として抽出し、ラベルが前記第２ラベルデータに含ま
れる前記ラベル領域については、当該ラベル領域の特徴
量が第２の設定範囲に入っていないラベル領域を不良候
補領域として抽出して、それぞれ出力する不良候補抽出
手段と、ラベルが前記第１ラベルデータに含まれる前記
不良候補領域については当該不良候補領域内における前
記濃淡画像の濃淡値データの中から抽出した最大の濃淡
値を前記当該不良候補領域の計測値として出力し、ラベ
ルが前記第２ラベルデータに含まれる前記不良候補領域
については当該不良候補領域内における前記濃淡画像の
濃淡値データの中から抽出した最小の濃淡値を前記当該
不良候補領域の計測値として出力する第２計測手段と、
ラベルが前記第１ラベルデータに含まれる前記不良候補
領域の前記計測値と前記第１の二値化閾値の差を算出
し、この差を予め定めてある第１判定規格値と比較して
当該不良候補領域の良否を判定し、ラベルが前記第２ラ
ベルデータに含まれる前記不良候補領域の前記計測値と
前記第２の二値化閾値の差を算出し、この差を予め定め
てある第２判定規格値と比較して当該不良候補領域の良
否を判定する判定手段と、を少なくとも含むことを特徴
とする外観検査装置。 - 【請求項１１】 検査対象を撮像した濃淡画像につい
て、第１の二値化閾値を用いて該第１の二値化閾値以上
の濃淡値を有する画素をラベル付け対象となる値に変換
し、第１の二値化画像データを出力すると共に、前記第
１の二値化閾値よりも小さい第２の二値化閾値を用いて
該第２の二値化閾値以下の濃淡値を有する画素をラベル
付け対象となる値に変換し、第２の二値化画像データを
出力する二値化手段と、前記第１及び第２の二値化画像
データを入力し、それぞれから所定領域を抽出してラベ
ルを付与し、前記第１の二値化画像データから抽出した
第１ラベルデータ、及び前記第２の二値化画像データか
ら抽出した第２ラベルデータを出力するラベリング手段
と、前記第１及び第２ラベルデータに含まれる各ラベル
を付与されたラベル領域毎の特徴量を計測する第１計測
手段と、ラベルが前記第１ラベルデータに含まれる前記
ラベル領域については、当該ラベル領域の前記特徴量が
第１の設定範囲に入っていないラベル領域を不良候補領
域として抽出し、ラベルが前記第２ラベルデータに含ま
れる前記ラベル領域については、当該ラベル領域の特徴
量が第２の設定範囲に入っていないラベル領域を不良候
補領域として抽出して、それぞれ出力する不良候補抽出
手段と、ラベルが前記第１ラベルデータに含まれる前記
不良候補領域については当該不良候補領域内における前
記濃淡画像の濃淡値データの中から抽出した最大の濃淡
値を前記当該不良候補領域の計測値として出力し、ラベ
ルが前記第２ラベルデータに含まれる前記不良候補領域
については当該不良候補領域内における前記濃淡画像の
濃淡値データの中から抽出した最小の濃淡値を前記当該
不良候補領域の計測値として出力する第２計測手段と、
前記不良候補領域に接する所定領域を近傍領域として設
定し、該近傍領域に含まれる前記濃淡値データから所定
の近傍濃淡値を算出し、該近傍濃淡値を当該不良候補領
域の近傍濃淡値として出力する第１算出手段と、ラベル
が前記第１のラベルデータに含まれる前記不良候補領域
の前記計測値と前記近傍濃淡値との差を算出し、この差
を予め定めてある第１近傍判定規格値と比較して当該不
良候補領域の良否を判定し、ラベルが前記第２のラベル
データに含まれる前記不良候補領域の前記計測値と前記
近傍濃淡値との差を算出し、この差を予め定めてある第
２近傍判定規格値と比較して当該不良候補領域の良否を
判定する判定手段と、を少なくとも含むことを特徴とす
る外観検査装置。 - 【請求項１２】 前記二値化手段の前記第１及び第２の
二値化閾値は、いずれも濃淡画像を二値化する対象領域
内の全ての画素に対して一定の値である、請求項１０又
は１１に記載の外観検査装置。 - 【請求項１３】 前記二値化手段の前記第１及び第２の
二値化閾値は、いずれも濃淡画像を二値化する対象領域
内において画素位置により変化するものである請求項１
１に記載の外観検査装置。 - 【請求項１４】 検査対象を撮像した濃淡画像を二値化
し、二値化画像データを出力する二値化ステップと、該
二値化画像データを入力し、所定領域を抽出してラベル
を付与するラベリングステップと、該ラベルを付与され
たラベル領域毎の特徴量を計測する第１計測ステップ
と、前記ラベル領域の中で前記特徴量が予め設定した範
囲に入っていないラベル領域を不良候補領域として抽出
する不良候補抽出ステップと、該不良候補領域について
当該不良候補領域内における前記濃淡画像の濃淡値デー
タを所定の条件で計測した結果を当該不良候補領域の計
測値として出力する第２計測ステップと、前記不良候補
領域の良否を当該不良候補領域の前記計測値に基づいて
判定する判定ステップと、を少なくとも含むことを特徴
とする外観検査方法。 - 【請求項１５】 検査対象を撮像した濃淡画像を二値化
し、二値化画像データを出力する二値化ステップと、該
二値化画像データを入力し、所定領域を抽出してラベル
を付与するラベリングステップと、該ラベルを付与され
たラベル領域毎の特徴量を計測する第１計測手段と、前
記ラベル領域の中で前記特徴量が予め設定した範囲に入
っていないラベル領域を不良候補領域として抽出する不
良候補抽出ステップと、該不良候補領域について当該不
良候補領域内における前記濃淡画像の濃淡値データを所
定の条件で計測した結果を当該不良候補領域の計測値と
して出力する第２計測ステップと、前記不良候補領域に
接する所定領域を近傍領域として設定し、該近傍領域に
含まれる前記濃淡値データから所定の近傍濃淡値を算出
し、該近傍濃淡値を当該不良候補領域の近傍濃淡値とし
て出力する第１算出ステップと、前記不良候補領域の良
否を当該不良候補領域の前記計測値及び前記近傍濃淡値
に基づいて判定する判定ステップと、を少なくとも含む
ことを特徴とする外観検査方法。 - 【請求項１６】 前記判定ステップは、前記不良候補領
域の前記計測値と前記二値化閾値とを入力してこれらの
差を算出し、この差を予め定めてある判定規格値と比較
して当該不良候補領域の良否を判定する、請求項１４に
記載の外観検査方法。 - 【請求項１７】 前記判定ステップは、前記不良候補領
域の前記計測値及び前記近傍濃淡値を入力してこれらの
差を算出し、この差を予め定めてある判定規格値と比較
して当該不良候補領域の良否を判定する、請求項１５に
記載の外観検査方法。 - 【請求項１８】 前記二値化ステップの前記二値化閾値
は、濃淡画像を二値化する対象領域内の全ての画素につ
いて一定である、請求項１３乃至１７いずれか１項に記
載の外観検査方法。 - 【請求項１９】 前記二値化ステップの前記二値化閾値
は、濃淡画像を二値化する対象領域内において画素位置
により異なる値となっている、請求項１５又は１７に記
載の外観検査方法。 - 【請求項２０】 前記第２計測ステップは、前記不良候
補領域について当該不良候補領域内における前記濃淡画
像の濃淡値データの中で最大の濃淡値及び最小の濃淡値
の少なくともいずれか一方を抽出し、該抽出結果を前記
当該不良候補領域の計測値として出力する、請求項１４
乃至１９いずれか１項に記載の外観検査方法。 - 【請求項２１】 前記二値化ステップは、前記二値化閾
値以上の濃淡値を有する画素をラベル付け対象となる値
に変換し、前記第２計測ステップは、前記不良候補領域
について当該不良候補領域内における前記濃淡画像の濃
淡値データの中で最大の濃淡値を抽出し、該抽出結果を
前記当該不良候補領域の計測値として出力する、請求項
１４乃至１９いずれか１項に記載の外観検査方法。 - 【請求項２２】 前記二値化ステップは、前記二値化閾
値以下の濃淡値データの画素をラベル付け対象となる値
に変換し、前記第２計測ステップは、前記不良候補領域
について当該不良候補領域内における前記濃淡画像の濃
淡値データの中で最小の濃淡値を抽出し、該抽出結果を
前記当該不良候補領域の計測値として出力する、請求項
１４乃至１９いずれか１項に記載の外観検査方法。 - 【請求項２３】 検査対象を撮像した濃淡画像につい
て、第１の二値化閾値を用いて該第１の二値化閾値以上
の濃淡値を有する画素をラベル付け対象となる値に変換
し、第１の二値化画像データを出力すると共に、前記第
１の二値化閾値よりも小さい第２の二値化閾値を用いて
該第２の二値化閾値以下の濃淡値を有する画素をラベル
付け対象となる値に変換し、第２の二値化画像データを
出力する二値化ステップと、前記第１及び第２の二値化
画像データを入力し、それぞれから所定領域を抽出して
ラベルを付与し、前記第１の二値化画像データから抽出
した第１ラベルデータ、及び前記第２の二値化画像デー
タから抽出した第２ラベルデータを出力するラベリング
ステップと、前記第１及び第２ラベルデータに含まれる
各ラベルを付与されたラベル領域毎の特徴量を計測する
第１計測ステップと、ラベルが前記第１ラベルデータに
含まれる前記ラベル領域については、当該ラベル領域の
前記特徴量が第１の設定範囲に入っていないラベル領域
を不良候補領域として抽出し、ラベルが前記第２ラベル
データに含まれる前記ラベル領域については、当該ラベ
ル領域の特徴量が第２の設定範囲に入っていないラベル
領域を不良候補領域として抽出して、それぞれ出力する
不良候補抽出ステップと、ラベルが前記第１のラベルデ
ータに含まれる前記不良候補領域については当該不良候
補領域内における前記濃淡画像の濃淡値データの中から
抽出した最大の濃淡値を前記当該不良候補領域の計測値
として出力し、ラベルが前記第２のラベルデータに含ま
れる前記不良候補領域については当該不良候補領域内に
おける前記濃淡画像の濃淡値データの中から抽出した最
小の濃淡値を前記当該不良候補領域の計測値として出力
する第２計測ステップと、ラベルが前記第１のラベルデ
ータに含まれる前記不良候補領域の前記計測値と前記第
１の二値化閾値の差を算出し、この差を予め定めてある
第１判定規格値と比較して当該不良候補領域の良否を判
定し、ラベルが前記第２のラベルデータに含まれる前記
不良候補領域の前記計測値と前記第２の二値化閾値の差
を算出し、この差を予め定めてある第２判定規格値と比
較して当該不良候補領域の良否を判定する判定ステップ
と、を少なくとも含むことを特徴とする外観検査方法。 - 【請求項２４】 検査対象を撮像した濃淡画像につい
て、第１の二値化閾値を用いて該第１の二値化閾値以上
の濃淡値を有する画素をラベル付け対象となる値に変換
し、第１の二値化画像データを出力すると共に、前記第
１の二値化閾値よりも小さい第２の二値化閾値を用いて
該第２の二値化閾値以下の濃淡値を有する画素をラベル
付け対象となる値に変換し、第２の二値化画像データを
出力する二値化ステップと、前記第１及び第２の二値化
画像データを入力し、それぞれから所定領域を抽出して
ラベルを付与し、前記第１の二値化画像データから抽出
した第１ラベルデータ、及び前記第２の二値化画像デー
タから抽出した第２ラベルデータを出力するラベリング
ステップと、前記第１及び第２ラベルデータに含まれる
各ラベルを付与されたラベル領域毎の特徴量を計測する
第１計測ステップと、ラベルが前記第１ラベルデータに
含まれる前記ラベル領域については当該ラベル領域の前
記特徴量が第１の設定範囲に入っていないラベル領域を
不良候補領域として抽出し、ラベルが前記第２ラベルデ
ータに含まれる前記ラベル領域については当該ラベル領
域の特徴量が第２の設定範囲に入っていないラベル領域
を不良候補領域として抽出して、それぞれ出力する不良
候補抽出ステップと、ラベルが前記第１のラベルデータ
に含まれる前記不良候補領域については当該不良候補領
域内における前記濃淡画像の濃淡値データの中から抽出
した最大の濃淡値を前記当該不良候補領域の計測値とし
て出力し、ラベルが前記第２のラベルデータに含まれる
前記不良候補領域については当該不良候補領域内におけ
る前記濃淡画像の濃淡値データの中から抽出した最小の
濃淡値を前記当該不良候補領域の計測値として出力する
第２計測ステップと、前記不良候補領域に接する所定領
域を近傍領域として設定し、該近傍領域に含まれる前記
濃淡値データから所定の近傍濃淡値を算出し、該近傍濃
淡値を当該不良候補領域の近傍濃淡値として出力する第
１算出ステップと、ラベルが前記第１のラベルデータに
含まれる前記不良候補領域の前記計測値と前記近傍濃淡
値との差を算出し、この差を予め定めてある第１近傍判
定規格値と比較して当該不良候補領域の良否を判定し、
ラベルが前記第２のラベルデータに含まれる前記不良候
補領域の前記計測値と前記近傍濃淡値との差を算出し、
この差を予め定めてある第２近傍判定規格値と比較して
当該不良候補領域の良否を判定する判定ステップと、を
少なくとも含むことを特徴とする外観検査方法。 - 【請求項２５】 前記二値化ステップの前記第１及び第
２の二値化閾値は、いずれも濃淡画像を二値化する対象
領域内の全ての画素に対して一定の値である、請求項２
３又は２４に記載の外観検査方法。 - 【請求項２６】 前記二値化ステップの前記第１及び第
２の二値化閾値は、いずれも濃淡画像を二値化する対象
領域内において画素位置により変化するものである請求
項２４に記載の外観検査方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001347235A JP3988440B2 (ja) | 2001-11-13 | 2001-11-13 | 外観検査方法及び外観検査装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001347235A JP3988440B2 (ja) | 2001-11-13 | 2001-11-13 | 外観検査方法及び外観検査装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2003149160A true JP2003149160A (ja) | 2003-05-21 |
| JP3988440B2 JP3988440B2 (ja) | 2007-10-10 |
Family
ID=19160270
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001347235A Expired - Lifetime JP3988440B2 (ja) | 2001-11-13 | 2001-11-13 | 外観検査方法及び外観検査装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3988440B2 (ja) |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006146343A (ja) * | 2004-11-16 | 2006-06-08 | Media Technology:Kk | アイリス情報センサおよびアイリス識別装置 |
| JP2006337237A (ja) * | 2005-06-03 | 2006-12-14 | Honda Motor Co Ltd | 構造体の接合状態検査方法及び装置 |
| JP2007208050A (ja) * | 2006-02-02 | 2007-08-16 | Casio Comput Co Ltd | 外観検査方法 |
| CN100407230C (zh) * | 2003-12-24 | 2008-07-30 | 奥林巴斯株式会社 | 渐变图像生成装置和渐变图像生成方法 |
| JP2009544935A (ja) * | 2006-07-20 | 2009-12-17 | エアバス ドイチェランド ゲゼルシャフト ミット ベシュレンクテル ハフツング | Ｃｒｐ試料の特性パラメータの測定方法 |
| JP2010054247A (ja) * | 2008-08-26 | 2010-03-11 | Sharp Corp | 欠陥検出装置、欠陥検出方法、欠陥検出プログラム、及び該プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
| CN104484878A (zh) * | 2014-12-16 | 2015-04-01 | 深圳市华星光电技术有限公司 | 显示面板缺陷的自动检测方法 |
| JP2020003452A (ja) * | 2018-07-02 | 2020-01-09 | 大日本印刷株式会社 | 検査装置、検査方法、および、検査装置用のプログラム |
| US11562479B2 (en) | 2019-03-01 | 2023-01-24 | Seiko Epson Corporation | Inspection apparatus, inspection method, and non-volatile storage medium |
| CN116385445A (zh) * | 2023-06-06 | 2023-07-04 | 东莞市希锐自动化科技股份有限公司 | 一种基于视觉技术的电镀五金件瑕疵检测方法 |
-
2001
- 2001-11-13 JP JP2001347235A patent/JP3988440B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN100407230C (zh) * | 2003-12-24 | 2008-07-30 | 奥林巴斯株式会社 | 渐变图像生成装置和渐变图像生成方法 |
| JP2006146343A (ja) * | 2004-11-16 | 2006-06-08 | Media Technology:Kk | アイリス情報センサおよびアイリス識別装置 |
| JP4553691B2 (ja) * | 2004-11-16 | 2010-09-29 | 春雄 伊藤 | アイリス情報センサおよびアイリス識別装置 |
| JP4551821B2 (ja) * | 2005-06-03 | 2010-09-29 | 本田技研工業株式会社 | 構造体の接合状態検査方法及び装置 |
| JP2006337237A (ja) * | 2005-06-03 | 2006-12-14 | Honda Motor Co Ltd | 構造体の接合状態検査方法及び装置 |
| JP2007208050A (ja) * | 2006-02-02 | 2007-08-16 | Casio Comput Co Ltd | 外観検査方法 |
| JP2009544935A (ja) * | 2006-07-20 | 2009-12-17 | エアバス ドイチェランド ゲゼルシャフト ミット ベシュレンクテル ハフツング | Ｃｒｐ試料の特性パラメータの測定方法 |
| US8208148B2 (en) | 2006-07-20 | 2012-06-26 | Airbus Deutschland Gmbh | Method for determining a characteristic parameter of a CRP specimen |
| JP4528850B2 (ja) * | 2008-08-26 | 2010-08-25 | シャープ株式会社 | 欠陥検出装置、欠陥検出方法、欠陥検出プログラム、及び該プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
| JP2010054247A (ja) * | 2008-08-26 | 2010-03-11 | Sharp Corp | 欠陥検出装置、欠陥検出方法、欠陥検出プログラム、及び該プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
| CN104484878A (zh) * | 2014-12-16 | 2015-04-01 | 深圳市华星光电技术有限公司 | 显示面板缺陷的自动检测方法 |
| WO2016095318A1 (zh) * | 2014-12-16 | 2016-06-23 | 深圳市华星光电技术有限公司 | 显示面板缺陷的自动检测方法 |
| CN104484878B (zh) * | 2014-12-16 | 2017-10-17 | 深圳市华星光电技术有限公司 | 显示面板缺陷的自动检测方法 |
| JP2020003452A (ja) * | 2018-07-02 | 2020-01-09 | 大日本印刷株式会社 | 検査装置、検査方法、および、検査装置用のプログラム |
| US11562479B2 (en) | 2019-03-01 | 2023-01-24 | Seiko Epson Corporation | Inspection apparatus, inspection method, and non-volatile storage medium |
| CN116385445A (zh) * | 2023-06-06 | 2023-07-04 | 东莞市希锐自动化科技股份有限公司 | 一种基于视觉技术的电镀五金件瑕疵检测方法 |
| CN116385445B (zh) * | 2023-06-06 | 2023-08-11 | 东莞市希锐自动化科技股份有限公司 | 一种基于视觉技术的电镀五金件瑕疵检测方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3988440B2 (ja) | 2007-10-10 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US9721337B2 (en) | Detecting defects on a wafer using defect-specific information | |
| US20070053580A1 (en) | Image defect inspection apparatus, image defect inspection system, defect classifying apparatus, and image defect inspection method | |
| JP3279868B2 (ja) | 被検査パターンの欠陥検査方法及びその装置 | |
| JP2004077164A (ja) | 欠陥検査方法 | |
| WO1995003540A1 (en) | Pattern elimination process for surface inspection | |
| US20080175466A1 (en) | Inspection apparatus and inspection method | |
| JP4250931B2 (ja) | 外観検査装置および外観検査方法 | |
| JP3988440B2 (ja) | 外観検査方法及び外観検査装置 | |
| JP2010091361A (ja) | 画像検査方法および画像検査装置 | |
| JP4743805B2 (ja) | 外観検査方法および装置 | |
| JP3793668B2 (ja) | 異物欠陥検査方法及びその装置 | |
| JP2981434B2 (ja) | パターン欠陥検出方法とその装置 | |
| JP2890801B2 (ja) | 表面傷検査装置 | |
| JP2010038723A (ja) | 欠陥検査方法 | |
| JP2007081513A (ja) | 固体撮像素子のシミ欠陥検査方法 | |
| KR102196396B1 (ko) | 유동적인 디스플레이 패널 글래스의 표면 결함 검사 방법 | |
| JPS62229050A (ja) | 物体の表面欠陥検査方法 | |
| JP3314217B2 (ja) | 外観検査装置 | |
| JP3126634B2 (ja) | 外観検査方法 | |
| JP2000329699A (ja) | 欠陥検査方法及びその装置 | |
| JP2004037134A (ja) | メタルマスク検査方法及びメタルマスク検査装置 | |
| JP2000321038A (ja) | パターン欠陥検出方法 | |
| KR20070006424A (ko) | 디스플레이 수단의 메탈 마스크 검사 방법 | |
| JPH10214327A (ja) | 画像を用いた表面欠陥検出方法 | |
| JPH07239940A (ja) | 閉ループ状画像の画像処理方法及びこの方法を用いた欠陥検査方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| RD01 | Notification of change of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7421 Effective date: 20050317 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20060403 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20060516 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20060707 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20061114 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20061218 |
|
| RD01 | Notification of change of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7421 Effective date: 20070117 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20070626 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20070709 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100727 Year of fee payment: 3 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 Ref document number: 3988440 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110727 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110727 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120727 Year of fee payment: 5 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120727 Year of fee payment: 5 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130727 Year of fee payment: 6 |
|
| EXPY | Cancellation because of completion of term |