JP2004144615A - Appearance image inspection device - Google Patents

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JP2004144615A
JP2004144615A JP2002309927A JP2002309927A JP2004144615A JP 2004144615 A JP2004144615 A JP 2004144615A JP 2002309927 A JP2002309927 A JP 2002309927A JP 2002309927 A JP2002309927 A JP 2002309927A JP 2004144615 A JP2004144615 A JP 2004144615A
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JP
Japan
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image
inspection
standard deviation
defective
displaying
Prior art date
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Pending
Application number
JP2002309927A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Kazuyoshi Takahashi
高橋 一義
Bokujiyu Imai
今井 睦樹
Sakae Ogawa
小川 栄
Yasumune Sato
佐藤 康統
Koichi Yashiro
矢代 浩一
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
TORAI TEC KK
Original Assignee
TORAI TEC KK
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by TORAI TEC KK filed Critical TORAI TEC KK
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To realize a high-speed and highly-accurate appearance image inspection device by a method for determining existence of a foreign material by dividing an inspection image into small windows and calculating a standard deviation. <P>SOLUTION: This appearance image inspection device has following means. (1) The image is divided into the windows having a window size (for example, 16×16 pixels), and the standard deviation is calculated. (2) Productivity is improved by defective image taking and a place mark. (3) Two kinds of means, namely, a means for accumulating and displaying only defective images and a means for accumulating and displaying the whole images, are provided. (4) A mechanism capable of easily setting an image processing parameter of an inspection area is formed. <P>COPYRIGHT: (C)2004,JPO

Description

【0001】
【発明が属する技術分野】
本発明は、カメラで撮影した画像データ内の異常を自動検出する画像検査装置において、
「異常を自動検出するアルゴリズム」及び「合理的なシステム構成」に関する。
【0002】
【従来の技術】
従来、製品の外観検査は人の目で行なうことが主であった。
外観検査とは、製品に傷がないか、ゴミは付着していないか、
汚れはないか、色のムラはないか、異なる部品がついていないか、等々の確認である。
見やすいように照明を工夫したり、拡大レンズを付けたりして検査することもある。
【0003】
これを機械化することも検討され、部分的にはかなり実施されている。
具体的にはカメラ、照明、の駆動装置、画像処理ハードウエア、
コンピューターソフトウエアからなる。
【0004】
また、通常は正常な画像と検査画像を比較して問題点の有無を判断するパターンマッチングと言う手法が用いられている。
【0005】
【発明が解決しようとする課題】
本発明が解決しようとしているのは、下記の課題である。
【0006】
(1)人による作業は、検査対象が小さい場合が多く、
疲れによる作業者への負担や、見落とし、判断の個人差等の問題があった。
【0007】
(2)機械化が一部にしか行き渡らないのは、
汎用装置の組み合わせでは本当に効果的なレベルまで性能を上げることが出来ない。
専用のシステムを組むと高価であり、仕様変更や他の製品への再利用がやりにくい問題が指摘されていた。
【0008】
(3)パターンマッチングを行なう場合は、
画像の位置合わせにかかる時間が問題になる。
上下左右のズレ、回転方向のズレを補正するには、
ファイルサイズの大きな検査画像をアフィン変換する等の処理時間がかかる作業が必要であった。
【0009】
(4)従来の装置は、操作性がよくなかった。具体的にはどういう理由で、
不良と判定されたのか。また不良と判定された位置がどこか、
不良と判定した画像を見たい。というユーザーからの強い要望があった。
また検査対象物を切りかえる場合に、設定するパラメーターを変更する必要があるが、
そこに時間が大きくかかるようでは、全体の生産性を高めることが出来ない。
【0010】
【課題を解決するための手段】
上記の問題点を解決するために下記のような手段を提案する。
【0011】
(1)高速処理を可能とするために、
検査対象画像を所定ウインドーサイズ(たとえば16*16画素)に分割し、
ウインドーサイズ内画像データの標準偏差を計算する。
この標準偏差の大きさが、
所定の値以上の場合は異物あり事でパターンマッチングを行なわずに高精度な検査が可能になる。
【0012】
(2)いろいりな大きさの異物を判定できるようにウインドーサイズを切りかえる。
【0013】
(3)比較判定用のレファレンス画像を用意して、
レファレンス画像と検査対象画像の標準偏差値を比較して判定する。
これによりより精度がアップする。
【0014】
(4)画像の位置決め手段として、
デザイン中にベタ塗りの領域を見つけて、
基準位置検出用のマークとする。
基準位置マークからの相対座標で
検査対象エリアを抽出する事で必要な領域のみを検査して
時間的コストを低減する。
【0015】
(5)不良品が発生したときに、
不良画像をPCに取り込み不良個所にマークして同時に不良理由を表示する手段する事で、
不良原因と現象を正確に把握する事が出来る。
【0016】
(6)該不良画像のみ蓄積、表示する手段と、
全ての画像を蓄積、表示する二通りの手段を有する事で
通常の運転では不良検出のみが目的であるから前者を適用する。
テスト運転では、たとえば検査対象の20個のサンプルがあり全ての画像を、
パラメータを切替ながら目視でチェックする必要があるので後者を適用する。
【0017】
(7)検査対象のエリアを指定し、
指定したエリアの画像データ及び計算結果を表示し、
これらの数値を見ながら画像処理パラメータを設定する事で、
装置運用の生産性を大きくアップする事が出来る。
【0018】
【発明の実施の形態】
本発明では、検査画像を小さなウインドーに分け、
ウインドー内の標準偏差を計算して異物の有無を判定する方法により、
高速で高精度な外観画像検査装置を実現できた。
また、画像の位置決め方法や不良画像認識方法、
パラメータ設定方法を工夫して生産性が高く使い勝手の良いシステムを実現することが出来た。
【0019】
【実施例】
第1図は本発明の実施例構成図である。
まず、1は検査対象となる製品である。
製品1はモータに取付けられた回転治具と共に回転し、
製品全体を取り込めるようになっている。
なお、治具とモータは図示していない。
【0020】
2はラインセンサカメラであり、
回転している1をコンピュータ画像として取込む装置である。
ラインセンサカメラ2は受光素子が一列の方向に配列されているため、
製品1をラインセンサカメラ2の取込動作と同期させて回転させ、
フレームグラバーボード9内で結合し、全体を構成している。
【0021】
3はLED照明であり、LEDが縦一列に配列されており、
ラインセンサカメラ2の取込列と同一方向に配列している仕組みになっている。このLED照明3は集光レンズが内蔵されており、ラインセンサカメラ2の取込列に焦点が合わせられている。
【0022】
4はLED調光ユニットであり、3の光量を調節する装置である。
調節はメインコンピュータ7から指定でき、
ラインセンサ中継ユニット6を通して行われる。
【0023】
5はラインセンサ信号ユニットであり、
2から送られてきたカメラリンク仕様の画像信号を32ビットRGBの画像信号に変換する装置である。
なお、この装置はラインセンサカメラ2の電源も兼ねている。
【0024】
6はラインセンサ中継ユニットであり、メインコンピュータ7からの制御下でラインセンサカメラ2からの画像の高速画像処理とメインコンピュータ7に転送する機能を持っている。
【0025】
7はメインコンピュータであり、ラインセンサカメラ2から送られてきた画像に対して
検出処理とラインセンサ中継ユニッ6に制御信号を送っている。
利用者はこれらに付属のキーボード、マウスを通じて操作し、検査を行う。
【0026】
8はグラフィックカードであり、
ラインセンサカメラ2の画像の表示や装置の状態を
コンピュータディスプレイ11に行う装置である。
グラフィックカード8はメインコンピュータ7に内蔵されている。
【0027】
9はラインセンサカメラ2に対応したフレームグラバーボードである。
メインコンピュータ7はこの装置を通じてラインセンサカメラ2の画像信号を受取り、
画像処理を行っている。
【0028】
10は入出力ボードであり、
ラインセンサ中継ユニッ6とメインコンピュータ7との
制御信号を入出力するための装置である。
【0029】
11はコンピュータディスプレイであり、
メインコンピュータ7に内蔵されたグラフィックカード8から出力される画像信号を表示するための装置である。
【0030】
12はシーケンサであり、ラベルを貼付する装置の動作状態が送られてくる。
ラインセンサ中継ユニッ6が中継し、メインコンピュータ7に転送している。
製品の良否判定の結果はこの信号に通じてシーケンサ12に送られ、
製品検査工程の後、不良製品の排出を行っている。
【0031】
第2図は製品を取込んだ際の画像(概略)である。
取込んだ画像を一括で画像処理した場合、
製品に含まれる意匠100が検出の妨げになることがあるため、
製品中の任意の部分を選択し、検出を行う必要がある。
【0032】
しかし、取込み動作と同期せずに回転している製品において、
製品の特定箇所を指定することは事実上不可能であり、
実現した場合でも、検出処理の高速化を妨げる可能性がある。
【0033】
これを解決するにあたり、
まず取込んだ画像中で製品の開始位置を特定できる目印を印刷した。
【0034】
これは、製品内に一定の基準位置101を印刷し、
画像処理において基準位置101を認識することで
製品の任意箇所の指定が可能とするためである。
【0035】
基準位置101は、製品中の固定位置に一定の色で印刷された矩形領域となっている。
この基準位置101を設定することにより、
回転中の製品がどのようなタイミングで取込まれても一定の場所を特定でき、
安定した検出処理を実現できる。
【0036】
第3図は、検出範囲内の標準偏差から異物202の有無を検出するアルゴリズムの概念図である。
異物202を検出する手段を複数用意することにより、
複雑な意匠を含んだ製品に対しても安定した検査が可能となるよう対応した。
主な手段としては、標準偏差の値を利用する検出方法であるが、
製品の意匠や形状に対応するため、
判定領域のサイズ変更や基準画像との比較をするなどの方法を取り入れることで対応している。
【0037】
製品中に入り込んだ異物202は、一様に黒くなる傾向がある。
そのため、取込まれた画素の標準偏差を算出した場合、
必然的に異物を含まない場合201より大きくなる結果203となる。
この性質を利用することで、製品中の異物を判定する事が可能となる。
【0038】
詳細な実装方法を述べると、選択領域内を一括して検出処理した場合、
領域内での色ムラや輝度ムラが発生していることが考えられるので、
検出精度を上げるため、まず検査領域内を16x16画素の小領域(ウィンドウ)200で分割し、
ウィンドウ200内の標準偏差を算出した。
【0039】
この時の算出された値があらかじめ設定されている検出設定値 x 定数倍の値を超えた場合、
そのウィンドウ内200には異物が存在している204という判定を行っている。
しかし、この検出方法には問題があり、
ウィンドウ200のサイズの面積を超える異物205が存在した場合、
逆に標準偏差が正常値と変わらない結果206となる場合が考えられる。
この現象を避けるため、ウィンドウのサイズを64x64に変更208し、
再度検出処理を行った後、最終的な判定結果を出力している。
【0040】
また、新たな実施例としてリファレンス画像との比較を用いる方法を提案する。判定を行う際に基準画像をあらかじめ読込んでおき、
正常であった場合のサンプルとしてリファレンス画像301を用意した。
このリファレンス画像301の同一位置の標準偏差303と現在取込まれた取込み画像300の標準偏差302を比較することで、
検査対象となる箇所が製品中のどこであったしても安定した検出を実現している。
【0041】
自動外観検査は、検査装置を利用者の要求通りに、かつ自由度の高い設定が最も重要である。
しかし、その操作が煩雑であるとか、設定が複雑すぎる場合、
利用者が使いこなせないばかりか、検査機能を十分に発揮できない可能性がある。
本システムでは、検出用パラメータ設定の容易さNG結果の有効利用、
生産管理システムとの連動に重点をおき、検査システムとしての充実化を実現している。
【0042】
まず、検査画像の使われ方であるが、
本システムでは、新製品の検出動作などのテスト動作を行う際は、
検出パラメータの設定や目視による確認のため、
良品・不良品にかかわらず全ての画像を保存しておき、
一方、通常動作の場合では後日、不良対策の資料として利用するだけであるので、
NG画像のみを保存すると言う選択が可能である。
【0043】
しかし、NG画像の数が少なかったとしても、
過去全ての画像を蓄積してはメインコンピュータ7のディスク容量が不足し、
検出処理に支障があることが考えられるので、
一定枚数を超えた画像については上書きすることでディスク容量の節約をはかっている。
【0044】
第4図は、検出パラメータの設定画面であるが、
この画面中では、検査の基準位置101を指定し、
101をもとに製品中において、任意の位置を特定することが可能である。
【0045】
これらの検出パラメータを検出結果と数値だけで作業した場合、
パラメータの設定は非常に煩雑になり、
安定した結果が出せないばかりか、
検査システムとして有効活用されない可能性がある。
しかし、本システムは画面中に選択領域の最大・最小値、標準偏差と平均値を表示している。
【0046】
また、画面のオプション指定により、検査対象領域の画面同時表示が可能である。
このため、設定が煩雑になることもなく、
容易に値を設定・変更できるため、利用者に負担をかけることなくシステム運用が可能といえる。
【0047】
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の構成例
【図2】製品取込みの概略図
【図3】異物と標準偏差の概要
【図4】基準画像を用いた検出の概要
【図5】パラメータ設定例
【符号の説明】
1  製品
2  ラインセンサカメラ
3  LED照明
4  LED調光ユニット
5  ラインセンサ信号ユニット
6  ラインセンサ中継ユニット
7  メインコンピュータ
8  グラフィックカード
9  フレームグラバーボード
10  入出力ボード
11  コンピュータディスプレイ
12  シーケンサ
100  意匠
101  基準位置
200  ウィンドウ
201  異物を含まない結果
202  異物
203  異物を含んだ結果
204  異物として捕らえた結果
205  ウィンドウの大きさを超える異物
206  大きな異物を処理した結果
208  サイズ変更後のウィンドウ
209  サイズ変更したウィンドウで捕らえた異物
300  現在取込んだ製品画像
301  リファレンス画像
302  現在取込んだ製品画像の標準偏差
303  リファレンス画像の標準偏差
[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention provides an image inspection apparatus that automatically detects an abnormality in image data captured by a camera,
The present invention relates to an "algorithm for automatically detecting an abnormality" and a "reasonable system configuration".
[0002]
[Prior art]
Conventionally, the visual inspection of a product has been mainly performed by human eyes.
Visual inspection means that the product is free from scratches,
It is checked whether there is no dirt, whether there is no color unevenness, whether there is a different part, and so on.
Inspections are sometimes made by devising the lighting so that it is easy to see, or attaching a magnifying lens.
[0003]
The mechanization of this has also been considered and is, in part, well implemented.
Specifically, cameras, lighting, driving devices, image processing hardware,
Consists of computer software.
[0004]
In addition, a technique called pattern matching is usually used in which a normal image and an inspection image are compared to determine whether there is a problem.
[0005]
[Problems to be solved by the invention]
The present invention is trying to solve the following problems.
[0006]
(1) In many cases, human inspection involves small inspection targets.
There were problems such as burden on workers due to fatigue, oversight, and individual differences in judgment.
[0007]
(2) The reason that mechanization spreads only partially
Performance cannot be improved to a truly effective level with a combination of general-purpose devices.
It has been pointed out that a dedicated system is expensive, and it is difficult to change the specification or reuse it for other products.
[0008]
(3) When performing pattern matching,
The time required for image alignment becomes a problem.
To correct vertical and horizontal deviation and rotational direction deviation,
An operation requiring a long processing time such as affine transformation of an inspection image having a large file size is required.
[0009]
(4) The operability of the conventional device was not good. Specifically, for what reason,
Was it determined to be defective? Also, where is the position determined to be defective,
I want to see the image determined to be defective. There was a strong demand from users.
Also, when changing the inspection target, it is necessary to change the parameters to be set,
If it takes a long time, the overall productivity cannot be increased.
[0010]
[Means for Solving the Problems]
The following means are proposed to solve the above problems.
[0011]
(1) To enable high-speed processing,
The inspection target image is divided into a predetermined window size (for example, 16 * 16 pixels),
Calculate the standard deviation of the image data within the window size.
The magnitude of this standard deviation is
When the value is equal to or larger than a predetermined value, a high-precision inspection can be performed without performing pattern matching due to the presence of foreign matter.
[0012]
(2) The window size is switched so that foreign substances of various sizes can be determined.
[0013]
(3) Prepare a reference image for comparison judgment,
The determination is made by comparing the standard deviation value between the reference image and the inspection target image.
This improves accuracy.
[0014]
(4) As an image positioning means,
Find a solid area in the design,
This mark is used as a reference position detection mark.
By extracting an inspection target area by relative coordinates from a reference position mark, only a necessary area is inspected to reduce a time cost.
[0015]
(5) When a defective product occurs,
By taking the defective image into the PC and marking the defective part and displaying the reason for the defect at the same time,
Defect causes and phenomena can be accurately grasped.
[0016]
(6) means for storing and displaying only the defective image;
By having two means for storing and displaying all images, the former is applied since normal operation is only for defect detection.
In a test run, for example, there are 20 samples to be inspected and all images are
The latter is applied because it is necessary to check visually while switching parameters.
[0017]
(7) Specify the area to be inspected,
Display the image data and calculation result of the specified area,
By setting image processing parameters while looking at these values,
The productivity of equipment operation can be greatly increased.
[0018]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
In the present invention, the inspection image is divided into small windows,
By calculating the standard deviation in the window and determining the presence or absence of foreign matter,
A high-speed and high-accuracy visual image inspection device was realized.
In addition, image positioning methods and bad image recognition methods,
By devising the parameter setting method, a highly productive and easy-to-use system was realized.
[0019]
【Example】
FIG. 1 is a block diagram of an embodiment of the present invention.
First, reference numeral 1 denotes a product to be inspected.
Product 1 rotates with the rotating jig attached to the motor,
The whole product can be imported.
The jig and the motor are not shown.
[0020]
2 is a line sensor camera,
This is a device for capturing the rotating 1 as a computer image.
Since the line sensor camera 2 has the light receiving elements arranged in a line,
The product 1 is rotated in synchronization with the capturing operation of the line sensor camera 2,
They are combined in the frame grabber board 9 to constitute the whole.
[0021]
Reference numeral 3 denotes LED lighting, in which LEDs are arranged in a vertical line,
The arrangement is such that they are arranged in the same direction as the row of the line sensor cameras 2. The LED illumination 3 has a built-in condenser lens, and is focused on a row of the line sensor camera 2.
[0022]
Reference numeral 4 denotes an LED dimming unit, which is a device for adjusting the amount of light of 3.
The adjustment can be specified from the main computer 7,
This is performed through the line sensor relay unit 6.
[0023]
5 is a line sensor signal unit,
2 is a device that converts the image signal of the camera link specification sent from the camera 2 into a 32-bit RGB image signal.
This device also serves as a power supply for the line sensor camera 2.
[0024]
A line sensor relay unit 6 has a function of performing high-speed image processing of an image from the line sensor camera 2 under the control of the main computer 7 and transferring the image to the main computer 7.
[0025]
Reference numeral 7 denotes a main computer, which sends a control signal to the line sensor relay unit 6 for detection processing and an image sent from the line sensor camera 2.
The user performs an inspection by operating the keyboard and mouse attached to these.
[0026]
8 is a graphic card,
This is a device for displaying the image of the line sensor camera 2 and the state of the device on the computer display 11.
The graphic card 8 is built in the main computer 7.
[0027]
Reference numeral 9 denotes a frame grabber board corresponding to the line sensor camera 2.
The main computer 7 receives the image signal of the line sensor camera 2 through this device,
Image processing is being performed.
[0028]
10 is an input / output board,
This is a device for inputting and outputting control signals between the line sensor relay unit 6 and the main computer 7.
[0029]
11 is a computer display,
This is a device for displaying an image signal output from the graphic card 8 built in the main computer 7.
[0030]
Reference numeral 12 denotes a sequencer to which the operation state of the device for attaching a label is sent.
The line sensor relay unit 6 relays and transfers the data to the main computer 7.
The result of the quality judgment of the product is sent to the sequencer 12 through this signal,
After the product inspection process, defective products are discharged.
[0031]
FIG. 2 is an image (schematic) when a product is taken in.
If you process the imported images at once,
Because the design 100 included in the product may hinder detection,
It is necessary to select an arbitrary part in the product and perform detection.
[0032]
However, for products that are rotating without being synchronized with the capture operation,
It is virtually impossible to specify a specific part of the product,
Even if it is realized, there is a possibility that speeding up of the detection processing may be hindered.
[0033]
To solve this,
First, a mark was printed to identify the start position of the product in the captured image.
[0034]
This prints a fixed reference position 101 in the product,
This is because an arbitrary portion of the product can be specified by recognizing the reference position 101 in the image processing.
[0035]
The reference position 101 is a rectangular area printed in a fixed color in a product at a fixed color.
By setting this reference position 101,
No matter when the rotating product is taken in, you can identify a certain place,
Stable detection processing can be realized.
[0036]
FIG. 3 is a conceptual diagram of an algorithm for detecting the presence or absence of a foreign substance 202 from a standard deviation within a detection range.
By preparing a plurality of means for detecting the foreign matter 202,
We have responded so that stable inspection is possible even for products containing complex designs.
The main method is a detection method that uses the value of the standard deviation.
In order to correspond to the design and shape of the product,
This is dealt with by adopting a method such as changing the size of the determination area or comparing with the reference image.
[0037]
The foreign matter 202 that has entered the product tends to be uniformly black.
Therefore, when calculating the standard deviation of the captured pixels,
In the case where no foreign matter is included, the result 203 becomes larger than the result 201.
By utilizing this property, it is possible to determine a foreign substance in a product.
[0038]
To describe the detailed implementation method, if the detection processing is performed collectively within the selected area,
Since it is considered that color unevenness and luminance unevenness have occurred in the area,
In order to increase the detection accuracy, the inspection area is first divided by a small area (window) 200 of 16 × 16 pixels,
The standard deviation within the window 200 was calculated.
[0039]
If the calculated value at this time exceeds the value of the preset detection set value x constant times,
It is determined that there is a foreign substance 204 in the window 200.
However, there is a problem with this detection method,
If there is a foreign substance 205 exceeding the area of the size of the window 200,
Conversely, a case where the standard deviation does not change from the normal value to result 206 may be considered.
To avoid this phenomenon, change the window size to 64x64 208,
After performing the detection process again, the final determination result is output.
[0040]
Further, a method using comparison with a reference image is proposed as a new embodiment. When making a judgment, read the reference image in advance,
A reference image 301 was prepared as a normal sample.
By comparing the standard deviation 303 of the same position of the reference image 301 with the standard deviation 302 of the currently captured image 300,
Stable detection is realized regardless of where the inspection target is in the product.
[0041]
In the automatic appearance inspection, it is most important to set the inspection apparatus as requested by the user and to have a high degree of freedom.
However, if the operation is complicated or the settings are too complicated,
In addition to the user's inability to use it, there is a possibility that the inspection function cannot be fully exhibited.
In this system, it is easy to set the parameters for detection.
The emphasis is on interlocking with the production management system, and the system has been enhanced as an inspection system.
[0042]
First, how to use inspection images,
In this system, when performing a test operation such as a new product detection operation,
For setting detection parameters and checking visually,
Save all images regardless of good or bad,
On the other hand, in the case of normal operation, it is only used as a material for defect countermeasures at a later date,
It is possible to select to save only NG images.
[0043]
However, even if the number of NG images is small,
If all the images are stored in the past, the disk capacity of the main computer 7 becomes insufficient,
Since it is possible that there is a problem with the detection process,
Disk space is saved by overwriting images exceeding a certain number.
[0044]
FIG. 4 shows a screen for setting the detection parameters.
In this screen, specify the reference position 101 of the inspection,
It is possible to specify an arbitrary position in the product based on 101.
[0045]
If you work with these detection parameters using only detection results and numerical values,
Setting parameters is very complicated,
Not only can you not get stable results,
It may not be used effectively as an inspection system.
However, this system displays the maximum / minimum value, standard deviation and average value of the selected area on the screen.
[0046]
Further, the screen can be simultaneously displayed in the inspection target area by specifying the screen options.
Because of this, setting does not become complicated,
Since the value can be easily set and changed, it can be said that the system can be operated without putting a burden on the user.
[0047]
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is an example of the configuration of the present invention. FIG. 2 is a schematic diagram of product take-in. FIG. 3 is an outline of foreign matter and standard deviation. FIG. 4 is an outline of detection using a reference image. FIG. 5 is an example of parameter setting. Description】
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Product 2 Line sensor camera 3 LED illumination 4 LED dimming unit 5 Line sensor signal unit 6 Line sensor relay unit 7 Main computer 8 Graphic card 9 Frame grabber board 10 Input / output board 11 Computer display 12 Sequencer 100 Design 101 Reference position 200 Window 201 Result including no foreign matter 202 Foreign matter 203 Result including foreign matter 204 Result obtained as a foreign matter 205 Foreign matter exceeding the window size 206 Result of processing a large foreign matter 208 Window 209 after resizing the size Foreign matter caught in the resized window 300 Currently acquired product image 301 Reference image 302 Standard deviation of currently acquired product image 303 Standard deviation of reference image

Claims (8)

検査対象物の画像をメモリー内、
またはコンピューターに取り込んで該取り込み画像に対して異物の検出を行なう外観画像検査装置において、
検査対象画像を所定ウインドーサイズ(たとえば16*16画素)に分割し、
該ウインドーサイズ内画像データの標準偏差を計算する手段を有し、
該標準偏差の大きさが、所定の値以上の場合は異物ありと判定する事を特徴とする。
The image of the inspection object is stored in the memory,
Or in the appearance image inspection device that captures in a computer and detects foreign matter in the captured image,
The inspection target image is divided into a predetermined window size (for example, 16 * 16 pixels),
Means for calculating a standard deviation of the image data within the window size,
When the magnitude of the standard deviation is equal to or larger than a predetermined value, it is determined that there is a foreign substance.
上記1において、
検査対象内の該異物の大きさに応じて
該ウインドーサイズを切りかえる手段を有することを特徴とする外観画像検査装置。
In the above 1,
An appearance image inspection apparatus comprising: means for switching the window size according to the size of the foreign matter in an inspection object.
上記1において、
比較判定用のレファレンス画像を用意して、
該レファレンス画像と該検査対象画像の同じ領域で該該ウインドーサイズを設定し、
該検査対象画像の該標準偏差値が該レファレンス画像の
該標準偏差値に対し所定倍以上の場合は異物ありと判定する事を特徴とする。
In the above 1,
Prepare a reference image for comparison judgment,
Setting the window size in the same region of the reference image and the inspection target image,
When the standard deviation value of the inspection target image is equal to or more than a predetermined multiple of the standard deviation value of the reference image, it is determined that there is a foreign substance.
検査対象物の画像をメモリー内、
またはコンピューターに取り込んで該取り込み画像に対して
異物の検出を行なう外観画像検査装置において、
該対象画像のデザイン中に、基準位置検出用のマークを設定する手段を有し、
該基準位置マークは、所定エリア内に連続する固定色で判定する事を特徴とする。
The image of the inspection object is stored in the memory,
Or in an appearance image inspection apparatus that detects a foreign substance in the captured image by capturing the captured image,
During the design of the target image, has a means for setting a mark for reference position detection,
The reference position mark is characterized by being determined by a fixed color that is continuous within a predetermined area.
上記4において、
該基準位置マークからの相対座標で検査対象エリアを抽出する事を特徴とする。
In the above 4,
The inspection target area is extracted based on the relative coordinates from the reference position mark.
検査対象物の画像をメモリー内、
またはコンピューターに取り込んで該取り込み画像に対して
異物の検出を行なう外観画像検査装置において、不良品が発生したときに、
該不良画像をPCに取り込み不良個所にマークする手段と不良理由を表示する手段を有する事を特徴とする。
The image of the inspection object is stored in the memory,
Or, in the appearance image inspection device that detects a foreign substance in the captured image by capturing the captured image, when a defective product occurs,
It is characterized in that it has means for taking in the defective image into the PC, marking the defective portion, and displaying the reason for the defect.
上記6において、
該不良画像のみ蓄積、表示する手段と、
全ての画像を蓄積、表示する二通りの手段を有する事を特徴とする。
In the above item 6,
Means for storing and displaying only the defective image;
It is characterized by having two means for storing and displaying all images.
検査対象物の画像をメモリー内、
またはコンピューターに取り込んで該取り込み画像に対して
異物の検出を行なう外観画像検査装置において、
検査対象のエリアを指定する手段を持ち、
指定したエリアの画像データ及び計算結果を表示する手段を持ち、
これらの数値を参考にして目的の画像処理パラメータを設定できる事を特徴とする。
The image of the inspection object is stored in the memory,
Or in the appearance image inspection device that captures in a computer and detects foreign matter in the captured image,
It has a means to specify the area to be inspected,
It has a means to display image data and calculation results of the specified area,
It is characterized in that a desired image processing parameter can be set with reference to these numerical values.
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014525042A (en) * 2011-07-28 2014-09-25 カーハーエス・ゲゼルシャフト・ミト・ベシュレンクテル・ハフツング Inspection unit
US11836911B2 (en) 2017-07-26 2023-12-05 Canon Kabushiki Kaisha Image data management method, production apparatus, production system, image data management method for production system, and non-transitory computer-readable recording medium

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