JP2004318488A - Product inspection method and product inspection device - Google Patents

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JP2004318488A
JP2004318488A JP2003111452A JP2003111452A JP2004318488A JP 2004318488 A JP2004318488 A JP 2004318488A JP 2003111452 A JP2003111452 A JP 2003111452A JP 2003111452 A JP2003111452 A JP 2003111452A JP 2004318488 A JP2004318488 A JP 2004318488A
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JP
Japan
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image data
product
inspection
pattern
product inspection
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Japanese (ja)
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Manabu Toyonaga
学 豊永
Norio Sakamoto
範雄 坂本
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Konica Minolta Photo Imaging Inc
Original Assignee
Konica Minolta Photo Imaging Inc
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To solve the problem that a conventional product inspection which detects the incorporation of the different kind of product and a defective product by performing pattern matching using a registered master pattern requires time and man-hours for registering the master pattern, resulting in high inspection cost. <P>SOLUTION: By performing pattern matching mutually between products included in the aggregate of products, the processes of production and registration of the master pattern are eliminated. <P>COPYRIGHT: (C)2005,JPO&NCIPI

Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は画像処理の技術を用いて製品検査を行う製品検査方法及び製品検査装置に関し、特に、複数の製品が1個のパッケージに纏められた製品パッケージにおける異種製品の混入や、製品包装の良否の検査を行う製品検査方法及び検査装置に関する。
【0002】
【従来の技術】
画像処理技術を用いた製品の検査では、登録されたマスターパターンからなるテンプレートを用いて製品のパターンを照合する製品検査方法が用いられており、例えば、特許文献1では、マスターパターンを用いたパターンマッチングにより検査を行う場合に、検査対象画像とマスターパターンとの差分画像としきい値とを比較する比較方法を改良して、検査対象の大きさのばらつきによる誤認識を防止している。
【0003】
【特許文献1】
特開2002−183733号公報
【0004】
【発明が解決しようとする課題】
特許文献1の方法のように、マスターパターンを用いる製品検査方法では、マスターパターンを予め登録する必要があるために、マスターパターンの登録に時間と工数を必要とするという問題がある。
【0005】
検査の対象となるパターンは1製品について数個から数十個あり、多品種の検査を行うためには、相当数のマスターパターンの事前登録が必要になって、その作業工数が負担となる。
【0006】
本発明は、マスターパターンの事前登録に要する時間及び労力を軽減して製造コストを引き下げることを目的とする。
【0007】
登録されたマスターパターンを用いたパターンマッチングにより検査を行う場合にも、マスターパターン作成の工数を出来る限り圧縮することが望ましい。
【0008】
本発明は、また、マスターパターン作成の工数を圧縮することにより、検査コスト、ひいては製造コストを低減することを目的とする。
【0009】
本発明は、さらに、パターンマッチングにより製品の検査を行う技術における、検査精度及び信頼性を向上することを目的とする。
【0010】
【課題を解決するための手段】
前記した本発明の目的は下記の発明により達成される。
【0011】
1.複数の製品の集合体を撮影し、画像データに変換し、該画像データを処理して、前記集合体に異種製品又は不良製品が混入しているか否かを検査する製品検査方法において、
前記複数製品個々の前記画像データを相互に比較するパターンマッチングにより、検査を行うことを特徴とする製品検査方法。
【0012】
2.複数の前記集合体を連続して検査ステーションに供給し、検査を行う場合に、前の検査で前記集合体から取得した前記画像データを、後の前記集合体の検査に用いることを特徴とする前記1に記載の製品検査方法。
【0013】
3.複数の製品の集合体を撮影して、画像データに変換し、該画像データと登録された基準パターンとの間でパターンマッチングを行って、前記集合体に異種製品又は不良製品が混入しているか否かを検査する製品検査方法において、
前記基準パターンが適用される一つの領域を決定し、前記基準パターンが適用される他の領域の位置を、前記一つの領域を基準とした座標計算により決定することを特徴とする製品検査方法。
【0014】
4.前記基準パターンを用いたパターンマッチングにより、前記座標計算により決定された前記他の領域の位置を補正することを特徴とする前記3に記載の製品検査方法。
【0015】
5.複数の製品の集合体を撮影し、画像データに変換し、該画像データを処理して、前記集合体に異種製品又は不良製品が混入しているか否かを検査する製品検査方法において、
基準パターンを用いて、検査領域内全体を走査してパターンマッチングを行い、前記基準パターンに対する全体モデル相関値を算出するとともに、前記基準パターンを分割して得た分割画像を用いてパターンマッチングを行って得た分割モデル相関値を算出し、前記全体モデル相関値及び前記分割モデル相関値を用いて検査を行うことを特徴とする製品検査方法。
【0016】
6.パターンマッチングにより、異種製品又は不良製品の混入を検査する製品検査方法において、
少なくとも、基準パターンを用いたパターンマッチングにより得られた相関値、パターンマッチングにより得られる正規化相関値及び面積差分因子を用いて、基準パターンと対象製品との類似性を判定することを特徴とする製品検査方法。
【0017】
7.パターンマッチングにより、異種製品又は不良製品の混入を検査する製品検査方法において、二次元画像データ及び一方向から投影した投影像の一次元画像データに基づいて製品検査を行うことを特徴とする製品検査方法。
【0018】
8.撮影により画像データを生成する撮影手段及び該撮影手段が生成した画像データを画像処理する画像処理手段を有する製品検査装置において、
前記画像処理手段は、前記複数製品個々の前記画像データを相互に比較するパターンマッチングにより、製品の集合体における異種製品の混入又は不良製品の混入を検出することを特徴とする製品検査装置。
【0019】
9.前記画像処理手段は、連続して供給される製品の集合体の検査を行う場合に、前の検査で前記集合体から取得した前記画像データを、後の前記集合体の検査に用いることを特徴とする前記8に記載の製品検査装置。
【0020】
10.撮影により画像データを生成する撮影手段及び該撮影手段が生成した画像データを画像処理する画像処理手段を有する製品検査装置において、
前記画像処理手段は、前記基準パターンが適用される一つの領域を決定し、前記基準パターンが適用される他の領域の位置を、前記一つの領域を基準とした座標計算により決定することを特徴とする製品検査装置。
【0021】
11.前記画像処理手段は、前記基準パターンを用いたパターンマッチングにより、前記座標計算により決定された前記他の領域の位置を補正することを特徴とする前記10に記載の製品検査装置。
【0022】
12.撮影により画像データを生成する撮影手段及び該撮影手段が生成した画像データを画像処理する画像処理手段を有する製品検査装置において、
前記画像処理手段は、基準パターンを用いて、検査領域内全体を走査してパターンマッチングを行い、前記基準パターンに対する全体モデル相関値を算出するとともに、前記基準パターンを分割して得た分割画像を用いてパターンマッチングを行って得た分割モデル相関値を算出し、前記モデル全体相関値及び前記分割モデル相関値を用いて検査を行うことを特徴とする製品検査装置。
【0023】
13.撮影により画像データを生成する撮影手段及び該撮影手段が生成した画像データを画像処理する画像処理手段を有する製品検査装置において、
前記画像処理手段は、少なくとも、基準パターンを用いたパターンマッチングにより得られた相関値、パターンマッチングにより得られる正規化相関値及び面積差分因子を用いて、基準パターンと対象製品との類似性を判定することを特徴とする製品検査装置。
【0024】
14.撮影により画像データを生成する撮影手段及び該撮影手段が生成した画像データを画像処理する画像処理手段を有し、該画像処理手段が、二次元画像データを用いたパターンマッチングにより製品検査を行う製品検査装置において、
前記画像処理手段は、前記二次元画像データを一方向から投影した投影像の一次元画像データに変換し、該一次元画像データに基づいて製品検査を行うことを特徴とする製品検査装置。
【0025】
【発明の実施の形態】
図1は本発明の実施の形態に係る製品検査装置の概略を示す。
【0026】
1は検査対象である製品の集合体としてのパッケージであり、たとえば、20個の同一種類のフィルムを1個にまとめたパッケージである。市場には、パッケージ1の形態で供給される。従って、工場での出荷から小売店への配送までの過程における運送や取り扱いはパッケージ1の形態で行われる。以下の説明において検査対象であるパッケージ1をワークという。
【0027】
2は二次元CCDカメラからなる撮影手段であり、ワーク1を撮影して画像データを生成する。図2に撮影手段2が撮影した画像の一例を示す。
【0028】
3はパーソナルコンピュータ等からなる画像処理手段であり、撮影手段1が生成した画像データを処理する。処理の内容は以下に説明するように、輪郭強調等の画像処理、パターン認識及びパターンマッチングが主である。
<登録されたマスターパターンを用いない検査>
本発明は、登録されたマスターパターンを用いることなく、ワークを撮影して得られた画像データを用いて検査を行う方法及び装置を提供する。
【0029】
図2によりこのような製品検査方法を説明する。
撮影により取得された画像データからワークの画像W1を得て、画像W1から1個の製品の部分写真を切り出し、これをパターンマッチングのためのテンプレートTとして用いる。部分写真の切り出しは、画像W1を画像処理して、繰り返しパターンを認識し、認識した繰り返しパターンから、テンプレートTを形成する矩形の輪郭を決定することにより行われる。
【0030】
なお、以下の説明において、パターンP1〜Pnを形成している1個、1個の製品を個製品という。
【0031】
たとえば、1番目のパターンP1の位置を基準位置とし、パターンP1を基準パターン、すなわち、テンプレートTとし、パターンP2とパターンマッチングする。以後、パターンPmとパターンPm+1とをパターンマッチングすることにより、一つのワークの全個製品についての検査が行われる。
【0032】
図3は本発明の実施の形態に係る製品検査方法における検査工程のフローチャートである。
【0033】
ステップS1において、ワークを撮影し画像データを取得する。
ステップS2において、取得した画像データに対して前処理を行う。前処理は、エッジ強調等のように画像に含まれるパターンを強調し、以下に説明する検査ウィンドウ及び分割画像の抽出を正確、かつ、容易にする為の処理である。
【0034】
ステップS3において、検査ウィンドウの切り出しを行う。図4は検査ウィンドウ切り出しの概念図であり、図示のように、エッジ強調されたワークの画像に存在する10個の個製品の輪郭から10個の矩形の検査ウィンドウW2を設定する。検査ウィンドウW2は図2におけるパターンP1〜Pnに対応するものである。
【0035】
ステップS4において、所定の基準位置のウィンドウW2内を、たとえば、図5に示すような複数の分割画像DW1、DW2、DW3に分割する。分割画像DW1、DW2、DW3は、たとえば、図5に示すように、ウィンドウ内に存在する特徴的なパターンを特定する領域であり、分割画像DW1、DW2、DW3は、前記特徴的なパターンをパターン認識により特定し、特定された前記特徴的なパターンの周囲に所定量の若干の余白を付加した矩形領域を設定することにより、作成される。
【0036】
ステップS5において、基準位置、たとえば、図2におけるパターンP1の位置における個製品の全体画像及び分割画像を基準パターン、すなわちテンプレートとして、他位置のパターン、たとえば、パターンP2の全体画像及び分割画像との間でパターンマッチングを実施する。なお、全体画像は、たとえば、図2におけるテンプレートTで示すような検査ウィンドウ全体の画像である。このようなパターンマッチングをパターンPmとPm+1について繰り返し実施して、1ワークの全個製品についてのパターンマッチングを実施する。
【0037】
ステップS6において、全体画像のパターンマッチングにより得られる全体モデル相関値及び分割画像のパターンマッチングにより得られる分割モデル相関値を算出する。
【0038】
ステップS5及びステップS6を1ワーク内の全個製品について実施し、1ワークのデータを取得する。
【0039】
ステップS7において、算出された全体モデル相関値及び分割モデル相関値からなる1ワークのデータに関して、閾値と比較し、ワークの合格・不合格を判定する。
【0040】
ステップ7の合格・不合格の判定アルゴリズムについて、写真フィルム製品の場合の例を説明する。
【0041】
パターンマッチングによる検査は、基本的には、パターンマッチングにより得られる相関値の大小の判定により行われる。同一又は類似のパターン間では相関値が高く、異なるパターン間では、相関値が低い。従って、同一製品の相関値は高いが、異種製品や不良製品の相関値は低いので、閾値を用いた判定により異種製品や不良製品を検出することができる。パターンマッチングのテンプレートには、図6に示す画像が用いられる。
【0042】
図6(a)の全面テンプレート(全体画像)は、各個製品の合否、すなわち、製品の合格・不合格を判定するための基礎材料として用いられる。全面テンプレートを用いたパターンマッチングでは、横書きの文字が縦になるように、縦横の方向を違えてパッケージに詰めた方向違いの場合や、異なる品種、例えば、ISO1600の製品群にISO400の個製品が混入た場合等に、特に、相関値に大きな差が出るので、これらの不良原因を確実に検出することができる。
【0043】
図6(b)の品名テンプレート(分割画像)は、異品種の混入を検出するのに有効である。
【0044】
図6(c)の感度テンプレート(分割画像)は、感度の異なるフィルム製品の混入を検出するのに有効である。
【0045】
図6(d)の枚数テンプレート(分割画像)は、枚数の異なるフィルム製品の混入を検出するのに有効である。
【0046】
図6(a)の全面テンプレートを用いたパターンマッチングにより、多種類のフィルム製品の大部分について、識別することが可能であり、異種製品の混入を検出することが出来るが、例えば、枚数が異なる同一種類のフィルムの異種製品や、特定の類似したデザインの異種製品に関しては、全面テンプレートを用いたパターンマッチングでは、両者ともに高い相関値を示し、異種製品の混入を確実に検出することが出来ない場合がある。
【0047】
この場合には、品名テンプレート、感度テンプレート及び枚数テンプレートを用いたパターンマッチングを適宜組み合わせて実施する。
【0048】
全面テンプレートによるパターンマッチングの相関値に判別可能な差がない場合でも、品名テンプレート、感度テンプレート及び枚数テンプレートのパターンマッチングの相関値のいずれかには、判別可能な差があるので、異種製品や不良製品の混入を確実に検出することが出来る。
【0049】
また、縦横が違ったり、天地逆に詰められた個製品も前記の各種テンプレートを用いたパターンマッチングにより確実に検出することができる。
【0050】
個製品のデータを総合し、一個の不合格個製品もない場合に、合格ワークと判定し、それ以外を不合格ワークと判定する。
【0051】
合格の場合(S8のYes)、ステップS9において、基準位置の全体画像及び分割画像の画像データを画像処理手段のメモリに基準パターンのデータとして記憶する。記憶されたデータは、次の個製品に関するパターンマッチングにおいて用いられる。不合格個製品のデータは記憶されない。従って、不合格と判定したワークの次のワークの検査においては、不合格と判定したワークの検査の前の検査において作成されたデータが用いられる。
【0052】
1個のワークの検査が終了すると、次のワークについて、ステップS1〜S4と同等なステップS1A〜S4Aを実施し、ステップS4Aに続くステップS10において、前の検査でメモリに記憶されたデータを基準パターンとしたパターンマッチングを実施する。
【0053】
ステップS10に続いて、ステップS6〜ステップS9と同等なステップS6A〜S9Aを実施して次のワークの検査を終了する。
【0054】
以後、ステップS1A〜ステップS9Aを繰り返すことにより、連続して供給されるワークを検査し、全ワークの検査が終了したら(S11のYes)、終了する。
<登録されたマスターパターンを用いる検査>
一つのパッケージに異品種が混入する確率が高い場合には、前記に説明した方法を用いると、マスターパターンが各ワーク毎に更新されるのではなく、次の次のワークへというように持ち越される場合が多くなる。また、基準位置を設定したときに、基準位置に存在する個製品が不合格で、マスターパターンの設定工程が複雑になる等々の理由から、検出精度が低下したり、検査時間が長くなる場合がある。
【0055】
従って、異品種混入の確率が高い場合には、マスターパターンを事前に登録する従来の方法が用いられる。登録したマスターパターンを用いる場合にも、マスターパターン登録の工数を削減することが望ましい。本発明においては、座標計算を用いて複数パターンからなるマスターパターンの作成を行っている。
【0056】
図7(a)に示すように、パターンP1からなるテンプレートを作成するが、パターンP1は、図1の二次元CCDカメラ2を用いて製品を撮影し、撮影により取得した画像を処理することにより取得され登録されたものである。
【0057】
個製品10個のパッケージからなるワークの場合、座標計算により、パターンP2からP10までの位置p1〜p10が決定され、位置p1〜p10にパターンP1を貼り付けることにより、図7(b)に示す基準パターンP1〜P10が作成される。座標計算は、パターンP1に対する掛け算からなる単純なものでもよいが、次のようにして各パターンP2〜P10の位置を補正することも可能である。
【0058】
ワークを撮影手段2で撮影し、取得した画像データを画像処理して画像データを取得する。
【0059】
取得した画像データに対して、図7(a)に示す基準パターンP1を用いてパターンマッチングを行い、相関値の極大点を抽出することにより、各基準パターンP1〜P10の位置を求める。このようにして求めた各パターンの位置で、座標計算により求めた位置を補正する。例えば、座標計算により求められた位置の一部をパターンマッチングにより求めた位置で置換する等の補正が行われる。
【0060】
基準パターンを用い、補正された検査領域でパターンマッチングが行われるが、座標計算から得られた位置を補正する補正計算を用いることにより、位置精度が向上し、誤検出の確率を下げることができる。
<検出精度及び検出信頼性の向上>
以下に説明する発明は、登録されたマスターパターンを用いる製品検査方法及び登録されたマスターパターンを用いない製品検査方法のいずれにも適用することができる。
【0061】
図3に示す検査工程におけるステップ5において行っている、全体画像のテンプレートと分割画像のテンプレートとを用いたパターンマッチングによる検査は、登録したマスターパターンを用いた検査にも使用することができる。
【0062】
すなわち、予め登録したマスターパターンのテンプレートを用意し、テンプレートの検査ウィンドウで画像を走査することにより、個製品の位置を検出する。検出した位置に検査ウィンドウを設定するともに、該検査ウィンドウを分割して、分割画像を得、分割画像から図5に示す分割画像のテンプレートを作成する。
【0063】
登録されたマスターパターンのテンプレート及び分割画像の前記テンプレートを用いてパターンマッチングを行い全体モデル相関値及び分割モデル相関値を求める。
【0064】
求められた相関値から、個製品のパターンを相互にパターンマッチングする検査で前記に説明したように、合格製品と不合格製品との判定を高い精度で行うことが出来る。
【0065】
このように、各種テンプレートを用いたパターンマッチングにより高精度で、異種製品や不良製品の混入を検出することができるが、本発明においては、パターンマッチングにおいて求める相関値として、正規化相関値を用いるとともに、面積差分因子をパターンの類似性を評価する評価因子して追加することにより、合否判定の精度をさらに高めている。
【0066】
正規化相関値は、一定面積を持った一定形状の検査ウィンドウを設定し、該検査ウィンドウ内でパターンマッチングを実行して得られる相関値である。また、面積差分因子は、前記検査ウィンドウ内における一定値以上の濃度を持った画素数である。
【0067】
図5、6に示すようなパターンに応じた大きさ、形状のテンプレートを用いたパターンマッチングから得られた相関値と、前記正規化相関値と、前記面積差分因子とを用いて、製品の合否を判定することにより、製品を撮影する際の照明光の影響によるノイズ等を除去することが可能となり、検査の精度及び信頼性をより一層向上することができる。
【0068】
このような正規化相関値を用いたパターンマッチングにおいて、検査対象エリアの面積が小さいために、検査誤差が生ずる場合がある。
【0069】
本発明においては、次のような手法を用いてこのような問題を解決している。
二次元の画像データを任意方向の座標軸に投影して、一次元データを作成し、作成された一次元データを検査に用いる。
【0070】
すなわち図10に示すように、二次元座標に展開されたデータ、すなわち二次元画像データを座標軸Xに投影して、一次元座標に展開されたデータすなわち、一次元画像データを取得する。
【0071】
取得した一次元画像データを、たとえば、相関値の重み付けに用いる。
【0072】
【発明の効果】
請求項1、2、8又は9の発明より、パターンマッチングのためのマスターパターンの登録作業がなくなるので、検査に要する作業量が軽減され、検査コストを引き下げることが可能になる。
【0073】
請求項2又は9の発明により、検査対象の切り替え時にテンプレートの作成作業が無くなるので、検査速度を上げることができるとともに、信頼性の高い検査が可能になる。
【0074】
請求項3、4、10又は11の発明により、マスターパターンの作成、登録に要する作業量及び時間を圧縮することが可能となり、検査コストが低減される。
【0075】
請求項4又は11の発明により、製品集合体中の各製品の位置が正確に反映されたマスターパターンが作成されるので、異種製品や不良製品の混入の誤検出が低減され、信頼性及び安定性に優れた検査が可能になる。
【0076】
請求項5〜7、12〜14のいずれかの発明により、異種製品や不良製品の混入の誤検出が低減され、信頼性及び安定性に優れた検査が可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の実施の形態に係る製品検査装置の概略を示す図である。
【図2】検査対象であるワークの写真である。
【図3】本発明の実施の形態に係る製品検査方法における検査工程のフローチャートである。
【図4】検査ウィンドウ切り出しの概念図である。
【図5】分割画像を示す図である。
【図6】各種テンプレートを示す図である。
【図7】基準パターンが適用される領域の位置の設定を説明する図である。
【図8】二次元画像を投影して得られる一次元画像を示す図である。
【符号の説明】
1 ワーク
2 撮影手段
3 画像処理手段
W1、W3 画像
T テンプレート
P1、Pm、Pm+1、Pn パターン
W2 ウィンドウ
DW1、DW2、DW3 分割画像
[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a product inspection method and a product inspection device for performing a product inspection using an image processing technique, and in particular, mixing of different types of products in a product package in which a plurality of products are integrated into one package, and the quality of product packaging. The present invention relates to a product inspection method and an inspection device for inspecting a product.
[0002]
[Prior art]
In a product inspection using an image processing technique, a product inspection method of matching a product pattern using a template including a registered master pattern is used. For example, in Patent Document 1, a pattern using a master pattern is used. When an inspection is performed by matching, a comparison method for comparing a threshold image with a difference image between an inspection target image and a master pattern is improved to prevent erroneous recognition due to a variation in the size of the inspection target.
[0003]
[Patent Document 1]
JP 2002-183733 A
[Problems to be solved by the invention]
In a product inspection method using a master pattern as in the method of Patent Document 1, it is necessary to register the master pattern in advance, so that there is a problem that registration of the master pattern requires time and man-hours.
[0005]
There are several to several tens of patterns to be inspected for one product, and in order to inspect a wide variety of products, it is necessary to register a considerable number of master patterns in advance, and the work man-hour is burdensome.
[0006]
An object of the present invention is to reduce the time and labor required for pre-registration of a master pattern and to reduce manufacturing costs.
[0007]
Even when the inspection is performed by pattern matching using a registered master pattern, it is desirable to reduce the number of steps for creating the master pattern as much as possible.
[0008]
Another object of the present invention is to reduce inspection costs and, consequently, manufacturing costs by reducing the number of steps for creating a master pattern.
[0009]
Another object of the present invention is to improve inspection accuracy and reliability in a technology for inspecting a product by pattern matching.
[0010]
[Means for Solving the Problems]
The above object of the present invention is achieved by the following invention.
[0011]
1. In a product inspection method of photographing an aggregate of a plurality of products, converting the image data into image data, processing the image data, and inspecting whether or not a heterogeneous product or a defective product is mixed in the aggregate.
A product inspection method, wherein inspection is performed by pattern matching for comparing the image data of each of the plurality of products with each other.
[0012]
2. A plurality of the aggregates are continuously supplied to an inspection station, and when an inspection is performed, the image data acquired from the aggregates in a previous inspection is used for an inspection of the subsequent aggregate. 2. The product inspection method according to the above 1.
[0013]
3. Photographing an aggregate of a plurality of products, converting the image data into image data, performing pattern matching between the image data and a registered reference pattern, and checking whether the aggregate contains a heterogeneous product or a defective product. In the product inspection method of inspecting whether or not
A product inspection method, wherein one area to which the reference pattern is applied is determined, and the position of another area to which the reference pattern is applied is determined by coordinate calculation based on the one area.
[0014]
4. 4. The product inspection method according to the item 3, wherein the position of the other area determined by the coordinate calculation is corrected by pattern matching using the reference pattern.
[0015]
5. In a product inspection method of photographing an aggregate of a plurality of products, converting the image data into image data, processing the image data, and inspecting whether or not a heterogeneous product or a defective product is mixed in the aggregate.
Using the reference pattern, the entire inspection area is scanned and pattern matching is performed, an overall model correlation value for the reference pattern is calculated, and pattern matching is performed using the divided image obtained by dividing the reference pattern. A product inspection method comprising: calculating a divided model correlation value obtained as described above; and performing an inspection using the overall model correlation value and the divided model correlation value.
[0016]
6. In the product inspection method of inspecting the mixture of different products or defective products by pattern matching,
At least using the correlation value obtained by pattern matching using the reference pattern, the normalized correlation value obtained by pattern matching, and the area difference factor, determining the similarity between the reference pattern and the target product. Product inspection method.
[0017]
7. A product inspection method for inspecting the mixture of different products or defective products by pattern matching, wherein the product inspection is performed based on two-dimensional image data and one-dimensional image data of a projected image projected from one direction. Method.
[0018]
8. In a product inspection apparatus having an imaging unit that generates image data by imaging and an image processing unit that performs image processing on the image data generated by the imaging unit,
A product inspection apparatus, wherein the image processing means detects mixing of different types of products or mixing of defective products in a set of products by pattern matching for comparing the image data of each of the plurality of products with each other.
[0019]
9. The image processing means, when performing an inspection of an aggregate of products supplied continuously, using the image data acquired from the aggregate in a previous inspection for an inspection of the subsequent aggregate. 9. The product inspection device according to the above item 8.
[0020]
10. In a product inspection apparatus having an imaging unit that generates image data by imaging and an image processing unit that performs image processing on the image data generated by the imaging unit,
The image processing means determines one area to which the reference pattern is applied, and determines the position of another area to which the reference pattern is applied by coordinate calculation based on the one area. And product inspection equipment.
[0021]
11. The product inspection apparatus according to claim 10, wherein the image processing unit corrects the position of the other area determined by the coordinate calculation by pattern matching using the reference pattern.
[0022]
12. In a product inspection apparatus having an imaging unit that generates image data by imaging and an image processing unit that performs image processing on the image data generated by the imaging unit,
The image processing means performs pattern matching by scanning the entire inspection area using a reference pattern, calculates an overall model correlation value for the reference pattern, and generates a divided image obtained by dividing the reference pattern. A product inspection apparatus comprising: calculating a divided model correlation value obtained by performing pattern matching using the same; and performing an inspection using the overall model correlation value and the divided model correlation value.
[0023]
13. In a product inspection apparatus having an imaging unit that generates image data by imaging and an image processing unit that performs image processing on the image data generated by the imaging unit,
The image processing means determines a similarity between the reference pattern and the target product using at least a correlation value obtained by pattern matching using the reference pattern, a normalized correlation value obtained by pattern matching, and an area difference factor. A product inspection device.
[0024]
14. A product that has image capturing means for generating image data by image capturing and image processing means for performing image processing on the image data generated by the image capturing means, wherein the image processing means performs product inspection by pattern matching using two-dimensional image data In the inspection device,
The product inspection apparatus, wherein the image processing means converts the two-dimensional image data into one-dimensional image data of a projected image projected from one direction, and performs a product inspection based on the one-dimensional image data.
[0025]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
FIG. 1 schematically shows a product inspection apparatus according to an embodiment of the present invention.
[0026]
Reference numeral 1 denotes a package as an aggregate of products to be inspected, for example, a package in which twenty films of the same type are combined into one. The market is supplied in the form of a package 1. Accordingly, transportation and handling in the process from shipment at the factory to delivery to the retail store are performed in the form of the package 1. In the following description, the package 1 to be inspected is called a work.
[0027]
Reference numeral 2 denotes a photographing unit including a two-dimensional CCD camera, which photographs the work 1 and generates image data. FIG. 2 shows an example of an image photographed by the photographing means 2.
[0028]
Reference numeral 3 denotes an image processing unit including a personal computer or the like, which processes image data generated by the photographing unit 1. The contents of the processing are mainly image processing such as contour enhancement, pattern recognition and pattern matching, as described below.
<Inspection without using registered master pattern>
The present invention provides a method and an apparatus for performing an inspection using image data obtained by photographing a work without using a registered master pattern.
[0029]
Such a product inspection method will be described with reference to FIG.
An image W1 of a workpiece is obtained from image data obtained by photographing, a partial photograph of one product is cut out from the image W1, and this is used as a template T for pattern matching. The partial photograph is cut out by performing image processing on the image W1, recognizing the repetitive pattern, and determining the outline of the rectangle forming the template T from the recognized repetitive pattern.
[0030]
In the following description, one product and one product forming the patterns P1 to Pn are referred to as individual products.
[0031]
For example, the position of the first pattern P1 is set as a reference position, the pattern P1 is set as a reference pattern, that is, a template T, and pattern matching is performed with the pattern P2. Thereafter, by pattern-matching the pattern Pm and the pattern Pm + 1, an inspection is performed on all the individual products of one work.
[0032]
FIG. 3 is a flowchart of an inspection process in the product inspection method according to the embodiment of the present invention.
[0033]
In step S1, a work is photographed to acquire image data.
In step S2, preprocessing is performed on the acquired image data. The preprocessing is a process for enhancing a pattern included in an image, such as edge enhancement, to accurately and easily extract an inspection window and a divided image described below.
[0034]
In step S3, an inspection window is cut out. FIG. 4 is a conceptual diagram of the inspection window cutout. As shown, ten rectangular inspection windows W2 are set from the contours of ten individual products existing in the image of the edge-emphasized work. The inspection window W2 corresponds to the patterns P1 to Pn in FIG.
[0035]
In step S4, the inside of the window W2 at the predetermined reference position is divided into, for example, a plurality of divided images DW1, DW2, and DW3 as shown in FIG. For example, as shown in FIG. 5, the divided images DW1, DW2, and DW3 are regions that specify a characteristic pattern existing in the window, and the divided images DW1, DW2, and DW3 are patterns that represent the characteristic pattern. It is created by setting a rectangular area that is specified by recognition and has a predetermined amount of a small margin added around the specified characteristic pattern.
[0036]
In step S5, the entire image and the divided image of the individual product at the reference position, for example, the position of the pattern P1 in FIG. Perform pattern matching between them. The entire image is, for example, an image of the entire inspection window as indicated by a template T in FIG. Such pattern matching is repeatedly performed on the patterns Pm and Pm + 1, and pattern matching is performed on all individual products of one work.
[0037]
In step S6, a whole model correlation value obtained by pattern matching of the whole image and a divided model correlation value obtained by pattern matching of the divided image are calculated.
[0038]
Steps S5 and S6 are performed for all individual products in one work, and data of one work is obtained.
[0039]
In step S7, the pass / fail of the work is determined by comparing the data of one work including the calculated overall model correlation value and the divided model correlation value with a threshold value.
[0040]
An example of the pass / fail judgment algorithm in step 7 will be described in the case of a photographic film product.
[0041]
Inspection by pattern matching is basically performed by determining the magnitude of a correlation value obtained by pattern matching. Correlation values are high between identical or similar patterns, and low between different patterns. Therefore, the correlation value of the same product is high, but the correlation value of the different product or defective product is low, so that the different product or the defective product can be detected by the determination using the threshold. The image shown in FIG. 6 is used as a template for pattern matching.
[0042]
The entire template (whole image) in FIG. 6A is used as a base material for determining the pass / fail of each individual product, that is, the pass / fail of the product. In the pattern matching using the entire template, the horizontal and vertical characters are packed vertically in different directions so that the characters are written in a horizontal direction. In particular, when they are mixed, a large difference appears in the correlation value, so that the cause of these defects can be reliably detected.
[0043]
The product name template (divided image) in FIG. 6B is effective for detecting mixing of different types.
[0044]
The sensitivity template (divided image) shown in FIG. 6C is effective for detecting mixing of film products having different sensitivities.
[0045]
The number template (divided image) in FIG. 6D is effective for detecting the mixture of film products having different numbers.
[0046]
By pattern matching using the entire surface template of FIG. 6A, it is possible to identify most of various types of film products, and it is possible to detect mixing of different types of products. Regarding different types of products of the same type of film or different types of products with a specific similar design, pattern matching using the entire template shows a high correlation value for both, making it impossible to reliably detect contamination of different types of products There are cases.
[0047]
In this case, pattern matching using the product name template, the sensitivity template, and the number template is performed in an appropriate combination.
[0048]
Even when there is no discernible difference in the correlation value of the pattern matching by the whole-surface template, any of the correlation values of the pattern matching of the product name template, the sensitivity template, and the number template has a discernable difference, so that a different type of product or defective Product contamination can be reliably detected.
[0049]
In addition, individual products that are packed vertically or horizontally or that are packed upside down can be reliably detected by pattern matching using the various templates described above.
[0050]
The data of individual products are integrated, and if there is no single failed individual product, it is determined to be a passed work, and the others are determined to be failed work.
[0051]
If it passes (Yes in S8), in step S9, the image data of the entire image and the divided image at the reference position is stored in the memory of the image processing means as data of the reference pattern. The stored data is used in pattern matching for the next individual product. Data of failed individual products is not stored. Therefore, in the inspection of the work next to the work determined to be rejected, the data created in the inspection before the inspection of the work determined to be rejected is used.
[0052]
When the inspection of one work is completed, steps S1A to S4A equivalent to steps S1 to S4 are performed for the next work, and in step S10 following step S4A, the data stored in the memory in the previous inspection is used as a reference. Perform pattern matching as a pattern.
[0053]
Subsequent to step S10, steps S6A to S9A equivalent to steps S6 to S9 are performed, and the inspection of the next work is completed.
[0054]
Thereafter, by repeating steps S1A to S9A, the continuously supplied workpieces are inspected, and when the inspection of all the workpieces is completed (Yes in S11), the process ends.
<Inspection using registered master pattern>
In the case where the probability of mixing different types in one package is high, using the method described above, the master pattern is not updated for each work, but is carried over to the next next work. More often. In addition, when the reference position is set, the individual products present at the reference position are rejected, and the setting process of the master pattern becomes complicated. is there.
[0055]
Therefore, when there is a high probability of mixing different types, a conventional method of registering a master pattern in advance is used. Even when a registered master pattern is used, it is desirable to reduce the number of steps of master pattern registration. In the present invention, a master pattern including a plurality of patterns is created using coordinate calculation.
[0056]
As shown in FIG. 7A, a template including a pattern P1 is created. The pattern P1 is obtained by photographing a product using the two-dimensional CCD camera 2 in FIG. 1 and processing an image acquired by photographing. It was acquired and registered.
[0057]
In the case of a work including 10 individual products, the positions p1 to p10 from the patterns P2 to P10 are determined by coordinate calculation, and the pattern P1 is attached to the positions p1 to p10, as shown in FIG. Reference patterns P1 to P10 are created. The coordinate calculation may be a simple one consisting of multiplication on the pattern P1, but it is also possible to correct the positions of the patterns P2 to P10 as follows.
[0058]
The work is photographed by the photographing means 2 and the acquired image data is subjected to image processing to acquire image data.
[0059]
The acquired image data is subjected to pattern matching using the reference pattern P1 shown in FIG. 7A, and the maximum value of the correlation value is extracted to obtain the positions of the respective reference patterns P1 to P10. The position determined by the coordinate calculation is corrected based on the position of each pattern determined in this way. For example, correction such as replacing a part of the position obtained by the coordinate calculation with the position obtained by the pattern matching is performed.
[0060]
Pattern matching is performed on the corrected inspection area using the reference pattern. By using the correction calculation for correcting the position obtained from the coordinate calculation, the position accuracy can be improved and the probability of erroneous detection can be reduced. .
<Improvement of detection accuracy and detection reliability>
The invention described below can be applied to both a product inspection method using a registered master pattern and a product inspection method not using a registered master pattern.
[0061]
The inspection by pattern matching using the template of the whole image and the template of the divided image, which is performed in step 5 of the inspection process shown in FIG. 3, can be used for the inspection using the registered master pattern.
[0062]
That is, a template of a master pattern registered in advance is prepared, and the position of an individual product is detected by scanning an image in an inspection window of the template. The inspection window is set at the detected position, the inspection window is divided, a divided image is obtained, and a template of the divided image shown in FIG. 5 is created from the divided image.
[0063]
Pattern matching is performed using the registered master pattern template and the divided image template to obtain an overall model correlation value and a divided model correlation value.
[0064]
From the obtained correlation values, as described above in the inspection for pattern-matching the patterns of the individual products with each other, it is possible to determine with a high degree of accuracy between a passing product and a rejecting product.
[0065]
As described above, mixing of different types of products and defective products can be detected with high accuracy by pattern matching using various templates. In the present invention, a normalized correlation value is used as a correlation value obtained in pattern matching. At the same time, by adding the area difference factor as an evaluation factor for evaluating the similarity of the pattern, the accuracy of the pass / fail judgment is further improved.
[0066]
The normalized correlation value is a correlation value obtained by setting an inspection window of a fixed shape having a fixed area and executing pattern matching in the inspection window. The area difference factor is the number of pixels having a density equal to or higher than a certain value in the inspection window.
[0067]
Using the correlation value obtained by pattern matching using a template of a size and shape corresponding to the pattern as shown in FIGS. 5 and 6, the normalized correlation value, and the area difference factor, the pass / fail of the product is determined. Is determined, it is possible to remove noise and the like due to the influence of illumination light when photographing the product, and the accuracy and reliability of the inspection can be further improved.
[0068]
In pattern matching using such a normalized correlation value, an inspection error may occur because the area of the inspection target area is small.
[0069]
In the present invention, such a problem is solved by using the following method.
One-dimensional data is created by projecting the two-dimensional image data onto coordinate axes in an arbitrary direction, and the created one-dimensional data is used for inspection.
[0070]
That is, as shown in FIG. 10, the data expanded to two-dimensional coordinates, that is, two-dimensional image data is projected onto the coordinate axis X, and the data expanded to one-dimensional coordinates, that is, one-dimensional image data is obtained.
[0071]
The obtained one-dimensional image data is used, for example, for weighting the correlation value.
[0072]
【The invention's effect】
According to the first, second, eighth and ninth aspects of the present invention, since there is no need to register a master pattern for pattern matching, the amount of work required for inspection is reduced, and inspection costs can be reduced.
[0073]
According to the second or ninth aspect of the present invention, since there is no need to create a template when the inspection target is switched, the inspection speed can be increased, and a highly reliable inspection can be performed.
[0074]
According to the third, fourth, tenth, and eleventh aspects of the present invention, the amount of work and time required for creating and registering a master pattern can be reduced, and inspection costs can be reduced.
[0075]
According to the fourth or eleventh aspect of the present invention, a master pattern in which the position of each product in the product assembly is accurately reflected is created. Inspection with excellent properties becomes possible.
[0076]
According to any one of the fifth to seventh and twelfth to twelfth aspects of the present invention, erroneous detection of mixing of different types of products or defective products is reduced, and an inspection with excellent reliability and stability can be performed.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a view schematically showing a product inspection apparatus according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a photograph of a work to be inspected.
FIG. 3 is a flowchart of an inspection process in the product inspection method according to the embodiment of the present invention.
FIG. 4 is a conceptual diagram of inspection window clipping.
FIG. 5 is a diagram showing a divided image.
FIG. 6 is a diagram showing various templates.
FIG. 7 is a diagram illustrating setting of a position of an area to which a reference pattern is applied;
FIG. 8 is a diagram showing a one-dimensional image obtained by projecting a two-dimensional image.
[Explanation of symbols]
1 work 2 photographing means 3 image processing means W1, W3 image T template P1, Pm, Pm + 1, Pn pattern W2 window DW1, DW2, DW3 divided image

Claims (14)

複数の製品の集合体を撮影し、画像データに変換し、該画像データを処理して、前記集合体に異種製品又は不良製品が混入しているか否かを検査する製品検査方法において、
前記複数製品個々の前記画像データを相互に比較するパターンマッチングにより、検査を行うことを特徴とする製品検査方法。
In a product inspection method of photographing an aggregate of a plurality of products, converting the image data into image data, processing the image data, and inspecting whether or not a heterogeneous product or a defective product is mixed in the aggregate.
A product inspection method, wherein inspection is performed by pattern matching for comparing the image data of each of the plurality of products with each other.
複数の前記集合体を連続して検査ステーションに供給し、検査を行う場合に、前の検査で前記集合体から取得した前記画像データを、後の前記集合体の検査に用いることを特徴とする請求項1に記載の製品検査方法。A plurality of the aggregates are successively supplied to an inspection station, and when an inspection is performed, the image data acquired from the aggregates in a previous inspection is used for an inspection of the subsequent aggregate. The product inspection method according to claim 1. 複数の製品の集合体を撮影して、画像データに変換し、該画像データと登録された基準パターンとの間でパターンマッチングを行って、前記集合体に異種製品又は不良製品が混入しているか否かを検査する製品検査方法において、
前記基準パターンが適用される一つの領域を決定し、前記基準パターンが適用される他の領域の位置を、前記一つの領域を基準とした座標計算により決定することを特徴とする製品検査方法。
Photographing an aggregate of a plurality of products, converting the image data into image data, performing pattern matching between the image data and a registered reference pattern, and checking whether the aggregate contains a heterogeneous product or a defective product. In the product inspection method of inspecting whether or not
A product inspection method, wherein one area to which the reference pattern is applied is determined, and the position of another area to which the reference pattern is applied is determined by coordinate calculation based on the one area.
前記基準パターンを用いたパターンマッチングにより、前記座標計算により決定された前記他の領域の位置を補正することを特徴とする請求項3に記載の製品検査方法。4. The product inspection method according to claim 3, wherein the position of the other area determined by the coordinate calculation is corrected by pattern matching using the reference pattern. 複数の製品の集合体を撮影し、画像データに変換し、該画像データを処理して、前記集合体に異種製品又は不良製品が混入しているか否かを検査する製品検査方法において、
基準パターンを用いて、検査領域内全体を走査してパターンマッチングを行い、前記基準パターンに対する全体モデル相関値を算出するとともに、前記基準パターンを分割して得た分割画像を用いてパターンマッチングを行って得た分割モデル相関値を算出し、前記全体モデル相関値及び前記分割モデル相関値を用いて検査を行うことを特徴とする製品検査方法。
In a product inspection method of photographing an aggregate of a plurality of products, converting the image data into image data, processing the image data, and inspecting whether or not a heterogeneous product or a defective product is mixed in the aggregate.
Using the reference pattern, the entire inspection area is scanned and pattern matching is performed, an overall model correlation value for the reference pattern is calculated, and pattern matching is performed using the divided image obtained by dividing the reference pattern. A product inspection method comprising: calculating a divided model correlation value obtained as described above; and performing an inspection using the overall model correlation value and the divided model correlation value.
パターンマッチングにより、異種製品又は不良製品の混入を検査する製品検査方法において、
少なくとも、基準パターンを用いたパターンマッチングにより得られた相関値、パターンマッチングにより得られる正規化相関値及び面積差分因子を用いて、基準パターンと対象製品との類似性を判定することを特徴とする製品検査方法。
In the product inspection method of inspecting the mixture of different products or defective products by pattern matching,
At least using the correlation value obtained by pattern matching using the reference pattern, the normalized correlation value obtained by pattern matching, and the area difference factor, determining the similarity between the reference pattern and the target product. Product inspection method.
パターンマッチングにより、異種製品又は不良製品の混入を検査する製品検査方法において、二次元画像データ及び一方向から投影した投影像の一次元画像データに基づいて製品検査を行うことを特徴とする製品検査方法。A product inspection method for inspecting the mixture of different products or defective products by pattern matching, wherein the product inspection is performed based on two-dimensional image data and one-dimensional image data of a projected image projected from one direction. Method. 撮影により画像データを生成する撮影手段及び該撮影手段が生成した画像データを画像処理する画像処理手段を有する製品検査装置において、
前記画像処理手段は、前記複数製品個々の前記画像データを相互に比較するパターンマッチングにより、製品の集合体における異種製品の混入又は不良製品の混入を検出することを特徴とする製品検査装置。
In a product inspection apparatus having an imaging unit that generates image data by imaging and an image processing unit that performs image processing on the image data generated by the imaging unit,
A product inspection apparatus, wherein the image processing means detects mixing of different types of products or mixing of defective products in a set of products by pattern matching for comparing the image data of each of the plurality of products with each other.
前記画像処理手段は、連続して供給される製品の集合体の検査を行う場合に、前の検査で前記集合体から取得した前記画像データを、後の前記集合体の検査に用いることを特徴とする請求項8に記載の製品検査装置。The image processing unit is characterized in that, when performing an inspection of an aggregate of products supplied continuously, the image data acquired from the aggregate in a previous inspection is used for an inspection of the subsequent aggregate. The product inspection apparatus according to claim 8, wherein 撮影により画像データを生成する撮影手段及び該撮影手段が生成した画像データを画像処理する画像処理手段を有する製品検査装置において、
前記画像処理手段は、前記基準パターンが適用される一つの領域を決定し、前記基準パターンが適用される他の領域の位置を、前記一つの領域を基準とした座標計算により決定することを特徴とする製品検査装置。
In a product inspection apparatus having an imaging unit that generates image data by imaging and an image processing unit that performs image processing on the image data generated by the imaging unit,
The image processing means determines one area to which the reference pattern is applied, and determines the position of another area to which the reference pattern is applied by coordinate calculation based on the one area. And product inspection equipment.
前記画像処理手段は、前記基準パターンを用いたパターンマッチングにより、前記座標計算により決定された前記他の領域の位置を補正することを特徴とする請求項10に記載の製品検査装置。The product inspection apparatus according to claim 10, wherein the image processing unit corrects the position of the other area determined by the coordinate calculation by pattern matching using the reference pattern. 撮影により画像データを生成する撮影手段及び該撮影手段が生成した画像データを画像処理する画像処理手段を有する製品検査装置において、
前記画像処理手段は、基準パターンを用いて、検査領域内全体を走査してパターンマッチングを行い、前記基準パターンに対する全体モデル相関値を算出するとともに、前記基準パターンを分割して得た分割画像を用いてパターンマッチングを行って得た分割モデル相関値を算出し、前記モデル全体相関値及び前記分割モデル相関値を用いて検査を行うことを特徴とする製品検査装置。
In a product inspection apparatus having an imaging unit that generates image data by imaging and an image processing unit that performs image processing on the image data generated by the imaging unit,
The image processing means performs pattern matching by scanning the entire inspection area using a reference pattern, calculates an overall model correlation value for the reference pattern, and generates a divided image obtained by dividing the reference pattern. A product inspection apparatus comprising: calculating a divided model correlation value obtained by performing pattern matching using the same; and performing an inspection using the overall model correlation value and the divided model correlation value.
撮影により画像データを生成する撮影手段及び該撮影手段が生成した画像データを画像処理する画像処理手段を有する製品検査装置において、
前記画像処理手段は、少なくとも、基準パターンを用いたパターンマッチングにより得られた相関値、パターンマッチングにより得られる正規化相関値及び面積差分因子を用いて、基準パターンと対象製品との類似性を判定することを特徴とする製品検査装置。
In a product inspection apparatus having an imaging unit that generates image data by imaging and an image processing unit that performs image processing on the image data generated by the imaging unit,
The image processing means determines a similarity between the reference pattern and the target product using at least a correlation value obtained by pattern matching using the reference pattern, a normalized correlation value obtained by pattern matching, and an area difference factor. A product inspection device.
撮影により画像データを生成する撮影手段及び該撮影手段が生成した画像データを画像処理する画像処理手段を有し、該画像処理手段が、二次元画像データを用いたパターンマッチングにより製品検査を行う製品検査装置において、
前記画像処理手段は、前記二次元画像データを一方向から投影した投影像の一次元画像データに変換し、該一次元画像データに基づいて製品検査を行うことを特徴とする製品検査装置。
A product that has image capturing means for generating image data by image capturing and image processing means for performing image processing on the image data generated by the image capturing means, wherein the image processing means performs product inspection by pattern matching using two-dimensional image data In the inspection device,
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