JP2005283577A - フィードバックを提供するための検査システム及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】画像収集検査システムに自動的に調節を加えること
【解決手段】検査システム(100)はフィードバック機構を用いて対象物(130)の特徴を検査する。検査システム(100)は、対象物(130)を表す画像データ(145又は165)を受信するプロセッサ(150)を含む。プロセッサ(150)は、画像データ(145又は165)からパラメータ変更情報(450)を求めて、パラメータ変更情報(450)でもって画像データ(145又は165)の生成中に使用される画像パラメータ(400又は600)を変更する。変更された画像パラメータ(400又は600)は、対象物(130)を表す次の画像データ(145又は165)の生成中に使用される。
【選択図】図４

Description

本発明は概して、画像収集検査システムの分野に関する。より具体的には、本発明はフィードバック機構を使用した調整可能な画像収集検査システムに関する。

検査システムは、多くの異なるタイプの産業において広範囲の様々な目的に使用されている。例えば、製造業では一般に自動検査システムを使用して、品質管理目的のためにプリント回路基板（ＰＣＢ）上の半田接合部および他のコンポーネントなどの対象物を検査する。多くの自動検査システムにおいて、検査された対象物を数個のカテゴリのうちの１つに分類した結果が出力される。一例として、ＰＣＢ（プリント回路基板）製造業では、コンポーネントは存在するか又はしないかとして分類され、半田接合部は良好または不良として分類され得る。対象物の最終分類は、対象物の画像を取得して処理した後に作成される。

従来、検査システムにおける情報の流れは、画像収集システムから画像処理システムを経て分類装置までという１方向である。検査システム全体の性能は、分類装置の出力によって測定される。しかしながら、分類装置の性能は、画像収集システムと画像処理システムの性能によって直接的に影響を受ける。したがって、システム全体の性能を改善するために、一般に、画像収集システムと画像処理システムに調節が加えられる。例えば、検査システム間の照明強度の変動、ＰＣＢの設計とレイアウトにおける変動、異なるＰＣＢ間の厚さの変動、異なる対象物間の材質の変動、及び顧客特定の要件を補償するために、調節を加えることができる。
米国特許出願第１０／３９２，７５８号

現在、検査システムのオペレータはこのような調節を手動で行っている。手動の調整プロセスは、労働集約的であり、時間を浪費し、エラーを起こしやすい。したがって、分類段階などの検査の後半段階からの情報に基づいて、画像収集システムと画像処理システムに自動的に調節を加えることができる検査システムが必要とされている。

本発明の実施形態は、対象物の検査の間にフィードバックを提供するための検査システムと方法を提供する。検査システムは、画像をキャプチャするための装置と、対象物を表わす画像データを受信するプロセッサとを含む。プロセッサは、画像データからパラメータ変更情報を求めて、画像データを生成する間に使用される画像パラメータをパラメータ変更情報で変更するように動作可能である。変更された画像パラメータは、対象物を表わす次の画像データを生成する間に使用される。

一実施形態では、画像パラメータは画像収集パラメータである。画像収集パラメータの例には、照明の強度、照明の角度、又は照明の持続時間などの照明パラメータ、対象物と対象物の画像をキャプチャするように動作可能なセンサとの間の位置関係などの画像ビューパラメータ、及びセンサの露光継続時間またはセンサの解像度などのセンサパラメータが含まれる。フィードバックの一実施形態では、プロセッサは、画像データを処理し、処理された画像データに基づいて画像収集パラメータに関するパラメータ変更情報を計算するように動作可能な画像プロセッサである。別のフィードバック実施形態では、プロセッサは、分類を出力し、分類に基づいて画像収集パラメータに関するパラメータ変更情報を計算するように動作可能な分類プロセッサである。例えば、画像収集パラメータの元の設定の結果として分類が正しくない場合、分類プロセッサは、パラメータ変更情報を計算し、パラメータ変更情報に基づいて、正しくない分類を訂正し、画像収集パラメータの元の設定を変更された設定に変更するように動作可能である。

別の実施形態では、画像パラメータは画像処理パラメータである。画像処理パラメータの例には、画像データを処理するために使用されるアルゴリズムのタイプなどの処理タイプパラメータ、及び画像データを処理するために使用されるアルゴリズムの複雑さなどの処理複雑性パラメータが含まれる。この実施形態では、プロセッサは、分類を出力し、画像処理パラメータに関するパラメータ変更情報を計算するように動作可能な分類プロセッサである。

検査システムの異なる部分間でフィードバックを提供することにより、リアルタイムで自動的に調節を加えることができ、信頼性が改善して速度が向上する。さらに、本発明は上述の特徴および利点に加えて、又はこれらの特徴および利点の代わりに、他の特徴および利点も実施形態に提供する。これらの特徴と利点の多くは、添付図面に関連した以下の説明から明らかになる。

本発明によれば、画像収集検査システムの異なる部分間でフィードバックを提供することにより、リアルタイムで自動的に調節を加えることができ、画像収集検査システムの信頼性が改善して速度が向上する。

添付図面を参照しながら、開示される本発明について説明する。添付図面は本発明の実施形態の例を示し、参照により本明細書に組み込まれる。

図１は、リアルタイムで内部フィードバックを提供して自動調節を加えることができる検査システム１００の略図である。検査システム１００は、例えば、自動プリント回路基板検査システム、他の製造検査システム、空港警備で使用される手荷物検査システム、又は他のタイプの検査システムとすることができる。検査システム１００は、対象物１３０を照明するための照明源１１０と、対象物１３０の画像をキャプチャし、対象物１３０の画像を表す生の画像データ１４５を生成するための複数のピクセルを含むセンサ１４０とを有する画像収集システム１２０を含む。一実施形態では、照明源１１０は、Ｘ線ビームを生成し、対象物１３０を介してセンサ１４０にＸ線ビームを投射するＸ線源である。別の実施形態では、照明源１１０は、対象物１３０へ向けて光を放射する光源である。光は対象物１３０の表面から反射され、センサ１４０によって受光される。他の実施形態では、他の照明源１１０又は照明源１１０の組み合わせを用いて、対象物１３０を照明することもでき、種々のタイプのセンサ１４０を用いて、対象物１３０の画像（単数または複数）をキャプチャすることができる。

さらに検査システム１００は、対象物１３０の画像を表わす生の画像データ１４５を受信するためのプロセッサ１５０を含む。プロセッサ１５０は、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、プログラマブル論理回路、又は本明細書に説明される機能を実行できる他のタイプの処理装置とすることができる。さらに、プロセッサ１５０は多数のプロセッサを含んでもよいし、或いは１つ又は複数の処理要素を有する単一のプロセッサであってもよい（本明細書では別個のプロセッサを基準とする）。例えば、図１に示されるように、プロセッサ１５０は、画像プロセッサ１６０と分類プロセッサ１７０を含む。

画像プロセッサ１６０は、センサ１４０から生の画像データ１４５を入力として受信するように接続され、生の画像データ１４５を処理して、処理された画像データ１６５を出力するように動作する。例えば、センサ１４０がカラーフィルタアレイを組み込んだカラーセンサである場合、画像プロセッサ１６０は画像のデモザイク処理（demosaic）を行うことができる。デモザイク処理は、各ピクセル位置に関して欠落した色値を、隣接するピクセルから補間するプロセスである。今日、当該技術分野において、いくつかのデモザイク処理方法が知られている。制限ではなく一例として、種々のデモザイク処理方法は、ピクセル複製、双一次補間、及び中央値補間を含む。画像プロセッサ１６０が行なうことができる他のタイプの処理には、ノイズのフィルタリング、画像強調、三次元画像またはＸ線画像に関する画像の再構成、及び関心のある対象物１３０の特徴の抽出が含まれる。本明細書で使用される場合、「対象物の特徴」という語句には、対象物１３０の測定、対象物１３０の表面上または対象物１３０の中のコンポーネント、又は対象物１３０の他の印が含まれることを理解されたい。３次元画像の画像再構成プロセスの例は、同時継続中であり、同一の譲受人に譲渡された特許文献１（代理人整理番号１００２１０８４）に説明されている。その特許文献は、参照により本明細書に組み込まれる。

分類プロセッサ１７０は、画像プロセッサ１６０から処理された画像データ１６５を入力として受信するように接続され、処理された画像データ１６５から対象物１３０の１つ又は複数の特徴を分類し、対象物の特徴（単数または複数）の分類１７５を出力するように動作する。例えば、抽出される特徴がプリント回路基板上の半田接合部である場合、分類プロセッサ１７０は処理された画像データ１６５を分析し、半田接合部が良好か又は不良かを示す分類１７５を出力することができる。別の例として、抽出される特徴がプリント回路基板上の別のコンポーネントである場合、分類プロセッサ１７０は処理された画像データ１６５を分析し、コンポーネントがあるか又はないかを示す分類１７５を出力することができる。分類プロセッサ１７０が出力することができる他のタイプの分類１７５は、半田接合部または別のコンポーネントのサイズ、半田接合部または別のコンポーネントの量、対象物１３０のコンポーネント又はサイズの場所または位置などの、対象物１３０の１つ又は複数の特徴に関する特定の態様の測定を含む。

また、分類１７５は、後に処理または表示するためにコンピュータ読み取り可能媒体１８０に格納される。コンピュータ読み取り可能媒体１８０は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ、ディスクドライブ、コンパクトディスク、フロッピディスク、又はテープドライブなどの記憶装置、或いは任意の他のタイプの記憶装置とすることができる。また、さらなる処理情報もコンピュータ読み取り可能媒体１８０に格納することができ、画像プロセッサ１６０と分類プロセッサ１７０によりアクセスされ得る。例えば、このような処理情報は、生の画像データ１４５又は処理された画像データ１６５をそれぞれ処理するために使用され得るアルゴリズム、及び生の画像データ１４５又は処理された画像データ１６５をそれぞれ処理するために使用される種々のアルゴリズムの複雑さなどの種々の処理パラメータを含むことができる。別の例として、このような処理情報は、処理された画像データ１６５を測定して分類１７５を決定する特徴の仕様または他の測定基準を含むことができる。

従来の検査システムでは、データの流れは、画像収集システム１２０から画像プロセッサ１６０を経て分類プロセッサ１７０までという１方向であった。検査システムの性能は分類プロセッサ１７０の出力によって測定され、画像収集システム１２０又は画像プロセッサ１６０に対して行う必要のある任意の調節は従来、オフラインで手動で行われていた。手動の調節プロセスは、労働集約的であり、時間を浪費し、エラーを起こしやすい。

したがって、本発明の実施形態によれば、データの流れを変え、検査システム１００の種々の部分の間でフィードバックを提供することによって、調節を自動的に加え、信頼性を改善して速度を向上させる。例えば、図２に示されるように、画像プロセッサ１６０と分類プロセッサ１７０からのフィードバックが画像収集システム１２０に提供され、照明源またはセンサの設定などの、画像収集システム１２０の１つ又は複数のパラメータが変更される。さらに、分類プロセッサ１７０からのフィードバックが画像プロセッサ１６０に提供され、生の画像データを処理するために使用されるアルゴリズムのタイプ又はアルゴリズムの複雑さなどの、画像プロセッサ１６０の１つ又は複数のパラメータが変更される。

一具現化形態では、フィードバックは、検査システム１００のランタイム中ではなく「チューニング」モードの時だけに提供され、インラインランタイムに対する任意の影響を防止する。別の具現化形態では、検査システム１００の動作中にリアルタイムでフィードバックが提供され、種々のパラメータのドリフトが補償される。さらなる具現化形態では、プリント回路基板などの対象物のバッチに関する「学習」モード中にフィードバックが提供される。例えば、「学習」モードの間、検査システム１００は対象物の多数の画像を取得する。各画像は異なる照明設定および／またはビューを使用して取得される。画像プロセッサ１６０と分類プロセッサ１７０は、対象物の最適な分類を生成するために必要な、最適な画像とアルゴリズムを決定する。検査システム１００は、完全な生成速度で動作するときに最適な画像を取得し、最適なアルゴリズムを使用する。

図３は、本発明の実施形態によって検査システム内でフィードバックを提供するための例示的なプロセス３００を示すフローチャートである。フィードバックプロセスはブロック３１０から開始する。ブロック３２０では、対象物を表わす第１の画像データが受信される。第１の画像データは少なくとも１つの画像パラメータを使用して生成される。例えば、第１の画像データは、対象物の画像を表す生の画像データ又は処理された画像データとすることができる。画像パラメータは、画像を取得するときに使用される照明、ビュー、又はセンサの設定に関する画像収集パラメータ、或いは画像データを処理するときに使用されるアルゴリズム（単数または複数）に関する画像処理パラメータとすることができる。ブロック３３０において、受信された画像データからパラメータ変更情報を求める。ブロック３４０において、パラメータ変更情報を使用して画像パラメータを変更し、検査システムの性能を改善する。

一実施形態において、受信された画像データが特定の画像パラメータについて所定の公差の範囲外のデータを含む場合、パラメータ変更情報を計算してその特定の画像パラメータを変更し、その特定のパラメータに関して公差の範囲内の画像データを生成する。例えば、画像または画像の一部にわたって平均の反射照明強度が所定の閾値未満である場合、照明源の照明強度を十分な量だけ増加して、閾値を上回る平均の反射照明強度を有する画像データを生成する。他の例については、図４に関連して以下に説明する。

別の実施形態では、例えば、検査システムのオペレータが決定するように、対象物の分類が不正確であるか、又は検査システムが対象物を分類できない場合、パラメータ変更情報を計算して、第１の画像データをキャプチャするために使用される画像パラメータのうち１つ又は複数を変更し、対象物の分類を訂正するか、或いは検査システムが対象物を分類できるようにする。例えば、正しくない分類の原因が画像データを処理するために使用されるアルゴリズムのタイプであると判定された場合、パラメータ変更情報は、画像データを処理して正しい分類を生成するために使用されるべき別のアルゴリズムを識別する。正しくない分類の原因は、オペレータが求めるか、又は画像データを分析して画像データを各画像パラメータに対して所定の基準（例えば、閾値）と比較する診断アルゴリズムを使用してシステムが自動的に求める。

ブロック３５０において、対象物を表わす第２の画像データが受信される。第２の画像データは、変更された画像パラメータを用いて生成される。フィードバックプロセスはブロック３６０で終了する。他の実施形態では、必要に応じて、フィードバックプロセスが連続的にフィードバックを提供し、１つ又は複数の画像パラメータに調節を加えることができることを理解されたい。

図４は、本発明の一実施形態により、検査システム１００の画像プロセッサ１６０から画像収集システム１２０にフィードバックを提供し、画像収集システム１２０の画像収集パラメータ４００を変更する検査システム１００の略図である。画像収集パラメータ４００は、画像収集システム１２０の１つ又は複数の要素を制御する。画像収集パラメータ４００の例には、以下に限定されないが、照明の強度、照明の角度、又は照明の持続時間などの照明パラメータ、対象物とセンサとの間の位置関係などの画像ビューパラメータ、及びセンサの露光継続時間またはセンサの解像度などのセンサパラメータが含まれる。

画像収集システム１２０は、画像収集パラメータ４００の元の設定を使用して対象物の画像をキャプチャし、対象物の画像を表わす生の画像データ１４５を画像プロセッサ１６０に提供する。画像プロセッサ１６０は、生の画像データ１４５を処理し、生の画像データ及び／又は処理された画像データに基づいてパラメータ変更情報４５０を求める。パラメータ変更情報４５０は画像収集システム１２０にフィードバックされ、対象物の次の画像をキャプチャするために画像収集パラメータ４００を変更する。パラメータ変更情報４５０の例には、以下に限定されないが、Ｘ線のパワーの変更、対象物上で焦点を合わせる特定の領域の変更、Ｘ線の積分時間の変更、対象物のビューの変更、照明の変更が含まれる。

例えば、画像プロセッサ１６０は、生の画像データ１４５から、画像が暗すぎる、明るすぎる、又はダイナミックレンジが不十分であることを検出し、パラメータ変更情報４５０を画像収集システム１２０に提供して照明のパワーと持続時間、及びセンサの動作モードを調節することができる。別の例として、画像プロセッサ１６０は、画像が画像の所定部分に過剰な解像度またはダイナミックレンジを有することを検出し、パラメータ変更情報４５０を画像収集システム１２０に提供して解像度またはダイナミックレンジを低減することができる。この場合、取得された解像度またはダイナミックレンジを低減することにより、画像収集システム１２０の速度が増加する。さらなる例として、画像プロセッサ１６０は、生の画像データ及び／又は処理された画像データから、信頼性の高いＸ線再構成のために、より広角の画像が必要であると決定することができる。この場合、パラメータ変更情報４５０を画像収集システム１２０にフィードバックして、異なるＺ高さを使用してより多くの画像を得る。同様に、画像の三次元の再構成については、画像プロセッサ１６０は、陰影または急角度により特定の領域で情報が欠落していることを検出することができる。この場合、パラメータ変更情報４５０を画像収集システム１２０にフィードバックして、対象物を照明するために使用される照明の角度または照明リングのタイプを変更する。

図５は、検査システム内でフィードバックを提供し、生の画像データ及び／又は処理された画像データに基づいて画像収集パラメータを変更するための例示的なプロセス５００を示すフローチャートである。フィードバックプロセスはブロック５１０から開始する。ブロック５２０において、画像収集パラメータは、対象物の第１の画像をキャプチャするように設定される。ブロック５３０において、第１の画像からパラメータ変更情報を求める。ブロック５４０において、パラメータ変更情報を用いて画像収集パラメータを変更し、対象物の第２の画像をキャプチャする。フィードバックプロセスはブロック５５０で終了する。他の実施形態では、フィードバックプロセスは、必要に応じて連続的にフィードバックを提供し、１つ又は複数の画像収集パラメータに調節を加えることができることを理解されたい。

図６は、本発明の別の実施形態による、検査システム１００の分類プロセッサ１７０から画像プロセッサ１６０又は画像収集システム１２０にフィードバックを提供し、画像処理パラメータ６００又は画像収集パラメータ４００を変更する検査システム１００の略図である。上述したように、画像収集パラメータ４００は、画像収集システム１２０の１つ又は複数の要素を制御する。同様に、画像処理パラメータ６００は、画像プロセッサ１６０の１つ又は複数の態様を制御する。画像処理パラメータ６００の例には、画像データを処理するために使用されるアルゴリズムのタイプなどの処理タイプパラメータ、及び画像データを処理するために使用されるアルゴリズムの複雑さなどの処理の複雑性パラメータが含まれる。

画像収集システム１２０は、画像収集パラメータ４００の元の設定を使用して対象物の画像をキャプチャし、対象物の画像を表わす生の画像データ１４５を画像プロセッサ１６０に提供する。画像プロセッサ１６０は、画像処理パラメータ６００の元の設定を使用して生の画像データ１４５を処理し、処理された画像データ１６５を分類プロセッサ１７０に出力する。分類プロセッサ１７０は、処理された画像データ１６５を使用して対象物を分類し、対象物の分類および／または処理された画像データ１６５に基づいてパラメータ変更情報４５０を求める。パラメータ変更情報４５０は、画像収集システム１２０と画像プロセッサ１６０のいずれか又は両方にフィードバックされる。画像収集システム１２０は画像収集パラメータ４００を変更して対象物の次の画像をキャプチャし、画像プロセッサ１６０は画像処理パラメータ６００を変更して現在の画像を表す生の画像データ１４５を処理するか、及び／又は対象物の次の画像を表す生の画像データ１４５を処理する。

図７は、検査システム内でフィードバックを提供し、分類に基づいて画像収集パラメータを変更するための例示的なプロセス７００を示すフローチャートである。フィードバックプロセスはブロック７１０から開始する。ブロック７２０において対象物の画像をキャプチャするように画像収集パラメータが設定され、ブロック７３０において対象物の画像を表わす生の画像データが生成される。ブロック７４０において生の画像データが処理されて処理された画像データが生成され、ブロック７５０において、処理された画像データに基づいて、対象物の１つ又は複数の特徴が分類される。ブロック７６０において、１つ又は複数の特徴の分類が正しくないことに起因して、１つ又は複数の画像収集パラメータを変更すべきかどうかの判定が行われる。

変更が必要な場合、ブロック７７０において、パラメータ変更情報が求められ、ブロック７８０において、パラメータ変更情報を用いて画像収集パラメータを変更する。ブロック７３０において、変更された画像収集パラメータを使用して、対象物の次の画像を表わす次の生の画像データを生成する。画像収集パラメータを変更する必要がない場合、フィードバックプロセスはブロック７９０で終了する。他の実施形態では必要に応じて、フィードバックプロセスが連続的にフィードバックを提供し、１つ又は複数の画像収集パラメータに調節を加えることができることを理解されたい。

図８は、検査システム内でフィードバックを提供し、分類に基づいて画像処理パラメータを変更するための例示的なプロセス８００を示すフローチャートである。フィードバックプロセスはブロック８１０から開始する。ブロック８２０において、画像処理パラメータが設定される。ブロック８３０において対象物の画像を表わす生の画像データが受信され、ブロック８４０において、生の画像データが処理されて、処理された画像データが生成される。ブロック８５０において、処理された画像データに基づいて、対象物の１つ又は複数の特徴が分類される。ブロック８６０において、１つ又は複数の特徴の分類が正しくないことに起因して、１つ又は複数の画像処理パラメータを変更すべきかどうかの決定が行われる。

変更が必要な場合、ブロック８７０においてパラメータ変更情報が求められ、ブロック８８０においてパラメータ変更情報を用いて画像処理パラメータを変更する。ブロック８４０において、変更された画像処理パラメータを使用して、対象物の現在の画像、及び／又は対象物の次の画像を表す生の画像データを処理する。画像処理パラメータを変更する必要がない場合、フィードバックプロセスはブロック８９０で終了する。他の実施形態では必要に応じて、フィードバックプロセスが連続的にフィードバックを提供し、１つ又は複数の画像処理パラメータに調節を加えることができることを理解されたい。

図９は、閉ループ検査システム内でフィードバックを提供して、画像収集パラメータ及び／又は画像処理パラメータを変更するための例示的なプロセス９００を示すフローチャートである。フィードバックプロセスはブロック９０５から開始する。ブロック９１０において、画像収集パラメータ及び画像処理パラメータを含むすべての画像パラメータが設定される。ブロック９１５において、対象物の画像をキャプチャし、ブロック９２０において対象物の画像を表わす生の画像データが生成される。ブロック９２５において、生の画像データが処理されて、処理された画像データが生成される。ブロック９３０において、処理された画像データ及び／又は生の画像データに基づいて、１つ又は複数の画像収集パラメータを変更すべきかどうかの決定が行われる。変更が必要な場合、ブロック９３５において、パラメータ変更情報が求められ、パラメータ変更情報を用いて画像収集パラメータを変更する。ブロック９１５において、変更された画像収集パラメータを用いて対象物の次の画像をキャプチャする。

画像収集パラメータを変更する必要がない場合、ブロック９４０において、処理された画像データに基づいて、対象物の１つ又は複数の特徴が分類される。ブロック９４５において、１つ又は複数の特徴の分類が正しくないことに起因して、１つ又は複数の画像収集パラメータを変更すべきかどうかの決定が行われる。変更が必要な場合、ブロック９３５において、パラメータ変更情報が求められ、パラメータ変更情報を用いて画像収集パラメータを変更する。ブロック９１５において、変更された画像収集パラメータを使用して、対象物の次の画像をキャプチャする。画像収集パラメータを変更する必要がない場合、ブロック９５０において、１つ又は複数の特徴の分類が正しくないことに起因して、１つ又は複数の画像処理パラメータを変更すべきかどうかの判定が行われる。

変更が必要な場合、ブロック９５５においてパラメータ変更情報が求められ、パラメータ変更情報を用いて画像処理パラメータを変更する。ブロック９２５において、変更された画像処理パラメータを使用して、対象物の現在の画像および／または対象物の次の画像を表わす生の画像データを処理する。画像処理パラメータを変更する必要がない場合、フィードバックプロセスはブロック９６０で終了する。他の実施形態では必要に応じて、フィードバックプロセスが連続的にフィードバックを提供し、１つ又は複数の画像パラメータに調節を加えることができることを理解されたい。

図１０は、例示的な検査システム１００の絵画図である。検査システム１００は、対象物１３０（例えば、プリント回路基板）を撮像し、対象物１３０の特徴１０００（例えば、半田接合部および他のコンポーネント）を検査する装置１０５０を含む。装置１０５０は、図１の画像収集システム１２０の少なくとも一部を含む。例えば、一実施形態では、装置１０５０は図１の照明源１１０とセンサ１４０を含む。対象物１３０は、コンベヤベルト１０１０によって装置１０５０へ送られる。対象物１３０の画像を表わす画像データが、コンピュータ１０４０に送信される。コンピュータ１０４０は、画像プロセッサ１６０と分類プロセッサ１７０（どちらも図１に示される）を具現化し、画像データを処理して、対象物１３０の特徴１０００を分類する。コンピュータ１０４０は、画像プロセッサ１６０及び／又は分類プロセッサ１７０により生成されたパラメータ変更情報を装置１０５０に提供し、１つ又は複数の画像収集パラメータを変更する。さらに、分類プロセッサ１７０は画像収集パラメータを画像プロセッサ１６０に提供し、１つ又は複数の画像処理パラメータを変更する。

対象物１３０の特徴１０００の数が多いので、通常はオペレータがすべての特徴１０００を検査することはできない。したがって、一般にシステム１００により自動的に欠陥として、又は問題を示すものとして分類された特徴１０００の画像だけが、ディスプレイ１０２０に提示されてオペレータに提供される。画像自体、画像および／または分類を表す処理された画像データが、ディスプレイ１０２０上に表示される。ユーザインタフェース１０３０（例えば、キーボード、マウス、タッチスクリーン、ライトペン又は他のインタフェース）により、オペレータが、ディスプレイ１０２０上に表示された情報を制御することが可能になる。さらに、オペレータが、表示された分類が正しくないと判断する場合には、ユーザインタフェース１０３０により、オペレータが分類プロセッサにパラメータ変更情報を画像プロセッサ及び／又は画像収集システムに提供させることを可能にする。本発明にしたがってパラメータ変更情報を自動的に提供することにより、ユーザに表示される情報の品質を改善し、かくしてユーザが手動調節するために必要な時間を低減または除去する。この結果、処理能力が増大し、エラーが最小化される。

図１１は、簡略化された例示的なＸ線自動検査システム１１５０の絵画図である。図１１に示されるＸ線自動検査システム１１５０は、図１の画像収集システム１２０の実施形態の少なくとも一部を形成する。Ｘ線自動検査システム１１５０は、高電圧を生成しＸ線管１１１０に印加するための電源１１００を含み、Ｘ線管１１１０はＸ線を生成する。Ｘ線は扇形ビーム１１２０で放射され、コンベヤベルト１０１０上でビーム１１２０を通過する対象物１３０又は対象物１３０の一部を介して投影される。例えば、図１１に示されるように、ビーム１１２０は、関心のある特徴１０００を含む対象物１３０の一部を通過する。

ビーム１１２０はセンサ１４０に入射し、特徴１０００を含む対象物１３０の横断面の密度に基づいて画像を生成する。一実施形態では、センサ１４０は、線形アレイを形成する検出器素子の行を含む。一般に、３００個から７００個の個別の検出器素子が線形アレイに配列されている。対象物１３０がコンベヤベルト１０１０によってセンサの上を移動する際に、線形アレイが連続的に走査される。生成された画像は、二次元の「グレースケール」のラスタ画像である。ラスタ画像を表す生の画像データは、図１０に関連して上述されたように、特徴および／または対象物を分析および分類するために、本発明にしたがってプロセッサ（図示せず）に送信される。さらに、プロセッサは、電源１１００とセンサ１４０のいずれか又は両方にパラメータ変更情報を提供し、１つ又は複数の画像収集パラメータを変更することができる。

図１２は、光学自動検査システム１２５０の絵画図である。図１２に示される光学検査システム１２５０は、図１の画像収集システム１２０の実施形態の少なくとも一部を形成する。光学自動検査システム１２５０は、カメラ１２００の開口の光軸の回りに同心円上に配置された発光素子１２２０（例えば、発光ダイオード）の円形アレイ１２４０を包含する光リング１２１０を含む。発光素子１２２０から放射された光１２３０は、コンベヤベルト１０１０によって光リング１２１０の下に配置された対象物１３０の表面を照明する。対象物１３０の表面から反射された光は、カメラ１２００中の画像センサ１４０により受光される。画像センサ１４０は、対象物１３０の画像、又は対象物１３０の表面上の１つ又は複数の特徴１０００の画像をキャプチャする。例えば、画像センサ１４０は、画像を表わす生の画像データを生成できるＣＣＤ画像センサ又はＣＭＯＳ画像センサとすることができる。図１０に関連して上述したように、特徴および／または対象物の分析と分類を行うために生の画像データが本発明にしたがってプロセッサ（図示せず）に送信される。さらに、プロセッサは、光リング１２１０とセンサ１４０のいずれか又は両方にパラメータ変更情報を提供し、１つ又は複数の画像収集パラメータを変更することができる。

当業者であれば理解されるように、本明細書で説明された本発明の概念は、広範囲の様々な用途にわたって修正および変更され得る。従って、本発明の範囲は、説明された任意の特定の例示的な教示に制限されるべきでなく、代わりに添付の特許請求の範囲によって定義される。

本発明の実施形態による検査システムを示すブロック図である。 本発明の実施形態による、フィードバックを提供する検査システムの略図である。 本発明の実施形態による、検査システム内でフィードバックを提供するための例示的なプロセスを示すフローチャートである。 本発明の一実施形態による、検査システムの画像プロセッサから画像収集システムにフィードバックを提供し、画像収集システムの画像収集パラメータを変更する検査システムの略図である。 生の画像データ及び／又は処理された画像データに基づいて、検査システム内でフィードバックを提供し、画像収集パラメータを変更するための例示的なプロセスを示すフローチャートである。 本発明の別の実施形態による、検査システムの分類プロセッサから画像プロセッサ又は画像収集システムにフィードバックを提供し、画像処理パラメータ又は画像収集パラメータを変更する検査システムの略図である。 検査システム内でフィードバックを提供し、分類に基づいて画像収集パラメータを変更するための例示的なプロセスを示すフローチャートである。 検査システム内でフィードバックを提供し、分類に基づいて画像処理パラメータを変更するための例示的なプロセスを示すフローチャートである。 検査システム内でフィードバックを提供し、画像収集パラメータ又は画像処理パラメータを変更するための例示的なプロセスを示すフローチャートである。 検査システムの絵画図である。 Ｘ線自動検査システムの絵画図である。 光学自動検査システムの絵画図である。

符号の説明

１００ 検査システム
１１０ 照明源
１２０ 画像収集システム
１３０ 対象物
１４０ センサ
１５０ プロセッサ
１６０ 画像プロセッサ
１７０ 分類プロセッサ
４００ 画像収集パラメータ
４５０ パラメータ変更情報
６００ 画像処理パラメータ

Claims (10)

1. 対象物（１３０）の検査の間にフィードバックを提供するための方法であって、その方法が、
   前記対象物（１３０）を表し、画像パラメータ（４００又は６００）を使用して生成される第１の画像データ（１４５又は１６５）を受信するステップ（３２０）と、
   前記第１の画像データから画像パラメータに関するパラメータ変更情報（４５０）を求めるステップ（３３０）と、
   前記画像パラメータ（４００又は６００）を、前記パラメータ変更情報（４５０）でもって、変更された画像パラメータ（４００又は６００）に変更するステップ（３４０）と、
   前記対象物（１３０）を表し、前記変更された画像パラメータ（４００又は６００）を使用して生成される第２の画像データ（１４５又は１６５）を受信するステップ（３５０）とによって特徴付けられる、方法。
2. 前記画像パラメータが画像収集パラメータ（４００）であり、
   前記求めるステップが、前記第１の画像データ（１４５）を処理して（７４０）、前記画像収集パラメータ（４００）に関するパラメータ変更情報（４５０）を計算すること（７７０）を含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記画像パラメータが画像収集パラメータ（４００）であり、
   前記第１の画像データ（１４５）を生成することが、前記対象物（１３０）の第１の画像をキャプチャすること（５２０）を含み、
   前記第２の画像データ（１４５）を生成することが、前記対象物（１３０）の第２の画像をキャプチャすること（５４０）を含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記画像パラメータが画像収集パラメータ（４００）であり、
   前記求めるステップが、前記画像収集パラメータ（４００）の元の設定の結果として、第１の画像データ（１４５）に基づいた前記対象物（１３０）の少なくとも１つの特徴の分類が正しくないことを判定すること（９４５）と、前記パラメータ変更情報（４５０）を計算して、前記正しくない分類を訂正することと、及び前記パラメータ変更情報（４５０）に基づいて前記画像収集パラメータ（４００）の元の設定を変更された設定に変更すること（９３５）とをさらに含む、請求項１に記載の方法。
5. 前記少なくとも１つのパラメータが画像処理パラメータ（６００）であり、
   前記求めるステップが、前記画像処理パラメータ（６００）の元の設定の結果として、第１の画像データ（１６５）に基づいた前記対象物（１３０）の少なくとも１つの特徴の分類が正しくないことを判定すること（８６０）と、前記パラメータ変更情報（４５０）を計算して（８７０）、前記正しくない分類を訂正することと、及び前記パラメータ変更情報（４５０）に基づいて前記画像処理パラメータ（６００）の元の設定を変更された設定に変更すること（８８０）とを含む、請求項１に記載の方法。
6. 前記第１の画像データを生成することが、前記画像処理パラメータ（６００）の元の設定を使用して前記対象物（１３０）の少なくとも１つの特徴の画像を表す生の画像データ（１４５）を処理して（８４０）、前記第１の画像データ（１６５）を生成することを含み、
   前記第２の画像データを生成することが、前記画像処理パラメータの変更された設定を使用して前記生の画像データを処理して（８４０）、前記第２の画像データ（１６５）を生成することを含む、請求項５に記載の方法。
7. 対象物（１３０）の検査の間にフィードバックを提供するための検査システム（１００）であって、
   前記対象物（１３０）を表す第１の画像データ（１４５又は１６５）を受信するように接続されたプロセッサ（１５０）であって、前記第１の画像データ（１４５又は１６５）が、画像パラメータ（４００又は６００）を使用して生成され、前記プロセッサ（１５０）が、前記対象物を表す第２の画像データ（１４５又は１６５）を生成する際に使用するために、前記第１の画像データ（１４５又は１６５）から前記画像パラメータ（４００又は６００）に関するパラメータ変更情報を求めるように動作可能である、プロセッサによって特徴付けられる、検査システム（１００）。
8. 前記対象物（１３０）に対して、前記対象物（１３０）から投影された照明を受光し、前記対象物（１３０）の第１の画像をキャプチャし、前記第１の画像を表す第１の生の画像データ（１４５）を生成するように配置されたセンサ（１４０）であって、前記センサ（１４０）が、前記第１の生の画像データ（１４５）を前記プロセッサ（１５０）に提供するように接続されている、センサ（１４０）をさらに含む、請求項７に記載の検査システム（１００）。
9. 前記センサ（１４０）が、前記対象物（１３０）の第２の画像をキャプチャし、前記画像パラメータ（４００）に関するパラメータ変更情報（４５０）を使用して前記第２の画像を表す第２の生の画像データ（１４５）を生成するようにさらに構成されている、請求項８に記載の検査システム（１００）。
10. 前記画像パラメータが、画像収集パラメータ（４００）又は画像処理パラメータ（６００）のうちの少なくとも１つである、請求項７に記載の検査システム（１００）。
    

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