JP2006170635A - 画像処理による欠陥の検出装置および検出方法 - Google Patents

Abstract

【課題】
検査対象物が医療用に使われる点滴輸液用バッグのキャップなどである場合に、場所による濃度のばらつきや生産ロットによる濃度のばらつきの影響を除去でき、かつ、欠陥検査時間を短縮できる画像処理による欠陥検査法を提供する。
【解決手段】
検出対象エリアの中心座標を求め、検出対象エリア全面を覆うように中心座標を中心とする同心円状の複数の欠陥抽出ラインを書き込み、前記欠陥抽出ラインを構成する全ての画素濃度を画素毎に抽出して濃度配列を生成し、各画素について、前記欠陥抽出ライン上でその画素の左右にある所定数の画素を平均値抽出範囲として平均濃度を求めて画素濃度と平均濃度の差を算出して平均値差分配列を生成し、算出した濃度差が所定の値を越える平均値差分配列の配列数を求め、所定の値を越える平均値差分配列の配列数の全欠陥抽出ライン上における最大値が所定の値以上となるとき前記検査対象物を不良品と判定する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、医療用に使われる点滴輸液用バッグのキャップなど検査エリアの形状が環状または円形の検査対象物を撮像して得られる濃淡画像に基づいて上記の検査対象物の欠陥を検査する欠陥検査装置および欠陥検出方法に係わる。

点滴輸液用バッグのキャップなどの表面ならびに内部にできた傷，異物，気泡，割れ，汚れなどの欠陥を検出する方法としては、検査対象物の撮像画像と良品画像との差分処理をして両者の濃度差を求め、該濃度差が所定の閾値を越えている部分を欠陥であると判定する方法が従来から広く用いられていた。しかしながら、検査対象物は、生産ロットが変わると濃度変化状態（相対濃度）が同じでも、平均濃度（絶対濃度）が微妙に異なる場合があるので、検査対象物の撮像画像と基準とする良品画像を比較により欠陥有無の判定をする上記の従来方法では、上記の閾値の設定によっては良品を欠陥品であると誤認してしまう可能性がある。

また、検査対象物の撮像画像とその検査対象物の検査エリア全体の平均濃度との差を求め、該濃度差が所定の閾値を越えている部分を欠陥であると判定する方法も従来から広く用いられていた。しかしながら、それ自身の平均濃度との差をとることにより検査エリア全体の平均濃度の影響は除去できるが、撮像画像の場所によって絶対濃度の値にばらつきが生じる場合があるので、上記の閾値の設定によっては良品を欠陥品であると誤認してしまう可能性がある。

上記の問題を解決するため、特許文献１に開示されている方法では、検査対象物の撮像範囲を所定の小領域（二次元）に分割し、これらの小領域毎に平均濃度を算出し、小領域単位で濃度判定をして極端に基準濃度からかけ離れている場合にその小領域を欠陥領域であると判断し、また、各省領域について、画素単位の濃度データが小領域内の平均濃度から大きくかけ離れている場合にその画素を欠陥画素であると判断している。さらに、最終判定として、検出された欠陥画素の数が所定の閾値を超えている場合に検査対象物が不良品であると判定している。これにより、場所による濃度のばらつきや生産ロットによる濃度のばらつきの影響を除去している。

また、特許文献２に開示されている方法では、検査対象物の撮像画像を二次元の移動平均化処理することにより移動平均像を求め、元の撮像画像とこの移動平均像との差を求め、この差が大きくかけ離れている場合にその画素を欠陥画素であると判断している。さらに、最終判定として、検出された欠陥画素の数が所定の閾値を超えている場合に検査対象物が不良品であると判定している。これにより、場所による濃度のばらつきや生産ロットによる濃度のばらつきの影響を除去している。

特許文献３には、円形体の少なくとも外周の形状を複数の連続した画素領域からなるウインドウとして抽出し、抽出された前記ウインドウから所定の数の検査対象画素領域を定め、得られた前記検査対象画素領域の濃度加算値を各画素領域毎に求め、前記検査対象画素領域の各々の画素領域の濃度加算値の平均濃度加算値を求め、前記各画素領域の濃度加算値と前記平均濃度加算値との差を求めることにより前記円形体の欠陥を検出することを特徴とする円形体の欠陥検査方法であって、前記円形体がリング状であり、前記ウインドウの抽出を前記円形体の外周と内周にてそれぞれ抽出することを特徴とする円形体の欠陥検査方法が記載されている。

特開２０００−２５８３５３号公報 特開２０００−３２９６９９号公報 特開平１０−２５５０５６号公報

上記特許文献１（特開２０００−２５８３５３）および特許文献２（特開２０００−３２９６９９）に開示されているいずれの方法でも、場所による濃度のばらつきや生産ロットによる濃度のばらつきの影響は除去できる。しかしながら、両方法ともに二次元の平均化処理を採用しているため、画像処理量が膨大になり、したがって、欠陥検査に長時間を要する。

上記特許文献３（特開平１０−２５５０５６）は、円形体の周辺に発生するバリや欠けの欠陥を検出するものであり、検査エリアが周辺に限定され、内部にある異物の検出を行うものではない。

本発明は上記のような問題点ならびに欠点を解決するためになされたものである。本発明の目的は、検査対象物が医療用に使われる点滴輸液用バッグのキャップなどである場合に、その検査エリアが内部の検出対象エリアとされ、形状が環状または円形であることを考慮して、場所による濃度のばらつきや生産ロットによる濃度のばらつきの影響を除去でき、かつ、欠陥検査時間を短縮できる画像処理による欠陥検査装置および欠陥検査方法を提供することにある。

本発明は、環状または円形の検出対象エリアを有する検査対象物を撮像して得られる濃淡の画像に基づいて前記検査対象物の欠陥と検出する画像処理による欠陥検出装置において、
撮像された画像を入力する映像入力部と、
前記画像の中心座標を求め、前記画像の外周と内周の内側（内部）に前記中心座標を中心とする同心円状の複数の欠陥抽出ラインを設定し、前記欠陥抽出ラインが設定された画素毎に画素濃度を抽出して欠陥抽出ライン毎に濃度配列を生成する画像演算部と、前記欠陥抽出ライン上で、設定された平均値抽出範囲にある画素について平均濃度を求め、前記平均値抽出範囲にある各画素の画素濃度と平均濃度との差を算出して画素数が所定の値以上となるとき前記検査対象物を不良品と判定する処理部と、
を有することを特徴とする画像処理による欠陥検出装置を提供する。

また本発明は、環状または円形の検出対象エリアを有する検査対象物を撮像して得られる濃淡の画像に基づいて前記検査対象物の欠陥と検出する画像処理による欠陥検出方法において、
映像入力部によって、点滴輪液用のバッグのキャップについて撮像された画像を入力し、
画像演算部によって、前記画像の中心座標を求め、前記画像の全面を覆うように前記中心座標を中心とする同心円状の複数の欠陥抽出ラインを設定し、前記欠陥抽出ラインが設定された画素毎に画素濃度を抽出して欠陥抽出ライン毎に濃度配列を生成し、前記欠陥抽出ライン上で、設定された平均値抽出範囲にある画素について平均濃度を求めて平均値抽出範囲にある画素の画素濃度と平均濃度との差を算出して点滴輪液用のバッグのキャップの不良品判定を行うこと
を特徴とする画像処理による欠陥検出方法を提供する。

前記処理部は、前記平均値差配列の配列数の最大値が所定の値以上になるとき前記検査対象物を不良品と判定するものであることを特徴とする。

本発明によれば、検査対象物が医療用に使われる点滴輸液用バッグのキャップなどである場合に、その検査エリアの形状が環状または円形であることを考慮して、内部について異物検査がなされ、場所による濃度のばらつきや生産ロットによる濃度のばらつきの影響を除去でき、かつ、欠陥検査時間を短縮できる画像処理による欠陥検査装置および欠陥検査方法を提供することができる。

特に、点滴輸液用バッグのキャップに適用したときにキャップ内部の異物検出という特有の効果を得ることができる。

本発明を実施するための最良の形態である画像処理による欠陥の検出装置あるいは検出方法は、環状または円形の検出対象エリアを有する検査対象物を撮像して得られる濃淡画像に基づいて上記検査対象物の欠陥を検査する場合に、上記検出対象エリアの中心座標を求め、上記検出対象エリア全面を覆うように上記中心座標を中心とする同心円状の複数の欠陥抽出ラインを書き込み、前記欠陥抽出ラインを構成する全ての画素濃度を画素毎に抽出して濃度配列を生成し、各画素について、前記欠陥抽出ライン上でその画素の左右にある所定数の画素を平均値抽出範囲として平均濃度を求めて画素濃度と平均濃度の差を算出して平均値差分配列を生成し、算出した濃度差が所定の値を越える平均値差分配列の配列数を求め、所定の値を越える平均値差分配列の配列数の全欠陥抽出ライン上における最大値が所定の値以上となるとき前記検査対象物を不良品と判定することを行う。

本実施例によれば、元の画素濃度とその画素を含む近傍の平均濃度との差に基づいて平均値差分配列を生成し、濃度差が閾値を越える平均値差分配列の配列数を求め、この平均値差分配列の配列数の最大値が所定の値以上となるとき前記検査対象物を不良品と判定する。これにより、場所による濃度のばらつきや生産ロットによる濃度のばらつきがある場合でも、容易にかつ正確に欠陥検出が可能であり、また、閾値を越える平均値差分配列の配列数により欠陥寸法を評価しているので、検査対象物が良品か不良品を正確に判定できる。さらに、検査対象物の検査エリアの形状が環状または円形であることを考慮して、検査範囲を同心円状の複数の欠陥抽出ライン（一次元）とすることにより、従来の二次元欠陥検査法に比べて欠陥検査時間を大幅に短縮できる。

以下、本発明の一実施例を添付図面に基づいて詳細に説明する。

図１は実施例で使用される欠陥検査装置の一例を示すブロック線図である。図２は本発明の実施例に係わる欠陥検査の処理手順の一例を示すフローチャートである。図３は検査対象物の検査エリアの検出対象エリア上に引かれた同心円状の複数の欠陥抽出ラインを説明する模式図である。図４は欠陥抽出ラインの間隔と平均値抽出範囲を示す説明図である。図５は図４の平均値抽出範囲を拡大して画素ベースで示した説明図である。図６は画素濃度と平均濃度の差を算出して得られる平均値差分配列と上限閾値ならびに下限閾値との関係を示す模式図である。

図１に示したように、実施例で使用される画像処理による欠陥検査装置１００は照明１，ＣＣＤカメラ２，映像入力部３，画像メモリ部４，画像演算部５およびＣＰＵ６から構成されている。ＣＣＤカメラ２の下側には点滴輸液用バッグのキャップなどの円筒形の検査対象物７が設置され、照明１により照らされた検査対象物７の上面の検査エリアがＣＣＤカメラ２により撮像される。ＣＣＤカメラ２により撮像された画像は映像入力部３を経由して画像メモリ部４に記憶されるとともに画像演算部５により画像毎の濃度データよりなる濃淡画像が生成され、生成された濃淡画像は画像メモリ部４に記憶される。上記画像演算部５では、画像演算部５により生成された上記の濃淡画像を用いて、欠陥検査処理が実行され、検査対象物７の欠陥判定が行われる。ＣＰＵ６は上記のＣＣＤカメラ２，映像入力部３，画像メモリ部４，画像演算部５などの制御を行う。

次に、上記画像演算部５で行われる欠陥検査の処理手順を図２のフローチャートに従って説明する。欠陥検査処理が開始されると、検査対象物７の濃淡画像がＣＣＤカメラ２から映像入力部３を介して画像メモリ部４に取り込まれる（ステップＳ１）。

次に、画像演算部５により、画像メモリ部４から上記の濃淡画像が読み出され、検査対象物７の濃淡画像の中心座標１０が求められる（ステップＳ２）。つづいて、求めた中心座標を中心とする複数の円１４を検出対象エリア１１内全面を覆うように描く（ステップＳ３）。図には６本の欠陥抽出ラインが表示してあるが、この６本には限定されない。この６本の内、４本は検出対象エリア１１の内部に設定され、２本は外周および内周に設定されている。本実施例は外周，内周に設定することを排除するものではないが、内部にある異物検出のために内部に設定され３４本の欠陥抽出ラインが重要な意味を持っている。この様子を模式的に示したのが図３である。これらの円が欠陥抽出ラインとなり、欠陥抽出ラインが通過する画素が検査範囲となる。画素は格子状に配列される。これらの円のピッチ、すなわち、隣接する円の間の間隔は検査対象物７に含まれる検出すべき異物１２，欠け１３などの寸法の最小限度により決める。夫々の円欠陥抽出ライン１４を構成する画素に配列順に番号を付して画素配列ａ０，ａ１，ａ２，..，ａｎ，..，ａＮ；ｂ０，ｂ１，..，ｂＮ′；ｃ０，ｃ２，..，ｃＮ″；ｄ１，...を作成する。

つぎに、これらの円１４を検査範囲として、円上の画素一点一点の濃度を抽出する（ステップＳ４）。これにより、夫々の円欠陥抽出ラインに対して、画素配列ａ０，ａ１，ａ２，..，ａｎ，..，ａＮ；ｂ０，ｂ１，..；ｃ０，ｃ２，..に対応して濃度配列Ｍ（ａ０），Ｍ（ａ１），Ｍ（ａ２），..，Ｍ（ａｎ），..，Ｍ（ａＮ）；Ｍ（ｂ０），Ｍ（ｂ１），..；Ｍ（ｃ０），Ｍ（ｃ２），..が得られる。

図４において、点滴輸液用のバッグのキャップの例でキャップの内側、すなわち検出対象エリアの外周１６，内周１７の内部に４本の欠陥抽出ライン１４を設けている。欠陥抽出ライン１４の各間隔ａ〜ｃが異物の最小限度により配列された例を示す。例えば０.５mmの内部にある異物１２を検出したい場合には、間隔は０.４mmに設定される。検出エリアの幅が２mmで、欠陥抽出ライン１４の各間隔が０.４mmであれば４本のラインが設けられる。検出したい異物の大きさに対応して各間隔を設定することができる。平均値抽出範囲１５は１００画素に設定することができ、１画素は０.０６mmとすると、約６mmの長さに設定することができる。

ここで、上述のように円状の欠陥抽出ラインは複数本設けられるが煩雑さを避けるため欠陥抽出ラインａ，ｂ，ｃ，..の符号を取り除いて以下の説明をする。図５に示したように、濃度Ｍ（ｎ）を有する欠陥抽出ライン上の第ｎ番目の画素ｎに注目すると、その画素ｎを含む左右にある所定数２ｔ＋１の画素を平均値抽出範囲として濃度の平均値を求めて、その画素ｎの濃度Ｍ（ｎ）との差である平均値差分濃度Ｓ（ｎ）を算出する。このようにして、欠陥抽出ライン上の全ての画素について、平均値差分濃度Ｓ（ｎ）を算出する（ステップＳ５）。これを一般的な式で記述すると次のようになる。

ここで、Ｍ（ｎ）は第ｎ番目の画素ｎの濃度であり、（１）式右辺の第２項は画素ｎの平均値抽出範囲（２ｔ＋１の画素）で得られる濃度の移動平均値である。したがって、（１）式左辺の平均値差分濃度Ｓ（ｎ）は第ｎ番目の画素ｎの濃度の移動平均値からのズレ大きさを表している。これにより、平均値差分配列Ｓ（０），Ｓ（１），Ｓ（２），..，Ｓ（ｎ），..，Ｓ（Ｎ）が得られる。

ただし、上記の画素配列は円形の欠陥抽出ライン上に形成されたものであるから、画素０と画素Ｎの継ぎ目が平均値抽出範囲に含まれる場合には、この点を考慮して、（１）式右辺の第２項の濃度の移動平均値の計算をする必要がある。すなわち、（１）式右辺の第２項の計算で、ｉ＜０の時、ｉを（Ｎ＋１）＋ｉに置換え、また、ｉ＞Ｎの時、ｉをｉ−（Ｎ＋１）に置換えればよい。
上記の処理は、欠陥抽出ラインａ，ｂ，ｃ，..のいずれに対しても実施される。

つぎに、算出した平均値差分値Ｓ（０），Ｓ（１），Ｓ（２），..，Ｓ（ｎ），..，Ｓ（Ｎ）の内、大きさがある一定値（閾値）を越えるものを調べる。図６は平均値差分値を配列にしたがって示した説明図であり、横実線は移動平均値ゼロのラインを示し、平均値差分値Ｓ（ｉ）は画素の配列順に並べられている。移動平均値ゼロのラインの上側は平均値差分値Ｓ（ｉ）が正の領域で濃度が濃い画素（黒異物）であり、移動平均値ゼロのラインの下側は平均値差分値Ｓ（ｉ）が負の領域で濃度が薄い画素（白異物）を示している。欠陥の寸法や欠陥と欠陥抽出ラインの位置関係にもよるが、一般に、一つの欠陥は幾つかの隣接する画素の配列としで検出される。

したがって、図６に示したように、平均値差分値Ｓ（ｎ）が閾値ＡｈまたはＡｌを越える平均値差分配列の配列数Ｓｈ（ｎ）またはＳｌ（ｎ）が検出すべき一つの欠陥の大きさを示している。図６に示した例では、Ｓｈ（ｎ），Ｓｌ（ｎ）ともに２画素となっている。このような閾値を越える平均値差分配列の配列数Ｓｈ（ｎ）またはＳｌ（ｎ）のうち全欠陥抽出ラインにおける最大の配列数Ｍａｘ｛Ｓｈ（ｎ）｝またはＭａｘ｛Ｓｌ（ｎ）｝が一定値Ｊｈ以上またはＪｌ以下のとき、すなわち、欠陥の大きさが許容寸法以上のとき、検査対象物は不良品であると判定する（ステップＳ６）。
上記のステップＳ６の処理を纏めると、以下のようになる。

平均値差分配列をＳ（ｎ）、上限閾値をＡｈ、下限閾値をＡｌ、Ｓ（ｎ）≧Ａｈとなる配列数をＳｈ（ｎ）、Ｓ（ｎ）≦Ａｌとなる配列数をＳｌ（ｎ）、上限閾値を越えた配列数に対する不良判定データ数をＪｈ、下限閾値を越えた配列数に対する不良判定データ数をＪｌ、全欠陥抽出ラインにおいて配列数Ｓｈ（ｎ）の最大値をＭａｘ｛Ｓｈ（ｎ）｝、全欠陥抽出ラインにおいて配列数Ｓｌ（ｎ）の最大値をＭａｘ｛Ｓｌ（ｎ）｝とすると、
Ｍａｘ｛Ｓｈ（ｎ）｝≧ＪｈまたはＭａｘ｛Ｓｌ（ｎ）｝≦Ｊｌのとき、
検査対象物は不良品であると判定する
上記の列では、欠陥抽出ライン上で、設定された平均値抽出範囲にある画素について平均濃度を求め、平均値抽出範囲にある各画素の画素濃度と平均濃度との差を算出して平均値差分配列を生成し、該平均値分配列について算出した濃度差が所定の値を越える配列数を求め、各欠陥抽出ライン上における所定の値を超える配列数が所定の値以上となるとき検査対象物を不良品と判定する処理を行っているが、各画素領域の濃度加算値の平均濃度加算値との差を求めることによって検出対象エリア１１内の欠陥を検出するようにすることができる。

従って、本実施例によれば、画像処理による欠陥検出装置１００は、撮像された画像を入力する映像入力部３と、前記画像の中心座標１０を求め、前記画像の外周と内周の内側に前記中心座標を中心とする同心円状の複数の欠陥抽出ライン１４を設定し、欠陥抽出ライン１４が設定された画素毎に画素濃度を抽出して欠陥抽出ライン毎に濃度配列を生成する画像演算部５と、欠陥抽出ライン１４上で、設定された平均値抽出範囲にある画素について平均濃度を求め、平均値抽出範囲にある各画素の画素濃度と平均濃度との差を算出して所定の値を超える画素数が所定の値以上となるとき前記検査対象物を不良品と判定する処理部（ＣＰＵ６）と、を有して構成され得ることになる。

また、本実施例によれば、画像処理による欠陥検出装置１００は、撮像された画像を入力する映像入力部１０と、検出対象エリア１１の中心座標を求め、前記検出対象エリアの全面を覆うように前記中心座標を中心とする同心円状の複数の欠陥抽出ラインを、入力した画像上に設定し、前記欠陥抽出ラインを構成する画素毎に画素濃度を抽出して欠陥抽出ライン毎に濃度配列を生成する画像演算部と、前記欠陥抽出ライン上で、各画素について左右にある所定数の画素を平均値抽出範囲として平均濃度を求めて所定数の画素の画素濃度と平均濃度との差を算出して平均値差分配列を生成し、算出した濃度差が所定の値を越える平均値差分配列の配列数を求め、各欠陥抽出ライン上における所定の値を超える平均値差配列の配列数が所定の値以上となるとき前記検査対象物を不良品と判定する処理部とを有して構成される。

欠陥検出装置１００は、画像演算部で生成した濃度配列を記憶し、前記平均値差分配列の算出方法、所定の濃度差および所定の配列数を記憶する、画像メモリ部４を含む記憶部とを有する。

以上に述べたように、本実施例によれば、元の画素濃度とその画素を含む近傍の平均濃度との差に基づいて平均値差分配列を生成し、濃度差が閾値を越える平均値差分配列の配列数を求め、この平均値差分配列の配列数の最大値が所定の値以上となるとき前記検査対象物を不良品と判定する。これにより、場所による濃度のばらつきや生産ロットによる濃度のばらつきがある場合でも、容易にかつ性格に欠陥検出が可能であり、また、平均値差分配列の配列数で欠陥の寸法が許容値以上か否かを判定しているので、検査対象物が良品か不良品かを正確に判定できる。

さらに、本実施例によれば、検査対象物の検査エリアの形状が環状または円形であることを考慮して、検査範囲を同心円状の複数の欠陥抽出ライン（一次元）としているため、従来の二次元することにより、従来の二次元欠陥検査法に比べて欠陥検査時間を大幅に短縮できる。

図２は実施例で使用される欠陥検査装置の一例を示すブロック線図である。 本発明の実施例に係わる欠陥検査の処理手順の一例を示すフローチャートである。 検査対象物の検出対象エリア上に引かれた同心円状の複数の欠陥抽出ラインを説明する模式図である。 図４は欠陥抽出ラインの間隔と平均値抽出範囲を示す説明図である。 図５は図４の平均値抽出範囲を拡大して画素ベースで示した説明図である。 図６は画素濃度と平均濃度の差を算出して得られる平均値差分配列と上限閾値ならびに下限閾値との関係を示す模式図である。

符号の説明

１…照明、２…ＣＣＤカメラ、３…映像入力部、４…画像メモリ部、５…画像演算部、６…ＣＰＵ、７…検査対象物、１００…画像処理による欠陥検出装置。

Claims (7)

1. 環状または円形の検出対象エリアを有する検査対象物を撮像して得られる濃淡の画像に基づいて前記検査対象物の欠陥と検出する画像処理による欠陥検出装置において、
   撮像された画像を入力する映像入力部と、
   前記画像の中心座標を求め、前記画像の外周と内周の内側に前記中心座標を中心とする同心円状の複数の欠陥抽出ラインを設定し、前記欠陥抽出ラインが設定された画素毎に画素濃度を抽出して欠陥抽出ライン毎に濃度配列を生成する画像演算部と、前記欠陥抽出ライン上で、設定された平均値抽出範囲にある画素について平均濃度を求め、前記平均値抽出範囲にある各画素の画素濃度と平均濃度との差を算出して所定の値を超える画素数が所定の値以上となるとき前記検査対象物を不良品と判定する処理部と
   を有することを特徴とする画像処理による欠陥検出装置。
2. 環状または円形の検出対象エリアを有する検査対象物を撮像して得られる濃淡画像に基づいて前記検査対象物の欠陥と検出する画像処理による欠陥検出装置において、
   撮像された画像を入力する映像入力部と、
   前記検出対象エリアの中心座標を求め、前記検出対象エリアの全面を覆うように前記中心座標を中心とする同心円状の複数の欠陥抽出ラインを、入力した画像上に設定し、前記欠陥抽出ラインを構成する画素毎に画素濃度を抽出して欠陥抽出ライン毎に濃度配列を生成する画像演算部と、前記欠陥抽出ライン上で、各画素について左右にある所定数の画素を平均値抽出範囲として平均濃度を求めて所定数の画素の画素濃度と平均濃度との差を算出して平均値差分配列を生成し、算出した濃度差が所定の値を越える平均値差分配列の配列数を求め、各欠陥抽出ライン上における所定の値を超える平均値差配列の配列数が所定の値以上となるとき前記検査対象物を不良品と判定する処理部と、かつ
   前記画像演算部で生成した濃度配列を記憶し、前記平均値差分配列の算出方法、所定の濃度差および所定の配列数を記憶する記憶部と
   を有することを特徴とする画像処理による欠陥検出装置。
3. 請求項１または２において、前記処理部は、前記平均値差配列の配列数の最大値が所定の値以上になるとき前記検査対象物を不良品と判定するものであることを特徴とする画像処理による欠陥検出装置。
4. 環状または円形の検出対象エリアを有する検査対象物を撮像して得られる濃淡の画像に基づいて前記検査対象物の欠陥と検出する画像処理による欠陥検出方法において、
   映像入力部によって、撮像された画像を入力し、
   画像演算部によって、前記画像の中心座標を求め、前記画像の全面を覆うように前記中心座標を中心とする同心円状の複数の欠陥抽出ラインを設定し、前記欠陥抽出ラインが設定された画素毎に画素濃度を抽出して欠陥抽出ライン毎に濃度配列を生成し、前記欠陥抽出ライン上で、設定された平均値抽出範囲にある画素について平均濃度を求めて平均値抽出範囲にある画素の画素濃度と平均濃度との差を算出して所定の値を超える画素数が所定の値以上となるとき前記検査対象物を不良品と判定すること
   を有することを特徴とする画像処理による欠陥検出方法。
5. 環状または円形の検出対象エリアを有する検査対象物を撮像して得られる濃淡画像に基づいて前記検査対象物の欠陥と検出する画像処理による欠陥検出方法において、
   映像入力部によって、撮像された画像を入力し、
   画像演算部によって、前記検出対象エリアの中心座標を求め、前記検出対象エリアの全面を覆うように前記中心座標を中心とする同心円状の複数の欠陥抽出ラインを、入力した画像上に設定し、前記欠陥抽出ラインを構成する画素毎に画素濃度を抽出して欠陥抽出ライン毎に濃度配列を生成する画像演算部と、前記欠陥抽出ライン上で、各画素について左右にある所定数の画素を平均値抽出範囲として平均濃度を求めて所定数の画素の画素濃度と平均濃度との差を算出して平均値差分配列を生成し、算出した濃度差が所定の値を越える平均値差分配列の配列数を求め、各欠陥抽出ライン上における所定の値を超える平均値差配列の配列数が所定の値以上となるとき前記検査対象物を不良品と判定すること
   を有することを特徴とする画像処理による欠陥検出方法。
6. 請求項４または５において、前記処理部によって、前記平均値差配列の配列数の最大値が所定の値以上になるとき前記検査対象物を不良品と、判定することを特徴とする画像処理による欠陥検出方法。
7. 環状または円形の検出対象エリアを有する検査対象物を撮像して得られる濃淡の画像に基づいて前記検査対象物の欠陥と検出する画像処理による欠陥検出方法において、
   映像入力部によって、点滴輪液用のバッグのキャップについて撮像された画像を入力し、
   画像演算部によって、前記画像の中心座標を求め、前記画像の外周と内周の内側を覆うように前記中心座標を中心とする同心円状の複数の欠陥抽出ラインを設定し、前記欠陥抽出ラインが設定された画素毎に画素濃度を抽出して欠陥抽出ライン毎に濃度配列を生成し、前記欠陥抽出ライン上で、設定された平均値抽出範囲にある画素について平均濃度を求めて平均値抽出範囲にある画素の画素濃度と平均濃度との差を算出して点滴輪液用のバッグのキャップの不良品判定を行うこと
   を特徴とする画像処理による欠陥検出方法。
   

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