JP2007218743A

JP2007218743A - オブジェクト検出装置及びオブジェクト検出方法

Info

Publication number: JP2007218743A
Application number: JP2006039737A
Authority: JP
Inventors: Osamu Hirose; 修廣瀬
Original assignee: Sumitomo Chemical Co Ltd
Current assignee: Sumitomo Chemical Co Ltd
Priority date: 2006-02-16
Filing date: 2006-02-16
Publication date: 2007-08-30
Anticipated expiration: 2026-02-16
Also published as: JP4796860B2

Abstract

【課題】少ない計算量で、有効に画像内の検査対象オブジェクトを検出することができるオブジェクト検出装置及びオブジェクト検出方法を提供する。
【解決手段】所定方向に移動するオブジェクトを連続して撮像して得られた２次元画像毎にオブジェクト候補を検出し、検出されたオブジェクト候補に応じて当該オブジェクト候補を含む候補領域を２次元画像内に生成し、候補領域を２次元画像毎にオブジェクトの移動量に応じて移動生成し、候補領域が第１の閾値以下の移動生成回数であり、且つ候補領域の移動生成回数のうち、候補領域内にオブジェクト候補が検出された回数が第２の閾値以上である場合、当該候補領域内で検出されたオブジェクト候補を検査対象のオブジェクトであると判定する。
【選択図】図１

Description

本発明は、入力画像より表面欠陥等の検査対象のオブジェクトを検出するオブジェクト検出装置及びオブジェクト検出方法に関する。

従来、例えば、偏光フィルムや位相差フィルム等の検査において、被検査体の表面に光を照射し、その反射光をラインセンサにより撮像することにより、例えば、表面に形成された膜の塗布欠陥を検出する技術が知られている。

このラインセンサにより撮像された１次元波形を用いて検査対象オブジェクトである欠陥を検出する場合、図６に示すように各位置ｘにおける観測値Ｖ(ｘ)に対して検査対象オブジェクトであるかノイズであるかの第１の判断基準として閾値Ｖ_ｔｈを設定し、閾値Ｖ_ｔｈ以上の領域を抽出し、それぞれの領域の大きさ(この場合は幅)ｗ１、ｗ２を求め、第２の判断基準として設定された閾値Ｗ_ｔｈと領域の大きさｗ１、ｗ２とを比較することにより、観測値Ｖ(ｘ)が塗布欠陥等の検査対象オブジェクトであるかノイズであるかを判断することができる。

一方、エリアセンサによる２次元画像を用いて検査対象オブジェクトを検出する場合、図７に示すように輝度Ｖ(ｘ,ｙ)に対する閾値Ｖ_ｔｈを超える領域（Ａｒｅａ１及びＡｒｅａ２）を抽出し、それぞれの領域の面積(Ｓ１、Ｓ２)に対して第２の閾値Ｓ_ｔｈを設定することにより、検査対象オブジェクトかノイズかを判断することができる。また、この第２の閾値は面積の他に、領域の外接長方形の、例えば、ｗｘ１、ｗｙ１、ｗｘ２、ｗｙ２等の寸法に対して設定することが考えられる。

また、上述した検出領域のサイズによるノイズ識別方法の他に、時間変化を追跡する方法がある。例えば、図８に示すように、ある時刻ｔ_０に物体ａ_０と物体ｂ_０を抽出し、次の時刻ｔ_１にそれぞれ移動した物体ａ_１と物体ｂ_１を抽出し、さらに次の時刻ｔ_２に移動した物体ａ_２と物体ｂ_２と物体ｃ_２を抽出した場合、時刻ｔ_０の物体ａ_０と時刻ｔ_１の物体ａ_１とに基づいて時刻ｔ_２における物体の位置を予測することにより、その予測位置に最も近いａ_２を当該物体と判断することができる（例えば、特許文献１参照。）。また、どの抽出物体とも結合されない物体をノイズと判断することができる。又は、時刻t_０から時刻ｔ_１の間の移動ベクトルに最も近いベクトルを形成する物体を時刻ｔ_２における当該物体と判断することもできる（ａ_１から伸びる３本のベクトルのうち、ａ_０からａ_１に向かうベクトルに最も近いベクトルはａ_１からａ_２に向かうベクトルである。）。

特開平８−２４７９４１号公報

上述したように２次元画像から抽出されたオブジェクトに対して、その空間的な大きさに基づいてオブジェクトとノイズを識別する方法では、オブジェクトとノイズの大きさによって区別できる場合には有効であるが、両者の大きさが同程度で時間的な動きのみが異なる場合には有効ではない。

また、上述したような時間変化を追跡する方法では、高度な追跡アルゴリズムが必要であるため処理時間を多く要してしまう。また、移動物体が、人や車のように比較的追跡が容易な場合には効果は大きいが、微小なランダムノイズ(不要な抽出物体)が無数に発生・消滅を繰り返す場合には追跡自体が継続できず、例えば、過去の抽出物体と現在の抽出物体とで対応関係を決定できない場合が生じてしまう。

本発明は、このような従来の実情に鑑みて提案されたものであり、少ない計算量で、有効に画像内の検査対象オブジェクトを検出することができるオブジェクト検出装置及びオブジェクト検出方法を提供することを目的とする。

上述した課題を解決するために、本発明は、所定方向に移動する検査対象のオブジェクトの２次元画像を連続して撮像し、上記２次元画像から上記検査対象のオブジェクトを検出するオブジェクト検出装置において、上記２次元画像毎に上記検査対象のオブジェクト候補を検出するオブジェクト候補検出手段と、上記オブジェクト候補検出手段で検出されたオブジェクト候補に応じて当該オブジェクト候補を含む候補領域を上記２次元画像内に生成する候補領域生成手段と、上記候補領域生成手段で生成された候補領域を上記２次元画像毎に上記所定方向に移動する検査対象のオブジェクトの移動量に応じて移動生成する候補領域移動生成手段と、上記候補領域移動生成手段で移動生成された候補領域が第１の閾値以下の移動生成回数であり、且つ上記候補領域の移動生成回数のうち、上記候補領域内にオブジェクト候補が検出された回数が第２の閾値以上である場合、当該候補領域内で検出されたオブジェクト候補を上記検査対象のオブジェクトであると判定する判定手段とを備えることを特徴としている。

また、本発明は、所定方向に移動する検査対象のオブジェクトの２次元画像を連続して撮像し、上記２次元画像から上記検査対象のオブジェクトを検出するオブジェクト検出方法において、上記２次元画像毎に上記検査対象のオブジェクト候補を検出するオブジェクト候補検出工程と、上記オブジェクト候補検出工程で検出されたオブジェクト候補に応じて当該オブジェクト候補を含む候補領域を上記２次元画像内に生成する候補領域生成工程と、上記候補領域生成工程で生成された候補領域を上記２次元画像毎に上記所定方向に移動する検査対象のオブジェクトの移動量に応じて移動生成する候補領域移動生成工程と、上記候補領域移動生成工程で移動生成された候補領域が第１の閾値以下の移動生成回数であり、且つ上記候補領域の移動生成回数のうち、上記候補領域内にオブジェクト候補が検出された回数が第２の閾値以上である場合、当該候補領域内で検出されたオブジェクト候補を上記検査対象のオブジェクトであると判定する判定工程とを有することを特徴としている。

本発明によれば、所定方向に移動する検査対象オブジェクトを連続して撮像して得られた２次元画像毎にオブジェクト候補を検出し、検出されたオブジェクト候補に応じて当該オブジェクト候補を含む候補領域を２次元画像内に生成し、候補領域を２次元画像毎に検査対象のオブジェクトの移動量に応じて移動生成し、候補領域が第１の閾値以下の移動生成回数であり、且つ候補領域の移動生成回数のうち、候補領域内にオブジェクト候補が検出された回数が第２の閾値以上である場合、当該候補領域内で検出されたオブジェクト候補を検査対象のオブジェクトであると判定することにより、検査対象オブジェクトとノイズとの大きさの差があまりない場合でも、オブジェクトを追跡処理せずに少ない計算量で、有効にオブジェクトを検出することができる。

以下、本発明の具体的な実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。本発明の具体例として示すオブジェクト検出装置は、熱可塑性樹脂等のシート状成形体上からオブジェクトとして傷等の欠陥箇所（又は欠陥領域）を検出するものである。なお、本発明に係るオブジェクト検出装置は、傷等の欠陥検出に限定されるものではなく、例えば、被監視風景を撮像した画像からの移動物体の検出も可能である。

シート状成形体は、押出機から押し出された熱可塑性樹脂をロールの隙間に通して表面に平滑さや光沢を付与する処理が施され、引取ロールにより搬送ロール上を冷却されながら引き取ることにより成形される。本実施の形態に適用可能な熱可塑性樹脂は、例えば、メタクリル樹脂、メタクリル酸メチル−スチレン共重合体（ＭＳ樹脂）、ポリエチレン（ＰＥ）、ポリプロピレン（ＰＰ）等のポリオレフィン、ポリカーボネイト（ＰＣ）、ポリ塩化ビニル（ＰＶＣ）、ポリスチレン（ＰＳ）、ポリビニルアルコール（ＰＶＡ）、トリアセチルセルロール樹脂（ＴＡＣ）等である。熱可塑性樹脂シートとしては、これらの熱可塑性樹脂の単独シート、積層シート等である。

また、シート状成形体上の検出対象オブジェクトである欠陥例としては、押し傷、成形時の気泡等により生じる点状欠陥、折り目あとなどにより生じるいわゆるクニック、厚さの違いにより生じるいわゆる原反スジ等を挙げることができる。

図１は、オブジェクト検出装置１を模式的に示すブロック図である。オブジェクト検出装置１は、一定幅で長手方向に連続するシート状成形体２を搬送する搬送手段３と、シート状成形体２の照明４による反射像又は透過像を含む２次元画像を撮像するエリアセンサ５と、２次元画像より検出対象のオブジェクトである欠陥を検出する解析部６とを備えている。

搬送手段３は、シート状成形体２を搬送方向に搬送する送出ローラと受取ローラを備え、ロータリーエンコーダ等により搬送距離を計測する。本具体例では搬送速度は、搬送方向に２ｍ〜１２ｍ／分程度に設定される。

照明４は、シート状成形体２の幅方向を線状に照明し、エリアセンサ５で撮影される画像に線状の反射像が映るように配置されている。照明４の光源としては、メタルハライドランプ、ハロゲン伝送ライト、蛍光灯など、枚葉フィルムの組成及び性質に影響を与えない光を発光するものであれば、特に限定されない。なお、照明４は、シート状成形体２を挟んでエリアセンサ５の対向位置に設け、エリアセンサ５で撮影される画像に透過像が映るようにしてもよい。

エリアセンサ５は、２次元画像を撮像するＣＣＤ（Charge Coupled Device）又はＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide Semiconductor）からなり、図１に示すように、シート状成形体２の所定領域を撮像するように配置されている。

解析部６は、エリアセンサ５の２次元画像データを入力する画像入力手段６１と入力された画像データを一時的に記憶するメモリ６２と、画像データに基づいて欠陥を検出する画像処理部６３とを備え、これらの構成部がバス６４を介して接続されている。

画像入力手段６１を介して入力されたエリアセンサ５からの２次元画像データは、メモリ６２にバッファリングされる。メモリ６２にバッファリングされた２次元画像データは、画像処理部６３で欠陥検出処理が施される。

画像処理部６３は、後述するように、エリアセンサ５で撮像された２次元画像毎にオブジェクト候補である欠陥候補画素を検出し、検出された欠陥候補画素に応じて当該候補画素を含む欠陥候補領域を２次元画像内に生成する。この欠陥候補領域は、２次元画像毎に搬送手段３により所定方向に移動する欠陥の移動量に応じて生成される。そして、移動量に応じて移動され、生成された欠陥候補領域内における欠陥候補画素に基づいてオブジェクトである欠陥かノイズかを判定する。

具体的には、移動量に応じて移動され、生成された欠陥候補領域が閾値Ｔｈ１以下の移動生成回数であり、且つ欠陥候補領域の移動生成回数のうち、欠陥候補領域内に欠陥候補画素が検出された回数が閾値Ｔｈ２（Ｔｈ２≦Ｔｈ１）以上である場合、当該欠陥候補領域内で検出された欠陥候補画素を欠陥画素であると判定する。また、移動生成された欠陥候補領域が閾値Ｔｈ１を超える移動生成回数であり、且つ欠陥候補領域の移動生成回数のうち、欠陥候補領域内に欠陥候補画素が検出された回数が閾値Ｔｈ２未満である場合、当該候補領域内で検出された欠陥候補画素をノイズ画素であると判定する。

また、上述の欠陥候補画素検出について説明すると、その処理工程は、大きく分けて、閾値決定処理、２値化処理、ラベリング処理、特徴抽出処理及び欠陥識別処理の５つの処理に分けられる。

閾値決定処理では、例えば、画像全体の輝度ヒストグラムの相似性に基づく判別分析法や画像全体に占めるオブジェクトの面積率に基づくｐ−タイル法を用いて２値化処理の閾値を決定する。この閾値は、フレーム毎に計算することが好ましい。これにより、照明の照度変化等の外乱に対して頑健性が向上する。なお、室内などの安定環境下では固定の閾値でもよい。

２値化処理では、閾値決定処理で決定した閾値に基づいて２次元画像を２値化画像に変換する。２値化画像は、輝度ヒストグラムを閾値決定処理で決定した閾値で分離することにより得ることができる。

ラベリング処理では、２値化画像の黒背景中の白領域をラベリングする。また、２値化画像の白背景中の黒領域をラベリングする。

特徴抽出処理では、白領域及び／又は黒領域の面積、フェレ径等を算出する。また、算出した面積、フェレ径が微小なものはノイズとみなして除外する。

欠陥識別処理では、特徴抽出処理にて算出された面積やフェレ径に基づいて、点状欠陥やいわゆるクニック、原反スジ等の欠陥を識別する。例えば、面積が指定値よりも大きい白領域を照明像として除外し、また、面積が指定値よりも大きい黒領域を背景であるとして除外し、残った領域を欠陥領域として識別する。

このように２次元画像を２値化画像に変換することにより、欠陥領域を高精度に検出することができる。

上述した構成を有するオブジェクト検出装置１は、搬送手段３によりシート状成形体２を一定方向に移送し、この移送過程で照明４により照明されたシート面をエリアセンサ５により撮像し、撮像して得られた画像データに基づいて解析部６が検査対象のオブジェクトである欠陥の検出を行う。

続いて、解析部６における欠陥検出処理について図２に示すフローチャートを参照して説明する。このフローチャートは、画像処理部６３に入力される２次元画像毎の処理を示すものである。

ステップＳ１１において、ある時刻ｔ（フレーム）における２次元画像内の仮想枠のカウンタをインクリメントする。この仮想枠は、後述するように検出対象のオブジェクト候補であると検出された欠陥候補画素に対して生成される欠陥候補領域であり、閾値Ｔｈ１を超える回数移動生成された場合、消滅する。

ステップＳ１２において、画像処理部６３は欠陥候補画素検出処理を行う。この欠陥候補画素検出処理は、上述した閾値決定処理、２値化処理、ラベリング処理、特徴抽出処理及び欠陥識別処理を行うことにより、欠陥候補画素を検出する。時刻ｔにおける２次元画像内の欠陥候補画素の座標は（ｘ[ｔ][ｉ]，ｙ[ｔ][ｉ）（ｉ＝０〜ｎ）であり、個数はｎ[ｔ]（ｎ≧０）である。ステップＳ１２において。欠陥候補画素が検出された場合ステップＳ１３へ進み、検出されなかった場合、次の欠陥処理へ進む。

ステップＳ１３では、ステップＳ１２で検出された欠陥候補画素が既存の仮想枠内に存在するか否かを判別する。つまり、ステップＳ１１でインクリメントされた欠陥候補領域内に検出された欠陥候補画素の座標が存在するか否かを判別する。欠陥候補画素が仮想枠に存在した場合、その仮想枠の画素カウンタをインクリメントする（ステップＳ１５）。また、欠陥候補画素が仮想枠内に存在しなかった場合、新たに仮想枠を生成し（ステップＳ１４）、画素カウンタをインクリメントする（ステップＳ１５）。この仮想枠は、例えば、欠陥候補画素を中心としたある面積を有する領域として生成される。

ステップＳ１６において、画像処理部６３は、仮想枠の画素カウンタが閾値以上か否かを判別する。仮想枠の画素カウンタが閾値Ｔｈ２以上の場合、ステップＳ１７へ進み、仮想枠カウンタが閾値Ｔｈ１以下か否かを判別する。また、ステップＳ１６において、仮想枠の画素カウンタが閾値Ｔｈ２未満の場合、ステップＳ１８へ進み、仮想枠カウンタが閾値Ｔｈ１以下か否かを判別する。

ステップＳ１７において、仮想枠カウンタが閾値Ｔｈ１以下の場合、画像処理部６３は、仮想枠内で検出された欠陥候補画素を欠陥画素であると判定する（ステップＳ１９）。すなわち、移動生成された仮想枠が閾値Ｔｈ１以下の移動生成回数であり、且つ仮想枠の移動生成回数のうち、仮想枠内で欠陥候補画素が検出された回数が閾値Ｔｈ２（Ｔｈ２≦Ｔｈ１）以上である場合、仮想枠内で検出された欠陥候補画素を欠陥画素であると判定する。また、ステップＳ１７において、仮想枠カウンタが閾値Ｔｈ１を超える場合、この仮想枠を消滅させるとともに仮想枠内で検出された欠陥候補画素をノイズ画素であると判定する。

ステップＳ１８において、仮想枠カウンタが閾値Ｔｈ１以下の場合、画像処理部６３は、仮想枠内で検出された欠陥候補画素を欠陥候補とし、次の２次元画像の入力に対する欠陥処理へ進む。また、ステップＳ１８において、仮想枠カウンタが閾値Ｔｈ１を超える場合、この仮想枠を消滅させるとともに仮想枠内で検出された欠陥候補画素をノイズであると判定する。すなわち、移動生成された仮想枠が閾値Ｔｈ１を超える移動生成回数であり、且つ仮想枠の移動生成回数のうち、仮想枠内に欠陥候補画素が検出された回数が閾値Ｔｈ２未満である場合、この仮想枠内で検出された欠陥候補画素をノイズ画素であると判定する。

図３は、欠陥候補画素と仮想枠を説明する模式図である。時刻ｔ_０（フレーム）において欠陥候補画素ａが検出された場合、画像処理部６３は、新たに欠陥候補画素ａを中心とした仮想枠Ｆａ（ｔ_０）を生成する。そして、この仮想枠Ｆａは、搬送手段３の搬送方向及び搬送速度に基づいて時刻毎に移動生成され、所定の時刻分移動生成した後、消滅する。この図３では、仮想枠を９フレーム間生成した後、消滅する例を示している。また、時刻ｔ_１において、欠陥候補画素ｂが検出された場合も、画像処理部６３は、新たに欠陥候補画素ｂを中心とした仮想枠Ｆｂ（ｔ_１）を生成し、８フレーム間移動生成する。ここで、時刻ｔ_２において仮想枠Ｆａ（ｔ_２）内で欠陥候補画素ｃが検出された場合、仮想枠Ｆａの画素カウンタをインクリメントする。

このように所定方向に移動する検出対象オブジェクトを連続して撮像して得られた２次元画像毎に、オブジェクト候補を検出し、検出されたオブジェクト候補に応じて当該オブジェクト候補を含む候補領域を２次元画像内に生成し、候補領域を２次元画像毎にオブジェクトの移動量に応じて移動生成し、候補領域が閾値Ｔｈ１以下の移動生成回数であり、且つ候補領域の移動生成回数のうち、候補領域内にオブジェクト候補が検出された回数が閾値Ｔｈ２以上である場合、当該候補領域内で検出されたオブジェクト候補を検査対象のオブジェクトであると判定することにより、検査対象オブジェクトとノイズとの大きさの差があまりない場合でも、オブジェクトを追跡処理せずに少ない計算量で、有効にオブジェクトを検出することができる。

図４は、シート状成形体２の表面の撮像画像において点状の欠陥を検出した結果を示すものである。ここで、撮像される各２次元画像は、Ｘ軸方向に５１２画素及びＹ軸方向に４８０画素である。また、５０フレームを約０．８３秒の速さで撮像し、仮想枠の寿命を２０コマ、その中で４コマ以上、オブジェクト候補の画素を抽出した場合、その仮想枠内のオブジェクト候補（画素）を検索対象のオブジェクト（欠陥）であると判定した。シート状成形体２は、Ｙ軸方向に搬送され、欠陥を表す画素のＹ座標値は時間とともに減少している。欠陥を表す画素以外は、連続性はなく単発的なノイズである。

また、図５（ａ）〜図５（ｅ）は、時間的に連続したシート状成形体２の２次元画像の例である。図４に示す検出結果のオブジェクト画素群Ａにおいて、オブジェクト候補画素が検出されない時刻（フレーム）があるが、これは、図５（ｅ）のように、シート状成形体２の表面の点状の欠陥の乱反射等によりオブジェクト候補画素の検出されなかったためである。

このように本発明によれば、照明光の入射角度によりオブジェクトが検出されない場合であっても、時間的に連続した複数の２次元画像より、確実にオブジェクトを識別することができる。

本発明を適用した欠陥検査装置の主要部の構成を示す機能ブロック図である。２次元画像毎のオブジェクト検出処理を示すフローチャートである。欠陥候補画素と仮想枠を説明する模式図である。シート状成形体の表面の撮像画像において点状の欠陥を検出した結果を示す図である。時間的に連続したシート状成形体の２次元画像の例を示す図である。従来のラインセンサにより撮像された１次元波形を用いた場合のオブジェクトの検出を説明する模式図である。従来のエリアセンサによる２次元画像を用いた場合のオブジェクトの検出を説明する模式図である。従来エリアセンサによる２次元画像を用いオブジェクトの時間変化を追跡した場合のオブジェクトの検出を模式図である。

符号の説明

１オブジェクト検出装置、２シート状成形体、３搬送手段、４照明、５エリアセンサ、６解析部

Claims

所定方向に移動する検査対象のオブジェクトの２次元画像を連続して撮像し、上記２次元画像から上記検査対象のオブジェクトを検出するオブジェクト検出装置において、
上記２次元画像毎に上記検査対象のオブジェクト候補を検出するオブジェクト候補検出手段と、
上記オブジェクト候補検出手段で検出されたオブジェクト候補に応じて当該オブジェクト候補を含む候補領域を上記２次元画像内に生成する候補領域生成手段と、
上記候補領域生成手段で生成された候補領域を上記２次元画像毎に上記所定方向に移動する検査対象のオブジェクトの移動量に応じて移動生成する候補領域移動生成手段と、
上記候補領域移動生成手段で移動生成された候補領域が第１の閾値以下の移動生成回数であり、且つ上記候補領域の移動生成回数のうち、上記候補領域内にオブジェクト候補が検出された回数が第２の閾値以上である場合、当該候補領域内で検出されたオブジェクト候補を上記検査対象のオブジェクトであると判定する判定手段と
を備えることを特徴とするオブジェクト検出装置。
上記判定手段は、上記候補領域移動生成手段で移動生成された上記候補領域が上記第１の閾値を超える移動生成回数であり、且つ上記候補領域の移動生成回数のうち、上記候補領域内にオブジェクト候補が検出された回数が上記第２の閾値未満である場合、当該候補領域内で検出されたオブジェクト候補をノイズであると判定することを特徴とする請求項１に記載のオブジェクト検出装置。
上記検査対象のオブジェクトを所定方向に移動させる搬送手段を備え、
上記候補領域移動生成手段は、上記搬送手段による移動量に応じて上記候補領域を移動生成することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載のオブジェクト検出装置。
上記オブジェクト候補検出手段は、上記２次元画像を２値化処理した特徴量に基づいて上記検査対象のオブジェクト候補を検出することを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれかに記載のオブジェクト検出装置。
上記検査対象のオブジェクトは、シート状成形体に生じた欠陥であることを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれかに記載のオブジェクト検出装置。
所定方向に移動する検査対象のオブジェクトの２次元画像を連続して撮像し、上記２次元画像から上記検査対象のオブジェクトを検出するオブジェクト検出方法において、
上記２次元画像毎に上記検査対象のオブジェクト候補を検出するオブジェクト候補検出工程と、
上記オブジェクト候補検出工程で検出されたオブジェクト候補に応じて当該オブジェクト候補を含む候補領域を上記２次元画像内に生成する候補領域生成工程と、
上記候補領域生成工程で生成された候補領域を上記２次元画像毎に上記所定方向に移動する検査対象のオブジェクトの移動量に応じて移動生成する候補領域移動生成工程と、
上記候補領域移動生成工程で移動生成された候補領域が第１の閾値以下の移動生成回数であり、且つ上記候補領域の移動生成回数のうち、上記候補領域内にオブジェクト候補が検出された回数が第２の閾値以上である場合、当該候補領域内で検出されたオブジェクト候補を上記検査対象のオブジェクトであると判定する判定工程と
を有することを特徴とするオブジェクト検出方法。
上記判定工程では、上記候補領域移動生成工程で移動生成された上記候補領域が上記第１の閾値を超える移動生成回数であり、且つ上記候補領域の移動生成回数のうち、上記候補領域内にオブジェクト候補が検出された回数が上記第２の閾値未満である場合、当該候補領域内で検出されたオブジェクト候補をノイズであると判定することを特徴とする請求項６に記載のオブジェクト検出方法。