JP2007263852A - 欠陥検出装置、欠陥検出方法、及び欠陥検出処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】パターンの影響を受けずに精度の高い欠陥検出が可能な欠陥検出装置、欠陥検出方法、及び欠陥検出処理プログラムを提供する。
【課題手段】本発明は、表面上に視認可能に形成されたパターンを有する検査対象物における欠陥であって当該検査対象物の表面から観察される欠陥を検出する欠陥検出装置において、前記検査対象物の表面を撮影した表面画像のデータを取得し、当該表面画像又は当該表面画像に対して所定の補正処理を行った後の表面画像を、少なくとも所定の一方向の長さが、検出対象とすべき欠陥における前記一方向の長さよりも長い領域に分割する領域分割手段と、前記分割された領域毎にコントラスト強調処理を行って前記パターンの影響を除去し前記欠陥を検出する欠陥検出手段と、を備える。
【選択図】図４

Description

本発明は、表面上に視認可能に形成されたパターンを有する板状の検査対象物における欠陥であって当該検査対象物の表面から観察される欠陥を検出する欠陥検出装置及び方法等の技術分野に関する。

従来から、平板状の製品の表面から観察される欠陥（例えば、気泡等の混入、異物の付着、欠け、キズ等）を検出する方法として、当該製品の表面をカメラ（例えば、ラインセンサカメラやエリアセンサカメラ）により撮影して、その表面画像のデータに対して微分処理及び二値化処理を行って上記欠陥を検出する方法が知られている。

例えば、特許文献１に開示された画像処理装置においては、微分処理により表面画像における欠陥部分の明暗を強調し、二値化処理により当該欠陥部分を検出するようになっている。
特開平１０−１１１９２５号公報

しかしながら、例えば、表面上に視認可能に形成されたパターン（例えば、所定方向かつ所定間隔で連続する直線状又は曲線状の暗いスジのようなもの）を有するディスプレイ向け製品（例えばフィルムレンチキュラーレンズや、フレネルレンズ及びプラズマディスプレイパネル(ＰＤＰ)の背面板等）に対して、上述したように表面画像のデータを入力して欠陥検出処理を行う場合、当該パターンの影響により精度の高い欠陥検出を行うことが困難であった。

すなわち、上記欠陥のエッジ（縁）がはっきりしている場合にはこれを微分処理により強調することが可能であるが、当該欠陥のエッジがはっきりしていない場合には検出可能なレベルに強調することは困難である。また、微分処理を行うことで上記パターンのエッジを強調してしまうため、当該パターンそのものを欠陥として検出してしまうこともある。

本発明は、以上の点に鑑みてなされたものであり、上記パターンの影響を受けずに精度の高い欠陥検出が可能な欠陥検出装置、欠陥検出方法、及び欠陥検出処理プログラムを提供することを課題とする。

上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、表面上に視認可能に形成されたパターンを有する検査対象物における欠陥であって当該検査対象物の表面から観察される欠陥を検出する欠陥検出装置において、前記検査対象物の表面を撮影した表面画像のデータを取得し、当該表面画像又は当該表面画像に対して所定の補正処理を行った後の表面画像を、少なくとも所定の一方向の長さが、検出対象とすべき欠陥における前記一方向の長さよりも長い領域に分割する領域分割手段と、前記分割された領域毎にコントラスト強調処理を行って前記パターンの影響を除去し前記欠陥を検出する欠陥検出手段と、を備えることを特徴とする。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の欠陥検出装置において、前記欠陥検出手段は、前記コントラスト強調処理がなされた表面画像に対して平均化処理を行った後に当該閾値で二値化することにより前記欠陥を検出することを特徴とする。

請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の欠陥検出装置において、前記パターンは、所定方向かつ所定間隔で連続する直線状又は曲線状の暗部であって、前記表面画像は、前記パターンに沿って前記領域に分割されることを特徴とする。

請求項４に記載の発明は、請求項３に記載の欠陥検出装置において、前記領域の短手方向の長さは、前記パターンの幅よりも短いことを特徴とする。

請求項５に記載の発明は、請求項１乃至４の何れか一項に記載の欠陥検出装置において、前記所定の補正処理は、前記入力された表面画像全体における濃淡を除去する背景補正処理であることを特徴とする。

請求項６に記載の発明は、請求項５に記載の欠陥検出装置において、前記背景補正処理においては、前記取得された表面画像を、前記濃淡の間隔よりも短い長さを有する領域に分割し、当該領域毎の明暗のレベルを合わせて補正することを特徴とする。

請求項７に記載の欠陥検出処理プログラムの発明は、コンピュータを、請求項１乃至６の何れか一項に記載の欠陥検出装置として機能させることを特徴とする。

請求項８に記載の発明は、表面上に視認可能に形成されたパターンを有する検査対象物における欠陥であって当該検査対象物の表面から観察される欠陥を検出する欠陥検出方法において、前記検査対象物の表面を撮影した表面画像のデータを取得し、当該表面画像又は当該表面画像に対して所定の補正処理を行った後の表面画像を、少なくとも所定の一方向の長さが、検出対象とすべき欠陥における前記一方向の長さよりも長い領域に分割する工程と、前記分割された領域毎にコントラスト強調処理を行って前記パターンの影響を除去し前記欠陥を検出する工程と、を備えることを特徴とする。

本発明によれば、検査対象物の表面を撮影した表面画像のデータを取得し、当該表面画像を、少なくとも所定の一方向の長さが、検出対象とすべき欠陥における一方向の長さよりも長い領域に分割し、当該分割された領域毎にコントラスト強調処理を行ってパターンの影響を除去し当該欠陥を検出するように構成したので、パターンの影響を受けずに精度の高い欠陥検出を行うことができる。

以下、本発明を実施するための最良の実施形態について、図面に基づいて説明する。なお、以下に説明する実施形態は、表面上に視認可能に形成されたパターン（例えば、直線又は環状線が所定方向かつ所定間隔で連続する明暗のパターン）を有する検査対象物における欠陥であって当該検査対象物の表面から観察される欠陥を検出する検査システムに対して本発明を適用した場合の実施形態である。

先ず、図１及び図２を参照して、本実施形態に係る検査システムの構成及び機能について説明する。

図１は、本実施形態に係る検査システムの外観例を示す図であり、図２は、検査システムに含まれる検査端末における機能ブロック例を示す図である。

図１に示す検査システムＳは、搬送されるワーク搬送ステージ２上の検査対象物Ｂの表面に対して照明器３ａ（例えば、蛍光灯）により光を照射しつつ、ラインセンサカメラ３（エリアセンサカメラでも良い）により当該表面を撮影（撮像）して、その表面画像を画像処理部（例えば、ラインセンサカメラ３を有する筐体内に実装）により取得するようになっている。

ワーク搬送ステージ２の搬送制御は、ステージ制御装置４により行われる。また、図１の例では、ワーク搬送ステージ２上に広げられたウェブ製品である検査対象物Ｂを、巻き取り方向に巻きとりながら（ロール状に巻き取る）ラインセンサカメラ３により撮影している。なお、検査対象物Ｂは、枚様製品であっても良く、この場合、当該検査対象物Ｂの表面は、エリアセンサカメラにより撮影されるようにしても良い。

そして、上記取得された表面画像のデータは、通信ケーブル（図示せず）を介して上記画像処理部から検査端末１に出力される。

検査端末１は、例えば汎用のパーソナルコンピュータを適用可能であり、図１に示すように、上記画像処理部から出力された表面画像のデータを通信ケーブル（図示せず）を介して入力するためのＩ／Ｆ（インターフェース）部１１と、上記表面画像のデータ、各種設定データ、ＯＳ（オペレーティングシステム）及びアプリケーションプログラム（本発明の欠陥検出処理プログラムを含む）を記憶する記憶部（例えば、ハードディスク、ＲＯＭ、作業用ＲＡＭ、ビデオＲＡＭ等を備える）１２と、ＣＰＵを主体として構成され、上記表面画像のデータを取得して各種画像処理を行う処理部１３（本発明の領域分割手段及び欠陥検出手段の一例）と、上記表面画像及び検査結果を示す情報等を表示する表示部（例えば、液晶ディスプレイ）１４と、検査者（オペレータ）からの操作指示を入力し、その指示信号を処理部１３に出力する操作部１５（例えば、キーボード、マウス等）と、を含んで構成されている。

そして、処理部１３は、記憶部１２に記憶されたプログラムを実行することにより、上記表面画像に対して、後述する背景補正処理、コントラスト強調処理、平均化処理、二値化処理、及び判定処理等の画像処理を行う。

次に、図３乃至図１０等を参照して、本実施形態に係る検査システムＳの動作について説明する。

なお、以下に説明する検査システムＳの動作においては、検査対象物Ｂとして、フィルムレンチキュラーレンズ（以下、「ＦＬＬ」という）を適用した場合の例について説明する。

図３（Ａ）は、ＦＬＬの表面画像の一部分の例を示す図であり、図３（Ｂ）は、ＦＬＬの表面の構造の一例を示す拡大図である。図４は、検査端末１における画像処理工程を示すフローチャートであり、図５乃至図１０は、夫々の画像処理工程における処理の詳細を説明するための図である。なお、各工程において得られる表面画像や検出結果（輝度値の分布）等は、表示部１４上に表示可能になっており、これにより、検査者（オペレータ）が目視でも確認も可能になっている。

ここで、ＦＬＬの表面上には、図３（Ａ）及び（Ｂ）に示すように、横方向かつ、ほぼ一定間隔で連続する直線状の暗部としてのパターン５１が視認可能に形成されている。そして、ＦＬＬの表面上には、検出対象とすべき欠陥５２が観察される。かかる欠陥５２は、図３（Ｂ）に示すように、各パターン５１間に存在する凸部５３（当該凸部５３がパターン５１に比して明るい部分として表れる）の内部に混入された泡５３ａによって、当該ＦＬＬの表面上に暗い部分として表れることなる。

なお、ＦＬＬの表面上に観察される擬似欠陥５４は、欠陥検出対象外とすべきもの（製品の品質上、あまり影響がない）である。

上記ＦＬＬの表面がエリアセンサカメラ３により撮影され、その表面画像のデータが、通信ケーブル等を介して検査端末１に入力されると、検査端末１は、図４に示す処理を開始し、当該入力された図３（Ａ）に示すような表面画像のデータを取得し（ステップＳ１）、例えばＲＡＭに記憶展開して背景補正処理を行う（ステップＳ２）。

図３（Ａ）に示す表面画像では、パターン５１の幅ＰＷは４画素分あり、欠陥５２の横方向の長さＤＷは２画素分あり、欠陥５２の縦方向の長さＤＨは７５画素分ある。また、欠陥５２は、パターン５１よりも暗く表れている。さらに、図示しないが、表面画像全体には、濃淡（言い換えれば、グラデーション）が、例えば横方向に間隔ＧＷで、縦方向に間隔ＧＨで表れる（かかる濃淡の間隔及びその階調レベルは、製品毎に様々である）。かかる濃淡における濃い部分は、場所によっては、欠陥５２と同等の暗さとなり、より精度の高い欠陥５２の検出には妨げとなるため、背景補正処理では、かかる濃淡を除去するようになっている。

具体的には、背景補正処理において、検査端末１は、図５（Ａ）に示すように、取得した表面画像を、濃淡の間隔（ここでは、間隔ＧＷ及び間隔ＧＨ）よりも十分に短い長さ（横方向の長さＡＷ１、縦方向の長さＡＨ１）を有する矩形状の複数の小領域ＡＲ１（破線内）に分割（当該小領域ＡＲ１をパターン５１に沿って（ここでは、平行して））分割）する。ここで、当該背景補正処理により欠陥５２が除去されてしまわないように、当該欠陥５２の横方向の長さＤＷよりも小領域ＡＲ１の横方向の長さＡＷ１が長く（大きく）設定される必要がある。

図５（Ａ）の例では、各領域ＡＲ１の横方向の長さＡＷ１は５画素分に設定（分割設定）され、各領域ＡＲ１の縦方向の長さＡＨ１は１０画素分に設定されている。なお、各領域ＡＲ１の横方向の長さＡＷ１が欠陥５２の横方向の長さＤＷよりも長ければ、ＡＷ＝ＡＨに設定されても良い。

また、図５（Ｂ）の例において、符号５５部は、ある１つの領域ＡＲ１における画像輝度値曲線（言い換えれば、各（Ｘ，Ｙ）座標に対応する画素毎の輝度値の分布）を表しており（図の例では、２次元的に表しているが実際には３次元的で表される）、画像平均輝度値は、当該領域ＡＲ１における全画素の平均輝度値を表している。このような画像平均輝度値は、各領域ＡＲ１毎に算出されることになる。

そして、検査端末１は、１領域ＡＲ１毎に例えば下記（１）式にて表面画像のコントラストを補正する。

補正結果＝（１２７−画像平均輝度値）＊補正強度＋画像輝度値・・・（１）
ここで、補正強度は、例えば“１”に設定される。

この（１）式は、各領域ＡＲ１の画像平均輝度値が１２７（階調レベル）に合うように、当該領域ＡＲ１の画像輝度値を補正（図５（Ｂ）の例では、画像輝度値曲線５５が上方に平行移動するように補正）、つまり、暗い部分は明るく、明るい部分は暗くなるように平均輝度値を変化させている。これにより、表示画像全体の濃淡が消えるようになる。

次いで、検査端末１は、上記背景補正処理を行った後（濃淡が除去された後）の表面画像に対してコントラスト強調処理を行う（ステップＳ３）。

具体的には、検査端末１は、図６に示すように、上記表面画像を、横方向の長さＡＷ２及び縦方向の長さＡＨ２を有する矩形状の複数の小領域ＡＲ２に分割（当該小領域ＡＲ２をパターン５１に沿って（ここでは、平行して））分割）し、当該分割された領域毎にコントラスト強調処理を行う。

ここで、当該小領域ＡＲ２の少なくとも一方向（例えば、横方向若しくは縦方向）の長さが、検出対象とすべき欠陥５２の一方向（例えば、横方向又は縦方向）の長さよりも長い領域に分割設定される必要がある。これは、当該小領域ＡＲ２の全てが欠陥５２で占められると、当該小領域ＡＲ２におけるコントラスト強調ができず、その結果、欠陥５２が除去されてしまうからである。

図６の例では、各領域ＡＲ２の横方向の長さＡＷ２は２画素分に設定（分割設定）され、各領域ＡＲ２の縦方向の長さＡＨ２は１００画素分に設定されており、小領域ＡＲ２の縦方向の長さＡＨ２が、欠陥５２の縦方向の長さＤＨよりも長くなっている。これにより、パターン５１の影響を除去することができる。

また、図６の例では、小領域ＡＲ２の横方向（短手方向）の長さＡＷ２は、パターン５１の幅ＰＷよりも短く設定されている。これにより、パターン５１の影響をより精度良く除去することができる。

各領域ＡＲ２毎のコントラスト強調は例えば下記（２）式にて行われる。

強調結果＝（画像輝度値−画像平均輝度値）＊強調強度＋画像輝度値・・・（２）
ここで、強調強度は、例えば“３”程度に設定される。

図７は、上記（２）式にしたがってコントラスト強調処理が行われる様子を示している。なお、図７の例において、符号５７部は、ある１つの領域ＡＲ２における画像輝度値曲線（言い換えれば、各（Ｘ，Ｙ）座標に対応する画素毎の輝度値の分布）を表しており（図の例では、２次元的に表しているが実際には３次元的で表される）。

こうして、上記各小領域ＡＲ２毎のコントラスト強調処理により得られた各小領域ＡＲ２（破線で区切られた各領域が対応）の輝度値の分布を、図８に示す。

次いで、検査端末１は、当該コントラスト強調処理がなされた表面画像（全体）に対して、平均化処理を行う（ステップＳ４）。これは、図８に示すように、コントラスト強調処理により得られた各小領域ＡＲ２の輝度値の分布が繋がりがなく、ギザギザ状態になっているものを、図９に示すように、なだらかにするための処理である。この状態は、表示部１４上に表示されるようになっており、図９に示すようになだらかにすることで、検査者（オペレータ）が欠陥のおおよその位置を目視で確認しやすくなる。

なお、かかる平均化処理を行わなくても、後の二値化処理により欠陥を検出することはもちろん可能である。

その後、検査端末１は、平均化処理が行われた表面画像に対して、図１０に示すように、閾値で二値化する（ステップＳ５）ことにより表面画像における欠陥を抽出する。

次いで、検査端末１は、抽出された欠陥のうち、縦方向の長さが所定の長さ（製品品質に影響を与える長さ）を有するものを、検査対象の欠陥として判定する長さ判定処理を行い（ステップＳ６）、かかる判定処理によりＮＧと判定された（つまり、縦方向の長さが所定の長さ以上であると判定された）欠陥のみを検査対象の欠陥として検出し、かかる欠陥を例えば表示部１４に表示して検査者に告知させる。

例えば、図３（Ａ）に示す、縦方向の長さが所定の長さ以上の欠陥５２は、検査対象の欠陥として検出され、縦方向の長さが所定の長さに満たない擬似欠陥５４は、検査対象の欠陥として検出されないことになる。

なお、上記判定処置において抽出された欠陥の面積を算出し、所定面積以上の欠陥のみを検査対象の欠陥として検出するようにしても良い。

そして、このような欠陥が検出されたＦＬＬは、例えば、取り除かれる。

以上説明したように、上記実施形態によれば、検査対象物ＢとしてのＦＬＬの表面を撮影した表面画像のデータを取得し、当該表面画像に対して背景補正処理を行った後の表面画像を、少なくとも所定の一方向の長さが、検出対象とすべき欠陥５２における一方向の長さよりも長い領域に分割し、当該分割された領域毎にコントラスト強調処理を行ってパターン５１の影響を除去し当該欠陥５２を検出するように構成したので、パターン５１の影響を受けずに精度の高い欠陥検出を行うことができる。

なお、上記実施形態においては、検査対象物Ｂの表面に縦方向に延びた直線状のパターン５１（縦パターン）が形成された場合を例にとって説明したが、例えば、図１１（Ａ）に示すような横方向に延びた直線状のパターン（横パターン）が形成された検査対象物Ｂ、図１２（Ａ）及び図１３（Ａ）に示すような斜め方向に延びた直線状のパターン（斜めパターン１及び２）が形成された検査対象物Ｂにおける欠陥検出に対しても本発明は適用可能である。図１１（Ａ）、図１２（Ａ）及び図１３（Ａ）に示す夫々のパターンの場合における上記背景補正処理及びコントラスト強調処理においては、図１１（Ｂ）、図１２（Ｂ）及び図１３（Ｂ）に示すように、表面画像は、夫々のパターンに沿って（平行して）矩形状の複数の小領域に分割されることになる。

また、分割される小領域は、矩形状に限定されるものではなく、曲線状であっても良く、例えば、図１４（Ａ）に示すように、同心円状パターンが形成された検査対象物Ｂにおける欠陥検出に対しても本発明は適用可能である。図１４（Ａ）に示す同心円状パターンの場合における上記背景補正処理及びコントラスト強調処理においては、図１４（Ｂ）に示すように、表面画像は、同心円状パターンに沿って（平行して）弧状の複数の小領域（例えば、“ａ”を一定とする）に分割されることになる。この場合、例えば、図１４（Ｃ）に示すように、曲座標変換を行うことで、上記実施形態と同様に画像処理することが可能である。

また、上記実施形態においては、検査対象物ＢとしてＦＬＬを例にとって説明したが、フレネルレンズ及びプラズマディスプレイパネル(ＰＤＰ)の背面板等に対しても、本発明は適用可能であり、例えば当該背面板の表面における欠け欠陥やゴミ付着欠陥等を上記実施形態と同様に検出することができる。

本実施形態に係る検査システムの外観例を示す図である。 検査システムに含まれる検査端末における機能ブロック例を示す図である。 ＦＬＬの表面画像の一部分の例を示す図である。 検査端末１における画像処理工程を示すフローチャートである。 背景補正処理工程における処理の詳細を説明するための図である。 コントラスト強調処理工程における処理の詳細を説明するための図である。 コントラスト強調処理工程における処理の詳細を説明するための図である。 コントラスト強調処理工程における処理の詳細を説明するための図である。 平均化処理工程における処理の詳細を説明するための図である。 二値化処理工程における処理の詳細を説明するための図である。 横方向に延びた直線状のパターン（横パターン）が形成された検査対象物Ｂの表面の一例を示す図である。 斜め方向に延びた直線状のパターン（斜めパターン１）が形成された検査対象物Ｂの表面の一例を示す図である。 斜め方向に延びた直線状のパターン（斜めパターン２）が形成された検査対象物Ｂの表面の一例を示す図である。 同心円状パターンが形成された検査対象物Ｂの表面の一例を示す図である。

符号の説明

１ 検査端末
２ ワーク搬送ステージ
３ エリアセンサカメラ
３ａ 照明器
４ ステージ制御装置
１１ Ｉ／Ｆ部
１２ 記憶部
１３ 処理部
１４ 表示部
１５ 操作部
Ｓ 検査システム

Claims (8)

1. 表面上に視認可能に形成されたパターンを有する検査対象物における欠陥であって当該検査対象物の表面から観察される欠陥を検出する欠陥検出装置において、
   前記検査対象物の表面を撮影した表面画像のデータを取得し、当該表面画像又は当該表面画像に対して所定の補正処理を行った後の表面画像を、少なくとも所定の一方向の長さが、検出対象とすべき欠陥における前記一方向の長さよりも長い領域に分割する領域分割手段と、
   前記分割された領域毎にコントラスト強調処理を行って前記パターンの影響を除去し前記欠陥を検出する欠陥検出手段と、
   を備えることを特徴とする欠陥検出装置。
2. 請求項１に記載の欠陥検出装置において、
   前記欠陥検出手段は、前記コントラスト強調処理がなされた表面画像に対して平均化処理を行った後に当該閾値で二値化することにより前記欠陥を検出することを特徴とする欠陥検出装置。
3. 請求項１又は２に記載の欠陥検出装置において、
   前記パターンは、所定方向かつ所定間隔で連続する直線状又は曲線状の暗部であって、
   前記表面画像は、前記パターンに沿って前記領域に分割されることを特徴とする欠陥検出装置。
4. 請求項３に記載の欠陥検出装置において、
   前記領域の短手方向の長さは、前記パターンの幅よりも短いことを特徴とする欠陥検出装置。
5. 請求項１乃至４の何れか一項に記載の欠陥検出装置において、
   前記所定の補正処理は、前記入力された表面画像全体における濃淡を除去する背景補正処理であることを特徴とする欠陥検出装置。
6. 請求項５に記載の欠陥検出装置において、
   前記背景補正処理においては、前記取得された表面画像を、前記濃淡の間隔よりも短い長さを有する領域に分割し、当該領域毎の明暗のレベルを合わせて補正することを特徴とする欠陥検出装置。
7. コンピュータを、請求項１乃至６の何れか一項に記載の欠陥検出装置として機能させることを特徴とする欠陥検出処理プログラム。
8. 表面上に視認可能に形成されたパターンを有する検査対象物における欠陥であって当該検査対象物の表面から観察される欠陥を検出する欠陥検出方法において、
   前記検査対象物の表面を撮影した表面画像のデータを取得し、当該表面画像又は当該表面画像に対して所定の補正処理を行った後の表面画像を、少なくとも所定の一方向の長さが、検出対象とすべき欠陥における前記一方向の長さよりも長い領域に分割する工程と、
   前記分割された領域毎にコントラスト強調処理を行って前記パターンの影響を除去し前記欠陥を検出する工程と、
   を備えることを特徴とする欠陥検出方法。

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