JP2009080004A - 検査装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】パターン認識の所要時間が短い検査装置を提供する。
【解決手段】検査装置は、被検査物を撮影して画像として出力する画像入力部と、上記画像入力部から出力される良品の上記被検査物の良品画像を登録する登録手段および上記画像入力部から出力される検査対象の上記被検査物の検査画像と上記良品画像との差分画像を用いて上記検査対象の被検査物を検査する検査手段を有する判定部と、を備える検査装置において、上記判定部は、上記良品画像の被検査物の複数の部分の画像を抽出して参照画像として登録する参照画像登録手段と、上記参照画像と最も相関性の大きい上記検査画像の被検査物の複数の部分を特定するパターン認識手段と、上記特定された検査画像の被検査物の複数の部分の座標に基づいて位置合わされた上記検査画像と上記良品画像との上記差分画像から欠陥を判断する欠陥判断手段と、を有する。
【選択図】図1
【解決手段】検査装置は、被検査物を撮影して画像として出力する画像入力部と、上記画像入力部から出力される良品の上記被検査物の良品画像を登録する登録手段および上記画像入力部から出力される検査対象の上記被検査物の検査画像と上記良品画像との差分画像を用いて上記検査対象の被検査物を検査する検査手段を有する判定部と、を備える検査装置において、上記判定部は、上記良品画像の被検査物の複数の部分の画像を抽出して参照画像として登録する参照画像登録手段と、上記参照画像と最も相関性の大きい上記検査画像の被検査物の複数の部分を特定するパターン認識手段と、上記特定された検査画像の被検査物の複数の部分の座標に基づいて位置合わされた上記検査画像と上記良品画像との上記差分画像から欠陥を判断する欠陥判断手段と、を有する。
【選択図】図1
Description
この発明は、検査対象の被検査物と同じ良品の被検査物を撮影した良品画像と検査対象の被検査物を撮影した検査画像との差分画像処理により被検査物の欠陥を検査する検査装置に関するものである。
従来の検査装置は、差分処理の実行前に、予め教示画像を用いて撮像画像のパターンマッチング処理を行い、該パターンマッチング処理によって得られた一致度が所定の閾値を超えた位置及び回転角度を複数候補検出し、これらの複数候補を差分処理の対象箇所として、夫々の対象箇所に差分処理を実行する(例えば、特許文献1参照)。
しかし、従来の検査装置の場合、被検査物そのものを参照画像として定義するため、参照画像の画像サイズが大きいものとなり、参照画像の画像サイズが大きくなると、パターン認識時に参照する領域が大きくなり、時間が長くなるという問題がある。
この発明の目的は、パターン認識の所要時間が短い検査装置を提供することである。
この発明に係る検査装置は、被検査物を撮影して画像として出力する画像入力部と、上記画像入力部から出力される良品の上記被検査物の良品画像を登録する登録手段および上記画像入力部から出力される検査対象の上記被検査物の検査画像と上記良品画像との差分画像を用いて上記検査対象の被検査物を検査する検査手段を有する判定部と、を備える検査装置において、上記判定部は、上記良品画像の被検査物の複数の部分の画像を抽出して参照画像として登録する参照画像登録手段と、上記参照画像と最も相関性の大きい上記検査画像の被検査物の複数の部分を特定するパターン認識手段と、上記特定された検査画像の被検査物の複数の部分の座標に基づいて位置合わされた上記検査画像と上記良品画像との上記差分画像から欠陥を判断する欠陥判断手段と、を有する。
この発明に係る検査装置の効果は、予め良品の被検査物を撮影して良品画像として取り込み、取り込んだ良品画像に含まれる被検査物の画像の一部分からなる参照画像と複数記憶し、検査する被検査物を撮影して得た検査画像を上記参照画像とパターン認識して上記検査画像の被検査物と上記良品画像の被検査物とを位置合わせするので、良品画像の被検査物全体を検査画像とパターン認識する場合に比べてパターン認識の時間を短縮することができることである。
実施の形態1.
図1は、この発明の実施の形態1に係る検査装置の構成を示す構成図である。
この発明の実施の形態1に係る検査装置は、被検査物5を撮影して画像データを出力する画像入力部1、判定部2、被検査物5を照明する照明部3、判定部2と画像入力部1および照明部3を接続する制御線4、被検査物5を搬送する被検査物搬送装置6、被検査物搬送装置6を制御する搬送装置制御盤7、および判定部2と搬送装置制御盤7とを接続する通信線8を備える。
図1は、この発明の実施の形態1に係る検査装置の構成を示す構成図である。
この発明の実施の形態1に係る検査装置は、被検査物5を撮影して画像データを出力する画像入力部1、判定部2、被検査物5を照明する照明部3、判定部2と画像入力部1および照明部3を接続する制御線4、被検査物5を搬送する被検査物搬送装置6、被検査物搬送装置6を制御する搬送装置制御盤7、および判定部2と搬送装置制御盤7とを接続する通信線8を備える。
画像入力部1は、被検査物搬送装置6の上方に配置され、撮影エリアが直下の被検査物搬送装置6上となっている。そして、画像入力部1は、例えば640ラインで各ライン480画素からなる撮像素子を備えるデジタルカメラからなり、撮影して得た画像の各画素の輝度は256段階の階調で出力される。すなわち、輝度は0階調から255階調のいずれかで表される。
制御線4は、例えばLAN、カメラリンク、IEEE1394などの通信手段で構成されており、画像情報と制御情報の送受信が可能となっている。
照明部3は、例えば高周波蛍光灯、LED、ストロボ照明などの照明手段で構成されており、被検査物5を均一に照明している。
被検査物5は被検査物搬送装置6により搬送される。搬送装置制御盤7は被検査物搬送装置6の動作を制御すると共に通信線8を介し判定部2と検査情報や搬送装置動作状況の情報を送受信している。
制御線4は、例えばLAN、カメラリンク、IEEE1394などの通信手段で構成されており、画像情報と制御情報の送受信が可能となっている。
照明部3は、例えば高周波蛍光灯、LED、ストロボ照明などの照明手段で構成されており、被検査物5を均一に照明している。
被検査物5は被検査物搬送装置6により搬送される。搬送装置制御盤7は被検査物搬送装置6の動作を制御すると共に通信線8を介し判定部2と検査情報や搬送装置動作状況の情報を送受信している。
図2は、この発明の実施の形態1の判定部の機能ブロック図である。
判定部2は、CPU、ROM、RAM、インターフェース回路を有するコンピュータから構成されている。
判定部2は、良品画像から参照画像をおよび検査画像から被参照画像をそれぞれ抽出するときに抽出する領域を指定する抽出パターンを登録される抽出パターン記憶部11、良品画像を取得したときの露光条件を登録される露光条件記憶部12、良品画像を登録される良品画像記憶部13、カラー画像の場合良品画像の色信号を登録される検査色信号記憶部14、良品画像の被検査物9の中心点Oの座標を登録される中心点座標記憶部15、良品画像から抽出した参照画像を登録される参照画像記憶部16、および参照範囲を登録される参照範囲記憶部17を有する。
判定部2は、CPU、ROM、RAM、インターフェース回路を有するコンピュータから構成されている。
判定部2は、良品画像から参照画像をおよび検査画像から被参照画像をそれぞれ抽出するときに抽出する領域を指定する抽出パターンを登録される抽出パターン記憶部11、良品画像を取得したときの露光条件を登録される露光条件記憶部12、良品画像を登録される良品画像記憶部13、カラー画像の場合良品画像の色信号を登録される検査色信号記憶部14、良品画像の被検査物9の中心点Oの座標を登録される中心点座標記憶部15、良品画像から抽出した参照画像を登録される参照画像記憶部16、および参照範囲を登録される参照範囲記憶部17を有する。
また、判定部2は、撮影エリアに置かれた被検査物5を撮影して得た画像の輝度の分布が最適になるように露光条件を制御する露光制御手段18、良品の被検査物5を撮影エリアに置いて輝度の分布が最適になるような露光条件で撮影して得られた良品画像を良品画像記憶部13に登録する良品画像登録手段19、良品画像内の被検査物の画像(以下、被検査物9と称す)と背景10との境界から被検査物9の中心点の座標を検出して中心点座標記憶部15に登録する中心点座標登録手段20、抽出パターンを用いて良品画像の被検査物9から参照画像を抽出して参照画像記憶部16に登録する参照画像登録手段21、抽出した各参照画像を囲繞する参照範囲を設定して参照範囲記憶部17に登録する参照範囲登録手段22を有する。
また、判定部2は、検査対象の被検査物29を含む撮影画像の輝度の分布が最適な検査画像を取得する検査画像取得手段23、参照範囲毎に検査画像の参照範囲に亘って抽出パターンを指定して被参照画像を抽出する被参照画像抽出手段24、および抽出した被参照画像を参照画像とパターン認識して最も相関性の大きい被参照画像を確定するとともに確定した被参照画像の中心点の座標を検出するパターン認識手段25を有する。
また、判定部2は、確定された被参照画像の中心点のX座標とY座標の平均を検査画像の被検査物29の中心点Eの座標とするとともに良品画像の被検査物9の中心点Oに検査画像の被検査物29の中心点Eが重なるように検査画像を移動して位置合わせする画像重畳手段26、重畳した良品画像と検査画像の被検査物の輝度の差分を算出するとともに差分が所定の閾値以上の画素が所定の数以上連なっているとき欠陥と判断する欠陥判断手段27を有する。
なお、以下の説明では、正方形を抽出パターンとし、抽出パターンを所定の画素分拡大した正方形を参照範囲としているが、これに限るものではなく長方形、三角形、円形など領域をしてし得るものであれば良い。
また、4つの参照画像を抽出しているが、参照画像の数は4に限るものではなく2以上であれば良い。
また、4つの参照画像を抽出しているが、参照画像の数は4に限るものではなく2以上であれば良い。
図3は、この発明の実施の形態1に係る検査装置における登録動作手順を示すフローチャートである。
次に、この発明の実施の形態1に係る検査装置における動作を説明する。動作は、登録動作と検査動作に大別できる。登録動作手順は、露光条件の設定(S101)、検査色信号の決定(S102)、良品画像の登録(S103)、参照画像の登録(S104)、参照範囲の登録(S105)である。
次に、この発明の実施の形態1に係る検査装置における動作を説明する。動作は、登録動作と検査動作に大別できる。登録動作手順は、露光条件の設定(S101)、検査色信号の決定(S102)、良品画像の登録(S103)、参照画像の登録(S104)、参照範囲の登録(S105)である。
まず、露光条件の設定(S101)について説明する。
搬送装置制御盤7は、被検査物搬送装置6を制御し、良品であることが分かっている被検査物5を画像入力部1の直下の撮影エリアに搬送し、位置決めして停止する。
判定部2は、画像入力部1および照明部3の露光条件(照明の明るさ、カメラのシャッタースピードなど)を設定し撮影命令を画像入力部1に送る。
画像入力部1は、良品の被検査物5を撮影し、撮影により得た良品画像を判定部2に送る。
判定部2は、画像入力部1から送られてきた良品画像の輝度のヒストグラムを解析する。
搬送装置制御盤7は、被検査物搬送装置6を制御し、良品であることが分かっている被検査物5を画像入力部1の直下の撮影エリアに搬送し、位置決めして停止する。
判定部2は、画像入力部1および照明部3の露光条件(照明の明るさ、カメラのシャッタースピードなど)を設定し撮影命令を画像入力部1に送る。
画像入力部1は、良品の被検査物5を撮影し、撮影により得た良品画像を判定部2に送る。
判定部2は、画像入力部1から送られてきた良品画像の輝度のヒストグラムを解析する。
図4は、露光条件が暗い場合の良品画像の輝度のヒストグラムの一例である。
露光条件が暗い場合、すなわち同じ明度の被写体を撮影したときにも画像入力部1に入力する光の強度が小さいときに撮影した良品画像の画素の輝度分布では、輝度が128階調以下の画素しか存在しない。
露光条件が暗い場合、すなわち同じ明度の被写体を撮影したときにも画像入力部1に入力する光の強度が小さいときに撮影した良品画像の画素の輝度分布では、輝度が128階調以下の画素しか存在しない。
図5は、露光条件が明るくすぎて255階調に飽和した輝度の画素が一部に存在する場合の輝度のヒストグラムの一例である。
一方、露光条件が明るすぎる場合、すなわち同じ明度の被写体を撮影したときにも画像入力部1に入力する光の強度が大きいときに撮影した良品画像の画素の輝度分布では、撮像素子の一部では入力する光が強すぎるので、入力する光の強度に比例した輝度が出力されず、輝度が最も大きな255階調に飽和する。
判定部2は、照明部3の照明条件や画像入力部1のシャッタースピードなどの露光条件を段階的に変更しながら、最適な露光条件、すなわち飽和した画素がない状態で最も明るく撮影できる露光条件を設定し、設定した露光条件を判定部2に保存する。
一方、露光条件が明るすぎる場合、すなわち同じ明度の被写体を撮影したときにも画像入力部1に入力する光の強度が大きいときに撮影した良品画像の画素の輝度分布では、撮像素子の一部では入力する光が強すぎるので、入力する光の強度に比例した輝度が出力されず、輝度が最も大きな255階調に飽和する。
判定部2は、照明部3の照明条件や画像入力部1のシャッタースピードなどの露光条件を段階的に変更しながら、最適な露光条件、すなわち飽和した画素がない状態で最も明るく撮影できる露光条件を設定し、設定した露光条件を判定部2に保存する。
撮影した画像がカラー画像出力の場合には、検査色信号の決定(S102)を行う。カラー画像は、被写体である被検査物5の塗装色などにより各色信号のコントラストが大きく異なる。例えば被検査物5の色が赤に近い場合はR色信号のコントラストが高く、G色信号、B色信号のコントラストは低い状態となる。
図6は、コントラストが高い色信号の輝度のヒストグラムの一例である。図7は、コントラストが低い色信号のヒストグラムの一例である。
撮影した画像には、輝度の小さい側と大きい側にそれぞれ背景と被検査物5に対応する2つの画素数のピークP101、P102が存在する。R色信号、G色信号、B色信号それぞれのヒストグラムから、各色信号の画素数のピークP101、P102の輝度B101、B102を算出し、輝度B101と輝度B102の差(輝度B102−輝度B101)が一番大きい色信号がこの被検査物5を撮影した場合に最もコントラストの高い色信号になるので、この色信号を検査色信号として判定部2に登録する。
図6は、コントラストが高い色信号の輝度のヒストグラムの一例である。図7は、コントラストが低い色信号のヒストグラムの一例である。
撮影した画像には、輝度の小さい側と大きい側にそれぞれ背景と被検査物5に対応する2つの画素数のピークP101、P102が存在する。R色信号、G色信号、B色信号それぞれのヒストグラムから、各色信号の画素数のピークP101、P102の輝度B101、B102を算出し、輝度B101と輝度B102の差(輝度B102−輝度B101)が一番大きい色信号がこの被検査物5を撮影した場合に最もコントラストの高い色信号になるので、この色信号を検査色信号として判定部2に登録する。
次に、良品画像の登録(S103)を行う。良品画像がカラー画像の場合には、検査色信号成分を判定部2に登録する。良品画像がグレースケール画像の場合にはそのまま判定部2に登録する。
図8は、参照画像の登録方法を説明するための説明図である。
次に、参照画像の登録(S104)を行う。
まず、良品画像の被検査物9と背景10の境界を認識し、良品画像の被検査物9の中心点Oの座標(xo,yo)を求め、求めた中心点Oの座標(xo,yo)を中心点座標記憶部15に登録する。
次に、良品画像の被検査物9の4隅に4つの正方形の抽出パターン、すなわち第1抽出パターン31、第2抽出パターン32、第3抽出パターン33、第4抽出パターン34を、4つの抽出パターンの中心点のX座標の平均とY座標の平均が良品画像の被検査物9の中心点Oの座標(xo,yo)に一致するように位置を調整して設定する。そして、良品画像の抽出パターンに囲まれた被検査物9の画像を抽出し4つの参照画像、すなわち第1参照画像35、第2参照画像36、第3参照画像37、第4参照画像38を参照画像記憶部16に登録する。
なお、図8では良品画像の被検査物9の内部に抽出パターン31、32、33、34を設定しているが、良品画像の被検査物9および背景10を含むエリアに設定にしても構わない。
次に、参照画像の登録(S104)を行う。
まず、良品画像の被検査物9と背景10の境界を認識し、良品画像の被検査物9の中心点Oの座標(xo,yo)を求め、求めた中心点Oの座標(xo,yo)を中心点座標記憶部15に登録する。
次に、良品画像の被検査物9の4隅に4つの正方形の抽出パターン、すなわち第1抽出パターン31、第2抽出パターン32、第3抽出パターン33、第4抽出パターン34を、4つの抽出パターンの中心点のX座標の平均とY座標の平均が良品画像の被検査物9の中心点Oの座標(xo,yo)に一致するように位置を調整して設定する。そして、良品画像の抽出パターンに囲まれた被検査物9の画像を抽出し4つの参照画像、すなわち第1参照画像35、第2参照画像36、第3参照画像37、第4参照画像38を参照画像記憶部16に登録する。
なお、図8では良品画像の被検査物9の内部に抽出パターン31、32、33、34を設定しているが、良品画像の被検査物9および背景10を含むエリアに設定にしても構わない。
最後に、参照範囲の登録(S105)を行う。
各参照画像35、36、37、38を上下左右にそれぞれ所定数の画素分拡大した範囲を第1参照範囲41、第2参照範囲42、第3参照範囲43、第4参照範囲44として設定し、各参照範囲に関する参照範囲設定情報を参照範囲記憶部17に登録する。ここまでの動作により登録動作が完了する。
各参照画像35、36、37、38を上下左右にそれぞれ所定数の画素分拡大した範囲を第1参照範囲41、第2参照範囲42、第3参照範囲43、第4参照範囲44として設定し、各参照範囲に関する参照範囲設定情報を参照範囲記憶部17に登録する。ここまでの動作により登録動作が完了する。
図9は、この発明の実施の形態1に係る検査装置における検査動作手順を示すフローチャートである。
次に、検査動作手順について説明する。
検査動作手順は、図9に示すように、登録情報のロード(S201)、検査画像の撮影(S202)、パターン認識(S203)、中心点座標、傾き算出(S204)、差分検査(S205)となる。以下に詳細内容を記述する。
次に、検査動作手順について説明する。
検査動作手順は、図9に示すように、登録情報のロード(S201)、検査画像の撮影(S202)、パターン認識(S203)、中心点座標、傾き算出(S204)、差分検査(S205)となる。以下に詳細内容を記述する。
まず、登録情報のロード(S201)を行う。登録情報は、シャッタースピードや照明の明るさなどの露光条件、カラー画像の場合の検査色信号情報、良品画像、良品画像の被検査物9の中心点の座標、参照画像、参照範囲設定情報である。
判定部2は、登録情報をロードする。
判定部2は、登録情報をロードする。
次に、検査画像の撮影(S202)を行う。
判定部2は、画像入力部1と照明部3に対して、ロードした露光条件と同じ設定を行なう。上記の設定により、検査対象の被検査物5の撮影時の露光条件は良品画像を登録するために良品の被検査物5を撮影したときと同じになる。
判定部2は、画像入力部1と照明部3に対して、ロードした露光条件と同じ設定を行なう。上記の設定により、検査対象の被検査物5の撮影時の露光条件は良品画像を登録するために良品の被検査物5を撮影したときと同じになる。
図1に示すように被検査物5は被検査物搬送装置6により搬送され、画像入力部1の撮影エリア内で簡易的に位置決めされて停止する。簡易的に位置決めされた状態では、良品画像を登録するために良品の被検査物5を撮影したときと検査画像を取り込むために検査対象の被検査物5を撮影するときとは被検査物5の位置にズレが生じている。
搬送装置制御盤7は、被検査物搬送装置6を停止した旨の停止情報を判定部2に送る。判定部2は、画像入力部1に撮影命令を送る。画像入力部1は、被検査物5を撮影し、撮影により得た検査画像を判定部2に送る。
判定部2は、搬送装置制御盤7に撮影完了情報を伝達する。搬送装置制御盤7は次の被検査物5を搬送する。
搬送装置制御盤7は、被検査物搬送装置6を停止した旨の停止情報を判定部2に送る。判定部2は、画像入力部1に撮影命令を送る。画像入力部1は、被検査物5を撮影し、撮影により得た検査画像を判定部2に送る。
判定部2は、搬送装置制御盤7に撮影完了情報を伝達する。搬送装置制御盤7は次の被検査物5を搬送する。
図10は、パターン認識の方法を説明するための説明図である。
次に、パターン認識(S203)を行う。
判定部2は、検査画像がカラー画像の場合には、カラー画像から検査色信号成分を取り出した画像を検査画像とし、検査画像が白黒画像の場合にはそのままを検査画像としてパターン認識を行う。
パターン認識では、検査画像内に参照範囲設定情報に基づいて参照範囲を設定する。それから参照範囲毎に、パターン認識手法の一種である正規化相関サーチを行う。
次に、パターン認識(S203)を行う。
判定部2は、検査画像がカラー画像の場合には、カラー画像から検査色信号成分を取り出した画像を検査画像とし、検査画像が白黒画像の場合にはそのままを検査画像としてパターン認識を行う。
パターン認識では、検査画像内に参照範囲設定情報に基づいて参照範囲を設定する。それから参照範囲毎に、パターン認識手法の一種である正規化相関サーチを行う。
参照範囲41、42、43、44内に正方形の抽出パターン31、32、33、34を指定し、指定した抽出パターン31、32、33、34内の画素を第1被参照画像45、第2被参照画像46、第3被参照画像47、第4被参照画像48として抽出する。そして、抽出した第1被参照画像45、第2被参照画像46、第3被参照画像47、第4被参照画像48とそれぞれ第1参照画像35、第2参照画像36、第3参照画像37、第4参照画像38とを正規化相関サーチを行い、相関性r(u,v)を算出する。
正規化相関サーチでは、座標(u,v)の相関性r(u,v)は式(1)から算出する。但し、式(1)のIは被参照画像45、46、47、48の輝度、Mは参照画像35、36、37、38の輝度、nは参照画像35、36、37、38の画素数である。
正規化相関サーチでは、座標(u,v)の相関性r(u,v)は式(1)から算出する。但し、式(1)のIは被参照画像45、46、47、48の輝度、Mは参照画像35、36、37、38の輝度、nは参照画像35、36、37、38の画素数である。
そして、パターン認識では、抽出パターン31、32、33、34をX軸方向に1画素ずつ移動して被参照画像45、46、47、48を抽出し、次に、抽出パターン31、32、33、34をY軸方向に1画素ずつ移動して被参照画像45、46、47、48を抽出する。これらを繰り返して参照範囲内を抽出パターンが移動できる限りで被参照画像45、46、47、48を抽出する。
次に、抽出パターン31、32、33、34を抽出パターン31、32、33、34の中心点を中心にして所定角回転してから上述と同様にX軸方向に1画素ずつ、Y軸方向に1画素ずつ移動して被参照画像45、46、47、48を抽出する。
このようにして抽出した被参照画像45、46、47、48を参照画像35、36、37、38と正規化相関サーチを施して相関性r(u,v)を算出する。
このようにして抽出した被参照画像45、46、47、48を参照画像35、36、37、38と正規化相関サーチを施して相関性r(u,v)を算出する。
そして、算出された相関性r(u,v)の最も大きな被参照画像を求める。
検査画像の第1参照範囲41において第1参照画像35に対する正規化相関サーチを実施し、最も相関性r(u,v)の大きな座標を第1被参照画像45に対する中心点Aの座標(xa,ya)とする。
同様に、検査画像の第2参照範囲42において第2参照画像36の正規化相関サーチを実施し、最も相関性r(u,v)の大きな座標を第2被参照画像46に対する中心点Bの座標(xb,yb)とする。
同様に、検査画像の第3参照範囲43において第3参照画像37の正規化相関サーチを実施し、最も相関性r(u,v)の大きな座標を第3被参照画像47に対する中心点Cの座標(xc,yc)とする。
同様に、検査画像の第4参照範囲44において第4参照画像38の正規化相関サーチを実施し、最も相関性r(u,v)の大きな座標を第4被参照画像48に対する中心点Dの座標(xd,yd)とする。
検査画像の第1参照範囲41において第1参照画像35に対する正規化相関サーチを実施し、最も相関性r(u,v)の大きな座標を第1被参照画像45に対する中心点Aの座標(xa,ya)とする。
同様に、検査画像の第2参照範囲42において第2参照画像36の正規化相関サーチを実施し、最も相関性r(u,v)の大きな座標を第2被参照画像46に対する中心点Bの座標(xb,yb)とする。
同様に、検査画像の第3参照範囲43において第3参照画像37の正規化相関サーチを実施し、最も相関性r(u,v)の大きな座標を第3被参照画像47に対する中心点Cの座標(xc,yc)とする。
同様に、検査画像の第4参照範囲44において第4参照画像38の正規化相関サーチを実施し、最も相関性r(u,v)の大きな座標を第4被参照画像48に対する中心点Dの座標(xd,yd)とする。
参照画像を良品画像の被検査物9の一部の領域に設定することで、参照画像の画素数nを減らすことができ、正規化相関サーチの時間を削減することができる。
また、被参照画像を抽出する領域を参照範囲内に限定することにより、更に正規化相関サーチの時間を削減することができる。
また、被参照画像を抽出する領域を参照範囲内に限定することにより、更に正規化相関サーチの時間を削減することができる。
次に、中心点座標、傾き算出(S204)を行う。
まず、パターン認識により求めた被参照画像の中心点の座標を用いて検査画像の被検査物29の中心点Eの座標(xe,ye)を求める。第1被参照画像45の中心点Aの座標(xa,yb)、第2被参照画像46の中心点Bの座標(xb,yb)、第3被参照画像47の中心点Cの座標(xc,yc)、第4被参照画像48の中心点Dの座標(xd,yd)であるので、検査画像の被検査物29の中心点Eの座標(xe,ye)は、式(2)と式(3)から求まる。
まず、パターン認識により求めた被参照画像の中心点の座標を用いて検査画像の被検査物29の中心点Eの座標(xe,ye)を求める。第1被参照画像45の中心点Aの座標(xa,yb)、第2被参照画像46の中心点Bの座標(xb,yb)、第3被参照画像47の中心点Cの座標(xc,yc)、第4被参照画像48の中心点Dの座標(xd,yd)であるので、検査画像の被検査物29の中心点Eの座標(xe,ye)は、式(2)と式(3)から求まる。
すなわち、良品画像を登録するときの各参照画像の中心点のX座標の平均およびY座標の平均はそれぞれ被検査物9の中心点OのX座標xoおよびY座標yoとに一致するようにしているので、被参照画像の中心点の座標から検査画像の被検査物29の中心点Eの座標(xe,ye)を短時間で算出できる。
検査画像の良品画像に対する傾きは最も相関性の大きな被参照画像を抽出したときの抽出パターンの傾きである。
最後に、差分検査(S205)を行う。
良品画像の被検査物9の位置と検査画像の被検査物29の位置とを合わせる。まず、良品画像の被検査物9の中心点Oを中心として、検査画像の良品画像に対する傾きだけ回転する。
次に、検査画像の被検査物29の中心点Eと良品画像の被検査物9の中心点Oが一致するように検査画像を平行移動させる。以上の作業で検査画像の被検査物29と良品画像の被検査物9の位置合わせが終了する。
良品画像の被検査物9の位置と検査画像の被検査物29の位置とを合わせる。まず、良品画像の被検査物9の中心点Oを中心として、検査画像の良品画像に対する傾きだけ回転する。
次に、検査画像の被検査物29の中心点Eと良品画像の被検査物9の中心点Oが一致するように検査画像を平行移動させる。以上の作業で検査画像の被検査物29と良品画像の被検査物9の位置合わせが終了する。
次に、良品画像の被検査物9と検査画像の被検査物19との差分画像を作成し、差分画像において所定のしきい値以上の輝度の差分の画素が所定数以上連なって所定の大きさ以上の固まりが見つかったときに被検査物5に欠陥があると判断する。検査結果は判定部2から搬送装置制御盤7に送られ、被検査物5の判別等に使用される。
この発明に係る検査装置は、予め良品の被検査物5を撮影して良品画像として登録し、登録した良品画像の被検査物29の複数の部分を参照画像として登録し、検査対象の被検査物5を撮影して得た検査画像の被参照画像を参照画像とパターン認識し、参照画像に最も相関性の大きい被参照画像の位置情報に基づいて検査画像の被検査物29と良品画像の被検査物9とを位置合わせするので、良品画像の被検査物全体を検査画像とパターン認識する場合に比べてパターン認識の時間を短縮することができることである。
また、良品画像の被検査物の中心点のX座標およびY座標が複数の参照画像の中心点のX座標およびY座標の平均と一致しているので、パターン認識において求まる良品画像の参照画像と最も相関性の大きい被参照画像の中心点の座標を平均するだけで検査画像の被検査物の中心点の座標を高速に求めることができる。
また、パターン認識において参照画像と相関サーチを行う被参照画像を参照画像が拡大された参照範囲内だけから抽出するので、被参照画像の数が少なくなり、パターン認識を短時間で終了することができる。
また、良品画像の登録時にヒストグラム情報を分析し、被検査物を撮影するのに最適な露光条件を決定し、登録するので、被検査物の種類毎に被検査物の明るさが異なる場合にも、それぞれの被検査物の種類毎に最適な状態で検査画像の撮影をすることができる。
また、良品画像の登録時に良品画像の色信号のヒストグラム情報を分析し、検査に最適な色信号を検査色信号として登録する事で、被検査物の種類毎に被検査物の色が異なる場合にも、それぞれの被検査物の種類毎に最適な色信号で検査ができる。
実施の形態2.
図11は、検査画像の良品画像に対する傾きを被参照画像の中心点の座標から求めることを説明するための説明図である。
この発明の実施の形態2に係る検査装置は、この発明の実施の形態1に係る検査装置と判定部が異なり、それ以外は同様であるので、同様な部分に同じ符号を付記し説明は省略する。
この発明の実施の形態2に係わる判定部は、この発明の実施の形態1に係る判定部とパターン認識手段が異なり、それ以外は同様であるので、同様な部分に同じ符号を付記し説明は省略する。
図11は、検査画像の良品画像に対する傾きを被参照画像の中心点の座標から求めることを説明するための説明図である。
この発明の実施の形態2に係る検査装置は、この発明の実施の形態1に係る検査装置と判定部が異なり、それ以外は同様であるので、同様な部分に同じ符号を付記し説明は省略する。
この発明の実施の形態2に係わる判定部は、この発明の実施の形態1に係る判定部とパターン認識手段が異なり、それ以外は同様であるので、同様な部分に同じ符号を付記し説明は省略する。
この発明の実施の形態1に係るパターン認識手段25は、参照範囲内で抽出パターンを画素の配列方向、すなわちX軸方向またはY軸方向に1画素ずつ移動するとともに所定の角度ずつ回転して傾きを変えて被参照画像を抽出して参照画像と正規化相関サーチを行っているが、この発明の実施の形態2に係るパターン認識手段は、参照範囲内で抽出パターンを画素の配列方向、すなわちX軸方向およびY軸方向に1画素ずつ移動して被参照画像を抽出して参照画像と正規化相関サーチを行っている。
しかし、このままでは検査画像が良品画像に対して画素の配列方向にずれていることは検出できるが検査画像が良品画像に対して傾いていることは検出できない。
そこで、検査画像の良品画像に対する傾きθを2つの被参照画像の中心点の座標から式(4)を用いて求める。
しかし、このままでは検査画像が良品画像に対して画素の配列方向にずれていることは検出できるが検査画像が良品画像に対して傾いていることは検出できない。
そこで、検査画像の良品画像に対する傾きθを2つの被参照画像の中心点の座標から式(4)を用いて求める。
このように検査画像の良品画像に対する傾きθを2つの被参照画像の中心点の座標から求めて、抽出パターンを画素の配列方向にだけ移動するようにすると被参照画像の数が少なくてすみ、パターン認識を短時間で完了することができる。
なお、被検査物搬送装置6の撮影エリアに被検査物5を簡易的に位置決めすることにより、抽出パターンを参照範囲内でX軸方向またはY軸方向に走査するだけで済むので、被参照画像の数が少なくてすみ、パターン認識を短時間で完了することができる。
1 画像入力部、2 判定部、3 照明部、4 制御線、5 被検査物、6 被検査物搬送装置、7 搬送装置制御盤、8 通信線、9 (良品画像の)被検査物、10 (良品画像の)背景、11 抽出パターン記憶部、12 露光条件記憶部、13 良品画像記憶部、14 検査色信号記憶部、15 中心点座標記憶部、16 参照画像記憶部、17 参照範囲記憶部、18 露光制御手段、19 良品画像登録手段、20 中心点座標登録手段、21 参照画像登録手段、22 参照範囲登録手段、23 検査画像取得手段、24 被参照画像抽出手段、25 パターン認識手段、26 画像重畳手段、27 欠陥判断手段、29 (検査画像の)被検査物、31、32、33、34 抽出パターン、35、36、37、38 参照画像、41、42、43、44 参照範囲、45、46、47、48 被参照画像、A、B、C、D 被参照画像の中心点、E 検査画像の被検査物の中心点、O 良品画像の被検査物の中心点、θ 検査画像の被検査物の良品画像の被検査物に対する傾き。
Claims (6)
- 被検査物を撮影して画像として出力する画像入力部と、上記画像入力部から出力される良品の上記被検査物の良品画像を登録する登録手段および上記画像入力部から出力される検査対象の上記被検査物の検査画像と上記良品画像との差分画像を用いて上記検査対象の被検査物を検査する検査手段を有する判定部と、を備える検査装置において、
上記判定部は、
上記良品画像の被検査物の複数の部分の画像を抽出して参照画像として登録する参照画像登録手段と、
上記参照画像と最も相関性の大きい上記検査画像の被検査物の複数の部分を特定するパターン認識手段と、
上記特定された検査画像の被検査物の複数の部分の座標に基づいて位置合わされた上記検査画像と上記良品画像との上記差分画像から欠陥を判断する欠陥判断手段と、
を有することを特徴とする検査装置。 - 上記参照画像登録手段は、上記良品画像の被検査物の複数の部分の中心点の座標の平均が上記良品画像の被検査物の中心点の座標と一致するよう抽出された上記複数の部分の画像を参照画像として登録し、
上記パターン認識手段は、上記検査画像の被検査物の上記参照画像と最も相関性の大きい複数の部分の中心点の座標の平均を上記検査画像の被検査物の中心点の座標として求め、
上記欠陥判断手段は、上記検査画像の被検査物の中心点が上記良品画像の被検査物の中心点に一致するよう位置合わされたときの上記検査画像と上記良品画像との上記差分画像から欠陥を判断することを特徴とする請求項1に記載の検査装置。 - 上記パターン認識手段は、上記検査画像の被検査物の上記参照画像と最も相関性の大きい2つの部分の中心点の座標から上記良品画像の被検査物に対する上記検査画像の被検査物の傾きを算出することを特徴とする請求項2に記載の検査装置。
- 上記判定部は、上記参照画像より所定の画素分外延する参照範囲を設定し登録する参照範囲登録手段を有し、
上記パターン認識手段は、上記検査画像の被検査物の上記参照範囲内で上記参照画像と最も相関性の大きい複数の部分を特定することを特徴とする請求項1に記載の検査装置。 - 上記判定部は、上記良品画像の輝度分布が最適になるような露光条件を登録する露光制御手段を有することを特徴する請求項1に記載の検査装置。
- 上記判定部は、上記カラー画像の良品画像の輝度分布が最適になる色信号を検査色信号として登録する良品画像登録手段を有することを特徴する請求項1に記載の検査装置。
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TWI583942B (zh) * | 2015-05-20 | 2017-05-21 | Shimadzu Corp | Check the device and check the method |
CN111257335A (zh) * | 2020-01-09 | 2020-06-09 | Oppo(重庆)智能科技有限公司 | 电子设备内部尘点检测方法 |
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-
2007
- 2007-09-26 JP JP2007249303A patent/JP2009080004A/ja active Pending
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