JP2011227748A - 画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム、及び欠陥検出装置 - Google Patents
画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム、及び欠陥検出装置 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2011227748A JP2011227748A JP2010097616A JP2010097616A JP2011227748A JP 2011227748 A JP2011227748 A JP 2011227748A JP 2010097616 A JP2010097616 A JP 2010097616A JP 2010097616 A JP2010097616 A JP 2010097616A JP 2011227748 A JP2011227748 A JP 2011227748A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- circle
- center point
- point candidate
- outer periphery
- circle center
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Withdrawn
Links
Landscapes
- Ink Jet (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
【課題】被検査物の撮像画像から円形状の部分を高精度に検出できる画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム、及び欠陥検出装置を提供すること。
【解決手段】被検査物の撮像画像から輝度の変化点を検出して円外周点候補を検出する円外周点検出手段７１と、円外周点候補リスト９２を生成する円外周点候補リスト生成手段７２と、円外周点候補組合せリスト９３を生成する円外周点候補組合せリスト生成手段７３と、円中心点候補リスト９４を生成する円中心点候補リスト生成手段７４と、円中心点候補リスト９４のうち有力円中心点候補を選択する有力円中心点候補選択手段７５と、有力円中心点候補から各円外周点候補までの距離が所定範囲内の円外周点候補を抽出する正常円外周点抽出手段７６と、被検査物の円中心点、及び当該円中心点の半径を求めて、撮像画像９０の円を検出する円検出手段７７とを備える。
【選択図】図２
【解決手段】被検査物の撮像画像から輝度の変化点を検出して円外周点候補を検出する円外周点検出手段７１と、円外周点候補リスト９２を生成する円外周点候補リスト生成手段７２と、円外周点候補組合せリスト９３を生成する円外周点候補組合せリスト生成手段７３と、円中心点候補リスト９４を生成する円中心点候補リスト生成手段７４と、円中心点候補リスト９４のうち有力円中心点候補を選択する有力円中心点候補選択手段７５と、有力円中心点候補から各円外周点候補までの距離が所定範囲内の円外周点候補を抽出する正常円外周点抽出手段７６と、被検査物の円中心点、及び当該円中心点の半径を求めて、撮像画像９０の円を検出する円検出手段７７とを備える。
【選択図】図２
Description
本発明は、被検査物の撮像画像を画像処理する画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム、及び欠陥検出装置に関する。
従来、円形状の被検査物の欠陥を検出するために、当該被検査物を撮像した撮像画像を画像処理して、高精度に円を検出し、欠陥検出を行う方法がある。このため、撮像画像から高精度に円中心点を検出するとともに、円を検出する画像処理装置等が知られている（例えば、特許文献１、２参照）。
特許文献１に記載の画像処理装置では、被検査物を撮像して画像データを取得し、この画像データの各画素に対してゾーベル（Sobel）フィルター等の微分処理を行って、エッジ強度（濃淡の変化）及びエッジ方向（濃淡の変化方向）を検出している。そして、エッジ強度が閾値以上となる画素を円周上画素と判定する。次に、各円周上画素のエッジ方向に基づいて、予め設定された半径の上限及び下限等を設定することで、各円周上画素に対する円中心点候補領域をそれぞれ決定する。そして、決定された各円中心点候補領域内に位置する複数画素のうち、最も多くの円中心点候補領域に含まれる画素を中心画素とすることで、円中心点を検出している。
また、特許文献２に記載の画像処理装置では、撮像画像の画像データをハフ（Hough）変換することで、円を検出して、中心位置座標を設定している。そして、当該中心位置座標を原点として、所定の範囲内の原点候補領域を設定する。当該原点候補領域内に位置する各座標を原点として、検出された円を極座標変換し、求められた半径の分布から直線性評価によって、円中心点を検出している。
しかしながら、特許文献１では、画像データの各画素に対してゾーベルフィルター等の微分処理によってエッジ強度及びエッジ方向を検出しているため、画像データにノイズやシェーディングがある場合に、エッジ強度やエッジ方向の検出精度が低下するおそれがある。このため、円周上画素の検出精度も低下するという問題がある。
また、特許文献２では、画像データをハフ変換することで、円を検出しているが、画像データにノイズやシェーディングがある場合や、形状が異常である場合に円の検出精度が低下するおそれがある。
これらのことから、円中心点の検出精度が低下し、円中心点によって特定される円の検出精度も低下するという問題がある。
また、特許文献２では、画像データをハフ変換することで、円を検出しているが、画像データにノイズやシェーディングがある場合や、形状が異常である場合に円の検出精度が低下するおそれがある。
これらのことから、円中心点の検出精度が低下し、円中心点によって特定される円の検出精度も低下するという問題がある。
本発明の目的は、被検査物の撮像画像から円形状の部分を高精度に検出できる画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム、及び欠陥検出装置を提供することにある。
本発明の画像処理装置は、円形状を有する被検査物を撮像した撮像画像を少なくとも一方向に走査し、輝度の変化点を検出することで円外周点候補を検出する円外周点検出手段と、前記円外周点候補の前記撮像画像上の座標を取得し、前記円外周点候補及び前記座標をリスト化する円外周点候補リスト生成手段と、前記円外周点候補リストから任意の前記円外周点候補を３点抽出し、前記３点の円外周点候補を１つの円外周点候補組合せとして、前記円外周点候補リストから複数の前記円外周点候補組合せを生成してリスト化する円外周点候補組合せリスト生成手段と、前記円外周点候補組合せリストの前記各組合せに基づいて、前記組合せ毎の円中心点候補、円中心点座標、及び半径を算出してリスト化する円中心点候補リスト生成手段と、前記円中心点候補リストのうち、前記円中心点座標及び前記半径が一致する前記円中心点候補の数が最も多い前記円中心点候補を有力円中心点候補として選択する有力円中心点候補選択手段と、前記有力円中心点候補の半径を基準に所定範囲を設定し、前記有力円中心点候補から前記各円外周点候補までの距離が前記所定範囲内であるかを判定して、前記所定範囲内に相当する前記円外周点候補のみを正常円外周点として抽出する正常円外周点抽出手段と、前記円中心点候補リストの前記各円中心点候補と、前記正常円外周点との距離を算出して評価し、円中心点及び半径を求めて、前記撮像画像の円を検出する円検出手段とを備えることを特徴とする。
本発明によれば、正常円外周点抽出手段を備えることで、撮像画像の円中心点として有力な有力円中心点候補から各円外周点候補までの距離に基づいて、設定された所定範囲内にある円外周点候補のみを正常円外周点として抽出している。これによれば、円外周点候補のうち、正常円外周点のみが残るので、撮像画像の円外周点として適切な円外周点を選択でき、円外周点の検出精度を高めることができる。
また、円検出手段により撮像画像の円を検出する前に、正常円外周点抽出手段は、有力円中心点候補選択手段により選択された有力円中心点候補の半径を基準に設定された所定範囲に基づいて、円外周点候補のうち、前記所定範囲内に相当する正常円外周点を抽出している。そして、円検出手段では、抽出された当該正常円外周点を用いて、各円中心点候補と各正常円外周点との距離を算出して評価し、円中心点及び半径を求めて、撮像画像の円を検出している。これによれば、有力円中心点候補選択手段及び正常円外周点抽出手段により、撮像画像の円外周点の検出精度を高めた上で、さらに、円検出手段により、円中心点候補毎に円中心点及び半径を評価して、撮像画像の円を検出しているので、撮像画像の円形状の部分を高精度に検出できる。
また、円検出手段により撮像画像の円を検出する前に、正常円外周点抽出手段は、有力円中心点候補選択手段により選択された有力円中心点候補の半径を基準に設定された所定範囲に基づいて、円外周点候補のうち、前記所定範囲内に相当する正常円外周点を抽出している。そして、円検出手段では、抽出された当該正常円外周点を用いて、各円中心点候補と各正常円外周点との距離を算出して評価し、円中心点及び半径を求めて、撮像画像の円を検出している。これによれば、有力円中心点候補選択手段及び正常円外周点抽出手段により、撮像画像の円外周点の検出精度を高めた上で、さらに、円検出手段により、円中心点候補毎に円中心点及び半径を評価して、撮像画像の円を検出しているので、撮像画像の円形状の部分を高精度に検出できる。
さらに、円中心点候補リスト生成手段は、円中心点候補の座標、及び半径を算出する際、円外周点候補組合せリストの各組合せの３点から円中心点候補の座標、及び半径を算出する。この算出方法として、例えば、各３点を結ぶ直線に直交する２つの直線が交差する点を円中心点候補とし、当該円中心点候補の座標、及び当該円中心点候補から各３点までの距離を半径として算出する。このような簡易な算出方法により、円中心点候補の座標を取得し、各円外周点候補と円中心点候補との距離を半径として算出しているため、従来のハフ変換による極座標変換等を用いた円中心点座標の演算処理に比べて、大幅に高速化できる。
本発明では、前記円検出手段は、前記円中心点候補と前記各正常円外周点との距離を前記円中心点候補毎にそれぞれ算出し、当該算出された距離に基づいて、前記円中心点候補毎に平均距離をそれぞれ算出する平均距離算出手段と、前記円中心点候補における前記平均距離と、前記円中心点候補から前記各正常円外周点までの距離との距離差を自乗し、当該自乗した各距離差を加算して、前記円中心点候補毎の評価値を算出する評価値算出手段と、前記各円中心点候補における各評価値を比較し、最も小さい評価値を有する前記円中心点候補を前記円中心点として判定し、当該円中心点における前記平均距離を前記半径として、円を検出する円判定手段とを備えることが好ましい。
本発明の円検出手段には、いわゆる最小二乗法が用いられている。この最小二乗法により、各正常円外周点に対してもっとも近似する円を検出することができる。具体的に、円検出手段は、平均距離算出手段と、評価値算出手段と、円判定手段とを備え、円中心点候補と各正常円外周点との距離差を二乗して加算し、円中心点候補毎にこれらを算出して評価値とし、この評価値が最も小さい円中心点候補を円中心点とする。また、その円中心点候補と、各正常円外周点との距離の平均値を円の半径とする。すなわち、これらの手段は、足し算、掛け算等の簡単な演算処理であるため、上述した従来のハフ変換等の演算処理に比べて、演算処理を簡素化できる。
本発明では、前記被検査物の半径が予め記憶された記憶手段を備え、前記円中心点候補リスト生成手段は、前記各円中心点候補の前記各半径が前記被検査物の半径を基準に設定された所定範囲の範囲内であるかを判定し、当該所定範囲内に相当する円中心点候補のみを抽出してリスト化することが好ましい。
本発明によれば、記憶手段には、被検査物の半径が予め記憶され、円中心点候補リスト生成手段は、この半径を基準に所定範囲を設定する。そして、円中心点候補リスト生成手段は、円中心点候補のうち、前記所定範囲内に相当する円中心点候補のみを抽出してリスト化するので、円中心点候補の候補数を予め少なくしておくことができる。このため、有力円中心点候補選択手段は、候補数が少なくなった円中心点候補から有力円中心点候補を選択すればよいので、演算処理を高速化することができる。
また、円中心点候補のうち、前記所定範囲内に相当する円中心点候補のみが抽出されているので、有力円中心点候補から円外周点候補までの距離が所定範囲（有力円中心点候補の半径を基準に設定された範囲）の範囲外の円外周点候補の候補数が少なくなっている。このため、正常円外周点抽出手段による演算処理も高速化できる。
さらに、円検出手段は、全ての円中心点候補について、当該円中心点候補と各正常円外周点との距離を算出していたが、円中心点候補のうち、前記閾値の範囲内に相当する円中心点候補のみが抽出されて、円中心点候補の候補数が少なくなっているので、円検出手段の演算処理も高速化できる。
また、円中心点候補のうち、前記所定範囲内に相当する円中心点候補のみが抽出されているので、有力円中心点候補から円外周点候補までの距離が所定範囲（有力円中心点候補の半径を基準に設定された範囲）の範囲外の円外周点候補の候補数が少なくなっている。このため、正常円外周点抽出手段による演算処理も高速化できる。
さらに、円検出手段は、全ての円中心点候補について、当該円中心点候補と各正常円外周点との距離を算出していたが、円中心点候補のうち、前記閾値の範囲内に相当する円中心点候補のみが抽出されて、円中心点候補の候補数が少なくなっているので、円検出手段の演算処理も高速化できる。
本発明では、前記撮像画像に対して所定領域に位置する前記円外周点候補を選択する円外周点選択手段を備え、前記円外周点候補リスト生成手段は、前記円外周点選択手段で選択された前記円外周点候補のみをリスト化することが好ましい。
本発明によれば、円外周点選択手段は、例えば、撮像画像に対して、検査員がマウス等の操作手段で指定した領域内の円外周点候補を抽出する。これによれば、検査員は事前に撮像画像の円外周点として正常な円外周点候補を選択しているので、撮像画像の円外周点の検出精度を高めることができる。
また、指定した領域内の円外周点候補のみを抽出するので、円外周点候補の候補数は少なくなっているため、円外周点候補リスト生成手段は、全ての円外周点候補の円外周点候補リストを生成する必要がなくなり、リスト生成を高速化することができる。
さらに、円外周点候補の候補数が少ないので、円外周点候補組合せリスト生成手段、及び円中心点候補リスト生成手段もリスト生成を高速化できる。
また、円外周点候補の候補数が少ないので、円中心点候補リストに含まれる円中心点候補の候補数も少なくなる。これによれば、有力円中心点候補選択手段は、円中心点候補リストから有力円中心点候補を選択する演算処理を高速化できる。
さらに、円中心点候補の候補数が少なくなっているので、円検出手段は、全ての円中心点候補について、当該円中心点候補と正常円外周点との距離を算出する必要がなく、円検出手段の演算処理を高速化できる。
また、指定した領域内の円外周点候補のみを抽出するので、円外周点候補の候補数は少なくなっているため、円外周点候補リスト生成手段は、全ての円外周点候補の円外周点候補リストを生成する必要がなくなり、リスト生成を高速化することができる。
さらに、円外周点候補の候補数が少ないので、円外周点候補組合せリスト生成手段、及び円中心点候補リスト生成手段もリスト生成を高速化できる。
また、円外周点候補の候補数が少ないので、円中心点候補リストに含まれる円中心点候補の候補数も少なくなる。これによれば、有力円中心点候補選択手段は、円中心点候補リストから有力円中心点候補を選択する演算処理を高速化できる。
さらに、円中心点候補の候補数が少なくなっているので、円検出手段は、全ての円中心点候補について、当該円中心点候補と正常円外周点との距離を算出する必要がなく、円検出手段の演算処理を高速化できる。
本発明の画像処理方法は、円形状を有する被検査物を撮像した撮像画像を少なくとも一方向に走査し、輝度の変化点を検出することで円外周点候補を検出する円外周点検出工程と、前記円外周点候補の前記撮像画像上の座標を取得し、前記円外周点候補及び前記座標をリスト化する円外周点候補リスト生成工程と、前記円外周点候補リストから任意の前記円外周点候補を３点抽出し、前記３点の円外周点候補を１つの円外周点候補組合せとして、前記円外周点候補リストから複数の前記円外周点候補組合せを生成してリスト化する円外周点候補組合せリスト生成工程と、前記円外周点候補組合せリストの前記各組合せに基づいて、前記組合せ毎の円中心点候補、円中心点座標、及び半径を算出してリスト化する円中心点候補リスト生成工程と、前記円中心点候補リストのうち、前記円中心点座標及び前記半径が一致する前記円中心点候補の数が最も多い前記円中心点候補を有力円中心点候補として選択する有力円中心点候補選択工程と、前記有力円中心点候補の半径を基準に所定範囲を有する閾値を設定し、前記有力円中心点候補から前記各円外周点候補までの距離が前記閾値の範囲内であるかを判定して、前記閾値の範囲内に相当する前記円外周点候補のみを正常円外周点として抽出する正常円外周点抽出工程と、前記円中心点候補リストの前記各円中心点候補と、前記正常円外周点との距離を算出して評価し、円中心点及び半径を求めて、前記撮像画像の円を検出する円検出工程とを備えることを特徴とする。
本発明は、上述した画像処理装置により実施される画像処理方法であり、上述の画像処理装置の発明と同様の作用および効果を享受でき、撮像画像の円形状の部分を高精度に検出することができる。
本発明の画像処理プログラムは、コンピューターを、円形状を有する被検査物を撮像した撮像画像を少なくとも一方向に走査し、輝度の変化点を検出することで円外周点候補を検出する円外周点検出手段、前記円外周点候補の前記撮像画像上の座標を取得し、前記円外周点候補及び前記座標をリスト化する円外周点候補リスト生成手段、前記円外周点候補リストから任意の前記円外周点候補を３点抽出し、前記３点の円外周点候補を１つの円外周点候補組合せとして、前記円外周点候補リストから複数の前記円外周点候補組合せを生成してリスト化する円外周点候補組合せリスト生成手段、前記円外周点候補組合せリストの前記各組合せに基づいて、前記組合せ毎の円中心点候補、円中心点座標、及び半径を算出してリスト化する円中心点候補リスト生成手段、前記円中心点候補リストのうち、前記円中心点座標及び前記半径が一致する前記円中心点候補の数が最も多い前記円中心点候補を有力円中心点候補として選択する有力円中心点候補選択手段、前記有力円中心点候補の半径を基準に所定範囲を設定し、前記有力円中心点候補から前記各円外周点候補までの距離が前記所定範囲内であるかを判定して、前記所定範囲内に相当する前記円外周点候補のみを正常円外周点として抽出する正常円外周点抽出手段、前記円中心点候補リストの前記各円中心点候補と、前記正常円外周点との距離を算出して評価し、円中心点及び半径を求めて、前記撮像画像の円を検出する円検出手段、として機能させることを特徴とする。
本発明では、上述した画像処理装置で画像処理を実施するために用いられるプログラムであり、上述の画像処理装置の発明と同様の作用および効果を享受でき、撮像画像の円形状の部分を高精度に検出をすることができる。
本発明の欠陥検出装置は、上述の画像処理装置と、前記画像処理装置で検出した円の内側及び外側の領域における前記撮像画像の輝度変化に基づいて、前記被検査物の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。
本発明によれば、欠陥検出装置は、上述の画像処理装置を備えるので、上述したように、撮像画像の円形状の部分を高精度に検出できる。そして、欠陥検出手段は、画像処理装置で検出した円を撮像画像に取り込んで、検出した円の内側領域と外側領域における撮像画像の輝度変化に基づいて、高精度に検出した円に対して欠陥を検出するので、高精度に欠陥を検出できる。
［第１実施形態］
以下、本発明に係る第１実施形態を図面に基づいて説明する。
［欠陥検出装置の構成］
図１は、本実施形態における欠陥検出装置１の概略構成を示すブロック図である。
欠陥検出装置１は、例えば、インクジェットノズルの穴等の円形状を有する被検査物Ｗを検査し、ノズル穴の周縁部分の傷や付着した異物等を欠陥として検出する装置である。
この欠陥検出装置１は、顕微鏡２と、ＣＣＤカメラ３と、処理装置４と、表示装置５とを備える。
被検査物Ｗは、ＸＹステージＳＴ上に載置され、平面的に移動可能となっている。
以下、本発明に係る第１実施形態を図面に基づいて説明する。
［欠陥検出装置の構成］
図１は、本実施形態における欠陥検出装置１の概略構成を示すブロック図である。
欠陥検出装置１は、例えば、インクジェットノズルの穴等の円形状を有する被検査物Ｗを検査し、ノズル穴の周縁部分の傷や付着した異物等を欠陥として検出する装置である。
この欠陥検出装置１は、顕微鏡２と、ＣＣＤカメラ３と、処理装置４と、表示装置５とを備える。
被検査物Ｗは、ＸＹステージＳＴ上に載置され、平面的に移動可能となっている。
顕微鏡２は、被検査物Ｗを拡大してＣＣＤカメラ３で撮影するために設けられており、被検査物Ｗの欠陥を検出するために十分な倍率を有するものが用いられている。
ＣＣＤカメラ３は、顕微鏡２を介して被検査物Ｗを撮影する撮像手段である。
処理装置４は、ＣＣＤカメラ３を制御し、被検査物ＷをＣＣＤカメラ３で撮像した撮像画像９０（図２参照）を画像処理し、欠陥検出を行う。なお、処理装置４の構成の詳細な説明については、後述する。
表示装置５は、処理装置４に接続された液晶ディスプレイなどの表示装置である。
ＣＣＤカメラ３は、顕微鏡２を介して被検査物Ｗを撮影する撮像手段である。
処理装置４は、ＣＣＤカメラ３を制御し、被検査物ＷをＣＣＤカメラ３で撮像した撮像画像９０（図２参照）を画像処理し、欠陥検出を行う。なお、処理装置４の構成の詳細な説明については、後述する。
表示装置５は、処理装置４に接続された液晶ディスプレイなどの表示装置である。
［処理装置の構成］
図２は、処理装置４を示すブロック図である。
処理装置４は、ＣＣＤカメラ３で撮像した撮像画像を画像処理するものであり、コンピューターで構成されている。
この処理装置４は、図２に示すように、画像入力手段６と、画像処理装置としての画像処理手段７と、欠陥検出手段８と、ＨＤＤやメモリー等の記憶手段９とを備える。
図２は、処理装置４を示すブロック図である。
処理装置４は、ＣＣＤカメラ３で撮像した撮像画像を画像処理するものであり、コンピューターで構成されている。
この処理装置４は、図２に示すように、画像入力手段６と、画像処理装置としての画像処理手段７と、欠陥検出手段８と、ＨＤＤやメモリー等の記憶手段９とを備える。
画像処理手段７は、撮像画像９０から円を検出するための画像処理を実行するものであり、円外周点検出手段７１、円外周点候補リスト生成手段７２、円外周点候補組合せリスト生成手段７３、円中心点候補リスト生成手段７４、有力円中心点候補選択手段７５、正常円外周点抽出手段７６、及び円検出手段７７を備えている。
記憶手段９には、撮像画像９０の他、画像処理及び欠陥検出を実行するための画像処理プログラムであるプログラム９１、さらに後述する円外周点候補リスト９２、円外周点候補組合せリスト９３、及び円中心点候補リスト９４が記憶されている。そして、処理装置４に設けられるＣＰＵ（Central Processing Unit）は、記憶手段９からプログラム９１を読み出し、演算処理する、これにより、処理装置４は、前記各手段７，８として機能する。
欠陥検出手段８は、画像処理手段７により検出された円の円検出画像Ｇ´（図１２参照）に基づいて、検出された円の内側領域及び外側領域における撮像画像９０の輝度変化から、被検査物Ｗの欠陥部分の検出を行うものである。
[画像処理方法]
次に、本実施形態における処理装置４の画像処理方法について、図３に示すフローチャートを参照して説明する。
まず、被検査物ＷがＸＹステージＳＴにセットされると、処理装置４の画像入力手段６は、ＣＣＤカメラ３から被検査物Ｗを撮像した撮影画像９０を読み込み、当該撮像画像９０を記憶手段９へ記憶する（ステップＳ１：画像取得工程）。
次に、本実施形態における処理装置４の画像処理方法について、図３に示すフローチャートを参照して説明する。
まず、被検査物ＷがＸＹステージＳＴにセットされると、処理装置４の画像入力手段６は、ＣＣＤカメラ３から被検査物Ｗを撮像した撮影画像９０を読み込み、当該撮像画像９０を記憶手段９へ記憶する（ステップＳ１：画像取得工程）。
図４（Ａ）は、撮像画像９０のｘ座標における輝度変化を走査する様子を示す模式図であり、図４（Ｂ）は、撮像画像９０において、所定のｘ座標におけるｙ座標の輝度変化を示すグラフである。
図５（Ａ）は、撮像画像９０のｙ座標における輝度変化を走査する様子を示す模式図であり、図５（Ｂ）は、撮像画像９０において、所定のｙ座標におけるｘ座標の輝度変化を示すグラフである。
図５（Ａ）は、撮像画像９０のｙ座標における輝度変化を走査する様子を示す模式図であり、図５（Ｂ）は、撮像画像９０において、所定のｙ座標におけるｘ座標の輝度変化を示すグラフである。
次に、円外周点検出手段７１は、画像入力手段６により記憶手段９に取り込まれてｘｙ座標内に表示された撮像画像９０を読み出す。そして、この円外周点検出手段７１は、図４（Ａ）及び図５（Ａ）に示すように、当該撮像画像９０のｘ軸及びｙ軸の二方向に走査し、輝度の変化点を検出する。具体的に、図４（Ａ）では、所定のｘ座標におけるｙ座標の輝度変化を走査している一例を示しており、これにより、図４（Ｂ）に示すように、撮像画像９０において、所定のｘ座標におけるｙ座標の輝度変化をグラフ化する。そして、明背景に対して暗円を検出する必要があるため、撮像画像９０の内部から外部に向けて、ｘ座標を所定のピッチで走査し、それぞれグラフ化していく。ここで、図４（Ｂ）に示すグラフにおいて、撮像画像９０の輝度が大きく上昇する上昇点Ｅ１をエッジとして検出する。また、図５（Ａ）でも、同様に、撮像画像９０の内部から外部に向けて、所定のｙ座標におけるｘ座標の輝度変化を走査する。これにより、図５（Ｂ）に示すように、撮像画像９０において、所定のｙ座標におけるｘ座標の輝度変化をグラフ化する。そして、撮像画像９０の内部から外部に向けて、ｙ座標を所定のピッチで走査し、それぞれグラフ化していく。ここで、図５（Ｂ）に示すグラフにおいて、撮像画像９０の輝度が大きく上昇する上昇点Ｅ２をエッジとして検出する。
ここで、輝度の上昇点Ｅ１，Ｅ２をエッジとして検出する方法として、本実施形態では、図４（Ｂ）及び図５（Ｂ）に示す輝度変化のグラフに基づいて、一次微分処理（撮像画像９０の濃淡の変化量を求める処理）によるエッジ検出方法を用いている。この方法では、微分処理によりエッジ強度を算出し、エッジ強度が所定の閾値以上となる点をエッジ点として検出する。
また、この他に、エッジ検出方法として、撮像画像の円内画素における輝度を数点取得し、これらに基づいて算出された平均輝度を基準に閾値を設定して、当該閾値以上の輝度を有する画素をエッジ点とする方法や、撮像画像の円内画素の輝度近似式を算出して、その近似式との距離が閾値以上、離れている画素をエッジ点とする方法を採用してもよい。
また、この他に、エッジ検出方法として、撮像画像の円内画素における輝度を数点取得し、これらに基づいて算出された平均輝度を基準に閾値を設定して、当該閾値以上の輝度を有する画素をエッジ点とする方法や、撮像画像の円内画素の輝度近似式を算出して、その近似式との距離が閾値以上、離れている画素をエッジ点とする方法を採用してもよい。
円外周点検出手段７１は、この検出したエッジに基づいて、円外周点候補Ｐ（Ｐ１、Ｐ２・・・Ｐｎ）を検出し、当該円外周点候補Ｐのｘ座標（Ｘ１、Ｘ２・・・Ｘｎ）及びｙ座標（Ｙ１、Ｙ２・・・Ｙｎ）についても取得し、記憶手段９に記憶させる（ステップＳ２：円外周点検出工程）。この際、円外周点検出手段７１により得られた円外周点候補Ｐを検出したエッジ検出画像Ｇを図６に示す。
そして、円外周点候補リスト生成手段７２は、記憶手段９から円外周点候補Ｐ、及び当該円外周点候補Ｐのｘ座標及びｙ座標を取得し、円外周点候補Ｐ、及び当該円外周点候補Ｐのｘ座標及びｙ座標をリスト化することで、図７（Ａ）に示す円外周点候補リスト９２を生成して、記憶手段９に記憶させる（ステップＳ３：円外周点候補リスト生成工程）。
次に、円外周点候補組合せリスト生成手段７３は、ステップＳ３の工程で生成した円外周点候補リスト９２から任意の３点の円外周点候補Ｐを抽出し、この抽出した３点の円外周点候補Ｐを１つの組合せとする円外周点候補組合せＳを生成する。具体的には、例えば、円外周点候補Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３を抽出し、これらを１つの円外周点候補組合せＳ１（Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３）として、全ての円外周点候補Ｐ１〜Ｐｎに対して円外周点候補組合せＳ１（Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３）、Ｓ２（Ｐ１，Ｐ２，Ｐ４）・・・Ｓｍ（Ｐｎ−２、Ｐｎ−１、Ｐｎ）を生成する。そして、この円外周点候補組合せリスト生成手段７３は、図７（Ｂ）に示す当該組合せＳ１〜Ｓｍをリスト化した円外周点候補組合せリスト９３を生成して、記憶手段９に記憶させる（ステップＳ４：円外周点候補組合せリスト生成工程）。
次に、円中心点候補リスト生成手段７４は、ステップＳ４の工程で生成した円外周点候補組合せリスト９３から組合せＳ１を選択する。そして、図８に示す方法により、組合せＳ１から円中心点候補Ｃ１及び当該円中心点候補Ｃ１の半径Ｒ１を算出する。具体的には、円外周点候補Ｐ１とＰ２とを結ぶ直線Ａ１、及びＰ２とＰ３とを結ぶ直線Ａ２に対してそれぞれ直交する直線Ｂ１，Ｂ２が交差する点を円中心点候補Ｃ１として、当該円中心点候補Ｃ１のｘ座標（ＣＸ１）及びｙ座標（ＣＹ１）を取得し、各円外周点候補Ｐ１〜Ｐ３と円中心点候補Ｃ１との距離を半径Ｒ１として算出する。そして、円中心点候補リスト生成手段７４は、円外周点候補組合せリスト９３から全ての組合せＳ１〜Ｓｍについて、円中心点候補Ｃ（Ｃ１〜Ｃｍ）、当該円中心点候補Ｃのｘ座標（ＣＸ１、ＣＸ２・・・ＣＸｍ）及びｙ座標（ＣＹ１、ＣＹ２・・・ＣＹｍ）、及び半径Ｒ（Ｒ１〜Ｒｍ）を算出する。そして、円中心点候補リスト生成手段７４は、図９（Ａ）に示すように、算出した円中心点候補Ｃ、当該円中心点候補Ｃのｘ座標及びｙ座標、半径Ｒをリスト化した円中心点候補リスト９４を生成して、記憶手段９に記憶させる（ステップＳ５：円中心点候補リスト生成工程）。
次に、有力円中心点候補選択手段７５は、ステップＳ５の工程で生成した円中心点候補リスト９４を記憶手段９から読み出し、円中心点候補Ｃのｘ座標及びｙ座標と、半径Ｒとが最も多く一致する円中心点候補Ｃを有力円中心点候補Ｃｐとして選択する（ステップＳ６：有力円中心点候補選択工程）。ここで、有力円中心点候補Ｃｐにおける半径は、半径Ｒｐである。
ここで、図９（Ｂ）は、有力円中心点候補Ｃｐから各円外周点候補Ｐまでの距離Ｄを円外周点候補Ｐ毎に示すグラフである。
図１０は、図６に示すエッジ検出画像Ｇから正常円外周点Ｐｏを抽出する一例を示す図である。
図１０は、図６に示すエッジ検出画像Ｇから正常円外周点Ｐｏを抽出する一例を示す図である。
次に、正常円外周点抽出手段７６は、図９（Ｂ）及び図１０（Ａ）に示すように、有力円中心点候補Ｃｐの半径Ｒｐを基準に、上限半径Ｒｐｍａｘから下限半径Ｒｐｍｉｎまでの範囲を閾値Ｒ１ｔｈの範囲として設定し、有力円中心点候補Ｃｐから全ての円外周点候補Ｐまでの距離が閾値Ｒ１ｔｈの範囲内であるかを判定する。そして、正常円外周点抽出手段７６は、閾値Ｒ１ｔｈの範囲内である円外周点候補Ｐを正常円外周点Ｐｏとして円外周点候補リスト９２から抽出する（ステップＳ７：正常円外周点抽出工程）。
例えば、図６に示すエッジ検出画像Ｇにおいて、有力円中心点候補Ｃｐが設定される。そして、図１０（Ａ）において、正常円外周点Ｐｏは、閾値Ｒ１ｔｈの範囲内に分布する円外周点候補Ｐであり、この閾値Ｒ１ｔｈの範囲内に分布する円外周点候補Ｐのみを抽出すると、図１０（Ｂ）に示す正常円外周点Ｐｏが得られる。
例えば、図６に示すエッジ検出画像Ｇにおいて、有力円中心点候補Ｃｐが設定される。そして、図１０（Ａ）において、正常円外周点Ｐｏは、閾値Ｒ１ｔｈの範囲内に分布する円外周点候補Ｐであり、この閾値Ｒ１ｔｈの範囲内に分布する円外周点候補Ｐのみを抽出すると、図１０（Ｂ）に示す正常円外周点Ｐｏが得られる。
次に、円検出手段７７は、ステップＳ５の工程で生成した円中心点候補リスト９４の各円中心点候補Ｃと正常円外周点Ｐｏとの距離Ｄをそれぞれ算出して評価し、円中心点及び半径を求めて、撮像画像９０の円を検出する（ステップＳ８：円検出工程）。
具体的には、円検出手段７７は、平均距離算出手段７７１と、評価値算出手段７７２と、円判定手段７７３とを備える。
本実施形態では、円検出手段７７として、最小二乗法を用いて、円中心点及び半径を求めて、撮像画像９０の円を検出する。具体的な検出方法を以下に説明する。
具体的には、円検出手段７７は、平均距離算出手段７７１と、評価値算出手段７７２と、円判定手段７７３とを備える。
本実施形態では、円検出手段７７として、最小二乗法を用いて、円中心点及び半径を求めて、撮像画像９０の円を検出する。具体的な検出方法を以下に説明する。
図１１は、円検出手段７７により円中心点Ｃｂ及び半径Ｒｂを検出する方法を示す図である。具体的に、図１１（Ａ）は、円中心点候補Ｃ１と正常円外周点Ｐｏとの距離Ｄを示す図である。なお、図１１（Ａ）では、円中心点候補Ｃ１についてのみ例示したが、他の円中心点候補Ｃ２〜Ｃｎについても同様である。
平均距離算出手段７７１は、円中心点候補Ｃと正常円外周点Ｐｏとの距離Ｄを円中心点候補Ｃ毎にそれぞれ算出し、算出された距離Ｄに基づいて、円中心点候補Ｃ毎に平均距離Ｒを算出する。例えば、平均距離算出手段７７１は、図１１（Ａ）に示すように、円中心点候補Ｃ１と正常円外周点Ｐｏ（図１１（Ａ）では、Ｐ１〜Ｐ７）との距離Ｄ（図１１（Ａ）では、Ｄ１〜Ｄ７）を算出し、この距離Ｄ１〜Ｄ７の平均距離Ｒ１を算出する。そして、平均距離算出手段７７１は、円中心点候補Ｃと正常円外周点Ｐｏ（Ｐ１〜Ｐｎ）との距離Ｄ（Ｄ１、Ｄ２・・・Ｄｎ）を円中心点候補Ｃ（Ｃ１〜Ｃｍ）毎にそれぞれ算出し、算出された距離Ｄに基づいて、円中心点候補Ｃ毎に平均距離Ｒ（Ｒ１、Ｒ２・・・Ｒｍ）を以下の式（１）によって算出する。
平均距離算出手段７７１は、円中心点候補Ｃと正常円外周点Ｐｏとの距離Ｄを円中心点候補Ｃ毎にそれぞれ算出し、算出された距離Ｄに基づいて、円中心点候補Ｃ毎に平均距離Ｒを算出する。例えば、平均距離算出手段７７１は、図１１（Ａ）に示すように、円中心点候補Ｃ１と正常円外周点Ｐｏ（図１１（Ａ）では、Ｐ１〜Ｐ７）との距離Ｄ（図１１（Ａ）では、Ｄ１〜Ｄ７）を算出し、この距離Ｄ１〜Ｄ７の平均距離Ｒ１を算出する。そして、平均距離算出手段７７１は、円中心点候補Ｃと正常円外周点Ｐｏ（Ｐ１〜Ｐｎ）との距離Ｄ（Ｄ１、Ｄ２・・・Ｄｎ）を円中心点候補Ｃ（Ｃ１〜Ｃｍ）毎にそれぞれ算出し、算出された距離Ｄに基づいて、円中心点候補Ｃ毎に平均距離Ｒ（Ｒ１、Ｒ２・・・Ｒｍ）を以下の式（１）によって算出する。
図１１（Ｂ）は、円中心点候補Ｃ１の平均距離Ｒ１と、円中心点候補Ｃ１から正常円外周点Ｐｏ（図１１（Ｂ）では、Ｐ１〜Ｐ７）までの距離Ｄとの距離差Ｌを示す図である。なお、図１１（Ｂ）では、円中心点候補Ｃ１についてのみ例示したが、他の円中心点候補Ｃ２〜Ｃｎについても同様である。
評価値算出手段７７２は、円中心点候補Ｃにおける平均距離Ｒと、円中心点候補Ｃから各正常円外周点Ｐｏまでの距離Ｄとの距離差Ｌを正常円外周点Ｐｏ毎に算出し、これらの距離差Ｌを二乗して、正常円外周点Ｐｏ毎に距離差Ｌを二乗したものを全て加算した評価値Ｖを算出する。例えば、評価値算出手段７７２は、図１１（Ｂ）に示す円中心点候補Ｃ１の平均距離Ｒ１と、距離Ｄ１との距離差Ｌ１を算出し、当該距離差Ｌ１を二乗する。そして、これらの演算を円外周点候補Ｐ２〜Ｐ７についても行い、距離差Ｌ２〜Ｌ７を算出して二乗し、距離差Ｌ１〜Ｌ７を二乗したもの全てを加算した評価値Ｖ１を算出する。そして、評価値算出手段７７２は、円中心点候補Ｃ（Ｃ１〜Ｃｍ）における平均距離Ｒ（Ｒ１、Ｒ２・・・Ｒｍ）と、円中心点候補Ｃから各正常円外周点Ｐｏ（Ｐ１〜Ｐｎ）までの距離との距離差Ｌ（Ｌ１〜Ｌｎ）をそれぞれ算出し、これらの距離差Ｌを二乗して、距離差Ｌを二乗したもの全てを加算した評価値Ｖ（Ｖ１〜Ｖｍ）を以下の式（２）によって算出する。
評価値算出手段７７２は、円中心点候補Ｃにおける平均距離Ｒと、円中心点候補Ｃから各正常円外周点Ｐｏまでの距離Ｄとの距離差Ｌを正常円外周点Ｐｏ毎に算出し、これらの距離差Ｌを二乗して、正常円外周点Ｐｏ毎に距離差Ｌを二乗したものを全て加算した評価値Ｖを算出する。例えば、評価値算出手段７７２は、図１１（Ｂ）に示す円中心点候補Ｃ１の平均距離Ｒ１と、距離Ｄ１との距離差Ｌ１を算出し、当該距離差Ｌ１を二乗する。そして、これらの演算を円外周点候補Ｐ２〜Ｐ７についても行い、距離差Ｌ２〜Ｌ７を算出して二乗し、距離差Ｌ１〜Ｌ７を二乗したもの全てを加算した評価値Ｖ１を算出する。そして、評価値算出手段７７２は、円中心点候補Ｃ（Ｃ１〜Ｃｍ）における平均距離Ｒ（Ｒ１、Ｒ２・・・Ｒｍ）と、円中心点候補Ｃから各正常円外周点Ｐｏ（Ｐ１〜Ｐｎ）までの距離との距離差Ｌ（Ｌ１〜Ｌｎ）をそれぞれ算出し、これらの距離差Ｌを二乗して、距離差Ｌを二乗したもの全てを加算した評価値Ｖ（Ｖ１〜Ｖｍ）を以下の式（２）によって算出する。
円判定手段７７３は、円中心点候補Ｃ毎に算出された評価値Ｖをそれぞれ比較し、評価値Ｖのうち、最も小さい評価値Ｖを有する円中心点候補Ｃを撮像画像９０の円中心点Ｃｂとし、平均距離算出手段７７１で算出された当該円中心点Ｃｂの平均距離Ｒを半径Ｒｂとして検出する。そして、この円中心点Ｃｂ及び半径Ｒｂに基づいて撮像画像９０の円を検出した円検出画像Ｇ´の一例を図１２に示す。
次に、欠陥検出手段８は、ステップＳ８にて撮像画像９０の円を検出した円検出画像Ｇ´（図１２参照）に基づいて、検出された円の内側領域及び外側領域における撮像画像９０の輝度変化から、被検査物Ｗの欠陥部分の検出を行う（ステップＳ９：欠陥検出工程）。
上述した第１実施形態の画像処理手段７によれば、以下の効果を奏する。
本実施形態では、正常円外周点抽出手段７６を備えることで、撮像画像９０の円中心点として有力な有力円中心点候補Ｃｐから各円外周点候補Ｐまでの距離Ｄに基づいて、円外周点候補Ｐのうち、設定された閾値Ｒ１ｔｈの範囲内にある正常円外周点Ｐｏのみを抽出している。これによれば、円外周点候補Ｐのうち、正常円外周点Ｐｏのみを抽出するので、撮像画像９０の円外周点として適切な円外周点を選択でき、円外周点の検出精度を高めることができる。
また、円検出手段７７により撮像画像９０の円を検出する前に、正常円外周点抽出手段７６は、有力円中心点候補選択手段７５により選択された有力円中心点候補Ｃｐの半径Ｒｐを基準に設定された閾値Ｒ１ｔｈに基づいて、円外周点候補Ｐのうち、前記閾値Ｒ１ｔｈの範囲内に相当する正常円外周点Ｐｏを抽出している。そして、円検出手段７７では、抽出された当該正常円外周点Ｐｏを用いて、各円中心点候補Ｃと各正常円外周点Ｐｏと距離Ｄを算出して評価し、円中心点Ｃｂ及び半径Ｒｂを求めて、撮像画像９０の円を検出している。これによれば、有力円中心点候補選択手段７５及び正常円外周点抽出手段７６により、撮像画像９０の円外周点の検出精度を高めた上で、さらに、円検出手段７７により、円中心点候補Ｃ毎に円中心点及び半径を評価して、撮像画像９０の円を検出しているので、撮像画像９０の円形状の部分を高精度に検出できる。
さらに、円中心点候補リスト生成手段７４は、図８に示す簡易な算出方法により、円中心点候補Ｃのｘ座標及びｙ座標を取得し、各円外周点候補Ｐと円中心点候補Ｃとの距離を半径Ｒとして算出しているため、従来のハフ変換による極座標変換等を用いた円中心点座標の演算処理に比べて、大幅に高速化できる。
本実施形態では、正常円外周点抽出手段７６を備えることで、撮像画像９０の円中心点として有力な有力円中心点候補Ｃｐから各円外周点候補Ｐまでの距離Ｄに基づいて、円外周点候補Ｐのうち、設定された閾値Ｒ１ｔｈの範囲内にある正常円外周点Ｐｏのみを抽出している。これによれば、円外周点候補Ｐのうち、正常円外周点Ｐｏのみを抽出するので、撮像画像９０の円外周点として適切な円外周点を選択でき、円外周点の検出精度を高めることができる。
また、円検出手段７７により撮像画像９０の円を検出する前に、正常円外周点抽出手段７６は、有力円中心点候補選択手段７５により選択された有力円中心点候補Ｃｐの半径Ｒｐを基準に設定された閾値Ｒ１ｔｈに基づいて、円外周点候補Ｐのうち、前記閾値Ｒ１ｔｈの範囲内に相当する正常円外周点Ｐｏを抽出している。そして、円検出手段７７では、抽出された当該正常円外周点Ｐｏを用いて、各円中心点候補Ｃと各正常円外周点Ｐｏと距離Ｄを算出して評価し、円中心点Ｃｂ及び半径Ｒｂを求めて、撮像画像９０の円を検出している。これによれば、有力円中心点候補選択手段７５及び正常円外周点抽出手段７６により、撮像画像９０の円外周点の検出精度を高めた上で、さらに、円検出手段７７により、円中心点候補Ｃ毎に円中心点及び半径を評価して、撮像画像９０の円を検出しているので、撮像画像９０の円形状の部分を高精度に検出できる。
さらに、円中心点候補リスト生成手段７４は、図８に示す簡易な算出方法により、円中心点候補Ｃのｘ座標及びｙ座標を取得し、各円外周点候補Ｐと円中心点候補Ｃとの距離を半径Ｒとして算出しているため、従来のハフ変換による極座標変換等を用いた円中心点座標の演算処理に比べて、大幅に高速化できる。
また、円検出手段７７は、いわゆる最小二乗法を用いることで、円検出を行っている。具体的に、円検出手段は、平均距離算出手段７７１と、評価値算出手段７７２と、円判定手段７７３とを備え、円中心点候補Ｃと各正常円外周点Ｐｏとの距離差Ｌを二乗して加算し、円中心点候補Ｃ毎にこれらを算出して評価値Ｖとし、この評価値Ｖが最も小さいものを円中心点Ｃｂとする。すなわち、これらの手段は、足し算、掛け算等の簡単な演算処理であるため、上述した従来のハフ変換等の演算処理に比べて、演算処理を簡素化できる。
さらに、撮像画像９０を二方向に走査して、輝度の変化点を検出する簡易な方法を用いているので、処理を高速化できる。また、シェーディングがかかった画像においても輝度変化に基づいてエッジ検出するため、検出精度を高めることができる。
さらに、撮像画像９０を二方向に走査して、輝度の変化点を検出する簡易な方法を用いているので、処理を高速化できる。また、シェーディングがかかった画像においても輝度変化に基づいてエッジ検出するため、検出精度を高めることができる。
［第２実施形態］
前記第１実施形態では、円中心点候補リスト生成手段７４は、円中心点候補リスト９４を生成するのみであったが、本実施形態における円中心点候補リスト生成手段７４は、被検査物Ｗの半径Ｒｅが予め記憶手段９に記憶されているので、この半径Ｒｅを基準に所定範囲を有する閾値Ｒ２ｔｈの範囲を設定し、閾値Ｒ２ｔｈの範囲内の円中心点候補Ｃのみを正常円中心点Ｃｏとして抽出する点で相違する。
前記第１実施形態では、円中心点候補リスト生成手段７４は、円中心点候補リスト９４を生成するのみであったが、本実施形態における円中心点候補リスト生成手段７４は、被検査物Ｗの半径Ｒｅが予め記憶手段９に記憶されているので、この半径Ｒｅを基準に所定範囲を有する閾値Ｒ２ｔｈの範囲を設定し、閾値Ｒ２ｔｈの範囲内の円中心点候補Ｃのみを正常円中心点Ｃｏとして抽出する点で相違する。
円中心点候補リスト生成手段７４は、図１３の各円中心点候補Ｃの半径Ｒの分布グラフに示すように、予め記憶手段９に記憶された被検査物Ｗの半径Ｒｅを基準に上限半径Ｒｅｍａｘから下限半径Ｒｅｍｉｎまでの範囲を閾値Ｒ２ｔｈとして設定する。そして、円中心点候補リスト生成手段７４は、円中心点候補リスト９４を参照して、各円中心点候補Ｃの各半径Ｒが閾値Ｒ２ｔｈの範囲内であるかを判定し、当該範囲内である円中心点候補Ｃを正常円中心点Ｃｏとして円中心点候補リスト９４から抽出してリスト化する。すなわち、円中心点候補リスト９４から正常円中心点Ｃｏのみを抽出しているため、円中心点候補Ｃの候補数は、前記第１実施形態での候補数に対して少なくなっている。
図１４は、本実施形態での画像処理を示すフローチャートである。
本実施形態の画像処理方法としては、まず、前記第１実施形態のステップＳ１〜Ｓ５（図３参照）と同様のステップＳ１１〜Ｓ１５の工程を行う。そして、円中心点候補リスト生成手段７４は、円中心点候補リスト９４を生成する工程（ステップＳ１５）の後、予め記憶手段９に記憶された被検査物Ｗの半径Ｒｅを読み出す（ステップＳ１６）。
次に、円中心点候補リスト生成手段７４は、各円中心点候補Ｃの各半径Ｒが閾値Ｒ２ｔｈの範囲内であるかを判定し、範囲内に相当する円中心点候補Ｃを正常円中心点Ｃｏとして抽出してリスト化する（ステップＳ１７）。
そして、有力円中心点候補選択手段７５は、正常円中心点Ｃｏのみでリスト化された円中心点候補リスト９４を読み出し、円中心点候補Ｃのｘ座標及びｙ座標と、半径Ｒとが最も多く一致する円中心点候補Ｃを有力円中心点候補Ｃｐとして選択する（ステップＳ１８）。
この後は、前記第１実施形態のステップＳ７〜Ｓ９（図３参照）と同様のステップＳ１９〜Ｓ２１の工程を行う。
なお、ステップＳ１５において、円中心点候補リスト生成手段７４が円中心点候補リスト９４を生成する際に、ステップＳ１６、Ｓ１７の工程を合わせて行ってもよい。
本実施形態の画像処理方法としては、まず、前記第１実施形態のステップＳ１〜Ｓ５（図３参照）と同様のステップＳ１１〜Ｓ１５の工程を行う。そして、円中心点候補リスト生成手段７４は、円中心点候補リスト９４を生成する工程（ステップＳ１５）の後、予め記憶手段９に記憶された被検査物Ｗの半径Ｒｅを読み出す（ステップＳ１６）。
次に、円中心点候補リスト生成手段７４は、各円中心点候補Ｃの各半径Ｒが閾値Ｒ２ｔｈの範囲内であるかを判定し、範囲内に相当する円中心点候補Ｃを正常円中心点Ｃｏとして抽出してリスト化する（ステップＳ１７）。
そして、有力円中心点候補選択手段７５は、正常円中心点Ｃｏのみでリスト化された円中心点候補リスト９４を読み出し、円中心点候補Ｃのｘ座標及びｙ座標と、半径Ｒとが最も多く一致する円中心点候補Ｃを有力円中心点候補Ｃｐとして選択する（ステップＳ１８）。
この後は、前記第１実施形態のステップＳ７〜Ｓ９（図３参照）と同様のステップＳ１９〜Ｓ２１の工程を行う。
なお、ステップＳ１５において、円中心点候補リスト生成手段７４が円中心点候補リスト９４を生成する際に、ステップＳ１６、Ｓ１７の工程を合わせて行ってもよい。
上述した第２実施形態の画像処理手段７によれば、前記第１実施形態の効果に加えて、以下の効果を奏する。
本実施形態では、記憶手段９には、被検査物Ｗの半径Ｒｅが予め記憶され、円中心点候補リスト生成手段７４は、円中心点候補リスト９４から半径Ｒｅを基準にして設定された閾値Ｒ２ｔｈに基づいて、正常円中心点Ｃｏのみを抽出してリスト化するので、円中心点候補Ｃの候補数を前記第１実施形態での候補数に対して予め少なくしておくことができる。このため、有力円中心点候補選択手段７５は、円中心点候補Ｃの少なくなった円中心点候補リスト９４から有力円中心点候補Ｃｐを選択するので、演算処理を高速化することができる。
また、円中心点候補Ｃのうち、閾値Ｒ２ｔｈの範囲内に相当する正常円中心点Ｃｏのみが抽出されているので、有力円中心点候補Ｃｐから円外周点候補Ｐまでの距離が閾値Ｒ１ｔｈの範囲外の円外周点候補Ｐの候補数は、前記第１実施形態に比べて少ないと考えられる。このため、正常円外周点抽出手段７６の演算処理を高速化にできる。
本実施形態では、記憶手段９には、被検査物Ｗの半径Ｒｅが予め記憶され、円中心点候補リスト生成手段７４は、円中心点候補リスト９４から半径Ｒｅを基準にして設定された閾値Ｒ２ｔｈに基づいて、正常円中心点Ｃｏのみを抽出してリスト化するので、円中心点候補Ｃの候補数を前記第１実施形態での候補数に対して予め少なくしておくことができる。このため、有力円中心点候補選択手段７５は、円中心点候補Ｃの少なくなった円中心点候補リスト９４から有力円中心点候補Ｃｐを選択するので、演算処理を高速化することができる。
また、円中心点候補Ｃのうち、閾値Ｒ２ｔｈの範囲内に相当する正常円中心点Ｃｏのみが抽出されているので、有力円中心点候補Ｃｐから円外周点候補Ｐまでの距離が閾値Ｒ１ｔｈの範囲外の円外周点候補Ｐの候補数は、前記第１実施形態に比べて少ないと考えられる。このため、正常円外周点抽出手段７６の演算処理を高速化にできる。
さらに、前記第１実施形態では、平均距離算出手段７７１は、全ての円中心点候補Ｃについて、当該円中心点候補Ｃと正常円外周点Ｐｏとの距離を算出していたが、本実施形態では、正常円中心点Ｃｏのみが抽出されているので、円中心点候補Ｃの候補数が少なくなっているので、本実施形態での平均距離算出手段７７１の演算処理を高速化できる。
［第３実施形態］
図１５は、本実施形態に係る処理装置４のブロック図である。なお、図の説明にあたって、前記第１実施形態と同一構成要素については、同一符号を付し、その説明を省略する。
前記各実施形態では、円外周点候補リスト生成手段７２は、全ての円外周点候補Ｐの円外周点候補リスト９２を生成していたが、本実施形態では、円外周点選択手段７８を備え、検出された円外周点候補Ｐのうち所定領域（例えば、図１６における領域Ａｒ）の円外周点候補Ｐのみを選択し、円外周点候補リスト生成手段７２は、領域Ａｒ内の円外周点候補Ｐのみについて円外周点候補リスト９２を生成している点で相違する。
図１５は、本実施形態に係る処理装置４のブロック図である。なお、図の説明にあたって、前記第１実施形態と同一構成要素については、同一符号を付し、その説明を省略する。
前記各実施形態では、円外周点候補リスト生成手段７２は、全ての円外周点候補Ｐの円外周点候補リスト９２を生成していたが、本実施形態では、円外周点選択手段７８を備え、検出された円外周点候補Ｐのうち所定領域（例えば、図１６における領域Ａｒ）の円外周点候補Ｐのみを選択し、円外周点候補リスト生成手段７２は、領域Ａｒ内の円外周点候補Ｐのみについて円外周点候補リスト９２を生成している点で相違する。
円外周点選択手段７８は、前記各手段７１〜７７等と同様に、記憶手段９に記憶されたプログラム９１が処理装置４に設けられるＣＰＵにより読み出され、演算処理されて機能されるものである。この円外周点選択手段７８は、図１６のエッジ検出画像Ｇを読み出して、例えば、検査員がマウス等の操作手段により選択されたエッジ検出画像Ｇの領域Ａｒ内の円外周点候補Ｐを抽出する。
そして、円外周点候補リスト生成手段７２は、円外周点選択手段７８にて抽出された円外周点候補Ｐに基づいて、円外周点候補リスト９２を生成する。すなわち、円外周点候補Ｐのうち、領域Ａｒ内の円外周点候補Ｐのみを抽出しているため、円外周点候補Ｐの候補数が前記各実施形態の円外周点候補Ｐの候補数よりも少なくなっている。
そして、円外周点候補リスト生成手段７２は、円外周点選択手段７８にて抽出された円外周点候補Ｐに基づいて、円外周点候補リスト９２を生成する。すなわち、円外周点候補Ｐのうち、領域Ａｒ内の円外周点候補Ｐのみを抽出しているため、円外周点候補Ｐの候補数が前記各実施形態の円外周点候補Ｐの候補数よりも少なくなっている。
図１７は、本実施形態での画像処理を示すフローチャートである。
本実施形態の画像処理方法としては、まず、前記第１実施形態のステップＳ１（図３参照）と同様のステップＳ３１の工程を行う。そして、図１７に示すように、円外周点検出手段７１により、撮像画像９０をｘ軸及びｙ軸の二方向に走査し、輝度変化点に基づいて、円外周点候補Ｐを検出する工程（ステップＳ３２）の後、検査員は図１６に示すエッジ検出画像Ｇから、例えば、正常円外周点Ｐｏが多いと予測される領域Ａｒを選択し、円外周点選択手段７８は、領域Ａｒ内の円外周点候補Ｐを抽出する（ステップＳ３３）。
次に、円外周点候補リスト生成手段７２は、領域Ａｒ内の抽出された円外周点候補Ｐ、及び当該円外周点候補Ｐのｘ座標及びｙ座標を取得し、円外周点候補リスト９２を生成する（ステップＳ３４）。
この後は、前記第１実施形態のステップＳ４〜Ｓ９（図３参照）と同様のステップＳ３５〜Ｓ４０の工程を行う。
本実施形態の画像処理方法としては、まず、前記第１実施形態のステップＳ１（図３参照）と同様のステップＳ３１の工程を行う。そして、図１７に示すように、円外周点検出手段７１により、撮像画像９０をｘ軸及びｙ軸の二方向に走査し、輝度変化点に基づいて、円外周点候補Ｐを検出する工程（ステップＳ３２）の後、検査員は図１６に示すエッジ検出画像Ｇから、例えば、正常円外周点Ｐｏが多いと予測される領域Ａｒを選択し、円外周点選択手段７８は、領域Ａｒ内の円外周点候補Ｐを抽出する（ステップＳ３３）。
次に、円外周点候補リスト生成手段７２は、領域Ａｒ内の抽出された円外周点候補Ｐ、及び当該円外周点候補Ｐのｘ座標及びｙ座標を取得し、円外周点候補リスト９２を生成する（ステップＳ３４）。
この後は、前記第１実施形態のステップＳ４〜Ｓ９（図３参照）と同様のステップＳ３５〜Ｓ４０の工程を行う。
上述した第３実施形態の画像処理手段７によれば、前記第１実施形態の効果に加えて、以下の効果を奏する。
本実施形態では、円外周点選択手段７８は、エッジ検出画像Ｇに対して、検査員がマウス等の操作手段で指定した領域Ａｒ内の円外周点候補Ｐを抽出する。これによれば、検査員は事前にエッジ検出画像Ｇの円外周点として正常な円外周点候補Ｐを選択しているので、エッジ検出画像Ｇの円外周点の検出精度を高めることができる。
また、円外周点選択手段７８は、検査員が選択した領域Ａｒ内の円外周点候補Ｐのみを抽出するので、前記各実施形態での円外周点候補Ｐに比べて円外周点候補Ｐの候補数は少なくなっている。これによれば、円外周点候補リスト生成手段７２は、全ての円外周点候補Ｐのｘｙ座標、及び半径Ｒの円外周点候補リスト９２を生成する必要がない。従って、円外周点候補リスト生成手段７２のリスト生成を高速化することができる。
さらに、円外周点候補Ｐの候補数が前記第１実施形態に比べて少ないので、円外周点候補組合せリスト生成手段７３、及び円中心点候補リスト生成手段７４もリスト生成を高速化できる。
本実施形態では、円外周点選択手段７８は、エッジ検出画像Ｇに対して、検査員がマウス等の操作手段で指定した領域Ａｒ内の円外周点候補Ｐを抽出する。これによれば、検査員は事前にエッジ検出画像Ｇの円外周点として正常な円外周点候補Ｐを選択しているので、エッジ検出画像Ｇの円外周点の検出精度を高めることができる。
また、円外周点選択手段７８は、検査員が選択した領域Ａｒ内の円外周点候補Ｐのみを抽出するので、前記各実施形態での円外周点候補Ｐに比べて円外周点候補Ｐの候補数は少なくなっている。これによれば、円外周点候補リスト生成手段７２は、全ての円外周点候補Ｐのｘｙ座標、及び半径Ｒの円外周点候補リスト９２を生成する必要がない。従って、円外周点候補リスト生成手段７２のリスト生成を高速化することができる。
さらに、円外周点候補Ｐの候補数が前記第１実施形態に比べて少ないので、円外周点候補組合せリスト生成手段７３、及び円中心点候補リスト生成手段７４もリスト生成を高速化できる。
また、円中心点候補リスト生成手段７４で生成される円中心点候補リスト９４に含まれる円中心点候補Ｃの候補数が第１実施形態よりも少ないので、有力円中心点候補選択手段７５は円中心点候補リスト９４から有力円中心点候補Ｃｐを選択する演算処理を高速化できる。
さらに、前記第１実施形態では、平均距離算出手段７７１は、全ての円中心点候補Ｃについて、当該円中心点候補Ｃと正常円外周点Ｐｏとの距離を算出していたが、本実施形態では、円中心点候補Ｃの候補数が少なくなっているので、本実施形態での平均距離算出手段７７１の演算処理を高速化できる。
さらに、前記第１実施形態では、平均距離算出手段７７１は、全ての円中心点候補Ｃについて、当該円中心点候補Ｃと正常円外周点Ｐｏとの距離を算出していたが、本実施形態では、円中心点候補Ｃの候補数が少なくなっているので、本実施形態での平均距離算出手段７７１の演算処理を高速化できる。
［実施形態の変形］
本発明を実施するための最良の構成、方法などは、以上の記載で開示されているが、本発明は、これに限定されるものではない。
前記各実施形態では、被検査物Ｗの撮像画像をｘ軸及びｙ軸の二方向に走査したが、ｘ軸またはｙ軸のいずれか一方の一方向に走査してもよい。また、輝度変化の検出精度を高めるために、三方向以上に走査してもよい。
前記各実施形態において、処理装置４の画像処理対象として、インクジョットノズルを被検査物Ｗとして画像処理していたが、これに限定されるものではなく、円形状を有する被検査物であればよい。また、アライメントマークを被検査物として画像処理してもよい。
本発明を実施するための最良の構成、方法などは、以上の記載で開示されているが、本発明は、これに限定されるものではない。
前記各実施形態では、被検査物Ｗの撮像画像をｘ軸及びｙ軸の二方向に走査したが、ｘ軸またはｙ軸のいずれか一方の一方向に走査してもよい。また、輝度変化の検出精度を高めるために、三方向以上に走査してもよい。
前記各実施形態において、処理装置４の画像処理対象として、インクジョットノズルを被検査物Ｗとして画像処理していたが、これに限定されるものではなく、円形状を有する被検査物であればよい。また、アライメントマークを被検査物として画像処理してもよい。
前記第２実施形態においても、前記第３実施形態の円外周点選択手段７８を備える構成としてもよい。
前記各実施形態において、ＣＰＵが記憶手段９に記憶されたプログラム９１を読み出して演算処理を実行することで、各手段７１〜７８を機能させていたが、各手段７１〜７８の構成は、これに限定されるものではなく、例えばＩＣチップなどの集積回路、各種ハードウェアにより構成されるものであってもよい。
前記各実施形態において、ＣＰＵが記憶手段９に記憶されたプログラム９１を読み出して演算処理を実行することで、各手段７１〜７８を機能させていたが、各手段７１〜７８の構成は、これに限定されるものではなく、例えばＩＣチップなどの集積回路、各種ハードウェアにより構成されるものであってもよい。
１…欠陥検出装置、４…処理装置（コンピューター）、７…画像処理手段（画像処理装置）、８…欠陥検出手段、９…記憶手段、７１…円外周点検出手段、７２…円外周点候補リスト生成手段、７３…円外周点候補組合せリスト生成手段、７４…円中心点候補リスト生成手段、７５…有力円中心点候補選択手段、７６…正常円外周点抽出手段、７７…円検出手段、７８…円外周点候補選択手段、９０…撮像画像、９１…プログラム（画像処理プログラム）、９２…円外周点候補リスト、９３…円外周点候補組合せリスト、９４…円中心点候補リスト、７７１…平均距離算出手段、７７２…評価値算出手段、７７３…円判定手段、Ａｒ…領域、Ｃ…円中心点候補、Ｃｂ…円中心点、Ｃｐ…有力円中心点候補、Ｄ…距離、Ｌ…距離差、Ｐ…円外周点候補、Ｐｏ…正常円外周点、Ｒ…平均距離、Ｒ，Ｒｅ，Ｒｐ…半径、Ｒ１ｔｈ，Ｒ２ｔｈ…閾値（所定範囲）、Ｒｂ…半径、Ｓ…円外周点候補組合せ、Ｖ…評価値、Ｗ…被検査物。
Claims (7)
- 円形状を有する被検査物を撮像した撮像画像を少なくとも一方向に走査し、輝度の変化点を検出することで円外周点候補を検出する円外周点検出手段と、
前記円外周点候補の前記撮像画像上の座標を取得し、前記円外周点候補及び前記座標をリスト化する円外周点候補リスト生成手段と、
前記円外周点候補リストから任意の前記円外周点候補を３点抽出し、前記３点の円外周点候補を１つの円外周点候補組合せとして、前記円外周点候補リストから複数の前記円外周点候補組合せを生成してリスト化する円外周点候補組合せリスト生成手段と、
前記円外周点候補組合せリストの前記各組合せに基づいて、前記組合せ毎の円中心点候補、円中心点座標、及び半径を算出してリスト化する円中心点候補リスト生成手段と、
前記円中心点候補リストのうち、前記円中心点座標及び前記半径が一致する前記円中心点候補の数が最も多い前記円中心点候補を有力円中心点候補として選択する有力円中心点候補選択手段と、
前記有力円中心点候補の半径を基準に所定範囲を設定し、前記有力円中心点候補から前記各円外周点候補までの距離が前記所定範囲内であるかを判定して、前記所定範囲内に相当する前記円外周点候補のみを正常円外周点として抽出する正常円外周点抽出手段と、
前記円中心点候補リストの前記各円中心点候補と、前記正常円外周点との距離を算出して評価し、円中心点及び半径を求めて、前記撮像画像の円を検出する円検出手段とを備える
ことを特徴とする画像処理装置。 - 請求項１に記載の画像処理装置において、
前記円検出手段は、
前記円中心点候補と前記各正常円外周点との距離を前記円中心点候補毎にそれぞれ算出し、当該算出された距離に基づいて、前記円中心点候補毎に平均距離をそれぞれ算出する平均距離算出手段と、
前記円中心点候補における前記平均距離と、前記円中心点候補から前記各正常円外周点までの距離との距離差を自乗し、当該自乗した各距離差を加算して、前記円中心点候補毎の評価値を算出する評価値算出手段と、
前記各円中心点候補における各評価値を比較し、最も小さい評価値を有する前記円中心点候補を前記円中心点として判定し、当該円中心点における前記平均距離を前記半径として、円を検出する円判定手段とを備える
ことを特徴とする画像処理装置。 - 請求項１または請求項２に記載の画像処理装置において、
前記被検査物の半径が予め記憶された記憶手段を備え、
前記円中心点候補リスト生成手段は、前記各円中心点候補の前記各半径が前記被検査物の半径を基準に設定された所定範囲の範囲内であるかを判定し、当該所定範囲内に相当する円中心点候補のみを抽出してリスト化する
ことを特徴とする画像処理装置。 - 請求項１から請求項３のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記撮像画像に対して所定領域に位置する前記円外周点候補を選択する円外周点選択手段を備え、
前記円外周点候補リスト生成手段は、前記円外周点選択手段で選択された前記円外周点候補のみをリスト化する
ことを特徴とする画像処理装置。 - 円形状を有する被検査物を撮像した撮像画像を少なくとも一方向に走査し、輝度の変化点を検出することで円外周点候補を検出する円外周点検出工程と、
前記円外周点候補の前記撮像画像上の座標を取得し、前記円外周点候補及び前記座標をリスト化する円外周点候補リスト生成工程と、
前記円外周点候補リストから任意の前記円外周点候補を３点抽出し、前記３点の円外周点候補を１つの円外周点候補組合せとして、前記円外周点候補リストから複数の前記円外周点候補組合せを生成してリスト化する円外周点候補組合せリスト生成工程と、
前記円外周点候補組合せリストの前記各組合せに基づいて、前記組合せ毎の円中心点候補、円中心点座標、及び半径を算出してリスト化する円中心点候補リスト生成工程と、
前記円中心点候補リストのうち、前記円中心点座標及び前記半径が一致する前記円中心点候補の数が最も多い前記円中心点候補を有力円中心点候補として選択する有力円中心点候補選択工程と、
前記有力円中心点候補の半径を基準に所定範囲を設定し、前記有力円中心点候補から前記各円外周点候補までの距離が前記所定範囲内であるかを判定して、前記所定範囲内に相当する前記円外周点候補のみを正常円外周点として抽出する正常円外周点抽出工程と、
前記円中心点候補リストの前記各円中心点候補と、前記正常円外周点との距離を算出して評価し、円中心点及び半径を求めて、前記撮像画像の円を検出する円検出工程とを備える
ことを特徴とする画像処理方法。 - コンピューターを、
円形状を有する被検査物を撮像した撮像画像を少なくとも一方向に走査し、輝度の変化点を検出することで円外周点候補を検出する円外周点検出手段、
前記円外周点候補の前記撮像画像上の座標を取得し、前記円外周点候補及び前記座標をリスト化する円外周点候補リスト生成手段、
前記円外周点候補リストから任意の前記円外周点候補を３点抽出し、前記３点の円外周点候補を１つの円外周点候補組合せとして、前記円外周点候補リストから複数の前記円外周点候補組合せを生成してリスト化する円外周点候補組合せリスト生成手段、
前記円外周点候補組合せリストの前記各組合せに基づいて、前記組合せ毎の円中心点候補、円中心点座標、及び半径を算出してリスト化する円中心点候補リスト生成手段、
前記円中心点候補リストのうち、前記円中心点座標及び前記半径が一致する前記円中心点候補の数が最も多い前記円中心点候補を有力円中心点候補として選択する有力円中心点候補選択手段、
前記有力円中心点候補の半径を基準に所定範囲を設定し、前記有力円中心点候補から前記各円外周点候補までの距離が前記所定範囲内であるかを判定して、前記所定範囲内に相当する前記円外周点候補のみを正常円外周点として抽出する正常円外周点抽出手段、
前記円中心点候補リストの前記各円中心点候補と、前記正常円外周点との距離を算出して評価し、円中心点及び半径を求めて、前記撮像画像の円を検出する円検出手段、
として機能させるための画像処理プログラム。 - 請求項１から請求項４のいずれかに記載の画像処理装置と、
前記画像処理装置で検出した円の内側及び外側の領域における前記撮像画像の輝度変化に基づいて、前記被検査物の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。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2010097616A JP2011227748A (ja) | 2010-04-21 | 2010-04-21 | 画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム、及び欠陥検出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2010097616A JP2011227748A (ja) | 2010-04-21 | 2010-04-21 | 画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム、及び欠陥検出装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2011227748A true JP2011227748A (ja) | 2011-11-10 |
Family
ID=45043007
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2010097616A Withdrawn JP2011227748A (ja) | 2010-04-21 | 2010-04-21 | 画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム、及び欠陥検出装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2011227748A (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101557271B1 (ko) * | 2014-06-26 | 2015-10-06 | 한밭대학교 산학협력단 | 영상 내 원 형상 검출에 따른 검출 원 형상의 근사화 방법 |
| CN106327468A (zh) * | 2015-06-25 | 2017-01-11 | 株式会社理光 | 曲线检测方法和曲线检测装置 |
| JP2017084975A (ja) * | 2015-10-28 | 2017-05-18 | オムロン株式会社 | 位置検出装置、位置検出方法、情報処理プログラム、および記録媒体 |
| CN110871441A (zh) * | 2018-08-31 | 2020-03-10 | 发那科株式会社 | 感测系统、作业系统、增强现实图像的显示方法、以及存储有程序的存储介质 |
| JP2020042611A (ja) * | 2018-09-12 | 2020-03-19 | Tis株式会社 | プログラム、情報処理装置、及び情報処理方法 |
| CN112184639A (zh) * | 2020-09-15 | 2021-01-05 | 佛山(华南)新材料研究院 | 圆孔检测方法、装置、电子设备及存储介质 |
-
2010
- 2010-04-21 JP JP2010097616A patent/JP2011227748A/ja not_active Withdrawn
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101557271B1 (ko) * | 2014-06-26 | 2015-10-06 | 한밭대학교 산학협력단 | 영상 내 원 형상 검출에 따른 검출 원 형상의 근사화 방법 |
| CN106327468A (zh) * | 2015-06-25 | 2017-01-11 | 株式会社理光 | 曲线检测方法和曲线检测装置 |
| JP2017010554A (ja) * | 2015-06-25 | 2017-01-12 | 株式会社リコー | 曲線検出方法と曲線検出装置 |
| CN106327468B (zh) * | 2015-06-25 | 2019-02-15 | 株式会社理光 | 曲线检测方法和曲线检测装置 |
| JP2017084975A (ja) * | 2015-10-28 | 2017-05-18 | オムロン株式会社 | 位置検出装置、位置検出方法、情報処理プログラム、および記録媒体 |
| CN107066638A (zh) * | 2015-10-28 | 2017-08-18 | 欧姆龙株式会社 | 位置检测装置、位置检测方法、信息处理程序及记录介质 |
| CN110871441A (zh) * | 2018-08-31 | 2020-03-10 | 发那科株式会社 | 感测系统、作业系统、增强现实图像的显示方法、以及存储有程序的存储介质 |
| JP2020042611A (ja) * | 2018-09-12 | 2020-03-19 | Tis株式会社 | プログラム、情報処理装置、及び情報処理方法 |
| JP7170312B2 (ja) | 2018-09-12 | 2022-11-14 | 国立大学法人 東京大学 | プログラム、情報処理装置、及び情報処理方法 |
| CN112184639A (zh) * | 2020-09-15 | 2021-01-05 | 佛山(华南)新材料研究院 | 圆孔检测方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN112184639B (zh) * | 2020-09-15 | 2024-03-29 | 佛山(华南)新材料研究院 | 圆孔检测方法、装置、电子设备及存储介质 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP4824987B2 (ja) | パターンマッチング装置およびそれを用いた半導体検査システム | |
| JP5821708B2 (ja) | 欠陥検査装置及び欠陥検査方法 | |
| KR101764658B1 (ko) | 결함 해석 지원 장치, 결함 해석 지원 장치에 의해 실행되는 프로그램 및 결함 해석 시스템 | |
| JP5651428B2 (ja) | パターン測定方法，パターン測定装置及びそれを用いたプログラム | |
| JP5313939B2 (ja) | パターン検査方法、パターン検査プログラム、電子デバイス検査システム | |
| JP6134366B2 (ja) | 画像処理装置およびコンピュータプログラム | |
| JP5010207B2 (ja) | パターン検査装置及び半導体検査システム | |
| JP2006066478A (ja) | パターンマッチング装置及びそれを用いた走査型電子顕微鏡 | |
| JP2011227748A (ja) | 画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム、及び欠陥検出装置 | |
| US20120207379A1 (en) | Image Inspection Apparatus, Image Inspection Method, And Computer Program | |
| JP5364528B2 (ja) | パターンマッチング方法、パターンマッチングプログラム、電子計算機、電子デバイス検査装置 | |
| KR20130108413A (ko) | 하전 입자선 장치 | |
| JP5144415B2 (ja) | 欠陥レビュー装置、欠陥レビュー方法及び欠陥レビュー実行プログラム | |
| JP5088165B2 (ja) | 欠陥検出方法および欠陥検出装置 | |
| JP2011008482A (ja) | 欠陥検出方法、欠陥検出装置、および欠陥検出プログラム | |
| JP2007155405A (ja) | 外観検査方法及び外観検査装置 | |
| JP4801697B2 (ja) | 画像形成方法，画像形成装置、及びコンピュータプログラム | |
| JP5684550B2 (ja) | パターンマッチング装置およびそれを用いた半導体検査システム | |
| JP5257063B2 (ja) | 欠陥検出方法および欠陥検出装置 | |
| JP6643301B2 (ja) | 欠陥検査装置及び欠陥検査方法 | |
| TWI519802B (zh) | 一種線路資訊擷取方法、非線路區資訊擷取方法及運用前述方法的線路缺陷檢測方法 | |
| JP2011243138A (ja) | 画像処理装置、画像処理方法及びコンピュータプログラム | |
| JP2011196982A (ja) | 欠陥検出方法、欠陥検出装置、及びプログラム | |
| JP5239275B2 (ja) | 欠陥検出方法および欠陥検出装置 | |
| JP2010091360A (ja) | 画像検査方法および画像検査装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A300 | Withdrawal of application because of no request for examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 20130702 |