JP2012047618A - 円筒形状容器の検査方法 - Google Patents

Abstract

【課題】検査画像の局所的な伸縮を補正してから基準画像と比較することで、高精度な検査方法を提供すること。
【解決手段】パターンが存在するブロックでは、ブロック毎に設定してある領域内でテンプレートマッチングを行って該ブロック領域において位置補正済みの検査画像を使用し、パターンが存在しないブロックでは、位置補正を行わずに、そのままの検査画像を使用し、各々の検査画像を結合して新たな検査画像を再構成し、この新たな検査画像と基準画像を比較することで検査する。
【選択図】図６

Description

本発明は円筒形状容器の側面に印刷された文字や図形などの印刷パターンを検査する方法に関する。

円筒形状容器を回転させて容器側面の印刷パターンを撮像した画像には、印刷機での印刷時または検査時に発生する傾き、ずれ、回転方向の伸縮などの誤差が生じる。したがって、円筒形状容器を回転させて読み込んだ画像を基に検査する方法では、読み込んだ画像について、そのまま基準画像とのテンプレートマッチングを行った場合、その誤差のために良品でも不良品と判断してしまうことがある。特に、円筒形状容器を回転させることにより発生する誤差が大きく、高精度の検査ができないという問題があった。

そこで、特許文献１では、複数個のテンプレートを用いたテンプレートマッチングを利用して、検査画像の傾きと回転方向の伸縮を補正し、補正した検査画像と基準画像とを比較するようにしている。

特開２０００−１０５１９９

ところが、特許文献１の回転方向の伸縮の補正方法は、検査画像のマクロ的な伸縮を補正し得るものであって、局所的な伸縮は補正しきれない。

例えば、円筒形状容器を回転させる回転機構がどんなに高精度であったとしても、円筒形状容器が完全に理想的な円筒ではないことにより、取り込んだ検査画像のある部分では伸びているが、ある部分では縮んでいるような場合がある。

本発明は、上記の問題を鑑みてなされたものであり、その課題とするところは、検査画像の局所的な伸縮のある円筒形状容器を検査することができる高精度な検査方法を提供することである。

上記の課題を解決するための手段として、請求項１に記載の発明は、
円筒形状容器の側面に印刷された文字や図形などの印刷パターンを、テンプレートマッチングを使用して検査する円筒形状容器の検査方法であって、
テンプレートマッチングで使用する基準画像を予め記憶することによりテンプレートを設定する基準画像設定工程と、
検査対象である円筒形状容器を回転させて、その側面の画像を撮影する画像撮影工程と、撮影した側面の画像から検査画像を構成し記憶する検査画像記憶工程と、
検査画像と基準画像を比較する画像比較工程と、から構成されており、
前記基準画像設定工程と前記画像撮影工程においては、前記検査画像と前記基準画像を複数のブロックに分割した画像データとして記憶してあり、
前記検査画像記憶工程においては、円筒形状容器の側面１回転分の画像を検査画像として記憶し、
前期画像比較工程においては、パターンが存在するブロックでは、ブロック毎に設定して
ある領域内でテンプレートマッチングを行って該ブロック領域において位置補正済みの検査画像を使用し、パターンが存在しないブロックでは、位置補正を行わずに、そのままの検査画像を使用して、それらの画像を結合して新たな検査画像として再構成し、この新たな検査画像と基準画像を比較することでパターンを検査する、ことを特徴とする円筒形状容器の検査方法である。

本発明によれば、検査画像の局所的な伸縮を補正してから基準画像と比較するので、円筒形状容器に印刷された印刷パターンを誤検出なく、高精度に検査することができる。

本発明の検査方法を実施する装置構成の一例を示す概念図。 （ａ）は本発明のラインカメラが撮影した円筒形状容器の側面画像の例、（ｂ）はテンプレートの例、（ｃ）は（ａ）を９０度回転させた画像。 （ａ）は撮影した画像の例、（ｂ）は（ａ）から抽出された画像の例。 （ａ）は基準画像をブロックに分割する状況を示す例、（ｂ）は検査画像をブロックに分割する状況を示す例。 （ａ）は基準画像のブロック２の部分、（ｂ）の実線矩形内の領域は検査画像のブロック２の部分、点線矩形内の領域は基準画像のブロック２の部分に最も類似度が高い領域を示す。 （ａ）は検査画像についてブロック毎に、ブロックの座標を補正して基準画像に最も類似度を高めた状態を示す例、（ｂ）はその補正後の検査画像を示す例。 本発明において、補正済み検査画像と基準画像を演算処理することにより差分画像をえることを示した説明図の例。 本発明において、差分画像を２値化処理を行い、白欠陥と黒欠陥を、抽出することを示した説明図の例。 本発明において、パターンが存在しない（無地）ブロックについての基準画像、検査画像および位置補正済み検査画像の状況を示す例。 パターンが存在するブロックについての基準画像、検査画像および位置補正済み検査画像の状況を示す例であり、（ａ）は分割数が少なく、１つのブロックが大きい場合の例、（ｂ）は分割数が多く、１つのブロックが小さい場合の例を示す。

図１は、本発明の検査方法を実施する装置構成の一例を示す概念図である。円筒形状容器１には、照明２が照射され、図示しない回転手段により回転する。ラインカメラ３は、所定のタイミングで回転中の円筒形状容器１の撮像を行い、取得した画像データを画像入力手段４に転送する。

画像入力手段４は、ハードディスク５、キーボード・マウス６、ＣＰＵ７、メモリ８、モニタ９とともに、バス１０に接続されている。

図２（ａ）は、ラインカメラ３が撮影した円筒形状容器１の側面画像である。検査領域を確実に抽出するため、円筒形状容器１の２回転分以上の画像を取得するようにしている。

そして、予めメモリ８に設定してあるテンプレート（図２（ｂ））と照合し、１回転分の検査領域を切り出す。そのために、図２（ａ）を９０度回転し図２（ｃ）を取得し、図２（ｃ）において、テンプレートマッチングを行う。

このとき、テンプレート図２（ｂ）によく一致する部分として、２箇所の候補（図２（
ｃ）の図中に記した候補１と候補２）が見つかるが、見つけた候補の座標情報を参照することで、検査領域を抽出可能な候補、つまり、候補１を選択することができる。

図３（ａ）のように、選択した候補１の左上の頂点の座標を（Ｐ、Ｑ）とすると、（Ｐ−Δｐ，Ｑ−Δｑ）を開始座標として、Ｘ方向にΔＸ、Ｙ方向にΔＹの領域を切り出せば、１回転分の検査領域である図３（ｂ）を抽出することができる。

次に、図４のように、基準画像と検査画像を複数のブロック（Ｍ×Ｎ個）に分割する。説明のため、各ブロックにブロック１、ブロック２、・・・ブロック（Ｍ＋Ｎ）と名前を付ける。

基準画像のブロック１、ブロック２、・・・ブロック（Ｍ＋Ｎ）は、検査画像の局所的な伸縮を補正するためのテンプレートとしての役割を果たす。以下、検査画像の位置補正について説明する。

まず、検査画像のブロック１は、パターンが存在しないので、このブロックはそのまま利用し、補正済み検査画像のブロック１に配置される。

次に、検査画像のブロック２は、パターンが存在するので、局所的な位置補正が行われる。この方法について説明する。

図５（ａ）は基準画像のブロック２の部分、図５（ｂ）の実線矩形内の領域は検査画像のブロック２である。検査画像の各ブロックについて、±α、±β位置補正領域を設け、検査画像のブロック２を中心に、Ｘ方向に±α、Ｙ方向に±βずらしながら、基準画像のブロック２（図５（ａ））との類似度を逐次計算する。類似度の計算方法としては、公知の正規化相関係数などを利用すればよい。そして、図５（ｂ）の点線矩形内の領域が、図５（ａ）と最も類似度が高い領域とする。

そこで、図５（ｂ）の点線矩形内の領域が補正済み検査画像のブロック２に配置される。

以下、同様にブロック３、ブロック４、・・・ブロック（Ｎ＋Ｍ）について同様な操作が行われる。すなわち、検査画像のパターンが存在しないブロックはそのまま使用して補正済み検査画像の対応するブロックに配置される。（図６（ａ））検査画像のパターンが存在するブロックについては、Ｘ方向に±α、Ｙ方向に±βずらしながら逐次基準画像の対応するブロックと類似度を計算し、最も類似している領域を切り出し、補正済み検査画像の対応するブロックに配置していく。

こうして、図６（ｂ）のように補正済み検査画像が再構成される。

続いて、図７のように、補正済み検査画像から基準画像の減算処理を行った後、各画素に１２８を加える。この演算結果を差分画像と呼ぶことにする。

続いて、図８のように、差分画像に対して適当な閾値を設けて２値化処理を施す。Ａ（＞０）、Ｂ（＞０）として、白欠陥抽出のための閾値を（１２８＋Ａ）、黒欠陥抽出のための閾値を（１２８−Ｂ）とする。すると、（１２８＋Ａ）よりも輝度が大きい部分が白欠陥として抽出され、（１２８−Ｂ）よりも輝度が小さい部分が黒欠陥として抽出されることになる。

ここで、パターンが存在しないブロックについては、Ｘ方向に±α、Ｙ方向に±βずら
しながら、基準画像との類似度を逐次計算する、という手順をふまないで、そのままのブロックを使用する理由について説明する。一般に、テンプレートマッチングにおける類似度には、正規化された相関係数が使用され、例えば数１が用いられる。

ここで、
ｆ[ｉ，ｊ] ：補正済み検査画像の、座標（ｉ，ｊ）における輝度値
＜ｆ＞ ：補正済み検査画像の輝度平均
ｓ[ｉ，ｊ] ：基準検査画像の、座標（ｉ，ｊ）における輝度値
＜ｓ＞ ：基準画像の輝度平均

図４（ｂ）のブロック１などは、パターンが存在しないブロックであり、極端な例になるかもしれないが、仮にブロック１内の全画素の輝度が等しい場合、ｆ[ｉ，ｊ]−＜ｆ＞の値もｓ[ｉ，ｊ]−＜ｓ＞の値も０となり、類似度は計算不能となってしまう。

実際は全画素の輝度が等しくなるようなケースは稀かもしれないが、パターンが存在しない無地状領域にテンプレートマッチングを適用してしまうと、ｆ[ｉ，ｊ]−＜ｆ＞≒０、ｓ[ｉ，ｊ]−＜ｓ＞≒０となり、類似度の値が発散してしまい、予想外の結果を招くこともある。その１例を図９に示す。

図９は、パターンが存在しない無地状のブロックにおいても、パターンが存在するブロックと同様にＸ方向に±α、Ｙ方向に±βずらしながら逐次類似度を計算し、類似度が最大となった部分を位置補正済み検査画像の該当するブロックに配置した結果を示したものである。

ブロックｉの中には、パターンが存在していないにもかかわらず、位置補正済みの検査画像には隣接したブロック（ｉ＋１）内のパターンを含んでしまっている。これは、ブロック（ｉ＋１）内のパターンを僅かに含んだ場合の方が数１の類似度が大きくなることを意味しているわけであるが、そもそもパターンが存在しない画像に、テンプレートマッチングを適用すると、得てしてこのような意図しない結果に陥る場合がある。

局所的な伸縮を補正するためには、取得した検査画像を細かく分割し、つまり、ブロック数を多くし、ブロック毎に位置補正処理を施すことが有効であるが、ブロック数を多くすると、パターンが含まれない無地状のブロックが出てきてしまう。

逆に、無地状のブロックの出現を防ぐために、１つあたりのブロックが大きくなるように分割する方法も考えられるが、１つあたりのブロックが大きいと、局所的な伸縮には対応できない場合もある。この例について、図１０を用いて説明する。図１０は、１ブロックあたりの領域が大きい場合と小さい場合とで、局所的な位置補正効果がどのように影響されるかを示した図である。上段の、（Ａ）分割数が少なく、１ブロックが大きい場合の差分画像（（位置補正済み検査画像）−（基準画像）＋１２８）に注目すると、左側では輝度値１２８に近い画素が多く、マッチングが良好に行われたことがわかる。一方、右側では１２８よりも小さい（暗い）画素と、１２８よりも大きい（明るい）画素が対を成して現れており、マッチングが良好には行われていないことがわかる。これが局所的な伸縮現象であり、これこそが良品を不良品と判定してしまう大きな原因となる。

図１０（Ｂ）分割数が多く、１ブロックが小さい場合では、（Ａ）分割数が少なく、１ブロックが大きい場合よりもブロック数が多く、ブロック毎に位置補正が行われるので、この場合の差分画像は（Ａ）の場合と比べて１２８に近い画素が多く見受けられる。すなわち、細かく分割し、ブロック数を多くし、ブロック毎に位置補正を施したことによって、
局所的な伸縮現象を抑制している効果が確認できる。

以上のように、局所的な伸縮現象に伴う誤検出を防ぐためには、細かく分割し、ブロック毎に位置補正を行うことと、ブロック数が多くなることに伴う無地状のブロックに対するケア（位置補正を行わないでそのまま使用する）を合わせて使用することが有効である。

１ 円筒形状容器
２ 照明
３ ラインカメラ
４ 画像入力手段
５ ハードディスク
６ キーボード・マウス
７ ＣＰＵ
８ メモリ
９ モニタ
１０ バス

Claims (1)

1. 円筒形状容器の側面に印刷された文字や図形などの印刷パターンを、テンプレートマッチングを使用して検査する円筒形状容器の検査方法であって、
   テンプレートマッチングで使用する基準画像を予め記憶することによりテンプレートを設定する基準画像設定工程と、
   検査対象である円筒形状容器を回転させて、その側面の画像を撮影する画像撮影工程と、撮影した側面の画像から検査画像を構成し記憶する検査画像記憶工程と、
   検査画像と基準画像を比較する画像比較工程と、から構成されており、
   前記基準画像設定工程と前記画像撮影工程においては、前記検査画像と前記基準画像を複数のブロックに分割した画像データとして記憶してあり、
   前記検査画像記憶工程においては、円筒形状容器の側面１回転分の画像を検査画像として記憶し、
   前期画像比較工程においては、パターンが存在するブロックでは、ブロック毎に設定してある領域内でテンプレートマッチングを行って該ブロック領域において位置補正済みの検査画像を使用し、パターンが存在しないブロックでは、位置補正を行わずに、そのままの検査画像を使用して、それらの検査画像を結合して新たな検査画像として再構成し、この新たな検査画像と基準画像を比較することでパターンを検査する、ことを特徴とする円筒形状容器の検査方法。