JP2012146141A - Image inspection device and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、画像検査装置及びプログラムに関する。 The present invention relates to an image inspection apparatus and a program.
特許文献１には、２つの画像を比較することにより、画像の類否を判断する画像処理装置であって、２つの画像を複数の領域に分割する画像分割手段と、画像分割手段によって分割して生成された各領域の各画素について、明度値と、色相及び彩度に関する色彩値とによって構成される画素特性値を取得する画素特性値取得手段と、２つの画像の対応する領域毎に、領域内での画素特性値の分布を比較することによって、対応する領域間の類否を判断する領域類否判断手段と、各領域間での類否の判断結果に基づいて、２つの画像についての類否を判断する画像類否判断手段と、を備えた画像処理装置が開示されている。 Patent Document 1 discloses an image processing apparatus that determines the similarity of images by comparing two images. The image dividing unit divides the two images into a plurality of areas, and the image dividing unit divides the two images. For each pixel of each region generated in this way, for each corresponding region of the two images, a pixel property value acquisition means for acquiring a pixel property value composed of a brightness value and a color value related to hue and saturation, Comparing the distribution of pixel characteristic values in the region, the region similarity determination means for determining similarity between corresponding regions, and two images based on the determination result of similarity between each region There is disclosed an image processing apparatus including image similarity determination means for determining the similarity.
特許文献２には、入力された第１の画像データと、ファイルに関連付けられている第２の画像データとの類似度を第１及び第２の画像データの各画素の値の差に基づき求める画像照合部と、第１の画像データと複数の第２の画像データとを画像照合部に順次照合させて、第１の画像データとの類似度が大きい所定数の第２の画像データを出力する制御部と、を有する画像処理装置が開示されている。 In Patent Document 2, the similarity between the input first image data and the second image data associated with the file is obtained based on the difference between the values of the pixels of the first and second image data. The image collating unit sequentially collates the first image data and the plurality of second image data with the image collating unit, and outputs a predetermined number of second image data having a high degree of similarity with the first image data. An image processing apparatus having a control unit is disclosed.
本発明の課題は、検査対象画像と基準画像との相違箇所において目視で識別され得る箇所が存在するか否かを容易に識別する、画像検査装置及びプログラムを提供することである。 The subject of this invention is providing the image inspection apparatus and program which identify easily whether the location which can be identified visually exists in the difference location of a test object image and a reference | standard image.
上記目的を達成するために、請求項１に記載の画像検査装置を、取込手段によって取り込まれた検査対象画像が複数の領域に分割された分割領域及び前記取込手段によって取り込まれた基準画像が複数の領域に分割された分割領域の各々の画素について、対応する分割領域に含まれる対応する画素の画素値の差の絶対値が予め定められた閾値を超えているか否かを判定する判定手段と、前記判定手段によって前記閾値を超えていると判定された画素が予め定められた密集度以上の密集度で密集している分割領域を検出する検出手段と、前記検出手段の検出結果を出力する出力手段と、を含んで構成した。 In order to achieve the above object, the image inspection apparatus according to claim 1, wherein the inspection target image captured by the capturing unit is divided into a plurality of regions and the reference image captured by the capturing unit. Determining whether or not the absolute value of the difference between the pixel values of the corresponding pixels included in the corresponding divided region exceeds a predetermined threshold for each pixel of the divided region divided into a plurality of regions Detection means for detecting a divided region in which pixels determined to exceed the threshold by the determination means are densely gathered at a density greater than or equal to a predetermined density, and a detection result of the detection means Output means for outputting.
請求項２に記載の画像検査装置を、請求項１に記載の発明において、前記密集度を、前記分割領域の大きさに対する、前記判定手段によって前記閾値を超えていると判定された画素の該分割領域に含まれる個数の割合としたものとした。 The image inspection apparatus according to claim 2, wherein in the invention according to claim 1, the density of the pixels determined to exceed the threshold by the determination unit with respect to the size of the divided region. The ratio of the number included in the divided area was used.
請求項３に記載の画像検査装置を、請求項１に記載の発明において、前記密集度を、前記分割領域の大きさに対する、前記判定手段によって前記閾値を超えていると判定された画素が予め定められた個数以上連結して構成された連結領域の大きさの割合としたものとした。 The image inspection apparatus according to claim 3, wherein, in the invention according to claim 1, a pixel whose density is determined to have exceeded the threshold value by the determination unit with respect to the size of the divided region in advance. It was set as the ratio of the magnitude | size of the connection area | region comprised by connecting more than the defined number.
請求項４に記載の画像検査装置を、請求項１又は請求項２に記載の発明において、前記分割領域毎に画素値の分散を算出し、算出した分散の大きさに比例するように前記閾値を算出する算出手段を更に含むものとした。 The image inspection apparatus according to claim 4, wherein in the invention according to claim 1 or 2, a variance of pixel values is calculated for each of the divided areas, and the threshold value is proportional to the calculated variance. It further includes a calculation means for calculating.
請求項５に記載の画像検査装置を、請求項４に記載の発明において、前記算出手段が、算出して得た分散の大きさに調整値を付与することによって前記閾値を算出し、前記算出手段によって前記分散の大きさに付与される前記調整値を受け付ける受付手段を更に含むものとした。 The image inspection apparatus according to claim 5, wherein, in the invention according to claim 4, the calculation unit calculates the threshold value by adding an adjustment value to the magnitude of dispersion obtained by the calculation, and the calculation The apparatus further includes accepting means for accepting the adjustment value given to the magnitude of the variance by the means.
請求項６に記載の画像検査装置を、請求項１〜請求項５の何れか１項に記載の発明において、前記検出手段によって検出された分割領域と他の分割領域との相対的な位置関係を特定する特定情報を記憶する特定情報記憶手段を更に含み、前記出力手段が、更に、前記判定結果として前記特定情報記憶手段に記憶されている特定情報を出力するものとした。 The image inspection apparatus according to claim 6, wherein in the invention according to any one of claims 1 to 5, a relative positional relationship between a divided area detected by the detection unit and another divided area. Specific information storage means for storing specific information for specifying the information, and the output means further outputs the specific information stored in the specific information storage means as the determination result.
請求項７に記載の画像検査装置を、請求項６に記載の発明において、前記特定情報記憶手段に記憶されている特定情報に基づいて前記判定結果を示す２値画像を作成する作成手段を更に含み、前記出力手段が、更に、前記作成手段によって作成された２値画像を出力するものとした。 The image inspection apparatus according to claim 7, wherein the image inspection apparatus according to claim 6 further includes creation means for creating a binary image indicating the determination result based on the specific information stored in the specific information storage means. In addition, the output means further outputs a binary image created by the creation means.
請求項８に記載の画像検査装置を、請求項１〜請求項７の何れか１項に記載の発明において、前記基準画像を、第１の装置により取得された画像とし、前記検査対象画像を、前記第１の装置と性能が異なる第２の装置により取得された画像としたものとした。 The image inspection apparatus according to claim 8, wherein the reference image is an image acquired by the first apparatus in the invention according to any one of claims 1 to 7, and the inspection target image is The image is acquired by a second device having a performance different from that of the first device.
請求項９に記載のプログラムを、取込手段によって取り込まれた検査対象画像が複数の領域に分割された分割領域及び前記取込手段によって取り込まれた基準画像が複数の領域に分割された分割領域の各々の画素について、対応する分割領域に含まれる対応する画素の画素値の差の絶対値が予め定められた閾値を超えているか否かを判定する判定手段、前記判定手段によって前記閾値を超えていると判定された画素が予め定められた密集度以上の密集度で密集している分割領域を検出する検出手段、及び前記検出手段の検出結果を出力する出力手段として機能させるためのものとした。 The program according to claim 9, wherein the inspection target image captured by the capturing unit is divided into a plurality of regions, and the reference region captured by the capturing unit is divided into a plurality of regions. Determining means for determining whether or not the absolute value of the difference between the pixel values of the corresponding pixels included in the corresponding divided region exceeds a predetermined threshold for each of the pixels, the threshold is exceeded by the determining means A detection means for detecting a divided region where pixels determined to be dense with a density greater than or equal to a predetermined density, and an output means for outputting a detection result of the detection means; did.
請求項１及び請求項９に係る発明によれば、取込手段によって取り込まれた検査対象画像が複数の領域に分割された分割領域及び取込手段によって取り込まれた基準画像が複数の領域に分割された分割領域の各々の画素について、対応する分割領域に含まれる対応する画素の画素値の差の絶対値が予め定められた閾値を超えているか否かを判定し、閾値を超えていると判定された画素が予め定められた密集度以上の密集度で密集している分割領域を検出する機能を有しない場合に比べ、検査対象画像と基準画像との相違箇所において目視で識別され得る箇所が存在するか否かが容易に識別される、という効果が得られる。 According to the inventions according to claim 1 and claim 9, the inspection target image captured by the capturing unit is divided into a plurality of regions, and the reference image captured by the capturing unit is divided into a plurality of regions. For each pixel in the divided area, it is determined whether or not the absolute value of the difference between the pixel values of the corresponding pixels included in the corresponding divided area exceeds a predetermined threshold value. Compared with the case where the determined pixels do not have a function of detecting a divided area where the density is higher than a predetermined density, the difference between the inspection target image and the reference image can be visually identified. The effect that it is easily identified whether or not exists is obtained.
請求項２に係る発明によれば、密集度を、分割領域の大きさに対する、閾値を超えていると判定された画素の該分割領域に含まれる個数の割合としない場合に比べ、予め定められた密集度以上の密集度で密集している分割領域が高精度かつ容易に検出される、という効果が得られる。 According to the invention of claim 2, the density is determined in advance as compared with a case where the density is not the ratio of the number of pixels determined to exceed the threshold to the size of the divided area included in the divided area. Thus, there is an effect that a divided region that is dense with a density higher than the density can be easily detected with high accuracy.
請求項３に係る発明によれば、密集度を、前記分割領域の大きさに対する、前記判定手段によって前記閾値を超えていると判定された画素が予め定められた個数以上連結して構成された連結領域の大きさの割合としない場合に比べ、予め定められた密集度以上の密集度で密集している分割領域が高精度かつ容易に検出される、という効果が得られる。 According to the invention of claim 3, the density is configured by connecting a predetermined number or more of pixels determined to exceed the threshold by the determination unit with respect to the size of the divided region. Compared to the case where the size of the connected area is not used, an effect is obtained that a divided area that is dense with a density higher than a predetermined density can be easily detected with high accuracy.
請求項４に係る発明によれば、分割領域毎に画素値の分散を算出して算出した分散の大きさに比例するように閾値を算出しない場合に比べ、検査対象画像と基準画像との相違箇所において目視で識別され得る箇所が存在するか否かが高精度に識別される、という効果が得られる。 According to the invention of claim 4, the difference between the inspection target image and the reference image is different from the case where the threshold value is not calculated so as to be proportional to the calculated variance value for each divided region. It is possible to obtain an effect that whether there is a place that can be visually identified in the place is identified with high accuracy.
請求項５に係る発明によれば、分散の大きさに付与される調整値を受け付ける受付手段を有しない場合に比べ、検査対象画像と基準画像との相違箇所において目視で識別され得る箇所が存在するか否かが高精度に識別される、という効果が得られる。 According to the invention which concerns on Claim 5, compared with the case where it does not have the reception means which receives the adjustment value provided to the magnitude | size of dispersion | distribution, the location which can be visually identified exists in the difference location of a test object image and a reference | standard image It is possible to obtain an effect that whether or not to do so is identified with high accuracy.
請求項６に係る発明によれば、検出された分割領域と他の分割領域との相対的な位置関係を特定する特定情報を出力しない場合に比べ、目視で識別され得る箇所が正確にかつ容易に識別される、という効果が得られる。 According to the sixth aspect of the present invention, the location that can be identified visually is easier and more accurate than when specific information that specifies the relative positional relationship between the detected divided region and another divided region is not output. The effect of being identified by
請求項７に係る発明によれば、判定結果を示す２値画像を出力しない場合に比べ、目視で識別され得る箇所が正確にかつ容易に識別される、という効果が得られる。 According to the seventh aspect of the present invention, there is an effect that a portion that can be visually identified can be accurately and easily identified as compared with a case where a binary image indicating a determination result is not output.
請求項８に係る発明によれば、基準画像を、第１の装置により取得された画像とせず、かつ検査対象画像を、第１の装置と性能が異なる第２の装置により取得された画像としない場合に比べ、基準画像及び検査対象画像を取得した装置の性能の違いに起因して生じる相違箇所において目視で識別され得る箇所が存在するか否かが高精度に識別される、という効果が得られる。 According to the eighth aspect of the present invention, the reference image is not an image acquired by the first device, and the inspection target image is an image acquired by a second device having a performance different from that of the first device. Compared to the case where the reference image and the inspection target image are not compared, there is an effect that it is highly accurately identified whether or not there is a place that can be visually identified in a difference place caused by a difference in performance of the apparatus. can get.
以下、図面を参照して本発明を実施するための形態の一例について詳細に説明する。 Hereinafter, an example of an embodiment for carrying out the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
図１は、本実施形態に係る画像検査装置１０の構成の一例を示す概略構成図である。画像検査装置１０は、例えば画像を扱うアプリケーション（以下、「ＡＰ」という。）のモジュール（例えば、画像の拡大、縮小及び色変換などの機能）を開発する際に用いられる画像（以下、「検査対象画像」）を検査するために用いられるものであり、ここでは、汎用のパーソナル・コンピュータ（以下、「ＰＣ」という。）を用いて構成されたものが一例として挙げられている。 FIG. 1 is a schematic configuration diagram illustrating an example of a configuration of an image inspection apparatus 10 according to the present embodiment. The image inspection apparatus 10 is, for example, an image (hereinafter referred to as “inspection”) that is used when developing a module (for example, functions such as image enlargement / reduction and color conversion) of an application that handles images (hereinafter referred to as “AP”). In this example, an image formed using a general-purpose personal computer (hereinafter referred to as “PC”) is used as an example.
同図に示すように、画像検査装置１０は、後述する画像検査処理プログラムなどの各種プログラムの処理を実行することにより画像検査装置１０全体を制御するＣＰＵ（中央処理装置）１２、各種プログラムや後述する閾値などが予め記憶された記憶媒体であるＲＯＭ（Read Only Memory）１４、各種プログラムの実行時のワークエリア等として用いられる記憶媒体であるＲＡＭ１６、画像検査装置１０の電源スイッチが切られても保持しなければならない各種情報を記憶する不揮発性の記憶媒体である二次記憶部（例えばハードディスク装置）１８、画像検査装置１０の利用者によって操作されることにより画像検査装置１０の作動を制御するための指示を受け付ける受付部（例えばキーボード及びマウス）２０、各種画像やメッセージなどを表示する表示部（例えば液晶ディスプレイ）２２、及び通信手段（例えばＬＡＮ（Local Area Network）２４に接続され、通信手段２４を介して外部装置（例えばプリンタやＰＣなど）２６と各種情報の授受が行うための通信インタフェース２８を含んで構成されている。 As shown in the figure, the image inspection apparatus 10 includes a CPU (central processing unit) 12 that controls the entire image inspection apparatus 10 by executing processing of various programs such as an image inspection processing program described later, various programs, and the like. ROM (Read Only Memory) 14 which is a storage medium in which threshold values to be stored in advance are stored, RAM 16 which is a storage medium used as a work area when executing various programs, and the image inspection apparatus 10 are turned off. The operation of the image inspection apparatus 10 is controlled by being operated by a secondary storage unit (for example, a hard disk device) 18 that is a non-volatile storage medium that stores various types of information that must be held, and a user of the image inspection apparatus 10. A reception unit (for example, a keyboard and a mouse) 20 for receiving instructions for displaying various images and messages A display unit (for example, a liquid crystal display) 22 to be displayed and a communication unit (for example, a LAN (Local Area Network) 24) are connected, and various types of information are exchanged with an external device (for example, a printer or a PC) 26 through the communication unit 24. The communication interface 28 is included.
ＣＰＵ１２、ＲＯＭ１４、ＲＡＭ１６、二次記憶部１８、受付部２０、表示部２２及び通信インタフェース２８は、バス３０を介して相互に接続されている。従って、ＣＰＵ１２は、ＲＯＭ１４、ＲＡＭ１６及び二次記憶部１８に対するアクセスと、受付部２０によって受け付けられた各種情報の取得と、表示部２２の作動の制御と、通信インタフェース２８を介した外部装置２６との各種情報の送受信と、を各々行う。 The CPU 12, the ROM 14, the RAM 16, the secondary storage unit 18, the reception unit 20, the display unit 22, and the communication interface 28 are connected to each other via a bus 30. Therefore, the CPU 12 accesses the ROM 14, the RAM 16 and the secondary storage unit 18, acquires various information received by the receiving unit 20, controls the operation of the display unit 22, and the external device 26 via the communication interface 28. Each transmission / reception of various information is performed.
ところで、ＡＰのモジュールを開発する場合、そのモジュールは様々な環境下で試用される。この場合、例えば、目視では互いの相違している箇所が見て取れない画像とみなされた検査対象画像（モジュールの試用で用いられる画像）とこの検査対象画像の基準となる基準画像とが、プロセッサ、ＯＳ及びコンパイラなどの性能が互いに異なる装置（例えばＰＣ）によって取得され、取得された検査対象画像及び基準画像がディスプレイに並べて表示される。検査対象画像及び基準画像は互いに性能の異なる装置によって取得されるため、ディスプレイに表示されると、装置間の性能の違いに起因して、互いの画像には肉眼で認識される程の相違箇所が現れることがある。そのため、モジュールの開発者は、ディスプレイに並べて表示された検査対象画像と基準画像とを目視で比較して相違している箇所（以下、「相違箇所」という。）を探し出す、という検査を行わなければならない。 By the way, when developing an AP module, the module is used in various environments. In this case, for example, an inspection target image (an image used in a trial use of the module) that is regarded as an image in which a portion that is different from each other cannot be seen visually, and a reference image that is a reference for the inspection target image are a processor, Acquired by an apparatus (for example, PC) having different performances such as an OS and a compiler, the acquired inspection target image and reference image are displayed side by side on a display. Since the inspection target image and the reference image are acquired by devices having different performances, when displayed on the display, due to the difference in performance between the devices, the difference between the images is recognized by the naked eye. May appear. Therefore, the module developer must perform an inspection to find out a difference (hereinafter referred to as “difference portion”) by visually comparing the inspection target image displayed on the display and the reference image. I must.
しかし、この検査では目視で相違箇所を探し出すという作業となるため、作業者に多大な負担がかかる。また、基準画像と比較される検査対象画像の枚数が多くなればなるほどその負担も大きくなる。 However, since this inspection is an operation of visually searching for a difference portion, a great burden is placed on the operator. Also, the greater the number of images to be inspected compared to the reference image, the greater the burden.
そこで、本実施形態に係る画像検査装置１０では、相違箇所を目視で識別し得る画像を探し出す検査に係る作業の効率化に寄与する画像検査処理が実行される。 Therefore, in the image inspection apparatus 10 according to the present embodiment, an image inspection process that contributes to the efficiency of work related to the inspection for searching for an image that can visually identify a different portion is executed.
次に、図２を参照しながら本実施形態に係る画像検査装置１０の作用を説明する。なお、図２は、受付部２０によって画像検査処理の実行指示が受け付けられた際にＣＰＵ１２によって実行される画像検査処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。また、ここでは、錯綜を回避するために、ＣＰＵ１２によって外部装置２６から取り込まれた基準画像及び検査対象画像が二次記憶部１８に既に記憶されている、との条件、基準画像の解像度と検査対象画像の解像度とが相違しない、との条件、基準画像及び検査対象画像が互いに矩形状であり、かつ大きさが相違しない画像である、との条件、及び画像を構成している画素の表色系として、ＲＧＢの色空間を適用している、との条件を満足している場合について説明する。 Next, the operation of the image inspection apparatus 10 according to the present embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a flowchart showing a flow of processing of an image inspection processing program executed by the CPU 12 when an instruction to execute image inspection processing is received by the receiving unit 20. Further, here, in order to avoid complications, the condition that the reference image and the inspection target image captured by the CPU 12 from the external device 26 are already stored in the secondary storage unit 18, the resolution of the reference image and the inspection A condition that the resolution of the target image is not different, a condition that the reference image and the inspection target image are rectangular and have different sizes, and a table of pixels constituting the image A case where the condition that the RGB color space is applied as the color system is satisfied will be described.
同図のステップ１００では、基準画像及び検査対象画像の各々を対象として、検査対象となる画像領域（ここでは、説明の便宜上、一例として画像の全体を示す矩形状の画像領域）を複数に矩形状に分割して得た複数の分割領域のうちの、基準画像と検査対象画像とで互いの位置が対応する分割領域である判定対象領域の読み込みを開始した後、ステップ１０２に移行し、判定対象領域の読み込みの終了待ちを行う。 In step 100 in the figure, for each of the reference image and the image to be inspected, an image area to be inspected (here, for convenience of explanation, a rectangular image area showing the entire image as an example) is divided into a plurality of rectangular areas. Among the plurality of divided areas obtained by dividing into shapes, reading of the determination target area, which is a divided area corresponding to each other in the reference image and the inspection target image, is started. Wait for completion of reading the target area.
なお、本実施形態では、上記ステップ１００及び１０２の処理によって読み込まれた判定対象領域を、検査対象となる画像領域の全体を縦方向と横方向とに予め定められた間隔で分割して得た矩形状の分割領域としている。 In the present embodiment, the determination target area read by the processing in steps 100 and 102 is obtained by dividing the entire image area to be inspected at predetermined intervals in the vertical direction and the horizontal direction. It is a rectangular divided area.
また、本実施形態では、判定対象領域の大きさを次の数式（１）及び（２）を用いて決定している。 In the present embodiment, the size of the determination target region is determined using the following mathematical formulas (1) and (2).
ｘ＝ｒｘ＊ｒｅｃｔ＿ｘ／ｒｘ＿ｄｅｆａｕｌｔ・・・・・（１） x = rx * rect_x / rx_default (1)
ｙ＝ｒｙ＊ｒｅｃｔ＿ｙ／ｒｙ＿ｄｅｆａｕｌｔ・・・・・（２） y = ry * rect_y / ry_default (2)
数式（１）及び（２）において、“ｘ”は、実際に採用される判定対象領域の横方向の大きさを示しており、“ｙ”は、実際に採用される判定対象領域の縦方向の大きさを示している。また、“ｒｅｃｔ＿ｘ”は、経験則に基づいて決められた判定対象領域の横方向の大きさを示しており、“ｒｅｃｔ＿ｙ”は、経験則に基づいて決められた判定対象領域の縦方向の大きさを示している。更に、“ｒｘ”は、検査対象画像の横方向のｄｐｉ（ｄｏｔ ｐｅｒ ｉｎｃｈ）を示しており、“ｒｙ”は、検査対象画像の縦方向のｄｐｉを示している。なお、“ｒｘ＿ｄｅｆａｕｌｔ”及び“ｒｙ＿ｄｅｆａｕｌｔ”は、画像のデフォルト解像度を示している。 In Equations (1) and (2), “x” indicates the horizontal size of the determination target region that is actually adopted, and “y” is the vertical direction of the determination target region that is actually employed. The size of is shown. “Rect_x” indicates the horizontal size of the determination target area determined based on the empirical rule, and “rect_y” indicates the vertical size of the determination target area determined based on the empirical rule. It shows. Furthermore, “rx” indicates the dpi (dot per inch) in the horizontal direction of the inspection target image, and “ry” indicates the vertical dpi of the inspection target image. Note that “rx_default” and “ry_default” indicate the default resolution of the image.
数式（１）及び（２）において、例えば、ｒｅｃｔ＿ｘ＝１０，ｒｅｃｔ＿ｙ＝１０，ｒｘ＝２００，ｒｙ＝２００，ｒｘ＿ｄｅｆａｕｌｔ＝２００，ｒｙ＿ｄｅｆａｕｌｔ＝２００とした場合、判定対象領域の大きさは、Ｘ＝１０，Ｙ＝１０と表される。また、数式（１）及び（２）において、例えば、ｒｅｃｔ＿ｘ＝１０，ｒｅｃｔ＿ｙ＝１０，ｒｘ＝２００，ｒｙ＝４００，ｒｘ＿ｄｅｆａｕｌｔ＝４００，ｒｙ＿ｄｅｆａｕｌｔ＝２００とした場合、判定対象領域の大きさは、Ｘ＝２０，Ｙ＝２０と表される。このように、検査対象画像の解像度の値が大きくなるほど判定対象領域の大きさも大きくなる。 In the equations (1) and (2), for example, when rect_x = 10, rect_y = 10, rx = 200, ry = 200, rx_default = 200, ry_default = 200, the size of the determination target region is X = 10 , Y = 10. Further, in Equations (1) and (2), for example, when rect_x = 10, rect_y = 10, rx = 200, ry = 400, rx_default = 400, ry_default = 200, the size of the determination target region is X = 20, Y = 20. Thus, the larger the resolution value of the inspection target image, the larger the size of the determination target region.
上記ステップ１０２において１つの判定対象領域の読み込みが終了すると肯定判定となってステップ１０４に移行する。ステップ１０４では、上記ステップ１０２の処理によって読み込まれた基準画像の判定対象領域及び検査対象画像の判定対象領域の各々から、基準画像と検査対象画像とで位置が対応している１つの画素の画素値を取得した後、ステップ１０６に移行し、上記ステップ１０４の処理によって取得された基準画像の画素値と検査対象画像の画素値との差の絶対値を算出する。 When the reading of one determination target area is completed in step 102, the determination is affirmative and the process proceeds to step 104. In step 104, a pixel of one pixel whose position corresponds to the reference image and the inspection target image from each of the determination target region of the reference image and the determination target region of the inspection target image read by the processing of step 102 above. After the value is acquired, the process proceeds to step 106, and the absolute value of the difference between the pixel value of the reference image acquired by the process of step 104 and the pixel value of the inspection target image is calculated.
次のステップ１０８では、上記ステップ１０６の処理によって算出された画素値の差の絶対値（算出結果）が予め定められた画素判定閾値を超えているか否かを判定し、否定判定となった場合にはステップ１１２に移行する一方、肯定判定となった場合にはステップ１１０に移行し、検査対象画像の全体の領域に対する位置を示す画素位置情報（例えば、画素の位置を２次元座標で示した２次元座標情報）を、判定対象領域の検査対象画像の全体の領域に対する位置を示す領域位置情報（例えば、分割領域の位置を２次元座標で示した２次元座標情報）に関連付けて予め定められた記憶領域（以下、「画素位置記憶領域」という。）に記憶した後、ステップ１１２に移行する。ステップ１１２では、上記ステップ１０２の処理によって読み込まれた基準画像の判定対象領域及び検査対象画像の判定対象領域を対象として、全ての画素について、上記ステップ１０４〜上記ステップ１１０の処理が終了したか否かを判定し、否定判定となった場合には上記ステップ１０４に戻って未だに上記ステップ１０４〜上記ステップ１１０の処理が行われていない画素を対象にして上記ステップ１０４〜上記ステップ１１０の処理を行う。一方、ステップ１１２において肯定判定となった場合にはステップ１１４に移行する。 In the next step 108, it is determined whether or not the absolute value (calculation result) of the difference between the pixel values calculated by the processing in step 106 exceeds a predetermined pixel determination threshold value, and a negative determination is made. On the other hand, if the determination is affirmative, the process proceeds to step 110, where pixel position information indicating the position of the entire image to be inspected with respect to the entire region (for example, the pixel position is indicated by two-dimensional coordinates). (Two-dimensional coordinate information) is determined in advance in association with region position information indicating the position of the determination target region with respect to the entire region of the inspection target image (for example, two-dimensional coordinate information indicating the position of the divided region in two-dimensional coordinates). After storing in the storage area (hereinafter referred to as “pixel position storage area”), the process proceeds to step 112. In step 112, whether or not the processing in steps 104 to 110 has been completed for all the pixels for the determination target region of the reference image and the determination target region of the inspection target image read by the processing in step 102. If the determination is negative, the process returns to step 104, and the processing from step 104 to step 110 is performed for pixels that have not yet been processed from step 104 to step 110. . On the other hand, if the determination in step 112 is affirmative, the process proceeds to step 114.
ステップ１１４では、上記ステップ１１０の処理によって画素位置記憶領域に記憶されている画素位置情報に基づいて判定対象領域の２値画像を作成して予め定められた記憶領域（以下、「２値画像記憶領域」という。）に記憶した後、ステップ１１６に移行する。つまり、上記ステップ１１４では、判定対象領域を構成している画素のうち、上記ステップ１１０の処理によって画素位置記憶領域に記憶されている画素位置情報により示される位置の画素を“１”（白色）で示し、それ以外の位置の画素を“０”（黒色）で示した２値画像を作成する。 In step 114, a binary image of the determination target area is created based on the pixel position information stored in the pixel position storage area by the processing in step 110, and a predetermined storage area (hereinafter referred to as "binary image storage"). After storing in the “region”), the process proceeds to step 116. That is, in step 114, among the pixels constituting the determination target area, the pixel at the position indicated by the pixel position information stored in the pixel position storage area by the process of step 110 is set to “1” (white). And a binary image in which pixels at other positions are indicated by “0” (black).
ステップ１１６では、上記ステップ１１４の処理によって得られた２値画像における“１”（白色）で示される画素の密集度Ｄを算出した後、ステップ１１８に移行する。つまり、上記ステップ１１６では、例えば、次の数式（３）を用いて密集度Ｄを算出している。なお、数式（３）において、Ｎは、上記ステップ１１４の処理によって作成された２値画像に対応する判定対象領域に関連付けられて画素位置記憶領域に記憶されている画素位置情報により示される位置の個数を示しており、“ｘ＊ｙ”は、判定対象領域の大きさを示している。従って、例えば、ｘ＊ｙ＝１０＊１０，Ｎ＝２０の場合、Ｄ＝０．２となる。また、ｘ＊ｙ＝１０＊１０，Ｎ＝５０の場合、Ｄ＝０．５となる。このように、画素位置記憶領域に記憶されている画素位置情報により示される位置の個数が多ければ多いほど密集度Ｄの値が大きくなり、基準画像と検査対象画像との相違箇所の目視での認識のし易さの程度を表す指標となる。 In step 116, after calculating the density D of the pixels indicated by “1” (white) in the binary image obtained by the processing in step 114, the process proceeds to step 118. That is, in the above step 116, for example, the density D is calculated using the following formula (3). In Equation (3), N is a position indicated by the pixel position information stored in the pixel position storage area in association with the determination target area corresponding to the binary image created by the process of step 114 above. The number indicates the number, and “x * y” indicates the size of the determination target area. Therefore, for example, when x * y = 10 * 10 and N = 20, D = 0.2. Further, when x * y = 10 * 10 and N = 50, D = 0.5. Thus, the greater the number of positions indicated by the pixel position information stored in the pixel position storage area, the greater the value of the density D, and the difference between the reference image and the inspection target image can be visually checked. It becomes an index representing the degree of ease of recognition.
Ｄ＝Ｎ／（ｘ＊ｙ）・・・・・（３） D = N / (x * y) (3)
ステップ１１８では、上記ステップ１１４の処理によって作成された２値画像に対応する判定対象領域が、上記ステップ１１６の処理によって算出された密集度Ｄに基づいて基準画像と検査対象画像との相違箇所を目視で認識し得る条件を満足する高密集度領域であるか否かを判定し、否定判定となった場合にはステップ１２２に移行する一方、肯定判定となった場合にはステップ１２０に移行する。つまり、上記ステップ１１８では、例えば、上記ステップ１１６の処理によって算出された密集度Ｄの値が予め定められた見た目判定閾値Ｔｄを超えているか否かを判定し、否定判定となった場合にはステップ１２２に移行する一方、肯定判定となった場合にはステップ１２０に移行する。 In step 118, the determination target region corresponding to the binary image created by the process of step 114 is a difference between the reference image and the inspection target image based on the density D calculated by the process of step 116. It is determined whether or not the area is a high-density area that satisfies conditions that can be recognized visually. If the determination is negative, the process proceeds to step 122. If the determination is affirmative, the process proceeds to step 120. . That is, in step 118, for example, it is determined whether or not the value of the density D calculated by the processing in step 116 exceeds a predetermined appearance determination threshold value Td. Shifts to step 122, while if affirmative determination is made, shifts to step 120.
なお、上記の見た目判定閾値Ｔｄは、判定対象領域毎に次の数式（４）を用いて算出される。数式（４）において、“Ｔ”は、デフォルトの見た目判定閾値を示している。また、“Ｖａｒ”は、判定対象領域における画素値の分散を示している。更に、“ｋ”は、調整係数を示している。なお、“Ｔ”及び“ｋ”は、受付部２０によって受け付けられた値（調整値）を採用してもよい。このように本実施形態に係る見た目判定閾値Ｔｄは、“Ｖａｒ”に“Ｔ”及び“ｋ”が付与されることによって決定される値とされている。 Note that the above-described appearance determination threshold value Td is calculated for each determination target region using the following formula (4). In Expression (4), “T” indicates a default appearance determination threshold value. “V ar ” indicates the variance of pixel values in the determination target region. Further, “k” indicates an adjustment coefficient. Note that “T” and “k” may adopt values (adjustment values) received by the receiving unit 20. Thus, the appearance determination threshold value Td according to the present embodiment is a value determined by adding “T” and “k” to “V ar ”.
Ｔｄ＝Ｔ＋ｋ＊Ｖａｒ・・・・・・（４） T d = T + k * V ar (4)
ステップ１２０では、上記ステップ１１４の処理によって作成された２値画像に対応する判定対象領域の領域位置情報を予め定められた記憶領域（以下、「領域位置記憶領域」という。）に記憶した後、ステップ１２２に移行する。なお、この領域位置記憶領域に記憶される領域位置情報としては、例えば、画素位置記憶領域において画素位置情報に関連付けられて記憶されている領域位置情報を用いれば良い。 In step 120, after the area position information of the determination target area corresponding to the binary image created by the process of step 114 is stored in a predetermined storage area (hereinafter referred to as “area position storage area”), Control goes to step 122. As the area position information stored in the area position storage area, for example, area position information stored in association with the pixel position information in the pixel position storage area may be used.
ステップ１２２では、全ての判定対象領域について上記ステップ１００〜ステップ１２０の処理が終了しているか否かを判定し、否定判定となった場合には上記ステップ１００に戻る一方、肯定判定となった場合にはステップ１２４に移行する。 In step 122, it is determined whether or not the processing of step 100 to step 120 has been completed for all the determination target areas. If the determination is negative, the process returns to step 100, but the determination is affirmative. To step 124.
ステップ１２４では、上記ステップ１２０の処理によって領域位置記憶領域に領域位置情報が記憶されている場合に基準画像と検査対象画像との相違箇所が目視で認識されることを示す目視通知情報を表示部２２に出力し、上記ステップ１２０の処理によって領域位置記憶領域に領域位置情報が記憶されていない場合に基準画像と検査対象画像との相違箇所が目視で認識されないことを示す不目視通知情報を表示部２２に出力した後、本画像検査処理プログラムを終了する。表示部２２は、上記ステップ１２４の処理によって目視通知情報が出力された場合、例えば「基準画像と検査対象画像との相違箇所が目視で認識されます。」とのメッセージを表示し、上記ステップ１２４の処理によって非目視通知情報が出力された場合、例えば「基準画像と検査対象画像との相違箇所が目視で認識されません。」とのメッセージを表示する。 In step 124, when the area position information is stored in the area position storage area by the process of step 120, visual notification information indicating that a difference between the reference image and the inspection target image is visually recognized is displayed on the display unit. 22 is displayed, and invisible notification information indicating that a difference between the reference image and the inspection target image is not visually recognized when the region position information is not stored in the region position storage area by the processing of step 120 is displayed. After output to the unit 22, the image inspection processing program is terminated. When the visual notification information is output by the process of step 124, the display unit 22 displays a message “A difference between the reference image and the inspection target image is visually recognized”, for example. When the non-visual notification information is output by the above process, for example, a message that “the difference between the reference image and the inspection target image is not visually recognized” is displayed.
また、上記ステップ１２４では、目視通知情報又は不目視通知情報を出力する場合の形態例を挙げて説明したが、これに限らず、例えば、受付部２０によって２値画像の表示を要求する指示が受け付けられた場合、上記ステップ１１４の処理によって２値画像記憶領域に記憶された２値画像を読み出し、読み出した２値画像の各々を検査対象画像の全体の領域の対応する位置に配置することによって組み合わせて得た画像（以下、「組み合わせ２値画像」という。）を表示部２２に表示しても良い。 Further, in the above-described step 124, the example of the case where the visual notification information or the non-visual notification information is output has been described. However, the present invention is not limited thereto. If accepted, the binary image stored in the binary image storage area by the process of step 114 is read out, and each of the read binary images is arranged at a corresponding position in the entire area of the inspection target image. An image obtained by combining (hereinafter, referred to as “combined binary image”) may be displayed on the display unit 22.
図３は、組み合わせ２値画像の一例を示す模式図である。同図に示すように、画像１と画像２とを比較して画素値の差の絶対値が画素判定閾値よりも大きい箇所は、組み合わせ２値画像として表示された場合に白色の画素として表示される。また、同図の画像１及び画像２において様々な色が混在している領域では、様々な色が混在していない領域に比べ、分散が大きくなる傾向がある。数式（４）によれば、分散が大きくなるほど見た目判断閾値Ｔｄも大きくなるため、上記ステップ１１８では判定対象領域が高密集度領域として判定され難くなる。逆に、分散が小さくなるほど見た目判断閾値Ｔｄも小さくなるため、判定対象領域は高密集度領域として判定され易くなる。このような高密集度領域の位置を区別して特定するために、一例として同図に示すように、上記ステップ１１８の処理によって判定対象領域が高密集度領域として判定された（見た目に識別し易いと判定された）領域を実線の枠（実線枠）で囲んで表示すると共に、上記ステップ１１８の処理によって判定対象領域が高密集度領域として判定されない（見た目に識別し難いと判定された）領域を一点鎖線の枠（一点鎖線枠）で囲んで表示することにより視覚的に差別化して表現しても良い。 FIG. 3 is a schematic diagram illustrating an example of a combined binary image. As shown in the figure, when the image 1 and the image 2 are compared with each other and the absolute value of the difference between the pixel values is larger than the pixel determination threshold, it is displayed as a white pixel when displayed as a combined binary image. The Further, in an area where various colors are mixed in the image 1 and the image 2 in the same figure, the dispersion tends to be larger than an area where various colors are not mixed. According to Equation (4), the appearance determination threshold value Td increases as the variance increases, and therefore it is difficult for the determination target region to be determined as a high-density region in step 118. On the other hand, the appearance determination threshold value Td decreases as the variance decreases, so that the determination target area is easily determined as a high-density area. In order to distinguish and specify the position of such a high-density area, the determination target area is determined as a high-density area by the processing in step 118 as described above as an example (easily identified visually). A region that is determined to be surrounded by a solid line frame (solid line frame), and the determination target region is not determined as a high-density region by the processing in step 118 (determined to be difficult to identify visually) May be expressed in a visually differentiated manner by enclosing them with a one-dot chain line frame (one-dot chain line frame).
なお、数式（４）の“Ｔ”及び“ｋ”を利用者の指示に従って変更しても良い。この場合、“Ｔ”及び“ｋ”の変更に伴って見た目判断閾値Ｔｄも変更される。この場合、一例として図４に示すように２値画像に表れる白色画素の位置や個数が変わる場合もある。 It should be noted that “T” and “k” in Expression (4) may be changed in accordance with a user instruction. In this case, the appearance determination threshold value Td is also changed with the change of “T” and “k”. In this case, as an example, the position and number of white pixels appearing in the binary image may change as shown in FIG.
図５は、本実施形態に係る画像検査装置１０によって実行される画像検査処理のアルゴリズムの概略を模式的に示した模式図である。同図に示すように、画像１及び画像２の解像度から分割領域である判定対象領域の大きさ（サイズ）を決めてから、判定対象領域毎に、互いに対応する位置の画素毎に画素値の差の絶対値（同図の例では“色差”）を計算すると共に、検査対象画像における判定対象領域毎の分散を計算し、計算して得た分散を用いて見た目判断閾値Ｔｄを算出する。なお、同図の例では、ヒストグラムを作成した例が示されているが、必ずしもヒストグラムを作成しなくても分散は計算される。 FIG. 5 is a schematic diagram schematically showing an outline of an algorithm for image inspection processing executed by the image inspection apparatus 10 according to the present embodiment. As shown in the figure, after determining the size (size) of the determination target area which is a divided area from the resolution of the image 1 and the image 2, the pixel value of each pixel at a position corresponding to each other is determined for each determination target area. The absolute value of the difference (“color difference” in the example in the figure) is calculated, the variance for each determination target region in the inspection target image is calculated, and the visual judgment threshold T d is calculated using the calculated variance. . In the example shown in the figure, an example in which a histogram is created is shown, but the variance is calculated without necessarily creating a histogram.
そして、判定対象領域の各々において密集度Ｄが見た目判断閾値Ｔｄを超えているか否かを判定することによって得られた判定結果が表示部２２に出力されることで、判定結果が利用者によって認識されるので、利用者は、実際に目視を行って相違箇所を見つけ出す必要がなくなる。 Then, the determination result obtained by determining whether or not the density D exceeds the visual determination threshold value Td in each determination target region is output to the display unit 22, so that the determination result is determined by the user. As a result, the user does not need to actually perform visual inspection to find a difference.
なお、上記実施形態では、上記ステップ１１８の処理において、判定対象領域の大きさに対する画素値の絶対値の差が画素判定閾値を超えた画素の個数の割合と見た目判断閾値Ｔｄとを比較する場合の形態例を挙げて説明したが、これに限らず、判定対象領域の大きさに対する画素値の絶対値の差が画素判定閾値を超えた画素が予め定められた個数（例えば５個）以上連結して構成された連結領域の大きさの割合と見た目判断閾値Ｔｄとを比較しても良い。 In the above embodiment, in the process of step 118, the ratio of the number of pixels in which the difference between the absolute values of the pixel values with respect to the size of the determination target area exceeds the pixel determination threshold value is compared with the appearance determination threshold value Td. However, the present invention is not limited to this, and the number of pixels in which the absolute value difference of the pixel value with respect to the size of the determination target region exceeds the pixel determination threshold is greater than or equal to a predetermined number (for example, 5). You may compare the ratio of the magnitude | size of the connection area | region comprised by connecting, and the appearance judgment threshold value Td .
また、上記実施形態では、目視では互いの相違箇所が見て取れない画像とみなされた検査対象画像及び基準画像の各々を互いに性能の異なる装置によって取得してから画像検出装置１０に提供する場合の形態例を挙げて説明したが、これに限らず、単一の装置によって生成された複数の画像のうちの１つを基準画像として、その基準画像と残りの画像（検査対象画像）とを比較しても良い。この場合の本実施形態に係る画像検出処理の適用対象技術としては、例えば、動画像の圧縮を行う際の、動画像を構成する隣接する複数の画像の類否を判断する技術が挙げられる。 Moreover, in the said embodiment, the form in the case of providing each of the test object image and the reference | standard image considered as the image from which a mutually different part cannot be seen visually, with the apparatus from which performance differs mutually, and providing to the image detection apparatus 10 Although described with an example, the present invention is not limited to this, and one of a plurality of images generated by a single device is used as a reference image, and the reference image is compared with the remaining image (inspection target image). May be. As an application target technique of the image detection processing according to the present embodiment in this case, for example, a technique for determining the similarity of a plurality of adjacent images constituting a moving image when the moving image is compressed is cited.
また、上記実施形態では、表色系として、ＲＧＢの色空間を適用したが、これに限らず、他の表色系を適用しても良いことは言うまでもない。例えば、Ｌａｂ空間，白黒空間などが挙げられる。Ｌａｂ空間の場合、下記の数式（５）により上記実施形態で適用した画素値に相当する色差（色の知覚的な差を数値で表したもの）を計算する。色差は、これに限らず、例えば、アダムス・ニッカーソンの色差やＬｕｖ空間の色差であっても良い。 In the above embodiment, the RGB color space is applied as the color system. However, the present invention is not limited to this, and other color systems may be applied. For example, Lab space, monochrome space, etc. are mentioned. In the case of the Lab space, a color difference corresponding to the pixel value applied in the above-described embodiment (a numerical value representing a perceptual difference in color) is calculated by the following formula (5). The color difference is not limited to this, and may be, for example, Adams Nickerson's color difference or Luv space color difference.
また、上記実施形態では、判定対象領域として矩形状の画像領域を適用しているが、これに限らず、判定対象領域の形状は如何なるものであっても良い。また、各判定対象領域の大きさも統一されていなくても良い。但し、基準画像と検査対象画像とで判定対象領域の形状及び大きさを対応させる必要はある。 In the above embodiment, a rectangular image region is applied as the determination target region. However, the present invention is not limited to this, and the shape of the determination target region may be any shape. Further, the size of each determination target area may not be unified. However, it is necessary to match the shape and size of the determination target region between the reference image and the inspection target image.
また、上記実施形態では、検査対象画像の全体の領域に対する位置を示す領域位置情報として２次元座標情報を用いたが、これに限らず、例えば、ある１つの分割領域の位置を基準点として予め定められた規則に従って各分割領域に識別番号を付すことによって判定対象領域の位置を特定するようにしても良い。このように判定対象領域とされた分割領域と他の分割領域との相対的な位置関係を把握し得る情報であれば良い。 In the above embodiment, the two-dimensional coordinate information is used as the area position information indicating the position of the entire image to be inspected with respect to the area. However, the present invention is not limited to this. The position of the determination target region may be specified by assigning an identification number to each divided region according to a predetermined rule. Any information that can grasp the relative positional relationship between the divided area set as the determination target area and the other divided areas as described above may be used.
１０ 画像検査装置
１２ ＣＰＵ
１８ 二次記憶部
２０ 受付部
２２ 表示部
10 Image inspection device 12 CPU
18 Secondary storage unit 20 Reception unit 22 Display unit
Claims (9)
前記判定手段によって前記閾値を超えていると判定された画素が予め定められた密集度以上の密集度で密集している分割領域を検出する検出手段と、
前記検出手段の検出結果を出力する出力手段と、
を含む画像検査装置。 For each pixel of the divided region obtained by dividing the inspection target image captured by the capturing unit into a plurality of regions and the divided region obtained by dividing the reference image captured by the capturing unit into a plurality of regions Determination means for determining whether or not the absolute value of the difference between the pixel values of the corresponding pixels included in the region exceeds a predetermined threshold;
Detecting means for detecting a divided region in which pixels determined to exceed the threshold by the determining means are densely packed with a density greater than or equal to a predetermined density;
Output means for outputting a detection result of the detection means;
An image inspection apparatus including:
前記算出手段によって前記分散の大きさに付与される前記調整値を受け付ける受付手段を更に含む請求項４に記載の画像検査装置。 The calculation means calculates the threshold value by assigning an adjustment value to the magnitude of dispersion obtained by calculation,
The image inspection apparatus according to claim 4, further comprising a reception unit that receives the adjustment value given to the magnitude of the variance by the calculation unit.
前記出力手段は、更に、前記判定結果として前記特定情報記憶手段に記憶されている特定情報を出力する請求項１〜請求項５の何れか１項に記載の画像検査装置。 Specific information storage means for storing specific information for specifying the relative positional relationship between the divided area detected by the detection means and the other divided areas;
The image inspection apparatus according to claim 1, wherein the output unit further outputs specific information stored in the specific information storage unit as the determination result.
前記出力手段は、更に、前記作成手段によって作成された２値画像を出力する請求項６に記載の画像検査装置。 A creation unit for creating a binary image indicating the determination result based on the specific information stored in the specific information storage unit;
The image inspection apparatus according to claim 6, wherein the output unit further outputs a binary image created by the creation unit.
前記検査対象画像を、前記第１の装置と性能が異なる第２の装置により取得された画像とした請求項１〜請求項７の何れか１項に記載の画像検査装置。 The reference image is an image acquired by the first device,
The image inspection apparatus according to claim 1, wherein the inspection target image is an image acquired by a second apparatus having a performance different from that of the first apparatus.
取込手段によって取り込まれた検査対象画像が複数の領域に分割された分割領域及び前記取込手段によって取り込まれた基準画像が複数の領域に分割された分割領域の各々の画素について、対応する分割領域に含まれる対応する画素の画素値の差の絶対値が予め定められた閾値を超えているか否かを判定する判定手段、
前記判定手段によって前記閾値を超えていると判定された画素が予め定められた密集度以上の密集度で密集している分割領域を検出する検出手段、及び
前記検出手段の検出結果を出力する出力手段として機能させるためのプログラム。 Computer
For each pixel of the divided region obtained by dividing the inspection target image captured by the capturing unit into a plurality of regions and the divided region obtained by dividing the reference image captured by the capturing unit into a plurality of regions Determination means for determining whether the absolute value of the difference between the pixel values of corresponding pixels included in the region exceeds a predetermined threshold;
Detection means for detecting a divided area where pixels determined to exceed the threshold by the determination means are densely gathered at a density greater than or equal to a predetermined density, and an output for outputting a detection result of the detection means Program to function as a means.
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