JP2014109526A - 製品画像検査装置および製品画像検査方法 - Google Patents

Abstract

【課題】検査パラメータのチューニング作業を容易化し、ユーザの作業負担を軽減する。
【解決手段】製品画像検査装置２００は、被検査製品１の撮像画像を画像記憶部４１に蓄積する画像取得部２１と、検査パラメータの値を設定・変更する検査パラメータ設定・変更部３２と、被検査製品１の既知の不良有無の情報を期待値判定データ記憶部４６に蓄積する期待判定データ記憶部４６と、画像記憶部４１から読み出した被検査製品１の撮像画像に所定の画像処理を施し特徴データを取得する画像検査処理部２３と、特徴データを検査パラメータと比較することにより、被検査製品１の不良有無を判定し、判定結果を検査判定データ記憶部４４に蓄積する不良判定部２４と、検査判定データ記憶部４４および期待判定データ記憶部４６から検査パラメータが同じ検査判定データと期待判定データを読み出して比較し、両者の一致率（検知率）を算出する統計処理部３４を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、工業製品の不良をその工業製品の撮像画像に基づき検査する製品画像検査装置および製品画像検査方法に関する。

医薬品や加工飲食品など工業製品の製造ラインにおける製品の撮像画像に基づき検出される不良には、形状異常、キズ、汚れ、着色むら、異物など様々なものがある。このような不良の有無を検査する検査装置は、可視光、紫外線、赤外線、Ｘ線などによる撮像装置を備え、被検査製品の外観画像や透過画像などの撮像画像を取得し、その取得した撮像画像やその撮像画像の特徴データを、例えば、不良のない製品の撮像画像や特徴データなどと比較することによって不良の有無を検査する。

一般に、大量生産の製造ラインにおける検査装置では、検査装置に付属する撮像装置で撮像され、検査に使用された製品個々の撮像画像は、そのまま破棄される。その一方で、検査以外の用途のために、製品個々の撮像画像を検査条件のデータなどに対応付けて記憶装置に保存することも行われている。

例えば、特許文献１に開示されているＸ線撮像装置を用いた検査装置では、検査されたすべての製品の個々のＸ線画像は、その製品の個別識別情報、検査結果などに対応付けられてハードディスクなどの記憶装置に保存される。従って、この検査装置を用いて製品の検査をすれば、製品出荷後の市場で不良が発見された場合、その保存したＸ線画像を検索し、参照することにより、製品の不良発生の原因究明などを行うことが可能になる。

また、特許文献２に開示されている検査装置では、検査結果が既知の複数の製品について、その製品の撮像画像が、前記既知の検査結果やその撮像画像の特徴データなどに対応付けられて記憶装置に記憶されている。従って、この検査装置では、撮像装置によって被検査製品から取得される撮像画像に代えて、記憶装置に記憶されている検査結果が既知の製品の撮像画像を利用することにより、製品の搬送や検査のための機構部や撮像装置を動作させることなく、当該検査装置の画像処理部や検査結果判定部における動作不良あるいは不良検出の精度などを診断することが可能になる。

特許第３７４２５６１号公報 特許第４９１８００３号公報

製品の撮像画像を利用した検査装置では、例えば、被検査製品の撮像画像と良品の撮像画像とが比較され、その差分画像の各画素の値の差分量が、所定の閾値を超え、かつ、その閾値を超えた画素領域が所定の面積以上になった場合に、その被検査製品に不良があると判定される。従って、このような不良の判定方法では、被検査製品の撮像画像が同じであっても、判定基準となる閾値や面積の大きさや程度によって、その判定結果は、「不良あり」ともなり、また、「不良なし」ともなる。

さらに、検査の判定結果には、以上のような良否判定の基準値だけでなく、被検査製品の撮像対象部位といった条件も良否判定に大きな影響を及ぼす。本明細書では、検査の判定基準として用いられる閾値などのデータや撮像条件に係る各種データを、以下、検査パラメータと総称する。

そして、このような検査パラメータを適切な値に設定する作業は、設定した値が検査の判定結果に大きな影響を及ぼすため、極めて重要な作業であり、その作業は、検査パラメータのチューニングと呼ばれている。

一般に、製品の撮像画像を利用した検査装置の場合、検査項目や検査条件の数が多く、しかも、それぞれの検査項目や検査条件に対応する検査パラメータのチューニング作業は、それぞれ個別に行う必要がある。そのため、ユーザにとって、検査パラメータのチューニング作業は、多大の作業時間を要するものとなり、大きな作業負担となっている。

以上のような従来技術の問題に鑑み、本発明の目的は、検査パラメータのチューニング作業の容易化を図り、ユーザの作業負担を軽減することが可能な製品画像検査装置および製品画像検査方法を提供することにある。

前記発明の目的を達成するために、本発明に係る製品画像検査装置は、撮像装置を介して取得した被検査製品の撮像画像を蓄積する画像記憶部と、前記撮像画像に対して予め定められた画像検査処理を施し、その撮像画像の特徴データを算出する画像検査処理部と、前記画像検査処理部で用いられる画像処理パラメータと、前記被検査製品の不良有無の判定基準に用いられる検査基準パラメータと、を含んでなる検査パラメータの値を設定または変更する検査パラメータ設定・変更部と、前記画像検査処理部により算出された特徴データを前記検査パラメータ設定・変更部により設定または変更された検査基準パラメータと比較した結果に基づき、前記被検査製品における不良有無を判定する不良判定部と、前記検査パラメータのチューニングを制御するチューニング制御部と、を備える。

そして、前記チューニング制御部は、前記撮像装置を介して取得した前記被検査製品の撮像画像を前記画像記憶部に蓄積する処理と、前記検査パラメータ設定・変更部を介して、前記検査パラメータの値を設定または変更する処理と、前記検査パラメータの値が設定または変更されたとき、前記複数の被検査製品のそれぞれに対応付けられた撮像画像を、前記画像記憶部から読み出し、前記読み出した撮像画像それぞれに対し、前記設定または変更した検査パラメータを用いて前記画像検査処理部の処理および前記不良判定部の処理を施し、前記複数の被検査製品それぞれについての不良有無のデータを検査判定データとして取得し、表示装置に表示する処理と、を実行することを特徴とする。

さらに、前記チューニング制御部は、前記複数の被検査製品それぞれについて既知の不良有無のデータを、期待判定データとして記憶装置にあらかじめ蓄積しておく処理と、前記取得した前記複数の被検査製品のそれぞれについての検査判定データを、前記記憶装置に蓄積されている前記被検査製品が対応する期待判定データと比較した結果についての統計データを算出し、表示装置に表示する処理と、を実行することを特徴とする。

本発明によれば、検査パラメータのチューニング作業の容易化を図り、ユーザの作業負担を軽減することが可能な製品画像検査装置および製品画像検査方法を提供することができる。

本発明の実施形態に係る製品画像検査装置およびその製品画像検査装置が適用される製品検査ラインの構成の例を模式的に示した図。 製品検査ラインにおける製品画像検査手順の例を示した図。 製品画像検査装置の製品画像検査により取得される検査結果の例を示した図。 製品画像検査装置の各記憶部に記憶されるデータの構成の例を示した図。 検査制御部により実行される通常の製品画像検査処理の処理フローの例を示した図。 チューニング制御部により実行される画像取得処理の処理フローの例を示した図。 チューニング制御部により実行されるチューニング検査処理の処理フローの例を示した図。 チューニング制御部により実行される検査結果統計処理の処理フローの例を示した図。 図８の検査結果統計処理により得られる検知率および不良見逃し率の値を表示した表示画面の例を示した図。 本発明の実施形態の変形例２に係る製品検査システムの構成の例を示した図。 本発明の実施形態の変形例３に係る製品検査システムの構成の例を示した図。

以下、本発明の実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。

図１は、本発明の実施形態に係る製品画像検査装置およびその製品画像検査装置が適用される製品検査ラインの構成の例を模式的に示した図である。なお、図１に示す製品検査ライン１００において検査対象となる製品は、例えば、薬液などがアンプル、バイアルなどの容器に入れられた薬液製品であるとする。

図１に示すように、本実施形態に係る製品検査ライン１００は、検査ロータ３と呼ばれる円環状の搬送ラインと、検査ロータ３に被検査製品１を搬入する搬入コンベア２と、検査ロータ３から搬出される被検査製品１を良品と不良品に振り分ける選別部４と、良品に振り分けられた被検査製品１を搬出する良品コンベア５と、不良品に振り分けられた被検査製品１を搬出する不良品コンベア６と、検査ロータ３の近傍に設けられ、検査ロータ３で搬送中の被検査製品１を撮影する撮像部１０と、撮像部１０で撮影された撮像画像に基づいて、被検査製品１における不良の有無を検査する製品画像検査装置２００と、を含んで構成される。

検査ロータ３は、円板または円筒状の回転体の周縁部に被検査製品１を保持する複数の保持部が等間隔に設けられて構成され、一定の速度で回転しながら被検査製品１を保持部に保持した状態で搬送する。なお、図１の例では、検査ロータ３は、図示した矢印の方向（右回り）に回転するとしている。

検査ロータ３により構成される搬送ラインの途中には、通常、１つ以上の撮像部１０が設けられている。撮像部１０は、カメラ１１、照明１２などにより構成され、カメラ１１は、検査ロータ３によって搬送中の被検査製品１を撮影する。例えば、図１の例の場合、照明１２は、被検査製品１を中間にしてカメラ１１と反対側に設けられているので、カメラ１１は、容器入り薬液製品などである被検査製品１の容器および薬液の透過像を撮影することができる。

次に、製品画像検査装置２００の詳細な構成を説明する前に、製品検査ライン１００において行われる製品画像検査の例について説明する。なお、製品画像検査とは、製品の撮像画像に基づいて、その製品の不良を検出する検査をいう。例えば、容器入り薬液製品の場合、製品画像検査により、薬液中の異物、容器のキズや汚れ、液量不足などを検出することができる。

図２は、製品検査ライン１００における製品画像検査手順の例を示した図である。この製品画像検査手順の例は、容器入り薬液製品の薬液中の異物を検出する例であり、以下、その手順について、図２を参照しながら説明する（適宜、図１も参照）。なお、この製品画像検査を実現するために、検査ロータ３の所定の位置（例えば、撮像部１０に隣接する位置で、被検査製品１が通過する手前の位置など）に、図示しないスピン装置が設けられているものとする。

そこで、検査ロータ３により搬送される被検査製品１が、図示しないスピン装置の設置位置に差し掛かると、スピン装置は、被検査製品１をスピン（自転）させ、停止させる（ステップＳ１）。このとき、被検査製品１の容器内の薬液は、スピン停止後もしばらくの間、慣性で回転し続ける。

次に、そのスピン装置に隣接する位置に設けられたカメラ１１は、容器内の薬液が回転している状態の被検査製品１を短い時間間隔で連写し、複数の撮像画像を取得する（ステップＳ２）。従って、連写して得られた複数の撮像画像において、容器のキズや汚れは、ほぼ同じ位置に現れ、液中の異物は、異なる位置に現れる。

次に、製品画像検査装置２００は、カメラ１１によって連写された複数の撮像画像に対し、所定の画像検査処理を施す（ステップＳ３）。ここで、画像検査処理とは、検査項目ごとに予め定められた撮像画像に施す画像処理をいう。例えば、異物検査の場合、画像検査処理は、連写された複数の撮像画像同士の差分画像を取得する処理である。図２の例の場合、複数の撮像画像が連写して取得されたとき、薬液が回転し、異物がその薬液中を移動している状態にあるので、その複数の撮像画像同士の差分画像の中では、異物は、不一致部分として検出される。

次に、製品画像検査装置２００は、当該検査項目に対する撮像画像の特徴データを取得する（ステップＳ４）。特徴データとは、画像検査処理の結果得られる１つ以上の数値をいう。例えば、異物検査の場合、複数の撮像画像同士の差分画像の中で得られた不一致部分の大きさの最大値、つまり、異物の大きさの最大値を特徴データとする。あるいは、特定の大きさ以上の異物の数を、特徴データとしてもよく、異物の大きさの最大値および異物の数の両方を特徴データとしてもよい。

図３は、製品画像検査装置２００の製品画像検査により取得される検査結果の例を示した図である。この例では、被検査製品１の数を１２０個とし、製品画像検査の検査項目は、異物検査、液量検査および外観検査の３つであるとしている。また、総合とは、異物検査、液量検査および外観検査の結果を１つにまとめたものである。また、それぞれの検査項目では、被検査製品１は、良品／不良品に分類されるだけではなく、良品、軽不良、中不良、重不良のいずれかに分類されるものとしている。なお、不良品を軽不良、中不良、重不良などに細かく分類したものを、以下、不良レベルと呼ぶ。

ちなみに、図３の例では、被検査製品ＩＤが「Ａ１」、「Ａ２」である被検査製品１は、異物検査、液量検査、外観検査のいずれの検査でも「良品」と判定されている。また、被検査製品ＩＤが「Ａ３」の被検査製品１は、液量検査で「良品」とはっていされているが、異物検査で「軽不良」と判定され、外観検査で「重不良」と判定されている。

また、検査項目が総合の欄は、検査項目ごとの良／不良および不良レベルを１つにまとめたものである。例えば、図３の例の場合、総合の欄の良／不良の情報は、異物検査、液量検査、外観検査のすべての検査項目の欄が良品（＝０）である場合、良品（＝０）となり、そうでない場合、不良品（≠０）となる。また、その不良レベルとしては、異物検査、液量検査、外観検査のそれぞれの検査項目で判定された不良レベルのうち最も値が大きいものが採用される。

以上のような被検査製品１についての良品／不良品の判定や不良レベルの判定は、前記した特徴データを用いて行われる。例えば、異物不良の場合、異物検査の画像検査処理で得られた最大の異物の大きさや異物の数を特徴データとし、その特徴データを、ある基準値と比較すれば、良品／不良品の判定や不良レベルの判定を行うことができる。すなわち、最大の異物の大きさが、ある閾値より大きい場合には、「異物不良あり」と判定され、その閾値以下の場合、または、異物が検出されなかった場合には、「異物不良なし」と判定される。

本実施形態では、画像検査処理で良品／不良品の判定や不良レベルの判定の基準として用いられるパラメータを検査基準パラメータと呼ぶ。さらに、検査基準パラメータに画像処理パラメータおよび検査条件データを連結したデータを検査パラメータと呼ぶ。なお、検査パラメータは、検査項目ごとに定められる。

なお、画像処理パラメータとは、検査項目ごとの画像検査処理の画像処理で用いられるパラメータをいう。例えば、異物検査で差分画像を取得する処理では、差分画像を２値化する処理で用いられる２値化の閾値などが、その画像処理パラメータに該当する。ちなみに、この２値化の閾値が高い場合には、異物の大きさは小さめに検出され、異物の数も少なくなる。一方、この２値化の閾値が低い場合には、異物の大きさは大きめに検出され、異物の数も多くなる。

また、検査条件データとは、画像検査処理の条件を指定するデータをいう。例えば、当該画像検査処理の対象領域を指定するデータや、当該画像検査処理に使用する画像データの枚数などが、それに該当する。ただし、検査項目によっては、検査パラメータは、検査条件データを含まなくてもよい。

以上のような検査パラメータは、検査項目ごとに設定される。また、検査パラメータは、通常、複数個の数値によって構成される。さらに、その個々の数値は、画像検査処理の結果に大きな影響を及ぼす。従って、「発明が解決しようとする課題」の項でも説明したように、検査パラメータとして適切な値を選定する作業（チューニング作業）は極めて重要な作業である一方で、作業者にとっては、多大な労力を要する作業となっている。

そこで、本実施形態に係る製品画像検査装置２００は、以上のような検査パラメータのチューニング作業を支援するための機能を備えるように構成されている。

図１へ戻り、製品画像検査装置２００の詳細な構成および機能について説明する。図１に示すように、本実施形態に係る製品画像検査装置２００は、その大きな機能ブロックとしては、通常の製品画像検査を制御するための検査制御部２０と、検査パラメータのチューニング作業を支援するためのチューニング制御部３０と、を含んで構成される。

ここで、検査制御部２０は、画像取得部２１、画像読出部２２、画像検査処理部２３、不良判定部２４、検査結果総合判定部２５、検査結果出力部２６などにより構成される。また、チューニング制御部３０は、チューニング検査処理部３１、検査パラメータ設定・変更部３２、期待判定データ設定部３３、統計処理部３４、ユーザインタフェース部３５などにより構成される。

また、製品画像検査装置２００は、記憶機能を有する機能ブロックとして、画像記憶部４１、検査パラメータ記憶部４２、特徴データ記憶部４３、検査判定データ記憶部４４、総合判定データ記憶部４５、期待判定データ記憶部４６などを備え、さらに、ユーザインタフェース部３５に接続される入力装置５１（キーボードやマウスなど）および表示装置５２（液晶表示装置など）を備える。

このような製品画像検査装置２００は、ハードウエア的には、図示しない演算処理装置と記憶装置（半導体メモリ、ハードディスク装置など）とを備えたコンピュータによって実現される。そして、検査制御部２０を構成する各機能ブロック（画像取得部２１など）の機能、および、チューニング制御部３０を構成する各機能ブロック（チューニング検査処理部３１など）の機能は、そのコンピュータの演算処理装置が、記憶装置に予め格納されているプログラムを読み出して実行することによって実現される。また、記憶機能を有する各機能ブロック（画像記憶部４１など）は、前記記憶装置の中に構成される。

なお、製品画像検査装置２００は、必ずしも１台のコンピュータで構成される必要はなく、互いに通信線、入出力線、ネットワークなどで接続された複数のコンピュータで構成されてもよい。また、製品画像検査装置２００の一部、例えば、画像検査処理部２３などが画像処理専用のプロセッサや専用の画像処理回路などで構成されていてもよい。

以下、図１および図４〜図９を参照しつつ、製品画像検査装置２００を構成する各機能ブロックの機能について説明する。図４は、製品画像検査装置２００の各記憶部に記憶されるデータの構成の例を示した図である。

図４（ａ）に示すように、画像記憶部４１に記憶される被検査製品１の製品撮像画像データは、カメラ１１によって撮像された被検査製品１の撮像画像の画像データに、その画像データを識別する画像ＩＤ、その画像データが取得された取得日時（撮像日時）、撮像された被検査製品１を識別する被検査製品ＩＤ、その画像データが使用される検査項目を識別する検査項目ＩＤ、その画像データを撮像したカメラ１１を識別するカメラＩＤなどが対応付けられて構成される。

また、図４（ｂ）に示すように、検査パラメータ記憶部４２に記憶される検査パラメータデータは、検査パラメータに、検査項目ＩＤおよびパラメータＩＤが対応づけられて構成される。ここで、検査パラメータは、前記したような検査条件データ、画像処理パラメータおよび検査基準パラメータによって構成される。また、検査項目ＩＤは、当該検査パラメータが用いられる検査項目を識別する情報、パラメータＩＤは、当該検査パラメータを識別する情報である。

また、図４（ｃ）に示すように、特徴データ記憶部４３に記憶される検査特徴データは、画像検査処理部２３で取得される特徴データに、被検査製品ＩＤ、検査項目ＩＤ、画像ＩＤおよびパラメータＩＤが対応付けられて構成される。ここで、被検査製品ＩＤは、当該特徴データが取得された被検査製品１を識別する情報、検査項目ＩＤは、当該特徴データを取得する画像検査処理に対応付けられた検査項目を識別する情報、パラメータＩＤは、当該特徴データを取得する画像検査処理で用いられた検査パラメータを識別する情報である。なお、画像ＩＤは、複数あってもよい。その場合、当該特徴データを取得する画像検査処理では、その複数の画像ＩＤで指定される複数の撮像画像が用いられる。

また、図４（ｄ）に示すように、検査判定データ記憶部４４に記憶される検査判定データは、被検査製品ＩＤ、検査項目ＩＤ、画像ＩＤおよびパラメータＩＤに対し、良／不良および不良レベルの情報が対応付けられて構成される。なお、不良レベルの情報はなくてもよい。

検査判定データは、その構成を比較すると分かるように、検査特徴データ（図４（ｃ）参照）において、その特徴データを、良／不良および不良レベルの情報で置き換えたものとなっている。すなわち、検査判定データでいう良／不良および不良レベルは、検査特徴データ（図４（ｃ）参照）に含まれる特徴データを、検査パラメータデータ（図４（ｂ）参照）に含まれる検査基準パラメータと比較することによって得られる判定結果である。なお、良／不良および不良レベルの判定は、被検査製品ごと、検査項目ごと、さらには、パラメータＩＤごとに行われる。

また、図４（ｅ）に示すように、総合判定データ記憶部４５に記憶される総合判定データは、被検査製品ＩＤおよびパラメータＩＤに、良／不良、不良レベルおよび不良詳細データが対応付けられて構成される。

通常、１つの被検査製品１に対しては、複数の検査項目の画像検査処理が実施される。その結果、複数の検査項目それぞれに対して、良／不良および不良レベルが得られ、検査判定データ（図４（ｄ）参照）として検査判定データ記憶部４４に記憶される。総合判定データは、検査判定データの検査項目ごとの良／不良および不良レベルを１つにまとめたものである。

また、不良詳細データは、不良の要因や場所などを示す詳細なデータであり、例えば、異物不良、液量不足、外観不良など検査項目を示す情報、関連する画像データの画像ＩＤなどを含む。

また、図４（ｆ）に示すように、期待判定データ記憶部４６に記憶される期待判定データは、被検査製品１および検査項目ＩＤに、良／不良および不良レベルの期待値が対応付けられて構成される。ここで、良／不良および不良レベルの期待値とは、検査の熟練技術者が判定した良／不良および不良レベルをいう。詳細は後記するが、検査パラメータのチューニングでは、この期待判定データが、検査パラメータの適切さ（適正度）を評価するための基準データとなる。

図５は、検査制御部２０により実行される通常の製品画像検査処理の処理フローの例を示した図である。以下、図１も参照しつつ、その処理フローについて説明する。

まず、検査制御部２０は、チューニング制御部３０の検査パラメータ設定・変更部３２を介して、被検査製品１に応じて１つ以上の検査項目を設定し、それぞれの検査項目に応じた検査パラメータを設定する（ステップＳ１１）。そして、その設定された検査パラメータは、検査パラメータ記憶部４２に記憶される。なお、このステップＳ１１の処理は、製品画像検査処理の前準備処理であり、このとき、ユーザは、例えば、入力装置５１を介して所定の検査パラメータを入力する。

続いて、検査ロータ３における被検査製品１の搬送が開始されるので、撮像部１０のカメラ１１は、前を通り掛った被検査製品１の撮像画像を撮影する。その場合、検査項目に応じて、被検査製品１をスピンさせるスピン装置などの付属装置がカメラ１１に隣接する位置などに設けられているものとする。また、照明１２の位置や明るさ色（波長）などは検査項目に応じて予め定められているものとする。

そこで、検査制御部２０の画像取得部２１は、カメラ１１から、それぞれの検査項目に応じた被検査製品１の撮像画像を取得する（ステップＳ１２）。なお、このとき取得された撮像画像は、通常は、画像記憶部４１に蓄積されず、直接、画像検査処理部２３へ送られるが、適宜、撮像画像を画像記憶部４１に蓄積するようにしてもよい。

次に、検査制御部２０の画像検査処理部２３は、画像取得部２１を介して取得した撮像画像に対し、それぞれの検査項目に応じた画像検査処理を施し、それぞれの特徴データを取得する（ステップＳ１３）。そして、取得された特徴データは、特徴データ記憶部４３に記憶される。

次に、検査制御部２０の不良判定部２４は、検査項目に応じて特徴データを検査パラメータ（検査基準パラメータ）と比較して不良の有無を判定し（ステップＳ１４）、その判定結果を検査判定データ記憶部４４に蓄積する。

次に、検査制御部２０の検査結果総合判定部２５は、検査判定データ記憶部４４を参照して、このとき検査対象となっている被検査製品１について、すべての検査項目で不良がなかったか否かを判定する（ステップＳ１５）。その判定の結果、すべての検査項目で不良がなかったと判定された場合には（ステップＳ１５でＹｅｓ）、検査結果出力部２６は、製品検査ライン１００の選別部４に対し、当該被検査製品１が選別部４を通過するときに同期して、良品コンベア５側のゲートを開け、不良品コンベア６側のゲートを閉じることを指示する信号を出力する（ステップＳ１６）。

一方、ステップＳ１５の判定で、すべての検査項目のいずれかで不良があったと判定された場合には（ステップＳ１５でＮｏ）、検査結果出力部２６は、製品検査ライン１００の選別部４に対し、当該被検査製品１が選別部４を通過するときに同期して、良品コンベア５側のゲートを閉じ、不良品コンベア６側のゲートを開けることを指示する信号を出力する（ステップＳ１７）。

次に、検査制御部２０は、検査ロータ３で搬送されているすべての被検査製品１の検査が終了したか否かを判定し（ステップＳ１８）、終了していない判定された場合には（ステップＳ１８でＮｏ）、ステップＳ１２に戻り、ステップＳ１２以下の処理を繰り返して実行する。また、すべての被検査製品１の検査が終了していると判定された場合には（ステップＳ１８でＹｅｓ）、図５に示した通常の製品画像検査処理を終了する。

なお、以上の処理フローでは、被検査製品１を良品と不良品に選別する処理しか示されていないが、不良判定部２４で不良レベルまで判定するようにし、選別部４では、不良品と判定された被検査製品１を、さらに軽不良、中不良、重不良などに細かく選別するようにしてもよい。

次に、図６〜図８を参照して、チューニング制御部３０によって実行される処理について説明する。チューニング制御部３０の処理は、（１）被検査製品１の検査項目に応じた撮像画像を取得して、画像記憶部４１に蓄積する画像取得処理と、（２）画像記憶部４１に蓄積された被検査製品１の撮像画像を読み出して、検査項目および検査パラメータに応じた画像検査処理を実行するチューニング検査処理と、（３）チューニング検査処理の結果を用いて、その検査結果の統計処理を行う検査結果統計処理と、を含んで構成される。

図６は、チューニング制御部３０により実行される画像取得処理の処理フローの例を示した図である。なお、この処理を実行するときには、被検査製品１は、搬入コンベア２から検査ロータ３へ次々に搬入され、検査項目に応じた状態で、撮像部１０のカメラ１１により撮像される。また、検査項目の数や検査の目的に応じて、同じ被検査製品１を載せたまま検査ロータ３が周回動作してもよい。

まず、チューニング制御部３０のチューニング検査処理部３１は、検査パラメータ設定・変更部３２を介して、被検査製品１に応じて１つ以上の検査項目を設定し、それぞれの検査項目に応じた検査パラメータを設定する（ステップＳ２１）。ただし、検査パラメータのうち、画像処理パラメータおよび検査基準パラメータについては、必ずしも設定する必要はない。

次に、チューニング制御部３０のチューニング検査処理部３１は、検査制御部２０の画像取得部２１を介して、検査項目に応じた被検査製品１の撮像画像を、カメラから取得する（ステップＳ２２）。次に、チューニング検査処理部３１は、画像取得部２１を介してその取得した撮像画像を検査項目ＩＤおよび被検査製品ＩＤに対応付けて画像記憶部４１（図４（ａ）参照）に蓄積する（ステップＳ２３）。

次に、チューニング検査処理部３１は、検査パラメータのチューニング用のすべての被検査製品１の撮像画像の取得が終了したか否かを判定し（ステップＳ２４）、すべての被検査製品１の撮像画像の取得が終了していないと判定された場合には（ステップＳ２４でＮｏ）、ステップＳ２２へ戻って、ステップＳ２２以下の処理を再度実行する。

一方、ステップＳ２４の判定で、すべての被検査製品１の撮像画像の取得が終了していると判定された場合には（ステップＳ２４でＹｅｓ）、チューニング検査処理部３１は、期待判定データ設定部３３を介して、ステップＳ２４までの処理で撮像画像を取得した被検査製品１について、検査項目ごとの不良判定の期待値（図４（ｆ）でいう良／不良および不良レベルの値）を設定し（ステップＳ２５）、その設定した不良判定の期待値を、検査項目ＩＤおよび被検査製品ＩＤに対応付けて期待判定データ記憶部４６に蓄積する（ステップＳ２６）。

なお、ステップＳ２５の処理で設定される不良判定の期待値は、入力装置５１を介して、ユーザによって入力される。また、ステップＳ２５およびステップＳ２６の処理は、必ずしもステップＳ２４終了後、すぐに続けて実行する必要はない。また、ステップＳ２５およびステップＳ２６の処理は、ステップＳ２１よりも前に実行されてもよい。

図７は、チューニング制御部３０により実行されるチューニング検査処理の処理フローの例を示した図である。このチューニング検査処理を実行する場合には、被検査製品１を用意する必要がなく、また、製品検査ライン１００における検査ロータ３などの機構部や撮像部１０などを動作させる必要も、一切ない。チューニング検査処理で、その処理の対象となるのは、画像記憶部４１に蓄積されている被検査製品１の撮像画像である。

そこで、チューニング制御部３０のチューニング検査処理部３１は、まず、当該チューニング検査処理の対象の被検査製品１に対して予め設定されている検査項目の１つを指定する（ステップＳ３１）。次に、チューニング検査処理部３１は、検査パラメータ設定・変更部３２を介して、ステップＳ３１で指定された検査項目に対応する検査パラメータの値を設定または変更する（ステップＳ３２）。次に、チューニング検査処理部３１は、当該チューニング検査処理の対象の被検査製品１の被検査製品ＩＤの１つを指定する（ステップＳ３３）。

次に、チューニング検査処理部３１は、検査制御部２０の画像読出部２２を介して、ここまでの処理で指定された検査項目ＩＤおよび被検査製品ＩＤに対応付けられた撮像画像を画像記憶部４１から読み出す（ステップＳ３４）。次に、チューニング検査処理部３１は、画像検査処理部２３を介して、その読み出した撮像画像に対し、検査項目に応じた画像検査処理を施し、特徴データを取得する（ステップＳ３５）。

次に、チューニング検査処理部３１は、不良判定部２４を介して、その取得した特徴データを、このとき設定されている検査パラメータに含まれる検査基準パラメータと比較することにより、被検査製品１における不良の有無を判定する（ステップＳ３６）。次に、チューニング検査処理部３１は、このとき得られた不良有無のデータ（図２（ｄ）でいう良／不良および不良レベルのデータ）を検査項目ＩＤおよび被検査製品ＩＤに対応付けて検査判定データ記憶部４４に蓄積する（ステップＳ３７）。

次に、チューニング検査処理部３１は、当該チューニング検査処理の対象の被検査製品１の被検査製品ＩＤをすべて指定し終えたか否かを判定する（ステップＳ３８）。その判定の結果、当該被検査製品１の被検査製品ＩＤをすべて指定し終えていないと判定された場合には（ステップＳ３８でＮｏ）、ステップＳ３３へ戻って、ステップＳ３３以下の処理を再度実行する。

また、ステップＳ３８の判定で、当該チューニング検査処理の対象の被検査製品１の被検査製品ＩＤをすべて指定し終えたと判定された場合には（ステップＳ３８でＹｅｓ）、チューニング検査処理部３１は、さらに、検査パラメータの変更を終了したか否かを判定する（ステップＳ３９）。その判定の結果、検査パラメータの変更を終了していないと判定された場合には（ステップＳ３９でＮｏ）、ステップＳ３２へ戻って、ステップＳ３２以下の処理を再度実行する。

また、ステップＳ３９の判定で、検査パラメータの変更を終了していたと判定された場合には（ステップＳ３９でＹｅｓ）、チューニング検査処理部３１は、さらに、検査項目をすべて指定し終えたか否かを判定する（ステップＳ４０）。その判定の結果、検査項目をすべて指定し終えていないと判定された場合には（ステップＳ４０でＮｏ）、ステップＳ３１へ戻って、ステップＳ３１以下の処理を再度実行する。また、ステップＳ３９の判定で、検査項目をすべて指定し終えていたと判定された場合には（ステップＳ４０でＹｅｓ）、当該チューニング検査処理を終了する。

なお、以上の図７のチューニング検査処理において、ステップＳ３１、ステップＳ３２およびステップＳ３３は、ユーザによる入力操作が必要となる処理であるが、その操作は、ユーザにとって煩わしい場合もある。そこで、指定または設定すべき検査項目、検査パラメータおよび被検査製品ＩＤを、あらかじめ、ユーザが入力し、リストまたはテーブル形式のデータを作成しておいてもよい。その場合、チューニング制御部３０は、そのリストまたはテーブル形式のデータを参照しながらステップＳ３１、ステップＳ３２およびステップＳ３３を実行することが可能になるので、ユーザは、チューニング検査処理の途中で、その都度、入力操作をする必要がなくなる。

図８は、チューニング制御部３０により実行される検査結果統計処理の処理フローの例を示した図である。チューニング制御部３０の統計処理部３４は、まず、図７に示したチューニング検査処理のステップＳ３２でその値が設定された検査パラメータの１つを選択する（ステップＳ５１）。

次に、統計処理部３４は、検査判定データ記憶部４４から、ステップＳ５１で選択された検査パラメータに対応付する検査判定データを検査項目ＩＤ、被検査製品ＩＤごとに読み出す（ステップＳ５２）。さらに、統計処理部３４は、期待判定データ記憶部４６から期待判定データを、検査項目ＩＤ、被検査製品ＩＤごとに読み出す（ステップＳ５３）。

次に、統計処理部３４は、ステップＳ５２およびステップＳ５３のそれぞれで、検査項目ＩＤ、被検査製品ＩＤごとに読み出した検査判定データの値（図４（ｄ）でいう良／不良および不良レベルの値）と、期待判定データの値（図４（ｆ）でいう良／不良および不良レベルの値）とを比較する（ステップＳ５４）。

次に、統計処理部３４は、ステップＳ５４の比較結果に基づき、検査項目ごとに検知率を算出する（ステップＳ５５）。ここで、検知率とは、ステップＳ５４で比較対象となった検査判定データの数または期待判定データの数（通常、両者の数は同じ）に対する、検査判定データの値と期待判定データの値とが一致する場合の数の比率をいう。さらに、続けて、統計処理部３４は、統計データとして、全検査項目を総合した場合の検知率を算出する（ステップＳ５６）。

次に、統計処理部３４は、ステップＳ５４の比較結果に基づき、検査項目ごとに不良見逃し率を算出する（ステップＳ５７）。ここで、不良見逃し率とは、ステップＳ５４で比較対象となった検査判定データの数または期待判定データの数（通常、両者の数は同じ）に対する、検査判定データの値が「良品」で、かつ、期待判定データの値が「不良品」である場合の数の比率をいう。さらに、続けて、統計処理部３４は、全検査項目を総合した場合の不良見逃し率を算出する（ステップＳ５８）。

なお、以上の説明でいう「ステップＳ５４で比較対象となった検査判定データの数または期待判定データの数」とは、指定された検査パラメータおよび検査項目に対し、「期待判定データの値（図４（ｆ）でいう良／不良および不良レベルの値）が期待判定データ記憶部４６に記憶されている被検査製品１の数」、あるいは、「画像検査処理結果の期待値が既知の被検査製品１の数」と言い換えることができる。

次に、統計処理部３４は、以上の処理で算出した検知率および不良見逃し率の値を表示装置５２に表示する（ステップＳ５９）。

図９は、図８の検査結果統計処理により得られる検知率および不良見逃し率の値を表示した表示画面５２１の例を示した図である。図９の例では、表示画面５２１には、（１）総合判定結果、（２）異物検査判定結果が表示され、さらに、（３）被検査製品個別判定結果が表示されている。

図９の（１）、（２）において、期待値数とは、期待判定データの期待値（良品、重不良、中不良、軽不良のいずれであるか）が既知の被検査製品１の数をいう。例えば、図９の（２）の例では、異物検査の期待値が既知の被検査製品１の数は、全部で１２０本であり、そのうち、期待値が、良品であるものは１００本、重不良であるものは１０本、中不良であるものは５本、軽不良であるものは５本であったことを意味している。

また、図９の（１）、（２）において、検査判定結果とは、期待値が既知の良品、重不良、中不良、軽不良のそれぞれの被検査製品１に対して、図７のチューニング検査処理を実施して得られる検査判定データの値が、それぞれ良品、重不良、中不良、軽不良となった場合の被検査製品１の数をいう。ただし、その数は、検査パラメータ別に集計され、ここでは、検査パラメータは、検査パラメータＩＤ：（ア）で指定されるものとしている。

例えば、図９の（２）の例で、検査判定結果の各欄の値は、期待値が良品である１００本の被検査製品１について、図７のチューニング検査処理（検査項目は異物検査）を実施したところ、９８本が良品となり、２本が軽不良となったことを表している。同様に、期待値が重不良である１０本の被検査製品１について、図７のチューニング検査処理（検査項目は異物検査）を実施したところ、９本が重不良と判定され、１本が中不良と判定されたことを表している。以下、期待値が中不良、軽不良である場合についても同様である。

従って、図９の（２）の例では、期待値が良品である１００本の被検査製品１について、図７のチューニング検査処理（検査項目は異物検査）を実施したところ、そのうち９８本は、正しく良品と判定され、２本は、誤って軽不良と判定したことになる。従って、良品の検知率は、９８％であり、錯誤率は、２％になる。

同様に、期待値が重不良である１０本の被検査製品１について、図７のチューニング検査処理（検査項目は異物検査）を実施したところ、そのうち９本は、正しく重不良と判定され、１本は、誤って中不良と判定されたことになる。従って、良品の検知率は、９０％であり、錯誤率は、１０％になる。

また、図９の（２）の例で、期待値が軽不良である５本の被検査製品１について、図７のチューニング検査処理（検査項目は異物検査）を実施したところ、そのうち１本が良品と判定されている。この場合、軽不良１本が見逃されたことになるので、軽不良についての不良見逃し率は、２０％になる。

以上、異物検査判定結果を例にして、表示装置５２に表示される検知率、錯誤率、不良見逃し率などについて説明したが、図９（１）に示す総合判定結果についても同様である。また、外観検査や液量検査の結果についても同様に表示することができる。

また、図９の（３）の被検査製品個別判定結果では、被検査製品１ごとの個別判定結果、判定日時および画像ＩＤが示されている。ここで、（ａ）、（ｂ）、（ｃ）は、それぞれ異物検査、液量検査、外観検査を表す検査項目ＩＤを意味している。従って、この表示例によれば、例えば、被検査製品ＩＤがＡ２の被検査製品１については、異物検査（ａ）および液量検査（ｂ）では不良が検出されなかったが、外観検査（ｃ）では軽不良が検出されたことを意味している。なお、画像ＩＤは複数個あってもよい。

なお、画面表示の形式は、図９の（１）、（２）、（３）の例に限定されるものではない。これらは、同時に表示される必要もなく、それぞれ、適宜、独立して表示されても構わない。

以上のように、表示画面５２１には、検査項目と検査パラメータとに対応付けられて、検知率、錯誤率、不良見逃し率などが表示される。この検知率、錯誤率、不良見逃し率などのデータは、検査パラメータの適切さ（適正度）を表す数値ともいえる。すなわち、検知率は、１００％に近いほど、また、不良見逃し率は、０％に近いほどよい。従って、ユーザは、容易にその検査パラメータの適切さ（適正度）を知ることができる。

以上、本実施形態によれば、（１）１以上の検査項目について検査の判定結果が既知の、すなわち、検査の熟練技術者による良／不良や不良レベルが判定済みの多数（例えば、良品１００個、不良品１００個など、ただし、不良品は集めるのが難しい場合が多い）の被検査製品１を製品検査ライン１００に流し、製品画像検査装置２００が図６に示した画像取得処理を実行すれば、各検査項目についての被検査製品１それぞれの撮像画像が画像記憶部４１に蓄積される。なお、前記したように、良／不良や不良レベルが判定済みとは、画像取得処理の事後に判定されることも含む。

（２）その後、製品画像検査装置２００が図７に示したチューニング検査処理を実行すれば、検査項目ごとに様々に検査パラメータの値を設定または変更した場合についての画像検査処理による検査判定結果が得られ、検査判定データ記憶部４４に蓄積される。この場合、検査ロータ３や撮像部１０などを動作させる必要がない。

（３）さらに、製品画像検査装置２００が図８に示した検査結果統計処理を実行することにより、検査判定データ記憶部４４に蓄積されている検査判定データは、既知の判定結果（すなわち、期待判定データ）と比較され、その一致率（検知率）や不良見逃し率が算出される。

よって、本実施形態によれば、製品画像検査装置２００のユーザは、各検査項目についての被検査製品１の撮像画像を１回取得しておけば、その撮像画像を使い回すことによって、検査パラメータを様々な値に変化させた場合について、不良の検出結果が期待したものとどの程度一致しているかを表す検知率や不良見逃し率を容易に知ることができる。従って、ユーザは、被検査製品１の良品／不良品を選別する検査に用いる検査パラメータを、より適切な値にチューニングすることが容易にできるようになる。

ちなみに、従来技術では、検査パラメータのチューニングをする場合には、検査パラメータの値を変更するたびに、被検査製品１を製品検査ライン１００に流し、撮像部１０でその撮像画像を取得し、図５に示した通常の製品画像検査処理によって、その検査の判定結果を得るという手順が繰り返し実行される。

この場合、チューニングのために用いられる判定結果が既知の被検査製品１は、何度も繰り返して製品検査ライン１００を流されることになる。さらに、ユーザは、これらチューニング用の被検査製品１を、何度も搬入コンベア２に並べたり、検査ロータ３の保持部に保持させたりする作業が必要となる。そして、その作業の過程では、被検査製品１が破損したり、容器内の薬液などが変質したりする場合も考えられる。

また、例えば、検査パラメータの画像処理パラメータのチューニングをする場合、それぞれの場合で検査ロータ３および撮像部１０を動作させてそれぞれ別個に撮像画像が取得される。従って、取得される撮像画像は、それぞれ異なったものとなる（例えば、液中の異物の位置や大きさなどが異なる）。そのため、その不良有無の判定結果は、取得された撮像画像の相違と、検査パラメータ（画像処理パラメータ）の相違と、のいずれの影響のほうが大きいかを識別するのが困難になる場合が多い。

一方、本実施形態では、被検査製品１を何度も製品検査ライン１００に流すことはないので（通常、１度だけでよい）、それだけでもユーザの作業負担は軽減される。また、被検査製品１が破損したり、容器内の薬液などが変質したりすることもなくなる。さらに、検査パラメータを変えた場合の画像検査処理では、画像記憶部４１に蓄積されている被検査製品１の同じ撮像画像が使い回されるだけであるので、画像検査処理の結果には、検査パラメータを変えたことの影響のみが現れることになる。従って、ユーザは、検査パラメータの適切さ（適正度）を精度よく判断することが可能になる。

なお、以上の実施形態の説明では、被検査製品１は、アンプル、バイアルなどの容器入りの薬液製品としていたが、本実施形態は、瓶入りの清涼飲料製品やアルコール飲料製品にも同様に適用できる。さらに、固形の凍乾製剤などにも適用できる。

（実施形態の変形例１）
前記した実施形態では、図６の画像取得処理は、被検査製品１の撮像画像を取得するだけのために実行される。それに対し、この実施形態の変形例では、通常の製品画像検査処理（図５参照）を実行しながら、図６の画像取得処理を実行するようにしたものである。その処理フローは、特に図示をしないが、図５の通常の画像取得処理のステップＳ１２とステップＳ１３との間に、図６のステップＳ２３を挿入したものに相当する。すなわち、本変形例では、通常の画像取得処理で対象となった被検査製品１については、その撮像画像がすべて、画像記憶部４１に蓄積される。なお、この実施形態の変形例は、図１に示した製品画像検査装置２００とほとんど同じ構成で実現することができる。

こうすることにより、多数の被検査製品１の撮像画像が画像記憶部４１に蓄積されるので、その中から不良品を選出することが容易となる。その後、その選出した不良品の被検査製品１に、適宜、良品の被検査製品１も混じえれば、検査パラメータチューニング用の被検査製品１のサンプル集合を容易に構成することができる。しかも、その時点で、そのサンプル集合に属する被検査製品１の撮像画像は、すべて画像記憶部４１に蓄積されている。

そこで、検査の熟練技術者は、このサンプル集合に属する被検査製品１のそれぞれについて、良／不良や不良レベルの期待判定データの値を判断し、その判断した期待判定データの値を、入力装置５１を介して製品画像検査装置２００へ入力する。チューニング制御部３０は、期待判定データ設定部３３を介して入力される期待判定データを読み込んで、期待判定データ記憶部４６に蓄積する。

以降、製品画像検査装置２００は、図７のチューニング検査処理および図８の検査結果統計処理をいつでも実行することができるようになる。従って、ユーザは、前記実施形態と同様に、検査パラメータを変化さえた場合それぞれについての検知率、錯誤率、不良見逃し率などを容易に取得できるようになるので、検査パラメータの適切さ（適正度）を容易に判断することが可能になる。

また、この実施形態の変形例では、不良品となる被検査製品１の撮像画像を多数収集できることが可能になるので、検査パラメータの適切さ（適正度）を精度よく求めることができるようになる。

（実施形態の変形例２）
図１０は、本発明の実施形態の変形例２に係る製品検査システムの構成の例を示した図である。図１０において、製品検査ライン１００は、図１の製品検査ライン１００と同じものである。なお、図１０における３つの製品検査ライン１００ａ，１００ｂ，１００ｃは、それぞれ同じものであっても、異なるものであってもよい。また、図１０では３つの製品検査ライン１００ａ，１００ｂ，１００ｃが示されているが、その数は、１つ以上であれば３つに限定されない。

図１０における製品画像検査装置３００は、図１に示した製品画像検査装置２００の構成から、画像記憶部４１を除外したものである。また、画像データ管理サーバ４００は、製品画像検査装置３００（３００ａ，３００ｂ，３００ｃ）によって取得される被検査製品１の撮像画像を集中して蓄積し、管理する画像用データベース管理装置であり、大容量の記憶装置を備えているものとする。

ここで、画像データ管理サーバ４００は、イーサネット（登録商標）などの通信ネットワーク５００を介して、それぞれの製品画像検査装置３００ａ，３００ｂ，３００ｃに接続されている。従って、製品画像検査装置３００ａ，３００ｂ，３００ｃは、取得した被検査製品１の撮像画像を、通信ネットワーク５００を介して画像データ管理サーバ４００の記憶装置に蓄積する。

以上のような構成にすることにより、被検査製品１の撮像画像の管理が容易になるとともに、複数の製品画像検査装置３００（３００ａ，３００ｂ，３００ｃ）間で被検査製品１の撮像画像を共通に利用することが可能になる。そのため、製品画像検査装置３００ａ，３００ｂ，３００ｃそれぞれが図６の画像取得処理を個別にしなくても済むので、全体としての検査パラメータのチューニング作業が省力化される。

（実施形態の変形例３）
図１１は、本発明の実施形態の変形例３に係る製品検査システムの構成の例を示した図である。実施形態の変形例３は、図１０に示した実施形態の変形例２をさらに変形したものである。

図１１における製品画像検査装置３１０（３１０ａ，３１０ｂ，３１０ｃ）は、図１に示した製品画像検査装置２００の構成から入力装置５１および表示装置５２を除外したものである（実際には、必ずしも除外する必要はない）。そして、製品画像検査装置３１０（３１０ａ，３１０ｂ，３１０ｃ）は、通信ネットワーク５００を介して、入力装置５１および表示装置５２を有するリモート端末５５０に接続される。なお、通信ネットワーク５００に複数のリモート端末５５０が接続されてもよい。

この場合、ユーザは、製品検査ライン１００や製品画像検査装置３１０が設置された現場へ行かずとも、例えば、設計部署の事務室などで、リモート端末５５０の入力装置５１を用いて、検査パラメータを適宜変更することもでき、また、表示装置５２に表示された表示画面５２１（図９参照）を閲覧することもできる。すなわち、ユーザにとっての利便性が大幅に向上するという効果が得られる。

さらに、以上の実施形態の変形例２および変形例３を組み合せた変形例もある（図示省略）。その変形例では、通信ネットワーク５００には、画像データ管理サーバ４００およびリモート端末５５０の両方が接続される。その場合、変形例２で得られる効果および変形例２で得られる効果の両方の効果が得られることは、言うまでもない。

なお、本発明は、以上に説明した実施形態に限定されるものでなく、さらに様々な変形例が含まれる。例えば、前記の実施形態は、本発明を分かりやすく説明するために、詳細に説明したものであり、必ずしも説明したすべての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成の一部で置き換えることが可能であり、さらに、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成の一部または全部を加えることも可能である。

１ 被検査製品
２ 搬入コンベア
３ 検査ロータ
４ 選別部
５ 良品コンベア
６ 不良品コンベア
１０ 撮像部
１１ カメラ（撮像装置）
１２ 照明
２０ 検査制御部
２１ 画像取得部
２２ 画像読出部
２３ 画像検査処理部
２４ 不良判定部
２５ 検査結果総合判定部
２６ 検査結果出力部
３０ チューニング制御部
３１ チューニング検査処理部
３２ 検査パラメータ設定・変更部
３３ 期待判定データ設定部
３４ 統計処理部
３５ ユーザインタフェース部
４１ 画像記憶部
４２ 検査パラメータ記憶部
４３ 特徴データ記憶部
４４ 検査判定データ記憶部
４５ 総合判定データ記憶部
４６ 期待判定データ記憶部
５１ 入力装置
５２ 表示装置
１００，１００ａ，１００ｂ，１００ｃ 製品検査ライン
２００ 製品画像検査装置
３００，３００ａ，３００ｂ，３００ｃ 製品画像検査装置
３１０，３１０ａ，３１０ｂ，３１０ｃ 製品画像検査装置
４００ 画像データ管理サーバ
５００ 通信ネットワーク
５５０ リモート端末

Claims (10)

1. 撮像装置を介して取得した被検査製品の撮像画像を蓄積する画像記憶部と、
   前記撮像画像に対して予め定められた画像検査処理を施し、その撮像画像の特徴データを算出する画像検査処理部と、
   前記画像検査処理部で用いられる画像処理パラメータと、前記被検査製品の不良有無の判定基準に用いられる検査基準パラメータと、を含んでなる検査パラメータの値を設定または変更する検査パラメータ設定・変更部と、
   前記画像検査処理部により算出された特徴データを前記検査パラメータ設定・変更部により設定または変更された検査基準パラメータと比較した結果に基づき、前記被検査製品における不良有無を判定する不良判定部と、
   前記検査パラメータのチューニングを制御するチューニング制御部と、
   を備え、
   前記チューニング制御部は、
   前記撮像装置を介して取得した前記被検査製品の撮像画像を前記画像記憶部に蓄積する処理と、
   前記検査パラメータ設定・変更部を介して、前記検査パラメータの値を設定または変更する処理と、
   前記検査パラメータの値が設定または変更されたとき、前記複数の被検査製品のそれぞれに対応付けられた撮像画像を、前記画像記憶部から読み出し、前記読み出した撮像画像それぞれに対し、前記設定または変更した検査パラメータを用いて前記画像検査処理部の処理および前記不良判定部の処理を施し、前記複数の被検査製品それぞれについての不良有無のデータを検査判定データとして取得し、表示装置に表示する処理と、
   を実行すること
   を特徴とする製品画像検査装置。
2. 前記検査基準パラメータは、複数の数値によって構成され、
   前記不良判定部は、
   前記特徴データを前記複数の数値と比較し、その比較結果に基づき、前記被検査製品における「不良あり」の判定をさらに複数の不良レベルに分類して判定すること
   を特徴とする請求項１に記載の製品画像検査装置。
3. 前記チューニング制御部は、さらに、
   前記複数の被検査製品それぞれについて既知の不良有無のデータを、期待判定データとして記憶装置にあらかじめ蓄積しておく処理と、
   前記取得した前記複数の被検査製品のそれぞれについての検査判定データを、前記記憶装置に蓄積されている前記被検査製品が対応する期待判定データと比較した結果についての統計データを算出し、表示装置に表示する処理と、
   を実行すること
   を特徴とする請求項１に記載の製品画像検査装置。
4. 前記チューニング制御部は、
   前記複数の被検査製品のそれぞれについての前記検査判定データを、前記被検査製品が同じ前記期待判定データと比較した場合に、その両者のデータが一致する比率である検知度を、前記統計データとして算出すること
   を特徴とする請求項３に記載の製品画像検査装置。
5. 前記チューニング制御部は、
   前記複数の被検査製品のそれぞれについての前記期待判定データが「不良あり」を表す場合の数に対する、前記期待判定データが「不良あり」を表し、かつ、前記検査判定データが「不良なし」を表す場合の数の比率である不良見逃し率を、前記統計データとして算出すること
   を特徴とする請求項３に記載の製品画像検査装置。
6. 撮像装置を介して取得した被検査製品の撮像画像を蓄積する画像記憶部と、
   前記撮像画像に対して予め定められた画像検査処理を施し、その撮像画像の特徴データを算出する画像検査処理部と、
   前記画像検査処理部で用いられる画像処理パラメータと、前記被検査製品の不良有無の判定基準に用いられる検査基準パラメータと、を含んでなる検査パラメータの値を設定または変更する検査パラメータ設定・変更部と、
   前記画像検査処理部により算出された特徴データを前記検査パラメータ設定・変更部により設定または変更された検査基準パラメータと比較した結果に基づき、前記被検査製品における不良有無を判定する不良判定部と、
   を備えた製品画像検査装置の演算処理装置が、
   前記撮像装置を介して取得した前記被検査製品の撮像画像を前記画像記憶部に蓄積する処理と、
   前記検査パラメータ設定・変更部を介して、前記検査パラメータの値を設定または変更する処理と、
   前記検査パラメータの値が設定または変更されたとき、前記複数の被検査製品のそれぞれに対応付けられた撮像画像を、前記画像記憶部から読み出し、前記読み出した撮像画像それぞれに対し、前記設定または変更した検査パラメータを用いて前記画像検査処理部の処理および前記不良判定部の処理を施し、前記複数の被検査製品それぞれについての不良有無のデータを検査判定データとして取得し、表示装置に表示する処理と、
   を実行すること
   を特徴とする製品画像検査方法。
7. 前記検査基準パラメータは、複数の数値によって構成され、
   前記演算処理装置は、前記不良判定部の処理として、
   前記特徴データを前記複数の数値と比較し、その比較結果に基づき、前記被検査製品における「不良あり」の判定をさらに複数の不良レベルに分類して判定すること
   を特徴とする請求項６に記載の製品画像検査方法。
8. 前記演算処理装置は、さらに、
   前記複数の被検査製品それぞれについて既知の不良有無のデータを、期待判定データとして記憶装置にあらかじめ蓄積しておく処理と、
   前記取得した前記複数の被検査製品のそれぞれについての検査判定データを、前記記憶装置に蓄積されている前記被検査製品が対応する期待判定データと比較した結果についての統計データを算出し、表示装置に表示する処理と、
   を実行すること
   を特徴とする請求項６に記載の製品画像検査方法。
9. 前記演算処理装置は、
   前記複数の被検査製品のそれぞれについての前記検査判定データを、前記被検査製品が同じ前記期待判定データと比較した場合に、その両者のデータが一致する比率である検知度を、前記統計データとして算出すること
   を特徴とする請求項８に記載の製品画像検査方法。
10. 前記演算処理装置は、
    前記複数の被検査製品のそれぞれについての前記期待判定データが「不良あり」を表す場合の数に対する、前記期待判定データが「不良あり」を表し、かつ、前記検査判定データが「不良なし」を表す場合の数の比率である不良見逃し率を、前記統計データとして算出すること
    を特徴とする請求項８に記載の製品画像検査方法。

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