JP2015215199A - 自発光材料画像処理装置及び自発光材料画像処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】エッジ付近の欠陥又は輝度むらに影響されることなく、正確に自発光材料の幅を計測することが可能な自発光材料画像処理装置及び自発光材料画像処理方法を提供する。
【解決手段】自発光材料画像処理装置は、画像における自発光材料の幅方向に沿って延びる複数の画素列それぞれから、材料の幅方向両方のエッジ位置を検出し、検出された複数の画素列それぞれにおける２つのエッジ位置から、複数の画素列それぞれにおける幅方向長さを取得し、取得された複数の幅方向長さのうち、長さの順位が特定範囲の複数の幅方向長さを選択し、選択された幅方向長さの平均値を、材料の幅として取得する。
【選択図】図３

Description

本発明は、自発光材料の画像を処理するための自発光材料画像処理装置及び自発光材料画像処理方法に関する。

赤熱した鋼材又はチタン材など、自発光する材料の画像を処理して、自発光材料のエッジ位置を検出し、検出されたエッジ位置から材料の幅を計測することが行われる（例えば、特許文献１及び２参照）。

エッジ位置から材料の幅を計測する簡単な方法は、画像の幅方向に延びる一ラインの画素列から２つのエッジ位置を検出し、これらの間隔を材料の幅とするものである。また、より計測結果を安定させるために、画像中のある領域で幅方向と直交する方向の輝度値を平均化するプロジェクション処理をエッジ検出の前処理として実施することもある。

特開平２００１−８２９２９号公報 特開平２００４−１７０３６３号公報

上述した従来の計測方法では、カメラの感度設定にもよるが、自発光材料のエッジ付近に存在する傷、汚れなどの欠陥、又はエッジ付近の輝度むらによって、エッジ位置が誤検出されることがある。このような場合には、正確に幅を計測することができない。

本発明は斯かる事情に鑑みてなされたものであり、その主たる目的は、上記課題を解決することができる自発光材料画像処理装置及び自発光材料画像処理方法を提供することにある。

上述した課題を解決するために、本発明の一の態様の自発光材料画像処理装置は、自発光する材料を撮像して得られた画像を処理する自発光材料画像処理装置であって、前記画像における前記材料の幅方向に沿って延びる複数の画素列それぞれから、前記材料の幅方向両方のエッジ位置を検出するエッジ位置検出手段と、前記エッジ位置検出手段によって検出された前記複数の画素列それぞれにおける２つのエッジ位置から、前記複数の画素列それぞれにおける幅方向長さを取得する幅方向長さ取得手段と、前記材料の幅を含む形状に応じて、前記幅方向長さ取得手段によって取得された複数の幅方向長さのうちの一部の幅方向長さを選択する選択手段と、前記選択手段によって選択された幅方向長さの平均値を、前記材料の幅として取得する平均手段と、を備える。

この態様において、前記選択手段は、前記複数の幅方向長さのうち、前記幅方向長さの順位が、前記材料の幅を含む形状に応じて定まる範囲内のものを選択するように構成されていてもよい。

上記態様において、前記自発光材料画像処理装置は、前記画像に対して処理を行い、前記材料の表面に存在する欠陥を検出する欠陥検出手段をさらに備えていてもよい。

また、上記態様において、前記欠陥検出手段は、前記選択手段によって選択された複数の幅方向長さに基づいて、前記材料の幅方向一方側のエッジ位置である第１エッジ位置と、前記材料の幅方向他方側のエッジ位置である第２エッジ位置とを特定し、特定された前記第１エッジ位置及び前記第２エッジ位置に基づいて、前記画像における欠陥検出対象領域を設定するように構成されていてもよい。

また、上記態様において、前記欠陥検出手段は、前記選択手段によって選択された複数の幅方向長さのそれぞれに対応する前記幅方向一方側の複数のエッジ位置を平均して前記第１エッジ位置とし、前記選択手段によって選択された複数の幅方向長さのそれぞれに対応する前記幅方向他方側の複数のエッジ位置を平均して前記第２エッジ位置とするように構成されていてもよい。

また、上記態様において、前記欠陥検出手段は、前記第１エッジ位置によって定まる第１エッジ領域と、前記第２エッジ位置によって定まる第２エッジ領域との間の領域を、前記欠陥検出対象領域とするように構成されていてもよい。

また、上記態様において、前記自発光材料画像処理装置は、前記欠陥検出手段とは異なる処理を、前記第１エッジ領域及び前記第２エッジ領域に対して行うエッジ領域処理手段をさらに備えていてもよい。

また、上記態様において、前記エッジ領域処理手段は、前記第１エッジ領域及び前記第２エッジ領域における欠陥を検出するように構成されていてもよい。

また、上記態様において、前記自発光材料画像処理装置は、前記欠陥検出手段によって検出された欠陥のうち、欠陥を抽出するために設定された抽出領域から外れる欠陥を除外して、前記抽出領域に含まれる欠陥を抽出する欠陥抽出手段をさらに備えていてもよい。

また、上記態様において、前記エッジ位置検出手段は、幅方向一方側端から他方側に向けて画素列を走査して、前記材料の幅方向両側のエッジ位置を検出するように構成されていてもよい。

また、上記態様において、前記エッジ位置検出手段は、幅方向一方側端から他方側に向けて画素列を走査して、前記材料の幅方向一方側のエッジ位置を検出し、幅方向他方側端から一方側に向けて前記画素列を走査して、前記材料の幅方向他方側のエッジ位置を検出するように構成されていてもよい。

また、本発明の一の態様の自発光材料画像処理方法は、自発光する材料を撮像して得られた画像を処理する自発光材料画像処理方法であって、前記画像における前記材料の幅方向に沿って延びる複数の画素列それぞれから、前記材料の幅方向両方のエッジ位置を検出するステップと、検出された前記複数の画素列それぞれにおける２つのエッジ位置から、前記複数の画素列それぞれにおける幅方向長さを取得するステップと、前記材料の幅を含む形状に応じて、取得された複数の幅方向長さのうちの一部の幅方向長さを選択するステップと、選択された幅方向長さの平均値を、前記材料の幅として取得するステップと、を有する。

本発明に係る自発光材料画像処理装置及び自発光材料画像処理方法によれば、エッジ付近の欠陥又は輝度むらに影響されることなく、正確に自発光材料の幅を計測することが可能となる。

実施の形態１に係る自発光材料画像処理装置が設置された製造設備の概略構成を示す模式図。 実施の形態１に係る自発光材料画像処理装置の構成を示すブロック図。 実施の形態１に係る自発光材料画像処理装置による画像処理の手順を示すフローチャート。 実施の形態１に係るエッジ検出処理を説明する模式図。 鋼板の場合におけるステップＳ１０７の処理を説明する模式図。 鋼板の場合におけるステップＳ１０８の処理を説明する模式図。 鉄筋バーの場合におけるステップＳ１０７の処理を説明する模式図。 鉄筋バーの場合におけるステップＳ１０８の処理を説明する模式図。 実施の形態２に係る自発光材料画像処理装置による画像処理の手順を示すフローチャート。 実施の形態２に係るエッジ検出処理を説明する模式図。 従来手法と本手法との計測結果を比較するグラフ。 従来手法と本手法との計測結果を比較するグラフ。 エッジ領域を除外した場合に欠陥状のものとして得られた画像の一例を示す図。

以下、本発明の好ましい実施の形態を、図面を参照しながら説明する。

（実施の形態１）
［自発光材料画像処理装置の構成］
図１は、本実施の形態に係る自発光材料画像処理装置が設置された製造設備の概略構成を示す模式図である。自発光材料画像処理装置１は、圧延等の工程において、赤熱した鋼材又はチタン材等の金属材料である自発光材料Ｓの表面検査を行うものである。自発光材料画像処理装置１は、自発光材料Ｓの上方に配置されたＣＣＤカメラ２００に接続されている。ＣＣＤカメラ２００は、自発光材料Ｓを撮像し、それによって得られた画像を自発光材料画像処理装置１へ出力する。

図２は、自発光材料画像処理装置１の構成を示すブロック図である。自発光材料画像処理装置１は、コンピュータ１０によって実現される。図２に示すように、コンピュータ１０は、本体１１と、表示部１３と、入力部１２とを備えている。本体１１は、ＣＰＵ１１１、ＲＯＭ１１２、ＲＡＭ１１３、ハードディスク１１５、読出装置１１４、入出力インタフェース１１６、及び画像出力インタフェース１１７を備えており、ＣＰＵ１１１、ＲＯＭ１１２、ＲＡＭ１１３、ハードディスク１１５、読出装置１１４、入出力インタフェース１１６、及び画像出力インタフェース１１７は、バスによって接続されている。

ＣＰＵ１１１は、ＲＡＭ１１３にロードされたコンピュータプログラムを実行することが可能である。そして、自発光材料の表面検査用のコンピュータプログラムである検査プログラム１１０を当該ＣＰＵ１１１が実行することにより、コンピュータ１０が自発光材料画像処理装置１として機能する。

ＲＯＭ１１２は、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、又はＥＥＰＲＯＭ等によって構成されており、ＣＰＵ１１１に実行されるコンピュータプログラム及びこれに用いるデータ等が記録されている。

ＲＡＭ１１３は、ＳＲＡＭまたはＤＲＡＭ等によって構成されている。ＲＡＭ１１３は、ハードディスク１１５に記録されている検査プログラム１１０の読み出しに用いられる。また、ＣＰＵ１１１がコンピュータプログラムを実行するときに、ＣＰＵ１１１の作業領域として利用される。

ハードディスク１１５は、オペレーティングシステム及びアプリケーションプログラム等、ＣＰＵ１１１に実行させるための種々のコンピュータプログラム及び当該コンピュータプログラムの実行に用いられるデータがインストールされている。検査プログラム１１０も、このハードディスク１１５にインストールされている。

ハードディスク１１５には、例えば米マイクロソフト社が製造販売するWindows（登録商標）等のオペレーティングシステムがインストールされている。以下の説明においては、本実施の形態に係る検査プログラム１１０は当該オペレーティングシステム上で動作するものとしている。

入出力インタフェース１１６は、例えばUSB，IEEE1394，又はRS-232C等のシリアルインタフェース、SCSI，IDE，又は IEEE1284等のパラレルインタフェース、及びＤ／Ａ変換器、Ａ／Ｄ変換器等からなるアナログインタフェース等から構成されている。入出力インタフェース１１６には、キーボード及びマウスからなる入力部１２が接続されており、ユーザが当該入力部１２を使用することにより、コンピュータ１０にデータを入力することが可能である。また、入出力インタフェース１１６には、ＣＣＤカメラ２００が接続されており、ＣＣＤカメラ２００から出力される画像データを受け付けることができる。

画像出力インタフェース１１７は、ＬＣＤまたはＣＲＴ等で構成された表示部１３に接続されており、ＣＰＵ１１１から与えられた画像データに応じた映像信号を表示部１３に出力するようになっている。表示部１３は、入力された映像信号にしたがって、画像（画面）を表示する。

［自発光材料画像処理装置の動作］
以下、本実施の形態に係る自発光材料画像処理装置１の動作について説明する。

ＣＣＤカメラ２００によって自発光材料Ｓが撮像され、それによって得られた画像が自発光材料画像処理装置１に出力される。ＣＣＤカメラ２００では、画像の縦方向が長手方向となり、画像の横方向が幅方向となるように自発光材料Ｓが撮像される。また、この画像には、左右に背景が含まれた状態で自発光材料Ｓが撮像される。画像における自発光材料Ｓの部分（以下、「自発光像」という）は、背景部分（以下、「背景像」という）に比べて輝度が高い。自発光材料画像処理装置１は、かかる画像をハードディスク１１５に記憶し、この画像に対して以下に説明するような処理を実行して、自発光材料Ｓの表面検査を行う。

なお、以下の説明において、画像の横方向をＸ方向といい、画像の縦方向をＹ方向という。

図３は、本実施の形態に係る自発光材料画像処理装置１による画像処理の手順を示すフローチャートである。

まず、ＣＰＵ１１１は、変数ｎを０に初期化し、画像からｎ番目の画素列を抽出する（ステップＳ１０１）。ここで、画素列とは、画像のＸ方向に並ぶ一列分の画素の集合のことである。また、ｎ番目の画素列とは、画像の上からｎ番目の画素列のことである。

ＣＰＵ１１１は、抽出した画素列を左から右へと走査し、最初に輝度値が低値から高値へ変化した画素Ｘｌ（ｎ）を探索する（ステップＳ１０２）。なお、低値から高値へと変化したとは、所定の閾値以上に輝度値が上昇したことを意味する。

次に、ＣＰＵ１１１は、抽出した画素列をさらに左から右へと走査し、最初に輝度値が高値から低値へ変化した画素Ｘｒ（ｎ）を探索する（ステップＳ１０３）。なお、高値から低値へと変化したとは、所定の閾値以上に輝度値が低下したことを意味する。

ステップＳ１０２の処理では、ｎ番目の画素列において左側のエッジが検出され、ステップＳ１０３の処理では、右側のエッジが検出される。図４は、本実施の形態に係るエッジ検出処理を説明する模式図である。図に示すように、背景像では輝度値が低く、自発光像では輝度値が高い。ステップＳ１０２の処理では、背景像に含まれる左端の画素から右へと走査して、隣り合う画素の輝度値が所定の閾値以上に増加するか否かを順番に判別する。輝度値が閾値以上に増加していなければ、低値から高値へと変化していないと判断され、閾値以上に増加していれば、低値から高値へと変化したと判断される。これにより、自発光像の左側のエッジ部分が検出される。

また、ステップ１０３の処理では、図４に示すように、自発光像の左端のエッジ位置の画素から右へと走査して、隣り合う画素の輝度値が所定の閾値以上に減少するか否かを順番に判別する。輝度値が閾値以上に減少していなければ、高値から低値へと変化していないと判断され、閾値以上に減少していれば、高値から低値へと変化したと判断される。これにより、右側のエッジ部分が検出される。

次にＣＰＵ１１１は、ｎ番目の画素列における右側のエッジ位置Ｘｒ（ｎ）と左側のエッジ位置Ｘｌ（ｎ）との差Ｗ（ｎ）を算出する（ステップＳ１０４）。Ｗ（ｎ）は、ｎ番目の画素列における幅方向長さである。

その後ＣＰＵ１１１は、ｎが画素列の最後の番号であるか否かを判断し（ステップＳ１０５）、ｎが最後の番号ではない場合（ステップＳ１０５においてＮＯ）、ｎを１だけインクリメントして（ステップＳ１０６）、ステップＳ１０１へ処理を戻す。これにより、全ての画素列について、エッジ位置が検出され、右側のエッジ位置と左側のエッジ位置との差が求められる。

ステップＳ１０５においてｎが最後の番号である場合（ステップＳ１０５においてＹＥＳ）、ＣＰＵ１１１は、Ｗ（ｎ）を昇順にソートする（ステップＳ１０７）。Ｗ（ｎ）はソートされた後、その順番（昇順）でＷ’（ｎ）にリナンバリングされる。さらにＣＰＵ１１１は、ｎ＝ｉ〜ｉ＋ｋの範囲でＷ’（ｎ）を選択し、これらの平均値Ｗａを算出し、これを自発光材料の幅とする（ステップＳ１０８）。なお、ｉ及びｋには、自発光材料の種類に応じて任意の整数が設定される。

図５は、ステップＳ１０７の処理を説明する模式図である。図５では、自発光材料が鋼板の場合が示されている。鋼板では、幅が概ね一定とされる。図５に示すように、鋼板のエッジ部分に欠陥が含まれていると、欠陥を含まないようにエッジが誤検出されることがある。図５の例では、１１番目の画素列から２０番目の画素列までの範囲で、欠陥像が画像に含まれている。このとき、欠陥像が含まれていない０番目及び３０番目の画素列における幅Ｗ（０）及びＷ（３０）は、欠陥像が含まれた１１番目乃至３０番目の画素列における幅Ｗ（１１）乃至Ｗ（２０）よりも大きい。このため、Ｗ（ｎ）をソートすると、Ｗ（０）及びＷ（３０）等、欠陥像を含まない画素列のＷ（ｎ）が先に並び、Ｗ（１１）乃至Ｗ（２０）が最後に集まる。リナンバリングされると、ｎが大きくなるほど、Ｗ’（ｎ）の値が小さくなる。

図６は、自発光材料が鋼板の場合のステップＳ１０８の処理を説明する模式図である。鋼板の場合には、Ｗ’（ｎ）の値が大きいものが実際の幅を反映している場合が多いので、ステップＳ１０８の処理においてＷ’（ｎ）の値が大きいものが選択されるように、ｉ及びｋが設定される。図６に示す例では、ｉ＝０、ｋ＝１０と設定されている。これにより、Ｗａは鋼板の幅を正確に反映した値となる。

図７は、自発光材料が鉄筋バーの場合のステップＳ１０７の処理を説明する模式図である。鉄筋バーには節が設けられているため、節の部分で幅が大きくなり、節と節との間の部分で幅が小さくなる。図７の例では、１０番目付近及び２５番目付近に、節の部分が現れている。また、図７に示すように、鉄筋バーのエッジ部分に欠陥が含まれていると、欠陥を含まないようにエッジが誤検出されることがある。図７の例では、２０番目付近において、欠陥像が画像に含まれている。このとき、節の部分に対応する１０番目及び２５番目の画素列における幅Ｗ（１０）及びＷ（２５）は、節と節との間の部分に対応する０番目及び３０番目の画素列における幅Ｗ（０）及びＷ（３０）よりも大きい。また、欠陥像が含まれた２０番目の画素列における幅Ｗ（２０）は、欠陥像が含まれていない０番目及び３０番目の画素列における幅Ｗ（０）及びＷ（３０）よりも小さい。このため、Ｗ（ｎ）をソートすると、Ｗ（１０）、Ｗ（２５）等、節の部分に対応する画素列のＷ（ｎ）が最初に並び、Ｗ（０）及びＷ（３０）等、節と節との間の部分に対応する画素列のＷ（ｎ）が中間部分に並び、欠陥像に対応するＷ（２０）等が最後に集まる。リナンバリングされると、ｎが大きくなるほど、Ｗ’（ｎ）の値が小さくなる。

図８は、自発光材料が鉄筋バーの場合のステップＳ１０８の処理を説明する模式図である。鉄筋バーの場合には、節の部分の幅を求めたいか、節と節との間の部分の幅を求めたいかで、ｉ及びｋの設定値が変わる。つまり、節の部分の幅を求めたいときには、Ｗ’（ｎ）の値が大きいものが実際の幅を反映している場合が多いので、ステップＳ１０８の処理においてＷ’（ｎ）の値が大きいものが選択されるように、ｉ及びｋが設定される。また、節と節との間の部分の幅を求めたいときには、Ｗ’（ｎ）の値が中間のものが実際の幅を反映している場合が多いので、ステップＳ１０８の処理においてＷ’（ｎ）の値が中間のものが選択されるように、ｉ及びｋが設定される。図８に示す例では、ｉ＝１０、ｋ＝１０と設定されている。これにより、Ｗａは鉄筋バーの節と節との間の部分における幅を正確に反映した値となる。

つぎに、ＣＰＵ１１１は、ステップＳ１０８で幅Ｗａを与えたＷ’（ｎ）と同じ画素列のＸｌ（ｎ）及びＸｒ（ｎ）を抽出し、そのＸｌ（ｎ）の平均値を求めて左エッジ平均値Ｘｌａとし、そのＸｒ（ｎ）平均値を求めて右エッジ平均値Ｘｒａとして、所定の距離閾値Ｅを用いて左側の第１エッジ領域Ｘｌａ±Ｅ及び右側の第２エッジ領域Ｘｒａ±Ｅを設定する（ステップＳ１０９）。第１エッジ領域は、自発光像の左側のエッジ及びその周囲の領域であり、第２エッジ領域は、自発光像の右側のエッジ及びその周囲の領域である。

ＣＰＵ１１１は、画像における第１エッジ領域と第２エッジ領域との間の領域を欠陥検出対象領域として設定し、この欠陥検出対象領域に対して欠陥の像を検出する画像処理である欠陥検出処理を実行する（ステップＳ１１０）。この欠陥検出処理では、各画素の輝度値に基づいて欠陥候補が検出され、この欠陥候補の形態的な特徴を示す特徴量が抽出され、特徴量に基づいて欠陥が検出される。

最後に、ＣＰＵ１１１は、ステップＳ１１０で検出された欠陥の部分画像である欠陥画像をハードディスク１１５に保存し（ステップＳ１１１）、処理を終了する。

上記のように、欠陥又は輝度むらの影響を受けていないと考えられる画素列におけるＷ’（ｎ）を選択し、選択されたＷ’（ｎ）を用いて幅Ｗａを算出するので、欠陥又は輝度むらが現れた画像を用いていても、正確な幅Ｗａを得ることが可能となる。

また、欠陥又は輝度むらが現れた画像を用いて、自発光材料の幅を計測することが可能であるので、同一の画像を利用して欠陥検査を行うことも可能である。このため、幅計測用のカメラ及び装置と、欠陥検査用のカメラ及び装置とを別々に設ける必要がなく、１つのカメラ及び装置によって、自発光材料の幅の計測及び欠陥検査の両方を行うことが可能となる。

（実施の形態２）
［自発光材料画像処理装置の構成］
本実施の形態に係る自発光材料画像処理装置の構成は、実施の形態１に係る自発光材料画像処理装置の構成と同様であるので、同一構成要素には同一符号を付し、その説明を省略する。

［自発光材料画像処理装置の動作］
図９は、本実施の形態に係る自発光材料画像処理装置１による画像処理の手順を示すフローチャートである。

ＣＰＵ１１１は、画像からｎ番目の画素列を抽出し（ステップＳ１０１）、その後、抽出した画素列を左から右へと走査し、最初に輝度値が低値から高値へ変化した画素Ｘｌ（ｎ）を探索する（ステップＳ２０２）。

次にＣＰＵ１１１は、抽出した画素列を右から左へと走査し、最初に輝度値が低値から高値へ変化した画素Ｘｒ（ｎ）を探索する（ステップＳ２０３）。

ステップＳ２０２の処理では、ｎ番目の画素列において左側のエッジが検出され、ステップＳ２０３の処理では、同じくｎ番目の画素列において右側のエッジが検出される。図１０は、本実施の形態に係るエッジ検出処理を説明する模式図である。ステップＳ２０２の処理では、背景像に含まれる左端の画素から右へと走査して、隣り合う画素の輝度値の差を順番に求め、その差が所定の閾値以上であるか否かを判別する。差が閾値未満であれば、低値から高値へと変化していないと判断され、閾値以上であれば、低値から高値へと変化したと判断される。これにより、自発光像の左側のエッジ部分が検出される。

また、ステップ２０３の処理では、図１０に示すように、背景像に含まれる右端の画素から左へと走査して、隣り合う画素の輝度値の差を順番に求め、その差が所定の閾値以上であるか否かを判別する。差が閾値未満であれば、低値から高値へと変化していないと判断され、閾値以上であれば、低値から高値へと変化したと判断される。これにより、自発光像の右側のエッジ部分が検出される。

このようにすることで、実施の形態１の場合に比べて、エッジが検出されるまでの走査される画素数が少なくてすみ、高速にエッジを検出することができる。

本実施の形態に係る自発光材料画像処理装置のその他の動作は、実施の形態１に係る自発光材料画像処理装置の動作と同様であるので、その説明を省略する。

（評価試験）
上記の実施の形態１において説明した本手法によって測定対象の材料の幅を計測し、従来手法によって同一の測定対象の材料の幅を計測して、両者を比較することで本手法の性能を評価した。

測定対象は赤熱した鉄であり、画像は幅１２８０ｐｉｘｅｌ×縦２００ｐｉｘｅｌを３０ｆｐｓのフレームレートで取得した。従来手法としては、縦方向２００ｐｉｘｅｌのプロジェクション処理を行ったものに対し、ラプラシアンフィルタをかけてピーク位置の重心を求めたものをエッジとして幅を計測するものを採用した。

モノクロ画像の輝度８ｂｉｔ、２５６階調に対し、自発光像の輝度平均値がおおよそ１２０となるようにＣＣＤのゲインを調整し、表面にスケール等が明瞭に観測される状況で幅を計測した。

図１１は、従来手法と本手法との計測結果を比較するグラフである。なお、本手法における幅平均は大きいほうから１０番目を中心とした３点の平均値とした。従来手法では傾き、外乱となる火花などの影響を受けて、敏感に値が変化しているが、本手法では概ね安定した計測が可能となっていることが分かる。

また、エッジ部分に大きなスケールが流れた計測開始から２５秒後においては、従来手法ではプロジェクション後のエッジ変化が緩やかであり、ラプラシアンフィルタ後の変化値が閾値を越えず、計測不能となった。その一方、本手法では計測開始から２５秒後も計測可能であった。

このように、本手法においては、明瞭に欠陥像が現れた画像を用いても、欠陥像による影響を従来に比べて低減することができ、正確にエッジが検出された。

図１２は、測定対象が撮像範囲から抜ける直前における従来手法と本手法との計測結果を比較するグラフである。この試験では、従来手法及び本手法の両方で２回ずつ測定対象を計測した。１回目の計測では、１２４１フレーム目で測定対象が完全にＣＣＤの視野から抜け、１２４０フレーム目ではわずかに測定対象の尾端が残っており、１２３９フレーム目では尾端で測定対象が細くなりつつゆがんで通過した。２回目の測定では、１２４７フレーム目で測定対象が完全にＣＣＤの視野から抜け、１２４６フレーム目ではわずかに測定対象の尾端が残っており、１２４５フレーム目では尾端で測定対象が細くなりつつゆがんで通過した。図において、１回目の従来手法による計測を従来（１）と示し、１回目の本手法による計測を本手法（１）と示し、２回目の従来手法による計測を従来（２）と示し、２回目の本手法による計測を本手法（２）と示している。

１回目及び２回目のいずれの計測においても、測定対象が抜ける直前の最尾端は両手法とも正確な計測は出来ていない。しかし、測定対象が視野から抜ける５乃至６フレーム前のパスラインが安定しない状況においても、本手法では比較的安定した結果が得られている。

次に、エッジ領域の除外機能を検証した。画像を平滑化フィルタリングした後、フレーム間平均画像との差分画像を作成して表面を移動する欠陥状の画像を強調した。エッジ領域を除外しない場合、輝度値が閾値を越えた箇所を欠陥と認識する処理を行うと２５００フレーム中１００個近い画像において材ぶれ等の影響で欠陥が過検出された。エッジから３０ｐｉｘｅｌをエッジ領域として除外する処理を行うと、欠陥状のものとして検出される画像は２乃至３個になった。欠陥状のものとして得られた画像例を図１３に示す。

上記のように、本手法では幅を正確に計測しつつ欠陥状画像の観察が可能であること、即ち、明瞭に欠陥像が現れた画像においても正確に幅を計測することができることが分かる。

（その他の実施の形態）
なお、上述した実施の形態においては、第１エッジ領域と第２エッジ領域との間の欠陥検出対象領域に対して欠陥を検出し、第１エッジ領域及び第２エッジ領域に対しては欠陥の検出を行わない構成について述べたが、これに限定されるものではない。エッジ近傍は、他の部分に比べて欠陥の誤検出が生じやすい。そのため、ステップＳ１１０の欠陥検出処理とは異なるパラメータを用いたり、ステップＳ１１０の欠陥検出処理とは異なる処理にしたりするによって、第１エッジ領域及び第２エッジ領域の欠陥を検出するようにしてもよい。

また、上述した実施の形態においては、第１エッジ領域と第２エッジ領域との間の領域を欠陥検出対象領域として設定し、この欠陥検出対象領域に対して欠陥の像を検出する構成について述べたが、これに限定されるものではない。左エッジ平均値Ｘｌａと右エッジ平均値Ｘｒａとの間の領域を欠陥検出対象領域として設定し、この欠陥検出対象領域に対して欠陥の像を検出する構成とすることも可能である。

また、上述した実施の形態においては、同一画像を用いて自発光材料の幅の計測と欠陥検出との両方を行う構成について述べたが、これに限定されるものではない。１つの画像を用いて自発光材料の幅を計測し、欠陥検出を行わない構成とすることも可能である。

また、上述した実施の形態においては、画像における第１エッジ領域と第２エッジ領域との間の領域を欠陥検出対象領域として設定し、この欠陥検出対象領域に対して欠陥の像を検出する画像処理である欠陥検出処理を実行し、検出された欠陥の像を抽出する構成について述べたが、これに限定されるものではない。欠陥検出対象領域とは別に、欠陥の像の抽出領域を設定し、欠陥検出処理において検出された欠陥の像から、この抽出領域に含まれる欠陥の像を抽出する構成とすることも可能である。具体的には、欠陥検出処理によって欠陥検出対象領域から欠陥の像を検出した後、抽出領域に含まれる欠陥の像を選択したり、抽出領域から外れる欠陥の像を無効化し、抽出対象から除外したりする処理を行うことが可能である。

また、上述した実施の形態においては、検査プログラムをＣＰＵで実行することで、自発光材料の幅を計測するための画像処理を実行する構成について述べたが、これに限定されるものではない。上記と同様の画像処理を実行可能なＡＳＩＣ(Application Specific Integrated Circuit)又はＦＰＧＡ(Field-Programmable Gate Array)によって、自発光材料の幅を計測する構成とすることも可能である。特に、実施の形態１に記載された画像処理方法では、画素列の左端から順番に走査してエッジ位置を検出しているので、画素列データが全て得られていなくても、左から順番に得られていれば処理を実行することが可能である。したがって、ＡＳＩＣ又はＦＰＧＡ等によって画像処理回路を構成すれば、画像の取得と並行して画像処理を実行することができる。

また、上述した実施の形態においては、エリアセンサであるＣＣＤカメラ２００によって画像を得る構成について述べたが、これに限定されるものではない。自発光材料の幅方向に延びるようにラインセンサを配置し、自発光材料とラインセンサとを相対的に自発光材料の長手方向に移動させつつ、ラインセンサでスキャンして画素列データを連続して取得し、これらの画素列データを結合して画像を生成することも可能である。

本発明の自発光材料画像処理装置及び自発光材料画像処理方法は、自発光材料の画像を処理するための自発光材料画像処理装置及び自発光材料画像処理方法として有用である。

１ 自発光材料画像処理装置
２００ ＣＣＤカメラ
１０ コンピュータ
１３ 表示部
１２ 入力部
１１０ 検査プログラム
１１１ ＣＰＵ
１１５ ハードディスク
１１６ 入出力インタフェース
１１７ 画像出力インタフェース

Claims (12)

1. 自発光する材料を撮像して得られた画像を処理する自発光材料画像処理装置であって、
   前記画像における前記材料の幅方向に沿って延びる複数の画素列それぞれから、前記材料の幅方向両方のエッジ位置を検出するエッジ位置検出手段と、
   前記エッジ位置検出手段によって検出された前記複数の画素列それぞれにおける２つのエッジ位置から、前記複数の画素列それぞれにおける幅方向長さを取得する幅方向長さ取得手段と、
   前記材料の幅を含む形状に応じて、前記幅方向長さ取得手段によって取得された複数の幅方向長さのうちの一部の幅方向長さを選択する選択手段と、
   前記選択手段によって選択された幅方向長さの平均値を、前記材料の幅として取得する平均手段と、
   を備える、
   自発光材料画像処理装置。
2. 前記選択手段は、前記複数の幅方向長さのうち、前記幅方向長さの順位が、前記材料の幅を含む形状に応じて定まる範囲内のものを選択するように構成されている、
   請求項１に記載の自発光材料画像処理装置。
3. 前記画像に対して処理を行い、前記材料の表面に存在する欠陥を検出する欠陥検出手段をさらに備える、
   請求項１又は２に記載の自発光材料画像処理装置。
4. 前記欠陥検出手段は、前記選択手段によって選択された複数の幅方向長さに基づいて、前記材料の幅方向一方側のエッジ位置である第１エッジ位置と、前記材料の幅方向他方側のエッジ位置である第２エッジ位置とを特定し、特定された前記第１エッジ位置及び前記第２エッジ位置に基づいて、前記画像における欠陥検出対象領域を設定するように構成されている、
   請求項３に記載の自発光材料画像処理装置。
5. 前記欠陥検出手段は、前記選択手段によって選択された複数の幅方向長さのそれぞれに対応する前記幅方向一方側の複数のエッジ位置を平均して前記第１エッジ位置とし、前記選択手段によって選択された複数の幅方向長さのそれぞれに対応する前記幅方向他方側の複数のエッジ位置を平均して前記第２エッジ位置とするように構成されている、
   請求項４に記載の自発光材料画像処理装置。
6. 前記欠陥検出手段は、前記第１エッジ位置によって定まる第１エッジ領域と、前記第２エッジ位置によって定まる第２エッジ領域との間の領域を、前記欠陥検出対象領域とするように構成されている、
   請求項４又は５に記載の自発光材料画像処理装置。
7. 前記欠陥検出手段とは異なる処理を、前記第１エッジ領域及び前記第２エッジ領域に対して行うエッジ領域処理手段をさらに備える、
   請求項６に記載の自発光材料画像処理装置。
8. 前記エッジ領域処理手段は、前記第１エッジ領域及び前記第２エッジ領域における欠陥を検出するように構成されている、
   請求項７に記載の自発光材料画像処理装置。
9. 前記欠陥検出手段によって検出された欠陥のうち、欠陥を抽出するために設定された抽出領域から外れる欠陥を除外して、前記抽出領域に含まれる欠陥を抽出する欠陥抽出手段をさらに備える、
   請求項３乃至８の何れかに記載の自発光材料画像処理装置。
10. 前記エッジ位置検出手段は、幅方向一方側端から他方側に向けて画素列を走査して、前記材料の幅方向両側のエッジ位置を検出するように構成されている、
    請求項１乃至９の何れかに記載の自発光材料画像処理装置。
11. 前記エッジ位置検出手段は、幅方向一方側端から他方側に向けて画素列を走査して、前記材料の幅方向一方側のエッジ位置を検出し、幅方向他方側端から一方側に向けて前記画素列を走査して、前記材料の幅方向他方側のエッジ位置を検出するように構成されている、
    請求項１乃至９の何れかに記載の自発光材料画像処理装置。
12. 自発光する材料を撮像して得られた画像を処理する自発光材料画像処理方法であって、
    前記画像における前記材料の幅方向に沿って延びる複数の画素列それぞれから、前記材料の幅方向両方のエッジ位置を検出するステップと、
    検出された前記複数の画素列それぞれにおける２つのエッジ位置から、前記複数の画素列それぞれにおける幅方向長さを取得するステップと、
    前記材料の幅を含む形状に応じて、取得された複数の幅方向長さのうちの一部の幅方向長さを選択するステップと、
    選択された幅方向長さの平均値を、前記材料の幅として取得するステップと、
    を有する、
    自発光材料画像処理方法。