JP2016191589A - 欠陥分類装置および欠陥分類方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】欠陥分類装置1の特徴量算出部421では、欠陥を示す欠陥画像、参照画像、および、欠陥画像と参照画像との差分画像を所定の順序にて時系列に並ぶ動画像として扱って、立体高次局所自己相関特徴量が求められる。好ましくは、立体高次局所自己相関特徴量を求める領域が、欠陥画像における欠陥領域に対応する領域に制限される。分類器422では、立体高次局所自己相関特徴量に基づいて欠陥画像が分類される。これにより、欠陥画像の分類を精度よく行うことができる。
【選択図】図1
Description
71 欠陥画像
72 参照画像
73 差分画像
74 マスク画像
421,611 特徴量算出部
422,612 分類器
S1〜S4,S11〜S13 ステップ
Claims (8)
- 欠陥分類装置であって、
欠陥を示す欠陥画像、または、前記欠陥画像を所定の参照画像と比較することにより得られる差分画像である第1画像、前記参照画像である第2画像、および、前記欠陥画像または前記参照画像に基づく第3画像を所定の順序にて時系列に並ぶ動画像として扱って、立体高次局所自己相関特徴量を求める特徴量算出部と、
前記立体高次局所自己相関特徴量に基づいて前記欠陥画像を分類する分類器と、
を備えることを特徴とする欠陥分類装置。 - 請求項1に記載の欠陥分類装置であって、
前記第3画像が、前記第1画像および前記第2画像と相違することを特徴とする欠陥分類装置。 - 請求項1または2に記載の欠陥分類装置であって、
前記特徴量算出部が、前記第1ないし第3画像において前記立体高次局所自己相関特徴量を求める領域を、前記欠陥画像における欠陥領域に対応する領域に制限することを特徴とする欠陥分類装置。 - 請求項1ないし3のいずれかに記載の欠陥分類装置であって、
前記第1画像が前記欠陥画像であり、前記第3画像が前記差分画像であることを特徴とする欠陥分類装置。 - 欠陥分類方法であって、
a)欠陥を示す欠陥画像、または、前記欠陥画像を所定の参照画像と比較することにより得られる差分画像である第1画像、前記参照画像である第2画像、および、前記欠陥画像または前記参照画像に基づく第3画像を所定の順序にて時系列に並ぶ動画像として扱って、立体高次局所自己相関特徴量を求める工程と、
b)前記立体高次局所自己相関特徴量に基づいて前記欠陥画像を分類する工程と、
を備えることを特徴とする欠陥分類方法。 - 請求項5に記載の欠陥分類方法であって、
前記第3画像が、前記第1画像および前記第2画像と相違することを特徴とする欠陥分類方法。 - 請求項5または6に記載の欠陥分類方法であって、
前記a)工程において、前記第1ないし第3画像において前記立体高次局所自己相関特徴量を求める領域が、前記欠陥画像における欠陥領域に対応する領域に制限されることを特徴とする欠陥分類方法。 - 請求項5ないし7のいずれかに記載の欠陥分類方法であって、
前記第1画像が前記欠陥画像であり、前記第3画像が前記差分画像であることを特徴とする欠陥分類方法。
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