JP2017040612A - 検査方法、検査装置、画像処理装置、プログラム及び記録媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】各画像において光源の写り込みの形状が変化する場合であっても、欠陥と光源の写り込みとを分離して、欠陥を精度よく検出する。【解決手段】複数の画像それぞれについて欠陥候補を抽出する（Ｓ３０３）。各画像における欠陥候補の特徴点の座標値を算出する（Ｓ３０４）。複数の画像間で同じ座標値となる特徴点の出現頻度を算出する（Ｓ３０６）。予め設定された頻度閾値よりも高い出現頻度の特徴点に対応する欠陥候補は欠陥と判定する（Ｓ３０８）。【選択図】図３

Description

本発明は、ワークの欠陥を検出する検査方法、検査装置、画像処理装置、プログラム及び記録媒体に関する。

従来、ワークに光を照射し、ワークからの透過光や反射光、散乱光をカメラ等の撮像装置で撮像し、撮像された撮像画像に対して画像処理を行い、ワークの欠陥を検出する検査方法が知られている。

欠陥が最もコントラストよく撮像できる光の照射位置（照射角度を含む）は、欠陥の種類に応じて異なることが多い。そのため、ワークに対する光の照射位置を変えながら撮像を行うことや、欠陥の近傍に光源のエッジを持ってくる等、光源をワークに対して相対的に移動させながら、撮像装置にてワークを撮像することが多い。

このような方法でワークの外観検査を行う場合、光源が撮像画像に写り込んでしまう場合があり、画像処理を行い欠陥の判定を行う際に、光源の写り込みを欠陥と誤判定することがあった。

これに対し、光源の写り込みを含む画像からスジ状ムラ欠陥と写り込みを分離する方法が提案されている（特許文献１）。特許文献１によると、光源の照射角度を変化させながら、ワークからの透過光を撮像し、ワークを検査する。ここで、ワークからの反射による光源の写り込みの位置は、光源からの光の照射角度や位置によって移動するが、欠陥の位置は移動しない。このことを利用し、光源の写り込みと欠陥とを分離している。

特開２００９−１３９２０９号公報

しかしながら、特許文献１の方法は、欠陥候補に対してテンプレート画像を作成し、画像間で各欠陥候補の位置をパターンマッチングで追跡しているため、光源の写り込みの形状が変化する場合には対応していない。例えば、ワークの表面に凹凸などの形状変化が有る場合は、光源の写り込みの形状は場所によって変化する。このような場合、特許文献１の方法では、光源の写り込みを追跡できず、欠陥と光源の写り込みとを分離できないことがあった。

そこで、本発明は、各画像において光源の写り込みの形状が変化する場合であっても、欠陥と光源の写り込みとを分離して、欠陥を精度よく検出することを目的とする。

本発明の検査方法は、処理部が、ワークに対する光源による相対的な光の照射位置を変更しながら前記光源にて前記ワークに光を照射した状態で撮像装置に前記ワークを撮像させて得られる複数の画像から前記ワークの欠陥を検出する検査方法であって、前記処理部が、前記複数の画像それぞれについて欠陥候補を抽出する欠陥候補抽出工程と、前記処理部が、前記各画像における前記欠陥候補の特徴点の座標値を算出する特徴点算出工程と、前記処理部が、前記複数の画像間で同じ座標値となる前記特徴点の出現頻度を算出する頻度算出工程と、前記処理部が、予め設定された頻度閾値よりも高い出現頻度の特徴点に対応する欠陥候補は欠陥と判定する判定工程と、を備えたことを特徴とする。

本発明によれば、欠陥候補の特徴点の座標値を算出し、座標値毎に特徴点の出現頻度を算出して、出現頻度と頻度閾値との比較により欠陥を判定している。したがって、光源の写り込み等の欠陥候補の形状が、各画像間で変化したとしても、欠陥と光源の写り込みとを分離して欠陥を精度よく検出することができる。

第１実施形態に係る検査装置を示す概略図である。 第１実施形態に係る画像処理装置を示すブロック図である。 第１実施形態に係る検査方法を示すフローチャートである。 （ａ）は、第１実施形態に係る検査方法において得られる１つ目の画像を示す概念図である。（ｂ）は、第１実施形態に係る検査方法において得られる２つ目の画像を示す概念図である。（ｃ）は、第１実施形態に係る検査方法において得られる作成途中の頻度マップを示す概念図である。（ｄ）は、第１実施形態に係る検査方法において得られる作成完了した頻度マップを示す概念図である。 第２実施形態に係る検査方法を示すフローチャートである。

以下、本発明を実施するための形態を、図面を参照しながら詳細に説明する。

［第１実施形態］
図１は、本発明の第１実施形態に係る検査装置を示す概略図である。検査装置１００は、ワーク（被検査物）Ｗを保持する検査用台座１０１と、光源１０２と、光源１０２を移動させる移動装置１０３と、撮像装置としてのカメラ１０５と、画像処理装置２００と、を備えている。

第１実施形態ではワークＷは、光学部品としてのレンズとし、レンズ表面のキズ、汚れ等の外観検査を行う。なお、ワークＷは、レンズ以外の光学部品でもよいし、光学部品以外の部品、例えばカメラの外装部品等、１方向から検査面全域を撮像できるような部品であればなんでもよい。

検査用台座１０１は、ワークＷを保持する保持部１０１Ａを有し、不図示の架台等に固定される。

光源１０２は、ワークＷに光を照射（照明）する照明装置である。光源１０２は、例えばＬＥＤやハロゲンランプ等、画像処理に必要な光量の光をワークＷに照射するものであればいかなるものでもよく、また、リング照明やバー照明いかなるものであってもよい。また、光源１０２の発光面側に拡散板やレンズ等を配置してもよい。

移動装置１０３は、光源１０２を支持するアーム部１０３Ａと、アーム部１０３Ａを旋回駆動する駆動源としてのモータ１０３Ｂと、を有する。これにより、光源１０２は、所定の回転軸を中心に回転（公転）する。本実施形態では、光源１０２は、モータ１０３Ｂの回転軸から離れた位置においてアーム部１０３Ａに支持されている。ここで、移動装置１０３は、ワークＷに対して光源１０２の光軸が一定の角度となるように、光源１０２を支持、移動させることが可能な構成にすることが望ましい。なお、移動装置１０３は、直動ステージの組合せ、又は多関節ロボット等であってもよい。また、光源１０２の移動方向は、検査対象物であるワークＷの形状等に応じて決めればよい。

カメラ１０５は、ワークＷからの光を受光して、撮像画像のデータを生成する固体撮像素子１０５Ａを有するデジタルカメラである。固体撮像素子１０５Ａは、ＣＭＯＳイメージセンサ又はＣＣＤイメージセンサ等のエリアセンサである。

画像処理装置２００は、カメラ１０５で撮像された撮像画像に対して画像処理を行い、ワークＷに存在する欠陥を検出する。

第１実施形態では、カメラ１０５とワークＷは、架台その他の構造物に固定され、カメラ１０５とワークＷとの相対位置は固定である。また、光源１０２とカメラ１０５との相対位置（つまり、光源１０２とワークＷとの相対位置）が変化する。即ち、移動装置１０３により光源１０２を移動させることで、ワークＷに対する光源１０２による相対的な光の照射位置を変更することができる。なお、光源による光の照射位置を変更する構成として、光源１０２を移動装置１０３により移動させる場合について説明するが、これに限定するものではない。複数の光源を配置して、各光源を順次点灯させて、複数の照射位置（つまり複数の光源）それぞれから光をワークＷに照射するように構成してもよい。また、光源１０２をワークＷに対して移動させる場合について説明するが、ワークＷ（及びカメラ１０５）をワークＷと光源１０２の位置関係を維持したまま光源１０２に対して移動させてもよい。いずれの場合であっても、ワークＷに対する光源１０２による相対的な光の照射位置を変更することができる。

図２は、本発明の第１実施形態に係る画像処理装置を示すブロック図である。画像処理装置２００は、処理部（演算部）としてのＣＰＵ（Central Processing Unit）２０１を備えている。また、画像処理装置２００は、記憶部として、ＲＯＭ（Read Only Memory）２０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）２０３、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）２０４を備えている。また、画像処理装置２００は、記録ディスクドライブ２０５及び各種のインタフェース２１１〜２１４を備えている。

ＣＰＵ２０１には、ＲＯＭ２０２、ＲＡＭ２０３、ＨＤＤ２０４、記録ディスクドライブ２０５及び各種のインタフェース２１１〜２１４が、バス２１０を介して接続されている。ＲＯＭ２０２には、ＢＩＯＳ等の基本プログラムが格納されている。ＲＡＭ２０３は、ＣＰＵ２０１の演算処理結果等、各種データを一時的に記憶する記憶装置である。

ＨＤＤ２０４は、ＣＰＵ２０１の演算処理結果や外部から取得した各種データ等を記憶する記憶装置であると共に、ＣＰＵ２０１に、後述する各種演算処理を実行させるためのプログラム２４０を記録するものである。ＣＰＵ２０１は、ＨＤＤ２０４に記録（格納）されたプログラム２４０に基づいて検査方法の各工程を実行する。

記録ディスクドライブ２０５は、記録ディスク２４１に記録された各種データやプログラム等を読み出すことができる。

光源１０２は、インタフェース２１１に接続され、ＣＰＵ２０１の制御の下で点灯又は消灯する。移動装置１０３は、インタフェース２１２に接続され、ＣＰＵ２０１の制御の下、光源１０２を移動（第１実施形態では回転移動）させる。

カメラ１０５は、インタフェース２１３に接続され、ＣＰＵ２０１からのトリガ信号により撮像し、撮像結果である撮像画像のデータをＣＰＵ２０１に出力する。ＣＰＵ２０１は、カメラ１０５から撮像画像のデータを取得し、撮像画像に画像処理を施して、ワークＷのキズや汚れ等の欠陥を検出する。

また、インタフェース２１４には、書き換え可能な不揮発性メモリや外付けＨＤＤ等の外部記憶装置１１０が接続可能となっている。

なお、第１実施形態では、コンピュータ読み取り可能な記録媒体がＨＤＤ２０４であり、ＨＤＤ２０４にプログラム２４０が格納される場合について説明するが、これに限定するものではない。プログラム２４０は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であれば、いかなる記録媒体に記録されていてもよい。例えば、プログラム２４０を供給するための記録媒体としては、図２に示すＲＯＭ２０２や、記録ディスク２４１、外部記憶装置１１０等を用いてもよい。具体例を挙げて説明すると、記録媒体として、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性メモリ、ＲＯＭ等を用いることができる。

次に、第１実施形態に係る検査方法について説明する。図３は、本発明の第１実施形態に係る検査方法を示すフローチャートである。第１実施形態では、ＣＰＵ２０１がプログラム２４０に従って図３に示す各工程（各処理）を実行する。

検査用台座１０１にはワークＷがセットされているものとする。つまり、ワークＷの被検査面（第１実施形態では表面）ＷＡがカメラ１０５により撮像される位置に、ワークＷがセットされているものとする。したがって、カメラ１０５によりワークＷが撮像されたときには、撮像された画像にはワークの被検査面ＷＡが写ることになる。また、ワークＷとカメラ１０５との相対位置が変わらないので、被検査面ＷＡは、撮像された複数の画像中、同じ位置となる。

まず、ＣＰＵ２０１は、移動装置１０３に光源１０２の移動を開始させる（Ｓ３０１）。このとき、移動装置１０３による光源１０２の移動速度は、光源１０２の写り込みが撮像画像間で１画素程度動くように設定される。

ＣＰＵ２０１は、カメラ１０５により撮像を開始させ、カメラ１０５から撮像画像を取得する（Ｓ３０２）。このとき、カメラ１０５の撮像タイミングと光源１０２の移動は非同期でもよいし、モータ１０３Ｂからの回転位相をエンコーダ等で取得しながら、撮像タイミングを光源１０２の移動とを同期させてもよい。また、カメラ１０５による撮像タイミングに合わせて光源１０２の移動を停止させてもよいし、光源１０２を連続的に移動させながら、カメラ１０５にワークＷを撮像させてもよい。このように、ステップＳ３０２では、ＣＰＵ２０１は、ワークＷに光を照射した状態でカメラ１０５にワークＷを撮像させる。

次に、ＣＰＵ２０１は、撮像された画像に対し、予め設定された輝度閾値を用いて輝度値に対する２値化処理を行い、この２値化処理にて取得した２値化画像に対して欠陥候補を抽出する（Ｓ３０３：欠陥候補抽出工程，欠陥候補抽出処理）。ここで、輝度閾値は、記憶部であるＨＤＤ２０４等に予め設定（記憶）されている。

ＣＰＵ２０１は、欠陥候補が明画素及び暗画素のうちいずれか一方、第１実施形態では明画素となるように２値化処理を行い、生成された２値化画像の明画素領域についてラベリング処理を行い、ラベル付けされた各領域を欠陥候補とする。２値化処理で用いる輝度閾値は、欠陥候補が十分に抽出できる程度の輝度値に設定する。

ここでＣＰＵ２０１が精度よく欠陥候補を算出するために、ＦＦＴや平滑化差分等の処理を行った後、２値化処理、ラベリング処理を行うことで、画像に対して欠陥と同程度の空間周波数のみの欠陥候補を抽出することができる。

次に、ＣＰＵ２０１は、２値化した画像における欠陥候補の特徴点の座標値を算出する（Ｓ３０４：特徴点算出工程、特徴点算出処理）。第１実施形態では、ＣＰＵ２０１は、画像に含まれる欠陥候補に対して重心位置（重心点の座標値）を求め、重心位置を特徴点の座標値とする。特徴点の座標値は、カメラ１０５の固体撮像素子１０５Ａの座標系（カメラ座標系、画像座標系）で求められる。即ち、特徴点の座標値は、画素の座標値（Ｘ，Ｙ）で求められる（Ｘ，Ｙは整数）。特徴点を重心位置とすることで、光源１０２の移動により、光源１０２の写り込みの大きさや形が変化する場合でも、欠陥と光源１０２の写り込みとの存在領域が分離しやすくなる。また、欠陥候補の輪郭や欠陥候補のエッジ等を特徴点としてもよいし、１つの欠陥候補に対して複数の特徴点を求めてもよい。

次に、ＣＰＵ２０１は、検査に必要な数（所定数）の画像を取得したか否かを判断する（Ｓ３０５）。

ＣＰＵ２０１は、取得した画像が所定数に達していなければ（Ｓ３０５：Ｎｏ）、ステップＳ３０２の処理に戻り、取得した画像が所定数に達したときには（Ｓ３０５：Ｙｅｓ）、次の処理に移行する。よって、ステップＳ３０２〜Ｓ３０４を、光源１０２がワーク（レンズ）Ｗの光軸を中心に１回転（１走査）するまで複数回繰り返す。

即ち、ＣＰＵ２０１は、ステップＳ３０２では、ワークＷの被検査面ＷＡが写った複数の画像を取得する。また、ＣＰＵ２０１は、ステップＳ３０３では、複数の画像それぞれについて欠陥候補を抽出する。また、ＣＰＵ２０１は、ステップＳ３０４では、各画像における欠陥候補の特徴点の座標値を算出する。

なお、画像を取得する度に、取得した１つの画像に対して、欠陥候補抽出処理と特徴点算出処理を行う場合について説明したが、複数の画像を取得してから各画像について欠陥候補抽出処理と特徴点算出処理を行うようにしてもよい。

次に、ＣＰＵ２０１は、複数の画像間で同じ座標値となる特徴点の出現頻度を算出する（Ｓ３０６：頻度算出工程，頻度算出処理）。具体的に説明すると、ＣＰＵ２０１は、画像を複数のセルに区画した際のセル毎の特徴点の出現頻度を示す頻度マップを求める。つまり、ＣＰＵ２０１は、画像の各画素に対応した二次元マップを作成し、全ての画像における特徴点の出現頻度を二次元マップ上の特徴点の座標値として入力することで頻度マップを生成する。ここで、出現頻度は、複数の画像それぞれについて求めた欠陥候補の特徴点が、同一のセルに出現する回数である。

画像の画素と頻度マップのセルとの対応関係は、例えば、画像の１画素と頻度マップの１セルとを対応させてもよいし、画像の複数の画素と頻度マップの１セルとを対応させてもよい。例えば、画像での４画素が頻度マップでの１セルとなるように、画像上での近接した複数画素の特徴点の出現頻度を頻度マップ上の１セルにまとめてもよい。よって、画像の複数の画素と頻度マップの１セルとを対応付けている場合は、これら複数の画素に位置する特徴点は、同一の座標値とみなして１セルについて頻度をカウントする。

ここで、第１実施形態では、ＣＰＵ２０１は、ステップＳ３０６において、画像中、予め設定された被検査領域内（ワークＷの被検査面ＷＡが写った領域内）に含まれる特徴点について出現頻度を算出する。被検査領域のデータは、記憶部であるＨＤＤ２０４等に予め設定（記憶）されている。これにより、各画像において被検査面ＷＡが写った領域以外の領域は検査対象から除外されるので、ＣＰＵ２０１の演算負荷が軽減する。

次に、ＣＰＵ２０１は、頻度マップ上の出現頻度が１以上のセルに対して隣接したセルを同一ラベルとするラベリング処理を行い、出現頻度が１でラベル間の距離が予め設定された所定距離以内の異なるラベルを同一ラベルとみなす連結処理を行う（Ｓ３０７）。この連結処理は、連続する複数のセルからなるセル群を抽出するために行う。ここで連続する複数のセルからなるセル群は連結処理されたラベルのことを言い、連結処理された同一ラベル内のセルは隣接してなくてもよい。連結処理において必要となるラベル間の距離は頻度マップ上で光源の特徴点が動く距離より大きく設定することで、光源の特徴点を連結することができる。また、連結処理おけるラベルの連結を行う連結ラベル探索領域として、任意のラベル中心から等距離の円領域内に存在するラベルを連結対象としてもよいし、ラベル中心から楕円領域内に存在するラベルを連結対象としてもよい。光源の写り込みによる特徴点の軌跡に適した探索領域を選ぶことで、精度よく光源の写り込みを分離することができる。また、連結処理として膨張処理等を行いセルを連結させてから、ラベリング処理を行う等、連続する複数のセルからなるセル群を抽出する方法は特に問わない。

次に、ＣＰＵ２０１は、頻度が１かつラベルの面積が大きいセルを照明の写り込みの存在領域とし、それ以外を欠陥の存在領域とする。ＣＰＵ２０１は、欠陥の存在領域が存在する場合はＮＧ、欠陥の存在領域が存在しない場合はＯＫと判定する（ステップＳ３０８）。

特定の照明条件でしか画像に写らない欠陥は、頻度マップ上でラベルの面積が小さく、かつ出現頻度も少ない点として出現するが、光源の写り込み以外を欠陥領域とすることで見逃すことなく検出することができる。また、光源の写り込みを分離する処理で光源の写り込み領域を特定するための頻度及び面積はユーザが最適な値を選ぶ必要がある。

以下、ステップＳ３０７，Ｓ３０８の処理動作について詳述する。ＣＰＵ２０１は、ステップＳ３０８において、予め設定された頻度閾値（例えば「１」）よりも高い出現頻度の特徴点に対応する欠陥候補は欠陥と判定する。第１実施形態では、ＣＰＵ２０１は、ステップＳ３０６にて頻度マップを作成しているので、ステップＳ３０８において、頻度マップを参照して判定する。ここで、頻度閾値は、記憶部であるＨＤＤ２０４等に予め設定（記憶）されている。

更に、ＣＰＵ２０１は、頻度マップにおいて頻度閾値以下の出現頻度の特徴点に対応するセルについて、連続する複数のセルからなるセル群を抽出する。つまり、ステップＳ３０７の連結処理を行っている。そして、ＣＰＵ２０１は、連結処理を行ったセル群のうち、セル数が所定数（例えば「３」）よりも少ないセル群に属するセルに含まれる特徴点に対応する欠陥候補は欠陥であると判定する。セル数が所定数以上のセル群に属するセルに含まれる特徴点に対応する欠陥候補は欠陥ではない（つまり、光源１０２の写り込み）と判定する。以上のステップＳ３０７，Ｓ３０８が、ＣＰＵ２０１が行う判定処理（判定工程）である。以上の検査方法を用いることにより、ワークＷの検査することが可能である。

ここで、頻度マップについて説明する。図４は、本発明の第１実施形態に係る検査方法において作成する頻度マップを説明するための概念図である。図４（ａ）は、本発明の第１実施形態に係る検査方法において得られる１つ目の画像を示す概念図であり、図４（ｂ）は、本発明の第１実施形態に係る検査方法において得られる２つ目の画像を示す概念図である。

ワークＷ（カメラ１０５）に対して光源１０２が移動しているため、光源１０２の写り込みは、図４（ａ）及び図４（ｂ）に示すように、画像Ｉ１における欠陥候補２３から画像Ｉ２における欠陥候補２５と変化する。一方、実際の欠陥を示す欠陥候補２１は、画像Ｉ１，Ｉ２間で大きく変化しない。

欠陥候補２１，２３，２５それぞれの重心点を特徴点とすると、光源１０２の写り込みに対応する欠陥候補２３，２５の特徴点は、点２４から点２６へと移動する。一方、欠陥に対応する欠陥候補２１の特徴点は、点２２のままである。

図４（ｃ）は、本発明の第１実施形態に係る検査方法において得られる作成途中の頻度マップを示す概念図である。図４（ａ）と図４（ｂ）の光源１０２の写り込みの特徴点２４，２６は、位置が異なるため、出現頻度が「１」の２つのセルができ、図４（ｃ）の頻度マップ上では出現頻度の低い連続した領域（セル群）２８として表される。図４（ａ）と図４（ｂ）の欠陥候補２１の特徴点２２は、位置が変化しないため、出現頻度が「２」のセルが１つでき、図４（ｃ）に示す頻度マップ上では頻度の高い領域（セル）２７として表される。

図４（ｄ）は、本発明の第１実施形態に係る検査方法において得られる作成完了した頻度マップを示す概念図である。

欠陥は、複数の画像（検査画像）でほぼ同じ位置に出現するので、全ての画像における出現頻度の高い領域（セル）２９として表される。即ち、セル２９における出現頻度は、「２」以上であり、セル２９に対応する特徴点に対応する欠陥候補は、欠陥であると判定される。

また、光源１０２の写り込みは、第１実施形態ではレンズと同心円の軌跡上を動作するため、出現頻度の低い出現頻度が「１」以下、つまり「１」の複数のセルが連続した領域（セル群）３０として表される。そして、セル群３０を構成するセル数が所定数「３」以上であるので、セル群３０に属するセルに含まれる特徴点に対応する欠陥候補（図４（ａ）及び図４（ｂ）では欠陥候補２３，２５）は欠陥ではない、即ち光源の写り込みと判定する。

なお、図４（ｄ）には図示されていないが、出現頻度が頻度閾値以下であっても、セル数が所定数よりも少ないセル群に属するセルに含まれる特徴点に対応する欠陥候補は欠陥であると判定する。

以上の頻度マップ上の光源１０２の写り込みに対応する欠陥候補の特徴点の分布の形状は、光源１０２の動かし方によって決まる。よって、光源１０２の写り込みに対応する欠陥候補の特徴点の分布の間隔及び出現頻度は、カメラ１０５の撮像間隔に対する光源１０２の移動速度によって決まる。したがって、光源１０２の写り込みに対応する欠陥候補の特徴点の分布の間隔が狭い方が分布の特定に好ましい。

以上、第１実施形態によれば、光源１０２をワークＷに対して相対的に動かしながら複数の画像の撮像を行うことで、欠陥は撮像画像上で移動せず、光源１０２の写り込みは撮像画像上で移動する。第１実施形態では、ＣＰＵ２０１は、欠陥候補の特徴点の座標値を算出し、座標値毎に特徴点の出現頻度を算出して、出現頻度が頻度閾値よりも高い場合、欠陥と判定している。したがって、光源１０２の写り込み等の欠陥候補の形状が、各画像間で変化したとしても、欠陥と光源１０２の写り込みとを分離して欠陥を精度よく検出することができる。

また、欠陥であっても、光源１０２の位置によっては画像に写らないことがあり、頻度閾値以下となることがある。第１実施形態では、ＣＰＵ２０１は、頻度マップにおいて頻度閾値以下の出現頻度の特徴点に対応するセルからなるセル群のうち、セル数が所定数よりも少ないセル群に属するセルに含まれる特徴点に対応する欠陥候補は欠陥であると判定する。また、セル数が所定数以上のセル群に属するセルに含まれる特徴点に対応する欠陥候補は欠陥ではない（つまり光源１０２の写り込み）と判定する。

つまり、欠陥候補の特徴点の分布によって光源１０２の写り込みを特定している（欠陥から除外している）ため、特徴点の出現頻度が頻度閾値以下の場合、光源１０２の写り込みの形状が変化しても、欠陥と光源の写り込みとを分離することができる。そして、出現頻度の低い欠陥が存在する場合であっても、頻度マップ上の特徴点の出現頻度と分布を用いることで、欠陥を見逃すことなく検出することができる。したがって、欠陥と光源１０２の写り込みとを分離して欠陥を精度よく検出することができる。

［第２実施形態］
次に、本発明の第２実施形態に係る検査方法について説明する。図５は、本発明の第２実施形態に係る検査方法を示すフローチャートである。なお、第２実施形態の検査装置の各構成は、第１実施形態の検査装置の各構成と同様であるため、説明を省略する。

第２実施形態では、図５に示すように、図３のフローチャートにおいて、ステップＳ５０５，Ｓ５０６，Ｓ５１１を追加したものである。なお、図５において、ステップＳ５０１〜Ｓ５０４は、図３のステップＳ３０１〜Ｓ３０４と同様であり、ステップＳ５０７〜Ｓ５１０は、図３のステップＳ３０５〜Ｓ３０８と同様であるため、説明を省略する。

第２実施形態では、ＣＰＵ２０１は、ステップＳ５０５において、ステップＳ５０３にて抽出した各欠陥候補について、欠陥候補の特徴量を算出する（特徴量算出工程，特徴量算出処理）。具体的には、ＣＰＵ２０１は、欠陥候補毎に欠陥候補の画素数をカウントした欠陥候補の面積と欠陥候補が出現した画像番号を特徴量とする。なお、特徴量は、欠陥候補の面積（つまり、画素数）に限定するものではなく、例えば、欠陥候補の縦横の長さ、欠陥候補の座標上の点群における輝度平均値、輝度最大値、輝度最小値などを用いてもよい。

次に、ＣＰＵ２０１は、ステップＳ５０６において、特徴点と特徴量とを関連付ける。関連付ける方法として、例えば特徴点の座標値（重心位置）、特徴量（面積）、画像番号をメンバとする構造体配列を用い、構造体配列の各要素に各欠陥候補の特徴点と特徴量を代入することで関連付けることができる。

ＣＰＵ２０１は、ステップＳ５１０において、第１実施形態で説明したとおり、頻度マップ上の特徴点の頻度とラベルの面積より照明の写り込み存在領域と欠陥存在領域を分離する。

そして、ＣＰＵ２０１は、ステップＳ５１１において、ステップＳ５１０にて欠陥であると判定した欠陥候補について、欠陥候補の特徴量が予め設定された特徴量閾値を超えるか否かを判定する（特徴量判定工程，特徴量判定処理）。特徴量閾値は、記憶部であるＨＤＤ２０４等に予め設定（記憶）されている。

つまり、ＣＰＵ２０１は、光源の写り込みを分離する処理で得た欠陥存在領域に含まれる特徴点に対応した欠陥候補の特徴量（面積）を、予め設定された特徴量閾値（面積閾値）と比較する。そして、面積閾値を超えた欠陥候補の画像番号より欠陥が写っている画像番号を特定し、欠陥が存在する場合に不良品、それ以外を良品とする。

換言すれば、ＣＰＵ２０１は、欠陥と判定した欠陥候補の特徴量が特徴量閾値を超える場合には、その欠陥は許容値を超える欠陥であるので、検査対象のワークＷを不良品と判別する。また、ＣＰＵ２０１は、欠陥と判定した欠陥候補の特徴量が特徴量閾値以下の場合には、その欠陥は許容値以下の欠陥であるので、検査対象のワークＷを良品と判別する（良品不良品判別処理）。

以上、欠陥を有すると判定されたワークＷであっても、その欠陥が許容値以下であれば（つまり、特徴量が特徴量閾値以下であれば）、良品と判定することができ、作業者が画像の確認やワークを目視する等の作業量を削減することができる。

なお、ステップＳ５０５の特徴量算出処理は、ステップＳ５１０とステップＳ５１１との間に行ってもよい。この場合、ＣＰＵ２０１は、欠陥ではないと判定された欠陥候補（写り込みの欠陥候補）については特徴量を算出する必要がないので、少なくともステップＳ５１０にて欠陥と判定された欠陥候補の特徴量を算出するようにすればよい。

また、良品不良品判別処理を行うタイミングは、ステップＳ５０８の直前に行っても同様の効果を得ることができ、その場合は全欠陥候補に対して良品不良品判別処理を行い、欠陥と判別されたものに対して、頻度マップを生成する。

また、比較に用いる特徴量は２つ以上でもよく、閾値より大きなものを欠陥としてもよいし、小さいものを欠陥としてもよい。さらに、２つ以上の閾値によって定義された範囲の値をとるものを欠陥としてもよい。例えば、２つの閾値の間の値をもつ欠陥候補を欠陥とすることで、より精度よく欠陥を検出することができる。欠陥の特徴に最適な特徴量と閾値を選ぶことが好ましい。例えば、画像上で欠陥候補の横の長さが２０画素、縦の長さが２画素程度のスジ状欠陥を対象とする場合は、特徴量として欠陥候補の横の長さと縦の長さを用いる。さらに閾値として縦の長さが１０画素以上、縦の長さが５画素以下と設定することでスジ状欠陥のみを精度よく検出することができる。

また、同一の欠陥存在領域内に欠陥候補の特徴点が複数存在する場合は、同一の欠陥とみなし、最も大きな特徴量をその欠陥の代表的な特徴量とすることで、同一の欠陥を重複せず精度よく欠陥を検出することができる。代表的な特徴量は欠陥の特徴により、最小の特徴量でも、特徴量の平均値でもよい。以上の検査方法を用いることにより、ワークＷを検査することが可能である。

なお、本発明は、以上説明した実施形態に限定されるものではなく、本発明の技術的思想内で多くの変形が可能である。また、本発明の実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本発明の実施形態に記載されたものに限定されない。

本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。

また、上記実施形態では、頻度マップを生成する場合について説明したが、頻度マップを生成せずに、単に特徴点の座標値と出現頻度とを対応付けて欠陥判定を行ってもよい。

１００…検査装置、１０２…光源、１０５…カメラ（撮像装置）、２００…画像処理装置、２０１…ＣＰＵ（処理部）

Claims (15)

1. 処理部が、ワークに対する光源による相対的な光の照射位置を変更しながら前記光源にて前記ワークに光を照射した状態で撮像装置に前記ワークを撮像させて得られる複数の画像から前記ワークの欠陥を検出する検査方法であって、
   前記処理部が、前記複数の画像それぞれについて欠陥候補を抽出する欠陥候補抽出工程と、
   前記処理部が、前記各画像における前記欠陥候補の特徴点の座標値を算出する特徴点算出工程と、
   前記処理部が、前記複数の画像間で同じ座標値となる前記特徴点の出現頻度を算出する頻度算出工程と、
   前記処理部が、予め設定された頻度閾値よりも高い出現頻度の特徴点に対応する欠陥候補は欠陥と判定する判定工程と、を備えたことを特徴とする検査方法。
2. 前記頻度算出工程において、前記処理部が、前記画像を複数のセルに区画した際の前記セル毎の前記特徴点の出現頻度を示す頻度マップを求め、
   前記判定工程において、前記処理部が、前記頻度マップを参照して判定することを特徴とする請求項１に記載の検査方法。
3. 前記判定工程において、前記処理部が、前記頻度マップにおいて前記頻度閾値以下の出現頻度の特徴点に対応するセルについて、連続する複数のセルからなるセル群を抽出し、該セル群のうち、セル数が所定数よりも少ないセル群に属するセルに含まれる特徴点に対応する欠陥候補は欠陥であると判定することを特徴とする請求項２に記載の検査方法。
4. 前記処理部が、少なくとも前記判定工程にて欠陥と判定された欠陥候補の特徴量を算出する特徴量算出工程と、
   前記処理部が、前記判定工程にて欠陥であると判定した欠陥候補について、前記特徴量が予め設定された特徴量閾値を超えるか否かを判定する特徴量判定工程と、を更に備えたことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の検査方法。
5. 前記頻度算出工程において、前記処理部が、前記画像中、予め設定された被検査領域内に含まれる前記特徴点について前記出現頻度を算出することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の検査方法。
6. 前記画像は、前記撮像装置により撮像された撮像画像に対して２値化処理を施した２値化画像であることを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の検査方法。
7. ワークに光を照射する光源と、
   前記ワークを撮像する撮像装置と、
   前記ワークに対する前記光源による相対的な光の照射位置を変更しながら前記光源にて前記ワークに光を照射した状態で前記撮像装置に前記ワークを撮像させて得られる複数の画像から前記ワークの欠陥を検出する処理部と、を備え、
   前記処理部は、
   前記複数の画像それぞれについて欠陥候補を抽出する欠陥候補抽出処理と、
   前記各画像における前記欠陥候補の特徴点の座標値を算出する特徴点算出処理と、
   前記複数の画像間で同じ座標値となる前記特徴点の出現頻度を算出する頻度算出処理と、
   予め設定された頻度閾値よりも高い出現頻度の特徴点に対応する欠陥候補は欠陥と判定する判定処理と、を備えたことを特徴とする検査装置。
8. 前記処理部は、前記頻度算出処理において、前記画像を複数のセルに区画した際の前記セル毎の前記特徴点の出現頻度を示す頻度マップを求め、前記判定処理において、前記頻度マップを参照して判定することを特徴とする請求項７に記載の検査装置。
9. 前記処理部は、前記判定処理において、前記頻度マップにおいて前記頻度閾値以下の出現頻度の特徴点に対応するセルについて、連続する複数のセルからなるセル群を抽出し、該セル群のうち、セル数が所定数よりも少ないセル群に属するセルに含まれる特徴点に対応する欠陥候補は欠陥であると判定することを特徴とする請求項８に記載の検査装置。
10. 前記処理部は、
    少なくとも前記判定処理にて欠陥と判定された欠陥候補の特徴量を算出する特徴量算出処理と、
    前記判定処理にて欠陥であると判定した欠陥候補について、前記特徴量が予め設定された特徴量閾値を超えるか否かを判定する特徴量判定処理と、を更に備えたことを特徴とする請求項７乃至９のいずれか１項に記載の検査装置。
11. 前記処理部は、前記頻度算出処理において、前記画像中、予め設定された被検査領域内に含まれる前記特徴点について前記出現頻度を算出することを特徴とする請求項７乃至１０のいずれか１項に記載の検査装置。
12. 前記画像は、前記撮像装置により撮像された撮像画像に対して２値化処理を施した２値化画像であることを特徴とする請求項７乃至１１のいずれか１項に記載の検査装置。
13. ワークに対する光源による相対的な光の照射位置を変更しながら前記光源にて前記ワークに光を照射した状態で撮像装置に前記ワークを撮像させて得られる複数の画像から前記ワークの欠陥を検出する処理部を有する画像処理装置であって、
    前記処理部は、
    前記複数の画像それぞれについて欠陥候補を抽出する欠陥候補抽出処理と、
    前記各画像における前記欠陥候補の特徴点の座標値を算出する特徴点算出処理と、
    前記複数の画像間で同じ座標値となる前記特徴点の出現頻度を算出する頻度算出処理と、
    予め設定された頻度閾値よりも高い出現頻度の特徴点に対応する欠陥候補は欠陥と判定する判定処理と、を実行することを特徴とする画像処理装置。
14. コンピュータに、請求項１乃至６のいずれか１項に記載の検査方法の各工程を実行させるためのプログラム。
15. 請求項１４に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

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