JP2019105610A - 歪み画像検査装置および歪み画像検査方法 - Google Patents

Abstract

【課題】物品の図柄が少なくとも一部歪む歪み画像を検査する場合でも、欠点を正確に検出できる歪み画像検査装置および歪み画像検査方法を提供する。【解決手段】ラベル検査装置１１（歪み画像検査装置）は、良品である容器の周方向に位置の異なる部分画像からなる良品画像を、容器の周方向の位置と対応付けて全周分に相当する複数記憶する記憶部５２と、検査対象の容器（物品）を撮影した部分画像である検査画像を取得する画像取得処理部６２と、容器の周方向における検査画像の位置を特定する位置特定部６３とを備える。また、ラベル検査装置１１は、位置特定部６３が特定した位置に対応する良品画像と検査画像とのうち少なくとも一方に、両画像の歪み度合を近づける変形処理を施す変形処理部６６と、変形処理後における検査画像と良品画像との比較結果に基づきラベルの欠点を検出する検出部６７とを備える。【選択図】図３

Description

本発明は、物品を撮影した画像を用いて行う物品の検査において、物品の形状等に応じてラベル等の図柄の少なくとも一部が歪んだ歪み画像（例えばラベル画像）を対象に検査する歪み画像検査装置および歪み画像検査方法に関する。

従来、容器等の物品の外面に付されたラベル等の検査対象を検査する容器検査装置が知られている。例えば、特許文献１に記載された容器検査装置は、容器の良品の検査対象表示を含む外面全周を示す全周画像を記憶する記憶部と、容器の外面の全周区間のうちの一部区間を撮像して、検査対象表示の少なくとも一部が写り込んだ容器の部分画像を生成する撮像部とを備える。また、容器検査装置は、部分画像に写り込んだ検査対象表示の写り込み部分の検査対象表示における位置を、全周画像を用いて特定する位置特定部と、特定された写り込み部分の位置に応じた外観検査を、全周画像と部分画像とを比較することにより行う容器検査部と、を備える。

また、特許文献２には、容器を撮像して検査対象のラベルの少なくとも一部を含む部分画像を生成する撮像部と、部分画像に写り込んだ検査対象ラベルの写り込み画像を、良品ラベル画像（全周画像）と部分画像とを比較することによって特定する画像特定部とを備える容器検査装置が開示されている。この容器検査装置は、写り込み画像を複数の特定色の検査画像に変換する画像変換部と、検査画像における複数の特定色のうちの少なくとも一つの特定色の画像領域を用いて、検査対象ラベルの良否判定を行う容器検査部とを備える。

特開２０１６−１７８１０号公報 特開２０１６−１７８１１号公報

ところで、特許文献１、２に記載された容器検査装置では、容器の形状等に応じて図柄が少なくとも一部歪む歪み画像を対象に検査する場合、良品画像と検査画像とを比較する処理の際に、図柄の歪みの差異を欠点として誤検出する虞があった。なお、この種の課題は容器に限らず、容器以外の他の物品であっても、歪み画像を対象とする検査において共通する。

本発明の目的は、物品の図柄が少なくとも一部歪む歪み画像を検査する場合でも、欠点を正確に検出できる歪み画像検査装置および歪み画像検査方法を提供することにある。

以下、上記課題を解決するための手段およびその作用効果について記載する。
上記課題を解決する歪み画像検査装置は、物品の図柄が少なくとも一部歪む撮影画像である歪み画像を検査して前記物品の欠点を検出する歪み画像検査装置であって、良品である物品の周方向に位置の異なる部分画像である良品画像を当該物品の周方向の位置と対応付けて全周分に相当する複数記憶する記憶部と、検査対象の物品を撮影した部分画像である検査画像を取得する画像取得部と、前記検査画像を基に前記物品の周方向における当該検査画像の位置を特定する位置特定部と、前記位置特定部が特定した前記位置に対応する前記良品画像と前記検査画像とのうち少なくとも一方に、当該良品画像と当該検査画像との歪み度合を近づける変形処理を施す変形処理部と、前記変形処理後における前記検査画像と前記良品画像との比較結果に基づいて、前記物品の欠点を検出する検出部とを備えている。

この構成によれば、物品を撮影した部分画像である検査画像を基に物品の周方向の位置を特定し、その位置に対応する良品画像と検査画像との歪み度合が変形処理により近づけられる。このため、検査画像と良品画像との比較結果に基づき欠点を検出する際に、両画像の歪みの差異を欠点とする誤検出を低減できる。よって、物品の図柄の少なくとも一部が歪む歪み画像を検査する場合でも、欠点を正確に検出できる。

上記歪み画像検査装置では、前記変形処理部は、前記検査画像と前記良品画像とのマッチング処理で前記歪み度合が合うまで前記変形処理を繰り返すことが好ましい。
この構成によれば、検査画像と良品画像のうち一方に、歪み度合を近づけるために施される変形処理は、検査画像と良品画像とのマッチング処理で歪み度合が合うまで繰り返し行われる。この結果、検査画像と良品画像との歪み度合が適切に合わせられる。よって、検査画像と良品画像との歪みの差異に起因する欠点の誤検出を効果的に低減できる。なお、歪み度合が合うとは、歪み度合が、合ったとみなしうる所定の閾値以上に近づくことを含む。

上記歪み画像検査装置では、前記変形処理部は、前記検査画像と前記良品画像のうち前記変形処理の対象である少なくとも一方を分割した複数の分割画像ごとに前記変形処理を行うことが好ましい。

この構成によれば、検査画像と良品画像のうち変形処理の対象である少なくとも一方を分割した分割画像ごとに変形処理によって歪み度合が近づけられる。よって、変形処理前の検査画像と良品画像との歪み度合が画像内の位置によって異なっても、両画像の歪みの差異に起因する欠点の誤検出を一層効果的に低減できる。

上記歪み画像検査装置では、前記記憶部には、前記物品の周方向に位置の異なる部分画像の特徴が抽出されたモデルが周方向の位置と対応付けられて記憶され、前記位置特定部は、前記検査画像に対して複数の前記モデルを基にマッチング処理して前記検査画像の位置を特定することが好ましい。

この構成によれば、検査画像に対するモデルのマッチング処理により物品の周方向における検査画像の位置を比較的簡単な処理で高速に特定できる。よって、歪み画像の検査を比較的高速に行うことができる。

上記歪み画像検査装置では、前記物品の周方向に位置の異なる複数の前記良品画像を当該物品の周方向の位置と対応付けて全周分に相当する複数生成する良品画像生成部を更に備え、前記良品画像生成部は、良品の物品を任意の向きで撮影した撮影画像を取得し、前記撮影画像に対して複数の前記モデルを基にマッチング処理して前記物品の周方向における前記撮影画像の位置を特定し、前記撮影画像から正面の所定領域を前記良品画像として取得するとともに当該良品画像を前記特定した位置と対応付けて前記記憶部に記憶し、当該処理を全周分に相当する複数の前記良品画像が蓄積されるまで繰り返すことが好ましい。

この構成によれば、良品画像生成部が全周分に相当する複数の良品画像を生成し、それらを物品の周方向の位置と対応付けて記憶部に記憶するので、作業者が手作業で全周分に相当する複数の良品画像を生成しそれらを位置と対応付ける手間を省くことができる。

上記歪み画像検査装置では、前記物品は、軸線方向の位置に応じて太さの異なる形状を有し、前記物品の外面に付されたラベルの前記図柄が当該物品の形状に応じて少なくとも一部歪む歪み画像である前記検査画像を検査して、前記ラベルの欠点を検出することが好ましい。

この構成によれば、物品の外面に付されたラベルの図柄が物品の形状に応じて歪んでも、ラベルの欠点を正確に検出できる。
上記課題を解決する歪み画像検査方法は、物品の図柄が少なくとも一部歪む撮影画像である歪み画像を検査して前記物品の欠点を検出する歪み画像検査方法であって、良品である物品の周方向に位置の異なる部分画像である良品画像を当該物品の周方向の位置と対応付けて全周分に相当する複数記憶し、検査対象の物品を撮影した部分画像である検査画像を取得する画像取得ステップと、前記検査画像を基に前記物品の周方向における当該検査画像の位置を特定する位置特定ステップと、前記位置特定ステップで特定した前記位置に対応する前記良品画像と前記検査画像とのうち少なくとも一方に、当該良品画像と当該検査画像との歪み度合を近づける変形処理を施す変形処理ステップと、前記変形処理後における前記検査画像と前記良品画像との比較結果に基づいて、前記物品の欠点を検出する検出ステップとを備える。この方法によれば、上記歪み画像検査装置と同様の作用効果を得ることができる。

本発明によれば、物品の図柄が少なくとも一部歪む歪み画像を検査する場合でも、欠点を正確に検出できる。

一実施形態におけるラベル検査装置を示す模式平面図。 ラベルが付された容器を示す正面図。 ラベル検査装置の電気的構成および機能的構成を示すブロック図。 オムニ・マッチングを説明する模式図。 モデルが登録されたラベルの全周をパノラマ展開した図。 検査用の良品画像データを示す模式図。 位置調整および変形処理に用いる特徴データを示す模式図。 ラベル検査処理ルーチンを示すフローチャート。 検査対象のラベルが付された容器の撮影画像を示す模式図。 変形処理を説明する模式図。 比較処理を説明する模式図。 容器の正面角度を検出する際に行われる演算処理を説明する模式図。

以下、歪み画像検査装置の一実施形態としてのラベル検査装置について、図面を参照して説明する。
図１に示すラベル検査装置１１は、搬送部の一例としての搬送装置１２を構成するコンベヤ１３に載せて搬送される図２に示す容器２０を撮影し、その撮影画像を基に容器２０の外周面２１に付されたラベル２２を検査対象としてラベル２２の欠点の有無を検査する。検査内容は、ラベル２２の破れ、異物の付着、汚れ、ラベル収縮不良などの欠点（不良箇所）が挙げられる。また、本例のラベル検査装置１１は、容器２０に対するラベル２２の高さ方向の位置ずれ（高さずれ）も検査する。

図１に示す搬送装置１２は、コンベヤ１３の上流側に設置された図示しないシュリンクラベラーによって容器２０の外周面２１にラベル２２（シュリンクラベル）が付された容器２０を搬送する。ラベル２２は、図示しない加熱トンネルを通過して加熱されることにより熱収縮して容器２０の外面に密着する状態で付されている。搬送装置１２は、コンベヤ１３の上流側かつシュリンクラベラーよりも下流側の位置に公知のタイミングスクリューを備え、容器２０はタイミングスクリューによって搬送方向Ｘに所定の間隔が開けられた状態でコンベヤ１３へ搬入される。コンベヤ１３は、搬送装置１２の動力源である電動モータの動力により駆動され、複数の容器２０を所定の間隔を開けた状態で所定の搬送速度で搬送する。コンベヤ１３に載置された容器２０は任意の向きで搬送されてくる。なお、コンベヤ１３上の容器２０の転倒が心配される場合は、コンベヤ１３に容器２０の底面２４（図２参照）を吸引する不図示の吸引孔を設け、吸引装置により吸引孔に負圧を及ぼすことで容器２０をコンベヤ１３に吸着させることが好ましい。

図１に示すように、ラベル検査装置１１は、容器２０を撮影する撮影装置３０と、撮影装置３０が容器２０を撮影した撮影画像を用いてラベル２２を検査する検査処理を行うコントローラ４０とを備える。コントローラ４０は、搬送装置１２および撮影装置３０の制御も行う。

図１に示すように、撮影装置３０は、コンベヤ１３の搬送経路上の途中に位置する所定の被撮影位置にある容器２０を、複数方向（図１に示す例では４方向）から撮影する複数（例えば４つ）のカメラ３１と、撮影対象である容器２０を照明する照明機器３２とを備える。図１に示す４つのカメラ３１は、同図における平面視において被撮影位置にある容器２０の周方向に約９０度ずつずれた４つの位置に配置されている。各カメラ３１の高さ位置は、コンベヤ１３上を搬送される容器２０のラベル２２の高さに合わせられている。カメラ３１は、レンズ等の光学系と２次元イメージセンサー等の撮像素子（ＣＣＤ撮像素子又はＣＭＯＳ撮像素子等）とを備える。

図１に示す照明機器３２は、容器２０を照明した光の正反射光がカメラ３１に直接進入しない位置に配置されている。照明機器３２は、例えば、容器２０に対して斜め上方位置または斜め下方位置から容器２０を照明する。照明機器３２は、例えば白色光源であるが、ラベル２２を検査可能であれば白色以外の他の色の光源を用いてもよい。

図１に示す容器センサ３３は、コンベヤ１３上の容器２０が被撮影位置に到達する直前又は到達したときに容器２０を検知する。コントローラ４０は、容器センサ３３が容器２０を検知したタイミングで４つのカメラ３１に撮影動作を指令する。この指令に基づいて４つのカメラ３１は、容器２０を４方向からほぼ同時に撮影する。このため、４つのカメラ３１により容器２０の側面全周のラベル２２の画像が撮影される。

各カメラ３１は、容器２０の外周面２１のラベル２２を撮影した撮影画像の画像データ（画像信号）を逐次出力する。各カメラ３１から出力された画像データは、コントローラ４０に入力される。なお、容器２０の全周を撮影可能な構成であれば、カメラ３１の数は、４つ以外の複数（例えば３つ又は５つ）でもよいし、１つでもよい。例えばカメラ３１に対して容器２０を１回転以上回転（自転）させる構成としたり、容器２０に対してカメラ３１を回転（公転）させる構成としたりすれば、１つのカメラ３１でも容器２０の全周を撮影可能である。また、図１において、コンベヤ１３の搬送経路を挟んだ両側に配置された２つずつのカメラ３１を搬送方向Ｘに位置をずらして配置し、２つずつのカメラ３１が、異なるタイミングで容器２０を撮影する構成でもよい。

図２に示す容器２０は、一例として略円筒形状のプラスチック容器からなり、その外周面２１にラベル２２（シュリンクラベル）が付されている。容器２０は、底面側ほど外径が大きくなる台錘形状を有している。ラベル２２は、容器２０の高さＨ１に対して、その底面２４から所定の高さＨ２までの範囲に付されている。ラベル２２には、その全周に亘り図柄２３が描かれている。図柄２３には、製造会社・商品名あるいはロゴマーク等の図柄部２３Ａや、商品原料・保存法・製造工場等の品質詳細等の文字列が枠で囲まれた図柄部２３Ｂ、バーコードが枠で囲まれた図柄部２３Ｃ、イラストやデザイン（図案）等の図柄部２３Ｄ等が含まれる。なお、図２に示すように、容器２０はその天面２５から若干下側の位置に少し外周径が小さく括れたネック部２６を有している。

ラベル２２は、図示しない加熱トンネルで熱収縮する前においては長方形のフィルムの両端を熱圧着してなる円筒形状を有し、熱収縮後においては容器２０の外周面２１の形状に応じて熱収縮率が位置によって違うため、収縮前のラベル２２の原画（版下）（図５参照）に対して図柄２３の歪みを含む。また、容器２０の外周面２１がその軸線に対して平行ではなく斜めに傾いている部分では、その傾き方向がカメラ３１の撮影方向に対して直角とならないため、ラベル２２のこの部分の撮影画像は図柄２３の歪みを含む。このように、容器２０の外径が変化している外面の部分にラベル２２がある場合、ラベル２２のその部分を撮影した画像は、図柄２３が歪んだ歪み画像となる。本実施形態では、撮影画像が、ラベル２２の図柄２３が歪む歪み画像であっても、ラベル２２を比較的高い精度で検査することを可能にしている。

次に、図３を参照してラベル検査装置１１の電気的構成および機能的構成について説明する。図３に示すように、ラベル検査装置１１のコントローラ４０は、回路基板に実装されたチップセット等により構成されるコンピュータ５０を内蔵する。また、コントローラ４０には、搬送装置１２、撮影装置３０を構成するカメラ３１および照明機器３２、容器センサ３３、入力装置４１および表示部４２が電気的に接続されている。コントローラ４０は、搬送装置１２の動力源である不図示の電動モータを駆動制御することによりコンベヤ１３を一定速度で駆動して容器２０を所定の搬送速度で搬送する。また、コントローラ４０は、入力装置４１から入力された指示信号に基づき、検査に必要な各種の設定やラベル検査装置１１の運転の開始／停止を制御する。また、コントローラ４０は、表示部４２に、カメラ３１が撮像した画像やラベル２２の外観検査結果等を必要に応じて表示させる。なお、入力装置４１および表示部４２は、制御盤に備えられてもよいし、コントローラ４０の一部又は全部をパーソナルコンピュータ（ＰＣ）により構成し、ＰＣに接続されたマウスおよびキーボードにより入力装置４１を構成し、モニタにより表示部４２を構成してもよい。

図３に示すように、コンピュータ５０は、ＣＰＵ５１（中央処理装置）および記憶部５２を内蔵する。記憶部５２は、ハードディスク、フラッシュメモリ又はＲＡＭの一部の記憶領域により構成される。記憶部５２には、ＣＰＵ５１が実行するための検査処理用のプログラムＰＲ、検査処理で用いられるモデルデータＭＤ、良品画像データＧＤおよび特徴画像データＦＤ等が記憶されている。プログラムＰＲは、カメラ３１が容器２０を撮影して取り込んだ画像データに基づき、ラベル２２の欠点の有無を検査する検査処理を行うためのものである。この検査処理には、撮影画像から容器２０の周方向の位置（角度）を検出し特定する位置特定処理、および特定した位置に対応する良品画像を用いてラベル２２の欠点の有無を検査する検査処理を含む。この検査処理は、ラベル２２の検査画像と良品画像との間で歪み度合を近づける変形処理、変形処理後に検査画像と良品画像とを比較して欠点を検出する検出処理とを含む。

また、モデルデータＭＤは、容器２０の外周面２１に描かれた図柄２３から特徴のある部分を作業者が画面上で選択し、その選択された部分の特徴が抽出された複数（ｎ個（但し、ｎは３以上の自然数））のモデルＭ（位置特定用の特徴画像）が、容器２０の周方向に異なる位置ごとに位置情報と対応付けて登録されたものである。本例では、ラベル２２が周方向にｎ分割された角度範囲（３６０度／ｎ）ごとにその角度範囲内のラベル２２の一部の領域（例えば矩形領域）の図柄が指定される。モデルＭは、ラベル２２の一部の図柄の特徴を抽出した特徴データからなる。特徴データは、形状又は明るさを特徴として抽出したものであり、一例として図柄の形状（輪郭等のエッジ）の特徴を抽出した特徴データ（形状データ）からなるモデルＭの例で説明する。なお、モデルＭの特徴は形状や明るさ以外でも、カラーで撮影可能なカメラ３１である場合は、色でもよく、モデルＭは色の特徴を抽出した特徴データでもよい。本例では、ｎ＝８で、ラベル２２を周方向に８分割し、４５°の角度範囲ごとに１つのモデルＭが設定され、計８つのモデルＭ１〜Ｍ８（図４参照）が登録されている。モデルＭ１〜Ｍ８は、容器２０の周方向の位置を特定する位置情報（位置座標）と対応付けたモデルデータＭＤとして記憶部５２に記憶されている。位置情報は、例えばｎ分割した角度範囲の中心角度（０度，４５度，…，３６０度）と、中心角度に対する周方向における相対角度β（−２２．５°＜β≦２２．５°）とにより表わされる。

また、良品画像データＧＤは、容器２０に付されたラベル２２の全周の図柄２３を、容器２０の周方向の異なる位置（角度）ごとに登録された複数（ｍ個（但し、ｍはｎ以上の自然数）（ｍ≧ｎ））の良品画像ＲＧからなる。本例では、ｍをｎよりも大きな値としている（ｍ＞ｎ）。また、良品画像ＲＧは、良品のラベル２２において周方向にｍ分割された角度（３６０°／ｍ）を中心角度とする所定の幅角ＷＲの範囲の部分画像（例えば矩形領域）として設定される。図５には、中心角度０度のときの良品画像ＲＧの一例を示しており、この例の良品画像ＲＧは、中心角度０度で幅角ＷＲの矩形領域が設定される。本例ではｍ＝３６であり、良品画像ＲＧは、中心角度が１０度刻みで計３６枚設定されている。

詳しくは、図６に示すように、良品画像データＧＤには、０度の良品画像ＲＧ０、１０度の良品画像ＲＧ１、…、３５０度の良品画像ＲＧ３５の計３６枚の良品画像ＲＧ０〜Ｇ３５が含まれる。ｍ＝３６である場合、ラベル２２を周方向に３６分割した位置ごとに、計３６個の良品画像ＲＧ０〜ＲＧ３５が登録されている。良品画像ＲＧ０〜ＲＧ３５は、容器２０の周方向の位置を特定する位置情報（位置座標）と対応付けて記憶部５２に記憶されている。位置情報は、例えばｍ分割した角度の中心角度（０度，１０度，…，３５０度）と、中心角度に対する周方向における相対角度γ（−５°＜γ≦５°）とにより表わされる。良品画像ＲＧの周方向の幅角ＷＲ（°）は、例えば９０〜１７０度の範囲内の所定値（例えば１１０度）に設定されている。なお、幅角ＷＲの最小値は、カメラ３１の数Ｋに応じて変更可能であり、カメラ３１の数Ｋに応じて幅角ＷＲの最小値は３６０°／Ｋとすればよい。図６の例では、γ＝０度となっている。

良品画像ＲＧは、良品の容器２０を撮影した撮影画像から取得したものでもよいし、ラベル２２の原画（版下）（図５参照）を周方向にｍ分割したものでもよい。前者の良品画像ＲＧは図柄２３の歪みを含むが、後者の良品画像ＲＧは図柄２３の歪みを含まない。但し、良品画像ＲＧ０〜Ｇ３５は、容器２０を撮影して得られる場合、容器２０を中心角度０度，１０度，…，３５０度が正確に正面となる向きで撮影することは困難であるため、通常、周方向に多少の位置ずれが生じる。そのため、多少周方向に位置がずれた画像を用いても、容器２０の正面角度を比較的正確に取得できるように、良品画像ＲＧと対応付けた位置情報は、中心角度と相対角度γとで管理されている。

また、図３、図７に示す特徴画像データＦＤは、良品画像ＲＧの特徴を抽出した特徴データからなる複数の特徴画像ＦＧを含む。特徴画像ＦＧは、良品画像ＲＧの形状又は明るさを特徴として抽出したものである。本例では、一例として形状の特徴を抽出した特徴画像ＦＧの例で説明するが、特徴は明るさでもよいし、カラーで撮影可能なカメラ３１であれば、色の特徴を抽出した特徴画像ＦＧでもよい。本例では、ｍ＝３６で、ラベル２２を周方向に３６分割した１０度刻みで、計３６枚の特徴画像ＦＧ０〜ＦＧ３５（図７参照）が登録されている。

図７に示す特徴画像ＦＧ０〜ＦＧ３５は、良品画像ＲＧ０〜ＲＧ３５の図柄から形状（例えばエッジ）の特徴を抽出した形状画像（エッジ画像）である。図７に示すように、特徴画像データＦＤには、０°の特徴画像ＦＧ０、１０°の特徴画像ＦＧ１、…、３５０°の特徴画像ＦＧ３５の計３６枚の特徴画像ＦＧ０〜ＦＧ３５が含まれる。特徴画像ＦＧ０〜ＦＧ３５は、容器２０の周方向の位置を特定する位置情報と対応付けて記憶部５２に記憶されている。位置情報は、良品画像ＲＧ０〜ＲＧ３５と対応付けられた位置情報と同じである。すなわち、図７に示す特徴画像ＦＧ０〜ＦＧ３５は、良品画像ＲＧ０〜ＲＧ３５と同様に、中心角度と相対角度γとで位置が管理される。

図３に示すコンピュータ５０は、ＣＰＵ５１がプログラムＰＲを実行することによりラベル検査処理装置６０として機能する。図３において、ＣＰＵ５１内に模式的に示された各機能ブロックは、ＣＰＵ５１がプログラムＰＲを実行することで実現される各機能部である。すなわち、ラベル検査処理装置６０は、ソフトウェアよりなる機能部として、制御部６１、画像取得処理部６２、位置特定部６３、ラベル高さ検査部６４、位置調整部６５、変形処理部６６および検出部６７を備えている。検出部６７は、比較処理部６８および判定部６９を備える。ラベル検査処理装置６０は、カメラ３１が撮影して取り込んだ画像データ中の検査画像ＫＧと、予め記憶する良品画像ＲＧとを比較してラベル２２の欠点の有無を検査するラベル検査処理を行う。

図３に示す制御部６１は、ラベル検査装置１１の制御の全体を司り、各部６２〜６７に所定の処理等を指示する。また、制御部６１は、入力装置４１を作業者が操作した操作信号に基づいて必要なデータを設定したり検査開始の指示を受け付けたりする。また、制御部６１は、容器センサ３３の検知信号に基づいてカメラ３１の撮影動作を制御する。さらに制御部６１は、検査結果などを表示部４２に表示させる各種の表示制御などを行う。

画像取得処理部６２は、カメラ３１が撮影した撮影画像（画像データ）を取り込む処理を行う。本例の画像取得処理部６２は、４つのカメラ３１が容器２０を４方向から撮影して得た４つの撮影画像（画像データ）をカメラ３１から取得する。画像取得処理部６２は、撮影画像にその後の検査処理で扱うのに適した画像にすべく必要に応じて所定の画像処理等を施す。撮影画像の少なくとも一部の領域内の画像が検査画像ＫＧとして用いられる。なお、本実施形態では、撮影装置３０および画像取得処理部６２により、画像取得部の一例が構成される。

位置特定部６３は、撮影された容器２０の周方向における検査画像（撮影画像）の位置（正面角度）を特定する。ここで、正面角度は、ラベル２２の周方向の所定位置を０度とし、撮影時にカメラ３１と対向する容器２０の正面の位置を角度で表わした値である（図５参照）。位置特定部６３は、図４に示すモデルＭを用いて、容器２０の周方向の位置（正面角度）を特定する位置特定処理を行う。本例の位置特定部６３は、撮影画像におけるラベル２２の図柄の中から、予め容器２０の周方向に異なる位置ごとに登録されたモデルＭと類似する図柄部を探索し、その探索した類似図柄部の位置（角度）がモデルＭに登録された位置とみなして検査画像の位置を特定するオムニ・マッチング処理を行う。

ここで、図４、図５を参照してオムニ・マッチング処理で使用されるモデルＭについて説明する。図４、図５に示すように、容器２０を周方向にｎ分割（同図の例では８分割）した各角度範囲（４５度）の中心位置を正面角度とし、０度、３６０／ｎ度、…、３６０・（ｎ−１）／ｎ度を正面角度とする角度範囲ごとに、それぞれの角度範囲内のラベル領域において特徴のある一部の小領域（例えば矩形領域）の図柄部がモデルＭとして選択されている。モデルＭは、その小領域の図柄部の形状または明るさ等の特徴が抽出された画像データである。

図４に示す例では、８つのモデルＭ１〜Ｍ８が登録されている。モデルＭ１，Ｍ２，Ｍ８は、商品名のロゴマーク等のデザイン（図案）や文字の輪郭線の形状を特徴にもつ。また、モデルＭ３，Ｍ４は、バーコードを囲む枠の一部を含み、その枠の一部によってできる逆Ｌ字形状を特徴にもつ。また、モデルＭ５，Ｍ７は、文字列を囲む枠の一部によってできる逆Ｌ字形状を主な特徴にもつ。さらにモデルＭ６は、文字列を囲む枠の一部が２つ左右に並んでできるＴ字形状を主な特徴にもつ。

各モデルＭ１〜Ｍ８は、これらが位置する容器２０の周方向の位置を示す位置情報（角度）と対応付けられている。詳しくは、ｎ個のモデルＭ１〜Ｍ８の位置情報は、ｎ分割された各角度範囲の中心位置を示す０度、３６０／ｎ度、…、３６０・（ｎ−１）／ｎ度を基準とする周方向の相対位置（相対角度）として登録される。８分割（ｎ＝８）の例では、各モデルＭ１〜Ｍ８は、０度、４５度、９０度、１３５度、１８０度、２２５度、２７０度、３１５度の中心位置を基準とする周方向の相対位置（相対角度）として登録される。このようにｎ個（８つ）のモデルＭ１〜Ｍ８は、中心位置（中心角度）および相対位置（相対角度）を含む位置情報と対応付けられたモデルデータＭＤとして記憶部５２に記憶されている。

図５では、ある１台のカメラ３１が、正面角度が０度となる向きで容器２０を撮影したときの撮影範囲ＩＲを一例として示している。カメラ３１が撮影した撮影範囲ＩＲがマッチング処理時の探索対象領域とされる。まず１つのモデルＭ１について撮影範囲ＩＲ内を探索し、次いでモデルＭ２について撮影範囲ＩＲを探索し、これをモデルＭ１からモデルＭ８まで順番に探索を行う。

オムニ・マッチング処理では、探索対象領域内で探索の対象とする図柄部をモデルＭの中心位置を起点として、所定ピッチ（例えば１画素又は数画素）ずつずらして変更しながら、図柄部のモデルＭとの類似度のスコアを順次求める。類似度のスコアが所定の閾値を超えれば、マッチしたものとし、そのマッチ時の類似度のスコアと、その類似図柄部の位置情報とを記憶部５２に一時記憶する。そして、全てのモデルＭ１〜Ｍ８について探索処理を終えると、記憶部５２に記憶された全ての類似図柄部に関する情報を読み出して比較し、類似度のスコアが一番高い類似図柄部を選択する。その選択した１つの類似図柄部と対応するモデルＭの位置情報を基に、幾何学的な関係を用いた計算を行って容器２０の周方向の位置（角度）を特定する。

このように図３に示す位置特定部６３は、モデルＭ１〜Ｍ８を用いたオムニ・マッチング処理により、容器２０の周方向における検査画像（撮影画像）の位置（正面角度）を特定する。なお、オムニ・マッチング処理では、８つのモデルＭ１〜Ｍ８を順番に切り換えて探索処理を直列処理で行ってもよいが、例えばマルチコアのＣＰＵ５１を用いて８つのモデルＭ１〜Ｍ８を用いた各探索処理を並列処理で行うことが好ましい。

図３に示すラベル高さ検査部６４は、容器２０に対してラベル２２の付された高さ方向Ｚの位置のずれ（高さずれ）を検査する。本例のラベル高さ検査部６４は、位置特定部６３がオムニ・マッチング処理で特定したモデルＭに類似する類似図柄部の高さ方向Ｚの位置と、その類似図柄部と対応するモデルＭの高さ方向Ｚにおける登録位置との差から、容器２０に対するラベル２２の高さ方向Ｚの位置ずれ量（高さずれ量）を取得する。そして、ラベル高さ検査部６４は、その高さずれ量を基に容器２０に対するラベル２２の高さずれを検査する。なお、カメラ３１の撮影エリアは、容器２０が載置されるコンベヤ１３の上面から既知の所定高さに設定されている。

位置調整部６５は、位置特定部６３が特定した撮影画像ＳＧ（検査画像ＫＧを含む）（例えば図９）の周方向の位置情報（正面角度θｃ）を用いて、撮影画像ＳＧから検査画像ＫＧを切り出す領域を位置調整する。詳しくは、位置調整部６５は、位置特定部６３が特定した撮影画像ＳＧの周方向の位置情報と対応する特徴画像ＦＧを記憶部５２から読み出す。また、位置調整部６５は、撮影画像ＳＧの特徴を抽出して撮影特徴画像を作成し、撮影特徴画像に対して特徴画像ＦＧを用いて１次マッチング処理を行って、撮影画像ＳＧから検査画像ＫＧを切り出す領域を位置調整する。そして、位置調整部６５は、１次マッチング処理でマッチした領域を撮影画像ＳＧから切り出して検査画像ＫＧを取得する。

変形処理部６６は、検査画像ＫＧと良品画像ＲＧとの少なくとも一方に、検査画像ＫＧと良品画像ＲＧとの歪み度合を近づける変形処理を施す。本例の変形処理部６６は、検査画像ＫＧに、両画像ＫＧ，ＲＧの歪み度合を近づける変形処理を施す。ここで、良品画像ＲＧは、ラベル２２の原画（版下）（図５参照）をｍ分割（例えば１０度ごとの３６分割）して生成したもの、または良品の容器２０の撮影画像を基に生成されたものが使用される。また、本例の変形処理部６６は、検査画像ＫＧの特徴を抽出した検査用特徴画像ＫＦを所定量ずつ変形させ、変形後の検査用特徴画像ＫＦに対して特徴画像ＦＧを用いて２次マッチング処理を行い、マッチするまで所定量ずつの変形を繰り返す。このとき、本例の変形処理部６６は、検査用特徴画像ＫＦをメッシュ分割して複数の分割画像ＫＢに分けるとともに、特徴画像ＦＧを同じ分割数でメッシュ分割して複数の分割画像ＦＢに分ける（図１０を参照）。そして、変形処理部６６は、分割画像ＫＢごとに変形処理を施すとともに、変形後の分割画像ＫＢに対して分割画像ＦＢを用いて２次マッチング処理を行い、マッチするまで分割画像ＫＢの所定量ずつの変形を繰り返す。このように変形処理部６６は、所定量ずつの変形と２次マッチング処理とを繰り返して変形条件を取得し、その変形条件に従って検査画像ＫＧに変形処理を施す。なお、変形処理は、検査画像ＫＧの全体に施してもよいし、検査画像ＫＧにおいて図柄の歪みが存在する一部の領域（歪み領域）が既知である場合は、その一部の歪み領域のみに施してもよい。

検出部６７は、変形処理後の検査画像ＫＧと良品画像ＲＧとの比較結果を基にラベル２２の欠点ＦＴを検出する。検出部６７を構成する比較処理部６８は、変形処理後の検査画像ＫＧと良品画像ＲＧとを比較する比較処理を行い、その比較結果として比較画像を取得する。本例では、比較処理として、変形処理後の検査画像ＫＧと良品画像ＲＧとの差分をとる差分処理を行い、比較画像として差分画像ＤＧ（図１１を参照）を取得する。そして、検出部６７を構成する判定部６９は、比較処理部６８が取得した差分画像ＤＧに基づいて検査対象であるラベル２２の欠点ＦＴの有無を判定する。ここで、図９に示すように、欠点ＦＴとしては、ラベル２２の破れＦ１、異物Ｆ２の付着、汚れ（図示略）などが挙げられる。

また、本実施形態のラベル検査装置１１は、検査時の比較処理で用いる複数の良品画像ＲＧを含む良品画像データＧＤと、各良品画像ＲＧの特徴を抽出した複数の特徴画像ＦＧを含む特徴画像データＦＤとを、良品の容器２０を撮影した複数の撮影画像を基に生成する良品画像生成部７０を有している。

次に、ラベル検査装置１１の作用を説明する。コンピュータ５０（ラベル検査処理装置６０）がプログラムＰＲを実行することで行われるラベル検査処理を、図８に示すフローチャートを参照して説明する。なお、記憶部５２には、良品の容器２０の全周画像から、ユーザが入力装置４１を操作して０度から３６０／ｎ度（例えば４５度）の角度範囲ごとの部分画像の中の一部の領域がモデルＭ１〜Ｍ８として登録されている。モデルＭ１〜Ｍ８は、特徴が抽出された特徴画像（例えば形状画像）であり、容器２０（又はラベル２２）周方向の位置（角度）に対応付けられている。

また、記憶部５２には、良品の容器２０の周方向に異なる位置（角度）毎の部分画像、又はラベル２２の原画（図５参照）を周方向に異なる位置（角度）毎に分割した部分画像である、複数の良品画像ＲＧと、各良品画像ＲＧの特徴が抽出された特徴画像ＦＧとが、周方向の位置（角度）と対応付けられて記憶されている。本実施形態では、複数ずつの良品画像ＲＧおよび特徴画像ＦＧは、良品画像生成部７０が、良品の容器２０が撮影された複数の画像を基に自動で生成したもの、あるいはラベル２２の原画（版下）を分割して生成したものであり、容器２０の周方向の位置（角度）と対応付けられている。

前者の場合、良品画像生成部７０は、次の処理を行って、良品画像データＧＤおよび特徴画像データＦＤを生成する。良品画像生成部７０は、良品の容器２０を任意の向きで撮影した複数の撮影画像を基に１周をｍ分割（一例として３６分割）した角度範囲（例えば１０°）毎に対応する部分画像を取得し、この部分画像を全周分の複数（例えば３６枚）蓄積（登録）するまで処理を繰り返す。撮影画像を逐次読み込む過程で、既に登録済みの同じ角度範囲の部分画像が得られた場合は、その撮影画像の正面角度が角度範囲の中心角度により近い方の撮影画像を選択し、その選択した撮影画像から取得した部分画像を良品画像ＲＧとして登録（更新）する。良品画像生成部７０は、良品の容器２０の撮影画像に対して、位置特定部６３用に登録済みのモデルＭを用いてオムニ・マッチング処理することにより、撮影画像ＳＧの周方向の位置（正面角度）を特定し、良品画像ＲＧをその位置と対応付けて記憶部５２の所定記憶領域に記憶する。また、良品画像ＲＧから特徴（形状又は明るさ）を抽出して特徴画像ＦＧを生成し、位置と対応付けて記憶部５２に記憶する。このように良品画像データＧＤおよびその特徴画像データＦＤの作成および各画像ＲＧ，ＦＧの位置と対応付けた登録は、コンピュータ５０が自動で行う。コンピュータ５０のＣＰＵ５１は、記憶部５２に必要なデータＧＤ，ＦＤが記憶された状態で、図８にフローチャートで示されたラベル検査処理を実行する。

まずステップＳ１１では、ＣＰＵ５１は、容器２０の画像データを取得する。すなわち、カメラ３１が容器２０を撮影して得た画像データを取得する。このとき、４つのカメラ３１が４方向から撮影した全周分（４つ）の撮影画像ＳＧの画像データを取得する。図９は、４つのカメラ３１のうち１つがラベル２２に欠点ＦＴのある容器２０を撮影した撮影画像ＳＧの一例を示す。図９に示す撮影画像ＳＧには、容器２０Ｇに付された検査対象のラベル２２Ｇに破れＦ１と異物Ｆ２の付着などの欠点ＦＴがある。なお、本実施形態では、ステップＳ１１の処理が、画像取得ステップの一例に相当する。

ステップＳ１２では、ＣＰＵ５１は、画像データを位置補正する。詳しくは、カメラ３１が容器２０を撮影して取り込んだ画像から、画像上の容器の幅（ピクセル値）を取得し、その容器の幅に予め設定された換算係数（ｍｍ／ピクセル）を乗じて容器視野角幅Ｗを求める。この容器視野角幅Ｗと予め設定された容器幅視野角度α（図１２参照）とを用いて、容器の幅寸法（直径）２ｒ（但しｒは容器の半径）を、式 ２ｒ＝Ｗ／（sin（α／２）・π／１８０）により計算する。また、画像上の容器の幅中心位置の座標を計算する。そして、容器の幅中心が画像の幅中心に合うように位置補正する。

ステップＳ１３では、位置特定部６３が、オムニ・マッチング処理を実行し、ラベル２２の正面角度θｃ・高さを特定する。位置特定部６３は、カメラ３１が容器２０を撮影して得た撮影画像ＳＧのうちラベル２２Ｇの領域、又は特にラベル２２ＧのうちモデルＭ１〜Ｍ８が登録された高さ方向Ｚにラベル２２の高さよりも短いモデル登録領域の中から、モデルＭと類似する類似図柄部を探索するオムニ・マッチング処理を行う。このとき、図５に示す撮影範囲ＩＲの高さ方向Ｚの全体又はモデル登録領域をマッチング処理の対象とする。モデル登録領域をマッチング対象とすることで、ラベル全体をマッチング対象とする場合に比べ、位置特定処理を短時間で終了できる。

位置特定部６３は、このオムニ・マッチング処理において、モデルＭと比較される比較対象の図柄領域を処理対象領域内で少しずつ移動させつつマッチング処理を行って、モデルＭとの類似度のスコアが閾値以上となる類似図柄部を探索する。また、スコアが閾値以上の類似図柄部が検出されない場合は、次のモデルＭに変更する。こうしてモデルＭを順次変更しつつ、全てのモデルＭ１〜Ｍ８について類似図柄部を探索するマッチング処理を行う。本例では、位置特定処理において、４つの撮影画像のうち１つの撮影画像ＳＧについてオムニ・マッチング処理を行ってもよいし、４つの撮影画像ＳＧの全てについてオムニ・マッチング処理を行ってもよい。類似図柄部が複数検出された場合は、そのうち一番スコアの高い１つの類似図柄部に決定する。なお、オムニ・マッチング処理では、複数のモデルの全てについてマッチング処理を行ってもよいが、例えば類似度のスコアが目標値を超える類似図柄部が探索された時点でマッチング処理を中止してもよい。

１つの類似図柄部が決定すると、その類似図柄部と対応するモデルＭの図１２に示すモデル登録位置Ｃｍ（モデルＭの正面角度の座標）を取得する。さらに、ＣＰＵ５１は、モデル登録位置Ｃｍと、容器幅視野角度αなどの既知の値とを用いて、撮影画像を撮影したカメラ３１に向く容器２０の周方向の位置Ｃ０（正面角度θｃ）を計算する。この容器２０の正面角度θｃは、図１２に示す容器２０における各位置の幾何学的な関係から、以下の（１）式により与えられる。
θｃ＝θｍｃ＋
（arcsin（（Ｃ０−Ｃ１）／ｒ）−arcsin（（Ｃ０−Ｃｍ）／ｒ））・180／π…（１）
ここで、θｍｃは、該当するモデルを登録したときの正面角度であり、０度から３１５度まで４５度刻みの角度の値で示される。Ｃ０は、撮影画像における容器の中心位置（容器幅中心位置）である。Ｃｍは、該当するモデルが登録されたときの位置を示すモデル登録位置である。Ｃ１は、該当するモデルの類似図柄部が検出された検出位置である。ｒは、容器２０の半径である。本例では、一例として容器２０のネック部２６（図２参照）の下側の所定高さにおける半径を採用している。半径ｒは、容器幅視野角度αと容器視野角幅Ｗ（図１２参照）を用いて、次の（２）式により与えられる。
ｒ＝Ｗ／２÷sin（α／２）・180／π…（２）
こうして位置特定部６３は、上記（１）式および（２）式を用いて、容器２０の周方向の位置である正面角度θｃを算出する。オムニ・マッチング処理を１つの撮影画像についてのみ実施した場合、他の３つの撮影画像ＳＧにおける正面角度θｃは、４つのカメラ３１の配置位置が周方向に９０°ずつずれているので、計算で求められる。なお、本実施形態では、ステップＳ１３の処理が、位置特定ステップの一例に相当する。

ステップＳ１４では、ＣＰＵ５１は、ラベル２２の高さずれを検査する。すなわち、ラベル高さ検査部６４が、モデルＭとの類似度のスコアが閾値以上でマッチングした類似図柄部の高さ（高さ方向Ｚの位置座標）を計算する。モデルデータＭＤには、コンベヤ１３の載置面を基準とするモデルＭの高さの情報が含まれている。ラベル高さ検査部６４は、類似図柄部の高さと、対応するモデルＭの高さとの差を、ラベル２２の高さ方向Ｚのずれ量（高さずれ量）として算出する。ラベル高さ検査部６４は、高さずれ量が許容範囲以下であればラベル高さずれなしと判定し、許容範囲を超えると、ラベル高さずれによる不良品であると判定する。なお、ラベル高さずれ不良である場合は、その時点で検査処理ルーチンを終了してもよい。

図８におけるステップＳ１５では、ＣＰＵ５１（位置調整部６５）は、正面角度θｃに対応する特徴画像ＦＧ（検査用モデル）を記憶部５２から読み出し、撮影画像ＳＧの特徴を抽出した撮影特徴画像に対して特徴画像ＦＧを用いて１次マッチング処理を行うことにより、撮影画像ＳＧのうち特徴画像ＦＧとマッチする領域を検査画像ＫＧとして取得する。図９に示す撮影画像ＳＧの例では、正面角度が１２度であり、同図に破線で示す正面画像ＳＡは、良品画像ＲＧ１（図６を参照）の正面角度（１０度）と少し（２度）ずれている。このため、その後の検査処理で同じ正面角度の画像同士を比較するため、撮影画像ＳＧのうち正面角度１０°の一点鎖線で示す領域を検査画像ＫＧとして取得する。

図８におけるステップＳ１６では、ＣＰＵ５１は、検査画像を複数分割し、分割領域毎に良品画像と歪み度合を合わせる２次マッチング処理を行って変形条件を決定する。すなわち、変形処理部６６は、まず検査画像ＫＧについて特徴を抽出して検査用特徴画像ＫＦを作成する。このとき、特徴画像ＦＧと同様の特徴（形状又は明るさ等）を抽出する。本例では、形状の特徴を抽出して検査用特徴画像ＫＦを作成する。次に、変形処理部６６は、検査用特徴画像ＫＦをメッシュ分割して複数（図１０の例では「１２」）の分割画像ＫＢに分ける。また、変形処理部６６は、記憶部５２から、今回の正面角度（例えば１０°）に対応する特徴画像ＦＧ（図１０参照）を読み出し、その特徴画像ＦＧを、先の分割数と同数にメッシュ分割し、複数（図１０の例では「１２」）の分割画像ＦＢに分ける。さらに変形処理部６６は、分割画像ＫＢを１つずつ順番に所定量ずつ変形させつつ、変形後の分割画像ＫＢと分割画像ＦＢ（良品分割モデル）との間で２次マッチング処理を行う。２次マッチング処理の結果、所定以上の類似度のスコアが得られなければ、さらに所定量の変形をさせ、再び２次マッチング処理を行い、所定値以上の類似度のスコアが得られるまで、所定量の変形と２次マッチング処理とを繰り返す。１組の分割画像ＫＢ，ＦＢについて歪み度合が合ってマッチング処理を終えると、次の組の分割画像ＫＢ，ＦＢに移り、両者が同様にマッチするまで変形と２次マッチング処理とを繰り返す。以下、同様に全ての組の分割画像ＫＢ，ＦＢについて変形と２次マッチング処理とを行い、検査画像と良品画像との歪み度合を合わせる。こうしてステップＳ１６の処理では、図１０に示す元の特徴画像ＫＦから図１０に二点鎖線で示す変形後の特徴画像ＴＦへの変形に必要な全ての分割画像ＫＢの座標と変形量とを含む変形条件を取得する。ここで、変形量には上限値が設定され、変形量が上限値に達しても２次マッチング処理で類似度のスコアが所定値以上に達しない場合は、破れや変形不良等の可能性が高いため、ラベル不良であると判定する。なお、図１０に示す例では検査画像を１２分割しているが、分割数は適宜変更できる。例えば検査画像ＫＧの分割数は、２分割又は４分割でもよいし、横１０×縦１０で分割した１００分割でもよい。

図８におけるステップＳ１７では、ＣＰＵ５１は、検査画像に変形処理を施す。すなわち、変形処理部６６は、検査画像ＫＧに対してステップＳ１６で決定した変形条件に従って変形処理を施し、同じ正面角度の良品画像ＲＧと歪み度合の合った変形後の検査画像ＫＧ１を取得する。本例では、良品画像ＲＧが、ラベル２２の原画から作成されたものであれば、変形量は、容器２０の外面に熱収縮で付される際のラベル２２の収縮変形量およびカメラの光軸に対してラベル２２の面が傾斜することに起因するラベル画像の歪み量に応じた値となる。一方、良品画像ＲＧが、良品の容器２０を撮影したラベル２２の画像を基に作成されたものであれば、変形量は少量とされる。なお、本実施形態では、ステップＳ１６，Ｓ１７の処理が、変形処理ステップの一例に相当する。

ステップＳ１８では、ＣＰＵ５１は、変形処理後の検査画像と良品画像とを比較する比較処理を行う。詳しくは、比較処理部６８が、変形処理後の検査画像ＫＧ１と良品画像ＲＧとの差分を取得する演算を行い、比較結果として、図１１に示す差分画像ＤＧを取得する。差分画像ＤＧは、ラベル２２のうち正常な部分が白地となり、ラベル２２における欠点ＦＴの部分が黒色又は灰色となる画像である。図１１に示す差分画像ＤＧの例では、破れＦ１が灰色（図１１ではハッチングで図示）、異物Ｆ２が黒色となっている。この場合、濃度（例えば輝度）が濃度閾値以下の領域（黒色又は灰色の領域）が欠点ＦＴとなる。なお、図１１の例とは両画像ＫＧ１，ＲＧの差分を逆にとってもよい。この場合、正常な部分が黒地、欠点ＦＴが白色又は灰色となる。つまり、濃度が濃度閾値以上の領域（白色又は灰色の領域）が欠点ＦＴとなる。

図８におけるステップＳ１９では、ＣＰＵ５１は、比較結果を基にラベル２２の欠点ＦＴの有無を判定する。すなわち、判定部６９は、差分画像ＤＧにおいて例えば濃度閾値以下（正常が白地の場合）又は濃度閾値以上（正常が黒地の場合）の濃度を有する領域が存在すれば、その領域を欠点ＦＴであると判定する。また、判定部６９は、濃度に加えサイズをみて、濃度条件成立かつサイズ閾値以上のサイズを有する領域を欠点ＦＴであると判定してもよい。なお、本実施形態では、ステップＳ１８，Ｓ１９の処理が、検出ステップの一例に相当する。

ステップＳ２０では、ＣＰＵ５１（判定部６９）は、欠点ＦＴがあるか否かを判定する。欠点ＦＴがあればステップＳ２１に進んで、ＣＰＵ５１（制御部６１）は、欠点ＦＴがある旨を表示部４２に出力する。一方、欠点ＦＴがなければ当該ルーチンを終了する。なお、ＣＰＵ５１は、欠点ＦＴの有無に加え、欠点ありの場合に欠点ＦＴの種類を判定し、ステップＳ２１において、欠点ありの旨および欠点ＦＴの種類を表示部４２に出力してもよい。例えばステップＳ１９において、判定部６９は、濃度、形状、サイズ等をパラメータとし、パラメータごとに設定した閾値等を用いて欠点ＦＴの種類を判定すればよい。

検査の結果、ラベル不良と判定された容器２０が存在すれば、コントローラ４０は、エアージェット等の不図示の排出装置を駆動させ、そのラベル不良の容器２０をコンベヤ１３上から排除する。排除された容器２０は不良品回収部（図示せず）に回収される。こうしてコンベヤ１３からは不良ラベルの容器が取り除かれた良品の容器２０が搬出される。また、作業者は、表示部４２の画面で、不良の容器２０の画像を見て欠点ＦＴを確認することができる。

以上詳述したように、この実施形態によれば、以下の効果が得られる。
（１）ラベル検査装置１１は、良品画像ＲＧを容器２０の周方向の位置と対応付けて全周分に相当する複数記憶する記憶部５２と、検査画像ＫＧを取得するカメラ３１および画像取得処理部６２と、検査画像ＫＧを基に容器２０Ｇの周方向における検査画像ＫＧの位置を特定する位置特定部６３とを備える。さらに、ラベル検査装置１１は、位置特定部６３が特定した位置に対応する良品画像ＲＧと検査画像ＫＧとの一方（例えば検査画像）に両者の歪み度合を近づける変形処理を施す変形処理部６６と、変形処理後における検査画像ＫＧと良品画像ＲＧとの比較結果に基づいて、ラベル２２の欠点ＦＴを検出する検出部６７とを備える。よって、検査画像ＫＧと良品画像ＲＧとの比較結果に基づき欠点ＦＴを検出する際に、両画像ＫＧ，ＲＧの歪みの差異を欠点とする誤検出を低減し、ラベル２２の欠点ＦＴを正確に検出することができる。また、位置特定部６３が特定した位置に対応する１つの良品画像ＲＧ（部分画像）と検査画像ＫＧ（部分画像）との比較処理を行えばよいので、従来技術のように良品の全周画像と検査画像（部分画像）とを比較する構成に比べ、ラベル２２を比較的短時間で検査することができる。

（２）変形処理部６６は、検査画像ＫＧと良品画像ＲＧとのマッチング処理で歪み度合が合うまで変形処理を繰り返す。つまり、マッチング処理で所定値以上の類似度のスコアが得られるまで変形処理を繰り返す。よって、検査画像ＫＧと良品画像ＲＧとの歪み度合が適切に合わせられ、両画像ＫＧ，ＲＧの歪みの差異に起因する欠点の誤検出を効果的に低減できる。

（３）変形処理部６６は、検査画像ＫＧを分割した複数の分割画像ＫＢごとに変形処理を行う。よって、分割画像ＫＢごとに歪み度合が近づけられるため、変形処理前の検査画像ＫＧと良品画像ＲＧとの歪み度合が画像内の位置によって異なっても、両画像ＫＧ，ＲＧの歪みの差異に起因する欠点の誤検出を一層効果的に低減できる。

（４）位置特定部６３は、記憶部５２に記憶された複数のモデルＭを基に検査画像ＫＧに対してマッチング処理（オムニ・マッチング処理）を行って、検査画像ＫＧが撮影された容器２０の周方向の位置を特定する。よって、検査画像ＫＧの位置を比較的簡単な処理で高速に取得できるため、ラベル２２の検査を比較的高速に行うことができる。また、検査画像ＫＧの位置を特定するための目印をラベル２２の図柄２３に含ませなくても、検査画像ＫＧの位置を特定できる。

（５）ラベル検査装置１１は、容器２０の周方向に位置の異なる複数の良品画像ＲＧを容器２０の周方向の位置と対応付けて全周分に相当する複数生成する良品画像生成部７０を備える。良品画像生成部７０は、良品の容器２０を任意の向きで撮影した撮影画像を取得し、撮影画像に対して複数のモデルＭを基にマッチング処理して容器２０の周方向における撮影画像の位置を特定し、撮影画像から正面の所定領域を良品画像ＲＧとして取得するとともにその良品画像ＲＧを特定した位置と対応付けて記憶部５２に記憶する。そして、良品画像生成部７０は、これらの処理を全周分に相当する複数の良品画像ＲＧが蓄積されるまで繰り返す。よって、作業者が手作業で全周分に相当する複数の良品画像ＲＧを生成しそれらを位置と対応付ける手間を省くことができる。

（６）検査対象の容器２０は軸線方向の位置に応じて太さの異なる形状を有する。容器２０の外面に付されたラベル２２の図柄２３が容器２０の形状に応じて少なくとも一部歪む歪み画像である検査画像ＫＧを検査してラベル２２の欠点ＦＴを検出する。よって、容器２０の外面に付されたラベル２２の図柄２３が容器２０の形状に応じて歪んでも、ラベル２２の欠点ＦＴを正確に検出できる。

（７）良品画像ＲＧおよび特徴画像ＦＧを、ラベル２２の原画（版下）（パノラマ展開画像）から作成した場合でも、検査画像ＫＧと良品画像ＲＧとの歪み度合を合わせられるので、ラベル２２の検査精度を高めることができる。また、良品画像ＲＧおよび特徴画像ＦＧを、周方向の位置と対応付けて作成する作業を、ラベル２２の原画を利用して比較的簡単に行うことができる。

（８）良品画像ＲＧおよび特徴画像ＦＧを、良品の容器２０を撮影して得た画像から作成した場合、ラベル２２の収縮度のばらつきや、ラベル２２の許容範囲内の位置ずれに起因する歪み度合のばらつきがあっても、歪み度合を合わせ込んで、ラベル２２の検査精度を高めることができる。この場合、ラベル２２の原画（版下）を入手できない場合にも対応できる。

（９）歪み画像検査方法は、容器２０を撮影した部分画像である検査画像ＫＧを取得する画像取得ステップ（Ｓ１１）と、容器２０の周方向における検査画像ＫＧの位置を特定する位置特定ステップ（Ｓ１３）とを含む。また、歪み画像検査方法は、特定した位置に対応する良品画像ＲＧと検査画像ＫＧとのうち少なくとも一方に、両画像ＲＧ，ＫＧの歪み度合を近づける変形処理を施す変形処理ステップ（Ｓ１６，Ｓ１７）と、変形処理後に検査画像ＫＧと良品画像ＲＧとの比較結果に基づいて、容器２０の欠点ＦＴを検出する検出ステップ（Ｓ１８，Ｓ１９）とを備える。よって、検査画像ＫＧと良品画像ＲＧとの歪みの差異を欠点とする誤検出を低減し、ラベル２２の欠点ＦＴを正確に検出できる。

実施形態は、上記に限定されず、以下のように変更してもよい。
・画像取得部は、撮影装置３０に替え、容器２０を撮影した画像データが蓄積された外部記憶装置７１（図３に二点鎖線で示す）又はネット回線を介してサーバ（図示せず）から画像データを読み込む入力部５３（例えばＵＳＢポート又は回線接続部）であってもよい。このように画像取得部が入力部５３であって、外部記憶装置７１から画像データ（検査画像）を取得したり、サーバから入力部５３を介して画像データ（検査画像）を取得したりするものであっても、ラベル２２の欠点の有無を検査することができる。

・容器は、ラベル２２（その図柄２３）が付された容器に限定されず、容器の外面に図柄が印刷された容器、２色成形等の複数色の成形手法を用いて図柄が一体的に成形された容器などでもよい。外面に何らかの図柄を有する各種の容器に適用することができる。

・容器２０を挟持可能な一対のベルトの速度差を利用して容器２０を回転させながら搬送する搬送装置としたり、容器を回転テーブルに載せて回転させる回転テーブル方式、チャック部又は負圧吸着部などの把持部により持ち上げた容器を回転させる回転方式としたりし、１つのカメラ３１で、回転する容器２０を１回転する間に複数回撮影してもよい。

・良品画像において容器の外周面を周方向に分割する分割数ｍは、３６分割に限らず、３以上の自然数であればよい。ここで、分割数ｍが３以上の自然数がよい理由は下記のとおりである。例えば、２分割では１８０度毎の画像が２枚のみになり、この場合、検査画像が正面の０度または裏面の１８０度であった時のみ検査が可能となり、それ以外の例えば６０度や９０度では検査画像が２つの良品画像に跨ってしまい検査が成立しない。また、０度または１８０度であった場合でも光学系の影響で片面１８０度すべてが写る訳ではないので、検査範囲が限定され、検査漏れが発生する。通常、光学系の条件が良くても一方向から検査できる限度が１２０度程度なので、分割数ｍは３以上が好ましい。例えば２０度ずつ分割した１８分割、１５度ずつ分割した２４分割、５度ずつ分割した７２分割、３度ずつ分割した１２０分割でもよい。さらには１８０分割、３６０分割、７２０分割でもよい。なお、位置特定部６３が用いるモデルＭの数ｎ以上の数ｍの良品画像ＲＧを用意することが好ましい。

・マッチング処理は、形状マッチング処理に限定されず、公知の他のマッチング処理でもよい。例えば正規化相関マッチング等の相関マッチング処理でもよい。
・良品画像ＲＧと検査画像ＫＧのうち少なくとも一方に、両者の歪み度合を近づける変形処理が施されればよい。例えば良品画像ＲＧのみに変形処理を施してもよいし、検査画像ＫＧと良品画像ＲＧとの両方に変形処理を施してもよい。

・変形処理部６６は、検査画像ＫＧと良品画像ＲＧとのうち変形処理の対象とする少なくとも一方に、複数に分割することなく変形処理を施してもよい。例えば前記実施形態において、検査画像ＫＧの全体に変形処理を施してもよい。この場合、検査画像ＫＧと良品画像ＲＧとの歪み度合が合うまで検査画像ＫＧに変形処理を繰り返すことが好ましい。

・位置特定部６３による検査画像ＫＧの周方向の位置（正面角度）の特定方法は、オムニ・マッチングによる方法に限定されない。容器２０又はラベル２２に印刷等により周方向の異なる位置（例えば等角度間隔の位置）に複数種（３つ以上）の目印を付け、撮影画像中の目印の位置から容器２０の周方向における検査画像ＫＧの位置（正面角度）を特定してもよい。

・照明機器３２に替え、例えば、撮像対象の容器２０を挟んでカメラ３１等の撮像機器とは反対側に、赤外光（赤外線）を照射する照明機器を配置し、反射光と透過光との双方を用いたラベル２２の外観検査を行ってもよい。また、透過光による検査のみを行ってもよい。この場合も、透過光により撮影された容器２０の内周面からラベルを見た際の歪み画像を基にラベル２２を検査できる。

・ラベルは、シュリンクラベルに限定されず、物品の外面に接着剤で接着したラベルでもよい。この場合、ラベルは樹脂製に限定されず、紙、金属、ラミネートでもよい。
・歪み画像検査装置は、ラベル２２を検査するラベル検査装置に限定されない。図柄は、物品の外周面に印刷されたもの、あるいは物品の表面に溝又は凹部で描かれたものでもよい。また、ラベル、印刷および凹部のうちいずれか２つ以上の組合せでもよい。つまり、歪み画像検査装置は、容器２０の図柄（ラベル２２、印刷、凹部等を含む）を検査する容器検査装置であってもよい。

・図柄は、物品の全周に付されていなくてもよい。図柄は、例えば物品の周方向の一部のみに付されたラベルでもよい。
・容器の形状は、台錐形状に限らず、多角筒状の角ボトルでもよい。例えば、三角筒状、四角筒状、六角筒状などでもよい。また、容器は、図柄が位置する所定高さ範囲に周方向に亘る括れのある形状でもよい。

・容器は、ボトルに限らず、カップでもよい。例えば即席食品用のカップが挙げられる。また、容器は飲料液や食品の収容を目的とるものに限らず、液体の収容を目的とするもの、固形物の収容を目的とするもの、粒又は粉の収容を目的とするものでもよい。また、空の容器を検査してよいし、内容物が収容された容器を検査してもよい。

・容器の材質は、合成樹脂に限らず、金属やセラミック（例えばガラス又は陶磁器）でもよい。
・物品は、容器に限定されず、物品の外面に付された図柄が外面形状に応じて少なくとも一部に歪みを含むものであれば足りる。例えばシュリンクラベルが付された物品、図柄が印刷又は凹部で描かれた物品でもよい。また、物品は、部品又は製品でもよい。

１１…歪み画像検査装置の一例としてのラベル検査装置、１２…搬送装置、１３…コンベヤ、２０…容器、２０Ｇ…容器（画像）、２１…外周面（外面）、２２…ラベル、２２Ｇ…ラベル（画像）、２３…図柄、２４…底面、２５…天面、２６…ネック部、３０…画像取得部の一例を構成する撮影装置、３１…画像取得部の一例を構成するカメラ、３２…照明機器、３３…容器センサ、４０……コントローラ、４１…入力装置、４２…表示部、５０…コンピュータ、５１…ＣＰＵ、５２…記憶部、５３…入力部、６０…ラベル検査処理装置、６１…制御部、６２…画像取得部の一例を構成する画像取得処理部、６３…位置特定部、６４…ラベル高さ検査部、６５…位置調整部、６６…変形処理部、６７…検出部、６８…比較処理部、６９…判定部、７０…良品画像生成部、７１…外部記憶装置、ＰＲ…プログラム、ＭＤ…モデルデータ、Ｍ，Ｍ１〜Ｍ８…モデル、ＧＤ…良品画像データ、ＦＤ…特徴画像データ、ＫＧ…検査画像、ＲＧ，ＲＧ０〜ＲＧ３５…良品画像、ＦＧ，ＦＧ０〜ＦＧ３５…特徴画像、ＩＲ…撮影範囲、ＷＲ…幅角、ＳＧ…撮影画像、ＳＡ…正面画像、ＫＦ…検査用特徴画像、ＴＦ…変形後特徴画像、θｃ…正面角度、ＫＢ…分割画像、ＦＢ…分割画像、ＤＧ…差分画像（比較画像）、ＦＴ，Ｆ１，Ｆ２…欠点、Ｘ…搬送方向、Ｚ…高さ方向。

Claims (7)

1. 物品の図柄が少なくとも一部歪む撮影画像である歪み画像を検査して前記物品の欠点を検出する歪み画像検査装置であって、
   良品である物品の周方向に位置の異なる部分画像である良品画像を当該物品の周方向の位置と対応付けて全周分に相当する複数記憶する記憶部と、
   検査対象の物品を撮影した部分画像である検査画像を取得する画像取得部と、
   前記検査画像を基に前記物品の周方向における当該検査画像の位置を特定する位置特定部と、
   前記位置特定部が特定した前記位置に対応する前記良品画像と前記検査画像とのうち少なくとも一方に、当該良品画像と当該検査画像との歪み度合を近づける変形処理を施す変形処理部と、
   前記変形処理後における前記検査画像と前記良品画像との比較結果に基づいて、前記物品の欠点を検出する検出部と
   を備えたことを特徴とする歪み画像検査装置。
2. 前記変形処理部は、前記検査画像と前記良品画像とのマッチング処理で前記歪み度合が合うまで前記変形処理を繰り返すことを特徴とする請求項１に記載の歪み画像検査装置。
3. 前記変形処理部は、前記検査画像と前記良品画像のうち前記変形処理の対象である少なくとも一方を分割した複数の分割画像ごとに前記変形処理を行うことを特徴とする請求項１又は２に記載の歪み画像検査装置。
4. 前記記憶部には、前記物品の周方向に位置の異なる部分画像の特徴が抽出されたモデルが周方向の位置と対応付けられて記憶され、
   前記位置特定部は、前記検査画像に対して複数の前記モデルを基にマッチング処理して前記検査画像の位置を特定することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の歪み画像検査装置。
5. 前記物品の周方向に位置の異なる複数の前記良品画像を当該物品の周方向の位置と対応付けて全周分に相当する複数生成する良品画像生成部を更に備え、
   前記良品画像生成部は、良品の物品を任意の向きで撮影した撮影画像を取得し、前記撮影画像に対して複数の前記モデルを基にマッチング処理して前記物品の周方向における前記撮影画像の位置を特定し、前記撮影画像から正面の所定領域を前記良品画像として取得するとともに当該良品画像を前記特定した位置と対応付けて前記記憶部に記憶し、当該処理を全周分に相当する複数の前記良品画像が蓄積されるまで繰り返すことを特徴とする請求項４に記載の歪み画像検査装置。
6. 前記物品は、軸線方向の位置に応じて太さの異なる形状を有し、
   前記物品の外面に付されたラベルの前記図柄が当該物品の形状に応じて少なくとも一部歪む歪み画像である前記検査画像を検査して、前記ラベルの欠点を検出することを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載の歪み画像検査装置。
7. 物品の図柄が少なくとも一部歪む撮影画像である歪み画像を検査して前記物品の欠点を検出する歪み画像検査方法であって、
   良品である物品の周方向に位置の異なる部分画像である良品画像を当該物品の周方向の位置と対応付けて全周分に相当する複数記憶し、
   検査対象の物品を撮影した部分画像である検査画像を取得する画像取得ステップと、
   前記検査画像を基に前記物品の周方向における当該検査画像の位置を特定する位置特定ステップと、
   前記位置特定ステップで特定した前記位置に対応する前記良品画像と前記検査画像とのうち少なくとも一方に、当該良品画像と当該検査画像との歪み度合を近づける変形処理を施す変形処理ステップと、
   前記変形処理後における前記検査画像と前記良品画像との比較結果に基づいて、前記物品の欠点を検出する検出ステップと
   を備えたことを特徴とする歪み画像検査方法。