JP2020187696A - Foreign matter/mark discrimination method, sheet inspection device, and program - Google Patents

Foreign matter/mark discrimination method, sheet inspection device, and program Download PDF

Info

Publication number
JP2020187696A
JP2020187696A JP2019093695A JP2019093695A JP2020187696A JP 2020187696 A JP2020187696 A JP 2020187696A JP 2019093695 A JP2019093695 A JP 2019093695A JP 2019093695 A JP2019093695 A JP 2019093695A JP 2020187696 A JP2020187696 A JP 2020187696A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
foreign matter
mark
contour
candidate
determination
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2019093695A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
哲朗 保川
Tetsuro Yasukawa
哲朗 保川
祐貴 小塚
Suketaka Kozuka
祐貴 小塚
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Canon Inc
Original Assignee
Canon Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Canon Inc filed Critical Canon Inc
Priority to JP2019093695A priority Critical patent/JP2020187696A/en
Publication of JP2020187696A publication Critical patent/JP2020187696A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Landscapes

  • Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

To provide a foreign matter/mark discrimination method capable of accurately discriminating a foreign matter from a mark even when the shape of the mark is similar to that of the foreign matter.SOLUTION: The foreign matter/mark discrimination method includes the steps of: extracting a contour of a candidate of a foreign matter or mark from an image of a sheet in which foreign matters and marks are mixed (step S71); and tracking the contour to track the contour in one direction from any starting point on the contour and determining whether the contour tracking path is continuous and goes around the contour without intersecting and returns to the starting point (steps S72, S73). When the determination is NO, the candidate is determined as a foreign body, and when the determination is not NO, the candidate is determined as a mark.SELECTED DRAWING: Figure 7

Description

本発明は、画像処理により異物とマークを判別する方法に関する。 The present invention relates to a method for discriminating between a foreign substance and a mark by image processing.

特許文献1には、ごみ等の異物と記入マークとを判別可能な光学式読取装置が記載されている。この光学式読取装置では、マークを記入した媒体をスキャナで読み取る。スキャナの出力画像から、マークや異物の候補の輪郭のベクトル分布を求める。ベクトルの種類が少なく、分布に偏りがある場合は、候補をマークと判定する。ベクトルの種類が多く、離散的である場合には、候補を異物と判定する。 Patent Document 1 describes an optical reader capable of discriminating between foreign matter such as dust and entry marks. In this optical reading device, the medium on which the mark is written is read by a scanner. Obtain the vector distribution of the contours of mark and foreign matter candidates from the output image of the scanner. If there are few types of vectors and the distribution is biased, the candidate is judged as a mark. When there are many types of vectors and they are discrete, the candidate is judged as a foreign substance.

特開2008−282232号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2008-282232

しかしながら、異物とマークの形状が似ている場合は、ベクトルの種類や分布が類似する。このため、特許文献1に記載の光学式読取装置では、異物とマークの形状が似ている場合に、異物とマークを正確に判別することは困難である。
本発明の目的は、異物とマークの形状が似ている場合でも、異物とマークを正確に判別することにある。
However, when the foreign matter and the mark have similar shapes, the vector types and distributions are similar. Therefore, in the optical reading device described in Patent Document 1, it is difficult to accurately discriminate between the foreign matter and the mark when the shape of the mark is similar to that of the foreign matter.
An object of the present invention is to accurately discriminate between a foreign matter and a mark even when the shape of the mark is similar to that of the foreign matter.

上記目的を達成するため、本発明の異物マーク判別方法は、異物とマークが混在するシートを撮影した撮影画像から、前記異物またはマークの候補の輪郭を抽出し、前記輪郭上の任意の始点から一方向に前記輪郭を追跡する輪郭追跡を行い、該輪郭追跡の経路が連続的に、かつ、交差することなく前記輪郭を一周して前記始点に戻るか否かを判定し、前記判定が否である場合は、前記候補を前記異物と判定し、前記判定が否でない場合は、前記候補を前記マークと判定することを含む。 In order to achieve the above object, the foreign matter mark discrimination method of the present invention extracts the contour of the foreign matter or mark candidate from a photographed image of a sheet in which the foreign matter and the mark coexist, and from an arbitrary start point on the contour. The contour tracking for tracking the contour in one direction is performed, and it is determined whether or not the contour tracking path goes around the contour continuously and without intersecting and returns to the starting point, and the determination is rejected. If, the candidate is determined to be the foreign substance, and if the determination is not negative, the candidate is determined to be the mark.

本発明によれば、異物とマークの形状が似ている場合でも、異物とマークを正確に判別することができる。 According to the present invention, even when the foreign matter and the mark have similar shapes, the foreign matter and the mark can be accurately discriminated.

本発明の第1実施形態による積層シート検査方法を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the laminated sheet inspection method by 1st Embodiment of this invention. 図1に示す積層シート検査方法を実行するシステムの構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the system which executes the laminated sheet inspection method shown in FIG. マークの一例を説明するための図である。It is a figure for demonstrating an example of a mark. 積層シートに存在する異物の一例を説明するための図である。It is a figure for demonstrating an example of the foreign matter existing in a laminated sheet. マークのベクトル分布を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the vector distribution of a mark. 異物のベクトル分布を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the vector distribution of a foreign substance. 輪郭追跡及び面積率を用いた判別処理の詳細な手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the detailed procedure of the discrimination process using contour tracking and area ratio. マークの輪郭追跡を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the contour tracking of a mark. 異物の輪郭追跡を説明するための図である。It is a figure for demonstrating contour tracking of a foreign body. 異物の別の例を説明するための図である。It is a figure for demonstrating another example of a foreign substance. 図10に示す異物の撮影画像の一例を説明するための図である。It is a figure for demonstrating an example of the photographed image of the foreign matter shown in FIG. 線幅が複数の画素で表される撮影画像に対する輪郭抽出及び輪郭追跡の結果を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the result of contour extraction and contour tracking for the photographed image whose line width is represented by a plurality of pixels.

以下、図面を参照して本発明の実施形態を詳細に説明する。但し、実施形態に記載されている構成要素はあくまで例示であり、本発明の範囲をそれらに限定する趣旨のものではない。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. However, the components described in the embodiments are merely examples, and the scope of the present invention is not intended to be limited thereto.

(第1実施形態)
図1は、本発明の第1実施形態による積層シート検査方法を説明するための図である。
図1を参照すると、ステップS11で、シート単体で異物を検出する第1の異物検査を行う。この第1の異物検査では、検出した異物に応じたマークをシートに付与する。マークは、輪郭追跡が可能な形状のものである。具体的には、輪郭上の任意の始点から一方向に輪郭を追跡した場合に、輪郭追跡の経路が連続的に、かつ、交差することなく輪郭を一周して始点に戻るような形状のマークを用いる。例えば、マークとして、「○」、「□」、「△」、「◎」などの複数種類のマークを用いることができ、異物の特徴量(例えば、面積や形状)に応じて、異なる種類のマークを付与しても良い。
(First Embodiment)
FIG. 1 is a diagram for explaining a laminated sheet inspection method according to the first embodiment of the present invention.
Referring to FIG. 1, in step S11, a first foreign matter inspection for detecting a foreign matter on the sheet alone is performed. In this first foreign matter inspection, a mark corresponding to the detected foreign matter is given to the sheet. The mark has a shape that allows contour tracing. Specifically, when the contour is traced in one direction from an arbitrary start point on the contour, a mark having a shape such that the contour tracking path goes around the contour continuously and returns to the start point without intersecting. Is used. For example, as marks, a plurality of types of marks such as "○", "□", "△", and "◎" can be used, and different types of marks can be used depending on the amount of foreign matter (for example, area and shape). A mark may be given.

次に、ステップS12で、シートを積層して積層シートを形成する。この積層シートは、ステップS11の第1の異物検査が行われたシートを含み、異物とマークが混在する。
次に、ステップS13で、積層シートを対象に、異物を検出する第2の異物検査を行う。この第2の異物検査は、異物とマークを判別する異物マーク判別処理を含む。異物マーク判別処理では、まず、積層シートを撮影した撮影画像から、異物またはマークの候補の輪郭を抽出する。次に、輪郭上の任意の始点から一方向に輪郭を追跡する輪郭追跡を行い、該輪郭追跡の経路が連続的に、かつ、交差することなく輪郭を一周して始点に戻るか否かを判定する。判定が否である場合は、候補を異物と判定し、判定が否でない場合は、候補をマークと判定する。
また、上記の判定が否でない候補について、輪郭が示す図形全体の面積値に対する撮影画像における候補の領域が占める画素数の比である面積率を求めても良い。この場合、面積率が予め定められた閾値より大きければ、候補を異物と判定し、面積率が閾値以下であれば、候補をマークと判定する。
Next, in step S12, the sheets are laminated to form a laminated sheet. This laminated sheet includes the sheet subjected to the first foreign matter inspection in step S11, and the foreign matter and the mark are mixed.
Next, in step S13, a second foreign matter inspection for detecting foreign matter is performed on the laminated sheet. This second foreign matter inspection includes a foreign matter mark discrimination process for discriminating between a foreign matter and a mark. In the foreign matter mark discrimination process, first, the outlines of foreign matter or mark candidates are extracted from the photographed image of the laminated sheet. Next, contour tracking is performed to trace the contour in one direction from an arbitrary start point on the contour, and whether or not the contour tracking path goes around the contour continuously and without intersecting and returns to the start point. judge. If the determination is negative, the candidate is determined to be a foreign substance, and if the determination is not negative, the candidate is determined to be a mark.
Further, for the candidates for which the above determination is not negative, the area ratio, which is the ratio of the number of pixels occupied by the candidate area in the captured image to the area value of the entire figure indicated by the contour, may be obtained. In this case, if the area ratio is larger than the predetermined threshold value, the candidate is determined as a foreign substance, and if the area ratio is equal to or less than the threshold value, the candidate is determined as a mark.

最後に、ステップS14で、積層シートの良否を判定する。良否の判定基準は、例えば、マークの種類や分布である。マークの種類に応じて積層シートの良否を判定しても良い。また、一定範囲内に一定数以上のマークが存在する場合に、当該部分を不良であると判定しても良い。この他、様々な判定基準を積層シートの良否判定に適用することができる。
ステップS14の良否判定後は、積層シートの不良品部分を除去した状態で所定のサイズに切り出す。切り出した積層シートの両端を熱圧着し、無端ベルト化して、製品最終形態とする。
Finally, in step S14, the quality of the laminated sheet is determined. The criteria for judging quality are, for example, the type and distribution of marks. The quality of the laminated sheet may be determined according to the type of mark. Further, when a certain number or more of marks are present within a certain range, the portion may be determined to be defective. In addition, various judgment criteria can be applied to the quality judgment of the laminated sheet.
After the quality determination in step S14, the laminated sheet is cut out to a predetermined size with the defective portion removed. Both ends of the cut-out laminated sheet are thermocompression-bonded to form an endless belt to form the final product.

図2は、図1に示した積層シート検査方法を実行するシステムの構成を示すブロック図である。
図2に示すシステムは、シート検査装置21とマーキング装置24を有する。シート検査装置21は、撮影部22と画像処理部23を有する。撮影部22は、検査対象であるシートを撮影するための少なくとも1台のカメラを有する。カメラは、レンズ交換可能であり、任意の性能のレンズを取り付けることができる。ここで、撮像素子上で、1画素の大きさが検査したい異物の線幅と同等以下になるように、カメラ及びレンズを選定しても良い。例えば、異物の線幅が25μmである場合に、正方形の画素の1辺が25μm以下になるように、カメラ及びレンズを選定しても良い。この場合、撮影画像上の異物の線幅が1画素で表される。
シートの撮影には、コントラストの高い撮影画像が得られるように、シートの異物検査に適した照明装置が用いられる。照明装置は、例えば、透過用の照明部及び反射用の照明部を有していても良い。この場合、撮影部22は、透過照明と反射照明とを併用して異物検査用の撮影を行うことができる。
FIG. 2 is a block diagram showing a configuration of a system that executes the laminated sheet inspection method shown in FIG.
The system shown in FIG. 2 includes a sheet inspection device 21 and a marking device 24. The sheet inspection device 21 has a photographing unit 22 and an image processing unit 23. The photographing unit 22 has at least one camera for photographing the sheet to be inspected. The camera has interchangeable lenses and can be fitted with lenses of any performance. Here, the camera and the lens may be selected so that the size of one pixel on the image sensor is equal to or less than the line width of the foreign matter to be inspected. For example, when the line width of the foreign matter is 25 μm, the camera and the lens may be selected so that one side of the square pixel is 25 μm or less. In this case, the line width of the foreign matter on the captured image is represented by one pixel.
When photographing the sheet, a lighting device suitable for foreign matter inspection of the sheet is used so that a photographed image having high contrast can be obtained. The illuminating device may have, for example, a transmission illuminating unit and a reflection illuminating unit. In this case, the photographing unit 22 can perform photographing for foreign matter inspection by using both transmission illumination and reflection illumination in combination.

以下、図1に示したステップと関連付けて、図2に示すシステムの各部の動作を説明する。
ステップS11で、撮影部22が、シート単体を撮影し、撮影画像(データ)を画像処理部23に出力する。画像処理部23は、シート単体の撮影画像に対して画像処理を行い、第1の異物検査を行う。第1の異物検査において、画像処理部23は、異物検出データを含む異物判定結果をマーキング装置24に出力する。異物検出データは、撮影部22の座標系における異物の座標データを含む。
撮影部22の座標系とマーキング装置24の座標系とは予め対応がとられている。マーキング装置24は、シート検査装置21から受け取った異物検出データに基づき、異物に応じたマークをシートの所定の位置に付与する。マークの付与位置は、異物の位置に応じた位置である。マークの付与位置に基づいて異物の位置を特定することができる。すべての異物に対して、マークを付与することが望ましい。
Hereinafter, the operation of each part of the system shown in FIG. 2 will be described in relation to the steps shown in FIG.
In step S11, the photographing unit 22 photographs a single sheet and outputs the captured image (data) to the image processing unit 23. The image processing unit 23 performs image processing on the captured image of the sheet alone, and performs the first foreign matter inspection. In the first foreign matter inspection, the image processing unit 23 outputs the foreign matter determination result including the foreign matter detection data to the marking device 24. The foreign matter detection data includes the coordinate data of the foreign matter in the coordinate system of the photographing unit 22.
A correspondence is taken in advance between the coordinate system of the photographing unit 22 and the coordinate system of the marking device 24. The marking device 24 gives a mark corresponding to the foreign matter to a predetermined position on the sheet based on the foreign matter detection data received from the sheet inspection device 21. The marking position is a position corresponding to the position of the foreign matter. The position of the foreign matter can be specified based on the position where the mark is applied. It is desirable to give a mark to all foreign substances.

積層シートを形成した後、ステップS13で、撮影部22が、積層シートを撮影し、撮影画像(データ)を画像処理部23に出力する。画像処理部23は、積層シートの撮影画像に対して画像処理を行い、第2の異物検査を行う。第2の異物検査において、画像処理部23は、異物またはマークの候補について、前述の輪郭追跡を用いた判別処理や面積率を用いた判別処理を行う。
判別処理後、ステップS14で、画像処理部23が、マークの種類や分布に基づいて、積層シートの良否を判定する。
上述の積層シート検査方法によれば、輪郭追跡を用いた判別処理(一次判定)を行うことにより、異物とマークの形状が似ている場合でも、異物とマークを正確に判別することができる。
After forming the laminated sheet, in step S13, the photographing unit 22 photographs the laminated sheet and outputs the photographed image (data) to the image processing unit 23. The image processing unit 23 performs image processing on the captured image of the laminated sheet and performs a second foreign matter inspection. In the second foreign matter inspection, the image processing unit 23 performs the discrimination processing using the contour tracking and the discrimination processing using the area ratio with respect to the foreign matter or mark candidate.
After the discrimination process, in step S14, the image processing unit 23 determines the quality of the laminated sheet based on the type and distribution of the marks.
According to the above-mentioned laminated sheet inspection method, by performing the discrimination process (primary judgment) using contour tracking, it is possible to accurately discriminate between the foreign matter and the mark even if the shapes of the foreign matter and the mark are similar.

以下に、輪郭追跡を用いた判別処理の作用効果を詳細に説明する。
図3に、マーキング装置24がシートに付与するマークの一例を示す。このマークは、輪郭上の任意の始点から一方向に輪郭を追跡した場合に、輪郭追跡の経路が連続的に、かつ、交差することなく輪郭を一周して始点に戻るような形状で、かつ、中抜きの形状である。図3(a)は、データ通りにシートに付与したマーク31の模式図である。図3(b)は、不織布のような表面の粗いシートに付与したマーク32の模式図である。マーク31は、真円の形状である。一方、マーク31に比べて、マーク32の形状は不規則である。
The effects of the discrimination process using contour tracking will be described in detail below.
FIG. 3 shows an example of the mark given to the sheet by the marking device 24. This mark has a shape such that when the contour is traced in one direction from an arbitrary start point on the contour, the contour tracking path is continuous, goes around the contour without intersecting, and returns to the start point. , It is a hollow shape. FIG. 3A is a schematic view of the mark 31 given to the sheet according to the data. FIG. 3B is a schematic view of the mark 32 applied to a sheet having a rough surface such as a non-woven fabric. The mark 31 has a perfect circular shape. On the other hand, the shape of the mark 32 is irregular as compared with the mark 31.

図4に、積層シートに存在する異物の一例を示す。図4(a)及び図4(b)は、不織布に多い繊維系の異物41、42の模式図である。異物41、42はいずれも紐状のものである。異物41は、図3(a)に示したマーク31と似た形状であるが、両端部が交差している。異物42は、図3(b)に示したマーク32と似た形状であるが、両端部が繋がっていない。
特許文献1に記載された輪郭のベクトル分布を用いた判別手法では、形状が似た異物41とマーク31、又は、形状が似た異物42とマーク42を正確に判別することは困難である。以下に、図5及び図6を用いて、異物とマークを正確に判別できない理由を説明する。
FIG. 4 shows an example of foreign matter existing in the laminated sheet. 4 (a) and 4 (b) are schematic views of fiber-based foreign substances 41 and 42, which are often found in non-woven fabrics. The foreign substances 41 and 42 are both string-shaped. The foreign matter 41 has a shape similar to that of the mark 31 shown in FIG. 3A, but both ends intersect. The foreign matter 42 has a shape similar to that of the mark 32 shown in FIG. 3B, but both ends are not connected.
In the discrimination method using the vector distribution of the contour described in Patent Document 1, it is difficult to accurately discriminate between the foreign matter 41 and the mark 31 having similar shapes, or the foreign matter 42 and the mark 42 having similar shapes. The reason why the foreign matter and the mark cannot be accurately discriminated will be described below with reference to FIGS. 5 and 6.

図5(a)は、図3(a)に示したマーク31のベクトル分布である。図6(a)は、図4(a)に示した異物41のベクトル分布である。図5(a)及び図6(a)において、矢印51はベクトルを示す。マーク31と異物41は互いの形状が似ているため、それぞれの矢印51の向きや大きさも略同じである。つまり、マーク31と異物41の間に、ベクトル種の量や離散性に差はない。このため、ベクトル分布を用いて異物41とマーク31を判別することは困難である。
図5(b)は、図3(b)に示したマーク32のベクトル分布である。図6(b)は、図4(b)に示した異物42のベクトル分布である。図5(b)及び図6(b)において、矢印52はベクトルを示す。マーク31及び異物41と同様、マーク32と異物42も互いの形状が似ているため、それぞれの矢印52の向きや大きさも略同じである。つまり、マーク32と異物42の間に、ベクトル種の量や離散性に差はない。このため、ベクトル分布を用いて異物42とマーク32を判別することは困難である。
FIG. 5A is a vector distribution of the mark 31 shown in FIG. 3A. FIG. 6A is a vector distribution of the foreign matter 41 shown in FIG. 4A. In FIGS. 5 (a) and 6 (a), the arrow 51 indicates a vector. Since the mark 31 and the foreign matter 41 are similar in shape to each other, the directions and sizes of the respective arrows 51 are substantially the same. That is, there is no difference in the amount or discreteness of the vector species between the mark 31 and the foreign matter 41. Therefore, it is difficult to discriminate between the foreign matter 41 and the mark 31 using the vector distribution.
FIG. 5B is a vector distribution of the mark 32 shown in FIG. 3B. FIG. 6B is a vector distribution of the foreign matter 42 shown in FIG. 4B. In FIGS. 5 (b) and 6 (b), arrow 52 indicates a vector. Like the mark 31 and the foreign matter 41, the mark 32 and the foreign matter 42 are similar in shape to each other, so that the directions and sizes of the respective arrows 52 are substantially the same. That is, there is no difference in the amount or discreteness of the vector species between the mark 32 and the foreign matter 42. Therefore, it is difficult to discriminate between the foreign matter 42 and the mark 32 using the vector distribution.

これに対して、本実施形態の輪郭追跡を用いた判別処理によれば、異物41、42はいずれも、図1のステップS13の輪郭追跡の判定が否となる。一方、マーク31、32はいずれも、図1のステップS13の輪郭追跡の判定が否とはならない。このように、形状が似た異物41とマーク31や、形状が似た異物42とマーク42を正確に判別することができる。
また、本実施形態では、輪郭追跡を用いた判別処理(一次判定)でマークと判定された候補について、面積率を用いた判別処理(二次判定)を行う。これにより、マークをより確実に判別することが可能となる。
On the other hand, according to the discrimination process using the contour tracking of the present embodiment, the judgment of the contour tracking in step S13 of FIG. 1 is rejected for any of the foreign substances 41 and 42. On the other hand, for each of the marks 31 and 32, the determination of the contour tracking in step S13 of FIG. 1 cannot be denied. In this way, the foreign matter 41 and the mark 31 having similar shapes and the foreign matter 42 and the mark 42 having similar shapes can be accurately discriminated.
Further, in the present embodiment, the discrimination process (secondary determination) using the area ratio is performed on the candidate determined as a mark by the discrimination process (primary determination) using contour tracking. This makes it possible to discriminate the mark more reliably.

以下に、輪郭追跡及び面積率を用いた判別処理手順を詳細に説明する。
図7に、輪郭追跡及び面積率を用いた判別処理の詳細な手順を示す。以下、図7を参照して判別処理を説明する。
The procedure of discrimination processing using contour tracking and area ratio will be described in detail below.
FIG. 7 shows a detailed procedure of contour tracking and discrimination processing using area ratio. Hereinafter, the discrimination process will be described with reference to FIG. 7.

まず、ステップS71で、画像処理部23が、撮影部22から入力された撮影画像データに対して輪郭抽出処理を行う。例えば、撮影部22は、256階調の撮影画像データを画像処理部23に供給する。画像処理部23は、背景領域の濃度値から一定の濃度変化のある領域を異物またはマークの候補として検出する。そして、画像処理部23は、背景領域と候補の境界、すなわち候補の最外周の画素を輪郭として抽出する。なお、検出した候補のうち、面積があらかじめ設定された閾値よりも小さいものは、ノイズ成分として除去することが望ましい。 First, in step S71, the image processing unit 23 performs contour extraction processing on the captured image data input from the photographing unit 22. For example, the photographing unit 22 supplies the photographed image data of 256 gradations to the image processing unit 23. The image processing unit 23 detects a region having a constant density change from the density value of the background region as a foreign matter or a mark candidate. Then, the image processing unit 23 extracts the boundary between the background area and the candidate, that is, the outermost pixel of the candidate as a contour. It is desirable to remove the detected candidates whose area is smaller than the preset threshold value as a noise component.

次に、ステップS72で、輪郭抽出を行ったデータに対して輪郭追跡処理を行う。ここで、図8及び図9を参照して、輪郭追跡処理を具体的に説明する。
図8(a)に、図3(a)に示したマーク31の輪郭追跡の画像処理結果を示し、図8(b)に、図3(b)に示したマーク32の輪郭追跡の画像処理結果を示す。図9(a)に、図4(a)に示した異物41の輪郭追跡の画像処理結果を示し、図9(b)に、図4(b)に示した異物42の輪郭追跡の画像処理結果を示す。これら図8及び図9において、1マスが撮影部22のカメラの1画素に相当する。ここでは、22×22個の画素からなる検査エリア内で輪郭追跡処理を行った結果が示されている。各画素の濃度値に基づいて、異物またはマークの候補と背景領域とを区別する。太枠で示したマスの部分が異物41、42またはマーク31、32の候補であり、それ以外のマスは背景領域である。
Next, in step S72, contour tracking processing is performed on the data for which contour extraction has been performed. Here, the contour tracking process will be specifically described with reference to FIGS. 8 and 9.
FIG. 8A shows the image processing result of the contour tracking of the mark 31 shown in FIG. 3A, and FIG. 8B shows the image processing of the contour tracking of the mark 32 shown in FIG. 3B. The result is shown. FIG. 9A shows the image processing result of the contour tracking of the foreign matter 41 shown in FIG. 4A, and FIG. 9B shows the image processing of the contour tracking of the foreign matter 42 shown in FIG. 4B. The result is shown. In FIGS. 8 and 9, one cell corresponds to one pixel of the camera of the photographing unit 22. Here, the result of performing the contour tracking process in the inspection area composed of 22 × 22 pixels is shown. Distinguish between foreign matter or mark candidates and the background area based on the density value of each pixel. The squares shown in the thick frame are candidates for foreign objects 41, 42 or marks 31 and 32, and the other squares are background areas.

まず、抽出した輪郭上に始点81を設定する。図8(a)及び図8(b)の例では、座標(X9,Y3)のマスが始点81に設定されている。図9(a)の例では、座標(X11,Y0)のマスが始点81に設定されている。図9(b)の例では、座標(X10,Y3)のマスが始点81に設定されている。なお、始点81の設定はこれに限定されず、輪郭上のどこに始点81を設定しても良い。
次に、始点81から一方向に輪郭を追跡する輪郭追跡82を実行する。輪郭追跡82の終了は、始点81に戻るまで、又は、輪郭に途切れのあるところまでである。なお、輪郭追跡82の方向は、輪郭を追跡できるのであれば、どの方向であっても良い。
First, the start point 81 is set on the extracted contour. In the examples of FIGS. 8 (a) and 8 (b), the squares of the coordinates (X9, Y3) are set at the start point 81. In the example of FIG. 9A, the squares of the coordinates (X11, Y0) are set at the start point 81. In the example of FIG. 9B, the squares of the coordinates (X10, Y3) are set at the start point 81. The setting of the start point 81 is not limited to this, and the start point 81 may be set anywhere on the contour.
Next, contour tracking 82 that traces the contour in one direction from the start point 81 is executed. The end of the contour tracking 82 is until it returns to the start point 81 or until there is a break in the contour. The direction of the contour tracking 82 may be any direction as long as the contour can be traced.

再び、図7を参照する。ステップS72の輪郭追跡処理の後、ステップS73で、輪郭追跡82の結果に基づく一次判定を行う。この一次判定の条件は、輪郭追跡82の経路が連続的に、かつ、交差することなく輪郭を一周して始点81に戻るか否かである。ここで、交差とは、同じ画素を通ることを意味する。
図8(a)及び図8(b)の例はいずれも、輪郭追跡82の経路は連続的に、かつ、交差することなく輪郭を一周して始点81に戻るので、一次判定の条件を満たす。よって、ステップS73の判定は「Yes」となり、候補をマークと判定する。
See FIG. 7 again. After the contour tracking process in step S72, the primary determination based on the result of the contour tracking 82 is performed in step S73. The condition of this primary determination is whether or not the path of the contour tracking 82 goes around the contour continuously and without intersecting and returns to the starting point 81. Here, crossing means passing through the same pixel.
In both the examples of FIGS. 8 (a) and 8 (b), the route of the contour tracking 82 goes around the contour continuously and without intersecting and returns to the starting point 81, so that the condition of the primary determination is satisfied. .. Therefore, the determination in step S73 is "Yes", and the candidate is determined as a mark.

一方、図9(a)の例では、輪郭追跡82の経路は、座標(X11,Y0)の始点81から連続的に輪郭の全てを通るが、座標(X10,Y1)のマス(画素)を2度通り、終点の座標(X9,Y0)は始点81と異なる。図9(b)の例では、輪郭追跡82の経路は、座標(X10,Y3)の始点81から連続的に輪郭の全てを通るが、終点の座標(X13,Y3)は始点81と異なる。このように、図9(a)及び図9(b)の例はいずれも、一次判定の条件を満たさない。よって、ステップS73の判定は「No」となり、候補を異物と判定する。 On the other hand, in the example of FIG. 9A, the path of the contour tracking 82 continuously passes through the entire contour from the start point 81 of the coordinates (X11, Y0), but the squares (pixels) of the coordinates (X10, Y1) are used. As twice, the coordinates of the end point (X9, Y0) are different from the start point 81. In the example of FIG. 9B, the route of the contour tracking 82 continuously passes through the entire contour from the start point 81 of the coordinates (X10, Y3), but the coordinates (X13, Y3) of the end point are different from the start point 81. As described above, neither of the examples of FIGS. 9 (a) and 9 (b) satisfies the condition of the primary determination. Therefore, the determination in step S73 is "No", and the candidate is determined to be a foreign substance.

ステップS73の判定が「Yes」となった場合は、続いて、ステップS74で、面積率測定を行う。ここで、面積率とは、第1の面積値に対する第2の面積値の比である。第1の面積値は、画像処理で捉えた輪郭が示す図形全体の面積値である。第2の面積値は、画像処理で捉えた候補の領域が占める画素数である。
次に、ステップS75で、面積率が予め定められた閾値以下であるか否かを判定する。ステップS74の判定が「Yes」である場合、候補をマークと判定し、ステップS76で、マーク判定に対応する処理を実行する。ステップS73の判定が「No」である場合、又は、ステップS74の判定が「No」である場合は、候補を異物と判定し、ステップS77で、異物判定に対応する処理を実行する。
When the determination in step S73 is "Yes", the area ratio is subsequently measured in step S74. Here, the area ratio is the ratio of the second area value to the first area value. The first area value is the area value of the entire figure indicated by the contour captured by the image processing. The second area value is the number of pixels occupied by the candidate area captured by the image processing.
Next, in step S75, it is determined whether or not the area ratio is equal to or less than a predetermined threshold value. If the determination in step S74 is "Yes", the candidate is determined to be a mark, and in step S76, the process corresponding to the mark determination is executed. If the determination in step S73 is "No", or if the determination in step S74 is "No", the candidate is determined to be a foreign matter, and in step S77, the process corresponding to the foreign matter determination is executed.

上述した判別処理によれば、ステップS73の一次判定により、形状が似た異物とマークとを判別することができ、かつ、ステップS75の二次判定により、より確実にマークを判別することができる。
例えば、図8(a)に示すように、図3(a)に示したマーク31の撮影画像における、マーク31の輪郭が示す図形は、直径が16画素の長さの円である。この場合、第1の面積値は、円の面積の公式に従い、8×8×π=約200画素で与えられる。第2の面積値は、太枠のマスからなる輪郭の部分の画素数、すなわち、44画素となる。よって、面積率は、44/200である。
According to the discrimination process described above, the foreign matter having a similar shape and the mark can be discriminated by the primary determination in step S73, and the mark can be discriminated more reliably by the secondary determination in step S75. ..
For example, as shown in FIG. 8A, the figure indicated by the outline of the mark 31 in the photographed image of the mark 31 shown in FIG. 3A is a circle having a diameter of 16 pixels. In this case, the first area value is given by 8 × 8 × π = about 200 pixels according to the area of a circle formula. The second area value is the number of pixels in the contour portion composed of the squares of the thick frame, that is, 44 pixels. Therefore, the area ratio is 44/200.

一方、シミや汚れ等の異物には、マーク31と似た形状を有するものもある。図10に、マーク31と似た形状を有し、塗りつぶされた異物の一例を示す。図11に、図10に示す異物101の撮影画像を示す。異物101の撮影画像における、異物101の輪郭が示す図形全体の面積値が第1の面積値である。異物101の第1の面積値は、図8(a)に示したマーク31の第1の面積値と同じで、約200である。しかし、図11に示すように、異物101の第2の面積値は、塗りつぶされた部分(太枠のマス)の画素数であり、216である。この、異物101の第2の面積値は、マーク31の第2の面積値よりも大きい。異物101の第1の面積値と第2の面積値は略同じ値であり、面積率は216/200である。このように、異物101の面積率は、マーク31の面積率に比較して十分に大きい。よって、異物101とマーク31の判別が可能な閾値を設定し、面積率が閾値より大きければ、候補を異物101と判定し、面積率が閾値以下であれば、候補をマーク31と判定することができる。このように、面積率を用いた二次判定を行うことで、異物とマークをより確実に判別することが可能となる。 On the other hand, some foreign substances such as stains and stains have a shape similar to that of the mark 31. FIG. 10 shows an example of a filled foreign matter having a shape similar to that of the mark 31. FIG. 11 shows a photographed image of the foreign matter 101 shown in FIG. The area value of the entire figure indicated by the outline of the foreign matter 101 in the photographed image of the foreign matter 101 is the first area value. The first area value of the foreign matter 101 is the same as the first area value of the mark 31 shown in FIG. 8A, and is about 200. However, as shown in FIG. 11, the second area value of the foreign matter 101 is the number of pixels of the filled portion (thick frame), which is 216. The second area value of the foreign matter 101 is larger than the second area value of the mark 31. The first area value and the second area value of the foreign matter 101 are substantially the same value, and the area ratio is 216/200. As described above, the area ratio of the foreign matter 101 is sufficiently larger than the area ratio of the mark 31. Therefore, a threshold value capable of distinguishing the foreign matter 101 and the mark 31 is set, and if the area ratio is larger than the threshold value, the candidate is determined to be the foreign matter 101, and if the area ratio is equal to or less than the threshold value, the candidate is determined to be the mark 31. Can be done. In this way, by performing the secondary determination using the area ratio, it is possible to more reliably discriminate between the foreign matter and the mark.

マークの形状と似た異物であっても、輪郭追跡の経路が連続的に、かつ、交差することなく輪郭を一周して始点に戻るという一次判定の条件を満たすものは少ない。よって、一次判定の条件を満たす形状のマークを用いれば、異物とマークの形状が似ていても、異物とマークを判別することができる。例えば、不織布のような表面の粗いシートにマークを付与する場合に、付与したマークが異物と似た不規則な形状になった場合でも、異物とマークを判別することが可能である。
また、一次判定の条件を満たす形状のマークの面積率は、シミや汚れ等の異物の面積率と異なる。よって、面積率に基づく二次判定を行うことで、異物とマークをより確実に判別することができる。
さらに、一次判定の条件を満たす形状のマークを使用する判別処理は、ソフトウェアによって実現可能であり、ハードウェアを変更する必要がない。このため、コスト的にも有利である。
Even if the foreign matter has a shape similar to that of the mark, there are few that satisfy the condition of the primary judgment that the contour tracking path is continuous, goes around the contour without intersecting, and returns to the starting point. Therefore, if a mark having a shape satisfying the condition of the primary determination is used, the foreign matter and the mark can be discriminated even if the foreign matter and the mark have similar shapes. For example, when a mark is given to a sheet having a rough surface such as a non-woven fabric, it is possible to distinguish the mark from the foreign matter even if the given mark has an irregular shape similar to a foreign matter.
Further, the area ratio of the mark having a shape satisfying the condition of the primary determination is different from the area ratio of foreign matter such as stains and stains. Therefore, by performing the secondary determination based on the area ratio, it is possible to more reliably determine the foreign matter and the mark.
Further, the discrimination process using the mark having a shape satisfying the condition of the primary judgment can be realized by software, and it is not necessary to change the hardware. Therefore, it is also advantageous in terms of cost.

(第2実施形態)
本発明の第2実施形態による積層シート検査方法は、図7に示したステップS71の輪郭抽出処理のみが第1実施形態と異なる。説明の重複を避けるために、以下では、第1実施形態と同じ処理についての詳細な説明を省略する。
第1実施形態による積層シート検査方法では、撮影画像上の異物やマークの候補の線幅が1画素で表される。これに対して、本実施形態では、候補の線幅が複数の画素で表される。
(Second Embodiment)
The laminated sheet inspection method according to the second embodiment of the present invention differs from the first embodiment only in the contour extraction process in step S71 shown in FIG. 7. In order to avoid duplication of description, detailed description of the same processing as in the first embodiment will be omitted below.
In the laminated sheet inspection method according to the first embodiment, the line width of foreign matter and mark candidates on the captured image is represented by one pixel. On the other hand, in the present embodiment, the candidate line width is represented by a plurality of pixels.

図12(a)は、図4(a)に示した異物41を線幅が複数の画素で表されるように撮影した画像に対する輪郭抽出及び輪郭追跡の結果を示す模式図である。
図12(a)に示すように、異物41の線幅が複数の画素で表される撮影画像に対して輪郭抽出を行い、座標(X6,Y0)の始点81から一方向に輪郭を追跡する輪郭追跡82を実行する。この場合、輪郭追跡82の経路が連続的に、かつ、交差することなく輪郭を一周して始点81に戻るため、一次判定の条件を満たす。その結果、誤って候補をマークと判別してしまう。
FIG. 12A is a schematic diagram showing the results of contour extraction and contour tracking for an image of the foreign matter 41 shown in FIG. 4A taken so that the line width is represented by a plurality of pixels.
As shown in FIG. 12A, contour extraction is performed on a captured image in which the line width of the foreign matter 41 is represented by a plurality of pixels, and the contour is traced in one direction from the start point 81 of the coordinates (X6, Y0). Perform contour tracking 82. In this case, since the path of the contour tracking 82 goes around the contour continuously and without intersecting and returns to the starting point 81, the condition of the primary determination is satisfied. As a result, the candidate is erroneously identified as a mark.

そこで、本実施形態では、ステップS71の輪郭抽出処理において、画像処理で捉えた異物又はマークの候補を、線幅が1画素で表された図形に近似し、該図形に基づいて輪郭を抽出する。図12(b)は、近似処理後の画像の一例を示す模式図である。この例では、異物41の線幅の3画素のうち、中央の画素を抽出することで、線幅が1画素とされた図形121に近似している。
なお、線幅が1画素とされた図形に候補を近似できるのであれば、どのような近似処理を適用しても良い。例えば、一般的な画像処理で用いられる輪郭抽出フィルターなどの前処理を適用して近似処理を行っても良い。また、複数の画素の線幅を疑似的に1マスの画素、つまり1画素単位に換算して輪郭を抽出しても良い。
本実施形態の積層シート検査方法においても、第1の実施形態と同様の作用効果を奏する。
Therefore, in the present embodiment, in the contour extraction process of step S71, the foreign matter or mark candidate captured in the image processing is approximated to a figure whose line width is represented by one pixel, and the contour is extracted based on the figure. .. FIG. 12B is a schematic diagram showing an example of the image after the approximation processing. In this example, the central pixel is extracted from the three pixels of the line width of the foreign matter 41 to approximate the figure 121 having a line width of one pixel.
Any approximation processing may be applied as long as the candidate can be approximated to a figure having a line width of 1 pixel. For example, approximation processing may be performed by applying preprocessing such as a contour extraction filter used in general image processing. Further, the line width of a plurality of pixels may be pseudo-converted into one pixel, that is, one pixel unit to extract the contour.
The laminated sheet inspection method of the present embodiment also has the same effect as that of the first embodiment.

以上説明した第1及び第2の実施形態は本発明の一例であり、その構成及び処理の順序は適宜に変更可能である。
例えば、第1の実施形態の積層シート検査方法において、第2の実施形態で行った近似を用いた輪郭抽出を組み入れても良い。具体的には、候補の線幅が1画素で表される撮影画像に対しては、近似を適用しない輪郭抽出処理を実行し、候補の線幅が複数の画素で表される撮影画像に対しては、近似を適用した輪郭抽出処理を行う。そして、それぞれの輪郭抽出画像に対して、ステップS72の輪郭追跡処理及びS73の一次判定を行う。
また、第1及び第2の実施形態で説明した判別処理を含む画像処理は、マイクロプロセッサ(MPU)やCPU(Central Processing Unit)などのコンピュータがプログラムを実行することで実現されても良い。この場合、例えば、プログラムは、図7のステップS71〜S77の処理の全部又は一部の処理をコンピュータに実行させても良い。一部の処理は、例えば、ステップS71〜S73の処理である。
また、上記のプログラムは、インターネット等のネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム又は装置に提供されても良い。記憶媒体は、例えば、半導体メモリ、磁気記録媒体、光ディスクなどを含む。
The first and second embodiments described above are examples of the present invention, and the configuration and the order of processing thereof can be appropriately changed.
For example, in the laminated sheet inspection method of the first embodiment, contour extraction using the approximation performed in the second embodiment may be incorporated. Specifically, for a captured image in which the candidate line width is represented by one pixel, contour extraction processing is performed without applying approximation, and the captured image in which the candidate line width is represented by a plurality of pixels is subjected to contour extraction processing. Then, the contour extraction process to which the approximation is applied is performed. Then, for each contour extracted image, the contour tracking process of step S72 and the primary determination of S73 are performed.
Further, the image processing including the discrimination processing described in the first and second embodiments may be realized by executing a program by a computer such as a microprocessor (MPU) or a CPU (Central Processing Unit). In this case, for example, the program may cause the computer to execute all or part of the processes of steps S71 to S77 of FIG. Some processes are, for example, the processes of steps S71 to S73.
Further, the above program may be provided to the system or device via a network such as the Internet or various storage media. The storage medium includes, for example, a semiconductor memory, a magnetic recording medium, an optical disk, and the like.

21 シート検査装置
22 撮影部
23 画像処理部
24 マーキング装置
21 Sheet inspection device 22 Imaging unit 23 Image processing unit 24 Marking device

Claims (8)

異物とマークが混在するシートを撮影した撮影画像から、前記異物またはマークの候補の輪郭を抽出し、
前記輪郭上の任意の始点から一方向に前記輪郭を追跡する輪郭追跡を行い、該輪郭追跡の経路が連続的に、かつ、交差することなく前記輪郭を一周して前記始点に戻るか否かを判定し、
前記判定が否である場合は、前記候補を前記異物と判定し、前記判定が否でない場合は、前記候補を前記マークと判定することを特徴とする、異物マーク判別方法。
The outline of the foreign matter or mark candidate is extracted from the photographed image of the sheet in which the foreign matter and the mark are mixed.
Whether or not contour tracking is performed to track the contour in one direction from an arbitrary start point on the contour, and the contour tracking path goes around the contour continuously and without intersecting and returns to the start point. Judging,
A method for determining a foreign matter mark, which comprises determining the candidate as the foreign matter when the determination is negative, and determining the candidate as the mark when the determination is not negative.
前記候補の最外周の画素を前記輪郭として抽出することを含むことを特徴とする、請求項1に記載の異物マーク判別方法。 The method for determining a foreign matter mark according to claim 1, further comprising extracting the outermost peripheral pixel of the candidate as the contour. 前記異物が紐状であり、前記撮影画像上で前記異物の線幅が1画素で表されることを特徴とする、請求項1または2に記載の異物マーク判別方法。 The method for determining a foreign matter mark according to claim 1 or 2, wherein the foreign matter is string-shaped, and the line width of the foreign matter is represented by one pixel on the photographed image. 前記異物が紐状であり、前記撮影画像上で前記異物の線幅が複数の画素で表される場合に、前記異物の候補を線幅が1画素で表された図形に近似し、該図形に基づいて前記輪郭を抽出することを含むことを特徴とする、請求項1または2に記載の異物マーク判別方法。 When the foreign matter is string-shaped and the line width of the foreign matter is represented by a plurality of pixels on the captured image, the candidate for the foreign matter is approximated to a figure whose line width is represented by one pixel, and the figure. The method for determining a foreign matter mark according to claim 1 or 2, wherein the contour is extracted based on the above. 前記輪郭が示す図形全体の面積値に対する前記撮影画像における前記候補の領域が占める画素数の比である面積率が、予め定められた閾値より大きい場合に、前記候補を前記異物と判定し、前記面積率が前記閾値以下である場合に、前記候補を前記マークと判定することを含むことを特徴とする、請求項1乃至4のいずれか一項に記載の異物マーク判別方法。 When the area ratio, which is the ratio of the number of pixels occupied by the candidate area in the captured image to the area value of the entire figure indicated by the contour, is larger than a predetermined threshold value, the candidate is determined to be the foreign substance, and the above. The method for determining a foreign matter mark according to any one of claims 1 to 4, wherein the candidate is determined to be the mark when the area ratio is equal to or less than the threshold value. 異物とマークが混在するシートを撮影し、撮影画像を出力する撮影部と、
前記撮影画像を画像処理して前記異物と前記マークを判別する画像処理部と、を有し、
前記画像処理部は、
前記撮影画像から、前記異物またはマークの候補の輪郭を抽出し、
前記輪郭上の任意の始点から一方向に前記輪郭を追跡する輪郭追跡を行い、該輪郭追跡の経路が連続的に、かつ、交差することなく前記輪郭を一周して前記始点に戻るか否かを判定し、
前記判定が否である場合は、前記候補を前記異物と判定し、前記判定が否でない場合は、前記候補を前記マークと判定することを特徴とする、シート検査装置。
A shooting unit that shoots a sheet with a mixture of foreign matter and marks and outputs the shot image,
It has an image processing unit that processes the captured image to discriminate between the foreign matter and the mark.
The image processing unit
The outline of the foreign matter or mark candidate is extracted from the photographed image, and the outline is extracted.
Whether or not contour tracking is performed to track the contour in one direction from an arbitrary start point on the contour, and the contour tracking path goes around the contour continuously and without intersecting and returns to the start point. Judging,
A sheet inspection apparatus, characterized in that, if the determination is negative, the candidate is determined to be the foreign substance, and if the determination is not negative, the candidate is determined to be the mark.
異物とマークが混在するシートを撮影した撮影画像から、前記異物またはマークの候補の輪郭を抽出する手順と、
前記輪郭上の任意の始点から一方向に前記輪郭を追跡する輪郭追跡を行い、該輪郭追跡の経路が連続的に、かつ、交差することなく前記輪郭を一周して前記始点に戻るか否かを判定する手順と、
前記判定が否である場合は、前記候補を前記異物と判定し、前記判定が否でない場合は、前記候補を前記マークと判定する手順と、をコンピュータに実行させるためのプログラム。
The procedure for extracting the outline of the foreign matter or mark candidate from the photographed image of the sheet in which the foreign matter and the mark are mixed, and
Whether or not contour tracking is performed to track the contour in one direction from an arbitrary start point on the contour, and the contour tracking path goes around the contour continuously and without intersecting and returns to the start point. And the procedure to judge
A program for causing a computer to execute a procedure of determining the candidate as the foreign substance when the determination is negative, and determining the candidate as the mark when the determination is not negative.
複数のシートを積層してなる積層シートの検査方法であって、
シート単体で異物を検出する第1の異物検査を行い、検出した異物に応じてマークをシートに付与する工程と、
前記第1の異物検査が行われ、前記複数のシートが積層された積層シートを対象に、異物を検出する第2の異物検査を行う工程と、を含み、
前記マークは、該マークの輪郭上の任意の始点から一方向に前記輪郭を追跡する輪郭追跡を行った場合に、該輪郭追跡の経路が連続的に、かつ、交差することなく前記輪郭を一周して前記始点に戻るような形状を有し、
前記第2の異物検査は、
前記積層シートを撮影した撮影画像から、前記異物またはマークの候補の輪郭を抽出し、
抽出した前記輪郭が前記マークの形状を有するか否かを判定し、
前記判定が否である場合は、前記候補を前記異物と判定し、前記判定が否でない場合は、前記候補を前記マークと判定することを含む特徴とする、積層シート検査方法。
This is an inspection method for laminated sheets, which is made by laminating multiple sheets.
The process of performing the first foreign matter inspection to detect foreign matter on the sheet alone and giving a mark to the sheet according to the detected foreign matter,
The first foreign matter inspection is performed, and the step of performing a second foreign matter inspection for detecting a foreign matter on a laminated sheet in which the plurality of sheets are laminated is included.
The mark goes around the contour continuously and without intersecting when the contour tracking is performed to trace the contour in one direction from an arbitrary start point on the contour of the mark. It has a shape that returns to the starting point.
The second foreign matter inspection is
The outline of the foreign matter or mark candidate is extracted from the photographed image obtained by photographing the laminated sheet.
It is determined whether or not the extracted contour has the shape of the mark, and it is determined.
A laminated sheet inspection method comprising determining the candidate as the foreign substance when the determination is negative, and determining the candidate as the mark when the determination is not negative.
JP2019093695A 2019-05-17 2019-05-17 Foreign matter/mark discrimination method, sheet inspection device, and program Pending JP2020187696A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019093695A JP2020187696A (en) 2019-05-17 2019-05-17 Foreign matter/mark discrimination method, sheet inspection device, and program

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019093695A JP2020187696A (en) 2019-05-17 2019-05-17 Foreign matter/mark discrimination method, sheet inspection device, and program

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2020187696A true JP2020187696A (en) 2020-11-19

Family

ID=73222834

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2019093695A Pending JP2020187696A (en) 2019-05-17 2019-05-17 Foreign matter/mark discrimination method, sheet inspection device, and program

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2020187696A (en)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115147770A (en) * 2022-08-30 2022-10-04 山东千颐科技有限公司 Belt foreign matter vision recognition system based on image processing
WO2023286519A1 (en) * 2021-07-13 2023-01-19 信越半導体株式会社 Method for determining debris
WO2024057773A1 (en) * 2022-09-12 2024-03-21 信越半導体株式会社 Debris determination method

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023286519A1 (en) * 2021-07-13 2023-01-19 信越半導体株式会社 Method for determining debris
CN115147770A (en) * 2022-08-30 2022-10-04 山东千颐科技有限公司 Belt foreign matter vision recognition system based on image processing
CN115147770B (en) * 2022-08-30 2022-12-02 山东千颐科技有限公司 Belt foreign matter vision recognition system based on image processing
WO2024057773A1 (en) * 2022-09-12 2024-03-21 信越半導体株式会社 Debris determination method

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US7162073B1 (en) Methods and apparatuses for detecting classifying and measuring spot defects in an image of an object
CN107315011B (en) Image processing apparatus, image processing method, and storage medium
JP2020187696A (en) Foreign matter/mark discrimination method, sheet inspection device, and program
JP5351673B2 (en) Appearance inspection device, appearance inspection method
JP5086970B2 (en) Wood appearance inspection device, wood appearance inspection method
CN106415608B (en) Method and system for verifying identity of printed item
JP7053366B2 (en) Inspection equipment and inspection method
CN113196040A (en) Surface defect detection method, surface defect detection device, steel product manufacturing method, steel product quality management method, steel product manufacturing facility, surface defect determination model generation method, and surface defect determination model
CN108700531A (en) Flaw detection apparatus
JP2020134187A (en) Flaw inspection device and method
CN112200790B (en) Cloth defect detection method, device and medium
CN110288040A (en) A kind of similar evaluation method of image based on validating topology and equipment
JP2020085774A (en) Method for inspecting tube glass, method for learning, and tube glass inspection device
US7231086B2 (en) Knowledge-based hierarchical method for detecting regions of interest
CN109509165A (en) Framing region choosing method and device
US6757421B1 (en) Method and apparatus for detecting defects
CN101180657A (en) Information terminal
US7184584B2 (en) Method for qualitatively evaluating material
CN113128499B (en) Vibration testing method for visual imaging device, computer device and storage medium
JPH11211671A (en) Method and apparatus for visual inspection
JP6566903B2 (en) Surface defect detection method and surface defect detection apparatus
JP4658779B2 (en) Haze detection method, apparatus, and computer program
TWI510776B (en) Bubble inspection processing method for glass
TWM600842U (en) Integrated system for rapid defect detection of sheet materials
JP2005165482A (en) Defect detecting method