JP2021004748A - 外観検査管理システム、外観検査管理装置、外観検査管理方法及びプログラム - Google Patents

外観検査管理システム、外観検査管理装置、外観検査管理方法及びプログラム Download PDF

Info

Publication number
JP2021004748A
JP2021004748A JP2019117331A JP2019117331A JP2021004748A JP 2021004748 A JP2021004748 A JP 2021004748A JP 2019117331 A JP2019117331 A JP 2019117331A JP 2019117331 A JP2019117331 A JP 2019117331A JP 2021004748 A JP2021004748 A JP 2021004748A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
image
visual inspection
defect
threshold value
management system
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.)
Granted
Application number
JP2019117331A
Other languages
English (en)
Other versions
JP7293907B2 (ja
Inventor
中田　雅博
Masahiro Nakada
雅博 中田
佳昭 宮田
Yoshiaki Miyata
佳昭 宮田
将彦 松井
Masahiko Matsui
将彦 松井
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.)
Omron Corp
Original Assignee
Omron Corp
Omron Tateisi Electronics Co
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 Omron Corp, Omron Tateisi Electronics Co filed Critical Omron Corp
Priority to JP2019117331A priority Critical patent/JP7293907B2/ja
Priority to CN202010384580.4A priority patent/CN112213315A/zh
Priority to TW109115419A priority patent/TWI753424B/zh
Priority to KR1020200057022A priority patent/KR102295669B1/ko
Publication of JP2021004748A publication Critical patent/JP2021004748A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP7293907B2 publication Critical patent/JP7293907B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8806—Specially adapted optical and illumination features
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/89—Investigating the presence of flaws or contamination in moving material, e.g. running paper or textiles
    • G01N21/892—Investigating the presence of flaws or contamination in moving material, e.g. running paper or textiles characterised by the flaw, defect or object feature examined
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/24—Classification techniques
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0004—Industrial image inspection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0004—Industrial image inspection
    • G06T7/0006—Industrial image inspection using a design-rule based approach
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/60—Analysis of geometric attributes
    • G06T7/62—Analysis of geometric attributes of area, perimeter, diameter or volume
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
    • G01N2021/8854—Grading and classifying of flaws
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
    • G01N2021/8887—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges based on image processing techniques
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10004—Still image; Photographic image
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30108—Industrial image inspection

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Textile Engineering (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)

Abstract

【課題】被検査物の外観検査における目視検査の判断を効率化するとともに、目視検査を原因とする、検査基準のブレを防止する技術を提供する。【解決手段】被検査物を撮影する撮影手段と、前記撮影手段により撮影された画像に基づいて前記被検査物を検査する検査手段と、前記撮影手段により撮影された画像から、所定の閾値に対して所定の差の範囲内の特徴量の値を有する欠陥候補画像を抽出する欠陥候補抽出手段と、表示手段と、前記表示手段に、一以上の前記欠陥候補画像を各画像の有する特徴量の値に応じて配列した画像一覧表示、及び、前記閾値を示すとともに前記画像一覧表示中の欠陥候補画像を前記閾値により欠陥と判定されるか否かで区切る欠陥判定線、を表示させる、目視検査補助手段と、を有する外観検査管理システム。【選択図】図３

Description

本発明は、被検査物に照明光を照射して撮影された被検査物の画像に基づいて前記被検査物の検査を行う外観検査に関し、具体的には外観検査管理システム、外観検査管理装置、外観検査管理方法及びプログラムに関する。
従来から、被検査物に照明光を照射して撮影された被検査物の画像に基づいて、被検査物の検査を行う外観検査装置が知られている。
例えば、特許文献１には、可視光や紫外光をシートに照射しその透過光又は反射光をカメラで撮影することにより得られる画像を分析することにより、シートにおける異常（異物混入、汚れ、シワなど。以下、欠陥ともいう。）を検出する検査装置が開示されている。
このような外観検査装置においては、撮影画像から抽出される特徴量の値と、予め設定されている閾値とを照合することにより、欠陥の有無や種類を自動で判別するようになっている。しかしながら、当該欠陥判定は見逃しを防止する意味でも厳しめの結果を出すようにされていることが多く、一旦欠陥として検出された箇所の画像に対して、目視による二次検査を行うことが従来からなされている。また、当該目視による二次検査を踏まえて、外観検査装置における検査閾値を設定し直すことも一般的に行われている。
特開２０１５−１７２５１９号公報
ところで、上記のように目視による二次検査を行う場合には、欠陥の判定が比較的困難な、閾値に近い特徴量を有する画像と、明らかに欠陥であると判別できる閾値から大きく逸脱した特徴量を有する画像とが混在した母集団が対象となる。
このため、そもそも目視検査の必要性が低い画像を目視する時間について、無駄が生じるという問題がある。また、このような大量の画像を目視するに当たり、検査員が下す判定に揺らぎが生じる（即ち、検査基準がぶれてしまう）という問題も存在する。そして、このような揺らぎのある欠陥判定に基づいて検査装置の検査閾値を設定（変更）すると、いつまでも一次検査基準が定まらず、検査精度が向上しない、という問題があった。
本発明は、上記のような実情に鑑みてなされたものであり、被検査物の外観検査における目視検査の判断を効率化するとともに、目視検査を原因とする検査基準のブレを防止する技術を提供することを目的とする。
前記の目的を達成するために、本発明は以下の構成を採用する。
本発明に係る外観検査管理システムは、被検査物を撮影する撮影手段と、
前記撮影手段により撮影された被検査物画像から得られる特徴量を所定の閾値と対比す
ることによって判定して前記被検査物の欠陥を検出する検査手段と、
前記被検査物画像から、前記所定の閾値に対して所定の差の範囲内の特徴量の値を有する欠陥候補画像を抽出する欠陥候補抽出手段と、
表示手段と、
前記表示手段に、一以上の前記欠陥候補画像を各画像の有する特徴量の値に応じて配列した画像一覧表示、及び、前記閾値を示すとともに、前記画像一覧表示中の欠陥候補画像を、前記閾値により欠陥と判定されるか否かで区切る欠陥判定線、を表示させる、目視検査補助手段と、を有することを特徴とする。
なお、ここでいう特徴量としては、画像の輝度（濃淡）分布、輝度のピークレベル、面積、幅、長さ、最長最短フェレ径比、丸さ度、など様々な種類のものを適用することができる。また、以下では前記外観検査手段において撮影された被検査物の画像を被検査物画像ともいう。なお、前記検査手段が前記欠陥候補抽出手段を兼ねる、即ち、前記所定の閾値に対して所定の差の範囲内の特徴量の値を有する箇所を欠陥として検出し、当該欠陥箇所が撮影されている画像を欠陥候補画像として抽出する構成となっていてもよい。
上記のような構成を有する外観検査管理システムによると、外観検査の二次検査として目視検査を行うユーザーは、複数の欠陥候補画像と客観的な指標である閾値を示す欠陥判定線とを見比べて、目視検査を行うことができるため、検査基準にブレが生じることを防止することができる。
また、前記閾値は複数設定されており、前記目視検査補助手段は前記欠陥判定線を、当該閾値の数だけ表示させるようにしてもよい。また、前記検査手段は、前記被検査物画像から複数の種類の特徴量を取得し、それぞれの特徴量に対応する閾値によって、前記被検査物の欠陥を検出するようにしてもよい。このようにすると複数の観点から欠陥を絞り込むことができ、欠陥の内容を細分化することが可能になる。
また、前記画像一覧表示は、一以上の前記欠陥候補画像を、特徴量の種類毎に、各画像の有する特徴量の値に応じて配列したものであってもよい。このような構成であると、複数の特徴量を用いる場合に、一覧表示の視認性を高めることができる。
また、前記被検査物から欠陥が検出された際に、当該欠陥の種類を分類する欠陥種別分類手段、をさらに有していてもよい。また、前記目視検査補助手段は、前記欠陥種別分類手段が分類した欠陥の種類毎に、前記欠陥の個数を、前記表示手段に表示させるようにしてもよい。このような構成であると、欠陥の種類を分類して画像データを管理可能となり、より詳細な情報に基づいて検査の管理を行うことができる。
また、前記外観検査管理システムは、入力手段と、前記入力手段を介して、前記欠陥判定線と、前記画像一覧表示における欠陥候補画像の少なくとも一つとを、相対的に移動させる操作を受け付ける、検査結果修正手段をさらに有していてもよい。このような構成を有することで、対話的な操作で特定の画像の判定結果を修正することができる。
また、前記検査結果修正手段は、前記操作によって、操作前と比べて前記欠陥判定線の反対側に移動した前記欠陥候補画像を示すための着目表示を、前記表示手段に表示させるものであってもよい。このような構成であると、検査結果が修正された場合に、当該修正されたこと、及びその内容を容易に視認することが可能になる。
また、前記検査結果修正手段は、前記欠陥判定線と、前記画像一覧表示における欠陥候補画像の少なくとも一つとを、相対的に移動させる操作を受け付けることによって、前記所定の閾値を設定及び／又は変更するようにしてもよい。このような構成を有することで
、対話的な操作で閾値の変更を行うことができる。
また、前記目視検査補助手段は、所定の特徴量によって定義される座標系に、一以上の前記被検査物画像から得られる特徴量の値を前記座標系の座標として配置した、特徴量分布図を、前記一覧表示と同時又は切り替え可能に、前記表示手段に表示させる、ようにしてもよい。また、前記検査管理システムは、前記所定の閾値を設定及び／又は変更する閾値設定手段、をさらに備えており、前記特徴量分布図には、前記所定の閾値を示す閾値表示線が表示され、前記閾値設定手段によって前記所定の閾値が変更された場合には、当該閾値の変更が前記閾値表示線の表示に反映されるようにしてもよい。
なお、前記閾値設定手段は前記検査結果修正手段を兼ねる構成であってもよい。このような構成であると、被検査物画像における特徴量の分布及び検査閾値との関係を、一目で確認することができる。また、閾値表示線と特徴量の分布とを見比べながら、欠陥候補画像を抽出する差分の領域を検討することが可能になる。
また、前記外観検査管理システムにおける前記被検査物はシート状の物品であってもよい。また、前記外観検査管理システムは、少なくとも前記目視検査補助手段を有する検査管理装置を構成要素としてもよい。
また、本発明に係る外観検査の管理方法は、被検査物の外観検査を管理する外観検査管理方法であって、被検査物を撮影する撮影ステップと、前記撮影ステップにおいて撮影された被検査物の画像から得られる特徴量が、所定の閾値に対して所定の差の範囲内に収まる、欠陥候補画像を抽出する欠陥候補抽出ステップと、前記欠陥候補抽出ステップで抽出した、一以上の前記欠陥候補画像を各画像の有する特徴量の値に応じて配列した画像一覧表示、及び、前記閾値を示し、前記画像一覧表示中の欠陥候補画像を、前記閾値との関係で欠陥と判定されるか否かで区切る欠陥判定線、を同一画面上に表示させる、目視検査補助ステップと、を有することを特徴とする。
また、本発明は、上記の方法を情報処理装置に実行させるためのプログラム、そのようなプログラムを非一時的に記録したコンピュータ読取可能な記録媒体として捉えることもできる。
また、上記構成及び処理の各々は技術的な矛盾が生じない限り互いに組み合わせて本発明を構成することができる。
本発明によれば、被検査物の外観検査における目視検査の判断を効率化するとともに、目視検査を原因とする検査基準のブレを防止する技術を提供することができる。
図１は、本発明の適用例に係る外観検査管理システムの構成を示す模式図である。 図２は、適用例に係る目視検査補助部が表示手段に表示する画面例を示す図である。 図３は、実施形態に係る外観検査管理システムの構成を示す模式図である。 図４は、実施形態に係る外観検査管理システムの処理の流れを示すフローチャートである。 図５は、実施形態に係る目視検査補助部が表示装置に表示する画面例を示す第１の図である。 図６Ａは、実施形態に係る目視検査補助部が表示装置に表示する画面例を示す第２の図である。図６Ｂは、実施形態に係る目視検査補助部が表示装置に表示する画面例を示す第３の図である。 図７は、実施形態に係る目視検査補助部が表示装置に表示する画面例を示す第４の図である。 図８は、実施形態に係る目視検査補助部が表示装置に表示する画面例を示す第５の図である。
以下、図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。
＜適用例＞
（システム構成）
本発明は例えば、図１に示すような外観検査管理システム９に適用することができる。図１は本適用例に係る外観検査管理システム９の概略構成を概略模式図である。外観検査管理システム９は外観検査装置９１と、検査管理装置９２とを含んで構成される。
外観検査装置９１は、検査対象物（図示せず）の画像を撮影し、当該画像に基づいて検査対象物の欠陥の有無を検査する装置であり、図１に示すように主な構成として照明手段としての光源９１１、撮影手段としてのカメラ９１２、制御端末９１３を有している。なお、制御端末９１３が本発明における検査手段及び欠陥候補抽出手段に該当する。
光源９１１は、検査対象物、及び較正用標準板９５に対して照明光を照射可能に構成されている。カメラ９１２は、照明光が照射された状態の検査対象物を撮影し、デジタル画像を出力する撮影手段である。なお、以下では、撮影手段によって撮影された検査対象物の画像を被検査物画像とも表記する。カメラ９１２は例えば、光学系とイメージセンサを有して構成される。
制御端末９１３は、光源９１１及びカメラ９１２の制御、カメラ９１２から取り込まれた画像に対する処理などの機能を有しており、本発明における検査手段に該当する。制御端末９１３は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）
、不揮発性の記憶装置（例えば、ハードディスクドライブ、フラッシュメモリなど）、入力装置（例えば、キーボード、マウス、タッチパネルなど）、を備えるコンピュータにより構成することができる。
以上のような構成を有する外観検査装置９１において検査対象物の外観検査を行う際には、光源９１１から照明光を照射された状態の検査対象物の画像をカメラ９１２によって撮影し、撮影された画像を制御端末９１３が画像処理し、得られた特徴量の値と予め設定されている検査閾値との対比により、閾値から逸脱する特徴量を有する箇所が欠陥として判定される。
続いて、制御端末９１３が有する機能について説明する。制御端末９１３は、外観検査に関わる機能モジュールとして、画像取得部９１３１、特徴量算出部９１３２、欠陥判定部９１３３、欠陥候補画像取得部９１３４を含んでいる。
画像取得部９１３１はカメラ９１２から画像を取り込む機能であり、例えば、照明光が照射された状態の検査対象物の被検査物画像を取得する。特徴量算出部９１３２は、被検査物画像に基づいて、外観検査に用いる特徴量を算出する機能である。なお、特徴量は一つに限られず、例えば、画像の輝度（濃淡）分布、輝度のピークレベル、面積、幅、長さ、最長最短フェレ径比、丸さ度、など様々な種類のものを算出するようにしてもよい。
欠陥判定部９１３３は、特徴量算出部９１３２が算出した特徴量を、予め設定されている閾値と対比させ、閾値から逸脱する特徴量を有する箇所を欠陥として判定する。また、欠陥候補抽出部９１３４は、被検査物画像から、欠陥判定のための閾値に対して一定の差の範囲内の特徴量の値を有する欠陥候補画像、を抽出する機能である。
検査管理装置９２は、外観検査装置９１で欠陥として判定された箇所の画像を二次判定のために表示する機能、外観検査装置９１における検査で用いる特徴量の種類及びその閾値の設定機能などを有している。検査管理装置９２は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、不揮発性の記憶装置、入力装置、表示手段（例えば、液晶ディスプレイなど）９３を備えるコンピュータにより構成することができる。
検査管理装置９２は、機能モジュールとして、欠陥候補画像取得部９２１、目視検査補助部９２２を有している。欠陥候補画像取得部９２１は、欠陥候補抽出部９１３４が抽出した欠陥候補画像を、外観検査装置９１から取得する機能である。目視検査補助部９２２は、欠陥候補画像を各画像の有する特徴量の値に応じて配列した一覧表示した画像一覧、及び、前記閾値を示すとともに前記一覧表示された欠陥候補画像を前記閾値により欠陥と判定されるか否かで区切る欠陥判定線を、表示手段９３に表示させる機能である。
図２に、目視検査補助部９２２が表示手段９３に表示させる画面の一例を示す。図２は、濃淡の異なる箇所の面積を特徴量とした場合に、当該特徴量の値が閾値に近い欠陥候補画像が、特徴量の値の高い順に左側から順に並んでいる状態を示している。図２中の破線が閾値を示す欠陥判定線であり、これより左側にある画像の示す箇所が、外観検査装置９１で、欠陥として検出される。即ち、欠陥判定線が左側３つの画像と、右側ふたつの画像を、閾値により欠陥と判定されるか否かで区切っている。
上記のような本適用に係る外観検査管理システム９によれば、外観検査の二次検査として目視検査を行うユーザーは、閾値に近い値の特徴量を有する画像のみを一覧で参照することができる。このため、明らかな欠陥の検査を省略することができ、かつ一画面で多くの画像を確認できるため、目視検査を効率化することができる。また、閾値を示す欠陥判定線が表示されるため、客観的な指標に基づいて、画像の欠陥判定を行うことができる。これにより、判定のブレを防止することができる。
＜実施形態１＞
次に、本発明を実施するための形態の他の例である外観検査管理システム１について説明する。ただし、この実施形態に記載されている構成部品の寸法、材質、形状、その相対配置などは、特に記載がない限りは、この発明の範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。
（システム構成）
図３を参照して、本発明の実施形態に係る外観検査管理システムの全体構成について説明する。図３は外観検査管理システム１のシステム構成を示す模式図である。図３に示すように、本実施形態に係る外観検査管理システム１は、主たる構成として、外観検査装置２及び検査管理装置３を有している。
（外観検査装置）
外観検査装置２は、シート状の物品の外観画像を取得し、当該画像に基づいて、欠陥の検出を行うための装置であり、主たる構成として、照明系、測定系、搬送機構（図示しない）、制御端末２３を備えている。
被検査物Ｔは、図示しない搬送機構によって、水平方向（矢印方向）に搬送され、その搬送中に測定系によって被検査物Ｔの外観画像が連続的に取得され、これに基づいて検査
が実施される。被検査物Ｔは、シート状に形成されており、例えば、紙、布、フィルムなどが例示できる。また、単一素材に限られず、フィルムと不織布を貼り合わせた包装紙などのように、複数の層を有するようなシート体であってもよい。また、乾燥海苔などの食品であってもよい。
照明系は、被検査物Ｔの表面に可視光（例えば白色光）を照射する光源２１１、を備えている。これらの光源には、例えばＬＥＤ照明などを用いてもよい。
測定系は、光源２１１から照射され被検査物Ｔの表面で反射した光（以下、表面反射光という）を撮影するカメラ２２１を備えている。当該カメラが、本発明における撮影手段に該当する。なお、カメラは、それぞれが撮影する光を検知可能な受光センサと、レンズと、信号出力部と、を備えており、レンズを介して受光センサで検知した光を電気信号として出力する。センサとしては、例えばＣＣＤセンサ又はＣＭＯＳセンサなどを用いる事ができる。
光源２１１から照明光を照射された状態の検査対象物の画像をカメラ２２１によって撮影し、撮影された画像を制御端末２３が画像処理し、得られた特徴量の値と予め設定されている検査閾値との対比により、閾値から逸脱する特徴量を有する箇所が欠陥として判定される。
制御端末２３は、画像取得部２３１、特徴量算出部２３２、欠陥判定部２３３、欠陥種別分類部２３４、欠陥候補抽出部２３５の各機能モジュールを有しているが、このうち、欠陥種別分類部２３４以外の機能モジュールについては、適用例で説明したものと概ね同一であるため、詳細な説明は省略する。
欠陥種別分類部２３４は、欠陥判定部２３３の判定により被検査物から欠陥が検出された際に、当該欠陥の種類を、予め定められた閾値と当該欠陥を示す画像の特徴量とに基づき、分類する。また、欠陥候補抽出部２３５によって抽出された欠陥候補画像に対しても、同様の分類を行うようにしてもよい。なお、分類される欠陥の種別はユーザーにおいて任意に設定することができ、例えば、異物混入、汚れ、シワ、穴、といった種別を設けてもよいし、さらに細かい種別（例えば、虫、木片、金属異物、油汚れ、水汚れ、大穴、小穴、など）に分類するのであってもよい。
（検査管理装置）
上述した外観検査装置２は、ネットワーク（ＬＡＮ）を介して検査管理装置３に接続されており、外観検査装置２と検査管理装置３とは、情報の双方向通信を行う。検査管理装置３は、外観検査装置２から受信した情報の処理を行うとともに、検査に係る情報を外観検査装置２に情報を送信する。検査管理装置３はＣＰＵ、主記憶装置、補助記憶装置（いずれも図示せず）、入力装置３４、表示装置３５などを具備する汎用的なコンピュータシステムにより構成される。
なお、検査管理装置３は、１台のコンピュータにより構成してもよいし、複数のコンピュータにより構成してもよい。あるいは、外観検査装置２の制御端末２３に、検査管理装置３の機能の全部又は一部を実装することも可能である。あるいは、検査管理装置３の機能の一部をネットワーク上のサーバ（クラウドサーバなど）により実現してもよい。
本実施形態の検査管理装置３は、機能モジュールとして、欠陥候補画像取得部３１と、目視検査補助部３２と、検査基準設定部３３と、を備えている。
欠陥候補画像取得部３１は、外観検査装置２から欠陥候補画像を取得する機能である。
また、ネットワーク上の他の場所から欠陥候補画像を取得するようにしてもよい。目視検査補助部３２は、目視検査の補助のための画面を表示装置３５に表示させる機能である。目視検査補助部３２によって、表示装置３５に表示される画面については後述する。検査基準設定部３３は、入力装置３４を介してユーザーからの入力を受け付け、外観検査装置２での外観検査に用いられる特徴量の種類及びその閾値を設定する機能である。なお、本実施形態における検査基準設定部３３は、本発明における閾値設定手段及び検査結果修正手段に該当する。即ち、本実施形態に係る外観検査管理システムでは、検査基準設定部が閾値設定手段と検査結果修正手段を兼ねる構成となっている。
（検査管理システムでの処理の流れ）
次に、図４を参照して、本実施形態において外観検査管理システム１が行う処理の流れを説明する。まず外観検査装置２において、被検査物Ｔが撮影され、制御端末２３が画像取得部２３１を介して、被検査物画像を取得する（ステップＳ１０１）。次に、特徴量算出部２３２により被検査物画像から所定の特徴量の値が算出され（ステップＳ１０２）、欠陥判定部２３３、及び欠陥種別分類部２３４によって、算出された特徴量の値と予め設定されている検査閾値との対比による一次検査が実行される（ステップＳ１０３）。即ち、ステップＳ１０３において欠陥の有無及び欠陥の種類についての一次的な判定が下される。なお、当該判定の情報は、被検査物画像データとともに検査管理装置３に送信されるようにしてもよい。
次に、欠陥候補抽出部２３５により、特徴量算出部２３２によって算出された被検査物画像の特徴量の値と検査閾値との対比が行われ、特徴量の値が検査閾値に対して設定されている所定のマージンの範囲内となる箇所がある場合には、当該箇所を含む画像が欠陥候補画像として、抽出される（ステップＳ１０４）。抽出された画像は、検査管理装置３に送信され、欠陥候補画像取得部３１により記憶装置に記憶される。なお、欠陥候補画像取得部３１が欠陥候補画像を取得するのは、欠陥候補画像が抽出される都度であってもよいし、所定単位（例えば、製品１ロール、１ロットなど）の検査が終了後に、当該所定単位毎の欠陥候補画像をまとめて取得するのであってもよい。
そして、所定単位の被検査物Ｔの検査が終了した段階で、記憶された欠陥候補画像が、目視検査補助部３２により、所定の配列ルールに従って、表示装置３５に一覧表示される（ステップＳ１０５）。また、検査閾値を示すとともに検査閾値を超えているか否かで一覧表示された欠陥候補画像を区分する、欠陥判定線も併せて表示される（ステップ１０６）。
なお、一覧表示の配列は、例えば、検査に用いられる特徴量の種類ごとに、当該特徴量の閾値との差分が大きい画像から降順に配置されるようにすることができる。図５は、欠陥候補画像が一覧表示された状態の画面例を示す図である。図５中の破線は欠陥判定線を示している。図５に示すように、輝度値の明暗ピークレベル（地合の輝度値からの外れ具合）と、地合と異なる輝度を示す箇所の面積、の二つの特徴量の観点から、欠陥候補画像が、格子状に配列されている。図５では、ピークレベルの特徴量について、上に位置する画像ほど地合からの外れ具合が大きく、面積の特徴量について、左に位置する画像ほど、地合と異なる輝度値を示す箇所の面積が大きいことを示している。
また、欠陥の種類の別とその種類ごとの欠陥個数が視認できるような表示を行ってもよい。図５に示すように、欠陥候補画像一覧の右側に、欠陥の種類毎の個数を示す表が表示されている。図中のＯで示される領域の欠陥候補画像は欠陥種１の欠陥、図中のＰで示される領域の欠陥候補画像は欠陥種２の欠陥、図中のＱで示される領域の欠陥候補画像は欠陥種３の欠陥、図中のＲで示される領域の欠陥候補画像は欠陥種４の欠陥に、それぞれ該当する。
外観検査の二次検査を行う検査員は、図５に示すような画面表示を見ながら、欠陥候補画像の目視検査を実施する。この際に、検査員は検査閾値を変更することができる。具体的には、欠陥候補画像の一覧と欠陥判定線の関係から、検査閾値を変更すべきであると判断した場合には、欠陥判定線と欠陥候補画像の少なくとも一つとを、相対的に移動させる操作を、入力装置３４を介して行うことによって、閾値を変更することができる。
図６は、このような操作が行われた場合の画像一覧表示の画面例を示している。図６Ａ及び図６Ｂに示す破線はそれぞれ欠陥判定線を示している。図６Ａは、欠陥候補画像を、閾値を示す欠陥判定線の反対側に移動させる場合の画面例を示している。一方、図６Ｂは欠陥判定線を移動させる場合の画面例を示している。
外観検査管理システム１が行う処理の流れに説明を戻すと、検査管理装置３は、入力装置３４を介して、当該閾値変更の操作があったか否かを判定する（ステップＳ１０７）。ここで、操作がされていない場合には、そのまま一連の処理を終了する。或いは、検査結果の追認のための入力をユーザーに求め、ユーザーの入力をもって処理を終了するようにしてもよい。
一方、ステップＳ１０７で閾値変更の操作が行われていた場合には、画像一覧表示において、変更があった旨を注意喚起するための着目表示を行う（ステップＳ１０８）。例えば、図６Ａ、図６Ｂに示すように、閾値変更により、欠陥判定の結果に変動が生じた欠陥候補画像の表示色を変更するようにしてもよいし、画像を太く濃い色の枠で囲うようにしてもよい。そして、検査基準設定部３３により、検査閾値の変更を行い、当該設定を外観検査装置２に送信し（ステップＳ１０９）、一連の処理を終了する。
上記のような検査管理システムにより、外観検査の二次検査を行う際に、効率的に目視検査を行うことができるだけで無く、複数の画像と、それらに対する閾値のラインを見比べながら、検査閾値の修正を行うことが可能になる。これにより、閾値の変更におけるブレを抑止することができる。
（変形例）
なお、目視検査補助部３２は上記したような画面以外の画面を表示することも可能である。例えば、目視検査補助部３２は、所定の特徴量によって定義される座標系に、一以上の被検査物画像から得られる特徴量の値を当該座標系の座標として配置した、特徴量分布図を表示させることができる。図７は、目視検査補助部３２が表示装置３５に表示する特徴量分布図の一例である。図７が示す画面は、Ｘ軸にピーク階調の値、Ｙ軸に面積、をそれぞれ特徴量の項目として設定したものであり、各座標に位置する特徴量を有する被検査物画像をマッピングしたものとなっている。
図７中の破線は、それぞれの特徴量の検査閾値を示す、閾値表示線である。閾値表示線は、検査基準設定部３３による閾値の変更があった場合には、これと連動し、当該変更を反映した位置に示される。
このような表示により、被検査物画像における特徴量の分布及び検査閾値との関係を、一目で確認することができる。また、閾値表示線と特徴量の分布とを見比べながら、欠陥候補画像を抽出する差分の領域を検討することが可能になる。
＜その他＞
上記実施形態は、本発明を例示的に説明するものに過ぎず、本発明は上記の具体的な形態には限定されない。本発明はその技術的思想の範囲内で種々の変形が可能である。例え
ば、図８に示すように、上記の特徴量分布図は、欠陥候補画像の一覧表示と同時に表示されるようにしてもよい。
また、上記の各例では、欠陥判定部と欠陥候補抽出部とを別の機能モジュールとして説明していたが、これらは一体となっていてもよい。即ち、被検査物画像の特徴量の値が検査閾値に対して設定されている所定のマージンの範囲内となる箇所がある場合には、当該箇所を欠陥として判定し、当該欠陥と判定された箇所を含む画像を欠陥候補画像として抽出するようにしてもよい。この場合には、上記実施形態１の処理フローでは、ステップＳ１０３とステップＳ１０４が同時に実行されることになる。
また、上記実施形態では、シート状の被検査物を検査する装置が対象であったが、これに限らず、画像処理を行う外観検査装置に広く適用することができる。
本発明の一の態様は、
被検査物を撮影する撮影手段（２２１）と、
前記撮影手段により撮影された被検査物画像から得られる特徴量を所定の閾値によって判定することにより前記被検査物の欠陥を検出する検査手段（２３３）と、
前記被検査物画像から、前記所定の閾値に対して所定の差の範囲内の特徴量の値を有する欠陥候補画像を抽出する欠陥候補抽出手段（２３５）と、
表示手段（３５）と、
前記表示手段に、一以上の前記欠陥候補画像を各画像の有する特徴量の値に応じて配列した画像一覧表示、及び、前記閾値を示し、前記画像一覧表示中の欠陥候補画像を、前記閾値により欠陥と判定されるか否かで区切る欠陥判定線、を表示させる、目視検査補助手段（３２）と、を有する、外観検査管理システムである。
また、本発明の他の一の態様は、
被検査物の外観検査を管理する外観検査管理方法であって、
被検査物を撮影する撮影ステップ（Ｓ１０１）と、
前記撮影ステップにおいて撮影された被検査物の画像から得られる特徴量が、所定の閾値に対して所定の差の範囲内に収まる、欠陥候補画像を抽出する欠陥候補抽出ステップ（Ｓ１０４）と、
前記欠陥候補抽出ステップで抽出した、一以上の前記欠陥候補画像を各画像の有する特徴量の値に応じて配列した画像一覧表示、及び、前記閾値を示すとともに前記画像一覧表示中の欠陥候補画像を前記閾値との関係で欠陥と判定されるか否かで区切る欠陥判定線、を同一画面上に表示させる、目視検査補助ステップ（Ｓ１０５；Ｓ１０６）とを有する外観検査管理方法、である。
１、９・・・外観検査管理システム
２、９１・・・外観検査装置
２１１、９１２・・・光源
２２１、９１１・・・カメラ
２３、９１３・・・制御端末
３、９２・・・検査管理装置
３４・・・入力装置
３５・・・表示装置
Ｔ・・・被検査物

Claims (15)

  1. 被検査物を撮影する撮影手段と、
    前記撮影手段により撮影された被検査物画像から得られる特徴量を所定の閾値と対比することによって判定して前記被検査物の欠陥を検出する検査手段と、
    前記被検査物画像から、前記所定の閾値に対して所定の差の範囲内の特徴量の値を有する欠陥候補画像を抽出する欠陥候補抽出手段と、
    表示手段と、
    前記表示手段に、一以上の前記欠陥候補画像を各画像の有する特徴量の値に応じて配列した画像一覧表示、及び、前記閾値を示すとともに、前記画像一覧表示中の欠陥候補画像を、前記閾値により欠陥と判定されるか否かで区切る欠陥判定線、を表示させる、目視検査補助手段と、
    を有することを特徴とする、外観検査管理システム。
  2. 前記閾値は複数設定されており、
    前記目視検査補助手段は前記欠陥判定線を、当該閾値の数だけ表示させる、
    ことを特徴とする、請求項１に記載の外観検査管理システム。
  3. 前記検査手段は、前記被検査物画像から複数の種類の特徴量を取得し、それぞれの特徴量に対応する閾値によって、前記被検査物の欠陥を検出する、
    ことを特徴とする、請求項１又は２に記載の外観検査管理システム。
  4. 前記画像一覧表示は、一以上の前記欠陥候補画像を、特徴量の種類毎に、各画像の有する特徴量の値に応じて配列したものである、
    ことを特徴とする請求項３に記載の外観検査管理システム。
  5. 前記被検査物から欠陥が検出された際に、当該欠陥の種類を分類する欠陥種別分類手段、をさらに有する、
    ことを特徴とする、請求項１から４のいずれか一項に記載の外観検査管理システム。
  6. 前記目視検査補助手段は、前記欠陥種別分類手段が分類した欠陥の種類毎に、前記欠陥の個数を、前記表示手段に表示させる、
    ことを特徴とする、請求項５に記載の外観検査管理システム。
  7. 入力手段と、
    前記入力手段を介して、前記欠陥判定線と、前記画像一覧表示における欠陥候補画像の少なくとも一つとを、相対的に移動させる操作を受け付ける、検査結果修正手段と、をさらに有する、
    ことを特徴とする請求項１から６のいずれか一項に記載の外観検査管理システム。
  8. 前記検査結果修正手段は、前記操作によって、操作前と比べて前記欠陥判定線の反対側に移動した前記欠陥候補画像を示すための着目表示を、前記表示手段に表示させる、
    ことを特徴とする、請求項７に記載の外観検査管理システム。
  9. 前記検査結果修正手段は、前記欠陥判定線と、前記画像一覧表示における欠陥候補画像の少なくとも一つとを、相対的に移動させる操作を受け付けることによって、前記所定の閾値を設定及び／又は変更する、
    ことを特徴とする請求項７又は８に記載の外観検査管理システム。
  10. 前記目視検査補助手段は、所定の特徴量によって定義される座標系に、一以上の前記被
    検査物画像から得られる特徴量の値を前記座標系の座標として配置した、特徴量分布図を、前記画像一覧表示と同時又は切り替え可能に、前記表示手段に表示させる、
    ことを特徴とする、請求項１から９のいずれか一項に記載の外観検査管理システム。
  11. 前記所定の閾値を設定及び／又は変更する閾値設定手段、をさらに備えており、
    前記特徴量分布図には、前記所定の閾値を示す閾値表示線が表示され、
    前記閾値設定手段によって前記所定の閾値が変更された場合には、当該閾値の変更が前記閾値表示線の表示に反映される、
    ことを特徴とする、請求項１０に記載の外観検査管理システム。
  12. 少なくとも前記目視検査補助手段を備え、
    請求項１から１１のいずれか一項に記載の外観検査管理システムの少なくとも一部を構成する、外観検査管理装置。
  13. シート状の被検査物を連続的に搬送する搬送手段と、
    搬送中の前記被検査物を連続して撮影する撮影手段と、
    前記撮影手段により撮影される被検査物画像から得られる特徴量を所定の閾値と対比することによって判定し、前記被検査物の欠陥箇所を検出する検査手段と、
    前記被検査物画像から、前記所定の閾値に対して所定の差の範囲内の特徴量の値を有する画像である欠陥候補画像を抽出する欠陥候補抽出手段と、
    表示手段と、
    前記表示手段に、一以上の前記欠陥候補画像を各画像の有する特徴量の値に応じて配列した画像一覧表示、及び、前記閾値を示すとともに、前記画像一覧表示中の欠陥候補画像を、前記閾値により欠陥と判定されるか否かで区切る欠陥判定線、を表示させる、目視検査補助手段と、
    を有することを特徴とする、外観検査管理システム。
  14. 被検査物の外観検査を管理する外観検査管理方法であって、
    被検査物を撮影する撮影ステップと、
    前記撮影ステップにおいて撮影された被検査物の画像から得られる特徴量が、所定の閾値に対して所定の差の範囲内に収まる、欠陥候補画像を抽出する欠陥候補抽出ステップと、
    前記欠陥候補抽出ステップで抽出した、一以上の前記欠陥候補画像を各画像の有する特徴量の値に応じて配列した画像一覧表示、及び、前記閾値を示すとともに前記画像一覧表示中の欠陥候補画像を前記閾値との関係で欠陥と判定されるか否かで区切る欠陥判定線、を同一画面上に表示させる、目視検査補助ステップと、
    を有する外観検査管理方法。
  15. 請求項１４に記載の各ステップを、情報処理装置に実行させるためのプログラム。
JP2019117331A 2019-06-25 2019-06-25 外観検査管理システム、外観検査管理装置、外観検査管理方法及びプログラム Active JP7293907B2 (ja)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019117331A JP7293907B2 (ja) 2019-06-25 2019-06-25 外観検査管理システム、外観検査管理装置、外観検査管理方法及びプログラム
CN202010384580.4A CN112213315A (zh) 2019-06-25 2020-05-08 外观检查管理系统、装置、方法以及存储介质
TW109115419A TWI753424B (zh) 2019-06-25 2020-05-08 外觀檢查管理系統、外觀檢查管理裝置、外觀檢查管理方法以及程式
KR1020200057022A KR102295669B1 (ko) 2019-06-25 2020-05-13 외관 검사 관리 시스템, 외관 검사 관리 장치, 외관 검사 관리 방법 및 프로그램

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019117331A JP7293907B2 (ja) 2019-06-25 2019-06-25 外観検査管理システム、外観検査管理装置、外観検査管理方法及びプログラム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2021004748A true JP2021004748A (ja) 2021-01-14
JP7293907B2 JP7293907B2 (ja) 2023-06-20

Family

ID=74059365

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2019117331A Active JP7293907B2 (ja) 2019-06-25 2019-06-25 外観検査管理システム、外観検査管理装置、外観検査管理方法及びプログラム

Country Status (4)

Country Link
JP (1) JP7293907B2 (ja)
KR (1) KR102295669B1 (ja)
CN (1) CN112213315A (ja)
TW (1) TWI753424B (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023286393A1 (ja) * 2021-07-16 2023-01-19 オムロン株式会社 情報処理システム及び情報処理方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006098155A (ja) * 2004-09-29 2006-04-13 Hitachi High-Technologies Corp 検査方法及びその装置
JP2009002743A (ja) * 2007-06-20 2009-01-08 Hitachi High-Technologies Corp 外観検査方法及びその装置および画像処理評価システム
JP2011089976A (ja) * 2009-09-28 2011-05-06 Hitachi High-Technologies Corp 欠陥検査装置および欠陥検査方法
JP2014520266A (ja) * 2011-06-17 2014-08-21 コンスティテューション・メディカル・インコーポレイテッド 試料の表示およびレビューのためのシステムおよび方法
JP2015172519A (ja) * 2014-03-12 2015-10-01 オムロン株式会社 シート検査装置
JP2017062677A (ja) * 2015-09-25 2017-03-30 株式会社Ｓｃｒｅｅｎホールディングス 分類器構築方法、画像分類方法、分類器構築装置および画像分類装置

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4534827B2 (ja) * 2005-03-24 2010-09-01 住友電気工業株式会社 フィルムの欠陥検出方法および欠陥検出装置
JP5825278B2 (ja) * 2013-02-21 2015-12-02 オムロン株式会社 欠陥検査装置および欠陥検査方法
CN104655644A (zh) * 2015-02-13 2015-05-27 华南理工大学 一种锂电池极片缺陷的自动检测方法及装置
JP2017166929A (ja) * 2016-03-15 2017-09-21 株式会社リコー シート状の被検査体の欠陥検査装置、欠陥検査方法及び欠陥検査システム
JP2017194334A (ja) * 2016-04-20 2017-10-26 株式会社リコー 検査装置、検査方法及び検査プログラム
JP7005930B2 (ja) * 2017-04-21 2022-01-24 オムロン株式会社 シート検査装置及び検査システム
CN108876802B (zh) * 2018-04-20 2022-04-15 北京交通大学 对车轮的荧光磁粉缺陷进行自动定位的装置和方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006098155A (ja) * 2004-09-29 2006-04-13 Hitachi High-Technologies Corp 検査方法及びその装置
JP2009002743A (ja) * 2007-06-20 2009-01-08 Hitachi High-Technologies Corp 外観検査方法及びその装置および画像処理評価システム
JP2011089976A (ja) * 2009-09-28 2011-05-06 Hitachi High-Technologies Corp 欠陥検査装置および欠陥検査方法
JP2014520266A (ja) * 2011-06-17 2014-08-21 コンスティテューション・メディカル・インコーポレイテッド 試料の表示およびレビューのためのシステムおよび方法
JP2015172519A (ja) * 2014-03-12 2015-10-01 オムロン株式会社 シート検査装置
JP2017062677A (ja) * 2015-09-25 2017-03-30 株式会社Ｓｃｒｅｅｎホールディングス 分類器構築方法、画像分類方法、分類器構築装置および画像分類装置

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023286393A1 (ja) * 2021-07-16 2023-01-19 オムロン株式会社 情報処理システム及び情報処理方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN112213315A (zh) 2021-01-12
JP7293907B2 (ja) 2023-06-20
TWI753424B (zh) 2022-01-21
KR20210000657A (ko) 2021-01-05
TW202100990A (zh) 2021-01-01
KR102295669B1 (ko) 2021-08-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
TWI484161B (zh) 缺陷檢查系統及使用於該缺陷檢查系統之缺陷檢查用攝影裝置、缺陷檢查用畫像處理裝置、缺陷檢查用畫像處理程式、記錄媒體及缺陷檢查用畫像處理方法
JP7005930B2 (ja) シート検査装置及び検査システム
TWI693397B (zh) 檢查管理系統、檢查管理裝置以及檢查管理方法
JP2017215277A (ja) 欠陥検査システム、フィルム製造装置及び欠陥検査方法
WO2007074770A1 (ja) 画像解析によって欠陥検査を行う欠陥検査装置
JP2018059772A (ja) シート検査装置
JP2009293999A (ja) 木材欠陥検出装置
TW201926247A (zh) 缺陷檢查方法及缺陷檢測系統
US20230237640A1 (en) Classification condition setting support apparatus
JP2018179698A (ja) シート検査装置
JP2021092439A (ja) 照明最適化方法、制御装置、及びプログラム
JP7293907B2 (ja) 外観検査管理システム、外観検査管理装置、外観検査管理方法及びプログラム
TWI607212B (zh) Image generation device, defect inspection device, and defect inspection method
JP4842376B2 (ja) 表面検査装置及び方法
JP2012237585A (ja) 欠陥検査方法
JP7268341B2 (ja) 検査性能診断装置、検査性能診断方法、検査性能診断装置用のプログラム、および、検査性能診断システム
CN112129768B (zh) 外观检查管理系统、装置、方法以及存储介质
KR20190011199A (ko) 결함 검사 시스템 및 결함 검사 방법
JP2009264882A (ja) 外観検査装置
KR20190042180A (ko) 커버 글라스 분석 방법
JP2009019997A (ja) 欠点検査装置および欠点検査方法
JP6690316B2 (ja) シート状の被検査体の欠陥検査装置、欠陥検査方法及び欠陥検査システム
JP2019066316A (ja) 検査装置、検査方法、および、検査装置用のプログラム
JP2010151484A (ja) 基板検査装置及び方法

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20220407

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20230131

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20230131

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20230328

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20230509

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20230522

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7293907

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150