JP2023000091A - 画像評価方法および画像評価装置 - Google Patents

Abstract

【課題】分光画像と基準画像とが一致したか否かの判断を迅速かつ正確に行うことができる画像評価方法および画像評価装置を提供すること。【解決手段】対象物を含む分光画像を取得する取得ステップと、前記分光画像における反射スペクトルと、基準画像の基準反射スペクトルとの反射強度差に基づいて、前記反射スペクトルから特定の波長を抽出する抽出ステップと、前記特定の波長における特定分光画像と、前記特定の波長における特定基準画像と、を用いて画像構造評価を実施する評価ステップと、前記画像構造評価の結果に基づいて前記分光画像と前記基準画像とが一致したか否かを判断する判断ステップと、を有することを特徴とする画像評価方法。【選択図】図６

Description

本発明は、画像評価方法および画像評価装置に関する。

例えば、印刷物において、真贋判定の基準となる基準画像と、比較対象である比較画像と、が一致しているか否かを判定する識別装置が知られている。例えば、特許文献１に記載されている印刷物画像識別装置では、全体積分処理と、ブロック積分処理と、ブロック微分処理と、判定段階と、を順次実行する。

全体積分処理は、比較対象となる画像全体の画素の画素値を色成分ごとに加算することによって全体積分値を算出する処理である。ブロック積分処理は、画像全体を複数のブロックに分割し、分割されたそれぞれのブロックごとにブロック内の各画素の画素値を色成分ごとに加算することによってブロック積分値を算出する処理である。ブロック微分処理は、分割されたそれぞれのブロックごとにブロック内の隣り合う画素間の差分を算出して、該差分の平均値を演算することによってブロック微分値を算出する処理である。判定段階は、基準画像と披検画像の全体積分値、ブロック積分値、ブロック微分値をそれぞれ比較することによって、基準画像と比較画像が一致しているか否かを判定する処理である。

特開２０１０－１８３４７１号公報

しかしながら、特許文献１に記載されている識別装置では、ブロックごとによる比較を行っているために、判定する画像がランダムな模様を含んでいる場合、適切に判定することができなかった。

本発明の画像評価方法は、対象物を含む分光画像を取得する取得ステップと、
前記分光画像における反射スペクトルと、基準画像の基準反射スペクトルとの反射強度差に基づいて、前記反射スペクトルから特定の波長を抽出する抽出ステップと、
前記特定の波長における特定分光画像と、前記特定の波長における特定基準画像と、を用いて画像構造評価を実施する評価ステップと、
前記画像構造評価の結果に基づいて前記分光画像と前記基準画像とが一致したか否かを判断する判断ステップと、を有することを特徴とする。

本発明の画像評価装置は、対象物を含む分光画像と、基準画像と、を比較し、評価する画像評価部を備え、
前記画像評価部は、前記分光画像における反射スペクトルと、前記基準画像の基準反射スペクトルとの反射強度差に基づいて、前記反射スペクトルから特定の波長を抽出し、
前記特定の波長における特定分光画像と、前記特定の波長における特定基準画像と、を用いて画像構造評価を実施し、
前記画像構造評価の結果に基づいて前記分光画像と前記基準画像とが一致したか否かを判断することを特徴とする。

図１は、本発明の画像評価装置の実施形態の機能ブロック図である。 図２は、図１に示す分光部の断面図である。 図３は、反射スペクトルおよび基準反射スペクトルを示すグラフである。 図４は、分光画像および基準画像を示す図である。 図５は、特定分光画像および特定基準画像を示す図である。 図６は、本発明の画像評価方法の一例を説明するためのフローチャートである。

＜実施形態＞
図１は、本発明の画像評価装置の実施形態の機能ブロック図である。図２は、図１に示す分光部の断面図である。図３は、反射スペクトルおよび基準反射スペクトルを示すグラフである。図４は、分光画像および基準画像を示す図である。図５は、特定分光画像および特定基準画像を示す図である。図６は、本発明の画像評価方法の一例を説明するためのフローチャートである。

以下、本発明の画像評価装置および画像評価方法を添付図面に示す好適な実施形態に基づいて詳細に説明する。

１．画像評価装置
図１に示す画像評価装置１は、本発明の画像評価方法を実行する装置であり、図４に示すように、撮像対象Ｘの画像である分光画像Ｐｘが、基準画像Ｐｓと一致しているか否かを検査する装置である。具体的には、撮像対象Ｘで反射した反射光を分光し、複数の波長の光に基づく分光画像、および、分光画像から求められるスペクトルを生成し、これらの情報に基づいて、上記検査を行う装置である。撮像対象Ｘとしては、特に限定されず、例えば、紙に印刷されたパターンや、模様のある布地やタイル等が挙げられる。

画像評価装置１は、分光計測部１０と、制御部６０と、表示部１５と、入力部１６と、記憶部１７と、を備えている。以下、各部について順次説明する。

１．１．分光計測部
分光計測部１０は、光源３１と、撮像素子２１と、分光部４１と、を有している。

光源３１は、撮像対象Ｘに光を照射する素子である。撮像対象Ｘに照射され、反射した光は、反射光として後述する分光部４１を経て撮像素子２１に入射する。なお、光源３１は、画像評価装置１とは別に設けられていてもよい。

光源３１としては、例えば、ＬＥＤ（Light Emitting Diode）素子、有機ＥＬ（Electro Luminescence）素子、キセノンランプ、ハロゲンランプ等が挙げられる。また、光源３１には、後述する分光部４１において分光可能な波長域全体に光強度を有する光源が好ましく用いられ、具体的には、可視光領域の全体に光強度を有する白色光を出射可能な光源が好ましく用いられる。また、光源３１は、白色光以外の波長域の光、例えば赤外光等の可視光以外の光を照射可能な素子であってもよい。

撮像素子２１は、撮像対象Ｘで反射した反射光を撮像する素子である。撮像素子２１としては、例えば、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）等が挙げられる。

分光部４１は、入射光から特定波長領域の光を選択的に出射（透過）させる機能を有する光学素子である。分光部４１から出射した光は、撮像素子２１に入射する。図２に示す分光部４１は、出射する光の波長領域、つまり特定波長領域を変更可能な波長可変干渉フィルターである。

波長可変干渉フィルターとしては、例えば、波長可変型のファブリーペローエタロンフィルター、音響光学チューナブルフィルター（ＡＯＴＦ）、リニアバリアブルフィルター（ＬＶＦ）、液晶チューナブルフィルター（ＬＣＴＦ）等が挙げられる。このうち、波長可変干渉フィルターとしては、波長可変型のファブリーペローエタロンフィルターが好ましく用いられる。波長可変型のファブリーペローエタロンフィルターでは、後述する静電アクチュエーター４５等により２つのフィルター（ミラー）間のギャップの大きさを調整することができる。これにより、特定波長領域を変更することができる。

また、ファブリーペローエタロンフィルターは、２つのフィルターによる多重干渉を利用して、特定波長領域の光を取り出す。各フィルターは薄くすることが可能であるため、ファブリーペローエタロンフィルターが適用された分光部４１を、十分に薄くすることができる。具体的には、分光部４１の厚さを、２．０ｍｍ以下に設定することが可能となる。そのため、分光部４１、ひいては画像評価装置１の小型化を図ることができる。

図２には、波長可変干渉フィルターとして波長可変型のファブリーペローエタロンフィルターが適用された分光部４１を示している。

図２に示す分光部４１は、図２の上下に延在する光軸ＯＡを有し、光軸ＯＡに対して交差する方向に広がる板状の部材である。このような分光部４１は、固定基板４１０と、可動基板４２０と、固定反射膜４１１と、可動反射膜４２１と、固定電極４１２と可動電極４２２と、接合膜４１４と、を備えている。固定基板４１０および可動基板４２０は、互いに積層された状態で、接合膜４１４を介して一体的に接合されている。

固定基板４１０は、光軸ＯＡ上の位置からの平面視において、中央部に位置する反射膜設置部４１５と、その周りを取り囲む溝４１３と、を有している。固定基板４１０のうち、反射膜設置部４１５に対応する部分の光軸ＯＡに沿った長さ、つまり厚さは、溝４１３に対応する部分よりも厚くなっている。反射膜設置部４１５の可動基板４２０側の面には、固定反射膜４１１が設けられている。固定反射膜４１１は、ファブリーペローエタロンフィルターの光学要素の１つである固定光学ミラーとして機能する。

可動基板４２０は、光軸ＯＡ上の位置からの平面視において、中央部に位置する反射膜設置部４２５と、その周りを取り囲む溝４２３と、を有している。可動基板４２０のうち、反射膜設置部４２５に対応する部分の光軸ＯＡに沿った長さ、つまり厚さは、溝４２３に対応する部分よりも厚くなっている。そして、反射膜設置部４２５の固定基板４１０側の面には、可動反射膜４２１が設けられている。可動反射膜４２１も、ファブリーペローエタロンフィルターの光学要素の１つである可動光学ミラーとして機能する。

固定基板４１０が有する溝４１３の可動基板４２０側の面には、固定電極４１２が設けられている。また、可動基板４２０が有する溝４２３の固定基板４１０側の面には、可動電極４２２が設けられている。固定電極４１２および可動電極４２２は、これらの間に電圧が印加されることにより、静電引力を生じさせ、固定反射膜４１１と可動反射膜４２１との間のギャップの大きさを調整する。これにより、固定電極４１２および可動電極４２２は、静電アクチュエーター４５を構成する。また、可動電極４２２が溝４２３に対応する位置に設けられているため、静電引力が生じたときの可動反射膜４２１の変位量を大きくすることができる。

なお、固定基板４１０の厚さおよび可動基板４２０の厚さは、０．１ｍｍ以上１．０ｍｍ以下程度であるのが好ましい。このような厚さであれば、分光部４１全体の厚さを２．０ｍｍ以下に抑えることが可能である。これにより、分光計測部１０の小型化を実現することができる。

ここで、固定反射膜４１１と可動反射膜４２１とは、ギャップを介して対向配置されている。また、固定電極４１２と可動電極４２２とも、ギャップを介して対向配置されている。前述したように、固定電極４１２および可動電極４２２は、固定反射膜４１１と可動反射膜４２１との間のギャップの大きさを調整する静電アクチュエーター４５を構成する。具体的には、固定電極４１２と可動電極４２２との間に電圧を印加すると、静電引力が生じ、可動基板４２０に撓みが生じる。その結果、固定反射膜４１１と可動反射膜４２１との間のギャップの大きさ、すなわち距離を変化させることができる。そして、このギャップの大きさを適宜設定することにより、光軸ＯＡに沿って分光部４１を透過する光の波長領域を選択することができる。つまり、特定波長領域を変更することができる。また、固定反射膜４１１および可動反射膜４２１の構成を変えることにより、透過する光の半値幅、すなわちファブリーペローエタロンフィルターの分解能を制御することもできる。

固定基板４１０および可動基板４２０の各構成材料としては、例えば、ソーダガラス、結晶性ガラス、石英ガラス、鉛ガラス、カリウムガラス、ホウケイ酸ガラス、無アルカリガラス等の各種ガラス、水晶等が挙げられる。

接合膜４１４は、固定基板４１０と可動基板４２０とを接合している。接合膜４１４としては、特に限定されないが、一例として、シロキサンを主材料とするプラズマ重合膜が挙げられる。

固定反射膜４１１および可動反射膜４２１としては、それぞれ、例えば、Ａｇ、Ａｇ合金等の金属膜の他、高屈折層と低屈折層とを備える誘電体多層膜等が挙げられる。

固定電極４１２および可動電極４２２の各構成材料としては、例えば、各種導電性材料が挙げられる。

図１に示す分光計測部１０は、さらに、分光部側光学系８１および撮像素子側光学系８３を有している。

分光部側光学系８１は、撮像対象Ｘと分光部４１との間に配置されている。図１に示す分光部側光学系８１は、入射光学系としての入射レンズ８１１と、投射レンズ８１２と、を備えている。このような分光部側光学系８１は、撮像対象Ｘで反射した反射光を分光部４１に導く。

撮像素子側光学系８３は、分光部４１と撮像素子２１との間に配置されている。図１に示す撮像素子側光学系８３は、入出射レンズ８３１を備えている。このような撮像素子側光学系８３は、分光部４１から出射した出射光を撮像素子２１に導く。

このような分光部側光学系８１および撮像素子側光学系８３のうちの少なくとも１つを分光計測部１０に設けることにより、撮像対象Ｘで反射した反射光の、撮像素子２１による集光率を高めることができる。

なお、分光部側光学系８１および撮像素子側光学系８３の少なくとも一方は、撮像素子２１による集光率に応じて省略されていてもよい。

また、分光部側光学系８１は、図１に示す位置の他、分光部４１と撮像素子側光学系８３との間に配置されていてもよい。

以上、分光計測部１０について説明したが、分光部４１の位置は図１に示す位置に限定されない。具体的には、図１に示す分光計測部１０では、撮像対象Ｘと撮像素子２１との間に分光部４１が配置されているが、分光部４１は、撮像対象Ｘと光源３１との間に配置されていてもよい。

１．２．表示部
表示部１５は、撮像素子２１で撮像された分光画像を可視化した画像、および、その他の任意の情報を表示する。表示部１５としては、例えば、液晶表示素子、有機ＥＬ表示素子等が用いられる。

１．３．入力部
入力部１６は、画像評価装置１のユーザーにより、制御部６０の作動に必要なデータの入力を受け付ける。

入力部１６としては、例えば、タッチパネル、スライドパッド、キーボード、マウス等が用いられる。なお、入力部１６は、表示部１５と組み合わされ、表示部１５と一体になっていてもよい。

１．４．記憶部
記憶部１７は、制御部６０の各機能部の作動に必要なプログラムおよびデータ、分光計測部１０で取得されたデータ、表示部１５に表示させるのに必要なデータ、入力部１６で入力されたデータ等の各種情報を記憶する。

記憶部１７には、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等のメモリーが用いられる。

１．５．制御部
図１に示す制御部６０は、光源制御部６０１と、分光制御部６０２と、画像生成部６０３と、画像評価部６０４と、表示制御部６０５と、を有している。これらの各機能部の作動は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）のようなプロセッサー、メモリーおよび外部インターフェース等のハードウェアの組み合わせにより実現される。例えば、制御部６０は、記憶部１７に記憶されているプログラムを読み出して実行することにより、各機能部を作動させ、その機能を実現する。

光源制御部６０１は、入力部１６に入力された情報、記憶部１７に記憶されている情報等に基づいて、光源３１の点灯、消灯、出射光の波長、強度等を制御する。

分光制御部６０２は、記憶部１７に記憶されている情報に基づき、分光部４１から出射される光の特定波長領域に対応する駆動電圧を取得する。そして、取得した駆動電圧を分光部４１の静電アクチュエーター４５に印加させるための制御信号を出力する。これにより、分光制御部６０２は、分光部４１の作動を制御して、分光部４１から出射される光の特定波長領域を制御することができる。

画像生成部６０３は、分光計測部１０の作動を制御し、分光部４１を介して撮像素子２１に入射する光を撮像させる。そして、撮像素子２１から得られた撮像データに基づいて分光画像を生成する。また、生成した分光画像を、記憶部１７に記憶させる。分光画像は撮像対象Ｘで反射した反射光から、複数の波長が選択され、各波長における分光画像を含んでいる。なお、画像生成部６０３は、分光画像を記憶部１７に記憶させる際に、かかる分光画像が生成されたときの特定波長領域も、併せて記憶部１７に記憶させる。

なお、画像生成部６０３は、分光画像とともに、分光画像を可視化してなる可視化画像を記憶部１７に記憶させるようにしてもよいし、そのまま表示部１５に表示させるようにしてもよい。

画像評価部６０４は、取得部６０４Ａと、抽出部６０４Ｂと、評価部６０４Ｃと、判断部６０４Ｄと、色検査部６０４Ｅと、を有する。

取得部６０４Ａは、対象物である撮像対象Ｘを含む分光画像Ｐｘを取得する。
抽出部６０４Ｂは、分光画像Ｐｘにおける反射スペクトルと、基準画像Ｐｓの基準反射スペクトルとの反射強度差に基づいて、反射スペクトルから特定の波長を抽出する。図３に示すグラフは、縦軸が反射強度、横軸が波長で表されるグラフであり、分光画像Ｐｘにおける反射スペクトルを実線で示し、基準画像Ｐｓの基準反射スペクトルを破線で示している。本実施形態では、抽出部６０４Ｂは、前記分光画像における反射スペクトルと、基準画像の基準反射スペクトルとの反射強度差が最も大きくなる波長λを抽出する。

なお、この構成に限定されず、例えば、波長λを中心とした±５０ｎｍの波長域における任意の波長を抽出する構成であってもよい。

評価部６０４Ｃは、特定した波長λにおける特定分光画像Ｐｘ’と、波長λにおける特定基準画像Ｐｓ’と、を用いて画像構造評価を実施する（図５参照）。

画像構造評価とは、本明細書では、画像同士を数値で比較する客観評価のことを言い、圧縮符号化により生じたノイズをＳＮＲ（Signal to Noise Ratio）、ＰＳＮＲ（Peak Signal to Noise Ratio）、ＳＳＩＭ（Structual SIMilarity）等の手法で定量的に表し、画像同士の一致度を算出することを言う。

以下、ＳＳＩＭを用いて画像構造評価を行う場合を説明する。
画像同士の一致度（ＳＳＩＭ）は、下記式（１）によって表すことができる。

μｘは、反射画像の平均値、σｘは、測定反射画像の標準偏差、μｙは、学習反射画像の平均値、σｙは、学習反射画像の標準偏差、σｘｙは、測定反射画像と学習反射画像の共分散である。Ｃ１とＣ２とは、定数であり、一般にＣ１＝（０．０１＊２５５）＾２、Ｃ２＝（０．０３＊２５５）＾２を用いる。

なお、ＳＳＩＭの画像処理の範囲は、画面全体もしくは設定したカーネルサイズでマトリクスに分割し、各ブロックのＳＳＩＭの最小値から計算しても良い。

判断部６０４Ｄは、画像構造評価の結果に基づいて分光画像Ｐｘと基準画像Ｐｓとが一致したか否かを判断する判断ステップを実行する。算出したＳＳＩＭ値が、閾値以下であれば、分光画像Ｐｘと基準画像Ｐｓとのパターンが異なると判定する。一方、ＳＳＩＭ値が閾値以上であれば、分光画像Ｐｘと基準画像Ｐｓとが一致していると判断する。

なお、ＳＳＩＭ値が閾値以上の場合、他の分光画像Ｐｘ同士でのＳＳＩＭを計算し、例えば波長間の最小のＳＳＩＭを使って、判定を行うことができる。また、ＳＳＩＭ値に対して波長の重み付けを行ってから処理してもよい。求めたＳＳＩＭ値がこれまで学習したデータに対して大きければ、最大値としてその値とその時の学習データの名前データを格納しておく。このようなＳＳＩＭ値の計算、比較を、全学習データに対して行う。

色検査部６０４Ｅは、ＳＳＩＭ値が閾値以上の分光画像Ｐｘの色検査を行う。色検査部６０４Ｅは、分光画像Ｐｘの全面平均のＬａｂ同士で色差を計算し、基準色との色差が閾値以下であれば、良品と判定し、閾値以上であれば不良品と判定する。このとき、一致した模様パターンを出力してもよい。

表示制御部６０５は、分光画像や各種情報等を可視化画像として表示部１５に表示させる。

２．画像評価方法
次に、図６に示すフローチャートに基づいて、本発明の画像評価方法の一例を説明する。

まず、ステップＳ１０１において、分光画像Ｐｘを測定する。すなわち、対象物である撮像対象Ｘを撮像して、分光画像Ｐｘを取得する。ステップＳ１０１が、取得ステップである。

次いで、ステップＳ１０２において、ステップＳ１０１で取得した分光画像Ｐｘの畳み込み平均を求める。すなわち、分光画像Ｐｘの各画素において、複数の画素を１つの画素とみなす平均化処理を実行する。これにより、分光画像Ｐｘの画素数を少なくすることができ、後述する処理を簡単かつ迅速に行うことができる。なお、本ステップでは、基準画像Ｐｓの平均化処理を実行してもよい。

次いで、ステップＳ１０３において、平均化処理がなされた分光画像Ｐｘにおける反射スペクトルと、平均化処理がなされた基準画像Ｐｓの基準反射スペクトルとのスペクトル強度差が最も大きい波長λを抽出し、波長λを記憶部１７に記憶する。

次いで、ステップＳ１０４において、上述したように、ＳＳＩＭ値を算出し、ステップＳ１０５において、算出したＳＳＩＭ値が閾値以上であるか否かを判断する。ステップＳ１０５において、算出したＳＳＩＭ値が閾値以上である場合、ステップＳ１０７において、分光ＳＳＩＭを実施する。すなわち、他の分光画像同士でのＳＳＩＭ値を計算する。この際、例えば波長間の最小のＳＳＩＭ値を用いて分光画像同士でのＳＳＩＭ値を計算する。次いで、ステップＳ１０８において、ステップＳ１０７で求めたＳＳＩＭ値が、他の画像のＳＳＩＭ値と比べて最大値であるか否かを判断する。一方、ステップＳ１０５において、算出したＳＳＩＭ値が閾値未満である場合、ステップＳ１０６において、異なるサンプルと判定する。すなわち、分光画像Ｐｘが基準画像Ｐｓとは異なる画像であると判断する。

ステップＳ１０８において、ステップＳ１０７で求めたＳＳＩＭ値が、他の画像のＳＳＩＭ値と比べて最大値であると判断した場合、ステップＳ１０９において、ステップＳ１０７で求めたＳＳＩＭ値のデータを格納し、すなわち、記憶部１７に記憶し、ステップＳ１１０に移行する。一方、ステップＳ１０８において、ステップＳ１０７で求めたＳＳＩＭ値が、他の画像のＳＳＩＭ値と比べて最大値ではないと判断した場合、ステップＳ１１０に移行する。

ステップＳ１１０では、学習データを全て確認したか否かを判断する。すなわち、記憶されている全てのデータと、評価を実施中のデータとの比較が完了したか否かを判断する。ステップＳ１１０において、学習データを全て確認したと判断した場合、ステップＳ１１１に移行し、学習データを全て確認していないと判断した場合、ステップＳ１０２に戻る。

ステップＳ１１１では、評価中のＳＳＩＭ値が閾値以上であると判断した場合、ステップＳ１１２において、平均Ｌａｂとの色差ΔＥの算出を行う。すなわち、ＳＳＩＭの最大値が閾値以上であれば、色検査を行う。全面平均のＬａｂ同士で色差を計算し、色差ΔＥが閾値以下であれば、良品と判定し、閾値以上であれば不良品と判定する。一方、ステップＳ１１１において、評価中のＳＳＩＭ値が閾値未満であると判断した場合、ステップＳ１１３において、学習されたパターンに該当するものが無いという結果を出力、すなわち、表示部１５に表示させる。

ステップＳ１１４では、色差ΔＥが閾値以下であるか否かを判断する。ステップＳ１１４において、色差ΔＥが閾値以下であると判断した場合、ステップＳ１１５において、良品判定とし、一致したパターンも全て出力、すなわち、表示部１５に表示する（表示ステップ）。ステップＳ１１４において、色差ΔＥが閾値超であると判断した場合、ステップＳ１１６において、不良品判定とし、一致したパターンも全て出力、すなわち、表示部１５に表示する。

このように、画像評価方法は、特定の波長の分光画像が一致と判定された基準画像Ｐｓが複数ある場合には、基準画像Ｐｓの一覧を表示する表示ステップを有する。これにより、例えば、ユーザーが、基準画像Ｐｓの一覧から所望の基準画像Ｐｓを選択することができ、例えば、以降の判断に用いることができる。

以上説明したように、本発明の画像評価方法は、対象物である撮像対象Ｘを含む分光画像Ｐｘを取得する取得ステップと、分光画像Ｐｘにおける反射スペクトルと、基準画像Ｐｓの基準反射スペクトルとの反射強度差に基づいて、反射スペクトルから特定の波長を抽出する抽出ステップと、特定の波長における特定分光画像Ｐｘ’と、特定の波長における特定基準画像Ｐｓ’と、を用いて画像構造評価を実施する評価ステップと、画像構造評価の結果に基づいて分光画像Ｐｘと基準画像Ｐｓとが一致したか否かを判断する判断ステップと、を有する。これにより、木目やマーブル模様のような切り出し位置によって模様が変わる測定対象であっても、正確な判断を行うことができる。また、ＲＧＢ画像同士の画像構造評価を行う場合に比べ、分光画像同士で画像構造評価を行う分、分光画像Ｐｘと基準画像Ｐｓとが一致したか否かの判断を迅速かつ正確に行うことができる。

また、画像評価方法は、取得ステップと抽出ステップとの間に、取得した前記分光画像の画素において、複数の画素を１つの画素とみなす平均化処理を実行する処理ステップを有する。これにより、処理をより迅速に行うことができる。

また、特定の波長は、反射強度差が最大となる波長λである。このように、厳しい設定で上記判断を行うことにより、より正確な判定結果を得ることができる。

また、画像評価方法では、画像構造評価として、ＳＳＩＭを用いる。これにより、より客観的かつ正確な判断を行うことができる。

また、画像評価装置１は、対象物である撮像対象Ｘを含む分光画像Ｐｘと、基準画像Ｐｓと、を比較し、評価する画像評価部６０４を備え、画像評価部６０４は、分光画像Ｐｘにおける反射スペクトルと、基準画像Ｐｓの基準反射スペクトルとの反射強度差に基づいて、反射スペクトルから特定の波長λを抽出し、特定の波長λにおける特定分光画像Ｐｘ’と、特定の波長λにおける特定基準画像Ｐｓ’と、を用いて画像構造評価を実施し、画像構造評価の結果に基づいて分光画像Ｐｘと基準画像Ｐｓとが一致したか否かを判断する。これにより、木目やマーブル模様のような切り出し位置によって模様が変わる測定対象であっても、正確な判断を行うことができる。また、ＲＧＢ画像同士の画像構造評価を行う場合に比べ、分光画像同士で画像構造評価を行う分、分光画像Ｐｘと基準画像Ｐｓとが一致したか否かの判断を迅速かつ正確に行うことができる。

以上、本発明の画像評価方法および画像評価装置を図示の実施形態に基づいて説明したが、本発明は、これに限定されるものではない。また、画像評価方法および画像評価装置の各ステップ、各構造物は、同様の機能を発揮し得る任意のステップ、構造物と置換することができる。また、任意のステップ、構造物が付加されていてもよい。また、本発明は、各実施形態の特徴を組み合わせたものであってもよい。

１…画像評価装置、１０…分光計測部、１５…表示部、１６…入力部、１７…記憶部、２１…撮像素子、３１…光源、４１…分光部、４５…静電アクチュエーター、６０…制御部、８１…分光部側光学系、８３…撮像素子側光学系、４１０…固定基板、４１１…固定反射膜、４１２…固定電極、４１３…溝、４１４…接合膜、４１５…反射膜設置部、４２０…可動基板、４２１…可動反射膜、４２２…可動電極、４２３…溝、４２５…反射膜設置部、６０１…光源制御部、６０２…分光制御部、６０３…画像生成部、６０４…画像評価部、６０４Ａ…取得部、６０４Ｂ…抽出部、６０４Ｃ…評価部、６０４Ｄ…判断部、６０４Ｅ…色検査部、６０５…表示制御部、８１１…入射レンズ、８１２…投射レンズ、８３１…入出射レンズ、ＯＡ…光軸、Ｐｓ…基準画像、Ｐｓ’…特定基準画像、Ｐｘ…分光画像、Ｐｘ’…特定分光画像、Ｘ…撮像対象

Claims (6)

1. 対象物を含む分光画像を取得する取得ステップと、
   前記分光画像における反射スペクトルと、基準画像の基準反射スペクトルとの反射強度差に基づいて、前記反射スペクトルから特定の波長を抽出する抽出ステップと、
   前記特定の波長における特定分光画像と、前記特定の波長における特定基準画像と、を用いて画像構造評価を実施する評価ステップと、
   前記画像構造評価の結果に基づいて前記分光画像と前記基準画像とが一致したか否かを判断する判断ステップと、を有することを特徴とする画像評価方法。
2. 前記取得ステップと前記抽出ステップとの間に、取得した前記分光画像の画素において、複数の画素を１つの画素とみなす平均化処理を実行する処理ステップを有する請求項１に記載の画像評価方法。
3. 前記特定の波長は、前記反射強度差が最大となる波長λである請求項１または２に記載の画像評価方法。
4. 前記画像構造評価として、ＳＳＩＭを用いる請求項１ないし３のいずれか１項に記載の画像評価方法。
5. 前記特定の波長の分光画像が一致と判定された前記基準画像が複数ある場合には、前記基準画像の一覧を表示する表示ステップを有する請求項１ないし４のいずれか１項に記載の画像評価方法。
6. 対象物を含む分光画像と、基準画像と、を比較し、評価する画像評価部を備え、
   前記画像評価部は、前記分光画像における反射スペクトルと、前記基準画像の基準反射スペクトルとの反射強度差に基づいて、前記反射スペクトルから特定の波長を抽出し、
   前記特定の波長における特定分光画像と、前記特定の波長における特定基準画像と、を用いて画像構造評価を実施し、
   前記画像構造評価の結果に基づいて前記分光画像と前記基準画像とが一致したか否かを判断することを特徴とする画像評価装置。

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