JP2023125709A - Image inspection system and image inspection method - Google Patents
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Abstract
Description
本開示は、多波長画像を利用して対象物を検査する画像検査システム及び画像検査方法に関する。 The present disclosure relates to an image inspection system and an image inspection method that inspect an object using multi-wavelength images.
各々が狭帯域である多数のバンド、例えば数十バンドのスペクトル情報を活用することにより、従来のRGB画像では不可能であった対象物の詳細な解析が可能となる。このような多波長の情報を取得するカメラは、「ハイパースペクトルカメラ」と呼ばれる。ハイパースペクトルカメラは、食品検査、生体検査、医薬品開発、及び鉱物の成分分析などの様々な分野で利用されている。 Utilizing spectral information from a large number of bands, each narrow band, for example, several dozen bands, enables detailed analysis of objects that is not possible with conventional RGB images. A camera that acquires information at multiple wavelengths is called a "hyperspectral camera." Hyperspectral cameras are used in various fields such as food inspection, biological testing, drug development, and mineral component analysis.
ハイパースペクトルカメラにより撮像された画像を用いて検査対象物の検査を行う場合、検査対象の画像に含まれる複数の波長の波長数を増やすことにより、検査の精度を高めることはできるが、検査時間が長くなる。一方、波長数が少ない場合、検査時間は短くなるが、検査の精度が低下する。 When inspecting an object to be inspected using images captured by a hyperspectral camera, inspection accuracy can be improved by increasing the number of multiple wavelengths included in the image of the inspection object, but the inspection time becomes longer. On the other hand, when the number of wavelengths is small, the inspection time is shortened, but the inspection accuracy is reduced.
本開示は、検査の精度の低下を抑制しつつ、検査に要する検査時間を短縮できる画像検査システム及び画像検査方法を提供する。 The present disclosure provides an image inspection system and an image inspection method that can shorten the inspection time required for inspection while suppressing a decrease in inspection accuracy.
本開示の一態様は、多波長画像を利用して対象物を検査する画像検査システムであって、光を分光する分光部を介して、第1の対象物からの光を受光して確認画像を取得する撮像部と、前記撮像部により取得された前記確認画像に対して処理を行う処理部と、を備え、前記処理部は、前記確認画像及び前記分光部の分光特性に基づいて、前記確認画像に含まれる多波長を構成する各波長の各画像データを生成し、多波長に含まれる複数の第1の波長を指定し、指定された第1の波長の各画像データを組み合わせた第1の組み合わせ画像データと前記第1の対象物に対応する所定の正答画像データとに基づいて、前記第1の組み合わせ画像データの正答率を算出し、前記正答率が閾値以上である場合、前記撮像部により第2の対象物が撮像されて得られる検査画像の検査に用いる複数の第2の波長を、指定された前記複数の第1の波長に決定する、画像検査システムである。 One aspect of the present disclosure is an image inspection system that inspects an object using a multi-wavelength image, which receives light from a first object through a spectroscope that separates light to produce a confirmation image. and a processing section that processes the confirmation image obtained by the imaging section, and the processing section is configured to perform processing on the confirmation image and the spectral characteristics of the spectroscopic section. Generate each image data of each wavelength that constitutes the multiple wavelengths included in the confirmation image, specify a plurality of first wavelengths included in the multiple wavelengths, and generate a first image data that combines each image data of the specified first wavelengths. A correct answer rate of the first combined image data is calculated based on the first combined image data and predetermined correct answer image data corresponding to the first object, and if the correct answer rate is equal to or higher than a threshold, the The image inspection system determines a plurality of second wavelengths to be used for inspection of an inspection image obtained by capturing an image of a second object by an imaging unit, as the plurality of designated first wavelengths.
本開示の一態様は、多波長画像を利用して対象物を検査する画像検査方法であって、光を分光する分光部を介して、第1の対象物からの光を受光して確認画像を取得する画像取得ステップと、取得された前記確認画像に対して処理を行う処理ステップと、を有し、前記処理ステップは、前記確認画像及び前記分光部の分光特性に基づいて、前記確認画像に含まれる多波長を構成する各波長の各画像データを生成するステップと、多波長に含まれる複数の第1の波長を指定するステップと、指定された第1の波長の各画像データを組み合わせた第1の組み合わせ画像データと前記第1の対象物に対応する所定の正答画像とに基づいて、前記第1の組み合わせ画像データの正答率を算出するステップと、前記正答率が閾値以上である場合、第2の対象物が撮像されて得られる検査画像の検査に用いる複数の第2の波長を、指定された前記複数の第1の波長に決定するステップと、を有する画像検査方法である。 One aspect of the present disclosure is an image inspection method for inspecting a target object using a multi-wavelength image, the image inspection method includes receiving light from a first target object through a spectroscopic unit that splits light to obtain a confirmation image. and a processing step of performing processing on the obtained confirmation image, and the processing step includes an image acquisition step of obtaining the confirmation image based on the confirmation image and the spectral characteristics of the spectroscopic section. a step of generating each image data of each wavelength constituting the multiple wavelengths included in the multiple wavelengths, a step of specifying a plurality of first wavelengths included in the multiple wavelengths, and a step of combining each image data of the specified first wavelengths. calculating a correct answer rate of the first combined image data based on the first combined image data and a predetermined correct answer image corresponding to the first object, and the correct answer rate is equal to or higher than a threshold value. In this case, an image inspection method includes the step of determining a plurality of second wavelengths to be used for inspecting an inspection image obtained by imaging a second object to be the plurality of specified first wavelengths. .
本開示によれば、検査の精度の低下を抑制しつつ、検査に要する検査時間を短縮できる。 According to the present disclosure, the test time required for the test can be shortened while suppressing a decrease in test accuracy.
以下、適宜図面を参照しながら、実施形態を詳細に説明する。但し、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になることを避け、当業者の理解を容易にするためである。尚、添付図面及び以下の説明は、当業者が本開示を十分に理解するために提供されるものであり、これらにより特許請求の範囲に記載の主題を限定することは意図されていない。 Hereinafter, embodiments will be described in detail with reference to the drawings as appropriate. However, more detailed explanation than necessary may be omitted. For example, detailed explanations of well-known matters or redundant explanations of substantially the same configurations may be omitted. This is to avoid unnecessary redundancy in the following description and to facilitate understanding by those skilled in the art. The accompanying drawings and the following description are provided to enable those skilled in the art to fully understand the present disclosure, and are not intended to limit the subject matter recited in the claims.
図1は、本開示の実施形態に係る画像検査システムのブロック図である。画像検査システム100は、カメラ10と、照明装置20と、制御装置30と、表示操作装置40と、を含む。画像検査システム100は、撮像した対象物(ワーク、被写体)の画像について、この画像中に含まれる多波長を構成する各波長の各画像データを分析することにより、撮像した対象物の特性を検査する。本実施形態において、カメラ10と、照明装置20と、制御装置30と、表示操作装置40とは、それぞれ独立した装置により構成されている。例えば、照明装置20は、カメラ10に対して着脱可能でもよい。制御装置30は、図示せぬインターフェース(有線又は無線)を介して、カメラ10、照明装置20、及び表示操作装置40に接続されている。つまり、カメラ10、照明装置20、制御装置30、及び表示操作装置40は、通信デバイスを有する。
FIG. 1 is a block diagram of an image inspection system according to an embodiment of the present disclosure. The
カメラ10は、対象物について、例えば数十バンドのスペクトル情報のような多波長の情報を含む画像、いわゆる多波長画像を撮像可能な装置である。多波長画像とは、多数(例えば3つ以上、例えば20波長(20バンド))の波長の成分を含む画像である。カメラ10は、ハイパースペクトルカメラとも呼ばれる。カメラ10は、例えば固定位置に設置され、対象物を撮像する。カメラ10は、分光部11と、撮像部12と、記憶部13と、を有する。
The
分光部11は、透過型(例えばフィルタ又はプリズム)の光学部材により構成されてもよいし、反射型(例えば回折格子)の光学部材により構成されてもよい。分光部11は、照明装置20により光を照射された対象物からの光を受光して、複数の波長に分光する。つまり、分光部11は、撮像部12に対応して配置され、撮像部12の画素毎に波長の選択機能を有する。分光部11は、複数の分光領域に区分されていてもよい。各分光領域は、所定の波長を通過させる。各分光領域で通過される1つ以上の波長は少なくとも一部が重複してもよいし、重複しなくてもよい。
The
撮像部12は、分光部11を介して受光した光を電気信号に変換し、対象物の画像を撮像する撮像素子等により構成される。撮像部12の各画素の波長領域は、少なくとも一部が重複してもよいし重複しなくてもよい。
The
記憶部13は、カメラ10の設定、動作プログラム、又は撮像した画像等を記憶するメモリやディスク等により構成される。
The
照明装置20は、対象物に照明光を照射し、カメラ10による対象物の撮像を可能にする装置である。照明装置20は、投光部21と、記憶部22と、を有する。投光部21は、対象物に対して照明光を照射可能な光源であり、発光素子又は電球等により構成される。記憶部22は、照明装置20の設定又は動作プログラム等を記憶するメモリやディスク等で構成される。照明装置20による照明光は、白色光であっても所定の少なくとも1つの波長を有する光であってもよい。
The
制御装置30は、画像検査システム100の制御を司る装置であり、例えばPC(Personal Computer)である。制御装置30は、カメラ10が撮像した画像について種々の処理を行う処理部を構成する。制御装置30は、制御部31と、演算部32と、判定部33と、記憶部34と、を有する。制御部31と演算部32と判定部33とは、例えば記憶部34に記憶された画像検査プログラムを読み込み、制御装置30ひいては画像検査システム100の動作を制御する。
The
制御部31は、制御装置30の全体動作制御を司るプロセッサ等により構成される。また、制御部31は、例えば、カメラ10や照明装置20の制御の指示や各種設定(例えばカメラ設定、照明設定)を行う。
The
演算部32は、例えば演算処理に特化したプロセッサ等により構成される。演算部32は、例えば、後述する正答率や寄与度の導出、各種画像の生成、画像に含まれる波長のうちの検査対象の波長の指定、を行う。
The
判定部33は、各種の判定処理に特化したプロセッサ等により構成される。判定処理は、例えば、後述する確認画像や検査画像や組み合わせ画像データの正答率が所定の要件を満たすか否かの判定を含んでもよい。確認画像は、カメラ10により撮像されて得られた全波長の成分を含む画像であり、検査の準備(検査に用いる波長の指定)に用いる画像である。検査画像は、カメラ10により撮像されて得られた全波長の成分を含む画像であり、検査に用いる画像である。組み合わせ画像データは、確認画像又は検査画像に含まれる複数の波長のうちの一部の波長の成分を含む画像に相当するデータである。なお、確認画像が検査に用いられてもよい。
The
記憶部34は、制御装置30の設定又は動作プログラム等を記憶するメモリやディスク等に構成される。
The
表示操作装置40は、カメラ10が撮像した画像、制御装置30による処理結果等を表示する表示装置として機能するとともに、ユーザが種々の操作を入力する操作部としても機能する。表示操作装置40は、初期設定部41と、検査条件設定部42と、画像表示部43と、結果表示部44と、を有する。
The
初期設定部41は、ユーザによる表示操作装置40の初期設定の操作入力を受け付ける操作部の一つであり、キーボード又はマウス等の入力デバイスにより構成される。初期設定部41は、この操作入力を基に初期設定する。検査条件設定部42は、ユーザによる画像検査システム100の検査の条件の操作入力を受け付ける操作部の一つであり、キーボード又はマウス等の入力デバイスにより構成される。検査条件設定部42は、この操作入力を基に検査の条件を設定する。検査条件は、例えば、画像検査に用いる波長数、画像検査に用いる正答率、又はその他の検査条件を含む。正答率は、検査対象物が良品であるか不良品であるかを識別するための指標となる。一の入力デバイスが、初期設定部41及び検査条件設定部42の操作部を兼ねることもできる。設定された初期条件や検査条件は、制御装置30に送られ、記憶部34に保持されてもよい。
The
画像表示部43は、カメラ10が撮像した画像等を表示するディスプレイである。結果表示部44は、制御装置30が画像を処理した結果等を表示するディスプレイである。一のディスプレイが、画像表示部43及び結果表示部44を兼ねることもできる。
The
また、初期設定部41及び検査条件設定部42を入力デバイスにより構成し、画像表示部43及び結果表示部44を、この入力デバイスとは別体のディスプレイにより構成してもよい。
Further, the
図2Aはカメラ10が取得する画像である確認画像GCの一例を示す図である。図2Bは図2Aの確認画像GCに含まれる各波長の各画像データgdを示す図である。
FIG. 2A is a diagram showing an example of a confirmation image GC that is an image acquired by the
照明装置20が画像検査システム100の検査対象である第1の対象物に照明光を照射する。分光部11が、照明装置20により光を照射された対象物からの光を受光して、複数の波長に分光する。撮像部12は、分光部11を介して受光した光を電気信号に変換し、図2Aの確認画像GCを取得する。よって、確認画像GCは、第1の対象物が映った画像である。
The
同様に、不図示であるが、照明装置20が画像検査システム100の検査対象である第1の対象物に照明光を照射する。分光部11が、照明装置20により光を照射された対象物からの光を受光して、複数の波長に分光する。撮像部12は、分光部11を介して受光した光を電気信号に変換し、図2Aの確認画像GCを取得する。よって、確認画像GCは、第1の対象物が映った画像である。
Similarly, although not shown, the
本実施形態では、対象物(例えば第1の対象物や後述の第2の対象物)は、例えば塗装物であり、検査対象となり得る。第1の対象物は、多波長画像を用いた第2の対象物の検査のための事前準備に用いられる。第1の対象物が撮像されることで、確認画像が得られる。第2の対象物は、実際の検査対象である。第2の対象物が撮像されることで、検査画像が得られる。第1の対象物と第2の対象物とは、同種の物(同様の塗装が施された物、同様の色分布を有する物、所定の部品や完成物)でもよい。なお、第1の対象物も実際の検査対象であってもよく、第1の対象物が第2の対象物の1つであってもよい。つまり、対象物の検査において用いた複数の波長と同一の複数の波長を、後続の対象物の検査において用いてもよい。例えば、第1の対象物は、複数の第2の対象物のうちの最初に検査される対象物であってもよい。 In this embodiment, the target object (for example, a first target object or a second target object to be described later) is, for example, a painted object, and can be an inspection target. The first object is used in advance for inspection of the second object using multi-wavelength images. A confirmation image is obtained by imaging the first object. The second object is the actual object to be inspected. An inspection image is obtained by imaging the second object. The first object and the second object may be objects of the same type (objects with similar coatings, objects with similar color distribution, predetermined parts, or completed objects). Note that the first object may also be an actual inspection object, or the first object may be one of the second objects. That is, the same plurality of wavelengths used in the inspection of the object may be used in the subsequent inspection of the object. For example, the first object may be the first object to be inspected among a plurality of second objects.
制御装置30は、図2Aの確認画像GCをカメラ10から取得する。この確認画像GCは、分光部11の分光特性により、例えば数十バンドのスペクトル情報のような多波長を構成する各波長の各画像を含んでいる。制御装置30の演算部32は、確認画像GC及び分光部11の分光特性に基づいて、図2Bに示すように、確認画像GCに含まれる多波長を構成する波長1~波長20の各画像データgdを生成する。なお、各画像データgdでは、所定の画像データgdが示す波長の受光量が多い程、この所定の画像データgdの画素値が大きくなり(白くなり)、この波長の受光量が少ない程、この所定の画像データgdの画素値が小さくなる(黒くなる)。本例では、多波長の波長数が20であるが、波長数は特定の数に限定されるものではなく、19個以下の波長数でも、21個以上の波長数でもよい。
The
図3は、正答画像GA及び確認画像GCの概念図である。正答画像GAは、例えば、制御装置30が予め取得し、記憶部34に記憶した、正解である基準対象物そのものの画像であり、具体的には対象物の色見本となるサンプル画像である。つまり、正答画像GAとは、確認画像や検査画像が目標とする色分布を示す画像である。正答画像GAは、確認画像GCと同様に、第1の対象物の画像である。また、正答画像GAは、確認画像GCである。制御装置30の判定部33は、カメラ10が検査対象となる第1の対象物を撮像することにより得られる確認画像GCが、正答画像GAに合致するか否かを判定することにより、対象物が基準対象物に合致し、正しい物品であるか否か(たとえば欠陥があるか否か)を判定する。
FIG. 3 is a conceptual diagram of the correct answer image GA and the confirmation image GC. The correct answer image GA is, for example, an image of the correct reference object itself, acquired in advance by the
この判定にあたって用いられる概念が正答率である。制御装置30の判定部33は、確認画像GCに含まれる多波長の各波長の画像の受光量と、正答画像GAにおける各波長の画像の受光量と、を比較し、確認画像GCの色(各波長の受光量の分布)が正答画像GAの色(各波長の受光量の分布)と異なる部分を判定する。そして、演算部32は、この異なると判定された部分の面積、いわゆる誤判定面積を計算する。さらに、演算部32は、この誤判定面積が対象物の面積に対し、どれくらいの割合で存在するかを計算する。正答率はこの一連の計算によって求められ、正答率の式は、例えば、(正答率=1-誤判定面積と対象物の面積の割合)で表される。
The concept used in this determination is the correct answer rate. The
図3の例では、正答画像GA及び確認画像GCは、12cm2の面積を持つ。正答画像GAは、その中央部分において、色が周囲の第1色と異なる第2色の領域を有しており、その面積は0.32cm2である。一方、確認画像GCは、正答画像GAと同様に、その中央部分において、色が周囲の第1色と異なる第2色の領域を有しているが、その面積は0.22cm2であり、第2色の領域の大きさが正答画像GAと異なっている。この場合、確認画像GCの正答率は以下のように求められる。 In the example of FIG. 3, the correct answer image GA and the confirmation image GC have an area of 1 2 cm 2 . The correct answer image GA has, in its central portion, an area of a second color that is different in color from the surrounding first color, and the area of the area is 0.3 2 cm 2 . On the other hand, the confirmation image GC, like the correct answer image GA, has a second color area in its center that is different from the surrounding first color, but the area is 0.2 cm2 . Yes, and the size of the second color area is different from the correct answer image GA. In this case, the correct answer rate of the confirmation image GC is determined as follows.
・対象物の面積:12cm2
・誤判定面積:0.32-0.22cm2
・正答率:1-(0.32-0.22)/12=95%
・Area of object: 1 2 cm 2
・Misjudgment area: 0.3 2 -0.2 2 cm 2
・Correct answer rate: 1-(0.3 2 -0.2 2 )/1 2 =95%
ただし、上述した正答率の算出方法はあくまで一例であり、正答率の算出方法はここで説明したものには限定されない。 However, the method for calculating the correct answer rate described above is just an example, and the method for calculating the correct answer rate is not limited to the one described here.
図4Aと図4Bと図4Cとは、各波長の寄与度を求める過程を示す図である。寄与度は、図3で説明した確認画像の正答率の算出にあたって、確認画像に含まれる多波長のうち、各波長が寄与する度合いを示す値である。寄与度は、第1の対象物における領域毎に応じた、カメラ10により第1の対象物が撮像されて得られた波長毎の受光量のばらつきに基づいて算出される。すなわち、多波長を構成するそれぞれの波長は、第1の対象物における領域毎に受光量のばらつきが存在しており(一の波長であっても、領域が異なれば受光量が異なる)、ばらつきが大きいほど、領域を正しく区別し、特定しやすく、正答率への寄与度が大きい、と言うことができる。
FIG. 4A, FIG. 4B, and FIG. 4C are diagrams showing the process of determining the degree of contribution of each wavelength. The degree of contribution is a value indicating the degree to which each wavelength contributes among the multiple wavelengths included in the confirmation image when calculating the correct answer rate of the confirmation image explained in FIG. The degree of contribution is calculated based on the variation in the amount of light received for each wavelength obtained when the first object is imaged by the
図4Aは、寄与度の算出にあたり、確認画像又は正答画像において指定された領域を示す。図4Aの領域a,b,c,dは、各波長の寄与度を求めるにあたって、第1の対象物を撮像して得られる確認画像又は正答画像で用いられる領域である。確認画像の取得前に、制御装置30の演算部32は、確認画像又は正答画像において領域a,b,c,dを指定し、記憶部34に記憶していてもよい。領域a,b,c,dは、任意の領域でよく、例えば多くの頻度で検査する領域でもよい。また、表示操作装置40が、検査条件設定部42を介して、ユーザから確認画像又は正答画像における任意の領域を囲むような操作入力を受け付けて領域a,b,c,dを指定し、この領域の指定情報を制御装置30に送信してもよい。そして、制御装置30の演算部32が、表示操作装置40からの領域の指定情報に基づいて、領域a,b,c,dを指定してもよい。これらの領域の指定は、後に確認画像、検査画像又は組み合わせ画像データの正答率を算出する領域の指定に相当する。また、この指定される領域は、実際の検査画像に対する検査における検査対象の領域と一致してもよい。また、領域a,b,c,dは、まとめて一つの領域として指定されてもよい。
FIG. 4A shows a region specified in the confirmation image or correct answer image when calculating the degree of contribution. Regions a, b, c, and d in FIG. 4A are regions used in the confirmation image or correct answer image obtained by imaging the first object when determining the degree of contribution of each wavelength. Before acquiring the confirmation image, the
図4Bは、指定された領域毎の波長に対する受光量(受光量分布)を示すグラフを示す。図4Bでは、横軸に示す波長毎に、各領域a,b,c,dでの受光量が異なり、各波長で領域a,b,c,dの受光量のばらつきが異なっている。例えば、480nm付近の波長は、550nmより長い波長に比べ、どの領域でも受光量は大きいが、各領域a,b,c,dの受光量のばらつきも大きい。よって、480nm付近の波長は、550nmより長い波長に比べて、上記の寄与率が大きいということが言える。また、波長 FIG. 4B shows a graph showing the amount of received light (distribution of the amount of received light) with respect to the wavelength for each designated area. In FIG. 4B, the amount of light received in each region a, b, c, and d is different for each wavelength shown on the horizontal axis, and the variation in the amount of light received in regions a, b, c, and d is different for each wavelength. For example, at a wavelength around 480 nm, the amount of light received is larger in all regions than at a wavelength longer than 550 nm, but the amount of light received in each region a, b, c, and d also varies greatly. Therefore, it can be said that the above contribution rate is greater for wavelengths around 480 nm than for wavelengths longer than 550 nm. Also, the wavelength
具体的に、制御装置30の演算部32は、指定された領域a,b,c,dにおいて、受光量の比較を行い、各波長の寄与度を算出する。寄与度の算出にあたっては、例えば多変量分析(例えば主成分分析)が用いられてよく、マハラノビス距離が用いられてもよい。マハラノビス距離は、ある値の群が、標準偏差単位での平均(重心)からどの程度離れているかを示す指標であり、2つのデータ群がどれだけ似ているかを示す尺度でもある。類似度の高いデータ群は重なっている割合が多く、マハラノビス距離は短い。この際、両者の重なりがない部分が両データ群の違いになる。例えば、マハラノビス距離が短い程、寄与度が低く、マハラノビス距離が長い程、寄与度が高い。
Specifically, the
図4Cは、選択された波長の番号に対する寄与度を示すグラフを示す。図4Cでは、横軸は波長番号を示し、縦軸は寄与度を示している。図4Cでは、寄与度の大きい順に波長番号を並べている。つまり、図4Cでは、演算部32により算出された各波長の寄与度を大きい順に並べた場合、波長3、波長7、波長8、波長4、波長5、・・・、波長19、波長20、波長18、であり、これらの各波長における寄与度の変化を示している。
FIG. 4C shows a graph showing the contribution of selected wavelengths to number. In FIG. 4C, the horizontal axis shows the wavelength number, and the vertical axis shows the degree of contribution. In FIG. 4C, wavelength numbers are arranged in descending order of contribution. That is, in FIG. 4C, when the contribution of each wavelength calculated by the
なお、確認画像における検査対象の領域a,b,c,dが指定されなくてもよい。つまり、確認画像における検査対象が、確認画像全体であってもよい。正答画像は複数で合ってもよい。 Note that the areas a, b, c, and d to be inspected in the confirmation image do not have to be designated. That is, the inspection target in the confirmation image may be the entire confirmation image. Multiple images may match the correct answer.
図5は、確認画像に含まれる波長毎の画像データを寄与度の順に並べた状態を示す。寄与度に基づく画像データの配列は、演算部32によって実施されてもよい。演算部32は、上述の過程で決定された寄与度に従い、図5に示すように、確認画像に含まれる波長毎の画像データを、寄与度の順に並べる。図5に示すこの順は、図4Cにおける横軸の波長番号の順と同じである。制御装置30は、演算部32が、例えば通信部(不図示)を介して表示操作装置40に表示指示を行い、表示操作装置40の画像表示部43が、配列された画像データ(波長番号:波長3、波長7、波長8、波長4、波長5、・・・波長19、波長20、波長18)を表示してもよい。
FIG. 5 shows a state in which image data for each wavelength included in the confirmation image is arranged in order of contribution. The arrangement of image data based on the degree of contribution may be performed by the
制御装置30の演算部32は、図4B及び図4Cの四角で囲んだ領域のように、確認画像に含まれる多波長から、複数の波長(第1の波長)を指定する。本例では、演算部32は、全部で20バンドの多波長から、10バンドの第1の波長を指定する。演算部32は、例えば、寄与度が高い順に複数の波長を組み合わせることで、複数の第1の波長を指定してもよい。演算部32は、第1の波長として指定される波長数を指定してもよい。この場合、波長数は、後述する閾値に基づいて指定されてもよいし、予め定められて記憶部34に保持されていてもよいし、表示操作装置40の検査条件設定部42を介して手動で指定されてもよい。
The
演算部32は、例えば10バンドの第1の波長が指定された場合、演算部32は、この指定された10バンド分の画像データを組み合わせて、第1の組み合わせ画像データを生成してもよい。第1の組み合わせ画像データは、正答画像と比較され、複数波長の場合の正答率の導出に用いられるデータとなる。第1の組み合わせ画像データは、全波長が加味された確認画像と比較すると、波長成分の一部が省略されたデータである。
For example, when the first wavelength of 10 bands is specified, the
また、演算部32は、第1の対象物に対応する正答画像に基づいて、生成した第1の組み合わせ画像データの正答率を算出する。正答率の算出は、図3で説明した方法により行うことができる。この場合、図3における確認画像の代わりに、第1の組み合わせ画像データが用いられる。つまり、確認画像と正答画像との比較では、確認画像に含まれる全波長のそれぞれを加味した正答率が算出され、第1の組み合わせ画像データと正答画像との比較では、確認画像に含まれる一部の特定の波長(第1の波長)を加味した正答率が算出される。
Further, the
図6は、様々な組み合わせの第1の波長の各画像データを組み合わせた第1の組み合わせ画像データに対する正答率を示すグラフである。 FIG. 6 is a graph showing the correct answer rate for first combined image data obtained by combining image data of various first wavelengths.
演算部32は、図4A~図4Cで説明した過程で決定された各波長の寄与度の順に従い、つまり確認画像における寄与度が高い波長の順に複数の波長を組み合わせ、すなわち複数の第1の波長の画像データを指定し、指定された各画像データを組み合わせて第1の組み合わせ画像データを生成する。図6では、寄与度が高い順に組み合わせる複数の波長の数を順次増加させて第1の組み合わせ画像データを生成し、その正答率を縦軸にプロットしている。本例では、最も寄与度が高い波長3の画像データの正答率が横軸の左端にプロットされており、その後、波長7、波長8、・・・と、寄与度の順に波長の画像データを組み合わせた第1の組み合わせ画像データの正答率がプロットされる。横軸の右端には、全ての波長(20バンド)の画像データを組み合わせた第1の組み合わせ画像データの正答率がプロットされている。なお、全ての波長の画像データを組み合わせた第1の組み合わせ画像データに対応する画像は、確認画像と等しい。
The
第1の組み合わせ画像データを生成するための波長数(つまり波長の各画像データの数)が増加することにより、第1の組み合わせ画像データの正答率は向上する。しかしながら、組み合わせ対象の波長数の増加に伴い、第1の組み合わせ画像データの正答率は向上するものの、やがて正答率の向上は飽和する。図6のグラフでは、例えば10バンド分の画像データに基づく第1の組み合わせ画像データの正答率が所定の閾値thに達した後、それ以上画像データを追加しても、正答率の大幅な向上は見込めない。そこで、演算部32は、正答率と比較される閾値thを、図6に示すように指定する。そして、演算部32は、例えば、閾値thに達する必要な最小の波長の数(最小バンド数、例えば波長数10)の画像データを利用して、第1の組み合わせ画像データを生成する。閾値thは、例えば正答率の飽和状態に対応した値であってもよい。
By increasing the number of wavelengths (that is, the number of image data of each wavelength) for generating the first combined image data, the correct answer rate of the first combined image data improves. However, as the number of wavelengths to be combined increases, although the correct answer rate of the first combined image data improves, the improvement in the correct answer rate eventually becomes saturated. In the graph of FIG. 6, for example, after the correct answer rate of the first combined image data based on 10 bands of image data reaches a predetermined threshold th, even if more image data is added, the correct answer rate significantly improves. is not expected. Therefore, the
図7は、確認画像に含まれる波長毎の画像データを手動で選択するための操作を示す。例えば、寄与度の順に並べて画像データが表示されて、選択に係る操作が実施されてもよい。 FIG. 7 shows an operation for manually selecting image data for each wavelength included in the confirmation image. For example, image data may be displayed in order of contribution, and operations related to selection may be performed.
図4A~図6で示した例においては、制御装置30の演算部32が、ユーザの意思にかかわらず、自動的に確認画像に含まれる多波長の画像データを配列(例えば寄与度の順に配列)し、複数の第1の波長を指定することを例示した。この場合、表示操作装置40の初期設定部41が、例えば操作部によりユーザの操作を受け付けて「自動モード」を設定していてもよい。自動モードは、制御装置30の動作モードの1つであり、自動で検査対象の複数の波長(第1の波長)の指定等を行うモードである。
In the examples shown in FIGS. 4A to 6, the
一方、図7の例では、表示操作装置40の初期設定部41が、例えば、操作部によりユーザの操作を受け付けて「手動モード」に設定することにより、画像表示部43が、多波長を構成する各波長の各画像データを、チェックボックスとともに表示してもよい。手動モードは、制御装置30の動作モードの1つであり、手動で検査対象の複数の波長(第1の波長)の指定等を行うモードである。検査条件設定部42は、操作部へのユーザの操作に応じて、表示された各画像データから任意の画像データを指定し、指定された画像データに対応する第1の波長を指定してもよい。本例では、検査条件設定部42は、操作部へのユーザの操作に応じて、波長(画像データ)に対応するチェックボックスをチェックして複数の第1の波長を指定し、波長の指定情報を制御装置30に送信してもよい。そして、制御装置30の演算部32が、表示操作装置40からの波長の指定情報に基づいて、複数の第1の波長を指定してもよい。これにより、演算部32は、第1の波長の波長数を指定することにもなる。
On the other hand, in the example of FIG. 7, the
画像表示部43は、各波長の各画像データを表示するとともに、各波長の識別情報(例えば波長番号)、各波長の寄与度、等を表示してもよい。これにより、ユーザは、各波長の寄与度を確認しながら、表示操作装置40の操作部を介して波長(画像データ)を指定してもよい。なお、指定された第1の波長に対応する各画像データが組み合わされた第1の組み合わせ画像データが表示された場合に、この第1の組み合わせ画像データが人にとって見易いかどうかも考慮してもよい。例えば、波長が近い複数の波長が指定されて第1の組み合わせ画像データが生成されて表示されることで、第1の対象物のグラデーションを鮮明に確認し易い。よって、第2の対象物の画像検査時においても、第1の組み合わせ画像データと同様の第2の組み合わせ画像データ(検査用の組み合わせ画像データ)が表示されることで、第2の対象物のグラデーションを鮮明に確認し易くなる。
The
なお、第1の組み合わせ画像データは、第1の波長に対応する各画像データがデータ上で組み合わされたものであって画像そのものではなくてもよいし(画像が生成されるまで至らないものでもよいし)、第1の波長に対応する各画像データが合成(統合)された画像(統合画像)であってもよい。同様に、第2の組み合わせ画像データは、第2の波長に対応する各画像データがデータ上で組み合わされたものであって画像そのものではなくてもよいし(画像が生成されるまで至らないものでもよいし)、第2の波長に対応する各画像データが合成(統合)された画像(統合画像)であってもよい。 Note that the first combined image data may be a combination of image data corresponding to the first wavelength, and may not be the image itself (it may not be possible until the image is generated). Alternatively, it may be an image (integrated image) in which each image data corresponding to the first wavelength is combined (integrated). Similarly, the second combined image data may be a combination of image data corresponding to the second wavelength, and may not be the image itself (it may not be the image itself). ), or an image (integrated image) in which each image data corresponding to the second wavelength is synthesized (integrated).
次に、多波長画像を用いた第2の対象物の検査について説明する。 Next, inspection of the second object using a multi-wavelength image will be explained.
制御装置30の演算部32は、上述のように、第1の対象物の撮像を基に確認画像を取得する。演算部32は、波長指定用の組み合わせ画像データと正答画像とを比較し、波長指定用の組み合わせ画像の正答率を算出する。演算部32は、この正答率が所定の正答率を満たす場合(閾値th以上である場合)に、波長指定用の組み合わせ画像データに含まれる複数の第1の波長(例えば10個の波長数の特定の波長(例えば寄与度の高い波長))を、カメラ10により第2の対象物が撮像されて得られる検査画像の検査に用いる複数の第2の波長として決定する。
The
また、演算部32は、第1の対象物と同種で、新たな第2の対象物の撮像を基に検査画像を取得し、決定された複数の第2の波長の成分を含む検査用の組み合わせ画像データ(第2の組み合わせ画像データ)を使用する。演算部32は、検査用の組み合わせ画像データと正答画像とを比較し、検査用の組み合わせ画像データの正答率を算出し、判定部33は、この正答率に基づいて、第2の対象物が良品か不良品かを判定する。例えば、判定部33は、正答率が閾値th以上である場合には、第2の対象物が良品であると判定し、正答率が閾値th未満である場合には、第2の対象物が不良品であると判定する。なお、検査時の正答率の導出方法や検査対象の領域の指定方法は、検査用の波長指定時の方法と同様でもよい。また、第2の対象物が良否か不良品かを判定するための閾値が、前述の波長指定のために正答率と比較される閾値と同じであることを例示したが、これらの閾値は異なってもよい。
The
演算部32は、複数ある第2の対象物を順次撮像し、検査画像を順次取得し、検査用の組み合わせ画像データを順次生成し、検査用の組み合わせ画像データの正答率を順次算出してもよい。そして、判定部33は、第2の対象物が良品か不良品かを順次判定してもよい。
The
したがって、画像検査システム100は、検査画像の検査時に、全波長について検査せずに指定された第2の波長を使用して検査するので、全波長を用いて検査する場合と比較すると、第2の対象物の画像検査に要する時間を短縮できる。また、画像検査システム100は、検査画像の検査に用いる波長数を低減しても、第1の対象物の確認画像を用いて、閾値th以上の正答率を得られる波長が検査対象の波長として決定されているので、検査画像の検査精度が低下することを抑制できる。
Therefore, when inspecting an inspection image, the
図8A及び図8Bは、画像検査システム100が実行する画像検査方法の手順の一例を示すフローチャートである。
8A and 8B are flowcharts illustrating an example of the procedure of an image inspection method executed by the
まず、制御装置30が、基準とすべき基準対象物の正答画像を取得する(ステップS1)。例えば、検査条件設定部42が操作部を介して正答画像の取得指示を行うことにより、制御装置30は、制御部31が、図示せぬネットワークを通じて所定のサーバから正答画像を取得し、記憶部34に記憶させる。
First, the
続いて、制御装置30の制御部31が、カメラ10が対象物を撮像して確認画像を取得し、記憶部34に記憶させる(ステップS2)。演算部32は、正答画像及び確認画像において、図4Aで示した領域a,b,c,dのように、所定の領域を指定する(ステップS3)。この領域a~dは、検査対象の領域に相当する。
Subsequently, the
続いて、制御装置30の演算部32が、指定された領域において、例えば図3で示した要領にて、正答画像に対する確認画像の正答率を計算する(ステップS4)。この場合、演算部32は、指定された各第1の波長の画像データ毎に、正答率を計算してもよい。つまり、演算部32は、単一の波長の画像データと正答画像とを比較して、単一の波長毎に正答率を計算してもよい。さらに演算部32は、例えば図4A~図4Cで示した要領にて、波長毎の正答率への寄与度を算出する(ステップS5)。
Subsequently, the
続いて、演算部32は、検査対象の波長を自動指定するか否かを判定する(ステップS6)。例えば、初期設定部41により自動モードに設定されている場合、制御部31は、検査対象の波長を自動指定する(ステップS6;YES)。初期設定部41により手動モードに設定されている場合、制御部31は、検査対象の波長を手動指定する(ステップS6;No)。
Subsequently, the
波長を自動指定する場合、演算部32は、図4C~図6で示した要領にて、確認画像に含まれる多波長から複数の第1の波長を指定する(ステップS7)。この場合、演算部32は、波長数や正答率(つまり閾値th)等の検査条件に従って、複数の第1の波長を指定してもよい。具体的には、演算部32は、正答率や寄与度の高い順に所定数の第1の波長を指定したり、正答率や寄与度が予め設定される所定の閾値を越える複数の第1の波長を指定したりしてもよい。演算部32は、指定された第1の波長に対応する各画像データを組み合わせて、第1の組み合わせ画像データと正答画像とを比較することで、第1の組み合わせ画像データの正答率を算出する(ステップS9)。
When automatically specifying wavelengths, the
一方、波長を自動指定しない場合(波長を手動指定する場合)、演算部32は、図7で示した要領にて、複数の第1の波長を指定して画像データを手動で指定する(ステップS8)。演算部32は、指定された第1の波長に対応する各画像データを組み合わせて第1の組み合わせ画像データを生成し、第1の組み合わせ画像データと正答画像とを比較することで、第1の組み合わせ画像データの正答率を算出する(ステップS9)。
On the other hand, when the wavelength is not automatically designated (when the wavelength is manually designated), the
続いて、制御装置30の判定部33が、ステップS9で算出された第1の組み合わせ画像データの正答率が、図6に示すような所定の閾値th以上であるか否かを判定する(ステップS10)。正答率が所定の閾値thより小さい場合(ステップS10;NO)、例えば図7で示した要領にて、演算部32が、複数の第1の波長を再度指定して画像データを手動で指定する(ステップS8)。そして、演算部32が再びステップS9を実施し、判定部33が再びステップS10を実施する。
Subsequently, the
なお、ステップS8では、判定部33は、表示操作装置40に対して、第1の波長を指定するためのガイド表示(推奨表示)を行うよう指示し、表示操作装置40の画像表示部43が、制御装置30からの指示に従って、このガイド表示を行ってもよい。ガイド表示により、ユーザは、ステップS8での手動の指定がし易くなる。ガイド表示は、正答率や寄与度が高くなる各画像データの組み合わせ等、第1の波長として指定されることが推奨されるものを識別し易くする表示である。例えば、指定が推奨される波長の波長番号が強調表示(例えば太字での表示、色付けされた表示)されてもよい。例えば指定が推奨される波長の画像データの枠やチェックボックスの枠が強調表示(例えば太枠での表示、色付けされた枠での表示)されてもよい。
Note that in step S8, the
ステップS9で算出された第1の組み合わせ画像データの正答率が、図6に示すような所定の閾値th以上である場合(ステップS10;YES)、制御部31は、今後検査すべき新たな第2の対象物が撮像されて得られる検査画像の検査に用いる複数の第2の波長を、上記で指定された複数の第1の波長に決定する(ステップS11)。決定された複数の第1の波長の情報は、記憶部34に保持されてもよい。
If the correct answer rate of the first combined image data calculated in step S9 is equal to or higher than the predetermined threshold th as shown in FIG. The plurality of second wavelengths used for inspection of the inspection image obtained by imaging the second object are determined to be the plurality of first wavelengths specified above (step S11). Information on the plurality of determined first wavelengths may be held in the
ステップS11の終了後、図8Bに進む。カメラ10が、第1の対象物と同様に、第2の対象物を撮像して検査画像を取得し、制御装置30に送信する。制御装置30の判定部33は、カメラ10から検査画像を取得する(ステップS12)。そして、判定部33は、検査画像を判定する、つまり第2の対象物が基準対象物に合致するか否かを判定する(ステップS13)。この場合、判定部33は、検査画像に含まれ指定された第2の波長に対応する各画像データを合成して第2の組み合わせ画像データを生成し、第2の組み合わせ画像データと前述の正答画像とを比較することで、第2の組み合わせ画像データの正答率を算出する。つまり、指定された複数の第2の波長を用いた場合の正答率が算出される。そして、判定部33は、例えば、正答率が閾値th以上である場合には、第2の対象物が良品であると判定し、正答率が閾値th未満である場合には、第2の対象物が不良品であると判定してもよい。判定部33は、良品であるか不良品であるかの検査結果の情報を、制御装置30の通信デバイスを介して表示操作装置40に送信し、表示操作装置40の結果表示部44が、表示操作装置40の通信デバイスを介して検査結果の情報を取得し、検査結果を表示してもよい。ユーザ(検査者)は、検査結果の表示を確認して把握できる。
After step S11 ends, the process proceeds to FIG. 8B. Similarly to the first object, the
したがって、図8AのステップS1~S11は、検査対象である第2の対象物の検査のための準備段階(検査に用いる波長の指定段階)である。図8BのステップS12,S13が、準備段階で指定された複数の第1の波長を、検査用の複数の第2の波長として用い、他波長画像を用いて第2の対象物を検査する検査段階である。 Therefore, steps S1 to S11 in FIG. 8A are a preparation stage (a stage of specifying the wavelength to be used for the test) for the test of the second object to be tested. Steps S12 and S13 in FIG. 8B are an inspection in which a plurality of first wavelengths specified in the preparation stage are used as a plurality of second wavelengths for inspection, and a second target object is inspected using images of other wavelengths. It is a stage.
図9A及び図9Bは、組み合わせた波長の数に対する正答率の一例を示すグラフである。図9Aは、寄与度の高い順に波長を追加して組み合わせた場合の波長の数に対する第2の組み合わせ画像データの正答率を示す。図9Aは、図6と実質的に同じグラフを示す。図9Bは、寄与度に依存せずに任意に波長を組み合わせた場合の波長の数に対する第2の組み合わせ画像データの正答率を示す。 FIGS. 9A and 9B are graphs showing an example of the correct answer rate with respect to the number of combined wavelengths. FIG. 9A shows the correct answer rate of the second combined image data with respect to the number of wavelengths when wavelengths are added and combined in descending order of contribution. FIG. 9A shows a graph substantially the same as FIG. 6. FIG. 9B shows the correct answer rate of the second combined image data with respect to the number of wavelengths when wavelengths are arbitrarily combined without depending on the degree of contribution.
図9Aでは、寄与度の高い順に波長を追加して、組み合わされた波長の各画像データを合成した第2の組み合わせ画像データを生成する。この場合、制御装置30は、10バンド程度の波長の組み合わせの第2の組み合わせ画像データによって、図9Bに示すランダムの場合における全20バンドの波長の組み合わせの第2の組み合わせ画像データの場合と同程度の正答率を得ることができる。これにより、画像検査システム100は、寄与度の高い順に波長を組合せて得られた第2の組み合わせ画像データであっても、全波長の組み合わせで得られた第2の組み合わせ画像データ(つまり検査画像)と比較して、処理すべきデータ量を抑制しつつも高い正答率を維持可能である。したがって、画像検査システム100は、結果的に、対象物についての画像検査の精度の低下を抑制しつつ、画像検査に要する検査時間を短縮することができる。
In FIG. 9A, wavelengths are added in descending order of contribution, and second combined image data is generated by combining image data of the combined wavelengths. In this case, the
図10は、画像検査システムの変形例1のブロック図である。変形例1では、カメラユニット10Aが、図1におけるカメラ10と照明装置20とを含む。すなわち、カメラユニット10Aは、カメラ10の機能と照明装置20の機能とを一体的に有する装置である。
FIG. 10 is a block diagram of
図11は、画像検査システムの変形例2のブロック図である。変形例2では、制御ユニット30Aが、図1における制御装置30と表示操作装置40とを含む。すなわち、制御ユニット30Aは、制御装置30の機能と表示操作装置40の機能とを一体的に有する装置である。
FIG. 11 is a block diagram of a second modification of the image inspection system. In
図12は、画像検査システムの変形例3のブロック図である。変形例3においては、カメラユニット10Aが、図1におけるカメラ10と照明装置20とを含むとともに、制御ユニット30Aが、図1における制御装置30と表示操作装置40とを含む。すなわち、変形例3は、変形例1のカメラユニット10Aと、変形例2の制御ユニット30Aと、を組み合わせたものである。
FIG. 12 is a block diagram of
このように、本実施形態の画像検査システム100によれば、画像検査システム100は、多波長画像を用いた検査対象物の検査精度の低下を抑制しつつ、検査時間を短縮できる。また、第2の組み合わせ画像データに含まれる波長を増やすことで、この第2の組み合わせ画像データは検査画像の画質に近づくので、正答画像の画質に近づき、正答率が向上するが、画像のデータ量が増大することで処理負荷が増大し処理時間が増大する。画像検査システム100は、検査精度の向上と検査時間の短縮との双方を好適なバランスで両立できる。また、画像検査システム100は、寄与度の高い波長を検査用の波長(第2の波長)とすることで、検査対象物(第2の対象物)の色むら等の検出を効率良く実現できる。
In this way, according to the
以上のように、本実施形態の画像検査システム100は、多波長画像を利用して対象物を検査する画像検査システムであって、光を分光する分光部11を介して、第1の対象物からの光を受光して確認画像GCを取得する撮像部(例えばカメラ10)と、撮像部により取得された確認画像GCに対して処理を行う処理部(例えば制御装置30)と、を備える。処理部は、確認画像GC及び分光部11の分光特性に基づいて、確認画像GCに含まれる多波長を構成する各波長の各画像データgdを生成する。処理部は、多波長に含まれる複数の第1の波長を指定し、指定された第1の波長の各画像データgdを組み合わせた第1の組み合わせ画像データと第1の対象物に対応する所定の正答画像GAとに基づいて、第1の組み合わせ画像データの正答率を算出する。処理部は、正答率が閾値th以上である場合、撮像部により第2の対象物が撮像されて得られる検査画像の検査に用いる複数の第2の波長を、指定された複数の第1の波長に決定する。
As described above, the
これにより、画像検査システム100は、確認画像GCに含まれる各波長のうちの一部の波長を省略して第1の組み合わせ画像データを生成して正答画像GAと比較することで、正答率が閾値th以上を満たす第1の組み合わせ画像データを構成する複数の第1の波長を決定できる。よって、実際に第2の対象物の画像検査を行う場合に、検査画像に含まれる各波長のうちの一部の波長を省略して第2の組み合わせ画像データを生成して正答画像GAと比較することで、正答率が閾値th以上を満たして第2の対象物の画像検査を実施できる。また、第2の組み合わせ画像データは検査画像における波長の一部が省略されており、画像のデータ量が小さいので、第2の組み合わせ画像データと検査画像との比較に係る処理負荷が低減される。したがって、画像検査システム100は、検査の精度の低下を抑制しつつ、検査に要する検査時間を短縮できる。
As a result, the
また、処理部は、確認画像GCにおける正答率を算出する領域a~dを指定してもよい。 Further, the processing unit may specify areas a to d in which the correct answer rate is calculated in the confirmation image GC.
これにより、画像検査システム100は、確認画像におけるどの部分の正答率や画像検査結果を得ることを希望するかを指定できる。
Thereby, the
また、処理部は、第1の対象物における領域毎に応じた、撮像部により第1の対象物が撮像されて得られた波長毎の受光量のばらつきに基づいて、波長毎の正答率への寄与度を算出し、寄与度に基づいて、複数の第1の波長を指定してもよい。 Further, the processing unit determines the correct answer rate for each wavelength based on the variation in the amount of received light for each wavelength obtained when the first object is imaged by the imaging unit according to each region of the first object. The degree of contribution may be calculated, and a plurality of first wavelengths may be designated based on the degree of contribution.
これにより、画像検査システム100は、正答率への寄与度つまり第1の対象物の各位置の識別のし易さを加味して、複数の第1の波長として決定できる。
Thereby, the
また、処理部は、寄与度が高い順に複数の波長を組み合わせることで、複数の第1の波長を指定してもよい。 Further, the processing unit may designate a plurality of first wavelengths by combining a plurality of wavelengths in descending order of contribution.
これにより、画像検査システム100は、第1の対象物の各位置を識別し易い複数の波長を、複数の第1の波長として決定できる。
Thereby, the
また、処理部は、正答率が閾値th以上となるまで、寄与度が高い順に組み合わせる複数の波長の数を順次増加させてもよい。 Further, the processing unit may sequentially increase the number of wavelengths to be combined in descending order of contribution until the correct answer rate becomes equal to or greater than the threshold th.
これにより、画像検査システム100は、画像検査における所望の正答率を満たしつつ、指定される第1の波長の数をなるべく少なくできる。よって、画像検査システム100は、画像検査に係る処理負荷を極力低減できる。
Thereby, the
また、処理部は、操作部(例えば初期設定部41又は検査条件設定部42)への入力操作に応じて、複数の第1の波長を指定してもよい。
Further, the processing section may specify a plurality of first wavelengths according to an input operation to the operation section (for example, the
これにより、画像検査システム100は、ユーザ所望の第1の波長を手動指定できる。例えば、画像検査システム100は、指定された第1の波長に基づく組み合わせ画像データの自然さを加味して、第1の波長を指定可能である。
Thereby, the
また、処理部は、指定される第1の波長の波長数を指定してもよい。 Further, the processing unit may specify the number of wavelengths of the specified first wavelength.
これにより、画像検査システム100は、指定される第1の波長の波長数を加味して、組み合わせ画像データを生成できる。
Thereby, the
また、処理部は、正答率と比較される閾値thを指定してもよい。 Furthermore, the processing unit may specify a threshold th with which the correct answer rate is compared.
これにより、画像検査システム100は、閾値thを調整することで、第2の対象物の画像検査の検査精度を調整できる。
Thereby, the
また、撮像部は、分光部11を介して、第2の対象物からの光を受光して検査画像を取得してもよい。処理部は、検査画像及び分光部11の分光特性に基づいて、多波長を構成する各波長の各画像データを生成し、決定された複数の第2の波長の各画像データを組み合わせた第2の組み合わせ画像データと正答画像GAとに基づいて、第2の対象物を検査してもよい。
Further, the imaging section may receive light from the second object via the
これにより、画像検査システム100は、第1の対象物が撮像された確認画像を用いて指定された第1の波長を、第2の対象物が撮像されて得られる検査画像を検査するための第2の波長とすることができる。つまり、画像検査システム100は、確認画像を用いた画像検査と同じ検査精度、同じ検査時間として、検査画像を用いた画像検査を実施できる。
As a result, the
本開示は、検査の精度の低下を抑制しつつ、検査に要する検査時間を短縮できる画像検査システム及び画像検査方法等に有用である。 The present disclosure is useful for an image inspection system, an image inspection method, and the like that can reduce the inspection time required for inspection while suppressing a decrease in inspection accuracy.
10 カメラ
10A カメラユニット
11 分光部
12 撮像部
13 記憶部
20 照明装置
21 投光部
22 記憶部
30 制御装置
30A 制御ユニット
31 制御部
32 演算部
33 判定部
34 記憶部
40 表示操作装置
41 初期設定部
42 検査条件設定部
43 画像表示部
44 結果表示部
100 画像検査システム
10
Claims (10)
光を分光する分光部を介して、第1の対象物からの光を受光して確認画像を取得する撮像部と、
前記撮像部により取得された前記確認画像に対して処理を行う処理部と、
を備え、
前記処理部は、
前記確認画像及び前記分光部の分光特性に基づいて、前記確認画像に含まれる多波長を構成する各波長の各画像データを生成し、
多波長に含まれる複数の第1の波長を指定し、
指定された第1の波長の各画像データを組み合わせた第1の組み合わせ画像データと前記第1の対象物に対応する所定の正答画像とに基づいて、前記第1の組み合わせ画像データの正答率を算出し、
前記正答率が閾値以上である場合、前記撮像部により第2の対象物が撮像されて得られる検査画像の検査に用いる複数の第2の波長を、指定された前記複数の第1の波長に決定する、
画像検査システム。 An image inspection system that inspects an object using multi-wavelength images,
an imaging unit that receives light from the first object and obtains a confirmation image via a spectroscopic unit that separates the light;
a processing unit that processes the confirmation image acquired by the imaging unit;
Equipped with
The processing unit includes:
generating each image data of each wavelength constituting the multiple wavelengths included in the confirmation image based on the confirmation image and the spectral characteristics of the spectroscopic section;
Specify a plurality of first wavelengths included in the multi-wavelength,
A correct answer rate of the first combined image data is determined based on the first combined image data obtained by combining each image data of the specified first wavelength and a predetermined correct answer image corresponding to the first target object. Calculate,
When the correct answer rate is equal to or higher than the threshold, the plurality of second wavelengths used for inspection of the inspection image obtained by imaging the second object by the imaging unit are set to the plurality of specified first wavelengths. decide,
Image inspection system.
請求項1に記載の画像検査システム。 The processing unit specifies an area in the confirmation image for which the correct answer rate is to be calculated;
The image inspection system according to claim 1.
前記第1の対象物における領域毎に応じた、前記撮像部により前記第1の対象物が撮像されて得られた波長毎の受光量のばらつきに基づいて、前記波長毎の前記正答率への寄与度を算出し、
前記寄与度に基づいて、前記複数の第1の波長を指定する、
請求項1又は2に記載の画像検査システム。 The processing unit includes:
Based on the variation in the amount of light received for each wavelength obtained by imaging the first object by the imaging unit according to each region of the first object, the correct answer rate for each wavelength is calculated. Calculate the contribution,
specifying the plurality of first wavelengths based on the degree of contribution;
The image inspection system according to claim 1 or 2.
請求項3に記載の画像検査システム。 The processing unit specifies the plurality of first wavelengths by combining the plurality of wavelengths in order of the contribution degree.
The image inspection system according to claim 3.
請求項4に記載の画像検査システム。 The processing unit sequentially increases the number of wavelengths to be combined in descending order of contribution until the correct answer rate becomes equal to or greater than the threshold.
The image inspection system according to claim 4.
請求項1又は2に記載の画像検査システム。 The processing unit specifies the plurality of first wavelengths in response to an input operation to the operation unit.
The image inspection system according to claim 1 or 2.
請求項1から6のいずれか1項に記載の画像検査システム。 The processing unit specifies the number of wavelengths of the specified first wavelength,
The image inspection system according to any one of claims 1 to 6.
請求項1から7のいずれか1項に記載の画像検査システム。 The processing unit specifies the threshold value to be compared with the correct answer rate;
The image inspection system according to any one of claims 1 to 7.
前記処理部は、
前記検査画像及び前記分光部の分光特性に基づいて、多波長を構成する各波長の各画像データを生成し、
決定された前記複数の第2の波長の各画像データを組み合わせた第2の組み合わせ画像データと前記正答画像とに基づいて、前記第2の対象物を検査する、
請求項1から8のいずれか1項に記載の画像検査システム。 The imaging unit receives light from the second object via the spectroscopic unit to obtain the inspection image,
The processing unit includes:
generating each image data of each wavelength constituting multiple wavelengths based on the inspection image and the spectral characteristics of the spectroscopic section,
Inspecting the second object based on the correct image and second combined image data that is a combination of the determined image data of the plurality of second wavelengths;
The image inspection system according to any one of claims 1 to 8.
光を分光する分光部を介して、第1の対象物からの光を受光して確認画像を取得する画像取得ステップと、
取得された前記確認画像に対して処理を行う処理ステップと、
を有し、
前記処理ステップは、
前記確認画像及び前記分光部の分光特性に基づいて、前記確認画像に含まれる多波長を構成する各波長の各画像データを生成するステップと、
多波長に含まれる複数の第1の波長を指定するステップと、
指定された第1の波長の各画像データを組み合わせた第1の組み合わせ画像データと前記第1の対象物に対応する所定の正答画像とに基づいて、前記第1の組み合わせ画像データの正答率を算出するステップと、
前記正答率が閾値以上である場合、第2の対象物が撮像されて得られる検査画像の検査に用いる複数の第2の波長を、指定された前記複数の第1の波長に決定するステップと、
を有する画像検査方法。 An image inspection method for inspecting an object using multi-wavelength images, the method comprising:
an image acquisition step of receiving the light from the first object via a spectroscopic unit that spectrally separates the light and acquiring a confirmation image;
a processing step of performing processing on the obtained confirmation image;
has
The processing step includes:
generating image data of each wavelength constituting multiple wavelengths included in the confirmation image, based on the confirmation image and the spectral characteristics of the spectroscopic section;
specifying a plurality of first wavelengths included in the multi-wavelength;
A correct answer rate of the first combined image data is calculated based on the first combined image data obtained by combining each image data of the specified first wavelength and a predetermined correct answer image corresponding to the first object. a step of calculating;
If the correct answer rate is equal to or greater than a threshold, determining a plurality of second wavelengths to be used for inspecting an inspection image obtained by imaging a second object as the plurality of specified first wavelengths; ,
An image inspection method having
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