JP2815263B2 - 細線画像整形方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、電子部品を撮像し画像
処理して行う検査・計測方法に関し、特に、細線画像を
検査・計測するための細線画像整形方法に関するもので
ある。

【０００２】

【従来の技術】近年、工業製品の検査・計測分野で、撮
像装置と画像処理装置を組み合わせた検査・計測方法が
普及し、その中で、濃淡画像から２値画像を作り、２値
画像から細線画像を作り、細線画像を整形して検査・計
測する技術が進歩している。この細線画像による検査・
計測のための画像処理アルゴリズムの一つとして、従来
から細線画像整形方法が存在する。

【０００３】この細線画像整形方法は、２値画像で細線
の太さが１画素の細線画像に対し、各細線ごとに形状を
判断し分類して検査・計測する方法である。

【０００４】細線画像整形方法に先立って、先ず、図２
１に示すように、濃淡画像を２値化処理して２値画像と
し、２値画像を細線化処理して細線画像とする。細線画
像整形方法は、この２値化した細線画像を、各細線ごと
に形状を判断し分類して検査・計測するものである。

【０００５】細線画像整形方法の従来例［昭和６０年電
子通信学会総合全国大会１２５６「似顔絵ロボット画像
処理（II）−線画生成− 平石、四反田、中島を参照）
を図２２〜図３７に基づいて説明する。

【０００６】図２２は、従来例のフローチャートであ
る。ステップ＃１の分岐ベクトル発生工程において、細
線画像を構成する画素を、図２４、図２５に示す分岐ベ
クトルを使用して、図２６に示すようにしてアドレス
し、ステップ＃２に進む。この場合、図２３は、方向を
ビット対応で示したものであり、図２４、図２５は、隣
接して存在する画素の方向に対応する分岐ベクトルの例
を示す。

【０００７】ステップ＃２のヒゲの除去工程において、
長い細線に付いているヒゲ（図２７の１及び図２８の矢
印）と、ノイズのような短い線（図２８の矢印）を除去
し、ステップ＃３に進む。図２８はヒゲ除去前を示し、
図２９はヒゲ除去後を示す。

【０００８】ステップ＃３の接続工程において、１画素
欠けて分離している２本以上の細線を接続し、ステップ
＃４に進む。この場合、図３０に示す接続パターンの中
央を、１画素欠けている位置にセットするという、予め
設定した約束に基づいて接続する。この接続方法では、
２画素以上分離している場合は、接続できない。

【０００９】ステップ＃４の分岐カット工程において、
３分岐点及び４分岐点を、１分岐点及び２分岐点に変換
し、ステップ＃５に進む。この場合、図３１は、１分岐
点２、２分岐点３、３分岐点４、４分岐点５を示す。変
換方法は、図３２に示すように、分岐点から、長さＬ、
２Ｌの腕を伸ばし、各点の仰角をθとし、２方向ずつの
組合せを作り、総ての組合せについて、直線性を判定す
る式６を使用して、前記２方向ずつの腕の直線性を判定
し、最も直線性が高いものを残して、他は分離し、分離
された細線で所定値より短いものは消去する。図３３は
分離前と分離後の分岐点を示す。図３４は分岐点を分離
前の細線画像を示し、図３５は分岐点を分離後の細線画
像を示す。

【００１０】ステップ＃５の線追跡工程において、ステ
ップ＃４で分岐カットされた細線画像の細線を追跡す
る。この場合、図３６に示す方向コードを使用し、図３
７に示すように追跡する。図３７の▼印は、追跡点を表
す。上記のようにして、細線画像整形処理を行い、。細
線ごとの分類（以後、クラスタリングという）を行う。

【００１１】

【発明が解決しようとする課題】しかし、従来例の構成
では、分岐ベクトル発生工程で、分岐ベクトルの数が多
くなると、各工程での処理が複雑で膨大になるという問
題点がある。又、接続工程では、１画素の抜けしか接続
できず、実際には、２画素以上の抜けが存在するので、
必要な接続ができないという問題点がある。又、分岐カ
ット工程で、分岐を局部的形状で判断するので、大局的
形状から見た判断を誤ることがあるという問題点があ
る。そして、これらの問題点が重なるので、本来別の線
が長くつながったり分岐形態でつながったり、本来連続
するべき線が分断していたりするような細線が混在する
乱れた被整形細線画像に対して細線ごとにクラスタリン
グを行う場合には、従来例の細線画像整形方法では、必
要な精度と信頼性のある細線画像の整形ができないとい
う問題点がある。

【００１２】本発明は、本来別の線が長くつながったり
分岐形態でつながったり、本来連続するべき線が分断し
ていたり、ヒゲを有したり、ノイズ状に短かったりする
ような細線が混在する乱れた被整形細線画像を、比較的
単純な処理方法で、高速で、高精度で、高信頼性の細線
画像に整形が可能な細線画像整形方法を提供することを
課題としている。

【００１３】

【課題を解決するための手段】本願第１発明の細線画像
整形方法は、上記の課題を解決するために、本来別の線
が長くつながったり分岐形態でつながったり、本来連続
するべき線が分断していたり、ヒゲを有したり、ノイズ
状に短かったりするような細線が混在する乱れた被整形
細線画像を整形する細線画像整形方法において、細線検
索工程で、被整形細線画像を走査して、追跡するべき細
線を検索し、クラスタ追跡工程で、前記の検索された細
線を構成する画素の配列方向を任意の方向コードによっ
て追跡し、分岐点があれば、分岐点前の任意の複数の方
向コードの平均値により近い方向を選択して終点まで追
跡し、終点まで追跡した細線をクラスタと称してそのク
ラスタの画像を被整形細線画像から消去すると共に、こ
のクラスタの画像データを別の整形細線画像に移転し、
これら２つの工程を繰り返して、全ての細線を追跡し、
そのクラスタの画像を前記被整形細線画像から消去し、
得られたクラスタの画像データを前記整形細線画像に移
転して整形細線画像を完成することを特徴とする。

【００１４】又、本願第１発明の細線画像整形方法は、
上記の課題を解決するために、整形細線画像に移転する
クラスタは、所定長さ以上のもののみとすることが好適
である。

【００１５】又、本願第１発明の細線画像整形方法は、
上記の課題を解決するために、完成した整形細線画像か
ら、所定長さ未満のクラスタを消去することが好適であ
る。

【００１６】本願第２発明の細線画像整形方法は、上記
の課題を解決するために、第１発明の細線画像整形方法
によって完成された整形細線画像であって、本来連続す
るべき線が分断して混在する整形細線画像を、被接続細
線検索工程で、前記整形細線画像を走査して、端点が接
近して向かい合っている２本の細線を検索し、細線接続
工程で、前記の検索された２本の細線の向かい合ってい
る端点付近の位置・方向・形状一致度を評価できる任意
の特性についての座標データを演算し、この演算結果が
所定範囲内の場合に、前記の２本の細線を接続し、これ
ら２つの工程を繰り返して、全ての接続するべき細線を
接続して再整形細線画像を完成することによって、再整
形することを特徴とする。

【００１７】

【作用】本願第１発明の細線画像整形方法は、細線検索
工程で、被整形細線画像を走査して、追跡するべき細線
を検索し、クラスタ追跡工程で、前記の検索された細線
を構成する画素の配列方向を任意の方向コードによって
追跡し、分岐点があれば、分岐点前の任意の複数の方向
コードの平均値により近い方向を選択して終点まで追跡
し、終点まで追跡した細線をクラスタと称してそのクラ
スタの画像を被整形細線画像から消去すると共に、この
クラスタの画像データを別の整形細線画像に移転し、こ
れら２つの工程を繰り返して、全ての細線を追跡し、そ
のクラスタの画像を前記被整形細線画像から消去し、得
られたクラスタの画像データを前記整形細線画像に移転
して整形細線画像を完成しているので、従来例の細線画
像整形方法では必要であった分岐ベクトルが不要になる
ことと、従来例では分岐カット工程と線追跡工程との２
工程で行った処理をクラスタ追跡工程の１工程で処理す
ることができることとによって、比較的単純な処理方法
で、高速で処理することができる。又、得られたクラス
タの画像データを別の整形細線画像に移転して、整形細
線画像を完成しているので、高精度で、高信頼性の細線
画像の整形が可能であるばかりではなく、整形細線画像
を構成する細線は総て画像データ付きなので、各種の処
理（検査・計測等）を極めて容易に行える。

【００１８】又、本願第１発明の細線画像整形方法は、
整形細線画像に移転するクラスタは、所定長さ以上のも
ののみとすることによって、不要な細線が無くなり、処
理がより簡単になる。

【００１９】又、本願第１発明の細線画像整形方法は、
完成した整形細線画像から、所定長さ未満のクラスタを
消去することによって、不要な細線が無くなり、処理が
より簡単になる。

【００２０】本願第２発明の細線画像整形方法は、被接
続細線検索工程で、第１発明の細線画像整形方法によっ
て完成された整形細線画像を走査して、端点が接近して
向かい合っている２本の細線を検索し、細線接続工程
で、前記の検索された２本の細線の向かい合っている端
点付近の位置・方向・形状一致度を評価できる任意の特
性についての座標データを演算し、この演算結果が所定
範囲内の場合に、前記の２本の細線を接続し、これら２
つの工程を繰り返して、全ての接続するべき細線を接続
して再整形細線画像を完成しているので、本来連続する
べき線が分断して混在する被整形細線画像を整形する場
合に、従来例では、分断した間隔が１画素の場合しか接
続できなかったが、本願第２発明の細線画像整形方法で
は、数画素離れていても接続が可能である。

【００２１】しかも本願第２発明の細線画像整形方法
は、本願第１発明の細線画像整形方法を実施した後に実
施するものであるから、第１発明の作用を合わせて有
し、本来別の線が長くつながったり分岐形態でつながっ
たり、本来連続するべき線が分断していたり、ヒゲを有
したり、ノイズ状に短かったりするような細線が混在す
る乱れた整形細線画像を、比較的単純な処理方法で、高
速で、高精度で、高信頼性の細線画像に整形が可能であ
るばかりではなく、整形細線画像を構成する細線は総て
画像データ付きなので、各種の処理（検査・計測等）を
極めてに容易に行える。

【００２２】

【実施例】本発明の細線画像整形方法を、ビデオヘッド
の外観検査に使用した一実施例を図１〜図２０に基づい
て説明する。

【００２３】図１は本実施例のフローチャートである。

【００２４】ステップ＃１の被整形細線画像入力工程に
おいて、被整形細線画像を入力し、予めの設定によっ
て、ステップ＃２、又は、ステップ＃４に進む。この場
合、被整形細線画像が、本来別の線が長くつながったり
分岐形態でつながったり、本来連続するべき線が分断し
ていたり、ヒゲを有したり、ノイズ状に短かったりする
ような細線が混在する乱れた細線画像の場合は、ステッ
プ＃２に進むように設定し、被整形細線画像が、本来連
続するべき線が分断して混在する細線画像の場合は、ス
テップ＃４に進むように設定する。

【００２５】この場合の被整形細線画像は、濃淡画像を
２値化し、２値画像を細線化処理したもの、又は、任意
の方法で得られた細線画像を対象にできる。そして、細
線の太さは１画素の太さが望ましいが、限定しない。

【００２６】本実施例の外観検査の対象になるビデオヘ
ッドは図２に示す構造を有する。図２において、側面部
３１を有するビデオヘッド５４の前面部３０が外観検査
の対象で、外観検査の対象面は、フェライト部３２、ガ
ラス部３３、ギャップ３４とからなる。

【００２７】前面部３０の画像は図３に示す画像６０に
なる。この画像６０は、図４に示す撮像・画像処理装置
によって入力される。図４の撮像・画像処理装置は、撮
像手段５０、撮像手段５０のコントローラ５１、画像処
理手段５２、画像メモリ５３、ステージ５５、照明手段
５６、レンズ５７とを有する。図３の前面部３０の画像
には、クラック４０、ガラスキズ４１、加工キズ４２等
が存在する。クラック４０はビデオヘッド５４の主にフ
ェライト部３２にヒビの入ったもの。ガラスキズ４１は
ガラス部３３にヒビの入ったもの。加工キズ４２はフェ
ライト部３２を加工する際に、一定方向に並んだキズが
入ったものである。

【００２８】図４の撮像・画像処理装置で撮像された被
検査物のビデオヘッド５４の画像６０が、画像処理手段
５２に送られ、ここで、２値化処理、細線化処理され
て、図５の細線画像６１になって入力される。ここまで
の工程は、公知の方法で処理される。公知の方法で処理
された細線画像６１には、常に、ノイズ６２、本来連続
するべき線が分断している部分６３、ノイズ６２が細線
につながったヒゲ６４等があり、細線画像６１のままで
は、判定できない。本実施例は、ステップ＃２以降に特
徴があり、本来別の線が長くつながったり分岐形態でつ
ながったり、本来連続するべき線が分断していたり、ヒ
ゲを有したり、ノイズ状に短かったりするような細線が
混在する乱れた細線画像６０を整形し、整形した細線画
像によって、その細線画像の各細線が、被検査物のビデ
オヘッド５４のクラック４０、ガラスキズ４１、加工キ
ズ４２等のどれに属するかを判定することができる。こ
の場合、本実施例の特徴は、図６に示すように、分岐を
有する細線７０を、各細線７１、７２、７３、７４とに
分けて、より上にありより左にある端点を持つ細線から
順番に処理するようにし、所定長未満の細線は消去する
ことと、図７に示すように、本来連続するべき線７５が
途切れた部位７６で分断しているものを、連続細線７７
に変換することとである。以後の説明は、図３の画像を
単純化した図８の画像８０を使用して行う。図８の画像
８０は、分岐を有する細線８１、本来連続するべき線が
分断している細線８２と８３、ノイズ８４と８５、ヒゲ
８６とを有する。

【００２９】ステップ＃２の細線検索工程では、図９に
示すように、画像８０の左上端点９０から右へ行９１に
沿ってラスタ走査で検索を行う。一旦、右端列９４に到
達すると、再び左端列９３に戻って、行９２の検索を行
う。この検索を細線８１を見つけるまで繰り返し、細線
８１を見つけると、ステップ＃３に進む。

【００３０】ステップ＃３のクラスタ追跡工程は、図６
に示す分岐を有する細線７０を、各細線７１、７２、７
３、７４とに分けて、より上にありより左にある端点を
持つ細線から順番に処理するようにし、所定長未満の細
線は消去する工程である。この処理は図１０、図１１に
基づいて行う。図１０において、細線８１を方向コード
９５を使用して追跡する。図１０では、１マスを１画素
としている。図１０の座標は、原点９０を左上端点に取
り、右へＸ座標＋方向、下へＹ座標＋方向とする。細線
８１の端点（１０、２）９６から（９、５）までの追跡
は、方向コードと座標との画像データで、次のようにし
て行う。

【００３１】 方向コード ６ ７ ６ ６ ？ 座標 （10、2 ）（10、3 ）（9 、4 ）（9 、5 ）（9 、6 ） （９、６）９７の分岐点では、複数の方向コード４、７
が存在する。この場合には、前２個の方向コードの平均
と、前記存在するコード４、７とを比較し、近い方を採
用する。（９、６）９７の分岐点では、（９、６）９７
の前２個の方向コードの平均は、平均＝（６＋６）／２
＝６なので、６により近い７を採用し、追跡は、方向７
に存在する（８、７）に向かって進む。

【００３２】（９、６）から（７、１０）までの追跡
は、次のようになる。

【００３３】 方向コード ７ ６ ６ ７ ７ ？ 座標 （9 、6 ）（8 、7 ）（8 、8 ）（8 、9 ）（7 、10）（6 、11） （６、１１）９８の分岐点では、複数の方向コード７、
８が存在する。この場合にも、前記と同様に処理し、前
２個の方向コードの平均と、前記存在するコード７、８
と比較し、近い方を採用する。（６、１１）９８の分岐
点では、（６、１１）９８の前２個の方向コードの平均
＝（７＋７）／２＝７なので、７により近い７を採用
し、追跡は、方向７に存在する（５、１２）に向かって
進む。尚、左右方向の方向コードは、一つ前の方向コー
ドが５〜７の場合は８、１〜３の場合は０と約束する。

【００３４】以降を同様に処理すると、次のようにな
る。尚、終点の方向コードは−１とする。

【００３５】 方向コード ７ ６ ６ ６ −１ 座標 （6 、11）（5 、12）（5 、13）（5 、14）（5 、15） このようにして画像データで追跡した細線を以後クラス
タと称する。

【００３６】ステップ＃３のクラスタ追跡工程では、追
跡した座標の画像データを画像８０から消去する。そし
て同時に、別の領域（別の整形細線画像）にクラスタの
画像データを保存し、このクラスタをクラスタ１とす
る。図１１は、図１０からクラスタ１を消去した図で、
分岐していた複数の細線９９が残っている。

【００３７】クラスタ１の追跡が終了すると、ステップ
＃２の細線検索工程に戻る。

【００３８】ステップ＃２の細線検索工程では、クラス
タ１の最初の端点（１０、２）９６の次の画素１００
（図９参照）からラスタ走査を始める。そのままラスタ
走査を続けると、図９、図１２に示す細線８４を見つ
け、ステップ＃３のクラスタ追跡工程に進む。

【００３９】ステップ＃３のクラスタ追跡工程で、細線
８４を追跡すると、その方向コードは、５、５、−１と
なる。長さが画素４個未満（３個以下）の短いクラスタ
をノイズとして消去することとすると、このクラスタを
消去し、ステップ＃２の細線検索工程に戻る。

【００４０】上記の工程の繰り返しを続けて行い、図９
の細線画像８０の細線８２の追跡を終了した時点では、
得られたクラスタは２つで、図９の細線画像８０は、図
１３の状態になっている。更に、上記の工程を繰り返
し、図９の細線画像８０に存在した総ての細線の追跡を
終了すると、図９の細線画像８０の細線８３、８６がク
ラスタとして追加され、合計４つのクラスタが得られ、
４つのクラスタ１１０、１１１、１１２、１１３で構成
される図１４の別の整形細線画像２００が得られる。

【００４１】本実施例では、所定長未満の細線を消去し
ているが、この所定長と消去する時期とは、細線画像の
状態や目的に合わせ任意に選定できる。消去は、例え
ば、クラスタを別の整形細線画像に移転するときでも良
いし、すべてのクラスタの移転が終了してからでも良
い。

【００４２】そして、得られた整形細線画像を構成する
細線は、総て画像データ付きなので、得られた整形細線
画像の各種の処理（検査・計測等）を容易に行える。

【００４３】この図１４の別の整形細線画像２００で、
充分に整形できた（例えば、検査・計測が可能）場合
は、ステップ＃３で終了し、整形細線画像２００で、充
分に整形できなかった（例えば、検査・計測が不可能）
場合には、ステップ＃４に進む。

【００４４】ステップ＃４の被接続細線検索工程におい
て、ステップ＃１から入力された被整形細線画像、又
は、ステップ＃３からの整形細線画像２００を走査し
て、端点が接近して向かい合っている２本の細線を検索
し、ステップ＃５に進む。

【００４５】ステップ＃５の細線接続工程において、図
１５に示す、ステップ＃４で検索され、端点が接近して
向かい合っている第１の細線１２０と、第２の細線１２
１とを接続するか、接続しないかを判定する。

【００４６】接続するかどうかを判定するための特徴量
としては、端点１２２と端点１２３間の距離１２４：ｐ
１と、第１の細線１２０の端点１２２付近の平均方向１
２５と第２の細線１２１の端点１２３付近の平均方向１
２６との差１２７：ｐ２と、端点１２２と端点１２３間
を結ぶ直線と前記平均方向１２５との差１２８：ｐ３
（図１５では、端点１２２と端点１２３間を結ぶ直線と
前記平均方向１２５とが一致している）と、端点１２２
と端点１２３間を結ぶ直線と前記平均方向１２６との差
１２９：ｐ４（図１５では、１２７と１２９とが一致し
ている）とを使用する。この場合、角度の取扱は座標軸
１３０を基準とする。（尚、接続するかどうかを判定す
るための特徴量としては、上記以外にも、端点付近の曲
率半径等の形状を使用することもできる。即ち、２本の
細線の向かい合っている端点付近の位置・方向・形状一
致度を評価できる任意の特性を使用できる。）ｐ１とｐ
２とｐ３とｐ４とは共に小さい方が良いので、第１の細
線１２０と第２の細線１２１との一致度を示す評価パラ
メータとして、ｐ１とｐ２とｐ３とｐ４とを任意の演算
方法（演算方法は、乗算、加算、乗算と加算の組合せ、
グループに別けての演算と評価等を任意に選択でき
る。）で演算した結果を使用し、その演算結果が所定閾
値以下の場合に、第１の細線１２０と第２の細線１２１
とを接続する。

【００４７】本実施例では、次のものを使用する。

【００４８】 評価パラメータ：ｐ１×ｐ２×（ｐ３＋ｐ４） この評価パラメータ：ｐ１×ｐ２×（ｐ３＋ｐ４）が、
所定の閾値より小さければ、第１の細線１２０と第２の
細線１２１とを接続して統合する。

【００４９】図１４のクラスタ１１１と１１２とを接続
すると、図１６に示すクラスタ１１４となり、図１６
が、再整形細線画像として得られる。

【００５０】上記の本実施例を、ビデオヘッドの外観検
査に使用した場合の濃淡画像、２値画像、細線画像、本
実施例で整形した細線画像は、図１７〜図２０となる。
図１７は、ビデオヘッド前面部の濃淡画像。図１８は、
図１７を２値化処理し細線化処理した細線画像。図１９
は、図１８を本実施例方法の細線画像整形方法で整形し
た整形細線画像又は再整形細線画像。図２０は、図１７
に図１９を重ね合わせたものである。図１７と図１８と
では、図１８の細線画像が、本来別の線が長くつながっ
たり分岐形態でつながったり、本来連続するべき線が分
断していたり、ヒゲを有したり、ノイズ状に短かったり
するような細線が混在する乱れた細線画像なので、この
細線画像の各細線が、被検査物のビデオヘッド５４のク
ラック４０、ガラスキズ４１、加工キズ４２等のどれに
属するかの判定が不可能であるが、図１７と図１９と図
２０では、図１９の細線が、図１７の細線を適正に整形
した細線になっているので、この細線画像の各細線が、
被検査物のビデオヘッド５４のクラック４０、ガラスキ
ズ４１、加工キズ４２等のどれに属するかの判定が可能
である。

【００５１】尚、本発明の細線画像整形方法は、上記の
実施例に限らず種々の態様が可能である。例えば、座標
軸の取り方、方向コードの取り方は実施例の方法に限ら
ず、目的に合わせて自由に設計できる。消去するノイズ
の長さも自由に設計できる。

【００５２】細線の追跡方向を決めるための平均方向計
算に使用するデータ数も自由に設計できる。追跡した画
像データの保存方法、保存場所も自由に設計できる。

【００５３】

【発明の効果】本願第１発明の細線画像整形方法は、従
来例では分岐カット工程と線追跡工程との２工程で行っ
ている処理を、クラスタ追跡工程の１工程で処理するこ
とができるので、比較的単純な処理方法で、高速で処理
することができ、例えば、迅速に検査・計測することが
できるという効果を奏する。

【００５４】又、得られた整形細線画像を構成する細線
は、総て画像データ付きなので、得られた整形細線画像
の各種の処理、例えば、検査・計測を容易に行えるとい
う効果を奏する。

【００５５】又、所定長さ未満の短い細線（クラスタ）
を消去し、所定長さ以上の細線（クラスタ）の画像デー
タのみを移転して、別の整形細線画像に完成しているの
で、高精度で、高信頼性の細線画像の整形が可能で、例
えば、検査・計測の精度や信頼性を向上することができ
るという効果を奏する。

【００５６】本願第２発明の細線画像整形方法は、従来
例では、細線の分断した間隔が１画素の場合しか接続で
きなかったが、本願第２発明の細線画像整形方法では、
数画素離れていても接続が可能で、例えば、検査・計測
の精度や信頼性を向上することができるという効果を奏
する。

【００５７】しかも本願第２発明の細線画像整形方法
は、本願第１発明の細線画像整形方法を実施した後に、
実施するものであるから、第１発明の作用を合わせて有
し、本来別の線が長くつながったり分岐形態でつながっ
たり、本来連続するべき線が分断していたり、ヒゲを有
したり、ノイズ状に短かったりするような細線が混在す
る乱れた整形細線画像を、比較的単純な処理方法で、高
速で、高精度で、高信頼性の細線画像に整形が可能で、
例えば、検査・計測の速度や精度や信頼性を向上するば
かりではなく、整形細線画像を構成する細線は総て画像
データ付きなので、各種の処理（例えば、検査・計測
等）を極めて容易に行えるという効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【図１】本願第１、第２発明の一実施例方法のフローチ
ャートである。

【図２】図１の実施例方法の検査・計測の対象物の構成
図である。

【図３】図１の実施例方法の検査・計測の対象物の画像
である。

【図４】図１の実施例方法を使用する撮像・画像処理装
置である。

【図５】図１の実施例方法の被整形細線画像である。

【図６】図５の一部拡大図である。

【図７】図１の実施例方法の一部動作図である。

【図８】図５の単純図である。

【図９】図１の実施例方法の細線検索工程の動作図であ
る。

【図１０】図１の実施例方法のクラスタ追跡工程の動作
図である。

【図１１】図１の実施例方法のクラスタ追跡工程の動作
図である。

【図１２】図１の実施例方法のクラスタ追跡工程の動作
図である。

【図１３】図１の実施例方法のクラスタ追跡工程の動作
図である。

【図１４】図１の実施例方法のクラスタ追跡工程の動作
図である。

【図１５】図１の実施例方法の細線接続工程の動作図で
ある。

【図１６】図１の実施例方法の細線接続工程の動作図で
ある。

【図１７】図１の実施例方法の検査・計測の対象物の画
像である。

【図１８】図１の実施例方法の検査・計測の対象物の細
線画像である。

【図１９】図１の実施例方法の検査・計測の対象物の整
形細線画像である。

【図２０】図１の実施例方法の検査・計測の対象物の整
形細線画像である。

【図２１】従来例方法の細線画像である。

【図２２】従来例方法のフローチャートである。

【図２３】従来例方法の方向のビット対応図である。

【図２４】従来例方法の方向ベクトルである。

【図２５】従来例方法の方向ベクトルである。

【図２６】従来例方法の方向ベクトルの使用図である。

【図２７】従来例方法のヒゲの表示図である。

【図２８】従来例方法のヒゲの表示図である。

【図２９】従来例方法のヒゲ除去後の図である。

【図３０】従来例方法の接続パターン図である。

【図３１】従来例方法の分岐点である。

【図３２】従来例方法の分岐点の分離の動作図である。

【図３３】従来例方法の分岐点の分離の動作図である。

【図３４】従来例方法の分岐点分離前の細線画像であ
る。

【図３５】従来例方法の分岐点分離後の細線画像であ
る。

【図３６】従来例方法の方向コード図である。

【図３７】従来例方法の線追跡工程の動作図である。

【符号の説明】

＃１ 被整形細線画像入力工程 ＃２ 細線検索工程 ＃３ クラスタ追跡工程 ＃４ 被接続細線検索工程 ＃５ 細線接続工程

Claims (4)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 本来別の線が長くつながったり分岐形態
   でつながったり、本来連続するべき線が分断していた
   り、ヒゲを有したり、ノイズ状に短かったりするような
   細線が混在する乱れた被整形細線画像を整形する細線画
   像整形方法において、細線検索工程で、被整形細線画像
   を走査して、追跡するべき細線を検索し、クラスタ追跡
   工程で、前記の検索された細線を構成する画素の配列方
   向を任意の方向コードによって追跡し、分岐点があれ
   ば、分岐点前の任意の複数の方向コードの平均値により
   近い方向を選択して終点まで追跡し、終点まで追跡した
   細線をクラスタと称してそのクラスタの画像を被整形細
   線画像から消去すると共に、このクラスタの画像データ
   を別の整形細線画像に移転し、これら２つの工程を繰り
   返して、全ての細線を追跡し、そのクラスタの画像を前
   記被整形細線画像から消去し、得られたクラスタの画像
   データを前記整形細線画像に移転して整形細線画像を完
   成することを特徴とする細線画像整形方法。
2. 【請求項２】 整形細線画像に移転するクラスタは、所
   定長さ以上のもののみとする請求項１に記載の細線画像
   整形方法。
3. 【請求項３】 完成した整形細線画像から、所定長さ未
   満のクラスタを消去する請求項１に記載の細線画像整形
   方法。
4. 【請求項４】 請求項１、２又は３に記載の細線画像整
   形方法のいずれか１つによって完成された整形細線画像
   であって、本来連続するべき線が分断して混在する整形
   細線画像を、被接続細線検索工程で、前記整形細線画像
   を走査して、端点が接近して向かい合っている２本の細
   線を検索し、細線接続工程で、前記の検索された２本の
   細線の向かい合っている端点付近の位置・方向・形状一
   致度を評価できる任意の特性についての座標データを演
   算し、この演算結果が所定範囲内の場合に、前記の２本
   の細線を接続し、これら２つの工程を繰り返して、全て
   の接続するべき細線を接続して再整形細線画像を完成す
   ることによって、再整形することを特徴とする細線画像
   整形方法。