JP2961777B2 - 画像の比較方法 - Google Patents
画像の比較方法Info
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Description
【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は画像の比較方法に係り、とくに従来目視検査
によって良否を判断するようにしていた画像検査の自動
化に用いて好適な画像の比較方法に関する。
によって良否を判断するようにしていた画像検査の自動
化に用いて好適な画像の比較方法に関する。
予めメモリに記憶されているマスク画像と検査すべき
テスト画像とを画像処理によって比較を行なうことによ
って検査の自動化を行なうようにしたものであって、上
記２種類の画像のエッジの部分を取出すために部分処理
を行なうとともに、微分処理を行なった２種類の画像の
減算処理と加算処理とを行なうようにし、しかも加算処
理された画像に所定の定数を乗じて２種類の画像の減算
を行ない、しかも減算を行なった画像を平均化処理し、
平均化処理された画像を２値化して差異のみを抽出する
ようにしたものであって、抽出された差異によって画像
のマッチングの判断を行なうようにしたものであって、
目視検査の特性に適合させ、シンプルでかつフレキシビ
リティに富んだ方法にしたものであり、印刷物の良否の
判断に用いて好適なものである。
テスト画像とを画像処理によって比較を行なうことによ
って検査の自動化を行なうようにしたものであって、上
記２種類の画像のエッジの部分を取出すために部分処理
を行なうとともに、微分処理を行なった２種類の画像の
減算処理と加算処理とを行なうようにし、しかも加算処
理された画像に所定の定数を乗じて２種類の画像の減算
を行ない、しかも減算を行なった画像を平均化処理し、
平均化処理された画像を２値化して差異のみを抽出する
ようにしたものであって、抽出された差異によって画像
のマッチングの判断を行なうようにしたものであって、
目視検査の特性に適合させ、シンプルでかつフレキシビ
リティに富んだ方法にしたものであり、印刷物の良否の
判断に用いて好適なものである。
例えばコンパクトディスクを製造する場合には、信号
を書込むとともに、ディスク上の所定の位置に印刷によ
って表示を施すようにしている。そして印刷による表示
が正しく行なわれているかどうかを検査するために、従
来は作業員による目視検査が行なわれており、自動化が
なされていなかった。なお特開昭60−7581号公報、特開
昭60−116076号公報、特開昭60−138687号公報、および
特開昭60−140482号公報にはそれぞれパターンマッチン
グあるいは画像の照合に関する技術が提案されている
が、コンパクトディスクの印刷による表示の検査には用
いることができないものであった。
を書込むとともに、ディスク上の所定の位置に印刷によ
って表示を施すようにしている。そして印刷による表示
が正しく行なわれているかどうかを検査するために、従
来は作業員による目視検査が行なわれており、自動化が
なされていなかった。なお特開昭60−7581号公報、特開
昭60−116076号公報、特開昭60−138687号公報、および
特開昭60−140482号公報にはそれぞれパターンマッチン
グあるいは画像の照合に関する技術が提案されている
が、コンパクトディスクの印刷による表示の検査には用
いることができないものであった。
従来の目視検査を自動化するために通常行なわれる方
法は、ターゲットとなる部分の長さあるいは面積を測定
するものである。このような方法によると、測定点のテ
ィーチング等のためにオペレータが補助しなければなら
ない。しかもこのようなオペレータの操作に職人的な技
術を要することになる。また入力される設定値が検査性
能に大きく影響する欠点がある。さらにターゲットの変
化に対してパラメータをきめ細かく設定し直す必要があ
り、使い易さに難点があった。
法は、ターゲットとなる部分の長さあるいは面積を測定
するものである。このような方法によると、測定点のテ
ィーチング等のためにオペレータが補助しなければなら
ない。しかもこのようなオペレータの操作に職人的な技
術を要することになる。また入力される設定値が検査性
能に大きく影響する欠点がある。さらにターゲットの変
化に対してパラメータをきめ細かく設定し直す必要があ
り、使い易さに難点があった。
本発明はこのような問題点に鑑みてなされたものであ
って、とくに印刷等による表示の良否の検査を完全自動
化し得るようにした画像の比較方法を提供することを目
的とするものである。
って、とくに印刷等による表示の良否の検査を完全自動
化し得るようにした画像の比較方法を提供することを目
的とするものである。
本願の第１の発明は、被検査用の画像を基準画像と比
較する方法において、 前記２種類の画像のエッジの部分を微分してそれぞれ
の微分画像を形成し、 前記２種類の微分画像を演算処理することによって２
種類の画像の差異に相当す画像を形成する画像の比較方
法であって、 前記演算処理が前記２種類の微分画像の各画素の差の
値と各画素の和に所定の係数を乗じた値の差を求める処
理であることを特徴とする画像の比較方法に関するもの
である。
較する方法において、 前記２種類の画像のエッジの部分を微分してそれぞれ
の微分画像を形成し、 前記２種類の微分画像を演算処理することによって２
種類の画像の差異に相当す画像を形成する画像の比較方
法であって、 前記演算処理が前記２種類の微分画像の各画素の差の
値と各画素の和に所定の係数を乗じた値の差を求める処
理であることを特徴とする画像の比較方法に関するもの
である。
また第２の発明は、上記第１の発明において、前記２
種類の微分画像の各画素の差の値と各画素の和に所定の
係数を乗じた値の差を求めて基準値と比較することを特
徴とする画像の比較方法に関するものである。
種類の微分画像の各画素の差の値と各画素の和に所定の
係数を乗じた値の差を求めて基準値と比較することを特
徴とする画像の比較方法に関するものである。
従って第１の発明によれば、基準画像と被検査用の画
像とをそれぞれ微粉処理し、これら２種類の微分画像の
各画素の差の値と各画素の和に所定の係数を乗じた値の
差を求めることによって、差異に相当する画像が得られ
るようになる。
像とをそれぞれ微粉処理し、これら２種類の微分画像の
各画素の差の値と各画素の和に所定の係数を乗じた値の
差を求めることによって、差異に相当する画像が得られ
るようになる。
第２の発明によれば、２種類の微分画像の各画素の差
の値と各画素の和に所定の係数を乗じた値の差を求めて
基準値と比較することによって、良否判断が行なわれる
とともに、ゲイン特性を選択できるようになる。
の値と各画素の和に所定の係数を乗じた値の差を求めて
基準値と比較することによって、良否判断が行なわれる
とともに、ゲイン特性を選択できるようになる。
第２図は本発明の一実施例に係る画像の比較方法のた
めのシステム構成を示すものであって、この実施例はコ
ンパクトディスク10の表面に印刷によって形成される表
示の良否判断のためのシステムに関するものである。１
枚のコンパクトディスク10は４台のTVカメラ11によって
４分割されて画像が取込まれるようになっている。そし
て４台のTVカメラは２台ずつ画像処理装置12に接続され
るようになっている。しかもここでは２組がセットにな
って並列処理されるようになっている。各セットの２組
の画像処理装置12はモニタTV13にそれぞれ接続されてい
る。そして４台の画像処理装置12はVMEラック14に接続
されるとともに、このラック14を介して３台のコントロ
ールボックス15、16、17に接続されるようになってい
る。さらにVMEラック14はプリンタコントローラ18に接
続されるとともに、このVMEラック14には制御用コンピ
ュータ19が接続されてシステムを構成している。
めのシステム構成を示すものであって、この実施例はコ
ンパクトディスク10の表面に印刷によって形成される表
示の良否判断のためのシステムに関するものである。１
枚のコンパクトディスク10は４台のTVカメラ11によって
４分割されて画像が取込まれるようになっている。そし
て４台のTVカメラは２台ずつ画像処理装置12に接続され
るようになっている。しかもここでは２組がセットにな
って並列処理されるようになっている。各セットの２組
の画像処理装置12はモニタTV13にそれぞれ接続されてい
る。そして４台の画像処理装置12はVMEラック14に接続
されるとともに、このラック14を介して３台のコントロ
ールボックス15、16、17に接続されるようになってい
る。さらにVMEラック14はプリンタコントローラ18に接
続されるとともに、このVMEラック14には制御用コンピ
ュータ19が接続されてシステムを構成している。
第１図はこのようなシステムによってコンパクトディ
スク10の表面に印刷によって形成されている画像の良否
を判断するアルゴリズムを示すものであって、画像処理
装置12のメモリには予め基準画像を構成するマスタ画像
が記憶されている。これに対してTVカメラ11からは検査
すべきテスト画像が読込まれる。２種類の画像はそれぞ
れそのエッジの部分を取出すために微分処理されて微分
画像になる。そして２種類の微分画像が減算されて減算
画像を形成するとともに、同時に２種類の微分画像を加
算して加算画像を形成するようにしている。そして減算
画像と加算画像とを演算処理して合成することにより、
演算画像を形成する。演算画像はそのままだと小さなノ
イズを多数含んでいるために、平均化処理を行なう。こ
の平均化処理は所定の画素をその回りの25画素で平均処
理したものである。そして平均化処理した後に２値化す
ることによって、差異に相当する画像を形成するように
しており、この２値化画像によって良否判断を行なうよ
うにしている。
スク10の表面に印刷によって形成されている画像の良否
を判断するアルゴリズムを示すものであって、画像処理
装置12のメモリには予め基準画像を構成するマスタ画像
が記憶されている。これに対してTVカメラ11からは検査
すべきテスト画像が読込まれる。２種類の画像はそれぞ
れそのエッジの部分を取出すために微分処理されて微分
画像になる。そして２種類の微分画像が減算されて減算
画像を形成するとともに、同時に２種類の微分画像を加
算して加算画像を形成するようにしている。そして減算
画像と加算画像とを演算処理して合成することにより、
演算画像を形成する。演算画像はそのままだと小さなノ
イズを多数含んでいるために、平均化処理を行なう。こ
の平均化処理は所定の画素をその回りの25画素で平均処
理したものである。そして平均化処理した後に２値化す
ることによって、差異に相当する画像を形成するように
しており、この２値化画像によって良否判断を行なうよ
うにしている。
マスタ画像とテスト画像を比較し、異なる部分を検出
するための第１図に示すアルゴリズムは、目視検査への
応用を考えた場合には、その視覚特性に適合するか否か
が問題となる。このアルゴリズムは比較ゲインをデータ
の濃度で変化させたところに特徴がある。そして微分処
理を行なったマスタ画像とテスト画像をそれぞれＭおよ
びＴとすると、演算画像の一般式は、 Ｚ＝|M−T|−（Ｍ＋Ｔ）/k−γ で表わされ、第１項がＭとＴの差異、第２項および第３
項がゲインを変化させる関数を示している。
するための第１図に示すアルゴリズムは、目視検査への
応用を考えた場合には、その視覚特性に適合するか否か
が問題となる。このアルゴリズムは比較ゲインをデータ
の濃度で変化させたところに特徴がある。そして微分処
理を行なったマスタ画像とテスト画像をそれぞれＭおよ
びＴとすると、演算画像の一般式は、 Ｚ＝|M−T|−（Ｍ＋Ｔ）/k−γ で表わされ、第１項がＭとＴの差異、第２項および第３
項がゲインを変化させる関数を示している。
単にマスタ側の微分画像とテスト側の微分画像との差
異をとった場合には、空間関数は、 Ｚ＝|M−T| となる。このような平面は第４図に示されるようになっ
ており、Ｚ＝Ｏとは線で交わることになる。従ってこの
ような空間関数をＺ＝Ｏ面へ投影したグラフは第５図に
示すようになり、Ｚ＞Ｏの場合に表示が欠陥（NG）と判
定すると、Ｚ＝Ｏの線上にある特殊な場合以外は総て欠
陥と判定されることになる。
異をとった場合には、空間関数は、 Ｚ＝|M−T| となる。このような平面は第４図に示されるようになっ
ており、Ｚ＝Ｏとは線で交わることになる。従ってこの
ような空間関数をＺ＝Ｏ面へ投影したグラフは第５図に
示すようになり、Ｚ＞Ｏの場合に表示が欠陥（NG）と判
定すると、Ｚ＝Ｏの線上にある特殊な場合以外は総て欠
陥と判定されることになる。
つぎにマスタ側の微分画像Ｍとテスト側の微分画像Ｔ
の減算画像Ｍ−Ｔと加算画像Ｍ＋Ｔを減算処理した場合
には、空間関数はつぎのようになる。
の減算画像Ｍ−Ｔと加算画像Ｍ＋Ｔを減算処理した場合
には、空間関数はつぎのようになる。
Ｚ＝|M−T|−（Ｍ＋Ｔ）/k このような空間関数は３次元座標で示すと第６図に示
すようになる。またこのような空間関数をＺ＝Ｏ面へ投
影したグラフは第７図に示すようになる。第７図のグラ
フから明らかなように、ＭとＴの差が大きくなるにつれ
てＺの値は大きくなり、やがてＺ＞Ｏの領域に入る。そ
してＺ＞Ｏの場合に欠陥（NG）と判定することになる
が、ＭまたはＴの値、すなわち濃度が大きくなるにつれ
て許容差も大きくなっていることが分る。すなわち距離
Ｑと距離Ｒとを比較すれば明らかなように、Ｍの値が大
きなＲの方がＭの値が小さなＱよりも大きな値になって
いる。コンパクトディスク10の印刷面の目視検査の自動
化に応用した場合には、合格の範囲が所定の面積をもつ
第７図に示すような特性は適合性が大きいことが理解さ
れる。
すようになる。またこのような空間関数をＺ＝Ｏ面へ投
影したグラフは第７図に示すようになる。第７図のグラ
フから明らかなように、ＭとＴの差が大きくなるにつれ
てＺの値は大きくなり、やがてＺ＞Ｏの領域に入る。そ
してＺ＞Ｏの場合に欠陥（NG）と判定することになる
が、ＭまたはＴの値、すなわち濃度が大きくなるにつれ
て許容差も大きくなっていることが分る。すなわち距離
Ｑと距離Ｒとを比較すれば明らかなように、Ｍの値が大
きなＲの方がＭの値が小さなＱよりも大きな値になって
いる。コンパクトディスク10の印刷面の目視検査の自動
化に応用した場合には、合格の範囲が所定の面積をもつ
第７図に示すような特性は適合性が大きいことが理解さ
れる。
つぎにマスタ側の微分画像とテスト側の微分画像を減
算した減算画像Ｍ−Ｔを基準値と比較する場合には、空
間関数は、 Ｚ＝|M−T|−γ となる。またこのような空間関数を３次元座標で表示す
ると第８図のようになる。また第８図のような空間関数
をＺ＝Ｏ面へ投影すると第９図のグラフが得られる。こ
のグラフから明らかなように、合格と判断されるＺ＜Ｏ
の領域は所定の面積をもつことになる。ただしこの場合
にはＭあるいはＴが増加しても、ゲインは増大しない。
算した減算画像Ｍ−Ｔを基準値と比較する場合には、空
間関数は、 Ｚ＝|M−T|−γ となる。またこのような空間関数を３次元座標で表示す
ると第８図のようになる。また第８図のような空間関数
をＺ＝Ｏ面へ投影すると第９図のグラフが得られる。こ
のグラフから明らかなように、合格と判断されるＺ＜Ｏ
の領域は所定の面積をもつことになる。ただしこの場合
にはＭあるいはＴが増加しても、ゲインは増大しない。
第10図は Ｚ＝|M−T|−（Ｍ＋Ｔ）/k−γ の空間関数を３次元座標上に示したものである。すなわ
ちこの空間関数は、マスタ側の微分画像Ｍとテスト側の
微分画像Ｔの減算画像Ｍ−Ｔと、加算画像Ｍ＋Ｔとから
得られた演算画像を基準値と比較するようにしたもので
ある。そして第10図に示す空間関数をＺ＝Ｏ面へ投影す
ると第11図に示すようグラフが得られることになる。こ
のグラフにおいて、合格の領域、すなわちＺ＜Ｏは所定
の面積をもつために、目視判断に適合するゲイン特性と
なる。しかもＭあるいはＴが増大するに従ってＭとＴと
の許容差も増大することになる。
ちこの空間関数は、マスタ側の微分画像Ｍとテスト側の
微分画像Ｔの減算画像Ｍ−Ｔと、加算画像Ｍ＋Ｔとから
得られた演算画像を基準値と比較するようにしたもので
ある。そして第10図に示す空間関数をＺ＝Ｏ面へ投影す
ると第11図に示すようグラフが得られることになる。こ
のグラフにおいて、合格の領域、すなわちＺ＜Ｏは所定
の面積をもつために、目視判断に適合するゲイン特性と
なる。しかもＭあるいはＴが増大するに従ってＭとＴと
の許容差も増大することになる。
第３図は第１図に示す演算画像の濃度のヒストグラム
を示している。検出すべきＭとＴとの差異は濃度が０〜
64の間の値をもつ画素群の中に含まれている。濃度０付
近には背景ノイズによる不安定なデータが多く含まれて
いるために欠陥検出のためにしきい値Thは理論値０では
なく、０より大きな値となる。また欠陥領域の密度分布
等の情報から、ノイズフィルタリングを施す必要が生ず
ることが理解される。このような処理のために、演算画
像を平均化処理したり、２値化したりすることが意味を
もつようになる。
を示している。検出すべきＭとＴとの差異は濃度が０〜
64の間の値をもつ画素群の中に含まれている。濃度０付
近には背景ノイズによる不安定なデータが多く含まれて
いるために欠陥検出のためにしきい値Thは理論値０では
なく、０より大きな値となる。また欠陥領域の密度分布
等の情報から、ノイズフィルタリングを施す必要が生ず
ることが理解される。このような処理のために、演算画
像を平均化処理したり、２値化したりすることが意味を
もつようになる。
本実施例の方法によれば、画像メモリ内のマスタ画像
と入力されたテスト画像との全面比較を行なうことが可
能になる。しかも微分処理によるエッジ抽出された画像
を使用することを特徴としている。また検出ゲインが各
ピクセル濃度によって変化することになる。従って単純
な１次結合による高速なパイプライン処理が利用できる
ようになる。また上述の如くゲイン関数を変化させるこ
とにより、多様な目視検査に適用できるようになる。
と入力されたテスト画像との全面比較を行なうことが可
能になる。しかも微分処理によるエッジ抽出された画像
を使用することを特徴としている。また検出ゲインが各
ピクセル濃度によって変化することになる。従って単純
な１次結合による高速なパイプライン処理が利用できる
ようになる。また上述の如くゲイン関数を変化させるこ
とにより、多様な目視検査に適用できるようになる。
第１の発明は、被検査用の画像と基準画像のエッジの
部分を微分してそれぞれの微分画像を形成し、２種類の
微分画像を演算処理することによって２種類の画像の差
異に相当す画像を形成する画像の比較方法であって、演
算処理が２種類の微分画像の各画素の差の値と各画素の
和に所定の係数を乗じた値の差を求める処理をしたもの
である。
部分を微分してそれぞれの微分画像を形成し、２種類の
微分画像を演算処理することによって２種類の画像の差
異に相当す画像を形成する画像の比較方法であって、演
算処理が２種類の微分画像の各画素の差の値と各画素の
和に所定の係数を乗じた値の差を求める処理をしたもの
である。
従ってこの差異に相当する画像を用いて２種類の画像
の比較を行なうことが可能になり、これによってテスト
画像の良否判断を自動的に行なうことが可能になる。と
くに２種類の微分画像の各画素の差の値と各画素の和に
所定の係数を乗じた値の差を求めるようにしているため
に、合格領域が所定の面積を有するとともに、２種類の
画像の微分値の濃度が増大するに従ってゲインが増大ま
たは減少する特性をもつようになる。
の比較を行なうことが可能になり、これによってテスト
画像の良否判断を自動的に行なうことが可能になる。と
くに２種類の微分画像の各画素の差の値と各画素の和に
所定の係数を乗じた値の差を求めるようにしているため
に、合格領域が所定の面積を有するとともに、２種類の
画像の微分値の濃度が増大するに従ってゲインが増大ま
たは減少する特性をもつようになる。
第２の発明は、２種類の微分画像の各画素の差の値と
各画素の和に所定の係数を乗じた値の差を求めて基準値
と比較する処理を行なうようにしたものである。
各画素の和に所定の係数を乗じた値の差を求めて基準値
と比較する処理を行なうようにしたものである。
従ってこのような構成によれば、合格領域が所定の面
積を有するとともに、２種類の微分画像の濃度が大きく
なるにつれて許容差が大きくなり、最も目視検査に適合
するゲイン特性を得ることが可能になる。
積を有するとともに、２種類の微分画像の濃度が大きく
なるにつれて許容差が大きくなり、最も目視検査に適合
するゲイン特性を得ることが可能になる。
第１図は本発明の一実施例に係る画像処理のアルゴリズ
ムを示す画像の平面図、第２図はシステム構成を示すブ
ロック図、第３図は全画面のヒストグラムのグラフ、第
４図は第１の空間関数の立体図、第５図は同投影グラ
フ、第６図は第２の空間関数の立体図、第７図は同投影
グラフ、第８図は第３の空間関数の立体図、第９図は同
投影グラフ、第10図は第４の空間関数の立体図、第11図
は同投影グラフである。 また図面中の主要な部分の名称はつぎの通りである。 10……コンパクトディスク 11……TVカメラ 12……画像処理装置 15〜17……コントロールボックス 19……制御用コンピュータ
ムを示す画像の平面図、第２図はシステム構成を示すブ
ロック図、第３図は全画面のヒストグラムのグラフ、第
４図は第１の空間関数の立体図、第５図は同投影グラ
フ、第６図は第２の空間関数の立体図、第７図は同投影
グラフ、第８図は第３の空間関数の立体図、第９図は同
投影グラフ、第10図は第４の空間関数の立体図、第11図
は同投影グラフである。 また図面中の主要な部分の名称はつぎの通りである。 10……コンパクトディスク 11……TVカメラ 12……画像処理装置 15〜17……コントロールボックス 19……制御用コンピュータ
フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.6，ＤＢ名) G06T 7/00 - 7/60 G01N 21/88
Claims (2)
- 【請求項１】被検査用の画像を基準画像と比較する方法
において、 前記２種類の画像のエッジの部分を微分してそれぞれの
微分画像を形成し、 前記２種類の微分画像を演算処理することによって２種
類の画像の差異に相当す画像を形成する画像の比較方法
であって、 前記演算処理が前記２種類の微分画像の各画素の差の値
と各画素の和に所定の係数を乗じた値の差を求める処理
であることを特徴とする画像の比較方法。 - 【請求項２】前記２種類の微分画像の各画素の差の値と
各画素の和に所定の係数を乗じた値の差を求めて基準値
と比較することを特徴とする請求項第１項に記載の画像
の比較方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1324998A JP2961777B2 (ja) | 1989-12-15 | 1989-12-15 | 画像の比較方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1324998A JP2961777B2 (ja) | 1989-12-15 | 1989-12-15 | 画像の比較方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH03186975A JPH03186975A (ja) | 1991-08-14 |
| JP2961777B2 true JP2961777B2 (ja) | 1999-10-12 |
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ID=18171994
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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| JP1324998A Expired - Fee Related JP2961777B2 (ja) | 1989-12-15 | 1989-12-15 | 画像の比較方法 |
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|---|---|---|---|---|
| CN111913873A (zh) * | 2020-06-17 | 2020-11-10 | 浙江数链科技有限公司 | 图片校验方法、装置、系统和计算机可读存储介质 |
-
1989
- 1989-12-15 JP JP1324998A patent/JP2961777B2/ja not_active Expired - Fee Related
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|---|---|
| JPH03186975A (ja) | 1991-08-14 |
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