JP3042939B2

JP3042939B2 - 画像処理による傷検査方法

Info

Publication number: JP3042939B2
Application number: JP4306801A
Authority: JP
Inventors: 晴彦横山; 彰小林
Original assignee: Panasonic Corp; Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Corp; Panasonic Holdings Corp
Priority date: 1992-11-17
Filing date: 1992-11-17
Publication date: 2000-05-22
Anticipated expiration: 2015-05-22
Also published as: JPH06160295A

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、機械部品等の傷の検査
方法に関し、特に、画像処理による傷検査方法に関する
ものである。

【０００２】

【従来の技術】画像処理による傷検査方法の従来例を図
１、図２に基づいて説明する。

【０００３】図１は傷検査の対象であるシリンダを示
す。図２はシリンダ表面を拡大した場合の傷の２値画像
１を示す。画像処理による傷検査の場合、滑らかな面に
傷が付くと、傷の部分が乱反射するので、斜めから光を
当てて、直接反射光が撮像装置に入射しないような暗視
野照明を行うと、乱反射する傷部分のみが光った状態の
傷の像が得られる。図２の２値画像１は、このようにし
て得られた傷の像である。

【０００４】前記２値画像１を得るには、先ず、テレビ
カメラの入力を、画像入力装置を用いて、画像記憶回路
に記憶させる。

【０００５】次に、２値化する。この２値化とは、或る
閾値よりも大きな濃度を有する画素を‘１’とおき、前
記と同じ閾値以下の濃度を有する画素を‘０’とおくこ
とである。従って、図２を２値化すると、光っている傷
の部分が‘１’、傷以外の部分が‘０’となる。

【０００６】次に、ラベリングを行う。ラベリングと
は、‘１’の濃度を有する画素の領域と、‘０’の濃度
を有する画素の領域とを領域分割し、‘１’の領域のう
ち、画素が縦・横・斜め隣につながって連結している部
分を一かたまりの連結領域とみて、これらの連結領域に
通し番号を付け、夫々の連結領域内の画素にその連結領
域の前記通し番号を共通に付ける処理である。このラベ
リングは次のように行う。ラスタ順に、即ち、横書きの
文章を書く場合の順番に、走査し、最初に出現した
‘１’の画素にラベル番号「１」を付与する。

【０００７】次に、ラスタ走査を続け、到達した画素を
着目画素とし、この着目画素について、縦隣・横隣・斜
め隣の８近傍画素の内のラスタ走査で走査済の左隣・右
上隣・上隣・左上隣の４画素のラベル番号を調べ、１種
類だけのラベル番号が付与されていれば、その番号を前
記着目画素に付与する。２種類以上のラベル番号ｎ、ｍ
等が付与されていれば、それらの中のどれかのラベル番
号を前記着目画素に付与し、後で、つながったラベル番
号を整理統一するために、ラベル番号ｎ、ｍ等の領域が
つながっているという情報を記憶しておく。

【０００８】総ての画素について上記のラベリングが終
了した後、つながったラベル領域のラベル番号を整理統
一するために、つながった領域の画素に付与されている
複数のラベル番号の中の１つに統一する。

【０００９】その後、必要に応じて、番号の抜けがない
ように番号を付け換えるリナンバリング処理を行う。

【００１０】上記のようにしてラベリング、リナンバリ
ングが終了した後、夫々の番号が付与された連結領域
（以後、ラベル領域という）について、夫々の面積、即
ち、含んでいる画素数を計算する。この場合、ゴミの反
射や滑らかである部分の僅かな乱反射によって、傷以外
の部分が光ることがあるが、これらは小さい面積のもの
なので、これらを傷と誤認しないために、小さい面積の
ものは傷ではないとみなして、前記ラベル領域の内で、
面積が大きなもののみを傷として抽出する。

【００１１】

【発明が解決しようとする課題】しかし、上記の従来例
では、次のような問題点がある。即ち、被検査物の滑ら
かな面に衝撃で生成した傷の場合、図２の２値画像１に
示すように、複数の連なった傷として発生するので、鋭
い傷の場合、１つ１つの傷のラベル領域を取ると、大き
さが小さく、傷か塵か汚れかの判定が困難な場合があ
る。

【００１２】本発明は、上記の問題点を解決し、塵や汚
れと、傷との識別を確実に行える画像処理による傷検査
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】本発明の画像処理による
傷検査方法は、上記の課題を解決するために、画像処理
によって各画像の方向性を求めて傷か否かを判断する傷
検査方法において、被検査物の画像データを処理して検
査対象になる２値画像群を求め、これらの２値画像群を
構成する画素を各２値画像毎に分割した分割領域を作
り、前記各分割領域について２次モーメントが最小にな
る短軸２次モーメントを求め、前記各分割領域から短軸
２次モーメントの軸方向が同じ方向の２つの領域を融合
した場合の融合領域の融合短軸２次モーメントを求め、
前記融合短軸２次モーメントが所定値より小さい前記融
合領域について、前記融合領域の面積と、前記面積と前
記融合短軸２次モーメントとから演算して得られる前記
融合領域の形状と方向性とを示す特徴値との組合わせで
前記融合領域が傷か否かを判断することを特徴とする。

【００１４】又、本発明の画像処理による傷検査方法
は、上記の課題を解決するために、画像処理によって各
画像の方向性を求めて傷か否かを判断する傷検査方法に
おいて、被検査物の画像データを処理して検査対象にな
る濃淡画像群を求め、各濃淡画像を構成する全画素につ
いて、各画素の画素濃度とその画素からＸ軸又はＹ軸方
向に２画素離れて隣接している８画素の各画素濃度との
差の絶対値である８方向の方向差分値を求め、各濃淡画
像について前記８方向毎に前記方向差分値の平均方向差
分値を求め、各濃淡画像について、前記８方向の平均方
向差分値の最大平均方向差分値と最小平均方向差分値と
から、方向差分値比率＝最小平均方向差分値／最大平均
方向差分値を求め、この方向差分値比率が所定値より小
さい２つの濃淡画像を融合した融合濃淡画像の融合方向
差分値比率を求め、前記融合方向差分値比率が所定値よ
り小さい融合濃淡画像について、前記融合濃淡画像の面
積と、前記面積と前記融合方向差分値比率とから演算し
て得られる前記融合濃淡画像の形状と方向性とを示す特
徴値との組合わせで前記融合濃淡画像が傷か否かを判断
することを特徴とする。

【００１５】

【作用】本願第１発明の画像処理による傷検査方法は、
同一要因で付いた傷は、その傷が複数個に分かれていて
も、細長い形状をして、１つの線上に並んでいるものな
ので、検査対象画像の形状と方向性を判断して、傷か否
かを判断するものである。そのために、本願第１発明で
の画像処理は、被検査物の画像データを処理して２値画
像群を求め、これらの２値画像群を構成する画素を各２
値画像毎に分割した分割領域を作るところまでは、従来
例と同様であるが、その後に、各分割領域毎に２次モー
メントを求めて分割領域の形状と方向性を演算して傷か
否かを判断するデータを作成している。

【００１６】この２次モーメントとは、分割領域を構成
する各画素が任意の座標軸方向にばらついている程度を
示すものなので、分割領域の各方向の２次モーメントを
求め、これらの２次モーメントの中の最小２次モーメン
トを短軸２次モーメントとすると、この短軸２次モーメ
ントが所定値より小さい場合には、その短軸２次モーメ
ントを有する分割領域が、その短軸２次モーメントの軸
に直角方向に、細くて長い形状を有することを意味す
る。

【００１７】従って、本願第１発明では、前記各分割領
域について各方向の２次モーメントを求め、この２次モ
ーメントが最小になる方向の２次モーメントである短軸
２次モーメントを求めて、各分割領域がどの方向に長く
伸びているかを判断し、同一方向に伸びている２つの分
割領域は、１つの傷を構成している可能性があるとし
て、前記各分割領域から短軸２次モーメントの軸方向が
同じ方向の２つの領域を融合し、この融合した領域がど
の方向にどの程度細く長く伸びているかを判断するため
に融合短軸２次モーメントを求め、前記融合短軸２次モ
ーメントが所定値より小さい前記融合領域について、前
記融合領域の面積と、前記面積と前記融合短軸２次モー
メントとから演算して得られる前記融合領域の形状と方
向性とを示す特徴値との組合わせで前記融合領域が傷か
否かを判断する。

【００１８】又、本願第２発明の画像処理による傷検査
方法は、本願第１発明と同様に、同一要因で付いた傷
は、その傷が複数個に分かれていても、細長い形状をし
て、１つの線上に並んでいるものなので、検査対象画像
の形状と方向性を判断して、傷か否かを判断するもので
あるが、本願第２発明では、濃淡画像を使用し、各濃淡
画像について、「方向差分値比率＝最小平均方向差分値
／最大平均方向差分値」を求めて各濃淡画像の形状と方
向性とを演算して傷か否かを判断する。この「方向差分
値比率＝最小平均方向差分値／最大平均方向差分値」と
は、濃淡画像を構成する各画素の画素濃度が任意の座標
軸方向にどの程度揃っているかを、即ち、どの方向に細
く長く伸びているかを示すものなので、各濃淡画像につ
いて８方向の「方向差分値比率」を求めると、その濃淡
画像が長く伸びている方向が判る。

【００１９】従って、本願第２発明では、各濃淡画像を
構成する全画素について、各画素の画素濃度とその画素
からＸ軸又はＹ軸方向に２画素離れて隣接している８画
素の各画素濃度との差の絶対値である８方向の方向差分
値を求め、各濃淡画像について前記８方向毎に、最大平
均方向差分値と最小平均方向差分値とを求めて、方向差
分値比率＝最小平均方向差分値／最大平均方向差分値を
求めると、この方向差分値比率が小さい程、濃淡画像が
細長くなっているので、この方向差分値比率が所定値よ
り小さい濃淡画像は傷の可能性があるとして、前記方向
差分値比率が所定値より小さい２つの濃淡画像を融合
し、融合した融合濃淡画像の融合方向差分値比率を求
め、前記融合方向差分値比率が所定値より小さい融合濃
淡画像について、前記融合濃淡画像の面積と、前記面積
と前記融合方向差分値比率とから演算して得られる前記
融合濃淡画像の形状と方向性とを示す特徴値との組合わ
せで前記融合濃淡画像が傷か否かを判断する。

【００２０】

【実施例】本発明の第１実施例方法を図１〜図１３に基
づいて説明する。

【００２１】本実施例では、被検査物、例えば、図１に
示すシリンダの表面をテレビカメラで撮像し、画像入力
装置を用いて図２に示す画像データを画像記憶回路に記
憶させ、２値化処理して図２に示す２値化像１とし、更
に、ラベリング処理を行うが、ここまでの処理は、前記
の従来例の場合と同様なので、説明を省略する。

【００２２】本実施例では、ラベリング処理が終了して
ラベル領域が得られた後、得られたラベル領域の中で、
同一線上にある同じ向きのラベル領域は、１つの要因、
例えば、１つの衝撃によって発生したものとみなして、
一纏めにして判断する。

【００２３】上記の判断のための計算方法を、以下に示
す。

【００２４】本実施例では、ラベル領域がどの方向に伸
びているかを判断するために、ラベル領域の２次モーメ
ントを使用する。この２次モーメントの定義と計算方法
はつぎの通りである。

【００２５】即ち、ラベル領域のｘｙ座標系の２次モー
メントであるＶ_x、Ｖ_y、Ｃ_xyは、下記の式によって算
出される。

【００２６】

【数１】

【００２７】

【数２】

【００２８】

【数３】

【００２９】但し、

【００３０】

【数４】

【００３１】

【数５】

【００３２】

【数６】

【００３３】とする。

【００３４】式（１）、（２）、（３）を簡略化して、
次のように書く。

【００３５】

【数７】

【００３６】

【数８】

【００３７】

【数９】

【００３８】次に、図４に示すように変換する、ｘｙ座
標系とｕｖ座標系間の変換式（１０）、（１１）は下記
の通りになる。

【００３９】ｘｙ座標系からｕｖ座標系への変換式は、

【００４０】

【数１０】

【００４１】

【数１１】

【００４２】であり、ｕｖ座標系からｘｙ座標系への変
換式は、

【００４３】

【数１２】

【００４４】

【数１３】

【００４５】である。

【００４６】次に、ラベル領域のｕｖ座標系の２次モー
メントであるＶ_u、Ｖ_v、Ｃ_uvは、下記の式によって算
出される。

【００４７】

【数１４】

【００４８】

【数１５】

【００４９】

【数１６】

【００５０】式（１２）、（１３）を式（１４）、（１
５）、（１６）を代入すると、

【００５１】

【数１７】

【００５２】

【数１８】

【００５３】

【数１９】

【００５４】

【数２０】

【００５５】となる。そして、

【００５６】

【数２１】

【００５７】｛関数ａｒｇ（ｘ、ｙ）は、ベクトル
（ｘ、ｙ）の角度を表す）とすると、ｔａｎ２θ＝２・Ｃ_xy／（Ｖ_x−Ｖ_y）から、式（２０）はＣ_uv＝０となる。

【００５８】Ｖ_x＝Ｖ_yの場合も、ｃｏｓ２θ＝０か
ら、式（２０）のＣ_uv＝０が成立する。

【００５９】又、式（１７）、（１８）から、

【００６０】

【数２２】

【００６１】が得られる。

【００６２】そして、２θは、ベクトル（Ｖ_x−Ｖ_y、
２・Ｃ_xy）の角度であるから、

【００６３】

【数２３】

【００６４】

【数２４】

【００６５】が得られる。

【００６６】これらを式（２２）に代入して、

【００６７】

【数２５】

【００６８】従って、Ｖ_u≧Ｖ_v 又、式（１７）、（１８）から、

【００６９】

【数２６】

【００７０】となる。従って、共分散が０となるように
座標変換すると、各座標ｕ、ｖの２次モーメントＶ_u、
Ｖ_vは、夫々、最大値と最小値をとる。

【００７１】これらのＶ_u、Ｖ_vを、夫々、主軸２次モ
ーメント、短軸２次モーメントと呼ぶ。

【００７２】そして、式（２１）のθは、ラベル領域の
主軸角度であることが判る。

【００７３】式（２１）の関数ａｒｇ（）は、図９に示
すベクトル（ｓ、ｔ）の角度である。即ち、

【００７４】

【数２７】

【００７５】但し、０≦ａｒｃｔａｎ（）＜π 又、φ＝ａｒｇ（ｓ、ｔ）について、

【００７６】

【数２８】

【００７７】

【数２９】

【００７８】が成り立つ。

【００７９】次に、前記の各ラベル領域について、上記
の２次モーメントを求め、前記の主軸角度θが同一のも
のを統合する。この統合することをクラスタリングと称
する。

【００８０】このクラスタリングは、以下のように行
う。

【００８１】既にラベリングされた画像データのラベル
領域の総ての組合せについて、以下の「ラベル領域統合
条件」を満たしているか否かを調べ、「ラベル領域統合
条件」を満たしているか否かを記憶しておく。

【００８２】総てのラベル領域について上記の処理を終
了した後、統合条件を満たしたラベル領域のラベル番号
を統一し、統合したラベル領域のラベル番号の中の１つ
に合わせる。

【００８３】本実施例のラベリング処理の流れは、従来
例の説明と同様であるが、その１例は、図３〜図７のＰ
ＡＤチャートに示すようになる。

【００８４】本実施例のクラスタリング処理の流れは、
従来例の説明と同様であるが、その１例は、図１０〜図
１２のＰＡＤチャートに示すようになる。

【００８５】又、クラスタリング処理前のデータと、ク
ラスタリング処理後のデータとを図１３（ａ）、（ｂ）
に示す。図１３（ａ）はクラスタリング処理前のデータ
を示し、図１３（ｂ）は０、１にクラスタリングされた
後を示す。１と５とは同じナンバーが付いているので、
１に統合される。０と２とは同じナンバーが付いている
ので、０に統合され、３、４、５は１、２と異なるナン
バーが付いているが、連続しているとの記憶があるの
で、０に統合される。

【００８６】そして、「ラベル領域統合の条件」は、
「統合後の面積に対する短軸２次モーメントの値が、所
定値以下」ということであるが、次に、その求め方を説
明する。

【００８７】短軸２次モーメントの値は式（１７）、
（１８）から得られ、その方向は式（２１）から得られ
る。

【００８８】そして、ラベル領域を統合した場合の短軸
２次モーメントは、次のようにして求める。

【００８９】領域１と領域２とを統合した領域３の２次
モーメントは、式（１）、（２）、（３）、（４）から
求めた以下の式で計算する。

【００９０】

【数３０】

【００９１】

【数３１】

【００９２】

【数３２】

【００９３】

【数３３】

【００９４】式（３１）に、式（３０）〜（３２）を代
入すると、Ｖｘ₃が得られる。

【００９５】又、

【００９６】

【数３４】

【００９７】

【数３５】

【００９８】

【数３６】

【００９９】

【数３７】

【０１００】なので、式（３７）に、式（３４）〜（３
６）を代入すると、Ｖｙ₃が得られる。

【０１０１】又、

【０１０２】

【数３８】

【０１０３】

【数３９】

【０１０４】

【数４０】

【０１０５】が得られる。但し、Ｓｉ、Ｖｘ_i、Ｖ
ｙ_i、Ｃｘ_iｙ_iは、領域ｉの、面積、ｘ分散、ｙ分
散、ｘｙ分散である。

【０１０６】式（４０）に、式（３２）、（３５）、
（３８）、（３９）を代入して、Ｃｘｙ₃を得る。

【０１０７】以上のようにして、統合後の短軸モーメン
ト、Ｖｘ₃、Ｖｙ₃、Ｃｘｙ₃が得られる。

【０１０８】短軸２次モーメントが小さい程細長い図形
になり、衝撃で発生した傷は細長くて、点々と連なるの
で、その傷の短軸２次モーメントは小さくなる。従っ
て、統合後の短軸２次モーメントが小さい２つの領域を
統合することによって、１つの衝撃で発生したが、点々
と分かれている傷の集合を、１つに統合して判断するこ
とができる。

【０１０９】そして、統合後の領域について、面積と短
軸２次モーメントとの組合せをもちいると、より確実な
傷の判断を行うことができる。その場合の判断基準の例
を次に示す。

【０１１０】面積×ｋ₁−短軸２次モーメント×ｋ₂≧ｔ₁→傷と判断・・・・・（４１）ここで、係数ｋ₁、ｋ₂、ｔ₁は、実際に検査している
場での傷の形状の分布と、検査基準に応じて決定する。

【０１１１】次に、本発明の第２実施例方法を図１４に
基づいて説明する。

【０１１２】本実施例では、被検査物、例えば、図１に
示すシリンダの表面をテレビカメラで撮像し、画像入力
装置を用いて画像データを画像記憶回路に記憶させ、濃
淡画像とする。

【０１１３】本実施例では、濃淡画像が得られた後、ど
の濃淡画像が傷であるかを判断する場合に、得られた濃
淡画像域の中から、同一線上にあり同じ向きに伸びてい
る濃淡画像は、１つの要因、例えば、１つの衝撃によっ
て発生した傷である可能性ありとして、一纏めにして判
断する。

【０１１４】そして、本実施例では、濃淡画像がどの方
向に細く長く伸びているかの判断を、図１４に示すよう
に、濃淡画像を形成する注目画素２の画素濃度とこの注
目画素からＸ軸又はＹ軸方向に２画素離れた８個の減算
画素３の画素濃度との差の絶対値である式（４２）の方
向差分値を求めて行う。

【０１１５】方向差分値＝｜Ｐ（ｘ、ｙ）−Ｐ（ｘ＋ｉ、ｙ＋ｊ）｜・・・・・・（４２）ここで、（ｘ、ｙ）は注目画素、（ｘ＋ｉ、ｙ＋ｊ）は
減算画素、（ｉ、ｙ）の組合せは方向によって異なる。

【０１１６】濃淡画像の場合、長手方向での濃度変化が
小さいので、前記の方向差分値を求めると、濃淡画像の
長手方向の方向差分値は当然小さくなる。従って、第１
実施例で使用した２値画像の２次モーメントの代わり
に、本実施例では、式（４２）の方向差分値を使用す
る。

【０１１７】方向差分値の使用方法は次の通りである。

【０１１８】濃淡画像を形成する総ての画素についての
前記の８方向の方向差分値を求め、８方向の各方向毎
に、平均方向差分値を求め、８つの平均方向差分値の最
大平均方向差分値と最小平均方向差分値とを求め、濃淡
画像の細長さを式（４３）の方向差分値比率によって判
断する。

【０１１９】方向差分値比率＝最小平均方向差分値／最大平均方向差分値・・・・（４３）この方向差分値比率が小さい程、濃淡画像は細長くな
る。

【０１２０】この方向差分値比率が所定値より小さい濃
淡画像は、傷である可能性があるので、方向差分値比率
が所定値より小さい２つの濃淡画像を融合させた融合濃
淡画像の融合方向差分値比率を求め、前記融合濃淡画像
の面積と、前記面積と前記融合方向差分値比率とから演
算して得られる前記融合濃淡画像の形状と方向性とを示
す特徴値との組合わせで前記融合濃淡画像が傷か否かを
判断する。

【０１２１】上記の判断基準の１つの例を次に示す。

【０１２２】面積×ｋ₃−方向差分値比率×ｋ₄≧ｔ₂→傷と判断・・・・・・・（４１）ここで、係数ｋ₃、ｋ₄、ｔ₂は、実際に検査している
場での傷の形状の分布と、検査基準に応じて決定する。

【０１２３】

【発明の効果】従来例の画像処理による傷検査方法で
は、検査対象画像が、衝撃によって付いた傷であるか否
かを判断する場合、検査対象画像の大きさのみを用いて
判断しているので、塵や汚れの付着による小さな画像と
傷の小さな画像との区別が困難であったが、本願第１発
明では、２次モーメントによって、画像の細長い形状と
伸びている方向とを認識し、分離している画像の中か
ら、同一線上に細長く伸びた複数の小さな画像を抽出し
て、それらの画像が傷であるか否かを判断できるので、
従来例よりも確実に傷か否かの判断ができるという効果
を奏する。

【０１２４】本願第２発明では、濃淡画像を使用してい
るので、画像濃度に２値化に不適当なむらがあっても問
題なく判断できるという効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【図１】検査対象物のシリンダの斜視図である。

【図２】図１の傷の画像である。

【図３】本発明の実施例のラベリング処理のＰＡＤチャ
ートである。

【図４】本発明の実施例のラベリング処理のＰＡＤチャ
ートである。

【図５】本発明の実施例のラベリング処理のＰＡＤチャ
ートである。

【図６】本発明の実施例のラベリング処理のＰＡＤチャ
ートである。

【図７】本発明の実施例のラベリング処理のＰＡＤチャ
ートである。

【図８】本発明の第１実施例のｘｙ軸とｕｖ軸との軸変
換の動作図である。

【図９】本発明の第１実施例の軸方向の座標である。

【図１０】本発明の実施例のクラスタリング処理のＰＡ
Ｄチャートである。

【図１１】本発明の実施例のクラスタリング処理のＰＡ
Ｄチャートである。

【図１２】本発明の実施例のクラスタリング処理のＰＡ
Ｄチャートである。

【図１３】本発明の実施例のリナンバリング処理の動作
図である。

【図１４】本発明の第２実施例の方向差分値の８方向の
位置を示す平面図である。

【符号の説明】

１２値画像２方向差分値の注目画素３方向差分値の減算画素

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】画像処理によって各画像の方向性を求め
て傷か否かを判断する傷検査方法において、被検査物の
画像データを処理して検査対象になる２値画像群を求
め、これらの２値画像群を構成する画素を各２値画像毎
に分割した分割領域を作り、前記各分割領域について２
次モーメントが最小になる短軸２次モーメントを求め、
前記各分割領域から短軸２次モーメントの軸方向が同じ
方向の２つの領域を融合した場合の融合領域の融合短軸
２次モーメントを求め、前記融合短軸２次モーメントが
所定値より小さい前記融合領域について、前記融合領域
の面積と、前記面積と前記融合短軸２次モーメントとか
ら演算して得られる前記融合領域の形状と方向性とを示
す特徴値との組合わせで前記融合領域が傷か否かを判断
することを特徴とする画像処理による傷検査方法。
【請求項２】画像処理によって各画像の方向性を求め
て傷か否かを判断する傷検査方法において、被検査物の
画像データを処理して検査対象になる濃淡画像群を求
め、各濃淡画像を構成する全画素について、各画素の画
素濃度とその画素からＸ軸又はＹ軸方向に２画素離れて
隣接している８画素の各画素濃度との差の絶対値である
８方向の方向差分値を求め、各濃淡画像について前記８
方向毎に前記方向差分値の平均方向差分値を求め、各濃
淡画像について、前記８方向の平均方向差分値の最大平
均方向差分値と最小平均方向差分値とから、方向差分値比率＝最小平均方向差分値／最大平均方向差
分値を求め、この方向差分値比率が所定値より小さい２つの
濃淡画像を融合した融合濃淡画像の融合方向差分値比率
を求め、前記融合方向差分値比率が所定値より小さい融
合濃淡画像について、前記融合濃淡画像の面積と、前記
面積と前記融合方向差分値比率とから演算して得られる
前記融合濃淡画像の形状と方向性とを示す特徴値との組
合わせで前記融合濃淡画像が傷か否かを判断することを
特徴とする画像処理による傷検査方法。