JP3278512B2

JP3278512B2 - 周期構造物体の欠陥検出方法および欠陥検出装置

Info

Publication number: JP3278512B2
Application number: JP30736693A
Authority: JP
Inventors: 壽巳西
Original assignee: Nippon Sheet Glass Co Ltd
Current assignee: Nippon Sheet Glass Co Ltd
Priority date: 1993-11-12
Filing date: 1993-11-12
Publication date: 2002-04-30
Anticipated expiration: 2017-04-30
Also published as: JPH07140081A

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、網目状、格子状などの
ように周期的に変化する模様および／または構造を有す
る物体（以下、「周期構造物体」という）の欠陥を検出
するようにした周期構造物体の欠陥検出方法および欠陥
検出装置に関し、特に、網入り板ガラスや液晶カラーフ
ィルタの欠陥検出に適用するのに最適なものである。

【０００２】

【従来の技術】格子状の模様や構造を有する物体の欠陥
を検出する方法として、次の（１）〜（３）の方法がこ
れまでに検討されている。

【０００３】（１）、格子状の模様や構造を有する物体
の画像をフーリエ変換してフィルタリングを行い、正常
な周期スペクトル以外を周波数軸上で分離検出するか、
あるいは、上記フィルタリング後にさらに逆フーリエ変
換を行って、点状の欠陥、格子状の模様や構造のねじれ
などの欠陥画像のみを分離、復元する方法。

【０００４】（２）、格子状の模様や構造を有する物体
と、この物体に隣接またはこの物体から十分に離れてい
る類似画像との相互相関に基づいて、欠陥を精密に検出
する方法。

【０００５】（３）、格子状の模様や構造を有する物体
（すなわち、欠陥を検出すべき物体）をこの物体とは別
に用意したマスタ画像とパターンマッチングして、欠陥
を検出すべき物体（以下、「被検物」という）とこのマ
スタ画像との差を欠陥として検出する方法。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】ところが、上記（１）
の方法では、フーリエ変換は、画像の平行移動に対して
は不変であるが、画像の回転やねじれに対しては不変で
ない。また、上記（１）の方法を網目状の模様や構造を
有する網入り板ガラスの欠陥を検出するのに用いた場
合、この網入り板ガラスの網目状模様には、特に異常が
なくて正常な範囲内のものであっても、周期的に変化す
る形状の或る程度の変形と或る程度のねじれとが存在す
る。したがって、このような周期的に変化する形状の正
常範囲内での変形およびねじれを欠陥として検出しない
ようにするためには、これらの変形およびねじれに対し
て感度の低いしきい値を設定しなければならない。これ
に対し、網入り板ガラスの網目状模様における点状に孤
立した微小な欠陥（すなわち、微小な点状孤立欠陥）な
どを確実に検出するためには、十分に感度の高いしきい
値を設定する必要がある。

【０００７】しかし、上記（１）の方法に用いられるフ
ーリエ変換法では、１つの画像全体にわたって単一のし
きい値しか設定できないから、上記網目状模様における
周期的に変化する形状の変形およびねじれと点状孤立欠
陥との双方に対して満足なしきい値を設定することがで
きない。さらに、上記（１）の方法では、網目状模様の
通常の周期と同一の周期の欠陥は分離検出することがで
きない。したがって、上記（１）の方法は、ＩＣ用フォ
トマスクなどの欠陥検出に用いられる例はあったが、実
用性に乏しいものであった。特に、被検物の幅寸法が大
きくて微小な点状欠陥を検出する必要がある場合には、
高い分解能が要求されて高速な処理が必要になるが、上
記（１）の方法は、浮動小数点演算を多用する必要があ
るから、このような場合には非常に不利であった。

【０００８】また、上記（２）および（３）の方法は、
ＩＣ用フォトマスクなどの欠陥検出に用いられている。
しかし、これらの方法は、いずれも、正常な被検物が厳
密に規則正しい模様や構造を有する場合にしか、実用上
適用することができないから、かなりの変形が正常範囲
内として許容される網入り板ガラスなどの欠陥の検出に
は、実用上使用することができない。しかも、上記
（３）の方法は、不特定の場所に存在する点状欠陥を検
出することを目的としているから、全部の画素を比較す
るのではなくて特定の画素のみを比較する定点サンプリ
ングなどの改良された手法を利用することができず、こ
のために、その処理時間が必然的に長くなっていた。

【０００９】本発明は、上述のような課題を解決するた
めに発明されたものであって、周期的に変化する形状の
或る程度の変形や或る程度のねじれが正常範囲内である
として許容される周期構造物体についても、信頼性の高
い欠陥検出を高速で行うことができる周期構造物体の欠
陥検出方法および欠陥検出装置を提供することを目的と
するものである。

【００１０】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に、本発明は、周期構造物体に対応して順次得られる複
数の１次元画像データの各島部分の連絡状態を検出し、
上記各島部分にそれぞれ対応する上記周期構造物体の各
形状部分が複数種類の属性のうちのいずれの属性である
かを上記検出された連結状態に応じて判定し、上記各形
状部分の特徴量をそれぞれ検出し、上記形状部分につい
ての上記特徴量の検出値を、この形状部分の判定された
属性のこれと対応する特徴量の基準値と比較するように
している。

【００１１】

【作用】本発明によれば、周期構造物体の１次元画像デ
ータの各島部分にそれぞれ対応する各形状部分を複数種
類の属性に分けると共にこれら複数種類の属性に分けら
れる各島部分の特徴量を検出し、上記形状部分について
の上記特徴量の検出値を、この形状部分の属性のこれと
対応する特徴量の基準値と比較するようにしているか
ら、各属性のそれぞれの特徴量の基準値を個別に選定す
ることができる。

【００１２】

【実施例】以下、本発明の実施例について、図面を参照
しながら説明する。図１は、本発明の一実施例による周
期構造物体の欠陥検出装置２０を示している。この図１
において、被検物は、網１６を有する網入り板ガラス１
７であるから、この被検物は、網目状の模様および／ま
たは構造を有している。

【００１３】図１において、矢印Ｙは、欠陥検出中の網
入り板ガラス１７を１次元ラインセンサ１で走査する際
にこの網入り板ガラス１７に対して走査ラインが順次移
動する方向を示し、この網入り板ガラス１７の搬送方向
とは逆の方向となっている。１次元ラインセンサ１は、
網入り板ガラス１７の１次元画像信号を出力するための
ものであって、その走査方向が矢印Ｙ方向とはほゞ直交
する矢印Ｘ方向（すなわち、網入り板ガラス１７の幅方
向）とほゞ一致するように配設されている。網入り板ガ
ラス１７の１次元ラインセンサ１とは反対側の下方に
は、発光装置（図示せず）が配置され、この発光装置か
ら発せられた光は、網入り板ガラス１７を透過してから
１次元ラインセンサ１に受光されるようになっている。
網入り板ガラス１７の網１６は、図２に示すように、矢
印ＸおよびＹの双方に対してほゞ４５°の角度を成す互
いに平行な多数の第１のラインと、矢印ＸおよびＹの双
方に対してほゞ４５°の角度を成し上記第１のラインと
ほゞ直交している互いに平行な多数の第２のラインとを
有している。そして、上記第２のラインが上記第１のラ
インとほゞ直交する箇所により多数の交点１６ｃが構成
され、上記第１のラインのうちの互いに隣接する２つの
交点１６ｃ間に延在する部分により多数の第１の腕１６
ａが構成され、上記第２のラインのうちの互いに隣接す
る２つの交点１６ｃの間に延在する部分により多数の第
２の腕１６ｂが構成されている。

【００１４】１次元ラインセンサ１には、この１次元ラ
インセンサ１から出力される１次元画像信号のシェーデ
ィングを補正（すなわち、照明むらの影響を除去）する
ためのシェーディング補正回路２が接続されている。こ
のシェーディング補正回路２には、シェーディングが補
正された画像信号を一定のしきい値で“０”（黒）また
は“１”（白）に２値化して２値データに変換するため
の２値化回路３が接続されている。この２値データにお
いて、“０”は網入り板ガラス１７における点状欠陥ま
たは網１６がある箇所に対応し、“１”は点状欠陥また
は網１６がない箇所に対応している。

【００１５】２値化回路３には、上記２値データを
“１”から“０”に変化させるか“０”から“１”に変
化させる変化点のアドレスのみから成るランレングスデ
ータに変換するためのランレングス発生回路４が接続さ
れている。ここで、上記“０”（黒）の連続部分（すな
わち、黒のラン部分）を“島”と定義する。この定義に
従えば、上記ランレングスデータは、島の開始点および
終了点のアドレスから構成されている。

【００１６】ランレングス発生回路４には、上記ランレ
ングスデータの各島の属性を予備的に判定すると共に上
記各島に後述する特徴量を仮に付与するために、後述す
る所定の処理を行う特徴量付与ブロック５が接続されて
いる。この特徴量付与ブロック５には、１次元ラインセ
ンサ１から出力される１走査分のランレングスデータを
それぞれ格納するための２つのラインバッファメモリ６
および７が順次接続されている。

【００１７】ラインバッファメモリ７には、上記特徴量
の更新を行うための特徴量更新ブロック１０と、この更
新された特徴量と所定の基準値とを比較して欠陥検出す
るための特徴量比較ブロック１１と、この特徴量比較ブ
ロック１１における比較結果を出力するための検査結果
出力ブロック１２とが順次接続されている。

【００１８】上記ラインバッファメモリ６および７に
は、その時点でラインバッファメモリ６および７にそれ
ぞれ１走査分ずつ格納されているランレングスデータの
論理和計算を行うことによって、ラインバッファメモリ
７内の島とラインバッファメモリ６内の島との対応関係
を検出し、この対応関係のある島間の連結状態を検出お
よび分類するための論理和計算ブロック８がそれぞれ接
続されている。この論理和計算ブロック８と上記特徴量
更新ブロック１０との間には、この論理和計算ブロック
８で検出された上記連結状態に基づいて、後述する所定
のルールに従って演算して、特徴量付与ブロック５で予
備的に判定された上記属性を更新する属性更新ブロック
９が接続されている。

【００１９】これらの特徴量更新ブロック１０、特徴量
比較ブロック１１、検査結果出力ブロック１２などの各
ブロックは、図７に例示するように、高速の中央演算装
置（ＣＰＵ）を有するマイクロプロセッサ２１とローカ
ルメモリ２２とをそれぞれ内蔵している。したがって、
図１に示す欠陥検出装置２０は、ブロック１〜７および
１０〜１２が１列のパイプライン状に配置され、データ
列転送タイミングで各マイクロプロセッサ２１の同期を
とって一走査分の画像データを一括転送することによっ
て、装置２０全体としてスループットが高いパイプライ
ン制御を行い得るようになっている。

【００２０】以下、上述のように構成された本実施例の
欠陥検出装置２０の動作について説明する。

【００２１】欠陥検出操作が開始されると、網入り板ガ
ラス１７は矢印Ｙ方向とは逆の方向に一定速度で搬送さ
れる。１次元ラインセンサ１の１走査毎にこの１次元ラ
インセンサ１から出力される１走査分の１次元画像信号
は、順次、シェーディング補正回路２、２値化回路３お
よびランレングス発生回路４に転送されて所定の処理を
施されるから、上記１走査分の画像信号に対応する１走
査分のランレングスデータが、特徴量付与ブロック５に
順次転送される。

【００２２】特徴量付与ブロック５は、島毎の特徴量を
含むデータをそのローカルメモリ２２内にテーブルの形
式で記憶させる。このテーブル内の特徴量などのデータ
は、新たなランレングスデータが特徴量付与ブロック５
に転送されてくる毎に必要に応じて変更され、さらに、
不要になったテーブルは、その都度破棄される。例えば
図４（Ｂ）の左から３番目の島Ｉ_Xに対応するテーブル
およびそのデータの内容は、最初は次の表１のようにな
る。

【００２３】

【表１】

【００２４】表１において、属性（点状孤立欠陥）の欄
よりも下方の欄に列挙されているものは、特徴量の具体
例である。この表１から明らかなように、最初のエント
リーでは、Ｙ方向長さＬ_Y1の初期値は、基本単位である
“１”に設定される。

【００２５】図４（Ａ）に示すようにアドレスｎ_X1の近
傍に島がないランレングスデータの直後に、図４（Ｂ）
に示すようなランレングスデータが特徴量付与ブロック
５に転送されてきたと仮定すると、図４（Ｂ）に示すラ
ンレングスデータが特徴量付与ブロック５に転送されて
島Ｉ_Xが検出された時点で、この島の属性は点状孤立欠
陥であると予備的に判定される。この他に、特徴量付与
ブロック５では、交点１６ｃに続いて検出される島は腕
であるなどの属性の予備的な判定が比較的簡単に行われ
る。

【００２６】例えば、上記島Ｉ_Xに対応する点状孤立欠
陥が２次元画像においては図３に示す点状欠陥Ｄのよう
な形態である場合、図４（Ｂ）のランレングスデータは
点状欠陥Ｄの下端部に接する２本の一点鎖線で示す１走
査ラインＳＣ₁を走査することによって得られる。図３
において、Ｘ方向長さＬ_{X MAX}とは点状欠陥ＤのＸ方向
の最大幅であり、Ｙ方向長さＬ_{Y MAX}とは点状欠陥Ｄの
Ｙ方向の最大長さである。最大長Ｌ_MAXとは、点状欠陥
Ｄの長さが最大となる何れかの方向における点状欠陥Ｄ
の長さであって、上記Ｌ_{X MAX}およびＬ_{Y MAX}から計算
によって簡単に求めることができる。面積Ｓ_INは点状欠
陥Ｄの全面積である。例えば、図４（Ｂ）のランレング
スデータ以降のランレングスデータにおいてｎ_X1の近傍
に現れる島の幅がＬ_X2、Ｌ_X3・・・であるとすると、面
積Ｓ_INは、Ｓ_IN＝Ｌ_X1＋Ｌ_X2＋Ｌ_X3＋・・・となる。Ｌ
_X3以降も、対応する島の幅に応じて加算されて行き、そ
の積算値としてＳ_INが求まる。必要な場合には、特徴量
として傾きを採用してもよい。この場合、傾きＧｒは、
Ｇｒ＝Ｌ_{Y MAX}／Ｌ_{X MAX}によって与えることができ
る。

【００２７】図４（Ａ）のランレングスデータが特徴量
付与ブロック５に転送されてきた時点では、テーブル
（表１）内の特徴量の欄の各データは仮に付与されたゞ
けで不確定である。したがって、表１の特徴量の数値デ
ータは適宜変更される可能性がある。

【００２８】すなわち、走査ラインＳＣ₁の次の走査ラ
インＳＣ₂（図３参照）に対応するランレングスデータ
が特徴量付与ブロック５に転送されると、島の幅は上記
Ｌ_X1（＝ｎ_x2−ｎ_x1）よりも大きくなるから、Ｘ方向長
さはＬ_X2（＞Ｌ_X1）に、また、Ｙ方向長さはＬ_Y1（基本
単位＝１）にさらに次の基本単位“１”が加算された値
（＝“２”）にそれぞれ更新され、これらの更新に応じ
て上記面積も新たに求められて更新される。この後も、
新たなランレングスデータが転送される毎に各特徴量の
更新が行われ、更新の毎に不要になった過去のデータは
破棄される。

【００２９】点状欠陥Ｄに対する最後の走査ラインＳＣ
_Lに対応するランレングスデータが特徴量付与ブロック
５に転送されると、上記各特徴量の特徴量付与ブロック
５における最後の更新が行われる。特徴量付与ブロック
５は、走査ラインＳＣ_Lの次の走査ラインＳＣ_L+1に対
応するランレングスデータの転送を受けると、点状欠陥
Ｄに対応する島の開始点のアドレスの近傍に島が存在し
ないことを検知するから、上記ＳＣ_Lが最後の走査ライ
ンであったことを認識して、上記各特徴量の値を決定す
る。上記最大長、傾きなどの２次的な特徴量は、上記面
積、Ｘ方向長さ、Ｙ方向長さなどの１次的な特徴量の値
が特徴量付与ブロック５で一応確定（仮決定）されてか
ら、これらの１次的な特徴量に基づいて計算によって求
めてもよい。このとき、上記特徴量付与ブロック５のロ
ーカルメモリ２２中の表１に対応するテーブルの内容
は、次の表２に示すように変更される。なお、島に関す
るテーブルは、ラインバッファメモリ６に格納されてい
る最後の走査ラインＳＣ_Lに対応する１走査分のランレ
ングスデータと、ラインバッファメモリ７に格納されて
いる最後から１つ前の走査ラインＳＣ_L+1に対応する別
の１走査分のランレングスデータとの２走査分以外は自
動的に破棄されている。したがって、この表２が得られ
た時点では、点状欠陥Ｄに対応する表２以外のテーブル
（表１に示すテーブルなど）は、全て破棄されている。

【００３０】

【表２】

【００３１】以上では属性が点状孤立欠陥Ｄである場合
について述べたが、属性が図２に示す腕Ｉ（１６ａ）、
腕ＩＩ（１６ｂ）、腕Ｉと腕Ｉとの交点、腕Ｉと腕ＩＩ
との交点（１６ｃ）または腕ＩＩと腕ＩＩとの交点であ
る場合でも、上述の場合と同様に、各属性に応じた適当
な特徴量が選定され、その特徴量の更新（変更または維
持）などの処理が属性および特徴量の種類に応じて適宜
実行される。ここで、腕Ｉとは、通常の腕１６ａまたは
１６ｂの属性であるか、あるいは、通常の腕１６ａまた
は１６ｂであると特徴量付与ブロック５において誤って
予備的に判定された点状欠陥と接触している腕１６ａま
たは１６ｂの属性である。腕ＩＩとは、点状欠陥と接触
している腕１６ａまたは１６ｂの属性であるか、あるい
は、点状欠陥と接触していると特徴量付与ブロック５に
おいて誤って予備的に判定された通常の腕１６ａまたは
１６ｂの属性である。

【００３２】腕１６ａおよび１６ｂについての切断など
の欠陥を検出するには、上述の傾きＧｒ、Ｘ方向長さＬ
_{X MAX}などが特徴量として有効であり、交点１６ｃの欠
陥を検出するには、上述の面積Ｓ_IN、Ｘ方向長さＬ
_{X MAX}などが特徴量として有効であるが、必要に応じて
その他の特徴量を採用してもよい。これらの特徴量の種
類および組み合わせは、検出しようとする欠陥の種類な
どの欠陥検出の形態に応じて適宜増減および変更するこ
とができる。例えば、点状孤立欠陥、交点、腕などにつ
いて面積が一定値以上となっているものを検出しようと
する場合には、それぞれの特徴量として面積（Ｓ_IN）を
選択すればよく、また、点状孤立欠陥、交点、腕などに
ついて最大長が一定値以上になったものを検出しようと
する場合には、それぞれの特徴量として最大長
（Ｌ_MAX）を選択すればよい。この場合、後述する属性
の更新に伴う特徴量の種類の更新も考慮することができ
る。

【００３３】特徴量付与ブロック５からラインバッファ
メモリ６へとランレングスデータが１走査分一括して転
送されるとき、これと同時またはその直前に、ラインバ
ッファメモリ６からラインバッファメモリ７へもその１
走査前のランレングスデータが一括して転送される。し
たがって、ラインバッファメモリ７には、ラインバッフ
ァメモリ６のランレングスデータの１走査前のランレン
グスデータが常時格納されている。今、ラインバッファ
メモリ７および６のそれぞれに図４（Ａ）および（Ｂ）
に対応するようなランレングスデータが格納されている
とすると、論理和計算ブロック８において算出されるこ
れらのデータの論理和（ＯＲ）は、図４（Ｃ）に示すよ
うになる。

【００３４】論理和計算ブロック８は、ラインバッファ
メモリ７および６内のランレングスデータの論理演算を
１次元ラインセンサ１の各画素単位で行う。この際、図
４（Ｃ）の論理和がハイレベルとなる破線で挟まれた範
囲（例えば、（ｎ₁ −ｘ）〜（ｎ ₂ ＋ｘ）の間）で、図
４（Ａ）および図４（Ｂ）に示すラインバッファメモリ
７および６内の２つのランレングスデータの各島の対応
関係を定めることができるから、上記対応関係は網１６
にねじれなどの変形があっても確実に定めることができ
る。例えば、ラインバッファメモリ７内の島Ｉ₁ と比較
されるのはラインバッファメモリ６内の島Ｉ_B11 および
Ｉ_B12 であると定めることができる。これと同様に、島
Ｉ₂ と比較されるのは島Ｉ_B21 およびＩ_B22 であり、島
Ｉ₃ と比較されるのは島Ｉ_B31 およびＩ_B32 であると定
めることができる。さらに、ラインバッファメモリ７内
の島Ｉ_Y にはラインバッファメモリ６内に比較されるべ
き島がないことも分かる。

【００３５】上述の点を２次元画像で説明すると、図２
の走査ラインＳＣ_nが図４（Ａ）に対応し、また、ＳＣ
_nの次の走査ラインＳＣ_n+1が図４（Ｂ）に対応する。
走査ラインＳＣ_nからＳＣ_n+1の間（すなわち、図４
（Ａ）から同図（Ｂ）の間）において、点状孤立欠陥Ｉ
Ｄ₁に対応する島Ｉ_Yは“消滅”し、点状孤立欠陥ＩＤ
₂に対応する島Ｉ_Xは“発生”する。走査ラインＳＣ_m
からＳＣ_m+1の間（すなわち、図５（Ａ）から同図
（Ｂ）の間）においては、腕１６ａと腕１６ｂとの“結
合”が生じる。走査ラインＳＣ_KからＳＣ_k+1の間（す
なわち、図６（Ａ）から同図（Ｂ）の間）においては、
腕１６ａは“継続”している。

【００３６】論理和計算ブロック８は、このように対応
関係にある島の数の変化に基づいて分岐、発生、消滅、
結合、継続などの連結状態を検知し、これらの連結状態
を属性更新ブロック９に報知する。この属性更新ブロッ
ク９は、上記分岐の前後において、次の表３に示すルー
ルに従って属性の更新を行う。

【００３７】

【表３】

【００３８】表３に示すように、腕Ｉが分岐した場合に
は、腕Ｉの属性は、腕Ｉから腕ＩＩに更新される。２次
元画像で示すと、図２の走査ラインＳＣ_P とその直後の
走査ラインＳＣ_P+1 との間において、この分岐が生じ
る。この属性更新により、１つの交点１６ｃとこれに隣
接する他の交点１６ｃとの間に延在する１つの腕Ｉ（腕
１６ｂ）と点状接触欠陥ＣＤ₁ との両方がそれぞれ腕Ｉ
Ｉに割り当てられて更新される。そして、図８（Ａ）に
示すように、点状接触欠陥ＣＤ₁ が消滅した時点で、こ
の点状接触欠陥ＣＤ₁ の分岐した後の部分ＣＤ₁ ´の属
性は、点状孤立欠陥と同一の属性に変更され、この分岐
後の部分ＣＤ ₁ ´のみが分離されてこの時点で後述のよ
うにして特徴量比較ブロック１１においてその特徴量が
比較される。すなわち、図２に示す走査ラインＳＣ_P+2
とその直後の走査ラインＳＣ_P+3 との間において消滅が
検出されたときに、上述のように、上記分岐後の部分Ｃ
Ｄ₁´の属性の変更と、この分岐後の部分ＣＤ₁ ´の特
徴量の比較とがそれぞれ行われる。

【００３９】この場合、上記１つの腕Ｉ（腕１６ｂ）と
点状接触欠陥ＣＤ₁の分岐前の部分（すなわち、ＣＤ₁
−ＣＤ₁´）とは、全体として腕ＩＩを割り当てられた
ままである。すなわち、属性更新ブロック９のローカル
メモリ２２内に走査ラインＳＣ_Pの１つ前の走査ライン
に対応するテーブルが残存している場合には、そのテー
ブルの属性欄は、遡及して腕Ｉから腕ＩＩに割り当てら
れて更新されると共に、走査ラインＳＣ_P+1の以後の走
査ラインにおいては、当初から属性欄が腕ＩＩであるテ
ーブルが作成される。これによって、ＣＤ₁のような形
態の点状接触欠陥を含む腕ＩＩを通常の腕Ｉと確実に区
別することができる。

【００４０】表３に示すように、交点が分岐した場合に
は腕Ｉに、また、腕ＩＩが分岐した場合には腕ＩＩに、
さらに、点状孤立欠陥が分岐した場合には点状孤立欠陥
にと、属性の更新（変更または維持）がそれぞれ行われ
る。なお、点状孤立欠陥が分岐する場合とは、図２のＩ
Ｄ₃のように上向きの凹みを有する点状孤立欠陥の場合
である。

【００４１】属性更新ブロック９は、上記結合の前後に
おいては、次の表４に示すルールに従って属性の更新を
行う。

【００４２】

【表４】

【００４３】表４について説明すると、この表の最上欄
および最左欄に記載したものは、図５（Ａ）における２
つの島の属性（結合前の属性）を示し、また、表４の最
上欄および最左欄以外の欄に記載したものは、図５
（Ｂ）における島の属性（結合後の属性）を示してい
る。

【００４４】表４に示すように、交点と交点とが結合し
た場合には、結合した双方の属性は単一の交点に更新
（維持）され、腕Ｉと交点とが結合した場合および腕Ｉ
と腕Ｉとが結合した場合には、どちらの場合にも、結合
した双方の属性は単一の交点に更新（変更あるいは維
持）される。すなわち、属性更新ブロック９において
は、結合した双方に対応する２つのテーブルが破棄さ
れ、これらのテーブルの必要なデータを取り込んだ新た
な単一の交点に対応するテーブルが作成される。この場
合、他の属性から交点への更新（変更）は、結合の時点
以後にそのアドレスの近傍に転送されてくる島について
行われる。通常の交点であれば、一定走査数の走査が経
過した後に生じる分岐によって、その属性はさらに２つ
の腕Ｉに更新（表３）される。この際、更新の後の画像
認識が図２の２次元画像と矛盾しないように、各島（あ
るいは画素）の連結性が考慮されるのは当然である。そ
して、属性の更新に応じて、属性更新ブロック９のロー
カルメモリ２２内の該当テーブル内の該当データが書き
換えられる。

【００４５】上述の交点と交点との結合は、例えば、図
２のＤ₁のようなブリッジ状の欠陥が交点に接触して発
生した場合などに生じる。この場合、Ｄ₁を独立した欠
陥として扱わずに交点の一部であると見做し、このＤ₁
によってその交点１６ｃの例えば面積（特徴量）が許容
範囲を越えて大きくなった場合には、これを交点の欠陥
として検出する。また、腕Ｉと交点との結合は、網入り
板ガラス１７が矢印ＸおよびＹを含む平面内でねじれた
場合などに生じる。

【００４６】表４に示すように、腕ＩＩに交点、腕Ｉお
よび腕ＩＩがそれぞれ結合した場合には、結合時点の後
にそのアドレスの近傍に転送されてきた島の属性は全て
交点に更新される。この結合の時点で、結合した腕Ｉま
たは腕ＩＩの最大長などの特徴量が確定されるので、属
性が交点に更新されることによって結合前の腕Ｉおよび
ＩＩの特徴量が影響を受けることはない。

【００４７】表４に示すように、点状孤立欠陥と交点と
が結合した場合には、この点状孤立欠陥の属性は遡及し
て交点に更新されると共に上記交点の属性は維持され
る。これは、図２のＤ₂のような形態の点状欠陥が交点
に接触して生じた場合であり、やはり上記Ｄ₁の場合と
同様に、独立した欠陥として扱わずに交点の欠陥となる
か否かが判断される。点状孤立欠陥の属性を遡及して交
点に更新するのは、結合が検出される走査よりも前の走
査に対応するテーブルの属性欄も点状孤立欠陥から交点
に更新して、その点状孤立欠陥Ｄ₂の全領域をその交点
の一部として捉えなおすためである。

【００４８】表４に示すように、点状孤立欠陥と腕Ｉと
が結合した場合には、これらの点状孤立欠陥および腕Ｉ
の属性は、点状孤立欠陥および腕ＩＩにそれぞれ更新さ
れ、また、点状孤立欠陥と腕ＩＩとが結合した場合に
は、これらの属性はそれぞれ維持される。すなわち、図
８（Ｂ）に示すように、点状孤立欠陥と腕Ｉまたは腕Ｉ
Ｉとが結合した時点で、この点状欠陥ＣＤ₂の結合する
前の部分ＣＤ₂´の属性は、点状孤立欠陥と同一の属性
に維持され、この結合前の部分ＣＤ₂´のみが分離され
てこの時点で後述のようにして特徴量比較ブロック１１
においてその特徴量が比較される。また、上記腕Ｉまた
は腕ＩＩと点状欠陥ＣＤ₂の結合後の部分（すなわち、
ＣＤ₂−ＣＤ₂´）とは、全体として腕ＩＩを割り当て
られてその属性が更新される。

【００４９】点状孤立欠陥に腕Ｉが結合する場合とは、
図２のＣＤ2 のような形態の接触欠陥がある場合であっ
て、特徴量付与ブロック５において、正確には腕ＩＩで
ある腕１６ｂが「腕Ｉ」であると誤認された場合であ
る。上記点状接触欠陥ＣＤ₂ は、特徴量付与ブロック５
においては、上述のように「点状孤立欠陥」として誤認
されている。しかし、走査ラインＳＣ_q とその直後の走
査ラインＳＣ_q+1 とにそれぞれ対応するランレングスデ
ータにより、「点状孤立欠陥ＣＤ₂ 」と「腕Ｉ」との結
合が検知されると、図８（Ｂ）に基づいて説明した上述
の場合と同様に、この点状欠陥ＣＤ₂ の結合前の部分Ｃ
Ｄ₂ ´の属性の維持と、この部分ＣＤ₂ ´の特徴量の比
較と、腕Ｉおよび上記結合後の部分（ＣＤ ₂ −ＣＤ ₂
´）の全体としての属性の更新とがそれぞれ行われる。
したがって、ＣＤ₂ は点状孤立欠陥ではなくて点状接触
欠陥であることが間接的に認識される。

【００５０】点状孤立欠陥と腕ＩＩとが結合する場合と
は、１つの腕１６ａまたは１６ｂ（腕Ｉ）に複数の点状
接触欠陥がある場合であって、或る点状接触欠陥は特徴
量付与ブロック５によって点状接触欠陥として認められ
たが、他の点状接触欠陥は点状孤立欠陥として誤認され
た場合である。

【００５１】表４に示すように、点状孤立欠陥と点状孤
立欠陥とが結合した場合には、結合した双方の属性が維
持される。点状孤立欠陥と点状孤立欠陥とが結合する場
合とは、例えば図２のＩＤ₄のように下向きの凹みを有
する点状孤立欠陥がある場合である。この場合にも、結
合した双方の点状孤立欠陥は独立した２つの点状孤立欠
陥ではなくて、ＩＤ₄という１つの点状孤立欠陥として
捉えなおされる。このような処理に対応して、属性更新
ブロック９のローカルメモリ２２上では、各点状孤立欠
陥に対応する２つのテーブルが１つのテーブルに併合さ
れる。

【００５２】特徴量付与ブロック５からラインバッファ
メモリ６および７へと順次転送された１走査分のランレ
ングスデータは、ラインバッファメモリ７からさらに特
徴量更新ブロック１０へと転送される。

【００５３】特徴量更新ブロック１０では、属性更新ブ
ロック９での属性更新の結果に基づいて、各属性に対応
する特徴量の値および／または種類を更新する。特徴量
の値を更新する場合とは、例えば上記ＣＤ₂ のような点
状接触欠陥があって、この点状接触欠陥ＣＤ₂ の属性と
このＣＤ₂ に接触している「腕Ｉ」の属性とが点状孤立
欠陥と同一の属性および腕ＩＩにそれぞれ更新される場
合である。この場合、特徴量付与ブロック５では、ＣＤ
₂ は点状孤立欠陥と判定されていたために、ＣＤ₂ の例
えば面積（特徴量）は１つの点状孤立欠陥の面積として
ローカルメモリ２２上の１つのテーブルに記憶されてお
り、また、これとは別のテーブルには、ＣＤ₂ と接触し
ている１つの腕１６ａまたは１６ｂ（腕Ｉ）の面積（特
徴量）も記憶されている。前述の属性更新により、ＣＤ
₂ の結合前の部分ＣＤ₂ ´の属性は点状孤立欠陥と同一
の属性に維持され、また、腕Ｉおよび点状欠陥ＣＤ₂ の
結合後の部分（ＣＤ₂ −ＣＤ ₂ ´）の属性は全体として
腕ＩＩに更新される。そして、上記結合前の部分ＣＤ ₂
´の面積が与えられると共に、上記腕ＩＩの面積が点状
欠陥ＣＤ2 の結合後の部分（ＣＤ₂ −ＣＤ₂ ´）の面積
と上記腕Ｉの面積との和として与えられる。腕Ｉと結合
前の部分ＣＤ ₂ ´との境界部分の処理によっては、腕Ｉ
Ｉの面積は上述のような単純な和とはならないこともあ
る。

【００５４】特徴量の種類を更新する場合とは、例えば
上述した点状孤立欠陥と腕ＩＩとが結合する場合であっ
て、腕Ｉの特徴量としては上記Ｘ方向長さ、Ｙ方向長
さ、面積および傾きを採用しているが、腕ＩＩの特徴量
としては上記Ｘ方向長さ、Ｙ方向長さおよび面積のみし
か採用していない場合である。この場合、腕Ｉの属性が
腕ＩＩに更新されるときに、上記傾きに関するデータは
破棄される。さらに、必要な場合には、特徴量の種類を
追加してもよい。

【００５５】このように、特徴量更新ブロック１０にお
いて、対応する特徴量の種類および／または値の更新を
受けたランレングスデータは、特徴量比較ブロック１１
に転送される。

【００５６】特徴量比較ブロック１１には、各属性の各
特徴量毎に異なる基準値が予め設定されている。そし
て、特徴量更新ブロック１０から特徴量比較ブロック１
１に転送された各属性の各特徴量（例えば表２に示す特
徴量）は、論理和計算ブロック８により検知される連結
状態のうちの消滅、結合などが検知された時点よりも１
つ後またはそれ以上後のデータ列転送タイミングで、こ
れらと対応する各特徴量の基準値と比較される。この場
合、それぞれの基準値（すなわち、各特徴量の許容範
囲）の大小を変更することによって、各属性の各特徴量
について異なる基準値を設定することができるから、各
属性の各特徴量毎に欠陥検出の感度を自由に設定したり
変更したりすることができる。例えば、腕Ｉおよび腕Ｉ
ＩのＸ方向長さ（特徴量）についての基準値の幅を大き
く設定するとともに点状孤立欠陥の面積（特徴量）につ
いての基準値の幅を小さく設定することによって、腕１
６ａおよび１６ｂの変形をかなりの範囲で許容しなが
ら、微小な点状孤立欠陥の検出を確実に行うようにする
ことができる。

【００５７】最後に、検査結果出力ブロック１２は、特
徴量比較ブロック１１における比較結果を外部に出力す
る。したがって、網入り板ガラス１７などのように搬送
方向Ｙに沿って長い連続シート状の物体の欠陥を検出す
る場合でも、その欠陥検出の結果をほとんど実時間で連
続して出力することができる。

【００５８】上記実施例における図１の各ブロックは、
以上に述べたような機能を有する電気回路またはソフト
ウェアで構成することができる。

【００５９】上述の実施例における欠陥検出装置および
欠陥検出方法は、周期構造物体、特に網目状または格子
状の模様や構造を有する物体の欠陥検出に有効である
が、上記１次元ラインセンサ１の走査方向が上記腕１６
ａまたは１６ｂと平行になる場合には、１次元ラインセ
ンサ１を上記腕１６ａまたは１６ｂに対して斜めに配設
して平行にならないようにしてもよい。

【００６０】上述の実施例において、属性更新ルール、
属性、特徴量および連結状態の種類などを適宜増減した
り変更したりすることによって、網目状または格子状の
模様や構造を有する物体の欠陥検出を上述の実施例の場
合とは異なる態様で行うことが可能であり、また、網目
状または格子状の模様または構造を有する物体以外の周
期構造物体の欠陥も検出することができる。

【００６１】上述の実施例において、特徴量更新ブロッ
ク１０、特徴量比較ブロック１１、検査結果出力ブロッ
ク１２などの各ブロックの間毎にデュアルポートメモリ
をローカルに配置してもよい。また、上記実施例におい
ては、黒のランを“島”としたが、白のランを“島”と
してもよい。さらに、上述の実施例において、１次元ラ
インセンサ１を用いる代わりに、２次元撮像カメラで周
期構造物体を撮像することにより得られる２次元映像か
ら画像データ１走査分ずつを抽出するようにしてもよ
い。

【００６２】

【発明の効果】本発明によれば、周期構造物体の１次元
画像データの各島部分に対応する各形状部分を複数種類
の属性に分けると共にこれら複数種類の属性に分けられ
る各島部分の特徴量を検出し、上記形状部分についての
上記特徴量の検出値を、この形状部分の属性のこれと対
応する特徴量の基準値と比較するようにしている。した
がって、各属性のそれぞれの特徴量の基準値を個別に選
定することができるから、周期的に変化する形状の或る
程度の変形や或る程度のねじれが通常範囲内であるとし
て許容される周期構造物体についても、必要な欠陥検出
を複雑な演算を行うことなく確実に行うことができ、し
たがって、信頼性の高い欠陥検出を高速で行うことがで
きる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例による周期構造物体の欠陥検
出装置のブロック図である。

【図２】図１に示す網入り板ガラスの一部分の概略的な
拡大平面図である。

【図３】図２に示す網入り板ガラスに存在する点状欠陥
の概略的な拡大平面図てある。

【図４】図１に示す２つのラインバッファメモリからそ
れぞれ得られる２つのランレングスデータとこれら２つ
のランレングスデータの論理和とを示す波形図である。

【図５】連結状態が“結合”である場合の図４と同様の
波形図である。

【図６】連結状態が“継続”である場合の図４と同様の
波形図である。

【図７】図１に示す特徴量更新ブロック、特徴量比較ブ
ロックおよび検査結果出力ブロックの詳細を示すブロッ
ク図である。

【図８】（Ａ）は、腕Ｉの“分岐”を説明するための図
２の一部分の拡大図であり、（Ｂ）は、点状欠陥と腕Ｉ
との“結合”を説明するための図２の一部分の拡大図で
ある。

【符号の説明】

１１次元ラインセンサ５特徴量付与ブロック６ラインバッファメモリ７ラインバッファメモリ８論理和計算ブロック９属性更新ブロック１０特徴量更新ブロック１１特徴量比較ブロック

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】周期構造物体に対応して順次得られる複数
の１次元画像データの各島部分の、少なくとも分岐、発
生、消滅、結合、継続のうちのいずれかである連結状態
を検出するステップと、上記各島部分にそれぞれ対応する上記周期構造物体の各
形状部分が、少なくとも腕と、交点と、点状孤立欠陥
と、点状欠陥に接触している腕とを含む複数種類の属性
のうちのいずれの属性であるかを上記検出された連結状
態に応じて判定するステップと、上記各形状部分の少なくとも面積、横方向長さおよび縦
方向長さを含む特徴量をそれぞれ検出するステップと、上記形状部分についての上記特徴量の検出値を、この形
状部分の判定された属性の上記特徴量と対応する、特徴
量の許容範囲である基準値と比較するステップとを含む
周期構造物体の欠陥検出方法。
【請求項２】周期構造物体に対応して順次得られる複数
の１次元画像データからこの周期構造物体の欠陥を検出
するようにした周期構造物体の欠陥検出方法において、上記１次元画像データの各島部分が、少なくとも腕と、
交点と、点状孤立欠陥と、点状欠陥に接触している腕と
を含む複数種類の属性のうちのいずれの属性であるかを
この１次元画像データに基づいて予備的に判定するステ
ップと、上記各島部分にそれぞれ対応する上記周期構造物体の各
形状部分の少なくとも面積、横方向長さおよび縦方向長
さを含む特徴量を上記１次元画像データに基づいてそれ
ぞれ仮決定するステップと、上記複数の１次元画像データを順次互いに比較すること
により、上記１次元画像データの各島部分の、少なくと
も分岐、発生、消滅、結合、継続のうちのいずれかであ
る連結状態を検出するステップと、上記各形状部分の属性を上記検出された連結状態に応じ
てそれぞれ正式に判定するステップと、上記仮決定された上記特徴量を上記属性の正式判定結果
に応じて更新するステップと、上記形状部分の特徴量の更新値を、この形状部分の正式
判定された属性の上記特徴量と対応する、特徴量の許容
範囲である基準値と比較するステップとを含む周期構造
物体の欠陥検出方法。
【請求項３】上記１次元画像データがランレングスデー
タである請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】上記特徴量が上記形状部分の最大長および
傾きをさらに含んでいる請求項１〜３のいずれかに記載
の方法。
【請求項５】周期構造物体に対応して順次得られる複数
の１次元画像データの各島部分の、少なくとも分岐、発
生、消滅、結合、継続のうちのいずれかである連結状態
を検出するための連結状態検出手段と、上記各島部分にそれぞれ対応する上記周期構造物体の各
形状部分が、少なくとも腕と、交点と、点状孤立欠陥
と、点状欠陥に接触している腕とを含む複数種類の属性
のうちのいずれの属性であるかを上記連結状態検出手段
の検出結果に応じて判定するための属性判定手段と、上記各形状部分の少なくとも面積、横方向長さおよび縦
方向長さを含む特徴量をそれぞれ検出するための特徴量
検出手段と、上記特徴量検出手段からの上記形状部分の上記特徴量の
検出値を、この形状部分の判定された属性の上記特徴量
と対応する、特徴量の許容範囲である基準値と比較する
ための特徴量比較手段とを備えている周期構造物体の欠
陥検出装置。
【請求項６】上記１次元画像データがランレングスデー
タである請求項５に記載の装置。
【請求項７】周期構造物体の複数の１次元画像のランレ
ングスデータを順次形成するためのランレングスデータ
形成手段と、上記ランレングスデータに基づいてこのランレングスデ
ータの各島部分が、少なくとも腕と、交点と、点状孤立
欠陥と、点状欠陥に接触している腕とを含む複数種類の
属性のうちのいずれの属性であるかを予備的に判定する
と共に上記各島部分にそれぞれ対応する上記周期構造物
体の各形状部分の少なくとも面積、横方向長さおよび縦
方向長さを含む特徴量を仮決定するための属性および特
徴量付与手段と、上記複数のランレングスデータの各島部分の連結状態を
検出するための、少なくとも分岐、発生、消滅、結合、
継続のうちのいずれかである連結状態検出手段と、上記属性および特徴量付与手段からの上記各形状部分の
予備的に判定された属性を上記連結状態検出手段の検出
結果に応じてそれぞれ正式に判定するための属性更新手
段と、上記属性および特徴量付与手段からの上記各形状部分の
仮決定された特徴量を上記属性更新手段の判定結果に応
じてそれぞれ更新するための特徴量更新手段と、上記特徴量更新手段からの上記形状部分の特徴量の更新
値を、上記属性更新手段によりこの形状部分に対して正
式に判定された属性の上記特徴量と対応する、特徴量の
許容範囲である基準値と比較するための特徴量比較手段
とを備えている周期構造物体の欠陥検出装置。
【請求項８】上記連結状態検出手段は、第１の１次元画
像データを１次的にメモリするための第１のラインバッ
ファメモリと、この第１の１次元画像データに続く第２
の１次元画像データを１次的にメモリするための第２の
ラインバッファメモリと、上記第１および第２のライン
バッファメモリからの上記第１および第２の１次元画像
データの論理和を計算してこれら第１および第２の１次
元画像データの各島の対応関係を定め、この対応関係に
ある島の数の変化に基づいて連結状態を検知するための
論理和計算ブロックとから成っている請求項５、６また
は７に記載の装置。
【請求項９】上記特徴量が上記形状部分の最大長および
傾きをさらに含んでいる請求項５〜８のいずれかに記載
の装置。