JP3312157B2 - 欠陥検査装置および方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【技術分野】この発明は，被検査対象に欠け，傷等の欠
陥を検査する欠陥検査装置および方法に関する。

【０００２】

【従来技術とその問題点】被検査対象の欠け，傷等の欠
陥を検査する欠陥検査装置として次のようなものがあ
る。被検査対象をカメラによって撮像することにより得
られるアナログ・ビデオ信号をＡ／Ｄ変換して被検査対
象を表すグレイ・レベル画像データ（対象画像データ）
を得る。被検査対象の欠陥は，その欠陥を表す画素（数
十画素，数百画素程度）がその周りの画素に比べてその
濃度が異なる。したがって，対象画像データについて一
定の閾値で２値化処理して被検査対象の欠陥を検出する
方法がある。また対象画像データについて微分して被検
査対象のエッジを抽出し，このエッジに基づいて被検査
対象の欠陥を検出することができる。

【０００３】被検査対象を表す対象画像を得る場合，カ
メラでは，ＣＣＤで被検査対象を撮像して得られるアナ
ログ信号をプリアンプで増幅し，その後必要な処理を行
ってアナログ・ビデオ信号を出力する。欠陥検査装置で
はカメラからのアナログ・ビデオ信号をＡ／Ｄ変換して
被検査対象を表す対象画像データを得る。このような場
合，ＣＣＤからのアナログ信号は微小レベルであるた
め，このアナログ信号にノイズが混入することがある。
このノイズを含むアナログ・ビデオ信号をＡ／Ｄ変換す
ると，１画素または数画素程度にノイズによる影響を受
けることになる。このようなノイズを画像ノイズとい
う。したがって，欠陥検査装置がこの画像ノイズを欠陥
と誤認してしまうことがある。

【０００４】

【発明の開示】この発明は，画像ノイズに影響されるこ
となく，被検査対象の欠け，傷等の欠陥を検出する欠陥
検査装置および方法を提供している。

【０００５】この発明による欠陥検査装置は，被検査対
象を表す対象画像データを記憶する画像メモリ，あらか
じめ設定された走査線上において，上記画像メモリに記
憶された対象画像データについて複数の代表画素位置に
おいて代表値をそれぞれ作成する代表値作成手段，一の
代表画素位置を中心位置とし，中心位置における代表値
と，中心位置から走査線に沿って前後にそれぞれ所定距
離だけ離れた２つの代表画素位置における代表値とに基
づいて欠陥度を算出する欠陥度算出手段，ならびに上記
欠陥度算出手段によって算出された欠陥度が最大となる
最大欠陥度に基づいて上記走査線上に欠陥があるかどう
かを判定する比較判定手段を備えている。

【０００６】この発明による欠陥検査方法は，被検査対
象を表す対象画像データを記憶する画像メモリを設け，
あらかじめ設定された走査線上において，上記画像メモ
リに記憶された対象画像データについて複数の代表画素
位置において代表値をそれぞれ作成し，一の代表画素位
置を中心位置とし，中心位置における代表値と，中心位
置から走査線に沿って前後にそれぞれ所定距離だけ離れ
た２つの代表画素位置における代表値とに基づいて欠陥
度を算出し，算出された欠陥度が最大となる最大欠陥度
に基づいて上記走査線上に欠陥があるかどうかを判定す
るものである。

【０００７】この発明によると，あらかじめ設定された
走査線上において，上記画像メモリに記憶された対象画
像データについて複数の代表画素位置における代表値が
それぞれ作成される。

【０００８】対象画像データには１次元，２次元および
３次元の画像データが含まれる。１次元画像データはた
とえば被検査対象上をライン走査することにより得られ
るデータである。２次元画像データはたとえば被検査対
象をカメラで撮像して得られる画像データである。３次
元画像データはたとえば磁気により被検査対象の内部状
態を検出する装置，Ｘ線により被検査対象の内部状態を
検出する装置，超音波により被検査対象の内部状態を検
出する装置等によって得られるデータがあり，時系列の
２次元画像データも含まれる。

【０００９】走査線は直線，円弧または曲線であり，被
検査対象の形状に応じて決まる。被検査対象がたとえば
７セグメントＬＥＤのように方形のときには，走査線は
直線に指定される。被検査対象がたとえばボトル等のキ
ャップのように円形のときには，走査線は円弧に指定さ
れる。

【００１０】代表画素位置は，走査線上を一定間隔の画
素位置である。作成される代表値は，たとえば代表画素
位置を中心にして設定される代表値作成領域（たとえば
方形，円形）内に含まれる対象画像データの平均値であ
る。代表値は，平均値の代わりに，重み付き平均値，分
散値，最頻値，中央値，合計値等を用いることもでき
る。検出可能な欠陥の最小は上述の代表値作成領域の大
きさによって決まる。この代表値作成領域よりも充分小
さい画像ノイズはその周りの画素に吸収される。このよ
うに代表値を算出することにより，画像ノイズによる誤
認識を防ぐことができる。

【００１１】代表値が作成されると，上記走査線上にお
いて一の画素位置を中心位置とし，中心位置における代
表値と，中心位置から走査線に沿って前後にそれぞれ所
定距離だけ離れた２つの画素位置における代表値とに基
づいて欠陥度が算出される。欠陥はその周囲の画素（代
表画素）におけるグレイ・レベル（代表値）と比較して
小さい値（黒い画像）または大きい値（白い画像）にな
るので，中心位置から一定距離離れた代表画素位置にお
ける代表値に基づいて欠陥度を算出している。検出可能
な欠陥の最大は，この中心位置から他の代表位置までの
距離によって決まる。したがって，この距離を調整する
ことにより，最大欠陥の大きさを調整できる。

【００１２】この欠陥度が最大となる最大欠陥度に基づ
いて上記走査線上に欠陥があるかどうかが判定される。
欠陥があると判定されると，必要があればその最大欠陥
度とこの最大欠陥度を与える画素位置が比較判定手段か
ら出力される。

【００１３】この発明はまた，２次元の検査領域につい
ても適用できる。この発展した形態の欠陥検査装置は，
代表値作成手段と欠陥度算出手段が次の処理を行う。

【００１４】代表値作成手段は，あらかじめ設定された
２次元の検査領域内において，上記画像メモリに記憶さ
れた対象画像データについて複数の代表画素位置におい
て代表値をそれぞれ作成するものである。欠陥度算出手
段は，一の代表画素位置を中心位置とし，この中心位置
における代表値と，中心位置から２次元の各方向に沿っ
て前後にそれぞれ所定距離離れた４つの代表画素位置に
おける代表値とに基づいて欠陥度を算出するものであ
る。

【００１５】この発明はさらに，３次元の検査領域につ
いても適用できる。このさらに発展した形態の欠陥検査
装置は，代表値作成手段と欠陥度算出手段が次の処理を
行う。

【００１６】代表値作成手段は，あらかじめ設定された
３次元の検査領域内において，上記画像メモリに記憶さ
れた対象画像データについて複数の代表画素位置におけ
る代表値をそれぞれ作成するものである。欠陥度算出手
段は，一の代表画素位置を中心位置とし，中心位置にお
ける代表値と，中心位置から３次元の各方向に沿って前
後にそれぞれ所定距離だけ離れた６つの代表画素位置に
おける代表値とに基づいて欠陥度を算出するものであ
る。

【００１７】したがって，被検査対象を表す対象画像デ
ータについて代表値を算出することにより，画像ノイズ
を欠け，傷等の欠陥と誤認することなく，欠陥を検出す
ることができる。

【００１８】この発明の好ましい実施態様においては，
上記被検査対象のモデルを表すモデル画像データと，こ
のモデル画像データの基準位置とをあらかじめ登録した
モデル・メモリ，ならびに上記画像メモリに記憶された
対象画像データ上で，上記モデル画像データと一致度す
る画素位置を見付け出し，この画素位置および上記基準
位置に基づいて上記対象画像データの位置ずれ修正を行
う位置修正手段を備えている。

【００１９】被検査対象のモデル画像を表すモデル画像
データと，そのモデル画像の基準位置とがモデル・メモ
リにあらかじめ登録されている。モデル画像はたとえば
被検査対象の特徴的なパターンであり，基準位置はその
パターンが存在する位置である。被検査対象を表す対象
画像データ上の各画素位置においてモデル画像データを
ラスタ走査して一致度が算出される。この一致度が最大
となる画素位置が見付け出される。この最大画素位置お
よびモデル・メモリに記憶された基準位置に基づいて上
記対象画像データの位置ずれ修正が行われる。

【００２０】したがって，被検査対象を表す対象画像デ
ータの位置ずれ修正が行われることにより，あらかじめ
設定された走査線または検査領域において欠陥検査を行
うことができる。

【００２１】この発明の一実施態様においては，上記欠
陥度算出手段は，上記欠陥度の算出に用いる代表画素位
置までの距離を，あらかじめ設定された最大距離の範囲
内で，中心位置から上記走査線または上記検査領域の端
までの距離に応じて決定するものである。

【００２２】この実施態様によると，欠陥度を算出する
距離が，あらかじめ設定された最大距離の範囲内で，上
記走査線または上記検査領域の端に位置する代表画素位
置から中心位置までの距離に応じて決定される。走査線
または検査領域の端から中心位置までの距離が，欠陥度
を算出する距離よりも小さい代表画素位置では，欠陥度
を算出することができないからである。

【００２３】したがって，欠陥度を算出する距離を，中
心位置から走査線または検査領域の端までのよりに応じ
て可変にすることにより，走査線または検査領域の端付
近においても欠陥度を算出することができる。これによ
って，走査線または検査領域の端付近に欠陥があっても
その欠陥を検出することができる。

【００２４】

【実施例の説明】

［第１実施例］

【００２５】図１は第１実施例による欠陥検査装置を含
む欠陥検査システムの全体的構成を示すブロック図であ
る。

【００２６】この欠陥検査システムは被検査対象たとえ
ば製造ラインにおいて製造された被検査対象（７セグメ
ントＬＥＤ）Ｗ1 の欠け，傷等の欠陥を検査するもので
ある。

【００２７】カメラ１は被検査対象Ｗ1 を撮像するもの
であり，撮像により得られたアナログ・ビデオ信号を欠
陥検査装置10に出力する。

【００２８】欠陥検査装置10は，後に詳述するように，
カメラ１から出力される被検査対象Ｗ1 を表すアナログ
・ビデオ信号に処理を施して，被検査対象Ｗ1 の欠陥を
検査するものである。欠陥検査装置10は，プログラムさ
れたコンピュータによって実現され，ハードウェア回路
によって実現することもできる。またその一部をソフト
ウェアにより，その他の一部をハードウェアにより実現
することもできる。

【００２９】キーボード２は，後に説明するように，欠
陥検査装置10に検査領域（走査線），特徴量作成領域，
最大注目点間隔，しきい値等を入力，設定または指定す
るものである。このキーボードに加えてマウス等のポイ
ンティング・デバイスを含めてもよい。

【００３０】ＣＲＴディスプレイ装置３は被検査対象を
表す対象画像，欠陥検査装置10による検査検査結果等を
表示するものである。ＣＲＴディスプレイ装置に代え
て，液晶ディスプレイ装置等のディスプレイ装置を用い
てもよい。

【００３１】図２は欠陥検査装置10の詳細な構成を示す
機能ブロック図である。各処理はプログラム・ルーチン
により実現され，各メモリはＲＡＭ等の記憶素子，ハー
ドディスク等のディスク・メモリ等により実現される。
各処理はハードウェア回路により実現することもでき
る。

【００３２】被検査対象の欠陥検査を行う前に，検査の
基準となる被検査対象を表す画像について，欠陥検査に
用いられるパラメータがオペレータによってキーボード
２から入力，設定または指定される。

【００３３】図３はパラメータの設定手順を示してい
る。

【００３４】欠陥検査の基準となる被検査対象がカメラ
１により撮像され，撮像により得られたアナログ・ビデ
オ信号がＡ／Ｄコンバータ11に与えられる。Ａ／Ｄコン
バータ11によりアナログ・ビデオ信号がグレイ・レベル
画像データに変換され，このグレイ・レベル画像データ
が画像メモリ12に記憶される（図３；ステップ31）。グ
レイ・レベル画像データはたとえば 256階調（８ビット
／画素；０〜 255）で表され，横方向（Ｘ方向）に 512
画素であり，縦方向（Ｙ方向）に 484画素である。

【００３５】画像メモリ12に記憶された基準画像データ
がＤ／Ａコンバータ13によりアナログ・ビデオ信号に変
換され，アナログ・ビデオ信号により表される基準画像
がＣＲＴディスプレイ装置３に表示される。基準となる
被検査対象を表すグレイ・レベル画像データを基準画像
データといい，この基準画像データにより表される画像
を基準画像という。

【００３６】図４は７セグメントＬＥＤをカメラ１で撮
像して，ＣＲＴディスプレイ装置３に表示された基準画
像の一例を示す。図４でハッチングで示す領域は背景
（黒色）である。

【００３７】後述する位置ずれ修正に用いられるモデル
画像データとその基準位置（ｘs ，ｙs ）がモデル・メ
モリ14に登録される（図３；ステップ32）。モデル画像
データおよびその基準位置（ｘs ，ｙs ）は次のように
して行われる。

【００３８】図４に示す基準画像について，被検査対象
（７セグメントＬＥＤ）の最も特徴的なパターンをモデ
ル画像として登録する。モデル画像は一定の大きさの矩
形（正方形）の範囲内の画像である。オペレータがモデ
ル画像として登録する領域をキーボード２を操作して指
定し，その領域内のグレイ・レベル画像データがモデル
画像データとしてモデル・メモリ14に登録される。この
モデル画像はたとえば横方向（Ｘ方向）に64画素，縦方
向（Ｙ方向）に64画素である。モデル画像は，７セクグ
メントＬＥＤの全体であってもよい。

【００３９】図５は，図４に示す基準画像について，モ
デル・メモリ14に登録されたモデル画像データによって
表されるモデル画像を示す。

【００４０】基準位置（ｘs ，ｙs ）はモデル・メモリ
14に登録されたモデル画像の左上隅にあるモデル画像デ
ータの画素位置である。基準位置（ｘs ，ｙs ）はモデ
ル画像データとともにモデル・メモリ14に登録される。

【００４１】オペレータは，ＣＲＴディスプレイ装置３
に表示された基準画像を見ながらキーボード２を操作し
て欠陥を検査する走査線（検査領域）の始点（ｘ1 ，ｙ
1 ）と終点（ｘ2 ，ｙ2 ）を設定する（図３；ステップ
33）。この走査線（検査領域）の始点（ｘ1 ，ｙ1 ），
終点（ｘ2 ，ｙ2 ）は検査領域メモリ23に記憶される。

【００４２】たとえば，７セグメントＬＥＤＷ1 の上部
に欠け，傷等の欠陥を検査する場合には，図４に示すよ
うに，７セグメントＬＥＤＷ1 の上部の境界に走査線が
設定される。走査線は，検査する箇所に応じて，適所に
設定される。

【００４３】後述する特徴量（代表値）を作成する注目
点（代表画素位置）の注目点間隔ｄｔが入力され，検査
領域メモリ23に記憶される（図３；ステップ34）。この
注目点間隔ｄｔは次に説明する特徴量作成領域の水平方
向の大きさ（幅wid ）に等しい。たとえば注目点間隔ｄ
ｔ＝10画素である。注目点間隔ｄｔは幅wid より大きく
してもよいし，小さくしてもよい。

【００４４】図６(A) は走査線の始点（ｘ1 ，ｙ1 ）と
終点（ｘ2 ，ｙ2 ）の間を注目点間隔ｄｔで分割したも
のを示す。始点（ｘ1 ，ｙ1 ）から順に，注目点間隔ｄ
ｔ毎に注目点ｉの位置（ｘ（ｉ），ｙ（ｉ））（０≦ｉ
≦ｎ−１）を決定する。

【００４５】特徴量を作成する特徴量作成領域に関する
データが入力され，特徴量作成領域メモリ24に記憶され
る（図３；ステップ35）。図６(B) に示すように，特徴
量作成領域は注目点を中心とする矩形であり，この矩形
は走査線に平行な方向に幅wid と，これに垂直な方向に
高さhei で規定される。

【００４６】特徴量作成領域は検査する欠陥の大きさに
応じて決まり，検出可能な欠陥の大きさ（最小値）はこ
の特徴量作成領域の大きさ（面積）にほぼ等しい。特徴
量作成領域は矩形に限らず，円形，その他の形状であっ
てもよい。たとえば特徴量作成領域は幅wid ＝10画素で
あり，高さhei ＝10画素である。

【００４７】後述する白欠陥度または黒欠陥度のどちら
を欠陥度とするのかが欠陥度算出処理19に指定される
（図３；ステップ36）。たとえば，図４に示す７セグメ
ントＬＥＤについて欠陥検査を行う場合，欠陥度は黒欠
陥度に指定される。

【００４８】白欠陥度または黒欠陥度の算出に用いられ
る最大間隔αm が入力され，最大間隔メモリ25に記憶さ
れる（図３；ステップ37）。最大間隔αm は検出可能な
欠陥の大きさ（最大値）によって決まる。たとえば最大
間隔αm ＝２である。

【００４９】欠陥度について欠陥であるかどうかを判定
するためのしきい値ＴＨが入力され，しきい値メモリ26
に記憶される（図３；ステップ38）。しきい値ＴＨは検
査する欠陥の種類に応じて決まる。

【００５０】このようにしてパラメータが設定される
と，画像メモリ12に記憶された基準画像データはクリア
される。

【００５１】次に欠陥検査について説明する。図７は欠
陥検査の全体的な手順を示している。

【００５２】検査する被検査対象がカメラ１によって撮
像され，撮像により得られたアナログ・ビデオ信号がＡ
／Ｄコンバータ11に与えられる。Ａ／Ｄコンバータ11に
よりアナログ・ビデオ信号がグレイ・レベル画像データ
に変換され，このグレイ・レベル画像データが画像メモ
リ12に記憶される（図７；ステップ41）。

【００５３】画像メモリ12に記憶された対象画像データ
がＤ／Ａコンバータ13によりアナログ・ビデオ信号に変
換され，アナログ・ビデオ信号により表される対象画像
がＣＲＴディスプレイ装置３に表示される。被検査対象
を表すグレイ・レベル画像データを対象画像データとい
い，この対象画像データによって表される画像を対象画
像という。

【００５４】図８はＣＲＴディスプレイ装置３に表示さ
れた対象画像データにより表される対象画像の一例を示
す。この対象画像の被検査対象には上部に欠けがあり，
この欠けが黒くなっている。

【００５５】被検査対象について欠陥検査を行うとき，
基準画像（図４）の被検査対象の位置がずれることあ
る。欠陥検査を行う走査線は上述のようにして設定され
た位置で固定されるため，対象画像の被検査対象が基準
画像と同じ位置になるように，対象画像の位置ずれ修正
を行う。

【００５６】位置修正処理15は画像メモリ12に登録され
た対象画像データの位置ずれ修正を行う（図７；ステッ
プ42）。位置ずれ修正は次のようにして行われる。

【００５７】モデル・メモリ14に登録されたモデル画像
データが，画像メモ12に記憶された対象画像データ上に
おいてラスタ走査され，一致度が位置修正処理15により
算出される。

【００５８】一致度は次式に示す相関値ＲM(x,y)であ
る。ただし，Ｉ1(x,y)（０≦ｘ≦511，０≦ｙ≦483 ）
は対象画像データを表し，Ｍ（ｘ，ｙ）（０≦ｘ≦63，
０≦ｙ≦63）はモデル画像データを表す。

【００５９】

【数１】

【数２】

【数３】

【００６０】一致度ＲM(x,y)が最大となる位置がサーチ
位置（ｘm ，ｙm ）として見付け出される。

【００６１】この対象画像のサーチ位置（ｘm ，ｙm ）
がモデル・メモリ14に記憶されたモデル画像の基準位置
（ｘs ，ｙs ）に一致するように，対象画像データを平
行移動することにより，位置ずれ修正が位置修正処理15
により行われる。

【００６２】位置ずれ修正された対象画像データＩ2(x,
y)は，位置ずれ修正前の対象画像データＩ1(x,y)（０≦
ｘ≦511 ，０≦ｙ≦483 ）によって表すと，次式で表さ
れる。

【００６３】

【数４】

【００６４】式(4) から分かるように，修正前の対象画
像データがない画素位置（ｘ，ｙ）には画像データ
「０」が設定される。

【００６５】図９は図８に示す対象画像を位置ずれ修正
した対象画像データによって表される位置修正画像を示
す。

【００６６】図10は，図９に示す位置修正画像の走査線
上のグレイ・レベルを示すグラフである。このグラフで
は画像ノイズ（インパルス・ノイズ）と欠陥（陥没）が
含まれている。

【００６７】この位置ずれ修正された対象画像データＩ
2(x,y)（０≦ｘ≦511 ，０≦ｙ≦483 ）について，位置
算出処理16および特徴量作成処理17によって特徴量が作
成され，特徴量メモリ18に記憶される（図７；ステップ
43）。

【００６８】図11は位置算出処理16および特徴量作成処
理17における処理手順を示している。

【００６９】位置算出処理16は注目点を識別する識別番
号ｉを０に設定する（図11；ステップ51）。

【００７０】位置算出処理16は，検査領域メモリ23に記
憶された走査線を規定する始点（ｘ1 ，ｙ1 ）と終点
（ｘ2 ，ｙ2 ）および注目点間隔ｄｔを読出し，これら
のデータに基づいて走査線上の注目点数ｎを，次式にし
たがって算出する（図11；ステップ52）。

【００７１】

【数５】

【００７２】位置算出処理16によって算出された注目点
数ｎは欠陥度算出処理19に与えられる。

【００７３】注目点数ｎが算出されると，各注目点ｉの
画素位置（ｘ（ｉ），ｙ（ｉ））が次式にしたがって位
置算出処理16によって算出される（図11；ステップ5
4）。

【００７４】

【数６】

【数７】

【００７５】画素の座標は整数で表されるので，式(6),
(7) では各座標が整数になるように，関数raise() が用
いられている。

【００７６】位置算出処理16によって算出された注目点
ｉの画素位置（ｘ（ｉ），ｙ（ｉ））は特徴量作成処理
17に与えらる。

【００７７】特徴量作成処理22は，位置算出処理29によ
って算出された注目点ｉの画素位置（ｘ（ｉ），ｙ
（ｉ））を中心として，特徴量作成領域メモリ17に記憶
された幅wid および高さhei によって規定される特徴量
作成領域内に含まれる，位置ずれ修正された対象画像デ
ータＩ2(x,y)に基づいて，特徴量Ａ（ｉ）を作成する
（図11；ステップ55）。特徴量Ａ（ｉ）は，図12に示す
ように，注目点を識別する識別番号ｉと対応させて，特
徴量メモリ18に記憶される。

【００７８】また特徴量メモリ18には特徴量Ａ（ｉ）と
ともにその位置（ｘ（ｉ），ｙ（ｉ））を記憶してもよ
い。

【００７９】特徴量Ａ（ｉ）はたとえば特徴量領域内の
対象画像データの平均値である。特徴量には平均値の代
わりに，重付き平均値，分散値，最頻値，中央値等を用
いることができる。また特徴量は，特徴量作成領域の大
きさが一定の場合には，平均値の代わりに合計値を用い
てもよい。

【００８０】位置算出処理16は識別番号ｉをインクリメ
ントし（図11；ステップ56），識別番号ｉが注目点数ｎ
になるまで，ステップ54〜56の処理を繰返し行う（図1
1；ステップ53）。

【００８１】図13は特徴量作成処理17によって作成され
た走査線上の特徴量Ａ（ｉ）のグラフを示す。

【００８２】図13，図10を比較すると分かるように，走
査線上の注目点ｉにおいて特徴量Ａ（ｉ）を作成するこ
とによって画像ノイズがそのその周りに吸収され，欠陥
はそのまま残る。したがって，画像ノイズを欠陥と誤認
識することが無くなる。

【００８３】特徴量が作成されると，欠陥度算出処理19
および最大欠陥度抽出処理20によって最大欠陥度および
その欠陥位置が算出される（図７；ステップ44）。

【００８４】図14は，欠陥度算出処理19および最大欠陥
度抽出処理20における最大欠陥度ＭＢとその欠陥位置
（Ｍx ，Ｍy ）を算出する手順を示している。

【００８５】欠陥度算出処理19は注目点の識別番号ｉを
０に設定し（図14；ステップ61），最大欠陥度抽出処理
20は最大欠陥度ＭＢを-256に設定する（図14；ステップ
62）。最大欠陥度ＭＢは最大欠陥度メモリ21に記憶され
る。

【００８６】最大間隔メモリ25に記憶された最大間隔α
m に基づいて，次に説明する欠陥度算出に用いられる特
徴量作成領域間隔αが，次式により欠陥度算出処理19に
より算出される（図14；ステップ64）。

【００８７】 α＝ｍｉｎ（αm ，ｉ，ｎ−１−ｉ） …(8)

【００８８】間隔αが最大間隔αm で一定の場合には，
走査線の端点付近で，後述する欠陥度が算出できなくな
る。このため，走査線の端点（始点（ｘ1 ，ｙ1 ），終
点（ｘ2 ，ｙ2 ））付近では端点からの距離（ｉ）に応
じてその値を小さくしている。これ以外では間隔αは最
大間隔αm とになる。

【００８９】欠陥度算出処理19は，特徴量メモリ21に記
憶された特徴量Ａ（ｉ）と特徴量作成領域間隔αとに基
づいて欠陥度を算出する（図14；ステップ65）。欠陥度
には黒欠陥度と白欠陥度があり，オペレータによってあ
らかじめ選択されたいずれか一方が算出される（図３の
ステップ36参照）。

【００９０】たとえば，被検査対象が７セグメントＬＥ
Ｄの場合には黒欠陥度が算出されることになる。

【００９１】欠陥度は，図６(A) に示すように，一の注
目点を中心点として，中心点（ｘ（ｉ），ｙ（ｉ））に
おける特徴量Ａ（ｉ）と，この中心点（ｘ（ｉ），ｙ
（ｉ））から前方および後方にそれぞれα（α×dt画
素）分だけ移動した前方点（ｘ（ｉ＋α），ｙ（ｉ＋
α））における特徴量Ａ（ｉ＋α）および後方点（ｘ
（ｉ−α），ｙ（ｉ−α））における特徴量Ａ（ｉ−
α）とに基づいて算出する。

【００９２】黒欠陥度Ｂ（ｉ）および白欠陥度Ｗ（ｉ）
はそれぞれ，次式によって表される。

【００９３】 Ｂ（ｉ）＝ｍｉｎ｛Ａ（ｉ−α）−Ａ（ｉ），Ａ（ｉ＋α）−Ａ（ｉ）｝ …(9) Ｗ（ｉ）＝ｍｉｎ｛Ａ（ｉ）−Ａ（ｉ−α），Ａ（ｉ）−Ａ（ｉ＋α）｝ …(10)

【００９４】黒欠陥度Ｂ（ｉ）は後方点と中心点におけ
る特徴量の差または前方点と中心点における特徴量の差
のうち，いずれか一方の小さい値を取る。すなわち，後
方点と前方点における特徴量よりも，中心点における特
徴量が小さいときに，黒欠陥度Ｂ（ｉ）は大きい値にな
る。白欠陥度Ｗ（ｉ）は，黒欠陥度Ｂ（ｉ）と逆にな
る。

【００９５】式(8),(9) を演算量が少なくなるように，
次のように変形する。

【００９６】 Ｂ（ｉ）＝ｍｉｎ｛Ａ（ｉ−α），Ａ（ｉ＋α）｝−Ａ（ｉ） …(11) Ｗ（ｉ）＝Ａ（ｉ）−ｍａｘ｛Ａ（ｉ−α），Ａ（ｉ＋α）｝ …(12)

【００９７】式(9),(11)を比較すると，式(9) では引算
が２回行われた後， min演算が１回行われ，式(10)では
min演算が１回行われた後，引算が１回行われる。これ
により，式(11)で演算を行うと，式(9) に比して引算の
１回分の演算が減ることになる。式(12)についても同様
である。

【００９８】最大欠陥度抽出処理20は，欠陥度算出処理
19によって算出された欠陥度と最大欠陥度と比較し（図
14；ステップ66），最大欠陥度が欠陥度より大きい場合
には（ステップ66），最大欠陥度を与える注目点（中心
点）の位置（ｘ（ｉ），ｙ（ｉ））が上述の式(6),(7)
にしたがって算出される（図14；ステップ67）。

【００９９】欠陥位置が算出されると，最大欠陥度ＭＢ
が算出された欠陥度に更新され，かつ，その欠陥度を与
える中心点（ｘ（ｉ），ｙ（ｉ））が欠陥位置（Ｍx ，
Ｍy）に設定される（図14；ステップ68）。欠陥位置
（Ｍx ，Ｍy ）は最大欠陥度メモリ21に記憶される。す
なわち，最大欠陥度メモリ21には最大欠陥度ＭＢとその
欠陥位置（Ｍx ，Ｍy ）とが記憶されることなる。

【０１００】最大欠陥度とその欠陥位置を算出すると，
またはステップ66において欠陥度が最大欠陥度ＭＢより
小さいと判定される（ステップ66でNO）と，欠陥度算出
処理19は識別番号ｉをインクリメントし（図14；ステッ
プ69），識別番号ｉと，位置算出処理16によって算出さ
れた注目点数ｎとを比較し，ｉ＝０〜ｎ−１について処
理を行う（図14；ステップ63）。

【０１０１】図15は，図13に示す特徴量Ａ（ｉ）につい
て欠陥度（黒欠陥度Ｂ（ｉ））を示す。

【０１０２】最大欠陥度ＭＢとその欠陥位置（Ｍx ，Ｍ
y ）が得られると，比較判定処理26は，最大欠陥度メモ
リ21に記憶された最大欠陥度ＭＢと，しきい値メモリ19
に記憶されたしきい値ＴＨを比較する（図７；ステップ
45）。最大欠陥度ＭＢがしきい値ＴＨよりも大きい場合
には（ステップ45でYES ），被検査対象に欠陥があると
判定され，最大欠陥度ＭＢとその欠陥位置（Ｍx ，Ｍy
）が比較判定処理22から出力される。

【０１０３】最大欠陥度ＭＢおよび欠陥位置（Ｍx ，Ｍ
y ）はＤ／Ａコンバータ13に与えられ，それらがＤ／Ａ
コンバータ13によりアナログ・ビデオ信号に変換され
る。検査結果を表すアナログ・ビデオ信号はＣＲＴディ
スプレイ装置３に与えられ，アナログ・ビデオ信号によ
って表される検査結果がＣＲＴディスプレ装置３に表示
される。

【０１０４】［第２実施例］

【０１０５】図16は第２実施例における欠陥検査システ
ムを示している。

【０１０６】第１実施例においては２点によって規定さ
れる直線（走査線）上で欠陥検査が行われた。第２実施
例においては円弧の走査線について欠陥検査を行うもの
である。第２実施例では，被検査対象が円形の場合に有
効である。たとえば図16に示すように，ボトルのキャッ
プについてその内側に設けられるパッキンに欠け，傷等
の欠陥があるかどうかが検査される。

【０１０７】第１実施例における図２に示す機能ブロッ
ク図，ならびに図３，７，11および14に示すフロー・チ
ャートは，第２実施例で共通に用いられる。

【０１０８】まず，第２実施例における欠陥検査に用い
られるパラメータの入力，設定または指定について説明
する。

【０１０９】欠陥検査の基準となる被検査対象（キャッ
プの内側）がカメラ１により撮像され，撮像により得ら
れたアナログ・ビデオ信号がグレイ・レベル画像データ
に変換され，このグレイ・レベル画像データが画像メモ
リ12に記憶される（ステップ31）。

【０１１０】図17はキャップの内側についてＣＲＴディ
スプレイ装置３に表示された基準画像を示す。図17でハ
ッチングで示す領域は背景（黒色）であり，黒色の円形
のものがパッキンである。

【０１１１】位置ずれ修正のためのモデル画像とその基
準位置（ｘs ，ｙs ）が設定され，モデル・メモリ14に
登録される（ステップ32）。モデル画像とその基準位置
は第１実施例と同様にして設定される。

【０１１２】図18はモデル・メモリ15に登録されたモデ
ル画像を示す。

【０１１３】円弧の走査線（検査領域）を規定するデー
タが設定され，検査領域メモリ23に記憶される（ステッ
プ33）。走査線（円弧）は，図19(A) に示すように，中
心（ｘc ，ｙc ），半径ｒ，開始角度ｔs および終了角
度ｔe で規定される。

【０１１４】たとえば，図17に示す基準画像では，円形
のキャップの中心に走査線の中心（ｘc ，ｙc ）が設定
され，パッキンの上（黒色の円形）に走査線が載るよう
に，走査線の半径ｒが設定される。パッキンの全部を検
査するときは，走査線の開始角度ｔs および終了角度ｔ
e がそれぞれ，ｔs ＝０度およびｔe ＝ 360度に設定さ
れる。

【０１１５】注目点間隔ｄｔ（角度で表される）が入力
され，検査領域メモリ23に記憶される（ステップ34）。
この注目点間隔ｄｔは次に説明する特徴量作成領域の円
弧方向の大きさ（幅wid （画素数で表される））に相当
する角度に等しい。注目点間隔ｄｔは幅wid より大きく
してもよいし，小さくしてもよい。

【０１１６】図19(A) を参照して，走査線の開始角度ｔ
s から終了角度ｔe までの間を注目点間隔ｄｔで分割
し，開始角度ｔs から順に，注目点ｉの位置（ｘ
（ｉ），ｙ（ｉ））（０≦ｉ≦ｎ−１）を決定する。

【０１１７】特徴量を作成する特徴量作成領域に関する
データが入力され，特徴量作成領域メモリ24に記憶され
る（ステップ35）。特徴量作成領域は，図19(B) に示す
ように，特徴量作成領域は注目点を中心とする扇形であ
り，この扇形は走査線上の円弧方向の幅wid と，走査線
の半径方向の高さhei で規定される。

【０１１８】特徴量作成領域は検査する欠陥の大きさに
応じて決まり，検出可能な欠陥の大きさ（最小値）はこ
の特徴量作成領域の大きさ（面積）にほぼ等しい。特徴
量作成領域は扇形に限らず，矩形，円形，その他の形状
であってもよい。たとえば特徴量作成領域は幅wid ＝10
画素であり，高さhei ＝10画素である。

【０１１９】後述する白欠陥度または黒欠陥度のどちら
を欠陥度とするのかが欠陥度算出処理19に指定される
（ステップ36）。たとえば，図17に示すキャップのパッ
キンについて欠陥検査を行う場合，欠陥度は黒欠陥度に
指定される。

【０１２０】白欠陥度または黒欠陥度の算出に用いられ
る最大間隔αm が入力され，最大間隔メモリ25に記憶さ
れる（ステップ37）。最大間隔αm は検出可能な欠陥の
大きさ（最大値）によって決まる。たとえば最大間隔α
m ＝３である。

【０１２１】欠陥度について欠陥であるかどうかを判定
するためのしきい値ＴＨが入力され，しきい値メモリ26
に記憶される（ステップ38）。しきい値ＴＨは検査する
欠陥の種類に応じて決まる。

【０１２２】このようにしてパラメータが設定される
と，画像メモリ12に記憶された基準画像データはクリア
される。

【０１２３】次に，欠陥検査について，図７に示すフロ
ー・チャートを参照して説明する。

【０１２４】検査する被検査対象がカメラ１によって撮
像され，撮像により得られたアナログ・ビデオ信号がＡ
／Ｄコンバータ11によりグレイ・レベル画像データに変
換され，このグレイ・レベル画像データが画像メモリ12
に記憶される（図７；ステップ41）。

【０１２５】画像メモリ12に記憶された対象画像データ
がＤ／Ａコンバータ13によりアナログ・ビデオ信号に変
換され，アナログ・ビデオ信号により表される対象画像
がＣＲＴディスプレイ装置３に表示される。被検査対象
を表すグレイ・レベル画像データを対象画像データとい
い，この対象画像データによって表される画像を対象画
像という。

【０１２６】図20はＣＲＴディスプレイ装置３に表示さ
れた対象画像データにより表される対象画像の一例を示
す。この対象画像のキャップのパッキンには上部に欠け
があり，この欠けが白くなっている。

【０１２７】画像メモリ12に登録された対象画像データ
について，モデル・メモリ14に記憶されたモデル画像デ
ータとその基準位置（ｘs ，ｙs ）を用いて位置ずれ修
正が位置修正処理15により行われる（図７；ステップ4
2）。位置ずれ修正は第１実施例と同様にして行われ
る。

【０１２８】図21は図20に示す対象画像を位置ずれ修正
した対象画像データによって表される位置修正画像を示
す。

【０１２９】この位置ずれ修正された対象画像データに
ついて，位置算出処理16および特徴量作成処理17によっ
て特徴量が作成され，特徴量メモリ18に記憶される（図
７；ステップ43）。

【０１３０】図11を参照して，位置算出処理16および特
徴量作成処理17における処理を説明する。

【０１３１】注目点を識別する識別番号ｉが０に設定さ
れる（図11；ステップ51）。

【０１３２】検査領域メモリ23に記憶された走査線を規
定する中心（ｘc ，ｙc ），半径ｒ，開始角度ｔs およ
び終了角度ｔe を読出し，これらのデータに基づいて次
式にしたがって注目点数ｎが位置算出処理16により算出
される（図11；ステップ51）。

【０１３３】

【数８】

【０１３４】位置算出処理16によって算出された注目点
数ｎは欠陥度算出処理19に与えられる。

【０１３５】注目点数ｎが算出されると，各注目点ｉの
画素位置（ｘ（ｉ），ｙ（ｉ））が次式にしたがって位
置算出処理16によって算出される（図11；ステップ5
4）。

【０１３６】 ｘ（ｉ）＝raise （ｘc ＋ｒ×cos （ｔs ＋ｉ×ｄｔ）） …(14) ｙ（ｉ）＝raise （ｙc ＋ｒ×sin （ｔs ＋ｉ×ｄｔ）） …(15)

【０１３７】位置算出処理16によって算出された注目点
ｉの画素位置（ｘ（ｉ），ｙ（ｉ））は特徴量作成処理
17に与えらる。

【０１３８】位置算出処理16によって算出された注目点
ｉの画素位置（ｘ（ｉ），ｙ（ｉ））を中心として，特
徴量作成領域メモリ17に記憶された幅wid および高さhe
i によって規定される特徴量作成領域内に含まれる，位
置ずれ修正された対象画像データＩ2(x,y)に基づいて特
徴量Ａ（ｉ）が，特徴量作成処理17により作成される
（図11；ステップ55）。

【０１３９】特徴量作成領域（扇型）は次のようにして
設定される。

【０１４０】まず図19(B) に示す扇型の内側の円弧Ｐil
Ｐirと外側の円弧ＰolＰorを求める。注目点は半径ｒの
円弧（走査線）上にあり，扇型の径方向の高さがhei で
あることから，内側の円弧の半径ｒi はｒi ＝ｒ− hei
／２で表され，外側の円弧の半径ｒo はｒo ＝ｒ＋ hei
／２で表される。これらの円弧の中心は走査線と同じ中
心（ｘc ，ｙc ）にあるから，この中心（ｘc ，ｙc ）
と半径ｒi ，ｒo とによって，それぞれの円弧が求めら
れる。

【０１４１】次に扇型のサイド（図19(B) に示す線分Ｐ
ilＰol，線分ＰirＰor）を表す直線（半径）を求める。
扇型の円弧方向の幅がwid であり，この幅wid （画素
数）に相当する角度をθとする。また走査線の基準角度
に対する注目点ｉの角度はdt×ｉである。線分ＰilＰol
の角度は（ｔs ＋dt×ｉ−θ／２）となり，線分ＰirＰ
orの角度は（ｔs ＋dt×ｉ＋θ／２）となる。このと
き，点Ｐilの座標は（ｘc＋ｒi ×cos （ｔs ＋ｉ×ｄ
ｔ−θ／２），ｙc ＋ｒi ×sin （ｔs ＋ｉ×ｄｔθ／
２））となり，点Ｐolの座標は（ｘc ＋ｒo ×cos （ｔ
s ＋ｉ×ｄｔ−θ／２），ｙc ＋ｒo ×sin （ｔs ＋ｉ
×ｄｔθ／２））となる。これらの点の座標から線分Ｐ
ilＰolが求まる。線分ＰirＰorについて同じようにして
求まる。

【０１４２】このようにして求められた２つの円弧と２
つの線分とによって囲まれる，注目点を含む領域が特徴
量作成領域となる。

【０１４３】特徴量Ａ（ｉ）は，図12に示すように，注
目点を識別する識別番号ｉと対応させて，特徴量メモリ
22に記憶される。

【０１４４】また特徴量メモリ18には特徴量Ａ（ｉ）と
ともにその位置（ｘ（ｉ），ｙ（ｉ））を記憶してもよ
い。

【０１４５】特徴量Ａ（ｉ）はたとえば特徴量領域内の
対象画像データの平均値である。特徴量には平均値の代
わりに，重付き平均値，分散値，最頻値，中央値等を用
いることができる。また特徴量は，特徴量作成領域の大
きさが一定の場合には，平均値の代わりに合計値を用い
てもよい。

【０１４６】識別番号ｉがインクリメントされ（図11；
ステップ56），識別番号ｉが注目点数ｎになるまで，ス
テップ54〜56の処理が繰返し行われる（図11；ステップ
53）。

【０１４７】図22は特徴量作成処理17によって作成され
た走査線上の特徴量Ａ（ｉ）のグラフを示す。

【０１４８】特徴量が作成されると，欠陥度算出処理19
および最大欠陥度抽出処理20によって最大欠陥度および
その欠陥位置が算出される（図７；ステップ44）。

【０１４９】図14を参照して，欠陥度算出処理19および
最大欠陥度抽出処理20における処理を説明する。

【０１５０】欠陥度算出処理19は注目点の識別番号ｉを
０に設定し（図14；ステップ61），最大欠陥度抽出処理
20は最大欠陥度ＭＢを-256に設定する（図14；ステップ
62）。最大欠陥度ＭＢは最大欠陥度メモリ21に記憶され
る。

【０１５１】次に説明する欠陥度算出に用いられる特徴
量作成領域間隔αが，最大間隔メモリ25に記憶された最
大間隔αm に基づいて式(8) にしたがって，欠陥度算出
処理19により算出される（図14；ステップ64）。

【０１５２】特徴量メモリ21に記憶された特徴量Ａ
（ｉ）と特徴量作成領域間隔αとに基づいて，欠陥度が
式(11)または式(12)にしたがって欠陥度算出処理19によ
り算出される（図14；ステップ65）。欠陥度には黒欠陥
度と白欠陥度があり，オペレータによってあらかじめ選
択されたいずれか一方が算出される。キャップのパッキ
ンの欠け検査の場合にはこの欠けが白いので，欠陥度と
して白欠陥度が式(12)にしたがって算出される。

【０１５３】欠陥度算出処理19によって算出された欠陥
度と最大欠陥度とが比較され（図14；ステップ66），最
大欠陥度が欠陥度より大きい場合には（ステップ66），
最大欠陥度を与える注目点位置（ｘ（ｉ），ｙ（ｉ））
が上述の式(6),(7) にしたがって算出される（図14；ス
テップ67）。

【０１５４】欠陥位置が算出されると，最大欠陥度ＭＢ
が算出された欠陥度に更新され，かつ，その欠陥度を与
えれる注目点位置（ｘ（ｉ），ｙ（ｉ））が欠陥位置
（Ｍx，Ｍy ）に設定される（図14；ステップ68）。欠
陥位置（Ｍx ，Ｍy ）は最大欠陥度メモリ21に記憶され
る。

【０１５５】最大欠陥度とその欠陥位置を算出すると，
またはステップ66において欠陥度が最大欠陥度ＭＢより
小さいと判定される（ステップ66でNO）と，欠陥度算出
処理19は識別番号ｉをインクリメントし（図14；ステッ
プ69），識別番号ｉと位置算出処理16によって算出され
た注目点数ｎとが比較され，ｉ＝０〜ｎ−１について処
理が行われる（図14；ステップ63）。

【０１５６】図23は，図22に示す特徴量Ａ（ｉ）につい
て欠陥度（白欠陥度Ｗ（ｉ））を示す。

【０１５７】最大欠陥度ＭＢとその欠陥位置（Ｍx ，Ｍ
y ）が得られると，比較判定処理26は，最大欠陥度メモ
リ21に記憶された最大欠陥度ＭＢと，しきい値メモリ19
に記憶されたしきい値ＴＨを比較する（図７；ステップ
45）。最大欠陥度ＭＢがしきい値ＴＨよりも大きい場合
には（ステップ45でYES ），被検査対象に欠陥があると
判定され，最大欠陥度ＭＢとその欠陥位置（Ｍx ，Ｍy
）が比較判定処理22から出力される。

【０１５８】最大欠陥度ＭＢおよび欠陥位置（Ｍx ，Ｍ
y ）はＤ／Ａコンバータ13に与えられ，それらがＤ／Ａ
コンバータ13によりアナログ・ビデオ信号に変換され
る。検査結果を表すアナログ・ビデオ信号はＣＲＴディ
スプレイ装置３に与えられ，アナログ・ビデオ信号によ
って表される検査結果がＣＲＴディスプレ装置３に表示
される。

【０１５９】以上のようにして欠陥検査が行われる。

【０１６０】［第３実施例］

【０１６１】図24は第３実施例による欠陥検査システム
を示している。

【０１６２】第１実施例においては２点によって規定さ
れる直線（走査線）上で欠陥検査が行われ，第２実施例
においては円弧の走査線について欠陥検査が行われた。
第３実施例においては，平面の検査領域について欠陥検
査を行うものである。第３実施例では，たとえば図24に
示すように，ボトルのキャップの外側について欠け，傷
等の欠陥があるかどうかが検査される。

【０１６３】図25は第３実施例による欠陥検査装置の詳
細な構成を示す機能ブロック図である。各処理はプログ
ラム・ルーチンにより実現され，各メモリはＲＡＭ等の
記憶素子，ハードディスク等のディスク・メモリ等によ
り実現される。各処理はハードウェア回路により実現す
ることもできる。

【０１６４】まず，第３実施例における欠陥検査に用い
られるパラメータの入力，設定または指定）について説
明する。

【０１６５】図26はパラメータの設定手順を示してい
る。図26において，図３に示す処理と同一処理には同一
符号を付す。

【０１６６】欠陥検査の基準となる被検査対象（キャッ
プの外側）がカメラ１により撮像され，撮像により得ら
れたアナログ・ビデオ信号がグレイ・レベル画像データ
に変換され，このグレイ・レベル画像データが画像メモ
リ12に記憶される（図26；ステップ31）。

【０１６７】図27はキャップの外側についてＣＲＴディ
スプレイ装置３に表示された基準画像を示す。図27でハ
ッチングで示す領域は背景（黒色）であり，黒色の円形
のものがパッキンである。

【０１６８】位置ずれ修正のためのモデル画像とその基
準位置（ｘs ，ｙs ）が設定され，モデル・メモリ14に
登録される（図26；ステップ32）。モデル画像とその基
準位置は第１実施例と同様にして設定される。

【０１６９】図28はモデル・メモリ15に登録されたモデ
ル画像を示す。

【０１７０】オペレータがキーボード２を操作して検査
領域を設定し，この走査領域を表すデータが検査領域メ
モリ23に記憶される（図26；ステップ33Ａ）。検査領域
は基準画像（対象画像）と同じ大きさの画像データであ
り，基準画像と対応する画素位置に「０（被検査）」ま
たは「１（検査）」の画像データが記憶される。

【０１７１】たとえば，検査領域は図27に示す基準画像
では，キャップの境界線の内側（破線）の領域となる。
図29は，図27に示す基準画像について設定された検査領
域を示す。

【０１７２】特徴量を作成する特徴量作成領域に関する
データが入力され，特徴量作成領域メモリ24に記憶され
る（図26；ステップ35）。特徴量作成領域は，図30に示
すように，特徴量作成領域は注目点を中心とする矩形で
あり，このＸ方向の幅wid と，Ｙ方向の高さhei で規定
される。

【０１７３】特徴量作成領域は検査する欠陥の大きさに
応じて決まり，検出可能な欠陥の大きさ（最小値）はこ
の特徴量作成領域の大きさ（面積）にほぼ等しい。特徴
量作成領域は矩形に限らず，円形，その他の形状であっ
てもよい。たとえば特徴量作成領域は幅wid ＝10画素で
あり，高さhei ＝10画素である。

【０１７４】後述する白欠陥度または黒欠陥度のどちら
を欠陥度とするのかが欠陥度算出処理19に指定される
（図26；ステップ36）。たとえば，図27に示すキャップ
の外側について欠陥検査を行う場合，欠陥度は黒欠陥度
に指定される。

【０１７５】白欠陥度または黒欠陥度の算出に用いられ
る特徴量作成領域間隔のＸ方向，Ｙ方向の各最大間隔α
m ，βm が入力され，最大間隔メモリ25に記憶される
（ステップ37Ａ）。最大間隔αm ，βm は検出可能な欠
陥の大きさ（最大値）によって決まる。たとえば最大間
隔αm ＝２であり，βm ＝１である。

【０１７６】第１実施例および第２実施例では検査領域
（走査線）が一次元であるから一方向の最大間隔αm の
みが設定された。第３実施例では検査領域が平面（２次
元）であるから，欠陥度が，図31に示すように，２次元
の９点の位置における特徴量に基づいて算出される。

【０１７７】欠陥度について欠陥であるかどうかを判定
するためのしきい値ＴＨが入力され，しきい値メモリ26
に記憶される（図26；ステップ38）。しきい値ＴＨは検
査する欠陥の種類に応じて決まる。

【０１７８】このようにしてパラメータが設定される
と，画像メモリ12に記憶された基準画像データはクリア
される。

【０１７９】次に欠陥検査について説明する。図32は欠
陥検査の全体的な手順を示している。図32において，図
７に示す処理と同一処理には同一符号を付す。

【０１８０】検査する被検査対象がカメラ１によって撮
像され，撮像により得られたアナログ・ビデオ信号がＡ
／Ｄコンバータ11によりグレイ・レベル画像データに変
換され，このグレイ・レベル画像データが画像メモリ12
に記憶される（図32；ステップ41）。

【０１８１】画像メモリ12に記憶された対象画像データ
がＤ／Ａコンバータ13によりアナログ・ビデオ信号に変
換され，アナログ・ビデオ信号により表される対象画像
がＣＲＴディスプレイ装置３に表示される。被検査対象
を表すグレイ・レベル画像データを対象画像データとい
い，この対象画像データによって表される画像を対象画
像という。

【０１８２】図33はＣＲＴディスプレイ装置３に表示さ
れた対象画像データにより表される対象画像の一例を示
す。この対象画像のキャップの中央部分に欠けがあり，
この欠けが黒くなっている。

【０１８３】画像メモリ12に登録された対象画像データ
について，モデル・メモリ14に記憶されたモデル画像デ
ータとその基準位置（ｘs ，ｙs ）を用いて位置ずれ修
正が位置修正処理15により行われる（図32；ステップ4
2）。位置ずれ修正は第１実施例と同様にして行われ
る。

【０１８４】図34は図33に示す対象画像を位置ずれ修正
した対象画像データによって表される位置修正画像を示
す。

【０１８５】この位置ずれ修正された対象画像データに
ついて，位置算出処理16Ａが注目点の位置が算出され，
その注目点において特徴量作成処理17Ａによって特徴量
が作成され，それらの注目点の位置と特徴量が特徴量メ
モリ18Ａに記憶される（図32；ステップ43Ａ）。

【０１８６】図35は，位置算出処理16Ａおよび特徴量作
成処理17Ａにおける処理手順を示している。

【０１８７】注目点を識別する識別番号ｉが０に設定さ
れる（図35；ステップ71）。

【０１８８】検査領域メモリ23に記憶された検査領域に
ついて，その検査領域を囲む外接矩形が，位置算出処理
16により設定される（図35；ステップ72）。検査領域の
画素の中で，Ｘ座標の最小値をＸmin ，最大値をＸmax
とし，Ｙ座標の最小値をＹmin ，最大値をＹmax とする
と，外接矩形は，Ｒmin （Ｘmin ，Ｙmin ），Ｒmax
（Ｘmax ，Ｙmax ）によって規定される矩形となる。

【０１８９】たとえば図29に示す検査領域について外接
矩形は図36に示すようになる。

【０１９０】この外接矩形内において，点Ｒmin を開始
点としてラスタ走査するように，図37に示すように，特
徴量作成領域が設定される（図35；ステップ73）。

【０１９１】設定された特徴量作成領域のすべてが検査
領域内にあるかどうか判断される（図35；ステップ7
5）。特徴量作成領域内に含まれる，検査領域メモリ23
Ａに記憶された検査領域を表す画素がすべて「１（検査
領域）」の場合には，特徴量作成領域が検査領域内にあ
ると判定される。

【０１９２】特徴量作成領域が検査領域内に含まれると
判定されると（ステップ75でYES ），特徴量作成領域の
中心点を注目点ｉとして，その画素位置（ｘ（ｉ），ｙ
（ｉ））が算出される（図35；ステップ76）。注目点の
画素位置（ｘ（ｉ），ｙ（ｉ））は，位置算出処理16Ａ
から特徴量作成処理17Ａに与えられる。

【０１９３】位置算出処理16Ａによって算出された注目
点ｉの画素位置（ｘ（ｉ），ｙ（ｉ））を中心として，
特徴量作成領域メモリ17に記憶された幅wid および高さ
heiによって規定される特徴量作成領域内に含まれる，
位置ずれ修正された対象画像データＩ2(x,y)に基づいて
特徴量Ａ（ｉ）が，特徴量作成処理17Ａにより作成され
る（図35；ステップ77）。特徴量Ａ（ｉ）は，図38に示
すように，注目点を識別する識別番号ｉと対応させて，
その画素位置（ｘ（ｉ），ｙ（ｉ））とともに特徴量メ
モリ18Ａに記憶される。

【０１９４】特徴量Ａ（ｉ）はたとえば特徴量領域内の
対象画像データの平均値である。特徴量には平均値の代
わりに，重付き平均値，分散値，最頻値，中央値等を用
いることができる。また特徴量は，特徴量作成領域の大
きさが一定の場合には，平均値の代わりに合計値を用い
てもよい。

【０１９５】識別番号ｉがインクリメントされ（図35；
ステップ78），ステップ73の処理に戻る。ステップ75に
おいて，特徴量作成領域が検査領域内に含まれないとき
も（ステップ75でNO），ステップ73の処理に戻ることに
なる。

【０１９６】ステップ74で設定された特徴量作成領域が
外接矩形内の全領域について設定されたかどうかが判断
される（図35；ステップ74）。外接矩形内の全領域につ
いて特徴量作成領域が設定されると（ステップ74でN
O），そのときの注目点の識別番号ｉが注目点数ｎに設
定される（図35；ステップ78）。注目点数ｎは位置算出
処理16Ａから欠陥度算出処理19Ａに与えられる。

【０１９７】図39は特徴量作成処理17によって作成され
た走査線上の特徴量Ａ（ｉ）のグラフを示す。

【０１９８】特徴量が作成されると，欠陥度算出処理19
Ａおよび最大欠陥度抽出処理20Ａによって最大欠陥度お
よびその欠陥位置が算出される（図32；ステップ44
Ａ）。

【０１９９】図40は，欠陥度算出処理19Ａおよび最大欠
陥度抽出処理20Ａにおける最大欠陥度ＭＢとその欠陥位
置（Ｍx ，Ｍy ）を算出する手順を示している。図40に
おいて，図14に示す処理と同一処理には同一符号を付
す。

【０２００】注目点の識別番号ｉが０に設定され（図4
0；ステップ61），最大欠陥度ＭＢが-256に設定される
（図40；ステップ62）。最大欠陥度ＭＢは最大欠陥度メ
モリ21に記憶される。

【０２０１】次に説明する欠陥度算出に用いられる，特
徴量作成領域間隔のＸ方向とＹ方向の各方向についての
αとβが，最大間隔メモリ25Ａに記憶された最大間隔α
m とβm に基づいて，式(8) と次式にしたがって欠陥度
算出処理19Ａにより算出される（図40；ステップ64
Ａ）。

【０２０２】 β＝ｍｉｎ（βm ，ｉ，ｎ−１−ｉ） …(16)

【０２０３】特徴量メモリ21に記憶された特徴量Ａ
（ｉ）と特徴量作成領域間隔α，βとに基づいて欠陥度
が欠陥度算出処理19Ａにより算出される（図35；ステッ
プ65Ａ）。欠陥度には黒欠陥度と白欠陥度があり，オペ
レータによってあらかじめ選択されたいずれか一方が算
出される。

【０２０４】たとえば，被検査対象がキャップの外側に
ついて検査を行う場合には黒欠陥度が算出されることに
なる。

【０２０５】欠陥度は，図31に示すように，注目点（ｘ
（ｉ），ｙ（ｊ））における特徴量Ａ（ｉ，ｊ）と，注
目点（ｘ（ｉ），ｙ（ｊ））から前方および後方にそれ
ぞれα画素分だけ移動した前方点（ｘ（ｉ＋α），ｙ
（ｊ））における特徴量Ａ（ｉ＋α，ｊ），および後方
点（ｘ（ｉ−α），ｙ（ｊ））における特徴量Ａ（ｉ−
α，ｊ），ならびに注目点（ｘ（ｉ），ｙ（ｊ））から
上方および下にそれぞれα画素分だけ移動した上方点
（ｘ（ｉ），ｙ（ｊ−β））における特徴量Ａ（ｉ，ｊ
−β），および後方点（ｘ（ｉ），ｙ（ｊ−β））にお
ける特徴量Ａ（ｉ，ｊ＋β）とに基づいて算出される
（図26；ステップ65Ａ）。

【０２０６】ここで，点（ｘ（ｉ），ｙ（ｊ））におけ
る特徴量Ａ（ｉ，ｊ）は，特徴量メモリ18Ａに記憶され
た注目点ｉの画素位置（ｘ（ｉ），ｙ（ｉ））とその特
徴量Ａ（ｉ）との中で，（ｘ（ｉ），ｙ（ｊ））＝（ｘ
（ｉ），ｙ（ｉ））となる画素位置における特徴量Ａ
（ｉ）である。

【０２０７】欠陥度は黒欠陥度Ｂ（ｉ，ｊ）および白欠
陥度Ｗ（ｉ，ｊ）があり，それぞれ次式によって表され
る。

【０２０８】 Ｂ（ｉ，ｊ）＝ｍａｘ［ｍｉｎ｛Ａ（ｉ−α，ｊ）−Ａ（ｉ，ｊ）， Ａ（ｉ＋α，ｊ）−Ａ（ｉ，ｊ）｝， ｍｉｎ｛Ａ（ｉ，ｊ−β）−Ａ（ｉ，ｊ）， Ａ（ｉ，ｊ＋β）−Ａ（ｉ，ｊ）｝］ …(17) Ｗ（ｉ，ｊ）＝ｍａｘ［ｍｉｎ｛Ａ（ｉ，ｊ）−Ａ（ｉ−α，ｊ）， Ａ（ｉ，ｊ）−Ａ（ｉ＋α，ｊ）｝， ｍｉｎ｛Ａ（ｉ，ｊ）−Ａ（ｉ，ｊ−β）， Ａ（ｉ，ｊ）−Ａ（ｉ，ｊ＋β）｝］ …(18)

【０２０９】式(17)で表される黒欠陥度Ｂ（ｉ，ｊ）
は，Ｘ向の黒欠陥度（ｍｉｎ｛Ａ（ｉ−α，ｊ）−Ａ
（ｉ，ｊ），Ａ（ｉ＋α，ｊ）−Ａ（ｉ，ｊ））とＹ方
向の白欠陥度（ｍｉｎ｛Ａ（ｉ，ｊ−β）−Ａ（ｉ，
ｊ），Ａ（ｉ，ｊ＋β）−Ａ（ｉ，ｊ））との max演算
を取っている。このことによって，一次元方向について
欠陥度を算出した場合には，図41(A) に示すように欠陥
度を算出する方向に垂直な線状の欠陥は検出することが
できなかったが，図41(B) に示すように２次元方向にに
ついて検査することで一方向についてのみ大きい欠陥度
を示す線状欠陥を検出することができる。白欠陥度Ｗ
（ｉ，ｊ）について同様である。式(17),(18) を演算量
が少なくなるように変形すると，次のようになる。

【０２１０】 Ｂ（ｉ，ｊ）＝ｍａｘ［ｍｉｎ｛Ａ（ｉ−α，ｊ），Ａ（ｉ＋α，ｊ）}}， ｍｉｎ｛Ａ（ｉ，ｊ−β），Ａ（ｉ，ｊ＋β）｝］ −Ａ（ｉ，ｊ） …(19) Ｗ（ｉ，ｊ）＝Ａ（ｉ，ｊ） −ｍｉｎ［ｍａｘ｛Ａ（ｉ−α，ｊ），Ａ（ｉ＋α，ｊ）｝｝， ｍａｘ｛Ａ（ｉ，ｊ−β），Ａ（ｉ，ｊ＋β)}］ …(20)

【０２１１】黒欠陥度Ｂ（ｉ，ｊ）および白欠陥度Ｗ
（ｉ，ｊ）は，式(17)，(18)においてmax演算を minに
代えると次のように表すこともできる。

【０２１２】 Ｂ（ｉ，ｊ）＝ｍｉｎ［ｍｉｎ｛Ａ（ｉ−α，ｊ）−Ａ（ｉ，ｊ）， Ａ（ｉ＋α，ｊ）−Ａ（ｉ，ｊ）｝， ｍｉｎ｛Ａ（ｉ，ｊ−β）−Ａ（ｉ，ｊ）， Ａ（ｉ，ｊ＋β）−Ａ（ｉ，ｊ）｝］ …(21) Ｗ（ｉ，ｊ）＝ｍｉｎ［ｍｉｎ｛Ａ（ｉ，ｊ）−Ａ（ｉ−α，ｊ）， Ａ（ｉ，ｊ）−Ａ（ｉ＋α，ｊ）｝， ｍｉｎ｛Ａ（ｉ，ｊ）−Ａ（ｉ，ｊ−β）， Ａ（ｉ，ｊ）−Ａ（ｉ，ｊ＋β）｝］ …(22)

【０２１３】これらの式にしたがって，欠陥度を算出す
ると，Ｘ方向とＹ方向のの両方向に大きい欠陥度を示す
線上の欠陥のみが検査可能である。式(21)，(22)を演算
量が減るように，次式のように変形する。

【０２１４】 Ｂ（ｉ，ｊ）＝ｍｉｎ｛Ａ（ｉ−α，ｊ），Ａ（ｉ＋α，ｊ）， Ａ（ｉ，ｊ−β），Ａ（ｉ，ｊ＋β）｝ −Ａ（ｉ，ｊ） …(23) Ｗ（ｉ，ｊ）＝Ａ（ｉ，ｊ） −ｍａｘ｛Ａ（ｉ−α，ｊ），Ａ（ｉ＋α，ｊ）， Ａ（ｉ，ｊ−β），Ａ（ｉ，ｊ＋β）｝ …(24)

【０２１５】図34に示すキャップの欠け検査の場合には
欠陥が黒いので，欠陥度として黒欠陥度が式(19)にした
がって算出される。

【０２１６】欠陥度算出処理19Ａによって算出された欠
陥度と最大欠陥度とが比較され（図40；ステップ66），
最大欠陥度が欠陥度より大きい場合には（ステップ66で
YES），最大欠陥度ＭＢがステップ65Ａで算出された欠
陥度に更新され，かつ，その欠陥度を与えれる注目点位
置（ｘ（ｉ），ｙ（ｉ））が特徴量メモリ18Ａから読出
され，欠陥位置（Ｍx ，Ｍy ）に設定される（図40；ス
テップ68Ａ）。欠陥位置（Ｍx ，Ｍy ）は最大欠陥度メ
モリ21に記憶される。

【０２１７】最大欠陥度とその欠陥位置が算出される
と，またはステップ66において欠陥度が最大欠陥度ＭＢ
より小さいと判定される（ステップ66でNO）と，欠陥度
算出処理19は識別番号ｉをインクリメントし（図40；ス
テップ69），識別番号ｉと位置算出処理16によって算出
された注目点数ｎとが比較され，ｉ＝０〜ｎ−１につい
て処理が行われる（図40；ステップ63）。

【０２１８】図42は図39に示す特徴量Ａ（ｉ）について
欠陥度（黒欠陥度Ｂ（ｉ））を示す。

【０２１９】最大欠陥度ＭＢとその欠陥位置（Ｍx ，Ｍ
y ）が得られると，比較判定処理26は，最大欠陥度メモ
リ21に記憶された最大欠陥度ＭＢと，しきい値メモリ19
に記憶されたしきい値ＴＨを比較する（図40；ステップ
45）。最大欠陥度ＭＢがしきい値ＴＨよりも大きい場合
には（ステップ45でYES ），被検査対象に欠陥があると
判定され，最大欠陥度ＭＢとその欠陥位置（Ｍx ，Ｍy
）が比較判定処理22から出力される。

【０２２０】最大欠陥度ＭＢおよび欠陥位置（Ｍx ，Ｍ
y ）はＤ／Ａコンバータ13に与えられ，それらがＤ／Ａ
コンバータ13によりアナログ・ビデオ信号に変換され
る。検査結果を表すアナログ・ビデオ信号はＣＲＴディ
スプレイ装置３に与えられ，アナログ・ビデオ信号によ
って表される検査結果がＣＲＴディスプレ装置３に表示
される。

【０２２１】以上のようにして欠陥検査が行われる。

【０２２２】［第４実施例］

【０２２３】第１実施例においては直線上の走査線（検
査領域）について，第２実施例においては円弧上の走査
線（検査領域）について欠陥検査が行われた。また第３
実施例においては２次元平面の検査領域について欠陥検
査が行われた。これらの実施例では，２次元の画像デー
タについて欠陥検査処理が行われたが，第４実施例では
３次元データ（画像データ）について欠陥検査処理を行
うものである。

【０２２４】３次元のデータには，たとえば，磁界（磁
気）により被検査対象の内部状態を検出する装置，Ｘ線
により被検査対象の内部状態を検出する装置，超音波に
より被検査対象の内部状態を検出する装置等によって得
られるデータが含まれる。また，時系列の２次元画像デ
ータをまとめて，３次元画像データとすることも可能で
ある。

【０２２５】被検査対象を表すデータが３次元になるこ
とにともなって，上述の第１〜第３実施例では平面の特
徴量作成領域が，第４実施例では，図43に示すように，
立方体になる。この特徴量作成領域は，幅wid ，高さhe
i および奥dep によって規定される。検査する欠陥の大
きさに応じてそれらの値は決まる。

【０２２６】また，欠陥度は，図44に示すように，中心
点を基準として３次元方向の８点における特徴量に基づ
いて算出される。

【０２２７】欠陥度には，黒欠陥度Ｂ（ｉ，ｊ，ｋ）と
白欠陥度Ｗ（ｉ，ｊ，ｋ）があり，それぞれ式() ，(7)
によって表される。

【０２２８】 Ｂ（ｉ，ｊ，ｋ）＝ ｍａｘ［ｍｉｎ｛Ａ（ｉ−α，ｊ，ｋ）−Ａ（ｉ，ｊ，ｋ）， Ａ（ｉ＋α，ｊ，ｋ）−Ａ（ｉ，ｊ，ｋ）｝， ｍｉｎ｛Ａ（ｉ，ｊ−β，ｋ）−Ａ（ｉ，ｊ，ｋ）， Ａ（ｉ，ｊ＋β，ｋ）−Ａ（ｉ，ｊ，ｋ）｝， ｍｉｎ｛Ａ（ｉ，ｊ，ｋ−γ）−Ａ（ｉ，ｊ，ｋ）， Ａ（ｉ，ｊ，ｋ，γ）−Ａ（ｉ，ｊ，ｋ）｝］ …(25) Ｗ（ｉ，ｊ，ｋ） ＝ｍａｘ［ｍｉｎ｛Ａ（ｉ，ｊ，ｋ）−Ａ（ｉ−α，ｊ，ｋ）， Ａ（ｉ，ｊ，ｋ）−Ａ（ｉ＋α，ｊ，ｋ）｝， ｍｉｎ｛Ａ（ｉ，ｊ，ｋ）−Ａ（ｉ，ｊ−β，ｋ）， Ａ（ｉ，ｊ，ｋ）−Ａ（ｉ，ｊ＋β，ｋ）｝， ｍｉｎ｛Ａ（ｉ，ｊ，ｋ）−Ａ（ｉ，ｊ，ｋ−γ）， Ａ（ｉ，ｊ，ｋ）−Ａ（ｉ，ｊ，ｋ＋γ）｝］ …(26)

【０２２９】式(25)，(26)を演算量が減るように，次の
ように変形する。

【０２３０】 Ｂ（ｉ，ｊ，ｋ） ＝ｍａｘ［ｍｉｎ｛Ａ（ｉ−α，ｊ，ｋ），Ａ（ｉ＋α，ｊ，ｋ）｝， ｍｉｎ｛Ａ（ｉ，ｊ−β，ｋ），Ａ（ｉ，ｊ＋β，ｋ）｝， ｍｉｎ｛Ａ（ｉ，ｊ，ｋ−γ），Ａ（ｉ，ｊ，ｋ，γ）｝］ −Ａ（ｉ，ｊ，ｋ） …(27) Ｗ（ｉ，ｊ，ｋ）＝Ａ（ｉ，ｊ，ｋ） −ｍａｘ［ｍｉｎ｛Ａ（ｉ−α，ｊ，ｋ），Ａ（ｉ＋α，ｊ，ｋ）｝， ｍｉｎ｛Ａ（ｉ，ｊ−β，ｋ），Ａ（ｉ，ｊ＋β，ｋ）｝， ｍｉｎ｛Ａ（ｉ，ｊ，ｋ−γ），Ａ（ｉ，ｊ，ｋ＋γ）｝］ …(28)

【０２３１】このようにして算出された欠陥度に基づい
て，欠陥度を検査することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】第１実施例における欠陥検査システムの構成を
示すブロック図である。

【図２】第１実施例および第２実施例に共通の欠陥検査
装置の詳細な構成を示す機能ブロック図である。

【図３】第１実施例および第２実施例に共通のパラメー
タの設定手順を示すフロー・チャートである。

【図４】第１実施例における欠陥検査の基準となる被検
査対象を表す基準画像を示す。

【図５】第１実施例における位置ずれ修正に用いられる
モデル画像を示す。

【図６】(A) は第１実施例における欠陥検査を行う走査
線を示し，(B) は特徴量が作成される特徴量作成領域を
示す。

【図７】第１実施例および第２実施例に共通の欠陥検査
の全体的は処理手順を示すフロー・チャートである。

【図８】第１実施例における欠陥検査を行う被検査対象
を表す対象画像を示す，

【図９】第１実施例における対象画像について位置ずれ
修正された位置修正画像を示す。

【図１０】第１実施例における走査線上のグレイ・レベ
ル画像データを示すグラフである。

【図１１】第１実施例および第２実施例に共通の位置算
出処理と特徴量作成処理における詳細な処理手順を示す
フロー・チャートである。

【図１２】第１実施例および第２実施例に共通の特徴量
メモリのデータ構造の一例を示す。

【図１３】第１実施例における走査線上において作成さ
れた特徴量を示すグラフである。

【図１４】第１実施例および第２実施例に共通の欠陥度
算出処理および最大欠陥度抽出処理における詳細な処理
手順を示すフロー・チャートである。

【図１５】第１実施例における走査線上において作成さ
れた欠陥度（黒欠陥度）の一例を示す。

【図１６】第２実施例における欠陥検査システムの構成
を示すブロック図である。

【図１７】第２実施例における欠陥検査の基準となる被
検査対象を表す基準画像を示す。

【図１８】第２実施例における位置ずれ修正に用いられ
るモデル画像を表す，

【図１９】(A) は第２実施例における欠陥検査を行う走
査線を示し，(B) は特徴量が作成される特徴量作成領域
を示す。

【図２０】第２実施例における欠陥検査を行う被検査対
象を表す対象画像を示す，

【図２１】第２実施例における対象画像について位置ず
れ修正された位置修正画像を示す。

【図２２】第２実施例における走査線上において作成さ
れた特徴量を示すグラフである。

【図２３】第２実施例における走査線上において作成さ
れた欠陥度（白欠陥度）の一例を示す。

【図２４】第３実施例における欠陥検査システムの構成
を示すブロック図である。

【図２５】第３実施例における欠陥検査装置の詳細な構
成を示す機能ブロック図である。

【図２６】第３実施例におけるパラメータの設定手順を
示すフロー・チャートである。

【図２７】第３実施例における欠陥検査の基準となる被
検査対象を表す基準画像を示す。

【図２８】第３実施例における位置ずれ修正に用いられ
るモデル画像を表す，

【図２９】検査領域メモリに記憶された検査領域を表す
画像の一例を示す。

【図３０】第３実施例において，特徴量が作成される特
徴量作成領域を示す。

【図３１】第３実施例における欠陥度の算出に用いられ
る特徴量の位置を示す。

【図３２】第３実施例における欠陥検査の全体的は処理
手順を示すフロー・チャートである。

【図３３】第３実施例における欠陥検査を行う被検査対
象を表す対象画像を示す，

【図３４】第３実施例における対象画像について位置ず
れ修正された位置修正画像を示す。

【図３５】第３実施例における位置算出処理と特徴量作
成処理における詳細な処理手順を示すフロー・チャート
である。

【図３６】位置算出処理において注目点の位置が算出さ
れる外接矩形を示す。

【図３７】外接矩形内において設定された特徴量作成領
域を示す。

【図３８】第３実施例における特徴量メモリのデータ構
造の一例を示す。

【図３９】第３実施例における走査線上において作成さ
れた特徴量を示すグラフである。

【図４０】第３実施例における欠陥度算出処理および最
大欠陥度抽出処理における詳細な処理手順を示すフロー
・チャートである。

【図４１】被検査対象に存在する線状の欠陥を示し，
(A) は１次元で欠陥度を算出する場合を示し，(B) は２
次元で欠陥度を算出する場合を示す。

【図４２】第３実施例における走査線上において作成さ
れた欠陥度（黒欠陥度）の一例を示す。ｙ

【図４３】３次元のデータについて設定される特徴量作
成領域を示す。

【図４４】３次元のデータについて欠陥度の算出に用い
られる特徴量の位置を示す。

【符号の説明】

１ カメラ ２ キーボード ３ ＣＲＴディスプレイ装置 10 欠陥検査装置 11 Ａ／Ｄコンバータ 12 画像メモリ 13 Ｄ／Ａコンバータ 14 モデル・メモリ 15 位置修正処理 16 位置算出処理 17 特徴量作成処理 18 特徴量メモリ 19 欠陥度算出処理 20 最大欠陥度抽出処理 21 最大欠陥度メモリ 22 比較判定処理 23 検査領メモリ 24 特徴量作成領域メモリ 25 しきい値メモリ

フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭63−304146（ＪＰ，Ａ) 特開 昭64−88139（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−128284（ＪＰ，Ａ) 特開 昭49−79582（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−32751（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−263882（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−330024（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G01N 21/84 - 21/958

Claims (10)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 被検査対象を表す対象画像データを記憶
   する画像メモリ， あらかじめ設定された走査線上において，上記画像メモ
   リに記憶された対象画像データについて代表画素位置の
   間隔を入力する第１の入力手段， 代表画素位置を中心として代表値を作成するための領域
   を設定する代表値作成領域設定手段， 上記第１の入力手段によって入力された間隔に基づいて
   定められる複数の各代表画素位置を中心として上記代表
   値作成領域設定手段によって設定された代表値作成領域
   内に含まれる対象画像データに基づいて 代表値をそれぞ
   れ作成する代表値作成手段，一の代表画素位置を中心位置とし，この中心位置から走
   査線に沿って前後にそれぞれとった所定距離を入力する
   第２の入力手段， 一の代表画素位置を中心位置とし，この中心位置におけ
   る代表値と，中心位置から走査線に沿って前後にそれぞ
   れ上記第２の入力手段によって入力された所定距離だけ
   離れた２つの代表画素位置における代表値とに基づいて
   欠陥度を算出する欠陥度算出手段，ならびに上記欠陥度
   算出手段によって算出された欠陥度が最大となる最大欠
   陥度に基づいて上記走査線上に欠陥があるかどうかを判
   定する比較判定手段， を備えた欠陥検査装置。
2. 【請求項２】 被検査対象を表す対象画像データを記憶
   する画像メモリ， あらかじめ設定された２次元の検査領域内において，上
   記画像メモリに記憶された対象画像データについて代表
   画素位置の間隔を入力する第１の入力手段， 代表画素位置を中心として代表値を作成するための領域
   を設定する代表値作成領域設定手段， 上記第１の入力手段によって入力された間隔に基づいて
   定められる複数の各代表画素位置を中心として上記代表
   値作成領域設定手段によって設定された代表値作成領域
   内に含まれる対象画像データに基づいて 代表値をそれぞ
   れ作成する代表値作成手段，一の代表画素位置を中心位置とし，この中心位置から２
   次元の各方向に沿って 前後にそれぞれとった所定距離を
   入力する第２の入力手段， 一の代表画素位置を中心位置とし，この中心位置におけ
   る代表値と，中心位置から２次元の各方向に沿って前後
   にそれぞれ上記第２の入力手段によって入力された所定
   距離離れた４つの代表画素位置における代表値とに基づ
   いて欠陥度を算出する欠陥度算出手段，ならびに上記欠
   陥度算出手段によって算出された欠陥度が最大となる最
   大欠陥度に基づいて上記検査領域内に欠陥があるかどう
   かを判定する比較判定手段， を備えた欠陥検査装置。
3. 【請求項３】 被検査対象を表す３次元の対象画像デー
   タを記憶する画像メモリ， あらかじめ設定された３次元の検査領域内において，上
   記画像メモリに記憶された対象画像データについて代表
   画素位置の間隔を入力する第１の入力手段， 代表画素位置を中心として代表値を作成するための領域
   を設定する代表値作成領域設定手段， 上記第１の入力手段によって入力された間隔に基づいて
   定められる複数の各代表画素位置を中心として上記代表
   値作成領域設定手段によって設定された代表値作成領域
   内に含まれる対象画像データに基づいて 代表値をそれぞ
   れ作成する代表値作成手段，一の代表画素位置を中心位置とし，この中心位置から３
   次元の各方向に沿って前後にそれぞれとった所定距離を
   入力する第２の入力手段， 一の代表画素位置を中心位置とし，この中心位置におけ
   る代表値と，中心位置から３次元の各方向に沿って前後
   にそれぞれ上記第２の入力手段によって入力された所定
   距離だけ離れた６つの代表画素位置における代表値とに
   基づいて欠陥度を算出する欠陥度算出手段，ならびに上
   記欠陥度算出手段によって算出された欠陥度が最大とな
   る最大欠陥度に基づいて上記検査領域内に欠陥があるか
   どうかを判定する比較判定手段， を備えた欠陥検査装置。
4. 【請求項４】 上記走査線は，直線，円弧または曲線で
   ある，請求項１に記載の欠陥検査装置。
5. 【請求項５】 上記欠陥度算出手段は，上記欠陥度の算
   出に用いる代表画素位置までの距離を，あらかじめ設定
   された最大距離の範囲内で，中心位置から上記走査線ま
   たは上記検査領域の端までの距離に応じて決定するもの
   である，請求項１から４までのいずれか一項に記載の欠
   陥検査装置。
6. 【請求項６】 上記比較判定手段は，上記被検査対象に
   欠陥があると判定すると，上記最大欠陥度とこの最大欠
   陥度を与える画素位置とを出力するものである，請求項
   １から５までのいずれか一項に記載の欠陥検査装置。
7. 【請求項７】 上記被検査対象のモデルを表すモデル画
   像データと，このモデル画像データの基準位置とをあら
   かじめ登録したモデル・メモリ，ならびに上記画像メモ
   リに記憶された対象画像データ上で，上記モデル画像デ
   ータと一致する画素位置を見付け出し，この画素位置お
   よび上記基準位置に基づいて上記対象画像データの位置
   ずれ修正を行う位置修正手段， をさらに備えた請求項１から６までのいずれか一項に記
   載の欠陥検査装置。
8. 【請求項８】 被検査対象を表す対象画像データを記憶
   する画像メモリ，あらかじめ設定された走査線上におい
   て，上記画像メモリに記憶された対象画像データについ
   て代表画素位置の間隔を入力する第１の入力手段，代表
   画素位置を中心として代表値を作成するための領域を設
   定する代表値作成領域設定手段，および一の代表画素位
   置を中心位置とし，この中心位置から走査線に沿って前
   後にそれぞれとった所定距離を入力する第２の入力手段
   を設け， あらかじめ設定された走査線上において，上記画像メモ
   リに記憶された対象画像データについて上記第１の入力
   手段によって入力された間隔に基づいて定められる複数
   の各代表画素位置を中心として上記代表値作成領域設定
   手段によって設定された代表値作成領域内に含まれる対
   象画像データに基づいて代表値をそれぞれ作成し， 一の代表画素位置を中心位置とし，この中心位置におけ
   る代表値と，中心位置から走査線に沿って前後にそれぞ
   れ上記第２の入力手段によって入力された所定距離だけ
   離れた２つの代表画素位置における代表値とに基づいて
   欠陥度を算出し， 算出された欠陥度が最大となる最大欠陥度に基づいて上
   記走査線上に欠陥があるかどうかを判定する， 欠陥検査方法。
9. 【請求項９】 被検査対象を表す対象画像データを記憶
   する画像メモリ，あらかじめ設定された２次元の検査領
   域内において，上記画像メモリに記憶された対象画像デ
   ータについて代表画素位置の間隔を入力する第１の入力
   手段，代表画素位置を中心として代表値を作成するため
   の領域を設定する代表値作成領域設定手段，および一の
   代表画素位置を中心位置とし，この中心位置から２次元
   の各方向に沿って前後にそれぞれとった所定距離を入力
   する第２の入力手段を設け， あらかじめ設定された２次元の検査領域内において，上
   記画像メモリに記憶された対象画像データについて上記
   第１の入力手段によって入力された間隔に基づいて定め
   られる複数の各代表画素位置を中心として上記代表値作
   成領域設定手段によって設定された代表値作成領域内に
   含まれる対象画像データに基づいて代表値をそれぞれ作
   成し， 一の代表画素位置を中心位置とし，この中心位置におけ
   る代表値と，中心位置から２次元の各方向に沿って前後
   にそれぞれ上記第２の入力手段によって入力された所定
   距離離れた４つの代表画素位置における代表値とに基づ
   いて欠陥度を算出し， 算出された欠陥度が最大となる最大欠陥度に基づいて上
   記検査領域内に欠陥があるかどうかを判定する， 欠陥検査方法。
10. 【請求項１０】 被検査対象を表す３次元の対象画像デ
    ータを記憶する画像メモリ，あらかじめ設定された３次
    元の検査領域内において，上記画像メモリに記憶された
    対象画像データについて代表画素位置の間隔を入力する
    第１の入力手段，代表画素位置を中心として代表値を作
    成するための領域を設定する代表値作成領域設定手段，
    および一の代表画素位置を中心位置とし，この中心位置
    から３次元の各方向に沿って前後にそれぞれとった所定
    距離を入力する第２の入力手段を設け，上記第１の入力手段によって入力された間隔に基づいて
    定められる複数の各代表画素位置を中心として上記代表
    値作成領域設定手段によって設定された代表値 作成領域
    内に含まれる対象画像データに基づいて 代表値をそれぞ
    れ作成し， 一の代表画素位置を中心位置とし，この中心位置におけ
    る代表値と，中心位置から３次元の各方向に沿って前後
    にそれぞれ上記第２の入力手段によって入力された所定
    距離だけ離れた６つの代表画素位置における代表値とに
    基づいて欠陥度を算出し， 算出された欠陥度が最大となる最大欠陥度に基づいて上
    記検査領域内に欠陥があるかどうかを判定する， 欠陥検査方法。