JP3501967B2

JP3501967B2 - すき入れ検査装置

Info

Publication number: JP3501967B2
Application number: JP36221098A
Authority: JP
Inventors: 満相川; 稔藤田
Original assignee: Toshiba Solutions Corp
Current assignee: Toshiba Digital Solutions Corp
Priority date: 1998-12-21
Filing date: 1998-12-21
Publication date: 2004-03-02
Anticipated expiration: 2018-12-21
Also published as: JP2000182114A

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、透かし画像の欠陥
を検出するためのすき入れ検査装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】例えば、紙幣は、抄造工程を経た原反ロ
ールの表面の欠陥を検査する紙幣用紙検査工程と、大判
単位に裁断する大判裁断工程と、紙幣の種類に応じた印
刷を行う印刷工程と、紙幣用紙を小切れ単位に裁断する
小切れ裁断工程とを経て完成される。

【０００３】紙幣の種類に応じた人物等の透かし画像
は、抄造工程の段階で原反ロールに形成される。すなわ
ち、図２４に示すように、原反ロール１は、抄造工程に
よって形成された印刷用紙２がロール状に巻回されたも
のである。印刷用紙２には、４行５列の小切れ紙幣領域
３ａにブロック化された大判３Ａ，３Ｂ，３Ｃが印刷用
紙２の幅方向に３列に設けられている。但し、これら小
切れ紙幣領域３ａは、可視状態にあるものではないが、
印刷用紙２に付されたプリントマーク４によって各大判
３Ａ，３Ｂ，３Ｃの位置が把握されるようになってい
る。また、人物等の透かし画像は、各小切れ紙幣領域３
ａの所定の位置に形成されている。

【０００４】そして、紙幣用紙検査工程において、原反
ロール１の印刷用紙２の欠陥の有無が検査される。検査
項目は、汚れやピンホール等である。検査に際しては、
原反ロール１から引出された印刷用紙２に対し、印刷用
紙２の幅方向にＣＣＤラインセンサカメラによって水平
走査が行われ、得られた画像データから欠陥の有無が検
査されるようになっている。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】ところで、上述した印
刷用紙２の検査工程においては、その用紙自体の欠陥が
検査されるものの、各小切れ紙幣領域３ａに形成されて
いる人物等の透かし画像の検査は、熟練工により目視に
よって行われている。

【０００６】ここで、人物等の透かしの検査項目には、
線の欠け、不鮮明、歪み、異物、ピンホール等がある
が、これらの項目毎の欠陥を瞬時にして判定すること
は、熟練をもってしても物理的に不可能である。

【０００７】本発明は、このような事情に対処してなさ
れたもので、透かし画像の欠陥検出を精度良く行うこと
ができるすき入れ検査装置を提供することを目的とす
る。

【０００８】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、請求項１に記載のすき入れ検査装置は、検査対象と
なる検査対象透かし画像を撮像する撮像手段と、基準と
なる基準透かし画像の全体パターンを格納する基準パタ
ーン格納部と、前記全体パターンに基づき、前記検査対
象透かし画像の検査領域を設定するとともに、前記検査
対象透かし画像の画像パターンのコントラストの高い部
分の欠陥検査に優れ、該コントラストの高い部分の検査
を行う第１のアルゴリズムと、この第１のアルゴリズム
によって設定された前記検査領域内の画像パターンの無
い部分及びコントラストの低い部分の欠陥検査に優れ、
該画像パターンの無い部分及びコントラストの低い部分
の欠陥検査を行う第２のアルゴリズムと、前記第１のア
ルゴリズムによって設定された前記検査領域内の画像パ
ターンのコントラストの変化が緩やかな部分の欠陥検査
に優れ、該コントラストの変化が緩やかな部分の欠陥検
査を行う第３のアルゴリズムとを有する画像処理検査部
とを備え、前記第１〜３のアルゴリズムによる前記基準
透かし画像と検査対象透かし画像とのマッチングによっ
て、前記検査対象透かし画像の欠陥が相互補完的に検査
されることを特徴としている。

【０００９】ここで、第１〜３のアルゴリズムは、それ
ぞれの得意点と不得意点とを相互に補完し合うことによ
って、検査対象透かし画像の欠陥検査を確実に行うもの
である。欠陥検査の着目点は、検査対象透かし画像の濃
淡変動であり、これを３つのグループに分け、それぞれ
に３つの画像処理アルゴリズムを適用させたものであ
る。ここで、欠陥とは、線の欠け、不鮮明、歪み、異
物、ピンホール等である。

【００１０】すなわち、パターンのコントラストに着目
し、例えば紙幣の透かし画像の各部分を見てみると、次
のように大きく３つに分類することができる。目、まゆ毛、頬の輪郭、襟元ネクタイ等のようにパタ
ーンコントラストが高い箇所。額、頬や服の部分でのパターンがない箇所、もしくは
パターンのコントラストが非常に低い箇所。まゆ毛の中や服の折目の線等で濃淡の変化はあるが急
激ではない箇所。よって、本発明では、分類した〜にそれぞれ第１〜
３のアルゴリズムを適用させている。第１のアルゴリズ
ムとしては、正規化相関法を適用することができる。第
２のアルゴリズムとしては、微分系のフィルターを適用
することができる。第３のアルゴリズムとしては、濃淡
モホロジーを適用することができる。

【００１１】このような構成によれば、検査対象透かし
画像に対して、第１のアルゴリズムにより、画像パター
ンのコントラストの高い部分の欠陥検査が行われ、第２
のアルゴリズムにより、画像パターンの無い部分及びコ
ントラストの低い部分の欠陥検査が行われ、第３のアル
ゴリズムにより、画像パターンのコントラストの変化が
緩やかな部分の欠陥検査が行われる。これにより、第１
〜３のアルゴリズムによって、それぞれの不得意部分が
補われつつ欠陥検査が行われるので、透かし画像がもつ
全てのパターンに対しての欠陥検査を確実に行うことが
できる。

【００１２】請求項２に記載のすき入れ検査装置は、前
記基準パターン格納部には、前記全体パターンを分割し
た複数の分割パターンが格納されており、前記第１のア
ルゴリズムが前記分割パターンに基づき、前記検査対象
透かし画像の検査領域を分割設定するとともに、これら
分割設定された領域毎に、前記第１〜３のアルゴリズム
によるマッチングが行われることを特徴としている。

【００１３】このような構成では、検査領域を複数に分
割することで、検査対象透かし画像の微細な濃淡変動の
欠陥検査が可能となるため、透かし画像がもつ全てのパ
ターンに対しての欠陥検査をより確実に行うことができ
る。

【００１４】請求項３に記載のすき入れ検査装置は、前
記全体パターンには、前記第１〜３のアルゴリズムに対
応させて、これらアルゴリズムの相互に補完すべき優位
部分のみを取入れるマスク画像パターンが含まれている
ことを特徴としている。

【００１５】このような構成では、第１〜３のアルゴリ
ズムのそれぞれに対応させた優位部分のみを取入れるマ
スク画像パターンを用いることで、各アルゴリズムの検
査領域が必要最小限とされるため、検査精度を高めるこ
とができる。

【００１６】請求項４に記載のすき入れ検査装置は、前
記分割パターンのそれぞれには、前記第１〜３のアルゴ
リズムに対応させて、これらアルゴリズムの相互に補完
すべき優位部分のみを取入れるマスク画像パターンが含
まれていることを特徴としている。

【００１７】このような構成では、複数の分割した検査
領域毎に、第１〜３のアルゴリズムのそれぞれに対応さ
せた優位部分のみを取入れるマスク画像パターンを用い
ることで、微細な濃淡変動の欠陥検査がより精度よく行
われる。

【００１８】

【発明の実施の形態】以下、本発明の詳細を図面に基づ
いて説明する。なお、以下に説明する図において、図２
４と共通する部分には同一符号を付すものとする。図１
は、本発明のすき入れ検査装置の一実施の形態に用いら
れるシステム構成図、図２は、図１のラインセンサカメ
ラによる画像取込み状態を示す図、図３は、本発明のす
き入れ検査装置の一実施の形態を示すブロック図であ
る。

【００１９】図１において、巻取りリール５側に巻取ら
れる原反ロール１の印刷用紙２の下方の光源１０からの
光を、印刷用紙２の上方のラインセンサカメラ１１によ
って取込み、その画像データは画像処理検査部２０に送
られるようになっている。

【００２０】マーク検知センサ１２は、図２のプリント
マーク４を検出してタイミング制御部１３に送出する。
また、タイミング制御部１３には、ロータリエンコーダ
１４からのタイミングパルスが取込まれる。そして、画
像処理検査部２０は、マーク検知センサ１２からの検出
信号と、タイミング制御部１３からのタイミング信号に
基づき、すき入れ検査を実行するが、その詳細は後述す
る。また、画像処理検査部２０による検査結果は、ディ
スプレイ１５に表示される。なお、画像処理検査部２０
による検査結果は、プリンタ等によっても出力可能であ
る。

【００２１】ラインセンサカメラ１１による画像の取込
みは、図２のようにして行われる。すなわち、印刷用紙
２には、上述したように、４行５列の小切れ紙幣領域３
ａにブロック化された大判３Ａ，３Ｂ，３Ｃが印刷用紙
２の幅方向に３列に設けられている。また、これら小切
れ紙幣領域３ａは、可視状態にあるものではないが、印
刷用紙２に付されたプリントマーク４によって各大判３
Ａ，３Ｂ，３Ｃの位置が把握されるようになっている。
さらに、各小切れ紙幣領域３ａには、人物等のすき入れ
部位（透かし）６が形成されている。検査に際しては、
原反ロール１から引出された印刷用紙２に対し、印刷用
紙２の幅方向にラインセンサカメラ１１によって水平走
査が行われるようになっている。

【００２２】画像処理検査部２０は、図３に示すよう
に、ラインセンサカメラ１１からの画像データに対し、
基準パターン格納部２１に格納されている基準パターン
と、マスク画像格納部２２に格納されているマスク画像
とに基づき、画像処理（パターンマッチング）を施して
検査結果を出力する画像処理検査部２３とが設けられて
いる。なお、基準パターン格納部２１及びマスク画像格
納部２２に格納されている基準パターン及びマスク画像
の詳細については後述する。画像処理部２３は、正規化
相関法処理部２４、ミクロフィルター処理部２５、濃淡
モホロジー処理部２６から構成されている。

【００２３】ここで、正規化相関法処理部２４は、正規
化相関法の画像処理アルゴリズムを備えたものであり、
ミクロフィルター処理部２５は、ミクロフィルターの画
像処理アルゴリズムを備えたものであり、濃淡モホロジ
ー処理部２６は、濃淡モホロジーの画像処理アルゴリズ
ムを備えたものである。

【００２４】すなわち、本実施の形態における３つの画
像処理アルゴリズムは、それぞれの得意点と不得意点と
を相互に補完し合うことによって、すき入れ部位（透か
し）６の欠陥検査を確実に行うものである。また、欠陥
検査の着目点は、すき入れ部位（透かし）６の濃淡変動
であり、これを３つのグループに分け、それぞれに３つ
の画像処理アルゴリズムを適用させたものである。ここ
で、欠陥とは、線の欠け、不鮮明、歪み、異物、ピンホ
ール等である。

【００２５】すなわち、パターンのコントラストに着目
し、すき入れ部位（透かし）６の各部分を見てみると、
次のように大きく３つに分類することができる。目、まゆ毛、頬の輪郭、襟元ネクタイ等のようにパタ
ーンコントラストが高い箇所。額、頬や服の部分でのパターンがない箇所、もしくは
パターンのコントラストが非常に低い箇所。まゆ毛の中や服の折目の線等で濃淡の変化はあるが急
激ではない箇所。このように、〜に分類した中で、には正規化相関
法、には微分系のフィルター、には濃淡モホロジー
がそれぞれ適している。

【００２６】以上のような３つの画像処理アルゴリズム
の得意及び不得意を、表１に示す。

【表１】

【００２７】また、すき入れ部位（透かし）６の各部分
に対する欠陥検出の相補性を、表２に示す。

【表２】

【００２８】次に、上述した画像処理検査部２０による
すき入れ部位（透かし）６の検査方法について説明す
る。まず、画像処理検査部２０による検査を行うに先立
ち、準備段階として、手入力（例えばマウス操作によ
る）により、基準パターンの作成と、マスク画像の作成
とがある。基準パターンには、全体パターンと分割パタ
ーンとがあるが、これの詳細は順を追って説明する。ま
た、マスク画像には、正規化相関法、濃淡モホロジー、
ミクロフィルターのそれぞれに対応したマスクがあり、
特に、濃淡モホロジーにおいては、オープニング処理用
とクロージング処理用とがあるが、これらの詳細につい
ても順を追って説明する。なお、これらマスク画像は、
表１に示した各画像処理アルゴリズムにおける不得意箇
所を除くためであり、これらのマスク画像を用いること
で、検出精度が高められるようになっている。

【００２９】（正規化相関法）手入力（例えばマウス操
作による）による基準パターンの作成について説明す
る。ここでは、まず正規化相関法による計算方法の定義
について説明する。正規化相関法は、表１に示した検出
能力に加えて、検査対象画像の中から基準画像と最も良
く一致する箇所を検索する作業と一致度を算出する作業
を同時に行うことができるアルゴリズムである。なお、
ここで得られるパターンの位置座標データは、後述する
ミクロフィルター処理、モホロジー処理においても使用
されるものである。

【００３０】正規化相関法において用いられる基準画像
は、良品の処理対象画像ｆ（ｘ、ｙ）から任意の矩形領
域を取り出したものであり、その矩形領域は人物像全体
を囲む外接長方形として定義する。この取り出した任意
の矩形領域の画像を図４に示す。

【００３１】また、この定義は、数式で表現すると、次
の通りである。

【数１】処理対象画像：ｆ（ｘ、ｙ）｛（ｘ、ｙ）｜０≦ｘ≦５１１、０≦ｙ≦５１１｝基準画像：ｇ（ｘ、ｙ）｛（ｘ、ｙ）｜０≦ｘ＜Ｗｘ、０≦ｙ＜Ｗｙ｝ｇ（ｘ、y ）= ｆ（ｘ＋ｘ₀、ｙ＋ｙ₀）｛（ｘ、ｙ）｜０≦ｘ＜Ｗｘ、０≦ｙ＜Ｗｙ｝

【００３２】ここで、Ｗｘ、Ｗｙ、ｘ₀、ｙ₀はそれぞ
れ次の意味を持つ。Ｗｘ：基準画像幅Ｗy ：高さｘ₀：基準画像左上ｘ座標ｙ₀：ｙ座標これらの値は、手入力（例えばマウス操作による）によ
り矩形領域が所望の位置に収るよう調整されることで、
決定されるものである。

【００３３】また、検査画像ｆ（ｘ、ｙ）と基準画像ｇ
（ｘ、ｙ）の相互関係係数Ｃ（ｍ_x、ｍ_y）は、次の式
で表される。

【数２】

【００３４】ここで、ｍ_x、ｍ_yは、検査対象画像にお
いて基準画像と比較する矩形領域の、左上すみの座標を
指定するものである。また、相関係数Ｃ（ｍ_x、ｍ_y）
は、基準画像と検査対象画像が完全に一致した場合、
（１．０）を示し、一致度が下がるにつれ、係数が小さ
くなる。ランダム画像と基準画像の相関では０付近にま
で低下し、基準画像の反転画像との相関係数は（−１．
０）にまで低下する。これが、相関係数の最低値であ
る。

【００３５】そして、ｍ_x、ｍ_yを、任意の矩形領域で
振らせたときに相関係数Ｃ（ｍ_x、ｍ_y）の最大を与え
るｍ_x、ｍ_yを求めることにより、検査対象画像の中か
ら基準画像と最も一致する箇所（基準画像の位置）を検
索することができる。このときの相関係数を、検査対象
画像と基準画像との一致度と定義する。ここで、一致度
としてＣ²（ｍ_x、ｍ_y）を百分率表示した値を使用す
ることで、計算時間を短縮することができる。すなわ
ち、まず、ｍ_x、ｍ_yを振らせる際に、一画素ずつ振ら
せるのではなく、数画素おきに飛ばして計算する。例え
ば、ｘ方向、ｙ方向に４画素毎に計算すれば、計算量
を、４×４= １６分の１に低減することができる。

【００３６】そして、画素飛ばしで計算して相関係数が
最大になる所を検索し、次にその付近では画素飛ばしせ
ずに計算することにより、精度の高い検索を行うことが
できる。上記の画素飛ばしの他に、周知のピラミッド法
を用いることでも計算量を減らすことができる。このピ
ラミッド法は、検査対象画像をもとに、分解能の荒い画
像を生成しこの荒い画像に対し、相関演算するものであ
る。すなわち、ビラミッド画像は、階層的な構造をもつ
ものであり、各階層は番号が付けられたレベルでよば
れ、最下層のレベル０は、検査対象画像そのものにな
る。計算の便宜上、最下層の画像サイズを５１２×５１
２画素にとって説明する。ピラミッド画像は、レベル０
から始まるため、下位のレベルから上位のレベルに向け
計算する。これを式で示すと次の通りである。

【００３７】レベルｋとレベルｋ−１の画像をそれぞ
れ、ｆ^(k)（ｘ、ｙ）、ｆ^(k1-1)（ｘ、ｙ）とすると
き、ｆ^(k)（ｘ、ｙ）の計算方法を以下に示す。

【数３】

【００３８】上記の式から、レベルが高くなるにつれ画
像サイズが小さくなることが分る。但し、ピラミッド画
像中で、パターンの検索を行うためには、基準画像も同
様にピラミッド画像化しておく必要がある。そして、上
述した画素飛ばしとピラミッド法の両者を組み合わせる
ことで、計算の高速化と精度を両立させた正規化相開法
を実現することができる。また、この正規化相関は検査
画像の明るさの線形的な変動には全く影響されない特徴
がある。システム化した場合でも、安定した結果が得ら
れることが期待される。

【００３９】次に、基準パターンの作成方法について説
明する。ここでの基準パターンは、図２に示した人物等
のすき入れ部位（透かし）６を形成するすき入れの型ご
とに用意されるものである。すなわち、図２に示したよ
うに、各大判３Ａ，３Ｂ，３Ｃの１面当り、４×５＝２
０個のすき入れがある。さらに、図２のように、１ライ
ンにつき、３面の大判３Ａ，３Ｂ，３Ｃが作られている
場合、すき入れの型の総数は６０個となる。よって、６
０個分の基準パターンが必要となる。

【００４０】この場合、６０個分の基準パターンの登録
を全て手入力（例えばマウス操作による）により作成す
ることは運用上不可能であり、システムの実現性を損う
ものである。また、手入力（例えばマウス操作による）
（例えばマウス操作による）によっていたのでは、異な
るすき入れの型の基準パターンに差がでることは避けが
たく、検査水準が確立した検査を実現することができな
い。

【００４１】このため、本実施の形態では、手入力（例
えばマウス操作による）による作業を最小限に抑えた、
効率的で、ばらつきの少ない基準パターンの作成アルゴ
リズムを用いており、その作成手順は次の通りである。
このような基準パターンの作成手順を、図５及び図６を
用いて説明する。なお、以下の説明において、登録（保
存）されるデータの保存先は、図３の基準パターン格納
部２１である。

【００４２】基準パターンの作成手順のうち、データの
登録（保存）の流れについて説明する。まず、図４に示
したすき入れ部位（透かし）６の画像を取込む（ステッ
プ５０１）。次いで、手入力（例えばマウス操作によ
る）により、入力画像の中から、人物像の主要な部分を
囲む矩形領域を指定して、登録（保存）する（ステップ
５０２，５０３）。すなわち、図６において、零○で示
す部分が全体パターンである。このとき、パターンの位
置も合わせて、全体パターン位置として保存する（ステ
ップ５０４）。

【００４３】これを式で示すと次のようになる。

【数４】全体パターン：Ｆ_W（ｘ、ｙ）｛（ｘ、ｙ）｜０≦ｘ＜Ｗw _x、０≦ｙ＜Ｗw _y｝Ｘ_W：全体パターン左上Ｘ座標Ｙ_W：全体パターン左上Ｙ座標

【００４４】次に、分割パターンを指定して登録（保
存）する（ステップ５０５，５０６）。すなわち、手入
力（例えばマウス操作による）により、図６に示す入力
画像において分割パターン〜(16)で示す各分割ウィン
ドウ（矩形）を指定する。このとき、各分割パターン
〜(16)の位置も合わせて、分割パターン位置として保存
する（ステップ５０７）。

【００４５】これを式で示すと次のようになる。

【数５】分割パターン：Ｆ_W ⁽ⁱ⁾（ｘ、ｙ）｛（ｘ、ｙ）｜０≦ｘ＜Ｗw_x ⁽ⁱ⁾、０≦ｙ＜Ｗw_y ⁽ⁱ⁾｝｛ｉ＝１〜１６：分割パターン番号｝Ｘ_W ⁽ⁱ⁾：分割パターン左上Ｘ座標Ｙ_W ⁽ⁱ⁾：分割パターン左上Ｙ座標

【００４６】次いで、相対位置を計算し、その位置を保
存する（ステップ５０８，５０９）。すなわち、零○で
示す全体パターンの位置に対する各分割パターン〜(1
6)の相対位置を、全体パターン位置データ及び分割パタ
ーン位置データを用いて計算し、相対位置データとして
保存する。これを式で示すと次のようになる。

【００４７】

【数６】分割パターン相対Ｘ座標：Ｘ_r ⁽ⁱ⁾＝Ｘ_W ⁽ⁱ⁾−Ｘ_W 分割パターン相対Ｙ座標：Ｙ_r ⁽ⁱ⁾＝Ｙ_W ⁽ⁱ⁾−Ｙ_W ｛ｉ＝１〜１６：分割パターン番号｝

【００４８】次に、基準パターンの作成手順を、図７を
用いて説明する。なお、以下の説明において、登録（保
存）されるデータの保存先は、図３の基準パターン格納
部２１である。まず、基準パターンを作成するための良
品の画像である、例えば図４に示したすき入れ部位（透
かし）６の画像を取込む（ステップ７０１）。ここで、
この取込んだ画像のデータを下式のように定義する。

【００４９】

【数７】良品画像：ｆ（ｘ、ｙ）｛（ｘ、ｙ）｜０≦ｘ≦５１１、０≦ｙ≦４７９｝

【００５０】次いで、良品画像ｆ（ｘ、ｙ）の中から、
正規化相関法を用いて全体パターンＦ_W（ｘ、ｙ）の位
置を算出する（ステップ７０２，７０３）。この位置を
（Ｄｘ、Ｄｙ）とし、新全体パターンを求めて登録する
（ステップ７０４，７０５）。このとき、上記の（ステ
ップ５０９）で求められた相対位置のデータも併せて登
録する（ステップ７０６）。ここで、新全体パターン
は、次の通りである。

【００５１】

【数８】新全体パターン：Ｆ’ｗ（ｘ、ｙ）＝ｆ（ｘ
＋Ｄｘ、ｙ＋Ｄｙ）｛（ｘ、ｙ）｜０≦ｘ＜Ｗｗ、０≦ｙ＜Ｗw _y ｝

【００５２】次いで、良品画像ｆ（ｘ、ｙ）の中から、
新分割パターンＦ_W ⁽ⁱ⁾（ｘ、ｙ）を切り出す（ステッ
プ７０７）。

【数９】新分割パターン：Ｆ’_W ⁽ⁱ⁾（ｘ、ｙ）＝ｆ（ｘ
＋Ｄｘ＋Ｘ_r ⁽ⁱ⁾、ｙ＋Ｄy⁽ⁱ⁾＋Ｙ_r ⁽ⁱ⁾）

【００５３】以上が、正規化相関法におけるすき入れ検
査前の基準パターンの作成手順である。次に、正規化相
関法において用いられるマスク画像の形成方法について
説明する。なお、ここでの説明も、正規化相関法による
すき入れ検査前の手入力（例えばマウス操作による）に
よる準備作業である。

【００５４】まず、検査対象画像及び基準画像を以下の
ように表す。

【数１０】検査対象画像：ｆ（ｘ、ｙ）｛（ｘ、ｙ）｜０≦ｘ≦５１１、０≦ｙ≦５１１｝基準画像：ｇ（ｘ、ｙ）｛（ｘ、ｙ）｜０≦ｘ＜Ｗｘ、０≦ｙ＜Ｗｙ｝

【００５５】ここで、Ｗｘ、Ｗｙ、はそれぞれ次の意味
をもつ。Ｗｘ：基準画像幅Ｗｙ：高さ次に、基準画像と同一の大きさを持つマスク画像を定義
する。

【数１１】マスク画像：Ｍ（ｘ、ｙ）｛（ｘ、ｙ）｜０≦ｘ＜Ｗｘ、０≦ｙ＜Ｗｙ｝

【００５６】マスク画像Ｍ（ｘ、ｙ）は、予め（１，
０）に初期化しておく。その後、手入力（例えばマウス
操作による）によりマスクする画素の値を０に設定し、
マスクしない画素の値を１に設定する。この処理は、実
際のソフトウェアにおいて、マスク画像を塗りつぶす操
作で行う。このようなマスク画像の作成により、検査画
像ｆ（ｘ、ｙ）と基準画像ｇ（ｘ、ｙ）の相互相関係数
Ｃ（ｍ_x、ｍ_y）は以下の様に変更される。

【００５７】

【数１２】以上が正規化相関法におけるマスク画像の形成方法であ
る。

【００５８】（ミクロフィルター処理）次に、ミクロフ
ィルターについて説明する。このミクロフィルターは、
表２で説明したように、濃度変化がない、または非常に
緩やかでありパターンがない領域において、微小な欠点
を検出するために有効となるものである。なお、微分系
のフィルターとしては、ソーベルフィルター、プレウィ
ットフィルター、ロバーツフィルター等を用いることが
できる。

【００５９】ここで、ミクロフィルターの計算法と、そ
のマスク画像の作成方法について説明する。まず、ミク
ロフィルターの定義について説明する。いま、処理対象
画像をＦ（ｘ、ｙ）とする。ミクロフィルタは３段階の
処理で構成される。まず、第１段階では、処理対象画像
の垂直微分画像、水平微分画像を算出する。

【００６０】

【数１３】処理対象画像：Ｆ（ｘ、ｙ）｛（ｘ、ｙ）｜０≦ｘ≦５１１、０≦ｙ≦５１１｝垂直微分画像：Ｆ_v（ｘ、ｙ）＝｜（Ｆ（ｘ−１、ｙ＋
１）−Ｆ（ｘ−１、ｙ−１））＋２×（Ｆ（ｘ、ｙ＋
１）−Ｆ（ｘ、ｙ−１））＋（Ｆ（ｘ＋１、ｙ＋１）−
Ｆ（ｘ＋１、ｙ−１））｜水平微分画像：Ｆ_H（ｘ、ｙ）＝｜（Ｆ（ｘ＋１、ｙ−
１）−Ｆ（ｘ−１、ｙ−１））＋２×（Ｆ（ｘ＋１、
ｙ）−Ｆ（ｘ−１、ｙ））＋（Ｆ（ｘ＋１、ｙ＋１）−
Ｆ（ｘ−１、ｙ＋１））｜｛（ｘ、ｙ）｜０≦ｘ≦５１１、０≦ｙ≦５１１｝

【００６１】第２段階では、いま求めた垂直微分画像Ｆ
_v（ｘ、ｙ）と水平微分画像：Ｆ_H（ｘ、ｙ）の和の平
均である加算画像Ｆ_A（ｘ、ｙ）を算出する。

【数１４】Ｆ_A（ｘ、ｙ）＝（Ｆ_v（ｘ、ｙ）＋Ｆ
_H（ｘ、ｙ））／２｛（ｘ、ｙ）｜０≦ｘ≦５１１、０≦ｙ≦５１１｝

【００６２】第３段階では、加算画像Ｆ_A（ｘ、ｙ）に
平滑化フィルターをかけてミクロフィルター画像Ｆ
_M（ｘ、ｙ）を得る。

【数１５】ミクロフィルター画像：Ｆ_M（ｘ、ｙ）＝（Ｆ_M（ｘ−１、ｙ−１）＋Ｆ_M（ｘ、ｙ−）＋Ｆ_M（ｘ＋１、ｙ−１）＋Ｆ_M（ｘ−１、ｙ）Ｆ_M（ｘ、ｙ）＋Ｆ_M（ｘ−１、ｙ）Ｆ_M（ｘ−１、ｙ＋１）＋Ｆ_M（ｘ、ｙ＋１）Ｆ_M（ｘ＋１、ｙ＋１））／９｛（ｘ、ｙ）｜０≦ｘ≦５１１、０≦ｙ≦５１１｝

【００６３】図８は、以上の手順の概略をフロー化した
ものであり、第１段階では処理対象画像を取込み、その
処理対象画像の垂直微分画像Ｆ_v（ｘ、ｙ）、水平微分
画像Ｆ_H（ｘ、ｙ）を算出する（ステップ８０１〜８０
３）。第２段階では、垂直微分画像Ｆ_v（ｘ、ｙ）と水
平微分画像：Ｆ_H（ｘ、ｙ）の和の平均である加算画像
Ｆ_A（ｘ、ｙ）を算出する（ステップ８０４）。第３段
階では、加算画像Ｆ_A（ｘ、ｙ）に平滑化フィルターを
かけてミクロフィルター画像Ｆ_M（ｘ、ｙ）を得る（ス
テップ８０５）。

【００６４】図９は、以上の手順によって得られる画像
の一例を示すものである。すなわち、同図（ａ）は、処
理対象画像を示すものであり、同図（ｂ）は水平微分画
像を示すものであり、同図（ｃ）は垂直微分画像を示す
ものであり、同図（ｄ）は水平微分画像と垂直微分画像
との加算画像を示すものであり、同図（ｅ）はミクロフ
ィルター画像を示すものである。同図（ｅ）から、表１
及び表２で説明したように、まゆ毛の中や服の折目の線
等で濃淡の変化はあるが、変化の急激ではない箇所が検
出されていることが分る。

【００６５】次に、ミクロフィルターのマスク画像の作
成方法を、図１０を用いて説明する。なお、ここでの説
明は、すき入れ検査前の手入力（例えばマウス操作によ
る）による準備作業である。ここで、ミクロフィルター
のマスク画像は、正規化相関法で定義された、１６分割
の分割基準パターン毎に作成されるものである。まず、
１６分割された分割画像にミクロフィルターを作用させ
た後、２値化処理を行う（ステップ１００１，１００
２）ことで、良品画像に含まれるエッジ等を抽出した画
像が得られる。エッジの位置は画像毎にばらつくため、
確実にこれをマスクするためには、エッジ等を抽出した
画像に膨張処理を指定回数施す（ステップ１００３）。
このように膨張処理を施すことで、エッジ部分を強調す
ることができる。この状態を図１１に示す。同図に示す
ものは、図６で説明した分割パターン〜(16)に対応し
ているものである。

【００６６】次に、以上のような（ステップ１００１）
〜（ステップ１００４）の詳細について説明する。ま
ず、（ステップ１００１）において、正規化相関法で定
義した分割画像を取り出す。

【００６７】

【数１６】分割パターン：Ｆ_W ⁽ⁱ⁾（ｘ、ｙ）｛（ｘ、ｙ）｜０≦ｘ＜Ｗw _x ⁽¹⁾、０≦ｙ＜Ｗw
_y ⁽ⁱ⁾｝｛ｉ＝１〜１６：分割パターン番号｝

【００６８】この分割画像に対しミクロフィルタ処理を
施し、分割ミクロフィルタ画像Ｆ_W _M ⁽ⁱ⁾（ｘ、ｙ）を得
る。計算は前節の定義にしたがう。

【数１７】分割ミクロフイルタ画像：Ｆ_WM ⁽ⁱ⁾（ｘ、ｙ）｛（ｘ、ｙ）｜０≦ｘ＜Ｗw _x ⁽ⁱ⁾、０≦ｙ＜Ｗw
_y ⁽ⁱ⁾｝｛ｉ＝１〜１６：分割パターン番号｝

【００６９】次に、（ステップ１００２）において、分
割ミクロフィルタ画像の２値化処理を行う。分割ミクロ
フィルタ画像Ｆ_WM ⁽ⁱ⁾（ｘ、ｙ）をしきい値Ｔ_M1で２値
化して、分割ミクロフィルタ２値化画像Ｂ_WM ⁽ⁱ⁾（ｘ、
ｙ）をもとめる。

【数１８】分割ミクロフィルタ２値化画像：Ｂ_WM ⁽ⁱ⁾（ｘ、ｙ）＝０｛Ｆ_WM ⁽ⁱ⁾（ｘ、ｙ）＜Ｔ_M1｝２５５｛Ｆ_WM ⁽ⁱ⁾（ｘ、ｙ）≧Ｔ_M1｝｛（ｘ、ｙ）｜０≦ｘ＜Ｗw _x ⁽ⁱ⁾、０≦ｙ＜Ｗw _y ⁽ⁱ⁾｝｛ｉ＝１〜１６：分割パターン番号｝

【００７０】２値化しきい値Ｔ_M1は、検査の節で定義す
る２値化しきい値Ｔ_M2より小さくとることにより、検査
においてマスクを確実に行うことができる。次に、（ス
テップ１００３）において、分割ミクロフィルタの２値
化画像の膨張処理を行う。ミクロフィルタでは画像中の
エッジが強調されるため、マスク画像でこの部分をマス
クするのであるが、入力画像のサンプリングによるエッ
ジ位置のずれとエッジそのもののずれ、さらに位置検出
のずれ等により、基準画像のエッジからずれることが考
えられる。そこで分割ミクロフィルターの２値化画像に
膨張処理を指定回数Ｎ_Mかけることにより、確実にマス
クできる分割ミクロフィルターマスク画像を得る。

【００７１】

【数１９】分割ミクロフィルターマスク画像：Ｍ_WM ⁽ⁱ⁾（ｘ、ｙ）＝ＮＯＴＤｉｌａｔｅ（Ｂ_WM ⁽ⁱ⁾（ｘ、ｙ）：Ｎ_M）｛（ｘ、ｙ）｜０≦ｘ＜Ｗw _x ⁽ⁱ⁾、０≦ｙ＜Ｗw _y ⁽ⁱ⁾｝｛ｉ＝１〜１６：分割パターン番号｝

【００７２】ここで、Ｄｉｌａｔｅ（Ｆ（ｘ、ｙ）；
Ｎ）は、画像Ｆ（ｘ、ｙ）をＮ回膨張処理を行うことを
意味する。膨張処理は以下のように計算される。

【数２０】Ｄｉｌａｔｅ（Ｆ（ｘ、ｙ）；１）＝Ｆ（ｘ−１、ｙ−１）ＯＲＦ（ｘ、ｙ−１）ＯＲＦ（ｘ＋１、ｙ−１）ＯＲＦ（ｘ−１、ｙ）ＯＲＦ（ｘ、ｙ）ＯＲＦ（ｘ＋１、ｙ）ＯＲＦ（ｘ−１、ｙ＋１）ＯＲＦ（ｘ、ｙ＋１）ＯＲＦ（ｘ＋１、ｙ＋１）

【００７３】また、ＯＲはビット論理和をとることを、
ＮＯＴはビット論理否定をとることを示す。さらに、
（ステップ１００４）において、マスク画像の修正と登
録を行う場合、Ｍ_WM ⁽ⁱ⁾（Ｘ、ｙ）を、手入力（例えば
マウス操作による）によりマスクする画素の値を０に設
定する。この処理は、実際のソフトウェアにおいては、
マスク画像を塗りつぶす操作で行う。基準パターン自動
作成した場合、正規化相関法のマスク同様、いま作成し
たマスク画像をそのままコピーして用いる。

【００７４】（モホロジー処理）次に、モホロジー処理
について説明する。モホロジー処理においては、オープ
ニング処理とクロージング処理とが用いられる。オープ
ニング処理は、暗い欠点を検出するために用いる処理で
あり、クロージング処理は、明るい欠陥を検出するため
の処理である。

【００７５】まず、オープニング処理について説明す
る。この処理の目的は、微小な明るい変動を画像から除
去することである。すなわち、図１２に示すリング状の
画像を例にすると、同図（ａ）は本来のあるべき画像を
示し、同図（ｂ）は欠陥が発生している画像を示してい
る。この場合、同図（ｂ）の画像から、リングの切れを
繋いでいる細かい部分を除去すると、同図（ａ）の画像
を、つまり良品の画像を得ることができる。言い換えれ
ぱ、この処理は繋がったリングを切り開く、オープンす
る処理である。オープニング処理は３段階の処理で構成
される。

【００７６】まず、第１段階では、処理対象を画像Ｆ
（ｘ、ｙ）とし、処理対象画像にＮｏｍｉｎ回ＭＩＮフ
ィルターをかけたＭＩＮ画像、Ｆ_MIN ^(Nomin)を算出す
る。処理対象画像：Ｆ（ｘ、ｙ）｛（ｘ、ｙ）｜０≦ｘ≦５
１１、０≦ｙ≦５１１｝

【数２１】ＭＩＮ画像：Ｆ_MIN ⁽ⁱ⁾（ｘ、ｙ）＝ＭＩＮ（Ｆ（ｘ−１、ｙ−１）、Ｆ（ｘ、ｙ−１）、Ｆ（ｘ＋１、ｙ−１）、Ｆ（ｘ−１、ｙ）、Ｆ（ｘ、ｙ）、Ｆ（ｘ−１、ｙ）、Ｆ（ｘ−１、ｙ＋１）、Ｆ（ｘ、ｙ＋１）、Ｆ（ｘ＋１、ｙ＋１））：Ｆ_MIN ⁽ⁱ⁾（ｘ、ｙ）＝ＭＩＮ（Ｆ_MIN ^(i-1)（ｘ−１、ｙ−１）、Ｆ_MIN ^(i-1)（ｘ、ｙ−１）、Ｆ_MIN ^(i-1)（ｘ＋１、ｙ−１）、Ｆ_MIN ^(i-1)（ｘ−１、ｙ）、Ｆ_MIN ^(i-1)（ｘ、ｙ）、Ｆ_MIN ^(i-1)（ｘ−１、ｙ）、Ｆ_MIN ^(i-1)（ｘ−１、ｙ＋１）、Ｆ_MIN ^(i-1)（ｘ、ｙ＋１）、Ｆ_MIN ^(i-1)（ｘ＋１、ｙ＋１））（ｉ＞２）

【００７７】第２段階では、いま得られたＭｌＮ画像Ｆ
_MIN ^(Nomin)（ｘ、ｙ）にＭＡＸフィルターをＮｏｍａ
ｘ回施したオープニング画像Ｆ_op（ｘ、ｙ）を得る。

【数２２】ＭＡＸ画像：Ｆ_MAX ⁽ⁱ⁾（ｘ、ｙ）＝ＭＡＸ（Ｆ_MIN ^(Nomin)（ｘ−１、ｙ−１）、Ｆ_MIN ^(Nomin)（ｘ、ｙ−１）、Ｆ_MIN ^(Nomin)（ｘ＋１、ｙ−１）、Ｆ_MIN ^(Nomin)（ｘ−１、ｙ）、Ｆ_MIN ^(Nomin)（ｘ、ｙ）、Ｆ_MIN ^(Nomin)（ｘ−１、ｙ）、Ｆ_MIN ^(Nomin)（ｘ−１、ｙ＋１）、Ｆ_MIN ^(Nomin)（ｘ、ｙ＋１）、Ｆ_MIN ^(Nomin)（ｘ＋１、ｙ＋１））：Ｆ_MAX ⁽ⁱ⁾（ｘ、ｙ）＝ＭＡＸ（Ｆ_MAX ^(i-1)（ｘ−１、ｙ−１）、Ｆ_MAX ^(i-1)（ｘ、ｙ−１）、Ｆ_MAX ^(i-1)（ｘ＋１、ｙ−１）、Ｆ_MAX ^(i-1)（ｘ−１、ｙ）、Ｆ_MAX ^(i-1)（ｘ、ｙ）、Ｆ_MAX ^(i-1)（ｘ−１、ｙ）、Ｆ_MAX ^(i-1)（ｘ−１、ｙ＋１）、Ｆ_MAX ^(i-1)（ｘ、ｙ＋１）、Ｆ_MAX ^(i-1)（ｘ＋１、ｙ＋１））（ｉ＞２）オープニング画像：Ｆ_op（ｘ、ｙ）＝Ｆ_MAX ^(Nomax)（ｘ、ｙ）

【００７８】第３段階では、もとの画像Ｆ（ｘ、ｙ）か
らオープニング画像Ｆ_op（ｘ、ｙ）を引いて明欠陥画像
Ｆ_BRIGHT（ｘ、ｙ）を得る。

【数２３】明欠陥画像：Ｆ_BRIGHT（ｘ、ｙ）＝Ｆ（ｘ、
ｙ）−Ｆ_op（ｘ、ｙ）｛（ｘ、ｙ）｜０≦ｘ≦５１１、０≦ｙ≦５１１｝

【００７９】次に、クロージング処理について説明す
る。この処理の目的は、微小な暗い変動を画像から除去
することであり、前述のオープニング処理の正反対の処
理である。すなわち、図１３に示すリング状の画像を例
にすると、同図（ａ）は本来のあるべき画像を示し、同
図（ｂ）は欠陥が発生している画像を示している。この
場合、同図（ｂ）の画像から、リングの切れを埋める
と、同図（ａ）の画像を、つまり良品の画像を得ること
ができる。言い換えれぱ、この処理は切れたリングを埋
めて閉じる、クローズする処理である。

【００８０】クロージング処理もオープニング処理と同
様に、３段階の処理で構成される。まず、第１段階で
は、画像Ｆ（ｘ、ｙ）とした処理対象画像にＮｃｍａｘ
回ＭＡＸフィルターをかけたＭＡＸ画像、Ｆ_MAX
^(Ncmax)（ｘ、ｙ）を算出する。

【数２４】処理対象画像：Ｆ（ｘ、ｙ）｛（ｘ、ｙ）｜０≦ｘ≦５１１、０≦ｙ≦５１１｝ＭＡＸ画像：Ｆ_MAX ⁽ⁱ⁾（ｘ、ｙ）＝ＭＡＮ（Ｆ（ｘ−１、ｙ−１）、Ｆ（ｘ、ｙ−１）、Ｆ（ｘ＋１、ｙ−１）、Ｆ（ｘ−１、ｙ）、Ｆ（ｘ、ｙ）、Ｆ（ｘ−１、ｙ）、Ｆ（ｘ−１、ｙ＋１）、Ｆ（ｘ、ｙ＋１）、Ｆ（ｘ＋１、ｙ＋１））：Ｆ_MAX ⁽ⁱ⁾（ｘ、ｙ）＝ＭＡＸ（Ｆ_MAX ^(i-1)（ｘ−１、ｙ−１）、Ｆ_MAX ^(i-1)（ｘ、ｙ−１）、Ｆ_MAX ^(i-1)（ｘ＋１、ｙ−１）、Ｆ_MAX ^(i-1)（ｘ−１、ｙ）、Ｆ_MAX ^(i-1)（ｘ、ｙ）、Ｆ_MAX ^(i-1)（ｘ−１、ｙ）、Ｆ_MAX ^(i-1)（ｘ−１、ｙ＋１）、Ｆ_MAX ^(i-1)（ｘ、ｙ＋１）、Ｆ_MAX ^(i-1)（ｘ＋１、ｙ＋１））（ｉ＞２）

【００８１】第２段階では、いま得られたＭＡＸ画像Ｆ
_MAX ^(Ncmax)（ｘ、ｙ）にＭｌＮフィルターをＮｃｍｉ
ｎ回施したクロージング画像Ｆ_c1（ｘ、ｙ）を得る。

【数２５】ＭｌＮ画像：Ｆ_MIN ⁽ⁱ⁾（ｘ、ｙ）＝ＭＩＮ（Ｆ_MAX ^(Ncmax)（ｘ−１、ｙ−１）、Ｆ_MAX ^(Ncmax)（ｘ、ｙ−１）、Ｆ_MAX ^(Ncmax)（ｘ＋１、ｙ−１）、Ｆ_MAX ^(Ncmax)（ｘ−１、ｙ）、Ｆ_MAX ^(Ncmax)（ｘ、ｙ）、Ｆ_MAX ^(Ncmax)（ｘ−１、ｙ）、Ｆ_MAX ^(Ncmax)（ｘ−１、ｙ＋１）、Ｆ_MAX ^(Ncmax)（ｘ、ｙ＋１）、Ｆ_MAX ^(Ncmax)（ｘ＋１、ｙ＋１））：Ｆ_MIN ⁽ⁱ⁾（ｘ、ｙ）＝ＭＩＮ（Ｆ_MIN ^(i-1)（ｘ−１、ｙ−１）、Ｆ_MIN ^(i-1)（ｘ、ｙ−１）、Ｆ_MIN ^(i-1)（ｘ＋１、ｙ−１）、Ｆ_MIN ^(i-1)（ｘ−１、ｙ）、Ｆ_MIN ^(i-1)（ｘ、ｙ）、Ｆ_MIN ^(i-1)（ｘ−１、ｙ）、Ｆ_MIN ^(i-1)（ｘ−１、ｙ＋１）、Ｆ_MIN ^(i-1)（ｘ、ｙ＋１）、Ｆ_MIN ^(i-1)（ｘ＋１、ｙ＋１））（ｉ＞２）クロージング画像：Ｆ_c1（ｘ、ｙ）＝Ｆ_MIN ^(Ncmin)（ｘ、ｙ）

【００８２】第３段階では、クロージング画像Ｆ
_c1（ｘ、ｙ）から、もとの画像Ｆ（ｘ、ｙ）をひいて暗
欠陥画像Ｆ_DARK（ｘ、ｙ）を得る。

【数２６】暗欠陥画像：Ｆ_DARK（ｘ、ｙ）＝Ｆ
_c1（ｘ、ｙ）−Ｆ（ｘ、ｙ）｛（ｘ、ｙ）｜０≦ｘ≦５１１、０≦ｙ≦５１１｝

【００８３】次に、モホロジー処理に用いられるマスク
画像の作成につき、図１４〜図１７を用いて説明する。
モホロジー処理のマスク画像は、上述したミクロフィル
ターのマスク画像と同様に、正規化相関法で定義され
た、１６分割の分割基準パターン毎に作成されるもので
ある。さらに、オープニング処理、クロージング処理毎
に、マスク画像が用意される。

【００８４】以上の処理過程の一例を図１７に示す。図
１７において、（ａ）は元画像、（ｂ）はミニマム画
像、（ｃ）はオープニング画像、（ｄ）は明欠陥画像を
示している。

【００８５】すなわちまず、１６分割の分割画像に対し
てオープニング処理及びクロージング処理を作用させた
後、２値化処理を施す（ステップ１４０１〜１４０
４）。このように、オープニング処理及びクロージング
処理の後、２値化処理を施したものには、明るく急激な
変動部分及び暗く急激な変動部分が抽出される。

【００８６】次いで、抽出された変動部分の位置は画像
毎にばらつくため、確実にこれをマスクするためには、
２値化処理を施した画像に対して膨張処理を指定回数施
す（ステップ１４０５，１４０６）。このような処理に
より、オープニング処理及びクロージング処理毎のマス
ク画像が得られるが、実際にすき入れ検査を行った場
合、マスクもれが発生する場合がある。これは、単一の
基準画像からでは、予測することが困難な良品のばらつ
きに起因するものであり、この場合、手入力（例えばマ
ウス操作による）によってマスク画像の修正を行う（ス
テップ１４０７，１４０８）。

【００８７】オープニング処理及びクロージング処理そ
れぞれのマスク画像を、図１５及び図１６に示す。ここ
で、図１５は、オープニング処理のマスク画像であり、
図１６は、クロージング処理のマスク画像である。これ
らの図に示すものは、図６で説明した分割パターン〜
(16)に対応しているものである。

【００８８】次に、（ステップ１４０１）〜（ステップ
１４０８）の詳細について説明する。まず、（ステップ
１４０１，１４０２）において、正規化相関法で定義し
た１６分割の分割画像を取り出す。

【００８９】

【数２７】分割パターン：Ｆ_W ⁽ⁱ⁾（ｘ、ｙ）｛（ｘ、ｙ）｜０≦ｘ＜Ｗw _x ⁽ⁱ⁾、０≦ｙ＜Ｗw
_y ⁽ⁱ⁾｝｛ｉ＝１〜１６：分割パターン番号｝

【００９０】ここでは、分割オープニング処理画像Ｆ
_WOP ⁽ⁱ⁾（ｘ、ｙ）及び分割クロージング処理画像Ｆ_Wc1
⁽ⁱ⁾（ｘ、ｙ）を得る。

【数２８】Ｆ_WOP ⁽¹⁾（ｘ、ｙ）：分割オープニング処理画像Ｆ_Wc1 ⁽¹⁾（ｘ、ｙ）：分割クロージング処理画像｛（ｘ、ｙ）｜０≦ｘ＜Ｗw _x ⁽¹⁾、０≦ｙ＜Ｗw
_y ⁽¹⁾｝｛ｉ＝１〜１６：分割パターン番号｝

【００９１】次いで、（ステップ１４０３，１４０４）
において、分割オープニング処理画像Ｆ_WOP ⁽ⁱ⁾（ｘ、
ｙ）をしきい値Ｔ_OP1で２値化して、分割オープニング
処理２値化画像Ｂ_WOP ⁽¹⁾（ｘ、ｙ）を求める。同様に、
分割クロージング処理画像Ｆ_wC ₁ ⁽ⁱ⁾（ｘ、ｙ）をしきい
値Ｔ_cl1で２値化して、分割クロージング処理２値化画
像Ｂ_wC1 ⁽ⁱ⁾（ｘ、ｙ）を求める。

【数２９】分割オープニング処理２値化画像：Ｂ_Wop ⁽¹⁾（ｘ、ｙ）＝０｛Ｆ_Wop ⁽¹⁾（ｘ、ｙ）＜Ｔ_op1｝２５５｛Ｆ_Wop ⁽¹⁾（ｘ、ｙ）≧Ｔ_op1｝分割クロージング処理２値化画像：Ｂ_wc1 ⁽¹⁾（ｘ、ｙ）＝０｛Ｆ_wc1 ⁽¹⁾（ｘ、ｙ）＜Ｔ_cl1｝２５５｛Ｆ_wc1 ⁽¹⁾（ｘ、ｙ）≧Ｔ_cl1｝｛（ｘ、ｙ）｜０≦ｘ＜Ｗw _x ⁽¹⁾、０≦ｙ＜Ｗw _y ⁽¹⁾｝｛ｉ＝１〜１６：分割パターン番号｝

【００９２】２値化しきい値Ｔ_op1、Ｔ_cl1は、検査の
節で定義する２値化しきい値Ｔ_op2、Ｔ_cl2より小さく
とることにより、検査においてマスクを確実に行うこと
ができる。次いで、（ステップ１４０５，１４０６）に
おいて、膨張処理を施す。ここでは、分割オープニング
処理２値化画像と分割クロージング処理２値化画像に膨
張処理を指定回数Ｎ_opかけることにより、確実にマスク
できるオープニング処理マスク画像と分割クロージング
処理マスク画像が得られる。

【００９３】

【数３０】分割オープニング処理マスク画像：Ｍ_wop ⁽ⁱ⁾（ｘ、ｙ）＝ＮＯＴＤｉｌａｔｅ（Ｂ_wop ⁽ⁱ⁾（ｘ、ｙ）：Ｎ_op）分割クロージング処理マスク画像：Ｍ_wcl ⁽ⁱ⁾（ｘ、ｙ）＝ＮＯＴＤｉｌａｔｅ（Ｂ_wcl ⁽ⁱ⁾（ｘ、ｙ）：Ｎ_cl）｛（ｘ、ｙ）｜０≦ｘ＜Ｗw _x ⁽ⁱ⁾、０≦ｙ＜Ｗw _y ⁽ⁱ⁾｝｛ｉ＝１〜１６：分割パターン番号｝

【００９４】次いで、（ステップ１４０７，１４０８）
において、マスク画像の修正を行う。Ｍ_wop ⁽ⁱ⁾（ｘ、
ｙ）及びＭ_wcl ⁽ⁱ⁾（ｘ、ｙ）を、手入力によりマスクす
る画素の値を０に設定する。この処理は、実際のソフト
ウェアにおいては、マスク画像を塗りつぶす操作で行
う。基準パターンを自動作成した場合、ミクロフィルタ
ー処理のマスク同様、ここで作成したマスク画像をコピ
ーする。

【００９５】以上が正規化相関処理、ミクロフィルター
処理、濃淡モホロジー処理における準備作業である。次
に、上述した画像処理検査部２０によるすき入れ部位
（透かし）６のすき入れ検査方法について説明する。説
明に先立ち、正規化相関処理、ミクロフィルター処理、
濃淡モホロジー処理における全体の処理手順の概略を、
図１８を用いて説明する。

【００９６】まず、入力した画像に対して全体パターン
及び分割パターン毎に正規化相関処理が行われ、それぞ
れのパータン毎の良否判定が行われる（ステップ１８０
１〜１８０４）。次いで、ミクロフィルター処理に移行
し、２値化処理、マスク処理、ラベリング処理、特徴量
算出処理、良否判定処理が順次行われる（ステップ１８
０５〜１８１０）。これらの処理は、後述する１６分割
された分割パターンのそれぞれに対して行われる（ステ
ップ１８１１）。

【００９７】次いで、濃淡モホロジー処理に移行する。
濃淡モホロジー処理には、オープニング処理とクロージ
ング処理とがあり、まず、オープニング処理では、２値
化処理、マスク処理、ラベリング処理、特徴量算出処
理、良否判定処理が順次行われる（ステップ１８１２〜
１８１７）。これらの処理も、上記同様に、後述する１
６分割れた分割パターンのそれぞれに対して行われる
（ステップ１８１８）。

【００９８】クロージング処理でも、オープニング処理
と同様に、２値化処理、マスク処理、ラベリング処理、
特徴量算出処理、良否判定処理が順次行われる（ステッ
プ１８１９〜１８２４）。これらの処理も、上記同様
に、後述する１６分割された分割パターンのそれぞれに
対して行われる（ステップ１８２５）。

【００９９】次に、正規化相関処理、ミクロフィルター
処理、濃淡モホロジー処理のそれぞれによるすき入れ検
査方法の詳細を順を追って説明する。（正規化相関によ
る検査フロー）まず、正規化相関法による検査アルゴリ
ズムを、図１９を用いて説明する。なお、以下の説明
は、図１８の（ステップ１８０１）〜（ステップ１８０
４）に相当するものである。

【０１００】まず、検査対象の画像を取込む（ステップ
１９０１）。この検査対象の画像は、例えば図４に示し
た画像に相当する。この取込んだ画像のデータを下式の
ように定義する。

【数３１】検査対象画像：ｆ（ｘ、ｙ）｛（ｘ、ｙ）｜０≦ｘ≦５１１、０≦ｙ≦４７９｝

【０１０１】次いで、検査対象画像ｆ（ｘ、ｙ）の中
で、まず全体パターンＦ_W（ｘ、ｙ）を検索し、その位
置（Ｘ₀、Ｙ₀）を求める（ステップ９０２〜９０
４）。次いで、いま求めた全体パターンの位置と、各分
割パターンの全体パターンとの相対位置（Ｘ_r ⁽ⁱ⁾、Ｙ
_r ⁽ⁱ⁾）から位置（Ｘ₀＋Ｘ_r ⁽ⁱ⁾、Ｙ₀＋Ｙ_r ⁽ⁱ⁾）
の近傍領域において、各分割パターンＦ_W ⁽ⁱ⁾（ｘ、
ｙ）を検索し、一致度Ｃ⁽ⁱ⁾と分割パターンの位置（Ｘ
₀ ^{( i)}、Ｙ₀ ⁽ⁱ⁾）を求める（ステップ９０３，９０
５，９０６）。

【数３２】｛（ｘ、ｙ）｜０≦ｘ＜Ｗw _x ⁽ⁱ⁾、０≦ｙ
＜Ｗw _y ⁽ⁱ⁾｝｛ｉ＝１〜１６：分割パターン番号｝

【０１０２】次いで、各分割パターン毎に求めた相関係
数データ及び位置データと、それぞれの判定しきい値と
を比較し良否の判定を行う（ステップ１９０７〜１９１
１）。ここで、良否の判定結果は、後述する図２２，２
３の（ｃ）のｃ−１に示すように、ｘ，ｙ方向の位置ず
れとマッチ度として表示される。また、ここで相関の判
定を式で表すと、次のようになる。

【０１０３】

【数３３】相関係数の判定：Ｃ⁽ⁱ⁾＜Ｔ₁ ⁽ⁱ⁾ Ｔ₁ ⁽ⁱ⁾≦Ｃ⁽ⁱ⁾＜Ｔ₂ ⁽ⁱ⁾ ならば、その分割パターン
は不良個所を含む。Ｔ₁ ⁽ⁱ⁾≦Ｃ⁽ⁱ⁾＜Ｔ₂ ⁽ⁱ⁾ なら
ば、その分割パターンは半良個所を含む。その他の場
合、良品とする。位置の判定：｜Ｘ₀ ⁽ⁱ⁾（Ｘ₀＋Ｘ_r ⁽ⁱ⁾）｜＞Ｔ₃な
らば、その分割パターンは不良個所を含む。｜Ｙ
₀ ⁽ⁱ⁾（Ｙ₀＋Ｙ_r ⁽ⁱ⁾）｜＞Ｔ₄ならば、その分割パタ
ーンは不良個所を含む。その他の場合、良品とする。
｛ｉ＝１〜１６：分割パターン番号｝

【０１０４】判定しきい値、Ｔ₁ ⁽ⁱ⁾、Ｔ₂ ⁽ⁱ⁾、Ｔ
₃は、あらかじめ設定されるものであり、その設定値も
任意とすることができる。

【０１０５】（ミクロフィルターによる検査フロー）次
に、ミクロフィルタ処理によるすき入れ検査を、図２０
を用いて説明する。また、同図に示すフローは、図１８
の（ステップ１８０５）〜（ステップ１８１０）の詳細
を示すものである。すなわち、正規化相関法で得られる
分割パターンの位置データから、被検査画像の１６分割
分の分割画像を切出す（ステップ２００１〜２００
４）。この切出した分割画像のそれぞれに対してミクロ
フィルター処理を施した後、２値化処理を行う（ステッ
プ２００５，２００６）。２値化処理を行うに際して
は、予め定められている２値化しきい値を用いる。

【０１０６】この状態では、すき入れの輸郭等がでてい
るので、分割ミクロフィルタのマスク画像と論理積をと
ることにより、エッジ等をマスクする（ステップ２００
７）。すなわち、図１０で説明した作成手順によって得
られるミクロフィルター処理用のマスク画像が用いられ
る。

【０１０７】次いで、マスク処理された画像に対して、
ラベリング処理及び特徴量の算出処理を行う（ステップ
２００８）。ここで、ラベリング処理は、２値化された
画像データの連結性の解析を行うものである。また、特
徴量の算出処理は、前述ラベリング処理で得られる、連
結した塊ごとの面積と平均濃度を計算することによって
行われるものである。これらの処理によって面積及び平
均濃度が求められ、結果として特徴量が算出される。最
後に、ラベリング処理及び特徴量の算出処理が行われた
画像に対して、その画素数及び平均濃度としきい値とを
比較して、判定結果を得る（ステップ２００９〜２０１
２）。

【０１０８】ここで、良否の判定結果は、後述する図２
２，２３の（ｃ）のｃ−２に示すように、面積と濃度と
して表示され、例えば図２３の（ｃ）のｃ−２に示すよ
うに、（面積−１５）とした部分が欠陥として表示され
る。

【０１０９】（濃淡モホロジーによる検査フロー）次
に、モホロジー処理によるすき入れ検査方法を、図２１
を用いて説明する。なお、以下の説明は、図１８の（ス
テップ１８１２）〜（ステップ１８２５）に相当するも
のである。すなわち、正規化相関法で得られる分割パタ
ーンの位置データから、被検査画像の１６分割分の分割
画像を切出す（ステップ２１０１〜２１０４）。この切
出した分割画像のそれぞれに対してモホロジー処理を施
した後、２値化処理を行う（ステップ２１０５，２１０
６）。ここで、モホロジー処理は、上述したように、オ
ープニング処理及びクロージング処理である。

【０１１０】また、この状態では、すき入れの輸郭等が
でているので、分割オープニング処理マスク画像及び分
割クロージング処理マスク画像との論理積をとることに
より、エッジ等をマスクする（ステップ２１０７）。す
なわち、図１４で説明した作成手順によって得られるオ
ープニング処理及びクロージング処理用のマスク画像が
用いられる。

【０１１１】さらに、ラベリング処理した後、画像上の
各かたまりごとの画素数と平均濃度をもとめる（ステッ
プ２１０８）。この面素数と平均濃度と判定しきい値と
を比較して、判定結果を得る。ここで、ラベリング処理
は、２値化された画像データの連結性の解析を行うもの
である。また、特徴量の算出処理は、前述ラベリング処
理で得られる、連結した塊ごとの面積と平均濃度を計算
することによって行われるものである。これらの処理に
よって面積及び平均濃度が求められ、結果として特徴量
が算出される。

【０１１２】最後に、ラベリング処理及び特徴量の算出
処理が行われた画像に対して、その画素数及び平均濃度
としきい値とを比較して、判定結果を得る（ステップ２
１０９〜２１１２）。良否の判定結果は、図２２，２３
の（ｃ）のｃ−３，ｃ−４に示すように、面積と濃度と
して表示される。ここで、ｃ−３は、オープニング処理
結果を示し、ｃ−４はクロージング処理結果を示してい
る。

【０１１３】そして、例えば図２２の（ｃ）のｃ−３に
示すように、（濃度−５２）とした部分が欠陥として表
示される。また、例えば図２３の（ｃ）のｃ−４に示す
ように、（濃度−４７）とした部分が欠陥として表示さ
れる。なお、図２２，２３の（ａ），（ｂ）は、それぞ
れ入力した画像を示している。

【０１１４】

【発明の効果】以上説明したように、本発明の請求項１
に記載のすき入れ検査装置によれば、検査対象透かし画
像に対して、第１のアルゴリズムにより、画像パターン
のコントラストの高い部分の欠陥検査が行われ、第２の
アルゴリズムにより、画像パターンの無い部分及びコン
トラストの低い部分の欠陥検査が行われ、第３のアルゴ
リズムにより、画像パターンのコントラストの変化が緩
やかな部分の欠陥検査が行われる。これにより、第１〜
３のアルゴリズムによって、それぞれの不得意部分が補
われつつ欠陥検査が行われるので、透かし画像がもつ全
てのパターンに対しての欠陥検査を確実に行うことがで
きる。

【０１１５】請求項２に記載のすき入れ検査装置によれ
ば、検査領域を複数に分割することで、検査対象透かし
画像の微細な濃淡変動の欠陥検査が可能となるため、透
かし画像がもつ全てのパターンに対しての欠陥検査をよ
り確実に行うことができる。

【０１１６】請求項３に記載のすき入れ検査装置によれ
ば、第１〜３のアルゴリズムのそれぞれに対応させた優
位部分のみを取入れるマスク画像パターンを用いること
で、各アルゴリズムの検査領域が必要最小限とされるた
め、検査精度を高めることができる。

【０１１７】請求項４に記載のすき入れ検査装置によれ
ば、複数の分割した検査領域毎に、第１〜３のアルゴリ
ズムのそれぞれに対応させた優位部分のみを取入れるマ
スク画像パターンを用いることで、微細な濃淡変動の欠
陥検査をより精度よく行うことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明のすき入れ検査装置の一実施の形態を示
すシステム構成図である。

【図２】図１のラインセンサカメラによる画像取込み状
態を示す図である。

【図３】本発明のすき入れ検査装置の一実施の形態を示
すブロック図である。

【図４】図１のラインセンサカメラによって取込まれる
入力画像の一例を示す図である。

【図５】基準パターンの作成手順を示すフローチャート
である。

【図６】基準パターンの作成手順を示す図である。

【図７】基準パターンの作成における登録手順を示すフ
ローチャートである。

【図８】ミクロフィルターの定義を示すフローチャート
である。

【図９】ミクロフィルターによる処理画像の一例を示す
図である。

【図１０】ミクロフィルター処理に用いられるマスク画
像の作成手順を示すフローチャートである。

【図１１】ミクロフィルター処理に用いられるマスク画
像による処理画像の一例を示す図である。

【図１２】モホロジー処理のうちのオープニング処理を
説明するための図である。

【図１３】モホロジー処理のうちのクロージング処理を
説明するための図である。

【図１４】モホロジー処理のオープニング処理及びクロ
ージング処理に用いられるマスク画像の作成手順を示す
フローチャートである。

【図１５】オープニング処理に用いられるマスク画像の
一例を示す図である。

【図１６】クロージング処理に用いられるマスク画像の
一例を示す図である。

【図１７】オープニング処理及びクロージング処理によ
る処理画像の一例を示す図である。

【図１８】本発明のすき入れ検査装置の検査全体を説明
するためのフローチャートである。

【図１９】正規化相関法による検査手順を説明するため
のフローチャートである。

【図２０】ミクロフィルターによる検査手順を説明する
ためのフローチャートである。

【図２１】濃淡モホロジーによる検査手順を説明するた
めのフローチャートである。

【図２２】本発明のすき入れ検査装置による検査結果を
示す図である。

【図２３】本発明のすき入れ検査装置による検査結果を
示す図である。

【図２４】従来の紙幣の製造工程を説明するための斜視
図である。

【符号の説明】

１原反ロール２印刷用紙４プリントマーク６すき入れ部位（透かし）１０光源１１ラインセンサカメラ１２マーク検知センサ１３タイミング制御部１５ディスプレイ２０すき入れ検査装置２１基準パターン格納部２２マスク画像格納部２３画像処理検査部２４正規化相関法処理部２５ミクロフィルター処理部２６濃淡モホロジー処理部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献特開平４−113491（ＪＰ，Ａ) 特開平２−163879（ＪＰ，Ａ) 特開昭55−74667（ＪＰ，Ａ) 特開昭63−191296（ＪＰ，Ａ) 特公平１−47823（ＪＰ，Ｂ２) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G07D 7/00 - 7/20 G01N 21/89

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】検査対象となる検査対象透かし画像を撮
像する撮像手段と、基準となる基準透かし画像の全体パターンを格納する基
準パターン格納部と、前記全体パターンに基づき、前記検査対象透かし画像の
検査領域を設定するとともに、前記検査対象透かし画像
の画像パターンのコントラストの高い部分の欠陥検査に
優れ、該コントラストの高い部分の検査を行う第１のア
ルゴリズムと、この第１のアルゴリズムによって設定さ
れた前記検査領域内の画像パターンの無い部分及びコン
トラストの低い部分の欠陥検査に優れ、該画像パターン
の無い部分及びコントラストの低い部分の欠陥検査を行
う第２のアルゴリズムと、前記第１のアルゴリズムによ
って設定された前記検査領域内の画像パターンのコント
ラストの変化が緩やかな部分の欠陥検査に優れ、該コン
トラストの変化が緩やかな部分の欠陥検査を行う第３の
アルゴリズムとを有する画像処理検査部とを備え、前記第１〜３のアルゴリズムによる前記基準透かし画像
と検査対象透かし画像とのマッチングによって、前記検
査対象透かし画像の欠陥が相互補完的に検査されること
を特徴とするすき入れ検査装置。
【請求項２】前記基準パターン格納部には、前記全体
パターンを分割した複数の分割パターンが格納されてお
り、前記第１のアルゴリズムが前記分割パターンに基づ
き、前記検査対象透かし画像の検査領域を分割設定する
とともに、これら分割設定された領域毎に、前記第１〜
３のアルゴリズムによるマッチングが行われることを特
徴とする請求項１に記載のすき入れ検査装置。
【請求項３】前記全体パターンには、前記第１〜３の
アルゴリズムに対応させて、これらアルゴリズムの相互
に補完すべき優位部分のみを取入れるマスク画像パター
ンが含まれていることを特徴とする請求項１に記載のす
き入れ検査装置。
【請求項４】前記分割パターンのそれぞれには、前記
第１〜３のアルゴリズムに対応させて、これらアルゴリ
ズムの相互に補完すべき優位部分のみを取入れるマスク
画像パターンが含まれていることを特徴とする請求項２
に記載のすき入れ検査装置。