JP3508518B2 - 外観検査方法 - Google Patents
外観検査方法Info
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、表面がドーム形状
の被検査物について、表面の凹みあるいは突起等の凹凸
欠陥を検出する外観検査方法に関するものである。
の被検査物について、表面の凹みあるいは突起等の凹凸
欠陥を検出する外観検査方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来、外観検査による欠陥抽出方法とし
て、当社の特開平３−１７５３４３号公報に開示されて
いるように、被検査物の表面を撮像して得られた画像に
所定の検査領域を設定し、該領域内をラスター走査し
て、所定のアルゴリズムに従って微分画像、エッジ画像
等を求めて、被検査物表面の欠陥を抽出する方法が知ら
れている。
て、当社の特開平３−１７５３４３号公報に開示されて
いるように、被検査物の表面を撮像して得られた画像に
所定の検査領域を設定し、該領域内をラスター走査し
て、所定のアルゴリズムに従って微分画像、エッジ画像
等を求めて、被検査物表面の欠陥を抽出する方法が知ら
れている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】上述の従来例は、被検
査物の表面形状が平面である場合には検査光学系のセッ
ティングも容易で確実に検査できるが、被検査物の表面
がドーム形状で、その表面に存在する凹凸欠陥を認識し
ようとする場合には、検査光学系のセッティングが難し
く、確実な検査ができなかった。
査物の表面形状が平面である場合には検査光学系のセッ
ティングも容易で確実に検査できるが、被検査物の表面
がドーム形状で、その表面に存在する凹凸欠陥を認識し
ようとする場合には、検査光学系のセッティングが難し
く、確実な検査ができなかった。
【０００４】本発明はこのような点に鑑みてなされたも
のであり、その目的とするところは、表面がドーム形状
の被検査物について、その表面に存在する凹凸欠陥を検
出できるような外観検査方法を提供することにある。
のであり、その目的とするところは、表面がドーム形状
の被検査物について、その表面に存在する凹凸欠陥を検
出できるような外観検査方法を提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明の外観検査方法に
よれば、上記の課題を解決するために、図１に示すよう
に、ドーム形状の被検査物１の表面にレーザ光をライン
状に照射し、その反射光をスクリーン３に投影して得ら
れる特徴ラインＬ上に現れる凹凸欠陥部の特徴を認識し
て被検査物１の良否判定を行う。
よれば、上記の課題を解決するために、図１に示すよう
に、ドーム形状の被検査物１の表面にレーザ光をライン
状に照射し、その反射光をスクリーン３に投影して得ら
れる特徴ラインＬ上に現れる凹凸欠陥部の特徴を認識し
て被検査物１の良否判定を行う。
【０００６】特徴ラインから凹凸欠陥部を検出するに
は、スクリーンに投影された特徴ラインを含む画像を撮
像し、画像処理により略アーチ状の曲線として特徴ライ
ンを抽出し、抽出された特徴ラインを若干ずらせて略同
じ形状の検査ラインを作成し、この検査ラインと元の特
徴ラインとの交点を求めることにより欠陥候補部の検出
を行う。そして、この欠陥候補部に対して評価用のウィ
ンドウを設定し、ウィンドウ間の濃度差や微分絶対値等
を総合的に評価することにより、欠陥であるか否かを判
定する。
は、スクリーンに投影された特徴ラインを含む画像を撮
像し、画像処理により略アーチ状の曲線として特徴ライ
ンを抽出し、抽出された特徴ラインを若干ずらせて略同
じ形状の検査ラインを作成し、この検査ラインと元の特
徴ラインとの交点を求めることにより欠陥候補部の検出
を行う。そして、この欠陥候補部に対して評価用のウィ
ンドウを設定し、ウィンドウ間の濃度差や微分絶対値等
を総合的に評価することにより、欠陥であるか否かを判
定する。
【０００７】
【発明の実施の形態】（実施例１）
図１は本発明の外観検査方法を実施するための検査光学
系の外観を示す斜視図である。図中、１はドーム形状の
被検査物であり、例えば火災感知器のようなものであ
る。２はライン光源であり、例えば半導体レーザを用い
て被検査物の表面にライン光を照射する。３は被検査物
の表面からの反射光を投影するためのスクリーンであ
る。４はスクリーン上の投影像Ｌを撮像するテレビカメ
ラであり、例えば、ＣＣＤカメラにより構成される。こ
の検査光学系では、被検査物１を矢印の方向に回転させ
ることができ、被検査物１を回転させながら、複数回の
撮像を行うことができる。被検査物１の回転軸はドーム
形状の中心軸と略一致させており、被検査物１が回転し
ても投影像の位置は殆ど変動しない。なお、スクリーン
３は半透明のものとして透過光を撮影しているが、これ
は不透明のスクリーンに置き換えて反射光を撮影しても
良い。また、ライン光源をビーム光源に置き換えてＣＣ
Ｄカメラの電荷蓄積時間中に光ビームをライン状に走査
することにより等価的にライン光源としても良い。
系の外観を示す斜視図である。図中、１はドーム形状の
被検査物であり、例えば火災感知器のようなものであ
る。２はライン光源であり、例えば半導体レーザを用い
て被検査物の表面にライン光を照射する。３は被検査物
の表面からの反射光を投影するためのスクリーンであ
る。４はスクリーン上の投影像Ｌを撮像するテレビカメ
ラであり、例えば、ＣＣＤカメラにより構成される。こ
の検査光学系では、被検査物１を矢印の方向に回転させ
ることができ、被検査物１を回転させながら、複数回の
撮像を行うことができる。被検査物１の回転軸はドーム
形状の中心軸と略一致させており、被検査物１が回転し
ても投影像の位置は殆ど変動しない。なお、スクリーン
３は半透明のものとして透過光を撮影しているが、これ
は不透明のスクリーンに置き換えて反射光を撮影しても
良い。また、ライン光源をビーム光源に置き換えてＣＣ
Ｄカメラの電荷蓄積時間中に光ビームをライン状に走査
することにより等価的にライン光源としても良い。
【０００８】図２は画像処理系のブロック図である。テ
レビカメラ４により撮像されたスクリーン投影像はＡ／
Ｄ変換器５によりデジタルの濃淡画像に変換されて画像
メモリ７に原画像として取り込まれる。画像メモリ７に
取り込まれた濃淡画像は前処理部６により所定の画像処
理を施されて、後述の微分画像、微分方向値画像、並び
にエッジ画像に変換され、再び画像メモリ７に記憶され
る。これらの前処理後の画像は判定部８で評価されて、
凹凸欠陥の有無を判定される。以上の図１に示す検査光
学系及び図２に示す画像処理系のシステム構成を、以
下、「システム構成１」と呼ぶ。
レビカメラ４により撮像されたスクリーン投影像はＡ／
Ｄ変換器５によりデジタルの濃淡画像に変換されて画像
メモリ７に原画像として取り込まれる。画像メモリ７に
取り込まれた濃淡画像は前処理部６により所定の画像処
理を施されて、後述の微分画像、微分方向値画像、並び
にエッジ画像に変換され、再び画像メモリ７に記憶され
る。これらの前処理後の画像は判定部８で評価されて、
凹凸欠陥の有無を判定される。以上の図１に示す検査光
学系及び図２に示す画像処理系のシステム構成を、以
下、「システム構成１」と呼ぶ。
【０００９】ここで、前処理部６による画像処理につい
ては、当社の特開平３−１７５３４３号公報に詳しく開
示されているが、その要点を改めて説明すると、以下の
通りである。まず、スクリーンを撮像して得られる原画
像は、例えば図３に示すような濃淡画像であり、この濃
淡画像からレーザライン光特徴画像を抽出する処理は、
濃度を微分することによって濃度変化が大きい部分、す
なわち、エッジを検出するという考え方を基本にしてい
る。微分処理は、図４に示すように、原画像を３×３画
素の局所並列ウィンドウに分割して行う。つまり、注目
する画素Ｅと、その画素Ｅの周囲の８画素（８近傍）Ａ
〜Ｄ、Ｆ〜Ｉとで局所並列ウィンドウを形成し、局所並
列ウィンドウ内の画素Ａ〜Ｉの濃度の縦方向の濃度変化
ΔＶと横方向の濃度変化ΔＨとを次式によって求め、 ΔＶ＝（Ａ＋Ｂ＋Ｃ）−（Ｇ＋Ｈ＋Ｉ） ΔＨ＝（Ａ＋Ｄ＋Ｇ）−（Ｃ＋Ｆ＋Ｉ） さらに、微分絶対値｜ｅ｜と微分方向値∠ｅとを次式に
よって求めるのである。
ては、当社の特開平３−１７５３４３号公報に詳しく開
示されているが、その要点を改めて説明すると、以下の
通りである。まず、スクリーンを撮像して得られる原画
像は、例えば図３に示すような濃淡画像であり、この濃
淡画像からレーザライン光特徴画像を抽出する処理は、
濃度を微分することによって濃度変化が大きい部分、す
なわち、エッジを検出するという考え方を基本にしてい
る。微分処理は、図４に示すように、原画像を３×３画
素の局所並列ウィンドウに分割して行う。つまり、注目
する画素Ｅと、その画素Ｅの周囲の８画素（８近傍）Ａ
〜Ｄ、Ｆ〜Ｉとで局所並列ウィンドウを形成し、局所並
列ウィンドウ内の画素Ａ〜Ｉの濃度の縦方向の濃度変化
ΔＶと横方向の濃度変化ΔＨとを次式によって求め、 ΔＶ＝（Ａ＋Ｂ＋Ｃ）−（Ｇ＋Ｈ＋Ｉ） ΔＨ＝（Ａ＋Ｄ＋Ｇ）−（Ｃ＋Ｆ＋Ｉ） さらに、微分絶対値｜ｅ｜と微分方向値∠ｅとを次式に
よって求めるのである。
【００１０】｜ｅ｜＝√（ΔＶ2 ＋ΔＨ2 ）
∠ｅ＝ｔａｎ-1（ΔＶ／ΔＨ）＋π／２
ただし、Ａ〜Ｉは対応する画素の濃度を示している。上
式から明らかなように、微分絶対値｜ｅ｜は、原画像の
着目する画素の近傍領域における濃度の変化率を表し、
微分方向値∠ｅは、同近傍領域における濃度変化の方向
に直交する方向を表している。
式から明らかなように、微分絶対値｜ｅ｜は、原画像の
着目する画素の近傍領域における濃度の変化率を表し、
微分方向値∠ｅは、同近傍領域における濃度変化の方向
に直交する方向を表している。
【００１１】以上の演算を原画像の全画素について行う
ことにより、レーザライン光特徴画像のような背景に対
する濃度変化が大きい部分と、その変化の方向とを抽出
することができるのである。ここに、各画素の濃度を、
微分絶対値｜ｅ｜で表現した画像を微分絶対値画像、微
分方向値∠ｅで表現した画像を微分方向値画像と呼ぶ。
ことにより、レーザライン光特徴画像のような背景に対
する濃度変化が大きい部分と、その変化の方向とを抽出
することができるのである。ここに、各画素の濃度を、
微分絶対値｜ｅ｜で表現した画像を微分絶対値画像、微
分方向値∠ｅで表現した画像を微分方向値画像と呼ぶ。
【００１２】次に、細線化処理が施される。細線化処理
は、微分絶対値が大きいほど濃度変化が大きいことを表
している点に着目して行われる。すなわち、各画素の微
分絶対値を周囲の画素の微分絶対値と比較し、周囲の画
素よりも大きくなるものを連結していくことにより、１
画素の幅を有したエッジを抽出するのである。
は、微分絶対値が大きいほど濃度変化が大きいことを表
している点に着目して行われる。すなわち、各画素の微
分絶対値を周囲の画素の微分絶対値と比較し、周囲の画
素よりも大きくなるものを連結していくことにより、１
画素の幅を有したエッジを抽出するのである。
【００１３】図５に示すように、各画素の位置をＸ−Ｙ
座標で表わし、微分絶対値をＺ軸に取った微分絶対値画
素を考えれば、細線化処理は、この曲面における稜線を
求めることに相当する。ここまでの処理により、微分絶
対値の大小にかかわらず、すべての稜線が抽出される。
この段階で得られている稜線には、ノイズ等による不要
な小さな山も含まれているから、図６に示すように、適
宜しきい値を設定し、このしきい値以上の値のみを採用
してノイズ成分を除去する。この処理で得られた画像
は、原画像のコントラストが不十分であるときや、ノイ
ズが多いようなときには、不連続線になりやすい。そこ
で、エッジ延長処理を行う。エッジ延長処理では、不連
続線の端点から始めて、注目する画素とその周囲の画素
とを比較し、次式で表される評価関数が最も大きくなる
方向に線を延長し、他の線の端点に衝突するまでこれを
続ける。
座標で表わし、微分絶対値をＺ軸に取った微分絶対値画
素を考えれば、細線化処理は、この曲面における稜線を
求めることに相当する。ここまでの処理により、微分絶
対値の大小にかかわらず、すべての稜線が抽出される。
この段階で得られている稜線には、ノイズ等による不要
な小さな山も含まれているから、図６に示すように、適
宜しきい値を設定し、このしきい値以上の値のみを採用
してノイズ成分を除去する。この処理で得られた画像
は、原画像のコントラストが不十分であるときや、ノイ
ズが多いようなときには、不連続線になりやすい。そこ
で、エッジ延長処理を行う。エッジ延長処理では、不連
続線の端点から始めて、注目する画素とその周囲の画素
とを比較し、次式で表される評価関数が最も大きくなる
方向に線を延長し、他の線の端点に衝突するまでこれを
続ける。
【００１４】ｆ（ｅj ）＝｜ｅj ｜・ｃｏｓ（∠ｅj −
∠ｅ0 ）・ｃｏｓ｛（ｊ−１）π／４−∠ｅ0 ） ここに、ｅ0 は中心画素（局所並列ウィンドウのＥに相
当する）の微分データであり、ｅj は隣接画素（局所並
列ウィンドウの８近傍に相当する）の微分データであ
り、ｊ＝１，２，…，８である。
∠ｅ0 ）・ｃｏｓ｛（ｊ−１）π／４−∠ｅ0 ） ここに、ｅ0 は中心画素（局所並列ウィンドウのＥに相
当する）の微分データであり、ｅj は隣接画素（局所並
列ウィンドウの８近傍に相当する）の微分データであ
り、ｊ＝１，２，…，８である。
【００１５】以上の処理により、図６に示すように、原
画像において濃度変化が大きい部分をなぞるようなエッ
ジ画像が得られる。エッジ画像は、レーザライン光特徴
画像を表すものとみなせる。以上の前処理により、原画
像、微分絶対値画像、微分方向値画像、エッジ画像の４
種類の画像が得られ、各画像はそれぞれ原画像メモリ７
１、微分絶対値画像メモリ７２、微分方向値画像メモリ
７３、エッジ画像メモリ７４に記憶される。以下の説明
では、各画像の画素の位置をＸ−Ｙ座標で表現するもの
とし、各画像における画素の濃度をそれぞれｆ1 （ｘ，
ｙ）、ｆ2 （ｘ，ｙ）、ｆ3 （ｘ，ｙ）、ｆ4 （ｘ，
ｙ）とする。
画像において濃度変化が大きい部分をなぞるようなエッ
ジ画像が得られる。エッジ画像は、レーザライン光特徴
画像を表すものとみなせる。以上の前処理により、原画
像、微分絶対値画像、微分方向値画像、エッジ画像の４
種類の画像が得られ、各画像はそれぞれ原画像メモリ７
１、微分絶対値画像メモリ７２、微分方向値画像メモリ
７３、エッジ画像メモリ７４に記憶される。以下の説明
では、各画像の画素の位置をＸ−Ｙ座標で表現するもの
とし、各画像における画素の濃度をそれぞれｆ1 （ｘ，
ｙ）、ｆ2 （ｘ，ｙ）、ｆ3 （ｘ，ｙ）、ｆ4 （ｘ，
ｙ）とする。
【００１６】原画像は、濃淡画像であって、濃度は通常
８ビットで表されるから、各画素における濃度ａ（＝ｆ
1 （ｘ，ｙ））は、０≦ａ≦２５５となる。また、微分
絶対値画素の濃度（すなわち、微分絶対値）ｂ（＝ｆ2
（ｘ，ｙ））は、例えば６ビットで表され、０≦ｂ≦６
３となり、微分方向値画像の濃度（すなわち、微分方向
値）ｃ（＝ｆ3 （ｘ，ｙ））は、例えば１６方向で表さ
れ、０≦ｃ≦１５となる。エッジ画像については、線の
有無のみであるから、線となる画素は“１”、それ以外
の画素は“０”として表される。つまり、ｆ4 （ｘ，
ｙ）の値域は｛０，１｝となる。なお、以下の説明にお
いては、濃度という用語は白の濃度を表し、濃度値が大
きいほど明るいものとする。
８ビットで表されるから、各画素における濃度ａ（＝ｆ
1 （ｘ，ｙ））は、０≦ａ≦２５５となる。また、微分
絶対値画素の濃度（すなわち、微分絶対値）ｂ（＝ｆ2
（ｘ，ｙ））は、例えば６ビットで表され、０≦ｂ≦６
３となり、微分方向値画像の濃度（すなわち、微分方向
値）ｃ（＝ｆ3 （ｘ，ｙ））は、例えば１６方向で表さ
れ、０≦ｃ≦１５となる。エッジ画像については、線の
有無のみであるから、線となる画素は“１”、それ以外
の画素は“０”として表される。つまり、ｆ4 （ｘ，
ｙ）の値域は｛０，１｝となる。なお、以下の説明にお
いては、濃度という用語は白の濃度を表し、濃度値が大
きいほど明るいものとする。
【００１７】次に、判定部８では、図３に示すように、
エッジ画像について、検査領域を適宜設定する。検査領
域が設定されると、図３に矢印で示すように、エッジ画
像内で検査領域内をラスター走査することにより、ｆ4
（ｘ，ｙ）＝１となる画素を検出しフラグ点とする。こ
のフラグ点を始点として、８近傍についてｆ4 （ｘ，
ｙ）＝１となる画素を抽出しながら輪郭線の追跡を行
う。こうして輪郭線を追跡することにより、輪郭線の上
の全画素の座標がわかるから、Ｘ座標およびＹ座標の最
大値と最小値とをそれぞれ求める。Ｘ座標およびＹ座標
の最大値と最小値とを求める方法としては、輪郭線を追
跡して全座標をバッファに格納した後に求める方法と、
全座標を格納することなく輪郭線の追跡中に座標の大小
関係を比較しながら求める方法とがある。以上のように
して、輪郭線のＸ座標およびＹ座標の最大値Ｘｍａｘ，
Ｙｍａｘと最小値Ｘｍｉｎ，Ｙｍｉｎとを求めることが
できれば、図３に示すように、レーザライン光特徴画像
に外接する四角形の欠陥候補領域を設定することができ
る。こうして欠陥候補領域を設定した後、図３に示すよ
うに、欠陥候補領域の中点ｏを設定する。中点ｏは、ア
ーチ状のレーザライン光特徴画像の凹面側に設定する。
エッジ画像について、検査領域を適宜設定する。検査領
域が設定されると、図３に矢印で示すように、エッジ画
像内で検査領域内をラスター走査することにより、ｆ4
（ｘ，ｙ）＝１となる画素を検出しフラグ点とする。こ
のフラグ点を始点として、８近傍についてｆ4 （ｘ，
ｙ）＝１となる画素を抽出しながら輪郭線の追跡を行
う。こうして輪郭線を追跡することにより、輪郭線の上
の全画素の座標がわかるから、Ｘ座標およびＹ座標の最
大値と最小値とをそれぞれ求める。Ｘ座標およびＹ座標
の最大値と最小値とを求める方法としては、輪郭線を追
跡して全座標をバッファに格納した後に求める方法と、
全座標を格納することなく輪郭線の追跡中に座標の大小
関係を比較しながら求める方法とがある。以上のように
して、輪郭線のＸ座標およびＹ座標の最大値Ｘｍａｘ，
Ｙｍａｘと最小値Ｘｍｉｎ，Ｙｍｉｎとを求めることが
できれば、図３に示すように、レーザライン光特徴画像
に外接する四角形の欠陥候補領域を設定することができ
る。こうして欠陥候補領域を設定した後、図３に示すよ
うに、欠陥候補領域の中点ｏを設定する。中点ｏは、ア
ーチ状のレーザライン光特徴画像の凹面側に設定する。
【００１８】以上の画像処理手順は、当社の特開平３−
１７５３４３号公報に詳しく開示されている。この画像
処理手順を用いて、微分絶対値、微分方向値、エッジ抽
出、エッジ延長等の画像処理を施して特徴ラインの画像
を得る。そして、この特徴ライン上に発生する凹凸欠陥
特徴部を検出することにより良品判定を行う。
１７５３４３号公報に詳しく開示されている。この画像
処理手順を用いて、微分絶対値、微分方向値、エッジ抽
出、エッジ延長等の画像処理を施して特徴ラインの画像
を得る。そして、この特徴ライン上に発生する凹凸欠陥
特徴部を検出することにより良品判定を行う。
【００１９】ドーム形状の被検査物に照射されたレーザ
ライン光の投影像は、良品の場合は図７に示す形状とな
り、表面に凹凸欠陥が存在する場合は図８（ａ）〜
（ｃ）に例示するような形状となる。良品面での反射、
投影パターンは滑らかなアーチ状（弓形）であるが、凹
凸欠陥部では反射角度が変化するため、投影パターンの
一部で曲率が急変する。図８（ａ）〜（ｃ）の矢印で示
した箇所が凹凸欠陥に対応する投影パターンの乱れであ
る。
ライン光の投影像は、良品の場合は図７に示す形状とな
り、表面に凹凸欠陥が存在する場合は図８（ａ）〜
（ｃ）に例示するような形状となる。良品面での反射、
投影パターンは滑らかなアーチ状（弓形）であるが、凹
凸欠陥部では反射角度が変化するため、投影パターンの
一部で曲率が急変する。図８（ａ）〜（ｃ）の矢印で示
した箇所が凹凸欠陥に対応する投影パターンの乱れであ
る。
【００２０】被検査物の表面に凹凸欠陥が存在する場合
に、図８のような画像になる原理を図９に示した。図中
の光路（２），（３）は図８（ａ），（ｂ）にそれぞれ
対応している。被検査物の表面に欠陥が無い場合（図３
の破線で示す表面形状の場合）には、光路（１）を通る
ので、図７のようなアーチ状の投影パターンとなる。
に、図８のような画像になる原理を図９に示した。図中
の光路（２），（３）は図８（ａ），（ｂ）にそれぞれ
対応している。被検査物の表面に欠陥が無い場合（図３
の破線で示す表面形状の場合）には、光路（１）を通る
ので、図７のようなアーチ状の投影パターンとなる。
【００２１】図１０は本発明の実施例１の外観検査方法
の処理手順を示す流れ図である。この実施例では、被検
査物を図１に示す矢印方向に１８０度回転させながら、
連続的にレーザライン光を照射し、その反射光の投影パ
ターンを撮像する。撮像された画像を画像処理装置に入
力し、微分絶対値、微分方向値等を求めると共に、エッ
ジ延長等の処理を施して特徴抽出する。求められた特徴
ライン画像を基準として、画像の拡大あるいは縮小を行
い、特徴ライン画像の周辺に、特徴ライン画像と略同形
状の検査ラインを作成する。作成された検査ラインある
いは特徴ライン上を探索することにより濃度値、微分絶
対値、微分方向値などの変化点を求めて、その周辺の画
像データをもとに特徴ライン上の凹凸欠陥を認識するも
のである。凹凸欠陥検出のより具体的な手法について
は、以下の実施例２〜１３において詳述する。
の処理手順を示す流れ図である。この実施例では、被検
査物を図１に示す矢印方向に１８０度回転させながら、
連続的にレーザライン光を照射し、その反射光の投影パ
ターンを撮像する。撮像された画像を画像処理装置に入
力し、微分絶対値、微分方向値等を求めると共に、エッ
ジ延長等の処理を施して特徴抽出する。求められた特徴
ライン画像を基準として、画像の拡大あるいは縮小を行
い、特徴ライン画像の周辺に、特徴ライン画像と略同形
状の検査ラインを作成する。作成された検査ラインある
いは特徴ライン上を探索することにより濃度値、微分絶
対値、微分方向値などの変化点を求めて、その周辺の画
像データをもとに特徴ライン上の凹凸欠陥を認識するも
のである。凹凸欠陥検出のより具体的な手法について
は、以下の実施例２〜１３において詳述する。
【００２２】（実施例２）
図１１は本発明の実施例２の外観検査方法の処理手順を
示す流れ図である。この実施例では、上述のシステム構
成１で示す光学系において、レーザライン光を被検査物
に照射し、被検査物を回転させながら、反射光の投影像
をテレビカメラにより撮像する。撮像された画像に対し
て、図２に示した画像処理装置の前処理部６により、微
分絶対値、微分方向値の各画像を求めたり、エッジ延長
等の処理を施して特徴抽出する。
示す流れ図である。この実施例では、上述のシステム構
成１で示す光学系において、レーザライン光を被検査物
に照射し、被検査物を回転させながら、反射光の投影像
をテレビカメラにより撮像する。撮像された画像に対し
て、図２に示した画像処理装置の前処理部６により、微
分絶対値、微分方向値の各画像を求めたり、エッジ延長
等の処理を施して特徴抽出する。
【００２３】次に、画像処理装置の判定部８では、図３
に示すように、予め設定された検査領域内をラスター走
査することにより、所定値以上の微分値を持ち、エッジ
フラグが存在する画素を求める。これは、レーザライン
光がスクリーン背景よりも輝度があり、画像処理を施す
と微分値も所定値以上となる特徴を利用している。求め
られた画素を起点としてその周辺にｎ×ｍ画素の探索ウ
ィンドウを設定して追跡し、同じ条件を満たす画素を探
索する。条件を満たす画素が連続で存在し、その画素数
が予め設定されたカウント値よりも大きければ、そのラ
インをレーザライン光特徴画像として認識する。
に示すように、予め設定された検査領域内をラスター走
査することにより、所定値以上の微分値を持ち、エッジ
フラグが存在する画素を求める。これは、レーザライン
光がスクリーン背景よりも輝度があり、画像処理を施す
と微分値も所定値以上となる特徴を利用している。求め
られた画素を起点としてその周辺にｎ×ｍ画素の探索ウ
ィンドウを設定して追跡し、同じ条件を満たす画素を探
索する。条件を満たす画素が連続で存在し、その画素数
が予め設定されたカウント値よりも大きければ、そのラ
インをレーザライン光特徴画像として認識する。
【００２４】次に、特徴画像の幅とその幅の中点ｏを求
め、中点ｏから特徴画像までの距離を放射状に測定す
る。この距離測定値を用いて、距離の拡大あるいは縮小
を行い、検査ラインを作成する。図１２は検査ライン作
成方法を示している。図中、太い線は特徴画像であり、
その上下の細い２本の線は、それぞれ拡大ライン、縮小
ラインである。特徴ラインよりも外側に欠陥部の特徴が
発生する場合（図９（ａ）参照）には、中点ｏと特徴ラ
イン間の距離を測定値プラスｐ（ｐは任意）だけ拡大す
る。特徴ラインよりも内側に欠陥部の特徴が発生する場
合（図９（ｂ）参照）には、中点ｏと特徴ライン間の距
離を測定値マイナスｍ（ｍは任意）だけ縮小する。作成
された拡大・縮小ラインを±方向へ位相をずらせること
により特徴画像との交点を求める。交点の有無により特
徴画像上の凹凸欠陥（あるいはその候補）の有無を検出
する。
め、中点ｏから特徴画像までの距離を放射状に測定す
る。この距離測定値を用いて、距離の拡大あるいは縮小
を行い、検査ラインを作成する。図１２は検査ライン作
成方法を示している。図中、太い線は特徴画像であり、
その上下の細い２本の線は、それぞれ拡大ライン、縮小
ラインである。特徴ラインよりも外側に欠陥部の特徴が
発生する場合（図９（ａ）参照）には、中点ｏと特徴ラ
イン間の距離を測定値プラスｐ（ｐは任意）だけ拡大す
る。特徴ラインよりも内側に欠陥部の特徴が発生する場
合（図９（ｂ）参照）には、中点ｏと特徴ライン間の距
離を測定値マイナスｍ（ｍは任意）だけ縮小する。作成
された拡大・縮小ラインを±方向へ位相をずらせること
により特徴画像との交点を求める。交点の有無により特
徴画像上の凹凸欠陥（あるいはその候補）の有無を検出
する。
【００２５】ここで、位相ずらしを行う理由は、図１３
に示すように、欠陥部が存在する特徴ライン（太線）を
拡大させただけでは、検査ライン（細線）との交点を見
つけることはできないからである。そこで、図１４
（ａ），（ｂ）に示すように、±方向に予め設定された
画素だけ位相をずらせることにより交点を求めている。
図１４（ａ）は−方向への移動により生じた交点、図１
４（ｂ）は＋方向への移動により生じた交点を示してい
る。
に示すように、欠陥部が存在する特徴ライン（太線）を
拡大させただけでは、検査ライン（細線）との交点を見
つけることはできないからである。そこで、図１４
（ａ），（ｂ）に示すように、±方向に予め設定された
画素だけ位相をずらせることにより交点を求めている。
図１４（ａ）は−方向への移動により生じた交点、図１
４（ｂ）は＋方向への移動により生じた交点を示してい
る。
【００２６】この実施例２により、特徴ラインと検査ラ
インの交点が求められると、特徴ライン上の曲率の急変
を評価すべき範囲は、図１５の矩形で囲まれた部分に限
定される。交点の周辺で特徴ラインが滑らかである場合
には、交点を中心として特徴ラインに沿う方向に大きな
濃度差が観測されることは考えられない。一方、交点の
周辺で特徴ラインが滑らかでない場合には、交点を中心
として特徴ラインに沿う方向に濃度差を測定した場合、
急激な変動が生じると考えられる。この点を考慮して、
以下の実施例３〜８では、交点の周辺で生じる濃度差の
大きさ、微分絶対値の大きさ等を評価することにより、
検出された交点が真の凹凸欠陥であるか否かを判定して
いる。
インの交点が求められると、特徴ライン上の曲率の急変
を評価すべき範囲は、図１５の矩形で囲まれた部分に限
定される。交点の周辺で特徴ラインが滑らかである場合
には、交点を中心として特徴ラインに沿う方向に大きな
濃度差が観測されることは考えられない。一方、交点の
周辺で特徴ラインが滑らかでない場合には、交点を中心
として特徴ラインに沿う方向に濃度差を測定した場合、
急激な変動が生じると考えられる。この点を考慮して、
以下の実施例３〜８では、交点の周辺で生じる濃度差の
大きさ、微分絶対値の大きさ等を評価することにより、
検出された交点が真の凹凸欠陥であるか否かを判定して
いる。
【００２７】（実施例３）
図１６は本発明の実施例３の外観検査方法の処理手順を
示す流れ図である。本実施例では、実施例２において求
められた交点に濃度測定用ウィンドウ（スティックマス
ク）を設置する。ここで、スティックマスクとは、図１
７に示すような棒状のマスクであり、図中の黒丸●で示
した中心部を観測すべき点（ここでは、特徴ラインと検
査ラインの交点）に一致させると共に、図１８に示すよ
うに、濃度変化を評価すべき方向（ここでは、交点にお
ける特徴ラインの方向）に沿って設定される複数対の略
対称的に配置されたマスクａ１とｂ１、ａ２とｂ２、ａ
３とｂ３、ａ４とｂ４、…を含んで構成されている。各
マスクの大きさは限定されるものではなく、任意の大き
さで構わないが、比較的発生頻度の高い凹凸欠陥の大き
さを考慮してマスクの大きさを設定すれば好都合であ
る。
示す流れ図である。本実施例では、実施例２において求
められた交点に濃度測定用ウィンドウ（スティックマス
ク）を設置する。ここで、スティックマスクとは、図１
７に示すような棒状のマスクであり、図中の黒丸●で示
した中心部を観測すべき点（ここでは、特徴ラインと検
査ラインの交点）に一致させると共に、図１８に示すよ
うに、濃度変化を評価すべき方向（ここでは、交点にお
ける特徴ラインの方向）に沿って設定される複数対の略
対称的に配置されたマスクａ１とｂ１、ａ２とｂ２、ａ
３とｂ３、ａ４とｂ４、…を含んで構成されている。各
マスクの大きさは限定されるものではなく、任意の大き
さで構わないが、比較的発生頻度の高い凹凸欠陥の大き
さを考慮してマスクの大きさを設定すれば好都合であ
る。
【００２８】本実施例では、検査ラインとの交点におけ
る特徴ラインの方向に沿って、スティックマスクを設定
し、設定されたスティックマスク内の（原画像の）濃度
差の総和を求める。求められた濃度差総和と予め設定さ
れたしきい値とを比較し、濃度差の総和がしきい値より
も大きければ不良と判定する。これを数式で示すと、濃
度差の総和は以下の数式により求められる。 Ｓ＝｜ａ１−ｂ１｜＋｜ａ２−ｂ２｜＋｜ａ３−ｂ３｜＋｜ａ４−ｂ４｜＋…
る特徴ラインの方向に沿って、スティックマスクを設定
し、設定されたスティックマスク内の（原画像の）濃度
差の総和を求める。求められた濃度差総和と予め設定さ
れたしきい値とを比較し、濃度差の総和がしきい値より
も大きければ不良と判定する。これを数式で示すと、濃
度差の総和は以下の数式により求められる。 Ｓ＝｜ａ１−ｂ１｜＋｜ａ２−ｂ２｜＋｜ａ３−ｂ３｜＋｜ａ４−ｂ４｜＋…
【００２９】ただし、上式において、ａ１，ｂ１，…等
は個々のマスクａ１，ｂ１，…等で測定された濃度（光
量）を意味する。求められた濃度差総和Ｓと予め設定さ
れた濃度差総和のしきい値Ｔ１を比較することにより、
Ｓ＞Ｔ１が成立すれば不良と判定する。これは、原画像
の特徴ラインが輝度を持っていることを利用している。
良品の場合は、そもそも交点が存在しないので、誤判定
することはない。
は個々のマスクａ１，ｂ１，…等で測定された濃度（光
量）を意味する。求められた濃度差総和Ｓと予め設定さ
れた濃度差総和のしきい値Ｔ１を比較することにより、
Ｓ＞Ｔ１が成立すれば不良と判定する。これは、原画像
の特徴ラインが輝度を持っていることを利用している。
良品の場合は、そもそも交点が存在しないので、誤判定
することはない。
【００３０】（実施例４）
本発明の実施例４では、上述の実施例２の処理手順によ
り欠陥候補部としての交点が複数個求められた場合に、
各交点毎に実施例３の処理を行う。すなわち、各交点を
中心としてそれぞれ特徴ラインに沿って略対称的に配置
される複数対のウィンドウを設定し、対になった各ウィ
ンドウ間の濃度差の総和を各交点毎に求めて、各交点に
ついて求められた濃度差総和Ｓを次々に蓄積して行くこ
とにより、濃度差総和Ｓの積算値ΣＳを求める。この積
算値ΣＳについて、予め設定されたしきい値Ｔ２と比較
し、ΣＳ＞Ｔ２が成立すれば不良と判定する。本実施例
によれば、交点の数が多くなるほど、良品データとの差
が拡大するので、それだけ不良と判定される確率が高く
なり、例えば、積算値ΣＳを交点の数で割って平均化し
て評価するよりは遥かにシビアな判定が可能となる。つ
まり、不良を見逃す可能性を極小化でき、検査精度の向
上を図ることができるものである。
り欠陥候補部としての交点が複数個求められた場合に、
各交点毎に実施例３の処理を行う。すなわち、各交点を
中心としてそれぞれ特徴ラインに沿って略対称的に配置
される複数対のウィンドウを設定し、対になった各ウィ
ンドウ間の濃度差の総和を各交点毎に求めて、各交点に
ついて求められた濃度差総和Ｓを次々に蓄積して行くこ
とにより、濃度差総和Ｓの積算値ΣＳを求める。この積
算値ΣＳについて、予め設定されたしきい値Ｔ２と比較
し、ΣＳ＞Ｔ２が成立すれば不良と判定する。本実施例
によれば、交点の数が多くなるほど、良品データとの差
が拡大するので、それだけ不良と判定される確率が高く
なり、例えば、積算値ΣＳを交点の数で割って平均化し
て評価するよりは遥かにシビアな判定が可能となる。つ
まり、不良を見逃す可能性を極小化でき、検査精度の向
上を図ることができるものである。
【００３１】（実施例５）
本発明の実施例４では、上述の実施例２の処理手順によ
り欠陥候補部として求められた交点に、図１７に示すス
ティックマスクを図１８に示すように設置する。そし
て、各マスクａ１、ｂ１、ａ２、ｂ２、ａ３、ｂ３、ａ
４、ｂ４、…等の持つ微分絶対値の総和Ｅを次式により
求める。
り欠陥候補部として求められた交点に、図１７に示すス
ティックマスクを図１８に示すように設置する。そし
て、各マスクａ１、ｂ１、ａ２、ｂ２、ａ３、ｂ３、ａ
４、ｂ４、…等の持つ微分絶対値の総和Ｅを次式により
求める。
【００３２】
Ｅ＝ａ１＋ｂ１＋ａ２＋ｂ２＋ａ３＋ｂ３＋ａ４＋ｂ４＋…
ただし、上式において、ａ１，ｂ１，…等は個々のマス
クａ１，ｂ１，…等で測定された微分絶対値を意味す
る。求められた微分絶対値の総和Ｅと予め設定された微
分絶対値の総和のしきい値Ｔ３とを比較し、Ｓ＞Ｔ３が
成立すれば不良と判定する。
クａ１，ｂ１，…等で測定された微分絶対値を意味す
る。求められた微分絶対値の総和Ｅと予め設定された微
分絶対値の総和のしきい値Ｔ３とを比較し、Ｓ＞Ｔ３が
成立すれば不良と判定する。
【００３３】（実施例６）
本発明の実施例６では、上述の実施例２の処理手順によ
り欠陥候補部としての交点が複数個求められた場合に、
各交点毎に実施例５の処理を行う。すなわち、各交点を
中心としてそれぞれ特徴ラインに沿って略対称的に配置
される複数対のウィンドウを設定し、各ウィンドウに含
まれる画素の微分絶対値の総和を各交点毎に求めて、各
交点について求められた微分絶対値の総和Ｅを次々に蓄
積して行くことにより、微分絶対値の総和Ｅの積算値Σ
Ｅを求める。この積算値ΣＥについて、予め設定された
しきい値Ｔ４と比較し、ΣＥ＞Ｔ４が成立すれば不良と
判定する。本実施例においても、実施例４と同様に、交
点の数が多くなるほど、良品データとの差が拡大するの
で、それだけ不良と判定される確率が高くなり、例え
ば、積算値ΣＥを交点の数で割って平均化して評価する
よりは遥かにシビアな判定が可能となる。つまり、不良
を見逃す可能性を極小化でき、検査精度の向上を図るこ
とができるものである。
り欠陥候補部としての交点が複数個求められた場合に、
各交点毎に実施例５の処理を行う。すなわち、各交点を
中心としてそれぞれ特徴ラインに沿って略対称的に配置
される複数対のウィンドウを設定し、各ウィンドウに含
まれる画素の微分絶対値の総和を各交点毎に求めて、各
交点について求められた微分絶対値の総和Ｅを次々に蓄
積して行くことにより、微分絶対値の総和Ｅの積算値Σ
Ｅを求める。この積算値ΣＥについて、予め設定された
しきい値Ｔ４と比較し、ΣＥ＞Ｔ４が成立すれば不良と
判定する。本実施例においても、実施例４と同様に、交
点の数が多くなるほど、良品データとの差が拡大するの
で、それだけ不良と判定される確率が高くなり、例え
ば、積算値ΣＥを交点の数で割って平均化して評価する
よりは遥かにシビアな判定が可能となる。つまり、不良
を見逃す可能性を極小化でき、検査精度の向上を図るこ
とができるものである。
【００３４】（実施例７）
本発明の実施例７は、上述の実施例３と実施例５を組み
合わせたものであり、欠陥候補部として求められた交点
に図１７に示すスティックマスクを図１８に示すように
設定し、スティックマスク内の各マスクの微分絶対値の
総和Ｅおよび対になるマスクの濃度差の総和Ｓを求め、
両者の和（Ｅ＋Ｓ）を予め設定されたしきい値Ｔ５と比
較し、（Ｅ＋Ｓ）＞Ｔ５が成立すれば不良と判定する。
本実施例によれば、微分絶対値の総和Ｅによる評価又は
濃度差の総和Ｓによる評価のいずれか一方が何らかの理
由により有効でない場合においても、他方の評価により
凹凸欠陥の有無を判定できるから、実施例３又は実施例
５を単独で用いる場合よりも、さらに検査精度の向上を
図ることができる。
合わせたものであり、欠陥候補部として求められた交点
に図１７に示すスティックマスクを図１８に示すように
設定し、スティックマスク内の各マスクの微分絶対値の
総和Ｅおよび対になるマスクの濃度差の総和Ｓを求め、
両者の和（Ｅ＋Ｓ）を予め設定されたしきい値Ｔ５と比
較し、（Ｅ＋Ｓ）＞Ｔ５が成立すれば不良と判定する。
本実施例によれば、微分絶対値の総和Ｅによる評価又は
濃度差の総和Ｓによる評価のいずれか一方が何らかの理
由により有効でない場合においても、他方の評価により
凹凸欠陥の有無を判定できるから、実施例３又は実施例
５を単独で用いる場合よりも、さらに検査精度の向上を
図ることができる。
【００３５】（実施例８）
本発明の実施例８では、上述の実施例２の処理手順によ
り欠陥候補部としての交点が複数個求められた場合に、
各交点毎に実施例７の処理（つまり、実施例３及び実施
例５の処理）を行い、微分絶対値の総和Ｅおよび濃度差
の総和Ｓの積算値の和（ΣＥ＋ΣＳ）を求めて、予め設
定されたしきい値Ｔ６と比較し、（ΣＥ＋ΣＳ）＞Ｔ６
が成立すれば不良と判定する。本実施例によれば、実施
例７の効果と実施例４及び６の効果が同時に得られるも
のであり、交点の数、各交点の周辺における特徴ライン
に沿う方向についての濃度差、及び微分絶対値を総合的
に評価することにより、ほぼ完全に良品と不良品を識別
することが可能となる。
り欠陥候補部としての交点が複数個求められた場合に、
各交点毎に実施例７の処理（つまり、実施例３及び実施
例５の処理）を行い、微分絶対値の総和Ｅおよび濃度差
の総和Ｓの積算値の和（ΣＥ＋ΣＳ）を求めて、予め設
定されたしきい値Ｔ６と比較し、（ΣＥ＋ΣＳ）＞Ｔ６
が成立すれば不良と判定する。本実施例によれば、実施
例７の効果と実施例４及び６の効果が同時に得られるも
のであり、交点の数、各交点の周辺における特徴ライン
に沿う方向についての濃度差、及び微分絶対値を総合的
に評価することにより、ほぼ完全に良品と不良品を識別
することが可能となる。
【００３６】
【発明の効果】請求項１〜７の発明によれば、ドーム形
状の被検査物の表面にレーザ光をライン状に照射し、そ
の反射光をスクリーンに投影して得られる特徴ライン上
に現れる凹凸欠陥部の特徴を認識して被検査物の良否判
定を行うようにしたので、ドーム形状の被検査物の表面
に発生する凹凸欠陥を外観検査により判定することがで
きるという効果がある。
状の被検査物の表面にレーザ光をライン状に照射し、そ
の反射光をスクリーンに投影して得られる特徴ライン上
に現れる凹凸欠陥部の特徴を認識して被検査物の良否判
定を行うようにしたので、ドーム形状の被検査物の表面
に発生する凹凸欠陥を外観検査により判定することがで
きるという効果がある。
【００３７】請求項１の発明によれば、画像処理により
得られた特徴ラインをずらすことにより略同形状の検査
ラインを作成し、特徴ラインと検査ラインの交点を求め
ることにより、欠陥候補部を検出するようにしたから、
特徴ライン上の急激な変化を評価すべきエリアを交点の
近傍にのみ限定することができ、検査速度の向上が可能
となる。
得られた特徴ラインをずらすことにより略同形状の検査
ラインを作成し、特徴ラインと検査ラインの交点を求め
ることにより、欠陥候補部を検出するようにしたから、
特徴ライン上の急激な変化を評価すべきエリアを交点の
近傍にのみ限定することができ、検査速度の向上が可能
となる。
【００３８】請求項２、４又は６の発明によれば、欠陥
候補部として検出された交点の近傍に評価用のウィンド
ウを設定し、濃度差や微分絶対値の大きさを基準値と比
較することにより凹凸欠陥を判定するようにしたから、
真の凹凸欠陥か否かを確実に判定することができる。請
求項３、５又は７の発明によれば、交点が複数存在する
場合に、それぞれの交点にマスクを設定し、各マスク毎
の微分絶対値の総和や濃度差の総和を求めると共に、各
交点毎に求められたデータを加算することにより、良品
のデータとの差を大きくすることができ、検査精度の向
上を図ることができる。
候補部として検出された交点の近傍に評価用のウィンド
ウを設定し、濃度差や微分絶対値の大きさを基準値と比
較することにより凹凸欠陥を判定するようにしたから、
真の凹凸欠陥か否かを確実に判定することができる。請
求項３、５又は７の発明によれば、交点が複数存在する
場合に、それぞれの交点にマスクを設定し、各マスク毎
の微分絶対値の総和や濃度差の総和を求めると共に、各
交点毎に求められたデータを加算することにより、良品
のデータとの差を大きくすることができ、検査精度の向
上を図ることができる。
【図１】本発明の外観検査方法を実施するための検査光
学系の外観を示す斜視図である。
学系の外観を示す斜視図である。
【図２】本発明の外観検査方法を実施するための画像処
理系のブロック図である。
理系のブロック図である。
【図３】本発明の外観検査方法によりスクリーンを撮像
して得られる原画像の一例を示す説明図である。
して得られる原画像の一例を示す説明図である。
【図４】本発明の外観検査方法で用いる局所並列ウィン
ドウの説明図である。
ドウの説明図である。
【図５】本発明の外観検査方法で用いる微分絶対値画像
の一例を示す説明図である。
の一例を示す説明図である。
【図６】本発明の外観検査方法で用いるエッジ延長処理
の説明図である。
の説明図である。
【図７】本発明における被検査物が良品の場合の投影像
を示す説明図である。
を示す説明図である。
【図８】本発明における被検査物が不良品の場合の投影
像を示す説明図である。
像を示す説明図である。
【図９】本発明における被検査物の表面での反射光路を
示す説明図である。
示す説明図である。
【図１０】本発明の実施例１の外観検査方法の処理手順
を示す流れ図である。
を示す流れ図である。
【図１１】本発明の実施例２の外観検査方法の処理手順
を示す流れ図である。
を示す流れ図である。
【図１２】本発明の実施例２における検査ラインの作成
方法を示す説明図である。
方法を示す説明図である。
【図１３】本発明の実施例２における位相をずらす前の
検査ラインと特徴ラインの関係を示す説明図である。
検査ラインと特徴ラインの関係を示す説明図である。
【図１４】本発明の実施例２における位相をずらした後
の検査ラインと特徴ラインの関係を示す説明図である。
の検査ラインと特徴ラインの関係を示す説明図である。
【図１５】本発明の実施例２における検査ラインと特徴
ラインの交点を示す説明図である。
ラインの交点を示す説明図である。
【図１６】本発明の実施例３の外観検査方法の処理手順
を示す流れ図である。
を示す流れ図である。
【図１７】本発明の実施例３に用いるスティックマスク
を示す説明図である。
を示す説明図である。
【図１８】本発明の実施例３に用いるスティックマスク
の検査ライン上への配置を示す説明図である。
の検査ライン上への配置を示す説明図である。
１ 被検査物
２ ライン光源
３ スクリーン
４ ＣＣＤカメラ
Ｌ 投影像
フロントページの続き
(56)参考文献 特開 平３−42559（ＪＰ，Ａ)
特開 平10−208066（ＪＰ，Ａ)
特開 平９−281055（ＪＰ，Ａ)
特開 平６−294632（ＪＰ，Ａ)
実開 昭62−195752（ＪＰ，Ｕ)
実開 昭50−117864（ＪＰ，Ｕ)
(58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名)
G01B 11/00 - 11/30 102
G01N 21/84 - 21/958
G06T 1/00 - 9/40
Claims (7)
- 【請求項１】 ドーム形状の被検査物の表面にレーザ
光をライン状に照射し、その反射光をスクリーンに投影
して得られる特徴ライン上に現れる凹凸欠陥部の特徴を
認識して被検査物の良否判定を行う外観検査方法におい
て、スクリーンに投影された特徴ラインを含む画像を撮
像し、画像処理により略アーチ状の曲線として特徴ライ
ンを抽出し、抽出された特徴ラインをアーチの長手方向
と略垂直な方向に若干平行移動させるかあるいは相似形
となるように拡大縮小して移動させると共に、アーチの
長手方向に沿って若干平行移動させることにより検査ラ
インを作成し、検査ラインと元の特徴ラインとの交点を
求めることにより欠陥候補部の検出を行うことを特徴と
する外観検査方法。 - 【請求項２】 請求項１において、欠陥候補部として
求められた交点を中心として特徴ラインに沿って略対称
的に配置される複数対のウィンドウを設定し、対になっ
た各ウィンドウ間の濃度差の総和を求めて、予め設定さ
れた基準値と比較することにより、特徴ライン上の凹凸
欠陥検出を行うことを特徴とする外観検査方法。 - 【請求項３】 請求項１において、欠陥候補部として
求められた交点が複数個存在する場合に、各交点を中心
としてそれぞれ特徴ラインに沿って略対称的に配置され
る複数対のウィンドウを設定し、対になった各ウィンド
ウ間の濃度差の総和を各交点毎に求めてすべてを加算
し、予め設定された基準値と比較することにより、特徴
ライン上の凹凸欠陥検出を行うことを特徴とする外観検
査方法。 - 【請求項４】 請求項１において、欠陥候補部として
求められた交点を中心として特徴ラインに沿って略対称
的に配置される複数対のウィンドウを設定し、各ウィン
ドウに含まれる画素の微分絶対値の総和を求め、予め設
定された基準値と比較することにより特徴ライン上の凹
凸欠陥検出を行うことを特徴とする外観検査方法。 - 【請求項５】 請求項１において、欠陥候補部として
求められた交点が複数個存在する場合に、各交点を中心
としてそれぞれ特徴ラインに沿って略対称的に配置され
る複数対のウィンドウを設定し、各ウィンドウに含まれ
る画素の微分絶対値の総和を各交点毎に求めてすべてを
加算したものを、予め設定された基準値と比較すること
により特徴ライン上の凹凸欠陥検出を行うことを特徴と
する外観検査方法。 - 【請求項６】 請求項１において、欠陥候補部として
求められた交点を中心として特徴ラインに沿って略対称
的に配置される複数対のウィンドウを設定し、対になっ
た各ウィンドウ間の濃度差の総和及び各ウィンドウに含
まれる画素の微分絶対値の総和を求めて、両者の和を予
め設定された基準値と比較することにより、特徴ライン
上の凹凸欠陥検出を行うことを特徴とする外観検査方
法。 - 【請求項７】 請求項１において、欠陥候補部として
求められた交点が複数個存在する場合に、各交点を中心
としてそれぞれ特徴ラインに沿って略対称的に配置され
る複数対のウィンドウを設定し、対になった各ウィンド
ウ間の濃度差の総和を各交点毎に求めてすべてを加算
し、各ウィンドウに含まれる画素の微分絶対値の総和を
各交点毎に求めてすべてを加算し、両加算値の和を予め
設定された基準値と比較することにより特徴ライン上の
凹凸欠陥検出を行うことを特徴とする外観検査方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP32352797A JP3508518B2 (ja) | 1997-11-25 | 1997-11-25 | 外観検査方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP32352797A JP3508518B2 (ja) | 1997-11-25 | 1997-11-25 | 外観検査方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11160046A JPH11160046A (ja) | 1999-06-18 |
| JP3508518B2 true JP3508518B2 (ja) | 2004-03-22 |
Family
ID=18155699
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP32352797A Expired - Lifetime JP3508518B2 (ja) | 1997-11-25 | 1997-11-25 | 外観検査方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3508518B2 (ja) |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003242482A (ja) * | 2002-02-14 | 2003-08-29 | Hitachi High-Technologies Corp | 回路パターンの検査方法および検査装置 |
| JP5194529B2 (ja) * | 2007-04-06 | 2013-05-08 | 新日鐵住金株式会社 | 表面欠陥検査システム、方法及びプログラム |
| JP2008281493A (ja) * | 2007-05-11 | 2008-11-20 | Nippon Steel Corp | 表面欠陥検査システム、方法及びプログラム |
| JP5992315B2 (ja) * | 2012-12-18 | 2016-09-14 | 三菱電機株式会社 | 表面欠陥検出装置および表面欠陥検出方法 |
| JP7207443B2 (ja) * | 2020-03-31 | 2023-01-18 | Ｊｆｅスチール株式会社 | 表面欠陥検出装置、表面欠陥検出方法、鋼板の製造方法、鋼板の品質管理方法、及び、鋼板の製造設備 |
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