JP3594847B2

JP3594847B2 - 画像処理方法及び画像処理装置並びに外観検査装置

Info

Publication number: JP3594847B2
Application number: JP24317999A
Authority: JP
Inventors: 靖尚黒田
Original assignee: Nippon Sheet Glass Co Ltd
Current assignee: Nippon Sheet Glass Co Ltd
Priority date: 1999-08-30
Filing date: 1999-08-30
Publication date: 2004-12-02
Anticipated expiration: 2019-08-30
Also published as: JP2001067479A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、例えば磁気ディスク装置のガラス基板表面に存在する傷等の欠陥を自動的に検出するための画像処理方法及び画像処理装置並びに外観検査装置に関するものである。さらに詳しくは、その傷の幅や長さに基づいて、表面の欠陥を検出するための画像処理方法及び画像処理装置並びに外観検査装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、この種の外観検査装置としては、ガラス基板表面にレーザ光やハロゲンランプ光源などから高輝度光線を照射する装置が知られている。この装置は、ガラス基板表面に高輝度光線を照射し、そこから散乱、反射又は回折する光をフォトマルやフォトダイオード等の受光素子で捉えて光電変換した後、その信号強度が通常レベルよりも超えている場合に、ガラス基板表面に欠陥があると判断している。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、磁気ディスクや液晶表示素子用ガラス基板等、非常に微細な傷や異物を検出する必要がある場合、ガラス基板を研磨したときに発生する微小な研磨筋と傷との境界が判別しにくくなる。用途によって、微小な研磨筋を良品と判断するが、傷については不良品と判断したいという要求があり、その場合傷があるものだけを不良品と判断したい。
【０００４】
また、多くの場合、研磨筋からの回折光の強度と、傷からの反射光又は散乱光の強度は同等レベルである。そのような場合、前記従来の外観検査装置では精度が低いため、良否判断を正確に行うことができない、という問題があった。
【０００５】
この発明は、上記のような従来技術に存在する問題点に着目してなされたものである。その目的とするところは、被対象物の表面に存在する欠陥に対する良否判断を精度良く、しかも自動的に行うことができる画像処理方法及び画像処理装置並びに外観検査装置を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するために、請求項１に記載の画像処理方法は、被対象物から入力手段を介して、制御装置の中央処理装置（ＣＰＵ）が読み書き可能なメモリ上の空間に画像情報を記録する工程と、良品と判断すべきノイズデータを含んだ前記画像情報から、不良品と判断すべき特定の幅をもって連続している傷データの画像情報だけを抽出する処理を行うために、この画像情報上に複数の検査領域を設け、その検査領域を分割して複数の分割領域を設定し、各分割領域について信号強度値の積算値又は平均値を算出し、全ての分割領域について前記積算値又は平均値を平均して全平均値を算出し、各分割領域の信号強度値の積算値又は平均値と全平均値とから、各検査領域における分散を求め、この分散が予め定められた第１しきい値を超えた場合に、前記検査領域に又は前記メモリ上の別空間に、傷要素を意味するマーキングをする工程と、前記傷要素に隣接する上下一定幅に別の傷要素がないか探査し、存在する場合は引き続き探査を行い、連続した傷要素の数が予め定められた第２しきい値を超えた場合に、この一連の傷要素を傷と認識して、メモリ上の別の空間に欠陥を意味する符号を記録し画像情報を新たに構築する工程と、それを出力手段により出力する工程とを備えてなるものである。
【０００７】
請求項２に記載の画像処理方法は、請求項１に記載の発明において、前記検査領域の大きさ及び形状を、傷として検出する対象により選択したものである。
請求項３に記載の画像処理装置は、被対象物から、制御装置の中央処理装置（ＣＰＵ）が読み書き可能なメモリ上の空間に画像情報を入力するための入力手段と、良品と判断すべきノイズデータを含んだ前記画像情報から、不良品と判断すべき特定の幅をもって連続している傷データの画像情報だけを抽出する処理を行うために、この画像情報上に複数の検査領域を設け、その検査領域を分割して複数の分割領域を設定し、各分割領域について信号強度値の積算値又は平均値を算出し、全ての分割領域について前記積算値又は平均値を平均して全平均値を算出し、各分割領域の信号強度値の積算値又は平均値と全平均値とから、各検査領域における分散を求め、この分散が予め定められた第１しきい値を超えた場合に、前記検査領域に又は前記メモリ上の別空間に、傷要素を意味するマーキングをし、前記傷要素に隣接する上下一定幅に別の傷要素がないか探査し、存在する場合は引き続き探査を行い、連続した傷要素の数が予め定められた第２しきい値を超えた場合に、この一連の傷要素を傷と認識して、メモリ上の別の空間に欠陥を意味する符号を記録し画像情報を新たに構築する制御装置と、その制御装置に新たに構築された前記画像情報を出力するための出力手段とを備えたものである。
【０００８】
請求項４に記載の外観検査装置は、請求項３に記載の画像処理装置を含む外観検査装置であって、前記被対象物はその外観を検査するためのガラス基板であり、前記出力手段は制御装置に記録された外観の情報を知らせるための警報装置である。
【０００９】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の実施形態について詳細に説明する。
画像処理装置は、ガラス基板等の被対象物から情報を入力するための入力手段と、その入力手段から入力された情報に基づいて良品と不良品とを判別するための制御装置と、その制御装置に記録された情報を出力するための出力装置とを備えている。
【００１０】
制御装置では、被対象物から入力手段により入力された画像情報が、中央処理装置（ＣＰＵ）が読み書き可能なメモリ上に記録される。メモリ上の画像情報は、複数の検査領域に分割され、この検査領域が後述する傷検出のための画像情報処理の基準となる。すなわち、検査領域は、メモリ上の画像情報の一部であって、傷検出画像情報処理の基本単位となるものである。検査領域の大きさ及び形状は、傷として検出する対象により適宜選択されるものであって、例えばその形状としては、三角形、四角形又は六角形などが例示される。検査領域は、隣接する他の検査領域とその一部が重複しても構わないが、重複により傷検査能力が向上するものではないため、画像情報の処理速度の点から検査領域間での重複はない方が好ましい。
【００１１】
一方、隣接する検査領域間に隙間が存在すると、傷検出から漏れる部分が生じてしまうため、傷検出精度が低下するおそれがあり好ましくない。但し、隙間が小さく、傷検出精度がほとんど低下しない場合まで、隙間の存在を排除するものではない。従って、検査領域の形状は、検査領域間で隙間の生じない三角形、四角形又は六角形が適当であり、画像情報処理の高速化の点からは正方形が特に好ましい。なお、複数の形状が組み合わされたものでもよい。
【００１２】
また、検査領域は分割され、その分割された各領域は分割領域と称される。検査領域の分割数は特に制限されるものではないが、各分割領域が検査領域での画像情報処理の基本単位となることから、検査領域の大きさや形状、あるいは検出すべき傷の大きさなどの条件から好ましい分割数が決定される。また、分割領域の形状及び大きさも、前記検査領域の場合と同様にして決定される。
【００１３】
傷検出画像情報処理では、まずメモリ上に記録された画像情報における全ての分割領域の検出強度の平均値（以下、「全平均値」という）を算出する。各分割領域には複数の画素が存在し、この画素は被対象物からの一定強度以上の反射光を受けた場合にのみ反応する。また、各分割領域における検出強度値は、上記の反応画素数で決まり、その画素数の積算値又は平均値である。従って、全平均値は、各分割領域の検出強度値（画素数の積算値又は平均値）を画像情報の全分割領域について平均した値である。そして、各検査領域において、全平均値と各分割領域の検出強度値との差から分散を求め、その分散が予め定められた第１しきい値を超えた場合に、各検査領域に又はメモリ上の別空間に、傷要素を意味するマーキングをするようになっている。さらには、傷要素に隣接する上下一定幅に別の傷要素がないか探査し、存在する場合は引き続き探査を行い、連続した傷要素の数が予め定められた第２しきい値を超えた場合に、この一連の傷要素を傷と認識して、メモリ上の別の空間に欠陥を意味する符号が記録されるようになっている。
【００１４】
つまり、良品と判断すべきノイズデータを含んだ画像情報から、不良品と判断すべき傷データの画像情報だけを抽出する処理を行うために、ノイズデータの画像パターンがランダムであるのに対し、傷データの画像パターンが線状であるという事実に基づいて画像処理が行われる。そして、その傷データの画像パターンだけを強調するようなフィルタ処理を施すことにより、傷データの画像情報だけが精度良く抽出される。
【００１５】
次に、この画像処理装置を使用した画像処理方法について説明する。
まず、高輝度照明によって得られた二次元の検査画像を用いる。レーザ光による走査やラインＣＣＤセンサによって一次元画像が得られる場合には、それらを画像メモリ上に蓄積し、二次元画像として再構成したものを用いる。また、輝度のレベルは対象物の正常な面から得られる信号を０とし、そこから何らかの信号があれば正の値をとることとする。
【００１６】
被対象物としての基板表面に研磨筋と傷が同時に存在する基板からの信号強度を図示すると、図２に示すようになる。すなわち、研磨筋からのノイズデータ１１はまばらであり、各画素同士の繋がりはランダムである。それに対し、傷からの傷要素データ１２にはある程度の幅があり、その幅をある程度保ちながら連続的に繋がっている。
【００１７】
このような画素分布の違いを効率良く抽出する手段を与えるために、図２に示すように画像情報上に検査領域１４を複数設け、さらに図３に示すようにそれぞれの検査領域１４を分割して分割領域１５を複数設ける。ここでは簡略して説明するため、検査領域１４を３×３＝９の分割領域１５に分割し、さらに各分割領域１５毎に画素１３を３×３＝９設ける場合を想定する。なお、検査領域１４及び分割領域１５の分割因数、すなわち各々の「３」を以下では「シード」というが、検査領域１４のシードと分割領域１５のシードを必ずしも同じにする必要はなく、さらには分割する行と列のそれぞれのシードも同じにする必要はない。
【００１８】
検査領域１４のシード及び分割領域１５のシードは、基本的には適宜選択すればよいが、画像情報処理速度及び傷の検出精度を維持するためには一定の制限がある。分割領域１５のシードについては、傷を感知する最小単位である画素１３の幅（大きさ）が画像情報における読取り可能な最小幅と同じ程度である必要があり、また分散は画素１３のデータを分割領域１５毎に積算又は平均したものに基づいて算出される。そのため、このシードが大き過ぎれば、画像情報処理速度が低下するおそれがあり、一方小さ過ぎれば傷の検出精度が低下するおそれがある。
【００１９】
また、検査領域１４のシードについては、分散を求めるのは検査領域１４毎であることから、このシードが大き過ぎれば、後述する画像の圧縮率が高くなり過ぎ、傷の検出精度が低下するおそれがある。これらの点に鑑み、検査領域１４のシード及び分割領域１５のシードは、それぞれ３〜５とすることが好ましい。分割領域１５のシードが２の場合には、分散を計算するデータすなわち画素１３の反応（ノイズデータ１１又は傷要素データ１２）が最大４つしかなく、データの信頼性に欠ける。これに対して、検査領域１４のシード及び分割領域１５のシードが６以上の場合には、後述するデータ圧縮率が高くなり過ぎる。この場合には、圧縮データの連続性に基づいて傷の存在を判断するため、圧縮データの信頼性を低下させることになる。なお、分割領域１５と検査領域１４のシードを３〜５に調整するために、光学レンズなどを用いて画像情報を光学的に拡大、縮小させてもよい。
【００２０】
次に、９つの分割領域１５におけるそれぞれのデータの強度値を積算する。有効桁数の関係でオーバーフローする場合には、データの強度値の平均をとってもよい。そして、得られた各分割領域１５の積算値又は平均値から検査領域１４における分散を求める。この分散は、各分割領域１５の積算値又は平均値とそれらの総和の全平均値（検査領域１４全体の平均値）との差を二乗し、それらを総和したものである。最後に、その分散値が予め定められた第１しきい値を超えた場合にのみ、その検査領域１４に傷要素があると判断し、各検査領域に又はメモリ上の別空間に記憶させて、画像を構築する。
【００２１】
傷要素をメモリ上の別空間に記憶させる処理を施すことにより、最初の画素１３の数が１／８１に圧縮された画像で、その中に傷要素データ１２の存在している部分の記憶された画像が再構築される。前記第１しきい値は、分割領域１５のシード及び検出する傷要素データ１２の信号強度に依存する。例えば、分割領域１５のシードを３、信号強度の幅を８とした場合には、第１しきい値は５０〜５００の範囲が適当である。
【００２２】
上記のような手法によって傷要素データ１２が存在する部分が検出されるメカニズムについて、さらに説明する。図４に示すように、検査領域１４にノイズデータ１１しか存在していない場合、分割領域１５にはほぼ同じ確率で強い信号が検出される。そのため、この検査領域１４における分散は小さくなる。同様に、検査領域１４すべてにわたって強い信号がある場合、例えば検査対象物のエッジ部分や大きな汚れといったものについては、すべての分割領域１５において、強度値が最大となるため、このような領域は「傷」としては認識されない。一方、図５に示すように、検査領域１４に傷要素データ１２が存在すると、傷要素データ１２の幅に合わせた分割領域１５では、殆どが強い信号で占められることになり、その部分の強度値の積算値が他の部分に比べて大きくなる。
【００２３】
その結果、傷要素データ１２が存在する検査領域１４での分散が大きくなる。この分散を傷の有無が検出可能なレベルに設定することで、傷のある部分と傷のない部分とを分けることができる。その後、傷要素の連続性を調べるアルゴリズムを用い、傷だけを抽出することが可能となる。
【００２４】
外観検査装置は、被対象物が外観を検査するための透明基板である場合に特に有効であり、出力手段は制御装置に記録された情報を認識して知らせるためのものである。この場合、透明基板は磁気ディスク用又は光ディスク用ガラス基板等のガラス板である。ガラス基板を形成する材料としては、アルミノシリケートガラス、結晶化ガラス、ソーダライムガラス等のいずれも使用される。
【００２５】
このガラス基板は、切削、研磨及び洗浄等の処理が行われた後、例えば磁気特性を向上させるための下地層、磁気媒体層、保護層、さらに潤滑層を順次設けることにより、磁気ディスク用ガラス基板が作製される。また、洗浄後のガラス基板表面にはレジストを塗布し、そのレジスト上にレーザ光を照射し、さらに現像してピットを形成する。次いで、このピットが形成されたガラス基板にニッケルめっきを施すことにより光ディスク用ガラス基板が作製される。
【００２６】
以上のように、この実施形態によれば、次のような効果が発揮される。
・実施形態の画像処理方法によれば、画像情報上に検査領域１４を設け、その検査領域１４内にさらに分割領域１５を設け、分割領域１５での積算値又は平均値について検査領域１４の全平均値に対する分散を求め、その分散が第１しきい値を超えた場合に、各検査領域に又は前記メモリ上の別空間に、傷要素を意味するマーキングをし、さらに、傷要素に隣接する上下一定幅に別の傷要素がないか探査し、存在する場合は引き続き探査を行い、連続した傷要素の数が予め定められた第２しきい値を超えた場合に、この一連の傷要素を傷と認識して、欠陥であると判断される。
【００２７】
このため、従来のように、例えばガラス基板表面に存在する研磨筋からの回折光の強度と、傷からの反射光又は散乱光の強度とが、同等レベルである場合であっても、ガラス基板表面の傷に対する良否判断を精度良く行うことができる。
【００２８】
・さらに、従来認識が困難であった深さ数十ｎｍの浅い傷などを、ラインＣＣＤセンサによって構築された検査画面から傷として認識することができる。その結果、従来は目視検査に頼っていた微小傷の検出を自動検査ラインで識別でき、過酷な労働を機械に置き換えることができ、省人化や労働条件の改善に大きく役立てることができる。
【００２９】
【実施例】
以上のような実施形態の画像処理方法について、さらに具体的に説明する。
図１に示すように、被対象物としてのガラス基板１６に対して上方に所定距離だけ離間した位置にはハロゲンランプよりなる光源１７が配置され、シリンドリカルレンズによって直線状に集光してガラス基板１６表面に斜め方向から照射（ライン照明）するようになっている（図１の実線の矢印）。ガラス基板１６の直上には、入力手段としてのラインＣＣＤセンサ１８が配置され、ガラス基板１６上に照射された光のうち、表面上に存在する欠陥や研磨筋からの光のみを受光するようになっている（図１の点線の矢印）。
【００３０】
ラインＣＣＤセンサ１８によって光電変換された欠陥や研磨筋からの光は、電気信号となってＡ／Ｄコンバータ１９に入力され、デジタル信号に変換されて制御装置を構成するグラフィックメモリ２０に蓄積される。このグラフィックメモリ２０で、図６に示すような１枚の二次元画像が構築され、その情報がＣＰＵを備えた制御装置２１に入力されるようになっている。
【００３１】
制御装置２１では、図６に示すように構築された二次元画像上に正方形の検査領域１４が複数設定され、さらに検査領域１４内には前記図３〜図５に示したような複数の分割領域１５が設定される。この検査領域１４及び分割領域１５において、以下のアルゴリズムによる画像情報処理が行われ、図７に示す傷要素抽出データが生成される。
【００３２】
１）二次元画像上に正方形の検査領域１４を複数設ける。各検査領域１４は複数の分割領域１５からなり、さらに分割領域１５は複数の画素１３からなる。
２）分割領域１５内の画素１３の輝度（反応のあった画素数）を積算又は平均する。
【００３３】
３）上記２）の処理を二次元画像の全ての分割領域１５について行い、全ての分割領域１５の平均値すなわち全平均値を求める。
４）各分割領域１５の画素１３の輝度の積算値又は平均値と全平均値とから各検査領域１４の分散を求める。
【００３４】
５）検査領域１４における分散が第１しきい値Ａを超えている場合には、その検査領域１４に傷の可能性（傷要素）を示すマーキングをする。
６）上記５）を二次元画像上の全ての検査領域１４に対して行う。
【００３５】
この傷要素抽出データは、最初のグラフィックメモリ２０上の画像情報に、輝度情報とは異なる符号を記録することによって記憶させてもよく、あるいは別にメモリ空間を設け、そのメモリ空間に記録して、新たな画像情報として記憶させてもよい。
【００３６】
このようにして得られた傷要素抽出データは、図６に示す最初の傷要素データ１２にノイズデータ１１が混ざった状態から、図７に示す傷要素データ１２が強調された画像となる。この傷要素抽出データには、さらに以下の１）〜７）の傷探査アルゴリズムによる画像情報処理が施され、図８に示す傷データのみが抽出された画像が得られる。
【００３７】
１）傷要素抽出データの左端の列の中から、マーキングされた検査領域ａを検出する。
２）上記１）の検査領域ａに注目し、そのａの右列の上下一定幅にマーキングされた検査領域ｂがないか探査する。
【００３８】
３）上記２）の検査領域ｂが存在する場合、引き続き検査領域ｂについて上記２）の探査を行う。
４）上記３）により検査領域ｂ、ｃ、ｄ・・・が探査され、最後に検出された検査領域を探査の終点とする。
【００３９】
５）検査領域ａから上記４）の終点までの長さ（例えば、検査領域ａから終点までの検査領域の数）が第２しきい値Ｂを超えておれば、この一連の検査領域群を傷と認識し、傷要素抽出データの画像情報上にマーキングする。
【００４０】
６）上記１）において、検査領域ａが検出されない場合には、順次右列に移り検査を行う。
７）傷要素抽出データの全てについて、上記１）〜６）の操作を行う。
【００４１】
このようにして傷が検出された場合には、制御装置２１からのデータに基づき、出力手段としての警報装置であるアラーム２２等によりオペレータに知らせたり、図示しないカウンターにより欠点数などをカウントする。
【００４２】
なお、前記実施形態を以下のように変更して具体化することもできる。
・検査領域や分割領域の形状を、ガラス基板表面に形成された突起やガラス基板表面に付着した汚れに基づくものとしても良い。このように構成した場合、ガラス基板表面の突起や汚れについての良否判断を精度良く行うことができる。
【００４３】
・前記検査領域における正方形を、例えば４５度回転させて菱形状にしたりして、その図形の向きを変えても良い。このようにした場合でも、被対象物表面に存在する不具合に対する良否判断を精度良く行うことができる。
【００４４】
・前記被対象物として、アルミニウム等の金属板、透明又は不透明の樹脂板等を使用しても良い。
さらに、前記実施形態より把握される技術的思想について以下に記載する。
【００４５】
（１）前記検査領域に対する分割領域の分割数を３〜５の範囲に設定した請求項１又は請求項２に記載の画像処理方法。
このように構成した場合、被対象物表面の不具合に対する良否判断を信頼性良く、しかも画像のデータ圧縮率が高くなりすぎることなく、画素の連続性を定める際に支障をきたすおそれを防止することができる。
【００４６】
（２）前記検査領域は隣接する検査領域間で隙間が生じないように正方形に形成され、分割領域はその検査領域をさらに正方形に分割して形成されたものである請求項１又は請求項２に記載の画像処理方法。
【００４７】
このように構成した場合、被対象物表面に存在する不具合に対する良否判断の精度を向上させることができるとともに、画像処理の高速化を図ることができる。
【００４８】
（３）前記画像情報の中の検査領域又は分割領域の形状は、ガラス基板の表面に形成された傷に基づくものである請求項４に記載の外観検査装置。
このように構成した場合、ガラス基板表面の傷に対する良否判断を精度良く行うことができる。
【００４９】
【発明の効果】
この発明は以上のように構成されているため、次のような効果を奏する。
請求項１，２に記載の画像処理方法によれば、被対象物表面に存在する傷に対する良否判断を精度良く、しかも装置によって自動的に行うことができる。
【００５０】
請求項３に記載の画像処理装置によれば、簡易な装置により被対象物表面に存在する傷に対する良否判断を精度良く、自動的に行うことができる。
【００５１】
請求項４に記載の外観検査装置によれば、情報記録媒体用ガラス基板等のガラス基板を好適に検査することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施形態における画像処理装置を示すブロック図。
【図２】表面に研磨筋と傷を有する基板からの画像を示す概念図。
【図３】検査領域を分割した分割領域を示す模式図。
【図４】検査領域にノイズデータのみが存在する場合の模式図。
【図５】検査領域に傷要素データが存在する場合の模式図。
【図６】傷要素データにノイズデータが混ざった状態の画像を示す概念図。
【図７】傷要素データが強調された画像を示す概念図。
【図８】傷データのみが抽出された画像を示す概念図。
【符号の説明】
１１…ノイズデータ、１２…傷要素データ、１３…画素、１４…検査領域、１５…分割領域、１６…被対象物としてのガラス基板、１８…入力手段としてのラインＣＣＤセンサ、２０…グラフィックメモリ、２１…制御装置、２２…出力手段としてのアラーム。

Claims

被対象物から入力手段を介して、制御装置の中央処理装置（ＣＰＵ）が読み書き可能なメモリ上の空間に画像情報を記録する工程と、
良品と判断すべきノイズデータを含んだ前記画像情報から、不良品と判断すべき特定の幅をもって連続している傷データの画像情報だけを抽出する処理を行うために、この画像情報上に複数の検査領域を設け、その検査領域を分割して複数の分割領域を設定し、各分割領域について信号強度値の積算値又は平均値を算出し、全ての分割領域について前記積算値又は平均値を平均して全平均値を算出し、各分割領域の信号強度値の積算値又は平均値と全平均値とから、各検査領域における分散を求め、この分散が予め定められた第１しきい値を超えた場合に、前記検査領域に又は前記メモリ上の別空間に、傷要素を意味するマーキングをする工程と、
前記傷要素に隣接する上下一定幅に別の傷要素がないか探査し、存在する場合は引き続き探査を行い、連続した傷要素の数が予め定められた第２しきい値を超えた場合に、この一連の傷要素を傷と認識して、メモリ上の別の空間に欠陥を意味する符号を記録し画像情報を新たに構築する工程と、
それを出力手段により出力する工程とを備えてなる画像処理方法。
前記検査領域の大きさ及び形状を、傷として検出する対象により選択したものである請求項１に記載の画像処理方法。
被対象物から、制御装置の中央処理装置（ＣＰＵ）が読み書き可能なメモリ上の空間に画像情報を入力するための入力手段と、
良品と判断すべきノイズデータを含んだ前記画像情報から、不良品と判断すべき特定の幅をもって連続している傷データの画像情報だけを抽出する処理を行うために、この画像情報上に複数の検査領域を設け、その検査領域を分割して複数の分割領域を設定し、各分割領域について信号強度値の積算値又は平均値を算出し、全ての分割領域について前記積算値又は平均値を平均して全平均値を算出し、各分割領域の信号強度値の積算値又は平均値と全平均値とから、各検査領域における分散を求め、この分散が予め定められた第１しきい値を超えた場合に、前記検査領域に又は前記メモリ上の別空間に、傷要素を意味するマーキングをし、
前記傷要素に隣接する上下一定幅に別の傷要素がないか探査し、存在する場合は引き続き探査を行い、連続した傷要素の数が予め定められた第２しきい値を超えた場合に、この一連の傷要素を傷と認識して、メモリ上の別の空間に欠陥を意味する符号を記録し画像情報を新たに構築する制御装置と、
その制御装置に新たに構築された前記画像情報を出力するための出力手段とを備えた画像処理装置。
請求項３に記載の画像処理装置を含む外観検査装置であって、前記被対象物はその外観を検査するためのガラス基板であり、前記出力手段は制御装置に記録された外観の情報を知らせるための警報装置である外観検査装置。