JP4093426B2 - 検査装置、検査方法 - Google Patents

Description

本発明は、印刷物等の不良（欠け欠陥、汚れ欠陥、カスレ、色調不良等）を検出する検査装置、検査方法等に関する。より詳細には、同一絵柄等が複数配置された印刷物等の不良を検出する検査装置、検査方法等に関する。

従来、印刷物の良否を判定する検査は、検査対象である同一の絵柄や同一のページが多面付けされた印刷物を画像入力して得た検査対象画像を、領域分割して複数の領域画像を生成し、領域画像の各々における最大相関係数の領域画像同士を差分して欠陥を検出していた（例えば、[特許文献１]参照。）。

特開２００３−１２３０５６号公報

しかしながら、同一の絵柄や同一のページが多面付けされた印刷物は、材料の無駄を生じない様になるべく多数の絵柄を配置しており、絵柄の構成上、絵柄を反転及び絵柄同士が密接して配置される印刷物がある。

従来の検査方法では、検査基準となる絵柄を矩形領域で指定するため、指定する矩形領域中に他の絵柄が入ってきてしまい、正規化相関（パターンマッチング）等の画像処理で異なる絵柄同士を探すことは困難であり、位置がずれた状態で差分演算を行うため、検出精度が悪化する要因となっている。

例えば、従来の検査方法では、図１３に示すように、印刷物の基準領域画像ｃ７３と、検査対象となる類似領域画像ｄ７５−１〜７５−５とが、矩形領域で区切られるように配置されていた。矩形領域に区切った時に、別の画像が当該矩形領域に入る場合は、基準となる画像との相関精度を高めて類似領域画像を検索することが困難であり、高精度で検査対象印刷物の良否を判定することは難しかった。従って、従来の検査方法では、例えば１８０°反転した絵柄等が混在して、密接するような配置の印刷物には対応できないという問題点があった。

本発明は、以上の問題点に鑑みてなされたものであり、検査精度の向上を図り、多様な印刷形態の検査対象に対応することが可能である検査装置等を提供することを目的とする。

前述した目的を達成するために第１の発明は、同一の配置単位が複数配置される検査対象物を撮像して取得した検査画像に対して画像処理を行い良否を検査する検査装置であって、前記取得された検査画像において、オペレータによる前記検査装置の操作部からの操作指示によって、基準となる１つの配置単位を含む第１基準領域画像を指定する指定手段と、前記検査画像において、前記第１基準領域画像との類似度が所定の基準を満たす少なくとも１つの第１類似領域画像を抽出する第１抽出手段と、前記第１基準領域画像と前記各第１類似領域画像との差異からマスク領域を作成するマスク作成手段と、を具備し、前記配置単位を含む領域の検査において、前記マスク領域を検査から除外することを特徴とする検査装置である。

検査装置は、検査対象物に光を照射し、検査対象物からの反射光を撮像して検査画像を取得し、当該検査画像に対して画像処理を行い、検査対象物の良否を判定する。
検査対象物は、例えば、印刷物である。印刷用紙に貼付物（シール等）や塗布物（印字等）や蒸着物が付されたものも検査対象物とすることができる。
配置単位とは、図柄や文字列等の１単位を示す。検査対象物（印刷物等）に、同一の配置単位（図柄等）が所定の規則に従って配置されるものとする。例えば極力多数の配置単位を配置するために、配置単位の方向を反転あるいは回転（１８０°回転等）させた配置単位を混在させ、密接させて配置するようにしても良い。

第１基準領域画像は、基準となる配置単位（図柄）を包含する領域の画像である。オペレータは、検査装置の操作部から操作指示を行って、取得された検査画像において第１基準領域画像を指定する。第１基準領域画像は、例えば、矩形領域として設定される。
類似度は、画像領域間の類似性を示す指標である。例えば相関係数等を類似度として利用する。
類似度が所定の基準を満たすとは、相関係数が極大、６０％以上、８０％以上等の基準を満たすことを示す。
第１類似領域画像は、第１基準領域画像との相関係数が所定値（相関係数が極大、６０％以上、８０％以上）となる領域である。

差異は、画像領域間の対応する画素同士の画素値（濃度値）に基づいて、差分処理及び２値化処理等を経て算出される。尚、画素値（濃度値）とは、明るいほど値を大きく設定したものである。例えば、ＲＧＢ表色系において、最も暗い所（黒等）の画素値を（０，０，０）、最も明るい所（白等）の画素値を（２５５，２５５，２５５）として設定する。

検査装置は、例えば、対応する全画素について、それぞれ、Ｒ成分、Ｇ成分、Ｂ成分毎に差分演算を行い、差分画素値のＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分のうち最大値を各画素の差分値とし、この差分値に対して２値化処理を行い、差異としての２値化差分値を算出する。
尚、差分演算は飽和モードで行い、差分演算の結果が負（マイナス）になるときは、値を「０」（０クリップ）とする。
マスク領域は、配置単位（図柄等）を含まない領域を除外するための領域である。マスク領域を検査対象から除外することにより、配置単位を抽出する際の相関係数を大きく設定し、抽出精度の向上を図ることができる。

第１の発明の検査装置は、取得された検査画像において、オペレータによる検査装置の操作部からの操作指示によって、基準となる１つの配置単位を含む第１基準領域画像を指定すると、当該検査画像において、第１基準領域画像との類似度が所定の基準を満たす少なくとも１つの第１類似領域画像を抽出し、第１基準領域画像と各第１類似領域画像との差異からマスク領域を作成する。また、配置単位を含む領域の検査において、マスク領域を検査から除外する。

また、マスク作成に関しては、領域枠に外接する差異の和をマスク領域としてもよい。
即ち、領域枠に外接しない差異を除去することにより、検査対象物の欠陥（欠けや汚れ等）の影響を除去した高精度のマスク領域を得ることができる。
また、膨張処理を施してマスク領域を作成してもよい。
即ち、マスク領域を拡張することにより、類似領域画像として配置単位（図柄等）を抽出する際の位置ズレ等を吸収することができる。

また、配置単位を含む矩形領域内に他の配置単位の一部分が入り込む場合であっても、上記のマスク領域を検査から除外することにより、検査精度を維持することができる。
即ち、複数の配置単位が同一方向あるいは所定の角度に回転あるいは反転させて近接配置される場合であっても検査精度を維持することができる。
所定の角度とは、例えば１８０°、９０°等である。複数の配置単位の配置角度を混在させて検査対象物に配置することにより、検査対象物の配置密度を上げることができる。

また、検査画像において、第１基準領域画像から前記マスク領域が除外された第２基準領域画像との類似度が所定の基準を満たす少なくとも１つの第２類似領域画像を抽出する第２抽出手段と、第２基準領域画像と第２類似領域画像とを比較して検査対象物の良否を判定する。

第２基準領域画像は、第１基準領域画像からマスク領域を除外した領域である。検査装置は、当該第２基準領域画像との類似度が所定の基準を満たす領域を第２類似領域画像として抽出する。所定の基準を、第１基準領域画像を使用する際よりも大きく設定（例えば基準となる相関係数の値を、第１基準領域画像を使用する際よりも大きく設定する。）することができるので、高精度で第２類似領域画像を抽出することが可能である。

検査対象物の良否の判定に関しては、検査装置は、第２基準領域画像から第２類似領域画像の差分処理を行い、所定の閾値で２値化して所定の画素数を超える領域を汚れ欠陥として判定する。
また、検査装置は、第２類似領域画像から第２基準領域画像の差分処理を行い、所定の閾値で２値化して所定の画素数を超える領域を欠け欠陥として判定する。
即ち、検査装置は、第２類似領域画像の画素を、対応する第２基準領域画像の画素と比較し、第２基準領域画像よりも濃度値（２値化差分値）が低い（暗い）画素を検査対象物の汚れ欠陥として判定し、第２基準領域画像よりも濃度値（２値化差分値）が高い（明るい）画素を検査対象物の欠け欠陥として判定する。
尚、画素の差分を所定の閾値で２値化することで、余分な情報をフィルタリングして特徴を強調する。

第１の発明の検査装置によれば、第１基準領域画像と第１類似領域画像との差異からマスク領域を作成し、当該マスク領域を除外して検査を行うので、複数の配置単位がそれぞれ、同一方向あるいは所定の角度に回転あるいは反転させて検査対象物に配置される場合であっても良否判定検査を高精度で行うことができる。

第２の発明は、同一の配置単位が複数配置される検査対象物を撮像して取得した検査画像に対して画像処理を行い良否を検査する検査装置における検査方法であって、前記取得された検査画像において、オペレータによる前記検査装置の操作部からの操作指示によって、基準となる１つの配置単位を含む第１基準領域画像を指定する指定工程と、前記検査画像において、前記第１基準領域画像との類似度が所定の基準を満たす少なくとも１つの第１類似領域画像を抽出する第１抽出工程と、前記第１基準領域画像と前記各第１類似領域画像との差異からマスク領域を作成するマスク作成工程と、を具備し、前記配置単位を含む領域の検査において、前記マスク領域を検査から除外することを特徴とする検査方法である。
第２の発明は、第１の発明の検査装置が実行する検査方法に関する発明である。

本発明によれば、検査精度の向上を図り、多様な印刷形態の検査対象に対応することが可能である検査装置等を提供することができる。

以下、添付図面を参照しながら、本発明の実施の形態に係る検査装置等の好適な実施形態について詳細に説明する。なお、以下の説明及び添付図面において、略同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略することにする。

（１．検査装置１の構成）
最初に、図１を参照しながら、本発明の実施の形態に係る検査装置１の構成について説明する。
図１は、検査装置１の概略構成図である。

検査装置１は、ラインカメラ３、照明器５、画像処理部９、表示部１１、画像記憶部１３、操作部１５等から構成される。ラインカメラ３、照明器５、画像処理部９、表示部１１、画像記憶部１３、操作部１５等は、互いに、バスあるいはケーブル等の接続線を介して接続される。

検査装置１は、基準領域画像２６及び類似領域画像２８（図２等参照。）に基づいて比較処理等の画像処理を行って検査対象の印刷物７の良否を判定し、検査結果を表示部１１に表示する。

基準領域画像２６は、検査対象の印刷物７を撮像して得られた画像データのうちの良品の基準となる領域画像である。基準領域画像２６は、オペレータがその範囲を指定するようにしても良いし、本検査装置１が自動的に範囲を指定するようにしても良い。尚、基準領域画像２６は、刷版出力用のデジタルデータ等から取得するようにしてもよい。

類似領域画像２８は、検査対象の印刷物７を撮像して得られた画像データのうち、基準領域画像２６と相関の高い領域画像である。尚、「相関が高い」とは、「画像の類似度が高い」と同義である。

検査装置１は、ラインカメラ３による撮像により印刷物７の画像データを取得することができる。検査装置１は、印刷物７を移動方向１７の方向に搬送させつつラインカメラ３により印刷物７の撮像を行う。

ラインカメラ３は、印刷物７を撮像する装置である。ラインカメラ３は、例えば、受光素子（画素）を１次元に配列したＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）等の光センサ、駆動回路、結像光学系等からなるカメラ（撮像装置）である。

照明器５は、印刷物７に光を照射する光源である。照明器５は、例えば、複数のＬＥＤが面状に配置された照明器である。また、照明器５として、蛍光灯等を用いることもできる。

画像処理部９は、印刷物７の画像データに対して画像処理を施し、欠け、汚れ等の不良の検出を行う。画像処理部９は、例えば、コンピュータ及び当該コンピュータを検査装置１の画像処理部９として動作させるプログラム等により構成することができる。
尚、画像処理部９の構成及び動作については、後述する。

表示部１１は、画像処理部９における不良検出結果等を表示する。表示部１１は、例えば、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）である。
画像記憶部１３は、画像データ等を記憶する装置である。画像記憶部１３は、例えば、ハードディスク、記憶媒体ドライブである。
操作部１５は、オペレータからの操作指示を受け付ける装置である。操作部１５は、例えば、キーボード、マウス等のポインティングデバイスである。

（２．画像処理部９のハードウェア構成）
次に、図２を参照しながら、画像処理部９のハードウェア構成について説明する。
図２は、画像処理部９のハードウェア構成を示す図である。

図２に示す画像処理部９は、ＣＰＵ２１、メモリ２３等がシステムバス（図示しない。）を介して互いに接続されて構成される。
また、画像処理部９は、ネットワークインタフェース（図示しない。）等を介してラインカメラ３と接続され、ビデオアダプタ（図示しない。）等を介して表示部１１と接続される。
尚、図２のハードウェア構成は一例であり、用途、目的に応じて様々な構成を採ることが可能である。

ＣＰＵ２１（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）は、記憶装置、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、記録媒体等に格納される実行プログラム、ＯＳ（オペレーションシステム）のプログラム、アプリケーションプログラム等をＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、演算処理（四則演算や比較演算等）、ハードウェアやソフトウェアの動作制御等を行い、後述する各種機能（図３等参照。）を実現する。

メモリ２３は、ＲＡＭ、ＲＯＭ等の記憶装置である。ＲＡＭには、基準領域画像メモリ２５、類似領域画像メモリ２７、表示メモリ２９、ラインカメラ３による印刷物７の撮像データを格納する印刷物撮像メモリ（図示しない。）、処理プログラム実行用のワークメモリ（図示しない。）等が割り当てられる。

尚、基準領域画像メモリ２５と類似領域画像メモリ２７とを合わせて印刷物撮像メモリと考え、まず当該印刷物撮像メモリの所定の領域にラインカメラ３による印刷物７の撮像データを格納するようにしても良い。本実施の形態の検査装置１の処理工程に従い、検査対象である印刷物７を撮像して得られた画像データのうちの良品の基準となる基準領域画像２６を基準領域画像メモリ２５に格納し、当該基準領域画像２６と相関の高い類似領域画像２８を類似領域画像メモリ２７に格納するようにしても良い。

表示メモリ２９は、表示部１１に表示するための表示データを保持するメモリであり、例えば、検査結果や不良部分を示す画像データ等を保持する。
尚、基準領域画像メモリ２５、類似領域画像メモリ２７、表示メモリ２９、印刷物撮像メモリ等は、画像処理部９に独立して設けるようにしてもよいし、ＲＡＭ上に適宜領域を割り当てるようにしてもよい。

ラインカメラ３が撮像により取得した印刷物７の撮像データを画像処理部９に入力すると、画像処理部９は、当該撮像データをメモリ２３（印刷物撮像メモリ等）に格納する。
ＣＰＵ２１は、撮像データから基準領域画像２６及び類似領域画像２８を抽出し、当該基準領域画像２６及び類似領域画像２８に基づいて、検査対象の印刷物７における良否を判定し、検査結果を表示メモリ２９に出力する。
表示メモリ２９の内容は、表示部１１に入力されて表示される。

（３．本実施の形態の検査装置１の処理工程）
次に、図３〜図１２を参照しながら、本実施の形態の検査装置１の処理手順について説明する。
図３は、本実施の形態の検査装置１の検査処理手順を示すフローチャートである。
この検査処理は、画像処理部９のＣＰＵ２１が、メモリ２３のＲＯＭ等に格納された所定のプログラム等をＲＡＭ上のワークメモリ領域に呼び出して実行する。ＣＰＵ２１は、この処理を実行することにより、本発明の（基準領域画像）指定手段、第１及び第２（類似領域画像）抽出手段、マスク生成手段、欠陥判定手段等としてそれぞれ機能する。

（３−１．マスク作成処理）
図３（ステップ１００１〜ステップ１００７）及び図４〜図９を参照しながら、検査装置１が実行するマスク作成処理について説明する。
図４は、類似領域画像ｂ３５の抽出を示す図である。
図５は、１８０°反転した類似領域画像ｂ３５の抽出を示す図である。
図６は、基準領域画像ａ３３及び抽出した類似領域画像ｂ３５を示す図である。
図７は、基準領域画像ａ３３と類似領域画像ｂ３５との差異を示す図である。

最初に、オペレータが印刷物７をラインカメラ３で撮像し、撮像データが本検査装置１の画像処理部９に送られてメモリ２３に格納されるものとする。当該撮像データは、例えば、図４に示す印刷物画像データ３１として格納される。

印刷物７（印刷物画像データ３１）には、基本となる図柄が同一の向きだけではなく、１８０°反転した図柄が混在し、絵柄同士が密接して配置されている。従って、本実施の形態では、オペレータは類似画像抽出の際、後述する基準領域画像ａ３３（図４）及び基準領域画像ａｍ５５（図１０）を、０°及び１８０°（上下反転方向）の２方向で使用することを事前に設定しておく。

表示部１１に図４に示す印刷物画像データ３１が表示され、オペレータが基準となる領域画像として、矩形の基準領域画像ａ３３を指定する（ステップ１００１）。或いは、ＣＰＵ２１が基準領域画像ａ３３を自動で指定するようにしても良い。尚、本実施の形態によれば、絵柄が密接して配置されているので、図４に示す基準領域画像ａ３３の右上には隣接する図柄の一部が含まれており、従来例として図１３で示す場合の検査処理をそのまま行うことはできない。従来例の検査処理を行うとすれば、検査精度の著しい低下を招く虞がある。

次に、検査装置１は、基準領域画像ａ３３と相関の高い類似画像を、印刷物画像データ３１の中から類似領域画像ｂ３５として抽出する。尚、検査装置１は、基準領域画像ａ３３の右上には隣接する図柄の一部が含まれているので、例えば相関係数６０％程度の緩い相関で類似領域画像ｂ３５を抽出し、例えば図４に示すように類似領域画像ｂ３５−１乃至３５−５を得る。

尚、相関の高い画像の抽出方法は、ＣＰＵ２１が、所定の領域を１画素ずつ位置移動して基準領域画像ａ３３との相関係数を算出し、相関係数の極大値として得られる領域を、類似領域画像ｂ３５として抽出する。尚、類似領域画像ｂ３５同士は、それぞれの領域同士が重複しないように抽出される。

次に、検査装置１は、事前の設定に従って基準領域画像ａ３３を１８０°反転し、再度印刷物画像データ３１の中から類似画像を抽出し、例えば図５に示すように、類似領域画像ｂ３５−６乃至３５−８を得る（ステップ１００２）。

尚、例えば図４及び図５に示す類似領域画像ｂ３５−３には汚れ画像３７、類似領域画像ｂ３５−４には欠け画像３９があるものとして説明する。

ステップ１００２の処理で、検査装置１は、図６に示す基準領域画像ａ３３と、類似領域画像ｂ３５−１乃至３５−８を作成し、メモリ２３に格納する。検査装置１は、例えば基準領域画像ａ３３は基準領域画像メモリ２５に格納し、類似領域画像ｂ３５−１乃至３５−８は類似領域画像メモリ２７に格納する（図２参照）。

次に、検査装置１は、基準領域画像ａ３３と、類似領域画像ｂ３５−１乃至３５−８それぞれの差分演算を行う（ステップ１００３）。即ち、基準領域画像ａ３３から類似領域画像ｂ３５を差分した差分結果と、これとは逆に類似領域画像ｂ３５から基準領域画像ａ３３を差分した差分結果とをそれぞれ算出する。従って本実施の形態では、８通り＋８通り、計１６通りの差分演算を行う。

次に、検査装置１は、ステップ１００３の差分演算の値を、所定の閾値を用いて２値化し、余分な情報をフィルタリングして特徴を強調する（ステップ１００４）。２値化処理に用いる閾値の大きさは、検査対象の特徴等の諸条件を考慮して所定の値に設定される。
本実施の形態では、検査装置１は、閾値よりも差分演算結果（差分値）が大きい画素の２値化差分値を「２５５」（グレースケールにおける白）とし、閾値よりも差分演算結果（差分値）が小さい画素の２値化差分値を「０」（グレースケールにおける黒）として差異４１を作成する（図７参照）。

具体的には、基準領域画像ａ３３と類似領域画像ｂ３５の対応する全画素について、それぞれ、Ｒ成分、Ｇ成分、Ｂ成分毎に上記差分演算を行い、差分画素値のＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分のうち最大値を各画素の差分値とし、２値化処理を経て各画素について２値化差分値を算出する。
尚、差分演算は飽和モードで行い、差分演算の結果が負（マイナス）になるときは、値を「０」（０クリップ）とする。

例えば、基準領域画像ａ３３のある画素の画素値が（Ｒ成分、Ｇ成分、Ｂ成分）＝（２０、１００、１５５）であり、これに対応する類似領域画像ｂ３５の画素の画素値が（Ｒ成分、Ｇ成分、Ｂ成分）＝（６０、２０、１００）であるとする。当該画素における（基準領域画像ａ３３）−（類似領域画像ｂ３５）の差分画素値は（−４０、８０、５５）である。また、当該画素における差分値は、差分画素値の各成分における最大値であり「８０」である。２値化処理の閾値が「５０」であり「０」または「２５５」に２値化される場合、当該画素における２値化差分値は「２５５」となる。

図７は、基準領域画像ａ３３と、類似領域画像ｂ３５−１乃至３５−８それぞれの差分演算結果を２値化処理し、差異として出力された差異４１−１〜４１−５を示す。図７では、２値化差分値が「２５５」の領域（差異が大きい領域）は「白（空白部）」で示され、２値化差分値が「０」の領域（差異が小さい領域）は「黒（斜線部）」で示される。

差異４１−１は、全ての画素の２値化差分値が「０」であることを示す。尚、差分演算は飽和モードで行うので、差分値（差分画素値のＲＧＢ成分のうちの最大値）が負の場合は差分値及び２値化差分値は「０」である。

差異４１−１は、
（基準領域画像ａ３３）−（類似領域画像ｂ３５−１）、
（基準領域画像ａ３３）−（類似領域画像ｂ３５−２）、
（類似領域画像ｂ３５−１）−（基準領域画像ａ３３）、
（類似領域画像ｂ３５−２）−（基準領域画像ａ３３）、
（類似領域画像ｂ３５−６）−（基準領域画像ａ３３）、
（類似領域画像ｂ３５−７）−（基準領域画像ａ３３）、
（類似領域画像ｂ３５−８）−（基準領域画像ａ３３）、
の差分演算結果として抽出される。

差異４１−２は、
（基準領域画像ａ３３）−（類似領域画像ｂ３５−４）、
（基準領域画像ａ３３）−（類似領域画像ｂ３５−５）、
（基準領域画像ａ３３）−（類似領域画像ｂ３５−６）、
（基準領域画像ａ３３）−（類似領域画像ｂ３５−７）、
（基準領域画像ａ３３）−（類似領域画像ｂ３５−８）、
の差分演算結果として抽出される。

差異４１−３は、（基準領域画像ａ３３）−（類似領域画像ｂ３５−３）の差分演算結果として抽出される。
差異４１−４は、
（類似領域画像ｂ３５−３）−（基準領域画像ａ３３）、
（類似領域画像ｂ３５−５）−（基準領域画像ａ３３）、
の差分演算結果として抽出される。
差異４１−５は、（類似領域画像ｂ３５−４）−（基準領域画像ａ３３）の差分演算結果として抽出される。

図８は、差異４１からマスク領域５１の作成過程を示す図である。
次に、検査装置１は、ステップ１００３及びステップ１００４で算出された差異４１のＯＲ処理を行う（ステップ１００５）。検査装置１は、差異４１−１〜４１−５の和を算出し、図８に示す合成差異４３を得る。図８に示す合成差異４３は、外接差異４７−１、４７−２、及び非外接差異４４−１、４４−２を有する。外接差異とは、矩形領域枠に外接する領域である。

次に、検査装置１は、矩形領域枠の外接差異のみを抽出してマスクを作成する（ステップ１００６）。非外接差異４４−１、４４−２は、汚れ画像３７或いは欠け画像３９が差異であるとして抽出されているので、当該非外接差異４４−１、４４−２を除外し合成差異４５として更新する（図８参照）。

検査装置１は、ステップ１００２で基準領域画像ａ３３との相関係数を緩くして類似領域画像ｂ３５を抽出しているため、抽出する類似領域画像ｂ３５の位置ズレが生じる場合がある。従って、検査装置１は、膨張処理を行って合成差異４５のマスク領域となる部分を拡張し、類似領域画像ｂ３５の位置ズレを吸収する（ステップ１００７）。図８において、検査装置１は、合成差異４５のマスク領域４７−１、４７−２をマスク領域５１−１、５１−２に拡張して合成差異４９に更新する。

図９は、マスク５３を示す図である。
更に、検査装置１は、白黒反転処理を行って、合成差異４９からマスク５３を作成してメモリ２３に格納する。所定の領域に対してマスク５３をかけると（ＡＮＤ処理）、マスク５３の領域枠左右上角に位置するマスク領域が除外される。

（３−２．不良の検出処理及び判定処理）
図３（ステップ１００８〜ステップ１０１４）及び図１０〜図１２を参照しながら、検査装置１が実行する不良の検出処理及び判定処理について説明する。
図１０は、マスク領域を除外した基準領域画像ａｍ５５及び類似領域画像ｂｍ５７の抽出を示す図である。
図１１は、不良の検出処理及び判定処理における、検査装置１の動作の流れを示す図である。
尚、図１１では、類似領域画像２８には、欠陥として、汚れ画像３７と欠け画像３９があるものとする。

検査装置１は、基準領域画像ａ３３にマスク５３をかけ（ＡＮＤ処理）、マスク部分を取り除いた画像である基準領域画像ａｍ５５（図１０参照）を作成し、基準領域画像メモリ２５に格納する（ステップ１００８）。

検査装置１は、基準領域画像ａｍ５５と、相関の高い類似画像を、再度、印刷物画像データ３１の中から類似領域画像ｂｍ５７として抽出する。尚、検査装置１は、前回の基準領域画像ａ３３を用いた際の相関係数６０％よりも高い相関係数（例えば相関係数９０％）で類似領域画像ｂｍ５７を抽出する（ステップ１００９）。

尚、相関の高い画像の抽出方法は、ＣＰＵ２１が、所定の領域を１画素ずつ位置を移動して基準領域画像ａｍ５５との相関係数を算出し、相関係数の極大値として得られる領域を、類似領域画像ｂｍ５７として抽出する。尚、類似領域画像ｂｍ５７同士は、それぞれの領域同士が重複しないように抽出される。

検査装置１は、事前の設定に従って基準領域画像ａｍ５５を１８０°反転し、再度、印刷物画像データ３１の中から類似画像を抽出し、ステップ１００９での抽出画像と併せて図１０に示す類似領域画像ｂｍ５７−１乃至５７−８を得る（ステップ１０１０）。

検査装置１は、類似領域画像ｂｍ５７−１乃至５７−８を、メモリ２３の類似領域画像メモリ２７に格納する（図２参照）。

検査装置１は、基準領域画像ａｍ５５と、類似領域画像ｂｍ５７−１乃至５７−８それぞれの差分演算を行い、欠陥候補を抽出する（図３のステップ１０１１、図１１のステップ２００１及びステップ３００１）。尚、差分演算は、飽和モードで行い、差分結果が負（マイナス）の場合は、０クリップする。
基準領域画像ａｍ５５から類似領域画像ｂｍ５７を差分した差分結果で、汚れ候補を抽出する。基準領域画像ａｍ５５と類似領域画像ｂｍ５７の対応する全画素について、基準領域画像ａｍ５５から類似領域画像ｂｍ５７を差分処理し、ＲＧＢ成分を合成してＭＡＸ処理を行い、汚れ候補画像５９を抽出する（図１１のステップ２００１）。
これとは逆に、類似領域画像ｂｍ５７から基準領域画像ａｍ５５を差分した差分結果で欠け候補を抽出する。基準領域画像ａｍ５５と類似領域画像ｂｍ５７の対応する全画素について、類似領域画像ｂｍ５７から基準領域画像ａｍ５５を差分処理し、ＲＧＢ成分を合成してＭＡＸ処理を行い、欠け候補画像６１を抽出する（図１１のステップ３００１）。

検査装置１は、汚れ候補画像５９及び欠け候補画像６１を所定の閾値で２値化して欠陥画素を抽出する（図３のステップ１０１２、図１１のステップ２００２及びステップ３００２）。検査装置１は、汚れ候補画像５９に対して所定の汚れ用閾値により２値化処理を行い、汚れ不良画素を抽出する（図１１のステップ２００２）。検査装置１は、欠け候補画像６１に対して所定の欠け用閾値により２値化処理を行い、欠け不良画素を抽出する（図１１のステップ３００２）。
尚、所定の閾値により２値化処理を行うことで、全ての画素値を、最大濃度（濃度値「２５５」：白）または、最小濃度（濃度値「０」：黒）の何れかにする。２値化処理により、余分な情報を除去するので差異の特徴（欠陥）を強調することができる。

検査装置１は、所定の欠陥用画素数を超える差異を欠陥として検出する（図３のステップ１０１３、図１１のステップ２００３及びステップ３００３）。
検査装置１は、ステップ２００２の処理で抽出した汚れ不良画素数が所定の汚れ用画素数を超える領域を汚れ不良として検出する。検査装置１は、汚れ検出画像６３を作成し、検出した汚れ不良を検出汚れ６７として表示する（ステップ２００３）。
検査装置１は、ステップ３００２の処理で抽出した欠け不良画素数が所定の欠け用画素数を超える領域を欠け不良として検出する。検査装置１は、欠け検出画像６５を作成し、検出した欠け不良を検出欠け６９として表示する（ステップ３００３）。
所定の画素数を超える領域を、汚れ不良又は欠け不良として検出するので、検出画素数を指定することで不良検出精度を調整することができる。

図１２は、欠陥判定表示を示す図である。
検査装置１は、結果を表示部１１に表示させて処理を終了する（図３のステップ１０１４）。
図１２に、検査装置１は、結果表示画像７１に、例えば、汚れ不良として検出された検出汚れ６７を「赤」で表示し、欠け不不良として検出された検出欠け６９を「青」で表示する。

（３−３．検査装置１の動作概括）
以上の過程を経て、検査装置１は、繰り返し絵柄等の中から基準となる絵柄等を含む基準領域画像を指定し、この基準領域画像と類似する類似領域画像を抽出し、基準領域画像と各類似領域画像との差異からマスク領域を作成し、上記マスク領域を検査から除外して、各絵柄等を含む領域の検査を行う。
尚、検査装置１は、マスク領域に関しては検査対象外及び類似度の算出に関与しない領域とし、改めて類似領域画像を抽出し、基準領域画像と類似領域画像との比較を行い、検査対象物の良否を判定する。尚、マスク作成に関しては、領域枠に外接する差異の和に膨張処理を施してマスク領域を作成する。

（４．効果）
以上説明したように、本発明の実施の形態では、検査対象となる印刷物が、例えば絵柄の向きが反転したものが混在し密接して配置されているような印刷形態であっても印刷の不良を高精度で検出することが可能である。

このように、本発明によれば、検査基準となる画像を矩形指定することにより、絵柄の構成（箱形状）上、反転または絵柄同士が密接して配置された印刷物に対して、欠陥が存在する部位のみ欠陥検出可能となる。
繰り返し絵柄等が密接配置された印刷物においても、高精度に不良を検出することが可能なので、歩留まり、印刷効率、印刷コスト等を向上させることができる。

また、基準領域画像を設定する際、オペレータは絵柄に関わらず、絵柄の輪郭に沿って指定する必要がなく矩形で領域を指定すればよいので、オペレータが容易に作業を行うことができ、作業負担を軽減する効果がある。

また、マスクを利用して最適な基準領域画像を再度作成することにより、類似領域画像の抽出精度を向上させることができる。

（５．その他）
尚、上述の実施の形態では、方向が０°と１８０°の絵柄が混在する印刷物の良否を判定する場合について説明したが、他の角度（例えば９０°等）で配置される絵柄が混在する印刷物についても、本発明は対応することができる。即ち、事前に基準領域画像ａ３３を回転させる角度（例えば９０°等）を設定しておき、基準領域画像ａ３３を設定する所定の角度（例えば９０°等）だけ回転させて、印刷物に配置される絵柄の抽出を行い、良否を判定することができる。

また、類似領域画像等の取得に関しては、ラインカメラを用いるものとして説明したが、これに限られず、スキャナ装置等を用いてもよい。
また、カメラ等による撮像あるいはスキャン等により印刷物画像データ３１を取得してもよいし、これに限らず、ＣＴＰ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｔｏ Ｐｌａｔｅ）により印刷を行う場合、基準領域画像ａ３３については、刷版等に出力するためのデジタルデータを基準領域画像ａ３３の画像データとして用いるようにしてもよい。

以上、添付図面を参照しながら、本発明にかかる検査装置等の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

検査装置１の概略構成図 画像処理部９のハードウェア構成を示す図 検査装置１の処理工程を示すフローチャート 類似領域画像ｂ３５の抽出を示す図 １８０°反転した類似領域画像ｂ３５の抽出を示す図 基準領域画像ａ３３及び抽出した類似領域画像ｂ３５を示す図 基準領域画像ａ３３と類似領域画像ｂ３５との差異４１を示す図 差異４１からマスク領域５１の作成過程を示す図 マスク５３を示す図 マスク領域を除外した基準領域画像ａｍ５５及び類似領域画像ｂｍ５７の抽出を示す図 不良の検出処理及び判定処理における、検査装置１の動作の流れを示す図 欠陥判定表示を示す図 従来の基準領域画像ｃと類似領域画像ｄを説明する図

符号の説明

１………検査装置
３………ラインカメラ
５………照明器
７………印刷物
９………画像処理部
１１………表示部
１３………画像記憶部
１５………操作部
１７………移動方向
２１………ＣＰＵ
２３………メモリ
２５………基準領域画像メモリ
２６………基準領域画像
２７………類似領域画像メモリ
２８………類似領域画像
２９………表示メモリ
３１………印刷物画像データ
３３………基準領域画像ａ
３５−１〜３５−８………類似領域画像ｂ
３７………汚れ画像
３９………欠け画像
４１−１〜４１−５………差異
４３、４５、４９………合成差異
４４−１、４４−２………非外接差異
４７−１、４７−２、５１−１、５１−２………マスク領域（外接差異）
５３………マスク
５５………基準領域画像ａｍ
５７−１〜５７−８………類似領域画像ｂｍ
５９………汚れ候補画像
６１………欠け候補画像
６３………汚れ検出画像
６５………欠け検出画像
６７………検出汚れ
６９………検出欠け
７１………結果表示画像

Claims (12)

1. 同一の配置単位が複数配置される検査対象物を撮像して取得した検査画像に対して画像処理を行い良否を検査する検査装置であって、
   前記取得された検査画像において、オペレータによる前記検査装置の操作部からの操作指示によって、基準となる１つの配置単位を含む第１基準領域画像を指定する指定手段と、
   前記検査画像において、前記第１基準領域画像との類似度が所定の基準を満たす少なくとも１つの第１類似領域画像を抽出する第１抽出手段と、
   前記第１基準領域画像と前記各第１類似領域画像との差異からマスク領域を作成するマスク作成手段と、
   を具備し、
   前記配置単位を含む領域の検査において、前記マスク領域を検査から除外することを特徴とする検査装置。
2. 前記マスク作成手段は、領域枠に外接する前記差異の和を前記マスク領域とすることを特徴とする請求項１に記載の検査装置。
3. 前記マスク作成手段は、膨張処理を施して前記マスク領域を作成することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の検査装置。
4. 前記複数の配置単位は、それぞれ、同一方向あるいは所定の角度に回転させて前記検査対象物に配置されることを特徴とする請求項１から請求項３までのいずれかに記載の検査装置。
5. 前記検査画像において、前記第１基準領域画像から前記マスク領域が除外された第２基準領域画像との類似度が所定の基準を満たす少なくとも１つの第２類似領域画像を抽出する第２抽出手段と、
   前記第２基準領域画像と前記第２類似領域画像とを比較して前記検査対象物の良否を判定する判定手段と、
   を具備することを特徴とする請求項１から請求項４までのいずれかに記載の検査装置。
6. 前記判定手段は、前記第２基準領域画像から前記第２類似領域画像の差分処理を行い、所定の閾値で２値化して所定の画素数を超える領域を汚れ欠陥として判定することを特徴とする請求項５に記載の検査装置。
7. 前記判定手段は、前記第２類似領域画像から前記第２基準領域画像の差分処理を行い、所定の閾値で２値化して所定の画素数を超える領域を欠け欠陥として判定することを特徴とする請求項５または請求項６に記載の検査装置。
8. 同一の配置単位が複数配置される検査対象物を撮像して取得した検査画像に対して画像処理を行い良否を検査する検査装置における検査方法であって、
   前記取得された検査画像において、オペレータによる前記検査装置の操作部からの操作指示によって、基準となる１つの配置単位を含む第１基準領域画像を指定する指定工程と、
   前記検査画像において、前記第１基準領域画像との類似度が所定の基準を満たす少なくとも１つの第１類似領域画像を抽出する第１抽出工程と、
   前記第１基準領域画像と前記各第１類似領域画像との差異からマスク領域を作成するマスク作成工程と、
   を具備し、
   前記配置単位を含む領域の検査において、前記マスク領域を検査から除外することを特徴とする検査方法。
9. 前記マスク作成工程は、領域枠に外接する前記差異の和を前記マスク領域とすることを特徴とする請求項８に記載の検査方法。
10. 前記マスク作成工程は、膨張処理を施して前記マスク領域を作成することを特徴とする請求項８または請求項９に記載の検査方法。
11. 前記複数の配置単位は、それぞれ、同一方向あるいは所定の角度に回転させて前記検査対象物に配置されることを特徴とする請求項８から請求項１０までのいずれかに記載の検査方法。
12. 前記検査画像において、前記第１基準領域画像から前記マスク領域が除外された第２基準領域画像との類似度が所定の基準を満たす少なくとも１つの第２類似領域画像を抽出する第２抽出工程と、
    前記第２基準領域画像と前記第２類似領域画像とを比較して前記検査対象物の良否を判定する判定工程と、
    を具備することを特徴とする請求項８から請求項１１までのいずれかに記載の検査方法。

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