JP4096790B2 - 異物判別画像処理方法及び装置 - Google Patents
異物判別画像処理方法及び装置 Download PDFInfo
- Publication number
- JP4096790B2 JP4096790B2 JP2003110654A JP2003110654A JP4096790B2 JP 4096790 B2 JP4096790 B2 JP 4096790B2 JP 2003110654 A JP2003110654 A JP 2003110654A JP 2003110654 A JP2003110654 A JP 2003110654A JP 4096790 B2 JP4096790 B2 JP 4096790B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- foreign matter
- foreign
- processing
- expansion
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Images
Landscapes
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
- Fuel-Injection Apparatus (AREA)
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、異物判別方法及び装置に関し、例えば、インジェクタの製造工程等で付着する異物の種類を判別する方法及び装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
精密で高品質な製品の製造工程において異物が付着するという問題がある。例えば車両用の燃料を噴射するインジェクタの製造工程においては、ゴミやバリのような異物が付着することがある。異物は、金属のものも非金属のものもあり、例えば、製造工程で発生する金属バリや切削粉、インジェクタが載置されるパレットのポリアセタール等のプラスチック屑、作業服の繊維屑あるいは紙類、人体の皮膚、爪などである。
【０００３】
このような異物をそのまま放置すると、インジェクタの噴孔またはニードルとボディの隙間を（クリアランスは約５０μｍである。）を詰まらせることになる。このように異物が詰まれば、ニードルが全開状態となり、燃料の噴射制御ができず、危険な状態になりかねない。したがって、従来からインジェクタ製造工程に異物を洗い流す洗浄工程を介在させ、何回も洗浄を行うようにして、異物が付着しないようにしている。また、工程管理の一環として、どの工程でどのような異物が付着するかを知るために、異物検査や異物測定が実施されている。
【０００４】
このような検査においては、従来、洗浄工程で洗い流される異物をろ紙のような計測フィルタ上に収集し、顕微鏡により拡大してフィルタを撮影し、得られた画像を２値化処理等の画像処理をして、背景から異物を区別するようにした後、計測等を行っていた。そして、フィルタ上の異物を２値化する場合、背景に連動して閾値を決定する動的閾値の方法が採用されていた。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、動的閾値を採用して異物と背景が区別できても、異物が金属か非金属かを判定することはできなかった。
本発明は、画像処理によって異物が金属か非金属かを判定する方法を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明は、前記目的を達成するために、非金属異物と金属異物とが混在する異物画像を画像処理して異物を判別する異物判別画像処理方法において、前記異物画像の輝度のヒストグラムのピークより低い輝度の第１の閾値で前記異物画像の２値化処理を行うステップと、前記第１の閾値で２値化処理された前記異物画像に対して黒い部分の近傍の白い画素を黒くする収縮処理を行い収縮画像を得るステップと、前記異物画像の輝度のヒストグラムのピークより高い輝度の第２の閾値で前記異物画像の２値化処理を行うステップと、前記第２の閾値で２値化処理された異物画像に対して白い部分の近傍の黒い画素を白くする膨張処理を行い膨張画像を得るステップと、前記収縮画像と前記膨張画像との重複異物を、前記収縮画像から取り除いて非金属異物画像を得るステップとを有する異物判別画像処理方法を提供する。
また、本発明は、非金属異物と金属異物とが混在する異物画像を画像処理して異物を判別する異物判別画像処理方法において、前記異物画像に対して収縮処理を行うステップと、該収縮処理された異物画像に対して、該異物画像の輝度のヒストグラムのピークより低い輝度の第１の閾値で２値化処理を行い第１の２値化画像を得るステップと、前記異物画像に対して膨張処理を行うステップと、該膨張処理された異物画像に対して、該異物画像の輝度のヒストグラムのピークより高い輝度の第２の閾値で２値化処理を行い第２の２値化画像を得るステップと、前記第１の２値化画像と前記第２の２値化画像との重複異物を、前記第１の２値化画像から取り除いて非金属異物画像を得るステップとを有する異物判別画像処理方法を提供する。
さらに、本発明は、非金属異物と金属異物とが混在する異物画像を画像処理して異物を判別する異物判別画像処理装置において、前記異物画像を２値化して２値化画像を得る２値化処理手段と、前記異物画像に対して膨張又は収縮処理を行い膨張画像又は収縮画像を得る膨張収縮処理手段とを備え、前記異物画像に対して、前記２値化処理手段による前記異物画像の輝度のヒストグラムのピークより低い輝度の第１の閾値での２値化及び前記膨張収縮処理手段による収縮処理を行うことにより得られる画像と、前記異物画像に対して前記２値化処理手段による前記異物画像の輝度のヒストグラムのピークより高い輝度の第２の閾値での２値化及び前記膨張収縮処理手段による膨張処理を行うことによって得られる画像とで重複する異物を除去することにより、非金属異物画像を得る異物判別画像処理装置を提供する。
【０００７】
非金属異物画像を得るに際しては、膨張処理を行うようにしてもよい。
本発明によると、画像処理によって、異物が金属か非金属かを判定できる。
【０００８】
【発明の実施の形態】
以下、発明の実施の形態を図を参照して説明する。
図１は、本発明に使用するインジェクタ異物検査装置の概要を示す。
【０００９】
顕微鏡１は、例えば実体顕微鏡で、ＣＣＤカメラ１１が備えられている。接眼部１２は、双眼鏡となっており、対物部１３の下には、試料を載置するＸ−Ｙテーブル１４が備えられている。Ｘ−Ｙテーブル１４には、異物を採集した計測フィルタやシャーレが装着される。テーブル１４は、通常計測フィルタ等が複数枚装着可能である。顕微鏡１にはその他操作に必要な公知のアタッチメントが装着される。
【００１０】
画像解析装置２は、例えばパーソナルコンピュータからなり、顕微鏡１により取得された試料画像を解析するための装置で、本体２１、表示装置２２及びキーボード２３等を備える。本体２１にはハードディスク等の記憶装置を備え、その他の公知の入力装置や出力装置を備えることができる。
【００１１】
次に、このような検査装置の顕微鏡で得られた異物画像に対して行われる本発明の一実施形態を説明する。
【００１２】
図５は、異物画像の輝度分布を示す画像ヒストグラムの一例である。各図の横軸は輝度、縦軸は度数であり、輝度に対応する画素数である。ヒストグラムの度数分布の大なる部分Ｂは、多数の画素が有する輝度に対応し、背景の輝度を表わしている。背景より暗い部分Ａ１には、背景よりも輝度が低い異物が現われている。また、背景より明るい部分Ａ２には、背景より輝度が高く光っている異物が現われている。
【００１３】
異物を抽出するために２値化処理を行うが、２値化処理の閾値として、例えば図に示すＣ１とＣ２を採用することができる。閾値Ｃ１を採用すれば、背景より暗い異物が背景と区別されて現われ、閾値Ｃ２を採用すると、背景より明るく光る異物が背景と区別されて現われる。ここで、閾値Ｃ２により抽出される、背景より明るく光る異物は金属異物であるとしてよい。しかしながら、金属異物であって一部は光ってもその他の部分は背景より暗く現われる場合も多く、閾値Ｃ１による２値化画像は、非金属異物と金属異物が混ざった画像となるのが普通である。したがって、閾値Ｃ１により抽出される異物は、すべて非金属異物とすることはできない。
【００１４】
そこで、まず閾値Ｃ１を採用して２値化して異物を抽出し、異物画像を得た後、この異物画像に収縮処理を行う。すなわち、２値化されて異物部分が黒く表示される場合は、収縮処理によって白く光る部分を細らせる。この収縮処理自体は、画像処理で公知の手法で、黒い部分の近傍の白い画素を黒くするもので、複数回収縮処理を行うことで、回数と同じ画素数分白い部分を細らせることができる。なお、２値化処理と収縮処理との順序は問わない。すなわち、２値化処理する前の画像に対して収縮処理を行った後に２値化してもよい。
図２に、２値化及び収縮処理後の異物画像を示す。本例では、図に示したように、９個の異物３１〜３９が認識できた。なお、図２では、説明のために線図で描いてあるが、実際は、異物と背景は２値化されており、白い背景に異物は黒く現われている。また、異物画像を認識しやすくするために、異物画像には異なる色を付与することができ、異物ごとに番号を振ることもできる。
【００１５】
次に、同じ対象画像に対して、閾値Ｃ２により２値化し、金属異物のみを抽出する。その後、得られた２値化画像に対して、金属異物を膨張させる膨張処理を行う。膨張処理も、収縮処理と同様画像処理分野において知られているもので、白い部分の近傍の黒い画素を白くするものである。複数回膨張処理を行うことで、回数と同じだけの画素数分白い部分を太らせることができる。この処理は、以下に説明する重ね合わせ処理のために行うものであるが、金属異物部分を大きくして、金属異物であっても白く光らない部分を包含できることから、金属異物の複数の部分が光って、実際には一つの異物であるのに２つの異物と誤認することを回避することもできる。得られた画像を、図３に示す。これによれば、金属異物４４が認識されている。なお、閾値Ｃ１による２値化処理と収縮処理との順序と同様に、閾値Ｃ２による２値化と膨張処理との順序についても、膨張処理を先に行ってもよい。
【００１６】
このようにして、非金属異物と金属異物が混在した画像で、閾値Ｃ１で２値化して収縮処理を行ったもの（図２）と、金属異物の画像で、閾値Ｃ２で２値化して膨張処理を行ったもの（図３）とが、得られる。もし金属異物があれば、同じ金属異物に対して、図２では収縮処理が行われ、図３では膨張処理が行われるから、通常図３の異物と図２の異物は大きくなっている。したがって、この２つの画像を重ね合わせると、これが金属異物であることが明確になる。そして、重なった部分をもつ図２の異物を取り除けば、非金属異物だけの画像が得られることになる。また、図２と図３の異物に対して色を変えて着色するようにすれば、さらに視認性は高くなる。
【００１７】
図４に、本実施形態で重ね合わせた異物を拡大して示す。図２の異物３４と図３の金属異物４４とが重なっている。通常金属異物と非金属異物とが同一場所に存在することはないから、重なっている異物３４は、異物４４と同じで金属異物であることがわかる。次いで、図２の画像から、異物３４を取り除けば、非金属異物のみからなる画像が得られる。得られた画像は、通常収縮処理を実行した回数だけ膨張処理を行って元の形状を回復し、次の処理例えば計測処理等に用いられる。
【００１８】
以上のとおり、本発明によれば、画像処理のみによって金属異物と非金属異物とが判別できた。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を実施するための異物検査装置の一例を示す図である。
【図２】異物画像を第１の閾値により２値化し、収縮処理を行った２値化異物画像の一例を示す図である。
【図３】図２と同じ異物画像を第２の閾値により２値化し、膨張処理を行った２値化金属異物画像を示す図である。
【図４】図２と図３の重複部分を示す図である。
【図５】閾値が示された異物画像のヒストグラムを示す図である。
【符号の説明】
１…顕微鏡
１１…ＣＣＤカメラ
２…画像解析装置
３１〜３９…異物
４４…金属異物
【発明の属する技術分野】
本発明は、異物判別方法及び装置に関し、例えば、インジェクタの製造工程等で付着する異物の種類を判別する方法及び装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
精密で高品質な製品の製造工程において異物が付着するという問題がある。例えば車両用の燃料を噴射するインジェクタの製造工程においては、ゴミやバリのような異物が付着することがある。異物は、金属のものも非金属のものもあり、例えば、製造工程で発生する金属バリや切削粉、インジェクタが載置されるパレットのポリアセタール等のプラスチック屑、作業服の繊維屑あるいは紙類、人体の皮膚、爪などである。
【０００３】
このような異物をそのまま放置すると、インジェクタの噴孔またはニードルとボディの隙間を（クリアランスは約５０μｍである。）を詰まらせることになる。このように異物が詰まれば、ニードルが全開状態となり、燃料の噴射制御ができず、危険な状態になりかねない。したがって、従来からインジェクタ製造工程に異物を洗い流す洗浄工程を介在させ、何回も洗浄を行うようにして、異物が付着しないようにしている。また、工程管理の一環として、どの工程でどのような異物が付着するかを知るために、異物検査や異物測定が実施されている。
【０００４】
このような検査においては、従来、洗浄工程で洗い流される異物をろ紙のような計測フィルタ上に収集し、顕微鏡により拡大してフィルタを撮影し、得られた画像を２値化処理等の画像処理をして、背景から異物を区別するようにした後、計測等を行っていた。そして、フィルタ上の異物を２値化する場合、背景に連動して閾値を決定する動的閾値の方法が採用されていた。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、動的閾値を採用して異物と背景が区別できても、異物が金属か非金属かを判定することはできなかった。
本発明は、画像処理によって異物が金属か非金属かを判定する方法を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明は、前記目的を達成するために、非金属異物と金属異物とが混在する異物画像を画像処理して異物を判別する異物判別画像処理方法において、前記異物画像の輝度のヒストグラムのピークより低い輝度の第１の閾値で前記異物画像の２値化処理を行うステップと、前記第１の閾値で２値化処理された前記異物画像に対して黒い部分の近傍の白い画素を黒くする収縮処理を行い収縮画像を得るステップと、前記異物画像の輝度のヒストグラムのピークより高い輝度の第２の閾値で前記異物画像の２値化処理を行うステップと、前記第２の閾値で２値化処理された異物画像に対して白い部分の近傍の黒い画素を白くする膨張処理を行い膨張画像を得るステップと、前記収縮画像と前記膨張画像との重複異物を、前記収縮画像から取り除いて非金属異物画像を得るステップとを有する異物判別画像処理方法を提供する。
また、本発明は、非金属異物と金属異物とが混在する異物画像を画像処理して異物を判別する異物判別画像処理方法において、前記異物画像に対して収縮処理を行うステップと、該収縮処理された異物画像に対して、該異物画像の輝度のヒストグラムのピークより低い輝度の第１の閾値で２値化処理を行い第１の２値化画像を得るステップと、前記異物画像に対して膨張処理を行うステップと、該膨張処理された異物画像に対して、該異物画像の輝度のヒストグラムのピークより高い輝度の第２の閾値で２値化処理を行い第２の２値化画像を得るステップと、前記第１の２値化画像と前記第２の２値化画像との重複異物を、前記第１の２値化画像から取り除いて非金属異物画像を得るステップとを有する異物判別画像処理方法を提供する。
さらに、本発明は、非金属異物と金属異物とが混在する異物画像を画像処理して異物を判別する異物判別画像処理装置において、前記異物画像を２値化して２値化画像を得る２値化処理手段と、前記異物画像に対して膨張又は収縮処理を行い膨張画像又は収縮画像を得る膨張収縮処理手段とを備え、前記異物画像に対して、前記２値化処理手段による前記異物画像の輝度のヒストグラムのピークより低い輝度の第１の閾値での２値化及び前記膨張収縮処理手段による収縮処理を行うことにより得られる画像と、前記異物画像に対して前記２値化処理手段による前記異物画像の輝度のヒストグラムのピークより高い輝度の第２の閾値での２値化及び前記膨張収縮処理手段による膨張処理を行うことによって得られる画像とで重複する異物を除去することにより、非金属異物画像を得る異物判別画像処理装置を提供する。
【０００７】
非金属異物画像を得るに際しては、膨張処理を行うようにしてもよい。
本発明によると、画像処理によって、異物が金属か非金属かを判定できる。
【０００８】
【発明の実施の形態】
以下、発明の実施の形態を図を参照して説明する。
図１は、本発明に使用するインジェクタ異物検査装置の概要を示す。
【０００９】
顕微鏡１は、例えば実体顕微鏡で、ＣＣＤカメラ１１が備えられている。接眼部１２は、双眼鏡となっており、対物部１３の下には、試料を載置するＸ−Ｙテーブル１４が備えられている。Ｘ−Ｙテーブル１４には、異物を採集した計測フィルタやシャーレが装着される。テーブル１４は、通常計測フィルタ等が複数枚装着可能である。顕微鏡１にはその他操作に必要な公知のアタッチメントが装着される。
【００１０】
画像解析装置２は、例えばパーソナルコンピュータからなり、顕微鏡１により取得された試料画像を解析するための装置で、本体２１、表示装置２２及びキーボード２３等を備える。本体２１にはハードディスク等の記憶装置を備え、その他の公知の入力装置や出力装置を備えることができる。
【００１１】
次に、このような検査装置の顕微鏡で得られた異物画像に対して行われる本発明の一実施形態を説明する。
【００１２】
図５は、異物画像の輝度分布を示す画像ヒストグラムの一例である。各図の横軸は輝度、縦軸は度数であり、輝度に対応する画素数である。ヒストグラムの度数分布の大なる部分Ｂは、多数の画素が有する輝度に対応し、背景の輝度を表わしている。背景より暗い部分Ａ１には、背景よりも輝度が低い異物が現われている。また、背景より明るい部分Ａ２には、背景より輝度が高く光っている異物が現われている。
【００１３】
異物を抽出するために２値化処理を行うが、２値化処理の閾値として、例えば図に示すＣ１とＣ２を採用することができる。閾値Ｃ１を採用すれば、背景より暗い異物が背景と区別されて現われ、閾値Ｃ２を採用すると、背景より明るく光る異物が背景と区別されて現われる。ここで、閾値Ｃ２により抽出される、背景より明るく光る異物は金属異物であるとしてよい。しかしながら、金属異物であって一部は光ってもその他の部分は背景より暗く現われる場合も多く、閾値Ｃ１による２値化画像は、非金属異物と金属異物が混ざった画像となるのが普通である。したがって、閾値Ｃ１により抽出される異物は、すべて非金属異物とすることはできない。
【００１４】
そこで、まず閾値Ｃ１を採用して２値化して異物を抽出し、異物画像を得た後、この異物画像に収縮処理を行う。すなわち、２値化されて異物部分が黒く表示される場合は、収縮処理によって白く光る部分を細らせる。この収縮処理自体は、画像処理で公知の手法で、黒い部分の近傍の白い画素を黒くするもので、複数回収縮処理を行うことで、回数と同じ画素数分白い部分を細らせることができる。なお、２値化処理と収縮処理との順序は問わない。すなわち、２値化処理する前の画像に対して収縮処理を行った後に２値化してもよい。
図２に、２値化及び収縮処理後の異物画像を示す。本例では、図に示したように、９個の異物３１〜３９が認識できた。なお、図２では、説明のために線図で描いてあるが、実際は、異物と背景は２値化されており、白い背景に異物は黒く現われている。また、異物画像を認識しやすくするために、異物画像には異なる色を付与することができ、異物ごとに番号を振ることもできる。
【００１５】
次に、同じ対象画像に対して、閾値Ｃ２により２値化し、金属異物のみを抽出する。その後、得られた２値化画像に対して、金属異物を膨張させる膨張処理を行う。膨張処理も、収縮処理と同様画像処理分野において知られているもので、白い部分の近傍の黒い画素を白くするものである。複数回膨張処理を行うことで、回数と同じだけの画素数分白い部分を太らせることができる。この処理は、以下に説明する重ね合わせ処理のために行うものであるが、金属異物部分を大きくして、金属異物であっても白く光らない部分を包含できることから、金属異物の複数の部分が光って、実際には一つの異物であるのに２つの異物と誤認することを回避することもできる。得られた画像を、図３に示す。これによれば、金属異物４４が認識されている。なお、閾値Ｃ１による２値化処理と収縮処理との順序と同様に、閾値Ｃ２による２値化と膨張処理との順序についても、膨張処理を先に行ってもよい。
【００１６】
このようにして、非金属異物と金属異物が混在した画像で、閾値Ｃ１で２値化して収縮処理を行ったもの（図２）と、金属異物の画像で、閾値Ｃ２で２値化して膨張処理を行ったもの（図３）とが、得られる。もし金属異物があれば、同じ金属異物に対して、図２では収縮処理が行われ、図３では膨張処理が行われるから、通常図３の異物と図２の異物は大きくなっている。したがって、この２つの画像を重ね合わせると、これが金属異物であることが明確になる。そして、重なった部分をもつ図２の異物を取り除けば、非金属異物だけの画像が得られることになる。また、図２と図３の異物に対して色を変えて着色するようにすれば、さらに視認性は高くなる。
【００１７】
図４に、本実施形態で重ね合わせた異物を拡大して示す。図２の異物３４と図３の金属異物４４とが重なっている。通常金属異物と非金属異物とが同一場所に存在することはないから、重なっている異物３４は、異物４４と同じで金属異物であることがわかる。次いで、図２の画像から、異物３４を取り除けば、非金属異物のみからなる画像が得られる。得られた画像は、通常収縮処理を実行した回数だけ膨張処理を行って元の形状を回復し、次の処理例えば計測処理等に用いられる。
【００１８】
以上のとおり、本発明によれば、画像処理のみによって金属異物と非金属異物とが判別できた。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を実施するための異物検査装置の一例を示す図である。
【図２】異物画像を第１の閾値により２値化し、収縮処理を行った２値化異物画像の一例を示す図である。
【図３】図２と同じ異物画像を第２の閾値により２値化し、膨張処理を行った２値化金属異物画像を示す図である。
【図４】図２と図３の重複部分を示す図である。
【図５】閾値が示された異物画像のヒストグラムを示す図である。
【符号の説明】
１…顕微鏡
１１…ＣＣＤカメラ
２…画像解析装置
３１〜３９…異物
４４…金属異物
Claims (5)
- 非金属異物と金属異物とが混在する異物画像を画像処理して異物を判別する異物判別画像処理方法において、
前記異物画像の輝度のヒストグラムのピークより低い輝度の第１の閾値で前記異物画像の２値化処理を行うステップと、
前記第１の閾値で２値化処理された前記異物画像に対して黒い部分の近傍の白い画素を黒くする収縮処理を行い収縮画像を得るステップと、
前記異物画像の輝度のヒストグラムのピークより高い輝度の第２の閾値で前記異物画像の２値化処理を行うステップと、
前記第２の閾値で２値化処理された異物画像に対して白い部分の近傍の黒い画素を白くする膨張処理を行い膨張画像を得るステップと、
前記収縮画像と前記膨張画像との重複異物を、前記収縮画像から取り除いて非金属異物画像を得るステップとを有する異物判別画像処理方法。 - 非金属異物と金属異物とが混在する異物画像を画像処理して異物を判別する異物判別画像処理方法において、
前記異物画像に対して収縮処理を行うステップと、
該収縮処理された異物画像に対して、該異物画像の輝度のヒストグラムのピークより低い輝度の第１の閾値で２値化処理を行い第１の２値化画像を得るステップと、
前記異物画像に対して膨張処理を行うステップと、
該膨張処理された異物画像に対して、該異物画像の輝度のヒストグラムのピークより高い輝度の第２の閾値で２値化処理を行い第２の２値化画像を得るステップと、
前記第１の２値化画像と前記第２の２値化画像との重複異物を、前記第１の２値化画像から取り除いて非金属異物画像を得るステップとを有する異物判別画像処理方法。 - 前記非金属異物画像を得るステップで、膨張処理を行って非金属異物画像を得る請求項１又は請求項２に記載の異物判別画像処理方法。
- 非金属異物と金属異物とが混在する異物画像を画像処理して異物を判別する異物判別画像処理装置において、
前記異物画像を２値化して２値化画像を得る２値化処理手段と、
前記異物画像に対して膨張又は収縮処理を行い膨張画像又は収縮画像を得る膨張収縮処理手段とを備え、
前記異物画像に対して、前記２値化処理手段による前記異物画像の輝度のヒストグラムのピークより低い輝度の第１の閾値での２値化及び前記膨張収縮処理手段による収縮処理を行うことにより得られる画像と、前記異物画像に対して前記２値化処理手段による前記異物画像の輝度のヒストグラムのピークより高い輝度の第２の閾値での２値化及び前記膨張収縮処理手段による膨張処理を行うことによって得られる画像とで重複する異物を除去することにより、非金属異物画像を得る異物判別画像処理装置。 - 前記非金属異物画像を得るために、さらに前記膨張収縮処理手段により膨張処理を行う請求項４に記載の異物判別画像処理装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2003110654A JP4096790B2 (ja) | 2003-04-15 | 2003-04-15 | 異物判別画像処理方法及び装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2003110654A JP4096790B2 (ja) | 2003-04-15 | 2003-04-15 | 異物判別画像処理方法及び装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2004317257A JP2004317257A (ja) | 2004-11-11 |
| JP4096790B2 true JP4096790B2 (ja) | 2008-06-04 |
Family
ID=33471457
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2003110654A Expired - Fee Related JP4096790B2 (ja) | 2003-04-15 | 2003-04-15 | 異物判別画像処理方法及び装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP4096790B2 (ja) |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE602006002877D1 (de) * | 2006-04-24 | 2008-11-06 | Siemens Ag | Verfahren zur Erkennung von Metallpartikeln |
| JP2010228829A (ja) * | 2009-03-26 | 2010-10-14 | Fujitec Co Ltd | エレベータの安全装置 |
| JP6044396B2 (ja) * | 2013-03-05 | 2016-12-14 | シンフォニアテクノロジー株式会社 | 異物検出装置、及びパーツフィーダ |
-
2003
- 2003-04-15 JP JP2003110654A patent/JP4096790B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2004317257A (ja) | 2004-11-11 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Safuan et al. | White blood cell (WBC) counting analysis in blood smear images using various color segmentation methods | |
| AU708935B2 (en) | Method for identifying objects using data processing techniques | |
| Putzu et al. | White blood cells identification and counting from microscopic blood images | |
| US5796861A (en) | Mosaic construction, processing, and review of very large electronic micrograph composites | |
| CN105718271A (zh) | 一种机器视觉智能检测系统 | |
| CN112686858A (zh) | 一种手机充电器视觉缺陷检测方法、装置、介质及设备 | |
| US8064714B2 (en) | Method for binarizing a digital gray value image to generate a binarized gray value image and arrangement for carrying out said method | |
| CN115908269A (zh) | 视觉缺陷检测方法、装置、存储介质和计算机设备 | |
| JP2006208339A (ja) | 領域抽出装置、顕微鏡システムおよび領域抽出プログラム | |
| EP3510526B1 (en) | Particle boundary identification | |
| JP4096790B2 (ja) | 異物判別画像処理方法及び装置 | |
| Nellros et al. | Automated image analysis of iron-ore pellet structure using optical microscopy | |
| Qian et al. | Automatic extraction of coronary artery tree on coronary angiograms by morphological operators | |
| JP4042615B2 (ja) | 画像処理方法及び画像処理装置 | |
| JP4254323B2 (ja) | 異物検査方法及び異物検査装置 | |
| Raju Maher et al. | A Decision Support System for Automatic Screening of Non-proliferative Diabetic Retinopathy | |
| JP5727709B2 (ja) | 残留物測定方法及び残留物測定装置 | |
| Ahmed Fadzil et al. | LED cosmetic flaw vision inspection system | |
| JP2711649B2 (ja) | 検査対象物の表面傷検出方法 | |
| Othman et al. | The fusion of edge detection and mathematical morphology algorithm for shape boundary recognition | |
| Chauhan et al. | Detection of retinal blood vessels and reduction of false microaneurysms for diagnosis of diabetic retinopathy | |
| JP2006280456A (ja) | 角膜内皮細胞画像処理装置 | |
| JP2735075B2 (ja) | 指紋照合用辞書作成方法 | |
| JP2006135700A (ja) | 画像検査装置、画像検査方法、制御プログラムおよび可読記憶媒体 | |
| Tribuzy et al. | Vehicle License Plate Preprocessing Techniques Using Graphical Interface |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20050614 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20071031 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20071120 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20080121 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20080219 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20080303 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 4096790 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110321 Year of fee payment: 3 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120321 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120321 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130321 Year of fee payment: 5 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20140321 Year of fee payment: 6 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |