JP4135367B2 - 欠陥部分検出方法 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、検査対象の画像データを二値化しきい値を用いて処理し、検査対象の欠陥部分を検出する欠陥部分検出方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
積層型インダクタのような、略直方体形状（例えば、２．０ｍｍ×１．２ｍｍ×０．９ｍｍ）の電子部品といった検査対象の欠陥部分検出は、以下のように行われている。まず、背景および検査対象に照明を照射し、検査対象からの反射光をＣＣＤカメラにて撮像する。この撮像した画像における検査対象のみの画像において、画像の輝度を基に二値化しきい値を設定する。そして、二値化処理を行うことにより欠陥部分と欠陥部分でない部分との分離を行っている。従来、この二値化しきい値を用いる欠陥部分検出方法には、固定値、Ｐタイル法、モード法、判別分析法、微分ヒストグラム法等がある。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来の二値化しきい値を用いる欠陥部分検出方法では、以下の問題点があった。
【０００４】
二値化しきい値に固定値を用いる方法では、検査対象に照射する照明の輝度の変動に対応することができない。これは、照明の輝度により検査対象の画像の輝度が変化するため、正常部分の輝度にもバラツキが生じる。この輝度のバラツキのため、固定した二値化しきい値では、検査対象における適切な欠陥部分検出を行うことができないという問題がある。
【０００５】
Ｐタイル法は、撮像画像のうちの検出したい部分のおよその面積が予め判明している場合に適する方法である。しかし、電子部品を検査対象とした場合、上記検査対象に存在する欠陥の大きさは、様々である。従って、Ｐタイル法を用いた二値化しきい値は、適切に用いることができず、検査対象の欠陥部分を正確に検出できないという問題がある。
【０００６】
モード法は、輝度ヒストグラムが２つのピークを有する場合、その谷間を二値化しきい値とする方法である。しかしながら、検査対象の輝度ヒストグラムが２つのピークを有するとは限らない。従って、検査対象の欠陥を検出するには、不向きであり、例えば検査対象のヒストグラムが１つしかピークを有さない場合には検査対象の欠陥を検出できないという問題がある。
【０００７】
判別分析法では、検査対象の輝度ヒストグラムが正規分布に近い形状の場合に、検査対象の正常部の輝度の平均値がほぼ二値化しきい値となってしまう。従って、検査対象の欠陥部分のみを検出することができないという問題がある。
【０００８】
微分ヒストグラム法は、画像の輝度変化部に注目して、背景から対象物を検出する方法であり、背景と対象物との境界付近で１次微分の絶対値が大きくなることを利用している。従って、微分ヒストグラム法を欠陥部分の検出に用いた場合、対象物（検査対象）の画像において正常部分の輝度値と欠陥部分の輝度値とがはっきりと異なるものについては、欠陥部分の形状を正確に検出する二値化しきい値を算出することができる。しかしながら、実際に検出する検査対象の画像には、正常部分の輝度値と欠陥部分の輝度値とがはっきりと異なる箇所と、輝度値が徐々に変化していく箇所とが混在しているものである場合、はっきりと異なる箇所のみを検出するような二値化しきい値となってしまうため、欠陥部分の形状を正確に検出することができないという問題がある。
【０００９】
本発明は上記問題点に鑑みなされたものであり、その目的は、検査対象の撮像時の条件（照明の明るさ）等の変動にも対応した二値化しきい値を算出し、より正確な検査対象の欠陥部分検出方法を提供することである。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
上記の課題を解決するために、本発明の検査対象の欠陥部分検出方法は、検査対象を撮像した画像データから二値化しきい値によって上記検査対象の明るい及び／又は暗い欠陥部分を検出する欠陥部分検出方法において、画像データを、（ａ）明るい欠陥部分を含まない小領域と暗い欠陥部分を含まない小領域とが存在する状態；（ｂ）正常部分のみからなる小領域が存在する状態；および（ｃ）正常部分のみからなる小領域が存在し、かつ他のすべての小領域が正常部分を含む状態のうち、何れか１つの状態になるように、複数の互いに隣接した所定の大きさの小領域に分割した上で、各小領域における最小輝度の内の最大値に基づいて暗い欠陥部分の検出を行うための二値化しきい値、及び／又は各小領域における最大輝度の内の最小値に基づいて明るい欠陥部分の検出を行うための二値化しきい値を設定し、前記２種類の二値化しきい値の少なくとも一方に基づいて、前記検査対象の明るい及び／又は暗い欠陥部分を検出することを特徴としている。
【００１１】
上記の方法によれば、画像データの分割した各小領域おける最小輝度の内の最大値、あるいは各小領域における最大輝度の内の最小値を二値化しきい値に設定している。この設定された二値化しきい値と画像における輝度とを比較することにより簡便に検査対象の欠陥部分を検出することができる。また、この方法によれば、検査対象の撮像条件（照明の明るさ）、検査対象の反射率等により、検査対象の画像における輝度が変化しても、二値化しきい値を画像毎に最適化して動的に設定するので、より正確に検査対象の欠陥部分を検出することができる。
【００１２】
また、前記各小領域における最小輝度の内の最大値に基づく二値化しきい値によって、暗い欠陥部分を検出することが好ましい。さらに、前記各小領域における最小輝度の内の最大値を二値化しきい値とし、前記二値化しきい値によって、暗い欠陥部分を検出することがより好ましい。これにより、検査対象における暗い欠陥部分を検出することができる。
【００１３】
また、前記各小領域における最大輝度の内の最小値に基づく二値化しきい値によって明るい欠陥部分を検出することが好ましい。さらに、前記各小領域における最大輝度の内の最小値を二値化しきい値とし、前記二値化しきい値によって、明るい欠陥部分を検出することがより好ましい。これにより、検査対象における明るい欠陥部分を検出することができる。
【００１４】
また、前記二値化しきい値の取りうる範囲をあらかじめ設定しておくことが好ましい。これにより、上記二値化しきい値を補正することができ、検査対象における欠陥部分を正確に検出することができる。
【００１５】
【発明の実施の形態】
本発明の一実施形態にかかる検査対象の欠陥部分検出方法について図１ないし図６に基づいて以下に説明する。まず、上記欠陥部分検出方法を用いる欠陥部分検査装置について、図２に基づき説明する。
【００１６】
本実施の形態にかかる検査装置は、図２に示すように、ワーク供給部１、検査ステージ３、ワーク検出センサ部４、画像処理ワーク撮像部５、画像取込部６、処理（演算）部７、ワーク排出部８、ワーク回収ボックス９から構成される。
【００１７】
ワーク供給部１は、円盤状の検査ステージ３に略直方体形状（例えば、２．０ｍｍ×１．２ｍｍ×０．９ｍｍ）のワーク（検査対象）２を供給する。このワーク２は、検査ステージ３により運搬され、ワーク検出センサ４にて検出される。このワーク検出センサ４で検出されたワーク２は、さらに検査ステージ３により、画像処理ワーク撮像部５に運搬される。画像処理ワーク撮像部５では、例えばＣＣＤカメラ（図示せず）により撮像が行われ、この撮像された画像データが画像取込部６に取り込まれる。また、画像処理ワーク撮像部５は、ワーク２の上下方向および側面方向から撮像するように２つ設けられている。この画像取込部６に取り込まれた画像データに基づき、処理（演算）部７において、良品・不良品の判定（外観検査）が行われる。ワーク２はさらに検査ステージ３により運搬され、上記処理（演算）部７の判定に基づき、ワーク排出部８にて良品・不良品に分類され、ワーク回収ボックス９に排出される。
【００１８】
以下、処理（演算）部７での良品・不良品の判定（外観検査）における、ワーク２の欠陥部分検出方法（本検出方法）について説明する。この欠陥部分とは、ワーク２表面の凹凸等の形状に関する欠陥や変色の欠陥が存在する部分である。また、ワーク２は、前述の直方体形状の素体部と、その長手方向端部に複数形成された電極部とを有している。本実施の形態では、露出している素体部表面または電極部表面の欠陥部分を検出している。なお、素体部表面と電極部表面とは、それらの輝度が明確に異なるので、分別が容易にできる。
【００１９】
本検出方法は、図３（ａ）に示すように、ワーク２の画像１１を示す画像データに二値化処理を施し、正常な領域を例えば黒、欠陥領域を例えば白とに分離し、図３（ｂ）に示す二値化処理画像１２を生成する。そして、この二値化処理画像１２に基づいてワーク２の欠陥部分を検出するものである。
【００２０】
また、本検出方法では、ワーク２の画像１１における暗い欠陥部分１３および明るい欠陥部分１４を、二値化処理画像１２における欠陥部分１６としている。この暗い欠陥部分１３は、画像１１における正常部分（欠陥部分がないとみなす（例えば、欠陥部分が許容量以下（例えば１０％以下））部分) １５よりも輝度の低い部分である。また、明るい欠陥部分１４は、画像１１における正常部分１５よりも輝度の高い部分である。
【００２１】
上記二値化処理は、まず、図１（ｂ）に示すように、画像１１における輝度ヒストグラムを算出し、その輝度から二値化しきい値を算出する（二値化しきい値の算出方法は後述する）。二値化しきい値は、暗い欠陥部分と正常部分との輝度の境界の輝度値、および明るい欠陥部分と正常部分との輝度の境界の輝度値とする。そして、この二値化しきい値を境界として画像１２を白と黒との画像に分離する。これら白、黒のいずれかの画像をワーク２における欠陥部分とする。そして、これら白、黒の画像に基づいて、ワーク２における欠陥部分を検出する。本検出方法では、図３（ｂ）に示すように、欠陥部分１６を白、正常部分１７を黒（図では斜線部）として表示している。
【００２２】
ここで、二値化しきい値の算出方法について説明する。まず、画像データの全画像領域を示す画像１１には、正常部分１５と暗い欠陥部分１３と明るい欠陥部分１４とが混在している場合を想定する。よって、上記画像データの輝度ヒストグラムは、図１（ｂ）のようになる。処理（演算）部７では、図１（ａ）に示すように、最初に、画像データを複数（ｎ個）の互いに隣接した小領域１１ａ…に分割する。この分割した小領域１１ａ…を、それぞれａ１、ａ２、ａ３、…、ａｎ（ｎは自然数）とする。そして、各小領域１１ａ…において最小輝度と最大輝度とをそれぞれ算出する。各小領域１１ａ…において算出された最小輝度を、それぞれｍｉｎ＿ａ１、ｍｉｎ＿ａ２、ｍｉｎ＿ａ３、…、ｍｉｎ＿ａｎとする。各小領域１１ａ…の輝度ヒストグラムにおいて算出された最大輝度を、それぞれｍａｘ＿ａ１、ｍａｘ＿ａ２、ｍａｘ＿ａ３、…、ｍａｘ＿ａｎとする。
【００２３】
暗い欠陥部分（暗い画素の集合）１３を検出する二値化しきい値THR ＿LOW （これは、暗い欠陥部分１３と正常部分１５との境界の輝度を示す）は、ｍｉｎ＿ａ１、ｍｉｎ＿ａ２、ｍｉｎ＿ａ３、…、ｍｉｎ＿ａｎのうちの最大値を算出することにより決定する。
【００２４】
また、明るい欠陥部分（明るい画素の集合）１４を検出する二値化しきい値THR ＿HIGH（これは、明るい欠陥部分１４と正常部分１５との境界の輝度を示す）は、ｍａｘ＿ａ１、ｍａｘ＿ａ２、ｍａｘ＿ａ３、…、ｍａｘ＿ａｎのうちの最小値を算出することにより決定する。
【００２５】
上記二値化しきい値THR ＿LOW およびTHR ＿HIGHは、それぞれ分割した小領域１１ａ…における欠陥部分が許容量以下の正常小領域１５ａの最小輝度および最大輝度とみなすことができる。
【００２６】
ここで、図４（ａ）〜（ｃ）に、画像１１の小領域への分割（分割は一点鎖線で示す）の例を挙げる。図４（ａ）は、ｎ＝９であり、小領域を長方形に等分に分割したものである。図４（ｂ）は、ｎ＝１６であり、小領域を長方形に等分に分割したものである。また、図４（ｃ）は、ｎ＝５であり、画像１１の中央に正方形の小領域をとり、その周囲を囲むようにその他の領域をＬ字状の形状に等分に分割し、配置したものである。これら小領域の形状および数は、特に限定されるものではなく、画像１１における輝度のバラツキやワーク２に発生する欠陥種類により、分割領域数や小領域の形状を変更することができる。
【００２７】
また、画像１１において発生する欠陥部分が、暗い欠陥部分（暗い画素の集合）である場合には、二値化しきい値THR ＿LOW のみを使用して欠陥部分の検出を行えばよい。
【００２８】
また、画像１１において発生する欠陥部分が、明るい欠陥部分（明るい画素の集合）である場合には、二値化しきい値THR ＿HIGHのみを使用して欠陥部分の検出を行えばよい。
【００２９】
また、画像１１において発生する欠陥部分に、暗い欠陥部分（暗い画素の集合）および明るい欠陥部分（明るい画素の集合）の両方が存在する場合には、二値化しきい値THR ＿LOW 、THR ＿HIGHの両方を使用して欠陥部分の検出を行えばよい。
【００３０】
本検出方法を用いることにより、ワーク２を撮像する際に用いる照明の明るさや、検査対象の反射率が変動しても、その変動に対応した最適化された二値化しきい値を動的に求めることができ、ワーク２の欠陥部分の検出をより正確に行うことができる。
【００３１】
本検出方法を用いる場合には、明るい欠陥部分を含まない小領域と暗い欠陥部分を含まない小領域とが存在するように検査対象の画像を分割する、または、正常部分のみからなる小領域が存在するように検査対象の画像を分割する、または正常部分のみからなる小領域が存在するように検査対象の画像を分割することに加えて全ての小領域が正常部分を含むように分割することを特徴としている。これは、分割した各小領域全てに明るい欠陥部分と暗い欠陥部分とが含まれていたり、分割した各小領域全てに同じ種類の欠陥部分が含まれていたり、明るい欠陥部分のみまたは暗い欠陥部分のみの小領域が存在したりすると、正確な二値化しきい値を算出することができなくなるからである。通常、欠陥部分は正常部分に比べてその面積が極めて小さいので、検査対象の画像の分割をある程度まで進めれば、自然に正常部分のみからなる小領域が存在するようになる。ただし、細かく分割し過ぎてあまりにも小さい小領域にすると、明るい欠陥部分のみまたは暗い欠陥部分のみの小領域が存在することになり好ましくない。また、欠陥部分が存在しうる箇所があらかじめ経験的に予測できるのであれば、分割形状を変えることで容易に正常部分のみからなる小領域を作ることができる。なお、二値化しきい値の取りうる範囲をあらかじめ設定しておくことで、たとえ上記のような小領域を含むように分割できなくても、欠陥部分の正確な検出を行うことができる。
【００３２】
ここで、検査対象に応じて、二値化しきい値THR ＿LOW およびTHR ＿HIGHの可動（取りうる）範囲を予め設定した場合について説明する。以下に、二値化しきい値THR ＿LOW およびTHR ＿HIGHの変動できる上限値と下限値とを示す。
【００３３】
THR ＿LOW の下限値：THR ＿LOW ＿LIMIT ＿MIN
THR ＿LOW の上限値：THR ＿LOW ＿LIMIT ＿MAX
THR ＿HIGHの下限値：THR ＿HIGH＿LIMIT ＿MIN
THR ＿HIGHの上限値：THR ＿HIGH＿LIMIT ＿MAX
そして、以下の条件で二値化しきい値THR ＿LOW およびTHR ＿HIGHの補正を行えばよい。
【００３４】
THR ＿LOW ＜THR ＿LOW ＿LIMIT ＿MIN の場合、THR ＿LOW ＝THR ＿LOW ＿LIMIT ＿MIN
THR ＿LOW ＿LIMIT ＿MAX ＜THR ＿LOW の場合、THR ＿LOW ＝THR ＿LOW ＿LIMIT ＿MAX
THR ＿HIGH＜THR ＿HIGH＿LIMIT ＿MIN の場合、THR ＿HIGH＝THR ＿HIGH＿LIMIT ＿MIN
THR ＿HIGH＿LIMIT ＿MAX ＜THR ＿HIGHの場合、THR ＿HIGH＝THR ＿HIGH＿LIMIT ＿MAX
上記の条件で補正することにより、ワーク２の全体が欠陥である場合（つまり、正常な領域が存在しない）でも、欠陥部分の検出を行うことができる。
【００３５】
また、画像１１の画像データにフィルタ処理を実施してもよい。画像１１には本来有する輝度と異なるスパイクノイズ等が発生する場合がある。このスパイクノイズは、ワーク２の表面の微小な凹凸、ワーク２に付着した微小な塵・埃等の異物、画像信号上での外的要因によるノイズ等に基づくと考えられ、許容量以下であれば欠陥部分とは判断されないものである。
【００３６】
画像１１にスパイクノイズ（正常部分１５の輝度とは著しく異なる輝度を有するもの）が発生した場合、従来では、このスパイクノイズが欠陥部分として検出される可能性がある。しかしながら、本発明では、上記フィルタ処理により、スパイクノイズを除去することができ、より確実にワーク２の欠陥部分を検出することができる。
【００３７】
上記フィルタ処理に用いるフィルタは、例えば、局所平均フィルタ（移動平均フィルタ等）、局所加重フィルタ（一次元加重フィルタ等）、メディアンフィルタ等が挙げられる。
【００３８】
以下、本検出方法における二値化しきい値の算出方法についてより具体的な値を挙げて説明する。
【００３９】
ここでは、図１に基づき、ワークの画像１１を図４（ａ）に示すように小領域に分割した場合について説明する。ここでは、正常部分１５の輝度が１００〜１５０、暗い欠陥部分１３の輝度が５０〜８０、明るい欠陥部分１４の輝度が１７０〜２００である場合について説明する。
【００４０】
上記画像１１の各小領域（▲１▼〜▲９▼）における輝度の最大値および最小値を表１に示す。
【００４１】
【表１】
【００４２】
上記表１より本検出方法を用いて二値化しきい値を算出すると、
THR ＿LOW ＝１００
THR ＿HIGH＝１５０
となる。以上のように、正常部分１５における二値化しきい値を算出することができる。
【００４３】
さらに、図５に示すように画像１１ｂにおける暗い欠陥部分１３が大きい場合について説明する。ここでは、図４（ａ）に示すように画像１１ｂを小領域に分割している。また、この実施例では、THR ＿LOW ＿LIMIT ＿MIN ＝７０、THR ＿LOW ＿LIMIT ＿MAX ＝１２０、THR ＿HIGH＿LIMIT ＿MIN ＝１３０、THR ＿HIGH＿LIMIT ＿MAX ＝１８０に設定している。
【００４４】
上記画像１１ｂの各小領域（▲１▼〜▲９▼）における輝度の最大値および最小値を表２に示す。この画像１１ｂの画像データの輝度ヒストグラムを図６に示す。
【００４５】
【表２】
【００４６】
上記表２により本検出方法を用いて二値化しきい値を算出すると、
THR ＿LOW ＝５０
THR ＿HIGH＝８０
となる。しかしながら、二値化しきい値の許容される可動範囲が設定されているので、上記の二値化しきい値は補正され、
THR ＿LOW ＝７０
THR ＿HIGH＝１３０
となる。以上のように、正常部分１５における二値化しきい値を算出することができる。
【００４７】
【発明の効果】
以上のように、本発明の検査対象の欠陥部分検出方法は、検査対象を撮像した画像データから二値化しきい値によって上記検査対象の明るい及び／又は暗い欠陥部分を検出する欠陥部分検出方法において、画像データを、（ａ）明るい欠陥部分を含まない小領域と暗い欠陥部分を含まない小領域とが存在する状態；（ｂ）正常部分のみからなる小領域が存在する状態；および（ｃ）正常部分のみからなる小領域が存在し、かつ他のすべての小領域が正常部分を含む状態のうち、何れか１つの状態になるように、複数の互いに隣接した所定の大きさの小領域に分割した上で、各小領域における最小輝度の内の最大値に基づいて暗い欠陥部分の検出を行うための二値化しきい値、及び／又は各小領域における最大輝度の内の最小値に基づいて明るい欠陥部分の検出を行うための二値化しきい値を設定し、前記２種類の二値化しきい値の少なくとも一方に基づいて、前記検査対象の明るい及び／又は暗い欠陥部分を検出する構成である。
【００４８】
上記の方法によれば、この設定された二値化しきい値と画像データにおける輝度とを比較することにより簡便に検査対象の欠陥部分を検出することができる。また、この方法によれば、検査対象の撮像条件（照明の明るさ）、検査対象の反射率等により、検査対象の画像における輝度が変化しても、二値化しきい値を画像データ毎に最適化して動的に設定するので、より正確に検査対象の欠陥部分を検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】（ａ）は、本発明の一実施形態にかかる小領域に分割した検査対象の画像を示す説明図であり、（ｂ）はその画像の輝度ヒストグラムである。
【図２】本発明の一実施形態にかかる検査対象の欠陥部分検出方法を用いる検査装置を説明するブロック図である。
【図３】上記欠陥部分検出方法にかかる説明図であって、（ａ）は検査対象の画像、（ｂ）は二値化処理画像を示す。
【図４】（ａ）〜（ｃ）は、本発明の一実施形態にかかる検査対象の画像の小領域への分割の例を示す説明図である。
【図５】本発明の他の実施形態にかかる検査対象の画像を示す説明図である。
【図６】図５に示した画像の輝度ヒストグラムである。
【符号の説明】
１ ワーク供給部
２ ワーク（検査対象）
３ 検査ステージ
４ ワーク検出センサ
５ 画像処理ワーク撮像部
６ 画像取込部
７ 処理（演算）部
８ ワーク排出部
９ ワーク回収ボックス
１１ 画像
１１ａ 小領域
１２ 二値化処理画像
１３ 暗い欠陥部分
１４ 明るい欠陥部分
１５ 正常部分
１５ａ 正常小領域
１６ 欠陥部分
１７ 正常部分
【発明の属する技術分野】
本発明は、検査対象の画像データを二値化しきい値を用いて処理し、検査対象の欠陥部分を検出する欠陥部分検出方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
積層型インダクタのような、略直方体形状（例えば、２．０ｍｍ×１．２ｍｍ×０．９ｍｍ）の電子部品といった検査対象の欠陥部分検出は、以下のように行われている。まず、背景および検査対象に照明を照射し、検査対象からの反射光をＣＣＤカメラにて撮像する。この撮像した画像における検査対象のみの画像において、画像の輝度を基に二値化しきい値を設定する。そして、二値化処理を行うことにより欠陥部分と欠陥部分でない部分との分離を行っている。従来、この二値化しきい値を用いる欠陥部分検出方法には、固定値、Ｐタイル法、モード法、判別分析法、微分ヒストグラム法等がある。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来の二値化しきい値を用いる欠陥部分検出方法では、以下の問題点があった。
【０００４】
二値化しきい値に固定値を用いる方法では、検査対象に照射する照明の輝度の変動に対応することができない。これは、照明の輝度により検査対象の画像の輝度が変化するため、正常部分の輝度にもバラツキが生じる。この輝度のバラツキのため、固定した二値化しきい値では、検査対象における適切な欠陥部分検出を行うことができないという問題がある。
【０００５】
Ｐタイル法は、撮像画像のうちの検出したい部分のおよその面積が予め判明している場合に適する方法である。しかし、電子部品を検査対象とした場合、上記検査対象に存在する欠陥の大きさは、様々である。従って、Ｐタイル法を用いた二値化しきい値は、適切に用いることができず、検査対象の欠陥部分を正確に検出できないという問題がある。
【０００６】
モード法は、輝度ヒストグラムが２つのピークを有する場合、その谷間を二値化しきい値とする方法である。しかしながら、検査対象の輝度ヒストグラムが２つのピークを有するとは限らない。従って、検査対象の欠陥を検出するには、不向きであり、例えば検査対象のヒストグラムが１つしかピークを有さない場合には検査対象の欠陥を検出できないという問題がある。
【０００７】
判別分析法では、検査対象の輝度ヒストグラムが正規分布に近い形状の場合に、検査対象の正常部の輝度の平均値がほぼ二値化しきい値となってしまう。従って、検査対象の欠陥部分のみを検出することができないという問題がある。
【０００８】
微分ヒストグラム法は、画像の輝度変化部に注目して、背景から対象物を検出する方法であり、背景と対象物との境界付近で１次微分の絶対値が大きくなることを利用している。従って、微分ヒストグラム法を欠陥部分の検出に用いた場合、対象物（検査対象）の画像において正常部分の輝度値と欠陥部分の輝度値とがはっきりと異なるものについては、欠陥部分の形状を正確に検出する二値化しきい値を算出することができる。しかしながら、実際に検出する検査対象の画像には、正常部分の輝度値と欠陥部分の輝度値とがはっきりと異なる箇所と、輝度値が徐々に変化していく箇所とが混在しているものである場合、はっきりと異なる箇所のみを検出するような二値化しきい値となってしまうため、欠陥部分の形状を正確に検出することができないという問題がある。
【０００９】
本発明は上記問題点に鑑みなされたものであり、その目的は、検査対象の撮像時の条件（照明の明るさ）等の変動にも対応した二値化しきい値を算出し、より正確な検査対象の欠陥部分検出方法を提供することである。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
上記の課題を解決するために、本発明の検査対象の欠陥部分検出方法は、検査対象を撮像した画像データから二値化しきい値によって上記検査対象の明るい及び／又は暗い欠陥部分を検出する欠陥部分検出方法において、画像データを、（ａ）明るい欠陥部分を含まない小領域と暗い欠陥部分を含まない小領域とが存在する状態；（ｂ）正常部分のみからなる小領域が存在する状態；および（ｃ）正常部分のみからなる小領域が存在し、かつ他のすべての小領域が正常部分を含む状態のうち、何れか１つの状態になるように、複数の互いに隣接した所定の大きさの小領域に分割した上で、各小領域における最小輝度の内の最大値に基づいて暗い欠陥部分の検出を行うための二値化しきい値、及び／又は各小領域における最大輝度の内の最小値に基づいて明るい欠陥部分の検出を行うための二値化しきい値を設定し、前記２種類の二値化しきい値の少なくとも一方に基づいて、前記検査対象の明るい及び／又は暗い欠陥部分を検出することを特徴としている。
【００１１】
上記の方法によれば、画像データの分割した各小領域おける最小輝度の内の最大値、あるいは各小領域における最大輝度の内の最小値を二値化しきい値に設定している。この設定された二値化しきい値と画像における輝度とを比較することにより簡便に検査対象の欠陥部分を検出することができる。また、この方法によれば、検査対象の撮像条件（照明の明るさ）、検査対象の反射率等により、検査対象の画像における輝度が変化しても、二値化しきい値を画像毎に最適化して動的に設定するので、より正確に検査対象の欠陥部分を検出することができる。
【００１２】
また、前記各小領域における最小輝度の内の最大値に基づく二値化しきい値によって、暗い欠陥部分を検出することが好ましい。さらに、前記各小領域における最小輝度の内の最大値を二値化しきい値とし、前記二値化しきい値によって、暗い欠陥部分を検出することがより好ましい。これにより、検査対象における暗い欠陥部分を検出することができる。
【００１３】
また、前記各小領域における最大輝度の内の最小値に基づく二値化しきい値によって明るい欠陥部分を検出することが好ましい。さらに、前記各小領域における最大輝度の内の最小値を二値化しきい値とし、前記二値化しきい値によって、明るい欠陥部分を検出することがより好ましい。これにより、検査対象における明るい欠陥部分を検出することができる。
【００１４】
また、前記二値化しきい値の取りうる範囲をあらかじめ設定しておくことが好ましい。これにより、上記二値化しきい値を補正することができ、検査対象における欠陥部分を正確に検出することができる。
【００１５】
【発明の実施の形態】
本発明の一実施形態にかかる検査対象の欠陥部分検出方法について図１ないし図６に基づいて以下に説明する。まず、上記欠陥部分検出方法を用いる欠陥部分検査装置について、図２に基づき説明する。
【００１６】
本実施の形態にかかる検査装置は、図２に示すように、ワーク供給部１、検査ステージ３、ワーク検出センサ部４、画像処理ワーク撮像部５、画像取込部６、処理（演算）部７、ワーク排出部８、ワーク回収ボックス９から構成される。
【００１７】
ワーク供給部１は、円盤状の検査ステージ３に略直方体形状（例えば、２．０ｍｍ×１．２ｍｍ×０．９ｍｍ）のワーク（検査対象）２を供給する。このワーク２は、検査ステージ３により運搬され、ワーク検出センサ４にて検出される。このワーク検出センサ４で検出されたワーク２は、さらに検査ステージ３により、画像処理ワーク撮像部５に運搬される。画像処理ワーク撮像部５では、例えばＣＣＤカメラ（図示せず）により撮像が行われ、この撮像された画像データが画像取込部６に取り込まれる。また、画像処理ワーク撮像部５は、ワーク２の上下方向および側面方向から撮像するように２つ設けられている。この画像取込部６に取り込まれた画像データに基づき、処理（演算）部７において、良品・不良品の判定（外観検査）が行われる。ワーク２はさらに検査ステージ３により運搬され、上記処理（演算）部７の判定に基づき、ワーク排出部８にて良品・不良品に分類され、ワーク回収ボックス９に排出される。
【００１８】
以下、処理（演算）部７での良品・不良品の判定（外観検査）における、ワーク２の欠陥部分検出方法（本検出方法）について説明する。この欠陥部分とは、ワーク２表面の凹凸等の形状に関する欠陥や変色の欠陥が存在する部分である。また、ワーク２は、前述の直方体形状の素体部と、その長手方向端部に複数形成された電極部とを有している。本実施の形態では、露出している素体部表面または電極部表面の欠陥部分を検出している。なお、素体部表面と電極部表面とは、それらの輝度が明確に異なるので、分別が容易にできる。
【００１９】
本検出方法は、図３（ａ）に示すように、ワーク２の画像１１を示す画像データに二値化処理を施し、正常な領域を例えば黒、欠陥領域を例えば白とに分離し、図３（ｂ）に示す二値化処理画像１２を生成する。そして、この二値化処理画像１２に基づいてワーク２の欠陥部分を検出するものである。
【００２０】
また、本検出方法では、ワーク２の画像１１における暗い欠陥部分１３および明るい欠陥部分１４を、二値化処理画像１２における欠陥部分１６としている。この暗い欠陥部分１３は、画像１１における正常部分（欠陥部分がないとみなす（例えば、欠陥部分が許容量以下（例えば１０％以下））部分) １５よりも輝度の低い部分である。また、明るい欠陥部分１４は、画像１１における正常部分１５よりも輝度の高い部分である。
【００２１】
上記二値化処理は、まず、図１（ｂ）に示すように、画像１１における輝度ヒストグラムを算出し、その輝度から二値化しきい値を算出する（二値化しきい値の算出方法は後述する）。二値化しきい値は、暗い欠陥部分と正常部分との輝度の境界の輝度値、および明るい欠陥部分と正常部分との輝度の境界の輝度値とする。そして、この二値化しきい値を境界として画像１２を白と黒との画像に分離する。これら白、黒のいずれかの画像をワーク２における欠陥部分とする。そして、これら白、黒の画像に基づいて、ワーク２における欠陥部分を検出する。本検出方法では、図３（ｂ）に示すように、欠陥部分１６を白、正常部分１７を黒（図では斜線部）として表示している。
【００２２】
ここで、二値化しきい値の算出方法について説明する。まず、画像データの全画像領域を示す画像１１には、正常部分１５と暗い欠陥部分１３と明るい欠陥部分１４とが混在している場合を想定する。よって、上記画像データの輝度ヒストグラムは、図１（ｂ）のようになる。処理（演算）部７では、図１（ａ）に示すように、最初に、画像データを複数（ｎ個）の互いに隣接した小領域１１ａ…に分割する。この分割した小領域１１ａ…を、それぞれａ１、ａ２、ａ３、…、ａｎ（ｎは自然数）とする。そして、各小領域１１ａ…において最小輝度と最大輝度とをそれぞれ算出する。各小領域１１ａ…において算出された最小輝度を、それぞれｍｉｎ＿ａ１、ｍｉｎ＿ａ２、ｍｉｎ＿ａ３、…、ｍｉｎ＿ａｎとする。各小領域１１ａ…の輝度ヒストグラムにおいて算出された最大輝度を、それぞれｍａｘ＿ａ１、ｍａｘ＿ａ２、ｍａｘ＿ａ３、…、ｍａｘ＿ａｎとする。
【００２３】
暗い欠陥部分（暗い画素の集合）１３を検出する二値化しきい値THR ＿LOW （これは、暗い欠陥部分１３と正常部分１５との境界の輝度を示す）は、ｍｉｎ＿ａ１、ｍｉｎ＿ａ２、ｍｉｎ＿ａ３、…、ｍｉｎ＿ａｎのうちの最大値を算出することにより決定する。
【００２４】
また、明るい欠陥部分（明るい画素の集合）１４を検出する二値化しきい値THR ＿HIGH（これは、明るい欠陥部分１４と正常部分１５との境界の輝度を示す）は、ｍａｘ＿ａ１、ｍａｘ＿ａ２、ｍａｘ＿ａ３、…、ｍａｘ＿ａｎのうちの最小値を算出することにより決定する。
【００２５】
上記二値化しきい値THR ＿LOW およびTHR ＿HIGHは、それぞれ分割した小領域１１ａ…における欠陥部分が許容量以下の正常小領域１５ａの最小輝度および最大輝度とみなすことができる。
【００２６】
ここで、図４（ａ）〜（ｃ）に、画像１１の小領域への分割（分割は一点鎖線で示す）の例を挙げる。図４（ａ）は、ｎ＝９であり、小領域を長方形に等分に分割したものである。図４（ｂ）は、ｎ＝１６であり、小領域を長方形に等分に分割したものである。また、図４（ｃ）は、ｎ＝５であり、画像１１の中央に正方形の小領域をとり、その周囲を囲むようにその他の領域をＬ字状の形状に等分に分割し、配置したものである。これら小領域の形状および数は、特に限定されるものではなく、画像１１における輝度のバラツキやワーク２に発生する欠陥種類により、分割領域数や小領域の形状を変更することができる。
【００２７】
また、画像１１において発生する欠陥部分が、暗い欠陥部分（暗い画素の集合）である場合には、二値化しきい値THR ＿LOW のみを使用して欠陥部分の検出を行えばよい。
【００２８】
また、画像１１において発生する欠陥部分が、明るい欠陥部分（明るい画素の集合）である場合には、二値化しきい値THR ＿HIGHのみを使用して欠陥部分の検出を行えばよい。
【００２９】
また、画像１１において発生する欠陥部分に、暗い欠陥部分（暗い画素の集合）および明るい欠陥部分（明るい画素の集合）の両方が存在する場合には、二値化しきい値THR ＿LOW 、THR ＿HIGHの両方を使用して欠陥部分の検出を行えばよい。
【００３０】
本検出方法を用いることにより、ワーク２を撮像する際に用いる照明の明るさや、検査対象の反射率が変動しても、その変動に対応した最適化された二値化しきい値を動的に求めることができ、ワーク２の欠陥部分の検出をより正確に行うことができる。
【００３１】
本検出方法を用いる場合には、明るい欠陥部分を含まない小領域と暗い欠陥部分を含まない小領域とが存在するように検査対象の画像を分割する、または、正常部分のみからなる小領域が存在するように検査対象の画像を分割する、または正常部分のみからなる小領域が存在するように検査対象の画像を分割することに加えて全ての小領域が正常部分を含むように分割することを特徴としている。これは、分割した各小領域全てに明るい欠陥部分と暗い欠陥部分とが含まれていたり、分割した各小領域全てに同じ種類の欠陥部分が含まれていたり、明るい欠陥部分のみまたは暗い欠陥部分のみの小領域が存在したりすると、正確な二値化しきい値を算出することができなくなるからである。通常、欠陥部分は正常部分に比べてその面積が極めて小さいので、検査対象の画像の分割をある程度まで進めれば、自然に正常部分のみからなる小領域が存在するようになる。ただし、細かく分割し過ぎてあまりにも小さい小領域にすると、明るい欠陥部分のみまたは暗い欠陥部分のみの小領域が存在することになり好ましくない。また、欠陥部分が存在しうる箇所があらかじめ経験的に予測できるのであれば、分割形状を変えることで容易に正常部分のみからなる小領域を作ることができる。なお、二値化しきい値の取りうる範囲をあらかじめ設定しておくことで、たとえ上記のような小領域を含むように分割できなくても、欠陥部分の正確な検出を行うことができる。
【００３２】
ここで、検査対象に応じて、二値化しきい値THR ＿LOW およびTHR ＿HIGHの可動（取りうる）範囲を予め設定した場合について説明する。以下に、二値化しきい値THR ＿LOW およびTHR ＿HIGHの変動できる上限値と下限値とを示す。
【００３３】
THR ＿LOW の下限値：THR ＿LOW ＿LIMIT ＿MIN
THR ＿LOW の上限値：THR ＿LOW ＿LIMIT ＿MAX
THR ＿HIGHの下限値：THR ＿HIGH＿LIMIT ＿MIN
THR ＿HIGHの上限値：THR ＿HIGH＿LIMIT ＿MAX
そして、以下の条件で二値化しきい値THR ＿LOW およびTHR ＿HIGHの補正を行えばよい。
【００３４】
THR ＿LOW ＜THR ＿LOW ＿LIMIT ＿MIN の場合、THR ＿LOW ＝THR ＿LOW ＿LIMIT ＿MIN
THR ＿LOW ＿LIMIT ＿MAX ＜THR ＿LOW の場合、THR ＿LOW ＝THR ＿LOW ＿LIMIT ＿MAX
THR ＿HIGH＜THR ＿HIGH＿LIMIT ＿MIN の場合、THR ＿HIGH＝THR ＿HIGH＿LIMIT ＿MIN
THR ＿HIGH＿LIMIT ＿MAX ＜THR ＿HIGHの場合、THR ＿HIGH＝THR ＿HIGH＿LIMIT ＿MAX
上記の条件で補正することにより、ワーク２の全体が欠陥である場合（つまり、正常な領域が存在しない）でも、欠陥部分の検出を行うことができる。
【００３５】
また、画像１１の画像データにフィルタ処理を実施してもよい。画像１１には本来有する輝度と異なるスパイクノイズ等が発生する場合がある。このスパイクノイズは、ワーク２の表面の微小な凹凸、ワーク２に付着した微小な塵・埃等の異物、画像信号上での外的要因によるノイズ等に基づくと考えられ、許容量以下であれば欠陥部分とは判断されないものである。
【００３６】
画像１１にスパイクノイズ（正常部分１５の輝度とは著しく異なる輝度を有するもの）が発生した場合、従来では、このスパイクノイズが欠陥部分として検出される可能性がある。しかしながら、本発明では、上記フィルタ処理により、スパイクノイズを除去することができ、より確実にワーク２の欠陥部分を検出することができる。
【００３７】
上記フィルタ処理に用いるフィルタは、例えば、局所平均フィルタ（移動平均フィルタ等）、局所加重フィルタ（一次元加重フィルタ等）、メディアンフィルタ等が挙げられる。
【００３８】
以下、本検出方法における二値化しきい値の算出方法についてより具体的な値を挙げて説明する。
【００３９】
ここでは、図１に基づき、ワークの画像１１を図４（ａ）に示すように小領域に分割した場合について説明する。ここでは、正常部分１５の輝度が１００〜１５０、暗い欠陥部分１３の輝度が５０〜８０、明るい欠陥部分１４の輝度が１７０〜２００である場合について説明する。
【００４０】
上記画像１１の各小領域（▲１▼〜▲９▼）における輝度の最大値および最小値を表１に示す。
【００４１】
【表１】
上記表１より本検出方法を用いて二値化しきい値を算出すると、
THR ＿LOW ＝１００
THR ＿HIGH＝１５０
となる。以上のように、正常部分１５における二値化しきい値を算出することができる。
【００４３】
さらに、図５に示すように画像１１ｂにおける暗い欠陥部分１３が大きい場合について説明する。ここでは、図４（ａ）に示すように画像１１ｂを小領域に分割している。また、この実施例では、THR ＿LOW ＿LIMIT ＿MIN ＝７０、THR ＿LOW ＿LIMIT ＿MAX ＝１２０、THR ＿HIGH＿LIMIT ＿MIN ＝１３０、THR ＿HIGH＿LIMIT ＿MAX ＝１８０に設定している。
【００４４】
上記画像１１ｂの各小領域（▲１▼〜▲９▼）における輝度の最大値および最小値を表２に示す。この画像１１ｂの画像データの輝度ヒストグラムを図６に示す。
【００４５】
【表２】
上記表２により本検出方法を用いて二値化しきい値を算出すると、
THR ＿LOW ＝５０
THR ＿HIGH＝８０
となる。しかしながら、二値化しきい値の許容される可動範囲が設定されているので、上記の二値化しきい値は補正され、
THR ＿LOW ＝７０
THR ＿HIGH＝１３０
となる。以上のように、正常部分１５における二値化しきい値を算出することができる。
【００４７】
【発明の効果】
以上のように、本発明の検査対象の欠陥部分検出方法は、検査対象を撮像した画像データから二値化しきい値によって上記検査対象の明るい及び／又は暗い欠陥部分を検出する欠陥部分検出方法において、画像データを、（ａ）明るい欠陥部分を含まない小領域と暗い欠陥部分を含まない小領域とが存在する状態；（ｂ）正常部分のみからなる小領域が存在する状態；および（ｃ）正常部分のみからなる小領域が存在し、かつ他のすべての小領域が正常部分を含む状態のうち、何れか１つの状態になるように、複数の互いに隣接した所定の大きさの小領域に分割した上で、各小領域における最小輝度の内の最大値に基づいて暗い欠陥部分の検出を行うための二値化しきい値、及び／又は各小領域における最大輝度の内の最小値に基づいて明るい欠陥部分の検出を行うための二値化しきい値を設定し、前記２種類の二値化しきい値の少なくとも一方に基づいて、前記検査対象の明るい及び／又は暗い欠陥部分を検出する構成である。
【００４８】
上記の方法によれば、この設定された二値化しきい値と画像データにおける輝度とを比較することにより簡便に検査対象の欠陥部分を検出することができる。また、この方法によれば、検査対象の撮像条件（照明の明るさ）、検査対象の反射率等により、検査対象の画像における輝度が変化しても、二値化しきい値を画像データ毎に最適化して動的に設定するので、より正確に検査対象の欠陥部分を検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】（ａ）は、本発明の一実施形態にかかる小領域に分割した検査対象の画像を示す説明図であり、（ｂ）はその画像の輝度ヒストグラムである。
【図２】本発明の一実施形態にかかる検査対象の欠陥部分検出方法を用いる検査装置を説明するブロック図である。
【図３】上記欠陥部分検出方法にかかる説明図であって、（ａ）は検査対象の画像、（ｂ）は二値化処理画像を示す。
【図４】（ａ）〜（ｃ）は、本発明の一実施形態にかかる検査対象の画像の小領域への分割の例を示す説明図である。
【図５】本発明の他の実施形態にかかる検査対象の画像を示す説明図である。
【図６】図５に示した画像の輝度ヒストグラムである。
【符号の説明】
１ ワーク供給部
２ ワーク（検査対象）
３ 検査ステージ
４ ワーク検出センサ
５ 画像処理ワーク撮像部
６ 画像取込部
７ 処理（演算）部
８ ワーク排出部
９ ワーク回収ボックス
１１ 画像
１１ａ 小領域
１２ 二値化処理画像
１３ 暗い欠陥部分
１４ 明るい欠陥部分
１５ 正常部分
１５ａ 正常小領域
１６ 欠陥部分
１７ 正常部分
Claims (4)
- 検査対象を撮像した画像データから二値化しきい値によって上記検査対象の明るい及び／又は暗い欠陥部分を検出する欠陥部分検出方法において、
画像データを
（ａ）明るい欠陥部分を含まない小領域と暗い欠陥部分を含まない小領域とが存在する状態；
（ｂ）正常部分のみからなる小領域が存在する状態；および
（ｃ）正常部分のみからなる小領域が存在し、かつ他のすべての小領域が正常部分を含む状態
のうち、何れか１つの状態になるように、複数の互いに隣接した所定の大きさの小領域に分割した上で、
各小領域における最小輝度の内の最大値に基づいて暗い欠陥部分の検出を行うための二値化しきい値、及び／又は各小領域における最大輝度の内の最小値に基づいて明るい欠陥部分の検出を行うための二値化しきい値を設定し、前記２種類の二値化しきい値の少なくとも一方に基づいて、前記検査対象の明るい及び／又は暗い欠陥部分を検出することを特徴とする欠陥部分検出方法。 - 前記各小領域における最小輝度の内の最大値を二値化しきい値とし、
前記二値化しきい値によって、暗い欠陥部分を検出することを特徴とする請求項１に記載の欠陥部分検出方法。 - 前記各小領域における最大輝度の内の最小値を二値化しきい値とし、
前記二値化しきい値によって、明るい欠陥部分を検出することを特徴とする請求項１又は２の何れか１項に記載の欠陥部分検出方法。 - 前記二値化しきい値の取りうる範囲をあらかじめ設定しておくことを特徴とする請求項１ないし３の何れか１項に記載の欠陥部分検出方法。
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