JP4163199B2 - 検査装置、検査方法 - Google Patents
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Description
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。
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。
小領域画像の絵柄に特徴がある場合は、抽出される類似小領域画像との類似度は大きい傾向にある。即ち、絵柄に特徴のある領域画像は、類似度は所定値(例えば相関係数70%)より大きい傾向にある。
小領域画像の絵柄に特徴が少ない場合には、抽出される類似小領域画像との類似度は小さい傾向にある。
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。
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。
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。
尚、画像処理部9の構成及び動作については、後述する。
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。
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。
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。
小領域画像メモリ25は、小領域画像31、再分割小領域画像33等を保持する。類似小領域画像メモリ27は、類似小領域画像35、再分割類似小領域画像37等を保持する。
尚、小領域画像メモリ25、類似小領域画像メモリ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。
CPU21は、撮像データ(印刷物画像データ39:図4参照)を分割して基準となる小領域画像31及び類似小領域画像35を抽出し、更に夫々を再分割した再分割小領域画像33及び再分割類似小領域画像37に基づいて、検査対象の印刷物7全領域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。
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(検査画像)分割手段、(類似小領域画像)抽出手段、補正手段、欠陥判定手段等としてそれぞれ機能する。
図3(ステップ1001〜ステップ1008)及び図4〜図10を参照しながら、検査装置1が実行する領域分割処理および補正処理について説明する。
図4は、印刷物画像データ39の小領域分割と、小領域画像31を基にした仮類似小領域画像34の抽出を示す図である。
図5は、小領域画像31の再分割を示す図である。
図6は、仮類似小領域画像34の再分割を示す図である。
図7は、仮再分割類似小領域画像36の周辺領域40における、再分割小領域画像33の類似領域41の探索(相関係数の算出)を示す図である。
図8は、再分割類似小領域画像37−1〜37−6の補正を示す図である。
図9は、類似小領域画像35の生成を示す図である。
図10は、類似小領域画像35の生成過程を説明する図である。
検査装置1は、仮再分割類似小領域画像36−1〜36−6の周辺領域40−1〜40−6において、再分割小領域画像33−1〜33−6との相関係数が最も大きい領域41−1〜41−6を抽出する。
尚、補正量38−1〜38−3の算出に関しては、以下の座標位置に関する算出式を用いることができる。
(補正量38−1)=(再分割類似小領域画像37−1)−(仮再分割類似小領域画像36−1)、
(補正量38−2)=(再分割類似小領域画像37−2)−(仮再分割類似小領域画像36−2)、
(補正量38−3)=(再分割類似小領域画像37−3)−(仮再分割類似小領域画像36−3)。
尚、補正量38−4〜38−6の算出に関しては、以下の座標位置に関する算出式を用いることができる。
(補正量38−4)=(補正量38−5)=(補正量38−6)
=〔(補正量38−1)+(補正量38−2)+(補正量38−3)〕/3(平均)。
尚、再分割類似小領域画像37−4〜37−6の抽出に関しては、以下の座標位置に関する算出式を用いることができる。
(再分割類似小領域画像37−4)=(仮再分割類似小領域画像36−4)+(補正量38−4)、
(再分割類似小領域画像37−5)=(仮再分割類似小領域画像36−5)+(補正量38−5)、
(再分割類似小領域画像37−6)=(仮再分割類似小領域画像36−6)+(補正量38−6)。
次に、図3(ステップ1009〜ステップ1012)及び図11、図12を参照しながら、検査装置1が実行する欠陥の検出処理及び判定処理について説明する。
図11は、欠陥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、再分割類似領域画像37(検査画像)には、欠陥として、汚れ画像42と欠け画像43があるものとする。
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。
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49を作成し、検出した汚れ不良を検出汚れ53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51を作成し、検出した欠け不良を検出欠け55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、欠陥の誤検出を除去し欠陥検出精度を調整することができる。
検査装置1は、検査対象画像の欠陥抽出結果を表示部11に表示させて処理を終了する(図3のステップ1012)。
検査装置1は、結果表示画像57に、例えば、汚れ不良として検出された検出汚れ53を「赤」で表示し、欠け不良として検出された検出欠け55を「青」で表示する。
以上の過程を経て、検査装置1は、繰り返し絵柄等を含む検査画像を小領域画像に分割し、小領域画像ごとに類似する類似領域画像を抽出し、更に小領域画像と類似小領域画像を再分割する。検査装置1は、再分割した小領域画像それぞれに対してサブピクセル単位で相関係数の最も高い再分割類似小領域画像を抽出し、そのうちの相関係数が所定値よりも高い再分割類似小領域画像の座標位置補正量の平均値を、相関係数が所定値よりも低い再分割類似小領域画像の座標位置補正量として算出する。検査装置1は、再分割小領域画像(基準画像)と座標位置補正後の再分割類似小領域画像(検査画像)との差分処理を行い、欠陥(汚れ、欠け)を抽出する。
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の、特に絵柄に特徴が少ない領域に関しても、印刷の不良を高精度で検出することが可能である。
また印刷物の不良を高精度に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、本発明によれば印刷物の汚れ欠陥および欠け欠陥をそれぞれ検出することが可能となる。
尚、上述の実施の形態では、印刷物の検査対象画像取得に関しては、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39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、刷版等に出力するためのデジタルデータを印刷物画像データ39として用いるようにしてもよい。
検査装置1は、領域分割を行って小領域画像及び類似小領域画像を取得し、再度分割を行って再分割小領域画像及び再分割類似小領域画像を取得し、さらに、再々分割を行って再々分割小領域画像及び再々分割類似小領域画像を取得し、相関係数が大きい再々分割類似小領域画像の座標位置の平均に基づいて相関係数が小さい再々分割類似小領域画像の座標位置を補正した上で、比較処理を行い欠陥を検出するようにしてもよい。この場合、複数段階の分割処理を行うことにより、高精度での欠陥検出が実現できる。
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………小領域画像メモリ
27………類似小領域画像メモリ
29………表示メモリ
31………小領域画像
33、33−1〜33−6………再分割小領域画像
34………仮類似小領域画像
35………類似小領域画像
36−1〜36−6………仮再分割類似小領域画像
37、37−1〜37−6………再分割類似小領域画像
38−1〜38−6………補正量
39………印刷物画像データ
40………周辺領域
41………領域(周辺領域40において抽出された領域)
42………汚れ画像
43………欠け画像
45………汚れ候補画像
47………欠け候補画像
49………汚れ検出画像
51………欠け検出画像
53………検出汚れ
55………検出欠け
57………結果表示画像
Claims (4)
- 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、
前記検査画像を複数の小領域画像に分割する分割手段と、
前記検査画像において、前記小領域画像ごとに類似度が最も大きい仮類似小領域画像を抽出する抽出手段と、
前記小領域画像を複数の再分割小領域画像に分割し、前記仮類似小領域画像を複数の仮再分割類似小領域画像に分割する分割手段と、
ある前記仮再分割類似小領域画像の周辺領域において、対応する前記再分割小領域画像と類似度が最も大きい領域をサブピクセル単位で抽出する抽出手段と、
複数の他の前記仮再分割類似小領域画像について、前記抽出を行う抽出手段と、
複数の前記領域を、類似度が所定の値より高い第1の領域群と、類似度が所定の値より低い第2の領域群とに分類する補正手段と、
第1の領域群に属する前記領域について、前記領域を再分割類似小領域画像とし、前記仮再分割類似小領域画像から前記再分割類似小領域画像への補正量を算出する補正手段と、
第1の領域群に属する複数の前記領域について、前記補正量の算出を行い、前記補正量の平均値を求める補正手段と、
第2の領域群に属する前記領域について、前記平均値を用いて、前記領域に対応する前記仮再分割類似小領域画像を補正し、再分割類似小領域画像を得る補正手段と、
を具備することを特徴とする検査装置。 - 前記再分割小領域画像から対応する前記再分割類似小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し、
前記再分割類似小領域画像から対応する前記再分割小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判定手段を具備することを特徴とする請求項1に記載の検査装置。 - 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方法であって、
前記検査画像を複数の小領域画像に分割する分割工程と、
前記検査画像において、前記小領域画像ごとに類似度が最も大きい仮類似小領域画像を抽出する抽出工程と、
前記小領域画像を複数の再分割小領域画像に分割し、前記仮類似小領域画像を複数の仮再分割類似小領域画像に分割する分割工程と、
ある前記仮再分割類似小領域画像の周辺領域において、対応する前記再分割小領域画像と類似度が最も大きい領域をサブピクセル単位で抽出する抽出工程と、
複数の他の前記仮再分割類似小領域画像について、前記抽出を行う抽出工程と、
複数の前記領域を、類似度が所定の値より高い第1の領域群と、類似度が所定の値より低い第2の領域群とに分類する補正工程と、
第1の領域群に属する前記領域について、前記領域を再分割類似小領域画像とし、前記仮再分割類似小領域画像から前記再分割類似小領域画像への補正量を算出する補正工程と、
第1の領域群に属する複数の前記領域について、前記補正量の算出を行い、前記補正量の平均値を求める補正工程と、
第2の領域群に属する前記領域について、前記平均値を用いて、前記領域に対応する前記仮再分割類似小領域画像を補正し、再分割類似小領域画像を得る補正工程と、
を具備することを特徴とする検査方法。 - 前記再分割小領域画像から対応する前記再分割類似小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し、
前記再分割類似小領域画像から対応する前記再分割小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判定工程を具備することを特徴とする請求項3に記載の検査方法。
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