JP4212702B2 - 欠陥検査装置、欠陥検査方法および記憶媒体 - Google Patents
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Description
【発明の属する技術分野】
本発明は、ラインセンサと画像処理フィルタ使用時の閾値設定方式に特徴がある画像処理装置とを使用した欠陥検査装置、欠陥検査方法および記憶媒体に関する。
【0002】
【従来の技術】
従来より、フィルム、不織布、樹脂板などの検査対象物の表面上の欠陥(斑)を検出する装置として、検査対象物の表面に対して光を照射または透過させ、その反射光もしくは透過光を、CCDなどを用いたラインセンサにより取り込み、画像処理装置により、該ラインセンサで得た輝度情報に基づいて輝度の変化を取得し、該輝度変化に従って欠陥を検出する装置が知られている。これは、欠陥部分と正常部分とで輝度が相違するという特性を利用している。
【0003】
また、例えば特開平6―323954号公報には、欠陥部分の検出精度をより向上させるために、欠陥部分と正常部分との輝度の違いを強調すべく、画像フィルタ(フィルタリング処理)を用いる技術が開示されている。該画像フィルタは、ラインセンサで得た輝度情報を、縦横複数の画素行列からなる格子内で加算し、格子間における輝度の変化量を強調する。これにより、欠陥部分と正常部分との境界が明確になり、より高精度で欠陥(斑)を検出することが可能となる。
【0004】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、ラインセンサにより得られた画像には、照明ムラやレンズのムラなど、検査対象物の欠陥(斑)に依らない輝度ムラが生じていることがある。例えば、このような輝度ムラによって、ラインセンサにより得られた画像の中心部と周辺部とで輝度差が生じると、従来技術では、正常部分に比べて同じ濃度差の欠陥(斑)であっても、その欠陥(班)がどの位置にあるかによって画像フィルタ処理後の輝度の変化量が異なってしまうので、検出感度を一定にできず、欠陥(斑)を正確に検出できない場合が生じるという問題点があった。
【0005】
この発明は上述した事情に鑑みてなされたもので、検査対象物の欠陥(斑)に依らない輝度ムラがあっても、良好な検出感度で、検査対象物の欠陥(斑)を確実に検出することができる欠陥検査装置および欠陥検査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】
上述した問題点を解決するために、請求項1記載の発明では、検査対象物表面における色調の濃淡を検査画像データとして取り込むと共に基準原画像データを取り込む取込手段と、前記取込手段により取り込んだ基準原画像データに基づいて基準画像データを設定する基準画像設定手段と、基準画像データ及び検査画像データに対して、iを画素番号、nをフィルタの領域の行数、mを前記領域の列数、Biを画素番号iの濃度差、a pk をk行p列目の画素の濃度値、a qk をk行q(q=p−n)列目の画素の濃度値、sをビットシフト量、Xをオフセット値としたときに、濃度変化を
【数7】
により強調するフィルタ処理を施すフィルタ手段と、Eを欠陥として検出しようとする欠陥部と正常部との濃度差の下限値の割合としたときに、指定値CをC=E×m×n/2 s により算出し、さらに、Diを画素番号iの閾値、Aiを画素番号iの基準画像データの濃度値、Acを基準画像補正値としたときに、前記フィルタ手段によるフィルタ処理後の基準画像データの濃度分布に基づいて閾値を
【数8】
により設定する閾値設定手段と、前記閾値設定手段により設定された閾値に基づいて、前記フィルタ手段によるフィルタ処理後の検査画像データを2値化する2値化手段とを具備し、前記2値化手段により2値化されたデータに基いて前記検査対象物表面における欠陥を検出することを特徴とする。
【0007】
また、請求項2記載の発明では、請求項1記載の欠陥検査装置において、前記基準画像設定手段が、前記取込手段により取り込んだ、前記検査対象物表面における欠陥による影響を受けていない基準原画像データに基づいて基準画像データを設定する基準画像設定手段であることを特徴とする。
【0010】
また、請求項3記載の発明では、請求項2記載の欠陥検査装置において、前記基準画像設定手段は、前記フィルタ手段がm行n列の画像フィルタを使用する場合、前記取込手段により取り込んだ基準原画像データを、m行n列の範囲で平均化したものを前記基準画像データとすることを特徴とする。
【0011】
また、上述した問題点を解決するために、請求項4記載の発明では、検査対象物表面における色調の濃淡を検査画像データとして取り込むステップと、基準原画像データに基づいて基準画像データを得るステップと、基準画像データ及び検査画像データに対して、iを画素番号、nをフィルタの領域の行数、mを前記領域の列数、Biを画素番号iの濃度差、a pk をk行p列目の画素の濃度値、a qk をk行q(q=p−n)列目の画素の濃度値、sをビットシフト量、Xをオフセット値としたときに、濃度変化を
【数9】
により強調するフィルタ処理を施すステップと、Eを欠陥として検出しようとする欠陥部と正常部との濃度差の下限値の割合としたときに、指定値CをC=E×m×n/2 s により算出し、さらに、Diを画素番号iの閾値、Aiを画素番号iの基準画像データの濃度値、Acを基準画像補正値としたときに、フィルタ処理後の基準画像データの濃度分布に基づいて閾値を
【数10】
により設定するステップと、設定された閾値に基づいてフィルタ処理後の検査画像データを2値化するステップとを有し、前記2値化されたデータに基いて前記検査対象物表面における欠陥を検出することを特徴とする。
【0012】
また、請求項5記載の発明では、請求項4記載の欠陥検査方法において、前記基準画像データを得るステップが、前記検査対象物表面における欠陥による影響を受けていない基準原画像データに基づいて基準画像データを設定するステップであることを特徴とする。
【0013】
また、請求項6記載の発明では、請求項5記載の欠陥検査方法において、前記基準画像データを設定するステップは、前記フィルタ処理を施すステップにおいてm行n列の画像フィルタを使用する場合、前記取り込んだ基準原画像データを、m行n列の範囲で平均化して基準画像データとすることを特徴とする。
【0014】
また、上述した問題点を解決するために、請求項7記載の発明は、コンピュータに、基準原画像データに基づいて基準原画像データを得るステップ、基準画像データ及び検査対象物表面における色調の濃淡に基づく検査画像データに対して、iを画素番号、nをフィルタの領域の行数、mを前記領域の列数、Biを画素番号iの濃度差、apkをk行p列目の画素の濃度値、aqkをk行q(q=p−n)列目の画素の濃度値、sをビットシフト量、Xをオフセット値としたときに、濃度変化を
【数11】
により強調するフィルタ処理を施すステップ、Eを欠陥として検出しようとする欠陥部と正常部との濃度差の下限値の割合としたときに、指定値CをC=E×m×n/2sにより算出し、さらに、Diを画素番号iの閾値、Aiを画素番号iの基準画像データの濃度値、Acを基準画像補正値としたときに、フィルタ処理後の基準画像データの濃度分布に基づいて閾値を
【数12】
により設定するステップ、設定された閾値に基づいて、フィルタ処理後の検査画像データを2値化するステップを実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体である。
【0015】
また、請求項8記載の発明では、請求項7記載の記憶媒体において、前記基準画像を得るステップが、前記検査対象物表面における欠陥による影響を受けていない基準原画像データを基準画像データとして設定するステップであることを特徴とする。
【0016】
この発明では、フィルタ手段は、取込手段により取り込んだ検査対象物表面における色調の濃淡を表す基準原画像データに基づいて得られる基準画像データ及び検査画像データに対して、フィルタ処理を施して濃度変化を強調する。また、閾値設定手段は、フィルタ手段によるフィルタ処理後の基準画像データの濃度分布に基づき、欠陥部と正常部との濃度差の下限値の割合を用いて閾値を設定する。そして、2値化手段は、前記閾値設定手段により設定された閾値に基づいて、前記フィルタ手段によるフィルタ処理後の検査画像データを2値化し、2値化手段により2値化されたデータに基づいて前記検査対象物表面における欠陥を検出する。したがって、検査対象物の欠陥(斑)に依らない輝度ムラがあっても、良好な検出感度で、検査対象物の欠陥(斑)を確実に検出することが可能となる。
【0017】
【発明の実施の形態】
以下、図面を用いて本発明の実施の形態を説明する。
【0018】
A.実施の形態の構成
A−1.欠陥検査装置の構成
図1は、本発明の実施の形態による欠陥検査装置の構成を示すブロック図である。図において、1は、検査対象物である。本実施の形態では、検査対象物1の表面における色調の濃淡を検出する例として、布表面の汚れなど、検査対象物1の表面に周囲と比較して色調が濃い欠陥部がある場合に、この欠陥部を検出する例を挙げて説明する。すなわち、本実施の形態において、布表面の汚れている部分は、濃色部であり、以下、欠陥部という。また、汚れがない部分は、淡色部であり、以下、正常部という。検査対象物1は、長尺のものが好ましく、固定されたラインセンサ3(後述)に対して、検査対象物1をその長さ方向に走行させながら検査することが好ましい。
【0019】
次に、本実施の形態による欠陥検査装置は、照明装置2、ラインセンサ3、画像処理装置4、ホストコンピュータ5および出力装置6から略構成されている。照明装置2は、検査対象物1上における光の照射範囲の長手方向が検査対象物1の走行方向に直交するように配置されたライン状の照明装置であり、例えば、蛍光灯、ロッド照明、光ファイバ照明等を用いる。
【0020】
ラインセンサ3は、撮像範囲の長手方向が検査対象物1の走行方向に直交するように配置されたライン状の光センサであり、主に素子数(画素数)が1024、2048、または5000のものを用いる。ラインセンサ3は、検査対象物1からの反射光または透過光を受光し、検査対象物1の表面の色調の濃淡に応じた電気信号を画像処理装置4に供給する。言い換えると、ラインセンサ3は、検査対象物1の走行方向に直交するライン(以下、検査ライン)単位で、検査対象物1の表面の光強度分布に応じた電気信号を出力することになる。
【0021】
上述した照明装置2およびラインセンサ3は、図示の例では、ラインセンサ3が照明装置2からの正反射光を受光しないように配置されているが、照明装置2からの正反射光を受光するように配置してもよい。また、検査対象物1の種類によっては、検査対象物1の背面から光を照射し、その透過光をラインセンサ3で受光する透過照明を用いるようにしてもよい。
【0022】
画像処理装置4は、ラインセンサ3から供給される信号を、所定のプログラムに従って処理し、検査対象物1の欠陥部を検出して、その検出結果をホストコンピュータ5に供給する。なお、画像処理装置4の詳細については後述する。
【0023】
ホストコンピュータ5は、画像処理装置4からの検出結果を、出力装置6の出力形態に応じた形式に変換して出力装置6に供給する。出力装置6は、検査結果を適宜の出力形態で出力するもので、例えば、検査結果を視覚的に表示するディスプレイやプリンタ、または欠陥検知時に警報を発する警報装置、あるいはこれらを組み合わせたものなど、適宜の構成とする。
【0024】
A−2.画像処理装置の構成
次に、上述した画像処理装置4について詳細に説明する。画像処理装置4は、A/D変換部7、基準画像設定部8、フィルタ処理部9、閾値演算部10、2値化部11、ランレングス符号化部12および連結性処理部13から構成されている。A/D変換部7は、ラインセンサ3から供給される検査画像データ及び基準原画像データを、例えば8ビットの濃度値(256階調)を表すデジタルデータに変換し、検査画像データをフィルタ処理部9に、基準画像データを基準画像設定部8にそれぞれ供給する。本実施の形態では、ラインセンサ3からの信号から得られる画像データ(濃度値)のうち閾値を設定するための基準画像データを得るために用いられる画像データを基準原画像データという。この基準原画像データとしては、検査対象物1を撮像して読み取った画像データを用いてもよいし、標準サンプルを撮像して読み取った画像データを用いてもよい。この基準原画像画像データは、過去m行分保存される。また、検査を行い欠陥を検出するために用いる画像データを検査画像データといい、基準原画像データと同様に欠陥以外に起因する濃度ムラが含まれており、又検査画像データは過去m行分保存される。なお、後述するように、検査中に基準原画像データを逐次取り込む場合は、基準原画像データ及び検査画像データとして同一の画像データが使用される。
【0025】
基準画像設定部8は、画像フィルタ処理前の基準原画像データの濃度値に基づき、基準画像データの濃度値Ai(i:画素No)を設定する。画像フィルタ処理前のラインセンサ3の出力には、検査対象物1の色調の濃淡以外に、照明装置2の照明ムラ、ラインセンサ3に用いられているレンズのムラなどによる濃度値ムラが含まれる。このため、上記基準画像データは、検査対象物1の色調の濃淡以外の原因による濃度値ムラ(斑)を含むデータであり、後述するフィルタ処理部9によるフィルタ処理後の検査画像データから欠陥部を検出する際に、検査対象物1の色調の濃淡以外による濃度値ムラの影響を除去するために用いられる。
【0026】
本実施の形態では、基準画像データとして検査に先立って検査対象物1を撮像して読み取ったm行分の基準原画像データに基づいて得た値を閾値として検査対象物1の検査に用いている。このとき、ラインセンサ3の出力をA/D変換部7で8ビットにデジタル化した、基準原画像データをそのまま基準画像データとして用いることが可能である。あるいは、欠陥検出精度をさらに向上させるために、後述するフィルタ処理部9で用いる画像フィルタのサイズ(m×n)と同じサイズの範囲内における基準原画像の画像データ(濃度値)を平均化し、該平均値を上記範囲の中心の画素の濃度値としたものを基準画像データとしてもよい。この平均化は、例えば次式(1)を用いて行う。
【0027】
【数13】
【0028】
上記数式(1)において、ajkは、基準原画像のk行j列目の画素の濃度値、mは、後述するフィルタ処理部9で用いる画像フィルタの行数、nは列数をそれぞれ示す。この数式(1)によれば、基準原画像におけるm×n個の画素の濃度値(ajk)を平均化したものが基準画像データの濃度値Aiとして得られる。例えば、m=5、n=5の場合には、図2に示すように、基準原画像の画像データ(ajk)を、数式(1)により、5×5の領域で平均化したものが基準画像データにおけるi番目の画素の濃度値Aiとなる。
【0029】
このように、基準画像データを設定する際に、フィルタ処理部9で用いられる画像フィルタのサイズに応じて基準原画像の画像データを平均化したものを基準画像データとすることにより、仮に基準原画像の画像データに欠陥部が含まれる場合であっても、欠陥部の濃度変化が基準画像データに及ぼす影響を小さくすることができるので、欠陥検出精度をさらに向上させることができる。
【0030】
なお、上記基準画像データは、検査を行いながら逐次設定することも可能であり、この場合、フィルタ処理部9に送られる前の検査画像データを基準画像データとして用いればよい。検査を行いながら基準画像データを逐次設定する場合、検査対象物1に欠陥がないことが理想であるが、実際にラインに流れている検査対象物1を用いるので、欠陥の混入は避けられない。しかしながら、小さい欠陥の場合には、上述した平均化処理によりその影響を十分に防止することができる。また、平均化処理でも防止できない大きい欠陥の場合であっても、基準画像データを設定する時間間隔を充分短いものとすることで、その欠陥が通り過ぎれば、欠陥の影響を受けない良好な基準画像データを設定することが可能である。
【0031】
ここで、図3は、検査対象物1の欠陥がない部分のデータあるいは欠陥のない標準サンプルのデータを用いて設定された基準画像データの一例を示す図である。図において、縦軸は、8ビットで表現された濃度値であり、横軸は、検査ライン方向の画素No.を示している。基準画像データには、基準画像データとして基準原画像データをそのまま用いた場合でも、また、上述した平均化処理を行った場合でも、検査対象物1や標準サンプルの色調の濃淡ムラ以外に、照明装置2のムラ、ラインセンサ3に使用したレンズのムラなどが含まれており、図3に示す例では、周辺部が中心部より20%程度低くなっている。言い換えると、この基準画像データは、検査対象物1や標準サンプル上の欠陥を含まない一方、照明装置2のムラ、ラインセンサ3に使用したレンズのムラなどを含むということになる。
【0032】
次に、フィルタ処理部9は、検査対象物1上の欠陥部を検出しやすくするために、A/D変換部7でデジタル化された基準画像の画像データ(濃度値)に対して、m行n列の画像フィルタを用いた加算、差分などの周知のフィルタ処理を行って、検査対象物1上の濃度変化を強調する。なお、加算によるフィルタ処理を行う場合には、濃度の絶対値が強調され、差分によるフィルタ処理を行う場合には濃度差が強調される。また、この基準画像データのフィルタ処理の内容は後述する検査画像データのフィルタ処理の内容と同一である。
【0033】
フィルタ処理の手法としては、周知の各手法を適宜用いることができるが、例えば下記の数式(2)により、m行n列の領域におけるk行p列目の画素の濃度値(apk)の合計と、この領域の行方向に隣接するm行n列の領域におけるk行q列目の画素の濃度値(aqk)の合計との差分をとるフィルタ処理を行う方法を採用すればよい。
【0034】
【数14】
【0035】
上記数式(2)において、apkは基準画像のk行p列目の画素の濃度値、aqkは基準原画像のk行q列目(q=p−n)の画素の濃度値、sはビットシフト量、Xはオフセット値である。ビットシフト量sは、上記濃度差Biを所定のデジタル値範囲内、例えば8ビットの場合には0〜255の範囲に収めるための値である。オフセット値Xは、apkとaqkとの差分が±0のときのBiが所定のデジタル値範囲の中央値付近、例えば8ビットの場合には128付近となるような値に適宜設定される。このようにして得られたBiが、過去m行分の原画像の画像データをフィルタ処理を行って得られるi画素目の濃度値である。なお、Biは、実際には、濃度値(apk)と濃度値(aqk)との差分を表す値であるので、濃度差とすべきであるが、オフセット値X(=128)を加算し、0〜255の値をとる濃度値スケールに合わせているので、以下の説明では、濃度値Biとして説明する。
【0036】
このようなフィルタ処理を行うことにより、検査対象物1の画像における正常部と欠陥部との濃度差は(m×n)倍に強調される。したがって、特に、欠陥部の面積が大きくて正常部と欠陥部との濃淡差が小さい場合には、上記フィルタ処理は有効である。また、上記フィルタ処理により、正常部における濃度値のばらつきも補正される。
【0037】
ここで、図4は、基準画像データを上記数式(2)によりフィルタ処理した後の画像データの濃度値Biを示す図である。図3に示すように周辺部の濃度値が中央部よりも低くなるという分布を有する基準画像データAiをフィルタ処理した場合、フィルタ処理後は、図4に示すように左方から右方にかけて濃度値が漸次低下するような分布となる。この分布は、照明装置2のムラ、ラインセンサ3に使用したレンズのムラなどにより、周辺部の濃度値が中央部よりも低くなる曲線形状を有している。
【0038】
一方フィルタ処理部に送られた検査画像データは、検査対象物1上の欠陥を検出しやすくするため、フィルタ処理部9によりフィルタ処理され、検査対象物1上の濃度変化が強調される。
図5は、検査対象物1に欠陥がある場合のフィルタ処理後の画像データの濃度値Bi´を示す図である。図5に示す欠陥部を有する画像データの濃度値は、欠陥部以外に起因する濃度値ムラによる影響を受けているので、正常部においては、欠陥がない画像データをフィルタリング処理した後の図4に示す画像データの濃度値Biと同様に、左方から右方にかけて濃度値が漸次低下するという分布となる。図4の分布と異なる分布を有する部分(2カ所)が欠陥部である。左方の欠陥部と右方の欠陥部は同じ濃度差の欠陥であるが、出力差を生じている。また、この分布は、周辺部の濃度値が中央部の濃度値よりも低くなるという傾向を有している。
【0039】
次に、閾値演算部10は、基準画像設定部8で求めたの濃度値Aiと後述する基準画像補正値Acおよび指定値Cとを用いて、基準画像データをフィルタ処理部9でフィルタ処理して得られる画像データBiに対して、次式(3)により閾値Diを算出して設定する。なお、閾値Diは、検査前に基準画像データAiに対するフィルタ処理後の画像データBiを用いて設定しても、検査中に所定の時間間隔で、検査物から得られる基準画像データのフィルタ処理後の画像データBiを用いて、繰り返し設定してもよい。なお、検査中に設定する場合には、検査物に欠陥が存在すると、画像データBiに欠陥による濃度変化が含まれるので、正常な閾値Diを設定することができないが、次の設定時に正常な閾値Diとなるので大きな問題とはならない。また、実際には、フィルタ処理後の画像データBiに対して移動平均などのスムージング処理を行うことで、欠陥による影響を受けないようにしてもよい。さらに、基準画像データAiを検査中に更新する場合、その都度得られる画像データBiを用いて閾値Diを都度更新しても、更新しなくても、いずれでもよい。
【0040】
【数15】
【0041】
ここで、Acは、8ビットで0〜255の範囲の値をとる基準画像補正値であり、適宜の固定値に設定される。本実施の形態では、例えばAc=100に設定されている。Aiは、上述したように、基準画像データの濃度値であるので、Ai/Acは、基準画像データの濃度値ムラ(図3を参照)の大きさに応じて変動する。すなわち、基準画像データの濃度値Aiが小さい場合、Ai/Acは小さな値となり、濃度値Aiが大きい場合、Ai/Acは大きな値となる。図3に示すように、基準画像データの濃度値Aiが、中央部で大きく、周辺部で小さくなるという分布を有して場合、Ai/Acも、中央部で大きく、周辺部で小さくなるという分布となる。
【0042】
また、Cは、ユーザが指定する、検査対象物1における欠陥部と正常部との濃度差(%)を考慮して算出される指定値(固定値)であり、次式(4)により算出される。
【0043】
【数16】
【0044】
上記数式(4)において、Eは、欠陥として検出しようとする欠陥部(濃色部)と正常部(淡色部)との濃度差の下限値を単位%で表したもので、本実施の形態では欠陥濃度差という。この欠陥濃度差Eは、検査対象物1の性状、欠陥部の状態、所望する検知感度等に応じて、ユーザにより適宜の値に設定される。mは、フィルタ処理に用いられる画像フィルタの行数であり、nは列数である。また、ビットシフト量sは、指定値Cを8ビット(0〜255)の範囲に収めるためのものである。
【0045】
2値化部11は、フィルタ処理部9で欠陥部が強調された検査画像データ(濃度値Bi´)を閾値演算部10により設定された閾値Diに従って2値化する。つまり、閾値Diは、検査画像データの濃度値Bi´のうち正常部に比べてどの程度の濃度差(単位%)がある部分を欠陥部として検出するかを決める境界値となる。すなわち、2値化部11は、図7に示すように、図6において、濃度値Bi´が閾値Di以上である部分の2値化後の値を「1」とし、濃度値Bi´が閾値Diよりも小さい部分の2値化後の値を「0」とする。言い換えると、本実施の形態において、Bi´は、濃度差を意味しているので、濃度差が閾値Di以上の部分、すなわち欠陥部から正常部または正常部から欠陥部へと移り変わるエッジ部分が2値化により検出されることになる。
【0046】
そして、この閾値Diを決める指定値Cには、上述した数式(3)で示すように、Ai/Acが乗算されているので、閾値Diは、基準画像データの濃度ムラ、すなわち検査対象物1の濃淡以外の濃度値ムラ(照明装置2のムラ、ラインセンサ3に使用したレンズのムラなど)を反映した値となる。ここで、図6は、図5に示す検査画像データの濃度値Bi´と上述した数式(3)により得られる閾値Diとを重ねて示す図である。図示するように、閾値Diは、濃度値Bi´の傾きに沿った値をとるとともに、図では明示されていないが、図3に示す基準画像データの濃度値分布を反映した、周辺部に比べて中央部が凸となる分布をとる。ゆえに、検査しようとする画像データに照明ムラ、レンズムラなどの濃度値ムラがある場合でも、ラインセンサ3の全画素の範囲で、すなわち画像の全画素の範囲で欠陥の検出感度を一定にすることができる。
【0047】
なお、上述した説明では、濃度値Bi´が閾値Di以上である部分を検出しようとしているため、数式(3)において、Di=Bi+C×Ai/Acなる値、すなわちBiよりも(C×Ai/Ac)だけ高い値を閾値Diとして採用しているが、逆に濃度値Bi´が閾値以下である部分を検出する場合は、Di=Bi−C×Ai/Acを閾値Diとする。
【0048】
次に、ランレングス符号化部12は、メモリ容量をより少なくするために、検査画像データの濃度値Bi´の2値化後の値をランレングス符号化によって圧縮してデータ量を少なくする。連結性処理部13は、圧縮された検査画像データを列方向につなぎあわせ、検査対象物1に含まれる欠陥を検出する。
【0049】
B.実施の形態の動作
次に、上述した欠陥検査装置の動作について説明する。
ここで、図5に示す欠陥部を有する画像データの濃度値の変化には、欠陥部以外の濃度値ムラによる影響を受けているので、図4に示すフィルタ処理後の画像データの濃度値Biと同様に、左方から右方にかけて濃度値が漸次低下するという分布となり、左方の欠陥部と右方の欠陥部とでは同じ濃度差の欠陥であっても、出力差が生じている。しかしながら、本実施の形態では、上記数式(3)の如く、基準画像データをフィルタ処理した後の画像データBiの濃度分布(左上がり)に基づいて閾値Diを設定しているので、照明ムラ、レンズムラなどの欠陥部以外の濃度値ムラがある場合でも、ラインセンサ3の全画素の範囲で、すなわち画像の全画素の範囲で欠陥の検出感度を一定にすることができる。
【0050】
例えば、従来技術では、図5に示す画像データに対して、一定の閾値で2値化を行ったため、ラインセンサの左方より右方の欠陥検出感度が低下し、同様の濃度差の薄汚れであっても、左方の欠陥は検出され、右方の欠陥は見逃してしまっていたが、本実施の形態では、フィルタ処理後の画像データの濃度値Biの分布(左上がり)を反映した閾値Diで2値化を行っているため、左方および右方のいずれの欠陥も高精度で検出することができる。
【0051】
さらに、上記閾値Diを設定する際に、Ai/Acなる係数で補正することにより、基準画像データの濃度値Aiの分布を反映させているため、より高精度で、検出感度を一定にすることができる。例えば、欠陥の位置が、中心部と周辺部に存在する場合には、周辺部に比べて中心部での出力変化が大きくなり、画像データBiに対して一定の幅(指定値C)を有する閾値では正確に検出できなくなるのに対して、本実施の形態では、Ai/Acなる係数で補正することで、上記出力変化にも対応することができ、高精度で欠陥を検出することができる。
【0052】
このように、本実施の形態によれば、ラインセンサによって得られる検査画像データに検査対象物1の欠陥によらない定常的な濃度値ムラが生じていても、淡色の正常部と濃色の欠陥部とを良好な感度で検出することができる。
【0053】
なお、本実施の形態では、周囲に比べて色調が濃い欠陥部を検出する例を示したが、本発明は、これに限らず、表面の色調に濃淡を有する検査対象物1における濃色部あるいは淡色部の検出に適用することができる。
【0054】
【実施例】
以下、具体的な実施例について説明する。
(実施例1)
実施例1では、検査対象物1として、速度60m/分で走行する幅1.4mの不織布に含まれる薄汚れを検出した。なお、欠陥判定基準、すなわち数式(4)における欠陥濃度差Eの値は1%とした。また、照明装置2としては、高周波点灯蛍光灯65Wを2台用いた。ラインセンサ3としては、画素数2048、駆動周波数20MHz、分解能0.35nm/画素、走査周期0.35msなる条件のものを用いた。ラインセンサ3からの出力は、画像処理装置4のA/D変換部9にて8ビットでデジタル化されるようにし、フィルタ処理部9で用いる画像フィルタのサイズは40行40列、オフセットを128とした。
【0055】
検査に先立って、予め、不織布の欠陥がない部分の画像データ40行分をラインセンサ3で取り込み、画像処理装置4のA/D変換部9でデジタル化した後、基準画像設定部8に供給した。そして、上記数式(1)により平均化を行い、得られた画像データを基準画像データ(濃度値Ai)とした。
【0056】
検査においては、ラインセンサ3から順次とりこまれる信号をA/D変換した後、フィルタ処理部9でフィルタ処理して検査画像データを得た。本実施例1では、40行40列の画像フィルタを用い、上記数式(1)により差分をとるフィルタ処理を実行した。
【0057】
この基準画像データAiをフィルタ処理部9でフィルタ処理して得られた画像データ(濃度値Bi)を閾値演算部10に供給した。閾値演算部10では、上記数式(3)、(4)により演算を行って閾値Diを設定し、この閾値Diを2値化部11に供給した。
【0058】
そして、閾値演算部10で設定された閾値Diを用い、フィルタ処理後の検査画像データ(濃度値Bi)の2値化を行った後、ランレングス符号化、連結性処理を順次行って欠陥を検出した。検査結果のデータは、ホストコンピュータ5に読み込み、ディスプレイ6に表示するとともに警報出力を行った。
このようにして検査を行った結果、濃度差1%以上、大きさ28mm角以上の汚れを安定して検出することができた。
【0059】
(実施例2)
本実施例2では、欠陥判定基準E=0.1%として検査を行った。また、画像フィルタのサイズを50行50列、ビットシフト量s=4、よって指定値C=16とした。他は、実施例1と同様である。検査の結果、濃度差0.1%以上、大きさ35mm角以上の汚れを安定して既出することができた。
【0060】
因みに、従来技術による欠陥検出方法では、画像フィルタ処理前の基準画像を参照せずに検査を行うため、画像処理前の画像データは、図3に示すように、周辺部の出力が中心部より20%程度低下する。従来技術では、図5に示すフィルタ処理後の画像データに対して、一定の閾値で2値化を行ったため、ラインセンサの左方より右方の欠陥検出感度が低下し、同様の濃度差の薄汚れであっても、左方の欠陥は検出され、右方の欠陥は見逃してしまうという結果となる。
【0061】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、取込手段により取り込んだ検査対象物表面における色調の濃淡を表す検査画像データ及び基準原画像データに対して、フィルタ手段により所定のフィルタ処理を施して濃度変化を強調するとともに、閾値設定手段により、フィルタ手段によるフィルタ処理後の基準画像データの濃度分布に基づいて閾値を設定し、2値化手段により、前記閾値設定手段により設定された閾値に基づいて、前記フィルタ手段によるフィルタ処理後の検査画像データを2値化し、該2値化されたデータに基づいて前記検査対象物表面における欠陥を検出するようにしたので、照明ムラ、レンズのムラなどの定常的なムラが発生していても、ラインセンサの全素子の範囲で、欠陥の検出感度を一定にすることができ、検査対象物の濃淡差を高精度で安定して検出することができるという利点が得られる。
【0062】
また、基準画像設定手段により、前記取込手段により取り込んだ、前記検査対象物表面における欠陥による影響を受けていない基準原画像データに基づいて基準画像データを設定し、前記閾値を設定する際に、基準画像データの濃度分布に応じて変動するように前記閾値を補正することにより、検査画像の画像データに含まれるムラの影響を除去することができるので、欠陥検出精度をさらに向上させることができるという利点が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図1】 本発明の欠陥検査装置の構成を示すブロック図である。
【図2】 基準画像データを求める際の平均化の例を示す概念図である。
【図3】 基準画像データの一例を示す概念図である。
【図4】 欠陥がない場合のフィルタ処理後の画像データの一例を示す概念図である。
【図5】 欠陥がある場合のフィルタ処理後の画像データの一例を示す概念図である。
【図6】 欠陥がある場合のフィルタ処理後の画像データと閾値とを重ねて示す概念図である。
【図7】 2値化後のデータを示す概念図である。
【符号の説明】
1…検査対象物、2…照明装置、3…ラインセンサ(取込手段)、4…画像処理装置、5…ホストコンピュータ、6…出力装置、7…A/D変換部、8…基準画像設定部(基準画像設定手段)、9…フィルタ処理部(フィルタ手段)、10…閾値演算部(閾値設定手段)、11…2値化部(2値化手段)、12…ランレングス符号化部、13…連結性処理部。
Claims (8)
- 検査対象物表面における色調の濃淡を検査画像データとして取り込むと共に基準原画像データを取り込む取込手段と、
前記取込手段により取り込んだ基準原画像データに基づいて基準画像データを設定する基準画像設定手段と、
基準画像データ及び検査画像データに対して、iを画素番号、nをフィルタの領域の行数、mを前記領域の列数、Biを画素番号iの濃度差、a pk をk行p列目の画素の濃度値、a qk をk行q(q=p−n)列目の画素の濃度値、sをビットシフト量、Xをオフセット値としたときに、濃度変化を
Eを欠陥として検出しようとする欠陥部と正常部との濃度差の下限値の割合としたときに、指定値Cを
C=E×m×n/2 s
により算出し、さらに、Diを画素番号iの閾値、Aiを画素番号iの基準画像データの濃度値、Acを基準画像補正値としたときに、前記フィルタ手段によるフィルタ処理後の基準画像データの濃度分布に基づいて閾値を
前記閾値設定手段により設定された閾値に基づいて、前記フィルタ手段によるフィルタ処理後の検査画像データを2値化する2値化手段とを具備し、
前記2値化手段により2値化されたデータに基いて前記検査対象物表面における欠陥を検出することを特徴とする欠陥検査装置。 - 前記基準画像設定手段が、前記取込手段により取り込んだ、前記検査対象物表面における欠陥による影響を受けていない基準原画像データに基づいて基準画像データを設定する基準画像設定手段であることを特徴とする請求項1記載の欠陥検査装置。
- 前記基準画像設定手段は、前記フィルタ手段がm行n列の画像フィルタを使用する場合、前記取込手段により取り込んだ基準原画像データを、m行n列の範囲で平均化したものを前記基準画像データとすることを特徴とする請求項2記載の欠陥検査装置。
- 検査対象物表面における色調の濃淡を検査画像データとして取り込むステップと、
基準原画像データに基づいて基準画像データを得るステップと、
基準画像データ及び検査画像データに対して、iを画素番号、nをフィルタの領域の行数、mを前記領域の列数、Biを画素番号iの濃度差、a pk をk行p列目の画素の濃度値、a qk をk行q(q=p−n)列目の画素の濃度値、sをビットシフト量、Xをオフセット値としたときに、濃度変化を
Eを欠陥として検出しようとする欠陥部と正常部との濃度差の下限値の割合としたときに、指定値Cを
C=E×m×n/2 s
により算出し、さらに、Diを画素番号iの閾値、Aiを画素番号iの基準画像データの濃度値、Acを基準画像補正値としたときに、フィルタ処理後の基準画像データの濃度分布に基づいて閾値を
設定された閾値に基づいてフィルタ処理後の検査画像データを2値化するステップとを有し、
前記2値化されたデータに基いて前記検査対象物表面における欠陥を検出することを特徴とする欠陥検査方法。 - 前記基準画像データを得るステップが、前記検査対象物表面における欠陥による影響を受けていない基準原画像データに基づいて基準画像データを設定するステップであることを特徴とする請求項4記載の欠陥検査方法。
- 前記基準画像データを設定するステップは、前記フィルタ処理を施すステップにおいてm行n列の画像フィルタを使用する場合、前記取り込んだ基準原画像データを、m行n列の範囲で平均化して基準画像データとすることを特徴とする請求項5記載の欠陥検査方法。
- コンピュータに、
基準原画像データに基づいて基準原画像データを得るステップ、
基準画像データ及び検査対象物表面における色調の濃淡に基づく検査画像データに対して、iを画素番号、nをフィルタの領域の行数、mを前記領域の列数、Biを画素番号iの濃度差、apkをk行p列目の画素の濃度値、aqkをk行q(q=p−n)列目の画素の濃度値、sをビットシフト量、Xをオフセット値としたときに、濃度変化を
Eを欠陥として検出しようとする欠陥部と正常部との濃度差の下限値の割合としたときに、指定値Cを
C=E×m×n/2s
により算出し、さらに、Diを画素番号iの閾値、Aiを画素番号iの基準画像データの濃度値、Acを基準画像補正値としたときに、フィルタ処理後の基準画像データの濃度分布に基づいて閾値を
設定された閾値に基づいて、フィルタ処理後の検査画像データを2値化するステップを実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。 - 前記基準画像を得るステップが、前記検査対象物表面における欠陥による影響を受けていない基準原画像データを基準画像データとして設定するステップであることを特徴とする請求項7記載の記憶媒体。
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