JP4372660B2 - 画像判定方法および画像処理装置 - Google Patents

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本発明は、評価対象物を撮像することによって取得される評価対象物画像を含む評価対象画像と、評価対象物画像と比較されるべき基準画像を含む非評価対象画像とを照合して、評価対象物画像の良否を判定することによって、たとえば食品のパッケージに印刷された賞味期限、および工業製品に印刷されたロット番号など、印刷物に印刷された記号の検査に、好適に用いられる画像判定方法および画像処理装置に関する。
従来の技術では、印刷物に印刷された文字の検査を行う場合、たとえばCCD(Charge Coupled Device)イメージセンサを用いたカメラなどによって、前記文字が印刷された印刷物を撮像して得られる画像を処理して、この画像を文字単位に分離し、文字を表す評価対象物画像を含む評価対象画像と、評価対象物画像と比較されるべき、予め設定された良品の画像である基準画像を含む非評価対象画像とを照合して、文字毎に良品であるか否かを判定している。このような方法では、各文字をひとつの図形として処理し、文字を表す評価対象物画像と、基準画像との全体的な差異と、文字を表す評価対象物画像と、基準画像との局所的な差異とを区別なく処理する。
評価対象物画像には、基準画像と全体的な形状の差異は見られないが、基準画像が表す図形に対して図形の太さが変化したり、図形の大きさが変化したり、図形が回転したり、または図形ずれが発生したりしている第1評価対象物画像と、局所的に基準画像が表す図形の連続性を切り離す欠け、または非接触部を接続してしまうような汚れが発生したりしてはいるが、基準画像が表す図形に対して図形の太さが変化したり、図形の大きさが変化したり、図形が回転したり、または図形ずれが発生したりはしていない第2評価対象物画像とがある。
図7は、基準画像1と、第1評価対象物画像2aと、基準画像1および第1評価対象物画像2aの差異を表す第1差異画像3を表す図であり、図8は、基準画像1と、第2評価対象物画像2bと、基準画像1および第2評価対象物画像2bの差異を表す第2差異画像5を表す図である。基準画像1と、第1および第2評価対象物画像2a,2bとは、数字を表す図形のみを表し、非評価対象画像6と評価対象画像7とは、数字を表す図形を含む予め定める領域のブロック画像を表す。図7および図8では、基準画像1と、第1および第2評価対象物画像2a,2bとは、数字の「8」を表す。第1評価対象物画像2aは、基準画像1の図形の太さを細くしたものであり、第2評価対象物画像2bは、基準画像1の図形の交差する部分が欠けたものである。第1および第2評価対象物画像2a,2bを総称する場合、単に評価対象物画像2と記載する。
前述した方法では、基準画像1を含む非評価対象画像6と、評価対象物画像2を含む評価対象画像7との全体像から、基準画像1と評価対象物画像2との差異を表す差異量を検出し、この差異量の大きさによって、評価対象物画像2の良否を判定している。前記差異量とは、基準画像1と、評価対象物画像2とにおいて異なる部分の面積、言い換えれば基準画像1と、評価対象物画像2とにおいて異なる部分の画素数である。
第1評価対象物画像2aは、基準画像1が表す図形に対して図形の太さが変化したり、図形の大きさが変化したり、図形が回転したり、または図形ずれが発生したりしているだけであるので、前記基準画像1との差異量が大きくなったとしても、基準画像1と同じものであると、人が認識することができる可能性が大きい。しかしながら、第2評価対象物画像2bは、基準画像1が表す図形の連続性を切り離す「欠け」、または非接触部を接続してしまうような「汚れ」が発生したりしているので、第2評価対象物画像2bを基準画像1であると、人が認識することができないおそれが大きい。前記「欠け」とは、基準画像が表す図形に対して、この図形の一部が欠落することによって生じる。また前記「汚れ」は、基準画像1が表す図形に対して、この図形と同じ輝度成分が、この図形以外にも存在することによって生じる。
前述した方法では、基準画像1を含む非評価対象画像6と、評価対象物画像2を含む評価対象画像7との全体像から検出される、基準画像1と非評価対象画像6との差異を表す差異量によって良否を判定するために、たとえば、図7に示すような第1評価対象物画像2aを良とするしきい値を決定すると、図8に示すような第2評価対象物画像2bを良と判定してしまうといった問題がある。
このような問題に鑑み、他の従来の技術として、文字を表す基準画像を含む非評価対象画像をマトリクス状に分割して、マトリクス状に分割される局所領域毎に、それぞれの局所領域毎に対応する文字の存在の有無に関する重み付けを設けておき、電子部品の表示文字を撮像して得られる評価対象画像を、マトリクス状に分割して、このマトリクス状に分割される局所領域毎に、前記重み付けに基づいて各画素の値に関する一致度を求めて、一致度と所定の基準値とを比較することによって、文字の良否を判定している(たとえば特許文献1参照)。
特開平8−320931号公報
図9は、評価対象画像7においてマトリクス状に分割された局所領域20が設定されたときに、横方向に隣接する局所領域20に跨って、評価対象物画像2に生じる欠けまたは汚れを表す図である。図10は、評価対象画像7においてマトリクス状に分割された局所領域20が設定されたときに、縦方向に隣接する局所領域20に跨って、評価対象物画像2に生じる欠けまたは汚れを表す図である。図11は、評価対象画像7においてマトリクス状に分割された局所領域20が設定されたときに、横方向および縦方向に隣接する局所領域20に跨って、評価対象物画像2に生じる欠けまたは汚れを表す図である。
評価対象画像7および非評価対象画像6を、それぞれマトリクス状に分割して、それぞれ分割された局所領域20毎に、評価対象物画像2および基準画像1との差異を表す差異量を検出する場合、評価対象物画像2および基準画像1との差異は、評価対象画像7に生じる欠けまたは汚れが跨る局所領域20の数だけ分散してしまい、局所的に差異量を検出することが困難であり、これによって評価対象物画像2の良否を正確に判定することが困難であるという問題がある。
本発明の目的は、評価対象物画像と基準画像との、評価対象画像および非評価対象画像における全領域の差異と、評価対象画像および非評価対象画像における局所領域の差異とに基づいて、評価対象物画像の良否を正確に判定することができる画像判定方法および画像処理装置を提供することである。
本発明は、評価対象物を撮像することによって取得される評価対象物画像を含む評価対象画像と、評価対象物画像と比較されるべき基準画像を含む非評価対象画像とを照合して、評価対象物画像の良否を判定する画像判定方法であって、
評価対象画像の全領域と、非評価対象画像の全領域とを照合し、評価対象画像と非評価対象画像との対応する画素同士を比較し、画素値が異なる部分を表す差異画像の画素数である第1差異量を検出し、
評価対象画像および非評価対象画像を等分割して得られる大きさの局所領域を、評価対象画像および非評価対象画像の全領域にわたって、隣合う局所領域の一部が重なるように複数設定し、
評価対象画像および非評価対象画像において対応する各局所領域を照合し、評価対象画像と非評価対象画像との対応する画素同士を比較し、画素値が異なる部分を表す差異画像の画素数である第2差異量を検出し、
評価対象画像および非評価対象画像を矩形状として、それぞれ横方向の大きさをXwとし、縦方向の大きさをYhとし、
各局所領域の大きさは、評価対象画像および非評価対象画像の横方向の分割数をMとし、かつ縦方向の分割数をNとしたときの1つのブロックと等しく選ばれ、
各局所領域の、互いに重なる部分の横方向の大きさをXbwとし、互いに重なる部分の縦方向の大きさをYbhとし、
第1差異量が表す値をDallとし、
各局所領域のうち差異が最も大きくなる第2差異量が表す値をDmaxとし、
各局所領域のうち差異が最も大きくなる第2差異量の第1差異量に対する比率を表す値をRdとし、
予め定める第1のしきい値をTallとし、
予め定める第2のしきい値をTrasioとすると、
Xbw、YbhおよびRdは、
Xbw=(Xw/M)/2
Ybh=(Yw/N)/2
Rd=Dmax/Dall
によって求められ、
Tall>DallかつTrasio>Rdを第1条件とし、
Tall>DallまたはTrasio>Rdを第2条件とし、
第1条件および第2条件のいずれか一方を入力操作によって選択し、
第1条件が選択された場合、第1条件を満たせば、評価対象物画像を良と判定し、第1条件を満たさなければ、評価対象物画像を不良と判定し、
第2条件が選択された場合、第2条件を満たせば、評価対象物画像を良と判定し、第2条件を満たさなければ、評価対象物画像を不良と判定することを特徴とする画像判定方法である。
また本発明は、評価対象物画像に合わせて、前記予め定める第1および第2のしきい値を、入力操作によって調整することが可能であることを特徴とする。
また本発明は、前記画像判定方法を実行する画像処理装置である。
本発明によれば、第1差異量を検出することによって、評価対象画像の全領域と、非評価対象画像の全領域とにおける、評価対象物画像と基準画像との差異、具体的には図形の太さが変化したり、図形の大きさが変化したり、または図形のずれが発生したりしているような評価対象画像の全領域に存在する差異量、および評価対象画像の全領域にわたって頻発するノイズ成分が分かる。
局所領域は、評価対象画像および非評価対象画像を、それぞれ等しい数に分割して得られる大きさであって、評価対象画像および非評価対象画像の全領域にわたって、隣合う局所領域の一部が重なるように複数設定される。隣合う局所領域の一部が重なるので、従来の技術のように隣接する局所領域に欠けまたは汚れが跨ることが防止される。したがって第2差異量を検出することによって、局所的にどの程度の差異が生じているのかが正確に分かる。
第1および第2差異量を用いて評価対象物画像の良否を判定することによって、基準画像と全体的な形状の差異は見られないが、基準画像が表す図形に対して図形の太さが変化したり、図形の大きさが変化したり、図形が回転したり、または図形ずれが発生したりしている場合であっても、局所的に基準画像が表す図形の連続性を切り離す欠け、または非接触部を接続してしまうような汚れが発生したりしている場合であっても、良否の判定を正確に行うことができる。評価対象物画像の良否の判定結果が良であれば、評価対象物画像を基準画像と同様に認識することができることを、評価対象物画像の良否の判定結果が不良であれば、評価対象物画像を基準画像とは異なると認識することができることを表す。
た、1差異量を表す値と予め定める第1のしきい値とを比較し、各局所領域のうち差異が最も大きくなる第2差異量の、第1差異量に対する比率を表す値と、予め定める第2のしきい値とを比較するという、簡単な処理によって評価対象物画像の良否を判定することができる。各局所領域のうち差異が最も大きくなる第2差異量の、第1差異量に対する比率を表す値を求めることによって、
(A)図形の太さが変化したり、図形の大きさが変化したり、または図形のずれが発生したりしているような評価対象画像の全領域に存在する差異量
(B)評価対象画像の全領域にわたって頻発するノイズ成分
(C)評価対象画像に局所的に発生する図形の欠けまたは図形の汚れ
の中から、(C)評価対象画像に局所的に発生する図形の欠けまたは図形の汚れのみを抽出する、つまり差異量の部分的集中を抽出することができる。
た、評価対象画像および非評価対象画像を矩形状として、それぞれ横方向の大きさをXwとし、縦方向の大きさをYhとし、各局所領域の大きさは、評価対象画像および非評価対象画像の横方向の分割数をMとし、かつ縦方向の分割数をNとしたときの1つのブロックと等しく選ばれ、各局所領域の、互いに重なる部分の横方向の大きさをXbwとし、互いに重なる部分の縦方向の大きさをYbhとすることによって、隣接する局所領域は、縦方向および横方向において、それぞれ局所領域のうち半分の領域ずつ重なることになり、隣り合う辺が重なる局所領域の境界を、カバーするように局所領域が設定される。したがって、従来の技術のように隣接する局所領域に欠けまたは汚れが跨ることが確実に防止される。
第1条件および第2条件のいずれか一方を入力操作によって選択することによって、評価対象物画像の特性に応じて、柔軟な判定を行うことができる。
また本発明によれば、評価対象物画像に合わせて、前記予め定める第1および第2のしきい値を、入力操作によって調整することが可能であるので、汎用性を向上させることができる。
また本発明によれば、画像処理装置によって前述した画像判定方法を実行することができ、評価対象物画像の良否を判定することができる。
図1は、本発明の実施の一形態の画像評価方法を実行する画像処理装置11を表すブロック図である。本実施の形態の画像処理装置11は、たとえば食品のパッケージに印刷された賞味期限、および工業製品に印刷されたロット番号など、印刷物に印刷された図形が、本来予め定める図形として認識することができるか否かを検査するために用いられる。前記図形は、記号および文字を含む。以後、図形を、記号と記載する場合がある。本実施の形態の画像処理装置11は、前述した図7および図8に示すように、評価対象物を撮像することによって取得される評価対象物画像2を含む評価対象画像7と、評価対象物画像2と比較されるべき基準画像1を含む非評価対象画像6とを照合して、評価対象物画像2の良否を判定する。基準画像1と、評価対象物画像2とは、図形のみを表し、非評価対象画像6と評価対象画像7とは、図形を含む予め定める領域のブロック画像を表す。
画像処理装置11は、画像入力部12、画像処理部13、照合部14、良否判定部15、出力部16、指示入力部17および制御部18を含んで構成される。
画像入力部12は、評価対象物を撮像して、評価対象画像7を取得する。評価対象画像7は、評価対象物を表す評価対象物画像2を含む。評価対象物は、本実施の形態では、印刷物に印刷された記号であり、評価対象物画像2は印刷物に印刷された記号を表す。評価対象画像7は、矩形状であり、予め定める大きさに選ばれる。評価対象画像7は、複数の画素によって形成される。画像入力部12は、制御部18によって与えられる制御指令に基づいて動作する。画像入力部12は、CCD(Charge Coupled Device)イメージセンサを含み、評価対象画像7をモノクロ画像として取得する。
画像処理部13は、画像入力部12によって取得された評価対象画像7を2値画像に変換して、評価対象画像7に含まれる評価対象物画像2を、他の領域、言い換えれば背景画像から分離させる。2値化では、評価対象画像7の各画素の輝度成分を検出し、予め定める輝度以上であればその画素の画素値を「0」とし、予め定める輝度未満であればその画素の画素値を「1」とすることによって、画素値が「1」および「0」の少なくともいずれか一方を含む2値化された評価対象画像7を得ることができる。本実施の形態では、たとえば評価対象画像7の画素値が「1」となるように、予め定める輝度が設定される。画像処理部13は、制御部18によって与えられる制御指令に基づいて動作する。
照合部14は、評価対象画像7の全領域と、非評価対象画像6の全領域とを照合して、評価対象物画像2と基準画像1との全領域における差異を表す第1差異量を検出し、評価対象画像7および非評価対象画像6を同じ数に等分割して得られる大きさの局所領域20を、評価対象画像7および非評価対象画像6の全領域にわたって、隣合う局所領域20の一部が重なるように複数設定し、評価対象画像7および非評価対象画像6において対応する各局所領域20を照合して、評価対象物画像2と基準画像1との各局所領域20における差異を表す第2差異量を検出する。照合部16は、たとえばフラッシュロムなどのメモリを含み、このメモリに、評価対象物画像2と比較されるべき基準画像1を含む非評価対象画像6が記憶される。本実施の形態では、非評価対象画像6は2値画像である。非評価対象画像6において、基準画像1の画素の画素値を「1」とし、それ以外の領域の画素値を「0」とする。このように基準画像1と評価対象物画像2の2値化画像における画素値を等しくしておく。照合部14の具体的な動作処理については、後述する図3のフローチャートの説明において説明する。照合部14は、制御部18によって与えられる制御指令に基づいて動作する。
良否判定部15は、照合部14の判定結果に基づいて、第1差異量を表す値と予め定める第1のしきい値とを比較して得られる第1比較結果と、各局所領域20のうち差異が最も大きくなる第2差異量の、第1差異量に対する比率を表す値と、予め定める第2のしきい値とを比較して得られる第2比較結果とを用いて、評価対象物画像2の良否を判定して判定結果を表す結果情報を生成する。良否判定部15における詳細な処理については、後述する。良否判定部15は、制御部18によって与えられる制御指令に基づいて動作する。
出力部16は、良否判定部15によって生成された結果情報を出力する。出力部16は、たとえば液晶表示装置およびエレクトロルミネッセンス(略称EL)などの表示装置を含んで構成され、結果情報を表示する。これによって利用者に、評価対象物画像が良好なものであるのか否かを知らせることができる。出力部16は、制御部18によって与えられる制御指令に基づいて動作する。
指示入力部17は、利用者が指示を入力するための操作キーを含む。操作キーを操作することによって、操作キーに対応する指示が、制御部18に与えられる。制御部18は、指示入力部17から与えられる指示に基づいて、画像入力部12、画像処理部13、照合部14、良否判定部15および出力部16に制御指令を与えて、これらを制御する。
図2は、制御部18の動作処理を表すフローチャートである。指示入力部17から、画像処理装置11による評価対象物画像2の良否を判定を開始するための指示が入力されると、ステップa0からステップa1に移る。ステップa1では、画像入力部12に制御指令を与えて、評価対象物を撮像させて、評価対象画像7を取得させ、ステップa2に移る。
ステップa2では、画像処理部13に制御指令を与え、ステップa1で取得した評価対象画像を2値化させて、ステップa3に移る。
ステップa3では、照合部14に制御指令を与えて、第1差異量および第2差異量を検出させて、ステップa4に移る。
ステップa4では、良否判定部15に制御指令を与えて、評価対象物画像2の良否を判定させて、ステップa5に移る。
ステップa5では、出力部16に制御指令を与えて、良否判定部15によって判定された判定結果を出力させて、ステップa6に移り、動作処理を終了する。
図3は、照合部14の動作処理を表すフローチャートである。制御部18からの制御指令が与えられると、ステップb0からステップb1に移る。ステップb1では、評価対象画像7の全領域と、非評価対象画像6の全領域とを照合して、評価対象物画像2と基準画像1との全領域における差異を表す第1差異量を表す値を検出する。第1差異量は、評価対象画像7と非評価対象画像6との対応する画素同士を比較して、画素値が異なる部分を表す差異画像の画素数を表す。言い換えれば、非評価対象画像6の各画素の画素値から、評価対象画像7の各画素の画素値を減算して、各画素の画素値の絶対値を加算することによって第1差異量を表す値が得られる。前記第1差異量を表す値を、Dallとする。ステップb1が終了すると、ステップb2に移る。
ステップb2では、評価対象画像7および非評価対象画像6に複数の局所領域20を設定する。本実施の形態では、評価対象画像7および非評価対象画像6を矩形状とし、それぞれ横方向の大きさをXwとし、縦方向の大きさをYhする。前記横方向の大きさXwは、横方向の画素数であり、縦方向の大きさYhは、縦方向の画素数である。各局所領域20の大きさは、評価対象画像7および非評価対象画像6の横方向の分割数をM(Mは正の整数)とし、かつ縦方向の分割数をN(Nは正の整数)としたときの1つのブロックと等しく選ばれる。各局所領域20の、互いに重なる部分の横方向の大きさをXb wとし、互いに重なる部分の縦方向の大きさをYbhとすると、Xbwは式(1)によって求められ、Ybhは式(2)によって求められる。
Xbw=(Xw/M)/2 …(1)
Ybh=(Yw/N)/2 …(2)
また局所領域20の数をTmnとすると、Tmnは式(3)によって求められる。
Tmn=(M×2−1)×(N×2−1) …(3)
次にステップb3に移り、ステップb3では、複数の局所領域20のうち一つを抽出し、ここでは、画像の縦方向および横方向の一端に位置する局所領域20を抽出して、ステップb4に移る。
ステップb4では、ステップb3で抽出された局所領域20の差異を表す第2差異量を検出する。第2差異量は、局所領域20における評価対象画像7と非評価対象画像6との対応する画素同士を比較して、画素値が異なる部分を表す差異画像の画素数を表す。言い換えれば、局所領域20において非評価対象画像6の各画素の画素値から、評価対象画像7の各画素の画素値を減算して得られる各画素の画素値の絶対値を加算することによって第2差異量を表す値が得られる。
次にステップb5に移る。ステップb5では、全ての局所領域20について第2差異量を検出したか否かを判断する。ステップb5において全ての局所領域20、すなわちTmn個の局所領域20について、第2差異量を検出したと判断すると、ステップb6に移り動作処理を終了する。
ステップb5において、全ての局所領域20、すなわちTmn個の局所領域20について、第2差異量を検出してはいないと判断すると、ステップb7に移る。
ステップb7では、第2差異量の検出が終了していない局所領域20を抽出して、ステップb4に移る。
図4は、評価対象画像7および非評価対象画像6を横方向に2分割、縦方向に2分割したときの局所領域20を示す図である。評価対象画像7および非評価対象画像6を横方向に2分割、縦方向に2分割すると、Tmn=(2×2−1)×(2×2−1)=9個の局所領域20が設定される。図4(1)〜(9)では、局所領域20を斜線で示している。従来の技術では、各局所領域20の大きさを、評価対象画像および非評価対象画像の横方向の分割数をMとし、かつ縦方向の分割数をNとしたときの1つのブロックと等しく選ぶと、評価対象画像と非評価対象画像とを、M×N通りの局所領域20に分割することになり、すなわち図4(1),(3),(7),(9)に示すように、隣接する局所領域20が重なることがない、本発明では、従来の技術における局所領域20を、横方向にXbhおよび縦方向にYbhずつシフトさせた局所領域20が設定され、横方向および縦方向に隣接する局所領域20は、この局所領域20の半分の面積が重なって設定される。これによって隣り合う局所領域20の辺が重なる局所領域20の境界を、カバーするように局所領域20が設定される。したがって、従来の技術のように隣接する局所領域に欠けまたは汚れが跨ることが確実に防止される。
照合部14は、評価対象画像7と非評価対象画像6の縦方向および横方向の一端に位置する第1局所領域20aの第2差異量を検出すると、次ぎに第1局所領域20aから評価対象画像7と非評価対象画像6の横方向にXbwだけシフトした第2局所領域20bの第2差異量を検出する。そして、さらに処理の対象となる局所領域20を横方向にシフトしていき、横方向において、それ以上シフトできなくなると、第1局所領域20aから、縦方向に検出する局所領域20をYbhだけシフトさせて第2差異量を検出する。このように、局所領域20の第2差異量を検出するときには、まずは横方向一方から他方に局所領域20をシフトさせて、次に縦方向一方から他方に局所領域20をシフトして、再び横方向一方から他方に局所領域20をシフトさせながら、全ての局所領域20の第2差異量を検出する。前記評価対象画像7と非評価対象画像6の縦方向および横方向は、それぞれ前記評価対象画像7および非評価対象画像6の予め定める一辺の延びる方向と、この一辺に垂直な方向とにそれぞれ対応する。
全ての局所領域20の第2差異量の検出が終了すると、照合部14は、照合が終了したことを示す照合終了情報を制御部18に与える。制御部18は、照合終了情報を受け取ると、良否判定部15に制御指令を与えて、評価対象物画像2の良否を判定させる。
良否判定部15は、まずは各局所領域20のうち差異が最も大きくなる第2差異量の第1差異量に対する比率を算出する。各局所領域20のうち差異が最も大きくなる第2差異量が表す値をDmaxとし、各局所領域20のうち差異が最も大きくなる第2差異量の第1差異量に対する比率を表す値をRdとすると、Rdは、式(4)によって求められる。
Rd=Dmax/Dall …(4)
そして、良否判定部15は、第1差異量の表す値と、予め定める第1のしきい値とを比較して第1の比較結果を得て、さらに各局所領域20のうち差異が最も大きくなる第2差異量の、第1差異量に対する比率を表す値と、予め定める第2のしきい値とを比較して第2比較結果を得る。
予め定める第1および第2のしきい値は、指示入力部17の操作キーを操作して、予め定める第1および第2のしきい値を設定するためのしきい値情報を入力することによって、設定される。良否判定部15は、フラッシュロムなどのメモリを有し、指示入力部17から入力される予め定める第1および第2のしきい値を設定するためのしきい値情報を記憶する。予め定める第1および第2のしきい値を、指示入力部17によって設定することができるので、評価する評価対象物に合わせて、予め定める第1および第2のしきい値を調整することができるので、様々な評価対象物画像2の評価に本装置11を用いることができ、装置の汎用性が向上するとともに、利便性を向上させることができる。
また良否判定部15は、予め定める第1のしきい値をTallとし、予め定める第2のしきい値をTrasioとして、Tall>DallかつTrasio>Rdを第1条件とし、Tall>DallまたはTrasio>Rdを第2条件とし、第1条件および第2条件を選択的に用いて、評価対象物画像の良否を判定する。
第1差異量Dallは、図形の太さが変化したり、図形の大きさが変化したり、または図形のずれが発生したりしているような評価対象画像の全領域に存在する差異量、および評価対象画像7の全領域にわたって頻発するノイズ成分の大きさを表す。Tall>Dallを満たすか否かを判定することによって、第1差異量Dallが予め定める第1のしきい値Tallよりも小さな評価対象物画像2だけを良であると判定することができる。
また各局所領域20のうち差異が最も大きくなる第2差異量の、第1差異量に対する比率Rdによって、評価対象画像7に局所的に発生する図形の欠けまたは図形の汚れのみを抽出する、つまり差異量の部分的集中を抽出することができ、この比率RdがTrasio>Rdを満たすか否かを判定することによって、比率Rdが予め定める第2のしきい値Trasioよりも小さな評価対象物画像2だけを良であると判定することができる。
良否判定部15が、第1条件を用いるのか、第2条件を用いるのかは、指示入力部17からの指令に基づく。指示入力部17によって、前記第1条件および第2条件を選択することができるので、評価する評価対象物に合わせて、評価条件を変更することができ、様々な評価対象物画像2の評価に本装置1を用いることができ、装置の汎用性が向上するとともに、利便性を向上させることができる。
第1条件が選択された場合、良否判定部15は、Tall>DallかつTrasio>Rdを満たせば、評価対象物画像2を良である、すなわち評価対象物画像2を基準画像1と同様に認識することができる、言い換えれば評価対象物に印刷されるべき記号が印刷されていると判定し、満たさなければ不良である、すなわち評価対象物画像2を基準画像1とは異なると認識することができ、言い換えれば評価対象物に印刷されるべき記号が印刷されていないと判定する。また第2条件が選択された場合、良否判定部15は、Tall>DallまたはTrasio>Rdを満たせば、同様に、評価対象画像を良であると判定し、満たさなければ不良であると判定する。第1条件と第2条件とを選択的に用いることによって、評価対象物画像2の特性に応じて、柔軟な判定を行うことができる。
図5および図6は、評価対象物画像2と、基準画像1と、各局所領域20における第2差異量の第1差異量に対する比率を百分率で表して示す図である。ここでは、図4に示すように評価対象画像7と、非評価対象画像6とを、それぞれ縦方向および横方向に2分割したときの1つのブロックの大きさの局所領域20を設定している。またここでは、基準画像1と、評価対象物画像2とは、図形の「8」のみを表し、非評価対象画像6と評価対象画像7とは、図形の「8」を含む予め定める領域のブロック画像を表す。
また図5では、基準画像1と全体的な形状の差異は見られないが、基準画像1が表す図形に対して図形の太さが変化したり、図形の大きさが変化したり、図形が回転したり、または図形ずれが発生したりしている場合の各局所領域20における第2差異量の第1差異量に対する比率について示している。また図6では、局所的に基準画像が表す図形の連続性を切り離す欠け、または非接触部を接続してしまうような汚れが発生したりしてはいるが、基準画像が表す図形に対して図形の太さが変化したり、図形の大きさが変化したり、図形が回転したり、または図形ずれが発生したりはしていない場合の各局所領域20における第2差異量の第1差異量に対する比率を示している。
に示すように、基準画像1と全体的な形状の差異は見られないが、基準画像1が表す図形に対して図形の太さが変化したり、図形の大きさが変化したり、図形が回転したり、または図形ずれが発生したりしている場合のうち、たとえば形状が一致しているが評価対象物画像2および基準画像1が表す図形の太さが異なる場合は、評価対象画像7に全体的に差異が分散するため、各局所領域20における第2差異量の値は、小さくなる。図形の太さとは、図形を構成する線の太さである。たとえば第1差異量が表す値の、評価対象画像7の全領域の画素数に対する比率が10%程度となる場合に、各局所領域20のうち差異が最も大きくなる第2差異量が表す値と、第1差異量が表す値との比率Rdは、たとえば25%程度となり、比率Rdは、比較的小さな値となる。
一方図に示すように、局所的に基準画像1が表す図形の連続性を切り離す欠け、または非接触部を接続してしまうような汚れが発生したりしてはいるが、基準画像1が表す図形に対して図形の太さが変化したり、図形の大きさが変化したり、図形が回転したり、または図形ずれが発生したりはしていない場合では、複数の局所領域20のうち、いずれかの局所領域20における第2差異量を表す値が大きくなり、たとえば第1差異量が表す値の、評価対象画像の全領域の画素数に対する比率が8%程度であっても、各局所領域20のうち差異が最も大きくなる第2差異量が表す値と、第1差異量が表す値との比率Rdは、たとえば100%程度となる場合がある。この場合では、評価対象物画像2と基準画像1と全体的な形状の差異は見られないが、基準画像1が表す図形に対して図形の太さが変化したり、図形の大きさが変化したり、図形が回転したり、または図形ずれが発生したりしている場合に対して、第2差異量を表す値が大きくなる。
たとえば従来の技術のような局所領域における基準画像1と評価対象物画像2との差異を検出する場合では、図(1),(3),(7),(9)と、図(1),(3),(7),(9)とをこの順番でそれぞれ対応させて、各領域において差異を検出するのみであって、形状が一致しているが太さが異なる場合と、局所的に形状が不一致の場合との違いを判断することができない。本発明では、各局所領域20のうち差異が最も大きくなる第2差異量が表す値と、第1差異量が表す値との比率Rdを用いることによって、局所的に発生する図形の欠けまたは図形の汚れのみを抽出する、つまり差異量の部分的集中を抽出することができ、形状が一致しているが太さが異なる場合と、局所的に形状が不一致の場合との違いを判断することができる。これによって、局所的に基準画像1が表す図形の連続性を切り離す欠け、または非接触部を接続してしまうような汚れが発生したりしている評価対象物画像を正確に検出することができ、評価対象物画像の良否を確実に判定することができる。したがって、評価性能を向上させることができ、これによって、画像処理装置11によって良であると判定された評価対象物画像2が、人の目で確認すると実際は不良であったというような不具合が生じることが防止される。
良否判定部15によって得られた判定結果は、出力部16によって出力されるので、画像処理装置11の利用者は、出力される判定結果から、評価対象物画像2が良であることを示している場合、評価対象物画像2に対応する評価対象物が良品であると判断することができる。
本発明の実施の他の形態では、画像入力部12において入力された評価対象画像7に含まれる評価対象物画像2が文字列を表す場合、画像処理部13において、評価対象画像7が表す文字列を、1つの文字単位に分離して、1つの文字を表す評価対象物画像2を生成し、この複数の評価対象物画像2について1つずつ良否を判定してもよい。この場合、良否判定部15は、複数の非評価対象画像6を有し、複数の文字のそれぞれに対応する評価対象物画像2の良否判定の結果から、文字列を表す評価対象物画像2の良否を判定する。たとえば、予め定める割合で、複数の文字に対応する評価対象物画像2が良と判断されれば、文字列を表す評価対象物画像2が良であると判定する。
本発明の画像処理装置11は、物体の傷および汚れなどを検出する検査にも好適に用いることができる。
本発明の他の実施の形態において、画像入力部12は、評価対象画像7をカラー画像として取得してもよい。
前記画像処理装置11は、コンピュータに前述したフローチャートに示す手順を表すプログラムを実行させることによって実現されてもよい。
本発明の実施の一形態の画像評価方法を実行する画像処理装置11を表すブロック図である。 制御部18の動作処理を表すフローチャートである。 照合部14の動作処理を表すフローチャートである。 評価対象画像と非評価対象画像を横方向に2分割、縦方向に2分割したときの局所領域20を示す図である。 評価対象物画像と、基準画像と、各局所領域20における第2差異量の第1差異量に対する比率を百分率で表して示す図である。 評価対象物画像と、基準画像と、各局所領域20における第2差異量の第1差異量に対する比率を百分率で表して示す図である。 基準画像1と、第1評価対象物画像2aと、基準画像1および第1評価対象物画像2aの差異を表す第1差異画像3を表す図である。 基準画像1と、第2評価対象物画像2bと、基準画像1および第2評価対象物画像2bの差異を表す第2差異画像5を表す図である。 評価対象画像7においてマトリクス状に分割された局所領域20が設定されたときに、横方向に隣接する局所領域20に跨って、評価対象物画像2に生じる欠けまたは汚れを表す図である。 評価対象画像7においてマトリクス状に分割された局所領域20が設定されたときに、縦方向に隣接する局所領域20に跨って、評価対象物画像2に生じる欠けまたは汚れを表す図である。 評価対象画像7においてマトリクス状に分割された局所領域20が設定されたときに、横方向および縦方向に隣接する局所領域20に跨って、評価対象物画像2に生じる欠けまたは汚れを表す図である。
符号の説明
1 基準画像
2 評価対象物画像
6 非評価対象画像
7 評価対象画像
11 画像処理装置
12 画像入力部
14 照合部
15 良否判定部
18 制御部

Claims (3)

  1. 評価対象物を撮像することによって取得される評価対象物画像を含む評価対象画像と、評価対象物画像と比較されるべき基準画像を含む非評価対象画像とを照合して、評価対象物画像の良否を判定する画像判定方法であって、
    評価対象画像の全領域と、非評価対象画像の全領域とを照合し、評価対象画像と非評価対象画像との対応する画素同士を比較し、画素値が異なる部分を表す差異画像の画素数である第1差異量を検出し、
    評価対象画像および非評価対象画像を等分割して得られる大きさの局所領域を、評価対象画像および非評価対象画像の全領域にわたって、隣合う局所領域の一部が重なるように複数設定し、
    評価対象画像および非評価対象画像において対応する各局所領域を照合し、評価対象画像と非評価対象画像との対応する画素同士を比較し、画素値が異なる部分を表す差異画像の画素数である第2差異量を検出し、
    評価対象画像および非評価対象画像を矩形状として、それぞれ横方向の大きさをXwとし、縦方向の大きさをYhとし、
    各局所領域の大きさは、評価対象画像および非評価対象画像の横方向の分割数をMとし、かつ縦方向の分割数をNとしたときの1つのブロックと等しく選ばれ、
    各局所領域の、互いに重なる部分の横方向の大きさをXbwとし、互いに重なる部分の縦方向の大きさをYbhとし、
    第1差異量が表す値をDallとし、
    各局所領域のうち差異が最も大きくなる第2差異量が表す値をDmaxとし、
    各局所領域のうち差異が最も大きくなる第2差異量の第1差異量に対する比率を表す値をRdとし、
    予め定める第1のしきい値をTallとし、
    予め定める第2のしきい値をTrasioとすると、
    Xbw、YbhおよびRdは、
    Xbw=(Xw/M)/2
    Ybh=(Yw/N)/2
    Rd=Dmax/Dall
    によって求められ、
    Tall>DallかつTrasio>Rdを第1条件とし、
    Tall>DallまたはTrasio>Rdを第2条件とし、
    第1条件および第2条件のいずれか一方を入力操作によって選択し、
    第1条件が選択された場合、第1条件を満たせば、評価対象物画像を良と判定し、第1条件を満たさなければ、評価対象物画像を不良と判定し、
    第2条件が選択された場合、第2条件を満たせば、評価対象物画像を良と判定し、第2条件を満たさなければ、評価対象物画像を不良と判定することを特徴とする画像判定方法。
  2. 評価対象物画像に合わせて、前記予め定める第1および第2のしきい値を、入力操作によって調整することが可能であることを特徴とする請求項1に記載の画像判定方法。
  3. 請求項1または2に記載の画像判定方法を実行する画像処理装置。
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