JP4539964B2 - 画像の領域分割 - Google Patents

Description

この発明は、画像を複数の代表色に対応する画像領域に分割する技術に関する。

プリント基板などの検査装置として、検査対象となる製品の画像から、検査対象となる製品の表面の各領域の配置を、標準的な製品における各領域の配置と比較することにより検査対象製品の欠陥の有無を判定する画像検査装置が用いられる。このような画像検査装置では、検査対象製品の画像を予め設定された複数の代表色に対応する画像領域に分割する領域分割が行われる。

特開２００２−２５９６６７号公報

しかし、従来の方法では、誤った領域分割結果が得られることも多く、領域分割の信頼性が十分でない場合があった。

本発明は、上述した従来の課題を解決するためになされたものであり、画像を複数の代表色に対応する画像領域に分割する領域分割において、領域分割結果の信頼性を向上させることを目的とする。

上記目的の少なくとも一部を達成するために、本発明の第１の方法は、画像を複数の画像領域に分割する方法であって、（ａ）複数の代表色を設定する工程と、（ｂ）前記複数の代表色に対応付けられた重みを設定する工程と、（ｃ）前記画像を構成する各画素の色を表す個別色と、前記複数の代表色との色の差を表し、前記重みに基づいて前記複数の代表色ごとに重み付けられた加重色差指標値を算出する工程と、（ｄ）前記加重色差指標値に応じて前記個別色を前記複数の代表色に対応付けられた複数の代表色領域のいずれかに分類することによって、前記画像を前記複数の画像領域に分割する工程と、（ｅ）前記工程（ｄ）による前記画像領域への分割結果が適正であるか否かを判断する工程と、（ｆ）前記工程（ｅ）により前記分割結果が適正でないと判断された場合に、前記分割結果に応じて前記複数の代表色の少なくとも１つの代表色の重みを調整する工程と、を備えることを特徴とする。

この構成によれば、色空間において、重みの大きな代表色の領域を広げるとともに重みの小さな代表色の領域を狭めることができるので、重みを適切な値に設定することによって、望ましい領域分割結果を得ることができ、領域分割結果の信頼性を向上させることができる。
また、領域分割結果に応じて代表色の重みが設定できるので、領域分割結果の信頼性をより高めることができる。

本発明の第２の方法は、画像を複数の画像領域に分割する方法であって、（ａ）複数の代表色を設定する工程と、（ｂ）前記複数の代表色に対応付けられた重みを設定する工程と、（ｃ）前記画像を構成する各画素の色を表す個別色と、前記複数の代表色との色の差を表し、前記重みに基づいて前記複数の代表色ごとに重み付けられた加重色差指標値を算出する工程と、（ｄ）前記加重色差指標値に応じて前記個別色を前記複数の代表色に対応付けられた複数の代表色領域のいずれかに分類することによって、前記画像を前記複数の画像領域に分割する工程と、を備え、前記工程（ｂ）は、前記複数の代表色領域のうち少なくとも２つの代表色領域を通過する線上に前記個別色が存在する前記画像を構成する画素数のヒストグラムを生成する工程と、前記ヒストグラムを解析することにより、前記少なくとも２つの代表色領域に対応する代表色の少なくとも１つの代表色の重みを調整する工程と、を含んでいることを特徴とする。

この構成によれば、画像の色分布に応じた重み付けができるので、画像の特性に応じて代表色の重みを設定できる。

前記工程（ｃ）は、所定の色空間内において、前記個別色を表す個別色ベクトルと、前記複数の代表色を表す複数の代表色ベクトルとの間の角度に応じた角度指標値をそれぞれ算出する工程と、前記所定の色空間内において、前記個別色と前記複数の代表色との間の距離に応じた距離指標値をそれぞれ算出する工程と、前記個別色に関して、前記距離指標値と前記角度指標値とのうちの少なくとも一方を前記重みに基づいて重み付けするとともに、重み付け後の前記距離指標値と前記角度指標値とに基づいて、前記複数の代表色に対する加重色差指標値をそれぞれ算出する工程と、を含むものとしてもよい。

この構成によれば、色に応じた個別色の代表色領域への分類がより適切にできるので、カラー画像の領域分割結果の信頼性が向上する。

本発明の第３の方法は、複数の物体を含む画像を前記複数の物体にそれぞれ対応する複数の画像領域に分割する方法であって、（ａ）前記複数の物体のそれぞれについてそれぞれ１以上の代表色を設定する工程と、（ｂ）各前記代表色に対応付けられた重みをそれぞれ設定する工程と、（ｃ）前記画像を構成する各画素の色を表す個別色と、各前記代表色との色の差を表し、前記重みに基づいて前記代表色ごとに重み付けられた加重色差指標値をそれぞれ算出する工程と、（ｄ）前記加重色差指標値に応じて前記個別色を各前記代表色にそれぞれ対応付けられた複数の代表色領域のいずれかに分類することによって、前記画像を前記複数の画像領域に分割する工程と、を備え、前記工程（ｂ）において、前記重みは、前記工程（ｄ）において、それぞれの前記個別色が、それぞれの前記個別色の表す物体に対応する画像領域に分類されるように設定されることを特徴とする。

この構成によれば、複数の物体を含む画像を、複数の物体にそれぞれ対応する複数の画像領域に分割する精度をより高めることができる。

なお、本発明は、種々の態様で実現することが可能であり、例えば、物体の表面領域配置の取得方法および装置、その取得結果を用いた画像検査方法および装置、それらの各種の方法または装置の機能を実現するためのコンピュータプログラム、そのコンピュータプログラムを記録した記録媒体、そのコンピュータプログラムを含み搬送波内に具現化されたデータ信号、等の態様で実現することができる。

次に、本発明を実施するための最良の形態を実施例に基づいて以下の順序で説明する。
Ａ．第１実施例：
Ｂ．第２実施例：
Ｃ．第３実施例：
Ｄ．変形例：

Ａ．第１実施例：
図１は、本発明の一実施例としてのプリント基板検査装置１００の構成を示す説明図である。このプリント基板検査装置１００は、プリント基板ＰＣＢを照明するための光源２０と、プリント基板ＰＣＢの画像を撮影する撮像部３０と、装置全体の制御を行うコンピュータ４０とを備えている。コンピュータ４０には、各種のデータやコンピュータプログラムを格納する外部記憶装置５０が接続されている。

コンピュータ４０は、代表色設定部２１０と、画像取得部２２０と、前処理部２３０と、色領域分割部２４０と、後処理部２５０と、の機能を有している。これら各部の機能は、外部記憶装置５０に格納されたコンピュータプログラムをコンピュータ４０が実行することによって実現される。

図２は、プリント基板ＰＣＢの表面の状態を示す説明図である。プリント基板ＰＣＢの表面は、基板ベース上にレジストが塗布されたベースレジスト領域ＲＢＲと、銅配線のパターン上にレジストが塗布されたパターンレジスト領域ＲＰＲと、基板ベース上に白色の文字がシルク印刷されたシルク印刷領域ＲＳＧと、基板ベースが露出している基板ベース領域ＲＳＢと、金メッキが施された金メッキ領域ＲＧＰと、を含んでいる。

図３は、第１実施例における画像領域の生成手順を示すフローチャートである。ステップＳ１００では、画像取得部２２０（図１）が、プリント基板ＰＣＢのカラー画像を撮像部３０（図１）から取得する。なお、予め取得された画像に関してステップＳ２００以降の処理を実行する場合には、ステップＳ１００において、外部記憶装置５０（図１）から画像データが読み出される。

図４は、ステップＳ１００において取得されたプリント基板ＰＣＢ（図２）のカラー画像ＩＭを示す説明図である。このカラー画像ＩＭは、２つの緑色領域Ｇ１，Ｇ２と、白色領域ＷＨ、茶色領域ＢＲと、金色領域ＧＬと、を含んでいる。なお、本実施例では、２つの緑色領域Ｇ１，Ｇ２を併せて「緑色領域ＧＲ」とも呼ぶ。

カラー画像ＩＭでは、プリント基板ＰＣＢのベースレジスト領域ＲＢＲは、第１の緑色領域Ｇ１で表され、パターンレジスト領域ＲＰＲは、第２の緑色領域Ｇ２で表されている。同様に、シルク印刷領域ＲＳＧと、基板ベース領域ＲＳＢと、金メッキ領域ＲＧＰとは、それぞれ、白色領域ＷＨと、茶色領域ＢＲと、金色領域ＧＬとで表されている。

ステップＳ２００（図３）では、ユーザが、コンピュータ４０の表示部に表示されたプリント基板ＰＣＢ（図２）のカラー画像を観察しながら、マウスなどのポインティングデバイスを用いて複数の代表色を設定する。この際、代表色設定部２１０（図１）は、代表色の設定処理のための所定のダイアログボックスをコンピュータ４０の表示部に表示して、ユーザに代表色の設定を許容する。

図５は、代表色の設定の様子を示す説明図である。ユーザは、４種類の領域ＧＲ（Ｇ１＋Ｇ２），ＷＨ，ＢＲ，ＧＬの呼び名（例えば「レジスト領域」，「シルク領域」等）を画面上のダイアログボックスに入力し、また、各領域の代表色を取得するためのサンプル点（星印で示す）をカラー画像ＩＭ上で指定する。サンプル点は、各領域内に少なくとも１つずつ指定される。同じ領域において複数のサンプル点が指定されたときには、それらのサンプル点の平均的な色がその領域の代表色として採用される。なお、一般には、これらの領域の数と代表色の数とは、それぞれｎ個（ｎは２以上の整数）設定される。

ステップＳ３００（図３）では、ユーザが、代表色ごとに加重値（重み）を指定する。ユーザは、代表色設定部２１０によりコンピュータ４０の表示部に表示されたダイアログボックスに、各代表色の加重値を入力する。代表色設定部２１０は、ユーザの入力に従って、ｉ番目（ｉ＝１〜ｎ）の代表色の加重値Ｗｔ(i)を設定する。なお、ユーザにより代表色の加重値Ｗｔ(i)が設定されない場合、加重値Ｗｔ(i)には初期値として１が設定される。なお、加重値Ｗｔ(i)は、少なくとも１つが他と異なる値に設定されることが好ましい。

ステップＳ４００では、ステップＳ１００で取得されたカラー画像に対して、前処理部２３０（図１）が、平滑化処理（ぼかし処理）を実行する。平滑化処理では、メディアンフィルタや、ガウスフィルタ、移動平均などの種々の平滑化フィルタを用いることができる。この平滑化処理を行うことによって、画像データ内に存在する特異な画素を除去することができるので、ゴミ（雑音成分）の少ない画像データを得ることができる。なお、この平滑化処理は省略することが可能である。

ステップＳ５００では、色領域分割部２４０（図１）が、カラー画像を構成する各画素の色（以下、「個別色」とも呼ぶ）に関して複数の代表色との加重距離指標値（後述する）を算出する。各画素の個別色をこの加重距離指標値に応じて代表色に対応した領域（代表色領域）に分類する。この個別色の分類結果に基づいて、色領域分割部２４０は、各画素を複数の画像領域に分割する。

図６は、ステップＳ５００の詳細手順を示すフローチャートである。ステップＳ５０２では、ｎ個の代表色を表す代表色ベクトルと、各画素の個別色を表す個別色ベクトルが規格化される。代表色ベクトルの規格化は、次の（１ａ）〜（１ｄ）式に従って行われる。

ここで、Ｒ_Ref(i)はｉ番目の代表色のＲ成分であり、Ｇ_Ref(i)はそのＧ成分、Ｂ_Ref(i)はそのＢ成分である。また、Ｒｖ_Ref(i)，Ｇｖ_Ref(i)，Ｂｖ_Ref(i)は規格化後のＲＧＢ成分である。（１ａ）式では、３つの成分Ｒ_Ref(i)，Ｇ_Ref(i)，Ｂ_Ref(i)の算術和によって規格化に使用する値Ｌ_Ref(i)を求めており、（１ｂ）〜（１ｃ）ではこの規格化値Ｌ_Ref(i)を用いて各成分を規格化している。

各画素の個別色ベクトルも、代表色と同様に次の（２ａ）〜（２ｄ）式に従って規格化される。

ここで、ｊはカラー画像内の各画素を識別するための番号である。

なお、ｎ個の代表色ベクトルと各画素の個別色ベクトルの規格化は、各ベクトルの長さが、ｎ個の代表色ベクトルと、各画素の個別色ベクトルとの角度指標値（後述する）の算出に影響を与えないようにすることができればよい。例えば、代表色ベクトルの規格化を、以下の（３ａ）〜（３ｄ）に従って行い、個別色ベクトルの規格化を、以下の（４ａ）〜（４ｄ）式に従って行うものとしてもよい。

この（３ａ）〜（３ｄ）式と（４ａ）〜（４ｄ）式を用いた規格化を行うことにより、代表色ベクトルの長さと、個別色ベクトルの長さとは、それぞれ１となる。

図６のステップＳ５０４では、ｎ個の代表色ベクトルと、各画素の個別色ベクトルとの角度指標値Ｖ(i,j)が、次の（５ａ）式または（５ｂ）式に従って算出される。

（５ａ）式の右辺の括弧内の第１項は、ｉ番目の代表色の規格化後のＲ成分Ｒｖ_Ref(i)と、ｊ番目の画素の個別色の規格化後のＲ成分Ｒｖ(j)との差分の絶対値である。第２項と第３項は、これに対応するＧ成分とＢ成分の値である。また、ｋ１はゼロでない所定の係数である。また、（５ｂ）式は、差分の絶対値の代わりに、差分の２乗を用いたものである。

一般に、（５ａ）式または（５ｂ）式で求められる値Ｖ(i,j)は、規格化後の代表色と規格化後の個別色との間の角度差を表す値であり、この値Ｖ(i,j)が小さくなるほど代表色ベクトルと個別色ベクトルとの間の角度も小さくなる。そこで、本実施例では、（５ａ）式または（５ｂ）式で求められる値Ｖ(i,j)を、代表色ベクトルと個別色ベクトルとの間の角度を実質的に表す角度指標値として使用している。

なお、係数ｋ１が１の場合には、角度指標値Ｖ(i,j)は０〜２の範囲の値を取る。この、角度指標値Ｖ(i,j)は、ｎ個の代表色ベクトルと、各画素の個別色ベクトルとのすべての組合せに関して算出される。

ステップＳ５０６では、ｎ個の代表色ベクトルと、各画素の個別色ベクトルとの距離指標値Ｄ(i,j)が、次の（６ａ）式または（６ｂ）式に従って算出される。

（６ａ）式の右辺の括弧内の第１項は、ｉ番目の代表色の規格化前のＲ成分Ｒ_Ref(i)と、ｊ番目の画素の個別色の規格化前のＲ成分Ｒ(j)との差分の絶対値である。第２項と第３項は、これに対応するＧ成分とＢ成分の値である。また、ｋ２はゼロでない所定の係数である。（６ｂ）式は、差分の絶対値の代わりに、差分の２乗和の平方根を用いたものである。（６ａ），（６ｂ）式では、上述した（５ａ），（５ｂ）式とは異なり、規格化されていない値Ｒ_Ref(i)，Ｒ(j)が用いられている。従って、（６ａ），（６ｂ）式の右辺は、規格化されていない代表色と個別色との間の距離に応じた値を与える。そこで、本実施例では、（６ａ）式または（６ｂ）式で与えられる値Ｄ(i,j)を、代表色と個別色との間の距離を実質的に表す距離指標値として使用している。

なお、係数ｋ２が１の場合には、（６ａ）式で与えられる距離指標値Ｄ(i,j)は０〜７６５の範囲の値を取る。この距離指標値Ｄ(i,j)も、角度指標値Ｖ(i,j)と同様に、ｎ個の代表色と、各画素の個別色とのすべての組合せに関して算出される。

ステップＳ５０８では、次の（７ａ）式または（７ａ）式に従って、ｉ番目の代表色とｊ番目の画素の個別色とに関する加重距離指標値Ｃ(i,j)が算出される。

（７ａ）式では、括弧内の角度指標値Ｖ(i,j)と距離指標値Ｄ(i,j)の和と、ｉ番目の代表色に対応付けられた距離加重値Ｗ(i)との積が加重距離指標値Ｃ(i,j)として採用されている。また、（７ｂ）式では、角度指標値Ｖ(i,j)と、距離指標値Ｄ(i,j)と、距離加重値Ｗ(i)との積が、加重距離指標値Ｃ(i,j)として採用されている。

（７ａ），（７ｂ）式から理解できるように、（７ａ）式または（７ｂ）式で与えられる加重距離指標値Ｃ(i,j)は、ｉ番目の代表色ベクトルとｊ番目の画素の個別色ベクトルとの角度が小さく、かつ、色空間内における代表色と個別色との距離が小さいほど小さな値となる。また、加重距離指標値Ｃ(i,j)は、ｉ番目の代表色に対応付けられた距離加重値Ｗ(i)が小さいほど小さな値となる。

なお、第１実施例においては、距離加重値Ｗ(i)として、代表色の加重値Ｗｔ(i)の逆数（１／Ｗｔ(i)）を用いている。これは、ｉ番目の代表色に対応する代表色領域（後述する）が、距離加重値Ｗ(i)が大きいほど小さくなるためである。

このように、各画素の色に関して、複数の代表色に関する加重距離指標値Ｃ(i,j)が算出されると、ステップＳ５１０において、各画素の個別色が、加重距離指標値Ｃ(i,j)が最小となる代表色領域に分類される。ここで、「代表色領域」とは、１つの代表色に対応付けられる色の範囲を意味する。なお、各画素に対しては、ｎ個の代表色に対応するｎ個の加重距離指標値Ｃ(i,j)が得られているので、これらのｎ個の加重距離指標値Ｃ(i,j)の中で最小値を与える代表色領域に、その画素の個別色が分類される。

各画素の個別色が代表色領域のいずれかに分類されると、図６のステップＳ５１２において、色領域分割部２４０が、各画素の個別色が属する代表色領域に応じてカラー画像を複数の画像領域に分割する。例えば、個別色が各代表色領域に属する画素に、他の代表色領域とは異なる固有の番号（色番号ＣＮ）を割り当てることによって、カラー画像を分割する。具体的には、カラー画像の各画素に、その画素の個別色が分類された代表色領域に対応する色番号ＣＮが割り当てられる。

図７は、各画素の個別色が加重距離指標値Ｃ(i,j)が最小となる代表色領域に分類される様子を示す説明図である。図５で説明したように、ステップＳ２００（図３）では、緑色領域ＧＲと、白色領域ＷＨと、茶色領域ＢＲと、金色領域ＧＬと、の４種類の色領域に対応する４つの代表色ＲＣ_GR，ＲＣ_WH，ＲＣ_BR，ＲＣ_GLが設定されていた。従って、図７においては、各画素の個別色が、これらの４つの代表色に対応する代表色領域ＤＲ１〜ＤＲ４に分類されている。なお、図７では図示の便宜上、Ｒ成分とＢ成分との２つの色成分で構成される２次元色空間における代表色を表す点が描かれている。

図７に示すように、各画素の個別色は、４つの代表色ＲＣ_GR，ＲＣ_WH，ＲＣ_BR，ＲＣ_GLの周囲に近似した色の領域（クラスタ）ＣＬ_GR，ＣＬ_WH，ＣＬ_BR，ＣＬ_GLを形成する。この緑色クラスタＣＬ_GRは、図４に示す緑色領域ＧＲ内の各画素の個別色によって形成される。同様に、白色領域ＷＨ内の各画素の個別色が白色クラスタＣＬ_WHを、茶色領域ＢＲ内の各画素の個別色が茶色クラスタＣＬ_BRを、金色領域ＧＬ内の各画素の個別色が金色クラスタＣＬ_GLを、それぞれ形成する。すなわち、各画素を個別色が含まれるクラスタで分類することができれば、カラー画像ＩＭの望ましい領域分割結果を得ることができる。

図７（ａ）は、４つの代表色ＲＣ_GR，ＲＣ_WH，ＲＣ_BR，ＲＣ_GLの加重値Ｗｔ_GR，Ｗｔ_WH，Ｗｔ_BR，Ｗｔ_GLが、すべて１に設定されているときの代表色領域ＤＲ１〜ＤＲ４の様子を示している。図７（ａ）に示すように、緑色クラスタＣＬ_GRは、代表色領域ＤＲ１に含まれる。同様に、白色クラスタＣＬ_WHは代表色領域ＤＲ２に、茶色クラスタＣＬ_BRは代表色領域ＤＲ３に、それぞれ含まれる。そのため、これら３つのクラスタＣＬ_GR，ＣＬ_WH，ＣＬ_BRに個別色が含まれる領域ＧＲ，ＷＨ，ＢＲは、それぞれ色番号ＣＮの異なる別個の画像領域に分割される。一方、金色クラスタＣＬ_GLは、２つの代表色領域ＤＲ２，ＤＲ４に跨っている。そのため、金色クラスタＣＬ_GLに個別色が含まれる金色領域ＧＬは、本来単一の領域であるにもかかわらず、色番号ＣＮ＝２と色番号ＣＮ＝４との２つの画像領域に分割される。

図７（ｂ）は、３つの代表色ＲＣ_GR，ＲＣ_BR，ＲＣ_GLの加重値Ｗｔ_GR，Ｗｔ_BR，Ｗｔ_GL
に１を設定し、代表色ＲＣ_WHの加重値Ｗｔ_WHを１／２に設定したときの代表色領域ＤＲ１ａ〜ＤＲ４ａの様子を示している。上述のように、ある代表色の加重値を小さくすると、その代表色に対応する代表色領域は小さくなる。図７（ｂ）の例では、代表色ＲＣ_WHの加重値Ｗｔ_WHを１／２としているので、代表色領域ＤＲ２ａは、破線で示す代表色領域ＤＲ２よりも小さくなり、金色クラスタＣＬ_GLは単一の代表色領域ＤＲ４ａに属するようになる。そのため、金色クラスタＣＬ_GLに個別色が含まれる金色領域ＧＬも、他の領域ＧＲ，ＷＨ，ＢＲと同様に、単一の画像領域となる。

図８は、図４に示すカラー画像を領域分割した結果を示す説明図である。図８（ａ）は、加重値Ｗｔ_GR，Ｗｔ_WH，Ｗｔ_BR，Ｗｔ_GLがすべて１に設定されているときの領域分割結果ＳＲ１を示し、図８（ｂ）は、加重値Ｗｔ_GR，Ｗｔ_BR，Ｗｔ_GLを１に設定し、加重値Ｗｔ_WHを１／２に設定したときの領域分割結果ＳＲ２を示している。

図８（ａ）に示すように、加重値Ｗｔ_GR，Ｗｔ_WH，Ｗｔ_BR，Ｗｔ_GLをすべて１に設定した場合、領域ＧＲ，ＷＨ，ＢＲの各領域はそれぞれ色番号ＣＮの異なる画像領域に分割されている。一方、金色領域ＧＬの輝度の高い部分の色番号ＣＮは、白色領域ＷＨと同じ代表色領域ＤＲ２の色番号ＣＮ＝２となり、金色領域ＧＬの輝度の低い部分の色番号ＣＮは、代表色領域ＤＲ４の色番号ＣＮ＝４となる。このように、クラスタが２つの代表色に跨ることにより、単一の金色領域ＧＬは、２つの異なる画像領域に誤って分割される。これに対し、図８（ｂ）に示すように、加重値Ｗｔ_GR，Ｗｔ_BR，Ｗｔ_GLを１に設定し、加重値Ｗｔ_WHを１／２に設定した場合、４つの領域ＧＲ，ＷＨ，ＢＲ，ＧＬのいずれの領域も、それぞれ異なる色番号ＣＮ＝１〜４の画像領域に正しく分割される。

図３のステップＳ６００では、後処理部２５０（図１）が、このように分割された各画像領域の膨張処理と収縮処理を行う。この膨張・収縮処理を行うことにより、カラー画像を分割した各画像領域に存在するピンホール状の細かな領域（ノイズ）が除去される。

ノイズが除去された領域分割結果は、プリント基板検査装置１００（図１）の検査部（図示しない）に供給される。検査部は、欠陥の無いプリント基板ＰＣＢを撮像した参照画像と、検査対象のプリント基板ＰＣＢを撮像した被検査画像とを入力し、両者間における特定の差異を検査対象プリント基板ＰＣＢの欠陥として検出する。そして、分割した画像領域のうち、ユーザによって指定された領域（例えば、金メッキ領域）のみを検査対象としたり、逆に、ユーザによって指定された領域以外を検査対象とすることができる。

このように、第１実施例によれば、ｎ個の代表色のそれぞれに加重値を設定することにより、クラスタと代表色領域とを１対１で対応付けることができるので、カラー画像の領域分割の信頼性を向上させることができる。

なお、第１実施例では、代表色の加重値がユーザの指示により設定可能となっているが、加重値はｎ個の代表色のそれぞれに設定できればよい。例えば、ｎ個の代表色の加重値を予め設定しておくことも可能である。その際、予め設定された加重値は、例えば、外部記憶装置５０（図１）やコンピュータ４０（図１）に内蔵された記憶装置に格納しておくことができる。

また、第１実施例では、単一の色領域に複数のサンプル点が設定された場合には、各サンプル点の色の平均的な色をその色領域の代表色としているが、個々のサンプル点のすべての色を代表色としても良い。

Ｂ．第２実施例：
図９は、第２実施例における代表色の加重値の設定の様子を示す説明図である。第２実施例は、代表色の加重値をカラー画像の解析結果に基づいて設定している点で、加重値をユーザの指示に基づいて設定する第１実施例と異なっている。また、領域分割されるカラー画像の個別色の分布と代表色とが、第１実施例と若干異なっている。他の点は、第１実施例と同じである。

図９（ａ）は、４つの代表色ＲＣａ_GR，ＲＣａ_WH，ＲＣａ_BR，ＲＣａ_GLの加重値Ｗｔ_GR，Ｗｔ_WH，Ｗｔ_BR，Ｗｔ_GLが、すべて初期値である１に設定されているときの代表色領域ＤＲ１ｂ〜ＤＲ４ｂを示している。第２実施例では、図９（ａ）に示すように、緑色クラスタＣＬａ_GRは、代表色領域ＤＲ１ｂに含まれる。同様に、茶色クラスタＣＬａ_BRは代表色領域ＤＲ３ｂに、金色クラスタＣＬａ_GLは代表色領域ＤＲ４ｂに、それぞれ含まれる。そのため、これら３つのクラスタＣＬａ_GR，ＣＬａ_BR，ＣＬａ_GLに個別色が含まれる領域ＧＲ，ＢＲ，ＧＬは、それぞれ色番号ＣＮの異なる別個の画像領域に分割される。一方、白色クラスタＣＬａ_GLは、２つの代表色領域ＤＲ２ｂ，ＤＲ３ｂに跨っている。そのため、白色クラスタＣＬａ_GLに個別色が含まれる白色領域ＷＨは、本来単一の領域であるにもかかわらず、２つの画像領域に分割される。

図９（ｂ）は、図９（ａ）に示す原点０と代表色ＲＣａ_BRとを通るρ軸を横軸とし、ρ軸上に個別色がある画素の数を縦軸とするヒストグラムである。上述のように、白色クラスタＣＬａ_GLは、２つの代表色領域ＤＲ２ｂ，ＤＲ３ｂに跨っている。そのため、図９（ｂ）のヒストグラムの代表色領域ＤＲ３ｂの部分には、代表色ＲＣａ_BRの位置に茶色クラスタＣＬａ_BRによる第１のピークが現れ、境界点ＲＢの位置に白色クラスタＣＬａ_WHによる第２のピークが現れる。なお、ここで境界点ＲＢは、２つの代表色領域ＤＲ２ｂ，ＤＲ３ｂの境界とρ軸の交点を示している。

代表色設定部２１０（図１）は、代表色領域ＤＲ３ｂのように、ヒストグラムの代表色領域の部分に２つのピークがある場合、対応する代表色の加重値を低減する。図９の例では、代表色領域ＤＲ３ｂに対応する代表色ＲＣａ_BRの加重値Ｗｔ_BRが低減される。低減された加重値は、例えば、所定の係数α（０＜α＜１）を加重値に乗ずることにより算出される。そして、図９（ｂ）に示すように、２つの代表色領域ＤＲ２ｃ，ＤＲ３ｃの境界とρ軸の交点である境界点が点ＲＢａに移動し、破線で示される代表色領域ＤＲ３ｃの部分のピークが１つになるまで、加重値Ｗｔ_BRの低減が繰り返される。

図９（ｃ）は代表色設定部２１０による加重値Ｗｔ_BRの低減処理後の代表色領域ＤＲ１ｃ〜ＤＲ４ｃを示している。上述のように、代表色ＲＣａ_BRの加重値Ｗｔ_BRは、初期値である１よりも小さくされている。そのため、代表色ＲＣａ_BRに対応する代表色領域ＤＲ３ｃは、図９（ａ）に示す代表色領域ＤＲ３ｂよりも小さくなる。そして、白色クラスタＣＬａ_WHは、単一の代表色領域ＤＲ２ｃに含まれるようになる。そのため、白色クラスタＣＬａ_WHに個別色が含まれる白色領域ＷＨも、他の領域ＧＲ，ＢＲ，ＧＬと同様に、単一の画像領域となるように領域分割される。

このように、第２実施例によっても、クラスタと代表色領域とを１対１で対応付けることができるので、カラー画像の領域分割の信頼性を向上させることができる。

なお、第２実施例では、原点０と代表色ＲＣａ_BRとを通るρ軸についてヒストグラム解析を行っているが、複数の代表色領域を通過する色空間内の任意の線についてヒストグラム解析を行うものとしてもよい。このような任意の線としては、例えば、２つの任意の代表色を通る直線も使用可能である。また、これらの複数の線についてのヒストグラム解析をそれぞれ行うことにより、ｎ個の代表色の加重値を個々に設定することができる。

第２実施例では、加重値Ｗｔ_BRの低減を繰り返すことにより、加重値の設定を行っているが、他の方法によって加重値を設定することもできる。例えば、ヒストグラムの極小点が境界点ＲＢａとなるような加重値を求め、その加重値を代表色ＲＣａ_BRの加重値Ｗｔ_BRに設定することも可能である。

Ｃ．第３実施例：
図１０は、第３実施例における画像領域の生成手順を示すフローチャートである。図３に示す第１実施例のフローチャートとは、ステップＳ５２０とステップＳ５３０とが付加されている点で異なっている。他の点は、第１実施例と同じである。

ステップＳ５２０では、ステップＳ５００において実行された領域分割の結果が適正であるか否かが判断される。具体的には、色領域分割部２４０は、コンピュータ４０の表示部に領域分割結果を表示し、ユーザに誤分割があるか否かの入力を求める。ユーザが誤分割がないと入力した場合には、領域分割結果が適正であると判断されて、処理はステップＳ６００に移される。一方、ユーザが誤分割があると入力した場合には、領域分割結果が適正でないと判断されて、処理はステップＳ５３０に移される。

ステップＳ５３０では、ユーザが、コンピュータ４０の表示部に表示された領域分割結果のカラー画像を観察しながら、マウスなどのポインティングデバイスを用いて誤分割されている画像領域上の点を指定する。色領域分割部２４０は、ユーザにより指定された点から加重値を低減すべき代表点を特定し、その代表点の加重値を低減する。加重値の低減後、処理はステップＳ５００に戻される。

図１１は、誤分割点の指定の様子を示す説明図である。ユーザは、領域分割結果ＳＲ１上で、誤分割された点（星印で示す）を指定する。図１１の例では、金領域ＧＬであるにもかかわらず色番号ＣＮ＝２の画像領域に分割された点が指定されている。色領域分割部２４０は、この色番号ＣＮ＝２に対応する代表色ＲＣ_WHが加重値を低減すべき代表色であると判断し、代表色ＲＣ_WHが加重値Ｗｔ_WHに所定の係数α（０＜α＜１）を乗ずることにより加重値Ｗｔ_WHを低減する。そして、領域分割結果が適正と判断されるまで、加重値の低減が行われる。このように低減された加重値Ｗｔ_WHを用いて領域分割が行うことにより、図８（ｂ）に示す領域分割結果ＳＲ２と同様に、４つの領域ＧＲ，ＷＨ，ＢＲ，ＧＬのいずれの領域もがそれぞれ異なる色番号ＣＮ＝１〜４の画像領域となる領域分割結果が得られる。

このように、第３実施例によっても、クラスタと代表色領域とを１対１で対応付けることができるので、カラー画像の領域分割の信頼性を向上させることができる。

なお、第３実施例では、領域分割結果が適正か否かの判断をユーザによる指示に基づいて行っているが、他の方法により判断することもできる。この場合、例えば、ユーザが、誤分割が発生しうるカラー画像上の位置と、誤分割により設定される色番号と、を予め設定する。そして、領域分割後に指定された位置の画素に割り当てられた色番号が指定された色番号である場合には、領域分割結果が適正でないと判断し、一方、割り当てられた色番号と指定された色番号が異なる場合には領域分割結果が適正であると判断することができる。

Ｄ．変形例：
なお、この発明は上記実施例や実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様において実施することが可能であり、例えば次のような変形も可能である。

Ｄ１．変形例１：
上記各実施例では、小さくする代表色領域に対応する代表色の加重値を低減しているが、代表色の加重値を適宜増加させることにより複数の領域に跨るクラスタが単一の代表色領域に含まれるようにすることができる。このようにしても、クラスタと代表色領域を１対１で対応付けることができるので、カラー画像の領域分割の信頼性を向上させることができる。

Ｄ２．変形例２：
代表色の加重値の設定は、上記各実施例の方法の他、種々の方法によって設定することができる。例えば、輝度や彩度等の代表色の色に関する指標値をパラメータとして加重値を設定することも可能である。輝度をパラメータとして加重値を設定する場合、例えば、ＲＧＢ階調値のノイズによる色相の変動が大きい低輝度の代表色については小さな加重値を設定するものとしても良い。

Ｄ３．変形例３：
上記各実施例では、（７ａ）式または（７ｂ）式から算出される加重距離指標値Ｃ(i,j)により各画素の個別色を代表色領域に分類しているが、個別色の分類には代表色ごとに重みが設定された色の差を表す指標値であれば使用できる。例えば、次の（８ａ）式または（８ｂ）式により算出される角度指標値Ｖ(i,j)や、次の（９ａ）式または（９ｂ）式により算出される距離指標値Ｄ(i,j)に応じて個別色の分類をすることもできる。また、これらの角度指標値Ｖ(i,j)と距離指標値Ｄ(i,j)とから算出される加重距離指標値Ｃ(i,j)に応じて個別色の分類をすることもできる。

なお、（８ａ）式または（８ｂ）式で与えられる角度指標値Ｖ(i,j)を用いた場合、ｋ１(i)が小さくなるとｉ番目の代表色領域は大きくなる。一方、（９ａ）式または（９ｂ）式で与えられる距離指標値Ｄ(i,j)を用いた場合、ｋ２(i)が小さくなるとｉ番目の代表色領域は小さくなる。

また、ｋ１(i)とｋ２(i)の比率を代表色ごとに変えることにより、代表色ごとに角度と距離のいずれを優先し個別色の分類を行うかを設定することができる。この場合、例えば、ＲＧＢ階調値のノイズによる色相の変動が大きい輝度の低い代表色では距離を優先し、色相の変動が目立つ輝度の高い代表色では角度を優先するように設定するようにしても良い。

Ｄ４．変形例４：
上記各実施例では、ＲＧＢカラー画像の領域分割を行っているが、領域分割の対象となる画像は、モノクロ画像や特定の色成分からなる画像であっても本発明を適用することができる。一般に、画像の色の差を表す適当な指標値を設定することにより、画像を複数の領域に分割可能な画像であれば本発明により領域分割することが可能である。なお、モノクロ画像の場合、輝度差が色の差に相当する。

本発明の一実施例としてのプリント基板検査装置１００の構成を示す説明図。 プリント基板ＰＣＢの表面の状態を示す説明図。 第１実施例における画像領域の生成手順を示すフローチャート。 プリント基板ＰＣＢのカラー画像ＩＭを示す説明図。 代表色の設定の様子を示す説明図。 画像の領域分割の詳細手順を示すフローチャート。 各画素の個別色が代表色領域に分類される様子を示す説明図。 カラー画像ＩＭを領域分割した結果を示す説明図。 第２実施例における代表色の加重値の設定の様子を示す説明図。 第３実施例における画像領域の生成手順を示すフローチャート。 誤分割点の指定の様子を示す説明図。

符号の説明

１００…プリント基板検査装置
２０…光源
３０…撮像部
４０…コンピュータ
５０…外部記憶装置
２１０…代表色設定部
２２０…画像取得部
２３０…前処理部
２４０…色領域分割部
２５０…後処理部
ＰＣＢ…プリント基板

Claims (4)

1. 画像を複数の画像領域に分割する方法であって、
   （ａ）複数の代表色を設定する工程と、
   （ｂ）前記複数の代表色に対応付けられた重みを設定する工程と、
   （ｃ）前記画像を構成する各画素の色を表す個別色と、前記複数の代表色との色の差を表し、前記重みに基づいて前記複数の代表色ごとに重み付けられた加重色差指標値を算出する工程と、
   （ｄ）前記加重色差指標値に応じて前記個別色を前記複数の代表色に対応付けられた複数の代表色領域のいずれかに分類することによって、前記画像を前記複数の画像領域に分割する工程と、
   を備え、
   前記工程（ｂ）は、
   前記複数の代表色領域のうち少なくとも２つの代表色領域を通過する線上に前記個別色が存在する前記画像を構成する画素数のヒストグラムを生成する工程と、
   前記ヒストグラムを解析することにより、前記少なくとも２つの代表色領域に対応する代表色の少なくとも１つの代表色の重みを調整する工程と、
   を含む、方法。
2. 請求項１に記載の方法であって、
   前記工程（ｃ）は、
   所定の色空間内において、前記個別色を表す個別色ベクトルと、前記複数の代表色を表す複数の代表色ベクトルとの間の角度に応じた角度指標値をそれぞれ算出する工程と、
   前記所定の色空間内において、前記個別色と前記複数の代表色との間の距離に応じた距離指標値をそれぞれ算出する工程と、
   前記個別色に関して、前記距離指標値と前記角度指標値とのうちの少なくとも一方を前記重みに基づいて重み付けするとともに、重み付け後の前記距離指標値と前記角度指標値とに基づいて、前記複数の代表色に対する加重色差指標値をそれぞれ算出する工程と、
   を含む、方法。
3. 複数の物体を含む画像を前記複数の物体にそれぞれ対応する複数の画像領域に分割する方法であって、
   （ａ）前記複数の物体のそれぞれについてそれぞれ１以上の代表色を設定する工程と、
   （ｂ）各前記代表色に対応付けられた重みをそれぞれ設定する工程と、
   （ｃ）前記画像を構成する各画素の色を表す個別色と、各前記代表色との色の差を表し、前記重みに基づいて前記代表色ごとに重み付けられた加重色差指標値をそれぞれ算出する工程と、
   （ｄ）前記加重色差指標値に応じて前記個別色を各前記代表色にそれぞれ対応付けられた複数の代表色領域のいずれかに分類することによって、前記画像を前記複数の画像領域に分割する工程と、を備え、
   前記工程（ｂ）において、前記重みは、前記工程（ｄ）において、それぞれの前記個別色が、それぞれの前記個別色の表す物体に対応する画像領域に分類されるように設定される、方法。
4. 複数の物体を含む画像を前記複数の物体にそれぞれ対応する複数の画像領域に分割する装置であって、
   前記複数の物体のそれぞれについてそれぞれ１以上の代表色を設定する代表色設定部と、
   各前記代表色に対応付けられた重みをそれぞれ設定する代表色加重設定部と、
   前記画像を構成する各画素の色を表す個別色と、各前記代表色との色の差を表し、前記重みに基づいて前記代表色ごとに重み付けられた加重色差指標値をそれぞれ算出する加重色差算出部と、
   前記加重色差指標値に応じて前記個別色を各前記代表色にそれぞれ対応付けられた複数の代表色領域のいずれかに分類することによって、前記画像を前記複数の画像領域に分割する領域分割部と、
   を備え、
   前記代表色加重設定部は、前記領域分割部により、それぞれの前記個別色が、それぞれの前記個別色の表す物体に対応する画像領域に分類されるように前記重みを設定する、装置。

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