JP4563184B2 - ムラ欠陥の検査方法および装置 - Google Patents

Description

本発明は対象物における光学特性が均一であるか否かを検査する技術分野に属する。特に、ムラ欠陥の形状や大きさに影響されることなく高い検査性能を得ることができるムラ欠陥の検査方法および装置に関する。

ムラ欠陥を検査する従来の多くの検査装置においては、対象物を撮像して得た入力画像からムラ欠陥を抽出する処理において、２次微分フィルタを適用している（特許文献１、特許文献２）。２次微分フィルタを用いて精度良くムラを抽出するためには、図５に示すように、ムラ欠陥の形状や大きさに適合する２次微分フィルタを適用する必要性がある。しかし、対象物に発生するムラ欠陥の形状や大きさを検査前に知ることは不可能である。また、あらかじめ準備し適用できる２次微分フィルタの種類には限度があり、それらが必ずしも適合するわけではない。したがって、十分な検査性能を得ることができなかった。
特開２０００−１９９７４５ 特開２００２−２８０５９

本発明は上記の問題を解決するために成されたものである。その目的は、ムラ欠陥の形状や大きさに影響されることなく高い検査性能を得ることができるムラ欠陥の検査方法および装置を提供することにある。

本発明の請求項１に係るムラ欠陥の検査方法は、入力画像に対してノイズ除去フィルタを適用しノイズ除去画像を得るノイズ除去過程と、前記ノイズ除去画像に対して縦方向と横方向と斜め２方向の４方向の１次微分フィルタを適用して前記４方向の１次微分画像を得る１次微分過程と、前記４方向の１次微分画像の画素の画素値をその絶対値に置き換えて前記４方向の絶対値画像を得る絶対値化過程と、前記４方向の絶対値画像における同一位置の画素の画素値を比較して最も大きい画素値を画素の画素値とする最大値画像を得る最大値化過程と、前記最大値画像に対して所定の閾値を適用し２値画像を得る２値化過程と、前記２値画像に対してラベリングを行いラベリング画像を得るラベリング過程と、前記ラベリング画像からラベルリング番号がＡであるラベルＡ領域を抽出する領域抽出過程と、前記ラベルＡ領域の境界を構成する画素Ｂを抽出し境界画像を得る境界抽出過程と、前記境界を構成する画素Ｂの座標（Ｘ［Ｂ］，Ｙ［Ｂ］）を抽出する座標抽出過程と、前記座標に着目し前記４方向の絶対値画像から前記座標の画素の画素値が最も大きい絶対値画像を抽出する画像抽出過程と、前記抽出した絶対値画像に適用した１次微分フィルタの方向を画素値の変化方向とする変化方向抽出過程と、前記座標から前記変化方向における前記ラベルＡ領域の境界と交差するまでの画素の座標を抽出し交差領域座標とする交差領域抽出過程と、前記ノイズ除去画像における前記交差領域座標の画素の最大画素値と最小画素値の差である画素値差を演算する画素値差演算過程と、前記境界を構成するすべての画素Ｂについて得た前記画素値差の平均値を演算し、その平均値を前記ラベルＡ領域におけるムラ領域と非ムラ領域の画素値の差であるムラ値とする平均値演算過程と、前記ムラ値に基づいて前記ラベルＡ領域の良否を判定する良否判定過程とを有するようにしたものである。
また本発明の請求項２に係るムラ欠陥の検査装置は、ラインセンサカメラと搬送手段と処理手段とを具備するムラ欠陥の検査装置であって、前記ラインセンサカメラは線状の撮像領域の主走査を行って検査対象物品を撮像し撮像信号を出力し、前記搬送手段は前記主走査に対する副走査の方向に前記検査対象物品を搬送し、前記処理手段は前記主走査と前記副走査に同期して前記撮像信号を入力し入力画像を生成するとともに、前記入力画像に対して前記請求項１記載のムラ欠陥の検査方法を適用したデータ処理を行い前記検査対象物品の良否を判定するようにしたものである。

本発明の請求項１に係るムラ欠陥の検査方法によれば、ノイズ除去過程において入力画像に対してノイズ除去フィルタが適用されノイズ除去画像が得られ、１次微分過程においてノイズ除去画像に対して縦方向と横方向と斜め２方向の４方向の１次微分フィルタが適用されて４方向の１次微分画像が得られ、絶対値化過程において４方向の１次微分画像の画素の画素値がその絶対値に置き換えられて４方向の絶対値画像が得られ、最大値化過程において４方向の絶対値画像における同一位置の画素の画素値が比較されて最も大きい画素値を画素の画素値とする最大値画像が得られ、２値化過程において最大値画像に対して所定の閾値が適用され２値画像が得られ、ラベリング過程において２値画像に対してラベリングが行われラベリング画像が得られ、領域抽出過程においてラベリング画像からラベルリング番号がＡであるラベルＡ領域が抽出され、境界抽出過程においてラベルＡ領域の境界を構成する画素Ｂが抽出され境界画像が得られ、座標抽出過程において境界を構成する画素Ｂの座標（Ｘ［Ｂ］，Ｙ［Ｂ］）が抽出され、画像抽出過程において座標に着目し４方向の絶対値画像から座標の画素の画素値が最も大きい絶対値画像が抽出され、変化方向抽出過程において抽出した絶対値画像に適用した１次微分フィルタの方向が画素値の変化方向とされ、交差領域抽出過程において座標から変化方向におけるラベルＡ領域の境界と交差するまでの画素の座標が抽出され交差領域座標とされ、画素値差演算過程においてノイズ除去画像における交差領域座標の画素の最大画素値と最小画素値の差である画素値差が演算され、平均値演算過程において境界を構成するすべての画素Ｂについて得られた画素値差の平均値が演算されその平均値がラベルＡ領域におけるムラ領域と非ムラ領域の画素値の差であるムラ値とされ、良否判定過程においてムラ値に基づいてラベルＡ領域の良否が判定される。すなわち、ムラ欠陥の形状や大きさに影響される２次微分フィルタを適用せず１次微分フィルタを適用する。従来の２次微分処理においてはムラ領域そのものを検出するのに対して、１次微分処理ではムラ領域と非ムラ領域の境界（画素値（輝度）変化領域）を抽出するため、形状や大きさに関係なくムラを抽出することができる（図６参照）。また、抽出した境界画像から画素値の変化方向を探索し、その方向の最大画素値と最小画素値の差としてムラ領域と非ムラ領域の差であるムラ値を求めることができる。したがって、ムラ欠陥の形状や大きさに影響されることなく高い検査性能を得ることができ、しかも高精度にムラ値を演算することができるムラ欠陥の検査方法が提供される。
また本発明の請求項２に係るムラ欠陥の検査装置によれば、ラインセンサカメラにより線状の撮像領域の主走査が行われ検査対象物品が撮像され撮像信号が出力され、搬送手段により主走査に対する副走査の方向に検査対象物品が搬送され、処理手段により主走査と副走査に同期して撮像信号が入力され入力画像が生成されるとともに、入力画像に対して請求項１記載のムラ欠陥の検査方法が適用されたデータ処理が行われ検査対象物品の良否が判定される。すなわち、ムラ欠陥の形状や大きさに影響される２次微分フィルタを適用せず１次微分フィルタを適用する。従来の２次微分処理においてはムラ領域そのものを検出するのに対して、１次微分処理ではムラ領域と非ムラ領域の境界（画素値（輝度）変化領域）を抽出するため、形状や大きさに関係なくムラを抽出することができる（図６参照）。したがって、ムラ欠陥の形状や大きさに影響されることなく高い検査性能を得ることができ、しかも高精度にムラ値を演算することができるムラ欠陥の検査装置が提供される。

次に、本発明の実施の形態について図を参照しながら説明する。本発明のムラ欠陥の検査装置における構成の一例を図１に示す。図１において、１はラインセンサカメラ、２は光源、３は画像処理部、４は入力部、５は出力部、６は搬送機、１００は対象物である。
対象物１００はどのような物品でも良く特に限定はない。たとえば、ウェブ、シート、パネル、等の検査対象となる表面を有する物品である。対象物１００の走行方向は、図１において矢印で示す方向である。

ラインセンサカメラ１は、ラインセンサ素子、出力アンプ、時系列で信号出力するための駆動回路、結像レンズ、等により構成され、直線状の撮像領域を有する。ラインセンサ素子は複数の受光部を直線上に配列したＣＣＤ（charge couplled device）、ＭＯＳ（metal oxide semiconductor）等のＬＳＩ（large scale integrated circuit）である。図１に示すように、ラインセンサカメラ１の撮像領域は、対象物１００の幅方向（対象物１００の走行方向に対して直角方法）に延びている。ラインセンサカメラ１による主走査と対象物１００が走行することによる副走査により対象物１００の表面（二次元の領域）の撮像を行うことができる。搬送機６はその副走査方向に対象物１００を搬送する搬送機である。

ラインセンサカメラ１の光軸（撮像方向の中心線）は、図１に示す一例においては、対象物１００の表面に対して垂直方向から外れており所定の角度となっている。すなわち、ラインセンサカメラ１は対象物１００の表面を斜め方向から撮像する。ラインセンサカメラ１の光軸と対象物１００の表面とが成す角度は、撮像しようとする欠陥の特性によって適正な角度が存在する。欠陥の特性に応じてその欠陥に特有の光変調を撮像できるような角度とする。

光源２はラインセンサカメラ１の撮像領域を照明する照明手段である。光源２はラインセンサカメラ１の直線状の撮像領域に適合するように、直線状の照明領域が得られるような光源が好適である。光源２による照明領域は、一般的に、ラインセンサカメラ１の撮像領域を包含するように設定される場合が多い。直線状の照明領域を得るために、光源２としては、直線状の発光を行う光源が使用される。直線状の発光を行う光源としては、たとえば、直管型の蛍光灯、直管型のハロゲンランプ、ＬＥＤ（light emitting diode）を直線上に配列した光源、点光源の光線を光ファイバーで導き直線状に照射するようにした光ファイバー光源、点光源の光線を導光管で導きスリットから照射するようにした光源、等を使用することができる。

図１においては、直線状の発光を行う光源２が反射型撮像系の光源として使用され、対象物１００の表面側にラインセンサカメラ１とともに光源２が配置されている。直線状の発光を行う光源２の延びる方向と、直線状の撮像領域の延びる方向とは平行となっている。ラインセンサカメラ１の光軸と光源２の配置との関係は、ラインセンサカメラ１において前述したように、欠陥を撮像し易くすることを考慮した上で総合的な判断から配置が決定される。

画像処理部３はラインセンサカメラ１が出力する撮像信号を入力して入力画像として記憶する画像記憶手段、すなわち画像メモリとを有する。画像処理部３はその画像メモリに記憶されている画像についてムラ欠陥を抽出する等の画像データ処理、画像入力装置に関する設定、操作、等に係わるデータ処理、ユーザインタフェースに係わるデータ処理、等のデータ処理を行う。そのユーザインタフェースに係わり、キーボードやマウス等の入力部４、ディスプレイや警報器等の出力部５が画像処理部３に接続されている。

以上、本発明のムラ欠陥の検査装置における構成について説明した。次に、本発明のムラ欠陥の検査方法および装置における動作、すなわち主として画像処理部３における動作について図を参照して説明する。入力画像からムラ欠陥を抽出し良否判定する検査のデータ処理過程の一例をフロー図として図２に示す。また、検査のデータ処理において使用される１次微分フィルタの一例を図３に示す。

まず図２のステップＳ１（ノイズ除去過程）において、画像メモリに入力された入力画像に対してノイズ除去フィルタを適用しノイズ除去処理を行いノイズ除去画像を得る。ノイズ除去フィルタとしては、ガウシアンフィルタ、メディアンフィルタ、平均値フィルタが存在するが、除去したいノイズに適合するフィルタを適用してノイズ除去を行う。たとえば、ソルト＆ペッパーノイズはメディアンフィルタ、弱いノイズにはガウシアンフィルタ、強いノイズには平均値フィルタを適用する。

次に、ステップＳ２（１次微分過程）において、Sobelフィルタ、Prewittフィルタ、等の１次微分フィルタをノイズ除去画像に適用し１次微分処理を行い１次微分画像を得る。ムラ欠陥の領域であるムラ領域とムラ欠陥の領域ではない非ムラ領域の画素値の変化は、一般的に、穏やかであるので、１次微分フィルタにおける正係数の画素と負係数の画素との間隔を３画素以上離す。また、１次微分フィルタの方向については、縦方向、横方向、斜め２方向の４方向とし、その４方向の１次微分フィルタを適用する。

したがって、ステップＳ２においては、４方向の１次微分フィルタの各々をノイズ除去画像に適用し１次微分処理を行い４方向の（４つの）１次微分画像が得られる。図３に一例を示す１次微分フィルタにおいて、図３（Ａ）は横方向の１次微分フィルタ、図３（Ｂ）は縦方向の１次微分フィルタ、図３（Ｃ）は斜め４５度方向の１次微分フィルタ、図３（Ｄ）は斜め１３５度方向の１次微分フィルタである。

次に、ステップＳ３（絶対値化過程）において、４方向の１次微分画像の各々について、画像を構成する画素の画素値をその画素値の絶対値に置き換える絶対値処理を行って４方向の絶対値画像を得る。
次に、ステップＳ４（最大値化過程）において、４方向の絶対値画像に基づいて最大値処理を行い最大値画像を得る。最大値処理は、複数の画像における対応する位置の画素の画素値を比較し、最大の画素値を最大値画像の対応する位置の画素の画素値とする処理である。

次に、ステップＳ５（２値化過程）において、最大値画像に対して２値化処理を行い２値化画像を得る。２値化の閾値としては、検出したいムラ領域と非ムラ領域との境界が２値化画像における画素値１となるようにあらかじめ設定しておく。
次に、ステップＳ６（ラベリング過程）において、２値化画像に対してラベリング処理を行ってラベリング画像を得る。
次に、ステップＳ７（領域抽出過程）において、ラベリング画像からラベリング番号がＡであるラベルＡ領域を抽出する領域抽出処理を行う。

次に、ステップＳ８（ムラ値演算過程）において、ラベルＡ領域におけるムラ領域と非ムラ領域との画素値の差であるムラ値を演算するムラ値演算処理を行う。
次に、ステップＳ９（良否判定過程）において、ムラ値に基づいてラベルＡ領域の良否を判定する良否判定処理を行う。
そして、ラベリング画像におけるすべてのラベリング番号について良否判定が済んでいないときには、ラベリング番号Ａを良否判定が済んでいないラベリング番号に変更してステップＳ７以降の上述のステップを繰返す。ラベリング画像におけるすべてのラベリング番号について良否判定が済んだときには、上述の処理に係わるデータ（良否判定、中間画像、ログ、処理条件）、特に良否判定のデータをメモリに保存する。

以上、本発明のムラ欠陥の検査方法および装置における画像処理について図を参照して説明した。次に、上記のステップＳ８（ムラ値演算過程）について図を参照して詳細を説明する。本発明のムラ欠陥の検査方法および装置におけるムラ値演算過程の一例についてその詳細を図４の示す。
まず、図２、図４のステップＳ７（領域抽出過程）において、ラベルＡ領域を抽出する。

次に、図４のステップＳ１０１（境界抽出過程）において、ラベルＡ領域の境界を構成する画素を抽出し境界画像を得る。なお、境界は特定の画素が特定の領域（集合）に含まれるか否かを決めるものであるから境界は画素ではない。しかしここでは、その境界に隣接する画素を境界を構成する画素と呼ぶ。境界を構成する画素は、境界によって決まる領域の内部に存在する画素と外部に存在する画素とがある。本発明においては、境界を構成する画素が内部外部のいずれに定義したものであっても、通常は、判定に大きく影響することはない。

次に、ステップＳ１０２（座標抽出過程）において、境界画像における画素の座標（Ｘ［ｉ］，Ｙ［ｉ］）を抽出する。ただし、ｉ＝１〜ｎ（ｎ：総数）とする。
次に、ステップＳ１０３（初期化過程）において、ｉ＝１とする。
次に、ステップＳ１０４（着目過程）において、座標（Ｘ［ｉ］，Ｙ［ｉ］）の画素Ｐｉを処理対象とする（着目する）。
次に、ステップＳ１０５（画像抽出過程）において、４方向の絶対値画像（ステップＳ３参照）から座標（Ｘ［ｉ］，Ｙ［ｉ］）の画素Ｐｉの画素値（輝度）が最も大きい絶対値画像を抽出する。

次に、ステップＳ１０６（変化方向抽出過程）において、抽出した絶対値画像に適用した１次微分フィルターの方向を画素値（輝度）の変化方向とする変化方向抽出処理を行う。
次に、ステップＳ１０７（直線引過程）において、座標（Ｘ［ｉ］，Ｙ［ｉ］）の画素Ｐｉを通り、画素値の変化方向に延びる直線をラベルＡ領域に当て嵌める（引く）。
次に、ステップＳ１０８（交差領域抽出過程）において、当て嵌めた直線とラベルＡ領域の画素とが交差する領域を抽出する。すなわち、座標（Ｘ［ｉ］，Ｙ［ｉ］）の画素Ｐｉから変化方向におけるラベルＡ領域の境界と交差するまでの画素の座標を抽出し交差領域座標とする交差領域抽出処理を行う。

次に、ステップＳ１０９（画素値差演算過程）において、ノイズ除去画像（ステップＳ１参照）における交差領域座標の画素の最大画素値と最小画素値の差である画素値差を演算する画素値差演算処理を行う。
次に、ステップＳ１１０（総数？）において、境界を構成する全画素について画素値差を演算したか否かが判定される。すなわち、ｉ＝Ｎであるか否かが判定される。ｉ＝ＮのときにはステップＳ１１１に進む。ｉ＝Ｎでないときには、ステップＳ１１２に進む。

ステップＳ１１１（平均値演算過程）においては、境界を構成するすべての画素Ｐｉ（ｉ＝１〜ｎ）について得た画素値差の平均値を演算し、その平均値をムラ値とする平均値演算処理を行う。
ステップＳ１１２（継続過程）においては、ｉ＝ｉ＋１としてステップＳ１０４に戻って上述した以降のステップを繰返す。

上述したように、本発明においては、ムラ欠陥の形状や大きさに影響される２次微分フィルタを適用せず１次微分フィルタを適用する。２次微分処理においてはムラ領域そのものを検出するのに対して、１次微分処理ではムラ領域と非ムラ領域の境界を抽出するため、形状や大きさに関係なくムラを抽出することができる。また、抽出した境界画像から画素値の変化方向を探索し、その方向の最大画素値と最小画素値の差としてムラ領域と非ムラ領域の差であるムラ値を演算するから、得られるムラ値は高精度である。したがって、ムラ欠陥の形状や大きさに影響されることなく高い検査性能を得ることができるムラ欠陥の検査方法および装置が提供される。

本発明のムラ欠陥の検査装置における構成の一例を示す図である。 入力画像からムラ欠陥を抽出し良否判定する検査のデータ処理過程の一例を示すフロー図である。 検査のデータ処理において使用される１次微分フィルタの一例を示す図である。 検査のデータ処理における輝度差を演算する処理過程の一例についてその詳細を示す図である。 ムラ欠陥の形状や大きさに適合する２次微分フィルタを適用することを示す説明図である。 １次微分処理と２次微分処理の相違を示す説明図である。

符号の説明

１ ラインセンサカメラ
２ 光源
３ 画像処理部
４ 入力部
５ 出力部
６ 搬送機
１００ 対象物

Claims (2)

1. 入力画像に対してノイズ除去フィルタを適用しノイズ除去画像を得るノイズ除去過程と、
   前記ノイズ除去画像に対して縦方向と横方向と斜め２方向の４方向の１次微分フィルタを適用して前記４方向の１次微分画像を得る１次微分過程と、
   前記４方向の１次微分画像の画素の画素値をその絶対値に置き換えて前記４方向の絶対値画像を得る絶対値化過程と、
   前記４方向の絶対値画像における同一位置の画素の画素値を比較して最も大きい画素値を画素の画素値とする最大値画像を得る最大値化過程と、
   前記最大値画像に対して所定の閾値を適用し２値画像を得る２値化過程と、
   前記２値画像に対してラベリングを行いラベリング画像を得るラベリング過程と、
   前記ラベリング画像からラベルリング番号がＡであるラベルＡ領域を抽出する領域抽出過程と、
   前記ラベルＡ領域の境界を構成する画素Ｂを抽出し境界画像を得る境界抽出過程と、
   前記境界を構成する画素Ｂの座標（Ｘ［Ｂ］，Ｙ［Ｂ］）を抽出する座標抽出過程と、
   前記座標に着目し前記４方向の絶対値画像から前記座標の画素の画素値が最も大きい絶対値画像を抽出する画像抽出過程と、
   前記抽出した絶対値画像に適用した１次微分フィルタの方向を画素値の変化方向とする変化方向抽出過程と、
   前記座標から前記変化方向における前記ラベルＡ領域の境界と交差するまでの画素の座標を抽出し交差領域座標とする交差領域抽出過程と、
   前記ノイズ除去画像における前記交差領域座標の画素の最大画素値と最小画素値の差である画素値差を演算する画素値差演算過程と、
   前記境界を構成するすべての画素Ｂについて得た前記画素値差の平均値を演算し、その平均値を前記ラベルＡ領域におけるムラ領域と非ムラ領域の画素値の差であるムラ値とする平均値演算過程と、
   前記ムラ値に基づいて前記ラベルＡ領域の良否を判定する良否判定過程と、
   を有することを特徴とするムラ欠陥の検査方法。
2. ラインセンサカメラと搬送手段と処理手段とを具備するムラ欠陥の検査装置であって、
   前記ラインセンサカメラは線状の撮像領域の主走査を行って検査対象物品を撮像し撮像信号を出力し、
   前記搬送手段は前記主走査に対する副走査の方向に前記検査対象物品を搬送し、
   前記処理手段は前記主走査と前記副走査に同期して前記撮像信号を入力し入力画像を生成するとともに、前記入力画像に対して前記請求項１記載のムラ欠陥の検査方法を適用したデータ処理を行い前記検査対象物品の良否を判定することを特徴とするムラ欠陥の検査装置。