JP5432864B2 - 検査装置及び検査方法 - Google Patents

Description

本発明は、検査対象物の疵を検査する技術に関するものである。

物体表面の疵や欠陥の検査については様々な手法がとられているが、デジタルカメラの普及と計算機の性能向上とによって、ＣＣＤおよびＣＭＯＳカメラを用いた画像処理による検査が昨今では広く普及している。

このような検査において、画像取得方法や、取得した画凹処理方法は様々であるが、物体表面の欠陥が、疵、圧痕、及び粒子状異物等である場合、光源を照射する角度を変えて物体表面を撮像することで検出効率を上げることが一般的に行われている。

例えば、特許文献１には照明ＬＥＤを動かして被検物の画像を撮像し、画像処理により被検物の表面の疵等を検査する表面検査装置が開示されている。

特許文献２には照明スポットからの散乱・回折・反射光を方位別に分離して検出し、検出した方位別の散乱・回折・反射光のデジタルデータを合算して統合デジタルデータを求め、統合デジタルデータが閾値以上であれば、当該統合デジタルデータを異物・欠陥によるものと判定する表面検査方法が開示されている。

特開２００９−２１０３６７号公報 特開２００９−６８９０３号公報

しかしながら、特許文献１では、照明が機械的に動作されて多数の輝度画像が取得されているため、検査対象物の表面に規則的な構造がある場合、疵の部位と疵でない部位とを正確に分離すること困難である。

特許文献２では、照明ビームをほぼ１３度で入射させて楕円状の照射スポットが形成されているが、照明ビームの照射方向を変更させながら、照明スポットからの散乱・回折・散乱光を検出することが行われていないため、例えばアルミの圧延面上において半周期的に現れる圧延疵とは別の要因で現れる疵を検出することは困難である。

本発明の目的は、検査対象物において疵の検出精度を向上する技術を提供することである。

（１）本発明による検査装置は、検査対象物の疵を検査する検査装置であって、前記検査対象物を複数の照明方向から照明する照明部と、前記照明部により各照明方向から照明された前記検査対象物の画像データを取得する画像取得部と、前記画像データを構成する各画素の照明方向に対する輝度分布を算出し、算出した輝度分布に対して所定の統計処理を行い、前記検査対象物において疵が現れていない箇所の特徴を示す特徴量を算出する特徴量算出部と、各画素の輝度分布と前記特徴量との相関値を算出し、算出した相関値に基づいて疵の箇所を示す疵情報を生成する疵情報生成部とを備え、前記照明部は、少なくとも２種類の色の光で前記検査対象物を照明し、前記画像取得部は、各色に対応する画像センサで検査対象物からの光を受光する。

本発明による検査方法は、検査対象物の疵を検査する検査方法であって、前記検査対象物を複数の照明方向から照明する照明ステップと、前記照明ステップにより各照明方向から照明された前記検査対象物の画像データを取得する画像取得ステップと、前記画像データを構成する各画素の照明方向に対する輝度分布を算出し、算出した輝度分布に対して所定の統計処理を行い、前記検査対象物において疵が現れていない箇所の特徴を示す特徴量を算出する特徴量算出ステップと、各画素の輝度分布と前記特徴量との相関値を算出し、算出した相関値に基づいて疵の箇所を示す疵情報を生成する疵情報生成ステップとを備え、前記照明ステップは、少なくとも２種類の色の光で前記検査対象物を照明し、前記画像取得ステップは、各色に対応する画像センサで検査対象物からの光を受光する。

これらの構成によれば、光源が順次に点灯され、光源が点灯される毎に１枚の画像データが取得されているため、画像データを構成する各画素の輝度分布は、照明方向を順次切り替えて検査対象物を照明したときの検査対象物の各位置の輝度分布を表すことになる。

そして、検査対象物の正常領域の各画素の輝度分布から所定の統計処理を用いて検査対象物において疵が現れていない部位の特徴を示す特徴量が算出され、各画素の輝度分布と特徴量との相関値が算出され疵情報が生成される。よって、疵情報は、筋や縞模様等の半周期的な構造を有する検査対象物に現れる疵の箇所を精度よく表すことになり、検査対象物の疵を精度良く検出することができる。
また、この構成によれば、少なくとも２種類の光源を１つずつ同時に点灯させても、光源別の画像データを取得することができるため、光源の点灯回数を少なくとも１／２に削減することができる。

（２）前記照明部は、空間上の所定の位置に配置された複数の光源であることが好ましい。

この構成によれば、複数の光源を順次点灯させることで、検査対象物を複数の方向から照明することができる。

（３）前記画像取得部は、画像センサと、前記検査対象物と前記画像センサとを結ぶ直線を光軸とし、前記光軸と平行な光線を主成分とする光像を前記画像センサに導く光学系とを備えることが好ましい。

この構成によれば、検査対象物の法線方向からの反射光を画像センサに導くことが可能となり、他の方向からの反射光が画像センサに導かれることが防止され、照明方向からの光に強く依存した画像データを取得することができる。

（４）前記疵情報生成部は、各画素の輝度分布と前記特徴量とのマハラノビス距離を前記相関値として算出し、前記マハラノビス距離を濃淡で示す疵画像の画像データを前記疵情報として生成することが好ましい。

この構成によれば、マハラノビス距離を濃淡で示す疵画像が生成されているため、疵の箇所を正確に表す疵画像を生成することができる。また、疵画像を目視することで、ユーザは一目で疵の箇所を認識することができる。

（５）前記照明部による照明方向の切り替えを制御する照明制御部と、前記照明制御部による照明方向の切り替えと同期して前記画像取得部に前記検査対象物を撮像させる撮像制御部とを更に備えることが好ましい。

この構成によれば、光源を移動させる駆動系を用いなくても、照明方向を擬似的に切り替えることができ、装置構成を簡略化することができる。

（６）前記照明部は、前記検査対象物を覆うフードと、前記フードの内面に配置された複数の光源とを備えることが好ましい。

この構成によれば、内面に複数の光源が配置されたフードを備えているため、外部からの環境光が検査対象物に入射することを防止することができる。

（７）前記フードは、半球状であることが好ましい。

この構成によれば、検査対象物をほぼ全方位から照明することができる。

（８）前記照明部は、第１光源と、前記第１光源とは色の異なる光を照射する第２光源とを含み、前記第１光源は、前記疵情報生成部が多数の検査対象物に対して生成した疵情報に基づいて得られた疵を表さない正常領域を明るく照明する照明方向に複数配置され、前記第２光源は、前記疵情報生成部が多数の検査対象物に対して生成した疵情報に基づいて得られた疵を表す異常領域を明るく照明する照明方向に複数配置され、前記画像取得部は、各色に対応する画像センサで検査対象物からの光を受光することが好ましい。

この構成によれば、複数の第１光源を同時に点灯して第１光源の色の画像データを取得し、複数の第２光源を同時に点灯して第２光源の色の画像データを取得することができる。これにより、各画素は、第１光源の色と第２光源の色との２成分からなる輝度値を持つことになる。そして、第１光源は、正常領域を明るく照明することができ、第２光源は異常領域を明るく照明することができため、各画素を第１光源の色と第２光源の色とで規定される色空間にプロットした場合、正常領域の画素は第１光源の色の軸近辺に分布し、異常領域の画素は第２光源の色の軸近辺に分布し、両領域の色空間での分布が顕著に相違することになる。その結果、疵情報生成部は、各画素が色空間において、各画素がどの軸の近辺に分布しているかといった簡便な処理を用いて、疵情報を生成することができる。また、第１光源を同時に点灯し、第２光源を同時に点灯するだけで済み、光源の点灯回数を大幅に削減することができる。

（９）前記光学系は、テレセントリックレンズであることが好ましい。

この構成によれば、照明方向からの光に強く依存した画像データを取得することができる。

本発明によれば、検査対象物の疵を精度良く検出することができる。

（Ａ）は本発明の実施の形態による検査装置の全体構成図を示している。（Ｂ）は図１に示す検査装置を上側から見たときの外観図である。 本発明の実施の形態による検査装置のブロック図を示している。 本発明の実施の形態による検査装置が画像データを取得する際の処理を示すフローチャートである。 図３のフローチャートにおいて、方位角と仰角との２つの変数を１つの変数を用いて表した場合のフローチャートを示している。 本発明の実施の形態による検査装置がマハラノビス距離を算出する処理を示したフローチャートである。 本発明の実施の形態による変形例１の検査装置が画像データを取得する際の処理を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態による検査装置において画像センサが取得する１枚の画像データを示した画面図である。 疵画像を示した図である。 図８に示す疵画像の直線ＡＢの断面形状を示している。 Ｒ，Ｇ，Ｂの輝度値にたがってＲＧＢ色空間にプロットされた画素を模式的に示した図である。

図１（Ａ）は、本発明の実施の形態による検査装置の全体構成図を示している。本検査装置は、ステージ１０、照明部２０、及び画像取得部３０を備えている。ステージ１０は、平板状の台であり、検査対象となる検査対象物Ｈが載置される。検査対象物Ｈとしては、圧延された金属（例えばアルミニウム）が採用されている。そして、本検査装置は、検査対象物Ｈを圧延することで生じた圧延疵とは別の要因で発生した疵を検出することを目的としている。つまり、本実施の形態では、筋や縞模様等が半周期的に現れる構造を持つ検査対象物Ｈに現れる疵を検出することを目的としている。

照明部２０は、複数の光源２１と、光源２１が内面に配置されたフード２２とを備えている。光源２１としては、例えばＬＥＤ（発光ダイオード）からなる光源が採用されている。フード２２は、ステージ１０に載置される検査対象物Ｈを覆う半球状の部材により構成されている。

光源２１はフード２２の内面において規則的に配置されている。図１（Ｂ）は図１に示す検査装置を上側から見たときの外観図である。図１（Ｂ）に示すように光源２１は、フード２２の内面において、中心Ｏ１を中心として放射状に配置されている。ここで、光源２１が配置される位置Ｔは、仰角θと方位角φとによって規定される極座標を用いてＴ（θ，φ）で表される。

仰角θは、図１（Ａ）に示すように位置Ｔ及びステージ１０の中心Ｏ１間を結ぶ直線Ｌ１と、ステージ１０の主面とがなす角度である。方位角φは、図１（Ａ）に示すように、ステージ１０の主面上であって中心Ｏ１を通る基準線Ｌ２と、直線Ｌ１のステージ１０の射影直線Ｌ１´とのなす角度である。

本実施の形態では、図１（Ｂ）に示すように、光源２１は、θ＝０〜１８０°の仰角方向に１２度間隔で配置され、φ＝０〜１８０°の方位角方向に１５度間隔で配置されている。したがって、光源２１の総数は、１６×１２＝１９２個となる。但し、これは一例であり仰角θ、方位角φの配列間隔として、他の角度を採用してもよい。図１（Ａ）、（Ｂ）に示すように光源２１を配置することで、検査対象物Ｈを複数の照明方向から照明することができる。

多方向からの照明による画像データを順次得る際に、特許文献１のように機械的に光源を移動させると非常に多くの時間を要してしまう。また、光源を機械的に移動させるためには駆動系を装置に組み込まなくてはならないため、装置の簡略化を阻害する。

そこで、本検査装置は、フード２２に放射状に多数の光源２１を配置している。そして、ハードウェア回路からなる照明制御部４１によりＬＥＤの点灯をコントロールさせている。これにより、駆動系を用いなくても、光源を擬似的に移動させることができる。また、フード２２は半球面状であるため、光源２１は球面上に配置されることになり、検査対象物Ｈの全方位からの照明を比較的容易に実現することができる。

なお、図１の例では、フード２２に直接、光源２１を設けたが、これに限定されない。例えば、１つの光源と、多数の光ファイバーと、光源からの光を各光ファイバーに切り替えて導光させる切替器とで構成してもよい。この場合、図１において光源２１が配置された箇所に端面が位置するように各光ファイバーを配置すればよい。そして、照明制御部４１は、切替器を制御することで、光源からの光を導光する光ファイバーを順次に切り替え、照明方向を順次に切り替えればよい。この場合、電気配線が不要となり、より多数の光ファイバーをフード２２に取り付けることが可能となり、照明方向をより多く設定することができる。

また、検査対象物Ｈに外部からの環境光が入射すると、疵の検出精度が低下してしまう。そこで、フード２２は環境光が遮光できる色、例えば黒色の部材で構成することが好ましい。

画像取得部３０は、画像センサ３１及び光学系３２を備えている。画像センサ３１は、撮像面の中心がステージ１０の中心Ｏ１に対向するように照明部２０の上側に配置され、光源２１により照明された検査対象物Ｈを撮像し、画像データを取得する。画像センサ３１としては、例えば１／４インチのＣＣＤカメラを採用することができる。１／４インチのＣＣＤカメラは、画素数が６４０×４８０個である。なお、１／４インチは一例であり他のサイズのＣＣＤカメラを採用してもよいし、ＣＭＯＳカメラを採用してもよい。本実施の形態では、画像センサ３１が取得する画像データは、例えば左上の頂点が原点とされ、水平方向がＸ方向とされ、垂直方向がＹ方向とされる２次元の座標空間で各画素の位置が規定される。そして、画像データの各画素Ｇについて、Ｘ方向の座標を変数ｉで表し、Ｙ方向の座標を変数ｊで表す。本実施の形態では、Ｘ方向の座標をｉ＝０〜６３９で表し、Ｙ方向の座標をｊ＝０〜４７９で表す。

光学系３２は、例えばテレセントリックレンズにより構成され、フード２２の頂点に形成された孔２３に設けられている。そして、光学系３２は、検査対象物Ｈと画像センサ３１とを結ぶ直線Ｌ３を光軸とし、光軸と平行な光線を主成分とする光像を画像センサ３１に導く。直線Ｌ３は、中心Ｏ１を通るステージ１０の法線である。

図２は、本発明の実施の形態による検査装置のブロック図を示している。本検査装置は、照明部２０、画像取得部３０、制御部４０、操作表示部５０、及び画像メモリ６０を備えている。

制御部４０は、検査装置の全体制御を司る。制御部４０は、照明制御部４１、撮像制御部４２、特徴量算出部４３、及び疵情報生成部４４を備えている。制御部４０を構成する各ブロックはそれぞれ個別のハードウェア回路により構成してもよいし、１つのハードウェア回路により構成してもよい。ハードウェア回路としては、ＰＩＯボードやＣＰＬＤ、ＦＰＧＡ等を採用してもよいし、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等からなるマイクロコンピュータにより構成してもよい。

照明制御部４１は、照明部２０を構成する光源２１を所定の順序で順次に点灯させる。本実施の形態では、照明制御部４１は、例えば３０ｍｓｅｃの間隔で光源２１を順次点灯させている。

撮像制御部４２は、照明制御部４１が１個の光源を点灯させるタイミングと同期させて画像センサ３１に１枚の画像データを撮像させる。ここで、画像センサ３１は、１枚の画像を撮像するのに要する時間が３０ｍｓｅｃであるため、照明制御部４１は、光源２１を３０ｍｓｅｃ間隔で順次に点灯させている。また、撮像制御部４２は、画像センサ３１により取得された画像データを画像メモリ６０に記憶させる。

本実施の形態では、光源２１は１９２個存在するため、撮像制御部４２は、１９２枚の画像データを画像センサ３１に取得させる。ここで、画像センサ３１は、取得した１９２枚の画像データを、撮像順序を示す撮像番号と紐つけて画像メモリ６０に記憶させる。照明制御部４１は、所定の順序で各光源２１を点灯させるため、撮像番号が分かれば、各画像データが取得される際に点灯された光源２１を特定することができ、検査対象物Ｈの照明方向を特定することができる。

画像メモリ６０は、ハードディスク等の外部記憶装置により構成され、画像センサ３１により取得された画像データを記憶する。

特徴量算出部４３は、画像メモリ６０に記憶された画像データから、各画素Ｇ（ｉ，ｊ）の輝度値Ｐ（ｎ，ｉ，ｊ）の標準偏差Ｖ（ｉ，ｊ）を求め、求めた標準偏差Ｖ（ｉ，ｊ）を用いて輝度値Ｐ（ｎ，ｉ，ｊ）を規格化し、規格化輝度値Ｐ´（ｎ，ｉ，ｊ）を算出する。この規格化輝度値Ｐ´（ｎ，ｉ，ｊ）が輝度分布の一例に該当する。但し、変数ｎは撮像番号を規定する整数値である。

そして、特徴量算出部４３は、疵が現れていないことが推定される正常領域を全画像データに設定し、設定した領域内の規格化輝度値Ｐ´（ｎ，ｉ，ｊ）から検査対象物Ｈの正常領域の共分散行列Ｃを算出する。この共分散行列Ｃが特徴量の一例に該当する。ここで、正常領域は、ユーザが操作表示部５０を操作して予め入力した領域が採用される。ユーザは、実際に検査対象物Ｈを目視することで疵が現れていない領域を見つけ、その領域を入力すればよい。或いは、多数の検査対象物Ｈを実測することで疵が現れていないと想定される領域を正常領域として記憶装置に予め記憶させておき、特徴量算出部４３は予め記憶された正常領域を用いて正常領域を設定してもよい。

疵情報生成部４４は、規格化輝度値Ｐ´（ｎ，ｉ，ｊ）と共分散行列Ｃとの相関値を算出し、算出した相関値に基づいて疵の箇所を示す疵情報を生成する。ここで、相関値としては、規格化輝度値Ｐ´（ｎ，ｉ，ｊ）と共分散行列Ｃとの統計的な距離を採用することができる。本実施の形態では、統計的な距離としてマハラノビス距離ｄ（ｉ，ｊ）を採用する。

そして、疵情報生成部４４は、算出したマハラノビス距離ｄ（ｉ，ｊ）を濃淡表示する疵画像の画像データを疵情報として生成し、操作表示部５０に表示させる。

このように、光源２１を順次に点灯し、光源２１を点灯する毎に１枚の画像データが取得されているため、各画素Ｇ（ｉ，ｊ）の輝度分布は、照明方向を順次切り替えて検査対象物Ｈを照明したときの検査対象物Ｈの各位置の輝度分布を表すことになる。

そして、検査対象物Ｈの正常領域の各画素Ｇ（ｉ，ｊ）の輝度分布から共分散行列Ｃが算出されているため、この共分散行列Ｃは、検査対象物Ｈの正常領域における輝度値の特徴を表すことになる。

そして、各画素Ｇ（ｉ，ｊ）の規格化輝度値Ｐ´（ｎ，ｉ，ｊ）について、共分散行列Ｃに対するマハラノビス距離ｄ（ｉ，ｊ）が算出されているため、マハラノビス距離ｄ（ｉ，ｊ）は、各画素Ｇ（ｉ，ｊ）の輝度分布が正常領域の輝度値の特徴にどの程度近いかを表すことになる。

よって、このマハラノビス距離ｄ（ｉ，ｊ）を濃淡表示する疵画像を操作表示部５０に表示することで、ユーザに対して一目で疵の箇所を認識させることができる。なお、疵画像はマハラノビス距離ｄ（ｉ，ｊ）が大きくなるにつれて、輝度値が大きくなるようにすればよい。

なお、検査対象物Ｈにおいて、疵を示す異常領域が正常領域に比べて非常に小さい場合、取得した画像データから計算した共分散行列Ｃを用いてマハラノビス距離ｄ（ｉ，ｊ）を算出しても精度良く異常領域を検出することができる。

しかしながら、検査対象物Ｈにおいて、異常領域が正常領域に比べて大きい場合、共分散行列Ｃを用いてマハラノビス距離ｄ（ｉ，ｊ）を算出しても、精度良く異常領域を検出することができなくなる。そこで、正常領域のサンプルを用いた共分散行列Ｃをテーブルとして予め記憶装置に記憶させておき、この共分散行列Ｃを用いてマハラノビス距離ｄ（ｉ，ｊ）を算出してもよい。これにより、検査対象物Ｈの異常領域を精度良く検出することができる。

疵は大小さまざまであるが、特に目視検査で問題になるサイズの疵については数ミクロンオーダーの構造を有することが多く、ある方向からの光はその形状を反映した方向に反射される。そこで、本検査装置では、光源２１を視野に対して十分長い距離に配置し、かつ、光学系３２としてテレセントリックレンズを採用している。そのため、画像センサ３１が取得する画像データはより光源２１の照明方向からの照明に強く依存したものとなる。その結果、異常領域と正常領域とで各画素の輝度分布を顕著に相違させることができる。

ここで、疵情報生成部４４は、マハラノビス距離ｄ（ｉ，ｊ）が規定値ＴＨより大きい画素を、疵を表す画素として判定し、当該画素からなる領域を異常領域とし、異常領域を疵画像上にマーキング表示させてもよい。マーキングの表示態様としては、異常領域の輪郭を太枠で囲んで、輪郭内をハッチング表示したり、網点表示したりする等の表示態様を採用すればよい。これにより、ユーザは疵画像から疵の箇所をより速やかに認識することができる。規定値ＴＨの値としては、疵であると想定される予め定められた値を採用すればよい。

また、疵情報生成部４４は、疵画像上においてユーザにより直線を入力させ、入力された直線における疵画像の断面形状を示す画像データを生成し、操作表示部５０に表示させてもよい。これにより、ユーザは感心のある部位において疵の深さ及び広さを立体的に認識することができる。

操作表示部５０は、例えばタッチパネルを備える表示装置により構成され、ユーザから入力される種々の操作指令を受け付けると共に、疵情報生成部４４が生成した疵画像を表示する。

通常、輝度画像の比較を行うには、各光源２１の出力を厳密に一致させなければならないが、本検査装置では、輝度画像を統計処理することで疵を検出している。そのため、各光源２１の出力は厳密に一致させる必要がなく、画像が撮像できる範囲に調整されていればよい。無論、各光源２１の出力は均等であることが好ましい。

図３は、本発明の実施の形態による検査装置が画像データを取得する際の処理を示すフローチャートである。まず、照明制御部４１は、方位角φを０に設定し（ステップＳ１）、仰角θを０に設定し（ステップＳ２）、方位角φ及び仰角θを初期化する。

次に、照明制御部４１は、位置Ｔ（φ，θ）に配置された光源２１を点灯させる（ステップＳ３）。次に、撮像制御部４２は、画像センサ３１に検査対象物Ｈを撮像させ、１枚の画像データを取得させる（ステップＳ４）。ここで、撮像制御部４２は、光源２１が点灯されたとき、照明制御部４１から撮像指令を受け付けて撮像処理を開始する。これにより、画像センサ３１の撮像処理と光源２１の点灯タイミングとを同期させることができる。次に、撮像制御部４２は、画像センサ３１に取得した画像データを画像メモリ６０に記憶させる（ステップＳ５）。

次に、照明制御部４１は、仰角θが１８０°になったか否かを判定する（ステップＳ６）。そして、照明制御部４１は、仰角θが１８０°になった場合は（ステップＳ６でＹＥＳ）、処理をステップＳ８に進め、仰角θが１８０°未満である場合は（ステップＳ６でＮＯ）、処理をステップＳ７に進める。

ステップＳ７において、照明制御部４１は、仰角θを１２°インクリメントさせ、処理をステップＳ３に戻す。これにより、ある方位角φにおいて、仰角θが１８０°になるまで１２°刻みで増大され、増大される都度、１枚の画像データが取得される。

ステップＳ８において、照明制御部４１は、方位角φが１６５°になった否かを判定し、方位角φが１６５°になった場合（ステップＳ８でＹＥＳ）、処理を終了する。一方、照明制御部４１は、方位角φが１６５°未満である場合（ステップＳ８でＮＯ）、方位角φを１５°増大させ（ステップＳ９）、処理をステップＳ３に戻す。

以上により、１９２個の光源２１が１個ずつ点灯される都度、１枚の画像データが取得され、合計１９２枚の画像データが取得されることになる。そのため、１９２個の方向から検査対象物Ｈを照明した場合の各画素Ｇ（ｉ，ｊ）の輝度分布が得られることになる。

図４は、図３のフローチャートにおいて、方位角φと仰角θとの２つの変数を１つの変数ｎを用いて表した場合のフローチャートを示している。本検査装置は１９２個の光源２１を備えているため、各光源２１に変数ｎを割り付けると、図３のフローチャートは図４で表されるのである。

つまり、変数ｎがｎ＝０〜Ｎ−１（Ｎ＝１９２）まで１つずつインクリメントされ、インクリメントされる都度、１枚の画像データが取得される。これにより、Ｎ枚の画像データが取得される。

図５は、本発明の実施の形態による検査装置がマハラノビス距離ｄ（ｉ，ｊ）を算出する処理を示したフローチャートである。まず、特徴量算出部４３は、変数ｉに０を設定し（ステップＳ３１）、変数ｊに０を設定し（ステップＳ３２）、変数ｉ，ｊを初期化する。

次に、特徴量算出部４３は、Ｎ枚の画像データを用いて、規格化輝度値Ｐ´（ｎ，ｉ，ｊ）を求める（ステップＳ３３）。具体的には、特徴量算出部４３は下記の演算により規格化輝度値Ｐ´（ｎ，ｉ，ｊ）を求める。

まず、式（１）を用いて、Ｎ枚の画像データについて各画素Ｇ（ｉ，ｊ）の輝度値Ｐ（ｎ，ｉ，ｊ）の平均値Ｐ＿ａｖｅ（ｉ，ｊ）を求める。

Ｐ＿ａｖｅ（ｉ，ｊ）＝（１／Ｎ）・Σ_ｎ＝０ ^Ｎ−１Ｐ（ｎ，ｉ，ｊ） （１）
但し、ｎはｎ＝０〜Ｎ−１の整数値をとる。

次に、式（２）を用いて、Ｎ枚の画像データについて各画素Ｇ（ｉ，ｊ）の輝度値Ｐ（ｎ，ｉ，ｊ）の２乗平均値Ｐ^２＿ａｖｅ（ｉ，ｊ）を求める。

Ｐ^２＿ａｖｅ（ｉ，ｊ）＝（１／Ｎ）・Σ_ｎ＝０ ^Ｎ−１Ｐ^２（ｎ，ｉ，ｊ） （２）
次に、式（３）に示すように、２乗平均値Ｐ^２＿ａｖｅ（ｉ，ｊ）から平均値Ｐ＿ａｖｅ（ｉ，ｊ）を減じ、画素Ｇ（ｉ，ｊ）の輝度分布の標準偏差Ｖ（ｉ，ｊ）を求める。

Ｖ（ｉ，ｊ）＝Ｐ^２＿ａｖｅ（ｉ，ｊ）−Ｐ＿ａｖｅ（ｉ，ｊ） （３）
次に、式（４）に示すように、標準偏差Ｖ（ｉ，ｊ）を用いて輝度値Ｐ（ｎ，ｉ，ｊ）を規格化し、規格化輝度値Ｐ´（ｎ，ｉ，ｊ）を求める。

Ｐ´（ｎ，ｉ，ｊ）＝（Ｐ（ｎ，ｉ，ｊ）−Ｐ＿ａｖｅ（ｉ，ｊ））／Ｖ（ｉ，ｊ） （４）
ここで、ｎはｎ＝０〜Ｎ−１であるため、Ｐ（ｎ，ｉ，ｊ）は、Ｐ（０，ｉ，ｊ），Ｐ（１，ｉ，ｊ），・・・，Ｐ（Ｎ−１，ｉ，ｊ）からなる１次元の行列の各要素を表す。したがって、規格化輝度値Ｐ´（ｎ，ｉ，ｊ）も、Ｐ´（０，ｉ，ｊ），Ｐ´（１，ｉ，ｊ），・・・，Ｐ´（Ｎ−１，ｉ，ｊ）からなる１次元の行列の各要素を表す。このｎ＝０〜Ｎ−１個の規格化輝度値Ｐ´（ｎ，ｉ，ｊ）が各画素Ｇ（ｉ，ｊ）の輝度分布に相当する。

図５に戻り、ステップＳ３４において、特徴量算出部４３は、変数ｊがｊ＝４７９である場合（ステップＳ３４でＹＥＳ）、処理をステップＳ３６に進め、変数ｊがｊ＝４７９未満である場合（ステップＳ３４でＮＯ）、処理をステップＳ３５に進める。

ステップＳ３５において、変数ｊが１インクリメントされ、処理がステップＳ３２に戻される。ステップＳ３６において、変数ｉがｉ＝６３９である場合（ステップＳ３６でＹＥＳ）、処理が終了される。一方、変数ｉが６３９未満である場合（ステップＳ３６でＮＯ）、変数ｉが１インクリメントされ（ステップＳ３７）、処理がステップＳ３３に戻される。これにより、画像データを構成する各画素Ｇ（ｉ，ｊ）について、規格化輝度値Ｐ´（ｉ，ｊ）が算出される。

次に、ステップＳ３８において、特徴量算出部４３は、画像データを示す２次元画像空間上に正常領域を設定する。ここでは、正常領域は、Ｘ＝Ｘ１〜Ｘ２、Ｙ＝Ｙ１〜Ｙ２によって規定される矩形領域とする。これら、Ｘ１，Ｘ２，Ｙ１，Ｙ２は、上述したように予め定められた値が採用されている。

次に、特徴量算出部４３は、式（５）に示すように、規格化輝度値Ｐ´（ｉ，ｊ）を用いて共分散行列Ｃ（ｍ，ｎ）を算出する（ステップＳ３９）。

ここで、ｎ，ｍは、画像データを特定するための番号を示す整数値である。本実施の形態では、Ｎ枚の画像データが用いられているため、ｎ＝０〜Ｎ−１，ｍ＝０〜Ｎ−１となり、共分散行列Ｃ（ｍ，ｎ）はＮ−１行、Ｎ−１列の行列となる。Ｘ＿ｈはＸ＿ｈ＝Ｘ２−Ｘ１で定義され、正常領域のＹ方向の長さを示し、Ｙ＿ｈはＹ＿ｈ＝Ｙ２−Ｙ１で定義され、正常領域のＹ方向の長さを示す。

次に、疵情報生成部４４は、変数ｉを０に設定し（ステップＳ４０）、変数ｊを０に設定し（ステップＳ４１）、変数ｉ，ｊを初期化する。次に、疵情報生成部４４は、式（６）を用いて、規格化輝度値Ｐ´（ｉ，ｊ）と共分散行列Ｃ（ｍ，ｎ）とのマハラノビス距離ｄ（ｉ，ｊ）を算出する（ステップＳ４２）。

ここで、Ｐ^ρ（ｉ，ｊ）は、式（８）で示すように、ｎ＝０〜Ｎ−１の画像データにおける各画素Ｇ（ｉ，ｊ）の輝度値Ｐ（０，ｉ，ｊ），Ｐ（１，ｉ，ｊ），・・・，Ｐ（Ｎ−１，ｉ，ｊ）からなる１次元の行列である。また、Ｐ^ρｔ（ｉ，ｊ）は式（７）に示すように、Ｐ^ρ（ｉ，ｊ）の転置行列である。

次に、疵情報生成部４４は、マハラノビス距離ｄ（ｉ，ｊ）と規定値ＴＨとを比較し、対応する画素Ｇ（ｉ，ｊ）が疵を表すか否かを判定する（ステップＳ４３）。ここで、疵情報生成部４４は、マハラノビス距離ｄ（ｉ，ｊ）が規定値ＴＨより大きい場合、対応する画素Ｇ（ｉ，ｊ）は疵を表す異常領域の画素と判定し、マハラノビス距離ｄ（ｉ，ｊ）が規定値ＴＨ以下の場合、対応する画素Ｇ（ｉ，ｊ）は疵を表しておらず、正常領域の画素と判定する。

次に、疵情報生成部４４は、変数ｊがｊ＝４７９になっている場合（ステップＳ４４でＹＥＳ）、処理をステップＳ４６に進め、変数ｊが４７９未満である場合（ステップＳ４４でＮＯ）、変数ｊを１インクリメントし（ステップＳ４５）、処理をステップＳ４２に戻す。

ステップＳ４６において、疵情報生成部４４は、変数ｉがｉ＝６３９になっている場合（ステップＳ４６でＹＥＳ）、処理を終了し、変数ｉが６３９未満である場合（ステップＳ４６でＮＯ）、変数ｉを１インクリメントし（ステップＳ４７）、処理をステップＳ４２戻す。

ステップＳ４２〜Ｓ４７の処理が繰り返されることで、各画素Ｇ（ｉ，ｊ）についてのマハラノビス距離ｄ（ｉ，ｊ）が算出されることになる。次に、疵情報生成部４４は、疵画像の画像データを生成し、操作表示部５０に表示する（ステップＳ４８）。

図７は、本発明の実施の形態による検査装置において画像センサ３１が取得する１枚の画像データを示した画面図である。図７に示すように、検査対象物Ｈにおいて多数の筋が半周期的に現れていることが分かる。そして、この筋の存在によって、図７に示す画像を目視しただけでは、検出対象とする疵を見つけることが困難であることが分かる。

図８は、疵情報生成部４４が生成した疵画像を示した図である。図８においては、明るい箇所になるにつれて、マハラノビス距離ｄ（ｉ，ｊ）が大きくなっている。よって、図８では、図７では現れていなかった、検査対象物Ｈの疵が鮮明に現れていることが分かる。図９は、図８に示す疵画像の直線ＡＢの断面形状を示している。なお、図９に示す縦軸はマハラノビス距離ｄ（ｉ，ｊ）を示し、横軸は直線ＡＢ上の各位置を示している。

図９では、点Ａ，Ｂの近傍と点Ａ，Ｂの中間の位置にマハラノビス距離ｄ（ｉ，ｊ）の高い領域が現れており、これらの３領域で疵が現れていることが分かる。そのため、疵情報生成部４４は、これら３領域を疵と判定し、それ以外の領域を正常領域と判定する。

なお、疵情報生成部４４は、図８に示すように、操作表示部５０を操作することで、ユーザにより直線ＡＢが設定されると、図９に示す直線ＡＢの断面形状の画像データを生成し、操作表示部５０に表示させればよい。

この場合、疵情報生成部４４は、直線ＡＢ上の各画素のマハラノビス距離ｄ（ｉ，ｊ）を縦軸、直線ＡＢ上の各位置を横軸に取り、各画素のマハラノビス距離ｄ（ｉ，ｊ）をプロットすることで、断面形状の画像データを生成すればよい。

このように、本検査装置によれば、各画素Ｇ（ｉ，ｊ）の輝度分布から共分散行列Ｃ（ｍ，ｎ）が算出され、各画素Ｇ（ｉ，ｊ）の輝度分布と共分散行列Ｃ（ｍ，ｎ）とのマハラノビス距離ｄ（ｉ，ｊ）が求められ、各画素Ｇ（ｉ，ｊ）が疵を表しているか否かが判定されている。そのため、検査対象物Ｈにおいて、疵を示す異常領域を正確に検出することができる。

（変形例１）
次に、本検査装置の変形例１について説明する。変形例１においては、光源２１として、Ｒ（赤），Ｇ（緑），Ｂ（青）の３種類の光源を採用し、光源２１の点灯回数を１／３に減らしたことを特徴としている。

具体的には、図１において、仰角方向にＲ，Ｇ，Ｂの順番で、光源２１が配置されている。また、画像センサ３１は、Ｒのフィルタを介してＲの光像を受光する画像センサ３１Ｒと、Ｇのフィルタを介してＧの光像を受光する画像センサ３１Ｇと、Ｂのフィルタを介してＢの構造を受光する画像センサ３１Ｂとを備えている。

図６は、本発明の実施の形態による変形例１の検査装置が画像データを取得する際の処理を示すフローチャートである。このフローチャートは基本的には図４に示すフローチャートと同一であるが、ステップＳ５２において、照明制御部４１は、変数ｎが３ｓ，３ｓ＋１，３ｓ＋２のＲ，Ｇ，Ｂの光源２１を同時に点灯している。

よって、検査対象物Ｈは、Ｒ，Ｇ，Ｂの光によって照明される。検査対象物Ｈからの反射光は、Ｒ，Ｇ，Ｂの成分がそれぞれ画像センサ３１Ｒ，３１Ｇ，３１Ｂによって受光され、ステップＳ５３において、Ｒ，Ｇ，Ｂの３枚の画像データが撮像され、ステップＳ５４で保存される。

このように、同時に３個ずつ光源２１が点灯されているため、光源２１の点灯回数を１／３に減らすことができ、画像データを高速に取得することができる。

ここで、ｎ番目の画像データの各画素Ｇ（ｉ，ｊ）の輝度値を、Ｒの輝度値Ｐｒ（ｎ，ｉ，ｊ）、Ｇの輝度値Ｐｇ（ｎ，ｉ，ｊ）、Ｂの輝度値Ｐｂ（ｎ，ｉ，ｊ）と表す。そして、ｆ＝０，１，２がそれぞれ、Ｒ，Ｇ，Ｂに対応付けられた配列分配係数ｆを定義する。

配列分配係数ｆを用いてＲ，Ｇ，Ｂの輝度値Ｐｒ（ｎ，ｉ，ｊ），Ｐｇ（ｎ，ｉ，ｊ），Ｐｂ（ｎ，ｉ，ｊ）を定義し直すと、下記のようになる。

Ｐ（ｎ，ｉ，ｊ）＝Ｐ（３ｓ＋ｆ，ｉ，ｊ）
Ｐｒ（ｓ，ｉ，ｊ）＝Ｐ（３ｓ，ｉ，ｊ）
Ｐｇ（ｓ，ｉ，ｊ）＝Ｐ（３ｓ＋１，ｉ，ｊ）
Ｐｂ（ｓ，ｉ，ｊ）＝Ｐ（３ｓ＋２，ｉ，ｊ）となる。

ステップＳ５５において、疵情報生成部４４は変数ｓ＝６３になった場合（ステップＳ５５でＹＥＳ）、処理を終了し、変数ｓが６３未満の場合（ステップＳ５５でＮＯ）、変数ｓを１インクリメントし（ステップＳ５６）、処理をステップＳ５２に戻す。

つまり、光源２１の個数は全部でＮ（＝１９２）個であるが、同時に３個の光源２１が点灯されているため、変数ｓがｓ＝６３になったとき、処理が終了されている。

なお、変形例１においては、３個の光源２１が同時に点灯されているが、それぞれ、個別に１枚の画像データとして画像センサ３１Ｒ，３１Ｇ，３１Ｂに取得されているため、合計Ｎ枚の画像データが得られる。よって、変形例１におけるマハラノビス距離ｄ（ｉ，ｊ）を算出処理は、図５に示すフローチャート同一となる。なお、変形例１では、Ｒ，Ｇ，Ｂの３色の光源２１を用いたが、これに限定されず、波長の異なる光源であればどのような光源を採用してもよい。例えば、波長の異なる４つの光源２１を採用した場合、同時に４つずつの光源２１を順次に点灯して行けばよい。この場合、画像センサ３１としては、４つの波長のそれぞれを受光する４つの画像センサを採用すればよい。

（変形例２）
次に、本検査装置の変形例２について説明する。変形例２は、多数の検査対象物Ｈにおける正常領域の検査結果が蓄積された後、この検査結果から、正常領域を明るく光らせることができる照明方向の光源２１と他の光源２１とを別の色の光源２１で構成し、光源２１の点灯シーケンスや相関値の算出処理を簡略化したことを特徴としている。

すなわち、図７に示すように、検査対象物Ｈが縞模様や筋等の特有の半周期的構造を有している場合、多数の検査対象物Ｈに対してマハラノビス距離ｄ（ｉ，ｊ）が蓄積されると、検査対象物Ｈにおいて、どの領域が正常領域を示すかのおおよその傾向を把握することができる。そして、正常領域の各画素Ｇ（ｉ，ｊ）を明るく照明することができる光源２１を特定することができる。そして、特定した光源２１を全て同色（例えばＲ）の光源２１で構成する。具体的には、正常領域の各画素Ｇ（ｉ，ｊ）の輝度分布がピークを示す時に点灯された光源２１をＲの光源２１で構成する。

また、蓄積された検査結果において、正常領域を明るく照明することができる光源２１の近傍に配置され、かつ異常領域を明るく照明する照明方向に位置する光源２１をＧの光源２１で構成し、残りの光源２１をＢの光源２１で構成する。具体的には、異常領域の各画素の輝度分布がピークを示す時に点灯された光源２１であって、Ｒの光源２１の近傍（例えばＲの光源２１を取り囲む位置）にＧの光源２１を配置する。

このようにＲ，Ｇ，Ｂの光源２１を配置し、Ｒの光源２１の全てを同時に点灯し、Ｒの画像データを取得する。同様にして、Ｇの光源２１の全てを同時に点灯し、Ｇの画像データを取得し、Ｂの光源２１の全てを同時に点灯しＢの画像データを取得する。

そして、疵情報生成部４４は、Ｒ，Ｇ，Ｂの画像データから各画素Ｇ（ｉ，ｊ）をＲＧＢ色空間にプロットする。図１０は、Ｒ，Ｇ，Ｂの輝度値にしたがってＲＧＢ色空間にプロットされた画素Ｇ（ｉ，ｊ）を模式的に示した図である。Ｒの光源２１は正常領域を明るく照明することができる位置に配置されているため、Ｒの光源２１を点灯した場合、正常領域の各画素Ｇ（ｉ，ｊ）は輝度値が大きくなる。一方、Ｇ，Ｂの光源２１は、正常領域の各画素Ｇ（ｉ，ｊ）をＲの光源２１ほど明るく照明することができる位置に配置されていないため、Ｇ，Ｂの光源２１を点灯した場合、正常領域の各画素Ｇ（ｉ，ｊ）の輝度値は小さくなる。

そのため、図１０に示すように、正常領域の各画素Ｇ（ｉ，ｊ）をＲＧＢ色空間にプロットすると、正常領域の各画素Ｇ（ｉ，ｊ）はＲ軸上に集中して分布することになる。

また、Ｇの光源２１は、赤の光源２１の近傍に位置するため、正常領域の各画素Ｇ（ｉ，ｊ）のＧの輝度値は、多少の値を有している。また、Ｂの光源２１はＲの光源２１から離れた位置に配置されているため、正常領域の各画素Ｇ（ｉ，ｊ）のＢの輝度値は、ほぼ０となる。

したがって、正常領域の各画素Ｇ（ｉ，ｊ）のＧＢ平面への投影点はＧ軸に多少の広がりを持って原点Ｏ付近に分布する。

一方、異常領域の各画素Ｇ（ｉ，ｊ）はＧの輝度値がＢの輝度値よりも大きく、かつ、Ｇ，Ｂの輝度値がＲの輝度値に比べて大きくなる。そのため、異常領域の各画素Ｇ（ｉ，ｊ）のＧＢ平面への投影点は原点Ｏから離れた位置に分布する。

よって、疵情報生成部４４は、図１０に示すように、各画素Ｇ（ｉ，ｊ）をＧＢ空間に投影し、投影点Ｇ＿ＧＢ（ｉ，ｊ）と原点Ｏとのユークリッド距離ｄｕ（ｉ，ｊ）を求める。そして、疵情報生成部４４は、ユークリッド距離ｄｕ（ｉ，ｊ）を濃淡表示する画像データを疵画像の画像データとして生成し、操作表示部５０に表示する。

また、疵情報生成部４４は、ユークリッド距離ｄｕ（ｉ，ｊ）が規定値Ｔｈｕより大きい画素Ｇ（ｉ，ｊ）を疵の画素として判定し、これらの画素からなる領域を異常領域とし、疵画像上にマーキング表示する。

このように、検査結果がある程度蓄積され、その検査結果にしたがって、Ｒ，Ｇ，Ｂの光源２１の光源を上記のように配置した場合、Ｒ，Ｇ，Ｂの光源２１を同時に１回ずつ点灯すればよくなり、光源２１の点灯シーケンスを大幅に短縮することができる。また、各画素Ｇ（ｉ，ｊ）のＧＢ平面への投影点Ｇ＿ＧＢ（ｉ，ｊ）と原点Ｏとのユークリッド距離ｄｕ（ｉ，ｊ）を算出するだけで疵画像を生成することができるため、共分散行列Ｃ及びマハラノビス距離を算出する必要がなくなり、処理負担を大幅に軽減させることが可能となる。

なお、変形例２においては、Ｒ，Ｇ，Ｂの３色の光源２１を配置したが、２色の光源を配置してもよい。この場合、正常領域を明るく照明する光源２１とその他の光源２１とを別の色の光源２１により構成すればよい。

１０ ステージ
２０ 照明部
２１ 光源
２２ フード
３０ 画像取得部
３１ 画像センサ
３２ 光学系
４０ 制御部
４１ 照明制御部
４２ 撮像制御部
４３ 特徴量算出部
４４ 疵情報生成部
５０ 操作表示部
６０ 画像メモリ

Claims (10)

1. 検査対象物の疵を検査する検査装置であって、
   前記検査対象物を複数の照明方向から照明する照明部と、
   前記照明部により各照明方向から照明された前記検査対象物の画像データを取得する画像取得部と、
   前記画像データを構成する各画素の照明方向に対する輝度分布を算出し、算出した輝度分布に対して所定の統計処理を行い、前記検査対象物において疵が現れていない箇所の特徴を示す特徴量を算出する特徴量算出部と、
   各画素の輝度分布と前記特徴量との相関値を算出し、算出した相関値に基づいて疵の箇所を示す疵情報を生成する疵情報生成部とを備え、
   前記照明部は、少なくとも２種類の色の光で前記検査対象物を照明し、
   前記画像取得部は、各色に対応する画像センサで検査対象物からの光を受光する検査装置。
2. 前記照明部は、空間上の所定の位置に配置された複数の光源である請求項１記載の検査装置。
3. 前記画像取得部は、
   画像センサと、
   前記検査対象物と前記画像センサとを結ぶ直線を光軸とし、前記光軸と平行な光線を主成分とする光像を前記画像センサに導く光学系とを備える請求項１又は２に記載の検査装置。
4. 前記疵情報生成部は、各画素の輝度分布と前記特徴量とのマハラノビス距離を前記相関値として算出し、前記マハラノビス距離を濃淡で示す疵画像の画像データを前記疵情報として生成する請求項１〜３のいずれかに記載の検査装置。
5. 前記照明部による照明方向の切り替えを制御する照明制御部と、
   前記照明制御部による照明方向の切り替えと同期して前記画像取得部に前記検査対象物を撮像させる撮像制御部とを更に備える請求項１〜４のいずれかに記載の検査装置。
6. 前記照明部は、
   前記検査対象物を覆うフードと、
   前記フードの内面に配置された複数の光源とを備える請求項１〜５のいずれかに記載の検査装置。
7. 前記フードは、半球状である請求項６記載の検査装置。
8. 前記照明部は、第１光源と、前記第１光源とは色の異なる光を照射する第２光源とを含み、
   前記第１光源は、前記疵情報生成部が多数の検査対象物に対して生成した疵情報に基づいて得られた疵を表さない正常領域を明るく照明する照明方向に複数配置され、
   前記第２光源は、前記疵情報生成部が多数の検査対象物に対して生成した疵情報に基づいて得られた疵を表す異常領域を明るく照明する照明方向に複数配置され、
   前記画像取得部は、各色に対応する画像センサで検査対象物からの光を受光する請求項１〜７のいずれかに記載の検査装置。
9. 前記光学系は、テレセントリックレンズである請求項３記載の検査装置。
10. 検査対象物の疵を検査する検査方法であって、
    前記検査対象物を複数の照明方向から照明する照明ステップと、
    前記照明ステップにより各照明方向から照明された前記検査対象物の画像データを取得する画像取得ステップと、
    前記画像データを構成する各画素の照明方向に対する輝度分布を算出し、算出した輝度分布に対して所定の統計処理を行い、前記検査対象物において疵が現れていない箇所の特徴を示す特徴量を算出する特徴量算出ステップと、
    各画素の輝度分布と前記特徴量との相関値を算出し、算出した相関値に基づいて疵の箇所を示す疵情報を生成する疵情報生成ステップとを備え、
    前記照明ステップは、少なくとも２種類の色の光で前記検査対象物を照明し、
    前記画像取得ステップは、各色に対応する画像センサで検査対象物からの光を受光する検査方法。