JP5956814B2 - 外観検査装置、外観検査方法及びコンピュータプログラム - Google Patents

Description

本発明は、良品であると判定された画像データ群に基づいて算出した閾値を用いて良否判定を行う外観検査装置、外観検査方法、及びコンピュータプログラムに関する。

従来、検査対象物を撮像して取得した画像を、基準となる検査対象物の画像（基準画像）と比較することにより、検査対象物が良品であるか否かを判定する外観検査方法が開発されている。判定する基準となる基準画像は、外観検査により良品であると判定された画像データ群から学習された画素値で構成された画像であり、画素ごとに良否判定のための閾値が設定される。

良品を正しく良品であると判定するためには、適切な良否判定のための閾値を設定することが重要となる。例えば特許文献１では、良品画像を複数入力させ、検査対象物の画像の良否を判定するための閾値を設定する画像処理方法を用いた画像検査装置が開示されている。特許文献１では、良品画像が追加される都度学習して、良否判定のための閾値を再設定しているので、良否判定に若干のばらつきが生じている場合であっても、適切な閾値を設定することができる。

特開２００５−２６５６６１号公報

従来の画像検査装置では、良否判定のための閾値を標準偏差に基づくシフト量に基づいて設定する。しかし、検査対象物の輪郭部分では、画素値が大きく変動することから、位置ずれに対して過敏に反応して良品であるにもかかわらず不良品であると判定されるおそれがあった。

また、画素ごとに標準偏差を算出しているが、画素の位置に応じて画素値のばらつきに差異が生じる。したがって、ばらつきの大きい位置では欠陥として検出される可能性も高く、本来検出するべき欠陥以外の部分についても欠陥であると誤検出するおそれがあった。さらに、基準画像を学習するためには一定数以上の良品画像が必要となるが、必要数確保できない場合には良否判定の精度が低下するという問題点もあった。

本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、良否判定のための閾値をこまめに調整することなく、欠陥の過検出、誤検出等を効果的に防止することができる外観検査装置、外観検査方法、及びコンピュータプログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために第１発明に係る外観検査装置は、良品に関する画像データ群に基づいて算出した閾値を用いて検査対象物の良否判定を行う外観検査装置であって、検査対象物の良品に関する複数の良品画像データを記憶する良品画像データ記憶手段と、一つ又は複数の画素で構成された画素単位及び該画素単位の周囲の画素を算出対象に含める範囲として特定する画素特定手段と、特定された前記範囲内の画素の画素値を前記複数の良品画像データのそれぞれから抽出し、前記画素単位及び周囲の画素を含む前記範囲内から抽出された画素値の分布の広がりを示す散布度を算出し、良品であると判定される画素値の範囲を定める閾値を前記散布度の大きさに応じて前記画素単位ごとに算出する閾値算出手段と、検査対象物を撮像手段により撮像し、撮像した検査対象物の画像データの入力を受け付ける画像入力受付手段と、入力を受け付けた画像データの画素単位における画素値と、対応する画素単位の前記閾値との比較に基づいて、検査対象物の良否を判定する良否判定手段とを備えることを特徴とする。
また、第２発明に係る外観検査装置は、第１発明において、前記閾値算出手段は、前記散布度が大きいほど良品である範囲が広がるように前記閾値を画素単位ごとに算出することを特徴とする。
また、第３発明に係る外観検査装置は、第１又は第２発明において、前記閾値算出手段は、特定された前記範囲内の画素単位のみを算出対象とするか、特定された前記範囲内の画素単位の周囲の画素も含めて算出対象とするかの選択が可能であることを特徴とする。

また、第４発明に係る外観検査装置は、第１乃至第３発明のいずれか１つにおいて、前記画素特定手段は、前記散布度の算出対象に含める周囲の画素の範囲の指定を変更可能に受け付ける範囲指定受付手段を備えることを特徴とする。

また、第５発明に係る外観検査装置は、第１乃至第４発明のいずれか１つにおいて、特定された前記範囲内の画素単位の周囲の画素に重みを付けて抽出し、該特定された前記範囲内の画素単位の画素値をより反映させた前記散布度を算出することを特徴とする。
また、第６発明に係る外観検査装置は、第５発明において、前記重みは、特定された前記範囲内の画素単位からの距離に応じて画素単位ごとに決定されることを特徴とする。
また、第７発明に係る外観検査装置は、第１乃至第６発明のいずれか１つにおいて、前記散布度は、前記抽出された画素値の平均値を基準とした画素値の分布の広がりを示すことを特徴とする。
また、第８発明に係る外観検査装置は、第１乃至第７発明のいずれか１つにおいて、前記良否判定手段は、画素単位ごとに検査対象物の良否を判定することを特徴とする。
また、第９発明に係る外観検査装置は、第１乃至第８発明のいずれか１つにおいて、前記良否判定手段は、前記複数の良品画像データから基準画像を作成し、該基準画像と入力を受け付けた前記画像データとを画素単位ごとに比較して差分値を算出し、該差分値が前記閾値の範囲外である場合は、欠陥部分であると判定することを特徴とする。
また、第１０発明に係る外観検査装置は、第９発明において、前記良否判定手段は、欠陥部分であると判定された部分のパラメータの値が所定の範囲内である場合は、良品であると判定することを特徴とする。
また、第１１発明に係る外観検査装置は、第１乃至第１０発明のいずれか１つにおいて、前記閾値算出手段は、前記複数の画像データの同一座標に位置する画素単位ごとに画素値の積算値及び画素値の二乗の積算値を算出して記憶しておき、記憶された画素単位の積算値を読み出すとともに、特定された範囲内に存在する周囲の画素単位の画素値を抽出して読み出した積算値に合算することにより、前記散布度を算出することを特徴とする。

また、第１２発明に係る外観検査装置は、第１乃至第１１発明のいずれか１つにおいて、前記良品画像データ記憶手段は、良品画像データとして各画素が一次元の輝度値情報を有する濃淡画像データを記憶し、前記閾値算出手段は、前記散布度として、前記抽出された画素値の標準偏差を算出し、該標準偏差と前記画素値の平均値とに基づいて前記閾値を算出することを特徴とする。

また、第１３発明に係る外観検査装置は、第１乃至第１１発明のいずれか１つにおいて、前記良品画像データ記憶手段は、良品画像データとして各画素が三次元のカラー情報を有するカラー画像データを記憶し、前記閾値算出手段は、前記散布度として、三次元空間内における前記抽出された画素値の分布範囲を算出し、該分布範囲と前記画素値の平均値とに基づいて前記閾値を算出することを特徴とする。

また、第１４発明に係る外観検査装置は、第１乃至第１１発明のいずれか１つにおいて、前記良品画像データ記憶手段は、良品画像データとして各画素が互いに直交する二方向のエッジ強度情報からなる二次元情報を有するエッジ画像データを記憶し、前記閾値算出手段は、前記散布度として、二次元空間内における前記抽出された画素値の分布範囲を算出し、該分布範囲と前記画素値の平均値とに基づいて前記閾値を算出することを特徴とする。

次に、上記目的を達成するために第１５発明に係る外観検査方法は、良品に関する画像データ群に基づいて算出した閾値を用いて検査対象物の良否判定を行う外観検査装置で実行することが可能な外観検査方法であって、前記外観検査装置は、検査対象物の良品に関する複数の良品画像データを記憶するステップと、一つ又は複数の画素で構成された画素単位及び該画素単位の周囲の画素を算出対象に含める範囲として特定するステップと、特定された前記範囲内の画素の画素値を前記複数の良品画像データのそれぞれから抽出し、前記画素単位及び周囲の画素を含む前記範囲内から抽出された画素値の分布の広がりを示す散布度を算出し、良品であると判定される画素値の範囲を定める閾値を前記散布度の大きさに応じて前記画素単位ごとに算出するステップと、検査対象物を撮像手段により撮像し、撮像した検査対象物の画像データの入力を受け付けるステップと、入力を受け付けた画像データの画素単位における画素値と、対応する画素単位の前記閾値との比較に基づいて、検査対象物の良否を判定するステップとを含むことを特徴とする。

次に、上記目的を達成するために第１６発明に係るコンピュータプログラムは、良品に関する画像データ群に基づいて算出した閾値を用いて検査対象物の良否判定を行う外観検査装置で実行することが可能なコンピュータプログラムであって、前記外観検査装置を、検査対象物の良品に関する複数の良品画像データを記憶する良品画像データ記憶手段、一つ又は複数の画素で構成された画素単位及び該画素単位の周囲の画素を算出対象に含める範囲として特定する画素特定手段、特定された前記範囲内の画素の画素値を前記複数の良品画像データのそれぞれから抽出し、前記画素単位及び周囲の画素を含む前記範囲内から抽出された画素値の分布の広がりを示す散布度を算出し、良品であると判定される画素値の範囲を定める閾値を前記散布度の大きさに応じて前記画素単位ごとに算出する閾値算出手段、検査対象物を撮像手段により撮像し、撮像した検査対象物の画像データの入力を受け付ける画像入力受付手段、及び入力を受け付けた画像データの画素単位における画素値と、対応する画素単位の前記閾値との比較に基づいて、検査対象物の良否を判定する良否判定手段として機能させることを特徴とする。

第１発明、第１５発明及び第１６発明では、検査対象物の良品に関する複数の良品画像データを記憶しておき、一つ又は複数の画素で構成された画素単位及び画素単位の周囲の画素を算出対象に含める範囲として特定する。特定された範囲内の画素の画素値を複数の良品画像データのそれぞれから抽出し、画素単位及び周囲の画素を含む範囲内から抽出された画素値の分布の広がりを示す散布度を算出し、良品であると判定される画素値の範囲を定める閾値を散布度の大きさに応じて画素単位ごとに算出する。検査対象物を撮像手段により撮像し、撮像した検査対象物の画像データの入力を受け付け、入力を受け付けた画像データの画素単位における画素値と、対応する画素単位の閾値との比較に基づいて、検査対象物の良否を判定する。これにより、特定された画素又は画素単位の画素値だけでなく、その周囲の画素の画素値を算入して画素値の分布の広がりを示す散布度を算出するので、画素値が大きく変動する輪郭部分については、良品であると判定される範囲を広げることができ、輪郭部分において位置ずれ等が生じている場合であっても、欠陥を過敏に検出することを防止することが可能となる。また、表示された画像にざらつきの大きい領域が存在する場合であっても、欠陥として検出することなく、適切な検出感度で良否判定を行うことが可能となる。ここで、「ざらつきの大きい領域」とは、隣接する画素との画素値の差が所定値以上の画素がランダムに存在する領域を意味する。
第２発明では、散布度が大きいほど良品である範囲が広がるように閾値を画素単位ごとに算出するので、表示された画像にざらつきの大きい領域が存在する場合であっても、欠陥として検出することなく、適切な検出感度で良否判定を行うことが可能となる。
第３発明では、特定された範囲内の画素単位のみを算出対象とするか、特定された範囲内の画素単位の周囲の画素も含めて算出対象とするかの選択が可能であるので、表示された画像の状態に応じて適切な良否判定を行うことが可能となる。

第４発明では、散布度の算出対象に含める周囲の画素の範囲の指定を変更可能に受け付けるので、検査対象物に応じて最適な検出結果を得ることができる。

第５発明では、特定された範囲内の画素単位の周囲の画素に重みを付けて抽出し、特定された範囲内の画素単位の画素値をより反映させた散布度を算出する。これにより、単純に散布度を算出する場合に比べて、特定された範囲内の画素又は画素単位の画素値の影響の大きい散布度を算出することができ、良否判定のための閾値に反映させることが可能となる。
第６発明では、重みは、特定された範囲内の画素単位からの距離に応じて画素単位ごとに決定されるので、特定された範囲内の画素単位の画素値をより反映させて散布度を算出することが可能となる。
第７発明では、散布度は、抽出された画素値の平均値を基準とした画素値の分布の広がりを示すので、画素値の変動の度合いに応じて良否判定の閾値を算出することが可能となる。
第８発明では、画素単位ごとに検査対象物の良否を判定するので、高い精度で良否判定を行うことが可能となる。
第９発明では、複数の良品画像データから基準画像を作成し、基準画像と入力を受け付けた画像データとを画素単位ごとに比較して差分値を算出し、差分値が閾値の範囲外である場合は、欠陥部分であると判定するので、閾値に基づいて高い精度で良否判定を行うことが可能となる。
第１０発明では、欠陥部分であると判定された部分のパラメータの値が所定の範囲内である場合は、良品であると判定するので、誤判定を未然に回避することが可能となる。
第１１発明では、複数の画像データの同一座標に位置する画素単位ごとに画素値の積算値及び画素値の二乗の積算値を算出して記憶しておき、記憶された画素単位の積算値を読み出すとともに、特定された範囲内に存在する周囲の画素単位の画素値を抽出して読み出した積算値に合算することにより、散布度を算出する。このように、画素又は画素単位ごとに画素値の積算値及び画素値の二乗の積算値を算出して記憶しておくことにより、すべての良品画像データを記憶しておく必要がなくなるので、処理に必要となる記憶容量を低減することができる。

第１２発明では、良品画像データとして各画素が一次元の輝度値情報を有する濃淡画像データを記憶しておき、散布度として、抽出された画素値の標準偏差を算出し、標準偏差と画素値の平均値とに基づいて閾値を算出する。これにより、特定された画素又は画素単位の画素値だけでなく、その周囲の画素の画素値を算入して画素値の分布の広がりを示す散布度を算出するので、画素値が大きく変動する輪郭部分については、良品であると判定される範囲を広げることができ、輪郭部分において位置ずれ等が生じている場合であっても、欠陥を過敏に検出することを防止することが可能となる。

第１３発明では、良品画像データとして各画素が三次元のカラー情報を有するカラー画像データを記憶しておき、散布度として、三次元空間内における抽出された画素値の分布範囲を算出し、分布範囲と画素値の平均値とに基づいて閾値を算出する。これにより、特定された画素又は画素単位の色成分を示す画素値だけでなく、その周囲の画素の色成分を示す画素値を算入して画素値の分布の広がりを示す散布度を算出するので、画素値が大きく変動する輪郭部分については、良品であると判定される範囲を広げることができ、輪郭部分において位置ずれ等が生じている場合であっても、欠陥を過敏に検出することを防止することが可能となる。

第１４発明では、良品画像データとして各画素が互いに直交する二方向のエッジ強度情報からなる二次元情報を有するエッジ画像データを記憶しておき、散布度として、二次元空間内における抽出された画素値の分布範囲を算出し、分布範囲と画素値の平均値とに基づいて閾値を算出する。これにより、特定された画素又は画素単位のエッジ強度を示す画素値だけでなく、その周囲の画素のエッジ強度を示す画素値を算入して画素値の分布の広がりを示す散布度を算出するので、画素値が大きく変動する輪郭部分については、良品であると判定される範囲を広げることができ、輪郭部分において位置ずれ等が生じている場合であっても、欠陥を過敏に検出することを防止することが可能となる。

本発明によれば、特定された画素又は画素単位の画素値だけでなく、その周囲の画素の画素値を算入して画素値の分布の広がりを示す散布度を算出するので、画素値が大きく変動する輪郭部分については、良品であると判定される範囲を広げることができ、輪郭部分において位置ずれ等が生じている場合であっても、欠陥を過敏に検出することを防止することが可能となる。また、表示された画像にざらつきの大きい領域が存在する場合であっても、欠陥として検出することなく、適切な検出感度で良否判定を行うことが可能となる。

本発明の実施の形態に係る外観検査装置を含む製品検査システムの構成を示す模式図である。 本発明の実施の形態に係る外観検査装置の構成を模式的に示すブロック図である。 本発明の実施の形態に係る外観検査装置の一構成例を示す機能ブロック図である。 良品画像データ記憶部に記憶された良品画像の中の任意の一画素の画素値の分布を示す例示図である。 本発明の実施の形態に係る外観検査装置の、算出対象となる画素、及び算出対象に含める範囲の例示図である。 本発明の実施の形態に係る外観検査装置の閾値算出手段の一構成例を示す機能ブロック図である。 位置ずれが生じている場合の欠陥検出結果を示す画面の例示図である。 欠陥が生じている場合の欠陥検出結果を示す画面の例示図である。 本発明の実施の形態に係る外観検査装置の主制御部の検査対象物の良否判定の閾値算出処理の手順を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態に係る外観検査装置の閾値算出手段の他の構成例を示す機能ブロック図である。 本発明の実施の形態に係る外観検査装置の主制御部の検査対象物の良否判定の閾値算出処理の他の手順を示すフローチャートである。 各画素が三次元のカラー情報（Ｒ成分値、Ｇ成分値、Ｂ成分値）を有する場合の画素値の分布範囲を示す例示図である。 互いに直交する二方向のエッジ強度からなる二次元情報の相互相関分布範囲の例示図である。 本発明の実施の形態に係る外観検査装置の算出対象に含まれる範囲の例示図である。

以下、本発明の実施の形態に係る外観検査装置について、図面を参照して説明する。なお、参照する図面を通じて、同一又は同様の構成又は機能を有する要素については、同一又は同様の符号を付して、詳細な説明を省略する。

図１は、本発明の実施の形態に係る外観検査装置を含む製品検査システムの構成を示す模式図である。図１に示すように、本実施の形態に係る外観検査装置を含む製品検査システムはカメラ１と、カメラ１とデータ通信することが可能に接続ケーブル３で接続されている外観検査装置２とで構成されている。外観検査装置２は表示装置（図示せず）と接続されており、画像処理制御部２０１と照明制御部２０２とを内蔵している。

また、照明制御部２０２は、照明装置４とデータ通信することが可能に接続ケーブル３で接続されている。コンベア５上を移動してくる検査対象物６は、照明装置４により光を照射され、カメラ１で撮像される。外観検査装置２は、撮像された検査対象物６の画像に基づいて、検査対象物６が良品であるか不良品であるかを判定する。

カメラ１は、内部に画像処理を実行するＦＰＧＡ、ＤＳＰ等を備えており、検査対象物６を撮像する撮像素子を有するカメラモジュールを備えている。撮像素子としてはＣＭＯＳ基板を有しており、例えば撮像したカラー画像は、ＣＭＯＳ基板にてダイナミックレンジを広げる変換特性に基づいてＨＤＲ画像へ変換される。

複数の検査対象物６は、コンベア５のライン上を流れてくる。検査対象物６の上方（又は側方、下方）に設置されているカメラ１により検査対象物６を撮像し、撮像した画像を基準画像（例えば良品と判定された画像の平均画像）と画素ごとに比較して、検査対象物６に傷、欠陥等が存在するか否かの判定を行う。検査対象物６に傷、欠陥等が存在すると判定した場合には、ＮＧ判定となる。一方、検査対象物６に傷、欠陥等が存在しないと判定した場合には、ＯＫ判定となる。このように、本実施の形態に係る外観検査装置２は、検査対象物６を撮像した画像を用いて、検査対象物６の良否判定を行うものである。

ここで、検査対象物６の外観検査を行う場合、検査に用いる各種パラメータを設定する必要がある。例えば、撮像条件を規定する撮像パラメータ、照明条件を規定する照明パラメータ、どういう検査を行うかを示す検査条件を規定する画像処理パラメータ（検査パラメータ）等である。外観検査装置２では、上述した良否判定を行う前に、これらの各種パラメータを設定する。要するに、外観検査装置２は、検査対象物６の良否を判定する運転モード（Ｒｕｎモード）と、検査に用いる各種パラメータの設定を行う設定モード（非Ｒｕｎモード）とを有しており、これらのモードを切り替えるためのモード切替手段（図示せず）を有している。

ユーザは、運転モードにおいて、ライン上を流れてくる複数の検査対象物６に対して良否判定が繰り返し行われる前に、設定モードにおいて、各種パラメータに対して最適なパラメータ値を設定（調整）する。基本的に、各種パラメータに対してはデフォルト値が設定されており、ユーザがデフォルト値のままでよいと判断した場合には、パラメータ値を調整する必要はない。以下、本実施の形態に係る外観検査装置２の構成及び処理手順について詳細に説明する。

図２は、本発明の実施の形態に係る外観検査装置２の構成を模式的に示すブロック図である。図２に示すように、本実施の形態に係る外観検査装置２は、画像を撮像するカメラ１及び撮像された画像又は演算処理の途上で生成された画像を表示する表示装置３１に接続されている。

外観検査装置２は、少なくともＣＰＵ（中央演算装置）、ＬＳＩ等で構成された主制御部２１、メモリ２２、記憶手段２３、入力手段２４、出力手段２５、通信手段２６、補助記憶手段２７及び上述したハードウェアを接続する内部バス２８で構成されている。主制御部２１は、内部バス２８を介して外観検査装置２の上述したようなハードウェア各部と接続されており、上述したハードウェア各部の動作を制御するとともに、記憶手段２３に記憶されているコンピュータプログラム１００に従って、種々のソフトウェア的機能を実行する。メモリ２２は、ＳＲＡＭ、ＳＤＲＡＭ等の揮発性メモリで構成され、コンピュータプログラム１００の実行時にロードモジュールが展開され、コンピュータプログラム１００の実行時に発生する一時的なデータ等を記憶する。

記憶手段２３は、内蔵される固定型記憶装置（ハードディスク、フラッシュメモリ）、ＲＯＭ等で構成されている。記憶手段２３に記憶されているコンピュータプログラム１００は、プログラム及びデータ等の情報を記録したＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の可搬型記録媒体９０から、補助記憶手段２７によりダウンロードされ、実行時には記憶手段２３からメモリ２２へ展開して実行される。もちろん、通信手段２６を介して外部のコンピュータからダウンロードされたコンピュータプログラムであっても良い。

記憶手段２３は、検査対象物６を撮像した画像のうち、良品であると判定された複数の画像の画像データを記憶しておく良品画像データ記憶部２３１を備えている。良品画像データ記憶部２３１には、良品であると判定された画像の画像データが記憶されているが、不良品であると判定されたにもかかわらず、ユーザによって誤って良品とされた画像の画像データも含まれる。すなわち、ユーザによって良品とされた（実際に良品であるか否かは問わない）画像の画像データが記憶される。換言すれば、良品画像データ記憶部２３１に記憶される画像データは、良否判定のための閾値を算出する基準となる良品に関する画像データ群を構成する一の画像として、ユーザによって選択・入力されるものである。ユーザは、表示装置３１及び入力手段２４等を用いて、自ら良品であると判断した判定対象物６の画像を選択し、選択された複数の画像の画像データが良品画像データ記憶部２３１に記憶される。

良品画像データとしては、各画素が一次元の輝度値情報を有する濃淡画像データ、各画素が三次元のカラー情報（Ｒ成分値、Ｇ成分値、Ｂ成分値）を有するカラー画像データ、各画素が互いに直交する二方向のエッジ強度情報からなる二次元情報を有するエッジ画像データ等があり、検査対象となる入力画像の種別に応じて、切り替えて使用することもできる。本実施の形態では、各画素が一次元の輝度値情報を有する濃淡画像データを例に挙げて説明する。

通信手段２６は内部バス２８に接続されており、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮ等の外部のネットワークに接続されることにより、外部のコンピュータ等とデータ送受信を行うことが可能となっている。すなわち、上述した記憶手段２３は、外観検査装置２に内蔵される構成に限定されるものではなく、通信手段２６を介して接続されている外部のサーバコンピュータ等に設置されているハードディスク等の外部記録媒体であっても良い。

入力手段２４は、キーボード及びマウス等のデータ入力媒体の他、液晶パネル等と一体となったタッチパネル等の入力情報を取得する装置全般を含む広い概念である。出力手段２５は、レーザプリンタ、ドットプリンタ等の印刷装置等を意味する。

表示装置３１は、ＣＲＴ、液晶パネル等を有する表示装置である。外部制御機器３２は、通信手段２６を介して接続されている制御機器であり、例えばＰＬＣ（プログラマブルロジックコントローラ）等が相当する。ここで外部制御機器３２とは、外観検査装置２による検査結果に応じて後処理を実行する機器全般を意味している。

図３は、本発明の実施の形態に係る外観検査装置２の一構成例を示す機能ブロック図である。図３において、本実施の形態に係る外観検査装置２は、カメラ１と、外観検査装置２の処理を実行する画像処理部７と、記憶手段２３と、画像表示部８とで構成される。

カメラ１は、例えばディジタルカメラであり、検査対象物６として例えばフィルム表面を撮像し画像を取得して画像処理部７へ出力する。

画像処理部７は、画像入力手段７１と、閾値算出手段７２と、良否判定手段７３とを含む。また、画像処理部７は、主制御部２１、メモリ２２、外部Ｉ／Ｆ等を含んで構成され、画像入力手段７１、閾値算出手段７２、及び良否判定手段７３の処理動作を制御する。

記憶手段２３は、画像メモリとして機能し、カメラ１により撮像された画像の画像データ、及び画像処理部７において位置合わせ、散布度算出等の各種処理を行った後の画像データを随時記憶する。画像データとしてではなく、画素ごとの輝度値データとして記憶しても良い。

画像表示部８は、コンピュータ用のモニタ等の表示装置３１で構成される。画像表示部８の画像表示手段８１は、良否判定の対象となる検査対象物６を撮像した画像、良品であるか否かの判定結果を、表示装置３１の表示画面上に表示させる。すなわち、画像処理部７の指示に応じた画像を表示装置３１の表示画面上に表示させるとともに、検査対象物６が良品であるか否かの判定結果も表示させる。

次に、画像処理部７の各構成について説明する。

画像入力手段７１は、カメラ１で撮像した画像の入力を受け付ける。入力を受け付けた画像のうち、良品であると判定された複数の画像データが、記憶手段２３の良品画像データ記憶部２３１に記憶される。画像の入力態様の如何については特に問わない。例えば、テスト用のいくつかの検査対象物６をカメラ１で撮像して取得した複数の画像の画像データを、良品に関する画像データ群として良品画像データ記憶部２３１に記憶するようにしても良い。また、テスト用の一の検査対象物６を、照明環境等の外部環境を変化させつつカメラ１で複数回撮像し、取得した複数の画像の画像データを良品画像データ記憶部２３１に記憶するようにしても良い。さらに、コンベア５のライン上に複数の検査対象物６を流し、それらをカメラ１で撮像し、取得した複数の画像のうち、ユーザが自ら良品であると判断した複数の画像を選択し、選択された画像の画像データを良品画像データ記憶部２３１に記憶するようにしても良い。要するに、カメラ１で撮像して取得した複数の画像の画像データ、又はカメラ１で撮像して取得した複数の画像からユーザによって選択された複数の画像の画像データを、良品画像データ記憶部２３１に記憶する。良品であると判定された複数の画像の画像データを、良否判定のための閾値の算出基準となる良品に関する画像データ群として記憶しておくことができる。

閾値算出手段７２は、良否判定の閾値を算出する。具体的には、良品画像データ記憶部２３１に良品であると判定されて記憶されている良品に関する画像データ群に基づいて、平均画像と標準偏差画像とを算出する。具体的には、画素ごとに画素値の平均値μ及び画素値の標準偏差σを算出し、画素値が正規分布していると仮定する。図４は、良品画像データ記憶部２３１に記憶された良品画像の中の任意の一画素の画素値の分布を示す例示図である。横軸が画素値（一般的には０〜２５５の整数値）を示し、縦軸が度数を示している。例えば良品画像が３０枚あるとすれば、全度数は３０となる。

図４に示すように画素値は正規分布しており、本実施の形態では、画素値の平均値μを中心として（μ−３σ）及び（μ＋３σ）を、良否判定のための閾値としている。つまり、画像入力手段７１で入力を受け付けた画像データのうち、（μ−３σ）から（μ＋３σ）までの範囲に画素値が収まらない画素を欠陥部分として検出する。そして、検出された欠陥部分の濃度の積算値又は画素数が、ユーザにより設定された所定の範囲内に収まっている場合には良品であると判定される。なお、欠陥部分を検出するための閾値は、上述した（μ±３σ）に限定されるものではない。

このように、良否判定のための閾値は、複数の良品画像の同一座標に位置する画素値の散布度に基づいて、画素ごとに個別に設定される。ここで「散布度」とは、画素値の分布がどの程度の広がりを有するかを示す統計量であり、複数の良品画像間の同一座標に位置する画素の画素値にばらつきがある場合には散布度は大きくなる。検査対象となる画像が濃淡画像、すなわち各画素が一次元の輝度値情報を有する場合には、標準偏差等の統計量を散布度として用いることができる。一方、画像データがエッジ画像、カラー画像等のように、各画素が二次元以上の情報を有する場合には、各画素が有する情報を多次元空間内にプロットした多次元空間内での画素値の分布範囲を散布度として用いることができる。

従来の外観検査装置では、画素ごとに画素値の平均値及び標準偏差を算出しているのに対し、本実施の形態に係る外観検査装置２では、周囲の画素も含めて画素値の平均値μ及び標準偏差σを算出している。周囲の画素の画素値を算入して画素値の平均値μ及び標準偏差σを算出することにより、画素値が大きく変動する輪郭部分については、良品であると判定される範囲を広げることができる。これにより、輪郭部分において位置ずれ等が生じている場合であっても、欠陥を過敏に検出することを防止することができ、適切な検出感度で良否判定を行うことが可能となる。

図５は、本発明の実施の形態に係る外観検査装置２の、算出対象となる画素、及び算出対象に含める範囲の例示図である。従来は図５（ａ）に示すように、画素ａの画素値の平均値及び標準偏差は、複数の良品画像の、同一座標に位置する画素の画素値の平均値及び標準偏差として算出している。

それに対して、本実施の形態では、例えば図５（ｂ）に示すように、画素ａを中心とした３ピクセル×３ピクセルの範囲内に存在する画素ｂについても、記憶された複数の良品画像の同一座標に位置する画素の画素値を抽出する。この場合、１枚の良品画像について同一座標に位置する画素は３×３ピクセルの範囲内に存在する９個であり、良品画像が５枚記憶されている場合は、同一座標に位置する画素は４５個になる。斯かる４５個の画素の平均値及び標準偏差を、画素ａの画素値の平均値μ及び標準偏差σとして算出している。

同様に、図５（ｃ）の例では、画素ａを中心とした５ピクセル×５ピクセルの範囲内に存在する画素ｃについても、同様に記憶された複数の良品画像の、同一座標に位置する画素の画素値を抽出し、例えば良品画像が５枚記憶されている場合は２５個×５枚の１２５個の画素の平均値及び標準偏差を、画素ａの画素値の平均値μ及び標準偏差σとして算出している。

このように本実施の形態によれば、ユーザが用意できる良品画像のサンプル数が少ない場合でも、十分な数の良品画像を内部的に生成することができる。１枚の良品画像における同一座標に位置する画素の画素値の数は、該画素の画素値に加えて周囲の画素の画素値を加えた数となる。斯かる画素値の数にユーザが用意した良品画像のサンプル数を積算することで、同一座標に位置する画素の画素値の数が決定される。例えば図５（ｂ）の例では中央の画素ａを周囲の８画素で置換した８枚の画像を追加で生成できるため、１枚の良品画像から同一座標に位置する画素の画素値を９個抽出することができる。したがって、記憶している良品画像が５枚である場合には、同一座標に位置する画素の画素値を４５個抽出することができる。

表面にざらつきのある検査対象物６の表面の画素の画素値、あるいは輪郭部分に存在する画素の画素値は、周囲の画素の画素値との差が比較的大きくなる。本実施の形態によれば、中央の画素ａを周囲の画素ｂで置換した画像を追加で学習させることで、中央の画素ａの標準偏差を大きな値とすることができ、良品であると判定される範囲を広げることが可能になる。一方、表面にざらつきがなく、周囲の画素の画素値との差が小さい場合は周囲の画素を追加で学習させた場合であっても標準偏差が大きく変化することはない。このように、同一の画像内であっても、良品であると判定される範囲を広げたい画素についてのみ、良品であると判定される範囲を効果的に広げることができる。

なお、本実施の形態では、中央の画素ａを周囲の画素ｂで置換して良品画像のサンプル数を増やすようにしているが、１つの良品画像をＸＹ方向に所定画素ずつオフセットさせても同様に良品画像のサンプル数を増やすことが可能である。

また、本実施の形態では、平均値及び標準偏差を周囲の画素の画素値を含めて算出するようにしているが、少なくとも標準偏差が大きな値となれば良品であると判定される範囲を広げることが可能になるため、標準偏差のみを周囲の画素を含めて算出し、平均値については従来通り、複数の良品画像の同一座標に位置する画素の画素値のみから算出するようにしても良い。

図６は、本発明の実施の形態に係る外観検査装置２の閾値算出手段７２の一構成例を示す機能ブロック図である。閾値算出手段７２は、画素特定部７２１、平均値／標準偏差算出部７２２、及び閾値算出／設定部７２３を備えている。

画素特定部７２１は、図５のように、算出対象となる画素、及び該画素の周囲の画素のうち、算出対象に含める範囲を特定する。ここでは、例えば特定された画素を中心として３ピクセル×３ピクセルの範囲、あるいは５ピクセル×５ピクセルの範囲を算出対象に含める範囲として明示的に特定しているが、従来のままを「高感度」、３ピクセル×３ピクセルの場合を「通常」、５ピクセル×５ピクセルの場合を「低感度」として段階的に選択することが可能なメニュー構成により特定しても良い。

平均値／標準偏差算出部７２２は、特定された画素の画素値の平均値μ及び標準偏差σを算出する。具体的には、良品であると判定された画像データごとに特定された画素と同一座標に位置する画素の画素値と画素特定部７２１により特定された範囲内に存在する周囲の画素の画素値とを抽出し、すべての良品であると判定された画像データについて、同様に画素値を抽出する。抽出された画素値に基づいて、画素ごとに平均値及び標準偏差を算出する。

閾値算出／設定部７２３は、算出した画素値の平均値μと標準偏差σとを用いて、良否判定のための閾値を、画素ごとに（μ−３σ）及び（μ＋３σ）と設定する。新たに入力を受け付けた画像データの同一座標に位置する画素の画素値が（μ−３σ）から（μ＋３σ）までの範囲外である場合には、欠陥部分として検出する。なお、欠陥部分を検出するための閾値は（μ±３σ）に限定されるものではない。

このように、複数の画素の画素値を、画素値の平均値μ及び標準偏差σの算出対象とすることにより、例えば検査対象物６の画像に位置ずれが生じている場合であっても、微妙な位置ずれであれば閾値を微調整することなく良品であると判定されるよう、欠陥の検出感度を低下させることができる。図７は、位置ずれが生じている場合の欠陥検出結果を示す画面の例示図である。

図７（ａ）は、従来の一の画素の画素値に基づいて画素値の平均値及び標準偏差を算出した場合の欠陥検出結果を示す画面の例示図であり、図７（ｂ）は、本実施の形態の２５個（５ピクセル×５ピクセル）の画素の画素値に基づいて画素値の平均値μ及び標準偏差σを算出した場合の欠陥検出結果を示す画面の例示図である。

図７（ａ）では、位置ずれ部分６２が欠陥として検出されている。それに対して、図７（ｂ）では、位置ずれ部分６３が欠陥として検出されていない。これは、周囲の画素の画素値を含めて画素値の平均値μ及び標準偏差σを算出することにより、良品であると判定される範囲が広がったことを意味している。これは、欠陥の検出感度が低下したことと同義である。

また、従来のように一の画素の画素値に基づいて画素値の平均値及び標準偏差を算出した場合、実際に欠陥が生じている部分以外の部分が、誤って欠陥として検出される可能性も残されている。図８は、欠陥が生じている場合の欠陥検出結果を示す画面の例示図である。

図８（ａ）は、コネクタのピンに欠陥が生じている検査対象物６の画像データが表示されている画面の例示図を、図８（ｂ）は、従来のように一の画素の画素値に基づいて画素値の平均値及び標準偏差を算出した場合の欠陥検出結果を示す画面の例示図を、図８（ｃ）は、本実施の形態の２５個（５ピクセル×５ピクセル）の画素の画素値に基づいて画素値の平均値μ及び標準偏差σを算出した場合の欠陥検出結果を示す画面の例示図を、それぞれ示している。

図８（ａ）に示すように、実際の欠陥部分６４は、右から２番目のピンである。これに対して、図８（ｂ）では、すべてのピンに加えて、欠陥とは無関係な領域も欠陥部分６５として検出されている。

しかし、図８（ｃ）では、右から２番目のピンが欠陥部分６６として、高い精度で検出されている。これは、周囲の画素の画素値を含めて画素値の平均値μ及び標準偏差σを算出することにより、欠陥の検出感度を適度に低下させたことによるものである。

図９は、本発明の実施の形態に係る外観検査装置２の主制御部２１の検査対象物の良否判定の閾値算出処理の手順を示すフローチャートである。図９では、周囲の画素のうち、算出対象に含める範囲は、事前に特定されているものとする。図９において、外観検査装置２の主制御部２１は、良品画像データ記憶部２３１に記憶されている良品画像データを読み出し（ステップＳ９０１）、算出対象となる一の画素を特定して（ステップＳ９０２）、特定した一の画素の画素値及び該画素の周囲の画素の画素値を、読み出したすべての良品画像データについて取得する（ステップＳ９０３）。

主制御部２１は、取得した画素値の積算値、画素値の二乗の積算値を算出して（ステップＳ９０４）、特定された一の画素について、画素値の平均値μ及び標準偏差σを算出する（ステップＳ９０５）。なお、画素ｋの画素値をｘ_k 、良品画像データ数をｎとした場合、平均値μは（式１）で、標準偏差σは（式２）で算出することができる。

主制御部２１は、算出した画素値の平均値μ及び標準偏差σに基づいて、特定された一の画素について、良否判定のための閾値を設定する（ステップＳ９０６）。例えば、平均値μと標準偏差σを用いて、（μ−３σ）及び（μ＋３σ）を閾値として設定する。もちろん、これに限定されるものではない。

主制御部２１は、すべての画素について良否判定の閾値を設定したか否かを判断し（ステップＳ９０７）、主制御部２１が、まだ設定していない画素が存在すると判断した場合には（ステップＳ９０７：ＮＯ）、主制御部２１は、次の画素を特定して（ステップＳ９０８）、処理をステップＳ９０３に戻して上述した処理を繰り返す。

主制御部２１が、すべての画素について良否判定の閾値を設定したと判断した場合には（ステップＳ９０７：ＹＥＳ）、主制御部２１は、検査対象物６の画像データの入力を受け付け、良否判定を実行する（ステップＳ９０９）。

なお、閾値を算出するためには、画素ごとの画素値の平均値μ、標準偏差σが必要となる。平均値μを算出するためには、画素値の積算値及び積算個数が、標準偏差σを算出するためには、画素値の二乗の積算値及び積算個数が、それぞれ必要となる。したがって、良品画像データ記憶部２３１に記憶されている良品画像データについて、画素ごとの画素値の積算値及び積算個数、画素値の二乗の積算値及び積算個数を事前に算出して記憶しておいても良い。

図１０は、本発明の実施の形態に係る外観検査装置２の閾値算出手段７２の他の構成例を示す機能ブロック図である。閾値算出手段７２は、積算値記憶部７２４、範囲指定受付部７２５、平均値／標準偏差算出部７２６、及び閾値算出／設定部７２３を備えている。

積算値記憶部７２４は、良品画像データ記憶部２３１に記憶されている良品画像データについて、画素ごとに算出した画素値の積算値及び画素値の二乗の積算値を記憶する。事前に算出して記憶しておくことにより、良品画像データを読み出すことなく良否判定の閾値を算出することができる。

範囲指定受付部７２５は、算出対象に含める範囲として特定する範囲の指定を受け付ける。例えば図５に示すように、特定された画素を中心として３ピクセル×３ピクセルの範囲、あるいは５ピクセル×５ピクセルの範囲と明示的に指定を受け付けても良いし、従来のままを「高感度」、３ピクセル×３ピクセルの場合を「通常」、５ピクセル×５ピクセルの場合を「低感度」として段階的に指定を受け付けても良い。

平均値／標準偏差算出部７２６は、指定を受け付けた範囲内に存在する画素を含めて、画素値の平均値μ及び標準偏差σを算出する。具体的には、良品であると判定されたすべての画像データにおける画素ごとに算出した画素値の積算値及び画素値の二乗の積算値を積算値記憶部７２４から読み出し、周囲の画素又は画素単位の画素値の積算値及び画素値の二乗の積算値を抽出して、読み出した積算値に合算することにより、画素ごとに画素値の平均値μ及び標準偏差σを算出することができる。

閾値算出／設定部７２３は、算出した画素値の平均値μと標準偏差σとを用いて、良否判定のための閾値を、画素ごとに（μ−３σ）及び（μ＋３σ）と設定する。新たに入力を受け付けた画像データの同一座標に位置する画素の画素値が（μ−３σ）から（μ＋３σ）までの範囲外である場合には、欠陥として検出する。なお、一度設定された閾値はユーザにより調整することも可能である。

このように、複数の画素の画素値を、平均値μ及び標準偏差σの算出対象とすることにより、例えば検査対象物６の画像に位置ずれが生じている場合であっても、微妙な位置ずれであれば閾値を微調整することなく良品であると判定されるよう、欠陥の検出感度を低下させることができる。また、良品画像データを読み出す必要がないので、主制御部２１の演算処理負荷を軽減することも可能となる。

図１１は、本発明の実施の形態に係る外観検査装置２の主制御部２１の検査対象物６の良否判定の閾値算出処理の他の手順を示すフローチャートである。図１１において、外観検査装置２の主制御部２１は、良品画像データ記憶部２３１に記憶されている良品画像データを読み出し（ステップＳ１１０１）、一の画素を特定して（ステップＳ１１０２）、特定した一の画素の画素値及び該画素の周囲の画素の画素値に基づいて、画素値の積算値及び画素値の二乗の積算値を算出して、記憶手段２３に記憶する（ステップＳ１１０３）。

主制御部２１は、すべての画素について画素値の積算値及び画素値の二乗の積算値を算出して記憶したか否かを判断し（ステップＳ１１０４）、主制御部２１が、まだ算出していない画素が存在すると判断した場合には（ステップＳ１１０４：ＮＯ）、主制御部２１は、次の画素を特定して（ステップＳ１１０５）、処理をステップＳ１１０３に戻して上述した処理を繰り返す。主制御部２１が、すべての画素について画素値の積算値及び画素値の二乗の積算値を算出して記憶したと判断した場合には（ステップＳ１１０４：ＹＥＳ）、主制御部２１は、算出対象となる一の画素を特定する（ステップＳ１１０６）。

主制御部２１は、算出対象に含める範囲として特定する範囲の指定を受け付け（ステップＳ１１０７）、特定された画素及び指定を受け付けた範囲内に存在する画素の画素値の積算値、画素値の二乗の積算値を読み出して合算し（ステップＳ１１０８）、画素値の平均値μ及び標準偏差σを算出する（ステップＳ１１０９）。

主制御部２１は、算出した画素値の平均値μ及び標準偏差σに基づいて、特定された一の画素について、良否判定のための閾値を設定する（ステップＳ１１１０）。例えば、平均値μと標準偏差σとを用いて、（μ−３σ）及び（μ＋３σ）を閾値として設定する。もちろん、これに限定されるものではない。主制御部２１は、検査対象物６の画像データの入力を受け付け、良否判定を実行する（ステップＳ１１１１）。

本実施の形態では、良品画像データとして各画素が一次元の輝度値情報を有する濃淡画像データを記憶する場合を説明しているが、良品画像データとして、各画素が三次元のカラー情報（Ｒ成分値、Ｇ成分値、Ｂ成分値）を有するカラー画像データや、各画素が互いに直交する二方向のエッジ強度情報からなる二次元情報を有するエッジ画像データを採用し、良品画像データとして記憶することも可能である。以下、良品画像データとしてカラー画像データを記憶する場合について説明する。

良品画像データがカラー画像データである場合、各画素が三次元のカラー情報（Ｒ成分値、Ｇ成分値、Ｂ成分値）を有する。したがって、一次元の輝度値情報の場合と同様にして、三次元のカラー情報に基づき、画素値の分布範囲の重心（平均値）及び分布範囲を算出して、閾値を算出すれば良い。

具体的には、三次元のカラー情報のＲ成分値、Ｇ成分値、Ｂ成分値から分散共分散行列を求め、Ｒ成分、Ｇ成分、Ｂ成分それぞれを座標軸とした三次元空間における固有値及び固有ベクトルを算出して閾値を算出することができる。図１２は、各画素が三次元のカラー情報（Ｒ成分値、Ｇ成分値、Ｂ成分値）を有する場合の画素値の分布範囲を示す例示図である。

図１２では、複数の良品画像に基づいて、Ｒ成分、Ｇ成分、Ｂ成分それぞれを互いに直交する座標軸とした三次元空間に各色成分の画素値を点１２０、１２０、・・・としてプロットしている。そして、各色成分の画素値の平均値Ａｖを算出して、算出した平均値Ａｖを中心として、三次元空間に良品であると判定される範囲１２１を算出している。なお、範囲１２１の算出方法は特に限定されるものではない。例えば空間距離であるユークリッド距離を用いても良いし、マハラノビス距離を用いても良い。

また、互いに直交する二方向のエッジ強度情報からなる二次元情報を有するエッジ画像データを採用する場合にも同じ方法を適用することができる。この場合、二方向におけるエッジ強度の平均値を算出し、算出した平均値を中心として、互いに直交する二方向のエッジ強度からなる二次元情報の相互相関分布範囲を算出し、算出した分布範囲から閾値を算出する。

図１３は、互いに直交する二方向のエッジ強度からなる二次元情報の相互相関分布範囲の例示図である。図１３では、二次元空間における行方向のエッジ強度ｅｘをＸ軸、列方向のエッジ強度ｅｙをＹ軸としている。

図１３では、良品画像のエッジ強度を算出して、同一座標に位置する画素について、算出したエッジ強度を二次元空間にプロットしたエッジ点１３２が、相互相関分布範囲１３１に含まれているか否かを判断することにより、検査対象物６が良品であるか否かを判定することができる。なお、相互相関分布範囲１３１の算出方法は特に限定されるものではなく、例えば空間距離であるユークリッド距離を用いても良いし、マハラノビス距離を用いても良い。

以上のように本実施の形態によれば、良品画像として記憶する画像が濃淡画像、カラー画像、エッジ画像等、いずれの画像であっても、一の画素の画素値だけでなく、その周囲の画素の画素値を算入して画素値の散布度を算出することにより、画素値が大きく変動する輪郭部分については、良品であると判定される範囲を広げることができる。これにより、輪郭部分において位置ずれ等が生じている場合であっても欠陥を過敏に検出することを防止することができ、適切な欠陥の検出感度で良否判定を行うことが可能となる。

なお、本発明は上記実施の形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨の範囲内であれば多種の変更、改良等が可能である。例えばカメラ１、表示装置３１等は、外観検査装置２と一体化されていても良いし、分離されていても良い。

周囲の画素のうち、３ピクセル×３ピクセルの範囲のように、算出対象に含める範囲を特定することに限定されるものではなく、例えば特定された画素の縦横に隣接する画素のみを算出対象に含める画素として特定しても良い。また、画素値の平均値μ及び標準偏差σを算出する場合、上述のように均等な重み付けで算出しても良いし、特定された画素の画素値の重み付けを高く、該画素から離れた位置の画素ほど重み付けを低くしても良い。図１４は、本発明の実施の形態に係る外観検査装置２の算出対象に含まれる範囲の例示図である。

図１４（ａ）では、特定された画素ａの左右に隣接する画素ｂ及び上下に隣接する画素ｂが算出対象に含める周囲の画素として特定されている。

また、図１４（ｂ）には、画素値の重み付けがなされた例を示している。図１４（ｂ）の数字は、重み付けの係数をそれぞれ示しており、特定された画素に近いほど画素値の重み付けの係数が大きくなっている。これにより、単純に平均値を算出する場合に比べて、特定された画素の画素値の影響の大きい平均値μ及び標準偏差σを算出することができ、良否判定のための閾値に反映させることが可能となる。

さらに、一の画素について周囲の画素の画素値を含めた平均値及び標準偏差を算出することに限定されるものではなく、複数の画素、例えば２ピクセル×２ピクセルの正方領域を一の画素単位とし、一の画素単位ごとに周囲の画素の画素値を含めた平均値及び標準偏差を算出しても良い。

１ カメラ
２ 外観検査装置
７ 画像処理部
８ 画像表示部
２１ 主制御部
２２ メモリ
２３ 記憶手段
２４ 入力手段
２５ 出力手段
２６ 通信手段
２７ 補助記憶手段
２８ 内部バス
３１ 表示装置
３２ 外部制御機器
９０ 可搬型記録媒体
１００ コンピュータプログラム

Claims (16)

1. 良品に関する画像データ群に基づいて算出した閾値を用いて検査対象物の良否判定を行う外観検査装置であって、
   検査対象物の良品に関する複数の良品画像データを記憶する良品画像データ記憶手段と、
   一つ又は複数の画素で構成された画素単位及び該画素単位の周囲の画素を算出対象に含める範囲として特定する画素特定手段と、
   特定された前記範囲内の画素の画素値を前記複数の良品画像データのそれぞれから抽出し、前記画素単位及び周囲の画素を含む前記範囲内から抽出された画素値の分布の広がりを示す散布度を算出し、良品であると判定される画素値の範囲を定める閾値を前記散布度の大きさに応じて前記画素単位ごとに算出する閾値算出手段と、
   検査対象物を撮像手段により撮像し、撮像した検査対象物の画像データの入力を受け付ける画像入力受付手段と、
   入力を受け付けた画像データの画素単位における画素値と、対応する画素単位の前記閾値との比較に基づいて、検査対象物の良否を判定する良否判定手段と
   を備えることを特徴とする外観検査装置。
2. 前記閾値算出手段は、前記散布度が大きいほど良品である範囲が広がるように前記閾値を画素単位ごとに算出することを特徴とする請求項１に記載の外観検査装置。
3. 前記閾値算出手段は、特定された前記範囲内の画素単位のみを算出対象とするか、特定された前記範囲内の画素単位の周囲の画素も含めて算出対象とするかの選択が可能であることを特徴とする請求項１又は２に記載の外観検査装置。
4. 前記画素特定手段は、前記散布度の算出対象に含める周囲の画素の範囲の指定を変更可能に受け付ける範囲指定受付手段を備えることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の外観検査装置。
5. 特定された前記範囲内の画素単位の周囲の画素に重みを付けて抽出し、該特定された前記範囲内の画素単位の画素値をより反映させた前記散布度を算出することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載の外観検査装置。
6. 前記重みは、特定された前記範囲内の画素単位からの距離に応じて画素単位ごとに決定されることを特徴とする請求項５に記載の外観検査装置。
7. 前記散布度は、前記抽出された画素値の平均値を基準とした画素値の分布の広がりを示すことを特徴とする請求項１乃至６のいずれか一項に記載の外観検査装置。
8. 前記良否判定手段は、画素単位ごとに検査対象物の良否を判定することを特徴とする請求項１乃至７のいずれか一項に記載の外観検査装置。
9. 前記良否判定手段は、前記複数の良品画像データから基準画像を作成し、該基準画像と入力を受け付けた前記画像データとを画素単位ごとに比較して差分値を算出し、該差分値が前記閾値の範囲外である場合は、欠陥部分であると判定することを特徴とする請求項１乃至８のいずれか一項に記載の外観検査装置。
10. 前記良否判定手段は、欠陥部分であると判定された部分のパラメータの値が所定の範囲内である場合は、良品であると判定することを特徴とする請求項９に記載の外観検査装置。
11. 前記閾値算出手段は、前記複数の画像データの同一座標に位置する画素単位ごとに画素値の積算値及び画素値の二乗の積算値を算出して記憶しておき、
    記憶された画素単位の積算値を読み出すとともに、特定された範囲内に存在する周囲の画素単位の画素値を抽出して読み出した積算値に合算することにより、前記散布度を算出することを特徴とする請求項１乃至１０のいずれか一項に記載の外観検査装置。
12. 前記良品画像データ記憶手段は、良品画像データとして各画素が一次元の輝度値情報を有する濃淡画像データを記憶し、
    前記閾値算出手段は、前記散布度として、前記抽出された画素値の標準偏差を算出し、該標準偏差と前記画素値の平均値とに基づいて前記閾値を算出することを特徴とする請求項１乃至１１のいずれか一項に記載の外観検査装置。
13. 前記良品画像データ記憶手段は、良品画像データとして各画素が三次元のカラー情報を有するカラー画像データを記憶し、
    前記閾値算出手段は、前記散布度として、三次元空間内における前記抽出された画素値の分布範囲を算出し、該分布範囲と前記画素値の平均値とに基づいて前記閾値を算出することを特徴とする請求項１乃至１１のいずれか一項に記載の外観検査装置。
14. 前記良品画像データ記憶手段は、良品画像データとして各画素が互いに直交する二方向のエッジ強度情報からなる二次元情報を有するエッジ画像データを記憶し、
    前記閾値算出手段は、前記散布度として、二次元空間内における前記抽出された画素値の分布範囲を算出し、該分布範囲と前記画素値の平均値とに基づいて前記閾値を算出することを特徴とする請求項１乃至１１のいずれか一項に記載の外観検査装置。
15. 良品に関する画像データ群に基づいて算出した閾値を用いて検査対象物の良否判定を行う外観検査装置で実行することが可能な外観検査方法であって、
    前記外観検査装置は、
    検査対象物の良品に関する複数の良品画像データを記憶するステップと、
    一つ又は複数の画素で構成された画素単位及び該画素単位の周囲の画素を算出対象に含める範囲として特定するステップと、
    特定された前記範囲内の画素の画素値を前記複数の良品画像データのそれぞれから抽出し、前記画素単位及び周囲の画素を含む前記範囲内から抽出された画素値の分布の広がりを示す散布度を算出し、良品であると判定される画素値の範囲を定める閾値を前記散布度の大きさに応じて前記画素単位ごとに算出するステップと、
    検査対象物を撮像手段により撮像し、撮像した検査対象物の画像データの入力を受け付けるステップと、
    入力を受け付けた画像データの画素単位における画素値と、対応する画素単位の前記閾値との比較に基づいて、検査対象物の良否を判定するステップと
    を含むことを特徴とする外観検査方法。
16. 良品に関する画像データ群に基づいて算出した閾値を用いて検査対象物の良否判定を行う外観検査装置で実行することが可能なコンピュータプログラムであって、
    前記外観検査装置を、
    検査対象物の良品に関する複数の良品画像データを記憶する良品画像データ記憶手段、
    一つ又は複数の画素で構成された画素単位及び該画素単位の周囲の画素を算出対象に含める範囲として特定する画素特定手段、
    特定された前記範囲内の画素の画素値を前記複数の良品画像データのそれぞれから抽出し、前記画素単位及び周囲の画素を含む前記範囲内から抽出された画素値の分布の広がりを示す散布度を算出し、良品であると判定される画素値の範囲を定める閾値を前記散布度の大きさに応じて前記画素単位ごとに算出する閾値算出手段、
    検査対象物を撮像手段により撮像し、撮像した検査対象物の画像データの入力を受け付ける画像入力受付手段、及び
    入力を受け付けた画像データの画素単位における画素値と、対応する画素単位の前記閾値との比較に基づいて、検査対象物の良否を判定する良否判定手段
    として機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。