JP6690316B2

JP6690316B2 - シート状の被検査体の欠陥検査装置、欠陥検査方法及び欠陥検査システム

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Publication number: JP6690316B2
Application number: JP2016047457A
Authority: JP
Inventors: 寛昭小林; 日野　真; 真日野; 恵一宮本
Original assignee: Ricoh Co Ltd
Current assignee: Ricoh Co Ltd
Priority date: 2015-07-10
Filing date: 2016-03-10
Publication date: 2020-04-28
Anticipated expiration: 2036-03-10
Also published as: JP2017021003A

Description

本発明は、シート状の被検査体の欠陥検査装置、欠陥検査方法及び欠陥検査システムに関する。

紙・フィルム等のようなシート状の被検査体（以下、ウエブという）は、通常ローラなどに巻きつけて高速で搬送し、高速搬送されるウエブに照明を当てて、カメラで撮像し、表面形状や表面欠陥（スジ・ムラ・異物など）の検査を行う。

このようなウエブ上の異物による欠陥の検査手法の一例として、ウエブに照明光を当ててウエブ上に影を作り、この影内における正反射または乱反射の像を暗視野感度領域においてカメラで撮像し、得られた撮像画像の画像信号を画像処理して欠陥を検出する装置が知られている。

その一例として、特許文献１（特開平８−１４５９０７号公報）には、一台の検査装置で様々な種類の欠陥を検出する目的で、検出された欠陥の種別を報知して欠陥を総合的に判定することのできるアルゴリズム及び欠陥検査装置が開示されている。

この欠陥検査装置では、例えば、キズを検出する場合は、縦・横のソーベルフィルタを使用し、各画素を積分して欠陥検出している。また、ムラを検出する場合は、濃度情報を縦横それぞれ所定数の画素行列からなる格子に切り分け、その各格子内の各画素の濃度情報を加算し、各格子間での濃度加算値の変化量を水平方向及び垂直方向のそれぞれについて求め、求められた水平方向の変化量と垂直方向の変化量が所定量より多い場合、ムラと検出する。

この検査装置は、一台の検査装置でウエブの複数種の欠陥を検出することができる。しかし、その検査手法では、スジ・ムラ・異物などの欠陥の種類により欠陥検出アルゴリズムが別々である。そのため、プログラム処理におけるアルゴリズムの軽量化（即ち欠陥の検査の高速化）ができておらず、検査処理時間がかかるという問題がある。

本発明は、前記従来の課題に鑑みてなされたものであって、その目的は、欠陥検査の処理時間を短縮し、欠陥検査を従来よりも高速化することができるようにすることである。

本発明は、撮影装置から取り込んだシート状の被検査体の撮影画像を用いて、シート状の被検査体の検査を行うシート状の被検査体の欠陥検査装置であって、前記シート状の被検査体の撮影画像を所定の縦及び横方向画素数でブロックに分割するブロック分割部と、各ブロック内の縦方向の画素値に基づき縦方向分散を、前記各ブロック内の横方向の画素値に基づき横方向分散を、各ブロック内の斜め方向の画素値に基づき斜め方向分散をそれぞれ算出する算出部と、前記縦方向分散、前記横方向分散、及び、前記斜め方向分散の総和をシート状の被検査体の欠陥判定の評価量として当該ブロックの欠陥候補判定を行い、欠陥候補判定されたブロックの長さ又は面積に基づきシート状の被検査体の欠陥判定を行う欠陥判定部と、を有するシート状の被検査体の欠陥検査装置である。

本発明によれば、シート状の被検査体の欠陥検査装置において、欠陥検査の処理時間を短縮し、欠陥検査を従来よりも高速化することができる。

本発明の実施形態に係る紙・フィルム等のシート状の被検査体の欠陥検査装置を備えた検査システムの全体構成を示す斜視図である。図１に示す欠陥検査装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図１に示す欠陥検査装置の構造を示すブロック図である。ウエブの欠陥検査を行うときの検査手順を示すフロー図である。欠陥検出サイズに基づき、画像データを例えば１０×１０画素のブロックに分割した状態を示す画像データである。１０×１０画素のブロックの画素毎の輝度値と方向分散計算の例をあらわした表である。判定結果の一例を示す図である。「方向分散」つまり、縦及び横方向における輝度の分散を用いて、ウエブの欠陥を検査する計算速度と、平均化フィルタ及びメディアンフィルタを用いた場合の１ラインの処理速度を対比した表である。方向分散を計算するための累算値の一例を示す図である。

以下、本発明の実施形態に係るシート状の被検査体、ここではウエブの欠陥検査装置及びその欠陥検査方法について添付図面を参照して説明する。なお、ここでは、その前に本発明の特徴について説明する。即ち、本発明は、カメラで撮影した画像を複数の格子状のブロックに分割して、ブロック内の輝度の分散（縦方向の分散と、横方向の分散と、斜め（例えば４５度）方向の分散）を算出し、算出した輝度の分散（の総和）と、基準値（地合輝度）を比較してウエブの欠陥候補のブロック（以下欠陥候補ブロックという）を決定する。次に、決定した欠陥候補ブロックをつなぎ合わせ、欠陥の解析を行う。

欠陥の解析では、例えば、つなぎ合わせた欠陥候補ブロックが横方向にならんでいる場
合は横スジ、欠陥候補ブロックが縦方向にならんでいる場合は縦スジ、欠陥候補ブロックが塊まっている場合は、ムラ欠陥などとし、ブロック毎の分散（の総和）を基準としている。そのため、欠陥毎のフィルタ処理・積分処理・平均化などは不要で、アルゴリズムを軽量化し、かつ、検査毎に異なるアルゴリズムではないため、計算量を少なくしたことに特徴がある。

次に、本発明の実施形態について、以下、図面を用いて説明する。

図１は、本発明の実施形態に係る、紙・フィルム等のシート状部材の欠陥検査装置を備えた検査システム１の全体構成を示す斜視図である。なお、検査システム１は、欠陥検査システムの例である。以下、検査システム１を例に説明する。

本検査システム１は、検査用パソコン１０と、ウエブ（紙・フィルム等のようなシート状の被検査体）１１を搬送する一対の搬送ローラ１２と、ウエブ１１を撮影する撮影装置（ラインカメラ；１次元ＣＣＤカメラ）１３と、ウエブ１１を照射する照明装置（例えばＬＥＤ）１４と、を有し、検査用パソコン１０は、ウエブ１１の撮影画像に基づき、その欠陥を検査する。

検査は、搬送ローラ１２により搬送されるウエブ１１にＬＥＤ１４で照明光を照射し、ラインカメラ１３でウエブ１１を撮像し、撮像した画像データを検査用パソコン１０で取り込み、取り込んだ画像データを検査する手法で行う。

なお、欠陥検査装置の例である検査用パソコン１０は、ＰＣ（ＰｅｒｓｏｎａｌＣｏｍｐｕｔｅｒ）又はサーバ等の情報処理装置であり、例えば、以下のようなハードウェア構成の装置である。

図２は、図１に示す欠陥検査装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。例えば、検査用パソコン１０は、図示するように、キーボード１０Ｈ１及びマウス１０Ｈ２等のユーザからの操作を入力する入力装置を有する。また、検査用パソコン１０は、ＬＡＮ（ＬｏｃａｌＡｒｅａＮｅｔｗｏｒｋ）１０Ｈ３等のネットワークに接続するためのネットワークインタフェースを有する。さらに、検査用パソコン１０は、キーボード１０Ｈ１、マウス１０Ｈ２及びＬＡＮ１０Ｈ３等の周辺機器を検査用パソコン１０に接続させる汎用インタフェース１０Ｈ５を有する。さらにまた、検査用パソコン１０は、ディスプレイ１０Ｈ６等の出力装置を有し、ディスプレイ１０Ｈ６は、グラフィックボード１０Ｈ７からの画像信号に基づいて、画像等をユーザに出力する。そして、検査用パソコン１０は、ＣＰＵ（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）１０Ｈ８等のような、処理を実現するための演算を行う演算装置及びハードウェアを制御する制御装置を有する。また、検査用パソコン１０は、ＣＰＵ１０Ｈ８等が処理を行うための記憶領域となるメモリ１０Ｈ１０を有する。なお、メモリ１０Ｈ１０は、主記憶装置の例である。さらに、検査用パソコン１０は、ハードディスク１０Ｈ９等のプログラム及びデータ等を記憶する補助記憶装置を有する。

このように、検査用パソコン１０は、プログラム等に基づいて処理を実行するコンピュータである。なお、ハードウェア構成は、図示する構成に限られず、例えば、検査用パソコン１０は、更に演算装置、制御装置又は記憶装置を有してもよい。また、例えば、検査用パソコン１０は、ＡＳＩＣ（ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＳｐｅｃｉｆｉｃＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＣｉｒｃｕｉｔ）又はＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−ＰｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅＧａｔｅＡｒｒａｙ）等によって実現される電子回路を有し、電子回路によって処理を実行する構成でもよい。

図３は、図１に示す欠陥検査装置１００の構造を示すブロック図である。

欠陥検査装置１００は、撮影装置であるラインカメラ１３から入力画像データを取り込む画像入力部１０１と、取り込んだ画像データのシェーディング補正を行う濃度拡張・地合補正部１０２と、補正後の画像データを分割するブロック分割部１０３と、縦、横、斜め方向の平均・分散値算出部１０４と、分散に基づき画像データのラベリングを行うラベリング処理部１０５と、ラベリング処理部１０５によるラベリング処理の結果に基づきウエブ１１の欠陥種別を判定する欠陥判定部１０６と、欠陥種別の判定に基づき欠陥情報をハードディスク等の任意の記録媒体１０８に記録する欠陥情報記録部１０７とを有する。

なお、この欠陥検査装置１００及び上述の各構成部は、いずれも検査用パソコン１０にプログラムを読み取らせることにより実現する機能実現手段である。プログラムは、任意のプログラム提供手段（記録媒体、伝送手段など）により適宜提供される。具体的には、例えば、画像入力部１０１は、カメラインタフェース１０Ｈ４（図２）等によって実現される。また、濃度拡張・地合補正部１０２、ブロック分割部１０３、平均・分散値算出部１０４、ラベリング処理部１０５及び欠陥判定部１０６は、プログラム等に基づいて、ＣＰＵ１０Ｈ８（図２）等によって実現される。さらに、欠陥情報記録部１０７は、ハードディスク１０Ｈ９（図２）等によって実現される。

次に、以上で説明した欠陥検査装置１００で、ウエブ１１の欠陥検査を行う場合における検査手法について図４を参照して説明する。

図４は、ウエブの欠陥検査を行うときの検査手順を示すフロー図である。

即ち、まず、欠陥検査装置は、搬送ローラ１２間で搬送されるウエブ１１に対して、ＬＥＤ１４で照明光を照射し、その正反射または乱反射光の像を暗視野感度領域においてラインカメラ１３で撮像する（Ｓ１０１）。ラインカメラ１３で撮像した画像データは、Ａ／Ｄ変換器でデジタル化され、検査用パソコン１０の画像入力部１０１で取り込まれる（Ｓ１０２）。次に、濃度拡張・地合補正部１０２は、取り込んだ画像の濃度拡張・補正（シェーディング補正）（Ｓ１０３）を行い、取り込んだ画像の輝度を補正する。

なお、行われる処理は、シェーディング補正に限られない。即ち、濃度拡張・地合補正部１０２は、他に処理を行ってもよい。例えば、濃度拡張・地合補正部１０２は、歪補正又はローパスフィルタ処理等を行ってもよい。さらに、カラー画像を用いる場合等には、濃度拡張・地合補正部１０２は、ホワイトバランス等を行ってもよい。

次に、ブロック分割部１０３は、シェーディング補正を行った画像データを複数の縦横所定の画素数から成るブロックに分割する（Ｓ１０４）。分割するブロックサイズは、欠陥検出のサイズに相当するものとする。また、ブロックは、縦横・上下のブロックを跨ぐ様に、例えば、１０×１０画素（ｐｉｘｅｌ）のブロックに分割する。

図５は、欠陥検出サイズに基づき、画像データを例えば１０×１０画素のブロックに分割した状態を示す画像データである。

次に、欠陥検査装置は、ステップＳ１０４で分割したブロックにおける縦方向・横方向・斜め方向の画素の輝度値の分散（分散値）を算出する（Ｓ１０５）。

なお、算出に用いられる画素値は、輝度値に限られない。例えば、カラー画像を用いる場合には、ＲＧＢ値が用いられてもよい。すなわち、撮影装置１３が撮影する撮影画像がカラー画像である場合には、カラー画像が示すＲＧＢ値のうち、Ｒ、Ｇ、Ｂ又はこれらの組み合わせの値が用いられてもよい。また、用いられる種類は、例えば、撮影される被写体の色に応じて選択されてもよい。具体的には、例えば、欠陥の色が赤色と想定できる場合には、ＲＧＢ値のうち、Ｒの値が用いられてもよい。このようにすると、赤色の欠陥を精度良く検出することができる。

ここで、図６は、１０×１０画素のブロックの画素毎の輝度値と方向分散計算の例をあらわした表である。表の右側は、各列（横方向）の輝度値の各行ごとの平均値、その右側の平均値は、１〜１０列の各行（縦方向）ごとの平均値の平均値であり、ここでは「（１３５．７＋１３４．８＋１３２．５＋１３４．２＋１３１．５＋１２８．４＋１２８．８＋１２７．９＋１２９．４＋１３０．１）÷１０＝１３１．３」である。更に各列の各行ごとの平均値の二乗値と、横方向の分散が示されており、縦方向についても以上と同様の数値が示されている。

例えば、縦方向分散、横方向分散を算出して、その和を評価量とする場合には、表の数値を例に採れば、縦方向分散（＝７．１３１１）＋横方向分散（＝９．７３１１）＝評価量（＝１８．８６２２）となる。

次に、図４に戻り、欠陥検査装置は、縦方向・横方向・斜め方向の分散の総和と、地合（輝度値の閾値）を比較する（Ｓ１０６）。ここで、比較した分散の総和＞地合（閾値）の場合（Ｓ１０６、Ｙｅｓ）には、欠陥検査装置は、欠陥候補ブロックと定義する。なお、地合（閾値）は、欠陥が無い部分のブロックに対して分散を計算した値である。

ステップＳ１０７では、欠陥検査装置は、ステップＳ１０６で決定した欠陥候補ブロックをラベリングする（なお、ラベリングは、１つの連結成分に１つの番号を割り当てる操作をいうが、ここでは、各欠陥候補ブロックを繋ぎ合わせることを云う）。

ステップＳ１０７で欠陥候補ブロックをラベリングした後、欠陥検査装置は、ウエブの欠陥の有無及び欠陥種別の判定を行う（Ｓ１０８）。

即ち、欠陥検査装置は、ラベリングした欠陥候補ブロックの縦方向の長さ、又は横方向の長さ、又は面積と予め定めた閾値とを比較して、これらの長さ、面積が閾値を越えていればウエブに欠陥あり（Ｓ１０９、Ｙｅｓ）、越えていなければウエブに欠陥なし（Ｓ１０９、Ｎｏ）と判定する。

ここで、判定は次のように行う。即ち、欠陥検査装置は、欠陥候補ブロックとしてラベリングしたブロックが縦方向に予め定めた閾値の長さを越えて繋がっている場合は縦スジ、同様に、横方向に予め定めた閾値の長さを越えて繋がっている場合は横スジ、縦横複数、即ち面積が予め定めた閾値を越えている場合はムラと判定する。

図７は、判定結果の一例を示す図である。例えば、図示するような判定結果が出力される。この例では、１つのマスが、１つのブロックを示す。また、以下の説明では、横方向を「Ｘ方向」、縦方向を「Ｙ」という。そして、欠陥検査装置は、Ｘ方向に閾値を越えたブロックが６ブロック以上つながっている場合には、「横スジ」と判定し、欠陥検査装置は、Ｙ方向に閾値を越えたブロックが６ブロック以上つながっている場合には、「縦スジ」と判定する。さらに、欠陥検査装置は、閾値を越えたブロックが９以上の面積となっている場合には、「ムラ」と判定する。以下、このような判定の基準で、欠陥検査装置が判定を行った場合の判定結果の例を示す。また、この図では、色付きの画素（図では、灰色で示す画素である。）は、閾値を越えたと判定されたブロックを示す。さらに、ブロック内の数値は、ラベリングによって付加されたラベル番号である。

例えば、「１」のラベル番号のグループ（以下「第１ラベルグループＬ１」という。）は、Ｙ方向に、閾値を越えたブロックが７ブロックのグループである。そのため、第１ラベルグループＬ１は、「縦スジ」と判定される。

「２」のラベル番号のグループ（以下「第２ラベルグループＬ２」という。）は、Ｘ方向に、閾値を越えたブロックが８ブロックのグループである。そのため、第２ラベルグループＬ２は、「横スジ」と判定される。

「３」のラベル番号のグループ（以下「第３ラベルグループＬ３」という。）は、Ｘ方向に、閾値を越えたブロックが４ブロックのグループである。そのため、第３ラベルグループＬ３は、「横スジ」でないと判定される。

「４」のラベル番号のグループ（以下「第４ラベルグループＬ４」という。）は、Ｙ方向に、閾値を越えたブロックが５ブロックのグループである。そのため、第４ラベルグループＬ４は、「縦スジ」でないと判定される。

「５」のラベル番号のグループ（以下「第５ラベルグループＬ５」という。）は、閾値を越えたブロックの面積が４ブロックのグループである。そのため、第５ラベルグループＬ５は、「ムラ」でないと判定される。

「６」のラベル番号のグループ（以下「第６ラベルグループＬ６」という。）は、閾値を越えたブロックの面積が９ブロックのグループである。そのため、第６ラベルグループＬ６は、「ムラ」と判定される。

このようして、欠陥検査装置は、閾値を越えたブロックの繋がっている長さ又は面積に基づいて、欠陥の有無と、「横スジ」、「縦スジ」及び「ムラ」等の欠陥種別とを判定する。なお、判定の基準は、ユーザの操作等によってあらかじめ欠陥検査装置に設定される。

ステップＳ１０９でウエブに欠陥ありと判定した場合には（Ｓ１０９、Ｙｅｓ）、欠陥検査装置は、記録媒体、例えばハードディスク等の記録媒体１０８（図３）に、欠陥の画像・位置情報・欠陥種類・サイズ情報などを記録し（Ｓ１１０）、処理を終了する。

なお、ステップＳ１０６で分散値（の総和）が地合（閾値）以下であれば（Ｓ１０６、Ｎｏ）、欠陥検査装置は、ブロック、したがってウエブにも欠陥なしとしてそのまま終了する。

本実施形態では、縦方向の分散と横の方向の分散と斜め方向の分散の和を欠陥判定条件に加えることにより、欠陥の検出感度が上がり、「薄いムラ」の検出が可能である。なお、「薄いムラ」とは、隣り合う画素値の輝度差が他の欠陥に比べて少なく序々に輝度差がでて広範囲に渡るムラのことであって、印刷物欠陥では、蛍欠陥とも呼ばれる欠陥である。

図８は、以上で説明した「方向分散」つまり、縦及び横方向における輝度の分散を用いて、ウエブの欠陥を検査する計算速度（１／ラインレート）と、平均化フィルタ及びメディアンフィルタを用いた場合の１ラインの処理速度、即ち、ここでは、使用するラインカメラの仕様（８１９２画素）に基づき、走査方向の画素数が８１９２個で１ラインを処理した場合の１ラインの処理速度を対比した表である。

図９は、方向分散を計算するための累算値の一例を示す図である。例えば、方向分散によって以下のように欠陥ＤＥが検出できる。以下、ウエブ１１に図示するような欠陥ＤＥがある例で説明する。

まず、図示するように、Ｘ方向の方向分散（以下「Ｘ方向分散ＸＶ」という。）と、Ｙ方向の方向分散（以下「Ｙ方向分散ＹＶ」という。）とが欠陥検査装置によってそれぞれ算出される。このようにすると、図示するように、欠陥ＤＥがあると、その点では、Ｘ方向分散ＸＶ及びＹ方向分散ＹＶが他の点より増加する。したがって、このように、Ｘ方向分散ＸＶ及びＹ方向分散ＹＶの値に基づいて、欠陥検査装置は、欠陥ＤＥを検出することができる。

なお、ラインレート（１／ライン数（副走査２０４８）／フィルタ処理に掛かった時間）とは、ラインカメラで表現されるスキャンレート（１／ライン数（副走査２０４８）／スキャン処理に掛かった時間）と同様な考え方で、１ライン処理するのに掛かる時間を周波数で表現している。したがって、数が大きい程、速度が速いことを意味する。

本発明の方向分散法と従来の平均化フィルタ法を比較すると、フィルタのサイズ（カーネルサイズ）は異なっているが、１×３１の平均化フィルタと４０×４０の方向分算によるスジ欠陥の検出ができる長さは同等（３１ｐｉｘ；４０ｐｉｘ）であるが、ラインレートは、「方向分散」では、８８８．４３であるのに対し、平均化フィルタでは、３１４．９６である。したがって、方向分散法に依る場合の速度は、８８８．４３／３１４．９６で、平均化フィルタ法に依る場合より約２．８倍速いことが分かる。

本発明の方向分散法による場合、一般に使用されている平均化フィルタ、メディアンフィルタに比較してその処理が速い理由は、本発明では、演算コストは高いもののメモリへの書き込み回数が少ないためである。

即ち、例えば、平均化フィルタを用いる場合は、ブロックの画素毎に平均値を書き込むが、方向分散では、ブロック数に対して分散値を算出してメモリへの書き込みを行うだけである。

具体的に、主走査ブロックサイズ２０ｐｉｘ、副走査ブロックサイズ２０ｐｉｘとし、ラインカメラの画素数を８１９２画素としたときのメモリへの書き込み回数を計算すると、メモリへの書き込み回数は、平均化フィルタ法では、８１９２＊２０４８＝１６，７７７，２１６回であるのに対し、本発明の方向分散法では、（８１９２／２０）＊２＊（２０４８／２）＊２＝１，６７７，７２２回である。

即ち、既に説明した本発明のアルゴリズムを用いた場合、メモリ書込み回数は、平均化フィルタを用いた場合の約１／１０である。

以上で説明したように、本実施形態の欠陥検査装置では、上述のように画像データを所定サイズのブロックに分割し、かつ各ブロックにおいて方向分散法を用いてウエブの欠陥を検査する。そのため、従来法によりウエブの欠陥検査を行うものに比して高速で検査が可能であり、しかも、欠陥の検出のアルゴリズムを１つにまとめることができるため、プログラム処理におけるアルゴリズムの軽量化（即ち欠陥の検査の高速化）が可能である。

なお、画素数は、あらかじめ設定される値である。例えば、画素数は、ラインカメラの仕様、すなわち、ラインカメラが有する光センサの画素数に応じて設定されてもよい。また、画素数は、検査の対象に基づいて設定されてもよい。例えば、欠陥の大きさ又は長さが想定される場合には、欠陥を検出できる分解能に基づいて、画素数は、設定される。さらに、ラインセンサが有する光センサが出力する画素のうち、対象となる箇所を選択してもよい。このようにすると、処理対象となる画素が限定されるため、後段の処理の負荷が少なくできる。

１０・・・検査用パソコン、１１・・・ウエブ、１２・・・搬送ローラ、１３・・・ラインカメラ、１４・・・照明装置、１００・・・欠陥検査装置、１０１・・・画像入力部、１０２・・・濃度拡張・地合補正部、１０３・・・ブロック分割部、１０４・・・平均・分散値算出部、１０５・・・ラベリング処理部、１０６・・・欠陥判定部、１０７・・・欠陥情報記録部、１０８・・・記録媒体。

特開平８−１４５９０７号公報

Claims

撮影装置から取り込んだシート状の被検査体の撮影画像を用いて、シート状の被検査体の検査を行うシート状の被検査体の欠陥検査装置であって、
前記シート状の被検査体の撮影画像を所定の縦及び横方向画素数でブロックに分割するブロック分割部と、
各ブロック内の縦方向の画素値に基づき縦方向分散を、前記各ブロック内の横方向の画素値に基づき横方向分散を、前記各ブロック内の斜め方向の画素値に基づき斜め方向分散をそれぞれ算出する算出部と、
前記縦方向分散、前記横方向分散、及び、前記斜め方向分散の総和をシート状の被検査体の欠陥判定の評価量として当該ブロックの欠陥候補判定を行い、欠陥候補判定されたブロックの長さ又は面積に基づきシート状の被検査体の欠陥判定を行う欠陥判定部と、
を有するシート状の被検査体の欠陥検査装置。
請求項１に記載されたシート状の被検査体の欠陥検査装置において、
前記欠陥判定部は、前記総和が所定の閾値よりも大きいとき、当該ブロックを欠陥候補ブロックと判定するシート状の被検査体の欠陥検査装置。
請求項２に記載されたシート状の被検査体の欠陥検査装置において、
前記欠陥候補ブロックをラベリングするラベリング処理部を有し、
前記欠陥判定部は、前記ラベリング処理部によるラベリングされた前記欠陥候補ブロックの縦又は横方向における長さ、又は面積に基づきシート状の被検査体の欠陥種別を判定するシート状の被検査体の欠陥検査装置。
前記撮影画像は、カラー画像であり、
前記画素値は、輝度値又はＲＧＢ値のうち、少なくともいずれか１つの値である請求項１乃至３のいずれか一項に記載のシート状の被検査体の欠陥検査装置。
撮影装置から取り込んだシート状の被検査体の撮影画像を用いて、シート状の被検査体の検査を行うシート状の被検査体の欠陥検査方法であって、
前記シート状の被検査体の撮影画像を所定の縦及び横方向画素数でブロックに分割するブロック分割工程と、
各ブロック内の縦方向の画素値に基づき縦方向分散を、前記各ブロック内の横方向の画素値に基づき横方向分散を、各ブロック内の斜め方向の画素値に基づき斜め方向分散をそれぞれ算出する算出工程と、
前記縦方向分散、前記横方向分散、及び、前記斜め方向分散の総和をシート状の被検査体の欠陥判定評価量として当該ブロックの欠陥候補判定を行い、欠陥候補判定されたブロックの長さ又は面積に基づきシート状の被検査体の欠陥判定を行う欠陥判定工程と、
を有するシート状の被検査体の欠陥検査方法。
請求項５に記載されたシート状の被検査体の欠陥検査方法であって、
前記総和が所定の閾値よりも大きいとき、欠陥候補ブロックと判定されるブロックをラベリングするラベリング処理工程を有し、
前記欠陥判定工程では、前記ラベリング処理工程によるラベリングされた前記欠陥候補ブロックの縦又は横方向における長さ、又は面積に基づきシート状の被検査体の欠陥種別を判定するシート状の被検査体の欠陥検査方法。
撮影装置と、前記撮影装置から取り込んだシート状の被検査体の撮影画像を用いて、シート状の被検査体の検査を行うシート状の被検査体の欠陥検査装置とを有する欠陥検査システムであって、
前記シート状の被検査体の撮影画像を所定の縦及び横方向画素数でブロックに分割するブロック分割部と、
各ブロック内の縦方向の画素値に基づき縦方向分散を、前記各ブロック内の横方向の画素値に基づき横方向分散を、各ブロック内の斜め方向の画素値に基づき斜め方向分散をそれぞれ算出する算出部と、
前記縦方向分散、前記横方向分散、及び、前記斜め方向分散の総和をシート状の被検査体の欠陥判定の評価量として当該ブロックの欠陥候補判定を行い、欠陥候補判定されたブロックの長さ又は面積に基づきシート状の被検査体の欠陥判定を行う欠陥判定部と、
を有するシート状の被検査体の欠陥検査システム。