JP6765788B2 - 画像検査装置 - Google Patents

Description

本発明は、画像検査装置に関する。

従来、検査対象面を撮像した画像から当該検査対象面の異常を検出する画像検査装置が知られている。

特開２０１２−１１７９０８号公報

画像検査装置では、検査対象面を撮像した画像に含まれる正常な要素と異常な要素とをより精度良く区別できることが望ましい。

本発明が解決する課題の一例は、正常な要素と異常な要素とをより精度良く区別することが可能な画像検査装置を提供することである。

本発明の一つの実施形態に係る画像検査装置は、代表値算出部と、異常検出部と、画像取得部とを備える。前記代表値算出部は、注目画素を含む互いに隣接した複数の画素の輝度値に基づき前記注目画素の輝度値の代表値をそれぞれ算出するとともに、前記代表値の算出に利用する前記複数の画素が互いに異なる、複数の空間フィルタによって、検査対象面の画像における各画素の複数の前記代表値を算出する。前記異常検出部は、前記複数の代表値に基づいて前記画像中の異常部分を検出する。前記画像取得部は、前記空間フィルタによって前記代表値を算出された前記画像における各画素が前記代表値に変更された、複数のフィルタリング画像を作成する。前記異常検出部は、前記代表値に基づいて複数の前記フィルタリング画像のそれぞれの異常部分候補を検出する候補検出部と、複数の前記フィルタリング画像における前記異常部分候補のみを統合する候補統合部と、前記候補統合部に統合された前記異常部分候補の特徴量を算出する特徴量算出部と、前記特徴量に基づき前記候補統合部に統合された前記異常部分候補が前記異常部分か否かを判定する異常判定部と、を有する。

本発明の実施形態によれば、例えば、正常な要素と異常な要素とをより精度良く区別することができる。

図１は、一つの実施の形態に係る画像検査システムを示す図である。 図２は、一つの実施形態の画像検査装置を示すブロック図である。 図３は、一つの実施形態の画像検査装置の制御部を示すブロック図である。 図４は、一つの実施形態の画像検査装置が実行する処理の一例を示すフローチャートである。 図５は、一つの実施形態の検査対象面の画像データＦの一部を例示する平面図である。 図６は、一つの実施形態の制御部がフィルタリング画像を作成する処理の一例を示すフローチャートである。 図７は、一つの実施形態の画像データの一部と第１の空間フィルタとを示す平面図である。 図８は、一つの実施形態の画像データの他の一部と第１の空間フィルタとを示す平面図である。 図９は、一つの実施形態の画像データの一部と第２の空間フィルタとを示す平面図である。 図１０は、一つの実施形態の画像データの一部と第３の空間フィルタとを示す平面図である。 図１１は、一つの実施形態の画像データの一部と第４の空間フィルタとを示す平面図である。 図１２は、一つの実施形態の画像データの一部と第５の空間フィルタとを示す平面図である。 図１３は、一つの実施形態の画像データの一部と第６の空間フィルタとを示す平面図である。 図１４は、一つの実施形態の画像データの一部と第７の空間フィルタとを示す平面図である。 図１５は、一つの実施形態の制御部が欠陥候補を検出する処理の一例を示すフローチャートである。 図１６は、一つの実施形態の斜めに延びる要素に対応する画素を含む画像データの一部と第４の空間フィルタとを示す平面図である。 図１７は、一つの実施形態の斜めに延びる要素に対応する画素を含む画像データの一部と第６の空間フィルタとを示す平面図である。

以下に、一つの実施の形態について、図１乃至図１７を参照して説明する。なお、実施形態に係る構成要素や、当該要素の説明について、複数の表現を併記することがある。当該構成要素及び説明について、記載されていない他の表現がされることは妨げられない。さらに、複数の表現が記載されない構成要素及び説明について、他の表現がされることは妨げられない。

図１は、一つの実施の形態に係る画像検査システム１を概略的に示す図である。本実施形態の画像検査システム１は、画像検査装置１０を有し、検査対象物１００の検査対象面１０１（対象面）を撮像した画像に基づき、当該検査対象物１００の検査を行う。

検査対象物１００は、例えば、リチウムイオン電池のシート状の電極である。検査対象面１０１は、シート状の検査対象物１００の側面である。なお、検査対象物１００はこれに限らず、例えば長尺状や円環状の、他の物体であっても良い。

画像検査システム１は、複数の光源２Ｕ，２Ｄを有する。光源２Ｕ，２Ｄは、光学装置、光学系部品、光学系とも称され得る。光源２Ｕは、検査対象面１０１と直交する方向（垂直方向）に対して一方側（図１の左側）に傾斜した第１の照射方向から検査対象面１０１の検査対象領域Ａに光を当てる。光源２Ｄは、検査対象面１０１と直交する方向（垂直方向）に対して他方側（図１の右側）に傾斜した第２の照射方向から検査対象面１０１の検査対象領域Ａに光を当てる。

第１の照射方向は、検査対象領域Ａの中央部Ｃに対して、検査対象面１０１に沿う方向（０°）と検査対象面１０１に対して直交する方向（９０°）との間の第１の角度（例えば４５°）をなす方向である。第２の照射方向は、検査対象領域Ａの中央部Ｃに対して、検査対象面１０１に沿う方向（１８０°）と検査対象面１０１に対して直交する方向（９０°）との間の第２の角度（例えば１３５°）をなす方向である。

複数の光源２Ｕ，２Ｄが複数の方向から光を当てることで、検査対象面１０１がより明るくなるとともに、一方から光を当てた場合に比べて凹凸による影の影響が低減（減殺）されやすい。なお、本実施形態において、第１の照射方向（第１の角度）と第２の照射方向（第２の角度）とは、検査対象面１０１と直交する方向に対して対称であるが、非対称であっても良い。また、本実施形態において、光源２Ｕ，２Ｄから直接的に検査対象面１０１に光が照射されるが、光源２Ｕ及び光源２Ｄと検査対象面１０１との間にレンズや、ミラー、プリズム等の光学装置（光学系部品、光学系）が設けられても良い。

撮像部（撮像装置）３は、検査対象面１０１の検査対象領域Ａの中央部Ｃに対して、検査対象面１０１と直交する方向に配置され、検査対象領域Ａを撮像する。検査対象領域Ａは、検査対象面１０１に沿い、その位置での検査対象面１０１の幅方向（搬送方向に対して直交する方向、図１の紙面と垂直な方向）に沿った線状（直線状）の領域である。撮像部３は、当該検査対象領域Ａを撮像するラインセンサである。

撮像部３は、検査対象面１０１の幅方向（図１の紙面と垂直な方向）に沿って一列に配置された複数の撮像素子（光電変換素子）を有する。撮像部３は、検査対象面１０１の幅方向に沿った線状の画像（画像データ、各光電変換素子に対応した画素毎の輝度値のデータ、輝度値のデータ列）を取得する。各撮像素子は、例えば２５６階調の輝度値のデータを取得する。

撮像部３は、撮像される各時刻（タイミング）で、一次元の画像を取得する。よって、検査対象領域Ａは、線状（線分状）の領域である。モノクロ（白黒）の撮像部３の場合、各撮像素子について一つの画像データが取得される。一方、カラーの撮像部３の場合、各撮像素子について複数（例えば、Ｒ（赤）Ｇ（緑）Ｂ（青）の三つ）の画像データが取得される。

また、撮像部３は、検査対象領域Ａが第１の照射方向からの光が当てられるとともに第２の照射方向からの光が当てられた状態で、所定の時間間隔で画像を取得する。検査対象物１００が搬送部４（図２に示す）によって図１の右方向へ搬送されている状態で、撮像部３は検査対象面１０１の画像を取得する。よって、検査対象面１０１における撮像領域（検査対象領域Ａ）は、図１の左方向へ順次移動することになる。

画像が取得される時間間隔は、十分に短く設定され得る。例えば、光源２Ｕ，２Ｄの発光（光の照射）の切り替えの周波数、すなわち撮像部３によるライン毎の撮像の周波数は、６ｋＨｚに設定される。ラインセンサは、一般的にエリアセンサより応答性が高く、より速い撮像が可能である。

撮像部３の撮像方法は、上述の方法に限らない。例えば、撮像部３は、一つの撮像素子を有し、当該撮像素子によって検査対象物１００の検査対象面１０１の二次元の画像を取得しても良い。

図２は、本実施形態の画像検査装置１０を模式的に示すブロック図である。図２に示されるように、画像検査装置１０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）のような制御部２０と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）２１と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）２２と、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）２３と、コントローラ（光照射コントローラ）２４と、コントローラ（撮像コントローラ）２５と、コントローラ（搬送コントローラ）２６と、コントローラ（搬送検出コントローラ、アンプ）２７と、コントローラ（出力コントローラ）２８とを備える。

コントローラ２４は、制御部２０からの制御信号に基づいて、光源２Ｕ，２Ｄの発光（オン、オフ）等を制御する。なお、開閉を切り替えて光の出射と出射停止とを切り替えるシャッター等の可変装置が設けられた場合、コントローラ２４は、当該可変装置の動作を制御しても良い。

コントローラ２５は、制御部２０からの制御信号に基づいて、撮像部３による撮像を制御する。コントローラ２６は、制御部２０から受けた制御信号に基づいて、搬送部４を制御し、検査対象物１００の搬送（開始、停止、速度等）を制御する。搬送部４は、例えば、コンベヤや、ローラ、モータ等を含む。

コントローラ２７は、搬送検出部５の検出信号を得て、制御部２０に検出結果（角度、位置）を送る（入力する）。コントローラ２８は、制御部２０からの制御信号に基づいて、出力部６を制御する。出力部６は、例えば、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）や、ＯＥＬＤ（Ｏｒｇａｎｉｃ Ｅｌｅｃｔｒｏｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｔ Ｄｉｓｐｌａｙ）のような表示装置である。

制御部２０は、不揮発性の記憶部としてのＲＯＭ２１やＨＤＤ２３等にインストールされたプログラム（アプリケーション）を読み出して実行する。ＲＡＭ２２は、制御部２０がプログラムを実行して種々の演算処理を実行する際に用いられる各種データを一時的に記憶する。

図２に示されるハードウェアの構成はあくまで一例であって、例えばチップやパッケージにする等、種々に変形して実施することが可能である。また、各種演算処理は、並列処理することが可能であり、制御部２０等は、並列処理が可能なハードウェア構成とすることが可能である。なお、画像検査システム１は、出力部として、スピーカ等の音声出力装置を備えることができる。

図３は、本実施形態の画像検査装置１０の制御部２０を模式的に示すブロック図である。制御部２０は、ハードウェアとソフトウエア（プログラム）との協働によって、画像検査装置１０の少なくとも一部として機能（動作）する。すなわち、図３に示されるように、制御部２０は、光照射制御部３１、撮像制御部３２、搬送制御部３３、画像取得部３４、代表値算出部３５、異常検出部３６、及び出力制御部３７として機能する。異常検出部３６は、二値化部４１と、候補検出部４２と、候補統合部４３と、特徴量算出部４４と、異常判定部４５を含む。さらに、異常判定部４５は、ＭＤ算出部５１と、ＭＴ判定部５２とを含む。なお、制御部２０の機能はこれに限らない。

光照射制御部３１は、コントローラ２４を制御することで、光源２Ｕ，２Ｄまたは可変装置を制御する。撮像制御部３２は、コントローラ２５を制御することで、撮像部３を制御する。搬送制御部３３は、コントローラ２６を制御することで、搬送部４を制御する。

図４は、本実施形態の画像検査装置１０が実行する処理の一例を示すフローチャートである。制御部２０は、例えば図４に示されるような手順で、画像処理及び異常検出を実行する。なお、制御部２０が実行する画像処理及び異常検出は、以下に説明するものに限らない。

まず、制御部２０は、光照射制御部３１、撮像制御部３２、及び画像取得部３４として機能し、光源２Ｕ，２Ｄや、撮像部３を制御して、検査対象面１０１の画像データＦを取得する（Ｓ１０）。画像データＦは、検査対象面の画像の一例である。

Ｓ１０で、制御部２０（光照射制御部３１及び撮像制御部３２）は、搬送速度に応じたタイミング（位置）で撮像を行う。制御部２０（画像取得部３４）は、各タイミングで取得した線状の画像データを並べて、図５に示すような二次元の画像データＦを取得する。

図５は、本実施形態の検査対象面１０１についての互いに直交するｉ方向およびｊ方向の二次元の画像データＦの一部を例示する平面図である。図５において、破線の枠が、画像データＦにおける画素Ｐを示す。

座標ｉは、副走査方向（搬送方向、横方向）に沿った画素Ｐの位置に対応し、座標ｊは、主走査方向（搬送方向との直交方向、ラインセンサによる撮像範囲の長手方向、縦方向）に沿った画素Ｐの位置に対応する。副走査方向は、第１の方向の一例である。主走査方向は、第２の方向の一例であり、副走査方向と直交する方向である。

画像データＦに、要素Ｅａ，Ｅｎ（画像）が存在することがある。要素Ｅａ，Ｅｎは、検査対象面１０１上に存在する典型的な要素の例である。要素Ｅａは、異常な要素（画像、検出対象要素）であり、要素Ｅｎは、正常な要素（画像、非検出対象要素）である。要素Ｅａは、異常な部分の一例である。

本実施形態において、要素Ｅａは、例えば、電極である検査対象物１００に存在する欠陥が画像データＦに表れた部分である。当該欠陥は、例えば、検査対象面１０１から突出した、金属のような異物である。要素Ｅａが存在する部分の輝度値は、要素Ｅａ，Ｅｎが存在しない部分の輝度値よりも高くなる。なお、要素Ｅａはこれに限らない。

本実施形態において、要素Ｅｎは、電極である検査対象物１００の検査対象面１０１に塗布された電極粒子が、画像データＦに表れた部分である。電極粒子は検査対象面１０１に満遍なく塗布されるが、光源２Ｕ，２Ｄによって当てられた光により、いくつかの電極粒子が画像データＦに明るく表れることがある。要素Ｅｎは、このような電極粒子が画像データＦに明るく表れた部分である。このため、要素Ｅｎが存在する部分の輝度値は、要素Ｅａ，Ｅｎが存在しない部分の輝度値よりも高くなる。なお、要素Ｅｎはこれに限らない。

図５の例において、要素Ｅａは、要素Ｅｎよりも大きい。要素Ｅａの大きさは、検査対象面１０１上の一つの画素Ｐに略対応する領域に、一つの要素Ｅａが丁度収まる程度の大きさである。要素Ｅｎの大きさは、検査対象面１０１上の一つの画素Ｐに対応する領域に、四つの要素Ｅｎが丁度収まる程度の大きさである。言い換えると、要素Ｅｎは、画素Ｐに対応する領域の四分の一に対応する大きさである。すなわち、図５の例における異常な要素Ｅａは、正常な要素Ｅｎの略四倍の大きさを有する。本実施形態における検出の対象である異常な要素Ｅａは、正常な要素Ｅｎの四倍以上の大きさを有する。なお、要素Ｅａ，Ｅｎの大きさはこれに限らない。

正常な要素Ｅｎは、検査対象面１０１上では分散される傾向にある。このため、隣接した複数の画素Ｐに対応した領域、又は一つの画素Ｐに対応した領域に複数の正常な要素Ｅｎが密集して存在する確率は低い。しかし、複数の正常な要素Ｅｎは、隣接した複数の画素Ｐに対応した領域、又は一つの画素Ｐに対応した領域に密集して存在する可能性がある。

図５において、要素Ｅａ，Ｅｎは、便宜上、模式的に円形（真円）状に示される。しかし、要素Ｅａ，Ｅｎは、円形状に限らず、長円状、線状、多角形状のような、他の形状を有しても良い。

図４に戻って、次に、制御部２０は、以下に説明するように、画像データＦから複数のフィルタリング画像を作成する（Ｓ１１）。図６は、本実施形態の制御部２０がフィルタリング画像を作成するＳ１１の処理の一例を示すフローチャートである。制御部２０は、例えば図６に示されるような手順で、各フィルタリング画像を作成する。なお、制御部２０がフィルタリング画像を作成する手順は、以下に説明するものに限らない。

まず、制御部２０は、代表値算出部３５として機能し、二次元の画像データＦの画素Ｐ毎に、第１の空間フィルタαによって、当該画素Ｐの輝度値の第１の代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）を算出する（Ｓ１０１）。図７は、本実施形態の要素Ｅａに対応する画素Ｐを含む画像データＦの一部と第１の空間フィルタαとを示す平面図である。画像データＦにおいて、図７が示す部分と、図５が示す部分とは異なる。

第１の空間フィルタαは、第１の代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）の算出の対象となる画素Ｐ（以下、注目画素Ｐｐと称する）と、注目画素Ｐｐの近傍に位置する複数（本実施形態においては三つ）の画素Ｐ（以下、周辺画素Ｐａと称する）とを利用し、注目画素Ｐｐの輝度値の第１の代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）を算出する。言い換えると、第１の空間フィルタαは、注目画素Ｐｐを含む互いに隣接した複数（四つ）の画素Ｐの輝度値に基づき、注目画素Ｐｐの輝度値の第１の代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）を算出する。図７は、注目画素Ｐｐと、複数の周辺画素Ｐａとを、それぞれ異なるハッチングによって示す。

具体的に説明すると、注目画素Ｐｐが、ｉ＝ｍ，ｊ＝ｎである座標に位置する画素Ｐ（ｍ，ｎ）である場合、第１の空間フィルタαは、当該画素Ｐ（ｍ，ｎ）と、画素Ｐ（ｍ＋１，ｎ）と、画素Ｐ（ｍ，ｎ＋１）と、画素Ｐ（ｍ＋１，ｎ＋１）とを、第１の代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）の算出に利用する。

代表値算出部３５は、第１の空間フィルタαにより、画素Ｐ（ｍ，ｎ）の輝度値Ｌ（ｍ，ｎ）と、画素Ｐ（ｍ＋１，ｎ）の輝度値Ｌ（ｍ＋１，ｎ）と、画素Ｐ（ｍ，ｎ＋１）の輝度値Ｌ（ｍ，ｎ＋１）と、画素Ｐ（ｍ＋１，ｎ＋１）の輝度値Ｌ（ｍ＋１，ｎ＋１）と、の合計値Ｌｓ１を算出する。すなわち、第１の空間フィルタαによって算出される合計値Ｌｓ１は、
Ｌｓ１＝Ｌ（ｍ，ｎ）＋Ｌ（ｍ＋１，ｎ）＋Ｌ（ｍ，ｎ＋１）＋Ｌ（ｍ＋１，ｎ＋１） …（数１）
で表される。

さらに、代表値算出部３５は、第１の空間フィルタαにより、画素Ｐ（ｍ，ｎ）の輝度値Ｌ（ｍ，ｎ）と、画素Ｐ（ｍ＋１，ｎ）の輝度値Ｌ（ｍ＋１，ｎ）と、画素Ｐ（ｍ，ｎ＋１）の輝度値Ｌ（ｍ，ｎ＋１）と、画素Ｐ（ｍ＋１，ｎ＋１）の輝度値Ｌ（ｍ＋１，ｎ＋１）と、の平均値Ｌａ１を算出する。すなわち、第１の空間フィルタαによって算出される平均値Ｌａ１は、
Ｌａ１＝Ｌｓ１／４ …（数２）
で表される。

本実施形態において、平均値Ｌａ１が、注目画素Ｐｐの輝度値の第１の代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）として利用される。なお、合計値Ｌｓ１が、注目画素Ｐｐの輝度値の第１の代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）として利用されても良い。また、輝度値Ｌ（ｍ，ｎ）、Ｌ（ｍ＋１，ｎ）、Ｌ（ｍ，ｎ＋１）、Ｌ（ｍ＋１，ｎ＋１）の中央値や他の値が、注目画素Ｐｐの輝度値の第１の代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）として利用されても良い。

代表値算出部３５は、画素Ｐ（ｍ，ｎ）の第１の代表値Ｌ１（ｍ，ｎ）を算出すると、例えば隣接する画素Ｐ（ｍ＋１，ｎ）を注目画素Ｐｐとして、第１の代表値Ｌ１（ｍ＋１，ｎ）を算出する。このように、代表値算出部３５は、画像データＦの全ての画素Ｐの第１の代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）を算出するまで、注目画素Ｐｐの座標の移動と、当該注目画素Ｐｐの輝度値の第１の代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）の算出とを繰り返す。このように、代表値算出部３５は、第１の空間フィルタαによって、画像データＦにおける各画素Ｐの第１の代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）を算出する。

なお、代表値算出部３５は、画像データＦの一部の画素Ｐの第１の代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）を算出しても良い。例えば、代表値算出部３５は、画像データＦの端に位置する画素Ｐの第１の代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）の算出を省略しても良い。

図７に示す場合において、要素Ｅａは、注目画素Ｐｐ（画素Ｐ（ｍ，ｎ））及び三つの周辺画素Ｐａ（画素Ｐ（ｍ＋１，ｎ）、画素Ｐ（ｍ，ｎ＋１）、及び画素Ｐ（ｍ＋１，ｎ＋１））に対応する領域に跨って存在する。このため、図７に示す場合に第１の空間フィルタαによって算出される注目画素Ｐｐの輝度値の第１の代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）は、例えば、要素Ｅａの一部（例えば四分の一の部分）が注目画素Ｐｐ及び三つの周辺画素Ｐａのいずれか一つに対応する領域に存在する場合の第１の代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）よりも高い。

図８は、本実施形態の要素Ｅｎに対応する画素Ｐを含む画像データＦの一部と第１の空間フィルタαとを示す平面図である。画像データＦにおいて、図８が示す部分と、図７が示す部分とは異なる。図８に示すように、隣接した複数の画素Ｐに対応した領域に、例えば二つの正常な要素Ｅｎが密集して存在する場合がある。

図８に示す場合において、二つの要素Ｅｎは、注目画素Ｐｐ（画素Ｐ（ｍ，ｎ））と一つの周辺画素Ｐａ（画素Ｐ（ｍ，ｎ＋１））とに対応する領域に存在する。このため、図８に示す場合に第１の空間フィルタαによって算出される注目画素Ｐｐの第１の代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）は、図７に示す場合に第１の空間フィルタαによって算出される第１の代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）よりも低い。しかし、図８に示す場合に第１の空間フィルタαによって算出される第１の代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）は、例えば、一つの要素Ｅｎが注目画素Ｐｐ及び三つの周辺画素Ｐａのいずれか一つに対応する領域に存在する場合の第１の代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）よりも高くなる。

以上のように、正常な要素Ｅｎの配置（分布）によって、正常な要素Ｅｎに対応する画素Ｐの第１の代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）が、異常な要素Ｅａに対応する画素Ｐの第１の代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）に近くなる可能性がある。しかし、画像検査装置１０は、後述のように複数の空間フィルタを用いることで、正常な要素Ｅｎと異常な要素Ｅａとをより精度良く区別することを可能とする。

図６に戻って、次に、制御部２０は、画像取得部３４として機能し、画像データＦの各画素Ｐの輝度値の第１の代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）から、第１のフィルタリング画像Ａαを作成する（Ｓ１０２）。すなわち、画像取得部３４は、第１の空間フィルタαによって画像データＦをぼかし、画像データＦの各画素Ｐの輝度値Ｌ（ｉ，ｊ）を第１の代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）に変更した第１のフィルタリング画像Ａαを作成する。なお、第１のフィルタリング画像Ａαの作成方法はこれに限らない。画像取得部３４は、第１のフィルタリング画像Ａαを、画像データＦと別個に、例えばＲＡＭ２２に保存する。

次に、制御部２０は、代表値算出部３５として機能し、二次元の画像データＦの画素Ｐ毎に、第２の空間フィルタβによって、当該画素Ｐの輝度値の第２の代表値Ｌ２（ｉ，ｊ）を算出する（Ｓ１０３）。図９は、本実施形態の要素Ｅｎに対応する画素Ｐを含む画像データＦの一部と第２の空間フィルタβとを示す平面図である。画像データＦにおいて、図９が示す部分と、図８が示す部分とは同一である。

第２の空間フィルタβは、注目画素Ｐｐを含む互いに隣接した複数の画素Ｐの輝度値に基づき、注目画素Ｐｐの輝度値の第２の代表値Ｌ２（ｉ，ｊ）を算出する。図９に示すように、第２の空間フィルタβは、第１の空間フィルタαと異なる形状を有する。すなわち、第２の空間フィルタβが第２の代表値Ｌ２（ｉ，ｊ）の算出に利用する複数の画素Ｐと、第１の空間フィルタαが第１の代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）の算出に利用する複数の画素Ｐとは、互いに異なる。

具体的に説明すると、第２の空間フィルタβは、画素Ｐ（ｍ，ｎ）と、画素Ｐ（ｍ，ｎ−１）と、画素Ｐ（ｍ，ｎ＋１）と、画素Ｐ（ｍ，ｎ＋２）とを、第２の代表値Ｌ２（ｉ，ｊ）の算出に利用する。言い換えると、第２の空間フィルタβは、主走査方向（図９の縦方向）に互いに隣接する複数の画素Ｐの輝度値に基づき、第２の代表値Ｌ２（ｉ，ｊ）を算出する。すなわち、第２の空間フィルタβは、第１の空間フィルタの一例である。

第１の空間フィルタαが第１の代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）の算出に利用する複数の画素Ｐと、第２の空間フィルタβが第２の代表値Ｌ２（ｉ，ｊ）の算出に利用する複数の画素Ｐとは、二つの共通の画素Ｐ（ｍ，ｎ）及びＰ（ｍ，ｎ＋１）を含む。

代表値算出部３５は、第２の空間フィルタβにより、画素Ｐ（ｍ，ｎ）の輝度値Ｌ（ｍ，ｎ）と、画素Ｐ（ｍ，ｎ−１）の輝度値Ｌ（ｍ，ｎ−１）と、画素Ｐ（ｍ，ｎ＋１）の輝度値Ｌ（ｍ，ｎ＋１）と、画素Ｐ（ｍ，ｎ＋２）の輝度値Ｌ（ｍ，ｎ＋２）と、の合計値Ｌｓ２及び平均値Ｌａ２を算出する。すなわち、第２の空間フィルタβによって算出される合計値Ｌｓ２は、
Ｌｓ２＝Ｌ（ｍ，ｎ）＋Ｌ（ｍ，ｎ−１）＋Ｌ（ｍ，ｎ＋１）＋Ｌ（ｍ，ｎ＋２） …（数３）
で表され、平均値Ｌａ２は、
Ｌａ２＝Ｌｓ２／４ …（数４）
で表される。本実施形態において、平均値Ｌａ２が、注目画素Ｐｐの輝度値の第２の代表値Ｌ２（ｉ，ｊ）として利用される。なお、合計値Ｌｓ２や中央値のような他の値が、注目画素Ｐｐの輝度値の第２の代表値Ｌ２（ｉ，ｊ）として利用されても良い。

代表値算出部３５は、Ｓ１０１と同じく、画像データＦの全ての画素Ｐの第２の代表値Ｌ２（ｉ，ｊ）を算出するまで、注目画素Ｐｐの座標の移動と、当該注目画素Ｐｐの輝度値の第２の代表値Ｌ２（ｉ，ｊ）の算出とを繰り返す。このように、代表値算出部３５は、第２の空間フィルタβによって、画像データＦにおける各画素Ｐの第２の代表値Ｌ２（ｉ，ｊ）を算出する。

図９に示す場合において、隣接する二つの要素Ｅｎは、注目画素Ｐｐと一つの周辺画素Ｐａとに対応する領域に存在する。このため、図９に示す場合に第２の空間フィルタβによって算出される第２の代表値Ｌ２（ｉ，ｊ）は、図８に示す場合に第１の空間フィルタαによって算出される第１の代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）と略同一となる。

図６に戻って、次に、制御部２０は、画像取得部３４として機能し、画像データＦの各画素Ｐの輝度値の第２の代表値Ｌ２（ｉ，ｊ）から、第２のフィルタリング画像Ａβを作成する（Ｓ１０４）。すなわち、画像取得部３４は、Ｓ１０２と同じく、画像データＦの各画素Ｐの輝度値Ｌ（ｉ，ｊ）を第２の代表値Ｌ２（ｉ，ｊ）に変更した第２のフィルタリング画像Ａβを作成する。画像取得部３４は、第２のフィルタリング画像Ａβを、画像データＦと別個に、例えばＲＡＭ２２に保存する。

次に、制御部２０は、代表値算出部３５として機能し、二次元の画像データＦの画素Ｐ毎に、第３の空間フィルタγによって、当該画素Ｐの輝度値の第３の代表値Ｌ３（ｉ，ｊ）を算出する（Ｓ１０５）。図１０は、本実施形態の要素Ｅｎに対応する画素Ｐを含む画像データＦの一部と第３の空間フィルタγとを示す平面図である。画像データＦにおいて、図１０が示す部分と、図８が示す部分とは同一である。

第３の空間フィルタγは、注目画素Ｐｐを含む互いに隣接した複数の画素Ｐの輝度値に基づき、注目画素Ｐｐの輝度値の第３の代表値Ｌ３（ｉ，ｊ）を算出する。図１０に示すように、第３の空間フィルタγは、第１の空間フィルタαと異なる形状を有する。すなわち、第３の空間フィルタγが第３の代表値Ｌ３（ｉ，ｊ）の算出に利用する複数の画素Ｐと、第１の空間フィルタαが第１の代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）の算出に利用する複数の画素Ｐとは、互いに異なる。

具体的に説明すると、第３の空間フィルタγは、画素Ｐ（ｍ，ｎ）と、画素Ｐ（ｍ−１，ｎ）と、画素Ｐ（ｍ＋１，ｎ）と、画素Ｐ（ｍ＋２，ｎ）とを、第３の代表値Ｌ３（ｉ，ｊ）の算出に利用する。言い換えると、第３の空間フィルタγは、副走査方向（図１０の横方向）に互いに隣接する複数の画素Ｐの輝度値に基づき、第３の代表値Ｌ３（ｉ，ｊ）を算出する。すなわち、第３の空間フィルタγは、第２の空間フィルタの一例である。

第１の空間フィルタαが第１の代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）の算出に利用する複数の画素Ｐと、第３の空間フィルタγが第３の代表値Ｌ３（ｉ，ｊ）の算出に利用する複数の画素Ｐとは、二つの共通の画素Ｐ（ｍ，ｎ）及びＰ（ｍ＋１，ｎ）を含む。

代表値算出部３５は、第３の空間フィルタγにより、画素Ｐ（ｍ，ｎ）の輝度値Ｌ（ｍ，ｎ）と、画素Ｐ（ｍ−１，ｎ）の輝度値Ｌ（ｍ−１，ｎ）と、画素Ｐ（ｍ＋１，ｎ）の輝度値Ｌ（ｍ＋１，ｎ）と、画素Ｐ（ｍ＋２，ｎ）の輝度値Ｌ（ｍ＋２，ｎ）と、の合計値Ｌｓ３及び平均値Ｌａ３を算出する。すなわち、第３の空間フィルタγによって算出される合計値Ｌｓ３は、
Ｌｓ３＝Ｌ（ｍ，ｎ）＋Ｌ（ｍ−１，ｎ）＋Ｌ（ｍ＋１，ｎ）＋Ｌ（ｍ＋２，ｎ） …（数５）
で表され、平均値Ｌａ３は、
Ｌａ３＝Ｌｓ３／４ …（数６）
で表される。本実施形態において、平均値Ｌａ３が、注目画素Ｐｐの輝度値の第３の代表値Ｌ３（ｉ，ｊ）として利用される。なお、合計値Ｌｓ３や中央値のような他の値が、注目画素Ｐｐの輝度値の第３の代表値Ｌ３（ｉ，ｊ）として利用されても良い。

代表値算出部３５は、Ｓ１０１と同じく、画像データＦの全ての画素Ｐの第３の代表値Ｌ３（ｉ，ｊ）を算出するまで、注目画素Ｐｐの座標の移動と、当該注目画素Ｐｐの輝度値の第３の代表値Ｌ３（ｉ，ｊ）の算出とを繰り返す。このように、代表値算出部３５は、第３の空間フィルタγによって、画像データＦにおける各画素Ｐの第３の代表値Ｌ３（ｉ，ｊ）を算出する。

図１０に示す場合において、隣接する二つの要素Ｅｎのうち一つが、注目画素Ｐｐに対応する領域に存在する。このため、図１０に示す場合に第３の空間フィルタγによって算出される第３の代表値Ｌ３（ｉ，ｊ）は、図８に示す場合に第１の空間フィルタαによって算出される第１の代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）よりも低くなる。しかし、図１０に示す場合に第３の空間フィルタγによって算出される第３の代表値Ｌ３（ｉ，ｊ）は、例えば、要素Ｅａ，Ｅｎが注目画素Ｐｐ及び三つの周辺画素Ｐａに対応する領域のいずれにも存在しない場合の第３の代表値Ｌ３（ｉ，ｊ）よりも高くなる。

図６に戻って、次に、制御部２０は、画像取得部３４として機能し、画像データＦの各画素Ｐの輝度値の第３の代表値Ｌ３（ｉ，ｊ）から、第３のフィルタリング画像Ａγを作成する（Ｓ１０６）。すなわち、画像取得部３４は、Ｓ１０２と同じく、画像データＦの各画素Ｐの輝度値Ｌ（ｉ，ｊ）を第３の代表値Ｌ３（ｉ，ｊ）に変更した第３のフィルタリング画像Ａγを作成する。画像取得部３４は、第３のフィルタリング画像Ａγを、画像データＦと別個に、例えばＲＡＭ２２に保存する。

次に、制御部２０は、代表値算出部３５として機能し、二次元の画像データＦの画素Ｐ毎に、第４の空間フィルタδによって、当該画素Ｐの輝度値の第４の代表値Ｌ４（ｉ，ｊ）を算出する（Ｓ１０７）。図１１は、本実施形態の要素Ｅｎに対応する画素Ｐを含む画像データＦの一部と第４の空間フィルタδとを示す平面図である。画像データＦにおいて、図１１が示す部分と、図８が示す部分とは同一である。

第４の空間フィルタδは、注目画素Ｐｐを含む互いに隣接した複数の画素Ｐの輝度値に基づき、注目画素Ｐｐの輝度値の第４の代表値Ｌ４（ｉ，ｊ）を算出する。図１１に示すように、第４の空間フィルタδは、第１の空間フィルタαと異なる形状を有する。すなわち、第４の空間フィルタδが第４の代表値Ｌ４（ｉ，ｊ）の算出に利用する複数の画素Ｐと、第１の空間フィルタαが第１の代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）の算出に利用する複数の画素Ｐとは、互いに異なる。

具体的に説明すると、第４の空間フィルタδは、画素Ｐ（ｍ，ｎ）と、画素Ｐ（ｍ，ｎ−１）と、画素Ｐ（ｍ＋１，ｎ）と、画素Ｐ（ｍ＋１，ｎ＋１）とを、第４の代表値Ｌ４（ｉ，ｊ）の算出に利用する。言い換えると、第４の空間フィルタδは、主走査方向及び副走査方向と斜めに交差する方向（第１の斜め方向）に互いに隣接する複数の画素Ｐの輝度値に基づき、第４の代表値Ｌ４（ｉ，ｊ）を算出する。すなわち、第４の空間フィルタδは、第３の空間フィルタの一例である。

本実施形態における第１の斜め方向は、副走査方向（１８０°）と主走査方向（９０°）との間の第１の傾斜角度（例えば１２０°）をなす方向である。なお、第１の傾斜角度はこれに限らない。

第１の空間フィルタαが第１の代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）の算出に利用する複数の画素Ｐと、第４の空間フィルタδが第４の代表値Ｌ４（ｉ，ｊ）の算出に利用する複数の画素Ｐとは、三つの共通の画素Ｐ（ｍ，ｎ）、Ｐ（ｍ＋１，ｎ）及びＰ（ｍ＋１，ｎ＋１）を含む。

代表値算出部３５は、第４の空間フィルタδにより、画素Ｐ（ｍ，ｎ）の輝度値Ｌ（ｍ，ｎ）と、画素Ｐ（ｍ，ｎ−１）の輝度値Ｌ（ｍ，ｎ−１）と、画素Ｐ（ｍ＋１，ｎ）の輝度値Ｌ（ｍ＋１，ｎ）と、画素Ｐ（ｍ＋１，ｎ＋１）の輝度値Ｌ（ｍ＋１，ｎ＋１）と、の合計値Ｌｓ４及び平均値Ｌａ４を算出する。すなわち、第４の空間フィルタδによって算出される合計値Ｌｓ４は、
Ｌｓ４＝Ｌ（ｍ，ｎ）＋Ｌ（ｍ，ｎ−１）＋Ｌ（ｍ＋１，ｎ）＋Ｌ（ｍ＋１，ｎ＋１） …（数７）
で表され、平均値Ｌａ４は、
Ｌａ４＝Ｌｓ４／４ …（数８）
で表される。本実施形態において、平均値Ｌａ４が、注目画素Ｐｐの輝度値の第４の代表値Ｌ４（ｉ，ｊ）として利用される。なお、合計値Ｌｓ４や中央値のような他の値が、注目画素Ｐｐの輝度値の第４の代表値Ｌ４（ｉ，ｊ）として利用されても良い。

代表値算出部３５は、Ｓ１０１と同じく、画像データＦの全ての画素Ｐの第４の代表値Ｌ４（ｉ，ｊ）を算出するまで、注目画素Ｐｐの座標の移動と、当該注目画素Ｐｐの輝度値の第４の代表値Ｌ４（ｉ，ｊ）の算出とを繰り返す。このように、代表値算出部３５は、第４の空間フィルタδによって、画像データＦにおける各画素Ｐの第４の代表値Ｌ４（ｉ，ｊ）を算出する。

図１１に示す場合において、隣接する二つの要素Ｅｎのうち一つが、注目画素Ｐｐに対応する領域に存在する。このため、図１１に示す場合に第４の空間フィルタδによって算出される第４の代表値Ｌ４（ｉ，ｊ）は、図８に示す場合に第１の空間フィルタαによって算出される第１の代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）よりも低くなる。しかし、図１１に示す場合に第４の空間フィルタδによって算出される第４の代表値Ｌ４（ｉ，ｊ）は、例えば、要素Ｅａ，Ｅｎが注目画素Ｐｐ及び三つの周辺画素Ｐａに対応する領域のいずれにも存在しない場合の第４の代表値Ｌ４（ｉ，ｊ）よりも高くなる。

図６に戻って、次に、制御部２０は、画像取得部３４として機能し、画像データＦの各画素Ｐの輝度値の第４の代表値Ｌ４（ｉ，ｊ）から、第４のフィルタリング画像Ａδを作成する（Ｓ１０８）。すなわち、画像取得部３４は、Ｓ１０２と同じく、画像データＦの各画素Ｐの輝度値Ｌ（ｉ，ｊ）を第４の代表値Ｌ４（ｉ，ｊ）に変更した第４のフィルタリング画像Ａδを作成する。画像取得部３４は、第４のフィルタリング画像Ａδを、画像データＦと別個に、例えばＲＡＭ２２に保存する。

次に、制御部２０は、代表値算出部３５として機能し、二次元の画像データＦの画素Ｐ毎に、第５の空間フィルタεによって、当該画素Ｐの輝度値の第５の代表値Ｌ５（ｉ，ｊ）を算出する（Ｓ１０９）。図１２は、本実施形態の要素Ｅｎに対応する画素Ｐを含む画像データＦの一部と第５の空間フィルタεとを示す平面図である。画像データＦにおいて、図１２が示す部分と、図８が示す部分とは同一である。

第５の空間フィルタεは、注目画素Ｐｐを含む互いに隣接した複数の画素Ｐの輝度値に基づき、注目画素Ｐｐの輝度値の第５の代表値Ｌ５（ｉ，ｊ）を算出する。図１２に示すように、第５の空間フィルタεは、第１の空間フィルタαと異なる形状を有する。すなわち、第５の空間フィルタεが第５の代表値Ｌ５（ｉ，ｊ）の算出に利用する複数の画素Ｐと、第１の空間フィルタαが第１の代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）の算出に利用する複数の画素Ｐとは、互いに異なる。

具体的に説明すると、第５の空間フィルタεは、画素Ｐ（ｍ，ｎ）と、画素Ｐ（ｍ＋１，ｎ−１）と、画素Ｐ（ｍ＋１，ｎ）と、画素Ｐ（ｍ，ｎ＋１）とを、第５の代表値Ｌ５（ｉ，ｊ）の算出に利用する。言い換えると、第５の空間フィルタεは、主走査方向及び副走査方向と斜めに交差する方向（第２の斜め方向）に互いに隣接する複数の画素Ｐの輝度値に基づき、第５の代表値Ｌ５（ｉ，ｊ）を算出する。

本実施形態における第２の斜め方向は、副走査方向（０°）と主走査方向（９０°）との間の第２の傾斜角度（例えば６０°）をなす方向である。第２の傾斜角度は、主走査方向を軸として第１の傾斜角度と鏡面対称となる角度である。なお、第２の傾斜角度はこれに限らない。

第１の空間フィルタαが第１の代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）の算出に利用する複数の画素Ｐと、第５の空間フィルタεが第５の代表値Ｌ５（ｉ，ｊ）の算出に利用する複数の画素Ｐとは、三つの共通の画素Ｐ（ｍ，ｎ）、Ｐ（ｍ＋１，ｎ）及びＰ（ｍ，ｎ＋１）を含む。

代表値算出部３５は、第５の空間フィルタεにより、画素Ｐ（ｍ，ｎ）の輝度値Ｌ（ｍ，ｎ）と、画素Ｐ（ｍ＋１，ｎ−１）の輝度値Ｌ（ｍ＋１，ｎ−１）と、画素Ｐ（ｍ＋１，ｎ）の輝度値Ｌ（ｍ＋１，ｎ）と、画素Ｐ（ｍ，ｎ＋１）の輝度値Ｌ（ｍ，ｎ＋１）と、の合計値Ｌｓ５及び平均値Ｌａ５を算出する。すなわち、第５の空間フィルタεによって算出される合計値Ｌｓ５は、
Ｌｓ５＝Ｌ（ｍ，ｎ）＋Ｌ（ｍ＋１，ｎ−１）＋Ｌ（ｍ＋１，ｎ）＋Ｌ（ｍ，ｎ＋１） …（数９）
で表され、平均値Ｌａ５は、
Ｌａ５＝Ｌｓ５／４ …（数１０）
で表される。本実施形態において、平均値Ｌａ５が、注目画素Ｐｐの輝度値の第５の代表値Ｌ５（ｉ，ｊ）として利用される。なお、合計値Ｌｓ５や中央値のような他の値が、注目画素Ｐｐの輝度値の第５の代表値Ｌ５（ｉ，ｊ）として利用されても良い。

代表値算出部３５は、Ｓ１０１と同じく、画像データＦの全ての画素Ｐの第５の代表値Ｌ５（ｉ，ｊ）を算出するまで、注目画素Ｐｐの座標の移動と、当該注目画素Ｐｐの輝度値の第５の代表値Ｌ５（ｉ，ｊ）の算出とを繰り返す。このように、代表値算出部３５は、第５の空間フィルタεによって、画像データＦにおける各画素Ｐの第５の代表値Ｌ５（ｉ，ｊ）を算出する。

図１２に示す場合において、隣接する二つの要素Ｅｎが、注目画素Ｐｐと一つの周辺画素Ｐａとに対応する領域に存在する。このため、図１２に示す場合に第５の空間フィルタεによって算出される第５の代表値Ｌ５（ｉ，ｊ）は、図８に示す場合に第１の空間フィルタαによって算出される第１の代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）と略同一となる。

図６に戻って、次に、制御部２０は、画像取得部３４として機能し、画像データＦの各画素Ｐの輝度値の第５の代表値Ｌ５（ｉ，ｊ）から、第５のフィルタリング画像Ａεを作成する（Ｓ１１０）。すなわち、画像取得部３４は、Ｓ１０２と同じく、画像データＦの各画素Ｐの輝度値Ｌ（ｉ，ｊ）を第５の代表値Ｌ５（ｉ，ｊ）に変更した第５のフィルタリング画像Ａεを作成する。画像取得部３４は、第５のフィルタリング画像Ａεを、画像データＦと別個に、例えばＲＡＭ２２に保存する。

次に、制御部２０は、代表値算出部３５として機能し、二次元の画像データＦの画素Ｐ毎に、第６の空間フィルタζによって、当該画素Ｐの輝度値の第６の代表値Ｌ６（ｉ，ｊ）を算出する（Ｓ１１１）。図１３は、本実施形態の要素Ｅｎに対応する画素Ｐを含む画像データＦの一部と第６の空間フィルタζとを示す平面図である。画像データＦにおいて、図１３が示す部分と、図８が示す部分とは同一である。

第６の空間フィルタζは、注目画素Ｐｐを含む互いに隣接した複数の画素Ｐの輝度値に基づき、注目画素Ｐｐの輝度値の第６の代表値Ｌ６（ｉ，ｊ）を算出する。図１３に示すように、第６の空間フィルタζは、第１の空間フィルタαと異なる形状を有する。すなわち、第６の空間フィルタζが第６の代表値Ｌ６（ｉ，ｊ）の算出に利用する複数の画素Ｐと、第１の空間フィルタαが第１の代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）の算出に利用する複数の画素Ｐとは、互いに異なる。

具体的に説明すると、第６の空間フィルタζは、画素Ｐ（ｍ，ｎ）と、画素Ｐ（ｍ−１，ｎ）と、画素Ｐ（ｍ，ｎ＋１）と、画素Ｐ（ｍ＋１，ｎ＋１）とを、第６の代表値Ｌ６（ｉ，ｊ）の算出に利用する。言い換えると、第６の空間フィルタζは、主走査方向及び副走査方向と斜めに交差する方向（第３の斜め方向）に互いに隣接する複数の画素Ｐの輝度値に基づき、第６の代表値Ｌ６（ｉ，ｊ）を算出する。

本実施形態における第３の斜め方向は、副走査方向（１８０°）と主走査方向（９０°）との間の第３の傾斜角度（例えば１５０°）をなす方向である。すなわち、第３の斜め方向は、主走査方向、副走査方向、及び第１の斜め方向と斜めに交差する方向であり、第４の方向の一例である。なお、第３の傾斜角度はこれに限らない。

第１の空間フィルタαが第１の代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）の算出に利用する複数の画素Ｐと、第６の空間フィルタζが第６の代表値Ｌ６（ｉ，ｊ）の算出に利用する複数の画素Ｐとは、三つの共通の画素Ｐ（ｍ，ｎ）、Ｐ（ｍ，ｎ＋１）及びＰ（ｍ＋１，ｎ＋１）を含む。

代表値算出部３５は、第６の空間フィルタζにより、画素Ｐ（ｍ，ｎ）の輝度値Ｌ（ｍ，ｎ）と、画素Ｐ（ｍ−１，ｎ）の輝度値Ｌ（ｍ−１，ｎ）と、画素Ｐ（ｍ，ｎ＋１）の輝度値Ｌ（ｍ，ｎ＋１）と、画素Ｐ（ｍ＋１，ｎ＋１）の輝度値Ｌ（ｍ＋１，ｎ＋１）と、の合計値Ｌｓ６及び平均値Ｌａ６を算出する。すなわち、第６の空間フィルタζによって算出される合計値Ｌｓ６は、
Ｌｓ６＝Ｌ（ｍ，ｎ）＋Ｌ（ｍ−１，ｎ）＋Ｌ（ｍ，ｎ＋１）＋Ｌ（ｍ＋１，ｎ＋１） …（数１１）
で表され、平均値Ｌａ６は、
Ｌａ６＝Ｌｓ６／４ …（数１２）
で表される。本実施形態において、平均値Ｌａ６が、注目画素Ｐｐの輝度値の第６の代表値Ｌ６（ｉ，ｊ）として利用される。なお、合計値Ｌｓ６や中央値のような他の値が、注目画素Ｐｐの輝度値の第６の代表値Ｌ６（ｉ，ｊ）として利用されても良い。

代表値算出部３５は、Ｓ１０１と同じく、画像データＦの全ての画素Ｐの第６の代表値Ｌ６（ｉ，ｊ）を算出するまで、注目画素Ｐｐの座標の移動と、当該注目画素Ｐｐの輝度値の第６の代表値Ｌ６（ｉ，ｊ）の算出とを繰り返す。このように、代表値算出部３５は、第６の空間フィルタζによって、画像データＦにおける各画素Ｐの第６の代表値Ｌ６（ｉ，ｊ）を算出する。

図１３に示す場合において、隣接する二つの要素Ｅｎが、注目画素Ｐｐと一つの周辺画素Ｐａとに対応する領域に存在する。このため、図１３に示す場合に第６の空間フィルタζによって算出される第６の代表値Ｌ６（ｉ，ｊ）は、図８に示す場合に第１の空間フィルタαによって算出される第１の代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）と略同一となる。

図６に戻って、次に、制御部２０は、画像取得部３４として機能し、画像データＦの各画素Ｐの輝度値の第６の代表値Ｌ６（ｉ，ｊ）から、第６のフィルタリング画像Ａζを作成する（Ｓ１１２）。すなわち、画像取得部３４は、Ｓ１０２と同じく、画像データＦの各画素Ｐの輝度値Ｌ（ｉ，ｊ）を第６の代表値Ｌ６（ｉ，ｊ）に変更した第６のフィルタリング画像Ａζを作成する。画像取得部３４は、第６のフィルタリング画像Ａζを、画像データＦと別個に、例えばＲＡＭ２２に保存する。

次に、制御部２０は、代表値算出部３５として機能し、二次元の画像データＦの画素Ｐ毎に、第７の空間フィルタηによって、当該画素Ｐの輝度値の第７の代表値Ｌ７（ｉ，ｊ）を算出する（Ｓ１１３）。図１４は、本実施形態の要素Ｅｎに対応する画素Ｐを含む画像データＦの一部と第７の空間フィルタηとを示す平面図である。画像データＦにおいて、図１４が示す部分と、図８が示す部分とは同一である。

第７の空間フィルタηは、注目画素Ｐｐを含む互いに隣接した複数の画素Ｐの輝度値に基づき、注目画素Ｐｐの輝度値の第７の代表値Ｌ７（ｉ，ｊ）を算出する。図１４に示すように、第７の空間フィルタηは、第１の空間フィルタαと異なる形状を有する。すなわち、第７の空間フィルタηが第７の代表値Ｌ７（ｉ，ｊ）の算出に利用する複数の画素Ｐと、第１の空間フィルタαが第１の代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）の算出に利用する複数の画素Ｐとは、互いに異なる。

具体的に説明すると、第７の空間フィルタηは、画素Ｐ（ｍ，ｎ）と、画素Ｐ（ｍ＋１，ｎ）と、画素Ｐ（ｍ−１，ｎ＋１）と、画素Ｐ（ｍ，ｎ＋１）とを、第７の代表値Ｌ７（ｉ，ｊ）の算出に利用する。言い換えると、第７の空間フィルタηは、主走査方向及び副走査方向と斜めに交差する方向（第４の斜め方向）に互いに隣接する複数の画素Ｐの輝度値に基づき、第７の代表値Ｌ７（ｉ，ｊ）を算出する。

本実施形態における第４の斜め方向は、副走査方向（０°）と主走査方向（９０°）との間の第４の傾斜角度（例えば３０°）をなす方向である。すなわち、第４の斜め方向は、主走査方向、副走査方向、及び第２の斜め方向と斜めに交差する方向である。また、第４の傾斜角度は、主走査方向を軸として第３の傾斜角度と鏡面対称となる角度である。なお、第４の傾斜角度はこれに限らない。

第１の空間フィルタαが第１の代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）の算出に利用する複数の画素Ｐと、第７の空間フィルタηが第７の代表値Ｌ７（ｉ，ｊ）の算出に利用する複数の画素Ｐとは、三つの共通の画素Ｐ（ｍ，ｎ）、Ｐ（ｍ＋１，ｎ）及びＰ（ｍ，ｎ＋１）を含む。

代表値算出部３５は、第７の空間フィルタηにより、画素Ｐ（ｍ，ｎ）の輝度値Ｌ（ｍ，ｎ）と、画素Ｐ（ｍ＋１，ｎ）の輝度値Ｌ（ｍ＋１，ｎ）と、画素Ｐ（ｍ−１，ｎ＋１）の輝度値Ｌ（ｍ−１，ｎ＋１）と、画素Ｐ（ｍ，ｎ＋１）の輝度値Ｌ（ｍ，ｎ＋１）と、の合計値Ｌｓ７及び平均値Ｌａ７を算出する。すなわち、第７の空間フィルタηによって算出される合計値Ｌｓ７は、
Ｌｓ７＝Ｌ（ｍ，ｎ）＋Ｌ（ｍ＋１，ｎ）＋Ｌ（ｍ−１，ｎ＋１）＋Ｌ（ｍ，ｎ＋１） …（数１３）
で表され、平均値Ｌａ７は、
Ｌａ７＝Ｌｓ７／４ …（数１４）
で表される。本実施形態において、平均値Ｌａ７が、注目画素Ｐｐの輝度値の第７の代表値Ｌ７（ｉ，ｊ）として利用される。なお、合計値Ｌｓ７や中央値のような他の値が、注目画素Ｐｐの輝度値の第７の代表値Ｌ７（ｉ，ｊ）として利用されても良い。

代表値算出部３５は、Ｓ１０１と同じく、画像データＦの全ての画素Ｐの第７の代表値Ｌ７（ｉ，ｊ）を算出するまで、注目画素Ｐｐの座標の移動と、当該注目画素Ｐｐの輝度値の第７の代表値Ｌ７（ｉ，ｊ）の算出とを繰り返す。このように、代表値算出部３５は、第７の空間フィルタηによって、画像データＦにおける各画素Ｐの第７の代表値Ｌ７（ｉ，ｊ）を算出する。

図１４に示す場合において、隣接する二つの要素Ｅｎが、注目画素Ｐｐと一つの周辺画素Ｐａとに対応する領域に存在する。このため、図１４に示す場合に第７の空間フィルタηによって算出される第７の代表値Ｌ７（ｉ，ｊ）は、図８に示す場合に第１の空間フィルタαによって算出される第１の代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）と略同一となる。

図６に戻って、次に、制御部２０は、画像取得部３４として機能し、画像データＦの各画素Ｐの輝度値の第７の代表値Ｌ７（ｉ，ｊ）から、第７のフィルタリング画像Ａηを作成する（Ｓ１１４）。すなわち、画像取得部３４は、Ｓ１０２と同じく、画像データＦの各画素Ｐの輝度値Ｌ（ｉ，ｊ）を第７の代表値Ｌ７（ｉ，ｊ）に変更した第７のフィルタリング画像Ａηを作成する。画像取得部３４は、第７のフィルタリング画像Ａηを、画像データＦと別個に、例えばＲＡＭ２２に保存する。

以上のように、制御部２０は、画像取得部３４及び代表値算出部３５として機能し、各画素Ｐの輝度値の第１乃至第７の代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）〜Ｌ７（ｉ，ｊ）を算出するとともに、第１乃至第７のフィルタリング画像Ａα〜Ａηを作成する。

代表値算出部３５が用いる第１乃至第７の空間フィルタα〜ηは、それぞれ四つの画素Ｐ（注目画素Ｐｐ及び三つの周辺画素Ｐａ）の輝度値に基づき、第１乃至第７の代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）〜Ｌ７（ｉ，ｊ）を算出する。言い換えると、代表値算出部３５は、四つの画素Ｐをそれぞれ包含する第１乃至第７の空間フィルタα〜ηによって、第１乃至第７の代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）〜Ｌ７（ｉ，ｊ）を算出する。

なお、第１乃至第７の空間フィルタα〜ηが利用する画素Ｐの数は、四つに限らない。第１乃至第７の空間フィルタα〜ηが利用する画素Ｐの数が共通であると、制御部２０が異常な要素Ｅａを検出する精度が向上する。さらに、空間フィルタの数と、当該空間フィルタによって算出される代表値の数は、七つに限らない。

図４に戻って、次に、制御部２０は、異常検出部３６として機能し、画像データＦの、異常な要素Ｅａである可能性がある欠陥候補を検出する（Ｓ１２）。図１５は、本実施形態の制御部２０が欠陥候補を検出する処理の一例を示すフローチャートである。制御部２０は、例えば図１５に示されるような手順で、欠陥候補を検出する。なお、制御部２０が欠陥候補を検出する手順は、以下に説明するものに限らない。

図１５に示すように、まず、制御部２０は、異常検出部３６の二値化部４１として機能し、第１乃至第７のフィルタリング画像Ａα〜Ａηにおける、第１乃至第７の代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）〜Ｌ７（ｉ，ｊ）を二値化する（Ｓ２０１）。例えば、二値化部４１は、予め設定された閾値と、第１乃至第７の代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）〜Ｌ７（ｉ，ｊ）とを比較することで、第１乃至第７の代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）〜Ｌ７（ｉ，ｊ）を二値化する。

Ｓ２０１で用いられる閾値は、例えば、図８，９，１２，１３，１４の場合の代表値Ｌ１（ｉ，ｊ），Ｌ２（ｉ，ｊ），Ｌ５（ｉ，ｊ），Ｌ６（ｉ，ｊ），Ｌ７（ｉ，ｊ）が１となり、図１０，１１の場合の代表値Ｌ３（ｉ，ｊ），Ｌ４（ｉ，ｊ）が０となる閾値として設定される。すなわち、閾値は、各空間フィルタα〜ηが代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）〜Ｌ７（ｉ，ｊ）の算出に利用する四つの画素Ｐのうち、二つ以上の画素Ｐに対応する領域に要素Ｅａ，Ｅｎが存在する場合に、代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）〜Ｌ７（ｉ，ｊ）が当該閾値を越えるように設定される。なお、Ｓ２０１で用いられる閾値はこれに限らない。

次に、制御部２０は、異常検出部３６の候補検出部４２として機能し、第１乃至第７の代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）〜Ｌ７（ｉ，ｊ）が二値化された第１乃至第７のフィルタリング画像Ａα〜Ａηにおいて、ラベリングを行う（Ｓ２０２）。これにより、要素Ｅａ，Ｅｎに対応する画素Ｐであって、当該画素Ｐの代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）〜Ｌ７（ｉ，ｊ）が閾値を越えた部分は、ラベリングによって統合される。ラベリングによって統合された部分は、各フィルタリング画像Ａα〜Ａηにおいて、異常な要素Ｅａである可能性がある部分（欠陥候補）として検出される。欠陥候補は、異常部分候補の一例である。

上記のように、候補検出部４２は、二値化された第１乃至第７の代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）〜Ｌ７（ｉ，ｊ）に基づいて、第１乃至第７のフィルタリング画像Ａα〜Ａηにおける欠陥候補を検出する。なお、候補検出部４２が欠陥候補を検出する方法はこれに限らない。

図４に戻って、次に、制御部２０は、候補統合部４３として機能し、論理和（ＯＲ）によって第１乃至第７のフィルタリング画像Ａα〜Ａηの欠陥候補を統合する（Ｓ１３）。これにより、各フィルタリング画像Ａα〜Ａηの欠陥候補から、画像データＦの欠陥候補が得られる。

次に、制御部２０は、特徴量算出部４４として機能し、統合された欠陥候補の特徴量を算出する（Ｓ１４）。特徴量算出部４４は、例えば、欠陥候補の画素数や、欠陥候補の少なくとも一つの画素Ｐにおける輝度値の平均値、標準偏差、最大値、及び最小値の少なくとも一つを、当該欠陥候補の特徴量として算出する。なお、特徴量はこれに限らず、例えば、欠陥候補の大きさ（画素数）でも良い。

次に、制御部２０は、異常判定部４５として機能し、マハラノビス・タグチ法（ＭＴ法）により異常な要素Ｅａ（欠陥部）を検出する（Ｓ１５）。すなわち、異常判定部４５は、各欠陥候補の特徴量に基づき、当該欠陥候補が異常な要素Ｅａか否かを、ＭＴ法を用いて判定する。

具体的に説明すると、制御部２０は、異常判定部４５のＭＤ算出部５１として、各欠陥候補の特徴量に基づき、当該欠陥候補のマハラノビス距離（ＭＤ値）を算出する。そして、制御部２０は、ＭＴ判定部５２として、各欠陥候補のＭＤ値と、予め設定された閾値との比較により、当該欠陥候補が異常な要素Ｅａか否かを判定する。すなわち、各欠陥候補のＭＤ値が、閾値と同じかあるいは超えていた場合には、当該欠陥候補を異常な要素Ｅａとして検出する。

以上説明したように、画像検査装置１０の異常検出部３６は、各画素Ｐの複数の代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）〜Ｌ７（ｉ，ｊ）に基づいて、画像データＦ中の異常な要素Ｅａを検出する。

上記の説明において、異常検出部３６は、ＭＴ法により画像データＦ中の異常な要素Ｅａを検出した。しかし、異常検出部３６はこれに限らず、例えば、各代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）〜Ｌ７（ｉ，ｊ）と、予め設定された閾値とを比較することにより、画像データＦ中の異常な要素Ｅａを検出しても良い。

次に、制御部２０は、出力制御部３７として機能し、コントローラ２８を制御することで、検査結果を示す画像が出力されるよう出力部６を制御する（Ｓ１６）。以上により、制御部２０は、画像データＦの異常な要素Ｅａを検出する。

本実施形態の画像検査装置１０において、代表値算出部３５は、互いに異なる複数の画素Ｐを利用して注目画素Ｐｐの輝度値の代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）〜Ｌ７（ｉ，ｊ）を算出する複数の空間フィルタα〜ηによって、各画素Ｐの輝度値の複数の代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）〜Ｌ７（ｉ，ｊ）を算出する。そして、異常検出部３６は、このような複数の代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）〜Ｌ７（ｉ，ｊ）に基づいて画像中の異常な要素Ｅａを検出する。このように、各画素Ｐについて、互いに異なる複数の画素Ｐに基づき算出された複数の代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）〜Ｌ７（ｉ，ｊ）により異常な要素Ｅａが検出されることで、例えば代表値算出部３５が単一の空間フィルタによって単一の代表値が算出される場合に比べ、正常な要素Ｅｎと異常な要素Ｅａとをより精度良く区別することが可能となる。

例えば、一つの空間フィルタαによって注目画素Ｐｐの代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）が算出される場合、注目画素Ｐｐが正常な要素Ｅｎに対応する部分であっても、例えば隣接する画素Ｐに対応する領域にそれぞれ要素Ｅｎが存在する等の理由により、注目画素Ｐｐの代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）が、異常な要素Ｅａに対応する画素Ｐから得られる代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）の範囲の値になる可能性がある。しかし、この空間フィルタαと異なる複数の画素Ｐに基づき代表値を算出する他の空間フィルタβ，γ，δ，ε，ζ，ηによって注目画素Ｐｐの代表値Ｌ２（ｉ，ｊ）〜Ｌ７（ｉ，ｊ）が算出され、算出された注目画素Ｐｐの代表値Ｌ２（ｉ，ｊ）〜Ｌ７（ｉ，ｊ）が正常な要素Ｅｎに対応する画素Ｐから得られる代表値Ｌ２（ｉ，ｊ）〜Ｌ７（ｉ，ｊ）の範囲の値であれば、当該画素Ｐが含まれる部分は正常な要素Ｅｎと判定され得る。このように、代表値算出部３５は、互いに異なる複数の画素Ｐに基づきそれぞれ異なる代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）〜Ｌ７（ｉ，ｊ）を算出可能な複数の空間フィルタα〜ηにより、複数の代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）〜Ｌ７（ｉ，ｊ）を算出する。そして、異常検出部３６は、各画素Ｐについて算出されたそれぞれ異なる代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）〜Ｌ７（ｉ，ｊ）に基づき、統合的に異常な要素Ｅａを検出する。従って、正常な要素Ｅｎと異常な要素Ｅａとをより精度良く区別することが可能となる。例えば、密集した正常な要素Ｅｎが、誤って異常な要素Ｅａとして検出されるような過検出が抑制される。

複数の空間フィルタα〜ηが代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）〜Ｌ７（ｉ，ｊ）の算出に利用する複数の画素Ｐは、少なくとも二つ以上の共通の画素Ｐを含む。これにより、複数の空間フィルタα〜ηにより算出された複数の代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）〜Ｌ７（ｉ，ｊ）が大きくばらつくことが抑制され、正常な要素Ｅｎと異常な要素Ｅａとをより精度良く又はより容易に区別することが可能となる。

異常検出部３６は、複数の代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）〜Ｌ７（ｉ，ｊ）に基づいて画像データＦ中の欠陥候補を検出する候補検出部４２と、欠陥候補の特徴量を算出する特徴量算出部４４と、特徴量に基づき欠陥候補が異常な要素Ｅａか否かを判定する異常判定部４５と、を有する。このように、画素Ｐ毎ではなく欠陥候補について異常な要素Ｅａか否かを判定することで、正常な要素Ｅｎと異常な要素Ｅａとをより精度良く又はより容易に区別することが可能となる。

異常判定部４５は、特徴量に基づいて欠陥候補のＭＤ値を算出するＭＤ算出部５１と、ＭＤ値と閾値との比較により欠陥候補が異常な要素Ｅａか否かを判定するＭＴ判定部５２とを有する。このように、異常判定部４５はＭＴ法により画像データＦ中の異常な要素Ｅａを検出するため、正常な要素Ｅｎと異常な要素Ｅａとをより精度良く又はより容易に区別することが可能となる。

複数の空間フィルタα〜ηは、主走査方向に延びる第２の空間フィルタβと、副走査方向に延びる第３の空間フィルタγと、第１の斜め方向に延びる第４の空間フィルタδとを含む。このため、異常な要素Ｅａの向きにかかわらず、正常な要素Ｅｎと異常な要素Ｅａとをより精度良く又はより容易に区別することが可能となる。

複数の空間フィルタα〜ηは、第１の斜め方向と異なる第３の斜め方向に延びる第６の空間フィルタζをさらに含む。このため、異常な要素Ｅａが延びる角度が第４の空間フィルタδの角度と異なっていたとしても、第４の空間フィルタδと第６の空間フィルタζとの組み合わせにより、当該異常な要素Ｅａが検出されやすくなる。

図１６は、本実施形態の斜めに延びる要素Ｅａに対応する画素Ｐを含む画像データＦの一部と第４の空間フィルタδとを示す平面図である。図１７は、本実施形態の斜めに延びる要素Ｅａに対応する画素Ｐを含む画像データＦの一部と第６の空間フィルタζとを示す平面図である。

図１６及び図１７に示すように、例えば、異常な要素Ｅａが副走査方向（１８０°）と主走査方向（９０°）との間の角度（例えば１３５°）をなす方向に延びる場合がある。要素Ｅａが延びる方向は、第４の空間フィルタδが延びる第１の斜め方向と異なり、第６の空間フィルタζが延びる第３の斜め方向とも異なる。しかし、要素Ｅａは、大よそ、第４の空間フィルタδが利用する三つの画素Ｐに対応する領域に存在する。さらに、要素Ｅａは、大よそ、第６の空間フィルタζが利用する三つの画素Ｐに対応する領域に存在する。

上記のような第４の空間フィルタδによって算出される第４の代表値Ｌ４（ｉ，ｊ）は、例えば第２の空間フィルタβによって算出される第２の代表値Ｌ２（ｉ，ｊ）よりも高くなり得る。また、上記のような第６の空間フィルタζによって算出される第６の代表値Ｌ６（ｉ，ｊ）は、例えば第２の空間フィルタβによって算出される第２の代表値Ｌ２（ｉ，ｊ）よりも高くなり得る。

以上のように、延びる方向が異なる二つの空間フィルタδ，ζが用意されることで、二つ以上の空間フィルタδ，ζによって算出される代表値Ｌ４（ｉ，ｊ）、Ｌ６（ｉ，ｊ）の値が、他の空間フィルタβによって算出される代表値Ｌ２（ｉ，ｊ）よりも高くなり得る。従って、正常な要素と異常な要素とをより精度良く又はより容易に区別することが可能となる。

代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）〜Ｌ７（ｉ，ｊ）は、当該代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）〜Ｌ７（ｉ，ｊ）の算出に空間フィルタα〜ηが利用した複数の画素Ｐの輝度値の合計値Ｌｓ１〜Ｌｓ７又は平均値Ｌａ１〜Ｌａ７である。このため、代表値Ｌ１（ｉ，ｊ）〜Ｌ７（ｉ，ｊ）が比較的容易に算出され、処理時間や処理負荷の増大が抑制される。

異常検出部３６は、正常な要素Ｅｎの四倍以上の大きさの異常な要素Ｅａの存在を検出する。これにより、例えば、検査対象面１０１上に、正常な要素Ｅｎと、当該正常な要素Ｅｎの四倍以上の大きさの異常な要素Ｅａとが存在する場合に、効果的に画像データＦ中の異常な要素Ｅａを検出することが可能となる。

正常な要素Ｅｎは画素Ｐの四分の一に略対応し、異常な要素Ｅａは一つの画素Ｐに略対応する。これにより、例えば、検査対象面１０１上に、画素Ｐの四分の一に略対応する大きさの正常な要素Ｅｎと、当該正常な要素Ｅｎの略四倍の大きさの異常な要素Ｅａとが存在する場合に、効果的に画像データＦ中の異常な要素Ｅａを検出することが可能となる。

上記説明において、正常な要素Ｅｎは、各画素Ｐに対応する領域に一つずつ存在した。しかし、一つの画素Ｐに対応する領域に複数の正常な要素Ｅｎが存在する場合がある。例えば、一つの画素Ｐに対応する領域に三つの正常な要素Ｅｎが存在する場合がある。

上記の場合、三つの要素Ｅｎが存在する画素Ｐの輝度値は、異常な要素Ｅａが存在する画素Ｐの輝度値に近い。しかし、三つの要素Ｅｎが存在する画素Ｐ（注目画素Ｐｐ）の周りの画素Ｐ（周辺画素Ｐａ）における輝度値は、異常な要素Ｅａが存在する画素Ｐ（注目画素Ｐｐ）の周りの画素Ｐ（周辺画素Ｐａ）における輝度値と異なることがある。言い換えると、画素Ｐ（注目画素Ｐｐ）に正常な要素Ｅｎが存在する場合と、異常な要素Ｅａが存在する場合とで、周りの画素Ｐ（周辺画素Ｐａ）に及ぼされる影響が異なる。

一つの画素Ｐを検査した場合、当該画素Ｐの輝度値に基づいて当該画素Ｐに存在する要素を、正常な要素Ｅｎか又は異常な要素Ｅａか判別することは難しい。しかし、本実施形態の制御部２０は、注目画素Ｐｐの周りの周辺画素Ｐａを利用する複数の空間フィルタα〜ηにより異常な要素Ｅａを検出する。このため、正常な要素Ｅｎと異常な要素Ｅａとがより精度良く区別される。

また、制御部２０は、四つの画素Ｐを利用する第１乃至第７の空間フィルタα〜ηにより、密集する正常な要素Ｅｎの数が三つまでの場合に、正常な要素Ｅｎと異常な要素Ｅａとをより精度良く区別できる。第１乃至第７の空間フィルタα〜ηが五つの画素Ｐを利用する場合、制御部２０は、密集する正常な要素Ｅｎの数が四つまでの場合に、正常な要素Ｅｎと異常な要素Ｅａとをより精度良く区別できる。

上述の本発明の実施形態は、発明の範囲を限定するものではなく、発明の範囲に含まれる一例に過ぎない。本発明のある実施形態は、上述の実施形態に対して、例えば、具体的な用途、構造、形状、作用、及び効果の少なくとも一部について、発明の要旨を逸脱しない範囲において変更、省略、及び追加がされたものであっても良い。

１…画像検査システム、１０…画像検査装置、２０…制御部、３５…代表値算出部、３６…異常検出部、４２…候補検出部、４４…特徴量算出部、４５…異常判定部、５１…ＭＤ算出部、５２…ＭＴ判定部、１００…検査対象物、１０１…検査対象面、Ｆ…画像データ、Ｅａ，Ｅｎ…要素、α…第１の空間フィルタ、β…第２の空間フィルタ、γ…第３の空間フィルタ、δ…第４の空間フィルタ、ε…第５の空間フィルタ、ζ…第６の空間フィルタ、η…第７の空間フィルタ、Ｐ…画素、Ｐｐ…注目画素、Ｐａ…周辺画素。

Claims (8)

1. 注目画素を含む互いに隣接した複数の画素の輝度値に基づき前記注目画素の輝度値の代表値をそれぞれ算出するとともに、前記代表値の算出に利用する前記複数の画素が互いに異なる、複数の空間フィルタによって、検査対象面の画像における各画素の複数の前記代表値を算出する代表値算出部と、
   前記複数の代表値に基づいて前記画像中の異常部分を検出する異常検出部と、
   前記空間フィルタによって前記代表値を算出された前記画像における各画素が前記代表値に変更された、複数のフィルタリング画像を作成する、画像取得部と、
   を具備し、
   前記異常検出部は、画素の四分の一に略対応する大きさの正常な要素と区別して、一つの画素に略対応する異常な要素の存在を検出し、
   前記異常検出部は、前記代表値に基づいて複数の前記フィルタリング画像のそれぞれの異常部分候補を検出する候補検出部と、複数の前記フィルタリング画像における前記異常部分候補のみを統合する候補統合部と、前記候補統合部に統合された前記異常部分候補の特徴量を算出する特徴量算出部と、前記特徴量に基づき前記候補統合部に統合された前記異常部分候補が前記異常部分か否かを判定する異常判定部と、を有する、
   画像検査装置。
2. 前記複数の空間フィルタが代表値の算出に利用する前記複数の画素は、少なくとも二つ以上の共通の画素を含む、請求項１の画像検査装置。
3. 前記異常判定部は、前記特徴量に基づいて前記候補統合部に統合された前記異常部分候補のマハラノビス距離を算出するＭＤ算出部と、前記マハラノビス距離と閾値との比較により前記候補統合部に統合された前記異常部分候補が前記異常部分か否かを判定するＭＴ判定部と、を有する、請求項１又は請求項２の画像検査装置。
4. 前記複数の空間フィルタは、第１の方向に互いに隣接する前記複数の画素の輝度値に基づき前記代表値を算出する第１の空間フィルタと、前記第１の方向と直交する第２の方向に互いに隣接する前記複数の画素の輝度値に基づき前記代表値を算出する第２の空間フィルタと、前記第１の方向及び前記第２の方向と斜めに交差する第３の方向に互いに隣接する前記複数の画素の輝度値に基づき前記代表値を算出する第３の空間フィルタと、を含む、請求項１乃至請求項３のいずれか一つの画像検査装置。
5. 前記複数の空間フィルタは、前記第１乃至第３の方向と斜めに交差する第４の方向に互いに隣接する前記複数の画素の輝度値に基づき前記代表値を算出する第４の空間フィルタをさらに含む、請求項４の画像検査装置。
6. 前記複数の空間フィルタは、前記注目画素と、前記第１の方向に前記注目画素と隣接する第１の周辺画素と、前記第２の方向に前記注目画素と隣接する第２の周辺画素と、前記第１の方向に前記第２の周辺画素と隣接し且つ前記第２の方向に前記第１の周辺画素と隣接する第３の周辺画素と、を含む前記複数の画素の輝度値に基づき前記代表値を算出する第５の空間フィルタを含む、
   請求項４又は請求項５の画像検査装置。
7. それぞれの前記複数の代表値は、当該代表値の算出に前記空間フィルタが利用した前記複数の画素の輝度値の合計値又は平均値である、請求項１乃至請求項５のいずれか一つの画像検査装置。
8. 検査対象面の画像における各画素について、互いに異なる複数の形状を有する複数の空間フィルタによって、当該画素を含む互いに隣接した複数の画素の輝度値に基づき、前記複数の空間フィルタに対応する当該画素の輝度値の複数の代表値を算出する代表値算出部と、
   前記複数の代表値に基づいて前記画像中の異常部分を検出する異常検出部と、
   前記空間フィルタによって前記代表値を算出された前記画像における各画素が前記代表値に変更された、複数のフィルタリング画像を作成する、画像取得部と、
   を具備し、
   前記異常検出部は、画素の四分の一に略対応する大きさの正常な要素と区別して、一つの画素に略対応する異常な要素の存在を検出し、
   前記異常検出部は、前記代表値に基づいて複数の前記フィルタリング画像のそれぞれの異常部分候補を検出する候補検出部と、複数の前記フィルタリング画像における前記異常部分候補のみを統合する候補統合部と、前記候補統合部に統合された前記異常部分候補の特徴量を算出する特徴量算出部と、前記特徴量に基づき前記候補統合部に統合された前記異常部分候補が前記異常部分か否かを判定する異常判定部と、を有する、
   画像検査装置。

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