JP7005930B2 - シート検査装置及び検査システム - Google Patents

Description

本発明は、シート状の被検査物の異常箇所を検出する技術に関する。

シート状物品を製造又は加工するための生産ラインでは、可視光や紫外光をシートに照射しその透過光又は反射光をカメラで撮影することにより得られる画像を用いて、シートにおける異常（異物混入、汚れ、シワなど。以下、欠陥ともいう。）を検出する検査装置が利用されている（例えば特許文献１及び２参照）。

従来の検査装置では、撮影画像に画像処理を行って得られた特徴量を用いてシートの異常箇所を検出するために、限られた枚数の不良品サンプルに基づいて、異常の種類毎に対応する検査基準（以下、閾値ともいう）を設定し、これによって良・不良の判別を行っていた。

上記のような方法であると、前述の特徴量に対する異常検出の閾値を設定するためには、異常の種類毎に、良品と不良品を区別するためのサンプルが必要になる。通常、良品と不良品を区別しうる限界サンプルの入手は容易ではないため、入手できたサンプルをもとにばらつきを推測して閾値を設定しているが、実際のばらつきが想定とずれていた場合は、最適な閾値設定とならない場合があった。

以上のことから、装置を新設する場合や、検査対象に新たに銘柄を加える場合など、限界サンプルが十分に揃っていない状況では適切な精度で検査を実施することができず、場合によっては検査装置をなかなか稼働できないという問題があった。このため、新たな銘柄の検査を行う場合には、従来の類似銘柄の検査基準をコピーして用いるといったことも行われているが、検査精度、検査基準調整の効率化などの面で不都合がある。

また、製造工程の異常などが原因で、検査対象製品全体の状態に変化が生じる場合もあるが、地合部分の色味が変化するなど、検知対象として閾値が設定されている異常に該当しない状態の変化であれば、品質に問題があったとしても見逃しが生じてしまうおそれがある。

さらには、時間の経過による装置の劣化、検査環境の変動などにより、得られる検査画像データが当初のものと変わってしまうということがあり、そのことに気づかないまま、見過ぎ又は見逃しが発生するおそれがある。また、このような、見過ぎ又は見逃しに対応するために、異常の閾値を繰り返し変更することで不都合を生じる場合もある。

特開２０１０－８１７４号公報 特開２０１５－１７２５１９号公報

上記のような状況に鑑みて、本発明は、シート状の被検査物の外観画像を用いるシート検査装置において、検査装置立ち上げの初期状態から精度の良い検査を行うことができる手段を提供することを目的とする。

前記の目的を達成するために、本発明は以下の構成を採用する。

本発明に係るシート検査装置は、シート状の被検査物を検査するシート検査装置であって、前記被検査物に対して光を照射する照明手段と、該照明手段から前記被検査物に照射された光の反射光及び／又は透過光により前記被検査物の画像を撮影する撮影手段と、該撮影手段により撮影された画像の画像データを処理して得られる特徴量の分布状況から前記被検査物に含まれる異常を検出する異常検出手段と、前記被検査物の異常の無い部分及び異常部分を示す前記特徴量の分布状況を、パターンマップとして保持する記憶手段と、を備えており、前記異常検出手段は、前記パターンマップに基づいて、前記被検査物の異常を検出する、ことを特徴とする。

このような構成によると、良品の画像データから抽出された特徴量の分布状況のみであっても、パターンマップとの比較により検査を行うこともできるため、異常の検出基準設定のためのデータが十分に取得できていない状況であっても、精度の良い検査を実施することが可能になる。

また、前記異常検出手段は、前記パターンマップに基づいて設定された閾値を用いて、前記被検査物の異常を検出するものであってもよい。このような構成であると、閾値により明確に被検査物の異常を検出できるため、より効率的かつ即時性のある検査を行うことが可能になる。

また、前記記憶手段は不良品の画像データ及び／又は不良品の画像データを処理して得られる特徴量をさらに保持しており、前記異常検出手段は、不良品の画像データを処理して得られる特徴量に基づいて設定された閾値を用いることによっても、異常を検出することが可能である構成としてもよい。

上記の様な構成であると不良品の画像データから抽出した特徴量に基づいて、被検査物の異常を明確に検出することが可能となる。このため、適切な不良品画像を保持している欠陥については、このような手段により異常検出を行い、そうでない場合には、通常の異常検出手段に基づいて検出を行う、というように、２種類の検出手段を組み合わせて用いることで、検査の効率を高めることができる。また、異常部分を示す特徴量の蓄積程度に応じて、２種類の検出手段のいずれかを用いて検査を行うように切り替え可能に選択できるようにしておくと、異常検出処理の際に、装置にかかる負荷を軽減しつつ、データの蓄積状況に応じて効率の良い検査を行うことができる。

また、前記記憶手段には、前記被検査物の仕様、異常の種類、前記シート検査装置の構成、のいずれか一以上の項目毎に、対応する前記パターンマップが保持されていてもよい。このような構成であると、任意の項目に応じて関連づけたパターンマップを管理、検索することが可能になるため、装置の利便性を向上させることができる。

また、前記特徴量には、少なくとも輝度、明度、彩度、色相のいずれか一つを含む、複数の種類があり、前記記憶手段には、異なる種類の特徴量毎に、対応する前記パターンマップが保持されていてもよい。このような構成であると、被検査物の性状、異常の種類に応じて、最も適した特徴量を用いることが可能になり、検査効率を向上させることができる。

前記異常検出手段及び前記記憶手段を制御する制御手段をさらに有しており、該制御手段は、前記パターンマップを作成及び／又は更新するものであってもよい。このような構成であると、新たな製品、異常の発生、装置構成の変更などの検査条件の変動に応じて、
適切に検査を行うことが可能になる。

前記パターンマップの作成及び／又は更新は、前記被検査物の検査を実施することにより収集されるデータに基づいて行われるものであってもよい。このような構成であると、検査の実施によって蓄積していくデータによって、随時検査精度を向上させることが可能になる。

前記制御手段は、より前の検査時における前記特徴量の分布状況と、より後の検査時における前記特徴量の分布状況との差異に基づいて、前記被検査物の製造工程の監視を行うものであってもよい。

被検査物の製造工程において何らかの異常が発生した場合、被検査物には部分的な欠陥が生じていなくとも、製品の全体的な品質に不具合が発生する（即ち被検査物全体に亘って撮像データから得られる特徴量の分布に変化が生じる）ことも考えられる。このため、シート検査装置を上記の様な構成にしておくことで、製品の検査と併せて該製品の製造工程の異常の検知を行うことが可能になる。

また、前記制御手段は、より前の検査時における前記特徴量の分布状況と、より後の検査時における前記特徴量の分布状況との差異に基づいて、前記シート検査装置の監視を行うものであってもよい。

前記照明手段、前記撮像手段などの前記シート検査装置の構成要素に不具合が発生することで、製品自体には異常はないものの、基準となる良品画像データと被検査物の画像データとの特徴量の分布に差が出てしまうことも考えられる。このため、シート検査装置を上記の様な構成にしておくことで、製品の検査と併せて該製品の検査装置自体の異常を検知することが可能になる。

本発明に係る検査システムは、シート状の被検査物を検査するための検査システムであって、前記被検査物に対して光を照射する照明手段と、該照明手段から前記被検査物に照射された光の反射光及び／又は透過光により前記被検査物の画像を撮影する撮影手段と、該撮影手段により撮影された画像の画像データを処理して得られる特徴量の分布状況から前記被検査物に含まれる異常を検出する異常検出手段とを備える検査装置と、被検査物の異常の無い部分及び異常部分を示す前記特徴量の分布状況を、パターンマップとして保持する記憶手段と、前記異常検出手段及び前記記憶手段を制御し、前記パターンマップを作成及び／又は更新する制御手段と、を有しており、前記検査装置の異常検出手段は、前記パターンマップに基づいて、前記被検査物の異常を検出することを特徴とする。

上記のような構成を有するシステムであると、検査装置と制御端末、記憶装置などを遠隔して配置することが可能になる。また、大容量のクラウドサーバ等にパターンマップ等の情報を保持しておき、異なる場所にある複数の検査装置の検査基準を統一して管理、運用することも可能になる。

本発明によれば、シート状の被検査物の外観画像を用いるシート検査装置において、検査装置立ち上げの初期状態から精度の良い検査を行うことができる手段を提供することができる。

図１は、実施例１に係るシート検査装置を示すブロック図である。 図２Ａは、異常部分が無い状態で撮影された被検査物の画像における各画素が有する特徴量の分布を示すヒストグラムである。特徴量の分布の一例を示すヒストグラムである。図２Ｂは、異物混入の異常がある被検査物を撮影した場合の画像についての特徴量の分布を示すヒストグラムである。図２Ｃは、ピンホールの異常がある被検査物を撮影した場合の画像についての特徴量の分布を示すヒストグラムである。 図３Ａは、均一な地合の製品についてのパターンマップを示す図である。図３Ｂは、地合の粗い製品についてのパターンマップを示す図である。図３Ｃは厚みの薄い製品についてのパターンマップを示す図である。 図４は、実施例１に係るシート検査装置の検査閾値の設定の仕方の一例を示すフローチャートである。 図５Ａは、実施例１に係るシート検査装置の初期設定時におけるパターンマップと検査閾値との関係を示す図である。図５Ｂは、実施例１に係るシート検査装置の立ち上げ時におけるパターンマップと検査閾値との関係を示す図である。図５Ｃは、実施例１に係るシート検査装置による検査の実施後の検証時におけるパターンマップと検査閾値との関係を示す図である。 図６は実施例２に係る検査システムの構成例を示すブロック図である。 図７Ａは、第１の検査装置によって取得された特徴量に基づくパターンマップを示す図である。図７Ｂは、第２の検査装置によって取得された特徴量に基づくパターンマップを示す図である。図７Ｃは、第１の検査装置と第２検査装置によるパターンマップを統合した新たなパターンマップを示す図である。

以下、本発明の具体的な実施例について図面に基づいて説明する。以下の実施例に記載されている構成要素の寸法、材質、形状、その相対配置等は、特に記載がない限りは発明の技術的範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。

＜実施例１＞
（シート検査装置の構成）
図１は、本実施例に係るシート検査装置１の構成例を示すブロック図である。シート検査装置１はシート状の被検査物９を撮影し、取得された画像を処理して得られる特徴量を、あらかじめ登録されている検査基準と対比することにより、被検査物９の異常を検出し、その結果を出力する機能を有する。ここで、「特徴量」とは、例えば、取得された画像データの各画素が有する、輝度、明度、彩度、色相などであり、本実施例では輝度値を例として説明する。

シート検査装置１は、照明手段として、被検査物９の下面に、白色光を照射する透過用可視光源３１及び、赤外光を照射する透過用赤外光源３２を有する。

また、シート検査装置１は、撮影手段として、カメラ４を有する。カメラ４は、透過用可視光源３１及び／又は透過用赤外光源３２から照射され被検査物９を直進透過した光により、被検査物９を撮影できるように配置されている。

さらに、シート検査装置１は、カメラ４の出力信号に基づいて、被検査物９に含まれる異常の検出を行う異常検出部５を有している。異常検出部５は、後述の制御盤２により設定された閾値に基づいて、被検査物９の異常を検出する。本実施例の異常検出部５が「異常検出手段」に該当する。

シート検査装置１は、検査基準の設定（変更を含む、以下同じ）、検査プログラムの作成（修正を含む、以下同じ）などの操作を行う制御盤２を有している。制御盤２は、後述の記憶装置６で保持される、特徴量パターンマップ、製品情報、不良品情報、検査装置情報などの登録、更新といった作業にも用いることができる。

また、シート検査装置１は、後述の特徴量パターンマップを含む様々なデータが記憶される記憶装置６を有する。典型的にはＨＤＤなどの大容量記憶装置である。特徴量パターンマップの他には、検査対象となる製品の情報、検査対象となる製品毎の不良品情報（画像データなど）、といった情報が保持されていてもよい。なお、本実施例における記憶装置６が「記憶手段」に該当する。

被検査物９は、シート状に形成されており、図１の矢印の方向に向けて搬送されている。被検査物９としては、紙、フィルム、不織布、金属箔等を例示できる。また、被検査物９は、二次電池に使用するセパレータ、液晶に使用される光学シート等であってもよい。なお、本実施例においては、照明手段及び撮影手段を固定し、被検査物９を移動させているが、被検査物９のサイズによっては、被検査物９を固定し、照明手段及び撮影手段を移動させてもよい。

カメラ４は、例えば４０９６個の受光素子を直列に配置したＣＣＤイメージセンサを備えたラインセンサカメラである。カメラ４の夫々の受光素子では、受光量に応じて光が電荷に変換される。なお、本実施例では、カメラ４は、Ｒ、Ｇ、Ｂ及びＩＲの各色成分用の４つのＣＣＤイメージセンサを備えており、各受光素子から出力される電荷は、出力信号（撮影データ）として異常検出部５に入力される。なお、被検査物９の幅全体を撮影可能なように、被検査物９の幅に応じて、被検査物９の幅方向に複数のカメラを備えるようにしてもよい。

異常検出部５は、カメラ４から出力される撮影データをＲ、Ｇ、Ｂ及びＩＲの成分毎に夫々処理する、赤色信号処理部５１、緑色信号処理部５２、青色信号処理部５３、赤外信号処理部５４を有する。赤色信号処理部５１は、カメラ４から出力された１ライン分（４０９６画素）のＲ成分の信号（Ｒ信号）に対しシェーディング補正を行い、受光素子ごとの出力レベルのばらつきを補正する。同様に、緑色信号処理部５２はＧ成分の信号（Ｇ信号）、青色信号処理部５３はＢ成分の信号（Ｂ信号）、赤外信号処理部５４はＩＲ成分の信号（ＩＲ信号）に対し、それぞれシェーディング補正を行う。本実施例においては、各信号処理部から出力されるシェーディング補正後の各画素の輝度値を特徴量とし、例えば０～２５５の値域をもつものとする。

なお、異常検出部５は、被検査物９において異常が無い部分に対応する出力画素値が上記値域（０～２５５）の中央値となるように規格化を行うようにしてもよい。この場合、該規格化された画素値は、出力画素値（カメラの受光量）の減少度合いが大きいほど小さな値となり、出力画素値（カメラの受光量）の増加度合いが大きいほど大きな値となり、出力画素値が変動した度合いと相関関係を有する。

また、異常検出部５は、予め設定された検査基準に従って被検査物９に含まれる異常を検出する検出判定部５５を備えている。本実施例では、後述するように、カメラ４から得られる被検査物９の画像の輝度値が、予め設定された各異常に対応する閾値を超えて分布しているか否かを判定することによって異常を検出し、被検査物９に存在する異常の種類を判別する。なお、該検査基準は、記憶装置６から必要に応じて適宜読み出される。

また、異常検出部５は検査に関する情報を出力する出力部５６を備えている。情報の出力先は、典型的には表示装置であるが、印刷装置に対して情報を出力したり、スピーカからメッセージや警報を出力したり、ユーザの端末に電子メール等でメッセージを送信したり、外部のコンピュータに対して情報を送信したりしてもよい。

このように、異常箇所に関する情報を出力することにより、ユーザ（検査者）は発生し
た異常の内容を具体的に把握することができ、不良（欠陥）とすべき異常かどうかの判断や、生産設備の製造条件や運転条件へのフィードバックなどに役立てることができる。

記憶装置６には、パターンマップ記憶部６１、検査基準記憶部６２、検査プログラム記憶部６３、不良品情報記憶部６４などが設けられる。

パターンマップ記憶部６１は、被検査物９の画像を処理して得られる特徴量の分布データをパターンマップとして保持する機能を有している。該パターンマップは、検査対象となる製品、異常として検出される異常の種類に応じて、特徴量の種類毎に作成、保持されている。以下、図２、３に基づいて特徴量パターンマップについて詳しく説明する。

図２Ａは、異常部分が無い状態で撮影された被検査物９についての所定範囲（例えば１０００ライン分、即ち本実施例では１０００×４０９６画素）の画像における各画素が有する輝度値の分布を示すヒストグラムである。横軸は輝度値（０～２５５）であり、縦軸はそれぞれの輝度値を有する画素の数を示している。被検査物９が均一な地合のシート（例えばマット紙など）である場合には、良品（即ち異常箇所が無い）の画像データから得られる輝度値は、図２Ａに示すように、地合部分を示す輝度値が頂点（即ち最頻値）となる山形に分布する。

図２Ｂは、同じ条件で異物混入の異常がある被検査物９を撮影した場合の画像についてのヒストグラムである。異物が混入している場合には、当該部分の輝度値は低くなるため、図２Ｂに示すように、異常のない部分の輝度値を示す山と、異物部分を示す低い輝度値の小さな山とを形成するように輝度値は分布する。

図２Ｃは、ピンホールの異常がある被検査物９を撮影した場合の画像についてのヒストグラムである。ピンホール異常がある場合には、異物混入とは逆に、当該部分の輝度値は高くなるため、図２Ｃに示すように、異常のない部分の輝度値を示す山と、異物部分を示す高い輝度値の小さな山とを形成するように輝度値は分布する。

このように、異常の有無及び種類と輝度値の分布とには相関関係があるため、輝度値の分布状態から異常の有無及び種類を特定することが可能である。

図３は、被検査物９の画像から抽出される、異常箇所の無い地合部分と各種の異常部分を示す輝度値の分布を、１つに統合したパターンマップである。横軸は輝度値、縦軸は該輝度値を持つ画素の量を示しているが、図２で示したヒストグラムとは異なり、画素数の総計が所定解像度の画像における総画素数と一致するものではない。被検査物９の状態と輝度値の分布（輝度値の大小と該輝度値を持つ画素の量）の関係性を示すものである。

パターンマップ記憶部６１には、このようなパターンマップが、検査対象となる製品別に、各色成分毎に保持されている。例えば、均一な地合の製品の場合には、図３Ａに示すような地合部分の形状を有するパターンマップとなる。一方、不織布などのように地合の粗い製品の場合には、図３Ｂに示すように、地合部分が低くつぶれた様な形状のパターンマップとなる。また、厚みの薄い製品の場合には、図３Ｃに示すように、地合部分の輝度値が全体的に高くシフトした形状のパターンマップとなる。

検査基準記憶部６２には、検査対象となる製品毎の検査基準が保持されている。該検査基準は、異常の検出に用いる色成分の種類と、各々の異常に対応する閾値との組み合わせである。

検査プログラム記憶部６３には、検査対象となる製品毎に対応する検査プログラムが保
持されている。製品の性状などに応じて、どのような画像データを取得するのか、検査基準との対比のためにどのような特徴量を抽出するか等、シート検査装置１に適切な処理を実行させるための情報が保持される。

不良品情報記憶部６４には、製品毎に、不良品画像と、該画像と対応する特徴量の分布が特徴量の種類毎に保持されている。なお、上記の不良品画像は、サンプル品の画像であってもよいし、適宜蓄積される実際の不良品画像であってもよく、このいずれもが保持されていてもよい。

なお、記憶装置６におけるこれらの各種情報は相互に参照・連動可能であり、いわゆる関係データベースとして機能する。このため、一の観点に基づく検索によって任意の情報へ容易にアクセスすることができる。

（検査基準設定方法）
続けて、特徴量パターンマップに基づいて異常検出のための基準を設定する方法を、図４及び図５に基づいて説明する。図４は、シート検査装置１の検査閾値の設定の仕方の一例を示すフローチャートである。図５は、パターンマップと検査閾値との関係を示す図である。図５Ａはシート検査装置１の初期設定時、図５Ｂはシート検査装置１の立ち上げ時、図５Ｃはシート検査装置１による検査の実施後の検証時、におけるパターンマップと検査閾値との関係をそれぞれ示している。

図４に示すように、シート検査装置１の立ち上げに当たって、まず検出する異常の種類に応じた不良サンプル画像を用いて各画像から各色成分の輝度値を抽出し、各異常の種類に応じた輝度値の分布状況を取得する（ステップＳ１０１）。例えば、異常箇所を含むシートの一部分（カットサンプル）をシート検査装置１で撮影するなどして画像を取得し、該画像から輝度値を抽出するとよい。ここで、取得した不良サンプル画像及び対応する特徴量の分布は、不良品情報記憶部６４に保持される。

次に、ステップＳ１０１で取得した輝度値の分布を統合して仮パターンマップを作成し、該仮パターンマップに基づいて、仮閾値を設定する（ステップＳ１０２）（図５Ａ参照）。該閾値の設定は、それぞれの色成分の輝度値毎に行う。ここで、設定した閾値は検査基準記憶部６２に保持される。

続けて、ステップＳ１０２で設定した仮閾値によって正しく異常を検出できるか否かの試運転を実施する。例えば、カットサンプルではなく、通常の製品と同じく、１ロール分のシートについて連続してシート検査装置１による検査を実施する（ステップＳ１０３）。当該ロールテストによって、被検査物９の画像から抽出される輝度値の分布に関するデータが、少なくとも１ロール分取得できる。このようにして取得したデータは記憶装置６に蓄積するようにしてもよい。

なお、試運転は必ずしもロールテストによるものでなくてもよく、実ラインの試験稼働によるものであっても構わない。例えば、検査装置と被検査物の製造工程（装置）が一体となっている場合には、このような方法が効率的である。

次に、ステップＳ１０３の試運転の実施によって取得された輝度値の分布情報に基づいて仮パターンマップの情報を更新し、検査用パターンマップを作成する（ステップＳ１０４）。そして、検査用パターンマップに基づいて、閾値の補正を行う必要があるかどうかを判断する（ステップＳ１０５）。ここで閾値の補正を行う必要が無いと判断された場合には、仮閾値を正閾値としてステップＳ１０７に進む。

一方、検査用パターンマップに基づいて、閾値の補正を行う必要があると判断された場合には、仮閾値を補正して正閾値とする（ステップＳ１０６）。図５Ｂは、仮パターンマップに基づいて設定した「薄汚れ」の仮閾値が、検査用パターンマップにより地合を示す輝度値の分布の範囲に重なることが判明したため、検査用パターンマップに基づいて「薄汚れ」の閾値をより小さい値に修正する例を示している。

このようにして正閾値に基づいて検査基準が設定され、シート検査装置１が本稼働すると、検査の実施に伴い被検査物９の画像から抽出される輝度値の分布に関するデータが随時取得される。そのため、このようにして取得されるデータに基づいてパターンマップを適宜更新する（ステップＳ１０７）。

こうして検査の実施によりデータが蓄積するほどパターンマップの精度は高くなるため、適切なタイミングで、高精度化したパターンマップに基づいて検査基準を修正する必要があるかどうかの判断を行う（ステップＳ１０８）。ここで、検査基準の修正が必要ないと判断されれば本ルーチンを一旦終了する。

一方、ステップＳ１０８で、検査基準の修正が必要であると判断された場合には、検査基準を適正化するように修正を行い（ステップＳ１０９）、本ルーチンを一旦終了する。ここで、ステップＳ１０８の判断、及びＳ１０９の修正は、例えば次のようにして行われる。

図５Ｃは、Ｓ１０３からＳ１０６のステップが、一つの色成分による輝度値によって行われ、該一つの色成分による輝度値のみの検査基準でシート検査装置１による実検査が行われた場合に、それに伴って取得されたデータによってパターンマップがさらに更新された状態を示す図である。このパターンマップからは、一つの色成分の輝度値では、「薄汚れ」の異常を見逃してしまう、又は正常な地合を「薄汚れ」の異常として検出してしまうおそれがあることが把握できる。

このため、「薄汚れ」の異常を適切に検出するために、他の色成分の輝度値を用いた新たな検査基準を設定する。例えば、上述の検査基準では、全ての異常種類について、青色成分の輝度値を用いて検査基準を設定していた場合、新たに設定する検査基準では「薄汚れ」については赤色成分の輝度値による閾値を用いて異常を検出するようにして、新たな検査基準を設定するとよい。なお、上述のとおり検査基準とは色成分の種類と、各々の異常に対応する閾値との組み合わせであるため、ステップＳ１０３からステップＳ１０６のように閾値だけを修正する場合も、色成分と閾値のどちらの修正を行う場合も、ここでいう検査基準の修正に該当する。

なお、上記のステップＳ１０７からステップＳ１０９は、シート検査装置１が稼働している間、所定間隔で繰り返されてもよい。このようにすれば、検査実績が蓄積されるにつれて、検査基準の精度を高めていくことができる。また、パターンマップの更新、検査基準の最適化は、プログラムにより自動的に行うようにしてもよいし、オペレーターが手動で行うようにしてもよい。

＜変形例＞
上記実施例１では、制御盤２、異常検出部５、記憶装置６をそれぞれ別体の構成として説明したが、異常検出部５及び／又は記憶装置６が制御盤２に一体に組み込まれている構成であっても構わない。

また、上記の実施例１では、特徴量を輝度値としたが、これを例えば、色相、明度又は彩度としてもよい。この場合にはＲＧＢ信号を合成したＲＧＢカラー画像をＨＳＶカラー
モデルなどの形式に変換し、変換後の各画素が有する値を出力するための機能を異常検出部５に付加しておけばよい。なお、ＲＧＢカラーを他のカラーモデルに変換するための方法は既存の周知技術を広く採用することができる。

このようにすると、輝度を特徴量とするのに比べて、人間の目の見え方に近い色味で検査を行うことができるとともに、異常の種類、程度に応じて、異常の検出に適した指標を抽出する事ができる。

また、上記実施例１では、透過用可視光源３１の照射光は白色の可視光であったが、照明手段には、ＬＥＤ等の波長領域が制限されたものを用いるか、または、波長フィルタを用いて波長領域を制限したものを用いることもできる。さらに、透過用赤外光源３２に代えて、紫外線を照射する光源を用いてもよい。この場合には、カメラ４を紫外線にも感度を持つセンサを備えるものにする。

また、上記実施例１では、特徴量の抽出と異常検出処理を複数ラインのまとまりの画像毎に行っていたが、必ずしもこのようにする必要はなく、１ライン毎に、特徴量の抽出と異常検出処理を行うようにしてもよい。また、カメラ４は、受光素子を直列に配置したラインセンサカメラであったが、これを縦横にセンサを配置したエリアセンサカメラとしてもよい。

また、上記実施例１では、透過用可視光源３１、透過用赤外光源３２により被検査物９撮影する構成であったが、これを反射光源によるものとしてもよい。また、これらを組み合わせて、透過光及び反射光によって被検査物９を撮影するようにしてもよい。さらに、被検査物９の下面側にも撮影手段を配置し、被検査物９の上下面それぞれで反射光による画像を撮影するようにしてもよい。このようにして撮影された様々な画像から得られる特徴量に基づいて異常の検出及び異常種類の判別を行うことで、より精度の高い検査を行うことができる。

＜実施例２＞
（システムの構成）
次に、本実施例に係る検査システム１１について説明する。なお、本実施例においても、特徴量の分布状況をパターンマップとする点、該パターンマップに基づいて検査基準を設定する点については実施例１の場合と同様であるため、詳細な説明は省略する。その他、検査システム１１の構成において、実施例１のシート検査装置１と同様の機能を発揮するものについては、その旨を述べた上で詳細な説明を省略する。

図６は本実施例に係る検査システム１１の構成例を示すブロック図である。この実施例の検査システム１１は、管理端末１２、サーバ１３、及び一以上の検査装置１４、が通信回線を介して相互に接続された構成となっている。

検査装置１４は、シート状の被検査物を撮影し、取得された画像を処理して得られる特徴量を、あらかじめ登録されている検査基準と対比することにより、被検査物の異常の有無、異常の種類などを判定する。そのためのハードウェア構成として、シート搬送部、カメラ、照明装置、ＲＡＭ、ＣＰＵなどを含む。また、モニタなどの出力部や、マウスなどの入力部を備えていてもよい。なお、上記の「特徴量」とは、例えば、取得された画像データの各画素が有する、輝度、明度、彩度、色相などである。

管理端末１２は、典型的にはディスプレイモニタなどの出力部１２２、キーボードやマウスなどの入力部１２１、ＲＡＭなどのメモリ１２３、ＣＰＵなどの処理部１２４を備えた据え置き型の端末であるが、モバイル型、タブレット型の端末であっても構わないし、
検査装置１４と一体に構成されていてもよい。

管理端末１２は検査装置１４で使用する、検査基準の設定（変更を含む、以下同じ）や、検査プログラムの作成（修正を含む、以下同じ）の他、サーバ１３で保持される、パターンマップ、製品情報、不良品情報、検査装置情報などの登録、更新といった作業に用いられる。なお、上記の検査基準の設定は、パターンマップに基づいて行われる。

管理端末１２は、また、後述のサーバ１３に蓄積されるパターンマップに基づいて、被検査物の製造工程の監視を行う製造工程管理部１２５を備えている。さらに、後述のサーバ１３に蓄積されるパターンマップに基づいて、検査装置１４の監視を行う検査装置管理部１２６を備えている。

ここで、製造工程の監視とは、製品の品質に影響を与えるような製造工程の異常が発生しているか否かの判定を継続的に行うことをいう。また、検査装置１４の監視とは、検査装置１４の物理的な構成要素に劣化、故障などの異常が発生しているか否かの判定を継続的に行うことをいう。なお、本実施例における管理端末１２は「制御手段」に該当する。

サーバ１３には、様々なデータが記憶されている。例えば、パターンマップ、検査対象となる製品の情報、検査対象となる製品毎の不良品情報（画像データなど）、検査装置１４についての情報、といった情報である。本実施例におけるサーバ１３が「記憶手段」に該当する。

サーバ１３には、パターンマップ記憶部１３１、検査基準情報記憶部１３２、検査プログラム記憶部１３３、不良品情報記憶部１３４、製品情報記憶部１３５、検査装置情報記憶部１３６、などが設けられる。

パターンマップ記憶部１３１は、被検査物の画像を処理して得られる特徴量の分布データをパターンマップとして保持する機能を有している。該パターンマップは、検査対象となる製品、異常として検出される異常の種類、検査装置１４の構成（仕様を含む、以下同じ）、に応じて、特徴量の種類毎に作成、保持されている。また、検査対象となる製品について、異なる構成の検査装置１４での検査履歴がある場合、又は異なる構成の検査装置１４で検査を実施する予定がある場合には、そのような異なる構成毎に、対応するパターンマップが保持される。

検査基準情報記憶部１３２には、検査対象となる製品毎の検査基準が保持されている。該検査基準は、異常の検出に用いる特徴量の種類と各異常に対応する閾値との組み合わせである。また、検査対象となる製品について、異なる構成の検査装置１４での検査履歴がある場合、又は異なる構成の検査装置１４で検査を実施する予定がある場合には、そのような異なる構成毎に、対応する検査基準が保持される。

検査プログラム記憶部１３３には、検査対象となる製品毎に、対応する検査プログラムが保持されている。例えば、製品の性状、検査装置１４の構成などに応じて、どのような画像データを取得するのか、検査基準との対比のためにどのような特徴量を抽出するか等、検査装置１４に適切な処理を実行させるための情報が保持される。

不良品情報記憶部１３４には、製品毎に、不良品画像と、該画像と対応する特徴量の分布が特徴量の種類毎に保持されている。なお、上記の不良品画像は、サンプル品の画像であってもよいし、適宜蓄積される実際の不良品画像であってもよく、このいずれもが保持されていてもよい。

製品情報記憶部１３５には、検査対象となる製品毎の仕様に関する情報、製造工程に関する情報、サンプル良品画像などが保持されている。製品の仕様とは、例えば、材質、厚さ、粗さ、厚さ、加工方法などである。

検査装置情報記憶部１３６には、検査装置１４に関する情報が保持されている。具体的には、検査装置の型番、仕様、稼働実績、検査対象製品、メンテナンス情報などである。ここで、仕様には例えば、撮影する画像の種類（透過画像、反射画像）使用する光源の種類（照射方向、波長）、カメラの性能（搭載センサ、分解能）などが含まれる。なお、検査装置１４に関する情報は、現状の検査システム１１内に存在する検査装置１４に関するものに限られない。

サーバ１３におけるこれらの各種情報は相互に参照・連動可能であり、いわゆる関係データベースとして機能する。このため、一の観点に基づく検索によって任意の情報へ容易にアクセスすることができるようになっている。

（管理端末による情報の管理及び活用）
本実施例に係る検査システム１１には、複数の検査装置１４を含むことができる。同一仕様の装置、同一製品を検査対象とする検査装置１４を複数含むこともできるし、異なる仕様の装置及び／又は異なる製品を検査対象とする検査装置１４を複数含むこともできる。そして、これらに関する様々な情報がサーバ１３に保持され、該情報は管理端末１２によって管理、活用される。このため、本実施例においては、パターンマップを次のように活用することができる。

例えば、同一製品を複数の検査装置１４によって（即ち複数のラインで）検査している場合に、それぞれのライン毎の検査実績に応じてパターンマップが更新される。図７は、このように同一製品について、同一の特徴量のパターンマップが複数存在する場合に、これらのパターンマップを統合して新たなパターンマップとすることを示す図である。

図７Ａは、第１の検査装置によって取得された特徴量に基づくパターンマップを、図７Ｂは、第２の検査装置によって取得された特徴量に基づくパターンマップを、図７Ｃは、これら二つのパターンマップを統合した新たなパターンマップを示している。

このように、複数ラインでの検査実績に基づいて統一的にパターンマップを更新し、これによって検査基準を設定すれば、同一の製品を同一の特徴量で検査する検査装置１４全てに当該検査基準をフィードバックでき、同一製品に対する検査品質のバラツキを防止することができる。

また、サーバ１３が検査装置１４とは別体となる構成であることによって、例えば設備更新により検査装置１４を新規なものに切り替えた際にも、更新前の装置によるパターンマップ及び検査基準を継承して、初期の検査に用いることが容易になる。

（管理端末による製造工程監視）
続いて、管理端末１２によって、被検査物の製造工程の監視を行う方法について説明する。サーバ１３には、検査対象となっている製品毎にパターンマップが格納されており、検査装置１４による検査が実施されると、それに伴い被検査物の画像から抽出される輝度値の分布に関するデータが取得される。

ここで、製造工程管理部１２５は、対象製品のパターンマップと、検査装置１４から取得される特徴量の分布とを比較し、正常な地合部分の分布状況が、パターンマップとの対比において許容できる範囲を逸脱していないか否かを判定する。

また、新たな種類の異常が検出されたか否か、即ち従来想定していなかった特徴量の分布状況のデータが取得されたか否か、についても判定するようにしてもよい。

例え被検査物から従来の異常が検出されない場合であっても（即ち、予め設定された検査基準による閾値を超えることがなくとも）、正常な地合部分の特徴量の分布状況が基準となるパターンマップから逸脱していれば、製品の品質に不具合が発生していると考えられる。この場合には、製品の製造工程において、何らかの異常が発生しているとして警告を発するようにするとよい。なお、上記の処理は所定の間隔を置いて継続的に実施されることで、継続的な製造工程の管理が可能になる。

（管理端末による検査装置監視）
さらに、管理端末１２によって、検査装置１４の監視を行う方法について説明する。検査装置管理部１２６は、同一製品に対して同一の検査装置１４を用いて検査を実施する場合において、当該検査に用いられるパターンマップと検査装置１４から取得される特徴量の分布とを比較し、正常な地合部分の分布状況が、パターンマップとの対比において許容できる範囲を逸脱していないか否かを判定する。

例えば、検査装置１４によって取得された特徴量の分布が、パターンマップと比較して全体的に低い値にシフトしている場合には、検査装置１４の照明装置又は撮影装置が劣化していることが想定される。

また、新たな種類の異常が検出されたか否か、即ち従来想定していなかった特徴量の分布状況のデータが取得されたか否か、についても判定するようにしてもよい。例えば、シート搬送装置の異常などによって、従来想定していなかった特徴量の分布状況が生じていることなども考えられる。

また、上記の様な場合には、検査装置１４に何らかの異常が発生しているとして警告を発するようにするとよい。なお、上記の処理は所定の間隔を置いて継続的に実施されることで、継続的な製造工程の管理が可能になる。

なお、本実施例における検査装置１４の監視については、検査装置１４が被検査物の製造工程とは独立した装置であることを前提として説明したが、検査装置１４が製造工程内に組み込まれている構成であっても構わない。その場合には、上記のシート搬送装置は製造工程と共有のものとなる。

＜その他＞
上記の各実施例は、本発明を例示的に説明するものに過ぎず、本発明は上記の具体的な態様には限定されない。本発明は、その技術的思想の範囲内で種々の変形及び組み合わせが可能である。例えば、上記各実施例の検査装置は、クラウドコンピューティングによって、クラウドサーバや外部の管理用端末と接続されている構成であっても構わない。

１・・・シート検査装置
２・・・制御盤
３１・・・透過用可視光源
３２・・・透過用赤外光源
４・・・カメラ
５・・・処理装置
６・・・記憶装置
９・・・被検査物
１１・・・検査システム
１２・・・管理端末
１３・・・サーバ
１４・・・検査装置

Claims (13)

1. シート状の被検査物を検査するシート検査装置であって、
   前記被検査物に対して光を照射する照明手段と、
   該照明手段から前記被検査物に照射された光の反射光及び／又は透過光により前記被検査物の画像を撮影する撮影手段と、
   該撮影手段により撮影された画像の画像データを処理して得られる特徴量の分布状況から前記被検査物に含まれる異常を検出する異常検出手段と、
   前記被検査物の異常の無い部分及び異常部分を示す前記特徴量の分布状況を、パターンマップとして保持する記憶手段と、を備えており、
   前記異常検出手段は、前記パターンマップに基づいて、前記被検査物の異常を検出する、
   ことを特徴とする、シート検査装置。
2. 前記異常検出手段は、前記パターンマップに基づいて設定された閾値を用いて、前記被検査物の異常を検出する
   ことを特徴とする、請求項１に記載のシート検査装置。
3. 前記記憶手段は不良品の画像データ及び／又は不良品の画像データを処理して得られる特徴量をさらに保持しており、
   前記異常検出手段は、不良品の画像データを処理して得られる特徴量に基づいて設定された閾値を用いることによっても、異常を検出することが可能である
   ことを特徴とする、請求項１又は２に記載のシート検査装置。
4. 前記記憶手段には、前記被検査物の仕様、異常の種類、前記シート検査装置の構成、のいずれか一以上の項目毎に、対応する前記パターンマップが保持されている
   ことを特徴とする、請求項１から３のいずれか１項に記載のシート検査装置。
5. 前記特徴量には、少なくとも輝度、明度、彩度、色相のいずれか一つを含む、複数の種
   類があり、
   前記記憶手段には、異なる種類の特徴量毎に、対応する前記パターンマップが保持されている、
   ことを特徴とする、請求項１から４のいずれか１項に記載のシート検査装置。
6. 前記異常検出手段及び前記記憶手段を制御する制御手段をさらに有しており、
   該制御手段は、前記パターンマップを作成及び／又は更新する
   ことを特徴とする、請求項１から５のいずれか１項に記載のシート検査装置。
7. 前記パターンマップの作成及び／又は更新は、前記被検査物の検査を実施することにより収集されるデータに基づいて行われる
   ことを特徴とする、請求項６に記載のシート検査装置。
8. 前記制御手段は、より前の検査時における前記特徴量の分布状況と、より後の検査時における前記特徴量の分布状況との差異に基づいて、前記被検査物の製造工程の監視を行う
   ことを特徴とする、請求項６又は７に記載のシート検査装置。
9. 前記制御手段は、より前の検査時における前記特徴量の分布状況と、より後の検査時における前記特徴量の分布状況との差異に基づいて、前記シート検査装置の監視を行う
   ことを特徴とする、請求項６から８のいずれか１項に記載のシート検査装置。
10. シート状の被検査物を検査するための検査システムであって、
    前記被検査物に対して光を照射する照明手段と、該照明手段から前記被検査物に照射された光の反射光及び／又は透過光により前記被検査物の画像を撮影する撮影手段と、該撮影手段により撮影された画像の画像データを処理して得られる特徴量の分布状況から前記被検査物に含まれる異常を検出する異常検出手段とを備える検査装置と、
    被検査物の異常の無い部分及び異常部分を示す前記特徴量の分布状況を、パターンマップとして保持する記憶手段と、
    前記異常検出手段及び前記記憶手段を制御し、前記パターンマップを作成及び／又は更新する制御手段と、
    を有しており、
    前記検査装置の異常検出手段は、前記パターンマップに基づいて、前記被検査物の異常を検出することを特徴とする
    検査システム。
11. 前記特徴量には、少なくとも輝度、明度、彩度、色相のいずれか一つを含む、複数の種類があって、前記記憶手段には、異なる種類の特徴量毎に、対応する前記パターンマップが保持されるとともに、前記被検査物毎に、異常の検出に用いる前記特徴量の種類と異常の種類に応じた閾値の組み合わせからなる検査基準が保持されており、
    前記制御手段は、現行の前記検査基準による検査において、異常の誤検出及び／又は異常の見逃しのおそれがあるか否かを判断するとともに、異常の誤検出及び／又は異常の見逃しのおそれがあると判断した場合には、さらに他の種類の特徴量の前記パターンマップを用いる新たな検査基準を用いて異常の検出を行うように、前記記憶手段及び前記異常検出手段を制御する、
    ことを特徴とする、請求項６から９のいずれか一項に記載のシート検査装置。
12. 前記制御手段は、異常の誤検出及び／又は異常の見逃しのおそれがあると判断した場合には、ユーザーから前記新たな検査基準の設定を受け付けることにより、前記新たな検査基準を用いて異常の検出を行うように、前記記憶手段及び前記異常検出手段を制御する、
    ことを特徴とする、請求項１１に記載のシート検査装置。
13. 複数の前記検査装置を有しており、
    前記制御手段は、複数の前記検査装置のそれぞれの検査結果に応じて、それぞれの前記検査装置で用いられる前記パターンマップをそれぞれ更新するとともに、当該更新されたそれぞれの前記検査装置に対応する複数の前記パターンマップを統合して、新たな一の前記パターンマップを作成し、前記記憶手段に保存する、
    ことを特徴とする、請求項１０に記載の検査システム。

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