JP7185388B2 - 検査装置及び検査方法 - Google Patents
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Description
一方、検査装置としては、例えば、欠陥について、色情報を含む画像情報としてカメラ等で撮像して欠陥の境界決定用画像情報が取得され、取得された欠陥の境界決定用画像情報について、該境界決定用画像情報を強調するフィルタ処理が行われて欠陥であるか否かの境界が予め決定され、該決定された境界に基づいて、対象物の画像情報に欠陥が含まれるか否かが判定されるように構成された検査装置が提案されている。
すなわち、特許文献1に記載されたような検査装置は、比較的広い領域(画素)の境界決定用画素情報から、欠陥を有するか否かを判定するための境界を決定する必要がある。
しかし、このように広い領域の境界決定用画像情報に基づいて、しかも、エネルギー、エントロピー、均一性に基づいて境界を決定する検査装置では、欠陥を十分に検査し得ないことを見出した。
かかる知見に基づいて本発明者らがさらに鋭意研究を行ったところ、対象物の画像情報のうち欠陥が存在していない領域の境界決定用画像情報について、画素単位で、RGB値を含む色情報に基づいてフィルタ処理を行って各画素が欠陥であるか否かの境界を予め決定し、この境界に基づいて、撮像部で撮像された対象物の画像情報の全画素について画素ごとに欠陥であるか否かを判定することによって、十分に精度に高く検査を行い得ることを見出して、本発明を完成するに至った。
対象物の欠陥を検査する検査装置であって、
前記対象物を、RGB値を含む色情報を有する画像情報として撮像可能な撮像部と、
前記撮像部によって撮像された画像情報の前記色情報に基づいて前記対象物が欠陥を有するか否かを判定する判定部とを備え、
前記判定部は、前記対象物の欠陥が存在していない領域の前記色情報に基づいて、前記画像情報の各画素が欠陥であるか否かを画素ごとに判定するための境界を決定し、決定された前記境界に基づいて前記撮像部で撮像された画像情報の全画素について画素ごとに欠陥であるか否かを判定するフィルタ処理を行うように構成されている。
ここで、Rは赤色(Red)、Gは緑色(Green)、Bは青色(Blue)を表す。また、Rは波長700nmの単色光を基準とした値であり、Gは波長546.1nmの単色光を基準とした値であり、Bは波長435.8nmの単色光を基準にした値である。
これにより、複数の画素で、RGB値を用いずに境界を決定する場合よりも、高い精度で欠陥検査を行い得る。
よって、従来よりも高い精度で欠陥を検査し得る。
前記色情報が、さらにHSL値を含むことが、好ましい。
ここで、HはHue(色相)、SはSaturation(彩度)、LはLuminance(輝度)を表し、後述する変換式によって上記RGBから算出される値である。
これにより、より詳細に上記境界を決定し得るため、上記境界の精度がより高くなり、その結果、より高い精度で欠陥を検査し得る。
前記色情報が、さらにXYZ値を含むことが、好ましい。
ここで、Xは、人(眼)が赤みと感じる度合いを表し、Yは、人(眼)が青みと感じる度合いを表し、Zは人(眼)が緑みと感じる度合いを表し、後述する変換式によって上記RGBから算出される値である。
これにより、より詳細に上記境界を決定し得るため、上記境界の精度がより高くなり、その結果、より高い精度で欠陥を検査し得る。
前記判定部は、前記対象物の欠陥が存在していない領域の前記色情報と、さらに欠陥が存在している領域の前記色情報とに基づいて、画素ごとに前記フィルタ処理を行うように構成されていることが、好ましい。
これにより、より詳細に上記境界を決定し得るため、上記境界の精度がより高くなり、その結果、より高い精度で欠陥を検査し得る。
前記判定部は、サポートベクターマシンを用いて前記境界を決定するように構成されていることが好ましい。
これにより、より詳細に上記境界を決定し得るため、上記境界の精度がより高くなり、その結果、より高い精度で欠陥を検査し得る。
前記判定部は、前記フィルタ処理を行った後、さらに欠陥の形状に応じたフィルタ処理を行うことが好ましい。
前記判定部は、前記撮像部で撮像された画像情報の全画素について画素ごとに欠陥であるか否かを判定した結果をマッピングするように構成されていることが、好ましい。
前記検査装置を用いて対象物の欠陥を検査する検査方法であって、
前記対象物を、前記色情報を含む画像情報として撮像し、撮像された画像情報の全画素について画素ごとに欠陥であるか否かを判定することによって、前記対象物が欠陥を有するか否かを判定する方法である。
対象物としてのシート50の欠陥を検査する検査装置1であって、
前記シート50を、RGB値を含む色情報を有する画像情報Dとして撮像可能な撮像部20と、
前記撮像部20によって撮像された画像情報Dの前記色情報に基づいて前記シート50が欠陥を有するか否かを判定する判定部30とを備え、
前記判定部30は、前記シート50の欠陥が存在していない領域R1(図2のシート50の欠陥以外の領域)の前記色情報に基づいて、画素Pごとにフィルタ処理を行って前記画像情報Dの各画素Pが欠陥であるか否かを画素Pごとに判定するための境界Tを決定し、決定された境界Tに基づいて前記撮像部20で撮像された画像情報Dの全画素Pについて画素Pごとに欠陥であるか否かを判定するフィルタ処理を行うように構成されている。
検査装置1は、シート50に光を照射する照射部10と、判定部30での判定結果を表示する表示部40とをさらに備える。
照射部10は、撮像部20で受光可能な光を照射可能であれば、特に限定されない。例えば、照射部10としては、白色光を照射する白色LEDが挙げられる。
シート50と垂直な方向(図1の一点鎖線)に対して照射部10がなす角度θ1は、該照射部20から照射された光を撮像部20で受光可能であれば、特に限定されない。かかる角度θ1は、例えば、10°に設定し得る。
シート50に対する照射部10の距離(最短距離)は、特に限定されない。
本実施形態では、撮像部20は、照射部10から照射されてシート50で反射された光を受光することによって、シート50を撮像するように構成されている。
撮像部20は、シート50を、RGB値を含む色情報を有する画像情報Dとして撮像可能であれば、特に限定されない。
シート50に対する撮像部20の距離(最短距離)は、特に限定されない。
判定部30は、画素Pごとに得られたRGB値群と、各RGB値に対応する、欠陥であるか否かの結果群とから、欠陥であるか否かの境界となるRGB値(境界RGB値)を決定する。この境界の決定は、例えば、サポートベクターマシンを用いて行い得る。
サポートベクターマシンとしては、従来公知のものが用いられ得る。
図5には、得られた画素PごとのB値と、各B値に対応する、欠陥であるか否かの結果群との関係がプロットされて作成されたグラフの一例を示す。
具体的には、判定部30は、撮像部20によって撮像されたシート50の画像情報Dについて、各画素PのRGB値を、決定された境界Tとそれぞれ比較して、各画素Pが欠陥であるか否かを画素Pごとに判定し、全画素Pの判定結果をマッピングするように構成されている。
例えば、判定部30は、欠陥である場合のRGB値を数値0、欠陥でない場合のRGB値を数値1とし、撮像された画像情報Dの各画素PのRGB値が、0~1までの間のどの数値であるかを決定する。判定部30は、決定された数値を255倍することによってマッピングを行い、これによって画像化させる。次いで、作成された画像を2値化処理することによって、または、作成された画像を後述する微分フィルタを用いて処理した後に2値化処理することによって、欠陥部分を検出する。
かかる判定部30としては、従来公知のコンピュータ等が挙げられる。判定部30には、各種処理に用いられるプログラムが格納されている。
表示部40は、判定部30でマッピングされた結果を、マッピング画像として表示する。
より具体的には、図7に示すように、判定部30は、画像情報Dから各画素Pを抽出する。次いで、判定部30は、各画素PのRGB値が境界Tに対して欠陥側であるか正常側であるかを、正常を数値0、欠陥を数値1とする0~1の数値範囲のいずれの数値(相対値)で表す。次いで、判定部30は、得られた相関値を255倍して各画素Pの画素値として表し、全画素Pの画素値を画像に変換する。
HSL値は、RGB値から、例えば下記数式1に示される変換式といった従来公知の数式を用いて換算され得る。
さらに、判定部30が、RGB値、HSL値に加えて、さらにXYZ値を含む色情報に基づいて上記境界Tを決定するように構成されていてもよい。すなわち、RGB値、HSL値及びXYZ値の9次元の色情報に基づいて、上記境界Tを決定するように構成されていてもよい。
XYZ値は、RGB値から、例えば下記数式2に示される変換式といった従来公知の数式を用いて換算され得る。
このようなフィルタ処理としては、例えば、微分フィルタ処理が挙げられる。
微分フィルタとしては、例えば下記数式3に示されるような従来公知の微分フィルタが用いられ得る。
シート50を、RGB値を含む色情報を有する画像情報Dとして撮像し、撮像された画像情報Dの全画素Pについて画素Pごとに欠陥であるか否かを判定することによって、シート50が欠陥を有するか否かを判定する方法である。
対象物(ここではシート)50の欠陥を検査する検査装置1であって、
前記対象物50を、RGB値を含む色情報を有する画像情報Dとして撮像可能な撮像部20と、
前記撮像部20によって撮像された画像情報Dの前記色情報に基づいて前記対象物50が欠陥を有するか否かを判定する判定部30とを備え、
前記判定部30は、前記対象物50の欠陥が存在していない領域R1の前記色情報に基づいて、前記画像情報Dの各画素Pが欠陥であるか否かを画素Pごとに判定するための境界Tを決定し、決定された境界Tに基づいて前記撮像部20で撮像された画像情報Dの全画素Pについて画素Pごとに欠陥であるか否かを判定するフィルタ処理を行うように構成されている。
これにより、複数の画素Pで、RGB値を用いずに境界Tを決定する場合よりも、高い精度で欠陥検査を行い得る。
よって、従来よりも高い精度で欠陥を検査し得る。
前記色情報が、さらにHSL値を含むことが、好ましい。
これにより、より詳細に上記境界Tを決定し得るため、上記境界Tの精度がより高くなり、その結果、より高い精度で欠陥を検査し得る。
前記色情報が、さらにXYZ値を含むことが、好ましい。
これにより、より詳細に上記境界Tを決定し得るため、上記境界Tの精度がより高くなり、その結果、より高い精度で欠陥を検査し得る。
前記判定部30は、前記対象物50の欠陥が存在していない領域R1の前記色情報と、さらに欠陥が存在している領域R2の前記色情報とに基づいて、画素Pごとに上記フィルタ処理を行うように構成されていることが、好ましい。
これにより、より詳細に上記境界Tを決定し得るため、上記境界Tの精度がより高くなり、その結果、より高い精度で欠陥を検査し得る。
前記判定部30は、サポートベクターマシンを用いて前記境界Tを決定するように構成されていることが好ましい。
これにより、より詳細に上記境界Tを決定し得るため、上記境界Tの精度がより高くなり、その結果、より高い精度で欠陥を検査し得る。
前記判定部30は、前記フィルタ処理を行った後、さらに欠陥の形状に応じたフィルタ処理を行うように構成されていることが好ましい。
前記判定部30は、前記撮像部20で撮像された画像情報Dの全画素Pについて画素Pごとに欠陥であるか否かが判定された結果をマッピングするように構成されていることが、好ましい。
前記検査装置1を用いて対象物50の欠陥を検査する検査方法であって、
前記対象物50を、前記色情報を含む画像情報Dとして撮像し、撮像された画像情報Dの全画素Pについて画素Pごとに欠陥であるか否かを判定することによって、前記対象物50が欠陥を有するか否かを判定する方法である。
例えば、上記実施形態では、欠陥が存在している領域R1と欠陥が存在していない領域R2との画像情報Dに基づいて、該画像情報Dの画素Pごとに色情報を用いてフィルタ処理したが、本発明においては、欠陥が存在している領域R1の画像情報Dのみに基づいて、該画像情報Dの画素Pごとに色情報を用いてフィルタ処理してもよい。この場合には、得られた色情報群と、欠陥であるか否かの結果群との関係が線形であることから、上記した識別器としてサポートベクターマシンを用いることに代えて、識別器として線形の識別器を用いることによって、境界Tを決定してもよい。
・撮像部20
カメラ JAI社製 LQ-201CL-F、RGB+IR(4Dカメラ)、分解能(0.1mm/pix)、視野 340mm/台
レンズ ブルービジョン製 BL-L1050-F、多板式(オートフォーカスシフト機能)
・照射部10
CCS社製 LNSP-SW、白色LED
予備実験により、用いたシート50では、欠陥部分の画像情報のRGB値のうち、B値の方が、R値及びG値よりも顕著に検出(撮像)されることが分かった。
そこで、得られた画像情報DのRGB値からB値の色情報を抽出し、抽出した全ての画素のB値について、上記数式3に示す微分フィルタ処理を行うことによって、欠陥部分を強調させて、画像化させた。
その結果、図9に示すような画像が得られた。
図8の実線で示す部分については、図10に示すように最も色が濃い部分と最も色が薄い部分との差が、6階調であった。
判定部30によって、得られた画像情報Dの各画素PのRGB値群と、欠陥であるという結果群及び欠陥でないという結果群とを、サポートベクターマシンを用いて、欠陥であるか否かの境界Tを決定した。決定された境界Tを用いて、検査対象である未知の(欠陥を有するか否かが不明な)画像情報Dについて、画素Pごとに欠陥であるか否かを判定するフィルタ処理を行い、このフィルタ処理で得られた数値(0~1の範囲内の相対値)を255倍することによって、マッピングした。
その結果、図11に示すような画像が得られた。
図8の実線で示す部分については、図12に示すように、色が濃い部分と色が薄い部分との差が、42階調であった。
実施例1で得られた図11に示す画像に、さらに上記数式3に示す微分フィルタを用いてフィルタ処理を行った。
その結果、図13に示すように、欠陥部分を強調することができた。
図8の実線で示す部分については、図14に示すように、最も色が濃い部分と最も色が薄い部分との差が、48階調であった。
判定部30によって、得られた画像情報Dの各画素PのRGB値、HSL値及びXYZ値群と、欠陥であるという結果群及び欠陥でないという結果群とを、サポートベクターマシンを用いて、欠陥であるか否かの境界Tを決定した。決定された境界Tを用いて、検査対象である未知の(欠陥を有するか否かが不明な)画像情報Dについて、画素Pごとに欠陥であるか否かを判定するフィルタ処理を行い、このフィルタ処理で得られた数値(0~1の範囲内の相対値)を255倍して、マッピングした。
その結果、図15に示すような画像が得られた。
図8の実線で示す部分について、上記処理で得られた数値を255倍したところ、図16に示すように、最も色が濃い部分と最も色が薄い部分との差が、45階調であった。
実施例3で得られた図16に示す画像に、さらに上記数式3に示す微分フィルタを用いてフィルタ処理を行った。
その結果、図17に示すように、欠陥部分を強調することができた。
図8の実線で示す部分については、図18に示すように、最も色が濃い部分と最も色が薄い部分との差が、50階調であった。
Claims (7)
- 対象物の欠陥を検査する検査装置であって、
前記対象物を、RGB値を含む色情報を有する画像情報として撮像可能な撮像部と、
前記撮像部によって撮像された画像情報の前記色情報に基づいて前記対象物が欠陥を有するか否かを判定する判定部とを備え、
前記判定部は、サポートベクタマシンを用いて前記対象物の欠陥が存在していない領域の各画素のR値からR値用の境界を決定し、各画素のG値をからG値用の境界を決定し、各画素のB値からB値用の境界を決定するための学習を行う処理と、
前記撮像部で撮像された画像情報に含まれている画素ごとに、R値と前記R値用の境界の比較結果と、G値と前記G値用の境界の比較結果と、B値と前記B値用の境界の比較結果とに基づいて欠陥であるか否かを判定するフィルタ処理とを行うように構成された、検査装置。 - 前記色情報が、さらにHSL値を含む、請求項1に記載の検査装置。
- 前記色情報が、さらにXYZ値を含む、請求項1または2に記載の検査装置。
- 前記判定部は、前記対象物の欠陥が存在していない領域の前記色情報と、さらに欠陥が存在している領域の前記色情報とに基づいて、前記フィルタ処理を行うように構成された、請求項1~3のいずれかに記載の検査装置。
- 前記判定部は、前記フィルタ処理を行った後、さらに欠陥の形状に応じたフィルタ処理を行うように構成された、請求項1~4のいずれかに記載の検査装置。
- 前記判定部は、前記撮像部で撮像された画像情報の全画素について画素ごとに欠陥であるか否かが判定された結果をマッピングするように構成された請求項1~5のいずれかに記載の検査装置。
- 請求項1~6のいずれかの検査装置を用いて対象物の欠陥を検査する検査方法であって、
前記対象物を、前記色情報を含む画像情報として撮像し、撮像された画像情報の全画素について画素ごとに欠陥であるか否かを判定することによって、前記対象物が欠陥を有するか否かを判定する、検査方法。
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