JPH0115909B2 - - Google Patents
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- JPH0115909B2 JPH0115909B2 JP57094958A JP9495882A JPH0115909B2 JP H0115909 B2 JPH0115909 B2 JP H0115909B2 JP 57094958 A JP57094958 A JP 57094958A JP 9495882 A JP9495882 A JP 9495882A JP H0115909 B2 JPH0115909 B2 JP H0115909B2
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0004—Industrial image inspection
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- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
- Image Processing (AREA)
Description
この発明は例えばびんや容器など、その断面が
円または楕円の如く軸対称な形状からなる検査対
象物の良否を検査する検査装置に関する。
従来、かかる検査は専ら目視により行なわれて
いたが、これは検査要員の確保の問題、検査水準
の不安定性またはコスト面等において問題があ
り、したがつて最近は目視検査にかわる自動検査
が種々提案されている。その例として、例えば
「形状係数を求める方法」および「輪郭座標マツ
チング法」がある。前者は検査対象物を、例えば
工業用テレビジヨンカメラ(以下、単にTVカメ
ラともいう。)によつて撮像して得られるビデオ
信号を所定のしきい値レベルで2値化してメモリ
に記憶させるとともに、該記憶データにもとづい
て検査対象物の面積S、周囲長Lおよび形状係数
k(=S/L2)を求め、例えば「円」の場合は該
形状係数kが所定の値となることから検査物の真
円性を判定するものである。しかしながら、この
方法によれば演算速度は比較的高速であるが、対
象物が多少変形していても係数kが余り変化しな
い、つまり検出感度または精度が悪いという重大
な欠点を有している。一方、後者の方法は、上記
と同様にして記憶された情報から対象画像の輪郭
をなす座標点を求め、これを標準のデータと比較
することにより対象物の形状を検査するものであ
る。したがつて、変形に対する検出精度は前者よ
りも相当高いが、対象物の寸法が少しでも異なる
と標準パターンとの一致がとれなくなるため、マ
ツチングを多数回行なう必要があり、その結果演
算時間が著しく長くなるという欠点を有してい
る。また、標準パターンのテーブルを多数必要と
するためメモリ容量がぼう大となり、コストアツ
プになると云う難点もある。
この発明はこのような事情のもとになされたも
ので、円形の如く軸対称な形状からなる対象物に
おける形状の良否を高速かつ高精度に、しかも安
価に検査しうる検査装置を提供することを目的と
する。
その特徴は、軸対称な検査対称パターンの該対
称軸を水平(X)、垂直(Y)走査形撮像装置の
垂直走査方向と一致させて撮像することにより得
られる撮像信号を2値化し、該2値化信号の立上
り点と立下り点とから最小X座標、最大X座標を
各水平走査線毎に検出してこれらを記憶し、該記
憶データから検査パターンの中心点および該中心
点を通るY軸と平行な中心線を求め、該中心線の
X座標に対する前記最小、最大X座標の各偏差を
演算し、該偏差から検査パターンの対称性を判定
するとともに、前記記憶データからX、Y軸方向
の各最大外郭長(最大径)とその偏差とを演算
し、該偏差から検査パターンの外郭形状を判定す
ることにより検査パターンの良否を高速かつ高精
度に検出しうるようにした点にある。さらには、
検査パターンをその中心軸に沿つて複数個の領域
に分割するとともに、各領域内で互いに隣接する
各水平走査線上の最小X座標と最大X座標との偏
差および極性を検出し、該検出結果から検査パタ
ーンの輪郭を判定する機能をも付加することによ
り総合的な検査を行ない、検出精度をより一層向
上させるものである。
以下、この発明の実施例を図面を参照して説明
する。
第1図はこの発明の実施例を示すブロツク図、
第2図は第1図における総合判定回路の他の実施
例を示すブロツク図、第3図〜第7図は検査対象
パターンの2値化画像を説明する説明図である。
第1図において、1はTVカメラ、2は2値化
回路、3は画面分割回路、4はマスク発生回路、
5はアンドゲート、6は最小X座標検出回路、7
は最大X座標検出回路、8はメモリ、9は最外郭
点検出回路10、中心点検出回路11、対称性判
定回路12、外郭寸法判定回路13およびオアゲ
ート14からなる総合判定回路である。
ここで、検査対称パターンが第3図Aの如く
「円」で表わされるものを対象としてその動作を
説明する。
検査対象物をTVカメラ1により撮像して得ら
れるビデオ(撮像)信号は2値化回路2において
2値化され、画面分割回路3により水平(X)、
垂直(Y)二次元の多数の格子点に離散化(画素
化、絵素化)される。なお、この離散化は、2値
化信号を水平(X)方向については高周波クロツ
ク(6MHz)を、また垂直(Y)方向については
TVカメラ1の水平走査線をそれぞれ使用するこ
とにより容易に行なわれる。こうして離散化また
は画素化されたビデオ信号は、マスク領域発生回
路4およびアンドゲート5により、撮像画面の所
望の領域に関する情報のみが後段の最小X座標検
出回路6および最大X座標検出回路7へ出力され
る。なお、マスク領域は水平、垂直の二次元領域
として指定される。最小X座標検出回路6は各水
平走査毎、つまり第3図Aに示される如き任意の
Y座標yi毎に2値化信号の最初の立上がり点座標
xpiを、一方最大X座標検出回路7はその最後の
立ち下がり点座標xniをそれぞれ検出し、メモリ
8に記憶させる。この操作は1画面を形成する全
水平走査線またはマスク発生回路4によつて指定
される領域内の全水平走査線について行なわれ、
その結果メモリ8のxpi領域は第3図Aの白丸印
(〇)で示される点のX座標が、またxni領域には
黒丸印(●)で示される点のX座標がそれぞれ記
憶される。ここで、メモリアドレスをY座標に対
応させ、実質的にX座標だけを記憶させるように
すれば、メモリ容量を小さくすることができると
ともに、そのアクセスが容易となり演算速度が速
くなるという効果をもたらすものである。このよ
うにしてメモリ8に記憶された情報は図示されな
い演算制御装置によつて読み出され、総合判定回
路9に与えられる。総合判定回路9の最外郭点検
出回路10において、有効画面内のX座標の最小
値xppおよび最大値xno、ならびにY座標の最小値
yppおよび最大値ynoが検出され、対象パターン図
形のX、Y方向の最大外郭長Dx(xno−xpp)、Dy
(yno−ypp)が求められる。なお、第3図Aにお
いてPp(o、o)は原点、P1、P2は最小、最大X
座標発生点、Lp、Lnは最小、最大Y座標発生ラ
インをそれぞれ示すものである。この最外郭点検
出回路10からの出力は中心点検出回路11に与
えられ、該中心点検出回路11においてその中心
座標Pc(x、y)が求められる。この中心座標Pc
を求める1つの方法として、X座標Pc(x)につ
いてはy′c=(yno+ypp)/2を中心とするy′c±α
(α:定数)の領域についてxpiおよびxniの平均値
を求め、これを対象パターン図形のX軸方向の中
心とすることができる。これを式で表わすと、
となる。また、Y方向の中心Pc(y)についても
上記と同様にして求めることができるが、この場
合は単にy′cをもつてPc(y)に替えることもでき
る。対称性判定回路12では、上記の如くして求
められる図形の中心Pc(x、y)を通るY軸と平
行な仮想線(X軸の中心線)A−A′を中心軸と
する左、右両端までの各X軸の長さを求め、これ
らが所定のしきい値内にあるか否かを調べること
によりその対称性を判定する。つまり、
xni+xpi−2Pc(x) ……(1)
なる演算を各水平走査線yi毎に行なう。このと
き、検査対象物が良品(真円)であれば上記(1)式
の値は“0”また略“0”とり、不良品の場合は
所定値以上(>β)となることから良、不良を判
定することができる。なお、水平走査線のいずれ
か1本において(1)式の値が所定値(β)を超えた
とき不良と判定するようにしてもよいが、ノイズ
等の影響もあるので連続n本(n=2〜3に選定
される。)の水平走査線(nラスタ)で該条件が
成立したとき不良品と判定する方がより妥当であ
る。対称性判定回路12は良品のとき例えば論理
“0”、不良品のとき論理“1”信号を所定のタイ
ミングで出力するので、該出力はさらにオアゲー
ト14を介して所要の機器に与えられる。
ところで、第4図に示されるように、検査対象
物の略中心線上の一部にふくらみによる不良部
F1が存在する場合がある。この場合は、上述の
如き対称性の判定だけでは不充分であるので、そ
の対策として外郭寸法判定回路13により次の如
き演算が行なわれる。すなわち、最外郭点検出回
路10にて得られたデータDx、Dyを用いて、
|Dx−Dy| ……(2)
なる演算を行なう。良品であれば(2)式の値は所定
値(γ)以内であり、不良品のときは所定値
(γ)以上となることから、検査パターンの形状
の良、否を判定することができる。なお、(2)式の
かわりに
|(Dx−Dy)/Dx| ……(2)′
なる演算を行ない規格化すると、円だけでなく楕
円のような図形に対しても適用することができる
ばかりでなく、大きさの変動による影響を無視し
うるアルゴリズムとすることができる。何故なら
ば、上記(2)′式の値は円または楕円等のパターン
に個有な一定値となるからである。なお、上記
(2)′式の如くX軸方向の最大径(最大外郭長)Dx
により規格化するかわりに、Y軸方向の最大径
Dyによつて規格化してもよいことは勿論である。
こうしてオアゲート14からは対称性判定回路1
2、外郭寸法判定回路13からの論理和出力が得
られるので、少なくとも一方の判定結果が不良で
あれ検査対象パターンは不良と判定されることに
なる。例えば、第3図Bの如く、「ひげ」部F2、
「へこみ」部F3等の不良部分がある対象パターン
については、上記対称性判定回路12および外郭
寸法判定回路13のいずれにおいても不良と判定
されることがわかる。したがつて、第5図Aの如
くふくらみF1があるもの、同図Bの如く「ひげ」
F2、へこみF3があるもの、または同図Cの如く
「バリ」F4があるものについては対称性または外
郭寸法の判定を行なうことによりその良否を判定
することができる。
しかしながら、上記判定方式は、その性格から
みて例えば円と正方角または円と正多角形とを区
別することができないことがわかる。したがつ
て、この発明ではさらに第2図の如く増減判定回
路15を付加する。
この増減判定回路15は、メモリ8のデータか
ら検査パターンが存在する有効なY軸領域につい
て次の如き演算を行なう。すなわち、任意のY座
標yiとyi+1とに着目し、yiとyi+1における最小X座
標をxpi、xp(i+1)、また最大X座標をxni、xn(i+1)と
するとき
xpi−xp(i+1)=DFpi
xni−xn(i+1)=DFni ……(3)
を演算し、該演算値DFpi、DFniについてその絶
対値と極性とを調べる。つまり、例えば検査対象
物が正方形であれば上記(3)式で求められるDFpi、
DFniはyi座標とは無関係に一定値となるのに対
し、対象物が円形または楕円形の場合はyi座標に
応じて変化するので、先の最外郭点検出回路10
にて得られたDyを、例えばば第6図の如く8等
分するとともに、中心点検出回路11にて得られ
たY軸の中心ycを境にしてDy/8毎の領域A1〜
A8に分割する。そして、これら領域A1〜Aにお
ける上記DFpi、DFniの絶対値n1〜n8、n′1〜n′8と
その極性について調べると次表の如くなる。した
がつて、
The present invention relates to an inspection device for inspecting the quality of an object to be inspected, such as a bottle or a container, whose cross section has an axially symmetrical shape such as a circle or an ellipse. In the past, such inspections were performed exclusively by visual inspection, but this had problems such as securing inspection personnel, instability of inspection standards, and cost.Therefore, recently, various automatic inspections have been used to replace visual inspections. Proposed. Examples include a "method for determining shape coefficients" and a "contour coordinate matching method." The former involves capturing an image of the object to be inspected using, for example, an industrial television camera (hereinafter also simply referred to as a TV camera), converting the video signal into a binary value at a predetermined threshold level and storing it in a memory. , based on the stored data, calculate the area S, perimeter L, and shape coefficient k (=S/L 2 ) of the object to be inspected. For example, in the case of a "circle", the shape coefficient k will be a predetermined value. This is to determine the roundness of the inspection object. However, although the calculation speed is relatively high according to this method, it has a serious drawback that the coefficient k does not change much even if the object is slightly deformed, that is, the detection sensitivity or accuracy is poor. On the other hand, in the latter method, the shape of the object is inspected by determining the coordinate points forming the outline of the object image from the information stored in the same manner as described above, and comparing these points with standard data. Therefore, the detection accuracy for deformation is considerably higher than the former, but if the dimensions of the object differ even slightly, it will no longer match the standard pattern, so matching must be performed many times, resulting in a significant increase in calculation time. It has the disadvantage of being long. Furthermore, since a large number of standard pattern tables are required, the memory capacity becomes large, resulting in an increase in cost. The present invention has been made under these circumstances, and an object of the present invention is to provide an inspection device that can inspect the quality of an object having an axially symmetrical shape such as a circle at high speed, with high precision, and at low cost. With the goal. Its feature is that it binarizes the imaging signal obtained by imaging the axially symmetrical inspection pattern by aligning the symmetry axis with the vertical scanning direction of the horizontal (X) and vertical (Y) scanning imaging device. Detect the minimum X coordinate and maximum X coordinate for each horizontal scanning line from the rising and falling points of the binarized signal, store these, and from the stored data, detect the center point of the inspection pattern and pass through the center point. Find a center line parallel to the Y axis, calculate each deviation of the minimum and maximum X coordinates from the X coordinate of the center line, determine the symmetry of the inspection pattern from the deviation, and calculate the X, Y By calculating each maximum outer length (maximum diameter) in the axial direction and its deviation, and determining the outer shape of the test pattern from the deviation, the acceptability of the test pattern can be detected quickly and with high precision. be. Furthermore,
The inspection pattern is divided into a plurality of regions along its central axis, and the deviation and polarity between the minimum and maximum X coordinates on each adjacent horizontal scanning line within each region are detected, and the polarity is calculated based on the detection results. By adding a function to determine the outline of the inspection pattern, comprehensive inspection is performed and detection accuracy is further improved. Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of this invention.
FIG. 2 is a block diagram showing another embodiment of the comprehensive judgment circuit shown in FIG. 1, and FIGS. 3 to 7 are explanatory diagrams illustrating a binarized image of a pattern to be inspected. In FIG. 1, 1 is a TV camera, 2 is a binarization circuit, 3 is a screen division circuit, 4 is a mask generation circuit,
5 is an AND gate, 6 is a minimum X coordinate detection circuit, 7
8 is a maximum X coordinate detection circuit, 8 is a memory, and 9 is a comprehensive judgment circuit consisting of an outermost point detection circuit 10, a center point detection circuit 11, a symmetry judgment circuit 12, an outer dimension judgment circuit 13, and an OR gate 14. Here, the operation will be explained with reference to a pattern in which the inspection target pattern is represented by a "circle" as shown in FIG. 3A. A video (imaging) signal obtained by capturing an image of the inspection object with the TV camera 1 is binarized in the binarization circuit 2, and is converted into horizontal (X),
It is discretized (pixelized, picture elementized) into a large number of vertical (Y) two-dimensional grid points. Note that this discretization uses a high frequency clock (6MHz) for the binary signal in the horizontal (X) direction, and a high frequency clock (6MHz) in the vertical (Y) direction.
This is easily done by using each horizontal scanning line of the TV camera 1. The video signal discretized or pixelized in this way is output by the mask area generation circuit 4 and the AND gate 5 to the minimum X coordinate detection circuit 6 and maximum X coordinate detection circuit 7 in which only information regarding the desired area of the imaging screen is output be done. Note that the mask area is designated as a horizontal and vertical two-dimensional area. The minimum X coordinate detection circuit 6 detects the coordinates of the first rising point of the binarized signal for each horizontal scan, that is, for each arbitrary Y coordinate yi as shown in FIG. 3A.
x pi and the maximum X coordinate detection circuit 7 detects the last falling point coordinate x ni , respectively, and stores them in the memory 8. This operation is performed for all horizontal scanning lines forming one screen or for all horizontal scanning lines within the area specified by the mask generation circuit 4,
As a result, the x pi area of memory 8 stores the X coordinate of the point indicated by the white circle mark (〇) in Figure 3A, and the x ni area stores the X coordinate of the point indicated by the black circle mark (●). Ru. Here, if the memory address is made to correspond to the Y coordinate and essentially only the X coordinate is stored, the memory capacity can be reduced, and access to it becomes easier, resulting in faster calculation speed. It is something. The information stored in the memory 8 in this manner is read out by an arithmetic and control unit (not shown) and provided to the comprehensive determination circuit 9. In the outermost point detection circuit 10 of the comprehensive judgment circuit 9, the minimum value x pp and maximum value x no of the X coordinate within the effective screen, and the minimum value of the Y coordinate
y pp and the maximum value y no are detected, and the maximum outline length in the X and Y directions of the target pattern figure D x (x no −x pp ), D y
(y no −y pp ) is obtained. In addition, in Fig. 3A, P p (o, o) is the origin, P 1 and P 2 are the minimum and maximum X
The coordinate generation points L p and L n indicate the minimum and maximum Y coordinate generation lines, respectively. The output from this outermost point detection circuit 10 is given to a center point detection circuit 11, and the center point detection circuit 11 determines its center coordinates P c (x, y). This center coordinate P c
One way to find the
The average value of x pi and x ni for the region (α: constant) can be found and this can be set as the center of the target pattern figure in the X-axis direction. Expressing this in the formula, becomes. Further, the center P c (y) in the Y direction can also be found in the same manner as above, but in this case, it is also possible to simply replace y' c with P c (y). The symmetry determination circuit 12 uses a left-hand line whose central axis is an imaginary line A-A' (the center line of the , the length of each X axis to both right ends is determined, and its symmetry is determined by checking whether these are within a predetermined threshold. In other words, the following calculation is performed for each horizontal scanning line yi : x ni +x pi -2P c (x) (1). At this time, if the object to be inspected is a good product (a perfect circle), the value of equation (1) above will be "0" or approximately "0", and if it is a defective product, it will be greater than a predetermined value (>β), so it is good. , it is possible to determine whether the product is defective or not. Note that it may be possible to determine a defect when the value of equation (1) exceeds a predetermined value (β) for any one of the horizontal scanning lines, but since there is also the influence of noise etc. It is more appropriate to determine that the product is defective when the condition is satisfied in the horizontal scanning lines (n rasters) (selected as =2 to 3). Since the symmetry determination circuit 12 outputs, for example, a logic "0" signal when the product is good, and a logic "1" signal when the product is defective, at a predetermined timing, the output is further given to a required device via an OR gate 14. By the way, as shown in Fig. 4, there is a defective part due to a bulge in a part approximately on the center line of the object to be inspected.
F 1 may exist. In this case, since the above-mentioned symmetry determination alone is insufficient, as a countermeasure, the following calculation is performed by the outer dimension determination circuit 13. That is, using the data D x and D y obtained by the outermost point detection circuit 10, the following calculation is performed: |D x −D y | (2). If the product is good, the value of equation (2) is within the predetermined value (γ), and if it is defective, it is greater than the predetermined value (γ), so it is possible to determine whether the shape of the inspection pattern is good or not. . Note that if you normalize by performing the operation |(D x −D y )/D x | ...(2)′ instead of formula (2), it will be applied not only to circles but also to shapes such as ellipses. Not only can this be done, but the algorithm can also be made so that the influence of size fluctuations can be ignored. This is because the value of the above equation (2)' is a constant value unique to a pattern such as a circle or an ellipse. In addition, the above
(2)′ Maximum diameter in the X-axis direction (maximum outer length) D x
Instead of standardizing by
Of course, it may be normalized by D y .
In this way, from the OR gate 14, the symmetry judgment circuit 1
2. Since the OR output from the outer dimension determination circuit 13 is obtained, even if at least one of the determination results is defective, the pattern to be inspected is determined to be defective. For example, as shown in FIG. 3B, the "beard" part F 2 ,
It can be seen that the target pattern having a defective portion such as the "dent" portion F3 is determined to be defective by both the symmetry determining circuit 12 and the outer dimension determining circuit 13. Therefore, there is a bulge F1 as shown in Figure 5A, and a "beard" as shown in Figure 5B.
F 2 , a dent F 3 , or a "burr" F 4 as shown in Figure C, the quality can be determined by determining symmetry or outer dimensions. However, it can be seen that the above determination method cannot distinguish, for example, between a circle and a square, or between a circle and a regular polygon, due to its characteristics. Therefore, in the present invention, an increase/decrease determination circuit 15 is further added as shown in FIG. The increase/decrease determination circuit 15 performs the following calculation on the valid Y-axis area where the test pattern exists from the data in the memory 8. That is, focusing on arbitrary Y coordinates y i and y i+1 , the minimum X coordinates at y i and y i+1 are x pi , x p(i+1) , and the maximum X coordinates are x ni , x When n(i+1), calculate x pi −x p(i+1) = DF pi x ni −x n(i+1) = DF ni ...(3), and calculate the calculated value DF pi , Examine the absolute value and polarity of DF ni . In other words, for example, if the object to be inspected is a square, DF pi obtained by the above equation (3),
DF ni is a constant value regardless of the yi coordinate, but if the object is circular or elliptical, it changes depending on the yi coordinate.
D y obtained in , for example , is divided into eight equal parts as shown in FIG. ~
Split into A8. The absolute values n 1 to n 8 and n' 1 to n' 8 of the above DF pi and DF ni in these regions A1 to A and their polarities are examined as shown in the following table. Therefore,
【表】
増減判定回路15に上表の如き判定テーブルを予
め用意しておくことにより、上記(3)式の演算によ
つて得られたDFpi、DFniの絶対値(n1〜n8、n′1
〜n′8)とその極性(+、−)をテーブルを用いて
比較することが可能となる。なお、対象物が円の
場合は、上記n1=n8=n′1=n′8、n2=n7=n′2=
n′7、n3=n6=n′3=n′6、n4=n5=n′4=n′5となる
こ
とがわかる。こうして増減判定回路15は絶対
値、極性ともに合格のときその検査対象物は良品
であるとして論理“0”を出力し、少なくとも一
方が不合格のときは不良品であるとして論理
“1”を出力する。したがつて、総合判定回路を
第2図の如く構成すれば、より一層正確な判定を
行なうことができる。なお、第2図において、オ
アゲート14を介して対称性判定回路12、外郭
寸法判定回路13および増減判定回路15の少な
くとも1つから不良信号が出されゝば、検査対象
物は不良であると判定されることは云う迄もな
い。
また、第7図Aに示されるような二重の閉ルー
プC1,C2で構成されるパターンについては、第
1図のマスク発生回路4において、同図Aの点線
Mを境界として検査パターン内、外に振り分ける
マスクを発生させて同図B,Cの如く別々のパタ
ーンC1,C2に分離し、個々のパターンについて
上記と同様の判定を行なうことにより、その良否
を判別することができるものである。
以上、主として対象物パターンが円形である場
合について説明したが、軸対称なものであれば楕
円、長方形(正方形を含む)、四辺形またはその
他の形状についても適宜な設定値を選択するか、
または規格化された判定アルゴリズムを適用する
ことにより形状の良否を判定することができる。
以上のように、この発明によれば、検査対象物
を2次元走査形撮像装置により撮像して得られる
ビデオ信号を2値化してメモリに記憶させ、該記
憶された画像データから対象物の中心を求め、そ
の中心線を基本軸として対称性の判定を行なうよ
うにしたので、対象物外形の異常(凹、凸)を高
精度に、しかも対象物の大きさにかかわりなく安
定に検出することができる。つまり、図形の対称
性はその「大きさ」とは無関係であるからであ
る。また、上記基準軸をY軸、すなわち撮像装置
の垂直走査方向と一致させX座標のみに着目して
検査するようにしたので、ハードウエアが簡単に
なるとともに演算を高速に行なうことができる。
判定処理の対象データとして有効領域内のX座標
の最小値と最大値とを用いることにより、特にヒ
ゲ状の外形凸起に対してパターンの拡大が行なわ
れる、つまり外形突起が誇張される結果、検出感
度が増大する。また、外郭寸法判定を対称性判定
に加えて行なうことにより、対称性のみの判定で
は検知し得ない第4図の如きパターンに対しても
簡単かつ高速に、しかも大きさにかかわりなく高
精度に判別することができる。なお、これらの判
定はパターンの大きさにかかわりなく1回ですむ
ので、高速処理が可能である。さらに、対称性、
外郭寸法判定を併用することにより円の如く二軸
に対称な図形だけでなく一軸に対称なものについ
ても全く同様の精度で高速に検知することがで
き、しかも設定値(しきい値)を単に変更するだ
けで済むという大きな利点を有する。また、増減
判定回路を用いて凹凸の如き図形の局部的な変化
を検出することにより「対称性+外郭寸法」判定
では検知できない形状(例えば、円と正方形との
差異)を、たとえ大きさが変化した場合でも1回
の演算で高精度に検知することができる。また、
上記増減判定回路により得られた図形のY軸外郭
データをn個の領域に分け、各領域毎に極性およ
び絶対値の変化を検出することにより、例えば円
と多角形とを区別して検知することができる。[Table] By preparing a judgment table as shown in the above table in advance in the increase/decrease judgment circuit 15, the absolute values of DF pi and DF ni (n 1 to n 8 , n′ 1
~n' 8 ) and its polarity (+, -) can be compared using a table. Furthermore, when the object is a circle, the above n 1 = n 8 = n' 1 = n' 8 , n 2 = n 7 = n' 2 =
It can be seen that n' 7 , n 3 = n 6 = n' 3 = n' 6 , n 4 = n 5 = n' 4 = n' 5 . In this way, the increase/decrease judgment circuit 15 outputs a logic "0" indicating that the object to be inspected is a good product when both the absolute value and polarity pass, and outputs a logic "1" indicating that the object is defective when at least one of them fails. do. Therefore, if the overall judgment circuit is configured as shown in FIG. 2, even more accurate judgment can be made. In FIG. 2, if a defective signal is output from at least one of the symmetry determining circuit 12, the outer dimension determining circuit 13, and the increase/decrease determining circuit 15 via the OR gate 14, it is determined that the object to be inspected is defective. Needless to say, it will happen. Furthermore, for a pattern consisting of double closed loops C 1 and C 2 as shown in FIG. 7A, the mask generation circuit 4 in FIG. , it is possible to determine whether the pattern is good or bad by generating a mask for distributing it to the outside, separating it into separate patterns C 1 and C 2 as shown in B and C in the same figure, and making the same judgment as above for each pattern. It is something. Above, we have mainly explained the case where the object pattern is circular, but if it is axially symmetrical, appropriate setting values may be selected for ellipses, rectangles (including squares), quadrilaterals, or other shapes.
Alternatively, the acceptability of the shape can be determined by applying a standardized determination algorithm. As described above, according to the present invention, a video signal obtained by imaging an object to be inspected with a two-dimensional scanning imaging device is binarized and stored in a memory, and the center of the object is determined from the stored image data. Since the symmetry is determined using the center line as the basic axis, abnormalities in the outer shape of the object (concavity, convexity) can be detected with high precision and stably regardless of the size of the object. Can be done. In other words, the symmetry of a figure is unrelated to its "size." Furthermore, since the reference axis is aligned with the Y axis, that is, the vertical scanning direction of the imaging device, and inspection is performed focusing only on the X coordinate, the hardware can be simplified and calculations can be performed at high speed.
By using the minimum and maximum values of the X coordinate within the effective area as target data for the determination process, the pattern is enlarged, especially for whisker-like external protrusions, that is, the external protrusions are exaggerated. Detection sensitivity increases. In addition, by performing outer dimension judgment in addition to symmetry judgment, it is possible to easily and quickly detect patterns such as the one shown in Figure 4, which cannot be detected by judging symmetry alone, and with high precision regardless of size. can be determined. Note that these determinations only need to be made once regardless of the size of the pattern, so high-speed processing is possible. Furthermore, symmetry,
By using outer dimension judgment together, it is possible to detect not only biaxially symmetrical figures such as circles, but also uniaxially symmetrical figures with exactly the same accuracy and at high speed. It has the great advantage of requiring only changes. In addition, by using an increase/decrease judgment circuit to detect local changes in shapes such as unevenness, shapes that cannot be detected by "symmetry + outer dimension" judgment (for example, the difference between a circle and a square) can be detected even if the size is small. Even if there is a change, it can be detected with high accuracy with a single calculation. Also,
Divide the Y-axis contour data of the figure obtained by the increase/decrease judgment circuit into n regions and detect changes in polarity and absolute value for each region, thereby distinguishing and detecting circles and polygons, for example. Can be done.
第1図はこの発明の実施例を示すブロツク図、
第2図は総合判定回路の他の実施例を示すブロツ
ク図、第3図ないし第7図は検査対象パターンの
2値化画像を説明する説明図である。
符号説明、1……TVカメラ、2……2値化回
路、3……画面分割回路、4……マスク発生回
路、5……アンドゲート、6……最小X座標検出
回路、7……最大X座標検出回路、8……メモ
リ、9……総合判定回路、10……最外郭点検出
回路、11……中心点検出回路、12……対称性
判定回路、13……外郭寸法判定回路、14……
オアゲート、15……増減判定回路。
FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of this invention.
FIG. 2 is a block diagram showing another embodiment of the comprehensive judgment circuit, and FIGS. 3 to 7 are explanatory diagrams illustrating a binarized image of a pattern to be inspected. Description of symbols, 1...TV camera, 2...Binarization circuit, 3...Screen division circuit, 4...Mask generation circuit, 5...And gate, 6...Minimum X coordinate detection circuit, 7...Maximum X coordinate detection circuit, 8...Memory, 9...Comprehensive judgment circuit, 10...Outermost point detection circuit, 11...Center point detection circuit, 12...Symmetry judgment circuit, 13...Outline dimension judgment circuit, 14...
OR gate, 15...Increase/decrease judgment circuit.
Claims (1)
査方向と一致させて撮像する水平(X)、垂直
(Y)走査形撮像手段と、該撮像手段を介して得
られる撮像信号を所定のしきい値レベルで2値化
する2値化手段と、該2値化された撮像信号の各
水平走査線毎の立ち上がりおよび立ち下がりから
最小X座標および最大X座標をそれぞれ検出する
最小、最大X座標検出手段と、該検出された各水
平走査線毎の最小、最大X座標を記憶する記憶手
段と、該記憶データから検査対象物パターンの中
心と該中心を通るY軸と平行な中心線を求めると
ともに該中心線X座標と前記最小、最大X座標の
偏差をそれぞれ演算し該偏差にもとづいて検査パ
ターンの対称性を判定する対称性判定手段と、前
記記憶データからX、Y軸方向の各最大外郭長
(最大径)とそれらの偏差を演算し該偏差から検
査パターンの形状を判定する外郭寸法判定手段と
を備え、該対称性判定手段および外郭寸法判定手
段の少なくとも一方の出力から検査対称物の形状
の良否を判別するようにしたことを特徴とするパ
ターン検査装置。 2 特許請求の範囲第1項に記載のパターン検査
装置において、前記対称性判定手段は検査パター
ンの対称性が少なくとも2水平走査線にわたつて
成立しないとき不良と判定することを特徴とする
パターン検査装置。 3 特許請求の範囲第1項に記載のパターン検査
装置において、前記外郭寸法判定手段はX、Y軸
方向の各最大外郭長の偏差をいずれかの軸の最大
外郭長をもつて規格化することを特徴とするパタ
ーン検査装置。 4 特許請求の範囲第1項に記載のパターン検査
装置において、前記記憶データにもとづいて検査
パターンを所定数の領域に分割するとともに、各
領域内で互いに隣接する各水平走査線上における
各最小X座標どうしおよび各最大X座標どうしの
偏差とその極性とを検出することにより検査パタ
ーンの輪郭を判定する輪郭判定手段を設け、該判
定結果を参照することを特徴とするパターン検査
装置。 5 特許請求の範囲第1項ないし第4項に記載の
パターン検査装置において、複数の閉ループから
なる検査パターンは所定形状のマスクを発生させ
て分離し、分離された各パターン毎に対称性、外
郭寸法または輪郭判定を行なうことを特徴とする
パターン検査装置。[Claims] 1. Horizontal (X) and vertical (Y) scanning type imaging means for capturing an image of an axially symmetrical inspection object by aligning the axis of symmetry with its vertical scanning direction; binarization means for binarizing the captured image signal at a predetermined threshold level, and a minimum X coordinate and a maximum X coordinate, respectively, from the rising edge and falling edge of each horizontal scanning line of the binary image capturing signal. Minimum and maximum X coordinates detection means for detecting, storage means for storing the minimum and maximum X coordinates for each detected horizontal scanning line, and a Y axis passing through the center of the inspection target pattern from the stored data. symmetry determining means for determining the symmetry of the inspection pattern based on the deviations from the center line X coordinate and the minimum and maximum X coordinates; , an outer dimension determining means for calculating each maximum outer length (maximum diameter) in the Y-axis direction and a deviation thereof and determining the shape of the inspection pattern from the deviation, at least the symmetry determining means and the outer dimension determining means. A pattern inspection device characterized in that the quality of the shape of an object to be inspected is determined from one output. 2. The pattern inspection apparatus according to claim 1, wherein the symmetry determining means determines that the inspection pattern is defective when the symmetry of the inspection pattern does not hold over at least two horizontal scanning lines. Device. 3. In the pattern inspection device according to claim 1, the outer dimension determining means normalizes the deviation of each maximum outer length in the X and Y axis directions using the maximum outer length in either axis. A pattern inspection device featuring: 4. In the pattern inspection device according to claim 1, the inspection pattern is divided into a predetermined number of regions based on the stored data, and each minimum X coordinate on each horizontal scanning line adjacent to each other within each region is divided into a predetermined number of regions. 1. A pattern inspection device comprising a contour determining means for determining the contour of an inspection pattern by detecting deviations between the test patterns and the maximum X coordinates and their polarities, and referring to the determination results. 5. In the pattern inspection apparatus according to claims 1 to 4, the inspection patterns consisting of a plurality of closed loops are separated by generating a mask of a predetermined shape, and each separated pattern is inspected for symmetry and outline. A pattern inspection device characterized by determining dimensions or contours.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP57094958A JPS58213380A (en) | 1982-06-04 | 1982-06-04 | Pattern check device |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP57094958A JPS58213380A (en) | 1982-06-04 | 1982-06-04 | Pattern check device |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPS58213380A JPS58213380A (en) | 1983-12-12 |
JPH0115909B2 true JPH0115909B2 (en) | 1989-03-22 |
Family
ID=14124434
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP57094958A Granted JPS58213380A (en) | 1982-06-04 | 1982-06-04 | Pattern check device |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPS58213380A (en) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP5236330B2 (en) * | 2008-03-27 | 2013-07-17 | オーム電機株式会社 | Through hole inspection method and through hole inspection apparatus |
-
1982
- 1982-06-04 JP JP57094958A patent/JPS58213380A/en active Granted
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPS58213380A (en) | 1983-12-12 |
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