JPH0332723B2

JPH0332723B2 -

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Publication number: JPH0332723B2
Application number: JP13755382A
Authority: JP
Inventors: Yozo Oochi; Haruo Yoda; Yutaka Sako
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1982-08-06
Filing date: 1982-08-06
Publication date: 1991-05-14
Also published as: JPS5927206A

Description

【発明の詳細な説明】発明の対象本発明は、欠陥パターン検出方法に関し、特に
テレビジヨン・カメラ等で入力した対象物表面の
映像信号から濃度が高く、かつ形状の大きい、致
命的な欠陥を正確に選択するための欠陥パターン
検出方法に関する。

従来技術プリント基板あるいはIC、LSIおそびそれらの
マスク等を検査する場合、従来は目視により行わ
れていたが、信頼性向上、検査時間の短縮、検査
コストの低廉化等を計るために、検査の自動化が
要望されていた。

LSI等の対象物表面の欠陥を自動的に検査する
方法としては、従来、テレビジヨン・カメラ等で
入力した対象物表面の映像信号から濃淡画像を取
り出し、対象物表面が均一のときには、そのまま
欠陥候補パターン抽出画像（致命的な欠陥となり
得る画像）として、また、対象物表面にパターン
が存在するときには、パターン設計データや、標
準パターン・データや隣接パターン・データ等と
の差分画像を欠陥候補パターン画像として、それ
ぞれこれらの画像から欠陥個数、欠陥位置、欠陥
面積等の欠陥の特徴量を算出している。

しかし、この方法では、次の２つの欠点があ
る。

(1) 欠陥の特徴量を算出するに際しては、あらか
じめ欠点候補パターンの濃淡画像を適当な閾値
で２値化しておくのが通常であるが、この閾値
の設定が難しく、あまり高い値に設定すると、
欠陥の正しい形状が反映されず、反対にあまり
低い値に設定すると、ノイズや対象物表面の起
伏等の欠陥と見做せないものまで抽出してしま
う。

(2) 欠陥候補パターンを選択する際に、あまり小
さい形状のものまで選択すると、致命的になり
得ない大きさの欠陥候補パターンを同時に抽出
してしまう。

また、欠陥候補パターンを選択する際に、あ
る大きさ以下のものを単純に除外してしまうと
致命的な欠陥候補パターンまで排除されてしま
う。すなわち、傷やクラツク等で生じる線状の
形をした欠陥の中には、面積が小さくても寸法
が大きいために、致命的な欠陥候補パターンが
含まれる。したがつて、大きさの判断基準とし
て、単純に面積を用いることが適当でない。

発明の目的本発明の第１の目的は、検査対象物表面の欠陥
候補パターンを抽出した濃淡画像において、濃淡
値がノイズ・レベル相当の低い領域あるいは欠陥
と見做せない表面起伏等を除去して、正しい形状
で欠陥を選択することができる欠陥パターン検出
方法を提供することにある。また、本発明の第２
の目的は、検査対象物表面の欠陥候補パターンを
抽出した濃淡画像において、面積の小さいもので
も致命的な欠陥を判定して正しい欠陥のみを選択
できる欠陥パターン検出方法を提供すことにあ
る。

発明の総括的説明前記第１および第２の目的を達成するため、本
発明の欠陥パターン検出方法は、 (イ) 欠陥候補パターンが抽出され、少なくとも３
種類以上の濃淡値が含まれる濃淡画像から欠陥
パターンを検出する欠陥パターン検出方法にお
いて、ノイズの影響を受けない値に設定された
第１の閾値と、第１の閾値よりも濃淡値が低
く、欠陥パターンの形状が正しく検出可能な値
に設定された第２の閾値とを用いて、濃淡値の
低い第２の閾値以上の濃淡値を有する欠陥候補
パターンのうち、濃淡値の高い第１の閾値以上
の濃淡値を有する欠陥候補パターンを含むもの
のみを欠陥パターンとして検出することに特徴
がある。さらに、 (ロ) 第の閾値以上濃淡値を有する欠陥候補パター
ンを含むもののみを欠陥パターンとして検出す
ることにより２値画像を生成した後、欠陥候補
パターンのすべての画素に対して、対象となる
画素に隣接する複数個の画素の中の最大濃淡値
に‘1'を加えた値を上記対象画素に書き込む、
いわゆる距離変換処理を一定の走行方向にした
がつて実行し、得られた距離変換画像をあらか
じめ設定した第３の閾値により２値化すること
にも特徴がある。

発明の実施例第１図は、本発明に至るまでの前処理過程を示
すブロツク図である。

第１図において、１０１は表面に一定のパター
ン、欠陥等を有する被検査対象物表面、１０２は
テレビジヨン・カメラ等の光学系の検出器、１０
３はＡ／Ｄ変換器、１０４は画像メモリ、１０５
は同じく画像メモリ、１０６は差分検出回路であ
り、f_yはすべて画素値を示す。

プリント基板あるいはIC、LSI、およびそれら
のマスク等の被検査対象物表面１０１に対し、テ
レビジヨン・カメラ１０２等で設定視野内の像を
拡大した後、電気信号に変換して次のＡ／Ｄ変換
器１０３に出力する。Ａ／Ｄ変換器１０３は、入
力した映像信号をクロツクCLKにより一定時間
ごとにサンブル・ホールドし、デイジタル信号に
変換し、画像メモリ１０４に格納する。この画像
メモリ１０４は、視野内の像を２次元の画像イメ
ージで格納するシフト・レジスタ等で構成され
る。一方、被検査対象物表面１０１のパターンと
同一のパターン（基準パターン）を、２次元の画
像イメージで格納するシフト・レジスタ等で構成
された画像メモリ１０５にあらかじめ記憶してお
く。

画像メモリ１０４と１０５の対応するすべての
画素値を順次、差分検出回路１０６に出力する
と、差分検出回路１０６は、入力した対応する画
素値を絶対値の形で差分をとり、その結果をメモ
リ１０４，１０５の入力順序と同一順序で順次シ
リアルに出力する。

第２図は、本発明の実施例を示す欠陥パターン
検出のための映像信号処理装置の全体ブロツク図
である。

第２図において、４０１は欠陥候補画像データ
を入力し、論理演算を行つて濃淡値を変換する回
路、４０２は２値化画像に対する大きさ判定回
路、４０３は４０１と４０２とで得られた２値化
画像を画素ごとに加算する加算回路、４０４は加
算により得られた３値化画像に対して４０１と同
し論理演算を行い、濃淡値を変換する回路、ま
た、４０５はシフトレジスタからなる遅延回路で
ある。

第２図の映像信号処理装置は、第１の発明と第
２の発明による処理回路を含んでおり、濃淡値変
換回路４０１と４０４が第１の発明による欠陥パ
ターン検出方法を用いる回路である。さらに、判
定回路４０２、遅延回路４０５、加算回路４０３
までの処理過程が第２の発明による致命度判定を
含む欠陥パターン検出処理を行う部分である。

先ず、第１図は濃淡値変換回路４０１、および
４０４では、濃淡レベルの違いにより欠陥候補パ
ターンを抽出した少なくとも３種類以上の濃淡値
を有する濃淡画像において、欠陥パターンの形状
を変形することなく、ノイズ・レベル相当の低い
濃淡レベル領域を除去する。すなわち、この方法
は、あらかじめ欠陥と見做せない低い濃淡レベル
であるが、欠陥の正しい形状を反映できる比較的
低レベルの閾値と、濃淡レベル上でのノイズは殆
んど除去できるが、正しい形状の一部しか抽出で
きない比較的高レベルの閾値の２つを設定する。
これら２つの閾値を用いて、低い閾値以上の濃淡
値を有する欠陥候補の中で、高い閾値以上の濃淡
値を有する欠陥のみを抽出する。

これにより、欠陥の形状を変形することなく、
ノイズ・レベル相当の欠陥候補パターンを画像上
で除去することができる。

次に、第２の発明である致命的でない欠陥候補
領域を除去する方法について述べる。

先ず、前述の低い閾値で２値化した画像を対象
として、濃淡値変換画像を生成する。濃淡値変換
画像には、一定の走査方向にしたがつて距離変換
により生成したもの、あるいは走査方向が異なる
２種類の距離変換を行い、両者に変換結果を合成
したものを用いる。次に、大きさに関する閾値に
より、距離変換画像を２値化する。

このようにして、一定値以上の形状の大きさ
（面積ではない）の欠陥候補パターンだけを、正
しい形状で抽出することができる。

第３図は、本発明の実施例を示す映像信号処理
方法の手順説明図である。

第３図ａは、濃淡レベルの違いにより欠陥候補
パターンを抽出した少なくとも３種類以上の濃淡
値を有する濃淡画像である。ここでは、白地Ａを
最も濃淡値が高い領域、黒点Ｂを次に濃淡値が高
い領域、斜線Ｃを最も濃淡値が低い領域とする。
この濃淡画像において、次式を満足するような２
つの閾値t₁、t₂を設定する。

Ａt₁＞Ｂt₂＞Ｃ ……(1) 第３図ａの濃淡画像に対して、先ず、閾値t₂以
上の濃淡値を有する欠陥候補パターン領域の中
で、閾値t₁以上の濃淡値を含む領域のみを抽出し
た２値化画像の生成する（第３図ｂ参照）。すな
わち、第３図ａでは、右上と右下の領域がt₂以上
の濃淡値Ｂとt₁以上の濃淡値Ａを含むのに対し
て、左下の領域はt₃以上の濃淡値を含むが、t₁以
上の濃淡値を含まないため、抽出された２値化画
像には右上と右下の領域のみが残る。以上の処理
が、第２図の濃淡値変換回路４０１で行われる。

次に、第３図ｂの２値化画像に対して、あらか
じめ定めた基準値以上の大きさを有する領域のみ
を抽出した２値化画像を生成する（第３図ｃ参
照）。すなわち、第２図の判定回路４０２におい
ては、単純に一定値以上の面積を有する欠陥候補
を抽出するのではなく、致命的なものか否かの判
定を行つて、致命的な形状・寸法を有する欠陥候
補パターンのみを抽出する。

面積の極端に大きい欠陥は勿論致命的である
が、面積よりも寸法の長いものの方がひび割れ等
に起因しており、致命度は高い。判定のための演
算は、距離変換を一定の走査方向にしたがつて行
う。この方法によると、欠陥候補の領域における
縦横各長さの和の値で致命度が表わされる。この
ように、判定回路４０２は、面積を判定するので
はなく、大きさ（寸法）を判定するのである。距
離変換は、第５図により詳述するが、簡単に説明
すると、“１”と“０”の２値画像中、欠陥候補
パターンを示す“１”の画素に対して、それぞれ
隣接する複数個の画素の最大値に１を加えた値を
対象画素に書き込むことにより行われる。

次に、第３図ｃの２値化画像では、右下の領域
の形状が第３図ｂと異なつており、正しい欠陥形
状ではない。そこで、正しい欠陥形状を示す第３
図ｂの２値化画像と、第３図ｃの２値化画像とを
加算することにより、第３図ｄに示す３値化画像
を生成する。

この場合、第３図ｂの２値化画像の処理はすで
に完了しているので、第２図に示すように、遅延
回路４０５を介して加算回路４０３に濃淡値変換
結果を転送し、判定回路４０２からの距離変換後
の画像と時間的に対応させて入力し加算させる必
要がある。

次に、第２図の濃淡値変換回路４０４におい
て、第３図ｂの２値化画像を生成したときと同じ
処理を行う。

すなわち、最も濃淡値の高い部分A′、次に濃
淡値の高い部分Ｂ、最も濃淡値の低い部分Ｃとす
ると、A′t₁＞Ｂt₂＞Ｃを満足する閾値t₂以上
の濃淡値を有する欠陥候補パターン領域のうち、
閾値t₁以上の濃淡値を含む領域のみ抽出した２値
化画像を生成する。第３図ｄでは、右上の領域が
A′を含まないため除去され、右下の領域のみが
残されて、第３図ｅのようになる。

以上の一連の処理を行うことにより、欠陥候補
パターン画像の中から、大きさが基準値以下であ
り、かつ濃淡値がノイズ・レベル相当の欠陥候補
を除去し、しかも正しい欠陥形状を反映した２値
化画像が得られる（第３図ｅ参照）。

第４図は、本発明の実施例を示す濃淡値変換方
法の説明図である。

少なくとも３種類以上の濃淡値を有する濃淡画
像に対して、低い閾値t₂以上の濃淡値を有する領
域の中で、高い閾値t₁以上の濃淡値を含む領域の
みを抽出する方法を説明する。

いま、濃淡画像のｉ行ｊ列の画素の濃淡値がf_ij
である場合に、f_ijについて次の処理を行う。

t₁：（f_ijt₂）∧｛（f_i-1,j-1t₁）∨ （f_i,j-1t₁）∨（f_i+1,j-1t₁）∨ （f_i-1,jt₁）∨（f_i+1,jt₁）∨ （f_i-1,j+1t₁）∨（f_i,j+it₁）∨ （f_i+1,j+1t₁）｝ f_ij：その他、ここで、t₁＞t₂である。 ……(2) 上式(2)は、ある画素の濃淡値がt₂以上であり、
かつその画素の周囲の画素の少なくとも１つが濃
淡値t₁以上である画素を、濃淡値t₁に変換するこ
とを意味している。また、それ以外の画素は、f_ij
のままにしておく。

そして、上式(2)の処理をすべての画像について
行うと、閾値t₁以上の画素に隣接した画素のう
ち、閾値t₂以上の濃淡値を有するものは、すべて
濃淡値t₁に変換される。

この処理を全画素について繰り返した後、全画
面を閾値t₁で２値化することにより、低い閾値t₂
以上の濃淡値を有する領域の中で高い閾値t₁以上
の濃淡値を含む領域を抽出することができる。

以上は、一般的な濃淡画像を対象とした処理方
法である。本発明では、濃淡画像の画素の各値を
次式により一旦３値化する。

f_ija₁：f_ijt₁ a₂：t₁＞f_ijt₂ a₃：f_ij＜t₂ ……(3) ここで、a₁＞a₂＞a₃である。

３値化した後に、次式を用いて濃淡値変換処理
を行う。

a₁：（f_ija₂）∧｛（f_i-1,j-1a₁）∨ （f_i,j-1a₁）∨（f_i+1,j-1a₁） ∨（f_i-1,ja₁）∨（f_i+1,ja₁） ∨（f_i-1,j+1a₁）∨（f_i,j+1a₁） ∨（f_i+1,j+1a₁）｝ f_ij：その他 ……(4) 上式(4)は、ある画素の濃淡値がa₂以上であり、
かつその画素の周囲の画素の少なくとも１つが濃
淡値a₁以上であるような画素を、濃淡値a₁に変換
することを意味している。そして、それ以外の画
素はf_ijのままにしておく。

上式(4)の濃淡値変換処理は、一般的な濃淡画像
と比較して濃淡値のメモリ容量が少なくてすむた
め、簡単な回路構成により実現できる。

さらに、次式の処理を行えば、濃淡値変換処理
と３値化とを同時に行うことができる。

a₈：f_ij＜t₂ a₁：（f_ijt₂）∧｛（f_i-1,j-1t₁） ∨（f_i,j-1t₁）∨（f_i+1,j-1t₁） ∨（f_i-1,jt₁）∨（f_i+1,jt₁） ∨（f_i-1,j+1t₁）∨（f_i,j+1t₁） ∨（f_i+1,j+1t₁）｝のとき a₂：その他 ……(5) なお、ここで、a₁＞a₂＞a₃，t₁＞t₂ 第４図において、“０”、“１”、“２”の３種類
の濃淡値を有する第４図ｂの３値化画像に対し、
第４図ａの実線矢印で示す走査方向にしたがつて
濃淡値変換処理を行うものとする。

第４図ｃは、第４図ｂに対して、t₁（またはa₁）
＝２、t₂（またはa₂）＝１として、画像全体に前式
(2)または前式(4)を適用したときの濃淡値変換結果
である。また、第４図ｄは、上記濃淡値変換処理
を再度行つたときの結果である。さらに、第４図
ｅは、第４図ｄの画像を、閾値t₁（またはa₁）で
２値化したときの結果である。

第５図は、本発明の実施例を示す距離変換によ
る大きさ判定方法の説明図である。

第５図では、欠陥候補パターン領域を“１”、
それ以外の領域を“０”とした“１”か“０”の
値しか含まない欠陥候補パターンを抽出した２値
画像に対して、欠陥候補パターン領域の大きさが
一定値以上のものだけを抽出する方法を示す。

先ず、第５図ａの実線で示すラスタ走査方向に
したがつて、第５図ｃの２値画像に次のような距
離変換を施す。すなわち、２値画像のｉ行ｊ列の
画素の値がf_ij、距離変換後の同じ画素の値がd⁽¹⁾ _ij
のとき、２値画像｛f_ij｝（Ｖ（ｉ，ｊ））から次式
の距離変換画像｛d⁽¹⁾ _ij｝を求める。

d⁽¹⁾ _ij＝〔max｛d⁽¹⁾ _i-1,j，d⁽¹⁾ _i-1,j-1
，d_i,j-1｝＋１〕×f_ij……(6) 上式(6)において、(1)は走査方向が左から右に向
う場合を示し、maxは最大値、d_i-1,j，d_i-1,j-1，
d_i,j-1はそれぞれ対象となる画素の真上、左上、
左の隣接画素の濃淡値を示し、f_ijは対象画素の元
の濃淡値（“１”または“０”）を示している。

第５図ａに示すような対象画素＊を含む４画素
のマスクで上から下に向かつて実線矢印方向に順
次走査しながら、上式(6)の演算を行い、対象画素
＊の値を書き替えていく。いま、４画素のマスク
のd_i-1,j，d_i-1,j-1，d_i,j-1，d_ijが“１、０、１、１
”
の領域に到達した際には、隣接する画素の最大値
が１であるから、これに１を加えた値２を対象画
素d_ijに書き込む。次の瞬間には、１画素分だけマ
スクが右側にずれるので、“２、１、１、１”の
領域で演算を行うことになり、この領域の２は前
の処理で書き替えられた対象画素であるが、今回
は隣接画素となつている。このときには、隣接す
る画素の最大値が２であるから、これに１を加え
た値３を対象画素に書き込む。このようにして、
走査しながら演算を行うことにより、最初“１
“であつた画素の値は後方になるほどその値を増
加する。そして、第４図ｄに示すように、欠陥候
補領域の（垂直方向）→（水平方向）すなわちＬ
型の、あるいは（水平方向）→（垂直方向）すな
わち逆Ｌ型の順序で１〜７に値を増加していく。

また、一方向のみの走査では処理が片寄るた
め、第５図ｂに示すように、マスクを右から左方
向に走査しながら、前述したと同一の演算を行
い、第５図ｃの画像の対して第５図ｅの画像を作
成する。そして、第５図ｄとｅの値を対応する画
素相互で比較し、大きい方の値をとると、第５図
ｆに示す値のパターンとなる。他の方法として、
両方の値を加算して画素値とすることもできる。
次に、第５図ｆにおける濃淡画像の各画素に対し
て、あらかじめ定められた値、ここでは５で２値
化することにより、第５図ｇの２値画像を得るこ
とができる。

第５図ａの実線矢印で示すラスタ方向にしたが
つた距離変換を式で表わすと、次のようになる。

d_k(1) max ＝ max p_k(1) （d_ij） ……(7) 式の上方に記した(1)は左から右方向への走査を
示し、P_kは欠陥候補領域内の画素の集合を示す。

上式(7)では、画素集合P_k内の画素の最大値
d⁽¹⁾ _k _naxが、欠陥候補の形状に依存したある種の
距離を表わしていることを示す。

一例として、欠陥候補領域の形状が矩形の場
合、上記の距離は、矩形の水平長さと垂直長さの
和を示す。したがつて、このような距離変換を用
いることにより、欠陥候補の辺の長さを判定基準
とした大きさ判定が可能となる。これに対して、
単純に面積を大きさ判定の基準にすると、線状を
した欠陥等は、たとえ周辺長が長くても欠陥から
除外されることがある。しかし、線状をした欠陥
は、前述のように、傷やクラツク等の致命度の高
い欠陥である可能性をもつ。したがつて、本発明
のように、辺の長さを判定基準にすると、一部の
致命性の高い欠陥を残して、一定の面積以下の欠
陥候補を除去することができる。

次に、第５図ｂのラスタ方向にしたがつた種類
の距離変換画像｛d⁽²⁾ _ij｝は、次式で求められる。

d⁽²⁾ _ij＝〔max｛d⁽²⁾ _i+1,j，d⁽²⁾ _i+1,j-1
，d⁽²⁾ _i,j-1｝＋１〕f_ij……(8) 前式(7)に示した欠陥領域の最大画素値は、欠陥
形状が凸図形や凹図形である場合、欠陥領域の水
平長さと垂直長さの和を正しく反映しないことが
あるので、これを補足するため、逆方向の走査に
よる処理結果を付加するのである。

すなわち、前式(6)と上式(8)で得られた２種類の
距離変換画像｛d⁽¹⁾ _ij｝，｛d⁽²⁾ _ij｝の各対応画素につ
い
て、次式により大きい方の値を選択する。

d_ij＝max｛d⁽¹⁾ _ij，d⁽²⁾ _ij｝ ……(9) 上式(9)により生成された距離変換画像｛d_ij｝に
おいて、欠陥候補領域内の画素の集合P_k内の最
大画素値d_k _naxは、前式(7)に示したd⁽¹⁾ _k _naxに比
べて、欠陥形状の水平長さと垂直長さの和をさら
に正確に反映したものとなる。したがつて、１種
類の距離変換しか行わない場合に比べると、大き
さの判定がより効果的となる。

第６図は、本発明の実施例を示す濃淡値変換回
路の構成図である。

第６図において、５０１は２次元配列された濃
淡画像データを３ライン分蓄積して、順次シフト
させる３ライン・シフトレジスタ、５０３は３ラ
イン・シフトレジスタ５０１の処理される画素デ
ータf_ijと、あらかじめ設定された閾値t₂との大小
比較を行い、比較結果に応じた２値の論理出力を
与える比較回路、５０２は画素データf_ijに隣接す
る３ライン・シフトレジスタ５０１の周辺画素デ
ータf_i-1,j-1〜f_i+1,j+1と、あらかじめ設定された閾
値t₁との大小比較を行い、比較結果に応じた２値
の論理出力を与える比較回路、５０４は上記比較
回路５０２の８つの論理出力の論理和を求めるオ
ア回路、５０５は比較回路５０３の出力とオア回
路５０４の出力の論理積を求めるアンド回路、５
０６はアンド回路５０５の出力値に応じて、閾値
t₁か、あるいは現在の画素データf_ijのいずれか一
方を選択して濃淡値変換後の新たな画素データ
（これも簡単化のためにf_ijで表わす）として出力
する選択回路、５０７は画素データ出力値と閾値
t₁との大きさを比較する比較回路である。

第６図の回路は、前式(2)にしたがつて濃淡値変
換処理を行うものであり、以下詳細にその動作を
説明する。

いま、濃淡画像の画素データが順次３ライン・
シフトレジスタ５０１に入力され、画素データ転
送クロツクに同期して順次シフトされているもの
とする。この場合、３ライン・シフトレジスタ５
０１に２次元配列される原画像の所定領域、つま
り第６図に示す３×３ビツトの正方形格子を形成
する画素データf_ij、およびその周辺画素データ
f_i-1,j-1，f_i,j-1，f_i+1,j+1，f_i+1,j，f_i,j+1，f_i-1,j
+1，
f_i,j+1，f_i+1,j+1を３ライン・シフトレジスタ５０１
から転送１クロツクごとに引き出す。画素データ
f_ijに関しては、比較回路５０３により閾値t₂と比
較し、また周辺画素データに関しては、比較回路
５０２により閾値t₁と比較して、各画素データが
閾値よりも大きければ“１”、小さければ“０”
出力する。これらの出力値をオア回路５０４、ア
ンド回路５０５によつて論理演算すると、周辺画
素データの少なくとも１つが閾値t₁より大きく、
かつ中心画素データが閾値t₂より大きいとき“１
“、その他の場合は“０”という論理出力が得ら
れる。この出力値を選択回路５０６に導き、論理
出力が“１”のときには閾値t₁を、“０”のとき
には原画像データf_ijを選択し、これを新たな画素
データとして出力する。以上の動作を原画像全
体、つまり入力される画素データすべてについて
施す。

このような処理を行うことにより前式(2)が実現
される。また、実際には、この処理を複数回繰り
返すため、以上の処理回路を複数段設ける。さら
に、最終的に決定された濃淡画素データは、比較
回路５０７によつて閾値t₁で２値化され、濃淡値
変換処理が完了する。

第７図は、本回路の実施例を示す判定回路の構
成図である。

第７図において、６１はメモリ部である。ここ
では、濃淡値変換処理回路を経て２値化された画
像データに対して、 () 正方向、逆方向２種類の走査モードを実現
する。

() 各走査方向にしたがつて距離変換を行つた
のち両者の変換結果を比較する際、画素の位置
を一致させる。

などの処理を行う。構成要素としては、加減算カ
ウンタ６０１Ａ〜６０１Ｂ、加算カウンタ６０１
Ｃ、画像データの１ライン走査終了時に“１”の
パルスを発生する走査終了信号V_EOSをストローブ
信号とするフリツプ・フロツプ６０２、２次元配
列された画像データにおいて１ライン分蓄える１
ライン・メモリ６０３Ａ〜６０３Ｇ、選択回路６
０４Ａ，６０４Ｂ等からなる。

また６２は、前式(6)、(8)つまり距離変換のため
の演算を行う演算部である。構成要素としては、
選択回路６０６、比較回路６０７、加算回路６０
８等からなる。

さらに６３は、前式(9)に示したように、前式(6)
と(8)とで得られた２種類の画像の各画素について
画素値の大きい方が選択した後、予め定められた
値で２値化し、大きさ判定結果である２値画像を
生成するための判定部である。これは、選択回路
６１０、比較回路６１１，６１２によつて構成さ
れる。

次に詳細動作について説明する。

まず、第７図上半部に示した、ラスタ走査方向
に対して逆方向に走査する距離変換にもとづく大
きさ判定について説明する。本回路へは、２次元
イメージをもつ画像データがシリアルに入力され
る。さて、入力信号が常時１であるフリツプ・フ
ロツプ６０２のストローブ信号として、画像デー
タが、１ライン分入力されるたびに１のパルスが
たつ走査終了信号V_EOSが入力される。本信号が１
となつたとき、フリツプ・フロツプ６０２の出力
信号Ｑの値は、０、１を反転する。いま、走査終
了信号V_EOSによつて、フリツプ・フロツプ６０２
の出力Ｑが１となつたとする。この出力信号は、
加減算カウンタ６０１Ａの増／減選択端子にイン
バータを介して入力され、カウンタ６０１Ａは、
減算カウンタとして動作する。さらに、このカウ
ンタ値は、１ライン・メモリ６０３Ａの番地信号
となる。一方、フイツプ・フロツプ６０２の出力
信号は、１ライン・メモリ６０３Ａとライト・イ
ネーブル端子にも入力され、いまＱが１であるこ
とにより、本メモリ６０３Ａは書込可能状態とな
る。したがつて、シリアルに送られてくる入力画
像データは、クロツク毎にアドレスの大きい方か
ら順に１ライン・メモリ６０３Ａに格納される。
また、選択回路６０４Ａのゲート信号は、同じく
フリツプ・フロツプ６０２の出力端子Ｑと接続さ
れており１の値を示す。このとき、選択回路６０
４Ａは、１ライン・メモリ６０３Ｂの出力信号を
選択し、１ライン・メモリ６０３Ａの出力信号
は、選択されず読出されることはない。

次に、走査終了信号V_EOSが再び１となると、フ
リツプ・フロツプ６０２は、その出力値を反転す
る。したがつて、加減算カウンタ６０１Ａは、今
度は加算カウンタとして動作する。一方、１ライ
ン・メモリ６０３Ａは書込可能でなくなるととも
に、選択回路６０４において、１ライン・メモリ
６０３Ａの出力信号が選択される。このため、先
に格納された１ライン・メモリ６０３Ａのデータ
は、アドレスの小さい方から順に読出されてい
く。したがつて、１ライン・メモリ６０３Ａから
読出されたシリアル画像データは、同メモリ入力
時のシリアル画像データに対して１ライン分遅れ
るとともに、画素の転送順序が反転する。さらに
本画像データは、演算部６２に送られ、後述する
距離変換演算結果とのアンドを行うアンド回路６
０９を経て、１ライン・メモリ６０３Ｃ〜６０３
Ｅへ送られるとともに、１画素分のシフト・レジ
スタ６０５Ｂへ送られる。いま、フリツプ・フロ
ツプ６０２の出力信号Ｑが０であることより、前
述した１ライン・メモリの中で、フリツプ・フロ
ツプ６０２の出力信号Ｑが、ライト・イネーブル
端子と接続されている１ライン・メモリ６０３Ｅ
が書込可能状態となるとさらに、当メモリの番地
信号となる加減算カウンタ６０１Ｂは減算カウン
タとして作用するため転送された画像データは、
１ライン・メモリ６０３Ｅに、クロツク毎に、ア
ドレスの大きい方から順に書込まれることとな
る。また、加算カウンタ６０１Ｃを番地信号とす
る１ライン・メモリ６０３Ｃは、常時書込可能状
態であるため、アドレスの小さい方から順に書込
まれる。

さらに、走査終了信号V_EOSが再度１として入力
されると、フリツプ・フロツプは再びその出力値
を反転し、Ｑの値が１となる。このとき、加減算
カウンタ６０１Ｂは加算カウンタとして作用する
とともに、選択回路６０４Ｂは、ゲート信号がフ
リツプ・フロツプ６０２の出力端子Ｑと接続され
ているため、１ライン・メモリ６０３Ｅの出力信
号を選択する。したがつて、１ライン・メモリ６
０３Ｅに格納された画像データは、アドレスの小
さい方から順に読出されていく。一方、６０３Ｃ
に格納された画像データは、加算カウンタ６０１
Ｃの値を番地信号として、アドレス小さい方から
順に読出され、さらに１画素分のシフト・レジス
タ６０５Ａへ転送される。以上より、１ライン・
メモリＥから読出されるシリアル画像データは、
１ライン・メモリ６０３Ａ入力時のシリアル画像
データに対して、２ライン分遅れるとともに、画
素の転送順序は、入力時の転送順序と等しくな
る。この画像データは、ラスタ走査方向に対して
逆方向に走査したときの距離変換演算結果とし
て、判定部６３に転送される。また、１ライン・
メモリ６０３Ｃか読出されるシリアル画像データ
は、１ライン・メモリ６０３Ａ入力時のシリアル
画像データに対して、２ライン分遅れるととも
に、画素の転送順序は、入力時の転送順序と反対
になる。ここで、１ライン・メモリ６０３Ａと６
０３Ｂとの関係、及び１ライン・メモリ６０３Ｄ
と６０３Ｅとの関係について説明する。まず、１
ライン・メモリ６０３Ａと６０３Ｂとの関係につ
いて述べる。いま、フリツプ・フロツプ６０２の
出力Ｑが１であつたとすると、これまでに述べて
きたように、１ライン・メモリ６０３Ａでは、ア
ドレスの大きい方から順に入力データが書込まれ
る。また、１ライン・メモリ６０３Ｂでは、格納
データがアドレスの小さい方から順に読出され
る。また、フリツプ・フロツプ６０２の出力Ｑが
０であつたとすると、今度は１ライン・メモリ６
０３Ａでは、アドレスの小さい方から順に読出さ
れ、１ライン・メモリ６０３Ｂでは、アドレスの
大きい方から順に書込まれる。したがつて、フリ
ツプ・フロツプ６０２の出力は、１ライン走査終
了毎に反転することから選択回路６０４Ａの出力
画像データは、１ライン・メモリ６０３Ａ，６０
３Ｂの入力画像データに対して、現在入力されて
いるデータの１ライン前のデータが入力順序と逆
の順序で常時出力されることになる。一方、１ラ
イン・メモリ６０３Ｄと６０３Ｅとの間の関係
は、６０３Ａと６０３Ｂとの間の関係と同様であ
り、本メモリへ入力されているデータの１ライン
前のデータが、入力順序と逆順序で出力される。
ここでは、各１ライン・メモリに入力されるデー
タは、距離変換結果後の画像データであり、画素
の入力される順序は、１ライン・メモリ６０３
Ａ，６０３Ｂへ入力される画素の順序とは反対で
ある。したがつて、選択回路６０４Ｂから出力さ
れるデータは、１ライン・メモリ６０３Ａ，６０
３Ｂへ入力される画像データの２ライン前のデー
タであり、画素の転送順序は、上記メモリへの入
力順序と等しくなつている。

さて、ラスタ走査方向と逆方向に距離変換を行
う演算部６２Ａについて説明する。演算部への入
力データは、選択回路６０４Ａの出力データ、１
ライン・メモリ６０３Ｃの出力データ、及びシフ
ト・レジスタ６０５Ａ，６０５Ｂの出力データの
計４つのデータである。すでに説明したように、
選択回路６０４Ａの出力データを基準とし、その
画素値をf_ijとするとf_ijに対して、シフト・レジス
タ６０５Ｂの出力データは、１画素分遅れた距離
変換値（画素データの転送順序が逆転しているこ
とに注意）d⁽²⁾ _i+1,jを示し、１ライン・メモリ６０
３Ｃの出力データは、１ライン前の距離変換値
d⁽²⁾ _i,j-1を示し、さらにシフト・レジスタ６０５Ａ
の出力データは、１ライン前の画素位置から１画
素分遅れた距離変換値d⁽²⁾ _i+1,j-1を示す。これらの出
力データd⁽²⁾ _i,j-1，d⁽²⁾ _i+1,j-1，ｄ（２）_i+1,jは、
選択回
路６０６、比較回路６０７に入力され、画素値の
最も大きいものが選択され、出力される。さら
に、この画素データは、加算回路６０８により１
が加算された後、アンド回路６０８により、前述
した画像データf_ijと論理積がとられ、f_ij＝１のと
きのみ計算された距離変換値d⁽²⁾ _ijが出力される。
本演算結果は、前述したように、一画素シフト・
レジスタ６０５Ｂ、１ライン・メモリ６０３Ｃへ
送られ、新たな演算の入力データとなるととも
に、１ライン・メモリ６０３Ｄ，６０３Ｅへ送ら
れ、画素の転送順序を、メモリ部６１入力時の転
送順序へ戻した後、判定部６３へ転送される。

次に、第７図下半部に示したラスタ走査方向に
したがつた距離変換にもとづく大きさ判定につい
て説明する。

ラスタ走査方向にしたがつた距離変換では、ラ
スタ走査方向に対して逆方向に走査する距離変換
のように画素の転送順序を反転する必要はない。
しかし、判定部６３において、逆走査モードでの
距離変換結果と、等しい画素位置で比較しなけれ
ばならないため、遅れ回路を付加する必要があ
る。以下に動作の流れを説明する。

濃淡変換回路を経て２値化された画像データは
まず、１ライン・メモリ６０３Ｆへ転送される。
また、本メモリのアドレスは加算カウンタ６０１
Ｃによつて決定される。したがつて、画像データ
は、１ライン・メモリ６０３Ｆへアドレスの小さ
い方から順に書込まれる。また、本メモリからの
読出しも同様にアドレスの小さい方から行われる
ため、本メモリの出力データは、入力時よりも、
１ライン分遅れたデータとなる。さらにこの画像
データは、演算部６２Ｂに送られ、距離変換演算
結果とのアンドを行うアンド回路を経て、１画素
分のシフト・レジスタ６０５Ｄへ送られるととも
に、１ライン・メモリ６０３Ｇへ送られる。１ラ
イン・メモリ６０３Ｇの動作は、１ライン・メモ
リ６０３Ｆの動作と全く同様であり、１ライン・
メモリ６０３Ｇからは、さらに１ライン分遅れた
距離演算結果後の画像データが出力される。この
出力データは、演算部６２Ｂの入力データの１つ
となるとともに、１画素分のシフト・レジスタ６
０５Ｃへ転送される。

また、この出力データは、１ライン・メモリ６
０３Ｆ入力時の画像データに対して２ライン分遅
れた距離演算結果として、判定部６３へ転送され
る。一方、演算部６２Ｂへは、シフト・レジスタ
６０５Ｄの出力データ、１ライン・メモリ６０３
Ｇの出力データ、シフト・レジスタ６０５Ｃの出
力データ、及び１ライン・メモリ６０３Ｆの出力
データが入力される。これらの入力データは、１
ライン・メモリ６０３Ｆの出力データf_ijを基準と
して、１画素前の距離変換値d⁽¹⁾ _i-1,j、１ライン前
の距離変換値d⁽¹⁾ _i,j-1、１ラインと１画素前の距離
変換値d⁽¹⁾ _i-1,j-1の４つである。また、演算部６２Ｂ
での演算は演算部６２Ａの演算と全く同様であ
り、演算結果d⁽¹⁾ _ijは、１ライン・メモリ６０３Ｇ
へ転送された後、判定部６３へ送られる。

次に、判定部について説明すると、これ迄に説
明した正方向、逆方向２種類の走査方向にしたが
つた距離変換結果をそれぞれ入力し、比較回路６
１１、選択回路６１０によつて、対応する画素毎
に値の大きい方を選択する。続いて選択回路６１
２において、得られた画素の値が閾値t_hよりも大
きいときは１、小さいときは０となる２値データ
が出力される。

このようにして、２値画像の欠陥候補の中から
距離変換によつて致命度を判定し、正しい欠陥の
みを抽出することができる。

発明の効果以上説明したように、本発明によれば、テレビ
ジヨン・カメラ等により入力された対象物表面の
欠陥候補を抽出した濃淡画像において、濃淡値変
換を行うことによつて、欠陥の形状を変形するこ
となく、ノイズ・レベル相当の低い領域を除去す
るとともに、距離変換を行うことによつて、致命
的と見做せない小さな欠陥候補を欠陥形状を考慮
して除去するので、虚報の少ない欠陥抽出画像を
得ることができる。しかも、これらの処理は、単
純な演算を遂次的に行うのみで実現できるので、
高速処理が可能である。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明に至るまでの前処理過程のブロ
ツク図、第２図は本発明の実施例を示す映像信号
処理装置の全体概略図、第３図は本発明の実施例
を示す欠陥パターン検出方法の手順説明図、第４
図は本発明の実施例を示す濃淡値変換処理方法の
説明図、第５図は本発明の実施例を示す大きさ判
定処理方法の説明図、第６図は本発明の実施例を
示す濃淡値変換回路の構成図、第７図は本発明の
実施例を示す大きさ判定回路の構成図である。４０１，４０４：濃淡値変換回路、４０２：大
きさ判定回路、４０３：加算回路、４０５：遅延
回路、５０１：シフトレジスタ、５０２，５０
３，５０８，６０７，６１１：比較回路、６１：
メモリ部、６２：演算部、６３：判定部、６０１
Ａ，６０１Ｂ，６０１Ｃ：カウンタ、６０３Ａ〜
６０３Ｇ：ラインメモリ、５０６，５０７，６０
４Ａ，６０４Ｂ，６０６，６０８，６１０，６１
２：選択回路。

Claims

【特許請求の範囲】１欠陥候補パターンが抽出され、少なくとも３
種類以上の濃淡値が含まれる濃淡画像から欠陥パ
ターンを検出する欠陥パターン検出方法におい
て、ノイズの影響を受けない値に設定された第１
の閾値と、該第１の閾値よりも濃淡値が低く、前
記欠陥パターンの形状が正しく検出可能な値に設
定された第２の閾値とを用いて、濃淡値の低い第
２の閾値以上の濃淡値を有する欠陥候補パターン
のうち、濃淡値の高い第１の閾値以上の濃淡値を
有する欠陥候補パターンを含むもののみを欠陥パ
ターンとして検出することを特徴とする欠陥パタ
ーン検出方法。２欠陥候補パターンが抽出され、少なくとも３
種類以上の濃淡値が含まれる濃淡画像から欠陥パ
ターンを検出する欠陥パターン検出方法におい
て、ノイズの影響を受けない値に設定された第１
の閾値と、該第１の閾値よりも濃淡値が低く、前
記欠陥パターンの形状が正しく検出可能な値に設
定された第２の閾値とを用いて、濃淡値の低い第
２の閾値以上の濃淡値を有する欠陥候補パターン
のうち、濃淡値の高い第１の閾値以上の濃淡値を
有する欠陥候補パターンを含むもののみを欠陥パ
ターンとして検出することにより２値画像を生成
した後、上記欠陥候補パターンのすべての画素に
対して、対象となる画素に隣接する複数個の画素
の中に最大濃淡値に‘1'を加えた値を上記対象画
素に書き込む、いわゆる距離変換処理を一定の走
行方向にしたがつて実行し、得られた距離変換画
像をあらかじめ設定した第３の閾値により２値化
することを特徴とする欠陥パターン検出方法。３前記第２の閾値以上の濃淡値を有する欠陥候
補の中で、前記第１の閾値以上の濃淡値を有する
欠陥のみ抽出した画像と、距離変換した後、閾値
により２値化した画像とに対し、互いに対応する
画素値を加算した値の画像を生成し、再び第２の
閾値以上の濃淡値を有する欠陥候補の中で第１の
閾値以上の濃淡値を有する欠陥のみを抽出するこ
とを特徴とする特許請求の範囲第２項記載の欠陥
パターン検出方法。４前記距離変換は、水平走査方向を変えて２種
類行つた後、２つの距離変換画像に対して、互い
に対応する画素値の最大値の選択した画像を生成
し、該画像をあらかじめ設定した第３の閾値によ
り２値化することを特徴とする特許請求の範囲第
２または第３項記載の欠陥パターン検出方法。５前記距離変換は、水平走査方向を変えて２種
類行つた後、２つの距離変換画像に対して、互い
に対応する画素値を加算した値の画像を生成し、
該画像をあらかじめ設定した第３の閾値により２
値化することを特徴とする特許請求の範囲第２項
または第３項記載の欠陥パターン検出方法。６前記距離変換は、一定の走査方向にしたがつ
て行つた距離変換画像と最初の２値画像とに対し
て、互いに対応する画素値を加算した値の画像を
生成し、該画像をあらかじめ設定した第３の閾値
により２値化することを特徴とする特許請求の範
囲第２項または第３項記載の欠陥パターン検出方
法。