JPH03501785A - Optical evaluation method and device for unknown objects - Google Patents

Optical evaluation method and device for unknown objects

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JPH03501785A
JPH03501785A JP1501610A JP50161089A JPH03501785A JP H03501785 A JPH03501785 A JP H03501785A JP 1501610 A JP1501610 A JP 1501610A JP 50161089 A JP50161089 A JP 50161089A JP H03501785 A JPH03501785 A JP H03501785A
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transformed image
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image
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ヘッカー ロゥランド エム. ティー.
リブニー アイザーク エム.
ハラン テレンス エム.
バック ロバート ディー.
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イー. アイ. デュポン デニモァス アンド カンパニー
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    • G01N21/84Systems specially adapted for particular applications
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Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるため要約のデータは記録されません。 (57) [Summary] This bulletin contains application data before electronic filing, so abstract data is not recorded.

Description

【発明の詳細な説明】 未知目的物の光学的評価方法及び装置 本出願は、1986年10月17日出願の米国特許願第920.513号の変換 光学的処理システムの一部継続出願であり、かつ1987年12月23日出願の 米国特許願第137,464号の光学的検査システムの制御手段及び方法に関連 する。前記出願の開示はこれを参照することによって以下に組み込まれている。[Detailed description of the invention] Optical evaluation method and device for unknown objects This application is a conversion of U.S. Patent Application No. 920.513, filed October 17, 1986. This is a continuation in part of an optical processing system application filed on December 23, 1987. Relating to Means and Methods for Controlling Optical Inspection Systems of U.S. Patent Application No. 137,464 do. The disclosure of said application is incorporated herein by reference.

(発明の技術分野) 本発明は、光学的目的物検査システム、特に光学的検査システムが未知目的物の あらかじめ決定された特性値との一致を評価する方法及び装置に関する。その変 換像に基づいて検査を受ける各目的物の特性値標識(charaeterist ic lIgniNIrex 以下同じ)を作出し、かつこの特性値標識をあら かじめ決定された特性値標識と比較する。例えば、変換像はフーリエ変換像であ り、既知、未知目的物に対する特性値標識は同一の装置と方法を用いて作出され る。(Technical field of invention) The present invention provides an optical object inspection system, particularly an optical inspection system for detecting unknown objects. The present invention relates to a method and apparatus for evaluating agreement with predetermined characteristic values. That strange thing A characteristic value indicator (characterist) of each object to be examined based on transformation. iclIgniNIrex (hereinafter the same), and change this characteristic value indicator. Compare with predetermined characteristic value indicators. For example, the transformed image is a Fourier transformed image. Therefore, characteristic value labels for known and unknown objects are created using the same equipment and method. Ru.

(発明の背景技術) 機械ビジ曹ン、又は検査システムは、総合製造システムにおいて極めて重要な構 成要素となった。これらは、人を介在することなく、より分け、包み、欠陥を解 析することができる。例えば、きりもみされている穴を検査することによって、 ドリルビットが摩耗しているかどうかを決定することができる。(Background art of the invention) Mechanical inspection or inspection systems are extremely important components in integrated manufacturing systems. It became a component. These can sort, wrap, and resolve defects without human intervention. can be analyzed. For example, by inspecting holes that have been drilled, Be able to determine if the drill bit is worn out.

多くの機械ビジlフシステムは、シリアル(setials 以下同じ)、又は −次元的処理を用いるデジタル電子技術に基づいている。Many machine vision systems are serial (hereinafter the same) or - Based on digital electronic technology using dimensional processing.

像は捕らえられ電気信号のマトリックスとして記憶される。ついで、像は事前処 理され、縁を強め、コントラストを改善し、また他のやり方で認識されるべき目 的物を分離する。比較機能は、強められた像を、記憶されているl又はそれ以上 の参照像と比較する。これらの事前処理、比較機能は、代表的にはビットごと( bit−by−bit)、又はベクトルペーシスに基づく標準マイクロエレクト ロニック デジタル装置によって行われる。したがって、技術は代表的にはシリ アルであり、本来−次元的であるが、処理されている像は二次元的である。この 二分は、非常に強力な処理を必要とする結果となり、−次元的デジタル装置に対 しては特に困難であり、また非常な量の記憶容量と処理能力をもってしても、完 了するのに比較的長時間を必要とする。The image is captured and stored as a matrix of electrical signals. Next, the statue is pre-treated. to enhance edges, improve contrast, and otherwise make the eye visible. Separate objects. The comparison function compares the intensified image with l or more stored images. Compare with the reference image. These preprocessing and comparison functions are typically performed bit by bit ( bit-by-bit) or standard microelectronics based on vector paces. Ronic is done by digital equipment. Therefore, the technology is typically serial Al, which is inherently -dimensional, but the image being processed is two-dimensional. this The dichotomy results in very powerful processing - for dimensional digital devices. It is particularly difficult to do so, and even with enormous amounts of storage and processing power, it cannot be completed completely. It takes a relatively long time to complete.

デジタル処理のハードウェアは強化され、ソフトウェア、アルゴリズムは従来の 機械ビジ瑠ンシステムについて改良された。Digital processing hardware has been enhanced, and software and algorithms have Improvements have been made to the machine viewing system.

しかしながら、これらの改良は、システムの複雑性、コスト、プログラミングの 複雑性の追加という犠牲を払っても、なおシリアル処理の本来の限界に苦しんで いる。However, these improvements reduce system complexity, cost, and programming. Even at the cost of added complexity, you still suffer from the inherent limitations of serial processing. There is.

あるシステムでは、処理されるべき像が、フーリエ、又は他の変換に変えられる 。フーリエ変換は、目的物の像についての情報を、目的物を空間的頻度によって 表すという非常に有用な対称的パターンで示す。しかしながら、デジタルコンビ 、−夕によるフーリエ変換の計算は、極めて厳しく、マイクロパックス(Mic ro vax)IIのような強力なフンピコータでも完了するのに約1分を要す る。アートアレイ プロセッサ(art arrayprocessor)の強 力で高価な状態でも、単に変換を作出するだけでまる1秒を要する。現代の産業 施設においては、生産ラインの速度は、しばしばこれよりも速い大きさである。In some systems, the image to be processed is transformed into a Fourier or other transform. . The Fourier transform provides information about the image of an object by its spatial frequency. A very useful symmetrical pattern to represent. However, the digital combination , -Yu's calculation of the Fourier transform is extremely difficult and requires Micropax (Mic It takes about 1 minute to complete even with a powerful hump coater like ROVAX II. Ru. Power of art array processor Even in a powerful and expensive state, it takes a full second just to create the transformation. modern industry In facilities, production line speeds are often much faster than this.

計算の強力度と時間は、平行的処理技術、例えば検査を受けている目的物の実像 が変換像に変えられ光学的に処理されるときに利用できる技術を用いれば著しく 減らされる。変換像の発生に続いて、変換像はそのあらかじめ選ばれた数の空間 的領域、又はセグメントからの光を定量化することによって”処理”される。次 に、これらの量は電子的に処理され、変換像、ひいてはこの基になっている目的 物の短縮、又は合成特性値標識を提供する。変換像全部の処理に伴う時間と費用 と比較して、標識は迅速、経済的に得られ、ついで目的物があらかじめ選ばれた 標準と一致するかどうかを決定するために評価されるであろう。The computational power and time can be reduced by parallel processing techniques, e.g. the real image of the object being inspected. is converted into a transformed image and optically processed using the available techniques. reduced. Following the generation of the transformed image, the transformed image will occupy that preselected number of spaces. It is "processed" by quantifying the light from a target area, or segment. Next , these quantities are processed electronically to obtain the transformed image and thus the underlying purpose. Provides an abbreviation of an object or a composite property value indicator. Time and cost associated with processing all converted images Compared to It will be evaluated to determine whether it matches the standard.

前記の型の検査システムは、上記の利点を有するが、他のシステム構成要素、例 えば検査される各目的物の出現を表す電気信号データ発生手段、この信号データ を受けこれによって表される各目的物の可視像を作出する手段、この可視像から 目的物の変換像を作出する手段に加えて、標識発生手段を含まなければならない 。目的物の全てが良い、又は全てが悪いという既知のサンプルから得られた1又 はそれ以上の特性値標識を作出することによって、受容できる又は良いアイテム のあらかじめ決定された範囲を表す標識を自動的に発生させ、又は廃棄アイテム を招来する諸問題の性質に注意深く焦点を合わせてこれを分類することができる 。このことは、必要条件として、未知目的物をテストするあらかじめ決定された 特性値を表す”標識”、又はデータベクトルを提供する簡単、迅速で、かつ信頼 性のある方法及び装置を必要とする。Inspection systems of the type described above have the advantages described above, but also include other system components, e.g. For example, means for generating electrical signal data representing the appearance of each object to be inspected; means for producing a visible image of each object represented by the received object; from this visible image; In addition to the means for producing a transformed image of the object, means for generating a mark must be included. . One or more samples obtained from a known sample where the target is all good or all bad. is an acceptable or good item by creating more characteristic value indicators. Automatically generate indicators representing predetermined ranges of or discarded items This can be classified by focusing carefully on the nature of the problems that give rise to . This requires, as a prerequisite, a predetermined A simple, fast, and reliable way to provide “signs” or data vectors that represent characteristic values. Requires suitable methods and equipment.

(発明の要約) 上記のことを意中に置いて、本発明は、未知目的物のあらかじめ決定された特性 値との一致を光学的に評価する改良された方法及び手段を提供するものであって 、次のステフプを含む。(Summary of the invention) With the above in mind, the present invention provides a method for determining the predetermined properties of an unknown object. Provides an improved method and means for optically evaluating agreement with values. , including the following steps:

すなわち、既知目的物の変換像の発生、この変換像の異なった空間的領域からの 光をサンプリングして異なった領域を表す信号データを発生すること、この信号 データを集めて既知目的物の変換像を表す特性値電気標本ベクトルを集合的に定 めてこれを記憶すること、未知目的物の光学的変換の発生、未知目的物の変換像 の異なった空間的領域からの光をサンプリングして異なった領域を表す信号デー タを発生すること、この信号データを集めて未知目的物の変換像を表す特性値電 気標識ベクトルを集合的に定めること、及び未知目的物と既知目的物を表す電気 標識ベクトルを比較して未知目的物の標識ベクトルが既知目的物の標識ベクトル の範囲に一致しているかどうかの決定である。That is, the generation of a transformed image of a known object, and the generation of this transformed image from different spatial regions. Sampling light to generate signal data representing different regions, this signal Collect data and collectively define characteristic electrical sample vectors that represent the transformed image of the known object. Memorizing this for the first time, occurrence of optical transformation of unknown object, transformed image of unknown object Signal data representing different regions is generated by sampling light from different spatial regions of the This signal data is collected to generate a characteristic value voltage that represents the transformed image of the unknown object. Collectively define the energy signature vectors and the electrical signals representing unknown and known objects. By comparing the sign vectors, the sign vector of the unknown object becomes the sign vector of the known object. The decision is whether or not it matches the range of .

この方法は、変換像の異なった領域を特徴づける1つの方法として光の強度のサ ンプリングと、種々の既知目的物の光学的変換像を発生して変換光学的像の各領 域に対する値の範囲を定めることと、異なった空間的領域からサンプリングされ た光の量のあるものの間の統計的変動を決定することとを含む。この装置は、検 査される各目的物の出現を表す電気信号データを発生する第1の描像手段と、こ の信号データを受けて目的物の可視像を発生する第2の描像手段と、この可視像 を受けて変換像を発生する第3の描像手段と、変換像の異なった空間的領域から の光をサンプリングしてこれを表す電気信号データを発生し検査される目的物の 特性Mm識を集合的に定める標識発生手段とを含む。制御手段は、前記のシステ ム構成要素の作動を制御、調整して目的物の極めて迅速、正確な検査を可能にす る。This method uses light intensity sampling as a way to characterize different regions of the transformed image. sampling and generating optically transformed images of various known objects to determine each region of the transformed optical image. range of values for a region and sampled from different spatial regions. and determining statistical variations between certain amounts of light. This device is a first imaging means for generating electrical signal data representative of the appearance of each object being scanned; a second imaging means for generating a visible image of the object in response to signal data; a third imaging means for generating a transformed image in response to the transformation image; Samples the light of the target object to be inspected and generates electrical signal data representing it. and indicator generating means that collectively define the characteristics Mm. The control means Controls and coordinates the operation of system components to enable extremely rapid and accurate inspection of objects. Ru.

本発明を実施するための装置の好ましい態様においては、本検査システムの標識 発生手段は変換像の異なった領域から光のサンプルを得るための可動マスク手段 を含み、システム制御手段は他のシステム構成要素の作動とマスク手段の運動と を同調させ、またコンピユータは変換像の異なった空間的領域からの光の強度を 表すデータを集めこのデータを組み立てて既知目的物の変換像を表す特性値電気 標本ベクトルを定め、このようにして形成された標識ベクトルを未知目的物の変 換像を表す対応する標識ベクトルと比較する。In a preferred embodiment of the apparatus for implementing the present invention, the label of the present testing system The generating means is a movable mask means for obtaining light samples from different regions of the transformed image. including a system control means that controls the actuation of other system components and the movement of the mask means. The computer also synchronizes the intensities of light from different spatial regions of the transformed image. Collect the data that represents the object and assemble this data to create the characteristic value electricity that represents the transformed image of the known object. Determine the sample vector and use the mark vector thus formed to transform the unknown object. Compare with the corresponding indicator vector representing the transformation.

本検査システムの第1の描像手段は、好ましくはあらかじめ選ばれた検査位置に ある目的物の存在を検知する検知手段と、このような位置にある各目的物を照明 するストロボスコープ型照明手段と、このような位置にある目的物の外観を表す 電気信号を発生するビデオカメラ、又はこれに類似の手段とを含む。The first imaging means of the inspection system is preferably arranged at a preselected inspection position. Detection means for detecting the presence of an object and illumination of each object at such a position. stroboscopic illumination means and the appearance of objects in such positions. video camera or similar means for generating electrical signals.

制御手段は、ストロボスコープ型照明手段の作動を開始し、その後問題の目的物 がカメラ手段の視野内にあることが確認され、かつ、後者が検査位置にあった前 の目的物の外観を表す信号データの伝達を完了した後にはじめてカメラ手段から 所望の信号データの伝達を行う。さらに、好ましくは、制御手段は、システムの 標識発生手段の光−サンプリング、その他の構成要素の作動を、検査を受けてい る目的物の光学的実像及び変換像が最適の質に達するまで遅延させる。The control means initiates the actuation of the stroboscopic illumination means and thereafter illuminates the object in question. was confirmed to be within the field of view of the camera means, and the latter was in the inspection position. from the camera means only after completing the transmission of signal data representing the appearance of the object. Transmission of desired signal data is performed. Furthermore, preferably the control means The operation of the light-sampling and other components of the sign generating means shall be inspected. delay until the optical real and transformed images of the target object reach optimal quality.

目的物の最適変換像が発生すると、光サンプリング、又はマスク手段は変換像の 異なった空間的領域を分離し、光検出器は異なった各領域における光の強度を表 す電気信号を発生する。Once the optimally transformed image of the object has been generated, optical sampling or masking means are used to detect the transformed image. Separating different spatial regions, the photodetector displays the intensity of light in each different region. generates an electrical signal.

この電気信号データは、各領域に対応して記憶され、これらの相関したデータは 集合的に既知目的物の変換像を表す電気標識ベクトルを形成する。これと同一の 技術が、”良い”又は”悪い”目的物に関係なく、既知目的物の標識及び未知目 的物の標識を集めるために用いられる。標識ベクトルは、必要により又は所望に より事前処理された後、比較され、最終的に未知目的物が既知目的物のあらかじ め決定された特性値と一致するかどうかを決定する。This electrical signal data is stored corresponding to each area, and these correlated data are An electrical signature vector is formed that collectively represents a transformed image of the known object. identical to this The technology is capable of marking known objects and unknown objects, regardless of whether they are "good" or "bad" objects. Used to collect marks of objects. The indicator vector can be used as needed or desired. After further pre-processing, the unknown object is compared and finally the synopsis of the known object is compared. Determine whether the characteristic value matches the determined characteristic value.

このように、本方法は、単に未知目的物のあらかじめ決定された標識との一致を 決定する手段であるばかりでなく、先ず第一に標識を組織し発生する方法でもあ る。標識は、目的物の全外観の総体的特性値化を可能にする。Thus, the method simply matches a predetermined mark of an unknown object. It is not only a means of determining, but also a method of organizing and generating signs in the first place. Ru. Markings allow a holistic characterization of the entire appearance of an object.

標識が良い目的物の完全な特性値化を形成するために一度集められると、受容で きる標識を有しないものはすべて廃棄できる。これは、オンライン生産時間中の 習練を可能にする。本方法は、多くの標識を集め、この標識を集団化して解析し 、正しい標識の一般化原則を形成して、良いものと悪いものとの間に有意味な境 界を設定することを意図するものである。Once the signs are assembled to form a complete characterization of a good object, acceptance Anything that does not have a suitable label can be discarded. This is during online production time. Allows practice. This method collects many markers and analyzes them as a group. , form a generalization principle of correct signs, and draw a meaningful boundary between good and bad. It is intended to set boundaries.

(図面の簡単な説明) 本発明の他の特徴は、その説明のための実施態様である以下の記載から明かとな るであろうが、これは添付した図面と一緒にして読むべきである。(Brief explanation of the drawing) Other features of the invention will become apparent from the following description of illustrative embodiments thereof. However, this should be read in conjunction with the accompanying drawings.

第1図は本発明による光学的目的物検査システムの作動、制御構成要素の概略線 図、第2図は同システムの回転マスク要素の拡大側立面図、第3図は16個の各 領域における変換像強度の地図又はグラフであって検査されている目的物のtr imを表し、第4図は多数の目的物の標本について多数の標識を互いに重ね合わ せて示す代表的な地図又はグラフであって16個の各領域に対する受容できる範 囲を定め、第5図はここに開示された装置を用い親子、親族関係の適用における 本発明の作動方法を示す概略フローシートである。FIG. 1 is a schematic diagram of the operating and control components of an optical object inspection system according to the present invention. Figure 2 is an enlarged side elevation view of the rotating mask element of the system, and Figure 3 shows each of the 16 rotating mask elements. a map or graph of the transformed image intensity in the area tr of the object being inspected; im, and Figure 4 shows a number of markers superimposed on each other for multiple target specimens. A representative map or graph showing acceptable ranges for each of the 16 areas. FIG. 1 is a schematic flow sheet illustrating the method of operation of the present invention.

(好ましい実施例の記載) より詳細に図面について説明するに、第11図中の符号10はコンベヤ手段を示 し、1個のみを示す目的物12を矢印14の方向へ、′上流”の目的物検査位置 16と”下流”の目的物廃棄位[18とを通って延びる進路に沿って連続的に誘 導する。(Description of preferred embodiments) To explain the drawings in more detail, the reference numeral 10 in FIG. 11 indicates a conveyor means. and move the object 12 showing only one object in the direction of arrow 14 to the 'upstream' object inspection position. 16 and a "downstream" target disposal location [18]. guide

目的物12は普通は1秒間に15個というような比較的高速度でコンベヤ10に よつて運搬され、箱詰め、缶詰め、瓶詰め、又は一般的に均一もしくは標準化さ れた型の意図する他の種目へ処理される。目的物12があらかじめ規定された均 一性の標準に合致することを確保するために、各目的物は検査位置16に到達し たときに自動的に検査される。この検査に落ちた目的物12は廃棄位置18にお いて押し出し機構20によってコンベヤIOから横に動かされる。この検査を通 った”良い”目的物は、コンベヤ10によって位置18を通って発送又は所望の 場所(図示せず)に誘導される。Objects 12 are moved onto conveyor 10 at a relatively high speed, typically 15 objects per second. Transported, boxed, canned, bottled, or generally uniform or standardized Processed into other types intended by the type. The object 12 is To ensure that uniformity standards are met, each object reaches the inspection location 16. automatically checked when The object 12 that fails this inspection is placed in the disposal position 18. and is moved laterally from the conveyor IO by the push-out mechanism 20. Pass this test The "good" objects that have been removed are routed by conveyor 10 through location 18 to be dispatched or transported to the desired location. The user is directed to a location (not shown).

目的物12の検査システムは、検査位置16に到達する各目的物の出現を表す電 気信号データを発生する第1の描像手段と、前記電気信号データを受けて目的物 の可視像を発生する第2の描像手段と、前記可視像から目的物の変換像を発生す る第3の描像手段と、変換像の制限された数の異なった空間的領域からの光をサ ンプリングしてこれから変換像、ひいては検査される目的物の特性値標識又は摘 要を定める電気信号データを発生する標識発生手段と、前記各構成要素の作動を 自動的に相関させかつ制御する制御手段とを含む。The object 12 inspection system generates an electric signal representing the appearance of each object arriving at the inspection location 16. a first imager for generating electrical signal data; and a first imager for receiving the electrical signal data; a second imaging means for generating a visible image of the object; and a second imaging means for generating a transformed image of the object from the visible image. a third imaging means for imaging light from a limited number of different spatial regions of the transformed image; The converted image and thus characteristic value indicators or descriptions of the object to be inspected are a sign generating means for generating electrical signal data defining the main points; and control means for automatically correlating and controlling.

前記構成要素に関してさらに明確には、第1の描像手段は、例えば充電又は音波 型対象物検出器のような検査位置16への各目的物12の到達を検知し信号を発 する検知手段22と、作動時に検査位置にある目的物を短時間照明するストロポ スフープ璽点灯手段24と、検査位置にあって照明された目的物の実像を捕らえ て目的物の実像を表す電気信号データを発生するビデオカメラ手段26とを含む 。More specifically with respect to said components, the first imaging means may e.g. The arrival of each object 12 at the inspection position 16, such as a mold object detector, is detected and a signal is emitted. a detection means 22 that illuminates the object at the inspection position for a short period of time when activated; A shoop seal lighting means 24 captures a real image of the illuminated object at the inspection position. video camera means 26 for generating electrical signal data representing a real image of the object. .

検査/ステムの第2の描像手段は、フレームバッフア手段28と、好ましくは液 晶ディズブ1ノー装置である空間光変調(“SLM”)手段30とを含む。71 ノ−ムバッファ28は、信号データがカメラ26によって発せられると、これを 本質的にリアルタイムで受けてこのデータを一定時間にSLM30に再伝達して 、SLMに検査目的物12の高品質の可視像を発生させる。フレームバッファは 代表的には、速いアクセスのランダムアクセスメモリデバイスであって5、実像 データの各ラインが発生するとこれを記憶する。全ての実像データが記憶される と、すなわち最後の水平トレースが発生され記憶されると、全てのデータが空間 光変調器に伝達される。そI、て、検査システムの制御手段によってそうするよ うにされると、フレームバッファ28もSLM30によって発生した像を急速に 消滅させる。The second imaging means of the test/stem comprises a frame buffer means 28 and preferably a liquid. spatial light modulation ("SLM") means 30, which is a crystal display device; 71 Norm buffer 28 receives signal data as it is emitted by camera 26. It receives essentially real-time data and retransmits this data to the SLM30 at regular intervals. , causing the SLM to generate a high quality visible image of the inspection object 12. The frame buffer is Typically, it is a fast-access, random-access memory device5, with real image data. Each line of data is memorized as it occurs. All real image data is stored , i.e. when the last horizontal trace is generated and stored, all data are transmitted to the optical modulator. I, I'll do it by the control means of the inspection system. When configured, frame buffer 28 also rapidly transfers the image generated by SLM 30. Extinguish.

検査システムの第3の描像手段は、光のフヒーレントビームを発生するレーザー 32又は他の手段を含み、この光はSLM30を通過しシステムの光学軸を形成 する。SLMを通過するときに、SLMによって発生した実像は光のビームにイ ンプレスされる。第3の描像手段は、さらにレンズ手段34を含み、これは目的 物12の実像を運ぶ変調された光ビームを受けてその像を検査目的物のフーリエ 又は他の変換像に変える。The third imaging means of the inspection system is a laser that produces a coherent beam of light. 32 or other means, the light passes through the SLM 30 to form the optical axis of the system. do. As it passes through the SLM, the real image generated by the SLM is reflected in the beam of light. is pressed. The third imaging means further includes lens means 34, which is used for the purpose receiving a modulated light beam carrying a real image of the object 12 and converting the image into a Fourier image of the object to be inspected; Or change to another converted image.

本装置のサンプリング及び標識発生手段は、例示的には回転ディスク36の形の 可動マスク手段と、光検出デバイス38のような光検出測定手段とを含む。ディ スク36は、サーrモータ40によって中心軸の回りに一定速度で回転するよう になっており、第2図にも示されている。ディスク36は、異なったオリエンテ イシ曹ン、形態及び/又は寸法のくさび形及び輪形マスク42からなる円形の配 列を有している。各マスクは、変換像の異なった空間的領域又はセグメントを表 すが、−緒になって全体像の合成体又はモザイクを表す。The sampling and indicator generation means of the apparatus are illustratively in the form of a rotating disk 36. It includes movable mask means and light detection and measurement means, such as a light detection device 38. Di The disk 36 is rotated around a central axis at a constant speed by a servo motor 40. This is also shown in Figure 2. Disk 36 has different orientations. A circular arrangement consisting of a wedge-shaped and ring-shaped mask 42 in shape and/or size. It has columns. Each mask represents a different spatial region or segment of the transformed image. However, together they represent a composite or mosaic of the whole picture.

ディスク36がその中心軸の回りに回転すると、マスク42が連続して光検出デ バイス38とレンズ手段34との間の光学的進路又は視線と一直線になるように 移動する。したがって、翼なったディスクの開口42を経て光検出デバイス38 に伝達される光は、レンズ34によって発生したフーリエ変換像の異なった空間 的領域からのものである。かくして、変換像のあらかじめ選ばれた限られた数の 異なった空間的領域からの光は、光ダイオードデバイス38によって受けられ、 デバイス43によって電気データ信号に変えられる。このような信号はそれぞれ 、変換像のサンプリングされた各空間的領域から出て検出デバイス38によって 受けられた光の強度を表すものである。集合的にはこれらは、変換像、ひいては 検査位置16にある目的物12の特性値標識を表す。例えば、ディスク36は1 6個ずつの2組に分けられた32個のマスクを含む。16個の1組は16個のく さび、又は”ボータイ”形のマスクを含み、他の組は16個の輪形、又はドーナ ツ形のマスクを含む。各くさび形マスクは180716−11.2S弧変の幅を 有し、11.25弧度の余角セグメントにおいて異なった角度に位置決めされて いる。16個のくさび形マスクが一緒になって全像範囲の合成体を形成する。同 様に、各ドーナツ形は異なった半径を有するので、これらも−緒になって全像範 囲の合成体を形成する。As the disk 36 rotates about its central axis, the mask 42 is continuously exposed to the light detection device. in line with the optical path or line of sight between the vice 38 and the lens means 34. Moving. Thus, the light detection device 38 can be detected via the aperture 42 in the winged disc. The light transmitted to the fourier transform image generated by the lens 34 It is from the target area. Thus, a preselected limited number of transformed images Light from different spatial regions is received by a photodiode device 38; It is converted into an electrical data signal by device 43. Each such signal , from each sampled spatial region of the transformed image by the detection device 38. It represents the intensity of the received light. Collectively these are the transformation images, and thus It represents a characteristic value indicator of the object 12 at the inspection position 16. For example, disk 36 is 1 Contains 32 masks divided into 2 sets of 6 masks. One set of 16 pieces is 16 pieces. Contains a rust or "bowtie" shaped mask; the other set has 16 ring shaped or dona shaped masks. Including a horn-shaped mask. Each wedge-shaped mask has a width of 180716-11.2S arc deformation. and are positioned at different angles in complementary angle segments of 11.25 arc degrees. There is. The 16 wedge masks together form a full image field composite. same Similarly, since each donut shape has a different radius, they also collectively cover the entire image range. form a composite of the surroundings.

また、ディスクはその周辺部にタイミングマーク41を有する。このタイミング マークはマスクであって既知の幾っがの技術の1つ又は検知手段46を用いて光 学的に検出され、ディスクの速度及び正確な角度位置を決定する。The disk also has timing marks 41 on its periphery. this timing The mark may be a mask and may be exposed to light using one of a number of known techniques or detection means 46. to determine the velocity and exact angular position of the disc.

デバイス38によって発生され各マスク42によって定められた関換像領域の強 度を表す信号データは、慣用の信号処理手段43によって処理される。これは、 電流電圧変換器、サンプル−ホールド回路、アナログデジタル変換器、パフファ 手段のようなものを含むことができる。The intensity of the related image area generated by device 38 and defined by each mask 42 The signal data representing the degree is processed by conventional signal processing means 43. this is, Current-voltage converter, sample-hold circuit, analog-to-digital converter, puffer It can include things like means.

信号処理手段43からの出力データは、コンビュータによって受けられるが、こ れも検査システムの制御手段44の一部である。コンビ島−夕が受けるデータは 、変換像の各領域に対する光の強度を表す。第3図に示すように、各領域に対す る強度を図で示すことによって、独特の標本線Sが検査される各目的物に対して 得られる。コンビ二一夕はデータを記憶しているが、これはこのシステムによっ て以前に検査された多数の”良い”目的物の特性値標識の事前の解析に基づ(も のであって、現在検査を受けている目的物12がその特性値標識データから”良 い”又は”悪い”カテゴリーを定める受容限度内にあるかどうかを決定するため に用いられる。′悪い”カテゴリー察こ入ると決定された際には、制御器44は 押し出し機構20に制御信号を発して、問題の目的物12が廃棄位置18に到達 したときに、これを押し出し機構によってコンベヤ10から移動させる。また、 制御器44は特定の期間中に検出された不良目的物の数の記録を記憶していて、 この数が所定の隅間に達すると警報器47を作動させることもできる。The output data from the signal processing means 43 can be received by a computer; Both are part of the control means 44 of the inspection system. Combi Island - The data that Yu receives is , represents the intensity of light for each region of the transformed image. As shown in Figure 3, By graphically illustrating the intensity of the can get. The convenience store stores data, but this system (also The object 12 currently being inspected is judged to be "good" based on its characteristic value indicator data. to determine whether it is within acceptable limits defining a “good” or “bad” category. used for. When it is determined that the 'bad' category is appropriate, the controller 44 A control signal is issued to the extrusion mechanism 20 so that the object 12 in question reaches the disposal position 18. When this happens, it is moved from the conveyor 10 by a push-out mechanism. Also, The controller 44 stores a record of the number of defective objects detected during a particular period of time; An alarm 47 can also be activated when this number reaches a predetermined corner.

前記の機能に加えて、制御器44は検査システムの3種の描像手段及び標識発生 手段のそれぞれの種々の構成要素の作動を自動的に制御しかつ調整する。検査シ ステムの動作の代表的なサイクルの最初は、目的物12の検査位ff1116及 びカメラ26の視野内への到達が検出器22によって検出され制御器44へ報告 される。制御器44はカメラ26、ディスプレーディバイス又はSLM30.  光検出器38の作動を連続的にモニターする。In addition to the functions described above, the controller 44 controls the inspection system's three imaging means and marker generation. Automatically controlling and coordinating the operation of each of the various components of the means. Inspection system A typical cycle of operation of the stem begins with inspection position ff1116 and object 12. and the arrival of the camera 26 within the field of view is detected by the detector 22 and reported to the controller 44. be done. Controller 44 may include camera 26, display device or SLM 30.  The operation of photodetector 38 is continuously monitored.

もしこれらの構成要素の条件が検査システムの作動サイクルの開始に対して適当 であれば、制御器44は検出器22からの信号を受け取りしだいその作動を開始 する。もし前記構成要素の1つ又はそれ以上が適当な条件になければ、それらが 適当な条件になるまで検査サイクルの開始は後らされる。If the conditions of these components are appropriate for the start of the test system operating cycle, If so, the controller 44 begins its operation upon receiving the signal from the detector 22. do. If one or more of the above components are not in suitable conditions, they The initiation of the test cycle is delayed until suitable conditions are met.

目的物が適当な位置にあると、制御器44はストロボ光24の作動と検査される 目的物の実像を表す信号データのカメラ26からフレームバッファ28への伝達 を行う。このようなデータはフレームバッファによって受けて記憶され、全体の 実像が貯えられると液晶SLM30に伝達される。その後、SLMは、必要であ り、制御器44によって特定され、かつ検査システムに用いられるSLM30の 応答時間に相応した一定時間の間フレームバッファによってリフレッシコされる 。Once the object is in the proper position, the controller 44 is tested for activation of the strobe light 24. Transmission of signal data representing the real image of the object from camera 26 to frame buffer 28 I do. Such data is received and stored by the frame buffer and is Once the real image is stored, it is transmitted to the liquid crystal SLM 30. After that, the SLM of the SLM 30 specified by the controller 44 and used in the inspection system. It is refreshed by the frame buffer for a certain period of time commensurate with the response time. .

SLM30によって作られ、ついでレーザー32によって発生した光ビーム上に インプレスされた可視像は、レンズ手段34によって変換像に変えられる。ディ スク36が回り、異なったマスク開口42が検出器38の光路内に移動すると、 異なった空間的領域が光検出器38によって検出される。onto the light beam created by SLM 30 and then generated by laser 32. The impressed visible image is converted into a transformed image by lens means 34. Di As the mask 36 rotates and a different mask aperture 42 is moved into the optical path of the detector 38, Different spatial regions are detected by photodetector 38.

検査システムが作動を開始すると、サーボモータ4oによるディスク36の定速 回転が制御器44によって開始され、ついで制御器によってモニターされる。デ ィスク36上のタイミングマーク41は、ディスクと関連したタコメータ型検知 手段46(第1図)によって連続的に走査される。タコメータ46の出力側はデ ィスクの一様な回転速度を表す信号を連続的に発生する。また、この信号は、各 ディスク開口42の光検出器38と変換像との間の光路に対する瞬間的回転位置 の制御器44による確認を可能にする。タコメータからの信号は、光検出器38 によって発せられる光の強度の信号データをディスクの連続する各マスク開口4 2°(すなわち空間的領域の変換像)と相関させるために、制御器44によって 利用される。このような相関は、制御器44のコンビエータ要素が、各検査サイ クル中に発生した特性値標識信号データを適当に確認し、ついでコンビ二一夕に 記憶された”良い”目的物に関する特性値標識信号と比較するため必要である。When the inspection system starts operating, the servo motor 4o moves the disk 36 at a constant speed. Rotation is initiated by controller 44 and then monitored by the controller. De The timing mark 41 on the disc 36 is a tachometer type sensor associated with the disc. It is continuously scanned by means 46 (FIG. 1). The output side of the tachometer 46 is Continuously generates a signal representing the uniform rotational speed of the disk. Also, this signal Instantaneous rotational position of disk aperture 42 relative to the optical path between photodetector 38 and the transformed image confirmation by the controller 44. The signal from the tachometer is transmitted to the photodetector 38 Signal data of the intensity of light emitted by each successive mask opening 4 of the disk 2° (i.e. the transformed image of the spatial domain) by the controller 44. used. Such correlation is determined by the combinator element of controller 44 for each test cycle. Appropriately check the characteristic value indicator signal data generated during the cruise, and then This is necessary for comparison with stored characteristic value indicator signals for "good" objects.

各検査サイクル中における光検出器38からの信号の受け入れは、デバイス30 .34によって発せられる像が最適条件になるまで後らされる。遅延の期間は、 他の因子と共に、検査システムに用いられる特定のデバイス30の応答時間に依 存する。Acceptance of signals from photodetector 38 during each test cycle .. The image emitted by 34 is delayed until the optimum condition is reached. The period of delay is It depends on the response time of the particular device 30 used in the test system, among other factors. Exists.

各目的物に対する検査サイクルの時間が66ミリ秒というシステムの1つの特定 の利用において、変換像は各サイクルの最終の24ミリ秒の間が最も安定してお り、像の特性値標本はこの最終期間に得られた。もちろん、この期間中に検出器 38による信号データの発生及び/又は伝達は、連続するマスク開口42が変換 像とデバイス38との間の光路と一線になったときにだけ制御器44によって許 されるということは理解される。One specification of a system where the inspection cycle time for each object was 66 milliseconds. , the transformed image is most stable during the last 24 milliseconds of each cycle. The characteristic value samples of the images were obtained during this final period. Of course, during this period the detector Generation and/or transmission of signal data by 38 is performed by successive mask apertures 42. Allowed by controller 44 only when in line with the optical path between the image and device 38. It is understood that it will be done.

変換像中の空間的頻度の分布を表す標識は、集められサンプルファイル中に貯え られる。変換像の各領域に対する光の強度は、樟職の特徴(f e a t u  res 以下同じ)を表す。第3図に示すように、各領域に対する強度の点を 結んだ線は、標識s自体を表す。Signs representing the spatial frequency distribution in the transformed image are collected and stored in a sample file. It will be done. The intensity of light for each region of the converted image is determined by the characteristics of the camphor  res hereinafter the same). As shown in Figure 3, the intensity points for each area are The connected line represents the marker s itself.

サンプルファイル中のすべての標識の対応した特徴を平均して、各サンプルファ イルの合成標識を形成する。各領域に対する最高と最低の強度の差、又は標識の 特徴は、受容されるために、領域の強度、又は特徴が納まらなければならない範 囲を表す。For each sample file, average the corresponding features of all the signs in the sample file. form a synthetic label of ile. The difference between the highest and lowest intensity for each region or the sign A feature is the strength of a domain, or the range within which a feature must fall in order to be accepted. Represents the surrounding area.

第4図において、類似の製品のグループに対する平均の標識が符号Aによって示 され、また領域1に対する受容できる強度の範囲が符号Rによって示されている 。41識11. サンプリングされた変換像からのデータの選ばれたサブセット から構成することができる。例えば、′形”という標識は、代表的には、変換像 頻度のオリエンテイシ1ン、又はくさび形マスクによって発生した像の形を表す 。′テキスチ晶ア”という標識は、変換像の頻度分布、又は輪形マスクによりて 発生したそのテ牛スチ易アを表す。In Figure 4, the average label for a group of similar products is indicated by the symbol A. and the range of acceptable intensity for region 1 is indicated by the symbol R. . 41 knowledge 11. A selected subset of data from the sampled transformed image It can be composed of For example, the label ``form'' typically refers to the transformed image. represents the shape of the image generated by the frequency orientation 1 or wedge-shaped mask . The label ``texture crystal'' is determined by the frequency distribution of the transformed image or by the ring mask. It represents the situation that occurred.

このほかの技術では、′オフセット”を利用するが、これは与えられた標識中に 含まれるシステムのパックグラウンドtanを装置に差し引かせるということで ある。バックグラウンドの除去は、システムの効果的作動に対して必要ではない 、というのは同一の装置を用いて発生させるとすれば、既知、未知の目的物に対 する標識は両者とも同一のパックグラウンド要素を含むからである。これらは、 二者の間の相対的差シこ基づいて識別されるので、存在するバックグラウンドは 互いに効果的に消去される。オフセット標本を発生させるためには、1枚のブラ ンクの紙を目的物として用い、一般的に直線で表される標識が得られる。Other techniques use 'offsets', which are By having the device deduct the pack ground tan of the included system, be. Background removal is not necessary for effective operation of the system , because if they are generated using the same device, it will be possible to generate both known and unknown objects. This is because both signs include the same background element. these are, The background that exists is identified based on the relative difference between the two. They effectively cancel each other out. To generate an offset specimen, one brush must be Using a blank piece of paper as an object, a marker, typically represented by a straight line, is obtained.

未知の目的物が良い目的物のセットに一致するかどうかを評価するには、良い目 的物のグループをカメラの前を通過させて、それらの標識を記録し、良い目的物 の合成変換像を表すサンプル、又は平均橋本ベクトルを発生させる。ある状況の もとでは、全く不良品ばかりからなる既知の目的物のサンプルを発生させること も望ましく、これによって不良品の性質が同定できる。To assess whether an unknown object matches a good set of objects, use a good eye. Pass a group of objects in front of the camera and record their markings to identify good objects. , or the average Hashimoto vector is generated. of a certain situation Basically, it is possible to generate a sample of a known object consisting entirely of defective products. It is also desirable that the nature of the defective product can be identified.

既知の目的物に対する多数の標識が集められると、統計的評価が可能となって、 l又はそれ以上の領域に対して集められたデータの妥当性、又は変動の有意性を 評価できる。これは代表的には距離計量(distance ml!1rlcl !q 以下同じ)の分野で行われる。他の技術は共分散マトリックスをめること で、異なった領域における特性値が同じ方向と量において変化する様子を反映す る数式データを集めることである。Once a large number of markers for a known object are collected, statistical evaluation becomes possible. the validity of the data collected for one or more areas, or the significance of the variation. It can be evaluated. This is typically a distance metric (distance ml!1rlcl) ! (hereinafter the same)). Another technique is to fit the covariance matrix , which reflects how characteristic values in different regions change in the same direction and amount. The purpose is to collect mathematical data.

距離計量の例として、標識に対するユークリッド距離は、1つのサンプルファイ ル中の各特徴値と標識の全特徴の平均値の差の2乗を加え、この和の平方根をめ ることによって計算される。ユークリッド距離は標識の全ての特徴に対する分離 の集積である。1つの特徴と池の特徴との間の分離は大きくないかもしれないが 、1つのサンプルファイルから他のサンプルファイルへのtit識の総体の分離 は大きくかつ有意となる可能性がある。有用な他の評価は、標識の特徴の間の最 大の分離をめることである。この計量は計算が容易であり、特徴間の累積差に敏 感ではない。サンプルファイル中の全ての標識の平均を表す平均が計算される。As an example of a distance metric, the Euclidean distance to a sign can be calculated using one sample file. Add the square of the difference between each feature value in the sign and the average value of all features of the sign, and find the square root of this sum. It is calculated by Euclidean distance is the separation for all features of a sign It is an accumulation of Although the separation between one feature and the pond feature may not be large, , separation of the total knowledge from one sample file to another sample file can be large and significant. Another useful evaluation is the It is a matter of creating a large separation. This metric is easy to compute and sensitive to cumulative differences between features. It's not a feeling. An average is calculated that represents the average of all labels in the sample file.

標準偏差が計算されるが、これはサンプル中の各アイテムの平均からの変動の尺 度である。この数が大きいほど、良い目的物であろうと廃棄目的物であろうと、 サンプルファイル中の各アイテムの差が大きい。変動の他の尺度は、最大差の目 的物の測定である。これは、サンプル中の最良の廃棄目的物が平均からいかに遠 く離れているかを反映する。この数が大きいほど、ファイル中の全ての標識の平 均と平均から最も異なった標識との間の差が大きい。他の技術としては、チェビ チェフ計量、フカナガークーンツ アルゴリズム、フォーレイーソルモン アル ゴリズム、フィッシャーのリニヤ−判別式%式% 受は入れ/廃棄の決定をするために、未知と既知の目的物を表す電気tl職ベク トルが、良い目的物を表す標識と廃棄目的物を表す標識との間の境界(t h  r a s h o 1(+、以下同じ)と比較される。The standard deviation is calculated, which is the measure of variation from the mean for each item in the sample. degree. The higher this number, the better the object, whether it is a good object or a waste object. There are large differences between each item in the sample file. Other measures of variation are the eyes of the maximum difference It is a measurement of a target. This is a measure of how far the best waste object in the sample is from the average. reflect how far apart they are. The higher the number, the greater the flatness of all indicators in the file. The difference between the average and the most different sign from the average is large. Other techniques include Chebi Cech metric, Fukanagar-Koontz algorithm, Forey-Solmon algorithm algorithm, Fisher's linear discriminant formula % formula % To make accept/discard decisions, electric transport vectors representing unknown and known objects are used to make accept/discard decisions. The boundary between the sign representing a good object and the sign representing a waste object (t h It is compared with r a s h o 1 (+, the same applies hereafter).

もし標識が良い目的物の異なった領域に対して定められた範囲の外側に入れば、 良いサンプルに対する標本の範囲と廃棄されたサンプルに対する標識の範囲との 中間に在る境界を決めることによって、より広い範囲を定めることができる。こ れによって、良い目的物の受け入れに対してより広い基準が設けられるが、廃棄 目的物を特徴づける標識からは最小の距離を確保する。If the sign falls outside the range defined for different areas of the good object, The specimen range for good samples and the label range for discarded samples. A wider range can be defined by setting boundaries in the middle. child This would set wider standards for acceptance of good objects, but not for disposal. Maintain a minimum distance from signs characterizing the object.

境界は、必要により又は所望により、自動的に又は手動により定めることができ る。これらの手法を通じて、計量の異なった点において標識の集団を検知し、区 別するために、境界を標識の集団によって表される計量のセグメントの間に置く ことができる。良い目的物と廃棄目的物を表す標識の間の距離又は窓が大きいほ ど、製品検査中における良い目的物と廃棄目的物の正確な判別の確率が高い。Boundaries can be defined automatically or manually, as necessary or desired. Ru. Through these methods, clusters of signs can be detected and separated at different points in the measurement. Place a boundary between the segments of the metric represented by the group of signs to separate them be able to. The larger the distance or window between the sign representing the good object and the waste object, the better. The probability of accurate discrimination between good objects and waste objects during product inspection is high.

第5図において、ステップ51−54のシーケンスは、既知目的物の光学的変換 像の発生、各既知目的物に対する変換領域中における光の強度のサンプリング、 サンプリングされた各目的物の各領域に対する強度の記憶を表す。このループは 既知目的物のグループ全体に対して続けられる。各既知目的物の各領域に対する 強度を表す電気信号データを記憶したのち、それらを集めて既知目的物の変換像 を表す特性値電気標識ベクトルが定められる。この標識ベクトルは代表的には各 領域における全部の強度の編集(compilation)であり、強度は、目 的物の種々の領域に対するフーリエ変換の受容できる特性値を表す平均1mベク トル、又は値の範囲を定めるために用いることができる。In FIG. 5, the sequence of steps 51-54 includes the optical transformation of a known object. image generation, sampling of the light intensity in the transformation region for each known object; Represents a memory of the intensity for each region of each sampled object. This loop is Continued for the entire group of known objects. for each region of each known object. After storing electrical signal data representing intensity, it is collected to create a transformed image of a known object. A characteristic value electrical sign vector representing . This indicator vector is typically A compilation of all the intensities in the region, where the intensities are An average 1 m vector representing acceptable characteristic values of the Fourier transform for different regions of the object. It can be used to define a range of values.

これはyJ5図のボックス55によって表される。This is represented by box 55 in the yJ5 diagram.

ステップ56.57は、未知目的物の光学的変換像の発生と、未知目的物の変換 像の異なつた空間的領域からの光のサンプリングとを表し、既知目的物に対する と同様に行われる。その異なった各領域からサンプリングされた光を表す電気信 号データは集められて、未知目的物の変換像を表す特性値電気標識ベクトルを定 める。未知目的物の変換像を表す電気標識ベクトルは、既知目的物の変換像を表 す電気標識ベクトルと領域ごとに比較されるが、これは二二−トラルネットワー ク、又は標準コンピュータ処理技術を用いて実行できる。所望の最終結果しだい で、この比較は、平均標識に対する一致の程度、未知目的物の変換が既知目的物 に対する平均橋本と一致する領域の数、未知目的物の標識が既知目的物の変換像 の領域に対する受容範囲に入る領域の数などを表すことができる。良い目的物対 廃棄目的物の数の統計的評価も、存在する最高変動度と共に実施することができ る。既知目的物と未知目的物に対する標識ベクトルの間の相関度によって、検査 される目的物の受け入れ、廃棄を表す決定が式で示され、それを示す電気信号が 下流位置に伝達されて未知目的物を集め、又は迂回させる。Steps 56 and 57 include generation of an optically transformed image of the unknown object and transformation of the unknown object. represents the sampling of light from different spatial regions of the image, relative to a known object. It is done in the same way. An electrical signal representing the light sampled from each of its different regions. The signal data is collected to define a characteristic electrical sign vector representing the transformed image of the unknown object. Melt. The electric sign vector representing the transformed image of the unknown object represents the transformed image of the known object. This is compared with the electric sign vector for each region, which is a binary network. can be implemented using standard computer processing techniques. Depending on the desired end result , this comparison shows that the degree of match for the average label, the conversion of the unknown object to the known object The number of regions where the average Hashimoto coincides with the unknown object's sign is the transformed image of the known object. It can express the number of areas that fall within the acceptance range for the area. good object vs. A statistical evaluation of the number of waste objects can also be carried out with the highest degree of variability present. Ru. Inspection is performed by the degree of correlation between the sign vectors for known and unknown objects. The decision to accept or discard an object is expressed by a formula, and an electrical signal indicating it is transmitted to a downstream location to collect or divert unknown objects.

本発明の好ましい実施例を特に示し記載したが、これは説明の目的のためだけで あって、限定の目的のためではなく、本発明の範囲は、次の請求の範囲に従う。Although the preferred embodiment of the invention has been particularly shown and described, this is for illustrative purposes only. The scope of the invention, and not for purposes of limitation, is defined by the following claims.

補正書の写しく′D訳文)提出書く特許法第184条の8)平成2年6月、22  日 特許庁長官 吉 1)文 毅 殿 厄 1、特許出願の表示 PCT/US8B104636 2、発明の名称 3、特許出願人 住 所 アメリカ合衆国 プラウエア州 1989Bウイルミングトン マーケ ットストリート 1007名 称 イー、 アイ、 デュポン デニモアス国  籍 アメリカ合衆国 4、代理人 住 所 名古屋市中村区名駅4丁目8@12号菱信ビルヂング 5、補正書の提出年月日 1990年 1月 26日 6、添付書類の目録 (1)補正書の写しくtl訳文) 1通請 請求 の 範 囲 1. 未知目的物の変換像のある特性値を光学的に抽出しこの抽出された特性値 を既知目的物の変換像の対応する特性値と比較することによって、前記未知目的 物のあらかじめ定められた標準との一致を光学的に評価する方法であつて、(1 ) 既知目的物の光学的変換像の発生と、(2) 前記既知目的物の変換像の空 間的領域の異なった周成分と半径成分からの光をサンプリングして、前記既知目 的物の実像の検出に応じて発生するいかなる電気信号にも関係なく。Copy of amendment 'D translation) Submitted Article 184-8 of the Patent Act) June 1990, 22 Day Yoshi, Commissioner of the Patent Office 1) Takeshi Moon disaster 1. Display of patent application PCT/US8B104636 2. Name of the invention 3. Patent applicant Address: 1989B Wilmington Market, Praue State, United States Street Street 1007 Names E, I, DuPont Denimoas Country Nationality: United States 4. Agent Address: 4-8 Meieki, Nakamura-ku, Nagoya @ 12 Ryoshin Building 5. Date of submission of written amendment January 26, 1990 6. List of attached documents (1) Copy and translation of written amendment) Scope of request 1. Optically extracts a certain characteristic value of the transformed image of the unknown object and extracts this extracted characteristic value. The unknown object is determined by comparing the characteristic values of the transformed image of the known object A method for optically evaluating the conformity of an object with a predetermined standard, the method comprising (1) ) generation of an optically transformed image of the known object; and (2) generation of the optically transformed image of the known object. By sampling light from different circumferential and radial components of the intermediate region, Regardless of any electrical signals generated in response to the detection of the real image of the object.

前記具なつた領域を表す電気信号データを発生することと、(3) 前記既知目 的物の変換像の空間的領域の異なりた周成分と半径成分を表す電気信号データを 集めて同既知目的物の変換像を表す特性値電気標識ベクトルを集合的に定めてこ れを記憶することと、 (4) 未知目的物の光学的変換像の発生と、(5) 前記未知目的物の変換像 の空間的領域の異なった周成分と半径成分からの光をサンプリングして、前記既 知目的物の実像の検出に応じて発生するいかなる電気信号にも関係なく、前記具 なった領域を表す電気信号データを発生することと、(6) 前記未知目的物の 変換像の空間的領域の異なった周成分と半径成分を表す電気信号データを集めて 同未知目的物の変換像を表す特性値電気標識ベクトルを集合的に定めることと、 (7) 前記未知目的物と前記既知目的物の変換像を表す電気標識ベクトルを比 較して未知目的物の標識ベクトルが既知目的物に対する標識ベクトルに一致して いるかどうかを決定し、これにより前記未知目的物が受容できる目的物として適 格であるかどうかを決定すること の各ステップからなる未知目的物の光学的評価方法。(3) generating electrical signal data representing the solid area; Electrical signal data representing different circumferential and radial components of the spatial region of the transformed image of the object. Collectively define characteristic value electrical sign vectors that collectively represent the transformed image of the same known object. remembering that and (4) Generation of an optically transformed image of the unknown object; and (5) Transformed image of the unknown object. By sampling light from different circumferential and radial components of a spatial region of Regardless of any electrical signal generated in response to the detection of a real image of the intellectual object, said device (6) generating electrical signal data representing the area where the unknown target object has become; Collect electrical signal data representing different circumferential and radial components of the spatial region of the transformed image. Collectively determining a characteristic value electric sign vector representing a transformed image of the unknown object; (7) Compare the electric sign vectors representing the transformed images of the unknown object and the known object. In comparison, the label vector for the unknown object matches the label vector for the known determine whether the unknown object qualifies as an acceptable object. determining whether the An optical evaluation method for unknown objects consisting of each step.

2、変換光学的像を発生する前記ステップが、目的物の画像から反映された光を 用いる光学的変換像の発生からなる請求項1に記載の方法。2. The step of generating a transformed optical image converts the reflected light from the image of the object into 2. A method according to claim 1, comprising the generation of an optically transformed image.

3、光をサンプリングし目的物の変換像を表す電気信号データを発生する前記ス テップが、変換像の空間的領域の多数の周成分と半径成分からの光をサンプリン グし、サンプリングされた累なまた各領域における光の強度を表す電気信号を発 生することからなる請求項1に記載の方法。3. The above-mentioned step that samples the light and generates electrical signal data representing a transformed image of the target object. samples light from many circumferential and radial components of the spatial region of the transformed image. and emit an electrical signal representing the intensity of light in each sampled area. 2. The method of claim 1, which comprises:

4、前記既知目的物に対して前記電気信号データを集め標識ベクトルを定めてこ れを記憶する前記ステップが、同電気信号データをこれが表している空間的領域 の周成分と半径成分とに相関させ、この相関させた信号データをこれが表してい る領域に従ってあらかじめ決定された順序に記憶することからなる請求項1に記 載の方法。4. Collect the electrical signal data for the known object and determine a marker vector. the step of storing the electrical signal data in the spatial region it represents; Correlate the circumferential and radial components of Claim 1, comprising: storing in a predetermined order according to an area; How to put it on.

5、前記未知目的物の変換像の空間的領域の異なった周成分と半径成分からの光 をサンプリングする前記ステップが、前記既知目的物の変換像からサンプリング された空間的領域の周成分と半径成分に対応した前記未知目的物の変換像の空間 的領域の異なった周成分と半径成分から光をサンプリングすることからなる請求 項1に記載の方法。5. Light from different circumferential and radial components of the spatial region of the transformed image of the unknown object. The step of sampling from the transformed image of the known object The space of the transformed image of the unknown object corresponding to the circumferential and radial components of the spatial region claim consisting of sampling light from different circumferential and radial components of a target area The method described in Section 1.

6、前記未知目的物に対して前記電気信号データを集め標識ベクトルを定める前 記ステップが、前記既知目的物に対して行ったのと同じやり方で、前記電気信号 データを集め標識ベクトルを定めることからなる請求項1に記載の方法。6. Before collecting the electrical signal data for the unknown object and determining the marker vector. the electrical signal in the same manner as the step was performed for the known object. 2. The method of claim 1, comprising collecting data and defining an indicator vector.

7、前記既知目的物に対して前記電気信号データを集め標識ベクトルを定めてこ れを記憶する前記ステップが、前記集められた電気信号データから得られあらか じめ決定された受容できるデータの範囲のいずれかを含むInベクトルを定めて これを記憶することからなる請求項1に記載の方法。7. Collect the electrical signal data for the known object and determine a marker vector. the step of storing the information obtained from the collected electrical signal data; Define an In vector containing any of the previously determined range of acceptable data. 2. A method according to claim 1, comprising storing the same.

8、多くの既知目的物の標識ベクトルの間の差を表す電気データ信号を発生する ステップをさらに含むことからなる請求項1に記載の方法。8. Generate electrical data signals representing differences between sign vectors of many known objects. 2. The method of claim 1, further comprising the step.

9、既知目的物の光学的変換像を発生する前記ステップが多数の既知目的物の光 学的変換の発生を含み、光を集め信号データを発生する前記ステップが前記多数 の既知目的物に対して光を集め信号データを発生することを含み、かつ前記信号 データを集めて標識ベクトルを定めこれを記憶する前記ステップが前記多数の既 知目的物からの信号データを集めて同既知目的物に対する合成変換像を表す4[ ベクトルを定めこれを記憶することからなる請求項1に記載の方法。9. said step of generating an optically transformed image of a known object comprises said step of collecting light and generating signal data, including generating a chemical transformation, said plurality of steps collecting light to a known object of the invention and generating signal data; Said step of gathering data and defining and storing indicator vectors includes said step of 4[ 2. A method as claimed in claim 1, comprising defining and storing a vector.

10、 標識ベクトルを集合的に定める前記ステップが、集められた電気信号デ ータ中あらかじめ決められたものの間の変動を表す統計的データを発生し決定さ れた変動に基づいて最適値を得ることをさらに含むことからなる請求項9に記載 の方法。10. The step of collectively defining the indicator vectors Generate and determine statistical data representing predetermined variations in data. 10. The method according to claim 9, further comprising obtaining an optimal value based on the variation determined. the method of.

11、 統計的データを発生する前記ステップが、前記目的物の変換像の異なっ た空間的領域における信号データに対するユークリッド距離を決定することから なる請求項10に記載の方法。11. The step of generating statistical data is based on differences in the transformed image of the object. From determining the Euclidean distance for the signal data in the spatial domain The method according to claim 10.

12、 統計的データを発生する前記ステップが、前記目的物の変換像の異なっ た空間的領域における特徴の間の最大分離を決定することからなる請求項10に 記載の方法。12. The step of generating statistical data is based on differences in the transformed image of the object. 11. The method of claim 10, further comprising determining a maximum separation between features in a spatial region of Method described.

13、 前記既知目的物に対する合成変換像を表す標識ベクトルを定めてこれを 記憶する前記ステップが、変換像の空間的領域の周成分と半径成分の受容できる 信号データ値の範囲を表す単一の標識ベクトルを定めてこれを記憶し、かつ同範 囲は前記空間的領域に対する最高と最低の信号データの間に定められることから なる請求項9に記載の方法。13. Determine a marker vector representing the composite transformed image for the known object and use it as Said step of storing accepts the circumferential and radial components of the spatial region of the transformed image. Define and store a single indicator vector that represents a range of signal data values, and Since the range is defined between the highest and lowest signal data for said spatial region. The method according to claim 9.

14、 未知目的物の変換像のある特性値を光学的に抽出しこの抽出された特性 値を既知目的物の変換像の対応する特性値と比較することによって、前記未知目 的物のあらかじめ定められた標準との一致を光学的に評価する手段であって、( 1) 目的物の光学的変換像の発生手段と、(2) 前記目的物の変換像の空間 的領域の異なった周成分と半径成分からの光をサンプリングして、前記既知目的 物の実像の検出に応じて発生するいかなる電気信号にも関係なく、前記具なった 領域を表す電気信号データを発生する手段と、(3) 前記目的物の空間的領域 の異なった周成分と半径成分を表す電気信号データを集めて同目的物の変換像を 表す特性値電気標識ベクトルを集合的に定めてこれを記憶する手段と、(4)  未知目的物と既知目的物の前記変換像を表す電気標識ベクトルを比較して同未知 目的物の標識ベクトルが同既知目的物に対する1mベクトルと一致しているかど うかを決定し、これにより前記未知目的物が受容できる目的物として適格である かどうかを決定する手段 からなる未知目的物の光学的評価手段。14. Optically extract a certain characteristic value of the transformed image of the unknown object and use this extracted characteristic The unknown object is determined by comparing the values with the corresponding characteristic values of the transformed image of the known object. means for optically evaluating the conformity of an object with a predetermined standard, 1) means for generating an optically transformed image of the object; and (2) a space for the transformed image of the object. By sampling light from different circumferential and radial components of the target area, Regardless of any electrical signals generated in response to the detection of a real image of the object, the (3) means for generating electrical signal data representing a region; and (3) a spatial region of the object. Collect electrical signal data representing different circumferential and radial components to create a transformed image of the same object. (4) means for collectively determining and storing characteristic value electrical sign vectors to represent; Compare the electric sign vectors representing the transformed images of the unknown object and the known object to determine the same unknown object. Whether the target's sign vector matches the 1m vector for the same known target. determine whether the unknown object qualifies as an acceptable object. means to determine whether Optical evaluation means for unknown objects consisting of

15、変換光学的像の前記発生手段が、目的物の画像から反映された光を用いる 光学的変換像の発生手段からなる請求項14に記載の装置。15. The means for generating a transformed optical image uses light reflected from the image of the object. 15. Apparatus according to claim 14, comprising means for generating an optically transformed image.

16、 光をサンプリングし目的物の変換像を表す電気信号データを発生する前 記手段が、この変換像の空間的領域の多数の角成分と半径成分から光をサンプリ ングしサンプリングされた異なった各領域における光の強度を表す電気信号を発 生する手段からなる請求項14に記載の装置。16. Before sampling the light and generating electrical signal data representing the transformed image of the target object A recording means samples light from a number of angular and radial components of the spatial region of this transformed image. emit an electrical signal representing the intensity of light in each different area sampled. 15. The apparatus according to claim 14, comprising means for generating.

17、 前記電気信号データを集め標識ベクトルを定めてこれを記憶する前記手 段が、同電気信号データをこれが表している空間的領域の角成分と半径成分とに 相関させ、この相関させた信号データをこれが表している領域に従ってあらしめ 決定された順序に記憶することからなる請求項14に記載の装置。17. The method of collecting the electrical signal data, determining a marker vector, and storing it. A stage converts the electrical signal data into angular and radial components of the spatial region it represents. Correlate and organize this correlated signal data according to the region it represents. 15. The apparatus of claim 14, comprising storing in a determined order.

18、 前記未知目的物の変換像の空間的領域の異なった角成分と半径成分から の光をサンプリングする前記手段が、前記既知目的物の変換像からサンプリング された空間的領域の角成分と半径成分に対応した前記未知目的物の変換像の空間 的領域の異なった角成分と半径成分から光をサンプリングする手段からなる請求 項14に記載の装置。18. From different angular components and radial components of the spatial region of the transformed image of the unknown object. The means for sampling light from a transformed image of the known object The space of the transformed image of the unknown object corresponding to the angular and radial components of the spatial region claim consisting of means for sampling light from different angular and radial components of a target area; The device according to item 14.

19、 前記電気信号データを集め標識ベクトルを定めてこれを記憶する前記手 段が、前記集められた電気信号データから得られたあらかじめ決定された受容で きるデータの範囲のいずれかを含む標本ベクトルを定めてこれを記憶することか らなる請求項14に記載の装置。19. Said method of collecting said electric signal data, determining a sign vector, and storing it. a stage with predetermined acceptance obtained from said collected electrical signal data. Is it possible to determine a sample vector that includes any of the data ranges that can be used and store it? 15. The apparatus of claim 14, comprising:

20、 多くの既知目的物の標識ベクトルの間の差を表す電気データ信号を発生 する手段をさらに含むことからなる請求項14に記載の装置。20. Generates electrical data signals representing differences between sign vectors of many known objects 15. The apparatus of claim 14, further comprising means for.

21、 目的物の光学的変換像を発生する前記手段が多数の目的物の光学的変換 像の発生手段を含み、光を集め信号データを発生する前記手段が多数の目的物に 対して光を集め信号データを発生する手段を含み、かつ前記信号データを集めて 標識ベクトルを定めこれを記憶する前記手段が前記多数の目的物からの信号デー タを集めて同目的物に対する合成変換像を表す標識ベクトルを定めこれを記憶す る手段からなる請求項14に記載の装置。21. The means for generating an optically transformed image of a plurality of objects image generating means, said means for collecting light and generating signal data being used for a number of purposes; a means for collecting light and generating signal data; and a means for collecting the signal data; Said means for defining and storing sign vectors collects signal data from said plurality of objects. Collect data to determine a sign vector representing a composite transformation image for the same object and store it. 15. A device according to claim 14, comprising means for:

22、標識ベクトルを集合的に定めるvI記平手段、集められた電気信号データ 中あらかじめ決められたものの間の変動を表す統計的データを発生し決定された 変動に基づいて最適値を得る手段をさらに含むことからなる請求項21に記載の 装置。22.VI recording means for collectively defining the indicator vector, collected electrical signal data Generates statistical data representing variation between predetermined and determined 22. The method of claim 21, further comprising means for obtaining an optimal value based on the variation. Device.

23、 前記既知目的物に対する合成変換像を表す標識ベクトルを定めてこれを 記憶する前記手段が、変換像の空間的領域の角成分と半径成分に対する受容でき る信号?−タ値の範囲を表す単一の標識ベクトルを定めてこれを記憶11、かつ 同範囲は前記空間的領域に対する最高と最低の信号データの間に定められること からなる請求項21に記載の装置。23. Determine a marker vector representing the composite transformed image for the known object and use it as said means for storing are acceptable for the angular and radial components of the spatial domain of the transformed image; A signal? - define and store a single indicator vector representing a range of data values; and the range is defined between the highest and lowest signal data for said spatial region; 22. The apparatus of claim 21.

国際調査報告international search report

Claims (1)

【特許請求の範囲】 1.未知目的物の変換像のある特性値を光学的に抽出しこの抽出された特性値を 既知目的物の変換像の対応する特性値と比較することによって、前記未知目的物 のあらかじめ定められた標準との一致を光学的に評価する方法であって、(1) 既知目的物の光学的変換像の発生と、(2)前記既知目的物の変換像の異なった 空間的領域からの光をサンブリングして前記異なった領域を表す電気信号データ を発生することと、 (3)前記既知目的物の異なった領域を表す電気信号データを集めて同既知目的 物の変換像を表す特性値電気標識ベクトルを集合的に定めてこれを記憶すること と、(4)未知目的物の光学的変換像の発生と、(5)前記未知目的物の変換像 の異なった空間的領域からの光をサンブリングして前記異なった領域を表す電気 信号データを発生することと、 (6)前記未知目的物の異なった領域を表す電気信号データを集めて同未知目的 物の変換像を表す特性値電気標識ベクトルを集合的に定めることと、 (7)前記未知目的物と前記既知目的物の変換像を表す電気標識ベクトルを比較 して未知目的物の標識ベクトルが既知目的物に対する標識ベクトルに一致してい るかどうかを決定し、これにより前記未知目的物が受容できる目的物として適格 であるかどうかを決定すること の各ステップからなる未知目的物の光学的評価方法。 2.変換光学的像を発生する前記ステップが、目的物の可視像からの光学的変換 像の発生からなる請求項1に記載の方法。 3.光をサンブリングし目的物の変換像を表す電気信号データを発生する前記ス テアブが、光をサンブリングしサンブリングされた異なった各領域における光の 強度を表す電気信号を発生することからなる請求項1に記載の方法。 4.前記既知目的物に対して前記電気信号データを集め標識ベクトルを定めてこ れを記憶する前記ステップが、同電気信号データをこれが表している領域と相関 させ、この相関させた信号データをこれが表している領域に従ってあらかじめ決 定された順序に記憶することからなる請求項1に記載の方法。 5.前記未知目的物の変換像の異なった空間的領域からの光をサンブリングする 前記ステップが、前記既知目的物の変換像からサンブリングきれた空間的領域に 対応した前記未知目的物の変換像の異なった空間的領域から光をサンブリングす ることからなる請求項1に記載の方法。 6.前記未知目的物に対して前記電気信号データを集め標識ベクトルを定める前 記ステップが、前記既知目的物に対して行ったのと同ヒやり方で、前記電気信号 データを集め標識ベクトルを定めることからなる請求項1に記載の方法。 7.前記既知目的物に対して前記電気信号データを集め標識ベクトルを定めてこ れを記憶する前記ステップが、前記集められた電気信号データから得られあらか じめ決定された受容できるデータの範囲を含む標識ベクトルを定めてこれを記憶 することからなる請求項1に記載の方法。 8.多くの種類の既知目的物の標識ベクトルの間の差を表す電気データ信号を発 生するステップをさらに含むことからなる請求項1に記載の方法。 9.既知目的物の光学的変換像を発生する前記ステップが多数の既知目的物の光 学的変換の発生を含み、光を集め信号データを発生する前記ステップが前記多数 の既知目的物に対して光を集め信号データを発生することを含み、かつ前記信号 データを集めて標識ベクトルを定めこれを記憶する前記ステップが前記多数の既 知目的物からの信号データを集めて同既知目的物に対する合成変換像を表す標識 ベクトルを定めこれを記憶することからなる請求項1に記載の方法。 10.標識ベクトルを集合的に定める前記ステップが、集められた電気信号デー タ中あらかじめ決められたものの間の変動を表す統計的データを発生し決定され た変動に基づいて最適値を得ることをさらに含むことからなる請求項9に記載の 方法。 11.統計的データを発生する前記ステップが、前記目的物の変換像の異なった 空間的領域における信号データに対するユークリッド距離を決定することからな る請求項10に記載の方法。 12.統計的データを発生する前記ステップが、前記目的物の変換像の異なった 空間的領域における特徴の間の最大分離を決定することからなる請求項10に記 載の方法。 13.前記既知目的物に対する合成変換像を表す標識ベクトルを定めてこれを記 憶する前記ステップが、変換像の各空間的領域に対する受容できる信号データ値 の範囲を表す単一の標識バクトルを定めてこれを記憶し、かつ同範囲は前記空間 的領域に対する最高と最低の信号データの間に定められることからなる請求項9 に記載の方法。 14.未知目的物の変換像のある特性値を光学的に抽出しこの抽出された特性値 を既知目的物の変換像の対応する特性値と比較することによって、前記未知目的 物のあらかじめ定められた標準との一致を光学的に評価する手段であって、(1 )目的物の光学的変換像の発生手段と、(2)前記目的物の変換像の異なった空 間的領域からの光毛サンブリングして前記異なった領域を表す電気信号データを 発生する手段と、 (3)前記目的物の異なった領域を表す電気信号データを集めて同目的物の変換 像を表す特性値電気標識ベクトルを集合的に定めてこれを記憶する手段と、 (4)未知目的物と既知目的物の前記変換像を表す電気標識ベクトルを比較して 同未知目的物の標識ベクトルが同既知目的物に対する標識ベクトルの境界に一致 しているかどうかを決定し、これにより前記未知目的物が受容できる目的物とし て適格であるかどうかを決定する手段 からなる未知目的物の光学的評価手段。 15.変換光学的像の前記発生手段が、目的物の可視像からの光学的変換像の発 生手段からなる請求項14に記載の装置。 16.光をサンブリングし目的物の変換像を表す電気信号データを発生する前記 手段が、光をサンブリングしサンブリングされた異なった各領域における光の強 度を表す電気信号を発生する手段からなる請求項14に記載の装置。 17.前記電気信号データを集め標識ベクトルを定めてこれを記憶する前記手段 が、同電気信号データをこれが表している領域と相関させ、この相関させた信号 データをこれが表している領域に従ってあらかじめ決定された順序に記憶するこ とからなる請求項14に記載の装置。 18.前記未知目的物の変換像の異なった空間的領域からの光をサンブリングす る前記手段が、前記既知目的物の変換像からサンブリングされた空間的領域に対 応した前記未知目的物の変換像の異なった空間的領域から光をサンブリングする 手段からなる請求項14に記載の装置。 19.前記電気信号データを集め標識ベクトルを定めてこれを記憶する前記手段 が、前記集められた電気信号データから得られたあらかじめ決定された受容でき るデータの範囲を含む標識ベクトルを定めてこれを記憶することからなる請求項 14に記載の装置。 20.多くの種類の既知目的物の標識ベクトルの間の差を表す電気データ信号を 発生する手段をさらに含むことからなる請求項14に記載の装置。 21.目的物の光学的変換像を発生する前記手段が多数の目的物の光学的変換像 の発生手段を含み、光を集め信号データを発生する前記手段が多数の目的物に対 して光を集め信号データを発生する手段を含み、かつ前記信号データを集めて標 識ベクトルを定めこれを紀止する前肥手段カ∫前記多数の目的物からの信号デー タを集めて同目的物に対する合成変換像を表す標識ベクトルを定めこれを記憶す る手段からなる請求項14に記載の装置。 22.標識ベクトルを集合的に定める前記手段が、集められた電気信号データ中 あらかじめ決められたものの間の変動を表す統計的データを発生し決定された変 動に基づいて最適値を得る手段をさらに含むことからなる請求項21に記載の装 置。 23.前記既知目的物に対する合成変換像を表す標識ベクトルを定めてこれを記 憶する前記手段が、変換像の各空間的領域に対する受容できる信号データ値の範 囲を表す単一の標識ベクトルを定めてこれを記憶し、かつ同範囲は前記空間的領 域に対する最高と最低の信号データの間に定められ、ることからなる請求項21 に記載の装置。[Claims] 1. A certain characteristic value of the transformed image of the unknown object is optically extracted, and this extracted characteristic value is The unknown object is determined by comparing it with the corresponding characteristic value of the transformed image of the known object. A method for optically evaluating agreement with a predetermined standard, the method comprising: (1) (2) generating an optically transformed image of the known object; and (2) generating a different optically transformed image of the known object. Electrical signal data representing the different regions by sampling light from spatial regions to occur, and (3) Collect electrical signal data representing different regions of the known object to obtain the same known object. To collectively determine and store characteristic value electric sign vectors representing the transformed image of objects. (4) generating an optically transformed image of the unknown object; and (5) generating a transformed image of the unknown object. by sampling light from different spatial regions of the electrical field to represent said different regions. generating signal data; (6) Collect electrical signal data representing different regions of the unknown object to obtain the same object. collectively determining a characteristic value electric sign vector representing a transformed image of the object; (7) Compare the electric sign vectors representing the transformed images of the unknown object and the known object. and the tag vector for the unknown object matches the tag vector for the known object. determine whether the unknown object qualifies as an acceptable object. to determine whether An optical evaluation method for unknown objects consisting of each step. 2. said step of generating a transformed optical image comprises an optical transformation from a visible image of the object. 2. The method of claim 1, comprising generating an image. 3. The screen samples the light and generates electrical signal data representing a converted image of the object. Theabu samples light and analyzes the light in each sampled area. 2. The method of claim 1, comprising generating an electrical signal representative of the intensity. 4. Collecting the electrical signal data for the known object and determining a marker vector. The step of storing the electrical signal data correlates the electrical signal data with the region it represents. and predetermined this correlated signal data according to the region it represents. 2. A method according to claim 1, comprising storing in a defined order. 5. sampling light from different spatial regions of the transformed image of the unknown object; The step includes converting the transformed image of the known object into a spatial region that has been sampled. Sampling light from different spatial regions of the corresponding transformed image of the unknown object. 2. The method according to claim 1, comprising: 6. Before collecting the electrical signal data and determining the marker vector for the unknown object. the electrical signal in the same manner as the step described above was performed for the known object 2. The method of claim 1, comprising collecting data and defining an indicator vector. 7. Collecting the electrical signal data for the known object and determining a marker vector. the step of storing the information obtained from the collected electrical signal data; Define and store an indicator vector containing a previously determined range of acceptable data. 2. The method of claim 1, comprising: 8. Generates electrical data signals representing differences between sign vectors for many types of known objects. 2. The method of claim 1, further comprising the step of generating. 9. The step of generating an optically transformed image of a known object comprises said step of collecting light and generating signal data, including generating a chemical transformation, said plurality of steps collecting light to a known object of the invention and generating signal data; Said step of gathering data and defining and storing indicator vectors includes said step of A sign that collects signal data from a known object and represents a synthetic transformation image for the same known object. 2. A method as claimed in claim 1, comprising defining and storing a vector. 10. The step of collectively defining the indicator vectors is performed using the collected electrical signal data. Generates statistical data that represents variation between predetermined 10. The method of claim 9, further comprising obtaining an optimal value based on the variation determined. Method. 11. The step of generating statistical data may include different transformations of the transformed image of the object. from determining the Euclidean distance for signal data in the spatial domain. 11. The method according to claim 10. 12. The step of generating statistical data may include different transformations of the transformed image of the object. 11. The method according to claim 10, comprising determining a maximum separation between features in a spatial domain. How to put it on. 13. Define and record a marker vector representing a composite transformed image for the known object. the step of storing acceptable signal data values for each spatial region of the transformed image; define and memorize a single marker bacter representing the range of the space, and the range is Claim 9: defined between the highest and lowest signal data for the target area. The method described in. 14. Optically extract a certain characteristic value of the transformed image of the unknown object and extract this extracted characteristic value. The unknown object is determined by comparing the characteristic values of the transformed image of the known object A means for optically evaluating the conformity of an object with a predetermined standard, the method comprising (1) (2) means for generating an optically transformed image of the object; and (2) means for generating an optically transformed image of the object. Electrical signal data representing the different regions is obtained by sampling the optical hairs from the intermediate regions. the means by which it occurs; (3) Converting the same object by collecting electrical signal data representing different areas of the object means for collectively determining and storing characteristic value electrical sign vectors representing the image; (4) Comparing the electric sign vectors representing the transformed images of the unknown object and the known object. The mark vector for the same unknown object matches the boundary of the mark vector for the same known object. determine whether the unknown object is an acceptable object. Means to determine eligibility Optical evaluation means for unknown objects consisting of 15. The means for generating a transformed optical image is configured to generate an optical transformed image from a visible image of an object. 15. The apparatus of claim 14, comprising a biochemical means. 16. The above-mentioned method samples the light and generates electrical signal data representing a transformed image of the target object. The means samples the light and determines the intensity of the light in each different area sampled. 15. The apparatus of claim 14, comprising means for generating an electrical signal indicative of the temperature. 17. said means for collecting said electrical signal data and determining and storing a marker vector; correlates the same electrical signal data with the region it represents, and this correlated signal storing data in a predetermined order according to the area it represents 15. The apparatus of claim 14, comprising: 18. sampling light from different spatial regions of the transformed image of the unknown object; the means for determining the spatial region sampled from the transformed image of the known object; sampling light from different spatial regions of the corresponding transformed image of the unknown object; 15. The apparatus of claim 14, comprising means. 19. said means for collecting said electrical signal data and determining and storing a marker vector; is a predetermined acceptable value obtained from the collected electrical signal data. A claim consisting of determining and storing an indicator vector containing a range of data 15. The device according to 14. 20. electrical data signals that represent the differences between sign vectors for many types of known objects. 15. The apparatus of claim 14, further comprising means for generating. 21. said means for generating an optically transformed image of a plurality of objects; generating means for collecting light and generating signal data, said means for collecting light and generating signal data for a number of purposes. means for collecting light and generating signal data; Preliminary means for determining and tracking the signal vector Collect data to determine a marker vector representing a composite transformation image for the same object and store it. 15. A device according to claim 14, comprising means for: 22. Said means for collectively defining a signature vector comprises: Generate statistical data that represents variation between predetermined 22. The apparatus of claim 21, further comprising means for obtaining an optimal value based on the Place. 23. Define and record a marker vector representing a composite transformed image for the known object. said means for storing a range of acceptable signal data values for each spatial region of the transformed image; Define and store a single marker vector representing the spatial region, and the same region Claim 21: defined between the highest and lowest signal data for the range. The device described in.
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