JPH0395444A - 欠陥自動判別方法 - Google Patents

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。

Description

【発明の詳細な説明】 （産業」二の利用分野） 本発明は透光可能なゴム、プラスチック等の被観察物の
欠陥、例えば、ゴム、プラスチック絶縁ケーブルの絶縁
層の欠陥を自動的に検出し、検出された欠陥の種類を自
動的に判別できるようにした欠陥自動判別方法に関する
ちのである。

（従来の技術） 各種製品の欠陥はその製品の特性に大きな影響を与え、
商品価値を大きく左右する。例えば、ゴム、ブラスヂッ
ク絶縁ケーブルの場合、その絶縁層に混入した異物は同
ケーブルの絶縁破壊特性に大きな影響を与える。

この場合、欠陥（異物）の種類、数、大きさを把握する
ことは、当該ケーブルの絶縁破壊特性を的確に把握し、
同ケーブルの品質を保証する上で重要なことである。

ゴム、プラスチック絶縁ケーブルの場合、絶縁層への異
物の混入は製造技術の改良等により大幅に低減されてき
たが、反面において品質保証の点からミクロに、より多
くの試料を観察することが必要となってきた。特に、ゴ
ム、プラスチック絶縁ケーブルが超高圧用電力ケーブル
として使用される場合は、絶縁層中に混入している極め
て微小な異物であっても同電力ケーブルの絶縁破壊特性
に影響を与える。そのため高倍率の顕微鏡観察によらな
ければ検出困難なほど微小な異物であってち、その異物
の種類、数、大きさを把握する・必要がある。

この場合、金属などの異物はゴム、プラスチック絶縁ケ
ーブルの絶縁特性を特に損ない易いため、同ケーブルの
絶縁層に混入している異物を検出するときは、まず異物
の種類を゛Ｉ’ｌｌ別し、その後に巽物の種類別に数、
大きさを観察することが通例となっている。

従来、ゴム、プラスチック絶縁ケーブルの絶縁層の異物
観察は次のような方法で行なっていた。

ゴム、プラスチック絶縁ケーブルの絶縁層がら適当な寸
法、例えば厚さ０．０５ｍｍ〜２ｍｍ、のゴム、ブラス
ヂック片を切り出してザンプルとし，同サンプルに含ま
れる混入異物の種頽、数、大きさを顕微鏡により拡大し
て目視観察する。この観察は次の３段階に分けて行なわ
れていた。

■　ザンブルの中の異物を探す・・　検出。

■　検出された異物の色、形の特徴から異物の種類を判
別する　・・識別。

■　検出された異物の長さ、大きさ、幅を計る・　・　
・　計〆則。

異物の種類はゴム、プラスチック絶縁ケーブルの場合は
、通常，アンバー、ク四蔽物、ポイドの３種類に分類さ
れている。ここで、金属等の異物はクロ異物の一つとし
て分類される。

これらの異物を顕微鏡により拡大して透過光にて覗察し
た場合、その異物の観測画像は焦点方向の観察深度、即
ち観察深度が異物に合った場合（Ｊｕｓｔ）．観察深度
が異物の手前の場合（浅いＵｎｄｅｒ）、賎察深度が異
物の奥の場合（深い二〇ｖｅｒ）により次の表ｌのよう
になる。

表ｌ （各種欠陥の画像パターン） 即ち、クロ異物は観察深度が合うと黒色、深いとき及び
浅いときはぼやけた黒色に観察される。

アンバーは観察深度が合うと今体が白っぽくなって異物
の周囲の樹脂の色と余り変わらず周囲と区別がつきにく
く、深いときは周囲の輪郭が男色で内部が白色，浅いと
きは黒色に観察される。

ポイドは観察深度が合うと周囲の輪郭が黒色で内部が白
色、深いとき及び浅いときは黒色に観察される。

しかし而記欠陥観察は顕微鏡を通して目視により行なわ
れてきたので、精度に若干の問題があり、また多くの労
力と時間を必要とした。

そこで、最近、他の分野で使用されている異物自動観察
装置をゴム、プラスチック絶縁ケーブルの絶縁層におけ
る異物の自動観察に応用することが試みられている。こ
れはゴム、プラスチック絶縁ケーブルの絶縁層より０．
０５ｍｍ〜２ｍｍの厚さに切り出したザンブルを透過し
た光の輝度（透過光輝度）のうち、第１３図ａのように
予め設定されているしきい値Ｘより暗い輝度だけを同図
ｂのように異物として検出するようにしたり、逆に同し
きい値Ｘより明るい輝度だけを異物として検出するよう
にしたものである。

（発明が解決しようとする課題） しかし従来の自動検出方法では次のような問題があった
。

■　透過光輝度がしきい値Ｘより明るいが暗いかにより
異物を検出するので、観察深度の合っていないボイド及
び観察深度の浅いアンバーが黒色に観察され、クロ異物
も黒色に観察されるため観察深度の合っていないポイド
及び同深度の浅いアンバーとクロ異物との区別がつかず
、３種類の異物の’Ｉ’ｌｌ別が不可能であった。従っ
て顕微鏡を通して人間の目で観察する場合のように、異
物の種類を判別した上で異物の数、大きさを観察するこ
とは困難であった。

■　サンプルの表面に傷がある場合、ある暗さ以−ｌ二
の透過光輝度を全て取り上げると、その傷によって生し
るノイズもサンプルの表面の近くにあるクロ異物も共に
黒色に観察されるため、両者を判別しにくい。

■．サンプルに厚さむらがある場合、ある明るさ以上の
透過光輝度を全て取り上げると、厚さの薄い部分（明る
い部分）が白っぽくなるため、その白と観察深度が合っ
たときのアンバー（全体が白っぽい）とＩＩＩ別しにく
い。

（発明の目的） 本発明の目的は被観察物中の欠陥を検出し、検出された
異物の種類、例えばクロ異物、アンバ、ボイド等の種類
を判別し、史に異物の数、大きさをも計測できるように
した欠陥自動判別方法を提供することにある。

（問題点を解決するための手段） 本発明のうち請求項第１の欠陥自動判別方法は第４図の
ような被観察物１に、第１図のように光０を透過させて
同被観察物１中の欠陥Ｐを検出し、被観察物１と光電変
換器３とを相対的に移動させて欠陥Ｐに対する焦点方向
の観察深度を変え、同観察深度が欠陥Ｐに合った場合、
同欠陥Ｐより浅い場合、同欠陥Ｐより深い場合の夫ノ門
こｊ３ける透過光輝度を、光学レンズ２により拡大結像
された位置に設置されている光電変換器（例えばＣＣＤ
カメラ）３により電気信号に変換し、同電気信号のうち
予め設定されている電気信号強度の範囲Ｙの外にある部
分ａ．ｂを欠陥信号ｃ．ｄとして取り出し（二値化処理
し）、取り出された欠陥信号ｃ．ｄのパターン（黒色か
白色か）を予め検出さている各種欠陥の二値化処理され
ている欠陥パターン（例えば表１の画像パターン）と比
較して、欠陥の種類を判別するようにしたことを特徴と
するものである。

なお、前記の二値化処理とは、画像処理する場合に必要
とする部分だＵを取り出し、不要部分を除去する処理方
法をいう。

また、第１図における電気信号強度の範囲Ｙは、被観察
物１における異物と他の部分とを判別できる値に設定さ
れている。即ち、電気信号強度の範囲Ｙのうち、下方の
しきい値Ｙ１，は画像処理したときに黒くなるクロ異物
と、被観察物ｌにおける他の暗い部分とを識別できる電
気信号レベルに設定されており、前記範囲Ｙのうち上方
のしきい値Ｙ８は画像処理したときに白くなるアンバ（
観察深度が欠陥に合ったとき及び同深度が欠陥より深い
とき）及びポイド（観察深度が欠陥に合ったとき）と、
被測定物１における他の明るい部分とを識別できる電気
信号レベルに設定されている。これにより電気信号のう
ち両しきい値Ｙ１，、Ｙｌｌの範囲外の部分は異物によ
るものであると判別できるようにしてある。

本発明のうち請求項第２の欠陥自動判別方法は、請求項
第１の欠陥自動１ｔ１別方法において、第２図の光電変
換器（例えばＣＣＤカメラ）３により得られた電気信号
を同図の微分回路４により同図の微分電気信号に変換し
、同微分電気信号のうち予め設定されている微分電気信
号強度のしきい値Ｘの外にある部分ｅ、「を欠陥信号ｇ
．ｈとして取り出すことを特徴とするちのである。

この場合、微分電気信号強度のしきい値Ｘは、微分電気
信号のうち任意の画素点の輝度とその周辺の画素点の輝
度との差、例えば波観察物１の異物の部分の画素点の輝
度と、同観察物］の表面の傷や厚さむらによるノイズの
部分の画素点の輝度との差を識別できる値に設定されて
いる。これにより微分電気信号のうちしきい値Ｘの外に
ある部分は異物によるものであると１８Ｉ１別できるよ
うにしてある。

本発明のうち請求項第３の欠陥自動゛Ｉ１１別方法は、
請求項第ｌの欠陥自動゛Ｆｔ＋別方法において、第１図
の被観察物１を第６図のようにその厚さ方向に任意の厚
さＬずつ複数層〔第６図では３層）に階層化し、各階層
毎に観察して夫々の階層における欠陥Ｐを検出するよう
にしたことを特徴とするものである。

本発明のうち請求項第４の欠陥自動判別方法は、請求項
第１の欠陥自動判別方法において、被観察物１中の欠陥
Ｐが検出される度に同欠陥Ｐに対する観察深度を変えて
欠陥Ｐの種類判別を行なうようにしたことを特徴とする
ものである。

本発明のうち請求項第５の欠陥自動判別方法Ｉ１ は、話求項第１の欠陥自動゛卜１］別方法において、被
観察物１の欠陥Ｐが検出されたら、その欠陥■〕の被観
察物１における位置を記憶し、被観察物１全体の欠陥検
出が終了してから、先に記憶されている個々の欠陥Ｐに
対する観察深度を変えて、欠陥Ｐの種類判別を行なうよ
うにしたことを特徴とするちのである。

（作用） 本発明のうち請求項第１の欠陥自動判別方法では、焦点
方向の観察深度が欠陥Ｐに合った場合同欠陥Ｐより浅い
場合、同欠陥Ｐより深い場合の夫々における透過光輝度
が電気信号として検出され、同電気信号のうち予め設定
されている電気信号強度の範囲Ｙの外にある部分ａ．ｂ
が欠陥信号ｃ．ｄとして取り出され、しかも前記電気信
号強度の範囲Ｙが被観察物ｌにおける異物と他の部分と
を′トリ別できる値に設定されているので、同電気信号
のうち電気信号強度の範囲Ｙの両しきい値ＹＬ．Ｙ．の
範囲外の部分の欠陥信号ｃ．ｄは異物によるものである
とＦｌＩ別される。

Ｉ　２ しかち前記欠陥信号ｃ．ｄのパターンが、予めパターン
化されている各種欠陥の二値化処理されている欠陥パタ
ーンと比較されるので、同欠陥信号ｃ．ｄが確実にクロ
異物、アンバー、ポイドに判別される。

本発明のうち請求項第２の欠陥自動判別方法では、検ｊ
」４された電気信号が微分電気信号に変換され、同微分
電気信号のうち予め設定されている微分電気信号強度の
しきい値Ｘの範囲の外にある部分ｅ．ｆが欠陥信号ｇ．
ｈとして取り出されるようにし、しかも微分電気信号強
度のしきい値Ｘが被観察物ｌの異物の部分の画素点の輝
度と、同観察物１の表面の傷や厚さむらによるノイズの
部分の画素点の輝度との差を識別できる値に設定されて
いるので、微分電気信号のうち波観察物１の表面の傷や
厚さむら等によるノイズによる輝度の変化の小さい部分
（しきい値Ｘ以下の輝度）は検出されず、異物による輝
度の変化の大きい部分（しきい値Ｘ以上の輝度）だけが
確実に取り込まれ、検出精度が白上ずる。

ｌ　３ 本発明のうち請求項第３の欠陥自動判別方法では、被観
察物ｌをその厚さ方向に任意の厚さＬずつ階層化し、各
階層毎に観察して夫々の階層における欠陥Ｐを検出する
ようにしたので、１つの被観察物で観察体積を広く取る
ことができる。

以下に本発明の欠陥判別方法の各種実施例を記す。

（実施例１） 第３図のように外部士導電層５の厚さｌ．ｍｍ、絶縁層
６の厚さ９ｍｍ、内部半導電層７の厚さ２ｍｍ、中心導
体８が銅導体である６６ＫＶ＃橋ボノオレフィン絶縁ケ
ーブルの絶縁層６より、第４図のように０．５ｍｍ厚Ｘ
５ｍｍＸ５ｍｍのザンブル（′ｍ観察物）ｌを取り出し
、同被観察物１中の異物を顕微鏡で拡大して自動賎察を
行った。この場合、被観察物ｌのうち顕微鏡により一回
で観察される画面は第５図のように約５００ｕ程度ずつ
であり、各画面について順次欠陥観察した。

第５図の被観察物ｌを観察した時に異物として検出すべ
き部分があった場合の画商の例を第７図１４ ａ．ｂ．ｃに示す。同図ａのイ、ｂの口及びハ、Ｃの二
が欠陥である。

第７図ｄ．ｅ．ｆの各信号■■■は第７図ａ、ｂ．ｃの
一点鎖線の部分の透過光輝度レベルであり、第７図ｄ．
ｅ．ｆのうち明るい輝度レベルをＷ、暗い輝度レベルを
Ｂと認識させたとき、欠陥として電気的に取り出される
画像は同図ｄ−ｆのうちＷ又はＢレベルに入る部分だけ
であり、その画像は第７図ｇ．ｈ．ｉのＢ（黒色），Ｗ
（白色）になる。

次に，第７図ａの画面において、欠陥にダ・１する焦点
方向への観察深度を浅い方から次第に深い方に変えた場
合の画面を第８図ａ　”−　ｅに示す。このうちａ．ｂ
は深度が浅い場合、Ｃは深度が欠陥に合っている場合、
ｄ．ｅは深度が深い場合である。そしてこのａ　−　ｅ
の夫々の破線部分の透過光輝度レベルは第８図ｒ〜，ノ
の■のような電気信号になり、このｆ〜．ｊのうち異物
として電気的に取り出されるのはＷ（白）叉はＢ（黒）
の１ノベルに入る部分だけであり、′その出像は第８図
ｋ〜０のｌ５ ようになる。このｋ　−　ｏのＷ．Ｂを表にすると表２
のａのイのようになり，このａのイの℃〜ｎのいずれも
Ｂ〔黒色）である。従って第７図ａのイの欠陥は表１の
画像パターンとの比校からクロ異物と判別される。

次に、第７図ｂの画面において観察深度を浅い方から次
第に深い方に変えた場合の画面を第９図ａ　−　ｅに示
す。このうちａ．ｂは深度が浅い場合、Ｃは深度が欠陥
に合っている場合、ｄ．ｅは深度が深い場合である。そ
してこのａ　”−　ｅの夫々の破線部分の透過光輝度レ
ベルは第９図ｆ〜，Ｊの■のような電気信号になり、こ
のｃ〜，Ｈ　（＋）電気信号のうち欠陥として電気的に
取り出される画像は同図ｆ〜，ＪのうちＷ又はＢレベル
に入る部分だけであり、その画像は第９図ｋ〜０のよう
になる。

このｋ　−　ｏのＷ．Ｂを表にすると表２のｂの口、ｂ
のハのようになり、このｂの口の忍はＢ．ｒｒ＋ｌ；ｊ
：Ｂ．ｎはＢとＷ（輪郭が黒でその内部が白）であり，
０はＷてあり、ｂのハの亥はＢ．ｍは■３とＷ．ｎはＷ
てある。従って第７図ｂの口、ハの欠ｌ６ 陥は表１の画像パターンとの比較からＪｔにアンバと判
別される。

第７図Ｃの画面において観察深度を浅い方から次第に深
い方に変えた場合の画面を第１０図のａ〜ｅに示す。こ
のうちａ．ｂは深度が浅い場合、Ｃは深度が欠陥に合っ
ている場合、ｄ．ｅは深度が深い場合である。そして第
１０図ａ−ｅの夫々の破線部分の透過光輝度レベルは第
１０図ｒ〜、Ｊのように■のような電気信号になり、こ
のｆ〜、】の電気信号のうち欠陥として電気的に取り出
される画像は同図ｆ〜、ＪのうちＷ又はＢレベルに入る
部分だけてあり、その画像は第１０図ｋ〜０のようにな
る。このｋ〜０のＷ．Ｂを表にすると表２のＣの二のよ
うになり、このＣの二の℃はＢ．ｍはＢ．ｎは■３とＷ
、０はＢてある。従って第７図Ｃの二の欠陥は表１の画
像パターンとの比較からポイドとｔリ別される。

以」二の実施例ｌの観察結果は表３の実施例ｌのように
なる。この実施例ｌの観察結果は同表３の比較例ｌ　（
実施例１の被観察物を人間の目で観察ｌ　７ ずる方法）の観察結果と同しになる。表３の比較例２は
実施例１の被観察物を従来の自動観察方法により観察し
た結果であり、これは表３の実施例ｌ、比較例１の観察
結果と異なる。このことより、本発明の欠陥判別方法で
は欠陥の種類を正確に（目視観察の場合と同しく）判別
できるが、従米の自動観察方法では正確な欠陥の種類判
別かできないことがわかる。

なお、種類が判別された欠陥の大きさや数は従米の自動
観察の場合と同様にして検出される。

又、これまでの説明は第５図の被観察物１のうちの一部
分の欠陥（３つ゜第７図ａ．ｂ．ｃ）を判別する場合の
説明であるが、第５図の被観察物１全体の欠陥を検出し
てそれらの欠陥の種類を判別するには、被観察物１を第
６区のようその肉厚方向に階層化し、これらを例えば上
の層から下の層へ順次階層ごとに欠陥観察する。

この場合、被観察物１中の欠陥が検出される度に，同欠
陥にχ・目−る焦点方同の観察深度を変えて種類ＩＩＩ
別を行なってもよく、或は、被観察物１の８ 欠陥を検出したら、その欠陥の被観察物における位置を
記憶しておき、被観察物ｌ全体の欠陥検出が終了してか
ら、先に記憶された個々の欠陥に対する焦点方向の観察
深度を変えて欠陥の種類判別を行なうようにしてもよい
。

第５図の被観察物１全体の欠陥の種類、大きさ、数を本
発明の欠陥判別方法（実施例１）、人間の目による顕微
鏡観察（比較例１）、従来の自動観察（比較例２）によ
り観察したところ、表４のような観察結果になった。

（実施例２） ボリブロピレンベレットを０．２ｍｍの厚さにスライス
し、この被観察物の欠陥を検出した。

この被観察物を観察した時に欠陥として検出すべき部分
があった場合の画面の例を第１１図ａ、ｂに示す。同図
ａ．ｂのイ，口が欠陥である。

第１１図ｃ．ｄは第１０図ａ．ｂにおける一点鎖線の部
分の透過光輝度レベルであり、同図Ｃｄのうち明るい輝
度レベルをＷ、暗い輝度レベルをＢと認識させたとき、
異物として電気的に取りＩ　９ 出されるのは同図ｃ．ｄのうちＷ又はＢレベルに入る部
分だけであり、その画像は第１１図ｅ．　　ｆのように
Ｂ（黒色）になる。

この第１１図ａ．ｂの画面の夫々について実施例１と同
様に、観察深度を浅い方から次第に深い方に変えて夫々
の画像を観察することにより、異物の種類を判別した。

この場合の観察結果は表５の実施例２のようになる。

なお、表５の比較例４は実廁例２の被観察物を従来の自
動観察方法により観察した結果てありこれは表５の実施
例２、比較例３（実施例２の被観察物を人間の目で観察
する方法）の観察結果と異なる。このことより本発明の
欠陥判別方法では欠陥の種類を目視観察の場合と同しく
正確に゛■別できるが、従来の自動観察方法では正確な
欠陥の種類判別ができないことがわかる。

（実施例３） オイル中の異物をトラップするためのフィルタを使用後
に採取し、フィルターに付着した異物の観察を行った。

この被観察物を囮察した時に異２０ 物として検出すべき部分があった場合の画面の例を第１
２図に示す。同図のイ〜へが欠陥（異物）である。

この第１２図の画面について実施例１と同様に、観察深
度を浅い方から次第に深い方に変えて夫々の画像を観察
することにより、異物の種類を判別した。この場合の観
察結果は表６の実施例３のようになる。

表６の比較例６は実施例３の被観察物を従来の自動観察
方法により観察した結果てあり、これは表６の実施例３
、比較例５（実施例３の被観察物を人間の目で観察する
方法）の観察結果と異なる。このことより、本発明の欠
陥判別方法では欠陥の種類を目視観察の場合と同しく疋
確に判別できるが、従来の自動観察方法では正確な欠陥
の種類判別ができないことがわかる。

（発明の効果） 本発明の欠陥判別方法は次のような各種効果がある。

■　請求項第１の発明では、観察深度が欠陥に２ｌ 合った場合、同欠陥より浅い場合、同欠陥より深い場合
の夫々における透過光輝度を電気信号として取り出し、
そのうち、同電気信号のうち予め設定されている電気信
号強度の範囲Ｙの外にある部分を欠陥信号として取り出
し、それを各神欠陥の二値化処理されているパターンと
比較して欠陥の種類を’Ｉ’ｌｌ別するので、クロ異物
、アンバ−、ボイドの３種類の異物の種類を正確にｉ’
ｌｌ別することができる。

■　請求項第２の発明では、透過光１１＋度を光電気変
換して得られた電気信号を微分し、その微分電気信号の
うら任意の画素点とその周辺の画素点との輝度差に一定
のしきい値Ｘを定め、そのしきい値Ｘの外の電気信号を
欠陥｛８号として取り出し、これを千め二値化処理され
ている欠陥の両像パターンと比較するので、被観察物１
の表面の傷や、厚さむら等によって発生するノイズが除
去されてその影響を受けず、同欠陥信号の検出精度が向
−トする。また、画像パターンとの比較精度も向上する
ので１μｍ程度の小さな異物でも検出で２２ き、ゴム・プラスチック絶縁ケーブルの品質保証レベル
が向上する。

■　欠陥の検出、検出された欠陥の種類の判別、大きさ
及び数の検出まで全て自動的に行なわれるので、欠陥の
検出、判別に要する時間と労力が大幅に低減される。

■　上記したゴム、プラスチック絶縁ケーブルの絶縁層
から取り出した被観察物と同等の透過光を得ることが可
能なものであれば、他の被観察物であってもその中に含
まれる異物の検出、種類の判別が可能となる。

■　請求項第３の欠陥自動判別方法では、波観察物１を
階層化して各階層毎に観察するので、１つの被観察物で
観察体積を広く取ることができ、欠陥検出精度が向」ニ
し，品質保証レベルも向」二する。

【図面の簡単な説明】

第１図、第２図は本発目の欠陥判別方法の異なる実施例
の説明図、第３図はゴム、プラスチック絶縁ケーブルの
断面図、第４図は第３図のケーブ２３ ルから取り出された被観察物の一例の説明図、第５図は
同被観察物の親察画面の説明図、第６図は同被観察物の
階層化の説明図、第７図ａ　−　ｃは本発明の欠陥判別
方法による３種類の観察画面の説明図、同図ｄ−１’は
同図ａ−Ｃの親察画面における透過光輝度の説明図、同
図ｇ−ｉは同図ｄ−ｆの透過光輝度に基づく欠１揃｛＋
′ｉ弓の画像１説明図、第８図ａ”−ｅは第７図ａの観
察画面の観察深度を変えた状態の観察画面の説明図、同
図ｆ〜，Ｊは同図ａ−ｅの透過光輝度の説明図、同図ｋ
　−　ｏは同図ｆ〜、Ｊの透過光輝度に基づく欠陥信号
の画像説明図、第９図ａ−ｅは第７図ｂの親察画面の観
察深度を変えた状態の観察画面の説明図、同図ｒ〜、Ｊ
は同図ａ　＝　ｅの透過光輝度の説明図、同図ｋ〜０は
同図１〜２Ｊの透過光輝度に基づく欠陥信号の画像説明
図、第１０図ａ　−　ｅは第７図Ｃの観察画面の観察深
度を変えた状態の観察画面の説明図、同図［〜，Ｊは同
図ａ　−　ｅの透過光輝度の説明図、同図ｋ　−　ｏは
同図ｆ〜、〕の透過光輝度に基づく欠陥信号の画像説明
図、第１１図ａ．ｂは本発明の欠２４ 陥判別方法における２種類の観察画面の説明図、同図ｃ
．ｄは同図ａ．ｂの観察画面における透過光輝度の説明
図、同図ｅ．−ｆは同図Ｃ．ｄの透過光輝度に基づく欠
陥信号の画像説明図、第１２図は本発明の欠陥判別方法
におむする１種類の観察画面の説明図、第１３図ａは従
来の欠陥自動観察方法に！：５ける透過光輝度の説明図
、同図ｂは同図ａの透過光輝度に基づく検出画像の説明
図である。 １は被観察物 Ｏは光 Ｐは欠陥 Ｙは電気信号強度の範囲 Ｘは微分電気信号強度のしきい値 ａ．ｂは電気信号強度の範囲外にある部分ｃ．ｄは欠陥
信号 ｅ．ｒは微分電気信号強度のしきい値外にある部分 ｇ．ｈは欠陥信号

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. （１）被観察物に光を透過させて同被観察物中の欠陥を
   検出し、その欠陥に対する観察深度を変えて同深度が欠
   陥に合った場合、同欠陥より浅い場合、同欠陥より深い
   場合の夫々における透過光輝度を光電変換器により電気
   信号に変換し、同電気信号のうち予め設定されている電
   気信号強度の範囲外にある部分を欠陥信号として取り出
   し、取り出された欠陥信号のパターンを予め検出されて
   いる各種欠陥の二値化処理されている欠陥パターンと比
   較して、欠陥の種類を判別するようにしたことを特徴と
   する欠陥自動判別方法。
2. （２）請求項第１の欠陥自動判別方法において、光電変
   換器により得られた電気信号を微分電気信号に変換し、
   同微分電気信号のうち予め設定されている微分電気信号
   強度のしきい値の外にある部分を欠陥信号として取り出
   すことを特徴とする欠陥自動判別方法。
3. （３）請求項第１の欠陥自動判別方法において、被観察
   物をその厚さ方向に任意の厚さに階層化し、各階層毎に
   欠陥を検出するようにしたことを特徴とする欠陥自動判
   別方法。
4. （４）請求項第１の欠陥自動判別方法において、被観察
   物中の欠陥が検出される度に同欠陥に対する観察深度を
   変えて、欠陥の種類判別を行なうようにしたことを特徴
   とする欠陥自動判別方法。
5. （５）請求項第１の欠陥自動判別方法において、被観察
   物の欠陥を検出したら同欠陥の被観察物における位置を
   記憶し、被観察物全体の欠陥検出が終了してから、先に
   記憶されている個々の欠陥に対する観察深度を変えて、
   欠陥の種類判別を行なうようにしたことを特徴とする欠
   陥自動判別方法。