JPH04106460A - 欠陥検出方法 - Google Patents
欠陥検出方法Info
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- JPH04106460A JPH04106460A JP2224351A JP22435190A JPH04106460A JP H04106460 A JPH04106460 A JP H04106460A JP 2224351 A JP2224351 A JP 2224351A JP 22435190 A JP22435190 A JP 22435190A JP H04106460 A JPH04106460 A JP H04106460A
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- 230000007547 defect Effects 0.000 title claims abstract description 56
- 238000000034 method Methods 0.000 title abstract description 19
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 abstract description 19
- 238000002372 labelling Methods 0.000 abstract description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 3
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 2
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 description 1
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 description 1
- 230000002950 deficient Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 1
Landscapes
- Closed-Circuit Television Systems (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
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。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
[発明の目的]
(産業上の利用分野)
この発明は、カメラから人力された画像信号を処理して
欠陥を検出する方法に関し、特に、様々な明るさをもっ
た欠陥を検出して計数する方法に関する。
欠陥を検出する方法に関し、特に、様々な明るさをもっ
た欠陥を検出して計数する方法に関する。
(従来の技術)
この種の欠陥検出は一般的に次のような手順で行われて
いる。
いる。
検査対象の画像をカメラで撮像し、その画像信号を処理
装!に入力する。処理装置では与えられた画像信号を適
宜なしきい値で2化するとともにノイズ除去処理を施し
、さらに2値化画像の各部分にラベリングを行う。
装!に入力する。処理装置では与えられた画像信号を適
宜なしきい値で2化するとともにノイズ除去処理を施し
、さらに2値化画像の各部分にラベリングを行う。
次に識別処理を行う。まずラベリングされたそれぞれの
ラベルについて特徴量(面積、外接長方形の幅、高さな
ど)を計算し、それぞれが検出すべき欠陥かどうかを識
別する6 次に集計処理を行う。前記の識別処理によって検出され
た欠陥の数を集計する。
ラベルについて特徴量(面積、外接長方形の幅、高さな
ど)を計算し、それぞれが検出すべき欠陥かどうかを識
別する6 次に集計処理を行う。前記の識別処理によって検出され
た欠陥の数を集計する。
(発明が解決しようとする課題)
従来の方法では、1つのしきい値で2値化した画像をも
とに欠陥を識別しているので、様々な明るさをもつ欠陥
を適切に一様に検出して計数することが困雛であった。
とに欠陥を識別しているので、様々な明るさをもつ欠陥
を適切に一様に検出して計数することが困雛であった。
この問題点について第3図を用いて詳述する。
図において、14はカメラから入力された原画像を例示
したもので、15は明るい2つの欠陥が連続している部
分をさし、分解能などの関係で2つの欠陥の間のレベル
が充分に落ちていない、また、16は暗い欠陥が1つあ
る部分をさし、17は明るい欠陥と暗い欠陥が連続して
いる部分をさしている。
したもので、15は明るい2つの欠陥が連続している部
分をさし、分解能などの関係で2つの欠陥の間のレベル
が充分に落ちていない、また、16は暗い欠陥が1つあ
る部分をさし、17は明るい欠陥と暗い欠陥が連続して
いる部分をさしている。
従来の方法では2値化のしきい値は1つだけなので、高
いレベル2のしきい値で2値化すれば波形18のように
なり、部分15の2つの明るい欠陥を正確に検出するこ
とができるが、部分16のような暗い欠陥を検出するこ
とができない。また低いレベル1のしきい値で2値化す
れば波形19のようになり、暗い欠r3を検出すること
ができるが、部分15の2つの明るい欠陥を分離して検
出できない。
いレベル2のしきい値で2値化すれば波形18のように
なり、部分15の2つの明るい欠陥を正確に検出するこ
とができるが、部分16のような暗い欠陥を検出するこ
とができない。また低いレベル1のしきい値で2値化す
れば波形19のようになり、暗い欠r3を検出すること
ができるが、部分15の2つの明るい欠陥を分離して検
出できない。
なお、粒子解析などの高度なソフトウェア処理により、
接触した状態で検出されてしまった複数の欠陥を分離し
て計数する方法が知られているが、処理時間が大きいた
め生産ラインなどでの使用には適したものではなかった
。
接触した状態で検出されてしまった複数の欠陥を分離し
て計数する方法が知られているが、処理時間が大きいた
め生産ラインなどでの使用には適したものではなかった
。
この発明は上述した従来の問題点に鑑みなされたもので
、その目的は、明るさの興なる欠陥が混在した画像から
各欠陥を正しく検出できるようにすることにある、 [発明の構成] (課穎を解決するための手段) そこでこの発明では、検査対象である同一の画像につい
て異なる2種類のパラメータで特徴量を計算して目的と
する欠陥をそれぞれ識別し、2種類のパラメータで共通
して識別されている欠陥を検出して重複を除去するよう
にした。
、その目的は、明るさの興なる欠陥が混在した画像から
各欠陥を正しく検出できるようにすることにある、 [発明の構成] (課穎を解決するための手段) そこでこの発明では、検査対象である同一の画像につい
て異なる2種類のパラメータで特徴量を計算して目的と
する欠陥をそれぞれ識別し、2種類のパラメータで共通
して識別されている欠陥を検出して重複を除去するよう
にした。
(作用)
前述した第3図の画像信号14について本発明を適用す
る場合、レベル1のしきい値で2値化するとともに、同
じ画像をレベル2のしきい値でも2値化し、2値化画像
18と19からそれぞれ欠陥を認識する。ただし、その
まま両方の欠陥数を加すると、両方で共通して計数され
るものかあるので、実際の欠陥数より計数値が大きくな
る。そこでレベル1、レベル2で2値化したときのラベ
リンク情報により重なりを検出する。重なりの判定は、
レベル2で2値化して検出された欠陥の外接枠の中に、
レベル1で2値化して検出された欠陥が含まれているか
どうかで行い、もし1つでも含まれている場合はレベル
2で2値化して検出された欠陥を計数しないこととする
。
る場合、レベル1のしきい値で2値化するとともに、同
じ画像をレベル2のしきい値でも2値化し、2値化画像
18と19からそれぞれ欠陥を認識する。ただし、その
まま両方の欠陥数を加すると、両方で共通して計数され
るものかあるので、実際の欠陥数より計数値が大きくな
る。そこでレベル1、レベル2で2値化したときのラベ
リンク情報により重なりを検出する。重なりの判定は、
レベル2で2値化して検出された欠陥の外接枠の中に、
レベル1で2値化して検出された欠陥が含まれているか
どうかで行い、もし1つでも含まれている場合はレベル
2で2値化して検出された欠陥を計数しないこととする
。
(実施例)
この発明の欠陥検査方法の実施は次の手順に従って行う
。
。
■カメラから画像入力
0画像処理(1)・・・レベル1のしきい値で2値化、
ノイズ除去、ラベリング ■識別処理(1)・・・レベル1のしきい値で2値化さ
れた画像に対し、従来と同様 の識別処理を行い結果をバッフ ァ!に記憶する。
ノイズ除去、ラベリング ■識別処理(1)・・・レベル1のしきい値で2値化さ
れた画像に対し、従来と同様 の識別処理を行い結果をバッフ ァ!に記憶する。
0画像処理(2)・・・レベル2のしきい値で2値化、
ノイズ除去、ラベリング 0画像処理(2)・・・レベル2のしきい値で2値化さ
れた画像に対し、従来と同様 の方法で識別処理を行い、結果 をバッファ2に記憶する。
ノイズ除去、ラベリング 0画像処理(2)・・・レベル2のしきい値で2値化さ
れた画像に対し、従来と同様 の方法で識別処理を行い、結果 をバッファ2に記憶する。
0重なり判定処理・・・両方で検出された欠陥の中で、
共通しているものを検 出してダブルカウントを防 ぐ。
共通しているものを検 出してダブルカウントを防 ぐ。
次に第1図を用いて、この発明の実施例を具体的に説明
する。図中1はカメラから入力された画像で、・は明る
い欠陥、○は暗い欠陥である。この例では独立した明る
い欠陥が1個、接近した明るい欠陥が2個、暗い欠陥が
1個ある。2.3は2値化した画像で、検出されたもの
を・で示している。2はレベル1で2値化した画像で、
明るい欠陥が分離して検出されている。3はレベル2で
2値化した画像で、明るい欠陥が接近したものは接触し
て検出されているが、暗い欠陥が検出されている。4は
2と3を重ね合わせたもので、2で検出されたものを・
で、3で検出されたものをOで示している。ただし、こ
れは原理をわかりやすくするために載せたもので、実際
の処理ではこの画像は使用せず、以下に示すようにラベ
リデータを用いる。
する。図中1はカメラから入力された画像で、・は明る
い欠陥、○は暗い欠陥である。この例では独立した明る
い欠陥が1個、接近した明るい欠陥が2個、暗い欠陥が
1個ある。2.3は2値化した画像で、検出されたもの
を・で示している。2はレベル1で2値化した画像で、
明るい欠陥が分離して検出されている。3はレベル2で
2値化した画像で、明るい欠陥が接近したものは接触し
て検出されているが、暗い欠陥が検出されている。4は
2と3を重ね合わせたもので、2で検出されたものを・
で、3で検出されたものをOで示している。ただし、こ
れは原理をわかりやすくするために載せたもので、実際
の処理ではこの画像は使用せず、以下に示すようにラベ
リデータを用いる。
両方で共通に検出されたもののチエツクはラベルの外接
長方形の座標を用いて行う。5.6.7は画像4のうち
欠陥の部分を抜き出して、外接長方形を点線で示したも
のである。レベル2で2値化した画像3から検出された
各ラベルについて、そのラベルの外接長方形の中にレベ
ル1で2値化した画像2から検出されたラベルが含まれ
るがどうかをチエツクする。1つでも含まれるものがあ
れば両方で共通して検出されているものとして、そのラ
ベルはレベル2の検出対象がらはすす、このチエツクを
したあとにレベル1、レベル2の結果を加算することに
より、部分5は、1個の欠陥、部分6は2個の欠陥、部
分7は3つの欠陥と計数できる。
長方形の座標を用いて行う。5.6.7は画像4のうち
欠陥の部分を抜き出して、外接長方形を点線で示したも
のである。レベル2で2値化した画像3から検出された
各ラベルについて、そのラベルの外接長方形の中にレベ
ル1で2値化した画像2から検出されたラベルが含まれ
るがどうかをチエツクする。1つでも含まれるものがあ
れば両方で共通して検出されているものとして、そのラ
ベルはレベル2の検出対象がらはすす、このチエツクを
したあとにレベル1、レベル2の結果を加算することに
より、部分5は、1個の欠陥、部分6は2個の欠陥、部
分7は3つの欠陥と計数できる。
なお、レベルlで2値化したラベルは、同じものをレベ
ル2で2値化したものより大きくなることなはい。
ル2で2値化したものより大きくなることなはい。
次に本発明の別の実施例を第2図に従って説明する。
レベリ1、レベル2のしきい値でそれぞれ2値化し、ノ
イズ除去をするところまでは同じである。
イズ除去をするところまでは同じである。
違うところは、レベル2で2値化した画像をラベリング
する時に各ラベルごとに階調をかえてラベリング画像を
保存することである。その後、レベル1、レベル2とも
識別処理で、検出すべきでないラベルを除去する。この
場合はレベル2で2値化された画像に対応して、別の画
像メノリに8のようなラベルごとに階調で分けられた画
像がある。
する時に各ラベルごとに階調をかえてラベリング画像を
保存することである。その後、レベル1、レベル2とも
識別処理で、検出すべきでないラベルを除去する。この
場合はレベル2で2値化された画像に対応して、別の画
像メノリに8のようなラベルごとに階調で分けられた画
像がある。
レベル1、レベル2で共通して検出されている欠陥を検
出するために、レベル2のラベルについて1つずつ抽出
し、レベル1の画像との間でAND演算を行う。ここで
得られた画像を更にラベリングなどの処理でラベルを検
出する。この時1つでもラベルがあれば、レベル2のこ
のラベルは両方で共通して検出されているものとしてレ
ベル2の検出対象からはずす。9〜13はレベル2の■
〜■のラベルについてレベル1での2値化画像2とAN
D演算をした結果である。10を除いた画像は1〜2個
のラベルがあるのでレベル1、レベル2で共通に検出さ
れていると判定する。
出するために、レベル2のラベルについて1つずつ抽出
し、レベル1の画像との間でAND演算を行う。ここで
得られた画像を更にラベリングなどの処理でラベルを検
出する。この時1つでもラベルがあれば、レベル2のこ
のラベルは両方で共通して検出されているものとしてレ
ベル2の検出対象からはずす。9〜13はレベル2の■
〜■のラベルについてレベル1での2値化画像2とAN
D演算をした結果である。10を除いた画像は1〜2個
のラベルがあるのでレベル1、レベル2で共通に検出さ
れていると判定する。
このチエツクをしたあとに、レベル1、レベル2の結果
を加算することにより前述の方法と同様に正しい欠陥数
を計数できる。
を加算することにより前述の方法と同様に正しい欠陥数
を計数できる。
なお、識別処理と共通して検出されている欠陥を除く処
理の順番は逆でもよい。
理の順番は逆でもよい。
[発明の効果]
以上詳細に説明したように、この発明によれば、様々な
明るさの欠陥が混在した画像から目的とする欠陥の数を
重複計数や欠落なく正確がっ適切に検出することができ
る。
明るさの欠陥が混在した画像から目的とする欠陥の数を
重複計数や欠落なく正確がっ適切に検出することができ
る。
第1図は本発明の一実施例の方法の原理図、第2図は本
発明の他の実施例の方法の原理図、第3図は従来方法の
問題点の説明図である。 1・・・カメラから入力された画像 2.3・・・1を2値化した画像 4・・・2.3を重ね合わせた画像 5〜13・・・重なり検出の説明図
発明の他の実施例の方法の原理図、第3図は従来方法の
問題点の説明図である。 1・・・カメラから入力された画像 2.3・・・1を2値化した画像 4・・・2.3を重ね合わせた画像 5〜13・・・重なり検出の説明図
Claims (1)
- 検査対象である同一の画像について異なる2種類のパラ
メータで特徴量を計算して目的とする欠陥をそれぞれ識
別し、2種類のパラメータで共通して識別されている欠
陥を検出して重複を除去することを特徴とする欠陥検出
方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2224351A JPH04106460A (ja) | 1990-08-28 | 1990-08-28 | 欠陥検出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2224351A JPH04106460A (ja) | 1990-08-28 | 1990-08-28 | 欠陥検出方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH04106460A true JPH04106460A (ja) | 1992-04-08 |
Family
ID=16812410
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2224351A Pending JPH04106460A (ja) | 1990-08-28 | 1990-08-28 | 欠陥検出方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH04106460A (ja) |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2004093252A (ja) * | 2002-08-30 | 2004-03-25 | Hitachi Ltd | 欠陥検査装置および欠陥検査方法 |
JP2006216031A (ja) * | 1997-09-24 | 2006-08-17 | Ricoh Co Ltd | 画像特徴抽出方法及び装置 |
JP2007256132A (ja) * | 2006-03-24 | 2007-10-04 | Ckd Corp | 検査装置及びptpシートの製造装置 |
JP2010016019A (ja) * | 2008-07-01 | 2010-01-21 | Nisshinbo Holdings Inc | 太陽電池の検査装置及び太陽電池の欠陥判定方法 |
JP2010034678A (ja) * | 2008-07-25 | 2010-02-12 | Fuji Xerox Co Ltd | 画像処理装置、画像形成装置及びプログラム |
WO2010064720A1 (ja) * | 2008-12-03 | 2010-06-10 | 日清紡ホールディングス株式会社 | 太陽電池セルの検査装置、検査方法及びそのプログラムを記録した記録媒体 |
JP2010223914A (ja) * | 2009-03-25 | 2010-10-07 | Panasonic Electric Works Co Ltd | 物体表面の欠陥検査方法および欠陥検査装置 |
JP2013134666A (ja) * | 2011-12-27 | 2013-07-08 | Dainippon Screen Mfg Co Ltd | 二値画像生成装置、分類装置、二値画像生成方法および分類方法 |
WO2015015945A1 (ja) * | 2013-07-30 | 2015-02-05 | シャープ株式会社 | 欠陥候補特定装置、欠陥候補特定方法、欠陥判定装置、欠陥検査装置、欠陥候補特定プログラム及び記録媒体 |
-
1990
- 1990-08-28 JP JP2224351A patent/JPH04106460A/ja active Pending
Cited By (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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JP2006216031A (ja) * | 1997-09-24 | 2006-08-17 | Ricoh Co Ltd | 画像特徴抽出方法及び装置 |
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JP4566940B2 (ja) * | 2006-03-24 | 2010-10-20 | シーケーディ株式会社 | 検査装置及びptpシートの製造装置 |
JP2010016019A (ja) * | 2008-07-01 | 2010-01-21 | Nisshinbo Holdings Inc | 太陽電池の検査装置及び太陽電池の欠陥判定方法 |
US8355563B2 (en) | 2008-07-01 | 2013-01-15 | Nisshinbo Holdings Inc. | Photovoltaic devices inspection apparatus and method of determining defects in photovoltaic device |
JP2010034678A (ja) * | 2008-07-25 | 2010-02-12 | Fuji Xerox Co Ltd | 画像処理装置、画像形成装置及びプログラム |
WO2010064720A1 (ja) * | 2008-12-03 | 2010-06-10 | 日清紡ホールディングス株式会社 | 太陽電池セルの検査装置、検査方法及びそのプログラムを記録した記録媒体 |
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