JPH05108800A

JPH05108800A - 画像欠陥判別処理装置

Info

Publication number: JPH05108800A
Application number: JP3264442A
Authority: JP
Inventors: Shinichi Meguro; 眞一目黒; Katsuyuki Tanimizu; 克行谷水; Masakatsu Nunotani; 正勝布谷
Original assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Current assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority date: 1991-10-14
Filing date: 1991-10-14
Publication date: 1993-04-30
Anticipated expiration: 2012-07-09
Also published as: JP2628951B2

Abstract

(57)【要約】【目的】画像欠陥の種類別の検出を可能とし、印刷の
汚れやＬＳＩのパターンの不良などを、画像処理技術を
用いて自動検査する装置の精度を高める。【構成】本発明の画像欠陥判別処理装置は、基準画像
と被検査画像との画素毎の相違度データをアドレス対応
に記憶する相違度画像データ記憶部と、記憶した相違度
データ対応のアドレスを、予め定められた小領域に分割
する小領域アドレス発生部と、この小領域毎に、相違度
画像データ記憶部に記憶した相違度データと第１の閾値
との比較を行ない、この第１の閾値を超えた相違度デー
タの数が、予め任意に定めた第２の閾値を超えた場合
に、この小領域の第１の閾値を超えた相違度データを画
像欠陥として判定する相違度画素算出判定部とで構成さ
れる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、印刷物の生産工程で発
生する印刷の汚れや傷などの欠陥や、ＬＳＩ（Ｌａｒｇ
ｅＳｃａｌｅＩｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ、大規模集積
回路）の製造におけるマスクパターンの不良、さらに、
工業製品の製造における表面の汚れや塗装むらなどを、
画像処理技術を用いて自動検査する画像欠陥判別処理装
置に係わり、特に、画像欠陥の種類など、詳細な欠陥検
出結果を出力し、印刷物の欠陥検査の精度を向上させる
のに好適な画像欠陥判別処理装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】画像処理技術を利用して、印刷物の欠陥
検査や、ＬＳＩのパターン検査を行なう従来技術として
は、例えば、西塚著「最新目視検査の自動化」（１９８
６年、テクノシステム発行）の第３０８頁に記載の画像
比較法がある。図４は、従来の画像欠陥判別処理装置の
構成の一実施例を示すブロック図である。この画像欠陥
判別処理装置は、画像比較法により、印刷物の欠陥を検
出するものであり、入力端子４０から、検査対象の画像
信号を入力する画像入力部４１と、欠陥のない画像を基
準画像として記憶する基準画像記憶部４２と、検査の実
行時に、被検査画像を記憶する被検査画像記憶部４３
と、この被検査画像記憶部４３に記憶した被検査画像
と、基準画像記憶部４２に記憶した基準画像とを、画素
毎に比較して、画像の相違度を算出する相違度画像デー
タ算出部４４と、この相違度画像データ算出部４４で算
出した画像の相違度と、閾値入力端子４６から入力され
る予め定めた閾値Ｔとの比較に基づき、画素の欠陥を判
定し、出力端子４７に出力する欠陥判定処理部４５とに
より構成されている。画像比較法では、まず、画像入力
部４１より、欠陥の無い画像を入力して、基準画像記憶
部４２に、基準画像Ｒ（ｘ，ｙ）として格納する。次
に、画像入力部４１より、検査対象の画像を入力して、
被検査画像Ｉ（ｘ，ｙ）として、被検査画像記憶部４３
に格納する。そして、相違度画像データ算出部４４によ
り、基準画像Ｒ（ｘ，ｙ）と被検査画像Ｉ（ｘ，ｙ）と
の画素毎の相違度を計算して、相違度画像データＤ
（ｘ，ｙ）を算出する。この相違度計算法としては、次
式による差の絶対値を用いる場合が一般的である。Ｄ（ｘ，ｙ）＝｜Ｒ（ｘ，ｙ）−Ｉ（ｘ，ｙ）｜画像欠陥の判定は、予め定めた閾値Ｔを用い、相違度画
像データＤ（ｘ，ｙ）の各画素について、「Ｄ（ｘ，
ｙ）＞Ｔ」の判定を行ない、不等号を満足する場合に、
画素（ｘ，ｙ）は、欠陥であると判定する。

【０００３】このような画像比較法は、処理が単純であ
り、高速処理が容易に実現できる。しかし、様々な種類
の画像欠陥を分類し、また、画像欠陥の種類毎に、画像
欠陥の判定閾値を設定できないという欠点がある。すな
わち、図５に示すような様々な種類の画像欠陥を、判別
することができない。図５は、図４における画像欠陥判
別処理装置の画像欠陥の測定方法の一実施例を示す説明
図である。図５（ａ）は、ピンホール欠陥５１に対する
画像欠陥測定方法を示し、図５（ｂ）は、汚れ欠陥５２
に対する画像欠陥測定方法、そして、図５（ｃ）は、薄
汚れ欠陥５３に対する画像欠陥測定方法を示している。
図５（ａ）に示すように、ピンポール欠陥５１は、面積
が小さいが、基準画像と被検査画像との画素のレベル差
が大きい。また、図５（ｂ）に示すように、汚れ欠陥５
２は、面積はやや大きく、レベル差もある。そして、図
５（ｃ）に示すように、薄汚れ欠陥５３は、レベル差は
少ないが、広い面積に渡って存在する。このようなそれ
ぞれの画像欠陥の性質のために、従来の画像比較法を用
いたシステムでは、例えば、閾値Ｔ₁を用いると、図５
（ａ）に示すように、ピンホール欠陥５１は検出可能で
あるが、図５（ｂ）、（ｃ）に示すように、汚れ欠陥５
２および薄汚れ欠陥５３を検出することができない。一
方、閾値Ｔ₂を用いると、ピンホール欠陥５１と、汚れ
欠陥５２、および、薄汚れ欠陥５３の全てを検出するこ
とが可能となる。しかし、画像には、本来は画像欠陥で
はない部分においても、ノイズや印刷の微細な濃度のバ
ラツキなどにより、微小なレベル差が存在するので、閾
値Ｔ₂を用いた場合には、誤った画像欠陥検出を行なっ
てしまう。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】解決しようとする問題
点は、従来の技術においては、ノイズなどに起因する誤
検出を防止することができず、また、正しい画像欠陥判
定が行なえたとしても、その画像欠陥が、どのような種
類の画像欠陥であるかを分類することはできない点であ
る。本発明の目的は、これら従来技術の課題を解決し、
画像欠陥の種類別の検出を可能とし、画像欠陥の検出精
度を高め、印刷物の欠陥検査システムの性能の向上を可
能とする画像欠陥判別処理装置を提供することである。

【０００５】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本発明の画像欠陥判別処理装置は、（１）画像欠陥
の無い対象から得られる基準画像と、判別対象から得ら
れた被検査画像との画素毎の相違度を求め、この相違度
と、予め任意に設定された第１の閾値との比較に基づ
き、画像の欠陥の判定を行なう画像欠陥判別処理装置に
おいて、基準画像と被検査画像との画素毎の相違度デー
タを、アドレス対応に記憶する相違度画像データ記憶部
と、この相違度画像データ記憶部に記憶した相違度デー
タ対応のアドレスを、予め定められた小領域に分割する
小領域アドレス発生部と、この小領域アドレス発生部で
分割された小領域毎に、相違度画像データ記憶部に記憶
した相違度データと、第１の閾値との比較を行ない、こ
の第１の閾値を超えた相違度データの数が、予め任意に
定めた第２の閾値を超えた場合に、この比較中の小領域
の第１の閾値を超えた相違度データを、画像欠陥として
判定する相違度画素算出判定部とを設けたことを特徴と
する。また、（２）上記（１）に記載の画像欠陥判別処
理装置において、相違度画素算出判定部の代わりに、小
領域アドレス発生部で分割された小領域毎に、相違度画
像データ記憶部に記憶した相違度データの最大値を算出
し、この算出した最大値が、予め任意に定めた第３の閾
値を超えた場合に、この最大値の算出中の小領域の第１
の閾値を超えた相違度データを、画像欠陥として判定す
る最大相違度算出判定部を設けたことを特徴とする。ま
た、（３）上記（１）に記載の画像欠陥判別処理装置に
おいて、相違度画素算出判定部の代わりに、小領域アド
レス発生部で分割された小領域毎に、この小領域内の相
違度画像データ記憶部に記憶した相違度データの総和を
算出し、この算出した総和が、予め任意に定めた第４の
閾値を超えた場合に、この総和の算出中の小領域の第１
の閾値を超えた相違度データを、画像欠陥として判定す
る総和相違度算出判定部を設けたことを特徴とする。ま
た、（４）上記（１）に記載の画像欠陥判別処理装置に
おいて、上記（２）に記載の最大相違度算出判定部と、
上記（３）に記載の総和相違度算出判定部と、この総和
相違度算出判定部と相違度画素算出判定部、および、最
大相違度算出判定部のそれぞれの判定結果を、予め任意
に定めた条件式に基づき、論理演算して合成し、画像の
欠陥の判定結果を出力する総合判定部とを設けたことを
特徴とする。また、（５）上記（１）から（４）のいず
れかに記載の画像欠陥判別処理装置において、第２から
第４の閾値のそれぞれを、小領域アドレス発生部で分割
された小領域毎に、もしくは、画像を構成する画素毎
に、任意の値で配列した閾値テーブルを格納する閾値テ
ーブル記憶部を設け、相違度画素算出判定部と最大相違
度算出判定部、および、総和相違度算出判定部のそれぞ
れは、閾値テーブル記憶部に格納した閾値テーブルに基
づき、それぞれの小領域毎に、もしくは、画素毎に異な
る閾値で、画像欠陥の判定を行なうことを特徴とする。

【０００６】

【作用】本発明においては、画像欠陥の性質の違いに着
目し、画像欠陥の種類毎に、欠陥の判定条件を設定す
る。このことにより、安定な画像欠陥判定を実現すると
共に、検査と同時に、ピンホール欠陥や汚れ欠陥などの
画像欠陥の種類を分類することも可能となる。すなわ
ち、印刷物や塗装の外観検査などを行なうために、基準
画像と被検査画像との差を表す相違度データに対して、
相違度画素算出判定部と、最大相違度算出判定部、およ
び、総和相違度算出判定部の３種類の画像欠陥判定処理
部を用意し、かつ、それぞれ、画像欠陥の性質に応じて
第１から第４の閾値を設定する。そして、総合判定部で
は、異なる閾値、および、３種類の判定方法を用いた画
像欠陥の判定結果に対し、論理演算を用いて、それぞれ
の画像欠陥判定結果を合成する。このことにより、極め
細かな画像欠陥の判別条件を設定することができ、さら
に、事前に条件式を複数用意することで、画像欠陥を分
類し、目的に応じた画像欠陥判定を、容易に行なうこと
が可能となる。

【０００７】

【実施例】以下、本発明の実施例を、図面により詳細に
説明する。図１は、本発明を施した画像欠陥判別処理装
置の本発明に係わる構成の一実施例を示すブロック図で
ある。本図において、１は、入力端子１３から検査対象
の画像信号を入力する画像入力部、２は、画像入力部１
から入力された欠陥のない画像を基準画像として記憶す
る基準画像記憶部、３は、検査の実行時に、画像入力部
１から入力された被検査画像を記憶する被検査画像記憶
部、４は、被検査画像記憶部３に記憶した被検査画像
と、基準画像記憶部２に記憶した基準画像との位置ずれ
を補正する画像位置合わせ処理部、５は、画像位置合わ
せ処理部４で位置ずれを補正した被検査画像記憶部３に
記憶した被検査画像と、基準画像記憶部２に記憶した基
準画像とを、画素毎に比較して、画像の相違度を算出す
る相違度画像データ算出部、６は、相違度画像データ算
出部５で算出した相違度画像データをアドレス対応に記
憶する相違度画像データ記憶部、７は、本発明に係わ
り、相違度画像データ記憶部６から読み出す欠陥判定の
対象となる相違度画像データのアドレスを発生する小領
域アドレス発生部、８は、閾値設定端子１５からの閾値
を用いて、本発明に係わる画像欠陥検出動作を行なう総
和相違度算出判定部、９は、閾値設定端子１６からの値
を用いて、本発明に係わる画像欠陥検出動作を行なう最
大相違度算出判定部、１０は、閾値設定端子１７からの
値を用いて、本発明に係わる画像欠陥検出動作を行なう
相違度画素算出判定部、１１は、相違度画像データ記憶
部６のそれぞれのアドレス対応に設定された欠陥判定の
基準となる閾値テーブルを記憶する閾値テーブル記憶
部、１２は、総和相違度算出判定部８と最大相違度算出
判定部９、および、相違度画素算出判定部１０の判定結
果から、最終的な欠陥の判定などの処理を行ない、判定
結果出力端子１４に送出する総合判定部である。このよ
うな構成により、本実施例の画像欠陥判別処理装置は、
以下に示す動作を行ない、安定な欠陥判定を実現すると
共に、検査と同時に、欠陥の種類を分類可能とする。

【０００８】まず、欠陥検査処理に先立ち、欠陥の無い
基準画像が、画像入力部１から入力され、基準画像記憶
部２に記憶される。次に、欠陥検査を行なうために、被
検査画像が、画像入力部１より入力され、被検査画像記
憶部３に記憶される。一般に、基準画像と被検査画像と
は、画像の入力条件の相違により、相互に位置がずれて
いる場合がある。このように、位置ずれを含んだ状態で
基準画像と被検査画像との相違度を算出すると、位置ず
れにより生じる画像の違いを、誤って、欠陥と判定して
しまう問題が発生する。このような問題に対処するため
に、画像位置合わせ処理部４において、相互の位置ずれ
量を算出し、その位置ずれを補正して相違度画像を算出
する。すなわち、相違度画像データ算出部５は、基準画
像と被検査画像との相違度を、画像位置合わせ処理部４
で求めた位置ずれ量を補正しながら算出し、その算出結
果を、相違度画像データ記憶部６に出力する。小領域ア
ドレス発生部７は、相違度画像データを分割する小領域
アドレスを記憶し、相違度データを読み出して欠陥判定
を行なうためのアドレスを発生する。総和相違度算出判
定部８と、最大相違度算出判定部９と、相違度画素算出
判定部１０とは、それぞれ、閾値設定端子１５、１６、
１７からの値を用いて、本発明に係わるそれぞれの画像
欠陥検出動作を行なう。特に、相違度画素算出判定部１
０は、閾値テーブル記憶部１１に記憶した閾値テーブル
Ｔ(x,y)を用いて、相違度画素算出を行なう。総合判定
部１２は、総和相違度算出判定部８と、最大相違度算出
判定部９と、相違度画素算出判定部１０の判定結果の少
なくとも一つを選択し、または、判定結果の要素毎の論
理演算を行ない、最終的な欠陥の判定、および、分類を
行ない、そして、その結果を、出力端子１４に出力す
る。ここで適用する論理演算式は、欠陥の種類毎に事前
に用意し、総合判定処理部１２内に記憶されている。
尚、本実施例においては、位置合わせ処理部４の機能を
特に限定するものではなく、例えば、特願昭６３−３１
７５２号明細書および図面に記載の従来技術である画像
位置ずれ検出方法を用いるか、基準画像と被検査画像と
の位置ずれが十分小さな状況では、位置合わせ処理部４
を削除しても良い。

【０００９】以下、総和相違度算出判定部８と最大相違
度算出判定部９、および、相違度画素算出判定部１０の
本発明に係わる処理動作を説明する。まず、後述の図２
に示すように、基準画像と被検査画像との相違度画像デ
ータＤ(x,y)に対し、相互に重なりを持つＭ×Ｎ個の小
領域Ｓ(k,i)、（ｋ＝１，２，・・・，Ｎ、ｉ＝１，
２，・・・，Ｍ）に分割する。そして、欠陥の判別を行
なうために、以下の判定処理の少なくとも一つを用い
て、欠陥検出を行なう。

【００１０】相違度画素算出判定部１０では、以下の相
違度画素算出処理を行なう。各小領域内の相違度画像デ
ータに対し、次式を満足する画素数Ｃk,iを算出する。Ｄ(x,y)＞Ｔ(x,y)、（x,y ∈Ｓ(k,i)）そして、閾値設定端子１７から入力される閾値Ｔsに対
し、「Ｃk,i＞Ｔs」ならば、小領域Ｓ(k,i)は欠陥を含
み、「Ｃk,i≦Ｔs」ならば、小領域Ｓ(k,i)は欠陥を含
まないと判定する。尚、Ｔ(x,y)、および、Ｔsの値は、
欠陥判定の条件に応じて事前に定めておく。以下、同様
の処理を全ての小領域に対して行なう。

【００１１】次に、最大相違度算出判定部９では、以下
の最大相違度算出処理を行なう。各小領域内の相違度画
像データに対し、次式を算出する。Ｍk,i＝max｛Ｄ(x,y)、（(x,y)∈Ｓ(k,i)）｝そして、閾値設定端子１６から入力される閾値Ｔｍに対
して、「Ｍk,i＞Ｔm」ならば、小領域Ｓ(k,i)は、欠陥
を含み、「Ｍk,i≦Ｔm」ならば、小領域Ｓ(k,i)は、欠
陥を含まないと判定する。以下、同様の処理を、全ての
小領域に対して行なう。

【００１２】また、総和相違度算出判定部８では、以下
の総和相違度算出処理を行なう。各小領域内の相違度画
像データに対し、総和相違度を次式に基づき算出する。Ａk,i＝ΣΣＤ(x,y)、｛(x,y)∈Ｓ(k,i)｝そして、閾値設定端子１５から入力される閾値ＴAに対
して、「Ａk,i＞ＴA」ならば、小領域Ｓ(k,i)は、欠陥
を含み、「Ａk,i≦ＴA」ならば、小領域Ｓ(k,i)は、欠
陥を含まないと判定する。以下、同様の処理を、全ての
小領域に対して行なう。

【００１３】尚、上述のそれぞれの判定方法において、
閾値Ｔs、Ｔm、ＴAは、小領域Ｓ(k,i)に係わらず、一定
値の場合について説明したが、閾値を、配列Ｔs(k,i)、
Ｔm(k,i)、ＴA(k,i)として、各小領域毎に、または、画
像データの画素毎に異なった閾値を定め、相違度画像デ
ータの各画素アドレスに対応して格納する閾値テーブル
Ｔ(x,y)を、閾値テーブル記憶部１１に記憶し、欠陥判
定に用いることも可能である。この場合、欠陥判定の閾
値を、画像の場所毎に異なる値で設定することが可能と
なる。この処理は、例えば、検査対象画像が人物がであ
れば、画像中、特に重要である顔の領域に対して、欠陥
検出精度が高くなるように閾値を設定し、また、背景部
分では、欠陥検出精度が低くなるように閾値を設定する
ようにして使用される。また、総和相違度算出判定部８
の総和相違度算出処理において、閾値Ｔrを用い、「Ｄ
(x,y)＞Ｔr」を満足する場合のみ、相違度Ｄ(x,y)を累
算し、Ａk,iを算出する方法もある。この方法によれ
ば、画像に含まれる微小な変動を取り除いて、総和相違
度を算出することができる。

【００１４】図２は、図１における小領域アドレス発生
部で記憶される小領域の一実施例を示す説明図である。
Ｍ×Ｎ個の小領域Ｓ(k,i)（ｋ＝１，２，・・・，Ｎ、
ｉ＝１，２，・・・，Ｍ）は、図中、Ｓ（１，１）で示
す小領域２１と、図中、Ｓ（２，１）で示す小領域２
２、および、図中、Ｓ（１，２）で示す小領域２３の斜
線部で示されるように、それぞれ相互に重なりを持つ。
これらのＭ×Ｎ個の小領域Ｓ(k,i)に対して、図１の総
和相違度算出判定部８と、最大相違度算出判定部９、お
よび、相違度画素算出判定部１０は、それぞれ、任意に
設定された閾値を用いて、本発明に係わるそれぞれの画
像欠陥検出動作を行なう。

【００１５】図１において、総合判定部１２は、上述の
三つの欠陥判定方法、すなわち、総和相違度算出判定部
８と最大相違度算出判定部９、および、相違度画素算出
判定部１０による欠陥判定動作を組合せ、かつ、個別の
閾値を設定することにより、異なる種類の欠陥に対して
も対処することが可能となり、この結果、優れた欠陥検
出を行なうことができる。また、どの判定条件により欠
陥と判定されたかが分かり、欠陥の分類が可能となる。
このような、総合判定部１２による本発明に係わる処理
動作を、以下、図３を用いて説明する。

【００１６】図３は、図１における画像欠陥判別処理装
置の画像欠陥の測定方法の一実施例を示す説明図であ
る。図３（ａ）は、ピンホール欠陥に対する欠陥測定方
法を示す、図３（ｂ）は、汚れ欠陥に対する欠陥測定方
法、そして、図３（ｃ）は、薄汚れ欠陥に対する欠陥測
定方法を示している。図３（ａ）に示すピンホール欠陥
３１は、面積が小さく、相違度のピーク値が高くなる性
質がある。このような欠陥を弁別するためには、図１の
最大相違度算出判定部９による判定処理を用い、適当な
閾値Ｔmを設定することで対応が可能となる。また、小
さなピンホールは欠陥とせず、ある大きさ以上のピンホ
ールを欠陥と判定したい場合には、図１の相違度画素算
出判定部１０の判定処理を用い、相違度のピーク値より
も低めの閾値Ｔ(x,y)≡Ｔ₀を用い、ピンホールの面積に
相当する閾値Ｔsを用いれば良い。すなわち、図３
（ｂ）に示すような汚れ欠陥３２とピンホール欠陥３３
とに対しては、図１の相違度画素算出判定部１０を用
い、やや低めの閾値Ｔ(x,y)≡Ｔ₀と、検出したい汚れの
面積（図中、幅Ｌ）に応じた閾値Ｔmを組合せることに
より、ピンホール欠陥３３を除き、汚れ欠陥３２のみを
検出することができる。

【００１７】また、図３（ｃ）に示すような薄い汚れ欠
陥は、図１の最大相違度算出判定部９や相違度画素算出
判定部１０の判定処理では、正しく検出できない場合が
あり、このような欠陥の判定には、図１の総和相違度算
出判定部８の判定処理を用いる。すなわち、基準画像と
被検査画像との濃度差が小さい場合、相違度の差が小さ
くなるが、これを検出するためには、小さな閾値の設定
が必要になる。しかしながら、小さな閾値は、画像に含
まれるノイズや、濃度変動に対し、不安定となりやす
い。例えば、図１の相違度画素算出判定部１０の判定処
理の場合は、閾値Ｔに対する画素数Ｓk,iと、わずかに
異なる閾値Ｔ＋Δεに対する画素数Ｓ'k,iが大きく異な
るため、閾値の安定な設定が困難になる。これに対し、
図１の総和相違度算出判定部８の判定処理では、小領域
Ｓ（図中、Ｓ₁〜Ｓ₄）毎の相違度の総和Ａ₁〜Ａ₄を算出
し、これに対し、閾値ＴAがなされる。総和相違度は、
基準画像と被検査画像の相違度を累算値（図では、ハッ
チングの面積で表されている）として評価するので、閾
値設定の不安定さがなく、また、面積の小さいノイズの
影響を受けにくい。この結果、薄い汚れ欠陥に対する相
違度の差を的確に捕らえることが可能となる。

【００１８】さらに、図１において、総合判定部１２
は、上述の三つの欠陥判定方法、すなわち、総和相違度
算出判定部８と最大相違度算出判定部９、および、相違
度画素算出判定部１０による欠陥判定方法、または、異
なる閾値を用いた判定結果を論理演算式で合成すること
により、以下に説明するように、欠陥の種類に応じた最
適な欠陥判定処理を実現することができる。今、Ｎ個の
判定方法、または、閾値の違いにより得られた判定結果
を、次式で表す。Ｂn(k,i)、（ｎ＝１，２，・・・，Ｎ）ここで、「Ｂn(k,i)＝１」であれば、小領域Ｓ(k,i)が
欠陥を含む場合で、「Ｂn(k,i)＝０」であれば、小領域
Ｓ(k,i)が欠陥を含むまない場合とする。複数の判定結
果を合成するために、判定結果の要素毎の論理演算を用
いる。例えば、「Ｃ₁＝Ｂ₁．ｏｒ．Ｂ₂．ｏｒ．Ｂ₃」
は、Ｂ₁、Ｂ₂、Ｂ₃の要素毎の論理和をとり、新しい判
定結果Ｃ₁(k,i)を作成する。以下同様にして、「．ａｎ
ｄ．」（要素毎の論理積）、「．ｅｏｒ．」（要素毎の
排他論理和）、「．ｎｏｔ．」（要素毎の否定）の論理
演算子を定める。また、Ｂ₁を、薄い汚れ欠陥を検出す
るために適した閾値ＴAを設定した図１の総和相違度算
出判定部８の判定処理の結果、そして、Ｂ₂を、極めて
薄い汚れ欠陥の相違度の最大値よりも高い閾値Ｔmを設
定した図１の最大相違度算出判定部９の判定処理の結果
とすると、論理演算の組合せにより、「Ｃ₁＝Ｂ₁．ａｎ
ｄ．（ｎｏｔ）Ｂ₂」は、薄い汚れで、相違度の最大値
がＴm以下のものだけを検出することが可能となる。

【００１９】以上、図１〜図３を用いて説明したよう
に、本実施例の画像欠陥判別処理装置では、印刷物や塗
装の外観検査を行なうために、基準画像と被検査画像と
の差を表す相違度データに対して、相違度画素算出処
理、最大相違度算出処理、総和相違度算出処理の３種類
の欠陥判定処理を用意し、かつ、それぞれ、欠陥の性質
に応じて閾値を設定する。また、異なる閾値、および、
判定方法を用いた欠陥の判定結果に対し、論理演算を用
いて欠陥判定結果を合成する。このことにより、極め細
かな欠陥の判別条件を設定することができる。その結
果、事前に条件式を複数用意することで、欠陥を分類
し、目的に応じた欠陥判定を、容易に行なうことが可能
となる。尚、本発明は、小領域毎に、任意の閾値で、画
像欠陥の検出を行なうものであれば、図１〜図３を用い
て説明した実施例に限定されるものではない。

【００２０】

【発明の効果】本発明によれば、画像欠陥の種類別の検
出を可能とし、ノイズなどに起因する誤検出を防止し
て、画像欠陥の検出精度を高め、印刷物の欠陥検査シス
テムの性能を向上させることが可能である。

【００２１】

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明を施した画像欠陥判別処理装置の本発明
に係わる構成の一実施例を示すブロック図である。

【図２】図１における小領域アドレス発生部で記憶され
る小領域の一実施例を示す説明図である。

【図３】図１における画像欠陥判別処理装置の画像欠陥
の測定方法の一実施例を示す説明図である。

【図４】従来の画像欠陥判別処理装置の構成の一実施例
を示すブロック図である。

【図５】図４における画像欠陥判別処理装置の画像欠陥
の測定方法の一実施例を示す説明図である。

【符号の説明】

１画像入力部２基準画像記憶部３被検査画像記憶部４画像位置合わせ処理部５相違度画像データ算出部６相違度画像データ記憶部７小領域アドレス発生部８総和相違度算出判定部９最大相違度算出判定部１０相違度画素算出判定部１１閾値テーブル記憶部１２総合判定部１３入力端子１４判定結果出力端子１５閾値設定端子１６閾値設定端子１７閾値設定端子２１〜２３小領域３１ピンホール欠陥３２汚れ欠陥３３ピンホール欠陥４０入力端子４１画像入力部４２基準画像記憶部４３被検査画像記憶部４４相違度画像データ算出部４５欠陥判定処理部４６閾値入力端子４７出力端子５１ピンホール欠陥５２汚れ欠陥５３薄汚れ欠陥

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】画像欠陥の無い対象から得られる基準画
像と、判別対象から得られた被検査画像との画素毎の相
違度を求め、該相違度と、予め任意に設定された第１の
閾値との比較に基づき、被検査対象の画像欠陥の判定を
行なう画像欠陥判別処理装置において、上記基準画像と
被検査画像との画素毎の相違度データを、アドレス対応
に記憶する相違度画像データ記憶手段と、上記相違度画
像データ記憶手段に記憶した相違度データ対応のアドレ
スを、予め定められた小領域に分割する小領域アドレス
発生手段と、該小領域アドレス発生手段で分割された小
領域毎に、上記相違度画像データ記憶手段に記憶した相
違度データと、上記第１の閾値との比較を行ない、該第
１の閾値を超えた上記相違度データの数が、予め任意に
定めた第２の閾値を超えた場合に、該比較中の小領域の
第１の閾値を超えた相違度データを、画像欠陥として判
定する相違度画素算出判定手段とを設けたことを特徴と
する画像欠陥判別処理装置。
【請求項２】請求項１に記載の画像欠陥判別処理装置
において、上記相違度画素算出判定手段の代わりに、上
記小領域アドレス発生手段で分割された小領域毎に、上
記相違度画像データ記憶手段に記憶した相違度データの
最大値を算出し、該算出した最大値が、予め任意に定め
た第３の閾値を超えた場合に、該最大値の算出中の小領
域の第１の閾値を超えた相違度データを、画像欠陥とし
て判定する最大相違度算出判定手段を設けたことを特徴
とする画像欠陥判別処理装置。
【請求項３】請求項１に記載の画像欠陥判別処理装置
において、上記相違度画素算出判定手段の代わりに、上
記小領域アドレス発生手段で分割された小領域毎に、該
小領域内の上記相違度画像データ記憶手段に記憶した相
違度データの総和を算出し、該算出した総和が、予め任
意に定めた第４の閾値を超えた場合に、該総和の算出中
の小領域の第１の閾値を超えた相違度データを、画像欠
陥として判定する総和相違度算出判定手段を設けたこと
を特徴とする画像欠陥判別処理装置。
【請求項４】請求項１に記載の画像欠陥判別処理装置
において、請求項２に記載の最大相違度算出判定手段
と、請求項３に記載の総和相違度算出判定手段と、該総
和相違度算出判定手段と上記相違度画素算出判定手段お
よび上記最大相違度算出判定手段のそれぞれの判定結果
を、予め任意に定めた条件式に基づき、論理演算して合
成し、画像の欠陥の判定結果を出力する総合判定手段と
を設けたことを特徴とする画像欠陥判別処理装置。
【請求項５】請求項１から請求項４のいずれかに記載
の画像欠陥判別処理装置において、上記第２から第４の
閾値のそれぞれを、上記小領域アドレス発生手段で分割
された小領域毎に、もしくは、画像を構成する画素毎
に、任意の値で配列した閾値テーブルを格納する閾値テ
ーブル記憶手段を設け、上記相違度画素算出判定手段と
最大相違度算出判定手段、および、上記総和相違度算出
判定手段のそれぞれは、上記閾値テーブル記憶手段に格
納した閾値テーブルに基づき、それぞれの小領域毎に、
もしくは、画素毎に異なる閾値で、画像欠陥の判定を行
なうことを特徴とする画像欠陥判別処理装置。