JPH05126757A - 製品の受容性を光学的に決定する方法と装置 - Google Patents
製品の受容性を光学的に決定する方法と装置Info
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- JPH05126757A JPH05126757A JP4078540A JP7854092A JPH05126757A JP H05126757 A JPH05126757 A JP H05126757A JP 4078540 A JP4078540 A JP 4078540A JP 7854092 A JP7854092 A JP 7854092A JP H05126757 A JPH05126757 A JP H05126757A
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Abstract
(57)【要約】 （修正有）
【目的】 製品の検査法とその装置に関し、光学的検査
システムを改良し単純化する。 【構成】 検査すべき製品１２を運ぶコンベア装置２０
で、センサ２２が所定の位置Ａで製品１２を検出するた
びに、カメラ２４、およびプロセッサ２６が、光源３０
に製品を照明させて、カメラ２４に、製品の静止影像を
とらえる。この静止影像は、これをディジタル化してさ
らに処理するプロセッサ２６に送られる。プロセッサ２
６は、ディスプレイ３２にその影像を表示させ、その表
示を、受容可能な製品影像のアウトラインか、ある種の
特徴のアウトラインのような他の情報で増大させること
ができる。オペレータは、この情報により、システムの
他の要素を用いて、表示される製品影像が受容可能か否
かを決定し、オペレータはデータ入力装置３４を用い
て、システムの全作動を制御するとともに、システムか
らの照会に応答する。
システムを改良し単純化する。 【構成】 検査すべき製品１２を運ぶコンベア装置２０
で、センサ２２が所定の位置Ａで製品１２を検出するた
びに、カメラ２４、およびプロセッサ２６が、光源３０
に製品を照明させて、カメラ２４に、製品の静止影像を
とらえる。この静止影像は、これをディジタル化してさ
らに処理するプロセッサ２６に送られる。プロセッサ２
６は、ディスプレイ３２にその影像を表示させ、その表
示を、受容可能な製品影像のアウトラインか、ある種の
特徴のアウトラインのような他の情報で増大させること
ができる。オペレータは、この情報により、システムの
他の要素を用いて、表示される製品影像が受容可能か否
かを決定し、オペレータはデータ入力装置３４を用い
て、システムの全作動を制御するとともに、システムか
らの照会に応答する。
Description
【０００１】本発明は、製品の検査法とその装置に関
し、さらに詳しくは製品が受容可能な外観を有している
か否かを光学的に決定する方法と装置に関する。
し、さらに詳しくは製品が受容可能な外観を有している
か否かを光学的に決定する方法と装置に関する。
【０００２】包装食品、飲料、クリーニング用製品、健
康と美容用器具、シガレット、シガーなどの消費財のよ
うな多くの製品としては、製品の外観またはその包装が
一様で欠点がないことが非常に重要である。現在これら
の製品は、一般に、大量にかつ高速度で生産されている
ので、何らかの形態の自動式光学検査が実際に絶対必要
である。光学的検査システムとしては、製品の影像のす
べての部分または実質的にすべての部分を検査してその
影像のどこかで生じるあらゆる種類の欠点を検出できる
ものが極めて好ましい。同時に、その検査システムは、
理想的な製品と比べて小さいが受容可能な偏差を有す製
品を不合格品としてはならない。
康と美容用器具、シガレット、シガーなどの消費財のよ
うな多くの製品としては、製品の外観またはその包装が
一様で欠点がないことが非常に重要である。現在これら
の製品は、一般に、大量にかつ高速度で生産されている
ので、何らかの形態の自動式光学検査が実際に絶対必要
である。光学的検査システムとしては、製品の影像のす
べての部分または実質的にすべての部分を検査してその
影像のどこかで生じるあらゆる種類の欠点を検出できる
ものが極めて好ましい。同時に、その検査システムは、
理想的な製品と比べて小さいが受容可能な偏差を有す製
品を不合格品としてはならない。
【０００３】シガレットパックのような比較的単純な製
品の影像でも、検査システムには、受容可能な製品（す
なわち理想的な外観または理想に近く受容できる外観を
有する製品）、および外観の欠点または理想には程遠い
外観のために不合格にしなければならない受容できない
製品を識別するのに必要な精緻性で、影像のすべての部
分または実質的にすべての部分を検査できるように大量
の情報が最初に供給されなければならない。上記の情報
を識別して検査システムの装置に入力するには、一般
に、非常に高いレベルの熟練度および／または大量のオ
ペレータの時間を必要とする。その上、このデータの識
別と入力の作業は、新製品もしくは差が小さい製品でも
検査しなければならないときはそのたびごとに繰返さね
ばならない。
品の影像でも、検査システムには、受容可能な製品（す
なわち理想的な外観または理想に近く受容できる外観を
有する製品）、および外観の欠点または理想には程遠い
外観のために不合格にしなければならない受容できない
製品を識別するのに必要な精緻性で、影像のすべての部
分または実質的にすべての部分を検査できるように大量
の情報が最初に供給されなければならない。上記の情報
を識別して検査システムの装置に入力するには、一般
に、非常に高いレベルの熟練度および／または大量のオ
ペレータの時間を必要とする。その上、このデータの識
別と入力の作業は、新製品もしくは差が小さい製品でも
検査しなければならないときはそのたびごとに繰返さね
ばならない。
【０００４】本発明は、光学的検査システムを改良し単
純化することを目的とするものである。
純化することを目的とするものである。
【０００５】したがって、本発明は、製品の受容可能な
影像（Ｉ）の第１セットからフィルタ（Ｆ）を作製し、
そのフィルタを、第２セットの製品の影像の各々と比較
して第２セット中の各影像についての分布の値を有する
処理された値（Ｐ）を作製し、前記フィルタを、第３セ
ットの製品の影像の各々と比較して第３セット中の各影
像についてのさらに処理された値を作製し、次いでこの
さらに処理された値の各々を前記分布と比較して上記の
さらに処理された値を有する影像に対応する製品の受容
性を決定することによって製品（１２）の受容性を決定
する方法であって、処理された値の第１範囲（Ａ）と第
２範囲（Ｂ）を前記分布から作製し（２２０）、第１範
囲が製品の受容可能な影像に対応する処理された値を含
み、および第２範囲が前記第１範囲から間隔をあけて存
在し、かつ製品の受容できない影像に対応する処理され
た値を含み、さらに処理された値の各々が第１と第２の
範囲の両方の外側にあるか否かを決定（３１８，３２
２，３２４）し、外側にある場合、前記影像が受容可能
な場合にのみ対応する影像を選択し、および前記フィル
タを、選択された影像で適応させてトレーニングして
（３３４）、修正されたフィルタを作製し、その結果、
修正されたフィルタを、選択された影像と比較すること
によって、第１範囲に一層近い修正された処理された値
を作製する、ことを特徴とする製品の受容性を決定する
方法を提供するものである。
影像（Ｉ）の第１セットからフィルタ（Ｆ）を作製し、
そのフィルタを、第２セットの製品の影像の各々と比較
して第２セット中の各影像についての分布の値を有する
処理された値（Ｐ）を作製し、前記フィルタを、第３セ
ットの製品の影像の各々と比較して第３セット中の各影
像についてのさらに処理された値を作製し、次いでこの
さらに処理された値の各々を前記分布と比較して上記の
さらに処理された値を有する影像に対応する製品の受容
性を決定することによって製品（１２）の受容性を決定
する方法であって、処理された値の第１範囲（Ａ）と第
２範囲（Ｂ）を前記分布から作製し（２２０）、第１範
囲が製品の受容可能な影像に対応する処理された値を含
み、および第２範囲が前記第１範囲から間隔をあけて存
在し、かつ製品の受容できない影像に対応する処理され
た値を含み、さらに処理された値の各々が第１と第２の
範囲の両方の外側にあるか否かを決定（３１８，３２
２，３２４）し、外側にある場合、前記影像が受容可能
な場合にのみ対応する影像を選択し、および前記フィル
タを、選択された影像で適応させてトレーニングして
（３３４）、修正されたフィルタを作製し、その結果、
修正されたフィルタを、選択された影像と比較すること
によって、第１範囲に一層近い修正された処理された値
を作製する、ことを特徴とする製品の受容性を決定する
方法を提供するものである。
【０００６】また本発明は、製品の受容可能な影像
（Ｉ）の第１セットからフィルタ（Ｆ）を作製し、その
フィルタを、第２セットの製品の影像の各々と比較して
第２セット中の各影像についての分布の値を有する処理
された値（Ｐ）を作製し、前記フィルタを、第３セット
の製品の影像の各々と比較して第３セット中の各影像に
ついてのさらに処理された値を作製し、次いでこのさら
に処理された値の各々を前記分布と比較して上記のさら
に処理された値を有する影像に対応する製品の受容性を
決定することによって製品（１２）の受容性を決定する
装置であって、処理された値の第１範囲（Ａ）と第２範
囲（Ｂ）を前記分布から作製する手段（２６，２２０）
を備え、第１範囲が製品の受容可能な影像に対応する処
理された値を含み、および第２範囲が前記第１範囲から
間隔をあけて存在し、かつ製品の受容できない影像に対
応する処理された値を含み、さらに処理された値が各々
第１と第２の範囲の両方の外側にあるか否かを決定し、
外側にある場合、前記影像が受容可能な場合にのみ対応
する影像を選択する手段（２６，３１８，３２２，３２
４）、および前記フィルタを、選択された影像で適応さ
せてトレーニングして修正されたフィルタを作製し、そ
の結果、修正されたフィルタを選択された影像と比較す
ることによって、第１範囲に一層近い前記の処理された
値の修正された値を作製する手段（２６，３３４）、を
備えていることを特徴とする製品の受容性を決定する装
置を提供するものである。
（Ｉ）の第１セットからフィルタ（Ｆ）を作製し、その
フィルタを、第２セットの製品の影像の各々と比較して
第２セット中の各影像についての分布の値を有する処理
された値（Ｐ）を作製し、前記フィルタを、第３セット
の製品の影像の各々と比較して第３セット中の各影像に
ついてのさらに処理された値を作製し、次いでこのさら
に処理された値の各々を前記分布と比較して上記のさら
に処理された値を有する影像に対応する製品の受容性を
決定することによって製品（１２）の受容性を決定する
装置であって、処理された値の第１範囲（Ａ）と第２範
囲（Ｂ）を前記分布から作製する手段（２６，２２０）
を備え、第１範囲が製品の受容可能な影像に対応する処
理された値を含み、および第２範囲が前記第１範囲から
間隔をあけて存在し、かつ製品の受容できない影像に対
応する処理された値を含み、さらに処理された値が各々
第１と第２の範囲の両方の外側にあるか否かを決定し、
外側にある場合、前記影像が受容可能な場合にのみ対応
する影像を選択する手段（２６，３１８，３２２，３２
４）、および前記フィルタを、選択された影像で適応さ
せてトレーニングして修正されたフィルタを作製し、そ
の結果、修正されたフィルタを選択された影像と比較す
ることによって、第１範囲に一層近い前記の処理された
値の修正された値を作製する手段（２６，３３４）、を
備えていることを特徴とする製品の受容性を決定する装
置を提供するものである。
【０００７】本発明の実施態様は、システムを設定して
新製品もしくは異なる製品を検査するのに必要なオペレ
ータの熟練度と時間を著しく低下させることができると
いう利点をもっている。
新製品もしくは異なる製品を検査するのに必要なオペレ
ータの熟練度と時間を著しく低下させることができると
いう利点をもっている。
【０００８】本発明の好ましい実施態様において、光学
的検査システムがシステムのオペレータが受容可能な影
像であると決定している比較的少数の“第１相”の影像
の複合体から初期識別機能すなわち“フィルタ”を形成
する。この複合体を形成するのに、比較的単純な方法
（例えば論理ＯＲ操作）を用いることが好ましい。少数
の影像のかような単純な結合を利用して初期識別機能を
迅速に作製する性能によって、システムの迅速な“起
動”が容易になる。その後、システムは、初期識別機能
に関する、影像についての統計情報を計算するために、
初期識別機能を用いて、比較的多数の代表的な“第２
相”の影像を処理する。特に本発明のシステムは、初期
識別機能を用いて、第２相の各影像についての処理され
た値を計算する。これらの処理された値は一般にほぼ正
規分布すなわちガウス分布をしている。第１の統計的に
多数の処理された値を含むこの分布の中央部分の上限と
下限を第１スレッショルド値と呼ぶ。第２の統計的によ
り多数の処理された値を含むこの分布の中央部の上限と
下限を第２スレッショルド値と呼ぶ。
的検査システムがシステムのオペレータが受容可能な影
像であると決定している比較的少数の“第１相”の影像
の複合体から初期識別機能すなわち“フィルタ”を形成
する。この複合体を形成するのに、比較的単純な方法
（例えば論理ＯＲ操作）を用いることが好ましい。少数
の影像のかような単純な結合を利用して初期識別機能を
迅速に作製する性能によって、システムの迅速な“起
動”が容易になる。その後、システムは、初期識別機能
に関する、影像についての統計情報を計算するために、
初期識別機能を用いて、比較的多数の代表的な“第２
相”の影像を処理する。特に本発明のシステムは、初期
識別機能を用いて、第２相の各影像についての処理され
た値を計算する。これらの処理された値は一般にほぼ正
規分布すなわちガウス分布をしている。第１の統計的に
多数の処理された値を含むこの分布の中央部分の上限と
下限を第１スレッショルド値と呼ぶ。第２の統計的によ
り多数の処理された値を含むこの分布の中央部の上限と
下限を第２スレッショルド値と呼ぶ。
【０００９】本発明のシステムの作動の次の第３相にお
いて、第１と第２のスレッショルド値は、比較的多数の
“第３相”の影像を処理するのに用いられる。特に、本
発明のシステムは、識別機能を用いて（最初は上記の初
期識別機能を用いる）、続く第３相の各影像についての
処理された値を計算する。所定の第３相の影像について
のこの処理された値が第１スレッショルド値の間にある
場合、その第３相影像は、続いて使用される識別機能を
改善する（例えばウィドロー−ホフ（Widrow-Hoff)形の
適応的トレーニング法を使用する）のに自動的に使用さ
れる。第３相影像についての処理された値が、第２スレ
ッショルド値の間に存在しない場合、その第３相の影像
は自動的に廃棄される。第３の可能性として、第３相の
影像についての処理された値が、第１スレッショルド値
の間に存在しないが、第２スレッショルド値の間に存在
する場合、システムのオペレータは、その影像を、廃棄
すべきか（すなわちその影像が受容できないように見え
るから）否かまたはその後に使うために識別機能を改善
するのに使用すべきか（すなわちその影像が受容可能に
見えるから）否かを決める選択権を与えられる。
いて、第１と第２のスレッショルド値は、比較的多数の
“第３相”の影像を処理するのに用いられる。特に、本
発明のシステムは、識別機能を用いて（最初は上記の初
期識別機能を用いる）、続く第３相の各影像についての
処理された値を計算する。所定の第３相の影像について
のこの処理された値が第１スレッショルド値の間にある
場合、その第３相影像は、続いて使用される識別機能を
改善する（例えばウィドロー−ホフ（Widrow-Hoff)形の
適応的トレーニング法を使用する）のに自動的に使用さ
れる。第３相影像についての処理された値が、第２スレ
ッショルド値の間に存在しない場合、その第３相の影像
は自動的に廃棄される。第３の可能性として、第３相の
影像についての処理された値が、第１スレッショルド値
の間に存在しないが、第２スレッショルド値の間に存在
する場合、システムのオペレータは、その影像を、廃棄
すべきか（すなわちその影像が受容できないように見え
るから）否かまたはその後に使うために識別機能を改善
するのに使用すべきか（すなわちその影像が受容可能に
見えるから）否かを決める選択権を与えられる。
【００１０】第３相が完了したとき、システムは、改善
された識別機能と第１スレッショルド値を用いて行う実
際の製品検査の準備ができている。実際の製品検査にお
いて、本発明のシステムは、改善された識別機能を用い
て、各製品の影像についての処理された値を計算する。
製品影像についての処理された値が第１スレッショルド
値の間に存在していれば、その製品は受容可能な外観を
もっているとして受容される。製品影像についての処理
された値が第１スレッショルド値の間に存在していなけ
れば、その製品は受容できない外観をもっているとして
不合格とされる。
された識別機能と第１スレッショルド値を用いて行う実
際の製品検査の準備ができている。実際の製品検査にお
いて、本発明のシステムは、改善された識別機能を用い
て、各製品の影像についての処理された値を計算する。
製品影像についての処理された値が第１スレッショルド
値の間に存在していれば、その製品は受容可能な外観を
もっているとして受容される。製品影像についての処理
された値が第１スレッショルド値の間に存在していなけ
れば、その製品は受容できない外観をもっているとして
不合格とされる。
【００１１】本発明のシステムは、製品検査の作業を行
うためにシステムを設定するのに必要な、オペレータの
熟練度と時間を大きく低下させる。オペレータは、第１
相の期間中、比較的少数の受容可能な影像（例えば２５
の影像）を識別することが必要であるにすぎない。次
に、初期識別機能は、少数の第１相影像の論理ＯＲのよ
うな単純で迅速な方法を用いて自動的に計算される。第
２相全体も自動式である。そして第３相の間、オペレー
タは、その処理された値が第１スレッショルド値の外側
にあるが、第２スレッショルド値の間に存在する比較的
少数の影像の受容性について決定する必要があるだけで
ある。
うためにシステムを設定するのに必要な、オペレータの
熟練度と時間を大きく低下させる。オペレータは、第１
相の期間中、比較的少数の受容可能な影像（例えば２５
の影像）を識別することが必要であるにすぎない。次
に、初期識別機能は、少数の第１相影像の論理ＯＲのよ
うな単純で迅速な方法を用いて自動的に計算される。第
２相全体も自動式である。そして第３相の間、オペレー
タは、その処理された値が第１スレッショルド値の外側
にあるが、第２スレッショルド値の間に存在する比較的
少数の影像の受容性について決定する必要があるだけで
ある。
【００１２】本発明の実施態様を、実施例として下記の
図面を参照して説明する。
図面を参照して説明する。
【００１３】図１に示すように、本発明にしたがって製
造された代表的な製品検査システム１０は、検査すべき
物品もしくは製品１２を、図１に示すように左から右へ
と次々に運ぶコンベヤ装置２０を備えている。通常の製
品センサ２２が所定の位置Ａで製品１２を検出するたび
ごとに、反対側の通常のカメラ２４、および通常のプロ
セッサ２６（通常の撮像ハードウエアを備えている）
が、通常の光源３０に製品を短時間照明させて、カメラ
２４に、事実上、製品の静止影像をとらえさせる。この
静止影像は、その影像をディジタル化してさらに処理す
るプロセッサ２６に送られる。プロセッサ２６は、通常
のビデオディスプレイ３２と通常のデータ入力装置３４
（例えばキーボード、マウス、および／またはディスプ
レイ３２に付随する接触画面エレメント）によって増大
される。プロセッサ２６は、ディスプレイ３２にカメラ
２４がとらえた製品の影像を表示させ、その表示を、受
容可能な製品影像のアウトラインおよび／または受容可
能な製品の影像のある種の特徴のアウトラインのような
他の情報で増大させることができる。オペレータは、こ
の増大する情報を用いて、表示される製品影像が受容可
能か否かを決定するのに役立てることができる。オペレ
ータはデータ入力装置３４を用いて、システムの全作動
を制御するとともに、システムからの照会（例えばオペ
レータが、ディスプレイ３２に現在示されている製品影
像が受容できると判断するか否かについて）に応答する
ことができる。
造された代表的な製品検査システム１０は、検査すべき
物品もしくは製品１２を、図１に示すように左から右へ
と次々に運ぶコンベヤ装置２０を備えている。通常の製
品センサ２２が所定の位置Ａで製品１２を検出するたび
ごとに、反対側の通常のカメラ２４、および通常のプロ
セッサ２６（通常の撮像ハードウエアを備えている）
が、通常の光源３０に製品を短時間照明させて、カメラ
２４に、事実上、製品の静止影像をとらえさせる。この
静止影像は、その影像をディジタル化してさらに処理す
るプロセッサ２６に送られる。プロセッサ２６は、通常
のビデオディスプレイ３２と通常のデータ入力装置３４
（例えばキーボード、マウス、および／またはディスプ
レイ３２に付随する接触画面エレメント）によって増大
される。プロセッサ２６は、ディスプレイ３２にカメラ
２４がとらえた製品の影像を表示させ、その表示を、受
容可能な製品影像のアウトラインおよび／または受容可
能な製品の影像のある種の特徴のアウトラインのような
他の情報で増大させることができる。オペレータは、こ
の増大する情報を用いて、表示される製品影像が受容可
能か否かを決定するのに役立てることができる。オペレ
ータはデータ入力装置３４を用いて、システムの全作動
を制御するとともに、システムからの照会（例えばオペ
レータが、ディスプレイ３２に現在示されている製品影
像が受容できると判断するか否かについて）に応答する
ことができる。
【００１４】システムは、製品を検査するように実質的
に作動することによって製品検査を行うように設定され
る。すなわちコンベヤ２０を使用して、代表の製品を相
次いでカメラ２４の前を通過させ、システムの他の要素
を用い、以下に詳しく述べるようにその製品の影像を処
理することによって製品の検査が行われる。実際に製品
検査を行っているとき、プロセッサ２６は連続する各製
品１２の影像が受容可能か否かを決定し、その製品がコ
ンベヤ２０の制御可能なブランチ２０Ｂに到達したと
き、プロセッサ２６はそのブランチを制御して受容可能
な製品１２Ａを受容製品コンベヤ２０Ａに導き、一方受
容できない製品１２Ｒは不合格製品コンベヤ２０Ｒに導
かれる。
に作動することによって製品検査を行うように設定され
る。すなわちコンベヤ２０を使用して、代表の製品を相
次いでカメラ２４の前を通過させ、システムの他の要素
を用い、以下に詳しく述べるようにその製品の影像を処
理することによって製品の検査が行われる。実際に製品
検査を行っているとき、プロセッサ２６は連続する各製
品１２の影像が受容可能か否かを決定し、その製品がコ
ンベヤ２０の制御可能なブランチ２０Ｂに到達したと
き、プロセッサ２６はそのブランチを制御して受容可能
な製品１２Ａを受容製品コンベヤ２０Ａに導き、一方受
容できない製品１２Ｒは不合格製品コンベヤ２０Ｒに導
かれる。
【００１５】図１は、システム１０が製品１２の単一の
立面影像で作動しているのを示しているが、このシステ
ムは、斜視図を含む、異なる角度から撮った製品の多数
の影像を検査して、物品の所望の多くの面を検査するよ
う設定することができることは当該技術分野の熟練者に
とって明らかなことである。同様に、このシステムは、
単色（例えば白と黒）影像によって説明されているが、
どのようにすれば、全色で検査するようにシステムを改
変することができるかということは当該技術分野の熟練
者にとって明らかなことである。したがってカメラ２４
は通常のＮＴＳＣまたはＲＧＢのコンパチブルカメラで
よい。プロセッサ２６は、適切にプログラムされたパー
ソナルコンピュータのワークステーションであり、例え
ばカナダ、ケベック州、ドーバル所在のMATROX Electro
nic Systems Limited 社から入手できる通常のＩＭ−１
２８０撮像ハードウエアシステムを備えた米国、マサチ
ュセッツ州、メドフィールド所在のComark Corp.から入
手できるＣＡＴ３８６ワークステーションがある。
立面影像で作動しているのを示しているが、このシステ
ムは、斜視図を含む、異なる角度から撮った製品の多数
の影像を検査して、物品の所望の多くの面を検査するよ
う設定することができることは当該技術分野の熟練者に
とって明らかなことである。同様に、このシステムは、
単色（例えば白と黒）影像によって説明されているが、
どのようにすれば、全色で検査するようにシステムを改
変することができるかということは当該技術分野の熟練
者にとって明らかなことである。したがってカメラ２４
は通常のＮＴＳＣまたはＲＧＢのコンパチブルカメラで
よい。プロセッサ２６は、適切にプログラムされたパー
ソナルコンピュータのワークステーションであり、例え
ばカナダ、ケベック州、ドーバル所在のMATROX Electro
nic Systems Limited 社から入手できる通常のＩＭ−１
２８０撮像ハードウエアシステムを備えた米国、マサチ
ュセッツ州、メドフィールド所在のComark Corp.から入
手できるＣＡＴ３８６ワークステーションがある。
【００１６】本発明の方法の好ましい実施態様の概要を
図２と図３に示す。図示した実施態様は、基本的に、三
つの連続相１，２および３（それぞれは箱枠１００，２
００および３００で示す）を含むトレーニング部および
実際の製品検査部（箱枠４００で示す）で構成されてい
る。三つのトレーニング相において、システムは、シス
テムのヒトオペレータからの適切であるが比較的制限さ
れた入力で製品影像を適切に処理することによって、良
影像と不良影像を識別する方法を“学習”する。その
後、実際の製品検査中、システムは、この“知識”を利
用して製品を受容するかもしくは不合格品とする。
図２と図３に示す。図示した実施態様は、基本的に、三
つの連続相１，２および３（それぞれは箱枠１００，２
００および３００で示す）を含むトレーニング部および
実際の製品検査部（箱枠４００で示す）で構成されてい
る。三つのトレーニング相において、システムは、シス
テムのヒトオペレータからの適切であるが比較的制限さ
れた入力で製品影像を適切に処理することによって、良
影像と不良影像を識別する方法を“学習”する。その
後、実際の製品検査中、システムは、この“知識”を利
用して製品を受容するかもしくは不合格品とする。
【００１７】トレーニング相１（図２のステップ１０
０）において、初期識別機能Ｆ（検査される製品影像も
しくは製品影像の部分についての二次元データに比例す
る二次元のマトリックスと考えられる）が、比較的少数
の“第１相”影像についてのデータＩから作製される。
この初期識別機能は、本発明にしたがって、多くの他の
方法で計算することができるであろうが、本発明の好ま
しい実施態様（図４，５および６で詳細に示す）におい
ては、比較的簡単な方法（すなわち、第１相影像の論理
ＯＲ）を用いて、比較的小型で安価なプロセッサ２６
に、システムのオペレータが各連続第１相影像について
必要な入力をするのに要する時間以上に時間を必要とす
ることなく、必要な計算を行わすことができる。したが
って、図４，５および６に示すように、トレーニング相
１はステップ１０２で開始され、ステップ１０４におい
て、種々のプログラム定数が初期設定され、入力が読取
られる（例えばプロセッサ２６の一部であるメモリから
および／またはデータ入力装置３４からの入力）。例え
ばステップ１０４にはディスプレイ３２に製品影像で表
示される影像アウトラインオーバレイを選択して、オペ
レータが影像の受容性を判断するのに役立てることが含
まれている。またステップ１０４には、処理される影像
の一つもしくは複数の部分の境界の選択も含まれる。他
の例として、ステップ１０４には、以下に述べるよう
な、影像データを二値化する際に用いられるスレッショ
ルドの選択が含まれる。その外の必要なシステムの初期
化の作業は、ステップ１０４の一部として実施される。
０）において、初期識別機能Ｆ（検査される製品影像も
しくは製品影像の部分についての二次元データに比例す
る二次元のマトリックスと考えられる）が、比較的少数
の“第１相”影像についてのデータＩから作製される。
この初期識別機能は、本発明にしたがって、多くの他の
方法で計算することができるであろうが、本発明の好ま
しい実施態様（図４，５および６で詳細に示す）におい
ては、比較的簡単な方法（すなわち、第１相影像の論理
ＯＲ）を用いて、比較的小型で安価なプロセッサ２６
に、システムのオペレータが各連続第１相影像について
必要な入力をするのに要する時間以上に時間を必要とす
ることなく、必要な計算を行わすことができる。したが
って、図４，５および６に示すように、トレーニング相
１はステップ１０２で開始され、ステップ１０４におい
て、種々のプログラム定数が初期設定され、入力が読取
られる（例えばプロセッサ２６の一部であるメモリから
および／またはデータ入力装置３４からの入力）。例え
ばステップ１０４にはディスプレイ３２に製品影像で表
示される影像アウトラインオーバレイを選択して、オペ
レータが影像の受容性を判断するのに役立てることが含
まれている。またステップ１０４には、処理される影像
の一つもしくは複数の部分の境界の選択も含まれる。他
の例として、ステップ１０４には、以下に述べるよう
な、影像データを二値化する際に用いられるスレッショ
ルドの選択が含まれる。その外の必要なシステムの初期
化の作業は、ステップ１０４の一部として実施される。
【００１８】ステップ１０６において、システムは第１
相影像の最初の影像についてのデータを照会する。これ
はカメラ２４に上記のように製品影像をとらえさせるこ
とによって行われる。次にプロセッサ２６は、全グレー
スケールでこの影像をディジタル化し、ステップ１０４
で選択された（アウトラインオーバレイのような）増大
情報とともにこのグレースケール影像を、ディスプレイ
３２に表示させる。次にオペレータは、表示された影像
が受容できるか否かを（データ入力装置３４を通じて）
指示する。受容可能であれば、制御はステップ１０８に
進む。もし受容できなければ、オペレータにとって受容
可能な影像が見つかるまで新しい製品影像でステップ１
０６が繰返される。
相影像の最初の影像についてのデータを照会する。これ
はカメラ２４に上記のように製品影像をとらえさせるこ
とによって行われる。次にプロセッサ２６は、全グレー
スケールでこの影像をディジタル化し、ステップ１０４
で選択された（アウトラインオーバレイのような）増大
情報とともにこのグレースケール影像を、ディスプレイ
３２に表示させる。次にオペレータは、表示された影像
が受容できるか否かを（データ入力装置３４を通じて）
指示する。受容可能であれば、制御はステップ１０８に
進む。もし受容できなければ、オペレータにとって受容
可能な影像が見つかるまで新しい製品影像でステップ１
０６が繰返される。
【００１９】ステップ１０８において、第１の受容可能
な影像は前処理される。このステップには好ましくはグ
レースケール影像のエッジ検出が含まれ、その結果、影
像の輝度が有意に変化しているかこれに近い変化をして
いる画素がデエンファサイズされた（例えば数値を減少
させられた）他の画素に対してエンファサイズされる
（例えば数値が増大される）。エッジ検出法は公知の方
法であり、例えば１９８９年２月９日に出願された米国
特許願第３０８７３９号の優先権を主張するヨーロッパ
特許願公開第Ａ−０３８２４６６号に詳細に記載されて
おり、この文献は本願に援用する。エッジ検出を行った
後、エッジを検出された影像は、好ましくは二値化され
る。その結果、予め決められた二値化スレッショルドレ
ベル（ステップ１０４で選択されたレベル）の片側の値
を有するすべての画素が２値のうちの一つ（例えば１）
を割当てられ、一方、二値化スレッショルドレベルの他
方の側の値を有するすべての画素は２値のうちの他方
（例えば０）を割当てられる。
な影像は前処理される。このステップには好ましくはグ
レースケール影像のエッジ検出が含まれ、その結果、影
像の輝度が有意に変化しているかこれに近い変化をして
いる画素がデエンファサイズされた（例えば数値を減少
させられた）他の画素に対してエンファサイズされる
（例えば数値が増大される）。エッジ検出法は公知の方
法であり、例えば１９８９年２月９日に出願された米国
特許願第３０８７３９号の優先権を主張するヨーロッパ
特許願公開第Ａ−０３８２４６６号に詳細に記載されて
おり、この文献は本願に援用する。エッジ検出を行った
後、エッジを検出された影像は、好ましくは二値化され
る。その結果、予め決められた二値化スレッショルドレ
ベル（ステップ１０４で選択されたレベル）の片側の値
を有するすべての画素が２値のうちの一つ（例えば１）
を割当てられ、一方、二値化スレッショルドレベルの他
方の側の値を有するすべての画素は２値のうちの他方
（例えば０）を割当てられる。
【００２０】ステップ１１０では、初期識別機能Ｆがス
テップ１０８からの第１の受容可能影像データに等しく
設定される。
テップ１０８からの第１の受容可能影像データに等しく
設定される。
【００２１】ステップ１１２では、識別機能と第１相影
像データとの点乗積の合計が初期化される。この点にお
いて、ＦとＩは同じであるから、ＦとＩの初期点乗積は
ちょうどＩの画素値の合計になる。
像データとの点乗積の合計が初期化される。この点にお
いて、ＦとＩは同じであるから、ＦとＩの初期点乗積は
ちょうどＩの画素値の合計になる。
【００２２】ステップ１１４では、指数値ｉが１に等し
く設定される。
く設定される。
【００２３】ステップ１１６では、システムは次の受容
可能な影像を照会する。それ故にステップ１１６は上記
ステップ１０６の正確な繰返しである。
可能な影像を照会する。それ故にステップ１１６は上記
ステップ１０６の正確な繰返しである。
【００２４】ステップ１１８では、次の受容可能な影像
（ステップ１１６で照会された影像）についてのデータ
が、ステップ１０８について先に記載したのと正確に同
じにして前処理される。
（ステップ１１６で照会された影像）についてのデータ
が、ステップ１０８について先に記載したのと正確に同
じにして前処理される。
【００２５】ステップ１２０では、初期識別機能が、新
しい影像のデータの論理ＯＲと古い初期識別機能のデー
タを計算して新しい初期識別機能を作ることによって新
しい影像データで更新される。換言すれば、影像データ
と古い初期識別機能データのいずれかもしくは両方が１
である各画素の位置に対して、新しい初期識別データ値
は１であり、一方、影像データと古い初期識別データの
両方が０である各画素の位置に対して、新しい初期識別
機能のデータ値は０である。
しい影像のデータの論理ＯＲと古い初期識別機能のデー
タを計算して新しい初期識別機能を作ることによって新
しい影像データで更新される。換言すれば、影像データ
と古い初期識別機能データのいずれかもしくは両方が１
である各画素の位置に対して、新しい初期識別データ値
は１であり、一方、影像データと古い初期識別データの
両方が０である各画素の位置に対して、新しい初期識別
機能のデータ値は０である。
【００２６】ステップ１２２において、識別機能と第１
相影像データとの点乗積の合計は、現行の影像に対して
更新される。各影像における１の値の画素位置は、常
に、Ｆにおける１の値の画素位置のサブセットであるか
ら、新しい各点乗積は、ちょうど、現行影像Ｉの画素値
の合計になる。
相影像データとの点乗積の合計は、現行の影像に対して
更新される。各影像における１の値の画素位置は、常
に、Ｆにおける１の値の画素位置のサブセットであるか
ら、新しい各点乗積は、ちょうど、現行影像Ｉの画素値
の合計になる。
【００２７】ステップ１２４において、指数ｉに１が加
算され、ステップ１２６では、新しい値のｉが検査さ
れ、その値が２５より大きいかまたは２５に等しいかが
決定される。この値は、初期識別機能を計算するために
第１相影像をいくつ使うかを決定する任意数値である。
他の数値を使うこともできるが、２５はよい結果を与え
ることが分かった。ｉがまだ２５に到達していなかった
場合、制御はステップ１１６に戻り、ステップ１１６〜
１２６が、ステップ１２６での検査が満たされるまで繰
返され、次に制御はステップ１２８に進む。
算され、ステップ１２６では、新しい値のｉが検査さ
れ、その値が２５より大きいかまたは２５に等しいかが
決定される。この値は、初期識別機能を計算するために
第１相影像をいくつ使うかを決定する任意数値である。
他の数値を使うこともできるが、２５はよい結果を与え
ることが分かった。ｉがまだ２５に到達していなかった
場合、制御はステップ１１６に戻り、ステップ１１６〜
１２６が、ステップ１２６での検査が満たされるまで繰
返され、次に制御はステップ１２８に進む。
【００２８】ステップ１２８では、Ｆと、第１相影像の
各々との点乗積の平均値が、ＰＳＵＭを２５（第１相影
像の数）で割り算することによって計算される。
各々との点乗積の平均値が、ＰＳＵＭを２５（第１相影
像の数）で割り算することによって計算される。
【００２９】ステップ１３０で、トレーニング相２（図
２のステップ２００）が始まる。ステップ１２０の最後
の動作由来の初期識別機能Ｆと平均点乗積を退避させ
る。
２のステップ２００）が始まる。ステップ１２０の最後
の動作由来の初期識別機能Ｆと平均点乗積を退避させ
る。
【００３０】ステップ２００では、初期識別機能Ｆは、
処理される影像についての統計情報を計算するのに使用
される。やはり、この計算は本発明にしたがって他の方
法でも行うことができるが、ステップ２００の好ましい
実施態様を図７と図８に示して、例証する。
処理される影像についての統計情報を計算するのに使用
される。やはり、この計算は本発明にしたがって他の方
法でも行うことができるが、ステップ２００の好ましい
実施態様を図７と図８に示して、例証する。
【００３１】トレーニング相２はステップ２０２で始ま
る。ステップ２０４で、指数値ｉは１に設定され、変数
ＳＵＭは０に設定され、変数ＳＵＭＳＱＲＥ（平方和と
して）も０に設定される。
る。ステップ２０４で、指数値ｉは１に設定され、変数
ＳＵＭは０に設定され、変数ＳＵＭＳＱＲＥ（平方和と
して）も０に設定される。
【００３２】ステップ２０５で、初期２値識別機能Ｆ
が、初期の正と負の値を使い、最後の識別機能値がプロ
セッサ２６の全算術範囲を利用してバイポーラ形に変換
される。これを平均点乗積に反映するために、平均点乗
積は、ステップ２０５において、同じ位取り因数によっ
て位取りされる。例えばプロセッサ２６が−１２８と＋
１２７の間の値で８ビット算術を行う場合、機能Ｆで現
在用いられている初期値は、（Ｆ値が最初０であった場
合の画素位置については）−５０で、（Ｆ値が最初１で
あった場合の画素位置については）＋５０であり、ステ
ップ１２８由来の平均点乗積に５０が掛け算される。
が、初期の正と負の値を使い、最後の識別機能値がプロ
セッサ２６の全算術範囲を利用してバイポーラ形に変換
される。これを平均点乗積に反映するために、平均点乗
積は、ステップ２０５において、同じ位取り因数によっ
て位取りされる。例えばプロセッサ２６が−１２８と＋
１２７の間の値で８ビット算術を行う場合、機能Ｆで現
在用いられている初期値は、（Ｆ値が最初０であった場
合の画素位置については）−５０で、（Ｆ値が最初１で
あった場合の画素位置については）＋５０であり、ステ
ップ１２８由来の平均点乗積に５０が掛け算される。
【００３３】ステップ２０６では、トレーニング相２の
間、システムのオペレータは影像が受容可能か否かを決
定する必要がないことを除いて、製品影像が前記１０６
と同様の方法で照会される。したがって相２の期間に受
ける影像はすべて使用される。それ故に、これらの影像
は、システムが次いで実際の製品検査中に遭遇する製品
影像の通常の範囲の変化を示すと考えられる。その上
に、この相の期間中、システムのオペレータとの対話は
全く必要でないので、、相２の影像は、相１の影像より
も著しく速く（例えば実際の製品検査速度で）処理する
ことができる。
間、システムのオペレータは影像が受容可能か否かを決
定する必要がないことを除いて、製品影像が前記１０６
と同様の方法で照会される。したがって相２の期間に受
ける影像はすべて使用される。それ故に、これらの影像
は、システムが次いで実際の製品検査中に遭遇する製品
影像の通常の範囲の変化を示すと考えられる。その上
に、この相の期間中、システムのオペレータとの対話は
全く必要でないので、、相２の影像は、相１の影像より
も著しく速く（例えば実際の製品検査速度で）処理する
ことができる。
【００３４】ステップ２０８では、ステップ２０６で照
会された影像データが、ステップ１０８について先に述
べたのと全く同様にして前処理される。
会された影像データが、ステップ１０８について先に述
べたのと全く同様にして前処理される。
【００３５】ステップ２１０では、ステップ２０５由来
の再位取りされた初期識別機能Ｆと、ステップ２０８由
来の影像データＩの点乗積Ｐが計算される。この計算に
は、各画素位置におけるＦの値にその画素位置における
Ｉの値を掛け算し、得られた積の値をすべて合計して点
乗積Ｐを得ることが含まれる。本明細書の他の場所で、
点乗積Ｐに対してより一般的な用語“処理された値”が
時々用いられる。ＩがＦと同一である場合、Ｐはある数
であるが、ある画素位置においてＩがＦと異なる場合、
Ｐはその数より大きいかもしくは小さい。Ｐが上記の数
と異なる大きさは、ＩがＦとどれほど異なるかを示す尺
度である。実際に、Ｐの値は、一般に、ある平均値のま
わりにほぼ正規分布（すなわちガウス分布）している。
の再位取りされた初期識別機能Ｆと、ステップ２０８由
来の影像データＩの点乗積Ｐが計算される。この計算に
は、各画素位置におけるＦの値にその画素位置における
Ｉの値を掛け算し、得られた積の値をすべて合計して点
乗積Ｐを得ることが含まれる。本明細書の他の場所で、
点乗積Ｐに対してより一般的な用語“処理された値”が
時々用いられる。ＩがＦと同一である場合、Ｐはある数
であるが、ある画素位置においてＩがＦと異なる場合、
Ｐはその数より大きいかもしくは小さい。Ｐが上記の数
と異なる大きさは、ＩがＦとどれほど異なるかを示す尺
度である。実際に、Ｐの値は、一般に、ある平均値のま
わりにほぼ正規分布（すなわちガウス分布）している。
【００３６】ステップ２１２において、変数ＳＵＭＳＱ
ＲＳはステップ２１０由来のＰの２乗値が加算され、指
数値ｉには１が加算される。
ＲＳはステップ２１０由来のＰの２乗値が加算され、指
数値ｉには１が加算される。
【００３７】ステップ２１４では、指数値ｉが、相２で
処理される影像の予め決められた数である任意数（例え
ば１０００）と比較される。充分に多数の影像を相２で
処理することができるが、１０００の影像がよい結果を
与えることが分かった。ステップ２１４での検査が不満
足な場合、制御はステップ２０６に戻り、次の相２の影
像の処理が始まる。１０００の相２の影像が上記のよう
にして処理された場合、ステップ２１４における検査は
満たされ、制御はステップ２１４からステップ２１６に
進む。
処理される影像の予め決められた数である任意数（例え
ば１０００）と比較される。充分に多数の影像を相２で
処理することができるが、１０００の影像がよい結果を
与えることが分かった。ステップ２１４での検査が不満
足な場合、制御はステップ２０６に戻り、次の相２の影
像の処理が始まる。１０００の相２の影像が上記のよう
にして処理された場合、ステップ２１４における検査は
満たされ、制御はステップ２１４からステップ２１６に
進む。
【００３８】ステップ２１６では、指数値ｉは１を引き
算され、その値の最後の加算分を逆にする。
算され、その値の最後の加算分を逆にする。
【００３９】ステップ２１８では、ステップ２０５由来
の再位取りされた平均点乗積と、ＳＵＭＳＱＲＳ変数の
値を用いて、先に計算された点乗積の標準偏差を計算す
る。
の再位取りされた平均点乗積と、ＳＵＭＳＱＲＳ変数の
値を用いて、先に計算された点乗積の標準偏差を計算す
る。
【００４０】ステップ２２０では、二つの第１スレッシ
ョルド値と二つの第２スレッショルド値が選択され、相
２の点乗積の分布が図１３に示すようにこれらのスレッ
ショルド値で細分される。例えば、第１スレッショルド
値は、点乗積のフラクションｆ1 がこれらのスレッショ
ルド値の上方値より大きく、点乗積の同じフラクション
がこれらのスレッショルド値の下方値より小さいように
選択される。フラクションｆ1 は、これらの第１スレッ
ショルド値の上方値より大きいかまたは下方値より小さ
い点乗積を、受容できない影像がもつ可能性を最小にす
るために、欠点があると考えられる影像のフラクション
の１／２より有意に大きいほうが好ましい。それ故、第
１スレッショルド値の間の点乗積を有する影像は図１３
に示されるように自動的に受容可能である。
ョルド値と二つの第２スレッショルド値が選択され、相
２の点乗積の分布が図１３に示すようにこれらのスレッ
ショルド値で細分される。例えば、第１スレッショルド
値は、点乗積のフラクションｆ1 がこれらのスレッショ
ルド値の上方値より大きく、点乗積の同じフラクション
がこれらのスレッショルド値の下方値より小さいように
選択される。フラクションｆ1 は、これらの第１スレッ
ショルド値の上方値より大きいかまたは下方値より小さ
い点乗積を、受容できない影像がもつ可能性を最小にす
るために、欠点があると考えられる影像のフラクション
の１／２より有意に大きいほうが好ましい。それ故、第
１スレッショルド値の間の点乗積を有する影像は図１３
に示されるように自動的に受容可能である。
【００４１】第２のスレッショルド値は、点乗積の小さ
い方のフラクションｆ2 がこれらのスレッショルド値の
上方値より大きく、かつ点乗積の同じ小さい方のフラク
ションがこれらのスレッショルド値の下方値より小さい
ように選択される。フラクションｆ2 は、これらの第２
スレッショルド値の下方値より小さいかまたは上方値よ
り大きい点乗積を、受容可能な影像がもつ可能性を最小
にするために、欠点があると考えられる影像のフラクシ
ョンの１／２より有意に小さい方が好ましい。それ故
に、第２スレッショルド値が境界になっている領域の外
側の点乗積を有する影像は、図１３に示すように“完全
不合格品（gross reject) ”として自動的に排除され
る。第１スレッショルド値が境界になっている領域の外
側にあるが第２スレッショルド値が境界になっている領
域の内側にある点乗積をする影像は、図１３に示すよう
に“境界不合格品（marginal reject)”である。かよう
な影像を受容すべきかまたは排除すべきかを決定するに
は、オペレータの介入が必要である。
い方のフラクションｆ2 がこれらのスレッショルド値の
上方値より大きく、かつ点乗積の同じ小さい方のフラク
ションがこれらのスレッショルド値の下方値より小さい
ように選択される。フラクションｆ2 は、これらの第２
スレッショルド値の下方値より小さいかまたは上方値よ
り大きい点乗積を、受容可能な影像がもつ可能性を最小
にするために、欠点があると考えられる影像のフラクシ
ョンの１／２より有意に小さい方が好ましい。それ故
に、第２スレッショルド値が境界になっている領域の外
側の点乗積を有する影像は、図１３に示すように“完全
不合格品（gross reject) ”として自動的に排除され
る。第１スレッショルド値が境界になっている領域の外
側にあるが第２スレッショルド値が境界になっている領
域の内側にある点乗積をする影像は、図１３に示すよう
に“境界不合格品（marginal reject)”である。かよう
な影像を受容すべきかまたは排除すべきかを決定するに
は、オペレータの介入が必要である。
【００４２】点乗積の分布が例えば図１４に示すように
ガウス分布であり、それ故標準偏差（ステップ１２８に
式で示してある）に特徴があると想定して、上記スレッ
ショルド値を選択することが便利で適切である。その場
合、スレショルド値は図１５に示す式で定義することが
できる。これらの式に用いられる平均点乗積は、ステッ
プ２０５由来の再位取りがなされた平均点乗積である。
標準偏差を有し、これらの式で用いられるα係数は、目
標フラクションｆ1 とｆ2 を達成してガウス分布を得る
ように選択される。これらの値は、入手できるガウス分
布特性表によって容易に選択することができる。最も好
ましい方法は、ガウス分布の想定なしで第１スレッショ
ルド値を選択し（すなわちガウス分布の上記考察の前に
記載したようにして行う）、次にその第２の方法（すな
わちガウス分布を想定する）を用いて第２スレッショル
ド値を選択する方法である。図１４において、領域Ａは
図１３の“受容可能”領域に相当し、領域Ｂは図１３の
“完全不合格”領域に相当し、および領域Ｃは図１３の
“境界不合格”領域に相当することに留意すべきであ
る。したがって、領域Ａには、明らかに受容可能な影像
に対応することが分かっている点乗積が含まれ、一方領
域Ｂには、明らかに受容できない影像に対応することが
分かっている点乗積が含まれている。領域Ｃは、境界的
に受容可能な点乗積Ｐが分布する領域である。適応トレ
ーニングが、領域Ａ内に存在する点乗積と、システムの
オペレータが受容できると決定する領域Ｃに存在する点
乗積とに対して、下記のように相３で行われる。
ガウス分布であり、それ故標準偏差（ステップ１２８に
式で示してある）に特徴があると想定して、上記スレッ
ショルド値を選択することが便利で適切である。その場
合、スレショルド値は図１５に示す式で定義することが
できる。これらの式に用いられる平均点乗積は、ステッ
プ２０５由来の再位取りがなされた平均点乗積である。
標準偏差を有し、これらの式で用いられるα係数は、目
標フラクションｆ1 とｆ2 を達成してガウス分布を得る
ように選択される。これらの値は、入手できるガウス分
布特性表によって容易に選択することができる。最も好
ましい方法は、ガウス分布の想定なしで第１スレッショ
ルド値を選択し（すなわちガウス分布の上記考察の前に
記載したようにして行う）、次にその第２の方法（すな
わちガウス分布を想定する）を用いて第２スレッショル
ド値を選択する方法である。図１４において、領域Ａは
図１３の“受容可能”領域に相当し、領域Ｂは図１３の
“完全不合格”領域に相当し、および領域Ｃは図１３の
“境界不合格”領域に相当することに留意すべきであ
る。したがって、領域Ａには、明らかに受容可能な影像
に対応することが分かっている点乗積が含まれ、一方領
域Ｂには、明らかに受容できない影像に対応することが
分かっている点乗積が含まれている。領域Ｃは、境界的
に受容可能な点乗積Ｐが分布する領域である。適応トレ
ーニングが、領域Ａ内に存在する点乗積と、システムの
オペレータが受容できると決定する領域Ｃに存在する点
乗積とに対して、下記のように相３で行われる。
【００４３】第２スレッショルド値がステップ２２０で
計算されてた後、制御はステップ２２２に進みトレーニ
ング相３を開始する（図３のステップ３００）。ステッ
プ２２０由来の第１と第２のスレッショルド値は、ステ
ップ２０５由来のＦと再位取りがなされた平均点乗積と
同様に退避される。
計算されてた後、制御はステップ２２２に進みトレーニ
ング相３を開始する（図３のステップ３００）。ステッ
プ２２０由来の第１と第２のスレッショルド値は、ステ
ップ２０５由来のＦと再位取りがなされた平均点乗積と
同様に退避される。
【００４４】トレーニング相３（図３のステップ３０
０）において、相２由来の統計情報は、他の統計的に有
意な数の影像からの影像データとともに用いられ、初期
識別機能Ｆが改善される。やはり、これは本発明にした
がって他の方法で行うことができるが、トレーニング相
３の好ましい実施態様を、図９〜図１１に例示する。
０）において、相２由来の統計情報は、他の統計的に有
意な数の影像からの影像データとともに用いられ、初期
識別機能Ｆが改善される。やはり、これは本発明にした
がって他の方法で行うことができるが、トレーニング相
３の好ましい実施態様を、図９〜図１１に例示する。
【００４５】図９〜図１１に示すように、トレーニング
相３はステップ３０２で始まり、ステップ３１０におい
て指数値ｉが０に初期設定され、およびカウンター（相
３内で、システムのオペレータが受容すると決定する境
界的に受容可能な影像の数をカウントするのに使用す
る）も０に初期化される。
相３はステップ３０２で始まり、ステップ３１０におい
て指数値ｉが０に初期設定され、およびカウンター（相
３内で、システムのオペレータが受容すると決定する境
界的に受容可能な影像の数をカウントするのに使用す
る）も０に初期化される。
【００４６】ステップ３１２において、相３の影像は、
ステップ２０６についてさきに記載したのと全く同様に
して照会され、次にステップ３１４において、この影像
のデータは、ステップ２０８について先に記載したのと
全く同様にして前処理される。
ステップ２０６についてさきに記載したのと全く同様に
して照会され、次にステップ３１４において、この影像
のデータは、ステップ２０８について先に記載したのと
全く同様にして前処理される。
【００４７】ステップ３１６において、識別機能の点乗
積Ｐとステップ３１４由来の影像データが計算される。
積Ｐとステップ３１４由来の影像データが計算される。
【００４８】ステップ３１８では、ステップ３１６由来
の点乗積Ｐがステップ２２０由来の第２スレッショルド
値と比較される。Ｐがこれらの第２スレッショルド値が
境界になっている範囲の外側にある場合は、制御は影像
が排除されるステップ３２０に移り、次に制御はステッ
プ３１２に戻り、次の相３影像の収集と処理を始める。
一方、Ｐが第２スレッショルド値が境界になっている範
囲内にある場合、制御はステップ３１８からステップ３
２２に進む。
の点乗積Ｐがステップ２２０由来の第２スレッショルド
値と比較される。Ｐがこれらの第２スレッショルド値が
境界になっている範囲の外側にある場合は、制御は影像
が排除されるステップ３２０に移り、次に制御はステッ
プ３１２に戻り、次の相３影像の収集と処理を始める。
一方、Ｐが第２スレッショルド値が境界になっている範
囲内にある場合、制御はステップ３１８からステップ３
２２に進む。
【００４９】ステップ３２２では、ステップ３１６由来
のＰの値が、ステップ２２０由来の第１スレッショルド
値と比較される。Ｐがこれらの第１スレッショルド値が
境界になっている範囲の外側にある場合、制御はステッ
プ３２４に進む。影像が、受容できないとして自動的に
排除されるか（対応する点乗積が第２スレッショルド値
で定義される限界の外側にあるから）、または自動的に
受容されるか（対応する点乗積が第１スレッショルド値
で定義される限界内にあるから）のいずれの場合でもな
い時、常に制御はステップ３２４に進む。したがって、
ステップ３２４では、システムのオペレータは、介入し
て影像が受容可能か否かを決定するよう請求される。そ
の影像は、（上記ステップ１０６について行ったと同様
にして）ディスプレイ３２に表示される。オペレータが
（ふたたびステップ１０６で述べたのと同様にして）影
像は受容できないと応答した場合、制御はステップ３２
０に進んで影像が排除され、その後、先に記載したのと
同様にして、次の相３影像の処理が始まる。一方オペレ
ータが影像は受容可能であると応答した場合、制御はス
テップ３２４からステップ３２６に進み、カウンターna
ccが付加される。その後、制御はステップ３２８に進
む。ステップ３２２から他のブランチに戻り、Ｐが第ス
レッショルドによって定義される限界の外側に存在しな
い場合、影像は自動的に受容可能になり、制御は、ステ
ップ３２２からステップ３２８へ直接進む。
のＰの値が、ステップ２２０由来の第１スレッショルド
値と比較される。Ｐがこれらの第１スレッショルド値が
境界になっている範囲の外側にある場合、制御はステッ
プ３２４に進む。影像が、受容できないとして自動的に
排除されるか（対応する点乗積が第２スレッショルド値
で定義される限界の外側にあるから）、または自動的に
受容されるか（対応する点乗積が第１スレッショルド値
で定義される限界内にあるから）のいずれの場合でもな
い時、常に制御はステップ３２４に進む。したがって、
ステップ３２４では、システムのオペレータは、介入し
て影像が受容可能か否かを決定するよう請求される。そ
の影像は、（上記ステップ１０６について行ったと同様
にして）ディスプレイ３２に表示される。オペレータが
（ふたたびステップ１０６で述べたのと同様にして）影
像は受容できないと応答した場合、制御はステップ３２
０に進んで影像が排除され、その後、先に記載したのと
同様にして、次の相３影像の処理が始まる。一方オペレ
ータが影像は受容可能であると応答した場合、制御はス
テップ３２４からステップ３２６に進み、カウンターna
ccが付加される。その後、制御はステップ３２８に進
む。ステップ３２２から他のブランチに戻り、Ｐが第ス
レッショルドによって定義される限界の外側に存在しな
い場合、影像は自動的に受容可能になり、制御は、ステ
ップ３２２からステップ３２８へ直接進む。
【００５０】ステップ３２８は、現行の第３相影像が受
容可能な影像であると決定されたときにのみ実行され
る。ほとんどの場合、システムはこの決定を自動的に行
うであろう。というのは影像の点乗積Ｐが第１スレッシ
ョルド値の間にあるのでその影像は明らかに受容可能だ
からである。しかしいくつかの場合、オペレータは、ス
テップ３２４で先に述べたようにこの決定を援助する必
要がある。したがって、大部分の場合、影像の処理は、
相２の期間と同様に相３の期間も迅速に進めることがで
きる。オペレータは、ステップ３２４を実施した結果、
介入することを請求されることはごくまれである。さら
にオペレータの介入は、相３が進行するにつれて、請求
されることがますます少なくなり、識別機能は以下に述
べるように漸進的に改善される。
容可能な影像であると決定されたときにのみ実行され
る。ほとんどの場合、システムはこの決定を自動的に行
うであろう。というのは影像の点乗積Ｐが第１スレッシ
ョルド値の間にあるのでその影像は明らかに受容可能だ
からである。しかしいくつかの場合、オペレータは、ス
テップ３２４で先に述べたようにこの決定を援助する必
要がある。したがって、大部分の場合、影像の処理は、
相２の期間と同様に相３の期間も迅速に進めることがで
きる。オペレータは、ステップ３２４を実施した結果、
介入することを請求されることはごくまれである。さら
にオペレータの介入は、相３が進行するにつれて、請求
されることがますます少なくなり、識別機能は以下に述
べるように漸進的に改善される。
【００５１】ステップ３２８は、受容可能であると丁度
決定されたばかりの影像由来のデータを用いて再スケー
リング（再位取り）された識別機能を改善するプロセス
を開始する。この識別機能改善プロセスは、受容可能な
相３の影像の各々について繰返される。ステップ３２８
において、ステップ２０５由来の平均Ｐ値とステップ３
１６由来のＰとの差に等しい“エラー”値が計算され
る。ステップ３２９において、影像データ中“ｏｎ”で
ある画素の数に等しい値Ｎが計算される。ステップ３３
０において、ステップ３２９由来のＮ値で割り算された
ステップ３２８由来のエラー値に等しい補正値が計算さ
れる。ステップ３３２では、現行の相３影像についての
２値影像データが、ステップ３３０由来の補正値を用い
て再スケーリングされる。特に、１の各画素値は補正値
に変更され、一方０の各画素値は変更されない。
決定されたばかりの影像由来のデータを用いて再スケー
リング（再位取り）された識別機能を改善するプロセス
を開始する。この識別機能改善プロセスは、受容可能な
相３の影像の各々について繰返される。ステップ３２８
において、ステップ２０５由来の平均Ｐ値とステップ３
１６由来のＰとの差に等しい“エラー”値が計算され
る。ステップ３２９において、影像データ中“ｏｎ”で
ある画素の数に等しい値Ｎが計算される。ステップ３３
０において、ステップ３２９由来のＮ値で割り算された
ステップ３２８由来のエラー値に等しい補正値が計算さ
れる。ステップ３３２では、現行の相３影像についての
２値影像データが、ステップ３３０由来の補正値を用い
て再スケーリングされる。特に、１の各画素値は補正値
に変更され、一方０の各画素値は変更されない。
【００５２】ステップ３３４において再スケーリングさ
れた識別機能は、各画素値に、ステップ３３２由来の再
スケーリングされた影像データ中のその画素に対応する
値を加算することによって改善される。ステップ３３４
は、時々信号処理に使用されるウィドロー−ホフのトレ
ーニングアルゴリズムに類似の“適応トレーニング”ス
テップである（例えば、B.WidrowおよびS.D.Stearns 、
“Adaptive signal Processing”Prentice−Hall、Engl
ewood clifs 、１９８５年参照）。したがって、ステッ
プ３３４が連続する受容可能な第３相影像に実行される
につれて、再スクーリングされた識別機能は、受容可能
な影像に対応する点乗積（第１スレッショルド値が境界
になっている範囲内にあるＰ）と、受容できない影像に
対応する点乗積（第２スレッショルド値が境界になって
いる範囲の外側にあるＰ）とを明確に識別される点乗積
をますます良好に算出するようになる（ステップ３１６
のように）。したがって、相３が進行するにつれて、ス
テップ３２４を実施する必要がますます少なくなり、シ
ステムのオペレータから請求される入力の量が減少する
はずである。
れた識別機能は、各画素値に、ステップ３３２由来の再
スケーリングされた影像データ中のその画素に対応する
値を加算することによって改善される。ステップ３３４
は、時々信号処理に使用されるウィドロー−ホフのトレ
ーニングアルゴリズムに類似の“適応トレーニング”ス
テップである（例えば、B.WidrowおよびS.D.Stearns 、
“Adaptive signal Processing”Prentice−Hall、Engl
ewood clifs 、１９８５年参照）。したがって、ステッ
プ３３４が連続する受容可能な第３相影像に実行される
につれて、再スクーリングされた識別機能は、受容可能
な影像に対応する点乗積（第１スレッショルド値が境界
になっている範囲内にあるＰ）と、受容できない影像に
対応する点乗積（第２スレッショルド値が境界になって
いる範囲の外側にあるＰ）とを明確に識別される点乗積
をますます良好に算出するようになる（ステップ３１６
のように）。したがって、相３が進行するにつれて、ス
テップ３２４を実施する必要がますます少なくなり、シ
ステムのオペレータから請求される入力の量が減少する
はずである。
【００５３】ステップ３３６では指数値１が加算され
る。ステップ３３８で、この指数値は相３のカットオフ
値（例えば、２０００の受容可能な相３の影像）と比較
される。指数値がこのカットオフ値より小さい場合、制
御はステップ３３８からステップ３１２に進み、そこで
次の相３影像の処理が始まる。ステップ３３８におい
て、指数値がカットオフ値に到達したことが検出される
と直ちに、制御はステップ３３８からステップ３４０に
進む。
る。ステップ３３８で、この指数値は相３のカットオフ
値（例えば、２０００の受容可能な相３の影像）と比較
される。指数値がこのカットオフ値より小さい場合、制
御はステップ３３８からステップ３１２に進み、そこで
次の相３影像の処理が始まる。ステップ３３８におい
て、指数値がカットオフ値に到達したことが検出される
と直ちに、制御はステップ３３８からステップ３４０に
進む。
【００５４】ステップ３４０では、カウンター値nacc：
指数値ｉの比率が予め決定されたスレッショルド値と比
較される。この比率が上記のスレッショルド値を超える
と、システムは、システムのオペレータがステップ３２
４で受容可能であると判定した非常に多数の影像を暫定
的に不合格にする。このことは、識別機能Ｆ′をさらに
改善することがいぜんとして必要であることを示してい
る。したがって制御はステップ３４０からステップ３１
０に進みそこで、他のシリーズの相３の影像の処理が再
び始まる。一方、ステップ３４０における比率がスレッ
ショルド値より小さい場合、識別機能Ｆ′の改善は完全
であると判断され、トレーニング相３が、制御をステッ
プ３４２に進めることによって終結され、実際の製品検
査が始まる（図３のステップ４００）。
指数値ｉの比率が予め決定されたスレッショルド値と比
較される。この比率が上記のスレッショルド値を超える
と、システムは、システムのオペレータがステップ３２
４で受容可能であると判定した非常に多数の影像を暫定
的に不合格にする。このことは、識別機能Ｆ′をさらに
改善することがいぜんとして必要であることを示してい
る。したがって制御はステップ３４０からステップ３１
０に進みそこで、他のシリーズの相３の影像の処理が再
び始まる。一方、ステップ３４０における比率がスレッ
ショルド値より小さい場合、識別機能Ｆ′の改善は完全
であると判断され、トレーニング相３が、制御をステッ
プ３４２に進めることによって終結され、実際の製品検
査が始まる（図３のステップ４００）。
【００５５】実際の製品検査の例示実施態様（図３のス
テップ４００）を図１２に示す。このプロセスはステッ
プ４０２で始まり、次にステップ４０４で影像はステッ
プ２０６の場合と同様に照会される。ステップ４０６
で、この影像のデータがステップ２０８と同様に前処理
される。ステップ４０８において、トレーニング相３由
来の改善された識別機能と、ステップ４０６由来の影像
データとの点乗積が計算される。ステップ４１０におい
て、Ｐが検査され、Ｐがステップ２２０由来の第１スレ
ッショルド値の間の範囲内にあるか否かが決定される。
Ｐが上記範囲内にあれば、システムはその影像を受容可
能とみなし、製品を受容するために（すなわち図１に示
す受容された製品のコンベヤ２０Ａに製品を導くため
に）、制御はステップ４１２に進む。ステップ４０の検
査が満たされなかった場合、システムはその影像を受容
できないとみなし、その影像を排除するために（すなわ
ち、図１に示す不合格製品コンベヤ２０Ｒに製品を導く
ために）、制御はステップ４１４に進む。ステップ４１
２もしくは４１４を実施した後、制御はステップ４０４
に戻り、次の影像の処理を開始する。
テップ４００）を図１２に示す。このプロセスはステッ
プ４０２で始まり、次にステップ４０４で影像はステッ
プ２０６の場合と同様に照会される。ステップ４０６
で、この影像のデータがステップ２０８と同様に前処理
される。ステップ４０８において、トレーニング相３由
来の改善された識別機能と、ステップ４０６由来の影像
データとの点乗積が計算される。ステップ４１０におい
て、Ｐが検査され、Ｐがステップ２２０由来の第１スレ
ッショルド値の間の範囲内にあるか否かが決定される。
Ｐが上記範囲内にあれば、システムはその影像を受容可
能とみなし、製品を受容するために（すなわち図１に示
す受容された製品のコンベヤ２０Ａに製品を導くため
に）、制御はステップ４１２に進む。ステップ４０の検
査が満たされなかった場合、システムはその影像を受容
できないとみなし、その影像を排除するために（すなわ
ち、図１に示す不合格製品コンベヤ２０Ｒに製品を導く
ために）、制御はステップ４１４に進む。ステップ４１
２もしくは４１４を実施した後、制御はステップ４０４
に戻り、次の影像の処理を開始する。
【００５６】上記の実施態様は本発明の原理を単に例示
したものであり、本発明の適用範囲と思想から逸脱する
ことなく、当該技術分野の熟練者が種々の改変を行うこ
とができることは理解されるであろう。例えば、要素２
４と２６によって形成される各影像は、複数の予め決定
されたセグメントに分解することができ、各セグメント
のデータは、全影像のデータが前記考察で処理されてい
るのと同様に、別個に処理することができる。製品が受
容されるためには、全セグメントが、実際の製品検査
中、ステップ４１０の試験を満たさねばならない。本発
明の適用範囲内での他の変形例として、識別機能Ｆ′
は、トレーニング相３について先に述べたのと全く同様
にして受容可能な製品の単一もしくは複数の影像にした
がって更新することによって、実際の製品検査中、改善
し続けることができる。本発明の適用範囲内の他の変形
では、バイポーラ−１と＋１が２値全体の代わりに用い
られるので、例えばステップ１０８，１１８，２０８，
３１４および４０６の考察を理解しなければならない。
２値とバイポーラ値の両者は例に過ぎず、他の二つの値
を代わりに用いることができ、本発明の適用範囲内にあ
ることは明らかである。
したものであり、本発明の適用範囲と思想から逸脱する
ことなく、当該技術分野の熟練者が種々の改変を行うこ
とができることは理解されるであろう。例えば、要素２
４と２６によって形成される各影像は、複数の予め決定
されたセグメントに分解することができ、各セグメント
のデータは、全影像のデータが前記考察で処理されてい
るのと同様に、別個に処理することができる。製品が受
容されるためには、全セグメントが、実際の製品検査
中、ステップ４１０の試験を満たさねばならない。本発
明の適用範囲内での他の変形例として、識別機能Ｆ′
は、トレーニング相３について先に述べたのと全く同様
にして受容可能な製品の単一もしくは複数の影像にした
がって更新することによって、実際の製品検査中、改善
し続けることができる。本発明の適用範囲内の他の変形
では、バイポーラ−１と＋１が２値全体の代わりに用い
られるので、例えばステップ１０８，１１８，２０８，
３１４および４０６の考察を理解しなければならない。
２値とバイポーラ値の両者は例に過ぎず、他の二つの値
を代わりに用いることができ、本発明の適用範囲内にあ
ることは明らかである。
【図１】本発明の光学的製品検査装置の実施例の簡略化
した概略ブロック図である。
した概略ブロック図である。
【図２】本発明の光学的製品検査法の実施例のフローチ
ャートである。
ャートである。
【図３】本発明の光学的製品検査法の実施例の、図２よ
り続くフローチャートである。
り続くフローチャートである。
【図４】図２〜図３に示す第１トレーニング相を詳細に
示すフローチャートである。
示すフローチャートである。
【図５】図４より続くフローチャートである。
【図６】図５より続くフローチャートである。
【図７】図２〜図３に示す第２トレーニング相を詳細に
示すフローチャートである。
示すフローチャートである。
【図８】図７より続くフローチャートである。
【図９】図２〜図３に示す第３トレーニング相を詳細に
示すフローチャートである。
示すフローチャートである。
【図１０】図９より続くフローチャートである。
【図１１】図１０より続くフローチャートである。
【図１２】図２〜図３に示す製品検査ステップを詳細に
示すフローチャートである。
示すフローチャートである。
【図１３】記載されている実施態様のある種の特徴を説
明するのに有用な点乗積のスペクトルの線図である。
明するのに有用な点乗積のスペクトルの線図である。
【図１４】記載されている実施態様のある種の特徴を説
明するのに有用なヒストグラム線図である。
明するのに有用なヒストグラム線図である。
【図１５】本発明の実施態様に用いられるいくつかの式
を示す。
を示す。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ヘンリー・エム・ダンテ アメリカ合衆国ヴアージニア州23112、ミ ドロシアン、イースト、ブラフ、ロード 13905 (72)発明者 ロバート・ジエイ・マハー アメリカ合衆国ヴアージニア州23113、ミ ドロシアン、グレンダウアー、サークル 2919
Claims (20)
- 【請求項１】 製品の受容可能な影像（Ｉ）の第１セッ
トからフィルタ（Ｆ）を作製し、そのフィルタを、第２
セットの製品の影像の各々と比較して第２セット中の各
影像についての分布の値を有する処理された値（Ｐ）を
作製し、前記フィルタを、第３セットの製品の影像の各
々と比較して第３セット中の各影像についてのさらに処
理された値を作製し、次いでこのさらに処理された値の
各々を前記分布と比較して上記のさらに処理された値を
有する影像に対応する製品の受容性を決定することによ
って製品（１２）の受容性を決定する方法であって、 処理された値の第１範囲（Ａ）と第２範囲（Ｂ）を前記
分布から作製し（２２０）、第１範囲が製品の受容可能
な影像に対応する処理された値を含み、および第２範囲
が前記第１範囲から間隔をあけて存在し、かつ製品の受
容できない影像に対応する処理された値を含み、 さらに処理された値の各々が第１と第２の範囲の両方の
外側にあるか否かを決定（３１８，３２２，３２４）
し、外側にある場合、前記影像が受容可能な場合にのみ
対応する影像を選択し、および前記フィルタを、選択さ
れた影像で適応させてトレーニングして（３３４）、修
正されたフィルタを作製し、その結果、修正されたフィ
ルタを、選択された影像と比較することによって、第１
範囲に一層近い修正された処理された値を作製する、こ
とを特徴とする製品の受容性を決定する方法。 - 【請求項２】 製品の受容可能な影像の第１セットから
フィルタを作製するプロセスが、論理ＯＲ操作を用いて
受容可能な影像の第１セットを結合するプロセス（１２
０）を含んでいることを特徴とする請求項１記載の方
法。 - 【請求項３】 受容可能な影像の第１セットを結合する
ステップが、 各影像をエッジ検出し（１０８）、次いで第１の値を、
予め決められたスレッショルド値の片側に値を有する、
エッジを検出された各影像の各一部分と結合させ（１０
８）、第２の値を、影像を論理ＯＲ操作を用いて結合す
る前に、エッジを検出された影像の各々の残りのすべて
の部分と結合させる、ステップを含むことをさらに特徴
とする請求項２記載の方法。 - 【請求項４】 第１と第２の値が２値の０と１であるこ
とを特徴とする請求項３記載の方法。 - 【請求項５】 フィルタの適応トレーニング法がウィド
ロー−ホフのトレーニングアルゴリズムと類似している
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の
方法。 - 【請求項６】 選択される影像が、影像に対応する製品
の外観に基づいて手動で選択される（３２４）ことを特
徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の方法。 - 【請求項７】 さらに処理された値が第１範囲内にある
場合、フィルタを対応する影像で適応させてトレーニン
グすることを特徴とする請求項１〜６のいずれか一つに
記載の方法。 - 【請求項８】 第２セット内の各影像の処理された値が
フィルタと、影像の第２セットの各々との点乗積である
請求項１〜７のいずれか一つに記載の方法。 - 【請求項９】 受容可能な各影像を影像の複数の部分に
細分し、前記影像の少なくとも幾つかにすべての先の段
階をそれぞれ遂行することを特徴とする請求項１〜８の
いずれか一つに記載の方法。 - 【請求項１０】 製品の受容可能な影像（Ｉ）の第１セ
ットからフィルタ（Ｆ）を作製し、そのフィルタを、第
２セットの製品の影像の各々と比較して第２セット中の
各影像についての分布の値を有する処理された値（Ｐ）
を作製し、前記フィルタを、第３セットの製品の影像の
各々と比較して第３セット中の各影像についてのさらに
処理された値を作製し、次いでこのさらに処理された値
の各々を前記分布と比較して上記のさらに処理された値
を有する影像に対応する製品の受容性を決定することに
よって製品（１２）の受容性を決定する装置であって、
処理された値の第１範囲（Ａ）と第２範囲（Ｂ）を前記
分布から作製する手段（２６，２２０）を備え、第１範
囲が製品の受容可能な影像に対応する処理された値を含
み、および第２範囲が前記第１範囲から間隔をあけて存
在し、かつ製品の受容できない影像に対応する処理され
た値を含み、 さらに処理された値が各々第１と第２の範囲の両方の外
側にあるか否かを決定し、外側にある場合、前記影像が
受容可能な場合にのみ対応する影像を選択する手段（２
６，３１８，３２２，３２４）、および前記フィルタ
を、選択された影像で適応させてトレーニングして修正
されたフィルタを作製し、その結果、修正されたフィル
タを選択された影像と比較することによって、第１範囲
に一層近い前記の処理された値の修正された値を作製す
る手段（２６，３３４）、を備えていることを特徴とす
る製品の受容性を決定する装置。 - 【請求項１１】 フィルタを、製品の受容可能な影像の
第１セットを論理ＯＲ操作を用いて結合する手段（２
６，１２０）によって、製品の受容可能な影像の第１セ
ットから作製することを特徴とする請求項１０記載の装
置。 - 【請求項１２】 第１セットの受容可能な影像を結合す
る手段が、 各影像をエッジ検出する手段（２６，１０８）、および
第１の値を、予め決められスレッショルド値の片側の値
を有するエッジ検出がなされた各影像の各部分に結合
し、および論理ＯＲ操作を用いて影像を結合する前に、
第２の値を、エッジを検出された各影像の残りのすべて
の部分と結合する手段（２６，１０８）、を備えている
ことを特徴とする請求項１１記載の装置。 - 【請求項１３】 第１と第２の値が２値の１と０である
ことを特徴とする請求項１２記載の装置。 - 【請求項１４】 適応させてトレーニングする手段（２
６，３３４）がウィドロー−ホフのトレーニングアルゴ
リズムに類似の機能を実施することを特徴とする請求項
１０〜１３のいずれか一つに記載の装置。 - 【請求項１５】 決定する手段が、影像に対応する製品
の外観に基づいて手動選択を行わせる手段（２６，３２
４）を備えていることを特徴とする請求項１０〜１４の
いずれか一つに記載の方法。 - 【請求項１６】 第１範囲内にあるさらに処理された値
を結合された影像で、フィルタを適応させてトレーニン
グする手段（２６）を特徴とする請求項１０〜１５のい
ずれか一つに記載の装置。 - 【請求項１７】 フィルタと第２セットの各影像の点乗
積を形成して、前記第２セット中の各影像の処理された
値を形成する手段を特徴とする請求項１０〜１６のいず
れか一つに記載の装置。 - 【請求項１８】 第１、第２および第３のセットの影像
の少なくとも一つを形成するビデオカメラ（２４）およ
び製品をビデオカメラの視野内に配置する手段を特徴と
する請求項１０〜１７のいずれか一つに記載の装置。 - 【請求項１９】 製品を、ビデオカメラの視野内で照明
する手段を特徴とする請求項１８記載の装置。 - 【請求項２０】 前記の配置する手段が、製品をビデオ
カメラの視野を通過させて次々と運ぶコンベヤ（２０）
を備えていることを特徴とする請求項１９または２０に
記載の装置。
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