JPH05223548A - 形状検査装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】正常品と被検体の画像処理情報から、被検体の
形状が正常であるか否かを判断する、被検体の形状検査
装置を提供する。 【構成】ＴＶカメラ１、Ａ／Ｄ変換器２、平滑化回路
３、微分処理回路４、２値画像作成部６、境界画像作成
部７、統合回路８、ラベリング回路１０、矩形処理回路
１１、ＲＡＭ１２、ＣＰＵ１３、ＲＯＭ１４、判定表示
部１５、マン・マシンインターフェイス１６を有して構
成される。 【効果】環境に影響されない、高精度の画像処理によ
り、正確に被検体の形状検査を行い、生産品の良・不良
を自動的に判断することが可能となる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、画像処理技術を用いる
ことにより、被検体である各種生産部品、半導体のレイ
アウトパターン等の形状を検査し、被検体が正常品であ
るか、不良品であるかを検査する形状検査装置に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】従来から、画像処理方法により、生産品
の形状検査を行い、生産品の良、不良を検査する装置が
提案されている。

【０００３】かかる装置によって行われる画像処理は、
被検体を背景と区別し、被検体の形状を把握することが
行われている。

【０００４】例えば、被検体の画像情報を、あるしきい
値で２値化して、被検体の形状を把握するという処理が
行われている。

【０００５】この画像処理方法を使用する場合、被検体
と背景の濃度の差が、十分に大きなこと、例えば、文書
画像のように、背景が白色で、検査対象画像である文字
・図形部が黒色であること等の、良好な検査環境が必要
になる。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】この様に、従来技術で
は、被検体と、背景の濃度の性質が極端に異なる検査環
境を、形状検査装置が検査対象とする全ての生産品に対
して、満足させる必要があるため、従来の画像処理技術
を用いた形状検査装置は、実用的なものではなかった。

【０００７】上記の様に、従来の手法では、生産ライン
等の最終工程である生産品の検査工程において、各種の
生産品を対象とした形状検査は、困難であった。

【０００８】そこで、本発明は、上記問題を解決すべ
く、環境に影響されることなく、高精度に、被検体の画
像情報から境界を抽出し、被検体の形状を把握し、被検
体が、正常品であるか否かの判断を自動的に行える形状
検査装置を提供することを目的としている。

【０００９】

【課題を解決するための手段】上記の課題を解決するた
め、以下の手段が考えられる。

【００１０】測定対象物の画像情報を入力する手段と、
画像情報を微分処理する手段と、該手段によって得られ
た画像から境界画像を作成する手段と、作成された境界
画像をラベリングする手段と、ラベリング処理された画
像情報を矩形処理する手段と、該矩形処理された情報を
記憶する手段とからなる境界画像処理手段と、該境界画
像処理手段により求められた、正常品のラベリング情報
から、２値画像を作成し、格納しておく手段と、被検体
の検査位置座標、および、検査判定しきい値を入力し、
記憶しておく手段と、被検体の、前記境界画像処理手段
による矩形情報処理結果から、被検体の２値画像を作成
し、記憶しておく手段と、前記予め記憶された正常品の
２値画像と、被検体の２値画像の相対応する画素の一致
度を調べる手段と、該一致度が、前記検査判定しきい値
以上のとき警告する手段とからなる形状検査装置が考え
られる。

【００１１】また、前記境界画像処理手段を、次のよう
な構成にして性能向上を図ることも考えられる。

【００１２】測定対象物の画像情報を入力する手段と、
画像情報を微分処理する手段と、該手段による微分値を
２値化する複数のしきい値を設定する手段と、各々のし
きい値により２値画像を作成する手段と、作成された各
々の２値画像において、注目する画素点が、境界線を構
成するか否かを判定させる境界画素判定オペレータを作
用させ、前記注目する画素点が境界線を構成すると判定
されれば、該注目する画素点は、境界画素と判断し、境
界画像を作成する手段と、作成された各々の境界画像を
統合する手段と、統合された境界画像をラベリング処理
する手段と、ラベリング処理された画像情報を矩形処理
する手段と、該矩形処理された情報を記憶する手段とか
らなる境界画像処理手段でもよい。

【００１３】さらに、前記境界画像処理手段を次のよう
な構成にしても良い。

【００１４】測定対象物の画像情報を入力する画像情報
入力手段と、縦、横、斜め右上がり、斜め右下がりの４
方向に、方向別微分オペレータを作用させ、４方向の方
向別微分画像を作成する微分処理手段と、各方向別微分
画像に対して、該方向における微分値のピークを示す画
素を調べる手段と、該画素における微分値が、ある設定
されたしきい値より大きな場合に、前記ピーク値を示す
画素を境界画素として、境界画像を作成する手段と、作
成した４方向の境界画像を統合する手段と、統合された
境界画像をラベリング処理する手段と、ラベリング処理
された画像情報を矩形処理する手段と、該矩形処理され
た情報を記憶する手段とからなる境界画像処理手段でも
良い。

【００１５】加えて、前記境界画像処理手段を次のよう
な構成にしても良い。

【００１６】測定対象物の画像情報を入力する、画像情
報入力手段と、縦、横、斜め右上がり、斜め右下がりの
４方向に、方向別微分オペレータを作用させ、４方向の
方向別微分画像を作成する微分処理手段と、各方向別微
分画像に対して、該方向における微分値のピークを示す
画素を調べる手段と、第一のしきい値と、第一のしきい
値より小さく設定された第二のしきい値を用いて、該画
素における微分値が、第一のしきい値より大きなものを
境界画素とし、第一のしきい値以下であるが第二のしき
い値よりは大きなものを、境界候補画素とし、さらに、
第二のしきい値以下のものを、非境界画素として３値化
された画像を作成する手段と、該３値化画像を、ある方
向から走査し、ある境界候補画素に注目し、該境界候補
画素の近傍の画素を調べ、該境界候補画素が、境界画素
に連結している場合には、境界候補画素を、境界画素に
変換する処理を行う第一拡張手段と、第一拡張手段で行
う処理を第一拡張手段とは、逆の方向から行う第二拡張
手段と、第二拡張手段で作成された画像から境界画像を
作成する手段と、作成された各々の境界画像を統合する
手段と、統合された境界画像をラベリング処理する手段
と、ラベリング処理された画像情報を矩形処理する手段
と、該矩形処理された情報を記憶する手段とからなる構
成にしても良い。

【００１７】

【作用】始めに、所定の検査位置に被検体が置かれる時
の被検体の重心座標、および、被検体の正常性の判定用
しきい値を、予め入力し、記憶しておく。

【００１８】被検体が、複数個存在する場合には、それ
ぞれの被検体に対する重心座標、判定用しきい値を、入
力しておくことになる。

【００１９】次に、被検体の検査を行うために、正常品
の画像処理結果を予め記憶しておくため、以下の処理を
行う。

【００２０】まず、テレビカメラ等の画像入力手段で、
正常品の画像情報を入力する。

【００２１】次に、入力された画像情報を、アナログー
デジタル変換し、得られたデジタル画像に微分処理を施
し、該微分画像を、所定のしきい値で２値化した境界画
像を作成することにより、測定対象物の原画像から境界
線を抽出する。

【００２２】また、ここまでの処理は、次のように行
い、性能向上を図ることもできる。

【００２３】まず、テレビカメラ等の画像入力手段で、
正常品の画像情報を入力する。

【００２４】次に、入力された画像情報を、アナログー
デジタル変換し、得られたデジタル画像に微分処理を施
し、該微分画像を、複数のしきい値（例えば４個）で２
値化し、複数個の２値画像を得る。

【００２５】次に、２値化された各々の画像において、
以下の処理を行う。

【００２６】ある２値化された画像において、注目する
画素点が、境界線を構成するか否かを判定する境界画素
判定オペレータを、２値画像に作用させ調べる。

【００２７】構成すると判定した場合には、前記注目す
る画素点は、境界画素点と判断し、境界画像を作成す
る。

【００２８】そして、２値化された複数の画像の各々に
対して求められた境界画像を、統合することにより、正
常品の原画像から境界線を抽出する。

【００２９】さらに、ここまでの処理は次のように行っ
ても良い。

【００３０】まず、正常品の画像情報を入力し、該画像
情報を、アナログーデジタル変換する。

【００３１】次に、デジタル画像において、縦、横、斜
め右上がり、斜め右下がりの４方向に、方向別微分オペ
レータを作用させ、４方向の方向別微分画像を作成す
る。

【００３２】各方向別微分画像に対して、該方向におけ
る微分値がピークを示す画素を抽出し、該画素における
微分値が、ある設定されたしきい値より大きなものを、
境界画素とする。

【００３３】次に、作成した４方向の境界画像を、統合
することにより、原画像情報から境界線を抽出する。

【００３４】また、さらに高精度な境界の抽出を行うた
めに、以下に示す処理を行っても良い。

【００３５】まず、正常品の画像情報を入力し、該画像
情報を、アナログーデジタル変換する。

【００３６】次に、予め、第一のしきい値と、第一のし
きい値より小さく設定された第二のしきい値を設けてお
く。

【００３７】次に、デジタル画像において、縦、横、斜
め右上がり、斜め右下がりの４方向に、方向別微分オペ
レータを作用させ、４方向の方向別微分画像を作成す
る。

【００３８】この後、各方向別微分画像に対して、該方
向における微分値がピークを示す画素を抽出し、該画素
における微分値が、第一のしきい値より大きなものを境
界画素とする。

【００３９】次に、第一のしきい値以下であるが、第一
のしきい値より小さく設定された第二のしきい値よりは
大きなものを境界候補画素とする。

【００４０】さらに、第二のしきい値以下のものを、非
境界画素とし、３値化された画像を作成する。

【００４１】該３値化画像を、ある方向から走査し、あ
る境界候補画素に注目し、該境界候補画素の近傍の画素
を調べる。

【００４２】そして、該境界候補画素が、境界画素に連
結している場合には、境界候補画素を、境界画素に変換
する。この処理を、全ての境界候補画素に対して行う。

【００４３】この後、今度は、逆の方向から、前記３値
化画像をラスタ走査し、ある境界候補画素に注目し、該
境界候補画素の近傍の画素を調べる。

【００４４】そして、該境界候補画素が、境界画素に連
結している場合には、境界候補画素を、境界画素に変換
し、境界画素に変換されなかった境界候補画素を非境界
画素として、全画素を、境界画素と非境界画素に２値化
して、各微分方向において作成された境界画像を、統合
することにより、画像情報から境界線を抽出する。

【００４５】いずれの処理方法を用いたとしても、得ら
れた境界線をもとに、次の処理を行う。

【００４６】上記の様に画像処理して得られた境界線を
もとに、各領域の連結成分ごとに、ラベルを付加するラ
ベリング処理を施した後、正常品が存在する領域を示す
ラベルを構成する画素の値を「１」、これ以外の画素の
値を「０」とした２値画像を作成し格納しておく。

【００４７】以上の処理により、正常品のラベリング情
報が得られ、該情報を記憶しておく。 次に、被検体の
画像処理を行う。被検体は、自動的にベルトコンベア等
にて搬送され所定位置に、到達するものとするが、必ず
しも自動的に搬送される必要はない。

【００４８】被検体の画像処理は、前記の４方法と全く
同一の方法にて、ラベリング処理できる。

【００４９】次に、該ラベリング処理された領域を外接
四角形で近似し、その座標を求める矩形処理を行う。

【００５０】更に、被検体が複数あることを考慮し、矩
形処理で求めた座標から、被検体の重心座標を求め、該
重心座標のうち、予め入力された被検体の重心座標に最
も近い被検体を選択し、これを検査対象とし、該被検体
のラベリングされた領域を構成する画素の値を「１」、
これ以外の画素を「０」とした、２値画像を作成する。
該２値画像と、前記予め記憶しておいた正常品の２値
画像の対応する画素同士の値の排他的論理和を、演算す
る。

【００５１】排他的論理和では、画素の値が異なってい
る場合、「１」が出力されるため、「１」の値をカウン
トし、この値が、前記入力した被検体の正常性判定用し
きい値以下なら、良品と判断する。

【００５２】このように、上記境界画像処理手段を有す
ることにより、環境に影響されることなく、高精度に、
被検体の画像情報から境界を抽出し、被検体の形状を把
握し、被検体が、正常品であるか否かの判断を自動的に
行える形状検査装置を提供す

【００５３】ることが可能となる。

【実施例】以下、本発明の実施例を、図面を参照して説
明する。

【００５４】図１に、本発明の第一実施例の構成図を示
す。

【００５５】本実施例は、ＴＶカメラ１、Ａ／Ｄ変換器
２、平滑化回路３、微分処理回路４、境界抽出回路Ａ
９、ラベリング回路１０、矩形処理回路１１、ＲＡＭ１
２、ＣＰＵ１３、ＲＯＭ１４、判定表示部１５、マン・
マシンインターフェイス１６を有して構成される。

【００５６】また、境界抽出回路Ａ９は、微分画像か
ら、複数個のしきい値５に対応して、２値画像を作成す
る２値画像作成部６と、２値画像作成部６により作成さ
れた２値画像から境界画像を作成する境界画像作成部７
と、作成された複数の境界画像を統合する統合回路８を
有して構成される。

【００５７】また、被検体１７が、ベルトコンベア１８
等にて、所定位置に次々と搬送されてくる生産ラインの
検査工程を考えている。

【００５８】もっとも、ベルトコンベア１８のような搬
送手段がなく、オペレータが、生産品を一品ずつ、本装
置にマウントし、形状検査を行う構成にしても良い。

【００５９】また、本発明では、一度に複数個の被検体
を扱うことも可能であるが、説明を簡単にするため、被
検体の個数は一個とし、被検体１７は、「ナット」のよ
うな六角形状の部品とする。

【００６０】次に、第一実施例の構成要素について説明
するテレビカメラ１は、測定対象物の画像情報である輝
度情報を、収集する手段である。

【００６１】本実施例では、テレビカメラ１のＮＴＳＣ
信号を画像情報として利用しているが、超音波、電波等
の反射強度情報を画像情報として用いても良い。

【００６２】Ａ／Ｄ変換器２は、アナログ信号をデジタ
ル信号へ変換する回路である。

【００６３】平滑化回路３は、画像からの特徴抽出の容
易化を図るため、画像に含まれる各種の雑音を、除去す
る手段であり、各種ＴＴＬロジック等の電子デバイスで
構成される。

【００６４】微分処理回路４は、画像からの境界抽出の
容易化を図るため、輝度情報の差分を計算する手段であ
り、各種ＴＴＬロジック等の電子デバイスで構成され
る。

【００６５】境界抽出回路Ａ９は、微分処理回路４で得
られた微分画像を、複数のしきい値５を用いて、２値画
像作成部６により複数の２値画像を得、各２値画像か
ら、境界画像作成部７により境界画像を作成し、各境界
画像を統合する手段であり、各種ＴＴＬロジック、クロ
ック回路、ディレイ回路等の電子デバイスで構成され
る。

【００６６】ここで、境界画像の統合は、統合回路８に
て行われ、統合回路８は、論理ＯＲゲート等の電子デバ
イスで構成される。

【００６７】ラベリング回路１０は、得られた画像中に
複数の図形（領域）が存在するときに、各領域の連結成
分（この場合、例えば、境界画素に囲まれた画素のかた
まり）ごとに異なるラベルを付加する手段である。具体
的には、数字を付加する等の方法により、ある連結成分
からなる領域と、他の連結成分からなる領域の区別を行
う。

【００６８】本手段は、例えば、ＣＰＵ（中央処理装
置）、仮ラベリング処理用ＲＡＭ、テーブル操作処理用
ＲＡＭ、本ラベリング処理用ＲＡＭを有して構成され
る。

【００６９】矩形処理回路１１は、同じラベルが付加さ
れた領域の形状を、外接４角形で矩形状に近似する手段
であり、各種ＴＴＬロジック等の電子デバイスで構成さ
れる。 ＲＡＭ１２は、正常品のラベル処理情報、該情
報より得られる正常品の２値画像、被検体のラベル処理
情報、矩形処理情報、矩形処理情報より得られる２値画
像等を格納しておく手段であり、半導体メモリ等で構成
される。

【００７０】ＣＰＵ１３は、ＲＡＭ１２に記憶されてい
る各種情報から、被検体の２値画像を作成し、該２値画
像と予め登録している正常品の２値画像の、対応する画
素同士の値の排他的論理和を演算し、該演算結果と設定
されたしきい値との比較を行い、被検体が、正常か否か
を判断する手段であり、半導体マイクロプロセッサー等
を用いて構成される。

【００７１】ＲＯＭ１４は、形状検査を行うためのプロ
グラムが格納されており、半導体ＩＣ等を用いて構成さ
れる。

【００７２】判定表示部１５は、被検体が不良品である
場合に、オペレータに、表示等によって警告を与える手
段であり、ＬＥＤ等を用いて構成される。

【００７３】マン・マシンインターフェイス１６は、所
定の検査位置に被検体が置かれる時の被検体の重心座
標、被検体の正常性を判定するしきい値等の入力手段で
あり、キーボード等の入力手段を用いて構成される。

【００７４】本実施例においては、まず被検体の正常性
を判断するため、正常品のラベル処理情報から、２値画
像を作成し、これを記憶しておく必要があり、これにつ
いて図２を参照して説明する（なお、この処理を以下
「標準パターン登録」と称する）。

【００７５】始めに、被検体が存在することとなる位置
に置かれた、正常品の重心座標および、被検体の正常性
を判定するしきい値を、マン・マシンインターフェイス
１６から入力する（ステップ１００）。

【００７６】この場合、重心座標は、正常品の形状をグ
ラフ洋紙等に正確にトレースし、数学公式により計算に
より求めておくこと等が、考えられる。

【００７７】該入力データは、ＣＰＵ１３を介して、Ｒ
ＡＭメモリ１２に記憶される。

【００７８】次に、ステップ１１０にて、測定対象物の
輝度情報の読み込みを行う。

【００７９】本実施例では、例えばテレビカメラから出
力されるＮＴＳＣ信号を利用する。

【００８０】次に、ステップ１２０で、Ａ／Ｄ変換器２
にて、アナログで出力されるＮＴＳＣ信号を、デジタル
信号に変換する。

【００８１】ステップ１３０では、得られたデジタル信
号をもとに、画像の平滑化処理を行う。

【００８２】ここで、平滑化処理とは、画像からの特徴
抽出の容易化を図るため、画像に含まれる各種の雑音
を、除去する処理であり、本発明においては必ずしも必
要でないが、今回これを含めて説明する。

【００８３】図３を参照して、平滑化処理の一例を説明
する。

【００８４】いま、３×３のマトリクスを考え、注目す
る画素点の値をＰとし、Ｐの周囲の画素点の値を、図３
のように、Ａ０、Ａ１、Ａ２、Ａ３、Ａ４、Ａ５、Ａ
６、Ａ７とする。

【００８５】ここで、次式１で与えられるＰを、注目す
る画素点での平滑化処理値とする。

【００８６】 Ｐ＝（Ａ０＋Ａ１＋Ａ２＋Ａ３＋Ａ４＋Ａ５＋Ａ６＋Ａ７）／８ （式１） 平滑化回路３は、この平滑化処理を、全ての画素点を注
目点として行う。

【００８７】次にステップ１４０では、平滑化処理され
た画素をもとに、画像の微分処理を行う。

【００８８】ここで、微分処理は、境界抽出の容易化を
図るため、画像に施す演算処理である。

【００８９】図４を参照して、微分処理の一例を説明す
る。

【００９０】いま、５×５のマトリクスを考え、注目す
る画素点の値をＰとし、Ｐの周囲の一部の画素点の値
を、図４のように、Ｐ０、Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４、Ｐ
５、Ｐ６、Ｐ７とする。

【００９１】ここで、次式２で与えられるＰを、注目す
る画素点での微分値とする。

【００９２】 Ｐ＝｜（Ｐ７＋２×Ｐ０＋Ｐ１）−（Ｐ５＋２×Ｐ４＋Ｐ３）｜ ＋｜（Ｐ７＋２×Ｐ６＋Ｐ５）−（Ｐ１＋２×Ｐ２＋Ｐ３）｜ （式２） 微分処理回路４は、この微分処理を、全ての画素点に対
して行う。

【００９３】次に、ステップ１５０にて境界抽出処理が
おこなわれるが、これを図１に示す境界抽出回路Ａ９、
および、図５に示す境界画素判定オペレータを用いて説
明する。

【００９４】微分処理回路４にて得られた微分画像は、
複数個設けられたしきい値５（本実施例では、しきい値
Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄの４種類のしきい値が、設定されてい
る）に対応して、２値画像が得られる。

【００９５】本実施例では、４種類のしきい値が設けら
れており、各々のしきい値に対応して、２値画像作成部
６にて、注目する画素の値が、しきい値以上の場合を
「１」、その他を「０」とする処理を行い、２値画像
Ａ、２値画像Ｂ、２値画像Ｃ、２値画像Ｄが得られる。

【００９６】また、各々の２値画像に、境界画素判定オ
ペレータを作用させ、境界画像作成部７により境界画素
（本実施例では、境界画像Ａ、境界画像Ｂ、境界画像
Ｃ、境界画像Ｄの４種類の境界画像）を得るが、これに
ついて説明する。

【００９７】図５は、境界画素判定オペレータの１例を
示したものである。

【００９８】本オペレータは５×５のマトリクスからな
っており、境界線の幅が２画素以下の場合の境界線を検
出するためのオペレータである。

【００９９】すなわち、境界画素判定オペレータとは、
２値画像において「１」を示す画素の集りの大きさが、
境界線幅以下であるか否かを判定し、境界画素を抽出す
るオペレータである。

【０１００】中心点の値をＰとし、Ｐ０、Ｐ１、Ｐ２、
Ｐ３、Ｐ４、Ｐ５、Ｐ６、Ｐ７、Ｐ８、Ｐ９、ＰＡ、Ｐ
Ｂ、ＰＣ、ＰＤ、ＰＥ、ＰＦを、図５に示す様に、設定
する。 ２値画像に、本オペレータを作用させた場合、
中心点Ｐが縦方向の境界画素である条件を、式３に示
す。

【０１０１】 Ｐ＝１で、 （Ｐ１＝０ かつ Ｐ２＝０） または （Ｐ１＝０ かつ Ｐ３＝０） または （Ｐ０＝０ かつ Ｐ２＝０）ならば Ｐは、境界画素点である。 （式３） 逆に、式３を満たさなければ、中心点Ｐは、縦方向の境
界画素ではないことになる。

【０１０２】同様に、中心点Ｐが横方向、右上がり斜め
方向、右下がり斜め方向の、境界画素であるための条件
を、それぞれ以下の、式４、５、６に示す。

【０１０３】横方向では、 Ｐ＝１で、 （Ｐ５＝０ かつ Ｐ６＝０） または （Ｐ５＝０ かつ Ｐ７＝０） または （Ｐ４＝０ かつ Ｐ６＝０）ならば Ｐは、境界画素点である。 （式４） 右上がり斜め方向では、 Ｐ＝１で、 （Ｐ９＝０ かつ ＰＡ＝０） または （Ｐ９＝０ かつ ＰＢ＝０） または （Ｐ８＝０ かつ ＰＡ＝０）ならば Ｐは、境界画素点である。 （式５） 右下がり斜め方向では、 Ｐ＝１で、 （ＰＤ＝０ かつ ＰＥ＝０） または （ＰＤ＝０ かつ ＰＦ＝０） または （ＰＣ＝０ かつ ＰＥ＝０）ならば Ｐは、境界画素点である。 （式６） 以上のような、境界画素判定オペレータを全ての画素点
に作用させ、２値画像から境界画素の集りである、境界
画像を作成する。

【０１０４】なお、本実施例では、境界画素判定オペレ
ータとして、線幅２画素分のオペレータ、すなわち５×
５のマトリクスを使用したが、これに拘束されるもので
はない。

【０１０５】しかしながら、マトリクスの大きさ（境界
線の幅に対応する）を、小さくしすぎると、境界線が途
ぎれがちになり、大きくしすぎると境界線が太くなり領
域を歪めてしまうため、一般には、線幅５画素分のオペ
レータ、すなわち１１×１１程度の大きさのマトリクス
を用いるのが、好ましい。

【０１０６】ただし、実際には、線幅を大きくすると判
定論理が複雑になる場合もありえるため、これに対処す
る境界画素判定オペレータの１例を図６に示す。

【０１０７】本オペレータは９×９のマトリクスからな
っており、境界線の幅が７画素までの境界線を検出する
ためのオペレータである。

【０１０８】中心点をＰとし、Ｑ０、Ｑ１、Ｑ２、Ｑ
３、Ｑ４、Ｑ５、Ｑ６、Ｑ７、Ｑ８、Ｑ９、ＱＡ、Ｑ
Ｂ、ＱＣ、ＱＤ、ＱＥ、ＱＦ、Ｒ０、Ｒ１、Ｒ２、Ｒ
３、Ｒ４、Ｒ５、Ｒ６、Ｒ７、Ｒ８、Ｒ９、ＲＡ、Ｒ
Ｂ、ＲＣ、ＲＤ、ＲＥ、ＲＦを、図６に示す様に、設定
する。

【０１０９】Ｐが、境界画素点の場合は、次式７を満た
す。

【０１１０】逆に式７を満たさなければ、Ｐは、境界画
素点ではないと判断される。

【０１１１】Ｐ＝１で、 ｉ＝０からＦ のいずれか
で Ｑｉ＝０ かつ Ｒｉ＝０ならば Ｐは、境界画素点である。 （式７） 本オペレータを使用することにより、比較的線幅の太い
境界線の検出も容易となる。

【０１１２】以上の様に、微分処理された画像に対し
て、複数のしきい値による２値画像を作成し、その各々
の２値画像に対して、図５、６に示すような境界画素判
定オペレータを作用させることにより、検査環境に影響
されず、高精度に境界を抽出する方法を、提供すること
ができることになる。

【０１１３】上記のような過程を経て得られた境界画像
Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄは、統合回路８にて論理和の演算により
統合される。

【０１１４】次にステップ１６０では、ラベリング回路
１０にてラベリング処理を行う。

【０１１５】ここで「ラベリング処理」とは、得られた
画像中に複数の図形（領域）が存在するときに、各領域
の連結成分ごとに、異なるラベル値を付加する処理であ
る。したがって、非境界画素（領域）に着目して、ラベ
リングを行う。

【０１１６】ラベリング処理された情報は、ＲＡＭ１２
に格納される。

【０１１７】ラベリング処理結果例を、図７に示す。

【０１１８】図７（ａ）に示す例は、６角形状の被検体
から境界線が抽出されたことを示す図である。

【０１１９】図７（ｂ）は、該被検体をラベリング処理
した結果であり、境界線の外部に存在する画素に
「１」、境界線の内部に存在する画素に「２」のラベル
が付加されている。

【０１２０】なお、ラベリング処理は、通常、仮ラベリ
ング処理、テーブル操作処理、本ラベリング処理の３段
階の処理で行われる。

【０１２１】以下、ラベリング処理について簡単に説明
する。

【０１２２】まず、入力画像をラスタ走査し、ラベルが
割り当てられていない境界線を構成する画素以外の画素
に対して順次、未使用のラベルをつけていく処理を、最
終走査画素まで行う（仮ラベリング処理と称する）。

【０１２３】この際、違うラベルを付けた画素が連結し
ていることが、判明すればラベル連結情報を作成してお
く。

【０１２４】違うラベルを付けた画素が、連結している
か否かは、例えば注目する画素の４近傍に、他のラベル
が付けられた画素が、存在するか否かによって判断され
る。

【０１２５】次に、ラベル連結情報をもとにラベル値修
正テーブルを作成する（テーブル操作処理と称する）。

【０１２６】最後に、ラベル値修正テーブルを用いて、
仮ラベリング画像から、本ラベリング画像を作成する
（本ラベリング処理と称する）。

【０１２７】なお、ラベリング処理方法の詳細について
は、例えば「コンピュータ画像処理入門」（総研出版
（株）：田村秀行監修）に、さらに詳しく記載されてい
る。

【０１２８】次にステップ１７０では、標準パターン登
録を行う。

【０１２９】被検体が存在することとなる位置に正常品
を置き、ＣＰＵ１３により、本発明による画像処理によ
り得られた、正常品が存在するラベリング処理された領
域を、構成する画素（図７に示す例では、「２」のラベ
ルが付加されている画素）の値を「１」、これ以外の画
素（図７に示す例では、「１」のラベルが付加されてい
る画素）の値を「０」とした２値画像を作成し、ＲＡＭ
メモリ１２に格納しておく。

【０１３０】なお、頻繁に使用する標準パターンは、Ｒ
ＯＭ化して登録しておいてもよい。

【０１３１】次に、被検体１７の検査について、図８を
参照して説明する。

【０１３２】ステップ２００で、被検体１７の輝度情報
の取り込み、ステップ２１０で、該情報をアナログ・デ
ジタル変換し、ステップ２２０で、平滑処理を行い、ス
テップ２３０で、微分処理を行い、ステップ２４０で、
境界抽出処理を行い、ステップ２５０でラベリング処理
が行われる。

【０１３３】上記、ステップ２００からステップ２５０
までの処理は、前記標準パターン登録までに、ステップ
１１０からステップ１６０までに行われた処理と、全く
同じ処理のため、ここで再度、説明することは避ける。

【０１３４】次に、ステップ２６０にて、矩形情報処理
を行う。

【０１３５】ここで「矩形情報処理」とは、同じラベル
が付加された画素点が呈する形状を、矩形状に近似する
処理である。

【０１３６】図９に矩形情報処理例を示す。

【０１３７】領域Ａ（６角形）を構成する画素には、同
一のラベルが付加されており（図示せず）、該領域Ａ
は、外接する四角形である矩形Ｂで近似されおり、該矩
形Ｂが矩形情報となる。

【０１３８】矩形処理方法の一例としては、座標系を図
９のように設定し、領域Ａを構成する画素がとりうる
Ｘ、Ｙ座標のうち、ＸおよびＹ座標の最小値、最大値を
それぞれ、ＸＭＩＮ、ＸＭＡＸ、ＹＭＩＮ、ＹＭＡＸと
すると、 ＸＭＩＮ≦Ｘ≦ＸＭＡＸ、かつ、ＹＭＩＮ≦Ｙ≦ＹＭＡ
Ｘ （式８） なる、式８を満たす領域を、領域Ａの矩形情報とするこ
とが考えられる。

【０１３９】なお、図９に示すように、今後の説明のた
め矩形の左上および右下のＸ、Ｙ座標を、それぞれ（Ｓ
Ｘ、ＳＹ）、（ＥＸ、ＥＹ）とし、これを矩形情報と称
することがある。

【０１４０】以上の処理が終了後、矩形情報（ＳＸ、Ｓ
Ｙ）、（ＥＸ、ＥＹ）をＲＡＭ１２に格納する。

【０１４１】次に、ステップ２７０にて「対象切り出し
処理」を行うため、これについて説明する。

【０１４２】「対象切り出し処理」とは、検査対象を特
定するための処理である。

【０１４３】まず、被検体の矩形情報をもとに被検体の
重心座標を求める。

【０１４４】ここで、矩形情報からの重心座標の求め方
について、図１０を参照して、説明する。

【０１４５】以下、求める重心の座標を（ＸＧ、ＹＧ）
とし、ＸＧの求め方について説明するが、ＹＧについて
も同様に求められる。

【０１４６】いま、被検体のラベル処理によって得られ
た領域を構成する画素の総数をＮ、前記、矩形情報を
（ＳＸ、ＳＹ）、（ＥＸ、ＥＹ）、１画素の大きさを横
Δｘ、縦Δｙ、ＮｉはＸ座標がＸｉの画素の個数とする
と、ＸＧは次式にて与えられる。 ＸＧ＝（Ｘ１×Ｎ１
＋Ｘ２×Ｎ２＋…＋Ｘｋ×Ｎｋ）／Ｎ （式９） 但しＸ１＝ＳＸ、Ｘｋ＝ＥＸ−Δｘ、Ｘｉ＋１−Ｘｉ＝
Δｘである。

【０１４７】例えば、図１０に示す５画素からなる十字
型の部品（斜線にて示す）の場合、図１０より、Ｘ１＝
ＳＸ、Ｎ１＝１、Ｘ２＝ＳＸ＋Δｘ、Ｎ２＝３、Ｘ３＝
ＳＸ＋２×Δｘ、Ｎ３＝１となる。したがってＸＧは、 ＸＧ＝｛ＳＸ×１＋（ＳＸ＋Δｘ）×３＋（ＳＸ＋２×
Δｘ）×１｝／５＝ＳＸ＋Δｘ＝Ｘ２ となる。

【０１４８】同様にＹＧも求まる。

【０１４９】なお、ＸＧを整数値とするためには、小数
点以下の四捨五入や、切捨て等の処理を行う。

【０１５０】該重心座標と、前記マン・マシンインター
フェイス１６により入力された被検体の重心座標を比較
し、入力された重心座標に最も近い、重心座標をもつ被
検体を特定する。

【０１５１】マン・マシンインターフェイス１６により
入力された被検体の重心座標と、被検体の検査により求
められた重心座標との幾何学的距離を求めて、該計算値
が、最小値を示す重心座標を有する生産品を、被検体と
して採用すれば良い。

【０１５２】なお、この処理は、被検体が、１個の場合
には、検査対象の確認程度の意味しかないが、被検体が
一度に複数個存在する場合、あるいは、被検体が１個で
あっても検査箇所が複数箇所存在する場合（例えば、１
個のＩＣ内の配線パターンを複数箇所チェックする場
合）に、どのラベル領域が、検査対象となるかを確定す
る意味を持つ。

【０１５３】もちろん、本発明においては、被検体が複
数個存在する場合には、各々の被検体に対する重心座
標、正常性判定しきい値、標準パターン登録を行ってお
くことにより、被検体が１個の場合と、同様な形状検査
を行うことが可能である。

【０１５４】さて、被検体が特定されると、該被検体が
ラベリング処理された領域を構成する画素の値を「１」
とし、これ以外の画素の値を「０」とする２値画像を作
成する。

【０１５５】この作成は、ＣＰＵ１３がＲＯＭ１４に格
納されているプログラムにもとずき、ＲＡＭ１２に格納
されている、ラベリング処理情報を利用して行われる。

【０１５６】また２値画像に関するデータは、ＲＡＭ１
２に格納される。

【０１５７】次に、ステップ２８０により「照合・判定
処理」を行う。

【０１５８】「照合・判定処理」とは、被検体が良品
か、不良品かを判定する処理である。

【０１５９】前述の標準パターン登録された２値画像
と、ステップ２７０にて作成された２値画像の、相対応
する画素同士の値の、排他的論理和演算を行い、演算結
果が、「１」となる個数を調べる。

【０１６０】なお、排他的論理和演算は、２つの入力値
が異なるときに、「１」を出力する２値演算であり、本
実施例では、ＣＰＵ１３によりソフトウエア処理され
る。

【０１６１】もっとも、ＲＡＭ１２に標準パターン登録
された２値画像、および、被検体の２値画像の、相対応
する画素同士の値の排他的論理和演算をＥｘｃｌｕｓｉ
ｖｅ−ＯＲ論理回路を用いて、ハードウエアにて処理す
る構成にしてもよい。

【０１６２】排他的論理和が「１」である個数と、前記
予め入力された、被検体の正常性を判定するしきい値と
を比較し、該しきい値以下なら、被検体を良品と判断
し、次の被検体の検査を行う。

【０１６３】なお、被検体の位置ずれ等を考慮し、標準
登録されたパターンの周りの数画素を不感帯として排他
的論理和演算を行う方法を採用しても良い。

【０１６４】排他的論理和が「１」である個数が、前記
しきい値より、多ければ、被検体は不良品であると判断
し、判定表示部１５に設けられたＬＥＤを点燈せしめ、
オペレータに不良品の存在を警告する。

【０１６５】なお、警告手段は、ＬＥＤの点燈等に限ら
ず、不良品の存在を知らしめる手段であれば（例えば、
音等）なんでもよい。

【０１６６】以上の様に、本発明は、正常品の原画像を
微分処理し、該微分処理画像に対して、複数のしきい値
による２値画像を作成し、その各々の２値画像に対し
て、境界画素判定オペレータを作用させ、境界画像を作
成し、境界画像を統合し、ラベリング処理することによ
り、環境に影響されず、高精度の境界抽出を行い、正常
品の標準パターンを登録し、さらに、被検体にも同じ画
像処理を施し、被検体の２値画像と標準パターンを比較
することにより、正確に被検体の形状を検査する形状検
査装置を提供することができる。

【０１６７】次に、本発明の第二実施例を、図面を参照
して説明する。

【０１６８】図１１に、本発明の第二実施例の構成図を
示す。

【０１６９】本実施例は、ＴＶカメラ１、Ａ／Ｄ変換器
２、平滑化回路３、境界抽出回路Ｂ２１、ラベリング回
路１０、矩形処理回路１１、ＲＡＭ１２、ＣＰＵ１３、
ＲＯＭ１４、判定表示部１５、マン・マシンインターフ
ェイス１６を有して構成される。

【０１７０】また、境界抽出回路Ｂ２１は、微分処理部
１９、境界画像作成部２０、統合回路８を有して構成さ
れる。

【０１７１】また、被検体１７が、ベルトコンベア１８
等にて、所定位置に次々と搬送されてくる生産ラインの
検査工程を考えている。

【０１７２】もっとも、ベルトコンベア１８のような搬
送手段がなく、オペレータが、生産品を一品ずつ、本装
置にマウントし、形状検査を行う構成にしても良い。

【０１７３】また、本発明では、一度に複数個の被検体
を扱うことも可能であるが、説明を簡単にするため、被
検体の個数は一個とし、被検体１７は、「ナット」のよ
うな六角形状の部品とする。

【０１７４】以下、第二実施例の構成要素の説明を行
う。

【０１７５】テレビカメラ１は、測定対象物の画像情報
である輝度情報を、収集する手段である。

【０１７６】本実施例では、テレビカメラのＮＴＳＣ信
号を画像情報として利用しているが、超音波、電波等の
反射強度情報を画像情報として用いても良い。

【０１７７】Ａ／Ｄ変換器２は、アナログ信号をデジタ
ル信号へ変換する回路である。

【０１７８】平滑化回路３は、画像からの特徴抽出の容
易化を図るため、画像に含まれる各種の雑音を、除去す
る手段であり、各種ＴＴＬロジック等の電子デバイスで
構成される。

【０１７９】微分処理部１９は、画像からの境界抽出の
容易化を図るため、微分オペレータを作用させ微分画像
を得る手段であり、各種ＴＴＬロジック等の電子デバイ
スで構成される。

【０１８０】なお、本実施例においては、縦方向、横方
向、斜め右上がり方向、斜め右下がり方向の４方向の微
分画像を得るため、それぞれの方向に対応した、４つの
微分処理部１９を有している。

【０１８１】境界画像作成部２０は、微分処理部１９で
得られた方向別微分画像から、その微分方向において微
分値が、ピークを示す画素を抽出し、該画素における微
分値が、設定されたあるしきい値より大きなものを境界
画素として、境界画像を作成する手段であり、各種ＴＴ
Ｌロジック、クロック回路、ディレイ回路等の電子デバ
イスで構成される。

【０１８２】なお、本実施例においては、縦方向、横方
向、斜め右上がり方向、斜め右下がり方向の４方向の微
分画像から境界画像を作成するため、それぞれの方向に
対応した、４つの境界画像作成部２０を有している。

【０１８３】統合回路８は、４方向の境界画像を統合し
て、最終的に、１つの境界画像を得るための手段であ
り、論理ＯＲゲート等の電子デバイスで構成される。

【０１８４】ラベリング回路１０は、得られた画像中に
複数の図形が存在するときに、連結成分（この場合、例
えば、境界画像を構成する画素のかたまり）の内部にラ
ベルを付加する手段である。

【０１８５】具体的には、数字を付加する等の方法によ
り、ある連結成分からなる領域と、他の連結成分からな
る領域の区別を行うことが考えられる。

【０１８６】本手段は、例えば、ＣＰＵ（中央処理装
置）、仮ラベリング処理用ＲＡＭ、テーブル操作処理用
ＲＡＭ、本ラベリング処理用ＲＡＭを有して構成され
る。

【０１８７】矩形処理回路１１は、同じラベルが付加さ
れた領域の形状を、該領域に外接する４角形で矩形状に
近似する手段であり、各種ＴＴＬロジック等の電子デバ
イスで構成される。

【０１８８】ＲＡＭ１２は、正常品のラベル処理情報、
該情報より得られる正常品の２値画像、被検体のラベル
処理情報、矩形処理情報、矩形処理情報より得られる２
値画像等を格納しておく手段であり、半導体メモリ等で
構成される。

【０１８９】ＣＰＵ１３は、ＲＡＭ１２に記憶されてい
る各種情報から、被検体の２値画像を作成し、該２値画
像と予め登録している正常品の２値画像の対応する、画
素同士の値の排他的論理和を演算し、設定されたしきい
値との比較を行い、被検体が、正常か否かを判断する手
段であり、半導体マイクロプロセッサー等を用いて構成
される。

【０１９０】ＲＯＭ１４は、形状検査を行うためのプロ
グラムが格納されており、半導体ＩＣを用いて構成され
る。

【０１９１】判定表示部１５は、被検体が不良品である
場合に、オペレータに、表示等によって警告を与える手
段であり、ＬＥＤ等を用いて構成される。

【０１９２】マン・マシンインターフェイス１６は、所
定の検査位置に被検体が置かれる時の、被検体の重心座
標、被検体の正常性を判定するしきい値等の入力手段で
あり、キーボード等の入力手段を用いて構成される。

【０１９３】なお、第二実施例においても行われる、図
２中のステップ１００からステップ１７０までの処理、
および、図８中のステップ２００から２８０までの処理
は、ステップ１５０、２４０（境界抽出処理）を除き、
第一実施例と全く同じなため、第二実施例の主要部であ
る境界抽出回路Ｂ２１の動作についてのみ説明し、これ
以外については、重複記載となるので説明を省略する。

【０１９４】以下、境界抽出回路Ｂ２１による境界抽出
処理について図１１、１２、１３を参照して説明する。

【０１９５】まず、テレビカメラ１にて、測定対象物の
画像情報の読み込みを行う。

【０１９６】次に、Ａ／Ｄ変換器２にて、アナログで出
力されるＮＴＳＣ信号を、デジタル信号に変換する。

【０１９７】次に、平滑化回路３では、得られたデジタ
ル信号をもとに、画像の平滑化処理を行う。なお、本実
施例においても、本処理は必ずしも必要でない。

【０１９８】ここで、平滑化処理とは、画像からの特徴
抽出の容易化を図るため、画像に含まれる各種の雑音
を、除去する処理であり、式１により、注目する画素点
での平滑化処理値を求める。

【０１９９】平滑化回路３は、この平滑化処理を、全て
の画素点を注目点として行う。

【０２００】次に、微分処理部１９では、平滑化処理さ
れた画像をもとに、画像の微分処理を行う。

【０２０１】ここで、微分処理は、境界抽出の容易化を
図るため、画像に施す演算処理である。

【０２０２】図１２を参照して、微分処理の一例を説明
する。

【０２０３】いま、５×５のマトリクスを考え、注目す
る画素点の値をＰとし、Ｐの周囲の一部の画素点の値
を、図１２（ａ）のように、Ｐ０、Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、
Ｐ４、Ｐ５、Ｐ６、Ｐ７とする。

【０２０４】また、微分処理を行うための「重みマトリ
クス」も５×５のマトリクスとし、微分処理に必要な画
素点における値を、図１２（ａ）に示すように、Ａ０、
Ａ１、Ａ２、Ａ３、Ａ４、Ａ５、Ａ６、Ａ７とする。

【０２０５】ここで、次式１０で、得られるＰを、注目
する画素点での微分値とする。

【０２０６】 Ｐ＝Ｐ０×Ａ０＋Ｐ１×Ａ１＋Ｐ２×Ａ２＋Ｐ３×Ａ３＋Ｐ４×Ａ４ ＋Ｐ５×Ａ５＋Ｐ６×Ａ６＋Ｐ７×Ａ７ （式１０） Ａ０、Ａ１、Ａ２、Ａ３、Ａ４、Ａ５、Ａ６、Ａ７の具
体的な値は、縦、横、斜め右上がり、斜め右下がりの方
向ごとに、図１２（ｂ）に示すように決められている。

【０２０７】例えば、横方向の微分処理の場合、Ａ０＝
０、Ａ１＝−１、Ａ２＝−２、Ａ３＝−１、Ａ４＝０、
Ａ５＝１、Ａ６＝２、Ａ７＝１であるので、注目点にお
ける微分値Ｐは、次式１１で表される。

【０２０８】Ｐ＝Ｐ０×０＋Ｐ１×（−１）＋Ｐ２×
（−２）＋Ｐ３×（−１）＋Ｐ４×０＋Ｐ５×１＋Ｐ６
×２＋Ｐ７×１ 従って、Ｐ＝−Ｐ１−２×Ｐ２−Ｐ３＋Ｐ５＋２×Ｐ６
＋Ｐ７ （式１１） 本微分処理は、全ての画素点に対して行われる。

【０２０９】同様な処理によって縦方向、斜め右上がり
方向、斜め右下がり方向における微分処理を行うことが
できる。

【０２１０】次に、作成された微分画像から、該微分方
向における微分値のピークを示す画素を抽出し、該方向
の境界画像を作成する。

【０２１１】本処理は、境界画像作成部２０により実行
されるが、これを図１３を参照して説明する。

【０２１２】横方向微分画像を例にとり説明するが、他
の３方向の微分画像に対しても、全く同様な処理が行わ
れる。

【０２１３】前記の様に、微分処理部１９にて、横方向
に微分処理された画像においては、式１０により、各々
の画素に対する微分値が求められる。

【０２１４】ところで、微分値がピークを示すというこ
とは、輝度情報の変化が極大になることを意味するもの
であり、このピーク値を示す点が、境界上の点である可
能性は極めて高い。

【０２１５】そこで、微分値の変化を調べ、微分値がピ
ークを示す画素（以下、単に「ピーク画素」と称するこ
とが多い）を検出する。

【０２１６】ある注目した画素点Ｐが、ピーク画素であ
るためには、図１３に示すように、Ｐ０、Ｐ、Ｐ１を設
定すると、式１２を満たすことが、条件となる。

【０２１７】 Ｐ＞Ｐ０ かつ Ｐ＞Ｐ１ （式１２） ところで、微分値自体が小さくとも、式１２を満たせ
ば、ピーク画素となるが、微分値が小さいことは、輝度
情報の変化が小さいことを意味し、該ピーク画素が、境
界上の画素点である可能性は小さくなる。

【０２１８】そこで、前記の様に求められた、ピーク画
素での微分値を、ある設定されたしきい値と比較して、
前記微分値が、該しきい値よりも、大きなとき、前記ピ
ーク画素を、境界画素とみなして、境界画像を作成する
ことにする。

【０２１９】また、ピーク画素でない画素は、境界画素
ではないので、入力された画像を構成する全ての画素
は、境界画素とそれ以外の非境界画素に区別され、結
局、境界画素と非境界画素とに２値化された画像を得る
こととなる。

【０２２０】以上の様に、微分処理された画像に対し
て、微分処理した方向に、ピーク画素を検索、抽出し、
該ピーク画素における微分値を、ある設定されたしきい
値と比較し、前記微分値が、該しきい値より大きな場合
にのみ、前記ピーク画素を境界画素とみなし、境界画像
を作成し、最終的に、統合回路８にて、境界画像を統合
することにより、比較的簡易な構成で、環境に影響され
ず、高精度で境界を抽出する処理を行うことが可能とな
り、該処理手段を用いて、正常品と被検体の画像処理を
行うことにより、高精度の形状検査装置を提供できるこ
とになる。

【０２２１】次に、本発明の第三実施例を、図面を参照
して説明する。

【０２２２】図１４に、本発明の第三実施例の構成図を
示す。

【０２２３】本実施例は、第二実施例に比べ、構成が若
干複雑になるが、より高精度に境界抽出を行える境界抽
出回路Ｃ２６を提供するものである。

【０２２４】本実施例は、ＴＶカメラ１、Ａ／Ｄ変換器
２、平滑化回路３、境界抽出回路Ｃ２６、ラベリング回
路１０、矩形処理回路１１、ＲＡＭメモリ１２、ＣＰＵ
１３、ＲＯＭ１４、判定表示部１５、マン・マシンイン
ターフェイス１６を有して構成される。

【０２２５】また、境界抽出回路Ｃ２６は、微分処理部
１９、ピーク抽出部２２、第一拡張部２３、第二拡張部
２４、２値画像作成部２５、統合回路８を有して構成さ
れる。 また、被検体１７が、ベルトコンベア１８等に
て、所定位置に次々と搬送されてくる生産ラインの検査
工程を考えている。

【０２２６】もっとも、ベルトコンベア１８のような搬
送手段がなく、オペレータが、生産品を一品ずつ、本装
置にマウントし、形状検査を行う構成にしても良い。

【０２２７】また、本発明では、一度に複数個の被検体
を扱うことも可能であるが、説明を簡単にするため、被
検体の個数は一個とし、被検体１７は、「ナット」のよ
うな六角形状の部品とする。

【０２２８】以下、第三実施例の構成要素の説明を行
う。

【０２２９】テレビカメラ１は、測定対象物の画像情報
である輝度情報を、収集する手段である。

【０２３０】Ａ／Ｄ変換器２は、アナログ信号をデジタ
ル信号へ変換する回路である。

【０２３１】平滑化回路３は、画像からの特徴抽出の容
易化を図るため、画像に含まれる各種の雑音を、除去す
る手段であり、各種ＴＴＬロジック等の電子デバイスで
構成される。

【０２３２】微分処理部１９は、画像からの境界抽出の
容易化を図るため、微分オペレータを作用させ微分画像
を得る手段であり、各種ＴＴＬロジック等の電子デバイ
スで構成される。

【０２３３】なお、本実施例においては、縦方向、横方
向、斜め右上がり方向、斜め右下がり方向の４方向の微
分処理画像を得るため、それぞれの方向に対応した、４
つの微分処理部１９を有している。

【０２３４】ピーク抽出部２２は、微分方向における微
分値がピークを示す画素を抽出し、予め設定された２つ
のしきい値と、ピーク画素における微分値を比較するこ
とにより、該画素を境界画素、境界候補画素、および非
境界画素の３種類に分類し、微分処理画像から３値画像
を作成する手段であり、各種ＴＴＬロジック、半導体メ
モリ、クロック回路、ディレイ回路等の電子デバイスで
構成される。

【０２３５】なお、本実施例においては、縦方向、横方
向、斜め右上がり方向、斜め右下がり方向の４方向の微
分処理画像に対応して、４つのピーク抽出部２２を有し
ている。

【０２３６】第一拡張部２３は、ピーク抽出部２２にて
作成された３値画像を、例えば、ラスタ走査し、ある境
界候補画素に注目し、該境界候補画素の近傍の画素を調
べ、該境界候補画素が、境界画素に連結している場合に
は、境界候補画素を境界画素に変換することを、全ての
境界候補画素に対して行う手段であり、各種ＴＴＬロジ
ック、半導体メモリ等の電子デバイスで構成される。

【０２３７】なお、本実施例においては、４つのピーク
抽出部２２に対応して、４つの第一拡張部２３を有して
いる。

【０２３８】第二拡張部２４は、第一拡張部２３で行っ
た処理と全く同じ処理を、第一拡張部２３とは、逆の方
向から、例えば、ラスタ走査する手段であり、各種ＴＴ
Ｌロジック、半導体メモリ等の電子デバイスで構成され
る。

【０２３９】なお、本実施例においては、４つの第一拡
張部２３に対応して、４つの第二拡張部２４を有してい
る。

【０２４０】２値画像作成部２５は、第一拡張部２３お
よび第二拡張部２４にて処理され作成された境界画素、
境界候補画素、および非境界画素から、境界候補画素を
非境界画素とすることにより、２値画像を作成する手段
であり、各種ＴＴＬロジック、半導体メモリ等の電子デ
バイスで構成される。

【０２４１】なお、本実施例においては、４つの第二拡
張部２４に対応して、４つの２値画像作成部２５を有し
ている。

【０２４２】統合回路８は、４方向の２値画像を統合し
て、最終的に、１つの境界画像を得るための手段であ
り、論理ＯＲゲート等の電子デバイスで構成される。

【０２４３】ラベリング回路１０は、得られた画像中に
複数の図形（領域）が存在するときに、各領域の連結成
分ごとに、異なるラベルを付加する手段である。

【０２４４】具体的には、数字を付加する等の方法によ
り、ある連結成分からなる領域と、他の連結成分からな
る領域の区別を行うことが考えられる。

【０２４５】本手段は、例えば、ＣＰＵ（中央処理装
置）、仮ラベリング処理用ＲＡＭ、テーブル操作処理用
ＲＡＭ、本ラベリング処理用ＲＡＭを有して構成され
る。

【０２４６】矩形処理回路１１は、同じラベルが付加さ
れた領域の形状を、該領域に外接する４角形で矩形状に
近似する手段であり、各種ＴＴＬロジック等の電子デバ
イスで構成される。

【０２４７】ＲＡＭ１２は、正常品のラベル処理情報、
該情報より得られる正常品の２値画像、被検体のラベル
処理情報、矩形処理情報、矩形処理情報より得られる２
値画像等を格納しておく手段であり、半導体メモリ等で
構成される。

【０２４８】ＣＰＵ１３は、ＲＡＭ１２に記憶されてい
る各種情報から、被検体１７の２値画像を作成し、該２
値画像と予め登録している正常品の２値画像の対応す
る、画素同士の排他的論理和を演算し、設定されたしき
い値との比較を行い、被検体が、正常か否かを判断する
手段であり、半導体マイクロプロセッサー等を用いて構
成される。

【０２４９】ＲＯＭ１４は、形状検査を行うためのプロ
グラムが格納されており、半導体ＩＣ等を用いて構成さ
れる。

【０２５０】判定表示部１５は、被検体が不良品である
場合に、オペレータに、表示等によって警告を与える手
段であり、ＬＥＤ等を用いて構成される。

【０２５１】マン・マシンインターフェイス１６は、所
定の検査位置に被検体が置かれる時の、被検体の重心座
標、被検体の正常性を判定するしきい値等の入力手段で
あり、キーボード等の入力手段を用いて構成される。

【０２５２】なお、第三実施例においても行われる、図
２中のステップ１００からステップ１７０までの処理、
および、図３中のステップ２００から２８０までの処理
は、ステップ１５０、２４０（境界抽出処理）を除き、
第一実施例と全く同じなため、第三実施例の主要部であ
る境界抽出回路Ｃ２６の動作についてのみ説明し、これ
以外については、重複記載となるので、ここでの説明を
省略する。

【０２５３】以下、境界抽出回路Ｃ２６による境界抽出
処理について図１４、１５、１６を参照して説明する。

【０２５４】まず、ＴＶカメラ１にて、測定対象物の画
像情報の読み込みを行う。

【０２５５】次に、Ａ／Ｄ変換器２にて、アナログで出
力される画像情報信号を、デジタル信号に変換する。

【０２５６】次に、平滑化回路３では、得られたデジタ
ル信号をもとに、全ての画素点を注目点として画像の平
滑化処理を行う。なお、この処理は、本発明において
は、必ずしも必要でない。

【０２５７】ここで、平滑化処理とは、画像に含まれる
各種の雑音を、除去する処理であり、前記の通り、式１
により、注目する画素点での平滑化処理値を求める。

【０２５８】次に、微分処理部１９では、平滑化処理さ
れた画像をもとに、画像の微分処理を行う。

【０２５９】ここで、微分処理は、境界抽出の容易化を
図るため、画像に施す演算処理であり、前記の通り、式
１０および図１２に示す重みマトリクスを用いて処理さ
れる。 微分処理方法は、第二実施例で行った微分処理
と全く同じであるので、詳細な説明は、ここでは省略す
る。

【０２６０】本微分処理を、縦方向、横方向、斜め右上
がり方向、斜め右下がり方向の４方向に対して行う。

【０２６１】次に、ピーク抽出部２２により、ピーク画
素を抽出し、該画素を境界画素、境界候補画素または非
境界画素に分類し、全画素に対して３値画像を得る。

【０２６２】これについて、以下説明する。

【０２６３】ピーク画素の求め方は、第二実施例におい
て図１３を用いて説明した通りである。

【０２６４】例えば、横方向の微分画像に対しては、図
１３に示す画素配置において、式１２を満足すれば、点
Ｐはピーク画素と判断される。

【０２６５】次に点Ｐにおける微分値を、予め設定され
た、２つのしきい値と比較する。

【０２６６】ここで説明のため、２つのしきい値をそれ
ぞれ、第一のしきい値、第二のしきい値と称し、第一の
しきい値は、第二のしきい値より大きく設定されている
ものとする。

【０２６７】さて、ピーク画素が求まると、該画素にお
ける微分値と、前記２つのしきい値を比較する。

【０２６８】まず、前記微分値が、第一のしきい値より
大きければ、前記ピーク画素を境界画素とする。

【０２６９】次に、前記微分値が、第一しきい値以下で
あり、第二のしきい値より大きければ、前記ピーク画素
を境界候補画素とする。

【０２７０】さらに、前記微分値が、第二のしきい値以
下であれば、前記ピーク画素を非境界画素とする。

【０２７１】ピーク画素以外は、もともと非境界画素で
あるため、全画素が３値化され、３値画像が得られるこ
とになる。

【０２７２】第三実施例が、第二実施例より、高精度に
境界の抽出が可能なのは、しきい値を２種類設定し、第
一のしきい値により、明確な境界を確実に抽出し、微分
値が、第一のしきい値よりは小さいが、第２のしきい値
より大きな画素、すなわち、境界画素と確定できない画
素を境界候補画素とし、後に述べる拡張処理により、該
境界候補画素が、境界画素である可能性が高い場合にの
み、境界候補画素を境界画素として処理する点にある。

【０２７３】次に、第一拡張部２３および第二拡張部２
４で行う処理について説明する。

【０２７４】第一拡張部２３および第二拡張部２４で
は、前記境界候補画素のうち、境界画素に連結している
画素を境界画素に変換する。

【０２７５】第一拡張部２３は、まず、ピーク抽出部２
２にて作成された、前記３値画像を、例えば、ラスタ走
査していき、境界候補画素が走査されると以下の処理
（本処理を「拡張処理」と称する）を行う。

【０２７６】例えば、注目する境界候補画素の８近傍の
画素のうち、微分方向に存在する２画素を除く、残りの
画素を調べる。

【０２７７】次に、該境界候補画素が、境界画素に連結
している場合には、境界候補画素を境界画素に変換し、
それ以外の場合には、境界候補画素を非境界画素に変換
する。 この処理を、例えば、ラスタ走査しながら最後
の画素まで行う。

【０２７８】図１５に、注目画素の近傍の画素を調べ、
境界候補画素を境界画素か、非境界画素に確定する処理
の一例を示す。

【０２７９】これは、横方向の微分処理画像を拡張処理
する一例を示す。

【０２８０】いま、Ｐが、注目する境界候補画素である
ので、該画素の８近傍画素のうち、微分方向である、Ｐ
の横方向に存在する２画素を除いた残りの画素、すなわ
ちＰ０、Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４、Ｐ５のいずれかが、
境界画素であれば、Ｐを境界画素とするものである。

【０２８１】なお、微分方向（この場合、横方向）の画
素を除いて拡張処理するのは、例えば、横方向の微分処
理とは、縦方向の境界を抽出する処理であるので、境界
候補画素点Ｐの横方向に存在する画素は、判断不要な画
素点として扱う。

【０２８２】第二拡張部２４では、第一拡張部２３で行
った処理と全く同じ拡張処理を、第一拡張部２３とは、
逆の方向から行う。

【０２８３】なお、拡張処理する手段を２個設け、両方
向から拡張処理するのは、一方向からの拡張処理のみで
は、境界候補画素が境界画素と連結している場合であっ
ても、該境界候補画素が、非境界画素となってしまう場
合があり、これを回避するためである。

【０２８４】例えば、図１６に示すように（縦方向微分
の場合である）、ａ方向の走査のみでは、境界候補画素
Ｄは、境界画素Ｅと連結しているため境界画素に変えら
れるが、境界候補画素Ｂ、Ｃは、画素Ｄを介して境界画
素Ｅと連結していると考えられるにもかかわらず、境界
画素に変えられず、非境界画素になってしまう事態が生
じてしまう。

【０２８５】そこで、ｂ方向からも各画素を走査して、
境界画素Ｄに連結している境界候補画素Ｃを、境界画素
とし、更に、境界画素Ｃに連結している境界候補画素Ｂ
を境界画素とすることにより、かかる事態の発生を回避
している。

【０２８６】このように、両方向からの拡張処理を行う
ことで、完全な拡張処理を行うことができることとな
る。

【０２８７】なお、かかる拡張処理は、縦方向、横方
向、斜め右上がり方向、斜め右下がり方向の４方向に対
して行われる。

【０２８８】２値画像作成部２５では、拡張処理された
画像に対して、境界画素に変換されなかった境界候補画
素を、非境界画素にすることによって、該画像を構成す
る全ての画素を、境界画素と非境界画素に区別する。

【０２８９】例えば、境界画素を「１」、非境界画素を
「０」とした、２値画像を作成する。 なお、かかる２
値画像の作成処理も、縦方向、横方向、斜め右上がり方
向、斜め右下がり方向の４方向に対して行われる。

【０２９０】最後に、統合回路８は、４方向の２値画像
を論理ＯＲゲート等により統合し、１つの境界画像を作
成する。

【０２９１】以下、ラベリング回路１０にて行われるラ
ベリング処理、矩形処理回路１１にて行われる矩形情報
処理、および、該処理情報のＲＡＭ１２への格納処理
は、第一実施例と全く同じ処理なのでここでは、説明を
避ける。

【０２９２】以上述べてきた第三実施例により、環境に
影響されず、さらに高精度に境界を抽出する境界抽出回
路を、提供することができることになる。

【０２９３】つまり、しきい値が１つの場合、全ての境
界を抽出するためには、しきい値の設定値を小さくしな
ければならないが、設定値を小さくすることは、同時に
ノイズ成分が、多くなることでもある。

【０２９４】したがって、しきい値を２個設け、第一の
しきい値は、大きな値とし、明確な境界を確実に抽出
し、第二のしきい値は、第一のしきい値より、小さな値
とし、注目する画素点における微分値が第二のしきい値
より大きく、かつ第一のしきい値以下の場合には、注目
する画素点に近接する画素点が、境界画素か否かを調べ
て、最終的に、注目する画素点が境界画素か否かを判断
することにより、確実に境界抽出を行えるようになる。

【０２９５】以上述べてきた、第一実施例から第三実施
例までの境界抽出回路を搭載した形状検査装置により、
被検体の良・不良を正確に判定する形状検査装置を構成
できる。

【０２９６】

【発明の効果】本発明によれば、環境に影響されず、高
精度に被検体の境界を抽出するための画像処理手段を有
し、該画像処理手段を用いて、予め登録された正常品の
２値画像と、被検体の２値画像を照合することにより、
被検体である生産品の良・不良を判断する形状検査装置
を提供できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第一実施例の構成の説明図である。

【図２】本発明の第一実施例の動作を説明するための工
程図である。

【図３】平滑オペレータの説明図である。

【図４】微分オペレータの説明図である。

【図５】境界画素判定オペレータの説明図である。

【図６】境界画素判定オペレータの説明図である。

【図７】ラベリング処理の説明図である。

【図８】本発明の第一実施例の動作を説明するための工
程図である。

【図９】矩形情報処理を説明するための説明図である。

【図１０】被検体の重心座標の求め方の説明図である。

【図１１】本発明の第二実施例の構成の説明図である。

【図１２】方向別微分オペレータの説明図である。

【図１３】ピーク画素抽出原理の説明図である。

【図１４】本発明の第三実施例の構成の説明図である。

【図１５】横方向微分における拡張処理の説明図であ
る。

【図１６】拡張処理の説明図である。

【符号の説明】

１…ＴＶカメラ、２…Ａ／Ｄ変換器、３…平滑化回路、
４…微分処理回路、５…しきい値、６…２値画像作成
部、７…境界画像作成部、８…統合回路、９…境界抽出
回路Ａ、１０…ラベリング回路、１１…矩形処理回路、
１２…ＲＡＭ、１３…ＣＰＵ、１４…ＲＯＭ、１５…判
定表示部、１６…マン・マシンインターフェイス、１７
…被検体、１８…ベルトコンベア、１９…微分処理部、
２０…境界画像作成部、２１…境界抽出回路Ｂ、２２…
ピーク抽出部、２３…第一拡張部、２４…第二拡張部、
２５…２値画像作成部、２６…境界抽出回路Ｃ

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】測定対象物の画像情報を入力する手段と、
   画像情報を微分処理する手段と、該手段によって得られ
   た画像から境界画像を作成する手段と、作成された境界
   画像をラベリングする手段と、ラベリング処理された画
   像情報を矩形処理する手段と、該矩形処理された情報を
   記憶する手段とからなる境界画像処理手段と、 該境界画像処理手段により求められた、正常品のラベリ
   ング情報から、２値画像を作成し、格納しておく手段
   と、 被検体の検査位置座標、および、検査判定しきい値を入
   力し、記憶しておく手段と、 被検体の、前記境界画像処理手段による矩形情報処理結
   果から、被検体の２値画像を作成し、記憶しておく手段
   と、 前記予め記憶された正常品の２値画像と、被検体の２値
   画像の相対応する画素の一致度を調べる手段と、 該一致度が、前記検査判定しきい値以上のとき、警告す
   る手段とからなる形状検査装置。
2. 【請求項２】測定対象物の画像情報を入力する手段と、
   画像情報を微分処理する手段と、該手段による微分値を
   ２値化する、複数のしきい値を設定する手段と、各々の
   しきい値により２値画像を作成する手段と、作成された
   各々の２値画像において、注目する画素点が、境界線を
   構成するか否かを判定させる境界画素判定オペレータを
   作用させ、前記注目する画素点が境界線を構成すると判
   定されれば、該注目する画素点は、境界候補画素と判断
   し、境界画像を作成する手段と、作成された各々の境界
   画像を統合する手段と、統合された境界画像をラベリン
   グ処理する手段と、ラベリング処理された画像情報を矩
   形処理する手段と、該矩形処理された情報を記憶する手
   段とからなる境界画像処理手段と、 該境界画像処理手段により求められた、正常品のラベリ
   ング情報から、２値画像を作成し、格納しておく手段
   と、 被検体の検査位置座標、および、検査判定しきい値を入
   力し、記憶しておく手段と、 被検体の、前記境界画像処理手段による矩形情報処理結
   果から、被検体の２値画像を作成し、記憶しておく手段
   と、 前記予め記憶された正常品の２値画像と、被検体の２値
   画像の相対応する画素の一致度を調べる手段と、 該一致度が、前記検査判定しきい値以上のとき、警告す
   る手段とからなる形状検査装置。
3. 【請求項３】測定対象物の画像情報を入力する画像情報
   入力手段と、縦、横、斜め右上がり、斜め右下がりの４
   方向に、方向別微分オペレータを作用させ、４方向の方
   向別微分画像を作成する微分処理手段と、各方向別微分
   画像に対して、該方向における微分値のピークを示す画
   素を調べる手段と、該画素における微分値が、ある設定
   されたしきい値より大きな場合に、前記ピーク値を示す
   画素を境界画素として、境界画像を作成する手段と、作
   成した４方向の境界画像を統合する手段と、統合された
   境界画像をラベリング処理する手段と、ラベリング処理
   された画像情報を矩形処理する手段と、該矩形処理され
   た情報を記憶する手段とからなる境界画像処理手段と、 該境界画像処理手段により求められた、正常品のラベリ
   ング情報から、２値画像を作成し、格納しておく手段
   と、 被検体の検査位置座標、および、検査判定しきい値を入
   力し、記憶しておく手段と、 被検体の、前記境界画像処理手段による矩形情報処理結
   果から、被検体の２値画像を作成し、記憶しておく手段
   と、 前記予め記憶された正常品の２値画像と、被検体の２値
   画像の相対応する画素の一致度を調べる手段と、 該一致度が、前記検査判定しきい値以上のとき、警告す
   る手段とからなる形状検査装置。
4. 【請求項４】測定対象物の画像情報を入力する画像情報
   入力手段と、縦、横、斜め右上がり、斜め右下がりの４
   方向に、方向別微分オペレータを作用させ、４方向の方
   向別微分画像を作成する微分処理手段と、各方向別微分
   画像に対して、該方向における微分値のピークを示す画
   素を調べる手段と、第一のしきい値と、第一のしきい値
   より小さく設定された第二のしきい値を用いて、該画素
   における微分値が、第一のしきい値より大きなものを境
   界画素とし、第一のしきい値以下であるが、第二のしき
   い値よりは大きなものを、境界候補画素とし、さらに、
   第二のしきい値以下のものを、非境界画素として３値化
   された画像を作成する手段と、該３値化画像を、ある方
   向から走査し、ある境界候補画素に注目し、該境界候補
   画素の近傍の画素を調べ、該境界候補画素が、境界画素
   に連結している場合には、境界候補画素を、境界画素に
   変換する処理を行う第一拡張手段と、第一拡張手段で行
   う処理を第一拡張手段とは、逆の方向から行う第二拡張
   手段と、第二拡張手段で作成された画像から境界画像を
   作成する手段と、作成された各々の境界画像を統合する
   手段と、統合された境界画像をラベリング処理する手段
   と、ラベリング処理された画像情報を矩形処理する手段
   と、該矩形処理された情報を記憶する手段とからなる境
   界画像処理手段と、 該境界画像処理手段により求められた、正常品のラベリ
   ング情報から、２値画像を作成し、格納しておく手段
   と、 被検体の検査位置座標、および、検査判定しきい値を入
   力し、記憶しておく手段と、 被検体の、前記境界画像処理手段による矩形情報処理結
   果から、被検体の２値画像を作成し、記憶しておく手段
   と、 前記予め記憶された正常品の２値画像と、被検体の２値
   画像の相対応する画素の一致度を調べる手段と、 該一致度が、前記検査判定しきい値以上のとき、警告す
   る手段とからなる形状検査装置。