JPH06229873A - 視力矯正レンズの検査の方法ならびにその装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 光源により照明された視力矯正レンズの画像
を取り込むためのカメラを含む視力矯正レンズ検査のた
めの方法ならびにその装置を開示する。 【構成】 それぞれのカメラの画素での位置および強度
が電気的な量に変換されこれがメモリ内に転送されて保
存される。コンピュータは画素の強度および位置の値を
比較するための命令を含み受光体視野の中心付近から開
始して強度偏差と出逢うまで視野の辺縁に向って比較を
続ける。強度偏差を含む画素を評価することによりレン
ズ辺縁の輪郭が得られる。実際のレンズ辺縁を内包する
ように円環を生成する。全ての画素は絶対強度値から勾
配値に変換し２つの移行辺縁で表現する。特徴抽出を実
行して欠陥画素を見つけこれをグループに組み入れる。
グループが決まればそれぞれに個数、形式、そのグルー
プ内に組み入れた欠陥画素の重大性に従って得点を付加
する。ここから重み付けした点数をレンズ全体に与える
ことが出来、レンズを合格または不合格とすることが出
来る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は視力矯正レンズの自動検
査のための方法ならびにその装置に関し、特に実質的に
水の部分より成る構造の水性ゲルコンタクトレンズなど
の視力矯正レンズの自動検査のための方法ならびにその
装置に関する。本方法は水晶体内レンズなどその他の小
型高精度視力矯正用レンズの検査にも好適である。

【０００２】

【技術的背景】視力矯正用レンズ（視力を補正するため
に人間の眼球上または眼球内に装用するレンズ）の重要
な本質のため、該レンズが必要な特性に適合しているこ
とを確認するために検査を行なうことは視力矯正レンズ
工業において非常に重要かつ優先度の高い事項である。
要件はレンズの光学的特性つまり光学的倍率だけではな
く直径、曲率、辺縁部の処理、気泡や混入物その他の欠
陥がないことなどの物理的特性にも延在する。

【０００３】これまで該レンズを検査するための最も信
頼性の高い方法は人間の検査要員にそれぞれのレンズを
拡大して観察させ、レンズが必要な特性のそれぞれに適
合していることを確認させることだった。視力矯正レン
ズ工業は成長したが、このような検査は業界に多大な人
的経済的支出を強要し検査要員の側では冗長な作業を必
要としている。特にコンタクトレンズは定期的かつ頻繁
にレンズを交換するように提供されているため、製造し
さらに検査しなければならないレンズの個数は劇的に増
加することになる。

【０００４】視力矯正レンズの検査に関する問題は、レ
ンズ自体が光学的に透明であり、もっと一般的な対象の
検査においてみられるような一般的な明暗を示さないこ
とである。

【０００５】現行の人間が実行する検査法では従来技術
で公知の暗室照明のシュリーレン法を用いている。これ
は特に透明な液体の流れの研究および光学的成分の検査
に用いられるものである。この方法Ｅは、点光源からの
光がレンズで収束され、研究中の媒体（すなわちこの場
合ではレンズ）を通過する。光は第２のレンズでナイフ
辺縁直上に合焦する。（透明ではあるが）レンズ内の屈
折性不均一性により屈折した光はナイフ辺縁上で合焦し
ない。ナイフ辺縁による割り込みで屈折した光はこのあ
と投影レンズでスクリーン上に投影され、不均一性に対
応する暗い投影スクリーン上の光点が発生する。

【０００６】視力矯正レンズの検査に特有の別の問題は
レンズの寸法が規格直径からある程度の量だけ変化する
ことを許容されているものの、辺縁の割れや中央部分の
気泡など許容し得る欠陥の寸法が許容されている規格寸
法の変化より２桁ほど小さい規模であっても許容し得な
い。検査する画像の上に型紙またはテンプレートをおい
て画像を比較するような通常の自動検査方法では、検査
で探そうとする欠陥がレンズの規格寸法で許容される変
化量の１００倍程度小さいことから視力矯正レンズの検
査には適切ではない。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】従って、本発明の目的
は、拡大により人間が検査する場合に得られる精度と同
程度の精度を有する視力矯正レンズの高速自動検査のた
めの方法ならびにその装置を提供することである。

【０００８】本発明のさらなる目的は、容易に利用可能
なビデオ装置、電子装置および計算装置を用いて前述の
検査を実現することである。

【０００９】本発明の別の目的は、レンズが製造工程で
毀損したかを判定し得るように成すことである。

【００１０】本発明の別の目的は、製造時の欠陥に最も
敏感なレンズの部分において集中的に画像分析を行なう
ことである。

【００１１】本発明の別の目的は、レンズの辺縁を特定
する前にレンズ上に見られるレンズの特徴を分析しこの
ような特徴がそのレンズを欠陥品と成すような欠点とな
り得るかを決定することである。

【００１２】本発明の別の目的は、レンズ辺縁部に見ら
れた不連続性を架橋して、微細なレンズの欠陥および画
像処理のドロップアウトにより特定のレンズが検査工程
で不良品とならず、これによって良質レンズを破棄する
結果とならないように成すことである。

【００１３】本発明の別の目的は、レンズに見られた欠
陥の形態を分類するための分類に従って特徴的偏差を分
類し、製造工程に関する情報を提供することである。

【００１４】

【課題を解決するための手段】上述のおよびその他の目
的は電子撮像装置（カメラ）で光源により照明された視
力矯正レンズの画像を取り込ませることにより得られる
ものである。画像は複数の画素より成るカメラの受光部
分に投射される。それぞれの画素の位置およびこれに入
射する光強度が電気的な量に変換されたのち、転送され
メモリー内に保存される。コンピュータを該メモリーに
動作可能なように接続し保存してある位置および強度の
値両方を取り込むことが出来るように成す。該コンピュ
ータは画素の強度および位置の値を比較するための命令
を含む。

【００１５】好適実施例において、この比較は受光体領
域の中心付近の画素で開始し強度偏差に遭遇するまで画
素領域の辺縁部に向って継続することから成る。強度変
化を含む中心画素付近の画素を評価し、その画素に最も
近い適合を見付だし、この手順を反復することにより、
特徴の概要が得られる。その特徴の特性がレンズの辺縁
に対応しない場合には、その特徴を評価してレンズを破
棄すべきかどうか決定する。その特徴がレンズ辺縁に対
応しない場合、その辺縁の特徴を評価してその辺縁すな
わちレンズが許容範囲内にあるかを決定する。

【００１６】好適実施例において、１２°間隔でおよそ
３０個のデータ点が見つかるまで辺縁位置付近を追跡す
ることによりこれを実現している。３点のグループ１０
個について同時に３つの方程式を計算し、レンズの平均
的芯と平均半径を見つけ出す。ここから、芯と半径デー
タを用いて円環を生成する。円環の境界は実際のレンズ
辺縁を包含するものである。この円環内部で、全ての画
素は絶対強度値から傾斜値に変換され、一方がコンタク
トレンズ辺縁の内面また他方が外面からの２つの移行辺
縁によりレンズ辺縁を表現できるようになる。これら２
つの辺縁を薄くして辺縁に沿って最大強度の画素だけが
残るようにする。レンズ辺縁はＸＹ軸から極軸へ変換
し、半径、角度、強度傾斜の値を保持する。これら２つ
のデータ行列について特徴抽出を引き続き行なう。この
特徴抽出は半径偏差、局部勾配偏差、空間導関数、ＤＩ
Ｐ局部勾配偏差、片側局部勾配偏差および不連続性より
なる。画素レベルでのこのような決定を行なった後、そ
れぞれの欠陥画素を欠陥グループ内の構成要因について
検討する。レンズ辺縁の内面および外面の輪郭両方を独
立してグループ分けした後、レンズの１つの領域内のレ
ンズ辺縁の両側面上で重複するこれらのグループを組み
合わせ欠陥グループに仕分けする。グループを決定した
ら、それぞれのグループについてグループ内に配置した
欠陥画素の数、形状、重要度に基づいた得点を付加す
る。この得点から、レンズ全体に対して重み付けした得
点を付加でき、この得点に基づいてレンズは検査に合格
するかまたは不合格となる。

【００１７】

【実施例】本発明の実施は何らかの特定のハードウェア
・システムに限定されず、事実上多数のソフトウェア方
式で実施することが可能である。しかし発明の実施の最
良の形態の実施例としては、以下のようなことが望まし
い。

【００１８】図１ａを参照すると、本発明のシステムは
光源１４上でカメラ１６下の脱イオン水中のコンタクト
レンズ１２を含むコンタクトレンズ・パッケージ１０を
保持する構造（図示していない）より成る。

【００１９】レンズパッケージに関しての好適実施例の
より詳細な説明は、本出願と合わせて同時出願中の米国
特許出願号９９５６０７号（１９９２年１２月２１日出
願）でさらに詳細に説明している。

【００２０】カメラ１６は、ニューヨーク州ロチェスタ
ーのコダック社製ビデック・メガプラス・カメラなどの
高解像度ソリッドステートカメラである。

【００２１】カメラはレンズ１８を含み、本実施例にお
いてレンズは視野１４．５ミリメートルに固定してあ
る。カメラにはニッコール５５ミリ標準レンズを装着し
た。レンズはｆ：２．８に設定し、波長５５０ナノメー
トルを中心としてカメラレンズの端部まで全波半値（Ｆ
ＷＨＨ）１０ナノメートルのアンドーバー帯域濾波フィ
ルタを装着した。このようなフィルタは色収差を除去す
ることで全体的空間解像度を改善し、また人間の検査要
員の眼球応答と類似のレンズ検査に対する光学的応答を
維持する。このフィルタ２２はシステム全体の変調転移
関数（ＭＴＦ）を劣化させるＣＣＤ検出器への赤外線放
射も除去する。

【００２２】脱イオン水中のレンズを含むパッケージ直
下には平坦な乳白ガラス製の光学的拡散板をおき、その
下にストロボライト１４などの光源を配置する。ストロ
ボ電球は１０ミリ秒で５ジュールの光パルスを画像処理
システムの指令によって発行することが出来る。ストロ
ボが発光間隔で再充電に必要な回復時間は４５０ミリ秒
程度である。

【００２３】照明系の好適実施例のより詳細な説明は、
本出願と合わせて同時出願中の米国特許出願９９４３８
８号（１９９２年１２月２１日出願）でさらに詳細に説
明している。

【００２４】カメラ１６は装着してある枠に対してカメ
ラを移動させる精密案内ネジ駆動装置で焦点合わせす
る。カメラを合焦させてしまえば検査工程を実行する際
には固定したままにしておく。

【００２５】カメラにはさらに受光体として機能する電
荷結合素子（ＣＣＤ）検出器を含む。ＣＣＤ受光部は方
形の１，３２０×１，０３５個の画素の行列よりなる。

【００２６】カメラの受光体の電荷結合素子は光の強度
を電気信号に変換する。このアナログ電気信号は、アナ
ログから、８ビットアナログ−デジタル変換器（Ａ／Ｄ
コンバータ）によりグレー２５６階調を含むデジタル出
力信号へ回路２４で変換される。

【００２７】レンズとパッケージが適正な位置へ移動す
ることで生成される信号を用いてカメラを非同期的に作
動させ、ストロボの発光とそれに続く画像の転送を開始
させる。

【００２８】照明系を起動可能なレンズ搬送システムと
パレットシステムの好適実施例に関してのより詳細の説
明は、本出願と合わせて同時出願中の米国特許出願９９
４２４９号および９９４２４２号（各１９９２年１２月
２１日出願）でさらに詳細に説明している。

【００２９】画像はカメラ内部の回路２４を経由して画
像処理システムの入力モジュール２６へ転送する。画像
処理システムは入力モジュール２６、ＣＰＵモジュール
２８、画像化基板３０の３つの部分より成る。

【００３０】入力モジュール２６のデジタル信号を処理
し、それぞれの走査線に対応するビデオ同期信号を含む
ようにする。補正したデジタル信号はビデオマルチプレ
クサ３４へ供給し、デジタル化した信号をＣＰＵモジュ
ール２８へ送出する。

【００３１】１つのビデオフレーム（または前述のカメ
ラの１，０４８，５７６画素）を表わすデータの組はビ
デオバス３６で利用できるようになり、バスによって他
の処理ハードウェアへ転送することが出来る。画像は、
コンバータ４０により疑似カラー出力に変換してから画
像を表示可能なビデオモニタ４４へＲＧＢ出力４２を介
して転送可能なビデオＲＡＭＤＡＣ３８を用いれば表示
することも可能である。ＲＧＢ疑似ビデオカラー出力は
３つの参照テーブル（ＬＵＴ）から供給する。

【００３２】ＣＰＵモジュール２８への入力は第３に約
１メガバイトの画像メモリ４６へ転送する。画像メモリ
４６に保存したデータは画像タイミング制御により順次
式に処理ユニット４８へ転送する。

【００３３】データ処理はモトローラ社製６８０４０Ｍ
ＰＵで実行する。

【００３４】必要な画像処理命令はＥＰＲＯＭ（消去可
能プログラム可能読み出し専用メモリ）５２に保存す
る。処理画像結果は適切な出力制御のため画像化基板３
０に供給する。１６ビットデジタル並列入出力６０経由
でまたはＲＳ２３２ＣまたはＲＳ４２２シリアルポート
６２経由のいずれかで出力することが出来る。

【００３５】処理装置の決定する合格／不合格が転送機
構６６に通知され、レンズ１２は包装と滅菌のためにさ
らなる処理へ送られるかまたは欠陥レンズとして破棄さ
れるかのいずれかに振り分けられる。

【００３６】図２を参照すると、図１に図示した装置で
実現した検査手順がブロック図で図示してあり、ＣＰＵ
モジュール２８の指令する検査アルゴリズムが詳細に図
示してある。

【００３７】第１の段階において、生の画像がカメラで
取り込まれ、画像処理システムへ送られる。この画像は
デジタルデータ列に変換されて、カメラ内の既知の欠損
画素を補正するためのアルゴリズムを含む。

【００３８】高解像度カメラの価格はＣＣＤ検出器の受
光体２０で許容される欠損画素数に依存する。これには
主として光応答が１０％またはそれ以上隣接画素と変動
している画素および５つまたはそれ以下のグループを構
成するこのような画素のクラスタ（塊）が含まれる。

【００３９】欠損画素の数は最も安価な部類のカメラで
あっても限られたものであり相互にクラスタとなったこ
のような画素の数も限られたものであるため、安価なカ
メラであってもレンズ検査用に使うことが可能である。

【００４０】ビデック・メガプラス・カメラで使用して
いるＣＣＤは多数のカラム型欠損を含んでいる。欠損は
通常単一のカラムに限定されているが、数画素程度の長
さから５０またはそれ以上の画素の長さまで延在するこ
とがある。欠損領域により画素のグレーレベルは、撮影
する対象に関係なく隣接画素より高めまたは低めにな
る。このような欠損がレンズ辺縁上またはその付近で発
生した場合、ソフトウェアが誤ってレンズの欠陥または
不連続性と解釈してしまうことも有り得る。

【００４１】欠損領域はグレーレベルが予想以上に変動
している領域について均一な対象の画像を手動式に観察
することにより決定することが出来る。欠損は単一のカ
ラムに限定されているのであるから、隣接カラム間の補
間で充分な補正が得られる。カラム型欠損の補間は欠損
のいずれか一方の側のカラムからのグレーレベル値の平
均となる。使用しているカメラの検出器も潜在的に円形
のシミの形状を成すクラスタ型欠損を含むことがある。
このような欠損の形式は画像処理の妨げとならない領域
に欠損を維持するかまたは前述と同じ補間技術を使用す
ることのいずれかにより対応させることが出来る。

【００４２】前述の補正をカメラの既知の欠損画素につ
いて行なった後、レンズ辺縁を識別することによりレン
ズを撮像領域内に配置する。レンズ辺縁を特定するため
に一回試行したあと、レンズが実際に容器内部にある
か、または容器にレンズが含まれていないかの決定を行
なう。容器にレンズが含まれていない場合、欠陥レンズ
と見なされるので空のパッケージはこれ以上処理され
ず、消費者に送付されることはない。

【００４３】レンズ辺縁が存在することが確定した後、
レンズ辺縁の付近の点の位置についてデータを収集す
る。このデータは、円弧と円弧の中心点を決定する多数
の辺縁三角を設定するために使用する。平均中心から最
大距離にある芯は見かけ上のデータを排除するため破棄
する。

【００４４】この時点で、レンズの辺縁およびレンズ芯
の位置を定義するために使用した辺縁三角以外の特定の
辺縁情報は収集されていない。

【００４５】実際に辺縁を検査するためには、計算によ
る中心点を用いて実際のコンタクトレンズを内部に含む
処理円弧を生成する。これにより問題の辺縁を含む円環
についてのみさらに詳細なデータ処理を集中することが
出来る。

【００４６】背景からレンズ辺縁を識別するためには、
辺縁強調演算子を処理円環内の画素に適用する。辺縁強
調により２つのレンズ移行辺縁が得られる。一方はレン
ズの内部から辺縁に向って、また他方はレンズ外部から
辺縁に向うものである。

【００４７】この時点では辺縁についての情報しか得ら
れていないが、２つの辺縁（実際には辺縁の移行）は辺
縁に向ってまたここから離れる方向の強度勾配のため幾
らか不鮮明なままである。より明確に移行辺縁を定義す
るためには、改良骨格（スケルトン）化演算を処理円環
内に含まれる辺縁データに対して実行する。グレーレベ
ル情報は後の抽出において有用となる情報を含んでいる
ので、骨格化演算子により保持される。

【００４８】アルゴリズム内で実行する次の処理は後の
抽出で有用な情報以上のグレーレベル情報を排除する閾
値演算子の適用である。

【００４９】アルゴリズムの実行する次の段階はレンズ
辺縁の特徴を抽出するための内部および外部辺縁の追跡
である。追跡は最初のレンズ辺縁の位置検索と類似の方
法で開始するが、処理円環の内部境界から外側へ向って
検索する上でグレーレベル基準を用いてレンズ辺縁を特
定する。グレーレベル閾値基準に適合する画素に遭遇す
ると、一連の隣接画素をトレースしてこれがレンズの辺
縁であるかを決定する。辺縁であれば、レンズ辺縁を全
体の辺縁の周辺につなげ、その位置と対応する画素強度
勾配を保存する。

【００５０】直交座標情報がこのあと極座標における半
径および角度的座標値に変換され、これらに付随する強
度勾配値と組み合わされる。データを適性に処理し良好
なレンズを誤って破棄しないために、ある程度の画素数
以下の不連続性は架橋する。

【００５１】極座標で現在利用可能な情報を用いて５種
類の特徴抽出を実行する。その第１は理論的内部および
外部レンズ辺縁からの半径偏差（ＲＤ）の決定である。
第２はそれぞれの画素について隣接する画素との強度値
の勾配を考慮する局部勾配偏差（ＬＧＤ）である。第３
に空間偏差（ＳＤ）特徴抽出を実行する。空間偏差は半
径正矢の変化を測定し変化は角度偏位である。半径偏差
抽出とは逆に、空間偏差抽出は主として辺縁半径正矢に
おける急激または突然の変化に対する角度偏位の変化を
見るものである。

【００５２】３種類の最終的特徴抽出を実行する。不連
続性欠陥は、不連続性を架橋するアルゴリズムによって
も補正し得ないほど内縁または外縁において大きな不連
続性の結果である。

【００５３】局部勾配偏差の特徴と類似しているがＤＩ
Ｐ局部勾配偏差（ＤＬＧＤ）は局部的隣接がその平均か
らの注目する画素の勾配値の偏差の量を見るものであ
る。違いは、多くの隣接画素を使用することと注目して
いる画素の周辺で未使用画素の大きなギャップが存在す
ることである。ＤＬＧＤは隣接画素より小さな勾配偏差
にだけ感受性を有するように設計してあるので、「くぼ
み（ＤＩＰ）」と称する。

【００５４】ＤＬＧＤの特徴はその他の特徴では識別不
可能な小さな辺縁の不整を特に識別するものである。Ｄ
ＬＧＤによって欠陥として分類される画素では、重篤性
の指標として偏差量を保存する。

【００５５】片側局部勾配偏差（ＡＬＧＤ）では隣接画
素を使用して注目する画素の一方の側面から取り出した
偏差を計算する。注目する画素以前の２０画素を用い、
注目する画素直前の４画素を除き隣接画素平均を決定す
る。ＡＬＧＤでは正と負の両方の勾配偏差を見る。

【００５６】前述の特徴抽出処理を行なう間に、欠陥の
重篤性に比例して求めた識別された特徴のそれぞれに数
値化した得点を割り当てる。さらに、欠陥は内縁および
外縁両方の異常画素を検索して欠陥グループ内に配置す
べき大きな欠陥の一部を構成するものかを決定すること
によりグループに分ける。これらのグループを評価し相
互に組み合わせて大きなグループを構成すべきか、また
組み合わせた場合に内部と外部のグループを単一の欠陥
として見なすべきかを検証する。

【００５７】最後に、それぞれの欠陥または欠陥グルー
プに重篤性による得点を付与し、それぞれの欠陥の形式
にはレンズ品質に与える影響に従って重み付けを行な
う。

【００５８】このような全ての欠陥の数値的結果を全て
加算して単一の数値を得る。これはレンズが合格かまた
は破棄すべきものであるかを決定するものである。

【００５９】さらに、重み付けおよび配点処理から得ら
れた定量的情報を一覧または画面表示して製造している
レンズの統計的品質分析を得ることが出来、これによっ
てあらゆる異常な処理パラメータの識別および製造工程
における変化の影響の評価を製造工程の管理者に提供す
ることが出来る。

【００６０】前述のアルゴリズムで実行した段階につい
て以下ではさらに詳細に説明する。

【００６１】図３を参照すると、多数の画素（図示して
いない）より成る受光体領域７０が図示してある。この
領域内にコンタクトレンズ７２の画像が存在する。この
特定の画像では、レンズは辺縁７４と欠陥または雑音７
６より成る。またこの特定のレンズの画像では辺縁にお
けるギャップ７８も解る。

【００６２】レンズ辺縁は４５°の角度の検索ベクトル
８０を用いて視野の中心から開始し位置を特定する。検
索ベクトルは視野の中心から予想されるレンズ辺縁との
交差に向って半径方向に外向きに１画素づつ移動する。
アルゴリズムは検索ベクトルに沿って辺縁基準が満たさ
れるまでそれぞれの画素を検査する。それぞれの画素を
グレーレベルおよび所定の較正済み基準と比較する。ベ
クトル内の現在の画素が「ｔｒｋ＿ｔｈｒｅｓ」パラメ
ータで指定した値以下のグレーレベルを有している場合
にはレンズ辺縁上の画素と交差したものと見なす。

【００６３】交差した対象がレンズ辺縁であることを確
認するため、ベクトルは発見した対象の輪郭を追跡す
る。検索ベクトル８０および８２の場合では、経路の曲
率がレンズ辺縁に予想される曲率または円周と適合して
いないことから、アルゴリズムは交差した対象がレンズ
辺縁の一部ではないことを認識する。この検証技術は特
定の画素数内で開始画素と直交するように円周線が逆行
するかを調べるだけで行なうことが出来、雑音またはレ
ンズの欠陥として充分に小さいことが解る。雑音による
対象に遭遇した場合、別の検索ベクトルを時計方向に回
転した方向でおよそ１１°離れて生成し元の検索ベクト
ルと同一の別の検索を実行する。

【００６４】別の検索ベクトル８４はレンズ辺縁７８に
おけるギャップを通過する経路に沿って移動するように
図示してある。検索ベクトルは受光体視野７０の境界に
到達するまで続き、到達した点で検索を終了し、別の検
索ベクトル８６をこれまでの検索ベクトル８４よりおよ
そ１１°時計回りの方向で開始する。どの場合でも、画
素ごとの検索を水平方向、垂直方向、または階段状に対
角線方向のいずれかの方向に隣接する画素に対して行な
う。２種類のレンズの欠陥のどちらかに遭遇した場合、
レンズ本体の欠陥７６またはレンズ辺縁のギャップ７８
のいずれであっても、適切な基準を適用してレンズを破
棄することが出来る。

【００６５】ベクトル８６の場合、検索はうまく進みレ
ンズ辺縁７４が発見されている。発見した特徴が本当に
レンズの辺縁かの確認は図４を参照して説明する。

【００６６】直前の段階で発見した良好なデータ点から
開始してソフトウェアはレンズの円周をたどり、およそ
９０画素について４方向接続の追跡を行なう。次式のよ
うに、レンズの実際の半径ｒによって画像ごとに使用す
る追跡距離は異なる。 追跡距離 Ｔ＝（１０２４／Ｆ）×（２“π”ｒ／３
０） ここで Ｆ＝１４．５ｍｍ（視野）である。

【００６７】つまりＴは脱イオン水中の１２．２ミリレ
ンズで通常９０画素である。レンズ辺縁に沿って距離Ｔ
だけうまく進行した場合にはデータ点を記録する。

【００６８】このようにしてレンズ辺縁の位置を検証す
る。１２°間隔で総数３０以上のデータ点を見つけた
後、３点からなる１０グループについて３つの方程式を
同時に解き、レンズの平均的芯と半径の最終的な値を決
定する。

【００６９】図４において、四角形と三角形と円形の記
号はデータを収集した点を表わす。内部に同じパターン
を有する記号は同じデータの組にデータ収集している。

【００７０】データ１０組を用いて１０個の異なる円環
について方程式を計算する。それぞれの円環はレンズ辺
縁のモデルを表わす。平均行画素および列画素の円環の
芯を計算する。次に、１０個の円環の芯のそれぞれから
平均芯までの距離を決定する。芯の分布の統計的モード
と見なされる芯から所定の偏差を有する芯は除外する。
除外を行なうのは、正常なレンズ辺縁からずれている欠
陥上で収集したデータにより得られたような疑似的なレ
ンズ辺縁を排除するためである。これを図５に示し、中
心点８８はレンズ辺縁の欠損７８によりほかの９つの中
心点の集合からずれていることが図示してあり、この中
心点は排除する。

【００７１】残りの行列の芯における標準偏差を計算
し、特定の閾値と比較する。行と列両方の標準偏差が閾
値基準に適合する場合、レンズが見つかったものと見な
す。最終モデルで用いた半径は残りの円環の半径の平均
である。どちらかの標準偏差が適合しない場合、新しい
検索因子を生成する。この新しい因子の開始角度はレン
ズ辺縁に沿って同じ点からのデータを収集しないよう
に、直前のベクトルから回転させておく。このようにレ
ンズ位置を決定しデータ点を収集する入れ子構造の反復
処理を最大で２周期まで繰返す。レンズがこの間にうま
く見つけられない場合には、レンズが欠落しているもの
と見なし自動的に破棄する。

【００７２】図６を参照すると、処理円環９０が生成さ
れ、コンタクトレンズの辺縁７２の上に重ね合わせてあ
る。この円環は先に求めてあった芯と半径の値を用いま
た処理円環の幅についての内部的パラメータを用いて生
成しているので、処理円環の境界はある程度レンズ辺縁
を含んでいる。評価する必要のある画素数を制限するこ
とによって速度を向上させ処理時間を短縮するため、画
像へのさらなる処理は全てこの円環内部だけに行なう。
円環の寸法に対する要件（および限定した処理円環を使
用する必要性）は使用するコンピュータのデータ取り扱
い能力およびデータ処理能力、ならびにこれに付随する
経費によって変化する。円環の芯はアルゴリズムのこれ
までの段階でモデル化した円である。円環の画素幅はパ
ラメータ「ａｎｌｓ＿ｗｉｄｔｈ」で決定する。

【００７３】図７を参照すると、アルゴリズムの次の段
階が図示してあるが、前図の処理円環は図示していな
い。さらに平均的芯９２は検出器受光体視野７０上に図
示してある。辺縁強調演算子はグレーレベル情報単独で
はレンズ辺縁の正常および欠陥領域の弁別が充分に可能
なほど感度が高くないため元のレンズ画像について行な
う。つまり、この演算を行なってレンズ辺縁画像の内側
面および外側面に沿って含まれる識別情報を引き出すの
である。使用する演算子はレンズ辺縁に沿って異なる領
域を使用する改良３×３演算子である。前図におけるコ
ンタクトレンズの辺縁７２は辺縁強調演算子を実行して
排除してある。前図におけるコンタクトレンズの辺縁７
２は辺縁強調演算子を作用させることで排除されてい
る。辺縁強調演算子は生のレンズ辺縁画像を処理し、図
６に図示したように生のレンズ画像に辺縁強調演算子を
適用した後では内縁９４および外縁９６別々に２ないし
４画素となる。

【００７４】辺縁強調演算子を作用させるためにはレン
ズを異なる領域に分割しておく必要がある。

【００７５】領域の正確な開始点と終了点は画像内のレ
ンズの寸法と画像内のレンズの位置により変化する。図
８を参照するとレンズ内に適用した５つの領域の関連性
が図示してある。領域はレンズ周辺でほとんど水平方
向、垂直方向、および対角線方向に領域を分割するよう
に設定してある。

【００７６】図８の領域のそれぞれは異なる方向に向い
た辺縁演算子を使用する。領域１、３、５では対角線方
向の演算子を使用する。領域２、４では水平および垂直
方向の演算子を使用する。方向の異なる演算子を使用し
てレンズの曲率を補償し、レンズ周辺の勾配の大きさを
均等化する。つまりレンズのほとんど垂直方向の部分に
対する対角線演算子はレンズのほとんど対角線方向の部
分に対する水平／垂直演算子と大体等しい。

【００７７】辺縁演算子は不必要なディザー（線のギザ
ギザ）を抑圧する目的で処理する辺縁に対して対角線方
向となるようにする。通常の生のレンズ辺縁の厚みは局
部的領域についてみるとわずかながら動揺している。生
のレンズ辺縁の画像の方向に平行および直角に作用する
辺縁演算子は辺縁における揺動を拾い出し小さな偏差を
誤って保持する傾向にある。特徴抽出ソフトウェアはこ
のような小さな偏差を辺縁部分の欠陥として観察するこ
とになる。

【００７８】図９を参照すると、辺縁強調演算子の実施
において使用する画素の記述方法が図示してある。当業
者には理解されるであろうが、この表記法は行列または
アレイにおける要素を記述する上で用いる標準的表記で
ある。

【００７９】以下の方程式１−６は２つの辺縁演算子に
用いたアルゴリズムを示す。それぞれの画素について得
られる勾配値は０から２５５の範囲の８ビット内に収ま
るように調節する。 水平／垂直演算子＝ａｂｓ（ｈｄｉｆ）＋ａｂｓ（ｖｄ
ｉｆ） ここで ｈｄｉｆ＝Pi-1j+1 + 2*Pij+1 + Pi+1j+1 - (Pi-1j-1 +
2*Pij-1 + Pi+1j-1) ｖｄｉｆ＝Pi+1j+1 + 2*Pi+1j + Pi+1j-1 - (Pi-1j+1 +
2*Pi-1j + Pi-1j-1) 対角線演算子＝ａｂｓ（ｄ１ｄｉｆ）＋ａｂｓ（ｄ２ｄ
ｉｆ） ここで ｄ１ｄｉｆ＝Pi-1j + 2*Pi-1j-1 + Pij-1 - (Pij+1 + 2
*Pi+1j+1 + Pi+1j) ｄ２ｄｉｆ＝Pi-1j + 2*Pi-1j+1 + Pij+1 - (Pij-1 + 2
*Pi+1j-1 + Pi+1j)

【００８０】領域１、３、５で対角線方向の辺縁強調処
理を実行し、領域２、４で水平方向／垂直方向の辺縁強
調処理を実行した後、得られた内側および外側の辺縁を
骨格化演算子で処理する。得られる辺縁は通常単一画素
幅を有し辺縁の断面部分から観察した場合に辺縁の最も
強い部分からの情報だけを含んでいる。但しこの処理の
間もこれらの画素に含まれているグレーレベル情報は保
持されている。この方法による辺縁強調はそれぞれの円
環の領域で使用した勾配演算子と適合する方向で行な
う。直前の段階からの勾配情報についてのみ演算してい
るので、この演算では注目している画素から４つの方向
で最大値を検索する。最大値が見つかった場合、注目し
ている画素をその値で偏位する。それ以外の場合には画
素は０となり図７に見られるような画像が得られる。

【００８１】アルゴリズムの次の段階は閾値機構を用い
ることによって新規に強調および骨格化した内縁および
外縁のレンズ辺縁の位置の特定と追跡である。閾値処理
は辺縁を追跡しつつレンズの円周に沿ってのみ実行す
る。

【００８２】アルゴリズムの次の段階は指定した画素強
度値以上の選択した画素に閾値を適用することである。
閾値適用演算の目的は注目している辺縁の部分を成さな
い円環内の全ての画素を排除し雑音として表現すること
である。閾値処理で使用するグレーレベル値は、内縁と
外縁それぞれについて「ｉｎｎｅｒ＿ｔｈｒ」および
「ｏｕｔｅｒ＿ｔｈｒ」パラメータである。これらは円
周方向に追跡するためにアルゴリズム内で使用する閾値
である。閾値演算の実施は次のようなものである。 （Pij ≧閾値、かつ処理したレンズ辺縁に沿った画素）
であれば Pij ＝円周の画素

【００８３】図９に図示してあるのは検出器の視野７０
内部の画像のレンズについて用いる角度表記である。追
跡を開始するためにレンズ辺縁の位置を特定するには、
レンズの位置を特定するために最初に用いたのと同様の
検索ベクトルを使用する。ここでは検索ベクトルに次の
画素を検索する際の基準としてグレーレベルのみを使用
する。

【００８４】図１０を参照すると、ベクトルは処理する
円環の内側で０°から始め、レンズ辺縁と交差するまで
または処理している円環の対向する側面に到達するまで
画素の列に沿って進む。

【００８５】図１１を参照すると、内部辺縁で発生し得
る検索の様子が示されている。

【００８６】本図に図示してあるのは強調レンズ辺縁の
拡大部分で内部辺縁９４、外部辺縁９６、処理円環９０
が図示されている。処理円環９０は内部境界９８および
外部境界１００より成る。

【００８７】前述のように、例として、第１の検索ベク
トル１０２が図示してある。この第１の検索ベクトルの
実施例において、小さい欠陥または雑音１０４が明確に
弁別し得るグレーレベルを有しているためこの雑音また
は小さい欠陥と遭遇している。検索ベクトルはその境界
を追跡するがアルゴリズムはこの対象物を破棄する。こ
れは曲率がレンズ辺縁の曲率に適合しないためであり、
これは開始画素と交差する前にトレースした画素数で決
定することが出来る。

【００８８】このように辺縁の特定に失敗した後では、
第１の検索ベクトルに対して画素２０列分のオフセット
を有する第２の検索ベクトルを生成する。例として、第
２の検索ベクトル１０６は処理円環９８の内部境界から
始めて円環の外部境界１００に向って進むことでレンズ
の内縁９４の特定を試みている。この例では、検索ベク
トル１０６はレンズ辺縁の明確な画素と交差しておらず
ギャップ１０８を通って内縁９４および外縁９６を通過
してしまっている。検索ベクトルが処理円環１００の外
部境界に到達すると検索は終了する。

【００８９】第２の検索ベクトル１０６から２０画素列
分のオフセットを有する第３の検索ベクトル１１０をさ
らに生成する。この第３の検索ベクトル１１０の例にお
いてレンズ内部辺縁９４を発見するための試行が成功し
ており、アルゴリズムはレンズ辺縁の内縁および外縁９
４、９６の追跡に集中する。

【００９０】直前のベクトルが小さな欠陥またはレンズ
辺縁におけるギャップと交差したために検出不成功に終
わった場合に新しく検索ベクトルを生成する処理は、レ
ンズ辺縁を特定するまでまたは最高１５回の試行を行な
うまで反復する。位置指定処理はレンズ内縁９４につい
てとレンズ外縁９６についてでは別個に行なう。

【００９１】辺縁が特定できたなら８方向に接続する円
周の追従を実行する。ベクトルは０°から開始してレン
ズ辺縁の内部および外部円周を８方向接続を用いて追跡
する。８方向接続は辺縁に付随する全ての画素が最終的
円周内に含まれるようにするものである。グレーレベル
閾値を用いてある画素が辺縁の部分を成すかを決定し、
内部辺縁については「ｉｎｎｅｒ＿ｔｈｒ」パラメータ
の値を、また外部辺縁については「ｏｕｔｅｒ＿ｔｈ
ｒ」パラメータの値を使用する。

【００９２】アルゴリズムは到達した画素が辺縁画素で
あれば右に曲がりまた到達した画素が辺縁画素でなけれ
ば左に曲がって進む。対角線方向の画素は特別な条件に
適合した場合に検査する。内縁と外縁の追跡に同一のコ
ードを使用しているため、内縁については時計回りの方
向でまた外縁については反時計回りの方向で追跡を行な
っている。

【００９３】終了時にレンズ辺縁はおよそ６０００画素
から構成されることになり、そのうち３０００画素が内
縁、残りの３０００画素が外縁である。画素数が設定範
囲内に収まらない場合、アルゴリズムはレンズが発見で
きなかったものと判定し処理を反復するかまたはパッケ
ージ自体を破棄する。

【００９４】辺縁のそれぞれの画素についてアレイ構造
内に一組の情報を保存する。この情報は半径方向および
角度的な位置、勾配グレーレベル、欠陥形式および重篤
性を含む。アルゴリズムのこの時点でレンズのアレイ情
報全てが存在しているわけではなく、将来の用途のため
にメモリを割り当ててある。

【００９５】画素が辺縁の一部を成すと解った場合、直
交座標から極座標への変換を実行する。直交座標系およ
び極座標系の軸は最初に行なったレンズの位置測定から
決定したレンズ軸である。以下の方程式はどのように変
換を実施するかを示したもので、シータは角度、またｒ
は半径を表わす。 θ＝ａｒｃｔａｎ［（レンズ軸の行
−画素行）／（画素列−レンズ軸の列）］ Ｒ＝ＳＱＲＴ［（画素列−レンズ軸の列）＾２＋（レン
ズ軸の行−画素列）＾２］

【００９６】シータは、１３ビットつまり２の１３乗で
表現可能な、０．０から３６０．０°までの範囲の浮動
小数点小数から、０から８１９１までの範囲の整数値に
変換する。Ｒも始めに浮動小数点小数として計算してお
き整数値に丸める。

【００９７】それぞれの円周画素についての半径および
角度偏位値は大きなアレイ構造内に保存する。さらなる
処理は、この大きなアレイ内で６０００または同程度の
画素についてのみ演算することによって一層効率的に行
なえる。

【００９８】以下の図面においてレンズ辺縁は画像とし
て図示する。しかし演算はデジタル領域のアルゴリズム
が行なう。

【００９９】図１２を参照すると、図１２ａでは直交座
標における強調レンズ画像がまた図１２ｂでは極座標に
おける強調レンズ画像が図示してある。辺縁をすでに発
見し追跡しているので処理円環をこの図面では抹消して
ある。図１２ａおよび図１２ｂに図示してあるのはレン
ズ内円９４とレンズ外縁９６である。図１２に図示した
演算において辺縁の不連続性はレンズ上の欠陥、薄くな
った辺縁、または辺縁および辺縁強調演算子から得られ
た異常に起因している。原因の如何にかかわらず、辺縁
の残りの部分を処理できるようにこれらの不連続部分を
検出し架橋する必要がある。

【０１００】不連続性は追跡した最も遠方にある画素の
角度偏位を維持しこれを現在処理中の画素の角度偏位と
比較することによって検出し、図１２ｂに図示したとお
りである。最も遠方にある画素１１２と現在の画素の間
で生成した角度が追跡方向に対向する場合およびパラメ
ータ「ｂｋｔｒｋ＿ｄｅｇｓ」で指定した角度より大き
い場合には、不連続性が検出されたことになる。これは
１１４で示した点で図１２ｂに図示してある。

【０１０１】不連続性を検出するとアルゴリズムは最も
遠方にある画素を架橋するための基準として使用する。
不連続部分の架橋の最初の試行は１ないし３画素のギャ
ップを架橋することが可能な外挿技術による。外挿法で
は不連続性に到達する直前の進行方向を使用する。

【０１０２】場合によっては辺縁におけるギャップが３
画素以上であり、外挿による架橋が出来ないことがあ
る。図１３を参照すると、１１６などの不連続性を閉じ
るために外挿法が不成功に終わったような場合におい
て、飛び越し技術を使用している。飛び越し技術は不連
続性の角度位置を取り出し、［ｇａｐ＿ａｎｇｌｅ」パ
ラメータに指定した角度数だけ追跡方向を回転させて不
連続性の他方の側面を特定するために検索ベクトルを開
始するものである。

【０１０３】検索ベクトルは処理円環の内面の内側に起
始し不連続性の角度位置に従い行または列に沿って検索
する。検索は辺縁画素と交差するまでまたは処理円環の
外縁に到達するまで継続する。辺縁画素が検索中に見つ
からない場合レンズに不透明なひずみがあると見なしレ
ンズを破棄する。辺縁画素が見つかった場合処理は平常
通りに継続する。外挿によって不連続性を架橋できない
という事実は欠陥の存在を意味しており、［飛び越しに
よる架橋］は欠陥として識別される。

【０１０４】最も遠方にある画素以降に処理し不連続性
が検出されるまで連続していた全ての画素は辺縁追跡に
よって引き返すことになるため円周アレイから除去す
る。

【０１０５】１つの不連続性を架橋することで図１３ａ
に図示した辺縁１１８の小さな隔離した円弧に追跡処理
が進むような状態にレンズ辺縁の一部が断片化している
ことがある。この場合、通常の不連続性を検出する方法
は機能しない。これは必要な量だけ折返し後退すること
が追跡処理で不可能なためである。この異常を克服する
ためには特別な検出技術を実現する。こお技術は不連続
を架橋した直後に進入した画素の行と列の値を保持する
ものである。さらなる追跡でこの進入画素を４回後ろ向
きに戻る場合には、辺縁の遊離部分が検出されたことに
なる。断片上で発見された最も遠方の画素は別の架橋を
試みるための位置として使用する。図１３ｂでは、１１
６で前述した「飛び越しによる架橋］が後続する複数の
架橋１２０の様子が図示してある。

【０１０６】辺縁の複数の隔離部分の架橋は断片部分を
架橋するために必要な回数だけ実行する反復処理であ
る。反復のそれぞれでは第１に外挿による架橋を試行
し、ついで飛び越しによる架橋を試行する。

【０１０７】辺縁を追跡しあらゆるギャップを架橋した
後、本発明のアルゴリズムは円周辺縁上に見つけたそれ
ぞれの画素から６種類の異なった特徴を抽出する。これ
らの特徴は次のようなものである。 半径偏差（ＲＤ） 局部勾配偏差（ＬＧＤ） 空間偏差（ＳＤ） 不連続性（Ｄ） ＤＩＰ局部勾配偏差（ＤＬＧＤ） 片側局部勾配偏差（ＡＬＧＤ）

【０１０８】最後の２つの特徴は局部勾配偏差と関連が
あり他の方法では検出不可能な特定の欠陥の形式を識別
するために付与してある。

【０１０９】上述の特徴それぞれについて計算した値を
閾値と比較する。全ての閾値は利用者側パラメータとし
てアクセスすることが出来る。１つの特徴の値が閾値基
準に適合している場合には、その画素はその特徴に基づ
く欠陥として分類される。１つ以上の特徴について単一
の画素を欠陥として分類することが可能である。

【０１１０】図１４を参照すると、図１４ａでは直交座
標系によってまた図１４ｂでは極座標系によって、半径
偏差に分類し得る特徴を有する強調レンズ辺縁が図示し
てある。半径偏差は注目している画素の半径が規定半径
からずれている距離である。偏差がパラメータ［ｒａｄ
＿ｄｅｖ＿ｔｈｒ」に指定した値と等しいまたはこれよ
り大きい場合にはその画素を欠陥と見なす。通常半径は
注目している画素以前の外周の画素２５０個とそれ以降
の外周画素２５０個の平均半径値として定義する。半径
偏差により画素を欠陥に分類する場合偏差の量は重篤性
の指標として保持する。図１４ａおよび図１４ｂにおい
て内部レンズ辺縁９４と外部レンズ辺縁９６が図示して
ある。さらに図１４ｂでは前述のように計算した内縁お
よび外縁の理想半径も図示してある。図１４ｂでは半径
方向に偏差のある特徴の例１２４、１２６、１２８も図
示した。半径偏差の特徴抽出を実施するために使用する
方程式は次のような式である。

【数１】 ここで、 Ｒ＝半径値 ｉ、ｎ、ｍ＝円周インデックス値である。 （ＲＤ≧閾値またはＲＤ≦−閾値）の場合、 注目している画素は欠陥である。

【０１１１】抽出する次の特徴は局部勾配偏差である。
ＬＤＧは注目している画素の勾配値において局部的隣接
画素の平均からの偏差の量を見る。隣接画素は注目して
いる画素に最も近い画素であり、同時に辺縁の円周に沿
っていると見なす。図１５を参照すると、注目している
画素１３０は参照番号ｉで示してある。画素が欠陥かど
うかＬＤＧに基づく決定に用いる閾値は、［ｇｒｄ＿ｄ
ｅｖ＿ｔｈｒ」パラメータから得られる。次式はこの特
徴の実際の実施を示したものである。

【数２】 ここで、 Ｇ＝勾配値 ｉ、ｎ、ｍ＝円周インデックス値である。 （ＬＤＧ≧閾値）の場合、 注目している画素は欠陥である。

【０１１２】局部勾配偏差を抽出する処理を図１６に図
示した。また図１６ａは強調レンズ辺縁の図形表現であ
り、図１６ｂは極座標系における勾配情報の略図であ
る。ここから解るように、図１６ａに図示した局部勾配
偏差１３４は強調レンズ辺縁画像の一方の辺縁において
のみ発生し極座標系で追跡かつ表示した場合には対称性
の欠如した不規則性１３６として出現する。画素をＬＤ
Ｇに基づく欠陥に分類した場合偏差量は重篤性の指標と
して保持する。

【０１１３】特徴抽出で勘案する次の特徴は不連続性で
ある。すでに説明したように、不連続性欠陥は飛び越し
技術で辺縁の不連続性を架橋することによる。円周上の
１つの画素から次の画素への角度偏位の差を特徴抽出中
に検索することで識別する。不連続性は重篤性情報を含
まず飛び越しが見つかったことを示すだけである。不連
続性のいずれかの側面上の起始画素を欠陥と見なす。

【０１１４】次に抽出する特徴はＤＩＰ局部勾配偏差で
ある。ＤＩＰ局部勾配偏差はすでに抽出した局部勾配偏
差の特徴と類似している。ＬＤＧ同様、ＤＬＧＤも注目
する画素の強度勾配値の局部的隣接画素の平均からの偏
差量を見るものである。違いはさらに多くの隣接画素を
使用することと、注目する画素周辺に使用しない画素の
ギャップが大きく存在することである。ＤＬＧＤも隣接
画素よりも小さい強度勾配偏差についてのみ感受性があ
るように設計してあり、それゆえに「くぼみ（ＤＩ
Ｐ）」局部勾配偏差と称する。

【０１１５】ある画素がＤＬＧＤによる欠陥であるかど
うかを決定するために使用する閾値は、「ｄｉｐ＿ｌｇ
ｄ＿ｔｈｒ」パラメータによる。次式はこの特徴の実際
の実施を示すものである。

【数３】 ここで、 Ｇ＝勾配値 ｉ、ｎ、ｍ＝円周インデックス値である。 （ＤＬＤＧ≦閾値）の場合、 注目している画素は欠陥である。

【０１１６】特徴ＤＬＧＤはその他の特徴では識別され
ないような小さい辺縁の欠落を特に識別するように実施
する。画素をＤＬＧＤに基づいて欠陥に分類する場合、
偏差量は重篤性の指標として保存する。

【０１１７】抽出するさらに別の特徴は片側局部勾配偏
差（ＡＬＧＤ）である。この特徴の抽出において、偏差
を計算するために使用する隣接画素は注目する画素の一
方の側面から取り出す。注目する画素以前の２０画素を
用いて隣接画素の平均を決定する。しかし注目する画素
の直前の４画素は使用しない。ＡＬＧＤは正および負の
両方の勾配偏差を見るものである。

【０１１８】比較に使用する閾値はパラメータ「ａｕｘ
＿ｌｇｄ＿ｌｏｗ」および「ａｕｘ＿ｌｇｄ＿ｕｐ」に
保存する。次式はＡＬＧＤ特徴の実施を示す。

【数４】 ここで、 Ｇ＝勾配値 ｉ、ｎ、ｍ＝円周インデックス値である。 （ＡＬＤＧ≧上側閾値または下側ＡＬＤＧ≦閾値）の場
合、 注目している画素は欠陥である。

【０１１９】最後に抽出する特徴は空間偏差（ＳＤ）で
ある。空間偏差は半径正矢における変化に対する角度偏
位の変化を測定するものである。半径変化が小さい角度
距離に対して急激に発生した場合、欠陥が存在する可能
性が大きい。空間偏差の特徴は図１７に図示してある。
また図１７ａでは直交座標系における強調レンズ辺縁を
示し、図１７ｂでは極座標系に変換して、内部レンズ辺
縁９４および外部レンズ辺縁９６についての理想半径１
２２も合わせて図示してある。

【０１２０】空間偏差の特徴を有する欠陥１３６を図示
し、図１７ｂにおいては角度１４０に対する半径１３８
の変化を図示してある。

【０１２１】空間偏差の特徴の実施は次式による。 ΔＲ＝ａｂｓ（円周画素i+2 の半径値−円周画素i-2 の
半径値） ここで、 ΔＲ＝半径方向の変化 ｉ＝注目する画素で参照する円周インデックス値 Δθ＝円周画素i-2 の角度偏位値−円周画素i+2 の角度
偏位値 ここで、 Δθ＝角度偏位における変化 ｉ＝注目する画素で参照する円周インデックス値 ＳＤ＝ΔＲ／Δθ ここで、 ＳＤ＝空間偏差 （ＳＤ≧正の閾値またはＳＤ≦０）の場合、注目する画
素は欠陥である。

【０１２２】上述の最後の式に従って画素を欠陥に分類
した場合重篤性情報は保存されない。アルゴリズムによ
るさらなる処理は、画素がＳＤに基づく欠陥で有り得た
という事実にのみ基づいている。

【０１２３】画素レベルの判定を行なった後、それぞれ
の欠陥画素は欠陥グループ内の構成要素について考慮す
る。レンズ周辺には多数の欠陥グループが存在すること
があり、あるグループに帰属する画素は他の欠陥画素に
近接しているはずである。

【０１２４】欠陥のグループ分けは３段階より成る。第
１と第２の段階は内縁および外縁について独立して実行
し、第３の段階は内縁および外縁両方からの情報を統合
する。内縁および外縁についてのグループ分け処理を完
了した後、得られたグループの類似性を比較して、内縁
からのどれかのグループを外縁からのどれかのグループ
と結合すべきかを検証比較する。このような併合を行な
う場合には、組み合わせ欠陥グループを形成する。

【０１２５】第１の段階では画素ごとにそれぞれの欠陥
画素を検証しこれが大きな欠陥の部分を成すものかを決
定する。画素が大きな欠陥の部分を成すものと決定した
場合には欠陥グループと呼ばれる構造内に配置する。

【０１２６】第２の段階では前述の欠陥グループのどれ
かを相互に組み合わせてさらに大きなグループを形成す
べきかを決定する。最後の段階では内縁側と外縁側の欠
陥グループを相互に比較してこれらを結合すべきかを決
定する。結果的に可能な限り大きな欠陥グループが得ら
れ、これはレンズ上の別個の欠陥を表わすものである。
これによって真の欠陥の重篤性の最も正確な表現が提供
される。あきらかに欠陥の組み合わせは単一の欠陥グル
ープより厳密であり重大な辺縁の欠陥についてのみ発生
する。

【０１２７】前述のように、処理は画素ごとにグループ
分けすることから始める。交差した第１の欠陥画素は自
動的に単一画素欠陥グループ内に配置され処理が開始す
る。それ以降の欠陥画素の角度偏位を現在有効な欠陥グ
ループ内の最も遠い画素と比較する。画素がパラメータ
［ｐｒｏｘ＿ｚｏｎｅ」で指定した角度偏位範囲内の場
合にはグループ内に配置し、グループの最も大きな角度
を更新する。欠陥画素が現在有効な欠陥グループ内に収
まらない場合には新しい欠陥に遭遇したものと見なす。
その結果、現在の欠陥画素だけを含む新しい欠陥グルー
プを形成して現在有効なグループとする。辺縁上の全て
の欠陥画素を検査するまでこの処理を継続する。

【０１２８】円周上の非欠陥画素が欠陥グループ内に配
置しようとする画素の間に発見された場合、それらも欠
陥グループ内に含め、非欠陥画素からグループ型欠陥画
素へ再分類する。

【０１２９】全体のグループ分け処理の第２の段階は次
のようなものである。単一の欠陥が１つ以上の欠陥グル
ープで表現されることが考えられる。このような複雑さ
を排除するためには、辺縁上に見つかった全ての欠陥グ
ループに対して経路を設定する。２つの比較を行ない、
一方の比較ではグループの開始角度偏位を別のグループ
の終了角度偏位と比較する。第２の比較では同一のグル
ープの終了角度偏位を別のグループの開始角度偏位と比
較する。これらの比較のいずれか一方から、パラメータ
［ｐｒｏｘ＿ａｎｇｌｅ」で指定した量より小さい角度
偏位の変化が求まる場合には、２つのグループを併合す
る。別のグループの終了角度に充分近接している開始角
度を有するグループはグループ内に含める。含められた
グループは情報を転写してから無効とする。

【０１３０】最後に、角度的に対応する内側と外側の辺
縁欠陥グループをグループにまとめる。このグループ分
けは内縁側と外縁側で独立して実行したグループ分けと
同様である。それぞれのグループの開始位置と終了位置
について比較を行ない、１つのグループが完全に別のグ
ループを包囲しているかを決定するさらなる比較も行な
う。これらの比較のいずれかから併合が得られれば、両
方の欠陥グループからの情報を含む独立構造を生成して
元の２つのグループを無効にする。

【０１３１】欠陥画素を識別子上述のグループ分け演算
を行なった後、それぞれの欠陥グループに重篤性の点数
を割り当てる。重篤性の点数はそのグループ内の個々の
画素に割り当ててある全ての点数の和である。単一の画
素が１つ以上の欠陥の形式について欠陥として分類して
ある場合にはその特定の画素について複数の点数が結果
として得られる。

【０１３２】それぞれの欠陥形式には重みを割り当て、
異なる欠陥同士が相互に異なる強度を有するように出来
る。全ての重みの値は利用者がアクセス可能なパラメー
タで制御することが出来る。ＲＤ、ＬＤＧ、ＳＤ、Ｄ、
ＤＬＧＤ、ＡＬＧＤの重みはそれぞれ、［ｒｄ＿ｗｅｉ
ｇｈｔ］、「ｌｇｄ＿ｗｅｉｇｈｔ」、「ｓｄ＿ｗｅｉ
ｇｈｔ」、「ｄｉｓｃ＿ｗｅｉｇｈｔ」、「ｄｉｐ＿ｌ
ｇｄ＿ｗｇｔ」、「ａｕｘ＿ｌｇｄ＿ｗｇｔ」に入って
いる。

【０１３３】ＲＤ、ＬＧＤ、ＤＬＧＤは、他の３種類の
欠陥とは異なり、所定の画素について重篤性情報を有し
ている。重篤性情報は標準化して影響のある画素のそれ
ぞれについて割り当てた欠陥形式の重みで乗算する。標
準化を行なうのは異なる特徴についての値の範囲が直接
比較できないためである。標準化後、それぞれの重み付
けした点数は１．０から２．０の範囲内に収まる。標準
化範囲は使用する閾値の値と特徴で得られる理論的最大
値または最小値で決定する。

【０１３４】たとえば、ある画素の特徴が基準画素と同
じ値を有している場合、その画素の重み付けした点数は
１．０となる。逆に、ある画素の特徴が可能な極大値ま
たは極小値に等しい値を有している場合には、重み付け
した点数は２．０と計算される。半径偏差および局部勾
配偏差についての最大理論値は「ｍａｘ＿ｒｄ」および
「ｍａｘ＿ｌｇｄ」パラメータにそれぞれ入っている値
で決定する。ＤＩＰ局部勾配偏差の最小理論値はパラメ
ータ「ｍｉｎ＿ｄｉｐ＿ｌｇｄ」に入っている値であ
る。

【０１３５】ＳＤ、ＡＬＧＤ、グループおよびＤ型欠陥
はどのような方法でも標準化されない。「不連続性」お
よび「グループ」は値０または１を有するブール代数値
型の欠陥である。空間偏差およびＡＬＧＤは保持するに
値する充分な重篤性情報を含んでいない。

【０１３６】画素の欠陥重篤性の方程式は、６種類の欠
陥のそれぞれと適切な標準化および重み付けについて、
次式を用いる。 ＲＤ得点＝（１．０＋（ａｂｓ（画素ＲＤ値）−ＲＤ閾
値）／（最大理論ＲＤ値−ＲＤ閾値））＊ｒｄ＿ｗｅｉ
ｇｈｔ ここで、 ＲＤ得点＝ＲＤ分類から画素に割り当てた総得点 画素ＲＤ値＝注目している画素のＲＤ特徴の値 ＲＤ閾値＝ＲＤ欠陥が存在するかを決定するために用い
る閾値 最大理論ＲＤ値＝ＲＤ特徴で最大限可能な値 ｒｄ＿ｗｅｉｇｈｔ＝ＲＤ欠陥形式に割り当てた重み付
け ＬＧＤ得点＝（１．０＋（画素ＬＤＧ値−ＬＧＤ閾値）
／（最大理論ＬＧＤ値−ＬＧＤ閾値））＊ｌｇｄ＿ｗｅ
ｉｇｈｔ ここで、 ＬＧＤ得点＝ＬＧＤ分類から画素に割り当てた総得点 画素ＬＧＤ値＝注目している画素のＬＧＤ特徴の値 ＬＧＤ閾値＝ＬＧＤ欠陥が存在するかを決定するために
用いる閾値 最大理論ＬＧＤ値＝ＬＧＤ特徴で最大限可能な値 ｌｇｄ＿ｗｅｉｇｈｔ＝ＬＧＤ欠陥形式に割り当てた重
み付け ＤＬＧＤ得点＝（１．０＋（画素ＤＬＤＧ値−ＤＬＧＤ
閾値）／（最大理論ＤＬＧＤ値−ＤＬＧＤ閾値））＊ｄ
ｉｐ＿ｌｇｄ＿ｗｅｉｇｈｔ ここで、 ＤＬＧＤ得点＝ＤＬＧＤ分類から画素に割り当てた総得
点 画素ＤＬＧＤ値＝注目している画素のＤＬＧＤ特徴の値 ＤＬＧＤ閾値＝ＤＬＧＤ欠陥が存在するかを決定するた
めに用いる閾値 最大理論ＤＬＧＤ値＝ＤＬＧＤ特徴で最大限可能な値 ｄｉｐ＿ｌｇｄ＿ｗｅｉｇｈｔ＝ＤＬＧＤ欠陥形式に割
り当てた重み付け ＳＤ得点＝ｓｄ＿ｗｅｉｇｈｔ ここで、 ＳＤ得点＝ＳＤ分類から画素に割り当てた総得点 ｓｄ＿ｗｅｉｇｈｔ＝ＳＤ欠陥形式に割り当てた重み付
け グループ得点＝ｇｒｐ＿ｗｅｉｇｈｔ ここで、 グループ得点＝グループ分類から画素に割り当てた総得
点 ｇｒｐ＿ｗｅｉｇｈｔ＝グループ欠陥形式に割り当てた
重み付け 不連続得点＝ｄｉｓｃ＿ｗｅｉｇｈｔ ここで、 不連続得点＝不連続性分類から画素に割り当てた総得点 ｄｉｓｃ＿ｗｅｉｇｈｔ＝不連続性欠陥形式に割り当て
てた重み付け ＡＬＧＤ得点＝ａｕｘ＿ｌｇｄ＿ｗｇｔ ここで、 ＡＬＧＤ得点＝ＡＬＧＤ分類から画素に割り当てた総得
点 ａｕｘ＿ｌｇｄ＿ｗｇｔ＝ＡＬＧＤ欠陥形式に割り当て
た重み付け

【０１３７】前述のように画素レベルの判定を行ない欠
陥画素を欠陥グループ（併合重複欠陥と、別の１つの欠
陥に近いグループ欠陥と、内縁および外縁両方の同じ角
度偏位に位置しているグループ欠陥を含む）内に配置し
た後、欠陥グループの重篤性点数を計算する。欠陥グル
ープの重篤性点数は何らかの所定の欠陥グループに割り
当てた重篤性の総得点を表わしており、次式で計算す
る。 ここで、 「欠陥グループ」重篤性点数＝当該グループ内にある全
ての欠陥画素から「欠陥グループ」に割り当てた総得点 Ω＝所定の「欠陥グループ」内にある全ての画素を含め
る加算範囲。

【０１３８】上記の計算を行なった後、欠陥グループそ
れぞれからの重篤性点数を演算子の定義可能な双曲線関
数で重み付けする。双曲線関数は欠陥が大きいほど比例
して大きな重篤性点数を付加する。たとえば、小さい欠
陥より大きさが２倍の欠陥は２つの小さい欠陥の和より
大きな重篤性となる。

【０１３９】重み付け関数は次のような方程式による。 重み付けした「欠陥グループ」の重篤性点数＝ａ＿ｃｏ
ｅｆｆ＊（「欠陥グループ」の重篤性点数）＾２＋ｂ＿
ｃｏｅｆｆ＊（「欠陥グループ」の重篤性点数） ここで、 ａ＿ｃｏｅｆｆ＝双曲線重み付け関数を定義する演算子
アクセス可能なパラメータ ｂ＿ｃｏｅｆｆ＝双曲線重み付け関数を定義する演算子
アクセス可能なパラメータ

【０１４０】得られた重み付け点数を伸縮して０から９
９９までの範囲に収まるようにする。伸縮係数は次の方
程式から求められる。 伸縮係数＝９９９．０／最大重み付け点数 ここで、 最大重み付け点数＝ａ＿ｃｏｅｆｆ＊（ｍａｘ＿ｓｃｏ
ｒｅ）＾２＋ｂ＿ｃｏｅｆｆ（ｍａｘ＿ｓｃｏｒｅ）こ
こで、 ｍａｘ＿ｓｃｏｒｅ＝経験的に決定する演算子定義可能
なパラメータ

【０１４１】９９９より大きな点数となる欠陥グループ
は丸める。全ての欠陥グループの点数の和が所定のレン
ズの最終得点となる。得点が閾値（アクセス可能な演算
パラメータ）と等しいまたはこれより大きくなる場合に
は、レンズを破棄する。それ以外の場合ではレンズを合
格とする。

【０１４２】レンズ点数の最終結果はそのレンズの合格
または不合格のいずれかであるが、中間データ、計算、
点数のすべてがレンズの品質ならびにレンズ上で観察さ
れた特性の形式に関する情報を提供するために利用可能
である。

【０１４３】このような情報がレンズごとに、また統計
情報として、またはコンピュータのモニタ上で視覚的出
力として得られることは当業者には明らかであろう。

【０１４４】前述のアルゴリズムを前述の装置上に実現
して視力矯正レンズを検査した。該レンズは水分を５８
％含有するソフト・ハイドロゲル・コンタクトレンズ
「Ａｃｕｖｕｅ」（ジョンソン・アンド・ジョンソン社
視力製品部門の製品）である。第１の検査には１２８個
のレンズを用いた。

【０１４５】第１に、レンズは脱イオン水中で画像拡大
装置を用いながら熟練した製造ラインのレンズ検査要員
が検査した。それぞれのレンズは検査要員が合格または
不合格に分類し、さらにそれぞれの不合格について欠陥
の形式を分類した。

【０１４６】レンズを本明細書に説明の自動検査システ
ムで検査した際、それぞれのレンズは照明による問題を
未然に防ぐため検査パッケージ内で用手的に中心合わせ
した。

【０１４７】自動検査システムが１２８個のレンズ全て
の画像を撮影した後、人間の検査要員による結果と一致
しない２５個の得点が識別された。機械的検査と人間に
よる検査のレンズの比較の結果を表１に示す。

【０１４８】 表１：機械と人間による検査の結果＃１ レンズ総数 個数 比率 １２８ １００．０ 一致 １０３ ８０．４ 不一致 ２５ １９．５ 機械が不合格と判定： 照明の問題 ７ ５．５ 人間には見えなかった ５ ３．９ 機械が不合格とした総数 １２ ９．４ 機械が合格と判定： 照明の問題 ６ ４．７ 欠陥が洗浄された ４ ３．１ 機械で判別できない微小欠陥 ３ ２．３ 機械が合格とした総数 １３ １０．１

【０１４９】この結果から機械的検査では、機械が過剰
に厳しく人間の検査要員が合格としたレンズを不合格と
した１２例（９．４％）を含めて１９．５％が不適当だ
ったことが解る。これは機械が負に片寄っている。また
機械が正に片寄りすぎており人間の検査要員が不合格と
したレンズを合格とした１３例（１０．１％）も存在し
ていた（機械が正に片寄っている）。

【０１５０】機械が合格側に片寄っている例では、機械
検査システムにおけるレンズの照明が調節不十分であり
修正可能であることは明らかである。機械が不合格側に
片寄っている例では機械のパラメータ設定が敏感すぎて
おり調節すべきであることは明らかである。しかし大き
な欠陥はどれ１つとして検出を免れたものがなく、誤っ
て判定した欠陥の大半は５０ミクロン以下の判定境界線
上の大きさであった。一方だけのレンズまたはレンズの
封入もれも検査を免れなかった。

【０１５１】機械が不合格と判定した１２個のうち、７
つの画像は照明上の問題により辺縁が弱く、５例では人
間の検査要員には解らなかったが機械と第２の人間の検
査要員には判別できた実際の欠陥が出現している。機械
が合格と判定した１３個のうち４個のレンズは欠陥が見
つからない、または付着した物質が洗浄されたことによ
るものである。６枚の画像は照明上の問題から辺縁が弱
く、３個のレンズは人間の検査要員が判定するには小さ
すぎる欠陥を有していた。

【０１５２】つまり、検査した１２８個のレンズのう
ち、およそ２０％は人間による検査と一致しなかった。
これらのエラーのうちの５６％は照明上の問題に帰結
し、３６％は人間の検査要員のエラーまたは取り扱い中
のレンズ条件の変化によるもの、また１２％が誤った判
定だった。この１２％は全体として不適当判定２．３％
に相当するものである。

【０１５３】判定不一致の大半が照明上の問題によるも
のなので、調査を行ない、光源の不均一性、特に照明系
の上でレンズ辺縁を洗浄し欠陥を見えなくしていること
が解った。

【０１５４】人間と機械による検査結果の不一致の別の
理由は、人間による検査または機械による検査いずれか
の間にレンズが揺動されなかったため水中の粒子との区
別が出来ずレンズ上の欠陥が簡単に見つからなかったこ
とである。

【０１５５】レンズの照明は均一かつ拡散性の照明光源
を提供することによって改良した。照明系の改良後、機
械でさらに１２８個のレンズを検査した。この検査手順
において、それぞれのレンズについて機械で２枚の画像
を撮影し、人間の検査要員からの検査報告と比較した。
機械と人間による検査の結果を表２に示す。

【０１５６】 表２：機械と人間による検査の結果＃２ レンズ総数 個数 比率 １２８ １００．０ 一致 ９８ ７６．６ 不一致 ３０ ２３．４ 機械が不合格と判定： 画像の焦点ずれ １０ ７．８ 照明の問題 ５ ３．９ レンズ上のゴミ ３ ２．３ レンズの汚染 １ ０．８ 不連続性 １ ０．８ 不明 ２ １．６ 機械が誤って不合格とした総数 ２２ １７．２ 焦点ずれ以外 １２ ９．４ 機械が合格と判定： 照明の問題 ０ ０．０ 微小欠陥 ７ ５．５ 欠陥が洗浄された １ ０．８ 機械が誤って合格とした総数 ８ ６．３

【０１５７】表２に掲載したデータから解るように、新
しい負の判定の分類「画像の焦点ずれ」が観察された。
これはカメラの下にレンズが正しく配置されておらずレ
ンズの一部が焦点範囲を逸脱したことによるものと判明
した。システムの能力の測定として、画像の焦点ずれは
信頼性の指標とは成らないが、操作要員側のエラーの１
つの態様でありこれらのデータ点は厳正に排除する。

【０１５８】焦点合わせの問題を惹起するレンズの配置
の誤りを除くと、人間の検査要員と機械の結果の一致し
なかったレンズの割合は１５．６％である。これは第１
の１２８個のレンズの検査に対し３．９％の改善であ
る。

【０１５９】第３の比較実験において、１９２個のレン
ズを人間が検査し、機械で２回づつ撮像した。結果は前
回の実験の結果と同様だった。総数３８４画像のうち、
３１７個、８２．６％は人間による検査の結果と一致し
ていた。処理アルゴリズムとそれにより得られたレンズ
点数の一貫性の尺度として、機械で撮像した両方の画像
をアルゴリズムにより処理させ、その８４％の例で第２
の実験における数値点数が第１の実験の数値と「完全に
同一」であった。

【０１６０】検査システムは主としてレンズ辺縁を検査
するように設計してあるが、レンズ辺縁の位置を検索す
る上で用いる検索ベクトルによりレンズが無いことが適
正に発見できる。レンズ辺縁の検索ルーチンは複数回実
行するため、穿孔のあるレンズが検出され、余分なレン
ズが検出され、また辺縁に裂け目のあるレンズも発見さ
れた。

【０１６１】以下の表３では、第３の検査の結果を、機
械が不合格と判定、機械が合格と判定、正しい得点、に
分割した。機械による検査の８．１％が誤って不合格と
なっており９．４％が誤って合格となっていた。

【０１６２】 表３： 機械が 機械が 不一致 正解の 正解の トレイ 不合格 合格 総数 総数 百分率 １ ７ ９ １６ ４８ ７５ ２ ９ １１ ２０ ４４ ６９ ３ ２ ４ ６ ５８ ９１ ４ ８ ３ １１ ５３ ８３ ５ ４ ２ ６ ５８ ９１ ６ １ ７ ８ ５６ ８８ 合計 ３１ ３６ ６７ ３１７ ８３

【０１６３】始めの方の２個のトレイの結果は後続の４
つのトレイの結果より悪いが、これは水が塵芥汚染物を
拾ったためと解った。従ってシステム性能の指標とは成
らない。

【０１６４】要約すると、人間による検査と機械による
検査は３１７回一致し６７回不一致だった。検査の観点
から見て一致と機械が誤って不合格とした決定は許容し
得るものと考えられるので、レンズの配置は今回９０．
６％正確だったことになる。

【０１６５】次に、この発明の実施態様について説明す
る。

【０１６６】（１）前記画素間の比較をレンズ辺縁の円
周に続く経路に沿って実行することを特徴とする請求項
１に記載の方法。

【０１６７】（２）前記特徴の識別は特徴の性質を共有
する画素を集めて画素の組を形成することを含むことを
特徴とする請求項１に記載の方法。

【０１６８】（３）前記比較を前記レンズ辺縁を含む一
組の画素の間で行なうことを特徴とする請求項１に記載
の方法。

【０１６９】（４）前記比較を前記レンズ内部の一部を
含む一組の画素の間で行なうことを特徴とする請求項１
に記載の方法。

【０１７０】（５）画素のグループの中心に近い一点か
ら開始し、レンズ辺縁の強度値特性を有する画素が見つ
かるまで画素のグループの境界に向って進めることによ
って、前記レンズ辺縁を先ず特定することを特徴とする
前記実施態様（１）に記載の方法。

【０１７１】（６）レンズ辺縁の強度値特性を有する画
素と隣接するレンズ辺縁の強度値特性を有する画素との
一連の接続画素の円周に沿って前記円周がレンズ辺縁の
円周かの決定を続けることを特徴とする前記実施態様
（５）に記載の方法。

【０１７２】（７）処理円環を前記レンズ辺縁の付近に
設定して、前記レンズ辺縁に近い画素だけに処理する画
素の数を制限することを特徴とする前記実施態様（３）
に記載の方法。

【０１７３】（８）前記辺縁を含む前記画素の組を前記
比較を行なうための２つの画素の組、即ち前記レンズ内
部から前記レンズ辺縁への移行部を含む画素の組と、レ
ンズ外部の領域から前記レンズ辺縁への移行部を含む画
素の組とに分割することを特徴とする前記実施態様
（３）に記載の方法。

【０１７４】（９）前記レンズ内部から前記レンズ辺縁
への前記移行部を含む前記画素の組の画素の間で、前記
比較を実行することを特徴とする前記実施態様（８）に
記載の方法。

【０１７５】（１０）前記レンズ外部の領域から前記レ
ンズ辺縁への前記移行部を含む前記画素の組の画素の間
で、前記比較を実行することを特徴とする前記実施態様
（８）に記載の方法。

【０１７６】（１１）前記レンズ内部から前記レンズ辺
縁への前記移行部を含む前記画素の組の画素と前記レン
ズ以外の領域から前記レンズ辺縁への前記移行部を含む
前記画素の組の画素の間で、前記比較を行なうことを特
徴とする前記実施態様（８）に記載の方法。

【０１７７】（１２）前記比較する関連性が前記レンズ
辺縁を構成する前記画素における不連続性であることを
特徴とする前記実施態様（３）に記載の方法。

【０１７８】（１３）前記比較する関連性が前記レンズ
辺縁を構成する前記画素の前記強度における勾配偏差で
あることを特徴とする前記実施態様（３）に記載の方
法。

【０１７９】（１４）前記比較する関連性が前記レンズ
辺縁を構成する前記画素の前記位置における半径偏差で
あることを特徴とする前記実施態様（３）に記載の方
法。

【０１８０】（１５）前記比較する関連性が前記レンズ
辺縁を構成する前記画素の前記位置における空間偏差で
あることを特徴とする前記実施態様（３）に記載の方
法。

【０１８１】（１６）前記電気的な値が位置および画像
強度を含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。

【０１８２】（１７）前記開始画素が前記レンズの前記
中心付近に位置しており、前記レンズ辺縁を横断する前
記経路は前記レンズの前記中心から延出する放線に沿っ
ていることを特徴とする請求項２に記載の方法。

【０１８３】（１８）手順Ｄ）において、レンズ辺縁を
表わさない前記画素の組を所定の関連性と比較して、前
記レンズが条件に適合しているかを決定する段階をさら
に含むことを特徴とする前記実施態様（１７）に記載の
方法。

【０１８４】（１９）前記特徴的な特性が画像強度にお
ける変化であることを特徴とする前記実施態様（１６）
に記載の方法。

【０１８５】（２０）前記レンズの前記近似による中心
は辺縁の特性を有する少なくとも３つの点の少なくとも
一組をとることで決定することを特徴とする前記実施態
様（１７）に記載の方法。

【０１８６】（２１）前記電気的な値が位置および画像
強度勾配を含むことを特徴とする請求項２に記載の方
法。

【０１８７】（２２）前記特徴的な特性が画像強度勾配
の絶対値であることを特徴とする請求項前記実施態様
（２１）に記載の方法。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に関連する物理的部材を示すブロック図
で、部材の接続方法ならびに光源と検査すべきレンズを
示す。

【図２】レンズを画像化しその画像を処理してレンズの
許容度を決定するための本発明の装置が実行する段階を
表わす流れ図である。

【図３】画像上のレンズの位置を指定するために本発明
のアルゴリズムが使用する技術を示す略図である。

【図４】データ点がレンズ辺縁周囲で３つ組に集められ
る方法の略図である。

【図５】レンズ辺縁を測定するための芯および半径を直
前に収集したデータ点から決定する方法の実施例を示す
図である。

【図６】直前に導いた理論的コンタクトレンズ辺縁につ
いて生成した処理円環の略図である。

【図７】レンズ辺縁に２つの移行部分を求め内縁と外縁
を形成する辺縁強調演算子の結果の略図である。

【図８】方向の異なる辺縁演算子を用いるためレンズを
分割した領域の略図である。

【図９】異なる画素の位置を記述するために本発明のア
ルゴリズムで使用する方程式で使用する記述を表わした
略図である。

【図１０】図１０はレンズ画像中の角度表記に使用する
記述方法を示す略図である。

【図１１】処理円環内部でレンズの位置を特定するため
の検索ベクトルの適用で得られた各種の結果の略図であ
る。

【図１２】強調レンズ画像における不連続性と不連続性
検出のために行なう画素処理を示す図であり、図１２ａ
では直交座標系でまた図１２ｂでは極座標で示す。

【図１３】レンズの断片部分の架橋を示す図であり、図
１３ａでは直交座標でまた図１３ｂでは極座標で示す。
初期の架橋では外挿技術を使用し、最終架橋では飛び越
し技術を使用する。

【図１４】画素処理を用いて実行したレンズ辺縁半径偏
差評価の略図で、図１４ａでは直交座標でまた図１４ｂ
では極座標で示す。

【図１５】注目する画素と勾配に沿った隣接画素の関連
を示す図である。

【図１６】画素処理で得られた勾配抽出を示す図であ
り、図１６ａでは直交座標でまた図１６ｂでは極座標で
示す。

【図１７】空間導関数の特徴をレンズ辺縁から抽出する
方法を示す図であり、図１７ａでは直交座標でまた図１
７ｂでは極座標で示す。

【符号の説明】

１０ コンタクトレンズ・パッケージ １２ コンタクトレンズ １４ 光源（ストロボ） １６ カメラ ２４ 回路 ２６ 入力モジュール ２８ ＣＰＵモジュール ３０ 画像化基板 ３４ ビデオマルチプレクサ ３６ ビデオバス ３８ ビデオＲＡＭＤＡＣ ４０ コンバータ ４２ ＲＧＢ出力 ４４ ビデオモニタ ４６ 画像メモリ ４８ 処理ユニット ６６ 転送機構

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ジェイムス・エイ・エベル アメリカ合衆国、32256−7633 フロリダ 州、ジャクソンビル、ラス・パルマス・ウ ェイ 7610 (72)発明者 ピーター・サイツ アメリカ合衆国、37923 テネシー州、ノ ックスビル、ウィンターウッド・レーン 2308

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 少なくとも１つの電磁周波数でレンズの
   画像を取り込み、前記画像を画素のグループに分割し
   て、各画素が前記レンズの一部を表現するように成すこ
   とと、前記画素の強度値を、相関する電気信号に変換す
   ることと、各画素に位置の値と画像強度の値を割り当て
   ることと、画素間で位置の値と画像強度の値を比較し
   て、画素の関連性を形成することと、前記画素の関連性
   から前記レンズの特徴に対応する画素の組を識別するこ
   とと、前記画素の組における前記画素の関連性を所定の
   関連性と比較して、レンズが条件に適合しているかを確
   認することを含むことを特徴とする視力矯正レンズを検
   査するための方法。
2. 【請求項２】 少なくとも１つの電磁周波数で画素から
   構成される視力矯正レンズの画像を取り込むことと、前
   記画像を各画素について電気的な値の組に変換すること
   と、前記画像内部の注目する画素として開始画素を選択
   することと、 Ａ）前記注目する画素が特徴的な特性を有するかを決定
   することと、 Ｂ）特徴的な特性を有していない注目する画素について １）注目する画素を前記レンズ辺縁を横断する経路に沿
   った別の画素に変更することと、 ２）Ａ）の手順を反復することと、 Ｃ）注目する画素が特徴的な特性を有していれば、 ３）前記注目する画素の前記電気的な値を隣接画素の前
   記電気的な値と比較し、 ４）前記特徴的な特性の最もよく相関する隣接画素に前
   記注目する画素を変更し、 ５）前記注目する画素が前記特徴の終了を表わすように
   なるまで３）および４）の段階を繰返し、 ６）Ｃ）の手順により収集した一組の画素がレンズ辺縁
   を表わすかを決定することと、 Ｄ）レンズ辺縁を表わさない画素の組について手順Ｂ）
   を反復することと、 Ｅ）レンズ辺縁を表わす画素の組について、前記画素の
   組の間の前記関連性を所定の関連性と比較して、前記レ
   ンズが条件に適合しているかどうかを決定することを特
   徴とする視力矯正レンズの検査のための方法。
3. 【請求項３】 レンズを照明するための光源と、前記光
   源により得られた前記レンズの画像を取り込むために配
   置してあり、前記画像が複数の画素より構成されるよう
   に成した受光体を含むカメラと、各画素で前記受光体に
   あたる光を、その画素にあたる光の強度に相関した電気
   的な値に変換するための手段と、各画素についての電気
   的強度値を、前記受光体視野上の前記位置についての値
   と合わせてメモリー内に保存するための手段と、前記電
   気的強度値および位置の値を保存する前記メモリーに動
   作的に接続してあり、これらの値を検索することが出来
   るように成してあり、画素間の強度および位置の値を比
   較して一組の画素より成る前記レンズの特徴を識別させ
   るための命令を含み、さらに前記レンズを条件に適合し
   ないものと判定するための特徴などの命令をさらに含む
   デジタル式のコンピュータを含むことを特徴とする視力
   矯正レンズの検査および評価のための装置。