JPH07208959A - 欠陥検出方法およびその装置 - Google Patents
欠陥検出方法およびその装置Info
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- JPH07208959A JPH07208959A JP6882594A JP6882594A JPH07208959A JP H07208959 A JPH07208959 A JP H07208959A JP 6882594 A JP6882594 A JP 6882594A JP 6882594 A JP6882594 A JP 6882594A JP H07208959 A JPH07208959 A JP H07208959A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 明度差微小欠陥を検出して、無地の被検査物
または繰り返しパターンを有する被検査物の良否を正確
に判定する。 【構成】 トラッキングデータ作成過程では、被検査物
１に応じたＭ行Ｎ（Ｍ，Ｎは自然数）列の明度分布デー
タの第ｍ（ｍはＭ以下の自然数）行目の平均値（平均明
度）がトラッキングデータの第ｍ行第１列目の要素とさ
れ、トラッキングデータの第ｍ行第ｎ（ｎはＮ以下の自
然数）列目の要素が、トラッキングデータの第ｍ行第ｎ
−１列目の要素と、明度分布データの第ｍ行第ｎ列目の
要素とに応じて作成される。欠陥判定過程では、明度分
布データの各要素が順に検査され、明度分布データとト
ラッキングデータとの明度差を表す検出用データに基づ
いて欠陥が検出され、被検査物１の良否が判定される。
または繰り返しパターンを有する被検査物の良否を正確
に判定する。 【構成】 トラッキングデータ作成過程では、被検査物
１に応じたＭ行Ｎ（Ｍ，Ｎは自然数）列の明度分布デー
タの第ｍ（ｍはＭ以下の自然数）行目の平均値（平均明
度）がトラッキングデータの第ｍ行第１列目の要素とさ
れ、トラッキングデータの第ｍ行第ｎ（ｎはＮ以下の自
然数）列目の要素が、トラッキングデータの第ｍ行第ｎ
−１列目の要素と、明度分布データの第ｍ行第ｎ列目の
要素とに応じて作成される。欠陥判定過程では、明度分
布データの各要素が順に検査され、明度分布データとト
ラッキングデータとの明度差を表す検出用データに基づ
いて欠陥が検出され、被検査物１の良否が判定される。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、被検査物を撮影して画
像データを作成し、この画像データの明度分布に基づい
て、被検査物の欠陥を検出する欠陥検出方法およびその
装置に関する。
像データを作成し、この画像データの明度分布に基づい
て、被検査物の欠陥を検出する欠陥検出方法およびその
装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、被検査物の画像データを用いた欠
陥検出方法や欠陥検出装置では、２値化法を用いた欠陥
部分判定処理が行われていた。ここでいう２値化法と
は、被検査物に対応する画像データを構成する各画素デ
ータが有する何らかの特徴量と、予め設定された許容範
囲とを比較し、許容範囲を逸脱する特徴量を有する画素
データ（以後、逸脱画素データと称す）が存在した場
合、被検査物において、逸脱画素データに対応する部分
を欠陥部分とするものである。そして、一つでも欠陥が
検出された被検査物は、不良品と判定される。なお、許
容範囲は、予め良品である被検査物を撮影し、画像デー
タ中に混入し得る雑音の影響等を考慮して、欠陥である
ことを断定できない範囲となるよう設定される。
陥検出方法や欠陥検出装置では、２値化法を用いた欠陥
部分判定処理が行われていた。ここでいう２値化法と
は、被検査物に対応する画像データを構成する各画素デ
ータが有する何らかの特徴量と、予め設定された許容範
囲とを比較し、許容範囲を逸脱する特徴量を有する画素
データ（以後、逸脱画素データと称す）が存在した場
合、被検査物において、逸脱画素データに対応する部分
を欠陥部分とするものである。そして、一つでも欠陥が
検出された被検査物は、不良品と判定される。なお、許
容範囲は、予め良品である被検査物を撮影し、画像デー
タ中に混入し得る雑音の影響等を考慮して、欠陥である
ことを断定できない範囲となるよう設定される。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】上述したように、２値
化法を用いた欠陥検出方法または欠陥検出装置では、誤
判定を防ぐために、許容範囲を、画像データ中に発生し
得る雑音強度等を考慮して、十分広く設定する必要があ
る。このため、検出可能な欠陥は、良品との特徴量の差
が十分大きなものに限定される。
化法を用いた欠陥検出方法または欠陥検出装置では、誤
判定を防ぐために、許容範囲を、画像データ中に発生し
得る雑音強度等を考慮して、十分広く設定する必要があ
る。このため、検出可能な欠陥は、良品との特徴量の差
が十分大きなものに限定される。
【０００４】しかしながら、従来の方法または装置で検
出できない程度の明度の微小な差異が、所定の範囲で集
中的に現れると、人間にも認識可能となる（すなわち、
欠陥となる。以後、この欠陥を明度差微小欠陥と称す）
場合がある。こうした誤判定を回避するために、上述し
た欠陥検出方法または欠陥検出装置による検査に後続し
て、検査員による目視検査を行う必要があった。したが
って、手間および時間がかかり、高コストを招致すると
いう問題があった。さらに、目視検査は、検査員により
行われるため、個人差や検査員の体調等の不確定要素の
影響を受け易く、十分な信頼性を得ることが極めて困難
であった。
出できない程度の明度の微小な差異が、所定の範囲で集
中的に現れると、人間にも認識可能となる（すなわち、
欠陥となる。以後、この欠陥を明度差微小欠陥と称す）
場合がある。こうした誤判定を回避するために、上述し
た欠陥検出方法または欠陥検出装置による検査に後続し
て、検査員による目視検査を行う必要があった。したが
って、手間および時間がかかり、高コストを招致すると
いう問題があった。さらに、目視検査は、検査員により
行われるため、個人差や検査員の体調等の不確定要素の
影響を受け易く、十分な信頼性を得ることが極めて困難
であった。
【０００５】また、表面に繰り返しパターンが設けられ
た被検査物の欠陥を検出できる欠陥検出方法または装置
が待望されている。繰り返しパターンを有する被検査物
とその欠陥としては、例えば、幾何学模様の壁紙や包装
紙の汚れや、ブラウン管のシャドウマスク（図９参照）
表面のシミやムラ、防音壁材に使用される板材（小孔が
形成されている）の塗装ムラや汚れ、液晶ディスプレイ
のカラーフィルタ（図１０参照）の色ムラ等が挙げられ
る。
た被検査物の欠陥を検出できる欠陥検出方法または装置
が待望されている。繰り返しパターンを有する被検査物
とその欠陥としては、例えば、幾何学模様の壁紙や包装
紙の汚れや、ブラウン管のシャドウマスク（図９参照）
表面のシミやムラ、防音壁材に使用される板材（小孔が
形成されている）の塗装ムラや汚れ、液晶ディスプレイ
のカラーフィルタ（図１０参照）の色ムラ等が挙げられ
る。
【０００６】このような被検査物の欠陥を検出するため
に、従来の２値化法において、厳密にパターンマッチン
グ検査を行うことも考えられる。しかしながら、厳密に
パターンマッチング検査を行う場合、位置ずれを補正す
るための処理に極めて時間がかかるという欠点があり、
実用的ではなかった。本発明は上述した事情に鑑みて為
されたものであり、明度差微小欠陥を検出して、無地の
被検査物または繰り返しパターンを有する被検査物の良
否を正確に判定することができる欠陥検出方法およびそ
の装置を提供することを目的とする。
に、従来の２値化法において、厳密にパターンマッチン
グ検査を行うことも考えられる。しかしながら、厳密に
パターンマッチング検査を行う場合、位置ずれを補正す
るための処理に極めて時間がかかるという欠点があり、
実用的ではなかった。本発明は上述した事情に鑑みて為
されたものであり、明度差微小欠陥を検出して、無地の
被検査物または繰り返しパターンを有する被検査物の良
否を正確に判定することができる欠陥検出方法およびそ
の装置を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】請求項１，９に記載の欠
陥検出方法または装置は、被検査物を撮影して得られる
Ｍ行Ｎ（Ｍ，Ｎは自然数）列の画像データの明度分布を
表す明度分布データに基づいて、前記被検査物の欠陥を
検出する欠陥検出方法において、第ｍ（ｍはＭ以下の自
然数）行目の明度分布データの平均明度を第ｍ行第１列
目のトラッキングデータとし、第ｍ行第ｎ−１列目のト
ラッキングデータと第ｍ行第ｎ列目の明度分布データと
に基づいて、第ｍ行第ｎ（ｎは２以上Ｎ以下の整数）列
目のトラッキングデータを作成し、明度分布データと該
明度分布データに対応するトラッキングデータとの明度
差の分布に応じて欠陥部分を検出し、前記被検査物の良
否を判定することを特徴としている。請求項１０に記載
の欠陥検出装置は、請求項９に記載の欠陥検出装置にお
いて、前記被検査物の良品部分と欠陥部分との分光特性
が異なる場合には、前記画像入力手段と前記被検査物と
の間に前記分光特性に応じた波長選択性を有する光学フ
ィルタを設置し、前記良品部分に対応する画像データと
前記欠陥部分に対応する画像データとの明度差を大とす
ることを特徴としている。請求項２，３，１１，１２に
記載の欠陥検出方法または装置は、請求項１に記載の欠
陥検出方法、または請求項９または１０いずれかに記載
の欠陥検出装置において、前記明度分布データをＩ（Ｉ
はＭ／２以下の自然数）行１列の領域に等分割し、各領
域内に存在する同一列の明度分布データを加算して作成
されるＩ行Ｎ列の圧縮分布データと、前記明度分布デー
タを１行Ｊ（ＪはＮ／２以下の自然数）列の領域に等分
割し、各領域内に存在する同一行の明度分布データを加
算して作成されるＭ行Ｊ列の圧縮分布データを転置して
得られる転置データとのいずれか一方あるいは両方を前
記明度分布データに代えて用いることにより得られる判
定結果に基づいて前記被検査物の良否を判定することを
特徴としている。請求項４，１３に記載の欠陥検出方法
または装置は、請求項１ないし３いずれかに記載の欠陥
検出方法、または請求項９ないし１２いずれかに記載の
欠陥検出装置において、前記平均明度を第ｍ行第Ｎ列目
の逆トラッキングデータとし、第ｍ行第ｎ列目の逆トラ
ッキングデータを、第ｍ行第ｎ＋１列目の逆トラッキン
グデータと第ｍ行第ｎ列目の明度分布データとに基づい
て作成するとともに、前記欠陥判定過程は、前記明度分
布データと該明度分布データに対応するトラッキングデ
ータとの明度差の分布と、前記明度分布データと該明度
分布データに対応する逆トラッキングデータとの明度差
の分布とに基づいて欠陥部分を検出し、前記被検査物の
良否を判定することを特徴としている。請求項５，１４
に記載の欠陥検出方法または装置は、請求項１ないし４
いずれかに記載の欠陥検出方法、または請求項９ないし
１３いずれかに記載の欠陥検出装置において、欠陥が検
出された場合には、欠陥部分に対応するトラッキングデ
ータおよび明度分布データ、あるいは前記欠陥部分に対
応する逆トラッキングデータおよび明度分布データを比
較し、その大小関係に応じて前記欠陥の種類を判定する
ことを特徴としている。請求項６，１５に記載の欠陥検
出方法または装置は、請求項１ないし５いずれかに記載
の欠陥検出方法、または請求項９ないし１４いずれかに
記載の欠陥検出装置において、同一種類の被検査物を複
数個連続して検査する場合には、良品と判定された被検
査物に対応する明度分布データの行毎の平均明度を記憶
し、第ｍ行第１列目のトラッキングデータまたは第ｍ行
Ｎ列目の逆トラッキングデータを、記憶された第ｍ行目
の平均明度とすることを特徴としている。請求項７，１
６に記載の欠陥検出方法または装置は、請求項１ないし
６いずれかに記載の欠陥検出方法、または請求項９ない
し１５いずれかに記載の欠陥検出装置において、前記画
像データに対して２次元のフーリエ変換を行い、このフ
ーリエ変換により得られる周波数領域画像データから前
記画像データ中に現れる繰り返しパターンに応じた高周
波成分を除去し、該高周波成分が除去された前記周波数
領域画像データに対して逆フーリエ変換を行って得られ
る変換後画像データを前記画像データに代えて用いるこ
とを特徴としている。請求項８，１７に記載の欠陥検出
方法または装置は、請求項２または３いずれかに記載の
欠陥検出方法、または請求項１１または１２いずれかに
記載の欠陥検出装置において、前記圧縮分布データに対
して１次元のフーリエ変換を行い、このフーリエ変換に
より得られる周波数領域圧縮分布データから前記圧縮分
布データ中に現れる繰り返しパターンに応じた高周波成
分を除去し、該高周波成分が除去された前記周波数領域
圧縮分布データに対して逆フーリエ変換を行って得られ
る変換後圧縮分布データを前記圧縮分布データに代えて
用いることを特徴としている。
陥検出方法または装置は、被検査物を撮影して得られる
Ｍ行Ｎ（Ｍ，Ｎは自然数）列の画像データの明度分布を
表す明度分布データに基づいて、前記被検査物の欠陥を
検出する欠陥検出方法において、第ｍ（ｍはＭ以下の自
然数）行目の明度分布データの平均明度を第ｍ行第１列
目のトラッキングデータとし、第ｍ行第ｎ−１列目のト
ラッキングデータと第ｍ行第ｎ列目の明度分布データと
に基づいて、第ｍ行第ｎ（ｎは２以上Ｎ以下の整数）列
目のトラッキングデータを作成し、明度分布データと該
明度分布データに対応するトラッキングデータとの明度
差の分布に応じて欠陥部分を検出し、前記被検査物の良
否を判定することを特徴としている。請求項１０に記載
の欠陥検出装置は、請求項９に記載の欠陥検出装置にお
いて、前記被検査物の良品部分と欠陥部分との分光特性
が異なる場合には、前記画像入力手段と前記被検査物と
の間に前記分光特性に応じた波長選択性を有する光学フ
ィルタを設置し、前記良品部分に対応する画像データと
前記欠陥部分に対応する画像データとの明度差を大とす
ることを特徴としている。請求項２，３，１１，１２に
記載の欠陥検出方法または装置は、請求項１に記載の欠
陥検出方法、または請求項９または１０いずれかに記載
の欠陥検出装置において、前記明度分布データをＩ（Ｉ
はＭ／２以下の自然数）行１列の領域に等分割し、各領
域内に存在する同一列の明度分布データを加算して作成
されるＩ行Ｎ列の圧縮分布データと、前記明度分布デー
タを１行Ｊ（ＪはＮ／２以下の自然数）列の領域に等分
割し、各領域内に存在する同一行の明度分布データを加
算して作成されるＭ行Ｊ列の圧縮分布データを転置して
得られる転置データとのいずれか一方あるいは両方を前
記明度分布データに代えて用いることにより得られる判
定結果に基づいて前記被検査物の良否を判定することを
特徴としている。請求項４，１３に記載の欠陥検出方法
または装置は、請求項１ないし３いずれかに記載の欠陥
検出方法、または請求項９ないし１２いずれかに記載の
欠陥検出装置において、前記平均明度を第ｍ行第Ｎ列目
の逆トラッキングデータとし、第ｍ行第ｎ列目の逆トラ
ッキングデータを、第ｍ行第ｎ＋１列目の逆トラッキン
グデータと第ｍ行第ｎ列目の明度分布データとに基づい
て作成するとともに、前記欠陥判定過程は、前記明度分
布データと該明度分布データに対応するトラッキングデ
ータとの明度差の分布と、前記明度分布データと該明度
分布データに対応する逆トラッキングデータとの明度差
の分布とに基づいて欠陥部分を検出し、前記被検査物の
良否を判定することを特徴としている。請求項５，１４
に記載の欠陥検出方法または装置は、請求項１ないし４
いずれかに記載の欠陥検出方法、または請求項９ないし
１３いずれかに記載の欠陥検出装置において、欠陥が検
出された場合には、欠陥部分に対応するトラッキングデ
ータおよび明度分布データ、あるいは前記欠陥部分に対
応する逆トラッキングデータおよび明度分布データを比
較し、その大小関係に応じて前記欠陥の種類を判定する
ことを特徴としている。請求項６，１５に記載の欠陥検
出方法または装置は、請求項１ないし５いずれかに記載
の欠陥検出方法、または請求項９ないし１４いずれかに
記載の欠陥検出装置において、同一種類の被検査物を複
数個連続して検査する場合には、良品と判定された被検
査物に対応する明度分布データの行毎の平均明度を記憶
し、第ｍ行第１列目のトラッキングデータまたは第ｍ行
Ｎ列目の逆トラッキングデータを、記憶された第ｍ行目
の平均明度とすることを特徴としている。請求項７，１
６に記載の欠陥検出方法または装置は、請求項１ないし
６いずれかに記載の欠陥検出方法、または請求項９ない
し１５いずれかに記載の欠陥検出装置において、前記画
像データに対して２次元のフーリエ変換を行い、このフ
ーリエ変換により得られる周波数領域画像データから前
記画像データ中に現れる繰り返しパターンに応じた高周
波成分を除去し、該高周波成分が除去された前記周波数
領域画像データに対して逆フーリエ変換を行って得られ
る変換後画像データを前記画像データに代えて用いるこ
とを特徴としている。請求項８，１７に記載の欠陥検出
方法または装置は、請求項２または３いずれかに記載の
欠陥検出方法、または請求項１１または１２いずれかに
記載の欠陥検出装置において、前記圧縮分布データに対
して１次元のフーリエ変換を行い、このフーリエ変換に
より得られる周波数領域圧縮分布データから前記圧縮分
布データ中に現れる繰り返しパターンに応じた高周波成
分を除去し、該高周波成分が除去された前記周波数領域
圧縮分布データに対して逆フーリエ変換を行って得られ
る変換後圧縮分布データを前記圧縮分布データに代えて
用いることを特徴としている。
【０００８】
【作用】請求項１，９に記載の欠陥検出方法または装置
によれば、第ｍ行目の明度分布データの平均明度を第ｍ
行第１列目のトラッキングデータとし、第ｍ行第ｎ−１
列目のトラッキングデータと第ｍ行第ｎ列目の明度分布
データとに基づいて、第ｍ行第ｎ列目のトラッキングデ
ータが作成され、明度分布データと該明度分布データに
対応するトラッキングデータとの明度差の分布に基づい
て欠陥部分が検出される。このため、明度差が微小とな
る明度差微小欠陥も検出される。また、請求項１０に記
載の欠陥検出装置によれば、画像入力手段と前記被検査
物との間に良品部分と欠陥部分との分光特性に応じた波
長選択性を有する光学フィルタが設置される。これによ
り、前記良品部分に対応する画像データと前記欠陥部分
に対応する画像データとの明度差が大となり、明度差微
小欠陥が正確に検出される。さらに、請求項２，３，１
１，１２に記載の欠陥検出方法または装置によれば、前
記明度分布データを圧縮して圧縮分布データを求めら
れ、この圧縮分布データに基づいて欠陥が検出される。
このため、前記トラッキングデータのデータ量が低減さ
れ、前記トラッキングデータを求めるための処理量が低
減される。また、圧縮分布データでは、ノイズが平均化
されるため、Ｓ／Ｎ比が向上し、検出精度が上がる。ま
た、請求項４，１３に記載の欠陥検出方法または装置に
よれば、前記トラッキングデータと逆順に求められる逆
トラッキングデータが作成され、前記トラッキングデー
タおよび前記逆トラッキングデータに基づいて、欠陥部
分が検出される。こうして、より確実に明度差微小欠陥
が検出される。さらに、請求項５，１４に記載の欠陥検
出方法または装置によれば、欠陥部分に対応するトラッ
キングデータおよび明度分布データ、あるいは前記欠陥
部分に対応する逆トラッキングデータおよび明度分布デ
ータが比較され、その大小関係に応じて前記欠陥の種類
が判定される。また、請求項６，１５に記載の欠陥検出
方法または装置によれば、良品と判定された被検査物に
対応する明度分布データの行毎の平均明度が記憶され、
第ｍ行第１列目のトラッキングデータまたは第ｍ行Ｎ列
目の逆トラッキングデータが、記憶された第ｍ行目の平
均明度となる。このため、同一種類の被検査物を複数個
連続して検査する場合には、確実に欠陥が検出される。
さらに、請求項７または８に記載の欠陥検出方法、また
は請求項１６または１７に記載の欠陥検出装置によれ
ば、前記画像データまたは前記圧縮分布データに対して
フーリエ変換が行われ、このフーリエ変換により得られ
る周波数領域画像データまたは周波数領域圧縮分布デー
タからこれらの中に現れる繰り返しパターンに応じた高
周波成分が除去され、該高周波成分が除去された前記周
波数領域画像データまたは前記周波数圧縮分布データに
対して逆フーリエ変換を行って得られる変換後画像デー
タまたは変換後圧縮分布データが、前記画像データまた
は前記圧縮分布データに代えて用いられる。このため、
繰り返しパターンを有する被検査物の欠陥が検出され
る。このように、明度差微小欠陥が検出され、無地の被
検査物または繰り返しパターンを有する被検査物の良否
が正確に判定される。
によれば、第ｍ行目の明度分布データの平均明度を第ｍ
行第１列目のトラッキングデータとし、第ｍ行第ｎ−１
列目のトラッキングデータと第ｍ行第ｎ列目の明度分布
データとに基づいて、第ｍ行第ｎ列目のトラッキングデ
ータが作成され、明度分布データと該明度分布データに
対応するトラッキングデータとの明度差の分布に基づい
て欠陥部分が検出される。このため、明度差が微小とな
る明度差微小欠陥も検出される。また、請求項１０に記
載の欠陥検出装置によれば、画像入力手段と前記被検査
物との間に良品部分と欠陥部分との分光特性に応じた波
長選択性を有する光学フィルタが設置される。これによ
り、前記良品部分に対応する画像データと前記欠陥部分
に対応する画像データとの明度差が大となり、明度差微
小欠陥が正確に検出される。さらに、請求項２，３，１
１，１２に記載の欠陥検出方法または装置によれば、前
記明度分布データを圧縮して圧縮分布データを求めら
れ、この圧縮分布データに基づいて欠陥が検出される。
このため、前記トラッキングデータのデータ量が低減さ
れ、前記トラッキングデータを求めるための処理量が低
減される。また、圧縮分布データでは、ノイズが平均化
されるため、Ｓ／Ｎ比が向上し、検出精度が上がる。ま
た、請求項４，１３に記載の欠陥検出方法または装置に
よれば、前記トラッキングデータと逆順に求められる逆
トラッキングデータが作成され、前記トラッキングデー
タおよび前記逆トラッキングデータに基づいて、欠陥部
分が検出される。こうして、より確実に明度差微小欠陥
が検出される。さらに、請求項５，１４に記載の欠陥検
出方法または装置によれば、欠陥部分に対応するトラッ
キングデータおよび明度分布データ、あるいは前記欠陥
部分に対応する逆トラッキングデータおよび明度分布デ
ータが比較され、その大小関係に応じて前記欠陥の種類
が判定される。また、請求項６，１５に記載の欠陥検出
方法または装置によれば、良品と判定された被検査物に
対応する明度分布データの行毎の平均明度が記憶され、
第ｍ行第１列目のトラッキングデータまたは第ｍ行Ｎ列
目の逆トラッキングデータが、記憶された第ｍ行目の平
均明度となる。このため、同一種類の被検査物を複数個
連続して検査する場合には、確実に欠陥が検出される。
さらに、請求項７または８に記載の欠陥検出方法、また
は請求項１６または１７に記載の欠陥検出装置によれ
ば、前記画像データまたは前記圧縮分布データに対して
フーリエ変換が行われ、このフーリエ変換により得られ
る周波数領域画像データまたは周波数領域圧縮分布デー
タからこれらの中に現れる繰り返しパターンに応じた高
周波成分が除去され、該高周波成分が除去された前記周
波数領域画像データまたは前記周波数圧縮分布データに
対して逆フーリエ変換を行って得られる変換後画像デー
タまたは変換後圧縮分布データが、前記画像データまた
は前記圧縮分布データに代えて用いられる。このため、
繰り返しパターンを有する被検査物の欠陥が検出され
る。このように、明度差微小欠陥が検出され、無地の被
検査物または繰り返しパターンを有する被検査物の良否
が正確に判定される。
【０００９】
【実施例】以下、図面を参照して、本発明の実施例につ
いて説明する。図１は、本発明の第１の実施例による欠
陥検出装置の概略構成を示す図であり、この図におい
て、１は直方体状の被検査物、２はベルトコンベヤ等の
搬送装置であり、図示せぬ制御装置に制御され、可動部
３上に順次載置される被検査物１を連続的または断続的
に撮影位置３ａへ搬送する。なお、搬送装置２は、被検
査物１，１，…が容易に巻きとれる構造である場合に
は、巻き取りおよび巻き出し装置を備え、両者の間に撮
影位置３ａを設ける構成としてもよい。
いて説明する。図１は、本発明の第１の実施例による欠
陥検出装置の概略構成を示す図であり、この図におい
て、１は直方体状の被検査物、２はベルトコンベヤ等の
搬送装置であり、図示せぬ制御装置に制御され、可動部
３上に順次載置される被検査物１を連続的または断続的
に撮影位置３ａへ搬送する。なお、搬送装置２は、被検
査物１，１，…が容易に巻きとれる構造である場合に
は、巻き取りおよび巻き出し装置を備え、両者の間に撮
影位置３ａを設ける構成としてもよい。
【００１０】４は画像入力装置であり、撮影制御ユニッ
ト５（後述する）に制御され、撮影位置３ａにある被検
査物１の上面１ａ（以後、撮影面１ａと称す）を撮影
し、画像データを計算処理ユニット６（後述する）へ供
給する。画像入力装置４としては、ＣＣＤエリアセン
サ、ＣＣＤラインセンサ、フォトダイオードアレイ等の
各種光電変換素子が用いられる。
ト５（後述する）に制御され、撮影位置３ａにある被検
査物１の上面１ａ（以後、撮影面１ａと称す）を撮影
し、画像データを計算処理ユニット６（後述する）へ供
給する。画像入力装置４としては、ＣＣＤエリアセン
サ、ＣＣＤラインセンサ、フォトダイオードアレイ等の
各種光電変換素子が用いられる。
【００１１】また、欠陥部分と良品部分との分光特性が
異なる場合には、画像入力装置４と被検査物１との間
に、当該分光特性に応じた波長選択性を有する光学フィ
ルタ４ａを設置して、両者に対応する画像データの明度
差を強調するように構成してもよい。撮影制御ユニット
５は、制御装置に制御され、被検査物１が撮影位置３ａ
に位置した際に画像入力装置４を作動させ、画像入力装
置４から、撮影面１ａに応じた画像データを出力させ
る。
異なる場合には、画像入力装置４と被検査物１との間
に、当該分光特性に応じた波長選択性を有する光学フィ
ルタ４ａを設置して、両者に対応する画像データの明度
差を強調するように構成してもよい。撮影制御ユニット
５は、制御装置に制御され、被検査物１が撮影位置３ａ
に位置した際に画像入力装置４を作動させ、画像入力装
置４から、撮影面１ａに応じた画像データを出力させ
る。
【００１２】７は撮影位置３ａ近傍に設置される光源で
あり、画像入力装置４の撮影動作に応じて、あるいは、
連続して所定の明るさで点灯し、撮影位置３ａにある被
検査物１の撮影面１ａが画像入力装置４に鮮明に撮影さ
れるように、当該被検査物１へ照明光を照射する。光源
７は、通常、被検査物１に対して画像入力装置４側に設
けられるが、被検査物１が透明あるいは半透明である場
合には、被検査物１を挟んで画像入力装置４と対向する
位置に設置してもよい。
あり、画像入力装置４の撮影動作に応じて、あるいは、
連続して所定の明るさで点灯し、撮影位置３ａにある被
検査物１の撮影面１ａが画像入力装置４に鮮明に撮影さ
れるように、当該被検査物１へ照明光を照射する。光源
７は、通常、被検査物１に対して画像入力装置４側に設
けられるが、被検査物１が透明あるいは半透明である場
合には、被検査物１を挟んで画像入力装置４と対向する
位置に設置してもよい。
【００１３】計算処理ユニット６は、図示せぬＣＰＵ、
ＲＯＭ、ＲＡＭ、各種Ｉ／Ｏインタフェース等から構成
され、ＲＯＭに記憶された判定プログラムを実行し、画
像入力装置４から供給される画像データに基づいて、被
検査物１の欠陥を検出する。また、計算処理ユニット６
は、検出結果に基づいて、被検査物１が良品であるか否
かの良否判定を行う。ここで、具体的な検出処理および
判定処理の説明に先立って、画像データの構造について
説明する。
ＲＯＭ、ＲＡＭ、各種Ｉ／Ｏインタフェース等から構成
され、ＲＯＭに記憶された判定プログラムを実行し、画
像入力装置４から供給される画像データに基づいて、被
検査物１の欠陥を検出する。また、計算処理ユニット６
は、検出結果に基づいて、被検査物１が良品であるか否
かの良否判定を行う。ここで、具体的な検出処理および
判定処理の説明に先立って、画像データの構造について
説明する。
【００１４】図２は被検出物１の画像データＧの構造を
示す概念図であり、この図に示すように、画像データＧ
は、撮影面１ａに対応した長方形として捉えることがで
きる。ここで、画像データＧの列方向の長さをＭ、行方
向の長さをＮ（Ｍ，Ｎは自然数）とする。画像データＧ
は、明度について着目した場合、変数ｍ，ｎによる明度
分布データＩ（ｍ，ｎ）として表現される（ただし、１
≦ｍ≦Ｍ，１≦ｎ≦Ｎ）。なお、１≦ｍ０≦Ｍなる定数
ｍ０を用いて表現される明度分布データＩ（ｍ０，）
は、明度分布データＩ（ｍ，ｎ）の一行分の明度分布デ
ータとなる。
示す概念図であり、この図に示すように、画像データＧ
は、撮影面１ａに対応した長方形として捉えることがで
きる。ここで、画像データＧの列方向の長さをＭ、行方
向の長さをＮ（Ｍ，Ｎは自然数）とする。画像データＧ
は、明度について着目した場合、変数ｍ，ｎによる明度
分布データＩ（ｍ，ｎ）として表現される（ただし、１
≦ｍ≦Ｍ，１≦ｎ≦Ｎ）。なお、１≦ｍ０≦Ｍなる定数
ｍ０を用いて表現される明度分布データＩ（ｍ０，）
は、明度分布データＩ（ｍ，ｎ）の一行分の明度分布デ
ータとなる。
【００１５】上述した明度分布データＩ（ｍ，ｎ）およ
び判定プログラムに応じて、計算処理ユニット６が行う
処理について説明する。計算処理ユニット６は、図示せ
ぬ電源が投入されると、判定プログラムを実行し、所定
の処理を行う。計算処理ユニット６が行う処理は、大別
して、トラッキングデータ作成過程と、当該過程に後続
して為される欠陥判定過程とからなる。
び判定プログラムに応じて、計算処理ユニット６が行う
処理について説明する。計算処理ユニット６は、図示せ
ぬ電源が投入されると、判定プログラムを実行し、所定
の処理を行う。計算処理ユニット６が行う処理は、大別
して、トラッキングデータ作成過程と、当該過程に後続
して為される欠陥判定過程とからなる。
【００１６】Ａ：トラッキングデータ作成過程 トラッキングデータ作成過程においては、明度分布デー
タＩ（ｍ０，）に対応するトラッキングデータＴ１（ｍ
０，）および逆トラッキングデータＴ２（ｍ０，）が作
成される。以下、各トラッキングデータＴ１（ｍ
０，），Ｔ２（ｍ０，）を作成する過程を、順に説明す
る。
タＩ（ｍ０，）に対応するトラッキングデータＴ１（ｍ
０，）および逆トラッキングデータＴ２（ｍ０，）が作
成される。以下、各トラッキングデータＴ１（ｍ
０，），Ｔ２（ｍ０，）を作成する過程を、順に説明す
る。
【００１７】まず、以下に示す式（１）を用いてトラッ
キングデータＴ１（ｍ０，１）を算出する。
キングデータＴ１（ｍ０，１）を算出する。
【数１】 すなわち、トラッキングデータＴ１（ｍ０，１）は、明
度分布データＩ（ｍ０，）の平均明度となる。
度分布データＩ（ｍ０，）の平均明度となる。
【００１８】次に、１＜ｎ＜Ｎとなるｎについて、以下
に示す条件１〜３のうち、どの条件が成立するかを判断
する。ただし、ａ＞０とする。 条件１：Ｔ１（ｍ０，ｎ−１）−ａ≦Ｉ（ｍ０，ｎ）≦
Ｔ１（ｍ０，ｎ−１）＋ａ 条件２：Ｔ１（ｍ０，ｎ−１）−ａ＞Ｉ（ｍ０，ｎ） 条件３：Ｔ１（ｍ０，ｎ−１）＋ａ＜Ｉ（ｍ０，ｎ） そして、Ｔ１（ｍ０，ｎ）の値を、条件１が成立する場
合はＩ（ｍ０，ｎ）、条件２が成立する場合はＴ１（ｍ
０，ｎ−１）−ａ、条件３が成立する場合はＴ１（ｍ
０，ｎ−１）＋ａとする。こうして、図３に示すよう
に、トラッキングデータＴ１（ｍ０，）が決定される。
に示す条件１〜３のうち、どの条件が成立するかを判断
する。ただし、ａ＞０とする。 条件１：Ｔ１（ｍ０，ｎ−１）−ａ≦Ｉ（ｍ０，ｎ）≦
Ｔ１（ｍ０，ｎ−１）＋ａ 条件２：Ｔ１（ｍ０，ｎ−１）−ａ＞Ｉ（ｍ０，ｎ） 条件３：Ｔ１（ｍ０，ｎ−１）＋ａ＜Ｉ（ｍ０，ｎ） そして、Ｔ１（ｍ０，ｎ）の値を、条件１が成立する場
合はＩ（ｍ０，ｎ）、条件２が成立する場合はＴ１（ｍ
０，ｎ−１）−ａ、条件３が成立する場合はＴ１（ｍ
０，ｎ−１）＋ａとする。こうして、図３に示すよう
に、トラッキングデータＴ１（ｍ０，）が決定される。
【００１９】ところで、図４の特性図に示すように、明
度分布データＩ（ｍ０，）の大部分に欠陥（例えば、暗
欠陥）が生じた場合、トラッキングデータＴ１（ｍ
０，）の作成を、ｎ＝１からｎを順次増加させて行う
と、得られるトラッキングデータＴ１（ｍ０，）は、図
４中破線で表す特性を示し、後述する欠陥判定過程にお
いて、欠陥と判定される部分は実際の欠陥部分ＦＲより
狭い範囲（例えば、範囲ＦＲ１）となることがある。
度分布データＩ（ｍ０，）の大部分に欠陥（例えば、暗
欠陥）が生じた場合、トラッキングデータＴ１（ｍ
０，）の作成を、ｎ＝１からｎを順次増加させて行う
と、得られるトラッキングデータＴ１（ｍ０，）は、図
４中破線で表す特性を示し、後述する欠陥判定過程にお
いて、欠陥と判定される部分は実際の欠陥部分ＦＲより
狭い範囲（例えば、範囲ＦＲ１）となることがある。
【００２０】このことによる誤判断を防止するために、
本実施例では、ｎ＝Ｎからｎを順次減少させて逆トラッ
キングデータＴ２（ｍ０，）を作成する。逆トラッキン
グデータＴ２（ｍ０，）の作成処理は、上述したトラッ
キングデータＴ１（ｍ０，）の作成処理と略同一であ
り、トラッキングデータＴ１（ｍ０，１）に代えて逆ト
ラッキングデータＴ２（ｍ０，Ｎ）を、トラッキングデ
ータＴ１（ｍ０，ｎ−１）に代えて逆トラッキングデー
タＴ２（ｍ０，ｎ＋１）を用いる点のみが異なってい
る。
本実施例では、ｎ＝Ｎからｎを順次減少させて逆トラッ
キングデータＴ２（ｍ０，）を作成する。逆トラッキン
グデータＴ２（ｍ０，）の作成処理は、上述したトラッ
キングデータＴ１（ｍ０，）の作成処理と略同一であ
り、トラッキングデータＴ１（ｍ０，１）に代えて逆ト
ラッキングデータＴ２（ｍ０，Ｎ）を、トラッキングデ
ータＴ１（ｍ０，ｎ−１）に代えて逆トラッキングデー
タＴ２（ｍ０，ｎ＋１）を用いる点のみが異なってい
る。
【００２１】こうして作成された逆トラッキングデータ
Ｔ２（ｍ０，）は、図４中一点鎖線で示すような特性と
なり、欠陥判定過程では、範囲ＦＲ２が欠陥範囲とされ
る。そして、各範囲ＦＲ１，ＦＲ２と、各範囲ＦＲ１，
ＦＲ２間の範囲が最終的な欠陥範囲として検出される。
すなわち、トラッキングデータＴ１（ｍ０，）、逆トラ
ッキングデータＴ２（ｍ０，）の双方を用いることによ
り、検出処理および判定処理を正確に行うことができ
る。
Ｔ２（ｍ０，）は、図４中一点鎖線で示すような特性と
なり、欠陥判定過程では、範囲ＦＲ２が欠陥範囲とされ
る。そして、各範囲ＦＲ１，ＦＲ２と、各範囲ＦＲ１，
ＦＲ２間の範囲が最終的な欠陥範囲として検出される。
すなわち、トラッキングデータＴ１（ｍ０，）、逆トラ
ッキングデータＴ２（ｍ０，）の双方を用いることによ
り、検出処理および判定処理を正確に行うことができ
る。
【００２２】Ｂ：欠陥判定過程 トラッキングデータＴ１（ｍ０，）および逆トラッキン
グデータＴ２（ｍ０，）が算出されると、次に、欠陥判
定過程が為される。この過程では、 Ｆ１（ｍ０，ｎ）＝｜Ｔ１（ｍ０，ｎ）−Ｉ（ｍ０，ｎ）｜ Ｆ２（ｍ０，ｎ）＝｜Ｔ２（ｍ０，ｎ）−Ｉ（ｍ０，ｎ）｜ で表される判定用データＦ１（ｍ０，），Ｆ２（ｍ
０，）が、以下に示す条件４〜６および条件４’〜６’
のうち、少なくとも一つを満足するか否かを判断する。
ここで、ｎ２−ｎ１＞β２、α１＞α２＞０、β１＞β
２＞０とする。
グデータＴ２（ｍ０，）が算出されると、次に、欠陥判
定過程が為される。この過程では、 Ｆ１（ｍ０，ｎ）＝｜Ｔ１（ｍ０，ｎ）−Ｉ（ｍ０，ｎ）｜ Ｆ２（ｍ０，ｎ）＝｜Ｔ２（ｍ０，ｎ）−Ｉ（ｍ０，ｎ）｜ で表される判定用データＦ１（ｍ０，），Ｆ２（ｍ
０，）が、以下に示す条件４〜６および条件４’〜６’
のうち、少なくとも一つを満足するか否かを判断する。
ここで、ｎ２−ｎ１＞β２、α１＞α２＞０、β１＞β
２＞０とする。
【００２３】条件４：Ｆ１（ｍ０，ｎ）＞α１ 条件５：Ｆ１（ｍ０，ｎ）＞０となるｎがβ１以上連続
する 条件６：Ｆ１（ｍ０，ｎ）＞０となるｎがβ２以上連続
し、かつ、以下に示す式（２）が成立する。
する 条件６：Ｆ１（ｍ０，ｎ）＞０となるｎがβ２以上連続
し、かつ、以下に示す式（２）が成立する。
【数２】
【００２４】条件４’：Ｆ２（ｍ０，ｎ）＞α１ 条件５’：Ｆ２（ｍ０，ｎ）＞０となるｎがβ１以上連
続する 条件６’：Ｆ２（ｍ０，ｎ）＞０となるｎがβ２以上連
続し、かつ、以下に示す式（３）が成立する。
続する 条件６’：Ｆ２（ｍ０，ｎ）＞０となるｎがβ２以上連
続し、かつ、以下に示す式（３）が成立する。
【数３】
【００２５】ここで、例えば、明度分布データＩ（ｍ
０，）、トラッキングデータＴ１（ｍ０，）が、図５に
示すような特性を有する場合、この図に示す欠陥範囲Ｆ
Ｒ３において、距離γ１は上記定数α１より大であるた
め、条件１が満足される。また、欠陥範囲ＦＲ４におい
て、距離γ２は定数β１より大であるため、条件２が満
足される。さらに、欠陥範囲ＦＲ５において、距離γ３
は定数β２より大であり、かつ、距離γ４の平均値は定
数α２より大であるため、条件３が満足される。
０，）、トラッキングデータＴ１（ｍ０，）が、図５に
示すような特性を有する場合、この図に示す欠陥範囲Ｆ
Ｒ３において、距離γ１は上記定数α１より大であるた
め、条件１が満足される。また、欠陥範囲ＦＲ４におい
て、距離γ２は定数β１より大であるため、条件２が満
足される。さらに、欠陥範囲ＦＲ５において、距離γ３
は定数β２より大であり、かつ、距離γ４の平均値は定
数α２より大であるため、条件３が満足される。
【００２６】判定用データＦ１（ｍ０，），Ｆ２（ｍ
０，）が、上記条件４〜６または条件４’〜６’のう
ち、少なくとも一つを満足する場合（図５においては、
欠陥範囲ＦＲ３〜ＦＲ５で満足する）、欠陥が発生した
ものとし、欠陥の種類と発生箇所（欠陥範囲ＦＲ３〜Ｆ
Ｒ５に対応する被検査物１上の部分）とからなる欠陥検
出情報を作成してＲＡＭに記憶する。
０，）が、上記条件４〜６または条件４’〜６’のう
ち、少なくとも一つを満足する場合（図５においては、
欠陥範囲ＦＲ３〜ＦＲ５で満足する）、欠陥が発生した
ものとし、欠陥の種類と発生箇所（欠陥範囲ＦＲ３〜Ｆ
Ｒ５に対応する被検査物１上の部分）とからなる欠陥検
出情報を作成してＲＡＭに記憶する。
【００２７】ここで、欠陥の種類は、欠陥検出時におけ
る明度分布データＩ（ｍ０，ｎ）とトラッキングデータ
Ｔ１（ｍ０，ｎ）または逆トラッキングデータＴ２（ｍ
０，ｎ）との大小関係から求められる。例えば、明度分
布データＩ（ｍ０，ｎ）がトラッキングデータＴ１（ｍ
０，ｎ）より大であれば明度が高すぎる明欠陥、明度分
布データＩ（ｍ０，ｎ）がトラッキングデータＴ１（ｍ
０，ｎ）より小であれば明度が低すぎる暗欠陥である。
る明度分布データＩ（ｍ０，ｎ）とトラッキングデータ
Ｔ１（ｍ０，ｎ）または逆トラッキングデータＴ２（ｍ
０，ｎ）との大小関係から求められる。例えば、明度分
布データＩ（ｍ０，ｎ）がトラッキングデータＴ１（ｍ
０，ｎ）より大であれば明度が高すぎる明欠陥、明度分
布データＩ（ｍ０，ｎ）がトラッキングデータＴ１（ｍ
０，ｎ）より小であれば明度が低すぎる暗欠陥である。
【００２８】上述したトラッキングデータ作成過程およ
び欠陥判定過程を、（１≦ｍ０≦Ｍ）なる全てのｍ０に
ついて行うことにより、画像データＧ全体について、欠
陥検出情報が得られる。そして、ＲＡＭに記憶された欠
陥検出情報から、被検査物１に対して良否判定を行い、
判定結果を出力する。この判定結果は検査員または制御
装置へ供給され、例えば、良品と不良品とが分別され
る。以上説明したように、第１の実施例によれば、目視
検査を行うことなく明度差微小欠陥を検出し、被検査物
１の良否判定を行うことができる。
び欠陥判定過程を、（１≦ｍ０≦Ｍ）なる全てのｍ０に
ついて行うことにより、画像データＧ全体について、欠
陥検出情報が得られる。そして、ＲＡＭに記憶された欠
陥検出情報から、被検査物１に対して良否判定を行い、
判定結果を出力する。この判定結果は検査員または制御
装置へ供給され、例えば、良品と不良品とが分別され
る。以上説明したように、第１の実施例によれば、目視
検査を行うことなく明度差微小欠陥を検出し、被検査物
１の良否判定を行うことができる。
【００２９】次に、本発明の第２の実施例について説明
する。本実施例による欠陥検出装置では、計算処理ユニ
ット６が為す処理を除いて、図１に示す欠陥検出装置と
同一であるため、同一部分の説明を省略する。本実施例
による欠陥検出装置の計算処理ユニット６は、トラッキ
ングデータ作成過程において、まず、図６に示すよう
に、被検査物１を撮影して得られる画像データＧの明度
分布を表す明度分布データＩ（ｍ，ｎ）を、列方向に連
なるＩ（１≦Ｉ≦Ｍ／２、Ｉは自然数）個の領域に等分
割（領域ｍ１，ｍ２，…，ｍＩ）する。
する。本実施例による欠陥検出装置では、計算処理ユニ
ット６が為す処理を除いて、図１に示す欠陥検出装置と
同一であるため、同一部分の説明を省略する。本実施例
による欠陥検出装置の計算処理ユニット６は、トラッキ
ングデータ作成過程において、まず、図６に示すよう
に、被検査物１を撮影して得られる画像データＧの明度
分布を表す明度分布データＩ（ｍ，ｎ）を、列方向に連
なるＩ（１≦Ｉ≦Ｍ／２、Ｉは自然数）個の領域に等分
割（領域ｍ１，ｍ２，…，ｍＩ）する。
【００３０】そして、ｉ（１≦ｉ≦Ｉ，ｉは自然数）個
めの領域ｍｉにおいて、明度分布データＩ（ｍ，ｎ）を
Ａ方向（列方向）へ足し込んだ圧縮分布データＳ（ｍ
ｉ，ｎ）を、以下に示す式（４）により算出する。
めの領域ｍｉにおいて、明度分布データＩ（ｍ，ｎ）を
Ａ方向（列方向）へ足し込んだ圧縮分布データＳ（ｍ
ｉ，ｎ）を、以下に示す式（４）により算出する。
【数４】
【００３１】各領域ｍ１〜ｍＩ毎に算出された圧縮分布
データＳ（ｍｉ，ｎ）を、第１の実施例における明度分
布データＩ（ｍ，ｎ）に代えて用い、トラッキングデー
タＴ１（ｐ，ｑ）、逆トラッキングデータＴ２（ｐ，
ｑ）を算出する。ただし、ここでは、１≦ｐ≦Ｉ，１≦
ｑ≦Ｎである）。以降、第１の実施例と同様に、トラッ
キングデータＴ１（ｐ，ｑ）、逆トラッキングデータＴ
２（ｐ，ｑ）に基づいて欠陥検出情報を作成する。ただ
し、圧縮分布データＳ（ｍｉ，ｎ）は、Ｍ／Ｉ行分の明
度分布データＩ（ｍ，ｎ）の和となっているため、条件
４〜６または条件４’〜６’に用いられている各定数
を、Ｍ／Ｉ倍しておく必要がある。
データＳ（ｍｉ，ｎ）を、第１の実施例における明度分
布データＩ（ｍ，ｎ）に代えて用い、トラッキングデー
タＴ１（ｐ，ｑ）、逆トラッキングデータＴ２（ｐ，
ｑ）を算出する。ただし、ここでは、１≦ｐ≦Ｉ，１≦
ｑ≦Ｎである）。以降、第１の実施例と同様に、トラッ
キングデータＴ１（ｐ，ｑ）、逆トラッキングデータＴ
２（ｐ，ｑ）に基づいて欠陥検出情報を作成する。ただ
し、圧縮分布データＳ（ｍｉ，ｎ）は、Ｍ／Ｉ行分の明
度分布データＩ（ｍ，ｎ）の和となっているため、条件
４〜６または条件４’〜６’に用いられている各定数
を、Ｍ／Ｉ倍しておく必要がある。
【００３２】ところで、上述したように、明度分布デー
タＩ（ｍ，ｎ）を列方向に分割した場合、行方向にスジ
状の欠陥があった場合には、当該欠陥を検出できない虞
がある。したがって、上記処理終了後に、図７に示すよ
うに、明度分布データＩ（ｍ，ｎ）を、行方向に連なる
Ｊ個の領域（ただし、１≦Ｊ≦Ｎ／２，Ｊは自然数）に
等分割し、上述した場合と同様な処理を行う。ただし、
トラッキングデータ作成過程および欠陥判定過程は、図
７に示す分割に基づいて作成された圧縮分布データＳ
（ｍ，ｎｊ）を転置して得られる転置データＳ（ｎｊ，
ｍ）に対して行われる。なお、この際、１≦ｊ≦Ｊ，１
≦ｐ≦Ｍ，１≦ｑ≦Ｊとなる。
タＩ（ｍ，ｎ）を列方向に分割した場合、行方向にスジ
状の欠陥があった場合には、当該欠陥を検出できない虞
がある。したがって、上記処理終了後に、図７に示すよ
うに、明度分布データＩ（ｍ，ｎ）を、行方向に連なる
Ｊ個の領域（ただし、１≦Ｊ≦Ｎ／２，Ｊは自然数）に
等分割し、上述した場合と同様な処理を行う。ただし、
トラッキングデータ作成過程および欠陥判定過程は、図
７に示す分割に基づいて作成された圧縮分布データＳ
（ｍ，ｎｊ）を転置して得られる転置データＳ（ｎｊ，
ｍ）に対して行われる。なお、この際、１≦ｊ≦Ｊ，１
≦ｐ≦Ｍ，１≦ｑ≦Ｊとなる。
【００３３】こうして、良否判定の判定結果は、図６に
示す分割を行った場合の欠陥検出情報、または、図７に
示す分割を行った場合の欠陥検出情報の少なくとも一方
に欠陥が検出されたことを表す情報が含まれていれば不
良品となり、どちらにも欠陥が検出されたことを表す情
報が含まれていなければ良品となる。
示す分割を行った場合の欠陥検出情報、または、図７に
示す分割を行った場合の欠陥検出情報の少なくとも一方
に欠陥が検出されたことを表す情報が含まれていれば不
良品となり、どちらにも欠陥が検出されたことを表す情
報が含まれていなければ良品となる。
【００３４】以上説明したように、圧縮分布データＳ
（ｍｉ，ｎ），Ｓ（ｍ，ｎｊ）に基づいてトラッキング
データ作成過程および欠陥判定過程が為されるため、算
出される各トラッキングデータＴ１（ｐ，ｑ），Ｔ２
（ｐ，ｑ）の量は、第１の実施例における各トラッキン
グデータＴ１（ｍ，ｎ），Ｔ２（ｍ，ｎ）より小とな
る。したがって、短時間で各トラッキングデータＴ１
（ｐ，ｑ），Ｔ２（ｐ，ｑ）を算出することができる。
（ｍｉ，ｎ），Ｓ（ｍ，ｎｊ）に基づいてトラッキング
データ作成過程および欠陥判定過程が為されるため、算
出される各トラッキングデータＴ１（ｐ，ｑ），Ｔ２
（ｐ，ｑ）の量は、第１の実施例における各トラッキン
グデータＴ１（ｍ，ｎ），Ｔ２（ｍ，ｎ）より小とな
る。したがって、短時間で各トラッキングデータＴ１
（ｐ，ｑ），Ｔ２（ｐ，ｑ）を算出することができる。
【００３５】また、圧縮分布データＳ（ｍｉ，ｎ），Ｓ
（ｍ，ｎｊ）では、ノイズが平均化されるため、Ｓ／Ｎ
比を向上させて、検出精度を向上させることができる。
なお、本実施例では、明度分布データＩ（ｍ，ｎ）を行
・列方向に沿って複数の領域に分割するようにしたが、
行・列方向に対して斜交する方向に、分割を行うように
してもよい。
（ｍ，ｎｊ）では、ノイズが平均化されるため、Ｓ／Ｎ
比を向上させて、検出精度を向上させることができる。
なお、本実施例では、明度分布データＩ（ｍ，ｎ）を行
・列方向に沿って複数の領域に分割するようにしたが、
行・列方向に対して斜交する方向に、分割を行うように
してもよい。
【００３６】次に、本発明の第３の実施例について説明
する。本実施例による欠陥検出装置のは、計算処理ユニ
ット６が為す処理を除いて、図１に示す欠陥検出装置と
同一であるため、同一部分の説明を省略する。本実施例
による欠陥検出装置において、計算処理ユニット６は、
以前の検査で良品とされた被検査物１の明度分布データ
Ｉ（ｍ，ｎ）の各行毎の平均値（以後、良品平均明度と
称す）を、ＲＡＭに記憶する。ここで記憶される良品平
均明度は、直前に検査された被検査物１に対応するもの
や、直前から数個分前に検査された複数の被検査物１に
対応するものでもよい。
する。本実施例による欠陥検出装置のは、計算処理ユニ
ット６が為す処理を除いて、図１に示す欠陥検出装置と
同一であるため、同一部分の説明を省略する。本実施例
による欠陥検出装置において、計算処理ユニット６は、
以前の検査で良品とされた被検査物１の明度分布データ
Ｉ（ｍ，ｎ）の各行毎の平均値（以後、良品平均明度と
称す）を、ＲＡＭに記憶する。ここで記憶される良品平
均明度は、直前に検査された被検査物１に対応するもの
や、直前から数個分前に検査された複数の被検査物１に
対応するものでもよい。
【００３７】そして、計算処置ユニット６は、トラッキ
ングデータ作成過程において、トラッキングデータＴ１
（ｍ０，１）、逆トラッキングデータＴ２（ｍ０，Ｎ）
を、ＲＡＭに記憶されたｍ０行目の良品平均明度とす
る。以降、第１の実施例と同様に、トラッキングデータ
Ｔ１（ｍ０，）、逆トラッキングデータＴ２（ｍ０，）
を算出し、欠陥判定過程を行う。上記処理が全てのｍ０
に対して行われて判定処理が為される。
ングデータ作成過程において、トラッキングデータＴ１
（ｍ０，１）、逆トラッキングデータＴ２（ｍ０，Ｎ）
を、ＲＡＭに記憶されたｍ０行目の良品平均明度とす
る。以降、第１の実施例と同様に、トラッキングデータ
Ｔ１（ｍ０，）、逆トラッキングデータＴ２（ｍ０，）
を算出し、欠陥判定過程を行う。上記処理が全てのｍ０
に対して行われて判定処理が為される。
【００３８】上述したように、トラッキングデータＴ１
（ｍ０，１）、逆トラッキングデータＴ２（ｍ０，Ｎ）
を、検査中の被検査物１に対応した明度分布データＩ
（ｍ０，）の平均明度ではなく、ＲＡＭに記憶された行
毎の良品平均明度とすると、例えば、図８に示すよう
に、検査中の被検査物１の明度分布データＩ（ｍ０，）
に一様な明度変化があった場合でも、範囲ＦＲ６，ＦＲ
７において、欠陥が検出される。そして、範囲ＦＲ６，
ＦＲ７と、範囲ＦＲ６，ＦＲ７間の範囲とを欠陥範囲と
し、被検査物１が不良品と判定される。以上説明したよ
うに、一様な明度変化による欠陥をも検出することがで
きる。
（ｍ０，１）、逆トラッキングデータＴ２（ｍ０，Ｎ）
を、検査中の被検査物１に対応した明度分布データＩ
（ｍ０，）の平均明度ではなく、ＲＡＭに記憶された行
毎の良品平均明度とすると、例えば、図８に示すよう
に、検査中の被検査物１の明度分布データＩ（ｍ０，）
に一様な明度変化があった場合でも、範囲ＦＲ６，ＦＲ
７において、欠陥が検出される。そして、範囲ＦＲ６，
ＦＲ７と、範囲ＦＲ６，ＦＲ７間の範囲とを欠陥範囲と
し、被検査物１が不良品と判定される。以上説明したよ
うに、一様な明度変化による欠陥をも検出することがで
きる。
【００３９】次に、本発明の第４の実施例について説明
する。本実施例による欠陥検出装置のは、計算処理ユニ
ット６が為す処理を除いて、図１に示す欠陥検出装置と
同一であるため、同一部分の説明を省略する。本実施例
による欠陥検出装置は、繰り返しパターンを有する被検
査物１の欠陥検出を行うものであり、被検査物１として
は、例えば、図９または図１０に示すブラウン管のシャ
ドウマスクや液晶ディスプレイのカラーフィルタ等があ
る。
する。本実施例による欠陥検出装置のは、計算処理ユニ
ット６が為す処理を除いて、図１に示す欠陥検出装置と
同一であるため、同一部分の説明を省略する。本実施例
による欠陥検出装置は、繰り返しパターンを有する被検
査物１の欠陥検出を行うものであり、被検査物１として
は、例えば、図９または図１０に示すブラウン管のシャ
ドウマスクや液晶ディスプレイのカラーフィルタ等があ
る。
【００４０】本実施例による欠陥検出装置の計算処理ユ
ニット６は、被検査物１を撮影して得られる画像データ
Ｇに対して２次元のフーリエ変換を行って周波数領域画
像データを作成し、この周波数領域画像データから高周
波成分を除去する。すなわち、繰り返しパターンに応じ
て現れる周波数成分を周波数領域画像データから除去す
る。そして、高周波成分が除去された周波数領域画像デ
ータに対して逆フーリエ変換を行って変換後画像データ
を作成し、このデータを、第１の実施例における画像デ
ータＧに代えて用いる。
ニット６は、被検査物１を撮影して得られる画像データ
Ｇに対して２次元のフーリエ変換を行って周波数領域画
像データを作成し、この周波数領域画像データから高周
波成分を除去する。すなわち、繰り返しパターンに応じ
て現れる周波数成分を周波数領域画像データから除去す
る。そして、高周波成分が除去された周波数領域画像デ
ータに対して逆フーリエ変換を行って変換後画像データ
を作成し、このデータを、第１の実施例における画像デ
ータＧに代えて用いる。
【００４１】この計算処理ユニット６により、被検査物
１の画像データをフーリエ変換して得られる周波数領域
画像データは、高周波成分が除去された後に逆フーリエ
変換される。ここでいう高周波成分とは、被検査物１の
撮影面１ａ上の繰り返しパターンに応じた成分であるた
め、変換後画像データは、繰り返しパターンが除去され
た撮影面１ａに対応したものとなる。この変換後画像デ
ータを第１の実施例における画像データＧと同様に取り
扱うことにより、繰り返しパターンの背景部分（無地部
分）の欠陥（明度差微小欠陥を含む）が検出される。
１の画像データをフーリエ変換して得られる周波数領域
画像データは、高周波成分が除去された後に逆フーリエ
変換される。ここでいう高周波成分とは、被検査物１の
撮影面１ａ上の繰り返しパターンに応じた成分であるた
め、変換後画像データは、繰り返しパターンが除去され
た撮影面１ａに対応したものとなる。この変換後画像デ
ータを第１の実施例における画像データＧと同様に取り
扱うことにより、繰り返しパターンの背景部分（無地部
分）の欠陥（明度差微小欠陥を含む）が検出される。
【００４２】以上説明したように、上述した第４の実施
例によれば、幾何学模様の壁紙や包装紙の汚れや、ブラ
ウン管のシャドウマスク（図９参照）表面のシミやム
ラ、防音壁材に使用される板材（小孔が形成されてい
る）の塗装ムラや汚れ、液晶ディスプレイのカラーフィ
ルタ（図１０参照）の色ムラ等、繰り返しパターンを有
する被検査物１の欠陥を検出することができる。
例によれば、幾何学模様の壁紙や包装紙の汚れや、ブラ
ウン管のシャドウマスク（図９参照）表面のシミやム
ラ、防音壁材に使用される板材（小孔が形成されてい
る）の塗装ムラや汚れ、液晶ディスプレイのカラーフィ
ルタ（図１０参照）の色ムラ等、繰り返しパターンを有
する被検査物１の欠陥を検出することができる。
【００４３】なお、上述した第４の実施例では、画像デ
ータＧに対して所定の処理を施して得られる変換後画像
データを、第１の実施例における画像データＧに代えて
用いる例を示したが、第２の実施例における圧縮分布デ
ータＳ（ｍｉ，ｎ），Ｓ（ｍ，ｎｊ）に対して同様な処
理を施し、得られるデータをこの圧縮分布データＳ（ｍ
ｉ，ｎ），Ｓ（ｍ，ｎｊ）に代えて用い、第２の実施例
に示す処理を行うようにしてもよい。ただし、この場
合、圧縮分布データＳ（ｍｉ，ｎ），Ｓ（ｍ，ｎｊ）に
対して施すフーリエ変換は、１次元のフーリエ変換とな
る。
ータＧに対して所定の処理を施して得られる変換後画像
データを、第１の実施例における画像データＧに代えて
用いる例を示したが、第２の実施例における圧縮分布デ
ータＳ（ｍｉ，ｎ），Ｓ（ｍ，ｎｊ）に対して同様な処
理を施し、得られるデータをこの圧縮分布データＳ（ｍ
ｉ，ｎ），Ｓ（ｍ，ｎｊ）に代えて用い、第２の実施例
に示す処理を行うようにしてもよい。ただし、この場
合、圧縮分布データＳ（ｍｉ，ｎ），Ｓ（ｍ，ｎｊ）に
対して施すフーリエ変換は、１次元のフーリエ変換とな
る。
【００４４】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
トラッキングデータ作成過程では、被検査物を撮影して
得られる画像データの明度分布を表す明度分布データに
おいて、第ｍ行目の平均明度を第ｍ行第１列目のトラッ
キングデータとし、第ｍ行第ｎ列目のトラッキングデー
タを、第ｍ行第ｎ−１列目のトラッキングデータと第ｍ
行第ｎ列目の画像データとに基づいて作成する。そし
て、欠陥判定過程では、第１行第１列、第１行第２列、
…、第Ｍ行第Ｎ列目の画像データを順に検査し、前記画
像データと該画像データに対応するトラッキングデータ
との明度差の分布に基づいて明度差微小欠陥を検出す
る。したがって、明度差微小欠陥を検出して、被検査物
の良否を正確に判定することができるという効果があ
る。また、画像データまたは圧縮分布データから繰り返
しパターンに応じた成分を除去するようにしたことによ
り、繰り返しパターンを有する被検査物の欠陥をも検出
することができるという効果がある。
トラッキングデータ作成過程では、被検査物を撮影して
得られる画像データの明度分布を表す明度分布データに
おいて、第ｍ行目の平均明度を第ｍ行第１列目のトラッ
キングデータとし、第ｍ行第ｎ列目のトラッキングデー
タを、第ｍ行第ｎ−１列目のトラッキングデータと第ｍ
行第ｎ列目の画像データとに基づいて作成する。そし
て、欠陥判定過程では、第１行第１列、第１行第２列、
…、第Ｍ行第Ｎ列目の画像データを順に検査し、前記画
像データと該画像データに対応するトラッキングデータ
との明度差の分布に基づいて明度差微小欠陥を検出す
る。したがって、明度差微小欠陥を検出して、被検査物
の良否を正確に判定することができるという効果があ
る。また、画像データまたは圧縮分布データから繰り返
しパターンに応じた成分を除去するようにしたことによ
り、繰り返しパターンを有する被検査物の欠陥をも検出
することができるという効果がある。
【図１】本発明の第１の実施例による欠陥検出装置の概
略構成を示す図である。
略構成を示す図である。
【図２】画像データＧと明度分布データＩ（ｍ，ｎ）と
の関係を示す概念図である。
の関係を示す概念図である。
【図３】トラッキングデータＴ１（ｍ０，）の作成例を
説明するための図である。
説明するための図である。
【図４】トラッキングデータＴ１（ｍ０，）および逆ト
ラッキングデータＴ２（ｍ０，）の関係を説明するため
の特性図である。
ラッキングデータＴ２（ｍ０，）の関係を説明するため
の特性図である。
【図５】条件４〜６または条件４’〜６’の適用例を示
す特性図である。
す特性図である。
【図６】本発明の第２の実施例による欠陥検出装置を説
明するための概念図である。
明するための概念図である。
【図７】本発明の第２の実施例による欠陥検出装置を説
明するための概念図である。
明するための概念図である。
【図８】本発明の第３の実施例による欠陥検出装置を説
明するための概念図である。
明するための概念図である。
【図９】繰り返しパターンを有する被検査物１の一例を
示す図である。
示す図である。
【図１０】繰り返しパターンを有する被検査物１の一例
を示す図である。
を示す図である。
１ 被検査物 ２ 搬送装置 ３ 可動部 ４ 画像入力装置（画像入力手段） ５ 撮影制御ユニット ６ 計算処理ユニット（欠陥検出手段） ７ 光源
Claims (17)
- 【請求項１】 被検査物を撮影して得られるＭ行Ｎ
（Ｍ，Ｎは自然数）列の画像データの明度分布を表す明
度分布データに基づいて、前記被検査物の欠陥を検出す
る欠陥検出方法において、 第ｍ（ｍはＭ以下の自然数）行目の明度分布データの平
均明度を第ｍ行第１列目のトラッキングデータとし、第
ｍ行第ｎ−１列目のトラッキングデータと第ｍ行第ｎ列
目の明度分布データとに基づいて、第ｍ行第ｎ（ｎは２
以上Ｎ以下の整数）列目のトラッキングデータを作成す
るトラッキングデータ作成過程と、 該トラッキングデータ作成過程に後続し、第１行第１列
目、第１行第２列目、…、第Ｍ行第Ｎ列目の画像データ
を順に検査する過程であって、明度分布データと該明度
分布データに対応するトラッキングデータとの明度差の
分布に基づいて欠陥部分を検出し、前記被検査物の良否
を判定する欠陥判定過程とからなることを特徴とする欠
陥検出方法。 - 【請求項２】 前記明度分布データをＩ（ＩはＭ／２以
下の自然数）行１列の領域あるいは１行Ｊ（ＪはＮ／２
以下の自然数）列の領域に等分割するとともに、各領域
内に存在する同一列あるいは同一行の明度分布データを
加算してＩ行Ｎ列の圧縮分布データあるいはＭ行Ｊ列の
圧縮分布データを作成し、前記Ｉ行Ｎ列の圧縮分布デー
タあるいは前記Ｍ行Ｊ列の圧縮分布データを転置して得
られる転置データを前記明度分布データに代えて用いる
ことを特徴とする請求項１に記載の欠陥検出方法。 - 【請求項３】 前記明度分布データをＩ（ＩはＭ／２以
下の自然数）行１列の領域に等分割し、各領域内に存在
する同一列の明度分布データを加算してＩ行Ｎ列の圧縮
分布データを作成するとともに、 前記明度分布データを１行Ｊ（ＪはＮ／２以下の自然
数）列の領域に等分割し、各領域内に存在する同一行の
明度分布データを加算してＭ行Ｊ列の圧縮分布データを
作成し、 前記Ｉ行Ｎ列の圧縮分布データと前記Ｍ行Ｊ列の圧縮分
布データを転置して得られる転置データとを前記明度分
布データに代えて用いることにより得られる判定結果に
基づいて前記被検査物の良否を判定することを特徴とす
る請求項１に記載の欠陥検出方法。 - 【請求項４】 前記平均明度を第ｍ行第Ｎ列目の逆トラ
ッキングデータとし、第ｍ行第ｎ列目の逆トラッキング
データを、第ｍ行第ｎ＋１列目の逆トラッキングデータ
と第ｍ行第ｎ列目の明度分布データとに基づいて作成す
るとともに、前記欠陥判定過程は、前記明度分布データ
と該明度分布データに対応するトラッキングデータとの
明度差の分布と、前記明度分布データと該明度分布デー
タに対応する逆トラッキングデータとの明度差の分布と
に基づいて欠陥部分を検出し、前記被検査物の良否を判
定することを特徴とする請求項１ないし３いずれかに記
載の欠陥検出方法。 - 【請求項５】 欠陥が検出された場合には、欠陥部分に
対応するトラッキングデータおよび明度分布データ、あ
るいは前記欠陥部分に対応する逆トラッキングデータお
よび明度分布データを比較し、その大小関係に応じて前
記欠陥の種類を判定することを特徴とする請求項１ない
し４いずれかに記載の欠陥検出方法。 - 【請求項６】 同一種類の被検査物を複数個連続して検
査する場合には、良品と判定された被検査物に対応する
明度分布データの行毎の平均明度を記憶し、第ｍ行第１
列目のトラッキングデータまたは第ｍ行Ｎ列目の逆トラ
ッキングデータを、記憶された第ｍ行目の平均明度とす
ることを特徴とする請求項１ないし５いずれかに記載の
欠陥検出方法。 - 【請求項７】 前記画像データに対して２次元のフーリ
エ変換を行い、このフーリエ変換により得られる周波数
領域画像データから前記画像データ中に現れる繰り返し
パターンに応じた高周波成分を除去し、該高周波成分が
除去された前記周波数領域データに対して逆フーリエ変
換を行って得られる変換後画像データを前記画像データ
に代えて用いることを特徴とする請求項１ないし６いず
れかに記載の欠陥検出方法。 - 【請求項８】 前記圧縮分布データに対して１次元のフ
ーリエ変換を行い、このフーリエ変換により得られる周
波数領域圧縮分布データから前記圧縮分布データ中に現
れる繰り返しパターンに応じた高周波成分を除去し、該
高周波成分が除去された前記周波数領域圧縮分布データ
に対して逆フーリエ変換を行って得られる変換後圧縮分
布データを前記圧縮分布データに代えて用いることを特
徴とする請求項２または３いずれかに記載の欠陥検出方
法。 - 【請求項９】 所定の位置にある被検査物を撮影してＭ
行Ｎ（Ｍ，Ｎは自然数）列の画像データを出力する画像
入力手段と、前記画像データの明度分布を表す明度分布
データに基づいて前記被検査物の欠陥を検出する欠陥検
出手段とを有する欠陥検出装置において、 前記欠陥検出手段は、第ｍ（ｍはＭ以下の自然数）行目
の明度分布データの平均明度を第ｍ行第１列目のトラッ
キングデータとし、第ｍ行第ｎ−１列目のトラッキング
データと第ｍ行第ｎ列目の明度分布データとに基づい
て、第ｍ行第ｎ（ｎは２以上Ｎ以下の整数）列目のトラ
ッキングデータを作成し、明度分布データと該明度分布
データに対応するトラッキングデータとの明度差の分布
に基づいて欠陥部分を検出し、前記被検査物の良否を判
定することを特徴とする欠陥検出装置。 - 【請求項１０】 前記被検査物の良品部分と欠陥部分と
の分光特性が異なる場合には、前記画像入力手段と前記
被検査物との間に前記分光特性に応じた波長選択性を有
する光学フィルタを設置し、前記良品部分に対応する画
像データと前記欠陥部分に対応する画像データとの明度
差を大とすることを特徴とする請求項９に記載の欠陥検
出装置。 - 【請求項１１】 前記欠陥検出手段は、前記明度分布デ
ータをＩ（ＩはＭ／２以下の自然数）行１列の領域ある
いは１行Ｊ（ＪはＮ／２以下の自然数）列の領域に等分
割するとともに、各領域内に存在する同一列あるいは同
一行の明度分布データを加算してＩ行Ｎ列の圧縮分布デ
ータあるいはＭ行Ｊ列の圧縮分布データを作成し、前記
Ｉ行Ｎ列の圧縮分布データあるいは前記Ｍ行Ｊ列の圧縮
分布データを転置して得られる転置データを前記明度分
布データに代えて用いることを特徴とする請求項９また
は１０いずれかに記載の欠陥検出装置。 - 【請求項１２】 前記欠陥検出手段は、前記明度分布デ
ータをＩ（ＩはＭ／２以下の自然数）行１列の領域に等
分割し、各領域内に存在する同一列の明度分布データを
加算してＩ行Ｎ列の圧縮分布データを作成するととも
に、 前記明度分布データを１行Ｊ（ＪはＮ／２以下の自然
数）列の領域に等分割し、各領域内に存在する同一行の
明度分布データを加算してＭ行Ｊ列の圧縮分布データを
作成し、 前記Ｉ行Ｎ列の圧縮分布データと前記Ｍ行Ｊ列の圧縮分
布データを転置して得られる転置データとを前記明度分
布データに代えて用いることにより得られる判定結果に
基づいて前記被検査物の良否を判定することを特徴とす
る請求項９または１０いずれかに記載の欠陥検出装置。 - 【請求項１３】 前記欠陥検出手段は、前記平均明度を
第ｍ行第Ｎ列目の逆トラッキングデータとし、第ｍ行第
ｎ列目の逆トラッキングデータを、第ｍ行第ｎ＋１列目
の逆トラッキングデータと第ｍ行第ｎ列目の明度分布デ
ータとに基づいて作成するとともに、前記明度分布デー
タと該明度分布データに対応するトラッキングデータと
の明度差の分布と、前記明度分布データと該明度分布デ
ータに対応する逆トラッキングデータとの明度差の分布
とに基づいて欠陥部分を検出し、前記被検査物の良否を
判定することを特徴とする請求項９ないし１２いずれか
に記載の欠陥検出装置。 - 【請求項１４】 前記欠陥検出手段は、欠陥部分を検出
した場合には、欠陥部分に対応するトラッキングデータ
および明度分布データ、あるいは前記欠陥部分に対応す
る逆トラッキングデータおよび明度分布データを比較
し、その大小関係に応じて前記欠陥の種類を判定するこ
とを特徴とする請求項９ないし１３いずれかに記載の欠
陥検出装置。 - 【請求項１５】 前記欠陥検出手段は、同一種類の被検
査物を複数個連続して検査する場合には、良品と判定さ
れた被検査物に対応する明度分布データの行毎の平均明
度を記憶し、第ｍ行第１列目のトラッキングデータまた
は第ｍ行Ｎ列目の逆トラッキングデータを、記憶された
第ｍ行目の平均明度とすることを特徴とする請求項９な
いし１４いずれかに記載の欠陥検出装置。 - 【請求項１６】 前記欠陥検出手段は、前記画像データ
に対して２次元のフーリエ変換を行い、このフーリエ変
換により得られる周波数領域データから前記画像データ
中に現れる繰り返しパターンに応じた高周波成分を除去
し、該高周波成分が除去された前記周波数領域画像デー
タに対して逆フーリエ変換を行って得られる変換後画像
データを前記画像データに代えて用いることを特徴とす
る請求項９ないし１５いずれかに記載の欠陥検出装置。 - 【請求項１７】 前記欠陥検出手段は、前記圧縮分布デ
ータに対して１次元のフーリエ変換を行い、このフーリ
エ変換により得られる周波数領域圧縮分布データから前
記圧縮分布データ中に現れる繰り返しパターンに応じた
高周波成分を除去し、該高周波成分が除去された前記周
波数領域圧縮分布データに対して逆フーリエ変換を行っ
て得られる変換後圧縮分布データを前記圧縮分布データ
に代えて用いることを特徴とする請求項１１または１２
いずれかに記載の欠陥検出装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6068825A JP3013693B2 (ja) | 1993-11-30 | 1994-04-06 | 欠陥検出方法およびその装置 |
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5-300692 | 1993-11-30 | ||
| JP30069293 | 1993-11-30 | ||
| JP6068825A JP3013693B2 (ja) | 1993-11-30 | 1994-04-06 | 欠陥検出方法およびその装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07208959A true JPH07208959A (ja) | 1995-08-11 |
| JP3013693B2 JP3013693B2 (ja) | 2000-02-28 |
Family
ID=26410018
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP6068825A Expired - Fee Related JP3013693B2 (ja) | 1993-11-30 | 1994-04-06 | 欠陥検出方法およびその装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3013693B2 (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009036592A (ja) * | 2007-07-31 | 2009-02-19 | Sharp Corp | スジムラ評価装置、スジムラ評価方法、スジムラ評価プログラム、記録媒体及びカラーフィルタの製造方法 |
| US7889358B2 (en) | 2006-04-26 | 2011-02-15 | Sharp Kabushiki Kaisha | Color filter inspection method, color filter manufacturing method, and color filter inspection apparatus |
| JP2012083109A (ja) * | 2010-10-06 | 2012-04-26 | M I L:Kk | 穴検査対象物の検査装置 |
-
1994
- 1994-04-06 JP JP6068825A patent/JP3013693B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7889358B2 (en) | 2006-04-26 | 2011-02-15 | Sharp Kabushiki Kaisha | Color filter inspection method, color filter manufacturing method, and color filter inspection apparatus |
| JP2009036592A (ja) * | 2007-07-31 | 2009-02-19 | Sharp Corp | スジムラ評価装置、スジムラ評価方法、スジムラ評価プログラム、記録媒体及びカラーフィルタの製造方法 |
| JP2012083109A (ja) * | 2010-10-06 | 2012-04-26 | M I L:Kk | 穴検査対象物の検査装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3013693B2 (ja) | 2000-02-28 |
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