JPH07210685A - Method and device for inspecting color picture - Google Patents
Method and device for inspecting color pictureInfo
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は，印刷物等のカラー画像
の検査を行う方法及び装置に関すものであり、詳しく
は、カラー画像からなる被検査画像を基準画像と比較検
査する際に、できるだけハードウエアを大規模にしない
で、各色成分毎の独立検査処理と同等の検出感度を得る
ことのできる検査方法、装置に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a method and an apparatus for inspecting a color image of a printed matter or the like, and more specifically, it is possible to compare a color image to be inspected with a reference image as much as possible. The present invention relates to an inspection method and apparatus capable of obtaining a detection sensitivity equivalent to that of an independent inspection process for each color component without increasing the scale of hardware.
【０００２】[0002]
【従来の技術】印刷物の不良としては、印刷用紙の汚れ
や、印刷不良など様々なものがあるが、その不良部分
（欠陥）が微小なものであっても、印刷物の品質上問題
となる場合が多く、従来より、印刷物の検査は、微小な
欠陥についてまで検査が必要とされていた。更に、一般
に、印刷物は高速で連続走行しながら、輪転印刷機等に
て印刷されており、検査の結果を早くフイードバックす
る為には、印刷物の検査を高速で連続走行しながら行う
ことが必要とされていた。この印刷物の検査方法として
は従来、種々の方法で人手によって行われてきた。例え
ば、印刷機や印刷物の種類によっては、印刷後の印刷物
を適宜抜取り、目視により検査する方法、あるいは、一
定速度で連続的に走行する印刷物については、走行速度
に同期させてストロボを発光させて目視により検査する
方法が採られていた。これらの方法は人手を必要とする
ため、人による差や誤りがある為、検査の自動化が求め
られた。自動化、省力化に伴い、近年、微小な欠陥につ
いてまでの検査に対応でき、印刷物の高速、連続走行中
に検査ができる、印刷物の自動検査方法が種々提案され
ている。例えば、特公平１−４７８２３に記載のもの
で、所定の時点で、走行中の印刷物の絵柄から読み取っ
た画像データの記憶が可能なメモリを備え、前記メモリ
から読み出した画像データを基準データ、上記走行印刷
物の残余の絵柄から読み取った画像データを検査データ
とし、これら基準データと検査データとの比較に基づい
て印刷の良否を判定を行う方法である。この方法におい
ては、基準データの白黒濃淡値と検査データのそれと
を、それぞれ対応する画素単位毎に抽出比較して印刷の
良否判定を行う。画像データ入力装置には単一の分光特
性を持つ白黒カメラが用いられ、白黒カメラの出力はＡ
／Ｄ変換によって多値のデジタルデータとなる。又、特
開昭６１−２７７９５３号に記載されるように、赤成分
Ｒ（レッド）と緑成分Ｇ（グリーン）と青成分Ｂ（ブル
ー）の３つの分光特性をもつ入力装置を用いて、それぞ
れ独立して検査する方法も提案されている。2. Description of the Related Art There are various types of defective printed matter, such as stains on printing paper and defective printing. Even if the defective portion (defect) is minute, it may cause a problem in the quality of the printed matter. In many cases, the inspection of printed matters has been required up to now even for minute defects. Further, in general, the printed matter is printed by a rotary printing machine or the like while continuously running at high speed, and in order to quickly feed back the inspection result, it is necessary to perform the inspection of the printed matter while continuously running at high speed. It had been. As a method for inspecting this printed matter, conventionally, various methods have been manually performed. For example, depending on the printing machine and the type of printed matter, the printed matter may be appropriately extracted and visually inspected, or for printed matter that runs continuously at a constant speed, the strobe may be turned on in synchronization with the running speed. The method of visual inspection was adopted. Since these methods require manpower, there are differences and errors among people, so automation of inspection is required. Along with automation and labor saving, various automatic inspection methods for printed materials have been proposed in recent years, which are capable of inspecting even minute defects and capable of inspecting printed materials at high speed and during continuous running. For example, as described in Japanese Patent Publication No. 1-47823, a memory is provided which can store image data read from a pattern of a printed matter that is running at a predetermined time, and the image data read from the memory is used as reference data. In this method, image data read from the remaining pattern of the running printed matter is used as inspection data, and whether the printing is good or bad is determined based on the comparison between the reference data and the inspection data. In this method, the black-and-white gray value of the reference data and that of the inspection data are extracted and compared for each corresponding pixel unit to determine the quality of printing. A monochrome camera with a single spectral characteristic is used as the image data input device, and the output of the monochrome camera is A
Multi-valued digital data is obtained by the / D conversion. Further, as described in JP-A-61-277953, an input device having three spectral characteristics of a red component R (red), a green component G (green) and a blue component B (blue) is used, respectively. Independent inspection methods have also been proposed.
【０００３】[0003]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、白黒濃
淡値を用いた特公平１−４７８２３号に記載の前記白黒
検査装置では、特定の分光特性にしたがった、画像の取
込みがなされる為、色の変化に対する感度が低くなって
しまう。又、特開昭６１−２７７９５３号に示されるよ
うな、赤成分Ｒと緑成分Ｇと青成分Ｂとを独立して検査
する方法においては、特公平１−４７８２３号に記載の
方法に比較し、Ｒ、Ｇ、Ｂの独立した分光特性を用いる
ことができるため、色の変化に対して感度の高い検査を
行うことができる。しかし、特公平１−４７８２３号に
記載の方法に比較して、白黒濃淡判定を３倍行うことと
なり、ハードウエアの規模も対応して大きくなる。本発
明は、このような状況のもと、できるだけハードウエア
を大規模にしないで、各色成分毎の独立検査処理の効果
を得ることのできる検査方法を提供しようとするもので
ある。However, in the black-and-white inspection apparatus described in Japanese Patent Publication No. 1-47823, which uses black-and-white shading values, since the image is captured according to a specific spectral characteristic, the color Sensitivity to change becomes low. Further, in the method of independently inspecting the red component R, the green component G and the blue component B as shown in JP-A-61-277953, the method described in Japanese Patent Publication No. 1-47823 is compared. , R, G, B independent spectral characteristics can be used, so that an inspection with high sensitivity to color change can be performed. However, compared with the method described in Japanese Patent Publication No. 1-47823, black and white density determination is performed three times, and the scale of hardware is correspondingly increased. Under the circumstances, the present invention aims to provide an inspection method capable of obtaining the effect of an independent inspection process for each color component without increasing the hardware scale as much as possible.
【０００４】[0004]
【課題を解決するための手段】本発明のカラー画像検査
方法は、カラー画像からなる被検査画像を基準画像と比
較し、検査する方法であり、被検査画像と基準画像のそ
れぞれについて、複数の所定の色成分の画像に対応する
微分画像データをそれぞれ作成し、該微分画像データか
ら、各画素毎に微分値の最大値をとる微分値最大画像デ
ータを生成し、且つ、被検査画像から得た微分値最大画
像データと基準画像から得た微分値最大画像データとを
比較照合するものである。詳しくは、上記複数の所定の
色成分をＲ（レッド）成分、Ｇ（グリーン）成分、Ｂ
（ブルー）成分とした場合には、被検査画像と基準画像
のそれぞれについて、Ｒ成分画像、Ｇ成分画像、Ｂ成分
画像の微分画像データを作成し、該微分画像データか
ら、各画素毎に微分値の最大値をとるＲＧＢ微分値最大
画像データを生成し、被検査画像から得たＲＧＢ微分値
最大画像データと基準画像から得たＲＧＢ微分値最大画
像データとを比較照合するものである。勿論、上記複数
の所定の色成分をＣ（シアン）成分、Ｙ（イエロー）成
分、Ｍ（マゼンタ）成分としても良い。上記複数の所定
の色成分は、特に、Ｒ、Ｇ、ＢないしＣ、Ｙ、Ｍの組合
せには限定されないが、Ｒ、Ｇ、ＢないしＣ、Ｙ、Ｍの
組合せによるカラー画像の画像成分作成は汎用的なもの
で好ましい。又、本発明のカラー画像検査装置は、カラ
ー画像からなる被検査画像を基準画像と比較し、検査す
る装置であり、被検査画像と基準画像のそれぞれについ
て、複数の所定の色成分の画像に対応する微分画像デー
タをそれぞれ作成し、該微分画像データから、各画素毎
に微分値の最大値をとる微分値最大画像データを生成す
る画像変換部と、被検査画像から得た微分値最大画像デ
ータと基準画像から得た微分値最大画像データとを比較
照合する照合検査部とを備えたものである。本発明の装
置においても、上記複数の所定の色成分は、特に、Ｒ、
Ｇ、ＢないしＣ、Ｙ、Ｍの組合せには限定されないが、
Ｒ、Ｇ、ＢないしＣ、Ｙ、Ｍの組合せによるカラー画像
の画像成分作成は汎用的なもので好ましい。The color image inspection method of the present invention is a method for comparing and inspecting an image to be inspected, which is a color image, with a reference image, and a plurality of images are inspected for each of the image to be inspected and the reference image. The differential image data corresponding to the image of the predetermined color component is created, the differential value maximum image data that takes the maximum differential value for each pixel is generated from the differential image data, and the differential image maximum image data is obtained from the image to be inspected. The maximum differential value image data and the maximum differential value image data obtained from the reference image are compared and collated. Specifically, the plurality of predetermined color components are R (red) component, G (green) component, B
When the (blue) component is used, differential image data of the R component image, the G component image, and the B component image is created for each of the inspection image and the reference image, and the differential image data is differentiated for each pixel. The RGB differential value maximum image data having the maximum value is generated, and the RGB differential value maximum image data obtained from the inspection image and the RGB differential value maximum image data obtained from the reference image are compared and collated. Of course, the plurality of predetermined color components may be the C (cyan) component, the Y (yellow) component, and the M (magenta) component. The plurality of predetermined color components are not particularly limited to a combination of R, G, B to C, Y, and M, but an image component of a color image is created by a combination of R, G, B to C, Y, and M. Is preferable because it is versatile. Further, the color image inspection device of the present invention is a device for comparing and inspecting an image to be inspected composed of a color image with a reference image, and for each of the image to be inspected and the reference image, a plurality of images of predetermined color components An image conversion unit that creates corresponding differential image data and generates differential value maximum image data that takes a maximum differential value for each pixel from the differential image data, and a differential value maximum image obtained from the image to be inspected. It is provided with a collation inspecting unit for comparing and collating the data with the maximum differential image data obtained from the reference image. Also in the device of the present invention, the plurality of predetermined color components include R,
Although not limited to the combination of G, B to C, Y, and M,
Creation of image components of a color image by a combination of R, G, B to C, Y, M is versatile and is preferable.
【０００５】複数の所定の色成分をＲ（レッド）成分、
Ｇ（グリーン）成分、Ｂ（ブルー）成分とした場合を挙
げて、各成分画像の微分画像データの作成を説明する。
Ｒ成分画像、Ｇ成分画像、Ｂ成分画像の微分画像データ
の作成は、図６に示されるような重みをもつ微分オペレ
ータ（演算子）を用い、各画素毎に積和演算して行う。
この場合、着目画素（Ｎ、Ｍ）の画素データをｆ（Ｎ、
Ｍ）とすると、着目画素（Ｎ、Ｍ）の微分データＳ
（Ｎ、Ｍ）は、（１）式のようになる。 Ｓ（Ｎ、Ｍ）＝（＋１）ｆ（Ｎ−１、Ｍ−１）＋（−２）ｆ（Ｎ、Ｍ−１） ＋（＋１）ｆ（Ｎ＋１、Ｍ−１）＋（−２）ｆ（Ｎ−１、Ｍ） ＋（＋４）ｆ（Ｎ、Ｍ）＋（−２）ｆ（Ｎ＋１、Ｍ） ＋（＋１）ｆ（Ｎ−１、Ｍ＋１）＋（−２）ｆ（Ｎ、Ｍ＋１） ＋（＋１）ｆ（Ｎ＋１、Ｍ＋１） ────（１） このようにして得られた、Ｓ（Ｎ、Ｍ）（Ｎ、Ｍは２以
上の整数）配列データをここでは微分画像データと言っ
ている。Ｒ画像、Ｇ画像、Ｂ画像について、上記のよう
に微分オペレータ（演算子）を用い、各画素（Ｎ、Ｍ）
毎に積和演算し、それぞれＳR （Ｎ、Ｍ）、ＳG （Ｎ、
Ｍ）、ＳB （Ｎ、Ｍ）を得て、更にこのうち各画素で最
大の値のものをＳMAX （Ｎ、Ｍ）とする。このＳ
MAX （Ｎ、Ｍ）（Ｎ、Ｍは２以上の整数）配列データ
を、ここでは、ＲＧＢ微分値最大画像データと言ってい
る。尚、微分オペレータ（演算子）はこれに限定される
ものではなく、画素のＸ、Ｙ方向の一方向のみに限定
し、一次微分、二次微分を行うようなものでも良いし、
単純に隣の画素との差分をとるものでも良い。A plurality of predetermined color components are R (red) components,
The creation of differential image data of each component image will be described by taking the case of using a G (green) component and a B (blue) component.
The differential image data of the R component image, the G component image, and the B component image is created by performing a sum-of-products operation for each pixel using a differential operator having a weight as shown in FIG.
In this case, the pixel data of the pixel of interest (N, M) is set to f (N,
M), the differential data S of the pixel of interest (N, M)
(N, M) is expressed by equation (1). S (N, M) = (+ 1) f (N-1, M-1) + (-2) f (N, M-1) + (+ 1) f (N + 1, M-1) + (-2) f (N-1, M) + (+ 4) f (N, M) + (-2) f (N + 1, M) + (+ 1) f (N-1, M + 1) + (-2) f (N, M + 1) + (+ 1) f (N + 1, M + 1) ───── (1) S (N, M) (N and M are integers of 2 or more) array data thus obtained is used as a differential image here. I say data. For the R image, G image, and B image, each pixel (N, M) is calculated by using the differential operator (operator) as described above.
The sum of products is calculated for each, and S R (N, M) and S G (N,
M) and S B (N, M) are obtained, and the maximum value of each pixel is defined as S MAX (N, M). This S
The MAX (N, M) (N and M are integers of 2 or more) array data is referred to herein as RGB differential value maximum image data. The differential operator is not limited to this, and may be limited to only one direction of the pixel in the X and Y directions, and may perform a first derivative and a second derivative.
It is also possible to simply take the difference from the adjacent pixel.
【０００６】本発明のカラー画像検査方法は、各色成分
の変化量の大きい箇所を抽出し、更に、各画素毎に各成
分画像の微分画像データのうちで最大値のもので代表さ
せるものである。したがって、どの成分の画像に欠陥が
あるかは問わないものであり、あくまで、どの画素にて
各成分の変化量が大となっているかを判断し、その変化
量で、欠陥の位置を判断するものである。In the color image inspection method of the present invention, a portion having a large amount of change in each color component is extracted, and further, each pixel is represented by the maximum value of the differential image data of each component image. . Therefore, it does not matter which component of the image has a defect, and it is only determined which pixel has a large variation amount of each component, and the variation amount is used to determine the position of the defect. It is a thing.
【０００７】被検査画像と基準画像との照合は、所定の
許容差を持たせて比較するのが実際的である。実施例に
て詳述するように、基準画像からのＲＧＢ微分値最大値
画像データに対し、上限及び下限を決め、この決められ
た上限データ及び下限データと、被検査画像のデータと
を比較する方法が一般的であるが、特にこれに限定され
ない。In the collation of the image to be inspected and the reference image, it is practical to compare them with a predetermined tolerance. As described in detail in the examples, upper and lower limits are determined for the RGB differential value maximum value image data from the reference image, and the determined upper limit data and lower limit data are compared with the data of the image to be inspected. The method is general, but not limited to this.
【０００８】本発明のＲＧＢカラー画像検査装置は、少
なくとも、被検査画像と基準画像そぞれについて、所定
の色成分の画像の微分画像データを作成し、該微分画像
データから、各画素毎に微分値の最大値をとる微分値最
大画像データを生成する画像変換部と、被検査画像と基
準画像のＲＧＢ微分値最大画像を比較照合する検査照合
部とを備えたものである。必要に応じて、被検査画像を
得るための例えばカラーカメラや基準画像を得るための
例えば基準画像メモリ等を備える。The RGB color image inspection apparatus of the present invention creates differential image data of images of predetermined color components at least for each of the image to be inspected and the reference image, and for each pixel from the differential image data. An image conversion unit that generates maximum differential value image data that takes the maximum differential value and an inspection collation unit that compares and collates the RGB differential value maximum images of the inspection image and the reference image are provided. If necessary, a color camera for obtaining an image to be inspected, a reference image memory for obtaining a reference image, and the like are provided.
【０００９】本発明のカラー画像の検査方法の原理を、
Ｒ（レッド）成分画像、Ｇ（グリーン）成分画像、Ｂ
（ブルー）成分画像を用いた場合を挙げて、以下に説明
する。図１に示すように白い画像中に黄色の部分が存在
する基準画像Ａと前記基準画像に赤色の欠陥が付加され
た被検査画像Ｂとがある場合、基準画像Ａと被検査画像
Ｂ、それぞれについてＲ成分画像、Ｇ成分画像、Ｂ成分
画像の微分画像データを求め、各画素について、各微分
画像データの最大値をとったＲＧＢ微分最大値配列デー
タを表示した画像が、それぞれＡ１、Ｂ１である。更
に、Ａ１、Ｂ１画像について差をとったデータ配列の表
示が、差分画像Ｃとなる。被検査画像の欠陥部（赤部）
の輪郭が差分画像Ｃとして得られていることが分かる。
図２を用い、更に、詳しく説明する。図２は、図１と同
じ、基準画像Ａと被検査画像Ｂに関するもので、図２に
おける一点鎖線部分は、画像Ａと画像Ｂの同じ画素列を
示すもので、欠陥を有する被検査画像Ｂの欠陥部を跨ぐ
画素列を示している。図（ａ）は基準画像Ａの点線部分
におけるＲ成分画像、Ｇ成分画像、Ｂ成分画像の輝度を
画素列に沿い表したものであり、図（ｂ）は被検査画像
Ｂの一点鎖線部分におけるＲ画像、Ｇ画像、Ｂ画像の輝
度を画素列に沿い表したものである。図（ａ）、図
（ｂ）の輝度表示を微分したものが、それぞれ図（ａ
１）、図（ｂ１）で画像Ａ、Ｂの画素列に沿った輝度変
化量を表したものである。図（ａ１）、図（ｂ１）に示
すように、白色部分と黄色部分とで形成される境界部分
の区別はＢ（ブルー）の微分画像にて顕著に、（大きい
値として）表れ、白色部分と赤色部分によって形成され
る境界部分の区別はＢ（ブルー）の微分画像及び、Ｇ
（グリーン）微分画像に表れ、黄色部分と赤色部分の境
界の区別はＧ（グリーン）微分画像に表れる。よって、
図（ａ１）、図（ｂ１）の微分画像において、輝度変化
量の最も大きい画像の画素を選択していけば、色が変化
する境界部をもれなく表すことができる。したがって、
図（ａ１）、図（ｂ１）におけるＲ、Ｇ、Ｂの微分画像
から各画素について、輝度変化量の最も大きい値（微分
値）を選択して得た、図（ａ２）、図（ｂ２）のＲＧＢ
微分値最大画像データにおけるデータの変化する箇所
（画素部）には、それぞれ、画像Ａ、Ｂの各色の境界部
画素を全てが含まれており、且つ、それぞれの輝度変化
に対応した値をもっている。次いで、図（ａ２）、図
（ｂ２）のＲＧＢ微分値最大画像データについて、差を
とることにより得る図ｃの差分画像データは、基準画像
とは異なる被検査画像の、色変化境界画素と、その画素
における、ＲＧＢ微分値最大画像データの差を表すこと
となり、結局、被検査画像の欠陥部境界位置を画素単位
で検出していることとなる。尚、図ｃの差分画像データ
について、各画素についての値を更に、上限、下限を設
け、欠陥として判定することにより、欠陥検出に許容差
を与えることができる。詳しくは図７の説明の際にのべ
る。The principle of the color image inspection method of the present invention is as follows.
R (red) component image, G (green) component image, B
The case where a (blue) component image is used will be described below. As shown in FIG. 1, when there is a reference image A in which a yellow portion exists in a white image and an inspection image B in which a red defect is added to the reference image, the reference image A and the inspection image B are respectively The differential image data of the R component image, the G component image, and the B component image are obtained, and the images displaying the RGB differential maximum value array data in which the maximum value of each differential image data is taken for each pixel are A1 and B1, respectively. is there. Further, the difference image C is the display of the data array with the difference between the A1 and B1 images. Defects in the image to be inspected (red)
It can be seen that the contour of is obtained as the difference image C.
This will be described in more detail with reference to FIG. FIG. 2 relates to the reference image A and the image B to be inspected, which is the same as FIG. 1, and the one-dot chain line portion in FIG. 2 shows the same pixel row of the image A and the image B to be inspected B having a defect. The pixel row straddling the defective portion of is shown. FIG. 7A shows the brightness of the R component image, G component image, and B component image in the dotted line portion of the reference image A along the pixel row, and FIG. The luminances of the R image, the G image, and the B image are represented along the pixel columns. The differentiating of the luminance display of FIGS. (A) and (b) is shown in FIG.
1) and (b1) show the amount of change in luminance along the pixel columns of the images A and B. As shown in FIGS. (A1) and (b1), the distinction between the boundary portion formed by the white portion and the yellow portion is significantly (in a large value) shown in the differential image of B (blue), and the white portion And the boundary part formed by the red part are distinguished from each other by the differential image of B (blue) and G
It appears in the (green) differential image and the boundary between the yellow part and the red part appears in the G (green) differential image. Therefore,
In the differential images of FIGS. (A1) and (b1), if the pixels of the image having the largest luminance change amount are selected, the boundary portion where the color changes can be represented without exception. Therefore,
Figures (a2) and (b2) obtained by selecting the largest value (differential value) of the luminance change amount for each pixel from the R, G, and B differential images in the figures (a1) and (b1). RGB
The data changing portion (pixel portion) in the maximum differential value image data includes all boundary pixels of each color of the images A and B, and has a value corresponding to each luminance change. . Then, the difference image data of FIG. C obtained by taking the difference between the RGB differential value maximum image data of FIGS. (A2) and (b2) is the color change boundary pixel of the inspection image different from the reference image, The difference between the maximum RGB differential value image data in the pixel is represented, and the defect boundary position of the image to be inspected is eventually detected in pixel units. In the differential image data of FIG. C, the upper limit and the lower limit of the value for each pixel are further set, and the difference is determined as a defect, so that the defect can be detected with a tolerance. Details will be given in the description of FIG. 7.
【００１０】本発明装置の概略を、Ｒ（レッド）成分画
像、Ｇ（グリーン）成分画像、Ｂ（ブルー）成分画像を
用いた場合を挙げて、以下、簡単に説明する。図３は本
発明装置の概略を示すブロック図である。本発明装置の
主要な構成は図３に示すように、画像変換部と、照合検
査部である。本発明装置においては、カラーカメラ等の
所定の手段により、画像変換部へ被検査画像のＲ、Ｇ、
Ｂの各成分画像を入力する。画像変換部にて、カメラか
ら得たＲＧＢ画像データからＲ成分画像、Ｇ成分画像、
Ｂ成分画像の微分画像データをそれぞれ作成し、該微分
データから、各画素に対応する各ＲＧＢ微分データの内
で最大のものを採った、ＲＧＢ微分値最大画像データを
生成する。尚、本発明の装置においては、前記ＲＧＢ微
分値最大画像データの具体的な構成を限定するものでは
なく、アナログ回路で構成されていてもよく、或いは、
デイジタル回路にて構成されるものであってもよい。
又、照合検査部は、画像変換部にて得られた被検査画像
のＲＧＢ微分値最大画像データと基準画像メモリにて記
憶されているＲＧＢ微分値最大画像データとを照合す
る。尚、照合検査部は、白黒濃淡画像を照合できるもの
であればよい。例えば、検査画像と基準画像の輝度差の
絶対値を求め、その値が或る閾値を越えているかどうか
を判定するものであっても良いし、基準画像から画素毎
に許容値の上限と下限を求め、それを閾値画像として検
査画像中の対応する、画素の輝度がその範囲に入ってい
るかどうかを判定するものであっても良い。The outline of the apparatus of the present invention will be briefly described below by using the case of using an R (red) component image, a G (green) component image, and a B (blue) component image. FIG. 3 is a block diagram showing an outline of the device of the present invention. As shown in FIG. 3, the main components of the device of the present invention are an image conversion unit and a collation inspection unit. In the device of the present invention, R, G, and
Input each component image of B. In the image conversion unit, from the RGB image data obtained from the camera, R component image, G component image,
The differential image data of the B component image is created, and the RGB differential value maximum image data in which the largest of the RGB differential data corresponding to each pixel is taken from the differential data is generated. In the apparatus of the present invention, the specific configuration of the RGB differential value maximum image data is not limited, and may be configured by an analog circuit, or
It may be composed of a digital circuit.
Further, the collation inspection unit collates the maximum RGB differential value image data of the image to be inspected obtained by the image conversion unit with the maximum RGB differential value image data stored in the reference image memory. The collation inspection unit may be any unit capable of collating black and white grayscale images. For example, the absolute value of the brightness difference between the inspection image and the reference image may be obtained and it may be determined whether or not the value exceeds a certain threshold, or the upper and lower limits of the allowable value may be determined for each pixel from the reference image. May be used as a threshold image to determine whether or not the brightness of the corresponding pixel in the inspection image is within the range.
【００１１】[0011]
【作用】本発明のカラー画像検査方法においては、上記
のような構成にすることにより、所定の色成分の画像か
ら得た、それぞれの微分画像データの中から、各画素毎
に最も値（輝度変化量）の大きいもの（微分値最大画像
データ）を選び、基準画像の微分値最大画像データと比
較照合しており、従来の特定感度特性をもつカメラによ
る検査方法や（１）式のＬを用いる検査方法に比較し、
欠陥部の検出の感度を高くしており、各色成分の画像を
それぞれ独立に検査処理する場合と同等まで欠陥部の検
出の感度上げており、信頼性の高い画像検査ができよう
にしている。又、本発明のカラー画像検査装置は、この
ような構成にすることにより、できるだけハードウエア
を大規模にしないで、各色成分毎の独立検査処理と同等
の検出感度を得ることのできる装置としている。In the color image inspecting method of the present invention, with the above-mentioned configuration, the most value (luminance) is obtained for each pixel from each differential image data obtained from the image of the predetermined color component. The one with the largest amount of change (the maximum differential value image data) is selected and compared and compared with the maximum differential value image data of the reference image, and the inspection method by the camera with the conventional specific sensitivity characteristic or L of the formula (1) is used. Compared to the inspection method used,
The sensitivity of detecting a defective portion is increased, and the sensitivity of detecting a defective portion is increased to the same level as in the case where images of respective color components are individually inspected, thereby enabling highly reliable image inspection. Further, the color image inspection apparatus of the present invention has such a configuration that the detection sensitivity equivalent to that of the independent inspection processing for each color component can be obtained without increasing the hardware scale as much as possible. .
【００１２】[0012]
【実施例】以下、図を用いて本発明画像検査装置の実施
例を説明する。本実施例の装置は、カラー画像からＲ
（レッド）成分、Ｇ（グリーン）成分、Ｂ（ブルー）成
分の画像データを得て、この画像データについて処理を
行うものであり、図４は、本発明の画像検査装置概略構
成を示すブロック図である。図４に示される、本実施例
の画像検査装置は、主として、カラーカメラ１と、カメ
ラ制御部２と、画像変換部３とセレクタ４と、被検査画
像メモリ５と、基準画像メモリ６と、照合検査部７と、
基準入力司令部８とパラメータ入力部９とから構成され
る。カラーカメラ１は、本実施例の検査対象となる対象
物を撮影し、Ｒ成分、Ｇ成分、Ｂ成分の各アナログ画像
データを出力する。本実施例においては、画像検査にあ
たって、先ず、前記カメラ１にて不良のない基準となる
対象物を撮影して基準画像を得る。この後、実際の画像
検査の際には、検査対象となる対象物を漸次撮影し、被
検査画像を得る。カメラ制御部２はカラーカメラ１が出
力するＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分の各アナログ出力をＡ／
Ｄ（analog to digital)変換し、Ｒ成分、Ｇ成分、Ｂ成
分デイジタル画像データをそれぞれ出力する。画像変換
部３はカメラ制御部が出力するＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分
各デイジタル画像データを入力し、Ｒ成分、Ｇ成分、Ｂ
成分毎にそれぞれ微分画像データを作成し、各画素毎に
微分値の最大値を選択してＲＧＢ微分値最大画像データ
を作成する。被検査画像メモリ５及び基準画像メモリ６
は、いずれも、検査対象物の画像検査の１単位となる２
次元フレーム状の、少なくとも１画面分の画像を記憶で
きる記憶容量を有している。基準入力司令入力部８は、
画像検査にあたって行う基準画像の撮影を選択するか、
あるいは、実際の画像検査の被検査画像の撮影を選択す
るかの入力を行う。基準入力司令入力部８で基準画像の
撮影の選択の入力があると、セレクタ４は基準画像メモ
リ６と切り換えられる。このとき、照合検査部７は動作
しない。一方、基準入力司令入力にて被検査画像の撮影
の選択の入力があると、セレクタ４は被検査画像メモリ
５へと切り換えられ、照合検査部７は被検査画像と基準
画像との照合検査を行う。尚、パラメータ入力部９は照
合検査部７で用いられるパラメータを設定するための入
力を行う。例えば、照合検査部７で被検査画像と基準画
像との比較を行う際の起用閾値を入力する。Embodiments of the image inspection apparatus of the present invention will be described below with reference to the drawings. The apparatus of the present embodiment is capable of converting an R from a color image.
The image data of the (red) component, the G (green) component, and the B (blue) component is obtained, and the image data is processed. FIG. 4 is a block diagram showing a schematic configuration of the image inspection apparatus of the present invention. Is. The image inspection apparatus of this embodiment shown in FIG. 4 mainly includes a color camera 1, a camera control unit 2, an image conversion unit 3, a selector 4, an inspected image memory 5, a reference image memory 6, and A collation inspection unit 7,
The reference input command unit 8 and the parameter input unit 9 are included. The color camera 1 captures an image of an object to be inspected in this embodiment and outputs R component, G component, and B component analog image data. In this embodiment, in the image inspection, first, the camera 1 captures an image of a reference object having no defect to obtain a reference image. After that, at the time of actual image inspection, an object to be inspected is gradually photographed to obtain an image to be inspected. The camera controller 2 outputs the analog outputs of the R component, G component, and B component output from the color camera 1 to A /
D (analog to digital) conversion is performed, and R component, G component, and B component digital image data are output. The image conversion unit 3 receives the digital image data of each of the R component, G component, and B component output from the camera control unit, and inputs the R component, G component, and B component.
Differential image data is created for each component, and the maximum differential value is selected for each pixel to create RGB differential value maximum image data. Inspected image memory 5 and reference image memory 6
Is a unit of image inspection of the inspection object 2
It has a storage capacity capable of storing at least one screen image in the form of a three-dimensional frame. The standard input command input section 8 is
Select whether to take a reference image for image inspection,
Alternatively, an input is made as to whether or not to pick up the image to be inspected in the actual image inspection. When the reference input command input section 8 receives an input for selecting the reference image shooting, the selector 4 is switched to the reference image memory 6. At this time, the collation checking unit 7 does not operate. On the other hand, when there is an input for selecting the inspection image to be inspected by the reference input command input, the selector 4 is switched to the inspection image memory 5, and the collation inspection unit 7 performs the collation inspection between the inspection image and the reference image. To do. The parameter input unit 9 inputs to set the parameters used in the matching check unit 7. For example, the matching inspection unit 7 inputs the threshold used when the image to be inspected is compared with the reference image.
【００１３】図５は、本実施例で用いられる画像変換部
の構成を示すブロック図である。この図５に示されるよ
うに、画像変換部１０は、主として、Ｒ画像バッファ１
２と、Ｇ画像バッファ１３と、Ｂ画像バッファ１４と、
合計３つの微分回路１５、１６、１７と、Ｒ微分画像バ
ッファ１８と、Ｇ微分画像バッファ１９と、Ｂ微分画像
バッファ２０と、最大値検出回路２１と、ＲＧＢ微分値
最大画像バッファ２２とを備える。カメラ制御部１１か
ら出力されたＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分各デイジタル画像
は、前記Ｒ画像バッファ、１２と、Ｇ画像バッファ１３
と、Ｂ画像バッファ１４にそれぞれ入力される。微分回
路１５、１６、１７は、ＲＧＢの各画像バッファに記憶
されているデイジタル画像に微分処理を施し、この結果
をＲＧＢの各微分画像バッファ１８、１９、２０に記憶
する。図６は、前記微分回路に用いられる微分オペレー
タ（演算子）の例である。最大値検出回路２１は、ＲＧ
Ｂの各微分バッファ１８、１９、２０に対し、各画素毎
に最大微分値を求め、ＲＧＢ微分値最大画像バッファ２
２に結果を記憶する。着目画素（Ｎ、Ｍ）におけるＲ微
分画像バッファ、Ｇ微分画像バッファ、Ｂ微分画像バッ
ファの画素値をそれぞれｆR （Ｎ、Ｍ）、ｆG （Ｎ、
Ｍ）、ｆB （Ｎ、Ｍ）、着目画素（Ｎ、Ｍ）におけるＲ
ＧＢ微分最大画像の画素値をｆRGB （Ｎ、Ｍ）とする
と、（２）式のようになる。 ｆRGB （Ｎ、Ｍ）＝max 〔ｆR （Ｎ、Ｍ）、ｆG （Ｎ、Ｍ）、ｆB （Ｎ、Ｍ）〕 ─────（２） 尚、上記の関数 max 〔 〕は、列挙した値のうち最大
値をとるものである。FIG. 5 is a block diagram showing the arrangement of the image conversion unit used in this embodiment. As shown in FIG. 5, the image conversion unit 10 mainly uses the R image buffer 1
2, a G image buffer 13, a B image buffer 14,
A total of three differentiating circuits 15, 16, 17, an R differential image buffer 18, a G differential image buffer 19, a B differential image buffer 20, a maximum value detection circuit 21, and an RGB differential value maximum image buffer 22 are provided. . The R component, G component, and B component digital images output from the camera control unit 11 are stored in the R image buffer 12 and the G image buffer 13, respectively.
Are input to the B image buffer 14, respectively. The differentiating circuits 15, 16 and 17 perform a differentiating process on the digital images stored in the RGB image buffers and store the results in the RGB differential image buffers 18, 19 and 20, respectively. FIG. 6 is an example of a differential operator used in the differentiating circuit. The maximum value detection circuit 21 is RG
The maximum differential value is calculated for each pixel for each of the differential buffers 18, 19 and 20 of B, and the RGB differential value maximum image buffer 2
Store the result in 2. The pixel values of the R differential image buffer, G differential image buffer, and B differential image buffer at the pixel of interest (N, M) are f R (N, M) and f G (N, respectively).
M), f B (N, M), R in the target pixel (N, M)
When the pixel value of the GB differential maximum image is f RGB (N, M), the equation (2) is obtained. f RGB (N, M) = max [f R (N, M), f G (N, M), f B (N, M)] ────── (2) The above function max [] Is the maximum of the listed values.
【００１４】図７は、主として、照合検査部の構成を示
すブロック図である。この図７に示されるように、本実
施例で用いられる照合検査部１７は主として、縮退処理
回路３１と、膨張処理回路４１と、下限閾値設定回路３
２と、上限閾値設定回路４２と、下限閾値画像バッファ
３３と、上限閾値画像バッファ４３と、下限閾値比較回
路３４と、上限閾値比較回路４４とにより構成されてい
る。縮退処理回路３１は、前記基準画像メモリ１６に書
き込まれた基準画像中の輝度の明るい領域を細らせる処
理を行うもので、膨張処理回路４１は、明るい領域を太
らせる処理を行う。実際の処理の一例を挙げる。着目画
素（Ｎ、Ｍ）における基準画素のＲＧＢ微分最大画像の
画素値をｇ（Ｎ、Ｍ）とした場合、縮退処理は例えば
（３）式で表される。 ｇ（Ｎ、Ｍ）＝ｍｉｎ〔ｇ（Ｎ−１、Ｍ−１）、ｇ（Ｎ、Ｍ−１）、ｇ（Ｎ＋ １、Ｍ−１）、ｇ（Ｎ−１、Ｍ）、ｇ（Ｎ、Ｍ）、ｇ（Ｎ＋１ 、Ｍ）、ｇ（Ｎ−１、Ｍ＋１）、ｇ（Ｎ、Ｍ＋１）、ｇ（Ｎ＋ １、Ｍ＋１）〕 ─────（３） 又、膨張処理は、例えば（４）式で表される。 ｇ（Ｎ、Ｍ）＝ｍａｘ〔ｇ（Ｎ−１、Ｍ−１）、ｇ（Ｎ、Ｍ−１）、ｇ（Ｎ＋ １、Ｍ−１）、ｇ（Ｎ−１、Ｍ）、ｇ（Ｎ、Ｍ）、ｇ（Ｎ＋１ 、Ｍ）、ｇ（Ｎ−１、Ｍ＋１）、ｇ（Ｎ、Ｍ＋１）、ｇ（Ｎ＋ １、Ｍ＋１）〕 ─────（４） 尚、上記の関数ｍｉｎ〔 〕は列挙した値の内最小のも
のをとるものであり、関数ｍａｘ〔 〕は列列挙した値
の内最大のものをとるものである。（３）式は、着目画
素を着目画素とその近傍の８画素の輝度の中から最小の
もの、即ち、最も暗い輝度値を着目画素の輝度とするこ
とを表しており、（４）式は着目画素を着目画素とその
近傍の８画素の輝度の中から最大のもの、即ち、最も明
るい輝度値を着目画素の輝度とすることを表している。FIG. 7 is a block diagram mainly showing the structure of the collation checking unit. As shown in FIG. 7, the collation checking unit 17 used in this embodiment mainly includes a degeneration processing circuit 31, an expansion processing circuit 41, and a lower limit threshold setting circuit 3.
2, an upper threshold setting circuit 42, a lower threshold image buffer 33, an upper threshold image buffer 43, a lower threshold comparison circuit 34, and an upper threshold comparison circuit 44. The degeneracy processing circuit 31 performs a process of thinning a bright region in the reference image written in the reference image memory 16, and the expansion processing circuit 41 performs a process of thickening the bright region. An example of actual processing will be given. When the pixel value of the RGB differential maximum image of the reference pixel in the pixel of interest (N, M) is g (N, M), the degeneracy process is represented by, for example, Expression (3). g (N, M) = min [g (N-1, M-1), g (N, M-1), g (N + 1, M-1), g (N-1, M), g ( N, M), g (N + 1, M), g (N-1, M + 1), g (N, M + 1), g (N + 1, M + 1)] ────── (3) Further, the expansion processing is For example, it is expressed by equation (4). g (N, M) = max [g (N-1, M-1), g (N, M-1), g (N + 1, M-1), g (N-1, M), g ( N, M), g (N + 1, M), g (N-1, M + 1), g (N, M + 1), g (N + 1, M + 1)] ────── (4) The above function min [] Takes the smallest of the listed values, and function max [] takes the largest of the listed values. Equation (3) represents that the pixel of interest is the minimum of the luminance of the pixel of interest and the eight pixels in the vicinity thereof, that is, the darkest luminance value is the luminance of the pixel of interest, and equation (4) is This represents that the pixel of interest has the maximum brightness among the brightness of the pixel of interest and the eight pixels in the vicinity thereof, that is, the brightest brightness value is the brightness of the pixel of interest.
【００１５】下限閾値設定回路３２には、予めパラメー
タ入力部１９より輝度変動の下限値が設定されていて、
縮退処理回路３１の出力より、前記下限値が減算され、
下限閾値画像バッファ３３に書き込まれる。同様に、上
限閾値設定回路４２には、予めパラメータ入力部１９よ
り輝度変動の上限値が設定されていて、膨張処理回路４
１の出力に、前記上限値が加算され上限閾値画像バッフ
ァ４３に書き込まれる。In the lower limit threshold setting circuit 32, the lower limit value of the brightness variation is set in advance by the parameter input section 19,
The lower limit value is subtracted from the output of the degeneration processing circuit 31,
It is written in the lower threshold image buffer 33. Similarly, in the upper limit threshold setting circuit 42, the upper limit value of the brightness variation is set in advance by the parameter input unit 19, and the expansion processing circuit 4
The upper limit value is added to the output of 1 and written in the upper limit threshold image buffer 43.
【００１６】下限閾値比較回路３４では、下限閾値画像
バッファ３３の輝度値と、被検査画像メモリ１５の輝度
値を対応する画素毎に比較し、被検査画像メモリ１５の
輝度値が下限閾値画像バッファ３３の輝度値より低い場
合に、欠陥が発生したと判定する。又、上限閾値比較回
路４４では、上限閾値画像バッファ４３の輝度値と、被
検査画像メモリ１５の輝度値を対応する画素毎に比較
し、被検査画像メモリ１５の輝度値が上限閾値画像バッ
ファ４３の輝度値より高い場合に、欠陥が発生したと判
定する。尚、照合検査部１７で、縮退処理回路３１及び
膨張処理回路４１を備えた理由は、被検査画像と基準画
像をカラーカメラで撮像した際の対象物の位置ズレによ
って発生する画像中の輝度変化が激しいエッヂ部分での
誤検出を許容するためである。又、照合検査部の構成
は、本実施例に限定するものでなく、基準画像メモリの
各画素の輝度と、被検査画像の各画素の輝度を、単純に
比較するものでも良い。The lower threshold comparison circuit 34 compares the luminance value of the lower threshold image buffer 33 with the luminance value of the inspected image memory 15 for each corresponding pixel, and the luminance value of the inspected image memory 15 becomes the lower threshold image buffer. When the brightness value is lower than 33, it is determined that a defect has occurred. In the upper threshold comparison circuit 44, the luminance value of the upper threshold image buffer 43 and the luminance value of the inspection image memory 15 are compared for each corresponding pixel, and the luminance value of the inspection image memory 15 is determined to be the upper threshold image buffer 43. If it is higher than the luminance value of, it is determined that a defect has occurred. The reason why the collation inspection unit 17 includes the degeneration processing circuit 31 and the expansion processing circuit 41 is that the luminance change in the image caused by the positional deviation of the object when the inspection image and the reference image are captured by the color camera. This is because the erroneous detection is allowed in the edge portion where the noise is severe. Further, the structure of the matching inspection unit is not limited to this embodiment, and the brightness of each pixel of the reference image memory and the brightness of each pixel of the image to be inspected may be simply compared.
【００１７】[0017]
【発明の効果】以上のように、本発明カラー画像の検査
方法によれば、白黒濃淡検査処理と同じ規模のハードウ
エアで、カラー画像の検査ができ、各色成分の画像をそ
れぞれ独立に検査処理する場合と同等まで検出の感度上
げることができ、信頼性の高い画像検査を可能としてい
る。又、本発明は、できるだけハードウエアを大規模に
しないで、各色成分毎の独立検査処理と同等の検出感度
を得ることのできる装置の提供を可能としている。As described above, according to the color image inspection method of the present invention, a color image can be inspected with the same hardware as the black and white density inspection process, and the image of each color component can be inspected independently. The sensitivity of detection can be increased to the same level as in the case of, and highly reliable image inspection is possible. Further, the present invention makes it possible to provide an apparatus capable of obtaining a detection sensitivity equivalent to that of an independent inspection process for each color component without making the hardware as large as possible.
【図１】本発明のカラー画像検査方法の原理を説明する
ための図FIG. 1 is a diagram for explaining the principle of a color image inspection method of the present invention.
【図２】本発明のカラー画像検査方法の原理を詳しく説
明するための図FIG. 2 is a diagram for explaining in detail the principle of the color image inspection method of the present invention.
【図３】本発明のカラー画像検査装置の概略構成図FIG. 3 is a schematic configuration diagram of a color image inspection apparatus of the present invention.
【図４】本発明のカラー画像検査装置実施例の装置構成
のブロック図FIG. 4 is a block diagram of an apparatus configuration of an embodiment of a color image inspection apparatus of the present invention.
【図５】本発明のカラー画像検査装置実施例における画
像変換部の構成を示すブロック図FIG. 5 is a block diagram showing a configuration of an image conversion unit in the embodiment of the color image inspection apparatus of the present invention.
【図６】微分オペレータの一例図FIG. 6 is an example diagram of a differential operator
【図７】本発明のカラー画像検査装置実施例における照
合検査部の構成を示すブロック図FIG. 7 is a block diagram showing a configuration of a collation inspection unit in the embodiment of the color image inspection apparatus of the present invention.
１ カラーカメラ ２ カメラ制御部 ３ 、 １３ 画像変換部／微分値変換部 ４ セレクタ ５ 、 １５ 被検査画像メモリ ６ 、 １６ 基準画像メモリ ７ 、 １７ 照合検査部 ８ 、 １８ 基準入力司令入力部 ９ 、 １９ パラメータ入力部 １０ 画像変換部／微分値変換部 １１ カメラ制御部 １２ Ｒ画像バッファ １３ Ｇ画像バッファ １４ Ｂ画像バッファ １５、１６、１７ 微分回路 １８ Ｒ微分画像バッファ １９ Ｇ微分画像バッファ ２０ Ｂ微分画像バッファ ２１ 最大値検出回路 ２２ ＲＧＢ微分値最大画像バッファ ３１ 縮退処理回路 ３２ 下限閾値設定回路 ３３ 下限閾値画像バッファ ３４ 下限閾値比較回路 ４１ 膨張処理回路 ４２ 上限閾値設定回路 ４３ 上限閾値画像バッファ ４４ 上限閾値比較回路 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 color camera 2 camera control section 3, 13 image conversion section / differential value conversion section 4 selector 5, 15 inspected image memory 6, 16 reference image memory 7, 17 collation inspection section 8, 18 reference input command input section 9, 19 Parameter input unit 10 Image conversion unit / differential value conversion unit 11 Camera control unit 12 R image buffer 13 G image buffer 14 B image buffer 15, 16, 17 Differentiation circuit 18 R differential image buffer 19 G differential image buffer 20 B differential image buffer 21 maximum value detection circuit 22 RGB differential value maximum image buffer 31 degeneration processing circuit 32 lower limit threshold setting circuit 33 lower limit threshold image buffer 34 lower limit threshold comparison circuit 41 expansion processing circuit 42 upper limit threshold setting circuit 43 upper limit threshold image buffer 44 upper limit threshold comparison circuit
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｇ０６Ｆ 15/62 ４１０ Ｚ ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of the front page (51) Int.Cl. 6 Identification code Internal reference number FI Technical display location G06F 15/62 410 Z
Claims (4)
像と比較し、検査する方法であって、被検査画像と基準
画像のそれぞれについて、複数の所定の色成分の画像に
対応する微分画像データをそれぞれ作成し、該微分画像
データから、各画素毎に微分値の最大値をとる微分値最
大画像データを生成し、且つ、被検査画像から得た微分
値最大画像データと基準画像から得た微分値最大画像デ
ータとを比較照合することを特徴とするカラー画像検査
方法。1. A method of inspecting by comparing an inspected image composed of a color image with a reference image, wherein differential image data corresponding to images of a plurality of predetermined color components for each of the inspected image and the reference image. To generate the maximum differential value image data that takes the maximum differential value for each pixel from the differential image data, and to obtain the maximum differential value image data obtained from the image to be inspected and the reference image A color image inspection method characterized by comparing and collating with maximum differential image data.
をＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分ないし、Ｃ成分、Ｙ成分、Ｍ
成分とすることを特徴とするカラー画像検査方法。2. The method according to claim 1, wherein a plurality of predetermined color components are R component, G component, B component or C component, Y component, M component.
A method for inspecting a color image, which comprises a component.
像と比較し、検査する装置であって、被検査画像と基準
画像のそれぞれについて、複数の所定の色成分の画像に
対応する微分画像データをそれぞれ作成し、該微分画像
データから、各画素毎に微分値の最大値をとる微分値最
大画像データを生成する画像変換部と、被検査画像から
得た微分値最大画像データと基準画像から得た微分値最
大画像データとを比較照合する照合検査部とを備えたこ
とを特徴とするカラー画像検査装置。3. An apparatus for comparing and inspecting an inspected image composed of a color image with a reference image, wherein differential image data corresponding to images of a plurality of predetermined color components for each of the inspected image and the reference image. From the differential image data, the image conversion unit that generates the maximum differential value image data that takes the maximum differential value for each pixel from the differential image data, and the maximum differential value image data and the reference image obtained from the image to be inspected. A color image inspecting apparatus comprising: a collation inspecting unit for comparing and collating the obtained differential value maximum image data.
をＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分ないし、Ｃ成分、Ｙ成分、Ｍ
成分とすることを特徴とするカラー画像検査装置。4. The plurality of predetermined color components according to claim 3, wherein R component, G component, B component or C component, Y component, M component
A color image inspecting device characterized by having components.
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|---|---|---|---|
| JP01696094A JP3374297B2 (en) | 1994-01-18 | 1994-01-18 | Color image inspection method and color image inspection apparatus |
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| JPH07210685A true JPH07210685A (en) | 1995-08-11 |
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN100423581C (en) * | 2002-12-30 | 2008-10-01 | Nxp股份有限公司 | Coding/decoding method and its device for dynamic image |
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| JP4670995B2 (en) * | 2010-04-05 | 2011-04-13 | オムロン株式会社 | Color image processing method and image processing apparatus |
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1994
- 1994-01-18 JP JP01696094A patent/JP3374297B2/en not_active Expired - Fee Related
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| CN100423581C (en) * | 2002-12-30 | 2008-10-01 | Nxp股份有限公司 | Coding/decoding method and its device for dynamic image |
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