JPH0727711A - 画像におけるマーク部の欠陥検出方法 - Google Patents
画像におけるマーク部の欠陥検出方法Info
- Publication number
- JPH0727711A JPH0727711A JP5172979A JP17297993A JPH0727711A JP H0727711 A JPH0727711 A JP H0727711A JP 5172979 A JP5172979 A JP 5172979A JP 17297993 A JP17297993 A JP 17297993A JP H0727711 A JPH0727711 A JP H0727711A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- density
- mark portion
- mark
- inspected
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】画像のマーク検査の検出結果の精度向上。
【構成】被検査画像のマーク部に対する欠陥部の比率を
上げるため、前記被検査画像に応じたリファレンス画像
のマーク部と背景部とを区別する２値画像を得、この２
値画像をもとに前記マーク部以外をマスクするマスクス
テップと、前記２値画像の背景部を基準値として、この
基準地と前記マーク部との間の階調を広げる階調変換ス
テップと、このステップで得られた階調変換出力を、前
記被検査画像の平均濃度の減算に関与しない演算によ
り、前記被検査画像につき、目視相当濃度の値で得る演
算ステップとを具備したことを特徴とする。
上げるため、前記被検査画像に応じたリファレンス画像
のマーク部と背景部とを区別する２値画像を得、この２
値画像をもとに前記マーク部以外をマスクするマスクス
テップと、前記２値画像の背景部を基準値として、この
基準地と前記マーク部との間の階調を広げる階調変換ス
テップと、このステップで得られた階調変換出力を、前
記被検査画像の平均濃度の減算に関与しない演算によ
り、前記被検査画像につき、目視相当濃度の値で得る演
算ステップとを具備したことを特徴とする。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、画像におけるマーク部
の欠陥検出方法に関し、特に画像におけるマーク検査の
微小欠陥検出に適する。
の欠陥検出方法に関し、特に画像におけるマーク検査の
微小欠陥検出に適する。
【０００２】
【従来の技術】従来より使用されている正規化相関計算
によるマーク検査では、良品と不良品の判別には、正規
化相関値という数学的な値によって、そのスレッシュホ
ールド（しきい値）を決定してきた。
によるマーク検査では、良品と不良品の判別には、正規
化相関値という数学的な値によって、そのスレッシュホ
ールド（しきい値）を決定してきた。
【０００３】しかしこの値は、抽象的な値であるため、
そのスレッシュホールドを決めるのが難しく、またその
ため、この付近での画像濃度の判定には、あいまいさが
見られた。そして、上記相関値というものが、目視検査
におけるどのような判定基準にそくしたものであるかも
不明確であった。
そのスレッシュホールドを決めるのが難しく、またその
ため、この付近での画像濃度の判定には、あいまいさが
見られた。そして、上記相関値というものが、目視検査
におけるどのような判定基準にそくしたものであるかも
不明確であった。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】本発明は上記実情に鑑
みてなされたもので、画像のマーク検査における判定値
に、目視検査での判定基準にそくした意味を与えて、目
視検査に近い検査が行えることを可能とし、また判定値
のあいまいさを無くせるようにしたことを目的とする。
みてなされたもので、画像のマーク検査における判定値
に、目視検査での判定基準にそくした意味を与えて、目
視検査に近い検査が行えることを可能とし、また判定値
のあいまいさを無くせるようにしたことを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段と作用】本発明は、被検査
画像のマーク部に対する欠陥部の比率を上げるため、前
記被検査画像に応じたリファレンス画像のマーク部と背
景部とを区別する２値画像を得、この２値画像をもとに
前記マーク部以外をマスクするためのマスクステップ
と、前記２値画像の背景部の濃度を基準値とすることに
よって、この基準値と前記マーク部の濃度との間の階調
を実質的に広げる操作を前記リファレンス画像及び被検
査画像について行う階調変換ステップと、このステップ
で得られた階調変換出力に対し、前記マスクステップで
得たマスク情報でマスク操作を行って前記被検査画像の
平均濃度の減算に関与しない相関演算を行うことによ
り、前記被検査画像の画素濃度の情報を得る演算ステッ
プと、このステップの前記相関演算の結果に応じて前記
被検査画像の欠陥の大きさを識別する判定ステップとを
具備したことを特徴とする画像におけるマーク部の欠陥
検出方法である。
画像のマーク部に対する欠陥部の比率を上げるため、前
記被検査画像に応じたリファレンス画像のマーク部と背
景部とを区別する２値画像を得、この２値画像をもとに
前記マーク部以外をマスクするためのマスクステップ
と、前記２値画像の背景部の濃度を基準値とすることに
よって、この基準値と前記マーク部の濃度との間の階調
を実質的に広げる操作を前記リファレンス画像及び被検
査画像について行う階調変換ステップと、このステップ
で得られた階調変換出力に対し、前記マスクステップで
得たマスク情報でマスク操作を行って前記被検査画像の
平均濃度の減算に関与しない相関演算を行うことによ
り、前記被検査画像の画素濃度の情報を得る演算ステッ
プと、このステップの前記相関演算の結果に応じて前記
被検査画像の欠陥の大きさを識別する判定ステップとを
具備したことを特徴とする画像におけるマーク部の欠陥
検出方法である。
【０００６】即ち本発明は、被検査画像のマーク部だけ
にある欠陥を検出すればよいことから、マーク部だけに
着目して、このマーク部以外の背景はマスクしてしま
う。この様にマーク部以外を別個に考えれば、検査領域
中での欠陥部分の比率を上げることができる。また、本
発明のごとく正規化を行わない相関は、マーク部と背景
部の濃度差がより大きいほど正しい相関値が得られる
が、画素間の濃度差の小さな画像が得られた場合、相関
値が不正確化される。この不都合を改善するため、マー
ク部と背景部の濃度差（ダイナミックレンジ）を広げる
ため、階調変換処理を行った。また、マーク部におい
て、その濃度差が少ない部分は、従来の正規化相関によ
る場合のように画像のダイナミックレンジが小である
と、目視のイメージと大幅に異なる計算結果となってし
まうことが極めて多くなる。この不都合をなくすため、
前述したごとく濃度の正規化をしない（画像濃度の平均
値を減算しない）で相関値を求めることにより、ダイナ
ミックレンジを広げるようにする。この時、濃度の正規
化をしないことで、画像の明るさの変動に弱くなる（正
規化相関計算を用いないことで生じる欠点）ことへの対
応は、前記階調変換を行うことで回避する。
にある欠陥を検出すればよいことから、マーク部だけに
着目して、このマーク部以外の背景はマスクしてしま
う。この様にマーク部以外を別個に考えれば、検査領域
中での欠陥部分の比率を上げることができる。また、本
発明のごとく正規化を行わない相関は、マーク部と背景
部の濃度差がより大きいほど正しい相関値が得られる
が、画素間の濃度差の小さな画像が得られた場合、相関
値が不正確化される。この不都合を改善するため、マー
ク部と背景部の濃度差（ダイナミックレンジ）を広げる
ため、階調変換処理を行った。また、マーク部におい
て、その濃度差が少ない部分は、従来の正規化相関によ
る場合のように画像のダイナミックレンジが小である
と、目視のイメージと大幅に異なる計算結果となってし
まうことが極めて多くなる。この不都合をなくすため、
前述したごとく濃度の正規化をしない（画像濃度の平均
値を減算しない）で相関値を求めることにより、ダイナ
ミックレンジを広げるようにする。この時、濃度の正規
化をしないことで、画像の明るさの変動に弱くなる（正
規化相関計算を用いないことで生じる欠点）ことへの対
応は、前記階調変換を行うことで回避する。
【０００７】この様にすることで、画像のマーク検査に
おける判定値に、目視検査での判定基準にそくした意味
を与えて、目視検査に近い検査が行えることを可能と
し、また判定値のあいまいさを無くせるようにしたもの
である。
おける判定値に、目視検査での判定基準にそくした意味
を与えて、目視検査に近い検査が行えることを可能と
し、また判定値のあいまいさを無くせるようにしたもの
である。
【０００８】
【実施例】以下、図面を参照して本発明の一実施例を説
明する。図１は、本実施例の検査アルゴリズムの流れ及
び構成を示す図である。図中１は、カメラ２などから被
検査画像を取り込む部分、３はリファレンス画像の蓄積
部である。これら画像取り込み部１、リファレンス画像
蓄積部３は、例えばメモリで構成できる。４は計算部
で、この計算部４は、リファレンス画像の２値化部分
５、リファレンス画像のマーク部のみ残して、他の部分
（背景部）はマスクしてしまう処理部分６、リファレン
ス画像及び被検査画像の階調変換を行う部分７、正規化
なし相関演算を行う部分８、被検査画像の欠陥の大きさ
具合の判定部分９を備えている。
明する。図１は、本実施例の検査アルゴリズムの流れ及
び構成を示す図である。図中１は、カメラ２などから被
検査画像を取り込む部分、３はリファレンス画像の蓄積
部である。これら画像取り込み部１、リファレンス画像
蓄積部３は、例えばメモリで構成できる。４は計算部
で、この計算部４は、リファレンス画像の２値化部分
５、リファレンス画像のマーク部のみ残して、他の部分
（背景部）はマスクしてしまう処理部分６、リファレン
ス画像及び被検査画像の階調変換を行う部分７、正規化
なし相関演算を行う部分８、被検査画像の欠陥の大きさ
具合の判定部分９を備えている。
【０００９】次に、図１のステップＳ１〜Ｓ３により、
図２（ａ）〜（ｄ）に示す内部検査マスクによる重み付
けについて説明する。ところで、重み付けを行う基本概
念は、検査領域中での欠陥部分の比率を上げることであ
る。その手法としては、普通は、四角い検査領域を均等
に２分割とか４分割する方法がよく用いられている。し
かしこの方法では、均等に分割することによって細分化
された、画像中のマーク部とその欠陥部の比率がまちま
ちになってしまうことが考えられる。
図２（ａ）〜（ｄ）に示す内部検査マスクによる重み付
けについて説明する。ところで、重み付けを行う基本概
念は、検査領域中での欠陥部分の比率を上げることであ
る。その手法としては、普通は、四角い検査領域を均等
に２分割とか４分割する方法がよく用いられている。し
かしこの方法では、均等に分割することによって細分化
された、画像中のマーク部とその欠陥部の比率がまちま
ちになってしまうことが考えられる。
【００１０】そこで、マーク部だけに存在する欠陥を検
出するという考えから、マークの部分だけに着目して、
そのほかの部分（背景部）はマスクしてしまおうと考え
た。そのため、基準となるリファレンス画像（図２
（ａ））をマーク毎２値化した後（図２（ｂ））に、マ
ーク部のエッジ部分の不確定さを取り除くため、８方向
の縮小処理で、マーク部を１画素分縮小した（図２
（ｄ））。図２（ｃ）では、図２（ｂ）で生じた１画素
のノイズを削除するため、８方向の拡大縮小処理を行っ
ている。
出するという考えから、マークの部分だけに着目して、
そのほかの部分（背景部）はマスクしてしまおうと考え
た。そのため、基準となるリファレンス画像（図２
（ａ））をマーク毎２値化した後（図２（ｂ））に、マ
ーク部のエッジ部分の不確定さを取り除くため、８方向
の縮小処理で、マーク部を１画素分縮小した（図２
（ｄ））。図２（ｃ）では、図２（ｂ）で生じた１画素
のノイズを削除するため、８方向の拡大縮小処理を行っ
ている。
【００１１】図２において、図２（ａ）のリファレンス
画像は多値画像（通常、１画素は８ビットで、この場合
は２５６階調の濃度を表示できる）であり、図２（ｂ）
は２値画像である。１１は１画面分の領域を示し、１２
は、内側のマーク部と外側の背景部との境目になるマー
ク輪郭部分を示しているにすぎない。図２（ｄ）の内部
マスク１３は、上記ノイズ除去された画像について８方
向の縮小処理が行われることにより、内部検査マスクと
なる部分である。
画像は多値画像（通常、１画素は８ビットで、この場合
は２５６階調の濃度を表示できる）であり、図２（ｂ）
は２値画像である。１１は１画面分の領域を示し、１２
は、内側のマーク部と外側の背景部との境目になるマー
ク輪郭部分を示しているにすぎない。図２（ｄ）の内部
マスク１３は、上記ノイズ除去された画像について８方
向の縮小処理が行われることにより、内部検査マスクと
なる部分である。
【００１２】次に、ステップＳ１、Ｓ４、Ｓ５で示さ
れ、かつ図３で示される階調変換につき説明する。正規
化を行わない相関は、マーク部と背景部の濃度差が大き
ければ大きいほど、正しい相関値を得ることができる。
もし、何らかの影響によって、照明や、カメラの絞りが
変化してしまったときなどに、取り込まれる画像は、濃
度差の小さい画像となることが推測できる。
れ、かつ図３で示される階調変換につき説明する。正規
化を行わない相関は、マーク部と背景部の濃度差が大き
ければ大きいほど、正しい相関値を得ることができる。
もし、何らかの影響によって、照明や、カメラの絞りが
変化してしまったときなどに、取り込まれる画像は、濃
度差の小さい画像となることが推測できる。
【００１３】そのため、マーク部と背景部の濃度差（ダ
イナミックレンジ）を広げるという観点から、背景部を
基準の濃度として濃度０にすることを考え、取り込んだ
画像のヒストグラムを取り、差の平均値以下の濃度をす
べて背景部と見なした。また残りのマーク部のについて
は、そのダイナミックレンジを２５６階調に広げる処理
を行った。図３（ａ）、（ｂ）はこのような工程の階調
変換処理を示している。この階調変換の式を、次の数１
に示す。
イナミックレンジ）を広げるという観点から、背景部を
基準の濃度として濃度０にすることを考え、取り込んだ
画像のヒストグラムを取り、差の平均値以下の濃度をす
べて背景部と見なした。また残りのマーク部のについて
は、そのダイナミックレンジを２５６階調に広げる処理
を行った。図３（ａ）、（ｂ）はこのような工程の階調
変換処理を示している。この階調変換の式を、次の数１
に示す。
【００１４】
【数１】 この数１の階調変換は、ステップＳ１のリファレンス画
像についてと、ステップＳ４の被検査画像についてと
の、両方の場合でそれぞれ行われる。数１において、Ｘ
は、階調変換する元の画像の１画素の濃度、Ｘ´は、階
調変換した結果の値である。
像についてと、ステップＳ４の被検査画像についてと
の、両方の場合でそれぞれ行われる。数１において、Ｘ
は、階調変換する元の画像の１画素の濃度、Ｘ´は、階
調変換した結果の値である。
【００１５】次に、ステップＳ３、Ｓ５、Ｓ６で示さ
れ、かつ図４で示される、正規化を行わない相関につい
て説明する。この場合、通常の正規化相関の式を、次の
数２のように変え、正規化なしの相関値Ｗを得る。
れ、かつ図４で示される、正規化を行わない相関につい
て説明する。この場合、通常の正規化相関の式を、次の
数２のように変え、正規化なしの相関値Ｗを得る。
【００１６】
【数２】 ただしこの数２において、Ｘi はリファレンス画像、Ｙ
i は被検査画像、Ｚi は内部マスク（リファレンス画像
から作成）、Ｙii＝（Ｙi −位置ずれ）＝（Ｙi−Δ
ｉ）、Ｎ＝Σ（各点の重み）＝ΣＺｉ、Δｉはリファレ
ンス画像と被検査画像の位置の差である。
i は被検査画像、Ｚi は内部マスク（リファレンス画像
から作成）、Ｙii＝（Ｙi −位置ずれ）＝（Ｙi−Δ
ｉ）、Ｎ＝Σ（各点の重み）＝ΣＺｉ、Δｉはリファレ
ンス画像と被検査画像の位置の差である。
【００１７】正規化相関では、図４を見て分かる通り、
全ての画像の全ての点（画素２１）に対して、それぞれ
その画像での平均の濃度との差を求めている。こうする
ことにより、画像の明るさの変動に強い検査ができるこ
とになる。しかし、検査対象の濃淡が余りないマーク部
の部分だけを見ると、画像のダイナミックレンジ（ａに
相当）が少ないため、平均値（ＡＶＥ）を引くことによ
って、マークの小さな濃淡差がもろに反映されてしま
い、良品といえども、小さな相関値（時によっては負の
値）を示すことになる。そこでこの影響を無くすため、
本発明では、正規化をしない相関を考えた。正規化しな
い（画像濃度の平均値で引かない）ことによって、演算
における２つの画像（リファレンス画像、被検査画像）
の各ダイナミックレンジを少しでも広げようという考え
である。正規化を行わないことによって考えられる、画
像の濃度変化（明るさ変動）への対応は、前記階調変換
を行うことによって回避する。
全ての画像の全ての点（画素２１）に対して、それぞれ
その画像での平均の濃度との差を求めている。こうする
ことにより、画像の明るさの変動に強い検査ができるこ
とになる。しかし、検査対象の濃淡が余りないマーク部
の部分だけを見ると、画像のダイナミックレンジ（ａに
相当）が少ないため、平均値（ＡＶＥ）を引くことによ
って、マークの小さな濃淡差がもろに反映されてしま
い、良品といえども、小さな相関値（時によっては負の
値）を示すことになる。そこでこの影響を無くすため、
本発明では、正規化をしない相関を考えた。正規化しな
い（画像濃度の平均値で引かない）ことによって、演算
における２つの画像（リファレンス画像、被検査画像）
の各ダイナミックレンジを少しでも広げようという考え
である。正規化を行わないことによって考えられる、画
像の濃度変化（明るさ変動）への対応は、前記階調変換
を行うことによって回避する。
【００１８】図４を見ると、正規化相関では、上記のａ
の範囲をフルレンジ（２５６階調）に換算して演算を行
うことになるので、データ（画素２１の濃度）に余り変
化がないときには、その微妙な差が、大きな差となって
しまう。このことは、ａが計算上、あたかも０〜２５５
階調を持つ意味合いを持ったことに対応し、ａの範囲で
の見た目でのばらつきが小でも、濃度が大きくばらつい
たような計算結果となってしまう。例えば、隣りどおし
の画素２１の濃度差が「１」であったとしても、「１０
０」も違ってしまうことになる。これでは厳密すぎて、
正しい結果を出すことは難しくなる。
の範囲をフルレンジ（２５６階調）に換算して演算を行
うことになるので、データ（画素２１の濃度）に余り変
化がないときには、その微妙な差が、大きな差となって
しまう。このことは、ａが計算上、あたかも０〜２５５
階調を持つ意味合いを持ったことに対応し、ａの範囲で
の見た目でのばらつきが小でも、濃度が大きくばらつい
たような計算結果となってしまう。例えば、隣りどおし
の画素２１の濃度差が「１」であったとしても、「１０
０」も違ってしまうことになる。これでは厳密すぎて、
正しい結果を出すことは難しくなる。
【００１９】しかし本発明のごとく、上記平均値を差し
引くという操作を取り除いてしまう（正規化相関を行わ
ない）と、その画素の濃度ｂ（図４（ｂ）参照）がその
まま反映されてくれるので、２５６階調のレンジは望め
ないにしろ、今ある最大の濃度分のダイナミックレンジ
は確保される。このことは、平均値を引かない正規化相
関なしの演算の結果、画素２１の濃度そのものが、各画
素で得られるため、画素２１相互間の濃度ばらつきが小
さくても、目視のままのイメージの演算結果データが得
られたことになるものである。
引くという操作を取り除いてしまう（正規化相関を行わ
ない）と、その画素の濃度ｂ（図４（ｂ）参照）がその
まま反映されてくれるので、２５６階調のレンジは望め
ないにしろ、今ある最大の濃度分のダイナミックレンジ
は確保される。このことは、平均値を引かない正規化相
関なしの演算の結果、画素２１の濃度そのものが、各画
素で得られるため、画素２１相互間の濃度ばらつきが小
さくても、目視のままのイメージの演算結果データが得
られたことになるものである。
【００２０】次に、ステップＳ７において、判定部９
で、正規化なし相関演算結果から、被検査画像の欠陥の
大きさ具合を判定し、被検査画像のマーク部の良否を判
定するものである。
で、正規化なし相関演算結果から、被検査画像の欠陥の
大きさ具合を判定し、被検査画像のマーク部の良否を判
定するものである。
【００２１】図５は、同図（ａ）で示される従来の正規
化相関値−欠陥の面積比（％）と、同図（ｂ）で示され
る上記実施例のそれを示す。ここで示される各量は、そ
れぞれ被検査画像の欠陥部を示すものであり、図４
（ｂ）が、直線性を示したことにより、目視検査の判断
基準の一つと考えられる見た目の欠陥の大きさが、相関
値で求められることを示すものである。なお図５（ｂ）
では、平均値の減算を行うものであるため、正規化相関
による結果が、大きくばらついていることが分かるもの
である。
化相関値−欠陥の面積比（％）と、同図（ｂ）で示され
る上記実施例のそれを示す。ここで示される各量は、そ
れぞれ被検査画像の欠陥部を示すものであり、図４
（ｂ）が、直線性を示したことにより、目視検査の判断
基準の一つと考えられる見た目の欠陥の大きさが、相関
値で求められることを示すものである。なお図５（ｂ）
では、平均値の減算を行うものであるため、正規化相関
による結果が、大きくばらついていることが分かるもの
である。
【００２２】なお、本発明は上記実施例に限られず、種
々の応用が可能である。例えば、上記マスクを変えるこ
とによって、検査対象を種々選定できる。つまり例え
ば、２値化した結果を１画素拡大し、白黒反転して背景
部検査マスクを作成すれば、背景部のインク飛びや樹脂
検査、輪郭部に注目すれば、にじみや、かすれの検査に
応用することができる。
々の応用が可能である。例えば、上記マスクを変えるこ
とによって、検査対象を種々選定できる。つまり例え
ば、２値化した結果を１画素拡大し、白黒反転して背景
部検査マスクを作成すれば、背景部のインク飛びや樹脂
検査、輪郭部に注目すれば、にじみや、かすれの検査に
応用することができる。
【００２３】
【発明の効果】以上説明したごとく本発明によれば、画
像のマーク検査における判定値に、目視検査での判定基
準にそくした意味を与えて、目視検査に近い検査が行え
ることを可能とし、また判定値のあいまいさを無くせる
ようにした画像におけるマーク部の欠陥検出方法が提供
できるものである。
像のマーク検査における判定値に、目視検査での判定基
準にそくした意味を与えて、目視検査に近い検査が行え
ることを可能とし、また判定値のあいまいさを無くせる
ようにした画像におけるマーク部の欠陥検出方法が提供
できるものである。
【図１】本発明の一実施例の検査アルゴリズムの流れ及
び構成を示す図。
び構成を示す図。
【図２】同実施例の作用説明図。
【図３】同実施例の作用説明図。
【図４】同実施例の作用説明図。
【図５】同実施例の作用説明図。
１…被検査画像取り込み部、３…リファレンス画像蓄積
部、４…計算部、５…２値化部、６…マスク処理部、７
…階調変換部、８…正規化なし相関演算部、９…判定
部、２１…画素。
部、４…計算部、５…２値化部、６…マスク処理部、７
…階調変換部、８…正規化なし相関演算部、９…判定
部、２１…画素。
Claims (4)
- 【請求項１】被検査画像のマーク部の欠陥部分の検出比
率を上げるため、前記被検査画像に応じたリファレンス
画像のマーク部と背景部とを区別する２値画像を得、こ
の２値画像をもとに前記マーク部以外をマスクするため
のマスクステップと、前記２値画像の背景部の濃度を基
準値とすることによって、この基準値と前記マーク部の
濃度との間の階調を実質的に広げる操作を前記リファレ
ンス画像及び被検査画像について行う階調変換ステップ
と、このステップで得られた階調変換出力に対し、前記
マスクステップで得たマスク情報でマスク操作を行って
前記被検査画像の平均濃度の減算に関与しない相関演算
を行うことにより、前記被検査画像の画素濃度の情報を
得る演算ステップと、このステップの前記相関演算の結
果に応じて前記被検査画像の欠陥の大きさを識別する判
定ステップとを具備したことを特徴とする画像における
マーク部の欠陥検出方法。 - 【請求項２】前記マスクステップにおいて、特定画素の
隣接画素方向の拡大縮小処理により、前記２値画像を得
るときに生じたノイズを除去する工程を具備する請求項
１に記載の画像におけるマーク部の欠陥検出方法。 - 【請求項３】前記マスクステップは、前記マーク部のエ
ッジの不確定部分を除去するため、前記マーク部のエッ
ジに位置した画素を除去するステップを具備する請求項
１に記載の画像におけるマーク部の欠陥検出方法。 - 【請求項４】前記基準値を、濃度零とした請求項１に記
載の画像におけるマーク部の欠陥検出方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5172979A JPH0727711A (ja) | 1993-07-13 | 1993-07-13 | 画像におけるマーク部の欠陥検出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5172979A JPH0727711A (ja) | 1993-07-13 | 1993-07-13 | 画像におけるマーク部の欠陥検出方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0727711A true JPH0727711A (ja) | 1995-01-31 |
Family
ID=15951921
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5172979A Pending JPH0727711A (ja) | 1993-07-13 | 1993-07-13 | 画像におけるマーク部の欠陥検出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0727711A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7017637B2 (en) | 2001-09-25 | 2006-03-28 | Dainippon Screen Mfg. Co. Ltd. | Thin film forming apparatus and thin film forming method |
| US7440605B2 (en) | 2002-10-08 | 2008-10-21 | Dainippon Screen Mfg. Co., Ltd. | Defect inspection apparatus, defect inspection method and program |
| JP2020085711A (ja) * | 2018-11-28 | 2020-06-04 | 日立グローバルライフソリューションズ株式会社 | 水漏れ検査システム |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH06337922A (ja) * | 1993-05-28 | 1994-12-06 | Toshiba Corp | パターン評価方法 |
-
1993
- 1993-07-13 JP JP5172979A patent/JPH0727711A/ja active Pending
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH06337922A (ja) * | 1993-05-28 | 1994-12-06 | Toshiba Corp | パターン評価方法 |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7017637B2 (en) | 2001-09-25 | 2006-03-28 | Dainippon Screen Mfg. Co. Ltd. | Thin film forming apparatus and thin film forming method |
| US7440605B2 (en) | 2002-10-08 | 2008-10-21 | Dainippon Screen Mfg. Co., Ltd. | Defect inspection apparatus, defect inspection method and program |
| JP2020085711A (ja) * | 2018-11-28 | 2020-06-04 | 日立グローバルライフソリューションズ株式会社 | 水漏れ検査システム |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN114418957A (zh) | 基于机器人视觉的全局和局部二值模式图像裂缝分割方法 | |
| JP4323097B2 (ja) | サンプルイメージ中のエラーを検出する方法およびシステム | |
| CN111369570B (zh) | 一种视频图像的多目标检测跟踪方法 | |
| JP3814353B2 (ja) | 画像分割方法および画像分割装置 | |
| KR100827906B1 (ko) | 기판 검사 장치 | |
| US7646892B2 (en) | Image inspecting apparatus, image inspecting method, control program and computer-readable storage medium | |
| JP3890844B2 (ja) | 外観検査方法 | |
| JP2000048120A (ja) | 濃淡画像の文字領域抽出方法及びそのプログラムを記録した記録媒体 | |
| JPH0727711A (ja) | 画像におけるマーク部の欠陥検出方法 | |
| JP3788586B2 (ja) | パターン検査装置および方法 | |
| CN112801112B (zh) | 一种图像二值化处理方法、装置、介质及设备 | |
| JP2019100937A (ja) | 欠陥検査装置及び欠陥検査方法 | |
| JP3253752B2 (ja) | パターン評価方法 | |
| JP2001028059A (ja) | 色ムラ検査方法及び装置 | |
| JPH0718812B2 (ja) | 異物検出方法 | |
| JP2711649B2 (ja) | 検査対象物の表面傷検出方法 | |
| JPH0592646A (ja) | 印刷物検査方法 | |
| JP2002140695A (ja) | 検査方法およびその装置 | |
| Long et al. | An Efficient Method For Dark License Plate Detection | |
| JPH0624014B2 (ja) | 濃淡画像の処理方法 | |
| JPH08159712A (ja) | パターン認識方法 | |
| Sun et al. | Retinex theory‐based shadow detection and removal in single outdoor image | |
| CN112712499B (zh) | 一种物体检测方法、装置以及计算机可读存储介质 | |
| JPH0319990B2 (ja) | ||
| JP2002183713A (ja) | 画像処理方法およびその装置 |