JPH0737092A

JPH0737092A - 画像処理装置

Info

Publication number: JPH0737092A
Application number: JP5156870A
Authority: JP
Inventors: Kazuo Funakubo; 一夫舟久保; Yuji Nishikawa; 裕治西川; Toru Nishi; 亨西
Original assignee: Mitsubishi Electric Engineering Co Ltd; Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Engineering Co Ltd; Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 1993-06-28
Filing date: 1993-06-28
Publication date: 1995-02-07
Anticipated expiration: 2017-01-28
Also published as: JP3251716B2

Abstract

(57)【要約】【目的】良品の特徴と不良品の特徴と抽出可能な画像
処理装置を提供する。【構成】良品ワークの画像を読み取り、良品ワークの
良品特徴データを抽出する手段に加えて、不良品ワーク
の画像を読み取り、不良品ワークの不良品特徴データを
抽出する不良品ワーク特徴データ抽出手段を有する。【効果】良品の特徴と不良品の特徴とを抽出できる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、画像処理装置に関
し、さらに詳しくは、ワークの画像からワークの特徴デ
ータを抽出する画像処理装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】図１６を参照して、従来の画像処理装置
の構成を説明する。１’は画像処理装置、２’は画像処
理装置１’に認識指令を与える上位コントローラであ
る。３は認識の対象となるワーク、４はワーク３の画像
を読み込みビデオ信号に変換するカメラである。５はカ
メラ４で読み取ったワーク３の原画像，２値画像，認識
結果，各種操作のためのガイダンス等を表示するモニタ
ＴＶである。６はＨ／Ｗの内部設定及び認識すべきワー
ク３の特徴データを登録指示するキーボードである。７
は、命令を解読し実行する中央処理装置である。８’
は、中央処理装置７で実行すべきプログラムやワーク３
の特徴データ等を格納する記憶回路である。９は、カメ
ラ４から入力されるビデオ信号を２値画像に変換し、さ
らに孤立点除去等の前処理を行なう画像入力回路であ
る。１０は、画像入力回路９から出力される信号をもと
にランレングスデータを生成する画像処理回路である。
１１’は、画像入力回路９からの２値画像，認識結果を
格納する画像記憶回路である。１２’は、記憶回路８’
に格納されているティーチングデータが複数存在する場
合の補助記憶として使用する外部記憶装置である。１３
は、認識結果やワーク３の特徴データを印刷するための
プリンタである。１４はモニタＴＶ５とのインターフェ
ース回路、１５はキーボード６とのインターフェース回
路である。１６は、上位コントローラ２’との間で認識
指令，認識結果を授受する上位インターフェース回路で
ある。１７は、外部記憶装置１２’とのインターフェー
ス回路である。１８は、プリンタ１３とのインターフェ
ース回路である。

【０００３】次に、前記画像処理装置１’の動作を説明
する。前記画像処理装置１’の動作モードには、前記画
像処理装置１’の内部設定およびワーク３の仕様の良否
判別基準を登録する「ティーチングモード」と、上位コ
ントローラ２’からの指令によりワーク３の良否判別を
行ない上位コントローラ２’に結果を報告する「オンラ
インモード」とがある。これらの各モードは、キーボー
ド６から指示することにより、モニタＴＶ５の画面上で
選択できる。以下、「ティーチングモード」と「オンラ
インモード」とを詳細説明する。

【０００４】（ティーチングモード）仕様上の良品判別
基準（これを仕様良品判別基準という）により選別した
良品のワーク３の画像をカメラ４で読み取り、ビデオ信
号に変換して画像入力回路９に送る。画像入力回路９で
は、ビデオ信号を２値化するとともに、孤立点除去を行
ない、画像記憶回路１１へと送る。また、オペレータが
画像選択をすると、原画像，２値画像等がモニタＴＶ５
に表示される。オペレータは、モニタＴＶ５の画面を見
ながら、ワーク３のウィンドウ（認識処理領域）をキー
ボード６より設定し、キーボード６から良品特徴データ
の抽出を指令する。中央処理装置７は、このオペレータ
の抽出した良品特徴データをティーチングデータとして
記憶回路８’に格納する。上記ティーチングデータを保
存する場合には、キーボード６によりその旨を指示して
行う。中央処理装置７は、記憶回路８’に格納されてい
るティーチングデータを外部記憶装置インターフェース
１７を介して外部記憶装置１２’に格納する。

【０００５】図１７を参照し、上記ティーチングデータ
作成時の処理の流れを説明する。ステップＳ１０１で、
オペレータがウィンドウの設定をキーボード６より行
う。次に、ステップＳ１０２で、画像処理装置１’はキ
ーボード６からの良品特徴データ抽出指示を待つ。そし
て、良品特徴データ抽出指示があれば、ステップＳ１０
３に処理を移す。ステップＳ１０３では、良品特徴デー
タを抽出する（以下、この抽出された良品特徴データを
抽出良品特徴データとする）。前記良品特徴データのデ
ータ項目（データの種類）は複数存在（例えば、面積，
周囲長，穴の数など。ここでは、ｎ項目まで存在するも
のとする）し、そのｎ項目すべてを抽出する（図１８の
良品特徴データの一例を示す構造図参照）。ステップＳ
１０４からＳ１０７では、実際に良品ワーク３の各良品
特徴データの上限値および下限値を求める。ステップＳ
１０４では、前記抽出良品特徴データと記憶回路８’に
格納されている良品特徴データ（以下、格納良品特徴デ
ータとする）の上限値とを比較する。前記抽出良品特徴
データの値が大きい場合には、ステップＳ１０５で、前
記格納良品特徴データの上限値を、前記抽出良品特徴デ
ータに置き換えて記憶回路８’へ格納する。前記抽出良
品特徴データの値が小さい場合には、ステップＳ１０６
で、前記格納良品特徴データの下限値と比較する。前記
抽出良品特徴データが小さい場合は、ステップＳ１０７
で、前記格納良品特徴データの下限値を前記抽出良品特
徴データに置き換えて記憶回路８’へ格納する。前記抽
出良品特徴データが大きい場合は、前記格納良品特徴デ
ータの下限値の置き換えは行わない。ステップＳ１０８
では、ステップＳ１０４からＳ１０７までにおいて、ｎ
項目の良品特徴データをすべての抽出したかどうかをチ
ェックする。抽出が完了していなければ、ステップＳ１
０４へ戻り、ステップＳ１０４からＳ１０７までの処理
を繰り返す。抽出が完了したらステップＳ１０２に処理
を移す。なお、上記ティーチングデータの作成は、良品
のワーク３のバラツキを考慮して、複数個の良品のワー
ク３について行うため、ステップＳ１０２以降の処理を
複数回繰り返す。良品特徴データの抽出を行なう良品の
ワーク３がなければ、オペレータの指示によりこの処理
は終了する。

【０００６】（オンラインモード）オンラインモードで
は、画像処理装置１’が、上位コントローラ２’から認
識指令を上位インターフェース回路１４を介して受け取
る。中央処理装置７は、この認識指令を待ち、認識指令
であれば、良品か不良品か判らないワーク３の画像をカ
メラ４で読み取りビデオ信号に変換して画像入力回路９
に送る。画像入力回路９では、ビデオ信号を２値化する
とともに孤立点除去などの前処理を行ない、画像記憶回
路１１に送る。モニタＴＶ５には、オペレータによる画
像選択により原画像，２値画像等が表示される。中央処
理装置７は、画像記憶回路１１の内容からワーク３の特
徴データを抽出する。この特徴データと、あらかじめ上
記ティーチングモードで抽出し置き換えられた前記良品
特徴データとを比較する。その結果は、モニタＴＶ５に
表示され、上位インターフェース１６を介して上位コン
トローラ２’にも送られる。また、プリンタインターフ
ェース１８を介してプリンタ１３で印刷されることもあ
る。

【０００７】図１９を参照して、上記オンラインモード
における従来の良否判別処理（以下、実質良否判別処理
とする）の流れを説明する。ステップＳ１１０１では、
上位コントローラ２’から上位インターフェース回路１
６を介して、認識指令が中央処理装置７に送られると、
ステップＳ１１０２で認識指令かどうかを判断をし、認
識指令であれば、ステップＳ１０３で、良品ワーク３の
良品特徴データを抽出する。ステップＳ１１０３，Ｓ１
１０４では、オンラインモードで抽出した特徴データ
が、上記ティーチングモードで求めた良品特徴データの
上限値と下限値との範囲内であるかどうかをチェックす
る。そして、範囲内であれば良品と判断し、範囲外であ
れば不良品と判断する。ステップＳ１１０５で、この実
質良否判別結果は、モニタＴＶ５、上位コントローラ
２’、またプリンタ１３へ送られる。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】上記従来の画像処理装
置は、あらかじめ得た良品特徴データのみで仕様良否判
別処理を行なっている。このため、各不良品の個々の状
態を認識することができず、良品と不良品との違いが客
観的にわからないという問題点があった。そこで、第１
構成による発明の目的は、良品と不良品との違いが客観
的にわかる画像処理装置を提供することにある。上記従
来の画像処理装置は、あらかじめ得た各良品特徴データ
項目のすべてと一致したワークを良品とし、一致しない
ワークを不良品としている。このため、不良品と判定さ
れたワークについての特徴データは、良否判別基準に反
映されず、良否判別基準が確立されていないという問題
点があった。そこで、第２構成による発明の目的は、実
質良否判別基準を生成する画像処理装置を提供すること
にある。上記従来の画像処理装置は、良品を事前に認識
させ、得た良品特徴データをもとにワークの良否判別を
実施する。このため、画像処理環境等に変化があった場
合には、再び、良品を認識させて良品特徴データを得な
ければ、良否判別ができないという問題点があった。そ
こで、第３構成による発明の目的は、画像処理環境等の
変化があった場合には、再び、ワークを認識させ直さな
くても、実質良否判別処理する画像処理装置を提供する
ことにある。上記従来の画像処理装置は、あらかじめ得
たすべての良品特徴データとワークの全特徴データとを
照合して良否判別を行なわなければならないという問題
点があった。そこで、第４構成による発明の目的は、良
否判別に必要な特徴データの種類を限定し、変更する画
像処理装置を提供することにある。上記従来の画像処理
装置は、判別処理において特徴データのデータ項目を任
意に選択して、判別処理を実施できないという問題点が
あった。そこで、第５構成による発明の目的は、特徴デ
ータのデータ項目を任意に選択して良否判別処理ができ
る画像処理装置を提供することにある。従来の画像処理
装置は、得られた良品の全良品特徴データとワークの全
特徴データとを照合して、良否判別をしていた。このた
め、判別手順が固定してしまうという問題点があった。
そこで、第６構成による発明の目的は、良否判別に必要
な特徴データ項目から良否判別手順を自己決定できる画
像処理装置を提供することにある。従来の画像処理装置
は、良否判別の処理時間を、実際に良否判別処理の実施
をしなければ得られないという問題点があった。そこ
で、第７構成による発明の目的は、実際に良否判別処理
を行なうなくても、各データ項目の処理時間がわかる画
像処理装置を提供することにある。従来の画像処理装置
は、意図する時間内で良否判別処理が可能か否かは、実
際に判別処理を実施しなければ判断できないという問題
点があった。そこで、第８構成による発明の目的は、時
間内で判別処理が可能か否かを内部で判断し、外部に出
力できる画像処理装置を提供することにある。従来の画
像処理装置は、事前に良品を認識して得た特徴データに
よって良否判別を行なう。このため、良否判別の基準が
固定されてしまうという問題点があった。そこで、第９
構成による発明の目的は、良否判別処理を実施した際
に、ワークの良品、不良品の各々の特徴データを内部に
蓄積し、必要に応じて蓄積データにより判別基準を自己
補正できる画像処理装置を提供することにある。従来の
画像処理装置は、事前に得られた良品の全特徴データと
ワークの特徴データとを照合して、良否判別を行なう。
このため、判別手順は固定されてしまうという問題点が
あった。そこで、第１０構成による発明の目的は、良否
判別処理を実施した際に、ワークの良品、不良品の各々
の特徴データを内部に蓄積し、必要に応じて蓄積データ
により判別手順を自動的に変更できる画像処理装置を提
供することにある。従来の画像処理装置は、良否判別処
理を実施した際に、ワークの不良発生率が得られないと
いう問題点があった。そこで、第１１構成による発明の
目的は、良否判別処理を実施した際に、ワークの不良発
生率を監視し、指定した値を超えた場合に外部に出力す
る画像処理装置を提供することにある。

【０００９】

【課題を解決するための手段】上記の課題を解決するた
めに、この発明の画像処理装置では下記の手段を有する
ことを構成上の特徴とする。第１構成による発明の画像
処理装置は、不良品ワークの画像を読み取り、不良品ワ
ークの不良品特徴データを抽出する不良品ワーク特徴デ
ータ抽出手段を有することを構成上の特徴とするもので
ある。第２構成による発明の画像処理装置は、良品特徴
データおよび不良品特徴データを解析し、その分布，範
囲から実質良否判別基準を生成する実質良否判別基準を
有することを構成上の特徴とするものである。第３構成
による発明の画像処理装置は、実質良否判別基準の値を
変更するための実質良否判別基準値変更手段を有するこ
とを特徴とする画像処理装置。第４構成による発明の画
像処理装置は、良品特徴データおよび不良品特徴データ
の各データ項目の差異に基づいて、当該データ項目が良
否判別に必要か否かを判定し、不必要な場合には当該デ
ータ項目を良否判別項目としない良否判別項目限定手段
を有することを構成上の特徴とするものである。第５構
成による発明の画像処理装置は、実質良否判別基準のデ
ータ項目を変更するための実質良否判別基準データ項目
変更手段を有することを構成上の特徴とするものであ
る。第６構成による発明の画像処理装置は、良品特徴デ
ータおよび不良品特徴データの各データ項目の差異に基
づいて、良品特徴データまたは不良品特徴データを抽出
する時の各データ項目の抽出順序を変更する特徴データ
抽出時データ項目順序変更手段を有することを構成上の
特徴とするものである。第７構成による発明の画像処理
装置は、良品特徴データおよび不良品特徴データの抽出
時に、各データ項目毎の特徴抽出処理時間を計測する特
徴抽出処理時間計測手段を有することを構成上の特徴と
するものである。第８構成による発明の画像処理装置
は、実質良否判別基準の各データ項目についての特徴抽
出処理時間を合計し、その合計時間と所定時間とを比較
し、前記所定時間内で良否判別可能か否かを判断し、そ
の判断結果を外部に出力するタイムタクトチェック手段
を有することを特徴とする画像処理装置。第９構成によ
る発明の画像処理装置は、ワークの画像を読み取り、ワ
ークの特徴データを抽出し、その特徴データと所定の良
否判別基準とからワークの良否を判別する画像処理装置
において、良品と判別したワークの特徴データを良品特
徴データとして蓄積する良品ワーク特徴データ蓄積手段
と、不良品と判別したワークの特徴データを不良品特徴
データとして蓄積する不良品ワーク特徴データ蓄積手段
と、必要に応じて前記良品特徴データおよび不良品特徴
データに基づいて前記良否判別基準の値を補正する良否
判別基準値補正手段を有することを構成上の特徴とする
ものである。第１０構成による発明の画像処理装置は、
ワークの画像を読み取り、ワークの特徴データを抽出
し、その特徴データと所定の良否判別基準とからワーク
の良否を判別する画像処理装置において、前記良否判別
基準の各データ項目の不良発生率を算出する不良発生率
算出手段と、前記不良発生率に基づいて、良否判別時の
各データ項目の判別順序を変更する良否判別時データ項
目順序変更手段を有することを構成上の特徴とするもの
である。第１１構成による発明の画像処理装置は、ワー
クの画像を読み取り、ワークの特徴データを抽出し、そ
の特徴データと所定の良否判別基準とからワークの良否
を判別する画像処理装置において、前記良否判別基準の
各データ項目の不良発生率を算出する不良発生率算出手
段と、前記不良発生率が所定の許容値を超えた時にそれ
を外部に出力する不良発生率超過時出力手段を有するこ
とを構成上の特徴とするものとする。

【００１０】

【作用】第１構成による発明の画像処理装置は、良品ワ
ークの画像を読み取り、良品ワークの良品特徴データを
抽出する画像処理装置において、不良品ワークの画像を
読み取り、不良品ワークの不良品特徴データを抽出す
る。このため、良品と不良品との状態の違いを客観的に
認識できる。第２構成による発明の画像処理装置は、良
品特徴データおよび不良品特徴データを解析し、その分
布，範囲から実質良否判別基準を生成する。このため、
実質良否判別基準を確立できる。第３構成による発明の
画像処理装置は、ワークの良品および不良品の各々を認
識して得た各種特徴データから良否判別の基準となる特
徴データを内部に保存し、その値を変更する。このた
め、照明の変更等の画像処理環境の変化に容易に対応で
きる。第４構成による発明の画像処理装置は、ワークの
良品および不良品の各々を認識して得た各種特徴データ
から良否判別に必要な特徴データの種類を自己限定す
る。このため、良否判別において不要な判別処理を自動
的に省略できる。第５構成による発明の画像処理装置
は、良否判別に必要な特徴データの種類を任意に選択す
る。このため、判別処理の実施順序の変更、判別処理の
組み合わせが可能となる。第６構成による発明の画像処
理装置は、良否判別に必要な特徴データを得るための判
別手順を自己決定する。このため、良品および不良品の
認識だけで良否判別が可能となる。第７構成による発明
の画像処理装置は、良品および不良品の各々の特徴デー
タを得る際に、特徴データの種類毎に判別処理時間を測
定する。このため、判別処理に必要な処理時間を容易に
得ることが可能となる。第８構成による発明の画像処理
装置は、指定された処理時間と良否判別処理に必要な時
間を比較する。このため、判別処理が指定時間内で可能
か、否かを容易に得ることが可能となる。第９構成によ
る発明の画像処理装置は、良否判別処理を実施中に得ら
れた特徴データから良否判別の判別基準を自己補正す
る。このため、厳密な良否判別が可能となる。第１０構
成による発明の画像処理装置は、良否判別処理を実施中
に得られたワークの特徴データから良否判別の判別方法
を自己変更する。このため、ワークの良品および不良品
の変化に対応した良否判別が可能となる。第１１構成に
よる発明の画像処理装置は、良否判別処理を実施中に得
られたワークの不良発生率を監視する。このため、不良
発生の状況が容易に得られる。

【００１１】

【実施例】以下、図に示す実施例によりこの発明をさら
に詳細に説明する。なお、これによりこの発明が限定さ
れるものではない。図１は、この発明の一実施例の画像
処理装置の構成図である。１は画像処理装置、２は画像
処理装置１に認識指令を与える上位コントローラであ
る。３は認識の対象となるワーク、４は、ワーク３の画
像を読み込みビデオ信号に変換するカメラである。５
は、カメラ４で読み取ったワーク３の原画像，２値画
像，認識結果，各種操作のためのガイダンス等を表示す
るモニタＴＶである。６は、Ｈ／Ｗの内部設定及び認識
すべきワーク３の特徴データを登録指示するキーボード
である。７は、命令を解読し実行する中央処理装置であ
る。８は、中央処理装置７で実行すべきプログラムやワ
ーク３の特徴データ等を格納する記憶回路である。９
は、カメラ４から入力されるビデオ信号を２値画像に変
換し、さらに孤立点除去などの前処理等の前処理を行な
う画像入力回路である。１０は、画像入力回路９から出
力される信号をもとにランレングスデータを生成する画
像処理回路である。１１は画像入力回路９からの２値画
像，認識結果を格納する画像記憶回路である。１２は、
記憶回路８に格納されているティーチングデータが複数
存在する場合の補助記憶として使用する外部記憶装置で
ある。１３は、認識結果やワーク３の特徴データを印刷
するためのプリンタである。１４はモニタＴＶ５とのイ
ンターフェース回路、１５はキーボード６とのインター
フェース回路である。１６は、上位コントローラ２との
間で認識指令，認識結果を授受する上位インターフェー
ス回路である。１７は、外部記憶装置１２とのインター
フェース回路である。１８は、プリンタ１３とのインタ
ーフェース回路である。

【００１２】次に、この発明の前記画像処理装置１の動
作を説明する。前記画像処理装置１の動作モードには、
前記画像処理装置１の内部設定およびワーク３の仕様の
良否判別基準を登録する「ティーチングモード」と、上
位コントローラ２からの指令によりワーク３の良否判別
を行ない上位コントローラ２に結果を報告する「オンラ
インモード」とがある。これらの各モードは、キーボー
ド６から指示することにより、モニタＴＶ５の画面上で
選択できる。以下、この発明の一実施例をティーチング
モード（第１構成から第８構成までの発明の実施例）と
オンラインモード（第９構成から第１１構成までの発明
の実施例）とに分けて説明する。

【００１３】（ティーチングモード）ティーチングモー
ドにおいては、仕様判別基準により選別した良品および
不良品のワーク３の画像をカメラ４で読み取りビデオ信
号に変換して画像入力回路９に送る。画像入力回路９で
はビデオ信号を２値化するとともに孤立点除去などの前
処理を行ない、画像記憶回路１１に送る。モニタＴＶ５
には、画像選択により原画像、２値画像等が表示され
る。オペレータはモニタＴＶ５の画面を見ながらワーク
３のウィンドウ（認識処理領域）をキーボード６より設
定後、特徴データの抽出指令をキーボード６により行な
い、これらをティーチングデータとして中央処理装置７
を経由して記憶回路８に格納する。格納したティーチン
グデータを保存する場合には、キーボード６によりその
旨を指示し、中央処理装置７は記憶回路８に格納されて
いるティーチングデータを外部記憶装置インターフェー
ス１７を介して外部記憶装置１２に格納する。

【００１４】図２は、第１構成から第８構成までの発明
の実施例の処理の流れを示すフローチャートである。ス
テップＳ１０１からＳ１０８までは、図１７を参照して
説明した従来の画像処理装置と同様の動作である。以
下、もう一度この動作を説明する。ステップＳ１０１
で、オペレータがウィンドウの設定をキーボード６より
行う。次に、ステップＳ１０２で、画像処理装置１はキ
ーボード６からの良品特徴データ抽出指示を待つ。そし
て、良品特徴データ抽出指示があれば、ステップＳ１０
３に処理を移す。ステップＳ１０３では、良品特徴デー
タを抽出する（以下、この抽出された良品特徴データを
抽出良品特徴データとする）。前記良品特徴データの種
類は複数（ｎ）存在（例えば、面積，周囲長，穴の数な
ど）し、そのｎ種類すべてを抽出する（図１８の良品特
徴データの一例を示す構造図参照）。ステップＳ１０４
からＳ１０７では、実際に良品ワーク３の各良品特徴デ
ータの上限値および下限値を求める。ステップＳ１０４
では、前記抽出良品特徴データと記憶回路８’に格納さ
れている良品特徴データ（以下、格納良品特徴データと
する）の上限値とを比較する。前記抽出良品特徴データ
の値が大きい場合には、ステップＳ１０５で、前記格納
良品特徴データの上限値を、前記抽出良品特徴データに
置き換えて記憶回路８’へ格納する。前記抽出良品特徴
データの値が小さい場合には、ステップＳ１０６で、前
記格納良品特徴データの下限値と比較する。前記抽出良
品特徴データが小さい場合は、ステップＳ１０７で、前
記格納良品特徴データの下限値を前記抽出良品特徴デー
タに置き換えて記憶回路８’へ格納する。前記抽出良品
特徴データが大きい場合は、前記格納良品特徴データの
下限値の置き換えは行わない。ステップＳ１０８では、
ステップＳ１０４からＳ１０７までにおいて、ｎ種類の
良品特徴データをすべての抽出したかどうかをチェック
する。抽出がが完了していなければ、ステップＳ１０４
へ戻り、ステップＳ１０４からＳ１０７までの処理を繰
り返す。抽出が完了したらステップＳ１０２に処理を移
す。なお、上記ティーチングデータの作成は、良品のワ
ーク３のバラツキを考慮して、複数個の良品のワーク３
について行うため、ステップＳ１０２以降の処理を複数
回繰り返す。良品特徴データの抽出を行なう良品のワー
ク３がなければ、オペレータの指示によりこの処理は終
了する。

【００１５】つぎに、この発明にかかる実施例の処理の
説明をする。ステップＳ１０２で、良品ワーク３の良品
特徴データ抽出完了をオペレータが確認し、キーボード
６から良品ワーク３の抽出終了を中央処理装置７に指示
する。この指示を受けた中央処理装置７は、ステップＳ
２００へ制御を移す。ステップＳ２００で、不良品ワー
ク３の画像をカメラ４で読み取り、ビデオ信号に変換し
て画像入力回路９に送る。中央処理装置７は、このビデ
オ信号から不良品ワーク３の不良品特徴データを抽出し
記憶回路８に格納する。この処理が終了したら、オペレ
ータの指示によりつぎの処理へ移る。ステップＳ３００
で、中央処理装置７は、良品特徴データおよびステップ
Ｓ２００で抽出した不良品特徴データを解析し、その分
布，範囲から実質良否判別基準を生成する。この生成が
終了したら、オペレータの指示によりつぎの処理へ移
る。ステップＳ４００で、オペレータが、ステップＳ３
００で生成した実質良否判別基準の値を変更する。この
処理が終了したら、オペレータの指示によりつぎの処理
へ移る。ステップＳ５００で、中央処理装置７は、良品
特徴データおよび不良品特徴データの各データ項目の差
異に基づいて、当該データ項目が良否判別に必要か否か
を判定し、不必要な場合には当該データ項目を良否判別
項目としない処理をする。この処理が終了したら、オペ
レータの指示によりつぎの処理へ移る。ステップＳ６０
０で、中央処理装置７は、実質良否判別基準のデータ項
目を変更する。この処理が終了したら、オペレータの指
示によりつぎの処理へ移る。ステップＳ７００で、中央
処理装置７は、良品特徴データおよび不良品特徴データ
の各データ項目の差異に基づいて、良品特徴データまた
は不良品特徴データを抽出する時の各データ項目の抽出
順序を変更する。この処理が終了したら、オペレータの
指示によりつぎの処理へ移る。ステップＳ８００で、中
央処理装置７は、良品ワーク実質良否判別基準の各デー
タ項目についての特徴抽出処理時間を合計し、その合計
時間と所定時間とを比較し、前記所定時間内で良否判別
可能か否かを判断し、その判断結果を外部に出力する。
この処理が終了したら、オペレータの指示によりつぎの
処理へ移る。なお、ステップＳ９００では、中央処理装
置７が、良品特徴データおよび不良品特徴データの抽出
時に、各データ項目毎の特徴抽出処理時間を計測する。
この処理が終了したら、オペレータの指示によりつぎの
処理へ移る。

【００１６】次に、ステップＳ２００からＳ９００の処
理の詳細を図３から図１３に示す。以下、図を参照しな
がら説明する。図３は、ステップＳ２００の処理の流れ
を示すフローチャートである。ここでは、良品ワークの
特徴データに対し、不良品ワークの特徴データの値が大
きい場合と、小さい場合とに分けて不良品ワークの特徴
データテーブルａ，ｂを作成し、画像記憶回路１１に格
納する。ステップＳ２０１では、キーボード６よりの不
良品ワークの登録指示を中央処理装置７が待っている状
態である。この状態で、登録指示があれば、ステップＳ
２０２で、不良品ワークの特徴データを抽出する動作を
開始する。次に、ステップＳ２０３で、ステップＳ２０
２で抽出した不良品ワークの特徴データと、ステップＳ
１０１からＳ１０８で求めた良品ワークの特徴データの
上限値とを比較する。その結果、良品ワークの特徴デー
タの上限値の方が小さい場合にはステップＳ２０４に処
理を移し、ステップＳ２０４からＳ２０７により不良品
ワーク特徴データテーブルｂを作成する。すなわち、ス
テップＳ２０４では、前記抽出不良品特徴データ値と、
あらかじめ格納されている不良品特徴データテーブルｂ
の不良品特徴データ上限値とを比較する。前記抽出不良
品特徴データ値が小さければ、ステップＳ２０５で、前
記抽出不良品特徴データ値と、前記格納不良品特徴デー
タテーブルｂの不良品特徴データの下限値との比較を行
なう。前記抽出不良品特徴データ値が小さいときには、
その処理をステップＳ２０７へ移し、このときの前記抽
出不良品特徴データ値を前記格納不良品特徴データの下
限値として置き換える。ステップＳ２０４で、前記抽出
不良品特徴データ値が前記データテーブルｂの前記格納
不良品特徴データ上限値より大きければ、ステップＳ２
０６で、前記格納不良品特徴データ上限値を前記抽出不
良品特徴データ値に置き換える。そして、このステップ
Ｓ２０６の処理が終了したとき、および、ステップＳ２
０５で前記抽出不良品特徴データ値が大きいときは、ス
テップＳ２１３に処理を移す。他の種類の不良品特徴デ
ータがあれば、ステップＳ２０３に処理をもどし、これ
がなければ、ステップＳ２０１に処理をもどし、他の不
良品ワークの抽出待ち状態になる。また、ステップＳ２
０３で良品ワークの特徴データの上限値の方が大きい場
合には処理をステップＳ２０８に移し、ステップＳ２０
８からＳ２１２により不良品ワーク特徴データテーブル
ａを作成する。この場合は、ステップＳ２０４からＳ２
０７までの比較処理を、前記抽出不良品特徴データ値
と、あらかじめ格納されている不良品特徴データテーブ
ルａに対して同様に行なうので、その説明を省略する。
この不良品ワーク特徴データテーブルａ，ｂはそれぞれ
良品ワークの特徴データに対し、値が小さい方をテーブ
ルａ、値が大きい方をｂとしている。ステップＳ２１３
はすべての特徴データの種類について処理させるための
ループチェック処理である。これらの処理によって作成
された不良品ワーク特徴データテーブルａ，ｂと良品ワ
ーク特徴データテーブルの例を図４に示す。図４中の特
徴データ種類（ｎ−２）においては良品、不良品の特徴
データの上限値および下限値が同じ値である。つま
り、この特徴データでは良品と不良品を判断することは
できず、他の特徴データにより判断する必要があること
を意味している。

【００１７】図５は、ステップＳ３００の処理の流れを
示すフローチャートである。ここでは、ステップＳ２０
０の処理で得られた良品ワーク特徴データと不良品ワー
ク特徴データａ，ｂより良否判別基準データを算出す
る。ステップＳ３０１で、良品ワークの特徴データと不
良品ワーク特徴データｂが同じでない場合、ステップＳ
３０２で良否判別基準データの上限値を算出する。この
算出は、良品特徴データの上限値と、不良品特徴データ
ｂの下限値との和から、その平均を求め、この値を良否
判別基準値の上限値としている。次に、ステップＳ３０
３で良品ワーク特徴データと不良品ワーク特徴データａ
が同じでない場合、ステップＳ３０４で良否判別基準デ
ータの下限値を算出する。ステップＳ３０１およびＳ３
０３で良品ワーク特徴データと不良品ワーク特徴データ
ａ，ｂの値が同じである場合には、この特徴データに関
しては良品と同じであることを意味し、この特徴データ
では良否判別ができないので、良否判別基準の算出は行
わない。つまり、ステップＳ３０６およびステップＳ３
０７で、送られてきた良品特徴データの上限値，下限値
を、そのまま良否判別基準の上限値，下限値にするとも
いえる。ステップＳ３０５はすべての特徴データの種類
について処理させるためのループチェック処理である。
これらの処理によって作成された良否判別基準データテ
ーブルの例を図６に示す。

【００１８】図７は、ステップＳ４００の処理の流れを
示すフローチャートである。ここでは、ステップＳ３０
０で得られた良否判別基準データテーブルの内容を編集
する。ステップＳ４０１で、キーボード６より良否判別
基準の編集要求指示があると、処理をステップＳ４０２
に移し、変更する良否判別基準データの種類とその値と
の指示を中央処理装置７は待つ。キーボード６からその
指示が入力を待されると、ステップＳ４０３で図６に示
す良否判別基準データテーブルを指定された値に変更
し、画像記憶回路１１に記憶するとともに、外部記憶回
路インターフェース回路１７を経由して外部記憶装置１
２に記憶する。記憶後、再びステップＳ４０１に処理を
移し、良否判別基準データ編集要求指示を待つ。この処
理が終了したら、オペレータの指示によりつぎの処理へ
移る。

【００１９】図８は、ステップＳ５００の処理の流れを
示すフローチャートである。ここでは、良品ワーク特徴
データと、ステップＳ２００で得られた不良品ワーク特
徴データａ，ｂにより、良否判定に必要な特徴データの
種類を変更し、特徴データ抽出種類テーブルを中央処理
装置７が作成する。特徴データの種類の限定は、良品ワ
ーク特徴データと不良品ワーク特徴データａ，ｂの上限
値および下限値が同じ値であれば、その特徴データでは
良否判別ができないことから、良品，不良品の特徴デー
タが異なるものを検索すれば良い。ステップＳ５０１
で、良品ワーク特徴データと不良品ワーク特徴データ
ａ，ｂの上限値および下限値を比較する。それぞれ等し
くなければ、ステップＳ５０２で特徴データ抽出種類テ
ーブルにその特徴データの種類を示す番号をセットす
る。ステップＳ５０３では、すべての特徴データの種類
について処理を行わせるためのループチェック処理をお
こなう。すべての処理が終了したら、ステップＳ５０４
で特徴データ抽出種類テーブルの終了を知らせるための
終了コードをセットする。これらの処理によって作成さ
れた特徴データ抽出種類テーブルの例を図９に示す。

【００２０】図１０は、ステップＳ６００の処理の流れ
を示すフローチャートである。ここでは、ステップＳ５
００で得られた特徴データ抽出種類テーブルの内容を編
集する。ステップＳ６０１で、キーボード６より特徴デ
ータ抽出種類の編集要求指示が中央処理装置７にある
と、処理をステップＳ６０２に移す。そして、キーボー
ド６より特徴データの種類を指定する。ステップＳ６０
３で、キーボード６より指定された特徴データの種類
を、追加または削除を指示する。その指示が追加であれ
ば、ステップＳ６０４からＳ６０６により、特徴データ
抽出種類テーブルへの追加処理を、削除であればステッ
プＳ６０７，Ｓ６０８により、特徴データ抽出種類テー
ブルからの削除処理を行う。すなわち、追加処理であれ
ば、ステップＳ６０４で特徴データ種類テーブルの終了
コードの位置を検出し、ステップＳ６０５で入力された
種類の番号を終了コードにセットする。そして、ステッ
プＳ６０６でつぎの位置に終了コードをセットし直す処
理を行なう。また、削除処理であれば、ステップＳ６０
７で特徴データ抽出テーブルから入力された種類の番号
と一致する位置を検出し、その番号に相当する内容を削
除する。ステップＳ６０８で、削除したつぎの位置から
終了コードまでの内容を１つづつ繰り上げる処理を行な
う。

【００２１】図１１において、ステップＳ７００の処理
の流れを示すフローチャートである。ここでは、良品，
不良品ワークの特徴データからどの種類の特徴データが
最も差異が大きいかを判断し、その順序にステップＳ５
００あるいはＳ６００の処理によって得られた特徴デー
タ抽出種類テーブルの処理手順を中央処理装置７が編集
する。ステップＳ７０１で特徴データ抽出種類テーブル
に示される種類について、良品，不良品ワークの特徴デ
ータの差を求める。ステップＳ７０１で、この差は、良
品ワーク特徴データの上限値，下限値の平均値と、不良
品ワーク特徴データｂの上限値，下限値の平均値の差
と、良品ワーク特徴データの上限値，下限値の平均値
と、不良品ワーク特徴データａの上限値，下限値の平均
値の差を比較し、どちらか大きいものとする。図１１
（ａ）に、上記差を表したテーブルを示す。なお、これ
は、図４の良品，不良品ワークの特徴データテーブルを
もとに作成したときのものである。ステップＳ７０２
で、ステップＳ７０１で得られた良品，不良品ワークの
特徴データの差から、その差の大きいものから順に、特
徴データ種類の番号を並べた特徴データ抽出処理手順テ
ーブルを作成する。このテーブルの例を図１１（ｂ）に
示す。このテーブルは上記図１１（ａ）のテーブルにお
ける差の大きい順に並べたものである。

【００２２】図１２は、ステップＳ９００の処理の流れ
を示すフローチャートである。ここでは、良品の特徴デ
ータのすべての種類を抽出する処理であり、さらに各種
類の処理時間を測定し、特徴データ抽出時間テーブルを
作成する。ステップＳ９０１で、処理時間カウントを開
始させ、ステップＳ９０２で１番目の特徴データの抽出
を行い、ステップＳ９０３で、処理時間カウントを停止
する。ステップＳ９０４で、この時に示される処理時間
を１番目の特徴データ抽出に要した処理時間として、特
徴データ抽出処理時間テーブルにセットする。ステップ
Ｓ９０５は、ステップＳ９０１からＳ９０４までの処理
をすべての種類の特徴データについて処理させるための
ループチェックである。

【００２３】図１３は、ステップＳ８００の処理の流れ
を示すフローチャートである。ここでは、ステップＳ５
００あるいはＳ６００の処理により得られた特徴抽出デ
ータ抽出種類の処理時間の合計を、ステップＳ９００で
得られた特徴データ抽出時間テーブルより求め、指定さ
れた時間との比較をする。そして、指定された時間内に
処理が完了するかどうかを判断し外部に出力する。ステ
ップＳ８０１で、キーボード６より時間を指定する。時
間指定がない場合にはタクトタイムチェックの必要がな
いと判断し、処理を終了する。ステップＳ８０２で図９
に示す特徴データ抽出種類テーブルにセットされている
種類すべてについて、ステップＳ９００で得られた特徴
データ抽出時間テーブルから各々の処理時間を得て、そ
れらを合計する。ステップＳ８０３でその合計時間と指
定された時間とを比較し、合計時間の方が小さければス
テップＳ８０４でタクトタイムチェックＯＫの結果を、
合計時間が大きければステップＳ８０５でタクトタイム
オーバーのエラー結果をモニタインターフェース回路１
４を介して、モニタＴＶ５に表示する。

【００２４】（オンラインモード）図１４は、この発明
のオンラインモードにおける実施例の全体の処理の流れ
を示すフローチャートである。以下、図１４に基づいて
説明する。なお、ステップＳ１１０１からステップＳ１
１０５までの処理は、図１９を用いて説明した従来の画
像処理装置と同様の動作である。ステップＳ１００２か
らＳ１０１０までは特徴データ抽出処理を行なう。良否
判別をするとともに、各特徴データ抽出処理について
良，不良の頻度をカウントし、良品ワーク特徴データテ
ーブルおよび不良品ワーク特徴データテーブルａ，ｂを
更新する。ステップＳ３００はティーチングモードの良
否判別基準算出手段と同一で、更新された良品、不良品
ワーク特徴データテーブルから良否判別基準テーブルを
更新する処理である。ステップＳ１０１１で、カウント
された各種特徴データ抽出処理の良，不良の頻度から特
徴データ抽出種類テーブルの内容を不良頻度が高いもの
から処理するように処理順序を変更する。ステップＳ１
０１２からＳ１０１４で、良否判定の不良率を計算，判
定する。ステップＳ１００１で、指定された不良率をオ
ーバーしている場合には、不良率オーバーを外部に出力
する。以下、各処理について図を参照しながら説明す
る。

【００２５】ステップＳ１００１で、キーボード６より
不良率を指定する。ステップＳ１１０１，Ｓ１１０２
は、従来と同様に画像処理装置１が上位コントローラ２
から認識指令を上位インターフェース回路１６を介して
受け取り、中央処理装置７が認識指令かを判断する。認
識指令であれば、処理をステップＳ１００２に移す。ス
テップＳ１００２では、ティーチングモードで作成した
特徴データ抽出種類テーブルの番号に対応する特徴デー
タの抽出処理を行なう。ステップＳ１００３で、この抽
出特徴データが、良否判別基準データの上限値と下限値
との範囲内にあるかどうかをチェックする。良否判別基
準データは、ティーチングモードにおいて作成した良否
判別基準データテーブルの、同一種類の特徴データ抽出
処理の上限値と下限値とを参照する。この抽出特徴デー
タが、基準値の上限値と下限値との範囲内にある場合に
は、この特徴データ抽出処理に関しては良と判断する。
ステップＳ１００４で、良，不良頻度テーブルの良のエ
リアをカウントアップする。なお、この良，不良頻度テ
ーブルは、特徴データ抽出種類テーブルに対応してい
る。図１５は特徴データ抽出テーブルと良，不良頻度テ
ーブルの例を示す。ステップＳ１００５では、ステップ
Ｓ１００２で得られた特徴データを良品ワーク特徴デー
タテーブルに反映する。処理は、図２のステップＳ１０
４からＳ１０７に示すティーチングモードの良品ワーク
登録時と同一である。ステップＳ１００８は、ステップ
Ｓ１００２の特徴データ抽出処理を特徴データ抽出種類
テーブルの内容すべてについて処理させるためのループ
チェックである。ここでは、すべて処理完了した場合
に、良品と判断し、ステップＳ１００９で良品数をカウ
ントアップする。ステップＳ１００３での良否判定処理
において、良否判別基準の範囲外であった場合には、ス
テップＳ１００６で、良，不良頻度テーブルの不良のエ
リアをカウントアップする。さらにステップＳ１００７
では、ステップＳ１００２で得られた特徴データを不良
品ワーク特徴データテーブルａまたはｂに反映する。処
理は、図２のステップＳ２０３からＳ２１２に示すティ
ーチングモードの不良品ワーク登録時と同一である。ス
テップＳ１０１０で不良品数をカウントする。このよう
に処理がステップＳ１００６に移った場合には、不良品
と判断し、特徴データ抽出種類テーブルの内容すべてに
ついて処理完了していなくても中断するようにステップ
Ｓ１００８を介さずにステップＳ１１０５に処理を移
す。ステップＳ１１０５で、従来と同様に、良否判定結
果をモニタＴＶ５へ表示するとともに、上位インターフ
ェース１６を介して上位コントローラ２へ知らせる。場
合によっては、プリンタインターフェース１８を介して
プリンタ１３で認識結果を印刷する。ステップＳ３００
は、ステップＳ１００５，Ｓ１００７で更新された良
品，不良品ワーク特徴データテーブルから、良否判定基
準テーブルを更新する処理であある。図４に示すティー
チングモードの良否判別基準算出手段と同一の処理を行
う。ステップＳ１０１１は、ステップＳ１００４，Ｓ１
００６でカウントした各種特徴データ抽出処理における
良，不良頻度テーブルから各種特徴データ抽出処理の不
良率を計算し、その不良率の高いものから順に特徴デー
タ抽出種類テーブルの順序を変更する。ステップＳ１０
１２では、ステップＳ１００９，Ｓ１０１０でカウント
アップされた良品、不良品数から良否判定における不良
率を計算し、ステップＳ１０１３で、ステップＳ１００
１で指定された不良率とを比較する。指定された不良率
をオーバーしていれば、ステップＳ１０１４で、その情
報をモニタＴＶ５に表示するとともに、上位インターフ
ェース１６を介して上位コントローラ２へ知らせる。

【００２６】

【発明の効果】以上のように、第１構成の発明は、良品
と不良品との各特徴データの内容および各特徴データ毎
の良品と不良品との差異を明確に把握できる。このた
め、良品と不良品との違いが客観的にわかり、多数の特
徴データを迅速に扱う画像処理装置の良否判断がより正
確になる。第２構成の発明は、ワークの良品，不良品を
各々を認識して得た各種特徴データの分布、範囲を解析
する機能を設けることにより、ユーザーは良否判別にお
ける判別基準を生成できる。第３構成の発明は、良否判
別の基準となる特徴データを、画像処理装置内部に保存
し、その値を変更できる機能を設けることにより、ユー
ザーは容易に画像処理環境の変化（照明の変化等）に対
応できる。第４構成の発明は、良否判別における特徴デ
ータの種類を自己限定する機能を設けることにより、ユ
ーザーは最短時間での判別処理が可能である。第５構成
の発明は、良否判別における特徴データの種類を任意に
選択できる機能を設けることにより、ユーザーは良否判
別における判別手順を自由に設定できる。第６構成の発
明は、良否判別における判別手順を自己決定する機能を
設けることにより、ユーザーは良品、不良品を事前に認
識させるだけで良否判別ができる。第７構成の発明は、
特徴データの種類毎に判別処理時間を測定する機能を設
けることにより、ユーザーは良品および不良品を事前に
認識させた時点で判別処理に必要な時間を知ることがで
きる。第８構成の発明は、指定された処理時間と良否判
別に必要な処理時間を比較する機能を設けることによ
り、ユーザーは指定した処理時間内での良否判別が可能
か、容易に判断できる。第９構成の発明は、良否判別処
理を実施中に得られた特徴データから良否判別の判別基
準を自己補正する機能を設けることにより、ユーザーは
判別基準の補正を行なうことなく良否判別ができる。第
１０構成の発明は、良否判別処理を実施中に得られたワ
ークの特徴データから良否判別の判別方法を自己変更す
る機能を設けることにより、ユーザーはワークの良品、
不良品の状況変化に対応した良否判別ができる。第１１
構成の発明は、良否判別処理を実施中に得られたワーク
の不良発生率を監視する機能を設けることにより、ユー
ザーは良否判別の状況を随時、把握できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の画像処理装置の構成図である。

【図２】この発明のティーチングモードにおける実施例
の全体の処理の流れを示すフローチャートである。

【図３】この発明のティーチングモードにおける実施例
の不良品ワーク特徴データ取得手段の処理の流れを示す
フローチャートである。

【図４】この発明のティーチングモードにおける実施例
の良品、不良品ワーク特徴データテーブルａ，ｂの例を
示す図である。

【図５】この発明における実施例の良否判別基準の算出
手段の処理の流れを示すフローチャートである。

【図６】この発明における実施例の良否判別基準データ
テーブルの例を示す図である。

【図７】この発明のティーチングモードにおける実施例
の良否判別基準データテーブルの編集手段の処理の流れ
を示すフローチャートである。

【図８】この発明における実施例の特徴データ抽出種類
の自動限定手段の処理の流れを示すフローチャートであ
る。

【図９】この発明における実施例の特徴データ抽出種類
の自動限定後の特徴データ抽出種類テーブルの例を示す
図である。

【図１０】この発明のティーチングモードにおける実施
例の特徴データ抽出種類の編集手段の処理の流れを示す
フローチャートである。

【図１１】この発明のティーチングモードにおける実施
例の特徴データ抽出種類テーブル作成手段の処理の流れ
を示すフローチャートである。

【図１２】この発明のティーチングモードにおける実施
例の良品ワークの特徴データ抽出手段の処理の流れを示
すフローチャートである。

【図１３】この発明のティーチングモードにおける実施
例のタクトタイムチェック手段の処理の流れを示すフロ
ーチャートである。

【図１４】この発明のオンラインモードにおける実施例
の全体の処理の流れを示すフローチャートである。

【図１５】この発明のオンラインモードの実施例におい
て特徴データ抽出テーブルと良，不良頻度テーブルの関
係を示す図である。

【図１６】従来の画像処理装置の構成図である。

【図１７】従来のティーチングモードの全体の処理の流
れを示すフローチャートである。

【図１８】従来の良品特徴データの構造図である。

【図１９】従来のオンラインモードの全体の処理の流れ
を示すフローチャートである。

【符号の説明】

１画像処理装置２上位コントローラ３ワーク４カメラ５モニタＴＶ６キーボード７中央処理装置８記憶回路９画像入力回路１０画像処理回路１１画像記憶回路１２外部記憶装置１３プリンタ１４モニタインターフェース回路１５キーボードインターフェース回路１６上位インターフェース回路１７外部記憶装置インターフェース回路１８プリンタインターフェース回路

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者西川裕治名古屋市北区東大曽根町上五丁目1071番地三菱電機エンジニアリング株式会社名古屋事業所内 (72)発明者西亨名古屋市北区東大曽根町上五丁目1071番地三菱電機エンジニアリング株式会社名古屋事業所内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】良品ワークの画像を読み取り、良品ワー
クの良品特徴データを抽出する画像処理装置において、
不良品ワークの画像を読み取り、不良品ワークの不良品
特徴データを抽出する不良品ワーク特徴データ抽出手段
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】請求項１記載の画像処理装置において、
前記良品特徴データおよび不良品特徴データを解析し、
その分布，範囲から実質良否判別基準を生成する実質良
否判別基準生成手段を有することを特徴とする画像処理
装置。
【請求項３】請求項２記載の画像処理装置において、
前記実質良否判別基準の値を変更するための実質良否判
別基準値変更手段を有することを特徴とする画像処理装
置。
【請求項４】請求項１から請求項３のいずれかに記載
の画像処理装置において、良品特徴データおよび不良品
特徴データの各データ項目の差異に基づいて、当該デー
タ項目が良否判別に必要か否かを判定し、不必要な場合
には当該データ項目を良否判別項目としない良否判別項
目限定手段を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】請求項１から請求項３のいずれかに記載
の画像処理装置において、前記実質良否判別基準のデー
タ項目を変更するための実質良否判別基準データ項目変
更手段を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】請求項１から請求項５のいずれかに記載
の画像処理装置において、良品特徴データおよび不良品
特徴データの各データ項目の差異に基づいて、良品特徴
データまたは不良品特徴データを抽出する時の各データ
項目の抽出順序を変更する特徴データ抽出時データ項目
順序変更手段を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】請求項１から請求項６のいずれかに記載
の画像処理装置において、良品特徴データおよび不良品
特徴データの抽出時に、各データ項目毎の特徴抽出処理
時間を計測する特徴抽出処理時間計測手段を有すること
を特徴とする画像処理装置。
【請求項８】請求項７に記載の画像処理装置におい
て、実質良否判別基準の各データ項目についての特徴抽
出処理時間を合計し、その合計時間と所定時間とを比較
し、前記所定時間内で良否判別可能か否かを判断し、そ
の判断結果を外部に出力するタイムタクトチェック手段
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項９】ワークの画像を読み取り、ワークの特徴
データを抽出し、その特徴データと所定の良否判別基準
とからワークの良否を判別する画像処理装置において、
良品と判別したワークの特徴データを良品特徴データと
して蓄積する良品ワーク特徴データ蓄積手段と、不良品
と判別したワークの特徴データを不良品特徴データとし
て蓄積する不良品ワーク特徴データ蓄積手段と、必要に
応じて前記良品特徴データおよび不良品特徴データに基
づいて前記良否判別基準の値を補正する良否判別基準値
補正手段を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項１０】ワークの画像を読み取り、ワークの特
徴データを抽出し、その特徴データと所定の良否判別基
準とからワークの良否を判別する画像処理装置におい
て、前記良否判別基準の各データ項目の不良発生率を算
出する不良発生率算出手段と、前記不良発生率に基づい
て、良否判別時の各データ項目の判別順序を変更する良
否判別時データ項目順序変更手段を有することを特徴と
する画像処理装置。
【請求項１１】ワークの画像を読み取り、ワークの特
徴データを抽出し、その特徴データと所定の良否判別基
準とからワークの良否を判別する画像処理装置におい
て、前記良否判別基準の各データ項目の不良発生率を算
出する不良発生率算出手段と、前記不良発生率が所定の
許容値を超えた時にそれを外部に出力する不良発生率超
過時出力手段を有することを特徴とする画像処理装置。