JPH0781962B2

JPH0781962B2 - 異物検出方法

Info

Publication number: JPH0781962B2
Application number: JP1295539A
Authority: JP
Inventors: 修三武田; 克一北川
Original assignee: Toray Industries Inc
Current assignee: Toray Industries Inc
Priority date: 1989-11-14
Filing date: 1989-11-14
Publication date: 1995-09-06
Anticipated expiration: 2010-09-06
Also published as: JPH03156349A

Description

【発明の詳細な説明】（産業上の利用分野）この発明は、フィルタやプラスチックシート等の被検査
体に依存する異物の画像を撮像し、その画像データに基
づいてその撮像された異物（判別対象物）が所定のもの
であるか否かを判別する異物検出方法に関する。

（従来の技術とその課題）この種の異物検出方法として、２値化処理方法が従来よ
り利用されている。すなわち、被検査体に存在する異物
やしみ等の判別対象物の画像を撮像した後、適当なしき
い値でその画像データを２値化処理して所定の異物のみ
を背景から抽出している。このような２値化処理方法に
おけるしきい値の設定方式としては、大別して固定式と
自動式がある。固定式は、予め所定のしきい値を定めて
おき、このしきい値に基き画像データを２値化処理して
所定の異物と背景とを区別する。ところが、固定式の場
合、しきい値が常に一定に保たれるため、照明条件が変
動したりあるいは測定対象である被検査体の交換等によ
り画像の背景輝度が変化すると、背景からの対象物の抽
出精度が低下するという問題を有していた。

これに対して、自動式は、照明条件や測定対象の変化に
より画像の背景輝度が変化した場合でもこれらの変化に
応じて最適なしきい値が自動的に設定されるようにして
おり、上記のような問題を解消している。自動式の一例
としては、例えば本願発明者が先に出願したもの（特開
昭63−220375号公報）がある。この２値化処理方法によ
れば、被検査体に存在する異物やしみ等の判別対象物の
画像を撮像し、その濃淡画像データに基づき画像の輝度
の平均値と標準偏差を求め、これに予め設定された
パラメータｋを用いて、（＋ｋ）の演算式によりし
きい値を決定し、このしきい値に基き上記濃淡画像デー
タを２値化処理している。したがって、照明条件や測定
対象の変化により画像の背景輝度が変化した場合でも、
しきい値を自動的に適切な値に設定して、背景から特定
の異物のみを精度良く抽出することが可能である。

しかしながら、被検査体に存在する異物やしみ等の判別
対象物の状態によっては、上記２値化処理方法によって
も、背景から特定の異物のみを精度良く抽出することが
できない場合がある。

例えば、被検査体としてのフィルタに判別対象物たる黒
色異物や赤茶褐色異物が捕集されたり、“しみ”が形成
されている場合において、これらの判別対象物（黒色異
物，赤茶褐色異物および“しみ”）のうちから黒色異物
のみを抽出するときには、次のような問題がある。

（１）比較的大きな赤茶褐色異物と比較的小さな黒色異
物がフィルタ上に存在する場合：一般に、２値化処理方法を利用した異物検出方法では、
黒色異物の輝度と赤茶褐色異物の輝度とが大きく異なる
ことに着目し、しきい値を両者の輝度レベルの間の適当
な値に設定して、２値化処理することで黒色異物のみを
抽出している。

しかし、後に記述するように、異物の大きさに応じてそ
の異物の輝度が変化し、例えば黒色異物の異物径が小さ
くなると、その黒色異物の輝度は上昇する。したがっ
て、比較的大きな赤茶褐色異物と比較的小さな黒色異物
とが判別対象物としてフィルタ上に存在する場合には、
両異物の輝度の差が小さくなり、黒色異物のみの抽出が
難しくなる。

（２）黒色異物が細長形状（針状）である場合や周囲長
が特に大きな複雑異形の場合：この場合には、黒色異物のまわりでの照明光の回折現象
やフィルタからの散乱光を受けてその輝度レベルが上が
り、上記（１）と同様の理由から黒色異物のみの抽出が
難しくなる。

（３）“しみ”と比較的小さな黒色異物とがフィルタ上
に存在する場合： “しみ”は、一般的には、比較的薄い色をしており、そ
の寸法も比較的大きなものである。したがって、その輝
度レベルは比較的高く、黒色異物との区別は容易であ
る。しかし、上記のように黒色異物径が小さくなると黒
色異物の輝度も高くなり、両者の区別が困難になる。

（発明の目的）この発明は、上記課題を解消するためになされたもの
で、より高精度に所定の異物のみを抽出することができ
る異物検出方法を提供することを目的とする。

（目的を達成するための手段）請求項１の発明は、被検査体の判別対象の画像を撮像
し、その画像データに基づいて前記判別対象物が所定の
異物であるか否かを判別する異物検出方法であって、上
記目的を達成するために、前記判別対象物の濃淡画像デ
ータを画像メモリに格納する第１の工程と、前記濃淡画
像データを前記画像メモリから読出し、所定のしきい値
で２値化処理する第２の工程と、前記２値化処理により
得られる２値画像データに基づいて、前記判別対象物の
大きさに関連した第１の特徴量を求める第３の工程と、
前記２値画像データに基づいて前記判別対象物の位置を
求める第４の工程と、前記第４の工程において求められ
た位置における前記判別対象物の輝度に関連した第２の
特徴量を前記濃淡画像データから求める第５の工程と、
前記しきい値と前記第１の特徴量から輝度に関連した第
１の判別しきい値を求める第６の工程と、前記第１の判
別しきい値と前記第２の特徴量とを大小比較して、前記
判別対象物が所定の異物であるか否かを判別する第７の
工程とを含んでいる。

また、請求項２の発明は、上記目的を達成するために、
前記２値画像データに基づいて、前記判別対象物の形状
に関連した第３の特徴量を求める第８の工程をさらに含
み、前記第６の工程において、前記第１の判別しきい値
の代わりに、前記しきい値，前記第１および第３の特徴
量から輝度に関連した第２の判別しきい値を求め、さら
に前記第７の工程において、前記第１の判別しきい値と
前記第２の特徴量とを大小比較する代わりに、前記第２
の判別しきい値と前記第２の特徴量とを大小比較して、
前記判別対象物が所定の異物であるか否かを判別するよ
うにしている。

また、請求項３の発明は、上記目的を達成するために、
前記第１の判別しきい値を前記第１の特徴量の増大にし
たがって単調に減少する関数としている。

また、請求項４の発明は、上記目的を達成するために、
前記第１の特徴量を前記判別対象物の長径あるいは平均
径としている。

また、請求項５の発明は、上記目的を達成するために、
前記第３の特徴量を前記判別対象物の円形度あるいは前
記判別対象物の短辺と長辺との比に基づく関数としてい
る。

また、請求項６の発明は、上記目的を達成するために、
前記第４の工程において求められる位置を判別対象物の
重心位置とし、前記第２の特徴量をその重心位置におけ
る輝度レベル、その重心位置近傍における輝度レベルの
平均値または前記判別対象物全体の平均輝度レベルとし
ている。

さらに、請求項７の発明は、上記目的を達成するため
に、前記判別対象物を透過照明により撮像して前記濃淡
画像データを得ている。

（作用）請求項１の発明によれば、２値画像データに基づいて判
別対象物の大きさに関連した第１の特徴量が求められた
後、その第１の特徴量を考慮に入れて輝度に関連した第
１の判別しきい値が決定され、その第１の判別しきい値
に基づいてその判別対象物が所定の異物であるか否かが
判別される。そのため、判別対象物の大きさが変化した
場合でも、第１の判別しきい値が自動的にその大きさに
応じた適切な値に設定されて、所定の異物のみを精度良
く抽出することができる。

請求項２の発明によれば、２値画像データに基づいて、
判別対象物の大きさに関連した第１の特徴量に加え、形
状に関連した第３の特徴量が求められ、さらに上記第１
の特徴量と第３の特徴量とを考慮に入れて輝度に関連し
た第２の判別しきい値が決定され、その第２の判別しき
い値に基づいてその判別対象物が所定の異物であるか否
かが判別される。したがって、判別対象物の大きさや形
状が変化した場合でも、第２の判別しきい値を自動的に
その大きさや形状に応じた適切な値に設定して、所定の
異物のみを精度良く抽出することができる。

（実施例）上記技術的課題を解決するために、各種の研究を行った
結果、第２図に示す結果を得た。第２図は、黒色異物の
寸法（横長L_i）と黒色異物の輝度レベルB_iとの関係を示
す図である。同図からわかるように、黒色異物の寸法
（横長L_i）の増加にともなって輝度レベルB_iが指数関数
的に低下している。この結果については、以下のように
考案することができる。

すなわち、黒色異物の厚みｔと異物への入射光I₀と異物
からの出射光Ｉとの間には、光の吸収に関する一般的な
関係式Ｉ＝I₀・exp（−αｔ）但し、 α…黒色異物の吸収係数が成立すると考えてよく、黒色異物のサイズ（横長L_i）
大きくなるにしたがって、厚みが増大し、黒色異物の光
吸収により黒色異物の輝度が低下する。このため、第２
図に示す結果が得られ、上記のように比較的小さな黒色
異物については、その輝度レベルが高くなり、比較的大
きな赤茶褐色異物との区別が困難になると考えられる。

そこで、単に適当なしきい値により濃淡画像データを２
値化処理するだけでなく、異物の大きさを考慮に入れ、
新たな判別基準（判別しきい値）を設け、その判別基準
により黒色異物の検出を行うことにより、より正確に黒
色異物を抽出することができると本願発明者は考えた。
以下において、上記考えに基づく黒色異物の検出方法の
詳細について説明する。

第３図はこの発明にかかる異物検出方法を適用可能な異
物検出装置の概略構成図である。この装置はフィルタ１
に捕集された黒色異物を検出するためのものであって、
透明または半透明のフィルタ１を搭載し、適当な位置に
位置決めする自動XYステージ２を有している。また、自
動XYステージ２の下方位置には照明装置３が設けられて
おり、この照明装置３より照射された光がフィルタ１を
透過し、さらに顕微鏡４により自動XYステージ２の上側
に設けられたCCDカメラ５に拡大結像される。

そして、CCDカメラ５によりフィルタ１の一部が撮像さ
れてビデオ信号ＶとしてA/D変換器６に入力され、８ビ
ット、すなわち256階調のディジタル信号Ｚに変換され
た後、画像メモリ７内に濃淡画像として格納される。ま
た、画像メモリ７はコンピュータ８と接続されており、
そのコンピュータ８に上記濃淡画像データが読み出され
て種々の処理（後で詳説する）がなされ、その処理結果
に基づいて黒色異物の検出がなされる。また、画像メモ
リ７に記録されている画像データはD/A変換器９により
ビデオ信号Ｖ′に変換され、モニタTV10に与えられて、
フィルタ１の部分拡大像がモニタTV10上に映し出される
ように構成されている。なお、フィルタ１に捕集される
異物が黒色異物と赤茶褐色異物との２種類である場合に
は、黒色異物の抽出をより正確に行うため、第３図に示
すように、赤茶褐色異物と同系色のガラスフィルタ、例
えば赤色ガラスフィルタ11を照明光の光路上に設け、こ
の赤色ガラスフィルタ11を介して透過照明光をフィルタ
１の裏面側に照射するように構成することが好ましい。

A.請求項１にかかる異物検出方法次に、この発明の請求項１に対応する一実施例について
第１図を参照しつつ説明する。本実施例においては、ま
ずフィルタ１を自動XYステージ２上に搭載した後、自動
XYステージ２によりフィルタ１を位置決めする。そし
て、照明装置３を点灯させながらCCDカメラ５によりフ
ィルタ１のある一部を撮像し、その濃淡画像データを画
像メモリ７に記録する（第１の工程：ステップS1）。

次に、画像メモリ７から濃淡画像データを読み出し、所
定のしきい値T_h0に基づき２値化処理を行う（第２の工
程：ステップS2）。ここで、しきい値T_h0の設定方法に
ついては、予めキーボード12を介してコンピュータ８の
メモリ（図示省略）に与えておいてもよいし、または本
願発明者が先に出願した方法（特開昭63−220375号公
報）を用いてもよい。例えば、後者の方法によれば、画
像メモリ７から読み出した濃淡画像データに基づき、下
記（１）式の演算を行って輝度の平均値Ｘを求めるとと
もに、下記（２）式の演算を行って標準偏差σを求め
る。

ここで、z_i（ｉ＝1,…,N）は各画素の輝度レベルであ
り、この計算に用いる画素数Ｎは背景の輝度分布が十分
代表できる程度に大きくとる。それに続いて、下記
（３）式の演算を行って２値化しきい値T_h0を決定す
る。

T_h0＝＋ｋ ……（３）なお、パラメータｋとしては、黒色異物が２値画像にお
いても正しく再現される値を選択し、この実施例による
黒色異物の検出に先立ってキーボード12から設定する。

そして、上記２値化処理により得られた２値画像中に存
在する各異物を判別対象物A_i（ｉ＝1,2,…）として、各
判別対象物A_iの横長（長辺）L_i（第１の特徴量）を求め
る（第３の工程：ステップS3）。なお、判別対象物A_iの
横長L_iを求める代わりに、平均径を求めてもよく、要は
この第３の工程において判別対象物A_iの大きさに関連し
た特徴量を求める。

次に、上記２値画像から各判別対象物A_iの位置データと
して、重心位置（x_i,y_i）をそれぞれ求める（第４の工
程：ステップS4）。その後、その重心位置（x_i,y_i）に
対応する画素の輝度レベルB_i（第２の特徴量）を濃淡画
像データから求める（第５の工程：ステップS5）。ここ
で、第２の特徴量として、重心位置（x_i,y_i）に対応す
る１画素の輝度レベルB_iを求めたが、これに限定される
ものではなく、例えば上記画素およびその周辺画素（例
えば隣り合う４つの画素）の輝度レベルをそれぞれ求
め、さらにそれらの輝度レベルの平均値を求めて、それ
を第２の特徴量としてもよい。

それに続いて、２値化しきい値T_h0と判別対象物A_iの横
長L_iとから判別しきい値T_hi演算する（第６の工程：ス
テップS6）。判別しきい値T_hiは黒色異物の横長L_iに対
する関数関係になるように決定しなければならず、通常
経験的に決定される。例えば次式にしたがって適当な判
別しきい値T_hiを決定することができる。

T_hi＝（T_h0−K₁）exp（−K₂L_i）＋K₃ ……（４）ただし、K₁,K₂,K₃は定数である。

次に、判別対象物A_iごとに、判別しきい値T_hiと輝度レ
ベルB_iとを大小比較して、判別対象物A_iが黒色異物であ
るか否かを判別する（第７の工程：ステップS7）。

以上のように、各異物（判別対象物）A_iごとに、その横
長L_iを求めた後、その値L_i（４）式に代入して各判別し
きい値T_hiを決定するようにしているため、異物（判別
対象物）A_iの大きさに応じた適切な判別しきい値T_hiを
定めることができる。例えば、黒色異物のサイズが小さ
く（それに応じてその輝度レベルは高く）なると、それ
にともなって判別しきい値T_hiが高くなるようにしてい
る。したがって、黒色異物のサイズ（横長L_i）が比較的
小さくとも、黒色異物のみをより精度良く抽出すること
ができる。

そして、この抽出された黒色異物とされる領域の画素数
や座標位置等に基づき黒色異物の面積や計上等が求めら
れる。

こうして、モニタTV10により撮像された最初の画面の処
理が終了すると、コンピュータ８からXYステージコント
ローラ（図示省略）に移動指令を出し、自動XYステージ
２を移動させて、上記と同様の方法で次の画面を検査す
る。

次に、具体例を示しながら、上記異物検出方法の検出精
度について説明する。第４図はあるフィルタに捕集され
た異物（判別対象物）A_i（ｉ＝1,2,3,4,5）の横長L_iと
輝度レベルB_iとの関係を示す図であり、白丸は目視判別
の結果赤茶褐色と判別されたものを示し、黒丸は黒色と
判別されたものを示している。以下、このフィルタにつ
いて、従来の異物検出方法を適用して黒色異物の抽出を
行った場合と、上記実施例を適用して黒色異物の抽出を
行った場合とに分けて説明する。

（１）従来の異物検出方法各異物（判別対象物）A_iの大きさを考慮に入れず単にし
きい値を80（第４図の２点鎖線）,68（第４図の３点鎖
線）にそれぞれ設定して、黒色異物の抽出をそれぞれ行
った。第１表はその結果を示すものである。

なお、同表において、“着色”とは、異物（判別対象
物）A_iは黒色異物ではない、すなわち赤茶褐色異物であ
ることを示すものであり、後の表（第２ないし第４表）
についても同様である。この表に示すように、しきい値
を80に設定した場合には、目視判別の結果から本来赤茶
褐色異物と判別された第４番目の異物（判別対象物）A₄
を、黒色異物と誤判別する一方、しきい値を68に設定し
た場合には、目視色判別の結果から本来黒色異物と判別
された第１番目の異物（判別対象物）A₁を、赤茶褐色異
物と誤判別してしまう。

（２）請求項１にかかる異物検出方法これに対して、上記方法により黒色異物の検出を行った
場合には、第２表に示すように、目視判別の結果と完全
に一致して、黒色異物の抽出が精度良く実行される。

すなわち、上記方法によれば、各異物（判別対象物）A_i
の濃淡画像を画像メモリ７に記録した後、その濃淡画像
データから（１），（２）式にもとづいて輝度の平均値
と標準偏差をそれぞれ求め、さらにそれらの値から
しきい値T_h0（＝106）を決定し、そのしきい値T_h0で濃
淡画像を２値化処理した。

そして、２値化処理により得られた２値画像中に存在す
る各異物（判別対象物）A_iの横長Liを求めた。その結果
は、それぞれ第２表の“異物の横長”の欄に示すように
なった。さらに、その２値画像から各異物（判別対象
物）A_iの重心位置（x_i,y_i）をそれぞれ求め、その重心
位置（x_i,y_i）に対応する画素の輝度レベルB_iを濃淡画
像データから求めた。その結果についても、第２表に示
している。

また、上記のようにして求められた横長L_iを次式に代入
して各判別しきい値T_hiを演算した。

T_hi＝106exp（−0.02L_i） ……（５）なお、この（５）式は、経験的に定数K₁,K₂,K₃を適当に
定め（K₁＝K₃＝0,K₂＝0.02）、（４）式から導いたもの
であり、第４図の１点鎖線は（５）式に示す関数関係を
示している。

次に、上記のようにして求めた判別しきい値T_hiと輝度
レベルB_iとを大小比較して、各異物（判別対象物）A
_i（ｉ＝1,2,3,4,5）をそれぞれ“黒",“黒",“着色",
“着色",“黒”と判別した（第７図の工程）。

ところで、上記においては説明の便宜から、フィルタに
捕集される異物（判別対象物）を黒色異物と赤茶褐色異
物とに限定し、それらの異物のなかから黒色異物のみを
抽出することとしたが、この請求項１にかかる異物検出
方法により抽出可能な異物は上記場合に限られない。例
えば、フィルタに捕集された３種類以上の異物（判別対
象物）のうちから特定種類の異物のみを精度よく検出す
ることも可能である。

また、特定の異物（例えば黒色異物）と“しみ”とがフ
ィルタに存在する場合についても、上記と同様、それら
判別対象物（黒色異物，“しみ”）ごとにその大きさを
求め、その大きさに応じて各判別対象物の判別しきい値
を決定し、その判別しきい値に基づいて各判別対象物が
黒色異物か否かを判別するようにすれば、比較的小さな
黒色異物と比較的大きな“しみ”がフィルタに混在した
としても、精度良く黒色異物のみを抽出することができ
る。

なお、“しみ”と黒色異物が混在する場合に、上記異物
検出方法を使用すると、非常に有効である。なぜなら
ば、フィルタに付着した“しみ”には多数の穴がある場
合があり、上記のように判別対象物（この場合“し
み”）の重心位置を求めた場合にはその重心位置が上記
穴の位置と一致する確率が高くなることが経験的にわか
っている。このため、上記方法により判別対象物たる
“しみ”の重心位置における輝度レベルを求めると、比
較的高いものとなり、黒色異物との輝度の差が大きくな
り、黒色異物の検出精度がより一層高くなる。

B.請求項２にかかる異物検出方法次に、この発明の請求項２に対応する他の実施例につい
て第５図を参照しつつ説明する。本実施例においては、
先の実施例と同様にして、フィルタ１の一部の濃淡画像
データを画像メモリ７に記録する（第１の工程：ステッ
プS1）。そして、画像メモリ７から濃淡画像データを読
み出し、所定のしきい値T_h0に基づき２値化処理を行っ
た（第２の工程：ステップS2）後、その２値化処理によ
り得られた２値画像に基づき各判別対象物A_iの横長L
_i（第１の特徴量）を求め（第３の工程：ステップS
3）、さらにその２値画像から、各判別対象物A_iの形状
指標F_i（第３の特徴量）を求める（第８の工程：ステッ
プS8）。形状指標F_iとしては、例えば円形度，長辺と短
辺との比あるいはそれらに基づく適当な関数であっても
よい。要は、形状指標F_iとして、フィルタにより捕集さ
れる異物の一般的な形状特徴を示すものを求めればよ
い。なおこの実施例では、その一例として、円形度P_iに
基づく適当な関数ΔP_iを採用した（これについて後に詳
細に説明する）。

次に、先の実施例と同様に、２値画像から各判別対象物
A_iの重心位置（x_i,y_i）をそれぞれ求める（第４図の工
程：ステップS4）。さらに、その重心位置（x_i,y_i）対
応する画素の輝度レベルB_i（第２の特徴量）を濃淡画像
データから求める（第５の工程：ステップS5）。

その後、２値化しきい値T_h0と、判別対象物A_iの横長L_i
と、形状指標F_i（ΔP_i）とからら判別しきい値T_hi′を
演算する（第６の工程：ステップS6′）。判別しきい値
T_hi′についても、上記判別しきい値T_hiと同様に、判別
に適した黒色異物の横長L_iに対する関数関係になるよう
に決定しなければならず、通常経験的に決定される。例
えば次式にしたがって適当な判別しきい値T_hi′を決定
することができる。

T_hi′＝（T_h0−K₁）exp（−K₂L_i）＋K₃F_i＋K₄ ……
（６）ただし、K₁,K₂,K₃,K₄は定数である。

次に、判別対象物A_iごとに、判別しきい値T_hi′と輝度
レベルB_iを大小比較して、判別対象物A_i黒色異物である
か否かを判別する。

上記のように、判別しきい値T_hiを決定するにあたり、
判別対象物A_iの横長L_iのみならず、判別対象物A_iの形状
指標F_iをも考慮しているために、異物（判別対象物）A_i
の大きさおよび形状に応じた適当な判別しきい値T_hiを
定めることができ、先の実施例に比べより精度良く黒色
異物の抽出を行うことができる。

例えば、第６図に示す所定の横長L_i,輝度レベルB_iをそ
れぞれ有する６つの異物（判別対象物）A_i（ｉ＝1,2,3,
4,5,6）を先の実施例により黒色異物の抽出を行うと、
第３表に示す結果が得られた。

すなわち、上記のようにしてしきい値T_h0（＝92）を求
め、そのしきい値T_h0で２値化処理して得られた２値画
像から各異物（判別対象物）A_iの横長L_iを求め、その値
L_iを次式に代入して各異物（判別対象物）A_iの判別しき
い値T_hiを求めた。

T_hi＝92exp（−0.025L_i） ……（７）なお、第６図の１点鎖線は上記判別しきい値T_hiに関す
る関数関係を示している。そして、各異物（判別対象
物）A_iごとに、その判別しきい値T_hi輝度レベルB_iとを
大小比較して、各異物（判別対象物）A_iをそれぞれ
“黒",“着色",“着色",“黒",“着色",“黒”と判別し
た（第７の工程）。したがって、目視判別により得られ
た結果と比較すると、第２番目の異物（判別対象物）A₂
が本来目視判別により“黒”と判別されているにもかか
わらず、“着色”と判別されてしまう。

これに対して、この実施例により黒色異物の検出を行っ
た場合には、第４表に示すように、目視判別の結果と自
動判別の結果とが完全に一致して、正確な黒色異物の抽
出が実行された。

すなわち、この実施例にかかる異物検出方法によれば、
先の実施例と同様にして、各異物（判別対象物）A_iの横
長L_i求めた（第３の工程：ステップS3）後、２値画像か
ら各異物（判別対象物）A_iの形状指標F_iを求めた（第８
の工程：ステップ８）。ここでは、形状指標F_iとして、
円形度P_iに関する関数ΔP_iを採用した。すなわち、２値
画像から各判別対象物A_i領域の画素数等に基づきその面
積Ａおよび周囲長ｌを求めた後、それらの値を次式 P_i＝４πA/l² ……（８）に代入することにより、円形度P_iを求め、さらにに次式
にしたがって各異物（判別対象物）A_iの値ΔP_iを求め
た。

ΔP_i＝80（Ｐ−P_i）/P （P_i＜Ｐの場合） ΔP_i＝０（P_i≧Ｐの場合）ただし、Ｐは平均円形度である。

なお、これらの結果は、第４表の“円形度”および“Δ
P_i"の欄にそれぞれ示されている。

次に、先の実施例と同様にして、各異物（判別対象物）
A_i輝度レベルB_iを求めた（第５の工程：ステップS5）。

それに続いて、上記のようにして求めた値ΔP_iと横長L_i
とを次式に代入して、各判別しきい値T_hi′をそれぞれ
演算した（第６の工程：ステップS6′）。

T_hi′＝92exp（−0.025L_i）＋ΔP_i ……（９）なお、この（８）式は、経験的に定数K₁ないしK₄を適当
に定め（K₁＝K₄＝0,K₂＝0.025,K₃＝−１）、形状指標F_i
として値ΔP_iを採用したものである。

そして、上記のようにして求めた判別しきい値T_hi′と
輝度レベルB_iとを大小比較して、各異物（判別対象物）
A_iをそれぞれ第４表に示すように判別した（第７の工
程：ステップS7′）。

以上のように、各異物（判別対象物）A_iの横長L_i（第１
の特徴量）のみならず、形状指標F_i（＝ΔP_i）を考慮し
て、各異物（判別対象物）A_iの形状に応じた判別しきい
値T_hi′を決定することができ、黒色異物が針状であっ
たり、特殊な形状であっても精度良く黒色異物のみを抽
出することができる。

なお、上記実施例では被検査体の一例としてフィルタを
取り上げ説明したが、この発明はこれ以外にプラスチッ
クシート中や液体中の異物検出にも適用でき、さらに電
子部品やプリント基板上に設けられているマークや小さ
な文字の認識などにも利用できる。

また、上記実施例では異物（判別対象物）を透過照明法
により撮像したが、反射照明法により撮像してもよいこ
とは言うまでもなく、また、その反射光をカラーカメラ
で撮像し、その画像データに基づいて異物の抽出を行っ
てもよい。

（発明の効果）以上のように、請求項１の発明によれば、２値画像デー
タに基づいて判別対象物の大きさに関連した第１の特徴
量を求めた後、その第１の特徴量を考慮に入れて輝度に
関連した第１の判別しきい値を決定し、その第１の判別
しきい値に基づいてその判別対象物が所定の異物である
か否かを判別するようにしているため、判別対象物の大
きさが変化した場合でも、第１の判別しきい値を自動的
にその大きさに応じた適切な値に設定して、所定の異物
のみを精度良く抽出することができる。

また、請求項２の発明によれば、さらに判別対象物の形
状に関連した第３の特徴量を求め、上記第１の特徴量と
その第３の特徴量とを考慮に入れて輝度に関連した第２
の判別しきい値を決定し、その第２の判別しきい値に基
づいてその判別対象物が所定の異物であるか否かを判別
するようにしているため、上記効果に加え、判別対象物
の形状が変化した場合でも、第２の判別しきい値を自動
的にその形状に応じた適切な値に設定して、所定の異物
のみをより精度良く抽出することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明の請求項１に対応する一実施例を示す
フローチャート、第２図は黒色異物の寸法と黒色異物の
輝度レベルとの関係を示す図、第３図は上記一実施例を
適用可能な異物検出装置の概略構成図、第４図は上記一
実施例を説明するための説明図、第５図はこの発明の請
求項２に対応する他の実施例を示すフローチャート、第
６図は上記他の実施例を説明するための説明図である。１……フィルタ

───────────────────────────────────────────────────── 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Ｇ０６Ｔ 7/00 Ｈ０４Ｎ 7/18 Ｋ

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】被検査体の判別対象物の画像を撮像し、そ
の画像データに基づいて前記判別対象物が所定の異物で
あるか否かを判別する異物検出方法であって、前記判別対象物の濃淡画像データを画像メモリに格納す
る第１の工程と、前記濃淡画像データを前記画像メモリから読出し、所定
のしきい値で２値化処理する第２の工程と、前記２値化処理により得られる２値画像データに基づい
て、前記判別対象物の大きさに関連した第１の特徴量を
求める第３の工程と、前記２値画像データに基づいて前記判別対象物の位置を
求める第４の工程と、前記第４の工程において求められた位置における前記判
別対象物の輝度に関連した第２の特徴量を前記濃淡画像
データから求める第５の工程と、前記しきい値と前記第１の特徴量から輝度に関連した第
１の判別しきい値を求める第６の工程と、前記第１の判別しきい値と前記第２の特徴量とを大小比
較して、前記判別対象物が所定の異物であるか否かを判
別する第７の工程とを含むことを特徴とする異物検出方
法。
【請求項２】前記２値画像データに基づいて、前記判別
対象物の形状に関連した第３の特徴量を求める第８の工
程をさらに含み、前記第６の工程において、前記第１の
判別しきい値の代わりに、前記しきい値，前記第１およ
び第３の特徴量から輝度に関連した第２の判別しきい値
を求めるとともに、前記第７の工程において、前記第１
の判別しきい値と前記第２の特徴量とを大小比較する代
わりに、前記第２の判別しきい値と前記第２の特徴量と
を大小比較して、前記判別対象物が所定の異物であるか
否かを判別する請求項１記載の異物検出方法。
【請求項３】前記第１の判別しきい値が、前記第１の特
徴量の増大にしたがって単調に減少する関数関係を有し
ている請求項１記載の異物検出方法。
【請求項４】前記第１の特徴量が前記判別対象物の長径
あるいは平均径である請求項１ないし請求項３記載異物
検出方法。
【請求項５】前記第３の特徴量が前記判別対象物の円形
度あるいは前記判別対象物の短辺と長辺との比に基づく
関数関係を有している請求項２記載の異物検出方法。
【請求項６】前記第４の工程において求められる位置が
前記判別対象物の重心位置であり、前記第２の特徴量が
その重心位置における輝度レベル、その重心位置近傍に
おける輝度レベルの平均値または前記判別対象物全体の
平均輝度レベルである請求項１または請求項２記載の異
物検出方法。
【請求項７】前記判別対象物を透過照明により撮像して
前記濃淡画像データを得る請求項１または請求項２記載
の異物検出方法。