JPH08101139A - 欠陥検査装置および方法 - Google Patents
欠陥検査装置および方法Info
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- JPH08101139A JPH08101139A JP6261341A JP26134194A JPH08101139A JP H08101139 A JPH08101139 A JP H08101139A JP 6261341 A JP6261341 A JP 6261341A JP 26134194 A JP26134194 A JP 26134194A JP H08101139 A JPH08101139 A JP H08101139A
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Abstract
いようにする。 【構成】 被検査対象がカメラ1により撮像されること
により得られる対象画像データが画像メモリ12に記憶さ
れる。位置修正処理15により位置ずれ修正が行われる
る。直線の走査線上において,位置算出処理16において
注目点の位置が算出される。位置ずれ修正されたされた
対象画像データについて,注目点の位置における特徴量
が特徴量作成処理17により算出され,特徴量メモリ18に
記憶される。一の中心点における特徴量と,中心点から
それぞれαだけ離れた2つの前方点および後方点におけ
る特徴量とに基づいて欠陥度が欠陥度算出処理19により
算出される。この欠陥度が最大となる欠陥度が最大欠陥
度として最大欠陥度抽出処理20により抽出される。抽出
された最大欠陥度がしきい値THよりも大きければ,そ
の最大欠陥度と欠陥位置が出力される。
Description
陥を検査する欠陥検査装置および方法に関する。
陥を検査する欠陥検査装置として次のようなものがあ
る。被検査対象をカメラによって撮像することにより得
られるアナログ・ビデオ信号をA/D変換して被検査対
象を表すグレイ・レベル画像データ(対象画像データ)
を得る。被検査対象の欠陥は,その欠陥を表す画素(数
十画素,数百画素程度)がその周りの画素に比べてその
濃度が異なる。したがって,対象画像データについて一
定の閾値で2値化処理して被検査対象の欠陥を検出する
方法がある。また対象画像データについて微分して被検
査対象のエッジを抽出し,このエッジに基づいて被検査
対象の欠陥を検出することができる。
メラでは,CCDで被検査対象を撮像して得られるアナ
ログ信号をプリアンプで増幅し,その後必要な処理を行
ってアナログ・ビデオ信号を出力する。欠陥検査装置で
はカメラからのアナログ・ビデオ信号をA/D変換して
被検査対象を表す対象画像データを得る。このような場
合,CCDからのアナログ信号は微小レベルであるた
め,このアナログ信号にノイズが混入することがある。
このノイズを含むアナログ・ビデオ信号をA/D変換す
ると,1画素または数画素程度にノイズによる影響を受
けることになる。このようなノイズを画像ノイズとい
う。したがって,欠陥検査装置がこの画像ノイズを欠陥
と誤認してしまうことがある。
となく,被検査対象の欠け,傷等の欠陥を検出する欠陥
検査装置および方法を提供している。
象を表す対象画像データを記憶する画像メモリ,あらか
じめ設定された走査線上において,上記画像メモリに記
憶された対象画像データについて複数の代表画素位置に
おいて代表値をそれぞれ作成する代表値作成手段,一の
代表画素位置を中心位置とし,中心位置における代表値
と,中心位置から走査線に沿って前後にそれぞれ所定距
離だけ離れた2つの代表画素位置における代表値とに基
づいて欠陥度を算出する欠陥度算出手段,ならびに上記
欠陥度算出手段によって算出された欠陥度が最大となる
最大欠陥度に基づいて上記走査線上に欠陥があるかどう
かを判定する比較判定手段を備えている。
象を表す対象画像データを記憶する画像メモリを設け,
あらかじめ設定された走査線上において,上記画像メモ
リに記憶された対象画像データについて複数の代表画素
位置において代表値をそれぞれ作成し,一の代表画素位
置を中心位置とし,中心位置における代表値と,中心位
置から走査線に沿って前後にそれぞれ所定距離だけ離れ
た2つの代表画素位置における代表値とに基づいて欠陥
度を算出し,算出された欠陥度が最大となる最大欠陥度
に基づいて上記走査線上に欠陥があるかどうかを判定す
るものである。
走査線上において,上記画像メモリに記憶された対象画
像データについて複数の代表画素位置における代表値が
それぞれ作成される。
3次元の画像データが含まれる。1次元画像データはた
とえば被検査対象上をライン走査することにより得られ
るデータである。2次元画像データはたとえば被検査対
象をカメラで撮像して得られる画像データである。3次
元画像データはたとえば磁気により被検査対象の内部状
態を検出する装置,X線により被検査対象の内部状態を
検出する装置,超音波により被検査対象の内部状態を検
出する装置等によって得られるデータがあり,時系列の
2次元画像データも含まれる。
検査対象の形状に応じて決まる。被検査対象がたとえば
7セグメントLEDのように方形のときには,走査線は
直線に指定される。被検査対象がたとえばボトル等のキ
ャップのように円形のときには,走査線は円弧に指定さ
れる。
素位置である。作成される代表値は,たとえば代表画素
位置を中心にして設定される代表値作成領域(たとえば
方形,円形)内に含まれる対象画像データの平均値であ
る。代表値は,平均値の代わりに,重み付き平均値,分
散値,最頻値,中央値,合計値等を用いることもでき
る。検出可能な欠陥の最小は上述の代表値作成領域の大
きさによって決まる。この代表値作成領域よりも充分小
さい画像ノイズはその周りの画素に吸収される。このよ
うに代表値を算出することにより,画像ノイズによる誤
認識を防ぐことができる。
いて一の画素位置を中心位置とし,中心位置における代
表値と,中心位置から走査線に沿って前後にそれぞれ所
定距離だけ離れた2つの画素位置における代表値とに基
づいて欠陥度が算出される。欠陥はその周囲の画素(代
表画素)におけるグレイ・レベル(代表値)と比較して
小さい値(黒い画像)または大きい値(白い画像)にな
るので,中心位置から一定距離離れた代表画素位置にお
ける代表値に基づいて欠陥度を算出している。検出可能
な欠陥の最大は,この中心位置から他の代表位置までの
距離によって決まる。したがって,この距離を調整する
ことにより,最大欠陥の大きさを調整できる。
いて上記走査線上に欠陥があるかどうかが判定される。
欠陥があると判定されると,必要があればその最大欠陥
度とこの最大欠陥度を与える画素位置が比較判定手段か
ら出力される。
ても適用できる。この発展した形態の欠陥検査装置は,
代表値作成手段と欠陥度算出手段が次の処理を行う。
2次元の検査領域内において,上記画像メモリに記憶さ
れた対象画像データについて複数の代表画素位置におい
て代表値をそれぞれ作成するものである。欠陥度算出手
段は,一の代表画素位置を中心位置とし,この中心位置
における代表値と,中心位置から2次元の各方向に沿っ
て前後にそれぞれ所定距離離れた4つの代表画素位置に
おける代表値とに基づいて欠陥度を算出するものであ
る。
いても適用できる。このさらに発展した形態の欠陥検査
装置は,代表値作成手段と欠陥度算出手段が次の処理を
行う。
3次元の検査領域内において,上記画像メモリに記憶さ
れた対象画像データについて複数の代表画素位置におけ
る代表値をそれぞれ作成するものである。欠陥度算出手
段は,一の代表画素位置を中心位置とし,中心位置にお
ける代表値と,中心位置から3次元の各方向に沿って前
後にそれぞれ所定距離だけ離れた6つの代表画素位置に
おける代表値とに基づいて欠陥度を算出するものであ
る。
ータについて代表値を算出することにより,画像ノイズ
を欠け,傷等の欠陥と誤認することなく,欠陥を検出す
ることができる。
上記被検査対象のモデルを表すモデル画像データと,こ
のモデル画像データの基準位置とをあらかじめ登録した
モデル・メモリ,ならびに上記画像メモリに記憶された
対象画像データ上で,上記モデル画像データと一致度す
る画素位置を見付け出し,この画素位置および上記基準
位置に基づいて上記対象画像データの位置ずれ修正を行
う位置修正手段を備えている。
データと,そのモデル画像の基準位置とがモデル・メモ
リにあらかじめ登録されている。モデル画像はたとえば
被検査対象の特徴的なパターンであり,基準位置はその
パターンが存在する位置である。被検査対象を表す対象
画像データ上の各画素位置においてモデル画像データを
ラスタ走査して一致度が算出される。この一致度が最大
となる画素位置が見付け出される。この最大画素位置お
よびモデル・メモリに記憶された基準位置に基づいて上
記対象画像データの位置ずれ修正が行われる。
ータの位置ずれ修正が行われることにより,あらかじめ
設定された走査線または検査領域において欠陥検査を行
うことができる。
陥度算出手段は,上記欠陥度の算出に用いる代表画素位
置までの距離を,あらかじめ設定された最大距離の範囲
内で,中心位置から上記走査線または上記検査領域の端
までの距離に応じて決定するものである。
距離が,あらかじめ設定された最大距離の範囲内で,上
記走査線または上記検査領域の端に位置する代表画素位
置から中心位置までの距離に応じて決定される。走査線
または検査領域の端から中心位置までの距離が,欠陥度
を算出する距離よりも小さい代表画素位置では,欠陥度
を算出することができないからである。
心位置から走査線または検査領域の端までのよりに応じ
て可変にすることにより,走査線または検査領域の端付
近においても欠陥度を算出することができる。これによ
って,走査線または検査領域の端付近に欠陥があっても
その欠陥を検出することができる。
む欠陥検査システムの全体的構成を示すブロック図であ
る。
ば製造ラインにおいて製造された被検査対象(7セグメ
ントLED)W1 の欠け,傷等の欠陥を検査するもので
ある。
であり,撮像により得られたアナログ・ビデオ信号を欠
陥検査装置10に出力する。
カメラ1から出力される被検査対象W1 を表すアナログ
・ビデオ信号に処理を施して,被検査対象W1 の欠陥を
検査するものである。欠陥検査装置10は,プログラムさ
れたコンピュータによって実現され,ハードウェア回路
によって実現することもできる。またその一部をソフト
ウェアにより,その他の一部をハードウェアにより実現
することもできる。
陥検査装置10に検査領域(走査線),特徴量作成領域,
最大注目点間隔,しきい値等を入力,設定または指定す
るものである。このキーボードに加えてマウス等のポイ
ンティング・デバイスを含めてもよい。
表す対象画像,欠陥検査装置10による検査検査結果等を
表示するものである。CRTディスプレイ装置に代え
て,液晶ディスプレイ装置等のディスプレイ装置を用い
てもよい。
機能ブロック図である。各処理はプログラム・ルーチン
により実現され,各メモリはRAM等の記憶素子,ハー
ドディスク等のディスク・メモリ等により実現される。
各処理はハードウェア回路により実現することもでき
る。
基準となる被検査対象を表す画像について,欠陥検査に
用いられるパラメータがオペレータによってキーボード
2から入力,設定または指定される。
る。
1により撮像され,撮像により得られたアナログ・ビデ
オ信号がA/Dコンバータ11に与えられる。A/Dコン
バータ11によりアナログ・ビデオ信号がグレイ・レベル
画像データに変換され,このグレイ・レベル画像データ
が画像メモリ12に記憶される(図3;ステップ31)。グ
レイ・レベル画像データはたとえば 256階調(8ビット
/画素;0〜 255)で表され,横方向(X方向)に 512
画素であり,縦方向(Y方向)に 484画素である。
がD/Aコンバータ13によりアナログ・ビデオ信号に変
換され,アナログ・ビデオ信号により表される基準画像
がCRTディスプレイ装置3に表示される。基準となる
被検査対象を表すグレイ・レベル画像データを基準画像
データといい,この基準画像データにより表される画像
を基準画像という。
像して,CRTディスプレイ装置3に表示された基準画
像の一例を示す。図4でハッチングで示す領域は背景
(黒色)である。
画像データとその基準位置(xs ,ys )がモデル・メ
モリ14に登録される(図3;ステップ32)。モデル画像
データおよびその基準位置(xs ,ys )は次のように
して行われる。
(7セグメントLED)の最も特徴的なパターンをモデ
ル画像として登録する。モデル画像は一定の大きさの矩
形(正方形)の範囲内の画像である。オペレータがモデ
ル画像として登録する領域をキーボード2を操作して指
定し,その領域内のグレイ・レベル画像データがモデル
画像データとしてモデル・メモリ14に登録される。この
モデル画像はたとえば横方向(X方向)に64画素,縦方
向(Y方向)に64画素である。モデル画像は,7セクグ
メントLEDの全体であってもよい。
デル・メモリ14に登録されたモデル画像データによって
表されるモデル画像を示す。
14に登録されたモデル画像の左上隅にあるモデル画像デ
ータの画素位置である。基準位置(xs ,ys )はモデ
ル画像データとともにモデル・メモリ14に登録される。
に表示された基準画像を見ながらキーボード2を操作し
て欠陥を検査する走査線(検査領域)の始点(x1 ,y
1 )と終点(x2 ,y2 )を設定する(図3;ステップ
33)。この走査線(検査領域)の始点(x1 ,y1 ),
終点(x2 ,y2 )は検査領域メモリ23に記憶される。
に欠け,傷等の欠陥を検査する場合には,図4に示すよ
うに,7セグメントLEDW1 の上部の境界に走査線が
設定される。走査線は,検査する箇所に応じて,適所に
設定される。
点(代表画素位置)の注目点間隔dtが入力され,検査
領域メモリ23に記憶される(図3;ステップ34)。この
注目点間隔dtは次に説明する特徴量作成領域の水平方
向の大きさ(幅wid )に等しい。たとえば注目点間隔d
t=10画素である。注目点間隔dtは幅wid より大きく
してもよいし,小さくしてもよい。
終点(x2 ,y2 )の間を注目点間隔dtで分割したも
のを示す。始点(x1 ,y1 )から順に,注目点間隔d
t毎に注目点iの位置(x(i),y(i))(0≦i
≦n−1)を決定する。
データが入力され,特徴量作成領域メモリ24に記憶され
る(図3;ステップ35)。図6(B) に示すように,特徴
量作成領域は注目点を中心とする矩形であり,この矩形
は走査線に平行な方向に幅wid と,これに垂直な方向に
高さhei で規定される。
応じて決まり,検出可能な欠陥の大きさ(最小値)はこ
の特徴量作成領域の大きさ(面積)にほぼ等しい。特徴
量作成領域は矩形に限らず,円形,その他の形状であっ
てもよい。たとえば特徴量作成領域は幅wid =10画素で
あり,高さhei =10画素である。
を欠陥度とするのかが欠陥度算出処理19に指定される
(図3;ステップ36)。たとえば,図4に示す7セグメ
ントLEDについて欠陥検査を行う場合,欠陥度は黒欠
陥度に指定される。
る最大間隔αm が入力され,最大間隔メモリ25に記憶さ
れる(図3;ステップ37)。最大間隔αm は検出可能な
欠陥の大きさ(最大値)によって決まる。たとえば最大
間隔αm =2である。
するためのしきい値THが入力され,しきい値メモリ26
に記憶される(図3;ステップ38)。しきい値THは検
査する欠陥の種類に応じて決まる。
と,画像メモリ12に記憶された基準画像データはクリア
される。
陥検査の全体的な手順を示している。
像され,撮像により得られたアナログ・ビデオ信号がA
/Dコンバータ11に与えられる。A/Dコンバータ11に
よりアナログ・ビデオ信号がグレイ・レベル画像データ
に変換され,このグレイ・レベル画像データが画像メモ
リ12に記憶される(図7;ステップ41)。
がD/Aコンバータ13によりアナログ・ビデオ信号に変
換され,アナログ・ビデオ信号により表される対象画像
がCRTディスプレイ装置3に表示される。被検査対象
を表すグレイ・レベル画像データを対象画像データとい
い,この対象画像データによって表される画像を対象画
像という。
れた対象画像データにより表される対象画像の一例を示
す。この対象画像の被検査対象には上部に欠けがあり,
この欠けが黒くなっている。
基準画像(図4)の被検査対象の位置がずれることあ
る。欠陥検査を行う走査線は上述のようにして設定され
た位置で固定されるため,対象画像の被検査対象が基準
画像と同じ位置になるように,対象画像の位置ずれ修正
を行う。
た対象画像データの位置ずれ修正を行う(図7;ステッ
プ42)。位置ずれ修正は次のようにして行われる。
データが,画像メモ12に記憶された対象画像データ上に
おいてラスタ走査され,一致度が位置修正処理15により
算出される。
る。ただし,I1(x,y)(0≦x≦511,0≦y≦483 )
は対象画像データを表し,M(x,y)(0≦x≦63,
0≦y≦63)はモデル画像データを表す。
位置(xm ,ym )として見付け出される。
がモデル・メモリ14に記憶されたモデル画像の基準位置
(xs ,ys )に一致するように,対象画像データを平
行移動することにより,位置ずれ修正が位置修正処理15
により行われる。
y)は,位置ずれ修正前の対象画像データI1(x,y)(0≦
x≦511 ,0≦y≦483 )によって表すと,次式で表さ
れる。
像データがない画素位置(x,y)には画像データ
「0」が設定される。
した対象画像データによって表される位置修正画像を示
す。
上のグレイ・レベルを示すグラフである。このグラフで
は画像ノイズ(インパルス・ノイズ)と欠陥(陥没)が
含まれている。
2(x,y)(0≦x≦511 ,0≦y≦483 )について,位置
算出処理16および特徴量作成処理17によって特徴量が作
成され,特徴量メモリ18に記憶される(図7;ステップ
43)。
理17における処理手順を示している。
号iを0に設定する(図11;ステップ51)。
憶された走査線を規定する始点(x1 ,y1 )と終点
(x2 ,y2 )および注目点間隔dtを読出し,これら
のデータに基づいて走査線上の注目点数nを,次式にし
たがって算出する(図11;ステップ52)。
数nは欠陥度算出処理19に与えられる。
画素位置(x(i),y(i))が次式にしたがって位
置算出処理16によって算出される(図11;ステップ5
4)。
(7) では各座標が整数になるように,関数raise() が用
いられている。
iの画素位置(x(i),y(i))は特徴量作成処理
17に与えらる。
って算出された注目点iの画素位置(x(i),y
(i))を中心として,特徴量作成領域メモリ17に記憶
された幅wid および高さhei によって規定される特徴量
作成領域内に含まれる,位置ずれ修正された対象画像デ
ータI2(x,y)に基づいて,特徴量A(i)を作成する
(図11;ステップ55)。特徴量A(i)は,図12に示す
ように,注目点を識別する識別番号iと対応させて,特
徴量メモリ18に記憶される。
ともにその位置(x(i),y(i))を記憶してもよ
い。
対象画像データの平均値である。特徴量には平均値の代
わりに,重付き平均値,分散値,最頻値,中央値等を用
いることができる。また特徴量は,特徴量作成領域の大
きさが一定の場合には,平均値の代わりに合計値を用い
てもよい。
ントし(図11;ステップ56),識別番号iが注目点数n
になるまで,ステップ54〜56の処理を繰返し行う(図1
1;ステップ53)。
た走査線上の特徴量A(i)のグラフを示す。
査線上の注目点iにおいて特徴量A(i)を作成するこ
とによって画像ノイズがそのその周りに吸収され,欠陥
はそのまま残る。したがって,画像ノイズを欠陥と誤認
識することが無くなる。
および最大欠陥度抽出処理20によって最大欠陥度および
その欠陥位置が算出される(図7;ステップ44)。
度抽出処理20における最大欠陥度MBとその欠陥位置
(Mx ,My )を算出する手順を示している。
0に設定し(図14;ステップ61),最大欠陥度抽出処理
20は最大欠陥度MBを-256に設定する(図14;ステップ
62)。最大欠陥度MBは最大欠陥度メモリ21に記憶され
る。
m に基づいて,次に説明する欠陥度算出に用いられる特
徴量作成領域間隔αが,次式により欠陥度算出処理19に
より算出される(図14;ステップ64)。
走査線の端点付近で,後述する欠陥度が算出できなくな
る。このため,走査線の端点(始点(x1 ,y1 ),終
点(x2 ,y2 ))付近では端点からの距離(i)に応
じてその値を小さくしている。これ以外では間隔αは最
大間隔αm とになる。
憶された特徴量A(i)と特徴量作成領域間隔αとに基
づいて欠陥度を算出する(図14;ステップ65)。欠陥度
には黒欠陥度と白欠陥度があり,オペレータによってあ
らかじめ選択されたいずれか一方が算出される(図3の
ステップ36参照)。
Dの場合には黒欠陥度が算出されることになる。
目点を中心点として,中心点(x(i),y(i))に
おける特徴量A(i)と,この中心点(x(i),y
(i))から前方および後方にそれぞれα(α×dt画
素)分だけ移動した前方点(x(i+α),y(i+
α))における特徴量A(i+α)および後方点(x
(i−α),y(i−α))における特徴量A(i−
α)とに基づいて算出する。
はそれぞれ,次式によって表される。
る特徴量の差または前方点と中心点における特徴量の差
のうち,いずれか一方の小さい値を取る。すなわち,後
方点と前方点における特徴量よりも,中心点における特
徴量が小さいときに,黒欠陥度B(i)は大きい値にな
る。白欠陥度W(i)は,黒欠陥度B(i)と逆にな
る。
次のように変形する。
が2回行われた後, min演算が1回行われ,式(10)では
min演算が1回行われた後,引算が1回行われる。これ
により,式(11)で演算を行うと,式(9) に比して引算の
1回分の演算が減ることになる。式(12)についても同様
である。
19によって算出された欠陥度と最大欠陥度と比較し(図
14;ステップ66),最大欠陥度が欠陥度より大きい場合
には(ステップ66),最大欠陥度を与える注目点(中心
点)の位置(x(i),y(i))が上述の式(6),(7)
にしたがって算出される(図14;ステップ67)。
が算出された欠陥度に更新され,かつ,その欠陥度を与
える中心点(x(i),y(i))が欠陥位置(Mx ,
My)に設定される(図14;ステップ68)。欠陥位置
(Mx ,My )は最大欠陥度メモリ21に記憶される。す
なわち,最大欠陥度メモリ21には最大欠陥度MBとその
欠陥位置(Mx ,My )とが記憶されることなる。
またはステップ66において欠陥度が最大欠陥度MBより
小さいと判定される(ステップ66でNO)と,欠陥度算出
処理19は識別番号iをインクリメントし(図14;ステッ
プ69),識別番号iと,位置算出処理16によって算出さ
れた注目点数nとを比較し,i=0〜n−1について処
理を行う(図14;ステップ63)。
て欠陥度(黒欠陥度B(i))を示す。
y )が得られると,比較判定処理26は,最大欠陥度メモ
リ21に記憶された最大欠陥度MBと,しきい値メモリ19
に記憶されたしきい値THを比較する(図7;ステップ
45)。最大欠陥度MBがしきい値THよりも大きい場合
には(ステップ45でYES ),被検査対象に欠陥があると
判定され,最大欠陥度MBとその欠陥位置(Mx ,My
)が比較判定処理22から出力される。
y )はD/Aコンバータ13に与えられ,それらがD/A
コンバータ13によりアナログ・ビデオ信号に変換され
る。検査結果を表すアナログ・ビデオ信号はCRTディ
スプレイ装置3に与えられ,アナログ・ビデオ信号によ
って表される検査結果がCRTディスプレ装置3に表示
される。
ムを示している。
れる直線(走査線)上で欠陥検査が行われた。第2実施
例においては円弧の走査線について欠陥検査を行うもの
である。第2実施例では,被検査対象が円形の場合に有
効である。たとえば図16に示すように,ボトルのキャッ
プについてその内側に設けられるパッキンに欠け,傷等
の欠陥があるかどうかが検査される。
ク図,ならびに図3,7,11および14に示すフロー・チ
ャートは,第2実施例で共通に用いられる。
られるパラメータの入力,設定または指定について説明
する。
プの内側)がカメラ1により撮像され,撮像により得ら
れたアナログ・ビデオ信号がグレイ・レベル画像データ
に変換され,このグレイ・レベル画像データが画像メモ
リ12に記憶される(ステップ31)。
スプレイ装置3に表示された基準画像を示す。図17でハ
ッチングで示す領域は背景(黒色)であり,黒色の円形
のものがパッキンである。
準位置(xs ,ys )が設定され,モデル・メモリ14に
登録される(ステップ32)。モデル画像とその基準位置
は第1実施例と同様にして設定される。
ル画像を示す。
タが設定され,検査領域メモリ23に記憶される(ステッ
プ33)。走査線(円弧)は,図19(A) に示すように,中
心(xc ,yc ),半径r,開始角度ts および終了角
度te で規定される。
のキャップの中心に走査線の中心(xc ,yc )が設定
され,パッキンの上(黒色の円形)に走査線が載るよう
に,走査線の半径rが設定される。パッキンの全部を検
査するときは,走査線の開始角度ts および終了角度t
e がそれぞれ,ts =0度およびte = 360度に設定さ
れる。
され,検査領域メモリ23に記憶される(ステップ34)。
この注目点間隔dtは次に説明する特徴量作成領域の円
弧方向の大きさ(幅wid (画素数で表される))に相当
する角度に等しい。注目点間隔dtは幅wid より大きく
してもよいし,小さくしてもよい。
s から終了角度te までの間を注目点間隔dtで分割
し,開始角度ts から順に,注目点iの位置(x
(i),y(i))(0≦i≦n−1)を決定する。
データが入力され,特徴量作成領域メモリ24に記憶され
る(ステップ35)。特徴量作成領域は,図19(B) に示す
ように,特徴量作成領域は注目点を中心とする扇形であ
り,この扇形は走査線上の円弧方向の幅wid と,走査線
の半径方向の高さhei で規定される。
応じて決まり,検出可能な欠陥の大きさ(最小値)はこ
の特徴量作成領域の大きさ(面積)にほぼ等しい。特徴
量作成領域は扇形に限らず,矩形,円形,その他の形状
であってもよい。たとえば特徴量作成領域は幅wid =10
画素であり,高さhei =10画素である。
を欠陥度とするのかが欠陥度算出処理19に指定される
(ステップ36)。たとえば,図17に示すキャップのパッ
キンについて欠陥検査を行う場合,欠陥度は黒欠陥度に
指定される。
る最大間隔αm が入力され,最大間隔メモリ25に記憶さ
れる(ステップ37)。最大間隔αm は検出可能な欠陥の
大きさ(最大値)によって決まる。たとえば最大間隔α
m =3である。
するためのしきい値THが入力され,しきい値メモリ26
に記憶される(ステップ38)。しきい値THは検査する
欠陥の種類に応じて決まる。
と,画像メモリ12に記憶された基準画像データはクリア
される。
ー・チャートを参照して説明する。
像され,撮像により得られたアナログ・ビデオ信号がA
/Dコンバータ11によりグレイ・レベル画像データに変
換され,このグレイ・レベル画像データが画像メモリ12
に記憶される(図7;ステップ41)。
がD/Aコンバータ13によりアナログ・ビデオ信号に変
換され,アナログ・ビデオ信号により表される対象画像
がCRTディスプレイ装置3に表示される。被検査対象
を表すグレイ・レベル画像データを対象画像データとい
い,この対象画像データによって表される画像を対象画
像という。
れた対象画像データにより表される対象画像の一例を示
す。この対象画像のキャップのパッキンには上部に欠け
があり,この欠けが白くなっている。
について,モデル・メモリ14に記憶されたモデル画像デ
ータとその基準位置(xs ,ys )を用いて位置ずれ修
正が位置修正処理15により行われる(図7;ステップ4
2)。位置ずれ修正は第1実施例と同様にして行われ
る。
した対象画像データによって表される位置修正画像を示
す。
ついて,位置算出処理16および特徴量作成処理17によっ
て特徴量が作成され,特徴量メモリ18に記憶される(図
7;ステップ43)。
徴量作成処理17における処理を説明する。
れる(図11;ステップ51)。
定する中心(xc ,yc ),半径r,開始角度ts およ
び終了角度te を読出し,これらのデータに基づいて次
式にしたがって注目点数nが位置算出処理16により算出
される(図11;ステップ51)。
数nは欠陥度算出処理19に与えられる。
画素位置(x(i),y(i))が次式にしたがって位
置算出処理16によって算出される(図11;ステップ5
4)。
iの画素位置(x(i),y(i))は特徴量作成処理
17に与えらる。
iの画素位置(x(i),y(i))を中心として,特
徴量作成領域メモリ17に記憶された幅wid および高さhe
i によって規定される特徴量作成領域内に含まれる,位
置ずれ修正された対象画像データI2(x,y)に基づいて特
徴量A(i)が,特徴量作成処理17により作成される
(図11;ステップ55)。
設定される。
Pirと外側の円弧PolPorを求める。注目点は半径rの
円弧(走査線)上にあり,扇型の径方向の高さがhei で
あることから,内側の円弧の半径ri はri =r− hei
/2で表され,外側の円弧の半径ro はro =r+ hei
/2で表される。これらの円弧の中心は走査線と同じ中
心(xc ,yc )にあるから,この中心(xc ,yc )
と半径ri ,ro とによって,それぞれの円弧が求めら
れる。
ilPol,線分PirPor)を表す直線(半径)を求める。
扇型の円弧方向の幅がwei であり,この幅wei (画素
数)に相当する角度をθとする。また走査線の基準角度
に対する注目点iの角度はdt×iである。線分PilPol
の角度は(ts +dt×i−θ/2)となり,線分PirP
orの角度は(ts +dt×i+θ/2)となる。このと
き,点Pilの座標は(xc+ri ×cos (ts +i×d
t−θ/2),yc +ri ×sin (ts +i×dtθ/
2))となり,点Polの座標は(xc +ro ×cos (t
s +i×dt−θ/2),yc +ro ×sin (ts +i
×dtθ/2))となる。これらの点の座標から線分P
ilPolが求まる。線分PirPorについて同じようにして
求まる。
つの線分とによって囲まれる,注目点を含む領域が特徴
量作成領域となる。
目点を識別する識別番号iと対応させて,特徴量メモリ
22に記憶される。
ともにその位置(x(i),y(i))を記憶してもよ
い。
対象画像データの平均値である。特徴量には平均値の代
わりに,重付き平均値,分散値,最頻値,中央値等を用
いることができる。また特徴量は,特徴量作成領域の大
きさが一定の場合には,平均値の代わりに合計値を用い
てもよい。
ステップ56),識別番号iが注目点数nになるまで,ス
テップ54〜56の処理が繰返し行われる(図11;ステップ
53)。
た走査線上の特徴量A(i)のグラフを示す。
および最大欠陥度抽出処理20によって最大欠陥度および
その欠陥位置が算出される(図7;ステップ44)。
最大欠陥度抽出処理20における処理を説明する。
0に設定し(図14;ステップ61),最大欠陥度抽出処理
20は最大欠陥度MBを-256に設定する(図14;ステップ
62)。最大欠陥度MBは最大欠陥度メモリ21に記憶され
る。
量作成領域間隔αが,最大間隔メモリ25に記憶された最
大間隔αm に基づいて式(8) にしたがって,欠陥度算出
処理19により算出される(図14;ステップ64)。
(i)と特徴量作成領域間隔αとに基づいて,欠陥度が
式(11)または式(12)にしたがって欠陥度算出処理19によ
り算出される(図14;ステップ65)。欠陥度には黒欠陥
度と白欠陥度があり,オペレータによってあらかじめ選
択されたいずれか一方が算出される。キャップのパッキ
ンの欠け検査の場合にはこの欠けが白いので,欠陥度と
して白欠陥度が式(12)にしたがって算出される。
度と最大欠陥度とが比較され(図14;ステップ66),最
大欠陥度が欠陥度より大きい場合には(ステップ66),
最大欠陥度を与える注目点位置(x(i),y(i))
が上述の式(6),(7) にしたがって算出される(図14;ス
テップ67)。
が算出された欠陥度に更新され,かつ,その欠陥度を与
えれる注目点位置(x(i),y(i))が欠陥位置
(Mx,My )に設定される(図14;ステップ68)。欠
陥位置(Mx ,My )は最大欠陥度メモリ21に記憶され
る。
またはステップ66において欠陥度が最大欠陥度MBより
小さいと判定される(ステップ66でNO)と,欠陥度算出
処理19は識別番号iをインクリメントし(図14;ステッ
プ69),識別番号iと位置算出処理16によって算出され
た注目点数nとが比較され,i=0〜n−1について処
理が行われる(図14;ステップ63)。
て欠陥度(白欠陥度W(i))を示す。
y )が得られると,比較判定処理26は,最大欠陥度メモ
リ21に記憶された最大欠陥度MBと,しきい値メモリ19
に記憶されたしきい値THを比較する(図7;ステップ
45)。最大欠陥度MBがしきい値THよりも大きい場合
には(ステップ45でYES ),被検査対象に欠陥があると
判定され,最大欠陥度MBとその欠陥位置(Mx ,My
)が比較判定処理22から出力される。
y )はD/Aコンバータ13に与えられ,それらがD/A
コンバータ13によりアナログ・ビデオ信号に変換され
る。検査結果を表すアナログ・ビデオ信号はCRTディ
スプレイ装置3に与えられ,アナログ・ビデオ信号によ
って表される検査結果がCRTディスプレ装置3に表示
される。
を示している。
れる直線(走査線)上で欠陥検査が行われ,第2実施例
においては円弧の走査線について欠陥検査が行われた。
第3実施例においては,平面の検査領域について欠陥検
査を行うものである。第3実施例では,たとえば図24に
示すように,ボトルのキャップの外側について欠け,傷
等の欠陥があるかどうかが検査される。
細な構成を示す機能ブロック図である。各処理はプログ
ラム・ルーチンにより実現され,各メモリはRAM等の
記憶素子,ハードディスク等のディスク・メモリ等によ
り実現される。各処理はハードウェア回路により実現す
ることもできる。
られるパラメータの入力,設定または指定)について説
明する。
る。図26において,図3に示す処理と同一処理には同一
符号を付す。
プの外側)がカメラ1により撮像され,撮像により得ら
れたアナログ・ビデオ信号がグレイ・レベル画像データ
に変換され,このグレイ・レベル画像データが画像メモ
リ12に記憶される(図26;ステップ31)。
スプレイ装置3に表示された基準画像を示す。図27でハ
ッチングで示す領域は背景(黒色)であり,黒色の円形
のものがパッキンである。
準位置(xs ,ys )が設定され,モデル・メモリ14に
登録される(図26;ステップ32)。モデル画像とその基
準位置は第1実施例と同様にして設定される。
ル画像を示す。
領域を設定し,この走査領域を表すデータが検査領域メ
モリ23に記憶される(図26;ステップ33A)。検査領域
は基準画像(対象画像)と同じ大きさの画像データであ
り,基準画像と対応する画素位置に「0(被検査)」ま
たは「1(検査)」の画像データが記憶される。
では,キャップの境界線の内側(破線)の領域となる。
図29は,図27に示す基準画像について設定された検査領
域を示す。
データが入力され,特徴量作成領域メモリ24に記憶され
る(図26;ステップ35)。特徴量作成領域は,図30に示
すように,特徴量作成領域は注目点を中心とする矩形で
あり,このX方向の幅wid と,Y方向の高さhei で規定
される。
応じて決まり,検出可能な欠陥の大きさ(最小値)はこ
の特徴量作成領域の大きさ(面積)にほぼ等しい。特徴
量作成領域は矩形に限らず,円形,その他の形状であっ
てもよい。たとえば特徴量作成領域は幅wid =10画素で
あり,高さhei =10画素である。
を欠陥度とするのかが欠陥度算出処理19に指定される
(図26;ステップ36)。たとえば,図27に示すキャップ
の外側について欠陥検査を行う場合,欠陥度は黒欠陥度
に指定される。
る特徴量作成領域間隔のX方向,Y方向の各最大間隔α
m ,βm が入力され,最大間隔メモリ25に記憶される
(ステップ37A)。最大間隔αm ,βm は検出可能な欠
陥の大きさ(最大値)によって決まる。たとえば最大間
隔αm =2であり,βm =1である。
(走査線)が一次元であるから一方向の最大間隔αm の
みが設定された。第3実施例では検査領域が平面(2次
元)であるから,欠陥度が,図31に示すように,2次元
の9点の位置における特徴量に基づいて算出される。
するためのしきい値THが入力され,しきい値メモリ26
に記憶される(図26;ステップ38)。しきい値THは検
査する欠陥の種類に応じて決まる。
と,画像メモリ12に記憶された基準画像データはクリア
される。
陥検査の全体的な手順を示している。図32において,図
7に示す処理と同一処理には同一符号を付す。
像され,撮像により得られたアナログ・ビデオ信号がA
/Dコンバータ11によりグレイ・レベル画像データに変
換され,このグレイ・レベル画像データが画像メモリ12
に記憶される(図32;ステップ41)。
がD/Aコンバータ13によりアナログ・ビデオ信号に変
換され,アナログ・ビデオ信号により表される対象画像
がCRTディスプレイ装置3に表示される。被検査対象
を表すグレイ・レベル画像データを対象画像データとい
い,この対象画像データによって表される画像を対象画
像という。
れた対象画像データにより表される対象画像の一例を示
す。この対象画像のキャップの中央部分に欠けがあり,
この欠けが黒くなっている。
について,モデル・メモリ14に記憶されたモデル画像デ
ータとその基準位置(xs ,ys )を用いて位置ずれ修
正が位置修正処理15により行われる(図32;ステップ4
2)。位置ずれ修正は第1実施例と同様にして行われ
る。
した対象画像データによって表される位置修正画像を示
す。
ついて,位置算出処理16Aが注目点の位置が算出され,
その注目点において特徴量作成処理17Aによって特徴量
が作成され,それらの注目点の位置と特徴量が特徴量メ
モリ18Aに記憶される(図32;ステップ43A)。
成処理17Aにおける処理手順を示している。
れる(図35;ステップ71)。
ついて,その検査領域を囲む外接矩形が,位置算出処理
16により設定される(図35;ステップ72)。検査領域の
画素の中で,X座標の最小値をXmin ,最大値をXmax
とし,Y座標の最小値をYmin ,最大値をYmax とする
と,外接矩形は,Rmin (Xmin ,Ymin ),Rmax
(Xmax ,Ymax )によって規定される矩形となる。
矩形は図36に示すようになる。
点としてラスタ走査するように,図37に示すように,特
徴量作成領域が設定される(図35;ステップ73)。
領域内にあるかどうか判断される(図35;ステップ7
5)。特徴量作成領域内に含まれる,検査領域メモリ23
Aに記憶された検査領域を表す画素がすべて「1(検査
領域)」の場合には,特徴量作成領域が検査領域内にあ
ると判定される。
判定されると(ステップ75でYES ),特徴量作成領域の
中心点を注目点iとして,その画素位置(x(i),y
(i))が算出される(図35;ステップ76)。注目点の
画素位置(x(i),y(i))は,位置算出処理16A
から特徴量作成処理17Aに与えられる。
点iの画素位置(x(i),y(i))を中心として,
特徴量作成領域メモリ17に記憶された幅wid および高さ
heiによって規定される特徴量作成領域内に含まれる,
位置ずれ修正された対象画像データI2(x,y)に基づいて
特徴量A(i)が,特徴量作成処理17Aにより作成され
る(図35;ステップ77)。特徴量A(i)は,図38に示
すように,注目点を識別する識別番号iと対応させて,
その画素位置(x(i),y(i))とともに特徴量メ
モリ18Aに記憶される。
対象画像データの平均値である。特徴量には平均値の代
わりに,重付き平均値,分散値,最頻値,中央値等を用
いることができる。また特徴量は,特徴量作成領域の大
きさが一定の場合には,平均値の代わりに合計値を用い
てもよい。
ステップ78),ステップ73の処理に戻る。ステップ75に
おいて,特徴量作成領域が検査領域内に含まれないとき
も(ステップ75でNO),ステップ73の処理に戻ることに
なる。
外接矩形内の全領域について設定されたかどうかが判断
される(図35;ステップ74)。外接矩形内の全領域につ
いて特徴量作成領域が設定されると(ステップ74でN
O),そのときの注目点の識別番号iが注目点数nに設
定される(図35;ステップ78)。注目点数nは位置算出
処理16Aから欠陥度算出処理19Aに与えられる。
た走査線上の特徴量A(i)のグラフを示す。
Aおよび最大欠陥度抽出処理20Aによって最大欠陥度お
よびその欠陥位置が算出される(図32;ステップ44
A)。
陥度抽出処理20Aにおける最大欠陥度MBとその欠陥位
置(Mx ,My )を算出する手順を示している。図40に
おいて,図14に示す処理と同一処理には同一符号を付
す。
0;ステップ61),最大欠陥度MBが-256に設定される
(図40;ステップ62)。最大欠陥度MBは最大欠陥度メ
モリ21に記憶される。
徴量作成領域間隔のX方向とY方向の各方向についての
αとβが,最大間隔メモリ25Aに記憶された最大間隔α
m とβm に基づいて,式(8) と次式にしたがって欠陥度
算出処理19Aにより算出される(図40;ステップ64
A)。
(i)と特徴量作成領域間隔α,βとに基づいて欠陥度
が欠陥度算出処理19Aにより算出される(図35;ステッ
プ65A)。欠陥度には黒欠陥度と白欠陥度があり,オペ
レータによってあらかじめ選択されたいずれか一方が算
出される。
ついて検査を行う場合には黒欠陥度が算出されることに
なる。
(i),y(j))における特徴量A(i,j)と,注
目点(x(i),y(j))から前方および後方にそれ
ぞれα画素分だけ移動した前方点(x(i+α),y
(j))における特徴量A(i+α,j),および後方
点(x(i−α),y(j))における特徴量A(i−
α,j),ならびに注目点(x(i),y(j))から
上方および下にそれぞれα画素分だけ移動した上方点
(x(i),y(j−β))における特徴量A(i,j
−β),および後方点(x(i),y(j−β))にお
ける特徴量A(i,j+β)とに基づいて算出される
(図26;ステップ65A)。
る特徴量A(i,j)は,特徴量メモリ18Aに記憶され
た注目点iの画素位置(x(i),y(i))とその特
徴量A(i)との中で,(x(i),y(j))=(x
(i),y(i))となる画素位置における特徴量A
(i)である。
陥度W(i,j)があり,それぞれ次式によって表され
る。
は,X向の黒欠陥度(min{A(i−α,j)−A
(i,j),A(i+α,j)−A(i,j))とY方
向の白欠陥度(min{A(i,j−β)−A(i,
j),A(i,j+β)−A(i,j))との max演算
を取っている。このことによって,一次元方向について
欠陥度を算出した場合には,図41(A) に示すように欠陥
度を算出する方向に垂直な線状の欠陥は検出することが
できなかったが,図41(B) に示すように2次元方向にに
ついて検査することで一方向についてのみ大きい欠陥度
を示す線状欠陥を検出することができる。白欠陥度W
(i,j)について同様である。式(17),(18) を演算量
が少なくなるように変形すると,次のようになる。
(i,j)は,式(17),(18)においてmax演算を minに
代えると次のように表すこともできる。
ると,X方向とY方向のの両方向に大きい欠陥度を示す
線上の欠陥のみが検査可能である。式(21),(22)を演算
量が減るように,次式のように変形する。
欠陥が黒いので,欠陥度として黒欠陥度が式(19)にした
がって算出される。
陥度と最大欠陥度とが比較され(図40;ステップ66),
最大欠陥度が欠陥度より大きい場合には(ステップ66で
YES),最大欠陥度MBがステップ65Aで算出された欠
陥度に更新され,かつ,その欠陥度を与えれる注目点位
置(x(i),y(i))が特徴量メモリ18Aから読出
され,欠陥位置(Mx ,My )に設定される(図40;ス
テップ68A)。欠陥位置(Mx ,My )は最大欠陥度メ
モリ21に記憶される。
と,またはステップ66において欠陥度が最大欠陥度MB
より小さいと判定される(ステップ66でNO)と,欠陥度
算出処理19は識別番号iをインクリメントし(図40;ス
テップ69),識別番号iと位置算出処理16によって算出
された注目点数nとが比較され,i=0〜n−1につい
て処理が行われる(図40;ステップ63)。
欠陥度(黒欠陥度B(i))を示す。
y )が得られると,比較判定処理26は,最大欠陥度メモ
リ21に記憶された最大欠陥度MBと,しきい値メモリ19
に記憶されたしきい値THを比較する(図40;ステップ
45)。最大欠陥度MBがしきい値THよりも大きい場合
には(ステップ45でYES ),被検査対象に欠陥があると
判定され,最大欠陥度MBとその欠陥位置(Mx ,My
)が比較判定処理22から出力される。
y )はD/Aコンバータ13に与えられ,それらがD/A
コンバータ13によりアナログ・ビデオ信号に変換され
る。検査結果を表すアナログ・ビデオ信号はCRTディ
スプレイ装置3に与えられ,アナログ・ビデオ信号によ
って表される検査結果がCRTディスプレ装置3に表示
される。
査領域)について,第2実施例においては円弧上の走査
線(検査領域)について欠陥検査が行われた。また第3
実施例においては2次元平面の検査領域について欠陥検
査が行われた。これらの実施例では,2次元の画像デー
タについて欠陥検査処理が行われたが,第4実施例では
3次元データ(画像データ)について欠陥検査処理を行
うものである。
気)により被検査対象の内部状態を検出する装置,X線
により被検査対象の内部状態を検出する装置,超音波に
より被検査対象の内部状態を検出する装置等によって得
られるデータが含まれる。また,時系列の2次元画像デ
ータをまとめて,3次元画像データとすることも可能で
ある。
とにともなって,上述の第1〜第3実施例では平面の特
徴量作成領域が,第4実施例では,図43に示すように,
立方体になる。この特徴量作成領域は,幅wid ,高さhe
i および奥dep によって規定される。検査する欠陥の大
きさに応じてそれらの値は決まる。
点を基準として3次元方向の8点における特徴量に基づ
いて算出される。
白欠陥度W(i,j,k)があり,それぞれ式() ,(7)
によって表される。
ように変形する。
て,欠陥度を検査することができる。
示すブロック図である。
装置の詳細な構成を示す機能ブロック図である。
タの設定手順を示すフロー・チャートである。
査対象を表す基準画像を示す。
モデル画像を示す。
線を示し,(B) は特徴量が作成される特徴量作成領域を
示す。
の全体的は処理手順を示すフロー・チャートである。
を表す対象画像を示す,
修正された位置修正画像を示す。
ル画像データを示すグラフである。
出処理と特徴量作成処理における詳細な処理手順を示す
フロー・チャートである。
メモリのデータ構造の一例を示す。
れた特徴量を示すグラフである。
算出処理および最大欠陥度抽出処理における詳細な処理
手順を示すフロー・チャートである。
れた欠陥度(黒欠陥度)の一例を示す。
を示すブロック図である。
検査対象を表す基準画像を示す。
るモデル画像を表す,
査線を示し,(B) は特徴量が作成される特徴量作成領域
を示す。
象を表す対象画像を示す,
れ修正された位置修正画像を示す。
れた特徴量を示すグラフである。
れた欠陥度(白欠陥度)の一例を示す。
を示すブロック図である。
成を示す機能ブロック図である。
示すフロー・チャートである。
検査対象を表す基準画像を示す。
るモデル画像を表す,
画像の一例を示す。
徴量作成領域を示す。
る特徴量の位置を示す。
手順を示すフロー・チャートである。
象を表す対象画像を示す,
れ修正された位置修正画像を示す。
成処理における詳細な処理手順を示すフロー・チャート
である。
れる外接矩形を示す。
域を示す。
造の一例を示す。
れた特徴量を示すグラフである。
大欠陥度抽出処理における詳細な処理手順を示すフロー
・チャートである。
(A) は1次元で欠陥度を算出する場合を示し,(B) は2
次元で欠陥度を算出する場合を示す。
れた欠陥度(黒欠陥度)の一例を示す。y
成領域を示す。
られる特徴量の位置を示す。
Claims (11)
- 【請求項1】 被検査対象を表す対象画像データを記憶
する画像メモリ,あらかじめ設定された走査線上におい
て,上記画像メモリに記憶された対象画像データについ
て複数の代表画素位置において代表値をそれぞれ作成す
る代表値作成手段,一の代表画素位置を中心位置とし,
中心位置における代表値と,中心位置から走査線に沿っ
て前後にそれぞれ所定距離だけ離れた2つの代表画素位
置における代表値とに基づいて欠陥度を算出する欠陥度
算出手段,ならびに上記欠陥度算出手段によって算出さ
れた欠陥度が最大となる最大欠陥度に基づいて上記走査
線上に欠陥があるかどうかを判定する比較判定手段,を
備えた欠陥検査装置。 - 【請求項2】 被検査対象を表す対象画像データを記憶
する画像メモリ,あらかじめ設定された2次元の検査領
域内において,上記画像メモリに記憶された対象画像デ
ータについて複数の代表画素位置において代表値をそれ
ぞれ作成する代表値作成手段,一の代表画素位置を中心
位置とし,この中心位置における代表値と,中心位置か
ら2次元の各方向に沿って前後にそれぞれ所定距離離れ
た4つの代表画素位置における代表値とに基づいて欠陥
度を算出する欠陥度算出手段,ならびに上記欠陥度算出
手段によって算出された欠陥度が最大となる最大欠陥度
に基づいて上記検査領域内に欠陥があるかどうかを判定
する比較判定手段,を備えた欠陥検査装置。 - 【請求項3】 被検査対象を表す3次元の対象画像デー
タを記憶する画像メモリ,あらかじめ設定された3次元
の検査領域内において,上記画像メモリに記憶された対
象画像データについて複数の代表画素位置における代表
値をそれぞれ作成する代表値作成手段,一の代表画素位
置を中心位置とし,中心位置における代表値と,中心位
置から3次元の各方向に沿って前後にそれぞれ所定距離
だけ離れた6つの代表画素位置における代表値とに基づ
いて欠陥度を算出する欠陥度算出手段,ならびに上記欠
陥度算出手段によって算出された欠陥度が最大となる最
大欠陥度に基づいて上記検査領域内に欠陥があるかどう
かを判定する比較判定手段,を備えた欠陥検査装置。 - 【請求項4】 上記走査線は,直線,円弧または曲線で
ある,請求項1に記載の欠陥検査装置。 - 【請求項5】 上記代表値算出手段は,代表画素位置を
中心として一定領域内に含まれる画素位置の対象画像デ
ータに基づいて,代表値を算出するものである,請求項
1から4までのいずれか一項に記載の欠陥度欠陥検査装
置。 - 【請求項6】 上記欠陥度算出手段は,上記欠陥度の算
出に用いる代表画素位置までの距離を,あらかじめ設定
された最大距離の範囲内で,中心位置から上記走査線ま
たは上記検査領域の端までの距離に応じて決定するもの
である,請求項1から5までのいずれか一項に記載の欠
陥検査装置。 - 【請求項7】 上記比較判定手段は,上記被検査対象に
欠陥があると判定すると,上記最大欠陥度とこの最大欠
陥度を与える画素位置とを出力するものである,請求項
1から6までのいずれか一項に記載の欠陥検査装置。 - 【請求項8】 上記被検査対象のモデルを表すモデル画
像データと,このモデル画像データの基準位置とをあら
かじめ登録したモデル・メモリ,ならびに上記画像メモ
リに記憶された対象画像データ上で,上記モデル画像デ
ータと一致度する画素位置を見付け出し,この画素位置
および上記基準位置に基づいて上記対象画像データの位
置ずれ修正を行う位置修正手段,をさらに備えた請求項
1から7までのいずれか一項に記載の欠陥検査装置。 - 【請求項9】 被検査対象を表す対象画像データを記憶
する画像メモリを設け,あらかじめ設定された走査線上
において,上記画像メモリに記憶された対象画像データ
について複数の代表画素位置において代表値をそれぞれ
作成し,一の代表画素位置を中心位置とし,中心位置に
おける代表値と,中心位置から走査線に沿って前後にそ
れぞれ所定距離だけ離れた2つの代表画素位置における
代表値とに基づいて欠陥度を算出し,算出された欠陥度
が最大となる最大欠陥度に基づいて上記走査線上に欠陥
があるかどうかを判定する,欠陥検査方法。 - 【請求項10】 被検査対象を表す対象画像データを記
憶する画像メモリを設け,あらかじめ設定された2次元
の検査領域内において,上記画像メモリに記憶された対
象画像データについて複数の代表画素位置において代表
値をそれぞれ作成し,一の代表画素位置を中心位置と
し,この中心位置における代表値と,中心位置から2次
元の各方向に沿って前後にそれぞれ所定距離離れた4つ
の代表画素位置における代表値とに基づいて欠陥度を算
出し,算出された欠陥度が最大となる最大欠陥度に基づ
いて上記検査領域内に欠陥があるかどうかを判定する,
欠陥検査方法。 - 【請求項11】 被検査対象を表す3次元の対象画像デ
ータを記憶する画像メモリを設け,あらかじめ設定され
た3次元の検査領域内において,上記画像メモリに記憶
された対象画像データについて複数の代表画素位置にお
ける代表値をそれぞれ作成し,一の代表画素位置を中心
位置とし,中心位置における代表値と,中心位置から3
次元の各方向に沿って前後にそれぞれ所定距離だけ離れ
た6つの代表画素位置における代表値とに基づいて欠陥
度を算出し,算出された欠陥度が最大となる最大欠陥度
に基づいて上記検査領域内に欠陥があるかどうかを判定
する,欠陥検査方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP26134194A JP3312157B2 (ja) | 1994-09-30 | 1994-09-30 | 欠陥検査装置および方法 |
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JP26134194A JP3312157B2 (ja) | 1994-09-30 | 1994-09-30 | 欠陥検査装置および方法 |
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JPH08101139A true JPH08101139A (ja) | 1996-04-16 |
JP3312157B2 JP3312157B2 (ja) | 2002-08-05 |
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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CN102129563A (zh) * | 2010-01-15 | 2011-07-20 | 松下电器产业株式会社 | 感官检查装置及感官检查方法 |
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US8831330B2 (en) | 2009-01-21 | 2014-09-09 | Omron Corporation | Parameter determination assisting device and parameter determination assisting program |
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