JPH08297020A - 欠陥検査方法とその装置 - Google Patents
欠陥検査方法とその装置Info
- Publication number
- JPH08297020A JPH08297020A JP7102755A JP10275595A JPH08297020A JP H08297020 A JPH08297020 A JP H08297020A JP 7102755 A JP7102755 A JP 7102755A JP 10275595 A JP10275595 A JP 10275595A JP H08297020 A JPH08297020 A JP H08297020A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- displacement
- regular
- occurrence matrix
- regularity
- feature amount
- 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
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
- Supply And Installment Of Electrical Components (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 検査対象物の表面に規則的な模様があって
も、表面の傷、打痕、汚れ等の欠陥を誤判定無く、高信
頼性で検査する欠陥検査装置の提供。 【構成】 小領域分割制御手段１０と、同時生起行列の
変位δ＝（ｒ，θ）を種々設定する変位変数制御手段１
１と、変位δだけ離れた２点の画像濃度が夫々ｉ、ｊで
ある度数を小領域内全画素についてカウントし同時生起
行列を作成する同時生起行列作成手段１２と、同時生起
行列の規則性特徴量を算出する規則性特徴量算出手段１
３と、変位−規則性特徴量パターンを作成する変位−規
則性特徴量パターン作成手段１４と、良品変位−規則性
特徴量パターンを記憶する良品変位−規則性特徴量パタ
ーン記憶手段１５と、良品と検査対象物との変位−規則
性特徴量パターンを比較する変位−規則性特徴量パター
ン比較手段１６とを有する。
も、表面の傷、打痕、汚れ等の欠陥を誤判定無く、高信
頼性で検査する欠陥検査装置の提供。 【構成】 小領域分割制御手段１０と、同時生起行列の
変位δ＝（ｒ，θ）を種々設定する変位変数制御手段１
１と、変位δだけ離れた２点の画像濃度が夫々ｉ、ｊで
ある度数を小領域内全画素についてカウントし同時生起
行列を作成する同時生起行列作成手段１２と、同時生起
行列の規則性特徴量を算出する規則性特徴量算出手段１
３と、変位−規則性特徴量パターンを作成する変位−規
則性特徴量パターン作成手段１４と、良品変位−規則性
特徴量パターンを記憶する良品変位−規則性特徴量パタ
ーン記憶手段１５と、良品と検査対象物との変位−規則
性特徴量パターンを比較する変位−規則性特徴量パター
ン比較手段１６とを有する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、部品や製品の表面の
傷、打痕、汚れ等の欠陥を画像処理技術によって検査す
る欠陥検査方法とその装置に関するものである。
傷、打痕、汚れ等の欠陥を画像処理技術によって検査す
る欠陥検査方法とその装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】近年、部品や製品の表面の傷、打痕、汚
れ等の欠陥の検査を自動化する技術が要望され、画像処
理技術による欠陥検査の自動化が研究開発されている。
れ等の欠陥の検査を自動化する技術が要望され、画像処
理技術による欠陥検査の自動化が研究開発されている。
【０００３】画像処理技術による欠陥検査装置の従来例
を図１１、図１２に基づいて説明する。
を図１１、図１２に基づいて説明する。
【０００４】図１１、図１２において、先ず、検査対象
物２２を、位置決めテーブル２１の上に置いて照明手段
２３で照明する。テレビカメラ制御回路２６に制御され
るテレビカメラ２４がテレビカメラ可動支持部２５に支
持されて前記検査対象物２２を撮像し映像信号を出力す
る。前記テレビカメラ制御回路２６は、主コントローラ
又は操作盤からの指令を受ける判定制御回路２８からの
指示で動作する。
物２２を、位置決めテーブル２１の上に置いて照明手段
２３で照明する。テレビカメラ制御回路２６に制御され
るテレビカメラ２４がテレビカメラ可動支持部２５に支
持されて前記検査対象物２２を撮像し映像信号を出力す
る。前記テレビカメラ制御回路２６は、主コントローラ
又は操作盤からの指令を受ける判定制御回路２８からの
指示で動作する。
【０００５】ステップ＃２１の画像入力工程において、
テレビカメラ２４が撮像した映像信号は、Ａ／Ｄ変換回
路２７によってデジタル化され０〜２５５（２５６階
調）等の画像データになって、画像処理部に入力され
る。
テレビカメラ２４が撮像した映像信号は、Ａ／Ｄ変換回
路２７によってデジタル化され０〜２５５（２５６階
調）等の画像データになって、画像処理部に入力され
る。
【０００６】ステップ＃２２の窓枠設定工程において、
前記の画像処理部に入力される画像データは、判定制御
回路２８に制御される窓枠制御回路２９によって窓枠を
設定されて、２値化回路３０に入力される。
前記の画像処理部に入力される画像データは、判定制御
回路２８に制御される窓枠制御回路２９によって窓枠を
設定されて、２値化回路３０に入力される。
【０００７】ステップ＃２３の２値化工程において、前
記の画像データが２値化される。
記の画像データが２値化される。
【０００８】ステップ＃２４の画像処理工程において、
２値化された画像データから２値化画像を検出し、検出
した２値化画像の大きさ、方向性等の特徴量を演算す
る。
２値化された画像データから２値化画像を検出し、検出
した２値化画像の大きさ、方向性等の特徴量を演算す
る。
【０００９】ステップ＃２５の判定工程において、前記
の演算された特徴量から、検査対象物の表面の傷、打
痕、汚れ等の欠陥の有無を判定し、判定結果を主コント
ローラへ出力する。
の演算された特徴量から、検査対象物の表面の傷、打
痕、汚れ等の欠陥の有無を判定し、判定結果を主コント
ローラへ出力する。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】しかし、上記の従来例
の構成では、検査対象物の表面の傷、打痕、汚れ等の欠
陥を２値画像として検出しているので、良品であって
も、部品や製品の検査対象物の表面に、加工跡のように
規則的な縞模様が存在したり、織物の織り目のような規
則的な模様が存在する場合には、欠陥部の２値化画像と
共に、これらの規則的な模様も２値化画像として検出さ
れるので、検査に誤判定の可能性が高く、検査の信頼性
が低くなるという問題点がある。
の構成では、検査対象物の表面の傷、打痕、汚れ等の欠
陥を２値画像として検出しているので、良品であって
も、部品や製品の検査対象物の表面に、加工跡のように
規則的な縞模様が存在したり、織物の織り目のような規
則的な模様が存在する場合には、欠陥部の２値化画像と
共に、これらの規則的な模様も２値化画像として検出さ
れるので、検査に誤判定の可能性が高く、検査の信頼性
が低くなるという問題点がある。
【００１１】本発明は、上記の問題点を解決し、検査対
象物の表面に規則的な模様があっても、検査対象物の表
面の傷、打痕、汚れ等の欠陥を誤判定無く、高信頼性で
検査する欠陥検査方法とその装置の提供を課題とする。
象物の表面に規則的な模様があっても、検査対象物の表
面の傷、打痕、汚れ等の欠陥を誤判定無く、高信頼性で
検査する欠陥検査方法とその装置の提供を課題とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】本願第１発明の欠陥検査
方法は、上記の課題を解決するために、対象物を撮像し
て映像信号を出力し、前記映像信号をデジタル化して画
像データとし、前記画像データの処理エリアを小領域に
分割し、同時生起行列の作成に使用する変位δ＝（ｒ，
θ）を所定範囲内で種々設定し、前記分割した各小領域
内で前記の設定した各変位毎に、その変位だけ離れた２
点の画像濃度が夫々ｉ、ｊである度数をその小領域内全
画素についてカウントし、そのカウント数から各要素
（ｉ，ｊ）を構成して各変位毎に同時生起行列を作成
し、前記各同時生起行列毎にその要素から規則性特徴量
を算出し、前記の各変位とその変位の同時生起行列につ
いて算出された前記規則性特徴量とから変位−規則性特
徴量パターンを作成し、良品についての変位−規則性特
徴量パターンを前記に準じて予め作成し記憶しておき、
前記の記憶している良品の変位−規則性特徴量パターン
と検査対象物から得られた変位−規則性特徴量パターン
とを比較して検査対象物の欠陥を検出することを特徴と
する。
方法は、上記の課題を解決するために、対象物を撮像し
て映像信号を出力し、前記映像信号をデジタル化して画
像データとし、前記画像データの処理エリアを小領域に
分割し、同時生起行列の作成に使用する変位δ＝（ｒ，
θ）を所定範囲内で種々設定し、前記分割した各小領域
内で前記の設定した各変位毎に、その変位だけ離れた２
点の画像濃度が夫々ｉ、ｊである度数をその小領域内全
画素についてカウントし、そのカウント数から各要素
（ｉ，ｊ）を構成して各変位毎に同時生起行列を作成
し、前記各同時生起行列毎にその要素から規則性特徴量
を算出し、前記の各変位とその変位の同時生起行列につ
いて算出された前記規則性特徴量とから変位−規則性特
徴量パターンを作成し、良品についての変位−規則性特
徴量パターンを前記に準じて予め作成し記憶しておき、
前記の記憶している良品の変位−規則性特徴量パターン
と検査対象物から得られた変位−規則性特徴量パターン
とを比較して検査対象物の欠陥を検出することを特徴と
する。
【００１３】本願第２発明の欠陥検査方法は、上記の課
題を解決するために、良品を撮像して映像信号を出力
し、前記映像信号をデジタル化して画像データとし、前
記画像データの処理エリアを小領域に分割し、同時生起
行列の作成に使用する変位δ＝（ｒ，θ）を所定範囲内
で種々設定し、前記分割した各小領域内で前記の設定し
た各変位毎に、その変位だけ離れた２点の画像濃度が夫
々ｉ、ｊである度数をその小領域内全画素についてカウ
ントし、そのカウント数から各要素（ｉ，ｊ）を構成し
て各変位毎に同時生起行列を作成し、前記各同時生起行
列毎にその要素から規則性特徴量を算出し、前記算出結
果から最大規則性特徴量が得られる基準変位を求め、前
記の基準変位と最大規則性特徴量とを記憶しておき、検
査対象物を撮像し、前記の基準変位を使用して、前記の
良品の場合に準じて前記検査対象物の規則性特徴量を算
出し、前記最大規則性特徴量と前記検査対象物の規則性
特徴量とを比較して検査対象物の欠陥を検出することを
特徴とする。
題を解決するために、良品を撮像して映像信号を出力
し、前記映像信号をデジタル化して画像データとし、前
記画像データの処理エリアを小領域に分割し、同時生起
行列の作成に使用する変位δ＝（ｒ，θ）を所定範囲内
で種々設定し、前記分割した各小領域内で前記の設定し
た各変位毎に、その変位だけ離れた２点の画像濃度が夫
々ｉ、ｊである度数をその小領域内全画素についてカウ
ントし、そのカウント数から各要素（ｉ，ｊ）を構成し
て各変位毎に同時生起行列を作成し、前記各同時生起行
列毎にその要素から規則性特徴量を算出し、前記算出結
果から最大規則性特徴量が得られる基準変位を求め、前
記の基準変位と最大規則性特徴量とを記憶しておき、検
査対象物を撮像し、前記の基準変位を使用して、前記の
良品の場合に準じて前記検査対象物の規則性特徴量を算
出し、前記最大規則性特徴量と前記検査対象物の規則性
特徴量とを比較して検査対象物の欠陥を検出することを
特徴とする。
【００１４】本願第１、第２発明の欠陥検査方法は、上
記の課題を解決するために、小領域内の画素濃度を階調
圧縮して使用することが好適である。
記の課題を解決するために、小領域内の画素濃度を階調
圧縮して使用することが好適である。
【００１５】本願第３発明の欠陥検査装置は、上記の課
題を解決するために、対象物を撮像して映像信号を出力
する撮像手段と、前記映像信号をデジタル化して画像デ
ータとするＡ／Ｄ変換手段と、前記画像データの処理エ
リアを小領域に分割する小領域分割制御手段と、同時生
起行列の作成に使用する変位δ＝（ｒ，θ）を所定範囲
内で種々設定する変位変数制御手段と、前記分割した各
小領域内で前記の各変位毎に、その変位だけ離れた２点
の画像濃度が夫々ｉ、ｊである度数をその小領域内全画
素についてカウントし、そのカウント数から各要素
（ｉ，ｊ）を構成して同時生起行列を作成する同時生起
行列作成手段と、前記各同時生起行列毎にその要素から
規則性特徴量を算出する規則性特徴量算出手段と、前記
の各変位とその変位の同時生起行列について算出された
規則性特徴量とから変位−規則性特徴量パターンを作成
する変位−規則性特徴量パターン作成手段と、良品につ
いて予め作成した変位−規則性特徴量パターンを記憶す
る良品変位−規則性特徴量パターン記憶手段と、前記良
品の変位−規則性特徴量パターンと検査対象物から得ら
れた変位−規則性特徴量パターンとを比較する変位−規
則性特徴量パターン比較手段とを有するこを特徴とす
る。
題を解決するために、対象物を撮像して映像信号を出力
する撮像手段と、前記映像信号をデジタル化して画像デ
ータとするＡ／Ｄ変換手段と、前記画像データの処理エ
リアを小領域に分割する小領域分割制御手段と、同時生
起行列の作成に使用する変位δ＝（ｒ，θ）を所定範囲
内で種々設定する変位変数制御手段と、前記分割した各
小領域内で前記の各変位毎に、その変位だけ離れた２点
の画像濃度が夫々ｉ、ｊである度数をその小領域内全画
素についてカウントし、そのカウント数から各要素
（ｉ，ｊ）を構成して同時生起行列を作成する同時生起
行列作成手段と、前記各同時生起行列毎にその要素から
規則性特徴量を算出する規則性特徴量算出手段と、前記
の各変位とその変位の同時生起行列について算出された
規則性特徴量とから変位−規則性特徴量パターンを作成
する変位−規則性特徴量パターン作成手段と、良品につ
いて予め作成した変位−規則性特徴量パターンを記憶す
る良品変位−規則性特徴量パターン記憶手段と、前記良
品の変位−規則性特徴量パターンと検査対象物から得ら
れた変位−規則性特徴量パターンとを比較する変位−規
則性特徴量パターン比較手段とを有するこを特徴とす
る。
【００１６】本願第４発明の欠陥検査装置は、上記の課
題を解決するために、対象物を撮像して映像信号を出力
する撮像手段と、前記映像信号をデジタル化して画像デ
ータとするＡ／Ｄ変換手段と、前記画像データの処理エ
リアを小領域に分割する小領域分割制御手段と、同時生
起行列の作成に使用する変位δ＝（ｒ，θ）を所定範囲
内で種々設定する変位変数制御手段と、前記分割した各
小領域内で前記の各変位毎に、その変位だけ離れた２点
の画像濃度が夫々ｉ、ｊである度数をその小領域内全画
素についてカウントし、そのカウント数から各要素
（ｉ，ｊ）を構成して同時生起行列を作成する同時生起
行列作成手段と、前記各同時生起行列毎にその要素から
規則性特徴量を算出する規則性特徴量算出手段と、良品
について最大規則性特徴量が得られる変位を基準変位と
して求める最大規則性特徴量導出変位算出手段と、前記
の最大規則性特徴量と基準変位とを記憶する規則性特徴
量基準値記憶手段と、前記基準変位を使用した場合の検
査対象物の規則性特徴量を求めて前記最大規則性特徴量
と比較する規則性特徴量比較手段とを有することを特徴
とする。
題を解決するために、対象物を撮像して映像信号を出力
する撮像手段と、前記映像信号をデジタル化して画像デ
ータとするＡ／Ｄ変換手段と、前記画像データの処理エ
リアを小領域に分割する小領域分割制御手段と、同時生
起行列の作成に使用する変位δ＝（ｒ，θ）を所定範囲
内で種々設定する変位変数制御手段と、前記分割した各
小領域内で前記の各変位毎に、その変位だけ離れた２点
の画像濃度が夫々ｉ、ｊである度数をその小領域内全画
素についてカウントし、そのカウント数から各要素
（ｉ，ｊ）を構成して同時生起行列を作成する同時生起
行列作成手段と、前記各同時生起行列毎にその要素から
規則性特徴量を算出する規則性特徴量算出手段と、良品
について最大規則性特徴量が得られる変位を基準変位と
して求める最大規則性特徴量導出変位算出手段と、前記
の最大規則性特徴量と基準変位とを記憶する規則性特徴
量基準値記憶手段と、前記基準変位を使用した場合の検
査対象物の規則性特徴量を求めて前記最大規則性特徴量
と比較する規則性特徴量比較手段とを有することを特徴
とする。
【００１７】本願第３、第４発明の欠陥検査装置は、上
記の課題を解決するために、小領域内の画素濃度を階調
圧縮する階調圧縮手段を付加することが好適である。
記の課題を解決するために、小領域内の画素濃度を階調
圧縮する階調圧縮手段を付加することが好適である。
【００１８】
【作用】同時生起行列を使用すると、２次元画像の規則
性を評価できることは、従来から知られていたが、従来
技術では、同時生起行列を使用して検査対象物の表面の
傷、打痕、汚れ等の欠陥を検出する方法は知られていな
かった。本願発明は、下記のようにして、検査対象物の
表面に規則的な模様がある場合に同時生起行列を応用し
ての欠陥検出を可能にしている。
性を評価できることは、従来から知られていたが、従来
技術では、同時生起行列を使用して検査対象物の表面の
傷、打痕、汚れ等の欠陥を検出する方法は知られていな
かった。本願発明は、下記のようにして、検査対象物の
表面に規則的な模様がある場合に同時生起行列を応用し
ての欠陥検出を可能にしている。
【００１９】本願第１発明の欠陥検査方法と、本願第３
発明の欠陥検査装置とは、規則的に繰り返される模様の
規則性特徴量を評価できる同時生起行列を使用し、表面
に規則的に繰り返される模様がある検査対象物の表面
に、傷、打痕、汚れ等の欠陥があれば、前記の規則的特
徴量が変化することを利用して欠陥を検出する。
発明の欠陥検査装置とは、規則的に繰り返される模様の
規則性特徴量を評価できる同時生起行列を使用し、表面
に規則的に繰り返される模様がある検査対象物の表面
に、傷、打痕、汚れ等の欠陥があれば、前記の規則的特
徴量が変化することを利用して欠陥を検出する。
【００２０】先ず、同時生起行列を図４、図５に基づい
て説明する。図５は、判り易くするために、４×４＝１
６画素の小領域で、画像濃度が０〜３、変位δ＝（ｒ，
θ）＝（１，０°）の場合を示す。図５（ａ）は画像濃
度が０〜３の画像データｆ（ｘ，ｙ）を示し、図５
（ｂ）は変位δ＝（ｒ，θ）＝（１，０°）の場合の同
時生起行列を示す。
て説明する。図５は、判り易くするために、４×４＝１
６画素の小領域で、画像濃度が０〜３、変位δ＝（ｒ，
θ）＝（１，０°）の場合を示す。図５（ａ）は画像濃
度が０〜３の画像データｆ（ｘ，ｙ）を示し、図５
（ｂ）は変位δ＝（ｒ，θ）＝（１，０°）の場合の同
時生起行列を示す。
【００２１】この場合、図４に示すように、変位δだけ
離れた２点の画像濃度が夫々ｉ、ｊである度数を小領域
内全画素について往復カウントし、そのカウント数から
各要素（ｉ，ｊ）を構成して各変位毎に同時生起行列を
作成する作業を行うと、δ＝（ｒ，θ）＝（１，０°）
であるから、変位δだけ離れた２点は隣接画素間であ
り、隣接画素間で２画素の画像濃度が夫々ｉ、ｊである
度数を全画素について往復カウントすることになる。こ
れを行うと、図５（ａ）においては、ｉ＝０、ｊ＝０の
場合には、カウント数４、ｉ＝１、ｊ＝１の場合には、
カウント数４、ｉ＝２、ｊ＝２の場合には、カウント数
６、ｉ＝３、ｊ＝３の場合には、カウント数２、ｉ＝
１、ｊ＝０の場合には、カウント数２、ｉ＝２、ｊ＝０
の場合には、カウント数１、ｉ＝３、ｊ＝０の場合に
は、カウント数０等になり、これらを各要素（ｉ，ｊ）
に割り当てると、図５（ｂ）の同時生起行列が得られ
る。尚、同時生起行列を作成する場合、規則性の評価結
果に統計的な意味を持たせるには、前記のように往復カ
ウントすることになるが、本発明のように、比較判定に
使用する場合には、往復カウントに限らず、片道カウン
トでも、何往復でも構わない。
離れた２点の画像濃度が夫々ｉ、ｊである度数を小領域
内全画素について往復カウントし、そのカウント数から
各要素（ｉ，ｊ）を構成して各変位毎に同時生起行列を
作成する作業を行うと、δ＝（ｒ，θ）＝（１，０°）
であるから、変位δだけ離れた２点は隣接画素間であ
り、隣接画素間で２画素の画像濃度が夫々ｉ、ｊである
度数を全画素について往復カウントすることになる。こ
れを行うと、図５（ａ）においては、ｉ＝０、ｊ＝０の
場合には、カウント数４、ｉ＝１、ｊ＝１の場合には、
カウント数４、ｉ＝２、ｊ＝２の場合には、カウント数
６、ｉ＝３、ｊ＝３の場合には、カウント数２、ｉ＝
１、ｊ＝０の場合には、カウント数２、ｉ＝２、ｊ＝０
の場合には、カウント数１、ｉ＝３、ｊ＝０の場合に
は、カウント数０等になり、これらを各要素（ｉ，ｊ）
に割り当てると、図５（ｂ）の同時生起行列が得られ
る。尚、同時生起行列を作成する場合、規則性の評価結
果に統計的な意味を持たせるには、前記のように往復カ
ウントすることになるが、本発明のように、比較判定に
使用する場合には、往復カウントに限らず、片道カウン
トでも、何往復でも構わない。
【００２２】領域内の規則性を評価するには、式（１）
を使用する。
を使用する。
【００２３】
【数１】
【００２４】上記の例では、式（１）のＰ（ｒ、θ）＝
４2 ＋２2 ＋１2 ＋０2 ＋２2 ＋４2 ＋０2 ＋０2 ＋１
2 ＋０2 ＋６2 ＋１2 ＋０2 ＋０2 ＋１2 ＋２2 とな
る。
４2 ＋２2 ＋１2 ＋０2 ＋２2 ＋４2 ＋０2 ＋０2 ＋１
2 ＋０2 ＋６2 ＋１2 ＋０2 ＋０2 ＋１2 ＋２2 とな
る。
【００２５】実際の場合には、例えば、図６に示すよう
に、等間隔ｒで繰り返される縞模様の場合、この縞模様
に直角方向の変位δ＝（ｒ，θ）だけ離れた２点の画像
濃度が夫々ｉ、ｊである度数をカウントすると、縞模様
の明部の画像濃度をａ、縞模様の暗部の画像濃度をｂ、
縞模様の間隔をｒとすると、前記の縞模様に直角方向の
変位δ＝（ｒ，θ）だけ離れた２点の画像濃度が夫々
ａ、ａ及びｂ、ｂである度数が極めて多くなり、上記の
式（１）で求まる規則性の評価値が最大になる。
に、等間隔ｒで繰り返される縞模様の場合、この縞模様
に直角方向の変位δ＝（ｒ，θ）だけ離れた２点の画像
濃度が夫々ｉ、ｊである度数をカウントすると、縞模様
の明部の画像濃度をａ、縞模様の暗部の画像濃度をｂ、
縞模様の間隔をｒとすると、前記の縞模様に直角方向の
変位δ＝（ｒ，θ）だけ離れた２点の画像濃度が夫々
ａ、ａ及びｂ、ｂである度数が極めて多くなり、上記の
式（１）で求まる規則性の評価値が最大になる。
【００２６】尚、同時生起行列を作成する場合、規則性
の評価結果に統計的な意味を持たせるには、前記のよう
に要素を２乗することになるが、本発明のように、比較
判定する場合には、２乗に限らず、何乗でも構わない。
の評価結果に統計的な意味を持たせるには、前記のよう
に要素を２乗することになるが、本発明のように、比較
判定する場合には、２乗に限らず、何乗でも構わない。
【００２７】従って、同時生起行列の作成に使用する変
位δ＝（ｒ，θ）を所定範囲内で種々設定し、その変位
だけ離れた２点の画像濃度が夫々ｉ、ｊである度数をそ
の領域内全画素についてカウントすれば、規則的に繰り
返される模様の繰り返しピッチと繰り返し長さに合った
変位δ＝（ｒ，θ）について、規則的に繰り返される模
様の明部の画像濃度ａ又は暗部の画像濃度ｂを夫々の両
端に示す度数が極めて多くなる。
位δ＝（ｒ，θ）を所定範囲内で種々設定し、その変位
だけ離れた２点の画像濃度が夫々ｉ、ｊである度数をそ
の領域内全画素についてカウントすれば、規則的に繰り
返される模様の繰り返しピッチと繰り返し長さに合った
変位δ＝（ｒ，θ）について、規則的に繰り返される模
様の明部の画像濃度ａ又は暗部の画像濃度ｂを夫々の両
端に示す度数が極めて多くなる。
【００２８】そして、規則的な繰り返しは縞模様に限ら
ず、図７に示すように、小さな円模様の分布でも、小さ
な円模様が有する規則性に合った変位δ＝（ｒ，θ）に
ついては、上記と同様の結果が得られる。
ず、図７に示すように、小さな円模様の分布でも、小さ
な円模様が有する規則性に合った変位δ＝（ｒ，θ）に
ついては、上記と同様の結果が得られる。
【００２９】図６、図７において、円形の空白部分２３
で、傷、打痕、汚れ等の欠陥によって、規則的な繰り返
し模様が消滅したとすれば、上記のようにして求めた式
（１）による規則性の評価値が変化する。この変化を検
出すれば、規則的な繰り返しの縞模様がある検査対象物
の傷、打痕、汚れ等の欠陥を検出できる。この検出を行
う場合、領域が広いと、傷、打痕、汚れ等の欠陥による
規則性特徴量に対する影響が相対的に小さくなるので、
図７に示すように、小領域に分割するのが望ましい。
で、傷、打痕、汚れ等の欠陥によって、規則的な繰り返
し模様が消滅したとすれば、上記のようにして求めた式
（１）による規則性の評価値が変化する。この変化を検
出すれば、規則的な繰り返しの縞模様がある検査対象物
の傷、打痕、汚れ等の欠陥を検出できる。この検出を行
う場合、領域が広いと、傷、打痕、汚れ等の欠陥による
規則性特徴量に対する影響が相対的に小さくなるので、
図７に示すように、小領域に分割するのが望ましい。
【００３０】従って、本願第１、第３発明では、先ず、
画像データの処理エリアを小領域に分割し、同時生起行
列の作成に使用する変位δ＝（ｒ，θ）を所定範囲内で
種々設定し、前記分割した各小領域内で前記の設定した
各変位毎に、その変位だけ離れた２点の画像濃度が夫々
ｉ、ｊである度数をその小領域内全画素についてカウン
トし、そのカウント数から各要素（ｉ，ｊ）を構成して
各変位毎に同時生起行列を作成し、前記各同時生起行列
毎にその要素から規則性特徴量を算出する。
画像データの処理エリアを小領域に分割し、同時生起行
列の作成に使用する変位δ＝（ｒ，θ）を所定範囲内で
種々設定し、前記分割した各小領域内で前記の設定した
各変位毎に、その変位だけ離れた２点の画像濃度が夫々
ｉ、ｊである度数をその小領域内全画素についてカウン
トし、そのカウント数から各要素（ｉ，ｊ）を構成して
各変位毎に同時生起行列を作成し、前記各同時生起行列
毎にその要素から規則性特徴量を算出する。
【００３１】しかし、この状態で、良品について得られ
る規則性特徴量と、検査対象物について得られる規則性
特徴量とを比較しても、同時生起行列の作成に使用する
変位δ＝（ｒ，θ）が、規則的に繰り返される模様の規
則性に無関係なδ＝（ｒ，θ）であれば、傷、打痕、汚
れ等の欠陥による影響が現れず、傷、打痕、汚れ等の欠
陥の検出が不可能である。図６に示すように、規則的に
繰り返される模様の規則性が目で見て判る場合には、規
則性に合わせた変位δ＝（ｒ，θ）を採用できるが、図
７に示すように、規則的に繰り返される模様の規則性が
目で見て判り難い場合には、信頼性がある判定ができな
い。
る規則性特徴量と、検査対象物について得られる規則性
特徴量とを比較しても、同時生起行列の作成に使用する
変位δ＝（ｒ，θ）が、規則的に繰り返される模様の規
則性に無関係なδ＝（ｒ，θ）であれば、傷、打痕、汚
れ等の欠陥による影響が現れず、傷、打痕、汚れ等の欠
陥の検出が不可能である。図６に示すように、規則的に
繰り返される模様の規則性が目で見て判る場合には、規
則性に合わせた変位δ＝（ｒ，θ）を採用できるが、図
７に示すように、規則的に繰り返される模様の規則性が
目で見て判り難い場合には、信頼性がある判定ができな
い。
【００３２】この対策として、本願第１、第３発明で
は、各同時生起行列毎にその要素から規則性特徴量を算
出し、各変位とその変位の同時生起行列について算出さ
れた前記規則性特徴量とから、図８に示すような、変位
−規則性特徴量パターンを作成し、良品についての変位
−規則性特徴量パターンを前記に準じて予め作成して記
憶しておき、前記の記憶している良品の変位−規則性特
徴量パターンと検査対象物から得られた変位−規則性特
徴量パターンとを比較して検査対象物の欠陥を検出す
る。このようにすると、変位δ＝（ｒ，θ）の変数が少
なくても、良品と傷等がある検査対象物との変位−規則
性特徴量パターンの差を確認することができ、信頼性が
高い検出が可能になる。
は、各同時生起行列毎にその要素から規則性特徴量を算
出し、各変位とその変位の同時生起行列について算出さ
れた前記規則性特徴量とから、図８に示すような、変位
−規則性特徴量パターンを作成し、良品についての変位
−規則性特徴量パターンを前記に準じて予め作成して記
憶しておき、前記の記憶している良品の変位−規則性特
徴量パターンと検査対象物から得られた変位−規則性特
徴量パターンとを比較して検査対象物の欠陥を検出す
る。このようにすると、変位δ＝（ｒ，θ）の変数が少
なくても、良品と傷等がある検査対象物との変位−規則
性特徴量パターンの差を確認することができ、信頼性が
高い検出が可能になる。
【００３３】上記のように、本願第１、第３発明によ
り、同時生起行列を応用して、規則的に繰り返される模
様がある検査対象物の傷、打痕、汚れ等の欠陥の検出が
可能になるが、複数の変位δ＝（ｒ，θ）についての演
算が必要であり、検出に時間が掛かるという問題点があ
る。
り、同時生起行列を応用して、規則的に繰り返される模
様がある検査対象物の傷、打痕、汚れ等の欠陥の検出が
可能になるが、複数の変位δ＝（ｒ，θ）についての演
算が必要であり、検出に時間が掛かるという問題点があ
る。
【００３４】本願第２発明の欠陥検査方法と、本願第４
発明の欠陥検査装置とは、本願第１、第３発明よりも迅
速に欠陥検査を行えるものである。
発明の欠陥検査装置とは、本願第１、第３発明よりも迅
速に欠陥検査を行えるものである。
【００３５】本願第２、第４発明では、予め、良品につ
いて、複数の変位δ＝（ｒ，θ）を設定し、各変位δ＝
（ｒ，θ）についての同時生起行列とその規則性特徴量
とを算出し、前記算出結果から最大規則性特徴量が得ら
れる変位を基準変位として求め、前記の基準変位と最大
規則性特徴量とを記憶しておき、検査対象物を撮像し、
前記の基準変位を使用して、検査対象物の規則性特徴量
を算出し、前記最大規則性特徴量と前記検査対象物の規
則性特徴量とを比較して検査対象物の欠陥を検出する。
このようにすると、良品についての基準変位と最大規則
性特徴量とを予め求める必要があるが、これらを求めて
おけば、検査対象物の検査は、基準変位に対する演算だ
けになるので、欠陥検出を迅速に行うことができる。
いて、複数の変位δ＝（ｒ，θ）を設定し、各変位δ＝
（ｒ，θ）についての同時生起行列とその規則性特徴量
とを算出し、前記算出結果から最大規則性特徴量が得ら
れる変位を基準変位として求め、前記の基準変位と最大
規則性特徴量とを記憶しておき、検査対象物を撮像し、
前記の基準変位を使用して、検査対象物の規則性特徴量
を算出し、前記最大規則性特徴量と前記検査対象物の規
則性特徴量とを比較して検査対象物の欠陥を検出する。
このようにすると、良品についての基準変位と最大規則
性特徴量とを予め求める必要があるが、これらを求めて
おけば、検査対象物の検査は、基準変位に対する演算だ
けになるので、欠陥検出を迅速に行うことができる。
【００３６】本願第１、２発明の欠陥検査方法と、本願
第２、第４発明の欠陥検査装置とは、上記のようにし
て、検査対象物の表面に規則的な模様がある場合に同時
生起行列を応用しての欠陥検出を可能にしているが、図
９（ａ）に示すように、小領域画像データｆ（ｘ、ｙ）
の濃度が０〜２５５の間で広い範囲に分布していると、
図１０（ａ）に示すように、同時生起行列が、ｉ＝最小
濃度〜最大濃度、ｊ＝最小濃度〜最大濃度となり、演算
量が多くなり、演算に時間が掛かるという問題点があ
る。
第２、第４発明の欠陥検査装置とは、上記のようにし
て、検査対象物の表面に規則的な模様がある場合に同時
生起行列を応用しての欠陥検出を可能にしているが、図
９（ａ）に示すように、小領域画像データｆ（ｘ、ｙ）
の濃度が０〜２５５の間で広い範囲に分布していると、
図１０（ａ）に示すように、同時生起行列が、ｉ＝最小
濃度〜最大濃度、ｊ＝最小濃度〜最大濃度となり、演算
量が多くなり、演算に時間が掛かるという問題点があ
る。
【００３７】この対策として、本願第１、２発明の欠陥
検査方法と、本願第２、第４発明の欠陥検査装置とにお
いて、図９に示すように、（ａ）から（ｂ）に画素濃度
を階調圧縮する。これによって、小領域画像ｆ（ｘ，
ｙ）が変換後画像ｇ（ｘ，ｙ）になり、同時生起行列
が、ｉ＝０〜１５、ｊ＝０〜１５になり、演算量が減少
し、極めて迅速に欠陥検出ができる。
検査方法と、本願第２、第４発明の欠陥検査装置とにお
いて、図９に示すように、（ａ）から（ｂ）に画素濃度
を階調圧縮する。これによって、小領域画像ｆ（ｘ，
ｙ）が変換後画像ｇ（ｘ，ｙ）になり、同時生起行列
が、ｉ＝０〜１５、ｊ＝０〜１５になり、演算量が減少
し、極めて迅速に欠陥検出ができる。
【００３８】
【実施例】本発明の欠陥検査方法を使用する欠陥検査装
置の第１実施例を図１、図２、図４〜図８に基づいて説
明する。
置の第１実施例を図１、図２、図４〜図８に基づいて説
明する。
【００３９】図１、図２において、ステップ＃１の画像
入力工程において、検査対象物２を、位置決めテーブル
１の上に置いて照明手段３で照明する。テレビカメラ制
御手段６に制御されるテレビカメラ４がテレビカメラ可
動支持部５に支持されて前記検査対象物２を撮像し映像
信号を出力し、前記映像信号は、Ａ／Ｄ変換手段７でデ
ジタル化され、一旦、図９（ａ）に示す０〜２５５（２
５６階調）の画像データになった後に、式（２）によっ
て階調圧縮して図９（ｂ）に示す０〜１５（１６階調）
の画像データになって画像処理部２０に入力される。こ
の階調圧縮を行うと、演算量が減少して迅速な欠陥検出
が可能になり、且つ、後述の規則性特徴量がより明確に
なる。前記テレビカメラ制御手段６は、主コントローラ
又は操作盤からの指令を受ける判定制御手段８からの指
示で動作する。
入力工程において、検査対象物２を、位置決めテーブル
１の上に置いて照明手段３で照明する。テレビカメラ制
御手段６に制御されるテレビカメラ４がテレビカメラ可
動支持部５に支持されて前記検査対象物２を撮像し映像
信号を出力し、前記映像信号は、Ａ／Ｄ変換手段７でデ
ジタル化され、一旦、図９（ａ）に示す０〜２５５（２
５６階調）の画像データになった後に、式（２）によっ
て階調圧縮して図９（ｂ）に示す０〜１５（１６階調）
の画像データになって画像処理部２０に入力される。こ
の階調圧縮を行うと、演算量が減少して迅速な欠陥検出
が可能になり、且つ、後述の規則性特徴量がより明確に
なる。前記テレビカメラ制御手段６は、主コントローラ
又は操作盤からの指令を受ける判定制御手段８からの指
示で動作する。
【００４０】
【数２】
【００４１】ステップ＃２の処理エリア設定工程におい
て、処理エリア制御手段９が、図７に示すように、表面
状態２４の画像データについて処理エリア２１を決め
る。処理エリア２１の中に欠陥部分２３が存在する。
て、処理エリア制御手段９が、図７に示すように、表面
状態２４の画像データについて処理エリア２１を決め
る。処理エリア２１の中に欠陥部分２３が存在する。
【００４２】ステップ＃３の小領域分割設定工程におい
て、小領域分割制御手段１０が、図７に示すように、処
理エリア２１を小領域２２に分割する。
て、小領域分割制御手段１０が、図７に示すように、処
理エリア２１を小領域２２に分割する。
【００４３】ステップ＃４の変位変更制御工程におい
て、変位変数制御手段１１が、同時生起行列の作成に使
用される図４に示す変位δ＝（ｒ，θ）を所定範囲内で
種々設定する。
て、変位変数制御手段１１が、同時生起行列の作成に使
用される図４に示す変位δ＝（ｒ，θ）を所定範囲内で
種々設定する。
【００４４】ステップ＃５の同時生起行列算出工程にお
いて、同時生起行列作成手段１２が、図７の各小領域２
２において、ステップ＃４で設定された複数の変位δ＝
（ｒ，θ）の夫々について、その変位だけ離れた２点の
画像濃度が夫々ｉ、ｊである度数をその小領域内全画素
についてカウントし、そのカウント数から各要素（ｉ，
ｊ）を構成して各変位毎に図１０（ｂ）に示す同時生起
行列を作成する。
いて、同時生起行列作成手段１２が、図７の各小領域２
２において、ステップ＃４で設定された複数の変位δ＝
（ｒ，θ）の夫々について、その変位だけ離れた２点の
画像濃度が夫々ｉ、ｊである度数をその小領域内全画素
についてカウントし、そのカウント数から各要素（ｉ，
ｊ）を構成して各変位毎に図１０（ｂ）に示す同時生起
行列を作成する。
【００４５】ステップ＃６の規則性特徴量算出工程にお
いて、規則性特徴量算出手段１３が、ステップ＃５で作
成された各同時生起行列の規則性特徴量Ｐ（ｒ、θ）
を、式（１）に基づいて算出する。
いて、規則性特徴量算出手段１３が、ステップ＃５で作
成された各同時生起行列の規則性特徴量Ｐ（ｒ、θ）
を、式（１）に基づいて算出する。
【００４６】
【数３】
【００４７】ステップ＃７の判断工程において、その小
領域２３について、ステップ＃４で設定された総ての変
位δ＝（ｒ，θ）による同時生起行列の規則性特徴量Ｐ
（ｒ、θ）の算出が終了したか否かを判断し、終了であ
れば、ステップ＃８に進み、否であれば、ステップ＃４
に戻る。
領域２３について、ステップ＃４で設定された総ての変
位δ＝（ｒ，θ）による同時生起行列の規則性特徴量Ｐ
（ｒ、θ）の算出が終了したか否かを判断し、終了であ
れば、ステップ＃８に進み、否であれば、ステップ＃４
に戻る。
【００４８】ステップ＃８の変位−規則性特徴量パター
ン作成工程において、変位−規則性特徴量パターン作成
手段１４が、前記の各変位とその変位の同時生起行列に
ついて算出された前記規則性特徴量とから図８に示す変
位−規則性特徴量パターンＰ（ｒ、θ）を作成する。
ン作成工程において、変位−規則性特徴量パターン作成
手段１４が、前記の各変位とその変位の同時生起行列に
ついて算出された前記規則性特徴量とから図８に示す変
位−規則性特徴量パターンＰ（ｒ、θ）を作成する。
【００４９】ステップ＃９の良品の変位−規則性特徴量
パターン作成工程において、予め、ステップ＃１〜ステ
ップ＃８によって、良品の変位−規則性特徴量パターン
Ｍ（ｒ、θ）を作成し、良品の変位−規則性特徴量パタ
ーン記憶手段１５に記憶させておく。
パターン作成工程において、予め、ステップ＃１〜ステ
ップ＃８によって、良品の変位−規則性特徴量パターン
Ｍ（ｒ、θ）を作成し、良品の変位−規則性特徴量パタ
ーン記憶手段１５に記憶させておく。
【００５０】ステップ＃１０の変位−規則性特徴量パタ
ーン比較工程において、変位−規則性特徴量パターン比
較手段１６が、式（３）により、Ｅ１を算出し、Ｅ１の
大小によって良否を判断する。即ち、Ｅ１が所定値を越
える場合は不良とし、Ｅ１が所定値以下の場合は良とす
る。
ーン比較工程において、変位−規則性特徴量パターン比
較手段１６が、式（３）により、Ｅ１を算出し、Ｅ１の
大小によって良否を判断する。即ち、Ｅ１が所定値を越
える場合は不良とし、Ｅ１が所定値以下の場合は良とす
る。
【００５１】
【数４】
【００５２】ステップ＃１１の判断工程において、ステ
ップ＃３で分割した図７に示す全ての小領域２２につい
ての処理を終了したか否かを判断し、終了するか、ステ
ップ＃３に戻る。
ップ＃３で分割した図７に示す全ての小領域２２につい
ての処理を終了したか否かを判断し、終了するか、ステ
ップ＃３に戻る。
【００５３】本発明の欠陥検査方法を使用する欠陥検査
装置の第２実施例を図１、図３に基づいて説明する。
装置の第２実施例を図１、図３に基づいて説明する。
【００５４】図１、図３において、ステップ＃１〜ステ
ップ＃３は、第１実施例の図１、図２のステップ＃１〜
ステップ＃３と同様なので、説明を省略する。
ップ＃３は、第１実施例の図１、図２のステップ＃１〜
ステップ＃３と同様なので、説明を省略する。
【００５５】第１実施例では、ステップ＃４の変位変更
制御工程において、複数の変位δ＝（ｒ，θ）を設定
し、複数の変位δ＝（ｒ，θ）について、同時生起行列
を算出しているので、計算量が多く、欠陥検出に長い時
間を要するが、本実施例では、下記によって、欠陥を迅
速に検出できるようにしている。
制御工程において、複数の変位δ＝（ｒ，θ）を設定
し、複数の変位δ＝（ｒ，θ）について、同時生起行列
を算出しているので、計算量が多く、欠陥検出に長い時
間を要するが、本実施例では、下記によって、欠陥を迅
速に検出できるようにしている。
【００５６】即ち、ステップ＃１２の良品画像最大規則
性導出変位算出工程において、最大規則性導出変位算出
手段１７によって、良品の表面の規則的な繰り返し模様
について、その模様の方向性と繰り返しピッチ等から、
大きな規則性特徴量の同時生起行列が得られる変位δ＝
（ｒ，θ）を複数設定し、これらに基づいて規則性特徴
量を算出し、算出結果から最大規則性特徴量Ｍmax が得
られる変位を基準変位として求め、この基準変位と最大
規則性特徴量Ｍmax とをステップ＃６とステップ＃１３
に出力する。
性導出変位算出工程において、最大規則性導出変位算出
手段１７によって、良品の表面の規則的な繰り返し模様
について、その模様の方向性と繰り返しピッチ等から、
大きな規則性特徴量の同時生起行列が得られる変位δ＝
（ｒ，θ）を複数設定し、これらに基づいて規則性特徴
量を算出し、算出結果から最大規則性特徴量Ｍmax が得
られる変位を基準変位として求め、この基準変位と最大
規則性特徴量Ｍmax とをステップ＃６とステップ＃１３
に出力する。
【００５７】ステップ＃１３において、規則性特徴量基
準値記憶手段１８が、前記の最大規則性特徴量Ｍ（ｒ、
θ）と基準変位とを記憶する。
準値記憶手段１８が、前記の最大規則性特徴量Ｍ（ｒ、
θ）と基準変位とを記憶する。
【００５８】ステップ＃６の規則性特徴量算出工程にお
いて、規則性特徴量算出手段１３が、検査対象物につい
て前記基準変位に基づいて作成された同時生起行列の規
則性特徴量Ｐmax を、式（１）に基づいて算出する。
いて、規則性特徴量算出手段１３が、検査対象物につい
て前記基準変位に基づいて作成された同時生起行列の規
則性特徴量Ｐmax を、式（１）に基づいて算出する。
【００５９】
【数５】
【００６０】ステップ＃１４の規則性特徴量比較工程に
おいて、規則性特徴量比較手段１９が、式（４）に基づ
いて、Ｅ２を計算し、Ｅ２の大小によって良否を判断す
る。
おいて、規則性特徴量比較手段１９が、式（４）に基づ
いて、Ｅ２を計算し、Ｅ２の大小によって良否を判断す
る。
【００６１】即ち、Ｅ２が所定値を越える場合は不良と
し、Ｅ２が所定値以下の場合は良とする。
し、Ｅ２が所定値以下の場合は良とする。
【００６２】
【数６】
【００６３】
【発明の効果】本願第１発明の欠陥検査方法と、本願第
３発明の欠陥検査装置とは、検査対象物の表面に規則的
な繰り返し模様があり、表面の傷、打痕、汚れ等の欠陥
と前記模様とが従来技術による濃淡変化による検出では
識別が困難な場合でも、模様が表面の傷、打痕、汚れ等
の欠陥により損なわれると模様の規則性が失われること
に着目して、表面の傷、打痕、汚れ等の欠陥を高い信頼
性で検出することができるという効果を奏する。
３発明の欠陥検査装置とは、検査対象物の表面に規則的
な繰り返し模様があり、表面の傷、打痕、汚れ等の欠陥
と前記模様とが従来技術による濃淡変化による検出では
識別が困難な場合でも、模様が表面の傷、打痕、汚れ等
の欠陥により損なわれると模様の規則性が失われること
に着目して、表面の傷、打痕、汚れ等の欠陥を高い信頼
性で検出することができるという効果を奏する。
【００６４】本願第２発明の欠陥検査方法と、本願第４
発明の欠陥検査装置とは、予め、最大規則性特徴量を導
出する基準変位を求め、この基準変位を使用することに
より、本願第１、第３発明の効果に加えて、検査を迅速
に行うことができるという効果を奏する。
発明の欠陥検査装置とは、予め、最大規則性特徴量を導
出する基準変位を求め、この基準変位を使用することに
より、本願第１、第３発明の効果に加えて、検査を迅速
に行うことができるという効果を奏する。
【００６５】又、本願第１、第２、第３、第４発明は、
画素濃度を階調圧縮することにより、更に、迅速な検査
ができるという効果を奏する。
画素濃度を階調圧縮することにより、更に、迅速な検査
ができるという効果を奏する。
【図１】本発明の欠陥検査方法を使用する欠陥検査装置
の構成を示すブロック図である。
の構成を示すブロック図である。
【図２】本願第１発明の欠陥検査方法の動作を示すフロ
ーチャートである。
ーチャートである。
【図３】本願第２発明の欠陥検査方法の動作を示すフロ
ーチャートである。
ーチャートである。
【図４】本発明の欠陥検査方法の同時生起行列を算出す
る変位δ＝（ｒ、θ）の構成を示す図である。
る変位δ＝（ｒ、θ）の構成を示す図である。
【図５】本発明の欠陥検査方法の同時生起行列を算出す
る方法を示す図である。
る方法を示す図である。
【図６】本発明の欠陥検査方法の同時生起行列を算出す
る変位δ＝（ｒ、θ）と模様の規則性との関係を示す図
である。
る変位δ＝（ｒ、θ）と模様の規則性との関係を示す図
である。
【図７】検査対象物の画像の処理エリア、小領域、欠陥
部分、表面状態を示す図である。
部分、表面状態を示す図である。
【図８】本発明の欠陥検査方法の変位−規則性特徴量パ
ターンを示す図である。
ターンを示す図である。
【図９】画素濃度を階調圧縮を示す図である。
【図１０】画素濃度を階調圧縮した場合の本発明の欠陥
検査方法の同時生起行列を示す図である。
検査方法の同時生起行列を示す図である。
【図１１】従来例の欠陥検査方法を使用する欠陥検査装
置の構成を示すブロック図である。
置の構成を示すブロック図である。
【図１２】従来例の欠陥検査方法の動作を示すフローチ
ャートである。
ャートである。
４ 撮像手段 ６ テレビカメラ制御手段 ７ Ａ／Ｄ変換手段 ８ 判定制御手段 ９ 処理エリア制御手段 １０ 小領域分割制御手段 １１ 変位変数制御手段 １２ 同時生起行列作成手段 １３ 規則性特徴量算出手段 １４ 変位−規則性特徴量パターン作成手段 １５ 良品変位−規則性特徴量パターン記憶手段 １６ 変位−規則性特徴量パターン比較手段 １７ 最大規則性特徴量導出変位算出手段 １８ 規則性特徴量基準値記憶手段 １９ 規則性特徴量比較手段 ２０ 画像処理部 ２１ 処理エリア ２２ 小領域 ２３ 欠陥部分 ２４ 表面状態
Claims (6)
- 【請求項１】 対象物を撮像して映像信号を出力し、前
記映像信号をデジタル化して画像データとし、前記画像
データの処理エリアを小領域に分割し、同時生起行列の
作成に使用する変位δ＝（ｒ，θ）を所定範囲内で種々
設定し、前記分割した各小領域内で前記の設定した各変
位毎に、その変位だけ離れた２点の画像濃度が夫々ｉ、
ｊである度数をその小領域内全画素についてカウント
し、そのカウント数から各要素（ｉ，ｊ）を構成して各
変位毎に同時生起行列を作成し、前記各同時生起行列毎
にその要素から規則性特徴量を算出し、前記の各変位と
その変位の同時生起行列について算出された前記規則性
特徴量とから変位−規則性特徴量パターンを作成し、良
品についての変位−規則性特徴量パターンを前記に準じ
て予め作成し記憶しておき、前記の記憶している良品の
変位−規則性特徴量パターンと検査対象物から得られた
変位−規則性特徴量パターンとを比較して検査対象物の
欠陥を検出することを特徴とする欠陥検査方法。 - 【請求項２】 良品を撮像して映像信号を出力し、前記
映像信号をデジタル化して画像データとし、前記画像デ
ータの処理エリアを小領域に分割し、同時生起行列の作
成に使用する変位δ＝（ｒ，θ）を所定範囲内で種々設
定し、前記分割した各小領域内で前記の設定した各変位
毎に、その変位だけ離れた２点の画像濃度が夫々ｉ、ｊ
である度数をその小領域内全画素についてカウントし、
そのカウント数から各要素（ｉ，ｊ）を構成して各変位
毎に同時生起行列を作成し、前記各同時生起行列毎にそ
の要素から規則性特徴量を算出し、前記算出結果から最
大規則性特徴量が得られる変位を基準変位として求め、
前記の基準変位と最大規則性特徴量とを記憶しておき、
検査対象物を撮像し、前記の基準変位を使用して、前記
の良品の場合に準じて前記検査対象物の規則性特徴量を
算出し、前記最大規則性特徴量と前記検査対象物の規則
性特徴量とを比較して検査対象物の欠陥を検出すること
を特徴とする欠陥検査方法。 - 【請求項３】 小領域内の画素濃度を階調圧縮して使用
する請求項１又は２に記載の欠陥検査方法。 - 【請求項４】 対象物を撮像して映像信号を出力する撮
像手段と、前記映像信号をデジタル化して画像データと
するＡ／Ｄ変換手段と、前記画像データの処理エリアを
小領域に分割する小領域分割制御手段と、同時生起行列
の作成に使用する変位δ＝（ｒ，θ）を所定範囲内で種
々設定する変位変数制御手段と、前記分割した各小領域
内で前記の各変位毎に、その変位だけ離れた２点の画像
濃度が夫々ｉ、ｊである度数をその小領域内全画素につ
いてカウントし、そのカウント数から各要素（ｉ，ｊ）
を構成して同時生起行列を作成する同時生起行列作成手
段と、前記各同時生起行列毎にその要素から規則性特徴
量を算出する規則性特徴量算出手段と、前記の各変位と
その変位の同時生起行列について算出された規則性特徴
量とから変位−規則性特徴量パターンを作成する変位−
規則性特徴量パターン作成手段と、良品について予め作
成した変位−規則性特徴量パターンを記憶する良品変位
−規則性特徴量パターン記憶手段と、前記良品の変位−
規則性特徴量パターンと検査対象物から得られた変位−
規則性特徴量パターンとを比較する変位−規則性特徴量
パターン比較手段とを有するこを特徴とする欠陥検査装
置。 - 【請求項５】 対象物を撮像して映像信号を出力する撮
像手段と、前記映像信号をデジタル化して画像データと
するＡ／Ｄ変換手段と、前記画像データの処理エリアを
小領域に分割する小領域分割制御手段と、同時生起行列
の作成に使用する変位δ＝（ｒ，θ）を所定範囲内で種
々設定する変位変数制御手段と、前記分割した各小領域
内で前記の各変位毎に、その変位だけ離れた２点の画像
濃度が夫々ｉ、ｊである度数をその小領域内全画素につ
いてカウントし、そのカウント数から各要素（ｉ，ｊ）
を構成して同時生起行列を作成する同時生起行列作成手
段と、前記各同時生起行列毎にその要素から規則性特徴
量を算出する規則性特徴量算出手段と、良品について最
大規則性特徴量が得られる変位を基準変位として求める
最大規則性特徴量導出変位算出手段と、前記の最大規則
性特徴量と基準変位とを記憶する規則性特徴量基準値記
憶手段と、前記基準変位を使用した場合の検査対象物の
規則性特徴量を求めて前記最大規則性特徴量と比較する
規則性特徴量比較手段とを有することを特徴とする欠陥
検査装置。 - 【請求項６】 小領域内の画素濃度を階調圧縮する階調
圧縮手段を付加する請求項４又は５に記載の欠陥検査装
置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7102755A JPH08297020A (ja) | 1995-04-26 | 1995-04-26 | 欠陥検査方法とその装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7102755A JPH08297020A (ja) | 1995-04-26 | 1995-04-26 | 欠陥検査方法とその装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08297020A true JPH08297020A (ja) | 1996-11-12 |
Family
ID=14336029
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7102755A Pending JPH08297020A (ja) | 1995-04-26 | 1995-04-26 | 欠陥検査方法とその装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH08297020A (ja) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009162579A (ja) * | 2007-12-28 | 2009-07-23 | Jfe Electrical & Control Systems Inc | 紙の裁断面の品質評価装置及びそれを用いた品質評価方法 |
| JP2010044439A (ja) * | 2008-08-08 | 2010-02-25 | Toshiba Corp | 特徴量抽出装置、特徴量抽出方法、画像処理装置、及び、プログラム |
| JP2013033792A (ja) * | 2011-08-01 | 2013-02-14 | Panasonic Corp | 部品実装システム及び部品実装システムにおける検査用画像の生成方法 |
| JP2013033793A (ja) * | 2011-08-01 | 2013-02-14 | Panasonic Corp | 部品実装システム及び部品実装システムにおける検査用画像の生成方法 |
| JP2018017620A (ja) * | 2016-07-28 | 2018-02-01 | 公益財団法人鉄道総合技術研究所 | 変状検出装置及び変状検出プログラム |
| JP2018180545A (ja) * | 2017-04-18 | 2018-11-15 | 三星ディスプレイ株式會社Ｓａｍｓｕｎｇ Ｄｉｓｐｌａｙ Ｃｏ．，Ｌｔｄ． | 欠陥検出方法、欠陥検出のためのシステムおよび訓練方法 |
| CN113375568A (zh) * | 2021-05-12 | 2021-09-10 | 苏州阿普奇物联网科技有限公司 | 一种基于激光扫描的金属拉丝抛光不良检测方法 |
-
1995
- 1995-04-26 JP JP7102755A patent/JPH08297020A/ja active Pending
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009162579A (ja) * | 2007-12-28 | 2009-07-23 | Jfe Electrical & Control Systems Inc | 紙の裁断面の品質評価装置及びそれを用いた品質評価方法 |
| JP2010044439A (ja) * | 2008-08-08 | 2010-02-25 | Toshiba Corp | 特徴量抽出装置、特徴量抽出方法、画像処理装置、及び、プログラム |
| JP2013033792A (ja) * | 2011-08-01 | 2013-02-14 | Panasonic Corp | 部品実装システム及び部品実装システムにおける検査用画像の生成方法 |
| JP2013033793A (ja) * | 2011-08-01 | 2013-02-14 | Panasonic Corp | 部品実装システム及び部品実装システムにおける検査用画像の生成方法 |
| JP2018017620A (ja) * | 2016-07-28 | 2018-02-01 | 公益財団法人鉄道総合技術研究所 | 変状検出装置及び変状検出プログラム |
| JP2018180545A (ja) * | 2017-04-18 | 2018-11-15 | 三星ディスプレイ株式會社Ｓａｍｓｕｎｇ Ｄｉｓｐｌａｙ Ｃｏ．，Ｌｔｄ． | 欠陥検出方法、欠陥検出のためのシステムおよび訓練方法 |
| CN113375568A (zh) * | 2021-05-12 | 2021-09-10 | 苏州阿普奇物联网科技有限公司 | 一种基于激光扫描的金属拉丝抛光不良检测方法 |
| CN113375568B (zh) * | 2021-05-12 | 2023-03-31 | 苏州阿普奇物联网科技有限公司 | 一种基于激光扫描的金属拉丝抛光不良检测方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP3312849B2 (ja) | 物体表面の欠陥検出方法 | |
| KR101773791B1 (ko) | 검사대상 물체의 표면 검사 방법 및 장치 | |
| US20070286471A1 (en) | Auto Distinction System And Auto Distinction Method | |
| US7492942B2 (en) | Image defect inspection method, image defect inspection apparatus, and appearance inspection apparatus | |
| JP2005156475A (ja) | パターン欠陥検査装置およびパターン欠陥検査方法 | |
| JPH06103165B2 (ja) | 基板上の回路素子の高さ測定方法 | |
| US20060222232A1 (en) | Appearance inspection apparatus and appearance inspection method | |
| JP2011020455A (ja) | 変形可能なキャリヤ上に印刷された画像の印刷品質を自動的に判断する方法 | |
| JP4230880B2 (ja) | 欠陥検査方法 | |
| JPH08297020A (ja) | 欠陥検査方法とその装置 | |
| KR100399695B1 (ko) | 빠른 검사 처리 속도를 갖는 외관 검사 방법 및 외관 검사장치 | |
| JP4104213B2 (ja) | 欠陥検出方法 | |
| JP5116462B2 (ja) | 紙の裁断面の品質評価装置及びそれを用いた品質評価方法 | |
| EP1606611A1 (en) | Method to determine the optical quality of a glazing | |
| JP2007081513A (ja) | 固体撮像素子のシミ欠陥検査方法 | |
| JPH08145907A (ja) | 欠陥検査装置 | |
| JP2004069673A (ja) | 外観検査装置および外観検査方法 | |
| JP2018021873A (ja) | 表面検査装置、及び表面検査方法 | |
| JP2638121B2 (ja) | 表面欠陥検査装置 | |
| KR100955736B1 (ko) | 표면 검사용 방법 및 이를 수행하는 장치 | |
| JP4097834B2 (ja) | リブ付カラーフィルター基板のリブ欠落の検査方法 | |
| JP2001280939A (ja) | 物体表面異常状態の評価方法 | |
| JP4390903B2 (ja) | 表面欠陥検査方法および装置 | |
| KR102613682B1 (ko) | 이물 검사를 위한 모아레 검출 방법 및 장치 | |
| JP6960620B2 (ja) | 検知システム |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20050121 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20050215 |
|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20050621 |