JPH0991435A - 画像処理方法及び画像処理装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 二値化処理の閾値を適切に設定して、製品検
査における不良部分の検出を良好に行うことができる画
像処理方法及び画像処理装置を提供すること。 【解決手段】 原画像を膨張・収縮処理し、前記原画像
と前記膨張・収縮処理した画像とを画像間演算処理す
る。そして、前記画像間演算処理した画像を二値化処理
し、ラベリング処理により前記二値化処理した画像の閾
値を決定し、前記閾値に基づいて、前記二値化処理した
画像から特定の画像を抽出する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、例えばビデオ・
ヘッドの画像により、ビデオ・ヘッドの良否を検査する
際に用いる画像処理方法及び画像処理装置に関するもの
である。

【０００２】

【従来の技術】例えばビデオ・ヘッドの製造工程におけ
る検査作業には、一般的に顕微鏡が用いられている。と
ころが、目視検査の上に検査数量が非常に多いため、作
業者の負担が大きいばかりでなく、検査の繰り返し精度
にも問題があった。そこで、カメラとコンピュータを介
在させ、ビデオ・ヘッドの画像を取り込んで画像処理
し、ビデオ・ヘッドの良否を検査する検査作業が行われ
るようになった。この画像処理における不良部分の検出
は、基本的には輝度差の検出である。この輝度差を識別
する方法としては、正常パターンとの重ね合わせによる
比較を行うパターン・マッチング方法と、二値化処理を
行う方法とがある。ところが、ビデオ・ヘッドは、一つ
一つの寸法のバラツキや製品規格の幅等の条件により、
正常パターンを発生させることが困難である。そのた
め、ビデオ・ヘッドの摺動面の特徴を確認していく作業
が必要であり、本来の特徴と一致しない場合には不良部
分の候補として抽出する作業を行わなければならず、パ
ターン・マッチング方法は不向きである。

【０００３】そこで、ビデオ・ヘッドの検査には、二値
化処理を行う方法が一般に採用されている。この二値化
処理は、濃淡画像処理を主体としたアルゴリズムであっ
ても、その処理の過程で行われることが多く、その際の
閾値の設定が大きな問題である。取り込まれた画像の条
件や処理の条件が一定であれば、閾値を固定値で二値化
処理することも可能であるが、実際には照明条件の変動
や経時変化等のために、固定値の閾値では問題が発生す
る場合がほとんどである。そこで、従来より二値化処理
のための閾値の設定には様々な方法が提案されており、
用途に応じて最適なものが選ばれて使用されている。代
表的なものとしては、輝度ヒストグラムのピークを検出
し、その谷部分に閾値を設定する方法や、画像領域内の
正常画素の割合を予め設定しておき、その割合に近づく
ように閾値を設定する方法等が良く用いられる。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】上述した従来の画像処
理方法における二値化処理の閾値の設定方法は、二値化
処理によって抽出しようとする領域がある程度広く、二
値化処理によって分離しようとする領域の輝度の差が大
きい場合には有効である。ところが、ビデオ・ヘッドの
不良部分は線状不良がほとんどであるため、狭い領域を
抽出し、かつ微小な輝度差を検出する必要がある。この
ため、画像全体の平均的な特徴を利用する従来の画像処
理方法における二値化処理の閾値の設定方法では、良好
な結果が得にくく、例えば閾値が低すぎる場合は不良部
分が潰れて認識できなくなり、閾値が高すぎる場合は不
良部分を全く抽出できなくなるという欠点があった。

【０００５】この発明は、上記課題を解消するためにな
されたものであり、二値化処理の閾値を適切に設定し
て、製品検査における不良部分の検出を良好に行うこと
ができる画像処理方法及び画像処理装置を提供すること
を目的としている。

【０００６】

【課題を解決するための手段】上記目的は、この発明に
あっては、原画像をデジタル化して処理する画像処理方
法において、前記原画像を膨張・収縮処理し、前記原画
像と前記膨張・収縮処理した画像とを画像間演算処理
し、前記画像間演算処理した画像を二値化処理し、ラベ
リング処理により前記二値化処理した画像の閾値を決定
し、前記閾値に基づいて、前記二値化処理した画像から
特定の画像を抽出することにより達成される。

【０００７】上記構成によれば、画像処理における二値
化処理の最適な閾値を、二値化処理後の画像のラベル数
を基準に自動的に決定しているので、認識率の高い不良
部分の検出を行うことができる。

【０００８】

【発明の実施の形態】以下、この発明の好適な実施の形
態を添付図面に基づいて詳細に説明する。なお、以下に
述べる実施の形態は、この発明の好適な具体例であるか
ら、技術的に好ましい種々の限定が付されているが、こ
の発明の範囲は、以下の説明において特にこの発明を限
定する旨の記載がない限り、これらの形態に限られるも
のではない。

【０００９】図１は、この発明の画像処理装置の一形態
を備えた検査システムを示す図である。この検査システ
ムは、光学顕微鏡１と、この光学顕微鏡１の鏡筒上部に
取付けられているＣＣＤカメラ等の撮像手段２と、この
撮像手段２からの画像を処理するコンピュータ等の画像
処理部１０とを備えている。尚、撮像手段２と画像処理
部１０により画像処理装置を構成している。画像処理部
１０は、例えば図２に示すように、撮像手段２からのア
ナログの原画像の画像データをデジタルの原画像の画像
データに変換処理するＡ／Ｄ変換部１１と、デジタル化
された原画像の画像データを膨張・収縮処理するフィル
タ処理部１２と、デジタル化された原画像の画像データ
と膨張・収縮処理された画像データとにより画像間演算
処理する演算部１３と、画像間演算の結果等により閾値
を決定する閾値決定部１４と、決定された閾値により画
像間演算処理された画像の画像データを二値化処理する
二値化処理部１５と、二値化処理された画像データから
不良部分を抽出する画像抽出部１６と、各画像データを
記憶するフレーム・メモリ１７と、デジタルの画像デー
タをアナログの画像データに変換処理して表示部１９に
表示するＤ／Ａ変換部１８とを備えている。

【００１０】ここで、検査対象として使用されるビデオ
・ヘッドの摺動面の画像は、例えば図４に示すように、
フェライト部分、ガラス部分、背景部分の順に輝度が低
下するように表示される。一般的に、不良部分は正常部
分よりも輝度が低下しており、その輝度の低下の度合い
は正常部分の輝度が高いほど、不良部分の線幅が太いほ
ど大きくなる。上記ビデオ・ヘッドの摺動面において検
出しようとする不良部分は、加工時の歪みや衝撃等によ
って生じるヒビであり、線幅がギャップ長と近いかそれ
以上のものである。尚、ヒビの中にはマイクロ・クラッ
クと呼ばれる非常に線幅の細いものや、摺動面からは観
察できないものもあるが、これらは対象から除外され
る。

【００１１】このような構成において、この発明の画像
処理装置の一形態の動作例を図３のフローチャートで説
明する。検査対象であるビデオ・ヘッドの摺動面は、光
学顕微鏡１に備えられている照明装置により落射照明さ
れ、検査に最適な倍率に拡大される。ビデオ・ヘッドの
摺動面からの反射光は、撮像手段２に入射されて光電変
換され、アナログの原画像のビデオ信号として画像処理
部１０に出力される。Ａ／Ｄ変換器１１にて、撮像手段
２からアナログの原画像のビデオ信号を入力する（ＳＴ
Ｐ１）。そして、入力したアナログの原画像のビデオ信
号をデジタルの原画像のビデオ信号に変換処理し（ＳＴ
Ｐ２）、デジタル化した原画像のビデオ信号をフレーム
・メモリ１７に記憶する。ここで、フレーム・メモリ１
７としては、例えば５１２＊４８０＊８ビットのものを
４面搭載したものが使用される。

【００１２】フィルタ処理部１２にて、フレーム・メモ
リ１７に記憶されている、例えば図５（ａ）に示すよう
な原画像を読み出し、先ず膨張処理である局所最大値フ
ィルタ処理を行う。ここで、局所最大値フィルタ処理と
は、原画像を構成する画素の中の注目する画素の輝度
を、その周囲画素の輝度のうち、最大の輝度に置き換え
ていく処理をいう。この局所最大値フィルタ処理によ
り、輝度が低下している画素のうち、幅の狭い画素や面
積の狭い画素が消去された画像を生成することができ
る。

【００１３】次に、収縮処理である局所最小値フィルタ
処理を行う。ここで、局所最小値フィルタ処理とは、原
画像を構成する画素の中の注目する画素の輝度を、その
周囲画素の輝度のうち、最小の輝度に置き換えていく処
理をいう。局所最大値フィルタ処理により、輝度の高い
領域が拡大しているので、この局所最小値フィルタ処理
により、原画像と同じ大きさに戻すことができ、輝度が
低下している画素でなる小領域が消去された、例えば図
５（ｂ）に示すような画像を生成することができる（Ｓ
ＴＰ３）。上記フィルタ処理のサイズ、即ち輝度の最大
値又は最小値を探す周囲領域の一辺の画素数は、例えば
光学顕微鏡１の対物レンズが６０倍のときは５としてい
る。つまり、周囲の２４画素と比較することになる。以
上のフィルタ処理により、今回検出すべき不良部分をほ
ぼ消去することができる。この不良部分の大きさは、フ
ィルタ処理のサイズによって決まる。一般的には、フィ
ルタ処理のサイズを大きくすることにより、大きな不良
部分を消去することができる。そして、フィルタ処理が
終了した画像をフレーム・メモリ１７に記憶する。

【００１４】演算部１３にて、フレーム・メモリ１７に
記憶されている原画像とフィルタ処理された画像を読み
出し、画像間演算処理によりそれらの差を求める（ＳＴ
Ｐ４）。この画像間演算処理により、フィルタ処理で消
去された画素を抽出することができる。この抽出された
画素を二値化処理して必要な画素を取り出すわけである
が、不良部分と正常部分の輝度差がそもそも小さいた
め、抽出された画素は非常に低輝度に集中したものとな
っている。そこで、閾値決定部１４にて、演算部１３で
抽出された画素の輝度ヒストグラムを生成して最大の輝
度を検出し、その最大値を閾値のデフォルト値として決
定する（ＳＴＰ５〜７）。ここで、閾値は、不良部分の
多少にかかわらず設定できること、及び画像取り込み時
の条件の影響が少ないことという要件を備えている必要
がある。

【００１５】ここで、一般的に、閾値と画像のラベル数
との関係は、図６に示すようになっている。閾値の極低
い領域では画像全体がほぼ同一となっているため、ラベ
ル数は非常に少ない。閾値を高めていくと画像が編み目
状になり、編み目が切れていくに従ってラベル数が増加
し、ラベル数が最大のときの閾値ＲＳが求まる。さらに
閾値を高めていくと抽出される領域自体が小さくなり、
小領域が消えていくためラベル数も減少し、やがて抽出
領域が無くなる。このような変化の中で、ラベル数が最
大のときの閾値ＲＳにおける画像状態をさらに細かく見
ると、主たる領域は抽出されており、その周囲に面積の
小さいノイズ状の領域が沢山抽出されている状態である
ことが分かる。従って、ラベル数が最大となる閾値ＲＳ
で二値化し、小領域の消去を確実に行えば目的とする領
域を抽出することができる。このとき、ラベル数を数え
る領域面積に制限を設けて、小さい領域は対象としない
ようにすることで、より正確な判断か可能である。

【００１６】二値化処理部１５にて、閾値決定部１４に
て決定された閾値のデフォルト値により二値化処理し、
ラベリング処理して小領域を消去する（ＳＴＰ８〜１
０）。そして、ラベル数が最大であるか否かを判断し
（ＳＴＰ１１）、ラベル数が最大でないときは閾値を変
更し（ＳＴＰ１２）、ＳＴＰ８に戻って上述した処理を
繰り返す。一方、ラベル数が最大であるときは、そのと
きの閾値を適切として決定し（ＳＴＰ１３）、その決定
した閾値により二値化処理し、ラベリング処理して小領
域を消去する（ＳＴＰ１４）。このような二値化処理
は、原画像を予め領域分割しておき、領域毎に行う。こ
のように領域毎に二値化処理を行うのは、同じ線幅の不
良部分であっても、その不良部分が存在する領域の輝度
によって不良部分の輝度低下の度合いが異なるためであ
り、輝度の異なる領域では閾値も別のものを使用して、
認識の精度を向上させる。仮に同一の閾値で二値化処理
した場合には、輝度の低い領域での検出能力が低下す
る。例えば、閾値が低すぎると、図７（ａ）に示すよう
に不良部分以外のものが多数検出される場合が生じる。
逆に閾値が高すぎると、図７（ｂ）に示すように不良部
分が途切れてしまったり、検出できない場合が生じる。

【００１７】画像抽出部１６にて、二値化処理部１５で
二値化処理された領域から不良部分の画素を抽出し、そ
の領域のデータをフレーム・メモリ１７に記憶する。こ
こで抽出しようとしているヒビ不良は、一般に線幅、面
積、存在位置といった幾何学的形状特徴によって他の領
域と識別することができる。ＳＴＰ１４の段階での画像
は、最適の閾値で二値化され、ラベリング処理によって
個々の領域が分離されて認識されている状態であり、Ｓ
ＴＰ３、４及び１４の処理によって、細長い領域で、周
囲よりも輝度が低下している領域が選別され、ノイズに
近い小面積の領域が消去された画像である。従って、残
っている領域は、線状の領域であって、ある程度以上の
大きさを持った領域のみである。選別の条件は、製品規
格の数値を基に、１画素の大きさから算出したものを使
用する。こうして抽出された領域のうち、その形状が線
状であるか否かは、外接長方形の面積に対する不良画素
数の割合で判断する。この数値が小さい場合には、外接
長方形内に線状の領域が存在していると考えられる。一
方、数値が大きい場合には、外接長方形を埋め尽くす形
で領域が存在していると考えられる。そこで、上記数値
が不良候補の抽出基準値以上であるか否かを判断し（Ｓ
ＴＰ１５）、数値が不良候補の抽出基準値以上のとき
は、不良部分でないと判断して対象から除外する（ＳＴ
Ｐ１８）。

【００１８】一方、数値が不良候補の抽出基準値未満で
あるときは、不良部分である可能性が高いと判断し、次
にその位置を判断する（ＳＴＰ１６）。ここで、ヒビ
は、その始点又は終点が、必ず領域の端若しくはその近
傍に存在するので、抽出した画素の始終点の位置を認識
することにより、ヒビとして特定することができる。ヒ
ビの始終点の位置が領域内であるときは、不良部分でな
いと判断して対象から除外する（ＳＴＰ１８）。一方、
ヒビの始終点の位置が境界内のときは、不良部分である
と判断し（ＳＴＰ１７）、その画素を抽出してその領域
のデータをフレーム・メモリ１７に記憶する。フレーム
・メモリ１７に記憶されたデジタルの画像のビデオ信号
は、Ｄ／Ａ変換器１８にて、アナログの画像のビデオ信
号に変換され、表示部１９上に例えば図７（ｃ）に示す
ように表示される（ＳＴＰ１９）。

【００１９】

【発明の効果】以上説明したように、この発明によれ
ば、二値化処理の閾値を適切に設定して、製品検査にお
ける不良部分の検出を良好に行うことができるので、検
査効率を大幅に向上させることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の画像処理装置の一形態を含む検査シ
ステムの例を示す概略図。

【図２】図１に示す画像処理装置の一形態を示すブロッ
ク図。

【図３】図２に示す画像処理装置の一形態の動作例を示
すフローチャート。

【図４】画像処理の対象であるビデオ・ヘッドの摺動面
の画像の一例を示す図。

【図５】図４に示すビデオ・ヘッドの摺動面の原画像及
び不良部分消去画像の一例を示す図。

【図６】閾値とラベル数との関係の一例を示す図。

【図７】閾値の違いによる不良部分の抽出画像の一例を
示す図。

【符号の説明】

１ 光学顕微鏡 ２ 撮像手段 １０ 画像処理部 １１ Ａ／Ｄ変換器 １２ フィルタ処理部 １３ 演算部 １４ 閾値決定部 １５ 二値化処理部 １６ 画像抽出部 １７ フレーム・メモリ １８ Ｄ／Ａ変換器 １９ 表示部

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 原画像をデジタル化して処理する画像処
   理方法において、 前記原画像を膨張・収縮処理し、 前記原画像と前記膨張・収縮処理した画像とを画像間演
   算処理し、 前記画像間演算処理した画像を二値化処理し、 ラベリング処理により前記二値化処理した画像の閾値を
   決定し、 前記閾値に基づいて、前記二値化処理した画像から特定
   の画像を抽出することを特徴とする画像処理方法。
2. 【請求項２】 原画像をデジタル化して処理する画像処
   理装置において、 前記原画像を膨張・収縮処理する膨張・収縮処理部と、 前記原画像と前記膨張・収縮処理した画像とを画像間演
   算処理する演算部と、 前記画像間演算処理した画像を二値化処理する二値化処
   理部と、 ラベリング処理により前記二値化処理した画像の閾値を
   決定する閾値決定部と、 前記閾値に基づいて、前記二値化処理した画像から特定
   の画像を抽出する画像抽出部とを備えたことを特徴とす
   る画像処理装置。