JPH1048149A - 画像欠陥検出方法及び装置 - Google Patents
画像欠陥検出方法及び装置Info
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- JPH1048149A JPH1048149A JP8205132A JP20513296A JPH1048149A JP H1048149 A JPH1048149 A JP H1048149A JP 8205132 A JP8205132 A JP 8205132A JP 20513296 A JP20513296 A JP 20513296A JP H1048149 A JPH1048149 A JP H1048149A
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- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 本発明は、ＣＣＤ等の画像入力デバイスを用
いて取得した被検査製品の２次元の画像データを周波数
変換して、その製品の良否判別（欠陥検査）を行なうこ
とができる欠陥検査方法及び装置を提供することを目的
とする。 【構成】 一様な被検物の表面画像を入力し、多階調の
画像データを処理し被検物の特異部分の検出を行なう画
像欠陥検出方法において、画像を適当な領域に分割し、
その領域において２次元の周波数変換を行ない、その変
換係数により画像の特徴量を算出することによって画像
の特異部分を検出する。
いて取得した被検査製品の２次元の画像データを周波数
変換して、その製品の良否判別（欠陥検査）を行なうこ
とができる欠陥検査方法及び装置を提供することを目的
とする。 【構成】 一様な被検物の表面画像を入力し、多階調の
画像データを処理し被検物の特異部分の検出を行なう画
像欠陥検出方法において、画像を適当な領域に分割し、
その領域において２次元の周波数変換を行ない、その変
換係数により画像の特徴量を算出することによって画像
の特異部分を検出する。
Description
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、画像欠陥検出装置に関
し、特に特異に変化した部分を欠陥とする画像欠陥検出
装置に関する。
し、特に特異に変化した部分を欠陥とする画像欠陥検出
装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来の一般的な欠陥検出方法としては、
ＣＣＤで撮影した多値画像を２値化しその面積や周囲
長、形状などで良否の判別を行なっている。しかしなが
らＯＰＣの塗工工程の検査のように、コントラストの低
い塗りムラの欠陥や微小突起などは、２値化の時点でそ
の画像情報を失うため、多値画像で処理を行なってい
る。
ＣＣＤで撮影した多値画像を２値化しその面積や周囲
長、形状などで良否の判別を行なっている。しかしなが
らＯＰＣの塗工工程の検査のように、コントラストの低
い塗りムラの欠陥や微小突起などは、２値化の時点でそ
の画像情報を失うため、多値画像で処理を行なってい
る。
【０００３】前処理としては、ラプラシアンフィルタ
（２次微分のハイパスフィルタ）を用いて高周波部分を
抽出、２値化し、ラベル化することで、多値画像での処
理領域を画像の特異部分に限定して、そのラベル領域内
において多値画像の統計量である標準偏差を用いて欠陥
部分の良否判別を行なっている。
（２次微分のハイパスフィルタ）を用いて高周波部分を
抽出、２値化し、ラベル化することで、多値画像での処
理領域を画像の特異部分に限定して、そのラベル領域内
において多値画像の統計量である標準偏差を用いて欠陥
部分の良否判別を行なっている。
【０００４】このような従来の多値画像データを統計的
手段を用いて解析する場合、その幾何学的形状や輝度変
化量を評価することは困難であり、実際に存在する種々
の欠陥に対して最適な良否判別処理ができていない。ま
た、欠陥の形状や程度によっては上記フィルタでは（周
波数的に）検出できないため、欠陥を検出できない場合
がある。
手段を用いて解析する場合、その幾何学的形状や輝度変
化量を評価することは困難であり、実際に存在する種々
の欠陥に対して最適な良否判別処理ができていない。ま
た、欠陥の形状や程度によっては上記フィルタでは（周
波数的に）検出できないため、欠陥を検出できない場合
がある。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】このような従来の方法
では検出できない欠陥を、本発明は、ＣＣＤ等の画像入
力デバイスを用いて取得した被検査製品の２次元の画像
データを周波数変換して、その製品の良否判別（欠陥検
査）を行なうことができる画像欠陥検査方法及び装置を
提供することを目的としている。以下に、個々の請求項
の発明が解決すべき課題（目的）を列挙する。
では検出できない欠陥を、本発明は、ＣＣＤ等の画像入
力デバイスを用いて取得した被検査製品の２次元の画像
データを周波数変換して、その製品の良否判別（欠陥検
査）を行なうことができる画像欠陥検査方法及び装置を
提供することを目的としている。以下に、個々の請求項
の発明が解決すべき課題（目的）を列挙する。
【０００６】請求項１記載の発明が解決しようとする課
題（目的）は、取得画像を適当な領域に分割し、その領
域において２次元画像において周波数変換を行なうこと
により実際の輝度レベルの画像から周波数領域の画像に
写像を取ることにより、その周波数成分の大きさ、偏り
によって特異部分の抽出を行なうことを目的とする。
題（目的）は、取得画像を適当な領域に分割し、その領
域において２次元画像において周波数変換を行なうこと
により実際の輝度レベルの画像から周波数領域の画像に
写像を取ることにより、その周波数成分の大きさ、偏り
によって特異部分の抽出を行なうことを目的とする。
【０００７】請求項２記載の発明が解決しようとする課
題（目的）は、周波数変換を行なった際の係数に対して
統計量を取り、それによって特異部分の抽出と欠陥の種
別の判別を行なうことを目的とする。
題（目的）は、周波数変換を行なった際の係数に対して
統計量を取り、それによって特異部分の抽出と欠陥の種
別の判別を行なうことを目的とする。
【０００８】請求項３記載の発明が解決しようとする課
題（目的）は、分割した領域ごとの画像の情報量とし
て、周波数変換係数の符号化エントロピーをその特徴量
とすることにより、画像の欠陥を検出することを目的と
する。
題（目的）は、分割した領域ごとの画像の情報量とし
て、周波数変換係数の符号化エントロピーをその特徴量
とすることにより、画像の欠陥を検出することを目的と
する。
【０００９】請求項４記載の発明が解決しようとする課
題（目的）は、周波数変換係数の縦横方向に対する大き
さの割合から、特に、スジ状の欠陥部分を検出すること
を目的とする。
題（目的）は、周波数変換係数の縦横方向に対する大き
さの割合から、特に、スジ状の欠陥部分を検出すること
を目的とする。
【００１０】請求項５記載の発明が解決しようとする課
題（目的）は、画像の入力条件から画像内の１ピクセル
の大きさが一様でない画像に対しても検出精度を均一に
した欠陥検出を行なうことを目的とする。
題（目的）は、画像の入力条件から画像内の１ピクセル
の大きさが一様でない画像に対しても検出精度を均一に
した欠陥検出を行なうことを目的とする。
【００１１】請求項６記載の発明が解決しようとする課
題（目的）は、取得画像を適当な領域に分割し、その領
域において２次元画像において周波数変換を行なうこと
により実際の輝度レベルの画像から周波数領域の画像に
写像を取ることにより、その周波数成分の大きさ、偏り
によって特異部分の抽出を行なうことを目的とする。
題（目的）は、取得画像を適当な領域に分割し、その領
域において２次元画像において周波数変換を行なうこと
により実際の輝度レベルの画像から周波数領域の画像に
写像を取ることにより、その周波数成分の大きさ、偏り
によって特異部分の抽出を行なうことを目的とする。
【００１２】請求項７記載の発明が解決しようとする課
題（目的）は、画像圧縮符号に規格化された画像圧縮方
法を用いて高速かつ安価な欠陥検出システムを提供する
ことを目的とする。
題（目的）は、画像圧縮符号に規格化された画像圧縮方
法を用いて高速かつ安価な欠陥検出システムを提供する
ことを目的とする。
【００１３】請求項８記載の発明が解決しようとする課
題（目的）は、分割した領域ごとの画像の情報量とし
て、周波数変換係数の符号化エントロピーをその特徴量
としその上、画像圧縮符号に規格化された画像圧縮方法
を用いて高速かつ安価な欠陥検出システム画像の欠陥を
検出することを目的とする。
題（目的）は、分割した領域ごとの画像の情報量とし
て、周波数変換係数の符号化エントロピーをその特徴量
としその上、画像圧縮符号に規格化された画像圧縮方法
を用いて高速かつ安価な欠陥検出システム画像の欠陥を
検出することを目的とする。
【００１４】請求項９記載の発明が解決しようとする課
題（目的）は、領域が規定されることにより検出欠陥の
大きさが限定されることから、直列に複数段の処理系を
構成することにより、幅広い欠陥に対して高速かつ安価
な欠陥検出システムを提供することを目的とする。
題（目的）は、領域が規定されることにより検出欠陥の
大きさが限定されることから、直列に複数段の処理系を
構成することにより、幅広い欠陥に対して高速かつ安価
な欠陥検出システムを提供することを目的とする。
【００１５】
【課題を解決するための手段】請求項１の発明では、一
様な被検物の表面画像を入力し、多階調の画像データを
処理し被検物の特異部分の検出を行なう画像欠陥検出方
法において、画像を適当な部分に分割し、その領域にお
いて２次元の周波数変換を行ない、その変換係数により
画像の特徴量を算出し、それによって画像の特異部分を
検出することとした。
様な被検物の表面画像を入力し、多階調の画像データを
処理し被検物の特異部分の検出を行なう画像欠陥検出方
法において、画像を適当な部分に分割し、その領域にお
いて２次元の周波数変換を行ない、その変換係数により
画像の特徴量を算出し、それによって画像の特異部分を
検出することとした。
【００１６】請求項２の発明では、特徴量が周波数変換
係数の統計量であることとした。
係数の統計量であることとした。
【００１７】請求項３の発明では、特徴量が情報源であ
る周波数変換係数のエントロピーであることとした。
る周波数変換係数のエントロピーであることとした。
【００１８】請求項４の発明では、スジ状の欠陥部分に
対してその検出したい欠陥の方向とその鉛直方向の係数
による統計的特徴量の比率により欠陥を検出することと
した。
対してその検出したい欠陥の方向とその鉛直方向の係数
による統計的特徴量の比率により欠陥を検出することと
した。
【００１９】請求項５の発明では、画像内の１画素の大
きさが一様でない画像に対してもその周波数成分と領域
幅から補正を行ない検出精度を均一にした欠陥検出を行
なうこととした。
きさが一様でない画像に対してもその周波数成分と領域
幅から補正を行ない検出精度を均一にした欠陥検出を行
なうこととした。
【００２０】請求項６の発明では、一様な被検物の表面
画像を入力し、多階調の画像データを処理し被検物の特
異部分の検出を行なう画像欠陥検出装置において、画像
を適当な領域に分割する領域分割手段と、当該領域にお
いて２次元の周波数変換を行ないその変換係数により画
像の特徴量を算出する特徴量算出手段と、画像の特異部
分を検出する検出手段とからなることとした。
画像を入力し、多階調の画像データを処理し被検物の特
異部分の検出を行なう画像欠陥検出装置において、画像
を適当な領域に分割する領域分割手段と、当該領域にお
いて２次元の周波数変換を行ないその変換係数により画
像の特徴量を算出する特徴量算出手段と、画像の特異部
分を検出する検出手段とからなることとした。
【００２１】請求項７の発明では、一様な被検物の表面
画像を入力し、多階調の画像データを処理し被検物の特
異部分の検出を行なう画像欠陥検出装置において、画像
圧縮用の集積回路と圧縮データ量のカウンタを有し、当
該データ量と基準値とを比較する比較手段と比較結果を
出力する出力手段とからなることとした。
画像を入力し、多階調の画像データを処理し被検物の特
異部分の検出を行なう画像欠陥検出装置において、画像
圧縮用の集積回路と圧縮データ量のカウンタを有し、当
該データ量と基準値とを比較する比較手段と比較結果を
出力する出力手段とからなることとした。
【００２２】請求項８の発明では、画像を適当な部分に
分割し、その領域において２次元の周波数変換を行な
い、その変換係数のエントロピーにより画像の特徴量を
算出して画像の特異部分を検出する画像欠陥検出装置に
おいて、画像圧縮用の集積回路と圧縮データ量のカウン
タを有し、当該データ量と基準値とを比較する比較手段
と比較結果を出力する出力手段とからなることとした。
分割し、その領域において２次元の周波数変換を行な
い、その変換係数のエントロピーにより画像の特徴量を
算出して画像の特異部分を検出する画像欠陥検出装置に
おいて、画像圧縮用の集積回路と圧縮データ量のカウン
タを有し、当該データ量と基準値とを比較する比較手段
と比較結果を出力する出力手段とからなることとした。
【００２３】請求項９の発明では、画像を適当な部分に
分割し、その領域において２次元の周波数変換を行な
い、その変換係数のエントロピーにより画像の特徴量を
算出して画像の特異部分を検出する画像欠陥検出装置に
おいて、画像圧縮手段を複数段直列に連結することによ
り幅広い周波数特性の欠陥について検出を行なうことと
した。
分割し、その領域において２次元の周波数変換を行な
い、その変換係数のエントロピーにより画像の特徴量を
算出して画像の特異部分を検出する画像欠陥検出装置に
おいて、画像圧縮手段を複数段直列に連結することによ
り幅広い周波数特性の欠陥について検出を行なうことと
した。
【００２４】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て図面を参照して詳細に説明する。本発明は、一様な被
検物の表面画像を入力し、多階調の画像データを処理し
被検物の特異部分の検出を行なう画像欠陥検出方法にお
いて、画像を適当な領域に分割し、その領域において２
次元の周波数変換を行ない、その変換係数により画像の
特徴量を算出することによって画像の特異部分を検出す
るようにしたものである。
て図面を参照して詳細に説明する。本発明は、一様な被
検物の表面画像を入力し、多階調の画像データを処理し
被検物の特異部分の検出を行なう画像欠陥検出方法にお
いて、画像を適当な領域に分割し、その領域において２
次元の周波数変換を行ない、その変換係数により画像の
特徴量を算出することによって画像の特異部分を検出す
るようにしたものである。
【００２５】本発明の概要を図１に示す。ＣＣＤカメラ
などの画像入力手段１により、被検物の表面画像が読み
取られ、表面画像データが生成される。この表面画像デ
ータは画像領域分割手段２により適当な大きさの領域に
分割される。分割されたそれぞれの領域において、２次
元周波数変換手段３により分割領域が周波数変換され
る。この２次元周波数変換手段３は、画像輝度データに
対して、離散フーリエ変換（ＤＦＴ）や離散コサイン変
換（ＤＣＴ）などの周波数変換を２次元に渡って行な
う。画像特徴量抽出手段４は、例えば、欠陥の存在領域
において高周波数成分の係数の大きさ（特徴量）を抽出
して、多値画像から特異部分（欠陥）を含む領域を検出
する。
などの画像入力手段１により、被検物の表面画像が読み
取られ、表面画像データが生成される。この表面画像デ
ータは画像領域分割手段２により適当な大きさの領域に
分割される。分割されたそれぞれの領域において、２次
元周波数変換手段３により分割領域が周波数変換され
る。この２次元周波数変換手段３は、画像輝度データに
対して、離散フーリエ変換（ＤＦＴ）や離散コサイン変
換（ＤＣＴ）などの周波数変換を２次元に渡って行な
う。画像特徴量抽出手段４は、例えば、欠陥の存在領域
において高周波数成分の係数の大きさ（特徴量）を抽出
して、多値画像から特異部分（欠陥）を含む領域を検出
する。
【００２６】また、画像の情報量によって欠陥を検出す
ることも可能であるので、圧縮用チップを用いて、画像
入力手段、圧縮領域の大きさを満たすバッファメモリ、
圧縮データ量カウンタ、及びそのデータ量ｎを基準値Ｎ
（特異領域か否かを判断する基本情報量として定義す
る）と比較する比較回路、及び必要であれば圧縮データ
を保存するメモリを持ち、情報量の多い領域について再
処理を行なうことができるような欠陥検査装置を構成す
ることができる。これについては、後で図５の実施例等
を用いて詳述する。
ることも可能であるので、圧縮用チップを用いて、画像
入力手段、圧縮領域の大きさを満たすバッファメモリ、
圧縮データ量カウンタ、及びそのデータ量ｎを基準値Ｎ
（特異領域か否かを判断する基本情報量として定義す
る）と比較する比較回路、及び必要であれば圧縮データ
を保存するメモリを持ち、情報量の多い領域について再
処理を行なうことができるような欠陥検査装置を構成す
ることができる。これについては、後で図５の実施例等
を用いて詳述する。
【００２７】
【実施例】以下、本発明の実施例を説明する。先ず、本
発明概要を図１の実施例に基づいて説明する。ＣＣＤカ
メラ等によって撮影された輝度の多値画像（図２のＡ）
において、欠陥部分（ｄ１）は、非常に面積比の小さな
ものである。画像Ａを、図２（ｂ）に示すように、その
欠陥の大きさを基準に分割し、その分割領域のそれぞれ
の領域内の画像輝度データに対し、離散フーリエ変換
（ＤＦＴ）や離散コサイン変換（ＤＣＴ）等の周波数変
換を、２次元に渡って行なう。欠陥が存在する領域にお
いては、欠陥部分が急峻な画像の変動として現れるた
め、高周波数成分が多くなる。この様子を、図２（ｃ）
に示す。ここでＳｄは欠陥領域を含む領域のパワースペ
クトルを、Ｓｏは欠陥領域を含まない領域のパワースペ
クトルをを表す。
発明概要を図１の実施例に基づいて説明する。ＣＣＤカ
メラ等によって撮影された輝度の多値画像（図２のＡ）
において、欠陥部分（ｄ１）は、非常に面積比の小さな
ものである。画像Ａを、図２（ｂ）に示すように、その
欠陥の大きさを基準に分割し、その分割領域のそれぞれ
の領域内の画像輝度データに対し、離散フーリエ変換
（ＤＦＴ）や離散コサイン変換（ＤＣＴ）等の周波数変
換を、２次元に渡って行なう。欠陥が存在する領域にお
いては、欠陥部分が急峻な画像の変動として現れるた
め、高周波数成分が多くなる。この様子を、図２（ｃ）
に示す。ここでＳｄは欠陥領域を含む領域のパワースペ
クトルを、Ｓｏは欠陥領域を含まない領域のパワースペ
クトルをを表す。
【００２８】離散フーリエ変換（ＤＦＴ）においては、
周波数毎に振幅（画像のパワースペクトル）及び位相が
求まるが、位相は基本的には領域内での欠陥の出現位置
に依存するため、ここでは欠陥の検出には振幅を用いる
ものとする。
周波数毎に振幅（画像のパワースペクトル）及び位相が
求まるが、位相は基本的には領域内での欠陥の出現位置
に依存するため、ここでは欠陥の検出には振幅を用いる
ものとする。
【００２９】欠陥の存在領域において、高周波数成分の
係数が大きくなることを用いて、多値画像Ｍから欠陥を
含む領域を抽出することができ、その領域において、製
品の良否判定を行なうことができる。また、従来のラプ
ラシアンフィルタに代わって欠陥が存在する可能性の高
い特異領域を検出することができるため、従来の統計的
処理手法をその領域に適用し、欠陥の判別を行なうこと
が可能となる。
係数が大きくなることを用いて、多値画像Ｍから欠陥を
含む領域を抽出することができ、その領域において、製
品の良否判定を行なうことができる。また、従来のラプ
ラシアンフィルタに代わって欠陥が存在する可能性の高
い特異領域を検出することができるため、従来の統計的
処理手法をその領域に適用し、欠陥の判別を行なうこと
が可能となる。
【００３０】また、周波数変換を行なうことで、周波数
フィルタのカットオフ周波数を変更することが容易とな
るため、検出できる欠陥の種類が増える。周波数変換後
の定数部分の係数については、画像の平均輝度レベルを
表しているため、分割した領域にまたがる大きな欠陥に
ついては、その定数部分を抽出した画像（面積比でもと
の画像の分割領域分の１になる）で、同様の周波数変換
処理や従来の統計的な処理を行なうことによって、大き
さの異なる欠陥に関しての欠陥検出が可能となる。この
ようにして、離散フーリエ変換（ＤＦＴ）や離散コサイ
ン変換（ＤＣＴ）などの周波数変換を行なうことによっ
て、輝度画像から欠陥の存在する領域を抽出することが
できる。
フィルタのカットオフ周波数を変更することが容易とな
るため、検出できる欠陥の種類が増える。周波数変換後
の定数部分の係数については、画像の平均輝度レベルを
表しているため、分割した領域にまたがる大きな欠陥に
ついては、その定数部分を抽出した画像（面積比でもと
の画像の分割領域分の１になる）で、同様の周波数変換
処理や従来の統計的な処理を行なうことによって、大き
さの異なる欠陥に関しての欠陥検出が可能となる。この
ようにして、離散フーリエ変換（ＤＦＴ）や離散コサイ
ン変換（ＤＣＴ）などの周波数変換を行なうことによっ
て、輝度画像から欠陥の存在する領域を抽出することが
できる。
【００３１】また、面積や欠陥の種類によって、大きさ
や欠陥の境界部分の変化の度合いが異なるが、このこと
は、領域の周波数が異なることを意味する。即ち、小さ
くてコントラストの大きな欠陥（例えば、突起欠陥ｄ
ｋ）の方が、比較的大きくコントラストの小さな欠陥
（例えば、色素の塗布ムラ欠陥ｄｍ）より、高周波数成
分を多く含む。この様子を、図３に示す。このため、周
波数変換後の係数について、平均や標準偏差及び積率等
の統計量を求めることは、領域内の画像の変動を表し、
それによって、欠陥の分類、及び欠陥種類毎の良否判定
を行なうことが可能となる。尚、Ｓｋは突起欠陥ｄｋの
パワースペクトルを、Ｓｍは塗布ムラ欠陥ｄｍのパワー
スペクトルを表す。
や欠陥の境界部分の変化の度合いが異なるが、このこと
は、領域の周波数が異なることを意味する。即ち、小さ
くてコントラストの大きな欠陥（例えば、突起欠陥ｄ
ｋ）の方が、比較的大きくコントラストの小さな欠陥
（例えば、色素の塗布ムラ欠陥ｄｍ）より、高周波数成
分を多く含む。この様子を、図３に示す。このため、周
波数変換後の係数について、平均や標準偏差及び積率等
の統計量を求めることは、領域内の画像の変動を表し、
それによって、欠陥の分類、及び欠陥種類毎の良否判定
を行なうことが可能となる。尚、Ｓｋは突起欠陥ｄｋの
パワースペクトルを、Ｓｍは塗布ムラ欠陥ｄｍのパワー
スペクトルを表す。
【００３２】また、周波数変換を行なうことによって、
画像は直交変換され、その結果は低周波数成分に偏る。
このことを利用して変換係数を符号化し（低周波数成分
に対して多くのビットを与え、高周波数成分に対して
は、ビット数を減らすなど）、圧縮することはよく行な
われている（例えば、ＪＰＥＧ）。
画像は直交変換され、その結果は低周波数成分に偏る。
このことを利用して変換係数を符号化し（低周波数成分
に対して多くのビットを与え、高周波数成分に対して
は、ビット数を減らすなど）、圧縮することはよく行な
われている（例えば、ＪＰＥＧ）。
【００３３】シャノンの情報理論による情報のエントロ
ピーで、その絶対的な情報量は定義されており、そのエ
ントロピーが示す情報量よりも圧縮により小さくするこ
とはできない。即ち、符号化を行なった後の情報量が多
いほど、その領域は、特異であると言える。このことに
より欠陥検出が可能となる。このように、特徴量が、情
報源である周波数変換係数のエントロピーであることと
したのが請求項３記載の発明である。
ピーで、その絶対的な情報量は定義されており、そのエ
ントロピーが示す情報量よりも圧縮により小さくするこ
とはできない。即ち、符号化を行なった後の情報量が多
いほど、その領域は、特異であると言える。このことに
より欠陥検出が可能となる。このように、特徴量が、情
報源である周波数変換係数のエントロピーであることと
したのが請求項３記載の発明である。
【００３４】また、２次元の画像を符号化する際に、Ｊ
ＰＥＧでは、Ｘ方向とＹ方向についてジグザグスキャン
を行ない、符号化する。しかし、欠陥の形状が、横
（Ｘ）方向に長いスジ状欠陥ｄｓの場合、周波数成分と
しては、Ｘ方向の変換係数よりＹ方向の変換係数の方
が、高周波の成分を多く含むことになる。この様子を図
４に示す。ここでＸＳはＸ方向のパワースペクトルを、
ＹＳはＹ方向のパワースペクトルを表す。
ＰＥＧでは、Ｘ方向とＹ方向についてジグザグスキャン
を行ない、符号化する。しかし、欠陥の形状が、横
（Ｘ）方向に長いスジ状欠陥ｄｓの場合、周波数成分と
しては、Ｘ方向の変換係数よりＹ方向の変換係数の方
が、高周波の成分を多く含むことになる。この様子を図
４に示す。ここでＸＳはＸ方向のパワースペクトルを、
ＹＳはＹ方向のパワースペクトルを表す。
【００３５】このため、符号化のスキャン方向を、Ｘ方
向とＹ方向とで、別々に行なうことによって、Ｘ方向と
Ｙ方向の情報量の差異がでる（Ｙ方向の方が多い）の
で、欠陥として検出が可能となる。また、実際にＯＰＣ
の横スジ状の塗工ムラについては、符号化による情報量
の比較ではなく、領域を１ブロック横６４×縦１６に分
割し、統計量である２次の積率をＸ−Ｙ方向について独
立に演算して特徴量とし、そのＹ方向の特徴量が、Ｘ方
向の特徴量よりも大きなものほど、スジ状の欠陥である
と判定している。
向とＹ方向とで、別々に行なうことによって、Ｘ方向と
Ｙ方向の情報量の差異がでる（Ｙ方向の方が多い）の
で、欠陥として検出が可能となる。また、実際にＯＰＣ
の横スジ状の塗工ムラについては、符号化による情報量
の比較ではなく、領域を１ブロック横６４×縦１６に分
割し、統計量である２次の積率をＸ−Ｙ方向について独
立に演算して特徴量とし、そのＹ方向の特徴量が、Ｘ方
向の特徴量よりも大きなものほど、スジ状の欠陥である
と判定している。
【００３６】このように、情報量、若しくは統計量を、
各方向別に演算することによって、スジ状の欠陥を検出
することができる。換言すると、スジ状の欠陥部分に対
しては、検出したい欠陥の方向と、その方向と鉛直方向
の係数による統計的特徴量の比率により、欠陥を検出す
るのである。
各方向別に演算することによって、スジ状の欠陥を検出
することができる。換言すると、スジ状の欠陥部分に対
しては、検出したい欠陥の方向と、その方向と鉛直方向
の係数による統計的特徴量の比率により、欠陥を検出す
るのである。
【００３７】図５の実施例について説明する。光ディス
クのように、円形の製品の表面に塗布した色素の欠陥を
検出するための画像入力系は、図５のように、光ディス
ク６を回転し、ラインセンサなどの画像入力手段で１、
画像を取得する場合が多い。被検査物を回転し、このよ
うな画像入力手段で画像を入力すると、内周でも外周で
も同じ大きさだった欠陥ｄｉ、ｄｏが、取得画像Ｂにお
いては、Ｄｉ、Ｄｏに示すごとく、内周にある欠陥の方
が大きくなってしまう。
クのように、円形の製品の表面に塗布した色素の欠陥を
検出するための画像入力系は、図５のように、光ディス
ク６を回転し、ラインセンサなどの画像入力手段で１、
画像を取得する場合が多い。被検査物を回転し、このよ
うな画像入力手段で画像を入力すると、内周でも外周で
も同じ大きさだった欠陥ｄｉ、ｄｏが、取得画像Ｂにお
いては、Ｄｉ、Ｄｏに示すごとく、内周にある欠陥の方
が大きくなってしまう。
【００３８】このように入力した画像においては、被検
査物の内外周での画像の挙動が変化し、周波数特性が変
わることから、これまでは、内外周に点在する同等の欠
陥を、同時に評価し、検査処理することは困難であっ
た。
査物の内外周での画像の挙動が変化し、周波数特性が変
わることから、これまでは、内外周に点在する同等の欠
陥を、同時に評価し、検査処理することは困難であっ
た。
【００３９】本発明による周波数変換を行なうことによ
り、その画像の領域の大きさと画像周波数から、例え
ば、領域長が１：Ｌのときは、画像の周期で考えると、
内周で周期Ｔの表す長さは、外周で周期Ｔ×ｎの表す長
さと等しくなる。
り、その画像の領域の大きさと画像周波数から、例え
ば、領域長が１：Ｌのときは、画像の周期で考えると、
内周で周期Ｔの表す長さは、外周で周期Ｔ×ｎの表す長
さと等しくなる。
【００４０】即ち、変換周波数の係数は、内周でｆ（＝
１／Ｔ）と外周でのｆ／Ｌが同等の周波数について表す
ことになる。これにより、周波数特性を、本来のディス
ク上の欠陥の大きさで良否判定ができるようになる。こ
の内外周での周波数の補正を全領域に掛け、請求項１乃
至４までの検出方法を用い、内外周に点在する同等の欠
陥を、同等に評価し、検査処理を行なうことが可能とな
る。このように請求項５記載の発明では、画像内の１画
素の大きさが一様でない画像に対しても、周波数変換係
数データによりその周波数成分と領域幅から補正を行な
い、検出精度を均一にした欠陥検出を行なうことができ
る。
１／Ｔ）と外周でのｆ／Ｌが同等の周波数について表す
ことになる。これにより、周波数特性を、本来のディス
ク上の欠陥の大きさで良否判定ができるようになる。こ
の内外周での周波数の補正を全領域に掛け、請求項１乃
至４までの検出方法を用い、内外周に点在する同等の欠
陥を、同等に評価し、検査処理を行なうことが可能とな
る。このように請求項５記載の発明では、画像内の１画
素の大きさが一様でない画像に対しても、周波数変換係
数データによりその周波数成分と領域幅から補正を行な
い、検出精度を均一にした欠陥検出を行なうことができ
る。
【００４１】しかしながら、これまで述べてきた周波数
変換を計算機で行なう際には、多大な計算資源を使用
し、多くの処理時間がかかり、実際のラインで検査装置
として導入する際の投資が大きくなる。現在、画像の伝
送あるいは動画の録再生のために、画像の圧縮のプロト
コルが規格化され、この規格（ＪＰＥＧ、ＭＰＥＧに代
表される）に従って、画像の圧縮・符号化のＩＣ等が開
発され、比較的、安価に提供されている。
変換を計算機で行なう際には、多大な計算資源を使用
し、多くの処理時間がかかり、実際のラインで検査装置
として導入する際の投資が大きくなる。現在、画像の伝
送あるいは動画の録再生のために、画像の圧縮のプロト
コルが規格化され、この規格（ＪＰＥＧ、ＭＰＥＧに代
表される）に従って、画像の圧縮・符号化のＩＣ等が開
発され、比較的、安価に提供されている。
【００４２】これまで述べてきたように、画像の情報量
によっても欠陥を検出することは可能であるので、この
ような圧縮用チップを使用してデータを圧縮して、その
圧縮データ量をカウントして、これを所定の特異領域か
どうかを判別する基準値と比較することにより欠陥を検
出することもできるし、また、情報量の多い領域に対し
ても、データを圧縮処理しているので、再処理すればよ
く、従って、高速に欠陥を検出することができる。
によっても欠陥を検出することは可能であるので、この
ような圧縮用チップを使用してデータを圧縮して、その
圧縮データ量をカウントして、これを所定の特異領域か
どうかを判別する基準値と比較することにより欠陥を検
出することもできるし、また、情報量の多い領域に対し
ても、データを圧縮処理しているので、再処理すればよ
く、従って、高速に欠陥を検出することができる。
【００４３】次に、これを図６の実施例で説明する。図
６は光ディスクの欠陥を検出する例である。ラインセン
サなどの画像入力手段１を用いて、この被検物（光ディ
スク）の画像を取得する。このようにして取得した画像
データを一旦バッファメモリ１１に記憶させる。次に、
画像圧縮用チップ９で画像データを圧縮させた後、圧縮
データ量カウンタ１２により圧縮データ量ＣＮをカウン
トし、この圧縮データ量ＣＮと特異領域どうかを判別す
る所定の基準値Ｎを比較器１２により比較し、欠陥部分
を含む領域かどうかを判定する。尚、基準値Ｎは、特異
領域か否かを判断する基本情報量として定義しておく。
６は光ディスクの欠陥を検出する例である。ラインセン
サなどの画像入力手段１を用いて、この被検物（光ディ
スク）の画像を取得する。このようにして取得した画像
データを一旦バッファメモリ１１に記憶させる。次に、
画像圧縮用チップ９で画像データを圧縮させた後、圧縮
データ量カウンタ１２により圧縮データ量ＣＮをカウン
トし、この圧縮データ量ＣＮと特異領域どうかを判別す
る所定の基準値Ｎを比較器１２により比較し、欠陥部分
を含む領域かどうかを判定する。尚、基準値Ｎは、特異
領域か否かを判断する基本情報量として定義しておく。
【００４４】データ量が多い場合にも対応できるように
するため、圧縮データを保存する圧縮データ保存用メモ
リ１０を備えておくと更によい。圧縮データ保存用メモ
リ１０を有することにより、情報量の多い領域について
再処理を行なえば、高速に欠陥検出を行なうことができ
る。
するため、圧縮データを保存する圧縮データ保存用メモ
リ１０を備えておくと更によい。圧縮データ保存用メモ
リ１０を有することにより、情報量の多い領域について
再処理を行なえば、高速に欠陥検出を行なうことができ
る。
【００４５】例えば、ＪＰＥＧでは周波数変換に８×８
のＤＣＴ変換を用いているが、欠陥の大きさがこの領域
を越えるようなものを扱う必要がある場合、検出が難し
い。請求項１のところで述べたように、領域をまたがる
欠陥については、画像の平均値を用いて再度周波数変換
を行なうことが効果的である。
のＤＣＴ変換を用いているが、欠陥の大きさがこの領域
を越えるようなものを扱う必要がある場合、検出が難し
い。請求項１のところで述べたように、領域をまたがる
欠陥については、画像の平均値を用いて再度周波数変換
を行なうことが効果的である。
【００４６】図７は画像圧縮チップを多段構成とした欠
陥検査装置の検出部分の実施例を示している。画像デー
タはバッファメモリ８に記憶され、バッファメモリ８か
ら出力された画像データは画像圧縮用チップ７に入力さ
れる。この画像圧縮用チップ７の出力信号は圧縮データ
保存用メモリ１０、圧縮データ量カウンタ１１、バッフ
ァメモリ１１にそれぞれ送られる。バッファメモリ１３
に信号が送られる前までの処理系が第１段目の処理系で
ある。次に、バッファメモリ１３から出力された信号
は、画像圧縮用チップ１４に入力され、画像圧縮用チッ
プ１４から出た信号は、圧縮データ保存用メモリ１５、
圧縮データ量カウンタ１６、及び３段目のバッファメモ
リ１７に送られる。尚、画像圧縮用チップから出力され
る信号は、平均値のデータである。
陥検査装置の検出部分の実施例を示している。画像デー
タはバッファメモリ８に記憶され、バッファメモリ８か
ら出力された画像データは画像圧縮用チップ７に入力さ
れる。この画像圧縮用チップ７の出力信号は圧縮データ
保存用メモリ１０、圧縮データ量カウンタ１１、バッフ
ァメモリ１１にそれぞれ送られる。バッファメモリ１３
に信号が送られる前までの処理系が第１段目の処理系で
ある。次に、バッファメモリ１３から出力された信号
は、画像圧縮用チップ１４に入力され、画像圧縮用チッ
プ１４から出た信号は、圧縮データ保存用メモリ１５、
圧縮データ量カウンタ１６、及び３段目のバッファメモ
リ１７に送られる。尚、画像圧縮用チップから出力され
る信号は、平均値のデータである。
【００４７】このように、検出系に平均値用のバッファ
メモリを加え、圧縮系を直列に多段構成することで、幅
広い欠陥の検出に対応することができる。このように一
様な被検物の表面画像を入力し、多階調の画像データを
処理し被検物の特異部分の検出を行なう画像欠陥検出装
置において、画像圧縮手段を複数段直列に連結すること
により幅広い周波数特性の欠陥について検出を行なうこ
ととしたのが請求項９記載の画像欠陥検出装置である。
本発明は上記の例に限らず、被検査製品の２次元の画像
データを周波数変換して製品の欠陥を検査（良否判別）
を行う画像欠陥検査装置に対して広く適用することがで
きる。
メモリを加え、圧縮系を直列に多段構成することで、幅
広い欠陥の検出に対応することができる。このように一
様な被検物の表面画像を入力し、多階調の画像データを
処理し被検物の特異部分の検出を行なう画像欠陥検出装
置において、画像圧縮手段を複数段直列に連結すること
により幅広い周波数特性の欠陥について検出を行なうこ
ととしたのが請求項９記載の画像欠陥検出装置である。
本発明は上記の例に限らず、被検査製品の２次元の画像
データを周波数変換して製品の欠陥を検査（良否判別）
を行う画像欠陥検査装置に対して広く適用することがで
きる。
【００４８】
【発明の効果】請求項１の発明によれば、画像を適当な
領域に分割しその領域において２次元の周波数変換を行
ない、その変換係数によって画像の特異部分を検出する
ことができる。
領域に分割しその領域において２次元の周波数変換を行
ない、その変換係数によって画像の特異部分を検出する
ことができる。
【００４９】請求項２の発明によれば、特徴量を周波数
変換係数の統計量を用いることで欠陥の良否判定を行な
うことができる。
変換係数の統計量を用いることで欠陥の良否判定を行な
うことができる。
【００５０】請求項３の発明によれば、周波数変換係数
を符号化して検査画像領域の情報量を求めそれによって
欠陥を判定することができる。
を符号化して検査画像領域の情報量を求めそれによって
欠陥を判定することができる。
【００５１】請求項４の発明によれば、請求項２、請求
項３の検出方法で、特に、スジ状の欠陥を検出し良否を
判定することができる。
項３の検出方法で、特に、スジ状の欠陥を検出し良否を
判定することができる。
【００５２】請求項５の発明によれば、画像内の１画素
の大きさが一様でない画像に対してもその周波数成分と
領域幅から補正を行ない、検出精度を均一にして欠陥検
出を行なうことができる。
の大きさが一様でない画像に対してもその周波数成分と
領域幅から補正を行ない、検出精度を均一にして欠陥検
出を行なうことができる。
【００５３】請求項６の発明によれば、画像圧縮符号に
規格化された画像圧縮方法を用いることにより高速かつ
安価に欠陥検出を行なうことができる。
規格化された画像圧縮方法を用いることにより高速かつ
安価に欠陥検出を行なうことができる。
【００５４】請求項７の発明によれば、請求項６の欠陥
検出装置の検出系を直列に多段構成とすることにより、
より多種の欠陥の検出を行なうことができる。
検出装置の検出系を直列に多段構成とすることにより、
より多種の欠陥の検出を行なうことができる。
【００５５】請求項８の発明によれば、画像圧縮符号に
規格化された画像圧縮方法を用いることにより高速かつ
安価に欠陥検出を行なうことができる。
規格化された画像圧縮方法を用いることにより高速かつ
安価に欠陥検出を行なうことができる。
【００５６】請求項９の発明によれば、請求項６の欠陥
検出装置の検出系を直列に多段構成とすることにより、
より多種の欠陥の検出を行なうことができる。
検出装置の検出系を直列に多段構成とすることにより、
より多種の欠陥の検出を行なうことができる。
【００５７】
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の画像欠陥方法の概要構成を示す図。
【図２】周波数変換を用いた画像欠陥方法の実施例を示
す図。
す図。
【図３】欠陥の種類により変換係数（パワースペクト
ル）の相違を示す図。
ル）の相違を示す図。
【図４】走査方向別の変換係数（パワースペクトル）の
相違を示す図。
相違を示す図。
【図５】回転画像入力系における欠陥の画像面積の内外
周差の実施例を示す図。
周差の実施例を示す図。
【図６】画像圧縮チップを用いた実施例を示す図。
【図７】画像圧縮チップを多段構成とした実施例を示す
図。
図。
【００５８】
１ 画像入力手段 ２ 画像領域分割手段 ３ ２次元周波数変換手段 ４ 画像特徴量抽出手段 ５ 画像特異部分検出手段 ６ 光ディスク ７ 画像圧縮用チップ ８，１３，１７ バッファメモリ ９，１４ 画像圧縮用チップ １０，１５ 圧縮データ保存用メモリ １１，１６ 圧縮データ量カウンタ １２ 比較器。
Claims (9)
- 【請求項１】 一様な被検物の表面画像を入力し、多階
調の画像データを処理し被検物の特異部分の検出を行な
う画像欠陥検出方法において、画像を適当な領域に分割
し、その領域において２次元の周波数変換を行ない、そ
の変換係数により画像の特徴量を算出することによって
画像の特異部分を検出することを特徴とする画像欠陥検
出方法。 - 【請求項２】 特徴量が周波数変換係数の統計量である
ことを特徴とする請求項１記載の画像欠陥検出方法。 - 【請求項３】 特徴量が情報源である周波数変換係数の
エントロピーであることを特徴とする請求項１記載の画
像欠陥検出方法。 - 【請求項４】 スジ状の欠陥部分に対してその検出した
い欠陥の方向とその鉛直方向の係数による統計的特徴量
の比率により欠陥を検出することを特徴とする請求項２
及び請求項３記載の画像欠陥検出方法。 - 【請求項５】 画像内の１画素の大きさが一様でない画
像に対してもその周波数成分と領域幅から補正を行ない
欠陥を検出をすることを特徴とする請求項１記載の画像
欠陥検出方法。 - 【請求項６】 一様な被検物の表面画像を入力し、多階
調の画像データを処理し被検物の特異部分の検出を行な
う画像欠陥検出装置において、画像を適当な領域に分割
する領域分割手段と、当該領域において２次元の周波数
変換を行ないその変換係数により画像の特徴量を算出す
る特徴量算出手段と、画像の特異部分を検出する検出手
段とからなることを特徴とする画像欠陥検出装置。 - 【請求項７】 一様な被検物の表面画像を入力し、多階
調の画像データを処理し被検物の特異部分の検出を行な
う画像欠陥検出装置において、画像圧縮用の集積回路と
圧縮データ量のカウンタを有し、当該データ量と基準値
とを比較する比較手段と比較結果を出力する出力手段と
からなることを特徴とする画像欠陥検出装置。 - 【請求項８】 画像を適当な部分に分割し、その領域に
おいて２次元の周波数変換を行ない、その変換係数のエ
ントロピーにより画像の特徴量を算出して画像の特異部
分を検出する画像欠陥検出装置において、画像圧縮用の
集積回路と圧縮データ量のカウンタを有し、当該データ
量と基準値とを比較する比較手段と比較結果を出力する
出力手段とからなることを特徴とする画像欠陥検出装
置。。 - 【請求項９】 画像を適当な部分に分割し、その領域に
おいて２次元の周波数変換を行ない、その変換係数のエ
ントロピーにより画像の特徴量を算出して画像の特異部
分を検出する画像欠陥検出装置において、画像圧縮手段
を複数段直列に連結することにより幅広い周波数特性の
欠陥について検出を行なうことを特徴とする請求項８記
載の画像欠陥検出装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8205132A JPH1048149A (ja) | 1996-08-02 | 1996-08-02 | 画像欠陥検出方法及び装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8205132A JPH1048149A (ja) | 1996-08-02 | 1996-08-02 | 画像欠陥検出方法及び装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH1048149A true JPH1048149A (ja) | 1998-02-20 |
Family
ID=16501969
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8205132A Pending JPH1048149A (ja) | 1996-08-02 | 1996-08-02 | 画像欠陥検出方法及び装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH1048149A (ja) |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6690818B2 (en) | 2000-01-24 | 2004-02-10 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Apparatus and method for inspecting screen of displaying device |
| JP2007057488A (ja) * | 2005-08-26 | 2007-03-08 | Dainippon Printing Co Ltd | 異物検出装置及び異物検出方法 |
| JP2008096206A (ja) * | 2006-10-10 | 2008-04-24 | Fuji Xerox Co Ltd | 画像検査装置、画像検査装置システム、及び画像検査プログラム。 |
| US8538086B2 (en) | 2009-08-28 | 2013-09-17 | Ricoh Company, Limited | Image inspection apparatus, image inspection method, and computer program product |
| JP2015120558A (ja) * | 2013-12-20 | 2015-07-02 | 株式会社日立ビルシステム | 移動手摺り劣化診断装置 |
| US20170177962A1 (en) * | 2014-09-22 | 2017-06-22 | Fujifilm Corporation | Image recording device, image defect detection device, and image defect detection method |
| JP2019117466A (ja) * | 2017-12-26 | 2019-07-18 | 日本電信電話株式会社 | 画像異常判定装置、画像異常判定方法及びコンピュータプログラム |
| WO2021260585A1 (en) * | 2020-06-23 | 2021-12-30 | Ssimwave Inc. | Scaling factor detection for compressed images and videos |
| CN117237310A (zh) * | 2023-09-26 | 2023-12-15 | 日照鼎立钢构股份有限公司 | 一种基于图像识别的钢结构件缺陷检测方法及系统 |
-
1996
- 1996-08-02 JP JP8205132A patent/JPH1048149A/ja active Pending
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6690818B2 (en) | 2000-01-24 | 2004-02-10 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Apparatus and method for inspecting screen of displaying device |
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| JP2019117466A (ja) * | 2017-12-26 | 2019-07-18 | 日本電信電話株式会社 | 画像異常判定装置、画像異常判定方法及びコンピュータプログラム |
| WO2021260585A1 (en) * | 2020-06-23 | 2021-12-30 | Ssimwave Inc. | Scaling factor detection for compressed images and videos |
| CN117237310A (zh) * | 2023-09-26 | 2023-12-15 | 日照鼎立钢构股份有限公司 | 一种基于图像识别的钢结构件缺陷检测方法及系统 |
| CN117237310B (zh) * | 2023-09-26 | 2024-03-12 | 日照鼎立钢构股份有限公司 | 一种基于图像识别的钢结构件缺陷检测方法及系统 |
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