JPH11118731A - 被検査面の欠陥検査方法およびその装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 （修正有） 【課題】被検査面に存在する欠陥を確実に検出する。 【解決手段】被検査面１を、その撮像部位Ａが時間の経
過と共に移動するように移動させ、任意の時刻ごとに撮
像手段５からのカラー画像を入力し、この入力した互い
に撮像時刻の異なる複数枚の当該カラー画像のそれぞれ
から欠陥候補点Ｂを抽出し、時系列に撮像された当該複
数枚のカラー画像のそれぞれに存在する欠陥候補点Ｂが
前記撮像部位の移動量に比例して移動しているか否かを
前記複数枚のカラー画像の内の少なくとも任意の２枚以
上のカラー画像から抽出された欠陥候補点Ｂの位置から
判断し、前記複数枚のカラー画像の内の少なくとも任意
の２枚以上のカラー画像から抽出された当該欠陥候補点
Ｂの移動量が前記撮像部位Ａの移動量に比例して移動し
ていると判断された場合に、当該欠陥候補点Ｂは前記被
検査面１上に存在する欠陥であると決定する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、たとえば自動車の
生産過程において塗装面の状態を光学的に検査する被検
査面の欠陥検査方法およびその装置に関するものであ
る。

【０００２】

【従来の技術】従来、例えば車両の塗装状態を光学的に
検査する表面欠陥検査装置としては、種々の方式のもの
が発明されているが、これらの発明の中でも、たとえば
特開平２−７３１３９号や特開平５−４５１４２号など
に開示されているものは、被検査面である塗装面上に所
定のストライプ若しくは所定の明暗変化が繰り返される
明暗光を照射し、塗装面状に凹凸があった場合に、この
凹凸による明度（輝度）差や明度変化を持った受光画像
を微分することにより、被検査面の表面の欠陥を検出す
るものである。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな従来の表面欠陥検査装置にあっては、受光画像を１
画面ずつ静止画像として処理し欠陥を検出するものであ
るために、受光画像中にノイズが含まれているような場
合に、このノイズを欠陥として誤検出してしまうという
不具合がある。

【０００４】また、被検査物が移動するような場合に
は、受光画像の取り込みタイミングの影響などによっ
て、この欠陥が受光画像に映らずに検出漏れが発生する
などの不具合がある。

【０００５】さらに、ストライプの境界（明暗変化の境
界）近くになければ受光画像に映し出されないような角
度の浅い欠陥は検出され難いという問題もある。

【０００６】また、このようにして検出した欠陥がどの
程度のものであるかは、作業者の判断によらなければな
らず、手直しの程度も作業者の判断によらなければなら
ないので、手直し作業の標準化が困難であるという問題
もある。

【０００７】本発明は以上のような従来の不具合を解消
するためになされたものであり、時系列的に撮像された
複数枚の画像を処理し、それぞれの画像から抽出された
欠陥候補点の移動状態に基づいて欠陥を検出することが
でき、さらに、この欠陥をランク付けし、欠陥の原因を
も予測することができる被検査面の欠陥検査方法および
その装置の提供を目的とする。

【０００８】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
の本発明の第１の構成は、予め設定された照射領域から
明暗パターンを被検査面に照射し、当該被検査面あるい
は撮像手段の少なくともいずれか一方を、当該被検査面
に照射された明暗パターンを含む前記被検査面の撮像部
位が時間の経過と共に移動するように移動させ、任意の
時刻ごとに当該撮像手段からの明暗パターンカラー画像
を入力し、この入力した撮像時刻の互いに異なる複数枚
の当該明暗パターンカラー画像のそれぞれについて欠陥
候補点を抽出し、この抽出された欠陥候補点が存在すべ
き位置に撮像されている明暗パターンカラー画像が当該
複数枚の明暗パターンカラー画像の内の一定数以上を占
める場合には、この欠陥候補点を前記被検査面上に存在
する欠陥であると決定し、当該決定された欠陥の面積、
縦横比、色を算出し、これらに基づいて欠陥の種類を類
推し、欠陥のランク付けをすることを特徴とする。

【０００９】第２の構成は、予め設定された照射領域か
ら明暗パターンを被検査面に照射し、当該被検査面ある
いは撮像手段の少なくともいずれか一方を、当該被検査
面に照射された明暗パターンを含む前記被検査面の撮像
部位が時間の経過と共に移動するように移動させ、任意
の時間ごとに当該撮像手段からの明暗パターン画像を入
力し、この入力した撮像時刻の互いに異なる複数枚の当
該明暗パターンカラー画像のそれぞれについて明パター
ン領域のみに存在する欠陥候補点を抽出し、この抽出さ
れた欠陥候補点が存在すべき位置に撮像されている明暗
パターンカラー画像が当該複数枚の明暗パターンカラー
画像の内の一定数以上を占める場合には、この欠陥候補
点を前記被検査面上に存在する欠陥であると決定し、当
該決定された欠陥の面積、縦横比、色を算出し、これら
に基づいて欠陥の種類を類推し、欠陥のランク付けをす
ることを特徴とする。

【００１０】第３の構成は、第１又は第２の構成におい
て、決定された欠陥の面積、縦横比、色を、撮像時刻の
互いに異なる複数枚の当該明暗パターンカラー画像にお
ける欠陥候補点のこれらの平均値から算出することを特
徴とする。

【００１１】第４の構成は、被検査面に所定の明暗模様
を映し出す明暗パターン照射手段と、当該被検査面を撮
像する撮像手段と、当該明暗パターン照射手段および撮
像手段と前記被検査面との関係が撮像されたカラー受光
画像中において前記被検査面が移動して映し出されるよ
うな関係であって、前記撮像手段より得られるカラー受
光画像を強調する画像強調手段と、前記撮像手段により
得られたカラー受光画像により前記明暗模様を認識する
明暗模様認識手段と、前記画像強調手段によるカラー受
光画像の強調および当該明暗模様認識手段による明暗模
様の認識結果より欠陥の候補となる領域を検出する欠陥
候補検出手段と、前記画像強調手段によるカラー受光画
像の強調、明暗模様認識手段による明暗模様の認識およ
び当該欠陥候補検出手段による欠陥の候補となる領域の
検出処理を時間的に異なる複数のカラー受光画像に対し
て連続して行うことにより、当該複数の画像における欠
陥候補の対応点探索処理を行い、この結果に基づいて欠
陥を検出する欠陥検出手段と、当該欠陥検出手段により
検出された欠陥の面積、縦横比、色から当該欠陥のラン
ク付けをする欠陥ランク付け手段とを有することを特徴
とする。

【００１２】第５の構成は、第４の構成において、前記
欠陥検出手段は、撮像手段により得られる時間的に異な
る複数の画像を用いて、画像中の移動物体の移動量およ
び移動方向を抽出し、さらにその移動体の輝度値の時間
的な変化に基づいて欠陥を検出するものであることを特
徴とする。

【００１３】第６の構成は、第４の構成において、前記
欠陥ランク付け手段は、欠陥の面積の大きさ、縦横比の
大きさ、色から欠陥のランクを付けるためのデータを記
憶した記憶手段を有し、検出された欠陥の面積、縦横
比、色を、撮像時刻の互いに異なる複数枚のカラー受光
画像の欠陥候補のこれらの平均値から算出し、これを当
該記憶手段に記憶されているデータと照合して欠陥のラ
ンク付けをすることを特徴とする。

【００１４】第７の構成は、被検査面上に予め設定され
た照射領域から明暗パターンを照射する明暗パターン照
射手段と、当該被検査面に照射された明暗パターンを撮
像する撮像手段と、前記前記撮像手段による当該被検査
面に照射された明暗パターンを含む前記被検査面の撮像
部位が時間の経過と共に移動するように当該被検査面あ
るいは当該撮像手段の少なくともいずれか一方を移動さ
せる移動手段と、当該移動手段によって前記被検査面の
撮像部位を移動させながら任意の時刻ごとに前記撮像手
段により時系列的に撮像した複数の明暗パターンカラー
画像のそれぞれを記憶する画像記憶手段と、当該画像記
憶手段に記憶されている明暗パターンカラー画像のそれ
ぞれについて、明パターンの領域に存在する欠陥候補点
を抽出する欠陥候補点抽出手段と、時系列的に撮像され
た複数の明暗パターンカラー画像から当該欠陥候補点検
出手段によって抽出された各画像間における欠陥候補点
の移動量が前記移動手段による撮像部位の移動量に比例
しているか否かを判断する判断手段と、当該判断手段に
よって当該欠陥候補点の移動量が前記撮像部位の移動量
に比例して移動していると判断された場合には、当該欠
陥候補点は前記被検査面上に存在する欠陥点であると決
定する欠陥点決定手段と、当該判断手段によって決定さ
れた欠陥点の面積、縦横比、色を前記画像記憶手段に記
憶されている当該欠陥点に対応する複数の欠陥候補点の
明暗パターンカラー画像における当該欠陥候補点のこれ
らの平均値から当該欠陥点をランク付けする欠陥ランク
付け手段とを有することを特徴とする。

【００１５】第８の構成は、第４または第７の構成にお
いて、前記欠陥ランク付け手段は、欠陥の面積の大き
さ、縦横比の大きさ、色から欠陥のランクを付けるため
のデータを記憶した記憶手段を有し、検出された欠陥の
面積、縦横比、色を、撮像時刻の互いに異なる複数枚の
カラー受光画像の欠陥候補のこれらの平均値から算出
し、これを当該記憶手段に記憶されているデータと照合
して欠陥のランク付けをすることを特徴とする。

【００１６】

【発明の効果】以上述べたように、本発明によれば、そ
れぞれの請求毎の構成によって次のような効果が得られ
る。請求項１または請求項３のように構成される発明に
あっては、撮像時刻の異なる複数枚の明暗パターンカラ
ー画像のうち、抽出された欠陥候補点が存在すべき位置
に撮像されている明暗パターンカラー画像が一定数以上
を占める場合には、この欠陥候補点を前記被検査面上に
存在する欠陥であると決定し、その欠陥の面積や縦横比
から欠陥の程度を判断し、さらに、その判断には欠陥の
色をも加味しているので、ノイズによる誤検出を確実に
回避することができ、被検査面に存在する欠陥を高精度
に検出することができるようになり、さらに、欠陥の程
度や欠陥の原因が容易に判断できるようになる。

【００１７】請求項２または請求項３のように構成され
た発明にあっては、白ストライプ内に映った欠陥を検出
し、その欠陥の面積や縦横比から欠陥の程度を判断し、
さらに、その判断には欠陥の色をも加味しているので、
欠陥検出等の検出に不必要な領域に対してのデータ処理
を行う必要がなくなることから、さらに欠陥検出等の高
速化を図ることができるようになる。

【００１８】請求項４から請求項８のように構成された
本発明にあっては、時系列的に撮像された複数枚の明暗
パターンカラー画像に基づいて欠陥の検出を行い、その
欠陥の面積や縦横比から欠陥の程度を判断し、さらに、
その判断には欠陥の色をも加味しているので、ノイズに
よる誤検出を確実に回避することができ、被検査面に存
在する欠陥を高精度に検出することができるようにな
り、さらに、欠陥の程度や欠陥の原因が容易に判断でき
るようになる。

【００１９】

【発明の実施の形態】以下、本発明の一実施形態を図面
に基づいて説明する。図１は、本発明にかかる被検査面
の欠陥検査方法を実施する欠陥検査装置の概略構成を示
すブロック図である。図中、被検査面１は、たとえば塗
装ブースからコンベアによって搬送されてくる車体の塗
装面に相当する。この塗装面の性状は、塗料の濃度や塗
布量などの要因によって微妙に異なっているが、図１に
示す装置では、これを定量化して測定できるようにして
いる。

【００２０】この被塗装面１には、ストライプ状の明暗
パターン（明暗模様）が照射されるが、この明暗パター
ンは、明暗パターン照射手段としての照明装置２に設け
られているストライプ格子３によって形成される。な
お、この照明装置２とストライプ格子３とによって後述
するストライプパターン照射装置（図２参照）が構成さ
れる。

【００２１】このストライプ状の明暗パターンが照射さ
れている領域，すなわち撮像部位Ａは、撮像手段として
のＣＣＤカラーカメラ５によって映し出される。なお、
このＣＣＤカラーカメラ５は、カラー画像を撮像できる
ものであって、たとえば１／３０秒程度の一定間隔毎に
この撮像部位Ａのストライプ画像をカメラコントロール
ユニット７を介して画像処理装置９に送るようになって
いる。画像処理装置９にはこの一定時間ごとに撮像され
たストライプ画像（明暗パターン画像あるいは受光画像
とも称する）を記憶する記憶手段としての記憶装置が設
けられている。この記憶装置は、当然にカラー画像を記
憶できるものである。すなわち、ＲＧＢのそれぞれにつ
いて画像を記憶する機能を有しているものである。

【００２２】この実施形態では被検査面１が図示矢印方
向に移動するようになっている（車両の搬送経路中にＣ
ＣＤカラーカメラ５を設けている）ので、ＣＣＤカラー
カメラ５によって一定時間ごとに撮像されるストライプ
画像は、被検査面１上の撮像部位Ａが一定間隔毎にずれ
た画像となる。ＣＣＤカラーカメラ５によって撮像され
た１静止画像を画像処理装置９によって処理し、これを
カラーモニタ１０に映し出すと、図示したような画像と
なり、塗装面１上に存在する凸状の欠陥Ｂが検出され
る。この欠陥Ｂの色も当然に判別することができるの
で、この欠陥がどのような原因で生じたのかをある程度
判断することができることになる。

【００２３】なお、本実施形態では被検査面１を移動さ
せる態様を示したが、ＣＣＤカラーカメラ５を動かして
被塗装面１における撮像部位Ａを時間と共に変化させる
ようにしてもよい。被検査面１を移動させる場合には、
図示されていないがベルトコンベアなどの搬送装置が移
動手段となり、ＣＣＤカラーカメラ５を移動させる場合
には、これが取り付けられるローダーやロボットなどが
移動手段となる。

【００２４】画像処理装置９にはホストコンピュータ１
２が接続されているが、被塗装面１における欠陥の存在
の最終認識は、このホストコンピュータ１２によって行
われる。つまり、前述のコンベアによって搬送される被
検査面１の移動量を認識するパルスジェネレータ１４か
らのパルス数（移動量に対応する）と、画像処理装置９
によって検出された時系列的に並べられた複数枚の画像
から得られた欠陥候補点とから、静止画像において検出
された欠陥候補点の移動量が、実際の被塗装面１の移
動，換言すれば、撮像部位Ａの移動量に比例しているか
どうかが演算され、比例して移動していれば、この検出
された欠陥候補点は被検査面に存在する欠陥Ｂに間違い
がないものと決定されることになる。

【００２５】さらに、この決定された欠陥がどのような
色であるのか、どのような面積であるのか、どのような
大きさ（縦横比）であるのかによって、この欠陥の総合
ランク付けをする。つまり、欠陥の程度がどの程度であ
るのかを作業者が即座に判断できるようになっている。
このランク付けをするにあたっては、予め欠陥の種類ご
とに、色、大きさ（面積）、形状（縦横比）の特徴に分
けてデータベース化しておく必要がある。したがって、
ホストコンピュータ１２内の記憶装置には、このデータ
ベースが記憶してある。

【００２６】図２は、ストライプパターンを被検査面１
に照射するためのストライプパターン照射装置の構成を
示す図である。照明装置２には、直管型の蛍光ランプ２
ａが図示するように複数本配置され、この蛍光ランプ２
ａの前面側には蛍光ランプ２ａの光を散乱拡散させる拡
散板２ｂが取り付けられている。この拡散板２ｂは蛍光
ランプ２ａからの光を散乱させて面光源と同様の光源を
作り出すためのものであり、たとえばすりガラスが用い
られる。この拡散板２ｂの前面側にはストライプパター
ンを形成させるストライプ板３が取り付けられている。
このストライプ板２ｃは、透明もしくは拡散板のような
ものに黒色のストライプを所定の間隔で施したものであ
る。

【００２７】したがって、蛍光ランプ２ａからの光は拡
散板２ｂによって拡散され、この拡散板２ｂによって面
状とされた光はストライプパターン２ｃを介して被検査
面１上に照射される。このため、被検査面１上には、ス
トライプパターン２ｃと同様の明暗パターンが映し出さ
れることになる。

【００２８】図３は、拡散板１ｂを用いずにストライプ
パターンを形成するストライプパターン照射装置を示し
ている。この照射装置は、拡散された光を発生する光源
２ｄを図示のように配置し、その背面２ｅを黒で塗装す
る。このような照射装置を用いても、図２に示した照射
装置と同様の明暗パターンを塗装面１に映し出すことが
可能である。

【００２９】図４は、図１に示した画像処理装置９の内
部構成を示すブロック図である。この画像処理装置９に
設けられているバッファアンプ２０は、カメラコントロ
ールユニット７からの画像信号を一時的に記憶させてお
く機能を有するものである。また、Ａ／Ｄ変換器２２
は、このバッファアンプ２０に記憶されている画像信号
をデジタルデータに変換する機能を持つものである。し
たがって、ＣＣＤカラーカメラ５によって捕らえられた
被塗装面１上に映し出されているストライプ状の明暗画
像は、最終的にはデジタル値に変換される。たとえば、
このデジタル値はＲＧＢの各色について８ビットの輝度
レベルに変換され、一画面を５１２×５１２画素の分解
能で取り込む。

【００３０】また、マイクロプロセッサユニット２４
は、Ａ／Ｄ変換器２２から出力された各画素ごとの輝度
値をＲＧＢの各色についてメモリ２６に記憶したり、ホ
ストコンピュータ１２に出力したりする機能を有してい
るものであり、画像強調手段、明暗模様認識手段、欠陥
候補検出手段、欠陥検出手段、欠陥ランク付け手段、欠
陥候補点抽出手段、判断手段、欠陥点決定手段、欠陥候
補検出手段として機能する。Ｄ／Ａ変換器２８は、マイ
クロプロセッサユニット２４から出力されるディジタル
化された画像信号をアナログ値に戻し、これをカラーモ
ニタ１０に出力する機能を有しているものである。

【００３１】このように構成された画像処理装置９によ
る欠陥候補点の検出を図５を用いて詳細に説明する 。

【００３２】図５（Ａ）は、時間の経過とともに移動す
る被検査面１上の欠陥Ｂの移動状態を示す図である。

【００３３】被検査面１上には、ストライプ板３を介し
て明暗ストライプが照射されているが、この白ストライ
プ中に凹凸状の図示したような欠陥Ｂが存在していると
した場合には、この欠陥Ｂの部分で照射光が乱反射する
ので、この欠陥部分の輝度は他の部分の輝度よりも小さ
くなる。

【００３４】図５（Ｂ）は、白ストライプ中に欠陥Ｂが
存在している場合のＣＣＤカラーカメラ５によって撮像
された撮像部位Ｂの画像の一例である。撮像部位Ａに
は、ストライプ状の明暗パターンが照射されているの
で、カラーモニタ１０によって映し出される画像は図示
のようなものとなる。このような受光画像は原画像とし
て画像処理装置９に取り込まれることになるが、前述し
たように一画面の分解能は、５１２×５１２であるの
で、縦軸および横軸はそれぞれ５１２画素となる。

【００３５】図５（Ｂ）の画面左上を原点として座標軸
ｘ，ｙをとり、この画像におけるある１ライン分を輝度
レベルで表すと、図５（Ｃ）のように輝度値の大小に応
じた波形の信号が得られる。つまり、明部に相当する部
分の輝度値は大きく、逆に暗部に相当する部分の輝度値
は小さくなる。例示の画像中には、その明部に欠陥候補
点が存在するが、この欠陥候補点は明部として検出され
た領域の一部に輝度値の小さな部分として表れる。この
明部の領域に存在する輝度値の小さな領域がある大きさ
以上であるとすれば、これが被検査面に存在する欠陥で
あると判断する。

【００３６】ただ、本実施形態では、このような「欠陥
が撮像領域の移動にしたがって移動しているか」をも判
断して最終的に欠陥であると決定するようにしている。
万が一、図５（Ｂ）のように撮像された一枚の静止画像
のみにおいて認識された欠陥候補点がノイズであったよ
うな場合には、以降の時系列的に撮像された画像では撮
像部位の移動と共に移動するような形態では欠陥候補点
の認識はされないと思われるからである。

【００３７】図６は、本発明にかかる被検査面の欠陥検
査方法あるいはその装置の処理順序および処理内容を示
すフローチャートである。まず、欠陥の検出にあたって
は、ＣＣＤカラーカメラ５から被検査面の撮像部位Ｂの
画像を取り込む。この取り込んだ画像は画像処理装置９
のメモリ２６内に記憶される（Ｓ１）。この記憶された
画像は、欠陥部分を抽出しやすくするために、強調処理
が行われる。この強調処理としては、たとえば面積判定
などの公知の強調処理が用いられる（Ｓ２）。画像処理
装置４では、メモリ２６内に時系列的に記憶されている
ストライプ画像のすべてについて、上記の強調処理およ
び欠陥候補点の抽出処理が行われる。これらの処理後の
画像は、再度メモリ２６の別のアドレスに記憶される。

【００３８】ホストコンピュータ１２は、この画像処理
後の画像を入力し、それぞれの画像から抽出された欠陥
候補点の位置や大きさなどから、各画像において時系列
的にどのように移動しているのかを算出し、この移動量
が、パルスジェネレータ１４から得られる撮像部位の移
動に同期していると判断された場合に、初めてその欠陥
候補点が被検査面上に実際に存在する欠陥であると決定
する。そして、欠陥候補点の面積や形状、その形状の縦
横寸法の比、色を入力した各画像のそれぞれについて求
め、これらの平均を求めて、最終的に欠陥の面積、縦横
比、色を特定し、これをランク付けのデータベースに記
憶されているデータと照合して欠陥のランク付けをする
（Ｓ３）。以上の処理は、外部から終了指令が発せられ
るまでは継続して行われることになる（Ｓ４）。

【００３９】次に、本発明の方法並びに装置の動作を図
７乃至図９のフローチャートに基づいて、図１０および
図１１の図面を参照しながら詳細に説明する。Ｓ１１ まず、ＣＣＤカラーカメラ５は、時刻ＴＮにおけるスト
ライプ画像を入力し、このストライプ画像を画像処理装
置９のメモリ２６内にカラー画像として記憶させる。こ
の際には、ＣＣＤカラーカメラ５の撮像部位Ａの位置を
示すパルスジェネレータ１４からのパルス数のカウント
を０にリセットしておく。このリセットは、画像処理装
置９と同期して動作するホストコンピュータ１２によっ
て行われる。

【００４０】Ｓ１２ 次に画像処理装置９は、この記憶したストライプ画像，
すなわち、原画像に対して、欠陥部を抽出しやすくする
ための強調処理を行う。この強調処理によって原画像に
含まれている欠陥と思われる部分のみが取り出されるこ
とになる。

【００４１】この強調処理の具体例としては、たとえば
図１０に示す２種類を例示している。

【００４２】同図（Ａ）に示す強調処理は面積判定によ
って欠陥部を検出するものである。同図に示すような
原画像が撮られた場合に、これを輝度を縦軸としたビデ
オ波形に変換すると右側に示されているような波形とな
るが、この波形を輝度平均値をスレッショルドレベルと
する信号で二値化し（同図）、この二値化された信号
の内所定の幅に入る信号のみを抽出して（同図）これ
を欠陥部とする。

【００４３】次に、図１０（Ｂ）に示す強調処理はスム
ージングによって欠陥部を検出するものである。同図
に示すような原画像が撮られた場合に、これを輝度を縦
軸としたビデオ波形に変換すると右側に示されているよ
うな波形となるが、この波形に平滑化処理を施すことに
よって滑らかにして（同図）、のビデオ波形から
のビデオ波形を差し引いて絶対値をとる処理を施し（同
図）、この波形を所定のスレッショルドレベルで二値
化し、この二値化された信号（同図）を欠陥部とす
る。

【００４４】一例としては、以上のような処理を行うこ
とで原画像から欠陥部の抽出をする。なお、欠陥部の検
出はこれ以外の公知の方法によっても検出することが可
能である。

【００４５】Ｓ１３ 原画像の枚数を数えるカウンタの値ｉを１に設定する。Ｓ１４ 以上のように処理されたＮ−１枚目の欠陥部とＮ枚目の
原画像において検出された欠陥部との比較が行われる。
以上までの処理においては、まだ１枚の原画像の取り込
みしか行われていないために、この比較は実際には行う
ことができないが、２枚以上の原画像を取り込んだ段階
では、直前に撮像された原画像との比較が行われること
になる。

【００４６】Ｓ１５ ホストコンピュータ１２は、パルスジェネレータ１４か
ら出力されるパルスをカウントし、このカウントされた
パルス数に基づいて撮像部位Ａの位置を算出し、Ｎ枚目
に撮像された原画像とＮ−１枚目に撮像された原画像の
撮像部位の移動量Ｄを算出する。Ｓ１６ ホストコンピュータ１２は、Ｓ１２において原画像から
抽出した欠陥部のすべてについて、Ｎ−１枚目の原画像
から抽出された欠陥点との距離を算出し。その距離をｄ
とする。

【００４７】Ｓ１７，Ｓ１８ 算出されたそれぞれの欠陥点の移動距離ｄが撮像部位Ａ
の移動距離Ｄとほぼ等しいかどうかの判断を原画像から
抽出されたすべての欠陥点に対して行う。

【００４８】Ｓ１９ 欠陥点として抽出されたそれぞれのものが撮像部位の移
動量Ｄにほぼ等しい移動量を呈しているのであれば、こ
の欠陥点を欠陥候補点として登録する。この登録がされ
ると、この欠陥候補点の面積、形状の縦横比、欠陥点の
色、背景色を検出し、これらも登録する。

【００４９】Ｓ２０，Ｓ２１，Ｓ２２ 以上の処理は、新規に取り込んだ原画像に対してＮ画面
前までの画像のすべての欠陥部に対して行われる。たと
えば、Ｎ＝５と設定されていた場合には、時刻ＴＮにお
いて撮像された原画像から抽出されたすべての欠陥部に
ついて、時刻ＴＮ−１，ＴＮ−２，ＴＮ−３，ＴＮ−
４，ＴＮ−５においてそれぞれ撮像された原画像から抽
出された欠陥部との照合が行われ、それぞれの欠陥部に
ついて、欠陥候補点とされた欠陥部の移動量がそれぞれ
の時刻に対する撮像部位Ａの移動量とほぼ等しいか否か
が判断される。

【００５０】この実施形態では、過去に撮像されその画
像から抽出された欠陥点のすべてについてＤ＝ｄとなる
関係が成立しているかを演算するようにしているが、た
とえば任意の１枚あるいは２枚の画像に対して上記のよ
うな処理を行うことによって欠陥候補点を検出するよう
にすることも可能である。このような処理を行うと、一
見して認識精度が落ちるようにも思えるが、原画像の１
枚のみにおいて、欠陥部として抽出されるべきものが抽
出されなかった場合にも欠陥候補点として挙がることに
なることから、１枚の原画像において何らかの原因で脱
落してしまった欠陥部も処理後には欠陥候補点とされる
ことになる。Ｓ２３ 以上の処理によって、同一の欠陥候補点について登録が
行われた回数をカウントする。Ｓ２４，Ｓ２５ このカウント数が、予め設定されたカウント数以上であ
る場合には、その欠陥候補点を被検査面に存在する欠陥
であると決定する。

【００５１】Ｓ２６ 以上の処理は、作業の終了指令が発せられるまで継続さ
れる。

【００５２】図９に示すフローチャートは、図８に示し
たステップ２５のサブルーチンフローチャートである。
このステップ２５の処理では、欠陥であるとの決定を行
うことの他に、カラーモニタ１０に検出された欠陥がど
の程度の欠陥であるかを表示するための処理も行ってい
る。

【００５３】前記したように、欠陥候補点の面積、形状
の縦横比、欠陥候補点の色や背景の色が各カラー画像ご
とに算出されてマイクロプロセッサユニット２４の記憶
装置に記憶されているが、マイクロプロセッサユニット
２４は、各欠陥候補点の面積からその平均を算出し（Ｓ
２５ａ）、その面積のばらつき具合も算出する。欠陥候
補点の面積平均を欠陥の面積として、その面積の大きさ
のランクを記憶されているデータベースのデータに基づ
いて決定する。

【００５４】また、面積のばらつきが大きい場合には、
欠陥がクレータであるとか、ゴミであるとか、ブツであ
るとかの判断をすることができる。このような判断をす
ることができるのは、欠陥の種類に応じて面積のばらつ
き方に相関があるからである。たとえば、クレータであ
れば．欠陥の表面角度が正常面に近いため、ストライプ
真ん中付近で面積が小さくなりやすくなる。欠陥の面積
のこのようなばらつき方を調べることによって、欠陥が
クレータによるものであるのか、ゴミによるものである
のか、ブツによるものであるのかを判断できることにな
る（Ｓ２５ｂ）。

【００５５】また、マイクロプロセッサユニット２４
は、各欠陥候補点の形状の縦横の寸法の比を算出し、そ
の平均値を求め欠陥の縦横比とする（Ｓ２５ｃ）。この
ように欠陥の縦横比を求めると、その欠陥が糸ゴミによ
るものであるのか、線キズによるものであるのか、ゴミ
ブツによるものであるのかを容易に判定することができ
るようになる。たとえば、縦横比の大きいものは、糸ゴ
ミ、線キズであると判定される。なお、縦横比のみによ
って欠陥の種類を正確に判断することが困難な場合があ
るので、このような場合には、その欠陥の面積との関係
で欠陥の種類を判断すると良い。例えば、縦横比（大／
小）が２以上で、かつその面積が縦×横の値の１／３以
下ならば、糸ゴミ、線キズと判断する（Ｓ２５ｄ）。

【００５６】さらに、マイクロプロセッサ２４は、各欠
陥候補点の色、その背景色を認識し、その平均値を求め
て欠陥の色とする。また同時にその色のばらつきも求め
る（Ｓ２５ｅ）。この色の認識の結果、背景の色と欠陥
の色との相違によって、埋没ゴミであるか、露出ゴミで
あるかの判定をする。この判定は、埋没ゴミの場合には
欠陥の色が背景の色に近く、露出ゴミの場合には、その
材質特有の色が出てくるということを利用したものであ
る。

【００５７】このように、露出ゴミである場合には、欠
陥の色により欠陥材料が判定できるが、たとえば、欠陥
の色が黒の場合には、塗装工程においてボイラーのすす
が付着したり、溶接工程のスパッタがとれていないこと
により欠陥が発生したものであると判断することがで
き、灰色や黄色の場合には、アルミ粉、真鍮や銅粉が付
着したものであると判断することができる。このよう
に、付着している物が判ると、欠陥が生じた原因の究明
に役立てることができる。たとえば、ボイラーのすすが
付着していると判断された場合には、ボイラーのすすが
飛んで来ないような対策を立てることによって、欠陥の
発生を減少させることができるようになる（２５ｆ）。

【００５８】以上のようにして算出された欠陥の面積、
欠陥の形状の縦横比、背景の色、欠陥の色はカラーモニ
タ１０に写し出される。そして、最後に、これらの演算
の結果を総合して、その欠陥がどの程度のものであるの
かのランク付けをする。このランク付けは、欠陥の面
積、欠陥の形状の縦横比、背景の色、欠陥の色を総合的
に判断することによって行う。この判断は、前述のデー
タベースに記憶されているデータに基づいて行う。たと
えば背景の色が緑、欠陥の色が黒、平均面積が非常に小
さく、縦横比が非常に大きい場合には、目立ちにくい糸
キズであると判断できるから、欠陥の総合ランクは低く
なる（例えば１）。一方、前述の場合であっても、背景
の色が白である場合には、露出欠陥でありしかも目立つ
ので、欠陥の総合ランクは前述の場合よりも高くなる
（例えば３）。

【００５９】作業者は、この総合ランクを見て手直しを
することになるが、ランクに応じてどのような手直しが
要求されるのかを標準化すれば、均一な手直し作業が可
能になる（Ｓ２５ｇ）。なお、データベースには、適切
なランク付けがされるように、これまでの蓄積の結果得
られたデータや経験などによって、最適な数値を割り当
てるようにする。

【００６０】以上の処理を図１１に基づいてもう一度整
理して説明する同図において、時刻ｔ１〜時刻ｔ８の各
画像は、それぞれの時刻にＣＣＤカラーカメラ５によっ
て撮像された画像であり、その右側の画像は、これらの
原画像に対して欠陥強調処理が行われた後の画像であ
る。つまり、各原画像から欠陥部を抽出した画像であ
る。

【００６１】ここで、時刻ｔ６の画像がＣＣＤカラーカ
メラ２によって撮像された場合の処理を説明する。この
時刻の原画像に欠陥強調処理を行うと、欠陥部として、
ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆの６つが抽出される。まず、抽
出された欠陥点ａについて、ｔ５〜ｔ１までの５枚の画
像（Ｎ＝５）についてそれぞれ一定距離だけ離れた地点
で検出されているかが判断される。この判断の結果、欠
陥点ａと欠陥点ｂについては一定の距離だけ離れて検出
されているので、この両点は欠陥候補点として登録され
る。そして、この欠陥候補点の面積や、縦横比、欠陥の
色、背景の色が検出される。なお、ｃ〜ｆまでの欠陥点
は移動が見られないので単なるノイズとして処理され、
欠陥候補点としては登録されない。このような処理は、
ｔ４，ｔ３，ｔ２，ｔ１の４枚の画像についても同様に
して行われる。なお、図示されているように、ｔ３の画
像においては欠陥点ａが消えている（抽出されていな
い）。したがって、ｔ６とｔ３との画像の比較処理にお
いては欠陥部ａは欠陥候補点としての登録はされない。
以上の処理において欠陥部ａは４回登録されることにな
り、欠陥部ｂは３回登録されることになる。この処理に
おいて３回以上登録（カウント回数Ｍ＝３）されたもの
のみを欠陥と決定するようにしてあれば、ａ，ｂ点の両
点は被検査面に存在する欠陥であると決定されることに
なる。

【００６２】本実施形態では、ストライプ状の明暗画像
の中から欠陥を抽出するようにしているので、明暗の境
界に位置する部分が欠陥点として抽出されてしまう恐れ
がある。これが撮像部位の移動と共に移動して抽出され
てしまった場合には、これを欠陥と誤検出してしまうの
で、これを防止するために、境界以外の領域に対して、
あるいは明パターンの領域のみに対して欠陥抽出の処理
を施すようにすれば、より高精度の欠陥検出を実現する
ことができるようになる。

【００６３】つぎに、本発明にかかる被検査面の欠陥検
査方法および欠陥検査装置の第２の実施形態について説
明する。本実施形態では、原画像は後述するような３つ
の成分から構成されているという事実に鑑みて、欠陥検
出を行うようにしたものである。

【００６４】図１２は、前述の原画像（図５（Ｃ）の信
号中）に含まれる成分を説明するための図である。図に
示すように、原画像には、照度むらなどが原因で生じる
シェーディング成分（低周波成分）と、ストライプ板３
により生じるストライプ成分（中間成分）と、欠陥Ｂに
より生じる輝度変化成分（高周波成分）の３つの成分が
含まれている。

【００６５】このような成分から構成される原画像が画
像処理装置９に取り込まれると、以下に説明するような
手順で欠陥検出が行われることになる。この欠陥検出の
処理を図１３のフローチャートに基づいて説明する。

【００６６】Ｓ３１，Ｓ３２ 画像処理装置９は、カメラコントロールユニット７を介
してＣＣＤカラーカメラ５からの画像、すなわち図１４
に示されているような原画像Ｓ０を取り込み、この原画
像Ｓ０から欠陥部分（高周波成分）を除去するスムージ
ング処理を行う。このスムージング処理が行われた後の
画像はこの図に示すＳ１のように平滑化されたものとな
る。

【００６７】Ｓ３３ 画像強調手段として機能するマイクロプロセッサユニッ
ト２４は、原画像Ｓ０からスムージング処理後の画像Ｓ
１を減算する処理を行う。画像Ｓ０から画像Ｓ１を減算
することによって原画像Ｓ０に含まれている低周波成分
およびストライプ成分が相殺され、同図に示すＳ２のよ
うに欠陥などによる高周波成分のみが抽出されることに
なる。ここで、減算結果の絶対値をとっているが、この
ように絶対値をとれば、欠陥などの輝度変化のあった部
分が全て正（＋）の値で現れるので、後述する２値化の
閾値は１つになる。なお、この画像強調の処理は、微分
などを用いることによっても可能である。

【００６８】Ｓ３４，Ｓ３５ このようにして得られたＳ２の画像を適当な閾値で２値
化する。このステップの処理は欠陥候補処理手段として
機能するマイクロプロセッサ２４によって行われる。上
記の処理では、単純に原画像に含まれている高周波成分
のみを取り出しているのであるから、ストライプの境界
などの欠陥以外で輝度変化がある箇所も強調され、２値
化処理によってこのような部分の輝度値が閾値を越えて
いる場合には２値化されることになる。この２値化で抽
出された領域が欠陥候補となる。つまり、ストライプの
境界や現実に存在する欠陥が欠陥候補とされるわけであ
る。

【００６９】この欠陥候補に対しては、ラベリング、面
積、重心計算といった処理が行われ、この処理に基づい
て最終的にＳ３のように欠陥のみが抽出されることにな
る。 Ｓ３６〜Ｓ３９ これらのステップの処理は、欠陥検出手段として機能す
るマイクロプロセッサ２４によって行われるものであ
る。

【００７０】図５（Ａ）において、被検査面１が矢印の
方向（受光画像におけるＸ方向）に移動し、ＣＣＤカラ
ーカメラ５および照明装置２が固定されている場合に
は、受光画像は、同図のようにしてストライプは静止
し、欠陥Ｂのみが塗装面１の移動に伴なってＸ方向に移
動するような画像となる。これを連続して捕らえ、各フ
レーム毎に上述の画像強調処理や欠陥候補を認識する処
理を行い、これを２値化画像として表すと、たとえば前
述した図１１と同様の画像となる。

【００７１】図に示されているように、欠陥ａは、被測
定面１の移動に応じて移動するために、図中を右から左
に移動することになるが、欠陥以外のものは、たとえが
ストライプ境界の輝度変化によるものは、照明装置２お
よびＣＣＤカラーカメラ５が固定されていることからほ
ぼ同じ位置に現れる。また、ランダムに発生し得るノイ
ズなどは不規則に現れることになる。

【００７２】欠陥ａはこのように移動するという特徴が
あるので、これを次のようにして検出する。

【００７３】このような動画像において、ある時刻の画
像をＦｔとし、また時間的に１つ前の画像をＦｔ−１と
し、画像Ｆｔを基準としてＦｔ中の各欠陥候補とＦｔ−
１での各欠陥候補との位置、つまり画像中の座標の比較
を行う。

【００７４】本実施形態では、欠陥候補の位置は重心座
標を用いて表すものとする。Ｆｔ，Ｆｔ−１でのある欠
陥候補Ｇｔ，Ｇｔ−１の座標をそれぞれ（Ｘｔ，Ｙ
ｔ）、（Ｘｔ−１，Ｙｔ−１）とすると、この欠陥候補
でのＸおよびＹ方向の移動量は、それぞれΔｄｘ＝ｘｔ
−ｘｔ−１およびΔｙ＝ｙｔ−ｙｔ−１となり、その符
号は移動方向を表す。

【００７５】欠陥ａは、ｙ方向にほとんど移動しないの
で、ｙ方向の移動量は０であるが、多少の余裕をもたせ
範囲Ｄｙ＝±５画素を比較基準とする。ｘ方向の移動量
は、被検査面１の移動量および移動方向が一定で既知で
あり、かつ、各フレームの取り込み間隔Δｔも一定であ
り、さらに撮像領域Ａの寸法（図１参照）が既知であれ
ば、一定の値として求めることができる。その理論移動
量つまり移動画素数をＤとする。本実施形態ではｙ方向
と同様に余裕を持たせ、Ｄｘ＝５０±１０画素としてあ
る。

【００７６】Ｓ４０〜Ｓ４５ 画像より求めた物体の移動量Δｄと上記理論移動量Ｄと
を比較し、その差が所定範囲内であれば、つまり、Δｄ
ｘ＝ＤｘかつΔｄｙ＝Ｄｙならば、２フレームの欠陥候
補Ｇｔ，Ｇｔ−１が対応していることになる。つまり同
一物体であることが分かる。さらにこれらの処理（対応
点探索処理）をフレーム毎に連続して行い、同一の欠陥
候補が所定の回数以上対応点として検出されれば、その
候補を欠陥として判断するようにすれば、さらに検出精
度が向上することになる。ここで、Ｓ４３のカウント数
を積算するＮは、過去の何画面に対してこの処理を行う
かを決定するものである。したがって、このＮの値を５
としておけば、５画面前までこの対応点探索処理が行わ
れる。欠陥と判断されると、これらの欠陥候補の面積、
形状の縦横比、欠陥点の色、背景色を検出し、これらも
登録する。

【００７７】なお、本実施形態において、ｙ方向の比較
を先に行うのは、欠陥がｙ方向にほとんど移動しないた
めにより効率良く欠陥候補の対応点探索を行うことがで
きるからである。この画像強調方法、対応点探索方法な
どは本実施形態に限定されるものではない。

【００７８】また、マイクロプロセッサユニット２４を
輝度変化領域認識手段として機能させる場合には、Ｓ３
３のステップで得られた画像のストライプ境界領域付近
に発生する欠陥以外の欠陥候補をマスクすることによっ
て、このステップのデータ処理数を減らし、さらに効率
良く検出することができるようになる。

【００７９】この輝度変化領域を認識する処理を図１５
に基づいて説明する。

【００８０】マイクロプロセッサ２４を輝度変化領域認
識手段として機能させる場合には、前処理は図１５に示
すように行う。

【００８１】原画像Ｓ０から高周波成分を取り除き、平
滑化された画像Ｓ１を得ると、この画像に微分処理を施
す。この微分処理によって輝度変化の緩やかな部分の低
周波成分が除去され、輝度変化の急激な中間成分のみが
強調される。ここでの一般的な微分処理は、輝度変化の
立ち上がり／立ち下がりエッジが輝度０に対して正負に
現れるため、この微分した結果の絶対値をとり、すべて
の輝度変化が正となるような処理を行う。この処理によ
って図示するＳ２のような信号を得ることができるよう
になる。このようにして、原画像より欠陥以外による輝
度変化成分を分離／抽出すること、つまり認識すること
が可能となる。

【００８２】Ｓ３の信号のようにして得られた画像強調
処理の結果から、Ｓ２の信号を減算し、その結果Ｓ４の
ような信号を得ることができる。このような減算を行う
ことで、欠陥以外の輝度変化領域（中間成分）のレベル
をさげ、欠陥のみを２値化することができるようにな
る。ここで、減算の結果で上記中間成分の領域の値が負
となるが、負になった場合は０にするか、もしくは画像
強調処理の減算の前に予めバイアスＢを加えておけば良
い。したがって、Ｓ４のように所定の閾値（Ｔｈあるい
はバイアスＢ＋Ｔｈ）で２値化することにより誤検出の
原因となりやすい欠陥以外の輝度変化領域をマスクし、
かつシェーディングなどの影響を受けずにＳ５の信号の
ように欠陥のみを確実に検出することができる。このよ
うにして得られた画像Ｓ５を用いれば、上記対応点探索
処理をより効率良く行うことができる。

【００８３】なお、上述のような輝度変化領域の認識方
法は、本実施形態に限定されるものではない。つぎに、
マイクロプロセッサユニット２４を明暗模様認識手段と
して機能させる場合には、ストライプ境界付近に発生す
る欠陥以外の欠陥候補をマスクすることによって、後の
欠陥検出処理でのデータ数を減らしさらに効率良く検出
を行うことができる。

【００８４】この明暗模様認識処理は、原画像より低周
波成分を取り出し、それを原画像に対する敷地として２
値化することによってストライプの明暗（白黒）を分離
抽出、つまり認識するものである。

【００８５】まず初めに、原画像をスムージング（ロー
パスフィルタ）し、欠陥による高周波成分のみを取り除
く。

【００８６】以下、平滑化フィルタを用いた場合につい
て説明する。ここで、平滑化フィルタは、注目画素およ
びその近傍の画素の輝度の平均値を求め、それを注目画
素の新たな輝度値とする単純平均化フィルタである。こ
のときの平滑化フィルタの処理回数やマスクサイズは、
ストライプの欠陥や欠陥Ｂの大きさに応じて決めれば良
い。

【００８７】この平滑フィルタ処理の結果、原画像Ｓ０
は、図１４のＳ１の信号のような欠陥（高周波成分）の
みが取り除かれた画像となる。次に、低周波成分を除去
し、ストライプ成分のみを取り出すためにさらに信号Ｓ
１に対して平滑化処理を繰り返す。この処理は、平滑化
フィルタを繰り返し使用してもよいし、フィルタのマス
クサイズをストライプ間隔に合わせて大きくし、処理時
間の短縮を図っても良い。この結果、低周波成分のみが
取り出され、画像はＳ２のようになる。このＳ２を閾値
として原画像のスムージングＳ１を２値化すると、スト
ライプの明暗（白黒）の認識が可能となる。ここで、原
画像Ｓ０に対して２値化を行っても良いが、Ｓ０にノイ
ズ等の高周波成分が多い場合には、上記のようにＳ１を
用いた方が安定した２値化が可能である。

【００８８】上記認識の他の例としては、この平滑化画
像Ｓ２と原画像Ｓ０とを減算し、閾値を０で２値化する
ようにしても良い。したがって、明暗模様の認識結果
（ストライプ部分の抽出結果）と画像強調結果（ストラ
イプ部分の境界及び欠陥部分の抽出結果）とのＡＮＤ
（論理積）をとることにより誤検出が発生しやすいスト
ライプの境界や被検査面１以外の領域などをマスクし、
Ｓ３の画像のように白ストライプ内に黒く写った欠陥の
みを検出することができる。

【００８９】必要であれば、明暗模様の認識結果（スト
ライプ部分の抽出結果）の白領域を収縮もしくは黒領域
を膨張することにより上記マスク処理をより確実なもの
としても良い。

【００９０】本発明は、照明装置２で白く照らされた領
域内に黒く映る欠陥Ｂを検出するものなので、欠陥が黒
ストライプ内に存在する場合には検出することができな
い。このために、白ストライプ内により高い頻度で欠陥
が映るように、たとえば、画像取り込みの時間間隔Δｔ
を小さくする、もしくは対応点探索処理において欠陥が
黒ストライプであったフレーム数をカウントしておき、
そのカウント数を考慮した比較処理を行うといったよう
な工夫をすれば検出漏れを防ぐことができる。なお、ス
トライプの認識方法は本実施形態に限定されるものでは
ない。

【００９１】つぎの実施形態は、図１６に示すように、
欠陥Ｂが白ストライプ内から黒ストライプ内に移動する
とき（同様に黒から白ストライプに移動する場合も成り
立つ）黒から白へ輝度値が変化することを利用するもの
である。

【００９２】本発明では、欠陥Ｂはｙ方向にほとんど移
動せず、また被検査面の移動速度が既知であれば実現で
きる。これは、ある時刻で白ストライプ中に黒領域が検
出された場合、その後、その黒領域とほぼ同じｙ座標上
の移動方向において黒ストライプ中に白領域が検出され
たならばそれを欠陥と判断するものである。

【００９３】図１７において、時刻ｔおよび時刻ｔ−１
での画像の欠陥部分のｘ方向の輝度断面をＳ０とする。
前述したように、Ｓ０のスムージング画像Ｓ１を用いて
画像強調を行う。ここで、原画像とスムージング画像と
の減算の方向を変えると、図のように（Ｓ０−Ｓ１），
（Ｓ１−Ｓ０）となる。これらを同じ閾値で２値化した
ときに、（Ｓ０−Ｓ１）で抽出されれば欠陥が白ストラ
イプ内にあることが分かる。この結果を欠陥候補データ
に記憶させておき、上記対応点探索処理を行い、その欠
陥候補において輝度変化（白から黒もしくは黒から白）
があったならばそれを欠陥と判断する。なお、上記移動
物体の輝度値の時間的な変化の検出方法は本実施形態に
限定されるものではない。

【００９４】以上説明してきたように、この発明によれ
ば、連続した複数の画像（フレーム）、つまり動画像を
処理するものであり、画像中の移動物体を検出すること
で、欠陥を検出するという構成としたために、より精度
の良い検査を実現することができるようになる。そし
て、この欠陥の面積、形状、色などに基づいて欠陥のラ
ンク付けをするようにしたので、より適切な手直し作業
が可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明にかかる被検査面の欠陥検査方法を実
施する欠陥検査装置の概略構成を示すブロック図であ
る。

【図２】 図１に示す装置に用いられる照明装置の概略
構成図である。

【図３】 図１に示す装置に用いられる照明装置の他の
形態を示す図である。

【図４】 図１に示す画像処理装置の内部構成を示すブ
ロック図である。

【図５】 （Ａ）は、被検査面の撮像状態を示す図であ
り、（Ｂ）は、ある時刻においてＣＣＤカラーカメラに
よって撮像された撮像部位の画像の一例であり、（Ｃ）
は、（Ｂ）の画像を位置と輝度値との関係を示すグラフ
に置き換えた図である。

【図６】 本発明にかかる被検査面の欠陥検査方法ある
いはその装置の処理順序あるいは処理内容を示すフロー
チャートである。

【図７】 本発明の処理を示すフローチャートである。

【図８】 本発明の処理を示すフローチャートである。

【図１０】 （Ａ）は、面積判定によって欠陥部の抽出
を行う手法の説明図であり、（Ｂ）は、スムージングに
よって欠陥部の抽出を行う手法の説明図である。

【図１１】 本発明の欠陥抽出の処理過程の説明図であ
る。

【図１２】 受光画像の構成成分に含まれる成分説明に
供する図である。

【図１３】 対応点探索処理を示すフローチャートであ
る。

【図１４】 本発明の処理結果を示す図である。

【図１５】 本発明の処理結果を示す図である。

【図１６】 欠陥検出の原理を説明するための図であ
る。

【図１７】 本発明の処理を説明するための図である。

【符号の説明】

１…被検査面、 ２…照明装置 ３…ストライプ板、 ５…ＣＣＤカラーカメラ、７…カ
メラコントロールユニット、９…画像処理装置 １０
…モニタ、１２…ホストコンピュータ、１４…パルスジ
ェネレータ、２４…マイクロプロセッサユニット、２６
…メモリ。

─────────────────────────────────────────────────────

【手続補正書】

【提出日】平成９年１２月１６日

【手続補正１】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】図面の簡単な説明

【補正方法】変更

【補正内容】

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明にかかる被検査面の欠陥検査方法を実
施する欠陥検査装置の概略構成を示すブロック図であ
る。

【図２】 図１に示す装置に用いられる照明装置の概略
構成図である。

【図３】 図１に示す装置に用いられる照明装置の他の
形態を示す図である。

【図４】 図１に示す画像処理装置の内部構成を示すブ
ロック図である。

【図５】 （Ａ）は、被検査面の撮像状態を示す図であ
り、（Ｂ）は、ある時刻においてＣＣＤカラーカメラに
よって撮像された撮像部位の画像の一例であり、（Ｃ）
は、（Ｂ）の画像を位置と輝度値との関係を示すグラフ
に置き換えた図である。

【図６】 本発明にかかる被検査面の欠陥検査方法ある
いはその装置の処理順序あるいは処理内容を示すフロー
チャートである。

【図７】 本発明の処理を示すフローチャートである。

【図８】 本発明の処理を示すフローチャートである。

【図９】 図８に示したステップ２５のサブルーチンフ
ローチャートである。

【図１０】 （Ａ）は、面積判定によって欠陥部の抽出
を行う手法の説明図であり、（Ｂ）は、スムージングに
よって欠陥部の抽出を行う手法の説明図である。

【図１１】 本発明の欠陥抽出の処理過程の説明図であ
る。

【図１２】 受光画像の構成成分に含まれる成分説明に
供する図である。

【図１３】 対応点探索処理を示すフローチャートであ
る。

【図１４】 本発明の処理結果を示す図である。

【図１５】 本発明の処理結果を示す図である。

【図１６】 欠陥検出の原理を説明するための図であ
る。

【図１７】 本発明の処理を説明するための図である。

【符号の説明】 １…被検査面、 ２…照明装置 ３…ストライプ板、 ５…ＣＣＤカラーカメラ、７…カ
メラコントロールユニット、９…画像処理装置 １０
…モニタ、１２…ホストコンピュータ、１４…パルスジ
ェネレータ、２４…マイクロプロセッサユニット、２６
…メモリ。

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 予め設定された照射領域から明暗パター
   ンを被検査面(1) に照射し、 当該被検査面(1) あるいは撮像手段(5) の少なくともい
   ずれか一方を、当該被検査面(1) に照射された明暗パタ
   ーンを含む前記被検査面(1) の撮像部位(A) が時間の経
   過と共に移動するように移動させ、 任意の時刻ごとに当該撮像手段(5) からの明暗パターン
   カラー画像を入力し、 この入力した撮像時刻の互いに異なる複数枚の当該明暗
   パターンカラー画像のそれぞれについて欠陥候補点を抽
   出し、 この抽出された欠陥候補点が存在すべき位置に撮像され
   ている明暗パターンカラー画像が当該複数枚の明暗パタ
   ーンカラー画像の内の一定数以上を占める場合には、こ
   の欠陥候補点を前記被検査面(1) 上に存在する欠陥であ
   ると決定し、 当該決定された欠陥の面積、縦横比、色を算出し、これ
   らに基づいて欠陥の種類を類推し、欠陥のランク付けを
   することを特徴とする被検査面の欠陥検査方法。
2. 【請求項２】 予め設定された照射領域から明暗パター
   ンを被検査面(1) に照射し、 当該被検査面(1) あるいは撮像手段(5) の少なくともい
   ずれか一方を、当該被検査面(1) に照射された明暗パタ
   ーンを含む前記被検査面(1) の撮像部位(A) が時間の経
   過と共に移動するように移動させ、 任意の時間ごとに当該撮像手段(5) からの明暗パターン
   画像を入力し、 この入力した撮像時刻の互いに異なる複数枚の当該明暗
   パターンカラー画像のそれぞれについて明パターン領域
   のみに存在する欠陥候補点を抽出し、 この抽出された欠陥候補点が存在すべき位置に撮像され
   ている明暗パターンカラー画像が当該複数枚の明暗パタ
   ーンカラー画像の内の一定数以上を占める場合には、こ
   の欠陥候補点を前記被検査面(1) 上に存在する欠陥であ
   ると決定し、 当該決定された欠陥の面積、縦横比、色を算出し、これ
   らに基づいて欠陥の種類を類推し、欠陥のランク付けを
   することを特徴とする被検査面の欠陥検査方法。
3. 【請求項３】 決定された欠陥の面積、縦横比、色を、
   撮像時刻の互いに異なる複数枚の当該明暗パターンカラ
   ー画像における欠陥候補点のこれらの平均値から算出す
   ることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の被検
   査面の欠陥検査方法。
4. 【請求項４】 被検査面(1) に所定の明暗模様を映し出
   す明暗パターン照射手段(2,3) と、 当該被検査面(1) を撮像する撮像手段(5) と、 当該明暗パターン照射手段(2,3) および撮像手段(5) と
   前記被検査面(1) との関係が撮像されたカラー受光画像
   中において前記被検査面(1) が移動して映し出されるよ
   うな関係であって、前記撮像手段(5) より得られるカラ
   ー受光画像を強調する画像強調手段(24)と、 前記撮像手段(5) により得られたカラー受光画像により
   前記明暗模様を認識する明暗模様認識手段(24)と、 前記画像強調手段(24)によるカラー受光画像の強調およ
   び当該明暗模様認識手段(24)による明暗模様の認識結果
   より欠陥の候補となる領域を検出する欠陥候補検出手段
   (24)と、 前記画像強調手段(24)によるカラー受光画像の強調、明
   暗模様認識手段(24)による明暗模様の認識および当該欠
   陥候補検出手段(24)による欠陥の候補となる領域の検出
   処理を時間的に異なる複数のカラー受光画像に対して連
   続して行うことにより、当該複数の画像における欠陥候
   補の対応点探索処理を行い、この結果に基づいて欠陥を
   検出する欠陥検出手段(24)と、 当該欠陥検出手段(24)により検出された欠陥の面積、縦
   横比、色から当該欠陥のランク付けをする欠陥ランク付
   け手段(24)とを有することを特徴とする被検査面の欠陥
   検査装置。
5. 【請求項５】 前記欠陥検出手段(24)は、撮像手段(5)
   により得られる時間的に異なる複数の画像を用いて、画
   像中の移動物体の移動量および移動方向を抽出し、さら
   にその移動体の輝度値の時間的な変化に基づいて欠陥を
   検出するものであることを特徴とする請求項４に記載の
   被検査面の欠陥検査装置。
6. 【請求項６】 前記欠陥ランク付け手段(24)は、 欠陥の面積の大きさ、縦横比の大きさ、色から欠陥のラ
   ンクを付けるためのデータを記憶した記憶手段を有し、 検出された欠陥の面積、縦横比、色を、撮像時刻の互い
   に異なる複数枚のカラー受光画像の欠陥候補のこれらの
   平均値から算出し、これを当該記憶手段に記憶されてい
   るデータと照合して欠陥のランク付けをすることを特徴
   とする請求項４に記載の被検査面の欠陥検査装置。
7. 【請求項７】 被検査面(1) 上に予め設定された照射領
   域から明暗パターンを照射する明暗パターン照射手段
   (2,3) と、 当該被検査面(1) に照射された明暗パターンを撮像する
   撮像手段(5) と、 前記前記撮像手段(5) による当該被検査面(1) に照射さ
   れた明暗パターンを含む前記被検査面(1) の撮像部位
   (A) が時間の経過と共に移動するように当該被検査面
   (1) あるいは当該撮像手段(5) の少なくともいずれか一
   方を移動させる移動手段と、 当該移動手段によって前記被検査面の撮像部位(A) を移
   動させながら任意の時刻ごとに前記撮像手段(5) により
   時系列的に撮像した複数の明暗パターンカラー画像のそ
   れぞれを記憶する画像記憶手段(26)と、 当該画像記憶手段(26)に記憶されている明暗パターンカ
   ラー画像のそれぞれについて、明パターンの領域に存在
   する欠陥候補点を抽出する欠陥候補点抽出手段(24)と、 時系列的に撮像された複数の明暗パターンカラー画像か
   ら当該欠陥候補点検出手段(24)によって抽出された各画
   像間における欠陥候補点の移動量が前記移動手段による
   撮像部位(A) の移動量に比例しているか否かを判断する
   判断手段(24)と、 当該判断手段(24)によって当該欠陥候補点の移動量が前
   記撮像部位(A) の移動量に比例して移動していると判断
   された場合には、当該欠陥候補点は前記被検査面(1) 上
   に存在する欠陥点であると決定する欠陥点決定手段(24)
   と、 当該判断手段(24)によって決定された欠陥点の面積、縦
   横比、色を前記画像記憶手段(26)に記憶されている当該
   欠陥点に対応する複数の欠陥候補点の明暗パターンカラ
   ー画像における当該欠陥候補点のこれらの平均値から当
   該欠陥点をランク付けする欠陥ランク付け手段(24)とを
   有することを特徴とする被検査面の欠陥検査装置。
8. 【請求項８】 前記欠陥ランク付け手段(24)は、 欠陥の面積の大きさ、縦横比の大きさ、色から欠陥のラ
   ンクを付けるためのデータを記憶した記憶手段を有し、 検出された欠陥の面積、縦横比、色を、撮像時刻の互い
   に異なる複数枚のカラー受光画像の欠陥候補のこれらの
   平均値から算出し、これを当該記憶手段に記憶されてい
   るデータと照合して欠陥のランク付けをすることを特徴
   とする請求項４または請求項７に記載の被検査面の欠陥
   検査装置。