JPH11120362A

JPH11120362A - 画像処理装置及び方法並びに判定基準設定プログラムを記録した機械読み取り可能な記録媒体

Info

Publication number: JPH11120362A
Application number: JP9305050A
Authority: JP
Inventors: Koji Suzuki; 孝司鈴木; Yukihiro Komatsu; 幸広小松
Original assignee: Omron Corp; Omron Tateisi Electronics Co
Current assignee: Omron Corp
Priority date: 1997-10-21
Filing date: 1997-10-21
Publication date: 1999-04-30

Abstract

(57)【要約】【課題】処理対称物の画像から処理対称物の良否を判
定する画像処理装置に関し、良否の判定基準を自動的に
作成することを目的とする。【解決手段】複数の処理対称物の画像をサンプル画像
として記憶する記憶手段１１と、複数のサンプル画像に
評価値を付与する評価値付与手段１３と、サンプル画像
および評価値に基づいて処理対象物を判定するための判
定基準を設定する判定基準設定手段８とを備える。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、複数の処理対称物
の画像から処理対称物の良否等の判定を行うための判定
基準を設定する画像処理装置及び方法並びに判定基準設
定プログラムを記録した機械読み取り可能な記録媒体に
関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、検査対象となる処理対称物をカメ
ラで撮像し、得られた撮像画像と予めメモリに登録した
モデル画像等の判定基準とを比較し、その比較結果に基
づいて処理対称物の良否を決定する画像処理装置が知ら
れている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】このような画像処理装
置では、判定基準を作成するために予め良品サンプルの
画像をモデル画像メモリに記憶し、この画像から処理対
称物の回転角度を検出するための回転モデル画像を作成
したり、処理対象となる領域を設定したり、特徴量を抽
出するための特徴量抽出アルゴリズムを選定したり、特
徴量の判定値を設定したりするなどの準備作業が必要で
あった。

【０００４】しかも、これらの準備作業は作業者がマニ
ュアル操作にて行うため、判定基準の作成に工数がかか
るうえ、作業者の経験と判断力とに基づいて作成される
ために、作業者によって異なる判定基準が作成されると
いう不都合が生じていた。

【０００５】本発明は、このような従来の課題を解決す
るためになされたもので、判定基準を自動的に作成する
ことができる画像処理装置及び方法並びに判定基準設定
プログラムを記録した機械読み取り可能な記録媒体を提
供することを目的とする。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明の請求項１記載の
画像処理装置は、複数の処理対称物の画像をサンプル画
像として記憶する記憶手段と、複数のサンプル画像に評
価値を付与する評価値付与手段と、サンプル画像および
評価値に基づいて処理対象物を判定するための判定基準
を設定する判定基準設定手段とを備えるものである。

【０００７】本発明の請求項２記載の画像処理装置は、
請求項１記載の発明において、判定基準設定手段は画像
の回転範囲を設定する手段である。

【０００８】本発明の請求項３記載の画像処理装置は、
請求項１記載の発明において、判定基準設定手段はサン
プル画像上の所定領域を設定する手段である。

【０００９】本発明の請求項４記載の画像処理装置は、
請求項１記載の発明において、判定基準設定手段は画像
の特徴量を抽出する特徴量抽出アルゴリズムを設定する
手段である。

【００１０】本発明の請求項５記載の画像処理装置は、
請求項１記載の発明において、判定基準設定手段は評価
値が所定値を満たすサンプル画像に基づいて判定基準を
設定する手段である。

【００１１】本発明の請求項６記載の画像処理装置は、
請求項１記載の発明において、評価値付与手段は処理対
称物の良・不良を示す評価値を付与する手段である。

【００１２】本発明の請求項７記載の画像処理装置は、
請求項１記載の発明において、評価値付与手段はサンプ
ル画像の所定位置または所定文字を指定する手段であ
る。

【００１３】本発明の請求項８記載の画像処理装置は、
請求項１記載の発明において、評価値付与手段で付与し
た評価値および判定基準設定手段で設定した判定基準を
表示する表示手段および調整手段を備えるものである。

【００１４】本発明の請求項９記載の画像処理装置は、
請求項１記載の発明において、サンプル画像に修正を加
える画像修正手段を備えるものである。

【００１５】本発明の請求項１０記載の画像処理方法
は、複数の処理対称物の画像を記憶し、複数のサンプル
画像に評価値を付与し、サンプル画像および評価値に基
づいて処理対象物を判定するための判定基準を設定する
ものである。

【００１６】本発明の請求項１１記載の判定基準設定プ
ログラムを記録した機械読み取り可能な記録媒体は、複
数の処理対称物の画像を記憶する手順と、複数のサンプ
ル画像に評価値を付与する手順と、サンプル画像および
評価値に基づいて処理対象物を判定するための判定基準
を設定する手順とからなるものである。

【００１７】本発明による画像処理装置及び方法によれ
ば、複数のサンプル画像とその評価値、例えば良品また
は不良品の評価値から、判定領域、回転角度、特徴量抽
出アルゴリズム、判定値等の判定基準を短時間に自動的
に設定することができる。

【００１８】また、本発明による判定基準設定プログラ
ムを記録した機械読み取り可能な記録媒体を用いて判定
基準を設定すれば、複数のサンプル画像とその評価値、
例えば良品または不良品の評価値から、判定領域、回転
角度、特徴量抽出アルゴリズム、特徴量判定値等の判定
基準を短時間に自動的に設定することができる。

【００１９】

【発明の実施の形態】図１は、本発明による画像処理装
置の一実施の形態を示すブロック図である。本実施の形
態による画像処理装置は、検査の対象となる処理対象物
（以下、ワーク、という）を撮像してその映像信号を出
力するビデオカメラ等のカメラ１、映像信号を画像デー
タに変換するＡ／Ｄ変換器を含む画像入力部２、画像入
力部２からの画像データを記憶する画像メモリ３を備え
る。

【００２０】また、画像メモリ３から出力される画像デ
ータを映像信号に変換するＤ／Ａ変換器を含む画像出力
部４、この映像信号を表示制御部５の制御のもとに表示
するモニタ６を備える。

【００２１】また、画像メモリ３はバス７を介して中央
処理装置（ＣＰＵ）８、プログラムメモリ（ＲＯＭ）
９、一時記憶メモリ（ＲＡＭ）１０に接続されている。
また、バス７には複数の良品および不良品サンプルの画
像を記憶するファイリングメモリ１１、処理対象物の良
否を判定するための判定基準を記憶する判定基準メモリ
１２、インターフェイスを介して接続されるキーボード
などの操作部１３が接続されている。

【００２２】ＣＰＵ８はＲＯＭ９に記憶したプログラム
データに従って判定基準の作成および判定基準に基づく
ワークの良否判定等の処理を行う。なお、ＣＰＵ８を制
御する判定基準設定プログラムなどのプログラムデータ
はＲＯＭ９に予め記憶されているが、フロッピーディス
ク等の外部記録媒体に記録し、読取装置によってＲＡＭ
１０内にロードするようにしてもよい。

【００２３】ＣＰＵ８で行う判定基準の設定処理として
は、前処理設定、回転範囲設定、判定領域設定、特徴量
抽出アルゴリズム設定、判定値設定などがある。特徴量
抽出アルゴリズムとしては、パターンマッチングによる
相関値抽出、２値化画像処理による２値面積抽出があ
る。

【００２４】次に、図２に示すフローチャート図を参照
しながら、判定基準の作成処理について説明する。ま
ず、複数のワークの中から任意のサンプルを複数個選び
出し、カメラ１によって順次撮像し、得られたサンプル
画像をファイリングメモリ１１に記憶する（ステップＳ
１〜Ｓ２）。なお、ワークの個数が少ない場合は、全て
のワークを記憶するようにしてもよい。

【００２５】次いで、ファイリングメモリ１１に記憶し
たサンプル画像の中から任意の画像をモニタ６に表示
し、操作部１３によって検査対象とする判定領域を指定
し、その位置を登録する（ステップＳ３）。

【００２６】次いで、ファイリングメモリ１１に記憶し
た全てのサンプル画像をモニタ６に表示し（ステップＳ
４）、その画像を見ながらユーザが操作部１３から各ワ
ークに対する評価値を良品（ＯＫ）または不良品（Ｎ
Ｇ）として入力する（ステップＳ５〜Ｓ６）。

【００２７】次いで、判定基準となる各基準データの設
定処理を行う（ステップＳ７）。この設定処理では、前
述した前処理設定、回転範囲設定、判定領域設定、特徴
量抽出アルゴリズム設定、判定値設定などを行う。設定
した各基準データは判定基準メモリ１２に格納する。

【００２８】＜前処理設定＞次に、図３に示すフローチ
ャート図を参照しながら、基準データ設定処理（ステッ
プＳ７）における前処理設定について説明する。前処理
には平滑化、エッジ強調、エッジ抽出など各種の方法が
ある。画像の計測を行うには、それぞれに適した前処理
を選択することが必要となる。従来はユーザが知識と経
験とに基づいて最適と思う前処理を選択しているが、本
発明では蓄積したサンプル画像およびそのＯＫ／ＮＧ情
報に基づいて前処理を自動的に選択する。

【００２９】まず、この画像処理装置で使用できる前処
理（平滑化、エッジ強調、エッジ抽出など）から一つを
選択する（ステップＳ１１）。次いで、ファイリングメ
モリ１１に蓄積した全サンプル画像に対し、選択した前
処理を実行し、ファイリングメモリ１１の他の領域に格
納する（ステップＳ１２）。

【００３０】次いで、良品（ＯＫ）の前処理画像の全て
に対し互いのパターンマッチングを取り、相関値の分布
範囲Ａを調べる（ステップＳ１３）。また、不良品（Ｎ
Ｇ）の前処理画像に対して良品の前処理画像の一つとパ
ターンマッチングを取り、相関値の分布範囲Ｂを調べる
（ステップＳ１４）。

【００３１】こうして得た良品同士の相関値の分布範囲
Ａと、良品および不良品間の相関値の分布範囲Ｂとが重
なっているか否かを調べ（ステップＳ１５）、重なる場
合は良品と不良品との区別がつかないことになるので、
この前処理は不適として他の前処理を選択し（ステップ
Ｓ１６〜Ｓ１７）、前述したステップＳ１２〜Ｓ１５の
処理を繰り返す。

【００３２】ここで、分布範囲Ａと分布範囲Ｂとが重な
っているか否かを調べる具体的な方法について説明す
る。ワーク画像の有限個の集合をＷとし、その中の良品
の集合をＯ、不良品の集合をＮとする。また、画像同士
の相関値を、

【００３３】

【数１】とする。Ｒは実数の集合である。

【００３４】良品同士の相関値分布範囲Ａと、良品と不
良品の相関値分布範囲Ｂとは、

【００３５】

【数２】で表される。ここで、相関値分布範囲ＡとＢとが重なっ
ているかどうかを判定する方法は次のように行う。

【００３６】集合Ｏ，Ｎともに要素は有限個であるか
ら、分布範囲Ａ，Ｂはそれぞれ実数値の有限な集合であ
る。従って、分布範囲Ａ，Ｂはそれぞれ値が最大の要素
max(Ａ），max(Ｂ）と、値が最小の要素min(Ａ），min
(Ｂ）とが存在する。ここで、 max(Ａ）＜min(Ｂ）であれば、ある判定値ｋが存在
し、全ての良品同士の相関値ａと、全ての良品と不良品
の相関値ｂは、

【００３７】

【数３】である。

【００３８】 min(Ａ）＞max(Ｂ）であれば、ある判
定値ｋが存在し、全ての良品同士の相関値ａと、全ての
良品と不良品の相関値ｂは、

【００３９】

【数４】である。

【００４０】前記またはの場合、相関値分布範囲Ａ
と相関値分布範囲Ｂとが重なっていないといえる。両分
布範囲Ａ，Ｂが重ならない場合は（ステップＳ１５）、
その前処理を選択し、その結果をモニタ６に表示し（ス
テップＳ１８）、処理を終了する。全ての前処理を試み
たが駄目だった場合は（ステップＳ１６）、前処理「Ｏ
ＦＦ」として処理を終了し、その結果をモニタ６に表示
する（ステップＳ１８）。ユーザはこの画面を見ながら
操作部１３によって微調整を行う。微調整の対象は画像
前処理方法における前処理アルゴリズムの選択や前処理
パラメータである。

【００４１】図４は、モニタ６に表示された前処理結果
の一覧表で、ワーク０とのパターンマッチングによる相
関値を示している。横軸に前処理の種類（ＯＦＦ、平滑
化弱、平滑化強、エッジ強調１、エッジ強調２、エッジ
強調３、エッジ抽出等）、縦軸にワーク０からワーク５
のＯＫ／ＮＧを示す。

【００４２】ワーク毎に前処理「ＯＦＦ」の場合は相関
値がいくらになるか、「平滑化弱」の場合は相関値がい
くらになるかを、ワーク０を基準（１００）に表してい
る。自動設定した前処理は太枠で表し、この例では「平
滑化強」が設定されていることを表している。

【００４３】また、前処理設定時における「ＯＫ結果最
大値」、「ＯＫ結果最小値」、「ＮＧ結果最大値」、
「ＮＧ結果最小値」を表示する。判定値を決める場合、
良品の分布する数値および範囲が重ならない前処理を選
ぶ必要がある。

【００４４】どの前処理が適しているかは自動的に設定
されるので、設定された前処理と他の前処理とはどのよ
うになっているかを知ることができる。この例では、自
動的に設定した「平滑化強」が好ましいことを表してい
る。前処理の変更は操作部１３で太枠を移動させること
で行うことができる。

【００４５】＜回転範囲設定＞次に、図５に示すフロー
チャート図を参照しながら、回転範囲設定処理の手順に
ついて説明する。一般にワークは回転方向が不揃いの状
態で搬送されてくるので、撮像画像から回転角度を検出
し、回転補正を行った後に判定処理を実行するようにし
ている。

【００４６】このため、従来は一定の角度刻みで１回転
分のモデル画像（例えば５度刻みであれば７２個のモデ
ル画像）を生成し、ワークの画像と全モデル画像とを比
較して回転角度を検出していた。しかし、これでは処理
速度が遅くなるので、本発明ではサンプル画像およびそ
のＯＫ／ＮＧ情報に基づいて最適な回転範囲を自動的に
設定する。

【００４７】まず、ファイリングメモリ１１に蓄積した
良品画像の一つを選択し、一定の角度刻み、例えば５度
刻みで３６０度分のモデル画像を生成する（ステップＳ
２１）。次いで、ファイリングメモリ１１に蓄積した全
ての良品画像をモデル画像でサーチし回転角度を検出す
る（ステップＳ２２）。

【００４８】次いで、全良品画像の角度分布から最適な
回転範囲を求め、その範囲内のモデル画像のみを回転角
度の検出に用いるように設定する（ステップＳ２３）。
設定結果はモニタ６に表示される（ステップＳ２４）。

【００４９】図６は、モニタ６に表示される回転範囲の
設定結果の一覧表である。良品であるワーク０を基準に
他の良品ワーク２，３，５がどの程度回転するかを求
め、またその相関値を求めている。そして、回転角度の
下限（ここでは−２度）と上限（ここでは＋１２度）と
から若干多めに回転範囲を求め、ここでは−５度〜＋１
５度に設定している。

【００５０】回転刻みについては自動的に設定される
が、大きくすると相関値が低くなってしまい、小さくす
ると相関値は上がるが処理速度が遅くなる。この例では
３度に設定されているが、ユーザは画面を見ながら操作
部１３によって回転刻みをマニュアルで変更することが
できる。ＣＰＵ８は変更後の回転刻みに基づいて計測を
再実行し、回転角度、相関値、回転範囲を更新する。

【００５１】＜特徴量抽出アルゴリズム・判定値設定＞
次に、図７および図８に示すフローチャート図を参照し
ながら、特徴量抽出アルゴリズムおよび判定値の設定手
順について説明する。

【００５２】計測に用いる特徴量は良品の形状が定形か
不定形かによって定める。良品の形状が定形であればパ
ターンマッチングにより形の異なる不良品を検査するこ
とが可能である。しかし、良品の形状が不定形であれば
パターンマッチングにより形状検査を行っても意味がな
いため、２値化画像処理によって大きさ・重心位置など
をもとに検査を行う。

【００５３】まず、サンプル画像には良品画像と不良品
画像とが存在するので、特徴量抽出アルゴリズムとして
パターンマッチングを仮に選択する（ステップＳ３
１）。そして、ファイリングメモリ１１に蓄積した良品
画像において各サンプル画像に対して相関値を求める
（ステップＳ３２）。

【００５４】その結果、良品同士の相関値の分布範囲が
予め決められた範囲ｋよりも小さければ安定しているの
で（ステップＳ３３）、良品と不良品の相関値の分布範
囲を計測する（ステップＳ３４）。

【００５５】そして、良品同士の相関値の最小値が所定
値Ｊ以上で（ステップＳ３５）、良品と不良品の相関値
の最大値が所定値Ｊ未満ならば（ステップＳ３６）、ア
ルゴリズムとしてパターンマッチングを選択し、値Ｊを
判定値とする（ステップＳ３７）。

【００５６】次いで、判定値Ｊで良品画像を計測し（ス
テップＳ３８）、計測結果がＯＫにならなければ、良品
画像同士の相関値の最小値より低い値に判定値を調整し
（ステップＳ３９〜Ｓ４０）、計測を繰り返す。

【００５７】ＯＫになれば（ステップＳ３９）、調整し
た判定値で不良品画像を計測し（ステップＳ４１）、そ
の結果がＮＧであれば（ステップＳ４２）、特徴量抽出
アルゴリズムとしてパターンマッチングによる相関値抽
出方法に決定し、調整した判定値を設定する。

【００５８】ステップＳ３３で相関値が安定していない
場合、すなわち良品同士の相関値分布範囲が予め決めら
れた範囲ｋよりも広い場合、あるいはステップＳ３５〜
Ｓ３６で条件を満たす所定値Ｊを求めることができない
場合、またはステップＳ４２で不良品画像がＮＧになら
ない場合は、特徴量抽出アルゴリズムとして２値化画像
処理を選択する（ステップＳ５１）。

【００５９】そして、ファイリングメモリ１１に蓄積し
た全サンプル画像に対して特徴量である２値面積を抽出
する（ステップＳ５２）。２値面積が安定していれば
（ステップＳ５３）、不良品画像を計測して良品画像の
面積値と比較し、次式から面積判定値を求める（ステッ
プＳ５４）。

【００６０】（面積判定値）＝{(良品の面積）＋（不良
品の面積)}／２この面積判定値で良品画像を計測し（ステップＳ５
５）、安定していれば（ステップＳ５６）、この面積判
定値を判定値として設定し、特徴量抽出アルゴリズムと
して２値化画像処理を選択する。

【００６１】ステップＳ５３で２値面積が安定しない場
合、またはステップＳ５６で計測値が安定しない場合
は、この画像処理装置による判定基準の作成処理はでき
ないと判断し（ステップＳ５７）、全ての処理を終了す
る。２値面積を求めるためには２値化レベルを決める必
要があるが、微少な２値化レベルの変化に対して２値面
積が大きく変動するようでは２値面積は不安定であると
いえる。

【００６２】図９は、モニタ６に表示される各検査領域
における特徴量抽出アルゴリズムおよびそれによる特徴
量を表す一覧表である。良品であるワーク０を基準に他
のワーク１〜４が判定領域毎にどの特徴量抽出アルゴリ
ズムでどのような特徴量を取るか、ユーザがどのように
ＯＫ／ＮＧ判定をしたかを示している。領域０および領
域２はパターンマッチングの相関値を示し、領域１は２
値化画像処理の面積値を示している。

【００６３】縦軸上の２つの欄である「判定値上限」お
よび「判定値下限」は自動設定された判定値の上限・下
限を示している。この項目はユーザがマニュアルで変更
することができ、他の項目は計測値を表している。計測
結果とユーザが設定した判定値の上下限値とを見比べ
て、一致しない場合は反転表示され（ワーク２の領域２
における相関値）、判定値を厳しくしたり、緩くしたり
する微調整を行う。

【００６４】図１０は、ワーク０〜５の判定領域ｍにお
ける２値面積の計測値と判定結果を示す一覧表で、判定
値が２０００〜３０００のときのＯＫ／ＮＧを示してい
る。ユーザが判定値を変更すると、ワーク毎の判定も対
応して変化する。

【００６５】＜計測時間・誤判定度・計測精度の変更＞
図１１は、モニタ６に表示される計測時間・計測精度・
誤判定度等の検査設定表示の画面である。この例では、
計測時間５２０ms、計測精度±３００pix 、誤判定度０
となっている。これらの数値はユーザが操作部１３から
変更することができる。

【００６６】誤判定度は良品と不良品とを間違える度合
いで、良品・不良品の分布範囲の間隔が計測精度の２倍
より大きければゼロとし、計測精度の２倍より小さけれ
ばこの差の絶対値を誤判定度とする。

【００６７】計測精度は計測した相関値や２値面積がど
の程度安定しているかを数値で保証するもので、各画像
について、（全画素計測結果）−（一定間隔おいた画素の計測結
果）×（間隔）² の絶対値を求め、その最大値とする。

【００６８】計測時間は計測値の精度と引き換えに短く
することができる。例えば２値面積で計測するのであれ
ば、領域内の全ての画素を計測するのではなく、１画素
または２画素おきに代表点を抽出し、その画素のみを計
測する。１画素おきであれば計測時間は４分の一となる
が、精度は落ちる。また、相関値で計測するのであれ
ば、パターンマッチングを１画素または２画素おきに飛
び越して行う。この場合も精度は落ちるが計測時間は速
くなる。

【００６９】良品の計測値と不良品の計測値とに大きな
開きがある検査の場合は、精度を落しても良品と不良品
との判定を誤ることは少ない。通常、サンプルとして登
録された画像を計測し、その計測値の分布範囲からサン
プル画像の誤判定度がゼロになる範囲で処理速度が最大
になるように間引き間隔を自動的に設定する。

【００７０】２値面積では、次の方式に従い、現在設定
されている間隔から計測時間、計測精度、誤判定度を求
めて画面に表示し、また、ユーザが調整した計測時間、
計測精度、誤判定度から間隔を逆算して設定する。

【００７１】（計測時間）＝{(計測領域面積）×（１画
素当りの処理時間)}÷（計測間引き間隔）² その式を上記する。

【００７２】＜設定した判定基準によるチェック＞以上
の手順により、サンプル画像を用いて判定基準を設定す
ると、設定内容を確認するために複数のサンプル画像に
ついてチェックする。図１２はその様子を示す図面で、
ワーク０〜２の各４つの検査領域について、ＯＫ／ＮＧ
の箇所を視覚的に区別しやすい表現を用いることで、多
くのサンプル画像の検査箇所について確実に素早くチェ
ックすることができる。

【００７３】この例では、ワーク０は４つの検査箇所の
全てがＯＫであるので、ＯＫと判定される。ワーク１は
４つの検査箇所のうち１つがＮＧ（抜け）であるので、
ＮＧと判定される。ワーク２は４つの検査箇所のうち１
つがＮＧ（異種混入）であるので、ＮＧと判定される。

【００７４】＜他の実施の形態＞また、前述の実施の形
態では、複数のワークの中から良品および不良品を選び
出し、それらのサンプル画像から判定基準を設定するよ
うにしたが、ラインの立ち上げ段階では、不良品を入手
できない場合が多い。そこで、このような場合には、図
１３に示すように、良品画像に将来生じると推定される
欠陥を付加し、不良品のサンプル画像として用いるよう
にしてもよい。この例では、良品画像（ａ）にＯＫとみ
なす欠陥を追加した画像（ｂ）、ＮＧ欠陥を追加した画
像（ｃ，ｄ）を示している。

【００７５】また、前述の実施の形態では、判定領域の
設定をユーザがマニュアルにて行うようにしたが（ステ
ップＳ３）、図１４に示すように、良品画像同士の類似
点、良品画像および不良品画像間の相違点から判定領域
を自動的に設定するようにしてもよい。

【００７６】また、前述の実施の形態では、ユーザがサ
ンプル画像の良否（ＯＫ／ＮＧ）を入力するようにした
が（ステップＳ５）、ＮＧ入力に代えて、図１５に示す
ように、サンプル画像の欠陥位置をカーソルで指定する
ようにしてもよい。これをもとに内部の処理手順および
パラメータなどを自動設定し、ユーザが思う通りの検査
を行えるようにしてもよい。

【００７７】また、図１６に示すように、ユーザがサン
プル画像の中から読み取りたい文字列を指定すると、こ
れをもとに画像から文字部分を切り出し、同じ文字と指
定された画像のばらつきを考慮し、アルゴリズム、読取
領域、パラメータを自動設定するようにしてもよい。こ
れにより、従来の文字読取装置の「文字切り出し→辞書
登録→検査領域登録」という面倒な設定手順を簡略化で
きる。

【００７８】また、前述の実施の形態では、ワークの回
転範囲を自動的に設定するようにしたが、良品ワークに
ついて位置をマニュアル登録し、例えば、図１７（ａ）
に示す例では、破線枠で示すように良品ワークの対向す
る２隅をモデル登録し、図（ｂ）〜（ｄ）に示す他のワ
ークをサーチして位置修正するようにしてもよい。

【００７９】

【発明の効果】本発明による画像処理装置及び方法によ
れば、複数のサンプル画像とその評価値、例えば良品ま
たは不良品の評価値から、判定領域、回転角度、特徴量
抽出アルゴリズム、判定値等の判定基準を短時間に自動
的に設定することができる。

【００８０】また、本発明による判定基準設定プログラ
ムを記録した機械読み取り可能な記録媒体を用いて判定
基準を設定すれば、複数のサンプル画像とその評価値、
例えば良品または不良品の評価値から、判定領域、回転
角度、特徴量抽出アルゴリズム、特徴量判定値等の判定
基準を短時間に自動的に設定することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明による画像処理装置の一実施の形態を示
すブロック図である。

【図２】判定基準の作成手順を示すフローチャート図で
ある。

【図３】前処理設定の手順を示すフローチャート図であ
る。

【図４】モニタに表示される前処理結果の一覧表であ
る。

【図５】回転範囲設定の手順を示すフローチャート図で
ある。

【図６】モニタに表示される回転範囲の設定結果の一覧
表である。

【図７】特徴量抽出アルゴリズムおよび判定値の設定手
順を示すフローチャート図（その１）である。

【図８】特徴量抽出アルゴリズムおよび判定値の設定手
順を示すフローチャート図（その２）である。

【図９】モニタに表示された領域毎の特徴量抽出アルゴ
リズムおよび特徴量を表す一覧表である。

【図１０】領域ｍにおけるワーク０〜５の２値面積の計
測値と判定結果を示す一覧表である。

【図１１】モニタに表示される計測時間・計測精度・誤
判定度の設定表示画面である。

【図１２】モニタに表示される設定内容確認のためのチ
ェック結果を示す画面である。

【図１３】良品画像の一部を編集して欠陥を追加した画
像である。

【図１４】判定領域を自動的に設定するときの説明図で
ある。

【図１５】モニタに表示されるサンプル画像の欠陥位置
を指定する画面である。

【図１６】モニタに表示されるサンプル画像から読取り
文字列を指定する画面である。

【図１７】ワークの回転修正をマニュアル設定するとき
の説明図である。

【符号の説明】

１カメラ２画像入力部３画像メモリ４画像出力部５表示制御部６モニタ７バス８ＣＰＵ９ＲＯＭ１０ＲＡＭ１１ファイリングメモリ１２判定基準メモリ１３操作部

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】複数の処理対称物の画像をサンプル画像
として記憶する記憶手段と、前記複数のサンプル画像に評価値を付与する評価値付与
手段と、前記サンプル画像および前記評価値に基づいて前記処理
対象物を判定するための判定基準を設定する判定基準設
定手段と、を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】前記判定基準設定手段は、画像の回転範
囲を設定する手段であることを特徴とする請求項１記載
の画像処理装置。
【請求項３】前記判定基準設定手段は、サンプル画像
上の所定領域を設定する手段であることを特徴とする請
求項１記載の画像処理装置。
【請求項４】前記判定基準設定手段は、画像の特徴量
を抽出する特徴量抽出アルゴリズムを設定する手段であ
ることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項５】前記判定基準設定手段は、前記評価値が
所定値を満たすサンプル画像に基づいて判定基準を設定
する手段であることを特徴とする請求項１記載の画像処
理装置。
【請求項６】前記評価値付与手段は、前記処理対称物
の良・不良を示す評価値を付与する手段であることを特
徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項７】前記評価値付与手段は、前記サンプル画
像の所定位置または所定文字を指定する手段であること
を特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項８】前記評価値付与手段で付与した評価値お
よび前記判定基準設定手段で設定した判定基準を表示す
る表示手段および調整手段を備えることを特徴とする請
求項１記載の画像処理装置。
【請求項９】前記サンプル画像に修正を加える画像修
正手段を備えることを特徴とする請求項１記載の画像処
理装置。
【請求項１０】複数の処理対称物の画像を記憶し、前記複数のサンプル画像に評価値を付与し、前記サンプル画像および前記評価値に基づいて前記処理
対象物を判定するための判定基準を設定することを特徴
とする画像処理方法。
【請求項１１】複数の処理対称物の画像を記憶する手
順と、前記複数のサンプル画像に評価値を付与する手順と、前記サンプル画像および前記評価値に基づいて処理対象
物を判定するための判定基準を設定する手順と、からな
る判定基準設定プログラムを記録した機械読み取り可能
な記録媒体。