JPH1114554A - 視覚欠陥検査方法および装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 欠陥部位と正常部位との輝度差が僅かである
淡欠陥の検査を高精度で行うことができ、しかも欠陥の
形状、輝度パターンが変わっても同一のロジックで検査
を行うことができる視覚欠陥検査方法および装置を提供
する。 【解決手段】 視覚カメラで被検査物を撮像することに
より得られた画像を画像データとして画像入力装置（１
１）から入力して画像記憶装置（１２）に記憶し、一
方、欠陥基準画像記憶装置（１４）に記憶された複数の
欠陥基準画像の中から被検査物に対応した所望の欠陥基
準画像を基準画像切り替え装置（１５）で選択切り替
え、正規化相関演算処理装置（１３）は、この基準画像
切り替え装置（１５）で選択切り替えされた欠陥基準画
像に基づき上記画像記憶装置（１２）に記憶された画像
情報に対して正規化相関演算処理を施すことにより淡欠
陥強調処理を行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は紙、布などの無地
のシート状物、塗装、液晶などの被検査物の欠陥を視覚
カメラを使用して検査する視覚欠陥検査方法および装置
に関し、特に、視覚カメラにより観測された被検査物の
画像の欠陥部位と正常部位との輝度差が僅かである淡欠
陥の検査を可能にした視覚欠陥検査方法および装置に関
する。

【０００２】

【従来の技術】従来、この種の視覚欠陥検査方法として
は以下に示すような方法が知られている。

【０００３】１）淡欠陥の部位の輝度分布の空間的周波
数成分が正常部位のそれと異なることに着目して、視覚
カメラからの画像データを平滑化処理し、光学的歪み補
正を行うことにより、欠陥部位と正常部位との領域を分
離する方法。

【０００４】２）淡欠陥の部位の輝度分布の空間的周波
数成分が正常部位のそれと異なることに着目して、視覚
カメラからの画像データを微分処理し、欠陥部位と正常
部位との領域を分離する方法。

【０００５】３）淡欠陥の部位の輝度分布の空間的周波
数成分が正常部位のそれと異なることに着目して、視覚
カメラからの画像データを微分処理の単位長さをさまざ
まに変えて微分処理し、その結果を統合することによ
り、欠陥部位と正常部位との領域を分離する方法。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来の方法にあっては、主に淡欠陥の部位の輝度分布の空
間的周波数成分が正常部位のそれと異なることに着目し
た処理により、欠陥部位と正常部位との領域を分離する
手法をとるものであるため、欠陥部位と正常部位との輝
度差が僅かである淡欠陥の場合、画像のノイズ、例え
ば、電気的ノイズ、あるいは本来は欠陥とみなす必要の
ない正常部位の輝度変化などのために、淡欠陥部位の領
域を分離する能力は十分ではない。

【０００７】また、従来の上記方法の場合、３個程度の
少ないパラメータ値により領域の分離能力および特性を
調整するため、被検査物が変わるなどして欠陥の形状、
輝度パターンが大きく変われば、欠陥検査のロジックそ
のもを大きく変更しなければならないという問題点があ
る。

【０００８】そこで、この発明は、欠陥部位と正常部位
との輝度差が僅かである淡欠陥の検査を高精度で行うこ
とができ、しかも欠陥の形状、輝度パターンが変わって
も同一のロジックで検査を行うことができる視覚欠陥検
査方法および装置を提供することを目的とする。

【０００９】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、請求項１の発明は、視覚カメラで被検査物を撮像す
ることにより得られた画像情報に基づき該被検査物の欠
陥を検査する視覚欠陥検査方法において、上記視覚カメ
ラで被検査物を撮像することにより得られた画像情報に
対して予め準備した所定の欠陥基準画像を参照して正規
化相関処理を行い、該正規化相関処理結果から上記被検
査物の欠陥を検査することを特徴とする。

【００１０】また、請求項２の発明は、請求項１の発明
において、上記正規化相関処理は、上記画像情報の全て
の位置における評価値を上記欠陥基準画像を参照した正
規化相関処理により計算し、該評価値の分布を求めるこ
とにより行われることを特徴とする。

【００１１】また、請求項３の発明は、請求項１の発明
において、上記欠陥基準画像は、上記被検査物の欠陥の
大きさに対応したサイズを有し、該欠陥を抽象化した単
峰型の輝度変化を持つサイズの画像であることを特徴と
する。

【００１２】また、請求項４の発明は、請求項３の発明
において、上記欠陥基準画像は、輝度変化が円錐型に変
化する画像データであることを特徴とする。

【００１３】また、請求項５の発明は、請求項３の発明
において、上記欠陥基準画像は、輝度変化が円柱型に変
化する画像データであることを特徴とする。

【００１４】また、請求項６の発明は、請求項３の発明
において、上記欠陥基準画像は、輝度が１次元的に変化
する画像であることを特徴とする。

【００１５】また、請求項７の発明は、請求項１の発明
において、上記欠陥基準画像は、該欠陥基準画像に特化
した正規化相関演算の実行コードを動的リンクライブラ
リの形式で記憶されることを特徴とする。

【００１６】また、請求項８の発明は、請求項１の発明
において、上記欠陥基準画像は、予め用意された複数の
欠陥基準画像から上記被検査物に対応して選択使用され
ることを特徴とする。

【００１７】また、請求項９の発明は、請求項１の発明
において、上記正規化相関処理は、上記欠陥基準画像を
区分的に直線で近似することにより、漸化式を用いて相
関値を算出することを特徴とする。

【００１８】また、請求項１０の発明は、視覚カメラで
被検査物を撮像することにより得られた画像情報に基づ
き該被検査物の欠陥を検査する視覚欠陥検査装置におい
て、上記視覚カメラで被検査物を撮像することにより得
られた画像情報を記憶する画像記憶手段と、複数の欠陥
基準画像を記憶する欠陥基準画像記憶手段と、上記欠陥
基準画像記憶手段に記憶された複数の欠陥基準画像の中
から上記被検査物に対応して所望の欠陥基準画像を選択
する基準画像選択手段と、上記基準画像選択手段で選択
された欠陥基準画像に基づき上記画像記憶手段に記憶さ
れた画像情報に対して正規化相関処理を行うことにより
欠陥強調を行う正規化相関処理手段と、を具備すること
を特徴とする。

【００１９】また、請求項１１の発明は、請求項１０の
発明において、上記正規化相関処理手段は、上記画像情
報の全ての位置における評価値を上記欠陥基準画像に基
づき正規化相関処理により計算し、該評価値の分布を求
めることを特徴とする。

【００２０】また、請求項１２の発明は、請求項１０の
発明において、上記欠陥基準画像記憶手段は、上記欠陥
基準画像として、被検査物の欠陥の大きさに対応したサ
イズを有し、該欠陥を抽象化した単峰型の輝度変化を持
つサイズの画像を記憶することを特徴とする。

【００２１】また、請求項１３の発明は、請求項１０の
発明において、上記欠陥基準画像記憶手段は、上記欠陥
基準画像を、該欠陥基準画像に特化した正規化相関演算
の実行コードを動的リンクライブラリの形式で記憶する
ことを特徴とする。

【００２２】また、請求項１４の発明は、請求項１０の
発明において、上記正規化相関処理手段は、上記欠陥基
準画像を区分的に直線で近似することにより、漸化式を
用いて相関値を算出することを特徴とする。

【００２３】

【発明の実施の形態】以下、この発明の実施の形態につ
いて添付図面を参照して詳細に説明する。

【００２４】図１は、この視覚欠陥検査方法および装置
を適用して構成した視覚欠陥検査システムの概略構成を
示したものである。

【００２５】図１において、この実施の形態の視覚欠陥
検査システムは、被検査物２００を裏面から照射する光
源１００、被検査物２００の透過光を撮像するＣＣＤ
（チャージカップドデバイス）カメラ３００、ＣＣＤカ
メラ３００から出力された画像情報を処理する画像処理
装置４００を具備して構成される。

【００２６】図２は、この実施の形態の視覚欠陥検査シ
ステムの要部をブロック図で示したものである。

【００２７】図２において、この視覚欠陥検査システム
は、画像入力装置１１、画像記憶装置１２、正規化相関
演算処理装置１３、欠陥基準画像記憶装置１４、基準画
像切り替え装置１５を具備して構成される。

【００２８】ここで、画像入力装置１１は、ＣＣＤカメ
ラ、Ａ／Ｄ（アナログ／ディジタル）変換器から構成さ
れる。すなわち、ＣＣＤカメラにより被検査物を撮像
し、このＣＣＤカメラから出力されるＮＴＳＣ信号（標
準テレビション映像信号）をＡ／Ｄ変換器によりデジタ
ル信号に変換する。このＡ／Ｄ変換器により変換された
デジタル信号は画像憶装置１２に画像データとして出力
される。

【００２９】この画像憶装置１２に出力される画像デー
タはＣＣＤカメラの１視野分の輝度情報で構成される。

【００３０】なお、この実施の形態の視覚欠陥検査シス
テムにおいては、画像入力装置１１をＣＣＤカメラ、Ａ
／Ｄ変換器から構成したが、この画像入力装置１１は、
外部記憶装置（ハードディスクなど）を使用して直接、
画像記憶装置１２に画像データを送出するように構成し
てもよく、被検査物に対応する画像データをデジタル信
号（画像データ）として出力するものであれぱ上記構成
に制限されるものではない。

【００３１】画像記憶装置１２は、ＲＡＭ（ランダムア
クセスメモリ）で構成され、画像入力装置１１から出力
された画像データを記憶保持する。すなわち、画像記憶
装置１２は、画像入力装置１１から出力された画像デー
タを記憶保持するに十分なメモリ容量を持つもので、正
規化相関演算装置１３からの要求に応じて画像データ上
の任意の位置の輝度情報を正規化相関演算装置１３に出
力できるものである。

【００３２】正規化相関演算装置１３は、画像記憶装置
１２から輝度情報を取得し、さらに基準画像切り替え装
置１５から出力される欠陥基準画像を参照して正規化相
関演算処理を行い、欠陥強調輝度データを生成するもの
である。この正規化相関演算装置１３の処理の詳細につ
いては後に詳述する。

【００３３】欠陥基準画像記憶装置１４は、外部記憶装
置（ハードディスク）で構成され、正規化相関演算処理
装置１３の正規化相関演算処理で参照する欠陥基準画像
を記憶保持する。ここで、欠陥基準画像記憶装置１４に
記憶保持される欠陥基準画像は複数セット用意され、基
準画像切り替え装置１５からの呼び出し要求で指定され
た欠陥基準画像を出力する。

【００３４】なお、この欠陥基準画像記憶装置１４は、
外部記憶装置として構成したが、この欠陥基準画像記憶
装置１４は、デジタル信号データを記憶保持できるもの
であればＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）、ＲＯＭ
（リードオンリィメオリ）などを用いても構成すること
ができ、上記構成に制限されるものではない。

【００３５】基準画像切り替え装置１５は、外部から入
力される基準画像切り替え信号で指定された欠陥基準画
像を欠陥基準画像記憶装置１４から読み取り、正規化相
関演算処理装置１３に送出する。

【００３６】ここで、基準画像切り替え装置１５に外部
から入力される基準画像切り替え信号は、この視覚欠陥
検査システムにおける欠陥検査の最適なモードを選択す
るための信号であり．この基準画像切り替え信号によっ
てその製造工程などの状況に最適な欠陥基準画像を選択
するものである。

【００３７】また、正規化相関演算処理装置１３からか
ら出力される欠陥強調画像データは、欠陥部位のみが強
調された画像データとなる。

【００３８】この実施の形態の視覚欠陥検査装置におけ
る欠陥検査では、この欠陥部位のみが強調されたデータ
をさらに２値化処理するなどして欠陥部位の面積を計測
して合否判定を行う合否判定処理が行われる。なお、こ
の合否判定処理の詳細はこの発明の要旨を構成するもの
ではないのでその説明を省略する。

【００３９】なお、図２において、画像入力装置１１
は、図１に示したＣＣＤカメラ３００および画像処理装
置４００の一部で実現され、画像記憶装置１２、正規化
相関演算処理装置１３、欠陥基準画像記憶装置１４、基
準画像切り替え装置１５は、図１に示した画像処理装置
４００で実現される。

【００４０】次に、この発明の要旨を構成する欠陥基準
画像を用いた正規化相関演算処理による淡欠陥強調処理
について具体的に説明する。

【００４１】図３は、この欠陥基準画像を用いた正規化
相関演算処理による淡欠陥強調処理の概要を示したもの
である。

【００４２】すなわち、この正規化相関演算処理による
淡欠陥強調処理においては、図３（ａ）に示すような所
定形状の淡欠陥部分２１を有するシートの観測画像２０
を処理対象とする。この観測画像２０は、図１に示した
画像入力装置１１により入力され、画像記憶装置１２に
記憶された画像データに対応する。

【００４３】この図３の（ａ）に示す観測画像２０に対
応する画像データは、正規化相関演算処理装置１３から
の要求に応じて画像データ上の各位置の輝度情報が正規
化相関演算処理装置１３に取り込まれ、正規化相関演算
処理装置１３では基準画像切り替え装置１５から出力さ
れる欠陥基準画像を参照して、この輝度情報を正規化相
関演算処理して、観測画像２０の各位置での評価値を計
算する。この様子が図３の（ｂ）に示される。この正規
化相関演算処理の詳細については後に詳述する。

【００４４】図３の（ｃ）は、上記正規化相関演算処理
により計算された観測画像２０における評価値の分布状
態を示したものである。この表価値分布により淡欠陥部
分２１を強調した淡欠陥強調画像２０ａが得られる。な
お、図３の（ｃ）において、２１ａは、この淡欠陥強調
により強調された淡欠陥部分を示す。

【００４５】ここで、淡欠陥部分２１ａの評価値は大き
な値になり、この淡欠陥部分２１ａを除く地合い部分の
評価値は非常に小さな値になるので、その後の合否判定
処理を容易かつ高精度で行うことが可能になる。

【００４６】さて、この実施の形態の視覚欠陥検査装置
の正規化相関演算処理装置１３においては、以下に詳述
するように、基準画像切り替え装置１５より選択された
欠陥基準画像と画像記憶装置１２に記憶された画像デー
タの全座標位置での輝度情報とから正規化相関値を算出
し、この計算結果を欠陥強調画像データとして出力す
る。

【００４７】図４は、上記正規化相関演算処理装置１３
の処理をフローチャートで示したものである。

【００４８】この処理が開始されると（ステップ１０
１）、まず、画像記憶装置１２に記憶された画像データ
上の座標、すなわち観測画像ＩＯＢＳ（Ｘ，Ｙ）を初期
位置、すなわち、Ｙ＝０に設定するとともに（ステップ
１０２）、Ｘ＝０に設定し（ステップ１０３）、この座
標（０，０）に関して正規化相関計算を行い（ステップ
１０４）、その計算結果としてその座標に関する評価値
Ｅ（Ｘ，Ｙ）を出力する（ステップ１０５）。

【００４９】ここで、観測画像ＩＯＢＳ（Ｘ，Ｙ）にお
ける欠陥基準画像ｂの正規化相関計算による評価値Ｅ
（Ｘ，Ｙ）は、欠陥基準画像ｂの横画素数／２をｒ、縦
画素数／２をｑとするとき、次に示す式により計算する
ことができる。

【００５０】Ａ１（ｘ，ｙ）＝Σ（ｊ＝−ｒ→ｒ）Σ
（ｉ＝−ｑ→ｑ）ｐ[ ｙ＋ｊ][ｘ＋ｉ] （ただし、Σ（ｊ＝ａ→ｂ）Ａ（ｊ）は、Ａ（ｊ）につ
いてｊ＝ａからｂまで加算する演算を示す。以下同
じ。） Ａ２（ｘ，ｙ）＝Σ（ｊ＝−ｒ→ｒ）Σ（ｉ＝−ｑ→
ｑ）ｐ[ ｙ＋ｊ][ｘ＋ｉ] 「２」 （ただし、Ａ「ｋ」はＡをｋ乗する演算を示す。以下同
じ。） Ｂ１＝Σ（ｊ＝−ｒ→ｒ）Σ（ｉ＝−ｑ→ｑ）ｂ[ ｊ]
[ｉ] Ｂ２＝Σ（ｊ＝−ｒ→ｒ）Σ（ｉ＝−ｑ→ｑ）ｂ[ ｊ]
[ｉ] 「２」 Ｃ（ｘ，ｙ）＝Σ（ｊ＝−ｒ→ｒ）Σ（ｉ＝−ｑ→ｑ）
ｐ[ ｙ＋ｊ][ｘ＋ｉ] ｂ[ ｊ][ｉ] ） とすると、評価値Ｅ（Ｘ，Ｙ）は、 Ｅ（Ｘ，Ｙ）＝４ｑｒＣ（ｘ，ｙ）−Ａ１（ｘ，ｙ）Ｂ
１／〔｛４ｑｒＡ２（ｘ，ｙ）−Ａ１（ｘ，ｙ）
「２」｝｛４ｑｒＢ２−Ｂ１「２」｝〕「−２」 として求めることができる。

【００５１】次に、この処理による座標のＸが画像記憶
装置１２に記憶された画像データの横幅より大きいか否
か、すなわちＸ＞＝画像データ横幅が成立するかを調べ
る（ステップ１０６）。

【００５２】ここで、Ｘ＞＝画像データ横幅が成立しな
いと（ステップ１０６でＮＯ）、Ｘを１インクリメン
ト、すなわちＸ＝Ｘ＋１にし（ステップ１０７）、ステ
ップ１０４に戻る。

【００５３】すなわち、この場合は、画像記憶装置１２
に記憶された画像データの座標のＹ＝０の座標に沿った
評価値Ｅ（Ｘ，Ｙ）の出力が行われる。

【００５４】また、ステップ２０６でＸ＞＝画像データ
横幅が成立すると（ステップ１０６でＹＥＳ）、次に、
この処理による座標のＹが画像記憶装置１２に記憶され
た画像データの縦幅より大きいか否か、すなわちＹ＞＝
画像データ縦幅が成立するかを調べる（ステップ１０
８）。

【００５５】ここで、Ｙ＞＝画像データ縦幅が成立しな
いと（ステップ１０８でＮＯ）、Ｙを１インクリメン
ト、すなわちＹ＝Ｙ＋１にし（ステップ１０９）、ステ
ップ１０３に戻る。

【００５６】この場合は、ステップ１０３でＸ＝０にク
リアされるので、画像記憶装置１２に記憶された画像デ
ータの座標の次のライン、すなわち、Ｙ＝１の座標に沿
った評価値Ｅ（Ｘ，Ｙ）の出力が行われる。

【００５７】このようにして、画像記憶装置１２に記憶
された画像データの全ての座標に関する評価値Ｅ（Ｘ，
Ｙ）の出力が行われ、ステップ１０８で、Ｙ＞＝画像デ
ータ縦幅が成立すると（ステップ１０８でＹＥＳ）、こ
の処理を終了する（ステップ１１０）。

【００５８】図５および図６は、淡欠陥の検出に有効な
欠陥基準画像の一例を示したもので、図５は、円錐型の
欠陥基準画像を示し、図６は、円筒型の欠陥基準画像を
示す。

【００５９】ここで、この欠陥基準画像の基本的な考え
方は、淡欠陥を抽象化した単峰型の輝度変化を持つ欠陥
基準画像とし、淡欠陥の特徴的な輝度変化を捉えようと
するものである。さらに、この欠陥基準画像のサイズは
実際の淡欠陥の最頻値に設定する。

【００６０】これらの欠陥基準画像は無地のシートや塗
装膜等のむらといった淡欠陥を検出するのに極めて有効
である。

【００６１】なお、ここで示した基準画像はほんの一例
であり、欠陥基準画像のサイズの変更、あるいは輝度の
変化パターンの変更により、様々の欠陥に対応した強調
処理が可能である。

【００６２】例えば、サイズ的に大きな欠陥に対応する
ためには、欠陥基準画像のサイズを大きくすればよい
し、正常部位のノイズ成分が大きい時は円錐型、欠陥の
縁の輝度変化が鋭いものは円筒型といったように、強
調、検出したい欠陥の特徴で欠陥基準画面を変更する。

【００６３】以上のように、この実施の形態の視覚欠陥
検査システムは、欠陥強調に適した基準画像を使用し、
かつ、正規化相関の特徴である輝度コントラストに依存
しない特性により、極めて淡い欠陥であっても検出が可
能となる。

【００６４】また、欠陥基準画像を様々に変更すること
により、多様な欠陥に対応できる柔軟性も有している。

【００６５】次に、欠陥基準画像として単純な画像を用
いることにより、特に計算量、計算速度の向上を図った
この発明の他の実施の形態について説明する。

【００６６】この実施の形態の視覚欠陥検査システム
は、図２に示した欠陥基準画像記憶装置１４に記憶され
る欠陥基準画像および正規化相関演算処理装置１３にお
ける正規化相関演算処理が既に説明した実施の形態と異
なるだけで、他の構成は、既に説明した実施の形態と同
様である。

【００６７】したがって、この実施の形態においては、
図２および図４を参照する。

【００６８】この実施の形態において、欠陥基準画像記
憶装置１４には、欠陥基準画像に特化した正規化相関演
算の実行コードを動的リンクライブラリの形式で記憶保
持する。この欠陥基準画像記憶装置１４に記憶保持する
ライブラリは複数セット用意され、基準画像切り替え装
置１５からの呼び出し要求で指定された欠陥基準画像に
対応する正規化相関演算の実行コードが送出される。

【００６９】基準画像切り替え装置１５は、外部から入
力される基準画像切り替え信号で指定された欠陥基準画
像に対応する正規化相関演算の実行コードを欠陥基準画
像記憶装置１４から読み取り、正規化相関演算処理装置
１３に組み込む。

【００７０】正規化相関演算処理装置１３における正規
化相関演算処理の基本は、画像データの全ての位置で評
価値を計算し、評価値分布（欠陥強調画像データ）を得
ることであり、正規化相関演算処理装置１３においては
図４に示した処理と同様の処理が行われる。

【００７１】ただし、図４のステップ１０４の正規化相
関値計算では、正規化相関値計算モジュールに、基準画
像切り替え装置１５により次に説明する欠陥基準画像に
特化された実行形式のコードが組み込まれる（動的ライ
ブラリ）。

【００７２】淡欠陥の検出に有効な欠陥基準画像とそれ
に基づく正規化相関値の計算方法を以下に示す。ここで
は、既に述べた実施の形態と同様に、円錐型と円筒型の
基準画像を例示する。ただし、この実施例における欠陥
基準画像は、既に述べた実施の形態とは異なり、１次元
データから構成される。これらの欠陥画像は極めて単純
であり、計算量および計算時間の削減に大きな効果があ
る。

【００７３】図７は、この実施の形態における円錐型の
欠陥基準画像を示したものである。

【００７４】この円錐型の欠陥基準画像は、図に示すよ
うに、１次元配列ｂ［ｉ］（ｉ＝−ｑ，−ｑ＋１，…ｑ
−１，ｑ）のパターンを有し、正規化相関値の必要な項
を漸化式で求めることが可能である。すなわち、［−
ｑ，０］の区間でｂ［ｉ］＝−ａ＊ｉ、［０，ｑ］の区
間でｂ［ｉ］＝ａ＊ｉ（ａは傾き）となる。この欠陥基
準画像は暗欠点を検出するためのものであるが、明欠点
を検出するためには、［−ｑ，０］の区間でｂ［ｉ］＝
ａ＊ｉ＋ａｑ、［０，ｑ］の区間でｂ［ｉ］＝−ａ＊ｉ
＋ａｑ（ａは傾き）とすればよい。

【００７５】これに対して、観測され、取得された観測
輝度データをｐ［ｙ］［ｘ］（ｘ＝０，１，…ｗ−１，
ｙ＝０，１，…ｈ−１）とすると、図のような基準画像
を使用すれば、正規化相関値Ｅ（ｘ，ｙ）は次のように
して求められる。

【００７６】Ａ１１（ｘ，ｙ）＝Σ（ｉ＝−ｑ→０）ｐ
[ ｙ][ｘ＋ｉ] Ａ１２（ｘ，ｙ）＝Σ（ｉ＝０→ｑ）ｐ[ ｙ][ｘ＋ｉ] Ａ１（ｘ，ｙ）＝Ａ１１（ｘ，ｙ）＋Ａ１２（ｘ，ｙ） Ａ２（ｘ，ｙ）＝Σ（ｉ＝−ｑ→ｑ）ｐ[ ｙ][ｘ＋ｉ]
「２」（「２」は２乗の意、以下同様） Ｂ１＝Σ（ｉ＝−ｑ→ｑ）ｂ[ ｉ] ａ・ｑ「２」 Ｂ２＝Σ（ｉ＝−ｑ→ｑ）ｂ[ ｉ] 「２」＝（２／３）
ａ・ｑ「３」 Ｃ１（ｘ，ｙ）＝−ａΣ（ｉ＝−ｑ→０）ｉ・ｐ[ ｙ]
[ｘ＋ｉ] Ｃ２（ｘ，ｙ）＝ａΣ（ｉ＝０→ｑ）ｉ・ｐ[ ｙ][ｘ＋
ｉ] Ｃ（ｘ，ｙ）＝Σ（ｉ＝−ｑ→ｑ）ｐ[ ｙ][ｘ＋ｉ] ｂ
[ ｉ]＝−ａΣ（ｉ＝−ｑ→０）ｉ・ｐ[ ｙ][ｘ＋ｉ]＋
ａΣ（ｉ＝０→ｑ）ｉ・ｐ[ ｙ][ｘ＋ｉ]＝Ｃ１（ｘ，
ｙ）＋Ｃ２（ｘ，ｙ） Ｅ（Ｘ，Ｙ）＝〔２ｑＣ（ｘ，ｙ）−Ａ１（ｘ，ｙ）Ｂ
１〕／〔｛２ｑＡ２（ｘ，ｙ）−Ａ１（ｘ，ｙ）
「２」｝｛２ｑＢ２−Ｂ１「２」｝〕「−２」 ところで、 Σ（ｉ＝ｍ→ｎ）ｉ・ｆ（ｘ＋１＋ｉ）＝Σ（ｉ＝ｍ→
ｎ）ｉ・ｆ（ｘ＋ｉ）−（ｍ−１）ｆ（ｘ＋ｍ）＋ｎ・
ｆ（ｘ＋ｎ＋１）−Σ（ｉ＝ｍ→ｎ）ｐ（ｘ＋ｉ） であるから、正規化相関値を求める式は次のように変換
することができる。

【００７７】Ａ１（ｘ＋１，ｙ）＝Ａ１（ｘ，ｙ）−ｐ
［ｙ］［ｘ−ｑ］＋ｐ［ｙ］［ｘ＋ｑ＋１］ Ａ２（ｘ＋１，ｙ）＝Ａ２（ｘ，ｙ）−ｐ［ｙ］［ｘ−
ｑ］「２」＋ｐ［ｙ］［ｘ＋ｑ＋１］「２」 Ｃ１（ｘ＋１，ｙ）＝Ｃ２（ｘ，ｙ）−ａ｛（ｑ＋１）
ｐ［ｙ］［ｘ−ｑ］−Ａ１１（ｘ，ｙ）｝ Ｃ２（ｘ＋１，ｙ）＝Ｃ２（ｘ，ｙ）＋ａ｛ｐ［ｙ］
［ｘ］＋ｑ・ｐ［ｙ］［ｘ−ｑ＋１］−Ａ１２（ｘ，
ｙ）｝ すなわち、Ｘ＋１の位置での正規化相関値は、ｘの位置
から求める（漸化式計算）ことが可能になり、ｘ＝０で
の正規化相関値の初期値を求めれば、観測輝度データの
全ての位置での正規化相関値が求められ、計算量は大幅
に削減できる。

【００７８】図８は、この実施の形態における円筒型の
欠陥基準画像を示したものである。

【００７９】この円筒型の欠陥基準画像は、図に示すよ
うに、１次元配列ｂ［ｉ］（ｉ＝−ｑ，−ｑ＋１，…ｑ
−１，ｑ）のパターンを有し、［−ｍ／２，ｍ，／２］
の区間でｂ［ｉ］＝０、それ以外の区間でｂ［ｉ］＝１
となる。なお、この欠陥基準画像は暗欠点を検出するた
めのものであるが、明欠点を検出するためには、［−ｍ
／２，ｍ，／２］の区間でｂ［ｉ］＝１、それ以外の区
間でｂ［ｉ］＝０とすればよい。

【００８０】これに対して、観測され、取得された観測
輝度データをｐ［ｙ］［ｘ］（ｘ＝０，１，…ｗ−１，
ｙ＝０，１，…ｈ−１）とすると、図のような基準画像
を使用すれば、正規化相関値Ｅ（ｘ，ｙ）は次のように
して求められる。

【００８１】Ａ１（ｘ，ｙ）＝Σ（ｉ＝−ｑ→ｑ）ｐ[
ｙ][ｘ＋ｉ] Ａ２（ｘ，ｙ）＝Σ（ｉ＝−ｑ→ｑ）ｐ[ ｙ][ｘ＋ｉ]
「２」 Ｂ１＝Σ（ｉ＝−ｑ→ｑ）ｂ[ ｉ] ＝２ｑ−ｍ Ｂ２＝Σ（ｉ＝−ｑ→ｑ）ｂ[ ｉ] 「２」＝２ｑ−ｍ Ｃ（ｘ，ｙ）＝Σ（ｉ＝−ｑ→ｑ）ｐ[ ｙ][ｘ＋ｉ] ｂ
[ ｙ][ｉ]＝Σ（ｉ＝−ｑ→−ｍ／２）ｐ[ ｙ][ｘ＋ｉ]
＋Σ（ｉ＝ｍ／２→ｑ）ｐ[ ｙ][ｘ＋ｉ] Ｅ（Ｘ，Ｙ）＝〔２ｑＣ（ｘ，ｙ）−Ａ１（ｘ，ｙ）Ｂ
１〕／〔｛２ｑＡ２（ｘ，ｙ）−Ａ１（ｘ，ｙ）
「２」｝｛２ｑＢ２−Ｂ１「２」｝〕「−２」 ここで、このＥ（Ｘ，Ｙ）の計算は、欠陥基準画像の２
つのパラメータから求められ、内積の項が単純な総和計
算ですむことにより計算量が削減できる。

【００８２】さらに、 Ａ１（ｘ＋１，ｙ）＝Ａ１（ｘ，ｙ）−ｐ［ｙ］［ｘ−
ｑ］＋ｐ［ｙ］［ｘ＋ｑ＋１］ Ａ２（ｘ＋１，ｙ）＝Ａ２（ｘ，ｙ）−ｐ［ｙ］［ｘ−
ｑ］「２」＋ｐ［ｙ］［ｘ＋ｑ＋１］「２」Ｃ（ｘ＋
１，ｙ）＝Ｃ（ｘ，ｙ）−ｐ［ｙ］［ｘ−ｑ］＋ｐ
［ｙ］［ｘ−（ｍ／２）＋１］−ｐ［ｙ］［ｘ＋（ｍ／
２）］＋ｐ［ｙ］［ｘ＋ｑ＋１］ すなわち、Ｘ＋１の位置での正規化相関値は、ｘの位置
から求める（漸化式計算）ことが可能になり、ｘ＝０で
の正規化相関値の初期値を求めれば、観測輝度データの
全ての位置での正規化相関値が求められ、計算量は大幅
に削減できる。

【００８３】このように、上記実施の形態によれば、円
錐型、円筒型の欠陥基準画像に特化した正規化相関値計
算モジュールを動的リンクライブラリの形式で予め用意
しておくことにより、漸化式化、それに伴うアルゴリズ
ム構造の簡素化で、より高速、安価なシステムとするこ
とができる。

【００８４】ところで、被検査物の欠陥を検査する視覚
欠陥検査において上記正規化相関を用いると、パターン
認識の精度は上がるが、演算量が非常に多くなり、その
ため検査結果を短い時間で得たい場合等には適用が困難
になる。

【００８５】図９は、上記正規化相関を用いて被検査物
の欠陥を検査する処理を具体的に説明する図である。

【００８６】図９において、まず得られた画像の左上か
ら、基準画像（予め登録された欠陥基準画像）と同じ大
きさの画像を取り出して、基準画像と正規化相関演算を
行い、左上の部分との一致度（正規化相関値）を求め
る。

【００８７】次に、実線矢印の方向に１画素分ずらした
位置から基準画像と同じ大きさの画像を取り出し、基準
画像と正規化相関演算を行い、１画素分ずらした部分と
の一致度を求める。

【００８８】上記処理を、実線矢印方向に１画素ずつず
らして行い、取り出す画像が右端まで来ると、次に１画
素分下方向（破線矢印方向）にずらし、再び、実線方向
に１画素ずつずらしながら、基準画像と取り出した部分
との正規化相関値を求めていく。

【００８９】このようにして得られた画像の全ての部分
に対して基準画像との正規化相関値を求め、その値の高
い部分に基準画像と同じパターンがあるとして検出する
ものである。

【００９０】ところで、上記の例で得られた画像の大き
さをＷ×Ｈ画素とすると、得られた画像の全ての部分に
対して正規化相関値を求めると、概ねＷ×Ｈ回数の正規
化相関値演算が必要になる。

【００９１】また、基準画面の大きさをｗ×ｈとする
と、１回の正規化相関値演算には、ｗ×ｈオーダーの積
和算が必要になるので、得られた画像の全ての部分に対
して正規化相関演算を行うと、Ｗ×Ｈ×ｗ×ｈオーダ
ー、すなわちｎの４乗オーダーの積和算が必要になる。

【００９２】そこで、次に、基準画像を区間的に直線で
近似可能という前提のもとに、相関値演算を漸化式を用
いて演算できるように工夫し、これにより相関値を求め
る処理を簡略化し、専用のハードの小型化、ローコスト
化、あるいはソフトウエアによる演算を可能にした、す
なわち、ｎの３乗オーダーの積和算で正規化相関処理を
行うことができるようにしたこの発明の他の実施の形態
を説明する。

【００９３】この実施の形態においては、観測画像ＩＯ
ＢＳの座標（ｘ、ｙ）における基準画像ＩＣＲＴの正規
化相関値Ｃ（ｘ、ｙ）を次の式で求める。

【００９４】ここで、ｎ＝２ｗ・２ｈであり、２ｗおよ
び２ｈは基準画像の横画素数および縦画素数を表し、ｗ
およびｈは整数である。

【００９５】なお、以下の説明においては簡単のために
基準画像の横画素数および縦画素数がそれぞれ偶数の場
合のみ説明するが、奇数であっても同様である。

【００９６】Ｃ（ｘ，ｙ）＝（ｎ・ＳＯＣ−Ｓ０・Ｓ
Ｃ）／〔｛ｎ・Ｓ００−（Ｓ０）「２」｝｛ｎ・ＳＣＣ
−（ＳＣ）「２」｝〕「１／２」 ここで、 ＳＯＣ＝Σ（Ｊ＝−ｈ→ｈ）Σ（ｉ＝−ｗ→ｗ）［ＩＯ
ＢＳ（ｘ＋ｉ，ｙ＋ｊ）・ＩＣＲＴ（ｉ，ｊ）］ Ｓ００＝Σ（Ｊ＝−ｈ→ｈ）Σ（ｉ＝−ｗ→ｗ）［ＩＯ
ＢＳ（ｘ＋ｉ，ｙ＋ｊ）］「２」 ＳＣＣ＝Σ（Ｊ＝−ｈ→ｈ）Σ（ｉ＝−ｗ→ｗ）［ＩＣ
ＲＴ（ｉ，ｊ）］「２」 Ｓ０＝Σ（Ｊ＝−ｈ→ｈ）Σ（ｉ＝−ｗ→ｗ）［ＩＯＢ
Ｓ（ｘ＋ｉ，ｙ＋ｊ）］ ＳＣ＝Σ（Ｊ＝−ｈ→ｈ）Σ（ｉ＝−ｗ→ｗ）［ＩＣＲ
Ｔ（ｉ，ｊ）］ まず、上記式中の各項の演算方法を述べる。

【００９７】ＳＣは、基準画面から得られるものであ
り、予め計算した定数として扱うことができる。ＳＣＣ
も同様である。

【００９８】次に、Ｓ０は、次のようにして漸化式を用
いて求めることができる。

【００９９】ｊ＝ｋのとき（−ｈ≦ｋ≦ｈ）のＳ０の項
を Ｓ０ｊ（ｘ，ｙ）｜（ｊ＝ｋ）＝Σ（ｉ＝−ｗ→ｗ）［ＩＯＢＳ（ｘ＋ｉ，ｙ＋ ｋ）］ …（１） とおくと、 Ｓ０（ｘ，ｙ）＝Σ（ｊ＝−ｈ→ｈ）［Ｓ０ｊ（ｘ，ｙ）］｜（ｊ＝ｋ） …（２） ここで、（１）式より Ｓ０ｊ（ｘ＋１，ｙ）｜（ｊ＝ｋ）を求めると、 Ｓ０ｊ（ｘ＋１，ｙ）（ｊ＝ｋ） ＝Σ（ｉ＝−ｗ→ｗ）［ＩＯＢＳ（ｘ＋１＋ｉ，ｙ＋ｋ）］ ＝−ＩＯＢＳ（ｘ−ｗ，ｙ＋ｋ）＋ＩＯＢＳ（ｘ−ｗ，ｙ＋ｋ） ＋Σ（ｉ＝−ｗ→ｗ）［ＩＯＢＳ（ｘ＋１＋ｉ，ｙ＋ｋ）］ ＝−ＩＯＢＳ（ｘ−ｗ，ｙ＋ｋ）＋ＩＯＢＳ（ｘ−ｗ，ｙ＋ｋ） ＋Σ（ｉ＝−ｗ→ｗ−１）［ＩＯＢＳ（ｘ＋１＋ｉ，ｙ＋ｋ）］ ＋ＩＯＢＳ（ｘ＋１＋ｗ，ｙ＋ｋ） ＝−ＩＯＢＳ（ｘ−ｗ，ｙ＋ｋ）＋ＩＯＢＳ（ｘ−ｗ，ｙ＋ｋ） ＋Σ（ｉ＝−ｗ→ｗ−１）［ＩＯＢＳ（ｘ＋１＋ｉ，ｙ＋ｋ）］ ＋ＩＯＢＳ（ｘ＋ｗ＋１，ｙ＋ｋ） ＝−ＩＯＢＳ（ｘ−ｗ，ｙ＋ｋ） ＋Σ（ｉ＝−ｗ→ｗ）［ＩＯＢＳ（ｘ＋ｉ，ｙ＋ｋ）］ ＋ＩＯＢＳ（ｘ＋ｗ＋１，ｙ＋ｋ） ＝−ＩＯＢＳ（ｘ−ｗ，ｙ＋ｋ）＋ＩＯＢＳ（ｘ＋ｗ＋１，ｙ＋ｋ） ＋Ｓ０ｊ（ｘ，ｙ）｜（Ｊ＝ｋ） あらためて書き直すと、 Ｓ０ｊ（ｘ＋１，ｙ）｜（ｊ＝ｋ） ＝−ＩＯＢＳ（ｘ−ｗ，ｙ＋ｋ）＋ＩＯＢＳ（ｘ＋ｗ＋１，ｙ＋ｋ） ＋Ｓ０ｊ（ｘ，ｙ）｜（Ｊ＝ｋ） …（３） （３）式の漸化式より、Ｓ０ｊ（ｘ，ｙ）｜（ｊ＝ｋ）
を求めることができる。

【０１００】したがって、（２）式より Ｓ０（ｘ，ｙ）＝Σ（ｊ＝−ｈ→ｈ）［Ｓ０ｊ（ｘ，ｙ）］｜（ｊ＝ｋ） …（４） としてＳ０（ｘ，ｙ）を求めることができる。

【０１０１】ただし、［Ｓ０ｊ（ｘ，ｙ）］｜（ｊ＝
ｋ）は（３）式の漸化式を用いて求める。

【０１０２】次に、Ｓ００の求め方を示す。

【０１０３】 Ｉ２ＯＢＳ（ｉ，ｊ）＝ＩＯＢＳ「２」（ｉ，ｊ） …（５） とおく。

【０１０４】また、ｊ＝ｋ（−ｈ≦ｋ≦ｈ）のときのＳ
００の項を Ｓ００ｊ（ｘ，ｙ）｜（ｊ＝ｋ） ＝Σ（ｉ＝−ｗ→ｗ）［ＩＯＢＳ（ｘ＋ｉ，ｙ＋ｋ）］「２」 ＝Σ（ｉ＝−ｗ→ｗ）［Ｉ２ＯＢＳ（ｘ＋ｉ，ｙ＋ｋ）］ …（６） とおく。

【０１０５】ここで、（６）式より、Ｓ００ｊ（ｘ＋
１，ｙ）｜（ｊ＝ｋ）を求めると、 Ｓ００ｊ（ｘ＋１，ｙ）（ｊ＝ｋ） ＝Σ（ｉ＝−ｗ→ｗ）［Ｉ２ＯＢＳ（ｘ＋１＋ｉ，ｙ＋ｋ）］ ＝−Ｉ２ＯＢＳ（ｘ−ｗ，ｙ＋ｋ）＋Ｉ２ＯＢＳ（ｘ−ｗ，ｙ＋ｋ） ＋Σ（ｉ＝−ｗ→ｗ）［Ｉ２ＯＢＳ（ｘ＋１＋ｉ，ｙ＋ｋ）］ ＝−Ｉ２ＯＢＳ（ｘ−ｗ，ｙ＋ｋ）＋Ｉ２ＯＢＳ（ｘ−ｗ，ｙ＋ｋ） ＋Σ（ｉ＝−ｗ→ｗ−１）［Ｉ２ＯＢＳ（ｘ＋１＋ｉ，ｙ＋ｋ）］ ＋Ｉ２ＯＢＳ（ｘ＋１＋ｗ，ｙ＋ｋ） ＝−Ｉ２ＯＢＳ（ｘ−ｗ，ｙ＋ｋ） ＋Σ（ｉ＝−ｗ→ｗ）［Ｉ２ＯＢＳ（ｘ＋ｉ，ｙ＋ｋ）］ ＋Ｉ２ＯＢＳ（ｘ＋ｗ＋１，ｙ＋ｋ） ＝−Ｉ２ＯＢＳ（ｘ−ｗ，ｙ＋ｋ）＋Ｉ２ＯＢＳ（ｘ＋ｗ＋１，ｙ＋ｋ） ＋Ｓ００ｊ（ｘ，ｙ）｜（Ｊ＝ｋ） あらためて書き直すと、 Ｓ００ｊ（ｘ＋１，ｙ）｜（ｊ＝ｋ） ＝−Ｉ２ＯＢＳ（ｘ−ｗ，ｙ＋ｋ）＋Ｉ２ＯＢＳ（ｘ＋ｗ＋１，ｙ＋ｋ） ＋Ｓ００ｊ（ｘ，ｙ）｜（Ｊ＝ｋ） …（７） （Ｉ２ＯＢＳ（ｉ，ｊ）＝ＩＯＢＳ「２」（ｉ，ｊ）） 次に、Ｓ０Ｃを求める。

【０１０６】ここで、ｊ＝ｋ（−ｈ≦ｋ≦ｈ）のときの
基準画像は、区分的に直線で近似できるものとする。

【０１０７】説明を簡単にするために、ｊ＝ｋのときの
基準画像ＩＣＲＴ（ｉ，ｊ）は、 −ｗ≦ｉ＜αｋ（区間Ｉ） αｋ≦ｉ≦ｗ（区間II） の２つの区間に分けられ、それぞれの区間で直線である
とし、 ＩＣＲＴ（ｉ＋１，ｋ）＝ＩＣＲＴ（ｉ，ｋ）＋βＩｋ（区間Ｉ） ＩＣＲＴ（ｉ＋１，ｋ）＝ＩＣＲＴ（ｉ，ｋ）＋βIIｋ（区間II） （βＩｋ，βIIｋは定数） …（８） と表せるとする（図１０参照）。

【０１０８】ここで、ｊ＝ｋのときのＳ０Ｃの項を Ｓ０Ｃｊ（ｘ，ｙ）｜（ｊ＝ｋ）＝Σ（ｉ＝−ｗ→ｗ）
［ＩＯＢＳ（ｘ＋ｉ，ｙ＋ｋ）・ＩＣＲＴ（ｉ，ｋ）］ とおく。

【０１０９】Ｓ０Ｃｊ（ｘ，ｙ）｜（ｊ＝ｋ）は次のよ
うに、２つの区間に分けて求めることができる。

【０１１０】 Ｓ０Ｃｊ（ｘ，ｙ）｜（ｊ＝ｋ） ＝Σ（ｉ＝−ｗ→αｋ−１）［ＩＯＢＳ（ｘ＋ｉ，ｙ＋ｋ）・ＩＣＲＴ（ｉ，ｋ ）］ ＋Σ（ｉ＝αｋ→ｗ）［ＩＯＢＳ（ｘ＋ｉ，ｙ＋ｋ）・ＩＣＲＴ（ｉ，ｋ）］ …（９） ここで、（９）式の第１項をＳ０Ｃｊ（ｘ，ｙ）｜（ｊ
＝ｋ）とすると、 Ｓ０Ｃｊ（ｘ＋１，ｙ） ＝Σ（ｉ＝−ｗ→αｋ−１）［ＩＯＢＳ（ｘ＋１＋ｉ，ｙ＋ｋ）・ＩＣＲＴ（ｉ ，ｋ）］ …（１０） （８）式より ＩＣＲＴ（ｉ＋１，ｋ）＝ＩＣＲＴ（ｉ，ｋ）＋βＩｋ すなわち ＩＣＲＴ（ｉ，ｋ）＝ＩＣＲＴ（ｉ＋１，ｋ）−βＩｋ …（１１） となる。ただし、ここではＩＣＲＴ（αｋ，ｋ）＝ＩＣ
ＲＴ（αｋ−１，k ）＋βＩｋとして以下の計算を行
う。

【０１１１】ここで（１１）式を（１０）式に代入して Ｓ０Ｃｊ（ｘ＋１，ｙ） ＝Σ（ｉ＝−ｗ→αｋ−１）［ＩＯＢＳ（ｘ＋１＋ｉ，ｙ＋ｋ）・｛ＩＣＲＴ（ ｉ＋１，ｋ）＋βＩｋ｝］ ＝Σ（ｉ＝−ｗ→αｋ−１）［ＩＯＢＳ（ｘ＋１＋ｉ，ｙ＋ｋ）・ＩＣＲＴ（ｉ ＋１，ｋ）］−βＩｋΣ（ｉ＝−ｗ→αｋ−１）［ＩＯＢＳ（ｘ＋１＋ｉ，ｙ＋ ｋ）］ …（１２） ここで、（１２）式の第１項は、 Σ（ｉ＝−ｗ→αｋ−１）［ＩＯＢＳ（ｘ＋１＋ｉ，ｙ＋ｋ）・ＩＣＲＴ（ｉ＋ １，ｋ）］ ＝−ＩＯＢＳ（ｘ−ｗ，ｙ＋ｋ）・ＩＣＲＴ（１−ｗ，ｋ） ＋ＩＯＢＳ（ｘ−ｗ，ｙ＋ｋ）・ＩＣＲＴ（１−ｗ，ｋ） ＋Σ（ｉ＝−ｗ→αｋ−１）［ＩＯＢＳ（ｘ＋１＋ｉ，ｙ＋ｋ）・ＩＣＲＴ（ｉ ＋１，ｋ）］ ＝−ＩＯＢＳ（ｘ−ｗ，ｙ＋ｋ）・ＩＣＲＴ（−ｗ，ｋ） ＋ＩＯＢＳ（ｘ−ｗ，ｙ＋ｋ）・ＩＣＲＴ（−ｗ，ｋ） ＋Σ（ｉ＝−ｗ→αｋ−２）［ＩＯＢＳ（ｘ＋１＋ｉ，ｙ＋ｋ）・ＩＣＲＴ（ｉ ＋１，ｋ）］ ＋ＩＯＢＳ（ｘ＋１＋αｋ−１，ｙ＋ｋ）・ＩＣＲＴ（αｋ−１＋１，ｋ） ＝−ＩＯＢＳ（ｘ−ｗ，ｙ＋ｋ）・ＩＣＲＴ（−ｗ，ｋ） ＋Σ（ｉ＝−ｗ→αｋ−１）［ＩＯＢＳ（ｘ＋ｉ，ｙ＋ｋ）・ＩＣＲＴ（ｉ，ｋ ）］ ＋ＩＯＢＳ（ｘ＋αｋ，ｙ＋ｋ）・ＩＣＲＴ（αｋ，ｋ） ＝−ＩＯＢＳ（ｘ−ｗ，ｙ＋ｋ）・ＩＣＲＴ（−ｗ，ｋ） ＋ＳＩ０Ｃｊ（ｘ，ｙ）｜（ｊ＝ｋ） ＋ＩＯＢＳ（ｘ＋αｋ，ｙ＋ｋ）・ＩＣＲＴ（αｋ，ｋ） …（１３） となる。

【０１１２】次に、（１２）式の第２項を求める。

【０１１３】ＳＩ０ｊ（ｘ，ｙ）｜（ｊ＝ｋ）＝Σ（ｉ
＝−ｗ→αｋ−１）［ＩＯＢＳ（ｘ＋ｉ，ｙ＋ｋ）］ とおくと、（１２）式の第２項は、 βＩｋ・ＳＩ０ｊ（ｘ＋１，ｙ）（ｊ＝ｋ） とおける。

【０１１４】ここで、 ＳＩ０ｊ（ｘ＋１，ｙ）｜（ｊ＝ｋ） ＝Σ（ｉ＝−ｗ→αｋ−１）［ＩＯＢＳ（ｘ＋ｉ，ｙ＋ｋ）］ ＝−ＩＯＢＳ（ｘ−ｗ，ｙ＋ｋ）＋ＩＯＢＳ（ｘ−ｗ，ｙ＋ｋ） ＋Σ（ｉ＝−ｗ→αｋ−１）［ＩＯＢＳ（ｘ＋１＋ｉ，ｙ＋ｋ）］ ＝−ＩＯＢＳ（ｘ−ｗ，ｙ＋ｋ）＋ＩＯＢＳ（ｘ＋αｋ，ｙ＋ｋ） ＋ＳＩ０ｊ（ｘ，ｙ）｜（ｊ＝ｋ） …（１４） と漸化式を用いて求められる。

【０１１５】したがって、（１２）式より Ｓ０Ｃｊ（ｘ＋１，ｙ）｜（ｊ＝ｋ） ＝−ＩＯＢＳ（ｘ−ｗ，ｙ＋ｋ）・ＩＣＲＴ（−ｗ，ｋ） ＋ＩＯＢＳ（ｘ＋αｋ，ｙ＋ｋ）・ＩＣＲＴ（αｋ，ｋ） ＋ＳＩ０Ｃｊ（ｘ，ｙ）｜（ｊ＝ｋ） −βＩｋ・ＳＩ０ｊ（ｘ＋１，ｙ）｜（ｊ＝ｋ） …（１５） と漸化式を用いて求めることができる。

【０１１６】区間II（（９）式の第２項）も同様にして
求めることができる。

【０１１７】ただし、ここではＩＣＲＴ（ｗ＋１，ｋ）
＝ＩＣＲＴ（ｗ，k ）＋βIIｋとして計算する。

【０１１８】 ＳII０Ｃｊ（ｘ＋１，ｙ）｜（ｊ＝ｋ） ＝−ＩＯＢＳ（ｘ＋αｋ，ｙ＋ｋ）・ＩＣＲＴ（αｋ，ｋ） ＋ＩＯＢＳ（ｘ＋ｗ＋１，ｙ＋ｋ）・ＩＣＲＴ（ｗ＋１，ｋ） ＋ＳII０Ｃｊ（ｘ，ｙ）｜（ｊ＝ｋ） −βIIｋ・ＳII０ｊ（ｘ＋１，ｙ）｜（ｊ＝ｋ） …（１６） ただし、ＳII０ｊ（ｘ＋１，ｙ）｜（ｊ＝ｋ）は、次の
漸化式で表される。

【０１１９】 ＳII０ｊ（ｘ＋１，ｙ）｜（ｊ＝ｋ） ＝−ＩＯＢＳ（ｘ＋αｋ，ｙ＋ｋ）＋ＩＯＢＳ（ｘ＋ｗ＋１，ｙ＋ｋ） ＋ＳII０ｊ（ｘ，ｙ）｜（ｊ＝ｋ） …（１７） （１５）式および（１６）式を用いて（９）式のＳ０Ｃ
ｊ（ｘ，ｙ）｜（ｊ＝ｋ）を求めることができる。

【０１２０】したがって、Ｓ０Ｃは Ｓ０Ｃ＝Σ（ｉ＝−ｋ→ｋ）Ｓ０Ｃｊ（ｘ，ｙ） として求めることができる。

【０１２１】以上より、（１）式中のＳ０Ｃ、Ｓ００、
ＳＣＣ、Ｓ０、ＳＣが求まるので、正規化相関値Ｃ
（ｘ，ｙ）を求めることができる。

【０１２２】なお、基準画像を区分的に直線近似する方
法としては次の２つの方法が考えられる。

【０１２３】（方法１） １）基準画像に対しフィルタリング処理を施し、ノイズ
を除去する。

【０１２４】２）ノイズを除去した画像をｘ方向に対し
分解し、高さ１画素分のデータ列を得る。

【０１２５】３）各々のデータ列に対し、極値（極大、
極小）を直線で結び、その直線で基準画像を近似する。

【０１２６】（方法２） １）基準画像に対しフィルタリング処理を施し、ノイズ
を除去する。

【０１２７】２）ノイズを除去した画像をｘ方向に対し
分解し、高さ１画素分のデータ列を得る。

【０１２８】３）各々のデータ列に対し、極値（極大、
極小）を求め、それぞれの極値間のデータを近似する直
線を回帰分析により求める。

【０１２９】図１１乃至図１７は、上記正規化相関値Ｃ
（ｘ、ｙ）の各成分を得るために求めた（１）式乃至
（１７）式の演算を行う回路例を示したものである。

【０１３０】なお、図１１乃至図１７では、Ｃ（ｘ、
ｙ）のｊ＝ｉの時の各成分を求める回路を示している。
ただし、（１）式乃至（１７）式で表現して来たｘ座標
を基準画像それぞれについてｗ−１だけずらしてインデ
ックスを付けている。

【０１３１】すなわち、（１）式乃至（１７）式での表
現ｘは、図１１乃至図１７では、ｘ−ｗ−１となり、
（１）式乃至（１７）式での表現ｘ−ｗは、図１１乃至
図１７では、ｘ−２ｗ−１となり、（１）式乃至（１
７）式での表現ｘ＋ｗ＋１は、図１１乃至図１７では、
ｘとなる。

【０１３２】ここで、図１１は、Ｉ０ＢＳ（ｘ，ｙ）か
らＳ０ＣＪ（ｘ−ｗ、ｙ）、Ｓ０Ｊ（ｘ−ｗ、ｙ）、Ｓ
００Ｊ（ｘ−ｗ、ｙ）演算する回路を示している。

【０１３３】この図１１に示す回路は、シフトレジスタ
（その１）４１０、二乗回路４２０、シフトレジスタ
（その２）４３０、Ｓ０ＣＪを求める回路４４０、Ｓ０
Ｊを求める回路４５０、Ｓ００Ｊを求める回路４６０を
具備している。

【０１３４】ここで、図１１に示すシフトレジスタ（そ
の１）４１０の詳細構成は、図１２に示され、図１１に
示すシフトレジスタ（その２）４３０の詳細構成は、図
１３に示される。

【０１３５】また、図１１に示すＳ０ＣＪを求める回路
４４０の詳細構成は図１４および図１５に示される。

【０１３６】また、図１１に示すＳ０Ｊを求める回路４
５０の詳細構成は図１６に示される。

【０１３７】また、図１１に示すＳ００Ｊを求める回路
４６０の詳細構成は図１７に示される。

【０１３８】以上の回路により計算できるＳ０ＣＪ、Ｓ
０Ｊ、Ｓ００Ｊにより、正規化相関値Ｃ（ｘ、ｙ）の各
成分Ｓ０Ｃ、Ｓ００、Ｓ０は次のようにして求めること
ができる。

【０１３９】 Ｓ０Ｃ＝Σ（ｊ＝−２ｈ→０）Ｓ０ＣＪ Ｓ００＝Σ（ｊ＝−２ｈ→０）Ｓ００Ｊ Ｓ０＝Σ（ｊ＝−２ｈ→０）Ｓ０Ｊ 上記演算は、図１１乃至図１７の回路に加算回路を組み
合わせることで簡単に実現できる。また、正規化相関値
Ｃ（ｘ、ｙ）の成分ＳＣＣ、ＳＣは、定数なので予め求
めておくことができる。

【０１４０】したがって、さらに、図１１乃至図１７の
回路に加算回路と乗算回路、除算回路を組み合わせるこ
とで容易に正規化相関値Ｃ（ｘ、ｙ）を計算することが
できる。

【０１４１】

【発明の効果】以上説明したようにこの発明によれば、
視覚カメラで被検査物を撮像することにより得られた画
像情報に対して所定の欠陥基準画像を参照して正規化相
関処理を行い、該正規化相関処理結果から被検査物の欠
陥を検査するように構成したので、以下に示すような効
果を奏する。

【０１４２】１）淡欠点をモデル化した基準モデルベー
スにより極めて淡い欠陥であっても検出できる。

【０１４３】２）簡単に基準画像を変更することができ
るので、製造工程からのデータを受け取ることによりそ
の時々の状況に応じた検査感度に変更することができ
る。

【０１４４】３）欠陥強調に特化した単純な基準画像を
使用することにより、通常計算量が膨大となる正規化相
関値の計算を、極めて少量にすることができ、高速かつ
安価な処理装置とすることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】この視覚欠陥検査方法および装置を適用して構
成した視覚欠陥検査システムの一実施の形態の概略構成
を示したシステム構成図。

【図２】図１に示した視覚欠陥検査システムの要部を示
すブロック図。

【図３】図２に示した欠陥基準画像を用いた正規化相関
演算処理による淡欠陥強調処理の概要を示した図。

【図４】図２に示した正規化相関演算処理装置の処理を
説明するフローチャート。

【図５】図２に示した欠陥基準画像記憶装置に記憶され
る淡欠陥の検出に有効な欠陥基準画像の一例を示した
図。

【図６】図２に示した欠陥基準画像記憶装置に記憶され
る淡欠陥の検出に有効な欠陥基準画像の他の例を示した
図。

【図７】この視覚欠陥検査方法および装置を適用して構
成した視覚欠陥検査システムの他の実施の形態で採用さ
れる円錐型の欠陥基準画像の一例を示す図。

【図８】この視覚欠陥検査方法および装置を適用して構
成した視覚欠陥検査システムの他の実施の形態で採用さ
れる円柱型の欠陥基準画像の一例を示す図。

【図９】正規化相関を用いて被検査物の欠陥を検査する
処理を具体的に説明する図

【図１０】３ｊ＝ｋ時の基準画像データと近似基準画像
データの関係を示すグラフ。

【図１１】Ｉ０ＢＳ（ｘ，ｙ）からＳ０ＣＪ（ｘ−ｗ、
ｙ）、Ｓ０Ｊ（ｘ−ｗ、ｙ）、Ｓ００Ｊ（ｘ−ｗ、ｙ）
演算する回路を示す回路図。

【図１２】図１１に示すシフトレジスタ（その１）の詳
細構成を示す回路図。

【図１３】図１１に示すシフトレジスタ（その２）の詳
細構成を示す回路図。

【図１４】図１１に示すＳ０ＣＪを求める回路の詳細構
成を示す回路図。

【図１５】図１１に示すＳ０ＣＪを求める回路の詳細構
成を示す回路図。

【図１６】図１１に示すＳ０Ｊを求める回路の詳細構成
を示す回路図。

【図１７】図１１に示すＳ００Ｊを求める回路の詳細構
成を示す回路図。

【符号の説明】

１１ 画像入力装置 １２ 画像記憶装置 １３ 正規化相関演算処理装置 １４ 欠陥基準画像記憶装置 １５ 基準画像切り替え装置 １００ 光源 ２００ 検査対象 ３００ ＣＣＤカメラ ４００ 画像処理装置

Claims (14)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 視覚カメラで被検査物を撮像することに
   より得られた画像情報に基づき該被検査物の欠陥を検査
   する視覚欠陥検査方法において、 上記視覚カメラで被検査物を撮像することにより得られ
   た画像情報に対して予め準備した所定の欠陥基準画像を
   参照して正規化相関処理を行い、 該正規化相関処理結果から上記被検査物の欠陥を検査す
   ることを特徴とする視覚欠陥検査方法。
2. 【請求項２】 上記正規化相関処理は、 上記画像情報の全ての位置における評価値を上記欠陥基
   準画像を参照した正規化相関処理により計算し、 該評価値の分布を求めることにより行われることを特徴
   とする請求項１記載の視覚欠陥検査方法。
3. 【請求項３】 上記欠陥基準画像は、 上記被検査物の欠陥の大きさに対応したサイズを有し、
   該欠陥を抽象化した単峰型の輝度変化を持つサイズの画
   像であることを特徴とする請求項１記載の視覚欠陥検査
   方法。
4. 【請求項４】 上記欠陥基準画像は、 輝度変化が円錐型に変化する画像データであることを特
   徴とする請求項３記載の視覚欠陥検査方法。
5. 【請求項５】 上記欠陥基準画像は、 輝度変化が円柱型に変化する画像データであることを特
   徴とする請求項３記載の視覚欠陥検査方法。
6. 【請求項６】 上記欠陥基準画像は、 輝度が１次元的に変化する画像であることを特徴とする
   請求項３記載の視覚欠陥検査方法。
7. 【請求項７】 上記欠陥基準画像は、 該欠陥基準画像に特化した正規化相関演算の実行コード
   を動的リンクライブラリの形式で記憶されることを特徴
   とする請求項１記載の視覚欠陥検査方法。
8. 【請求項８】 上記欠陥基準画像は、 予め用意された複数の欠陥基準画像から上記被検査物に
   対応して選択使用されることを特徴とする請求項１記載
   の視覚欠陥検査方法。
9. 【請求項９】 上記正規化相関処理は、 上記欠陥基準画像を区分的に直線で近似することによ
   り、漸化式を用いて相関値を算出することを特徴とする
   請求項１記載の視覚欠陥検査方法。
10. 【請求項１０】 視覚カメラで被検査物を撮像すること
    により得られた画像情報に基づき該被検査物の欠陥を検
    査する視覚欠陥検査装置において、 上記視覚カメラで被検査物を撮像することにより得られ
    た画像情報を記憶する画像記憶手段と、 複数の欠陥基準画像を記憶する欠陥基準画像記憶手段
    と、 上記欠陥基準画像記憶手段に記憶された複数の欠陥基準
    画像の中から上記被検査物に対応して所望の欠陥基準画
    像を選択する基準画像選択手段と、 上記基準画像選択手段で選択された欠陥基準画像に基づ
    き上記画像記憶手段に記憶された画像情報に対して正規
    化相関処理を行うことにより欠陥強調を行う正規化相関
    処理手段と、 を具備することを特徴とする視覚欠陥検査装置。
11. 【請求項１１】 上記正規化相関処理手段は、 上記画像情報の全ての位置における評価値を上記欠陥基
    準画像に基づき正規化相関処理により計算し、該評価値
    の分布を求めることを特徴とする請求項１０記載の視覚
    淡欠陥検査装置。
12. 【請求項１２】 上記欠陥基準画像記憶手段は、 上記欠陥基準画像として、被検査物の欠陥の大きさに対
    応したサイズを有し、該欠陥を抽象化した単峰型の輝度
    変化を持つサイズの画像を記憶することを特徴とする請
    求項１０記載の視覚欠陥検査装置。
13. 【請求項１３】 上記欠陥基準画像記憶手段は、 上記欠陥基準画像を、該欠陥基準画像に特化した正規化
    相関演算の実行コードを動的リンクライブラリの形式で
    記憶することを特徴とする請求項１０記載の視覚欠陥検
    査装置。
14. 【請求項１４】 上記正規化相関処理手段は、 上記欠陥基準画像を区分的に直線で近似することによ
    り、漸化式を用いて相関値を算出することを特徴とする
    請求項１０載の視覚欠陥検査装置。