JPH113425A - 画像処理装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】検査対象画像と基準画像とのパターンマッチン
グを少ない演算量で正確に行う手段を提供すること。 【解決手段】検査対象物を実測した濃淡画像である検査
対象画像に対して、この検査対象物の基準物の濃淡画像
である基準画像を相対的に移動させながら、両画像の相
関係数を演算してパターンマッチングを行う画像処理装
置において、基準画像を構成する画素のうち、与えた濃
度変化条件を満足する画素を特徴画素として抽出する手
段と、抽出した特徴画素に対応する、基準画像内の画素
のみを、前記相関係数の演算対象として、パターンマッ
チングを行う手段とを備える画像処理装置である。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、検査対象物を実測
した濃淡画像である検査対象画像に対して、この検査対
象物の基準物の濃淡画像である基準画像を相対的に移動
させながら、両画像の相関係数を演算してパターンマッ
チングを行う技術に関する。

【０００２】

【従来の技術】パターンマッチングを行う装置では、検
査対象物を実測した濃淡画像である検査対象画像に対し
て、この検査対象物の基準物の濃淡画像である基準画像
を相対的に移動させながら、両画像の相関係数を演算し
てパターンマッチングを行っている。

【０００３】この場合、基準画像に対する検査対象画像
の一致度を調べる尺度として、相関係数Ｒ（「正規化相
関値」とも称される）が用いられていることが多い。相
関係数は、一般に、次式（１）で表現されるが、演算が
容易に行えるように次式（２）のように展開した式を用
いて演算を行っている。

【０００４】

【数１】

【０００５】

【数２】

【０００６】ここで、（ｘ、ｙ）は、相関係数を演算す
る位置座標、Ｆは、一方の画像の画素濃度、Ｇは、他方
の画像の画素濃度、Ｎは、相関係数の演算に用いる画素
数、Σは、相関係数の演算を行う画素についての総和を
とることを意味する。

【０００７】従来、この相関係数の演算により行うパタ
ーンマッチングでは、検査対象範囲（すなわち、相関係
数を計算する範囲）を、基準画像上で設定していおり、
通常、この検査対象範囲は、設定操作の容易性や相関係
数演算の簡素さ等のため、矩形の領域を設定していた。

【０００８】この様子を図９を参照して簡単に説明して
おくことにする。今、検査対象物としては球形の部品を
想定している。図９（ａ）は、例えば、工業用カメラ等
で検査対象物を計測した濃淡画像である検査対象画像を
示し、同図（ｂ）は、球形の部品の基準物の濃淡画像で
ある基準画像を示している。この基準画像は矩形であ
る。そして、検査対象物に存在する欠陥を検出するため
には、同図（ｃ）に示すように（ｘ、ｙ）座標系を想定
して、検査対象画像に対して、左上隅から、基準画像を
順次相対的に移動させながら、基準画像の存在位置
（ｘ、ｙ）を変化させ、各（ｘ、ｙ）位置での相関係数
を、順次、前記式（２）により求めてパターンマッチン
グを行い、相関係数値の変化状態を参照して、検査対象
物の欠陥の有無を判断していた。

【０００９】また、検出すべき欠陥が微小である場合で
は、設定範囲を複数の小領域に分割し、小領域単位でパ
ターンマッチングを行うことにより検出精度を向上させ
ていた。すなわち、設定範囲を複数の小領域に分割する
ことで、各小領域内でのＮを小さくすることによって、
微小な変化であっても、相関関数の累積値に反映させる
ようにするためである。

【００１０】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな従来のパターンマッチングにおいては、以下に示す
ような問題点があった。

【００１１】第１に、検査対象範囲を矩形に設定する
と、検査対象外の周辺領域、例えば、検査対象物の形状
が球形である場合には、矩形領域内であって球形の領域
以外の領域、に対してもパターンマッチングのための相
関関数の演算が行われてしまい、この検査対象外の周辺
領域の画像が特定したものでないと、正確な相関関数の
演算が行えないという問題があった。また、検査対象物
の画像情報を構成する全ての画素に対して相関関数の演
算を行う必要性から、演算量の増大が課題になってい
た。

【００１２】また、検査対象範囲を複数の小領域に分割
する場合であっても、各小領域内での、検査対象物の画
像情報を構成する画素数のが不均一になり、同一の欠陥
であっても、演算位置により検出可能であったり、不可
能であったりして、演算精度が良くなった。

【００１３】これらは、従来のパターンマッチングに対
して解決すべき課題であった。そこで、本発明は、この
ような未解決の課題を解決するためになされたものであ
り、その目的は、相関係数の演算対象画素数を低減する
ことができ、演算時間を大幅に短縮することが可能とす
ることや、演算対象画素を検査物の画像の境界線周辺に
限定し、背景が基準画像と異なってもその影響を最小限
に押さえながら、物体のみの検査を正確に行うことを可
能とする手段を提供する点にある。

【００１４】さらに、本発明の他の目的は、検査対象領
域のみを一様に分割してパターンマツチングを行うこと
を可能とし、微細な欠陥も検出可能とする手段を提供す
る点にある。

【００１５】

【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に係わる発明によれば、検査対象物を実測
した濃淡画像である検査対象画像に対して、この検査対
象物の基準物の濃淡画像である基準画像を相対的に移動
させながら、両画像の相関係数を演算してパターンマッ
チングを行う画像処理装置において、前記基準画像を構
成する画素のうち、与えた濃度条件を満足する画素を特
徴画素として抽出する手段と、抽出した特徴画素に対応
する、基準画像内の画素のみを、前記相関係数の演算対
象として、パターンマッチングを行う手段とを備える画
像処理装置が提供される。

【００１６】基準画像を、検査対象物の基準物の濃淡画
像を入力して得て、この基準画像において、検査対象と
なる範囲（基準検査対象範囲）を設定する。次に、検査
対象画像を、検査対象物を実測した濃淡画像を入力して
得て、基準画像（特に、基準検査対象範囲の部分）との
間で相関係数を算出しパターンマッチングを行うが、こ
の際、以下の処理を行う点に本発明の特徴がある。

【００１７】まず、基準画像において、基準検査対象範
囲における画素のうちで、与えた濃度変化条件を満足す
る画素である特徴画素を抽出する。この抽出は、例え
ば、ある画素とその近傍画素間で得られる濃度変化量
が、設定した濃度変化量の範囲（与えた濃度条件）であ
る画素を特徴画素とする処理を、基準検査対象範囲内の
全ての画素について行う。

【００１８】さらに、基準検査対象範囲内における全て
の画素を、特徴画素と、特徴画素でない画素に分けて保
存しておき、さらに、この基準検査対象範囲内の特徴画
素に対応する、基準画像の画素のみを、検査対象画像と
の相関係数の演算対象としてパターンマッチングを行
う。

【００１９】なお、ある注目する画素と、その近傍に存
在する画素間で得られる濃度変化量は、その注目する画
素の濃度値と近傍画素の濃度値との差で求められ、例え
ば、８近傍（注目する画素の周囲に８画素が存在する場
合）であれば、その注目画素について８つの濃度変化量
が得られることになる。そして、これらの値を演算（最
大値、平均値等）することで、注目画素に対する濃度変
化量が算出される。

【００２０】基準検査対象範囲内の全ての画素につい
て、各画素に対する濃度変化量を算出し、予め設定した
濃度変化量の範囲と比較することで、与えた濃度条件を
満足する画素である特徴画素のみを抽出できる。濃度変
化量を大きく設定するような濃度条件を与えれば、例え
ば、刻印された文字等が抽出可能となり、逆に、濃度変
化量を小さく設定するような濃度条件を与えれば、例え
ば、一様な濃度分布を有する背景画像のみを抽出するこ
とも可能である。このように、与えた濃度条件を満足す
る画素のみを特徴画像として抽出し、この基準検査対象
範囲内の特徴画素に対応する、基準画像の画素のみを、
検査対象画像との相関係数の演算対象としてパターンマ
ッチングを行うことで、形状の検査のみを行うことがで
きる。

【００２１】また、請求項２に係わる発明によれば、請
求項１において、さらに、特徴画素が構成する領域に対
して膨張処理を行い、この膨張された領域を構成する画
素を、新たに特徴画素とする手段を備える、ことを特徴
とする画像処理装置が提供される。

【００２２】さらに、請求項３に係る発明によれば、請
求項１において、特徴画素が構成する領域を所定画素数
毎の領域に分割し、各分割領域毎に番号を付す手段と、
番号を順次呼び出し、各番号に対応する分割領域単位
で、当該分割領域単位を構成する特徴画素を、前記相関
係数の演算対象として、パターンマッチングを行う手段
とを備える画像処理装置が提供される。

【００２３】抽出された特徴画素が構成する領域を所定
画素数毎に分割し、グループ化することにより、前記式
（２）におけるＮが、いずれのグループにおいても一定
となるので、位置による演算精度のバラツキを抑えるこ
とが可能となる。

【００２４】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施形態を図面を
参照しつつ説明する。まず、本発明の原理について図１
０を参照して説明し、その後、具体的な実施形態につい
て説明して理解の容易化に努める。

【００２５】今、検査対象物としては球形の部品を想定
している。図１０（ａ）は、例えば、ＣＣＤカメラ等で
検査対象物を計測した濃淡画像である検査対象画像を示
し、同図（ｂ）は、基準物の濃淡画像である基準画像の
設定範囲（基準検査対象範囲）内に存在する、球形の部
品の濃淡画像を示している。

【００２６】また、同図（ｃ）は、適当な濃度条件を与
えて特徴画像を抽出したもので、この場合、特徴画像が
集まって、同図（ｂ）に示す基準物の境界線となってい
る。そして、検査対象物に存在する欠陥を検出するため
には、同図（ｄ）に示すように（ｘ、ｙ）座標系を想定
して、検査対象画像に対して、左上隅から、基準画像を
順次相対的に移動させながら、基準画像の存在位置
（ｘ、ｙ）を変化させ、各（ｘ、ｙ）位置での相関係数
を、順次、前記式（２）により求めてパターンマッチン
グを行い、相関係数値の変化状態を参照して、検査対象
物の欠陥の有無を判断するが、その際、本発明では、特
徴画素に対応する、基準画像の画素のみを相関係数の演
算対象とするものである。これにより、従来の演算量
（同図（ａ）と同図（ｂ）との相関係数を求める演算）
は大幅に少なくなる。なお、同図（ｃ）は、理解の容易
化を図るために記載したものであって、適当な濃度条件
を与えて特徴画像を抽出したものの一例である。

【００２７】さて、以下、具体的な実施形態について図
面を参照しつつ説明する。図１は、装置構成を示し、図
２は、基準画像を示している。今、検査対象物の基準物
を三角形形状を有する部品とする。

【００２８】図１に示す装置は、バスに接続され、主記
憶メモリ１１９に格納された動作プログラムにしたがっ
て各部の動作を制御するＣＰＵ１０７を備えている。各
メモリ、すなわち、ワーク用フレームメモリ１０３、表
示メモリ１１１、ワークメモリ１０９、検査画像メモリ
１１４、基準画像メモリ１１３、基準画像メモリ１１
０、結果格納メモリ１１６、主記憶メモリ１１９、およ
び、補助記憶部１１２が、ＣＰＵ１０７によって制御可
能にバスに接続されている。

【００２９】特徴量抽出部１０８は、ワークメモリ１０
９に格納されたデータを処理可能にワークメモリ１０９
に接続されるとともに、ＣＰＵ１０７によって制御可能
にバスに接続されている。相関演算部１１５は、検査画
像メモリ１１４、基準画像メモリ１１３、および、基準
画像１１４に格納されたデータを用いて、後に述べる演
算処理を行えるように、検査画像メモリ１１４、基準画
像メモリ１１３、および、基準画像１１４に接続される
とともに、ＣＰＵ１０７によって制御可能にバスに接続
されている。

【００３０】また、画像入力部１０１は、Ａ／Ｄ変換部
１０２に接続され、さらに、このＡ／Ｄ変換部１０２
は、ワークメモリ１０３およびセレクタに接続されてい
る。なお、画像入力部１０１は、例えば、ＣＣＤカメラ
等で実現可能である。

【００３１】また、表示メモリ１１１に接続されたセレ
クタには、Ｄ／Ａ変換部１０４が接続されていて、さら
に、Ｄ／Ａ変換部１０４には表示部１０５が接続されて
いる。なお、表示部１０５は、例えば、ＣＲＴ、液晶デ
ィスプレイ等の表示デバイスで実現可能である。

【００３２】さらに、マウス１０６がバスに接続されて
いて、表示部１０５の上部に表示された各種のメニュー
バーをクリック操作することにより、ＣＰＵ１０７は、
クリックされたメニューバーに対応した制御動作を行
う。

【００３３】さて、本装置の動作を説明する。まず、三
角形形状を有する基準物の濃淡画像２０２を含む基準画
像２０１を画像入力部１０１によって入力可能にセット
しておくものとする。まず、図１２に示す「基準画像」
なるメニューバーをマウス１０６でクリック操作して、
図１１のステップＳ１１００における処理を開始する。

【００３４】画像入力部１０１は、基準画像を入力し、
Ａ／Ｄ変換部１０２は、入力された基準画像をアナログ
・ディジタル変換し、変換データはワーク用フレーム１
０３に格納される。

【００３５】また、図１２に示す「表示」なるメニュー
バーをマウス１０６でクリック操作すると、ＣＰＵ１０
７は、ワーク用フレーム１０３の格納データをバスを介
して表示メモリ１１１に転送・格納させ、図示しない制
御線を介してセレクタを切り換えて、表示メモリ１１１
に格納されたデータを、Ｄ／Ａ変換部１０４を介してデ
ィジタル・アナログ変換して、表示部１０５に表示画像
として表示させる構成となっており、これによって、入
力した基準画像を確認することが可能となる。

【００３６】今、基準画像が表示部１０５に表示された
状態を図２に示す。図２において、２０１は基準画像、
２０２は基準物の濃淡画像である。さて、図１２に示す
「範囲」なるメニューバーをマウス１０６でクリック操
作し、さらに、マウス１０６でポイントａ、ｂをクリッ
クすると、ＣＰＵ１０７は、この２点を対角線上の頂点
とする矩形の範囲（図２の点線で示す）を基準検査対象
範囲２０３とする。この基準検査対象範囲２０３には、
基準物の濃淡画像２０２の周囲のパターンの存在しない
領域が含まれている。

【００３７】次に、図１１のステップＳ１１０５におい
て、基準検査対象範囲２０３内での特徴画像の抽出を行
う。図１２に示す「特徴画素」なるメニューバーをマウ
ス１０６でクリック操作すると、ＣＰＵ１０７によっ
て、図示しないプルダウンメニューが表示される。そし
て、このプルダウンメニューによって、濃度変化量の検
出範囲の下限値（ＴＨ１）、上限値（ＴＨ２）、およ
び、変化量算出方法を指定する。なお、変化量算出方法
としては、各種の態様が考えられるが、ここでは、注目
する画素とその８近傍画素との濃度差の最大値を算出す
る方法を採用するものとする。

【００３８】ＣＰＵ１０７は、設定した、下限値（ＴＨ
１）、上限値（ＴＨ２）、および、変化量算出方法を特
徴量抽出部１０８に送る。特徴量抽出部１０８は、これ
らを受信して、ＣＰＵ１０７の制御によって、ワーク用
フレームメモリ１０３内の、基準検査対象範囲２０３に
相当する画素に対して、以下のようにして特徴画素の抽
出を行い、基準検査対象範囲２０３に相当する画素のう
ち、特徴画素である画素のデータを「１」、特徴画素で
ある画素以外のデータを「０」とした２値画像データを
生成し、ワークメモリ１０９に格納する。

【００３９】ここで、検査対象物の周囲における形状の
検査を行うため、下限値（ＴＨ１）と上限値（ＴＨ２）
の値がともに大きくなるように、ＴＨ１とＴＨ２の値を
設定しておく。

【００４０】さて、特徴量抽出部１０８による特徴画素
の抽出処理について説明する。この処理は、図３に示す
ようなオペレータを基準検査対象範囲２０３に存在する
各画素に作用させて行う。図３に示すように、注目画素
Ｐ０と、その８近傍の画素（Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４、
Ｐ５、Ｐ６、Ｐ７、Ｐ８）を考え、注目画素Ｐ０と各近
傍画素との濃度差を求め、そのうちの最大の濃度差がＴ
Ｈ１以上ＴＨ２以下のものを特徴画素とする処理を、注
目画素を順次変更して行う。

【００４１】これを式で説明すると、次式（３）によっ
て濃度差の最大値を求め、次式（４）を満足するものを
特徴画素とする処理を行うことになる。 Ｅ（ｘ，ｙ）＝max(｜P0-P1 ｜, ｜P0-P2 ｜, …, ｜P0-P8 ｜) （３） ＴＨ１≦Ｅ（ｘ，ｙ）≦ＴＨ２ （４） 図２に示す基準画像に対して、この処理を行った結果を
表示部１０５に表示したものを図４に示す。表示画像４
０１中には、２０２の境界部分４０２のみが抽出され
る。したがって、ワークエリア１０９には、境界部分４
０２を構成する画素を特徴画素として、特徴画素に対す
るデータのみが「１」である２値画像が格納される。

【００４２】そして、図１１のステップＳ１１１０にお
いて、「膨張」なるメニューバーをマウス１０６でクリ
ック操作する。すると、ＣＰＵ１０７の制御動作によっ
て、特徴量抽出部１０８は、ワークエリア１０９の画像
データに対して、公知の処理である膨張処理を行う。こ
の膨張処理によってデータが「１」となる全ての画素が
特徴画素となる。なお、この膨張処理は、必須の処理で
はないが、これにより、後に説明する相関演算対象画素
を検査対象物の画像の境界線周辺に限定することができ
るため、背景が基準画像と異なってもその影響を最小限
に押さえながら、物体の検査を正確に行うことが可能に
なる。

【００４３】なお、図４に示す特徴画素からなる画像に
対して、膨張処理を行った結果を表示画像５０１として
表示部１０５に表示したものを図５の５０２に示す。図
５を参照すれば分かるように境界線が太くなり、特徴画
素の数が増加していることが分かる。

【００４４】そして、ＣＰＵ１０７は、基準画像２０１
における基準物の濃淡画像２０２と膨張処理結果の画像
５０２とを補助記憶部１１２に保存する。次に、ステッ
プＳ１１１５における処理を行う。図１２に示す「検査
実行」なるメニューバーをマウス１０６でクリック操作
すると、ＣＰＵ１０７は、補助記憶部１１２に保存して
おいた、画像２０２、画像５０２を夫々、基準メモリ１
１３、基準メモリ１１０に格納する。

【００４５】さらに、図１２に示す「検査対象画像」な
るメニューバーをマウス１０６でクリック操作すると、
ＣＰＵ１０７は、画像入力部１０１を介して取り込まれ
Ａ／Ｄ変換部１０２を介してアナログ・ディジタル変換
しワーク用フレームメモリ１０３に格納された、検査対
象物を実測した濃淡画像である検査対象画像のデータを
検査画像メモリ１１４に格納する。

【００４６】そして、相関演算部１１５は、検査画像メ
モリ１１４に格納されている検査対象画像に対して、基
準メモリ１１３に格納されている画像２０２を相対的に
移動させながら、両画像の相関係数を演算してパターン
マッチングを行うが、この際、基準画像メモリ１１０に
格納されている画像データ５０２を参照して行う。

【００４７】すなわち、検査対象画像と画像２０２の両
画像の相関係数を演算してパターンマッチングを行う際
には、特徴画素に対応する、基準画像内（基準検査対象
範囲内）の画素のみを、相関係数の演算対象として、パ
ターンマッチングを行う。具体的には、相関演算部１１
５は、基準画像メモリ１１０に格納されている特徴画素
（値が「１」の画素）に対応する、基準画像メモリ１１
３の画素のみを対象として、相関係数の演算を行う点
に、本発明の特徴がある。今、基準画像メモリ１１０に
は、画像２０２の境界線を内外に膨張処理した画像５０
２が格納されているので、基準検査対象範囲２０３内で
実際に演算対象となるのは画像５０２を構成する画素の
みとなる。

【００４８】そして、相関演算部１１５による演算結果
は、ＣＰＵ１０７によって、結果格納メモリ１１６に格
納される。なお、結果格納メモリ１１６に格納された演
算結果を表示部１０５に表示可能に構成しておけば、本
装置の利用者の利便性が向上する。

【００４９】このように本実施形態によれば、基準検査
対象範囲の画素のうち、与えた濃度条件を満足する画素
を特徴画素として抽出し、抽出した特徴画素に対応す
る、基準検査対象範囲の画素のみを、相関係数の演算対
象として、パターンマッチングを行うので、相関係数の
演算対象画素数を低減することができ、演算時間を大幅
に短縮することが可能になるという効果が得られる。

【００５０】さて、上述した実施形態においては、相関
係数を求める演算対象を画像２０２の境界部分のみとし
たが、画像２０２全体（図２中、三角形内の黒色部分）
を演算対象とする場合を考える。画像２０２の境界周辺
部は、画像５０２として抽出済みなので、さらに、画像
２０２の内部領域を抽出し、この内部領域と前記境界周
辺部との論理和（ＯＲ）を取ることによって、画像２０
２全体を構成する各特徴画素を演算対象とする。

【００５１】画像２０２の内部は濃度変化量が小さいの
で、マウス１０６で「特徴画素」なるメニューバーをク
リック操作し、前述のようにプルダウンメニューを使用
して、前記ＴＨ１とＴＨ２の値がともに小さくなるよう
に、ＴＨ１、ＴＨ２の値を設定しておく。しかしなが
ら、これでは、基準検査対象範囲２０３内の、画像２０
２の周囲部分も同様に濃度変化量が小さいため区別が付
かなくなる。このような場合には、濃度自体の基準値を
設け、濃度変化量とのＡＮＤ条件により２０２の内部領
域を抽出する。そして、これと、画像５０２の論理和
（ＯＲ）を取ることによって、図６に示す特徴画像６０
２を生成する。したがって、特徴画像６０２は、画像５
０２に対して、その周辺部が膨張した画像となってい
る。

【００５２】このような処理を行うには、「濃度基準
値」なるメニューバをマウス１０６でクリックして、図
示しないプルダウンメニューで濃度自体の基準値を設定
する。ＣＰＵ１０７の制御動作により特徴量抽出部１０
８は、先に補助記憶部１１２に格納している画像２０２
を獲得して、ワークメモリ１０９に格納し、先に示した
ように特徴画像を抽出し、さらに抽出した特徴画像のう
ち、設定された基準値以上のものを、新たに特徴画像と
してこの結果を、ワークメモリ１０９に格納する。そし
て、「ＯＲ処理」なるメニューバをマウス１０６でクリ
ックすると、ＣＰＵ１０７の制御動作により特徴量抽出
部１０８は、先に補助記憶部１１２に格納している画像
５０２を獲得して、これとワークメモリ１０９に格納し
ている画像データとの論理和（ＯＲ）を取り画像６０２
を得て、新たにワークメモリ１０９に格納する。

【００５３】さて、より微小な欠陥を検出する場合、先
に述べたように２０３を小領域に分割する方法が考えら
れる。２０３を、例えば、図７の点線で示すように領域
分割すると、各分割領域に含まれる、画像２０２の構成
画素数が不均一になり、正確な検査ができないことにな
る。

【００５４】そこで、本発明の他の実施形態では、前述
のような「濃度基準値」、「ＯＲ処理」のクリック操作
によって、相関係数演算対象である特徴画素は、画像６
０２を構成する各画素になるので、この特徴画素を、所
定の画素数を有する複数の領域に分割（グループ化）し
て、各分割領域単位で、パターンマッチングを行う処理
を説明する。

【００５５】まず、「分割」なるメニューバーをマウス
１０６でクリック操作し、図示しないプルダウンメニュ
ーを用いて１つの分割領域が有する画素数を設定する。
この画素数を、例えば、「２００」とする。

【００５６】まず、図１３のステップＳ１３００におい
ては、ＣＰＵ１０７の制御動作により、特徴量抽出部１
０８は、ワークメモリ１０９に記憶されている画像６０
２のデータにおける特徴画素の総数を求める。総数は、
例えば、「１０００」であるとする。特徴量抽出部１０
８は、順次、所定方向にワークメモリ１０９を走査し
て、順次、２００画素毎を１つの分割領域（グループ）
とするグループ化を行う（ステップＳ１３１０）。この
際、特徴量抽出部１０８は、各特徴画素と、各特徴画素
が属するグループの番号（グループ番号）とを対応付け
てワークメモリ１０９に一時記憶する。なお、番号は、
特徴量抽出部１０８が、１番から順番に増加するように
しておけばよい。これにより、各特徴画素が属するグル
ープの番号が索出可能となる。

【００５７】図８には、６０２の領域（画素数「１００
０個」）を２００画素ずつ５つのグループ８０２に分割
した例である。各グループに属する画素数は一定であ
る。なお、ステップＳ１３００でカウントした画素数
を、設定した画素数でグループ化していくとき、必ずし
も、各グループに属する画素数が一定にならない場合に
は、最終グループに属する画素数を調整して、他のグル
ープに属する画素数を一定としておけばよい。

【００５８】このようにして、特徴量抽出部１０８によ
って、６０２を構成する各特徴画素にはグループ番号が
付され、特徴画素とグループ番号とが対応して、ワーク
メモリ１０９の空きエリアに一時格納される。そして、
ＣＰＵ１０７は、グループ化された画像８０２を、画像
２０２とともに補助記憶部１１２に保存する。この際、
ＣＰＵ１０７は、ワークメモリ１０９に一時記憶してい
る、各特徴画素と、各特徴画素が属するグループの番号
（グループ番号）とを対応付けたもを順次、索出して、
補助記憶部１１２に保存する。

【００５９】次に、ステップＳ１３１５の処理を行う。
まず、「分割検査実行」なるメニューバーをマウス１０
６でクリック操作すると、ＣＰＵ１０７は、補助記憶部
１１２に保存しておいた、画像２０２、画像８０２を夫
々、基準メモリ１１３、基準メモリ１１０に格納する。

【００６０】さらに、図１２に示す「検査対象画像」な
るメニューバーをマウス１０６でクリック操作すると、
ＣＰＵ１０７は、画像入力部１０１を介して取り込まれ
Ａ／Ｄ変換部１０２を介してアナログ・ディジタル変換
しワーク用フレームメモリ１０３に格納された、検査対
象物を実測した濃淡画像である検査対象画像のデータを
検査画像メモリ１１４に格納する。

【００６１】そして、ＣＰＵ１０７は、最初のグループ
番号を相関演算部１１５に指示する。相関演算部１１５
は、補助記憶部１１２の記憶内容を参照して、基準メモ
リ１１０に格納されている特徴画素で、指示されたグル
ープ番号が付されている画素に対応する、基準画像メモ
リ１１３の画素を、検査画像メモリ１１４に格納されて
いる検査対象画像との相関演算を行う対象画素として相
関演算を行いパターンマッチングを行う。最初のグルー
プ番号が付されている全ての画素について、基準画像メ
モリ１１３の対応する画素を、検査画像メモリ１１４に
格納されている検査対象画像との相関演算を行う対象画
素として相関演算を行ってパターンマッチングを行った
後に、ＣＰＵ１０７は、次のグループ番号を相関演算部
１１５に指示し、このグループ番号が付されている全て
の画素について同様の処理を行い、このような処理を、
最後のグループ番号まで行う。 なお、検査対象画像に
対して、基準メモリ１１３に格納されている画像２０２
を相対的に移動させながら、両画像の相関係数を演算し
てパターンマッチングを行う点は、前述した実施形態と
同様である。

【００６２】そして、演算結果は、結果格納メモリ１１
６に順次格納される。なお、結果格納メモリ１１６に格
納された演算結果を表示部１０５に表示可能に構成して
おけば、本装置の利用者の利便性が向上する。

【００６３】この実施形態によれば、特徴画素が構成す
る領域を所定画素数毎の領域に分割し、各分割領域毎に
番号を付し、番号を順次呼び出し、各番号に対応する分
割領域単位で、当該分割領域単位を構成する特徴画素
を、相関係数の演算対象として、パターンマッチングを
行うので、検査対象領域のみを一様に分割してパターン
マツチングを行うことが可能となり、微細な欠陥も検出
可能となるという効果が得られる。

【００６４】

【発明の効果】以上説明したように、請求項１に係わる
発明によれば、基準画像を構成する画素のうち、与えた
濃度条件を満足する画素を特徴画素として抽出し、抽出
した特徴画素に対応する、基準画像内の画素のみを、相
関係数の演算対象として、パターンマッチングを行うの
で、相関係数の演算対象画素数を低減することができ、
演算時間を大幅に短縮することが可能になるという効果
が得られる。

【００６５】また、請求項２に係わる発明によれば、請
求項１の効果に加えて、特徴画素が構成する領域に対し
て膨張処理を行い、この膨張された領域を構成する画素
を、新たに特徴画素とするので、演算対象画素を検査対
象物の画像の境界線周辺に限定することができるため、
背景が基準画像と異なってもその影響を最小限に押さえ
ながら、物体の検査を正確に行うことが可能になる。

【００６６】さらに、請求項３に係る発明によれば、請
求項１の効果に加えて、特徴画素が構成する領域を所定
画素数毎の領域に分割し、各分割領域毎に番号を付し、
番号を順次呼び出し、各番号に対応する分割領域単位
で、当該分割領域単位を構成する特徴画素を、相関係数
の演算対象として、パターンマッチングを行うので、検
査対象領域のみを一様に分割してパターンマツチングを
行うことが可能となり、微細な欠陥も検出可能となると
いう効果が得られる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施形態にかかる装置の構成図であ
る。

【図２】基準画像の説明図である。

【図３】濃度変化量を算出するためのオペレータの説明
図である。

【図４】特徴画像抽出後の画像の説明図である。

【図５】膨張処理後の画像の説明図である。

【図６】本発明の他の実施形態の説明図である。

【図７】本発明の他の実施形態の説明図である。

【図８】本発明の他の実施形態の説明図である。

【図９】従来技術の説明図である。

【図１０】本発明の原理の説明図である。

【図１１】装置の動作を説明するフローチャートであ
る。

【図１２】表示部に設けられたメニューバーの説明図で
ある。

【図１３】装置の他の動作態様を説明するフローチャー
トである。

【符号の説明】

１０１ 画像入力部 １０２ Ａ／Ｄ変換部 １０３ ワーク用フレームメモリ １０４ Ｄ／Ａ変換部 １０５ 表示部 １０６ マウス １０７ ＣＰＵ １０８ 特徴量抽出部 １０９ ワークメモリ １１０ 基準画像メモリ １１１ 表示メモリ １１２ 補助記憶部 １１３ 基準画像メモリ １１４ 検査画像メモリ １１５ 相関演算部 １１６ 結果格納メモリ １１９ 主記憶メモリ

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 検査対象物を実測した濃淡画像である検
   査対象画像に対して、この検査対象物の基準物の濃淡画
   像である基準画像を相対的に移動させながら、両画像の
   相関係数を演算してパターンマッチングを行う画像処理
   装置において、 前記基準画像を構成する画素のうち、与えた濃度条件を
   満足する画素を特徴画素として抽出する手段と、 抽出した特徴画素に対応する、基準画像内の画素のみ
   を、前記相関係数の演算対象として、パターンマッチン
   グを行う手段とを備える画像処理装置。
2. 【請求項２】 請求項１において、さらに、 特徴画素が構成する領域に対して膨張処理を行い、この
   膨張された領域を構成する画素を、新たに特徴画素とす
   る手段を備える、ことを特徴とする画像処理装置。
3. 【請求項３】 請求項１において、 特徴画素が構成する領域を所定画素数毎の領域に分割
   し、各分割領域毎に番号を付す手段と、 番号を順次呼び出し、各番号に対応する分割領域単位
   で、当該分割領域単位を構成する特徴画素を、前記相関
   係数の演算対象として、パターンマッチングを行う手段
   とを備える画像処理装置。