KR20180114826A - Sheet inspection device - Google Patents

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KR20180114826A
KR20180114826A KR1020180016341A KR20180016341A KR20180114826A KR 20180114826 A KR20180114826 A KR 20180114826A KR 1020180016341 A KR1020180016341 A KR 1020180016341A KR 20180016341 A KR20180016341 A KR 20180016341A KR 20180114826 A KR20180114826 A KR 20180114826A
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light
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KR1020180016341A
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요시아키 미야타
아키라 마츠시타
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오므론 가부시키가이샤
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Abstract

Provided is a sheet inspection device using an appearance image of a sheet-shaped subject to be inspected in order to carry out high-precision inspection according to the original state after the variation even when a type, an inspection environment, and the like of the subject are changed. The sheet inspection device (1) includes: an illuminating device (31, 33) for irradiating the sheet-shaped subject (2) with light; a photographic device (4) for photographing the subject by reflective light and/or transmitting light irradiated from the illuminating device to the subject; and an abnormality detection device (5) for detecting abnormality contained in the subject based on the characteristic quantity obtained by processing the image data photographed by the photographing device, wherein the abnormality detection device sets a characteristic quantity distribution obtained from the image data of certified products as a reference distribution which is a reference for inspection, and the abnormality is detected based on a relative relationship between the reference distribution and the characteristic quantity distribution obtained from the image data of the subject.

Description

시트 검사 장치{Sheet inspection device}Sheet inspection device

본 발명은 시트상 피검사물의 이상 부분을 검출하는 기술에 관한 것이다.TECHNICAL FIELD The present invention relates to a technique for detecting an abnormal portion of a sheet-like inspected object.

시트상 물품을 제조 또는 가공하기 위한 생산 라인에서는, 가시광이나 자외광을 시트에 조사하고 그 투과광 또는 반사광을 카메라로 촬영함으로써 얻어지는 화상을 이용하여 시트에서의 이상 부분(이물 혼입, 오염, 주름 등. 이하, 결함이라고도 함)을 검출하는 검사 장치가 이용되고 있다(예컨대, 특허 문헌 1 및 2 참조).In a production line for producing or processing a sheet-like article, an abnormal part (foreign matters, contamination, wrinkles, etc.) in the sheet is detected by irradiating visible light or ultraviolet light to the sheet and photographing the transmitted light or reflected light with a camera. (Hereinafter, also referred to as defects) are used (see, for example, Patent Documents 1 and 2).

종래의 검사 장치에서는, 촬영 화상에 화상 처리를 하여 얻어진 특징량을 이용하여 시트의 이상 부분을 검출하기 위해, 다양한 불량품 샘플, 특히 양품(良品)과 불량품을 구별할 수 있는 한계 샘플에 기초하여 결함의 종류마다 대응하는 문턱값을 설정하고, 이에 따라 양호·불량의 판별을 수행하였다. In the conventional inspecting apparatus, defects are detected on the basis of a limit sample capable of distinguishing defective samples from various defective samples, in particular, good defects, in order to detect an abnormal portion of the sheet by using a characteristic quantity obtained by performing image processing on the shot image. A threshold value is set for each kind of defect, and discrimination between good and bad is carried out accordingly.

상기와 같은 방법이라면, 상술한 특징량에 대한 이상 검출의 문턱값을 설정하기 위해서는 이상의 종류마다 양품과 불량품을 구별하기 위한 샘플이 필요하게 된다. 그러나, 양품을 생산하는 전제로 라인이 가동되고 있는 이상, 이러한 샘플의 입수는 용이하지 않다는 사정이 있다. 이 때문에, 결함의 종류에 따라 추측으로 문턱값을 설정하는 것도 행해지고 있다. In the case of the above-described method, in order to set the threshold value of the abnormality detection for the above-mentioned characteristic quantities, a sample is required to distinguish good products from defective products for each of the above types. However, since the line is operated on the premise of producing good products, it is difficult to obtain such samples. For this reason, a threshold value is set by guessing depending on the type of defect.

이상과 같이, 장치를 신설하는 경우나, 검사 대상에 새롭게 종목을 더하는 경우 등, 한계 샘플이 충분히 갖추어지지 않은 상황에서는 적절한 정밀도로 검사를 실시하지 못하고, 경우에 따라 검사 장치를 좀처럼 가동할 수 없는 문제가 있었다. As described above, in the case where the limit sample is not sufficiently prepared, for example, when a new apparatus is newly installed or when a new item is added to the object to be inspected, the inspection can not be performed with proper precision, There was a problem.

또한, 시간의 경과에 의한 장치의 열화, 장치가 설치되어 있는 주변 환경의 변화 등에 의해 얻어지는 화상 데이터가 당초의 것과 달라지는 경우가 있고, 이러한 경우에는, 당해 환경 하에서의 한계 샘플 화상에 기초하여 이상 검출을 위한 문턱값을 다시 설정할 필요가 있다. 이 경우, 한계 샘플의 현물이 보존되어 있으면, 새로운 환경 하에서 당해 불량 시트를 촬영하고, 이것에 기초하여 문턱값을 다시 설정하면 되나, 화상 데이터밖에 남지 않은 경우에는 새로운 환경 하에서의 문턱값의 설정에는 많은 수고와 시간이 필요하게 된다.In addition, image data obtained due to deterioration of the apparatus over time and changes in the surrounding environment in which the apparatus is installed may differ from the original image data. In such a case, an abnormal detection may be performed based on the limit sample image under the environment It is necessary to reset the threshold value. In this case, if the in-kind sample of the limit sample is stored, the defective sheet is photographed under a new environment and the threshold value is set again based on the image. However, when only image data is left, Labor and time are required.

특허문헌 1 : 일본특허공개 2010－8174호 공보Patent Document 1: JP-A-2010-8174 특허문헌 2 : 일본특허공개 2015－172519호 공보Patent Document 2: JP-A-2015-172519

상기와 같은 상황을 감안하여, 본 발명은 시트상 피검사물의 외관 화상을 이용하는 시트 검사 장치에 있어서, 피검사물의 종류, 검사 환경 등에 변화가 있는 경우라도, 당해 변화 후의 초기 상태로부터 고정밀도의 검사를 수행할 수 있는 수단을 제공하는 것을 목적으로 한다.SUMMARY OF THE INVENTION In view of the above circumstances, it is an object of the present invention to provide a sheet inspection apparatus using an external appearance image of a sheet-like inspected object, even when there is a change in the kind of inspection object, inspection environment, The present invention provides a means for performing the above-described operations.

상기 목적을 달성하기 위해 본 발명은 이하의 구성을 채용한다. To achieve the above object, the present invention adopts the following configuration.

본 발명에 따른 시트 검사 장치는, 시트상 피검사물에 대해 광을 조사하는 조명 수단; 그 조명 수단으로부터 상기 피검사물로 조사된 광의 반사광 및/또는 투과광에 의해 상기 피검사물을 촬영하는 촬영 수단; 그 촬영 수단에 의해 촬영된 화상의 화상 데이터를 처리하여 얻어지는 특징량에 기초하여 상기 피검사물에 포함되는 이상을 검출하는 이상 검출 수단;을 갖는 시트 검사 장치로서, 상기 이상 검출 수단은, 양품의 화상 데이터로부터 얻어지는 상기 특징량 분포를 검사의 기준이 되는 기준 분포로 하고, 그 기준 분포와 상기 피검사물의 화상 데이터로부터 얻어지는 상기 특징량 분포와의 상대적인 관계에 기초하여 이상을 검출하는 것을 특징으로 한다. The sheet inspecting apparatus according to the present invention includes: illuminating means for illuminating light on a sheet-like inspected object; Photographing means for photographing the inspected object with reflected light and / or transmitted light of the light irradiated from the illuminating means to the inspected object; And an abnormality detecting means for detecting an abnormality included in the inspected object based on a characteristic amount obtained by processing the image data of the image photographed by the photographing means, The feature quantity distribution obtained from the data is set as a reference distribution serving as a criterion of inspection and an abnormality is detected based on a relative relationship between the reference distribution and the feature quantity distribution obtained from the image data of the inspected object.

여기서, “이상을 검출하는”이란 이상 부분 및/또는 이상 종류를 특정하여 검출하는 것만을 가리키는 것이 아니라, 상기 피검사물에 어떠한 이상이 존재하는 것을 검출하는 것도 포함한다. 상기와 같은 구성에 의하면, 양품의 화상 데이터로부터 추출된 특징량에 기초하여 검사를 수행할 수 있으므로, 불량품의 샘플 데이터가 충분히 취득하지 못한 상황이라 하더라도, 고정밀도의 검사를 수행할 수 있다. Here, " detecting an abnormality " does not only indicate detection of an abnormal part and / or abnormality type but also includes detection of an abnormality in the inspected object. According to the above configuration, the inspection can be performed based on the feature quantity extracted from the image data of the good product, so that even if the sample data of the defective product is not sufficiently acquired, the inspection can be performed with high accuracy.

또한, 상기 이상 검출 수단은, 상기 기준 분포와, 상기 피검사물의 화상 데이터로부터 얻어지는 상기 특징량 분포와의 차분을 추출함으로써 이상을 검출할 수도 있다. The abnormality detecting means may detect an abnormality by extracting a difference between the reference distribution and the feature quantity distribution obtained from the image data of the inspected object.

이러한 구성에 의하면, 피검사물의 성질과 상태, 피검사물에 있어서의 결함의 특성 등을 원인으로 하여 결함이 나타내는 특징량이, 양품 화상 데이터의 특징량 분포에 섞이는 경우라도, 그 결함을 검출할 수 있다. 예컨대, 피검사물이 메시 생지의 시트인 경우, 양품 화상으로부터 추출되는 특징량에는 줄눈이 균질한 시트에 비해, 광범위하게 미치는 분포가 발생한다. 또한, 피검사물에 있어서의 결함이 경미한 오염인 경우에는 결함이 없는 부분의 시트 포메이션과 오염의 경계가 애매해지게 된다. 이 때문에, 피검사물에 결함이 있는 경우라도, 그 결함을 나타내는 특징량이, 양품 화상 데이터의 특징량 분포에 섞여 결함의 검출이 곤란해진다. 이러한 경우라도, 기준 분포로부터의 차분을 취하도록 하면, 결함을 검출할 수 있게 된다. According to such a configuration, even when a characteristic amount indicated by a defect is mixed in the characteristic amount distribution of good image data due to the nature and condition of the inspected object, the characteristics of defects in the inspected object, and the like, the defect can be detected . For example, when the inspected object is a sheet of a mesh sheet, the characteristic amount extracted from the good image causes a widespread distribution of the jig compared with the homogeneous sheet. In addition, when the defect in the inspected object is a slight contamination, the boundary between the sheet formation and the contamination of the defect-free portion becomes ambiguous. Therefore, even when there is a defect in the inspected object, the feature quantity representing the defect is mixed with the feature quantity distribution of the good product image data, making it difficult to detect the defect. Even in such a case, if the difference from the reference distribution is taken, the defect can be detected.

또한, 상기 조명 수단은 복수의 파장 영역의 광을 조사하고, 상기 촬영 수단은 상기 조명 수단으로부터 조사되는 다른 복수의 파장 영역의 광을 각각 수광 가능한 센서를 구비하며, 상기 조명 수단으로부터 피검사물로 조사된 광의 반사광 및/또는 투과광을 각각의 파장 영역의 광 마다 촬영하고, 상기 이상 검출 수단은 상기 기준 분포와 상기 각각의 파장 영역의 광 마다 촬영된 화상 데이터로부터 얻어지는 상기 특징량 분포와의 상대적인 관계에 기초하여 이상을 검출할 수도 있다. It is preferable that the illuminating means irradiate light in a plurality of wavelength regions and the photographing means has a sensor capable of receiving light in different wavelength regions irradiated from the illuminating means, And the reflected light and / or the transmitted light of each of the wavelength regions is photographed for each light of each wavelength region, and the abnormality detecting means detects the relative distribution between the reference distribution and the characteristic amount distribution obtained from the image data photographed for each light of the respective wavelength regions It is also possible to detect an abnormality based on this.

특정 파장의 조사광만을 이용하여 검사를 실시한 경우, 결함의 종류에 따라서는 그 결함을 나타내는 특징량을 추출할 수 없는 경우가 있다. 또한, 결함을 나타내는 특징량은 추출 가능하다 하더라도, 그 특징량에서는 결함의 종류를 판별할 수 없는 경우도 있다. 이 때문에, 시트 검사 장치를 상기와 같은 구성으로 하면, 결함의 간과를 억제할 수 있다. When the inspection is performed using only the irradiation light of a specific wavelength, there are cases in which it is not possible to extract a characteristic quantity representing the defect depending on the type of the defect. In addition, even if a characteristic quantity representing a defect can be extracted, the kind of a defect can not be determined in the characteristic quantity. Therefore, if the sheet inspecting apparatus is configured as described above, an oversight of defects can be suppressed.

구체적으로 복수의 화상 데이터 중 검출하고자 하는 결함에 따라 임의로 선택된 파장 영역의 화상 데이터의 특징량 분포에 기초하여 이상을 검출할 수도 있다. 또한, 복수 파장의 광마다의 양품 화상의 특징량 분포와 피검사물의 특징량 분포와의 차분값을 비교함으로써, 이상을 검출하는 것일 수도 있다. Specifically, an abnormality can be detected based on the distribution of the characteristic quantities of the image data of the wavelength region arbitrarily selected according to the defect to be detected out of the plurality of image data. It is also possible to detect an abnormality by comparing the difference value between the characteristic quantity distribution of the good image for each light of a plurality of wavelengths and the characteristic quantity distribution of the inspected object.

또한, 상기 특징량은 색상, 명도 또는 채도일 수도 있다. 이와 같이 하면, 휘도를 특징량으로 하는 것과 비교하여, 인간의 시각 특성에 가까운 컬러로 검사를 수행 가능함과 동시에, 이상의 종류, 정도에 따라 이상 검출에 적절한 지표를 추출할 수가 있다. In addition, the feature amount may be hue, brightness or saturation. By doing so, it is possible to perform an inspection in a color close to the visual characteristics of a human, and to extract an index suitable for the abnormality detection according to the type and degree of abnormality, as compared with the case where the brightness is a characteristic amount.

또한, 상기 시트 검사 장치는, 불량품의 화상 데이터로부터 얻어지는 특징량을 불량 샘플 특징량으로 하고, 그 불량 샘플 특징량에 기초하여 상기 피검사물의 이상을 검출하는 불량 특징 검출 수단을 더 가지고 있고, 그 불량 특징 검출 수단에 의한 이상 검출과, 상기 이상 검출 수단에 의한 이상 검출을, 전환 또는 조합 가능한 것일 수도 있다. The sheet inspecting apparatus further includes defective feature detecting means for detecting a defect of the inspected object based on the defective sample characteristic amount and the characteristic amount obtained from the image data of the defective object as the defective sample characteristic amount, The abnormality detection by the defective feature detection means and the abnormality detection by the abnormality detection means can be switched or combined.

상기와 같은 불량 특징 검출 수단에 의해, 불량품 샘플로부터 추출한 특징량에 기초하여 피검사물의 이상을 명확하게 검출할 수 있다. 이 때문에, 적절한 불량 샘플 특징량을 홀딩하고 있는 결함에 대해서는 상기 불량 특징 검출 수단에 의해, 이상 검출을 수행하고, 그렇지 않은 경우에는 상기 이상 검출 수단에 기초하여 검출을 수행하는 것과 같이, 2 종류의 검출 수단을 조합하여 이용함으로써, 검사의 효율을 높일 수 있다. 또한, 불량 샘플 특징량의 축적 정도에 따라, 2 종류의 검출 수단 중 어느 하나를 이용하여 검사를 수행하도록 절환 가능하게 선택해 두면, 이상 검출 처리시에, 장치에 걸리는 부하를 경감하면서, 데이터의 축적 상황에 따라 효율적인 검사를 수행할 수 있다. The abnormality of the inspected object can be clearly detected based on the characteristic amount extracted from the defective sample by the defective characteristic detecting means as described above. Therefore, for defects holding appropriate bad sample characteristic quantities, the defectiveness detection means performs the abnormality detection, and if not, the detection is performed based on the abnormality detection means. By using the detection means in combination, the inspection efficiency can be increased. It is also possible to select one of the two kinds of detection means so as to be switchable in accordance with the degree of accumulation of the defective sample characteristic amount so that the load on the apparatus can be reduced during the anomaly detection processing, Depending on the situation, an efficient inspection can be performed.

또한 상기 불량 특징 검출 수단은 상기 불량 샘플 특징량에 기초하여 설정되는 문턱값을 이용함으로써, 이상을 검출하는 것일 수도 있다. 이러한 구성에 의하면, 문턱값에 의해 명확하게 피검사물의 이상을 검출할 수 있으므로, 보다 효율적이며, 또한 즉시성이 있는 검사를 수행할 수 있다.Further, the defective feature detection means may detect an abnormality by using a threshold value set based on the defective sample feature amount. According to such a configuration, an abnormality of the inspected object can be clearly detected by the threshold value, so that a more efficient and immediate test can be performed.

본 발명에 의하면, 시트상 피검사물의 외관 화상을 이용하는 시트 검사 장치에 있어서, 피검사물의 종류, 검사 환경 등에 변화가 있는 경우라도, 당해 변화 후의 초기 상태로부터 고정밀도의 검사를 수행할 수 있다.According to the present invention, even if there is a change in the kind of the inspected object, the inspection environment, and the like in the sheet inspection apparatus using the external appearance image of the sheet-like inspected object, the inspection can be performed with high accuracy from the initial state after the change.

도 1은 실시예 1에 따른 시트 검사 장치를 나타내는 블록도이다.
도 2는 기준 분포의 일례를 나타내는 히스토그램이다.
도 3A는 “브라이트 결함”이 발생하였을 때의 출력 화소값의 분포를 모식적으로 나타내는 히스토그램이다. 도 3B는 “다크 결함”이 발생하였을 때의 출력 화소값의 분포를 모식적으로 나타내는 히스토그램이다.
도 4는 실시예 1에 따른 시트 검사 장치에 있어서, 이상 부분의 검출 및 이상 종류의 판별을 수행하는 처리의 흐름을 나타내는 흐름도이다.
도 5는 실시예 2에 따른 시트 검사 장치(11)의 블록도이다.
도 6A는 스트라이프상 바탕 모양을 가지고 있는 피검사물의 표면을 나타내는 도면이다. 도 6B는 스트라이프상 바탕 모양을 가지고 있는 피검사물을 촬영한 경우, 취득되는 출력 화소값의 분포를 나타내는 히스토그램이다.
도 7A는 스트라이프상 바탕 모양을 가지고 있는 피검사물의 상면에 오염이 존재하는 상태를 나타내는 도면이다. 도 7B는 상기 오염 부분을 포함하는 피검사물의 표면을 촬영한 경우, 취득되는 출력 화소값의 분포를 나타내는 히스토그램이다.
도 8은 기준 분포와 촬영된 화상의 출력 화소값의 분포와의 비교에 의해 추출한 차분 만큼의 출력 화소값의 분포의 일례를 나타내는 히스토그램이다.
도 9는 실시예 2에 따른 시트 검사 장치에 있어서, 이상 부분의 검출 및 이상 종류의 판별을 수행하는 처리의 흐름을 나타내는 흐름도이다.1 is a block diagram showing a sheet inspection apparatus according to a first embodiment.
2 is a histogram showing an example of a reference distribution.
3A is a histogram that schematically shows the distribution of output pixel values when a " bright defect " occurs. 3B is a histogram that schematically shows the distribution of output pixel values when a " dark defect " occurs.
4 is a flowchart showing the flow of processing for detecting an abnormal part and discriminating an abnormal type in the sheet inspection apparatus according to the first embodiment.
5 is a block diagram of the sheet inspection apparatus 11 according to the second embodiment.
6A is a view showing the surface of an inspected object having a stripe-like background shape. FIG. 6B is a histogram showing the distribution of output pixel values obtained when an inspected object having a stripe-shaped background shape is photographed.
7A is a diagram showing a state in which contamination is present on the top surface of an inspected object having a stripe-like background shape. FIG. 7B is a histogram showing the distribution of output pixel values obtained when the surface of the inspected object including the contaminated portion is photographed. FIG.
8 is a histogram showing an example of a distribution of output pixel values by a difference obtained by comparison between a reference distribution and a distribution of output pixel values of a photographed image.
9 is a flowchart showing the flow of processing for detecting an abnormal part and discriminating an abnormal type in the sheet inspection apparatus according to the second embodiment.

이하, 본 발명의 구체적인 실시예에 대해 도면에 기초하여 설명한다. 이하의 실시예에 기재되어 있는 구성 요소의 치수, 재질, 형상, 그 상대 배치 등은 특별한 기재가 없는 한, 발명의 기술적 범위를 그러한 것들로 한정한다는 취지는 아니다. Hereinafter, specific embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. The dimensions, materials, shapes, relative positions, etc. of the constituent elements described in the following embodiments are not intended to limit the technical scope of the invention to such constituent elements unless otherwise specified.

＜실시예 1＞≪ Example 1 >

(시트 검사 장치의 구성) (Configuration of Sheet Inspection Apparatus)

도 1은 본 실시예에 따른 시트 검사 장치(1)의 블록도이다. 시트 검사 장치(1)는 조명 수단으로서, 피검사물(2)의 하면에, 백색광을 조사하는 투과용 가시광원(31) 및 적외광을 조사하는 투과용 적외광원(33)을 갖는다. 또한, 시트 검사 장치(1)는 촬영 수단으로서 카메라(4)를 갖는다. 카메라(4)는 투과용 가시광원(31) 및 투과용 적외광원(33)으로부터 조사되어 피검사물(2)을 직진 투과한 광에 의해, 피검사물(2)을 촬영할 수 있도록 배치되어 있다. 또한 시트 검사 장치(1)는 카메라(4)의 출력 신호에 기초하여 피검사물(2)에 포함되는 이상 검출과 이상의 종류 판별을 수행하는 처리 장치(5)를 가지고 있다. 1 is a block diagram of a sheet inspection apparatus 1 according to the present embodiment. The sheet inspecting apparatus 1 has, as illumination means, a transparent visible light source 31 for irradiating white light and a transparent infrared light source 33 for irradiating infrared light on the lower surface of the inspected object 2. [ Further, the sheet inspection apparatus 1 has a camera 4 as a photographing means. The camera 4 is disposed so as to be able to photograph the inspected object 2 by the light irradiated from the transparent visible light source 31 and the transmissive infrared light source 33 and passed straight through the inspected object 2. [ The sheet inspecting apparatus 1 also has a processing device 5 for performing abnormality detection included in the inspected object 2 based on the output signal of the camera 4 and discriminating the type of abnormality.

피검사물(2)은 시트상으로 형성되어 있고, 도 1의 화살표 방향을 향해 반송되고 있다. 피검사물(2)로는 종이, 필름, 수지, 셀룰로오스 등을 예시할 수 있다. 또한, 피검사물(2)은 2차 전지에 사용하는 세퍼레이터, 액정에 사용되는 광학 시트 등일 수도 있다. 또한 본 실시예에서는, 조명 수단 및 촬영 수단을 고정하고, 피검사물(2)을 이동시키고 있지만, 피검사물(2)의 사이즈에 따라 피검사물(2)을 고정하고, 조명 수단 및 촬영 수단을 이동시킬 수도 있다. The inspected object 2 is formed in a sheet form and is transported toward the direction of the arrow in Fig. Examples of the inspected object 2 include paper, film, resin, cellulose, and the like. The inspected object 2 may be a separator used for a secondary battery, an optical sheet used for a liquid crystal, or the like. In this embodiment, the illuminating means and the photographing means are fixed and the inspected object 2 is moved. However, the inspected object 2 is fixed according to the size of the inspected object 2, and the illuminating means and the photographing means are moved .

시트 검사 장치(1)는 카메라(4)에 의해 얻어지는 화상에 기초하여 피검사물(2)에 포함되는 이상 부분을 검출하고, 검출한 이상의 종류를 판별하며, 그 결과를 출력하는 기능을 갖는다. 본 실시예에서는 피검사물(2)에 있어서의 “다크 결함”, “브라이트 결함”의 각 이상을 검출 및 판별한다. The sheet inspecting apparatus 1 has a function of detecting an abnormal part contained in the inspected object 2 based on an image obtained by the camera 4, discriminating the abnormal type detected, and outputting the result. In the present embodiment, the abnormalities of "dark defect" and "bright defect" in the inspected object 2 are detected and discriminated.

또한 브라이트 결함이란, 이상이 없는 상태에 비해 광의 투과율이 증가하는 상태이며, 예컨대 피검사물에 구멍이 뚫려 있는 핀홀 결함, 유분이 부착하여 비쳐 보이는 상태, 수분에 의해 피검사물이 젖어 비쳐 보이는 상태 등의 액체 오염, 피검사물에 스크래치가 있는 상태, 피검사물인 시트 포메이션의 눈이 성기어 있는 상태 등을 말한다. Further, the bright defect refers to a state in which the transmittance of light increases as compared with a state in which there is no abnormality. For example, a bright defect is a state in which the light transmittance is increased as compared with a state in which there is no abnormality, for example, a pinhole defect in which a hole is formed in the inspected object, Liquid contamination, a state in which scratches are present on the inspected object, and a state in which the eyes of the sheet formation, which is the inspected object, are in the form of gears.

또한, 다크 결함이란, 이상이 없는 상태에 비해 광의 투과율이 감소하는 상태이며, 예컨대 금속분, 보푸라기 등의 이물이 부착 또는 혼입된 상태, 진흙 오염, 착색 오염 등의 일반적인 오염, 피시 아이 등 피검사물인 시트 포메이션이 두꺼워져 있는 상태 등을 말한다. The dark defect is a state in which the light transmittance is decreased as compared with a state in which no abnormality occurs. For example, the dark defect is a state in which foreign matter such as metal powder or lint is adhered or mixed, general contamination such as clay contamination, colored contamination, And a state in which the seat formation is thickened.

카메라(4)는 4096개의 수광 소자를 직렬로 배치한 CCD 이미지 센서를 구비한 라인 센서 카메라이다. 카메라(4)의 각각의 수광 소자에서는, 수광량에 따라 광이 전하로 변환된다. 또한 본 실시예에 있어서 카메라(4)는 R, G, B 및 IR 각 성분용 4개의 CCD 이미지 센서를 구비하고 있고, 각 수광 소자로부터 출력되는 전하는 출력 신호(촬영 데이터)로서 처리 장치(5)로 입력된다. 또한 피검사물(2)의 폭 전체를 촬영 가능하도록 피검사물(2)의 폭에 따라, 피검사물(2)의 폭 방향으로 복수의 카메라를 구비하게 할 수도 있다. The camera 4 is a line sensor camera having a CCD image sensor in which 4096 light receiving elements are arranged in series. In each light receiving element of the camera 4, light is converted into electric charges according to the amount of received light. In this embodiment, the camera 4 is provided with four CCD image sensors for R, G, B, and IR components. Charges output from the light-receiving elements are output signals (image pickup data) . It is also possible to provide a plurality of cameras in the width direction of the inspected object 2 in accordance with the width of the inspected object 2 so that the entire width of the inspected object 2 can be photographed.

처리 장치(5)는 카메라(4)로부터 출력되는 촬영 데이터를 R, G, B 및 IR의 성분마다 각각 처리하는 적색 신호 처리부(51), 녹색 신호 처리부(52), 청색 신호 처리부(53), 적외 신호 처리부(59)를 갖는다. 적색 신호 처리부(51)는 카메라(4)로부터 출력된 1 라인분(4096 화소)의 R 성분의 신호(R 신호)에 대해 쉐이딩 보정을 수행하고, 수광 소자마다의 출력 레벨의 격차를 보정한다. 마찬가지로 녹색 신호 처리부(52)는 G 성분의 신호(G 신호), 청색 신호 처리부(53)는 B 성분의 신호(B 신호), 적외 신호 처리부(59)는 IR 성분의 신호(IR 신호)에 대해, 각각 쉐이딩 보정을 수행한다. 이후, 각 신호 처리부로부터 출력되는 쉐이딩 보정 후의 값을 출력 화소값이라고 한다. 본 실시예에 있어서, 출력 화소값은 촬영 데이터에 있어서의 각 화소의 휘도값이며, 0~255의 치역을 갖는 것으로 한다. 즉, 본 실시예에서는 휘도값(출력 화소값)이 “특징량”에 해당한다. The processing unit 5 includes a red signal processing unit 51, a green signal processing unit 52, a blue signal processing unit 53, and a red signal processing unit 54 for processing photographic data output from the camera 4 for each of R, G, And an infrared signal processing unit 59. The red signal processing unit 51 performs shading correction on the R component signal (R signal) of one line (4096 pixels) output from the camera 4 and corrects the gap of the output level for each light receiving element. Likewise, the green signal processing section 52 outputs the G component signal (G signal), the blue signal processing section 53 outputs the B component signal (B signal), and the infrared signal processing section 59 outputs the IR component signal , And performs shading correction, respectively. Hereinafter, a value after shading correction output from each signal processing unit is referred to as an output pixel value. In this embodiment, it is assumed that the output pixel value is the luminance value of each pixel in the photographic data, and has a range of 0 to 255. That is, in this embodiment, the luminance value (output pixel value) corresponds to the " characteristic amount ".

또한 처리 장치(5)는 피검사물(2)에서 이상이 없는 부분에 대응하는 출력 화소값이 상기 치역(0~255)의 중앙값이 되도록 규격화를 수행하게 할 수도 있다. 이 경우, 그 규격화된 화소값은 출력 화소값(카메라의 수광량)의 감소 정도가 클수록 작은 값이 되고, 출력 화소값(카메라의 수광량)의 증가 정도가 클수록 큰 값이 되어, 출력 화소값의 변동 정도와 상관 관계를 갖는다. Further, the processing apparatus 5 may cause the output pixel value corresponding to the portion having no abnormality in the inspected object 2 to be standardized so as to be a median value of the range (0 to 255). In this case, the standardized pixel value becomes smaller as the degree of reduction of the output pixel value (the amount of received light of the camera) becomes larger, and becomes larger as the degree of increase of the output pixel value And the degree of correlation.

또한, 처리 장치(5)는 양품의 화상 데이터에 있어서의 출력 화소값의 분포(이하, 기준 분포라고도 함)를 홀딩하는 기준 분포 기억부(54)를 구비하고 있다. 도 2는 신호 처리부에서 얻어진 1 라인 분의 기준 분포의 일례를 나타내는 히스토그램이다. 횡축은 출력 화소값(0~255)이고, 종축은 1 라인(4096 화소) 중에서의 그 출력 화소값을 갖는 화소의 수를 나타내고 있다. 피검사물(2)이 균일한 지합(地合;formation)의 시트인 경우에는 양품의(즉, 이상 부분 없음) 화상 데이터로부터 얻어지는 출력 화소값은, 도 2에 도시한 바와 같이, 중앙값을 정점으로 한 산형으로 분포한다. The processing apparatus 5 also includes a reference distribution storage section 54 for holding a distribution of output pixel values (hereinafter also referred to as a reference distribution) in image data of good products. 2 is a histogram showing an example of a reference distribution for one line obtained by the signal processing section. The horizontal axis represents the output pixel value (0 to 255), and the vertical axis represents the number of pixels having the output pixel value in one line (4096 pixels). In the case where the inspected object 2 is a sheet of uniform formation, the output pixel value obtained from the image data of the good product (that is, no abnormal portion) has a median value as a vertex It is distributed in one mountain form.

또한, 처리 장치(5)는 피검사물(2)에 포함되는 이상 부분을 검출하는 이상 검출부(55)를 구비하고 있다. 본 실시예에서는 후술하는 바와 같이, 카메라(4)로부터 얻어지는 피검사물(2)의 화상의 출력 화소값의 분포와 기준 분포와의 비교에 의해 이상 부분을 검출한다. 즉, 피검사물(2)를 촬영한 화상의 출력 화소값의 분포가 기준 분포와는 다른 경우, 이상이 있다고 한다. 구체적인 검출 방법은 후술한다. Further, the processing apparatus 5 is provided with an abnormality detecting section 55 for detecting an abnormal part included in the inspected object 2. [ In this embodiment, as described later, the abnormal part is detected by comparing the distribution of the output pixel value of the image of the inspected object 2 obtained from the camera 4 with the reference distribution. That is, when the distribution of the output pixel values of the image photographed by the inspected object 2 is different from the reference distribution, it is assumed that there is an abnormality. A specific detection method will be described later.

또한, 처리 장치(5)는 이상 부분이 검출되었을 때 그 이상의 종류를 판별하는 이상 판별부(56)를 구비하고 있다. 이상 판별부(56)는 카메라(4)로부터 얻어지는 화상의 출력 화소값의 분포의 유형과, 전술한 2 종류의 이상과의 대응 관계를 미리 규정하고 있고, 출력 화소값의 분포의 방법이 어느 유형에 해당할지 판단함으로써, 이상의 종류를 판별한다. 자세한 처리는 후술한다. Further, the processing apparatus 5 is provided with an abnormality judging section 56 for judging the abnormality when the abnormal part is detected. The abnormality determining unit 56 previously specifies the correspondence between the types of distribution of the output pixel values of the image obtained from the camera 4 and the above two types of abnormalities, And judges whether or not it is the above type. Detailed processing will be described later.

또한, 처리 장치(5)는 검사에 관한 정보를 출력하는 출력부(57)를 구비하고 있다. 정보의 출력처는 전형적으로 표시 장치지만, 인쇄 장치에 대해 정보를 출력하거나, 스피커로부터 메세지나 경보를 출력하거나, 사용자 단말에 전자 메일 등으로 메세지를 송신하거나, 외부 컴퓨터에 대해 정보를 송신할 수 있다. Further, the processing apparatus 5 is provided with an output section 57 for outputting information about the inspection. The output destination of information is typically a display device, but it may output information to a printing device, output messages or alarms from a speaker, send a message to an electronic terminal by e-mail or the like, or transmit information to an external computer have.

이와 같이, 이상 부분에 관한 정보를 출력함으로써, 사용자(검사자)는 발생한 이상의 내용을 구체적으로 파악할 수 있고, 불량(결함)으로 해야 할 비정상인지 여부의 판단이나, 생산 설비의 제조 조건이나 운전 조건에 대한 피드백 등에 도움이 될 수 있다. As described above, by outputting the information concerning the abnormal part, the user (the inspector) can grasp the details of the abnormality that has occurred, and can judge whether or not the abnormality is to be made defective (defective) And can be helpful for feedback.

이상, 시트 검사 장치(1)의 구성의 개략을 설명했지만, 상술한 시트 검사 장치(1)의 구성 중 처리 장치(5)의 이상 검출부(55) 및 이상 판별부(56)가 본 실시예에 있어서의 “이상 검출 수단”에 해당한다. The abnormality detecting section 55 and the abnormality judging section 56 of the processing apparatus 5 in the structure of the above described sheet inspecting apparatus 1 have been described in the present embodiment Corresponds to the " abnormality detecting means "

(이상 부분의 검출 및 이상 종류의 판별 방법)  (Detection of abnormal part and discrimination method of abnormal type)

계속해서, 도 3, 도 4에 기초하여 이상 검출부(55), 이상 판별부(56)에 의한 이상 부분의 검출 및 이상 종류의 판별 방법에 대해 설명한다. 도 3A, 도 3B는 각각 “브라이트 결함”, “다크 결함”이 발생하였을 때의 출력 화소값의 분포를 모식적으로 나타내는 히스토그램이며, 도 4는 이상 검출부(55), 이상 판별부(56)가 이상 부분의 검출 및 이상 종류의 판별을 수행하는 처리의 흐름을 나타내는 흐름도이다. Subsequently, a description will be given of the detection of an abnormal part by the abnormality detecting section 55 and the abnormality judging section 56 and the discrimination method of the abnormal type based on Fig. 3 and Fig. 3A and 3B are histograms schematically showing distribution of output pixel values when "bright defect" and "dark defect", respectively. FIG. 4 is a histogram showing the distribution of output pixel values when an abnormality detecting section 55 and an abnormality judging section 56 Fig. 8 is a flowchart showing the flow of processing for detecting an abnormal portion and discriminating an abnormal type; Fig.

피검사물(2)에 “브라이트 결함”에 해당하는 부분이 있는 경우, 그 부분에 대해서는 투과용 가시광원(31) 및 투과용 적외광원(33)으로부터의 조사광이 이상이 없는 부분 보다 많이 투과되고 있기 때문에, 그 부분에 대한 출력 화소값은 중앙값 보다 커진다. 그 때문에, 도 3A에 도시한 바와 같이, 이상이 없는 부분을 나타내는 출력 화소값 보다 큰 출력 화소값을 갖는 화소가, 이상 부분의 크기 및 이상의 정도에 따른 분포(화소값의 폭, 및 도수)로 검출된다. If there is a portion corresponding to the " bright defect " in the inspected object 2, the visible light source 31 for transmission and the transmission infrared light source 33 are transmitted The output pixel value for that portion becomes larger than the median value. Therefore, as shown in FIG. 3A, a pixel having an output pixel value larger than an output pixel value indicating a non-anomalous portion is divided into a distribution (pixel value width and frequency) according to the size of the abnormal portion and the degree of the abnormal portion .

또한, “다크 결함”에 해당하는 부분이 있는 경우, 그 부분에 대해 투과용 가시광원(31) 및 투과용 적외광원(33)으로부터의 조사광의 투과량은 이상이 없는 부분에 비해 적기 때문에, 그 부분에 대한 출력 화소값은 중앙값 보다 작아진다. 그 때문에, 도 3B에 도시한 바와 같이, 이상이 없는 부분을 나타내는 출력 화소값 보다 작은 출력 화소값을 갖는 화소가, 이상 부분의 크기 및 이상의 정도에 따른 분포(화소값의 폭, 및 도수)로 검출된다. Further, when there is a portion corresponding to " dark defect ", the amount of transmitted light from the visible light source 31 for transmission and the infrared light source 33 for transmission is smaller than that in the portion where there is no abnormality, The output pixel value for the portion becomes smaller than the median value. 3B, a pixel having an output pixel value smaller than an output pixel value indicating a non-anomalous portion is divided into a distribution (pixel value width and frequency) according to the size of the abnormal portion and the degree of the abnormal portion .

이러한 것들을 전제로 하여, 이상 검출부(55), 이상 판별부(56)는 이상 부분의 검출 및 이상 종류의 판별을 수행한다. 도 4에 도시한 바와 같이, 먼저, 이상 검출부(55)는 피검사물(2)을 촬영한 화상에 있어서, 기준 분포의 범위 외의 출력 화소값을 나타내는 화소가, 소정수 이상 있는지 여부를 판정한다(스텝 S101). 여기서, 기준 분포 범위 외의 출력 화소값을 나타내는 화소의 수가, 소정수에 미치지 않는 것으로 판정되면, 이상 없음으로 판단하고(스텝 S102), 본 루틴을 일단 종료한다. Based on these assumptions, the anomaly detection unit 55 and the anomaly detection unit 56 perform the detection of the abnormal part and the determination of the abnormal type. As shown in Fig. 4, first, the abnormality detecting section 55 judges whether or not the number of pixels representing the output pixel value outside the range of the reference distribution in the image of the inspected object 2 is equal to or larger than the predetermined number ( Step S101). If it is determined that the number of pixels representing the output pixel value outside the reference distribution range does not fall within the predetermined number, it is determined that there is no abnormality (step S102), and the present routine is once terminated.

한편, 스텝 S101에 있어서, 기준 분포 범위 외의 출력 화소값을 나타내는 화소값이 소정수 이상 존재하는 것으로 판정된 경우에는, 이상 있음으로 하고, 이상의 종류를 판별하는 처리로 진행된다(스텝 S103).On the other hand, if it is determined in step S101 that the pixel value indicating the output pixel value outside the reference distribution range is equal to or larger than the predetermined number, it is determined that there is an abnormality, and the process proceeds to step S103.

이상의 종류를 판별하는 처리에 있어서, 이상 판별부(56)는 스텝 S101에서 소정수 이상 있는 것으로 판정된 기준 분포 범위 외의 출력 화소값이, 기준 분포 내의 최대 출력 화소값 보다 큰 값인지 여부를 판정한다(스텝 S104). 스텝 S104에 있어서, NO로 판정된 경우, 이상의 종류는 “다크 결함만”으로 판단하고(스텝 S105), 본 루틴을 일단 종료한다. In the process for discriminating the above types, the abnormality determining unit 56 determines whether or not the output pixel value outside the reference distribution range determined to be equal to or larger than the predetermined number in step S101 is larger than the maximum output pixel value in the reference distribution (Step S104). If it is determined as NO in step S104, it is determined that the above type is "only a dark defect" (step S105), and the present routine is once terminated.

한편, 스텝 S104에 있어서, 소정수 이상 있는 기준 분포 범위 외의 출력 화소값이 기준 분포 내의 최대 출력 화소값 보다 큰 값으로 판정된 경우에는, 스텝 S106으로 진행된다. 스텝 S106에서는, 이상의 종류가 브라이트 결함만인지, 브라이트 결함과 다크 결함 모두를 포함하는지 판별하는 처리를 수행한다. 즉, 기준 분포 내의 최소 출력 화소값 보다 작은 값을 나타내는 화소도 소정수 이상 존재하는지 여부에 대해 판정을 수행한다. On the other hand, if it is determined in step S104 that the output pixel value outside the reference distribution range that is equal to or larger than the predetermined number is larger than the maximum output pixel value within the reference distribution, the process proceeds to step S106. In step S106, a process for determining whether or not the above-described type includes only the bright defect, and whether or not both the bright defect and the dark defect are included. That is, a determination is made as to whether or not a pixel having a value smaller than the minimum output pixel value in the reference distribution exists by more than a predetermined number.

스텝 S106에 있어서, NO로 판정된 경우, 이상의 종류는 “브라이트 결함만”으로 판단하고(스텝 S107), 본 루틴을 일단 종료한다. 한편, 스텝 S106에 있어서, 기준 분포 내의 최소 출력 화소값 보다 작은 값을 나타내는 화소도 소정수 이상 존재하는 것으로 판정된 경우, 이상의 종류는 “브라이트 결함 및 다크 결함”으로 판단하고(스텝 S108), 본 루틴을 일단 종료한다. If it is determined as NO in step S106, it is determined that the above type is "only a bright defect" (step S107), and the present routine is once ended. On the other hand, if it is determined in step S106 that there are more than a predetermined number of pixels that exhibit a value smaller than the minimum output pixel value in the reference distribution, it is determined that the above types are "bright defect and dark defect" (step S108) Lt; / RTI >

＜변형예＞<Modifications>

또한 상기 실시예 1에서는 이상의 종류를 다크 결함과 브라이트 결함의 2 종류로 하였지만, 이것들을 더욱 세분화하여 이상의 종류를 판별하게 할 수도 있다. 예컨대, 이하와 같이, “다크 결함”을 “금속 이물”과, “금속 이물 이외의 다크 결함”으로 나눌 수도 있다. In addition, in the first embodiment, the above-described types are defined as dark defects and bright defects. However, these types may be further subdivided to discriminate the above types. For example, &quot; dark defect &quot; may be divided into &quot; metal foreign body &quot; and &quot; dark defect other than metallic foreign body &quot;

예컨대, 피검사물(2)에 오염의 이상이 있는 경, 가시광 영역 파장의 광과 적외 영역 파장의 광은 그 부분을 투과하는 광량에 큰 차이가 발생한다. 이 때문에, 상기 오염 부분의 가시광 영역 파장의 광(R, G, B)의 각 신호 처리부(51~53)로부터 출력되는 출력 화소값은 기준 분포 보다 큰폭으로 낮은 값이 되는 한편, 적외 신호 처리부(59)로부터 출력되는 출력 화소값은 기준 분포에 비해 그 정도로 낮은 값이 되지는 않는다. R, G, B 각 신호에 의해 작성된 경우에 비해 많은 광이 투과되게 된다. For example, when there is an abnormality of contamination in the inspected object 2, a large difference occurs in the amount of light transmitted through the portion of the light in the visible light region and the light in the infrared region. Therefore, the output pixel values output from the respective signal processing units 51 to 53 of the light (R, G, B) in the wavelength region of the visible light of the contaminated portion become significantly lower values than the reference distribution, 59 are not so low as compared with the reference distribution. A larger amount of light is transmitted as compared with the case where the signals are generated by the R, G, and B signals.

한편, 피검사물(2)에 금속 이물의 이상이 있는 경우, 적외광도 그 금속 이물에 흡수되기 때문에, 가시광 영역 파장의 광과 적외 영역 파장의 광에서 그 부분을 투과하는 광량에 큰 차이가 발생하지 않는다. 이 때문에, 금속 이물의 이상이 있는 경우, 그 이상 부분은 어떠한 신호 처리부로부터 출력되는 출력 화소값이라 하더라도 기준 분포에 비해 큰폭으로 낮은 값이 된다. On the other hand, when there is an abnormality in the metal object on the inspected object 2, since the infrared light is also absorbed by the metal foreign matter, a large difference occurs in the amount of light transmitted through the light in the visible region wavelength light and the infrared region wavelength light I never do that. Therefore, when there is an abnormality in the metal foreign matter, the abnormal part is a value significantly lower than the reference distribution even if it is the output pixel value output from any signal processing unit.

이상으로부터, 가시광 영역의 어느 하나의 파장의 광의 신호 처리부로부터 출력되는 출력 화소값에 의해 다크 결함으로 판정되는 이상이 검출된 경우, 당해 이상 부분에 대해 적외 신호 처리부(59)로부터 출력되는 출력 화소값을 참조하도록 한다. 여기서, 적외 신호 처리부(59)로부터 출력되는 출력 화소값에 의해서도, 다크 결함으로 판정되는 경우, 그 이상은 “금속 이물”이라고 하고, 적외 신호 처리부(59)로부터 출력되는 출력 화소값에서는 이상이 검출되지 않는 경우, 그 이상은 “금속 이물 이외의 다크 결함”이라고 할 수 있다. As described above, when an abnormality which is determined to be a dark defect by an output pixel value outputted from the signal processing unit of light of a wavelength in the visible light region is detected, the output pixel value . Here, when it is determined as a dark defect by the output pixel value outputted from the infrared signal processing unit 59, the abnormality is referred to as &quot; metal foreign matter &quot;, and an abnormality is detected in the output pixel value outputted from the infrared signal processing unit 59 If not, the above can be said to be &quot; a dark defect other than metal foreign body &quot;.

또한 적외 신호 처리부(59)로부터 출력되는 출력 화소값만을 이용하여 이상 검출 처리를 수행하는 경우, 금속 이물 혼입의 경우만을 다크 결함으로서 검출하도록 하고, 오염 등에 대해서는 이상으로서 검출하지 않게도 할 수 있다. 이러한 검사 기준이라면, 피검사물(2)이, 예컨대 2차 전지의 세퍼레이터와 같이, 오염 등의 외형의 불량이 아니라, 단락의 우려가 있는 시트의 결손(예컨대 핀홀 등), 금속 이물 혼입이 중대 결함인 제품의 경우에는 중대한 결함만을 검출하도록 할 수 있고, 효율적인 검사가 가능하게 된다. In addition, when the anomaly detection processing is performed using only the output pixel value outputted from the infrared signal processing unit 59, only the case of metal contamination can be detected as a dark defect, and the contamination can be prevented from being detected as an anomaly. If such an inspection standard is used, the inspection object 2 is not defective in external appearance such as contamination, for example, like a separator of a secondary battery, but a defective (for example, pinhole or the like) It is possible to detect only serious defects, and efficient inspection becomes possible.

또한, 상기 실시예 1에서는, 특징량을 휘도값으로 하였지만, 이를 예컨대, 색상, 명도 또는 채도로 할 수도 있다. 이 경우, RGB 신호를 합성한 RGB 컬러 화상을 HSV 컬러 모델 등의 형식으로 변환하고, 변환 후의 각 화소가 갖는 값을 출력하기 위한 기능을 처리 장치(5)에 부가해 둘 수 있다. 또한 RGB 컬러를 다른 컬러 모델로 변환하기 위한 방법은 기존의 주지 기술을 넓게 채용할 수 있다. In the first embodiment, the feature value is a luminance value, but it may be, for example, hue, brightness or saturation. In this case, a function for converting an RGB color image obtained by synthesizing RGB signals into a format such as an HSV color model and outputting the value of each pixel after conversion can be added to the processing apparatus 5. [ In addition, a method for converting the RGB color into another color model can widely adopt conventional known technology.

이와 같이 하면, 휘도를 특징량으로 하는 반면, 인간의 시각 기능에 가까운 컬러로 검사를 수행 가능함과 동시에, 이상의 종류, 정도에 따라 이상 검출에 적절한 지표를 추출할 수가 있다. In this way, it is possible to perform an inspection in a color close to that of a human visual function, while using the luminance as a characteristic amount, and to extract an appropriate index for abnormal detection according to the type and degree of the abnormality.

또한, 상기 실시예 1에서는, 투과용 가시광원(31)의 조사광은 백색의 가시광이었지만, 조명 수단에는 LED 등의 파장 영역이 제한된 것을 이용하거나, 또는 파장 필터를 이용하여 파장 영역을 제한한 것을 이용할 수도 있다. 또한 투과용 적외광원(33)을 대신하여, 자외선을 조사하는 광원을 이용할 수도 있다. 이 경우, 카메라(4)를 자외선에도 감도를 갖는 센서를 구비하는 것으로 한다. In the first embodiment, the light irradiated by the visible light source for transmission 31 is white visible light, but the illuminating means may be one in which the wavelength range of the LED or the like is limited, or the wavelength range is limited by using a wavelength filter It can also be used. Alternatively, a light source for irradiating ultraviolet light may be used in place of the infrared light source 33 for transmission. In this case, the camera 4 is provided with a sensor having sensitivity to ultraviolet rays.

또한, 상기 실시예 1에서는, 특징량의 추출과 이상 검출 처리를 1 라인(4096 화소)마다 수행하였지만, 반드시 이와 같이 할 필요는 없고, 복수 라인(예컨대, 1000 라인)의 정리의 화상마다, 특징량의 추출과 이상 검출 처리를 수행하게 할 수도 있다. 또한, 카메라(4)는 수광 소자를 직렬로 배치한 라인 센서 카메라였지만, 이를 종횡으로 센서를 배치한 에리어 센서 카메라로 할 수도 있다. In the first embodiment, the feature amount extraction and the abnormality detection processing are performed for every one line (4096 pixels). However, this is not necessarily the case, and for each image of the plural lines (for example, 1000 lines) It is also possible to perform the extraction of the amount and the abnormality detection processing. Further, the camera 4 is a line sensor camera in which light receiving elements are arranged in series, but it may be an area sensor camera in which sensors are arranged in the vertical and horizontal directions.

이와 같이 하면, 선은 아니고 면의 화상으로부터 특징량의 추출과 이상 검출 처리를 수행 가능하게 되기 때문에, 기준 분포와의 상대적인 대비 관계가 보다 명확해져 이상 검출 및 이상 종류의 판별의 정밀도를 높일 수 있다. This makes it possible to extract the feature quantity from the image of the plane rather than the line and to carry out the abnormality detection processing so that the relative contrast relationship with the reference distribution becomes clearer and the accuracy of the abnormality detection and determination of the abnormal kind can be enhanced .

＜실시예 2＞&Lt; Example 2 &gt;

도 5는 실시예 2에 따른 시트 검사 장치(11)의 블록도이다. 본 실시예의 시트 검사 장치(11)는 실시예 1의 투과용 가시광원(31) 및 투과용 적외광원(33)을 대신하여, 피검사물의 상면에 가시광을 조사하는 반사용 가시광원(32), 및 적외광을 조사하는 반사용 적외광원(34)을 갖는다. 또한, 카메라(4)는 반사용 가시광원(32) 및 반사용 적외광원(34)으로부터 조사되고, 피검사물(2)의 상면에서 반사된 반사광에 의해, 피검사물을 촬영할 수 있도록 배치된다. 또한 처리 장치(5)는 실시예 1의 구성에 더하여, 촬영된 피검사물(2)의 화상 데이터에서의 출력 화소값의 분포와, 기준 분포와의 차분을 추출하는 차분 추출부(58)를 구비하고 있다. 기타, 실시예 1과 동일한 구성, 동일한 처리를 수행하는 부분에 대해서는 동일한 부호를 이용하여 설명을 생략한다. 5 is a block diagram of the sheet inspection apparatus 11 according to the second embodiment. The sheet inspection apparatus 11 of the present embodiment has a visible visible light source 32 for irradiating visible light on the upper surface of the inspected object in place of the transparent visible light source 31 and the transmissive infrared light source 33 of the first embodiment, And an anti-external light source 34 for irradiating the infrared light. The camera 4 is disposed so as to be able to take an image of the inspected object by the reflected light reflected from the upper surface of the inspected object 2, which is emitted from the visible visible light source 32 and the semi-use external light source 34. The processing apparatus 5 further includes a difference extracting section 58 for extracting the difference between the distribution of the output pixel values in the image data of the photographed inspected object 2 and the reference distribution, . The same components as those in the first embodiment are denoted by the same reference numerals, and description thereof is omitted.

본 실시예에 따른 시트 검사 장치(11)는 피검사물(2)의 상면에서 반사된 반사광에 의해, 피검사물(2)을 촬영하는 점과 차분 추출부(58)에 의해 추출된 차분에 기초하여 이상 검출 및 이상 종류의 판별을 수행하는 점에서, 실시예 1에 따른 시트 검사 장치(1)와는 다르다. The sheet inspecting apparatus 11 according to the present embodiment is capable of inspecting the inspection object 2 based on the point of photographing the inspected object 2 by the reflected light reflected by the upper surface of the inspected object 2 and the point extracted by the difference extracting unit 58 Is different from the sheet inspecting apparatus 1 according to the first embodiment in that it detects abnormality and discriminates an abnormal type.

도 6A는 스트라이프상 바탕 모양을 가지고 있는 피검사물(2)의 표면(즉, 카메라(4)에 의해 촬영되는 면)을 나타내는 도면이며, 도면 중의 화살표는 피검사물(2)이 반송되는 방향을 나타내고 있다. 도 6B는 도 6A의 파선 부분을 촬영한 경우에 취득되는 출력 화소값의 분포를 나타내는 히스토그램이다. 도 6에 도시한 바와 같이, 피검사물(2)에 스트라이프 등의 바탕 모양이 존재하는 경우, 그 출력 화소값은 모양이 없는 지합 부분의 화소의 집합을 나타내는 산형(山形)과, 모양 부분의 화소의 집합을 나타내는 산형을 그리도록 분포한다. 6A is a view showing the surface of the inspected object 2 having a stripe-like background shape (that is, the surface taken by the camera 4), and arrows in the figure indicate the direction in which the inspected object 2 is conveyed have. FIG. 6B is a histogram showing the distribution of output pixel values obtained when the broken line portion of FIG. 6A is photographed. FIG. 6, when the inspected object 2 has a base shape such as a stripe or the like, the output pixel value has a shape of a mountain representing a set of pixels of the part where the shape is not formed, And the like.

도 7A는 스트라이프상 바탕 모양을 가지고 있는 피검사물(2)의 상면에 오염(Y)이 존재하는 경우를 나타내는 도면이고, 도면 중 화살표는 피검사물(2)이 반송되는 방향을 나타내고 있다. 도 7B는, 도 7A의 파선 부분을 촬영한 경우에 취득되는 출력 화소값의 분포를 나타내는 히스토그램이다. 도 7에 도시한 바와 같이, 스트라이프 등의 바탕 모양이 존재하는 피검사물(2)에 오염 등의 다크 결함이 존재하는 경우, 당해 다크 결함 부분의 화소의 집합이 모양 부분의 화소의 집합에 섞이게 된다. FIG. 7A is a view showing the case where contamination Y exists on the upper surface of the inspected object 2 having a stripe-like background shape, and arrows in the figure indicate the direction in which the inspected object 2 is conveyed. FIG. 7B is a histogram showing the distribution of the output pixel values obtained when the broken line portion of FIG. 7A is photographed. FIG. As shown in Fig. 7, when a dark defect such as dirt is present in the inspected object 2 having a base shape such as a stripe, the set of pixels of the dark defective portion is mixed with the set of pixels of the shape portion .

이 때문에, 피검사물(2)이 무지(無地)로 균일한 표면의 경우에 비해, 이상 검출이 곤란해지는 문제가 있다. 따라서, 피검사물(2)의 화상 데이터에서의 출력 화소값의 분포와, 기준 분포와의 차분을 추출하고, 이 차분에 기초하여 이상 검출을 수행하도록 할 수 있다. 도 6B에 도시한 출력 화소값의 분포를 기준 분포로 하고, 이것과 도 7B에 도시한 출력 화소값의 분포와의 비교에 의해 추출한 차분 만큼의 출력 화소값의 분포의 일례를 도 8에 도시한다. Therefore, there is a problem that it is difficult to detect an abnormality, as compared with the case where the inspected object 2 has a uniform surface with no ground. Therefore, it is possible to extract the difference between the distribution of the output pixel value in the image data of the inspected object 2 and the reference distribution, and to perform the abnormality detection based on the difference. FIG. 8 shows an example of distribution of output pixel values by a difference obtained by comparing the distribution of the output pixel values shown in FIG. 6B with the distribution of the output pixel values shown in FIG. 7B .

이하, 도 9에 기초하여 본 실시예에 있어서의 시트 검사 장치(11)가 피검사물(2)의 화상 데이터에 있어서의 출력 화소값의 분포와, 기준 분포와의 차분을 추출하고, 이 차분에 기초하여 이상 검출 및/또는 이상 종류의 판별을 수행하는 방법에 대해 설명한다. 도 9는 차분 추출부(58), 이상 검출부(55) 및 이상 판별부(56)가 이상 부분의 검출 및 이상 종류의 판별을 수행하는 처리의 흐름을 나타내는 흐름도이다. 9, the sheet inspection apparatus 11 according to the present embodiment extracts the difference between the distribution of the output pixel values in the image data of the inspected object 2 and the reference distribution, A method of performing the abnormality detection and / or the determination of the abnormal kind will be described. 9 is a flowchart showing the flow of processing in which the difference extracting section 58, the abnormality detecting section 55, and the abnormality judging section 56 perform the detection of the abnormal part and the determination of the abnormal type.

도 9에 도시한 바와 같이, 우선, 차분 추출부(58)는 피검사물(2)를 촬영한 화상의 출력 화소값의 분포와, 기준 분포와의 차분을 구한다(스텝 S201). 이어서, 이상 검출부(55)는 스텝 S201에서 차분으로서 추출된 각 출력 화소값의 화소수가 소정의 오차 허용수를 넘는지 여부를 판정한다(스텝 S202). 여기서, NO로 판정되면, 이상 없음으로 판단하고(스텝 S203), 본 루틴을 일단 종료한다. As shown in Fig. 9, first, the difference extracting section 58 obtains the difference between the distribution of the output pixel value of the image of the inspected object 2 and the reference distribution (step S201). Then, the abnormality detecting unit 55 determines whether or not the number of pixels of each output pixel value extracted as the difference exceeds the predetermined error tolerance number (step S202). If the determination is NO, it is determined that there is no abnormality (step S203), and the present routine is once terminated.

한편, 스텝 S202에 있어서, 차분으로서 추출된 각 출력 화소값의 화소수가 소정의 오차 허용수를 넘는다고 판정된 경우에는 이상 있음으로 하고, 이상의 종류를 판별하는 처리로 진행된다(스텝 S204).On the other hand, if it is determined in step S202 that the number of pixels of each output pixel value extracted as a difference exceeds the predetermined error tolerance number, it is determined that there is an error, and processing proceeds to step S204.

스텝 S204 이후의 이상의 종류를 판별하는 처리에 있어서, 이상 판별부(56)는 오차 허용수를 넘은 차분의 화소가 나타내는 출력 화소값이, 소정의 치역(예컨대 0~255)의 중앙값 보다 큰 값인지 여부를 판정한다(스텝 S205). 스텝 S205에 있어서, NO로 판정된 경우, 이상의 종류는 “다크 결함만”으로 판단하고(스텝 S206), 본 루틴을 일단 종료한다. In the process for discriminating the above-mentioned types in and after step S204, the anomaly determining unit 56 determines whether or not the output pixel value indicated by the difference pixel exceeding the error tolerance number is larger than a median value of a predetermined range (for example, 0 to 255) (Step S205). If it is determined as NO in step S205, it is determined that the above type is "only a dark defect" (step S206), and the present routine is once ended.

한편, 스텝 S205에서, 오차 허용수를 넘은 차분의 화소가 나타내는 출력 화소값이 소정 치역의 중앙값 보다 큰 값으로 판정된 경우, 스텝 S207로 진행된다. 스텝 S207에서는 이상의 종류가 브라이트 결함만인지, 브라이트 결함과 다크 결함 모두를 포함하는지를 판별하는 처리를 수행한다. 즉, 오차 허용수를 넘은 차분의 화소의 출력 화소값이 소정 치역의 중앙값 보다 작은 값도 나타내는지 여부에 대해 판정을 수행한다. On the other hand, if it is determined in step S205 that the output pixel value indicated by the difference pixel exceeding the allowable error number is larger than the median value of the predetermined range, the flow advances to step S207. In step S207, a process for determining whether or not the above-described type includes only a bright defect or both a bright defect and a dark defect is performed. That is, determination is made as to whether or not the output pixel value of the difference pixel over the tolerance number also indicates a value smaller than the median value of the predetermined range.

스텝 S207에 있어서, NO로 판정된 경우, 이상의 종류는 “브라이트 결함만”으로 판단하고(스텝 S208), 본 루틴을 일단 종료한다. 한편, 스텝 S207에 있어서, 차분의 화소의 출력 화소값이 소정 치역의 중앙값 보다 작은 값도 나타내는 것으로 판정된 경우, 이상의 종류는 “브라이트 결함 및 다크 결함”으로 판단하고(스텝 S209), 본 루틴을 일단 종료한다. If it is determined as NO in step S207, it is determined that the above type is "only a bright defect" (step S208), and the present routine is once terminated. On the other hand, if it is determined in step S207 that the output pixel value of the difference pixel also indicates a value smaller than the median value of the predetermined range, the above type is determined as "bright defect and dark defect" (step S209) End once.

이상 설명한 바와 같은 본 실시예의 구성에 의하면, 피검사물의 성질과 상태, 피검사물에 있어서의 결함의 특성 등을 원인으로 하여 피검사물(2)에 있어서의 이상 부분이 나타내는 특징량이 기준 분포에 섞여 버리는 경우라도, 그 이상을 용이하게 검출할 수 있다. According to the configuration of the present embodiment as described above, the characteristic amount indicated by the abnormal part in the inspected object 2 is mixed with the reference distribution due to the nature and condition of the inspected object, the characteristic of defects in the inspected object, It is possible to easily detect the abnormality.

＜기타＞<Others>

상기 각 실시예는 본 발명을 예시적으로 설명하는 것에 불과하며, 본 발명은 상기 구체적인 태양에는 한정되지 않는다. 본 발명은 그 기술적 사상의 범위 내에서 다양한 변형이 가능하다. 예컨대, 상기 각 실시예에서는 양품 화상에 근거한 기준 분포와, 피검사물(2)의 화상 데이터로부터 얻어지는 특징량 분포와의 상대적인 관계에 근거해서만, 이상 검출 및 이상 종류의 판별을 수행하였지만, 이와 다른 이상 검출 방법을 조합하여 수행하는 구성으로 할 수도 있다.The above-described embodiments are merely illustrative of the present invention, and the present invention is not limited to the specific embodiments described above. The present invention can be variously modified within the scope of the technical idea. For example, in each of the above-described embodiments, the abnormality detection and the determination of the abnormal type are performed based only on the relative relationship between the reference distribution based on the good image and the feature distribution obtained from the image data of the inspected object 2, And an abnormality detection method may be combined.

예컨대, 시트 검사 장치에, 종래로부터의 검사 방법인 양품과 불량품을 구별할 수 있는 한계 샘플에 기초하여 결함의 종류마다 대응하는 문턱값을 설정하여 이상 검출을 실시하는 기능(“불량 특징 검출 수단”에 해당)을 추가한다. 그리고, 적절한 불량 샘플을 홀딩하고 있는 이상에 대해서는 이에 기초하여 이상 검출 및/또는 이상 종류의 판별을 수행하고, 그렇지 않은 이상에 대해서는 상기 실시예의 방법에 기초하여 이상 부분의 검출 및/또는 이상 종류 판별을 수행한다. For example, the sheet inspecting apparatus is provided with a function ("defective feature detecting means") for performing abnormality detection by setting a threshold value corresponding to each kind of defect based on the limit sample that can discriminate between good and defective products, ). The abnormality detection and / or abnormality discrimination is performed on the basis of the fact that an appropriate defective sample is held, and on the basis of the abnormality detection and / or abnormality type discrimination based on the method of the above embodiment, .

이와 같이, 2 종류의 검출 수단을 조합하여 이용함으로써, 검사의 정밀도 및 효율을 높일 수 있다. 또한, 불량 샘플 특징량의 축적 정도에 따라 2 종류의 검출 수단을 전환하여 검사할 수 있게 할 수도 있다. As described above, by using two kinds of detection means in combination, the accuracy and efficiency of inspection can be increased. It is also possible to switch between two kinds of detecting means according to the degree of accumulation of the defective sample characteristic amount so as to be able to inspect.

또한, 상기 실시예 1과 상기 실시예 2의 구성을 조합하여 투과광 및 반사광에 의해 피검사물을 촬영하게 할 수도 있다. 또한 피검사물의 하면측에도 카메라를 배치하고, 피검사물의 상하면 각각에 반사광에 의한 화상을 촬영하게 할 수도 있다. 이와 같이 하여 촬영된 복수의 화상에 의해 이상 검출 및 이상 종류의 판별을 수행함으로써, 보다 높은 정밀도의 검사를 수행할 수 있다. It is also possible to combine the configurations of the first embodiment and the second embodiment to photograph an object to be inspected by transmitted light and reflected light. Further, it is also possible to arrange a camera on the lower surface side of the inspected object, and to shoot an image of the reflected light on each of the upper and lower surfaces of the inspected object. By performing the abnormality detection and the determination of the abnormality type by a plurality of images photographed in this manner, it is possible to perform inspection with higher precision.

또한, 상기 각 실시예에서는, 이상(이 있는 것)의 검출 및 그 이상의 종류 판별을 수행하였지만, 부가적으로, 피검사물(2)에서의 이상 부분의 특정을 수행하게 할 수도 있다. 이와 같이 하면, 이상이 검출된 경우라도 검사를 중지하지 않고 계속하고, 검사 종료 후에 이상 부분의 확인을 수행하는 것도 가능하다.Further, in each of the above-described embodiments, the detection of the abnormality (the presence of abnormality) and the determination of the above-mentioned kinds are carried out, but additionally, it is possible to perform the identification of the abnormality portion in the inspected object 2. [ In this way, even when an abnormality is detected, the inspection can be continued without stopping, and it is also possible to confirm the abnormal part after the inspection is completed.

1, 11 시트 검사 장치
2 피검사물
31 투과용 광원
32 반사용 광원
4 카메라
5 처리 장치
Y 오염1, 11 sheet inspection device
2 Inspection object
31 transmission light source
32 reflective light source
4 Camera
5 processor
Y pollution

Claims (6)

시트상 피검사물에 대해 광을 조사하는 조명 수단;
그 조명 수단으로부터 상기 피검사물로 조사된 광의 반사광 및/또는 투과광에 의해 상기 피검사물의 화상을 촬영하는 촬영 수단; 및
그 촬영 수단에 의해 촬영된 화상의 화상 데이터를 처리하여 얻어지는 특징량에 기초하여 상기 피검사물에 포함되는 이상을 검출하는 이상 검출 수단;을 갖는 시트 검사 장치로서,
상기 이상 검출 수단은 양품의 화상 데이터로부터 얻어지는 상기 특징량 분포를 검사의 기준이 되는 기준 분포로 하고, 그 기준 분포와 상기 피검사물의 화상 데이터로부터 얻어지는 상기 특징량 분포와의 상대적인 관계에 기초하여 이상을 검출하는 것을 특징으로 하는 시트 검사 장치.Illuminating means for illuminating the sheet-like inspected object with light;
A photographing means for photographing an image of the object to be inspected by reflected light and / or transmitted light of the light irradiated to the object from the illumination means; And
And abnormality detecting means for detecting an abnormality included in the inspected object based on a characteristic amount obtained by processing image data of an image photographed by the photographing means,
Wherein the abnormality detecting means sets the characteristic quantity distribution obtained from the image data of the good article as the reference distribution serving as a criterion for the inspection and determines whether or not the characteristic quantity distribution is abnormal based on the relative relationship between the reference distribution and the characteristic quantity distribution obtained from the image data of the inspected object. The sheet inspection apparatus comprising: 청구항 1에 있어서,
상기 이상 검출 수단은,
상기 기준 분포와, 상기 피검사물의 화상 데이터로부터 얻어지는 상기 특징량 분포와의 차분을 추출함으로써 이상을 검출하는 것을 특징으로 하는 시트 검사 장치.The method according to claim 1,
Wherein the abnormality detecting means comprises:
And detects an abnormality by extracting a difference between the reference distribution and the feature quantity distribution obtained from the image data of the inspected object. 청구항 1 또는 2에 있어서,
상기 조명 수단은 복수의 파장 영역의 광을 조사하고,
상기 촬영 수단은 상기 조명 수단으로부터 조사되는 다른 복수의 파장 영역의 광을 각각 수광 가능한 센서를 구비하고, 상기 조명 수단으로부터 상기 피검사물로 조사된 광의 반사광 및/또는 투과광을 각각의 파장 영역의 광 마다 촬영하고,
상기 이상 검출 수단은 상기 기준 분포와 상기 각각의 파장 영역의 광 마다 촬영된 화상 데이터로부터 얻어지는 상기 특징량 분포와의 상대적인 관계에 기초하여 이상을 검출하는 것을 특징으로 하는 시트 검사 장치.The method according to claim 1 or 2,
Wherein the illumination means emits light in a plurality of wavelength regions,
Wherein the photographing means includes a sensor capable of receiving light in different wavelength regions irradiated from the illuminating means, and the reflected light and / or the transmitted light of the light irradiated from the illuminating means to the inspected object is reflected by the light in each wavelength region Photographing,
Wherein the abnormality detecting means detects an abnormality based on the relative distribution between the reference distribution and the feature amount distribution obtained from the image data photographed for each light of the respective wavelength regions. 청구항 3에 있어서,
상기 특징량은 색상, 명도 또는 채도인 것을 특징으로 하는 시트 검사 장치.The method of claim 3,
Wherein the characteristic quantity is color, lightness or saturation. 청구항 1 또는 2에 있어서,
불량품의 화상 데이터로부터 얻어지는 특징량을 불량 샘플 특징량으로 하고, 그 불량 샘플 특징량에 기초하여 상기 피검사물의 이상을 검출하는 불량 특징 검출 수단을 더 가지며,
그 불량 특징 검출 수단에 의한 이상 검출과, 상기 이상 검출 수단에 의한 이상 검출을 전환 또는 조합 가능한 것을 특징으로 하는 시트 검사 장치.The method according to claim 1 or 2,
Characterized by further comprising defective feature detecting means for detecting a deficiency of the inspected object based on the defective sample feature amount and the feature amount obtained from the image data of the defective product as the defective sample feature amount,
Wherein abnormality detection by the defective feature detecting means and abnormality detection by the abnormality detecting means can be switched or combined. 청구항 5에 있어서,
상기 불량 특징 검출 수단은 상기 불량 샘플 특징량에 기초하여 설정되는 문턱값을 이용함으로써 이상을 검출하는 것을 특징으로 하는 시트 검사 장치.The method of claim 5,
Wherein the defective feature detecting means detects an abnormality by using a threshold value set based on the defective sample feature amount.
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