TWI588472B - Defect inspection device and defect inspection method - Google Patents

Description

缺陷檢查裝置及缺陷檢查方法

本發明係關於一種檢查偏光膜或相位差膜等片狀成形體之缺陷之缺陷檢查裝置及缺陷檢查方法。

先前，缺陷檢查裝置係使用被稱作線感測器之一維相機檢查偏光膜或相位差膜等片狀成形體之缺陷。缺陷檢查裝置係於利用螢光管等線狀光源對片狀成形體進行照明之狀態下，一面利用線感測器對片狀成形體表面沿著片狀成形體之長度方向自長度方向之一端掃描至另一端，一面獲取複數個一維圖像資料(靜止圖像資料)。然後，藉由將複數個一維圖像資料依照獲取時間順序密鋪而產生二維圖像資料，並基於該二維圖像資料檢查片狀成形體之缺陷。

於利用線感測器而獲取之一維圖像資料中，通常包含線狀光源像。線狀光源像係於在片狀成形體之一側配置有線狀光源與線感測器之情形時自線狀光源出射並經片狀成形體單向反射而到達至線感測器之光之像。又，線狀光源像係於在線狀光源與線感測器之間配置有片狀成形體之情形時自線狀光源出射並透過片狀成形體而到達至線感測器之光之像。於缺陷檢查裝置中，在片狀成形體之寬度較寬之情形時，以可檢查片狀成形體之寬度方向全域之方式將複數台線感測器排列於寬度方向而使用。

該先前之缺陷檢查裝置中，由於係基於藉由將複數個一維圖像資料密鋪而產生之表現片狀成形體全域之二維圖像資料來檢查片狀成 形體之缺陷，故而構成二維圖像資料之各一維圖像資料中之檢查對象像素與線狀光源像之位置關係成為1種確定之位置關係。存在缺陷僅於檢查對象像素(注目像素)與線狀光源像之位置關係處於特定之位置關係之情形時才會顯現於一維圖像資料上之情況。例如，作為缺陷之1種之氣泡大多僅於在位於線狀光源像之周緣或附近之情形時才會顯現於一維圖像資料上。如此，存在缺陷因其位置而未被檢測出之情況。因此，使用由利用線感測器而獲取到之複數個一維圖像資料構成之二維圖像資料檢查片狀成形體之缺陷的上述先前之缺陷檢查裝置僅具有受到限制之缺陷檢測能力。

作為解決此種問題點之缺陷檢查裝置，於專利文獻1及專利文獻2中揭示有如下裝置，即，利用螢光管等線狀光源對片狀成形體進行照明，一面於特定之搬送方向連續地搬送片狀成形體，一面使用被稱作區域感測器之二維相機獲取二維圖像資料(動態資料)，並基於該二維圖像資料檢查片狀成形體之缺陷。

根據專利文獻1、2所揭示之缺陷檢查裝置，由於可基於檢查對象像素與線狀光源像之位置關係不同之複數個二維圖像資料來判定缺陷是否存在，故而較使用線感測器之先前之缺陷檢查裝置，可更確實地檢測缺陷。因此，專利文獻1、2所揭示之使用區域感測器之缺陷檢查裝置較使用線感測器之先前之缺陷檢查裝置，缺陷檢測能力更加提高。

[先前技術文獻] [專利文獻]

[專利文獻1]日本專利特開2007-218629號公報

[專利文獻2]日本專利特開2010-122192號公報

專利文獻1、2所揭示之使用區域感測器之缺陷檢查裝置係以自區域感測器輸出之二維圖像資料為對象，於藉由個人電腦(PC(personal computer))而得以實現之圖像解析部中對缺陷位置等進行解析。此時，由於二維圖像資料之資訊量較多，故而基於圖像解析部之二維圖像資料之解析處理時間有變長之傾向。

如此，若圖像解析部之解析處理時間變長，則必須根據解析處理時間使所要控制之片狀成形體之搬送速度降低，檢查效率會降低。

本發明之目的在於提供一種在維持較高之缺陷檢測能力之前提下可謀求利用圖像解析部所進行之圖像處理之高速化，從而可提高檢查效率之缺陷檢查裝置及缺陷檢查方法。

本發明係一種缺陷檢查裝置，其特徵在於包括：搬送部，其搬送片狀成形體；照射部，其對被搬送之上述片狀成形體照射光；攝像部，其拍攝被搬送之上述片狀成形體，並產生基於照射至片狀成形體之光之反射光或透射光之二維圖像資料；特徵值算出部，其藉由預先規定之演算法處理而算出構成上述二維圖像資料之各像素的基於亮度值之特徵值；處理圖像資料產生部，其將構成上述二維圖像資料之各像素區分為上述基於亮度值之特徵值為預先規定之閾值以上之像素即缺陷像素、及上述基於亮度值之特徵值未達上述閾值之像素即殘餘像素，並產生對上述缺陷像素賦予與上述基於亮度值之特徵值相應之灰階值、對上述殘餘像素賦予零灰階值之處理圖像資料；解析用圖像資料產生部，其基於上述處理圖像資料，至少產生1個包括1或複數個一維圖像資料之解析用圖像資料群；及圖像解析部，其基於由上述解析用圖像資料產生部所產生之上 述解析用圖像資料群進行圖像解析，而檢測上述片狀成形體之缺陷。

又，於本發明之缺陷檢查裝置中，較佳為，上述解析用圖像資料群包含上述片狀成形體中之缺陷之位置資訊、亮度資訊、尺寸資訊、及類別資訊中之至少1者。

又，於本發明之缺陷檢查裝置中，較佳為，上述特徵值算出部藉由複數種演算法處理而算出上述基於亮度值之特徵值，且上述解析用圖像資料產生部產生被賦予相當於用以特定算出上述特徵值之演算法處理之種類的預先規定之類別編號的灰階值作為像素之灰階值的解析用圖像資料群，作為包含上述類別資訊之解析用圖像資料群。

又，本發明係一種缺陷檢查方法，其特徵在於包括：搬送步驟，其搬送片狀成形體；照射步驟，其對被搬送之上述片狀成形體照射光；拍攝步驟，其利用攝像部拍攝被搬送之上述片狀成形體，並產生基於照射至片狀成形體之光之反射光或透射光之二維圖像資料；特徵值算出步驟，其藉由預先規定之演算法處理而算出構成上述二維圖像資料之各像素的基於亮度值之特徵值；處理圖像資料產生步驟，其將構成上述二維圖像資料之各像素區分為上述基於亮度值之特徵值為預先規定之閾值以上之像素即缺陷像素、及上述基於亮度值之特徵值未達上述閾值之像素即殘餘像素，並產生對上述缺陷像素賦予與上述基於亮度值之特徵值相應之灰階值、對上述殘餘像素賦予零灰階值之處理圖像資料；解析用圖像資料產生步驟，其基於上述處理圖像資料，至少產生1個包括1或複數個一維圖像資料之解析用圖像資料群；及圖像解析步驟，其基於在上述解析用圖像資料產生步驟中產生之上述解析用圖像資料群而進行圖像解析，而檢測上述片狀成形體之 缺陷。

根據本發明，缺陷檢查裝置包括搬送部、照射部、攝像部、特徵值算出部、處理圖像資料產生部、解析用圖像資料產生部、及圖像解析部。於缺陷檢查裝置中，攝像部產生基於由照射部照射至片狀成形體之光之反射光或透射光之二維圖像資料。特徵值算出部係藉由利用預先規定之演算法對上述二維圖像資料進行處理，而算出構成二維圖像資料之各像素之基於亮度值之特徵值。處理圖像資料產生部將構成上述二維圖像資料之各像素區分為作為上述基於亮度值之特徵值為預先規定之閾值以上之像素的缺陷像素、與作為上述基於亮度值之特徵值未達上述閾值之像素之殘餘像素。而且，處理圖像資料產生部產生對上述缺陷像素賦予與上述基於亮度值之特徵值相應之灰階值、對上述殘餘像素賦予零灰階值之處理圖像資料。解析用圖像資料產生部係基於上述處理圖像資料，而至少產生1個包括1或複數個一維圖像資料之解析用圖像資料群，並輸出所產生之解析用圖像資料群。自解析用圖像資料產生部輸出之解析用圖像資料群被輸入至圖像解析部。圖像解析部係基於上述解析用圖像資料群進行圖像解析，而檢測片狀成形體之缺陷。

於如此般構成之本發明之缺陷檢查裝置中，由於基於由攝像部所拍攝到之片狀成形體之二維圖像資料進行片狀成形體之缺陷檢測，故而與基於例如利用線感測器獲得之一維圖像資料進行缺陷檢測之情形相比，可維持較高之缺陷檢測能力。

進而，於本發明之缺陷檢查裝置中，自攝像部輸出之資訊量較多之二維圖像資料係經處理圖像資料產生部轉換為處理圖像資料，進而，經解析用圖像資料產生部轉換為包括1或複數個一維圖像資料之解析用圖像資料群。由於圖像解析部基於以如此之方式自二維圖像資 料轉換而成之包括1或複數個一維圖像資料之解析用圖像資料群進行圖像解析而檢測片狀成形體之缺陷，故而可謀求利用圖像解析部所進行之圖像處理之高速化，從而可提高檢查效率。

又，根據本發明，解析用圖像資料產生部所產生之解析用圖像資料群包含片狀成形體中之缺陷之位置資訊、亮度資訊、尺寸資訊、及類別資訊中之至少1種資訊。藉此，於缺陷檢查裝置中，圖像解析部可基於位置資訊、亮度資訊、尺寸資訊、及類別資訊等與缺陷相關之資訊而檢測片狀成形體之缺陷。

又，根據本發明，特徵值算出部係藉由複數種演算法處理而算出特徵值。而且，解析用圖像資料產生部產生被賦予相當於用以特定算出上述特徵值之演算法處理之種類的預先規定之類別編號的灰階值作為像素之灰階值的解析用圖像資料群。以如此之方式，解析用圖像資料產生部所產生之解析用圖像資料群成為包含與缺陷相關之上述類別資訊之解析用圖像資料群。

又，根據本發明，缺陷檢查方法包括搬送步驟、照射步驟、拍攝步驟、特徵值算出步驟、處理圖像資料產生步驟、解析用圖像資料產生步驟、及圖像解析步驟。於缺陷檢查方法中，在拍攝步驟中，產生基於在照射步驟中照射至片狀成形體之光之反射光或透射光之二維圖像資料。於特徵值算出步驟中，藉由利用預先規定之演算法對上述二維圖像資料進行處理，而算出構成二維圖像資料之各像素之基於亮度值之特徵值。於處理圖像資料產生步驟中，在上述二維圖像資料中，提取上述基於亮度值之特徵值為預先規定之閾值以上之像素作為缺陷像素，並產生對缺陷像素賦予與上述基於亮度值之特徵值相應之灰階值、對缺陷像素以外之殘餘像素賦予零灰階值之處理圖像資料。於解析用圖像資料產生步驟中，基於上述處理圖像資料，至少產生1個包括1或複數個一維圖像資料之解析用圖像資料群。於圖像解析步 驟中，基於上述解析用圖像資料群進行圖像解析而檢測片狀成形體之缺陷。

於如此般構成之本發明之缺陷檢查方法中，由於基於在拍攝步驟中所拍攝到之片狀成形體之二維圖像資料進行片狀成形體之缺陷檢測，故而與基於例如利用線感測器獲得之一維圖像資料進行缺陷檢測之情形相比，可維持較高之缺陷檢測能力。

進而，於本發明之缺陷檢查方法中，於拍攝步驟中產生之資訊量較多之二維圖像資料係於處理圖像資料產生步驟中被轉換為處理圖像資料，進而，於解析用圖像資料產生步驟中被轉換為包括1或複數個一維圖像資料之解析用圖像資料群。於圖像解析步驟中，由於基於自二維圖像資料轉換而成之包括1或複數個一維圖像資料之解析用圖像資料群進行圖像解析而檢測片狀成形體之缺陷，故而可謀求圖像解析步驟中之圖像處理之高速化，從而可提高檢查效率。

1‧‧‧缺陷檢查裝置

2‧‧‧片狀成形體

3‧‧‧搬送裝置

4‧‧‧照明裝置

5‧‧‧攝像裝置

6‧‧‧圖像處理裝置

7‧‧‧圖像解析裝置

61‧‧‧處理圖像產生部

62‧‧‧解析用圖像產生部

71‧‧‧解析用圖像輸入部

72‧‧‧圖像解析部

73‧‧‧控制部

74‧‧‧顯示部

a‧‧‧點

A‧‧‧二維圖像

A1‧‧‧照明像

A3‧‧‧上限邊緣

A4‧‧‧下限邊緣

A21‧‧‧像素群

A22‧‧‧像素群

b‧‧‧點

B‧‧‧二維圖像

B1‧‧‧照明像

B21‧‧‧像素群

B22‧‧‧像素群

c‧‧‧點

C‧‧‧二維圖像

C1‧‧‧照明像

C21‧‧‧像素群

C22‧‧‧像素群

C31‧‧‧核心

d‧‧‧點

D‧‧‧處理圖像

D11‧‧‧像素群

D12‧‧‧像素群

D21‧‧‧像素群

E1‧‧‧解析用圖像

E2‧‧‧解析用圖像

E3‧‧‧解析用圖像

E4‧‧‧解析用圖像

f‧‧‧預測點

F‧‧‧二維圖像

F1‧‧‧照明像

F21‧‧‧凹痕缺陷

F22‧‧‧異物缺陷

G1、G2、G3‧‧‧解析用圖像

G12、G22、G32‧‧‧中央區域

G13、G23、G33‧‧‧端部區域

H‧‧‧缺陷圖

H1‧‧‧缺陷

H-1‧‧‧順序

L‧‧‧直線

P1‧‧‧邊緣分佈

P2‧‧‧微分分佈

P3‧‧‧亮度分佈

P4‧‧‧亮度值差分佈

P5‧‧‧平滑化分佈

P11‧‧‧峰值

P21‧‧‧峰值

P22‧‧‧特徵值

P31‧‧‧波谷部分

P41‧‧‧峰值

P42‧‧‧特徵值

P51‧‧‧峰值

P52‧‧‧特徵值

W1‧‧‧順序

X‧‧‧方向

Y‧‧‧方向

Z‧‧‧方向

本發明之目的、特色、及優勢應可根據下述詳細之說明與圖式變得更加明確。

圖1係表示本發明之一實施形態之缺陷檢查裝置1之構成之模式圖。

圖2係表示缺陷檢查裝置1之構成之方塊圖。

圖3A係用以對作為缺陷檢測演算法之一例之邊緣分佈(edge profile)法進行說明之圖，且係表示與由攝像裝置5產生之二維圖像資料對應之二維圖像A之一例之圖。

圖3B係表示由處理圖像產生部61所作成之邊緣分佈P1之一例之圖。

圖3C係表示由處理圖像產生部61所作成之微分分佈(differential profile)P2之一例之圖。

圖4A係用以對作為缺陷檢測演算法之其他例之峰值法進行說明之圖，且係表示與由攝像裝置5產生之二維圖像資料對應之二維圖像B之一例之圖。

圖4B係表示由處理圖像產生部61所作成之亮度分佈P3之一例之圖。

圖4C係用以對由處理圖像產生部61所執行之自亮度分佈P3之一端向另一端移動之質點的假定順序進行說明之圖。

圖4D係表示由處理圖像產生部61產生之亮度值差分佈P4之一例之圖。

圖5A係用以對作為缺陷檢測演算法之其他例之平滑化法進行說明之圖，且係表示與由攝像裝置5產生之二維圖像資料對應之二維圖像C之一例之圖。

圖5B係表示由處理圖像產生部61產生之平滑化分佈P5之一例之圖。

圖6A係表示圖像處理裝置6所產生之圖像資料之一例之圖，且係表示由處理圖像產生部61產生之處理圖像D之一例之圖。

圖6B係表示由解析用圖像產生部62產生之解析用圖像之一例之圖。

圖7A係表示由攝像裝置5所拍攝到之二維圖像中之由缺陷之種類不同所引起的亮度值之變化之情況之圖。

圖7B係表示由攝像裝置5所拍攝到之二維圖像中之由缺陷之種類不同所引起的亮度值之變化之情況之圖。

圖7C係表示由攝像裝置5所拍攝到之二維圖像中之由缺陷之種類不同所引起的亮度值之變化之情況之圖。

圖7D係表示由攝像裝置5所拍攝到之二維圖像中之由缺陷之種類不同所引起的亮度值之變化之情況之圖。

圖7E係表示由攝像裝置5所拍攝到之二維圖像中之由缺陷之種類不同所引起的亮度值之變化之情況之圖。

圖8係用以對並排驅動複數個攝像裝置5之情形時之複數個資訊量之輸出方式進行說明的圖。

圖9係表示顯示於圖像解析裝置7之顯示部74之缺陷圖H之一例的圖。

以下，以圖式為參考而對本發明之較佳實施形態進行詳細說明。

圖1係表示本發明之一實施形態之缺陷檢查裝置1之構成之模式圖。圖2係表示缺陷檢查裝置1之構成之方塊圖。本實施形態之缺陷檢查裝置1係檢測熱塑性樹脂等片狀成形體2之缺陷之裝置。本發明之缺陷檢查方法係由缺陷檢查裝置1執行。

作為被檢查體之片狀成形體2係藉由實施使自擠出機擠出之熱塑性樹脂通過輥之間隙而使表面平滑或賦予凹凸形狀等處理，並利用捲取輥一面於搬送輥上冷卻一面捲取而成形。可應用於本實施形態之片狀成形體2之熱塑性樹脂係例如甲基丙烯酸樹脂、甲基丙烯酸甲酯-苯乙烯共聚物(MS(methyl methacrylate-styrene)樹脂)、聚乙烯(PE(polyethylene))、聚丙烯(PP(polypropylene))等聚烯烴、聚碳酸酯(PC(polycarbonate))、聚氯乙烯(PVC(polyvinylchloride))、聚苯乙烯(PS(polystyrene))、聚乙烯醇(PVA(polyvinyl alcohol))、三乙醯基纖維素樹脂(TAC(triacetyl cellulose))等。片狀成形體2係由該等熱塑性樹脂之單層片材、積層片材等而成形。

又，作為於片狀成形體2產生之缺陷之例，可列舉於成形時產生之氣泡、魚眼、異物、輪胎痕跡、凹痕、損傷等點狀之缺陷(點缺陷)、因折痕等而產生之所謂之裂痕、因厚度差異而產生之所謂之原 片條紋等線狀之缺陷(線缺陷)。

缺陷檢查裝置1包括搬送裝置3、照明裝置4、攝像裝置5、圖像處理裝置6、及圖像解析裝置7。缺陷檢查裝置1係利用搬送裝置3將具有一定寬度且於長度方向連續之片狀成形體2沿固定方向(與正交於片狀成形體2之寬度方向之上述長度方向為同一方向)輸送，並於該輸送過程中利用攝像裝置5拍攝由照明裝置4進行照明之片材面而產生二維圖像資料，且圖像處理裝置6基於上述二維圖像資料產生解析用圖像資料，圖像解析裝置7基於自圖像處理裝置6輸出之解析用圖像資料進行缺陷檢測。

搬送裝置3具有作為搬送部之功能，沿固定方向(搬送方向Z)搬送片狀成形體2。搬送裝置3包括例如沿搬送方向Z搬送片狀成形體2之送出輥與接收輥，並利用旋轉編碼器等測量搬送距離。於本實施形態中，搬送速度係設定為2~30m/min左右。

照明裝置4具有作為照射部之功能，對與搬送方向Z正交之片狀成形體2之寬度方向線狀地照明。照明裝置4係以由攝像裝置5拍攝之圖像中包含線狀之反射像之方式而配置。具體而言，照明裝置4係以於片狀成形體2之上方面向片狀成形體2之表面且直至片狀成形體2之表面上之照明區域、即攝像裝置5所要拍攝之拍攝區域之距離成為例如200mm之方式而配置。

作為照明裝置4之光源，只要為LED(Light Emitting Diode，發光二極體)、金屬鹵素燈、鹵素傳送燈、螢光燈等照射不會對片狀成形體2之組成及性質造成影響之光者即可，無特別限定。再者，照明裝置4亦可隔著片狀成形體2而配置於與攝像裝置5相反之側。於該情形時，攝像裝置5所拍攝到之圖像中包含透過片狀成形體2之透射像。

缺陷檢查裝置1包括具有作為攝像部之功能之複數個攝像裝置5，各攝像裝置5係於與搬送方向Z正交之方向(片狀成形體2之寬度方 向)等間隔地排列。又，攝像裝置5係以自攝像裝置5朝向片狀成形體2之拍攝區域之中心之方向與搬送方向Z形成銳角之方式而配置。攝像裝置5係多次拍攝包含片狀成形體2之藉由照明裝置4獲得之反射像或透射像(以下，稱作「照明像」)的二維圖像，而產生複數個二維圖像資料。

攝像裝置5包括拍攝二維圖像之CCD(Charge Coupled Device，電荷耦合元件)或CMOS(Complementary Metal-Oxide Semiconductor，互補金屬氧半導體)之區域感測器。如圖1所示，攝像裝置5係以拍攝片狀成形體2之與搬送方向Z正交之寬度方向的整個區域之方式而配置。藉由如此般拍攝片狀成形體2之寬度方向之整個區域並搬送於搬送方向Z連續之片狀成形體2，而可有效地檢查片狀成形體2之整個區域之缺陷。

攝像裝置5之拍攝間隔(圖框率(frame rate))可為固定，亦可藉由使用者操作攝像裝置5本身而加以變更。又，攝像裝置5之拍攝間隔可為作為數位靜態相機之連續拍攝之時間間隔即數分之1秒等，但為提高檢查之效率化，較佳為較短之時間間隔、例如一般之動態資料之圖框率即1/30秒等。

攝像裝置5所拍攝之二維圖像之搬送方向Z之長度較佳為於攝像裝置5攝取二維圖像後至攝取下一個二維圖像之前之時間內搬送片狀成形體2之搬送距離之至少2倍以上。即，較佳為對片狀成形體2之同一部位拍攝2次以上。如此，使二維圖像之搬送方向Z之長度大於攝像裝置5攝取二維圖像後至攝取下一個二維圖像之前之時間內的片狀成形體2之搬送距離，而使片狀成形體2之同一部分之拍攝次數增加，藉此可高精度地檢查缺陷。

圖像處理裝置6包括具有作為特徵值算出部及處理圖像資料產生部之功能之處理圖像產生部61、及具有作為解析用圖像資料產生部之 功能之解析用圖像產生部62，且藉由圖像處理板而得以實現。圖像處理裝置6係對應於複數個攝像裝置5之各者而設置。

處理圖像產生部61係藉由利用預先規定之演算法(缺陷檢測演算法)對自攝像裝置5輸出之二維圖像資料進行處理，而算出構成上述二維圖像資料之各像素的基於亮度值之特徵值。進而，處理圖像產生部61於上述二維圖像資料中，提取上述特徵值為預先規定之閾值以上之像素作為缺陷像素。而且，處理圖像產生部61產生對缺陷像素賦予與上述特徵值相應之灰階值、對缺陷像素以外之殘餘像素賦予零灰階值之處理圖像資料，並輸出所產生之處理圖像資料。再者，缺陷像素以外之殘餘像素係上述特徵值未達上述閾值之像素。

對處理圖像產生部61中所使用之缺陷檢測演算法，一面參照圖3A~3C、圖4A~4D、圖5A、5B，一面進行說明。

圖3A~3C係用以對作為缺陷檢測演算法之一例之邊緣分佈法進行說明之圖。圖3A表示與由攝像裝置5產生之二維圖像資料對應之二維圖像A之一例，且圖像之上側為搬送方向Z下游側，圖像之下側為搬送方向Z上游側。於二維圖像A中，將與片狀成形體2之寬度方向平行之方向設為X方向，將與片狀成形體2之長度方向(與搬送方向Z平行之方向)平行之方向設為Y方向。於圖3A中，於二維圖像A之Y方向上位於中央且於X方向延伸之帶狀之明區域為照明像A1，存在於照明像A1之內部之暗區域為第1缺陷像素群A21，存在於照明像A1之附近之明區域為第2缺陷像素群A22。

於使用利用邊緣分佈法之缺陷檢測演算法之情形時，處理圖像產生部61首先將二維圖像A分割成沿著Y方向之逐列之像素行之資料。其次，處理圖像產生部61針對各像素行之資料進行自Y方向一端(圖3A中之二維圖像A之上端)朝向另一端(圖3A中之二維圖像A之下端)探測邊緣之邊緣判定處理。

具體而言，處理圖像產生部61係針對各像素行之資料，將自Y方向一端側起第2個像素設為注目像素，並判定注目像素之亮度值是否較相對於注目像素鄰接於一端側之鄰接像素之亮度值大特定之閾值以上。於判定注目像素之亮度值較鄰接像素之亮度值大特定之閾值以上之情形時，處理圖像產生部61判定鄰接像素為上限邊緣A3。於除此以外之情形時，處理圖像產生部61一面將注目像素朝向Y方向另一端以1像素為單位偏移，一面反覆進行邊緣判定處理直至判定注目像素之亮度值較鄰接像素之亮度值大特定之閾值以上為止。

於檢測出上限邊緣A3之後，處理圖像產生部61一面將注目像素朝向Y方向另一端以1像素為單位偏移，一面判定注目像素之亮度值是否較鄰接像素之亮度值小特定之閾值以上。於判定注目像素之亮度值較鄰接像素之亮度值小特定之閾值以上之情形時，處理圖像產生部61判定鄰接像素為下限邊緣A4。於除此以外之情形時，處理圖像產生部61一面將注目像素朝向Y方向另一端以1像素為單位偏移，一面反覆進行邊緣判定處理直至判定注目像素之亮度值較鄰接像素之亮度值小特定之閾值以上為止。

於圖3A中，以「○」表示藉由由處理圖像產生部61進行之邊緣判定處理所檢測出之上限邊緣A3之例，以「●」表示下限邊緣A4之例。如由圖3A而明確般，在二維圖像A中，於存在缺陷之第1缺陷像素群A21及第2缺陷像素群A22中，上限邊緣A3與下限邊緣A4於Y方向上之座標值(Y座標值)之差極端地小於缺陷像素以外之殘餘像素中之Y座標值之差。

利用此種特徵，處理圖像產生部61作成圖3B所示之邊緣分佈P1。於圖3B所示之邊緣分佈P1中，與二維圖像A中之第1缺陷像素群A21對應地，出現上限邊緣A3與下限邊緣A4之Y座標值之差較小之峰值P11。

進而，處理圖像產生部61對邊緣分佈P1進行微分處理而作成圖3C所示之微分分佈P2。於圖3C所示之微分分佈P2中，與邊緣分佈P1中之峰值P11對應地，即與二維圖像A中之第1缺陷像素群A21對應地，出現微分值較大之具有預先規定之閾值以上之特徵值P22的峰值P21。

處理圖像產生部61基於微分分佈P2，提取與具有預先規定之閾值以上之特徵值P22之峰值P21對應的二維圖像A中之像素作為缺陷像素。於圖3C所示之微分分佈P2之例中，處理圖像產生部61提取第1缺陷像素群A21作為缺陷像素。

圖4A~4D係用以對作為缺陷檢測演算法之其他例之峰值法進行說明之圖。圖4A表示與由攝像裝置5產生之二維圖像資料對應之二維圖像B之一例，且圖像之上側為搬送方向Z下游側，圖像之下側為搬送方向Z上游側。於二維圖像B中，將與片狀成形體2之寬度方向平行之方向設為X方向，將與片狀成形體2之長度方向(與搬送方向Z平行之方向)平行之方向設為Y方向。於圖4A中，於二維圖像B之Y方向上位於中央且於X方向延伸之帶狀之明區域為照明像B1，存在於照明像B1之內部之暗區域為第1缺陷像素群B21，存在於照明像B1之附近之明區域為第2缺陷像素群B22。

於使用利用峰值法之缺陷檢測演算法之情形時，處理圖像產生部61首先將二維圖像B分割為沿著Y方向之逐列之像素行之資料。其次，處理圖像產生部61針對各像素行之資料將二維圖像B之沿著與Y方向平行之一直線L上之位置之亮度值的變化連續地展點，並將連接該連續之點而成之曲線作成為圖4B所示之亮度分佈P3。

於二維圖像B中不存在缺陷像素之情形時，亮度分佈P3展現未出現波谷部分之單峰之分佈，於存在缺陷像素之情形時，如圖4B所示，展現出現了波谷部分P31之雙峰之分佈。

繼而，處理圖像產生部61對各像素行之亮度分佈P3以於X方向鄰接之點間之移動時間成為固定之方式假定自亮度分佈P3之X方向一端朝向另一端移動之質點。此處，如圖4C所示，上述質點設為自點c朝與其鄰接之點b、自點b朝與其鄰接之點a、自點a朝與其鄰接之點d移動。又，點d為對應於注目像素之點。

處理圖像產生部61求出質點於即將通過點d之前通過的點a、b、c上之質點之速度向量及加速度向量。即，處理圖像產生部61基於質點於即將通過點d之前通過的2個點a及點b之座標、與上述移動時間而求出自點b至點a為止之區間內之質點之速度向量。又，處理圖像產生部61基於質點於通過點d之前通過的2個點b及點c之座標、與上述移動時間而求出自點c至點b為止之區間內之質點之速度向量。進而，處理圖像產生部61基於自點b至點a為止之區間內之質點之速度向量、及自點c至點b為止之區間內之質點之速度向量而求出自點c至點a為止之區間內之質點之加速度向量。然後，處理圖像產生部61根據自點b至點a為止之區間內之質點之速度向量、及自點c至點a為止之區間內之質點之加速度向量，而預測點d之座標(預測點f)。

處理圖像產生部61求出如上述般預測出之點d之預測點f之亮度值與點d之實際(實測)之亮度值的差，並作成圖4D所示之亮度值差分佈P4。於圖4D所示之亮度值差分佈P4中，與圖4B所示之亮度分佈P3中之波谷部分P31對應地，即與二維圖像B中之第1缺陷像素群B21對應地，出現亮度值差較大之具有預先規定之閾值以上之特徵值P42的峰值P41。

處理圖像產生部61基於亮度值差分佈P4提取對應於具有預先規定之閾值以上之特徵值P42的峰值P41之二維圖像B中之像素作為缺陷像素。於圖4D所示之亮度值差分佈P4之例中，處理圖像產生部61提取第1缺陷像素群B21作為缺陷像素。

圖5A、5B係用以對作為缺陷檢測演算法之其他例之平滑化法進行說明之圖。圖5A表示與由攝像裝置5產生之二維圖像資料對應之二維圖像C之一例，且圖像之上側為搬送方向Z下游側，圖像之下側為搬送方向Z上游側。於二維圖像C中，將與片狀成形體2之寬度方向平行之方向設為X方向，將與片狀成形體2之長度方向(與搬送方向Z平行之方向)平行之方向設為Y方向。於圖5A中，於二維圖像C之Y方向上位於中央且於X方向延伸之帶狀之明區域為照明像C1，存在於照明像C1之內部之暗區域為第1缺陷像素群C21，存在於照明像C1之附近之明區域為第2缺陷像素群C22。

於使用利用平滑化法之缺陷檢測演算法之情形時，處理圖像產生部61首先將二維圖像C分割成沿著Y方向之逐列之像素行之資料。其次，處理圖像產生部61於X方向及Y方向作成數個像素(例如於X方向為5像素，於Y方向為1像素)之核心C31。

繼而，處理圖像產生部61針對各像素行之資料將二維圖像C之沿著與Y方向平行之一直線L上之位置上之核心C31內之中央像素的亮度值和核心C31內之全部像素之亮度值之平均值之差(亮度值差)之變化連續地展點，並將連接該連續之點而成之曲線作成為圖5B所示之平滑化分佈P5。於圖5B所示之平滑化分佈P5中，與二維圖像C中之第1缺陷像素群C21對應地，出現亮度值差較大之具有預先規定之閾值以上之特徵值P52之峰值P51。

處理圖像產生部61基於平滑化分佈P5提取對應於具有預先規定之閾值以上之特徵值P52之峰值P51的二維圖像C中之像素作為缺陷像素。於圖5B所示之平滑化分佈P5之例中，處理圖像產生部61提取第1缺陷像素群C21作為缺陷像素。

圖6A、6B係表示圖像處理裝置6所產生之圖像資料之一例之圖。於本實施形態中，圖像處理裝置6之處理圖像產生部61係利用上述缺 陷檢測演算法對自攝像裝置5輸出之二維圖像資料進行處理，提取預先規定之閾值以上之像素作為缺陷像素之後，產生如圖6A所示之處理圖像D。處理圖像產生部61所產生之處理圖像D係對缺陷像素群D11、D12賦予與特徵值相應之灰階值、對缺陷像素以外之殘餘像素群D21賦予零灰階值之圖像。處理圖像產生部61輸出對應於所產生之處理圖像D之處理圖像資料。

圖6A所示之處理圖像D係由自X方向一端(圖6A中之處理圖像D之左端)朝向另一端(圖6A中之處理圖像D之右端)依照0、1、2、...、W-2、W-1之順序定位之排列於X方向之W個像素、及自Y方向一端(圖6A中之處理圖像D之上端)朝向另一端(圖6A中之處理圖像D之下端)依照0、1、2、...、H-2、H-1之順序定位之排列於Y方向之H個像素而構成之圖像。

於圖6A中，處理圖像D具有自X方向一端起之順序(X座標值)為「8」且自Y方向一端起之順序(Y座標值)為「6」之像素成為最大亮度值之第1缺陷像素群D11。又，處理圖像D具有自X方向一端起之順序(X座標值)為「W-5」且自Y方向一端起之順序(Y座標值)為「3」之像素成為最大亮度值之第2缺陷像素群D12。

自處理圖像產生部61輸出之與處理圖像D對應之處理圖像資料被輸入至解析用圖像產生部62。解析用圖像產生部62係基於上述處理圖像資料產生如圖6B所示之作為包括1或複數個一維圖像資料之圖像資料群之解析用圖像。解析用圖像產生部62輸出對應於所產生之解析用圖像之解析用圖像資料。自解析用圖像產生部62輸出之解析用圖像資料被輸入至下文所述之圖像解析裝置7。

於本實施形態中，解析用圖像產生部62產生包括包含選自片狀成形體2中之缺陷之位置資訊、亮度資訊、尺寸資訊、及類別資訊中之至少1種資訊的一維圖像資料之解析用圖像。

具體而言，解析用圖像產生部62產生如圖6B所示之包括包含缺陷位置資訊之一維圖像資料之解析用圖像E1，並輸出對應於所產生之解析用圖像E1之解析用圖像資料。解析用圖像E1係包括由自X方向一端(圖6B中之解析用圖像E1之左端)朝向另一端(圖6B中之解析用圖像E1之右端)依照0、1、2、...、W-2、W-1之順序定位之排列於X方向之W個像素、及於Y方向之1個像素而構成之一維圖像資料之圖像。

該解析用圖像E1係與處理圖像D中之第1缺陷像素群D11對應，自X方向一端起之順序(X座標值)為「6」、「7」、「8」、「9」及「10」之像素具有表示第1缺陷像素群D11之最大亮度值之像素之Y座標值「6」的灰階值。又，解析用圖像E1係與處理圖像D中之第2缺陷像素群D12對應，自X方向一端起之順序(X座標值)為「W-6」、「W-5」及「W-4」之像素具有表示第2缺陷像素群D12之最大亮度值之像素之Y座標值「3」的灰階值。進而，又，解析用圖像E1係關於與處理圖像D中之除第1缺陷像素群D11及第2缺陷像素群D12以外之殘餘像素群D21對應的像素具有「0」之灰階值。

此種解析用圖像E1係作為像素之灰階值而被賦予處理圖像D中之第1缺陷像素群D11及第2缺陷像素群D12之缺陷位置資訊，藉此，將攝像裝置5所產生之二維圖像中之缺陷像素之缺陷位置資訊作為像素之灰階值而賦予。

又，解析用圖像產生部62產生如圖6B所示之包括包含缺陷亮度資訊之一維圖像資料之解析用圖像E2，並輸出對應於所產生之解析用圖像E2之解析用圖像資料。解析用圖像E2係包括由自X方向一端(圖6B中之解析用圖像E2之左端)朝向另一端(圖6B中之解析用圖像E2之右端)依照0、1、2、...、W-2、W-1之順序定位之排列於X方向之W個像素、及於Y方向之1個像素而構成之一維圖像資料之圖像。

該解析用圖像E2係與處理圖像D中之第1缺陷像素群D11對應，自 X方向一端起之順序(X座標值)為「6」、「7」、「8」、「9」及「10」之像素具有與表示第1缺陷像素群D11之最大亮度值之像素為同一像素行之各像素之灰階值。於圖6B之例中，解析用圖像E2係X座標值為「6」之像素之灰階值為「80」，X座標值為「7」之像素之灰階值為「100」，X座標值為「8」之像素之灰階值為「255」，X座標值為「9」之像素之灰階值為「128」，X座標值為「10」之像素之灰階值為「80」。又，解析用圖像E2係與處理圖像D中之第2缺陷像素群D12對應，自X方向一端起之順序(X座標值)為「W-6」、「W-5」及「W-4」之像素具有與表示第2缺陷像素群D12之最大亮度值之像素為同一像素行之各像素之灰階值。於圖6B之例中，解析用圖像E2係X座標值為「W-6」之像素之灰階值為「80」，X座標值為「W-5」之像素之灰階值為「128」，X座標值為「W-4」之像素之灰階值為「80」。進而，又，解析用圖像E2係關於與處理圖像D中之除第1缺陷像素群D11及第2缺陷像素群D12以外之殘餘像素群D21對應的像素具有「0」之灰階值。

此種解析用圖像E2係作為像素之灰階值而被賦予處理圖像D中之第1缺陷像素群D11及第2缺陷像素群D12之缺陷亮度資訊，藉此，將攝像裝置5所產生之二維圖像中之缺陷像素之缺陷亮度資訊作為像素之灰階值而賦予。

又，解析用圖像產生部62產生如圖6B所示之包括包含缺陷尺寸資訊之一維圖像資料之解析用圖像E3，並輸出對應於所產生之解析用圖像E3之解析用圖像資料。解析用圖像E3係包括由自X方向一端(圖6B中之解析用圖像E3之左端)朝向另一端(圖6B中之解析用圖像E3之右端)依照0、1、2、...、W-2、W-1之順序定位之排列於X方向之W個像素、及於Y方向之1個像素而構成之一維圖像資料之圖像。

該解析用圖像E3係與處理圖像D中之第1缺陷像素群D11對應，自 X方向一端起之順序(X座標值)為「6」、「7」、「8」、「9」及「10」之像素具有相當於在處理圖像D之第1缺陷像素群D11中排列於Y方向之像素之數量的灰階值。於圖6B之例中，解析用圖像E3係X座標值為「6」之像素之灰階值為「1」，X座標值為「7」之像素之灰階值為「2」，X座標值為「8」之像素之灰階值為「3」，X座標值為「9」之像素之灰階值為「2」，X座標值為「10」之像素之灰階值為「1」。又，解析用圖像E3係與處理圖像D中之第2缺陷像素群D12對應，自X方向一端起之順序(X座標值)為「W-6」、「W-5」及「W-4」之像素具有相當於在處理圖像D之第2缺陷像素群D12中排列於Y方向之像素之數量的灰階值。於圖6B之例中，解析用圖像E3係X座標值為「W-6」之像素之灰階值為「1」，X座標值為「W-5」之像素之灰階值為「3」，X座標值為「W-4」之像素之灰階值為「1」。進而，又，解析用圖像E3係關於與處理圖像D中之除第1缺陷像素群D11及第2缺陷像素群D12以外之殘餘像素群D21對應的像素具有「0」之灰階值。

此種解析用圖像E3係作為像素之灰階值而被賦予處理圖像D中之第1缺陷像素群D11及第2缺陷像素群D12之缺陷尺寸資訊，藉此，將攝像裝置5所產生之二維圖像中之缺陷像素之缺陷尺寸資訊作為像素之灰階值而賦予。

又，解析用圖像產生部62產生如圖6B所示之包括包含缺陷類別資訊之一維圖像資料之解析用圖像E4，並輸出對應於所產生之解析用圖像E4之解析用圖像資料。解析用圖像E4係包括由自X方向一端(圖6B中之解析用圖像E4之左端)朝向另一端(圖6B中之解析用圖像E4之右端)依照0、1、2、...、W-2、W-1之順序定位之排列於X方向之W個像素、及於Y方向之1個像素而構成之一維圖像資料之圖像。

該解析用圖像E4係與處理圖像D中之第1缺陷像素群D11對應，自X方向一端起之順序(X座標值)為「6」、「7」、「8」、「9」及「10」之像 素，具有相當於在利用處理圖像產生部61產生處理圖像D時可提取第1缺陷像素群D11之缺陷檢測演算法之類別編號的灰階值。缺陷檢測演算法之類別編號係在每種缺陷檢測演算法中為了方便所賦予之用以特定缺陷檢測演算法之種類的預先規定之編號。於圖6B之例中，解析用圖像E4係X座標值為「6」、「7」、「8」、「9」及「10」之像素之灰階值為表示可提取第1缺陷像素群D11之一種缺陷檢測演算法之類別編號之「1」。又，解析用圖像E4係與處理圖像D中之第2缺陷像素群D12對應，自X方向一端起之順序(X座標值)為「W-6」、「W-5」及「W-4」之像素具有相當於在利用處理圖像產生部61產生處理圖像D時可提取第2缺陷像素群D12之缺陷檢測演算法之類別編號的灰階值。於圖6B之例中，解析用圖像E4係X座標值為「W-6」、「W-5」及「W-4」之像素之灰階值為表示可提取第2缺陷像素群D12之另一缺陷檢測演算法之類別編號之「2」。進而，解析用圖像E4係關於與處理圖像D中之除第1缺陷像素群D11及第2缺陷像素群D12以外之殘餘像素群D21對應的像素具有「0」之灰階值。

此種解析用圖像E4係作為像素之灰階值而被賦予處理圖像D中之第1缺陷像素群D11及第2缺陷像素群D12之缺陷類別資訊，藉此，將攝像裝置5所產生之二維圖像中之缺陷像素之缺陷類別資訊作為像素之灰階值而賦予。

作為片狀成形體2中產生之缺陷，如上所述，可列舉氣泡、魚眼、異物、輪胎痕跡、凹痕、損傷等點缺陷、因折痕等而產生之所謂之裂痕、因厚度差異而產生之所謂之原片條紋等線缺陷。

可提取之缺陷之種類因於利用處理圖像產生部61產生處理圖像D時所使用之缺陷檢測演算法之種類而不同。作為缺陷檢測演算法之一例之上述邊緣分佈法對於異物或輪胎痕跡、損傷等缺陷可以較高之提取能力進行提取。上述峰值法對於異物、凹痕、損傷等缺陷可以較高 之提取能力進行提取。上述平滑化法對於氣泡、魚眼、凹痕等缺陷可以較高之提取能力進行提取。利用此種因缺陷檢測演算法之種類所導致之缺陷提取能力之差異，將解析用圖像E4構成為包含具有表示缺陷檢測演算法之類別編號之灰階值之像素的一維圖像資料，藉此可區分攝像裝置5所產生之二維圖像中之缺陷區域之缺陷種類。

於上述內容中，雖展示了藉由設為包含具有表示缺陷檢測演算法之類別編號之灰階值之像素的一維圖像資料而產生包含缺陷類別資訊之解析用圖像E4之例，但並不限定於此。

圖7A~7E係表示由攝像裝置5所拍攝到之二維圖像中之由缺陷之種類之不同所引起的亮度值之變化之情況之圖。圖7A~7E表示利用攝像裝置5拍攝由搬送裝置3搬送之片狀成形體2時之二維圖像F，且依照圖7A、圖7B、圖7C、圖7D、圖7E之順序進行拍攝。

例如凹痕缺陷F21可基於在通過照明像F1時觀察到之明暗之反轉而檢測出來。相對於此，異物缺陷F22始終作為暗區域而被檢測出來。利用該現象，解析用圖像產生部62對由攝像裝置5所拍攝到之複數個二維圖像F使用1種缺陷檢測演算法累積由處理圖像產生部61產生之複數個處理圖像。然後，解析用圖像產生部62在對於各處理圖像中X方向之座標值(X座標值)相同之缺陷像素，全部成為暗區域之缺陷像素已被提取之情形時，及明區域及暗區域反轉之缺陷像素已被提取之情形時，對缺陷類別進行分類，藉此，產生包含缺陷類別資訊之解析用圖像E4。

圖8係用以對並排驅動複數個攝像裝置5之情形時之複數個資訊量之輸出方式進行說明之圖。於缺陷檢查裝置1中，以於並排驅動複數個攝像裝置5之情形時鄰接之攝像裝置5之視野相互略微重疊之方式配置攝像裝置5。於此種情形時，與由各攝像裝置5所拍攝到之各二維圖像對應地，於由解析用圖像產生部62產生之各解析用圖像G1、 G2、G3中，形成利用於缺陷檢測之中央區域G12、G22、G32、及對應於攝像裝置5之視野重疊部分的未利用於缺陷檢測之端部區域G13、G23、G33。藉由於此種各解析用圖像G1、G2、G3中之端部區域G13、G23、G33之各像素中，記述與缺陷相關之其他資訊(上述缺陷位置資訊、缺陷亮度資訊、缺陷尺寸資訊及缺陷類別資訊以外之資訊)，可不使解析用圖像G1、G2、G3之像素數增加，而賦予較多與缺陷相關之資訊。

返回至圖2，本實施形態之缺陷檢查裝置1所具備之圖像解析裝置7係基於自圖像處理裝置6之解析用圖像產生部62輸出之解析用圖像資料進行圖像解析而檢測片狀成形體2之缺陷。圖像解析裝置7包括解析用圖像輸入部71、圖像解析部72、控制部73、及顯示部74。解析用圖像輸入部71輸入自圖像處理裝置6之解析用圖像產生部62輸出之解析用圖像資料。

圖像解析部72係基於自解析用圖像輸入部71輸入之解析用圖像資料而檢測缺陷，並對片狀成形體2中之缺陷位置資訊、缺陷亮度資訊、缺陷尺寸資訊、及缺陷類別資訊等進行解析而產生表示與缺陷相關之資訊之缺陷資訊，且將該缺陷資訊輸出至控制部73。圖像解析部72係於自解析用圖像產生部62輸出包括包含缺陷位置資訊之一維圖像資料之解析用圖像資料之情形時，將解析用圖像中之缺陷像素之座標轉換成片狀成形體2上之位置並產生表示片狀成形體2中之缺陷之位置之缺陷資訊，且將該產生之缺陷資訊輸出至控制部73。

又，圖像解析部72係於自解析用圖像產生部62輸出包括包含缺陷亮度資訊之一維圖像資料之解析用圖像資料之情形時，將解析用圖像中之缺陷之亮度分佈轉換成片狀成形體2上之缺陷之亮度分佈並產生表示片狀成形體2中之缺陷之亮度分佈之缺陷資訊，且將該產生之缺陷資訊輸出至控制部73。

又，圖像解析部72係於自解析用圖像產生部62輸出包括包含缺陷尺寸資訊之一維圖像資料之解析用圖像資料之情形時，將解析用圖像中之缺陷尺寸之分佈轉換成片狀成形體2上之缺陷尺寸之分佈，並產生表示片狀成形體2中之缺陷尺寸之分佈之缺陷資訊，且將該產生之缺陷資訊輸出至控制部73。

又，圖像解析部72係於自解析用圖像產生部62輸出包括包含缺陷類別資訊之一維圖像資料之解析用圖像資料之情形時，將解析用圖像中之每個類別之缺陷之分佈轉換成片狀成形體2上之每個類別之缺陷之分佈，並產生表示片狀成形體2中之每個類別之缺陷之分佈的缺陷資訊，且將該產生之缺陷資訊輸出至控制部73。

進而，又，圖像解析部72係於自解析用圖像產生部62輸出包括分別包含選自缺陷位置資訊、缺陷亮度資訊、缺陷尺寸資訊、及缺陷類別資訊中之資訊之複數個一維圖像資料的解析用圖像資料之情形時，將解析用圖像中之各資訊轉換成片狀成形體2上之對應之各資訊，並產生片狀成形體2中之各缺陷資訊，且將該產生之各缺陷資訊輸出至控制部73。

控制部73係基於自圖像解析部72輸出之缺陷資訊作成表示片狀成形體2中之缺陷資訊之缺陷圖，並且總括地控制解析用圖像輸入部71、圖像解析部72及顯示部74。

控制部73係於自解析用圖像產生部62輸出包括包含缺陷位置資訊之一維圖像資料之解析用圖像資料並自圖像解析部72輸出基於該解析用圖像資料之表示片狀成形體2中之缺陷之位置的缺陷資訊之情形時，作成表示片狀成形體2之缺陷位置之缺陷圖。

又，控制部73係於自解析用圖像產生部62輸出包括包含缺陷亮度資訊之一維圖像資料之解析用圖像資料並自圖像解析部72輸出基於該解析用圖像資料之表示片狀成形體2中之缺陷之亮度分佈的缺陷資 訊之情形時，作成表示片狀成形體2之缺陷亮度之分佈之缺陷圖。

又，控制部73係於自解析用圖像產生部62輸出包括包含缺陷尺寸資訊之一維圖像資料之解析用圖像資料並自圖像解析部72輸出基於該解析用圖像資料之表示片狀成形體2中之缺陷尺寸之分佈的缺陷資訊之情形時，作成表示片狀成形體2之缺陷尺寸之分佈之缺陷圖。

又，控制部73係於自解析用圖像產生部62輸出包括包含缺陷類別資訊之一維圖像資料之解析用圖像資料並自圖像解析部72輸出基於該解析用圖像資料之表示片狀成形體2中之每個類別之缺陷之分佈的缺陷資訊之情形時，作成表示片狀成形體2之每個類別之缺陷之分佈的缺陷圖。

進而，又，控制部73係於自解析用圖像產生部62輸出包括分別包含選自缺陷位置資訊、缺陷亮度資訊、缺陷尺寸資訊、及缺陷類別資訊中之資訊之複數個一維圖像資料的解析用圖像資料，並自圖像解析部72輸出基於該解析用圖像資料之片狀成形體2中之複數種缺陷資訊之情形時，作成分別表示片狀成形體2中之複數種缺陷資訊之缺陷圖。

以如此之方式由控制部73作成之缺陷圖係顯示於顯示部74。圖9係表示顯示於圖像解析裝置7之顯示部74之缺陷圖H之一例之圖。

圖9所示之例係解析用圖像產生部62輸出包括包含缺陷位置資訊之一維圖像資料及包含缺陷亮度資訊之一維圖像資料此2個一維圖像資料的解析用圖像資料之情形。

此處，構成解析用圖像資料之包括包含缺陷位置資訊之一維圖像資料的解析用圖像為圖6B所示之解析用圖像E1，包括包含缺陷亮度資訊之一維圖像資料之解析用圖像為圖6B所示之解析用圖像E2。

於解析用圖像產生部62輸出此種包括包含缺陷位置資訊之一維圖像資料及包含缺陷亮度資訊之一維圖像資料此2個一維圖像資料的 解析用圖像資料之情形時，圖像解析部72將包含缺陷位置資訊之一維圖像資料中之缺陷位置之座標轉換成片狀成形體2上之位置。進而，圖像解析部72將包含缺陷亮度資訊之一維圖像資料中之缺陷之亮度分佈轉換成片狀成形體2上之缺陷之亮度分佈，並產生表示片狀成形體2中之缺陷位置及亮度值之缺陷資訊，且將該產生之缺陷資訊輸出至控制部73。

控制部73係基於由圖像解析部72產生之表示片狀成形體2中之缺陷位置及亮度值的缺陷資訊而產生圖9所示之表示缺陷H1之分佈之缺陷圖H，並使顯示部74顯示該產生之缺陷圖H。藉由視認以如此之方式顯示於顯示部74之缺陷圖H，操作缺陷檢查裝置1之使用者可確認片狀成形體2中之缺陷之產生情況。

於如上述般構成之本實施形態之缺陷檢查裝置1中，由於基於由攝像裝置5所拍攝到之片狀成形體2之二維圖像資料進行片狀成形體2之缺陷檢測，故而與基於例如利用線感測器獲得之一維圖像資料進行缺陷檢測之情形相比，可維持較高之缺陷檢測能力。

進而，於本實施形態之缺陷檢查裝置1中，自攝像裝置5輸出之資訊量較多之二維圖像資料係經處理圖像產生部61轉換為處理圖像資料，進而，經解析用圖像產生部62轉換為包括1或複數個一維圖像資料之解析用圖像資料群。由於圖像解析裝置7係基於以如此之方式自二維圖像資料轉換而成之包括1或複數個一維圖像資料之解析用圖像資料群進行圖像解析而檢測片狀成形體2之缺陷，故而可謀求利用圖像解析裝置7進行之圖像處理之高速化，從而可提高檢查效率。

本發明只要不脫離其精神或主要特徵便可以其他各種形態實施。因此，上述實施形態所有內容僅為例示，本發明之範圍係申請專利範圍所示者，並不受說明書本文之任何約束。進而，從屬於申請專利範圍之變形或變更均在本發明之範圍內。

1‧‧‧缺陷檢查裝置

3‧‧‧搬送裝置

5‧‧‧攝像裝置

6‧‧‧圖像處理裝置

7‧‧‧圖像解析裝置

61‧‧‧處理圖像產生部

62‧‧‧解析用圖像產生部

71‧‧‧解析用圖像輸入部

72‧‧‧圖像解析部

73‧‧‧控制部

74‧‧‧顯示部

Claims (4)

1. 一種缺陷檢查裝置，其特徵在於包括：搬送部，其搬送片狀成形體；照射部，其對被搬送之上述片狀成形體照射光；攝像部，其拍攝被搬送之上述片狀成形體，並產生基於照射至片狀成形體之光之反射光或透射光之二維圖像資料；特徵值算出部，其藉由預先規定之演算法處理而算出構成上述二維圖像資料之各像素的基於亮度值之特徵值；處理圖像資料產生部，其將構成上述二維圖像資料之各像素區分為上述基於亮度值之特徵值為預先規定之閾值以上之像素即缺陷像素、及上述基於亮度值之特徵值未達上述閾值之像素即殘餘像素，並產生對上述缺陷像素賦予與上述基於亮度值之特徵值相應之灰階值、對上述殘餘像素賦予零灰階值之處理圖像資料；解析用圖像資料產生部，其基於上述處理圖像資料，至少產生1個包括1或複數個一維圖像資料之解析用圖像資料群；及圖像解析部，其基於由上述解析用圖像資料產生部產生之上述解析用圖像資料群進行圖像解析，而檢測上述片狀成形體之缺陷。
2. 如請求項1之缺陷檢查裝置，其中上述解析用圖像資料群包含上述片狀成形體中之缺陷之位置資訊、亮度資訊、尺寸資訊、及類別資訊中之至少1者。
3. 如請求項2之缺陷檢查裝置，其中上述特徵值算出部利用複數種演算法處理而算出上述基於亮度值之特徵值，且上述解析用圖像資料產生部產生被賦予相當於用以特定算出 上述特徵值之演算法處理之種類的預先規定之類別編號的灰階值作為像素之灰階值的解析用圖像資料群，作為包含上述類別資訊之解析用圖像資料群。
4. 一種缺陷檢查方法，其特徵在於包括：搬送步驟，其搬送片狀成形體；照射步驟，其對被搬送之上述片狀成形體照射光；拍攝步驟，其利用攝像部拍攝被搬送之上述片狀成形體，並產生基於照射至片狀成形體之光之反射光或透射光之二維圖像資料；特徵值算出步驟，其藉由預先規定之演算法處理而算出構成上述二維圖像資料之各像素的基於亮度值之特徵值；處理圖像資料產生步驟，其將構成上述二維圖像資料之各像素區分為上述基於亮度值之特徵值為預先規定之閾值以上之像素即缺陷像素、及上述基於亮度值之特徵值未達上述閾值之像素即殘餘像素，並產生對上述缺陷像素賦予與上述基於亮度值之特徵值相應之灰階值、對上述殘餘像素賦予零灰階值之處理圖像資料；解析用圖像資料產生步驟，其基於上述處理圖像資料而至少產生1個包括1或複數個一維圖像資料之解析用圖像資料群；及圖像解析步驟，其基於在上述解析用圖像資料產生步驟中產生之上述解析用圖像資料群進行圖像解析，而檢測上述片狀成形體之缺陷。