WO2009147821A1 - 樹脂材料検査装置および記録媒体 - Google Patents

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WO2009147821A1
WO2009147821A1 PCT/JP2009/002430 JP2009002430W WO2009147821A1 WO 2009147821 A1 WO2009147821 A1 WO 2009147821A1 JP 2009002430 W JP2009002430 W JP 2009002430W WO 2009147821 A1 WO2009147821 A1 WO 2009147821A1
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defect
image data
defects
resin sheet
resin material
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PCT/JP2009/002430
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English (en)
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廣瀬修
Original Assignee
住友化学株式会社
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/89—Investigating the presence of flaws or contamination in moving material, e.g. running paper or textiles
    • G01N21/892—Investigating the presence of flaws or contamination in moving material, e.g. running paper or textiles characterised by the flaw, defect or object feature examined
    • G—PHYSICS
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    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/94—Investigating contamination, e.g. dust

Definitions

  • the present invention is directed to a resin sheet for inspection (for example, a thickness of several tenths of a millimeter) produced by heating and pressing a resin material (resin pellet) in a pellet state used for extrusion molding, injection molding, or the like. Defects in resin material by inspecting for defects such as black foreign matter on the resin sheet or inside the resin sheet (for example, resin material carbonized by heat during pellet production; so-called "burn"), pinholes, scratches, etc.
  • the present invention relates to a resin material inspection apparatus for inspecting a computer and a computer-readable recording medium on which a program used therefor is recorded.
  • the resin pellets are processed into a resin sheet for inspection by heating and pressing, and the number of defects such as black foreign matters in the resin sheet is visually counted by humans (for example, There is known a method of inspecting whether a resin pellet is a good product or a defective product by counting the number per predetermined area).
  • the inventors of the present application consider automating the inspection with a resin material inspection apparatus that inspects a defect in the image data of the resin sheet by photographing the resin sheet with an imaging apparatus. did.
  • the resin sheet for inspection is not a product but is formed into a molded product (product) after that, the dimensional accuracy may be low. Therefore, the heat and pressure molding of the resin sheet for inspection is often performed without worrying about dimensional accuracy.
  • the amount (weight) of resin pellets used for heat and pressure molding may vary depending on the product type or standard. Therefore, the thickness of the resin sheet for inspection varies greatly between the resin sheets due to variations in the degree of pressurization in the heat and pressure molding. Therefore, the average brightness of the transmitted light image of the resin sheet varies greatly between the resin sheets. As a result, even if the photographing by the photographing device is performed under the same photographing conditions (exposure time, light source brightness, etc.), the inspection standard differs between the resin sheets. For this reason, it is required to align inspection standards between resin sheets.
  • the inspection standard varies due to a change in characteristics of the imaging apparatus over time (such as deterioration of the brightness of the light source over time). there is a possibility. Therefore, it is required to eliminate fluctuations in inspection standards over time.
  • the present invention has been made in view of the above-described problems, and an object of the present invention is to use a photographing apparatus to transmit a transmitted light image of a resin sheet for inspection produced by heat-press molding a resin material in a pellet state.
  • resin material inspection equipment that takes images and inspects defects (foreign matter, scratches, pinholes, etc.) of resin materials based on image data obtained by photography, thickness variation between resin sheets, between resin material inspection equipment Recorded a resin material inspection device that can be inspected according to a certain inspection standard, regardless of variations in characteristics of the imaging device (such as brightness of the light source) and changes over time in the characteristics of the imaging device, and a program used therefor To provide a computer-readable recording medium.
  • the resin material inspection apparatus takes a transmitted light image of a resin sheet for inspection produced by heating and press-molding a resin material in a pellet state, and the resin sheet
  • a resin material inspection apparatus comprising: an imaging device that obtains image data; and a defect detection unit that detects defects in the resin material by analyzing image data of the resin sheet and detecting defects in the resin sheet.
  • the average luminance value of the pixels in at least a part of the image data of the resin sheet is compared with a preset reference luminance value, and the exposure of the photographing apparatus is performed based on the comparison result. Change the time. And the defect of a resin sheet is detected based on the image data obtained by the imaging device after exposure time was changed. Therefore, the average of the image data of the resin sheet used for defect inspection, regardless of variations in thickness between resin sheets, variations in characteristics of imaging devices between resin material inspection devices, changes in characteristics of imaging devices, etc.
  • the brightness can be kept almost constant. For example, whether a thick resin sheet is photographed or a thin resin sheet is photographed, defect inspection can be performed using image data having substantially the same average luminance. As a result, it is possible to inspect with a constant inspection standard regardless of variations in thickness between resin sheets, variations in characteristics between resin material inspection apparatuses, changes in characteristics of resin material inspection apparatuses over time, and the like.
  • the adjustment of the exposure time of the photographing apparatus according to the present invention is essentially different from mere calibration of the photographing apparatus.
  • the calibration of the photographing apparatus is performed so that the standard plate is photographed with the same brightness.
  • you calibrate the photographic equipment there will be no variation in photographic conditions due to differences in characteristics between the photographic equipment or changes over time in the characteristics of the photographic equipment, but you will always have different brightness when you shoot the transmitted light images of resin sheets with different thicknesses. Image data with the same brightness cannot be obtained.
  • the resin material inspection apparatus preferably further includes a high-frequency component extraction unit that extracts a high-frequency component of the image data before analysis of the image data by the defect detection unit.
  • the resin sheet (work) produced by pressing the resin pellets with heat is generally not the final product, but is re-formed in a later process, so press without any care (without worrying about dimensional accuracy) Has been. For this reason, the resin sheet generally has uneven thickness within one resin sheet.
  • the image data of the resin sheet generally includes, as shown in FIG. 10, in addition to an image of a defect (such as a foreign object) existing on or in the resin sheet, a ground pattern (1 Unevenness due to thickness unevenness in a single resin sheet) is included.
  • the defect is a detection target, but the ground pattern is not the detection target.
  • the luminance difference of the ground pattern in one resin sheet is generally equal to or higher than the luminance difference in the defective portion (luminance difference between the defective portion and the surrounding portion). Therefore, if the image data of the resin sheet is analyzed as it is, the image of the defect may be buried in a ground pattern that is noise, and the defect may not be accurately detected.
  • the high frequency component of the image data is extracted from the image data before the analysis of the image data.
  • the ground pattern is included in the image data as a low frequency component in order to show a luminance change such as a large swell, and the image of the defect (luminance difference between the defective portion and the surrounding portion) is included in the image data as a high frequency component.
  • the ground pattern of the resin sheet is removed (subtracted), and only the image of the defect can be taken out.
  • the resin material can be accurately inspected for defects based on image data including only the defect image.
  • the resin material inspection apparatus obtains the size and concentration of the defect detected by the defect detection unit as detected defect data, and the obtained detected defect data on a coordinate plane having the area and the concentration as coordinate axes, respectively.
  • the density / area measurement unit to be mapped, the mapped coordinate plane is divided into a plurality of regions, and the region-specific defect counting unit for counting the number of defects belonging to each region, and the region-specific defect counting unit are counted. It is preferable to further include a pass / fail determination unit that compares the number of defects in each region with a preset upper limit number of defects in each region and determines whether the resin material is a non-defective product or a defective product based on the result of this comparison. .
  • a single defect in a resin sheet does not immediately lead to poor quality of the resin material, but should be evaluated by the total amount of defects in the entire resin sheet. Therefore, it is required to determine whether the resin material is a non-defective product or a defective product based on the degree (risk) that adversely affects the molded product when the resin sheet is molded into a molded product.
  • To determine whether a resin material is good or defective based on the degree of adverse effects on molded products instead of simply counting the number of defects, the distribution of the number of defects by area and the distribution of defects by concentration Should be considered. A defect having a large area and a high concentration has a large adverse effect on a molded product by a single defect.
  • the size (area, number of pixels, etc.) and density (low brightness) of the defect detected by the defect detection unit are obtained as detected defect data.
  • the obtained detected defect data is mapped to a coordinate plane (for example, a coordinate plane having the horizontal axis as the area and the vertical axis as the density) having the area and the density as coordinate axes, respectively.
  • a coordinate plane (map) showing the distribution of the number of defects by area and density is obtained.
  • the coordinate plane (map) is divided into a plurality of areas, and the number of defects belonging to each area is counted. Then, the counted number of defects in each region is compared with a preset upper limit number of defects in each region, and based on the result of this comparison, it is determined whether the resin material is a non-defective product or a defective product.
  • the resin material is a non-defective product or a defective product based on different criteria depending on the defect area and concentration. For example, for defects with a large area and high concentration, the resin material is determined to be a defective product with a relatively low number of defects, and for defects with a small area and low concentration, the resin material is determined to be a non-defective product with a relatively large number of defects, For a defect having a large area and a low concentration, or a defect having a small area and a high concentration, the determination criteria for non-defective / defective products are set to the middle of the determination criteria for the two types of defects.
  • a threshold value is set for both area and density, and a region is divided into a matrix, and a threshold value is set for the weighted average of area and density. For example, a method of dividing an area can be considered.
  • counting is performed even in one region. A method of determining that the resin material is a defective product is preferable when the number of defects exceeds the upper limit number of defects.
  • the imaging apparatus includes a light source that illuminates the resin sheet, and uses the light source for the exposure time of image data used for the first inspection performed using the light source. It is preferable that the light source deterioration diagnosis unit further diagnoses the deterioration of the light source based on the ratio with the exposure time of the image data used for the recent one or more inspections performed in the above. .
  • the exposure time is changed based on the result of comparison between the average luminance value of the pixels in at least a partial region of the image data of the resin sheet and a preset reference luminance value. Therefore, when the light source is deteriorated, the exposure time changes according to the degree of the deterioration.
  • the deterioration of the light source is diagnosed using this. That is, according to the above configuration, the exposure time of the image data used for the first inspection performed using the light source and the latest one or more inspections performed using the light source are used. The deterioration of the light source is diagnosed based on the ratio of the image data to the exposure time. Thereby, the operator can know the replacement time of the light source, and as a result, it is possible to suppress a decrease in the brightness of the image data due to the deterioration of the light source.
  • the resin material inspection apparatus includes a defect counting unit that counts the number of defects detected by the defect detection unit, and is preset in the image data before counting the number of defects by the defect counting unit.
  • a defect counting unit that counts the number of defects detected by the defect detection unit, and is preset in the image data before counting the number of defects by the defect counting unit.
  • a dense defect integration unit that integrates these defect candidates into one defect.
  • one defect may be detected as a cluster of a large number of minute defects. For this reason, when the number of defects is counted using the defect detection result in the defect detection unit as it is, an error may occur in the counted number of defects (more than the original number is counted).
  • the resin material inspection apparatus further includes a luminance correction unit that performs luminance correction by division shading correction on the image data, and the defect detection unit receives the image data whose luminance is corrected by the luminance correction unit.
  • the structure to analyze may be sufficient. Thereby, it is possible to compensate for luminance unevenness due to thickness unevenness in one resin sheet, and as a result, more accurate inspection is possible.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a main configuration of a resin material inspection apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a schematic diagram showing a configuration of a resin material inspection apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a flowchart showing a flow of a resin material inspection method according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a graph showing an example of image data before and after the exposure time change in the resin material inspection method according to an embodiment of the present invention, which is converted into one dimension.
  • FIG. 5 is a graph showing an example of image data before high-frequency component extraction in the resin material inspection method according to an embodiment of the present invention, which is converted into one dimension.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a main configuration of a resin material inspection apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a schematic diagram showing a configuration of a resin material inspection apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a flowchart showing a flow of
  • FIG. 6 is a graph showing an example of image data after luminance correction in a resin material inspection method according to an embodiment of the present invention, converted into one dimension.
  • FIG. 7 is a graph showing an area-concentration plot of defects obtained in the resin material inspection method according to one embodiment of the present invention.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a transmitted light image of a resin sheet including an allowable amount of defects.
  • FIG. 9 is a graph showing an area-density plot of defects obtained for the image of FIG.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an example of a transmitted light image of a resin sheet including an unacceptable amount of defects.
  • FIG. 11 is a graph showing an area-density plot of defects obtained for the image of FIG.
  • FIG. 12 is an explanatory diagram for explaining an integration process of dense defects.
  • FIG. 13 is an explanatory diagram for explaining the effect of the exposure time adjustment processing.
  • the resin material inspection apparatus is configured to inspect the resin sheet for inspection produced by heating and press-molding a resin material in a pellet state used for extrusion molding, injection molding, etc. Indirect inspection of material defects.
  • the resin material to be inspected is not particularly limited as long as it is a resin material that can be subjected to heat and pressure molding, and various thermoplastic resins and the like can be used.
  • the resin material inspection device 20 includes an imaging device 12 and an image analysis / control device (control unit and image analysis unit) 13.
  • the photographing apparatus 12 includes a photographing box 1, a light box 6, and an area camera 14.
  • the imaging box 1 is provided with an inspection resin sheet (work) to be inspected therein for blocking external light from entering the imaging space and making the imaging space a dark space.
  • the light box 6 is for illuminating the resin sheet from the back surface side of the surface of the lamp resin sheet facing the area camera 14 by a lamp (light source) (not shown) attached in an exchangeable manner.
  • the light box 6 preferably has an observation surface dimension larger than that of the resin sheet.
  • a surface light source other than the light box 6 may be used, or one or a plurality of line light sources or point light sources may be used.
  • a surface light source is used. preferable.
  • the area camera body 2 has a variable exposure time (shutter speed) and a resin sheet transmitted light image (from the back surface of the resin sheet facing the area camera 14 to the surface of the resin sheet facing the area camera 14. The image of light passing through the inside) is taken to obtain two-dimensional image data of the resin sheet.
  • the area camera 14 is not particularly limited as long as the exposure time can be changed from software executed on the computer 10. In this embodiment, since the defect is inspected based on the brightness (brightness) of the image data, the area camera 14 may be a camera (monochrome camera) that acquires monochrome image data, but is a camera that acquires a color image. It doesn't matter.
  • the resolution (number of effective pixels) of the area camera 14 may be determined as appropriate from the size of the defect to be detected and an appropriate shooting area (camera field of view).
  • the resolution of the area camera 14 is set to 50 ⁇ m / pixel.
  • the wider the imaging area of the area camera 14 is, the more desirable, but the larger the cost, the higher the cost. Therefore, in this embodiment, an area camera 14 (captured image size: 1600 ⁇ 1263 pixels) that can capture an area of 80 mm ⁇ 63 mm with a resolution of 50 ⁇ m / pixel is used.
  • the area camera 14 has a continuous shooting number of 10 per second so that the exposure time optimization process can be completed in a short time and a plurality of resin sheets can be inspected in a short time. It is preferable that the number is at least one (for example, 15).
  • the area camera main body 2 preferably uses a square lattice pixel array CCD suitable for image processing as an image sensor.
  • the number of bits of the image data acquired by the area camera body 2 is not particularly limited as long as the number of bits can express the defect density sufficiently accurately, and may be 8 bits. The number of bits exceeding 8 bits (for example, 10 bits or 12 bits) may be used. If the defect density is not measured, the number of bits of the image data may be less than 8 bits.
  • the area camera body 2 is connected to an image input board 8 described later via a camera signal cable 7.
  • the area camera body 2 is not particularly limited, but has a connection standard (for example, camera link) with a high transfer speed, and is connected to the image input board 8 with a connection standard (for example, camera link) with a high transfer speed. It is preferable that The obtained image data of the resin sheet is output to the image input board 8 via the camera signal cable 7 and a control signal (trigger signal) output from the analysis / control personal computer 10 described later is received and the control signal is received. When the image is received, the photographing operation is performed with the exposure time according to the control signal.
  • a control signal trigger signal
  • the camera power supply 4 converts an AC power supply voltage supplied from an outlet (for example, 100 V, 50/60 Hz AC voltage supplied from a Japanese household outlet) into a DC power supply voltage (for example, 12 V) corresponding to the area camera body 2. Then, the power is supplied to the area camera body 2 through the camera power cable 3.
  • an outlet for example, 100 V, 50/60 Hz AC voltage supplied from a Japanese household outlet
  • a DC power supply voltage for example, 12 V
  • the lens 5 is preferably an ultra-high resolution lens that is compatible with megapixels. If the focal length of the lens 5 is too long, the distance between the inspection resin sheet (work) and the tip of the lens 5 (working distance) increases, the size of the resin material inspection device 20 increases, and the resin material inspection The device 20 cannot be a desktop device. On the contrary, if the focal length of the lens 5 is too short, the angle of view becomes too large and distortion occurs around the image. Therefore, it is preferable that the focal length of the lens 5 is an appropriate distance considering these points, for example, 25 mm. When the focal length of the lens 5 is 25 mm, the working distance is about 400 mm, and the resin material inspection device 20 can be a desktop device.
  • the lens 5 may be a single focus lens or a zoom lens. In the case where the lens 5 is a zoom lens, for example, it is possible to temporarily increase the focal length and take a picture with high magnification (narrow field of view).
  • Image analysis / control device (control unit and image analysis unit) 13 includes analysis / control personal computer 10, image input board (capture board) 8, and serial cable 9.
  • the image input board 8 takes in the image data output from the area camera body 2 via the camera signal cable 7 and acquires the image of the analysis / control personal computer 10 via the bus inside the analysis / control personal computer 10. Part (described later).
  • the image input board 8 is preferably capable of capturing image data having a resolution of 1 million pixels or more (for example, 2 million pixels) at a speed of 10 frames / second or more (for example, 30 frames / second).
  • the image input board 8 is attached to an expansion slot (for example, PCI slot) of the analysis / control personal computer 10.
  • the serial cable 9 is used for serial connection (RS-232 connection) between the image input board 8 and the serial port of the personal computer 10 for analysis / control.
  • the serial cable 9 is used to output a control signal for setting parameters of the area camera body 2 (changing the exposure time in the present embodiment) from the analysis / control personal computer 10 to the image input board 8.
  • the analysis / control personal computer 10 has a hardware configuration in which an image processing library and a resin material evaluation / control software (program) are stored, and an image processing library and a resin material evaluation / control software are temporarily stored.
  • a processor CPU for executing the resin material evaluation / control software read into the memory using the image processing library read into the memory, an input device, and a display device.
  • the analysis / control personal computer 10 for example, a commercially available personal computer in which Windows (registered trademark) NT / 2000 / XP is installed can be used.
  • the resin material inspection apparatus 20 of the present embodiment has the above-described configuration, it is a compact and easy-to-use inspection apparatus.
  • Each block excluding the display device and the input device in FIG. 1 is a functional block realized by the processor executing various routines included in the resin material evaluation / control software, and is separated from each other as hardware. It is not what you have.
  • the analysis / control personal computer 10 includes an image acquisition unit 31, an average luminance calculation unit 32, a comparison unit 33, a photographing apparatus control unit (control unit) 34, and an exposure time comparison unit.
  • a storage device 45 such as a memory, an input device 46 such as a mouse and a keyboard, and a display device 47 are provided.
  • the image data of the resin sheet is acquired by imaging the resin sheet for inspection with the imaging device 12, the defect of the resin sheet is detected with the image analysis / control device 13, and all detected The area (size) and density (darkness) of each defect are measured, and the number of defects is counted by area and density. Then, the image analysis / control device 13 determines whether or not the resin material is defective based on the number of defects (pass / fail determination). In the following description, it is assumed that black foreign substances (black dots) existing on the resin sheet or inside the resin sheet are detected as defects.
  • the image data is 8-bit (256 gradation) gray scale monochrome image data
  • the luminance value (light intensity value) of each pixel takes a value of 0 to 255.
  • the imaging device control unit 34 receives this instruction from the input device 46, and sends a control signal (trigger signal) to the area camera 14 via the image input board 8 instructing to perform photographing with a standard exposure time set in advance.
  • the area camera 14 captures a transmitted light image of the resin sheet with a standard exposure time, acquires image data of the resin sheet, and outputs it to the image input board 8.
  • the area camera 14 outputs the image data including the exposure time information to the image input board 8.
  • the image acquisition unit 31 acquires the image data output from the area camera 14 via the image input board 8 (S1), and sends it to the average luminance calculation unit 32.
  • the average luminance calculation unit 32 calculates the average (average luminance value) of the luminance values of the pixels in at least a partial area (the entire area, a partial area at a predetermined position, etc.) of the image data (S2).
  • the average luminance value is sent to the comparison unit 33.
  • An example of image data whose average luminance value is lower than a reference luminance value (described later) is converted into one dimension and shown as a waveform b in FIG.
  • the result of converting the detected defect data into one dimension is shown for illustration, the process of converting the detected defect data into one dimension is not necessary.
  • the comparison unit 33 compares the average luminance with a preset reference luminance value, and determines whether the average luminance value is substantially equal to the reference luminance value (S3). More specifically, the comparison unit 33 determines whether an error between the average luminance value and the reference luminance value is equal to or less than a preset value (allowable error).
  • the comparison unit 33 determines that the average luminance value and the reference luminance value
  • the comparison result with the luminance value is output to the photographing apparatus control unit 34, and the process proceeds to S4.
  • the comparison unit 33 can output, for example, a ratio of the average luminance value to the reference luminance value (average luminance value / reference luminance value), a value obtained by subtracting the reference luminance value from the average luminance value, and the like as the comparison result.
  • the imaging device control unit 34 Upon receiving the comparison result from the comparison unit 33, the imaging device control unit 34 sets the average luminance value to the reference luminance value based on the comparison result so that the exposure time becomes longer when the average luminance value is lower than the reference luminance value. If it is higher, the exposure time of the area camera 14 is changed so as to shorten the exposure time. For example, when the comparison unit 33 outputs the ratio of the average luminance value to the reference luminance value as the comparison result, the imaging device control unit 34 sets the exposure time of the area camera 14 at a ratio of the reciprocal of the ratio based on the ratio. change. That is, if the ratio of the average luminance value to the reference luminance value is n, the exposure time of the area camera 14 is (1 / n) times.
  • the imaging device control unit 34 may change the exposure time of the area camera 14 based on the subtraction value. .
  • the imaging device control unit 34 sends a control signal (trigger signal) instructing to perform imaging with the changed exposure time to the area camera 14 via the image input board 8.
  • the area camera 14 captures the transmitted light image of the resin sheet with the changed exposure time, and outputs the image data to the image acquisition unit 31 via the image input board 8, and S1 to S3. Processing is performed again.
  • the comparison unit 33 sends the image data to the exposure time comparison unit 35. , Go to S5.
  • the exposure time of the area camera 14 is changed as necessary.
  • Image data obtained by the subsequent area camera 14 is sent to the exposure time comparison unit 35 as image data to be analyzed. Therefore, the inspection can be performed with a constant inspection standard regardless of the thickness variation between the resin sheets, the property variation between the resin material inspection devices, the change in the characteristics of the resin material inspection device 20 over time, and the like.
  • the transmittance of the resin sheet S2 is the square of the transmittance of the resin sheet S1, that is, 0.36. Further, the transmittance of the defects A and A ′ is r1 (0 ⁇ r1 ⁇ 1), and the transmittance of the defects B and B ′ is r2 (0 ⁇ r2 ⁇ 1, r2 ⁇ 1). Defects A and A ′ are defects (corresponding to thin burns) having a certain amount of light transmission. Defects B and B 'are deep burns and almost block light. However, in the image data, the luminances of the defects B and B ′ are not completely zero due to the dark current of the imaging element (for example, a CCD element).
  • the imaging element for example, a CCD element
  • FIG. 13A shows a waveform (profile) obtained by converting the image data when the resin sheet S1 is photographed into one dimension.
  • the light intensity level (luminance) of the ground pattern (portion other than the defect) of the resin sheet S2 becomes 0.36, whereas the defect A ′ of the resin sheet S2
  • the light intensity level is 0.36 ⁇ r1
  • the light intensity level of the defect B ′ of the resin sheet S2 is 0.36 ⁇ r2.
  • a waveform (profile) obtained by converting the image data when the resin sheet S2 is photographed with the exposure time before the adjustment to one dimension is shown by a solid line in FIG.
  • the image data of the resin sheet S2 before the exposure time adjustment is such that the image data of the resin sheet S1 is compressed by 40% in the vertical axis direction. Therefore, if the exposure time is not adjusted, even if the defect is the same, the thicker the resin sheet, the smaller the luminance difference from the ground pattern.
  • the average luminance value of the image data of the resin sheet S1 is equal to the reference luminance value
  • the average luminance value of the image data of the resin sheet S2 is about 60% of the reference luminance value when the exposure time is not adjusted. It becomes. Therefore, the exposure time is not changed at the standard exposure time when the resin sheet S1 is inspected, whereas the exposure time is set to the standard exposure time (exposure time of the resin sheet S1) at S1 to S4 when the resin sheet S2 is inspected. Adjust to 1 / 0.6. By this adjustment, the amount of light received by the area camera 14 is uniformly 1 / 0.6 times that before the adjustment.
  • a broken line in FIG. 13B shows a waveform (profile) obtained by converting the image data when the resin sheet S2 is photographed with the adjusted exposure time to one dimension.
  • the image data of the resin sheet S2 after adjusting the exposure time is uniformly 1/0... Of the image data of the resin sheet S2 before adjusting the exposure time in the vertical axis direction (light intensity direction). It seems to have been stretched 6 times.
  • the light intensity levels of the ground pattern and the defects A and B in the image data of the resin sheet S2 are substantially the same as the light intensity levels of the ground pattern and the defects A ′ and B ′ in the image data of the resin sheet S1. . That is, the defect A and the defect A ′ are observed with almost the same density difference (brightness difference), and the above effect is ignored for the defects B and B ′ that are sufficiently dark (r2 ⁇ 1). it can.
  • the exposure time comparison unit 35 uses the exposure time information included in the image data as the initial lamp introduction.
  • the exposure time (standard exposure time) is stored in the storage device 45. Whether or not the current inspection is the first inspection performed using the lamp currently in use in the light box 6 is determined by a method of detecting with a sensor that the lamp in the light box 6 has been replaced. Alternatively, the determination may be made by an operator's instruction from the input device 46.
  • the exposure time comparison unit 35 reads the information on the initial exposure time stored in the storage device 45, It is determined whether the exposure time of the image data used for the current inspection is shorter than k times the initial exposure time (k> 1) (S5).
  • the exposure time comparison unit 35 determines whether the exposure time of the image data used for the current inspection is shorter than k times the exposure time at the beginning of the introduction of the exposure, but is used for a plurality of recent inspections. It may be determined whether the average exposure time of the image data is shorter than k times the exposure time at the beginning of exposure. In this case, the exposure time comparison unit 35 may store the information on the exposure time included in the image data at the time of each inspection in the storage device 45 as the exposure time at the beginning of lamp introduction.
  • the exposure time comparison unit 35 determines that the exposure time of the image data used for the current inspection is equal to or longer than k times the initial exposure time (NO in S5), the lamp in the light box 6 exceeds the allowable range.
  • the lamp is diagnosed as having deteriorated, and a trigger signal is sent to the lamp deterioration warning generating unit 36 and the image data is sent to the high frequency component extracting unit 37.
  • the lamp deterioration warning generation unit 36 displays a warning (alarm) message indicating that the lamp in the light box 6 has deteriorated to a level that requires replacement (S6), and displays the lamp (S6).
  • Urge the operator to replace Thereby, the operator can know the lamp replacement time, and as a result, the decrease in the brightness of the image data due to the deterioration of the lamp can be suppressed.
  • the warning prompting the operator to replace the lamp may be presented to the user in other forms such as a voice message.
  • the exposure time comparison unit 35 determines that the exposure time of the image data used for the current inspection is shorter than k times the exposure time at the beginning of lamp introduction (YES in S5), the deterioration of the lamp in the light box 6 is in an allowable range.
  • the image data is sent to the high frequency component extraction unit 37 without sending a trigger signal to the lamp deterioration warning generation unit 36.
  • the high frequency component extraction unit 37 extracts the high frequency component of the luminance profile of the image data by processing such as Fourier transform and low-order polynomial fitting (S7), and the extracted high frequency component is used as the analysis target image data for luminance.
  • the data is sent to the correction unit 38.
  • the high frequency component of the image data By extracting the high frequency component of the image data in this way, the ground pattern of the resin sheet is removed, and only the defective image can be taken out. As a result, the resin material can be accurately inspected for defects based on image data including only the defect image.
  • FIG. 5 shows the image data input to the high-frequency component extraction unit 37 converted into one dimension. As shown in FIG. 5, in the one-dimensional image data, the high frequency component appears as a valley.
  • the luminance correction unit 38 performs luminance correction of the division method on the image data (high frequency component) obtained by the high frequency component extraction unit 37 in order to make the luminance distribution in one image uniform (S8). Then, the corrected image data is sent to the density / area measurement unit 39.
  • the reason why the luminance correction of the division method is performed is as follows. Since the resin sheet is formed randomly, the thickness may be uneven even within one resin sheet (some parts are thick and some parts are thin). As a result, the image data has a large wave luminance change (corresponding to a ground pattern) as shown in FIG. Therefore, in order to flatten this large wave, the luminance correction of the division method is performed.
  • correction image data including only the luminance change (low frequency component) of the large wave is generated, and the correction target image data is divided by the correction image data.
  • various known division shading correction methods can be used as the luminance correction method of the division method.
  • the image data after the luminance correction of the division method is converted into one dimension and shown in FIG. As shown in FIG. 6, the image data after the luminance correction has a substantially uniform luminance except for the valley corresponding to the defect.
  • the luminance correction of S8 is performed when the allowable error between the average luminance value and the reference luminance value in S3 is set to a relatively large value (for example, 1.5%) in the loop of S1 to S4. This is to compensate for an error between the average luminance value and the reference luminance value that could not be completed. If the allowable error between the average luminance value and the reference luminance value in S3 is set to a relatively large value (for example, ⁇ 1.5%), the loop of S1 to S4 can be converged in a very short time, and the entire method is performed. It is possible to reduce the time taken to execute.
  • the allowable error between the average luminance value and the reference luminance value in S3 is 1.5% and the reference luminance value is 200
  • the average luminance value of the acquired image data is within the range of 200 ⁇ 3 gradations
  • the loop of S1 to S4 is exited.
  • the reason why the luminance correction of S8 is performed is to compensate for the error of ⁇ 3 gradations. Note that if the allowable error between the average luminance value and the reference luminance value in S3 is a sufficiently small value (for example, 0.5%), the luminance correction in S8 is unnecessary.
  • the resin sheet is inspected for defects based on the image data obtained in the processing of S1 to S8. That is, the image data of the resin sheet is analyzed to obtain information on the defect of the resin sheet (S9 to S13).
  • the result of converting two-dimensional image data into one dimension is shown in FIG. Since the image data shown in FIG. 6 is one-dimensional, the size of each defect is represented as a defect width corresponding to the area in the two-dimensional image data. Further, the defect density corresponds to the depth of the valley of the defect portion in the image data as shown in FIG. 6 in the one-dimensional image data.
  • the concentration / area measurement unit 39 maps the obtained detected defect data to a coordinate plane having the area and the concentration as coordinate axes on the data, and draws (plots) the mapped coordinate plane on the screen of the display device 47. ) The drawing result of the mapped coordinate plane is shown in FIG.
  • the density / area measurement unit 39 sends the image data, the detected defect data, and the density-by-area distribution of the number of defects to the dense defect integration unit 40. Note that the drawing process may be omitted.
  • the dense defect integration unit 40 corrects the detected defect data and the density / area distribution of the number of defects based on the image data, and sends it to the false information removal unit 41 together with the image data.
  • the dense defect integration unit 40 integrates the defect candidates when the plurality of defect candidates equal to or larger than a preset reference number in the image data are densely equal to or higher than a preset reference density as the correction. Then, an integration process for one defect is performed (S10). Details of this integration processing will be described later.
  • a defect formed by using a resin sheet as a defective product for example, a foreign object on the resin sheet or inside the resin sheet is an object to be inspected, and the molding is performed using the resin sheet.
  • Slight defects that do not affect the product, such as dust adhering to the resin sheet surface are not subject to inspection.
  • the defects detected in step S9 include not only defects to be inspected but also defects not to be inspected such as dust attached to the surface of the resin sheet.
  • the false information removing unit 41 has a function that enables the operator to remove the false information from the defect detection data.
  • the false alarm removal unit 41 (1) a function of displaying detected defect data on the display device 47 as a defect list (a table of text indicating how much area and how much density a defect has been found at which coordinate position), (2 ) A function of not only displaying the image data after the processing of S8 as an image on the display device 47 but also displaying a circular mark on the display device 47 so as to surround the defect portion in the image so that the operator can easily find the defect, (3) When the operator selects a mark using the input device 46, the character indicating the defect corresponding to the selected mark is displayed in reverse on the defect list displayed on the display device 47 (from white background black character to black background). Function to change to white characters or vice versa).
  • the false information removing unit 41 excludes defects that appear to be false information such as dust from the defect detection data (counting target) and the defect number concentration / area distribution (S11: false information removal).
  • the selection is completed by an operation using the input device 46 (for example, an operation of clicking the selection completion button displayed on the screen of the display device 47 with the mouse). Is notified to the false information removing unit 41.
  • the false information removing unit 41 sends the defect number density / area distribution from which the false information has been removed to the defect number counting unit 42, and the defect detection data and image data from which the false information has been removed to the storage processing unit 44. The process proceeds to S12.
  • the process of S11 can be omitted, and when the process of S11 is omitted, the resin material inspection apparatus 20 automatically performs all the processes without any operator operation. In addition, after the resin material inspection apparatus 20 automatically performs the method without S11, the operator may perform the process of S11 on the resin sheet of the resin material determined to be defective.
  • the defect number counting unit 42 divides the defect number concentration / area distribution into a plurality of regions, counts the number of defects belonging to each region, and counts the total number of defects (total number of defects), and determines whether the count result is acceptable or not.
  • Send to section 43 (S12)
  • the acceptance / rejection determination unit 43 compares the number of defects in each region counted by the defect number counting unit 42 with a preset upper limit number of defects in each region, and the total number of defects counted by the defect number counting unit 42. Are compared with the preset maximum number of defects, and based on the comparison result, it is determined whether the resin material is a non-defective product or a defective product (S13), and the determination result is displayed on the display device 47.
  • the storage processing unit 44 stores the image data and the inspection data (the number of defects belonging to each region, the total number of defects, and the defect detection data) in the storage device 45 (S14). Thereafter, the resin sheet made of the resin material determined to be defective is discarded, and the resin sheet made of the resin material determined to be non-defective is formed into a molded product such as a resin film in the next step.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating an example of an image of a resin sheet that is determined to be non-defective.
  • FIG. 9 shows the inspection results (area-density plot and number of detections) of the image of FIG.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an example of an image of a resin sheet determined to be a defective product.
  • FIG. 11 shows the inspection results (area-density plot and number of detections) of the image of FIG. 8 and 10, the defect is drawn much larger than the actual size and the defect is drawn as a complete black dot so that the defect can be easily read. Actual defects are much smaller and less dense than the sizes shown in these drawings. Further, in FIG. 8 and FIG. 10, each defect is drawn with the same size, but the actual defect has various sizes.
  • the defect count counting unit 42 uses the first region in which the defect size is small and the defect density is strong, for all regions of the defect count concentration / area distribution.
  • the second area where the defect density is high and the defect density is strong, the third area where the defect size is large and the defect density is strong, and the defect size is small and the defect density is weak
  • the region is divided into six regions, namely, a fourth region, a fifth region having a small defect density, and a sixth region having a large defect size and a weak defect density.
  • a defect having an area of 12 pixels or less is defined as “small”
  • a defect having an area of 13 to 50 pixels is defined as “medium”.
  • a defect having an area of 51 pixels or more is defined as “large”.
  • defects whose difference between the brightness value around the defect part and the average brightness value of the defect part is 20 (20 gradations) or less are set to “weak” density.
  • a defect in which the difference between the luminance value around the defect portion and the average luminance value of the defect portion is 21 (21 gradations) or more is defined as “high”.
  • the defect number counting unit 42 counts the number of defects for each area and counts the number of defects detected in all areas (total number of detections).
  • Table 2 shows the results of obtaining the number of defects by region and the number of defects detected in all regions (total number of detections) for the image of the resin sheet determined to be a defective product shown in FIG.
  • Table 3 shows the results of obtaining the number of defects for each region and the number of defects detected in the entire region (total number of detections) for the image of the resin sheet determined to be another defective product.
  • the pass / fail determination unit 43 uses the defect count for each region and the defect count (detected total number) for each region determined by the defect count for each region in S12 to determine the determination criterion for each region. (Reference defect number) and the determination criteria (reference defect number) of the entire region. Table 4 shows determination criteria (reference defect number) for each region and determination criteria (reference defect number) for all regions.
  • the pass / fail determination unit 43 exceeds the upper limit defect number (allowable maximum defect number) which is a predetermined determination criterion among any one of the number of defects in each region and the number of defects in all regions (total number of detections). If so, the resin material corresponding to the image is determined to be defective.
  • the resin material constituting the resin sheet is a non-defective product. (The resin sheet is a non-defective product in terms of material).
  • the number of defects in the entire region, the number of defects in the region where the defect density is strong (second region), and the defect size are large and the defect density is large. Since the number of defects in the region where the length is strong (third region) exceeds the criterion, the resin material constituting the resin sheet is a defective product (the resin sheet is a defective product in terms of material). It is determined. As described above, by determining whether the product is a non-defective product or a defective product according to different determination criteria depending on the defect area and concentration, it is possible to accurately determine the non-defective product / defective product according to the total amount of defects.
  • the position of the defect (coordinate on the image) after integration is represented by the center of gravity of all the pixels constituting each defect before integration.
  • the area of the defect after integration is represented by the total value of the area of each defect before integration.
  • the density of defects after integration is represented by the average of the luminance values of all the pixels constituting each defect before integration.
  • N natural number
  • neighboring region The number of defects within a specified distance (previously set radius) from the center of gravity of the defect of interest (hereinafter referred to as “neighboring region”) is counted.
  • a defect is selected such that there are more than a specified number of other defects in the vicinity area.
  • the selected defect is referred to as a candidate defect, and a defect existing in a region near the candidate defect is referred to as a subordinate defect under the candidate defect.
  • step 6 If there is no candidate defect, the dense defect determination process is terminated. If there is a candidate defect, the process proceeds to step 7 to select the candidate defect.
  • Steps 7 and 8 are performed for all candidate defects. However, there is no need to do this for candidate defects excluded in the process.
  • the defect density is obtained by averaging the luminance values of all the pixels forming the candidate defect itself and all dependent defects.
  • the mesh drawn on the whole represents a pixel.
  • the defect detected by the image processing is expressed in gray.
  • the neighboring region is a circular region having a radius of 0.5 mm (10 pixels).
  • the state shown in FIG. Thereby, candidate defects and subordinate defects under the candidate defects are extracted.
  • step 7 Accordingly, when attention is paid to candidate defect A, the neighboring area is a circular area indicated by a broken line, and there is one dependent defect. This dependent defect is itself a candidate defect B.
  • Candidate defect B has three dependent defects in the vicinity area (subordinate) indicated by the solid line.
  • step 8 The candidate defect having the most dependent defects among the candidate defects A and the dependent defects that are also candidate defects themselves is the candidate defect B. Therefore, candidate defect B is regarded as a representative new candidate defect, and candidate defect A is excluded.
  • candidate defect B A is no longer a candidate defect.
  • candidate defects C and D each have two dependent defects (although the neighborhood ellipse is not shown) (dependent defects of candidate defect C are candidate defects B and D, and dependent defects of candidate defect D are candidate defects B and D) C). Since the number of dependent defects is smaller than the number of dependent defects 3 of B, only the candidate defect B is finally selected and left in the example of this figure.
  • the above-described resin material inspection apparatus is configured to detect defects in the resin sheet, count the number of detected defects, and determine whether the resin material is a non-defective product or a defective product based on the counting result.
  • the resin material inspection apparatus according to the present invention may be configured to detect a defect in the resin sheet and notify the user that the defect has been detected, detect the defect in the resin sheet, and count the number of detected defects. The count result may be notified to the user.
  • the present invention is not limited to this as long as it is a method for detecting a defect that can be detected using the brightness (brightness) of an image. This change is also applicable to inspecting scratches, pinholes, etc. as defects.
  • the method for detecting a defect based on the brightness of an image luminance value of image data
  • a defect may be detected based on both the luminance value of the image data) and the color of the image (color information of the image data).
  • each unit of the analysis / control personal computer 10 may be configured by hardware logic, or may be realized by software using a CPU as follows.
  • the analysis / control personal computer 10 includes a CPU (central processing unit) that executes instructions of a control program that implements each function, a ROM (read only memory) that stores the program, and a RAM ( random access memory), a storage device (recording medium) such as a memory for storing the program and various data.
  • the object of the present invention is to record the program code (execution format program, intermediate code program, source program) of the control program of the personal computer 10 for analysis / control, which is software for realizing the functions described above, so that it can be read by the computer. This can also be achieved by supplying the recorded recording medium to the analysis / control personal computer 10 and the computer (or CPU or MPU) reading and executing the program code recorded on the recording medium.
  • Examples of the recording medium include tapes such as magnetic tapes and cassette tapes, magnetic disks such as floppy (registered trademark) disks / hard disks, and disks including optical disks such as CD-ROM / MO / MD / DVD / CD-R.
  • Card system such as IC card, IC card (including memory card) / optical card, or semiconductor memory system such as mask ROM / EPROM / EEPROM / flash ROM.
  • the analysis / control personal computer 10 may be configured to be connectable to a communication network, and the program code may be supplied via the communication network.
  • the communication network is not particularly limited.
  • the Internet intranet, extranet, LAN, ISDN, VAN, CATV communication network, virtual private network, telephone line network, mobile communication network, satellite communication. A net or the like is available.
  • the transmission medium constituting the communication network is not particularly limited.
  • infrared rays such as IrDA and remote control, Bluetooth ( (Registered trademark), 802.11 wireless, HDR, mobile phone network, satellite line, terrestrial digital network, and the like can also be used.
  • the present invention can also be realized in the form of a computer data signal embedded in a carrier wave in which the program code is embodied by electronic transmission.

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Abstract

　樹脂材料検査装置は、ペレット状態の樹脂材料を加熱加圧成形することによって作製された検査用の樹脂シートの透過光像を撮影して画像データを得るエリアカメラ（１４）と、画像データを解析して樹脂シートの欠陥を検出することによって樹脂材料の欠陥を検出する濃度・面積計測部（３９）と、画像データの少なくとも一部の領域内における画素の平均輝度値と予め設定された基準輝度値とを比較する比較部（３３）と、比較部（３３）における比較の結果に基づいてエリアカメラ（１４）の露光時間を変更する撮影装置制御部（３４）とを備え、濃度・面積計測部（３９）が、露光時間が変更された後のエリアカメラ（１４）によって得られた画像データを解析する。これにより、樹脂シート間での厚みのばらつき、樹脂材料検査装置間での撮影装置の特性のばらつき、撮影装置の特性の経時変化等によらず、一定の検査基準で検査を行うことができる。

Description

樹脂材料検査装置および記録媒体
　本発明は、押出成形や射出成形等に用いるペレット状態の樹脂材料（樹脂ペレット）を加熱加圧成形することによって作製された（例えば１０分の数ｍｍ厚の）検査用の樹脂シートに対し、樹脂シート上または樹脂シート内部にある黒色異物（例えば、ペレット作成時の熱等によって樹脂材料が炭化したもの；いわゆる「焼け」）、ピンホール、傷等の欠陥を検査することによって樹脂材料の欠陥を検査するための樹脂材料検査装置およびそれに用いるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関するものである。
　押出成形や射出成形等の成形に用いる樹脂ペレットの製造方法においては、一般的に、ペレット成形（ペレタイジング）時に成形機内の局所的な温度上昇によって樹脂のごく一部が炭化し、この炭化した樹脂がある程度の割合で黒色異物として樹脂ペレットに混入することが多い。混入した黒色異物の量がある程度以上になると、樹脂ペレットを用いて成形した成形品が着色してしまい、不良品となる。
　そこで、樹脂ペレットについては、製造後に黒色異物がある程度以上含まれていないかを検査し、黒色異物がある程度以上含まれている樹脂ペレットを不良品として取り除く必要がある。
　樹脂ペレット中の黒色異物をそのままで検査することは、照明方法が非常に難しいなどの理由から、困難である。
　そこで、従来より、樹脂ペレットの検査方法として、樹脂ペレットを加熱加圧成形することによって検査用の樹脂シートに加工し、その樹脂シートにおける黒色異物等の欠陥の数を人間が目視で数える（例えば所定面積当たりの数を数える）ことによって樹脂ペレットが良品であるか不良品であるかを検査する方法が知られている。
　しかしながら、上記従来の目視で欠陥の数を数える方法は、検査に時間がかかる、検査に手間がかかる、小さい欠陥を見落とす可能性がある、などの問題がある。
　そこで、本願発明者等は、これらの問題を解決するために、樹脂シートを撮影装置で撮影して樹脂シートの画像データ中の欠陥を検査する樹脂材料検査装置によって、検査を自動化することを検討した。
　しかしながら、本願発明者等の検討の結果、単に樹脂材料検査装置を用いて検査を自動化するだけでは、以下の問題があることが判明した。
　検査用の樹脂シートは、製品ではなくその後に成形品（製品）に成形されるため、寸法精度が低くともよい。そのため、検査用の樹脂シートの加熱加圧成形は、寸法精度を気にせずに行われることも多い。また、加熱加圧成形に用いる樹脂ペレット量（重量）が、品種あるいは規格によって異なる場合もある。そのため、加熱加圧成形における加圧の程度のばらつきなどに起因して、検査用の樹脂シートの厚さは樹脂シート間でのばらつきが大きい。そのため、樹脂シートの透過光像の平均的な明るさが樹脂シート間で大きく異なる。その結果、撮影装置による撮影を同じ撮影条件（露光時間や光源の明るさなど）で行っても、樹脂シート間で検査基準が異なることになる。そのため、樹脂シート間で検査基準を揃えることが求められる。
　また、同じ種類の樹脂シートの検査を複数の樹脂材料検査装置で行う場合、例えば同一工場で複数の樹脂材料検査装置を用いて同じ種類の樹脂シートの検査を行う場合、樹脂材料検査装置間での撮影装置の特性の違い、例えば光源の明るさの違い等に起因して、樹脂材料検査装置間で検査基準の差が生じる可能性がある。そのため、樹脂材料検査装置間での検査基準の差をなくす、すなわち異なる樹脂材料検査装置で同じ樹脂シートを検査したときに同じ検査結果が得られるようにすることが求められる。
　また、同一の樹脂材料検査装置で樹脂シートの検査を繰り返し行う場合にも、撮影装置の経時的な特性変化（光源の明るさの経時的な劣化など）に起因して、検査基準が変動する可能性がある。そのため、経時的な検査基準の変動をなくすことが求められる。
　本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、ペレット状態の樹脂材料を加熱加圧成形することによって作製された検査用の樹脂シートの透過光像を撮影装置で撮影し、撮影によって得られた画像データに基づいて樹脂材料の欠陥（異物、傷、ピンホールなど）の検査を行う樹脂材料検査装置において、樹脂シート間での厚みのばらつき、樹脂材料検査装置間での撮影装置の特性（光源の明るさ等）のばらつき、撮影装置の特性の経時変化等によらず、一定の検査基準で検査を行うことができる樹脂材料検査装置およびそれに用いるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することにある。
　本発明に係る樹脂材料検査装置は、上記課題を解決するために、ペレット状態の樹脂材料を加熱加圧成形することによって作製された検査用の樹脂シートの透過光像を撮影して上記樹脂シートの画像データを得る撮影装置と、上記樹脂シートの画像データを解析して上記樹脂シートの欠陥を検出することによって、上記樹脂材料の欠陥を検出する欠陥検出部とを備える樹脂材料検査装置であって、上記樹脂シートの画像データの少なくとも一部の領域内における画素の平均輝度値と、予め設定された基準輝度値とを比較する比較部と、上記比較部における比較の結果に基づいて、上記撮影装置の露光時間を変更する制御部とをさらに備え、上記欠陥検出部が、露光時間が変更された後の撮影装置によって得られた画像データを解析することを特徴としている。
　上記の構成によれば、樹脂シートの画像データの少なくとも一部の領域内における画素の平均輝度値と、予め設定された基準輝度値とを比較し、その比較の結果に基づいて撮影装置の露光時間を変更する。そして、露光時間が変更された後の撮影装置によって得られた画像データに基づいて樹脂シートの欠陥を検出する。そのため、樹脂シート間での厚みのばらつき、樹脂材料検査装置間での撮影装置の特性のばらつき、撮影装置の特性の経時変化等によらず、欠陥の検査に用いられる樹脂シートの画像データの平均輝度をほぼ一定に保つことができる。例えば厚い樹脂シートを撮影した場合であっても薄い樹脂シートを撮影した場合であっても、ほぼ同じ平均輝度の画像データを用いて欠陥の検査を行うことができる。その結果、樹脂シート間での厚みのばらつき、樹脂材料検査装置間での特性のばらつき、樹脂材料検査装置の特性の経時変化等によらず、一定の検査基準で検査を行うことができる。
　なお、本願発明における撮影装置の露光時間の調整は、単なる撮影装置の校正とは本質的に異なるものである。撮影装置の校正は、標準板を撮影して標準板が同じ明るさに写るように行われるものである。撮影装置の校正を行った場合、撮影装置間の特性差や撮影装置の特性の経時変化による撮影条件のばらつきはなくなるが、異なる厚みを持つ樹脂シートの透過光像を撮影したときには、必ず異なる明るさの画像データが得られ、同じ明るさの画像データを得ることはできない。
　本発明に係る樹脂材料検査装置は、上記欠陥検出部による画像データの解析前に、上記画像データの高周波成分を抽出する高周波成分抽出部をさらに備えることが好ましい。
　樹脂ペレットを熱でプレスすることによって作製された樹脂シート（ワーク）は、一般に、最終製品ではなく、後の工程で再度成形されるため、無造作に（寸法精度などを気にすることなく）プレスされている。そのため、樹脂シートは、一般に、１枚の樹脂シート内で厚みのむらがある。その結果として、上記樹脂シートの画像データには、一般に、図１０に示すように、樹脂シート上または樹脂シート中に存在する欠陥（異物など）の画像に加えて、樹脂シートの地模様（１枚の樹脂シート内における、厚みムラに起因する濃淡ムラ）が含まれている。欠陥は検出対象であるが、地模様は検出対象外である。１枚の樹脂シート内における地模様の輝度差は、一般に、欠陥の部分での輝度差（欠陥部とその周囲部分との輝度差）と同レベル以上である。そのため、上記樹脂シートの画像データをそのまま解析すると、欠陥の画像がノイズである地模様に埋もれて、欠陥を正確に検出できない恐れがある。
　そこで、上記構成では、上記画像データの解析前に、上記画像データから画像データの高周波成分を抽出する。地模様は大きなうねりのような輝度変化を示すために低周波成分として画像データに含まれ、欠陥の画像（欠陥部とその周囲部分との輝度差）は高周波成分として画像データに含まれるので、高周波成分を抽出することで、樹脂シートの地模様が除去され（引き算され）、欠陥の画像のみを取り出すことができる。その結果、欠陥の画像のみを含む画像データに基づいて、樹脂材料の欠陥を正確に検査することができる。
　なお、画像データの高周波成分を抽出する方法としては、公知の種々の方法を用いることができるが、フーリエ変換や低次の多項式フィッティングなどが好適である。
　本発明に係る樹脂材料検査装置は、上記欠陥検出部で検出された欠陥の大きさおよび濃度を検出欠陥データとして求め、求められた検出欠陥データを、面積および濃度をそれぞれ座標軸とする座標平面にマッピングする濃度・面積計測部と、上記マッピングされた座標平面を複数の領域に分割し、各領域に属する欠陥の数を計数する領域別欠陥計数部と、上記領域別欠陥計数部で計数された各領域の欠陥の数と予め設定された各領域の上限欠陥数とを比較し、この比較の結果に基づいて樹脂材料が良品か不良品かを判定する良否判定部とをさらに備えることが好ましい。
　一般に、樹脂シートの１個の欠陥が直ちに樹脂材料の品質不良になるわけではなく、樹脂シート全体での欠陥の総量で評価すべきである。そのため、樹脂シートを成形して成形品としたときに成形品に悪影響を及ぼす程度（危険度）に基づいて樹脂材料が良品か不良品かを判定することが求められる。成形品に悪影響を及ぼす程度に基づいて樹脂材料が良品か不良品かを判定するには、単に欠陥個数を計数するのではなく、面積別の欠陥数の分布および濃度別の欠陥数の分布を考慮すべきである。面積が大きく濃度が高い欠陥は、１つの欠陥が成形品に与える悪影響が大きいので、非常に少ない数であっても許容できない悪影響を成形品に与える。また、面積が小さく濃度が低い欠陥は、１つの欠陥が成形品に与える悪影響が比較的小さいので、比較的多い数であっても許容できない悪影響を成形品に与えない。また、面積が大きく濃度が低い欠陥や、面積が小さく濃度が高い欠陥は、１つの欠陥が成形品に与える悪影響が中程度である。
　そこで、上記構成では、上記欠陥検出部で検出された欠陥の大きさ（面積や画素数等）および濃度（輝度の低さ）を検出欠陥データとして求める。そして、求められた検出欠陥データを、面積および濃度をそれぞれ座標軸とする座標平面（例えば、横軸を面積とし、縦軸を濃度とする座標平面）にマッピングする。これにより、面積別および濃度別における欠陥数の分布を示す座標平面（マップ）が得られる。さらに、上記座標平面（マップ）を複数の領域に分割し、各領域に属する欠陥の数を計数する。そして、計数された各領域の欠陥の数と予め設定された各領域の上限欠陥数とを比較し、この比較の結果に基づいて樹脂材料が良品か不良品かを判定する。
　これにより、欠陥の面積および濃度に応じて異なる判定基準で樹脂材料が良品か不良品かを判定できる。例えば、面積が大きく濃度が高い欠陥については欠陥数が比較的少なくとも樹脂材料を不良品と判定し、面積が小さく濃度が低い欠陥については欠陥数が比較的多くとも樹脂材料を良品と判定し、面積が大きく濃度が低い欠陥や面積が小さく濃度が高い欠陥については、良品／不良品の判定基準を前２種の欠陥の判定基準の中間とする。その結果、樹脂シートを成形して成形品としたときに成形品に悪影響を及ぼす程度をより正確に反映した判定基準（欠陥の総量に相当する基準）で樹脂材料が良品か不良品かを判定できる。すなわち、良品／不良品の判定をより正確に行うことができる。
　なお、上記座標平面（マップ）を複数の領域に分割する方法としては、面積および濃度の両方に閾値を設定してマトリクス状に領域分割を行う方法、面積および濃度の加重平均に閾値を設定して領域分割を行う方法などが考えられる。また、計数された各領域の欠陥の数と予め設定された各領域の上限欠陥数との比較の結果に基づいて樹脂材料が良品か不良品かを判定する方法としては、１つの領域でも計数された欠陥数が上限欠陥数を超えていれば樹脂材料が不良品であると判定する方法が好ましい。
　本発明に係る樹脂材料検査装置は、上記撮影装置が、樹脂シートを照明する光源を含み、上記光源を用いて行われた最初の検査に用いられた画像データの露光時間と、上記光源を用いて行われた最近の１回または複数回の検査に用いられた画像データの露光時間との比に基づき、光源の劣化を診断する光源劣化診断部がさらに備えられている構成であることが好ましい。
　本発明の樹脂材料検査装置では、樹脂シートの画像データの少なくとも一部の領域内における画素の平均輝度値と、予め設定された基準輝度値との比較の結果に基づいて、露光時間を変更するので、光源が劣化すると、露光時間がその劣化の程度に応じて変化することになる。
　上記構成では、これを利用して光源の劣化を診断する。すなわち、上記構成によれば、上記光源を用いて行われた最初の検査に用いられた画像データの露光時間と、上記光源を用いて行われた最近の１回または複数回の検査に用いられた画像データの露光時間との比に基づき、光源の劣化を診断する。これにより、オペレータが光源の交換時期を知ることができ、ひいては光源の劣化による画像データの輝度の低下を抑制することができる。
　本発明に係る樹脂材料検査装置は、上記欠陥検出部で検出された欠陥の数を計数する欠陥計数部と、上記欠陥計数部による欠陥数の計数前に、上記画像データ内で予め設定された基準個数以上の複数の欠陥候補が予め設定された基準密度以上で密集している場合に、それらの欠陥候補を統合して１つの欠陥とする密集欠陥統合部とをさらに備えることが好ましい。
　上記欠陥検出部による検出の際には、本来１個の欠陥が多数の微小欠陥の密集として検出されることがある。そのため、上記欠陥検出部における欠陥検出結果をそのまま用いて欠陥の数を計数した場合、計数された欠陥の数に誤りが生じる（本来よりも多く計数されてしまう）ことがある。
　上記構成によれば、欠陥数の計数前に、上記画像データ内で予め設定された基準個数以上の複数の欠陥候補が予め設定された基準密度以上で密集している場合に、それらの欠陥候補を統合して１つの欠陥とするので、本来１個の欠陥が多数の微小欠陥の密集として計数されることを避けることができ、欠陥数の計数精度を向上できる。
　本発明に係る樹脂材料検査装置は、上記画像データに対して、除算シェーディング補正による輝度補正を行う輝度補正部をさらに備え、上記欠陥検出部が、上記輝度補正部によって輝度補正された画像データを解析する構成であってもよい。これにより、１つの樹脂シート内での厚みむらに起因する輝度むらを補償することができ、その結果として、より正確な検査が可能となる。
　本発明によれば、以上のように、樹脂シート間での厚みのばらつき、樹脂材料検査装置間での撮影装置の特性（光源の明るさ等）のばらつき、撮影装置の特性の経時変化等によらず、一定の検査基準で検査を行うことができる樹脂材料検査装置およびそれに用いるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供できる。
　本発明のさらに他の目的、特徴、および優れた点は、以下に示す記載によって十分わかるであろう。また、本発明の利益は、添付図面を参照した次の説明で明白になるであろう。
図１は、本発明の一実施形態に係る樹脂材料検査装置の要部構成を示すブロック図である。 図２は、本発明の一実施形態に係る樹脂材料検査装置の構成を示す模式図である。 図３は、本発明の一実施形態に係る樹脂材料検査方法の流れを示すフローチャートである。 図４は、本発明の一実施形態に係る樹脂材料検査方法における露光時間変更前後の画像データの一例を１次元に変換して示したグラフである。 図５は、本発明の一実施形態に係る樹脂材料検査方法における高周波成分抽出前の画像データの一例を１次元に変換して示したグラフである。 図６は、本発明の一実施形態に係る樹脂材料検査方法における輝度補正後の画像データの一例を１次元に変換して示したグラフである。 図７は、本発明の一実施形態に係る樹脂材料検査方法において得られた欠陥の面積－濃度プロットを示すグラフである。 図８は、許容できる量の欠陥を含む樹脂シートの透過光像の一例を示す図である。 図９は、図８の画像について得られた欠陥の面積－濃度プロットを示すグラフである。 図１０は、許容できない量の欠陥を含む樹脂シートの透過光像の一例を示す図である。 図１１は、図１０の画像について得られた欠陥の面積－濃度プロットを示すグラフである。 図１２は、密集欠陥の統合処理を説明するための説明図である。 図１３は、露光時間調整処理の効果を説明するための説明図である。
　本発明の一実施形態について図１ないし図１３に基づいて説明すると以下の通りである。すなわち、
　本実施形態に係る樹脂材料検査装置は、押出成形や射出成形等に用いるペレット状態の樹脂材料を加熱加圧成形することによって作製された検査用の樹脂シートの欠陥を検査することによって、上記樹脂材料の欠陥を間接的に検査するものである。検査対象の樹脂材料は、加熱加圧成形が可能な樹脂材料であれば特に限定されるものではなく、種々の熱可塑性樹脂等を用いることができる。
　図２に示すように、樹脂材料検査装置２０は、撮影装置１２と、画像解析・制御装置（制御部および画像解析部）１３とを備えている。
　撮影装置１２は、撮影ボックス１と、ライトボックス６と、エリアカメラ１４とを備えている。
　撮影ボックス１は、検査対象である検査用の樹脂シート（ワーク）がその内部に配置され、撮影空間への外光の侵入を遮断し撮影空間を暗空間とするためのものである。
　ライトボックス６は、その内部に交換可能に取り付けられた図示しないランプ（光源）によって、ランプ樹脂シートにおけるエリアカメラ１４に対向する面の裏面側から樹脂シートを照明するためのである。ライトボックス６は、その観察面寸法が樹脂シートの寸法より大きいことが好ましい。なお、光源としては、ライトボックス６以外の面光源を用いてもよく、１つまたは複数の線光源や点光源を用いてもよいが、樹脂シートを均一に照明できることから面光源を用いることが好ましい。
　エリアカメラ１４は、エリアカメラ本体２と、カメラ電源ケーブル３と、カメラ電源４と、樹脂シートからの光をエリアカメラ本体２内の撮像素子上へ集光するために、エリアカメラ本体２における採光側に取り付けられたレンズ５とを備えている。
　エリアカメラ本体２は、可変の露光時間（シャッタースピード）で、樹脂シートの透過光像（樹脂シートにおけるエリアカメラ１４に対向する面の裏面から樹脂シートにおけるエリアカメラ１４に対向する面へと樹脂シート中を透過する光の像）を撮影して樹脂シートの２次元画像データを得るためのものである。エリアカメラ１４は、コンピュータ１０上で実行されるソフトウェアから露光時間を変更できるものであれば、特に限定されるものではない。本実施形態では、画像データの明暗（輝度）に基づいて欠陥を検査するので、エリアカメラ１４は、白黒の画像データを取得するカメラ（白黒カメラ）でよいが、カラー画像を取得するカメラであってもかまわない。また、エリアカメラ１４の解像度（有効画素数）は、検出したい欠陥のサイズと、適切な撮影領域（カメラ視野）とから適宜決定すればよい。本実施形態では、検出したい欠陥のサイズが１００μｍ程度であることから、エリアカメラ１４の分解能を５０μｍ／画素としている。また、エリアカメラ１４の撮影領域は、広ければ広いほど望ましいが、広いほどコストが高くなり、数１０ｍｍ四方あれば実用に耐えうると考えられる。そこで、本実施形態では、５０μｍ／画素の分解能で８０ｍｍ×６３ｍｍの領域を撮影できるエリアカメラ１４（撮影画像サイズ：１６００×１２６３画素）を使用している。また、エリアカメラ１４は、露光時間の最適化処理が短時間で完了するように、また、複数の樹脂シートの検査を短時間で行うことができるように、１秒間での連続撮影枚数が１０枚以上（例えば１５枚）であることが好ましい。また、エリアカメラ本体２は、画像処理に適した正方格子画素配列ＣＣＤを撮像素子として用いたものであることが好ましい。なお、エリアカメラ本体２で取得される画像データのビット数は、欠陥の濃度を十分正確に表すことができる程度のビット数であれば特に限定されるものではなく、８ビットであってもよく、８ビットを超えるビット数（例えば１０ビットや１２ビット）であってもよい。また、欠陥の濃度を測定しないのであれば、画像データのビット数は、８ビット未満であってもよい。
　エリアカメラ本体２は、カメラ信号ケーブル７を介して後述する画像入力ボード８と接続されている。エリアカメラ本体２は、特に限定されるものではないが、転送速度の速い接続規格（例えばカメラリンク）の仕様であり、その転送速度の速い接続規格（例えばカメラリンク）で画像入力ボード８と接続されていることが好ましい。取得した樹脂シートの画像データをカメラ信号ケーブル７を介して画像入力ボード８へと出力すると共に、後述する解析・制御用パーソナル・コンピュータ１０から出力された制御信号（トリガ信号）を受け取り、制御信号を受け取った時に制御信号に従った露光時間で撮影動作を行う。
　カメラ電源４は、コンセントから供給される交流電源電圧（例えば日本の家庭用コンセントから供給される１００Ｖ、５０／６０Ｈｚの交流電圧）をエリアカメラ本体２に応じた直流電源電圧（例えば１２Ｖ）に変換してカメラ電源ケーブル３を介してエリアカメラ本体２へ供給するためのものである。
　レンズ５は、メガピクセル対応である超高解像力のレンズであることが好ましい。レンズ５の焦点距離が長すぎると、検査用の樹脂シート（ワーク）とレンズ５先端との距離（作業距離；working distance）が長くなり、樹脂材料検査装置２０のサイズが大きくなり、樹脂材料検査装置２０を卓上装置とすることができなくなる。逆に、レンズ５の焦点距離が短すぎると、画角が大きくなりすぎ、画像の周辺に歪が生じる。そのため、レンズ５の焦点距離は、これらの点を考慮した適度な距離、例えば２５ｍｍとすることが好ましい。レンズ５の焦点距離が２５ｍｍの場合、作業距離が４００ｍｍ程度となり、樹脂材料検査装置２０を卓上装置とすることができる。レンズ５は、単焦点レンズであってもよく、ズームレンズであってもよい。レンズ５がズームレンズである場合、例えば一時的に焦点距離を長くして、高倍率（狭視野）で撮影することも可能になる。
　画像解析・制御装置（制御部および画像解析部）１３は、解析・制御用パーソナル・コンピュータ１０、画像入力ボード（キャプチャボード）８、およびシリアルケーブル９を備えている。
　画像入力ボード８は、エリアカメラ本体２から出力された画像データをカメラ信号ケーブル７経由で取り込み、解析・制御用パーソナル・コンピュータ１０内部のバスを介して解析・制御用パーソナル・コンピュータ１０の画像取得部（後述）へと送るものである。画像入力ボード８は、１００万画素以上（例えば２００万画素）の解像度の画像データを１０フレーム／秒以上（例えば３０フレーム／秒）の速度で取り込むことが可能であることが好ましい。画像入力ボード８は、解析・制御用パーソナル・コンピュータ１０の拡張スロット（例えばＰＣＩスロット）に取り付けられている。
　シリアルケーブル９は、画像入力ボード８と解析・制御用パーソナル・コンピュータ１０のシリアルポートとをシリアル接続（ＲＳ－２３２接続）するものである。シリアルケーブル９は、エリアカメラ本体２のパラメータ設定（本実施形態では露光時間変更）を行うための制御信号を解析・制御用パーソナル・コンピュータ１０から画像入力ボード８へ出力するためのものである。
　解析・制御用パーソナル・コンピュータ１０は、ハードウェア構成としては、画像処理ライブラリおよび樹脂材料評価・制御ソフトウェア（プログラム）が格納された記憶装置と、画像処理ライブラリおよび樹脂材料評価・制御ソフトウェアを一時的に読み込むメモリと、メモリに読み込まれた画像処理ライブラリを利用しながらメモリに読み込まれた樹脂材料評価・制御ソフトウェアを実行するプロセッサ（ＣＰＵ）と、入力装置と、表示装置とを備えている。解析・制御用パーソナル・コンピュータ１０としては、例えばＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）ＮＴ／２０００／ＸＰがインストールされた市販のパーソナル・コンピュータを用いることができる。
　本実施形態の樹脂材料検査装置２０は、上記構成を備えているため、コンパクトで使い勝手の良い検査装置である。
　次に、解析・制御用パーソナル・コンピュータ１０の内部構成について、図１のブロック図に基づいて説明する。なお、図１における表示装置と入力装置とを除く各ブロックは、樹脂材料評価・制御ソフトウェアに含まれる種々のルーチンをプロセッサが実行することによって実現される機能ブロックであり、ハードウェアとして互いに分離されているものではない。
　解析・制御用パーソナル・コンピュータ１０は、図１に示すように、画像取得部３１と、平均輝度算出部３２と、比較部３３と、撮影装置制御部（制御部）３４と、露光時間比較部（光源劣化診断部）３５と、ランプ劣化警告発生部３６と、高周波成分抽出部３７と、輝度補正部３８と、濃度・面積計測部（欠陥検出部、濃度・面積計測部）３９と、密集欠陥統合部４０と、虚報除去部４１と、欠陥個数計数部（領域別欠陥計数部、欠陥計数部）４２と、合否判定部（良否判定部）４３と、保存処理部４４と、ハードディスクや半導体メモリ等の記憶装置４５と、マウスやキーボード等の入力装置４６と、表示装置４７とを備えている。
　次に、樹脂材料検査装置２０を用いた樹脂材料検査方法について説明する。
　この樹脂材料検査方法では、撮影装置１２で検査用の樹脂シートを撮影することによって樹脂シートの画像データを取得し、画像解析・制御装置１３で、樹脂シートの欠陥を検出し、検出された全ての欠陥について面積（大きさ）および濃度（濃さ）を計測し、面積別および濃度別に欠陥個数を計数する。そして、画像解析・制御装置１３で、それらの欠陥個数に基づいて樹脂材料が不良品であるか否かの判定（合否判定）を行う。なお、以下の説明では、樹脂シート上または樹脂シート内部に存在する黒色異物（黒点）を欠陥として検出するものとする。
　次に、上記樹脂材料検査方法を、図１～図７および図１３に基づいて説明する。なお、以下の説明では、画像データは、８ビット（２５６階調）グレースケールのモノクロ画像データであり、各画素の輝度値（光強度値）は０～２５５の値をとるものとする。
　まず、オペレータが、ライトボックス６のスイッチを操作してライトボックス６を点灯させ、入力装置４６を操作して検査を開始する指示を解析・制御用パーソナル・コンピュータ１０に入力すると、撮影装置制御部３４が、入力装置４６からこの指示を受け取り、予め設定された標準の露光時間で撮影を行うよう指示する制御信号（トリガ信号）を画像入力ボード８経由でエリアカメラ１４へと送る。この制御信号に応答して、エリアカメラ１４は、標準の露光時間で樹脂シートの透過光像を撮影して、樹脂シートの画像データを取得して画像入力ボード８へと出力する。このとき、エリアカメラ１４は、画像データに露光時間の情報を含めて画像入力ボード８へと出力する。画像取得部３１は、エリアカメラ１４から出力された画像データを画像入力ボード８経由で取得し（Ｓ１）、平均輝度算出部３２へ送る。
　次に、平均輝度算出部３２は、上記画像データの少なくとも一部の領域（全域、所定位置の一部領域など）内における画素の輝度値の平均（平均輝度値）を算出し（Ｓ２）、平均輝度値を比較部３３へ送る。平均輝度値が基準輝度値（後述）よりも低い画像データの例を１次元に変換して図４に波形ｂとして示す。なお、図示のために検出欠陥データを１次元に変換した結果を示したが、検出欠陥データを１次元に変換する処理は必要ではない。
　比較部３３は、上記平均輝度を予め設定された基準輝度値と比較し、上記平均輝度値が基準輝度値とほぼ等しいかを判定する（Ｓ３）。より詳細には、比較部３３は、上記平均輝度値と基準輝度値との誤差が予め設定された値（許容誤差）以下であるかを判定する。
　比較部３３による判定の結果、上記平均輝度値と基準輝度値との誤差が予め設定された値（許容誤差）を超えていれば（Ｓ３のＮＯ）、比較部３３が上記平均輝度値と基準輝度値との比較結果を撮影装置制御部３４へと出力し、Ｓ４へ進む。比較部３３は、比較結果として、例えば基準輝度値に対する平均輝度値の比（平均輝度値／基準輝度値）、平均輝度値から基準輝度値を減算した値などを出力することができる。
　撮影装置制御部３４は、比較部３３から比較結果を受け取ると、比較結果に基づいて、平均輝度値が基準輝度値より低い場合には露光時間が長くなるように、平均輝度値が基準輝度値より高い場合には露光時間が短くなるようにエリアカメラ１４の露光時間を変更する。例えば、比較部３３が比較結果として基準輝度値に対する平均輝度値の比を出力する場合、撮影装置制御部３４は、その比に基づいて、その比の逆数の割合でエリアカメラ１４の露光時間を変更する。すなわち、基準輝度値に対する平均輝度値の比をｎとすれば、エリアカメラ１４の露光時間を（１／ｎ）倍とする。また、比較部３３が平均輝度値から基準輝度値を減算した値を比較結果として出力する場合、撮影装置制御部３４は、この減算値に基づいてエリアカメラ１４の露光時間を変更してもよい。撮影装置制御部３４は、変更後の露光時間で撮影を行うよう指示する制御信号（トリガ信号）を画像入力ボード８経由でエリアカメラ１４へと送る。この制御信号に応答して、エリアカメラ１４が、変更後の露光時間で樹脂シートの透過光像を撮影し、画像データを画像入力ボード８経由で画像取得部３１へ出力し、Ｓ１～Ｓ３の処理が再度行われる。
　その後、Ｓ３で上記平均輝度値と基準輝度値との誤差が予め設定された値を超えていれば（Ｓ３のＮＯ）、その誤差が予め設定された値以下となるまで、エリアカメラ１４による撮影およびＳ１、Ｓ２、Ｓ４の処理が繰り返される。
　比較部３３による判定の結果、上記平均輝度値と基準輝度値との誤差が予め設定された値以下であれば（Ｓ３のＹＥＳ）、比較部３３が画像データを露光時間比較部３５へと送り、Ｓ５へ進む。
　以上のようにして、必要に応じて上記平均輝度値と基準輝度値との誤差が予め設定された値以下となるようにエリアカメラ１４の露光時間が変更された後、露光時間が変更された後のエリアカメラ１４によって得られた画像データが、解析対象の画像データとして露光時間比較部３５へと送られる。それゆえ、樹脂シート間での厚みのばらつき、樹脂材料検査装置間での特性のばらつき、樹脂材料検査装置２０の特性の経時変化等によらず、一定の検査基準で検査を行うことができる。
　図４の波形ｂに相当する画像データが得られた後、Ｓ４の処理によって露光時間が延長された結果として平均輝度値が基準輝度値（後述）とほぼ等しくなった画像データの例を１次元に変換して図４に波形ａとして示す。
　Ｓ１～Ｓ４の処理による効果について、具体例を挙げてさらに詳細に説明する。一例として、標準厚さの樹脂シートＳ１と、標準厚さの約２倍の厚みを有する樹脂シートＳ２とを検査するものとする。そして、樹脂シートＳ１に２種類の欠陥ＡおよびＢがあり、樹脂シートＳ２に、欠陥Ａと同程度の欠陥Ａ’、および欠陥Ｂと同程度の欠陥Ｂ’があるものとする。
　ライトボックス６の照明強度を１とし、樹脂シートＳ１の透過率を０．６とすれば、樹脂シートＳ２の透過率は、樹脂シートＳ１の透過率の２乗、すなわち０．３６となる。また、欠陥ＡおよびＡ’の透過率をｒ１（０＜ｒ１＜１）、欠陥ＢおよびＢ’の透過率をｒ２（０＜ｒ２＜１、ｒ２＜＜１）とする。欠陥ＡおよびＡ’は、ある程度の光透過がある欠陥（薄い焼けに相当）である。欠陥ＢおよびＢ’は、濃い焼けであり、光をほとんど遮光するものである。ただし、画像データにおいては、欠陥ＢおよびＢ’の輝度は、撮像素子（例えばＣＣＤ素子）の暗電流に起因して完全にゼロにはならない。
　露光時間を調整しない状態の画像データでは、樹脂シートＳ１の地模様（欠陥以外の部分）の光強度（輝度）が０．６となるのに対して、樹脂シートＳ１の欠陥Ａの光強度は０．６×ｒ１となる。樹脂シートＳ１を撮影したときの画像データを１次元に変換して得られる波形（プロファイル）を図１３（ａ）に示す。また、露光時間を調整しない状態の画像データでは、樹脂シートＳ２の地模様（欠陥以外の部分）の光強度レベル（輝度）が０．３６となるのに対して、樹脂シートＳ２の欠陥Ａ’の光強度レベルは０．３６×ｒ１、樹脂シートＳ２の欠陥Ｂ’の光強度レベルは０．３６×ｒ２となる。調整前の露光時間で樹脂シートＳ２を撮影したときの画像データを１次元に変換して得られる波形（プロファイル）を図１３（ｂ）に実線で示す。図１３（ａ）および（ｂ）から分かるように、露光時間調整前の樹脂シートＳ２の画像データは、樹脂シートＳ１の画像データを縦軸方向に４０％圧縮されたようになる。したがって、露光時間を調整しなければ、同一欠陥であっても、樹脂シートが厚いほど、地模様との輝度差が小さくなる。
　ここで、樹脂シートＳ１の画像データの平均輝度値が基準輝度値に等しいものとすれば、樹脂シートＳ２の画像データの平均輝度値は、露光時間を調整しない状態では基準輝度値の約６０％となる。そこで、樹脂シートＳ１の検査時には露光時間を標準の露光時間のまま変更しないのに対し、樹脂シートＳ２の検査時には、Ｓ１～Ｓ４で露光時間を標準の露光時間（樹脂シートＳ１の露光時間）の１／０．６倍に調整する。この調整により、エリアカメラ１４が受ける光量は一律に、調整前の１／０．６倍になる。その結果、露光時間を調整した後の画像データでは、樹脂シートＳ２の地模様の光強度レベルが０．３６×（１／０．６）＝０．６となり、樹脂シートＳ２の欠陥の光強度レベルは０．３６×（１／０．６）×ｒ＝０．６×ｒとなる。調整後の露光時間で樹脂シートＳ２を撮影したときの画像データを１次元に変換して得られる波形（プロファイル）を図１３（ｂ）に破線で示す。図１３（ｂ）から分かるように、露光時間調整後の樹脂シートＳ２の画像データは、露光時間調整前の樹脂シートＳ２の画像データを縦軸方向（光強度方向）に一律に１／０．６倍に引き伸ばしたようになる。従って、樹脂シートＳ２の画像データにおける地模様および欠陥Ａ，Ｂの各光強度レベルは、樹脂シートＳ１の画像データにおける地模様および欠陥Ａ’，Ｂ’の各光強度レベルとほぼ同程度となる。すなわち、欠陥Ａと欠陥Ａ’とはほぼ同程度の濃度差（輝度差）で観測され、欠陥Ｂ，Ｂ’のように十分に濃い欠陥（ｒ２＜＜１）では上記のような効果は無視できる。
　露光時間比較部３５は、現在の検査がライトボックス６内の現在使用中のランプ（光源）を用いて行う最初の検査であれば、画像データに含まれる露光時間の情報を、ランプ導入当初の露光時間（標準露光時間）として記憶装置４５に記憶させる。なお、現在の検査がライトボックス６内の現在使用中のランプを用いて行う最初の検査であるか否かは、ライトボックス６内のランプが交換されたことをセンサで検知する方法で判定してもよいし、入力装置４６からのオペレータの指示によって判定してもよい。
　露光時間比較部３５は、現在の検査がライトボックス６内の現在使用中のランプを用いて行う最初の検査でなければ、記憶装置４５に記憶されたランプ導入当初の露光時間の情報を読み出し、現在の検査に用いる画像データの露光時間が導入当初の露光時間のｋ倍（ｋ＞１）より短いかを判定する（Ｓ５）。
　なお、ここでは、露光時間比較部３５は、現在の検査に用いる画像データの露光時間が露光導入当初の露光時間のｋ倍より短いかを判定していたが、最近の複数回の検査に用いられる画像データの露光時間の平均が露光導入当初の露光時間のｋ倍より短いかを判定するようにしてもよい。その場合、露光時間比較部３５が、毎回の検査時に画像データに含まれる露光時間の情報を、ランプ導入当初の露光時間として記憶装置４５に記憶させるようにすればよい。
　露光時間比較部３５は、現在の検査に用いる画像データの露光時間が導入当初の露光時間のｋ倍以上であると判定した場合（Ｓ５のＮＯ）、ライトボックス６内のランプが許容範囲を超えて劣化したものと診断し、ランプ劣化警告発生部３６へトリガ信号を送ると共に、画像データを高周波成分抽出部３７へ送る。ランプ劣化警告発生部３６は、トリガ信号を受けると、ライトボックス６内のランプが交換を要するレベルまで劣化していることを示す警告（アラーム）メッセージを表示装置４７に表示させ（Ｓ６）、ランプの交換をオペレータに促す。これにより、オペレータがランプの交換時期を知ることができ、ひいてはランプの劣化による画像データの輝度の低下を抑制することができる。なお、ランプの交換をオペレータに促す警告は、音声メッセージなどのような他の形態でユーザに提示されてもよい。
　露光時間比較部３５は、現在の検査に用いる画像データの露光時間がランプ導入当初の露光時間のｋ倍より短いと判定した場合（Ｓ５のＹＥＳ）、ライトボックス６内のランプの劣化が許容範囲内であると判定し、ランプ劣化警告発生部３６へトリガ信号を送ることなく、画像データを高周波成分抽出部３７へ送る。
　次に、高周波成分抽出部３７が、上記画像データの輝度プロファイルの高周波成分をフーリエ変換や低次の多項式フィッティングなどの処理によって抽出し（Ｓ７）、抽出した高周波成分を解析対象の画像データとして輝度補正部３８へ送る。このようにして画像データの高周波成分を抽出することで、樹脂シートの地模様が除去され欠陥の画像のみを取り出すことができる。その結果、欠陥の画像のみを含む画像データに基づいて、樹脂材料の欠陥を正確に検査することができる。
　図５は、高周波成分抽出部３７に入力された画像データを１次元に変換して示したものである。図５に示すように、１次元の画像データでは、高周波成分は谷として現れる。
　次に、輝度補正部３８が、一画像内の輝度分布を均一化するために、高周波成分抽出部３７で得られた画像データ（高周波成分）に対して除算方式の輝度補正を行い（Ｓ８）、補正後の画像データを濃度・面積計測部３９へ送る。除算方式の輝度補正を行うのは、以下の理由からである。樹脂シートは無造作に成形されているため、１つの樹脂シート内でも厚みにムラがある（ある部分は厚く、ある部分は薄い）ことがある。その結果、画像データには、図５に示すような大きな波の輝度変化（地模様に相当する）がある。そこで、この大きな波を平らにするために、除算方式の輝度補正を行うのである。除算方式の輝度補正は、上記の大きな波の輝度変化（低周波成分）だけを含む補正用の画像データを生成しておき、その補正用画像データで補正対象の画像データを除算するものである。なお、除算方式の輝度補正の方法としては、公知の種々の除算シェーディング補正方法を用いることができる。除算方式の輝度補正が施された後の画像データを１次元に変換して図６に示す。図６に示すように、輝度補正後の画像データは、欠陥に対応する谷以外の部分は略均一な輝度を持つ。
　ここで、Ｓ８の輝度補正を行うのは、Ｓ３における平均輝度値と基準輝度値との許容誤差を比較的大きい値（例えば１．５％）に設定した場合に、Ｓ１～Ｓ４のループで補償しきれなかった平均輝度値と基準輝度値との誤差を補償するためである。Ｓ３における平均輝度値と基準輝度値との許容誤差を比較的大きい値（例えば±１．５％）に設定すると、Ｓ１～Ｓ４のループをごく短時間で収束させることができ、本方法の全体を実行するのにかかる時間を短縮することができる。例えば、Ｓ３における平均輝度値と基準輝度値との許容誤差を１．５％、基準輝度値を２００とすれば、取得画像データの平均輝度値が２００±３階調の範囲内であれば、Ｓ１～Ｓ４のループを抜けることになる。Ｓ８の輝度補正を行うのは、この±３階調分の誤差を補償するためである。なお、Ｓ３における平均輝度値と基準輝度値との許容誤差が十分小さい値（例えば０．５％）である場合には、Ｓ８の輝度補正は不要である。
　次に、Ｓ１～Ｓ８の処理で得られた画像データに基づいて樹脂シートの欠陥を検査する。すなわち、樹脂シートの画像データを解析して樹脂シートの欠陥に関する情報を得る（Ｓ９～Ｓ１３）。
　画像データの解析処理では、まず、濃度・面積計測部３９が、画像処理により樹脂シートの欠陥を検出し、検出した欠陥の各々について、位置、濃度（＝最大輝度値－輝度値）、および面積（画素数）を検出欠陥データとして求める（Ｓ９）。２次元の画像データを１次元に変換した結果を図６に示す。図６に示す画像データは、１次元のため、各欠陥の大きさは、２次元の画像データおける面積に相当する欠陥幅として表されている。また、欠陥の濃度は、１次元の画像データでは、図６に示すように画像データにおける欠陥部の谷の深さに相当する。
　さらに、濃度・面積計測部３９は、求められた検出欠陥データを、データ上で面積および濃度をそれぞれ座標軸とする座標平面にマッピングし、マッピングされた座標平面を表示装置４７の画面に描画（プロット）する。マッピングされた座標平面の描画結果を図７に示す。最後に、濃度・面積計測部３９は、画像データ、検出欠陥データ、および欠陥数の濃度・面積別分布を密集欠陥統合部４０へと送る。なお、描画処理を省略してもよい。
　密集欠陥統合部４０は、画像データに基づいて、検出欠陥データおよび欠陥数の濃度・面積別分布を修正して、画像データと共に虚報除去部４１へ送る。密集欠陥統合部４０は、上記修正として、上記画像データ内で予め設定された基準個数以上の複数の欠陥候補が予め設定された基準密度以上で密集している場合に、それらの欠陥候補を統合して１つの欠陥とする統合処理を行う（Ｓ１０）。この統合処理の詳細は、後段で説明する。
　本実施形態の検査方法では、樹脂シートを用いて成形した成形品を不良品とするような欠陥、例えば樹脂シート上または樹脂シート内部の異物を検査対象としており、樹脂シートを用いて成形した成形品に影響しないような僅かな欠陥、例えば樹脂シート表面に付着した埃などは、検査対象としていない。そのため、Ｓ９のステップで検出される欠陥には、検査対象の欠陥だけでなく、樹脂シート表面に付着した埃などのような検査対象外の欠陥も含まれる。そのため、本実施形態の検査方法では、Ｓ９で得られた検出欠陥データから検査対象外の欠陥を虚報として除去することが必要である。虚報除去部４１は、オペレータが欠陥検出データから虚報を除去する操作を可能にする機能を備えている。例えば、虚報除去部４１は、（１）検出欠陥データを欠陥リスト（どの座標位置にどのくらいの面積・どのくらいの濃度の欠陥を見つけたというテキストの表）として表示装置４７に表示する機能、（２）Ｓ８の処理後の画像データを画像として表示装置４７に表示するだけでなく、オペレータが欠陥を見つけ易いように画像中の欠陥部を囲むように円形のマークを表示装置４７に表示する機能、（３）オペレータが入力装置４６を用いてマークを選択すると、表示装置４７に表示された欠陥リスト上で、選択されたマークに対応する欠陥を示す文字を反転表示する（白背景黒文字から黒背景白文字に変更するか、その逆の変更を行う）機能、を備えている。オペレータは、表示装置４７に表示された欠陥リスト上における欠陥を示す文字またはマークをマウス等の入力装置４６を用いて選択する。この選択に応答して、虚報除去部４１は、ほこりなどのような虚報と思われる欠陥を欠陥検出データ（計数対象）および欠陥数濃度・面積別分布から除外する（Ｓ１１：虚報除去）。オペレータは、虚報と思われる欠陥を全て選択し終わると、入力装置４６を用いた操作（例えば、表示装置４７の画面に表示された選択完了ボタンをマウスでクリックする操作）によって選択が完了したことを虚報除去部４１に通知する。この通知に応答して、虚報除去部４１は、虚報を除去した欠陥数濃度・面積別分布を欠陥個数計数部４２へ送ると共に、虚報を除去した欠陥検出データおよび画像データを保存処理部４４へ送り、Ｓ１２の処理に進む。
　なお、埃などのような欠陥を撮影直前に除去する場合（撮影直前にクリーニングローラで樹脂表面をクリーニングする場合、撮影ボックス１を含む部屋全体を埃のないクリーンルームにしておく場合や、埃などのような欠陥も検査対象とする場合などには、Ｓ１１の処理を省略することも可能である。Ｓ１１の処理を省略した場合、樹脂材料検査装置２０が全ての処理をオペレータの操作なしに自動で行うことができる。また、Ｓ１１を省いた方法を樹脂材料検査装置２０が自動で行った後、不良品と判定された樹脂材料の樹脂シートについてオペレータがＳ１１の処理を実施してもよい。
　欠陥個数計数部４２は、欠陥数の濃度・面積別分布を複数の領域に分割し、各領域に属する欠陥の数、および全域の欠陥数（全欠陥数）を計数し、計数結果を合否判定部４３へ送る（Ｓ１２）
　合否判定部４３は、欠陥個数計数部４２で計数された各領域の欠陥の数と予め設定された各領域の上限欠陥数とを比較すると共に、欠陥個数計数部４２で計数された全欠陥数と予め設定された上限全欠陥数とを比較し、この比較の結果に基づいて樹脂材料が良品か不良品かを判定し（Ｓ１３）、判定結果を表示装置４７に表示させる。
　最後に、保存処理部４４が、画像データおよび検査データ（各領域に属する欠陥の数、、全域の欠陥数、および欠陥検出データ）を記憶装置４５に保存させる（Ｓ１４）。その後、不良品と判定された樹脂材料からなる樹脂シートは廃棄され、良品と判定された樹脂材料からなる樹脂シートは、次の工程で、樹脂フィルム等の成形品に成形される。
　次に、上記樹脂材料検査方法における、Ｓ１２の領域別欠陥個数カウント、およびＳ１３の合否判定について、具体例を挙げて詳細に説明する。
　図８は、良品と判定される樹脂シートの画像の例を示す図である。図９は、図８の画像の検査結果（面積－濃度プロットおよび検出個数）である。図１０は、不良品と判定される樹脂シートの画像の例を示す図である。図１１は、図１０の画像の検査結果（面積－濃度プロットおよび検出個数）である。なお、図８および図１０では、欠陥が容易に読み取れるように、欠陥を実際の寸法よりずっと大きく描き、かつ欠陥を完全な黒点として描いている。実際の欠陥は、これら図面に示したサイズよりもずっと小さく、濃度も薄いものである。また、図８および図１０では各欠陥を同一のサイズで描いているが、実際の欠陥はサイズがまちまちである。
　この例では、Ｓ１２の領域別欠陥個数計数において、欠陥個数計数部４２は、欠陥数濃度・面積別分布の全領域を、欠陥サイズが小で欠陥の濃さが強である第１の領域、欠陥サイズが中で欠陥の濃さが強である第２の領域、欠陥サイズが大で欠陥の濃さが強である第３の領域、欠陥サイズが小で欠陥の濃さが弱である第４の領域、欠陥サイズが中で欠陥の濃さが弱である第５の領域、欠陥サイズが大で欠陥の濃さが弱である第６の領域、の６つの領域に分割する。欠陥の面積の「小」，「中」，「大」については、１２画素以下の面積を持つ欠陥を面積「小」とし、１３画素以上５０画素以下の面積を持つ欠陥を面積「中」とし、５１画素以上の面積を持つ欠陥を面積「大」とする。また、欠陥の濃度の「弱」，「強」については、欠陥部の周囲の輝度値と欠陥部の平均輝度値との差が２０（２０階調）以下である欠陥を濃度「弱」とし、欠陥部の周囲の輝度値と欠陥部の平均輝度値との差が２１（２１階調）以上である欠陥を濃度「強」とする。
　欠陥個数計数部４２は、上記各領域別に欠陥個数を計数すると共に、全領域で検出された欠陥の個数（検出総数）を計数する。
　図８に示すその樹脂シートを構成する樹脂材料が良品と判定される樹脂シートの画像について、領域別の欠陥個数、および全領域で検出された欠陥の個数（検出総数）を求めた結果を、表１に示す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000001
 　また、図１０に示す不良品と判定される樹脂シートの画像について、領域別の欠陥個数、および全領域で検出された欠陥の個数（検出総数）を求めた結果を、表２に示す。他の不良品と判定される樹脂シートの画像について、領域別の欠陥個数、および全領域で検出された欠陥の個数（検出総数）を求めた結果を、表３に示す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000002
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000003
 　次に、Ｓ１３の合否判定では、合否判定部４３が、Ｓ１２の領域別欠陥個数カウントで求められた各領域別の欠陥個数および全領域の欠陥個数（検出総数）を、各領域別の判定基準（基準欠陥個数）および全領域の判定基準（基準欠陥個数）と比較する。各領域別の判定基準（基準欠陥個数）および全領域の判定基準（基準欠陥個数）を表４に示す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000004
 　そして、合否判定部４３は、各領域別の欠陥個数および全領域の欠陥個数（検出総数）のうち何れか１つでも予め設定された判定基準である上限欠陥数（許容最大欠陥数）を超えていれば、その画像に対応する樹脂材料を不良品と判定する。この例では、図８に示す樹脂シートの場合、各領域別の欠陥個数および全領域の欠陥個数（検出総数）が全て判定基準以下であるので、その樹脂シートを構成する樹脂材料が良品である（樹脂シートが材料の点で良品である）と判定される。一方，図１０に示す樹脂シートの場合、全領域の欠陥個数、欠陥サイズが中で欠陥の濃さが強である領域（第２の領域）の欠陥個数、および欠陥サイズが大で欠陥の濃さが強である領域（第３の領域）の欠陥個数が判定基準を超えているため、その樹脂シートを構成する樹脂材料が不良品である（樹脂シートが材料の点で不良品である）と判定される。以上のようにして、欠陥の面積および濃度に応じて異なる判定基準で良品か不良品かを判定することにより、欠陥の総量に応じた正確な良品／不良品の判定を行うことができる。
　次に、上記樹脂材料検査方法におけるＳ１０の密集欠陥の統合処理について、具体例を挙げて詳細に説明する。
　Ｓ１０の密集欠陥の統合処理では、Ｓ９で画像処理により抽出された欠陥のうち、予め設定された半径の円内に基準個数（複数個）以上の欠陥が存在する場合には、それらを統合して１つの欠陥として取り扱う。この例では、予め設定された半径を０．５ｍｍとし、基準個数を２個とする。
　このとき、統合後の欠陥の位置（画像上の座標）は、統合前の各欠陥を構成する全画素の重心で代表させる。統合後の欠陥の面積は、統合前の各欠陥の面積の合計値で代表させる。統合後の欠陥の濃度は、統合前の各欠陥を構成する全画素の輝度値の平均で代表させる。
　密集欠陥統合のための具体的な計算手順を以下に示す。
　１．検出されたＮ個（Ｎ：自然数）の欠陥のうち１つに注目する。
　２．注目欠陥（注目した欠陥）の重心と他の全ての欠陥の重心との距離を求める。
　３．注目欠陥の重心から指定距離（予め設定された半径）以内（以後、「近傍領域」と称する）にある欠陥の数をカウントする。
　４．上記１．～３．の操作を、検出されたＮ個の欠陥全てについて行う（Ｎが２以上の場合）。
　５．近傍領域に、指定個数以上の他の欠陥が存在するような欠陥を選出する。以後、便宜上、この選出された欠陥を候補欠陥と呼び、候補欠陥の近傍領域に存在する欠陥を、その候補欠陥の配下の従属欠陥と呼ぶ。
　６．候補欠陥がない場合には、密集欠陥判定処理を終了する。候補欠陥が存在する場合には、手順７へ進み、候補欠陥を取捨選択する。
　７．ある１つの候補欠陥に注目し、その候補欠陥の配下の従属欠陥の中から、「それ自身が候補欠陥でもある従属欠陥」を抽出し、それらが自身の配下に何個の従属欠陥を有するか（手順３．で既知）を参照する。
　８．注目した候補欠陥が持つ従属欠陥の数と、それ自身が候補欠陥でもある従属欠陥が持つ従属欠陥の数とを比較し、最も従属欠陥数が多い候補欠陥の１つを、これらを代表する新しい候補欠陥とし、新しい候補欠陥以外を候補から除外する。
　９．手順７，８を，全ての候補欠陥について行う。ただし、過程で除外された候補欠陥に対しては行う必要がない。
　１０．このようにして残った候補欠陥について、その候補欠陥自身および全従属欠陥の面積の合計を新しい欠陥の面積とし、その候補欠陥自身および全従属欠陥の重心を新しい欠陥の重心として採用する。同様に、欠陥の濃度は、候補欠陥自身および全従属欠陥を形成する全ての画素の輝度値の平均により求める。
　次に、図１２の例に基づいて上記手順を説明する。図１２において、全体に描いているメッシュは画素を表すものとする。また、図１２において、画像処理により検出された欠陥を灰色塗りつぶしで表現している。ここで、近傍領域を半径０．５ｍｍ（１０画素）の円領域とする。
　この例では、手順１．～５．の処理が終了した時点で、図１２の状態となる。これにより、候補欠陥とその配下の従属欠陥とが抽出されている。
　ここで、手順７．に従い、候補欠陥Ａに注目すると、近傍領域は破線で示した円領域であり、１個の従属欠陥が存在する。この従属欠陥は、それ自身が候補欠陥Ｂである。候補欠陥Ｂは、実線で示した近傍領域内（配下）に３個の従属欠陥をもつ。
　ここで、手順８．に従うと、候補欠陥Ａ、およびその配下のそれ自身が候補欠陥でもある従属欠陥のうち、最も多く従属欠陥を持つ候補欠陥は、候補欠陥Ｂである。そこで、候補欠陥Ｂを、代表する新たな候補欠陥とみなし、候補欠陥Ａを除外する。
　続いて、同様のことを候補欠陥Ｂに着目して行う。この時点で、Ａは候補欠陥ではなくなっている。候補欠陥Ｃ，Ｄはそれぞれ、（近傍領域楕円は図示しないが）２個ずつの従属欠陥（候補欠陥Ｃの従属欠陥は候補欠陥Ｂ，Ｄであり、候補欠陥Ｄの従属欠陥は候補欠陥Ｂ，Ｃである）を持つ。この従属欠陥数は、Ｂの従属欠陥数３よりも小さいため、最終的に候補欠陥Ｂのみがこの図の例では取捨選択されて残ることとなる。
　統合された新しい欠陥の面積は、候補欠陥Ａ～Ｄの面積の合計（＝１３画素、０．０３２５ｍｍ２）であり、代表する重心位置は、図１２中に示す通りである。
　以上のように、欠陥数の計数前のＳ１０で、画像データ内で予め設定された基準個数以上の複数の欠陥候補が予め設定された基準密度以上で密集している場合に、それらの欠陥候補を統合して１つの欠陥とする。それゆえ、本来１個の欠陥が多数の微小欠陥の密集として計数されることを避けることができ、欠陥数の計数精度を向上できる。
　なお、上述の樹脂材料検査装置は、樹脂シートの欠陥を検出し、検出された欠陥の数を計数し、計数結果に基づいて樹脂材料が良品か不良品かを判定する構成であった。しかしながら、本発明の樹脂材料検査装置は、樹脂シートの欠陥を検出し、検出したことをユーザに通知する構成であってもよく、樹脂シートの欠陥を検出し、検出された欠陥の数を計数し、計数結果をユーザに通知する構成であってもよい。
　また、上述の説明では、欠陥として黒色異物を検査する場合について説明したが、画像の明暗（輝度）を用いて検出が可能な欠陥を検出する方法であれば、これに限るものではなく、設定の変更によって、欠陥として傷やピンホールなどを検査する場合にも適用可能である。また、上述の説明では、画像の明暗（画像データの輝度値）に基づいて欠陥を検出する方法について説明したが、検査しようとする欠陥が有彩色の欠陥である場合には、画像の明暗（画像データの輝度値）と画像の色（画像データの色情報）との両方に基づいて欠陥を検出してもよい。
　最後に、解析・制御用パーソナル・コンピュータ１０の各部は、ハードウェアロジックによって構成してもよいし、次のようにＣＰＵを用いてソフトウェアによって実現してもよい。
　すなわち、解析・制御用パーソナル・コンピュータ１０は、各機能を実現する制御プログラムの命令を実行するＣＰＵ（central processing unit）、上記プログラムを格納したＲＯＭ（read only memory）、上記プログラムを展開するＲＡＭ（random access memory）、上記プログラムおよび各種データを格納するメモリ等の記憶装置（記録媒体）などを備えている。そして、本発明の目的は、上述した機能を実現するソフトウェアである解析・制御用パーソナル・コンピュータ１０の制御プログラムのプログラムコード（実行形式プログラム、中間コードプログラム、ソースプログラム）をコンピュータで読み取り可能に記録した記録媒体を、解析・制御用パーソナル・コンピュータ１０に供給し、そのコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に記録されているプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成可能である。
　上記記録媒体としては、例えば、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フロッピー（登録商標）ディスク／ハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ－ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ／ＣＤ－Ｒ等の光ディスクを含むディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カード等のカード系、あるいはマスクＲＯＭ／ＥＰＲＯＭ／ＥＥＰＲＯＭ／フラッシュＲＯＭ等の半導体メモリ系などを用いることができる。
　また、解析・制御用パーソナル・コンピュータ１０を通信ネットワークと接続可能に構成し、上記プログラムコードを通信ネットワークを介して供給してもよい。この通信ネットワークとしては、特に限定されず、例えば、インターネット、イントラネット、エキストラネット、ＬＡＮ、ＩＳＤＮ、ＶＡＮ、ＣＡＴＶ通信網、仮想専用網（virtual private network）、電話回線網、移動体通信網、衛星通信網等が利用可能である。また、通信ネットワークを構成する伝送媒体としては、特に限定されず、例えば、ＩＥＥＥ１３９４、ＵＳＢ、電力線搬送、ケーブルＴＶ回線、電話線、ＡＤＳＬ回線等の有線でも、ＩｒＤＡやリモコンのような赤外線、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、８０２．１１無線、ＨＤＲ、携帯電話網、衛星回線、地上波デジタル網等の無線でも利用可能である。なお、本発明は、上記プログラムコードが電子的な伝送で具現化された、搬送波に埋め込まれたコンピュータデータ信号の形態でも実現され得る。
　なお、発明を実施するための形態の項においてなした具体的な実施態様または実施例は、あくまでも、本発明の技術内容を明らかにするものであって、そのような具体例にのみ限定して狭義に解釈されるべきものではなく、本発明の精神と次に記載する請求の範囲内で、いろいろと変更して実施することができるものである。

Claims (7)

  1. 　ペレット状態の樹脂材料を加熱加圧成形することによって作製された検査用の樹脂シートの透過光像を撮影して上記樹脂シートの画像データを得る撮影装置と、
    　上記樹脂シートの画像データを解析して上記樹脂シートの欠陥を検出することによって、上記樹脂材料の欠陥を検出する欠陥検出部とを備える樹脂材料検査装置であって、
    　上記樹脂シートの画像データの少なくとも一部の領域内における画素の平均輝度値と、予め設定された基準輝度値とを比較する比較部と、
    　上記比較部における比較の結果に基づいて、上記撮影装置の露光時間を変更する制御部とをさらに備え、
    　上記欠陥検出部が、露光時間が変更された後の撮影装置によって得られた画像データを解析する樹脂材料検査装置。
  2. 　上記欠陥検出部による画像データの解析前に、上記画像データの高周波成分を抽出する高周波成分抽出部をさらに備える請求項１記載の樹脂材料検査装置。
  3. 　上記欠陥検出部で検出された欠陥の大きさおよび濃度を検出欠陥データとして求め、求められた検出欠陥データを、面積および濃度をそれぞれ座標軸とする座標平面にマッピングする濃度・面積計測部と、
    　上記マッピングされた座標平面を複数の領域に分割し、各領域に属する欠陥の数を計数する領域別欠陥計数部と、
    　上記領域別欠陥計数部で計数された各領域の欠陥の数と予め設定された各領域の上限欠陥数とを比較し、この比較の結果に基づいて樹脂材料が良品か不良品かを判定する良否判定部とをさらに備える請求項１または２に記載の樹脂材料検査装置。
  4. 　上記撮影装置が、樹脂シートを照明する光源を含み、
    　上記光源を用いて行われた最初の検査に用いられた画像データの露光時間と、上記光源を用いて行われた最近の１回または複数回の検査に用いられた画像データの露光時間との比に基づき、光源の劣化を診断する光源劣化診断部がさらに備えられている請求項１ないし３のいずれか１項に記載の樹脂材料検査装置。
  5. 　上記欠陥検出部で検出された欠陥の数を計数する欠陥計数部と、
    　上記欠陥計数部による欠陥数の計数前に、上記画像データ内で予め設定された基準個数以上の複数の欠陥候補が予め設定された基準密度以上で密集している場合に、それらの欠陥候補を統合して１つの欠陥とする密集欠陥統合部とをさらに備える請求項１または２に記載の樹脂材料検査装置。
  6. 　上記画像データに対して、除算シェーディング補正による輝度補正を行う輝度補正部をさらに備え
    　上記欠陥検出部が、上記輝度補正部によって輝度補正された画像データを解析する請求項１ないし５の何れか１項に記載の樹脂材料検査装置。
  7. 　プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
    　上記プログラムは、
    　ペレット状態の樹脂材料を加熱加圧成形することによって作製された検査用の樹脂シートの透過光像を撮影して上記樹脂シートの画像データを得る撮影装置から上記樹脂シートの画像データを取得し、上記樹脂シートの画像データを解析して上記樹脂シートの欠陥を検出することによって上記樹脂材料の欠陥を検出する欠陥検出部、
    　上記樹脂シートの画像データの少なくとも一部の領域内における画素の平均輝度値と、予め設定された基準輝度値とを比較する比較部、および
    　上記比較部における比較の結果に基づいて、上記撮影装置の露光時間を変更する制御部としてコンピュータを機能させるためのものであり、
    　上記欠陥検出部が、露光時間が変更された後の撮影装置によって得られた画像データを解析する記録媒体。
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