(57)【要約】【課題】異物とマークの形状が似ている場合でも、異物とマークを正確に判別する。【解決手段】異物とマークが混在するシートを撮影した撮影画像から、異物またはマークの候補の輪郭を抽出する（ステップＳ７１）。次に、輪郭上の任意の始点から一方向に輪郭を追跡する輪郭追跡を行い、該輪郭追跡の経路が連続的に、かつ、交差することなく輪郭を一周して始点に戻るか否かを判定する（ステップＳ７２、Ｓ７３）。判定が否である場合は、候補を異物と判定し、判定が否でない場合は、候補をマークと判定する。【選択図】図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
異物とマークが混在するシートを撮影した撮影画像から、前記異物またはマークの候補の輪郭を抽出し、
前記輪郭上の任意の始点から一方向に前記輪郭を追跡する輪郭追跡を行い、該輪郭追跡の経路が連続的に、かつ、交差することなく前記輪郭を一周して前記始点に戻るか否かを判定し、
前記判定が否である場合は、前記候補を前記異物と判定し、前記判定が否でない場合は、前記候補を前記マークと判定することを特徴とする、異物マーク判別方法。
【請求項２】
前記候補の最外周の画素を前記輪郭として抽出することを含むことを特徴とする、請求項１に記載の異物マーク判別方法。
【請求項３】
前記異物が紐状であり、前記撮影画像上で前記異物の線幅が１画素で表されることを特徴とする、請求項１または２に記載の異物マーク判別方法。
【請求項４】
前記異物が紐状であり、前記撮影画像上で前記異物の線幅が複数の画素で表される場合に、前記異物の候補を線幅が１画素で表された図形に近似し、該図形に基づいて前記輪郭を抽出することを含むことを特徴とする、請求項１または２に記載の異物マーク判別方法。
【請求項５】
前記輪郭が示す図形全体の面積値に対する前記撮影画像における前記候補の領域が占める画素数の比である面積率が、予め定められた閾値より大きい場合に、前記候補を前記異物と判定し、前記面積率が前記閾値以下である場合に、前記候補を前記マークと判定することを含むことを特徴とする、請求項１乃至４のいずれか一項に記載の異物マーク判別方法。
【請求項６】
異物とマークが混在するシートを撮影し、撮影画像を出力する撮影部と、
前記撮影画像を画像処理して前記異物と前記マークを判別する画像処理部と、を有し、
前記画像処理部は、
前記撮影画像から、前記異物またはマークの候補の輪郭を抽出し、
前記輪郭上の任意の始点から一方向に前記輪郭を追跡する輪郭追跡を行い、該輪郭追跡の経路が連続的に、かつ、交差することなく前記輪郭を一周して前記始点に戻るか否かを判定し、
前記判定が否である場合は、前記候補を前記異物と判定し、前記判定が否でない場合は、前記候補を前記マークと判定することを特徴とする、シート検査装置。
【請求項７】
異物とマークが混在するシートを撮影した撮影画像から、前記異物またはマークの候補の輪郭を抽出する手順と、
前記輪郭上の任意の始点から一方向に前記輪郭を追跡する輪郭追跡を行い、該輪郭追跡の経路が連続的に、かつ、交差することなく前記輪郭を一周して前記始点に戻るか否かを判定する手順と、
前記判定が否である場合は、前記候補を前記異物と判定し、前記判定が否でない場合は、前記候補を前記マークと判定する手順と、をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項８】
複数のシートを積層してなる積層シートの検査方法であって、
シート単体で異物を検出する第１の異物検査を行い、検出した異物に応じてマークをシートに付与する工程と、
前記第１の異物検査が行われ、前記複数のシートが積層された積層シートを対象に、異物を検出する第２の異物検査を行う工程と、を含み、
前記マークは、該マークの輪郭上の任意の始点から一方向に前記輪郭を追跡する輪郭追跡を行った場合に、該輪郭追跡の経路が連続的に、かつ、交差することなく前記輪郭を一周して前記始点に戻るような形状を有し、
前記第２の異物検査は、
前記積層シートを撮影した撮影画像から、前記異物またはマークの候補の輪郭を抽出し、
抽出した前記輪郭が前記マークの形状を有するか否かを判定し、
前記判定が否である場合は、前記候補を前記異物と判定し、前記判定が否でない場合は、前記候補を前記マークと判定することを含む特徴とする、積層シート検査方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理により異物とマークを判別する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、ごみ等の異物と記入マークとを判別可能な光学式読取装置が記載されている。この光学式読取装置では、マークを記入した媒体をスキャナで読み取る。スキャナの出力画像から、マークや異物の候補の輪郭のベクトル分布を求める。ベクトルの種類が少なく、分布に偏りがある場合は、候補をマークと判定する。ベクトルの種類が多く、離散的である場合には、候補を異物と判定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−２８２２３２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、異物とマークの形状が似ている場合は、ベクトルの種類や分布が類似する。このため、特許文献１に記載の光学式読取装置では、異物とマークの形状が似ている場合に、異物とマークを正確に判別することは困難である。
本発明の目的は、異物とマークの形状が似ている場合でも、異物とマークを正確に判別することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記目的を達成するため、本発明の異物マーク判別方法は、異物とマークが混在するシートを撮影した撮影画像から、前記異物またはマークの候補の輪郭を抽出し、前記輪郭上の任意の始点から一方向に前記輪郭を追跡する輪郭追跡を行い、該輪郭追跡の経路が連続的に、かつ、交差することなく前記輪郭を一周して前記始点に戻るか否かを判定し、前記判定が否である場合は、前記候補を前記異物と判定し、前記判定が否でない場合は、前記候補を前記マークと判定することを含む。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、異物とマークの形状が似ている場合でも、異物とマークを正確に判別することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本発明の第１実施形態による積層シート検査方法を説明するための図である。
【図２】図１に示す積層シート検査方法を実行するシステムの構成を示すブロック図である。
【図３】マークの一例を説明するための図である。
【図４】積層シートに存在する異物の一例を説明するための図である。
【図５】マークのベクトル分布を説明するための図である。
【図６】異物のベクトル分布を説明するための図である。
【図７】輪郭追跡及び面積率を用いた判別処理の詳細な手順を示すフローチャートである。
【図８】マークの輪郭追跡を説明するための図である。
【図９】異物の輪郭追跡を説明するための図である。
【図１０】異物の別の例を説明するための図である。
【図１１】図１０に示す異物の撮影画像の一例を説明するための図である。
【図１２】線幅が複数の画素で表される撮影画像に対する輪郭抽出及び輪郭追跡の結果を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、図面を参照して本発明の実施形態を詳細に説明する。但し、実施形態に記載されている構成要素はあくまで例示であり、本発明の範囲をそれらに限定する趣旨のものではない。
【０００９】
（第１実施形態）
図１は、本発明の第１実施形態による積層シート検査方法を説明するための図である。
図１を参照すると、ステップＳ１１で、シート単体で異物を検出する第１の異物検査を行う。この第１の異物検査では、検出した異物に応じたマークをシートに付与する。マークは、輪郭追跡が可能な形状のものである。具体的には、輪郭上の任意の始点から一方向に輪郭を追跡した場合に、輪郭追跡の経路が連続的に、かつ、交差することなく輪郭を一周して始点に戻るような形状のマークを用いる。例えば、マークとして、「○」、「□」、「△」、「◎」などの複数種類のマークを用いることができ、異物の特徴量（例えば、面積や形状）に応じて、異なる種類のマークを付与しても良い。
【００１０】
次に、ステップＳ１２で、シートを積層して積層シートを形成する。この積層シートは、ステップＳ１１の第１の異物検査が行われたシートを含み、異物とマークが混在する。
次に、ステップＳ１３で、積層シートを対象に、異物を検出する第２の異物検査を行う。この第２の異物検査は、異物とマークを判別する異物マーク判別処理を含む。異物マーク判別処理では、まず、積層シートを撮影した撮影画像から、異物またはマークの候補の輪郭を抽出する。次に、輪郭上の任意の始点から一方向に輪郭を追跡する輪郭追跡を行い、該輪郭追跡の経路が連続的に、かつ、交差することなく輪郭を一周して始点に戻るか否かを判定する。判定が否である場合は、候補を異物と判定し、判定が否でない場合は、候補をマークと判定する。
また、上記の判定が否でない候補について、輪郭が示す図形全体の面積値に対する撮影画像における候補の領域が占める画素数の比である面積率を求めても良い。この場合、面積率が予め定められた閾値より大きければ、候補を異物と判定し、面積率が閾値以下であれば、候補をマークと判定する。
【００１１】
最後に、ステップＳ１４で、積層シートの良否を判定する。良否の判定基準は、例えば、マークの種類や分布である。マークの種類に応じて積層シートの良否を判定しても良い。また、一定範囲内に一定数以上のマークが存在する場合に、当該部分を不良であると判定しても良い。この他、様々な判定基準を積層シートの良否判定に適用することができる。
ステップＳ１４の良否判定後は、積層シートの不良品部分を除去した状態で所定のサイズに切り出す。切り出した積層シートの両端を熱圧着し、無端ベルト化して、製品最終形態とする。
【００１２】
図２は、図１に示した積層シート検査方法を実行するシステムの構成を示すブロック図である。
図２に示すシステムは、シート検査装置２１とマーキング装置２４を有する。シート検査装置２１は、撮影部２２と画像処理部２３を有する。撮影部２２は、検査対象であるシートを撮影するための少なくとも１台のカメラを有する。カメラは、レンズ交換可能であり、任意の性能のレンズを取り付けることができる。ここで、撮像素子上で、１画素の大きさが検査したい異物の線幅と同等以下になるように、カメラ及びレンズを選定しても良い。例えば、異物の線幅が２５μｍである場合に、正方形の画素の１辺が２５μｍ以下になるように、カメラ及びレンズを選定しても良い。この場合、撮影画像上の異物の線幅が１画素で表される。
シートの撮影には、コントラストの高い撮影画像が得られるように、シートの異物検査に適した照明装置が用いられる。照明装置は、例えば、透過用の照明部及び反射用の照明部を有していても良い。この場合、撮影部２２は、透過照明と反射照明とを併用して異物検査用の撮影を行うことができる。
【００１３】
以下、図１に示したステップと関連付けて、図２に示すシステムの各部の動作を説明する。
ステップＳ１１で、撮影部２２が、シート単体を撮影し、撮影画像（データ）を画像処理部２３に出力する。画像処理部２３は、シート単体の撮影画像に対して画像処理を行い、第１の異物検査を行う。第１の異物検査において、画像処理部２３は、異物検出データを含む異物判定結果をマーキング装置２４に出力する。異物検出データは、撮影部２２の座標系における異物の座標データを含む。
撮影部２２の座標系とマーキング装置２４の座標系とは予め対応がとられている。マーキング装置２４は、シート検査装置２１から受け取った異物検出データに基づき、異物に応じたマークをシートの所定の位置に付与する。マークの付与位置は、異物の位置に応じた位置である。マークの付与位置に基づいて異物の位置を特定することができる。すべての異物に対して、マークを付与することが望ましい。
【００１４】
積層シートを形成した後、ステップＳ１３で、撮影部２２が、積層シートを撮影し、撮影画像（データ）を画像処理部２３に出力する。画像処理部２３は、積層シートの撮影画像に対して画像処理を行い、第２の異物検査を行う。第２の異物検査において、画像処理部２３は、異物またはマークの候補について、前述の輪郭追跡を用いた判別処理や面積率を用いた判別処理を行う。
判別処理後、ステップＳ１４で、画像処理部２３が、マークの種類や分布に基づいて、積層シートの良否を判定する。
上述の積層シート検査方法によれば、輪郭追跡を用いた判別処理（一次判定）を行うことにより、異物とマークの形状が似ている場合でも、異物とマークを正確に判別することができる。
【００１５】
以下に、輪郭追跡を用いた判別処理の作用効果を詳細に説明する。
図３に、マーキング装置２４がシートに付与するマークの一例を示す。このマークは、輪郭上の任意の始点から一方向に輪郭を追跡した場合に、輪郭追跡の経路が連続的に、かつ、交差することなく輪郭を一周して始点に戻るような形状で、かつ、中抜きの形状である。図３（ａ）は、データ通りにシートに付与したマーク３１の模式図である。図３（ｂ）は、不織布のような表面の粗いシートに付与したマーク３２の模式図である。マーク３１は、真円の形状である。一方、マーク３１に比べて、マーク３２の形状は不規則である。
【００１６】
図４に、積層シートに存在する異物の一例を示す。図４（ａ）及び図４（ｂ）は、不織布に多い繊維系の異物４１、４２の模式図である。異物４１、４２はいずれも紐状のものである。異物４１は、図３（ａ）に示したマーク３１と似た形状であるが、両端部が交差している。異物４２は、図３（ｂ）に示したマーク３２と似た形状であるが、両端部が繋がっていない。
特許文献１に記載された輪郭のベクトル分布を用いた判別手法では、形状が似た異物４１とマーク３１、又は、形状が似た異物４２とマーク４２を正確に判別することは困難である。以下に、図５及び図６を用いて、異物とマークを正確に判別できない理由を説明する。
【００１７】
図５（ａ）は、図３（ａ）に示したマーク３１のベクトル分布である。図６（ａ）は、図４（ａ）に示した異物４１のベクトル分布である。図５（ａ）及び図６（ａ）において、矢印５１はベクトルを示す。マーク３１と異物４１は互いの形状が似ているため、それぞれの矢印５１の向きや大きさも略同じである。つまり、マーク３１と異物４１の間に、ベクトル種の量や離散性に差はない。このため、ベクトル分布を用いて異物４１とマーク３１を判別することは困難である。
図５（ｂ）は、図３（ｂ）に示したマーク３２のベクトル分布である。図６（ｂ）は、図４（ｂ）に示した異物４２のベクトル分布である。図５（ｂ）及び図６（ｂ）において、矢印５２はベクトルを示す。マーク３１及び異物４１と同様、マーク３２と異物４２も互いの形状が似ているため、それぞれの矢印５２の向きや大きさも略同じである。つまり、マーク３２と異物４２の間に、ベクトル種の量や離散性に差はない。このため、ベクトル分布を用いて異物４２とマーク３２を判別することは困難である。
【００１８】
これに対して、本実施形態の輪郭追跡を用いた判別処理によれば、異物４１、４２はいずれも、図１のステップＳ１３の輪郭追跡の判定が否となる。一方、マーク３１、３２はいずれも、図１のステップＳ１３の輪郭追跡の判定が否とはならない。このように、形状が似た異物４１とマーク３１や、形状が似た異物４２とマーク４２を正確に判別することができる。
また、本実施形態では、輪郭追跡を用いた判別処理（一次判定）でマークと判定された候補について、面積率を用いた判別処理（二次判定）を行う。これにより、マークをより確実に判別することが可能となる。
【００１９】
以下に、輪郭追跡及び面積率を用いた判別処理手順を詳細に説明する。
図７に、輪郭追跡及び面積率を用いた判別処理の詳細な手順を示す。以下、図７を参照して判別処理を説明する。
【００２０】
まず、ステップＳ７１で、画像処理部２３が、撮影部２２から入力された撮影画像データに対して輪郭抽出処理を行う。例えば、撮影部２２は、２５６階調の撮影画像データを画像処理部２３に供給する。画像処理部２３は、背景領域の濃度値から一定の濃度変化のある領域を異物またはマークの候補として検出する。そして、画像処理部２３は、背景領域と候補の境界、すなわち候補の最外周の画素を輪郭として抽出する。なお、検出した候補のうち、面積があらかじめ設定された閾値よりも小さいものは、ノイズ成分として除去することが望ましい。
【００２１】
次に、ステップＳ７２で、輪郭抽出を行ったデータに対して輪郭追跡処理を行う。ここで、図８及び図９を参照して、輪郭追跡処理を具体的に説明する。
図８（ａ）に、図３（ａ）に示したマーク３１の輪郭追跡の画像処理結果を示し、図８（ｂ）に、図３（ｂ）に示したマーク３２の輪郭追跡の画像処理結果を示す。図９（ａ）に、図４（ａ）に示した異物４１の輪郭追跡の画像処理結果を示し、図９（ｂ）に、図４（ｂ）に示した異物４２の輪郭追跡の画像処理結果を示す。これら図８及び図９において、１マスが撮影部２２のカメラの１画素に相当する。ここでは、２２×２２個の画素からなる検査エリア内で輪郭追跡処理を行った結果が示されている。各画素の濃度値に基づいて、異物またはマークの候補と背景領域とを区別する。太枠で示したマスの部分が異物４１、４２またはマーク３１、３２の候補であり、それ以外のマスは背景領域である。
【００２２】
まず、抽出した輪郭上に始点８１を設定する。図８（ａ）及び図８（ｂ）の例では、座標（Ｘ９，Ｙ３）のマスが始点８１に設定されている。図９（ａ）の例では、座標（Ｘ１１，Ｙ０）のマスが始点８１に設定されている。図９（ｂ）の例では、座標（Ｘ１０，Ｙ３）のマスが始点８１に設定されている。なお、始点８１の設定はこれに限定されず、輪郭上のどこに始点８１を設定しても良い。
次に、始点８１から一方向に輪郭を追跡する輪郭追跡８２を実行する。輪郭追跡８２の終了は、始点８１に戻るまで、又は、輪郭に途切れのあるところまでである。なお、輪郭追跡８２の方向は、輪郭を追跡できるのであれば、どの方向であっても良い。
【００２３】
再び、図７を参照する。ステップＳ７２の輪郭追跡処理の後、ステップＳ７３で、輪郭追跡８２の結果に基づく一次判定を行う。この一次判定の条件は、輪郭追跡８２の経路が連続的に、かつ、交差することなく輪郭を一周して始点８１に戻るか否かである。ここで、交差とは、同じ画素を通ることを意味する。
図８（ａ）及び図８（ｂ）の例はいずれも、輪郭追跡８２の経路は連続的に、かつ、交差することなく輪郭を一周して始点８１に戻るので、一次判定の条件を満たす。よって、ステップＳ７３の判定は「Ｙｅｓ」となり、候補をマークと判定する。
【００２４】
一方、図９（ａ）の例では、輪郭追跡８２の経路は、座標（Ｘ１１，Ｙ０）の始点８１から連続的に輪郭の全てを通るが、座標（Ｘ１０，Ｙ１）のマス（画素）を２度通り、終点の座標（Ｘ９，Ｙ０）は始点８１と異なる。図９（ｂ）の例では、輪郭追跡８２の経路は、座標（Ｘ１０，Ｙ３）の始点８１から連続的に輪郭の全てを通るが、終点の座標（Ｘ１３，Ｙ３）は始点８１と異なる。このように、図９（ａ）及び図９（ｂ）の例はいずれも、一次判定の条件を満たさない。よって、ステップＳ７３の判定は「Ｎｏ」となり、候補を異物と判定する。
【００２５】
ステップＳ７３の判定が「Ｙｅｓ」となった場合は、続いて、ステップＳ７４で、面積率測定を行う。ここで、面積率とは、第１の面積値に対する第２の面積値の比である。第１の面積値は、画像処理で捉えた輪郭が示す図形全体の面積値である。第２の面積値は、画像処理で捉えた候補の領域が占める画素数である。
次に、ステップＳ７５で、面積率が予め定められた閾値以下であるか否かを判定する。ステップＳ７４の判定が「Ｙｅｓ」である場合、候補をマークと判定し、ステップＳ７６で、マーク判定に対応する処理を実行する。ステップＳ７３の判定が「Ｎｏ」である場合、又は、ステップＳ７４の判定が「Ｎｏ」である場合は、候補を異物と判定し、ステップＳ７７で、異物判定に対応する処理を実行する。
【００２６】
上述した判別処理によれば、ステップＳ７３の一次判定により、形状が似た異物とマークとを判別することができ、かつ、ステップＳ７５の二次判定により、より確実にマークを判別することができる。
例えば、図８（ａ）に示すように、図３（ａ）に示したマーク３１の撮影画像における、マーク３１の輪郭が示す図形は、直径が１６画素の長さの円である。この場合、第１の面積値は、円の面積の公式に従い、８×８×π＝約２００画素で与えられる。第２の面積値は、太枠のマスからなる輪郭の部分の画素数、すなわち、４４画素となる。よって、面積率は、４４／２００である。
【００２７】
一方、シミや汚れ等の異物には、マーク３１と似た形状を有するものもある。図１０に、マーク３１と似た形状を有し、塗りつぶされた異物の一例を示す。図１１に、図１０に示す異物１０１の撮影画像を示す。異物１０１の撮影画像における、異物１０１の輪郭が示す図形全体の面積値が第１の面積値である。異物１０１の第１の面積値は、図８（ａ）に示したマーク３１の第１の面積値と同じで、約２００である。しかし、図１１に示すように、異物１０１の第２の面積値は、塗りつぶされた部分（太枠のマス）の画素数であり、２１６である。この、異物１０１の第２の面積値は、マーク３１の第２の面積値よりも大きい。異物１０１の第１の面積値と第２の面積値は略同じ値であり、面積率は２１６／２００である。このように、異物１０１の面積率は、マーク３１の面積率に比較して十分に大きい。よって、異物１０１とマーク３１の判別が可能な閾値を設定し、面積率が閾値より大きければ、候補を異物１０１と判定し、面積率が閾値以下であれば、候補をマーク３１と判定することができる。このように、面積率を用いた二次判定を行うことで、異物とマークをより確実に判別することが可能となる。
【００２８】
マークの形状と似た異物であっても、輪郭追跡の経路が連続的に、かつ、交差することなく輪郭を一周して始点に戻るという一次判定の条件を満たすものは少ない。よって、一次判定の条件を満たす形状のマークを用いれば、異物とマークの形状が似ていても、異物とマークを判別することができる。例えば、不織布のような表面の粗いシートにマークを付与する場合に、付与したマークが異物と似た不規則な形状になった場合でも、異物とマークを判別することが可能である。
また、一次判定の条件を満たす形状のマークの面積率は、シミや汚れ等の異物の面積率と異なる。よって、面積率に基づく二次判定を行うことで、異物とマークをより確実に判別することができる。
さらに、一次判定の条件を満たす形状のマークを使用する判別処理は、ソフトウェアによって実現可能であり、ハードウェアを変更する必要がない。このため、コスト的にも有利である。
【００２９】
（第２実施形態）
本発明の第２実施形態による積層シート検査方法は、図７に示したステップＳ７１の輪郭抽出処理のみが第１実施形態と異なる。説明の重複を避けるために、以下では、第１実施形態と同じ処理についての詳細な説明を省略する。
第１実施形態による積層シート検査方法では、撮影画像上の異物やマークの候補の線幅が１画素で表される。これに対して、本実施形態では、候補の線幅が複数の画素で表される。
【００３０】
図１２（ａ）は、図４（ａ）に示した異物４１を線幅が複数の画素で表されるように撮影した画像に対する輪郭抽出及び輪郭追跡の結果を示す模式図である。
図１２（ａ）に示すように、異物４１の線幅が複数の画素で表される撮影画像に対して輪郭抽出を行い、座標（Ｘ６，Ｙ０）の始点８１から一方向に輪郭を追跡する輪郭追跡８２を実行する。この場合、輪郭追跡８２の経路が連続的に、かつ、交差することなく輪郭を一周して始点８１に戻るため、一次判定の条件を満たす。その結果、誤って候補をマークと判別してしまう。
【００３１】
そこで、本実施形態では、ステップＳ７１の輪郭抽出処理において、画像処理で捉えた異物又はマークの候補を、線幅が１画素で表された図形に近似し、該図形に基づいて輪郭を抽出する。図１２（ｂ）は、近似処理後の画像の一例を示す模式図である。この例では、異物４１の線幅の３画素のうち、中央の画素を抽出することで、線幅が１画素とされた図形１２１に近似している。
なお、線幅が１画素とされた図形に候補を近似できるのであれば、どのような近似処理を適用しても良い。例えば、一般的な画像処理で用いられる輪郭抽出フィルターなどの前処理を適用して近似処理を行っても良い。また、複数の画素の線幅を疑似的に１マスの画素、つまり１画素単位に換算して輪郭を抽出しても良い。
本実施形態の積層シート検査方法においても、第１の実施形態と同様の作用効果を奏する。
【００３２】
以上説明した第１及び第２の実施形態は本発明の一例であり、その構成及び処理の順序は適宜に変更可能である。
例えば、第１の実施形態の積層シート検査方法において、第２の実施形態で行った近似を用いた輪郭抽出を組み入れても良い。具体的には、候補の線幅が１画素で表される撮影画像に対しては、近似を適用しない輪郭抽出処理を実行し、候補の線幅が複数の画素で表される撮影画像に対しては、近似を適用した輪郭抽出処理を行う。そして、それぞれの輪郭抽出画像に対して、ステップＳ７２の輪郭追跡処理及びＳ７３の一次判定を行う。
また、第１及び第２の実施形態で説明した判別処理を含む画像処理は、マイクロプロセッサ（ＭＰＵ）やＣＰＵ（Central Processing Unit）などのコンピュータがプログラムを実行することで実現されても良い。この場合、例えば、プログラムは、図７のステップＳ７１〜Ｓ７７の処理の全部又は一部の処理をコンピュータに実行させても良い。一部の処理は、例えば、ステップＳ７１〜Ｓ７３の処理である。
また、上記のプログラムは、インターネット等のネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム又は装置に提供されても良い。記憶媒体は、例えば、半導体メモリ、磁気記録媒体、光ディスクなどを含む。
【符号の説明】
【００３３】
２１  シート検査装置
２２  撮影部
２３  画像処理部
２４  マーキング装置
【図１】
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【図２】
2020187696.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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