(57)【要約】【課題】本発明は網入りまたは線入りガラスの形状不良や断線等の網欠陥、およびガラス欠陥を同時に検出する方法に関する。【解決手段】連続して搬送される網入りまたは線入りガラスに光源からの光を透過させ、該ガラス板を挟んで光源とは反対側に設けた少なくとも１台のエリアカメラにより前記網入りまたは線入りガラスを撮像し、得られた濃淡の信号により網入りまたは線入りガラスの欠陥を検出する方法において、撮像した画像データを二値化処理後、各淡信号図形について、面積、位置座標を算出するラベリング処理により、該淡信号図形のそれぞれの面積が設定範囲内のときに、該淡信号図形を取り囲む濃信号に相当する網線または挟む平行線部に断線なしと判定し、前記面積が設定範囲外のときに該網線又は線部に断線有りと判定する。【選択図】  図１
2010044010.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
連続して搬送される網入りまたは線入りガラスに光源からの光を透過させ、該ガラス板を挟んで光源とは反対側に設けた少なくとも１台のエリアカメラにより前記網入りまたは線入りガラスを撮像し、得られた濃淡の信号により網入りまたは線入りガラスの欠陥を検出する方法において、撮像した画像データを二値化処理後、各淡信号図形について、面積、位置座標を算出するラベリング処理により、該淡信号図形のそれぞれの面積が設定範囲内のときに、該淡信号図形を取り囲む濃信号に相当する網線または挟む平行線部に断線なしと判定し、前記面積が設定範囲外のときに該網線又は線部に断線有りと判定することを特徴とする網入りまたは線入りガラスの欠陥検出方法。
【請求項２】
前記ガラスが網入りガラスの場合、前記ラベリング処理により、前記淡信号図形のそれぞれについて、演算した画素面積が設定範囲内で、かつＸ座標の最大値、最小値の差と、Ｙ座標の最大値、最小値の差との比が設定範囲内にあるとき、該淡信号図形を取り囲む濃信号に相当する網線部に変形不良なしと判定し、前記Ｘ座標の最大値、最小値の差と、Ｙ座標の最大値、最小値の差との比が設定範囲外のとき該網線部に変形不良ありと判定することを特徴とする請求項１に記載の網入りまたは線入りガラスの欠陥検出方法。
【請求項３】
前記ガラスが複数本の平行な直線条からなる金属線入りガラスの場合に、２値化後の方形画像ブロックの淡信号の上辺及び下辺と、前記平行な金属線で囲まれたエリアの各淡信号図形について、前記ラベリング処理により、各淡信号図形の画素の面積が設定範囲内であって、かつＹ座標を最小値から最大値まで変化させたとき、Ｘ座標の最大値と最小値が設定範囲内にあるとき、該淡信号図形を縦方向で挟む濃信号に相当する平行な直線部に変形不良なしと判断し、前記Ｘ座標の最大値と最小値が設定範囲外のとき該直線部に変形不良ありと判定することを特徴とする請求項１に記載の網入りまたは線入りガラスの欠陥検出方法。
【請求項４】
前記エリアカメラに代えて、搬送される網入りまたは線入りガラスの搬送方向と直交する幅方向に走査するラインカメラを少なくとも１台配置し、該ラインカメラで網入りまたは線入りガラスの搬送速度に同期させて取り込んだ信号を記憶保持させて２次元の画像データとして演算処理することを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の網入りまたは線入りガラスの欠陥検出方法。
【請求項５】
前記網欠陥判定処理後、濃信号部分の全周囲を一画素分消去する収縮処理を所定回数行うことにより網に相当する濃信号のみを消去させ、残った濃信号を欠陥とし、画像データに基づいて、その大きさ、位置等を判別することを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の網入りまたは線入りガラスの欠陥検出方法。
【請求項６】
前記ガラス板が連続したリボン状のガラス板であることを特徴とする請求項１乃至５のいずれかに記載の網入りまたは線入りガラスの欠陥検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は網入りまたは線入りガラスの網形状不良や断線等の網欠陥や、ガラス欠陥の検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より網形状が四角形、菱形形状、及び六角形状等の金属製の網をガラス板に封入して成形した網入りまたは線入りガラスの欠陥検出方法は数多く知られている。
【０００３】
例えば、特開平６−３４７４１０号公報には、検査すべき網入り板ガラスの画像を取り込むステップと、前記取り込んだ画像を網形状に対応した所定量だけ移動させるステップと、移動前の画像と移動後の画像とを重ね合わせるステップと、重ね合わせた画像のうち重複した部分を取り除くステップと、前記重複した部分を取り除いた画像から欠陥部を判別するステップとからなる網入りガラスの欠陥検出方法が開示されている（特許文献１）。
【０００４】
また、本出願人による特開平６−１４８１００号公報にて、連続して搬送されるリボン状の網入りガラスに光源からの光を投光し、網入りガラスとは反対側に設けた複数台の２次元カメラにより網入りガラスを撮像し、得られた濃淡の信号により網入りガラスの検査をする方法において、所定の範囲に縦、横あるいは斜め方向に連続した濃信号があるときに、その濃信号の幅方向の中心から等間隔で網以上の幅にその濃信号を除去し、残った信号の大きさを求めることにより欠点を検査するようにした網入りガラスの検査方法を開示している（特許文献２）。
【特許文献１】特開平６−３４７４１０号公報
【特許文献２】特開平６−１４８１００号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
前記の特許文献１に記載の発明は、網入りガラスの成型時に網が引き延ばされる等により僅か変形するため、ガラスリボンの幅方向のパターンが僅か異なり同一形状でないため、取り込んだ画像を所定量だけ移動させて移動前の画像と移動後の画像とを重ね合わせ、重ね合わせた画像のうち重複した部分を取り除く処理において、重ならないケースが発生する。また、網の上に欠陥が存在する場合は網を消去した後に欠陥が分割されて検出され、欠陥サイズを正しく計測できないという懸念がある。
【０００６】
さらに、特許文献２に記載の発明は、濃信号が連続している場合に網とみなす方法であり、網を確実に撮像し、画像データの網部分が途切れることの無く、連続するように１つの画素幅を小さくしなけらばならず、また網を確実に除去しようとする場合、マスキング幅を大きめにとらざるを得ないため、カメラの視野を大きくとることができす、カメラの台数が増加し、コストアップとなるという問題点がある。また網の種類が平行な金属線、菱形（菱網）、正方形（角網）等によって検出アルゴリズムが異なり、複雑になるという問題点もあった。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、上記問題点、すなわち網入りガラスの網形状の種類に係わらず同一アルゴリズムで確実に網線形状の変形や断線等の網欠陥を検出するとともに、さらに網欠陥以外のガラス欠陥についても網欠陥の検出後に、網線部の画像を消去して欠陥部と網部とを判別し、欠陥の検出を行うことを目的とする。
【０００８】
すなわち、本発明は、連続して搬送される網入りまたは線入りガラスに光源からの光を透過させ、該ガラス板を挟んで光源とは反対側に設けた少なくとも１台のエリアカメラにより前記網入りまたは線入りガラスを撮像し、得られた濃淡の信号により網入りまたは線入りガラスの欠陥の検出方法において、撮像した画像データを二値化処理後、淡信号図形のそれぞれについて、面積、位置座標を算出するラベリング処理により、該淡信号図形のそれぞれの面積が設定範囲内のときに、該淡信号図形を取り囲む濃信号に相当する網線または挟む平行線部に断線なしと判定し、前記面積が設定範囲外のときに該網線又は線部に断線有りと判定することを特徴とする網入りまたは線入りガラスの欠陥検出方法である。
【０００９】
あるいは、本発明は、  前記ガラスが網入りガラスの場合、前記ラベリング処理により、前記淡信号図形のそれぞれについて、演算した画素面積が設定範囲内で、かつＸ座標の最大値、最小値の差と、Ｙ座標の最大値、最小値の差との比が設定範囲内にあるとき、該淡信号図形を取り囲む濃信号に相当する網線部に変形不良なしと判定し、前記Ｘ座標の最大値、最小値の差と、Ｙ座標の最大値、最小値の差との比が設定範囲外のとき該網線部に変形不良ありと判定することを特徴とする上述の網入りまたは線入りガラスの欠陥検出方法である。
【００１０】
あるいは、本発明は、前記ガラスが複数本の平行な直線条からなる金属線入りガラスの場合に、２値化後の方形画像ブロックの淡信号の上辺及び下辺と、前記平行な金属線で囲まれたエリアの各淡信号図形について、前記ラベリング処理により、各淡信号図形の画素の面積が設定範囲内であって、かつＹ座標を最小値から最大値まで変化させたとき、Ｘ座標の最大値と最小値が設定範囲内にあるとき、該淡信号図形を縦方向で挟む濃信号に相当する平行な直線部に変形不良なしと判断し、前記Ｘ座標の最大値と最小値が設定範囲外のとき該直線部に変形不良ありと判定することを特徴とする上述の網入りまたは線入りガラスの欠陥検出方法である。
【００１１】
あるいは、本発明は、前記エリアカメラに代えて、搬送される網入りまたは線入りガラスの搬送方向と直交する幅方向に走査するラインカメラを少なくとも１台配置し、該ラインカメラで網入りまたは線入りガラスの搬送速度に同期させて取り込んだ信号を記憶保持させて２次元の画像データとして演算処理することを特徴とする上述のいずれかに記載の網入りまたは線入りガラスの欠陥検出方法である。
【００１２】
あるいは、本発明は、前記網欠陥判定処理後、濃信号部分の全周囲を一画素分消去する収縮処理を所定回数行うことにより網に相当する濃信号のみを消去させ、残った濃信号を欠陥とし、画像データに基づいて、その大きさ、位置等を判別することを特徴とする上述のいずれかに記載の網入りまたは線入りガラスの欠陥検出方法である。
【００１３】
あるいは、本発明は、前記ガラス板が連続したリボン状のガラス板であることを特徴とする上述のいずれかに記載の網入りまたは線入りガラスの欠陥検出方法である。
【発明の効果】
【００１４】
本発明は、網入りまたは線入りガラスの網の模様種類に関係なく、同一の網欠陥判別アルゴリズムで確実に網部の変形や断線等の網欠陥を検出するとともに、さらに網欠陥以外のガラス中の欠陥についてもガラス欠陥判別アルゴリズムによって網部の画像を消去して、ガラス欠陥を確実に検出できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
本発明は、連続して搬送されるリボン状または所定の寸法に切断された網入りガラスまたは線入りガラス中に含まれる網線等の金属線を、まず網欠陥アルゴリズムによって断線や変形等の網欠陥を判別し、さらに引き続いて、該網線以外のガラス中に含まれる欠陥、例えば泡や、失透、タレ、砂利、異物等と呼ばれる未溶解による欠陥をガラス欠陥アルゴリズムによって判別するものである。
【００１６】
本発明の構成は前記した通りであるが、搬送される網入りまたは線入りガラスの下方に面状の光源を設け、該光源の上方で網入りまたは線入りガラスを挟んで前記光源とは反対側には少なくとも１台のエリアカメラ（二次元カメラ）を配置し、該光源から拡散板を通して網入りまたは線入りガラスに光を透過させ、前記少なくとも１台のエリアカメラにより網入りまたは線入りガラスの全幅方向を撮像し、金属製の網線やガラス中の欠陥等の光を透過させない黒色部分、光を透過させる白色部分、光を一部だけ透過させる部分を灰色部分等として、例えば２５６階調の濃淡レベルの画像信号を得て、画像処理装置に取り込む。前記エリアカメラが複数台ある場合は、搬送されるガラス板の幅方向に一列に配置する。
【００１７】
画像処理装置は撮像した画像データを所定の輝度レベル（スライスレベル）を境界とし、スライスレベルよりも暗い画素部分を濃信号レベル（０）とし、スライスレベルよりも明るい画素部分を淡信号レベル（１）とする二値化処理を行う。
【００１８】
前記二値化データの濃信号で囲まれた画素である淡信号図形それぞれについて、まず、前記網欠陥判別のアルゴリズムにより網欠陥を判別する。
【００１９】
該網欠陥判別のアルゴリズムは、画像処理装置のラベリング処理機能により、淡信号図形の面積（画素総数）、該位置を算出し、網線に相当する濃信号で囲まれた淡信号図形（以下「ラベル）という）のそれぞれの面積が設定範囲内のときに、該淡信号図形を取り囲む濃信号に相当する網線または平行線部に断線なしと判定し、前記面積が設定範囲外のときに該位置に断線不良ありと判定する。
【００２０】
図２（ｂ）、図４（ｂ）に示したように、断線が１箇所でもあると、該断線部の画素が淡信号となるので、該断線部の両側の正方形、菱形、六角形の網の淡信号図形同士が連結した例えば瓢箪状となり、正規の網目内の約２倍の面積の形状となるため、該連結部に断線があることがわかる。
【００２１】
続いて、前記ガラス板が正方形、菱形、六角形の網入りガラスの場合、前記ラベリング処理により、前記淡信号図形のそれぞれについて、図８、図９の点線で示したように、演算した画素面積が設定範囲内で、かつＸ座標の最大値、最小値Ｘｍｉｎの差（Ｘｍａｘ―Ｘｍｉｎ）と、Ｙ座標の最大値Ｙｍａｘ、最小値Ｙｍｉｎの差（Ｙｍａｘ―Ｙｍｉｎ）との比が設定範囲内にあるとき、該淡信号図形を取り囲む濃信号に相当する網線部に変形不良なしと判定し、図８、図９の実線に示したように、前記Ｘ座標の最大値Ｘｍａｘ’、最小値Ｘｍｉｎ’の差（Ｘｍａｘ’―Ｘｍｉｎ’）と、Ｙ座標の最大値Ｙｍａｘ’、最小値Ｙｍｉｎ’の差（Ｙｍａｘ’―Ｙｍｉｎ’）との比が設定範囲外のとき該網線部に変形不良ありと判定する。
【００２２】
図６に示したように、前記ガラスが複数本の平行な直線条からなる金属線入りガラスの場合に、２値化後の方形画像ブロックの淡信号の上辺及び下辺と、前記平行な金属線で囲まれたエリアの各淡信号図形について、前記ラベリング処理により、各淡信号図形の画素の面積が設定範囲内で、かつＹ座標を最小値から最大値まで変化させたとき、Ｘ座標の最大値と最小値が設定範囲内にあるとき、該淡信号図形を縦方向で挟む濃信号に相当する平行な直線部に変形不良なしと判断し、図１０に示したように、前記Ｘ座標の最大値と最小値が設定範囲外のとき該直線部に変形不良ありと判定する。
【００２３】
すなわち、図１０のラベル番号１、４については、該ラベル番号の淡信号図形を挟む平行な金属線２、２・・に変形はみられないが、ラベル番号２とラベル番号３を仕切る金属線２’については、淡信号図形の下方側においてラベル番号２のＸ軸方向の間隔が広がっており、逆にラベル番号３のＸ座標の間隔が狭まった状態で、金属線２’の変形による欠陥３があることがわかる。
【００２４】
前記ガラス板Ｇが複数本の平行な直線条からなる金属線入りガラスの場合には、平行な直線条からなる金属線２がガラス板Ｇの搬送方向に連なっており、幅方向には金属線は存在しないが、画像処理装置で処理する前記方形ブロック画像においては、ラベリング等の処理をする場合に、該ブロック画像の上辺と下辺には実際の濃信号の画素はなくとも、該ブロック画像の上辺と下辺を淡信号図形の画素の上端辺と下端辺と便宜上見なして、淡信号となる画素の面積や、Ｘ座標やＹ座標を算出できる。
【００２５】
このような網欠陥判別のアルゴリズムによって、網欠陥の判別処理後、ガラス欠陥判別のアルゴリズムによって、ガラス欠陥４の判別を行うが、従来のガラス欠陥４だけの判別を行うものと違い、本発明は網欠陥３の判別をした後に続けてガラス欠陥４の判別処理も行うものである。
【００２６】
すなわち、ガラス欠陥の判別アルゴリズムは、網欠陥の有無の判定後、網に相当する濃信号部分の全周囲を一画素分消去する収縮処理を所定回数行い、網に相当する濃信号のみを消去させて、網線の線幅の示す画素数より多い画素数からなる欠陥部分の幅は消去されないで残る。
【００２７】
残った濃信号部分を欠陥と判断し、収縮回数から欠陥の大きさを逆算推定し、欠陥位置、大きさ等をパソコン等に出力記憶させ、後工程において欠陥部分を含む箇所のガラスを切断除去すれば良い。
【００２８】
尚、画像の収縮処理とは画像処理装置において周知の技術であるが、濃信号部分または淡信号部分の全周囲を一画素分消去するものである。また、検出できる欠陥の大きさは網線の線径より大であり、カメラの視野による画素の大きさ、および収縮処理回数により左右されるが、収縮処理する回数は画素の大きさ、網線の線径等により決定される。
【００２９】
本発明のように、網欠陥の有無の判定後に、ガラス欠陥の判定を行うために、画像処理装置の収縮処理により網線を除去すれば、網模様のパターンを記憶し処理する等の複雑な処理が不要となり、網線の種類に係わらず網線を表す濃信号画像を除去でき、同一のガラス欠陥判別ロジックでガラス欠陥を判別処理できるので、演算処理速度も高速化できる。
【００３０】
以上のようにして、網入りまたは線入りガラスＧの金属線部分の断線や変形等の網欠陥３の検出、さらにはガラス欠陥４を検出するようにしたがこれに限るものではない。
【００３１】
カメラ１１はエリアカメラでもラインカメラのいずれでも良い。ラインカメラを用いる場合には、網入りまたは線入りガラスＧの幅方向に走査させ、網入りまたは線入りガラスＧの搬送に合わせて取り込んだ信号をメモり内に記憶保持させ、２次元の画像データとすれば、前記エリアカメラの処理と同様に処理させることができる。
【００３２】
尚、ラインカメラを使用した場合は同一分解能で走査幅が広くとれるのでカメラの台数を減らすことができ、また光源１０についてもラインカメラの走査方向である網入りまたは線入りガラスＧの幅方向に直線的に設ければ良いので、簡略化できる。
【００３３】
前記二値化画像において、網線２の部分、網欠陥３とガラス欠陥４の部分を濃信号として収縮処理したが、画像処理装置１２の処理機能に合わせて、収縮処理する前にネガポジ反転して網線２の部分、網欠陥３とガラス欠陥４の部分を淡信号とし、ガラスの欠陥のない正常部分を濃信号とした後に、収縮処理を行って網線２の部分、網欠陥３とガラス欠陥４の部分の淡信号部分を収縮させる方法でも良い。これは画像処理装置１２の種類によっては収縮処理命令が淡信号部分を収縮させるようにしている場合もあり、適宜必要に応じて処理すればよい。
【００３４】
前記説明で濃信号部あるいは淡信号部の収縮処理について記載したが、画像処理装置によっては濃信号部と淡信号部を逆にして膨張処理と表現する場合もある。以上のようにして検出された網欠陥３、ガラス欠陥４は、更に通常ラベリングと呼ばれる演算処理を行い、求められた網欠陥３とガラス欠陥４の位置と検出画素数等の情報をパソコン１３等に出力記憶させ、収縮回数と画素の大きさから、実欠陥の大きさを推定し、後工程においてパソコン１３等の指示制御に基づいて網欠陥３、ガラス欠陥４と判定された部分を含む箇所のガラスを切断除去し、あるいは各種管理情報に加工することもできる。
【実施例】
【００３５】
以下、本発明に係わる網入りまたは線入りガラスの欠陥検出方法、および装置について図面に基づき詳細に説明する。
【００３６】
図１に示すように、矢印方向に連続的に搬送されるリボン状の網入りまたは線入りガラスＧの下方に網欠陥３、ガラス欠陥４を検出するためのボックスに収納された高周波蛍光灯などの光源１０を配設し、網入りまたは線入りガラスＧの上方には該ガラス板Ｇの全幅を撮像するために検査幅を網入りまたは線入りガラスＧの全幅よりやや大きめとし、この検査幅を分割して２台のＣＣＤ方式のエリアカメラ１１、１１を幅方向に一列に配設した。
【００３７】
網入りまたは線入りガラスＧの下方に設けた光源１０によって光を照射された網入りまたは線入りガラスＧを２台のエリアカメラ１１、１１で撮像し、画像信号を画像処理装置１２に入力される。画像処理装置１２に入力された２５６階調の濃淡信号は、設定したスライスレベルによって２値化処理され、濃信号（０）、または淡信号（１）のいずれかになる。
【００３８】
すなわち、２値化処理については各画素毎にその輝度の信号レベルが前記所定のスライスレベルより大きい（明るい）かどうかが比較され、大きい場合は淡信号、小さい場合は濃信号として処理され、図３（ｂ）、図５（ｂ）、図７（ｂ）に示すように網線２とガラス欠陥４のそれぞれの部分は黒く塗りつぶした濃信号として表示される。尚、画像処理装置によって、濃淡信号を逆に処理する場合がある。
【００３９】
［実施例１］図２（ａ）に示したような正方形の網形状を有する網入りガラスＧの欠陥検出の例である。ＣＣＤカメラで撮像した図２（ａ）の画像を二値化した画像が図２（ｂ）であり、画像処理装置のラベリング処理機能により、四角で囲まれた符号１〜１５が示す淡信号図形の面積（淡信号部の画素総数）、該位置を算出する。
【００４０】
図２（ｂ）に示すように、ラベル番号１〜９、ラベル番号１１〜１５については、該ラベルで示された淡信号を取り囲む網線内に断線が無いため、網部の一区画毎にラベルが設けられているが、ラベル番号１０については、２つの区画を仕切る網線部に断線部３を有するため、２つの区画の淡信号部分が断線部分で連結して、２区画分併せて一つのラベルとみなされ、他のラベルの面積の２倍の面積になっている。逆に言えば、面積が２倍になっていることにより、該ラベルの中間部に網線の断線の網欠陥があることがわかる。また、該ラベル位置情報により網欠陥位置を特定可能である。
【００４１】
続いて、図２（ｂ）に示す状態で、ラベル番号１〜９、ラベル番号１１〜１５については、淡信号図形のＸ座標の最大値、最小値の差１２．２５〜１２．５ｍｍと、Ｙ座標の最大値、最小値の差１３．２５〜１４ｍｍの比１．１〜１．０５が、例えば１．０±２０％の設定範囲内にあるので、該淡信号図形を取り囲む濃信号に相当する網線部に欠陥が無いと判定した。
【００４２】
また、ラベル番号１０については、前記Ｘ座標の最大値、最小値の差２５ｍｍと、Ｙ座標の最大値、最小値の差１４ｍｍとの比１．８が、例えば１．０±２０％の設定範囲外であるので、該網線部に網線部分の欠陥ありと判定した。
【００４３】
網欠陥の判別処理後、前記２値化画像に対してガラス欠陥の判別処理を行う。すなわち、図２（ｂ）の２値化画像のすべての網線を含む濃信号の画素に対し、濃信号の画素と淡信号の画素の境界部の濃信号の画素を淡信号化する収縮処理を２回行った処、網線部はすべて淡信号化となり、濃信号の画素が残っていれば、該部分がガラス欠陥ということになるが、図２（ｃ）に示すように、実施例１についてはすべて淡信号となり、ガラス欠陥が存在しないことが証明できた。
【００４４】
該網入りガラスの良不良の判定は、網欠陥、ガラス欠陥のすべての検査が完了した段階で、総合的に判断する。
【００４５】
［実施例２］図３（ａ）に示したような正方形の網形状を有する網入りガラスＧ内にガラス欠陥４を有している場合の欠陥検出の例である。ＣＣＤカメラで撮像した図３（ａ）の画像を二値化した画像が図３（ｂ）であり、画像処理装置のラベリング処理機能により、四角形の各網目について淡信号図形の面積（淡信号部の画素総数）、該位置が算出される。
【００４６】
実施例１と同様に、まず網欠陥検出のアルゴリズムによって網欠陥を検出する手順を行った。すなわち、各ラベルの淡信号部の画素の面積を算出し設定範囲と比較することによって、断線による隣接する網目との連結は無いことがわかった。
【００４７】
また、該各淡信号図形のＸ座標の最大値最小値の差１２．２５〜１２．５ｍｍと、Ｙ座標の最大値最小値の差１３．２５〜１３．７５ｍｍとの比１．１〜１．０５が設定範囲、例えば１．０±２０％の内にあるかどうかを調べたところ、許容範囲内であったので、各淡信号図形を取り囲む濃信号に相当する網線部に変形不良がないことが証明できた。
【００４８】
網欠陥の判別処理後、引き続いて、ガラス欠陥の判別処理を行う。すなわち、図３（ｂ）の２値化画像のすべての網線を含む濃信号の画素に対し、濃信号の画素と淡信号の画素の境界部の濃信号の画素を淡信号化する収縮処理を２回行った処、網線部はすべて淡信号化し、図３（ｃ）に示したように、ガラス欠陥に相当する２箇所の濃信号の画素４、４だけが残り、該２箇所の濃信号によりガラス欠陥を検出することができた。
【００４９】
［実施例３］図４（ａ）に示したような菱形の網形状を有する網入りガラスＧ内に断線の網欠陥３を有している場合の欠陥検出の例である。ＣＣＤカメラで撮像した図４（ａ）の画像を二値化した画像が図４（ｂ）であり、画像処理装置のラベリング処理機能により、四角で囲まれた符号１〜３が示す淡信号図形の面積（淡信号部の画素総数）、該位置を算出する。
【００５０】
図４（ｂ）に示すように、ラベル１、３については、該ラベルで示された淡信号を取り囲む網線部に断線が無いため、網部の一区画毎にラベルが設けられているが、ラベル２については、２つの区画を仕切る斜めの網線部に断線部３を有するため、２つの区画の淡信号部分が断線部分で連結して、２区画分併せて一つの淡信号図形のラベルとみなされ、他のラベル１、３の淡信号部の面積の２倍の面積になっている。逆に言えば、面積が２倍になっていることより、該ラベルの中間部に網線の断線の網欠陥があることがわかり、また、該ラベル位置情報により網欠陥位置を特定可能である。
【００５１】
続いて、図４（ｂ）に示す状態で、ラベル１、３については、淡信号図形のＸ座標の最大値、最小値の差２７．００〜２７．２５ｍｍと、Ｙ座標の最大値、最小値の差２７．２５〜２７．７５ｍｍの比１．０〜１．０３が、例えば１．０±２０％の設定範囲内にあるので、該淡信号図形を取り囲む濃信号に相当する網線部に欠陥が無いと判定した。
【００５２】
また、ラベル２については、前記Ｘ座標の最大値、最小値の差４１．５ｍｍと、Ｙ座標の最大値、最小値の差４１．７５ｍｍとの比１．０１が、例えば１．０±２０％の設定範囲外であるが、該部にはすでに断線となる網欠陥３の存在が確認されているので、該ラベル２の網線部については網変形の検出結果の如何に係わらず網欠陥があることは明白である。
【００５３】
網欠陥の判別処理後、前記２値化画像に対してガラス欠陥の判別処理については、図４（ｂ）の２値化画像のすべての網線を含む濃信号の画素に対し、濃信号の画素と淡信号の画素の境界部の濃信号の画素を淡信号化する収縮処理を２回行った処、網線部はすべて淡信号化となり、図４（ｃ）に示すように、濃信号の画素が残っていないので、ガラス欠陥が存在しないことがわかった。
【００５４】
［実施例４］図５（ａ）に示したような菱形の網形状を有する網入りガラスＧ内にガラス欠陥４を有している場合の欠陥検出の例である。ＣＣＤカメラで撮像した図５（ａ）の画像を二値化した画像が図５（ｂ）であり、画像処理装置のラベリング処理機能により、菱形の各網目について淡信号図形の面積（淡信号部の画素総数）、該位置が算出される。
【００５５】
実施例２と同様に、まず網欠陥検出のアルゴリズムによって網欠陥を検出する手順を行った。すなわち、各ラベルの淡信号部の画素の面積を算出し設定範囲と比較することによって、断線による隣接する網目との連結は無いことがわかった。
【００５６】
また、該各淡信号のＸ座標の最大値、最小値の差２７．００〜２７．２５ｍｍと、Ｙ座標の最大値、最小値の差２７．２５〜２７．７５ｍｍとの比１．０〜１．０３が設定範囲、例えば１．０±２０％の内にあるかどうかを調べたところ、許容範囲内であったので、各淡信号図形を取り囲む濃信号に相当する網線部に変形不良がないことが証明できた。
【００５７】
網欠陥の判別処理後、引き続いて、ガラス欠陥の判別処理を行う。すなわち、図５（ｂ）の２値化画像のすべての網線を含む濃信号の画素に対し、濃信号の画素と淡信号の画素の境界部の濃信号の画素を淡信号化する収縮処理を２回行った処、網線部はすべて淡信号化し、図５（ｃ）に示したように、ガラス欠陥に相当する２箇所の濃信号の画素４、４だけが残り、該２箇所の濃信号によりガラス欠陥を検出することができた。
【００５８】
網入りガラスの良不良の判定は、網欠陥、ガラス欠陥のすべてを検査し終わった段階で、総合的に判断する。
【００５９】
［実施例５］図６（ａ）に示したような平行な直線状の線入りガラスＧ内の線状部に断線３を有している場合の欠陥検出の例である。ＣＣＤカメラで撮像した図６（ａ）の画像を二値化した画像が図６（ｂ）であり、該二値化した画像に対して前述の実施例１と同様に画像処理装置でラベリング処理を行う。
【００６０】
本実施例において、ラベリング処理するにあたり、該二値化画像ブロックの上辺と下辺には実際の金属線条に相当する濃信号の画素はないが、該画像ブロック内の淡信号の上辺及び下辺と、前記平行な金属線による濃信号で囲まれた長方形エリアの各淡信号図形について、まず網欠陥検出のアルゴリズムによって網欠陥３を検出する手順を行った。
【００６１】
図６（ｂ）に示すように、ラベル１、２については、該ラベルで示された淡信号を取り囲む網線内に断線が無いため、網部の一区画毎にラベルが設けられているが、ラベル３については、２つの区画を仕切る網線部に断線部３を有するため、２つの区画の淡信号部分が断線部分で連結して、２区画分併せて一つのラベルとみなされ、他のラベルの面積の２倍の面積になっている。前述した実施例と同様に、面積が２倍になっていることより、該ラベルの中間部に網線３があることがわかる。また、該ラベル３のＸ、Ｙ座標による位置情報により網欠陥位置を特定可能である。
【００６２】
続いて、図６（ｂ）に示す二値化画像状態の各淡信号図形について、Ｙ座標の最小値から最大値間を所定のピッチでＸ座標の最大値と最小値を算出して、そのＸ座標の差を算出した結果、ラベル１、２については、該ラベルを挟む平行な金属線２、２・・には変形がないので、Ｘ座標の間隔はほぼ一定で許容範囲内にある。一方、ラベル３については、金属線の断線による欠陥があるので、変形の欠陥を検出する必要はないが、あえて網欠陥の検出のアルゴリズムによって変形の検出を試みたとしても、淡信号部のＸ座標の幅がほぼ２倍となるため、該部に網欠陥があることがわかる。
【００６３】
網欠陥３の判別処理後、前記２値化画像に対してガラス欠陥の判別処理については、図６（ｂ）の２値化画像のすべての網線を含む濃信号の画素に対し、濃信号の画素と淡信号の画素の境界部の濃信号の画素を淡信号化する収縮処理を２回行った処、網線部はすべて淡信号化となり、濃信号の画素が残らないので、ガラス欠陥が存在しないことがわかった。
【００６４】
［実施例６］図７（ａ）に示したような平行な直線状の線入りガラスＧ内の線状部に断線３を有している場合の欠陥検出の例である。ＣＣＤカメラで撮像した図７（ａ）の該二値化した画像に対して前述の実施例５と同様に画像処理装置でラベリング処理を行う。
【００６５】
実施例５と同様に、該画像ブロック内の淡信号の上辺及び下辺と、前記平行な金属線による濃信号で囲まれた長方形エリアの各淡信号図形について、まず網欠陥検出のアルゴリズムによって網欠陥３を検出する手順を行ったところ、各ラベルの淡信号部の面積はいずれも設定範囲内にあるため、金属線２の断線が無いことがわかった。
【００６６】
次に、実施例２と同様に、まず網欠陥検出の平行な金属線の場合のアルゴリズムによって金属線の変形を検出する手順を行った。すなわち、Ｙ座標の最小値から最大値間を所定のピッチでＸ座標の最大値と最小値を算出して、そのＸ座標の差を算出した結果、すべてのラベルのＸ軸方向の幅はほぼ一定で許容範囲内にあるので、各淡信号部を挟む平行な金属線２、２・・には変形がないことがわかった。
【００６７】
網欠陥の判別処理後、引き続いて、ガラス欠陥の判別処理を行う。すなわち、図７（ｂ）の２値化画像のすべての網線を含む濃信号の画素に対し、濃信号の画素と淡信号の画素の境界部の濃信号の画素を淡信号化する収縮処理を２回行った処、金属線はすべての淡信号化し、図７（ｃ）に示したように、ガラス欠陥に相当する２箇所の濃信号の画素４、４だけが残り、該２箇所の濃信号によりガラス欠陥を検出することができた。
【００６８】
最終的に、網入りガラスの良不良の判定は、網欠陥、ガラス欠陥のすべてを検査し終わった段階で、総合的に判断すればよい。
【図面の簡単な説明】
【００６９】
【図１】本発明の検査装置の要部概略図
【図２】（ａ）〜（ｃ）は、それぞれ正方形状の網入りガラスの原画像と、２値化画像、及び網線を収縮消去した画像の実施例１を示す図。
【図３】（ａ）〜（ｃ）は、それぞれ正方形状の網入りガラスの原画像と、２値化画像、及び網線を収縮消去した画像の実施例２を示す図。
【図４】（ａ）〜（ｃ）は、それぞれ菱形形状の網入りガラスの原画像と、２値化画像、及び網線を収縮消去した画像の実施例３を示す図。
【図５】（ａ）〜（ｃ）は、それぞれ菱形形状の網入りガラスの原画像と、２値化画像、及び網線を収縮消去した画像の実施例４を示す図。
【図６】（ａ）〜（ｃ）は、それぞれ平行線形状の網入りガラスの原画像と、２値化画像、及び網線を収縮消去した画像の実施例５を示す図。
【図７】（ａ）〜（ｃ）は、それぞれ平行線形状の網入りガラスの原画像と、２値化画像、及び網線を収縮消去した画像の実施例６を示す図。
【図８】正方形状の網入りガラスの網形状線の変形した網欠陥を示す図。
【図９】菱形形状の網入りガラスの網形状の変形した網欠陥を示す図。
【図１０】平行な金属線入りガラスの線形状の変形した網欠陥を示す図。
【符号の説明】
【００７０】
Ｇ        網入りまたは線入りガラス
２、２’  網線
３        網欠陥
４        ガラス欠陥
５        ラベル
１０        光源
１１        カメラ
１２        画像処理装置
１３        パソコン
【図１】
2010044010.tif 000003
【図２】
2010044010.tif 000004
【図３】
2010044010.tif 000005
【図４】
2010044010.tif 000006
【図５】
2010044010.tif 000007
【図６】
2010044010.tif 000008
【図７】
2010044010.tif 000009
【図８】
2010044010.tif 000010
【図９】
2010044010.tif 000011
【図１０】
2010044010.tif 000012