(57)【要約】【課題】画像内に被検査物の端部領域が含まれている場合において、たとえ機械的に画像を複数の領域に分割して検査を行ったとしても、誤認識を招くことがない技術を提供する。【解決手段】被検査物の画像を複数のブロックに分割し、その中で任意の注目ブロックＢ（ｍ，ｎ）を設定する。この注目ブロックＢ（ｍ，ｎ）に対し、各方向Ａ１〜Ａ４について隣接する周辺ブロックとの間で濃度を比較する。このとき、例えば左右方向でみて一方の周辺ブロックＢ（ｍ−１，ｎ）から注目ブロックＢ（ｍ，ｎ）への濃度変化量が負の値となり、かつ、注目ブロックＢ（ｍ，ｎ）から他方の周辺ブロックＢ（ｍ＋１，ｎ）への濃度変化量が正の値となった場合にのみ、各変化量の合算値を欠陥度として扱う。【選択図】図７
2010071875.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検査物を撮像した画像を取得する取得工程と、
前記取得した画像を所定の配列で複数のブロックに分割する分割工程と、
前記分割した複数のブロックの中で検査対象とするべき注目ブロックを設定し、この注目ブロック内でみた画像の濃度と前記注目ブロックに隣接する周辺ブロック内でみた画像の濃度とを、前記配列内で一方向に隣接する２つの前記周辺ブロックについてそれぞれ比較する比較工程と、
前記比較した結果、前記注目ブロック内での濃度が２つの前記周辺ブロック内での濃度に対してともに低かった場合にのみ、前記注目ブロック内での濃度と前記各周辺ブロック内での濃度との間で求めた２つの変化量を合算することで前記注目ブロックの欠陥度を求める算出工程と、
前記求めた欠陥度に基づき前記注目ブロック内での欠陥の有無を判断する判断工程と
を含む欠陥検査方法。
【請求項２】
請求項１に記載の欠陥検査方法において、
前記分割した複数のブロックを順に前記注目ブロックとして設定することで、個々のブロックについて前記比較工程、前記算出工程及び前記判断工程を実行することを特徴とする欠陥検査方法。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の欠陥検査方法において、
前記比較工程では、
２つの前記周辺ブロックのうち、一方の前記周辺ブロック内での濃度に対する前記注目ブロック内での濃度の差を第１の変化量とし、前記注目ブロック内での濃度に対する他方の前記周辺ブロック内での濃度の差を第２の変化量としてそれぞれ求め、
前記算出工程では、
前記第１の変化量が負の値をとり、かつ、前記第２の変化量が正の値をとる場合にのみ、前記第１の変化量と前記第２の変化量との差分を前記欠陥度とすることを特徴とする欠陥検査方法。
【請求項４】
請求項１から３のいずれかに記載の欠陥検査方法において、
前記比較工程では、
１つの前記注目ブロックについて、これと隣接する２つの前記周辺ブロックの組を前記配列内で複数方向に規定することにより各方向別で複数通りに濃度の比較を行い、
前記算出工程では、
前記比較が行われた方向ごとに前記注目ブロック内での濃度と前記各周辺ブロック内での濃度との間で求めた２つの変化量を合算し、その中で最大値となる変化量を前記注目ブロックの欠陥度とすることを特徴とする欠陥検査方法。
【請求項５】
請求項１から４のいずれかに記載の欠陥検査方法において、
前記分割工程では、
検出する欠陥の種類に応じて画像を分割するブロックの形状を変化させることを特徴とする欠陥検査方法。
【請求項６】
被検査物を撮像して画像を生成する画像生成手段と、
前記画像生成手段により生成された画像を所定の配列で複数のブロックに分割し、その中で検査対象として設定した注目ブロック内でみた画像の濃度と前記注目ブロックに隣接する周辺ブロック内でみた画像の濃度とを、前記配列内で一方向に隣接する２つの前記周辺ブロックについてそれぞれ比較する比較手段と、
前記比較手段による比較の結果、前記注目ブロック内での濃度が２つの前記周辺ブロック内での濃度に対してともに低かった場合にのみ、前記注目ブロック内での濃度と前記各周辺ブロック内での濃度との間で求めた２つの変化量を合算することで前記注目ブロックの欠陥度を求める算出手段と、
前記算出手段により求めた欠陥度に基づき前記注目ブロック内での欠陥の有無を判断する判断手段と
を備えた欠陥検査装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被検査物を撮像して得た画像を用いて表面の欠陥を検査することができる欠陥検査方法及び欠陥検査装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、この種の欠陥検査方法又は欠陥検査装置に関して、被検査物を撮像して得た画像データを任意の領域に分割し、領域内に含まれる画素の濃度値を積算して積算値を求め、この積算値を閾値と比較して欠陥を検出する先行技術が知られている（特許文献１参照）。またその他の先行技術として、任意に分割された領域内で画素濃度を積算し、その積算値から領域間隔ごとに差分演算を行って微分値を求め、その値を所定値と比較して欠陥を検出する検査装置が知られている（特許文献２参照）。
【０００３】
上述した先行技術によれば、撮像して得た画像データ中の全ての画素について１つずつ検査を行うのではなく、領域内に含まれる画素の濃度を積分により平均化した値を求めて検査を行うことができるため、それだけ演算処理の高速化を図ることができると考えられる。
【特許文献１】特開２００５−２６５４６７号公報
【特許文献２】特開２０００−３６０４８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、例えば撮像した画像内に被検査物の端部領域が含まれている場合、上述した先行技術のように画像全体を任意の領域に分割してしまうと、端部の外側にある背景画像の濃度が領域全体の平均濃度に多大な影響を及ぼすことがある。この場合、たとえ被検査物の端部領域に欠陥が存在しなかったとしても、領域全体が欠陥として誤認識（いわゆる過検出）されてしまうという問題がある。
【０００５】
そこで本発明は、画像内に被検査物の端部領域が含まれている場合において、たとえ機械的に画像を複数の領域に分割して検査を行ったとしても、誤認識を招くことがない技術の提供を課題としたものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
第１に本発明は、以下の（１）〜（４）の工程から構成される欠陥検査方法である。
（１）取得工程
この工程では、被検査物を撮像した画像を取得する。なお取得する画像は、予め保存されている画像データを用いて再現したものであってもよい。
【０００７】
（２）分割工程
この工程では、取得した画像を所定の配列で複数のブロックに分割する。これにより、分割後の個々のブロック内には画像を構成する複数の画素が含まれた状態となる。
【０００８】
（３）比較工程
この工程は、分割した複数のブロックの中で検査対象とするべき注目ブロックを設定し、この注目ブロック内でみた画像の濃度と注目ブロックに隣接する周辺ブロック内でみた画像の濃度とを、配列内で一方向に隣接する２つの周辺ブロックについてそれぞれ比較するものである。
【０００９】
（４）算出工程
この工程では、上記（３）の比較工程で濃度を比較した結果、注目ブロック内での濃度が２つの周辺ブロック内での濃度に対してともに低かった場合にのみ、注目ブロック内での濃度と各周辺ブロック内での濃度との間で求めた２つの変化量を合算することで注目ブロックの欠陥度を求める。
【００１０】
（５）判断工程
この工程では、求めた欠陥度に基づき注目ブロック内での欠陥の有無を判断する。例えば、予め定めた閾値と欠陥度とを比較し、欠陥度が閾値を上回っていれば欠陥有りと判断し、逆に欠陥度が閾値に達していなければ欠陥無しと判断することができる。
【００１１】
上記のように本発明の欠陥検査方法は、もとの画像を複数のブロックに分割した中から任意の注目ブロックを設定し、これと隣接する２つの周辺ブロックとの間でそれぞれ濃度を比較したとき、注目ブロックの濃度が２つの周辺ブロックの濃度よりもともに低かった場合にのみ、検査を行うものとしている。このため、注目ブロックの濃度がいずれか一方の周辺ブロックの濃度よりも高かったり、あるいは両方の周辺ブロックよりも高かったりした場合は、その注目ブロックについて欠陥の有無を判断しない。
【００１２】
このため本発明の欠陥検査方法によれば、被検査物の範囲外で撮像された画素を多く含むブロックが注目ブロックとして設定された場合、これに隣接する２つの周辺ブロックのうち一方は、その方向によって必ず注目ブロックと同じく被検査物の範囲外で撮像された画素を多く含むことになる。したがって、この場合は注目ブロックの濃度が両方の周辺ブロックの濃度に対してともに低くなることはないので、たとえ注目ブロックの濃度が極端に低かったとしても、そこに欠陥があるものとして誤認識してしまうことはない。
【００１３】
第２に本発明の欠陥検査方法は、上記（２）の分割工程で分割した複数のブロックを順に注目ブロックとして設定することで、個々のブロックについて（３）の比較工程、（４）の算出工程及び（５）の判断工程を実行するものである。
【００１４】
この場合、例えば全てのブロックについて一通り各工程が実行されるため、画像全体にわたって検査を行うことができる。
【００１５】
第３に本発明の欠陥検査方法において、上記（３）の比較工程では、２つの周辺ブロックのうち、一方の周辺ブロック内での濃度に対する注目ブロック内での濃度の差を第１の変化量とし、注目ブロック内での濃度に対する他方の周辺ブロック内での濃度の差を第２の変化量としてそれぞれ求めることができる。
【００１６】
この場合、上記（４）の算出工程では、第１の変化量が負の値をとり、かつ、第２の変化量が正の値をとる場合にのみ、第１の変化量と第２の変化量との差分を欠陥度とすることができる。
【００１７】
上記の手法を採用すれば、機械的に求めた第１及び第２の変化量から欠陥度を算出したり、あるいは欠陥度を算出するかどうかを決定したりすることができるので、シンプルかつ容易に演算処理を進行させることができる。
【００１８】
第４に本発明の欠陥検査方法において、上記（３）の比較工程では、１つの注目ブロックについて、これと隣接する２つの周辺ブロックの組を配列内で複数方向に規定することにより各方向別で複数通りに濃度の比較を行ってもよい。
【００１９】
この場合、上記（４）の算出工程では、比較が行われた方向ごとに注目ブロック内での濃度と各周辺ブロック内での濃度との間で求めた２つの変化量を合算し、その中で最大値となる変化量を注目ブロックの欠陥度とすることができる。
【００２０】
このような手法を採用すれば、最も濃度変化が顕著となる方向について得られた結果を注目ブロックの欠陥度（代表値）として使用することができるので、注目ブロックの周辺ブロックにおけるコントラストの低下や、欠陥以外のノイズの影響を排除した上でより正確な検査を行うことができる。
【００２１】
第５に本発明の欠陥検査方法において、上記（２）の分割工程では、検出する欠陥の種類に応じて画像を分割するブロックの形状を変化させることが好ましい。
【００２２】
この場合、画像内で各方向に特徴を有する複数種類の欠陥についても、それぞれの特徴に合わせた形態のブロックに分割することで、なるべく的を絞った上で適切な検査を行うことができる。
【００２３】
第６に本発明は、欠陥検査装置を提供する。この欠陥検査装置は、第１〜第５に挙げた欠陥検査方法を実行することができる。
【００２４】
すなわち欠陥検査装置は、被検査物を撮像して画像を生成する画像生成手段と、画像生成手段により生成された画像を所定の配列で複数のブロックに分割し、その中で検査対象として設定した注目ブロック内でみた画像の濃度と注目ブロックに隣接する周辺ブロック内でみた画像の濃度とを、配列内で一方向に隣接する２つの周辺ブロックについてそれぞれ比較する比較手段と、比較手段による比較の結果、注目ブロック内での濃度が２つの周辺ブロック内での濃度に対してともに低かった場合にのみ、注目ブロック内での濃度と各周辺ブロック内での濃度との間で求めた２つの変化量を合算することで注目ブロックの欠陥度を求める算出手段と、算出手段により求めた欠陥度に基づき注目ブロック内での欠陥の有無を判断する判断手段とを備えるものである。
【００２５】
このため本発明の欠陥検査装置は、例えば多数の被検査物を順に撮像して画像を生成しつつ、この生成した画像を用いて順にブロック分割や濃度の比較、欠陥度の算出、そして欠陥有無の判断といった手順を流れ作業で実行することができる。したがって、例えば製造ライン上で大量生産される被検査物を効率よく検査し、その品質管理に寄与するといった有用性を得ることができる。
【発明の効果】
【００２６】
以上のように本発明の欠陥検査方法及び欠陥検査装置によれば、画像内に被検査物の範囲外で撮像された画素が含まれていても、これを欠陥部分として誤認識することがない。したがって、事前に画像から被検査物の範囲外の画素を除外しておく必要がなく、機械的に画像を用いて検査を進めることができるので、それだけ検査の効率を高めることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
以下、本発明の実施形態について図面を参照しながら説明する。
図１は、欠陥検査装置１０の構成例を概略的に示した図である。欠陥検査方法は、この欠陥検査装置１０を用いて実現することができる。ここでは先ず、欠陥検査装置１０の構成列について説明する。
【００２８】
欠陥検査装置１０は、例えば搬送機構としてベルトコンベア１２を備えている。このベルトコンベア１２は、無端状の搬送ベルト１２ａをローラ１２ｂの回転に伴って一定方向に周回走行させながら、その搬送面上に載置した被検査物（以下、「ワーク」と称する。）Ｗを搬送ベルト１２ａの走行方向に搬送する。なおベルトコンベア１２は、その動力として図示しないモータを備えている。
【００２９】
ベルトコンベア１２には、例えば一方のローラ１２ｂにロータリエンコーダ１４が連結されている。ロータリエンコーダ１４は、例えば伝動ベルト１６を介してローラ１２ｂの回転に伴って駆動され、一定の回転角度ごとにパルス信号を発生させる。
【００３０】
欠陥検査装置１０は撮像機器としてのラインセンサ１８を備えており、このラインセンサ１８は、ベルトコンベア１２の上方に設置されている。ラインセンサ１８には、一定の幅で直線状に配列された多数の撮像素子が内蔵されている。なお、ラインセンサ１８に用いるイメージセンシングデバイスには、例えばＣＣＤイメージセンサ、ＣＭＯＳイメージセンサ等の半導体方式の他に、電子管方式の撮像管等も使用可能である。また、ラインセンサ１８の前面（受光面の前方）には、ワークＷからの反射光を撮像素子に結像させるレンズ２０が設置されている。
【００３１】
また欠陥検査装置１０は、ワークＷを照らす光源として照明器具２２を備えている。この照明器具２２もまたベルトコンベア１２の上方に設置されており、照明器具２２とラインセンサ１８及びレンズ２０とは、図１中の撮像位置にあるワークＷを挟んで互いに対極に位置している。照明器具２２には、例えば冷陰極管、放電管、白熱ランプ等の各種の照明灯を用いることができる。
【００３２】
また、照明器具２２の光照射方向にはスリット（遮光板）５０が配置されており、このスリット５０は、主走査方向と平行なエッジを有している。スリット５０は、その一端におけるエッジまでの部分で照明器具２２から照射される光を部分的（約５０％）に遮る位置に設けられている。このようなスリット５０は、ワークＷの欠陥部分（凹凸欠陥）を撮像したときの画像のコントラストを強調する働きを有するものである。なお、スリット５０を用いた欠陥の検査手法については後述する。
【００３３】
ベルトコンベア１２の各ローラ１２ｂは、図示されていないモータ等の駆動源から動力を受け、一定速度で同じ方向（図１でみて時計回り方向）に回転する。またベルトコンベア１２には、例えば図示されていないオートフィーダからワークＷが１個ずつ供給される。ここで被検査物（検査対象）となるワークＷには、例えば樹脂製や金属製、木製の板状片、紙片、印刷物、箱状体等の各種のものを適用可能であり、特定の種類のみに制約されることはない。なお、ベルトコンベア１２の終端から排出されたワークＷは、例えば図示されていないスタッカにより回収されるか、あるいは別のコンベアに引き継がれる。
【００３４】
欠陥検査装置１０は、これら機械的要素の他に演算処理部２４を備えている。演算処理部２４は、中央演算処理装置（ＣＰＵ）や記憶装置（ＲＯＭ，ＲＡＭ）、入出力インタフェース（Ｉ／Ｏ）等を有した電子計算機を用いて構成されている。電子計算機の例としては、汎用のパーソナルコンピュータ、ワークステーション等を挙げることができる。演算処理部２４には、上記のロータリエンコーダ１４からパルス信号が入力されるとともに、ラインセンサ１８から画像信号が入力されるものとなっている。演算処理部２４は、これら入力信号に基づいて画像データの各種処理を行う。なお、演算処理部２４で行われる処理についてはさらに後述する。
【００３５】
図２は、ラインセンサ１８によりワークＷが撮像される過程を示した斜視図である。ラインセンサ１８は、その主走査線Ｌが搬送ベルト１２ａの幅方向（横断方向）に位置付けられており、照明器具２２は、この主走査線Ｌ上を中心として照明光を発している。ワークＷは、搬送される過程で主走査線Ｌを通過し、この主走査線Ｌの位置でワークＷの表面から反射された光はレンズ２０を経てラインセンサ１８の撮像素子に結像される。なお、このとき主走査線Ｌ上には、ワークＷの表面領域だけでなく、その両外側の搬送ベルト１２ａの上面領域が含まれている。
【００３６】
図３は、演算処理部２４の構成をより詳細に示すブロック図である。演算処理部２４は、その構成要素として入力部３０、データ処理部３２、データ記憶部３４、欠陥検出部３６及び出力部３８を備えるほか、これらの動作を制御するＣＰＵ４０を備えている。以下、それぞれの構成要素について説明する。なお、ここではＣＰＵ４０とは別にデータ処理部３２及び欠陥検出部３６を設けた例を挙げているが、これらデータ処理部３２や欠陥検出部３６の機能はＣＰＵ４０のリソースを用いて実現してもよい。また、ここで図示とともに挙げた構成はあくまで好ましい一例であり、演算処理部２４には他の構成を採用することもできる。
【００３７】
入力部３０には、入力インタフェースを介してラインセンサ１８からの画像信号及びロータリエンコーダ１４からのパルス信号が入力される。入力部３０は、入力されるパルス信号を参照しながら画像信号（アナログ信号）を必要に応じて減衰調整し、Ａ／Ｄ変換してデータ処理部３２に伝送する機能を有する。
【００３８】
データ処理部３２は、伝送された画像信号を１ライン分の画像データ（ラスタデータ）の形式で処理する。このとき１ライン中の各画素には、例えばグレースケールの濃度値（０〜２５５階調）が割り当てられる。またデータ処理部３２は、１ライン中に含まれる各画素に対して、例えば０〜ｍまでのカラムアドレスを付与するとともに、１ラインごとに例えば１〜ｎまでのローアドレスを付与する。
【００３９】
データ処理部３２で処理された１ラインごとの画像データは、データバス４２を介してデータ記憶部３４に転送される。データ記憶部３４には一定の記憶領域が確保されており、この記憶領域には、画像データに付与されるローアドレス及びカラムアドレスにそれぞれ対応したメモリアドレスが割り当てられている。転送された画像データ（０〜２５５の濃度値）は、それぞれ対応するメモリアドレスのメモリセル（１バイト分）に書き込まれる。
【００４０】
欠陥検出部３６は、データバス４２を介してデータ記憶部３４にアクセスし、記憶領域から画像データを読み出して欠陥の検査処理を行う。また欠陥検出部３６は、欠陥の検査結果データをデータ記憶部３４に書き込むとともに、必要に応じて検査結果データを出力部３８に転送する。なお、欠陥検出部３６が行う検査処理の具体的な態様についてはさらに後述する。
【００４１】
出力部３８は、上記のように検査結果データを出力するほか、必要に応じて撮像された画像データ（ワークＷの画像）を出力する。データの出力先は、例えば図示しない画像表示装置や、他の汎用コンピュータ、記録媒体等である。これにより、画像表示装置に検査結果を表示してオペレータが画面上で欠陥を視認したり、あるいは、画面上にワークＷの表面画像を表示し、その画像をオペレータが視認したりすることができる。
【００４２】
その他、特に図示していないが、演算処理部２４はデータ補正部を備えていてもよい。データ補正部は、データ記憶部３４に記憶された画像データを読み出し、その補正処理を行う。補正処理は、例えばベルトコンベア１２による搬送速度の周期的な変化による濃淡むらの補正や、室内照明のフリッカ等による濃度差の変化を補正する目的で行われる。またこのようなデータ補正部の機能は、ＣＰＵ４０のリソースを用いて実現してもよい。
【００４３】
〔画像データの生成〕
演算処理部２４において、画像データの生成は例えば以下のプロセスを通じて行われる。すなわち演算処理部２４は、ロータリエンコーダ１４からパルス信号の入力（エッジターンオン）があると、ラインセンサ１８を用いて１ライン分の撮画（撮像）を実行する。これにより、ラインセンサ１８では各撮像素子がアクティブ（露光状態）となり、主走査線Ｌからの反射光強度に基づいて画像信号が生成される。次にパルス信号の入力（エッジターンオフ）があると、演算処理部２４は１ライン分の撮画を終了する。ここまでの処理を経ると、１ライン分の画像データが生成される。
【００４４】
演算処理部２４は、１ライン分の画像データ生成プロセスを１回終了すると、また改めて次回の画像データ生成プロセスを繰り返し、これらを複数ライン分だけ蓄積して１つの画像データを生成する。なお画像データ生成プロセスは、ワークＷが主走査線Ｌを通過する直前のタイミングから、ワークＷが主走査線Ｌを通過した直後のタイミングまでの時間内で繰り返し実行される。このため欠陥検査装置１０は、図１，２に示されていないワーク検出センサを備えており、このワーク検出センサにより主走査線Ｌの直前（搬送方向でみて上流位置）に１つのワークＷが到達したことを検出すると、演算処理部２４では上記の画像データプロセスが開始される。そして欠陥検査装置１０は、ワーク検出センサにより同じワークＷが主走査線Ｌの直前を通り過ぎたことを検出すると、その一定時間後に演算処理部２４では画像データ生成プロセスの繰り返しが終了する。
【００４５】
〔欠陥検査方法〕
以上の画像データ生成プロセスを通じて得た画像を用いて、本実施形態では演算処理部２４においてワークＷの表面欠陥を検査することができる。以下、本実施形態の欠陥検査装置１０を用いて実施することができる欠陥検査方法について説明する。
【００４６】
図４は、演算処理部２４において実行される欠陥検査プロセスの手順例を示したフローチャートである。以下、各手順を追って欠陥検査プロセスの概要を説明する。
【００４７】
ステップＳ１０：先ず欠陥検出部３６は、データ記憶部３４から画像データを取得（データ取り込み）する。このとき取得する画像データは、例えばワークＷの表面全体を撮像した２次元の全画素についてである。
【００４８】
ステップＳ１２：次に欠陥検出部３６は、今回のプロセスで取り扱う欠陥種を設定する。なお欠陥種は、例えば欠陥の大きさや形状等によって予め欠陥種１〜ｎまで規定されている。例えば欠陥には、画像の縦方向に長い縦縞状のものもあれば、横方向に長い横縞状のものもあるし、縦横均等に拡がった形態のものもある。あるいは、画像内で比較的広い範囲を占める欠陥もあれば、極狭い範囲しか占めない欠陥もある。このため本実施形態では、大まかな欠陥の形態種別に応じて予め欠陥種１〜ｎを設定し、欠陥の種別に応じた処理を行っている。なお、欠陥種ごとの処理の違いについては後述する。
【００４９】
ステップＳ１４：先のステップＳ１２で今回の欠陥種（１〜ｎのいずれか）を設定すると、次に欠陥検出部３６は、欠陥検出処理を実行する。この処理において、欠陥検出部３６はさらに詳細なプロセスを実行し、欠陥の有無を判定する。なお、具体的な処理の手順については別のフローチャートを用いて後述する。
【００５０】
ステップＳ１６：欠陥検出処理から復帰すると、次に欠陥検出部３６は欠陥種ｎまでの検査が完了したか否かを確認する。その結果、未だ欠陥種ｎまでの検査が完了していなければ（Ｎｏ）、欠陥検出部３６はステップＳ１２に戻って次の欠陥種（前回＋１）を設定し、改めて欠陥検出処理（ステップＳ１４）を実行する。
【００５１】
以上の手順を経て、１つの画像データについて欠陥種１〜ｎまでの検査が完了したことを確認すると（ステップＳ１６：Ｙｅｓ）、欠陥検出部３６は次のステップＳ１８を実行する。
【００５２】
ステップＳ１８：欠陥検出部３６は、これまでの処理を通じて上記のデータ記憶部３４に蓄積しておいた検査結果を収集し、これを例えば一覧形式にして出力する。検査結果の一覧は、例えば欠陥種ごとに画像内での欠陥の位置（座標）を特定したものや、欠陥の画像を部分的に切り取ってサムネイル化したものとして表することができる。
【００５３】
そして以上の手順を実行すると、欠陥検出部３６は１つの画像データについて欠陥検査プロセスを終了する。なお欠陥検出部３６は、別のワークＷについて検査を行う場合、図４のプロセスを改めて実行する。
【００５４】
〔欠陥検出処理〕
次に図５は、上記の欠陥検査プロセスにおいて実行される欠陥検出処理（図４中のステップＳ１４）の手順例を示すフローチャートである。以下、欠陥検出処理について、手順を追って説明する。
【００５５】
ステップＳ１４０：欠陥検出部３６は、今回の取り扱い対象となる欠陥種（１〜ｎ）に応じて画像データを複数のブロックに分割する。例えば、画像データが１ラインでＸ画素分あり、副走査方向にＹ行で構成される場合、これらＸ×Ｙ画素を大きく分けてｘ×ｙ配列（行列）のブロックに分割する。ここでｘ，ｙは、それぞれＸ，Ｙよりも小さい値（例えば４分の１〜１０分の１程度）である。
【００５６】
〔ブロック分割例〕
ここで図６は、１つの画像データを複数（ｘ×ｙ）のブロックに分割した場合の例を示す概略図である。図６中、全体の外枠が画像データの境界に相当し、その中に格子状に形成される枠線が各ブロックの境界に相当する。また図５中、画像データ全体の右上隅に位置するブロックについては、その中に含まれる個々の画素を区切って示している。
【００５７】
上記のように画像データを分割することで、例えば最上段の位置では横方向にブロックＢ（１，１），Ｂ（２，１），Ｂ（３，１），・・・，Ｂ（ｘ，１）が生成され、また左端位置では最上段のブロックＢ（１，１）に続き、縦方向にブロックＢ（１，２），Ｂ（１，３），・・・，Ｂ（１，ｙ）が生成される。したがって、この中の任意のブロックＢ（ｍ，ｎ）は、例えば横方向で左からｍ番目、縦方向で上からｎ番目に位置するものとなる。
【００５８】
図６に示される分割例では、各ブロックの縦方向と横方向とで画素数が異なっている。このときのアスペクト比（ａ：ｂ）は、上記のように取り扱う欠陥種に応じて任意に設定することができる。例えば縦方向に長く現れる欠陥を取り扱う場合、図６に示されるように比較的縦長のアスペクト比（ａ＜ｂ）を採用することができる。
【００５９】
〔図５：欠陥検出処理を参照〕
ステップＳ１４２：ブロック分割を行うと、次に欠陥検出部３６は隣接するブロック間で濃度を比較する。例えば、任意の注目ブロックＢ（ｍ，ｎ）を設定すると、配列内でこれと隣接する周辺の２つのブロックＢ（ｍ−１，ｎ），Ｂ（ｍ＋１，ｎ）について濃度変化量を算出する。また、各ブロック内でみた画像の濃度は、例えばその中に含まれる全画素の平均濃度値で表すことができる。
【００６０】
〔濃度変化量の算出手法〕
ここで図７は、濃度変化量の算出手法について説明するための説明図である。図解するように、ブロック間での濃度の比較は、１つの注目ブロックＢ（ｍ，ｎ）について４つの方向で行われる。具体的には、以下の４通りである。
【００６１】
（１）左右方向での比較
任意の注目ブロックＢ（ｍ，ｎ）に対し、配列内で左右方向Ａ１に隣接する２つのブロックＢ（ｍ−１，ｎ），Ｂ（ｍ＋１，ｎ）を特定する。そして、第１の変化量として左隣に位置する周辺ブロックＢ（ｍ−１，ｎ）から注目ブロックＢ（ｍ，ｎ）への濃度値の変化量を算出する。また第２の変化量として、注目ブロックＢ（ｍ，ｎ）から右隣に位置する周辺ブロックＢ（ｍ＋１，ｎ）への濃度値の変化量を算出する。
【００６２】
（２）斜め方向での比較１
任意の注目ブロックＢ（ｍ，ｎ）に対し、配列内で斜め方向Ａ２に隣接する２つのブロックＢ（ｍ−１，ｎ＋１），Ｂ（ｍ＋１，ｎ−１）を特定する。そして、第１の変化量として左斜め下に位置する周辺ブロックＢ（ｍ−１，ｎ＋１）から注目ブロックＢ（ｍ，ｎ）への濃度値の変化量を算出する。また第２の変化量として、注目ブロックＢ（ｍ，ｎ）から右斜め上に位置する周辺ブロックＢ（ｍ＋１，ｎ−１）への濃度値の変化量を算出する。
【００６３】
（３）斜め方向での比較２
任意の注目ブロックＢ（ｍ，ｎ）に対し、上記とは別の配列内で斜め方向Ａ３に隣接する２つのブロックＢ（ｍ−１，ｎ−１），Ｂ（ｍ＋１，ｎ＋１）を特定する。そして、第１の変化量として左斜め上に位置する周辺ブロックＢ（ｍ−１，ｎ−１）から注目ブロックＢ（ｍ，ｎ）への濃度値の変化量を算出する。また第２の変化量として、注目ブロックＢ（ｍ，ｎ）から右斜め下に位置する周辺ブロックＢ（ｍ＋１，ｎ＋１）への濃度値の変化量を算出する。
【００６４】
（４）上下方向での比較
任意の注目ブロックＢ（ｍ，ｎ）に対し、配列内で上下方向Ａ４に隣接する２つのブロックＢ（ｍ，ｎ−１），Ｂ（ｍ，ｎ＋１）を特定する。そして、第１の変化量として上段に位置する周辺ブロックＢ（ｍ，ｎ−１）から注目ブロックＢ（ｍ，ｎ）への濃度値の変化量を算出する。また第２の変化量として、注目ブロックＢ（ｍ，ｎ）から下段に位置する周辺ブロックＢ（ｍ，ｎ＋１）への濃度値の変化量を算出する。
【００６５】
以上の４通りについて濃度を比較し、各方向別にそれぞれ第１の変化量及び段２の変化量を算出すると、欠陥検出部３６はひとまずこれらの算出結果を保存する。
【００６６】
〔図５：欠陥検出処理を参照〕
ステップＳ１４４：次に欠陥検出部３６は、各方向別の第１の変化量及び段２の変化量について、欠陥条件を判断する。ここでいう欠陥条件とは、各方向別に求めた濃度値の変化量が欠陥の有無を判断するための要素に適合するかどうかを定めたものである。具体的には、第１の変化量が負の値（＜０）であり、かつ、第２の変化量が正の値（＞０）であることを欠陥条件としている。欠陥検出部３６は、各方向別に求めた第１，第２変化量のうち、上記の欠陥条件を満たされないものについては算出結果を破棄する。したがってこれ以降は、欠陥条件に適合する算出結果のみが使用されることになる。
【００６７】
ステップＳ１４６：算出結果を絞り込むと、欠陥検出部３６は残った変化量から欠陥度を算出する。具体的には、各方向別（条件に適合する場合のみ）に求めた第１変化量と第２変化量との差分を求め、その結果を各方向別の欠陥度とする。なお、上記のように第１変化量は負の値であり、第２変化量は正の値であるため、欠陥度は各変化量の絶対値を合算した値として表すことができる。そして欠陥検出部３６は、各方向別に求めた欠陥度のうち、最大のものを最終的に注目ブロックの欠陥度（代表値）として決定する。
【００６８】
ステップＳ１４８：次に欠陥検出部３６は、例えば上記の欠陥度（代表値）を所定の閾値と比較し、その結果に基づいて欠陥の有無を判断する。なお閾値には、予め欠陥種ごとに実験で求めた値を設定しておけばよい。
【００６９】
ステップＳ１５０：このとき欠陥が検出された場合（Ｙｅｓ）、欠陥検出部３６は次にステップＳ１５２を実行する。これに対し、欠陥が検出されなければ（Ｎｏ）、欠陥検出部３６はステップＳ１５４に移行する。
【００７０】
ステップＳ１５２：欠陥を検出した場合、欠陥検出部３６は欠陥の凹凸（深さ又は高さ）を算出する。なお、具体的な算出例についてはさらに後述する。
【００７１】
ステップＳ１５４：そして欠陥検出部３６は、分割した全てのブロックについて検査を行ったか否かを確認する。このとき未だ全ブロックについて検査が完了していなければ（Ｎｏ）、欠陥検出部３６はステップＳ１５６に進む。
【００７２】
ステップＳ１５６：欠陥検出部３６は、注目ブロックを変更する。例えば、今回の検査で設定した注目ブロックの位置を変更し、新たな位置にあるブロックを次の注目ブロックに設定する。このとき欠陥検出部３６は、例えば配列の順番にブロックの位置をずらしていくこともできるし、ランダムな順番でブロックの位置をずらすこともできる。ただし、一度注目ブロックに設定したものは、重複して注目ブロックに設定されることはない。
【００７３】
注目ブロックを変更すると、欠陥検出部３６はステップＳ１４２に戻り、これ以降の手順（ステップＳ１４２〜ステップＳ１５４）を繰り返す。そして、全てのブロックについて検査が完了したことを確認すると（ステップＳ１５４：Ｙｅｓ）、欠陥検出部３６は上記の欠陥検査プロセスに復帰し、そこで次の手順（図４中のステップＳ１６）を実行する。
【００７４】
以上のように、欠陥検査装置１０を用いて行われる欠陥検査方法によれば、ワークＷの表面を撮像した画素を１つ１つ検査するのではなく、これらをブロック単位に区分けした平均濃度値を用いて検査することで、擬似的に画素数を減らすことができる。このため、平滑ではなく粗い表面状態のワークＷの画像についても、そこに含まれる欠陥以外のノイズの影響を抑え、より正確な欠陥検査を行うことができる。
【００７５】
また、欠陥種に応じてブロックのアスペクト比を細かく設定することができるので、例えばコントラストの低い欠陥や、画像上で各方向に特徴を有する欠陥に的を絞って検査を行うことができる。
【００７６】
〔欠陥条件による誤認識の防止〕
また本実施形態では、上記のように欠陥検出処理の中で欠陥条件を判断しているため（図５中のステップＳ１４４）、欠陥の誤認識を防止することができる。以下、この点について具体的に説明する。
【００７７】
図８は、画像データ全体のイメージと、これをブロックに分割した場合に現れる濃度差の例を簡略化して示した図である。
【００７８】
図８中（Ａ）：例えば１つの画像データ内に、ワークＷの表面に相当する表面領域Ａ１と、それ以外の周辺領域Ａ０が含まれている場合を想定する。このような画像データは、四隅が円弧状に仕上げられたカード形状のワークＷを撮像した場合に顕著に現れる。
【００７９】
図８中（Ｂ）：このとき、ワークＷの左端よりも外側に位置する周辺領域Ａ０に注目ブロックＢＬ２を設定すると、例えばその左右方向で濃度を比較した場合、左隣に位置する周辺ブロックＢＬ１から注目ブロックＢＬ２への濃度変化量はほとんどない。なぜなら、これら両ブロックＢＬ１，ＢＬ２はいずれも周辺領域Ａ０内の画素を多く含むため、ともに濃度値が低い（画像が黒い）からである。つまり、ここでの第１の変化量は０となる。
【００８０】
一方、注目ブロックＢＬ２の右隣に位置する周辺ブロックＢＬ３については、表面領域Ａ１内の画素を多く含むため、その濃度値は比較的高い。この場合、注目ブロックＢＬ２から周辺ブロックＢＬ３への濃度変化量（第２の変化量）は正の値となるが、上記のように第１の変化量が０であるため、欠陥条件を満たしていないことがわかる。したがって、この注目ブロックについては欠陥度を算出することなく、第１，第２の変化量は破棄されるので、たとえ注目ブロックＢＬ２の平均濃度値が低かったとしても、これを欠陥として誤認識してしまうことはない。
【００８１】
図８中（Ｃ）：同様に、ワークＷの右端よりも外側に位置する周辺領域Ａ０に注目ブロックＢＲ２を設定すると、例えばその左右方向で濃度を比較した場合、この注目ブロックＢＲ２から右隣に位置する周辺ブロックＢＲ３への濃度変化量はほとんどなく、第１の変化量は０となる。
【００８２】
一方、注目ブロックＢＲ２の左隣に位置する周辺ブロックＢＲ１については、表面領域Ａ１内の画素を多く含むため、その濃度値は比較的高い。この場合、周辺ブロックＢＲ１から注目ブロックＢＲ２への濃度変化量（第２の変化量）は正の値となるが、第１の変化量が０であるため、同じく欠陥条件を満たさない。したがって、この注目ブロックについても欠陥度を算出することなく、第１，第２の変化量は破棄されるので、たとえ注目ブロックＢＲ２の平均濃度値が低かったとしても、これを欠陥として誤認識してしまうことはない。
【００８３】
したがって、通常であれば四隅の範囲を除いて欠陥検査を行う必要があるが、本実施形態では単純に周辺領域Ａ０を含む全体を機械的にブロック分割して検査を行うことができる。このため本実施形態では、画像データからエッジを検出し、その中からワークＷの表面領域Ａ１だけを抽出するような前処理を必要とせず、早期に欠陥検出処理を進行させることができる。
【００８４】
なお、例えば実際にワークＷの左端近傍に欠陥が存在しており、その欠陥部分に注目ブロックが設定されていた場合、左右方向への比較においては変化量が破棄されるため、そこで欠陥度は算出されないが、上下方向への比較においては欠陥条件に合致するため、そこで欠陥度を算出することができる。したがって、ワークＷの端部近傍の欠陥が検出から漏れてしまうことはない。
【００８５】
〔凹凸算出方法〕
次に、上記の欠陥検出処理において欠陥を検出した場合に行われる凹凸の算出手法について説明する。
【００８６】
〔凹欠陥の場合〕
図９は、凹欠陥に関する深さの算出原理を示す概念図である。上記のように、ここでは照明器具２２の光照射方向にスリット５０が配置されており、このスリット５０は照明器具２２から照射される光を部分的（約５０％）に遮る位置に設けられているものとする。
【００８７】
一方、ラインセンサ１８については、その主走査線Ｌ（撮像ライン）に対し、副走査方向でみて５０％の範囲内に照明器具２２からの光が照射される位置に調整されている。具体的には、照明器具２２からの正反射光を用いてワークＷの表面を撮像したときの濃度値が最大となる位置から、その５０％の値をとる位置までラインセンサ１８を副走査方向に平行移動させて調整を行う。したがって、ここではワークＷの表面に凹凸欠陥が存在しない場合、ラインセンサ１８による撮像時の濃度値はその最大値の５０％となる（暗視野）。
【００８８】
以上の調整を行うことにより、図中の「光源領域」が副走査方向でみた照明器具２２からの全照射範囲に相当し、そして、この中で５０％分の「暗領域」がスリット５０により遮光される範囲に相当し、それ以外の「明領域」が実際にワークＷに対して光が照射される範囲に相当することになる。
【００８９】
そして、ラインセンサ１８の主走査線Ｌ上では、副走査方向でみた全受光範囲長（図中参照符号Ｘ）の中に５０％分の初期暗領域（図中参照符号Ｓ）が形成される。この初期暗領域Ｓの長さは、ワークＷの表面位置でスリット５０により遮光される暗領域を投影した長さに相当する。したがって、通常、ワークＷの表面に凹凸欠陥が存在していなければ、主走査線Ｌには反射光がない領域と反射光がある領域とが５０％ずつ形成されることになる。
【００９０】
ところが、実際にワークＷが搬送される過程で、例えばその表面にある凹欠陥（図中参照符号Ｃ）が主走査線Ｌ上に位置した場合、本来であればワークＷの表面で反射されていた光（５０％分）に変化が生じることになる。具体的には、図９に示される位置では凹欠陥Ｃの底に光が照射されるため、その深さＤの分だけ反射面の位置に段差が生じることが分かる。このような段差は、ラインセンサ１８の主走査線Ｌに対して初期暗領域Ｓの位置を副走査方向（図中白抜き矢印方向）にシフトさせ、それだけ暗領域を全体的に副走査方向へ拡大する。
【００９１】
この結果、ラインセンサ１８の全受光領域内では、反射光がある領域に比較して反射光がない領域の方が大きくなり、その分、撮像される画像の濃度値が低下することになる。したがって上記の欠陥検出部３６では、１ライン中で画像の濃度値が低下している箇所を凹欠陥として判断することができる。
【００９２】
〔凸欠陥の場合〕
図１０は、凸欠陥に関する高さの算出原理を示す概念図である。図９との対比からも明らかなように、凸欠陥（図中符号Ｐ）については、反射光がない領域よりも反射光がある領域の方が小さくなり、その分、撮像される画像の濃度値が高くなることから、１ライン中の画像の濃度値が高くなっている箇所を凸欠陥として判断することができる。
【００９３】
本発明の発明者は、上記のように凹凸欠陥の存在によって画像の濃度値が変化する点に着目し、以下の手法により凹欠陥の深さ又は凸欠陥の高さを算出する方法を見出した。
【００９４】
演算に用いる各種変数を以下に示す。
（１）光源入射角：α
（２）反射角（ラインセンサ１８への入射角）α
（３）凹欠陥の深さ：Ｄ
凸欠陥の高さ：Ｈ
（４）スリット５０を用いない場合（光源領域内の反射光を全てラインセンサ１８で受光する場合）の画像の濃度値：Ｉｍａｘ
（５）ラインセンサ１８の副走査方向での全受光範囲長：Ｘ
（６）スリット５０による初期暗領域長さ：Ｓ
【００９５】
先ず、欠陥のないワークＷの表面を撮像したときの濃度値Ｉａは以下の式（Ａ）で表される。
Ｉａ＝（１−Ｓ／Ｘ）・Ｉｍａｘ  ・・・（Ａ）
上式（Ａ）より、ワークＷの表面に欠陥がなく、初期暗領域長さＳが全受光範囲長Ｘの５０％である場合、濃度値ＩａはＩｍａｘの５０％になることが理解される。
【００９６】
また、深さＤを有する凹欠陥を撮像したときの濃度値Ｉｂは以下の式（Ｂ１）で表される。
Ｉｂ＝（１−（２Ｄ・ｔａｎα＋Ｓ）／Ｘ）・Ｉｍａｘ  ・・・（Ｂ１）
【００９７】
上式（Ａ），（Ｂ１）より、凹欠陥の深さＤは、以下の式（Ｃ１）を用いて算出することができる。
Ｄ＝（１−Ｉａ／Ｉｂ）・（Ｘ−Ｓ）・（１／２ｔａｎα）  ・・・（Ｃ１）
【００９８】
一方、高さＨを有する凸欠陥を撮像したときの濃度値Ｉｂは以下の式（Ｂ２）で表される。
Ｉｂ＝（１−（Ｓ−２Ｈ・ｔａｎα）／Ｘ）・Ｉｍａｘ  ・・・（Ｂ２）
【００９９】
上式（Ａ），（Ｂ２）より、凸欠陥の高さＨは、以下の式（Ｃ２）を用いて算出することができる。
Ｈ＝−（１−Ｉｂ／Ｉａ）・（Ｘ−Ｓ）・（１／２ｔａｎα）  ・・・（Ｃ２）
【０１００】
以上のように、本実施形態に適用した欠陥検出方法では、凹欠陥又は凸欠陥が主走査線Ｌ上を通過する過程で、ラインセンサ１８による暗視野中での陰影部分に歪が生じることを利用し、ワークＷの表面に存在する凹凸欠陥を検出するとともに、その深さ又は高さを容易に算出することができる。
【０１０１】
また、照明器具２２を用いた一種類の照明方法で凹欠陥と凸欠陥の両方を同時に検出することができるため、ワークＷの表面に凹欠陥と凸欠陥とが混在していたとしても、これらを同時に検出し、かつ両者を明確に区別して認識することができる。
【０１０２】
〔その他の実施形態〕
本発明は、上述した一実施形態に制約されることなく、種々に変形して実施可能である。一実施形態ではワークＷを副走査方向に搬送して撮像しているが、ワークＷを固定しておき、逆に主走査線ＬをワークＷに対して副走査方向に移動させながら撮像してもよい。
【０１０３】
また一実施形態ではグレースケールの画像データを扱っているが、画像データをカラーとして処理してもよい。
【０１０４】
その他、一実施形態で挙げた各種機器の配置はいずれも好ましい例示であり、本発明の実施に際して機器の配置を適宜に変更可能であることはいうまでもない。
【図面の簡単な説明】
【０１０５】
【図１】欠陥検査装置の構成例を概略的に示した図である。
【図２】ラインセンサによりワークが撮像される過程を示した斜視図である。
【図３】演算処理部の構成をより詳細に示すブロック図である。
【図４】欠陥検査プロセスの手順例を示したフローチャートである。
【図５】欠陥検査プロセスにおいて実行される欠陥検出処理の手順例を示すフローチャートである。
【図６】１つの画像データを複数のブロックに分割した場合の例を示す概略図である。
【図７】濃度変化量の算出手法について説明するための説明図である。
【図８】画像データ全体のイメージと、これをブロックに分割した場合に現れる濃度差の例を簡略化して示した図である。
【図９】凹欠陥に関する深さの算出原理を示す概念図である。
【図１０】凸欠陥に関する高さの算出原理を示す概念図である。
【符号の説明】
【０１０６】
１０    欠陥検査装置
１２    ベルトコンベア
１４    ロータリエンコーダ
１８    ラインセンサ
２０    レンズ
２２    照明器具
２４    演算処理部
３０    入力部
３２    データ処理部
３４    データ記憶部
３６    欠陥検出部
３８    出力部
４０    ＣＰＵ
【図１】
2010071875.tif 000003
【図２】
2010071875.tif 000004
【図３】
2010071875.tif 000005
【図４】
2010071875.tif 000006
【図５】
2010071875.tif 000007
【図６】
2010071875.tif 000008
【図７】
2010071875.tif 000009
【図８】
2010071875.tif 000010
【図９】
2010071875.tif 000011
【図１０】
2010071875.tif 000012