(57)【要約】【課題】撮像時に表面の形状が不規則に変化した場合であっても、欠陥部分以外を欠陥として誤認識することがない技術を提供する。【解決手段】（Ａ）：可撓性のあるシート状物品等を搬送しながら撮像すると、搬送時の変形によって画像に濃度むらが生じていることがある。そこで画像全体を２つの検査領域Ａ１，Ａ２に分け、検査領域Ａ１内で濃度の最頻値（１５０）を求め、この最頻値より低い濃度の画素を抽出して隣接する画素を結合する。結合画素を処理エリアＡＤとし、その中で濃度の最大値（１００）を求める。（Ｂ）：そして、最頻値と最大値との比（１５０／１００）で処理エリアＡＤ内の濃度を階調補正し、形状変化の影響を除去した上で欠陥検査を行う。【選択図】図７
2010071876.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構成する画素から濃度の代表値を求める算出工程と、
前記画像の中から前記代表値よりも低い濃度を有する画素を抽出し、互いに隣接する画素同士を結合して処理領域を形成する形成工程と、
前記形成した処理領域が規定面積より大きい場合、その中に含まれる全ての画素の濃度を階調補正する補正工程と、
前記画像のうち前記処理領域については補正後の濃度に基づいて欠陥の有無を判断し、その他の領域については原濃度に基づいて欠陥の有無を判断する判断工程と
を有する欠陥検査方法。
【請求項２】
請求項１に記載の欠陥検査方法において、
前記補正工程では、
前記算出工程で求めた代表値と前記処理領域内に含まれる画素の濃度の最大値との比を補正係数として階調補正を行う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、
前記取得工程で取得した画像を複数の検査領域に分割する分割工程をさらに有し、
前記算出工程では、
前記取得した画像のうち、前記分割工程で複数に分割されたいずれか１つの前記検査領域を構成する画素から代表値を求め、
前記形成工程では、
前記検査領域の中から抽出した画素同士を結合して前記処理領域を形成し、
前記判断工程では、
予め定められた閾値と個々の画素の濃度とを比較して欠陥の有無を判断し、その際、前記処理領域内の画素については、前記検査領域内での代表値と前記取得工程で取得した画像を構成する全ての画素から求めた濃度の代表値との比を補正係数として閾値を補正することを特徴とする欠陥検査方法。
【請求項４】
請求項３に記載の欠陥検査方法において、
前記分割工程で複数に分割された前記検査領域のそれぞれについて、前記算出工程から前記判断工程までを繰り返し実行することを特徴とする欠陥検査方法。
【請求項５】
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構成する画像から濃度の代表値を求める算出手段と、
前記画像の中から前記代表値よりも低い濃度を有する画素を抽出し、互いに隣接する画素同士を結合して処理領域を形成する形成手段と、
前記処理領域が規定面積より大きい場合、その中に含まれる全ての画素の濃度を階調補正する補正手段と、
前記画像のうち前記処理領域については補正後の濃度に基づいて欠陥の有無を判断し、その他の領域については原濃度に基づいて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、例えば表面に近似合同模様が存在する被検査物のように、場所によって輝度階調が変化する場合であっても、表面模様の輝度変化より輝度変化レベルの小さい欠陥を検出可能とするために階調補正を行う先行技術が知られている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００３】
すなわちこの先行技術は、被検査物を撮像して得た画像中の小領域内で輝度データ値を平均化し、小領域を数画素分ずらしながら平均値を用いて小領域間の相互相関係数データ処理を行うことで、画像全体を階調補正するものである。このため先行技術によれば、相互相関係数データ処理により、撮像画像に映った近似合同模様に基づく輝度変化が消去され、代わりに近似合同模様に基づく輝度変化よりも小さい輝度変化が相互相関係数データ間の偏差として現れることになる。したがって原理的には、この偏差が現れた部位を欠陥部位として判断することが可能になる。
【特許文献１】特開２００６−９２４０１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら上述した先行技術では、小領域を細かく（例えば１画素ずつ）ずらしながら画像全体について網羅的に演算処理を行っているため、それだけ長い処理時間を必要とする上、ハードウェアにかかる負荷が大きくなるという問題がある。
【０００５】
また、可撓性を有する被検査物（例えばシート状物品）については、撮像時の弛みやうねり等の影響で画像の一部分の濃度が不規則な形状で大きく変化している場合がある。しかしながら、先行技術の手法では既知の規則的な表面模様に対応した矩形パターンの小領域だけで階調補正を行っているため、不規則な形状で濃度変化している領域については階調補正することができず、その結果、被検査物の変形によって生じた濃度変化領域を欠陥として誤認識してしまうおそれがある。
【０００６】
そこで本発明は、演算処理に要する時間を短縮化することができ、また、撮像時に表面の形状が不規則に変化した場合であっても、欠陥部分以外を欠陥として誤認識する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】
【０００７】
上記の課題を解決するため、本発明は以下の解決手段を採用する。
【０００８】
第１に本発明は、以下の工程から構成される欠陥検査方法である。
（１）取得工程
この工程は、被検査物を撮像した画像を取得する工程である。なお取得する画像は、この工程の前に撮像して保存されていたものでもよいし、この工程で撮像したものであってもよい。
【０００９】
（２）算出工程
この工程では、上記（１）の取得工程で取得した画像を構成する画素から濃度の代表値を求める。この代表値には、例えば統計処理を通じて算出した最頻値を用いることができる。
【００１０】
（３）形成工程
この工程では、取得した画像の中から上記の代表値よりも低い濃度を有する画素を抽出し、互いに隣接する画素同士を結合して処理領域を形成する。例えば、撮像時に被検査物の表面形状が変化していた場合、欠陥でないにもかかわらず部分的な濃度むらが画像の中に形成されることがある。このような濃度むらは、画像内の濃度の代表値よりも濃度が低い領域として現れる。したがって、代表値よりも濃度が低い画素を抽出し、さらに隣接する画素同士を連結していくことで、画像内で濃度むらを生じている領域を特定することが可能になる。
【００１１】
（４）補正工程
この工程では、上記（３）の形成工程で形成した処理領域が規定面積より大きい場合、その中に含まれる全ての画素の濃度を階調補正する。ここで「規定面積」は、表面に生じる欠陥を撮像した場合の面積よりも大きい面積を想定しており、処理領域の面積が規定面積より大きければ、それは欠陥部分ではなく表面形状の変化によるものであると判断することができる。したがって、規定面積より大きい処理領域については、その全画素の濃度を階調補正することで、表面形状の変化による影響を取り除くことができる。これに対して規定面積より小さい面積しかない場合、その処理領域は表面形状の変化によるものではなく、純粋に表面の欠陥部分であると判断できるため、ここでは階調補正を行わない。
【００１２】
（５）判断工程
この工程では、取得した画像のうち処理領域については補正後の濃度に基づいて欠陥の有無を判断し、その他の領域については原濃度に基づいて欠陥の有無を判断する。これにより、表面形状の変化によって濃度変化が生じた部分については、これを処理領域として階調補正を行った上で欠陥の有無が判断されるため、欠陥部分として誤認識されることはない。
【００１３】
第２に本発明の欠陥検査方法は、各工程において以下の内容を追加することができる。
すなわち、（４）の補正工程では、（２）の算出工程で求めた代表値と処理領域内に含まれる画素の濃度の最大値との比を補正係数として階調補正を行うことができる。
【００１４】
処理領域が表面形状の変化によるものである場合、少なくともその中で濃度が最大となる画素を基準として処理領域内の階調を全体的に引き上げることで、表面形状の変化による濃度低下の影響を取り除くことができる。これにより、処理領域を含む画像全体の濃度むらを平滑化し、誤検出を確実に防止することができる。
【００１５】
第３に本発明の欠陥検査方法において、上記（１）の取得工程で取得した画像を複数の検査領域に分割する分割工程をさらに有するものとする。この場合、上記（２）の算出工程では、取得した画像のうち、先の分割工程で複数に分割されたいずれか１つの検査領域を構成する画素から代表値を求めるものとする。また上記（３）の形成工程では、検査領域の中から抽出した画素同士を結合して処理領域を形成する。そして上記（５）の判断工程では、予め定められた閾値と個々の画素の濃度とを比較して欠陥の有無を判断し、その際、処理領域内の画素については、検査領域内での代表値と取得した画像を構成する全ての画素から求めた濃度の代表値との比を補正係数として閾値を補正するものとする。
【００１６】
例えば、画像全体の中に複合的な表面形状の変化による影響が生じていた場合、画像全体に濃度むらが複数段階（例えば３段階）にわたって現れることがある。すなわち、画像全体に大きく分けて比較的濃度が高い領域と低い領域があり、さらに濃度が低い領域の一部に一段と濃度が低い領域がある場合を想定する。このような場合、画像全体を比較低濃度が高い領域と低い領域に分けて検査領域を設定しておき、その上で検査領域ごとに処理領域を形成することでより正確な階調補正が可能となる。
【００１７】
一方、検査領域を分けた場合、比較的濃度が低い領域内では欠陥部分の濃度も全体的に引き上げられることから、場合によっては階調補正が行き過ぎとなり、欠陥閾値を超えてしまう可能性がある。そこで本発明では、検査領域内での濃度の代表値と画像全体でみた濃度の代表値との比を用いて閾値を補正している。これにより、階調補正を行った処理領域については検査のハードルを下げることで、欠陥部分の見逃しを防止することができる。
【００１８】
このため第４に本発明の欠陥検査方法は、上記の分割工程で複数に分割された検査領域のそれぞれについて、算出工程から前記判断工程までを繰り返し実行するものとする。
【００１９】
これにより、複数に分割した検査領域のそれぞれについて処理領域の階調補正を行いながら、取得した画像全体に対して適正な欠陥検査を行うことができる。
【００２０】
第５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３に挙げた欠陥検査方法を実行することができる。
【００２１】
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構成する画像から濃度の代表値を求める算出手段と、画像の中から代表値よりも低い濃度を有する画素を抽出し、互いに隣接する画素同士を結合して処理領域を形成する形成手段と、処理領域が規定面積より大きい場合、その中に含まれる全ての画素の濃度を階調補正する補正手段と、画像のうち処理領域については補正後の濃度に基づいて欠陥の有無を判断し、その他の領域については原濃度に基づいて欠陥の有無を判断する判断手段とを備えるものである。
【００２２】
本発明の欠陥検査装置によれば、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演算処理を行って欠陥の有無を判断したり、あるいは、長尺な被検査物を連続的に撮像して画像を生成し、適宜に分割した画像を用いて順に演算処理を行って欠陥の有無を判断したりする手順を流れ作業で行うことができる。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順に検査したり、長尺なシート状物品を連続的に検査したりする作業を効率化し、その品質管理の向上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】
【００２３】
以上のように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表面形状の変化による濃度むら部分が含まれていても、これを欠陥部分として誤認識することなく、高精度に欠陥部分を検出することができる。また、画像全体を細かく分けて補正処理を行う必要がないので、それだけ演算処理に要する時間を短縮し、ハードウェアの処理負荷を軽減することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
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。
【００２５】
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をコンベアローラ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。
【００２６】
ここで被検査物（検査対象）となるワークＷは、例えば可撓性の高いシート状物品であり、このようなワークＷはロールから繰り出されてベルトコンベア１２上を長手方向に搬送されている。このためベルトコンベア１２には、両端のコンベアローラ１２ｂ上にピンチローラ１２ｃが設置されており、ワークＷはこれらピンチローラ１２ｃとコンベアローラ１２との間に挟み込まれた状態でロールから繰り出され、そしてベルトコンベア１２上を搬送されている。このときワークＷは、搬送ベルト１２ａに支えられて水平に拡がった状態に保持される。なお、搬送ベルト１２ａの内周位置には、例えば搬送ベルト１２ａともにワークＷを水平に保つためのガイド板（図示されていない）が配置されていてもよい。
【００２７】
各コンベアローラ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。ベルトコンベア１２の終端から送出されたワークＷは、例えば図示されていない巻き取り位置で再びロール状に巻き取られる。なお、ここでは長尺なシート状のワークＷを挙げているが、ワークＷは薄板状のシート物品であってもよい。
【００２８】
ベルトコンベア１２には、例えば一方のコンベアローラ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を介してコンベアローラ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。
【００２９】
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表面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。
【００３０】
また欠陥検査装置１０は、ワークＷの表面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（主走査線）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。
【００３１】
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。
【００３２】
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がワークＷ表面の幅方向（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の搬送に伴い、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。
【００３３】
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。
【００３４】
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。
【００３５】
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カラムアドレスを付与するとともに、１ラインごとにローアドレスを付与する。
【００３６】
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。
【００３７】
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。
【００３８】
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。
【００３９】
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。
【００４０】
〔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。
【００４１】
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単位の画像データを生成する。本実施形態のようにワークＷが長尺品である場合、画像データ生成プロセスは、例えばワークＷを長手方向に分割して行ってもよい。
【００４２】
すわなち、ワークＷの一側縁部には例えば等間隔でレジマーク（図示していない）が付されており、また欠陥検査装置１０には、図１，２に示されていないレジマークセンサを備えている。そして、このレジマーク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）でレジマークが検出されると、演算処理部２４は上記の画像データプロセスを開始する。そして、レジマークセンサにより次のレジマークを検出すると、演算処理部２４はそこで１単位分の画像データ生成プロセスを終了し、続けて次の画像データ生成プロセスを開始する。このとき生成された１単位ごと画像データは、例えばレジマーク番号と対応付けてデータ記憶部３４に記録される。
【００４３】
〔濃度変化の態様〕
図４は、画像形成プロセス中における各種要因から画像濃度に変化が生じる態様を示した斜視図である。以下、濃度変化の態様について説明する。
【００４４】
〔ワークの変形による影響〕
図４中（Ａ）：例えば、ワークＷが搬送方向に波打つような変形（うねり）を生じた場合を想定する。この場合、照明角度と撮像角度との関係から、主走査線Ｌ上でラインセンサ１８に向かって強く光を反射する明領域Ｒ１が生じたり、逆に反射光量が低下する暗領域Ｒ２が生じたりすることがある。またワークＷの端が部分的に弛みを生じることで、さらに暗領域Ｒ２内でも特に反射光量が落ち込む暗領域Ｒ３が生じることもある。
【００４５】
図４中（Ｂ）：また上記の例とは別に、ワークＷが搬送方向に変形を生じていなくても、端部分に弛みが生じることで、同じく暗領域Ｒ３が生じることもある。
【００４６】
〔表面模様の影響〕
図４中（Ｃ）：ワークＷそのものが変形していなかったとしても、例えばワークＷの表面に絵柄模様ＰＴが付されていた場合を想定する。このような場合、ワークＷの変形に起因した明暗の領域は生じないが、絵柄模様ＰＴの有無によって画像全体の濃度に差が生じる。
【００４７】
いずれにしても、明領域Ｒ１では全体的に画像濃度が高くなり、逆に暗領域Ｒ２，Ｒ３や絵柄模様ＰＴの部分では画像濃度が低下する。また弛みなどの変形が生じた場合、特に不規則なパターンで暗領域Ｒ３が生じることになる。本実施形態の欠陥検査装置１０は画像データ内に不規則な濃度変化が生じた場合であっても、これを欠陥部分として誤認識することを回避するため以下の欠陥検査処理を行っている。また本実施形態の欠陥検査処理を適用することで、暗領域Ｒ２，Ｒ３内や絵柄模様ＰＴ内に欠陥が存在していた場合であっても、その欠陥を高精度に検出することが可能になる。以下、欠陥検査処理の詳細について説明する。また以下の説明により、欠陥検査方法を実現するための各工程の内容が明らかとなる。
【００４８】
〔欠陥検査方法〕
図５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。
【００４９】
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（取得工程）。このとき取得する画像データは、例えば上記のようにワークＷの一定長さ分に相当する二次元画像の全画素についてである。
【００５０】
ステップＳ１１：欠陥検出部３６は、取得した画像全体を複数（例えば２〜３つ）の検査エリアに分割する（分割工程）。検査エリアの分割は主に、画像の副走査方向（ワークＷの搬送方向）について行うことができる。なお、検査エリアの分割例については別の図面を参照しながら後述する。
【００５１】
ステップＳ１２：欠陥検出部３６は、今回の検査対象とする検査エリア内の画素から濃度の最頻値（代表値）Ｄｆｒｅｑを算出する（算出工程）。なお、検査エリアの分割と最頻値Ｄｆｒｅｑの算出については、具体例を挙げて後述する。
【００５２】
ステップＳ１４：次に欠陥検出部３６は、今回の検査対象である検査エリア内の画素から濃度の最大値Ｄｆｍａｘを算出する。この最大値Ｄｆｍａｘの算出についても具体例を挙げて後述する。
【００５３】
ステップＳ１６：欠陥検出部３６は、今回の検査エリア内に含まれる画素について、先のステップＳ１２で求めた最頻値Ｄｆｒｅｑよりも濃度値Ｄが低い画素を抽出する。なお画素の抽出は、例えばメモリ空間における画素の座標（例えばＸ−Ｙアドレス）を取得することで行う。
【００５４】
ステップＳ１８：そして欠陥検出部３６は、抽出した画素のうち互いに隣接する画素同士を結合して結合画素（ＡｒｅａＤを形成する。なお、互いに隣接する画素として認識する方向は、例えば縦方向（Ｙ方向）、横方向（Ｘ方向）及び斜め方向である。またこのとき形成した結合画素は処理エリアとなり（形成工程）、以下の条件を満たす場合に階調補正の対象となる。
【００５５】
ステップＳ２０：欠陥検出部３６は、結合画素の面積が規定欠陥面積より大きい条件を満たすか否かを確認する。なお規定欠陥面積は、通常の表面欠陥を撮像したときの面積よりも充分に大きい面積を想定したものであり、例えば予めワークＷに存在し得る各種の欠陥の大きさに基づいて実験的に定めておくことができる。また面積の比較は、単純に画素数の比較で行うことができる。
【００５６】
ステップＳ２２：形成した結合画素が上記の条件を満たす場合（ステップＳ２０：Ｙｅｓ）、欠陥検出部３６はその結合画素を今回の処理エリアとして扱い、処理エリア内の画素から濃度の最大値Ｄｍａｘを算出する。なお最大値Ｄｍａｘの算出についても具体例を挙げて後述する。
【００５７】
ステップＳ２４：欠陥検出部３６は、処理エリア内の画素の濃度を階調補正する（補正工程）。このとき欠陥検出部３６は、階調補正係数として上記の最頻値Ｄｆｒｅｑと最大値Ｄｍａｘとの比（＝Ｄｆｒｅｑ／Ｄｍａｘ）を適用する。また補正の詳細については、具体例を挙げて後述する。
【００５８】
以上の手順を実行するか、もしくは先のステップＳ２０で条件を満たしていないと判断した場合（ステップＳ２０：Ｎｏ）、欠陥検出部３６はステップＳ２６を実行する。
【００５９】
ステップＳ２６：欠陥検出部３６は、検査エリア内に残りの結合画素があるか否かを確認する。その結果、他にも結合画素が残っていれば（Ｙｅｓ）、欠陥検出部３６はステップＳ１６に戻り、ステップＳ１６〜ステップＳ２４の手順を繰り返す。なお、このとき結合画素がステップＳ２０の条件を満たさなければ、欠陥検出部３６はステップＳ２２及びステップＳ２４を実行することなくステップＳ２６を実行する。
【００６０】
欠陥検出部３６が検査エリア内の全ての結合画素について上記の手順を行うと、全ての処理エリアについての階調補正（ステップＳ２２，Ｓ２４）が完了する。そして欠陥検出部３６は、残りの結合画素がないことを確認すると（ステップＳ２６：Ｎｏ）、次のステップＳ２８に進む。
【００６１】
ステップＳ２８：欠陥検出部３６は、処理エリア内での欠陥閾値に対して補正係数を適用する設定を行う。このとき欠陥検出部３６は、閾値補正係数として上記の最頻値Ｄｆｒｅｑと画像全体の最頻値Ｄａｌｌとの比（＝Ｄｆｒｅｑ／Ｄａｌｌ）を適用する。なお、検査エリア内に処理エリアが１つも存在しない場合（全ての結合画素の面積が規定欠陥面積以下の場合）は特に閾値補正係数を適用する設定は行われない。また補正係数の適用については、具体例を挙げて後述する。
【００６２】
ステップＳ３０：欠陥検出部３６は、定義済みの欠陥検出処理を実行する。この欠陥検出処理では、例えば検査エリア内に含まれる画素の濃度と所定の欠陥閾値とを比較し、濃度が閾値に満たない画素を欠陥部として判断する（判断工程）。このとき、処理エリアＡＤ内の画素については階調補正後の濃度を用いて判断し、それ以外の画素については元々の濃度（原濃度）を用いて判断する。また、ここでは上記のように処理エリア内の画素については欠陥閾値に対して補正係数を適用するものとする。
【００６３】
ステップＳ３２：欠陥検出処理から復帰すると、欠陥検出部３６は今回の画像について検査を続行するべきか否かを確認する。例えば、分割した検査エリアのうち未検査のものがあれば、欠陥検出部３６は検査を続行するべき（Ｙｅｓ）と判断し、次にステップＳ３４を実行する。
【００６４】
ステップＳ３４：欠陥検出部３６は、次に検査対象となる検査エリアを変更する。
この後、欠陥検出部３６はステップＳ１２に戻り、ステップＳ１２〜ステップＳ３０までの手順を繰り返す。
【００６５】
そして、取得した画像内で全ての検査エリアについて検査を完了すると、欠陥検出部３６は検査を続行する必要がないと判断し（ステップＳ３２：Ｎｏ）、欠陥検査処理を終了する。
【００６６】
〔検査エリアの分割例〕
図６は、上記のステップＳ１１で画像データを複数の検査エリアに分割する処理の例を示した概念図である。
【００６７】
図６中（Ａ）：上記のように欠陥検出部３６が画像データを取得すると（ステップＳ１０）、その画像にはワークＷの搬送時に発生したうねり等によって搬送方向（画像の副走査方向）に大きな濃度差が発生していることがある。このとき、取得した画像データには、主走査方向のライン画像が全部でｎ本分だけ含まれている。
【００６８】
図６中（Ｂ）：欠陥検出部３６は全てのライン画像について、１ラインごとの濃度平均値Ａｖｅ（１），Ａｖｅ（２），Ａｖｅ（３），Ａｖｅ（４），・・・，Ａｖｅ（ｎ）を算出する。
【００６９】
図６中（Ｃ）：次に欠陥検出部３６は、ラインごとの濃度平均値Ａｖｅ（１）〜Ａｖｅ（ｎ）について差分Ｄｅｆｆ（１），Ｄｅｆｆ（２），Ｄｅｆｆ（３），Ｄｅｆｆ（４），・・・，Ｄｅｆｆ（ｎ−１）を算出する。例えば、差分Ｄｅｆｆ（１）は濃度平均値Ａｖｅ（１）とＡｖｅ（２）との差分である。
【００７０】
図６中（Ｄ）：算出した差分を例えばメモリ空間上でプロットすると、搬送方向でみて濃度（明暗）が大きく変化している画像の境界位置に差分ピーク（この例では２つのピーク）が現れる。なお図中、縦軸は搬送方向を示し、横軸は差分の値を表している。
【００７１】
図６中（Ｅ）：したがって欠陥検出部３６は、各差分ピークの現れた位置を境界として画像を３つの検査エリア（例えば検査エリア１〜３）に分割することができる。
【００７２】
なお、特に取得した画像内で上記のような差分ピークが現れなかった場合、欠陥検出部３６はその画像全体を１つの検査エリアとしてステップＳ１２以降の処理を実行することができる。この場合、欠陥検出部３６は検査エリアの変更（ステップＳ３４）を実行することなく検査を終了する。
【００７３】
〔欠陥検査の具体例〕
図７は、欠陥検査処理において取得される画像データとその画素ごとの濃度の分布を簡略化して表した図である。なお図７では便宜上、画像データ内の画素数を実際よりも少なく調整している。以下、欠陥検査処理について具体例を挙げて説明する。
【００７４】
〔検査エリアの分割〕
図７中（Ａ）：上記のように欠陥検出部３６は画像データを取得すると（ステップＳ１０）、その画像全体を例えば２つの検査エリアＡ１，Ａ２に分割する（ステップＳ１１）。なお、ここでは便宜上、例えば搬送方向（副走査方向）の中央位置で画像を２つの検査エリアに分割するものとする。
【００７５】
〔最頻値（代表値），最大値の算出〕
今回の対象を検査エリアＡ１とすると、最頻値Ｄｆｒｅｑ及び最大値Ｄｆｍａｘはそれぞれ以下の値として求められる（ステップＳ１２，ステップＳ１４）。なお、ここでは数値が大きいほど濃度が高いことを示す。
最頻値Ｄｆｒｅｑ：１５０
最大値Ｄｆｍａｘ：１５０
【００７６】
〔処理エリアの形成〕
検査エリアＡ１内で、最頻値Ｄｆｒｅｑよりも濃度が低い画素を抽出し、隣接する画素同士を連結することで図７に示される結合画素（処理エリアＡＤ）が形成される（ステップＳ１８）。なお、最頻値Ｄｆｒｅｑより濃度が低い画素ＰＳ１であっても、単独で分布するものは結合されないので、処理エリアＡＤとして形成されることはない。また、ここでは便宜上、処理エリアＡＤは規定欠陥面積より大きいものとする。
【００７７】
そして、処理エリアＡＤ内での濃度の最大値Ｄｍａｘが以下のように求められる（ステップＳ２２）。
最大値Ｄｍａｘ  ：１００
【００７８】
〔処理エリアの階調補正〕
図７中（Ｂ）：処理エリアＡＤについて、階調補正係数Ｄｆｍａｘ／Ｄｍａｘ（＝１５０／１００）を適用して階調補正（ステップＳ２４）を行った場合の濃度の分布を示す。この階調補正により、処理エリアＡＤ内の画素濃度は全体的に引き上げられている（１００→１５０，２０→３０）。これにより、ワークＷの弛み等によって画像内に暗領域が生じた場合であっても、この暗領域だけを処理エリアとして階調補正することができる。なお、単独の画素ＰＳ１について補正は行われない。
【００７９】
〔閾値補正係数の適用〕
画像全体の最頻値Ｄａｌｌ及び閾値補正係数Ｄｆｒｅｑ／Ｄａｌｌが以下のように求められる（ステップＳ２８）。
最頻値Ｄａｌｌ  ：２００
閾値補正係数Ｄｆｒｅｑ／Ｄａｌｌ：０．７５（＝１５０／２００）
【００８０】
〔欠陥検出処理〕
欠陥検出処理（ステップＳ３０）において、検査エリアＡ１内で処理エリアＡＤ以外の画素については標準の欠陥閾値を適用して欠陥の有無が判断される。一方、処理エリアＡＤ内の画素については、標準の欠陥閾値に上記の閾値補正係数Ｄｆｒｅｑ／Ｄａｌｌを乗じて欠陥の有無が判断される（判断工程）。これにより、たとえ処理エリアＡＤ内で欠陥部分が階調補正されていたとしても、そこには補正した欠陥閾値が適用されるため、欠陥部分を見逃してしまうことはない。
【００８１】
図７に示される画像において検査エリアＡ１の検査が終わると、対象を残りの検査エリアＡ２として（ステップＳ３４）、同様に最頻値Ｄｆｒｅｑ及び最大値Ｄｆｍａｘが算出されるが、検査エリアＡ２には濃度の低い画素ＰＳ２が単独で存在するだけであり、結合するべき画素は存在しない（ステップＳ２０：ＮｏかつステップＳ２６：Ｎｏ）。この場合、処理エリアが形成されないので、検査エリアＡ２については特に閾値補正係数Ｄｆｒｅｑ／Ｄａｌｌを適用することなく、全ての画素に標準の欠陥閾値を適用して欠陥検出処理が行われる。
【００８２】
以上のように本実施形態の欠陥検査装置１０を用いて行う欠陥検査方法によれば、画像に不規則な形状の暗領域が存在する場合であっても、そのような領域だけを階調補正することができるので、暗領域全体を欠陥部分として誤検出することがなく、本来の欠陥部分のみを高精度に検出することができる。また、暗領域（処理エリア）内に欠陥部分が存在していた場合であっても、暗領域（処理エリア）については閾値補正係数が適用されるため、階調補正された欠陥部分が検出から漏れてしまうこともない。
【００８３】
〔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、画像全体を搬送方向（副走査方向）で２〜３つの検査エリアに分割しているが、その他の分割パターンを採用してもよい。例えば、画像全体の面積が大きい場合、搬送方向だけでなく主走査方向に検査エリアを分割してもよい。
【００８４】
また、一実施形態ではワークＷの搬送方向へのうねりと弛みが複合的に生じた場合の欠陥検査を例に挙げているが、単純にうねりだけで画像に濃淡差が生じた場合（図４中（Ａ）の暗領域Ｒ３がない場合）や、弛みだけで濃淡差が生じた場合（例えば図４中（Ｂ））、あるいはワークＷそのものに変形がなく表面の絵柄模様による濃淡差だけが生じた場合（例えば図４中（Ｃ））についても本実施形態の欠陥検査方法を適用して暗領域（処理エリア）の階調補正を行い、本来の欠陥部分のみを高精度に検出することが可能である。
【００８５】
また図示とともに挙げた濃度はあくまで一例であり、その具体的な値は被検査物や撮像環境によって変動するため、その都度、適切な閾値を設定して欠陥検出を行えばよい。
【００８６】
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。この場合でも、ワークＷの変形によって生じた濃度変化の影響を補正することができる。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。
【００８７】
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】
【００８８】
【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】画像形成プロセス中における各種要因から画像濃度に変化が生じる態様を示した斜視図である。
【図５】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６】画像データを複数の検査エリアに分割する処理の例を示した概念図である。
【図７】画像データとその画素ごとの濃度の分布を簡略化して表した図である。
【符号の説明】
【００８９】
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
Ａ１，Ａ２  検査エリア（検査領域）
ＡＤ    処理エリア（処理領域）
【図１】
2010071876.tif 000003
【図２】
2010071876.tif 000004
【図３】
2010071876.tif 000005
【図４】
2010071876.tif 000006
【図５】
2010071876.tif 000007
【図６】
2010071876.tif 000008
【図７】
2010071876.tif 000009