(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
シート状成形体を搬送する搬送部と、
搬送される前記シート状成形体に光を照射する照射部と、
搬送される前記シート状成形体を撮像し、シート状成形体に照射された光の反射光または透過光に基づく２次元画像データを生成するエリアセンサと、
前記２次元画像データを構成する各画素の、輝度値に基づく特徴量を、予め定めるアルゴリズム処理によって算出する特徴量算出部と、
前記２次元画像データを構成する各画素を、前記輝度値に基づく特徴量が予め定める閾値以上の画素である欠陥画素と、前記輝度値に基づく特徴量が前記閾値未満の画素である残余画素とに区別し、前記欠陥画素については前記輝度値に基づく特徴量に応じた階調値が付与され、前記残余画素についてはゼロの階調値が付与された処理画像データを生成する処理画像データ生成部と、
前記処理画像データに基づいて、１または複数の１次元画像データからなる解析用画像データ群を、少なくとも１つ生成する解析用画像データ生成部と、
前記解析用画像データ生成部によって生成された前記解析用画像データ群に基づいて画像解析を行い、前記シート状成形体の欠陥を検出する画像解析部と、を備えることを特徴とする欠陥検査装置。
【請求項２】
前記解析用画像データ群は、前記シート状成形体における欠陥の位置情報、輝度情報、サイズ情報、および種別情報のうちの少なくとも１つの情報を含むことを特徴とする請求項１に記載の欠陥検査装置。
【請求項３】
前記特徴量算出部は、複数のアルゴリズム処理によって前記輝度値に基づく特徴量を算出し、
前記解析用画像データ生成部は、前記特徴量を算出したアルゴリズム処理の種類を特定するための予め定める種別番号に相当する階調値が画素の階調値として付与された解析用画像データ群を、前記種別情報を含む解析用画像データ群として生成することを特徴とする請求項２に記載の欠陥検査装置。
【請求項４】
シート状成形体を搬送する搬送工程と、
搬送される前記シート状成形体に光を照射する照射工程と、
搬送される前記シート状成形体をエリアセンサによって撮像し、シート状成形体に照射された光の反射光または透過光に基づく２次元画像データを生成する撮像工程と、
前記２次元画像データを構成する各画素の、輝度値に基づく特徴量を、予め定めるアルゴリズム処理によって算出する特徴量算出工程と、
前記２次元画像データを構成する各画素を、前記輝度値に基づく特徴量が予め定める閾値以上の画素である欠陥画素と、前記輝度値に基づく特徴量が前記閾値未満の画素である残余画素とに区別し、前記欠陥画素については前記輝度値に基づく特徴量に応じた階調値が付与され、前記残余画素についてはゼロの階調値が付与された処理画像データを生成する処理画像データ生成工程と、
前記処理画像データに基づいて、１または複数の１次元画像データからなる解析用画像データ群を、少なくとも１つ生成する解析用画像データ生成工程と、
前記解析用画像データ生成工程で生成された前記解析用画像データ群に基づいて画像解析を行い、前記シート状成形体の欠陥を検出する画像解析工程と、を含むことを特徴とする欠陥検査方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、偏光フィルムや位相差フィルムなどのシート状成形体の欠陥を検査する欠陥検査装置および欠陥検査方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
旧来、欠陥検査装置は、ラインセンサと呼ばれる１次元カメラを用いて、偏光フィルムや位相差フィルムなどのシート状成形体の欠陥を検査する。欠陥検査装置は、シート状成形体を蛍光管などの線状光源で照明した状態で、シート状成形体表面をシート状成形体の長手方向に沿って長手方向の一端から他端までラインセンサで走査しながら、複数の１次元画像データ（静止画像データ）を取得する。そして、複数の１次元画像データを取得時間順に敷き詰めることによって２次元画像データを生成し、その２次元画像データに基づいてシート状成形体の欠陥を検査する。【０００３】
ラインセンサによって取得される１次元画像データには、通常、線状光源像が含まれる。線状光源像は、線状光源とラインセンサとがシート状成形体の一方の側に配置されている場合には、線状光源から出射しシート状成形体によって正反射されてラインセンサに到達した光の像である。また、線状光源像は、線状光源とラインセンサとの間にシート状成形体が配置されている場合には、線状光源から出射しシート状成形体を透過してラインセンサに到達した光の像である。欠陥検査装置では、シート状成形体の幅が広い場合、シート状成形体の幅方向全域を検査できるように、複数台のラインセンサを幅方向に並べて用いる。【０００４】
この旧来の欠陥検査装置では、複数の１次元画像データを敷き詰めることによって生成された、シート状成形体全域を表す２次元画像データに基づいてシート状成形体の欠陥を検査するものであるので、２次元画像データを構成する各１次元画像データにおける検査対象画素と線状光源像との位置関係は、１つの決まった位置関係となる。欠陥は、検査対象画素（注目画素）と線状光源像との位置関係が特定の位置関係にある場合にしか１次元画像データ上に現れないことがある。たとえば、欠陥の１種である気泡は、線状光源像の周縁または近傍にある場合にしか１次元画像データ上に現れないことが多い。このように欠陥は、その位置によっては、検出されないことがある。したがって、ラインセンサによって取得された複数の１次元画像データにより構成される２次元画像データを用いてシート状成形体の欠陥を検査する、上記旧来の欠陥検査装置は、限られた欠陥検出能力しか有していない。【０００５】
このような問題点を解決する欠陥検査装置として、特許文献１および特許文献２には、シート状成形体を蛍光管などの線状光源で照明し、シート状成形体を所定の搬送方向に連続して搬送しながら、エリアセンサと呼ばれる２次元カメラを用いて２次元画像データ（動画データ）を取得し、この２次元画像データに基づいてシート状成形体の欠陥を検査する装置が開示されている。【０００６】
特許文献１，２に開示される欠陥検査装置によれば、検査対象画素と線状光源像との位置関係が異なる複数の２次元画像データに基づいて欠陥があるか否かを判定することができるので、ラインセンサを用いた旧来の欠陥検査装置よりも欠陥を確実に検出できる。したがって、特許文献１，２に開示される、エリアセンサを用いた欠陥検査装置は、ラインセンサを用いた旧来の欠陥検査装置よりも欠陥検出能力が向上する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００７−２１８６２９号公報
【特許文献２】特開２０１０−１２２１９２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
特許文献１，２に開示される、エリアセンサを用いた欠陥検査装置は、エリアセンサから出力される２次元画像データを対象に、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）によって実現される画像解析部において欠陥位置などを解析する。このとき、２次元画像データは情報量が多いので、画像解析部による２次元画像データの解析処理時間は、長くなる傾向がある。【０００９】
このように、画像解析部による解析処理時間が長くなると、解析処理時間に応じて制御されるシート状成形体の搬送速度を低下させる必要があり、検査効率が低下してしまう。【００１０】
本発明の目的は、高い欠陥検出能力を維持した上で、画像解析部による画像処理の高速化を図ることができ、検査効率を向上することができる欠陥検査装置および欠陥検査方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明は、シート状成形体を搬送する搬送部と、
搬送される前記シート状成形体に光を照射する照射部と、
搬送される前記シート状成形体を撮像し、シート状成形体に照射された光の反射光または透過光に基づく２次元画像データを生成するエリアセンサと、
前記２次元画像データを構成する各画素の、輝度値に基づく特徴量を、予め定めるアルゴリズム処理によって算出する特徴量算出部と、
前記２次元画像データを構成する各画素を、前記輝度値に基づく特徴量が予め定める閾値以上の画素である欠陥画素と、前記輝度値に基づく特徴量が前記閾値未満の画素である残余画素とに区別し、前記欠陥画素については前記輝度値に基づく特徴量に応じた階調値が付与され、前記残余画素についてはゼロの階調値が付与された処理画像データを生成する処理画像データ生成部と、
前記処理画像データに基づいて、１または複数の１次元画像データからなる解析用画像データ群を、少なくとも１つ生成する解析用画像データ生成部と、
前記解析用画像データ生成部によって生成された前記解析用画像データ群に基づいて画像解析を行い、前記シート状成形体の欠陥を検出する画像解析部と、を備えることを特徴とする欠陥検査装置である。
【００１２】
また本発明の欠陥検査装置において、前記解析用画像データ群は、前記シート状成形体における欠陥の位置情報、輝度情報、サイズ情報、および種別情報のうちの少なくとも１つの情報を含むことが好ましい。【００１３】
また本発明の欠陥検査装置において、前記特徴量算出部は、複数のアルゴリズム処理によって前記輝度値に基づく特徴量を算出し、
前記解析用画像データ生成部は、前記特徴量を算出したアルゴリズム処理の種類を特定するための予め定める種別番号に相当する階調値が画素の階調値として付与された解析用画像データ群を、前記種別情報を含む解析用画像データ群として生成することが好ましい。【００１４】
また本発明は、シート状成形体を搬送する搬送工程と、
搬送される前記シート状成形体に光を照射する照射工程と、
搬送される前記シート状成形体をエリアセンサによって撮像し、シート状成形体に照射された光の反射光または透過光に基づく２次元画像データを生成する撮像工程と、
前記２次元画像データを構成する各画素の、輝度値に基づく特徴量を、予め定めるアルゴリズム処理によって算出する特徴量算出工程と、
前記２次元画像データを構成する各画素を、前記輝度値に基づく特徴量が予め定める閾値以上の画素である欠陥画素と、前記輝度値に基づく特徴量が前記閾値未満の画素である残余画素とに区別し、前記欠陥画素については前記輝度値に基づく特徴量に応じた階調値が付与され、前記残余画素についてはゼロの階調値が付与された処理画像データを生成する処理画像データ生成工程と、
前記処理画像データに基づいて、１または複数の１次元画像データからなる解析用画像データ群を、少なくとも１つ生成する解析用画像データ生成工程と、
前記解析用画像データ生成工程で生成された前記解析用画像データ群に基づいて画像解析を行い、前記シート状成形体の欠陥を検出する画像解析工程と、を含むことを特徴とする欠陥検査方法である。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、欠陥検査装置は、搬送部、照射部、エリアセンサ、特徴量算出部、処理画像データ生成部、解析用画像データ生成部、および画像解析部を備える。欠陥検査装置においてエリアセンサは、照射部によってシート状成形体に照射された光の反射光または透過光に基づく２次元画像データを生成する。特徴量算出部は、前記２次元画像データを予め定めるアルゴリズムで処理することによって、２次元画像データを構成する各画素の、輝度値に基づく特徴量を算出する。処理画像データ生成部は、前記２次元画像データを構成する各画素を、前記輝度値に基づく特徴量が予め定める閾値以上の画素である欠陥画素と、前記輝度値に基づく特徴量が前記閾値未満の画素である残余画素とに区別する。そして、処理画像データ生成部は、前記欠陥画素については前記輝度値に基づく特徴量に応じた階調値が付与され、前記残余画素についてはゼロの階調値が付与された処理画像データを生成する。解析用画像データ生成部は、前記処理画像データに基づいて、１または複数の１次元画像データからなる解析用画像データ群を少なくとも１つ生成し、生成した解析用画像データ群を出力する。解析用画像データ生成部から出力された解析用画像データ群は、画像解析部に入力される。画像解析部は、前記解析用画像データ群に基づいて画像解析を行い、シート状成形体の欠陥を検出する。
【００１６】
このように構成される本発明の欠陥検査装置では、エリアセンサによって撮像された、シート状成形体の２次元画像データに基づいて、シート状成形体の欠陥検出が行われるので、たとえばラインセンサによる１次元画像データに基づいて欠陥検出が行われる場合に比べて、高い欠陥検出能力を維持することができる。
【００１７】
さらに本発明の欠陥検査装置では、エリアセンサから出力された、情報量の多い２次元画像データは、処理画像データ生成部によって処理画像データに変換され、さらに、解析用画像データ生成部によって１または複数の１次元画像データからなる解析用画像データ群に変換される。このようにして２次元画像データから変換された、１または複数の１次元画像データからなる解析用画像データ群に基づいて、画像解析部が、画像解析を行ってシート状成形体の欠陥を検出するので、画像解析部による画像処理の高速化を図ることができ、検査効率を向上することができる。
【００１８】
また本発明によれば、解析用画像データ生成部が生成する解析用画像データ群は、シート状成形体における欠陥の位置情報、輝度情報、サイズ情報、および種別情報のうちの少なくとも１つの情報を含む。これによって、欠陥検査装置において画像解析部は、位置情報、輝度情報、サイズ情報、および種別情報などの、欠陥に関する情報に基づいて、シート状成形体の欠陥を検出することができる。【００１９】
また本発明によれば、特徴量算出部は、複数のアルゴリズム処理によって特徴量を算出する。そして、解析用画像データ生成部は、前記特徴量を算出したアルゴリズム処理の種類を特定するための予め定める種別番号に相当する階調値が画素の階調値として付与された解析用画像データ群を生成する。このようにして、解析用画像データ生成部が生成する解析用画像データ群は、欠陥に関する前記種別情報を含む解析用画像データ群となる。【００２０】
また本発明によれば、欠陥検査方法は、搬送工程、照射工程、撮像工程、特徴量算出工程、処理画像データ生成工程、解析用画像データ生成工程、および画像解析工程を含む。欠陥検査方法において撮像工程では、照射工程においてシート状成形体に照射された光の反射光または透過光に基づく２次元画像データを生成する。特徴量算出工程では、前記２次元画像データを予め定めるアルゴリズムで処理することによって、２次元画像データを構成する各画素の、輝度値に基づく特徴量を算出する。処理画像データ生成工程では、前記２次元画像データにおいて、前記輝度値に基づく特徴量が予め定める閾値以上の画素を欠陥画素として抽出し、欠陥画素については前記輝度値に基づく特徴量に応じた階調値が付与され、欠陥画素以外の残余画素についてはゼロの階調値が付与された処理画像データを生成する。解析用画像データ生成工程では、前記処理画像データに基づいて、１または複数の１次元画像データからなる解析用画像データ群を少なくとも１つ生成する。画像解析工程では、前記解析用画像データ群に基づいて画像解析を行い、シート状成形体の欠陥を検出する。【００２１】
このように構成される本発明の欠陥検査方法では、撮像工程において撮像された、シート状成形体の２次元画像データに基づいて、シート状成形体の欠陥検出が行われるので、たとえばラインセンサによる１次元画像データに基づいて欠陥検出が行われる場合に比べて、高い欠陥検出能力を維持することができる。【００２２】
さらに本発明の欠陥検査方法では、撮像工程において生成された情報量の多い２次元画像データは、処理画像データ生成工程において処理画像データに変換され、さらに、解析用画像データ生成工程において１または複数の１次元画像データからなる解析用画像データ群に変換される。画像解析工程では、２次元画像データから変換された、１または複数の１次元画像データからなる解析用画像データ群に基づいて画像解析を行ってシート状成形体の欠陥を検出するので、画像解析工程における画像処理の高速化を図ることができ、検査効率を向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
本発明の目的、特色、および利点は、下記の詳細な説明と図面とからより明確になるであろう。
【図１】本発明の一実施形態に係る欠陥検査装置１の構成を示す模式図である。
【図２】欠陥検査装置１の構成を示すブロック図である。
【図３Ａ】欠陥検出アルゴリズムの一例であるエッジプロファイル法を説明するための図であり、撮像装置５で生成された２次元画像データに対応する２次元画像Ａの一例を示す図である。
【図３Ｂ】処理画像生成部６１で作成されたエッジプロファイルＰ１の一例を示す図である。
【図３Ｃ】処理画像生成部６１で作成された微分プロファイルＰ２の一例を示す図である。
【図４Ａ】欠陥検出アルゴリズムの他の例であるピーク法を説明するための図であり、撮像装置５で生成された２次元画像データに対応する２次元画像Ｂの一例を示す図である。
【図４Ｂ】処理画像生成部６１で作成された輝度プロファイルＰ３の一例を示す図である。
【図４Ｃ】処理画像生成部６１で実行される、輝度プロファイルＰ３の一端から他端に向かって移動する質点の想定手順を説明するための図である。
【図４Ｄ】処理画像生成部６１で生成された輝度値差プロファイルＰ４の一例を示す図である。
【図５Ａ】欠陥検出アルゴリズムの他の例である平滑化法を説明するための図であり、撮像装置５で生成された２次元画像データに対応する２次元画像Ｃの一例を示す図である。
【図５Ｂ】処理画像生成部６１で生成された平滑化プロファイルＰ５の一例を示す図である。
【図６Ａ】画像処理装置６が生成する画像データの一例を示す図であり、処理画像生成部６１で生成された処理画像Ｄの一例を示す図である。
【図６Ｂ】解析用画像生成部６２で生成された解析用画像の一例を示す図である。
【図７Ａ】撮像装置５により撮像された２次元画像における、欠陥の種類の違いによる輝度値の変化の様子を示す図である。
【図７Ｂ】撮像装置５により撮像された２次元画像における、欠陥の種類の違いによる輝度値の変化の様子を示す図である。
【図７Ｃ】撮像装置５により撮像された２次元画像における、欠陥の種類の違いによる輝度値の変化の様子を示す図である。
【図７Ｄ】撮像装置５により撮像された２次元画像における、欠陥の種類の違いによる輝度値の変化の様子を示す図である。
【図７Ｅ】撮像装置５により撮像された２次元画像における、欠陥の種類の違いによる輝度値の変化の様子を示す図である。
【図８】複数の撮像装置５を並列駆動する場合における、複数情報量の出力方式を説明するための図である。
【図９】画像解析装置７の表示部７４に表示される欠陥マップＨの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下図面を参考にして本発明の好適な実施形態を詳細に説明する。
図１は、本発明の一実施形態に係る欠陥検査装置１の構成を示す模式図である。図２は、欠陥検査装置１の構成を示すブロック図である。本実施形態の欠陥検査装置１は、熱可塑性樹脂などのシート状成形体２の欠陥を検出する装置である。本発明の欠陥検査方法は、欠陥検査装置１により実行される。
【００２５】
被検査体であるシート状成形体２は、押出機から押し出された熱可塑性樹脂をロールの隙間に通して表面を平滑にしたり凹凸形状を付与するなどの処理が施され、引取ロールにより搬送ロール上を冷却されながら引き取られることにより成形される。本実施形態のシート状成形体２に適用可能な熱可塑性樹脂は、たとえば、メタクリル樹脂、メタクリル酸メチル−スチレン共重合体（ＭＳ樹脂）、ポリエチレン（ＰＥ）、ポリプロピレン（ＰＰ）などのポリオレフィン、ポリカーボネイト（ＰＣ）、ポリ塩化ビニル（ＰＶＣ）、ポリスチレン（ＰＳ）、ポリビニルアルコール（ＰＶＡ）、トリアセチルセルロース樹脂（ＴＡＣ）などである。シート状成形体２は、これら熱可塑性樹脂の単層シート、積層シートなどから成形される。
【００２６】
また、シート状成形体２に生じる欠陥の例としては、成形時に生じる気泡、フィッシュアイ、異物、タイヤ跡、打痕、傷などの点状の欠陥（点欠陥）、折り目あとなどにより生じるいわゆるクニック、厚さの違いにより生じるいわゆる原反スジなどの線状の欠陥（線欠陥）が挙げられる。
【００２７】
欠陥検査装置１は、搬送装置３、照明装置４、撮像装置５、画像処理装置６、および画像解析装置７を備える。欠陥検査装置１は、搬送装置３により一定幅で長手方向に連続するシート状成形体２を一定方向（シート状成形体２の幅方向に直交する前記長手方向と同一方向）に移送し、この移送過程で照明装置４により照明されたシート面を撮像装置５により撮像して２次元画像データを生成し、画像処理装置６が、前記２次元画像データに基づいて解析用画像データを生成し、画像解析装置７が、画像処理装置６から出力される解析用画像データに基づいて欠陥検出を行うものである。
【００２８】
搬送装置３は、搬送部としての機能を有し、シート状成形体２を一定方向（搬送方向Ｚ）に搬送する。搬送装置３は、たとえば、シート状成形体２を搬送方向Ｚに搬送する送出ローラと受取ローラとを備え、ロータリーエンコーダなどにより搬送距離を計測する。本実施形態では搬送速度は、２〜３０ｍ／分程度に設定される。
【００２９】
照明装置４は、照射部としての機能を有し、搬送方向Ｚに直交するシート状成形体２の幅方向を線状に照明する。照明装置４は、撮像装置５で撮影される画像に線状の反射像が含まれるように配置されている。具体的には、照明装置４は、シート状成形体２の上方において、シート状成形体２の表面を臨み、シート状成形体２の表面における照明領域、すなわち、撮像装置５が撮像する撮像領域までの距離が、たとえば２００ｍｍとなるように配置されている。
【００３０】
照明装置４の光源としては、ＬＥＤ、メタルハライドランプ、ハロゲン伝送ライト、蛍光灯など、シート状成形体２の組成および性質に影響を与えない光を照射するものであれば、特に限定されない。なお、照明装置４は、シート状成形体２を挟んで撮像装置５とは反対側に配置されてもよい。この場合には、撮像装置５で撮像された画像に、シート状成形体２を透過する透過像が含まれる。
【００３１】
欠陥検査装置１は、撮像部としての機能を有する複数の撮像装置５を備え、各撮像装置５は、搬送方向Ｚに直交する方向（シート状成形体２の幅方向）に等間隔に配列される。また、撮像装置５は、撮像装置５からシート状成形体２の撮像領域の中心に向かう方向と搬送方向Ｚとが鋭角をなすように配置されている。撮像装置５は、シート状成形体２の照明装置４による反射像または透過像（以下、「照明像」という）を含む２次元画像を複数回撮像して、複数の２次元画像データを生成する。
【００３２】
撮像装置５は、２次元画像を撮像するＣＣＤ（Charge Coupled Device）またはＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide Semiconductor）のエリアセンサからなる。撮像装置５は、図１に示すように、シート状成形体２の搬送方向Ｚに直交する幅方向の全領域を撮像するように配置されている。このように、シート状成形体２の幅方向の全領域を撮像し、搬送方向Ｚに連続するシート状成形体２を搬送することにより、効率的にシート状成形体２の全領域の欠陥を検査することができる。
【００３３】
撮像装置５の撮像間隔（フレームレート）は、固定されていてもよく、ユーザが撮像装置５自体を操作することによって変更可能となっていてもよい。また、撮像装置５の撮像間隔は、デジタルスチルカメラの連続撮影の時間間隔である数分の１秒などであってもよいが、検査の効率化を向上させるために、短い時間間隔、たとえば一般的な動画データのフレームレートである１／３０秒などであることが好ましい。
【００３４】
撮像装置５が撮像する２次元画像の搬送方向Ｚの長さは、撮像装置５が２次元画像を取り込んでから次の２次元画像を取り込むまでの時間にシート状成形体２が搬送される搬送距離の少なくとも２倍以上であることが好ましい。すなわち、シート状成形体２の同一箇所を２回以上撮像することが好ましい。このように、２次元画像の搬送方向Ｚの長さを、撮像装置５が２次元画像を取り込んでから次の２次元画像を取り込むまでの時間におけるシート状成形体２の搬送距離よりも大きくし、シート状成形体２の同一部分の撮像回数を増加させることにより、高精度に欠陥を検査することができる。
【００３５】
画像処理装置６は、特徴量算出部および処理画像データ生成部としての機能を有する処理画像生成部６１と、解析用画像データ生成部としての機能を有する解析用画像生成部６２とを備え、画像処理ボードによって実現される。画像処理装置６は、複数の撮像装置５のそれぞれに対応して設けられる。
【００３６】
処理画像生成部６１は、撮像装置５から出力された２次元画像データを予め定めるアルゴリズム（欠陥検出アルゴリズム）で処理することによって、前記２次元画像データを構成する各画素の、輝度値に基づく特徴量を算出する。さらに、処理画像生成部６１は、前記２次元画像データにおいて、前記特徴量が予め定める閾値以上の画素を欠陥画素として抽出する。そして、処理画像生成部６１は、欠陥画素については前記特徴量に応じた階調値が付与され、欠陥画素以外の残余画素についてはゼロの階調値が付与された処理画像データを生成し、生成した処理画像データを出力する。なお、欠陥画素以外の残余画素は、前記特徴量が前記閾値未満の画素である。
【００３７】
処理画像生成部６１で用いられる欠陥検出アルゴリズムについて、図３Ａ〜３Ｃ、図４Ａ〜４Ｄ、図５Ａ，５Ｂを参照しながら説明する。
【００３８】
図３Ａ〜３Ｃは、欠陥検出アルゴリズムの一例であるエッジプロファイル法を説明するための図である。図３Ａは、撮像装置５で生成された２次元画像データに対応する２次元画像Ａの一例を示し、画像の上側が搬送方向Ｚ下流側であり、画像の下側が搬送方向Ｚ上流側である。２次元画像Ａにおいて、シート状成形体２の幅方向に平行な方向をＸ方向とし、シート状成形体２の長手方向（搬送方向Ｚに平行な方向）に平行な方向をＹ方向とする。図３Ａにおいて、２次元画像ＡのＹ方向に関して中央に位置し、Ｘ方向に延びる帯状の明領域が照明像Ａ１であり、照明像Ａ１の内部に存在する暗領域が第１欠陥画素群Ａ２１であり、照明像Ａ１の近傍に存在する明領域が第２欠陥画素群Ａ２２である。
【００３９】
エッジプロファイル法による欠陥検出アルゴリズムを用いる場合、処理画像生成部６１は、まず、２次元画像Ａを、Ｙ方向に沿った１行ずつの画素列のデータに分割する。次に、処理画像生成部６１は、各画素列のデータについて、Ｙ方向一端（図３Ａにおける２次元画像Ａの上端）から他端（図３Ａにおける２次元画像Ａの下端）に向かってエッジを探査していくエッジ判定処理を行う。
【００４０】
具体的には、処理画像生成部６１は、各画素列のデータについて、Ｙ方向一端側から２つ目の画素を注目画素とし、注目画素に対して一端側に隣接する隣接画素の輝度値よりも注目画素の輝度値が所定の閾値以上大きいかを判定する。隣接画素の輝度値よりも注目画素の輝度値が所定の閾値以上大きいと判定された場合には、処理画像生成部６１は、隣接画素が上限エッジＡ３であると判定する。それ以外の場合には、処理画像生成部６１は、注目画素をＹ方向他端に向かって１画素ずつずらしながら、隣接画素の輝度値よりも注目画素の輝度値が所定の閾値以上大きいと判定されるまでエッジ判定処理を繰返す。
【００４１】
上限エッジＡ３を検出した後、処理画像生成部６１は、注目画素をＹ方向他端に向かって１画素ずつずらしながら、隣接画素の輝度値よりも注目画素の輝度値が所定の閾値以上小さいかを判定する。隣接画素の輝度値よりも注目画素の輝度値が所定の閾値以上小さいと判定された場合には、処理画像生成部６１は、隣接画素が下限エッジＡ４であると判定する。それ以外の場合には、処理画像生成部６１は、注目画素をＹ方向他端に向かって１画素ずつずらしながら、隣接画素の輝度値よりも注目画素の輝度値が所定の閾値以上小さいと判定されるまでエッジ判定処理を繰返す。
【００４２】
図３Ａでは、処理画像生成部６１によるエッジ判定処理によって検出された上限エッジＡ３の例を「○」で示し、下限エッジＡ４の例を「●」で示している。図３Ａから明らかなように、２次元画像Ａにおいて欠陥が存在する第１欠陥画素群Ａ２１および第２欠陥画素群Ａ２２では、上限エッジＡ３と下限エッジＡ４とのＹ方向についての座標値（Ｙ座標値）の差が、欠陥画素以外の残余画素におけるＹ座標値の差よりも極端に小さい。
【００４３】
このような特徴を利用して、処理画像生成部６１は、図３Ｂに示すエッジプロファイルＰ１を作成する。図３Ｂに示すエッジプロファイルＰ１では、２次元画像Ａにおける第１欠陥画素群Ａ２１に対応して、上限エッジＡ３と下限エッジＡ４とのＹ座標値の差が小さいピークＰ１１が出現している。
【００４４】
さらに、処理画像生成部６１は、エッジプロファイルＰ１について微分処理を行い、図３Ｃに示す微分プロファイルＰ２を作成する。図３Ｃに示す微分プロファイルＰ２では、エッジプロファイルＰ１におけるピークＰ１１に対応して、すなわち、２次元画像Ａにおける第１欠陥画素群Ａ２１に対応して、微分値が大きい、予め定める閾値以上の特徴量Ｐ２２を有するピークＰ２１が出現している。
【００４５】
処理画像生成部６１は、微分プロファイルＰ２に基づいて、予め定める閾値以上の特徴量Ｐ２２を有するピークＰ２１に対応する、２次元画像Ａにおける画素を欠陥画素として抽出する。図３Ｃに示す微分プロファイルＰ２の例では、処理画像生成部６１は、欠陥画素として第１欠陥画素群Ａ２１を抽出する。
【００４６】
図４Ａ〜４Ｄは、欠陥検出アルゴリズムの他の例であるピーク法を説明するための図である。図４Ａは、撮像装置５で生成された２次元画像データに対応する２次元画像Ｂの一例を示し、画像の上側が搬送方向Ｚ下流側であり、画像の下側が搬送方向Ｚ上流側である。２次元画像Ｂにおいて、シート状成形体２の幅方向に平行な方向をＸ方向とし、シート状成形体２の長手方向（搬送方向Ｚに平行な方向）に平行な方向をＹ方向とする。図４Ａにおいて、２次元画像ＢのＹ方向に関して中央に位置し、Ｘ方向に延びる帯状の明領域が照明像Ｂ１であり、照明像Ｂ１の内部に存在する暗領域が第１欠陥画素群Ｂ２１であり、照明像Ｂ１の近傍に存在する明領域が第２欠陥画素群Ｂ２２である。
【００４７】
ピーク法による欠陥検出アルゴリズムを用いる場合、処理画像生成部６１は、まず、２次元画像Ｂを、Ｙ方向に沿った１行ずつの画素列のデータに分割する。次に、処理画像生成部６１は、各画素列のデータについて、２次元画像ＢのＹ方向に平行な一直線Ｌ上に沿った位置における輝度値の変化を連続的にプロットし、該連続的なプロットを繋いだ曲線を、図４Ｂに示す輝度プロファイルＰ３として作成する。
【００４８】
２次元画像Ｂに欠陥画素が存在しない場合、輝度プロファイルＰ３は、谷部分が出現しない単峰のプロファイルを示すが、欠陥画素が存在する場合には図４Ｂに示すように、谷部分Ｐ３１が出現した双峰のプロファイルを示すようになる。
【００４９】
次に、処理画像生成部６１は、各画素列の輝度プロファイルＰ３について、Ｘ方向に隣接するプロット間の移動時間が一定となるように、輝度プロファイルＰ３のＸ方向一端から他端に向かって移動する質点を想定する。ここで、前記質点が、図４Ｃに示すように、プロットｃからそれに隣接するプロットｂへ、プロットｂからそれに隣接するプロットａへ、プロットａからそれに隣接するプロットｄへ移動していくとする。また、プロットｄが注目画素に対応するプロットであるものとする。
【００５０】
処理画像生成部６１は、プロットｄの直前に質点が通過したプロットａ，ｂ，ｃにおける質点の速度ベクトルおよび加速度ベクトルを求める。すなわち、処理画像生成部６１は、プロットｄの直前に質点が通過した２つのプロットａおよびプロットｂの座標と、前記移動時間とに基づいて、プロットｂからプロットａまでの区間における質点の速度ベクトルを求める。また、処理画像生成部６１は、プロットｄの直前に質点が通過した２つのプロットｂおよびプロットｃの座標と、前記移動時間とに基づいて、プロットｃからプロットｂまでの区間における質点の速度ベクトルを求める。さらに、処理画像生成部６１は、プロットｂからプロットａまでの区間における質点の速度ベクトルと、プロットｃからプロットｂまでの区間における質点の速度ベクトルとに基づいて、プロットｃからプロットａまでの区間における質点の加速度ベクトルを求める。そして、処理画像生成部６１は、プロットｂからプロットａまでの区間における質点の速度ベクトルと、プロットｃからプロットａまでの区間における質点の加速度ベクトルとから、プロットｄの座標を予測する（予測プロットｆ）。
【００５１】
処理画像生成部６１は、上記のようにして予測されたプロットｄの予測プロットｆの輝度値と、プロットｄの実際（実測）の輝度値との差を求め、図４Ｄに示す輝度値差プロファイルＰ４を作成する。図４Ｄに示す輝度値差プロファイルＰ４では、図４Ｂに示す輝度プロファイルＰ３における谷部分Ｐ３１に対応して、すなわち、２次元画像Ｂにおける第１欠陥画素群Ｂ２１に対応して、輝度値差が大きい、予め定める閾値以上の特徴量Ｐ４２を有するピークＰ４１が出現している。
【００５２】
処理画像生成部６１は、輝度値差プロファイルＰ４に基づいて、予め定める閾値以上の特徴量Ｐ４２を有するピークＰ４１に対応する、２次元画像Ｂにおける画素を欠陥画素として抽出する。図４Ｄに示す輝度値差プロファイルＰ４の例では、処理画像生成部６１は、欠陥画素として第１欠陥画素群Ｂ２１を抽出する。
【００５３】
図５Ａ，５Ｂは、欠陥検出アルゴリズムの他の例である平滑化法を説明するための図である。図５Ａは、撮像装置５で生成された２次元画像データに対応する２次元画像Ｃの一例を示し、画像の上側が搬送方向Ｚ下流側であり、画像の下側が搬送方向Ｚ上流側である。２次元画像Ｃにおいて、シート状成形体２の幅方向に平行な方向をＸ方向とし、シート状成形体２の長手方向（搬送方向Ｚに平行な方向）に平行な方向をＹ方向とする。図５Ａにおいて、２次元画像ＣのＹ方向に関して中央に位置し、Ｘ方向に延びる帯状の明領域が照明像Ｃ１であり、照明像Ｃ１の内部に存在する暗領域が第１欠陥画素群Ｃ２１であり、照明像Ｃ１の近傍に存在する明領域が第２欠陥画素群Ｃ２２である。
【００５４】
平滑化法による欠陥検出アルゴリズムを用いる場合、処理画像生成部６１は、まず、２次元画像Ｃを、Ｙ方向に沿った１行ずつの画素列のデータに分割する。次に、処理画像生成部６１は、Ｘ方向およびＹ方向に数画素（たとえば、Ｘ方向に５画素、Ｙ方向に１画素）のカーネルＣ３１を作成する。
【００５５】
そして、処理画像生成部６１は、各画素列のデータについて、２次元画像ＣのＹ方向に平行な一直線Ｌ上に沿った位置におけるカーネルＣ３１内の中央画素の輝度値と、カーネルＣ３１内の全画素の輝度値の平均値との差（輝度値差）の変化を連続的にプロットし、該連続的なプロットを繋いだ曲線を、図５Ｂに示す平滑化プロファイルＰ５として作成する。図５Ｂに示す平滑化プロファイルＰ５では、２次元画像Ｃにおける第１欠陥画素群Ｃ２１に対応して、輝度値差が大きい、予め定める閾値以上の特徴量Ｐ５２を有するピークＰ５１が出現している。
【００５６】
処理画像生成部６１は、平滑化プロファイルＰ５に基づいて、予め定める閾値以上の特徴量Ｐ５２を有するピークＰ５１に対応する、２次元画像Ｃにおける画素を欠陥画素として抽出する。図５Ｂに示す平滑化プロファイルＰ５の例では、処理画像生成部６１は、欠陥画素として第１欠陥画素群Ｃ２１を抽出する。
【００５７】
図６Ａ，６Ｂは、画像処理装置６が生成する画像データの一例を示す図である。本実施形態では、画像処理装置６の処理画像生成部６１は、撮像装置５から出力された２次元画像データを、前述の欠陥検出アルゴリズムで処理して、予め定める閾値以上の画素を欠陥画素として抽出した後、図６Ａに示すような、処理画像Ｄを生成する。処理画像生成部６１が生成する処理画像Ｄは、欠陥画素群Ｄ１１，Ｄ１２については特徴量に応じた階調値が付与され、欠陥画素以外の残余画素群Ｄ２１についてはゼロの階調値が付与された画像である。処理画像生成部６１は、生成した処理画像Ｄに対応した処理画像データを出力する。
【００５８】
図６Ａに示す処理画像Ｄは、Ｘ方向一端（図６Ａにおける処理画像Ｄの左端）から他端（図６Ａにおける処理画像Ｄの右端）に向かって０，１，２，…，Ｗ−２，Ｗ−１の順に位置付けられたＸ方向に並ぶＷ個の画素、Ｙ方向一端（図６Ａにおける処理画像Ｄの上端）から他端（図６Ａにおける処理画像Ｄの下端）に向かって０，１，２，…，Ｈ−２，Ｈ−１の順に位置付けられたＹ方向に並ぶＨ個の画素によって構成される画像である。
【００５９】
図６Ａでは、処理画像Ｄは、Ｘ方向一端からの順位（Ｘ座標値）が「８」でありＹ方向一端からの順位（Ｙ座標値）が「６」の画素が最大輝度値となる第１欠陥画素群Ｄ１１を有する。また、処理画像Ｄは、Ｘ方向一端からの順位（Ｘ座標値）が「Ｗ−５」でありＹ方向一端からの順位（Ｙ座標値）が「３」の画素が最大輝度値となる第２欠陥画素群Ｄ１２を有する。
【００６０】
処理画像生成部６１から出力される処理画像Ｄに対応した処理画像データは、解析用画像生成部６２に入力される。解析用画像生成部６２は、前記処理画像データに基づいて、図６Ｂに示すような、１または複数の１次元画像データからなる画像データ群である解析用画像を生成する。解析用画像生成部６２は、生成した解析用画像に対応した解析用画像データを出力する。解析用画像生成部６２から出力された解析用画像データは、後述の画像解析装置７に入力される。
【００６１】
本実施形態では、解析用画像生成部６２は、シート状成形体２における欠陥の位置情報、輝度情報、サイズ情報、および種別情報から選ばれる少なくとも１つの情報を含む１次元画像データからなる解析用画像を生成する。
【００６２】
具体的には、解析用画像生成部６２は、図６Ｂに示すような、欠陥位置情報を含む１次元画像データからなる解析用画像Ｅ１を生成し、生成した解析用画像Ｅ１に対応した解析用画像データを出力する。解析用画像Ｅ１は、Ｘ方向一端（図６Ｂにおける解析用画像Ｅ１の左端）から他端（図６Ｂにおける解析用画像Ｅ１の右端）に向かって０，１，２，…，Ｗ−２，Ｗ−１の順に位置付けられたＸ方向に並ぶＷ個の画素、およびＹ方向に１画素によって構成される、１次元画像データからなる画像である。
【００６３】
この解析用画像Ｅ１は、処理画像Ｄにおける第１欠陥画素群Ｄ１１に対応して、Ｘ方向一端からの順位（Ｘ座標値）が「６」、「７」、「８」、「９」および「１０」の画素が、第１欠陥画素群Ｄ１１の最大輝度値を示す画素のＹ座標値「６」の階調値を有する。また、解析用画像Ｅ１は、処理画像Ｄにおける第２欠陥画素群Ｄ１２に対応して、Ｘ方向一端からの順位（Ｘ座標値）が「Ｗ−６」、「Ｗ−５」および「Ｗ−４」の画素が、第２欠陥画素群Ｄ１２の最大輝度値を示す画素のＹ座標値「３」の階調値を有する。さらにまた、解析用画像Ｅ１は、処理画像Ｄにおける第１欠陥画素群Ｄ１１および第２欠陥画素群Ｄ１２以外の残余画素群Ｄ２１に対応する画素については、「０」の階調値を有する。
【００６４】
このような解析用画像Ｅ１は、処理画像Ｄにおける第１欠陥画素群Ｄ１１および第２欠陥画素群Ｄ１２の欠陥位置情報が画素の階調値として付与されており、これによって、撮像装置５が生成した２次元画像における欠陥画素の欠陥位置情報が画素の階調値として付与されていることになる。
【００６５】
また、解析用画像生成部６２は、図６Ｂに示すような、欠陥輝度情報を含む１次元画像データからなる解析用画像Ｅ２を生成し、生成した解析用画像Ｅ２に対応した解析用画像データを出力する。解析用画像Ｅ２は、Ｘ方向一端（図６Ｂにおける解析用画像Ｅ２の左端）から他端（図６Ｂにおける解析用画像Ｅ２の右端）に向かって０，１，２，…，Ｗ−２，Ｗ−１の順に位置付けられたＸ方向に並ぶＷ個の画素、およびＹ方向に１画素によって構成される、１次元画像データからなる画像である。
【００６６】
この解析用画像Ｅ２は、処理画像Ｄにおける第１欠陥画素群Ｄ１１に対応して、Ｘ方向一端からの順位（Ｘ座標値）が「６」、「７」、「８」、「９」および「１０」の画素が、第１欠陥画素群Ｄ１１の最大輝度値を示す画素と同一画素列の各画素における階調値を有する。図６Ｂの例では、解析用画像Ｅ２は、Ｘ座標値が「６」の画素の階調値が「８０」であり、Ｘ座標値が「７」の画素の階調値が「１００」であり、Ｘ座標値が「８」の画素の階調値が「２５５」であり、Ｘ座標値が「９」の画素の階調値が「１２８」であり、Ｘ座標値が「１０」の画素の階調値が「８０」である。また、解析用画像Ｅ２は、処理画像Ｄにおける第２欠陥画素群Ｄ１２に対応して、Ｘ方向一端からの順位（Ｘ座標値）が「Ｗ−６」、「Ｗ−５」および「Ｗ−４」の画素が、第２欠陥画素群Ｄ１２の最大輝度値を示す画素と同一画素列の各画素における階調値を有する。図６Ｂの例では、解析用画像Ｅ２は、Ｘ座標値が「Ｗ−６」の画素の階調値が「８０」であり、Ｘ座標値が「Ｗ−５」の画素の階調値が「１２８」であり、Ｘ座標値が「Ｗ−４」の画素の階調値が「８０」である。さらにまた、解析用画像Ｅ２は、処理画像Ｄにおける第１欠陥画素群Ｄ１１および第２欠陥画素群Ｄ１２以外の残余画素群Ｄ２１に対応する画素については、「０」の階調値を有する。
【００６７】
このような解析用画像Ｅ２は、処理画像Ｄにおける第１欠陥画素群Ｄ１１および第２欠陥画素群Ｄ１２の欠陥輝度情報が画素の階調値として付与されており、これによって、撮像装置５が生成した２次元画像における欠陥画素の欠陥輝度情報が画素の階調値として付与されていることになる。
【００６８】
また、解析用画像生成部６２は、図６Ｂに示すような、欠陥サイズ情報を含む１次元画像データからなる解析用画像Ｅ３を生成し、生成した解析用画像Ｅ３に対応した解析用画像データを出力する。解析用画像Ｅ３は、Ｘ方向一端（図６Ｂにおける解析用画像Ｅ３の左端）から他端（図６Ｂにおける解析用画像Ｅ３の右端）に向かって０，１，２，…，Ｗ−２，Ｗ−１の順に位置付けられたＸ方向に並ぶＷ個の画素、およびＹ方向に１画素によって構成される、１次元画像データからなる画像である。
【００６９】
この解析用画像Ｅ３は、処理画像Ｄにおける第１欠陥画素群Ｄ１１に対応して、Ｘ方向一端からの順位（Ｘ座標値）が「６」、「７」、「８」、「９」および「１０」の画素が、処理画像Ｄの第１欠陥画素群Ｄ１１に関してＹ方向に並ぶ画素の数に相当する階調値を有する。図６Ｂの例では、解析用画像Ｅ３は、Ｘ座標値が「６」の画素の階調値が「１」であり、Ｘ座標値が「７」の画素の階調値が「２」であり、Ｘ座標値が「８」の画素の階調値が「３」であり、Ｘ座標値が「９」の画素の階調値が「２」であり、Ｘ座標値が「１０」の画素の階調値が「１」である。また、解析用画像Ｅ３は、処理画像Ｄにおける第２欠陥画素群Ｄ１２に対応して、Ｘ方向一端からの順位（Ｘ座標値）が「Ｗ−６」、「Ｗ−５」および「Ｗ−４」の画素が、処理画像Ｄの第２欠陥画素群Ｄ１２に関してＹ方向に並ぶ画素の数に相当する階調値を有する。図６Ｂの例では、解析用画像Ｅ３は、Ｘ座標値が「Ｗ−６」の画素の階調値が「１」であり、Ｘ座標値が「Ｗ−５」の画素の階調値が「３」であり、Ｘ座標値が「Ｗ−４」の画素の階調値が「１」である。さらにまた、解析用画像Ｅ３は、処理画像Ｄにおける第１欠陥画素群Ｄ１１および第２欠陥画素群Ｄ１２以外の残余画素群Ｄ２１に対応する画素については、「０」の階調値を有する。
【００７０】
このような解析用画像Ｅ３は、処理画像Ｄにおける第１欠陥画素群Ｄ１１および第２欠陥画素群Ｄ１２の欠陥サイズ情報が画素の階調値として付与されており、これによって、撮像装置５が生成した２次元画像における欠陥画素の欠陥サイズ情報が画素の階調値として付与されていることになる。
【００７１】
また、解析用画像生成部６２は、図６Ｂに示すような、欠陥種別情報を含む１次元画像データからなる解析用画像Ｅ４を生成し、生成した解析用画像Ｅ４に対応した解析用画像データを出力する。解析用画像Ｅ４は、Ｘ方向一端（図６Ｂにおける解析用画像Ｅ４の左端）から他端（図６Ｂにおける解析用画像Ｅ４の右端）に向かって０，１，２，…，Ｗ−２，Ｗ−１の順に位置付けられたＸ方向に並ぶＷ個の画素、およびＹ方向に１画素によって構成される、１次元画像データからなる画像である。
【００７２】
この解析用画像Ｅ４は、処理画像Ｄにおける第１欠陥画素群Ｄ１１に対応して、Ｘ方向一端からの順位（Ｘ座標値）が「６」、「７」、「８」、「９」および「１０」の画素が、処理画像生成部６１による処理画像Ｄの生成時に第１欠陥画素群Ｄ１１が抽出可能であった欠陥検出アルゴリズムの種別番号に相当する階調値を有する。欠陥検出アルゴリズムの種別番号は、欠陥検出アルゴリズムごとに便宜上付与された、欠陥検出アルゴリズムの種類を特定するための予め定める番号である。図６Ｂの例では、解析用画像Ｅ４は、Ｘ座標値が「６」、「７」、「８」、「９」および「１０」の画素の階調値が、第１欠陥画素群Ｄ１１の抽出が可能であった一の欠陥検出アルゴリズムの種別番号を示す「１」である。また、解析用画像Ｅ４は、処理画像Ｄにおける第２欠陥画素群Ｄ１２に対応して、Ｘ方向一端からの順位（Ｘ座標値）が「Ｗ−６」、「Ｗ−５」および「Ｗ−４」の画素が、処理画像生成部６１による処理画像Ｄの生成時に第２欠陥画素群Ｄ１２が抽出可能であった欠陥検出アルゴリズムの種別番号に相当する階調値を有する。図６Ｂの例では、解析用画像Ｅ４は、Ｘ座標値が「Ｗ−６」、「Ｗ−５」および「Ｗ−４」の画素の階調値が、第２欠陥画素群Ｄ１２の抽出が可能であった他の欠陥検出アルゴリズムの種別番号を示す「２」である。さらにまた、解析用画像Ｅ４は、処理画像Ｄにおける第１欠陥画素群Ｄ１１および第２欠陥画素群Ｄ１２以外の残余画素群Ｄ２１に対応する画素については、「０」の階調値を有する。
【００７３】
このような解析用画像Ｅ４は、処理画像Ｄにおける第１欠陥画素群Ｄ１１および第２欠陥画素群Ｄ１２の欠陥種別情報が画素の階調値として付与されており、これによって、撮像装置５が生成した２次元画像における欠陥画素の欠陥種別情報が画素の階調値として付与されていることになる。
【００７４】
シート状成形体２に生じる欠陥としては、前述したように、気泡、フィッシュアイ、異物、タイヤ跡、打痕、傷などの点欠陥、折り目あとなどにより生じるいわゆるクニック、厚さの違いにより生じるいわゆる原反スジなどの線欠陥が挙げられる。
【００７５】
処理画像生成部６１による処理画像Ｄの生成時に用いられる欠陥検出アルゴリズムの種類によって、抽出可能な欠陥の種類が異なる。欠陥検出アルゴリズムの一例である前記エッジプロファイル法は、異物やタイヤ跡、傷などの欠陥については高い抽出能で抽出することができる。前記ピーク法は、異物、打痕、傷などの欠陥については高い抽出能で抽出することができる。前記平滑化法は、気泡、フィッシュアイ、打痕などの欠陥については高い抽出能で抽出することができる。このような、欠陥検出アルゴリズムの種類による欠陥抽出能の違いを利用して、欠陥検出アルゴリズムの種別番号を示す階調値を有する画素を含む１次元画像データとして解析用画像Ｅ４を構成することによって、撮像装置５が生成した２次元画像における欠陥領域の欠陥種の区別が可能となる。
【００７６】
上記では、欠陥検出アルゴリズムの種別番号を示す階調値を有する画素を含む１次元画像データとすることによって、欠陥種別情報を含む解析用画像Ｅ４を生成する例を示したが、これに限定されるものではない。
【００７７】
図７Ａ〜７Ｅは、撮像装置５により撮像された２次元画像における、欠陥の種類の違いによる輝度値の変化の様子を示す図である。図７Ａ〜７Ｅは、搬送装置３によって搬送されるシート状成形体２を撮像装置５により撮像したときの２次元画像Ｆを示すものであり、図７Ａ、図７Ｂ、図７Ｃ、図７Ｄ、図７Ｅの順番に撮像されたものである。
【００７８】
たとえば打痕欠陥Ｆ２１は、照明像Ｆ１を通過する際に観測される明暗の反転に基づいて検出することができる。それに対し、異物欠陥Ｆ２２は常に暗領域として検出される。この現象を利用し、解析用画像生成部６２は、撮像装置５により撮像された複数の２次元画像Ｆに対して、１種の欠陥検出アルゴリズムを用いて処理画像生成部６１により生成された複数の処理画像を蓄積する。そして、解析用画像生成部６２は、各処理画像においてＸ方向の座標値（Ｘ座標値）が同一の欠陥画素に対し、全てが暗領域となる欠陥画素が抽出された場合と、明領域および暗領域が反転される欠陥画素が抽出された場合とで欠陥種別を分類し、これによって欠陥種別情報を含む解析用画像Ｅ４を生成する。
【００７９】
図８は、複数の撮像装置５を並列駆動する場合における、複数情報量の出力方式を説明するための図である。欠陥検査装置１において、複数の撮像装置５を並列駆動する場合、隣接する撮像装置５の視野が互いに少し重ね合わさるように、撮像装置５が配置される。このような場合、各撮像装置５により撮像された各２次元画像に対応して、解析用画像生成部６２により生成された各解析用画像Ｇ１，Ｇ２，Ｇ３には、欠陥検出に利用される中央領域Ｇ１２，Ｇ２２，Ｇ３２と、撮像装置５の視野重なり部分に対応した、欠陥検出に利用されない端部領域Ｇ１３，Ｇ２３，Ｇ３３とが形成される。このような、各解析用画像Ｇ１，Ｇ２，Ｇ３における端部領域Ｇ１３，Ｇ２３，Ｇ３３の各画素に、欠陥に関する他の情報（前述した欠陥位置情報、欠陥輝度情報、欠陥サイズ情報および欠陥種別情報以外の情報）を記述することで、解析用画像Ｇ１，Ｇ２，Ｇ３の画素数を増加させることなく、多くの欠陥に関する情報を付与することができる。
【００８０】
図２に戻って、本実施形態の欠陥検査装置１に備えられる画像解析装置７は、画像処理装置６の解析用画像生成部６２から出力された解析用画像データに基づいて画像解析を行い、シート状成形体２の欠陥を検出する。画像解析装置７は、解析用画像入力部７１、画像解析部７２、制御部７３、および表示部７４を備える。解析用画像入力部７１は、画像処理装置６の解析用画像生成部６２から出力された解析用画像データを入力する。
【００８１】
画像解析部７２は、解析用画像入力部７１から入力された解析用画像データに基づいて欠陥を検出し、シート状成形体２における欠陥位置情報、欠陥輝度情報、欠陥サイズ情報、および欠陥種別情報などを解析して、欠陥に関する情報を示す欠陥情報を生成し、この欠陥情報を制御部７３に出力する。画像解析部７２は、欠陥位置情報を含む１次元画像データからなる解析用画像データが解析用画像生成部６２から出力された場合には、解析用画像における欠陥画素の座標をシート状成形体２上の位置に変換して、シート状成形体２における欠陥の位置を示す欠陥情報を生成し、この生成した欠陥情報を制御部７３に出力する。
【００８２】
また、画像解析部７２は、欠陥輝度情報を含む１次元画像データからなる解析用画像データが解析用画像生成部６２から出力された場合には、解析用画像における欠陥の輝度分布をシート状成形体２上の欠陥の輝度分布に変換して、シート状成形体２における欠陥の輝度分布を示す欠陥情報を生成し、この生成した欠陥情報を制御部７３に出力する。
【００８３】
また、画像解析部７２は、欠陥サイズ情報を含む１次元画像データからなる解析用画像データが解析用画像生成部６２から出力された場合には、解析用画像における欠陥サイズの分布をシート状成形体２上の欠陥サイズの分布に変換して、シート状成形体２における欠陥サイズの分布を示す欠陥情報を生成し、この生成した欠陥情報を制御部７３に出力する。
【００８４】
また、画像解析部７２は、欠陥種別情報を含む１次元画像データからなる解析用画像データが解析用画像生成部６２から出力された場合には、解析用画像における種別ごとの欠陥の分布をシート状成形体２上の種別ごとの欠陥の分布に変換して、シート状成形体２における種別ごとの欠陥の分布を示す欠陥情報を生成し、この生成した欠陥情報を制御部７３に出力する。
【００８５】
さらにまた、画像解析部７２は、欠陥位置情報、欠陥輝度情報、欠陥サイズ情報、および欠陥種別情報から選ばれた情報をそれぞれ含む、複数の１次元画像データからなる解析用画像データが解析用画像生成部６２から出力された場合には、解析用画像における各情報をシート状成形体２上の対応する各情報に変換して、シート状成形体２における各欠陥情報を生成し、この生成した各欠陥情報を制御部７３に出力する。
【００８６】
制御部７３は、画像解析部７２から出力された欠陥情報に基づいて、シート状成形体２における欠陥情報を示す欠陥マップを作成するとともに、解析用画像入力部７１、画像解析部７２および表示部７４を統括的に制御する。
【００８７】
制御部７３は、欠陥位置情報を含む１次元画像データからなる解析用画像データが解析用画像生成部６２から出力され、該解析用画像データに基づいた、シート状成形体２における欠陥の位置を示す欠陥情報が画像解析部７２から出力された場合には、シート状成形体２の欠陥位置を示す欠陥マップを作成する。
【００８８】
また、制御部７３は、欠陥輝度情報を含む１次元画像データからなる解析用画像データが解析用画像生成部６２から出力され、該解析用画像データに基づいた、シート状成形体２における欠陥の輝度分布を示す欠陥情報が画像解析部７２から出力された場合には、シート状成形体２の欠陥輝度の分布を示す欠陥マップを作成する。
【００８９】
また、制御部７３は、欠陥サイズ情報を含む１次元画像データからなる解析用画像データが解析用画像生成部６２から出力され、該解析用画像データに基づいた、シート状成形体２における欠陥サイズの分布を示す欠陥情報が画像解析部７２から出力された場合には、シート状成形体２の欠陥サイズの分布を示す欠陥マップを作成する。
【００９０】
また、制御部７３は、欠陥種別情報を含む１次元画像データからなる解析用画像データが解析用画像生成部６２から出力され、該解析用画像データに基づいた、シート状成形体２における種別ごとの欠陥の分布を示す欠陥情報が画像解析部７２から出力された場合には、シート状成形体２の種別ごとの欠陥の分布を示す欠陥マップを作成する。
【００９１】
さらにまた、制御部７３は、欠陥位置情報、欠陥輝度情報、欠陥サイズ情報、および欠陥種別情報から選ばれた情報をそれぞれ含む、複数の１次元画像データからなる解析用画像データが解析用画像生成部６２から出力され、該解析用画像データに基づいた、シート状成形体２における複数の欠陥情報が画像解析部７２から出力された場合には、シート状成形体２における複数の欠陥情報がそれぞれ示された欠陥マップを作成する。
【００９２】
このようにして制御部７３によって作成された欠陥マップは、表示部７４に表示される。図９は、画像解析装置７の表示部７４に表示される欠陥マップＨの一例を示す図である。
【００９３】
図９に示す例では、解析用画像生成部６２が、欠陥位置情報を含む１次元画像データと欠陥輝度情報を含む１次元画像データとの、２つの１次元画像データからなる解析用画像データを出力した場合である。
【００９４】
ここで、解析用画像データを構成する、欠陥位置情報を含む１次元画像データからなる解析用画像は、図６Ｂに示す解析用画像Ｅ１であり、欠陥輝度情報を含む１次元画像データからなる解析用画像は、図６Ｂに示す解析用画像Ｅ２である。
【００９５】
このような、欠陥位置情報を含む１次元画像データと欠陥輝度情報を含む１次元画像データとの、２つの１次元画像データからなる解析用画像データを解析用画像生成部６２が出力した場合、画像解析部７２は、欠陥位置情報を含む１次元画像データにおける欠陥位置の座標をシート状成形体２上の位置に変換する。さらに、画像解析部７２は、欠陥輝度情報を含む１次元画像データにおける欠陥の輝度分布をシート状成形体２上の欠陥の輝度分布に変換して、シート状成形体２における欠陥位置および輝度値を示す欠陥情報を生成し、この生成した欠陥情報を制御部７３に出力する。
【００９６】
制御部７３は、画像解析部７２によって生成された、シート状成形体２における欠陥位置および輝度値を示す欠陥情報に基づいて、図９に示す、欠陥Ｈ１の分布が表された欠陥マップＨを生成し、その生成した欠陥マップＨを表示部７４に表示させる。このようにして表示部７４に表示された欠陥マップＨを視認することによって、欠陥検査装置１を操作するユーザは、シート状成形体２における欠陥の発生状況を確認することができる。
【００９７】
以上のように構成された本実施形態の欠陥検査装置１では、撮像装置５によって撮像された、シート状成形体２の２次元画像データに基づいて、シート状成形体２の欠陥検出が行われるので、たとえばラインセンサによる１次元画像データに基づいて欠陥検出が行われる場合に比べて、高い欠陥検出能力を維持することができる。
【００９８】
さらに本実施形態の欠陥検査装置１では、撮像装置５から出力された、情報量の多い２次元画像データは、処理画像生成部６１によって処理画像データに変換され、さらに、解析用画像生成部６２によって１または複数の１次元画像データからなる解析用画像データ群に変換される。このようにして２次元画像データから変換された、１または複数の１次元画像データからなる解析用画像データ群に基づいて、画像解析装置７が、画像解析を行ってシート状成形体２の欠陥を検出するので、画像解析装置７による画像処理の高速化を図ることができ、検査効率を向上することができる。
本発明は、その精神または主要な特徴から逸脱することなく、他のいろいろな形態で実施できる。したがって、前述の実施形態はあらゆる点で単なる例示に過ぎず、本発明の範囲は請求の範囲に示すものであって、明細書本文には何ら拘束されない。さらに、請求の範囲に属する変形や変更は全て本発明の範囲内のものである。
【符号の説明】
【００９９】
１  欠陥検査装置
２  シート状成形体
３  搬送装置
４  照明装置
５  撮像装置
６  画像処理装置
７  画像解析装置
６１  処理画像生成部
６２  解析用画像生成部
７１  解析用画像入力部
７２  画像解析部
７３  制御部
７４  表示部
【図１】
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【図２】
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【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
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【図４Ｂ】
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【図４Ｃ】
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【図４Ｄ】
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【図５Ｂ】
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【図３Ａ】
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【図４Ａ】
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【図５Ａ】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図７Ｃ】
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【図７Ｄ】
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【図７Ｅ】
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【図８】
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【図９】
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