(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＰＴＰシートを撮像する撮像部と、
前記ＰＴＰシート上の連続したメッシュ形状と同型のカーネルを用いて、前記撮像部によって撮像されたＰＴＰシートの画像に対して積分処理をする積分フィルタ部と、
前記積分フィルタ部によって積分処理された画像に基づき、前記撮像部によって撮像されたＰＴＰシートの欠陥の有無を判定する判定部と、
前記メッシュ形状の辺方向を表すベクトルを用いて、前記撮像部によって撮像されたＰＴＰシートの画像に対して差分処理をする差分フィルタ部とを有し、
前記判定部は、さらに、
前記差分フィルタ部によって差分処理された画像に基づき、前記撮像部によって撮像されたＰＴＰシートの欠陥の有無を判定する
錠剤包装検査装置。
【請求項２】
請求項１に記載の錠剤包装検査装置において、
前記判定部は、前記積分フィルタ部によって積分処理された画像にラベリング処理を行い、生成される一つまたは複数の連結領域の大きさと、それぞれの連結領域を構成するピクセルの値とに基づき、前記撮像部によって撮像されたＰＴＰシートの欠陥の有無を判定する錠剤包装検査装置。
【請求項３】
ＰＴＰシート上の連続したメッシュ形状と同型のカーネルを用いて、撮像されたＰＴＰシートの画像に対して積分処理を行い、
前記積分処理した画像に基づき、前記撮像されたＰＴＰシートの欠陥の有無を判定し、
前記メッシュ形状の辺方向を表すベクトルを用いて、前記撮像されたＰＴＰシートの画像に対して差分処理を行い、
前記判定において、さらに、
前記差分処理された画像に基づき、前記撮像されたＰＴＰシートの欠陥の有無を判定する
処理をコンピュータに実行させる錠剤包装検査プログラム。
【請求項４】
撮像部が、ＰＴＰシートを撮像し、
コンピュータが、
前記ＰＴＰシート上の連続したメッシュ形状と同型のカーネルを用いて、前記撮像部によって撮像されたＰＴＰシートの画像に対して積分処理をし、
前記積分処理された画像に基づき、前記撮像部によって撮像されたＰＴＰシートの欠陥の有無を判定し、
前記メッシュ形状の辺方向を表すベクトルを用いて、前記撮像部によって撮像されたＰＴＰシートの画像に対して差分処理をし、
前記判定において、さらに、
前記差分処理された画像に基づき、前記撮像部によって撮像されたＰＴＰシートの欠陥の有無を判定する
錠剤包装検査方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、錠剤を包装するＰＴＰシートのシート不良を検査する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
医薬品を製造する製薬会社では、出荷前に品質に関する検査を行っている。この検査工程では、異種錠剤の混入、錠剤に欠けた部分が無いか等の錠剤の品質検査以外にも、錠剤を包装するためのＰＴＰ（Press Through Package）シートに異物が付着していたり、またプラスチックシートとアルミ素材の蓋シートとがシワ等無く結合（シール）されているかのシートに関する検査も行っている。
【０００３】
またＰＴＰシートには、プラスチックシートと蓋シートとを結合するときに、結合用の型として、規則性のある連続した細かい井桁模様（以下、メッシュ）がシート表面に付着する。
【０００４】
関連する技術として、以下の技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００２−９９８９８号公報
【特許文献２】特開２００５−１６４２７２号公報
【特許文献３】特開平１１−７３５０８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ＰＴＰシートを撮像し、その撮像画像を用いてＰＴＰシートの表面検査を行う場合、コントラストの影響でメッシュが異物やシワと誤検知される場合がある。よって従来技術では、拡散照明を使ってメッシュを消して検査を行っている。しかし、生産状況によっては照明のみではメッシュを消しきれない場合があり、よって、映し出されたメッシュが異物、またはシワとして認識され、誤検知となる場合がある。
【０００７】
本発明の実施形態は、上述した問題点を解決するためになされたものであり、シールされたＰＴＰシート表面上にあるメッシュの影響を少なくし、検査精度を上げる技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上述した課題を解決するため、本実施形態の錠剤包装検査装置は、ＰＴＰシートを撮像する撮像部を有する。また本実施形態の錠剤包装検査装置は、ＰＴＰシート上の連続したメッシュ形状と同型のカーネルを用いて、撮像部によって撮像されたＰＴＰシートの画像に対して積分処理をする積分フィルタ部を有する。さらに、本実施形態の錠剤包装検査装置は、積分フィルタ部によって積分処理された画像に基づき、撮像部によって撮像されたＰＴＰシートの欠陥の有無を判定する判定部を有する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施形態に係る錠剤包装装置の構成の一例を示す模式図である。
【図２】実施形態に係る撮像部の構成の一例を示す図である。
【図３】実施形態に係る撮像部が撮像する範囲の一例を示す図である。
【図４】実施形態に係る画像処理部の構成の一例を示すブロック図である。
【図５】実施形態に係る画像処理部の動作の一例を示すフローチャートである（その１）。
【図６】実施形態に係る画像処理部の動作の一例を示すフローチャートである（その２）。
【図７】実施形態に係る検査対象切出し部が切出す領域の一例を示す図である。
【図８】実施形態に係るマスク画像生成部がマスクする領域の一例を示す図である。
【図９】実施形態に係る積分フィルタ部が使用するデータ、数式の一例を示す図である。
【図１０】実施形態に係る差分フィルタ部が使用する変位ベクトル、および補間カーネルの一例を説明する図である。
【図１１】実施形態に係る画像処理部の処理過程で生成される中間画像の一例を示す図である。
【図１２】実施形態に係るパラメータ生成部の動作例を示すフローチャートである。
【図１３】実施形態に係るパラメータ生成部が切出す画像領域、および画像中の１次ピークの概略位置（矩形領域）の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しつつ説明する。
【００１１】
本実施の形態に係る錠剤包装装置の構成について、図１の模式図を参照しつつ説明する。錠剤包装装置１００は、プラスチックシート搬送部１０、加熱装置２０、成形装置２１、錠剤充填装置３０、蓋シート搬送部４０、シール装置５０、包装シート切断部６０、取り出し部７０、撮像部８０、画像処理部９０を有する。尚、撮像部８０と画像処理部９０とで錠剤包装検査装置が構成される。
【００１２】
プラスチックシート搬送部１０は、プラスチックシート２００を供給し、次の工程である加熱装置２０、成形装置２１にプラスチックシート２００を搬送する。加熱装置２０は、搬送されたプラスチックシート２００を加熱し、形成装置２１は、加熱されたプラスチックシート２００に、錠剤を入れるための凹部（以下、ポケット）を空圧と鋳型を用いて作成する。ポケットが作成されたプラスチックシート２００は、複数の搬送ローラを経由してプレート３０１まで搬送される。
【００１３】
錠剤充填装置３０は、プレート３０１まで搬送されたプラスチックシート２００上のポケットに錠剤２０１を一錠ずつ供給する。蓋シート搬送部４０は、蓋シート２０２を供給し、シール装置５０まで搬送する。
【００１４】
シール装置５０は、蓋シート２０２と、ポケットに錠剤２０１が供給されたプラスチックシート２００とを結合（シール）する。
【００１５】
包装シート切断部６０は、蓋シート２０２とプラスチックシート２００とが結合することで錠剤が包装されたシート（以下、ＰＴＰシート）を、所定の大きさ、すなわち錠剤の数が所定の数ずつとなるように切断する。取り出し部７０は、切断されたＰＴＰシートを取り出す。ここで、取り出し部７０は、撮像部８０、画像処理部９０によって構成される錠剤包装検査装置によって不良と判定されたＰＴＰシートを取り除く。
【００１６】
画像処理部９０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、主記憶装置であるメモリ、不揮発性の記憶装置を少なくとも有するコンピュータであり、撮像部８０によって撮像された画像に対して処理演算することで、錠剤の欠錠、異種錠剤の混入を検出し、また、ＰＴＰシートに異物が付着していないか、ＰＴＰシートにシワが無いか等のシート不良の判定を行う。
【００１７】
次に、撮像部８０の構成の一例および撮像されるときのＰＴＰシートの位置について、図２を参照しつつ説明する。
【００１８】
撮像部８０は、ＣＣＤカメラ８１とドーム型、もしくは半円柱型のＬＥＤ照明器具８２とで構成されており、ＬＥＤ照明器具８２の内側下部には、上方に向けて発光するＬＥＤ照明発光部８３が配置された構成となっている（図２（Ａ）、（Ｂ）参照）。ＬＥＤ照明発光部８３は三つあり、独立で点灯し、光量調整が可能である。
【００１９】
図２（Ａ）は、検査対象のＰＴＰシートを画像入力視野の中央に配置した場合の図であり、図２（Ｂ）は、検査対象のＰＴＰシートを視野端に配置した場合の図である。図２（Ａ）の配置構成の場合、錠剤の検査やＰＴＰシートの異物付着検査には最適であるものの、画像中のＰＴＰシートのシワを目視で確認できるレベルまで至らない。一方、図２（Ｂ）の配置構成の場合、入力画像中のシワを目視で確認できるレベルになる。これは、カメラ視線とＰＴＰシート面法線の角度が大きくなることより、ＰＴＰシート上の凹凸が影として画像上に反映され、画像中のシワのコントラストは視野中央から遠ざかるにつれ高くなるからである。本実施の形態では、シートのシワ検出には、図２（Ｂ）のように、正反射より少々ずらした位置にあるシートを検査対象とする。図２（Ｃ）は、ＬＥＤ照明器具８２を用いずＬＥＤ照明発光部８３を横方向から発光させる場合の配置図であり、この図２（Ｃ）のような配置であってもよい。
【００２０】
図３は、撮像部８０により撮像される領域の一例を示す図である。撮像部８０は、錠剤２列で１枚のシートの場合には図３（Ａ）で示すように中央の１シートとその前後１シートずつが１画像中に入るように配置され、また錠剤３列で１枚のシートの場合には図３（Ｂ）で示すように１画像中に中央の１シートとその前後のシート半分ずつ（０．５シート）が入るように配置される。このようにすることで、シート異物検査とシワ検出検査の両立を実現することができる。すなわち異物検査では中央のシートを検査対象とし、シワ検出検査では前後のシートを検査対象とすることで、それぞれ最適化された照明配位で検査がきる。図３（Ｂ）の３列シートの場合は、前後のシートで合わせて１００％の領域に対してシワ検出検査が可能となる。このように、撮像部８０は、包装シート切断部６０によって切断される前の連続したシートを撮像する位置に配置されることが望ましい。
【００２１】
図４に、画像処理部９０の構成の一例を示す。画像処理部９０は、検査対象切出し部９１、マスク画像生成部９２、積分フィルタ部９３、差分フィルタ部９４、欠陥判定部９５（判定部）、パラメータ生成部９６を有する。これらの各ユニットは、画像処理部９０内の不揮発性の記憶装置に予め記憶されているプログラムが主記憶装置にロードされ、ＣＰＵがこのプログラムを実行することで実現される。また、これら各ユニットそれぞれが使用する入力画像やパラメータ等の各種データは、画像処理部９０内の不揮発性の記憶装置やメモリの記憶部に記憶されており、各ユニットそれぞれが入力画像やパラメータ等の各種データを取得し、演算実行し、記憶部へ生成した画像や値を出力する。
【００２２】
次に、画像処理部９０の動作について、図５、図６のフローチャートを参照しつつ説明する。また説明上の参照図として、各処理過程で生成される画像の一例を図１１に示す。パラメータ生成部９６の動作については後に詳説する。
【００２３】
検査対象切出し部９１は、検査対象画像上のＰＴＰシート部の切り出しを行うことで、対象画像ＦＴを導出する（Ｓ１）。対象画像ＦＴは撮像された画像そのままよりも、アフィン変換等の処理が施された後の画像を用いた方がより検査精度が増す。よって、本実施の形態では以下の画像から１画像を切出し画像の対象とするが、撮像された画像そのままを対象画像とした実装であってもよい。
・アフィン変換画像  （ＦＡＦＣＲ（ｘ，ｙ）、ＦＡＦＣＧ（ｘ，ｙ）、ＦＡＦＣＢ（ｘ，ｙ）、Ｒ、Ｇ、Ｂはそれぞれ赤、緑、青を示す。）
・色相画像  （Ｓ（ｘ，ｙ））
・輝度画像  （Ｌ（ｘ，ｙ））
・シートマークコントラスト低画像  （ＦＳＭＫＣＬ（ｘ，ｙ））
・シートマークコントラスト高画像  （ＦＳＭＫＣＨ（ｘ，ｙ））
【００２４】
シートの切出し位置について、図７（Ａ）に示す。まず検査対象切出し部９１は、まずＰＴＰシートの位置を検出する。検査対象切出し部９１は、シートの上辺、下辺、側辺の座標から図７（Ａ）に示されたｘ０、ｙ０を算出する。その後検査対象切出し部９１は、切り出す画像の原点（ｘ１，ｙ１）を、次式を用いて算出する。
ｘ１＝ｘ０−ｘ０ｍ
ｙ１＝ｙ０−ｙ０ｍ
（ｘ０ｍ、ｙ０ｍは事前に定義されたパラメータ）
検査対象切出し部９１は、幅Ｗ１、高さＨ１を切出し領域として画像を切り出す。幅Ｗ１、高さＨ１は、本実施の形態では事前に定義されたパラメータとする。
【００２５】
次に、マスク画像生成部９２は、切出し画像に対し検査の妨げに成り得る領域をマスクするためのマスク画像ＦＭを生成する（Ｓ２）。マスク画像生成部９２は、以下に示す５種類のマスク画像を用い、これらの合成マスク画像を生成する。
１．打ち抜きシートマスク（ＦＭＳＨ）
２．錠剤ポケットマスク（ＦＭＴＢ）
３．折り目マスク（ＦＭＦＤ）
４．刻印マスク（ＦＭＨＮ）
５．背景文字マスク（ＦＭＢＰ）
【００２６】
打ち抜きシートマスクＦＭＳＨは、図８（Ａ）に示すように検査対象のＰＴＰシートの範囲外をマスクするマスク画像である。すなわち、以下の事項を満たす画像である。
ＦＭＳＨ（ｘ，ｙ）≡２５５（（ｘ，ｙ）∈検査対象のＰＴＰシート）
０（！（（ｘ，ｙ）∈検査対象のＰＴＰシート））
（「！」は否定を表す記号とする。以下同様。）
【００２７】
錠剤ポケットマスクＦＭＴＢは、錠剤ポケットの領域をマスクするマスク画像である（図８（Ｂ）参照）。すなわち、
ＦＭＴＢ（ｘ，ｙ）≡    ０（（ｘ，ｙ）∈錠剤ポケット）
２５５（！（ｘ，ｙ）∈錠剤ポケット）
【００２８】
折り目マスクＦＭＦＤは、図８（Ｃ）に示すようにシートを折り易くするための折り目線をマスクするマスク画像であり、次の事項が成り立つ画像である。
ＦＭＦＤ（ｘ，ｙ）≡０（（ｘ，ｙ）∈折り目線）
１（！（ｘ，ｙ）∈折り目線）
【００２９】
刻印マスクＦＭＨＮ、背景文字マスクＦＭＢＰは、錠剤名や社名、記号等をマスクするためのマスク画像であり（図８（Ｄ）、図８（Ｅ）参照）、それぞれ以下の事項を満たす画像である。
ＦＭＨＮ（ｘ，ｙ）≡０（（ｘ，ｙ）∈刻印）
１（！（ｘ，ｙ）∈刻印）
ＦＭＢＰ（ｘ，ｙ）≡０（（ｘ，ｙ）∈背景文字）
１（！（ｘ，ｙ）∈背景文字）
（上記「刻印」、「背景文字」の領域は、それぞれシートの種別ごとのパラメータとする。）
【００３０】
マスク画像生成部９２は、上記各マスク画像を合成した合成マスクＦＭを作成する。この合成マスクが使用されることで、切出し画像がマスクされる。
ＦＭ（ｘ，ｙ）＝ＦＭＳＨ（ｘ，ｙ）  ＡＮＤ  ＦＭＴＢ（ｘ，ｙ）
ＡＮＤ  ＦＭＦＤ（ｘ，ｙ）  ＡＮＤ  ＦＭＨＮ（ｘ，ｙ）
ＡＮＤ  ＦＭＢＰ（ｘ，ｙ）
（上記の「ＡＮＤ」は合成を意味する）
【００３１】
次に、積分フィルタ部９３は、対象画像ＦＴ（ｘ，ｙ）、マスク画像ＦＭ（ｘ，ｙ）に対して積分フィルタ処理（積分フィルタ１）を行う（Ｓ３）。この積分フィルタ処理について、以下に詳説する。
【００３２】
積分フィルタ部９３は、まず対象画像ＦＴ（ｘ，ｙ）に合成マスク（マスク画像）ＦＭ（ｘ，ｙ）でマスクした後の残った部分の平均輝度ＧＳＨＡＶＥを算出する。この処理は以下の手順となる。
１．マスク処理
積分フィルタ部９３は、対象画像ＦＴ（ｘ，ｙ）に合成マスクＦＭ（ｘ，ｙ）でマスク処理をする。
ＦＴＭＫＤ（ｘ，ｙ）＝ＦＴ（ｘ，ｙ）  ＡＮＤ  ＦＭ（ｘ，ｙ）
（「ＡＮＤ」は両画像を合成させることを意味する。）
２．ヒストグラム算出
積分フィルタ部９３は、マスク処理された画像ＦＴＭＫＤ（ｘ，ｙ）のヒストグラムを算出する。
ｈＴＭＫＤ（ｇ）＝ＨＩＳＴ（ＦＴＭＫＤ（ｘ，ｙ））
（ｇ＝０〜２５５、「ＨＩＳＴ（Ｆ（ｘ，ｙ））」の表記は、画像Ｆ（ｘ，ｙ）のヒストグラムを算出することを意味する）
３．平均輝度算出
積分フィルタ部９３は、算出したヒストグラムｈＴＭＫＤ（ｇ）を用いて、次式により平均輝度ＧＳＨＡＶＥを算出する。
ＧＳＨＡＶＥ＝（Σｇ・ｈＴＭＫＤ（ｇ））／（ΣｈＴＭＫＤ（ｇ））
（上記「Σ」は、それぞれｇ＝１からｇ＝２５５までの合算値である。ｇ＝０でなくｇ＝１であることに留意する。）
【００３３】
次に積分フィルタ部９３は、対象画像ＦＴ（ｘ，ｙ）、合成マスクＦＭ（ｘ，ｙ）それぞれに対し、平均化処理を行う。平均化処理を行うに当り、以下のデータが用いられる。
・サブサンプル係数：Ｎ１ＳＵＢ ∈ ｛１，２，４｝
・平均カーネル： Ｋ１ＡＶＥ（ｉ，ｊ） （ｉ＝０〜Ｎ１ＳＵＢ−１、ｊ＝０〜Ｎ１ＳＵＢ―１）
サブサンプル係数は、画像の画素を少なくする（サブサンプル）ときの間引き数である。また平均カーネルＫ１ＡＶＥ（ｉ，ｊ）は、この平均化処理を行うときに用いられるカーネル（オペレータ）である。平均カーネルＫ１ＡＶＥ（ｉ，ｊ）の例を図９（Ａ）に示す。平均カーネルＫ１ＡＶＥ（ｉ，ｊ）は、サブサンプル係数Ｎ１ＳＵＢに応じて図９（Ａ）で示すように定義される。
【００３４】
積分フィルタ部９３は、図９（Ａ）で示したサブサンプル係数Ｎ１ＳＵＢ、平均カーネルＫ１ＡＶＥ（ｉ，ｊ）を用いて、また図９（Ｂ）で示す式を用いて平均化処理を行う。図９（Ｂ）のＦＡＶＥ１（ｘ，ｙ）は、対象画像ＦＴ（ｘ，ｙ）に対して平均化処理を行ったときの値であり、ＦＭＡＶＥ（ｘ，ｙ）は、合成マスクＦＭ（ｘ，ｙ）に対して平均化処理を行ったときの値である。
【００３５】
次に積分フィルタ部９３は、ＦＡＶＥ１（ｘ，ｙ）、ＦＭＡＶＥ（ｘ，ｙ）を用いてサブサンプル処理を行う。サブサンプル処理は、以下の式が用いられることで算出される。
ＦＡＶＥ１ＳＵＢ（ｘ，ｙ）＝ＦＡＶＥ１（（Ｎ１ＳＵＢ・ｘ，Ｎ１ＳＵＢ・ｙ）
ＦＭＡＶＥＳＵＢ（ｘ，ｙ）＝ＦＭＡＶＥ（（Ｎ１ＳＵＢ・ｘ，Ｎ１ＳＵＢ・ｙ）
（ここで、ｘ＝０ 〜 Ｗ１／Ｎ１ＳＵＢ−１、ｙ＝０〜 Ｈ１／Ｎ１ＳＵＢ−１）
【００３６】
積分フィルタ部９３は、次に、積分カーネルＫ１（ｉ，ｊ）を用いて積分処理（カーネル処理）を行う。図９（Ｃ）は、積分カーネルＫ１（ｉ，ｊ）の一例を示した図である。このように積分カーネルＫ１（ｉ，ｊ）は、ＰＴＰシート上のメッシュの形状をしたカーネルである。図９（Ｃ）の例では５×５のカーネルとするが、態様を限定するものではない。このカーネルの導出方法については後述する。積分フィルタ部９３は、次式により、サブサンプル処理後のＦＡＶＥ１ＳＵＢ（ｘ，ｙ）、ＦＭＡＶＥＳＵＢ（ｘ，ｙ）に対し積分処理を行う。
ＦＴＦ（ｘ，ｙ）＝ Ｋ１・ＦＡＶＥ１ＳＵＢ（ｘ，ｙ）
ＦＭＦ（ｘ，ｙ）＝ ＢＩＮ（Ｋ１・ＦＭＡＶＥＳＵＢ（ｘ，ｙ），２５５）
ここで、「Ｋ・Ｆ（ｘ，ｙ）」は、画像Ｆ（ｘ，ｙ）にカーネルＫを適用させることを意味し、またＢＩＮ（Ｆ（ｘ，ｙ），Ｔ）は画像Ｆ（ｘ，ｙ）を閾値Ｔで２値化することを示す。すなわち、以下を意味する。
ＢＩＮ（Ｆ（ｘ，ｙ），Ｔ）＝  ２５５  （Ｆ（ｘ，ｙ）≧Ｔ）
０  （Ｆ（ｘ，ｙ）＜Ｔ）
尚、ＦＴＦ（ｘ，ｙ）は、本実施の形態では符号付き１６ビットの画像とする。
【００３７】
次に、図５のステップＳ４の差分フィルタ処理（差分フィルタ１）について説明する。差分フィルタ部９４は、ステップＳ４の差分フィルタ処理を行うに際し、以下の４方向の変位ベクトル、および画像補間用の補間カーネルを用いる。４方向の変位ベクトル（ｒｄ１、ｒｄ２、ｒｄ３、ｒｄ４）は、例えば図１０（Ａ）の矢印で示すように、ＰＴＰシート上のメッシュがひし形である場合、そのひし形の４つの辺方向を表すベクトルである。
ｒｄ１＝（ｒｄｘ１，ｒｄｙ１）
ｒｄ２＝（ｒｄｘ２，ｒｄｙ２）
ｒｄ３＝（ｒｄｘ３，ｒｄｙ３）
ｒｄ４＝（ｒｄｘ４，ｒｄｙ４）
【００３８】
また、画像補間用に用いられる補間カーネルは以下とする。
Ｋｄ１＝（ｋｄｘ１，ｋｄｙ１）
Ｋｄ２＝（ｋｄｘ２，ｋｄｙ２）
Ｋｄ３＝（ｋｄｘ３，ｋｄｙ３）
Ｋｄ４＝（ｋｄｘ４，ｋｄｙ４）
ＫｄＭ＝Ｍａｘ（Ｋｄ１，Ｋｄ２，Ｋｄ３，Ｋｄ４）
（ＫｄＭはマスク処理が施された画像用であり、ここでのＭａｘ演算は、補間カーネルＫｄ１〜Ｋｄ４の各構成要素の最大値を採用することを意味する。）
補間カーネルは、変位ベクトルに応じてそれぞれ定義されている。本実施の形態では、変位ベクトルｒｄｉと補間カーネルＫｄｉとは、図１０（Ｂ）に示す関係とするが（尚、ｃｅｉｌ（Ａ）の表記は、浮動小数点数Ａの小数点以下を切り上げた整数値を返すことを意味する。）、実装上では、図１０（Ｃ）で示すように、変位ベクトルの方向に応じて要素が０または１となるカーネルとする。また本実施の形態では、マスク処理画像用に対する補間カーネルも定義される。
【００３９】
差分フィルタ部９４は、上述の積分処理で導出されたＦＴＦ（ｘ，ｙ）に対して、上記５つの補間カーネルを用いて補間処理を行う。
ＦＴＦＤ１（ｘ，ｙ）＝ Ｋｄ１・ＦＴＦ（ｘ，ｙ）
ＦＴＦＤ２（ｘ，ｙ）＝ Ｋｄ２・ＦＴＦ（ｘ，ｙ）
ＦＴＦＤ３（ｘ，ｙ）＝ Ｋｄ３・ＦＴＦ（ｘ，ｙ）
ＦＴＦＤ４（ｘ，ｙ）＝ Ｋｄ４・ＦＴＦ（ｘ，ｙ）
ＦＭＦＤ（ｘ，ｙ）＝ＢＩＮ（ ＫｄＭ・ＦＴＦ（ｘ，ｙ），２５５）
【００４０】
差分フィルタ部９４は、次に差分処理を行う。この差分処理のｘ、ｙの座標は以下の範囲とする。
（ｘ，ｙ）∈処理領域
ｘ∈０ 〜 Ｗ１／Ｎ１ＳＵＢ−１
ｙ∈０ 〜 Ｈ１／Ｎ１ＳＵＢ−１
差分フィルタ部９４は、補間処理後の画像ＦＴＦＤ１、ＦＴＦＤ２、ＦＴＦＤ３、ＦＴＦＤ４に対して以下の処理を行い、Ｖｉを生成する。
Ｖｉ＝ＦＴＦＤｉ（ｘ＋ｒｄｘｉ，ｙ＋ｒｄｙｉ）−ＦＴＦ（ｘ，ｙ）
また差分フィルタ部９４は、補間処理された画像ＦＭＦＤを用いて、以下の条件を満たすかを判定する。
ｉｆ（ＦＭＦＤ（ｘ＋ｒｄｘｉ，ｙ＋ｒｄｙｉ）＝０）
この条件が真である場合、Ｖｉ＝０となり、偽である場合、Ｖｉは上記式で算出された値となる。尚、上記ｉはｉ＝１〜４である。
差分フィルタ部９４は、このようにして算出されたＶｉ（ｉ＝１〜４）に対して、それぞれ絶対値を算出し、その最大値となるＶｉをＦＴＤ（ｘ、ｙ）の値とする。
ＦＴＤ（ｘ，ｙ）＝ＭＡＸ｛ＡＢＳ（Ｖｉ）｜ｉ＝１〜４｝
【００４１】
次に、図５のステップＳ５、および図６のステップＳ６の処理について説明する。ステップＳ５、Ｓ６の処理は、欠陥判定部９５が行う処理であり、ステップＳ３で生成されたＦＴＦ（ｘ，ｙ）、ＦＭＦ（ｘ，ｙ）を用いて判定が行われる。欠陥判定部９５は、欠陥の判定を行うに際し、ＦＴＦ（ｘ，ｙ）について、以下の手順でラベリングを行い、ラベリングの特徴量を抽出する（Ｓ５）。
【００４２】
ステップＳ５のラベリング処理について説明する。欠陥判定部９５は、まず上記積分処理後のＦＴＦ（ｘ，ｙ）を２値化し、２値化されたＦＴＦ（ｘ，ｙ）に対してＦＭＦ（ｘ，ｙ）でマスク処理を行うことで画像ＦＴＦＢ（ｘ，ｙ）を作成する。
ＦＴＦＢ（ｘ，ｙ）＝ＦＭＦ（ｘ，ｙ）  ＡＮＤ  ＢＩＮ（ＦＴＦ（ｘ，ｙ），ＴＨ１，ＴＬ１）
ＴＨ１，ＴＬ１は、２値化の際の範囲を示す閾値（ＴＨ１＞ＴＬ１）である。また、ＢＩＮ（Ｆ（ｘ，ｙ），ＴＨ，ＴＬ）の表記は以下の定義とする。
ＢＩＮ（Ｆ（ｘ，ｙ），ＴＨ，ＴＬ）∈ ２５５（Ｆ（ｘ、ｙ）≧ＴＨ）
２５５（Ｆ（ｘ、ｙ）≦ＴＬ）
０（ＴＬ＜Ｆ（ｘ、ｙ）＜ＴＨ）
【００４３】
次に欠陥判定部９５は、２値化画像ＦＴＦＢ（ｘ，ｙ）と積分処理後の濃淡画像ＦＴＦ（ｘ，ｙ）とを用いて、および既存のラベリング処理を用いて、ラベリングの特徴量を抽出する。本実施の形態では、島（連結している領域）の数Ｎ１、島の面積Ｓ１（ｉ）、島の領域内の輝度値の最小値Ｇ１ＭＩＮ（ｉ）、および最大値Ｇ１ＭＡＸ（ｉ）をラベリングの特徴量とする（ｉはラベル識別番号でｉ＝１〜 Ｎ１）。
【００４４】
欠陥判定部９５は、上記特徴量を用いて欠陥の有無を判定する（ステップＳ６）。判定の条件は以下の通りとする。
ｉｆ（Ｓ１（ｉ）≧Ｔ１Ｓ  ＡＮＤ  ｛Ｇ１ＭＩＮ（ｉ）≦Ｔ１ＭＩＮ  ＯＲ  Ｇ１ＭＡＸ（ｉ）≧Ｔ１ＭＡＸ｝）
上記の「ＡＮＤ」、「ＯＲ」は、それぞれ論理積、論理和を示すものであり、Ｔ１Ｓ、Ｔ１ＭＩＮ、Ｔ１ＭＡＸは、事前に定義された閾値である。この条件が真である場合、欠陥判定部９５は欠陥と判定する。
【００４５】
次に欠陥判定部９５は、ステップＳ７、Ｓ８においてステップＳ４で生成された差分処理後のデータに対して、判定処理を行う。欠陥判定部９５は、上記差分処理で導出されたＦＴＤ（ｘ，ｙ）に対して、まず２値化処理を行う。
ＦＴＤＢ（ｘ，ｙ）＝ＢＩＮ（ＦＴＤ（ｘ，ｙ），Ｔ２）
（Ｔ２は事前に定義された閾値）
また欠陥判定部９５は、２値化画像ＦＴＤＢ（ｘ，ｙ）とＦＴＤ（ｘ，ｙ）とでラベリング処理を行い、特徴量を抽出する。ここで抽出される特徴量は以下である。
特徴量：島の個数Ｎ２、島の面積Ｓ２（ｉ）、島の領域内の輝度値の最大値Ｇ２ＭＡＸ（ｉ）  （ｉ＝１〜 Ｎ２）
尚、ＦＴＤ（ｘ，ｙ）は絶対値であるため、輝度値の最小値は特徴量に含めない。
【００４６】
欠陥判定部９５は、これら特徴量を用いて欠陥を抽出する。
ｉｆ（Ｓ２（ｉ）≧Ｔ２Ｓ  ＡＮＤ  Ｇ２ＭＡＸ（ｉ）≧Ｔ２ＭＡＸ｝）
（Ｔ２Ｓ、Ｔ２ＭＡＸは、閾値であり、パラメータとして事前に定義されている。）
欠陥判定部９５は、この条件式を用いて処理を行い、真である場合に欠陥と判定する。
【００４７】
上記処理以外に、差分フィルタ部９４は、対象画像ＦＴ（ｘ，ｙ）、マスク画像ＦＭ（ｘ，ｙ）を用いて差分処理を行い（ステップＳ９）、その差分処理後の画像に基づき欠陥判定部９５が判定処理を行う（ステップＳ１０、Ｓ１１）。
【００４８】
差分フィルタ部９４は、ステップＳ９においてもステップＳ４と同様に４方向の変位ベクトル（ｒｐ１、ｒｐ２、ｒｐ３、ｒｐ４）を用いる。
ｒｐ１＝（ｒｐｘ１，ｒｐｙ１）
ｒｐ２＝（ｒｐｘ２，ｒｐｙ２）
ｒｐ３＝（ｒｐｘ３，ｒｐｙ３）
ｒｐ４＝（ｒｐｘ４，ｒｐｙ４）
また、差分フィルタ部９４は、画像補間用に補間カーネルを用いる。
ｋｐ１＝（ｋｐｘ１，ｋｐｙ１）
ｋｐ２＝（ｋｐｘ２，ｋｐｙ２）
ｋｐ３＝（ｋｐｘ３，ｋｐｙ３）
ｋｐ４＝（ｋｐｘ４，ｋｐｙ４）
ｋｐＭ＝（ｋｐｘＭ，ｋｐｙＭ）：マスク用
これら変位ベクトル、補間カーネルは、ステップＳ４で用いたデータをそのまま使用してもよいし、また異なるデータを用いてもよい。
【００４９】
差分フィルタ部９４は、対象画像ＦＴ（ｘ，ｙ）に対して、補間カーネルを用いて補間処理を行う。
ＦＴＰ１（ｘ，ｙ）＝ Ｋｐ１・ＦＴ（ｘ，ｙ）
ＦＴＰ２（ｘ，ｙ）＝ Ｋｐ２・ＦＴ（ｘ，ｙ）
ＦＴＰ３（ｘ，ｙ）＝ Ｋｐ３・ＦＴ（ｘ，ｙ）
ＦＴＰ４（ｘ，ｙ）＝ Ｋｐ４・ＦＴ（ｘ，ｙ）
ＦＭＰ（ｘ，ｙ）＝ＢＩＮ（ ＫｐＭ・ＦＭ（ｘ，ｙ），２５５）
【００５０】
差分フィルタ部９４は、次に差分処理を行う。この差分処理のｘ、ｙの座標は以下の範囲とする。
（ｘ、ｙ）∈処理領域
ｘ∈０  〜  Ｗ１−１
ｙ∈０  〜  Ｈ１−１
差分フィルタ部９４は、補間処理後の画像ＦＴＰ１、ＦＴＰ２、ＦＴＰ３、ＦＴＰ４に対して以下の処理を行い、Ｖｉを生成する。
Ｖｉ＝ＦＴＰｉ（ｘ＋ｒｐｘｉ，ｙ＋ｒｐｙｉ）−ＦＴ（ｘ，ｙ）
ここで、
ｉｆ（ＦＭＰ（ｘ＋ｒｄｘｉ，ｙ＋ｒｄｙｉ）＝０）の条件が真である場合、Ｖｉ＝０が採用され、偽である場合、Ｖｉは上記式で算出された値が採用される。尚、ｉ＝１〜４である。
【００５１】
差分フィルタ部９４は、このようにして算出されたＶｉ（ｉ＝１〜４）に対して、それぞれ絶対値を算出し、その最大値を与えるＶｉをＦＴＣ（ｘ，ｙ）の値とする。
ＦＴＣ（ｘ，ｙ）＝｛Ｖｉ｜Ｖｉ＝ＭＡＸ｛ＡＢＳ（Ｖｉ）｜ｉ＝１〜４｝となるｉ｝
【００５２】
欠陥判定部９５は、ステップＳ１０として画像ＦＴＣ（ｘ，ｙ）に対して２値化処理を行う。
ＦＴＣＢ（ｘ，ｙ）＝ＢＩＮ（ＦＴＣ（ｘ，ｙ），Ｔ３）
（Ｔ３は事前に定義された閾値（パラメータ））
【００５３】
欠陥判定部９５は、ステップＳ１０として、ＦＴＣＢ（ｘ，ｙ）とＦＴＦ（ｘ，ｙ）とでラベリングの特徴量を抽出する。ラベリングの特徴量は、島の個数Ｎ３、島の面積Ｓ３（ｉ）、島の領域内の輝度値の最大値Ｇ３ＭＡＸ（ｉ）、および最小値Ｇ３ＭＩＮ（ｉ）とする（ここで、ｉ＝１〜 Ｎ３）。
【００５４】
欠陥判定部９５は、抽出した特徴量を用いて欠陥判定を行う（Ｓ１１）。
ｉｆ（Ｓ３（ｉ）≧Ｔ３Ｓ  ＡＮＤ ｛Ｇ３ＭＩＮ（ｉ）≦Ｔ３ＭＩＮ  ＯＲ  Ｇ３ＭＡＸ（ｉ）≧Ｔ３ＭＡＸ｝）
欠陥判定部９５は上記条件を用いて判定を行い、真の場合、欠陥と判定する。
【００５５】
図１１に、画像処理部９０の各処理過程で生成される中間処理画像の一例を示す。図１１（Ａ）は、検査対象切出し部９１による切出し画像ＦＴ（ｘ，ｙ）、図１１（Ｂ）は合成マスク画像ＦＭ（ｘ，ｙ）である。図１１（Ｃ）、（Ｄ）は、それぞれ積分フィルタ部９３による積分処理後の画像ＦＴＦ（ｘ，ｙ）、ＦＭＦ（ｘ，ｙ）であり、図１１（Ｅ）は、差分フィルタ部９４による差分処理後の画像ＦＴＤ（ｘ，ｙ）である。尚、図１１（Ａ）、図１１（Ｃ）の画像において、一部の領域（錠剤名、社名等の記載領域）に対してはモザイク処理を施してある。
【００５６】
次に、積分フィルタ部９３が使用する積分カーネルＫ１（ｉ，ｊ）、および差分フィルタ部９４が使用する４方向の変位ベクトル（ｒｄ１、ｒｄ２、ｒｄ３、ｒｄ４）の各パラメータの生成方法について説明する。これらのパラメータは、パラメータ生成部９６によって生成される。パラメータ生成部９６の動作について、図１２のフローチャートを参照しつつ説明する。
【００５７】
パラメータ生成部９６は、まずシート部が撮像された画像から検査対象領域を切り出す（Ｓ２１）。本実施の形態では、検査対象画像とパラメータ生成用の対象画像は独立して選択できるようにする。切出しの対象は、アフィン変換画像（ＦＡＦＣＲ、ＦＡＦＣＧ、ＦＡＦＣＢ）、色相画像Ｓ、輝度画像Ｌ、シートマークコントラスト低画像ＦＳＭＫＣＬ、シートマークコントラスト高画像ＦＳＭＫＣＨから人手で選択される。また、ＦＦＴ（Fast Fourier Transform）処理を次工程で行うため、切り出されるサイズの幅、高さは２ｎ画素となる。ここで、具体的な切出し領域の例を図１３（Ａ）に示す。図１３（Ａ）で示すように、切り出し画像中に錠剤のポケット部や文字部が入っていても良い。この切り出し画像を
ＦＭＳＨ（ｘ、ｙ）
ｘ∈０  〜  Ｗ２−１
ｙ∈０  〜  Ｈ２ −１
とする。尚、本実施の形態ではＷ２＝Ｈ２＝２ｎ（ｎ＝６，７，８，９）とする。
【００５８】
パラメータ生成部９６は、切り出し画像ＦＭＳＨ（ｘ，ｙ）に対してＦＦＴ処理を行うことでＦＦＴ画像ＦＣＭ（ｕ，ｖ）を作成し（Ｓ２２）、さらに、ＦＦＴ画像ＦＣＭからパワースペクトル画像ＦＰＳ（ｕ，ｖ）を生成する（Ｓ２３）。尚、ＦＣＭ（ｕ，ｖ）、ＦＰＳ（ｕ，ｖ）の生成処理には従前より存在する技術が用いられ、ＦＰＳ（ｕ，ｖ）は浮動小数点とする。
ＦＰＳ（ｕ，ｖ）：ｘ∈０ 〜 Ｗ２、ｙ∈０ 〜 Ｈ２
幅、高さが１増えることに留意する。
【００５９】
パラメータ生成部９６は、次にパワースペクトル画像ＦＰＳ（ｕ，ｖ）からスペクトルのピークの位置を検出する（Ｓ２４）。ここで、スペクトルのピーク位置の検出について説明する。図１３（Ｂ）で示すように、スペクトルには、中央部、および４点のメッシュの１次ピーク、その他高次のピークが現れる。パラメータ生成部９６は、人手により選択された４つの１次ピークの概略位置（矩形領域Ｒｉ）の重心位置を算出する。本実施の形態では、図１３（Ｂ）のように、１〜４の矩形領域が人手で指定される。
矩形Ｒｉ：（ｘ０（ｉ）、ｙ０（ｉ）、ｗ（ｉ）、ｈ（ｉ）、ｉ＝１，２，３，４）
（「ｉ」は領域１〜４の番号に対応している）
ｘ０（ｉ）、ｙ０（ｉ）は、各矩形領域の最左上の座標、ｗ（ｉ）、ｈ（ｉ）は各矩形領域の横幅長、縦幅長を示す。
パラメータ生成部９６は、領域１〜４の重心位置Ｇｉをラベリング処理を行うことで算出する。各重心は全体画像における重心として算出する。
Ｇｉ：（ｘｇ（ｉ），ｙｇ（ｉ））（ｉ＝１〜４）
【００６０】
パラメータ生成部９６は、重心位置Ｇｉおよび切出し領域の横幅長Ｗ２、横幅長Ｗ２を用いて波数ベクトルａ、ｂをそれぞれ算出する（Ｓ２５）。
ａ＝（Ｗ２／（ｘｇ（３）−ｘｇ（１）），Ｈ２／（ｙｇ（３）−ｙｇ（１）））
ｂ＝（Ｗ２／（ｘｇ（４）−ｘｇ（２）），Ｈ２／（ｙｇ（４）−ｙｇ（２）））
【００６１】
パラメータ生成部９６は、次に積分カーネルＫ１（ｉ，ｊ）、および４方向の変位ベクトル（ｒｄ１、ｒｄ２、ｒｄ３、ｒｄ４）を導出する（Ｓ２６）。
【００６２】
積分カーネルＫ１（ｉ，ｊ）の導出方法について説明する。パラメータ生成部９６は、まず２つのベクトルａ１、ｂ１を次式にて求める。
ａ１＝Ｗ２／Ｎ１ＳＵＢ／（ｘｇ（３）−ｘｇ（１），ｙｇ（３）−ｙｇ（１））
ｂ１＝Ｈ２／Ｎ１ＳＵＢ／（ｘｇ（４）−ｘｇ（２），ｙｇ（４）−ｙｇ（２））
次にパラメータ生成部９６は、ベクトル関数Ｖ（ｓ，ｔ）＝（ｓ・ａ１＋ｔ・ｂ１）｛ｓ＝０．０〜１．０、ｔ＝０．０〜１．０｝の各成分の最大、最小を求める。
ｘｍｉｎ ＝ Ｍｉｎ（ Ｖｘ（０，０），Ｖｘ（１，０），Ｖｘ（０，１），Ｖｘ（１，１））
ｘｍａｘ ＝ Ｍａｘ（ Ｖｘ（０，０），Ｖｘ（１，０），Ｖｘ（０，１），Ｖｘ（１，１））
ｙｍｉｎ ＝ Ｍｉｎ（ Ｖｙ（０，０），Ｖｙ（１，０），Ｖｙ（０，１），Ｖｙ（１，１））
ｙｍａｘ ＝ Ｍａｘ（ Ｖｙ（０，０），Ｖｙ（１，０），Ｖｙ（０，１），Ｖｙ（１，１））
（Ｍｉｎ（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ）、Ｍａｘ（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ）の表記は、Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄのうちの最小値または最大値を意味し、Ｖｘ、Ｖｙは、ベクトルＶのｘ座標、ｙ座標の要素値である）
【００６３】
パラメータ生成部９６は、積分カーネルＫ１のカーネルサイズを求める。
ｗｋ１＝ＩＮＴ（ｘｍａｘ−ｘｍｉｎ＋１）
ｈｋ１＝ＩＮＴ（ｙｍａｘ−ｙｍｉｎ＋１）
（「ＩＮＴ（Ｆ）」は、Ｆを整数に纏める処理を意味する）
【００６４】
パラメータ生成部９６は、以下の手順で積分カーネルＫ１（ｘ，ｙ）｛ｘ＝０〜（ｗｋ１−１）、ｙ＝０〜（ｈｋ１−１）｝の各要素の値を埋め込む。
（１）最初にＫ１（ｘ，ｙ）を全て０にクリアする。
（２）以下の手法でＫ１（ｘ，ｙ）に値を代入する。
ｒ＝ｓ・ａ１＋ｔ・ｂ１−（ｘｍｉｎ，ｙｍｉｎ）
ｓ＝０．０〜１．０：０．０２ずつインクリメント
ｔ＝０．０〜１．０：０．０２ずつインクリメント
（３）上記（２）で求められたベクトルｒのｘ、ｙ座標の位置に、Ｋ１（ｘ，ｙ）＝１と書き込む（上書きする）。
（４）正規化係数Ｆ１を算出する。
Ｆ１＝１／ΣΣＫ１（ｘ，ｙ）
上式のΣは、それぞれｘ＝０〜wｋ１−１、ｙ＝０〜ｈｋ１−１である。
【００６５】
パラメータ生成部９６は、ベクトルａ１、ｂ１を用いて４方向の変位ベクトル（ｒｄ１、ｒｄ２、ｒｄ３、ｒｄ４）を導出する。
ｒｄ１＝ａ１
ｒｄ２＝−ａ１
ｒｄ３＝ｂ１
ｒｄ４＝−ｂ１
【００６６】
パラメータ生成部９６は、このようにして導出した積分カーネルＫ１、４方向の変位ベクトル（ｒｄ１、ｒｄ２、ｒｄ３、ｒｄ４）の各値を画像処理部９０の記憶部に記憶させる。積分フィルタ部９３、差分フィルタ部９４は、必要に応じてこれら各データを記憶部から取得する。
【００６７】
以上より、本実施の形態によれば、メッシュの形状に基づいたカーネルを使用することで、シールされたＰＴＰシート表面上にあるメッシュが検査に及ぼす影響を少なくし、検査精度を上げることができる。
【００６８】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００６９】
１０  プラスチックシート搬送部、２０  加熱装置、２１  成形装置、３０  錠剤充填装置、４０  蓋シート搬送部、５０  シール装置、６０  包装シート切断部、７０  取り出し部、８０  撮像部、９０  画像処理部、９１  検査対象切出し部、９２  マスク画像生成部、９３  積分フィルタ部、９４  差分フィルタ部、９５  欠陥判定部、９６  パラメータ生成部、１００  錠剤包装装置。
【図１】
0005579002.tif 000002
【図２】
0005579002.tif 000003
【図３】
0005579002.tif 000004
【図４】
0005579002.tif 000005
【図５】
0005579002.tif 000006
【図６】
0005579002.tif 000007
【図７】
0005579002.tif 000008
【図８】
0005579002.tif 000009
【図９】
0005579002.tif 000010
【図１０】
0005579002.tif 000011
【図１１】
0005579002.tif 000012
【図１２】
0005579002.tif 000013
【図１３】
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