(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査対象を画像処理してその良否を検査するに当り、
基準となる検査対象画像を含む所定検査領域を任意の大きさの矩形小領域ごとに分割し、分割された各小領域についてパターンマッチングのための辞書を作成するとともに、各小領域ごとに輝度値の分散値を求め、算出された分散値が設定値以下の領域では前記輝度値の分散値をもとに検査を行ない、分散値が設定値よりも大きい領域では前記辞書と検査対象画像とのパターンマッチングにより検査を行なうことを特徴とする外観検査方法。
【請求項２】
前記各小領域を、その一部が互いに重複するように分割することを特徴とする請求項１に記載の外観検査方法。
【請求項３】
前記所定検査領域を小領域に分割するに当り、小領域にある検査領域の面積が最大となるよう、前記小領域の分割位置を補正することを特徴とする請求項１または２に記載の外観検査方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、検査対象を画像処理しパターンマッチング手法を利用して検査対象の良否検査を行なう外観検査方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、この種の良否検査としては、検査対象画像を含む所定検査領域全体について１つの辞書を作成し、この辞書と検査対象画像（入力画像）との間のパターンマッチングにより行なうものが多い。すなわち、辞書と入力画像との類似度ｒを、例えば次の（１）式の如き関係から求めて、その値にもとづき良否を判定するものである。
ｒ＝｛ＮΣ（Ｂ×Ｇ）−ΣＢ×ΣＧ｝
／√［｛ＮΣＢ2 −（ΣＢ）2 ｝×｛ＮΣＧ2 −（ΣＧ）2 ｝］…（１）
Ｎ：辞書の点数、Σ（Ｂ×Ｇ）：辞書画像と入力画像との相互相関値
ΣＢ：入力画像の輝度値の総和、ΣＢ2 ：入力画像の自己相関値
ΣＧ：辞書画像の輝度値の総和、ΣＧ2 ：辞書画像の自己相関値
【０００３】
また、特徴のある部分（輝度値の変化がある部分）と、特徴のない部分（輝度値の変化がほとんどない部分）が混在するような検査対象の外観検査には、手作業により特徴のある領域と特徴のない領域とに分割して検査を行なうようにしている。例えば、図６（イ）のような検査対象画像があるとき、図６（ハ）のように領域１〜５を設定して検査するわけである。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、パターンマッチングで利用される、上記（１）式のような相関演算で得られる類似度ｒは、辞書とする部分（検査領域）の面積に対する傷や汚れの部分の割合によって変化するため、上記のように検査領域全体を１つの辞書としてパターンマッチングによる検査をすると、傷や汚れなどの検出精度が不十分な場合がある。このため、検査領域を図６（ロ）の符号１〜４で示すように分けて設定することが考えられるが、検査領域の面積によって傷や汚れなどの検出精度が変化するため、一定の検出精度を確保するには、検査領域を指定するときにその面積が同程度となるように分割して指定することが必要となり、設定が面倒になるという問題がある。また、多くの場合、検査領域として指定可能な領域の数は限られているため、要求される検査精度によっては、設定が不可能になるようなケースも発生している。
【０００５】
さらに、特徴のない部分（輝度値の変化がほとんどない部分）では、カメラからの入力画像の微小な変動（入力系のノイズや量子化雑音などによる）の影響により、類似度を正しく算出できないため、特徴のない部分についてはパターンマッチングによる検査を適用することができないという問題もある。そのため、特徴ある部分と特徴のない部分が混在する物を検査する場合、検査領域を特徴ある部分と特徴のない部分に分けて指定することが必要となり、設定が面倒である。加えて、検査対象によっては検査領域として指定可能な領域の数の制限から、設定が不可能になるケースも発生している。
したがって、この発明の課題は、傷や汚れに対する検出精度の低下や設定の不便さを解消し、設定が不可能となるケースをなくすことにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
このような課題を解決すべく、請求項１の発明では、指定された検査領域を任意のサイズの矩形小領域に分割し、各小領域について辞書を作成するとともに、各小領域ごとに輝度値の分散値を求め、その分散値が設定値以下の領域では検査対象画像を輝度値の分散値によって検査し、分散値が設定値より大きい領域では辞書と検査対象画像との間のパターンマッチングによる検査を行なうようにしている。これにより、傷や汚れに対する検出精度を調整できるだけでなく、特徴ある部分と特徴のない部分が混在する検査対象についても、簡単な設定で高精度な検査ができるようになる。
【０００７】
請求項２の発明では、各小領域の一部が互いに重複するよう領域の分割を行なうことで、小領域の境界での検出精度の安定化を図るようにしている。
さらに、請求項３の発明では、任意形状の検査領域を小領域に分割する際、小領域内に存在する検査画像の面積が最大となるように、小領域の分割位置を補正することで、小領域内に任意形状領域のごく一部分しか含まれないような場合の検出精度の安定化を図るようにしている。
【０００８】
【発明の実施の形態】
図１はこの発明の実施の形態を説明するための説明図である。
同図（イ）はこの発明が実施される画像処理システムの概要図、（ロ）は検査領域画像例、（ハ），（ニ）は領域分割例の説明図である。
すなわち、この発明では、図１（イ）のようなシステムにより、検査対象１５を撮像装置としてのカメラ１１により撮像し、その画像信号１２を画像処理検査装置１３に送り、そこで良否判定をし判定結果信号１４を出力するものである。ここまでは、従来のものと変わりないが、この発明ではさらに以下のような処理を行なう。
【０００９】
いま、基準とする画像を取り込んだ後、図１（ロ）の如く検査対象とする検査領域２１を指定し、画像処理検査装置１３に指示を与える。検査装置１３は指定された領域２１を、例えば図１（ハ）のように予め設定されたサイズの矩形小領域（ここでは３１，３２，３３，３４の４領域）に分割し、各小領域３１，３２，３３，３４ごとにパターンマッチング用の辞書を作成する。その後、検査対象の画像（入力画像）を取り込み、各小領域ごとにパターンマッチングによる検査を行なう。なお、ここでは各小領域を重複しないように分割したが、図１（ニ）のように各小領域の一部が重複するように、小領域の始点（例えば、左上座標）をずらしながら分割することができる。そのときの各小領域を符号４１，４２，４３，４４で、また、重複領域を符号４５で示す。こうすることで、各小領域の境界部付近での変動を吸収し、検出精度の安定化を図ることができる。
【００１０】
図２はこの発明の別の実施の形態を示すフローチャート、図３は図２を具体的に説明するための説明図である。
まず、基準とする画像を取り込んだ後（図２ステップＳ１参照）、図３（イ）の如く検査対象とする検査領域５１を指定し、画像処理検査装置１３に指示を与える。検査装置１３は指定された領域５１を、例えば図３（ロ）のように予め設定されたサイズの矩形小領域６１，６２（６１：分散値小、６２：分散値大）などに分割する。つづいて、ここでは分割された各小領域について輝度値の分散値を算出する。また、算出した分散値を記憶しておき、分散値が大きい領域では図１の場合と同じくパターンマッチング用の辞書を作成する。
【００１１】
その後の検査実行時には、検査対象画像（入力画像）を取り込み、基準とする画像の分散値が設定値よりも大きい領域ではパターンマッチングによる検査を行ない（図２のステップＳ２〜Ｓ８，Ｓ１２参照）、基準とする画像の分散値が設定値以下の領域では、検査対象画像の該当する領域との分散値の比較による検査を行なう（図２ステップＳ２，Ｓ３，Ｓ７〜Ｓ１２参照）。
以上では、分散値の比較による検査を行なうようにしているが、特徴のない部分の検査に有効な手段であれば、例えば輝度値の最大値，最小値の比較による検査や、一定範囲の輝度値を持つ画素の数による検査を行なうようにしても良いものである。また、小領域６１，６２の分割に当たっては、図１（ニ）の如くその一部が重複するように分割することができるのは言うまでもない。
【００１２】
図４はこの発明のさらに別の実施の形態を示すフローチャート、図５は図４を具体的に説明するための説明図である。これは、任意形状の検査領域の分割方法を説明するものである。
いま、図５（イ）のような検査領域７１があるとき、まず、図５（ロ）の如く検査領域の外接矩形８１を作り（図４ステップＳ１参照）、これをＹサイズの帯状に分割したのち（図４ステップＳ２参照）、各帯ごとに以下のような処理を実行する。
【００１３】
すなわち、帯の左端からサーチを行なって検査領域の左端をみつけ、そのＸ座標位置を最初の小領域の左端Ｘ０とし、Ｘ０を左端とする小領域を作成する（図４ステップＳ３，Ｓ４参照）。なお、小領域の大きさは、検査対象に応じて予め設定しておくこととする。
次に、小領域の左端からサーチを行ない、小領域内の検査領域の左端Ｘ１を見つける（図４ステップＳ５参照）。見つかったＸ１が小領域の左端Ｘ０と同じ場合は、小領域の右端からサーチを行ない、小領域内で検査領域の右端Ｘ２を見つける（図４ステップＳ６，Ｓ７参照）。Ｘ２を見つけた場合は小領域の右端をＸ２とするよう小領域の分割位置の補正を行ない（図４ステップＳ８参照）、そうでない場合は小領域の左端をＸ１とするよう小領域の分割位置の補正を行なう（図４ステップＳ７’参照）。
【００１４】
その後、小領域の上端からサーチを行ない、小領域内の検査領域の上端Ｙ１を見つける（図４ステップＳ９参照）。見つかったＹ１が小領域の上端と同じ場合は小領域の下端からサーチを行ない、小領域内で検査領域の下端Ｙ２を見つける（図４ステップＳ１０，Ｓ１１参照）。Ｙ２を見つけた場合は小領域の下端をＹ２とするよう、小領域の分割位置の補正を行ない（図４ステップＳ１２参照）、そうでない場合は小領域の上端をＹ１とするよう小領域の分割位置の補正を行なう（図４ステップＳ１１’参照）。続いて、位置補正後の小領域の右端座標を左端とする小領域を次の領域とし、上記と同様な位置補正を行なう。その後、帯の右端に突き当たったら（図４ステップＳ１３参照）、つぎの帯に移って分割処理を続行する（図４ステップＳ１４，Ｓ１５，Ｓ１６参照）。
【００１５】
請求項１の発明によれば、指定された検査領域を任意のサイズの矩形小領域に分割し、各小領域について辞書を作成するとともに、各小領域ごとに輝度値の分散値を求め、その分散値が設定値以下の領域では検査対象画像を輝度値の分散値によって検査し、分散値が設定値より大きい領域では辞書と検査対象画像との間のパターンマッチングによる検査を行なうようにしているため、傷や汚れに対する検出精度を調整できるだけでなく、特徴ある部分と特徴のない部分が混在する検査対象についても、簡単な設定で高精度な検査が可能となる。
【００１６】
請求項２の発明によれば、各小領域の一部が互いに重複するよう領域の分割を行なうことで、小領域の境界での検出精度の安定化することができる。
さらに、請求項３の発明では、任意形状の検査領域を小領域に分割する際、小領域内に存在する検査画像の面積が最大となるように、小領域の分割位置を補正するようにしているので、小領域内に任意形状領域のごく一部分しか含まれないような場合の検出精度を安定化することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施の形態を説明するための説明図である。
【図２】この発明の別の実施の形態を示すフローチャートである。
【図３】図２を具体的に説明する説明図である。
【図４】この発明のさらに別の実施の形態を示すフローチャートである。
【図５】図４を具体的に説明する説明図である。
【図６】従来方法の概要説明図である。
【符号の説明】
１，２，３，４，５，２１，５１，７１…検査領域、１１…カメラ、１２…画像信号、１３…画像処理検査装置、１４…判定結果信号、１５…検査対象物、３１，３２，３３，３４，４１，４２，４３，４４，８２…小領域、４５…重複領域、６１…小領域（分散値小）、６２…小領域（分散値大）、８１…外接矩形。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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