(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のレンズを自動的に検査する方法であって：
各レンズをレンズホルダの中に配置する工程と；
レンズホルダ内にある各レンズの第一の画像を撮る工程と；
各レンズホルダを回転させる工程と；
回転されたレンズホルダ内にある各レンズの第二の画像を撮る工程と；
前記第二の画像の各ピクセルを、前記第一の画像の対応するピクセルに登録する工程と；
各第一の画像の少なくとも一部のピクセルと、前記第二の画像の対応する部分の登録されたピクセルとを比較する工程と；
前記ピクセルの比較から、合成画像を作製する工程と；
前記登録された第二の画像に対応した欠陥特徴を有する前記第一の画像の欠陥特徴を、レンズ欠陥として認識する工程と；
予め定められた数の前記認識されたレンズ欠陥を有する如何なる前記レンズも、欠陥品として拒絶する工程とを具備した方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、前記作製する工程は、夫々が前記比較された二つの対応するピクセルのうちの明るい方と同じ光強度を有するピクセルを持った合成画像を作製することを含む方法。
【請求項３】
請求項１に記載の方法であって、更に、二つの離間した光学的検査ステーションを用いて前記第一および第二の画像を得る工程を含み、夫々のステーションは、前記レンズおよびレンズホルダを瞬間的に照射するストロボライトと、前記レンズおよびレンズホルダの画像を記録するデジタルカメラとを用いる方法。
【請求項４】
請求項１に記載の方法であって、更に、一つの光学的検査ステーションを用いて前記第一および第二の画像を得る工程を含み；該ステーションは、
前記レンズおよびレンズホルダを瞬間的に照射するストロボライトを使用し；
デジタルカメラで前記第一の画像を記録し；
前記レンズホルダを回転させ；
変位したレンズおよびレンズホルダを瞬間的に照射するストロボライトを使用し；
デジタルカメラで前記第二の画像を記録する方法。
【請求項５】
請求項１に記載の方法であって、更に、周囲光の変動を補正するために、前記第一および第二の画像の光強度を正規化する工程を含む方法。
【請求項６】
請求項１に記載の方法であって、更に、前記画像の各ピクセルにおける光強度のデジタル表現を提供する工程と、前記画像の夫々の中心位置を突止める工程と、各画像の極座標光強度データをＳマトリックス中に保存する工程とを含み、前記データは固定角度の列および固定半径の行に保存される方法。
【請求項７】
請求項１に記載の方法であって：更に、
前記レンズの光学ゾーンの中に複数の光検知領域を定義する工程と；
前記領域の夫々に亘って明度の偏差を決定する工程と；
前記領域に亘る明度の偏差の大きさに基づいて、各領域に数値スコアを割当てる工程と；
前記スコアの総計が予め定められた閾値を超えたときに、該レンズを拒絶する工程とを含む方法。
【請求項８】
請求項１に記載の方法であって：更に、
前記夫々の画像の、予め定められた部分の各ピクセルにおける光強度を決定する工程と；
前記予め定められた部分のコントラストを高めるために、光強度閾値を定義する工程と；
上記閾値以上の光強度を持ったピクセルを「１」に設定し、前記閾値未満の光強度を持ったピクセルを「０」に設定する工程と；
得られた合成ピクセル値を分析して、過剰な明度の領域を検出する工程とを含む方法。
【請求項９】
請求項８に記載の方法であって、前記光強度閾値を定義する工程は、前記閾値を、前記レンズの光学ゾーンの中心での前記平均明度よりも低い２０の明度段階になるように設定することを含む方法。
【請求項１０】
請求項８に記載の方法であって：更に、印刷された虹彩環状エリアを分析する工程を含み、該工程は、
前記レンズの拒絶を導く前記印刷された虹彩における最小の隙間ギャップに対応するサイズの、或る断面積を有する検査ボックスを定義することと；
前記検査ボックスを、前記印刷された虹彩エリアについて、前記合成ピクセル値のマトリックス上で走査することと；
前記検査ボックス内の合成ピクセル値が、予め定められた検査ボックス閾値よりも大きいときは、前記レンズを拒絶することとを含む方法。
【請求項１１】
請求項１０に記載の方法であって、前記予め定められた検査ボックス閾値は、前記検査ボックスのサイズの８０％である方法。
【請求項１２】
請求項８に記載の方法であって：更に、前記レンズ上の印刷されたキャラクターを分析するための工程を含み、該工程は、
（ａ）前記比較的暗い印刷されたキャラクターを前記レンズ上の他の暗いパターンから分離するための、前記光強度閾値を定義することと；
（ｂ）前記印刷されたエリアについて、前記合成ピクセル値のキャラクターマトリックスを形成することと；
（ｃ）前記キャラクターマトリックスにおける暗いピクセルの最大の連続する組として、前記第一のキャラクターを選択することと；
（ｄ）前記第一のキャラクターを含むボックスの隅および中心を計算することと；
（ｅ）前記キャラクターマトリックス中の暗いピクセルの次の最大の連続する組として、次のキャラクターを選択することと；
（ｆ）前記次のキャラクターを含むボックスの隅および中心を計算することと；
（ｇ）全てのキャラクターが選択されるまで、工程（ｅ）および工程（ｆ）を繰り返すことと；
（ｈ）前記キャラクターが許容可能であるかどうかを決定するために、少なくとも一つの前記ボックスの少なくとも一つの幾何学的特徴を、少なくとも一つの許容可能な明細に対して評価することとを含む方法。
【請求項１３】
請求項１２に記載の方法であって、前記幾何学的特徴には、少なくとも二つのキャラクターボックスの中心間の距離が含まれる方法。
【請求項１４】
請求項１２に記載の方法であって、前記幾何学的特徴には、少なくとも一つの前記ボックスの幅が含まれる方法。
【請求項１５】
請求項１２に記載の方法であって、前記幾何学的特徴には、少なくとも一つの前記ボックスの高さが含まれる方法。
【請求項１６】
請求項１２に記載の方法であって、前記幾何学的特徴には、少なくとも一つの前記ボックスの高さおよび幅のアスペクト比が含まれる方法。
【請求項１７】
請求項１２に記載の方法であって、前記幾何学的特徴には、少なくとも一つの前記ボックスの面積が含まれる方法。
【請求項１８】
請求項１２に記載の方法であって、前記幾何学的特徴には、少なくとも一つの前記ボックスの中心位置が含まれる方法。
【請求項１９】
請求項１に記載の方法であって：更に、
前記レンズのエッジの数学的モデルを作成する工程と；
画像のエッジ回りの予め定められた角度で、前記第一および第二の画像のエッジに隣接したピクセルの測定された光強度を、前記モデルの光強度と比較する工程と；
このような夫々の角度のエッジ比較について、画像の測定されたエッジプロファイルが如何に良く前記モデルと似ているかを表すエッジプロファイル数を作成する工程と；
前記第一および第二の画像のエッジプロファイル上で、ミスマッチを表す数を有する点の位置を突止める工程と；
第一の画像について予め定められたミスマッチ数が、正しい位置で前記第二の画像のミスマッチに対応しているときは、該レンズを拒絶する工程とを含む方法。
【請求項２０】
請求項１９に記載の方法であって、前記作成する工程は、レンズエッジの多項式モデルを作成することを含む方法。
【請求項２１】
請求項１９に記載の方法であって、前記生成する工程は、前記レンズエッジの楕円モデルを作成することを含む方法。
【請求項２２】
レンズを自動的に検査する方法であって：
少なくとも一つのレンズをレンズホルダ内の溶液中に配置する工程と；
前記レンズの第一の画像を得る工程と；
前記レンズ、溶液およびレンズホルダを相互に対して回転させる工程と；
前記レンズの少なくとも第二の画像を得る工程と；
前記第一の画像のピクセルを、前記第二の画像の対応する登録されたピクセルと比較する工程と；
前記第一の画像の複数のピクセルと前記第二の画像の対応する複数の登録されたピクセルとが両方とも暗いときにのみ、レンズ欠陥を認識する工程とを具備した方法。
【請求項２３】
レンズを自動的に検査する方法であって：
レンズをレンズホルダ内の溶液中に配置する工程と；
前記ホルダ内の前記レンズの第一の画像を撮る工程と；
前記ホルダ、レンズおよび前記溶液を回転させる工程と；
前記ホルダ内の前記レンズの第二の画像を撮る工程と；
前記第一の画像の一部と、前記第二の画像の対応する登録された部分とを比較する工程と；
前記第一および第二の画像の間の差を排除する合成画像を与える工程とを具備した方法。
【請求項２４】
少なくとも一つのレンズを自動的に検査する方法であって：
（ａ）レンズをレンズホルダ内の溶液中に配置する工程と；
（ｂ）前記ホルダ内の前記レンズの第一の画像を撮る工程と；
（ｃ）前記ホルダ、レンズおよび前記溶液を移動させる工程と；
（ｄ）前記移動が停止した後に、前記ホルダ内の前記レンズの追加の画像を撮る工程と；
（ｅ）工程（ｃ）および（ｄ）を繰り返して、前記ホルダ内の前記レンズの予め定められた数の追加の画像を撮る工程と；
（ｆ）前記第一の画像の少なくとも一部を、前記水かの画像の夫々の対応する登録された部分と比較する工程と；
（ｇ）前記画像の比較から、少なくとも一つの合成画像を作製する工程と；
（ｈ）前記第一の画像の欠陥特徴のうち、前記登録された追加の画像における対応した欠陥特徴を有するものを、レンズ欠陥として認識する工程とを具備した方法。
【請求項２５】
レンズを自動的に検査する方法であって：
レンズをレンズホルダ内の溶液中に配置する工程と；
前記ホルダ内の前記レンズの第一の画像を撮る工程と；
前記ホルダ、レンズおよび前記溶液を回転させる工程と；
前記ホルダ内の前記レンズの第二の画像を撮る工程と；
前記第一の画像の少なくとも一部のピクセルの光強度を、前記第二の画像の対応する部分のピクセルの光強度と比較する工程と；
比較された対応するピクセルの対のうちのより明るい方と同じ光強度を有するピクセルを持った合成画像を与える工程とを具備した方法。
【請求項２６】
レンズを自動的に検査する方法であって：
レンズをレンズホルダ内の溶液中に配置する工程と；
そのレンズホルダ内にある前記レンズの第一の画像を得る工程と；
前記レンズおよびそのレンズホルダの間の相対的移動を与える工程と；
前記レンズおよびそのレンズホルダの第二の画像を得る工程と；
前記第二の画像の各ピクセルを、前記第一の画像の対応するピクセルと共に登録する工程と；
前記第一の画像の少なくｋとも一部のピクセルと、前記第二の画像の対応する部分の登録されたピクセルとを比較する工程と；
前記第一の画像の欠陥特徴のうち、前記登録された第二の画像における対応した欠陥特徴を有するものを、レンズ欠陥として認識する工程とを具備した方法。
【請求項２７】
請求項２６に記載の方法であって、前記認識する工程は、夫々が前記比較された二つの対応するピクセルのうちの明るい方と同じ光強度を有するピクセルを持った前記合成画像を作製することを含む方法。
【請求項２８】
請求項２６に記載の方法であって、更に、二つの離間した光学的検査ステーションを用いて前記第一および第二の画像を得る工程を含み、夫々のステーションは、前記レンズおよびレンズホルダを瞬間的に照射するストロボライトと、前記レンズおよびレンズホルダの画像を記録するデジタルカメラとを用いる方法。
【請求項２９】
請求項２６に記載の方法であって、更に、一つの光学的検査ステーションを用いて前記第一および第二の画像を得る工程を含み；該ステーションは、
前記レンズおよびレンズホルダを瞬間的に照射し；
デジタルカメラで前記第一の画像を記録し；
前記ホルダを回転させ；
変位したレンズおよびホルダを瞬間的に照射し；
デジタルカメラで前記第二の画像を記録する方法。
【請求項３０】
請求項２６に記載の方法であって、更に、周囲光の変動を補正するために、前記第一および第二の画像の光強度を正規化する工程を含む方法。
【請求項３１】
請求項２６に記載の方法であって、更に、前記画像の各ピクセルにおける光強度のデジタル表現を提供する工程と、前記画像の夫々の中心位置を突止める工程と、各画像の極座標光強度データをＳマトリックス中に保存する工程とを含み、前記データは固定角度の列および固定半径の行に保存される方法。
【請求項３２】
請求項２６に記載の方法であって：更に、
前記レンズの光学ゾーンの中に複数の光検知領域を定義する工程と；
前記領域に亘る明度の偏差の大きさに基づいて、各領域に数値スコアを割当てる工程と；
前記スコアの総計が予め定められた閾値を超えたときに、該レンズを拒絶する工程とを含む方法。
【請求項３３】
請求項２６に記載の方法であって：更に、
前記夫々の画像の、予め定められた部分の各ピクセルにおける光強度を決定する工程と；
前記予め定められた部分のコントラストを高めるために、光強度閾値を定義する工程と；
上記閾値以上の光強度を持ったピクセルを「１」に設定し、前記閾値未満の光強度を持ったピクセルを「０」に設定する工程と；
得られた合成ピクセル値を分析して、過剰な明度の領域を検出する工程とを含む方法。
【請求項３４】
請求項３３に記載の方法であって、前記光強度閾値を定義する工程は、前記閾値を、前記レンズの光学ゾーンの中心での前記平均明度よりも低い２０の明度段階になるように設定することを含む方法。
【請求項３５】
請求項３３に記載の方法であって：更に、印刷された虹彩環状エリアを分析する工程を含み、該工程は、
前記レンズの拒絶を導く前記印刷された虹彩における最小の隙間ギャップに対応するサイズの、或る断面積を有する検査ボックスを定義することと；
前記検査ボックスを、前記印刷された虹彩エリアについて、前記合成ピクセル値のマトリックス上で走査することと；
前記検査ボックス内の合成ピクセル値が、予め定められた検査ボックス閾値よりも大きいときは、前記レンズを拒絶することとを含む方法。
【請求項３６】
請求項３５に記載の方法であって、前記予め定められた検査ボックス閾値は、前記検査ボックスのサイズの８０％である方法。
【請求項３７】
請求項３３に記載の方法であって：更に、前記レンズ上の印刷されたキャラクターを分析するための工程を含み、該工程は、
（ａ）前記比較的暗い印刷されたキャラクターを前記レンズ上の他の暗いパターンから分離するための、前記光強度閾値を定義することと；
（ｂ）前記印刷されたエリアについて、前記合成ピクセル値のキャラクターマトリックスを形成することと；
（ｃ）前記キャラクターマトリックスにおける暗いピクセルの最大の連続する組として、前記第一のキャラクターを選択することと；
（ｄ）前記第一のキャラクターを含むボックスの隅および中心を計算することと；
（ｅ）前記キャラクターマトリックス中の暗いピクセルの次の最大の連続する組として、次のキャラクターを選択することと；
（ｆ）前記次のキャラクターを含むボックスの隅および中心を計算することと；
（ｇ）全てのキャラクターが選択されるまで、工程（ｅ）および工程（ｆ）を繰り返すことと；
（ｈ）前記キャラクターが許容可能であるかどうかを決定するために、少なくとも一つの前記ボックスの少なくとも一つの幾何学的特徴を、少なくとも一つの許容可能な明細に対して評価することとを含む方法。
【請求項３８】
請求項３７に記載の方法であって、前記幾何学的特徴には、少なくとも二つのキャラクターボックスの中心間の距離が含まれる方法。
【請求項３９】
請求項３７に記載の方法であって、前記幾何学的特徴には、少なくとも一つの前記ボックスの幅が含まれる方法
【請求項４０】
請求項３７に記載の方法であって、前記幾何学的特徴には、少なくとも一つの前記ボックスの高さが含まれる方法。
【請求項４１】
請求項３７に記載の方法であって、前記幾何学的特徴には、少なくとも一つの前記ボックスの高さおよび幅のアスペクト比が含まれる方法。
【請求項４２】
請求項３７に記載の方法であって、前記幾何学的特徴には、少なくとも一つの前記ボックスの面積が含まれる方法。
【請求項４３】
請求項３７に記載の方法であって、前記幾何学的特徴には、少なくとも一つの前記ボックスの中心位置が含まれる方法。
【請求項４４】
請求項２６に記載の方法であって：更に、
前記レンズのエッジの多項式モデルを作成する工程と；
画像のエッジ回りの予め定められた角度で、前記第一および第二の画像のエッジに隣接したピクセルの測定された光強度を、前記モデルの光強度と比較する工程と；
このような夫々の角度エッジ比較について、画像の測定されたエッジプロファイルが如何に良く前記モデルと似ているかを表すエッジプロファイル数を作成する工程と；
前記第一および第二の画像のエッジプロファイル上で、ミスマッチを表す数を有する点の位置を突止める工程と；
第一の画像について予め定められたミスマッチ数が、正しい位置で前記第二の画像のミスマッチに対応しているときは、該レンズを拒絶する工程とを含む方法。
【請求項４５】
複数のレンズを自動的に検査する方法であって：
各レンズの少なくとも一つの画像を得る工程と；
前記レンズのエッジの多項式モデルを作成する工程と；
画像のエッジ回りの予め定められた角度で、前記画像の夫々のエッジに隣接したピクセルの測定された光強度を、前記モデルの光強度と比較する工程と；
このような夫々の角度のエッジ比較について、画像の測定されたエッジプロファイルが如何に良く前記モデルと似ているかを表すエッジプロファイル数を作成する工程と；
前記画像のエッジプロファイル上で、ミスマッチを表す数を有する点の位置を突止める工程と；
前記ミスマッチ数が、予め定められた数のミスマッチを越えるときは、該レンズを拒絶する工程と
前記レンズの光学ゾーンに、複数の光検知領域を定義する工程と；
前記領域の夫々に亘る明度の偏差を決定する工程と；
前記領域に亘る明度の偏差の大きさに基づいて、核領域に数値スコアを割り当てる行程と；
前記スコアの総計が予め定められた閾値を超えるときに、該レンズを拒絶する工程とを含む方法。
【請求項４６】
請求項４５に記載の方法であって：更に、
前記レンズの光学ゾーンの中に複数の光検知領域を定義する工程と；
前記領域の夫々に亘って明度の偏差を決定する工程と；
前記領域に亘る明度の偏差の大きさに基づいて、各領域に数値スコアを割当てる工程と；
前記スコアの総計が予め定められた閾値を超えたときに、該レンズを拒絶する工程とを含む方法。
【請求項４７】
請求項４５に記載の方法であって：更に、
前記夫々の画像の、予め定められた部分の各ピクセルにおける光強度を決定する工程と；
前記予め定められた部分のコントラストを高めるために、光強度閾値を定義する工程と；
上記閾値以上の光強度を持ったピクセルを「１」に設定し、前記閾値未満の光強度を持ったピクセルを「０」に設定する工程と；
得られた合成ピクセル値を分析して、過剰な明度の領域を検出する工程とを含む方法。
【請求項４８】
請求項４７に記載の方法であって、前記光強度閾値を定義する工程は、前記閾値を、前記レンズの光学ゾーンの中心での前記平均明度よりも低い２０の明度段階になるように設定することを含む方法。
【請求項４９】
請求項４７に記載の方法であって：更に、印刷された虹彩環状エリアを分析する工程を含み、該工程は、
前記レンズの拒絶を導く前記印刷された虹彩における最小の隙間ギャップに対応するサイズの、或る断面積を有する検査ボックスを定義することと；
前記検査ボックスを、前記印刷された虹彩エリアについて、前記合成ピクセル値のマトリックス上で走査することと；
前記検査ボックス内の合成ピクセル値が、予め定められた検査ボックス閾値よりも大きいときは、前記レンズを拒絶することとを含む方法。
【請求項５０】
請求項４９に記載の方法であって、前記予め定められた検査ボックス閾値は、前記検査ボックスのサイズの８０％である方法。
【請求項５１】
請求項４７に記載の方法であって：更に、前記レンズ上の印刷されたキャラクターを分析するための工程を含み、該工程は、
（ａ）前記比較的暗い印刷されたキャラクターを前記レンズ上の他の暗いパターンから分離するための、前記光強度閾値を定義することと；
（ｂ）前記印刷されたエリアについて、前記合成ピクセル値のキャラクターマトリックスを形成することと；
（ｃ）前記キャラクターマトリックスにおける暗いピクセルの最大の連続する組として、前記第一のキャラクターを選択することと；
（ｄ）前記第一のキャラクターを含むボックスの隅および中心を計算することと；
（ｅ）前記キャラクターマトリックス中の暗いピクセルの次の最大の連続する組として、次のキャラクターを選択することと；
（ｆ）前記次のキャラクターを含むボックスの隅および中心を計算することと；
（ｇ）全てのキャラクターが選択されるまで、工程（ｅ）および工程（ｆ）を繰り返すことと；
（ｈ）前記キャラクターが許容可能であるかどうかを決定するために、少なくとも一つの前記ボックスの少なくとも一つの幾何学的特徴を、少なくとも一つの許容可能な明細に対して評価することとを含む方法。
【請求項５２】
請求項５１に記載の方法であって、前記幾何学的特徴には、少なくとも二つのキャラクターボックスの中心間の距離が含まれる方法。
【請求項５３】
請求項５１に記載の方法であって、前記幾何学的特徴には、少なくとも一つの前記ボックスの幅が含まれる方法。
【請求項５４】
請求項５１に記載の方法であって、前記幾何学的特徴には、少なくとも一つの前記ボックスの高さが含まれる方法。
【請求項５５】
請求項５１に記載の方法であって、前記幾何学的特徴には、少なくとも一つの前記ボックスの高さおよび幅のアスペクト比が含まれる方法。
【請求項５６】
請求項５１に記載の方法であって、前記幾何学的特徴には、少なくとも一つの前記ボックスの面積が含まれる方法。
【請求項５７】
請求項５１に記載の方法であって、前記幾何学的特徴には、少なくとも一つの前記ボックスの中心位置が含まれる方法。
【請求項５８】
請求項４５に記載の方法であって、更に、周囲光の変動を補正するために、前記第一および第二の画像の光強度を正規化する工程を含む方法。
【請求項５９】
請求項４５に記載の方法であって、更に、前記画像の各ピクセルにおける光強度のデジタル表現を提供する工程と、前記画像の夫々の中心位置を突止める工程と、各画像の極座標光強度データをＳマトリックス中に保存する工程とを含み、前記データは固定角度の列および固定半径の行に保存される方法。
【請求項６０】
複数のレンズを自動的に検査する方法であって：
夫々のレンズの少なくとも一つの画像を得る工程と；
夫々の前記画像の光学ゾーン部分の中に複数の光検知領域を定義する工程と；
前記領域の夫々に亘って明度の偏差を決定する工程と；
前記領域に亘る明度の偏差の大きさに基づいて、各領域に数値スコアを割当てる工程と；
その画像の領域についての前記スコアの総計が予め定められた閾値を超えたときに、該レンズを拒絶する工程とを含む方法。
【請求項６１】
複数のレンズを自動的に検査する方法であって：
夫々のレンズの少なくとも一つの画像を得る工程と；
夫々の前記画像の、予め定められた部分における各ピクセルの光強度を決定する工程と；
前記予め定められた部分のコントラストを高めるために、光強度閾値を定義する工程と；
上記閾値以上の光強度を持ったピクセルを「１」に設定し、前記閾値未満の光強度を持ったピクセルを「０」に設定する工程と；
得られた合成ピクセル値を分析して、過剰な明度の領域を検出する工程と、
印刷された虹彩環状エリアを分析する工程と、を含み、
該分析する工程は、
前記レンズの拒絶を導く前記印刷された虹彩における最小の隙間ギャップに対応するサイズの、或る断面積を有する検査ボックスを定義することと；
前記検査ボックスを、前記印刷された虹彩エリアについて、前記合成ピクセル値のマトリックス上で走査することと；
前記検査ボックス内の合成ピクセル値が、予め定められた検査ボックス閾値よりも大きいときは、前記レンズを拒絶することとを含む方法。
【請求項６２】
請求項６１に記載の方法であって、前記光強度閾値を定義する工程は、前記閾値を、前記レンズの光学ゾーンの中心での前記平均明度よりも低い２０の明度段階になるように設定することを含む方法。
【請求項６３】
請求項６１に記載の方法であって、前記予め定められた検査ボックス閾値は、前記検査ボックスのサイズの８０％である方法。
【請求項６４】
請求項６１に記載の方法であって：更に、前記レンズ上の印刷されたキャラクターを分析するための工程を含み、該工程は、
（ａ）前記比較的暗い印刷されたキャラクターを前記レンズ上の他の暗いパターンから分離するための、前記光強度閾値を定義することと；
（ｂ）前記印刷されたエリアについて、前記合成ピクセル値のキャラクターマトリックスを形成することと；
（ｃ）前記キャラクターマトリックスにおける暗いピクセルの最大の連続する組として、前記第一のキャラクターを選択することと；
（ｄ）前記第一のキャラクターを含むボックスの隅および中心を計算することと；
（ｅ）前記キャラクターマトリックス中の暗いピクセルの次の最大の連続する組として、次のキャラクターを選択することと；
（ｆ）前記次のキャラクターを含むボックスの隅および中心を計算することと；
（ｇ）全てのキャラクターが選択されるまで、工程（ｅ）および工程（ｆ）を繰り返すことと；
（ｈ）前記キャラクターが許容可能であるかどうかを決定するために、少なくとも一つの前記ボックスの少なくとも一つの幾何学的特徴を、少なくとも一つの許容可能な明細に対して評価することとを含む方法。
【請求項６５】
請求項６４に記載の方法であって、前記幾何学的特徴には、少なくとも二つのキャラクターボックスの中心間の距離が含まれる方法。
【請求項６６】
請求項６４に記載の方法であって、前記幾何学的特徴には、少なくとも一つの前記ボックスの幅が含まれる方法。
【請求項６７】
請求項６４に記載の方法であって、前記幾何学的特徴には、少なくとも一つの前記ボックスの高さが含まれる方法。
【請求項６８】
請求項６４に記載の方法であって、前記幾何学的特徴には、少なくとも一つの前記ボックスの高さおよび幅のアスペクト比が含まれる方法。
【請求項６９】
請求項６４に記載の方法であって、前記幾何学的特徴には、少なくとも一つの前記ボックスの面積が含まれる方法。
【請求項７０】
請求項６４に記載の方法であって、前記幾何学的特徴には、少なくとも一つの前記ボックスの中心位置が含まれる方法。
【請求項７１】
請求項６１に記載の方法であって：更に、
前記レンズのエッジの多項式モデルを作成する工程と；
画像のエッジ回りの予め定められた角度で、夫々の前記画像のエッジに隣接したピクセルの測定された光強度を、前記モデルの光強度と比較する工程と；
このような夫々の角度のエッジ比較について、画像の測定されたエッジプロファイルが如何に良く前記モデルと似ているかを表すエッジプロファイル数を作成する工程と；
夫々の前記画像のエッジプロファイル上で、ミスマッチを表す数を有する点の位置を突止める工程と；
前記画像のについてのミスマッチの数が、予め定められたミスマッチ数を越えるときは、該レンズを拒絶する工程とを含む方法。
【請求項７２】
複数のレンズを自動的に検査する方法であって：
各レンズをキュベット内の溶液中に配置する工程と；
そのキュベット内の溶液中にある各レンズの第一の画像を撮る工程と；
各キュベット、ならびに該キュベット内の前記レンズおよび溶液を回転させる工程と；
回転されたキュベット内の溶液中にある各レンズの第二の画像を撮る工程と；
各画像の光強度を正規化する工程と；
前記画像の各ピクセルにおける光強度のデジタル表現を提供する工程と、
夫々の前記画像の中心位置を突止める工程と；
各画像の極座標光強度データを長方Ｓマトリックス中に保存する工程と
アフィン変換を用いて、各第一の画像のＳマトリックスの少なくとも一部のピクセルと、前記第二の画像のＳマトリックスの対応する部分の変換されたピクセルとを比較する工程と；
夫々が前記比較された二つの対応するピクセルのうちの明るい方と同じ光強度を有するピクセルを持った、各レンズの合成画像を作製する工程と；
各レンズの光学ゾーンにおける欠陥について、前記合成画像を分析する工程とを具備する方法。
【請求項７３】
請求項７２に記載の方法であって、更に、各レンズのロゴパターンにおける欠陥に付いて、前記合成画像を分析する工程を含む方法。
【請求項７４】
請求項７２に記載の方法であって、更に、各レンズのカラー印刷されたエリアにおける欠陥に付いて、前記合成画像を分析する工程を含む方法。
【請求項７５】
レンズを自動的に検査する装置であって：
溶液中のコンタクトレンズを第一の位置に保持するための透明キュベットと；
前記キュベット、レンズおよび溶液を相互に移動させ、且つ第二の位置で該移動を停止させるための手段と；
前記第一および第二の位置にあるレンズおよびキュベットを、瞬間的に照明するための手段と；
前記第一の位置において前記レンズおよびキュベットの第一の画像を記録し、また前記第二の位置において前記レンズおよびキュベットの第二の画像を記録するための手段と；
各レンズの、記録された前記第一および第二の画像を比較するための手段と；
前記画像の比較から合成画像を作製するための手段と；
前記第一の画像の欠陥特徴のうち、前記第二の画像において対応する欠陥特徴を有するものを、レンズの欠陥として認識するための手段を具備する装置。
【請求項７６】
請求項７５に記載の装置であって、前記作製するための手段は、各第一および第二の画像について、夫々が前記第一および第二の画像からの比較された対応するピクセル対のうちのより明るい方と同じ光強度をもったピクセルを有する、前記合成画像を作製するための手段を含む装置。
【請求項７７】
請求項７５に記載の装置であって、前記瞬間的に照明するための手段は、少なくとも一つのストロボライトを含む装置。
【請求項７８】
請求項７５に記載の装置であって、前記瞬間的に照明するための手段は、フラッシュ光を発生するための少なくともひとつのストロボライトと、該フラッシュ光を拡散させるための少なくとも一つのディフューザーと、前記拡散されたフラッシュ光を平行化するための少なくとも一つの多重孔コリメータとを含む装置。
【請求項７９】
請求項７５に記載の装置であって、前記記録するための手段は少なくとも一つのデジタルカメラを含む装置。
【請求項８０】
請求項７５に記載の装置であって、前記瞬間的に照明するための手段は二つの離間した証明ステーションを含み、第一のステーションは前記第一の画像に関連し、また第二のステーションは前記第二の画像に関連しており、夫々のステーションはフラッシュ光を発生するためのストロボライトと、前記フラッシュ光を拡散するためのディフューザーと、拡散されたフラッシュ光を平行化するための多重孔コリメータとを有する装置。
【請求項８１】
請求項７５に記載の装置であって、前記記録するための手段は二つの離間したデジタルカメラ、即ち、各レンズの前記第一の画像を記録するための第一のカメラおよび前記第二の画像を記録するための第二のカメラを含む装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の分野】
本発明は、レンズ、例えばコンタクトレンズを検査するための自動化されたシステムに関する。特に、本発明は、レンズが満足に製造されたか或いは欠陥品として排除すべきかどうかを決定するために、レンズのデジタル画像をコンピュータにより自動的に検査するシステムに関する。このコンピュータ化された自動レンズ検査システムは、レンズのエッジ、レンズの光学中心、およびレンズのカラー印刷エリアのデジタル画像データを分析する。この検査システムは、レンズまたはレンズに隣接して付着した汚れまたは他の汚染物によって生じた見かけの欠陥から、現実の欠陥を識別するのに特に有用である。
【０００２】
【発明の背景】
コンタクトレンズ製造工業において、コンタクトレンズの自動検査は、製品の一貫性を増大しながら製造コストを低減する機会を提供することが周知である。従って、自動システムは、特殊な欠陥を持ったレンズを試験および排除するように設計されている。かかる自動化システムにおける目標は、製品の品質管理において重要な全ての欠陥を検査し、且つ自動化システムの進行中に特性を保証するために必要とされるものを除いて、人間による検査の必要性を無くすことである。
【０００３】
自動化システムは、疲労、不注意または主観的検査基準の変化を受けないから、巧みに設計された自動化検査システムは、人間による検査システムよりも一貫性に優れていることが一般に理解されている。また、自動化システムは満足な分析のためにより多くのデータを収集する機会を与え、目的である品質管理のための手段を与える。この統計的基礎データは、製造および検査プロセスにおける継続的な改良の基礎である。
【０００４】
コンタクトレンズのためのレンズ検査システムは、コンタクトレンズを食塩水溶液中に保持するための個別の容器を有する。このようなシステムにおいて、各水和レンズは、例えばレンズのエッジおよび光学中心での欠陥を顕微鏡的に試験される。このようなレンズ検査システムの一つは、１９９５年８月２２日に発行されたＤａｖｉｓの米国特許第５，４４３，１５２号に開示されている。このシステムは、暗視野イルミネーションを使用して、透明な円錐台形のホルダーに配置された水和レンズを検査する。レンズの種々の部分を検査するための方法工程が開示されている。
【０００５】
自動レンズ検査システムにおいて、汚れまたは他の汚染物の微小粒子がレンズホルダの食塩水溶液中に入る可能性があり、或いはホルダのベースに付着する可能性がある。又、レンズホルダのベースは、製造プロセスにおいて傷が付く可能性がある。このレンズホルダ上および食塩水溶液中の傷および汚染物は、コンタクトレンズの画像において暗点として現れる。自動検査システムはこれら暗点を検出し、それをレンズの欠陥として誤って認識する可能性がある。従って、このようなアーティファクトが検査プロセスに影響しないように、これを無視できるような手段を提供することが必要である。本発明のレンズ検査システムは、このようなアーティファクトの数を減少させ、従って検査プロセスの信頼性を向上させる。
【０００６】
また、自動コンタクトレンズ検査システムは、レンズ周縁部の微小なノッチまたは裂け目のような欠陥に対して特に敏感でなければならない。公知のシステムは、このような欠陥を検出するための充分に確かで且つ正確な方法を提供して来なかった。本発明のシステムは、レンズのエッジにおける欠陥を検出するための特に正確な方法を用いる。
【０００７】
レンズ検査システムにおいては、レンズの光学中心における欠陥およびレンズの虹彩部分におけるカラープリントの欠陥を検出するための、信頼性のある正確な手段を提供することも重要である。また、会社のロゴまたは他の参照マークがレンズに印刷されるとき、検査システムは、このようなロゴまたはマークの印刷における許容できない欠陥を検出できなければならない。本発明の検査システムは、各レンズの少なくとも二つの画像についての明度値の検査マトリックスを利用することにより、このような欠陥の信頼性のある正確な検出を達成する。本発明の自動化システムの正確さ、速度および簡易性は、当該技術においてこれまで示されていない。
【０００８】
【発明の概要】
本発明の目的を達成して従来技術の問題を克服するために、本発明の改良された自動レンズ検査システムは、検査すべき各レンズの二以上の画像を記録する。レンズの第一の画像は、実際のレンズ欠陥、またはレンズを保持するキュベット上もしくはレンズを浸漬する食塩水中の汚れに起因し得る暗点を示す。レンズの第二の画像は、キュベットおよびその食塩水溶液を旋回させて、溶液中の汚れまたはキュベット上の傷もしくは他のマークを、レンズ画像の位置に対して移動させた後に撮られる。次いで、保存されたレンズの画像を登録して相互に比較する。比較した夫々のピクセル（画素）対の最も高い明度から合成画像が形成され、従って、移動するアーティファクトにより生じた暗点は合成画像から除去される。何等かの残存する暗点は、レンズの現実の欠陥に対応する。従って、欠陥は信頼性をもって検出され、また汚れおよびキュベットの傷により生じるアーティファクトは排除される。
【０００９】
本発明の自動レンズ検査システムの操作においては、周囲光のレベルを検出し、画像視野を通しての周囲光の変化について、光学検査ステーションにおけるＣＣＤ撮像装置の出力を正規化する。この正規化プロセスは、検査中のレンズの画像が周囲光の変化に影響されないことを保証する。
【００１０】
レンズの合成画像の分析においては、コンピュータルゴリズムによりレンズの中心を最初に位置決めする。該アルゴリズムはレンズを横切るコードを描き、該コードの中点をとって、該レンズ中心の概略位置を求める。次いで、レンズの画素の光強度が極座標に登録される。この極座標形の光強度情報は、増大する角度での光強度値がマトリックスの行にリストされ、増大する半径についての光強度値が列にリストされるマトリックスの中に保存される。この光強度データのマトリックス表示は、欠陥の分析を容易にする。以下では、このマトリックスをＳマトリックスと称する。レンズの二つの画像についてのＳマトリックスデータを比較して組合せると、得られるＳマトリックスは、アーティファクトが除かれた画像ピクセルの光強度を含んでいる。
【００１１】
過大サイズの明点について、レンズの虹彩のインクパターンが分析される。また、レンズに印刷されたロゴも分析され、該ロゴを形作る文字が完全に形成されているかどうかを決定する。レンズの光学ゾーンを分析して、黒点の位置をつきとめる。黒点が光学ゾーンの中に位置しており、或いはインクパターンまたはロゴが深刻な欠陥を有していれば、そのレンズは排除される。
【００１２】
レンズの各画像についてのＳマトリックスデータのエッジ部分は、レンズの周縁を形に表す線切片の多項式近似を構築するために使用される。これらの多項式近似を重ね合わせ且つ組み合わせて、エッジをモデル化する。次いで、夫々の画像のエッジの多項式モデルを実際のエッジデータと比較して、データにおける突然の変化を検出する。これらの変化は、当該エッジにおける割れ目または他の欠陥を示す。次に、二つの画像のエッジで検出された欠陥を比較して、それがレンズの各画像におけるエッジの同じ領域に位置していれば、欠陥が認識される。
【００１３】
本発明の利点および特徴は、以下の説明、特許請求の範囲および図面から明らかになるであろう。
【００１４】
【好ましい実施例の詳細な説明】
＜装置＞
図１は、星型ホイール１およびコンベア３，５および７の平面図を示しており、これらはレンズ検査システムと相互作用して、透明なキュベット９およびコンタクトレンズ１５を、キュベットおよびレンズの明視野画像を撮像するための光学検査ステーション１１および１３に対して移動させる。図２は、コンタクトレンズ１５を食塩水溶液１７の中に保持するキュベット９の部分断面図である。キュベット９は水密性の透明材料、例えばガラス、光学的に透明なポリカーボネートまたはポリメチルメタクリレートプラスチックでできている。コンタクトレンズ１５は、当該技術で公知のヒドロゲルである。キュベットの外側管状壁２１は、キュベットの移動中に零れるかもしれない少量の食塩水溶液１７を保持するための、余水路２３を形成している。壁２１はまた、キュベットが検査プロセスにおいて移動するときに、キュベット相互間のバンパーとして作用する。図に示すように、水和レンズ１５はその正常な形状に膨張して、キュベット９の底に落下する。
【００１５】
キュベット９の底部１９は凹んだ内表面を有しており、該凹表面は、コンタクトレンズ１５を重力下において曲面の中心位置へと下方にスライドさせる曲率半径を有している。キュベットの凹んだ内表面の曲率半径は、キュベットのセンタリング能力を最大にするためにできるだけ急峻に、且つ検査中に水和レンズとの中心接触を維持するために充分に浅く選ばれる。この構造は、光学検査ステーション１１，１３のビデオカメラが、検査プロセスにおいて、典型的にはレンズの画像を得るために必要な時間内にレンズが動き得る距離を最小限にする。１ビデオ時間フレーム（例えば１／３０秒）内にレンズが動き得る距離を、検査するレンズの最小構造未満の距離に制限するのが極めて望ましい。
【００１６】
光学的に透明なキュベット底部１９はレンズを形成する。キュベットの底部１９の内側凹表面および外側凸表面は、両者が組み合わさって光学的力を与え、水和したコンタクトレンズ１５を通して、光学検査ステーション１１，１３の各カメラの入口瞳孔に光を集光するように作用する。
【００１７】
当該レンズ検査システムにおいて、食塩水溶液は、コンベアに沿って移動するキュベット９の中に注入され、またコンタクトレンズは各キュベット内の溶液の中に配置される。水和したレンズを含むキュベットは、それらがコンベアの端部に達するまで、入力コンベア３に沿って移動され、例えば１．６秒ごとに約１回転位置の速度で反時計方向に割出しされる、星型ホイール１に形成された歯２５の間に配置される。この割出し速度は満足なものではあるが、より大きくまたはより小さい速度を用いてもよい。
【００１８】
図３は、星型ホイールの二つの隣接する歯２５の斜視図を示しており、該ホイールはその下にある静止プラットホーム２７の上で回転し、それによってキュベットを入力コンベア３から反時計方向に押出す。図１および図３に示すように、歯の各対は、キュベットのうちの一つを受け取って保持するエリアを形成する。図１の星型ホイール１は、説明を簡単にするために、１７個のキュベット保持エリアと共に示されている。実際には、３２個のこのようなエリアを有する星型ホイールが使用されている。製造システムの要件に応じて、より多数の又はより少数のこのようなエリアを使用することもできるであろう。
【００１９】
洗浄ステーション２６は、各キュベットの底に、ミキサー２８によって供給される水および圧搾空気のブラストをスプレーする。該ミキサーは、濾過された脱イオン水を、２０ ｐｓｉまたは他の何れか適切な圧力で空気を供給するコンプレッサ３０の濾過された空気と混合する。この水スプレーは、汚れおよび食塩水の雫をキュベットの底から除去する。
【００２０】
乾燥ステーション２９は、キュベットの底に付着し得る如何なる水滴をも除去する。このステーション２９は、従来のエアコンプレッサ３０からの濾過した乾燥空気を、各キュベットの底に吹き付ける。インライン式の空気フィルタ３２は圧搾空気から粒子を除去し、水分トラップ３４は、空気がキュベットへ流れるときに該空気から水分を除去する。濾過した乾燥空気を得るために、従来のフィルタ／調節器／乾燥器ユニット、例えばＶｏｒｔｅｃ ２０８Ｒを使用できるであろう。
【００２１】
星型ホイールの割出し速度、並びに洗浄および乾燥空気ブラストのタイミングは、従来の製造ラインのプログラム可能な論理コントローラ（ＰＬＣ）３６、例えばＡｌｌｅｎ−Ｂｒａｄｌｅｙ Ｃｏｍｐａｎｙから商業的に入手可能なＳｅｒｉｅｓ ＤＬ−５によって制御される。このＰＬＣは、公知の方法で調節および動作される。
【００２２】
剛性のキュベットガイド（図示せず）が星型ホイールの静止構造体に装着され、洗浄ステーションおよび乾燥ステーションにおいてキュベットの上方に配置され、これらステーションでの空気のブラストにより、キュベットが星型ホイールから持ち上げられないようにする。このガイドを通して孔を穿孔することにより、キュベットの上方への移動を防止しながら、空気の通過を可能にする。この目的のために、矩形の剛性プラスチック片、または金属を含む他の適切な材料を使用できるであろう。
【００２３】
このレンズ検査システムにおいて、光学検査ステーション１１のカメラは、レンズが星型ホイールに沿って通過するときに、各レンズの第一の拡大デジタル画像を撮像して保存する。図４ａは、このような画像の例を示している。外側にある円形の明るい領域３１は、レンズを収容したキュベットである。暗い円形リング３３はレンズのエッジであり、環状領域３５には着色された虹彩パターンが印刷されている。着色された虹彩領域には、ＷＪ Ｗｅｓｓｌｅｙ Ｊｅｓｓｅｎのロゴが印刷されている。暗点３９はレンズの欠陥である。点４１は食塩水溶液中の汚れ粒子であり、線４３はキュベット上の傷である。
【００２４】
図１に示すように、その第一の画像が撮られた後に、星型ホイール周囲のキュベット回転部材４５は、星型ホイールと共に反時計方向に移動するときに夫々のキュベットに圧接し、軽く付着する。粘着テープを使用して、それが星型ホイールと共に移動するときに、夫々のキュベットに時計方向の回転移動を与えてもよい。キュベットの回転は、食塩水溶液１７およびレンズ１５をキュベットの中で旋回させる。
【００２５】
キュベットは、それがテープ部材４５を通過するときに回転を停止し、レンズおよび食塩水溶液の旋回運動が遅くなり、キュベットが第二の光学検査ステーション１３に達するときまでに最終的に停止する。この静止プロセスには１０秒を要することが測定されている。この特定のタイミングの結果として、第一および第二の光学検査ステーション１１および１３の間で、レンズおよびキュベットの第一の画像が１０個撮られる。この検査システムは、検査ステーション間の１０個の位置に制限されない。より多くの位置またはより少ない位置を使用してもよい。
【００２６】
第二のステーション１３において、レンズが安定化し、その回転移動を停止したときに、カメラは夫々のレンズの第二の画像を撮る。図４ｂは第二の画像を示しており、ここではレンズ、キュベットおよび食塩水溶液が、図４ａの第一の画像におけるそれらの位置に対して移動している。レンズ欠陥３９およびＷＪロゴ３７は両者ともレンズの固定した特徴であるから、それらの相対的位置は同じである。傷４３の変化した位置はキュベットの移動に対応しており、また汚れ粒子４１の位置は食塩水溶液の移動に対応している。
【００２７】
次に、夫々のキュベットは関連した第一および第二の画像を有し、第二の画像は第一の画像に対して変位したレンズ、溶液およびキュベットを有することに留意すべきである。食塩水溶液中の粒状汚染物、並びにキュベットの底の点または傷は、第一の画像において暗い点を示す。キュベットが回転したとき、これらの点はレンズに対して相対的に移動し、従って、第二の画像においては異なった位置を有するであろう。このことは、二つの画像のコンタクトレンズが一致するように、この画像を配向させれば明らかであろう。この暗点の相対的移動を用いて、アーティファクトおよびレンズにおける非現実的欠陥を識別する。アーティファクト識別のプロセスについては、当該システムの装置を下記で更に説明した後に、詳細に説明する。
【００２８】
図５は、図１のＡ−Ａ線に沿った矢印方向から見た、夫々の光学検査ステーション１１および１３の概略部分断面図を示している。更に、図５に示すように、円形プラットホーム２７の下にストロボライト４７が配置されて、高強度のパルス光を与える。このストロボ４７の強い光パルスを収容するために、光バッフル管４９が設けられている。ストロボ光パルスを与えるために、マサチューセッツ州サレム（Ｓａｌｅｍ）のＥＧ＆Ｇエレクトロオプティックから商業的に入手可能なモデルＭＶＳ ２０２０ストロボライトを使用することができる。
【００２９】
このストロボは、キュベット９内にあるレンズ１５の停止動作画像を達成する。即ち、該ストロボは充分に明るいので、キュベットが自動検査システムの速度で移動するときに、画像の何等かの部分がフォーカルプレーン上を一つのピクセルだけ移動するのに必要な時間よりも少ない時間内に、コンタクトレンズの画像を形成する。ストロボの光パルスは、ディフューザー５１によりランダムに変更されて、散光パルスを与える。ストロボ４６およびディフューザー５１の散光は、コリメートされた穿孔ディスク５３を通過する。好ましい実施例において、該ディスクは直径が略２０ｍｍで厚さが２ｍｍの黒色の不透明なガラスでできており、約６００，０００個の孔（夫々が直径約２０μｍ）の格子を有している。該ディスクは、カリホルニア州キャンプベルのＣｏｌｌｉｍａｔｅｄ Ｈｏｌｅｓ， Ｉｎｃ．からパーツ番号７８１−０００９として商業的に入手可能である。
【００３０】
コリメータディスク５３からの平行化された光は、円形プラットホーム２７に形成された孔５５を通過する。次いで、光はキュベットの底部レンズ部分１９を通過する。レンズ１９は水和されたコンタクトレンズ１５を通って焦点を結び、少なくとも一つのレンズ６１および付属のＣＣＤ撮像装置６３を有するデジタルビデオカメラ５９のアパーチャー５７を通る。キュベットとコリメーターディスクとは、該ディスクがカメラの視野深度（ｄｅｐｔｈ−ｏｆ−ｆｉｅｌｄ）の外にあり、且つカメラは焦点を結んだレンズおよびキュベットの画像のみを得るように、好ましくは分離されている。
【００３１】
コダックメガプラスビデオカメラ・モデルＸＦＨおよびその制御ユニットは、コダックカンパニーから商業的に入手可能であり、レンズ検査ステーション用のニコンＭｉｃｒｏＮｉｋｋｏｒ ＡＦ ６０ ｍｍレンズと共に使用することができる。このカメラのＣＣＤアレイは、３０フレーム／秒で１，０００×１，０００ピクセルの画像を与える。従って、図５に対応する第一および第二の光学検査ステーションは、これらステーションを通過するコンタクトレンズの瞬時のストロボ照射された画像を撮る。図１に示すように、これらの画像はデジタル化され、例えば２００ ＭＨｚのペンティアムプロセッサを有する検査コンピュータ６４のランダムアクセスメモリーに保存される。このコンピュータはＰＬＣ３６をインターフェースし、カメラが画像を撮るタイミングを制御する。
【００３２】
キュベットが第二の光学検査ステーション１３を出るとき、コンピュータは各レンズの第一および第二の画像を分析し、この分析に基づいて、該レンズが欠陥を有し、従って拒絶すべきであるかどうかを決定する。この自動分析により該レンズは拒絶されるべきであると決定されたら、コンピュータ６４はソレノイドプランジャー６５を駆動し、該プランジャーは当該レンズを拒絶コンベア７へと押出す。レンズおよびキュベットが自動検査分析に合格すると、該キュベットは星型ホイールに沿って反時計方向に移動され、コンピュータ６４がソレノイドプランジャー６７を駆動し、該プランジャーはキュベットを合格コンベア５へと押出す。
【００３３】
＜欠陥のカテゴリー＞
自動レンズ検査システムは、多くの異なった種類のレンズ欠陥を検出して、これら欠陥を、汚れ又はキュベットの傷によって生じるアーティファクトから識別することができる。レンズの拒絶をもたらす欠陥は次の通りである。
【００３４】
１．レンズの中心領域の光学ゾーンにおける暗い斑点。
【００３５】
この領域における暗部は、レンズの特性を低下させる。
【００３６】
２．印刷された虹彩パターンにおける著しい欠陥。ある種のレンズは、光学ゾーンの周りに、環状リングの印刷された虹彩パターンを有している。このパターンが正しく中心に位置せず、または種々の態様でミスプリントされると、レンズの魅力および  機能性を低下させるであろう。
【００３７】
３．特に透明レンズ上でのロゴの印刷における欠陥。ロゴは、レンズを配向するために使用者が参照マークとして使用する。ロゴの損傷または喪失は欠陥である。
【００３８】
４．レンズ材料の機械的欠陥。これには割れ目、ニック、切れ目、孔、起伏、および他の問題が含まれる。
【００３９】
５．レンズに付着した異種材料。レンズに付着した何等かの汚れまたは「フラッシュ」は、機能上および安全上の問題になり得るから、検出しなければならない。
【００４０】
６．レンズのリム上のニックまたは切れ目
＜照明の正規化＞
許容可能なレベルにまで列挙した欠陥を検出するアルゴリズムが開発されてきた。各タイプの欠陥は、検出基準の変化に適合するように変化させ得る拒絶閾値を有している。欠陥検査アルゴリズムの幾つかの成分は、画像照明が不均一であっても信頼できる分析を行うことができなければならない。不均一な照明は、照明システムまたは撮像システムの光学要素の何れかにおける変化のために生じる可能性がある。照明の変動は、典型的には画像に亘って浅い変化を有している。これら変化の影響は、正規化アルゴリズムを使用することによって大幅に低下させることができる。
【００４１】
照明の変動は、画像座標の線形関数でモデル化することができる。Ｌｅｔ（ｘ，ｙ）は、画像平面における点を表すとしよう。線形照明モデルは下記の式によって与えられる。
【００４２】
Ｉ（ｘ，ｙ）＝ａｘ＋ｂｙ＋ｃ
ここで、（ａ， ｂ， ｃ）はパラメータである。ａ＝ｂ＝０であれば、照明は位置とともに変化せず、ｃの値により与えられる均一な明度を有する。変化があれば、ａおよびｂは夫々ｘおよびｙ方向における位置の変化に関する変化の大きさを与える。
【００４３】
パラメータの値は、画像の明るい領域に亘ってサンプリングされる明度データに適合するように、簡単な最小二乗法により計算することができる。例えば、レンズの丁度外側のキュベット領域におけるピクセルでの明度測定が検出され、保存される。明度が均一でなければ、これらの値は変化するであろう。式のパラメータ値は、線形関数を明度データに適合させることによって求められる。
【００４４】
ＬｅｔＩｋは、サンプル点（ｘｋ，ｙｋ）での明度であり、ｋ＝１，２，…，ｎである。次いで、未知数三つン三元連立等式を解くことにより、最小二乗法の解を求める。
【００４５】
ａｇｘｘ＋ｂｇｘｙ＋ｃｇｘ＝ｆｘ
ａｇｘｙ＋ｂｇｙｙ＋ｃｇｙ＝ｆｙ
ａｇｘ＋ｂｇｙ＋ｃｇ０＝ｆ０
ここで、ｆ０＝ΣｋＩｋ、ｆｘ＝ΣｋＩｋｘｋ、ｆｙ＝ΣｋＩｋｙｋ、ｇｘｘ＝Σｋｘ２ｋ、
ｇｙｙ＝Σｋｙ２ｋ、ｇｘｙ＝Σｋｘｋｙｋ、ｇｘ＝Σｋｘｋ、ｇｙ＝Σｋｙｋ、ｇ０＝ｎ
である。
【００４６】
２次関数で明度変化をモデル化するために、同様の技術を使用することができる。その場合、ｘｙ、ｘ２およびｙ２の項が加えられる。これは６個のパラメータについて解くことが必要となり、更に複雑になるが技術は単純である。実際には、明度変化の線形モデル化で充分であることが分かっている。
【００４７】
我々は、点（ｘ，ｙ）で観察される明度値は、透過値Ｔ（ｘ，ｙ）で媒質を通過する照明に起因するものと仮定する。即ち、Ｂ（ｘ，ｙ）＝Ｔ（ｘ，ｙ）Ｉ（ｘ，ｙ）である。照明のモデルで割ることにより、我々は、主として不均一な明度による観察の変動を除去し、透過の変化による明度を保存する。これは、検査プロセスにおいて我々が望むことである。従って、Ｔ１（ｘ，ｙ）＝Ｂ（ｘ，ｙ）／Ｉ（ｘ，ｙ）の計算（ここでＩ（ｘ，ｙ）は照明モデルによって与えられる）は、更なる分析のための補正された画像を与える。
【００４８】
従って、正規化は、画像平面の明るい領域全体に亘る多くの点における明度をサンプリングすることによって達成される。次いで、数学的関数がこの明度データに適合される。画像の各点について、測定された明度を、定義された関数により決定された補正された正規化値で置き換える。
【００４９】
何れかの固定されたカメラ位置での明度関数は、画像から画像へと徐々に変化することが期待される。これは、夫々の画像だけてなく一連の画像に亘って、モデル化データを蓄積することを可能にする。この方法を使用して、明度モデルをダイナミックに更新することができ（これは堅牢性を与える）、また特定の画像で起き得る大きな明度変化（これはキュベットにおける欠陥を示すことがある）を検出することができる。また、明度は夫々の光学検査ステーションについて別々に正規化することもでき、これによって、キャリブレーションの問題を回避し、且つ製造環境における正規化プロセスを単純化できる。
【００５０】
＜レンズエッジの位置＞
レンズの検査における最初のステップは、画像の夫々において該レンズの位置を探し当てることである。レンズは、レンズのエッジに存在する可能性が高い幾つかの点を見つけ出すことによって位置決めされる。これらの点を見つけ出す方法は画像のノイズ変化によるエラーを受け、従って、一組のエッジの点を精製するプロセスに従わなければならない。このプロセスの正確さは、点の数が増えるほど大きくなる。
【００５１】
点を見つけ出すアルゴリズムは、画像の縁から反対端に向かう順序でピクセルを試験するときに、レンズの縁は遭遇する最初の暗いゾーンになり易いという知見を使用する。一つのレンズ画像が図６に示されている。その中で、レンズのリムは、明るい背景に対する暗いリング３３であることが分かる。該リムの外側にあるディスク形状の明るい領域は、食塩水溶液の中にレンズを収容するキュベットを通る光によって形成される。画像の隅にある暗い背景７１は、キュベットの外の領域である。
【００５２】
エッジ上の点を見つけ出すために、我々は、ＣＣＤ画像における行または列の明度が、高ベルの後で迅速に低下する場所を探す必要がある。キュベットの外の暗い領域を通り過ぎるために明度が低レベルにあることではなく、明度が高レベルから低下することを必要とする。０が黒に対応し且つ１が白に対応する（０， １）スケールにおいて、明度は、キュベットに対応する明るい領域へと内側に移動するにつれて、画像周縁の黒い低レベルから０．７〜０．９のレベルに変化すると予想される。また、明度は、例えば約０．３の低レベルへと再度低下して、レンズのエッジの存在を示すと予想される。レンズの左エッジにある点「ａ」は、レンズのリムにおける狭い黒領域の最小点を検出することによって見出すことができる。右エッジにある点「ｂ」は、プロファイルの右側から中心に向けてサーチすることにより見出すことができる。図６において、黒い水平線７３はピクセルの行を表し、「ａ」および「ｂ」でラベルした点は、このピクセル行に沿ってサーチすることにより見出されたレンズエッジ上の点を表す。
【００５３】
＜中心の位置決め＞
レンズのリム上にある点は、上述のように、ＣＣＤ画像の行または列を走査することによって見出すことができる。レンズのエッジと交差する行および列の組に亘って一組の走査を行う。この走査においてエッジに遭遇しないと決定されたら、その行および列はレンズのための組から排除される。
【００５４】
左側エッジ、右側エッジ、頂部エッジおよび底部エッジに対応するＬ，Ｒ，ＴおよびＢの４組で点が把握される。夫々の点は、行インデックスおよび列インデックスを有する。中心は、これら組の座標値を平均することによって見積られる。
【００５５】
中心の列インデックスＣｘは、ＬおよびＲの組の列データを使用して見積ることができる。｛ｉ１，ｉ２，…ｉｍ｝を、ＬおよびＲの組のデータ点が存在する行の行番号としよう。このような行について、Ｃｘは、ＵＬ（ｉｊ）およびＵＲ（ｉｊ）の中点であるはずである。従って、中心は、これら見積りを平均することによって計算することができる。
【００５６】
【数１】
0003581314.tif 000002
同様に、｛ｉ１，ｉ２，…ｉｎ｝を、ＴおよびＢの組の両者におけるデータ点が存在するインデックスの組としよう。中心の行インデックスは、次式によって計算することができる。
【００５７】
【数２】
0003581314.tif 000003
（Ｃｘ，Ｃｙ）の見積りは、擬似アウトライヤー点によって影響され得る。これらの点はレンズ境界位置を見積った後に除去することができ、また、中心はその良好な点を用いて再計算することができる。次いで、上記式は精製されたデータと共に使用される。
【００５８】
＜検査マトリックス＞
検査マトリックスは、レンズ表面の明暗パターンに関する情報を提供するものであり、幾つかの検査関数のための中心的な構造である。レンズ画像は、当然ながらレンズ中心に対する極座標関数Ｂ（ｒ，θ）によって記述される。レンズ上のパターンは、（ｒ，θ）座標の組に亘って明度パターンをサンプリングすることにより観察することができる。（ｒｍ，θｎ）において１≦ｍ≦Ｍ、１≦ｎ≦Ｎとしよう。Ｓ＝Ｂ（ｒｍ，θｎ）の値［１≦ｍ≦Ｍ、１≦ｎ≦Ｎ］はＭ×Ｎのマトリックスを形成し、その列は固定した角度での明度サンプルを表すと共に、その行は固定した半径での明度サンプルを表す。これは、検査マトリックスまたはＳマトリックスであり、不可欠な明度情報を、効率的な処理に便利な直交データ構造で含んでいる。Ｓマトリックスは長方系であるが、それは極格子上にあるデータ点を含んでおり、極座標フォーマットから直行座標フォーマットへのマッピングを表している。
【００５９】
図４ａに示すレンズ画像において、本来の参照系はレンズ中心に対する極座標であることは明らかである。操作においては、極サンプリング格子がレンズ画像の上に重ねられ、Ｓマトリックスはこれらサンプル点上の画像値のアレイである。この格子は、印刷エリアの丁度内側からリムの外側まで、レンズを覆うように配置される。Ｓマトリックスにより形成された画像が図７に示されている。明らかに、Ｓマトリックスは元の画像の対応する領域と同じ情報を含んでいる。
【００６０】
サンプリングされた領域の如何なる部分の明度値も、Ｓマトリックス中に見出すことができる。一例として、例えば、レンズ上の暗点３９を通る半径方向の切断面に沿った値が、図８の明度プロファイルチャートに示されている。この特定の切断面はＳマトリックスのデータ列によって表され、これはレンズ頂部の０°参照に対して略２９０°の角度に対応する。それは、このような欠陥の効果を明瞭に示している。従って、Ｓマトリックスは、検査アルゴリズムのための良好な基礎である情報を含んでいる。
【００６１】
Ｓマトリックス中のデータから入手可能な表現の第二の例が、図９に示されている。これは、レンズのエッジ３３および黒い傷３９を覆うＳマトリックスの区域により形成された表面プロットである。エッジによって形成されたトレンチは、この表示では均一かつ直線的である。リム溝の断面における変化は、リムの欠陥の位置を特定するための基礎である。
【００６２】
＜光学ゾーンの検査＞
コンタクトレンズ中央の光学ゾーンの検査は、異物による暗点を除去する方法を必要とする。これは、二以上の独立に集めた画像を適合させることにより行われ、これは何れかの画像において、他方の画像と一致しない暗領域を除去するように働く。
【００６３】
欠陥は引掻き、バブル、斑点のような異物の付着粒子、および切れ目または穿孔によって生じたレンズ上のマークである。これら欠陥は全て、画像における暗領域として見えるから、光学ゾーンにおける暗領域をサーチすることによって見付けることができる。しかし、暗領域は食塩水溶液中の汚れ、キュベット表面のマーク、およびレンズに関係ない他の効果によっても生じる。これらは、レンズ上の欠陥はレンズと共に動き、二つの画像において同じ相対的位置に現れるのに対して、レンズに付着していないものは、二つの画像において異なった位置になるであろう。アーティファクトと現実の欠陥との間の区別には、同じレンズの二つの画像が幾何学的に合致することを必要とする。これは、画像結合によってなされる。画像が結合された後に、光学ゾーンを検査することができる。
【００６４】
レンズからの画像は、共通の特徴を保持し、共通でない特徴を排除するようにして結合しなければならない。これは、（１）各画像上の相互にマッチングする点を見付け；（２）合致する点を登録する幾何学的変換を実行し；および（３）登録された画像アレイにおける全ての点を結合して、レンズの一部ではないアーティファクトを排除するプロセスによって達成される。
【００６５】
この三つのステップの夫々は、種々の計算ストラテジーによって達成される。各ストラテジーはアルゴリズムを導き、また検査プラットホーム上で実行されるコンピュータコードを導く。以下では、この三つのステップを達成するアルゴリズムを説明する。
【００６６】
＜マッチングする点の発見＞
以下で述べる幾何学的マッチングアルゴリズムは、６つのパラメータを使用する。これらパラメータの値は、二つの画像上でマッチングする三つの点の座標を、一組の等式に代入することによって計算される。正確な計算には、三つのマッチング点を極めて正確に知ることが必要である。マッチングする点は、夫々の画像上で特定の特徴の位置を突止めることによって見出される。正確なマッチングには、比較のために選択される特徴部分が、それらを正確に位置決めできるように微細なところまで詳細であることを必要とする。特徴部の位置を正確に突止めるためには、詳細な画像サーチが必要である。リアルタイムでの適用のためには、このサーチを高速で達成することが必要である。
【００６７】
＜インクパターンをもったレンズ＞
印刷されたレンズ上のインクパターンは、マッチングすべき点源として使用できる画像を与える。図４ａは、このようなインクパターン３５を示している。難題は、数分の１秒で、二つの異なったレンズ画像におけるマッチングした画像視野を見付けることである。このサーチは階層的プロセスによって実行され、該プロセスは、各ステップにおけるパターン位置精度を精密にする。インクパターンをもったレンズ上のマッチング点を突止める際のステップを下記に示す。インクパターンのないレンズについては、後述の変法が必要とされる。
【００６８】
１．夫々のレンズ画像の中心を求める。
【００６９】
２．各レンズ上の顕著な参照点を見付ける。最も普通の参照点はレンズのロゴである。中心から参照点を通る線は、角度ゼロの参照を与える。ロゴは、階層的テンプレートマッチングサーチを用いて、正確かつ信頼性をもって、インクパターンにおける位置を特定することができる。このサーチは、極座標でのレンズデータに対して、または直交座標でのレンズのＳマトリックスにおけるレンズデータの何れかに対して行うことができる。
【００７０】
３．約１２０°離れた角度で、第一のレンズ画像のインクパターンにおける三つの点を探し出す。インク微小パターンに対する半径は、リムまでの距離の一部（例えば０．５）であり得る。各位置におけるインクパターンからデータの小区画を切り取ることにより、テンプレートを形成する。この三つの微小パターンアレイをＡ１、Ｂ１、Ｃ１とする。なお、我々は選ばれる微小パターンに関して選択的ではない。インクパターンにおける印刷ドットの密度は、マッチングに適したパターンが得られる可能性を高くする。高精度化は、このステップでの各微小パターンの品質を評価し、マッチング要件の基準より低いものについて置き換えを選択することになるであろう。
【００７１】
４．第二のレンズ画像上で、微小パターンをマッチングさせるための三つの位置を突止める。この三つの位置は、第一のレンズ画像で使用した参照線に対して同じ極座標を有する。
【００７２】
５．位置１における微小パターンＡ１を用いて局部的パターンサーチを行う。最大マッチングスコアを持ったピクセルを選択する。他の二つの微小パターンについて反復する。
【００７３】
なお、この手順は、インク視野におけるロゴを見付けるために二つの粗いパターンをサーチすることを必要とし、また第一の画像からのパターンを第二の画像におけるパターンとマッチングさせるために、非常に局部的な領域における三つの微細サーチを必要とする。微細パターンを予め選択していないことに留意されたい。この選択は単純に、インクパターンにおける充分に離間した位置のパターン切片である。実験によって、このサーチ手順は迅速であり、且つ１０００×１０００ピクセル画像上のマッチング点を１ピクセル内に位置決めできることが示されている。
【００７４】
＜インクパターンのないレンズ＞
インクパターンをもたないレンズ上での参照点の位置決めには、微小パターンを使用することができない。この手順を、（１）ロゴの位置決めを高精度化し、および（２）参照線から既知の角度にあるレンズのリム上の点を使用することにより変更する。この方法も階層的であり、迅速かつ正確である。先ず、各レンズ画像の中心を位置決めしなければならない。その後、
１．各レンズにおけるロゴマークを見付ける。このロゴは、大きな暗領域をサーチすることによって、インクパターンなしで迅速かつ信頼性をもって位置決めすることができる。該サーチは、極座標または直交座標でのレンズのＳマトリックスでのデータの何れかに対して行うことができる。
【００７５】
２．第一のレンズ画像からロゴパターンを選択する。この選択されたロゴパターンは、第二のレンズ画像についての高精度化されたロゴ位置サーチのためのテンプレートである。
【００７６】
３．第一の画像からのロゴとのパターンマッチングを行うことにより、第二のレンズ画像において、より大きな精度でロゴを位置決めする。今度は、二つのロゴが各レンズ画像において約１ピクセル内に位置決めされるであろう。
【００７７】
４．ロゴ上の中心および参照点は、夫々のレンズ上の参照線を形成する。参照線から±１２０°の角度をなす中心を通る線を構築する。これら線とレンズのリムとの交点は、幾何学的マッチング座標として使用できる二つの追加の点を与える。変形は、参照線をリムと交差するまで延長することにより与えられるリム上の位置を選択するためのものである。この第三の点は、ロゴ座標参照の変わりに使用されるであろう。
【００７８】
このサーチシステムは、両方のタイプのレンズについてに良好に働く。従って、インクパターンのないレンズについて説明した方法は、インクパターンをもったレンズにも適用することができる。参照点を誘導するために、インクパターン内の点を使用することは必要とされない。
【００７９】
＜幾何学的マッチング＞
ここでの実施では二つのカメラで集めた二つの画像を使用し、これは夫々の一対の画像についてのマッチングを必要とする。より多くの画像をマッチングさせるために同じ技術を使用できるであろうが、このシステムではそれは必要とされない。画像のマッチングは、コンタクトレンズ製品および撮像システムにとって合理的な、以下の仮定のもとで行われる。
【００８０】
１．レンズ上の全ての点が一緒に動くように、レンズは剛体として挙動する。画像の間でレンズが著しく変形するなら、この仮定は無効であろう。しかし、レンズは液体中にあり、画像間において１０秒以下よりも長い時間にわたって、短時間の安定な支持を提供する。
【００８１】
２．レンズの動きは平面内でのものである。それは画像平面において回転および並進するであろうが、画像間において傾きは変化しない。キュベットの幾何学、カメラシステムの幾何学、および画像間の短い時間を想定すれば、この仮定は合理的である。
【００８２】
３．変換、回転およびスケーリングは、座標の線形変換によって画像平面内で達成できることは一般にに知られている。例えば、画像１における点（ｘ， ｙ）について、我々は画像２における対応した点（ｕ， ｖ）を見つけたい。一般にアフィン変換と呼ばれる変換は、一対の線形等式として書くことができる。
【００８３】
ｕ＝ａｘ＋ｂｙ＋ｅ
ｖ＝ｃｘ＋ｄｙ＋ｆ
これらの等式は６個のパラメータ（ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆ）を有しており、それらの数値を決定しなければならない。パラメータ値が決定されたら、この等式は一方の画像平面から他方の画像平面へとマッピングするために使用することができる。
【００８４】
６個のパラメータは、画像上の三つのマッチング点を見出すことによって決定することができる。その要件は、これらの点が同じ直線状にないことだけである。Ａ，Ｂ，およびＣが第一の画像上の特徴であり、それらの座標はそれぞれ （ｘａ， ｙａ）、（ｘｂ， ｙｂ）、（ｘｃ， ｙｃ）で表示されるとしよう。第二の画像上の対応する特徴部分は、座標（ｕａ， ｖａ）、（ｕｂ， ｖｂ） および （ｕｃ， ｖｃ）をもったＡ’、Ｂ’およびＣ’である。対応する座標の対を上記のｕ，ｖ等式に代入すると、我々は６つの等式を得る。これらの等式は、パラメータの値について解くことができる。
【００８５】
【数３】
0003581314.tif 000004
【００８６】
【数４】
0003581314.tif 000005
パラメータ値が計算されたら、それらは、第一の画像上の全ての点を第二の画像上の対応する点にマッチングまたは登録するために、ｕ，ｖ等式において使用することができる。
【００８７】
＜登録されたレンズの比較＞
レンズ比較の目的は、レンズ上の現実のマークに関連しない画像中の暗ピクセルを除去することである。これは、各ピクセルの値を、二つのマッチングされる画像ピクセルの最大値で置き換えた第三のレンズ画像を作成することによって、全く簡単に行われる。Ｌ１およびＬ２がマッチングされるレンズ画像であるとすれば、Ｌ＝ｍａｘ （Ｌ１，Ｌ２）は、各ピクセルが二つの画像の当該位置での最大明度値に等しい画像である。異物が真のレンズ値よりも暗いならば、このプロセスは異物を画像から除去する上で効果的である。異物粒子上のピクセルが、レンズのマーク上のピクセルよりも明るいことがあり得る。そのときは、暗いピクセルが幾らか明るいもので置き換えられるであろう。
【００８８】
レンズは、真の暗ピクセルがマッチングするように、正確に登録されることが重要である。もしそうでなければ、傷または他のレンズ欠陥による暗ピクセルが、この比較プロセスによって除去されるであろう。この方法で除去できる欠陥の大きさは、画像マッチングの正確さに密接に関連する。１または２ピクセル内で画像をマッチングさせることにより、この比較プロセスで排除できる欠陥の大きさを、拒絶閾値未満にまで充分に小さくする。
【００８９】
この比較アルゴリズムは、全体のレンズ画像ではなく、レンズの選択された領域を「クリーン」にするために使用することができる。これは、この比較ステップを、例えば光学ゾーン検査ステップと組合せるために便利である。光学ゾーンは、レンズの覗き領域を覆う小さなブロック内で検査される。検査によって疑わしいことが示されるブロックのみを「クリーン」にして、これらブロックを再評価できるように、領域比較アルゴリズムを用いるときは、疑わしい領域の再評価のための時間が少し増大する代わりに、比較のための計算時間は大幅に低下させることができる。このトレードオフは、全体の検査時間を大幅に低下させることができる。これは、当該システムの運転実施において使用される方法である。
【００９０】
＜光学ゾーンの検査＞
図４ａを参照すると、光学ゾーン（ＯＺ）７４は、これを通して着用者が見る中央領域のクリアな領域である。この領域は欠陥をもたないことが重要である。従って、ＯＺは、何等かの欠陥に対応する暗い領域を探すために検査される。
【００９１】
光学ゾーンの検査は、タイル貼り方式で、当該ゾーンを覆う小さな領域を試験することにより行われる。この領域の大きさは、そのアレイによってＯＺが十分に覆われるように選択される。各領域は、３４×３４＝１１５６ピクセルの正方形である。このサイズは、明度値の良好なサンプリングを含むために充分に大きい。現在の実施においては、図１０の表に示したように配置された３７の領域を使用している。セルｃ１９はレンズの中心を覆っており、外側エッジ上のセルは光学ゾーンの境界にある。
【００９２】
光学ゾーンにおける如何なる欠陥も、一以上の領域における暗点として現れるであろう。このような欠陥は、３７の領域の夫々の全域に亘る明度の均一性を評価することによって見出すことができる。Ｂａｖｇ（ｎ）は領域ｎの全域に亘る平均明度であり、Ｂｍｉｎ（ｎ）は領域ｎの最小明度であるとすると、その差、Ｄ（ｎ）＝Ｂａｖｇ（ｎ） −Ｂｍｉｎ（ｎ）は、当該領域の全域に亘る明度偏差の尺度である。図１１には、差Ｄ（ｎ）／特定レンズの領域番号のプロットが示されている。この特定のレンズは、領域２１および２２における欠陥と、領域８および１４における疑わしい値とを有している。
【００９３】
光学ゾーンの欠陥に基づくレンズ拒絶の基準には、偏差値の重み付きスコアを用いることができる。Ｔ１およびＴ２は閾値であり、例えば、Ｔ１＝５０、Ｔ２＝６０であるとする。Ｄ≦Ｔ１の全てのセルにスコア０を与え、Ｔ１≦Ｄ≦Ｔ２の全てのセルにスコア２を与え、Ｄ＞Ｔ２の全ての点にスコア６を与えると、合計スコアが５以上の如何なるレンズも拒絶される。単一の劣悪領域または三つの疑わしい領域によって拒絶が生じる。実際の閾値およびスコアが例示としてここに与えられる。この手順は、人間による検査で行われる決定と良く相関する尺度を得るために変更することができる。
【００９４】
偏差尺度Ｄ（ｎ）＝Ｂａｖｇ（ｎ） −Ｂｍｉｎ（ｎ）は、光学ゾーンの少量域内での明度値の変化を測定する。従って、それはレンズ全体の大きなスケールに亘って生じる照明変化に対して敏感ではない。小領域内において照明変化が計算に著しく影響すると、この検査システムは完全に実施不能になるであろう。従って、該アルゴリズムは堅牢であり、その充分な動作のために、正常仕様に近い照明システムについて照明の正規化を追加する必要はない。
【００９５】
＜アーティファクト除去の例＞
当該レンズ検査システムは、キュベット上の傷または点、および食塩水溶液１７中に浮遊している汚れまたは汚染物の効果を分析的に除去することにより、レンズにおける実際の欠陥を検出することができる。図１２ａおよび図１２ｂは、図４ａおよび図１２ａの第一の画像から図４ａおよび図１２ｂの第二の画像へと、キュベットが時計方向に４５°回転し、レンズが時計方向に９０°回転したときの、図４ａおよび図４ｂのレンズおよび該レンズの点欠陥３９、キュベット上の傷４３および食塩水溶液中に浮遊している汚れ粒子４１の移動を例示している。この議論の目的のために、これらの点は領域内の１ピクセルであると仮定しよう。後述の実施例で説明するように、この自動レンズ検査システムは、浮遊粒子４１およびキュベットの傷４３により形成されるアーティファクトを無視し、スポット３９をレンズの欠陥として認識するであろう。
【００９６】
図４ａは、第一の画像の例を示している。レンズの第一のカメラ検査ステーション１１で撮られる。図４ａに示すように、この画像は、レンズスポット３９、キュベットの傷４３および浮遊粒子４１に対応する暗領域を示している。図４ｂは、キュベット回転部材４５によってレンズ、食塩水溶液およびキュベットを回転させた後に、第二のカメラ検査ステーション１３で撮った同じレンズの第二の画像を示している。この議論の目的のために、第一の画像から第二の画像へと、キュベットは時計方向に４５°移動し、レンズは時計方向に９０°移動したと仮定する。この仮定された移動は、説明の目的でのみ与えられるものである。実際には、如何なる回転移動も許容され得ることを理解すべきである。第一の画像と第二の画像との間の並進移動もまた可能である。しかし、説明を単純化するため、および本発明の理解を高めるために、この例では回転移動のみを考慮する。
【００９７】
図４ａ、図４ｂ、図１２ａおよび図１２ｂを参照すると、レンズに印刷されたＷＪロゴ３７の９０°時計方向の移動によって、第一の画像に対する第二の画像のレンズの回転移動を見ることができる。このロゴは、製造業者であるＷｅｓｓｌｅｙ Ｊｅｓｓｅｎを認識するために設けられ、また、第一の画像に対する並進および回転について、第二の画像に参照符号を付けるように使用できるレンズ上の固定点を特定するために設けられる。
【００９８】
この分析の目的のために、図４ａに示すように、第一の画像におけるロゴ３７の位置は、Ｓマトリックスの０°垂直角度参照から６０°である。図４ａおよび図１２ａのロゴは、第一の画像のための０°参照として定義される。図４ｂおよび図１２ｂの第二の画像のレンズは、第一の画像に対して９０°時計方向に回転され、従って、第二の画像の０°ロゴ参照は、図４ｂに示すように、Ｓマトリックスの垂直参照から１５０°に位置する。図４ｂおよび図１２ｂのロゴは、第二の画像のための０°参照として定義される。
【００９９】
二つの画像の見かけの欠陥３９，４１および４３の位置を比較するために、この画像のレンズが第一の画像のレンズと合致するまで、第二の画像のデータを数学的に変形することが必要である。それらの画像が合致するときに、各画像の黒点を比較することができ、レンズの移動に対するキュベットおよび溶液の相対的移動によって移動する点が、欠陥ではないアーティファクトとして認識されるであろう。
【０１００】
先に説明したように、当該レンズ検査システムにおいて、第一の画像に関する第二の画像の変形は、Ｓマトリックスデータのアフィン変換によって達成される。Ｓマトリックスは画像の光強度値を、０°垂直軸に対して固定角度の列および固定半径の行に保存する。従って、図１３に示すように、図４ａおよび図１２ａの第一の画像のＳマトリックス７５において、レンズ上の点３９は座標Ｒ２，θの暗領域である。ここで、Ｒ２は画像の中心から点３９までの距離であり、θは第一の画像のロゴ３７を通る０°参照に対する点の位置に対応する２３０°の角度である。Ｓマトリックス７５に示すように、この点の画像データは、第一の画像についてのＳマトリックスの列２９０および行Ｒ２に位置するマトリックスセル７７である。この列および行は、第一の画像における点３９の半径および角度位置に対応する。
【０１０１】
列２９０は、Ｓマトリックスの垂直参照から２９０°に対応する。この角度位置は、第一の画像のロゴ３７の０°参照位置に対して２３０°（即ち、２９０°−６０°）に対応する。同様に、浮遊汚れ粒子４１はセル７９に位置し、これは半径Ｒ３および角度θ、即ちＳマトリックスのセル３００およびロゴに対して２４０°に対応する。キュベット上の傷４３はセル８１に示されており、これは半径Ｒ１および関連角度θ、即ちＳマトリックスの列１８０およびロゴに対して１２０°に対応する。
【０１０２】
図１２ｂおよび図１３を参照すると、第二の画像のＳマトリックス８３は、半径Ｒ２および角度θ、即ち、Ｓマトリックスの列２０および第二のレンズ画像のロゴに対して２３０°を有するセル８５に保存された点３９を示している。この点はレンズの欠陥である、同じ半径および両方の画像のロゴからの変位を保持する。浮遊汚れ粒子４１は、第二の画像のＳマトリックス８３におけるセル８７に位置し、該セルは半径Ｒ４および角度θ、即ちこのマトリックスの列３４０および第二のレンズ画像のロゴに対して１９０°に位置する。この位置は、溶液および該溶液中の粒子４１の時計方向の移動の結果として生じる。キュベット上の傷４３は、第二の画像のＳマトリックスのセル８９に位置し、該セルは半径Ｒ１および角度θ、即ちＳマトリックスの列２２５および第二のレンズ画像のロゴに対して７５°にある。この角度位置は、レンズの移動に対するキュベットの時計方向４５°の移動に対応する。
【０１０３】
アフィン変換が適用される結果、レンズの９０°の移動が第二の画像のデータから差し引かれ、このデータは第一の画像のデータと一致するように回転される。この９０°変換は、第一の画像に対する第二の画像の時計方向９０°の移動を相殺するために与えられる。次いで、変換された第二の画像のＳマトリックスを第一の画像のＳマトリックス７５と比較して、二つのマトリックス７５および８４の最も明るいピクセルのみを反映する合成Ｓマトリックス画像９１を形成する。
【０１０４】
こうして、第一の画像のについてのマトリックス７５の暗セル８１が、変換されたマトリックス８４の対応する明るいブランクセルと比較されたとき、変換されたマトリックスの明るいブランクセルが、Ｓマトリックス９１の合成セル８０にコピーされる。同様に、変換されたマトリックス８４の暗セル８２をマトリックス７５の対応する明るいブランクセルと比較して、マトリックス７５の明るいブランクセルを合成マトリックス９１のセル８６にコピーする。従って、キュベット上の傷に対応する暗点はは無視される。この暗点はレンズに対して移動しており、従ってレンズの欠陥ではないので、適正に無視される。
【０１０５】
同様に、マトリックス７５および８８の汚れ粒子４１に関する暗セルが、それらの対応する明るいブランクセルと比較され、この明るいブランクセルが、合成されたＳマトリックス９１のセル９０および９２にコピーされる。従って、浮遊汚れ粒子４１の暗点はＳマトリックス９１から除去される。浮遊粒子４１はレンズに対して移動し、従ってレンズの欠陥ではないから、これは正しい。
【０１０６】
合成されたＳマトリックス９１へと通過する唯一の暗点は、レンズの固定欠陥である点３９である。第一の画像のマトリックス７５の暗セル７７は、変換Ｓマトリックス８４の同じＲ，θ位置にある暗セル９６と一致するから、この点はマトリックス９１のセル９４へとコピーされる。従って、図１３は、レンズ検査の自動プロセスにおいて、液中の汚染物およびキュベット上の傷を除去するための方法を示している。合成Ｓマトリックスはレンズの欠陥に対応した暗点のみを含んでいる。もし、光学ゾーンに何等かの点が見つかれば、先に説明したようにしてタイル貼り領域を分析することにより、それらは欠陥として検出される。
【０１０７】
＜インクパターンの検査＞
レンズに印刷された虹彩インクパターンは、レンズの中心が見出されたときに容易に収集できる一組のデータを用いて検査することができる。このデータの組は、レンズのコンパス回りの規則的な角度間隔の放射状の線に沿った、画像の明度値のアレイである。夫々の放射状の線に沿った明度値は、Ｓマトリックスに保存される。先に説明したように、このマトリックスの列は一定の角度の経路に沿った値を含んでおり、また行は一定半径の経路に沿った値を含んでいる。Ｓマトリックスの虹彩部分は、半径ｒ１およびｒ２並びに角度θ１およびθ２で囲まれた領域内の、直交行列フォーマット上に表示された明度値の絵を表す。この分析において、ｒ１およびｒ２は、虹彩印刷ゾーンの内径および外径として夫々選択される。角度半径θ１およびθ２は、０〜３６０°の全体の円を覆うように選択される。
【０１０８】
Ｓマトリックスの説明は、放射状経路がレンズ中心に心合わせされた円形系Ｒと交差することを仮定している。より洗練されたバージョンのアルゴリズムは、レンズの形状をモデル化する長円形または多項式の作成された経路を使用することができる。
【０１０９】
Ｓマトリックスの大きさはＭ×Ｎであり、ここでＭは一定角度の経路に沿って取った点の数であり、Ｎは角度の数である。実験は、Ｓについて最良の大きさを用いて行うことができる。より詳細であればより多くの処理時間がかかるというトレードオフがある。目的はインクパターンにおける大きなブランクエリアを見付けることであるから、Ｓにおける多数の点を使用する必要はない。使用する最良のサイズは経験的に決定することができる。
【０１１０】
レンズの画像は図１４に再現されている。このレンズは、印刷エリアに多くの中間サイズのギャップを有しているが、これはパターンデザインの一部である。このインクパターンは許容可能である。対照的に、図１５のレンズは、印刷エリアを通って走る大きな非印刷エリア９３を有している。このレンズは明らかに拒絶されるべきものである。図１６は、６００の角度（約０．６°毎）および１５０の半径ステップを用いて、図１４のレンズから収集されたＳマトリックスを示している。明らかに、印刷ゾーンの品質のための情報はこのＳマトリックスの中に保存される。
【０１１１】
明るいエリアとインクパターンとの間のコントラストは、標準のコントラスト向上法によって高めることができる。この方法は、明度値の全領域に亘ってグレーのレベルがより均一に広がるように、アレイにおける各要素「ｓ」に点関数ｕ＝ｆ（ｓ）を適用することからなる。しかし、この方法には時間を要し（Ｓマトリックスの要素当たり少なくとも１回の乗算）、明るいエリアを検出する目的のために有用なものを何等達成しない。このような方法は、Ｓの画像を人間の視覚システムのような検出器にマッチさせるためには有用であるが、画像に合わせて検出器を調整できる自動検出プロセスでは有用でない。その代わりに、我々は以下で述べるような閾値検出のプロセスを使用する。
【０１１２】
閾値検出は、明度値を有するピクセルを、そうでない他のピクセルから区別するために使用することができる。閾値関数を、ｕ＝ｆ（ｓ）で定義するとしよう。ここで、
【０１１３】
【数５】
0003581314.tif 000006
実施の問題として、Ｕマトリックスは０が最小（黒）で１が最大（白）であるように目盛付けされる。閾値関数をＳに適用すると、全ての値が０または１である新たなアレイ、例えばＵを生じる。多数の明るい領域を有するＳの領域は、Ｕにおいてはそれらのクラスターとして現れるであろう。図１６のＳマトリックスについてのＵマトリックスが、異なった閾値設定について、図１７〜図２０に示されている。図１７は、（０，２５５）の明度スケール上にＴ＝２３５で構築されたＵマトリックスを示している。図１８は、Ｔ＝２１５で構築されたＵマトリックスを示している。図１９は、Ｔ＝２００で構築されたＵマトリックスを示し、図２０は、Ｔ＝１５０で構築されたＵマトリックスを示している。
【０１１４】
閾値の選択は重要であるが、特に微妙なものではない。それは、印刷されたピクセルの最も高いグレーレベルと、印刷されていないピクセルの最大明度値との間にあるべきである。閾値Ｔとして使用できる値の範囲が存在する。図２１の明度Ｓマトリックスヒストグラムを参照すると、閾値は、２００〜２３５の範囲のどこでもよいこことが分かる。Ｔ＝１５０の低い値を使用すると、図２０に示すように、最も暗い領域以外の全てが脱落することに留意されたい。これは、印刷パターンの中のロゴを探す操作のために有用であるが、印刷の中のギャップを捜す上では有用ではない。Ｔの値は、連続した幾つかのレンズについて、光学ゾーンに亘る平均明度を測定することにより、操作システムにおいて自動的に設定できる。閾値を現在のレンズだけについて設定すれば、曇ったＯＺは、Ｔのために低すぎる値を導くかも知れない。Ｔは、平均明度よりも低い約２０の明度段階になるように設定すべきである。例えば、レンズの中央ゾーンにおける平均明度が２４２であるとすれば、２２２に閾値を置くであろう。この自動化技術を使用することは、印刷がＴよりも低くなって、Ｕマトリックス中で黒く現れることを保証するであろう。堅牢な動作のためには、Ｔの自動設定が推奨される。
【０１１５】
可能な閾値の範囲は、明度ヒストグラム（その一例が図２１に示されている）を試験することによって確認することができる。印刷されたピクセルおよび印刷されていないピクセルは、略２１５の最小値の両側にある二つの明度領域に明瞭に分離される。
【０１１６】
我々は、アレイＵに亘って段階的である矩形領域に関して合計することにより、明るい領域のサーチを行うことができる。この合計は明るい領域で大きく、他の領域で小さいと予想される。該ブロックの大きさは、大まかに言えば、拒絶を導くであろう印刷ゾーンにおける最小明度領域のサイズであろう。段階のサイズは、効率と、明るい領域内で窓が確実にステップする必要性との間のトレードオフである。
【０１１７】
Ａは、Ａ（ｉ， ｊ）が位置（ｉ， ｊ）にあるブロック内のＵ値の合計であるようなマトリックスであるとしよう。Ａは、該ブロックが明るいエリアを覆うときに大きな値を有し、それが暗いエリアを覆うときに小さい値を有するであろう。夫々の方向に５０×５０のブロックサイズおよび１０の段階サイズのためのＡの表面プロットは、列２１および行６にピークを有する。図２２では、このピークによって位置決めされるブロックをもった、対応するＵマトリックスが強調されている。なお、５０×５０のブロックは、印刷エリアにおける明るいゾーンを概ね覆っている。
【０１１８】
図２３および図２４は、夫々３０×３０および６０×３０のサーチボックスを使用した明るいエリアの位置を示している。サーチボックスのサイズに関係なく、同じ領域が突止められることは注目すべきことである。我々は、これらの印刷ギャップはパターンデザインの一部であるから許容したいと思う。従って、検査ボックスのサイズは、実質的に６０×６０よりも大きくなければならない。
【０１１９】
印刷エリアにおける大きな問題を探すためには、検査ボックスのサイズを増大することが必要である。図２５に一例が示されている。ここで我々は、サイズ１００×１００の検査ボックスが非印刷エリア内で適合することが分かる。これは、検査ボックスのために選択されるべきサイズの指針を提供する。
【０１２０】
分析プログラムは以下の成分を有する。
【０１２１】
１．印刷エリアに対応するＳマトリックスの行を選択する。この選択された行は印刷エリアを覆うが、光学ゾーンおよび印刷エリア外における明るいエリアは拾わないはずである。
【０１２２】
２．Ｓの閾値処理されたバージョンであるマトリックスＵを構築する。この閾値は、光学ゾーンにおける平均明度未満の約２００の明度段階とすべきである。
【０１２３】
３．検出したい印刷ゾーンにおけるギャップと略同じサイズの検査ボックスをもったＵマトリックスを走査する。
【０１２４】
４．何れかのボックスが、許容可能な閾値よりも大きい合計値を有していれば、そのレンズを拒絶する。この閾値は、該走査ボックスのサイズの約８０％とすべきである。
【０１２５】
＜ロゴの検査＞
ロゴ検査の目的は、そのロゴがレンズに適正に印刷されていることを決定することである。ロゴは、レンズの無機を決定するために使用者によって使用される。ロゴが読めず、または見付け難い程度にミスプリントされていれば、上記の機能を果たさない。更に、不充分に印刷されたロゴは、顧客にとっては管理が不充分な製造プロセスの証拠であり、当該製品に対する関心を無くす理由となる。これらの理由のために、ロゴを検査し、それが許容可能な品質を有することを決定する必要がある。
【０１２６】
レンズのロゴの一例は、相互にオフセットされたイニシャル、即ちＷおよびＪからなる。これは図２６に示されており、ここで左側のロゴは透明でクリアなレンズからのものであり、右側のロゴはカラー印刷パターンを持ったレンズからのものである。何れのタイプのレンズ上にあるロゴについても、見つけ出して検査できることが必要である。
【０１２７】
ロゴ検査における主な問題は、ロゴが正しい構造を有しているかどうかを決定することにある。明るい背景に対する大きな暗い客体をもった領域の位置を探し出す方法を構築するのは困難ではない。それがロゴとして許容可能な形であることを決定するために、この暗領域の構造を分析する方がより困難である。形成不良のロゴの幾つかの例が図２７（ａ）〜（ｅ）に示されている。例（ａ）（ｂ）（ｄ）（ｅ）は、拒絶を生じるであろう欠陥を有している。例（ｃ）は、着用者が二つの部分の相対的な位置から向きを決定できるであろうから、ぎりぎりで許容可能である。
【０１２８】
文字ＷおよびＪを認識するプロセスを構築することによって、ロゴ検査アルゴリズムの作成を企画することができるであろう。文字が見つけ出されて認識されれば、それらの相対的配置を測定できるであろう。或いはそれらが認識されず、またはその配置が正しくなければ、レンズは検査に合格しないであろう。以下で説明するアルゴリズムは、本質的にはこの方法に従うが、一般的な認識ツールを用いない。評価すべき二つのパターンしか存在しないから、比較的単純な構造の幾何学的アプローチを効果的に使用することができる。アルゴリズムにおけるステップを下記に列記する。なお、レンズの位置を探し出してＳマトリックスを構築するステップは、集積検査システムにおける他のどこかで行われるが、完全のためにここに列記する。
【０１２９】
１．画像の中のレンズ位置を見つけ出し、Ｓマトリックスを構築する。
【０１３０】
２．Ｓの要素に明度閾値を適用することにより、マトリックスＵを構築する。この目的は、明度に基づいて、暗いロゴピクセルを背景の印刷されたピクセルから分離することである。（閾値は、自動システムにおいてダイナミックに調節することができる）
３．当該ロゴを含むＵの列範囲を突止める。これは、ロゴを含むレンズの角度セクターを見付けることに対応する。このＵの列範囲を選択して、縮小マトリックスＡを形成する。
【０１３１】
４．Ａにおけ暗ピクセルの大きな隣接する組を、Ｗの区画として選択する。Ｗを含むボックスの隅および中心を計算する。
【０１３２】
５．Ａにおける暗ピクセルの第二の大きな隣接する組を、Ｊの区画として選択する。Ｊを含むボックスの隅および中心を計算する。
【０１３３】
６．許容可能な明細に対して、ＷボックスおよびＪボックスによって与えられる幾何学的関係を評価する。
【０１３４】
幾何学的比較は、ＷボックスおよびＪボックスの座標から計算される５個のパラメータに基づいている。
【０１３５】
１．Ｗボックスの中心とＪボックスの中心との間の距離Ｄ。ＤＷＪＭＩＮ＜Ｄ＜ＤＷＡＭＡＸの区間内になければならない。
【０１３６】
２．Ｗボックスの角度ディメンジョンＤＷＡ（幅）。ＤＷＡＭＩＮ＜ＤＷＡ＜ＤＷＡＭＡＸの区間内になければならない。
【０１３７】
３．Ｗボックスの半径ディメンジョンＤＷＲ（高さ）。ＤＷＲＭＩＮ＜ＤＷＲ＜ＤＷＲＭＡＸの区間内になければならない。
【０１３８】
４．Ｊボックスの角度ディメンジョンＤＪＡ（幅）。ＤＪＡＭＩＮ＜ＤＪＡ＜ＤＪＡＭＡＸの区間内になければならない。
【０１３９】
５．Ｗボックスの半径ディメンジョンＤＪＲ（高さ）。ＤＪＲＭＩＮ＜ＤＪＲ＜ＤＪＲＭＡＸの区間内になければならない。
【０１４０】
６．Ｗボックスのアスペクト比ＷＡ＝ＤＷＲ／ＤＷＡ。ＷＡＭＩＮ＜ＷＡ＜ＷＡＭＡＸの区間内になければならない。
【０１４１】
７．Ｊボックスのアスペクト比ＪＡ＝ＤＪＲ／ＤＪＡ。ＪＡＭＩＮ＜ＪＡ＜ＪＡＭＡＸの区間内になければならない。
【０１４２】
８．Ｗボックスの面積ＡＷ＝ＤＷＡ×ＤＷＲ。ＡＷＭＩＮ＜ＡＷ＜ＡＷＭＡＸの区間内になければならない。
【０１４３】
９．Ｊボックスの面積ＡＪ＝ＤＪＡ×ＤＪＲ。ＡＪＭＩＮ＜ＡＪ＜ＡＪＭＡＸの区間内になければならない。
【０１４４】
１０．Ｗの中心ＷＣは、ロゴ位置についての半径限界内になければならない。ＷＣＭＩＮ＜ＷＣ＜ＷＣＭＡＸ
ロゴ試験に合格するためには、これら１０の基準を全てパスしなければならない。夫々の基準は、許容区画の終点を定義する一対のパラメータを含んでいる。２０の値は、許容基準を決定しており、ロゴ文字およびレンズ上の所望の配置の明細から確立しなければならない。この検査プロセスを用いた実験は、それが迅速で、且つロゴ品質の効果的な検査スクリーンであることを示している。
【０１４５】
８個の計算されたパラメータ、即ち、Ｄ、ＤＷＡ、ＤＪＡ、ＷＡ、ＪＡ、ＡＷ、ＡＪ、ＷＣに関する統計的情報を収集することが可能であろう。製造プロセスでのこれらパラメータの追跡は、印刷プロセスにおけるトラブルのインラインでの指示を提供し、該プロセスが許容範囲外になる前にその修復動作を可能にするであろう。
【０１４６】
＜エッジ検査＞
レンズのエッジは、滑らかで連続していなければならない。エッジ欠陥には、切れ目、割れ目、分断、および異物の付着が含まれる。エッジに生じる切れ目は小さいので、高倍率でなければ殆ど見えない。図２８（ａ）〜（ｄ）はコンタクトレンズのリム上のエッジ欠陥の例を示しており、これらは検出して拒絶しなければならない
レンズンのエッジの自動検査には広範なモデル化を必要とする。このエッジ検査は、エッジ画像を横切って切断したプロファイルの分析に依拠し、該プロファイルはエッジの幾何学的モデルに基づいて作成される。このエッジモデルは、楕円パラメータまたは検査マトリックスにおけるエッジの多項式フィッティングに由来するものであり得る。多項式フィッティングが好ましい。
【０１４７】
エッジ検査のプロセスは、本質的には、エッジプロファイルにおける迅速変化のサーチの一つである。エッジのプロファイルは、Ｓマトリックス中に、該マトリックスを横切る略水平の暗線としてみることができる。図７は、かかるプロファイル３３の一例を示している。
【０１４８】
欠陥を含むレンズエッジの一部に沿ったＳマトリックスの小区画のプロファイルが、図３０に示されている。レンズ３３のリムは、この表面プロットにおける深く且つ長いトレンチとして見える。該トレンチの底は、リムの最も暗い部分に対応する。欠陥は、トレンチ側部のバンプ９６として表面プロットの中に見られる。検査アルゴリズムは、エッジプロファイルにおける狭い範囲の変化を見付けることによって、このような欠陥を検出することができる。
【０１４９】
Ｓマトリックスにおけるリムプロファイルを分析することにより、欠陥を突止めることができる検査プロセスを以下に概説する。このプロセスには多くの可能な変形が存在し得、それぞれの変形は、種々の手段により自動的または手動で設定できるそれ自身の調節パラメータを有する。
【０１５０】
１．レンズの中心を定め、検査Ｓマトリックスを作成する。放射状のプロファイル線は、レンズのリムを横切って伸びなければならない。
【０１５１】
２．リムを含むマトリックス列のバンドを突止める。暗いバンドが顕著であれば、これは多くの方法で行うことができる。
【０１５２】
３．列ｋにおけるプロファイルの値をモデルと比較するために、比較距離を使用する。このモデルは静的であってもよく、或いはＳマトリックスにおけるエッジプロファイルのサブセットを使用して作成してもよい。この比較は単純であっても複雑であってもよく、例えば、最小点の位置およびプロファイル深さの変化を調節する。夫々の比較の結果は、各列についての一以上の数の組であり、エッジプロファイルが如何に良好にモデルに適合するかを記述する。
【０１５３】
４．そのモデルからの変化により、疑わしいプロファイルを突止める。
【０１５４】
５．任意に、この疑わしいプロファイルの領域における追加の分析を行う。
【０１５５】
６．第二の対のレンズ画像に対して、マッチングエッジ分析を行う。
【０１５６】
７．疑わしいエッジ点の位置を比較する。二つの画像における疑わしい点が所定の位置許容度内でマッチしなければ、それは移動する客体（異物）によって生じたものと仮定する。該位置が同等であれば、それはレンズのエッジにおける欠陥であると仮定する。
【０１５７】
この検査アルゴリズムは、単一画像系において使用することができる。その場合、それはエッジ欠陥を検出するであろうが、画像における異物に起因して、レンズの間違った拒絶を生じ易い。このアルゴリズムを二つの画像と共に使用して、検出される欠陥を比較するのが好ましい。両方の画像の同じエッジエリアに暗点が検出されれば、それはレンズの欠陥として認識される。
【０１５８】
＜多項式エッジフィッティング＞
好ましい実施例では、エッジデータを数学的モデルと比較することによって、エッジ欠陥が検出される。エッジをモデル化する好ましい方法は、極座標表現のデータ点を多項式表現に適合させ、次いで該多項式表現を組合せることである。基本的アプローチは、図３０に示すようなρ１対β１のプロットを探すことによって記述することができる。データが、角度区間（０°，９０°）、（９０°，１８０°）、（１８０°，２７０°）、（２７０°，３６０°）の四つの区画にグループ分けされると、各区画についてρ対βへの多項式近似を計算することができる。これらの区画は、ここで説明したように正確である必要はなく、また使用するこのアプローチについて連続的である必要もない。一つの変形は、データの組において幾つかの重なりを可能にすることであり、これは区画境界での値の補間を容易にする。
【０１５９】
データの組をＳｉ、１≦ｉ≦ｎ（ｎはデータ組の数である）で表示しよう。次式で表される二乗差の合計が最小になるように、多項式ｆｉ（β）を点Ｓｉに基づいて定義しよう。
【０１６０】
【数６】
0003581314.tif 000007
このような多項式の係数は、標準技術によって誘導することができる。多項式が同じ次数ｐを有するように選ばれるとすれば、それらは下記式の形に書くことができる。
【０１６１】
【数７】
0003581314.tif 000008
半径は如何なる角度についても計算できるから、レンズのリムのモデルはこの多項式の組によって与えられる。βの値が与えられれば、それが存在する領域を選ぶ。次いで、適切な多項式関数を使用して半径を計算する。角度が境界付近にあるときは、隣接した領域における境界付近の角度で半径を計算し、この半径を補間する。
【０１６２】
多項式表現は、それらが計算された領域においてのみ使用するように注意しなければならない。多項式近似は、それらの定義領域外では不正確であることがよく知られている。その領域で重ならせることにより、このエッジ効果を低下させることが可能である。
【０１６３】
幾分歪んだレンズの取扱いにおいて、多項式モデルは楕円モデルよりも有利である。これは、例えば、部分的に水和したレンズを検査する場合である。このような場合、楕円フィッティングは劣っており、検査プロセスにおいてレンズの拒絶に導く可能性があるのに対して、多項式法は、エッジ輪郭における滑らかな変化に対してより良く適合することができる。
【０１６４】
多項式フィッティングに使用される項数は、利用可能なデータの量および該データの変化速度に依存する。一般に、係数の計算に使用するデータ点の約１／３よりも高い次数を使用するべきではない。実際には、１０次の多項式が首尾良く用いられているが、これよりも小さいか或いは大きい多項式を用いることもできるであろう。
【０１６５】
レンズのエッジのためのモデルが計算された後に、エッジ点データの組に戻って高精度化することが可能である。これは、当該組の夫々の点から境界までの距離を計算し、次いで特定の距離を越える点を排除することによって行うことができる。次いで、この縮小されたデータ組を用いて、当該モデルのパラメータの新たな推定値を作成することができる。この高精度化プロセスは、アーティファクトがありそうな如何なる環境においても必要である。アーティファクトは、キュベット上の傷およびキュベット液中の汚れを含む多くの原因を有し得る。これらのアーティファクトは、先に説明した「クリーニング」プロセスによっては、暗いリム領域において除去されない。一つの高精度化ステップは、ルーチンに使用すべきである。この高精度化プロセスは、楕円法または多項式法と共に使用することができ、実際に、他の如何なるモデル化アプローチと共にでも使用することができる。
【０１６６】
リムモデルが利用可能になれば、それを使用して、中心回りの如何なる角度のモデル点をも位置を特定することができる。探索表を一度計算すれば、その後の全ての計算のために使用することができる。該表にない値が必要なときは、それは最も近い表から補間することができる。このシステムは、レンズエッジの周りの１／２度において７２０点の探索表を用いて実施されている。他の何れかの点での半径は補間される。
【０１６７】
＜楕円エッジフィッティング＞
多項式エッジフィッティングが好ましいが、楕円もまたエッジをモデル化するために使用することができる。別法として、楕円モデル化は、レンズのリムデータ領域の位置を概略的に突止めるための初期近似として使用されている。その後に多項式を使用して、データをモデル化する。円形レンズの楕円表現は、レンズが視角に対して傾斜したときに、レンズの外観を近似するので有用である。更に、製造プロセスにおける変化のために、レンズは実際には僅かに楕円形である。このエッジ発見アルゴリズムは、概ねレンズエッジ上にある点の組を与える。撮像およびエッジ発見プロセスに対する種々の実際的な制限は、エッジ点の位置決めにおいてノイズ的変動を生じるであろう。更に、エッジ近傍にすら存在しない多くの点が見出されるであろう。エッジモデル化アルゴリズムは、エッジデータの全てのランダム性を取り扱わなければならず、それでも良好な境界の表現を形成しなければならない。楕円モデルは、撮像および製造プロセスにおける合理的な変動を許容すべきであり、良好で、コンパクトなパラメータモデルを提供すべきである。
【０１６８】
楕円は５個のパラメータ、即ち、中心の座標（Ｃｘ，Ｃｙ）、主軸および副軸の長さａおよびｂ、並びに水平軸からの主軸の角度φによって記述することができる。最も単純な事例は、中心が座標形の原点にあり、主軸が水平方向のときである。楕円上の点（ｘ，ｙ）は、次式により関係する座標値を有する。
【０１６９】
ｘ＝ａｃｏｓθ
ｙ＝ｂｓｉｎθ
ここで、θは角度パラメータである。中心から点（ｘ，ｙ）までの距離は、下記のユークリッド距離式によって与えられ、
等式Ｅ１
【０１７０】
【数８】
0003581314.tif 000009
また点（ｘ，ｙ）から中心までの線が水平軸となす角度は、次式で与えられる。
【０１７１】
【数９】
0003581314.tif 000010
角度αは、主軸および副軸が同じ長さを有するときにのみ、角度パラメータθに等しい。
【０１７２】
如何なる幾何学的形状も、座標変換により、座標形の原点の回りで回転させることができる。事実上、我々は図形をそのままにして座標系の軸を回転させる。（ｘ，ｙ）は一方の座標系における点Ｐの位置であり、（ｕ，ｖ）は回転された座標系における同じ点Ｐの位置であるとする。二つの座標系は同じ原点を有するが、軸は角度φだけ回転されているとしよう。二つの座標系におけるＰの座標は、下記の等式Ｅ２により関連付けられる。
【０１７３】
等式Ｅ２        ｕ＝ｘｃｏｓθ＋ｙｓｉｎθ
ｖ＝−ｘｓｉｎθ＋ｘｃｏｓθ
同じ情報は、下記のマトリックス形で表すことができる。
【０１７４】
【数１０】
0003581314.tif 000011
楕円の原点は、シフト値を各座標に単純に加えることによって移動させることができる。（Ｃｘ，Ｃｙ）に位置する回転した楕円の等式は、下記の通りである。
【０１７５】
ｕ＝Ｃｘ＋ａｃｏｓθｃｏｓφ＋ｂｓｉｎθｓｉｎφ
ｖ＝Ｃｙ−ａｃｏｓθｓｉｎφ＋ｂｓｉｎθｃｏｓφ
この分析において、我々は、図形の中心が中心合わせアルゴリズムにより位置決めされたと仮定し、また三つのパラメータ｛ａ，ｂ，φ｝の値を見付けることのみが必要であると仮定する。
【０１７６】
観察されたデータは点（ｕｉ，ｖｉ）、１≦ｉ≦ｎの組である。これらの殆どはレンズのエッジ上またはその近傍にあるが、幾つかはエッジから遠く離れている。我々の目的は、良好な点を使用し、エッジ上にないアウトライヤー点を排除して、観察されたデータに楕円をフィッティングさせることである。我々は、主軸および服軸の長さ並びに回転の角度を見出さなければならない。
【０１７７】
データからパラメータ値を決定するための通常の方法は、統計的評価である。この場合、パラメータ｛ａ，ｂ，φ｝は非線形的に、点（ｕｉ，ｖｉ）、１≦ｉ≦ｎの組と関連付けられる。このパラメータ値は、リアルタイム製造プロセスにおいて、困難な時間制限の下で決定されなければならない。従って、評価プロセスを単純化する点変換を考慮する必要がある。
【０１７８】
楕円上の点（ｕ，ｖ）の原点までの距離は、下記の等式Ｅ３によって与えられる。
【０１７９】
【数１１】
0003581314.tif 000012
前記点から中心への線が水平軸となす角度は、下記の通りである。
【０１８０】
【数１２】
0003581314.tif 000013
我々は、データ組における夫々の点について、半径および角度の値を計算することができる。これは、直交座標から極座標への変換：（ｕｉ，ｖｉ）→（Ｒｉ，Ｒｉ），１≦ｉ≦ｎに実質的に等しい。
【０１８１】
例えば極端な値の位置のような個々のデータ点からパラメータの値を評価することは、良いプラクティスではない。このような評価は、ノイズおよびデータアウトライヤーに対して脆弱である。評価には、フルセットのデータ点から入手可能な全ての情報を使用するべきである。従って、我々は全ての値を使用する幾つかの分析ツールの開発を進める。
【０１８２】
等式Ｅ２から、ｕ２＋ｖ２＝ｘ２＋ｙ２であることを示すことができる。ここで、（ｘ，ｙ）は楕円上の（ｕ，ｖ）に対応する点であり、主軸は水平方向にある。等式Ｅ１から、Ｒ＝ａ２ ｃｏｓθ＋ｂ２ ｓｉｎ２θであることが分かる。
【０１８３】
三角法の恒等式を代入することにより、
【０１８４】
【数１３】
0003581314.tif 000014
上記式は下記のように書くことができる。
【０１８５】
【数１４】
0003581314.tif 000015
これは、パラメータ（ａ，ｂ）の値の決定において、Ｒ２の平均値およびＲ２の変動幅が重要であることを示している。従って、我々は中間パラメータを定義する。
【０１８６】
等式４：
【０１８７】
【数１５】
0003581314.tif 000016
これは、Ｒ２の平均値および振幅に対応する。我々は、式Ｅ３に与えられたＲの定義から、夫々のデータ点（ｕｉ，ｖｉ）についてＲｉ２の値を計算できることを知っている。我々がＲｉ２の値を使用してパラメータＣおよびＭの値を計算できるならば、我々は次式からａおよびｂを見付けることができる。
【０１８８】
【数１６】
0003581314.tif 000017
角度φは、コンタクトレンズの楕円輪郭上またはその近傍にあるエッジ点についての、角度β１に対する半径Ｒｉのプロットにフィットした正弦波の位相角に対応する。我々は、Ｒｉ２対べえたのプロットが−１８０≦β≦１８０°の範囲に亘って二つの完全サイクルを通ることに気付く。従って、我々は該データを次式の形の曲線にフィットさせる。
【０１８９】
等式５：      ｆｉ＝Ｃ１ ｃｏｓ２βｉ ＋Ｃ２ ｃｏｓ２βｉ＋ Ｃ３
ここで、ｆｉは、βｉを等式に代入することにより計算することができる値である。我々は、ｆｉのｐｉ＝ｕ２ｉ＋ｖ２ｉへのフィッティングが可能な限り近くなるように、係数の値を選択したいと思う。
【０１９０】
係数｛Ｃ１ ，Ｃ２ ， Ｃ３｝の値をデータから見付けることができるならば、楕円パラメータを見付けることができる。必要な関係は、等式５を、定数項および一つの正弦波で表すことによって見出すことができる。
【０１９１】
【数１７】
0003581314.tif 000018
これは、下記を定義することにより、振幅−角度の形にすることができる
【０１９２】
【数１８】
0003581314.tif 000019
従って、
【０１９３】
【数１９】
0003581314.tif 000020
次に、我々は、この等式のパラメータを、半径Ｒｉ対角度βｉのプロットの関係に関連付けることができる。振幅Ａは振幅Ｍに対応し、Ｃ３は等式４のＣに対応する。更に、γは関数がその最大振幅に達する角度であり、従って、回転角度φに等しい。このことは、｛Ｃ１ ，Ｃ２ ， Ｃ３｝の値を見付けることができれば、全てのパラメータ｛ａ，ｂ，φ｝を計算できることを意味する。明らかに、
等式６：
【０１９４】
【数２０】
0003581314.tif 000021
である。
【０１９５】
さて、我々が行うことの全ては、データからこれらの係数を計算する仕方を決定することである。
【０１９６】
我々は、データ組における夫々の点（ｕｉ，ｖｉ）について、（ｐｉ，βｉ ）を計算することから開始する。夫々の点においてβｉ を知れば、ｆＩを係数で計算することができる。従って、係数の値を知れば、モデルと観察データとの間のエラーを下記により計算できるであろう。
【０１９７】
【数２１】
0003581314.tif 000022
係数の最良の値を見付けるために、我々は下記を設定する。
【０１９８】
【数２２】
0003581314.tif 000023
これは下記と等価である。
【０１９９】
【数２３】
0003581314.tif 000024
これは、未知数が３の三つの等式を導く
【０２００】
【数２４】
0003581314.tif 000025
ＡマトリックスおよびＢマトリックスにおける全ての項は、観察されたデータから計算することができる。次いで、この一組の等式を解くことにより、係数｛Ｃ１ ，Ｃ２ ， Ｃ３｝の値を見付けることができる。このマトリックスの要素は、データ点から次の計算により得られる。
【０２０１】
【数２５】
0003581314.tif 000026
【０２０２】
【数２６】
0003581314.tif 000027
関数ｃｏｓ２βｉ およびｓｉｎ ２βｉ は、最初に角度を計算することなく、データ点の座標値から直接計算することができる。これは下記の事実に基づいている。
【０２０３】
【数２７】
0003581314.tif 000028
次に、二つの角度式は下記を与える。
【０２０４】
【数２８】
0003581314.tif 000029
もし、下記のパレメータ対を定義すれば、
【０２０５】
【数２９】
0003581314.tif 000030
マトリックス要素についての全ての等式は、これらのパラメータで単純に表すことができる。
【０２０６】
【数３０】
0003581314.tif 000031
最後に、未知の係数についての解は次式により得られる。
【０２０７】
Ｃ＝Ａ−１Ｂ
主軸および副軸並びに角度は、等式６を用いて、これらの係数値から計算することができる。楕円エッジフィッティング法は、如何なる特定の順序でも、分類すべきレンズのリム上の点を必要としない。元のサーチで見つかったＬ，Ｒ，ＴおよびＢの組における点は、全て使用できる。（ｇｉ，ｈｉ，ｐｉ）の値は、該組の夫々の点について計算され、次いで、その結果が上記等式に従って組合されテ、パラメータが見出される。
【０２０８】
＜システムのフローチャート＞
図１に関して述べたように、コンピュータ６４は、星型ホイール１を通過するキュベットの画像を得、該画像を分析し、製造においてレンズの拒絶を生じるレンズ欠陥を検出する装置を動かす。このコンピュータは、以下でフローチャートを用いて説明するプログラムで動作する。このコンピュータプログラムは、好ましくはＣ＋＋プログラミング言語で書かれる。フローチャートに記載された機能を実施することを要求される該プログラムのステップは、プログラマー当業者には明らかであろう。
【０２０９】
図３１は、各コンタクトレンズが製造プロセスにおいて星型ホイールの回りを移動するときに、そのの画像を得るための機能的ステップのフローチャートである。ブロック９５に示すように、キュベットの底の水分は、図１に示すように、キュベットが出発位置２９へと移動するときに空気ジェットによって乾燥される。次いで、星型ホイール１が一つの位置に向けて前方に移動する結果、キュベットは第一のカメラ位置１１へと移動し、キュベット内の溶液中にあるコンタクトレンズの第一の画像が撮られる。その後、出発位置２９で次のキュベット底の水分が乾燥され、星型ホイールが一つの位置へと前方に向けて移動し、第一の位置にあったキュベットは第二の位置へと移動して、第二の位置に移動するときにテープ４５により回転される。次いで、今や第一のカメラ位置１１に配置されているキュベットの第一の画像が撮られる。
【０２１０】
フローチャートに示すように、記載した動作は１０カウントまで継続し、その時点で、開始時に画像を撮られたキュベットは、既に図１に示す第二のカメラ位置１３に移動している。図３１のボックス９７に示すように、第二のカメラは第十の位置１３にあるキュベットの第二の画像を撮る。その後、第十の位置にあるレンズおよびキュベットの第一および第二の画像がコンピュータプログラムにより分析され、該レンズについて合格／不合格の決定がなされる。次いで、コンピュータの欠陥分析の結果に応じて、該レンズは合格または不合格コンベアへと移動される。このプロセスは、キュベットおよびコンタクトレンズが星型ホイールの回りを移動しながら継続する。
【０２１１】
二つの画像ステーションが、星型ホイール上でのキュベットの連続的な移動を可能にするので、このプロセスは効果的である。第二の画像が撮られる前に、キュベット、レンズおよび溶液の回転移動が停止するための充分な時間を可能にするために、第一および第二の画像位置間のキュベットの数は１０に定義される。該システムは、何れか特定の数の光学検査ステーション、または光学検査ステーション間の何れか特定の数のレンズ位置に限定されることはない。実際、一つの光学検査ステーションを使用して、各キュベットの第一および第二の画像の両方を撮ることもできるであろう。この場合、第二の画像が撮られる前に溶液およびレンズの運動を停止させるために、第一および第二の画像の間には時間遅れが存在する必要があるだろう。キュベットを連続的に移動させ、これによりシステムのスループットを増大させるためには、二つの離間した光学検査ステーションを使用するのが好ましい。
【０２１２】
図３２は、キュベットおよびレンズの第一および第二の画像を組み合わせて、レンズ溶液中の汚れおよびキュベット上の傷またはマークにより生じたアーティファクトを排除する合成画像を与えるための、プログラム機能のフローチャートを図示している。図３２のボックス９８を参照すると、第一および第二の画像は、図３１について述べた核キュベットについてアクセスされる。その後、周囲光の変動を補償するために、これら画像の光強度情報が正規化される。次いで、以下で説明する方方位で各画像の中心が突止められ、光強度データが長方Ｓマトリックスに保存される極座標の形で表される。
【０２１３】
アーティファクトはレンズの全体画像から排除し得るが、コンピュータ作業は必ずしも必要とされない。実際には、欠陥ではないアーティファクトを除去するために、レンズの幾つかの領域のみを訂正する必要があることが見出された。光学ゾーン、カラー印刷した虹彩およびロゴのような領域は、最初にアーティファクトを除去することによって、効果的に分析することができる。従って、ボックス９９に示すように、プログラムは、第二の画像の特定のエリアがアーティファクト除去のために選択されることを要求する。第二の画像のピクセルを第一の画像の対応するピクセルに合わせるために、このエリアのピクセルは、例えば数学的アフィン変換を使用することにより変換される。判定ボックス１０１に示すように、このプログラムは第一および第二の画像からの各ピクセル対を比較し、比較されたピクセルの内の最大明度と同じ強度を有する合成画像のピクセルを作製する。従って、この合成画像は、レンズに対して位置が変化した如何なるアーティファクトをも排除する。移動するアーティファクトまたは欠陥特徴は、この合成画像から除去される。次いで、この合成画像を分析して欠陥を検出する。
【０２１４】
図３３は、レンズ中央の光学ゾーンを試験するために使用されるコンピュータ機能のフローチャートを図示している。ボックス１０３に示すように、Ｎ個のタイル検査領域についてのＳマトリックスが、光学ゾーンのためにアクセスされる。夫々の領域に亘って明度偏差ＢＤが計算される。各領域についての明度偏差ＢＤは、該領域における暗特徴が、該領域で測定された平均光強度から変化する程度によって決定される。
【０２１５】
ブロック１０５に示すように、高各領域の明度偏差にスコアを付与するために、閾値Ｔ２および低閾値Ｔ１が設定される。その後、判定ボックス１０７に示すように、明度偏差がＴ１以下であれば、タイルの明度偏差スコアは０に設定される。もし、タイルの明度偏差がＴ１よりも大きく且つＴ２以下であれば、偏差スコアは２に設定される。明度偏差がＴ２よりも大きければ、偏差スコアは６に設定される。光学ゾーンの全ての検査領域にスコアが付与され、ボックス１０９に示すように、これらのスコアが合計され、該合計が５以下であればレンズは拒絶される。タイルの偏差スコアが５未満であれば、レンズは光学ゾーン試験をパスする。
【０２１６】
図３４は、許容不能なギャップについて虹彩インクパターンを分析するために使用される、機能的プログラムステップを図示している。ボックス１１１に示すように、アーティファクトについて訂正された合成Ｓマトリクスは、環状のカラー虹彩インクパターンについてアクセスされる。次いで、閾値Ｔは、レンズの光学ゾーンの中心における平均明度未満の１２の明度段階に設定される。次いで、閾値ＴおよびＳマトリックスから、Ｕマトリックスが計算される。Ｓマトリックスの各光強度値は、Ｔ以下であれば１に設定されてＵマトリクスにコピーされ、またＴ未満であれば０に設定されてＵマトリクスにコピーされる。従って、Ｕマトリックスは比較的高いコントラストのインクパターン画像を含む。閾値Ｔは、検査のためのインクパターンの特徴を高めるように選択される。
【０２１７】
次いで、レンズの拒絶をもたらすインクパターンにおける最も小さい隙間ギャップに対応するエリアを用いて、検査ボックスが定義される。次いで、検査ボックスの明度閾値ＢＴが設定される。その御地、該ボックスはＵマトリックス上を走査され、検査ボックス内のピクセル明度の総和が明度閾値ＢＴよりも大きければ、そのレンズは拒絶される。もし、検査ボックス内のピクセル明度の総和が明度閾値ＢＴ以下であれば、ボックスの走査が継続される。ボックスがＵマトリックスの全体を走査し、ピクセル明度の総計が明度閾値ＢＴよりも大きくなければ、レンズはインクパターン試験をパスする。
【０２１８】
図３５ａおよび図３５ｂは、コンタクトレンズに印刷されたロゴの特徴を分析するための機能的プログラムステップを図示している。図３５ａのボックス１１３に示すように、レンズの合成Ｓマトリックスがアクセスされて、アーティファクトが除去されたデータを与える。レンズの暗いロゴ印刷エリアのみを示す非常に高いコントラストの画像を与えるように、先に説明したようにして、非常に高いコントラストの閾値Ｔが設定され、Ｕマトリックスが使用される。
【０２１９】
図３５ａのボックス１１５に示すように、ロゴを分析し、Ｕマトリックスにおける暗ピクセルの最も大きな連続した組を第一の特徴として選択する。次いで、この特徴を囲むように、ボックスＢ（１）を必要な大きさにする。その後、サイズが小さくなる連続的な特徴を選択し、これらの特徴を含むボックスが定義される。説明した実施例では二つの特徴、即ち、ＷおよびＪのみが検出される。
【０２２０】
図３５ｂの判定ボックス１１７で始まるように、各キャラクターボックスの選択された幾何学的特徴がチェックされる。一つのキャラクターに付いて何等かの必要な幾何学的特徴が検出されなければ、全てのキャラクターが幾何学的特徴を有していれば、レンズは合格する。
【０２２１】
図３６は、レンズのエッジまたはリム上の欠陥を検出するために、コンピュータプログラムが必要とする機能的ステップを図示している。ボックス１１９に示すように、第一および第二の画像のためのＳマトリックスがアクセスされる。各画像についてのエッジデータは、Ｓマトリックスの暗い水平線によって定義される。このエッジデータは、夫々のＳマトリックスの中に位置決めされ、各画像についてレンズの中心が決定される。エッジデータは、最初に楕円近似を適用することにより位置決めされ、先に説明したように、アウトライヤーデータ点が除去される。その後、四つの重なりセグメントにおいて各画像のリムのモデルを作成するために、１０次の多項式が定義される。特定次数の多項式および特定の数の重なりセグメントは必要とされない。しかし、実験的試験において、１０次および四つの重なりセグメントは充分であることが分かっている。
【０２２２】
次いで、可能な欠陥を示し得る、モデルとリムデータの間のミスマッチを示すために、多項式エッジモデルが実際のエッジデータと比較され、プロファイル数が発生される。次いで、第一および第二の画像についての可能な欠陥の位置を比較して、夫々の画像の同じエリアにミスマッチが生じるかどうかを決定する。ミスマッチが同じ領域にあれば明らかな欠陥がカウントされ、明らかな欠陥が見つかるまで、ミスマッチの位置決め、プロファイル数の発生および明らかな欠陥の比較が継続される。明らかな欠陥の数が予め定められた閾値を越えれば、そのレンズは拒絶される。欠陥が発見あれず、または発見された欠陥が予め定められた閾値よりも少なければ、そのレンズは合格である。
【０２２３】
図３７は、レンズの中心およびエッジまたはリムを位置決めするために必要とされるプログラム機能を図示している。ボックス１２１に示すように、各レンズ画像について、頂部および底部ならびに左側および右側においてカメラの電荷結合素子からの光強度データを走査し、暗いピクセルを探す。画像の暗いエッジから内側に向かう捜査において、プログラムは、画像の光強度が高強度から低強度に降下する時点を検出する。光強度の急激な降下によって、リムのエッジが突止められる。走査を同じ方向に継続しながら、プログラムは、低値から高値への光強度の急激な上昇を検出する。プログラムは、レンズの検出されたエッジにおいて、最も暗い点として「ａ」を選択する。レンズの反対側のエッジから同じ水性線上で走査を継続すると、同様にして、レンズの反対側のエッジにおける最も暗い点「ｂ」が生じる。この方法で、レンズ画像１および２の両方について、レンズの左側および右側ならびに頂部および底部から、リム点の複数の対が得られる。このプロセスは、レンズのリウムまたはその近傍にある点の位置を突止める。レンズの中心を通る多くの線を定義するために、各ａ−ｂ線の中心を計算する。レンズの中心位置は、これら線の交点を平均することにより評価される。この評価は、例えば、多項式もしくは楕円エッジモデル化によりアウトライヤー点を除去することによって改善することができる。
【０２２４】
レンズ検査システムの機能は、Ｃ＋＋言語を用い、且つ変更および訂正を容易にするために、例示したような別々のサブルーチンでプログラムすることが好ましいが、本発明の範囲は、如何なる特定のプログラム言語またはサブルーチン構成にも限定されない。本発明は、本発明のレンズ検査システムの機能および特徴を達成するために使用し得る如何なるプログラム言語またはサブルーチン構成をも、その範囲内に含むものである。
【０２２５】
開示された製造装置のモデル、たとえばカメラ、ストロボ、キュベット、デフューザおよびコリメータは、本発明を逸脱することなく変更することができるであろう。例えば、底部レンズ表面を具備しまたは具備しない、異なる形状のキュベットまたは他のタイプのレンズホルダも、本発明を逸脱することなく用いることができるであろう。また、本発明は、キュベットまたはレンズを回転させるための粘着テープの使用、或いは二つのカメラの使用に限定されない。二以上のレンズ画像を撮るために、一つのカメラまたは三つ以上のカメラを使用することができるであろう。また、本発明のシステムは、ソフトコンタクトレンズ以外のレンズを検査するために使用することもできる。例えば、ハードコンタクトレンズまたは如何なる種類のハードレンズも、サスペンジョン溶液を用いまたは用ずに、本発明のシステムによって検査することができるであろう。
【０２２６】
従って、本発明は、その精神または本質的直腸を逸脱することなく、記載した以外の他の特定の形態で実施してもよい。従って、ここに提示した実施例は全ての点において例示的であり、限定的なものでないと看做されるべきである。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は、本発明の自動レンズ検査方法に使用する星型ホイール、並びに関連のコンベアおよびキュベットを示す平面図である。
【図２】図２は、水和レンズを食塩水溶液中に保持するキュベットを示す部分断面図である。
【図３】図３は、図１の星型ホイールおよび支持機構を示す部分斜視図である。
【図４ａ】図４ａは、キュベット内に配置された水和レンズの第一の明視野画像を示している。
【図４ｂ】図４ｂは、キュベットを回転させた後の、図４ａの水和レンズの第二の明視野画像を示している。
【図５】図５は、本発明のレンズ検査システム用検査ステーションのキュベット、レンズ検査カメラおよびストロボライトアセンブリーの概略部分断面図である。
【図６】図６は、キュベット内に配置された水和レンズの明視野画像を示しており、エッジの位置決め技術を示すために暗線が加えられている。
【図７】図７は、図４ａのレンズ画像のＳマトリックスに配置された極座標を示している。
【図８】図８は、図４ａの暗点を通る半径切方向の断面に沿った明度プロファイルを示すチャートである。
【図９】図９は、図４ａのレンズのリム近傍領域におけるＳマトリックスの表面プロットを示すチャートである。
【図１０】図１０は、光学ゾーンにおける暗点を検出するために、該ゾーンの中に定義された領域を示すチャートである。
【図１１】図１１は、図１０に示した光学ゾーンの領域について、明度偏差を示すチャートである。
【図１２ａ】図１２ａは、図４ａの第一のレンズ画像を示し、キュベットの傷、汚れ粒子、レンズの点欠陥およびロゴの極座標を示している。
【図１２ｂ】図１２ｂは、図４ｂの第二のレンズ画像を示し、キュベットの傷、汚れ粒子、レンズの点欠陥およびロゴを示している。
【図１３】図１３は、図４ａ、図１２ａ、図４ｂおよび図１２ｂの二つの画像についてのＳマトリックス、並びにこれらＳマトリックスの情報を使用してアーティファクトを除去し、現実のレンズ欠陥を検出する方法を示す概略図である。
【図１４】図１４は、虹彩インクパターンおよび印刷したロゴを有するレンズの画像を示している。
【図１５】図１５は、虹彩印刷エリアに大きな欠陥を持ったレンズの画像を示している。
【図１６】図１６は、図１４のレンズについての光強度情報のＳマトリックス表示を示している。
【図１７】図１７は、図１６のＳマトリックスレンズデータの、コントラストを高めたもう一つのバージョンを示している。
【図１８】図１８は、図１６のＳマトリックスレンズデータの、コントラストを高めたもう一つのバージョンを示している。
【図１９】図１９は、図１６のＳマトリックスレンズデータの、コントラストを高めたもう一つのバージョンを示している。
【図２０】図２０は、図１６のＳマトリックスレンズデータの、コントラストを高めたもう一つのバージョンを示している。
【図２１】図２１は、異なったコントラスト閾値をもったレンズの画像についての、明度レベルのチャートを示している。
【図２２】図２２は、走査検査ボックスに関連した、コントラストを高めたＳマトリックス情報を示している。
【図２３】図２３は、３０×３０走査検査ボックスをもった、コントラストを高めたもう一つのＳマトリックスを示している。
【図２４】図２４は、６０×３０走査検査ボックスをもった、コントラストを高めたもう一つのＳマトリックスを示している。
【図２５】図２５は、１００×１００走査検査ボックスをもった、コントラスト高めたもう一つのＳマトリックスを示している。
【図２６】図２６は、クリアレンズおよびカラープリントレンズのためのＷｅｓｓｌｅｙ Ｊｅｓｓｅｎ ＷＪロゴを示している。
【図２７ａ】図２７ａは、Ｗｅｓｓｌｅｙ Ｊｅｓｓｅｎロゴの欠陥部分の拡大図を示している。
【図２７ｂ】図２７ｂは、Ｗｅｓｓｌｅｙ Ｊｅｓｓｅｎロゴの欠陥部分の拡大図を示している。
【図２７ｃ】図２７ｃは、Ｗｅｓｓｌｅｙ Ｊｅｓｓｅｎロゴの欠陥部分の拡大図を示している。
【図２７ｄ】図２７ｄは、Ｗｅｓｓｌｅｙ Ｊｅｓｓｅｎロゴの欠陥部分の拡大図を示している。
【図２７ｅ】図２７ｅは、Ｗｅｓｓｌｅｙ Ｊｅｓｓｅｎロゴの欠陥部分の拡大図を示している。
【図２８ａ】図２８ａは、コンタクトレンズのリム上にある欠陥の例を示している。
【図２８ｂ】図２８ｂは、コンタクトレンズのリム上にある欠陥の例を示している。
【図２８ｃ】図２８ｃは、コンタクトレンズのリム上にある欠陥の例を示している。
【図２８ｄ】図２８ｄは、コンタクトレンズのリム上にある欠陥の例を示している。
【図２９】図２９は、欠陥を有するリムの一部を含むＳマトリックス値の表面プロットのチャートを示すチャートである。
【図３０】図３０は、レンズのエッジでのＳマトリックスデータセットの点についての半径および角度のプロットを示すチャートである。
【図３１】図３１は、レンズ検査プロセスにおける各レンズの第一および第二の画像を得るための、コンピュータプログラム機能のフローチャートである。
【図３２】図３２は、レンズ溶液中の汚れおよびキュベット上のマークによって生じたアーティファクトを除去するための、コンピュータプログラム機能のフローチャートである。
【図３３】図３３は、レンズの光学ゾーンを検査するためのコンピュータプログラム機能のフローチャートである。
【図３４】図３４は、レンズの印刷された虹彩を検査するためのコンピュータプログラム機能のフローチャートである。
【図３５（Ａ）】図３５ａは、レンズの印刷されたロゴを検査するための、コンピュータプログラムのフローチャートの第一の部分である。
【図３５（Ｂ）】図３５ｂは、レンズの印刷されたロゴを検査するための、コンピュータプログラムのフローチャートの第二の部分である。
【図３６】図３６は、レンズのリムを検査するためのコンピュータプログラム機能のフローチャートである。
【図３７】図３７は、レンズの中心およびリムを位置決めするためのコンピュータプログラム機能のフローチャートである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４ａ】
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【図４ｂ】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２ａ】
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【図１２ｂ】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７ａ】
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【図２７ｂ】
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【図２７ｃ】
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【図２７ｄ】
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【図２７ｅ】
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【図２８ａ】
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【図２８ｂ】
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【図２８ｃ】
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【図２８ｄ】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
0003581314.tif 000074
【図３５（Ａ）】
0003581314.tif 000075
【図３５（Ｂ）】
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【図３６】
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【図３７】
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