(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物の映像信号から得られた濃淡画像の部分領域を選択し、前記選択された部分領域に対して輝度階調を圧縮した部分画像データを作成し、前記部分画像データに対して２次画像特徴量および１次画像特徴量を計算し、前記２次画像特徴量および１次画像特徴量をデータ圧縮してデータ量の少ない縮退特徴ベクトルを計算し、，前記縮退特徴ベクトルを、予め学習させておいた良品にもとずくデータまたはあらかじめ学習させておいた不良品にもとずくデータと比較してデータ間の近似度の指標である出力ベクトルを計算し、前記出力ベクトルを用いて対象物の良不良を判定することを特徴とする画像検査方法。
【請求項２】
前記輝度階調を圧縮した部分画像データの作成において、前記濃淡画像の全体領域または部分領域の最大輝度と最小輝度の値に応じて圧縮後の階調数を変化させて部分画像データを作成する請求項１記載の画像検査方法。
【請求項３】
前記２次特徴量として同時生起行列を用いた請求項１記載の画像検査方法。
【請求項４】
前記２次特徴量として０度方向、４５度方向、９０度方向、１３５度方向の計４方向の向きに関する複数の同時生起行列を用いた請求項３記載の画像検査方法。
【請求項５】
前記２次特徴量として同時生起確率行列を用いた請求項１記載の画像検査方法。
【請求項６】
前記２次特徴量として０度方向、４５度方向、９０度方向、１３５度方向の計４方向の向きに関する複数の同時生起確率行列を用いた請求項５記載の画像検査方法。
【請求項７】
前記１次特徴量として輝度ヒストグラムを用いた請求項１記載の画像検査方法。
【請求項８】
前記縮退特徴ベクトルの計算において、１つあるいは複数の同時生起行列に対して、行列の主対角線方向に要素の和（投影）をとり、その各々の要素の和の値を縮退特徴ベクトルの要素の一部とする請求項３記載の画像検査方法。
【請求項９】
前記縮退特徴ベクトルの計算において、１つあるいは複数の同時生起確率行列に対して、行列の主対角線方向に要素の和（投影）をとり、その各々の要素の和の値を縮退特徴ベクトルの要素の一部とする請求項５記載の画像検査方法。
【請求項１０】
前記縮退特徴ベクトルの計算において、輝度ヒストグラムの値を縮退特徴ベクトルの要素の一部とする請求項７記載の画像検査方法。
【請求項１１】
前記縮退特徴ベクトルの計算において、１つあるいは複数の同時生起行列に対して、行列の主対角線方向に要素の和（投影）をとり、その各々の要素の和の値と同時生起行列の主対角要素の各値と輝度ヒストグラムの値を組み合わせて縮退特徴ベクトルとした請求項３記載の画像検査方法。
【請求項１２】
前記縮退特徴ベクトルの計算において、１つあるいは複数の同時生起確率行列に対して、行列の主対角線方向に要素の和（投影）をとり、その各々の要素の和の値と同時生起確率行列の主対角要素の各値と輝度ヒストグラムの値を組み合わせて縮退特徴ベクトルとした請求項５記載の画像検査方法。
【請求項１３】
前記縮退特徴ベクトルの計算において、２次特徴量として複数の同時生起行列または複数の同時生起確率行列を用いた場合に、各々の行列の２次モーメントを計算し、この大きさによってそれぞれの行列から得られる特徴量の順番の並べ替えを行って縮退特徴ベクトルを構成することとした請求項３または請求項５記載の画像検査方法。
【請求項１４】
前記縮退特徴ベクトルから出力ベクトルを計算する方法において、ニューラルネットワークを用いたことを特徴とする請求項１記載の画像検査方法。
【請求項１５】
あらかじめ良品または不良品の縮退特徴ベクトルを学習させておく方法において、ニューラルネットワークを用いたことを特徴とする請求項１記載の画像検査方法。
【請求項１６】
前記ニューラルネットワークを用いた学習方法において、ＬＶＱ学習則またはＬＶＱ２学習則を用いたことを特徴とする請求項１５記載の画像検査方法。
【請求項１７】
前記良否判定の出力において、良品／不良品判定を行うだけでなく、前記出力ベクトルの最小データと２番目に小さいデータとの比較により、良品／不良品／判定保留の出力を行うことを特徴とする請求項１記載の画像検査方法。
【請求項１８】
対象物の映像信号から濃淡画像を得る撮像手段と、前記撮像手段によって得られた濃淡画像の部分領域を選択する部分領域選択手段と、前記選択された部分領域に対して輝度階調を圧縮した部分画像データを作成する部分画像データ作成手段と、前記部分画像データに対して２次画像特徴量を計算する２次特徴量計算手段と、前記部分画像データに対して１次画像特徴量を計算する１次特徴量計算手段と、前記２次画像特徴量および１次画像特徴量をデータ圧縮してデータ量の少ない縮退特徴ベクトルを計算する縮退特徴ベクトル作成手段と、前記縮退特徴ベクトルを用いて良品の縮退特徴ベクトルまたは不良品の縮退特徴ベクトルを学習する学習手段と、前記縮退特徴ベクトルを、前記学習手段によってあらかじめ学習させておいた良品にもとずくデータまたはあらかじめ学習させておいた不良品にもとずくデータと比較してデータ間の近似値の指標である出力ベクトルを計算する出力ベクトル作成手段と、前記出力ベクトルを用いて対象物の良不良を判定する判定手段を備えたことを特徴とする画像検査装置。
【請求項１９】
前記部分画像データ作成手段において、前記濃淡画像の全体領域または部分領域の最大輝度と最小輝度の値に応じて圧縮後の階調数を変化させて部分画像データを作成する請求項１８記載の画像検査装置。
【請求項２０】
前記２次特徴量計算手段において計算する２次特徴量を、同時生起行列とした請求項１８記載の画像検査装置。
【請求項２１】
前記２次特徴量計算手段において計算する２次特徴量を、０度方向、４５度方向、９０度方向、１３５度方向の計４方向の向きに関する複数の同時生起行列とした請求項２０記載の画像検査装置。
【請求項２２】
前記２次特徴量計算手段において計算する２次特徴量を、同時生起確率行列とした請求項１８記載の画像検査装置。
【請求項２３】
前記２次特徴量計算手段において計算する２次特徴量を、０度方向、４５度方向、９０度方向、１３５度方向の計４方向の向きに関する複数の同時生起確率行列とした請求項２２記載の画像検査装置。
【請求項２４】
前記１次特徴量計算手段において計算する１次特徴量を、輝度ヒストグラムとした請求項１８記載の画像検査装置。
【請求項２５】
前記縮退特徴ベクトル作成手段において、１つあるいは複数の同時生起行列に対して、行列の主対角線方向に要素の和（投影）をとり、その各々の要素の和の値を縮退特徴ベクトルの要素の一部とした請求項２０記載の画像検査装置。
【請求項２６】
前記縮退特徴ベクトル作成手段において、１つあるいは複数の同時生起確率行列に対して、行列の主対角線方向に要素の和（投影）をとり、その各々の要素の和の値を縮退特徴ベクトルの要素の一部とした請求項２２記載の画像検査装置。
【請求項２７】
前記縮退特徴ベクトル作成手段において、輝度ヒストグラムの値を縮退特徴ベクトルの要素の一部とした請求項２４記載の画像検査装置。
【請求項２８】
前記縮退特徴ベクトル作成手段において、１つあるいは複数の同時生起行列に対して、行列の主対角線方向に要素の和（投影）をとり、その各々の要素の和の値と同時生起行列の主対角要素の各値と輝度ヒストグラムの値を組み合わせて縮退特徴ベクトルとした請求項２０記載の画像検査装置。
【請求項２９】
前記縮退特徴ベクトルの作成手段において、１つあるいは複数の同時生起確率行列に対して、行列の主対角線方向に要素の和（投影）をとり、その各々の要素の和の値と同時生起確率行列の主対角要素の各値と輝度ヒストグラムの値を組み合わせて縮退特徴ベクトルとした請求項２２記載の画像検査装置。
【請求項３０】
前記縮退特徴ベクトル作成手段において、２次特徴量として複数の同時生起行列または複数の同時生起確率行列を用いた場合に、各々の行列の２次モーメントを計算し、この大きさによってそれぞれの行列から得られる特徴量の順番の並べ替えを行って縮退特徴ベクトルを構成することとした請求項２０または請求項２２記載の画像検査装置。
【請求項３１】
前記出力ベクトル作成手段において、ニューラルネットワークを用いたことを特徴とする請求項１８記載の画像検査装置。
【請求項３２】
前記学習手段において、ニューラルネットワークを用いたことを特徴とする請求項１８記載の画像検査装置。
【請求項３３】
前記学習手段において、ＬＶＱ学習則またはＬＶＱ２学習則を用いたことを特徴とする請求項３２記載の画像検査装置。
【請求項３４】
前記判定手段において、良品／不良品判定を行うだけでなく、前記出力ベクトルの最小データと２番目に小さいデータとの比較により良品／不良品／判定保留の出力を行うことを特徴とする請求項１８記載の画像検査装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像を用いて、例えば生産、加工ラインに流れる部品や製品の表面の傷、汚れなどの検査を行う画像検査方法および画像検査装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の画像検査方法あるいは画像検査装置では、例えば部品や製品の画像を２値化し、その２値化画像の面積などを用いて検査するものや、特開平７−３３２９５１号公報に見られるように、画像をいくつかのブロックに分割し、ブロック内の最大輝度や最小輝度を用いて検査するものがある。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかし上述した画像検査方法では、対象物の表面にある程度規則性のある模様などが存在した場合には、２値化する際にその模様まで２値化されて、本来の欠陥である傷や汚れと区別がつかなくなってしまう欠点があった。また最大輝度や最小輝度を用いる方法においても、模様自体がその画像の最大輝度、最小輝度を含んでいる場合には、やはり模様と本来の欠陥の区別を行うことができない。
【０００４】
本発明は、上記の問題点を解決し表面に模様等があっても傷や汚れを正確に認識し検査する方法および装置を提供を提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
本発明の第１の構成による画像検査方法は、対象物の映像信号から得られた濃淡画像の部分領域を選択し、前記選択された部分領域に対して輝度階調を圧縮した部分画像データを作成し、前記部分画像データに対して２次画像特徴量および１次画像特徴量を計算し、前記２次画像特徴量および１次画像特徴量をデータ圧縮してデータ量の少ない縮退特徴ベクトルを計算し、前記縮退特徴ベクトルを、あらかじめ学習させておいた良品にもとずくデータまたはあらかじめ学習させておいた不良品にもとずくデータと比較して出力ベクトルを計算し、前記出力ベクトルを用いて対象物の良不良を判定するものである。
【０００６】
本発明の第２の構成による画像検査方法は、前記階調を圧縮した部分画像の作成において、前記濃淡画像の全体領域または前記部分領域の最大輝度と最小輝度の値に応じて圧縮後の階調数を変化させて部分画像データを作成するっものである。
【０００７】
本発明の第３の構成による画像検査方法は、前記２次特徴量として同時生起行列を用いたものである。
【０００８】
本発明の第４の構成による画像検査方法は、前記２次特徴量として０度方向、４５度方向、９０度方向、１３５度方向の計４方向の向きに関する複数の同時生起行列を用いたものである。
【０００９】
本発明の第５の構成による画像検査方法は、前記２次特徴量として同時生起確率行列を用いたものである。
【００１０】
本発明の第６の構成による画像検査方法は、前記２次特徴量として０度方向、４５度方向、９０度方向、１３５度方向の計４方向の向きに関する複数の同時生起確率行列を用いたものである。
【００１１】
本発明の第７の構成による画像検査方法は、前記１次特徴量として輝度ヒストグラムを用いたものである。
【００１２】
本発明の第８の構成による画像検査方法は、前記縮退特徴ベクトルの計算において、１つあるいは複数の同時生起行列に対して、行列の主対角線方向に要素の和（投影）をとり、その各々の要素の和の値を縮退特徴ベクトルの要素の一部とするものである。
【００１３】
本発明の第９の構成による画像検査方法は、前記縮退特徴ベクトルの計算において、１つあるいは複数の同時生起確率行列に対して、行列の主対角線方向に要素の和（投影）をとり、その各々の要素の和の値を縮退特徴ベクトルの要素の一部とするものである。
【００１４】
本発明の第１０の構成による画像検査方法は、前記縮退特徴ベクトルの計算において、輝度ヒストグラムの値を縮退特徴ベクトルの要素の一部とするものである。
【００１５】
本発明の第１１の構成による画像検査方法は、前記縮退特徴ベクトルの計算において、１つあるいは複数の同時生起行列に対して、行列の主対角線方向に要素の和（投影）をとり、その各々の要素の和の値と同時生起行列の主対角要素の各値と輝度ヒストグラムの値を組み合わせて縮退特徴ベクトルとするものである。
【００１６】
本発明の第１２の構成による画像検査方法は、前記縮退特徴ベクトルの計算において、１つあるいは複数の同時生起確率行列に対して、行列の主対角線方向に要素の和（投影）をとり、その各々の要素の和の値と同時生起確率行列の主対角要素の各値と輝度ヒストグラムの値を組み合わせて縮退特徴ベクトルとするものである。
【００１７】
本発明の第１３の構成による画像検査方法は、前記縮退特徴ベクトルの計算において、２次特徴量として複数の同時生起行列または複数の同時生起確率行列を用いた場合に、各々の行列の２次モーメントを計算し、この大きさによってそれぞれの行列から得られる特徴量の順番の並べ替えを行って縮退特徴ベクトルを構成するものである。
【００１８】
本発明の第１４の構成による画像検査方法は、前記縮退特徴ベクトルから出力ベクトルを計算する方法において、ニューラルネットワークを用いたものである。
【００１９】
本発明の第１５の構成による画像検査方法は、あらかじめ良品または不良品の縮退特徴量データを学習させておく方法において、ニューラルネットワークを用いたものである。
【００２０】
本発明の第１６の構成による画像検査方法は、前記ニューラルネットワークを用いた学習方法において、ＬＶＱ学習則またはＬＶＱ２学習則を用いたものである。
【００２１】
本発明の第１７の構成による画像検査方法は、前記良否判定の出力において、良品／不良品判定を行うだけでなく、前記出力ベクトルの最小データと２番目に小さいデータとの比較により良品／不良品／判定保留の出力を行うものである。
【００２２】
本発明の第１８の構成による画像検査装置は、対象物の映像信号から濃淡画像を得る撮像手段と、前記撮像手段によって得られた濃淡画像の部分領域を選択する部分領域選択手段と、前記選択された部分領域に対して輝度階調を圧縮した部分画像データを作成する部分画像データ作成手段と、前記部分画像データに対して２次画像特徴量を計算する２次特徴量計算手段と、前記部分画像に対して１次画像特徴量を計算する１次特徴量計算手段と、前記２次画像特徴量および１次画像特徴量をデータ圧縮してデータ量の少ない縮退特徴ベクトルを計算する縮退特徴ベクトル計算手段と、前記縮退特徴ベクトルを用いて良品の縮退特徴ベクトルまたは不良品の縮退特徴ベクトルを学習する学習手段と、前記縮退特徴ベクトルを、前記学習手段によってあらかじめ学習させておいた良品にもとずくデータまたはあらかじめ学習させておいた不良品にもとずくデータと比較してデータ間の近似度の指標である出力ベクトルを計算する出力ベクトル計算手段と、前記出力ベクトルを用いて対象物の良不良を判定する判定手段を備えたものである。
【００２３】
本発明の第１９の構成による画像検査装置は、前記部分画像データ作成手段において、前記濃淡画像の全体領域または前記部分領域の最大輝度と最小輝度の値に応じて圧縮後の階調数を変化させて部分画像を作成するものである。
【００２４】
本発明の第２０の構成による画像検査装置は、前記２次特徴量計測手段において計測する２次特徴量を、同時生起行列とするものである。
【００２５】
本発明の第２１の構成による画像検査装置は、前記２次特徴量計測手段において計測する２次特徴量を、０度方向、４５度方向、９０度方向、１３５度方向の計４方向の向きに関する複数の同時生起行列とするものである。
【００２６】
本発明の第２２の構成による画像検査装置は、前記２次特徴量計測手段において計測する２次特徴量を、同時生起確率行列とするものである。
【００２７】
本発明の第２３の構成による画像検査装置は、前記２次特徴量計測手段において計測する２次特徴量を、０度方向、４５度方向、９０度方向、１３５度方向の計４方向の向きに関する複数の同時生起確率行列とするものである。
【００２８】
本発明の第２４の構成による画像検査装置は、前記１次特徴量計測手段において計測する１次特徴量を、輝度ヒストグラムとするものである。
【００２９】
本発明の第２５の構成による画像検査装置は、前記縮退特徴ベクトル計算手段において、１つあるいは複数の同時生起行列に対して、行列の主対角線方向に要素の和（投影）をとり、その各々の要素の和の値を縮退特徴ベクトルの要素の一部とするものである。
【００３０】
本発明の第２６の構成による画像検査装置は、前記縮退特徴ベクトル計算手段において、１つあるいは複数の同時生起確率行列に対して、行列の主対角線方向に要素の和（投影）をとり、その各々の要素の和の値を縮退特徴ベクトルの要素の一部とするものである。
【００３１】
本発明の第２７の構成による画像検査装置は、前記縮退特徴ベクトル計算手段において、輝度ヒストグラムの値を縮退特徴ベクトルの要素の一部とするものである。
【００３２】
本発明の第２８の構成による画像検査装置は、前記縮退特徴ベクトル計算手段において、１つあるいは複数の同時生起行列に対して、行列の主対角線方向に要素の和（投影）をとり、その各々の要素の和の値と同時生起行列の主対角要素の各値と輝度ヒストグラムの値を組み合わせて縮退特徴ベクトルとするものである。
【００３３】
本発明の第２９の構成による画像検査装置は、前記縮退特徴ベクトルの計算手段において、１つあるいは複数の同時生起確率行列に対して、行列の主対角線方向に要素の和（投影）をとり、その各々の要素の和の値と同時生起確率行列の主対角要素の各値と輝度ヒストグラムの値を組み合わせて縮退特徴ベクトルとするものである。
【００３４】
本発明の第３０の構成による画像検査装置は、前記縮退特徴ベクトル計算手段において、２次特徴量として複数の同時生起行列または複数の同時生起確率行列を用いた場合に、各々の行列の２次モーメントを計算し、この大きさによってそれぞれの行列から得られる特徴量の順番の並べ替えを行って縮退特徴ベクトルを構成するものである。
【００３５】
本発明の第３１の構成による画像検査装置は、前記出力ベクトル手段において、ニューラルネットワークを用いたものである。
【００３６】
本発明の第３２の構成による画像検査装置は、前記学習手段において、ニューラルネットワークを用いたものである。
【００３７】
本発明の第３３の構成による画像検査装置は、前記学習手段において、ＬＶＱ学習則またはＬＶＱ２学習則を用いたものである。
【００３８】
本発明の第３４の構成による画像検査装置は、前記判定手段において、良品／不良品判定を行うだけでなく、前記出力ベクトルの最小データと２番目に小さいデータとの比較により、良品／不良品／判定保留の出力を行うものである。
【００３９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の画像検査方法を使用する画像検査装置の実施の形態について説明する。
【００４０】
実施の形態１．
図１は本発明の画像検査方法を用いた画像検査装置の１実施例の構成図である。また図２は本発明の画像検査方法を示すフローチャートである。以下、図１、図２を用いて説明する。ステップ１の画像入力工程は次の様に実現される。撮像手段１は例えば画像入力装置であるカメラ２とカメラより得られた濃淡画像を保持するメモリ３より構成され、照明手段１５に照らされた検査対象物１６を撮像し濃淡画像を得る。
【００４１】
ステップ４の部分領域選択工程では、部分領域選択手段４によって、前記撮像された対象物の濃淡画像から画像の部分領域が選択される。この時選択する画像の部分領域の数は１つでも複数でも良い。
【００４２】
ステップ５の部分画像作成工程では、部分画像作成手段５が選択された画像部分領域から階調を圧縮し部分画像データを作成する。この際、圧縮される階調数は固定階調とは限らず、濃淡画像全体または部分領域画像の最大輝度、最小輝度によって階調数を変化させる。例えば、部分領域画像の輝度最大値をＢｍａｘ、輝度Ｂｍｉｎの場合、階調数Ｎを式（１）で算出する。
【００４３】
Ｎ＝［（１−（Ｂｍｉｎ＋１）／Ｂｍａｘ）×Ｍ＋１］．．．（１）
【００４４】
ここでＭは最大階調数である。［］はガウスの記号を示し、ガウスの記号では［Ｘ］はＸを越えない最大の整数を示す。これで得られた階調数Ｎ  に対し、輝度Ｂの階調数変化後の輝度、すなわち部分画像の輝度ｆ（Ｂ）を例えば式（２）で算出する。
ｆ（Ｂ）＝［（Ｂ−Ｂｍｉｎ）×Ｎ／（Ｂｍａｘ−Ｂｍｉｎ＋１）］（Ｂｍｉｎ≠Ｂｍａｘのとき）
ｆ（Ｂ）＝０（Ｂｍｉｎ＝Ｂｍａｘのとき）．．．（２）
【００４５】
この様に最大輝度、最小輝度によって階調数を変化させることによって、最大輝度と最小輝度が比較的近い値を持つ場合にも無理に階調数を大きくすることによるノイズの増大を避けることができる。
【００４６】
ステップ６の２次特徴量計算工程では、階調圧縮された部分画像に対して、２次特徴量計算手段６が２次特徴量を計算する。２次特徴量とは画像の２点の輝度の組の統計から得られる特徴量である。例えば２次特徴量の１つである同時生起行列の計算の場合は次の様になる。
【００４７】
まず同時生起行列のパラメータ（ｒ、θ）を設定する。図５に示すように、ｒは同時生起行列の計算に用いる画像中の２点の距離を表し、θは２点が構成する角度（度数）を表す。同時生起行列は画像中で距離ｒ、角度θ、θ＋１８０゜の位置にある２点の輝度の組をカウントすることで求められる。ここで、同時生起行列のサイズはＭ×Ｍとする。Ｍ  は前述した最大階調数である。図４に同時生起行列の計算例を示す。図４（ａ）は階調が０〜３に圧縮された後のサイズ５×５の部分画像データの例を示し、（ｂ）に（ｒ、θ）＝（１、０）のパラメータによって計算されたサイズ４×４の同時生起行列を示す。この様にして求められた同時生起行列は対称行列になる。本実施例１では２次特徴量計算手段６はこの対称行列である同時生起行列を計算する。
【００４８】
なお同時生起行列の定義によっては距離ｒ、角度θ、θ＋１８０゜の位置にある２点の輝度の組をカウントすることではなく、距離ｒ、角度θの位置にある２点の輝度の組みをカウントするものもある。この場合の同時生起行列は対称行列にならないが、別の実施例として、この対称行列でない同時生起行列を計算して用いてもかまわない。
【００４９】
ステップ７の１次特徴量計算工程では、階調圧縮された部分画像に対して、１次特徴量計算手段７が１次特徴量を計算する。１次特徴量とは画像の１点の統計から得られる特徴量である。例えば輝度の度数分布を表す輝度ヒストグラムなどは１次特徴量である。本実施例１では１次特徴量として輝度ヒストグラムを計算する。
【００５０】
ステップ８の縮退特徴ベクトル計算工程では、計算された２次特徴量である同時生起行列と１次特徴量である輝度ヒストグラムを用いて縮退特徴ベクトル作成手段８が、さらに情報を圧縮した縮退ベクトルを次の様にして作成する。
【００５１】
まず同時生起行列を用いて主対角線方向に要素の和を取りデータの縮退を行う。この様子を図６に示す。行列のサイズは同時生起行列は対称行列であるため要素の和は上３角行列に対してだけ計算しても良い。また、要素の和をとるときは必ずしも全行列要素について計算する必要はなく、行列の主対角線から右上に数えて最大階調数Ｍ以内の適当な斜線列について計算してもよい。これは通常の画像の場合、行列の右上、左下付近の要素の値が比較的小さい場合が多く、特徴としての効果が少ないためである。特に周期的な模様に関する情報は主対角線要素に集中している。前記の対称行列でない同時生起行列を用いた場合は、下３角行列に対しても主対角線上の要素の和をとることは言うまでもない。
【００５２】
図６の様に要素の対角線方向の和をデータとしてとることは、２組の画素の明るさの差が等しいもの同志で度数分布を計算していることにほかならない。これはｒ＝１の特別な場合は、微分画像のエッジの強度ヒストグラムと一致する。このようにして情報量の多い同時生起行列から有効なデータを抽出してデータを圧縮することにより処理の大幅な高速化が実現できる。図４（ｃ）は、同時生起行列（ｂ）を全要素の和で割り、規格化したものである。
【００５３】
さらに、上記の手順で得られた主対角線方向のデータ４つ  （１６，１２，０，０）と図４（ｂ）の同時生起行列の主対角線上の各要素値，（２，０，６，８）、および図４（ａ）から得られる輝度ヒストグラムを輝度の低い方から順番に並べたもの（２，４，１０，９）を組み合わせたベクトル（１６，１２，０，０，２，０，６，８，２，４，１０，９）を作成する。
【００５４】
上で同時生起行列の主対角線上の各要素値を加える理由は、通常の画像では主対角線付近の要素の値が一般的に大きく、画像を特定する重要な特徴とみなせることと、主対角線方向に和をとったデータで消失してしまった個々の要素の情報を補う効果があるためである。
【００５５】
最後に、得られたベクトルに対して最大要素の値で割ることでベクトルを規格化し、縮退特徴ベクトルを作成する。最後の規格化は出力ベクトル作成手段がニューラルネットワークを用いて構成されていた場合に必要となるものであり、ニューラルネットワークを用いないときは必ずしも必要ではない。
【００５６】
ステップ９の出力ベクトル作成工程では、ベクトル計算手段１０と学習データベース１１より成る出力ベクトル作成手段９が、前記の縮退特徴ベクトルを用いて以下の手順で出力ベクトルを作成する。
【００５７】
学習データベース１１にはデータとして例えば、あらかじめ複数の良品から生成された良品を代表する複数の縮退特徴ベクトルと複数の不良品から生成された不良品を代表する複数の縮退特徴ベクトルが格納されている。
【００５８】
ベクトル計算手段１０は、縮退特徴ベクトル作成手段の出力する縮退特徴ベクトルを入力ベクトルとして、学習データベース１１の中に格納されている各ベクトルとの近似性の指標である「距離」を計算する。ベクトル間の距離としては、例えばベクトルのユークリッド距離や、ユークリッド距離に特別の重み付けがされたマハラノビス距離などがあり、それらのどれを用いても良い。また、この距離は、数学上の特定の定義に従う距離でなくとも良く、例えばベクトルの角度でも良い。
【００５９】
出力ベクトルとしては、学習データベース中の複数の良品データから得られた距離を集めたベクトルと、学習データベース中の複数の不良品データから得られた距離を集めたベクトルを分けて出力し、各々に良品、不良品を示すタグ用のデータを添付する。分離せずに１つのベクトルを出力しても良いが、その際はベクトルの各要素すなわち学習データベース中の各ベクトルに対する「距離」が、良品との距離なのか不良品との距離なのかを示すタグデータも出力する。
【００６０】
ステップ１３の判定工程では、判定手段１３が出力ベクトル作成手段９の出力する出力ベクトルを用いて判定結果を出力する。判定方法は例えば、まず出力ベクトルの要素のうちで値が最も小さいもの（ベクトル間距離の近いもの）を選択する。次にそのタグデータを参照することでその要素が良品データに属するか不良品データに属するかを判別し、最小要素が良品データに属すれば良品、不良品データに属すれば不良品の出力を行う。すなわち、学習データベースに貯えられているベクトルの中で一番近いベクトルが、良品に属するか不良品であるかによって良品／不良品の出力を行う。
【００６１】
以上の実施の形態において、図１では学習手段１２が記載されているが、既に学習済みの学習データベース１１が存在しており、かつ検査実行にのみ本発明による画像検査装置を使用する場合においては、必ずしも学習手段１２は必要でなく、切り離して使用してもよい。
【００６２】
実施の形態２．
本実施の形態によれば、検査対照に規則的な模様がある場合においても、検査対象の傷や汚れを模様と分離して検出することができる。ここでは図１、図３を用いて、新規に学習データを登録、学習して画像検査装置を実施する形態の１例について説明する。図３は本発明の画像検査方法においてデータの学習時の動作を示すフローチャートである。
【００６３】
ステップ１〜８までの工程すなわち、良品サンプル、不良品サンプルともに撮像手段１で撮像し、部分領域選択手段４、部分画像データ作成手段５を経て部分画像を作成し、２次特徴量計算手段６および１次特徴量計算手段７、縮退特徴ベクトル作成手段８を用いて縮退特徴ベクトルを作成するまでは、前記実行例１で示した検査実行例と同様である。
【００６４】
良品サンプル、不良品サンプルの学習時には学習手段１２が起動する。学習手段１２はステップ１２−１の縮退特徴ベクトル、教師信号記憶工程として、各サンプル毎に前記縮退特徴ベクトルと教師信号１７を記憶しておく。教師信号１７には各サンプルが良品または不良品であることを示すタグ信号を付属させる。
【００６５】
学習がまだ行われていない学習データベース１１には例えば乱数で初期化された初期データベクトルが存在している。ステップ９の出力ベクトル計算工程において、ベクトル計算手段１０はこの学習データベース１１を用いて出力ベクトルを計算する。ただしこの際、初期データは良品を代表するデータでもなく、不良品を代表するデータでもないので、距離を集めたベクトルに例えば判定保留のタグデータをつけて出力する。実際にはこのタグデータは用いられず、代わりにサンプルと同時に学習手段１２に入力される教師信号１７がタグデータとして用いられる。
【００６６】
ステップ１２−２の学習データベース更新工程において、学習手段１２はベクトル計算手段１０の出力する出力ベクトルと教師信号１５から、学習データベース１１内で、入力した縮退特徴ベクトルに最も「近い」データベクトルを選択し、それに良品／不良品タグが付いていなければタグを付ける。その後、例えば以下のニューラルネットの学習則によって学習データベース１１内部のデータベクトルを更新していく。
【００６７】
タグデータ（すなわち教師信号１７）としてＣｉがついた縮退特徴ベクトルＸ，が入力されたとする。
【００６８】
Ｘに最も「近い」学習データベース１１内部のデータベクトルがＲｉ（タグデータＣｉに属する）のとき、
Ｒｉ（ｎｅｗ）＝Ｒｉ（ｏｌｄ）＋α（Ｘ−Ｒｉ（ｏｌｄ））．．．（３）
【００６９】
Ｘに最も「近い」学習データベース１１内部のデータベクトルがＲｊ（タグデータＣｊ≠Ｃｉに属する）のとき、
Ｒｊ（ｎｅｗ）＝Ｒｊ（ｏｌｄ）−α（Ｘ−Ｒｊ（ｏｌｄ））．．．（４）
とする（０＜α＜２）。
【００７０】
上記の学習則は、コホーネン（Ｔ．Ｋｏｈｏｎｅｎ）  ：ザ，セルフオーガナイジングマップ（Ｔｈｅ  Ｓｅｌｆ−Ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ  Ｍａｐ  （Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ＩＥＥＥ  Ｖｏｌ．７８，Ｎｏ．９，Ｓｅｐ，１９９０））などの文献にあるＬＶＱ学習則である。
【００７１】
また、各データ間の分離を良くするためにＬＶＱ２学習則では、さらにＸ，に最も「近い」学習データベース１１内部のデータベクトルがＲｊかつ、Ｘ，に２番目に近いデータベクトルがＲｉの場合には、
Ｒｊ（ｎｅｗ）＝Ｒｊ（ｏｌｄ）−α（Ｘ−Ｒｊ（ｏｌｄ））．．．（５）
Ｒｉ（ｎｅｗ）＝Ｒｉ（ｏｌｄ）＋α（Ｘ−Ｒｉ（ｏｌｄ））．．．（６）
とする工夫がなされている。
【００７２】
上記のコホーネンによるＬＶＱ、ＬＶＱ２学習則は、学習が収束するまでの時間が短い、計算コストが小さく高速である、認識精度が良いといった特徴があり、本発明においてもこれらの学習則を利用した場合、検査速度、検査精度の向上といった効果が生じる。
【００７３】
前記のデータ更新は、ベクトル計算手段１０が出力する出力ベクトルの要素のうちで値が最も小さいものに関するタグデータが教師信号１７と一致するまで、以下に説明するように、同じデータ群を用いて反復的に行われる。すなわち学習手段１２に記憶されたサンプルの縮退特徴データが正しく分類されるようになるまで学習が行われる。
【００７４】
反復終了の判定は、ステップ１２−３の学習収束判定工程として、学習手段１２によって行われる。学習の終了条件には、前記出力ベクトルの要素のうちで値が最も小さいものの値が、あらかじめ指定した値以下にならないと学習が終了しないという条件を付しても良い。
【００７５】
学習が収束しない場合は、ステップ１２−１の縮退特徴ベクトル、教師信号出力工程に戻り、すでに記憶してある縮退特徴ベクトルと教師データを再度出力し、ステップ１２−１、ステップ１２−２、ステップ１２−３で構成される学習ループで反復的に学習が行われる。図３の中では、この反復的な学習時の処理のフローを黒太線で示している。
【００７６】
以上の学習手段１２の動作によって、与えられた良品／不良品サンプルを用いて学習データベース１１を生成し、改善することができる。
【００７７】
本実施の形態では、学習において教師信号１７を使用したが、これだけでなく、検査実行中にステップ１３としての判定手段１３が出力する判定結果をステップ１２−１としての学習手段１２にフィードバックして用い、検査実行と学習を同時に行うことも可能である。これは、まず最初に学習データベース１１を作成した後、徐々に学習データベースをチューニングしていく際などに有効である。
【００７８】
なお、本実施の形態ではＬＶＱ学習則またはＬＶＱ２学習則を用いたが、これに限定されるものではなく、バックプロパゲーションなどの他の学習則に従うニューラルネットワークを用いても良い。この際、学習データベース１１はバックプロパゲーションで用いる多層ネットワークの重みデータを管理するものとなり、出力ベクトル作成手段９の出力する出力ベクトルは、多層ネットワークの出力層が出力するベクトルとなる。
【００７９】
また、学習手段は学習データベース更新において、学習データベース内にあるデータを更新するだけでなく、新たにデータを追加したり、削除したりしても良い。なかなか学習が収束しない場合には、新たにデータを追加することで収束が早まる場合がある。また不要なデータを削除すると検査速度が向上する効果がある。
【００８０】
本来、出力ベクトル作成手段９は、ニューラルネットワークをかならずしも用いる必要はないが、学習データベース１１の作成にニューラルネットの学習則を用いた場合、出力ベクトル作成手段を同種のニューラルネットワークを用いて構成することは当然可能であり、新たに異なる出力ベクトル作成手段を構成することに比べれば構造が単純になるといった利点がある。
【００８１】
実施の形態３．
本実施の形態では前述した実施の形態の変形例について説明する。この変形例では、図１に示した２次特徴量計算手段６で計算する２次特徴量として０度方向、４５度方向、９０度方向、１３５度方向の計４方向の向きに関する複数の同時生起行列を用い、縮退特徴ベクトル生成手段８によって縮退特徴ベクトルを構成する。
【００８２】
これらの４つの方向を図５に示す。図５では１３５度方向に対して基準画素が対象となっていないが、これは計算を簡便に行うための方法である。もちろん基準画素に対して１３５度方向に組となる画素を選んでもよいが、基準画素が画像の左の縁の部分になった場合、１３５度方向の画素がないために、この場合は計算しないなどの処理を行う必要がある。
【００８３】
上記の様に４つの方向を定め、２次特徴量計算手段６は１つの部分画像に対して４つの同時生起行列を計算する。次に縮退特徴ベクトル作成手段８は各同時生起行列に対して、図６に示した様に主対角線方向に要素の和をとり、データの圧縮を行う。各同時生起行列から得られた圧縮後のデータは図７に示す様に、１つのベクトルにまとめられる。
【００８４】
さらに縮退特徴ベクトル作成手段８は、各同時生起行列の主対角要素についても１つのベクトルとしてまとめる。最後に、上記対角線方向の要素和より得られるベクトル、主対角要素として得られるベクトル、１次特徴量である輝度ヒストグラムより得られるベクトルをまとめて１つのベクトルとして縮退特徴ベクトルを生成する。この様子を図８に示す。
【００８５】
このようにして、異なる複数方向の同時生起行列を用いることによって、さらに詳細な２次特徴量を得ることができ、結果的に検査精度が向上する効果があ
る。
【００８６】
さらに上述した複数の同時生起行列に対して、同時生起行列の全要素の２乗和で与えられる同時生起行列の２次モーメントＭ２を各同時生起行列毎に計算し、一番大きい（または小さい）２次モーメントを持つ同時生起行列から得られる縮退データ（すなわち主対角線上の要素和より得られるベクトルや主対角要素として得られるベクトル）を先頭にする様にベクトルを並び変えて、縮退特徴ベクトルを生成しても良い。この並び変えは、例えば９０度方向の同時生起行列の２次モーメントが最大であれば、並べるベクトルの順は、９０度→１３５度→０度→４５度とする。また、１３５度方向の同時生起行列の２次モーメントが最大であれば、並べるベクトルの順は、１３５度→０度→４５度→９０度とする。並び替えの先頭は２次モーメントの最大値（または最小値）を与える同時生起行列によって変わるが、並びの順序はサイクリックに保存する。この様子を図９に示す。
【００８７】
同時生起行列の２次モーメントは、行列の要素の値が集中する場合に大きな値となり、画像のテキスチャーの一様性を示すものである。このことから、上で求めた方向が異なる複数の同時生起行列の２次モーメントの並びによってその画像の角度をおおまかに推定することができる。上記の様に主対角線上の要素和より得られるベクトル、主対角要素として得られるベクトルを２次モーメントの大きさを用いて並び変えることは画像の角度を同一の方向に回転していることにほかならない。したがって、この様に縮退ベクトルを構成すると、対象の画像が大きく回転していても誤認識なく検査することができるという効果が生じる。
【００８８】
もちろん上記の方法では、同時生起行列が対称行列であることを利用して、行列の上３角行列の要素の２乗和を計算して２次モーメントの値の代わりにしてもよい。
【００８９】
実施の形態４．
本実施の形態では前述した実施の形態の変形例について説明する。この変形例では、図１に示した２次特徴量計算手段６で計算する２次特徴量として同時生起行列ではなく同時生起確率行列を用いる。
【００９０】
同時生起確率行列とは、同時生起行列の各要素を全要素の和で除して規格化した行列であり、図４（ｃ）に同時生起確率行列の例を示す。同時生起行列は規格されていないために、その行列の値は部分画像データ作成手段５が出力する部分画像データの大きさ（図４（ａ）の行列のサイズ）に強く依存する。すなわち部分画像が拡大／縮小された場合などでは、同時生起行列の要素の値は拡大／縮小の割合に従って変化する。これは同時生起行列が２点の輝度の組み合わせ数を単純にカウントするという定義から明らかである。これに対して、同時生起確率行列では行列の要素の和で正規化されているため、部分画像の拡大／縮小に対して行列の値は不変である。このことから同時生起確率行列は入力される画像の大きさに対してロバストであ
り、安定した特徴量を出力できるという効果がある。
【００９１】
また検査実行時の部分画像の大きさを、学習データ作成時の部分画像の大きさと異なる様にすることが可能になる。このことによって、検査実行時まで部分画像の大きさが決定できない場合への対処が可能になることや、１度ある所定の大きさの部分画像を用いて作成した学習データベースの適用範囲が広がり、その結果学習データベースのサイズが小さくなること、学習データベースのサイズが小さくなることで検査速度が向上するという利点が生じる。
【００９２】
他の実施の形態について同時生起行列の代わりに同時生起確率行列を用いても大いに有効であり、上述した効果が発揮される。
【００９３】
実施の形態５．
本実施の形態では前述した実施の形態の変形例について説明する。この変形例では、図１に示した判定手段１３において、判定結果１４を単なる良否判定にとどまらず、良品／不良品／判定保留品の３つの出力を行うようにした構成について述べる。
【００９４】
実施の形態１で説明した判定手段１３は、出力ベクトル作成手段９が出力する出力ベクトルの要素のうち値の最も小さいものを選択し、そのタグデータが良品をしめすものか不良品をしめすものかで判定結果１４を出力していたが、出力ベクトルの要素の値のうち最も小さいものの値が、あらかじめ指定した判定値Ａ以下にならなければ、タグデータが示す情報にかかわりなく、判定保留品の出力を行うように判定手段１３を構成する。
【００９５】
また、出力ベクトル作成手段９が出力する出力ベクトルのうち、最も小さい値だけでなく、２番目に小さい値を用いて判定を行ってもよい。例えば、最も小さい値が前記のあらかじめ指定した判定値以下の値であっても、２番目に小さい値のタグデータの内容が最も小さい値のタグデータの内容と異なり、かつ、最も小さい値と２番目に小さい値の差が、あらかじめ指定した別の判定値Ｂ以下であれば判定の信頼性が低いものとして判定不能とする。
【００９６】
以下の例を具体的に考える。
最も小さい値    ＝０．５  最も小さい値のタグデータ＝良品
２番目に小さい値＝０．８  ２番目に小さい値のタグデータ＝不良品
判定値Ａ＝０．６、判定値Ｂ＝０．５
【００９７】
この場合、最も小さい値は０．５で判定値以下であるが、最も小さい値のタグデータと２番目に小さい値のタグデータはそれぞれ良品、不良品で異なり、しかもその差は０．３で判定値Ｂ以下であるので判定保留となる。以上の構成の１例をフローチャートにまとめたものを図１０に示す。
【００９８】
以上の様に判定手段１３によって良品、不良品、判定保留の３出力が得られる様に構成すると、現在の学習データベース１１を用いて良否判定が行い難いものについて判定保留品として分類できる。この判定保留品を次回の学習時にサンプルとして用いれば、初期の学習データベースが不完全なものであっても、学習データベースの精度を高めていくことができる。
【００９９】
実施の形態６．
本実施の形態では前述した本発明における画像検査装置を鉄鋼材などの部品／製品検査へ応用した形態について説明する．鉄鋼材の検査においては、例えば、鋼材の傷やへこみ等の欠陥検査に本発明の装置が用いられる。鋼材の表面などには鋼材独特の模様があるため、通常の検査方法では検査できない。この点で本発明における画像検査装置の適用は大いに有効である。鉄鋼材への検査に応用した場合では図１における撮像手段１におけるカメラ２にはラインセンサや高解像度カメラなどを用い、高速画像入力、広視野画像入力を実現する。また上記のカメラの取り付けは、検査対象である鋼材などの部品／製品１６に対して所定の角度をもって取り付けることもある。照明手段１５は検査対象１６が鋼材など鏡面反射を行いやすいものであれば、面光源照明など鏡面反射をおこしにくい照明を用いたり、ライン照明を用いたりすることがある。ライン照明の場合はライン照明を特定の角度で取り付けるとともに、その正反射光を受光する様にカメラ２も位置調整を行う。
【０１００】
実施の形態７．
本実施の形態では、前述した本発明における画像検査装置を木材などの木目検査へ応用した形態について説明する。通常、木材には年輪の筋（すじ）があるが、なかでも節（ふし）があるか否かにより木材の価値が変化する。木目検査とは木材に年輪の節があるかどうかを判別するものである。本発明における画像検査装置では、年輪の筋という対象物の模様にに影響されず、節の有無を容易に検出できる。この例にみられる様に、本発明の画像検査装置はいわゆる欠陥検査だけでなく、あるパターンが対象物に存在しているかどうか（節のある木材の認識）についての検査やパターンの同一性の検査（筋のみがある木材の認識）も可能である。
【０１０１】
【発明の効果】
本発明は、以上説明したように構成されているので、以下に記載するような効果を奏する。
【０１０２】
本発明の第１の構成である画像検査方法によれば、対象物の映像信号から得られた濃淡画像の部分領域を選択し、選択された部分領域に対して輝度階調を圧縮した部分画像データを作成し、前記部分画像データに対して２次画像特徴量および１次画像特徴量を計算し、２次画像特徴量および１次画像特徴量をデータ圧縮してデータ量の少ない縮退特徴ベクトルを計算し、縮退特徴ベクトルを、あらかじめ学習させておいた良品にもとずくデータまたはあらかじめ学習させておいた不良品にもとずくデータと比較してデータ間の近似度の指標である出力ベクトルを計算し、出力ベクトルを用いて対象物の良不良を判定するように構成したので、表面に模様等のある対象物の傷や汚れ検査などが正確に検査できる。
【０１０３】
本発明の第２の構成である画像検査方法によれば、階調を圧縮した部分画像データの作成において、濃淡画像の全体領域または前記部分領域の最大輝度と最小輝度の値に応じて圧縮後の階調数を変化させて部分画像データを作成するように構成したので、階調数を固定的にとることによる部分画像のノイズ増大を防ぐことができる。
【０１０４】
本発明の第３の構成である画像検査方法によれば、２次特徴量として同時生起行列を用いるように構成したので、画像の模様の構造を的確にとらえ、検査精度を高めることができる。
【０１０５】
本発明の第４の構成である画像検査方法によれば、２次特徴量として０度方向、４５度方向、９０度方向、１３５度方向の計４方向の向きに関する複数の同時生起行列を用いるように構成したので、画像の模様の構造の方向性を的確にとらえ、検査精度を高めることができる。
【０１０６】
本発明の第５の構成である画像検査方法によれば、２次特徴量として同時生起確率行列を用いるように構成したので、部分画像の大きさによらず、画像の模様の構造を的確にとらえ、検査精度を高めることができる。
【０１０７】
本発明の第６の構成である画像検査方法によれば、２次特徴量として０度方向４５度方向、９０度方向、１３５度方向の計４方向の向きに関する複数の同時生起確率行列を用いるように構成したので、部分画像の大きさによらず、画像の模様の構造の方向性を的確にとらえ、検査精度を高めることができる。
【０１０８】
本発明の第７の構成である画像検査方法によれば、１次特徴量として輝度ヒストグラムを用いるように構成したので、２次特徴量を用いるだけでは欠落している画像の大局的な特徴を補い、検査精度を高めることができる。
【０１０９】
本発明の第８の構成である画像検査方法によれば、縮退特徴ベクトルの計算において、１つあるいは複数の同時生起行列に対して、行列の主対角線方向に要素の和（投影）をとり、その各々の要素の和の値を縮退特徴ベクトルの要素の一部とするように構成したので、情報量の多い同時生起行列から有効なデータを抽出でき、検査速度の向上や検査精度を高めることができる。
【０１１０】
本発明の第９の構成である画像検査方法によれば、縮退特徴ベクトルの計算において、１つあるいは複数の同時生起確率行列に対して、行列の主対角線方向に要素の和（投影）をとり、その各々の要素の和の値を縮退特徴ベクトルの要素の一部とするように構成したので、情報量の多い同時生起確率行列から有効なデータを抽出でき、検査速度の向上や検査精度を高めることができる。
【０１１１】
本発明の第１０の構成である画像検査方法によれば、縮退特徴ベクトルの計算において、輝度ヒストグラムの値を縮退特徴ベクトルの要素の一部とするように構成したので、２次特徴量を用いるだけでは欠落している画像の大局的な特徴のうち重要な輝度ヒストグラム情報を付加し、検査精度を高めることができる。
【０１１２】
本発明の第１１の構成である画像検査方法によれば、縮退特徴ベクトルの計算において、１つあるいは複数の同時生起行列に対して、行列の主対角線方向に要素の和（投影）をとり、その各々の要素の和の値と同時生起行列の主対角要素の各値と輝度ヒストグラムの値を組み合わせて縮退特徴ベクトルとするように構成したので、２次特徴量の同時生起行列から有効なデータを抽出して縮退したデータと１次特徴量の輝度ヒストグラムを同時に利用でき、検査速度の向上や検査精度を高めることができる。
【０１１３】
本発明の第１２の構成である画像検査方法によれば、縮退特徴ベクトルの計算において、１つあるいは複数の同時生起確率行列に対して、行列の主対角線方向に要素の和（投影）をとり、その各々の要素の和の値と同時生起確率行列の主対角要素の各値と輝度ヒストグラムの値を組み合わせて縮退特徴ベクトルとするように構成したので、２次特徴量の同時生起確率行列から有効なデータを抽出して縮退したデータと１次特徴量の輝度ヒストグラムを同時に利用でき、検査速度の向上や検査精度を高めることができる。
【０１１４】
本発明の第１３の構成である画像検査方法によれば、縮退特徴ベクトルの計算において、２次特徴量として複数の同時生起行列または複数の同時生起確率行列を用いた場合に、各々の行列の２次モーメントを計算し、この大きさによってそれぞれの行列から得られる特徴量の順番の並べ替えを行って縮退特徴ベクトルを構成するようにしたので、対象物の画像が回転していても誤認識なく検査できる。
【０１１５】
本発明の第１４の構成である画像検査方法によれば、縮退特徴ベクトルから出力ベクトルを計算する方法において、ニューラルネットワークを用いるように構成したので、ニューラルネットワークを用いて学習したデータを簡便に使用することができ、検査方法の構成が比較的単純になる。
【０１１６】
本発明の第１５の構成である画像検査方法によれば、あらかじめ良品または不良品の縮退特徴量データを学習させておく方法において、ニューラルネットワークを用いるように構成したので、良品または不良品の学習が、画像の提示とその画像に対する判定（教師信号を用いた良否）を入力するだけで実行でき、検査前の学習が簡便になる。
【０１１７】
本発明の第１６の構成である画像検査方法によれば、ニューラルネットワークを用いた学習方法において、ＬＶＱ学習則またはＬＶＱ２学習則を用いるように構成したので、学習および認識、検査が高速かつ高精度にできる。
【０１１８】
本発明の第１７の構成である画像検査方法によれば、良否判定の出力において、良品／不良品判定を行うだけでなく、前記出力ベクトルの最小データと２番目に小さいデータとの比較により良品／不良品／判定保留の出力を行うように構成したので、現在の学習データでは判定し難いものを分類できる。
【０１１９】
本発明の第１８の構成である画像検査装置によれば、対象物の映像信号から濃淡画像を得る撮像手段と、撮像手段によって得られた濃淡画像の部分領域を選択する部分領域選択手段と、選択された部分領域に対して輝度階調を圧縮した部分画像データを作成する部分画像データ作成手段と、部分画像データに対して２次画像特徴量を計算する２次特徴量計算手段と、部分画像データに対して１次画像特徴量を計算する１次特徴量計算手段と、２次画像特徴量および１次画像特徴量をデータ圧縮してデータ量の少ない縮退特徴ベクトルを計算する縮退特徴ベクトル計算手段と、縮退特徴ベクトルを用いて良品の縮退特徴ベクトルまたは不良品の縮退特徴ベクトルを学習する学習手段と、縮退特徴ベクトルを、学習手段によってあらかじめ学習させておいた良品にもとずくデータまたはあらかじめ学習させておいた不良品にもとずくデータと比較してデータ間の近似度の指標である出力ベクトルを計算する出力ベクトル計算手段と、出力ベクトルを用いて対象物の良不良を判定する判定手段を備えるように構成したので、表面に模様等のある対象物の傷や汚れ検査などが正確に検査できる。
【０１２０】
本発明の第１９の構成である画像検査装置によれば、部分画像データ作成手段において、濃淡画像の全体領域または部分領域の最大輝度と最小輝度の値に応じて圧縮後の階調数を変化させて部分画像データを作成するように構成したので、階調数を固定的にとることによる部分画像データのノイズ増大を防ぐことができる。
【０１２１】
本発明の第２０の構成である画像検査装置によれば、２次特徴量計測手段において計測する２次特徴量を、同時生起行列としたので、画像の模様の構造を的確にとらえ、検査精度を高めることができる。
【０１２２】
本発明の第２１の構成である画像検査装置によれば、２次特徴量計測手段において計測する計測する２次特徴量を、０度方向、１３５度方向の計４方向の向きに関する複数の同時生起行列とするように構成したので、画像の模様の構造の方向性を的確にとらえ、検査精度を高めることができる。
【０１２３】
本発明の第２２の構成である画像検査装置によれば、２次特徴量計測手段において計測する２次特徴量を、同時生起確率行列としたので、部分画像の大きさによらず、画像の模様の構造を的確にとらえ、検査精度を高めることができる。
【０１２４】
本発明の第２３の構成である画像検査装置によれば、２次特徴量計測手段において計測する２次特徴量を、０度方向、４５度方向、９０度方向、１３５度方向の計４方向の向きに関する複数の同時生起確率行列としたので、部分画像の大きさによらず、画像の模様の構造の方向性を的確にとらえ、検査精度を高めることができる。
【０１２５】
本発明の第２４の構成である画像検査装置によれば、１次特徴量計測手段において計測する１次特徴量を、輝度ヒストグラムとするように構成したので、２次特徴量を用いるだけでは欠落している画像の大局的な特徴を補い、検査精度を高めることができる。
【０１２６】
本発明の第２５の構成である画像検査装置によれば、縮退特徴ベクトル計算手段において、１つあるいは複数の同時生起行列に対してて、行列の主対角線方向に要素の和（投影）をとり、その各々の要素の和の値を縮退特徴ベクトルの要素の一部とするように構成したので、情報量の多い同時生起行列から有効なデータを抽出でき、検査速度の向上や検査精度を高めることができる。
【０１２７】
本発明の第２６の構成である画像検査装置によれば、縮退特徴ベクトル計算手段において、１つあるいは複数の同時生起確率行列に対して、行列の主対角線方向に要素の和（投影）をとり、その各々の要素の和の値を縮退特徴ベクトルの要素の一部とするように構成したので、情報量の多い同時生起確率行列から有効なデータを抽出でき、検査速度の向上や検査精度を高めることができる。
【０１２８】
本発明の第２７の構成である画像検査装置によれば、縮退特徴ベクトル計算手段において、輝度ヒストグラムの値を縮退特徴ベクトルの要素の一部とするように構成したので、２次特徴量を用いるだけでは欠落している画像の大局的な特徴のうち重要な輝度ヒストグラム情報を付加し、検査精度を高めることができる。
【０１２９】
本発明の第２８の構成である画像検査装置によれば、縮退特徴ベクトル計算手段において、１つあるいは複数の同時生起行列に対して、行列の主対角線方向に要素の和（投影）をとり、その各々の要素の和の値と同時生起行列の主対角要素の各値と輝度ヒストグラムの値を組み合わせて縮退特徴ベクトルとするように構成したので、２次特徴量の同時生起行列から有効なデータを抽出して縮退したデータと１次特徴量の輝度ヒストグラムを同時に利用でき、検査速度の向上や検査精度を高めることができる。
【０１３０】
本発明の第２９の構成である画像検査装置によれば、縮退特徴ベクトルの計算手段において、１つあるいは複数の同時生起確率行列に対して、行列の主対角線方向に要素の和（投影）をとり、その各々の要素の和の値と同時生起確率行列の主対角要素の各値と輝度ヒストグラムの値を組み合わせて縮退特徴ベクトルとするように構成したので、２次特徴量の同時生起確率行列から有効なデータを抽出して縮退したデータと１次特徴量の輝度ヒストグラムを同時に利用でき、検査速度の向上や検査精度を高めることができる
【０１３１】
本発明の第３０の構成である画像検査装置によれば、縮退特徴ベクトル計算手段において、２次特徴量として複数の同時生起行列または複数の同時生起確率行列を用いた場合に、各々の行列の２次モーメントを計算し、この大きさによってそれぞれの行列から得られる特徴量の順番の並べ替えを行って縮退特徴ベクトルを構成するように構成したので、対象物の画像が回転していても誤認識なく検査できる。
【０１３２】
本発明の第３１の構成である画像検査装置によれば、出力ベクトル手段において、ニューラルネットワークを用いるように構成したので、ニューラルネットワークを用いて学習したデータを簡便に使用することができ、検査方法の構成が比較的単純になる。
【０１３３】
本発明の第３２の構成である画像検査装置によれば、学習手段において、ニューラルネットワークを用いるように構成したので、良品または不良品の学習が、画像の提示とその画像に対する判定（教師信号を用いた良否）を入力するだけで実行でき、検査前の学習が簡便になる。
【０１３４】
本発明の第３３の構成である画像検査装置によれば、学習手段において、ＬＶＱ学習則またはＬＶＱ２学習則を用いるように構成したので、学習および認識、検査が高速かつ高精度にできる。
【０１３５】
本発明の第３４の構成である画像検査装置によれば、判定手段において、良品／不良品判定を行うだけでなく、前記出力ベクトルの最小データと２番目に小さいデータとの比較により良品／不良品／判定保留の出力を行うように構成したので、現在の学習データでは判定し難いものを分類できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の画像検査方法を使用する画像検査装置の構成の１例を示すブロック図である。
【図２】本発明の画像検査方法の実行時の動作の１例を示すフローチャートである。
【図３】本発明の画像検査方法の学習時の動作の１例を示すフローチャートである。
【図４】本発明の同時生起行列、同時生起確率行列の計算例を示す図である。
【図５】本発明において複数の同時生起行列または同時生起確率行列を計算する方向の１例を示す図である。
【図６】本発明において縮退特徴ベクトルの要素の１部を計算する方法の１例を示す図である。
【図７】本発明において複数の同時生起行列または同時生起確率行列を用いて、縮退特徴ベクトルの要素の１部を計算する方法の１例を示す図である。
【図８】本発明において複数の同時生起行列または同時生起確率行列を用いて、縮退特徴ベクトルを計算する方法の１例を示す図である。
【図９】本発明において複数の同時生起行列または同時生起確率行列を用いて、要素の並べ替えによって、縮退特徴ベクトルを計算する方法の１例を示す図である。
【図１０】本発明における判定方法の１例を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１  撮像手段、４  部分領域選択手段、５  部分画像データ作成手段、６  ２次特徴量計算手段、７  １次特徴量計算手段、８  縮退特徴ベクトル作成手段、９出力ベクトル作成手段、１２  学習手段、１３  判定手段、１４  判定結果。
【図１】
0003587029.tif 000002
【図２】
0003587029.tif 000003
【図３】
0003587029.tif 000004
【図４】
0003587029.tif 000005
【図５】
0003587029.tif 000006
【図６】
0003587029.tif 000007
【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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