(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査対象物の画像を読み取るラインセンサと、
前記ラインセンサから入力されたデータを２値化する２値化部と、
前記２値化部により２値化されたデータをランレングス符号化するランレングス符号化部と、
前記ランレングス符号を連結性処理することにより、欠陥の特徴量を測定する連結性処理部と、
を有し、
Ｐをｎ行目の周囲長、Ｐａを（ｎ−１）行目までの周囲長合計、Ｐａ’を（ｎ−１）行目までの右側の周囲長、Ｐｂをｎ行目の右側の周囲長、Ｔを（ｎ−１）行目とｎ行目の欠陥データが接触している画素数、ｂｓをｎ行目の欠陥データの始点画素、ｂｅをｎ行目の欠陥データの終点画素としたときに、
前記連結性処理部は、前記検査対象物の走行方向に隣接するラインで得られる欠陥の関係に応じた次の計算式（１）〜（４）に基づいて、
（１）発生パターンの場合、Ｐ＝２（ｂｅ−ｂｓ）とし、
（２）連続パターンの場合、Ｐ＝Ｐａ＋Ｐとし、
（３）収束パターンの場合、Ｐ＝Ｐ＋Ｐａ’とし、
（４）分散パターンの場合、Ｐ＝Ｐ＋Ｐｂとし、
ただし、上記計算式（２）〜（４）については、さらに、
幅方向は、
始点側、終点側が異なる位置の場合、Ｐ＝Ｐ−２Ｔとし、
いずれか片方が同じ位置の場合、Ｐ＝Ｐ−（２Ｔ−１）とし、
いずれも同じ位置の場合、Ｐ＝Ｐ−（２Ｔ−２）とし、
流れ方向は、
始点側、終点側で、欠陥パターンが同じ位置の場合、Ｐ＝Ｐ＋１とし、
斜めになっている場合、Ｐ＝Ｐ＋√２とすることにより、
前記欠陥の特徴量である周囲長Ｐを求めることを特徴とする欠陥検査装置。
【請求項２】
ラインセンサが、検査対象物の画像を読み取る読み取り工程と、
２値化部が、前記ラインセンサから入力されたデータを２値化する２値化工程と、
ランレングス符号化部が、前記２値化部により２値化されたデータをランレングス符号化するランレングス符号化工程と、
連結性処理部が、前記ランレングス符号を連結性処理することにより、欠陥の特徴量を測定する連結性処理工程と、
を有し、
Ｐをｎ行目の周囲長、Ｐａを（ｎ−１）行目までの周囲長合計、Ｐａ’を（ｎ−１）行目までの右側の周囲長、Ｐｂをｎ行目の右側の周囲長、Ｔを（ｎ−１）行目とｎ行目の欠陥データが接触している画素数、ｂｓをｎ行目の欠陥データの始点画素、ｂｅをｎ行目の欠陥データの終点画素としたときに、
前記連結性処理工程は、前記検査対象物の走行方向に隣接するラインで得られる欠陥の関係に応じた次の計算式（１）〜（４）に基づいて、
（１）発生パターンの場合、Ｐ＝２（ｂｅ−ｂｓ）とし、
（２）連続パターンの場合、Ｐ＝Ｐａ＋Ｐとし、
（３）収束パターンの場合、Ｐ＝Ｐ＋Ｐａ’とし、
（４）分散パターンの場合、Ｐ＝Ｐ＋Ｐｂとし、
ただし、上記計算式（２）〜（４）については、さらに、
幅方向は、
始点側、終点側が異なる位置の場合、Ｐ＝Ｐ−２Ｔとし、
いずれか片方が同じ位置の場合、Ｐ＝Ｐ−（２Ｔ−１）とし、
いずれも同じ位置の場合、Ｐ＝Ｐ−（２Ｔ−２）とし、
流れ方向は、
始点側、終点側で、欠陥パターンが同じ位置の場合、Ｐ＝Ｐ＋１とし、
斜めになっている場合、Ｐ＝Ｐ＋√２とすることにより、
前記欠陥の特徴量である周囲長Ｐを求めることを特徴とする欠陥検査方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、フィルムなど連続走行する検査対象に存在する欠陥を検査するためのラインセンサを使用した欠陥検査装置、及び欠陥検査方法である。
【背景技術】
【０００２】
従来、フィルムに含まれる欠陥の形状を分類するため、欠陥を検出して２次元画像を取得した後、２値化を行い、欠陥の特徴量（欠陥の周囲長、面積、幅、長さ、縦横比、面積率）を求めている。周囲長は、各連結成分の境界部分の輪郭追跡を行うことで求め、面積（Ｓ）と周囲長（Ｌ）から円形度（４πＳ／Ｌ２）、複雑度（Ｌ２／４πＳ）を求めている（特許文献１参照）。
【０００３】
図６は、周囲長を測定する従来技術を示す図である。図６は、画像処理技術として知られる輪郭追跡による周囲長を測定する技術を示している。すなわち、図６は、欠陥を検出して２次元画像を取得した後、２値化を行い、欠陥の特徴量を求める従来技術を用いて周囲長（Ｌ）を求める手法を示している。
（手順１）まず、左上からラスタスキャンを行い、欠陥の最初の画素を見つける。
（手順２）欠陥の最初の画素をスタート地点として、反時計回りに輪郭の部分を検出する。
（手順３）欠陥の最初の画素は左上からラスタスキャンしたため、スタート地点の右上、上、左上、左には欠陥の画素が無い事が確定しているので、最初に左下の部分から反時計回りに白の部分を検索し、欠陥の画素が見つかったら次の輪郭へ検索を続ける。
（手順４）最後にスタート地点に戻ったら処理は終了する。
（手順５）周囲長は、上下方向は１、斜め方向は√２としてカウントする。
このようにして、周囲長（Ｌ）が、６＋１０√２＝２０．１４画素と求まる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１３−１６０７４５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来技術は、２次元画像を取得した後、保存した２次元画像から欠陥の特徴量を求めていたため、下記に記載する各問題が生じていた。
（問題点１）測定サイズに関する問題
２次元画像のサイズ以下の欠陥しか測定できない。例えば、２次元画像のサイズが２５６×２５６画素である場合には、これ以上のサイズの欠陥を測定できない。
（問題点２）測定速度に関する問題
２次元画像はファイル容量が大きいため、取得に時間がかかる。
（問題点３）測定件数に関する問題
２次元画像のファイル容量が大きいので、１回の検査で保存できる欠陥画像数の制約がある。例えば、（株）メック製検査装置ＬＳＣ６０００では、標準仕様で画像数５０００枚である。
（問題点４）個体の認識に関する問題
２次元画像の中に複数個の欠陥があると、どの欠陥を測定すべきかが課題となる。
（問題点５）分解能に関する問題
画素数としてカウントするため、幅分解能と流れ分解能が同じであることが前提であった。連続走行するシート検査の場合は、幅分解能と流れ分解能が異なる場合が多い。例えば、幅分解能/流れ分解能が０．５の場合は、円よりも縦横比２の細長い楕円の方が、円形度が１に近くなる。
【０００６】
本発明は上記の問題点に鑑みてなされたものであり、欠陥全体の２次元画像を取得することなく、欠陥の特徴量を求めることを可能にする欠陥検出装置、及び欠陥検査方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記の課題を解決するために、本発明の欠陥検査装置は、検査対象物の画像を読み取るラインセンサと、前記ラインセンサから入力されたデータを２値化する２値化部と、前記２値化部により２値化されたデータをランレングス符号化するランレングス符号化部と、前記ランレングス符号を連結性処理することにより、欠陥の特徴量を測定する連結性処理部と、を有し、Ｐをｎ行目の周囲長、Ｐａを（ｎ−１）行目までの周囲長合計、Ｐａ’を（ｎ−１）行目までの右側の周囲長、Ｐｂをｎ行目の右側の周囲長、Ｔを（ｎ−１）行目とｎ行目の欠陥データが接触している画素数、ｂｓをｎ行目の欠陥データの始点画素、ｂｅをｎ行目の欠陥データの終点画素としたときに、前記連結性処理部は、前記検査対象物の走行方向に隣接するラインで得られる欠陥の関係に応じた次の計算式（１）〜（４）に基づいて、（１）発生パターンの場合、Ｐ＝２（ｂｅ−ｂｓ）とし、（２）連続パターンの場合、Ｐ＝Ｐａ＋Ｐとし、（３）収束パターンの場合、Ｐ＝Ｐ＋Ｐａ’とし、（４）分散パターンの場合、Ｐ＝Ｐ＋Ｐｂとし、ただし、上記計算式（２）〜（４）については、さらに、幅方向は、始点側、終点側が異なる位置の場合、Ｐ＝Ｐ−２Ｔとし、いずれか片方が同じ位置の場合、Ｐ＝Ｐ−（２Ｔ−１）とし、いずれも同じ位置の場合、Ｐ＝Ｐ−（２Ｔ−２）とし、流れ方向は、始点側、終点側で、欠陥パターンが同じ位置の場合、Ｐ＝Ｐ＋１とし、斜めになっている場合、Ｐ＝Ｐ＋√２とすることにより、前記欠陥の特徴量である周囲長Ｐを求めることを特徴とする。
【０００９】
上記の課題を解決するために、本発明の欠陥検査方法は、ラインセンサが、検査対象物の画像を読み取る読み取り工程と、２値化部が、前記ラインセンサから入力されたデータを２値化する２値化工程と、ランレングス符号化部が、前記２値化部により２値化されたデータをランレングス符号化するランレングス符号化工程と、連結性処理部が、前記ランレングス符号を連結性処理することにより、欠陥の特徴量を測定する連結性処理工程と、を有し、Ｐを周囲長、Ｐをｎ行目の周囲長、Ｐａを（ｎ−１）行目までの周囲長合計、Ｐａ’を（ｎ−１）行目までの右側の周囲長、Ｐｂをｎ行目の右側の周囲長、Ｔを（ｎ−１）行目とｎ行目の欠陥データが接触している画素数、ｂｓをｎ行目の欠陥データの始点画素、ｂｅをｎ行目の欠陥データの終点画素としたときに、前記連結性処理工程は、前記検査対象物の走行方向に隣接するラインで得られる欠陥の関係に応じた次の計算式（１）〜（４）に基づいて、（１）発生パターンの場合、Ｐ＝２（ｂｅ−ｂｓ）とし、（２）連続パターンの場合、Ｐ＝Ｐａ＋Ｐとし、（３）収束パターンの場合、Ｐ＝Ｐ＋Ｐａ’とし、（４）分散パターンの場合、Ｐ＝Ｐ＋Ｐｂとし、ただし、上記計算式（２）〜（４）については、さらに、幅方向は、始点側、終点側が異なる位置の場合、Ｐ＝Ｐ−２Ｔとし、いずれか片方が同じ位置の場合、Ｐ＝Ｐ−（２Ｔ−１）とし、いずれも同じ位置の場合、Ｐ＝Ｐ−（２Ｔ−２）とし、流れ方向は、始点側、終点側で、欠陥パターンが同じ位置の場合、Ｐ＝Ｐ＋１とし、斜めになっている場合、Ｐ＝Ｐ＋√２とすることにより、前記欠陥の特徴量である周囲長Ｐを求めることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、欠陥全体の２次元画像を取得することなく、連結性処理により欠陥の特徴量を求めることにより、上記各問題点を以下のように解決できる。
（問題点１）測定サイズに関する問題
幅方向はラインセンサの素子数の範囲である。採用するラインセンサは、２０４８〜８１９２素子がある。流れ方向は、６４ビットでカウントしているので、実用上制約はほとんどない。
（問題点２）測定速度に関する問題
大容量の画像保存を行わないので、高速処理ができる。
（問題点３）測定件数に関する問題
大容量の画像保存を行わない場合は、多数の欠陥の測定ができる。例えば、（株）メック製検査装置ＬＳＣ６０００では、標準仕様で２０万個である。
（問題点４）個体の認識に関する問題
個体の認識と同時に測定するので、どの欠陥を検出しているのか明確である。
（問題点５）分解能に関する問題
幅分解能と流れ分解能が異なる場合でも対応可能である。
そのため、欠陥全体の２次元画像を取得することなく、欠陥の特徴量を求めることを可能にする欠陥検出装置、及び欠陥検査方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の検査装置の一実施例を示す図である。
【図２】第１の欠陥検出部で行っている連結性処理の内容を説明するための図である。
【図３】本発明の周囲長測定方法を示す図である。
【図４】図６に示す欠陥パターンの処理手順を示す図である。
【図５】幅／流れ分解能が異なる場合を示す図である。
【図６】周囲長を測定する従来技術を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について詳細に説明する。
［欠陥検査装置の構成］
図１は、本発明の検査装置の一実施例を示す図である。
本実施形態による欠陥検査装置は、ライン照明１、ラインセンサ３、第１の欠陥検出部４、画像抽出部５、及び第２の欠陥検出部６を含んで構成されている。
本実施形態による欠陥検査装置は、走行中のシート状の検査対象物２を、ライン照明１で照明し、ラインセンサ３で撮像し、第１の欠陥検出部４で欠陥検出を行う。また、検出した欠陥座標に基づき画像抽出部５で欠陥を中心とした画像を抽出し、その画像データに基づいて第２の欠陥検出部６で詳細な欠陥測定を行い、欠陥分類を行っている。
【００１３】
ライン照明１は、検査対象物２上における光の照射範囲の長手方向が検査対象物２の走行方向に対して直交する方向に配置されたライン状の照明装置である。
【００１４】
検査対象物２は、連続シート状のフィルム、金属板、布、不織布、樹脂板等であり、本実施形態ではフィルムを一例として以下に説明する。検査対象物２は、搬送方向に対して長尺のものが好ましく、固定されたラインセンサ３に対して、検査対象物２をその長さ方向に走行させながら検査することが好ましい。
【００１５】
ラインセンサ３は、撮像範囲の長手方向が検査対象物２の走行方向に対して直交する方向に配置されたライン状の光センサである。
ラインセンサ３は、検査対象物２からの反射光または透過光を受光し、検査対象物２の表面の色調の濃淡に応じた電気信号（欠陥データ）を第１の欠陥検出部４に供給する。言い換えると、ラインセンサ３は、検査対象物２の走行方向に対して直交する方向におけるライン（以下、検査ライン）単位で、検査対象物２の表面の光強度分布に応じた電気信号を出力する。ラインセンサ３としては、例えば、ＣＭＯＳカメラ、ＣＣＤカメラが挙げられる。
ラインセンサ３は、例えば素子数２０４８〜８１９２素子のものが用いられる。検査装置として使用する素子数と台数は、検査対象の幅、走行速度、分解能、設置スペースなどにより選択している。
なお、図示する例では、ラインセンサ３を、ライン照明１と同じく検査対象物２の表面側に配置し、検査対象物２からの反射光を受光する構成としている。しかし、ライン照明１から照射され、検査対象物２を透過した透過光をラインセンサ３が受光する構成としてもよい。
【００１６】
第１の欠陥検出部４は、２値化部１１、ランレングス符号化部１２、及び連結性処理部１３を含んで構成されている。
２値化部１１は、欠陥データを不図示の閾値設定部により設定された第１閾値ｔｈ１（明→暗）、及び第２閾値ｔｈ２（暗→明）に基づいて２値化する。
閾値設定部には、検査対象物２の材質、厚さ等に応じて、欠陥検査に先行して予め外部から第１閾値ｔｈ１（明→暗）、及び第２閾値ｔｈ２（暗→明）が設定される。
２値化部１１における検出論理には２種類ある。２値化部１１は、明欠陥を検出する場合、第２閾値ｔｈ２より大きい出力レベルを有する領域を”１”とし、暗欠陥を検出する場合、第１閾値ｔｈ１より小さいレベルを有する領域を”１”とする。つまり、２値化部１１による２値化により、欠陥部に相当する領域が”１”、正常部に相当する領域が”０”となる。
【００１７】
ランレングス符号化部１２は、２値化部１１による２値化データの”０”から”１”、或いは”１”から”０”への変化点のアドレスを得るため、２値化データをランレングス符号化する。
連結性処理部１３は、ランレングス符号化部１２によりランレングス符号化されたランレングス符号に対して連結性処理を実行する。ここで、連結性処理とは、複数の連続する走査ラインにおける欠陥データをライン間で比較しつつ処理することをいう。この連結性処理を行うことによって、検査対象物の欠陥を認識し、欠陥の形態に起因した特徴を測定できる。
【００１８】
以上説明した構成により、第１の欠陥検出部４は、ラインセンサ３から入力された欠陥データを予め決められた閾値で２値化を行い、欠陥データ圧縮後、連結性処理を行い、欠陥の特徴量（欠陥の形状の特徴を表す情報。例えば欠陥の周囲長、面積、幅、長さ、縦横比、面積率）を測定している。本発明では、この段階で欠陥の周囲長を測定し、円形度、複雑度を求めている。なお、第１の欠陥検出部４として、（株）メック製画像処理装置ＬＳＣ６００を使用することができる。
【００１９】
画像抽出部５は、第１の欠陥検出部４が検出した欠陥座標に基づき欠陥を中心とした画像を抽出する。
第２の欠陥検出部６は、画像抽出部５が抽出した画像データに基づいて詳細な欠陥測定を行い、欠陥分類を行っている。第２の欠陥検出部６としては、例えば、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）ＰＣを使用し、特許文献１に記載の様にＭＶＴｅｃ社製の画像処理ライブラリＨＡＬＣＯＮ（登録商標）などを使用することもできる。
【００２０】
図２は、第１の欠陥検出部で行っている連結性処理の内容を説明するための図である。図２に示すように、連続する２行分の欠陥データは、５種類のパターン（発生パターン、連続パターン、収束パターン、分散パターン、消滅パターン）に分類される。
（１）発生パターン
（ｎ−１）行目の欠陥データと、ｎ行目で発生した欠陥データが接触していないパターンである。ここから、この欠陥の測定を行う。
（２）連続パターン
（ｎ−１）行目の欠陥データが、ｎ行目で発生した欠陥データと接触している。ここでは、両者のデータを加算する。
（３）収束パターン
（ｎ−１）行目の複数の欠陥データ（図２では２個）が、ｎ行目で発生した１つの欠陥データと接触している。ここでは、（ｎ−１）行目の複数番目（図２では２番目）のデータとｎ行目のデータとを加算する。
（４）分散パターン
（ｎ−１）行目の１つの欠陥データが、ｎ行目で発生した複数の欠陥データ（図２では２個）と接触している。（ｎ−１）行目のデータと加算されたｎ行目の左のデータと、ｎ行目の右のデータとを加算する。
（５）消滅パターン
（ｎ−１）行目の１つの欠陥データが、ｎ行目の欠陥データと接触していない。ここで、この欠陥の測定は終了する。
【００２１】
図３は、本発明の周囲長測定方法を示す図である。図３は、図２で説明した各パターンで周囲長を測定する計算方法を説明するための図である。
（１）発生パターン
ｎ行目の欠陥データの始点画素ｂｓ、終点画素ｂｅの場合、１行分の周囲長Ｐ(画素)を、次式で求める。
Ｐ＝２（ｂｅ−ｂｓ）
なお、周囲長Ｐ（ｍｍ）は、幅方向分解能Ｈ（ｍｍ／画素）の場合、次式で求まる。
Ｐ＝２（ｂｅ−ｂｓ）Ｈ
（２）連続パターン
（ｎ−１）行目までの周囲長合計Ｐａとｎ行目の周囲長Ｐを合計する。
（ｎ−１）行目とｎ行目の欠陥データが接触している画素数Ｔの場合、幅方向は、始点側／終点側が異なる位置の場合は２Ｔ、いずれか片方が同じ位置の場合は（２Ｔ−１）、いずれも同じ位置の場合は（２Ｔ−２）を減算する。流れ方向は、始点側、終点側で、欠陥パターンが同じ位置の場合は、１を加算する。斜めになっている場合は、√２を加算する。
なお、ｍｍ単位では、流れ方向分解能Ｖ（ｍｍ／画素）の場合、欠陥パターンが同じ位置の場合は、Ｖを加算する。斜めになっている場合は、（√（Ｈ２＋Ｖ２））を加算する。
（３）収束パターン
（ｎ−１）行目の左側の周囲長合計Ｐａとｎ行目の周囲長Ｐを合計することは処理済みである。（ｎ−１）行目の右側の周囲長Ｐａ’とｎ行目の周囲長Ｐを合計する。
終点側で、欠陥パターンが同じ位置の場合は、１を加算する。始点側で欠陥パターンが同じ位置の場合は無い。斜めになっている場合は、√２を加算する。
なお、ｍｍ単位では、流れ方向分解能Ｖ（ｍｍ／画素）の場合、欠陥パターンが同じ位置の場合は、Ｖを加算する。また、斜めになっている場合は、（√（Ｈ２＋Ｖ２））を加算する。
（４）分散パターン
（ｎ−１）行目までの周囲長合計Ｐａとｎ行目の左側の周囲長Ｐを合計することは処理済みである。ｎ行目の左側までの周囲長Ｐとｎ行目の右側の周囲長Ｐｂを合計する。
終点側で、欠陥パターンが同じ位置の場合は、１を加算する。始点側で欠陥パターンが同じ位置の場合は無い。斜めになっている場合は、√２を加算する。
なお、ｍｍ単位では、流れ方向分解能Ｖ（ｍｍ／画素）の場合、欠陥パターンが同じ位置の場合は、Ｖを加算する。斜めになっている場合は、（√（Ｈ２＋Ｖ２））を加算する。
【００２２】
図４は、図６に示す欠陥パターンの処理手順を示す図である。図４においては、走行方向における１行目〜８行目に生じる欠陥パターンをステップ（１）〜（１０）で表している。図４は、図３に示したパターンを全て含んでいる。
［ステップ（１）］
ステップ（１）は発生である。
２行目の欠陥データは１画素のため、周囲長は０画素である。
［ステップ（２）］
ステップ（２）はステップ（１）との連続である。
ステップ（２）の欠陥データは２画素のため、周囲長は２画素である。
ステップ（１）の欠陥データは０画素、ステップ（２）の欠陥データは２画素であるので、周囲長の合計は２画素である。２行（２行目と３行目）が接触している部分は１（＝Ｔ）画素であり、いずれか片方が同じ位置であるので、減算は１（＝２Ｔ−１）画素である。始点側は斜めであるので√２画素を加算する。また、終点側は垂直であるので１画素を加算する。これにより、ステップ（２）により、周囲長は、２＋√２（＝２−１＋√２＋１）画素となる。
［ステップ（３）］
ステップ（３）は発生である。
ステップ（３）の欠陥データは１画素のため、周囲長は０画素である。
［ステップ（４）］
ステップ（４）はステップ（２）との連続である。
ステップ（４）の欠陥データは４画素のため、周囲長は６画素である。
ステップ（２）の欠陥データは２＋√２画素、ステップ（４）の欠陥データは６画素であるので、周囲長の合計は８＋√２画素である。２行（３行目と４行目）が接触している部分は２（＝Ｔ）画素であり、始点側／終点側が異なる位置であるので、減算は４（＝２Ｔ）画素である。始点側は斜めであるので√２画素を加算する。また、終点側は斜めであるので√２画素を加算する。これにより、ステップ（４）により、周囲長は、４＋３√２（＝２＋√２＋６−４＋√２＋√２）画素となる。
［ステップ（５）］
ステップ（５）はステップ（３）との収束である。
３行目の左側の周囲長合計と４行目の周囲長を合計することは処理済みである。
３行目の右側の周囲長０画素と、４行目の周囲長（４＋３√２）画素を合計して、ステップ（５）とステップ（３）の周囲長の合計値は、４＋３√２画素である。
また、始点側、終点側とも斜めであるので、２√２画素を加算する。これにより、ステップ（５）により、周囲長は、４＋５√２（＝４＋３√２＋２√２）画素となる。
【００２３】
［ステップ（６）］
ステップ（６）はステップ（５）との連続である。
ステップ（６）の欠陥データは５画素のため、周囲長は８画素である。
ステップ（５）の欠陥データは４＋５√２画素、ステップ（６）の欠陥データは８画素であるので、周囲長の合計は１２＋５√２画素である。２行（４行目と５行目）が接触している部分は４（＝Ｔ）画素であり、いずれか片方が同じ位置であるので、減算は７（＝２Ｔ−１）画素である。始点側は垂直であるので１画素を加算する。また、終点側は斜めであるので√２画素を加算する。これにより、ステップ（６）により、周囲長は、６＋６√２（＝４＋５√２＋８−７＋１＋√２）画素となる。
［ステップ（７）］
ステップ（７）はステップ（６）との連続である。
ステップ（７）の欠陥データは６画素のため、周囲長は１０画素である。
ステップ（６）の欠陥データは６＋６√２画素、ステップ（７）の欠陥データは１０画素であるので、周囲長の合計は１６＋６√２画素である。２行（５行目と６行目）が接触している部分は５（＝Ｔ）画素であり、いずれか片方が同じ位置であるので、減算は９（＝２Ｔ−１）画素である。始点側は斜めであるので√２画素を加算する。また、終点側は垂直であるので１画素を加算する。これにより、ステップ（７）により、周囲長は、８＋７√２（＝６＋６√２＋１０−９＋√２＋１）画素となる。
【００２４】
［ステップ（８）］
ステップ（８）はステップ（７）との連続である。
ステップ（８）の欠陥データは２画素のため、周囲長は２画素である。
ステップ（７）の欠陥データは８＋７√２画素、ステップ（８）の欠陥データは２画素であるので、周囲長の合計は１０＋７√２画素である。２行（６行目と７行目）が接触している部分は２（＝Ｔ）画素であり、始点側／終点側が異なる位置であるので、減算は４（＝２Ｔ）画素である。始点側は斜めであるので√２画素を加算する。また、終点側は斜めであるので√２画素を加算する。これにより、ステップ（８）により、周囲長は、６＋９√２（＝８＋７√２＋２−４＋√２＋√２）画素となる。
［ステップ（９）］
ステップ（９）はステップ（８）との分散である。
６行目までの周囲長合計と７行目の左側の周囲長を合計することは処理済みである。
７行目の左側までの周囲長６＋９√２画素と、７行目の右側の周囲長０画素を合計して、周囲長は、６＋９√２画素である。また、始点側は斜めであるので√２画素を加算する。また、終点側は垂直であるので１画素を加算する。これにより、ステップ（９）により、周囲長は、６＋１０√２画素となる。
【００２５】
［ステップ（１０）］
ステップ（１０）は消滅である。
ステップ（１０）による周囲長は、図６で示す従来技術と同じく６＋１０√２画素となる。
【００２６】
すなわち、本実施形態における第１の欠陥検出部４が欠陥全体の２次元欠陥画像を取得することなく、連結性処理部１３によって欠陥データをライン毎に算出することにより、欠陥の特徴量である周囲長（Ｌ）を測定することが可能となる。
なお、連結性処理部１３は、ステップ（１）〜ステップ（１０）における欠陥データを、ライン毎に順番に０＋１、１＋２、３＋１、４＋４、８＋５、１３＋６、１９＋２、２１＋１と加算していくことにより、欠陥の特徴量である面積（Ｓ）＝２２画素を測定することが可能となる。これにより、連結性処理部１３は、円形度４πＳ／Ｌ２＝０．６８を算出することができる。
このように、連結性処理部１３は、検査対象物２の走行方向に隣接するラインで得られる欠陥の関係に応じた計算式に基づいて、欠陥の特徴量（周囲長、面積など）を計算する処理を走行方向に順に行う。
【００２７】
図５は、幅／流れ分解能が異なる場合を示す図である。
図５（Ａ)は、円形状の欠陥を（幅部分解能／流れ分解能＝１）で読み取った場合を示し、図５（Ｂ）は、同じ円形状の欠陥を（幅／流れ分解能＝０．５）で読み取った場合を示している。
以下、図５（Ａ）、図５（Ｂ）に示す欠陥パターンの処理手順を説明する。
（図５（Ａ）に示す欠陥パターンの処理手順）
なお、図５（Ａ）においては、走行方向における１行目〜１２行目に生じる欠陥パターンをステップ（１）〜（１１）で表している。
［ステップ（１）］
ステップ（１）は発生である。
２行目の欠陥データは４画素のため、周囲長は６画素である。
［ステップ（２）］
ステップ（２）はステップ（１）との連続である。
ステップ（２）の欠陥データは８画素のため、周囲長は１４画素である。
ステップ（１）の欠陥データは６画素、ステップ（２）の欠陥データは１４画素であるので、周囲長の合計は２０画素である。２行（２行目と３行目）が接触している部分は４（＝Ｔ）画素であり、始点側／終点側が異なる位置であるので、減算は８（＝２Ｔ）画素である。始点側、終点側ともに斜めであるので２√２画素を加算する。これにより、ステップ（２）により、周囲長は、１２＋２√２（＝６＋１４−８＋２√２）画素となる。
［ステップ（３）］
ステップ（３）はステップ（２）との連続である。
ステップ（３）の欠陥データは８画素のため、周囲長は１４画素である。
ステップ（２）の欠陥データは１２＋２√２画素、ステップ（３）の欠陥データは１４画素であるので、周囲長の合計は２６＋２√２画素である。２行（３行目と４行目）が接触している部分は８（＝Ｔ）画素であり、いずれもが８（＝Ｔ）画素であるので、減算は１４（＝２Ｔ−２）画素である。始点側、終点側ともに垂直であるので２画素を加算する。これにより、ステップ（３）により、周囲長は、１４＋２√２（＝１２＋２√２＋１４−１４＋２）画素となる。
【００２８】
［ステップ（４）］
ステップ（４）はステップ（３）との連続である。
ステップ（４）の欠陥データは１０画素のため、周囲長は１８画素である。
ステップ（３）の欠陥データは１４＋２√２画素、ステップ（４）の欠陥データは１８画素であるので、周囲長の合計は３２＋２√２画素である。２行（４行目と５行目）が接触している部分は８（＝Ｔ）画素であり、始点側／終点側が異なる位置であるので、減算は１６（＝２Ｔ）画素である。始点側、終点側ともに斜めであるので２√２画素を加算する。これにより、ステップ（４）により、周囲長は、１６＋４√２（＝１４＋２√２＋１８−１６＋２√２）画素となる。
［ステップ（５）］
ステップ（５）はステップ（４）との連続である。
ステップ（５）の欠陥データは１０画素のため、周囲長は１８画素である。
ステップ（４）の欠陥データは１６＋４√２画素、ステップ（５）の欠陥データは１８画素であるので、周囲長の合計は３４＋４√２画素である。２行（５行目と６行目）が接触している部分は１０（＝Ｔ）画素であり、いずれもが１０（＝Ｔ）画素であるので、減算は１８（＝２Ｔ−２）画素である。始点側、終点側ともに垂直であるので２画素を加算する。これにより、ステップ（５）により、周囲長は、１８＋４√２（＝１６＋４√２＋１８−１８＋２）画素となる。
［ステップ（６）］
ステップ（６）はステップ（５）との連続である。
ステップ（６）の欠陥データは１０画素のため、周囲長は１８画素である。
ステップ（５）の欠陥データは１８＋４√２画素、ステップ（６）の欠陥データは１８画素であるので、周囲長の合計は３６＋４√２画素である。２行（６行目と７行目）が接触している部分は１０（＝Ｔ）画素であり、いずれもが１０（＝Ｔ）画素であるので、減算は１８（＝２Ｔ−２）画素である。始点側、終点側ともに垂直であるので２画素を加算する。これにより、ステップ（６）により、周囲長は、２０＋４√２（＝１８＋４√２＋１８−１８＋２）画素となる。
［ステップ（７）］
ステップ（７）はステップ（６）との連続である。
ステップ（７）の欠陥データは１０画素のため、周囲長は１８画素である。
ステップ（６）の欠陥データは２０＋４√２画素、ステップ（７）の欠陥データは１８画素であるので、周囲長の合計は３８＋４√２画素である。２行（７行目と８行目）が接触している部分は１０（＝Ｔ）画素であり、いずれもが１０（＝Ｔ）画素であるので、減算は１８（＝２Ｔ−２）画素である。始点側、終点側ともに垂直であるので２画素を加算する。これにより、ステップ（７）により、周囲長は、２２＋４√２（＝２０＋４√２＋１８−１８＋２）画素となる。
【００２９】
［ステップ（８）］
ステップ（８）はステップ（７）との連続である。
ステップ（８）の欠陥データは８画素のため、周囲長は１４画素である。
ステップ（７）の欠陥データは２２＋４√２画素、ステップ（８）の欠陥データは１４画素であるので、周囲長の合計は３６＋４√２画素である。２行（８行目と９行目）が接触している部分は８（＝Ｔ）画素であり、始点側／終点側が異なる位置であるので、減算は１６（＝２Ｔ）画素である。始点側、終点側ともに斜めであるので２√２画素を加算する。これにより、ステップ（８）により、周囲長は、２０＋６√２（＝２２＋４√２＋１４−１６＋２√２）画素となる。
［ステップ（９）］
ステップ（９）はステップ（８）との連続である。
ステップ（９）の欠陥データは８画素のため、周囲長は１４画素である。
ステップ（８）の欠陥データは２０＋６√２画素、ステップ（９）の欠陥データは１４画素であるので、周囲長の合計は３４＋６√２画素である。２行（９行目と１０行目）が接触している部分は８（＝Ｔ）画素であり、いずれもが８（＝Ｔ）画素であるので、減算は１４（＝２Ｔ−２）画素である。始点側、終点側ともに垂直であるので２画素を加算する。これにより、ステップ（９）により、周囲長は、２２＋６√２（＝２０＋６√２＋１４−１４＋２）画素となる。
［ステップ（１０）］
ステップ（１０）はステップ（９）との連続である。
ステップ（１０）の欠陥データは４画素のため、周囲長は６画素である。
ステップ（９）の欠陥データは２２＋６√２画素、ステップ（１０）の欠陥データは６画素であるので、周囲長の合計は２８＋６√２画素である。２行（１０行目と１１行目）が接触している部分は４（＝Ｔ）画素であり、始点側／終点側が異なる位置であるので、減算は８（＝２Ｔ）画素である。始点側、終点側ともに斜めであるので２√２画素を加算する。これにより、ステップ（１０）により、周囲長は、２０＋８√２（＝２２＋６√２＋６−８＋２√２）画素となる。
【００３０】
［ステップ（１１）］
ステップ（１１）は消滅である。
ステップ（１１）による周囲長は、２０＋８√２画素となる。
すなわち、本実施形態における第１の欠陥検出部４が欠陥全体の２次元欠陥画像を取得することなく、連結性処理部１３によって欠陥データをライン毎に算出することにより、欠陥の特徴量である周囲長（Ｌ）＝３１．３１２（＝２０＋８√２）画素を測定することが可能となる。
また、連結性処理部１３は、ステップ（１）〜ステップ（１１）における欠陥データを、ライン毎に順番に０＋４、４＋８、１２＋８、２０＋１０、３０＋１０、４０＋１０、５０＋１０、６０＋８、６８＋８、７６＋４と加算していくことにより、欠陥の特徴量である面積（Ｓ）＝８０画素を測定することが可能となる。
これにより、連結性処理部１３は、円形度４πＳ／Ｌ２＝１．０２５を算出することができる。
すなわち、図５（Ａ)に示す直径１０画素の円の場合、面積８０画素、周囲長３１．３１２画素であるので、円形度は、１．０２５となる。
【００３１】
（図５（Ｂ）に示す欠陥パターンの処理手順）
図５（Ｂ）においては、走行方向における１行目〜７行目に生じる欠陥パターンをステップ（１）〜（６）で表している。
［ステップ（１）］
ステップ（１）は発生である。
２行目の欠陥データは６画素のため、周囲長は１０画素である。
［ステップ（２）］
ステップ（２）はステップ（１）との連続である。
ステップ（２）の欠陥データは８画素のため、周囲長は１４画素である。
ステップ（１）の欠陥データは１０画素、ステップ（２）の欠陥データは１４画素であるので、周囲長の合計は２４画素である。２行（２行目と３行目）が接触している部分は６（＝Ｔ）画素であり、始点側／終点側が異なる位置であるので、減算は１２（＝２Ｔ）画素である。始点側、終点側ともに斜めであるので２√２画素を加算する。これにより、ステップ（２）により、周囲長は、１２＋２√２（＝１４＋１０−１２＋２√２）画素となる。
［ステップ（３）］
ステップ（３）はステップ（２）との連続である。
ステップ（３）の欠陥データは１０画素のため、周囲長は１８画素である。
ステップ（２）の欠陥データは１２＋２√２画素、ステップ（３）の欠陥データは１８画素であるので、周囲長の合計は３０＋２√２画素である。２行（３行目と４行目）が接触している部分は８（＝Ｔ）画素であり、始点側／終点側が異なる位置であるので、減算は１６（＝２Ｔ）画素である。始点側、終点側ともに斜めであるので２√２画素を加算する。これにより、ステップ（３）により、周囲長は、１４＋４√２（＝１２＋２√２＋１８−１６＋２√２）画素となる。
【００３２】
［ステップ（４）］
ステップ（４）はステップ（３）との連続である。
ステップ（４）の欠陥データは８画素のため、周囲長は１４画素である。
ステップ（３）の欠陥データは１４＋４√２画素、ステップ（４）の欠陥データは１４画素であるので、周囲長の合計は２８＋４√２画素である。２行（４行目と５行目）が接触している部分は８（＝Ｔ）画素であり、始点側／終点側が異なる位置であるので、減算は１６（＝２Ｔ）画素である。始点側、終点側ともに斜めであるので２√２画素を加算する。これにより、ステップ（４）により、周囲長は、１２＋６√２（＝１４＋４√２＋１４−１６＋２√２）画素となる。
［ステップ（５）］
ステップ（５）はステップ（４）との連続である。
ステップ（５）の欠陥データは６画素のため、周囲長は１０画素である。
ステップ（４）の欠陥データは１２＋６√２画素、ステップ（５）の欠陥データは１０画素であるので、周囲長の合計は２２＋６√２画素である。２行（５行目と６行目）が接触している部分は６（＝Ｔ）画素であり、始点側／終点側が異なる位置であるので、減算は１２（＝２Ｔ）画素である。始点側、終点側ともに斜めであるので２√２画素を加算する。これにより、ステップ（５）により、周囲長は、１０＋８√２（＝１２＋６√２＋１０−１２＋２√２）画素となる。
【００３３】
［ステップ（６）］
ステップ（６）は消滅である。
ステップ（６）による周囲長は、１０＋８√２画素となる。
すなわち、本実施形態における第１の欠陥検出部４が欠陥全体の２次元欠陥画像を取得することなく、連結性処理部１３によって欠陥データをライン毎に算出することにより、欠陥の特徴量である周囲長（Ｌ）＝２１．３１２（＝１０＋８√２）画素を測定することが可能となる。
また、連結性処理部１３は、ステップ（１）〜ステップ（６）における欠陥データを、ライン毎に順番に０＋６、６＋８、１４＋１０、２４＋８、３２＋６と加算していくことにより、欠陥の特徴量である面積（Ｓ）＝３８画素を測定することが可能となる。
これにより、連結性処理部１３は、円形度４πＳ／Ｌ２＝１．０５０を算出することができる。
すなわち、図５（Ｂ)に示す流れ方向の画素数が５画素の円の場合、面積３８画素、周囲長２１．３１２画素であるので、円形度は、１．０５０となる。このとき、同じ幅で長さが２倍の欠陥は、図５（Ａ）と同じ画像になるので、円形度としては、後者の方が円と判断される。
【００３４】
また、従来技術においては、画素数としてカウントするため、幅分解能と流れ分解能が同じであることが前提であった。これに対し本願では、幅分解能と流れ分解能が異なる場合でも対応可能である。
このように、連結性処理部１３による欠陥検査では、分解能に対応した処理により、円形度をリアルタイムに算出できる。これにより、面積や幅、長さの分類では十分に行うことが出来なかった欠陥の分類（例えば、ムシとムシ以外の異物との分類）を、第２の欠陥検出部６による欠陥検査に先んじて行うことができる。
【００３５】
このように、本発明の欠陥検査装置は、検査対象物２の画像を読み取るラインセンサ３と、ラインセンサ３から入力されたデータを２値化する２値化部１１と、２値化部１１により２値化されたデータをランレングス符号化するランレングス符号化部１２と、ランレングス符号を連結性処理することにより、欠陥の特徴量を測定する連結性処理部１３と、を有する。
【００３６】
本発明によれば、欠陥全体の２次元画像を取得することなく、欠陥の特徴量を求めることを可能にする欠陥検出装置、及び欠陥検査方法を提供することができる。
【００３７】
以上、図面を参照してこの発明の一実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内において様々な設計変更等をすることが可能である。
【符号の説明】
【００３８】
１…ライン照明、２…検査対象物、３…ラインセンサ、４…第１の欠陥検出部、５…画像抽出部、６…第２の欠陥検出部、１１…２値化部、１２…ランレングス符号化部、１３…連結性処理部
【要約】
【課題】欠陥全体の２次元画像を取得することなく、欠陥の特徴量を求めることを可能にする欠陥検出装置、及び欠陥検査方法を提供する。
【解決手段】欠陥検査装置は、検査対象物の画像を読み取るラインセンサと、前記ラインセンサから入力されたデータを２値化する２値化部と、前記２値化部により２値化されたデータをランレングス符号化するランレングス符号化部と、前記ランレングス符号を連結性処理することにより、欠陥の特徴量を測定する連結性処理部と、を有する。
【選択図】図１【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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