(57)【要約】【課題】高速かつ正確に複数の同一形状物をカウントできる同一形状物のカウント方法を提供する。【解決手段】コンピュータを用いて以下のステップにより検査対象中における同一形状の複数の目標物をカウントする方法である。  検査対象の原画像を取得する。原画像に対して所定のしきい値で二値化処理を施し、目標物を本来の大きさ以下のサイズで検出する。二値化ステップで検出された複数の目標物のうち、基準サイズ以上の大きさの目標物のみを選択して、その位置情報を抽出する。抽出ステップで選択された各目標物を膨張してマスク画像を形成する。生成したマスク画像を原画像上に被せて、選択された目標物を原画像上から除去する。前記しきい値とは異なるしきい値を選択し、その異なるしきい値で、マスク画像を被せた原画像に対して、二値化ステップから抽出処理ステップまでを必要回数分繰り返す。【選択図】図2
2006119994.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータを用いて検査対象の原画像に画像処理を施すことで検査対象中における同一形状の複数の目標物をカウントする同一形状物のカウント方法であって、
検査対象の原画像を取得する画像取得ステップと、
原画像に対して所定のしきい値で二値化処理を施し、目標物を本来の大きさ以下のサイズで検出する二値化ステップと、
二値化ステップで検出された複数の目標物のうち、基準サイズ以上の大きさの目標物のみを選択して、その位置情報を抽出する抽出ステップと、
抽出ステップで選択された各目標物を膨張してマスク画像を形成するマスク生成ステップと、
生成したマスク画像を原画像上に被せて、選択された目標物を原画像上から除去するマスク合成ステップと、
前記しきい値とは異なるしきい値を選択し、その異なるしきい値で、マスク画像を被せた原画像に対して、少なくとも前記二値化ステップから抽出処理ステップまでを繰り返す反復ステップと
を有することを特徴とする同一形状物のカウント方法。
【請求項２】
選択された目標物を膨張したマスクのサイズが目標物の本来の大きさと実質的に同等であることを特徴とする請求項１に記載の同一形状物のカウント方法。
【請求項３】
コンピュータを用いて検査対象の原画像に画像処理を施すことで検査対象中における同一形状の複数の目標物をカウントする同一形状物のカウント装置であって、
検査対象の原画像を取得する画像取得手段と、
原画像を用いる画像に対して異なる複数のしきい値で二値化処理を施し、各しきい値での二値化画像から目標物を本来の大きさ以下のサイズで検出する二値化手段と、
二値化手段で検出された複数の目標物のうち、基準サイズ以上の大きさの目標物のみを選択して、その位置情報を抽出する抽出手段と、
抽出手段により選択された各目標物を膨張してマスク画像を形成するマスク生成手段と、
このマスク画像を、原画像を用いる画像上に被せて、選択された目標物を原画像上から除去するマスク合成手段と
を有することを特徴とする同一形状物のカウント装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、同一形状物のカウント方法および装置に関するものである。特に、集束された複数本の光ファイバを有するライトガイドの端面において、全ての光ファイバを確実に捕捉することができる同一形状物のカウント方法および装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
UV樹脂硬化用の紫外線導光に光ファイバを用いたライトガイドが利用されている。このライトガイドは、多数本の光ファイバを集束して形成した長尺部材で、例えば一端が１本に集束され、他端側が4本に分岐された構成となっている。
【０００３】
このライトガイドを用いてUV樹脂を均一に硬化させるには、各分岐ごとの光ファイバを一端側の集束端面において均一に分散させ、配光特性を均一に保つ必要がある。
【０００４】
そのために、集束端面に各分岐ごとの光ファイバが均一に分散しているかを検査する必要があるが、従来は汎用の画像処理装置を用いて検査していた。例えば、汎用の画像処理装置にて集束端面の画像を取得し、その画像に二値化処理を施して、光ファイバ端面とそれ以外の箇所とを区別化することで各光ファイバ端面をカウントしている。
【０００５】
その他、画像処理で多重解像度近似を利用して粒度分布を算出する技術も知られている（例えば特許文献１）。この技術は、被測定粒子群の濃淡画像を二値化し、二値化画像に対して多重解像度近似を施して、さらに得られた近似画像列に粒子分離処理を施して、得られた粒子分離画像から粒度分布を算出している。
【０００６】
【特許文献１】国際公開番号ＷＯ００/１４５１１
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、上記の技術では、非常に時間がかかるため、全製品について検査を行うことができず、一部の製品について抜き取り検査を行うに止まっているのが現状である。
【０００８】
汎用の画像処理装置を用いた検査では、一種類のしきい値を用いて集束端面中の各光ファイバ端面を認識している。ところが、各光ファイバ端面同士の輝度のばらつき等により全ての光ファイバ端面を漏れなく抽出することは非常に難しい。
【０００９】
また、多重解像度近似を用いた技術では計算量が多いため、非常に処理時間がかかり、全製品について検査を行うことが現実的に不可能である。
【００１０】
従って、本発明の主目的は、高速かつ正確に複数の同一形状物をカウントすることができる同一形状物のカウント方法および装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明は、検査対象の原画像を用いて異なるしきい値による二値化処理を行い、各しきい値の二値化画像で認識された目標物を順次マスクで原画像から除去していき、この処理を繰り返すことで上記の目的を達成する。
【００１２】
本発明カウント方法は、コンピュータを用いて検査対象の原画像に画像処理を施すことで検査対象中における同一形状の複数の目標物をカウントする同一形状物のカウント方法であって、以下のステップを有することを特徴とする。
【００１３】
検査対象の原画像を取得する画像取得ステップ。
原画像に対して所定のしきい値で二値化処理を施し、目標物を本来の大きさ以下のサイズで検出する二値化ステップ。
二値化ステップで検出された複数の目標物のうち、基準サイズ以上の大きさの目標物のみを選択して、その位置情報を抽出する抽出ステップ。
抽出ステップで選択された各目標物を膨張してマスク画像を形成するマスク生成ステップ。
生成したマスク画像を原画像上に被せて、選択された目標物を原画像上から除去するマスク合成ステップ。
前記しきい値とは異なるしきい値を選択し、その異なるしきい値で、マスク画像を被せた原画像に対して、少なくとも前記二値化ステップから抽出処理ステップまでを繰り返す反復ステップ。
【００１４】
また、本発明カウント装置は、コンピュータを用いて検査対象の原画像に画像処理を施すことで検査対象中における同一形状の複数の目標物をカウントする同一形状物のカウント装置であって、以下の構成を有することを特徴とする。
【００１５】
検査対象の原画像を取得する画像取得手段。
原画像に対して異なる複数のしきい値で二値化処理を施し、各しきい値での二値化画像から目標物を本来の大きさ以下のサイズで検出する二値化手段。
二値化手段で検出された複数の目標物のうち、基準サイズ以上の大きさの目標物のみを選択して、その位置情報を抽出する抽出手段。
抽出手段により選択された各目標物を膨張してマスク画像を形成するマスク生成手段。
生成したマスク画像を原画像上に被せて、選択された目標物を原画像上から除去するマスク合成手段。
【００１６】
本発明では、検査対象の原画像を用いた画像に対して異なるしきい値による二値化処理を複数回行う。例えば、ライトガイドの集束端面において、複数の光ファイバ端面を目標物として捕捉するには、まず全ての光ファイバ端面をもれなくカウントする必要がある。ところが、原画像上において、各光ファイバ端面は明度のばらつきが見られ、1種類のしきい値による二値化処理ではもれなくカウントすることが難しい。また、図8（A）に示すように、一つの光ファイバ端面においても径方向に輝度の分布が見られ、通常は中央部が明るく周縁部が暗くなっている。このように、複数の光ファイバ端面における相互間の輝度のばらつきに加え、一つの光ファイバ端面内にも輝度のばらつきがあることから、原画像上における全ての光ファイバ端面を漏れなくカウントすることは難しい。
【００１７】
本発明では、図8（B）に示すように、例えば輝度の高い第1しきい値で二値化処理を行い、本来の光ファイバ端面の大きさよりも小さなサイズの領域A（実線円）で光ファイバ端面を検出する。光ファイバ端面を本来の大きさよりも小さな大きさで検出することにより、原画像上の隣接する光ファイバ端面同士がくっついた状態に見える場合でも、確実に分離して個々の光ファイバ端面を正確に検出することができる。
【００１８】
一方、二値化画像上の各光ファイバ端面は、それぞれ輝度のばらつきがあるため、領域Aのサイズは、光ファイバ端面の本来の大きさよりは小さいが一定の大きさでなく、大きなものから微小なものまである。そこで、検出された光ファイバ端面から基準サイズ以上の大きさの目標物のみを選択して、その位置情報を抽出する。この選択により、例えばノイズと区別が困難な微小な領域Aは選択されずに、基準サイズ以上の一部の光ファイバ端面のみが検出されることになる。基準サイズは、例えば目標物の本来のサイズよりは小さいが、ノイズなどと十分区別できる程度の大きさとすれば良い。抽出された領域Aから、その位置情報が求められて、その位置情報が記憶される。位置情報は、例えば抽出された領域Aの重心とすればよい。
【００１９】
次に、第１しきい値で抽出された領域Aを膨張させ、マスクを生成する。この膨張処理を全ての領域Aに対して行い、得られた画像をマスク画像とする。膨張して得られるマスクのサイズは、目標物の本来の大きさと実質的に同等とすることが好ましい。光ファイバ端面と同等の大きさのマスクで覆うことにより、光ファイバ端面のほぼ全面を被覆することができ、被覆できない微小な部分については、以降の処理でノイズ成分として無視できる大きさとなる。そのため、位置情報を得た光ファイバ端面について以降の処理で誤って再度認識することを防ぐことができる。
【００２０】
マスク画像が生成できたら、そのマスク画像を原画像に被せる。このマスク画像と原画像のマスク合成処理により、第1しきい値による二値化処理で抽出された光ファイバ端面は原画像から除去され、抽出されなかった光ファイバ端面が原画像中に残る。このマスク合成処理後の画像を第1合成画像とする。
【００２１】
続いて、第1しきい値よりも低い値の第2しきい値（図8(B)参照）で、マスク合成処理を施した原画像（第1合成画像）に対して二値化処理を行う。第1しきい値よりも低い値の第2しきい値で二値化処理することで、第1しきい値による二値化画像では基準サイズより若干小さめな領域としてしか現されなかった光ファイバ端面も第2しきい値による二値化画像では基準サイズ以上の大きさの領域として検出することができる。つまり、この第2しきい値による二値化画像で、本来の光ファイバ端面の大きさよりも小さいが、基準サイズ以上の大きさの領域Bとして光ファイバ端面を抽出する。そして、第1しきい値による二値化処理の場合と同様に、各領域Bの位置情報を求めて記憶する。
【００２２】
しきい値の段階数や、各しきい値の差は目標物の輝度のばらつきなどにより適宜選択すれば良い。選択した段階数のしきい値による処理を行なうことで、全ての目標物を漏れなく捕捉できるようにしきい値の選択を行なうことが好ましい。上述のように2段階のしきい値による二値化処理で全ての目標物を捕捉できる場合は、2段階のしきい値で十分であり、必要に応じて3段階以上の異なるしきい値による二値化処理を行えばよい。
【００２３】
例えば、全ての光ファイバ端面が捕捉できるように2段階のしきい値が設定されている場合は、第2しきい値が最終しきい値となり、各領域Bの位置情報を求めた時点で、全ての光ファイバ端面が捕捉できたことになる。そのため、第2しきい値による抽出結果に基づいてマスク生成やマスク合成処理を行わなくても、把握できた全ての光ファイバ端面の位置情報に基づいて集束端面における光ファイバ端面の分散度を演算で求めることができる。
【００２４】
一方、さらに第3しきい値が設定されている場合は、第2しきい値による二値化処理で抽出された目標物に対して第1しきい値による二値化処理後の処理と同様の処理を行う。つまり、第2しきい値による二値化処理で抽出された目標物に対して膨張処理を行ってマスク画像を生成し、そのマスク画像を第1合成画像に被せる合成処理を行なって第2合成画像を作成する。第2合成画像では、第1しきい値、第2しきい値で検出・抽出された光ファイバ端面が除去され、両しきい値による二値化処理では抽出できなかった光ファイバ端面だけが残されることになる。
【００２５】
次に、第2合成画像に第3しきい値で二値化処理を施し、第2しきい値よりも低い値の第3しきい値で二値化処理することで、第2しきい値による二値化画像では基準サイズより若干小さめな領域としてしか現されなかった光ファイバ端面も第3しきい値による二値化画像では基準サイズ以上の大きさの領域として検出することができる。つまり、この第3しきい値による二値化画像で、本来の光ファイバ端面の大きさよりも小さいが、基準サイズ以上の大きさの領域C（図８(B)参照）として光ファイバ端面を抽出する。そして、第1・第2しきい値による二値化処理の場合と同様に、各領域Cの位置情報を求めて記憶する。
【００２６】
このように、最終しきい値の一つ前のしきい値までは二値化処理、位置情報の抽出、マスク生成、マスク合成を同様に行い、最終しきい値では二値化処理と光ファイバ端面の位置情報の抽出を行う。つまり、反復ステップは、先のしきい値とは異なるしきい値を選択し、そのしきい値が非最終しきい値の場合は、その選択した非最終しきい値で、マスク画像を被せた原画像に対して、前記二値化ステップからマスク合成ステップまでを繰り返す。一方、選択したしきい値が最終しきい値の場合は、最終しきい値で、マスク画像を被せた原画像に対して、前記二値化ステップから抽出ステップを行い、それまでに抽出した全ての目標物の位置情報から目標物をカウントするカウントステップを行う。そして、最終しきい値による二値化処理と位置情報の抽出が完了したら、得られた全ての光ファイバ端面の位置情報から集束端面の分散度を演算で求めることができる。
【発明の効果】
【００２７】
本発明のカウント方法によれば、あるしきい値で二値化処理を行い、その二値化処理で抽出された目標物を原画像上から除去する。続いて、その除去後の原画像に対して順次段階的に異なるしきい値で二値化処理を行うと共に、各しきい値の二値化処理で認識された目標物を一つ前のしきい値で二値化処理してマスク処理された原画像から順次除去する処理を繰り返す。この処理により、極力漏れのないように目標物をカウントすることができる。特に、中央部と周縁部とで輝度に相違のある同一形状物のカウントに好適に利用できる。
【００２８】
また、本発明のカウント装置によれば、上記カウント方法を実施するのに最適な装置とすることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
以下、UV樹脂硬化用の紫外線導光に用いるライトガイドの検査を行う場合を例として本発明の実施の形態を説明する。
【００３０】
図１は本発明方法に利用する検査装置の機能ブロック図である。
検査対象となるライトガイド10は、図1に示すように、多数本の光ファイバを集束して形成した長尺部材で、一端（図の左側）が１本に集束され、他端側（図の右側）が4本に分岐された構成となっている。検査は各分岐内の光ファイバが集束端面において均一に分散されているかどうかを調べる。そのためには、ライトガイド10の集束端面の画像を取得し、この画像中における全ての光ファイバ端面を正確に捕捉する必要がある。
【００３１】
検査装置は、照明コントローラ100と、ライトガイド10の各分岐端に光を照射する合計4つの照明110、120、130、140と、ライトガイド10の集束端面の画像を取得するカメラ200と、カメラ200で取得した画像に画像処理を施して分散度を求める画像処理装置300（コンピュータ）と、各種画像や検査結果を表示するモニタ400とを有している。
【００３２】
照明コントローラ100は画像処理装置300に接続されて、必要に応じて点灯する各照明110〜140を切り替えたり、各照明の光量を独立して制御することができる。
【００３３】
カメラ200は、画像処理装置300からの指令により、ライトガイド10の集束端面の画像を取得する。本例では、カメラ200にCCDカメラを用いた。このカメラ200はテーブル210上に保持されると共に、レンズ220が取り付けられ、さらにテーブル210上にはライトガイドの集束端側を保持する把持具230が設けられている。把持具230は、手動によりXYZ方向に駆動することができる。
【００３４】
画像処理手段300は、カメラで取得した画像および各種画像処理した画像を記憶する画像メモリ310と、取得した原画像に二値化処理を施して目標物を本来の大きさ以下のサイズで検出する二値化手段320と、二値化画像での検出対象から基準サイズ以上のものを選択し、その位置情報を抽出する抽出手段330とを有する。さらに、目標物の位置情報に基づいて処理ウィンドウを決定する処理ウィンドウ決定手段340と、選択された目標物を膨張してマスク画像を生成するマスク生成手段（膨張手段）350と、マスク画像を原画像（または既にマスク画像を被せられた原画像）に被せるマスク合成手段360と、抽出した各光ファイバ端面の位置情報に基づいて分散度を演算する分散度演算手段370とを有する。
【００３５】
上記装置による処理手順を説明する。以下の説明において、装置の各部である符号100〜400は図1を参照する。
【００３６】
（光量調整）
まず、前処理の一つとして各照明110〜140の光量調整を行う。光量調整では、4つの分岐端の各々に対面する照明を順次点灯させて、各照明110〜140の光量を個別に変化させながら点灯時における集束端面の原画像を取得する。続いて、これら各原画像の明度分布を抽出する。そして、図2のグラフに示すように、得られた明度分布の最頻値が目標値となるように光量を調整し、全ての照明の明度分布の最頻値が目標値となる光量を選択する。この光量調整により、各光ファイバ端面間の輝度のばらつきを極力抑える。
【００３７】
（処理ウィンドウの決定）
光量調整が終わったら、図3(A)に示すように、全ての照明110〜140を点灯させて集束端面の原画像を取得し、その原画像から処理ウィンドウを決定する。処理ウィンドウは、分散度の演算を行う領域を区画する。この決定を行うには、まず原画像を画像メモリ310から読み出して二値化処理手段320で二値化処理し、原画像中の各光ファイバ端面を膨張手段350で膨張処理・穴埋め処理して、ほぼ白色で表される概略円形の領域を抽出する（図3(B)参照）。次に、この白色円形領域の重心を抽出手段330で求め（図3(C)参照）、処理ウィンドウ決定手段340により、前記重心を中心とする二重円に十字を重ね合わされた処理ウィンドウ枠を白色円形領域に描写し、この二重円と十字で区画される各領域を処理ウィンドウとする（図3(D)参照）。
【００３８】
（原画像の取得）
以上の前処理が終わったら、ライトガイドの集束端面における光ファイバの分散度を求める本処理を行う。この本処理の処理手順は図4のフローチャートに基づいて説明する。
【００３９】
まず、ライトガイドの集束端面における原画像を取得する（ステップS1）。この原画像の取得は、照明110だけを点灯させて原画像を取得し、続けて照明120〜140を切り替えて点灯させ、各照明を点灯させた際の原画像を順次取得することで行う。照明110だけを点灯させた際の原画像は、図5(A)に示すように、黒い背景上に輝度の高い光ファイバ端面が白色の点として多数示される。
【００４０】
（二値化処理）
次に、得られた原画像（例えば照明110の点灯で得た画像）に対して二値化処理手段320で二値化処理を施す。この二値化処理のしきい値は、段階的に異なる複数の値から構成され、順次二値化処理を施す際に選択して用いる（ステップS2）。本例では、しきい値を高い値から順に第1しきい値、第2しきい値と２種類のしきい値を用いている。
【００４１】
まず、値の高い第1しきい値で二値化処理を行って（ステップS3）第1二値化画像を得る。この二値化画像は、図5(B)に示すように、一部の光ファイバ端面が白色の点として認められる画像となる。この第1二値化画像の白色の点は、大きさにばらつきがあるものの、原画像の白色の点（図5(A)参照）よりも小さいサイズである。
【００４２】
一般に、各光ファイバ端面は図8(A)に示すように、中央部の輝度が高く、周縁部の輝度が低くなっている。このような光ファイバ端面を第1しきい値で二値化処理すると、図8(B)に示すように、第1しきい値よりも輝度の高い領域のみが光ファイバ端面として認識される。つまり、図9(A)に示す本来の光ファイバ端面の大きさに対して、図9(B)に示すようにより小さいサイズの領域（第1認識領域という）が検出される。本来の光ファイバ端面の大きさよりも小さなサイズで光ファイバ端面の認識を行うことで、原画像における隣接した光ファイバ端面同士が一体に付いたように見える場合であっても、各光ファイバ端面同士を分離して確実に個々の光ファイバ端面を認識することができる。
【００４３】
（位置情報の抽出・記憶処理）
続いて、第1二値化画像における複数の第1認識領域の中から、基準サイズ以上の大きさを有するもののみを選択する。この選択により、ノイズと区別し難いような微小な第一認識領域を除外する。例えば、図5(B)の中央部付近には、基準サイズより若干小さめに写っている２つの光ファイバ端面が存在するが、この２つの白色の点は抽出されず、残りの白色の点が抽出される。続いて、抽出された各第1認識領域（第1抽出点）の重心を抽出手段330で求め、その位置情報を記憶する（ステップS4）。
【００４４】
（マスク生成（膨張）処理）
次に、選択されたしきい値が最終しきい値かどうかを判定する（ステップS5）。最終しきい値（第2しきい値）でなければ、次のマスク生成処理を行い、最終しきい値であれば、後述する分散度の演算を行う。マスク生成処理は、図9(C)に示すように、膨張手段350で第1抽出点を膨張し、光ファイバ端面の本来の大きさとなるようにする（ステップS6）。光ファイバ端面の本来のサイズは設定値として画像処理装置300に保持させておき、この設定値と同等となるように各第1抽出点を膨張してマスクに用いる（図9(D)参照）。全ての第1抽出点を膨張処理して白黒反転した画像を第1マスクとする（図6(A)参照）。光ファイバ端面の本来のサイズと同等のサイズのマスクを形成することで、後述するマスク合成処理において、光ファイバ端面を覆い、白色領域が以降の処理で光ファイバ端面として再度認識されることを抑制する。
【００４５】
（マスク合成処理）
次に、生成した第1マスクを原画像に被せる処理を行う（ステップS7）。このマスク合成処理により、第1しきい値による二値化処理で認識・抽出された光ファイバ端面を原画像から除去することができる（図9(E)参照）。この除去後の画像を第1合成画像とする。第1合成画像は、図6(B)に示すように、第1しきい値による二値化処理では認識・抽出できなかった光ファイバ端面が白く点状に残された画像になる。
【００４６】
（異なるしきい値での二値化処理）
上記の処理により、原画像のうち、一部の光ファイバ端面が認識できたことになり、上記の処理で認識し切れなかった光ファイバ端面を、しきい値を変えた二値化処理、膨張処理、マスク処理を繰り返すことにより捕捉する。この繰り返しは、最終しきい値（本例では第2しきい値）により処理が完了するまで行う（ステップS6）。
【００４７】
つまり、上記の処理と同様に、まず第2しきい値を選択し（ステップS2）、第1合成画像に対して第2しきい値で二値化処理を施して第2二値化画像を得る。第2しきい値は第1しきい値よりも小さな値なので、第1二値化画像では基準サイズより若干小さめに写っている光ファイバ端面としてしか認識できなかった光ファイバ端面でもより大きなサイズの第2認識領域として検出することができる（ステップS3）。この第2二値化画像は、図7(A)に示すように、第1合成画像の白点よりは小さなサイズの白点が認められる画像である。
【００４８】
続いて、第2二値化画像における複数の第2認識領域の中から、基準サイズ以上の大きさを有するもののみを第2抽出点として抽出する。この抽出により、図7(A)に示す2つの白丸が抽出される。ただし、この例では第2しきい値が最終しきい値なので、さらに異なるしきい値で二値化処理を行うことがなく、全ての第2認識領域を第2抽出点としてもよい。続いて、第2抽出点の重心を抽出手段330で求め、その位置情報を記憶する（ステップS4）。
【００４９】
以上の処理により、最終しきい値で処理が終わり（ステップS5）、原画像中の全ての光ファイバ端面を漏れなく検出でき、各光ファイバ端面の位置情報も抽出できたことになる。
【００５０】
（分散度の演算）
そして、以上の処理により得られた全ての光ファイバ端面の位置情報と、予め前処理で規定しておいた処理ウィンドウの測定領域情報を用いて、各光ファイバ端面の重心位置が処理ウィンドウのどの測定領域に含まれるかによって分散度を求める。処理ウィンドウは複数の測定領域に区画されている。本例では、中心部に位置する円を4分割した扇型領域と、各扇型領域の外周に隣接する円弧帯領域とから構成される（図3(D)参照）。分散度は、分散度演算手段により各測定領域内にカウントされる光ファイバ端面の数を用いて以下の式により演算する（ステップS8）。
【００５１】
(X-|X-Y|)／X
X：測定領域内における光ファイバ端面の設計数
Y：測定領域内における光ファイバ端面の測定数
【００５２】
上記の設計数Xは予め適切な分散度が得られる値を選択して画像処理装置に記憶させておけばよい。そして、得られた分散度をモニタに表示する（ステップS9）。
【００５３】
そして、照明120〜140の点灯で得た各原画像に対しても上記と同様の処理を行って、ライトガイド10の各分岐の集束端面における分散度を求めればよい。
【００５４】
（変形例）
上記の処理では2段階のしきい値により処理を行っているが、しきい値の段階数は特に限定されるわけではなく、全ての目標物（光ファイバ端面）を漏れなく認識できるように設定できればよい。例えば、3段階のしきい値による処理を行う場合、次のように処理を行う。
【００５５】
第2しきい値により二値化処理と目標物の位置情報の抽出を行った後、第2二値化画像で抽出された第2抽出点を膨張して第2マスク画像を生成する。第2マスク画像は、図7(B)に示すように、全ての第2抽出点を膨張処理して白黒反転した画像である。次に、第2マスク画像を第1合成画像における第2抽出点上に被覆する処理を行う。このマスク処理後の画像を第2合成画像とする。第2合成画像は、第1・第2しきい値による二値化処理でも捕捉しきれなかった光ファイバ端面が表された画像である。
【００５６】
さらに、最終しきい値である第3しきい値により、第2合成画像に対して二値化処理も行って、その二値化画像で検出された第3認識領域の全てを第3抽出点とし、この第3抽出点の位置情報を求めて記憶する。
【００５７】
3段階のしきい値を用いた以上の処理により、漏れなく全ての光ファイバ端面の検出を行なう。通常、3段階のしきい値を用いた方が、2段階のしきい値を用いた場合に比べて光ファイバ端面管の明度差がより大きい光ファイバ端面の検出を行なうことができる。
【００５８】
（試験例）
CPUとしてインテル社製ペンティアム(登録商標)4、2.8GHzを用いて、原画像中の510点の光ファイバ端面の検出と、各端光ファイバ面の位置情報記憶までの処理を行ったところ、処理時間は0.83秒と非常に短時間で正確に光ファイバ端面の捕捉が行えることが確認できた。
【産業上の利用可能性】
【００５９】
本発明は、光ファイバ端面など、輝度にばらつきのある多数の同一形状物を漏れなく正確に捕捉してカウントすることができる。そのため、本発明装置および方法は、ライトガイドにおける分散度の演算などに利用することができる。また、本発明はライトガイドの検査に限らず、同一形状で明るさの異なる多数の目標物をカウントすること、およびカウントされた目標物の位置情報により種々の演算を行う各種分野にも好適に利用できる。
【図面の簡単な説明】
【００６０】
【図１】本発明装置の機能ブロック図である。
【図２】光量調整の方法を示す説明図である。
【図３】原画像から処理ウィンドウの決定を行うまでの画像の変化を示す説明図である。
【図４】本発明方法の処理手順を示すフローチャートである。
【図５】原画像と第1二値化画像を示す部分画像図である。
【図６】第1マスク画像、第1合成画像を示す部分画像図である。
【図７】第2二値化画像、第2マスク画像を示す部分画像図である。
【図８】二値化処理におけるしきい値の違いと認識される領域の関係を示す説明図である。
【図９】認識された光ファイバ端面にマスクを形成するまでの手順を示す模式説明図である。
【符号の説明】
【００６１】
10  ライトガイド
100  照明コントローラ  110、120、130、140  照明
200  カメラ  210  テーブル  220  レンズ  230  把持具
300  画像処理装置
310  画像メモリ  320  二値化手段  330  抽出手段
340  処理ウィンドウ決定手段  350  マスク生成（膨張）手段
360  マスク合成手段  370  分散度演算手段
400  モニタ
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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