(57)【要約】【課題】  画像の領域分割処理の信頼性を高める。【解決手段】  画像内の少なくとも一部の領域である処理対象領域に対して、第１種のエッジ検出処理を実行することにより画素値の段差の位置を表す段差位置エッジを検出する。この段差位置エッジを利用することにより、処理対象領域を複数の閉領域に分割する。また、処理対象領域に対して、画素値に応じた領域分割処理を実行することにより、処理対象領域を複数の色領域に分割する。そして、複数の閉領域の中から、複数の色領域のうちの特定の色領域内に包含される１つ以上の閉領域を抽出することにより、画像から一部の領域を抽出する。【選択図】  図３
2006078299.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像から一部の領域を抽出する方法であって、
（ａ）前記画像内の少なくとも一部の領域である処理対象領域に対して第１種のエッジ検出処理を実行することによって画素値の段差の位置を表す段差位置エッジを検出するとともに、前記段差位置エッジを利用して、前記処理対象領域を複数の閉領域に分割する工程と、
（ｂ）前記処理対象領域に対して画素値に応じた所定の領域分割処理を実行することにより、前記処理対象領域を複数の色領域に分割する工程と、
（ｃ）前記複数の閉領域の中から、前記複数の色領域のうちの特定の色領域内に包含される１つ以上の閉領域を抽出する工程と、
を備える、方法。
【請求項２】
請求項１記載の方法であって、
前記工程（ｃ）は、前記特定の色領域内に包含される閉領域が隣接する場合、隣接する閉領域を結合し単一の閉領域を生成する工程を含む、方法。
【請求項３】
請求項１記載の方法であって、
前記工程（ｃ）は、
（ｄ）前記複数の閉領域の中から、前記特定の色領域内に包含され、かつ、閉領域内外の画素値の高低の関係が所定の条件を満たす閉領域を抽出する工程
を含む、方法。
【請求項４】
請求項３記載の方法であって、
前記所定の条件を満たすか否かは、前記段差位置エッジの近傍における各閉領域内外の画素値を解析することによって判定される、方法。
【請求項５】
請求項４記載の方法であって、
前記工程（ｄ）は、
前記処理対象領域に対して第２種のエッジ検出処理を実行することにより、前記段差位置エッジ近傍の高画素値側の画素で構成される高画素値側エッジと、前記段差位置エッジ近傍の低画素値側の画素で構成される低画素値側エッジと、を生成する工程と、
前記高画素値側エッジと前記低画素値側エッジとから選択された特定のエッジの占める面積が他方のエッジの占める面積よりも大きい場合に、前記所定の条件を満たすと判定する工程と、
を含む、方法。
【請求項６】
画像から一部の領域を抽出する方法であって、
（ａ）前記画像内の少なくとも一部の領域である処理対象領域に対して第１種のエッジ検出処理を実行することによって画素値の段差の位置を表す段差位置エッジを検出するとともに、前記段差位置エッジを利用して、前記処理対象領域を複数の閉領域に分割する工程と、
（ｂ）前記複数の閉領域の中から、閉領域内外の画素値の高低の関係が所定の条件を満たす閉領域を抽出する工程と、
を備える、方法。
【請求項７】
請求項６記載の方法であって、
前記所定の条件を満たすか否かは、前記段差位置エッジの近傍における各閉領域内外の画素値を解析することによって判定される、方法。
【請求項８】
請求項７記載の方法であって、
前記工程（ｂ）は、
前記処理対象領域に対して第２種のエッジ検出処理を実行することにより、前記段差位置エッジ近傍の高画素値側の画素で構成される高画素値側エッジと、前記段差位置エッジ近傍の低画素値側の画素で構成される低画素値側エッジと、を生成する工程と、
前記高画素値側エッジと前記低画素値側エッジとから選択された特定のエッジの占める面積が他方のエッジの占める面積よりも大きい場合に、前記所定の条件を満たすと判定する工程と、
を含む、方法。
【請求項９】
請求項１ないし８のいずれか記載の方法であって、
前記工程（ａ）は、
前記処理対象領域に対して第１の輪郭線検出処理を実行することによって、前記段差位置エッジを含む第１の輪郭線を生成する工程と、
前記処理対象領域に対して前記第１の輪郭線検出処理とは異なる第２の輪郭線検出処理を実行することによって、前記段差位置エッジを含む第２の輪郭線を生成する工程と、
前記第１の輪郭線と、前記第２の輪郭線とに基づいて、前記段差位置エッジの断線を検出する工程と、
前記断線が検出された場合に、前記第１種のエッジ検出処理に関するパラメータを調節し、前記処理対象領域の一部の前記段差位置エッジの断線部を含む断線領域に対して前記第１種のエッジ検出処理を再度実行することによって、接続エッジを生成する工程と、
前記接続エッジと、前記段差位置エッジと、を重畳することにより前記段差位置エッジを修正する工程と、
を含む、方法。
【請求項１０】
請求項１ないし９のいずれか記載の方法であって、
前記画像はカラー画像であって、
前記方法は、さらに、
前記画像を前記所定の領域分割処理とは異なる特定の色領域分割処理によって、色味が互いに異なる領域として前記処理対象領域と前記処理対象領域外の領域とに分割する工程を備える、方法。
【請求項１１】
画像から一部の領域を抽出する装置であって、
前記画像内の少なくとも一部の領域である処理対象領域に対して第１種のエッジ検出処理を実行することによって画素値の段差の位置を表す段差位置エッジを検出するとともに、前記段差位置エッジを利用して、前記処理対象領域を複数の閉領域に分割する閉領域生成部と、
前記処理対象領域に対して画素値に応じた所定の領域分割処理を実行することにより、前記処理対象領域を複数の色領域に分割する色領域分割部と、
前記複数の閉領域の中から、前記複数の色領域のうちの特定の色領域内に包含される１つ以上の閉領域を抽出する特定色閉領域抽出部と、
を備える、装置。
【請求項１２】
画像から一部の領域を抽出する装置であって、
前記画像内の少なくとも一部の領域である処理対象領域に対して第１種のエッジ検出処理を実行することによって画素値の段差の位置を表す段差位置エッジを検出するとともに、前記段差位置エッジを利用して、前記処理対象領域を複数の閉領域に分割する閉領域生成部と、
前記複数の閉領域の中から、閉領域内外の画素値の高低の関係が所定の条件を満たす閉領域を抽出する特定閉領域抽出部と、
を備える、装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、画像中の特定の領域を抽出することにより、画像を領域分割する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
プリント基板などの検査装置として、検査対象となる製品の画像における各領域の配置を、標準的な製品における各領域の配置と比較することにより検査対象製品の欠陥の有無を判定する画像検査装置が用いられる。このような画像検査装置では、物体の表面の各領域がどのように配置されているかを取得するため、物体の画像を複数の領域に分割する領域分割が行われる。
【０００３】
【特許文献１】特開平１１−３１６１９３号公報
【特許文献２】特開２００２−２５９６６７号公報
【０００４】
しかしながら、単一の表面領域であっても、物体の形状や裏面の状態等によって物体を撮影した画像の色が異なる場合がある。このような物体を撮影した画像を色により領域分割した場合、異なる表面領域が同一の表面領域として認識されたり、あるいは、単一の表面領域の一部が異なる表面領域として認識されたりする場合がある。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、上述した従来の課題を解決するためになされたものであり、画像の領域分割処理の信頼性を高めることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的の少なくとも一部を達成するために、本発明の第１の方法は、画像から一部の領域を抽出する方法であって、（ａ）前記画像内の少なくとも一部の領域である処理対象領域に対して第１種のエッジ検出処理を実行することによって画素値の段差の位置を表す段差位置エッジを検出するとともに、前記段差位置エッジを利用して、前記処理対象領域を複数の閉領域に分割する工程と、（ｂ）前記処理対象領域に対して画素値に応じた所定の領域分割処理を実行することにより、前記処理対象領域を複数の色領域に分割する工程と、（ｃ）前記複数の閉領域の中から、前記複数の色領域のうちの特定の色領域内に包含される１つ以上の閉領域を抽出する工程と、を備えることを特徴とする。
【０００７】
この構成によれば、特定の色領域内に包含される閉領域を抽出することができるので、画像の領域分割の信頼性を高めることができる。
【０００８】
前記工程（ｃ）は、前記特定の色領域内に包含される閉領域が隣接する場合、隣接する閉領域を結合し単一の閉領域を生成する工程を含むものとしてもよい。
【０００９】
この構成によれば、隣接する閉領域が結合されるので、閉領域の数を減らすことができる。
【００１０】
前記工程（ｃ）は、（ｄ）前記複数の閉領域の中から、前記特定の色領域内に包含され、かつ、閉領域内外の画素値の高低の関係が所定の条件を満たす閉領域を抽出する工程を含むものとしてもよい。
【００１１】
この構成によれば、特定の色領域内に包含され、かつ、閉領域内外での画素値の高低の関係が所定の条件を満たす閉領域を抽出できるので、画像の領域分割の信頼性をより高めることができる。
【００１２】
前記所定の条件を満たすか否かは、前記段差位置エッジの近傍における各閉領域内外の画素値を解析することによって判定されるものとしてもよい。
【００１３】
この構成によれば、段差位置エッジの近傍での画素値に基づいて所定の条件の成否を判定できるので、閉領域を抽出するか否かをより正確に判定することができる。
【００１４】
前記工程（ｄ）は、前記処理対象領域に対して第２種のエッジ検出処理を実行することにより、前記段差位置エッジ近傍の高画素値側の画素で構成される高画素値側エッジと、前記段差位置エッジ近傍の低画素値側の画素で構成される低画素値側エッジと、を生成する工程と、前記高画素値側エッジと前記低画素値側エッジとから選択された特定のエッジの占める面積が他方のエッジの占める面積よりも大きい場合に、前記所定の条件を満たすと判定する工程と、を含むものとしてもよい。
【００１５】
この構成によれば、高画素値側エッジと低画素値側エッジとの面積の広狭で所定の条件の成否を判定できるので、閉領域を抽出するか否かの判定が容易となる。
【００１６】
本発明の第２の方法は、画像から一部の領域を抽出する方法であって、（ａ）前記画像内の少なくとも一部の領域である処理対象領域に対して第１種のエッジ検出処理を実行することによって画素値の段差の位置を表す段差位置エッジを検出するとともに、前記段差位置エッジを利用して、前記処理対象領域を複数の閉領域に分割する工程と、（ｂ）前記複数の閉領域の中から、閉領域内外の画素値の高低の関係が所定の条件を満たす閉領域を抽出する工程と、を備えることを特徴とする。
【００１７】
この構成によれば、閉領域内外での画素値の高低の関係が所定の条件を満たす閉領域を抽出できるので、画像の領域分割の信頼性を高めることができる。
【００１８】
前記所定の条件を満たすか否かは、前記段差位置エッジの近傍における各閉領域内外の画素値を解析することによって判定されるものとしてもよい。
【００１９】
この構成によれば、段差位置エッジの近傍での画素値に基づいて所定の条件の成否を判定できるので、閉領域を抽出するか否かをより正確に判定することができる。
【００２０】
前記工程（ｂ）は、前記処理対象領域に対して第２種のエッジ検出処理を実行することにより、前記段差位置エッジ近傍の高画素値側の画素で構成される高画素値側エッジと、前記段差位置エッジ近傍の低画素値側の画素で構成される低画素値側エッジと、を生成する工程と、前記高画素値側エッジと前記低画素値側エッジとから選択された特定のエッジの占める面積が他方のエッジの占める面積よりも大きい場合に、前記所定の条件を満たすと判定する工程と、を含むものとしてもよい。
【００２１】
この構成によれば、高画素値側エッジと低画素値側エッジとの面積の広狭で所定の条件の成否を判定できるので、閉領域を抽出するか否かの判定が容易となる。
【００２２】
前記工程（ａ）は、前記処理対象領域に対して第１の輪郭線検出処理を実行することによって、前記段差位置エッジを含む第１の輪郭線を生成する工程と、前記処理対象領域に対して前記第１の輪郭線検出処理とは異なる第２の輪郭線検出処理を実行することによって、前記段差位置エッジを含む第２の輪郭線を生成する工程と、前記第１の輪郭線と、前記第２の輪郭線とに基づいて、前記段差位置エッジの断線を検出する工程と、前記断線が検出された場合に、前記第１種のエッジ検出処理に関するパラメータを調節し、前記処理対象領域の一部の前記段差位置エッジの断線部を含む断線領域に対して前記第１種のエッジ検出処理を再度実行することによって、接続エッジを生成する工程と、前記接続エッジと、前記段差位置エッジと、を重畳することにより前記段差位置エッジを修正する工程と、を含むものとしてもよい。
【００２３】
この構成によれば、閉領域の生成に用いる段差位置エッジをより正確に生成できるので、画像の領域分割の信頼性をより高めることができる。
【００２４】
前記画像はカラー画像であって、前記方法は、さらに、前記画像を前記所定の領域分割処理とは異なる特定の色領域分割処理によって、色味が互いに異なる領域として前記処理対象領域と前記処理対象領域外の領域とに分割する工程を備えるものとしてもよい。
【００２５】
この構成によれば、色味が異なる各領域から処理対象領域が選択できるので、処理対象領域の設定が容易となる。
【００２６】
なお、本発明は、種々の態様で実現することが可能であり、例えば、画像の領域分割方法および装置、その領域分割結果を用いた画像検査方法および装置、それらの各種の方法または装置の機能を実現するためのコンピュータプログラム、そのコンピュータプログラムを記録した記録媒体、そのコンピュータプログラムを含み搬送波内に具現化されたデータ信号、等の態様で実現することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
次に、本発明を実施するための最良の形態を実施例に基づいて以下の順序で説明する。
Ａ．第１実施例：
Ｂ．第２実施例：
Ｃ．第３実施例：
Ｄ．第４実施例：
Ｅ．変形例：
【００２８】
Ａ．第１実施例：
図１は、本発明の一実施例としてのプリント基板検査装置１００の構成を示す説明図である。このプリント基板検査装置１００は、プリント基板ＰＣＢを照明するための光源２０と、プリント基板ＰＣＢの画像を撮影する撮像部３０と、装置全体の制御を行うコンピュータ４０とを備えている。コンピュータ４０には、各種のデータやコンピュータプログラムを格納する外部記憶装置５０が接続されている。
【００２９】
コンピュータ４０は、画像取得部２１０と、緑色領域抽出部２２０と、緑色領域分割部２３０と、輪郭線取得部２４０と、明緑色領域抽出部２５０と、の機能を有している。これら各部の機能は、外部記憶装置５０に格納されたコンピュータプログラムをコンピュータ４０が実行することによって実現される。
【００３０】
図２は、プリント基板ＰＣＢの表面の状態を示す説明図である。プリント基板ＰＣＢの表面は、金メッキが施された金メッキ領域ＲＧＰと、基板ベースが露出している基板ベース領域ＲＳＢと、基板ベース上にレジストが塗布された下ベース領域ＲＢＲと、銅配線のパターン上にレジストが塗布された下パターン領域ＲＰＲと、を含んでいる。以下では、下パターン領域ＲＰＲを形状検査の対象として抽出する場合を説明する。
【００３１】
図３は、第１実施例における下パターン領域抽出の手順を示すフローチャートである。ステップＳ１００では、画像取得部２１０（図１）が、撮像部３０（図１）からプリント基板ＰＣＢのカラー画像を取得する。なお、予め取得された画像に関してステップＳ２００以降の処理を実行する場合には、ステップＳ１００において、外部記憶装置５０（図１）から画像データが読み出される。
【００３２】
ステップＳ１００では、取得されたカラー画像に対して、画像取得部２１０が、必要に応じて平滑化処理（ぼかし処理）を実行する。平滑化処理では、メディアンフィルタや、ガウスフィルタ、移動平均などの種々の平滑化フィルタを用いることができる。この平滑化処理を行うことによって、画像データ内に存在する特異な画素を除去することができるので、ゴミ（雑音成分）の少ない画像データを得ることができる。
【００３３】
図４は、ステップＳ１００において取得されたプリント基板ＰＣＢのカラー画像ＩＭを示す説明図である。カラー画像ＩＭでは、金メッキ領域ＲＧＰと、基板ベース領域ＲＳＢとは、それぞれ表面材質の色である金色領域ＧＬと、茶色領域ＢＲとになっている。下パターン領域ＲＰＲは、銅色の銅配線パターン上に緑色のレジストが塗布されているので、明緑色領域ＧＢになっている。また、レジストの下が基板ベースになっている下ベース領域ＲＢＲは、プリント基板ＰＣＢの裏面に銅配線パターンがある部分では暗緑色領域ＧＤとなり、裏面に銅配線パターンがない部分では、暗緑色領域ＧＤよりも輝度の高く明緑色領域ＧＤの色と似た色を有する擬明緑色領域ＧＭとなる。なお、金色領域ＧＬと茶色領域ＢＲとはいずれも黄色味を帯びた領域であるので、これらの領域ＧＬ，ＢＲを併せて黄色領域ＹＬとも呼ぶ。また、明緑色領域ＧＢと、暗緑色領域ＧＤと、擬明緑色領域ＧＭとは、いずれも緑色の領域であるので、これらの領域ＧＤ，ＧＭ，ＧＢを併せて緑色領域ＧＲとも呼ぶ。
【００３４】
なお、実際のプリント基板ＰＣＢを撮影したカラー画像では、暗緑色領域ＧＤと擬明緑色領域ＧＭとの境界は、明確には分かれていないが、図４では、図示の便宜上、これらの暗緑色領域ＧＤと擬明緑色領域ＧＭとが異なる色領域として分離されたものとして描かれている。
【００３５】
図３のステップＳ２００では、緑色領域抽出部２２０（図１）が、カラー画像ＩＭの色に応じた領域分割を行う。ステップＳ２００における領域分割では、カラー画像ＩＭは、色味が異なる領域に分割される。
【００３６】
なお、カラー画像ＩＭの領域分割は、例えば、カラー画像ＩＭの各画素の色と複数の代表色との所定の色空間における距離を表す距離指標値を求め、距離指標値が最小となる代表色の領域に各画素を分類することにより行うことができる。この距離指標値としては、例えば、ＲＧＢ色空間を３次元ユークリッド空間とみたときのユークリッド距離や、Ｌ*ａ*ｂ*空間における色差ΔＥを利用することができる。なお、カラー画像ＩＭの領域分割方法は、複数の代表色に各画素を分類する領域分割方法であれば良く、例えば、特開２００２−２５９６６７号公報に開示された方法によっても行うことができる。
【００３７】
図５（ａ）は、プリント基板ＰＣＢ（図２）を撮影したカラー画像ＩＭを示している。なお、図５（ａ）と図４とは同一である。また、図５（ｂ）は、緑色領域抽出部２２０によるカラー画像ＩＭの領域分割結果ＳＲ１を示している。図５（ｂ）に描かれた太線は、膨張処理された境界線ＢＤ（後述する）を表している。図５（ｂ）に描かれた破線は、黄色領域ＹＬ内での領域ＧＬ，ＢＲとの境界と、緑色領域ＧＲ内での領域ＧＢ，ＧＤ，ＧＭとの境界と、を表している。図５（ｂ）に示すように、カラー画像ＩＭは、色味が異なる黄色領域ＹＬと緑色領域ＧＲとの２つの領域に分割される。
【００３８】
図３のステップＳ２１０では、緑色領域抽出部２２０が、領域分割結果ＳＲ１から緑色領域ＧＲと黄色領域ＹＬとの境界線ＢＤ（図５（ｂ））を取得する。境界線ＢＤは、例えば、黄色領域ＹＬ中の各画素の８近傍の画素のいずれかが緑色領域ＧＲに属する場合に、その画素を境界線ＢＤに属するように設定することにより取得できる。そして、取得された境界線ＢＤには、膨張処理（太らせ処理）が施される。膨張処理は、例えば、各画素の８近傍のいずれかが境界線ＢＤに属する場合にその画素を境界線ＢＤに属するように設定することにより実行することができる。なお、この膨張処理は省略することも可能である。
【００３９】
ステップＳ２２０では、緑色領域抽出部２２０が、領域分割結果ＳＲ１を用いて、カラー画像ＩＭから緑色領域ＧＲの画像（以下、「緑色領域画像ＩＧ」とも呼ぶ）を抽出する。図５（ｃ）は、ステップＳ２２０において、元のカラー画像ＩＭから抽出された緑色領域画像ＩＧを示している。
【００４０】
ステップＳ２３０では、緑色領域分割部２３０が、緑色領域画像ＩＧのより詳細な領域分割を行う。緑色領域画像ＩＧは、明緑色領域ＧＢを抽出するため、輝度の高い領域と輝度の低い領域との２つの領域に分割される。
【００４１】
図５（ｄ）は、ステップＳ２３０において、緑色領域分割部２３０が緑色領域画像ＩＧを領域分割した領域分割結果ＳＲ２を示している。図５（ｄ）に示すように、緑色領域画像ＩＧは、輝度の高い高輝度領域ＲＢと、輝度の低い低輝度領域ＲＤとの２つの領域に分割される。緑色領域画像ＩＧの領域分割では、明緑色領域ＧＢ中の各画素の色と、擬明緑色領域ＧＭ中の各画素の色とが、互いに近似した色となっている。そのため、図５（ｄ）に示すように、擬明緑色領域ＧＭと明緑色領域ＧＢとは、いずれも高輝度領域ＲＢに分割される。
【００４２】
なお、第１実施例では、ステップＳ２００におけるカラー画像ＩＭの領域分割と、ステップＳ２３０における緑色領域画像ＩＧの領域分割とを別個に行っているが、これらの領域分割は必ずしも別個に行う必要はない。例えば、黄色領域ＹＬと、高輝度領域ＲＢと、低輝度領域ＲＤとをそれぞれ代表する代表色を用いて、カラー画像ＩＭを３つの領域ＹＬ，ＲＢ，ＲＤに領域分割することも可能である。
【００４３】
ステップＳ２４０では、輪郭線取得部２４０が、明緑色領域ＧＢと、暗緑色領域ＧＤおよび擬明緑色領域ＧＭとの境界を表す絶対値エッジ（Abs Edge）を、緑色領域画像ＩＧから検出する。
【００４４】
図６は、絶対値エッジの検出の様子を示す説明図である。図６（ａ）は、緑色領域画像ＩＧのうち、７×７画素の部分領域中でのＲ成分値の例を示している。図６（ａ）の例では、緑色領域画像ＩＧ中の高輝度部分は、Ｒ成分値が１６０以上の領域として表されている。すなわち、部分領域のうち斜線を付した３×４画素の領域は高輝度部分であり、他の領域は低輝度部分である。
【００４５】
図６（ｂ）は、図６（ａ）に示す７×７画素の領域のうち、ｘ＝ｙ＝２の画素位置でのエッジ量算出の様子を示している。ここでは、各画素の位置をマトリックスの中心（ｘ＝ｙ＝２）を原点（０，０）とする座標値（ｉ，ｊ）で表し、各画素のＲ成分値をＲi,jで表している。エッジ量Ｅ0は、各画素のＲ成分値（ターゲット値）Ｒi,jと原点のＲ成分値（カレント値）Ｒ0,0とから、以下の（１），（２）式に従って算出される。
【００４６】
Δi,j＝Ｒi,j−Ｒ0,0      …（１）
Ｅ0＝ｍａｘ（｜Δi,j｜）      …（２）
【００４７】
（１）式では、ターゲット値Ｒi,jとカレント値Ｒ0,0との差が、マトリックス中の各画素についての差分Δi,jとして採用されている。（２）式では、エッジ量Ｅ0が、マトリックス中の各画素についての差分の絶対値｜Δi,j｜の最大値として与えられている。
【００４８】
このようにエッジ量Ｅ0を算出することにより、図６（ａ）に示すｘ＝ｙ＝２の画素位置では、エッジ量Ｅ0は７５となる。同様に、最外周の画素を除く部分領域の各画素についてエッジ量Ｅ0を算出することにより、図６（ｃ）に示すように、エッジ量Ｅ0を各画素の階調値とする絶対値エッジ画像が得られる。
【００４９】
絶対値エッジ画像が生成された後、その階調値と所定の絶対値エッジ検出閾値Ｔ0（例えば、７２）との比較が行われる。各画素の階調値が絶対値エッジ検出閾値Ｔ0以上の場合、その画素は絶対値エッジに属する画素に設定され、階調値が絶対値エッジ検出閾値Ｔ0より小さい場合、その画素は絶対値エッジに属さない画素に設定される。図６（ｃ）の例では、斜線が付された画素が絶対値エッジに属する画素に設定される。このように検出された絶対値エッジは、図６（ａ），（ｃ）から理解できるように、Ｒ成分値（画素値）の段差の位置を示している。
【００５０】
なお、絶対値エッジ検出閾値Ｔ0は、例えば、絶対値エッジ画像の平均階調値Ｍ0とオフセット値αとを用いて、以下の（３）式から求めることができる。オフセット値αは、例えば、ユーザからの指示に基づいて決定される。
【００５１】
Ｔ0＝Ｍ0＋α      …（３）
【００５２】
なお、第１実施例では、絶対値エッジ画像の生成に３×３画素のマトリックスを用いてエッジ量Ｅ0を算出しているが、一般には、Ｎ×Ｎ画素（Ｎは、２以上の整数）のマトリックスを用いてエッジ量Ｅ0を算出することができる。また、マトリックスの原点をマトリックスの中心の画素としているが、マトリックスの原点をマトリックス中の任意の画素としてもよい。
【００５３】
また、第１実施例では、マトリックス中の各画素の差分Δi,jを（１）式に示すＲ成分値の差分（ΔＲ）としているが、Ｒ成分値の差分（ΔＲ）以外の値を用いることもできる。例えば、以下の（Ａ）〜（Ｅ）で与えられる値を差分Δi,jとしてもよい。
（Ａ）Ｇ成分値の差分（ΔＧ）
（Ｂ）Ｂ成分値の差分（ΔＢ）
（Ｃ）ΔＲとΔＧとΔＢとの和（ΔＲ＋ΔＧ＋ΔＢ）
（Ｄ）ΔＲとΔＧとΔＢとの和の１／３（（ΔＲ＋ΔＧ＋ΔＢ）／３）
（Ｅ）ΔＲとΔＧとΔＢとの最大値（ｍａｘ（ΔＲ，ΔＧ，ΔＢ））
【００５４】
図５（ｅ）は、緑色領域画像ＩＧ（図５（ｃ））から検出された絶対値エッジＥＡの様子を示している。上述のように、暗緑色領域ＧＤと擬明緑色領域ＧＭとの境界は明確でない。そのため、絶対値エッジＥＡは、図５（ｅ）に示すように、これらの領域ＧＤ，ＧＭの境界では検出されず、緑色領域画像ＩＧのうち明緑色領域ＧＢと暗緑色領域ＧＤの境界で検出される。
【００５５】
図３のステップＳ３００では、輪郭線取得部２４０が、ステップＳ２１０で取得された境界線ＢＤ（図５（ｂ））と、ステップＳ２４０で検出された絶対値エッジＥＡ（図５（ｅ））とから、明緑色領域ＧＢと、暗緑色領域ＧＤおよび擬明緑色領域ＧＭとのそれぞれの輪郭を表す輪郭線を取得する。具体的には、境界線ＢＤを表す画像と絶対値エッジＥＡを表す画像との論理和をとることにより、図５（ｆ）の太線で示す輪郭線が生成される。なお、図５（ｆ）では、輪郭線（ＥＡ＋ＢＤ）と、緑色領域画像ＩＧの領域分割結果ＳＲ２とを重畳して描いている。
【００５６】
ステップＳ４００では、明緑色領域抽出部２５０が、領域分割結果ＳＲ２に基づいて、輪郭線（ＥＡ＋ＢＤ）で囲まれた閉じた領域（以下、単に「閉領域」と呼ぶ）のそれぞれから、輝度の高い閉領域（高輝度閉領域）を抽出する。具体的には、閉領域が高輝度領域ＲＢのみからなる場合、その閉領域が高輝度閉領域として抽出される。一方、閉領域が低輝度領域ＲＤのみからなる場合と、閉領域が高輝度領域ＲＢと低輝度領域ＲＤとの２つの領域を含んでいる場合は、その閉領域は高輝度閉領域外とされる。
【００５７】
図５（ｇ）は、明緑色領域抽出部２５０により抽出された高輝度閉領域をハッチングで示している。このように抽出された高輝度閉領域は、図４に示す明緑色領域ＧＢと一致する。そのため、高輝度閉領域を抽出することにより、明緑色領域ＧＢが抽出できる。
【００５８】
このように、第１実施例では、明緑色領域ＧＢを擬明緑色領域ＧＭと分離して抽出できるので、プリント基板ＰＣＢを撮影したカラー画像ＩＭの下ベースＲＢＲを表す領域に輝度が高い色の部分があっても、下パターン領域ＲＰＲを下ベース領域ＲＢＲから分離して抽出することができる。
【００５９】
Ｂ．第２実施例：
図７は、第２実施例における下パターン領域抽出の手順を示すフローチャートである。図７のフローチャートは、ステップＳ４００の後に３つのステップＳ５００〜Ｓ７００が付加されている点で、図３のフローチャートと異なっている。他の点は、図３のフローチャートと同じである。
【００６０】
図８は、第２実施例における高輝度閉領域抽出の様子を示す説明図である。図８（ａ）は、プリント基板ＰＣＢ（図２）を撮影したカラー画像ＩＭａを示している。図８（ａ）に示すカラー画像ＩＭａおよび図８（ｃ）に示す緑色領域画像ＩＧａは、上部の暗緑色領域ＧＤが擬明緑色領域ＧＭとなっている点で、図５（ａ）に示すカラー画像ＩＭおよび図５（ｃ）に示す緑色領域画像ＩＧと異なっている。同様に、図８（ｄ），（ｆ）に示す、緑色領域画像ＩＧａの領域分割結果ＳＲ２ａは、上部の低輝度領域ＲＤが高輝度領域ＲＢとなっている点で、図５（ｄ），（ｆ）に示す領域分割結果ＳＲ２と異なっている。そのため、図８（ｇ）に示すように、上部がすべて高輝度閉領域として抽出されている点で、図５（ｇ）に示す高輝度閉領域抽出結果と異なっている。図８の他の点は、図５と同じである。
【００６１】
図７のステップＳ５００では、明緑色領域抽出部２５０が、緑色領域画像ＩＧａ（図８（ｃ））から正エッジ（＋Edge）と負エッジ（−Edge）とを検出する。なお、本実施例では、これらの正エッジと負エッジとを併せて「符号付エッジ（±Edge)」とも呼ぶ。
【００６２】
図９は、符号付エッジの検出の様子を示す説明図である。図９（ａ）は、緑色領域画像ＩＧａのうち、７×７画素の部分領域中でのＲ成分値の例を示している。なお、図９（ａ）は、図６（ａ）と同一である。
【００６３】
図９（ｂ）は、図９（ａ）に示す７×７画素の領域のうち、ｘ＝ｙ＝２の画素位置でのエッジ量算出の様子を示している。ここでは、各画素の位置をマトリックスの中心（ｘ＝ｙ＝２）を原点（０，０）とする座標値（ｉ，ｊ）で表し、各画素のＲ成分値をＲi,jで表している。エッジＥ±量は、各画素のＲ成分値（ターゲット値）Ｒi,jと原点のＲ成分値（カレント値）Ｒ0,0とから、以下の（４），（５）式に従って算出される。
【００６４】
Δi,j＝Ｒi,j−Ｒ0,0      …（４）
Ｅ±＝ｓｇｎ（ΔX）×ｍａｘ（｜Δi,j｜）      …（５）
【００６５】
（４）式では、マトリックス中の各画素についての差分Δi,jが、絶対値エッジの検出の際と同様に、ターゲット値Ｒi,jとカレント値Ｒ0,0との差で与えられている。一方、（５）式では、エッジ量Ｅ±として、マトリックス中の各画素についての差分の絶対値｜Δi,j｜の最大値と、絶対値が最大となる差分ΔXの符号ｓｇｎ（ΔX）との積が採用されている。
【００６６】
このようにエッジ量Ｅ±を算出することにより、図９（ａ）に示すｘ＝ｙ＝２の画素位置では、エッジ量Ｅ±は７５となる。同様に、最外周の画素を除く部分領域の各画素についてエッジ量Ｅ±を算出することにより、図９（ｃ）に示すように、エッジ量Ｅ±を各画素の階調値とする符号付エッジ画像が得られる。なお、第２実施例では、エッジ量Ｅ±を各画素の階調値とする符号付エッジ画像を生成しているが、エッジ量Ｅ±に所定のオフセット値（例えば、１２８）を加え、オフセット値が加えられた値を８ビットで表される値の範囲（０〜２５５）にクリッピングした値を各画素の階調値とすることもできる。
【００６７】
符号付エッジ画像が生成された後、絶対値エッジ（図６（ｃ））外の各画素について、階調値と所定の正閾値Ｔ+（例えば、１１）および所定の負閾値Ｔ-（例えば、−５２）との比較が行われる。各画素の階調値が正閾値Ｔ+以上の場合、その画素は正エッジに属する画素として設定される。階調値が負閾値Ｔ-より小さい場合、その画素は負エッジに属する画素として設定される。図９（ｃ）の例では、斜線が付された画素が正エッジに属する画素に設定され、クロスハッチが付された画素が負エッジに属する画素に設定される。なお、図９（ｃ）では、太枠で囲まれた各画素は絶対値エッジに属する画素を示しており、正エッジと負エッジとのそれぞれに属する画素は太枠外の絶対値エッジ外の画素となる。
【００６８】
なお、正閾値Ｔ+と負閾値Ｔ-とは、例えば、符号付エッジ画像の平均階調値Ｍ±と、符号付エッジ画像の階調値の標準偏差σと、所定の係数βとを用いて、以下の（６），（７）式から求めることができる。所定の係数βは、例えば、ユーザからの指示に基づいて決定される。
【００６９】
Ｔ+＝Ｍ±＋σ×β      …（６）
Ｔ-＝Ｍ±−σ×β      …（７）
【００７０】
このように生成された正エッジは、図９（ｃ）に示すように、太枠内の画素で示される絶対値エッジの近傍の高輝度（高画素値）側の画素で構成される。一方、負エッジは、絶対値エッジの近傍の低輝度（低画素値）側の画素で構成される。
【００７１】
なお、第２実施例では、符号付エッジ画像の生成に３×３画素のマトリックスを用いてエッジ量Ｅ±を算出しているが、一般には、Ｎ×Ｎ画素（Ｎは、２以上の整数）のマトリックスを用いてエッジ量Ｅ±を算出することができる。また、マトリックスの原点をマトリックスの中心の画素としているが、マトリックスの原点をマトリックス中の任意の画素としてもよい。
【００７２】
また、第２実施例では、マトリックス中の各画素の差分Δi,jを（４）式に示すＲ成分値の差分（ΔＲ）としているが、Ｒ成分値の差分（ΔＲ）以外の値を用いることもできる。例えば、以下の（Ａ）〜（Ｄ）で与えられる値を差分Δi,jとしてもよい。
（Ａ）Ｇ成分値の差分（ΔＧ）
（Ｂ）Ｂ成分値の差分（ΔＢ）
（Ｃ）ΔＲとΔＧとΔＢとの和（ΔＲ＋ΔＧ＋ΔＢ）
（Ｄ）ΔＲとΔＧとΔＢとの和の１／３（（ΔＲ＋ΔＧ＋ΔＢ）／３）
【００７３】
図１０（ａ）は、緑色領域画像ＩＧａを示し、図１０（ｂ）は、緑色領域画像ＩＧａから生成された符号付エッジ画像を示している。なお、図１０（ａ）は、図８（ｃ）と同一である。また、図１０（ｃ）は、符号付エッジ画像から生成された正エッジＥＰを示し、図１０（ｄ）は、符号付エッジ画像から生成された負エッジＥＮを示している。なお、図１０（ｃ），（ｄ）では、ハッチングで表された符号付エッジＥＰ，ＥＮに、太線で表された絶対値エッジＥＡと境界線ＢＤとを重畳して表している。
【００７４】
図７のステップＳ６００では、明緑色領域抽出部２５０が、複数の閉領域のうちから、図１０（ｅ）のハッチングで示すように、負エッジＥＮが正エッジＥＰよりも多い閉領域（負エッジ閉領域）を抽出する。
【００７５】
ステップＳ７００では、明緑色領域抽出部２５０が、高輝度閉領域から負エッジ閉領域を除去することにより、明緑色領域ＧＢを抽出する。具体的には、高輝度閉領域を表す画像と、負エッジ閉領域を表す画像を反転した画像と、の論理積をとることにより負エッジ閉領域が除去される。
【００７６】
図１１は、第２実施例における明緑色領域抽出の様子を示す説明図である。図１１（ａ）は、ステップＳ４００（図７）において抽出された高輝度閉領域を示し、図１１（ｂ）は、ステップＳ６００（図７）において抽出された負エッジ閉領域を示している。なお、図１１（ａ）は、図８（ｇ）と同一であり、図１１（ｂ）は、図１０（ｅ）と同一である。図１１（ｃ）は、図１１（ａ）に示す高輝度閉領域から、図１１（ｂ）に示す負エッジ閉領域を除去した領域をハッチングで示している。このように高輝度閉領域から負エッジ閉領域を除去した領域は、図４に示す明緑色領域ＧＢと一致する。そのため、高輝度閉領域から負エッジ閉領域を除去することにより、明緑色領域ＧＢが抽出できる。
【００７７】
このように、第２実施例では、高輝度閉領域と負エッジ閉領域とを用いることにより、カラー画像ＩＭａ上の擬明緑色領域ＧＭが広い場合であっても、明緑色領域ＧＢを擬明緑色領域ＧＭから分離して抽出できる。そのため、下ベースＲＢＲのうち輝度の高い領域が広い場合であっても、下パターン領域ＲＰＲを下ベース領域ＲＢＲから分離して抽出することができる。
【００７８】
なお、第２実施例では、高輝度閉領域から負エッジ閉領域を除去することにより明緑色領域ＧＢを抽出しているが、高輝度閉領域であり、かつ、正エッジＥＰが負エッジＥＮよりも多い閉領域（正エッジ閉領域）である閉領域を抽出するものとしても同一の結果を得ることができる。
【００７９】
Ｃ．第３実施例：
図１２は、第３実施例における下パターン領域抽出の手順を示すフローチャートである。図７に示す、第２実施例のフローチャートとは、ステップＳ４００，Ｓ７００が省略されている点と、ステップＳ６００がステップＳ６１０に置き換えられている点と、で異なっている。他の点は、図７のフローチャートと同じである。
【００８０】
ステップＳ６１０では、明緑色領域抽出部２５０が、複数の閉領域のうちから、正エッジＥＰが負エッジＥＮよりも多い閉領域（正エッジ閉領域）を抽出する。
【００８１】
図１３は、第３実施例における明緑色領域抽出の様子を示す説明図である。図１３（ａ）は、符号付エッジ画像から生成された正エッジＥＰを示し、図１３（ｂ）は、符号付エッジ画像から生成された負エッジＥＮを示している。図１３（ａ）は図１０（ｃ）と同一であり、図１３（ｂ）は図１０（ｄ）と同一である。また、図１３（ｃ）は、ステップＳ６１０で抽出された正エッジ閉領域をハッチングで示している。この正エッジ閉領域は、図４に示す明緑色領域ＧＢと一致する。そのため、正エッジ閉領域を抽出することにより、明緑色領域ＧＢが抽出できる。なお、この場合、抽出された負エッジ閉領域は、緑色画像領域ＩＧａ中の明緑色領域ＧＢ以外の領域（暗緑色領域ＧＤ＋擬明緑色領域ＧＭ）となる。
【００８２】
このように、第３実施例では、正エッジ閉領域を用いることにより、カラー画像ＩＭａ上の擬明緑色領域ＧＭが広い場合であっても、明緑色領域ＧＢを擬明緑色領域ＧＭから分離して抽出できる。そのため、下ベースＲＢＲのうち輝度の高い領域が広い場合であっても、下パターン領域ＲＰＲを下ベース領域ＲＢＲから分離して抽出することができる。
【００８３】
Ｄ．第４実施例：
図１４は、第４実施例における輪郭線取得の様子を示す説明図である。第４実施例における下パターン領域抽出の手順は、輪郭線取得の処理内容（図７のステップＳ３００）が異なっている点で、第２実施例と異なっている。他の点は、第２実施例と同じである。なお、この輪郭線取得の処理手順の詳細については、後述する。
【００８４】
図１４（ａ）は、上述したプリント基板ＰＣＢとは異なるプリント基板ＰＣＢｂを撮影したカラー画像ＩＭｂを示している。カラー画像ＩＭｂは、色味が異なる黄色領域ＹＬと緑色領域ＧＲ（＝ＧＢ＋ＧＤ＋ＧＭ）とに領域分割され、黄色領域ＹＬと緑色領域ＧＲとの境界線ＢＤｂが取得される。境界線ＢＤｂの膨張処理を行うことにより、図１４（ｂ）に示す境界線画像ＩＢＤが生成される。
【００８５】
図１４（ａ）に示すカラー画像ＩＭｂから抽出された緑色領域ＧＲと、図１４（ｂ）に示す境界線画像ＩＢＤと、を重畳することにより、図１４（ｃ）に示す境界線重畳画像ＩＢＳが生成される。この、境界線重畳画像ＩＢＳからは、図１４（ｄ）に示す絶対値エッジＥＡｂを表すエッジ画像ＩＥＤと、図１４（ｅ）に示す領域境界画像ＩＲＢとが、それぞれ生成される。
【００８６】
図１４（ｆ）に示す第１の輪郭線画像ＩＬ１は、図１４（ｂ）に示す境界線画像ＩＢＤと、図１４（ｄ）に示すエッジ画像ＩＥＤとを重ね合わせたものである。この第１の輪郭線画像ＩＬ１では、明緑色領域ＧＢと他の緑色領域（暗緑色領域ＧＤ＋擬明緑色領域ＧＭ）との間に輪郭線が生成されているが、明緑色領域ＧＢと擬明緑色領域ＧＭとの間の輪郭線が断線している。
【００８７】
図１４（ｇ）に示す第２の輪郭線画像ＩＬ２は、図１４（ｄ）に示す領域境界画像ＩＲＢと、図１４（ｄ）に示す絶対値エッジＥＡｂとを重ね合わせたものである。この第２の輪郭線画像ＩＬ２では、輪郭線は断線していないが、暗緑色領域ＧＤと擬明緑色領域ＧＭとの間に輪郭線が生成されている。
【００８８】
図１４（ｈ）は、図１４（ｆ）に示す第１の輪郭線画像ＩＬ１から高輝度閉領域を抽出した第１の抽出領域画像ＩＥ１を示している。図１４（ｈ）に示すように、第１の抽出領域画像ＩＥ１では、輪郭線画像ＩＬ１に断線があるため、高輝度領域として抽出されるべき明緑色領域ＧＢが抽出されない。一方、高輝度領域として抽出されるべきでない暗緑色領域ＧＤと擬明緑色領域ＧＭとは、いずれも抽出されない。
【００８９】
図１４（ｉ）は、図１４（ｇ）に示す第２の輪郭線画像ＩＬ２から正エッジ閉領域を抽出した第２の抽出領域画像ＩＥ２を示している。図１４（ｉ）に示すように、第２の抽出領域画像ＩＥ２では、高輝度領域として抽出されるべき明緑色領域ＧＢは抽出されている。一方、高輝度領域として抽出されるべきでない擬明緑色領域ＧＭは、高輝度領域として抽出されている。
【００９０】
図１４（ｊ）は、図１４（ｈ）に示す第１の抽出領域画像ＩＥ１を反転することによって生成される反転画像ＲＥ１である。この反転画像ＲＥ１と、図１４（ｉ）に示す第２の抽出領域画像ＩＥ２と、の論理積をとることにより、図１４（ｋ）に示す画像ＩＤＣが生成される。画像ＩＤＣは、第１の抽出領域画像ＩＥ１のうち断線のため高輝度領域として抽出されなかった明緑色領域ＧＢと、第１の抽出領域画像ＩＥ１で抽出されなかった明緑色領域ＧＢに隣接する擬明緑色領域ＧＭと、を含んでいる。すなわち、図１４（ｋ）に示す画像ＩＤＣの黒色の領域は、絶対値エッジＥＡｂに断線がある領域を示す断線領域となる。
【００９１】
このように、断線領域が存在する場合、断線領域内での絶対値エッジ検出閾値Ｔ0が低減され、絶対値エッジＥＡｂの再検出が行われる。そして、断線領域が存在しなくなるまで絶対値エッジＥＡｂの再検出を繰り返すことにより、明緑色領域ＧＢと他の緑色領域（暗緑色領域ＧＤ＋擬明緑色領域ＧＭ）との間の本来抽出されるべき輪郭線が取得される。
【００９２】
図１５は、第４実施例における輪郭線取得の手順を示すフローチャートである。ステップＳ３０２では、輪郭線取得部２４０が、図１６（ａ）に示すカラー画像ＩＭｂを、色味が異なる領域に分割する。カラー画像ＩＭｂの領域分割により、図１６（ｂ）に示す黄色領域ＹＬと緑色領域ＧＲとの２つの領域を含む領域分割結果ＳＲ１ｂが生成される。なお、ステップＳ３０２における処理は、上述のステップＳ２００（図７）における処理と同一である。
【００９３】
ステップＳ３１０では、輪郭線取得部２４０が、図７のステップＳ２１０と同一の処理を行うことにより、領域分割結果ＳＲ１ｂから緑色領域ＧＲと黄色領域ＹＬとの境界線ＢＤｂを取得する。取得された境界線ＢＤｂに膨張処理（太らせ処理）を施すことにより、図１６（ｃ）に示す、境界線ＢＤｂを表す境界線画像ＩＢＤが生成される。
【００９４】
ステップＳ３１２では、輪郭線取得部２４０が、図７のステップＳ２２０と同一の処理を行うことにより、カラー画像ＩＭｂから緑色領域ＧＲ（＝ＧＢ＋ＧＤ＋ＧＭ）を抽出する。抽出された緑色領域ＧＲには、境界線画像ＩＢＤが重畳され、図１６（ｄ）に示す境界線重畳画像ＩＢＳが生成される。
【００９５】
ステップＳ３１４では、輪郭線取得部２４０が、図７のステップＳ２３０と同一の処理を行うことにより、境界線重畳画像ＩＢＳの領域分割を行う。この領域分割により、境界線重畳画像ＩＢＳから、図１６（ｅ）に示す領域分割結果ＳＲ２ｂが生成される。領域分割結果ＳＲ２ｂは、図１６（ｅ）に示すように、高輝度領域ＲＢと低輝度領域ＲＤと境界線ＢＤｂとの３つの領域を含んでいる。そして、領域分割結果ＳＲ２ｂから、３つの領域ＲＢ，ＲＤ，ＢＤｂそれぞれの境界を抽出することにより、図１６（ｆ）に示す領域境界画像ＩＲＢが生成される。
【００９６】
ステップＳ３２０では、輪郭線取得部２４０が、境界線重畳画像ＩＢＳから緑色領域ＧＲ中の絶対値エッジを検出する。具体的には、図１７（ａ）に示す境界線重畳画像ＩＢＳから境界線ＢＤｂを除去することにより、図１７（ｂ）に示す緑色領域画像ＩＧｂが生成される。そして、緑色領域画像ＩＧｂに対して図７のステップＳ２４０と同一の処理を行うことにより、絶対値エッジＥＡｂが検出され、図１７（ｃ）に示すエッジ画像ＩＥＤが生成される。
【００９７】
ステップＳ３２２では、輪郭線取得部２４０が、図１７（ｂ）に示す緑色領域画像ＩＧｂに対して図７のステップＳ５００と同一の処理を行うことにより、図１７（ｄ）に示す正エッジＥＰｂと、図１７（ｅ）に示す負エッジＥＮｂを検出する。
【００９８】
ステップＳ３３０では、輪郭線取得部２４０が、２つの輪郭線画像ＩＬ１，ＩＬ２を取得する。具体的には、図１８（ａ）に示すエッジ画像ＩＥＤと、図１８（ｂ）に示す境界線画像ＩＢＤとの論理和をとることにより、図１８（ｃ）に示す第１の輪郭線画像ＩＬ１が生成される。また、図１８（ａ）に示すエッジ画像ＩＥＤと、図１８（ｄ）に示す境界領域画像ＩＲＢとの論理和をとることにより、図１８（ｅ）に示す第２の輪郭線画像ＩＬ２が生成される。なお、図１８（ａ）は、図１６（ｃ）と同一であり、図１８（ｂ）は、図１７（ｃ）と同一である。また、図１８（ｄ）は、図１６（ｆ）と同一である。
【００９９】
ステップＳ３４０では、輪郭線取得部２４０が、２つの抽出領域画像ＩＥ１，ＩＥ２を取得する。具体的には、ステップＳ４００（図７）と同一の処理を行うことにより、第１の輪郭線画像ＩＬ１の輪郭線で囲まれた複数の閉領域から高輝度閉領域が抽出される。この抽出した高輝度閉領域を表す画像が、第１の抽出領域画像ＩＥ１となる。そして、ステップＳ６１０と同一の処理を行うことにより、第２の輪郭線画像ＩＬ２の輪郭線で囲まれた複数の閉領域から正エッジ閉領域が抽出される。この抽出した正エッジ閉領域を表す画像が、第２の抽出領域画像ＩＥ２となる。
【０１００】
図１９は、抽出領域画像ＩＥ１，ＩＥ２の取得の様子を示す説明図である。図１９（ａ）は、図１６（ｅ）に示す領域分割結果ＳＲ２ｂに、図１８（ｃ）に示す第１の輪郭線画像ＩＬ１を重畳した画像を示している。上述のように、高輝度領域ＲＢのみからなる閉領域が高輝度閉領域として抽出される。そして、高輝度閉領域を表す画像と、第１の輪郭線画像ＩＬ１との論理和をとることにより、図１９（ｂ）に示す第１の抽出領域画像ＩＥ１が生成される。
【０１０１】
図１９（ｃ）は、図１７（ｄ）に示す正エッジＥＰｂに、図１８（ｅ）に示す第２の輪郭線画像ＩＬ２を重畳した画像を示している。また、図１９（ｄ）は、図１７（ｅ）に示す負エッジＥＮｂに、図１８（ｅ）に示す第２の輪郭線画像ＩＬ２を重畳した画像を示している。上述のように、正エッジＥＰｂが負エッジＥＮｂよりも多い閉領域が正エッジ閉領域として抽出される。抽出された正エッジ閉領域を表す画像が、図１９（ｅ）に示す第２の抽出領域画像ＩＥ２となる。
【０１０２】
図１５のステップＳ３５０では、輪郭線取得部２４０が、２つの抽出領域画像ＩＥ１，ＩＥ２との論理演算を行うことにより、断線領域画像ＩＤＣを生成する。具体的には、輪郭線取得部２４０が、図１９（ｂ）に示す第１の抽出領域画像ＩＥ１を反転することにより、図２０（ａ）に示す反転画像ＲＥ１を生成する。そして、反転画像ＲＥ１と、図２０（ｂ）に示す第２の抽出領域画像ＩＥ２との論理積をとることにより、図２０（ｃ）に示す断線領域画像ＩＤＣが生成される。なお、図２０（ｂ）は、図１９（ｅ）と同一である。
【０１０３】
ステップＳ３６０では、図２０（ｃ）に示す断線領域画像ＩＤＣから絶対値エッジＥＡｂの断線の有無を判断する。上述のように、断線領域画像ＩＤＣの黒色の領域は、絶対値エッジＥＡｂの断線部が存在する断線領域を示している。そのため、断線領域画像ＩＤＣに黒色の領域がある場合には、絶対値エッジＥＡｂに断線があると判断され、制御はステップＳ３７０に移される。一方、断線領域画像ＩＤＣに黒色の領域がない場合には、絶対値エッジＥＡｂには断線がないと判断され、輪郭線取得の手順は終了する。なお、この場合、輪郭線としては第１の輪郭線画像ＩＬ１で表される輪郭線が使用される。
【０１０４】
ステップＳ３７０では、断線領域内での絶対値エッジ検出閾値Ｔ0が低減され、絶対値エッジＥＡｂの再検出が行われる。具体的には、絶対値エッジ検出閾値Ｔ0が所定の値（例えば、１）低減される。そして、断線領域についてステップＳ３２０と同一の処理を行うことにより、図２０（ｄ）に示すように、断線部分を接続する接続エッジＥＣを表す画像ＩＥＣが生成される。生成された画像ＩＥＣと、図２０（ｅ）に示すエッジ画像ＩＥＤとの論理和をとることにより生成される画像（図２０（ｆ））を新しいエッジ画像ＩＥＤとする。輪郭線取得部２４０は、断線領域が存在しなくなるまで、ステップＳ３３０〜Ｓ３７０を実行する。
【０１０５】
第４実施例では、このように輪郭線を取得することにより、明緑色領域ＧＢを閉領域とし、暗緑色領域ＧＤと擬明緑色領域ＧＭとの境界には現れない輪郭線が生成できる。そのため、生成された輪郭線を使用することにより、明緑色領域ＧＢの抽出がより正確に行えるので、明緑色領域ＧＢに相当する下パターン領域ＲＰＲをより正確に抽出できる。
【０１０６】
なお、第４実施例では、断線を検出するための２つの輪郭線を、エッジ画像ＩＥＤ（図１８（ａ））と境界線画像ＩＢＤ（図１８（ｂ））との論理和をとる処理と、エッジ画像ＩＥＤと境界領域画像ＩＲＢ（図１８（ｄ））との論理和をとる処理とにより検出しているが、一般には、互いに異なる輪郭線検出処理により検出された複数の輪郭線に基づいて断線の検出をすることができる。
【０１０７】
また、第４実施例では、絶対値エッジの検出処理に関するパラメータとして、絶対値エッジ検出閾値Ｔ0を調整することにより絶対値エッジの再検出（修正）を行っているが、他のパラメータを調整することによっても絶対値エッジの修正を行うことができる。このような調整パラメータとしては、例えば、絶対値エッジ画像（図６（ｃ））を生成する際のマトリックスの大きさやマトリックス原点の位置などのフィルタの構成パラメータを採用することも可能である。
【０１０８】
Ｅ．変形例：
なお、この発明は上記実施例や実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様において実施することが可能であり、例えば次のような変形も可能である。
【０１０９】
Ｅ１．変形例１：
上記各実施例では、カラー画像のうち緑色領域を閉領域を生成する処理対象領域としているが、一般に、処理対象領域は、カラー画像の少なくとも一部の任意の領域とすることができる。なお、カラー画像全体を処理対象領域とする場合、処理対象領域は、例えば絶対値エッジによって閉領域に分割される。
【０１１０】
Ｅ２．変形例２：
上記各実施例では、処理対象領域の緑色領域から明緑色領域ＧＢ（下パターン領域ＲＰＲ）を抽出しているが、一般に、処理対象領域中に生成された複数の閉領域の中から、画素値に応じた領域分割で生成された特定の色領域内に包含される閉領域や、閉領域内外の画素値の高低の関係が所定の条件を満たす閉領域を抽出することができる。ここで所定の条件としては、例えば、閉領域内の画素値の平均値がその閉領域に隣接するすべての閉領域内の画素値の平均値よりも高い（あるいは、低い）という条件とすることも可能である。
【０１１１】
Ｅ３．変形例３：
上記第２ないし第４実施例では、閉領域を抽出するか否かを各閉領域中に占める正エッジと負エッジとの面積に基づいて判定しているが、一般は、絶対値エッジ近傍における各閉領域内外の画素値を解析することによって抽出するか否かを判定することができる。この場合、例えば、閉領域内における絶対値エッジ近傍の所定幅の領域の画素値の平均値が、その閉領域外における絶対値エッジ近傍の所定幅の領域の画素値の平均値よりも高い（あるいは、低い）場合にその閉領域を抽出すると判定することも可能である。
【０１１２】
Ｅ４．変形例４：
上記各実施例では、絶対値エッジの検出および符号付エッジの検出にＲＧＢ色空間における色成分値を用いているが、絶対値エッジの検出や符号付エッジの検出には、任意の画素値が使用できる。画素値としては、例えば、Ｌ*ａ*ｂ*色空間やＹＣｂＣｒ色空間などの色空間における色成分値や、モノクロ画像における輝度値が利用可能である。一般に、絶対値エッジの検出と、対象領域の領域分割もしくは符号付エッジの検出とが可能な画像であれば、任意の画像から一部の領域の抽出を行うことができる。
【０１１３】
Ｅ５．変形例５：
上記各実施例では、閉領域の生成に画素値の段差位置の画素を表す絶対値エッジを利用しているが、画素値の段差の位置を表すエッジ（段差位置エッジ）であれば、閉領域の生成に利用することができる。段差位置エッジとしては、例えば、段差位置となる隣接画素間の境界を表すエッジを利用することもできる。
【０１１４】
Ｅ６．変形例６：
上記各実施例では、処理対象領域中に生成された複数の閉領域のそれぞれを別個のものとして扱っているが、複数の閉領域の一部を結合し、単一の閉領域とすることも可能である。この場合、特定の色領域内に包含される閉領域が互いに隣接する場合、隣接する閉領域を結合し、単一の閉領域とすることが可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１１５】
【図１】本発明の一実施例としてのプリント基板検査装置１００の構成を示す説明図。
【図２】プリント基板の表面の状態を示す説明図。
【図３】第１実施例における下パターン領域抽出の手順を示すフローチャート。
【図４】プリント基板のカラー画像を示す説明図。
【図５】第１実施例における高輝度閉領域抽出の様子を示す説明図。
【図６】絶対値エッジの検出の様子を示す説明図。
【図７】第２実施例における下パターン領域抽出の手順を示すフローチャート。
【図８】第２実施例における高輝度閉領域抽出の様子を示す説明図。
【図９】符号付エッジの検出の様子を示す説明図。
【図１０】負エッジ閉領域抽出の様子を示す説明図。
【図１１】第２実施例における明緑色領域抽出の様子を示す説明図。
【図１２】第３実施例における下パターン領域抽出の手順を示すフローチャート。
【図１３】第３実施例における明緑色領域抽出の様子を示す説明図。
【図１４】第４実施例における輪郭線取得の様子を示す説明図。
【図１５】第４実施例における輪郭線取得の手順を示すフローチャート。
【図１６】境界線画像ＩＢＤと領域境界画像ＩＲＢとの取得の様子を示す説明図。
【図１７】絶対値エッジＥＡｂと符号付エッジＥＰｂ，ＥＮｂとの取得の様子を示す説明図。
【図１８】輪郭線画像ＩＬ１，ＩＬ２の取得を示す説明図。
【図１９】抽出領域画像ＩＥ１，ＩＥ２の取得を示す説明図。
【図２０】断線領域画像ＩＤＣの取得の様子を示す説明図。
【符号の説明】
【０１１６】
２０…光源
３０…撮像部
４０…コンピュータ
５０…外部記憶装置
１００…プリント基板検査装置
２１０…画像取得部
２２０…緑色領域抽出部
２３０…緑色領域分割部
２４０…輪郭線取得部
２５０…明緑色領域抽出部
ＰＣＢ…プリント基板
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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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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