(57)【要約】【課題】被検査物の撮影画像におけるコントラストや大きさが異なる欠陥が撮影画像内に混在する場合でもこれらの欠陥を精度よく検出することが可能な画像処理装置、および、画像処理方法を提供する。【解決手段】撮影画像について欠陥成分検出画像を作成する第１欠陥成分検出画像作成工程（Ｓｔ２）、および、撮影画像から欠陥成分除去画像を作成する第１欠陥成分除去画像作成工程（Ｓｔ３）を含む初段ステップ画像処理工程と、欠陥成分除去画像について欠陥成分検出画像を作成する第２欠陥成分検出画像作成工程（Ｓｔ４）、および、欠陥成分除去画像から欠陥成分を除去した新たな欠陥成分除去画像を作成する第２欠陥成分除去画像作成工程（Ｓｔ５）を含む後段ステップ画像処理工程と、撮影画像または各ステップで得られた欠陥成分除去画像から欠陥抽出画像を作成する欠陥抽出工程と、を含むことを特徴とする。【選択図】図２
2018106456.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検査物を撮像して得られた撮影画像について欠陥成分検出画像を作成する第１欠陥成分検出画像作成工程、および、前記撮影画像から欠陥成分を除去した欠陥成分除去画像を作成する第１欠陥成分除去画像作成工程を含む初段ステップ画像処理工程を実行する初段画像処理手段と、
欠陥成分除去画像について欠陥成分検出画像を作成する第２欠陥成分検出画像作成工程、および、欠陥成分除去画像から欠陥成分を除去して新たな欠陥成分除去画像を作成する第２欠陥成分除去画像作成工程を含む後段ステップ画像処理工程を実行する後段画像処理手段と、
前記撮影画像または各ステップで得られた欠陥成分除去画像のうちの任意の画像同士の輝度値の差により欠陥抽出画像を作成する欠陥抽出手段と、
を備え、
前記初段画像処理手段は、
前記第１欠陥成分検出画像作成工程において、
検査対象画素と、前記検査対象画素と比較する比較画素と、の間の画素数を示す画素距離を、第１の距離に設定することで、
前記撮影画像について、構成する画素毎に前記第１の距離に対応するサイズの欠陥成分を検出して欠陥成分検出画像を作成し、
前記第１欠陥成分除去画像作成工程において、
前記撮影画像と前記第１欠陥成分検出画像作成工程で作成した前記欠陥成分検出画像との輝度値の加減算により欠陥成分除去画像を作成し、
前記後段画像処理手段は、
前記第２欠陥成分検出画像作成工程において、
画素距離を前ステップにおける画素距離よりも長い第２の距離に設定することで、
画素距離が現ステップにおける画素距離以下の欠陥成分除去画像について、構成する画素毎に前記第２の距離に対応する欠陥成分を検出して欠陥成分検出画像を作成し、
前記第２欠陥成分除去画像作成工程において、
画素距離が現ステップにおける画素距離以下の欠陥成分除去画像と、前記第２欠陥成分検出画像作成工程で作成した欠陥成分検出画像と、の輝度値の加減算により新たな欠陥成分除去画像を作成する、
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記初段画像処理手段は、前記第１欠陥成分検出画像作成工程において、前記撮影画像について検査対象画素に対し前記第１の距離で比較画素を複数設定し、各比較画素の輝度値と当該検査対象画素の輝度値との差に基づいて欠陥成分検出画像を作成し、
前記後段画像処理手段は、前記第２欠陥成分検出画像作成工程において、画素距離が現ステップにおける画素距離以下の欠陥成分除去画像について検査対象画素に対し前記第２の距離で比較画素を複数設定し、各比較画素の輝度値と前記検査対象画素の輝度値との差に基づいて欠陥成分検出画像を作成することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記初段画像処理手段および前記後段画像処理手段は、それぞれ前記第１欠陥成分検出画像作成工程および前記第２欠陥成分検出画像作成工程において、検出の対象とする欠陥のサイズに応じて前記画素距離を設定することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記後段画像処理手段は、画素距離をステップ毎に順次広げて前記後段ステップ画像処理工程を複数ステップ実行することを特徴とする請求項１から請求項３の何れか一項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
被検査物を撮像して得られた撮影画像について欠陥成分検出画像を作成する第１欠陥成分検出画像作成工程、および、前記撮影画像から欠陥成分を除去した欠陥成分除去画像を作成する第１欠陥成分除去画像作成工程を含む初段ステップ画像処理工程と、
欠陥成分除去画像について欠陥成分検出画像を作成する第２欠陥成分検出画像作成工程、および、欠陥成分除去画像から欠陥成分を除去して新たな欠陥成分除去画像を作成する第２欠陥成分除去画像作成工程を含む後段ステップ画像処理工程と、
前記撮影画像または各ステップで得られた欠陥成分除去画像のうちの任意の画像同士の輝度値の差により欠陥抽出画像を作成する欠陥抽出工程と、
を含み、
前記第１欠陥成分検出画像作成工程において、
検査対象画素と、前記検査対象画素と比較する比較画素と、の間の画素数を示す画素距離を、第１の距離に設定することで、
前記撮影画像について、構成する画素毎に前記第１の距離に対応するサイズの欠陥成分を検出して欠陥成分検出画像を作成し、
前記第１欠陥成分除去画像作成工程において、
前記撮影画像と前記第１欠陥成分検出画像作成工程で作成した前記欠陥成分検出画像との輝度値の加減算により欠陥成分除去画像を作成し、
前記第２欠陥成分検出画像作成工程において、
検査対象画素と、前記検査対象画素と比較する比較画素と、の間の画素数を示す画素距離を、前ステップにおける画素距離よりも長い第２の距離に設定することで、
画素距離が現ステップにおける画素距離以下の欠陥成分除去画像について、構成する画素毎に前記第２の距離に対応する欠陥成分を検出して欠陥成分検出画像を作成し、
前記第２欠陥成分除去画像作成工程において、
画素距離が現ステップにおける画素距離以下の欠陥成分除去画像と、前記第２欠陥成分検出画像作成工程で作成した欠陥成分検出画像と、の加減算により新たな欠陥成分除去画像を作成する、
ことを特徴とする画像処理方法。
【請求項６】
前記第１欠陥成分検出画像作成工程において、前記撮影画像について検査対象画素に対し前記第１の距離で比較画素を複数設定し、各比較画素の輝度値と当該検査対象画素の輝度値との差に基づいて欠陥成分検出画像を作成し、
前記第２欠陥成分検出画像作成工程において、画素距離が現ステップにおける画素距離以下の欠陥成分除去画像について検査対象画素に対し前記第２の距離で比較画素を複数設定し、各比較画素の輝度値と前記検査対象画素の輝度値との差に基づいて欠陥成分検出画像を作成することを特徴とする請求項５に記載の画像処理方法。
【請求項７】
前記第１欠陥成分検出画像作成工程および前記第２欠陥成分検出画像作成工程において、検出の対象とする欠陥のサイズに応じて前記画素距離を設定することを特徴とする請求項６に記載の画像処理方法。
【請求項８】
前記後段ステップ画像処理工程は、画素距離をステップ毎に順次広げて複数ステップ実行することを特徴とする請求項５から請求項７の何れか一項に記載の画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被検査物を撮像した画像を処理することで、被検査物の傷、異物、シミ、あるいはムラ等のように、背景との輝度差（コントラスト）や大きさが異なる欠陥が撮影画像内に混在する場合でもこれらの欠陥を精度よく検出することが可能な画像処理装置、および、画像処理方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
被検査物の表面の異物や傷の欠陥を検出する場合、被検査物の撮影画像に対して画像処理を行うことで自動化が図られている。例えば、特許文献１に開示されている技術は、被検査物の撮影画像における所定の画素（注目画素）の近傍の複数の画素位置における背景の画素値（画素の輝度値）を算出し、算出した背景画素推定値のそれぞれに対して統計的処理を施すことで、各注目画素に関して背景画素推定値を選択することで背景画像を生成し、撮影画像と背景画素との差分を取ることで欠陥を抽出している。具体的には、注目画素の周囲に所定の間隔で複数の画素（タップ）が１次元配列、若しくは２次元配列で設定され、その設定された複数の画素の輝度値が２次曲線近似若しくは補間されて、これらの画素範囲での輝度変化が近似される。そして、得られた近似曲線に基づき、検査対象画素位置での値が背景画素値として推定されて、背景画像が生成される。この従来技術では、注目画素の周囲のタップの選択から背景画素の推定までがフィルター処理とされる。このフィルター処理では精度を高めるため、上記のタップの間隔が異なる複数のフィルター処理が適用される。そして、フィルター処理毎に、近似に用いた画素と近似曲線との差が求められ、その差の二乗和、若しくは絶対値の和が求められて差分分散評価値とされ、その評価値が最小となるフィルターの結果が選択されて、背景画素値が推定される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１４−１３５００７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記のように、従来技術におけるフィルター処理では、近似が行われる画素の範囲内において、欠陥と背景との境界付近では、推定された背景の画素値と実際の背景の画素値との間に誤差が生じ、正確な欠陥の検出が困難となる。正確な検出を行うためには、タップが、注目画素との間の範囲内に欠陥を全て含むように、なお且つ、欠陥内に入らないように設定する必要がある。しかしながら、タップの設定時に画像のどこにどのような欠陥があるのかを把握することは難しい。このため、従来技術では、欠陥の検出精度に限界があった。特に、背景との輝度値の差が比較的低い低コントラスト欠陥については正確に検出することが困難であった。
【０００５】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、被検査物の撮影画像におけるコントラストや大きさが異なる欠陥が撮影画像内に混在する場合でもこれらの欠陥を精度よく検出することが可能な画像処理装置、および、画像処理方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の画像処理装置は、上記目的を達成するために提案されたものであり、被検査物を撮像して得られた撮影画像について欠陥成分検出画像を作成する第１欠陥成分検出画像作成工程、および、前記撮影画像から欠陥成分を除去した欠陥成分除去画像を作成する第１欠陥成分除去画像作成工程を含む初段ステップ画像処理工程を実行する初段画像処理手段と、
欠陥成分除去画像について欠陥成分検出画像を作成する第２欠陥成分検出画像作成工程、および、欠陥成分除去画像から欠陥成分を除去して新たな欠陥成分除去画像を作成する第２欠陥成分除去画像作成工程を含む後段ステップ画像処理工程を実行する後段画像処理手段と、
前記撮影画像または各ステップで得られた欠陥成分除去画像のうちの任意の画像同士の輝度値の差により欠陥抽出画像を作成する欠陥抽出手段と、
を備え、
前記初段画像処理手段は、
前記第１欠陥成分検出画像作成工程において、
検査対象画素と、前記検査対象画素と比較する比較画素と、の間の画素数を示す画素距離を、第１の距離に設定することで、
前記撮影画像について、構成する画素毎に前記第１の距離に対応するサイズの欠陥成分を検出して欠陥成分検出画像を作成し、
前記第１欠陥成分除去画像作成工程において、
前記撮影画像と前記第１欠陥成分検出画像作成工程で作成した前記欠陥成分検出画像との輝度値の加減算により欠陥成分除去画像を作成し、
前記後段画像処理手段は、
前記第２欠陥成分検出画像作成工程において、
画素距離を前ステップにおける画素距離よりも長い第２の距離に設定することで、
画素距離が現ステップにおける画素距離以下の欠陥成分除去画像について、構成する画素毎に前記第２の距離に対応する欠陥成分を検出して欠陥成分検出画像を作成し、
前記第２欠陥成分除去画像作成工程において、
画素距離が現ステップにおける画素距離以下の欠陥成分除去画像と、前記第２欠陥成分検出画像作成工程で作成した欠陥成分検出画像と、の輝度値の加減算により新たな欠陥成分除去画像を作成する、
ことを特徴とする。
【０００７】
本発明によれば、ステップごとに画素距離を広げながら欠陥成分検出画像作成工程および陥成分除去画像作成工程が繰り返されて、サイズが小さい欠陥成分から順に検出および除去され、それぞれの欠陥成分の欠陥成分検出画像および欠陥成分除去画像が得られる。そして、これらの欠陥成分除去画像同士の差分により欠陥が抽出されるので、従来技術のような平滑化や近似式を用いることなく、より高い精度で被検査物の撮影画像から欠陥を抽出することが可能となる。特に、撮影画像にコントラストの高い欠陥、低い欠陥が混在している場合においても、誤検出を低減しつつ検出することが可能となる。また、画素距離が異なるステップの欠陥成分除去画像同士を用いて任意のサイズの欠陥を抽出することもできるので、欠陥検出の自由度が向上する。
【０００８】
また、上記構成において、前記初段画像処理手段は、前記第１欠陥成分検出画像作成工程において、前記撮影画像について検査対象画素に対し前記第１の距離で比較画素を複数設定し、各比較画素の輝度値と当該検査対象画素の輝度値との差に基づいて欠陥成分検出画像を作成し、
前記後段画像処理手段は、前記第２欠陥成分検出画像作成工程において、画素距離が現ステップにおける画素距離以下の欠陥成分除去画像について検査対象画素に対し前記第２の距離で比較画素を複数設定し、各比較画素の輝度値と前記検査対象画素の輝度値との差に基づいて欠陥成分検出画像を作成する構成を採用することが望ましい。
【０００９】
この構成によれば、例えば、撮影画像におけるムラやシミ等の比較的大きいサイズの欠陥の中に、傷等の比較的小さいサイズの欠陥が含まれているような場合や、あるいは、撮影画像内に被検査物の構造物（突起や凹部）等のエッジ（コントラストが急激に変化する部分）が存在する場合においても、サイズが小さい欠陥成分から順次検出・除去されていくので、誤検出が抑制される。
【００１０】
また、上記構成において、前記初段画像処理手段および前記後段画像処理手段は、それぞれ前記第１欠陥成分検出画像作成工程および前記第２欠陥成分検出画像作成工程において、検出の対象とする欠陥のサイズに応じて前記画素距離を設定することが望ましい。
【００１１】
この構成によれば、撮影画像における目的とするサイズの欠陥を検出することが可能となる。
【００１２】
また、上記構成において、前記後段画像処理手段は、画素距離をステップ毎に順次広げて前記後段ステップ画像処理工程を複数ステップ実行する構成を採用することが望ましい。
【００１３】
この構成によれば、画素距離をステップ毎に順次広げて前記後段ステップ画像処理工程を複数ステップ実行することで、欠陥成分の検出精度をより高めることが可能となる。
【００１４】
また、本発明の画像処理方法は、被検査物を撮像して得られた撮影画像について欠陥成分検出画像を作成する第１欠陥成分検出画像作成工程、および、前記撮影画像から欠陥成分を除去した欠陥成分除去画像を作成する第１欠陥成分除去画像作成工程を含む初段ステップ画像処理工程と、
欠陥成分除去画像について欠陥成分検出画像を作成する第２欠陥成分検出画像作成工程、および、欠陥成分除去画像から欠陥成分を除去して新たな欠陥成分除去画像を作成する第２欠陥成分除去画像作成工程を含む後段ステップ画像処理工程と、
前記撮影画像または各ステップで得られた欠陥成分除去画像のうちの任意の画像同士の輝度値の差により欠陥抽出画像を作成する欠陥抽出工程と、
を含み、
前記第１欠陥成分検出画像作成工程において、
検査対象画素と、前記検査対象画素と比較する比較画素と、の間の画素数を示す画素距離を、第１の距離に設定することで、
前記撮影画像について、構成する画素毎に前記第１の距離に対応するサイズの欠陥成分を検出して欠陥成分検出画像を作成し、
前記第１欠陥成分除去画像作成工程において、
前記撮影画像と前記第１欠陥成分検出画像作成工程で作成した前記欠陥成分検出画像との輝度値の加減算により欠陥成分除去画像を作成し、
前記第２欠陥成分検出画像作成工程において、
検査対象画素と、前記検査対象画素と比較する比較画素と、の間の画素数を示す画素距離を、前ステップにおける画素距離よりも長い第２の距離に設定することで、
画素距離が現ステップにおける画素距離以下の欠陥成分除去画像について、構成する画素毎に前記第２の距離に対応する欠陥成分を検出して欠陥成分検出画像を作成し、
前記第２欠陥成分除去画像作成工程において、
画素距離が現ステップにおける画素距離以下の欠陥成分除去画像と、前記第２欠陥成分検出画像作成工程で作成した欠陥成分検出画像と、の加減算により新たな欠陥成分除去画像を作成する、
ことを特徴とする。
【００１５】
本発明によれば、ステップごとに画素距離を広げながら欠陥成分検出画像作成工程および陥成分除去画像作成工程が繰り返されて、サイズが小さい欠陥成分から順に検出および除去され、それぞれの欠陥成分の欠陥成分検出画像および欠陥成分除去画像が得られる。そして、これらの欠陥成分除去画像同士の差分により欠陥が抽出されるので、従来技術のような平滑化や近似式を用いることなく、より高い精度で被検査物の撮影画像から欠陥を抽出することが可能となる。特に、撮影画像にコントラストが相対的に高い欠陥、コントラストが相対的に低い欠陥が混在している場合においても、誤検出を低減しつつ検出することが可能となる。また、画素距離が異なるステップの欠陥成分除去画像同士を用いて任意のサイズの欠陥を抽出することもできるので、欠陥検出の自由度が向上する。
【００１６】
上記方法において、前記第１欠陥成分検出画像作成工程において、前記撮影画像について検査対象画素に対し前記第１の距離で比較画素を複数設定し、各比較画素の輝度値と当該検査対象画素の輝度値との差に基づいて欠陥成分検出画像を作成し、
前記第２欠陥成分検出画像作成工程において、画素距離が現ステップにおける画素距離以下の欠陥成分除去画像について検査対象画素に対し前記第２の距離で比較画素を複数設定し、各比較画素の輝度値と前記検査対象画素の輝度値との差に基づいて欠陥成分検出画像を作成することが望ましい。
【００１７】
これによれば、例えば、撮影画像におけるムラやシミ等の比較的大きいサイズの欠陥の中に、傷等の比較的小さいサイズの欠陥が含まれているような場合や、あるいは、撮影画像内に被検査物の構造物等のエッジが存在する場合においても、サイズが小さい欠陥成分から順次検出・除去されていくので、誤検出が抑制される。
【００１８】
また、前記第１欠陥成分検出画像作成工程および前記第２欠陥成分検出画像作成工程において、検出の対象とする欠陥のサイズに応じて前記画素距離を設定することが望ましい。
【００１９】
これによれば、撮影画像における目的とするサイズの欠陥を検出することが可能となる。
【００２０】
さらに、前記後段ステップ画像処理工程は、画素距離をステップ毎に順次広げて複数ステップ実行することが望ましい。
【００２１】
これによれば、画素距離をステップ毎に順次広げて前記後段ステップ画像処理工程を複数ステップ実行することで、欠陥成分の検出精度をより高めることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明の画像処理装置の一形態である欠陥検出装置について説明するブロック図である。
【図２】欠陥検出装置の動作を説明するフローチャートである。
【図３】処理対象画像（撮影画像）の一例を示している。
【図４】欠陥成分検出画像作成工程における検査対象画素と比較画素との配置の一例を示す図である。
【図５】変形例における欠陥成分検出画像作成工程で用いられる第１比較画素群について説明する図である。
【図６】変形例における欠陥成分検出画像作成工程で用いられる第２比較画素群について説明する図である。
【図７】変形例における欠陥成分検出画像作成工程について説明する工程図である。
【図８】変形例における欠陥成分検出画像作成工程について説明する工程図である。
【図９】変形例における欠陥成分検出画像作成工程について説明する工程図である。
【図１０】変形例における欠陥成分検出画像作成工程について説明する工程図である。
【図１１】変形例における欠陥成分検出画像作成工程について説明する工程図である。
【図１２】変形例における欠陥成分検出画像作成工程について説明する工程図である。
【図１３】ステップ１明欠陥成分検出画像の一例を示す図である。
【図１４】ステップ１暗欠陥成分検出画像の一例を示す図である。
【図１５】ステップ１欠陥成分除去画像の一例を示す図である。
【図１６】ステップ２明欠陥成分検出画像の一例を示す図である。
【図１７】ステップ２暗欠陥成分検出画像の一例を示す図である。
【図１８】ステップ２欠陥成分除去画像の一例を示す図である。
【図１９】ステップ１２明欠陥成分検出画像の一例を示す図である。
【図２０】ステップ１２暗欠陥成分検出画像の一例を示す図である。
【図２１】ステップ１２欠陥成分除去画像の一例を示す図である。
【図２２】ステップ１００明欠陥成分検出画像の一例を示す図である。
【図２３】ステップ１００暗欠陥成分検出画像の一例を示す図である。
【図２４】ステップ１００欠陥成分除去画像の一例を示す図である。
【図２５】ステップ２からステップ１２までの明欠陥抽出画像の一例を示す図である。
【図２６】ステップ２からステップ１２までの暗欠陥抽出画像の一例を示す図である。
【図２７】ステップ１からステップ１００までの明欠陥抽出画像の一例を示す図である。
【図２８】ステップ１からステップ１００までの暗欠陥抽出画像の一例を示す図である。
【図２９】ステップ１３からステップ１００までの明欠陥抽出画像の一例を示す図である。
【図３０】ステップ１３からステップ１００までの暗欠陥抽出画像の一例を示す図である。
【図３１】ステップ１３からステップ１００までの欠陥抽出画像からステップ１からステップ１２までの欠陥成分を差し引いた場合の明欠陥抽出画像の一例を示す図である。
【図３２】ステップ１３からステップ１００までの欠陥抽出画像からステップ１からステップ１２までの欠陥成分を差し引いた場合の暗欠陥抽出画像の一例を示す図である
【図３３】第２の実施形態における処理対象画像としてのパターン画像を示す図である。
【図３４】第２の実施形態におけるステップ１からステップ９までの明欠陥抽出画像の一例を示す図である。
【図３５】第２の実施形態におけるステップ１からステップ９までの暗欠陥抽出画像の一例を示す図である。
【図３６】第２の実施形態におけるステップ１からステップ６５までの明欠陥抽出画像の一例を示す図である。
【図３７】第２の実施形態におけるステップ１からステップ６５までの暗欠陥抽出画像の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、本発明を実施するための形態を、添付図面を参照して説明する。なお、以下に述べる実施の形態では、本発明の好適な具体例として種々の限定がされているが、本発明の範囲は、以下の説明において特に本発明を限定する旨の記載がない限り、これらの態様に限られるものではない。
【００２４】
図１は、本発明に係る画像処理装置の一形態である欠陥検出装置１０の構成を示すブロック図である。本実施形態における欠陥検出装置１０は、ＸＹステージ２、撮影装置３、コンピューター６、表示装置７、および入力装置８等を備えており、フレキシブル基板、液晶パネル（ＴＦＴパネル）、半導体ウェハ、あるいは金属加工品等の被検査物１の表面における傷やシミ等の欠陥を画像処理により検出する。被検査物１は、ＸＹステージ２上に載置され、第１の方向（Ｘ方向）と当該第１の方向に直交する第２の方向（Ｙ方向）に移動可能に構成されている。
【００２５】
撮影装置３は、被検査物１を光学的に拡大して欠陥を検出するのに十分な倍率を備えたレンズあるいは顕微鏡からなる光学系や、当該光学系により拡大された被検査物１の像を受光して電気信号に変換するＣＣＤ等を備えている。この撮影装置３は、ＸＹステージ２上の被検査物１を撮影し、画像データに変換してコンピューター６に出力する。コンピューター６は、撮影装置３を制御し、当該撮影装置３から得られた画像データに基づいて被検査物１の欠陥を検出する処理を行う画像処理装置である。表示装置７は、コンピューター６に接続された液晶ディスプレイなどの表示装置である。入力装置８は、例えば、キーボードやマウス等からなり、ユーザーの操作を受けて操作信号をコンピューター４に出力する。
【００２６】
本実施形態におけるコンピューター６は、演算部１１および記憶部１２を備えている。記憶部１２は、例えばハードディスクドライブから構成され、この記憶部１２には、オペレーションシステム、各種アプリケーションプログラム、画像処理用データ等が記憶されている。そして、演算部１１は、図示しないＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を有しており、記憶部１２に記憶されたオペレーションシステムに従い、画像処理などの各種の処理を行う。また、演算部１１は、画像入力手段１３、画像処理手段１４、および欠陥抽出手段１５を備えている。画像入力手段１３には、撮影装置３で撮像された被検査物１の撮影画像データ（以下、単に撮影画像と称する）が入力される。撮影画像は、処理対象画像として記憶部１２に記憶される。
【００２７】
画像処理手段１４は、処理対象画像（撮影画像）に対して後述するフィルター処理を行うことにより所定の範囲内の欠陥成分を取り出した欠陥成分検出画像を作成したり、処理対象画像と欠陥成分検出画像との輝度値（画素値）の加減算を行うことで処理対象画像から欠陥成分を除去した欠陥成分除去画像を作成したりする。欠陥抽出手段１５は、処理対象画像または画像処理手段１４が作成した欠陥成分除去画像のうちの任意の画像同士の輝度値の差により欠陥抽出画像を作成する。なお、欠陥成分には、他の画素部分に対して輝度値が高い明欠陥と、輝度値が低い暗欠陥とがある。
【００２８】
次に、本実施形態における欠陥検出装置１０の動作について説明する。
図２は欠陥検出装置１０の動作を説明するフローチャートである。図２に示す動作はコンピューター６上で実行されるプログラムにより実現されている。まず、被検査物１がＸＹステージ２にセットされると、撮影装置３により被検査物１の画像が撮影されて撮影画像のデータがコンピューター６における演算部１１の画像入力手段１３に取り込まれる（画像取得工程Ｓｔ１）。このとき撮影画像は、図示しないＡ／Ｄ変換器により所定階調（例えば、４０９６階調（１２ビット））のデジタルデータとして画像入力手段１３に取り込まれ、処理対象画像として記憶部１２に一旦保存される。
【００２９】
図３は、コンピューター６に取り込まれた処理対象画像（撮影画像）の一例を示している。本実施形態においては被検査物１としての金属加工品の表面における欠陥について検査が行われる。
被検査物１の撮影画像が処理対象画像としてコンピューター６に取り込まれると、当該処理対象画像に対して画像処理手段１４により画像処理が行われ、所定の画素距離の範囲内に存在する欠陥成分を検出した欠陥成分検出画像と、処理対象画像から欠陥成分が除去された欠陥成分除去画像と、が、画素距離をステップごとに拡大しながら作成される。画像処理工程は、最初に行われる初段ステップ画像処理工程と、初段ステップ画像処理工程の後に少なくとも１回行われる後段ステップ画像処理工程と、の２つの工程に大別される。なお、ステップ１の処理は、初段ステップ画像処理工程であり、ステップ２以降の処理は後段ステップ画像処理工程である。これらの初段ステップ画像処理工程および後段ステップ画像処理工程は、それぞれ以下で説明するようなフィルター処理からなる。本実施形態におけるフィルター処理は、従来技術のフィルター処理のように比較画素群の平均値やメディアン値との比較は行われず、処理対象画像（撮像画像または下記の欠陥成分除去画像）から欠陥成分を検出した欠陥成分検出画像を作成する欠陥成分検出画像作成工程と、処理対象画像から欠陥成分を取り除いた欠陥成分除去画像を作成する欠陥成分除去画像作成工程とを行うものである。
【００３０】
画像処理手段１４は、本発明における初段画像処理手段として機能し、初段ステップ画像処理工程を行う。この初段ステップ画像処理工程では、まず、処理対象画像としての撮影画像から欠陥成分を検出した欠陥成分検出画像を作成する第１欠陥成分検出画像作成工程Ｓｔ２が行われる。この工程では、処理対象画像において選択された検査対象画素と、その検査対象画素から所定の画素距離だけ離れた位置で設定された複数の比較画素（比較画素群）との輝度値との差分を取ることで欠陥を検出する。この工程において、欠陥部分の輝度値が、周囲の輝度値よりも高くなる明欠陥を検出する場合は、検査対象画素の輝度値と比較画素群の輝度値の最大値との差を取ることで欠陥を検出し、欠陥部分の輝度値が、周囲の輝度値よりも低くなる暗欠陥を検出するときは、比較画素群の輝度値の最小値と検査対象画素の輝度値との差を取る事で欠陥を検出する。
【００３１】
図４は、欠陥成分検出画像の作成の際に設定される検査対象画素と比較画素との配置の一例である。同図において、検査対象画素がＯ１、比較画素がＳ１〜Ｓ８として示されている。また、検査対象画素Ｏ１と比較画素との画素距離は６に設定されている。つまり、検査対象画素Ｏ１に対して縦方向に並ぶ比較画素Ｓ１，Ｓ５と検査対象画素Ｏ１との間には６個の画素が配置されている。同様に検査対象画素Ｏ１に対して横方向に並ぶ比較画素Ｓ３，Ｓ７と検査対象画素Ｏ１との間にも６個の画素が配置されている。また、検査対象画素Ｏ１に対して斜めに並ぶ比較画素Ｓ２，Ｓ４，Ｓ６，Ｓ８は、検査対象画素Ｏ１を中心とし、比較画素Ｓ１，Ｓ３，Ｓ５，Ｓ７を通る仮想的な円の円周上に配置されている。すなわち、これらの比較画素Ｓ１〜Ｓ８は、当該円周上に４５度ずつ角度を異ならせてそれぞれ配置されている。なお、画素の形状が方形（正方形）状である関係で検査対象画素Ｏ１に対して斜め方向に配置された比較画素Ｓ２，Ｓ４，Ｓ６，Ｓ８については、検査対象画素Ｏ１との間の画素数が、検査対象画素Ｏ１と比較画素Ｓ１，Ｓ３，Ｓ５，Ｓ７との間の画素数よりも少ないが（図４の例の場合４つ）、検査対象画素Ｏ１との間の中心間距離（一方の画素の中心と他方の画素の中心との距離）が、検査対象画素Ｏ１と比較画素Ｓ１，Ｓ３，Ｓ５，Ｓ７との中心間距離に最も近くなるような画素が選択される。このような配置では、検査対象画素Ｏ１に対して斜めに並ぶ比較画素Ｓ２，Ｓ４，Ｓ６，Ｓ８についても画素距離が６の比較画素であるものとする。そして、第１欠陥成分検出画像作成工程Ｓｔ２において設定される画素距離は、検出対象の欠陥のうち最小の欠陥のサイズに応じて設定されるものであり、本発明における第１の距離に相当する。
【００３２】
このような欠陥成分検出画像作成は、欠陥部分の輝度が周囲の輝度よりも高くなる明欠陥成分の検出と、欠陥部分の輝度が、周囲の輝度よりも低くなる暗欠陥成分の検出とで、検出処理が異なる。具体的には、明欠陥成分の検出では、検査対象画素Ｏ１の輝度値をＩｏ１として、比較画素の輝度値をＩｓ１〜Ｉｓ８としたときに、明欠陥成分の輝度値Ｉｗ１は、以下の式（１）を用いて計算される。
Ｉｗ１＝Ｉｏ１−ｍｉｎ（ｍａｘ（Ｉｓ１，Ｉｓ３，Ｉｓ５，Ｉｓ７）
，ｍａｘ（Ｉｓ２，Ｉｓ４，Ｉｓ６，Ｉｓ８））…（１）
上記式（１）における「ｍｉｎ」はその後に続く（）内の輝度値のうち最小の輝度値が選択されることを意味し、「ｍａｘ」はその後に続く（）内の輝度値のうち最大の輝度値が選択されることを意味する。したがって、Ｉｓ１，Ｉｓ３，Ｉｓ５，Ｉｓ７のうちの最大の輝度値と、Ｉｓ２，Ｉｓ４，Ｉｓ６，Ｉｓ８のうちの最大の輝度値とが比較され、小さい方の輝度値が検査対象画素Ｏ１における明欠陥成分の輝度値Ｉｗ１とされる。なお、式（１）の結果として、負の値が生じる場合、負の値は０で置き換えられる。
同様に、検査対象画素Ｏ１における暗欠陥成分の輝度値Ｉｂ１は以下の式（２）を用いて計算される。
Ｉｂ１＝ｍａｘ（ｍｉｎ（Ｉｓ１，Ｉｓ３，Ｉｓ５，Ｉｓ７）
，ｍｉｎ（Ｉｓ２，Ｉｓ４，Ｉｓ６，Ｉｓ８））−Ｉｏ１…（２）
上記式（２）においても、負の結果となった場合は、０で置き換えられる。
以上の処理が、処理対象画像（撮影画像）全体に適用されることで、つまり、処理対象画像を構成する全画素について明欠陥成分の輝度値Ｉｗ１および暗欠陥成分の輝度値Ｉｂ１がそれぞれ求められることにより、第１の距離の範囲内に存在する明欠陥成分が検出された明欠陥成分検出画像、同じく第１の距離の範囲内に存在する暗欠陥成分が検出された暗欠陥成分検出画像がそれぞれ作成されて、記憶部１２に記憶される。なお、処理対象画像における端部において画素数が不足して比較画素が設定できない場合には、比較画素を設定できるように画素領域を仮想的に広げるパディング処理が行われる（以下の変形例においても同様）。
【００３３】
次に、欠陥成分検出画像作成工程の変形例について説明する。
図５は、変形例における欠陥成分検出画像作成工程で用いられる第１比較画素群について説明する図、図６は、変形例における欠陥成分検出画像作成工程で用いられる第２比較画素群について説明する図である。この変形例においても、検査対象画素Ｏ１に対して８つの比較画素Ｓ１〜Ｓ８が設定されるが、これらの比較画素がさらに２つのグループに分けられて欠陥成分が検出される。すなわち、図５に示されるように、比較画素がＳ１から順に一つ置きに選択されてこれらの比較画素Ｓ１，Ｓ３，Ｓ５，Ｓ７から構成される第１比較画素群が設定される。また、図６に示されるように、比較画素がＳ２順に一つ置きに選択されてこれらの比較画素Ｓ２，Ｓ４，Ｓ６，Ｓ８から構成される第２比較画素群が設定される。上述したように、第１欠陥成分検出画像作成工程Ｓｔ２において設定される画素距離は第１の距離である。この変形例においても、上記の例と同様に、明欠陥成分の検出と暗欠陥成分の検出とで処理が異なるため、以下においては、明欠陥成分を検出する例を主に説明する。
【００３４】
まず、第１比較画素群に基づいて欠陥成分検出が行われる。この欠陥成分検出を行うに当たり、処理結果を格納するための画像として、処理対象画像と同じ解像度およびサイズで、全画素の輝度値が初期値として０に設定された処理結果格納画像が予め記憶部１２に確保される。なお、この処理結果格納画像は、明欠陥用のものと暗欠陥用のものとの２つが用意される。
【００３５】
図７〜図９は、第１比較画素群を用いた欠陥成分検出の過程（欠陥強調処理）について説明する図である。これらの図において上段は、処理対象画像の一部分（左端部分）を示す図、下段は処理結果格納画像であって処理対象画像に対応する部分である。この工程では、処理対象画像における検査対象画素Ｏ１について、以下の式（３）により輝度値Ｉｆ１が計算される。
Ｉｆ１＝Ｉｏ１−Ｍａｘ（ＩＳ１，ＩＳ３，ＩＳ５，ＩＳ７）…（３）
そして、算出されたＩｆ１と、処理結果格納画像の検査対象画素Ｏ１に対応する位置の画素の輝度値（初期値＝０）とが比較され、図７下段に示されるように、大きいほうの輝度値がＩＲ１として処理結果格納画像の対応する画素位置に格納される。
【００３６】
続いて、図８上段に示されるように、比較画素Ｓ１，Ｓ３，Ｓ５，Ｓ７の位置を固定したまま、検査対象画素Ｏ１の１つ上の画素に検査対象画素Ｏ２が設定されて、同様にして式（３）により算出された輝度値Ｉｆ２と処理結果格納画像における対応画素位置の輝度値とが比較されて、図８下段に示されるように、大きい方の輝度値がＩＲ２として結果画像の対応画素位置に格納される。同様に、検査対象画素Ｏ２の１つ上の検査対象画素Ｏ３から比較画素Ｓ１の手前の検査対象画素Ｏ７について順次処理が行われ、処理結果格納画像に輝度値ＩＲ３〜ＩＲ７が格納される。要するに、検査対象画素Ｏ１に近い検査対象画素から順に処理が行われていく。そして、図９に示されるように、同様な処理が、検査対象画素Ｏ１と比較画素Ｓ３との間の検査対象画素Ｏ８〜Ｏ１３について、検査対象画素Ｏ１から比較画素Ｓ５との間の検査対象画素Ｏ１４〜Ｏ１９について、および、検査対象画素Ｏ１と比較画素Ｓ７との間の検査対象画素Ｏ２０〜Ｏ２５について、順次行われる。その結果、図９下段に示されるように、処理結果格納画像において検査対象画素Ｏ１に対応する輝度値ＩＲ１を中心（交点）として十字状に輝度値ＩＲ２〜ＩＲ２５が格納される。
【００３７】
次に、図６に示される第２比較画素群を用いて欠陥成分検出が行われる。
図１０〜図１２は、第２比較画素群を用いた欠陥成分検出の過程について説明する図である。上述したように、処理結果格納画像には、第１比較画素群に基づく処理結果である輝度値が格納されており、そこに第２比較画素群の処理結果である輝度値が格納されていく。この工程では、処理対象画像における検査対象画素Ｏ１について、以下の式（４）により輝度値Ｉｆ１が計算される。
Ｉｆ１＝Ｉｏ１−Ｍａｘ（ＩＳ２，ＩＳ４，ＩＳ６，ＩＳ８）…（４）
この計算結果Ｉｆ１と処理結果格納画像のＩＲ１とが比較されて大きい方の値が改めてＩＲ１として処理結果格納画像に格納される。図１１に示されるように、この処理を第１比較画素群と同様に、検査対象画素Ｏ１と比較画素Ｓ２との間のＯ２６〜Ｏ２９について、検査対象画素Ｏ１と比較画素Ｓ４との間のＯ３０〜Ｏ３３について、検査対象画素Ｏ１と比較画素Ｓ６との間のＯ３４〜Ｏ３７について、および、検査対象画素Ｏ１と比較画素Ｓ８との間のＯ３８〜Ｏ４１について、順次行われる。要するに、検査対象画素Ｏ１に近い検査対象画素から順に処理が行われていく。その結果、図１２に示されるように、処理結果格納画像において検査対象画素Ｏ１に対応する輝度値ＩＲ１を中心（交点）としてアスタリスク状に輝度値ＩＲ２〜ＩＲ４１が格納される。
【００３８】
以上の処理が、処理対象画像（撮影画像）全体に適用されることで、つまり、処理対象画像を構成する全画素について明欠陥成分の輝度値がそれぞれ求められる。処理結果格納画像において、新たに求められた輝度値に対応する画素位置に既に輝度値が格納されている場合、両数値の大小が比較され、大きい方の値が改めて当該画素位置の輝度値として処理結果格納画像に格納される。そして、第１の距離の範囲内に存在する明欠陥成分が検出された処理結果格納画像が、二値化処理を経て明欠陥成分検出画像とされる。なお、同じく第１の距離の範囲内に存在する暗欠陥成分の検出における輝度値の計算については、上記式（３）に替えて以下の式（５）が使用され、また、式（４）に替えて以下の式（６）が使用される。
Ｉｆ１＝Ｍｉｎ（ＩＳ１，ＩＳ３，ＩＳ５，ＩＳ７）−Ｉｏ１…（５）
Ｉｆ１＝Ｍｉｎ（ＩＳ２，ＩＳ４，ＩＳ６，ＩＳ８）−Ｉｏ１…（６）
そして、明欠陥成分検出画像の作成と同様に、処理対象画像を構成する全画素について暗欠陥成分の輝度値がそれぞれ求められることにより、第１の距離の範囲内に存在する暗欠陥成分が検出された処理結果格納画像が、二値化処理を経て暗欠陥成分検出画像とされ、記憶部１２に記憶される。
【００３９】
図１３は、ステップ１明欠陥成分検出画像の一例を示し、図１４は、ステップ１暗欠陥成分検出画像の一例を示している。第１欠陥成分検出画像作成工程Ｓｔ２で作成された明欠陥成分検出画像および暗欠陥成分検出画像は、それぞれステップ１明欠陥成分検出画像およびステップ１暗欠陥成分検出画像である。以下においては、特に区別しない限り、ステップ１欠陥成分検出画像とも称する。
【００４０】
以上のようにして、ステップ１欠陥成分検出画像が作成されたならば、続いて、第１欠陥成分除去画像作成工程Ｓｔ３が行われる。
【００４１】
図１５は、ステップ１欠陥成分除去画像の一例を示す図である。この第１欠陥成分除去画像作成工程では、処理対象画像と欠陥成分検出画像との加減算により欠陥成分除去画像が作成される。より具体的には、処理対象画像の輝度値に対し、ステップ１明欠陥成分検出画像の輝度値が減算されるとともにステップ１暗欠陥成分検出画像の輝度値が加算されることで、図１５に示されるように、処理対象画像からステップ１の明欠陥および暗欠陥が除去されたステップ１欠陥成分除去画像が得られる。ここで、輝度値の加算もしくは減算に関し、２つの画像の相互に対応する画素における輝度値について加算若しくは減算を行うことを意味する（以下、同様）。
【００４２】
なお、このような欠陥成分検出画像作成工程および欠陥成分除去画像作成工程は、画素距離を維持したまま同一ステップ内で複数回繰り返されてもよい。例えば、上記の比較画素に欠陥成分が存在する場合には検出精度が落ちる。しかしながら、上記の処理を複数回繰り返すことで欠陥成分が順次検出・除去されていくため、比較画素に欠陥成分が含まれる可能性が次第に低減されていく。その結果、検出精度が向上する。このように複数回繰り返す場合、２回目以降の欠陥成分検出画像に関し、処理対象画像から欠陥成分除去画像が減算されて明欠陥成分検出画像が作成される。また、暗欠陥検出画像については、欠陥成分除去画像から処理対象画像を減算することで作成される。このとき、減算処理によって負の値が生じる場合があるが、この場合には値が０に置き換えられて、明欠陥成分検出画像および暗欠陥成分検出画像が作成される。そして、最終的に得られた欠陥成分除去画像が、当該ステップの欠陥成分除去画像とされる。
【００４３】
以上のようにして画像処理手段１４により、初段ステップ画像処理工程が行われる。この初段ステップ画像処理工程では、設定された画素距離の中で最も小さい第１の距離に対応するサイズの欠陥成分（例えば、ノイズ等）が検出および除去される。以下においては、輝度値が相対的に低い低コントラスト欠陥、および輝度値が相対的に高い高コントラスト欠陥が混在している対象である処理対象画像から、それぞれの欠陥成分を検出するため、画像処理手段１４は、後段画像処理手段として機能し、ステップ２以降において画素距離を所定の間隔で広げつつ後段ステップ画像処理工程、すなわち、第２欠陥成分検出画像作成工程Ｓｔ４および第２欠陥成分除去画像作成工程Ｓｔ５を複数ステップ繰り返す。画素距離の最大値は、検出したい最大の欠陥成分のサイズに応じて設定される。
【００４４】
第２欠陥成分検出画像作成工程Ｓｔ４では、画素距離が前ステップにおける画素距離よりも拡大される。ここで、後段ステップ画像処理工程が複数回繰り返される場合においては、現ステップ（ステップｎ）よりも前のステップ（ステップｎ−１）で設定された画素距離よりも長く（広く）設定された画素距離は、本発明における第２の距離に相当する。本実施形態においては、前ステップにおける画素距離よりも１画素分だけ長い画素距離とされる。各ステップで第２の距離を前ステップの画素距離からどの程度長くするかについては任意に設定することができる。そして、画素距離が現ステップにおける画素距離以下の欠陥成分除去画像（すなわち、現ステップにおいて既に作成された欠陥成分除去画像も含む。以下、同様。）について、構成する画素毎に第２の距離に対応する欠陥成分が検出されて欠陥成分検出画像が作成される。なお、画素距離を変えることなくステップが繰り返される場合、それらのステップは画素距離が同一である限り同一ステップとする。
【００４５】
図１６は、ステップ２明欠陥成分検出画像の一例を示し、図１７は、ステップ２暗欠陥成分検出画像の一例を示している。初段ステップ画像処理工程の後に最初に行われる第２ステップ（ステップ２）における第２欠陥成分検出画像作成工程Ｓｔ４では、画素距離が初段ステップ（ステップ１）における第１の距離よりも長い第２の距離に設定される。そして、上記ステップ１欠陥成分除去画像（図１５）に対して、上記第１欠陥成分検出画像作成工程Ｓｔ２と同様に、第２の距離のフィルターでステップ２明欠陥成分検出画像（図１６）、ステップ２暗欠陥成分検出画像（図１７）がそれぞれ作成される。
【００４６】
図１８は、ステップ２欠陥成分除去画像の一例を示す図である。
第２欠陥成分検出画像作成工程Ｓｔ４を経てステップ２欠陥成分検出画像（ステップ２明欠陥成分検出画像およびステップ２暗欠陥成分検出画像）が作成されたならば、続いて、第２欠陥成分除去画像作成工程Ｓｔ５が行われる。この工程では、画素距離が現ステップにおける画素距離以下の欠陥成分除去画像の輝度値に対し、ステップ２明欠陥成分検出画像の輝度値を減算するとともにステップ２暗欠陥成分検出画像の輝度値を加算することで、図１８に示されるようなステップ２欠陥成分除去画像が得られる。
【００４７】
図１９は、ステップ１２明欠陥成分検出画像の一例を示し、図２０は、ステップ１２暗欠陥成分検出画像の一例を示している。また、図２１は、ステップ１２欠陥成分除去画像の一例を示している。ステップごとに画素距離を広げながら第２欠陥成分検出画像作成工程Ｓｔ４および第２欠陥成分除去画像作成工程Ｓｔ５が繰り返されて、ステップｎ明欠陥成分検出画像、ステップｎ暗欠陥成分検出画像、および、ステップｎ欠陥成分除去画像がそれぞれ作成される。これにより、サイズが小さい欠陥成分から順に検出および除去され、それぞれの欠陥成分の欠陥成分検出画像および欠陥成分除去画像が得られることになる。例えば、図２１に示されるステップ１２欠陥成分除去画像では、比較的サイズの小さい傷や点等の欠陥成分が除去されて、シミやムラのような比較的サイズの大きい欠陥成分のみが残っている。
【００４８】
以上のようにして後段ステップ画像処理工程が行われる。なお、上述したように、このような欠陥成分検出画像作成工程および欠陥成分除去画像作成工程は、画素距離を維持したまま（同ステップ内で）複数回繰り返されてもよい。この場合、同一ステップにおいて前回作成された欠陥成分除去画像から今回作成された欠陥成分除去画像が減算されて明欠陥成分検出画像が作成され、今回作成された欠陥成分除去画像から前回作成された欠陥成分除去画像が減算されて暗欠陥成分検出画像が作成される。そして、最終的に得られた欠陥成分除去画像が、当該ステップの欠陥成分除去画像とされる。ここで、相対的に大きいサイズの欠陥に相対的に小さいサイズの欠陥が含まれていると、従来技術では誤検出になる可能性がある。この点に関し、本実施形態においては小さいサイズの欠陥から順に画素距離が拡大されながら欠陥が検出・除去されることにより誤検出が抑えられるので、検出精度が向上する。このため、例えば、撮影画像におけるムラやシミ等の比較的大きいサイズの欠陥の中に、傷等の比較的小さいサイズの欠陥が含まれているような場合や、あるいは、撮影画像内に構造物等のエッジ（コントラストが急激に変化する部分）が存在する場合においても、サイズが小さい欠陥成分から順次検出・除去されていくので、誤検出が抑制される。すなわち、例えば、撮影画像内に上記のエッジ成分が存在する場合でも、比較的小さいサイズの欠陥成分が除去されて得られた欠陥成分除去画像においては、エッジのコントラストが低下して境界がぼやける等が抑制され、当該エッジ成分がそのまま維持される。そして、傷等よりも大きいサイズの欠陥を検出・除去する際には、誤検出の原因となる傷等の比較的小さいサイズの欠陥については既に検出・除去されている欠陥成分除去画像を用いるので、精度よく欠陥を検出・除去することができる。
【００４９】
各ステップの後段ステップ画像処理工程が終了すると、続いて、現ステップにおける画素距離が予め設定された最大距離であるか否かが判定される（Ｓｔ６）。現ステップにおける画素距離が予め設定された最大距離に満たないと判定された場合（Ｎｏ）、ステップＳｔ４に戻り、画素距離が広げられて次のステップの後段ステップ画像処理工程、すなわち、第２欠陥成分検出画像作成工程Ｓｔ４および第２欠陥成分除去画像作成工程Ｓｔ５が再度実行される。
【００５０】
図２２は、ステップ１００明欠陥成分検出画像の一例を示す図、図２３は、ステップ１００暗欠陥成分検出画像の一例を示す図である。また、図２４は、ステップ１００欠陥成分除去画像の一例を示す図である。本実施形態においては、最大の画素距離に対応するステップ１００まで、画素距離を１ずつ広げながら第２欠陥成分検出画像作成工程Ｓｔ４および第２欠陥成分除去画像作成工程Ｓｔ５が繰り返されて、図２２のステップ１００明欠陥成分検出画像、図２３のステップ１００暗欠陥成分検出画像、および、図２４のステップ１００欠陥成分除去画像がそれぞれ作成される。勿論、最大の画素距離に対応するステップ数が１００になるとは限られない。
【００５１】
そして、現ステップにおける画素距離が予め設定された最大距離である判定された場合（Ｓｔ６でＹｅｓ）、続いて、欠陥抽出手段１５は、欠陥抽出工程Ｓｔ７を行う。本実施形態における欠陥抽出工程Ｓｔ７では、各ステップで得られたステップｎ欠陥成分除去画像のうちの任意の欠陥成分除去画像同士の輝度値の差、または、撮像画像と任意の欠陥成分除去画像との輝度値の差により欠陥抽出画像が作成される。このように、撮像画像と欠陥成分除去画像との差だけではなく、途中の任意のステップの欠陥成分除去画像同士の差を取ることにより、例えば傷などの細かい欠陥成分のみを抽出した欠陥抽出画像、あるいは、例えばシミ、ムラ等の大きい欠陥成分のみを抽出した欠陥抽出画像を作成する事が可能となる。
【００５２】
例えば、上記ステップ１２欠陥成分除去画像（図２１）とステップ１欠陥成分除去画像（図１５）とに基づき、ステップ２からステップ１２までの明欠陥成分および暗欠陥成分を抽出した画像（明欠陥抽出画像および暗欠陥抽出画像）を作成することができる。明欠陥抽出画像については、以下の式（７）により作成される。また、暗欠陥抽出画像については以下の式（８）により作成される。
明欠陥抽出画像＝
ステップ１欠陥成分除去画像−ステップ１２欠陥成分除去画像…（７）
暗欠陥抽出画像＝
ステップ１２欠陥成分除去画像−ステップ１欠陥成分除去画像…（８）
【００５３】
図２５は、ステップ２からステップ１２までの明欠陥抽出画像の一例を示す図、図２６は、ステップ２からステップ１２までの暗欠陥抽出画像の一例を示す図である。上記のステップ１２欠陥成分除去画像は、傷、点等の欠陥成分が除去されており、また、ステップ１欠陥成分除去画像はノイズのようなごく微小な欠陥のみ除去されているので、図２５および図２６に示される欠陥抽出画像は、主に傷、点等の比較的小さいサイズの欠陥成分が抽出された画像となっている。
【００５４】
上記欠陥抽出工程Ｓｔ７についてより一般化すると、「ステップｍ＞ステップｎ」、「ｎ＞１」として、ステップｎからステップｍまでの画素距離に対応するサイズの明欠陥抽出画像、暗欠陥抽出画像を作成する式は、それぞれ以下の式（９）、式（１０）で表すことができる。
ステップｎ〜ｍ明欠陥抽出画像＝
ステップ（ｎ−１）欠陥成分除去画像−ステップｍ欠陥成分除去画像…（９）
ステップｎ〜ｍ暗欠陥抽出画像＝
ステップｍ欠陥成分除去画像−ステップ（ｎ−１）欠陥成分除去画像…（１０）
上記式（９）及び式（１０）における（ｎ−１）は、ステップｎの一つ前のステップを意味しており、（ｎ−１）に対応するステップが存在しない場合は、撮影画像をステップ（ｎ−１）欠陥成分除去画像として使用する。
【００５５】
図２７は、最初の画素距離に対応するステップ１から本実施形態において最大の画素距離に対応するステップ１００までの明欠陥抽出画像の一例を示す図、図２８は、ステップ１からステップ１００までの暗欠陥抽出画像の一例を示す図である。これらの画像は、ｍ＝１００、ｎ＝１とし、ステップ１００欠陥成分除去画像と、ステップ（ｎ−１）欠陥成分除去画像としての撮影画像とを用いて、上記式（９）及び式（１０）によりそれぞれ得られた画像である。これらの欠陥抽出画像は、ノイズ等の微小な欠陥成分（画素距離１に対応する欠陥成分）を含めて、ステップ１からステップ１００までの画素距離に対応する全てサイズの欠陥成が抽出された画像である。
【００５６】
このように、本発明に係る画像処理装置および画像処理方法によれば、ステップごとに画素距離を広げながら欠陥成分検出画像作成工程および陥成分除去画像作成工程が繰り返されて、サイズが小さい欠陥成分から順に検出および除去され、それぞれの欠陥成分の欠陥成分検出画像および欠陥成分除去画像が得られる。そして、これらの欠陥成分除去画像同士の差分により欠陥が抽出されるので、従来技術のような平滑化や近似式を用いることなく、より高い精度で被検査物の撮影画像から欠陥を抽出することが可能となる。特に、撮影画像にコントラストの高い欠陥、低い欠陥が混在している場合においても、誤検出が低減しつつ検出することが可能となる。
【００５７】
図２９は、ステップ１３からステップ１００までの明欠陥抽出画像の一例を示す図、図３０は、ステップ１３からステップ１００までの暗欠陥抽出画像の一例を示す図である。欠陥抽出工程Ｓｔ７において、例えばステップ１００欠陥成分除去画像とステップ１２欠陥成分除去画像とを使用して、画素距離１３から画素距離１００までの明欠陥成分、暗欠陥成分を抽出した画像を作成することもできる。この場合も同様にして、上記式（９）及び式（１０）に基づき明欠陥抽出画像および暗欠陥抽出画像が作成される。上記のステップ１２欠陥成分除去画像は、例えば傷、点等のようにステップ１〜１２までの画素距離の範囲の欠陥成分が除去された画像であり、また、ステップ１００欠陥成分除去画像は、例えば、ムラ等の画素距離が１〜１００の範囲の欠陥成分が除去された画像である。このため、これらの欠陥成分除去画像を用いて得られた欠陥抽出画像は、主にムラ等の欠陥成分が抽出された画像である。つまり、任意のステップの欠陥成分除去画像同士の差を取ることにより、所望とするサイズの欠陥成分のみを抽出することもできる。これにより、欠陥抽出の自由度が向上する。
【００５８】
ここで、上記式（９）及び式（１０）により得られる欠陥抽出画像は、（ｎ−１）以下のステップの画素距離に対応するサイズの欠陥成分が含まれない画像となる。すなわち、例えば、図２９および図３０に示されるステップ１３からステップ１００までの欠陥抽出画像は、上記のようにステップ１２欠陥成分除去画像とステップ１００欠陥成分除去画像との差分により作成される。このため、ステップ１２までに除去された比較的サイズの小さい欠陥成分は、ステップ１３からステップ１００までの欠陥抽出画像には含まれておらず、当該欠陥成分は元から存在しないかのように穴埋めされたような画像となる。したがって、ステップ１３からステップ１００までの欠陥抽出画像からは、ムラ等の比較的サイズの大きい欠陥を把握することができる一方で、ステップ１２までに除去された比較的サイズの小さい欠陥成分の存在については把握することができない。ステップ１からステップ１２までに対応する欠陥成分について、ステップ１３からステップ１００までの画素距離に対応するサイズの欠陥抽出画像上で欠陥として抽出するのではなく、欠陥抽出画像から穴埋めされない形で除去する場合には、以下の式（１１）および式（１２）により欠陥抽出を行えばよい。なお、以下の式における処理対象画像は、撮影画像である。
明欠陥抽出画像＝（処理対象画像−ステップ１００欠陥成分除去画像）
−（処理対象画像−ステップ１２欠陥成分除去画像）…（１１）
暗欠陥抽出画像＝（ステップ１００欠陥成分除去画像−処理対象画像）
−（ステップ１２欠陥成分除去画像−処理対象画像）…（１２）
上記式（１１）、（１２）において、例えばノイズを除去した抽出画像を得たい場合には、上記の処理対象画像（撮像画像）に替えて、ステップ１欠陥成分除去画像をノイズ除去画像として用いればよい。すなわち、以下の式（１３）および式（１４）により欠陥抽出を行う。
明欠陥抽出画像＝（ノイズ除去画像−ステップ１００欠陥成分除去画像）
−（ノイズ除去画像−ステップ１２欠陥成分除去画像）…（１３）
暗欠陥抽出画像＝（ステップ１００欠陥成分除去画像−ノイズ除去画像）
−（ステップ１２欠陥成分除去画像−ノイズ除去画像）…（１４）
【００５９】
図３１および図３２は、ステップ１３からステップ１００までの欠陥抽出画像からステップ１からステップ１２までの欠陥成分を差し引いた場合の欠陥抽出画像の一例を示す図であり、図３１は明欠陥抽出画像の一例を示す図、図３２は暗欠陥抽出画像の一例を示す図である。
このように、小さい方（前側）のステップの欠陥成分除去画像が、途中（ステップ２以上）のステップの欠陥成分除去画像である場合において、当該ステップよりも前のステップに対応する欠陥成分を穴埋めせずに除去する場合には、一般的に、「ステップｍ＞ステップｎ」、「ｎ＞１」として、ステップｎからステップｍまで画素距離に対応するサイズの明欠陥抽出画像、暗欠陥抽出画像を作成する式は、それぞれ以下の式（１５）、式（１６）で表すことができる。なお、以下の式における処理対象画像は、撮影画像である。
明欠陥抽出画像＝（処理対象画像−ステップｍ欠陥成分除去画像）
−（処理対象画像−ステップ（ｎ−１）欠陥成分除去画像）…（１５）
暗欠陥抽出画像＝（ステップｍ欠陥成分除去画像−処理対象画像）
−（ステップ（ｎ−１）欠陥成分除去画像−処理対象画像）…（１６）
上記式（１５）、（１６）において、上述したようにノイズを除去した抽出画像を得たい場合には、上記の処理対象画像（撮像画像）に替えて、ステップ１欠陥成分除去画像をノイズ除去画像として用いればよい。すなわち、以下の式（１７）および式（１８）により欠陥抽出を行う。
明欠陥抽出画像＝（ノイズ除去画像−ステップｍ欠陥成分除去画像）
−（ノイズ除去画像−ステップ（ｎ−１）欠陥成分除去画像）…（１７）
暗欠陥抽出画像＝（ステップｍ欠陥成分除去画像−ノイズ除去画像）
−（ステップ（ｎ−１）欠陥成分除去画像−ノイズ除去画像）…（１８）
これにより、ステップｎからステップｍまでの欠陥抽出画像から、これらのステップの間の画素距離対応するサイズの大きい欠陥を把握することができると共に、ステップｎよりも前のステップまでに除去された欠陥成分の存在についても把握することができる。
【００６０】
なお、上記の実施形態においては、画素距離の最大値を、最大サイズの欠陥をカバーする値に設定する構成を例示したが、当該画素距離の最大値を、最大サイズの欠陥よりもさらに大きい値に設定してフィルター処理を行うことで、欠陥検出精度をさらに向上させることが可能となる。
【００６１】
図３３は、第２の実施形態における処理対象画像としてのパターン画像を示す図である。図３４は、ステップ１からステップ９までの明欠陥抽出画像の一例を示す図、図３５は、ステップ１からステップ９までの暗欠陥抽出画像の一例を示す図である。図３３に示されるパターン画像において、四角枠状のパターン、当該枠状のパターンの内側に縦方向に合計６本並ぶ横線のパターン、左下側の横長な長方形のパターン、下側の円形のパターンが、それぞれ欠陥（明欠陥）であるものとする。そして、図３３に示されるパターン画像に対して、ステップ１からステップ９まで、画素距離を１ずつ広げて第２欠陥成分検出画像作成工程Ｓｔ４および第２欠陥成分除去画像作成工程Ｓｔ５を繰り返して欠陥成分除去画像を作成し、ｍ＝９、ｎ＝１として上記の式（９）により、図３４に示されるように、ステップ１からステップ９までの明欠陥抽出画像が得られる。同様に、ｍ＝９、ｎ＝１として上記の式（１０）により、図３５に示されるように、ステップ１からステップ９までの暗欠陥抽出画像が得られる。
【００６２】
図３３に示されるパターン画像と、図３４に示される明欠陥抽出画像とを比較すると、ステップ１からステップ９に対応する画素距離のフィルター処理では、枠や横線のパターンの欠陥サイズしかカバーしないので、これよりも大きいサイズの欠陥、すなわち、長方形パターンと円形のパターンについては明欠陥として検出されていない。また、横線のパターンについては、パターンが存在する部分が明欠陥として抽出されているが、明欠陥抽出画像のコントラストは、パターン画像に比べて低くなっている。さらに、図３３に示されるパターン画像と、図３５に示される暗欠陥抽出画像とを比較すると、６本の横線のパターンについて、各線の両端部の間の部分が、それぞれ暗欠陥として抽出されており、誤検出となっている。
【００６３】
図３６は、ステップ１からステップ６５までの明欠陥抽出画像の一例を示す図、図３７は、ステップ１からステップ６５までの暗欠陥抽出画像の一例を示す図である。画素距離を拡大するため、ステップ６５まで後段ステップ画像処理工程が繰り返して行われた場合、当該サイズのフィルターでは、全てのサイズのパターンをカバーすることができる。このため、図３６に示されるステップ１からステップ６５までの明欠陥抽出画像では、ステップ９までは検出されなかった長方形のパターンと円形のパターンが検出されている。また、横線のパターンについては明欠陥として検出されており、明欠陥抽出画像のコントラストも問題ない。さらに、図３７に示されるテップ１からステップ６５までの暗欠陥抽出画像では、ステップ９までにおいて暗欠陥として誤検出されていた横線の両端部の間の誤検出もみられない。このように、画素距離を広げるほど、検出精度が向上することが分かる。
【００６４】
なお、処理対象画像が、例えば、明欠陥のみを含むものである場合、明欠陥成分、暗欠陥成分のそれぞれについて上記のように検出、除去を行うと、欠陥検出精度が落ちる場合がある。特に、欠陥同士の距離が短いと明欠陥であるにも拘わらず暗欠陥として検出されるなどの誤検出が発生しやすい。したがって、この場合、明欠陥成分のみについて検出、除去を行うことにより、このような不具合を抑制することが可能となる。同様に暗欠陥成分のみ存在している場合には、暗欠陥成分のみについて検出、除去を行って処理を行えば、欠陥検出精度が向上する。
【００６５】
また、上記実施形態においては、異なるステップで作成された画素距離が互いに異なる欠陥成分除去画像の差分を用いて任意のサイズの欠陥を抽出する例を示したが、欠陥成分除去画像を用いずに、欠陥成分検出画像（明欠陥成分検出画像、暗欠陥成分検出画像）を用いて欠陥の抽出を行うことも可能である。例えば、欠陥として抽出したい欠陥成分の大きさがステップ２１からステップ３３までの画素距離に対応するものであるとして、各ステップで得られた欠陥成分検出画像をそれぞれ足し合わせて二値化処理を経て、当該欠陥成分を抜き出した欠陥成分抽出画像を得ることができる。この場合、ステップ２０の欠陥成分除去画像とステップ３３の欠陥成分除去画像との差分により得られた結果と同じとなる。
【００６６】
また、上記実施形態では、異なるステップで作成された２つの欠陥成分除去画像の差分により欠陥抽出画像が作成される構成を例示したが、これには限られない。例えば、異なる複数のステップでそれぞれ作成された複数枚（３枚以上）の欠陥成分除去画像を用いて欠陥抽出画像を作成することもできる。
【００６７】
さらに、任意の欠陥成分除去画像から、他の画像処理により欠陥を検出することも可能である。例えば、図２４に示されるステップ１００欠陥成分除去画像について、メディアンフィルターや平滑化処理を使用した画像処理によって欠陥を抽出することも可能である。すなわち、所定のステップの欠陥成分除去画像は、これよりも前のステップまでの画素距離に対応するサイズの欠陥成分が除去された画像であるため、この画像を用いてこれよりも大きいサイズの欠陥成分については他の画像処理を組み合わせて抽出等をすることもできる。
【００６８】
また、第１次欠陥成分検出画像作成工程（Ｓｔ２）における処理対象画像に関し、画像取得工程で得た撮像画像に限られず、例えば、一般的な平滑化処理、若しくはメディアンフィルター等が適用されてノイズ除去された画像、あるいは、エッジ検出処理等の他の種々の画像処理を適用した結果の画像等、撮影画像以外の画像を処理対象画像として用いても良い。
さらに、本技術を適用して得られたノイズ除去画像に替えて、他の種々の画像処理が適用された結果の画像を、処理対象画像として用いても良い。
【００６９】
そして、本発明は、被検査物としてのフレキシブル基板などにおける異物欠陥検出や、被検査物の表面の傷や汚れの検出や、被検査物としての各種表示装置の輝度シミ欠陥や色シミ欠陥の検出等に広く適用することができる。
【符号の説明】
【００７０】
１…被検査物，２…ＸＹステージ，３…撮影装置，６…コンピューター，７…表示装置，８…入力装置，１０…欠陥検出装置，１１…演算部，１２…記憶部，１３…画像入力手段，１４…画像処理手段，１５…欠陥抽出手段
【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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【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２７】
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【図２８】
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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】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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