(57)【要約】【課題】例えば、形状の変化が比較的緩やかな異常が検出されやすい検査システムを得る。【解決手段】実施形態の検査システムは、光の強度の縞パターンの空間的な移動により光の強度の周期的な時間変化を与える面的な照明部と、強度と位相とによって表される複素画像である時間相関画像を生成する時間相関画像生成部と、時間相関画像より、検査面の法線ベクトルの分布と対応した異常を検出する特徴を算出する、演算処理部と、異常を検出する特徴に基づいて検査面を正常領域と異常領域とに区別する異常判別部と、を備え、演算処理部は、時間相関画像の位相の画像平面に沿った方向の方向微分値の符号が正常領域の符号と異なる位相逆行領域を検出する位相逆行領域検出部を含み、異常判別部は、位相逆行領域に基づいて異常領域を判別する。【選択図】図２２
2018048996.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
光の強度の縞パターンの空間的な移動により光の強度の周期的な時間変化を与える面的な照明部と、
時間相関カメラまたはそれと等価な動作をする撮像システムによって強度と位相とによって表される複素画像である時間相関画像を生成する時間相関画像生成部と、
前記時間相関画像より、検査面の法線ベクトルの分布と対応した特徴であって、周囲との違いおよび参照表面との違いのうち少なくとも一方によって異常を検出する特徴を算出する、演算処理部と、
前記異常を検出する特徴に基づいて前記検査面を正常領域と異常領域とに区別する異常判別部と、
を備え、
前記演算処理部は、前記時間相関画像の位相の画像平面に沿った方向の方向微分値の符号が正常領域の符号と異なる位相逆行領域を検出する位相逆行領域検出部を含み、
前記異常判別部は、前記位相逆行領域に基づいて異常領域を判別する、検査システム。
【請求項２】
前記異常判別部は、前記位相逆行領域の少なくとも一部が所定の領域に含まれていた場合に、当該位相逆行領域を異常領域と判別する、請求項１に記載の検査システム。
【請求項３】
前記異常判別部は、前記位相逆行領域の広さが所定の範囲内である場合に、当該位相逆行領域を異常領域と判別する、請求項１または２に記載の検査システム。
【請求項４】
前記異常判別部は、前記位相逆行領域の振幅の代表値が所定の値よりも小さい場合に、当該位相逆行領域を異常領域と判別する、請求項１〜３のうちいずれか一つに記載の検査システム。
【請求項５】
前記位相逆行領域検出部は、前記時間相関画像の空間周波数領域における周波数フィルタリングに基づいて前記位相逆行領域を検出する、請求項１〜４のうちいずれか一つに記載の検査システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、検査システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、被検査体に光を照射し、当該被検査体の表面からの反射光を画像データとして撮像し、当該画像データの輝度変化等に基づいて、被検査体の異常を検出する技術が提案されている。
【０００３】
その際に被検査体に照射する光の強度を周期的に変化させ、撮像された画像データの輝度変化に基づいて、異常を検出する技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１４−２１２５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
この種の検査システムでは、検査面上の傷や突起等の異常は検出できたとしても、形状の変化が比較的緩やかな異常については検出され難い場合がある。
【０００６】
そこで、本発明の課題の一つは、例えば、形状の変化が比較的緩やかな異常が検出されやすい検査システムを得ることである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
実施形態の検査システムは、光の強度の縞パターンの空間的な移動により光の強度の周期的な時間変化を与える面的な照明部と、時間相関カメラまたはそれと等価な動作をする撮像システムによって強度と位相とによって表される複素画像である時間相関画像を生成する時間相関画像生成部と、上記時間相関画像より、検査面の法線ベクトルの分布と対応した特徴であって、周囲との違いおよび参照表面との違いのうち少なくとも一方によって異常を検出する特徴を算出する、演算処理部と、上記異常を検出する特徴に基づいて上記検査面を正常領域と異常領域とに区別する異常判別部と、を備え、上記演算処理部は、上記時間相関画像の位相の画像平面に沿った方向の方向微分値の符号が正常領域の符号と異なる位相逆行領域を検出する位相逆行領域検出部を含み、上記異常判別部は、上記位相逆行領域に基づいて異常領域を判別する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、実施形態の検査システムの構成例を示した図である。
【図２】図２は、実施形態の時間相関カメラの構成を示したブロック図である。
【図３】図３は、実施形態の時間相関カメラで時系列順に蓄積されたフレームを表した概念図である。
【図４】図４は、実施形態の照明装置が照射する縞パターンの一例を示した図である。
【図５】図５は、実施形態の時間相関カメラによる、被検査体の異常の第１の検出例を示した図である。
【図６】図６は、図５に示される異常が被検査体にある場合に、当該異常に応じて変化する、光の振幅の例を表した図である。
【図７】図７は、実施形態の時間相関カメラによる、被検査体の異常の第２の検出例を示した図である。
【図８】図８は、実施形態の時間相関カメラによる、被検査体の異常の第３の検出例を示した図である。
【図９】図９は、実施形態の照明制御部が照明装置に出力する縞パターンの例を示した図である。
【図１０】図１０は、実施形態のスクリーンを介した後の縞パターンを表した波の形状の例を示した図である。
【図１１】図１１は、実施形態の異常検出処理部における振幅に基づく異常検出処理の手順を示すフローチャートである。
【図１２】図１２は、実施形態の異常検出処理部における、位相に基づく異常検出処理の手順を示すフローチャートである。
【図１３】図１３は、実施形態の異常検出処理部における振幅および強度に基づく異常検出処理の手順を示すフローチャートである。
【図１４】図１４は、実施形態の検査システムにおける被検査体の検査処理の手順を示すフローチャートである。
【図１５】図１５は、変形例２の照明制御部が出力する縞パターンの切り替え例を示した図である。
【図１６】図１６は、変形例２の照明制御部が、異常（欠陥）を含めた表面に縞パターンを照射した例を示した図である。
【図１７】図１７は、ｙ方向に縞パターンを変化させた場合における、異常（欠陥）とスクリーン上の縞パターンの関係を示した図である。
【図１８】図１８は、変形例３の照明制御部が照明装置に出力する縞パターンの例を示した図である。
【図１９】図１９は、実施形態の検査システムに含まれる異常検出処理部の一例を示すブロック図である。
【図２０】図２０は、形状の変化が比較的緩やかな異常領域を含むサンプルの側面図である。
【図２１】図２１は、異常領域の近傍における位相の変化の一例を示す図である。
【図２２】図２２は、検査面の傾斜に応じた位相の逆行についての説明図である。
【図２３】図２３は、実施形態の検査システムによって得られた位相画像であって、形状の変化が比較的緩やかな異常を含むサンプルの位相画像の一例を示す図である。
【図２４】図２４は、図２３のサンプルの時間相関画像の空間周波数領域における２次元パワースペクトルの一例を示すグラフである。
【図２５】図２５は、実施形態の検査システムによって得られた位相画像であって、図２４の周波数領域について逆フーリエ変換を実行して得られた位相画像の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
＜時間相関カメラの基本構成＞
本実施形態の検査システムについて説明する。第１の実施形態の検査システム１は、被検査体を検査するために様々な構成を備えている。図１は、本実施形態の検査システムの構成例を示した図である。図１に示されるように、本実施形態の検査システム１は、ＰＣ１００と、時間相関カメラ１１０と、照明装置１２０と、スクリーン１３０と、移動機構１４０と、を備えている。時間相関カメラ１１０は、撮像部の一例である。
【００１０】
移動機構１４０は、被検査体１５０を固定するために用いられ、ＰＣ１００からの制御に応じて、時間相関カメラ１１０が撮影可能な被検査体１５０の表面の位置と向きを変化させる。
【００１１】
照明装置１２０は、被検査体１５０に光を照射する装置であって、ＰＣ１００からの縞パターンに従って、照射する光の強度を領域単位で制御できる。さらに、照明装置１２０は、周期的な時間の遷移に従って当該領域単位の光の強度を制御できる。換言すれば、照明装置１２０は、光の強度の周期的な時間変化および空間変化を与えることができる。なお、具体的な光の強度の制御手法については後述する。
【００１２】
スクリーン１３０は、照明装置１２０から出力された光を拡散させた上で、被検査体１５０に対して面的に光を照射する。本実施形態のスクリーン１３０は、照明装置１２０から入力された周期的な時間変化および空間変化が与えられた光を、面的に被検査体１５０に照射する。なお、照明装置１２０とスクリーン１３０との間には、集光用のフレネルレンズ等の光学系部品（図示されず）が設けられてもよい。
【００１３】
なお、本実施形態は、照明装置１２０とスクリーン１３０とを組み合わせて、光強度の周期的な時間変化および空間変化を与える面的な照射部を構成する例について説明するが、このような組み合わせに制限するものではなく、例えば、ＬＥＤを面的に配置して照明部を構成してもよい。
【００１４】
時間相関カメラ１１０は、光学系２１０と、イメージセンサ２２０と、データバッファ２３０と、制御部２４０と、参照信号出力部２５０と、を備えている。図２は、本実施形態の時間相関カメラ１１０の構成を示したブロック図である。
【００１５】
光学系２１０は、撮影レンズ等を含み、時間相関カメラ１１０の外部の被写体（被検査体を含む）からの光束を透過し、その光束により形成される被写体の光学像を結像させる。
【００１６】
イメージセンサ２２０は、光学系２１０を介して入射された光の強弱を光強度信号として画素毎に高速に出力可能なセンサとする。
【００１７】
本実施形態の光強度信号は、検査システムの照明装置１２０が被写体（被検査体を含む）に対して光を照射し、当該被写体からの反射光を、イメージセンサ２２０が受け取ったものである。
【００１８】
イメージセンサ２２０は、例えば従来のものと比べて高速に読み出し可能なセンサであり、行方向（ｘ方向）、列方向（ｙ方向）の２種類の方向に画素が配列された２次元平面状に構成されたものとする。そして、イメージセンサ２２０の各画素を、画素Ｐ（１，１），……，Ｐ（ｉ，ｊ），……，Ｐ（Ｘ，Ｙ）とする（なお、本実施形態の画像サイズをＸ×Ｙとする。）。なお、イメージセンサ２２０の読み出し速度を制限するものではなく、従来と同様であってもよい。
【００１９】
イメージセンサ２２０は、光学系２１０によって透過された、被写体（被検査体を含む）からの光束を受光して光電変換することで、被写体から反射された光の強弱を示した光強度信号（撮影信号）で構成される、２次元平面状のフレームを生成し、制御部２４０に出力する。本実施形態のイメージセンサ２２０は、読み出し可能な単位時間毎に、当該フレームを出力する。
【００２０】
本実施形態の制御部２４０は、例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、およびＲＡＭ等で構成され、ＲＯＭに格納された検査プログラムを実行することで、転送部２４１と、読出部２４２と、強度画像用重畳部２４３と、第１の乗算器２４４と、第１の相関画像用重畳部２４５と、第２の乗算器２４６と、第２の相関画像用重畳部２４７と、画像出力部２４８と、を実現する。なお、ＣＰＵ等で実現することに制限するものではなく、ＦＰＧＡ、またはＡＳＩＣで実現してもよい。
【００２１】
転送部２４１は、イメージセンサ２２０から出力された、光強度信号で構成されたフレームを、データバッファ２３０に、時系列順に蓄積する。
【００２２】
データバッファ２３０は、イメージセンサ２２０から出力された、光強度信号で構成されたフレームを、時系列順に蓄積する。
【００２３】
図３は、本実施形態の時間相関カメラ１１０で時系列順に蓄積されたフレームを表した概念図である。図３に示されるように、本実施形態のデータバッファ２３０には、時刻ｔ（ｔ＝ｔ０，ｔ１，ｔ２，……，ｔｎ）毎の複数の光強度信号Ｇ（１，１，ｔ），……，Ｇ（ｉ，ｊ，ｔ），……，Ｇ（Ｘ，Ｙ，ｔ）の組み合わせで構成された複数のフレームＦｋ（ｋ＝１，２，……，ｎ）が、時系列順に蓄積される。なお、時刻ｔで作成される一枚のフレームは、光強度信号Ｇ（１，１，ｔ），……，Ｇ（ｉ，ｊ，ｔ），……，Ｇ（Ｘ，Ｙ，ｔ）で構成される。
【００２４】
本実施形態の光強度信号（撮像信号）Ｇ（１，１，ｔ），……，Ｇ（ｉ，ｊ，ｔ），……，Ｇ（Ｘ，Ｙ，ｔ）には、フレーム画像Ｆｋ（ｋ＝１，２，……，ｎ）を構成する各画素Ｐ（１，１），……，Ｐ（ｉ，ｊ），……，Ｐ（Ｘ，Ｙ）が対応づけられている。
【００２５】
イメージセンサ２２０から出力されるフレームは、光強度信号のみで構成されており、換言すればモノクロの画像データとも考えることができる。なお、本実施形態は、解像度、感度、およびコスト等を考慮して、イメージセンサ２２０がモノクロの画像データを生成する例について説明するが、イメージセンサ２２０としてモノクロ用のイメージセンサに制限するものではなく、カラー用のイメージセンサを用いてもよい。
【００２６】
図２に戻り、本実施形態の読出部２４２は、データバッファ２３０から、光強度信号Ｇ（１，１，ｔ），……，Ｇ（ｉ，ｊ，ｔ），……，Ｇ（Ｘ，Ｙ，ｔ）をフレーム単位で、時系列順に読み出して、第１の乗算器２４４と、第２の乗算器２４６と、強度画像用重畳部２４３と、に出力する。
【００２７】
本実施形態の時間相関カメラ１１０は、読出部２４２の出力先毎に画像データを生成する。換言すれば、時間相間カメラ１１０は、３種類の画像データを作成する。
【００２８】
本実施形態の時間相関カメラ１１０は、３種類の画像データとして、強度画像データと、２種類の時間相関画像データと、を生成する。なお、本実施形態は、３種類の画像データを生成することに制限するものではなく、強度画像データを生成しない場合や、１種類又は３種類以上の時間相関画像データを生成する場合も考えられる。時間相関カメラ１１０は、時間相関画像生成部の一例である。
【００２９】
本実施形態のイメージセンサ２２０は、上述したように単位時間毎に、光強度信号で構成されたフレームを出力している。しかしながら、通常の画像データを生成するためには、撮影に必要な露光時間分の光強度信号が必要になる。そこで、本実施形態では、強度画像用重畳部２４３が、撮影に必要な露光時間分の複数のフレームを重畳して、強度画像データを生成する。なお、強度画像データの各画素値（光の強度を表す値）Ｇ（ｘ，ｙ）は、以下に示す式（１）から導き出すことができる。なお、露光時間は、ｔ０とｔｎの時間差とする。
【００３０】
【数１】
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【００３１】
これにより、従来のカメラの撮影と同様に、被写体（被検査体を含む）が撮影された強度画像データが生成される。そして、強度画像用重畳部２４３は、生成した強度画像データを、画像出力部２４８に出力する。
【００３２】
時間相関画像データは、時間遷移に応じた光の強弱の変化を示す画像データである。つまり、本実施形態では、時系列順のフレーム毎に、当該フレームに含まれる光強度信号に対して、時間遷移を示した参照信号を乗算し、参照信号と光強度信号と乗算結果である時間相関値で構成された、時間相関値フレームを生成し、複数の時間相関値フレームを重畳することで、時間相関画像データを生成する。
【００３３】
ところで、時間相関画像データを用いて、被検査体の異常を検出するためには、イメージセンサ２２０に入力される光強度信号を、参照信号に同期させて変化させる必要がある。このために、照明装置１２０が、上述したように、スクリーン１３０を介して周期的に時間変化および縞の空間的な移動を与えるような、面的な光の照射を行うこととした。
【００３４】
本実施形態では、２種類の時間相関画像データを生成する。参照信号は、時間遷移を表した信号であればよいが、本実施形態では、複素正弦波ｅ-jωtを用いる。なお、角周波数ω、時刻ｔとする。参照信号を表す複素正弦波ｅ-jωtが、上述した露光時間（換言すれば強度画像データ、時間相関画像を生成するために必要な時間）の一周期と相関をとるように、角周波数ωが設定されるものとする。換言すれば、照明装置１２０およびスクリーン１３０等の照明部によって形成された面的かつ動的な光は、被検査体１５０の表面（反射面）の各位置で第一の周期（時間周期）での時間的な照射強度の変化を与えるとともに、表面に沿った少なくとも一方向に沿った第二の周期（空間周期）での空間的な照射強度の増減分布を与える。この面的な光は、表面で反射される際に、当該表面のスペック（法線ベクトルの分布等）に応じて複素変調される。時間相関カメラ１１０は、表面で複素変調された光を受光し、第一の周期の参照信号を用いて直交検波（直交復調）することにより、複素信号としての時間相関画像データを得る。このような複素時間相関画像データに基づく変復調により、表面の法線ベクトルの分布に対応した特徴を検出することができる。
【００３５】
複素正弦波ｅ-jωtは、ｅ-jωt＝ｃｏｓ（ωｔ）−ｊ・ｓｉｎ（ωｔ）と表すこともできる。従って、時間相関画像データの各画素値Ｃ（ｘ，ｙ）は、以下に示す式（２）から導き出すことができる。
【００３６】
【数２】
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【００３７】
本実施形態では、式（２）において、実数部を表す画素値Ｃ１（ｘ，ｙ）と、虚数部を表す画素値Ｃ２（ｘ，ｙ）と、に分けて２種類の時間相関画像データを生成する。
【００３８】
このため、参照信号出力部２５０は、第１の乗算器２４４と、第２の乗算器２４６と、に対してそれぞれ異なる参照信号を生成し、出力する。本実施形態の参照信号出力部２５０は、複素正弦波ｅ-ｊωtの実数部に対応する第１の参照信号ｃｏｓωｔを第１の乗算器２４４に出力し、複素正弦波ｅ-jωtの虚数部に対応する第２の参照信号ｓｉｎωｔを第２の乗算器２４６に出力する。このように本実施形態の参照信号出力部２５０は、互いにヒルベルト変換対をなす正弦波および余弦波の時間関数として表される２種類の参照信号を出力する例について説明するが、参照信号は時間関数のような時間遷移に応じて変化する参照信号であればよい。
【００３９】
そして、第１の乗算器２４４は、読出部２４２から入力されたフレーム単位で、当該フレームの光強度信号毎に、参照信号出力部２５０から入力された複素正弦波ｅ-jωtの実数部ｃｏｓωｔを乗算する。
【００４０】
第１の相関画像用重畳部２４５は、撮影に必要な露光時間分の複数のフレームについて、第１の乗算器２４４の乗算結果を画素毎に重畳する処理を行う。これにより、第１の時間相関画像データの各画素値Ｃ１（ｘ，ｙ）が、以下の式（３）から導出される。
【００４１】
【数３】
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【００４２】
そして、第２の乗算器２４６は、読出部２４２から入力されたフレームの光強度信号に対して、参照信号出力部２５０から入力された複素正弦波ｅ-jωtの虚数部ｓｉｎωｔを乗算する。
【００４３】
第２の相関画像用重畳部２４７は、撮影に必要な露光時間分の複数のフレームについて、第２の乗算器２４６の乗算結果を画素毎に重畳する処理を行う。これにより、第２の時間相関画像データの各画素値Ｃ２（ｘ，ｙ）が、以下の式（４）から導出される。
【００４４】
【数４】
2018048996.tif 000006
【００４５】
上述した処理を行うことで、２種類の時間相関画像データ、換言すれば２自由度を有する時間相関画像データを生成できる。
【００４６】
また、本実施形態は、参照信号の種類を制限するものではない。例えば、本実施形態では、複素正弦波ｅ-jωtの実部と虚部の２種類の時間相関画像データを作成するが、光の振幅と、光の位相と、による２種類の画像データを生成してもよい。
【００４７】
なお、本実施形態の時間相関カメラ１１０は、時間相関画像データとして、複数系統分作成可能とする。これにより、例えば複数種類の幅の縞が組み合わされた光が照射された際に、上述した実部と虚部とによる２種類の時間相関画像データを、縞の幅毎に作成可能とする。このために、時間相関カメラ１１０は、２個の乗算器と２個の相関画像用重畳部とからなる組み合わせを、複数系統分備えるとともに、参照信号出力部２５０は、系統毎に適した角周波数ωによる参照信号を出力可能とする。
【００４８】
そして、画像出力部２４８が、２種類の時間相関画像データと、強度画像データと、をＰＣ１００に出力する。これにより、ＰＣ１００が、２種類の時間相関画像データと、強度画像データと、を用いて、被検査体の異常を検出する。そのためには、被写体に対して光を照射する必要がある。
【００４９】
本実施形態の照明装置１２０は、高速に移動する縞パターンを照射する。図４は、本実施形態の照明装置１２０が照射する縞パターンの一例を示した図である。図４に示す例では、縞パターンをｘ方向にスクロール（移動）させている例とする。白い領域が縞に対応した明領域、黒い領域が縞と縞との間に対応した間隔領域（暗領域）である。
【００５０】
本実施形態では、時間相関カメラ１１０が強度画像データおよび時間相関画像データを撮影する露光時間で、照明装置１２０が照射する縞パターンを一周期分移動させる。これにより、照明装置１２０は、光の強度の縞パターンの空間的な移動により光の強度の周期的な時間変化を与える。本実施形態では、図４の縞パターンが一周期分移動する時間を、露光時間と対応させることで、時間相関画像データの各画素には、少なくとも、縞パターン一周期分の光の強度信号に関する情報が埋め込まれる。
【００５１】
図４に示されるように、本実施形態では、照明装置１２０が矩形波に基づく縞パターンを照射する例について説明するが、矩形波以外を用いてもよい。なお、照明光を拡散する拡散部材を用いることにより、矩形波の明暗の境界領域をぼかすことができる。スクリーン１３０は、拡散部材の一例である。
【００５２】
本実施形態では、照明装置１２０が照射する縞パターンをＡ（１＋ｃｏｓ（ωｔ＋ｋｘ））と表す。すなわち、縞パターンには、複数の縞が反復的に（周期的に）含まれる。なお、被検査体に照射される光の強度は０〜２Ａの間で調整可能とし、光の位相をｋｘとする。ｋは、縞の波数である。ｘは、位相が変化する方向である。
【００５３】
そして、フレームの各画素の光強度信号ｆ（ｘ，ｙ，ｔ）の基本周波数成分は、以下の式（５）として表すことができる。式（５）で示されるように、ｘ方向で縞の明暗が変化する。
【００５４】
ｆ（ｘ，ｙ，ｔ）＝Ａ（１＋ｃｏｓ（ωｔ＋ｋｘ））
＝Ａ＋Ａ／２｛ｅj(ωt+kx)＋ｅ-j(ωt+kx)｝……（５）
【００５５】
式（５）で示されるように、照明装置１２０が照射する縞パターンの強度信号は、複素数として考えることができる。
【００５６】
そして、イメージセンサ２２０には、当該照明装置１２０からの光が被写体（被検査体を含む）から反射して入力される。
【００５７】
したがって、イメージセンサ２２０に入力される光強度信号Ｇ（ｘ，ｙ，ｔ）を、照明装置１２０が照射された際のフレームの各画素の光強度信号ｆ（ｘ，ｙ，ｔ）とできる。そこで、強度画像データを導出するための式（１）に式（５）を代入すると、式（６）を導出できる。なお、位相をｋｘとする。
【００５８】
【数５】
2018048996.tif 000007
【００５９】
式（６）から、強度画像データの各画素には、露光時間Ｔに、照明装置１２０が出力している光の強度の中間値Ａを乗じた値が入力されていることが確認できる。さらに、時間相関画像データを導出するための式（２）に式（５）を代入すると、式（７）を導出できる。なお、ＡＴ／２を振幅とし、ｋｘを位相とする。
【００６０】
【数６】
2018048996.tif 000008
【００６１】
これにより、式（７）で示された複素数で示された時間相関画像データは、上述した２種類の時間相関画像データと置き換えることができる。つまり、上述した実部と虚部とで構成される時間相関画像データには、被検査体に照射された光強度変化における位相変化と振幅変化とが含まれている。換言すれば、本実施形態のＰＣ１００は、２種類の時間相関画像データに基づいて、照明装置１２０から照射された光の位相変化と、光の振幅変化と、を検出できる。そこで、本実施形態のＰＣ１００が、時間相関画像データおよび強度画像データに基づいて、画素毎に入る光の振幅を表した振幅画像データと、画素毎に入る光の位相変化を表した位相画像データと、を生成する。
【００６２】
さらに、ＰＣ１００は、生成した振幅画像データと位相画像データとに基づいて、被検査体の異常を検出する。
【００６３】
ところで、被検査体の表面形状に凹凸に基づく異常が生じている場合、被検査体の表面の法線ベクトルの分布には異常に対応した変化が生じている。また、被検査体の表面に光を吸収するような異常が生じている場合、反射した光の強度に変化が生じる。法線ベクトルの分布の変化は、光の位相変化および振幅変化のうち少なくともいずれか一つとして検出される。そこで、本実施形態では、時間相関画像データおよび強度画像データを用いて、法線ベクトルの分布の変化に対応した、光の位相変化および振幅変化のうち少なくともいずれか一つを検出する。これにより、表面形状の異常を検出可能となる。次に、被検査体の異常、法線ベクトル、および光の位相変化又は振幅変化の関係について説明する。
【００６４】
図５は、第１の実施形態の時間相関カメラ１１０による、被検査体の異常の第１の検出例を示した図である。図５に示される例では、被検査体５００に突形状の異常５０１がある状況とする。当該状況においては、異常５０１の点５０２の近傍領域においては、法線ベクトル５２１、５２２、５２３が異なる方向を向いていることを確認できる。そして、当該法線ベクトル５２１、５２２、５２３が異なる方向を向いていることで、異常５０１から反射した光に拡散（例えば、光５１１、５１２、５１３）が生じ、時間相関カメラ１１０のイメージセンサ２２０の任意の画素５３１に入る縞パターンの幅５０３が広くなる。
【００６５】
図６は、図５に示される異常５０１が被検査体５００にある場合に、当該異常に応じて変化する、光の振幅の例を表した図である。図６に示される例では、光の振幅を実部（Ｒｅ）と、虚部（Ｉｍ）に分けて２次元平面上に表している。図６では、図５の光５１１、５１２、５１３に対応する光の振幅６１１、６１２、６１３として示している。そして、光の振幅６１１、６１２、６１３は互いに打ち消し合い、イメージセンサ２２０の当該任意の画素５３１には、振幅６２１の光が入射する。
【００６６】
したがって、図６に示される状況で、被検査体５００の異常５０１が撮像された領域で振幅が小さいことが確認できる。換言すれば、振幅変化を示した振幅画像データで、周囲と比べて暗くなっている領域がある場合に、当該領域で光同士の振幅の打ち消し合いが生じていると推測できるため、当該領域に対応する被検査体５００の位置で異常５０１が生じていると判断できる。
【００６７】
本実施形態の検査システム１は、図５の異常５０１のように傾きが急峻に変化しているものに限らず、緩やかに変化する異常も検出できる。図７は、第１の実施形態の時間相関カメラ１１０による、被検査体の異常の第２の検出例を示した図である。図７に示される例では、正常な場合は被検査体の表面が平面（換言すれば法線が平行）となるが、被検査体７００に緩やかな勾配７０１が生じた状況とする。このような状況においては、勾配７０１上の法線ベクトル７２１、７２２、７２３も同様に緩やかに変化する。したがって、イメージセンサ２２０に入力する光７１１、７１２、７１３も少しずつずれていく。図７に示される例では、緩やかな勾配７０１のために光の振幅の打ち消し合いは生じないため、図５、図６で表したような光の振幅はほとんど変化しない。しかしながら、本来照明装置１２０およびスクリーン１３０から投影された光が、そのままイメージセンサに平行に入るはずが、緩やかな勾配７０１のために、照明装置１２０およびスクリーン１３０から投影された光が平行の状態でイメージセンサに入らないために、光に位相変化が生じる。従って、光の位相変化について、周囲等との違いを検出することで、図７に示したような緩やかな勾配７０１による異常を検出できる。
【００６８】
また、被検査体の表面形状（換言すれば、被検査体の法線ベクトルの分布）以外にも異常が生じる場合がある。図８は、第１の実施形態の時間相関カメラ１１０による、被検査体の異常の第３の検出例を示した図である。図８に示される例では、被検査体８００に汚れ８０１が付着しているため、照明装置１２０から照射された光が吸収あるいは拡散反射し、時間相関カメラ１１０の、汚れ８０１を撮影している任意の画素領域では光がほとんど強度変化しない例を表している。換言すれば、汚れ８０１を撮影している任意の画素領域では、光強度は位相打ち消しを起こし振動成分がキャンセルされ、ほとんど直流的な明るさになる例を示している。
【００６９】
このような場合、汚れ８０１を撮影している画素領域においては、光の振幅がほとんどないため、振幅画像データを表示した際に、周囲と比べて暗くなる領域が生じる。したがって、当該領域に対応する被検査体８００の位置に、汚れ等の異常８０１があることを推定できる。
【００７０】
このように、本実施形態では、時間相関画像データに基づいて、光の振幅の変化と、光の位相の変化と、を検出することで、被検査体に異常があることを推定できる。
【００７１】
図１に戻り、ＰＣ１００について説明する。ＰＣ１００は、検出システム全体の制御を行う。ＰＣ１００は、移動機構制御部１０１と、発光制御部１０２と、制御部１０３と、記憶部１０９と、を備える。記憶部１０９は、演算処理に用いられるデータや、演算処理結果等を記憶する。
【００７２】
移動機構制御部１０１は、被検査体１５０の時間相関カメラ１１０による撮像対象となる表面を変更するために、移動機構１４０を制御する。移動機構１４０は、例えば、ロボットアームである。本実施形態では、ＰＣ１００において、被検査体１５０の撮影対象となる表面を複数設定しておく。そして、時間相関カメラ１１０が被検査体１５０の撮影が終了する毎に、移動機構制御部１０１が、当該設定に従って、時間相関カメラ１１０が設定された表面を撮影できるように、移動機構１４０が被検査体１５０を移動させる。なお、本実施形態は撮影が終了する毎に移動機構１４０を移動させ、撮影が開始する前に停止させることを繰り返すことに制限するものではなく、継続的に移動機構１４０を駆動させてもよい。なお、移動機構１４０は、搬送部、移動部、把持部、位置変更部、姿勢変更部等とも称されうる。
【００７３】
発光制御部１０２は、被検査体１５０を検査するために照明装置１２０が照射する縞パターンを出力する。本実施形態の発光制御部１０２は、少なくとも３枚以上の縞パターンを、照明装置１２０に受け渡し、当該縞パターンを露光時間中に切り替えて表示するように照明装置１２０に指示する。発光制御部１０２は、照明制御部とも称されうる。
【００７４】
図９は、発光制御部１０２が照明装置１２０に出力する縞パターンの例を示した図である。図９（Ｂ）に示す矩形波に従って、図９（Ａ）に示す黒領域と白領域とが設定された縞パターンが出力されるように、発光制御部１０２が制御を行う。
【００７５】
本実施形態で照射する縞パターン毎の縞の間隔は、検出対象となる異常（欠陥）の大きさに応じて設定されるものとしてここでは詳しい説明を省略する。
【００７６】
また、縞パターンを出力するための矩形波の角周波数ωは、参照信号の角周波数ωと同じ値とする。
【００７７】
図９に示されるように、発光制御部１０２が出力する縞パターンは、矩形波として示すことができるが、スクリーン１３０（拡散部材）を介することで、縞パターンの境界領域をぼかす、すなわち、縞パターンにおける明領域（縞の領域）と暗領域（間隔の領域）との境界での光の強度変化を緩やかにする（鈍らせる）ことで、正弦波に近似させることができる。図１０は、スクリーン１３０を介した後の縞パターンを表した波の形状の例を示した図である。図１０に示されるように波の形状が、正弦波に近づくことで、計測精度を向上させることができる。また、縞に明度が多段階に変化するグレー領域を追加したり、グラデーションを与えたりしてもよい。また、カラーの縞を含む縞パターンを用いてもよい。
【００７８】
図１に戻り、制御部１０３は、振幅−位相画像生成部１０４と、異常検出処理部１０５と、を備え、時間相関カメラ１１０から入力された強度画像データと、時間相関画像データと、により、被検査体１５０の検査面の法線ベクトルの分布と対応した特徴であって、周囲との違いによって異常を検出する特徴を算出するための処理を行う。なお、本実施形態は、検査を行うために、複素数で示した時間相関画像データ（複素時間相関画像データと称す）の代わりに、複素数相関画像データの実部と虚部とで分けた２種類の時間相関画像データを、時間相関カメラ１１０から受け取る。振幅−位相画像生成部１０４（制御部１０３）は、演算処理部の一例である。異常検出処理部１０５は、演算処理部および異常判別部の一例である。
【００７９】
振幅−位相画像生成部１０４は、時間相関カメラ１１０から入力された強度画像データと、時間相関画像データと、に基づいて、振幅画像データと、位相画像データと、を生成する。
【００８０】
振幅画像データは、画素毎に入る光の振幅を表した画像データとする。位相画像データは、画素毎に入る光の位相を表した画像データとする。
【００８１】
本実施形態は振幅画像データの算出手法を制限するものではないが、例えば、振幅−位相画像生成部１０４は、２種類の時間相関画像データの画素値Ｃ１（ｘ，ｙ）およびＣ２（ｘ，ｙ）から、式（８）を用いて、振幅画像データの各画素値Ｆ（ｘ，ｙ）を導き出せる。
【００８２】
【数７】
2018048996.tif 000009
【００８３】
そして、本実施形態では、振幅画像データの画素値（振幅）と、強度画像データの画素値と、に基づいて、異常が生じている領域があるか否かを判定できる。例えば、強度画像データの画素値（ＡＴ）を２で除算した値と、振幅画像データの振幅（打ち消し合いが生じない場合にはＡＴ／２となる）と、がある程度一致する領域は異常が生じていないと推測できる。一方、一致していない領域については、振幅の打ち消し合いが生じていると推測できる。なお、具体的な手法については後述する。
【００８４】
同様に、振幅−位相画像生成部１０４は、画素値Ｃ１（ｘ，ｙ）およびＣ２（ｘ，ｙ）から、式（９）を用いて、位相画像データの各画素値Ｐ（ｘ，ｙ）を導き出せる。
【００８５】
【数８】
2018048996.tif 000010
【００８６】
異常検出処理部１０５は、振幅−位相画像生成部１０４により生成された振幅画像データ、および位相画像データにより、検査対象面の法線ベクトルの分布と対応した特徴であって、周囲との違いによって、被検査体１５０の異常に関連する特徴を検出する。本実施形態では、法線ベクトルの分布に対応した特徴として、複素時間相関画像の振幅の分布を用いた例について説明する。なお、複素時間相関画像の振幅の分布とは、複素時間相関画像の各画素の振幅の分布を示したデータであり、振幅画像データに相当する。
【００８７】
次に、本実施形態の異常検出処理部１０５における振幅に基づく異常検出処理について説明する。図１１は、本実施形態の異常検出処理部１０５における当該処理の手順を示すフローチャートである。
【００８８】
まず、異常検出処理部１０５は、振幅画像データの各画素に格納された、光の振幅値（を表した画素値）から、当該画素を基準（例えば中心）として、Ｎ×Ｎ領域の平均振幅値を減算し（ステップＳ１１０１）、振幅の平均差分画像データを生成する。振幅の平均差分画像データは、振幅の勾配に対応する。なお、整数Ｎは実施の態様に応じて適切な値が設定されるものとする。
【００８９】
次に、異常検出処理部１０５は、減算により生成された振幅の平均差分画像データに対して、予め定められた振幅の閾値を用いたマスク処理を行う（ステップＳ１１０２）。
【００９０】
さらに、異常検出処理部１０５は、平均差分画像データのマスク領域内について画素毎に標準偏差を算出する（ステップＳ１１０３）。なお、本実施形態では、標準偏差に基づいた手法について説明するが、標準偏差を用いた場合に制限するものではなく、例えば平均値等を用いてもよい。
【００９１】
そして、異常検出処理部１０５は、平均を引いた振幅画素値が−４．５σ（σ：標準偏差）より小さい値の画素を、異常（欠陥）がある領域として検出する（ステップＳ１１０４）。
【００９２】
上述した処理手順により、各画素の振幅値（換言すれば、振幅の分布）から、被検査体の異常を検出できる。しかしながら、本実施形態は、複素時間相関画像の振幅の分布から異常を検出することに制限するものではない。検査対象面の法線ベクトルの分布と対応した特徴として、位相の分布の勾配を用いてもよい。そこで、次に位相の分布の勾配を用いた例について説明する。
【００９３】
次に、本実施形態の異常検出処理部１０５における位相に基づく異常検出処理について説明する。図１２は、本実施形態の異常検出処理部１０５における当該処理の手順を示すフローチャートである。
【００９４】
まず、異常検出処理部１０５は、位相画像データの画素毎の光の位相値（を表した画素値）から、当該画素を基準（例えば中心）として、Ｎ×Ｎ領域の平均位相値を減算し（ステップＳ１２０１）、位相の平均差分画像データを生成する。位相の平均差分画像データは、位相の勾配に対応する。
【００９５】
次に、異常検出処理部１０５は、減算により生成された位相の平均差分画像データの大きさ（絶対値）と、閾値とを比較し、平均差分画像データの大きさが閾値以上となる画素を、異常（欠陥）のある画素として検出する（ステップＳ１２０２）。
【００９６】
このＳ１２０２の検出結果により、異常検出処理部１０５は、平均差分画像データの正負、すなわち、画素の位相値と平均位相値との大小関係によって、凹凸を判別することができる（ステップＳ１２０３）。画素の位相値と平均位相値とのどちらが大きい場合に凸となるかは、各部の設定によって変化するが、大小関係が異なると、凹凸が異なる。
【００９７】
なお、他の手法によって得られた位相の分布の勾配から、異常を検出することができる。例えば、異常検出処理部１０５は、別の手法として、正規化された時間相関画像データのＮ×Ｎ領域の平均ベクトルと、正規化された各画素のベクトルとの差の大きさが、閾値よりも大きい場合に、異常（欠陥）がある画素として検出することができる。また、位相の分布の勾配に限られず、位相の分布に対応する情報に基づいて被検査体の異常を検出すればよい。
【００９８】
次に、本実施形態の異常検出処理部１０５における振幅および強度に基づく異常検出処理について説明する。図１３は、本実施形態の異常検出処理部１０５における当該処理の手順を示すフローチャートである。
【００９９】
まず、異常検出処理部１０５は、時間相関画像データと強度画像データとから、各画素について、次の式（１００）を用いて、振幅（を表す画素値）Ｃ（ｘ，ｙ）（式（７）参照）と強度（を表す画素値）Ｇ（ｘ，ｙ）（式（６）参照）との比Ｒ（ｘ，ｙ）を算出する（ステップＳ１３０１）。
【０１００】
Ｒ（ｘ，ｙ）＝Ｃ（ｘ，ｙ）／Ｇ（ｘ，ｙ）……（１００）
【０１０１】
次に、異常検出処理部１０５は、比Ｒ（ｘ，ｙ）と閾値とを比較し、比Ｒ（ｘ，ｙ）の値が対応する閾値以下となる画素を、異常（欠陥）のある画素として検出する（ステップＳ１３０２）。また、異常検出処理部１０５は、比Ｒ（ｘ，ｙ）と閾値とを比較し、比Ｒ（ｘ，ｙ）の値が対応する別の閾値以上となる画素を、ムラ（汚れ等）のある画素として検出する（ステップＳ１３０３）。法線ベクトルの分布の異常により、振幅の打ち消し合い（減殺）が顕著となった場合には、強度に比べて振幅がより大きく下がる。一方、法線ベクトルの分布にはそれほどの異常は無いものの被検査体１５０の表面の汚れ等によって光の吸収が顕著となった場合には、振幅に比べて強度がより大きく下がる。よって、異常検出処理部１０５は、ステップＳ１３０２およびステップＳ１３０３による異常種別の検出が可能となる。
【０１０２】
次に、本実施形態の検査システムにおける被検査体の検査処理について説明する。図１４は、本実施形態の検査システムにおける上述した処理の手順を示すフローチャートである。なお、被検査体１５０は、すでに移動機構１４０に固定された状態で、検査の初期位置に配置されているものとする。
【０１０３】
本実施形態のＰＣ１００が、照明装置１２０に対して、被検査体を検査するための縞パターンを出力する（ステップＳ１４０１）。
【０１０４】
照明装置１２０は、ＰＣ１００から入力された縞パターンを格納する（ステップＳ１４２１）。そして、照明装置１２０は、格納された縞パターンを、時間遷移に従って変化するように表示する（ステップＳ１４２２）。なお、照明装置１２０が表示を開始する条件は、縞パターンが格納された際に制限するものではなく、例えば検査者が照明装置１２０に対して開始操作を行った際でもよい。
【０１０５】
そして、ＰＣ１００の制御部１０３が、時間相関カメラ１１０に対して、撮影の開始指示を送信する（ステップＳ１４０２）。
【０１０６】
次に、時間相関カメラ１１０が、送信されてきた撮影指示に従って、被検査体１５０を含む領域について撮像を開始する（ステップＳ１４１１）。次に、時間相関カメラ１１０の制御部２４０が、強度画像データと、時間相関画像データと、を生成する（ステップＳ１４１２）。そして、時間相関カメラ１１０の制御部２４０が、強度画像データと、時間相関画像データと、を、ＰＣ１００に出力する（ステップＳ１４１３）。
【０１０７】
ＰＣ１００の制御部１０３は、強度画像データと、時間相関画像データと、を受け取る（ステップＳ１４０３）。そして、振幅−位相画像生成部１０４は、受け取った強度画像データと時間相関画像データとから、振幅画像データと、位相画像データとを生成する（ステップＳ１４０４）。
【０１０８】
そして、異常検出処理部１０５が、振幅画像データと、位相画像データとに基づいて、被検査体の異常検出制御を行う（ステップＳ１４０５）。そして、異常検出処理部１０５は、異常検出結果を、ＰＣ１００が備える（図示しない）表示装置に出力する（ステップＳ１４０６）。
【０１０９】
異常検出結果の出力例としては、強度画像データを表示するとともに、振幅画像データと位相画像データとに基づいて異常が検出された領域に対応する、強度画像データの領域を、検査者が異常を認識できるように装飾表示するなどが考えられる。また、視覚に基づく出力に制限するものではなく、音声等で異常が検出されたことを出力してもよい。
【０１１０】
制御部１０３は、当該被検査体の検査が終了したか否かを判定する（ステップＳ１４０７）。検査が終了していないと判定した場合（ステップＳ１４０７：Ｎｏ）、移動機構制御部１０１が、予め定められた設定に従って、次の検査対象となる被検査体の表面が、時間相関カメラ１１０で撮影できるように、アームの移動制御を行う（ステップＳ１４０８）。アームの移動制御が終了した後、制御部１０３が、再び時間相関カメラ１１０に対して、撮影の開始指示を送信する（ステップＳ１４０２）。
【０１１１】
一方、制御部１０３は、当該被検査体の検査が終了したと判定した場合（ステップＳ１４０７：Ｙｅｓ）、終了指示を時間相関カメラ１１０に対して出力し（ステップＳ１４０９）、処理を終了する。
【０１１２】
そして、時間相関カメラ１１０は、終了指示を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ１４１４）。終了指示を受け付けていない場合（ステップＳ１４１４：Ｎｏ）、再びステップＳ１４１１から処理を行う。一方、終了指示を受け付けた場合（ステップＳ１４１４：Ｙｅｓ）、処理を終了する。
【０１１３】
なお、照明装置１２０の終了処理は、検査者が行ってもよいし、他の構成からの指示に従って終了してもよい。
【０１１４】
また、本実施形態では、時間相関カメラ１１０を用いて生成された強度画像データと、時間相関画像データと、を生成する例について説明した。しかしながら、強度画像データと、時間相関画像データと、を生成するために時間相関カメラ１１０を用いることに制限するものではなく、アナログ的な処理で実現可能な時間相関カメラや、それと等価な動作をする撮像システムを用いてもよい。例えば、通常のデジタルスチルカメラが生成した画像データを出力し、情報処理装置が、デジタルスチルカメラが生成した画像データを、フレーム画像データとして用いて参照信号を重畳することで、時間相関画像データを生成してもよいし、イメージセンサ内で光強度信号に参照信号を重畳するようなデジタルカメラを用いて、時間相関画像データを生成してもよい。
【０１１５】
（変形例１）
本実施形態では、周囲との違いに基づいて、異常に関連する特徴を検出する例について説明したが、周囲との違いに基づいて当該特徴を検出することに制限するものではなく、参照形状のデータ（参照データ、例えば、時間相関データや、振幅画像データ、位相画像データ等）との差異に基づいて当該特徴を検出してもよい。この場合、参照データの場合とで、空間位相変調照明（縞パターン）の位置合わせおよび同期が必要となる。
【０１１６】
本変形例では、異常検出処理部１０５が、予め記憶部１０９に記憶された、参照表面から得られた振幅画像データおよび位相画像データと、被検査体１５０の振幅画像データおよび位相画像データと、を比較し、被検査体１５０の表面と参照表面との間で、光の振幅および光の位相とのうちいずれか一つ以上について所定の基準以上の違いがあるか否かを判定する。
【０１１７】
本変形例は、第１の実施形態と同じ構成の検査システムを用い、参照表面として正常な被検査体の表面を用いる例とする。
【０１１８】
照明装置１２０がスクリーン１３０を介してパターンを照射している間に、時間相関カメラ１１０が、正常な被検査体の表面を撮像し、時間相関画像データを生成する。そして、ＰＣ１００が、時間相関カメラ１１０で生成された時間相関画像データを入力し、振幅画像データおよび位相画像データを生成し、ＰＣ１００の記憶部１０９に振幅画像データおよび位相画像データを記憶させておく。そして、時間相関カメラ１１０が、異常が生じているか否かを判定したい被検査体を撮像し、時間相関画像データを生成する。そして、ＰＣ１００が、時間相関画像データから、振幅画像データおよび位相画像データを生成した後、記憶部１０９に記憶されていた、正常な被検査体の振幅画像データおよび位相画像データと比較する。その際に、正常な被検査体の振幅画像データおよび位相画像データと、検査対象の被検査体の振幅画像データおよび位相画像データと、の比較結果を、異常を検出する特徴を示したデータとして出力する。そして、異常を検出する特徴が、当該所定の基準以上の場合に、被検査体１５０に対して異常があると推測できる。
【０１１９】
これにより、本変形例では、正常な被検査体の表面と差異が生じているか否かを、換言すれば、被検査体の表面に異常が生じているか否かを判定できる。なお、振幅画像データおよび位相画像データの比較手法は、どのような手法を用いてもよいので、説明を省略する。
【０１２０】
さらに、本変形例では参照表面との違いに基づいて、異常を検出する特徴を示したデータを出力する例について説明したが、参照表面との違いと、第１の実施形態で示した周囲との違いと、を組み合わせて、異常を検出する特徴を算出してもよい。組み合わせる手法は、どのような手法を用いてもよいので、説明を省略する。
【０１２１】
（変形例２）
第１の実施形態では、ｘ方向に縞パターンを動かして、被検査体の異常（欠陥）を検出する例について説明した。しかしながら、ｘ方向に垂直なｙ方向で急峻に法線の分布が変化する異常（欠陥）が被検査体に生じている場合、ｘ方向に縞パターンを動かすよりも、ｙ方向に縞パターンを動かす方が欠陥の検出が容易になる場合がある。そこで、変形例では、ｘ方向に移動する縞パターンと、ｙ方向に移動する縞パターンとを、交互に切り替える例について説明する。
【０１２２】
本変形例の発光制御部１０２は、所定の時間間隔毎に、照明装置１２０に出力する縞パターンを切り替える。これにより、照明装置１２０は、一つの検査面に対して、異なる方向に延びた複数の縞パターンを出力する。
【０１２３】
図１５は、本変形例の発光制御部１０２が出力する縞パターンの切り替え例を示した図である。図１５の（Ａ）では、発光制御部１０２は、照明装置１２０が表示する縞パターンをｘ方向に遷移させる。その後、（Ｂ）に示されるように、発光制御部１０２は、照明装置１２０が表示する縞パターンをｙ方向に遷移させる。
【０１２４】
そして、ＰＣ１００の制御部１０３は、図１５の（Ａ）の縞パターン照射から得られた時間相関画像データに基づいて、異常検出を行い、図１５の（Ｂ）の縞パターン照射から得られた時間相関画像データに基づいて、異常検出を行う。
【０１２５】
図１６は、本変形例の発光制御部１０２が、異常（欠陥）１６０１を含めた表面に縞パターンを照射した例を示した図である。図１６に示す例では、異常（欠陥）１６０１が、ｘ方向に延びている。この場合、発光制御部１０２は、ｘ方向に交差するｙ方向、換言すれば異常（欠陥）１６０１の長手方向に交差する方向に縞パターンが移動するように設定する。当該設定により、検出精度を向上させることができる。
【０１２６】
図１７は、ｙ方向、換言すれば欠陥１７０１の長手方向に直交する方向に縞パターンを変化させた場合における、異常（欠陥）１７０１と照明装置１２０上の縞パターンの関係を示した図である。図１７に示されるように、ｙ方向に幅が狭く、且つ当該ｙ方向に交差するｘ方向を長手方向とする異常（欠陥）１７０１が生じている場合、照明装置１２０から照射された光は、ｘ方向に交差するｙ方向で光の振幅の打ち消しが大きくなる。このため、ＰＣ１００では、ｙ方向に移動させた縞パターンに対応する振幅画像データから、当該異常（欠陥）を検出できる。
【０１２７】
本変形例の検査システムにおいて、被検査体に生じる欠陥の長手方向がランダムな場合には、複数方向（例えば、ｘ方向、および当該ｘ方向に交差するｙ方向等）で縞パターンを表示することで、欠陥の形状を問わずに当該欠陥の検出が可能となり、異常（欠陥）の検出精度を向上させることができる。また、異常の形状に合わせた縞パターンを投影することで、異常の検出精度を向上させることができる。
【０１２８】
（変形例３）
また、上述した変形例２は、ｘ方向の異常検出と、ｙ方向の異常検出と、を行う際に、縞パターンを切り替える手法に制限するものでない。そこで、変形例３では、発光制御部１０２が照明装置１２０に出力する縞パターンをｘ方向およびｙ方向に同時に動かす例について説明する。
【０１２９】
図１８は、本変形例の発光制御部１０２が照明装置１２０に出力する縞パターンの例を示した図である。図１８に示される例では、発光制御部１０２が縞パターンを、方向１８０１に移動させる。
【０１３０】
図１８に示される縞パターンは、ｘ方向では１周期１８０２の縞パターンを含み、ｙ方向では一周期１８０３の縞パターンを含んでいる。つまり、図１８に示される縞パターンは、幅が異なる交差する方向に延びた複数の縞を有している。なお、ｘ方向の縞パターンの幅と、ｙ方向の縞パターンの幅と、を異ならせる必要がある。これにより、ｘ方向に対応する時間相関画像データと、ｙ方向に対応する時間相関画像データと、を生成する際に、対応する参照信号を異ならせることができる。なお、縞パターンによる光の強度の変化の周期（周波数）が変化すればよいので、縞の幅を変化させるのに代えて、縞パターン（縞）の移動速度を変化させてもよい。
【０１３１】
そして、時間相関カメラ１１０が、ｘ方向の縞パターンに対応する参照信号に基づいて、ｘ方向の縞パターンに対応する時間相関画像データを生成し、ｙ方向の縞パターンに対応する参照信号に基づいて、ｙ方向の縞パターンに対応する時間相関画像データを生成する。その後、ＰＣ１００の制御部１０３は、ｘ方向の縞パターンに対応する時間相関画像データに基づいて、異常検出を行った後、ｙ方向の縞パターンに対応する時間相関画像データに基づいて、異常検出を行う。これにより、本変形例では、欠陥の生じた方向を問わずに検出が可能となり、異常（欠陥）の検出精度を向上させることができる。
【０１３２】
＜位相逆行に基づく異常判定（１）＞
図１９は、異常検出処理部１０５のブロック図、図２０は、形状の変化が比較的緩やかな異常領域Ａａを含むサンプルの側面図、図２１は、異常領域Ａａの近傍における位相の変化を示す図、図２２は、位相の逆行についての説明図である。
【０１３３】
図１９に示されるように、異常検出処理部１０５は、位相微分値算出部１０５ａ、位相逆行領域検出部１０５ｂ、および異常判別部１０５ｃを有する。位相微分値算出部１０５ａおよび位相逆行領域検出部１０５ｂは、演算処理部の一例である。
【０１３４】
位相微分値算出部１０５ａは、各画素における位相の方向微分値を算出する。方向微分値は、画像平面に沿った方向、例えば、ｘ方向およびｙ方向のそれぞれの、方向微分値である。方向微分値は、隣接画素の位相差に基づいて算出することができ、隣接画素の位相差は、例えば、振幅および位相で定まる各画素の複素数（複素輝度値）の除算に基づいて算出することができる。
【０１３５】
位相逆行領域検出部１０５ｂは、画像平面に沿った方向に向けて位相が逆行する位相逆行領域を検出する。位相逆行領域とは、正常領域（一般領域）とは逆向きに位相が増加する領域である。正常領域は、検出対象とする異常が確認されない領域である。
【０１３６】
位相逆行領域は、図２０に示されるような、形状の変化が比較的緩やかな異常領域Ａａと正常領域Ａｎとの境界近傍に出現することがある。よって、位相逆行領域を検出することにより、異常領域Ａａを特定することが可能となる。形状が急変する部分では、位相が逆行する領域は狭くなる（あるいは短くなる）。したがって、位相逆行領域の検出は、形状の変化が比較的緩やかな異常領域Ａａ、例えば、塗装時に塗料の滴が溜まったこと等による緩やかな膨らみや、緩やかな凹み等の検出に、適している。
【０１３７】
図２１の例では、位相順行領域Ａｐでは、ｘ方向に向かうにつれて各画素の位相φが増加するのに対して、位相逆行領域Ａｒでは、ｘ方向に向かうにつれて各画素の位相φが減少する。なお、位相φの範囲は、−πから＋πまでに限定されているため、位相が増加している領域では、位相は＋πに到達した時点で−πにスキップし、位相が減少している領域では、位相は−πに到達した位置で＋πにスキップしている。図２１に示されるように、位相順行領域Ａｐにおける位相φの画像平面に沿ったｘ方向の方向微分値の符号は＋（正）であるのに対し、位相逆行領域Ａｒにおける位相φのｘ方向の方向微分値の符号は−（負）である。すなわち、位相逆行領域Ａｒは、その位相φの方向微分値の符号（図２２では−）が、位相順行領域Ａｐの位相φの方向微分値の符号（図２２では＋）と異なる領域である。
【０１３８】
図２２に示されるように、検査面がｘ方向に向かうにつれて緩やかに上る場合、すなわち、検査面のｘ方向の勾配が徐々に大きくなる場合、点１から点７にかけてはｘ方向に向かうにつれて位相は増大するが、点７と点８との間の位置から位相が逆行を開始し、点８から点１１にかけてはｘ方向に向かうにつれて位相が減少する。また、点１１と点１２との間の位置から位相は順行に戻り、点１２から点１４にかけてはｘ方向に向かうにつれて位相が増大する。この場合、点１と点７との間の領域、および点１２と点１４との間の領域が位相順行領域Ａｐであり、点８と点１１との間の領域が位相逆行領域Ａｒとなる。
【０１３９】
位相逆行領域検出部１０５ｂは、位相の方向微分値の符号によって各画素をグルーピングおよびラベリングすることにより、位相順行領域Ａｐおよび位相逆行領域Ａｒを検出する。すなわち、位相逆行領域検出部１０５ｂは、互いに隣接する複数の画素について位相の方向微分値の符号が同一であった場合に、当該複数の画素を、当該符号に基づいて、位相順行領域Ａｐまたは位相逆行領域Ａｒとする。なお、位相逆行領域検出部１０５ｂは、例えば、膨張や、収縮、オープニング、クロージング等のモフォロジー処理を施してもよい。また、位相逆行領域検出部１０５ｂは、位相順行領域検出部とも称されうる。
【０１４０】
異常判別部１０５ｃは、位相逆行領域検出部１０５ｂによる検出結果に基づいて、異常領域Ａａを判別する。
【０１４１】
具体的には、異常判別部１０５ｃは、例えば、位相逆行領域Ａｒの少なくとも一部が対象領域Ｍ（図２０，２３，２５参照）内に位置されていた場合であって、当該位相逆行領域Ａｒの広さ（含まれる画素数）が所定の範囲内である場合に、当該位相逆行領域Ａｒを異常領域Ａａと判別することができる。対象領域Ｍは、所定の領域の一例である。また、広さが所定の範囲内にあるとは、広さが第一の閾値よりも大きくかつ第二の閾値よりも小さいことを意味する。この場合、第一の閾値は、例えば、検出対象としない微少な凹凸等の異常と区別するために設定されうる。また、第二の閾値は、例えば、典型的な異常領域Ａａの大きさに基づいて経験的に設定されうる。
【０１４２】
また、異常判別部１０５ｃは、例えば、位相順行領域Ａｐが、異常領域Ａａと判別された二つの位相逆行領域Ａｒに挟まれていた場合や、異常領域Ａａと判別された位相逆行領域Ａｒに囲まれていた場合、異常領域Ａａと判別された位相逆行領域Ａｒと隣接していた場合等であって、当該位相順行領域Ａｐの広さが第三の閾値よりも小さい場合には、当該位相順行領域Ａｐを異常領域Ａａと判別することができる。位相逆行領域Ａｒは、形状の変化が比較的緩やかな異常領域Ａａと正常領域Ａｎとの境界近傍に出現するため、このような条件を満たす位相順行領域Ａｐは、異常領域Ａａと推定されうる。第三の閾値は、例えば、典型的な異常領域Ａａの大きさに基づいて経験的に設定されうる。
【０１４３】
さらに、異常判別部１０５ｃは、位相逆行領域Ａｒの振幅の代表値（例えば、平均値）が第四の閾値よりも小さい場合に、当該位相逆行領域Ａｒを異常領域Ａａと判別することができる。第四の閾値は、例えば、典型的な異常領域Ａａの振幅に基づいて設定されてもよいし、異常領域Ａａの周囲の正常領域の振幅に対する比率等で設定されてもよい。第四の閾値は、所定の値の一例である。
【０１４４】
＜位相逆行に基づく異常判定（２）＞
また、位相逆行領域検出部１０５ｂは、時間相関画像の空間周波数領域における周波数フィルタリングに基づいて、位相逆行領域Ａｒを検出してもよい。具体的には、位相逆行領域検出部１０５ｂは、（１）複素時間相関画像に対して、ｘ方向およびｙ方向についての２次元フーリエ変換（離散フーリエ変換、高速フーリエ変換）を実行し、（２）空間周波数領域において、周波数の符号が＋（正）または−（負）の周波数領域を抽出し、（３）当該抽出した周波数領域について２次元逆フーリエ変換（逆離散フーリエ変換、逆高速フーリエ変換）を実行することにより、周波数フィルタリングされた時間相関画像を得る。位相の方向微分値の符号が＋（正）である場合、周波数の符号は＋（正）となり、位相の方向微分値の符号が−（負）である場合、周波数の符号は−（負）となる。よって、このような手法により、より容易にあるいはより確実に、位相逆行領域Ａｒを検出することができる。
【０１４５】
図２３〜２５は、空間周波数領域における周波数フィルタリングによる位相逆行領域Ａｒの検出の、検証結果の一例を示している。図２３は、形状の変化が比較的緩やかな異常（領域Ａ１）を含むサンプルの位相画像の一例であり、図２４は、図２３のサンプルの時間相関画像の空間周波数領域における２次元パワースペクトルであり、図２５は、図２４の周波数領域ＳＦＦに対応した位相画像、すなわち周波数領域ＳＦＦについて逆フーリエ変換を実行して得られた位相画像である。図２３では、検査面において−π（黒）から＋π（白）にかけて位相が変化している様子が、白黒の縞模様によって示されている。図２４の横軸は、図２３，２４のｘ方向における周波数、図２４の縦軸は、図２３，２４のｙ方向における周波数である。また、周波数領域ＳＦＦは、ｘ方向の周波数ｆｘの範囲は、０＜ｆｘ＜Ｌｘであり、ｙ方向の周波数ｆｙの範囲は、−Ｌｙ＜ｆｙ＜＋Ｌｙである。図２５では、便宜上、図２３とは白黒が反転されており、データが無い部分は白で示されている。
【０１４６】
図２３を見れば、破線ＤＬ内の領域Ａ１の部分で、位相が乱れていることがわかる。別のより詳しい分析によれば、当該領域Ａ１の部分ではその周辺部分（正常領域Ａｎ）と位相の進行方向が逆になっている。すなわち、正常領域Ａｎでは、図２３の右方向（ｘ方向の反対方向）に向かうにつれて位相が増大し、領域Ａ１では、図２３の左方向（ｘ方向）に向かうにつれて位相が増大している。ここで、図２４のように、位相逆行領域検出部１０５ｂが、（１）図２３の時間相関画像に対してｘ方向およびｙ方向についての２次元フーリエ変換を実行し、（２）さらに、ｘ方向の＋（正）の周波数領域ＳＦＦを抽出し、（３）当該周波数領域ＳＦＦについて２次元逆フーリエ変換を施して、図２５に示されるような位相画像を得る。この場合、周波数が＋（正）の領域Ａ１、すなわち、位相の方向微分値が＋（正）の領域Ａ１として、位相逆行領域Ａｒが検出される。
【０１４７】
以上、説明したように、本実施形態では、位相逆行領域検出部１０５ｂは、時間相関画像の位相の画像平面に沿った方向（ｘ方向，ｙ方向）の方向微分値の符号が正常領域Ａｎの符号と異なる位相逆行領域Ａｒを検出し、異常判別部１０５ｃは、位相逆行領域検出部１０５ｂの検出結果に基づいて、異常領域Ａａを判別する。位相逆行領域Ａｒは、例えば、形状の変化が比較的緩やかな異常領域Ａａと正常領域Ａｎとの境界部分に出現する。よって、本実施形態によれば、例えば、位相の方向微分値の符号に基づいて、従来の手法では見つかり難かった、形状の変化が比較的緩やかな異常領域Ａａを、より容易にあるいはより確実に判別することができる。
【０１４８】
また、本実施形態では、異常判別部１０５ｃは、位相逆行領域Ａｒの少なくとも一部が対象領域Ｍ（所定の領域）に含まれていた場合に（場所の条件）、当該位相逆行領域Ａｒを異常領域Ａａと判別してもよいし、異常判別部１０５ｃは、位相逆行領域Ａｒの広さが所定の範囲内である場合に（広さの条件）、当該位相逆行領域Ａｒを異常領域Ａａと判別してもよいし、異常判別部１０５ｃは、位相逆行領域Ａｒの振幅の代表値が第四の閾値（所定の値）よりも小さい場合に（振幅の条件）、当該当該位相逆行領域Ａｒを異常領域Ａａと判別してもよい。よって、本実施形態によれば、例えば、位相逆行領域Ａｒの出現した場所や、広さ、振幅等に応じて、異常領域Ａａをより精度良く検出することができる。なお、これらの条件は、ＯＲ条件（論理和）であってもよい。また、場所（位置）や、広さ（大きさ）、振幅以外のスペック（例えば、形状や、延びる方向等）を条件として、異常領域Ａａを判別してもよい。また、これら各条件の種々の組み合わせにより、異常領域Ａａを判別してもよい。
【０１４９】
また、本実施形態では、位相逆行領域検出部１０５ｂは、時間相関画像の空間周波数領域における周波数フィルタリングに基づいて位相逆行領域Ａｒを検出する。よって、本実施形態によれば、例えば、より容易にかつより精度良く位相逆行領域Ａｒを検出し、ひいては異常領域Ａａを判別することができる。
【０１５０】
上述した実施形態のＰＣ１００で実行される検査プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供される。
【０１５１】
また、上述した実施形態のＰＣ１００で実行される検査プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また、上述した実施形態のＰＣ１００で実行される検査プログラムおよび較正プログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成してもよい。
【０１５２】
本発明のいくつかの実施形態および変形例を説明したが、これらの実施形態および変形例は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態および変形例は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形例は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【０１５３】
１…検査システム、１０４…振幅−位相画像生成部（演算処理部）、１０５ａ…位相微分値算出部（演算処理部）、１０５ｂ…位相逆行領域検出部（演算処理部）、１０５ｃ…異常判別部、１１０…時間相関カメラ（撮像部、時間相関画像生成部）、１２０…照明装置（照明部）、Ａａ…異常領域、Ｍ…対象領域（所定の領域）、Ａｒ…位相逆行領域、ｘ，ｙ…画像平面に沿った方向。
【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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