(57)【要約】  移動するウェブを検査する方法。この方法は、連続的に移動するウェブの連続した部分を画像化してデジタル情報を得るステップを含む。次に、このデジタル情報を初期アルゴリズムで処理して、異常を有するウェブ上のあらゆる領域を識別する。次に、デジタル情報内の識別された領域に対応する画像情報を選択する。次に、選択した画像情報を少なくとも１つの後続アルゴリズムで解析して、異常の中から実際の欠陥を区別する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
連続的に移動するウェブを検査する方法であって、
前記連続的に移動するウェブの連続した部分を画像化してデジタル情報を得るステップと、
前記デジタル情報を少なくとも１つの初期アルゴリズムで処理して、異常を有する前記ウェブ上の領域を識別するステップと、
識別された領域を前記デジタル情報から抽出するステップと、
前記抽出された、識別された領域を、少なくとも１つの後続アルゴリズムで解析して、前記移動するウェブ中においてどの異常が実際の欠陥を表しているかを決定するステップと、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
解析前に、前記識別された領域を格納したりまたはバッファに入れたりするステップをさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記格納されたまたはバッファに入れられた情報が、ウェブ全体で前記画像化が実施された後に解析される請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記初期アルゴリズムが、前記デジタル情報のしきい値処理を行うステップと、ブロブリストを作成するステップとを含む請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記少なくとも１つの後続アルゴリズムが、近傍平均、近傍ランキング、コントラスト拡大、種々の単項および二項画像操作、デジタルフィルタリング、テクスチャ解析、フラクタル解析、周波数処理、畳み込み、形態学的処理、しきい値処理、連結成分解析、ブロブ処理、ブロブ分類、またはそれらの組み合わせを含む請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記連続的に移動するウェブが、パターンを有さないことが正常である請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記連続的に移動するウェブがパターンを有し、前記デジタル情報の処理に使用される前記初期アルゴリズムが、完全なパターンを有するウェブの領域を、パターンを有するが欠陥の可能性も有するウェブの領域から区別することができる請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記少なくとも１つの後続アルゴリズムが、前記ウェブの少なくとも一部を品質分類することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記識別された領域が、前記デジタル情報よりも少なくとも１桁小さいサイズで示される情報を有する請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記後続アルゴリズムが複数のステップを含み、前記複数のステップのそれぞれが、しきい値−ピクセルサイズ基準の組み合わせと各異常とを比較するステップを含む請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記基準のいずれか１つを満たす場合に、異常が実際の欠陥であると識別される請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
プロセス監視、プロセス制御、またはその両方のために少なくとも一部の異常がリアルタイムで報告される請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
連続的に移動するウェブを検査する方法であって、
連続的に移動する光学フィルムウェブの連続した部分を画像化してデジタル情報を得るステップと、
強度しきい値処理ステップの後と引き続きのブロブサイズに基づく欠陥を分類するステップとからなる初期アルゴリズムを使用して前記デジタル情報を処理して、異常を有する前記ウェブ上の領域を識別するステップと、
前記デジタル情報中の前記識別された領域からサブ画像を抽出するステップと、
前記抽出された異常を、後続アルゴリズムで解析して、前記移動するウェブ中においてどの異常が実際の欠陥を表しているかを決定するステップと、を含み、各後続アルゴリズムにおいて、最小ブロブサイズが減少するにつれて強度しきい値が増加するように、前記後続アルゴリズムのそれぞれが、強度しきい値処理ステップの後と引き続きのブロブサイズに基づく欠陥を分類するステップとからなる、
ことを特徴とする方法。
【請求項１４】
ウェブを検査する方法であって、
前記ウェブの連続した部分を画像化してデジタル情報を得るステップと、
前記デジタル情報を少なくとも１つの初期アルゴリズムで処理して、異常を有する前記ウェブ上の領域を識別するステップと、
識別された領域を前記デジタル情報から抽出するステップと、
前記抽出された、識別された領域を、少なくとも１つの後続アルゴリズムで解析して、前記ウェブ中においてどの異常が実際の欠陥を表しているかを決定するステップと、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項１５】
連続的に移動するウェブを検査する装置であって、
前記連続的に移動するウェブの連続した部分を画像化してデジタル情報を得るための画像化装置と、
前記デジタル情報を初期アルゴリズムで処理して、異常を有する前記ウェブ上の領域を識別し、続いて、識別された領域を前記デジタル情報から抽出し、続いて、前記抽出された、識別された領域を、少なくとも１つの後続アルゴリズムで解析して、前記移動するウェブ中においてどの異常が実際の欠陥を表しているかを決定するための計算装置と、
を含むことを特徴とする装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自動検査システムに関し、特に、連続的に移動するウェブを光学的に検査するためのシステムおよび装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在の製造作業においては、移動するウェブ材料を分析するための検査システムが重要であることが分かっている。金属製造、紙、不織布、およびフィルムなどのさまざま産業では、製品検定およびオンラインプロセス監視の両方をこれらの検査システムに依拠している。この産業における主要な問題の１つは、現在の製造方法を維持するために必要となる非常に速いデータ処理速度に関するものである。工業的に実現可能な幅のウェブおよび典型的に使用されるウェブ速度、および典型的に要求されるピクセルサイズに対し、１秒当たり数十メガバイト、さらには数百メガバイトのデータ収集速度が、その検査システムに要求される。これらのデータ速度において画像を処理し、正確な欠陥検出を実施するための努力が続けられている。
【０００３】
当技術分野においては、画像処理を非常に単純なアルゴリズムに限定することによって、検出アルゴリズムの範囲および複雑性を限定することによって、およびそれぞれがデータストリームの一部に対して作動する特別注文の電子機器または専用のプレプロセッサが組み込まれた特別注文の検査システムアーキテクチャを使用することによって、このジレンマに対応してきた。このようなシステムは、移動するウェブを検査するために必要なデータ速度を実現することができるが、そのシステムを新しい製造工程およびウェブ材料に適応させることは非常に困難である。また、処理アルゴリズムは、専用の処理モジュールの能力を制限する。最後に、画像処理アルゴリズムがより複雑になるにつれて、必要な処理を実行するために必要なハードウェアはすぐに扱いにくくなる。
【０００４】
製造業では、在庫が減少するという明らかな利点を有する「ジャストインタイム」で製品を製造できることが重要であると認識している。しかし、この目標を実現するためには、種々の製品間で迅速に交換可能なシステムおよび装置を製造元が開発努力することが必要となる場合が多い。製品間での迅速な交換は、現在必要な移動するウェブの光学検査の分野での特殊な信号処理ハードウェアと相反するものである。
【０００５】
所与の製品が複数の用途で後に使用可能となり、これらの複数の用途のそれぞれで異なる品質水準が要求される場合に、別のジレンマが発生する。この問題は、製造中には、どのような品質水準が要求されるか分からないということである。したがって、現行技術では、抽出された欠陥の空間的特徴に基づく種々の欠陥分類技術を使用することによって、欠陥検出後に品質水準を類別することを試みている。異なる品質要求において、複数の欠陥レベルの間で全体的な差が存在する場合にはこれで十分となる場合もあるが、複数の欠陥の間の差がより微妙となり、異なる画像処理および欠陥抽出アルゴリズムが必要となる、より要求の厳しい状況では不十分である。したがって、分類のために欠陥抽出後まで待つ場合には、情報が失われ、分類が不可能となる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、移動するウェブを検査するためのシステムを提供する。これは、独特の特定用途向けの欠陥検出方法を使用することで上記問題を解決する。本発明の方法では、欠陥処理時間またはリソースに関して費用がほとんどまたは全くかからずに欠陥検出能力が大きく向上し、そのため、ウェブ検査用途に必要な要求の厳しいデータ処理速度を検査システムが維持することができる。後に使用するために異常ごとのすべての情報を保存することもでき、そのため、最終製品用途に必要な品質水準に応じて、後で欠陥検出を行うことができる。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の検査システムは、光学装置によるウェブに関する情報を収集し、第１の典型的にはあまり性能が高くないアルゴリズムを使用して予備検査を実施する。ウェブの異常を含む領域に関する画像情報が選択され、異常の一部は欠陥となるが、異常の多くは欠陥ではない異常である「偽陽性」となる場合があるという可能性が受け入れられる。実際に、ある領域は、その製品がある特定の用途で使用される場合には欠陥となるが、別の用途で使用される場合には欠陥とならないという場合がある。実際の欠陥を異常から効率的に区別するために、最初の画像情報が再検討され、より高性能の種々の画像処理および欠陥抽出アルゴリズムの少なくとも１つにかけられる。
【０００８】
検査したウェブがロールに巻き取られた後で使用できない場合でさえも、このような最初の画像情報の再検討が都合のよい時点で実施できることが本発明の利点の１つである。関連する利点は、検査中の移動するウェブの速度を、ウェブ全表面に対して高性能分析が行われる場合よりもはるかに速くすることが可能なことである。
【０００９】
パターンを有さないことが正常なウェブに対して本発明が特に有用であるが、パターンを有することが正常なウェブに対して本発明の方法が適用可能であることも意図している。パターンを有することが正常なウェブに対して本発明の方法が実施される場合、デジタル情報の処理に使用される初期アルゴリズムは、完全なパターンを有するウェブの領域を、パターンを有するが欠陥の可能性も有するウェブの領域から区別するのに十分である必要がある。デジタル情報の一部のみを抽出し、後のアルゴリズムにかけることが必要となるようなデータの整理編集を行うことが目的となる。
【００１０】
特に、本発明の一実施態様は、移動するウェブを検査する方法として考えることができる。この方法は、連続的に移動するウェブの連続した部分を画像化してデジタル情報を得るステップを含む。次に、このデジタル情報を初期アルゴリズムで処理して、異常を有するウェブ上のあらゆる領域を識別する。次に、デジタル情報内の任意の識別された領域に対応する画像情報を選択する。次に、選択した画像情報を少なくとも１つの後続アルゴリズムで解析して、異常の中から実際の欠陥を区別する。
【００１１】
多くの好ましい実施態様においては、選択された画像情報は、分析する前に格納したりまたはバッファに入れたりすると好都合である。実際、保存した情報、またはバッファに入れた情報をしばらく維持し、ウェブ全体に対して画像化を実施した後で解析を実施すると、好都合であることが多い。
【００１２】
初期アルゴリズムには種々の画像処理技術を使用することができるが、デジタル情報をしきい値処理するステップと、ブロブリストを作成するステップとを含むアルゴリズムが、非常に少ない計算コストで実施可能であるので、特に好都合であることが分かっている。検査されるウェブの詳細な性質に依存するが、本発明は、反射光、透過光、または半透過光を使用することができる。本発明では、１つまたは複数のいずれかの画像化源が使用される。
【００１３】
他の特徴および利点は、それらの実施態様の以下の説明、および特許請求の範囲から明らかとなるであろう。
【００１４】
定義
本発明の目的のために、本明細書において使用される以下の用語は以下のように定義される。
「ウェブ」とは、１つの方向で一定の寸法を有し、それと直行する方向では所定の長さまたは未確定の長さのいずれかを有する材料のシートを意味する。
「連続した」とは、１つの線の連続によって画像が形成されることを意味するか、１列のセンサー要素（ピクセル）に光学的にマッピングされるウェブの領域を意味するかである。
「ピクセル」とは、１つ以上のデジタル値によって表される画素を意味する。
「ブロブ」とは、バイナリイメージにおけるピクセルの連結集合を意味する。
「欠陥」とは、製品における望ましくない存在を意味する。
「異常」または「複数の異常」とは、その特性および程度に依存して欠陥となる場合もならない場合もある、正常な製品からのずれを意味する。
【００１５】
「グレースケール」とは、２５６デジタル値などの多数の取りうる値を有するピクセルを意味する。
「二値化」は、ピクセルを二進値に変換する操作である。
「フィルタ」は、入力画像の所望の出力画像への数学的変換であり、典型的にはフィルタは、画像内の所望の性質をコントラストを増大させるために使用される。
「特定用途向けの」とは、意図する用途に基づいた画定された製品要求を意味する。
【００１６】
添付の図面の複数の図において、類似の部分が類似の参照番号を有する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
本発明は、連続的に移動するウェブを光学的に検査する方法に関する。図１は、本発明の方法を実施することができる方法の１つを示す図である。連続的に移動するウェブ１０の一部が、２つの支持ロール１２、１４の間にある。連続的に移動するウェブ１０に近接して画像収集装置１６が配置されている。画像収集装置１６は、連続的に移動するウェブ１０の連続した部分をスキャンして、それぞれの連続した部分に関するデータを得る。このデータは、データの収集および解析を行うコンピュータ１８に伝送される。次に、このデジタル情報が初期アルゴリズムで処理されて、異常を有するウェブ上のあらゆる領域が識別される。次に、デジタル情報内のあらゆる異常に対応する画像情報が選択される。次に、選択された画像情報を少なくとも１つの後続アルゴリズムで解析して、異常の中から実際の欠陥が区別される。
【００１８】
ウェブ材料
本発明によると、ウェブとしては、１つの方向で一定の寸法を有し、それと直行する方向では所定の長さまたは未確定の長さのいずれかを有するあらゆるシート状材料を上げることができる。本発明は好ましくは、連続的に移動するウェブの取り扱いに適している。光学的に画像化可能なウェブの形態で提供された材料が、本発明での使用に適している。ウェブ材料の例としては、金属、紙、織布、不織布、ガラス、ポリマーフィルム、またはそれらの組み合わせが挙げられるが、これらに限定されるものではない。金属としては、鋼またはアルミニウムなどの材料を挙げることができる。織布としては一般に種々の織物が挙げられる。不織布としては、紙、濾材、または絶縁材料などの材料が挙げられる。フィルムとしては、たとえば、積層体およびコートフィルムなどの透明および不透明のポリマーフィルムが挙げられる。
【００１９】
本発明を使用した分析に特に好適な検査の問題の種類の１つは、光学フィルムの検査である。コンピュータディスプレイ表面などの光学用途での使用を意図したフィルムの場合、微妙な欠陥は、一度に数時間ディスプレイを見る使用者にとっては大きな問題となりうる。場合によっては、この種の用途において、どんな種類の欠陥が、使用者にとって負担となるため望ましくないか、およびどんな種類の欠陥が無害となるかを正確に定義することは非常に複雑である。この決定の複雑さを軽減するための方法の１つを後により詳細に示す。
【００２０】
第２の種類の検査の問題は、フレキシブル回路ウェブの検査である。フレキシブル回路ウェブ上の個別の回路が、フレキシブル基板上に付着または形成された回路パターンの繰り返しを有する場合に生じる複雑性を扱うのに、本発明は特に適している。ウェブは典型的には複数の個別の回路を有し、そのそれぞれが、勝手なパターンで配列した種々の小さな部品を含む。これらの個別の回路は、別々の電気的用途に使用するため、打ち抜きなどによって後にウェブから分離される。
【００２１】
本発明に適した多くの用途では、ウェブ材料または複合材料は、好ましくは、適用されたコーティングを有することができる。光学的に画像化可能なコーティングが、本発明に使用する場合に好適である。一般にこれらのコーティングは、ベースウェブ材料の露出面に適用される。コーティングの例としては、接着剤、光学濃度コーティング、低接着性裏面コーティング、金属化コーティング、光学活性コーティング、導電性または非導電性のコーティング、あるいはそれらの組み合わせが挙げられる。コーティングは、ウェブ材料の少なくとも一部に適用してもよいし、ベースウェブ材料の表面を完全に覆ってもよい。
【００２２】
画像収集
移動するウェブの連続した部分を読み取り、デジタルデータストリームの形態で出力することができる従来の画像化装置を使用することによって、画像の収集が行われる。本発明の目的では、画像化装置は、デジタルデータストリームが直接得られるカメラ、または追加のアナログ−デジタル変換器を有するアナログカメラを含むことができる。さらに、レーザースキャナなどの他のセンサーを画像化装置として利用することもできる。ウェブの連続した部分とは、１つの線の連続によってデータが収集されることを意味する。１つの線は、センサー要素またはピクセルに光学的にマッピングされる連続的に移動するウェブの領域を含む。画像収集に適した装置の例としては、パーキン・エルマー（Ｐｅｒｋｉｎ  Ｅｌｍｅｒ）（カリフォルニア州サニーベール（Ｓｕｎｎｙｖａｌｅ，Ｃａｌｉｆ．））のモデル＃ＬＤ２１（Ｍｏｄｅｌ＃ＬＤ２１）、ダルサ（Ｄａｌｓａ）（カナダのオンタリオ州のウォータールー（Ｗａｔｅｒｌｏｏ，Ｏｎｔａｒｉｏ，Ｃａｎａｄａ））のピラニア・モデル（Ｐｉｒａｎｈａ  Ｍｏｄｅｌ）、またはトンプソン−ＣＳＦ（Ｔｈｏｍｐｓｏｎ−ＣＳＦ）（ニュージャージー州トタワ（Ｔｏｔａｗａ，Ｎ．Ｊ．））のモデル＃ＴＨ７８Ｈ１５（Ｍｏｄｅｌ＃ＴＨ７８Ｈ１５）などのラインスキャンカメラが挙げられる。さらなる例としては、サーフェス・インスペクション・システム（Ｓｕｒｆａｃｅ  Ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ  ＧｍｂＨ）（ドイツのミュンヘン（Ｍｕｎｉｃｈ，Ｇｅｒｍａｎｙ））のレーザースキャナとアナログ−デジタル変換器との併用が挙げられる。
【００２３】
場合によっては、画像の獲得を補助する光学アセンブリを使用して画像を収集することもできる。これらのアセンブリは、カメラのいずれかの部品であってもよいし、カメラと異なるものであってもよい。光学アセンブリは、画像化プロセス中に反射光、透過光、または半透過光を利用する。表面の擦り傷などのウェブ表面の変形によって生じる欠陥の検出には反射光が好適である。
【００２４】
デジタル情報の解析
図２は、本発明による代表的方法のフローチャートである。画像収集装置１６からの情報は、ステップ２０で変換されてデジタル情報が得られる。このデジタル情報が初期アルゴリズム２２にかけられ、ウェブの異常を有する領域が識別される。好都合な実施態様においては、初期アルゴリズム２２が非常に高速であるので、移動するウェブの線速度が非常に速い場合でさえも汎用計算装置によってリアルタイムで実施することができる。通常、これは、識別された異常を有する領域が多くの「偽陽性」を含むようなアルゴリズムの精巧さであっても、本発明のほとんどの実施態様において言えることである。多くの偽陽性が存在しうる場合でも、異常として検出されない真の欠陥を見逃すことがあったとしてもまれであるように、初期アルゴリズムが設計されることが好ましい。
【００２５】
通常は、識別した異常を有する領域に関する情報をリストにまとめるステップ２４を実施すると好都合である。好都合には、このリストは、出発位置と、識別された各領域の包括的なピクセル領域とを含む。このリストおよび最初のデジタル情報は、異常を有するとして識別された領域をデジタル情報から抽出するステップ２６を実施するために使用される。データの整理編集によって、デジタル情報の一部分のみが、さらなる抽出を必要とし、より高性能の解析を行うことが、本発明の好ましい結果となる。好ましい実施態様においては、これらのデジタル情報よりも少なくとも１桁小さい、バイトの単位のファイルサイズなどのあらゆる好都合な尺度におけるサイズで示される情報を、識別された領域が含む。実際には、本発明は３〜８の間の桁数で実際のデータの整理編集を行っている。
【００２６】
抽出された異常画像は、場合によっては、後に解析するためにデータベース３６に格納することができるし、複数の検出アルゴリズム２８で処理するために直接転送することもできる。画像が格納される場合は、それらを後に解析することができる。製品製造作業に即座にフィードバックするために数ミリ秒の短時間である場合もあるし、たとえば現在の顧客の注文に基づいて製品の用途を決定した後に離れた場所で変換操作で分析するために数週間後の長時間となる場合もある。好ましい実施態様では、可能性のあるあらゆる製品の最終製品用途に必要なすべての後続検出アルゴリズムを実施するために十分な時間、リアルタイムデータベースにおいて画像が格納される。
【００２７】
抽出された異常は、次に少なくとも１つの後続検出アルゴリズム２８で解析されて、どの異常が移動するウェブ１０中の実際の欠陥を示しているかを決定する。図２のフローチャートにおいては、「Ｍ」個の異なる後続アルゴリズムが使用される。多くの好ましい実施態様においては、より単純な多数のアルゴリズムが並行して使用されると好都合である。特に、少なくとも１つの後続アルゴリズムが、しきい値−ピクセルサイズ基準の組み合わせと各異常とを比較するステップを含むと好都合であることが多い。たとえば光学フィルムで実際に実施する場合、輝度値の目標とのわずかな差のみを有する異常は、その領域が大きい場合には許容されず、目標値との輝度の差が大きい異常は、たとえその領域が非常に小さくても許容されない。しかし、検出アルゴリズムは、非常に複雑な画像処理および欠陥抽出を含むことができ、たとえば、近傍平均、近傍ランキング、コントラスト拡大、種々の単項および二項画像操作、デジタルフィルタリング、たとえばラプラシアンフィルタ、ソーベル演算子、ハイパスフィルタリング、およびローパスフィルタリングなど、テクスチャ解析、フラクタル解析、フーリエ変換およびウェーブレット変換などの周波数処理、畳み込み、形態学的処理、しきい値処理、連結成分解析、ブロブ処理、ブロブ分類、またはそれらの組み合わせなどを含むことができるが、これらに限定されるものではない。Ｍ個の後続処理アルゴリズムからの個々の結果は、欠陥リスト分析プロセス３０が実施されて、複合欠陥リストが作成される。最も単純な欠陥分析プロセスである単純なＯＲ論理が、多くの好ましい実施態様で使用される。
【００２８】
本発明において使用されるアルゴリズムとしては、ウェブ検査の分野で従来利用されているアルゴリズムが挙げられる。複数のアルゴリズムの組み合わせを、第１のアルゴリズムまたは後続アルゴリズムのいずれかに使用することができる。ウェブ検査システムを構築する当業者であれば、望ましい精度で欠陥検出を実施するために１つ以上のアルゴリズムを具体的なウェブおよび欠陥の種類に適合させることができる。
【００２９】
異常サブ画像抽出２６の結果から、ウェブ製造プロセスのリアルタイムフィードバック３４に対する利点が得られる場合もある。しかし実際には、作業者が直接介入することで改善されうる種類のプロセス欠陥を示す異常におけるパターンを識別するのに十分な追加のリアルタイム検出アルゴリズム３８を実行すると好都合となる場合がある。この目的では、識別されたパターンが、リアルタイムフィードバック４０として作業者に伝達されると有用となる。
【００３０】
図３は、異なる製品要求に必要な複数の欠陥検出アルゴリズムを含む特定用途向けの検出の好ましい実施態様を示している。最初に、ロール４２が画像化され、画像４４、４６などの異常画像が、図示されていない単純な第１の検出アルゴリズムで抽出される。次に、最大Ｎ個の異なる製品要求５０に応じて、各異常画像が最大Ｍ個の検出アルゴリズム２８で処理される。欠陥リストを分析ステップ３０（図２）は、相互参照表５２を使用することによって好都合に実施される。この代表的な相互参照表５２は、所与の製品要求５０において各異常が欠陥または偽陽性のいずれであるかを決定する場合に、どの検出アルゴリズム２８が考慮されるかを示している。たとえば、あるフィルムは、最終的に３つの異なる用途で使用することができ、第１の用途が非常に厳しい品質が要求され、第２の用途が中程度の要求であり、第３の用途が最小限の要求となる。ロール中の欠陥の分布および次の製品の順序に依存して、別の製品用途の代わりにある製品用途に変更して使用する場合に、所与のロールは、より最適化された変更を行うことができる。
【００３１】
再び図３を参照すると、Ｎ個の製品要求のそれぞれは、個々の欠陥処理アルゴリズムの選択された組み合わせを使用することで実現することができる。これらのアルゴリズムは、非常に単純なしきい値および最小ブロブ処理を使用することもできるし、またはより複雑なアルゴリズム、たとえば空間フィルタ、モルフォロジー演算、周波数フィルタ、ウェーブレット処理、または他のあらゆる公知の画像処理アルゴリズムを使用することもできる。この代表的な相互参照表５２においては、製品要求Ｒ1では、アルゴリズムＡ2、Ａ4、およびＡMの組み合わせが使用され、このそれぞれが、どの異常がＲ1における実際の欠陥となるかを調べるために各異常画像に対して使用される。ほとんどの好都合な実施態様においては、単純なＯＲ論理が使用され、すなわち、Ａ2、Ａ4、およびＡMのいずれかが、異常を実際の欠陥として報告する場合には、その部分のロール４２は製品要求Ｒ1を満たさない。特殊な用途においては、後続アルゴリズム２８の報告が、製品要求５０を満たすかどうかの決定と組み合わされる論理は、単純なＯＲ論理よりも複雑となりうる。同様に、製品要求Ｒ2で、Ａ2、Ａ3、およびＡ4などが使用される。したがって、Ｒ2において欠陥として識別される異常は、Ｒ1における欠陥と類似している場合もあるし、大きく異なっている場合もある。
【００３２】
相互参照表５２を使用することによってどの異常が実際に欠陥と見なされるかを決定した後で、ロール４２の種々の製品要求に対応する実際の欠陥位置の１つ以上（最大Ｎ）の異なるマップ５４を作成すると好都合となる場合がある。これが完了した後、多くの場合、必要な記憶媒体を最小限にするためにサブ画像情報を廃棄することができる。
【００３３】
本発明は計算効率がよいため、好ましい実施態様では、初期アルゴリズム処理およびサブ画像抽出、ならびにサブ画像を追加の検出アルゴリズムの後の処理の両方を行う計算処理ユニットを使用する。また、本発明は、１つの画像化装置に限定されるものではなく、任意の数の画像化装置を使用することができる。そのような場合、各画像化装置で１つの計算処理ユニットを使用することもできるし、初期アルゴリズムを使用するリアルタイム処理のために１つの計算処理ユニットで複数の画像化装置を扱うこともできる。次に、１つ以上の計算処理ユニットを、後続処理アルゴリズムに使用することができる。ワークステーション、サーバー、パーソナルコンピュータ、または他の汎用コンピュータが、計算処理ユニットの好ましい実施態様である。しかし、デジタルシグナルプロセッサ、シングルボードコンピュータ、トランスピュータ、埋め込み電子機器、またはそれらの組み合わせを使用する他の装置も使用可能である。
【００３４】
この項では、本発明の利点を示す単純であるが代表的な実施例を説明する。ここでは、多くの光学型フィルムの特徴を説明する。微妙な異常は、それらが大きい場合にのみ欠陥と見なされ、非常にコントラストが高いのであれば非常に異常も欠陥となりうる。この場合、背景画像レベルからより大きなずれを有する異常が高コントラストを有する。
【００３５】
図４ａは、３つの異常を有する単純な画像を示している。この例では、異常は、（強度が５０を越え、かつサイズが１０ピクセルを越える）または（強度が１９０を越え、かつサイズが２ピクセルを越える）場合に欠陥と見なされる。したがって、この例では、異常６０および６２は欠陥であるが、異常６４は欠陥ではない。これは単純な画像であるので、一般的な欠陥検出は、単純な強度しきい値処理およびブロブサイズに基づく分離を含むことができる。以下の表に示されるように、正しい解答が得られるしきい値および最小ブロブサイズの組み合わせは存在しない。
【００３６】
【表１】
2007506973.tif 000003
【００３７】
本発明によると、異常画像に複数の画像処理アルゴリズムを使用することができ、それらの組み合わせによって結果の欠陥の組が求められる。一例を以下に示す。
【００３８】
【表２】
2007506973.tif 000004
【００３９】
当技術分野では、分類に使用されるブロブの特徴ともに精度の低い強度情報を使用することによってこの種の状況を解決しようと試みている。一般的に使用されるこのような特徴の１つは、ブロブ内の最大ピクセル値である。この情報が各異常に含まれるのであれば、以下の表に示されるように各欠陥を正確に識別することができる。全体の画像に対してしきい値５０を実施し、次に、ブロブサイズおよび最大ピクセル強度を使用して欠陥を分類する。実際に、図４ａでは、この標準的技術によって正確な解答が得られる。以下の表はこの結果を示している。
【００４０】
【表３】
2007506973.tif 000005
【００４１】
残念ながら、実際の製造作業は図４ａほど単純ではない。ほとんどすべての異常は、バックグラウンド値から最大強度値までの範囲の広範囲の強度値からなり、場合によっては非常にばらばらの範囲となる。ここで、図４ｂを考える。異常７０および７２はそれぞれ図４ａの異常６０および６２と類似しているが、異常７４は、強度２００の１つの埋め込まれたピクセル７６を含んでいる。この小さいが現実的な問題は、公知の欠陥分類では本質的に不正確となる。同じ強度しきい値５０と各異常内の最大ピクセル強度を使用する欠陥分類とが使用される場合、欠陥ではない異常７４が、欠陥として間違って分類される結果となる。この状況を以下の表で説明する。
【００４２】
【表４】
2007506973.tif 000006
【００４３】
再び、本発明を使用すると、以下に示されるように正しい結果が得られる。
【００４４】
【表５】
2007506973.tif 000007
【００４５】
この例では、非常に単純な画像および単純な検出アルゴリズムを使用した。しかし、本発明はこの種の画像処理または欠陥検出に限定されるものではない。任意の複雑な画像処理および欠陥抽出を各検出アルゴリズムに使用することができ、複雑な結果組み合わせ機構と併用することで、ウェブ検査システムにおいて非常に強力な欠陥検出を行うことができる。
【００４６】
本発明の範囲および意図から逸脱しない本発明の種々の修正および変形は当業者によって明らかとなるであろうし、本明細書に記載される説明的実施態様に本発明が限定されるものではないことを理解すべきである。
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１】本発明による代表的な検査装置の概略図を示す図である。
【図２】本発明による代表的な方法のフローチャートを示す図である。
【図３】本発明による特定用途向け処理の概念を示す図である。
【図４ａ】本発明の実施に使用されるウェブの一部の画像例を示す図である。
【図４ｂ】本発明の実施に使用されるウェブの一部の画像例を示す図である。
【図１】
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【図２】
2007506973.tif 000009
【図３】
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【図４ａ】
2007506973.tif 000011
【図４ｂ】
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【国際調査報告】
2007506973.tif 000013
2007506973.tif 000014
2007506973.tif 000015