(57)【要約】【課題】検査の利便性を向上させた検査装置等を提供する。【解決手段】検査装置は、検査対象を撮影して得られた検査画像２００を基準画像１００と比較することで検査対象の欠陥を検出するものであり、検査画像２００と基準画像１００の間で画素値の差分をとって差分画像３００を作成し、差分画像３００に対し検査画像２００および基準画像１００のエッジを膨張させたエッジ膨張画像２０２、１０２を用いて２つのマスク画像３０１ａ、３０１ｂを作成する。さらに、２つのマスク画像３０１ａ、３０１ｂを合成した合成画像３０２を作成し、この合成画像３０２の画素値から所定値を引き、画素値が０未満となった画素の画素値を０とすることでノイズ除去を行う。検査装置は、このノイズ除去を行った後の合成画像３０２を用いて欠陥の検出を行う。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査対象を撮影して得られた検査画像を基準画像と比較することで前記検査対象の欠陥を検出する検査装置であって、
前記検査画像と前記基準画像の間で画素値の差分をとって差分画像を作成する差分画像作成部と、
前記差分画像または前記差分画像に基づいて作成された画像の画素値から所定値を引き、画素値が０未満となった画素の画素値を０とすることでノイズ除去を行うノイズ除去部と、
前記ノイズ除去を行った後の画像または当該画像に基づいて作成された画像を用いて欠陥の検出を行う欠陥検出部と、
を有することを特徴とする検査装置。
【請求項２】
前記欠陥検出部は、
前記ノイズ除去を行った後の画像または当該画像に基づいて作成された画像の画素値を所定の閾値で二値化して欠陥候補を抽出し、前記欠陥候補の面積に基づいて前記欠陥候補が真の欠陥であるか否かを判定することを特徴とする請求項１記載の検査装置。
【請求項３】
前記検査画像のエッジを膨張させたエッジ膨張画像を用いて前記差分画像に生じたエッジ部分を除去するマスク処理を行って第１のマスク画像を作成するとともに、前記基準画像のエッジを膨張させたエッジ膨張画像を用いて前記差分画像に生じたエッジ部分を除去するマスク処理を行って第２のマスク画像を作成するマスク処理部をさらに有し、
前記ノイズ除去部は、
前記第１、第２のマスク画像を合成した合成画像の画素値から前記所定値を引いてノイズ除去を行うことを特徴とする請求項１または請求項２記載の検査装置。
【請求項４】
検査対象を撮影して得られた検査画像を基準画像と比較することで前記検査対象の欠陥を検出する検査方法であって、
コンピュータが、
前記検査画像と前記基準画像の間で画素値の差分をとって差分画像を作成するステップと、
前記差分画像または前記差分画像に基づいて作成された画像の画素値から所定値を引き、画素値が０未満となった画素の画素値を０とすることでノイズ除去を行うステップと、
前記ノイズ除去を行った後の画像または当該画像に基づいて作成された画像を用いて欠陥の検出を行うステップと、
を実行することを特徴とする検査方法。
【請求項５】
コンピュータを、
検査対象を撮影して得られた検査画像を基準画像と比較することで前記検査対象の欠陥を検出する検査装置であって、
前記検査画像と前記基準画像の間で画素値の差分をとって差分画像を作成する差分画像作成部と、
前記差分画像または前記差分画像に基づいて作成された画像の画素値から所定値を引き、画素値が０未満となった画素の画素値を０とすることでノイズ除去を行うノイズ除去部と、
前記ノイズ除去を行った後の画像または当該画像に基づいて作成された画像を用いて欠陥の検出を行う欠陥検出部と、
を有する検査装置として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理技術を用いた検査装置、検査方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
製造現場では、撮影装置で製品を撮影した検査画像から製品の欠陥の有無を検査するといったことが行われている。その検査手法としては、検査画像を基準画像と比較して欠陥の検出を行うことが多い。
【０００３】
特許文献１では、基準画像の画素値と検査画像の画素値の差分をとって得た差分画像を用いて汚れと抜けの欠陥画像を作成し、欠陥画像の画素値を所定の閾値で二値化して汚れや抜けの欠陥候補を抽出し、その面積により欠陥候補が真の欠陥であるか否かを判定することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第4844784号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記の検査方法には検査の利便性の面で課題があった。例えば従来の手法では欠陥画像の全画素の画素値に対して閾値との比較処理を行うため、処理速度が遅くなる。また欠陥画像には、撮影装置の受光素子の感度のばらつき等に伴ってノイズが生じているため、この後に続く欠陥候補の抽出処理においてノイズを考慮した閾値を慎重に設定する必要がある。
【０００６】
本発明は上記の問題に鑑みてなされたものであり、検査の利便性を向上させた検査装置等を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
前述した課題を解決するための第１の発明は、検査対象を撮影して得られた検査画像を基準画像と比較することで前記検査対象の欠陥を検出する検査装置であって、前記検査画像と前記基準画像の間で画素値の差分をとって差分画像を作成する差分画像作成部と、前記差分画像または前記差分画像に基づいて作成された画像の画素値から所定値を引き、画素値が０未満となった画素の画素値を０とすることでノイズ除去を行うノイズ除去部と、前記ノイズ除去を行った後の画像または当該画像に基づいて作成された画像を用いて欠陥の検出を行う欠陥検出部と、を有することを特徴とする検査装置である。
【０００８】
本発明では、画像から欠陥の検出を行う時点で、画素値から所定値を引くことによるノイズ除去が既に行われているため、欠陥の検出時にノイズを考慮する必要がなくなる。また、ノイズ除去時に画素値が０となった部分は欠陥の検出時に考慮しなくてよく、解析対象から除外できるので、処理の高速化を図ることができる。そのため、検査の利便性を向上させることができる。
【０００９】
前記欠陥検出部は、前記ノイズ除去を行った後の画像または当該画像に基づいて作成された画像の画素値を所定の閾値で二値化して欠陥候補を抽出し、前記欠陥候補の面積に基づいて前記欠陥候補が真の欠陥であるか否かを判定することが望ましい。
欠陥の検出時には、例えばノイズ除去後の画像の画素値を閾値と比較して欠陥候補を抽出することができる。この際、上記したように閾値を設定するにあたってノイズは考慮しなくてよく、また画素値が０の部分は解析対象から除外できるので、画素値と閾値との比較判定処理を画像全面で行う必要がなく、処理の高速化が実現される。
【００１０】
前記検査画像のエッジを膨張させたエッジ膨張画像を用いて前記差分画像に生じたエッジ部分を除去するマスク処理を行って第１のマスク画像を作成するとともに、前記基準画像のエッジを膨張させたエッジ膨張画像を用いて前記差分画像に生じたエッジ部分を除去するマスク処理を行って第２のマスク画像を作成するマスク処理部をさらに有し、前記ノイズ除去部は、前記第１、第２のマスク画像を合成した合成画像の画素値から前記所定値を引いてノイズ除去を行うことが望ましい。
上記のマスク処理を行うことで、検査画像と基準画像の位置ずれ等に伴って差分画像にエッジ部分が顕在化する場合にも、これを欠陥として誤検出するのを防ぐことができ、また上記２つのマスク画像を合成した合成画像を欠陥の検出に用いることで欠陥を確実に検出することができる。本発明ではこの合成画像に対し前記のノイズ除去を行うことで、ノイズ除去処理が１回で済み、処理が高速化される。
【００１１】
第２の発明は、検査対象を撮影して得られた検査画像を基準画像と比較することで前記検査対象の欠陥を検出する検査方法であって、コンピュータが、前記検査画像と前記基準画像の間で画素値の差分をとって差分画像を作成するステップと、前記差分画像または前記差分画像に基づいて作成された画像の画素値から所定値を引き、画素値が０未満となった画素の画素値を０とすることでノイズ除去を行うステップと、前記ノイズ除去を行った後の画像または当該画像に基づいて作成された画像を用いて欠陥の検出を行うステップと、を実行することを特徴とする検査方法である。
【００１２】
第３の発明は、コンピュータを、検査対象を撮影して得られた検査画像を基準画像と比較することで前記検査対象の欠陥を検出する検査装置であって、前記検査画像と前記基準画像の間で画素値の差分をとって差分画像を作成する差分画像作成部と、前記差分画像または前記差分画像に基づいて作成された画像の画素値から所定値を引き、画素値が０未満となった画素の画素値を０とすることでノイズ除去を行うノイズ除去部と、前記ノイズ除去を行った後の画像または当該画像に基づいて作成された画像を用いて欠陥の検出を行う欠陥検出部と、を有する検査装置として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１３】
本発明により、検査の利便性を向上させた検査装置等を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】検査システム１を示す図。
【図２】検査装置３のハードウェア構成を示す図。
【図３】基準画像１００と検査画像２００の例。
【図４】検査装置３の機能構成を示す図。
【図５】検査方法の流れを示すフローチャート。
【図６】エッジ画像１０１とエッジ膨張画像１０２の例。
【図７】エッジ画像２０１とエッジ膨張画像２０２の例。
【図８】差分画像３００の例。
【図９】マスク画像３０１ａ、３０１ｂの例。
【図１０】合成画像３０２の例。
【図１１】ノイズ除去処理と欠陥候補の抽出処理について説明する図。
【図１２】差分画像４００の例。
【図１３】マスク画像４０１ａ、４０１ｂの例。
【図１４】合成画像４０２の例。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、図面に基づいて本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。
【００１６】
（１．検査システム１）
図１は本発明の実施形態に係る検査装置３を含む検査システム１を示す図である。図１に示すように、検査システム１は、検査装置３、撮影装置５等を有する。
【００１７】
検査装置３は、検査システム１での検査全体を制御し、後述する手順により検査対象の欠陥検査を行うものである。検査対象は例えば用紙１０に印刷された絵柄（印刷物）であり、その絵柄を撮影した検査画像に基づいて絵柄に欠陥が無いか検査が行われる。ただし検査対象はこれに限らず、回路パターンや印刷版などであってもよい。
【００１８】
図２は検査装置３のハードウェア構成を示す図である。図２に示すように、検査装置３は、例えば制御部３１、記憶部３２、入力部３３、表示部３４、通信制御部３５等をバス３６により接続して構成したコンピュータにより実現できる。但しこれに限ることなく、適宜様々な構成をとることができる。
【００１９】
制御部３１はCPU、ROM、RAMなどから構成される。CPUは、記憶部３２、ROMなどの記憶媒体に格納された検査装置３の処理に係るプログラムをRAM上のワークエリアに呼び出して実行する。ROMは不揮発性メモリであり、ブートプログラムやBIOSなどのプログラム、データなどを恒久的に保持している。RAMは揮発性メモリであり、記憶部３２、ROMなどからロードしたプログラムやデータを一時的に保持するとともに、制御部３１が各種処理を行うために使用するワークエリアを備える。
【００２０】
記憶部３２はハードディスクドライブやソリッドステートドライブ、フラッシュメモリ等であり、制御部３１が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ、OSなどが格納される。これらのプログラムやデータは、制御部３１により必要に応じて読み出され実行される。
【００２１】
入力部３３は検査装置３に各種の設定入力を行うものである。
表示部３４は例えば液晶ディスプレイ等である。
通信制御部３５はネットワーク等を介した通信を媒介する通信インタフェースであり、撮影装置５等との間で通信を行う。
バス３６は、検査装置３の各部間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。
【００２２】
撮影装置５は検査対象を撮影する。撮影装置５は複数の受光素子、および集光レンズ等を有し、それぞれの受光素子で受光した光を電気信号に変換する。撮影装置５には例えばCCD(Charge Coupled Device)カメラ等のエリアカメラが用いられるが、これに限ることはなく、ラインカメラなどであってもよい。特に図示しないが、本実施形態では検査対象の撮影用の照明なども別途設けられる。
【００２３】
本実施形態では、検査装置３による欠陥検査を行うにあたり、検査に用いる基準画像を記憶部３２に格納しておく。図３（ａ）はこの基準画像１００の例である。基準画像１００は、欠陥の無い検査対象を表わす正の画像であり、例えば欠陥の無い検査対象を撮影して得られる。
【００２４】
一方、検査装置３は、撮影装置５によって検査対象を撮影して得られた検査画像について、基準画像１００との比較により欠陥の検出を行う。図３（ｂ）はこの検査画像２００の例であり、本実施形態では図示の箇所に汚れ欠陥ａと抜け欠陥ｂがあるものとする。なお、本実施形態では基準画像１００と検査画像２００をグレースケール画像とし、その明暗が画素値（階調値）で表される。画素値は、輝度が高くなるにつれて高くなる。
【００２５】
汚れ欠陥ａは、汚れによる検査対象からの色（輝度を含む概念をいう）の変化が画像において生じる部分であり、抜け欠陥ｂは、検査対象において本来形成されるべき部分が形成されないことによる検査対象からの色の変化が画像において生じる部分である。
【００２６】
本実施形態では、検査対象の絵柄（パターン）を、高輝度と低輝度の背景を並べ、それぞれの背景上に低輝度と高輝度のドーナツ状の部分を形成したものとする。また汚れ欠陥ａによって本来輝度の高い部分の輝度が低くなり、抜け欠陥ｂによって本来輝度の低い部分の輝度が高くなるものとする。
【００２７】
図４は検査装置３の機能構成を示す図である。図４に示すように、検査装置３は、差分画像作成部１１、マスク処理部１２、画像合成部１３、ノイズ除去部１４、欠陥検出部１５等を有する。
【００２８】
差分画像作成部１１は、基準画像１００と検査画像２００の間で画素値の差分をとって差分画像を作成するものである。本実施形態では、上記した汚れ欠陥ａと抜け欠陥ｂを別々に検出するため、基準画像１００の画素値から検査画像２００の画素値を引いた差分画像と、検査画像２００の画素値から基準画像１００の画素値を引いた差分画像をそれぞれ作成する。
【００２９】
マスク処理部１２は、各差分画像に対し、基準画像１００と検査画像２００のエッジを膨張させたエッジ膨張画像を用いてそれぞれマスク処理を行い、２つのマスク画像を作成するものである。
【００３０】
画像合成部１３は、上記２つのマスク画像を合成して合成画像を作成するものである。
【００３１】
ノイズ除去部１４は、合成画像の画素値から所定値を引き、画素値が０未満となった画素の画素値を０とすることでノイズ除去を行うものである。
【００３２】
欠陥検出部１５は、ノイズ除去を行った後の合成画像を用いて汚れ欠陥ａや抜け欠陥ｂの検出を行うものである。
【００３３】
（２．検査方法）
次に、本実施形態に係る検査方法について説明する。図５は検査方法の流れを示すフローチャートであり、図５の各ステップは検査装置３の制御部３１によって実行される。ここでは、前記したように検査に用いる基準画像１００が検査装置３の記憶部３２に格納されており、検査対象を撮影装置５によって撮影した検査画像２００が検査装置３の制御部３１によって取得された状態とする。
【００３４】
本実施形態では、まず検査装置３が基準画像１００のエッジを抽出し（Ｓ１）、基準画像１００のエッジを膨張させたエッジ膨張画像１０２を作成する（Ｓ２）。図６（ａ）は基準画像１００のエッジを抽出したエッジ画像１０１の例であり、図６（ｂ）はそのエッジを膨張させたエッジ膨張画像１０２の例である。エッジの抽出および膨張については既知の手法を適用できるので、詳細な説明は省略する。
【００３５】
検査装置３は、検査対象を撮影して得られた検査画像２００についても、上記と同様にエッジ抽出（Ｓ３）とエッジの膨張を行ってエッジ膨張画像２０２を作成する（Ｓ４）。図７（ａ）は検査画像２００からエッジを抽出したエッジ画像２０１の例であり、図７（ｂ）はそのエッジを膨張させたエッジ膨張画像２０２の例である。
【００３６】
本実施形態では、基準画像１００、検査画像２００、およびエッジ膨張画像１０２、２０２を用いて検査画像２００における汚れ欠陥ａと抜け欠陥ｂの検査を行う。
【００３７】
汚れ欠陥aの検査としては、まず基準画像１００の画素値から検査画像２００の画素値を引いた差分画像３００を作成する（Ｓ５）。図８は差分画像３００の例である。ここでは、基準画像１００と検査画像２００の対応する位置にある画素同士で、基準画像１００の画素の画素値から検査画像２００の画素の画素値を引く演算を行う。演算後の値が０未満になる場合は、その画素の画素値を０とする。
【００３８】
基準画像１００の画素値から検査画像２００の画素値を引くことで、差分画像３００に汚れ欠陥ａが顕在化するが、図８の例では、用紙１０の位置ずれ等に伴って、検査画像２００が基準画像１００に対してわずかに位置ずれし、絵柄のエッジ部分の一部も顕在化している。これは欠陥ではないので、以降の処理で差分画像３００から除去する必要がある。
【００３９】
そのため、検査装置３は、エッジ膨張画像２０２を用いて差分画像３００をマスク処理し、マスク画像３０１ａ（第１のマスク画像）を作成する（Ｓ６）。図９（ａ）はマスク画像３０１ａの例である。ここでは、差分画像３００の画素の画素値を、エッジ膨張画像２０２において対応する位置にある画素の画素値と比較し、差分画像３００の方が画素値が高い場合はその画素の画素値をそのままとし、それ以外の場合はその画素の画素値を０とする。
【００４０】
検査装置３は、さらにエッジ膨張画像１０２を用いて差分画像３００をマスク処理し、マスク画像３０１ｂ（第２のマスク画像）を作成する（Ｓ７）。図９（ｂ）はマスク画像３０１ｂの例である。マスク処理の手法は上記と同様である。
【００４１】
図９（ａ）、（ｂ）に示すように、エッジ膨張画像１０２、２０２によってマスク処理を行うことで前記したエッジ部分は除去される。ただし、エッジ膨張画像１０２、２０２のどちらでマスク処理を行うかによって汚れ欠陥ａの現れ方（残り方）も違うので、本実施形態では、汚れ欠陥ａを確実に検出するため、さらにマスク画像３０１ａ、３０１ｂを合成し、合成画像３０２を作成する（Ｓ８）。
【００４２】
図１０は合成画像３０２の例である。ここでは、マスク画像３０１ａ、３０１ｂの間で対応する位置にある画素の画素値を比較し、マスク画像３０１ａの画素の方が画素値が高い場合はその位置の画素値をマスク画像３０１ａの画素の画素値とし、マスク画像３０１ｂの画素の方が画素値が高い場合はその位置の画素値をマスク画像３０１ｂの画素の画素値とする。マスク画像３０１ａ、３０１ｂの画素の画素値が同じ場合は、当該画素値をその位置の画素値とする。
【００４３】
検査装置３は、この合成画像３０２について、各画素の画素値から所定値を引き、画素値が０未満となる画素の画素値を０とすることで、ノイズ除去を行う（Ｓ９）。
【００４４】
すなわち、本実施形態では撮影装置５の受光素子の感度のばらつき、照明光の強さのばらつき、レンズの収差等に起因して合成画像３０２の画素値にノイズ（微小な画素値の変動）が生じていることがある。図１１（ａ）のＡはその例である。
【００４５】
通常の処理では、合成画像３０２の画素値を閾値によって二値化して画素値が閾値以上の画素を欠陥候補として抽出し、その面積の大小等で欠陥候補が真の欠陥であるか否かの判定を行うことが多いが、前記したように、従来の手法では合成画像３０２の全画素の画素値に対して閾値との比較処理を行うため、演算に時間がかかり、処理速度の遅さにつながっている。
【００４６】
また二値化の際の閾値はノイズを考慮して慎重に設定する必要があり、オペレータの経験等にも左右されやすい。実際にはノイズによって画素値が大きくなった（真の欠陥の無い）部分を誤って欠陥候補として抽出するのを防ぐためＢに示すように高い値とすることが多く、真の欠陥が欠陥候補として抽出される時のサイズが小さくなり欠陥検出の精度が低下する要因となっている。
【００４７】
そこで、本実施形態ではＳ９において合成画像３０２の各画素の画素値Ａから予め定めた所定値を一律に引く演算を行い、Ａ’に示すように演算後の値が０未満になる画素の画素値を０とする。この所定値は、ノイズのみ生じている（真の欠陥の無い）部分での演算後の値を０未満とするべく事前に定められている。
【００４８】
検査装置３は、Ｓ９のノイズ除去処理を行った後の合成画像３０２に対し、汚れ欠陥ａの検出処理を行う（Ｓ１０）。ここでは、図１１（ｂ）に示すように合成画像３０２の画素値を所定の閾値Ｃと比較して二値化し、画素値が閾値Ｃ以上の画素を欠陥候補３０３として抽出する。そして、欠陥候補３０３の面積を基準値と比較することにより欠陥候補３０３が真の欠陥であるかどうかを判定する。例えば欠陥候補３０３の面積が基準値以上であれば、その欠陥候補３０３を真の欠陥とする。
【００４９】
この場合、閾値Ｃは前記のノイズを考慮することなく設定できるので、オペレータの経験等にも左右されず、閾値Ｃを低い値に設定して欠陥候補を大きく抽出し、欠陥検出の精度を向上させることが可能になる。また画素値Ａ’が０の部分は解析対象から除外し、画素値Ａ’と閾値Ｃとの比較は画素値Ａ’が０で無い部分についてのみ行えばよい。且つＳ９において各画素の画素値から一律に所定値を引く演算もごく短時間で行うことができるので、全体の演算に時間がかからず、処理速度を向上させることができる。
【００５０】
本実施形態では、以上の処理により検査画像２００から汚れ欠陥ａの検出を行う。なお、上記のマスク画像３０１ａ、３０１ｂと合成画像３０２は、本発明において「差分画像に基づいて作成された画像」に対応する。
【００５１】
次に、抜け欠陥ｂの検査について説明する。検査装置３は、抜け欠陥ｂの検査として、まず検査画像２００の画素値から基準画像１００の画素値を引いた差分画像４００を作成する（Ｓ１１）。
【００５２】
図１２は差分画像４００の例である。Ｓ１１では、検査画像２００と基準画像１００の対応する位置にある画素同士で、検査画像２００の画素の画素値から基準画像１００の画素の画素値を引く演算を行う。演算後の値が０未満になる場合は、その画素の画素値を０とする。検査画像２００の画素値から基準画像１００の画素値を引くことで差分画像４００に抜け欠陥ｂが顕在化する。また両画像１００、２００の位置ずれに伴って絵柄のエッジ部分の一部も差分画像４００に現れている。
【００５３】
検査装置３は、この差分画像４００に対しても、エッジ膨張画像２０２を用いてマスク処理し、マスク画像４０１ａ（第１のマスク画像）を作成するとともに（Ｓ１２）、エッジ膨張画像１０２を用いてマスク処理し、マスク画像４０１ｂ（第２のマスク画像）を作成する（Ｓ１３）。図１３（ａ）、（ｂ）はそれぞれ差分画像４００に対しエッジ膨張画像２０２、１０２によるマスク処理を行った後のマスク画像４０１ａ、４０１ｂの例であり、前記したエッジ部分が除去される。マスク処理の詳細は前記のＳ６、Ｓ７と同様である。
【００５４】
そして、検査装置３はマスク画像４０１ａ、４０１ｂを合成し、合成画像４０２を作成する（Ｓ１４）。図１４は合成画像４０２の例である。合成処理の詳細も前記のＳ８と同様である。
【００５５】
検査装置３は、この合成画像４０２についても、各画素の画素値から所定値を引き、画素値が０未満となる画素の画素値を０とすることで、ノイズ除去を行う（Ｓ１５）。ノイズ除去処理の詳細も前記のＳ９と同様である。
【００５６】
検査装置３は、Ｓ１５のノイズ除去処理を行った後の合成画像４０２に対し、抜け欠陥ｂの検出処理を行う（Ｓ１６）。抜け欠陥ｂの検出処理の詳細も前記のＳ１０と同様である。
【００５７】
以上により検査画像２００における抜け欠陥ｂを汚れ欠陥ａと別々に抽出することができる。なお、上記のマスク画像４０１ａ、４０１ｂと合成画像４０２も、本発明において「差分画像に基づいて作成された画像」に対応する。
【００５８】
以上説明したように、本実施形態では、Ｓ１０、Ｓ１６において合成画像３０２、４０２から欠陥の検出を行う時点で、前記の手法によるノイズ除去が行われているため、欠陥の検出時にノイズを考慮する必要がなくなる。また、ノイズ除去時に画素値が０となった部分は欠陥の検出時に考慮しなくてよく、解析対象から除外できるので、処理の高速化を図ることができる。そのため、検査の利便性を向上させることができる。
【００５９】
欠陥の検出時には、ノイズ除去後の合成画像３０２、４０２の画素値を閾値Ｃと比較して欠陥候補を抽出することができる。この際、上記したように閾値Ｃを設定するに当たってノイズは考慮しなくてよく、また画素値が０の部分は解析対象から除外できるので、画素値と閾値Ｃとの比較判定処理を画像全面で行う必要がなく、処理の高速化が実現される。
【００６０】
また、本実施形態では、差分画像３００（４００）に対し、エッジ膨張画像２０２、１０２を用いてマスク処理を行い、２つのマスク画像３０１ａ、３０１ｂ（４０１ａ、４０１ｂ）を作成した後、これらを合成して合成画像３０２（４０２）を作成するので、検査画像２００と基準画像１００の位置ずれ等に伴って差分画像３００（４００）にエッジ部分が顕在化する場合にも、これを欠陥として誤検出するのを防ぐことができ、また上記２つのマスク画像３０１ａ、３０１ｂ（４０１ａ、４０１ｂ）を合成した合成画像３０２（４０２）を欠陥の検出に用いることで欠陥を確実に検出することができる。本実施形態ではこの合成画像３０２（４０２）に対し前記のノイズ除去処理を行うことで、ノイズ除去処理が１回で済み、処理が高速化される。
【００６１】
しかしながら、本発明がこれに限ることはない。例えば本実施形態では汚れ欠陥ａと抜け欠陥ｂを別々に検出するために２つの差分画像３００、４００を作成しているが、いずれか一方のみ作成してもよい。
【００６２】
また、本実施形態では合成画像３０２（４０２）に対しノイズ除去を行っているが、合成前のそれぞれのマスク画像３０１ａ、３０１ｂ（４０１ａ、４０１ｂ）に対してノイズ除去を行ってもよい。この場合、欠陥の検出を行う合成画像３０２（４０２）は、本発明において「ノイズ除去を行った後の画像に基づいて作成された画像」に対応する。
【００６３】
さらに、場合によってはいずれか一方のマスク画像に対して直接ノイズ除去と欠陥検出を行ってもよく、この場合は他方のマスク画像の作成とマスク画像の合成処理が不要になる。さらに、マスク処理自体を省略して差分画像３００（４００）に対し直接ノイズ除去と欠陥検出を行うことも可能である。
【００６４】
また、Ｓ１０やＳ１６における欠陥の検出方法も特に限定されない。本発明では、どのような検出方法を用いる場合であっても、欠陥の検出時にノイズを考慮する必要がなく、またノイズ除去時に画素値が０となった部分を欠陥の検出時に考慮しなくてよいので処理の高速化を図ることができる。
【００６５】
以上、添付図面を参照して、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は係る例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【符号の説明】
【００６６】
１：検査システム
３：検査装置
５：撮影装置
１０：用紙
１１：差分画像作成部
１２：マスク処理部
１３：画像合成部
１４：ノイズ除去部
１５：欠陥検出部
１００：基準画像
１０１、２０１：エッジ画像
１０２、２０２：エッジ膨張画像
２００：検査画像
３００、４００：差分画像
３０１ａ、３０１ｂ、４０１ａ、４０１ｂ：マスク画像
３０２、４０２：合成画像
３０３：欠陥候補
【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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