(57)【要約】【課題】欠陥包含画像情報における欠陥の形状に関わらず、欠陥の周囲長などの特徴量の算出を容易にし、また算出時間も短縮する。【解決手段】縦横がそれぞれ３画素のブロックにおける中心画素以外の８個の周辺画素の画素値の組み合わせが異なるパターンごとに予め定めた長さに関する値を、前記パターンの各々に関連付けて予め記憶する記憶部と、欠陥の画像を含む２値化された欠陥包含画像情報に含まれる前記ブロックの領域の各々において、当該ブロックの中心画素の画素値が１である場合、前記中心画素以外の前記周辺画素のパターンに対応する前記長さに関する値を前記記憶部から読み出して加算することにより前記欠陥の周囲長を算出する周囲長算出部と、を備えることを特徴とする欠陥検査装置。【選択図】図１
2019113477.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
縦横がそれぞれ３画素のブロックにおける中心画素以外の８個の周辺画素の画素値の組み合わせが異なるパターンごとに予め定めた長さに関する値を、前記パターンの各々に関連付けて予め記憶する記憶部と、
欠陥の画像を含む２値化された欠陥包含画像情報に含まれる前記ブロックの領域の各々において、当該ブロックの中心画素の画素値が１である場合、前記中心画素以外の前記周辺画素のパターンに対応する前記長さに関する値を前記記憶部から読み出して加算することにより前記欠陥の周囲長を算出する周囲長算出部と、
を備えることを特徴とする欠陥検査装置。
【請求項２】
前記横方向の分解能をＨ、前記縦方向の分解能をＶ、斜め方向の分解能をＤ＝（Ｈ２＋Ｖ２）１／２とした場合、前記長さに関する値は、Ｈ、Ｖ、Ｄ、または０によって表される値であり、
前記パターンは、
「ａ」：始点、もしくは孤立点、もしくは内部の形状、
「ｂ」：連続する縦方向の端の形状、
「ｃ」：連続する横方向の端の形状、
「ｄ」：斜めの形状、
「ｅ」：横方向の突起の形状、
「ｆ」：縦方向の突起の形状、
「ｇ」：斜め方向の突起、もしくは下方向の突起、もしくは凹みの形状、
「ｈ」：右下の角の形状、
「ｉ」：「ｂ」であって、かつ「ｄ」である形状、
「ｊ」：「ｃ」であって、かつ「ｄ」である形状、
「ｋ」：斜め方向であって、かつ凹みの形状、
「ｌ」：下方向の突起であって、かつ凹みの形状、
「ｍ」：「ｂ」であって、かつ「ｇ」である形状、
「ｎ」：「ｂ」であって、かつ「ｄ」であって、かつ凹みの形状、
「ｏ」：「ｅ」であって、かつ「ｇ」である形状、または、
「ｐ」：「ｅ」であって、かつ「ｄ」である形状の「ａ」〜「ｐ」の少なくともいずれか１つの形状に予め分類され、
前記記憶部は、
前記パターンの形状が
「ａ」に分類される場合、前記長さに関する値として０、
「ｂ」に分類される場合、前記長さに関する値としてＨ、
「ｃ」に分類される場合、前記長さに関する値としてＶ、
「ｄ」に分類される場合、前記長さに関する値としてＤ、
「ｅ」に分類される場合、前記長さに関する値として２Ｈ、
「ｆ」に分類される場合、前記長さに関する値として２Ｖ、
「ｇ」に分類される場合、前記長さに関する値として２Ｄ、
「ｈ」に分類される場合、前記長さに関する値として（Ｈ＋Ｖ）、
「ｉ」に分類される場合、前記長さに関する値として（Ｈ＋Ｄ）、
「ｊ」に分類される場合、前記長さに関する値として（Ｖ＋Ｄ）、
「ｋ」に分類される場合、前記長さに関する値として３Ｄ、
「ｌ」に分類される場合、前記長さに関する値として４Ｄ、
「ｍ」に分類される場合、前記長さに関する値として（Ｈ＋２Ｄ）、
「ｎ」に分類される場合、前記長さに関する値として（Ｈ＋３Ｄ）、
「ｏ」に分類される場合、前記長さに関する値として（２Ｈ＋２Ｄ）、
「ｐ」に分類される場合、前記長さに関する値として（２Ｈ＋Ｄ）
のうち前記分類された形状に応じた長さに関する値を記憶する
ことを特徴とする請求項１に記載の欠陥検査装置。
【請求項３】
走行方向に向かって走行する検査対象物の画像を撮像して画像情報を出力する撮像部と、
前記画像情報を２値化した２値化画像情報を生成して欠陥を検出する欠陥検出部と、
前記欠陥を含む前記欠陥包含画像情報を前記２値化画像情報から抽出する画像抽出部と、を備え、
前記縦方向は、前記検査対象物の走行方向であり、
前記横方向は、前記検査対象物の幅方向であり、
前記周囲長算出部は、
前記欠陥包含画像情報における左上の前記ブロックから１画素ごとに前記欠陥包含画像情報の横方向に走査することを前記欠陥包含画像情報の縦方向にわたって繰り返し、走査の際、当該ブロックの中心画素の画素値が１である場合、前記中心画素以外の前記周辺画素のパターンに対応する前記長さに関する値を前記記憶部から読み出して加算することにより前記欠陥の周囲長を算出する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の欠陥検査装置。
【請求項４】
縦横がそれぞれ３画素のブロックにおける中心画素以外の８個の周辺画素の画素値の組み合わせが異なるパターンごとに予め定めた長さに関する値を、前記パターンの各々に関連付けて予め記憶部に記憶させ、
欠陥の画像を含む２値化された欠陥包含画像情報に含まれる前記ブロックの各々について、欠陥の画像を含む２値化された欠陥包含画像情報に含まれる前記ブロックの領域の各々において、当該ブロックの中心画素の画素値が１である場合、前記中心画素以外の前記周辺画素のパターンに対応する前記長さに関する値を前記記憶部から読み出して加算することにより前記欠陥の周囲長を算出する
ことを特徴とする欠陥検査方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、欠陥検査装置、及び欠陥検査方法に関する。より詳しくは、欠陥検査装置で検出した欠陥画像から欠陥の周囲長を測定する欠陥検査装置、及び欠陥検査方法である。
【背景技術】
【０００２】
従来、欠陥検査において、フィルム等の検査対象物に含まれる欠陥の形状を分類するため、欠陥を検出して当該欠陥を含む領域の２次元画像を取得して２値化を行い、２値化画像に含まれる欠陥の特徴量を求めることが行われている。欠陥の特徴量としては、欠陥の周囲長、面積、幅、長さ、縦横比、面積率などがある。例えば、欠陥の周囲長を、各連結成分の境界部分の輪郭追跡を行うことで求めたり、欠陥の円形度（４πＳ／Ｌ２）や複雑度（Ｌ２／４πＳ）を面積（Ｓ）と周囲長（Ｌ）とから求めたりすることが行われている（特許文献１参照）。
【０００３】
図２１は、画像処理技術として知られる輪郭追跡による周囲長を測定する手順を示した図である。輪郭追跡による周囲長の測定は、欠陥１０１を含む領域の２次元画像を取得して２値化を行い、図２１に示す欠陥包含画像情報１００を得て、欠陥１０１の特徴量を求める一般的な手法を用いて周囲長（Ｌ）を求めていく。すなわち、
（手順１）まず、左上からラスタスキャンを行い、欠陥１０１の最初の画素１０２を見つける。
（手順２）欠陥１０１の最初の画素１０２をスタート地点として、反時計回りに輪郭の部分を検出する。
（手順３）欠陥１０１の最初の画素１０２は左上からラスタスキャンしたため、スタート地点の右上、上、左上、左には欠陥１０１の画素が無い事が確定しているので、最初に左下の部分から反時計回りに白の部分を検索し、欠陥１０１の画素が見つかったら次の輪郭へ検索を続ける。
（手順４）最後にスタート地点である欠陥１０１の最初の画素１０２に戻ったら処理は終了する。
（手順５）周囲長は、上下方向は１、斜め方向は２１／２、すなわち２の正の平方根（以下、（√２）と記載）としてカウントする。このようにして、図２１の欠陥１０１については、周囲長（Ｌ）が、６＋１０（√２）＝２０．１４画素として算出される。
【０００４】
上記の輪郭追跡による周囲長を測定する従来技術には、２つの問題点が存在する。１点目の問題点（問題点１）として、分解能に関する問題がある。例えば、長尺の検査対象物が搬送されていくようなシート検査の場合、検査対象物の幅方向の分解能／検査対象物の走行方向の分解能が、０．５の場合、円よりも縦横比２の細長い楕円の方が円形度が１に近くなる。このようなシート検査の場合、幅方向の分解能と、走行方向の分解能とが異なることを考慮した測定を行う必要がある。しかし、当該従来技術では、周囲長を算出する際に、検査対象物の幅方向の分解能と、走行方向の分解能が同じであることを前提に、画素数によって長さの測定を行っている。そのため、上記のようなシート検査において、正確な測定を行うことができないという問題がある。
【０００５】
また、２点目の問題点（問題点２）として、上記の従来技術では、最後にスタート地点に戻る必要があり、処理が煩雑になるという問題があった。
【０００６】
上記の従来技術を改良した技術として、例えば、特許文献２に示す技術が開示されている。特許文献２では、欠陥包含画像情報１００において、欠陥を含むｎ行目と、（ｎ−１）行目の画素の位置関係に基づいて周囲長を測定する連結性処理という技術が開示されている。
【０００７】
特許文献２に記載の技術では、幅方向の分解能と、走行方向の分解能とを考慮して周囲長の測定を行っているため、幅方向の分解能と走行方向の分解能とが異なる場合、異なる分解能に応じた周囲長を測定することができる。そのため、上記の（問題点１）の問題を解決している。また、行ごとに処理を進めていくため、最後にスタート地点に戻るといった煩雑な処理を行わなくてもよい構成になっており、上記の（問題点２）の問題を解決している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２０１３−１６０７４５号公報
【特許文献２】特許第６０３５３７５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、特許文献２に記載の連結性処理では、ラインセンサから入力されたデータをリアルタイムで測定するため、ｎ行目に含まれる欠陥の画素ごとに、（ｎ−１）行目の欠陥の画素との関係を検出する処理を繰り返す必要がある。また、特許文献２は、画像処理の一部をハード化して高速処理を行っているが、同様の処理をコンピュータのソフトウェア処理のみ実現して周囲長を求めようとすると、処理負荷が大きく、長い演算時間を要する。
【００１０】
本発明は、上記問題を解決すべくなされたもので、その目的は、欠陥包含画像情報における欠陥の形状に関わらず、欠陥の周囲長などの特徴量の算出を容易にし、また算出時間も短縮する欠陥検査装置、及び欠陥検査方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記問題を解決するために、本発明の一態様は、縦横がそれぞれ３画素のブロックにおける中心画素以外の８個の周辺画素の画素値の組み合わせが異なるパターンごとに予め定めた長さに関する値を、前記パターンの各々に関連付けて予め記憶する記憶部と、欠陥の画像を含む２値化された欠陥包含画像情報に含まれる前記ブロックの領域の各々において、当該ブロックの中心画素の画素値が１である場合、前記中心画素以外の前記周辺画素のパターンに対応する前記長さに関する値を前記記憶部から読み出して加算することにより前記欠陥の周囲長を算出する周囲長算出部と、を備えることを特徴とする欠陥検査装置である。
【００１２】
また、本発明の一態様は、上記に記載の発明において、前記横方向の分解能をＨ、前記縦方向の分解能をＶ、斜め方向の分解能をＤ＝（Ｈ２＋Ｖ２）１／２とした場合、前記長さに関する値は、Ｈ、Ｖ、Ｄ、または０によって表される値であり、前記パターンは、「ａ」：始点、もしくは孤立点、もしくは内部の形状、「ｂ」：連続する縦方向の端の形状、「ｃ」：連続する横方向の端の形状、「ｄ」：斜めの形状、「ｅ」：横方向の突起の形状、「ｆ」：縦方向の突起の形状、「ｇ」：斜め方向の突起、もしくは下方向の突起、もしくは凹みの形状、「ｈ」：右下の角の形状、「ｉ」：「ｂ」であって、かつ「ｄ」である形状、「ｊ」：「ｃ」であって、かつ「ｄ」である形状、「ｋ」：斜め方向であって、かつ凹みの形状、「ｌ」：下方向の突起であって、かつ凹みの形状、「ｍ」：「ｂ」であって、かつ「ｇ」である形状、「ｎ」：「ｂ」であって、かつ「ｄ」であって、かつ凹みの形状、「ｏ」：「ｅ」であって、かつ「ｇ」である形状、または、「ｐ」：「ｅ」であって、かつ「ｄ」である形状の「ａ」〜「ｐ」の少なくともいずれか１つの形状に予め分類され、前記記憶部は、前記パターンの形状が「ａ」に分類される場合、前記長さに関する値として０を記憶し、「ｂ」に分類される場合、前記長さに関する値としてＨを記憶し、「ｃ」に分類される場合、前記長さに関する値としてＶを記憶し、「ｄ」に分類される場合、前記長さに関する値としてＤを記憶し、「ｅ」に分類される場合、前記長さに関する値として２Ｈを記憶し、「ｆ」に分類される場合、前記長さに関する値として２Ｖを記憶し、「ｇ」に分類される場合、前記長さに関する値として２Ｄを記憶し、「ｈ」に分類される場合、前記長さに関する値として（Ｈ＋Ｖ）を記憶し、「ｉ」に分類される場合、前記長さに関する値として（Ｈ＋Ｄ）を記憶し、「ｊ」に分類される場合、前記長さに関する値として（Ｖ＋Ｄ）を記憶し、「ｋ」に分類される場合、前記長さに関する値として３Ｄを記憶し、「ｌ」に分類される場合、前記長さに関する値として４Ｄを記憶し、「ｍ」に分類される場合、前記長さに関する値として（Ｈ＋２Ｄ）を記憶し、「ｎ」に分類される場合、前記長さに関する値として（Ｈ＋３Ｄ）を記憶し、「ｏ」に分類される場合、前記長さに関する値として（２Ｈ＋２Ｄ）を記憶し、「ｐ」に分類される場合、前記長さに関する値として（２Ｈ＋Ｄ）のうち前記分類された形状に応じた長さに関する値を記憶するようにしてもよい。
【００１３】
また、本発明の一態様は、上記に記載の発明において、走行方向に向かって走行する検査対象物の画像を撮像して画像情報を出力する撮像部と、前記画像情報を２値化した２値化画像情報を生成して欠陥を検出する欠陥検出部と、前記欠陥を含む前記欠陥包含画像情報を前記２値化画像情報から抽出する画像抽出部と、を備え、前記縦方向は、前記検査対象物の走行方向であり、前記横方向は、前記検査対象物の幅方向であり、前記周囲長算出部は、前記欠陥包含画像情報における左上の前記ブロックから１画素ごとに前記欠陥包含画像情報の横方向に走査することを前記欠陥包含画像情報の縦方向にわたって繰り返し、走査の際、当該ブロックの中心画素の画素値が１である場合、前記中心画素以外の前記周辺画素のパターンに対応する前記長さに関する値を前記記憶部から読み出して加算することにより前記欠陥の周囲長を算出するようにしてもよい。
【００１４】
また、本発明の一態様は、縦横がそれぞれ３画素のブロックにおける中心画素以外の８個の周辺画素の画素値の組み合わせが異なるパターンごとに予め定めた長さに関する値を、前記パターンの各々に関連付けて予め記憶部に記憶させ、欠陥の画像を含む２値化された欠陥包含画像情報に含まれる前記ブロックの各々について、欠陥の画像を含む２値化された欠陥包含画像情報に含まれる前記ブロックの領域の各々において、当該ブロックの中心画素の画素値が１である場合、前記中心画素以外の前記周辺画素のパターンに対応する前記長さに関する値を前記記憶部から読み出して加算することにより前記欠陥の周囲長を算出することを特徴とする欠陥検査方法である。
【発明の効果】
【００１５】
この発明によれば、欠陥包含画像情報における欠陥の形状に関わらず、欠陥の周囲長などの特徴量の算出を容易にし、また算出時間も短縮することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の実施形態による欠陥検査装置と、欠陥検査装置の検査対象である検査対象物とを示す概略ブロック図である。
【図２】同実施形態における欠陥包含画像情報の一例を示す図である。
【図３】同実施形態におけるブロックの構成を示す図である。
【図４】同実施形態の記憶部が記憶するテーブルの構成を示す図である。
【図５】同実施形態における周囲長を算出する処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】同実施形態において図２に示す欠陥包含画像情報に含まれる欠陥から得られるパターンを示す図である。
【図７】同実施形態において図２に示す欠陥包含画像情報に対して図５に示す処理を適用した際に得られるパターンの種類と周囲長とを表にした図である。
【図８】同実施形態におけるパターンの種類を示す追加図（その１）である。
【図９】同実施形態におけるパターンの種類を示す追加図（その２）である。
【図１０】同実施形態におけるパターンの種類を示す追加図（その３）である。
【図１１】同実施形態におけるパターンの種類を示す追加図（その４）である。
【図１２】同実施形態におけるパターンの種類を示す追加図（その５）である。
【図１３】同実施形態におけるパターンの種類を示す追加図（その６）である。
【図１４】同実施形態におけるパターンの種類を示す追加図（その７）である。
【図１５】同実施形態におけるパターンの種類を示す追加図（その８）である。
【図１６】同実施形態におけるパターンの種類を示す追加図（その９）である。
【図１７】同実施形態におけるパターンの種類を示す追加図（その１０）である。
【図１８】同実施形態におけるパターンの種類を示す追加図（その１１）である。
【図１９】同実施形態におけるパターンの種類を示す追加図（その１２）である。
【図２０】同実施形態におけるパターンの種類を示す追加図（その１３）である。
【図２１】輪郭追跡による周囲長を測定する手法を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。図１は、本発明の実施形態による欠陥検査装置１と、欠陥検査装置１の検査対象である検査対象物３０とを示す概略ブロック図である。
【００１８】
検査対象物３０は、例えば、連続シート状のフィルム、金属板、布、不織布、樹脂板等であり、長尺の形状を有している。また、検査対象物３０は、長尺の方向に対して搬送されたり巻き取られたりすることにより、長尺の方向に向かって走行する。
【００１９】
欠陥検査装置１は、撮像部１０、欠陥検出部１１、画像抽出部１２、周囲長算出部１３、及び記憶部１４を備える。撮像部１０は、ライン照明１０−１及びラインセンサ１０−２を備える。
【００２０】
ライン照明１０−１は、例えば、ＬＥＤ(Light Emitting Diode)照明であり、透過方式の場合は、検査対象物３０の下方に設置され、検査対象物３０を照射する。また、ライン照明１０−１は、光の照射範囲の長手方向が、検査対象物３０の走行方向に対して直交する方向になるように配置されている。
【００２１】
ラインセンサ１０−２は、ライン形状の光センサを有しており、撮像範囲の長手方向が検査対象物３０の走行方向に対して直交する方向に配置され、走行する検査対象物３０を撮像し、撮像によって得られる一次元画像情報を出力する。ここで、光センサとは、例えば、ＣＭＯＳ(Complementary Metal-oxide-semiconductor)カメラやＣＣＤ(Charge-couplded device)カメラ等であり、検査対象物２の走行方向に対して直交する方向におけるラインごとに、検査対象物３０の表面からの反射光から得られる光強度分布に応じた電気信号を出力する。
【００２２】
欠陥検出部１１は、撮像部１０が撮像して出力する一次元画像情報の画素値の全てを対象として、予め定められる２つの閾値に基づく判定処理を行って２値化を行い、欠陥の検出を行う。欠陥検出部１１は、例えば、２つの閾値である、第１閾値及び第２閾値を予め内部に記憶しており、第２閾値より画素値が大きい値を有する画素については、「１」を出力して、明欠陥を検出する。また、欠陥検出部１１は、第１閾値より画素値が小さい値を有する画素についても、「１」を出力して、暗欠陥を検出し、それ以外の画素については、「０」を出力する。これにより、正常部の画素値が「０」となり、欠陥を含む画素値が「１」となる２値化画像情報が得られる。欠陥検出部１１は、得られた２値化画像情報を画像抽出部１２に出力する。
【００２３】
画像抽出部１２は、欠陥検出部１１が出力する２値化画像情報から、欠陥を含む画像領域を抽出する。画像抽出部１２は、例えば、図２に示すように、欠陥４１がほぼ中央の領域に位置するような画像領域を選択し、選択した画像領域を欠陥包含画像情報４０として抽出する。図２では、画像抽出部１２が、８画素×８画素の６４画素を欠陥包含画像情報４０として選択する例を示している。
【００２４】
欠陥包含画像情報４０は、横方向が、検査対象物３０の幅方向であり、縦方向が検査対象物３０の走行方向となる。欠陥包含画像情報４０において、符号（Ｐ１）〜（Ｐ２２）で示される画素からなる領域が欠陥４１である。
【００２５】
周囲長算出部１３は、３画素×３画素のブロック５０を移動させて、いわゆるラスタスキャンを行う。すなわち、周囲長算出部１３は、ブロック５０に基づいて、画像抽出部１２が出力する欠陥包含画像情報４０の左上から順に１画素ごとに幅方向に走査を行う。また、周囲長算出部１３は、当該走査を走行方向にわたって繰り返し行い、走査の際、ブロック５０の中心画素の画素値が１であるか否かを判定する。
【００２６】
例えば、欠陥包含画像情報４０の各画素の座標位置を、左上を原点とし、幅方向について「ｘ」、走行方向について「ｙ」で表した場合、中心画素の座標（ｘ，ｙ）が、（２，２），（３，２），（４，２），…，（７，２）の順で変化するように走査が行われる。（７，２）まで到達すると、ｘ＝２に戻って、ｙ方向に１段下がり、中心画素の座標（ｘ，ｙ）が、（２，３），（３，３），…の順で変化するように走査が行われ、最終的に（７，７）まで走査が行われる。欠陥包含画像情報４０に対する当該走査において、最初に中心画素の画素値が「１」となるのは、符号（Ｐ１）で示される座標値が（５，２）の画素である。
【００２７】
記憶部１４は、例えば、図４に示す２５６個のデータを含むテーブルを記憶する。３画素×３画素のブロック５０の各画素に対して、図３に示すように、中心画素の番号を０とし、右下の画素から順に１番から８番の番号を付与するものとする。中心画素の画素値を「１」とした場合、中心画素以外の８個の周辺画素の画素値の組み合わせが異なるパターンは、全部で２５６通り存在することになる。
【００２８】
図４に示すテーブルは、「Ｎｏ．」と、「画素位置」と、「種類」と、「長さ」の項目を有している。「Ｎｏ．」の項目には、２５６通りのパターンの各々に付与される通し番号が書き込まれる。「画素位置」の項目は、更に「１」〜「８」の項目を有しており、「１」〜「８」の項目の各々がブロック５０の１番から８番の周辺画素に対応し、画素値が「１」の場合、「１」が書き込まれ、画素値が「０」の場合、空欄となる。例えば、「３」の項目に、「１」が書き込まれている場合、左下の３番目の画素の画素値が「１」であることを示すことになる。
【００２９】
「種類」の項目には、アルファベットの「ａ」〜「ｐ」までのいずれかが書き込まれる。２５６通りのパターンの各々は、「ａ」〜「ｐ」までの１６種類の形状いずれかに予め分類されている。「長さ」の項目には、１６種類の形状の各々に予め対応付けられる長さに関する値が書き込まれる。ここで、長さに関する値とは、横方向の単位長である幅方向の分解能Ｈ（ｍｍ／画素）と、縦方向の単位長である走行方向の分解能Ｖ（ｍｍ／画素）と、斜め方向の単位長であるＤ（ｍｍ／画素）を組み合わせた値である。なお、Ｄ＝（Ｈ２＋Ｄ２）１／２である。
【００３０】
「ａ」〜「ｐ」の１６種類の形状の特徴を以下に示す。
「ａ」は、始点、もしくは内部の形状である。
「ｂ」は、連続する走行方向（縦方向）の端の形状である。
「ｃ」は、連続する幅方向（横方向）の端の形状である。
「ｄ」は、斜めの形状である。
「ｅ」は、幅方向（横方向）の突起の形状である。
「ｆ」は、走行方向（縦方向）の突起の形状である。
「ｇ」は、斜め方向の突起、もしくは下方向の突起、もしくは凹みの形状である。
「ｈ」は、右下の角の形状である。
「ｉ」は、「ｂ」であって、かつ「ｄ」である形状である。
「ｊ」は、「ｃ」であって、かつ「ｄ」である形状である。
「ｋ」は、斜め方向であって、かつ凹みの形状である。
「ｌ」は、下方向の突起であって、かつ凹みの形状である。
「ｍ」は、「ｂ」であって、かつ「ｇ」である形状である。
「ｎ」は、「ｂ」であって、かつ「ｄ」であって、かつ凹みの形状である。
「ｏ」は、「ｅ」であって、かつ「ｇ」である形状である。
「ｐ」は、「ｅ」であって、かつ「ｄ」である形状である。
【００３１】
「ａ」〜「ｐ」の１６種類の形状に予め対応付けられる長さに関する値は、以下の通りである。
「ａ」には「０」が対応付けられる。
「ｂ」には、「Ｈ」が対応付けられる。
「ｃ」には、「Ｖ」が対応付けられる。
「ｄ」には、「Ｄ」が対応付けられる。
「ｅ」には、「２Ｈ」が対応付けられる。
「ｆ」には、「２Ｖ」が対応付けられる。
「ｇ」には、「２Ｄ」が対応付けられる。
「ｈ」には、「Ｈ＋Ｖ」が対応付けられる。
「ｉ」には、「Ｈ＋Ｄ」が対応付けられる。
「ｊ」には、「Ｖ＋Ｄ」が対応付けられる。
「ｋ」には、「３Ｄ」が対応付けられる。
「ｌ」には、「４Ｄ」が対応付けられる。
「ｍ」には、「Ｈ＋２Ｄ」が対応付けられる。
「ｎ」には、「Ｈ＋３Ｄ」が対応付けられる。
「ｏ」には、「２Ｈ＋２Ｄ」が対応付けられる。
「ｐ」には、「２Ｈ＋Ｄ」が対応付けられる。
【００３２】
（周囲長の算出処理）
図５は、欠陥検査装置１の周囲長算出部１３による周囲長を算出する処理の流れを示すフローチャートである。ここでは、一例として、図２に示す欠陥包含画像情報４０を対象とした欠陥４１の周囲長を算出する処理について説明する。
【００３３】
周囲長算出部１３は、ブロック５０の中心画素の「ｙ」座標を「２」に設定する（ループＬ１ｓ）。周囲長算出部１３は、ブロック５０の中心画素の「ｘ」座標を「２」に設定する（ループＬ２ｓ）。周囲長算出部１３は、ブロック５０の中心画素の画素値を読み出す（ステップＳ１）。周囲長算出部１３は、読み出したブロック５０の中心画素の画素値が「１」であるか否かを判定する（ステップＳ２）。
【００３４】
図２に示すように、中心画素の最初の座標（２，２）の画素値は「０」である。したがって、周囲長算出部１３は、読み出したブロック５０の中心画素の画素値が「１」でないと判定する（ステップＳ２、Ｎｏ）。周囲長算出部１３は、「ｘ」の値に１を加えてステップＳ１からの処理を繰り返す（ループＬ２ｅ）。
【００３５】
ループＬ２ｓ〜Ｌ２ｅの処理が繰り返され、ブロック５０の中心画素の座標が（３，２）、（４，２）を経て、符号（Ｐ１）で示される（５，２）になる。座標（５，２）の画素値は「１」であるため、周囲長算出部１３は、読み出したブロック５０の中心画素の画素値が「１」であると判定する（ステップＳ２、Ｙｅｓ）。
【００３６】
周囲長算出部１３は、符号（Ｐ１）を中心画素とするブロック５０の８個の周辺画素のパターンを検出する。符号（Ｐ１）を中心画素とした場合のパターンは、図６（１）に示すパターンとなる。なお、図６において、画素値が「１」の画素を黒色で示しており、画素値が「０」の画素を白色で示している。
【００３７】
図６（１）に示すパターンは、始点であるため、記憶部１４のテーブルにおいて「ａ」の種類に関連付けられている。更に、記憶部１４のテーブルにおいて、「ａ」の種類には、長さに関する値として「０」が関連付けられている。したがって、周囲長算出部１３は、例えば、周囲長を示す変数Ｌに対して「０」を加算する。なお、変数Ｌは、最初に「０」に初期化されているものとする。
【００３８】
ループＬ２ｓ〜Ｌ２ｅの処理が繰り返され、ブロック５０の中心画素の座標が（６，２）を経て（７，２）になると、周囲長算出部１３は、ループＬ２ｓ〜Ｌ２ｅを抜け、「ｙ」の値に１を加えて、ブロック５０の中心画素の座標を（３，２）とし、再びループＬ２ｓ〜Ｌ２ｅ内の処理を繰り返し行う（ループＬ１ｅ）。
【００３９】
このようにして、周囲長算出部１３は、ステップＳ１，Ｓ２，Ｓ３の処理を、ブロック５０の中心画素の座標が（２，２）から（７，７）になるまで繰り返し行う。ブロック５０の中心画素の画素値が「１」となる符号（Ｐ２）から（Ｐ２２）における３画素×３画素のパターンは、それぞれ図６の（２）から（２２）に示すパターンとなる。
【００４０】
図７は、周囲長算出部１３が、欠陥包含画像情報４０を対象として、図５に示すフローチャートの処理を行った際に、記憶部１４のテーブルの「種類」の項目と、「長さ」の項目とから読み出した情報の履歴をまとめた表である。図７に示す表において「Ｎｏ．」の項目に示される「１」から「２２」の値の各々は、図２の符号（Ｐ１）から（Ｐ２２）、及び図６の（１）から（２２）に対応する。「種類」の項目には、周囲長算出部１３が、図６の（１）から（２２）に示すパターンに基づいて、記憶部１４の「種類」の項目から読み出した情報が示されている。
【００４１】
「周囲長（ｍｍ／画素）」の項目には、周囲長算出部１３が、図６の（１）から（２２）に示すパターンに基づいて、記憶部１４の「長さ」の項目から読み出した情報が示されている。最後の行の「合計」は、「周囲長（ｍｍ／画素）」の項目に示されている値の合計値である。この合計値は、周囲長算出部１３が、符号（Ｐ２２）まで処理を行った際に変数Ｌが記憶する値であり、周囲長を示す値となる。
【００４２】
図７に示す通り、欠陥４１の周囲長として「２Ｈ＋４Ｖ＋１０Ｄ」が得られたことが示されている。したがって、例えば、幅方向の分解能Ｈと、走行方向の分解能Ｖとが共に、Ｈ＝Ｖ＝０．１（ｍｍ／画素）である場合、「２×０．１＋４×０．１＋１０×√２×０．１」により周囲長は、約２．０１４ｍｍとなる。
【００４３】
「周囲長（画素）」の項目には、従来技術との比較のために、画素単位による長さを示している。画素単位による長さとは、Ｈ＝Ｖ＝１とし、Ｄ＝√２とした値となる。本実施形態においても、合計値は、「６＋１０√２」となり、上述した従来技術により得られた周囲長と同じ値が得られていることが分かる。
【００４４】
（３画素×３画素のパターンの種類の特徴）
周囲長算出部１３は、欠陥包含画像情報４０に含まれる欠陥４１から、図６に示すように、２２個のパターンを検出している。２２個のパターンは、図７に示すように、「ａ」，「ｂ」，「ｃ」，「ｄ」，「ｉ」，「ｊ」，「ｋ」の７種類に分類されている。なお、図６の各図の３画素×３画素の図形の上の英字は、各々の種類を示している。
【００４５】
「ａ」の種類は、上述した通り、始点、もしくは孤立点、もしくは内部の形状であり、図６（１），（４），（６），（７），（１０），（１１），（１２），（１５），（１６），（１７）が該当する。図６（１），（４）は、中心画素からみて上、左上、右上の画素と、左の画素が「０」になっているため、始点、もしくは孤立点の形状となる。例えば、図６（１）が、始点の形状であり、図６（４）が、孤立点の形状である。図６（６），（７），（１０），（１１），（１２），（１５），（１６）は、中心画素からみて上下の画素と左右の画素の画素値が「１」になっているため、内部の形状として分類される。図６（１７）は、中心画素からみて上、左下、及び左右の画素の画素値が「１」になっており、この形状も少し変形した内部の形状として分類される。
【００４６】
「ｂ」の種類は、連続する走行方向（縦方向）の端の形状であり、図６（１８）が該当する。「ｂ」の種類の特徴は、例えば、下側の端である場合、中心画素からみて上、左右の画素の画素値が「１」になっており、左下と下の画素の画素値が「０」になっていることである。上側の端である場合は、欠陥４１には含まれていないが、例えば、図８に示すように、中心画素からみて左、左下の画素の画素値が「１」になっており、左上、上、右上の画素の画素値が「０」になっているというパターンになる。なお、図８において、右、右下、下の画素の画素値を「？」で示しているが、これは、画素値が「０」であっても「１」であってもよいことを示している。
【００４７】
「ｃ」の種類は、連続する幅方向（横方向）の端の形状であり、図６（３），（９），（１９）が該当する。「ｃ」の種類の特徴は、例えば、左端の場合、図６（９）のように中心画素からみて上、右の画素の画素値が「１」になっており、左、左上の画素の画素値が「０」になっていることである。また、右端の場合、図６（３），（１９）のように、中心画素からみて上、下、左の画素の画素値が「１」になっており、右、右上が「０」になっていることである。
【００４８】
「ｄ」の種類は、斜めの形状であり、図６（２），（５），（１３），（１４），（２０）が該当する。斜めの形状には、左側の上下の斜めと右側の上下の斜めの形状がある。例えば、図６（２），（５），（１４）は、左側の上の斜め形状であり、その特徴は、中心画素からみて右、右上の画素の画素値が「１」になっており、上、左、左上の画素の画素値が「０」になっていることである。図６（１３）は、右側の上の斜め形状であり、その特徴は、中心画素からみて左、左上、下の画素の画素値が「１」になっており、上、右、右上の画素の画素値が「０」になっていることである。図６（２０）は、左側の下の斜め形状であり、その特徴は、中心画素からみて右、上、左上の画素の画素値が「１」になっており、左の画素の画素値が「０」になっていることである。右側の下の斜め形状は、欠陥４１には含まれていないが、例えば、図９に示すように、中心画素からみて左、左下、上、右上の画素の画素値が「１」になっており、左の画素の画素値が「０」というパターンになる。なお、図９において、左上、下、右下の画素の画素値を「？」で示しているが、これは、画素値が「０」であっても「１」であってもよいことを示している。
【００４９】
「ｉ」の種類は、「ｂ」であって、かつ「ｄ」である形状である。すなわち、連続する走行方向の端であって、斜めの形状であり、図６（２１）が該当する。「ｉ」の種類の特徴は、例えば、中心画素からみて左、上、右上の画素の画素値が「１」になっており、右、下、左下の画素の画素値が「０」になっていることである。また、「ｉ」に該当する他のパターンとして、図１０に示すパターンがある。図１０に示す「ｉ」の種類の特徴は、中心画素からみて、左上、左、右の画素の画素値が「１」になっており、上、右上の画素の画素値が「０」になっていることである。なお、図１０において、左下、下、右下の画素の画素値を「？」で示しているが、これは、画素値が「０」であっても「１」であってもよいことを示している。
【００５０】
「ｊ」の種類は、「ｃ」であって、かつ「ｄ」である形状である。すなわち、連続する幅方向の端であって、斜めの形状であり、図６（２２）が該当する。「ｊ」の種類の特徴は、例えば、中心画素からみて上、左上の画素の画素値が「１」になっており、左右と右上の画素の画素値が「０」になっていることである。
【００５１】
「ｋ」の種類は、斜め方向であって、かつ凹みの形状であり、図６（８）が該当する。「ｋ」の種類の特徴は、例えば、中心画素からみて、左、左下、左上、右上の画素の画素値が「１」になっており、上、右の画素の画素値が「０」になっていることである。また、「ｋ」に該当する他のパターンとして、図１１に示すパターンがある。図１１に示す「ｋ」の種類の特徴は、中心画素からみて、左上、右上、右の画素の画素値が「１」になっており、上、左の画素の画素値が「０」になっていることである。なお、図１１において、左下、下、右下の画素の画素値を「？」で示しているが、これは、画素値が「０」であっても「１」であってもよいことを示している。
【００５２】
なお、図６を参照して説明した「ａ」，「ｂ」，「ｃ」，「ｄ」，「ｉ」，「ｊ」，「ｋ」の種類について、画素値について言及していない箇所の画素の画素値は、「０」であっても「１」であってもよい。
【００５３】
欠陥４１には、「ｅ」、「ｆ」、「ｇ」、「ｈ」、「ｌ」、「ｍ」、「ｎ」、「ｏ」、「ｐ」の種類に該当するパターンが現れていなかったため、これらの種類の特徴について、図１２から図２０を参照しつつ説明する。なお、図１２から図２０において、「？」で示した画素については、図８から図１１と同様に、画素値が「０」であっても「１」であってもよいことを示している。また、図１２から図２０の各図の３画素×３画素の図形の上の英字は、図６と同様に各々の種類を示している。
【００５４】
「ｅ」の種類は、幅方向（横方向）の突起の形状である。図１２は、「ｅ」の種類の特徴を示す図であり、中心画素からみて左の画素の画素値が「１」になっており、左上、上、右上、左下、下の画素の画素値が「０」になっている。
【００５５】
「ｆ」の種類は、走行方向（縦方向）の突起の形状である。図１３は、「ｆ」の種類の特徴を示す図であり、中心画素からみて上の画素の画素値が「１」になっており、左上、左、右上、右の画素の画素値が「０」になっている。
【００５６】
「ｇ」の種類は、斜め方向の突起、もしくは下方向の突起、もしくは凹みの形状である。図１４（ｉ）は、右斜め上に向かう斜め方向の突起の形状を示しており、中心画素からみて、右上の画素の画素値が「１」になっており、左上、上、左右の画素の画素値が「０」になっている。図１４（ｉｉ）は、左斜め上に向かう斜め方向の突起の形状を示しており、中心画素からみて左上の画素の画素値が「１」になっており、右上、上、左の画素の画素値が「０」になっている。
【００５７】
図１４（ｉｉｉ）は、下方向の突起の形状を示しており、中心画素からみて左上、上、右上の画素の画素値が「１」になっており、左右の画素の画素値が「０」になっている。  図１４（ｉｖ）は、凹みの形状を示しており、中心画素からみて左上、右上、左右、左下の画素の画素値が「１」になっており、上の画素の画素値が「０」になっている。
【００５８】
「ｈ」の種類は、右下の角の形状である。図１５は、「ｈ」の種類の特徴を示す図であり、中心画素からみて上、左の画素の画素値が「１」になっており、右上、右、下、左下の画素の画素値が「０」になっている。
【００５９】
「ｌ」の種類は、下方向の突起であって、かつ凹みの形状である。図１６は、「ｌ」の種類の特徴を示す図であり、中心画素からみて左上、右上の画素の画素値が「１」になっており、左右と、上の画素の画素値が「０」になっている。
【００６０】
「ｍ」の種類は、「ｂ」であって、かつ「ｇ」である形状である。すなわち、連続する走行方向の端であって、（ｇ）のいずれかの形状である。図１７（ｉ）は、連続する走行方向の端であって、（ｇ）の中の凹みの形状を示す図であり、中心画素からみて左上、右上、左右の画素の画素値が「１」になっており、上、下、左下の画素の画素値が「０」になっている。また、図１７（ｉｉ）は、連続する走行方向の端であって、（ｇ）の中の斜め方向の突起の形状を示す図であり、中心画素からみて右上、左、左下の画素の画素値が「１」になっており、左上、上、右の画素の画素値が「０」になっている。
【００６１】
「ｎ」の種類は、「ｂ」であって、かつ「ｄ」であって、かつ凹みの形状である。すなわち、連続する走行方向の端であって、斜めの形状であり、かつ凹みの形状である。図１８は、「ｎ」の種類の特徴を示す図であり、中心画素からみて左上、右上、左の画素の画素値が「１」になっており、上、右、下、左下の画素の画素値が「０」になっている。
【００６２】
「ｏ」の種類は、「ｅ」であって、かつ「ｇ」である形状である。すなわち、幅方向（横方向）の突起の形状であって、かつ（ｇ）のいずれかの形状である。図１９は、「ｏ」の種類の特徴を示す図であり、中心画素からみて右上、左の画素の画素値が「１」になっており、左上、上、右、下、左下の画素の画素値が「０」になっている。
【００６３】
「ｐ」の種類は、「ｅ」であって、かつ「ｄ」である形状である。すなわち、幅方向（横方向）の突起の形状であって、斜め形状である。図２０は、「ｐ」の種類の特徴を示す図であり、中心画素からみて右上、左右の画素の画素値が「１」になっており、左上、上、下、左下の画素の画素値が「０」になっている。
【００６４】
上記の実施形態の構成により、欠陥検査装置１において、記憶部１４は、縦横がそれぞれ３画素のブロック５０における中心画素以外の８個の周辺画素の画素値の組み合わせが異なるパターンごとに予め定めた長さに関する値を、パターンの各々に関連付けて予め記憶する。周囲長算出部１３は、欠陥４１の画像を含む２値化された欠陥包含画像情報４０に含まれるブロック５０の各々について、欠陥包含画像情報４０における左上のブロック５０から１画素ごとに欠陥包含画像情報４０の横方向に走査することを欠陥包含画像情報４０の縦方向にわたって繰り返し、走査の際、ブロック５０の中心画素の画素値が１である場合、中心画素以外の周辺画素のパターンに対応する長さに関する値を記憶部１４から読み出して加算することにより欠陥４１の周囲長を算出する。
【００６５】
換言すると、周囲長算出部１３は、欠陥４１の形状を３画素×３画素のブロック５０の単位で分解し、分解した形状ごとに予め対応付けられている長さに関する値を加算していくという処理によって欠陥４１の周囲長を算出している。そのため、欠陥４１がどのような形状であっても、３画素×３画素に分解してしまうため、欠陥４１の形状の複雑さによって周囲長の算出が困難になるということはない。また、３画素×３画素の形状ごとに長さに関する値が予め対応付けられているため、周囲長の算出に要する時間は、欠陥４１に含まれる画素数に応じて増加するだけであり、欠陥４１の画素数が同じであれば、欠陥４１の形状の複雑さに関わらず、同じ時間で周囲長を算出することができる。
【００６６】
すなわち、本実施形態による処理は、周囲長算出部１３が、走査の際に、中心画素の画素値が「１」である場合に、記憶部１４から該当するパターンを検出して、当該パターンに関連付けられている長さに関する値を加算するという手順を繰り返す処理である。そのため、輪郭追跡による周囲長を測定する手段のように最初の画素に戻る必要もなく、また、欠陥４１が中空の形状であっても処理が複雑化することもなく、周囲長の算出時間の短縮を図ることを可能としている。
【００６７】
また、長さに関する値として、幅方向の分解能Ｈ（ｍｍ／画素）と、走行方向の分解能Ｖ（ｍｍ／画素）と、斜め方向の単位長であるＤ（ｍｍ／画素）とを組み合わせた値を適用しているため、幅方向と走行方向の分解能が異なる場合であっても、正確な周囲長を算出することが可能となっている。
【００６８】
したがって、本実施形態の構成により、欠陥包含画像情報４０における欠陥４１の形状に関わらず、欠陥４１の周囲長などの特徴量の算出を容易にし、また算出時間も短縮することが可能となる。
【００６９】
なお、上記の実施形態の構成では、周囲長算出部１３は、ブロック５０を左上から移動させてラスタスキャンを行っているが、本発明の構成は、当該実施の形態に限られない。欠陥包含画像情報４０に含まれる３画素×３画素の領域の全てについて、図５に示したステップＳ２の判定処理を行うことができるのであれば、ラスタスキャンにしたがった走査順でなくてもよい。
【００７０】
また、上記の実施形態では、検査対象物３０が、搬送されたり、巻き取られたりして走行する場合の処理について説明しているが、検査対象物３０が走行せず、人手によって１枚ずつ差し替えられる構成であってもよい。
【００７１】
また、上記の実施形態において、撮像部１０が備えるラインセンサ１０−２には、例えば、８１９２素子のものが適用されるが、当該素子数に限られるものではなく、少ない素子数のものや、より素子数の多いものを適用するようにしてもよい。また、欠陥検出部１１に適用する装置として、例えば、（株）メック製の画像処理装置ＬＳＣ６００が適用されるが、当該装置に限られるものではなく、他の装置が適用されてもよい。
【００７２】
また、上記の実施形態では画像抽出部１２が抽出する欠陥包含画像情報４０の大きさを８画素×８画素の６４画素として説明したが、当該画素数に限られるものではない。例えば、より大きな２５６画素×２５６画素の大きさの欠陥包含画像情報４０を抽出するようにしてもよい。また、縦と横の画素数が異なっていてもよく、例えば、走行方向（横方向）がｎ画素、幅方向（縦方向）がｍ画素、の場合、図５に示すフローチャートのループＬ１ｓ〜Ｌ１ｅは、ｙ＝２〜ｎ−１の範囲で処理を繰り返し、ループＬ２ｓ〜Ｌ２ｅは、ｘ＝２〜ｍ−１の範囲で処理を繰り返すことになる。
【００７３】
上述した実施形態における欠陥検査装置１をコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよく、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のプログラマブルロジックデバイスを用いて実現されるものであってもよい。
【００７４】
以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【符号の説明】
【００７５】
１  欠陥検査装置
１０  撮像部
１０−１  ライン照明
１０−２  ラインセンサ
１１  欠陥検出部
１２  画像抽出部
１３  周囲長算出部
１４  記憶部
３０  検査対象物
【図１】
2019113477.tif 000003
【図２】
2019113477.tif 000004
【図３】
2019113477.tif 000005
【図４】
2019113477.tif 000006
【図５】
2019113477.tif 000007
【図６】
2019113477.tif 000008
【図７】
2019113477.tif 000009
【図８】
2019113477.tif 000010
【図９】
2019113477.tif 000011
【図１０】
2019113477.tif 000012
【図１１】
2019113477.tif 000013
【図１２】
2019113477.tif 000014
【図１３】
2019113477.tif 000015
【図１４】
2019113477.tif 000016
【図１５】
2019113477.tif 000017
【図１６】
2019113477.tif 000018
【図１７】
2019113477.tif 000019
【図１８】
2019113477.tif 000020
【図１９】
2019113477.tif 000021
【図２０】
2019113477.tif 000022
【図２１】
2019113477.tif 000023
【手続補正書】
【提出日】平成31年2月27日(2019.2.27)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
走行方向に向かって走行する検査対象物の画像を撮像して画像情報を出力する撮像部と、
前記画像情報を２値化した２値化画像情報を生成して欠陥を検出する欠陥検出部と、
前記欠陥を含む欠陥包含画像情報を前記２値化画像情報から抽出する画像抽出部と、を備えた欠陥検査装置であって、
縦横がそれぞれ３画素のブロックにおける中心画素以外の８個の周辺画素の画素値の組み合わせが異なるパターンごとに予め定めた長さに関する値を、前記パターンの各々に関連付けて予め記憶する記憶部と、
欠陥の画像を含む２値化された欠陥包含画像情報に含まれる前記ブロックの領域の各々において、当該ブロックの中心画素の画素値が１である場合、前記中心画素以外の前記周辺画素のパターンに対応する前記長さに関する値を前記記憶部から読み出して加算することにより前記欠陥の周囲長を算出する周囲長算出部と、
を備えることを特徴とする欠陥検査装置。
【請求項２】
前記横方向の分解能をＨ、前記縦方向の分解能をＶ、斜め方向の分解能をＤ＝（Ｈ２＋Ｖ２）１／２とした場合、前記長さに関する値は、Ｈ、Ｖ、Ｄ、または０によって表される値であり、
前記パターンは、
「ａ」：始点、もしくは孤立点、もしくは内部の形状、
「ｂ」：連続する縦方向の端の形状、
「ｃ」：連続する横方向の端の形状、
「ｄ」：斜めの形状、
「ｅ」：横方向の突起の形状、
「ｆ」：縦方向の突起の形状、
「ｇ」：斜め方向の突起、もしくは下方向の突起、もしくは凹みの形状、
「ｈ」：右下の角の形状、
「ｉ」：「ｂ」であって、かつ「ｄ」である形状、
「ｊ」：「ｃ」であって、かつ「ｄ」である形状、
「ｋ」：斜め方向であって、かつ凹みの形状、
「ｌ」：下方向の突起であって、かつ凹みの形状、
「ｍ」：「ｂ」であって、かつ「ｇ」である形状、
「ｎ」：「ｂ」であって、かつ「ｄ」であって、かつ凹みの形状、「ｏ」：「ｅ」であって、かつ「ｇ」である形状、または、「ｐ」：「ｅ」であって、かつ「ｄ」である形状の「ａ」〜「ｐ」の少なくともいずれか１つの形状に予め分類され、
前記記憶部は、
前記パターンの形状が
「ａ」に分類される場合、前記長さに関する値として０、「ｂ」に分類される場合、前記長さに関する値としてＨ、「ｃ」に分類される場合、前記長さに関する値としてＶ、「ｄ」に分類される場合、前記長さに関する値としてＤ、「ｅ」に分類される場合、前記長さに関する値として２Ｈ、「ｆ」に分類される場合、前記長さに関する値として２Ｖ、「ｇ」に分類される場合、前記長さに関する値として２Ｄ、「ｈ」に分類される場合、前記長さに関する値として（Ｈ＋Ｖ）、「ｉ」に分類される場合、前記長さに関する値として（Ｈ＋Ｄ）、「ｊ」に分類される場合、前記長さに関する値として（Ｖ＋Ｄ）、「ｋ」に分類される場合、前記長さに関する値として３Ｄ、「ｌ」に分類される場合、前記長さに関する値として４Ｄ、「ｍ」に分類される場合、前記長さに関する値として（Ｈ＋２Ｄ）、「ｎ」に分類される場合、前記長さに関する値として（Ｈ＋３Ｄ）、「ｏ」に分類される場合、前記長さに関する値として（２Ｈ＋２Ｄ）、「ｐ」に分類される場合、前記長さに関する値として（２Ｈ＋Ｄ）
のうち前記分類された形状に応じた長さに関する値を記憶する
ことを特徴とする請求項１に記載の欠陥検査装置。
【請求項３】
前記縦方向は、前記検査対象物の走行方向であり、
前記横方向は、前記検査対象物の幅方向であり、
前記周囲長算出部は、
前記欠陥包含画像情報における左上の前記ブロックから１画素ごとに前記欠陥包含画像情報の横方向に走査することを前記欠陥包含画像情報の縦方向にわたって繰り返し、走査の際、当該ブロックの中心画素の画素値が１である場合、前記中心画素以外の前記周辺画素のパターンに対応する前記長さに関する値を前記記憶部から読み出して加算することにより前記欠陥の周囲長を算出する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の欠陥検査装置。
【請求項４】
走行方向に向かって走行する検査対象物の画像を撮像して画像情報を出力する撮像部と、
前記画像情報を２値化した２値化画像情報を生成して欠陥を検出する欠陥検出部と、
前記欠陥を含む欠陥包含画像情報を前記２値化画像情報から抽出する画像抽出部と、を備えた欠陥検査装置の欠陥検査方法であって、
縦横がそれぞれ３画素のブロックにおける中心画素以外の８個の周辺画素の画素値の組み合わせが異なるパターンごとに予め定めた長さに関する値を、前記パターンの各々に関連付けて予め記憶部に記憶させ、
欠陥の画像を含む２値化された欠陥包含画像情報に含まれる前記ブロックの各々について、欠陥の画像を含む２値化された欠陥包含画像情報に含まれる前記ブロックの領域の各々において、当該ブロックの中心画素の画素値が１である場合、前記中心画素以外の前記周辺画素のパターンに対応する前記長さに関する値を前記記憶部から読み出して加算することにより前記欠陥の周囲長を算出する
ことを特徴とする欠陥検査方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１１】
上記問題を解決するために、本発明の一態様は、走行方向に向かって走行する検査対象物の画像を撮像して画像情報を出力する撮像部と、前記画像情報を２値化した２値化画像情報を生成して欠陥を検出する欠陥検出部と、前記欠陥を含む欠陥包含画像情報を前記２値化画像情報から抽出する画像抽出部と、を備えた欠陥検査装置であって、縦横がそれぞれ３画素のブロックにおける中心画素以外の８個の周辺画素の画素値の組み合わせが異なるパターンごとに予め定めた長さに関する値を、前記パターンの各々に関連付けて予め記憶する記憶部と、欠陥の画像を含む２値化された欠陥包含画像情報に含まれる前記ブロックの領域の各々において、当該ブロックの中心画素の画素値が１である場合、前記中心画素以外の前記周辺画素のパターンに対応する前記長さに関する値を前記記憶部から読み出して加算することにより前記欠陥の周囲長を算出する周囲長算出部と、を備えることを特徴とする欠陥検査装置である。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１３】
また、本発明の一態様は、上記に記載の発明において、前記縦方向は、前記検査対象物の走行方向であり、前記横方向は、前記検査対象物の幅方向であり、前記周囲長算出部は、前記欠陥包含画像情報における左上の前記ブロックから１画素ごとに前記欠陥包含画像情報の横方向に走査することを前記欠陥包含画像情報の縦方向にわたって繰り返し、走査の際、当該ブロックの中心画素の画素値が１である場合、前記中心画素以外の前記周辺画素のパターンに対応する前記長さに関する値を前記記憶部から読み出して加算することにより前記欠陥の周囲長を算出するようにしてもよい。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１４】
また、本発明の一態様は、走行方向に向かって走行する検査対象物の画像を撮像して画像情報を出力する撮像部と、前記画像情報を２値化した２値化画像情報を生成して欠陥を検出する欠陥検出部と、前記欠陥を含む欠陥包含画像情報を前記２値化画像情報から抽出する画像抽出部と、を備えた欠陥検査装置の欠陥検査方法であって、縦横がそれぞれ３画素のブロックにおける中心画素以外の８個の周辺画素の画素値の組み合わせが異なるパターンごとに予め定めた長さに関する値を、前記パターンの各々に関連付けて予め記憶部に記憶させ、欠陥の画像を含む２値化された欠陥包含画像情報に含まれる前記ブロックの各々について、欠陥の画像を含む２値化された欠陥包含画像情報に含まれる前記ブロックの領域の各々において、当該ブロックの中心画素の画素値が１である場合、前記中心画素以外の前記周辺画素のパターンに対応する前記長さに関する値を前記記憶部から読み出して加算することにより前記欠陥の周囲長を算出することを特徴とする欠陥検査方法である。