(57)【要約】【課題】検査対象物を容易に且つ精度良く外観検査が可能な外観検査装置を提供する。【解決手段】外観検査装置１は、検査対象物Ｍの外観検査に関する基準データを、検査対象物Ｍに関する複数の基準画像Ｐにおける複数の特徴から取得する基準データ取得部１０と、検査対象物Ｍの画像を取得する画像取得部２０と、基準データ取得部１０によって得られた前記基準データと、画像取得部２０によって得られた検査対象物Ｍの画像とを比較し、その比較結果から得られる整合率に基づいて検査対象物Ｍの良品及び不良品を判定する判定部３０と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査対象物の画像を用いて、前記検査対象物の外観検査を行う外観検査装置であって、
前記検査対象物の外観検査に関する基準データを、前記検査対象物に関する複数の基準画像における複数の特徴から取得する基準データ取得部と、
前記検査対象物の画像を取得する画像取得部と、
前記基準データ取得部によって得られた前記基準データと、前記画像取得部によって得られた前記検査対象物の画像とを比較し、その比較結果から得られる整合率に基づいて前記検査対象物の良品及び不良品を判定する判定部と、
を備える、外観検査装置。
【請求項２】
請求項１に記載の外観検査装置において、
前記基準データ取得部は、前記複数の基準画像における前記複数の特徴から、前記基準データとしての特徴量を取得する、外観検査装置。
【請求項３】
請求項２に記載の外観検査装置において、
前記特徴量は、前記複数の基準画像における前記複数の特徴を重みづけして得られた値であり、
前記判定部は、前記特徴量に対し、前記画像取得部によって得られた前記検査対象物の画像の特徴が所定範囲内であるかどうかによって、前記検査対象物の良品及び不良品を判定する、外観検査装置。
【請求項４】
請求項１から３のいずれか一つに記載の外観検査装置において、
前記複数の基準画像は、前記判定部で判定された前記検査対象物の画像も含む、外観検査装置。
【請求項５】
請求項１から４のいずれか一つに記載の外観検査装置において、
前記基準データを用いて、前記検査対象物の種類を判別する種類判別部をさらに備える、外観検査装置。
【請求項６】
検査対象物の画像を用いて、前記検査対象物の外観検査を行う外観検査方法であって、
前記検査対象物の外観検査に関する基準データを、前記検査対象物に関する複数の基準画像における複数の特徴から取得する基準データ取得工程と、
前記検査対象物の画像を取得する画像取得工程と、
前記基準データ取得部によって得られた前記基準データと、前記画像取得部によって得られた前記検査対象物の画像とを比較し、その比較結果から得られる整合率に基づいて前記検査対象物の良品及び不良品を判定する判定工程と、
を有する、外観検査方法。
【請求項７】
請求項６に記載の外観検査方法において、
前記複数の基準画像は、前記判定部で判定された前記検査対象物の画像も含む、外観検査方法。
【請求項８】
請求項６または７に記載の外観検査方法において、
前記基準データを用いて、前記検査対象物の種類を判別する種類判別工程をさらに有する、外観検査方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、外観検査装置及び外観検査方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
検査対象物の外観検査を行う外観検査装置が知られている。このような外観検査装置として、例えば特許文献１には、検査対象部品の種類に一致した部品検査データを選択し、その部品検査データに基づいて外観検査を行う実装部品検査装置が開示されている。
【０００３】
前記実装部品検査装置は、基板上の同じ位置に実装される部品で、外観の異なる複数種類の部品の外観検査を行う場合、予め部品の種類に応じた部品検査用基準データを記憶部に記憶させておき、部品検査を行う際に、検査対象部品の種類を判別して、その部品に該当する部品検査用基準データを、前記記憶部に記憶させたデータから選択して検査を行う。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−２９９９００号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述の特許文献１に開示されている外観検査装置は、検査対象部品の種類の判別結果に応じて部品検査を行うことができる。しかしながら、前記特許文献１の外観検査装置は、検査対象部品の種類に応じた部品検査用基準データを作成して、該部品検査用基準データを記憶部に予め記憶させる必要がある。
【０００６】
このように、部品検査基準データを予め設定する場合、検査担当者が部品ごとに基準を決める必要があるとともに、基準を変更する場合にも検査担当者が変更後の基準を入力する必要がある。しかも、検査対象物を検査する際に該検査対象物の位置が検査時の基準位置と異なる場合には、前記部品検査基準データを補正するデータが必要になる。
【０００７】
したがって、上述のような外観検査装置を用いた検査では、検査担当者の作業負担が大きい。
【０００８】
本発明の目的は、検査対象物を容易に且つ精度良く外観検査が可能な外観検査装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の一実施形態に係る外観検査装置は、検査対象物の画像を用いて、前記検査対象物の外観検査を行う外観検査装置である。外観検査装置は、前記検査対象物の外観検査に関する基準データを、前記検査対象物に関する複数の基準画像における複数の特徴から取得する基準データ取得部と、前記検査対象物の画像を取得する画像取得部と、前記基準データ取得部によって得られた前記基準データと、前記画像取得部によって得られた前記検査対象物の画像とを比較し、その比較結果から得られる整合率に基づいて前記検査対象物の良品及び不良品を判定する判定部と、を備える。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の一実施形態に係る外観検査装置によれば、検査対象物を容易に且つ精度良く外観検査することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は、実施形態に係る外観検査装置の概略構成を示す機能ブロック図である。
【図２】図２は、検査対象物の良品及び不良品の基準画像の一例を示す図である。
【図３】図３は、外観検査装置の基準データ生成の動作を示すフローチャートである。
【図４】図４は、判定部による種類判別及び外観検査の動作を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面を参照し、本発明の実施の形態を詳しく説明する。なお、図中の同一または相当部分については同一の符号を付してその説明は繰り返さない。また、各図中の構成部材の寸法は、実際の構成部材の寸法及び各構成部材の寸法比率等を忠実に表していない。
【００１３】
（全体構成）
図１は、本発明の実施形態に係る外観検査装置１の概略構成を示す機能ブロック図である。外観検査装置１は、検査対象物Ｍの画像を用いて、検査対象物Ｍの外観検査を行う。すなわち、外観検査装置１は、検査対象物Ｍの複数の基準画像Ｐから得られる基準データと、検査対象物Ｍの画像とを比較し、その比較結果を検査対象物Ｍの外観検査の検査結果として出力する。
【００１４】
詳しくは、外観検査装置１は、基準データ取得部１０と、画像取得部２０と、判定部３０と、記憶部４０と、出力部５０とを備える。
【００１５】
なお、外観検査装置１のうち、基準データ取得部１０、判定部３０及び記憶部４０は、コンピュータ装置によって構成される。基準データ取得部１０、判定部３０及び記憶部４０は、通信回線を介して画像取得部２０及び出力部５０と通信可能なサーバーに構成されてもよい。また、記憶部４０は、コンピュータ装置またはサーバーとは別の記憶装置によって構成されてもよい。基準データ取得部１０及び判定部３０は、人工知能（ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ：ＡＩ）によって構築されるのが好ましい。
【００１６】
基準データ取得部１０は、検査対象物Ｍの複数の基準画像Ｐを用いて、検査対象物Ｍの外観検査に用いる基準データを取得する。基準画像Ｐは、検査対象物Ｍの外観の画像であり、複数種類の検査対象物Ｍにおける良品及び不良品の画像を含む。また、基準画像Ｐは、予め得られた画像と、後述の判定部３０によって外観検査が行われた検査対象物Ｍの画像とを含む。すなわち、基準画像Ｐは、外観検査装置１が検査対象物Ｍの外観検査を行うことによって、対象となる画像が増加する。なお、基準画像Ｐは、予め得られた画像だけを含んでもよい。
【００１７】
本実施形態では、検査対象物Ｍの不良品は、外表面に傷または凹みなどの損傷を有する検査対象物である。一方、検査対象物Ｍの良品は、外観検査装置１によって、外表面に傷または凹みなどの損傷が検出されない検査対象物である。
【００１８】
詳しくは、基準データ取得部１０は、基準画像取得部１１と、特徴抽出部１２と、基準データ生成部１３とを有する。
【００１９】
基準画像取得部１１は、記憶部４０に記憶されている検査対象物Ｍの複数の基準画像Ｐを取得する。すなわち、基準画像取得部１１は、複数種類の検査対象物Ｍにおける良品の基準画像と、複数種類の検査対象物Ｍにおける不良品の基準画像とを、それぞれ、複数取得する。記憶部４０に記憶されている基準画像Ｐは、後述するように、基準画像データの画像と、後述の判定部３０による外観検査結果の画像とを含む。基準画像取得部１１が取得する検査対象物Ｍの良品及び不良品の基準画像Ｐ１からＰ８の一例を、図２に示す。
【００２０】
なお、図２の例では、検査対象物Ｍは、平面視で円形状の同じ種類の金属製部品である。図２において、符号Ｐ１からＰ８は、基準画像であり、符号Ｍ１からＭ８は、検査対象物であり、符号Ｘ１からＸ４は、検査対象物Ｍ５〜Ｍ８がそれぞれ外表面に有する傷である。検査対象物Ｍは、円形以外の形状であってもよいし、樹脂製品など金属製部品以外であってもよい。
【００２１】
特徴抽出部１２は、基準画像取得部１１が取得した前記複数の基準画像Ｐから、特徴を抽出する。具体的には、特徴抽出部１２は、前記複数の基準画像Ｐから、検査対象物Ｍの種類の判別及び検査対象物Ｍの良品及び不良品の判定に用いるための特徴を抽出する。特徴抽出部１２は、前記特徴として、例えば、検査対象物Ｍの形状、検査対象物Ｍの色（色相、明度、彩度）及び色の配置（パターン）などを抽出する。
【００２２】
基準データ生成部１３は、特徴抽出部１２によって前記複数の基準画像Ｐから抽出された特徴を重みづけして得られる特徴量を含む基準データを生成する。前記基準データは、検査対象物Ｍの種類を判別するための種類判別用基準データと、検査対象物Ｍの良品及び不良品を判定するための判定用基準データとを含む。すなわち、基準データ生成部１３は、特徴抽出部１２によって抽出された特徴から、前記種類判別用基準データ及び前記判定用基準データを生成する。
【００２３】
具体的には、基準データ生成部１３は、例えば、特徴抽出部１２によって抽出された特徴のうち、検査対象物Ｍの形状、検査対象物Ｍの色（色相、明度、彩度）及び色の配置（パターン）などから、前記特徴量を生成する。基準データ生成部１３は、前記種類判別用基準データを生成する際に、特徴量における検査対象物Ｍの形状の重みづけを大きくする。
【００２４】
また、基準データ生成部１３は、前記判定用基準データを生成する際に、特徴量において、例えば、不良品で出現する頻度が高い色及びその配置に関する特徴の重みづけを大きくする一方、検査対象物Ｍの全体の色に関する特徴の重みづけを小さくする。
【００２５】
すなわち、基準データ生成部１３は、前記複数の基準画像Ｐから得られた特徴の傾向を良品及び不良品でそれぞれ分析して、良品及び不良品と判定される傾向を特徴量に反映することにより、その傾向に合った前記判定用基準データを生成する。前記判定用基準データは、良品及び不良品の前記複数の基準画像Ｐからそれぞれ抽出された特徴に基づいて得られる特徴量を含む。基準データ生成部１３は、例えば、不良品において検査対象物Ｍの外周側に異常が多い場合には、外周側に関する特徴の優先度が高い判定用基準データを生成する。基準データ生成部１３は、検査対象物Ｍの種類毎に、判定用基準データを生成する。
【００２６】
これにより、前記複数の基準画像Ｐを用いて、検査対象物Ｍをより精度良く且つ容易に外観検査することができる。
【００２７】
なお、前記複数の基準画像から抽出された特徴に基づいて得られる特徴量は、所定の分布を有する。よって、前記種類判別用基準データ及び前記判定用基準データも分布を有するデータである。
【００２８】
既述のように、前記基準データには、予め得られた画像と、後述のように外観検査装置１によって外観検査が行われた検査対象物Ｍの画像とを含む。よって、基準データ生成部１３は、検査対象物Ｍの外観検査の結果に応じて適切な基準データを生成する。したがって、検査対象物Ｍの外観検査の結果に応じて、前記基準データの精度を向上できる。すなわち、外観検査装置１は、前記基準データを学習する学習機能を有する。
【００２９】
画像取得部２０は、検査対象物Ｍの画像を取得する。画像取得部２０は、例えば、カメラなどの画像を撮影してデータとして取得可能な撮像装置である。画像取得部２０は、取得した検査対象物Ｍの画像のデータを、記憶部４０に出力する。記憶部４０は、前記画像データを記憶する。
【００３０】
判定部３０は、記憶部４０から検査対象物Ｍの画像データを読み込んで、該画像データを基準データ生成部１３によって生成された基準データと比較する。判定部３０は、前記画像データと前記基準データとの比較結果から、検査対象物Ｍの種類を判別し、その種類に応じて外観検査を行う。
【００３１】
詳しくは、判定部３０は、種類判別部３１と、外観検査部３２とを有する。
【００３２】
種類判別部３１は、前記画像データから特徴を抽出して、該画像データの特徴と前記種類判別用基準データとを比較し、それらの整合率を求める。具体的には、種類判別部３１は、各種類の検査対象物における特徴量から前記画像データの特徴がどの程度乖離するかを判定する。種類判別部３１は、前記特徴量からの乖離度合いに応じて、検査対象物Ｍの種類を判別する。すなわち、種類判別部３１は、前記特徴量からの乖離度合いが所定の種類の検査対象物における種類判別用基準データの分布の範囲内である場合に、検査対象物Ｍが前記所定の種類であると判別する。
【００３３】
種類判別部３１は、検査対象物Ｍの種類の判別結果を、外観検査部３２に出力する。
【００３４】
外観検査部３２は、種類判別部３１による検査対象物Ｍの種類の判別結果に応じて前記判定用基準データを選定するとともに、前記画像データから特徴を抽出する。外観検査部３２は、選定した判定用基準データと前記画像データから抽出された特徴とを比較し、それらの整合率を求める。具体的には、外観検査部３２は、前記選定した判定用基準データの特徴量から前記画像データの特徴がどの程度乖離するかを判定する。外観検査部３２は、前記特徴量からの乖離度合いが所定範囲内であるかどうかによって、検査対象物Ｍの良品及び不良品を判別する。すなわち、外観検査部３２は、前記特徴量からの前記乖離度合いが所定範囲内であれば、検査対象物Ｍを良品と判定し、前記乖離度合いが所定範囲外であれば、検査対象物Ｍを不良品と判定する。外観検査部３２は、検査対象物Ｍの外観検査の結果を、出力部５０に出力する。なお、前記所定範囲は、検査対象物Ｍを良品と判定する範囲に設定される。
【００３５】
これにより、検査対象物Ｍの良品及び不良品をより精度良く判定できる。しかも、前記特徴量に対し、前記検査対象物の特徴が所定範囲内であるかどうかによって、検査対象物Ｍの良品及び不良品を判定することにより、外観検査時の条件が変化した場合、及び、検査対象物Ｍが良品の範囲内でばらつきを生じた場合等でも、検査対象物Ｍを精度良く外観検査することができる。
【００３６】
上述のように、外観検査部３２は、前記判定用基準データと前記画像データから抽出された特徴との整合率に基づいて検査対象物Ｍの良品及び不良品を判定する。これにより、検査対象物Ｍの画像全体を、前記判定用基準データと比較して良品及び不良品を判定できる。したがって、検査対象物Ｍの良品及び不良品を、精度良く外観検査することができる。
【００３７】
記憶部４０には、複数の基準画像Ｐの一部である基準画像データが記憶されるとともに、基準データ取得部１０で生成された基準データ、画像取得部２０で取得された検査対象物Ｍの画像データ及び判定部３０による外観検査結果が記憶される。記憶部４０は、例えば、メモリ、ハードディスクなどの記憶媒体である。
【００３８】
基準データ取得部１０及び判定部３０は、記憶部４０に対し、データの授受が可能に接続される。画像取得部２０は、記憶部４０に対し、データを送信可能に接続される。記憶部４０に記憶された前記基準画像データ及び前記外観検査結果は、複数の基準画像Ｐとして、基準データ取得部１０で基準データを生成する際に用いられる。記憶部４０に記憶された前記基準データ及び前記画像データは、判定部３０で検査対象物Ｍの外観検査を行う際に用いられる。
【００３９】
出力部５０は、判定部３０における検査対象物Ｍの外観検査結果を出力する。出力部５０は、前記外観検査結果を画像及び音などによって出力して、作業者に報知する。出力部５０は、例えば、前記外観検査結果を表示する表示装置、及び、前記外観検査結果を音などで出力する出力装置等を含む。なお、出力部５０は、他の装置に対し、前記外観検査結果を出力してもよい。
【００４０】
（外観検査）
次に、上述の構成を有する外観検査装置１による外観検査の方法、すなわち外観検査装置１の動作について、図３及び図４を用いて説明する。外観検査装置１は、外観検査のための基準データを生成し、該基準データを用いて検査対象物Ｍの外観検査を行う。図３は、基準データ生成部１０による基準データの生成の動作を示すフローチャートである。図４は、判定部３０による種類判別及び外観検査の動作を示すフローチャートである。
【００４１】
図３を用いて、外観検査装置１による基準データの生成の動作を説明する。
【００４２】
図３に示すフローがスタートすると（ＳＴＡＲＴ）、まず、基準データ生成部１０の基準画像取得部１１が基準画像の取り込みを行う（ステップＳＡ１）。このステップＳＡ１では、基準画像取得部１１は、検査対象物Ｍの各種類において、良品及び不良品の基準画像を複数取得する。前記基準画像は、予め得られた画像と、後述のように外観検査装置１によって外観検査が行われた検査対象物Ｍの画像とを含む。
【００４３】
次に、特徴抽出部１２は、基準画像取得部１１が取得した前記複数の基準画像から、検査対象物Ｍの種類の判別及び検査対象物Ｍの良品及び不良品の判定に用いるための特徴を抽出する（ステップＳＡ２）。前記特徴は、例えば、検査対象物Ｍの形状、検査対象物Ｍの色（色相、明度、彩度）及び色の配置（パターン）などである。
【００４４】
そして、基準データ生成部１３は、特徴抽出部１２によって抽出された特徴を重みづけして得られる特徴量を含む基準データを生成する（ステップＳＡ３）。この基準データは、検査対象物Ｍの種類を判別するための種類判別用基準データと、検査対象物Ｍの良品及び不良品を判定するための判定用基準データとを含む。
【００４５】
基準データ生成部１３は、例えば、特徴抽出部１２によって抽出された特徴のうち、検査対象物Ｍの形状、検査対象物Ｍの色（色相、明度、彩度）及び色の配置（パターン）などから、前記特徴量を生成する。また、基準データ生成部１３は、特徴抽出部１２で抽出された特徴の傾向を良品及び不良品でそれぞれ分析して、良品及び不良品と判定された傾向を前記特徴量に反映することにより、その傾向に合った前記判定用基準データを生成する。前記判定用基準データは、良品及び不良品の前記複数の基準画像Ｐからそれぞれ抽出された特徴に基づいて得られる特徴量を含む。基準データ生成部１３は、検査対象物Ｍの種類毎に判定用基準データを生成する。
【００４６】
なお、前記複数の基準画像から抽出された特徴に基づいて得られる特徴量は、所定の分布を有する。よって、前記種類判別用基準データ及び前記判定用基準データも分布を有するデータである。
【００４７】
基準データ生成部１３で生成された基準データは、記憶部４０に記憶される。その後、このフロー終了する（ＥＮＤ）。
【００４８】
次に、図４を用いて、外観検査装置１による種類判別及び外観検査の動作を説明する。
【００４９】
図４に示すフローがスタートすると（ＳＴＡＲＴ）、まず、画像取得部３０が検査対象物Ｍの画像データを取得する（ステップＳＢ１）。画像取得部３０で取得された画像データは、記憶部４０に記憶される。
【００５０】
次に、判定部３０の種類判別部３１が、記憶部４０に記憶された種類判別用基準データ及び画像データを読み込んで、該画像データの特徴を抽出するとともに、該画像データの特徴と前記種類判別用基準データとを比較し、それらの整合率を求める。すなわち、種類判別部３１は、各種類の検査対象物Ｍにおける前記種類判別用基準データの特徴量から前記画像データの特徴がどの程度乖離するかを判定する。種類判別部３１は、検査対象物Ｍの種類の判別結果を、外観検査部３２に出力する。
【００５１】
外観検査部３２は、種類判別部３１による種類の判別結果を用いて、記憶部４０に記憶された判定用基準データの中から、検査対象物Ｍの種類に応じた判定用基準データを選択する。また、外観検査部３２は、記憶部４０に記憶された画像データを読み込んで、該画像データの特徴を抽出するとともに、該画像データの特徴と前記選択した判定用基準データとを比較し、それらの整合率を求める。すなわち、外観検査部３２は、前記判定用基準データの特徴量から前記画像データの特徴がどの程度乖離するかを判定する（ステップＳＢ３）。外観検査部３２は、前記乖離度合いが所定範囲内であれば（ステップＳＢ３でＹＥＳの場合）、検査対象物Ｍを良品と判定し（ステップＳＢ４）、前記乖離度合いが所定範囲外であれば（ステップＳＢ３でＮＯの場合）、検査対象物Ｍを不良品と判定する（ステップＳＢ５）。
【００５２】
外観検査部３２は、検査対象物Ｍの外観検査の結果を、出力部５０及び記憶部４０にそれぞれ出力する。
【００５３】
出力部５０は、外観検査部３２の検査結果を、出力する（ステップＳＢ６）。その後、このフローを終了する（ＥＮＤ）。
【００５４】
ここで、ステップＳＡ１からＳＡ３が基準データ取得工程に対応し、ステップＳＢ１が画像取得工程に対応し、ステップＳＢ３からＳＢ５が判定工程に対応する。また、ステップＳＢ２が種類判別工程に対応する。
【００５５】
以上より、外観検査装置１は、複数種類の検査対象物Ｍにおける複数の基準画像Ｐから抽出された特徴を重みづけすることによって、外観検査に用いる基準データを取得する。具体的には、外観検査装置１は、前記基準データとして、種類を判別するための種類判別基準データと、良品及び不良品を判定するための判定用基準データとを含むデータを取得する。そして、外観検査装置１は、前記基準データを用いて、検査対象物Ｍの種類を判別するとともに、該種類に応じて検査対象物Ｍの外観検査を行う。
【００５６】
これにより、検査対象物Ｍの種類に応じて前記基準データを設定する必要がなくなるとともに、検査基準を変更する場合に前記基準データを設定し直す必要がなくなる。しかも、検査対象物Ｍを検査する際に検査対象物Ｍの位置が検査時の基準位置と異なる場合でも、前記基準データを補正する必要がない。よって、前記基準データの設定の手間を省略できる。
【００５７】
また、検査対象物Ｍの外観検査の際に、複数の基準画像Ｐから抽出された特徴を重みづけすることによって得られた基準データを用いることで、検査対象物Ｍの外観検査を精度良く且つ迅速に行うことができる。
【００５８】
したがって、本実施形態の構成により、検査対象物Ｍを容易に且つ精度良く外観検査することができる。
【００５９】
しかも、本実施形態の外観検査装置１では、前記基準画像Ｐに外観検査した検査対象物Ｍの画像も含まれる。すなわち、外観検査装置１は、基準データの生成時に外観検査の結果も用いる。これにより、外観検査の結果に応じて前記基準データの精度を向上できる。これにより、前記基準データを修正することなく、検査対象物Ｍの外観検査の検査精度を向上できる。
【００６０】
（その他の実施形態）
以上、本発明の実施の形態を説明したが、上述した実施の形態は本発明を実施するための例示に過ぎない。よって、上述した実施の形態に限定されることなく、その趣旨を逸脱しない範囲内で上述した実施の形態を適宜変形して実施することが可能である。
【００６１】
前記実施形態では、外観検査装置１は、検査対象物Ｍの種類の判別を、外観検査の前に行う。しかしながら、外観検査装置は、検査対象物の種類の判別と外観検査とを同時に行ってもよい。また、外観検査装置が、検査対象物の種類の判別を行わなくてもよい。
【産業上の利用可能性】
【００６２】
本発明は、検査対象物の画像を用いて、前記検査対象物の外観検査を行う外観検査装置に適用可能である。
【符号の説明】
【００６３】
１  外観検査装置
１０  基準データ取得部
１１  基準画像取得部
１２  特徴抽出部
１３  基準データ生成部
２０  画像取得部
３０  判定部
３１  種類判別部
３２  外観検査部
４０  記憶部
５０  出力部
Ｍ  検査対象物
【図１】
2019056591.tif 000003
【図２】
2019056591.tif 000004
【図３】
2019056591.tif 000005
【図４】
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