(57)【要約】【課題】透明板状体における光学的歪みを少ない演算量で検出することができる透明板状体検査方法を提供する。【解決手段】光源１は、所定のパターンを照射する。ラインセンサカメラ２は、そのパターンにほぼ対応する撮像画素を有する。ラインセンサカメラ２は、ガラス板５が搬送されている状態で、そのパターンを撮像する。そして、演算装置３は、ラインセンサカメラ２によって得られた画像データ中の各画素の階調値の包絡線の節となる箇所を特定する。さらに、演算装置３は、包絡線の節と次の節との間隔の指標値である節間隔指標値を算出する。そして、演算装置３は、節間隔指標値に基づいて、ガラス板５の光学的歪みの発生箇所を検出する。【選択図】図１
2015184059.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定のパターンを照射する照射手段と、前記パターンにほぼ対応する撮像画素を有する撮像手段との間で、検査対象となる透明板状体を搬送させながら、前記パターンを前記撮像手段が撮像する撮像工程と、
前記撮像工程で得られた画像データ中の各画素の階調値の包絡線の節となる箇所を特定する節特定工程と、
前記包絡線の節と次の節との間隔の指標値である節間隔指標値を算出する節間隔指標値算出工程と、
前記節間隔指標値に基づいて、透明板状体の光学的歪みの発生箇所を検出する光学的歪み検出工程とを含む
ことを特徴とする透明板状体検査方法。
【請求項２】
撮像工程で、照射手段が、同じ一定幅の明部と暗部とが交互に配列されたパターンを照射する
請求項１に記載の透明板状体検査方法。
【請求項３】
撮像工程で、交互に配列された明部または暗部とほぼ一対一に対応する撮像画素を有する撮像手段がパターンを撮像する
請求項２に記載の透明板状体検査方法。
【請求項４】
撮像工程で、撮像手段が、パターンを撮像してから一定期間経過後に、再度、前記パターンを撮像することを繰り返し、
撮像工程で得られる画像データ同士を接続させた画像データに基づいて、節特定工程で、包絡線の節となる箇所を特定する
請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載の透明板状体検査方法。
【請求項５】
節間隔指標値算出工程で、画像データが示す画像から一定の大きさの領域を順次、選択し、選択した領域毎に包絡線の節となる箇所の個数を節間隔指標値として算出する
請求項１から請求項４のうちのいずれか１項に記載の透明板状体検査方法。
【請求項６】
節特定工程で、画像データ中の各画素の階調値の微分結果に基づいて、包絡線の節となる箇所を特定する
請求項１から請求項５のうちのいずれか１項に記載の透明板状体検査方法。
【請求項７】
光学的歪み検出工程で、透明板状体の光学的歪みの程度を検出する
請求項１から請求項６のうちのいずれか１項に記載の透明板状体検査方法。
【請求項８】
前記節間隔指標値に基づいて、透明板状体の光学的歪みの発生箇所の曲率を算出する曲率算出工程を含む
請求項１から請求項７のうちのいずれか１項に記載の透明板状体検査方法。
【請求項９】
所定のパターンを照射する照射手段と、
前記パターンにほぼ対応する撮像画素を有する撮像手段とを備え、
前記撮像手段は、当該撮像手段と前記照射手段との間で検査対象となる透明板状体が搬送されている状態で、前記パターンを撮像し、
撮像手段によって得られた画像データ中の各画素の階調値の包絡線の節となる箇所を特定する節特定手段と、
前記包絡線の節と次の節との間隔の指標値である節間隔指標値を算出する節間隔指標値算出手段と、
前記節間隔指標値に基づいて、透明板状体の光学的歪みの発生箇所を検出する光学的歪み検出手段とを備える
ことを特徴とする透明板状体検査装置。
【請求項１０】
照射手段は、同じ一定幅の明部と暗部とが交互に配列されたパターンを照射する
請求項９に記載の透明板状体検査装置。
【請求項１１】
撮像手段は、交互に配列された明部または暗部とほぼ一対一に対応する撮像画素を有する
請求項１０に記載の透明板状体検査装置。
【請求項１２】
撮像手段は、パターンを撮像してから一定期間経過後に、再度、前記パターンを撮像することを繰り返し、
節特定手段は、撮像手段によって得られた画像データ同士を接続させた画像データに基づいて、包絡線の節となる箇所を特定する
請求項９から請求項１１のうちのいずれか１項に記載の透明板状体検査装置。
【請求項１３】
節間隔指標値算出手段は、画像データが示す画像から一定の大きさの領域を順次、選択し、選択した領域毎に包絡線の節となる箇所の個数を節間隔指標値として算出する
請求項９から請求項１２のうちのいずれか１項に記載の透明板状体検査装置。
【請求項１４】
節特定手段は、画像データ中の各画素の階調値の微分結果に基づいて、包絡線の節となる箇所を特定する
請求項９から請求項１３のうちのいずれか１項に記載の透明板状体検査装置。
【請求項１５】
光学的歪み検出手段は、透明板状体の光学的歪みの程度を検出する
請求項９から請求項１４のうちのいずれか１項に記載の透明板状体検査装置。
【請求項１６】
前記節間隔指標値に基づいて、透明板状体の光学的歪みの発生箇所の曲率を算出する曲率算出手段を備える
請求項９から請求項１５のうちのいずれか１項に記載の透明板状体検査装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、透明板状体の光学的歪みを検出する透明板状体検査方法および透明板状体検査装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
透明板状体検査方法の一例が特許文献１に記載されている。特許文献１に記載された方法では、明部と暗部が同じ一定幅で配列されたグリッドパターンと撮像装置との間で透明板状体を搬送しながら、そのグリッドパターンを撮像装置で撮像する。このとき、ｎ個のグリッドに対して、Ｘ×ｎ±α個（Ｘ＝４ｐ、ｐは１以上の整数）のＣＣＤ（Charge Coupled Device ）画素を対応させて撮像を行う。そして、その結果得られるモアレ縞の画像データから複数種類の正弦波のデータを算出し、その複数種類の正弦波から各画素における位相角度を求め、各画素間の位相角度の変化の乱れから光学的歪みを有する欠陥を検出する。なお、上記のαは、モアレ縞の個数である。
【０００３】
特許文献１に記載された撮像方法によって得られる画像において、連続する画素の階調値の変化を図示すると、図１９に示すようになる。図１９は、特許文献１における図１６を模式的に示したものである。図１９に示すように、特許文献１に記載された撮像方法によって得られる画像における階調値の変化は、全体的に、連続した画素において階調値が増加する場合には、ある画素の次の画素で階調値が増加し、その次の画素でさらに階調値が増加するという傾向がある。同様に、連続した画素において階調値が減少する場合には、ある画素の次の画素で階調値が減少し、その次の画素でさらに階調値が減少するという傾向がある。換言すれば、全体的に、連続した画素において階調値が複数回連続して増加したり、複数回連続して減少したりするという傾向がある。
【０００４】
また、特許文献２にも、明部と暗部が同じ一定幅で配列されたグリッドパターンを撮像装置で撮像することが記載されている。そして、特許文献２では、ｎ個のグリッドに対して、Ｘ×ｎ±α個（Ｘとαは１以上の整数）のＣＣＤ画素を対応させて撮像する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第４０７２４６６号公報
【特許文献２】特許第５１００２４７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１に記載された方法では、透明板状体における光学的歪みを検出するために、撮像によって得られたモアレ縞の画像データに基づいて、複数の正弦波を算出したり、各画素における位相角度を算出したりする処理が必要となる。そのため、特許文献１に記載された方法では、透明板状体における光学的歪みを検出するための演算量が多く、処理負荷が高い。
【０００７】
そこで、本発明は、透明板状体における光学的歪みを少ない演算量で検出することができる透明板状体検査方法および透明板状体検査装置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】
【０００８】
本発明による透明板状体検査方法は、所定のパターンを照射する照射手段と、パターンにほぼ対応する撮像画素を有する撮像手段との間で、検査対象となる透明板状体を搬送させながら、パターンを撮像手段が撮像する撮像工程と、撮像工程で得られた画像データ中の各画素の階調値の包絡線の節となる箇所を特定する節特定工程と、包絡線の節と次の節との間隔の指標値である節間隔指標値を算出する節間隔指標値算出工程と、節間隔指標値に基づいて、透明板状体の光学的歪みの発生箇所を検出する光学的歪み検出工程とを含むことを特徴とする。
【０００９】
撮像工程で、照射手段が、同じ一定幅の明部と暗部とが交互に配列されたパターンを照射してもよい。
【００１０】
撮像工程で、交互に配列された明部または暗部とほぼ一対一に対応する撮像画素を有する撮像手段がパターンを撮像してもよい。
【００１１】
撮像工程で、撮像手段が、パターンを撮像してから一定期間経過後に、再度、パターンを撮像することを繰り返し、撮像工程で得られる画像データ同士を接続させた画像データに基づいて、節特定工程で、包絡線の節となる箇所を特定してもよい。
【００１２】
節間隔指標値算出工程で、画像データが示す画像から一定の大きさの領域を順次、選択し、選択した領域毎に包絡線の節となる箇所の個数を節間隔指標値として算出してもよい。
【００１３】
節特定工程で、画像データ中の各画素の階調値の微分結果に基づいて、包絡線の節となる箇所を特定してもよい。
【００１４】
光学的歪み検出工程で、透明板状体の光学的歪みの程度を検出してもよい。
【００１５】
節間隔指標値に基づいて、透明板状体の光学的歪みの発生箇所の曲率を算出する曲率算出工程を含んでいてもよい。
【００１６】
また、本発明による透明板状体検査装置は、所定のパターンを照射する照射手段と、パターンにほぼ対応する撮像画素を有する撮像手段とを備え、撮像手段が、当該撮像手段と照射手段との間で検査対象となる透明板状体が搬送されている状態で、パターンを撮像し、撮像手段によって得られた画像データ中の各画素の階調値の包絡線の節となる箇所を特定する節特定手段と、包絡線の節と次の節との間隔の指標値である節間隔指標値を算出する節間隔指標値算出手段と、節間隔指標値に基づいて、透明板状体の光学的歪みの発生箇所を検出する光学的歪み検出手段とを備えることを特徴とする。
【００１７】
照射手段が、同じ一定幅の明部と暗部とが交互に配列されたパターンを照射する構成であってもよい。
【００１８】
撮像手段が、交互に配列された明部または暗部とほぼ一対一に対応する撮像画素を有する構成であってもよい。
【００１９】
撮像手段が、パターンを撮像してから一定期間経過後に、再度、パターンを撮像することを繰り返し、節特定手段が、撮像手段によって得られた画像データ同士を接続させた画像データに基づいて、包絡線の節となる箇所を特定する構成であってもよい。
【００２０】
節間隔指標値算出手段が、画像データが示す画像から一定の大きさの領域を順次、選択し、選択した領域毎に包絡線の節となる箇所の個数を節間隔指標値として算出する構成であってもよい。
【００２１】
節特定手段が、画像データ中の各画素の階調値の微分結果に基づいて、包絡線の節となる箇所を特定する構成であってもよい。
【００２２】
光学的歪み検出手段が、透明板状体の光学的歪みの程度を検出する構成であってもよい。
【００２３】
節間隔指標値に基づいて、透明板状体の光学的歪みの発生箇所の曲率を算出する曲率算出手段を備える構成であってもよい。
【発明の効果】
【００２４】
本発明によれば、透明板状体における光学的歪みを少ない演算量で検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本発明の透明板状体検査装置の例を示す模式図。
【図２】光源の照射面を示す説明図。
【図３】ラインセンサカメラに撮像画素と、明部または暗部との対応関係を示す模式図。
【図４】図１に示す状態でラインセンサカメラが撮像した１ライン分の画像データにおける階調値の変化の例を示すグラフ。
【図５】図４に示す階調値の変化を示すグラフにおける包絡線を示す模式図。
【図６】ラインセンサカメラが撮像した１ライン分の画像データにおける階調値の変化を模式的に示すグラフ。
【図７】節以外の部分における階調値の変化を模式的に示した説明図。
【図８】節における画素の階調値の変化を模式的に示した説明図。
【図９】節と節との間隔の変化の例を示す説明図。
【図１０】演算装置の構成例を示すブロック図。
【図１１】画像から選択された領域の例を示す説明図。
【図１２】領域内の節の個数の変化を示す模式図。
【図１３】演算装置の処理経過の例を示すフローチャート。
【図１４】空気の流れの影響を受け揺らぎが生じた画像を示す模式図。
【図１５】光源の照射面を撮像してから一定期間経過後に再度、光源の照射面を撮像することを繰り返す撮像態様で、撮像時に、ラインセンサカメラの撮像範囲を通過している箇所を示す説明図。
【図１６】光源の照射面に異物が付着している場合における階調値の変化の例を示すグラフ。
【図１７】第３の実施形態における演算装置の構成例を示すブロック図。
【図１８】光源までの逆光線追跡経路の模式図。
【図１９】特許文献１に記載された撮像方法によって得られる画像における、連続する画素の階調値の変化を示すグラフ。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。以下の説明では、透明板状体がガラス板である場合を例にして説明するが、本発明は、ガラス板以外の透明板状体の検査にも適用可能である。
【００２７】
［実施形態１］
図１は、本発明の透明板状体検査装置の例を示す模式図である。なお、図１に例示する透明板状体検査装置によって、本発明の透明板状体検査方法が実現される。本発明の透明板状体検査装置は、光源１と、カメラ２と、演算装置３とを備える。図１において、光源１は照射手段であり、カメラ２は撮像手段である。カメラ２は、光源１の照射面と対向するように配置される。そして、検査対象となるガラス板５は、カメラ２と光源１との間で一定方向に搬送される。また、ガラス板５の搬送速度は一定である。そして、カメラ２は、光源１との間でガラス板５が搬送されている状態で、光源１の照射面を撮像する。カメラ２がガラス板５の反対側にある光源１の照射面を撮像した結果得られる画像データに基づいて、演算装置３は、ガラス板５における光学的歪み（リーム）を検出する。光学的歪みは、ガラス板５の形状が変化している態様であっても、ガラス板５の屈折率が不均一になっている態様であってもよい。
【００２８】
図１では、カメラ２と光源１とを結ぶ線６がガラス板５の主面に対して垂直である場合を示しているが、カメラ２と光源１とを結ぶ線６がガラス板５の主面に対して斜めになるように、光源１およびカメラ２を配置してもよい。
【００２９】
図２は光源１の照射面を示す説明図である。光源１は、図２に示す照射面からパターンを照射する。図２に示すように、本実施形態における照射面には、明部１８と暗部１９とが交互に連続して配列されている。明部１８の幅と暗部１９の幅とは共通であり、図２ではこの幅をＷとしている。すなわち、本実施形態において光源１が照射するパターンは、ストライプパターンである。光源１は、明部１８および暗部１９が交互に配列されている方向が、ガラス板５（図１参照）の搬送方向に対して直交するように配置されることが好ましい。
【００３０】
また、以下の説明では、カメラ２がラインセンサカメラである場合を例にして説明し、カメラ２をラインセンサカメラ２と記す。ラインセンサカメラ２は、１ライン上に並ぶ撮像画素を有する。ラインセンサカメラ２は、撮像画素が並ぶ方向が、明部１８および暗部１９が交互に配列されている方向（図２参照）と平行になるように配置されることが好ましい。なお、撮像によって得られた画像内の個々の画素に関しては、単に「画素」と記し、撮像画素と区別する。
【００３１】
ラインセンサカメラ２に設けられる複数の撮像画素は、光源１が照射するストライプパターンにほぼ対応する。より具体的には、個々の撮像画素は、光源１の照射面の明部１８または暗部１９とほぼ一対一に対応する。図３は、ラインセンサカメラ２の撮像画素と、明部１８または暗部１９との対応関係を示す模式図である。図３は、ガラス板５の搬送方向の下流側からラインセンサカメラ２およびストライプパターンを観察した状態を模式的に示している。図３に示す矢印は、撮像画素毎の逆光線追跡経路である。また、明部１８に達する逆光線追跡経路を破線で示し、暗部１９に達する逆光線追跡経路を実線で示している。なお、図３では、ガラス板５に光学的歪みが生じていないものとする。
【００３２】
例えば、明部１８および暗部１９の幅Ｗ（図２参照）と、個々の撮像画素の光源上の解像度とを、完全一致しないが、ほぼ等しくするように設定することによって、個々の撮像画素と明部１８また暗部１９とを完全に一対一に対応しないが、ほぼ一対一に対応させることができる。例えば、Ｗ＝５０μｍであるとすると、個々の撮像画素の光源上の解像度を５０μｍ近傍の値（５０μｍちょうどではない。）に設定すればよい。
【００３３】
個々の撮像画素と明部１８また暗部１９とを完全に一対一に対応しないが、ほぼ一対一に対応させるということは、明部１８および暗部１９の総数をｎ個としたときに、そのｎ個の明部１８および暗部１９に対して、ｎ±α個の撮像画素を対応させることであると言うことができる。ただし、αは、０以外の実数である。ただし、αの絶対値が小さいと、節と節との間隔が大きくなりすぎて、光学的歪みを検出しづらくなる。そのため、αの絶対値はある程度大きな値であることが好ましい。
【００３４】
このように、個々の撮像画素と、明部１８または暗部１９とをほぼ一対一に対応させることによって、ラインセンサカメラ２が光源１の照射面を撮像して得られる画像にはモアレ縞が現れる。演算装置３は、このモアレ縞が現れる画像の画像データに基づいて、ガラス板５の光学的歪みを検出する。
【００３５】
なお、光源１と、ガラス板５の光源１側の面との距離が短すぎると、光学的歪みを検出しにくくなる傾向がある。光源１と、ガラス板５の光源１側の面との距離は、光学的歪みを検出可能な十分長い距離に設定される。
【００３６】
図４は、図１に示す状態でラインセンサカメラ２が撮像した１ライン分の画像データにおける階調値の変化の例を示すグラフである。図４に示す横軸は、１ライン分の画像データにおける個々の画素の並びを表し、縦軸は階調値を表す。上記のように、個々の撮像画素と、明部１８または暗部１９とをほぼ一対一に対応させることによって、光源１の照射面の撮像画像には、モアレ縞が現れる。また、後述する「包絡線の節」以外の部分では、連続して並ぶ画素順に、画像データにおける個々の画素の階調値は、増加、減少、増加、減少、・・・を規則的に繰り返す。また、隣接する画素の階調値の差分の大きさは、階調値の変化と同様に増加、減少を繰り返す。
【００３７】
図５は、図４に示す階調値の変化を示すグラフにおける包絡線を示す模式図である。図５に示すように、階調値の変化を示すグラフの包絡線は、正弦波と、その正弦波を上下に反転させた２つの正弦波によって表される。この２つの正弦波が交差する箇所を「包絡線の節」と呼ぶ。以下、包絡線の節を、単に節と記す。
【００３８】
図６は、ラインセンサカメラ２が撮像した１ライン分の画像データにおける階調値の変化を模式的に示すグラフである。前述のように、節４２以外の部分（例えば、図６に示す部分４１）では、連続して並ぶ画素順に、画像データにおける個々の画素の階調値は、増加、減少、増加、減少、・・・を規則的に繰り返す。図７は、節以外の部分における階調値の変化を模式的に示した説明図である。図７に示すＮ，Ｎ＋１，Ｎ＋２，Ｎ＋３，Ｎ＋４は、連続する画素に割り当てられた画素の識別番号である。ここでは、画素の並び順に識別番号が１ずつ増加しているものとする。節以外の部分では、画素の並ぶ順に、階調値は増加、減少、増加、減少、・・・を繰り返す。また、図８は、節における画素の階調値の変化を模式的に示した説明図である。図８に示すＭ，Ｍ＋１，Ｍ＋２，Ｍ＋３、Ｍ＋４，Ｍ＋５も連続する画素に割り当てられた画素の識別番号である。節に該当する部分では、階調値が増加、減少、増加、減少、・・・を繰り返すという規則性が失われる。例えば、図８に示す例では、画素Ｍ＋１，Ｍ＋２で階調値が増加し、さらに画素Ｍ＋２，Ｍ＋３でも階調値が増加している。従って、階調値が増加および減少を繰り返すという規則性が失われている。従って、「節（包絡線の節）」は、連続して並ぶ画素の階調値が増加および減少を交互に繰り返す規則性が失われている箇所であると言うこともできる。
【００３９】
また、節と節との間隔は、ガラス板に光学的歪みが存在していなければ、理想的には一定の間隔となる。この間隔を通常間隔と記す。一方、ガラス板に光学的歪みが存在する場合、節と節との間隔は、通常間隔から変動し、通常間隔に比べて増加したり、減少したりする。図９は、節と節との間隔の変化の例を示す説明図である。節と節との間隔が通常間隔であれば、その範囲の画素に対応するガラス板の位置には、光学的歪みが生じていないと判断する。一方、品質等に従った所定値を設け、節と節との間隔が通常間隔よりも所定値以上大きいか、あるいは所定値以上小さい場合、その範囲の画素に対応するガラス板の位置には、光学的歪みが生じていると判断する。
【００４０】
なお、実際には、ガラス板に光学的歪みが生じていなくても、通常間隔が完全に一定値になるとは限らず、通常間隔に多少の変動が生じ得る。上記のように、節と節との間隔が通常間隔よりも所定値以上大きいか、あるいは所定値以上小さい場合、その範囲の画素に対応するガラス板の位置には、光学的歪みが生じていると判断することによって、通常間隔に多少の変動が生じても適切に光学的歪みを検出できる。
【００４１】
演算装置３は、階調値が増加および減少を交互に繰り返す規則性が失われている箇所を節として特定し、節と次の節との間隔の指標値に基づいて、ガラス板５の光学的歪みを検出する。
【００４２】
図１０は、演算装置３の構成例を示すブロック図である。演算装置３は、画像接続手段１１と、節特定手段１２と、節間隔指標値算出手段１３と、光学的歪み検出手段１４とを備える。
【００４３】
画像接続手段１１は、ラインセンサカメラ２から順次入力される１ライン毎の画像データ同士を入力順に順次接続させ、面としての画像を表す画像データを生成する。なお、本実施形態では、ラインセンサカメラ２が１ライン毎の画像データを演算装置３に順次入力する場合を例にして説明する。ただし、ラインセンサカメラ２に画像接続手段１１が設けられ、１ライン毎の画像データ同士を順次接続させる処理をラインセンサカメラ２で実行する構成であってもよい。
【００４４】
節特定手段１２は、１ライン毎の画像データ同士が順次接続された画像データ（面としての画像を表す画像データ）に基づいて、１ライン毎に節に該当する箇所を特定する。節特定手段１２は、個々のライン毎に、連続して並んでいる画素の階調値が増加および減少を交互に繰り返すという規則性が失われている箇所を特定することによって、節を特定すればよい。
【００４５】
節間隔指標値算出手段１３は、節と次の節との間隔の指標値である節間隔指標値を算出する。本実施形態では、節間隔指標値算出手段１３は、１ライン毎の画像データ同士が順次接続された画像データが表す画像において、一定の形状および一定の大きさの領域毎に、領域内に存在する節の個数をカウントし、その値を節間隔指標値とする。
【００４６】
図１１は、画像から選択された領域の例を示す説明図である。図１１に示す画像２１は、１ライン毎の画像データ同士が順次接続された画像データが示す画像であって、節を特定した画像である。画像２１に示す黒点が節に該当する。領域２２は、節間隔指標値算出手段１３が画像２１から選択した領域である。節間隔指標値算出手段１３は、領域２２の形状および大きさを変えずに、画像２１上での領域２２の選択位置を順次ずらし、各選択位置において節間隔指標値（領域２２内の節の個数）を求める。
【００４７】
図１２は、領域２２内の節の個数の変化を示す模式図である。図１２（ａ）は、ガラス板５において、光学的歪みが生じていない箇所がラインセンサカメラ２の撮像範囲を通過しているときにラインセンサカメラ２が光源１の照射面を撮像することによって得られた１ライン毎の画像データ同士を入力順に順次接続させ節を特定した画像から領域２２を選択した場合を模式的に示している。図１２（ａ）に示すように、節２３同士の間隔は通常間隔となり、一定である。従って、ガラス板５において光学的歪みが生じていない箇所がラインセンサカメラ２の撮像範囲を通過中に得られた画像データから得られる画像では、節間隔指標値は一定である。
【００４８】
一方、図１２（ｂ），（ｃ）は、ガラス板５において光学的歪みが生じている箇所がラインセンサカメラ２の撮像範囲を通過しているときにラインセンサカメラ２が光源１の照射面を撮像することによって得られた１ライン毎の画像データ同士を入力順に順次接続させ節を特定した画像から領域２２を選択した場合を模式的に示している。図１２（ｂ）では、節２３同士の間隔が通常間隔よりも大きくなった場合を図示している。図１２（ｂ）に示す例では、節２３同士の間隔が通常間隔よりも大きくなっていることにより、節間隔指標値（領域２２内の節２３の個数）は、光学的歪みが生じていない場合（図１２（ａ）参照）よりも減少する。また、図１２（ｃ）では、節２３同士の間隔が通常間隔よりも小さくなった場合を示している。図１２（ｃ）に示す例では、節２３同士の間隔が通常間隔よりも小さくなっていることにより、節間隔指標値（領域２２内の節２３の個数）は、光学的歪みが生じていない場合（図１２（ａ）参照）よりも増加する。
【００４９】
光学的歪み検出手段１４は、節間隔指標値に基づいて、ガラス板５の光学的歪みの発生箇所を検出する。光学的歪み検出手段１４は、領域２２の選択位置毎に算出された節間隔指標値を参照し、節間隔指標値が一定となっている各領域２２に対応するガラス板５上の位置には、光学的歪みが生じていないと判定する。なお、厳密には、光学的歪みが生じていない箇所に対応する各領域２２において、誤差により節間隔指標値が多少変動する可能性がある。そこで、例えば、光学的歪み検出手段１４は、光学的歪みが生じていない場合に対して予め設定される節間隔指標値を理想の基準として、その節間隔指標値（以下、基準となる節間隔指標値と記す。）と領域２２の節間隔指標値との差の絶対値（あるいは、二乗値）を算出する。また、差の絶対値（あるいは、二乗値）が領域２２の節間隔指標値の誤差のみに起因して変化するときの上限値として得られる閾値を予め設定しておく。そして、光学的歪み検出手段１４は、差の絶対値（あるいは、二乗値）が閾値より大きい場合には、その領域２２に対応するガラス板５上の位置に、光学的歪みが生じていると判定する。また、光学的歪み検出手段１４は、基準となる節間隔指標値と領域２２の節間隔指標値との差の絶対値（あるいは、二乗値）が、前述の閾値以下である場合には、その領域２２に対応するガラス板５上の位置に、光学的歪みが生じていないと判定する。なお、ここでは、光学的歪みが生じていない場合における節間隔指標値（基準となる節間隔指標値）が予め一定の固定値として設定される場合を示したが、実際にはレンズ等の歪みにより一定の固定値にできない場合、光学的歪み検出手段１４は、選択された領域２２毎に異なる基準となる節間隔指標値が設定されてもよい。
【００５０】
前述のように、実際には、ガラス板に光学的歪みが生じていなくても、通常間隔が完全に一定値になるとは限らず、通常間隔に多少の変動が生じ得る。上記のように、閾値を用いて判定を行うことによって、通常間隔に多少の変動が生じても適切に光学的歪みを検出できる。
【００５１】
なお、領域２２に対応するガラス板５上の位置について説明する。領域２２に含まれる画素をＡとする。画素Ａに対応するラインセンサカメラ２の撮像画素（Ｐとする。）が、画素Ａを撮像したときに、撮像画素Ｐの撮像範囲を通過していたガラス板５上の位置が、画素Ａに対応するガラス板５上の位置である。このように、領域２２内の画素毎に、対応するガラス板５上の位置を特定することができる。
【００５２】
画像接続手段１１、節特定手段１２、節間隔指標値算出手段１３および光学的歪み検出手段１４は、例えば、プログラムに従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。この場合、ＣＰＵがプログラムを読み込み、そのプログラムに従って、画像接続手段１１、節特定手段１２、節間隔指標値算出手段１３および光学的歪み検出手段１４として動作すればよい。
【００５３】
図１３は、演算装置３の処理経過の例を示すフローチャートである。なお、ラインセンサカメラ２は、光源１との間でガラス板５が搬送されている状態で、光源１の照射面を撮像することを繰り返し、撮像によって得られた１ライン毎の画像データを演算装置３に入力する。この動作は、撮像工程に該当する。
【００５４】
画像接続手段１１は、ラインセンサカメラ２から入力される１ライン毎の画像データを順次記憶する。そして、画像接続手段１１は、所定ライン数分の画像データを記憶したときに、１ライン毎の画像データ同士を入力順に接続させ、面としての画像を表す画像データを生成する（ステップＳ１）。
【００５５】
次に、節特定手段１２は、ステップＳ１で得られた画像データに基づいて、１ライン毎に節に該当する箇所を特定する（ステップＳ２）。ステップＳ２では、節特定手段１２は、個々のライン毎に、連続して並んでいる画素の階調値が増加および減少を交互に繰り返すという規則性が失われている箇所を、節として特定する。ステップＳ２は、節特定工程に該当する。
【００５６】
次に、節間隔指標値算出手段１３は、ステップＳ１で得られた画像データが示す画像から、一定の形状および一定の大きさの領域２２（図１１参照）を順次選択し、各選択位置における領域２２内の節の個数を、節間隔指標値として算出する（ステップＳ３）。ステップＳ４は、節間隔指標値算出工程に該当する。
【００５７】
次に、光学的歪み検出手段１４は、領域２２の選択位置毎に算出された節間隔指標値に基づいて、ガラス板５の光学的歪みの発生箇所を検出する（ステップＳ４）。光学的歪み検出手段１４は、基準となる節間隔指標値（Ｓとする。）と、領域２２の節間隔指標値（Ｔとする。）との差の絶対値（あるいは、二乗値）を算出する。ＳとＴとの差の絶対値（あるいは、二乗値）が領域２２の節間隔指標値の誤差のみに起因して変化するときの上限値として得られる閾値をＵとする。光学的歪み検出手段１４は、基準となる節間隔指標値Ｓと領域２２の節間隔指標値Ｔとの差の絶対値（あるいは、二乗値）が閾値Ｕ以下である場合、その領域２２に対応するガラス板５上の位置には、光学的歪みが生じていないと判定する。すなわち、ある領域２２に関して、｜Ｓ−Ｔ｜（あるいは、（Ｓ−Ｔ）２）がＵ以下であるならば、光学的歪み検出手段１４は、その領域２２に対応するガラス板５上の位置には、光学的歪みが生じていないと判定する。また、光学的歪み検出手段１４は、基準となる節間隔指標値Ｓと領域２２の節間隔指標値Ｔとの差の絶対値（あるいは、二乗値）が閾値Ｕより大きい場合、その領域２２に対応するガラス板５上の位置に、光学的歪みが生じていると判定する。すなわち、ある領域２２に関して、｜Ｓ−Ｔ｜（あるいは、（Ｓ−Ｔ）２）がＵより大きい場合、光学的歪み検出手段１４は、その領域２２に対応するガラス板５上の位置に、光学的歪みが生じていると判定する。ステップＳ４は、光学的歪み検出工程に該当する。
【００５８】
ステップＳ４の後、演算装置３は、ステップＳ１以降の処理を繰り返せばよい。
【００５９】
本実施形態によれば、ラインセンサカメラ２の撮像画素は、光源１の照射面の明部１８または暗部１９（図２参照）とほぼ一対一に対応付けられている。この結果、ラインセンサカメラ２によって得られる画像には、モアレ縞が生じ、階調値のグラフにおいて節となる箇所が生じる。また、ラインセンサカメラ２の撮像画素と光源１の照射面の明部１８または暗部１９とがほぼ一対一に対応していることによって、１ライン分の画像データでは、節以外の部分で、連続して並ぶ画素の階調値が増加および減少を交互に繰り返すという規則性がある（図７参照）。そして、節に該当する部分では、この規則性が失われる（図８参照）。従って、節特定手段１２は、この規則性が失われている箇所を節として容易に特定できる。すなわち、階調値のグラフの包絡線の節を包絡線自体を算出することなく特定でき、節の特定を少ない演算量で実現できる。そして、領域２２の選択位置を順次変更しながら、個々の領域２２における節間隔指標値を算出する処理も、領域２２内の節の個数をカウントすればよいので、少ない演算量で実現できる。さらに、光学的歪み検出手段１４は、ある領域２２における｜Ｓ−Ｔ｜（あるいは、（Ｓ−Ｔ）２）が閾値Ｕより大きい場合に、その領域２２に対応するガラス板５上の位置に光学的歪みが発生していると判定すればよいので、光学的歪み検出手段１４の演算量も少なくて済む。従って、本実施形態によれば、少ない演算量で、ガラス板５の光学的歪みの発生位置を検出することができる。
【００６０】
本発明の効果と、特許文献１に記載の発明の効果を比較する。前述のように、特許文献１に記載の発明では、撮像によって得られたモアレ縞の画像データに基づいて、複数の正弦波を算出したり、各画素における位相角度を算出したりする処理が必要となり、演算量が多くなる。また、非特許文献１に記載の発明では、ｎ個のグリッドに対して、Ｘ×ｎ±α個（Ｘ＝４ｐ、ｐは１以上の整数）のＣＣＤ画素を対応させて撮像を行う。そのため、特許文献１に記載の発明では、図１９に模式的に示すように、節以外の部分においても、連続して並ぶ画素の階調値が増加および減少を交互に繰り返すという規則性は見られない。そのため、本発明のように容易に節を特定することはできない。その結果、特許文献１に記載の発明では、ガラス板の光学的歪みを少ない演算量で検出することができない。
【００６１】
次に、第１の実施形態の変形例について説明する。
【００６２】
上記の第１の実施形態では、節間隔指標値として、一定の形状および一定の大きさの領域２２（図１１参照）毎の節の個数を算出する場合を示した。節間隔指標値として、他の値を用いてもよい。例えば、節間隔指標値算出手段１３は、ステップＳ１で得られた画像内のライン毎に、１ライン内における節とその次の節との間隔をそれぞれ、節間隔指標値として算出してもよい。すなわち、隣り合う節同士の間隔を、そのまま節間隔指標値として算出してもよい。この場合、例えば、光学的歪み検出手段１４は、通常間隔をＰ、所定の閾値をＱとした場合、節間隔指標値がＰ−ＱからＰ＋Ｑの範囲内に収まっていれば、その節間隔指標値を導出した画像内の位置に対応するガラス板５上の位置に光学的歪みが生じていないと判定すればよい。また、光学的歪み検出手段１４は、節間隔指標値がＰ＋Ｑよりも大きい場合、その節間隔指標値を導出した画像内の位置に対応するガラス板５上の位置に光学的歪みが生じていると判定する。同様に、光学的歪み検出手段１４は、節間隔指標値がＰ−Ｑよりも小さい場合、その節間隔指標値を導出した画像内の位置に対応するガラス板５上の位置に光学的歪みが生じていると判定する。ただし、節同士の間隔をそのまま節間隔指標値として用いる場合、外乱の影響を受けやすいので、前述のように、領域２２内の節の個数を節間隔指標値として用いることがより好ましい。
【００６３】
また、ラインセンサカメラ２は、搬送方向に沿ってガラス板５の連続するライン毎に光源１の照射面を撮像してもよい。この場合、ステップＳ１で得られる画像は、ガラス板５の連続する面に対応している。ただし、この場合、ラインセンサカメラ２の撮像範囲を通過する期間が短い外乱の影響を受けやすい。このような外乱の例として、検査環境における空気の流れが挙げられる。例えば、ガラス板５は、溶解したガラス材料を固化させ成型したものであるので、温度が高い状態を経由して徐冷されていく。従って、ガラス周囲の温度よりも温度が高いガラス板５の上部で、暖められた空気が上昇するような状況が生じた場合、周囲とは屈折率の異なる空気の流れが、画像内に揺らぎとなって現れ、画像データにおける節の間隔に影響する。なお、このような空気の流れは、常時発生したとしても屈折率が常時安定しているような流れではない。
【００６４】
図１４は、空気の流れの影響を受け揺らぎが生じた画像を示す模式図である。図１４に示す矢印４７，４８は、空気の流れに起因して生じた揺らぎを模式的に示している。このような揺らぎが生じると、揺らぎの近傍で、節の間隔が変化してしまう。例えば、図１４において破線で囲んだ範囲４９における節の間隔を求めようとすると矢印４７が表す揺らぎの影響で正確な節の間隔が得られない。
【００６５】
このような外乱の影響を少なくするために、ラインセンサカメラ２は、光源１の照射面を撮像してから一定期間経過後に再度、光源１の照射面を撮像することを繰り返してもよい。図１５は、この撮像態様でラインセンサカメラ２が光源１の照射面を撮像するときに、ラインセンサカメラ２の撮像範囲を通過しているガラス板５の箇所を示す説明図である。図１５に示すガラス板５のライン３１〜３６は、ラインセンサカメラ２が光源１の照射面を撮像するときにラインセンサカメラ２の撮像範囲を通過している箇所である。ラインセンサカメラ２は、光源１の照射面を撮像してから一定期間経過後に再度、光源１の照射面を撮像することを繰り返すので、ライン３１，３２の間隔、ライン３２，３３間の間隔、ライン３３，３４間の間隔、ライン３４，３５間の間隔、およびライン３５，３６間の間隔は等しい。ラインセンサカメラ２は、ガラス板５のライン３１を介して光源１の照射面を撮像し、その結果得られた画像データを演算装置３に入力する。同様に、ラインセンサカメラ２は、ガラス板５のライン３２，３３，３４，３５，３６を介して光源１の照射面を撮像することによって得られた画像データも順次、演算装置３に入力する。この結果、画像接続手段１１は、個々のライン同士（ライン３１〜３６）を入力順に順次接続させ、画像５０を生成する。例えば、ライン３１を撮像する際に、ラインセンサカメラ２の撮像範囲を通過する期間が短い外乱が生じていたとしても、ライン３１には、そのような外乱の一部しか表れない。一方、ガラス板の光学的歪みは、このような外乱がラインセンサカメラ２の撮像範囲を通過する期間内にガラス板が移動する距離よりも広範囲に渡って生じている。従って、ガラス板に光学的歪みが生じている場合、例えば、ライン３１〜３６の画像は、それぞれガラス板の光学的歪みを捉えることができる。従って、ラインセンサカメラ２は、光源１の照射面を撮像してから一定期間経過後に再度、光源１の照射面を撮像することを繰り返すことによって、ラインセンサカメラ２の撮像範囲を通過する期間が短い外乱（例えば、空気の流れ）の影響を抑制しつつ、ガラス板の光学的歪みを捉えることができる。その結果、光学的歪みの検出精度を高めることができる。
【００６６】
光学的歪み検出手段１４は、ステップＳ４において、ガラス板５の光学的歪みの発生箇所を検出するだけでなく、光学的歪みの程度を検出してもよい。例えば、光学的歪み検出手段１４は、光学的歪みの程度を表す数値を算出してもよい。光学的歪みの程度を表す数値として、例えば、基準となる節間隔指標値と、領域２２の節間隔指標値との差の絶対値（あるいは、二乗値）を用いてもよい。すなわち、光学的歪み検出手段１４は、前述の｜Ｓ−Ｔ｜（あるいは、（Ｓ−Ｔ）２）を、光学的歪みの程度を表す数値として用いてもよい。｜Ｓ−Ｔ｜（あるいは、（Ｓ−Ｔ）２）の値が大きいほど光学的歪みの程度が大きく、値が小さいほど光学的歪みの程度が小さいと言える。また、光学的歪み検出手段１４は、｜Ｓ−Ｔ｜や（Ｓ−Ｔ）２以外の値を、光学的歪みの程度を表す数値として算出してもよい。
【００６７】
［実施形態２］
本発明の第２の実施形態も、図１に示す場合と同様に、光源１と、ラインセンサカメラ２と、演算装置３とを備える。光源１およびラインセンサカメラ２は、第１の実施形態における光源１およびラインセンサカメラ２と同様であり、説明を省略する。また、ラインセンサカメラ２の個々の撮像画素は、光源１の照射面の明部１８または暗部１９とほぼ一対一に対応する。この点に関しても、第１の実施形態と同様である。
【００６８】
また、演算装置３の構成も第１の実施形態における演算装置３の構成（図１０参照）と同様であり、図１０を参照して説明する。画像接続手段１１、節間隔指標値算出手段１３および光学的歪み検出手段１４の動作は、第１の実施形態における画像接続手段１１、節間隔指標値算出手段１３および光学的歪み検出手段１４の動作と同様であり、説明を省略する。
【００６９】
第２の実施形態において、節特定手段１２は、個々のライン毎に、連続して並んでいる各画素の階調値を微分する。そして、節特定手段１２は、画素の階調値の微分値が増加および減少を交互に繰り返すという規則性が失われている箇所を特定することによって、節を特定する。節では、階調値の微分値に関しても、微分値が増加および減少降を交互に繰り返すという規則性が失われている。
【００７０】
ここで、光源１の照射面に異物となる小片（例えば、ガラス片や金属片等）が付着している状態で、ラインセンサカメラ２が光源１の照射面を撮像した場合に得られる画像データにおける階調値の変化について示す。図１６は、この階調値の変化の例を示すグラフである。横軸は、１ライン分の画像データにおける個々の画素の並びを表し、縦軸は階調値を表す。既に説明したように、節では、階調値が増加および減少を交互に繰り返すという規則性が失われる。節以外の部分では、基本的には、階調値が増加および減少を交互に繰り返すという規則性を有するが、光源１の照射面に存在する異物に起因して、その規則性が失われる箇所が生じる。図１６に示す例では、円で囲まれた箇所で、規則性が失われている。
【００７１】
従って、光源１の照射面に異物が存在する場合、第１の実施形態の節特定手段１２は、図１６に示す円で囲まれた箇所も節として誤検出する。
【００７２】
このような誤検出を防ぐために、第２の実施形態では、節特定手段１２は、ステップＳ２（図１３参照）において、個々のライン毎に、連続して並んでいる各画素の階調値を微分した上で、微分値が増加および減少を交互に繰り返すという規則性が失われている箇所を節として特定する。微分することによって、図１６に例示する階調値変化の高周波成分が強調される。従って、節以外の箇所において、階調値が増加および減少を交互に繰り返すという規則性が失われていたとしても、微分結果に関しては、微分値が増加および減少を交互に繰り返すという規則性がある。節以外の箇所で、元々、階調値が増加および減少を交互に繰り返すという規則性が保たれていた場所に関しても、微分値が増加および減少を交互に繰り返すという規則性がある。そして、節では、微分結果に関しても、微分値が増加および減少を交互に繰り返すという規則性が失われたままである。
【００７３】
従って、第２の実施形態では、節特定手段１２が、連続して並んでいる各画素の階調値を微分した上で、微分値が増加および減少を交互に繰り返すという規則性が失われている箇所を節として特定することで、異物に起因する節の誤検出を防止することができる。
【００７４】
節特定手段１２は、階調値を微分する際、２階微分を行うことが好ましい。また、２階微分の態様として、例えば、ラプラシアンフィルタを適用することが好ましい。ラプラシアンフィルタを適用することで、２階微分の結果を容易に算出することができる。以下に示す式（１）は、ラプラシアンフィルタを適用して２階微分の結果を算出する式である。
【００７５】
ｆＩ＝（ｆｉ−１−２×ｆｉ＋ｆｉ＋１）／４          式（１）
【００７６】
式（１）において、ｆｉは、微分対象の画素の階調値である。ｆｉ−１は、微分対象の画素の１つ前の画素の階調値である。ｆｉ＋１は、微分対象の画素の１つ後の画素の階調値である。左辺のｆＩは、微分対象の画素の階調値に対して２階微分を行った結果（微分値）である。
【００７７】
節特定手段１２は、それぞれの画素の階調値に関して、式（１）の計算を行うことで微分値を算出すればよい。
【００７８】
第２の実施形態によれば、第１の実施形態と同様の効果が得られる。さらに、光源１の照射面に付着した異物に起因する節の誤検出を防止することができる。
【００７９】
なお、第１の実施形態のように階調値に基づいて節を特定する方法と、第２の実施形態のように階調値を微分して節を特定する方法とを併用してもよい。
【００８０】
［実施形態３］
本発明の第３の実施形態も、図１に示す場合と同様に、光源１と、ラインセンサカメラ２と、演算装置３とを備える。光源１およびラインセンサカメラ２は、第１の実施形態および第２の実施形態における光源１およびラインセンサカメラ２と同様であり、説明を省略する。また、ラインセンサカメラ２の個々の撮像画素は、光源１の照射面の明部１８または暗部１９とほぼ一対一に対応する。この点に関しても、第１の実施形態および第２の実施形態と同様である。
【００８１】
図１７は、第３の実施形態における演算装置３の構成例を示すブロック図である。第３の実施形態における演算装置３は、画像接続手段１１と、節特定手段１２と、節間隔指標値算出手段１３と、光学的歪み検出手段１４と、曲率算出手段１５とを備える。画像接続手段１１、節間隔指標値算出手段１３および光学的歪み検出手段１４の動作は、第１の実施形態や第２の実施形態における画像接続手段１１、節間隔指標値算出手段１３および光学的歪み検出手段１４の動作と同様であり、説明を省略する。節特定手段１２の動作は、第１の実施形態における節特定手段１２の動作と同様である。あるいは、節特定手段１２の動作は、第２の実施形態における節特定手段１２の動作と同様であってもよい。
【００８２】
曲率算出手段１５は、光学的歪み検出手段１４によって検出されたガラス板の光学的歪みの発生箇所に関して、ガラス板の曲率を算出する。以下、ガラス板の曲率の算出方法について説明する。
【００８３】
既に説明したように、光源１と、ガラス板５（図１参照）の光源１側の面との距離は、光学的歪みを検出可能な十分長い距離に設定される。この距離を“ｄ”とする。
【００８４】
図１８は、光源までの逆光線追跡経路の模式図である。図１８に示すように、ガラス板５の円で囲まれた箇所に光学的歪みが生じていないものとした場合、光源１上で暗部１９に到達する逆光線追跡経路と、その次の暗部１９に到達する逆光線追跡経路との距離を“ａ”とする。なお、明部１８に到達する逆光線追跡経路と、その次の明部１８に到達する逆光線追跡経路との距離を“ａ”としてもよい。
【００８５】
また、ラインセンサカメラ２が光源１の照射面を撮像して得られた画像から求まる“ａ”に相当する距離を“ｂ”とする。図１８に示すように、ガラス板５の円で囲まれた箇所に光学的歪みが生じている場合、ａ＝ｂとはならない。
【００８６】
光学的歪みに起因するガラス板５の曲率をκとすると、以下に示す式（２）が成立する。
【００８７】
１／ｄ＝（ａ／（ａ−ｂ））×（ｎ−１）×κ          式（２）
【００８８】
式（２）におけるｎは、透明板状体の屈折率である。また、光学的歪み部分は平凸あるいは平凹レンズと仮定する。
【００８９】
式（２）より、以下の式（３）が得られる。
【００９０】
κ＝（（ａ−ｂ）／ａ）×（１／ｄ）×（１／（ｎ−１））
＝（１／（ｎ−１））×（１−（ｂ／ａ））×（１／ｄ）      式（３）
【００９１】
また、光学的歪みが生じていない場合における節間隔指標値（基準となる節間隔指標値）を“Ａ”とする。また、画像の各位置における節間隔指標値を“Ｂ”とする。すると、ｂ／ａ＝Ｂ／Ａが成り立つ。ｂ／ａ＝Ｂ／Ａを式（３）に代入することで、式（４）が得られる。
【００９２】
κ＝（１／（ｎ−１））×（１−（Ｂ／Ａ））×（１／ｄ）      式（４）
【００９３】
従って、曲率算出手段１５は、光学的歪み検出手段１４によって検出されたガラス板の光学的歪みの発生箇所に関して、式（４）の計算を行うことによって、光学的歪みの発生箇所におけるガラス板５の曲率κを算出すればよい。
【００９４】
なお、曲率算出手段１５は、曲率算出処理を、ステップＳ４（図１３参照）の後に行えばよい。そして、曲率算出手段１５による曲率算出処理の後、演算装置３は、ステップＳ１以降の処理を繰り返せばよい。
【００９５】
曲率算出手段１５が行う処理は、曲率算出工程に該当する。
【００９６】
曲率算出手段１５は、例えば、画像接続手段１１、節特定手段１２、節間隔指標値算出手段１３および光学的歪み検出手段１４と同様に、プログラムに従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。
【００９７】
本実施形態によれば、第１の実施形態の効果に加え、光学的歪みの発生箇所におけるガラス板５の曲率を算出することができる。
【００９８】
また、第１の実施形態で説明した種々の変形例は、第２の実施形態および第３の実施形態に適用してもよい。
【産業上の利用可能性】
【００９９】
本発明は、透明板状体の光学的歪みの検出に好適に適用される。
【符号の説明】
【０１００】
１  光源
２  カメラ
３  演算装置
１１  画像接続手段
１２  節特定手段
１３  節間隔指標値算出手段
１４  光学的歪み検出手段
１５  曲率算出手段
１８  明部
１９  暗部
【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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