(57)【要約】【課題】高温環境下でシュリーレン法によって得られた撮影画像から、熱揺らぎ欠陥に起因して欠陥を誤検出することを防止し、また、泡や異物が板状または薄膜状の透明体内に存在することによって透明体の表面に歪みが生じた場合に、撮影画像から泡や異物に該当する領域の周辺の明るい領域および暗い領域の双方を検出することができる透明体検査方法および透明体検査装置を提供する。【解決手段】ライン選択部１１は、シュリーレン法で撮影された板状または薄膜状の透明体の撮影画像から各ラインを順次選択する。微分処理部１２は、１ライン内の画素の階調値の微分値を順次算出する。ラベリング部１３は、微分値が第１の微分閾値を超えているか、あるいは、第２の微分閾値未満となっている画素を検出した場合、その画素以降の画素に対して、階調値と、第１の階調値閾値および第２の階調値閾値との比較を行う。【選択図】図１
2015081844.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
光源から板状または薄膜状の透明体に光を照射し、
前記透明体から見て前記光源とは反対側に配置され、前面に遮光板が配置されたカメラが、前記透明体を撮影することによって前記透明体の撮影画像を生成し、
前記撮影画像の各ラインを１ラインずつ順次選択し、
選択した１ライン内の画素の階調値の微分値を順次算出し、
前記１ライン内で、微分値が第１の微分閾値を超えているか、あるいは、第１の微分閾値より小さな値に定められている第２の微分閾値未満となっている画素を検出した場合、前記１ライン内で当該画素以降の画素に対して、階調値が、第１の階調値閾値を超えているか、第２の階調値閾値以上第１の階調値閾値以下の範囲に収まっているか、第２の階調値閾値未満であるかを判別する処理を、階調値が第２の階調値閾値以上第１の階調値閾値以下の範囲に収まっている画素を検出するまで実行し、
階調値が第１の階調値閾値を超えている画素の領域、および、階調値が第２の階調値閾値未満である画素の領域を特定する
ことを特徴とする透明体検査方法。
【請求項２】
画素の階調値の微分値を算出する場合、前記画素の後方の所定数分の画素および前方の所定数分の画素に基づいて、差分法による微分を１回以上行うことによって、前記画素の微分値を算出する
請求項１に記載の透明体検査方法。
【請求項３】
画素の階調値の微分値を算出する場合、前記画素の後方の３つ分の画素および前方の３つ分の画素に基づいて、差分法による微分を２回行うことによって、前記画素の微分値を算出する
請求項１または請求項２に記載の透明体検査方法。
【請求項４】
画素の階調値の微分値を算出する場合、前記画素の後方の２つ分の画素および前方の２つ分の画素に基づいて、差分法による微分を１回行うことによって、前記画素の微分値を算出する
請求項１または請求項２に記載の透明体検査方法。
【請求項５】
１ライン内で、微分値が第１の微分閾値を超えているか、あるいは、第２の微分閾値未満となっている画素を検出した場合、前記１ライン内で当該画素以降の画素に対して微分値の算出を停止し、
階調値が第２の階調値閾値以上第１の階調値閾値以下の範囲に収まっている画素を検出した場合、当該画素の次の画素から階調値の微分値の算出を再開する
請求項１から請求項４のうちのいずれか１項に記載の透明体検査方法。
【請求項６】
階調値が第１の階調値閾値を超えている画素の領域、および、階調値が第２の階調値閾値未満である画素の領域に関する特徴量を算出する
請求項１から請求項５のうちのいずれか１項に記載の透明体検査方法。
【請求項７】
前記透明体がガラス板である
請求項１から請求項６のうちのいずれか１項に記載の透明体検査方法。
【請求項８】
光を照射する光源と、
検査対象となる板状または薄膜状の透明体から見て前記光源とは反対側に配置され、前面に遮光板が配置されたカメラを備え、
前記カメラは、前記透明体を撮影することによって前記透明体の撮影画像を生成し、
前記撮影画像の各ラインを１ラインずつ順次選択するライン選択手段と、
選択した１ライン内の画素の階調値の微分値を順次算出する微分処理手段と、
前記１ライン内で、微分値が第１の微分閾値を超えているか、あるいは、第１の微分閾値より小さな値に定められている第２の微分閾値未満となっている画素を検出した場合、前記１ライン内で当該画素以降の画素に対して、階調値が、第１の階調値閾値を超えているか、第２の階調値閾値以上第１の階調値閾値以下の範囲に収まっているか、第２の階調値閾値未満であるかを判別する処理を、階調値が第２の階調値閾値以上第１の階調値閾値以下の範囲に収まっている画素を検出するまで実行する判別手段と、
階調値が第１の階調値閾値を超えている画素の領域、および、階調値が第２の階調値閾値未満である画素の領域を特定する領域特定手段とを備える
ことを特徴とする透明体検査装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、透明体検査方法および透明体検査装置に関し、特に、高温環境下で板状または薄膜状の透明体を検査する透明体検査方法および透明体検査装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ガラス板等の透明性を有する板状体に欠陥領域があるか否かを判別する欠陥検査システムが提案されている（例えば、特許文献１参照）。以下、特許文献１に記載された欠陥検査システムについて説明する。
【０００３】
特許文献１に記載された欠陥検査システムは、第１の欠陥検査装置と、第２の欠陥検査装置と、処理装置とを備える。
【０００４】
第１の欠陥検査装置は、透明性を有する板状体に投光する第１の光源と、板状体を通過した透過光を集光して明視野画像を撮影する第１のカメラと、第１のカメラの前面に設けられるナイフエッジ状の光路遮蔽部とを有する。板状体の内部に気泡や異物が存在し、表面が凹凸形状になる場合には、第１の欠陥検査装置によって得られる明視野画像において、明部が暗部の領域に近接して向かい合うように形成される。また、板状体の表面に異物が付着している場合には、第１の欠陥検査装置によって得られる明視野画像に明部は形成されない。
【０００５】
第２の欠陥検査装置は、板状体の面に照明光を照射する第２の光源と、板状体の面で反射した反射光を集光し、明視野反射画像を撮影する第２のカメラとを備える。第２のカメラは、板状体から見て、第２の光源と同じ側に設けられる。第２の欠陥検査装置によって得られる明視野反射画像では、欠陥の領域が暗部になる。
【０００６】
処理装置は、第１の欠陥検査装置によって得られる明視野画像中の明部および暗部の領域と、第２の欠陥検査装置によって得られる明視野反射画像中の暗部の領域から、欠陥の形状を識別し、欠陥の種類を推定する。
【０００７】
また、特許文献２には、検査対象（センサチップの表面に形成された回路パターン等）を撮影することによって得られた検査画像に基づいて、検査対象の良否判定を行う画像検査装置が記載されている。特許文献２に記載された画像検査装置は、検査画像の２値化画像におけるパターンの輪郭を表す画素のうち、連結した画素の集まりを１つの連結成分とみなす。そして、この画像検査装置は、同一の連結成分の各画素に同一のラベルを与えることによって、連結した輪郭を抽出する。特許文献２には、２値化画像を得る前の前処理として、検査画像に対して微分処理および背景差分処理を施すことが記載されている。また、特許文献２では、微分処理の手法として、プレヴィット法が記載されている。また、特許文献２には、背景差分処理として、検査画像と予め用意された背景画像の輝度平均値との差を抽出することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２０１０−４８７４５号公報（段落０００８，００１０，００２６，００２８，００３１，図１，図４等）
【特許文献２】特開２０１０−９１３６１号公報（段落０００９，００１０，００１９，図４等）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
特許文献１に記載の第１の欠陥検査装置のように、光源から照射され物体を透過した光をカメラに入射するように光源およびカメラを配置し、カメラの前面に光路遮蔽部を設けて、物体を撮影する方法は、シュリーレン法と呼ばれる。シュリーレン法では、物体に屈折率のむらがある場合に、その物体を通過した後の光の経路が物体の通過箇所に応じて変化することを利用して、物体の屈折率のむらを明暗で表すことができる。
【００１０】
図１２は、シュリーレン法によるガラス板の撮影画像の例を示す模式図である。図１２では、ガラス板内に泡が存在し、表面に歪みが生じた箇所の撮影画像の例を示す。撮影画像では、低階調値の箇所ほど暗くなり、高階調値の箇所ほど明るくなる。泡に該当する領域９１は、黒色となる。また、その領域９１の近辺には、欠陥に該当しない背景領域９６よりも明るい領域９２，９４や、背景領域９６よりも暗い領域９３，９５が生じる。なお、領域９１の方が、領域９３，９５よりも暗い黒色となる。背景領域９６（領域９２〜９５は除く。）は、グレー（すなわち、暗い中間調）となる。なお、図１２では、領域９２，９４をいずれも白色で示しているが、領域９２，９４における明るさが同程度とは限らない。同様に、領域９３，９５における暗さが同程度とは限らない。また、図１２では、各領域９１〜９５を模式的に示している。領域９１の輪郭は比較的明瞭に視認できるが、領域９２〜９５の輪郭は必ずしも明瞭でない。また、各領域９２〜９５の広がり方や面積は、図１２に示す例に限定されない。なお、泡以外の異物がガラス板内に存在し、ガラス板の表面に歪みが生じた場合も同様である。
【００１１】
図１３および図１４は、図１２に例示する撮影画像を２値化した画像の例を示す。シュリーレン法によって得られた図１２に例示する画像を２値化する場合、１つの閾値を設け、階調値がその閾値以上の領域と、その閾値未満の領域とに分ける。従って、２値化画像では、図１３に示すように、領域９２，９４に相当する領域のみを表したり、図１４に示すように、領域９３，９５に相当する領域のみを表したりすることはできる。しかし、泡に該当する領域９１の周辺の各領域９２〜９５をそれぞれ１つの２値化画像内で表すことはできない。そのため、２値化画像からは、欠陥（泡や異物）の大きさや形状を特定できない。また、２値化画像を用いた場合、各領域９２〜９５に基づいて欠陥の特徴量を算出することはできない。特許文献２に記載の技術では、２値化処理の前処理として、微分処理および背景差分処理を行うが、このような前処理を行った場合であっても、２値化画像では同様の問題が生じる。
【００１２】
また、ガラス板の検査は、溶解したガラスをガラス板状に形成した後に行われる。そのため、ガラス板の検査は、高温環境下で実施される。シュリーレン法によるガラス板の撮影を高温環境下で実施すると、撮影画像上に熱揺らぎ欠陥が生じる。図１５は、熱揺らぎ欠陥の例を示す模式図である。熱揺らぎ欠陥とは、撮影画像内において、一方向に伸びるように生じる筋状の模様である。熱揺らぎ欠陥は、高温環境下における空気の温度差に起因して画像上に筋９７（図１５参照）として表れる。熱揺らぎ欠陥には、背景領域９６よりも暗い筋と、背景領域９６よりも明るい筋とが含まれる。熱揺らぎ欠陥は、検査対象のガラス板自体に欠陥が存在していなくても、背景領域９６よりも明るい筋あるいは暗い筋として撮影画像上に表れる。従って、高温環境下でシュリーレン法によって得られた撮影画像をもとに、ガラス板の欠陥の検出を行う場合、誤検出が多くなるという問題が生じる。すなわち、本来、欠陥の生じていない箇所に欠陥が生じていると判定することが多くなるという問題が生じる。
【００１３】
ガラス板の検査に限らず、板状または薄膜状の透明体の検査において、高温環境下でシュリーレン法を適用する場合、熱揺らぎ欠陥に起因して欠陥を誤検出することを防止できることが好ましい。また、泡や異物が板状または薄膜状の透明体内に存在することによって透明体の表面に歪みが生じた場合に、シュリーレン法で得られた撮影画像から泡や異物に該当する領域の周辺の明るい領域および暗い領域の双方を検出できることが好ましい。
【００１４】
そこで、本発明は、高温環境下でシュリーレン法によって得られた撮影画像から、熱揺らぎ欠陥に起因して欠陥を誤検出することを防止し、また、泡や異物が板状または薄膜状の透明体内に存在することによって透明体の表面に歪みが生じた場合に、撮影画像から泡や異物に該当する領域の周辺の明るい領域および暗い領域の双方を検出することができる透明体検査方法および透明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】
【００１５】
本発明による透明体検査方法は、光源（例えば、光源３）から板状または薄膜状の透明体（例えば、ガラス板）に光を照射し、透明体から見て光源とは反対側に配置され、前面に遮光板が配置されたカメラ（例えば、ラインセンサカメラ１）が、透明体を撮影することによって透明体の撮影画像を生成し、撮影画像の各ラインを１ラインずつ順次選択し、選択した１ライン内の画素の階調値の微分値を順次算出し、１ライン内で、微分値が第１の微分閾値を超えているか、あるいは、第１の微分閾値より小さな値に定められている第２の微分閾値未満となっている画素（例えば、起点画素）を検出した場合、１ライン内で当該画素以降の画素に対して、階調値が、第１の階調値閾値を超えているか、第２の階調値閾値以上第１の階調値閾値以下の範囲に収まっているか、第２の階調値閾値未満であるかを判別する処理を、階調値が第２の階調値閾値以上第１の階調値閾値以下の範囲に収まっている画素を検出するまで実行し、階調値が第１の階調値閾値を超えている画素の領域、および、階調値が第２の階調値閾値未満である画素の領域を特定することを特徴とする。
【００１６】
画素の階調値の微分値を算出する場合、その画素の後方の所定数分の画素および前方の所定数分の画素に基づいて、差分法による微分を１回以上行うことによって、画素の微分値を算出してもよい。
【００１７】
画素の階調値の微分値を算出する場合、その画素の後方の３つ分の画素および前方の３つ分の画素に基づいて、差分法による微分を２回行うことによって、画素の微分値を算出してもよい。
【００１８】
また、画素の階調値の微分値を算出する場合、その画素の後方の２つ分の画素および前方の２つ分の画素に基づいて、差分法による微分を１回行うことによって、画素の微分値を算出してもよい。
【００１９】
１ライン内で、微分値が第１の微分閾値を超えているか、あるいは、第２の微分閾値未満となっている画素を検出した場合、１ライン内で当該画素以降の画素に対して微分値の算出を停止し、階調値が第２の階調値閾値以上第１の階調値閾値以下の範囲に収まっている画素を検出した場合、当該画素の次の画素から階調値の微分値の算出を再開してもよい。
【００２０】
階調値が第１の階調値閾値を超えている画素の領域、および、階調値が第２の階調値閾値未満である画素の領域に関する特徴量を算出してもよい。
【００２１】
透明体がガラス板であってもよい。
【００２２】
また、本発明による透明体検査装置は、光を照射する光源（例えば、光源３）と、検査対象となる板状または薄膜状の透明体から見て光源とは反対側に配置され、前面に遮光板が配置されたカメラ（例えば、ラインセンサカメラ１）を備え、カメラは、透明体を撮影することによって透明体の撮影画像を生成し、撮影画像の各ラインを１ラインずつ順次選択するライン選択手段（例えば、ライン選択部１１）と、選択した１ライン内の画素の階調値の微分値を順次算出する微分処理手段（例えば、微分処理部１２）と、１ライン内で、微分値が第１の微分閾値を超えているか、あるいは、第１の微分閾値より小さな値に定められている第２の微分閾値未満となっている画素（例えば、起点画素）を検出した場合、１ライン内で当該画素以降の画素に対して、階調値が、第１の階調値閾値を超えているか、第２の階調値閾値以上第１の階調値閾値以下の範囲に収まっているか、第２の階調値閾値未満であるかを判別する処理を、階調値が第２の階調値閾値以上第１の階調値閾値以下の範囲に収まっている画素を検出するまで実行する判別手段（例えば、ラベリング部１３）と、階調値が第１の階調値閾値を超えている画素の領域、および、階調値が第２の階調値閾値未満である画素の領域を特定する領域特定手段（例えば、検査部１４）とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２３】
本発明によれば、高温環境下でシュリーレン法によって得られた撮影画像から、熱揺らぎ欠陥に起因して欠陥を誤検出することを防止することができ、また、泡や異物が板状または薄膜状の透明体内に存在することによって透明体の表面に歪みが生じた場合に、撮影画像から泡や異物に該当する領域の周辺の明るい領域および暗い領域の双方を検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本発明の透明体検査装置の例を示す説明図。
【図２】画素の階調値の微分値の算出例を示す説明図。
【図３】画素の階調値の微分値の算出例を示す説明図。
【図４】画素の階調値の微分値の算出例を示す説明図。
【図５】第１の階調値閾値および第２の階調値閾値の例を示す説明図。
【図６】ラベリング部１３による判定対象画素の例を示す説明図。
【図７】本発明の透明体検査装置の処理経過の例を示すフローチャート。
【図８】本発明の透明体検査装置の処理経過の例を示すフローチャート。
【図９】ステップＳ１４で特定した領域を包含する外接矩形の例を示す説明図。
【図１０】ライン内の各画素の微分値の変化を示す模式図。
【図１１】参考形態の処理経過の例を示すフローチャート。
【図１２】シュリーレン法によるガラス板の撮影画像の例を示す模式図。
【図１３】図１２に例示する撮影画像を２値化した画像の例を示す模式図。
【図１４】図１２に例示する撮影画像を２値化した画像の例を示す模式図。
【図１５】熱揺らぎ欠陥の例を示す模式図。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。本発明の透明体検査装置は、板状または薄膜状の透明体を検査対象とする。以下に示す実施形態では、検査対象が、板状の透明体である場合を例にして説明する。より具体的には、検査対象がガラス板である場合を例にして説明する。
【００２６】
図１は、本発明の透明体検査装置の例を示す説明図である。図１に例示する透明体検査装置は、光源３と、ラインセンサカメラ（line sensor camera）１と、遮光板４とを備える。また、透明体検査装置は、演算装置１０を備える。演算装置１０には、シュリーレン法を用いた撮影によって得られたガラス板の撮影画像が入力される。そして、演算装置１０は、その撮影画像に基づいて、ガラス板に対する検査を行う。
【００２７】
光源３は、ラインセンサカメラ１のレンズ２に光が入射するように配置される。また、ラインセンサカメラ１は、検査対象となるガラス板６から見て光源３とは反対側に配置される。ラインセンサカメラ１の前面に一枚のナイフエッジ状の遮光板４が設けられる。具体的には、遮光板４は、レンズ２の焦点位置５とレンズ２の間で、光源３が照射する光のうち、レンズ２に入射する光の一部を遮るように配置される。レンズ２には、レンズ２の焦点位置５を通過した光が入射する。ただし、遮光板４が存在すため、焦点位置５を通過した光の一部は、遮光板４によって遮られる。
【００２８】
検査対象となるガラス板６は、レンズ２の焦点位置５を通過するようにして、一方向に搬送される。このとき、ガラス板６は、主面がレンズ２の光軸に垂直となる状態で搬送される。そして、ラインセンサカメラ１は、ガラス板６のうち、焦点位置５を通過中の箇所を撮影し、ガラス板６の撮影画像を生成する。この撮影態様は、シュリーレン法を用いた撮影態様に該当する。
【００２９】
また、ガラス板６は、溶解したガラスをガラス板状に形成したものであり、光源３、ラインセンサカメラ１および遮光板４が配置される環境は、高温（例えば、５０°Ｃ以上）である。
【００３０】
ガラス板６の内部に欠陥（泡または異物）が存在し、ガラス板６の表面に歪みが生じていると、焦点位置５を通過している箇所の表面変形に起因して、ラインセンサカメラ１によって得られたガラス板６の撮影画像には、明暗の差が生じる。以下、欠陥が泡である場合を例にして説明するが、以下の説明は、欠陥が異物である場合にも当てはまる。
【００３１】
演算装置１０には、ラインセンサカメラ１からガラス板６の撮影画像が入力される。
【００３２】
演算装置１０は、ライン選択部１１と、微分処理部１２と、ラベリング部１３と、検査部１４と、画像切り出し部１５とを含む。
【００３３】
ライン選択部１１は、ガラス板６の撮影画像から、画素の各ライン（行）を１ラインずつ順次選択する。ライン選択部１１は、例えば、撮影画像の先頭ラインから順に、１ラインずつ選択する。また、撮影画像内の各ラインは、撮影画像においてガラス板の搬送方向に相当する方向と垂直であるものとする。
【００３４】
微分処理部１２は、ライン選択部１１によって選択された１ライン内の画素の階調値の微分値を順次算出する。微分処理部１２は、例えば、微分値を算出しようとする画素の後方の所定数分の画素および前方の所定数分の画素に基づいて、微分を１回以上行うことによって、その画素の微分値を算出する。上記の所定数を、以下、微分幅と記す。
【００３５】
図２は、画素の階調値の微分値の算出例を示す説明図である。ここでは、図２に示す画素３５の微分値を算出する場合を例にして説明する。また、微分幅が２である場合を例にして説明する。微分処理部１２は、例えば、着目している画素３５の前方の微分幅分（２個分）の画素の階調値の和から、画素３５の後方の微分幅分（２個分）の画素の階調値の和を減算することによって、画素３５の微分値を算出すればよい。図２に示す例では、微分処理部１２は、（１７０＋１８０）−（１３０＋１３０）の計算を行うことにより、画素３５の微分値“９０”を算出すればよい。
【００３６】
なお、ここでは、微分処理部１２が、左側の画素から順次、微分値を計算するものとする。そして、着目している画素３５の左側の画素が後方に該当し、右側の画素が前方に該当するものとする。
【００３７】
上記のように、微分処理部１２は、着目している画素の前方の微分幅分の画素の値の和から、着目している画素の後方の微分幅分の画素の値の和を減算することによって微分値を算出してもよい。あるいは、微分処理部１２は、着目している画素の後方の微分幅分の画素の値の和から、着目している画素の前方の微分幅分の画素の値の和を減算することによって微分値を算出してもよい。これらの方法のように、着目している画素の前方の微分幅分の画素の値の和と、着目している画素の後方の微分幅分の画素の値の和との差を計算することによって微分値を算出する方法を差分法と呼ぶ。以下の説明では、微分処理部１２が、着目している画素の前方の微分幅分の画素の値の和から、着目している画素の後方の微分幅分の画素の値の和を減算することによって微分値を算出する場合を例にして説明する。
【００３８】
上記の例では、差分法による微分値の算出を１回行う場合を示したが、同様の演算を繰り返し、差分法による微分値の算出をｎ回行ってもよい。図３は、差分法による微分値の計算を２回行う場合の例を示す説明図である。図３においても、微分幅が２である場合を例にして説明する。微分処理部１２は、着目している画素３５の後方の微分幅分の各画素３３，３４、および前方の微分幅分の各画素３６，３７についても、差分法による１回目の微分を行う。１回目の微分の結果、画素３５の後方および前方の微分幅分の各画素３３，３４，３６，３７の微分値としてそれぞれ、Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４が得られたとする（図３参照）。微分処理部１２は、これらの値を用いて、２回目の微分を行うことによって、画素３５の微分値を算出する。例えば、微分処理部１２は、（Ｘ３＋Ｘ４）−（Ｘ１＋Ｘ２）の計算を行うことにより、画素３５の微分値を算出し、その値を、画素３５の微分値として確定してもよい。
【００３９】
また、微分幅は２に限定されない。図４は、微分幅が３である場合の微分値算出の例を示す説明図である。本例でも、画素３５の微分値を算出する場合を例にして説明する。差分法による微分の回数を１回とする場合には、微分処理部１２は、例えば、着目している画素３５の前方の微分幅分（３個分）の画素の階調値の和から、画素３５の後方の微分幅分（３個分）の画素の階調値の和を減算することによって、画素３５の微分値を算出すればよい。図４では、（１７０＋１８０＋１７８）−（１３０＋１３０＋１３０）の計算を行うことにより、画素３５の微分値“１３８”を算出する場合を例示している。
【００４０】
また、差分法による微分の回数を２回とする場合には、微分処理部１２は、着目している画素３５の後方の微分幅分の各画素３２，３３，３４、および前方の微分幅分の各画素３６，３７，３８についても、差分法による１回目の微分を行う。１回目の微分の結果、画素３５の後方および前方の微分幅分の各画素３２，３３，３４，３６，３７，３８の微分値としてそれぞれ、Ｙ１，Ｙ２，Ｙ３，Ｙ４，Ｙ５，Ｙ６が得られたとする（図４参照）。微分処理部１２は、これらの値を用いて、２回目の微分を行うことによって、画素３５の微分値を算出する。例えば、微分処理部１２は、（Ｙ４＋Ｙ５＋Ｙ６）−（Ｙ１＋Ｙ２＋Ｙ３）の計算を行うことにより、画素３５の微分値を算出し、その値を、画素３５の微分値として確定してもよい。
【００４１】
図２ないし図４で示した各計算例では、画素３５の微分値を算出する場合を例示した。微分処理部１２は、他の画素の微分値を算出する場合にも同様の演算を行えばよい。
【００４２】
なお、例えば、１ラインの端部近辺の画素では、後方の画素または前方の画素が存在しないため、微分値を算出できない場合がある。微分処理部１２は、そのような画素に関しては微分値を算出しなくてよい。
【００４３】
ラベリング部１３は、選択された１ラインにおいて順次算出される画素の微分値と、第１の微分閾値および第２の微分閾値とを比較する。第１の微分閾値および第２の微分閾値は、微分処理部１２によって算出される微分値と比較される閾値であり、予め定められている。第１の微分閾値は正の値であり、第２の微分閾値は負の値である。すなわち、第２の微分閾値は、第１の微分閾値より小さな値に定められている。
【００４４】
微分処理部１２によって計算された微分値が第１の微分閾値を超えた画素、または、微分値が第２の微分閾値未満となっている画素が新たに検出されたとする。その画素を、起点画素と記す。ラベリング部１３は、起点画素を検出すると、選択された１ライン内で起点画素以降の画素に対して、階調値が、第１の階調値閾値を超えているか、第２の階調値閾値以上第１の階調値閾値以下の範囲に収まっているか、第２の階調値閾値未満であるかを判別し、画素に対して判別結果をラベリングする。すなわち、画素に対して判別結果の情報を対応づける。ラベリング部１３は、この処理を、階調値が第２の階調値閾値以上第１の階調値閾値以下の範囲に収まっている画素を検出するまで実行する。
【００４５】
第１の階調値閾値および第２の階調値閾値は、画素の階調値と比較される閾値であり、予め定められている。図５は、第１の階調値閾値および第２の階調値閾値の例を示す説明図である。本実施形態では、ラインセンサカメラ１（図１参照）によって得られた撮影画像内の画素の取り得る階調値の中央値に基づいて第１の階調値閾値および第２の階調値閾値を定める場合を例にして説明する。ただし、第１の階調値閾値および第２の階調値閾値を定める際の基準となる値として、階調値の中央値以外の値を用いてもよい。本例では、最大階調値が２５５であり、最小階調値が０であるものとする。この場合、撮影画像内の画素の取り得る階調値の中央値は、１２８である。そして、中央値に所定値（本例では“２０”とする。）を加算した値が第１の階調値閾値として定められる。また、中央値から所定値を減算した値が第２の階調値閾値として定められる。中央値が１２８であり、所定値が２０であるとすると、第１の階調値閾値は、１２８＋２０＝１４８となる。また、第２の階調値閾値は、１２８−２０＝１０８となる。なお、上記の所定値は“２０”以外であってもよい。以下の説明では、第１の階調値閾値が１４８であり、第２の階調値閾値が１０８である場合を例にする。
【００４６】
図５では、画素のヒストグラムの例も模式的に示している。階調値が第１の階調値閾値を超えている画素は、背景領域よりも明るい領域（例えば、図１２に示す領域９２，９４）に属する画素であるとみなすことができる。また、階調値が第２の階調値閾値未満である画素は、背景領域よりも暗い領域（例えば、図１２に示す領域９１，９３，９５）に属する画素であるとみなすことができる。また、階調値が第２の階調値閾値以上第１の階調値閾値以下の範囲に収まっている画素は、背景領域（例えば、図１２に示す背景領域９６）に属する画素であるとみなすことができる。以下、背景領域よりも明るい領域を単に明領域と記す。また、背景領域よりも暗い領域を単に暗領域と記す場合がある。
【００４７】
従って、ラベリング部１３は、画素が、明領域に属しているか、背景領域に属しているか、暗領域に属しているかを判定しているということもできる。また、このようなラベリング部１３によるラベリングは、３値化のラベリングであるということができる。ただし、ここでは便宜的に「３値化」という文言を用いたが、ラベリング部１３は、階調値を３種類の代表値のいずれかに置換する処理を行うわけではなく、各画素の階調値は変更されない。
【００４８】
図６は、ラベリング部１３による判定対象画素の例を示す説明図である。図６に示す画素３３〜４０は、選択された１ライン内の画素を表している。図６に示す画素３３，３４の微分値Ｘ１，Ｘ２は、第２の微分閾値以上第１の微分閾値以下の範囲であり、画素３３，３４は、起点画素に該当しないものとする。この場合、ラベリング部１３は、画素３３，３４に関しては、画素の階調値と、第１の階調値閾値および第２の階調値閾値との比較を行わない。
【００４９】
例えば、図６に示す画素３５の微分値９０が、第１の微分閾値を超えているとする。すると、ラベリング部１３は、画素３５を起点画素と判定し、画素３５以降の画素に対して、階調値が、第１の階調値閾値を超えているか、第２の階調値閾値以上第１の階調値閾値以下の範囲に収まっているか、第２の階調値閾値未満であるかを判別し、画素に対して判別結果をラベリングする。そして、ラベリング部１３は、この処理を、階調値が第２の階調値閾値以上第１の階調値閾値以下の範囲に収まっている画素を検出するまで実行する。図６に示す例では、ラベリング部１３は、画素３６，３７に関して、階調値が第１の階調値閾値“１４８”を超えていると判別し、画素３８に関して、階調値が第２の階調値閾値“１０８”未満であると判別し、画素３９に関して、階調値が第２の階調値閾値“１０８”以上第１の階調値閾値“１４８”以下の範囲に収まっていると判別し、各画素３５〜３９に対して判別結果をラベリングする。
【００５０】
そして、画素３９に関して、階調値が第２の階調値閾値“１０８”以上第１の階調値閾値“１４８”以下の範囲に収まっていると判別したので、ラベリング部１３は、画素３９の次の画素４０からは、上記の判別の実行を停止する。そして、ラベリング部１３は、再度、起点画素を検出した場合、その起点画素から上記の判別処理を再開し、階調値が第２の階調値閾値“１０８”以上第１の階調値閾値“１４８”以下の範囲に収まっている画素まで、上記の判別処理を行う。
【００５１】
また、微分処理部１２は、ラベリング部１３が起点画素を検出した場合、選択されている１ライン内で、起点画素の次の画素以降に対して階調値の微分値の算出を停止する。そして、階調値が第２の階調値閾値“１０８”以上第１の階調値閾値“１４８”以下の範囲に収まっている画素（図６に示す例では画素３９）をラベリング部１３が検出した場合、微分処理部１２は、その次の画素から階調値の微分値の算出を再開する。
【００５２】
図６に示す例では、微分処理部１２は、画素３３，３４，３５に対して順次、微分値を算出していく。そして、画素３５が起点画素として検出されると、微分処理部１２は、画素３６以降の画素に対する微分値算出を停止する。そして、微分処理部１２は、画素４０から微分値の算出を再開する。
【００５３】
検査部１４は、ラベリング部１３によって、画素にラベリングされた判別結果に基づいて、階調値が第１の階調値閾値を超えている画素の領域、および、階調値が第２の階調値閾値未満である画素の領域を、撮影画像の中から特定する。
【００５４】
また、検査部１４は、特定した領域に基づいて欠陥の特徴量を算出してもよい。特徴量の算出例については、後述する。
【００５５】
画像切り出し部１５は、演算装置１０に入力された画像から、検査部１４によって特定された領域を包含する矩形領域を切り出す。
【００５６】
ライン選択部１１、微分処理部１２、ラベリング部１３、検査部１４および画像切り出し部１５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、コンピュータのＣＰＵがプログラムを読み込み、そのプログラムに従って、ライン選択部１１、微分処理部１２、ラベリング部１３、検査部１４および画像切り出し部１５として動作すればよい。
【００５７】
次に、本発明の処理経過の例について説明する。図７および図８は、本発明の透明体検査装置の処理経過の例を示すフローチャートである。光源３は、高温環境下（例えば５０°Ｃ以上の環境下）で搬送されるガラス板６に対して光を照射する。そして、ラインセンサカメラ１は、その搬送されるガラス板６をシュリーレン法により撮影する。ラインセンサカメラ１は、シュリーレン法で撮影したガラス板６の撮影画像を一定の大きさ毎（例えば、Ｐ画素×Ｑラインの大きさ毎）に区切って、演算装置１０に入力する（ステップＳ１）。
【００５８】
演算装置１０のライン選択部１１は、ステップＳ１で入力された撮影画像から１ラインを選択する（ステップＳ２）。ライン選択部１１は、最初にステップＳ２に移行した場合、先頭の１ラインを選択する。
【００５９】
次に、微分処理部１２は、選択された１ラインから、微分値を算出する対象となる画素を１つ選択する（ステップＳ３）。そして、微分処理部１２は、選択した画素の階調値の微分値を算出する（ステップＳ４）。微分値の算出方法の例については既に説明したので、ここでは説明を省略する。
【００６０】
次に、ラベリング部１３は、選択中の画素の微分値（すなわち、ステップＳ４で算出された微分値）が、第１の微分閾値を超えているか、あるいは、第２の微分閾値未満であるかを判定する（ステップＳ５）。
【００６１】
微分値が第１の微分閾値を超えているか、あるいは、第２の微分閾値未満である場合（ステップＳ５のＹｅｓ）、その選択中の画素を起点画素として、ステップＳ６以降の処理を行う。ステップＳ６において、ラベリング部１３は、選択中の画素の階調値が、第１の階調値閾値を超えているか、第２の階調値閾値以上第１の階調値閾値以下の範囲に収まっているか、第２の階調値閾値未満であるかを判別し、その画素に対して判別結果をラベリングする（ステップＳ６）。階調値が第１の階調値閾値を超えている場合、ラベリング部１３は、その旨の情報を画素に対応づける。このことは、その画素が明領域に属していることを意味する。また、階調値が第２の階調値閾値未満である場合、ラベリング部１３は、その旨の情報を画素に対応づける。このことは、その画像が暗領域に属していることを意味する。また、階調値が第２の階調値閾値以上第１の階調値閾値以下の範囲に収まっている場合、ラベリング部１３は、その旨の情報を画素に対応づける。このことは、その画像が背景領域に属していることを意味する。
【００６２】
画素の階調値が第２の階調値閾値以上第１の階調値閾値以下の範囲に収まっていると判別した場合（ステップＳ７のＹｅｓ）、ステップＳ１２に移行する。
【００６３】
また、画素の階調値が第１の階調値閾値を超えているか、あるいは、第２の階調値閾値未満であると判別した場合（ステップＳ７のＮｏ）、ステップＳ８に移行する。以下、階調値が第１の階調値閾値を超えている画素を明画素と記す。また、階調値が第２の階調値閾値未満である画素を暗画素と記す。
【００６４】
ステップＳ８において、ラベリング部１３は、選択中の１ラインで既に明画素または暗画素と判定されている画素の中から、選択中の画素に最も近い画素を特定する。ここで、特定した画素の明画素または暗画素の種別と、選択中の画素の明画素または暗画素の種別とは異なっていてもよい。ラベリング部１３は、その特定した画素と、選択中の画素との距離が、予め定められた閾値（ステップＳ８の判定用に予め定められた閾値）以下であるか否かを判定する。距離が閾値以下であれば、ラベリング部１３は、その特定した画素に割り当てられている欠陥ＩＤと同じ欠陥ＩＤを選択中の画素に割り当てる（ステップＳ８）。ステップＳ８の処理は、１ライン内での欠陥近傍結合処理と称することができる。
【００６５】
ステップＳ８の後、ラベリング部１３は、既に選択済みとなっている他のライン内の画素であって、明画素または暗画素と判定されている画素の中から、選択中の画素に最も近い画素を特定する。ここで、特定した画素の明画素または暗画素の種別と、選択中の画素の明画素または暗画素の種別とは異なっていてもよい。ラベリング部１３は、その特定した画素と、選択中の画素との距離が、予め定められた閾値（ステップＳ９の判定用に予め定められた閾値）以下であるか否かを判定する。距離が閾値以下であれば、ラベリング部１３は、その特定した画素に割り当てられている欠陥ＩＤと同じ欠陥ＩＤを選択中の画素に割り当てる（ステップＳ９）。ステップＳ９の処理は、他のラインとの間の欠陥近傍結合処理と称することができる。
【００６６】
欠陥ＩＤは、欠陥を識別するための識別情報である。同一の欠陥ＩＤが割り当てられた画素同士は、同一の欠陥（泡や異物）に起因して明画素または暗画素になったことを意味している。
【００６７】
ステップＳ８，Ｓ９のいずれにおいても、選択中の画素に欠陥ＩＤが割り当てられなかった場合、ラベリング部１３は、選択中の画素に新規の欠陥ＩＤを割り当てる。
【００６８】
続いて、ラベリング部１３は、選択中の１ラインの中にステップＳ３，Ｓ１１のいずれにおいても選択されていない画素があるか否かを判定する（ステップＳ１０）。未選択の画素があれば（ステップＳ１０のＹｅｓ）、選択中の画素の次の１画素を選択中のラインの中から新たに選択する（ステップＳ１１）。そして、ラベリング部１３は、その画素に対してステップＳ６以降の処理を実行する。未選択の画素がなければ（ステップＳ１０のＮｏ）、ステップＳ１３（図８参照）に移行する。
【００６９】
また、ステップＳ５において、選択中の画素の微分値が第２の微分閾値以上第１の微分閾値以下の範囲に収まっている場合（ステップＳ５のＮｏ）、ラベリング部１３は、選択中の１ラインの中にステップＳ３，Ｓ１１のいずれにおいても選択されていない画素があるか否かを判定する（ステップＳ１２）。未選択の画素があれば（ステップＳ１２のＹｅｓ）、ステップＳ３以降の処理を繰り返す。すなわち、微分処理部１２は、選択中の画素の次の１画素を選択中のラインの中から新たに選択し（ステップＳ３）、その画素についてステップＳ４以降の処理を行う。未選択の画素がなければ（ステップＳ１２のＮｏ）、ステップＳ１３（図８参照）に移行する。
【００７０】
ステップＳ１３において、ライン選択部１１は、入力された撮影画像の最終ラインを選択済みであるか否かを判定する（ステップＳ１３）。まだ、最終ラインを選択していなければ（ステップＳ１３のＮｏ）、ステップＳ２以降の処理を繰り返す。すなわち、ライン選択部１１は、選択中のラインの次の１ラインを新たに選択し（ステップＳ２）、そのラインについてステップＳ３以降の処理を行う。
【００７１】
最終ラインを選択済みであれば（ステップＳ１３のＹｅｓ）、検査部１４は、共通の欠陥ＩＤが割り当てられた画素の集合を特定する。この画素の集合には、明画素（階調値が第１の階調値閾値を超えている画素）および暗画素（階調値が第２の閾値未満である画素）が含まれていることもある。検査部１４は、共通の欠陥ＩＤが割り当てられた画素の集合の中から、さらに、明画素（階調値が第１の階調値閾値を超えている画素）の集合の領域と、暗画素（階調値が第２の閾値未満である画素）の集合の領域をそれぞれ特定する（ステップＳ１４）。検査部１４は、ステップＳ１４の処理を欠陥ＩＤ毎に行う。
【００７２】
ステップＳ１４の後、検査部１４は、欠陥ＩＤ毎に、ステップＳ１４で特定した明画素の集合の領域および暗画素の集合の領域に基づいて、欠陥の特徴量を算出する。以下、特徴量の算出例を示す。
【００７３】
検査部１４は、ステップＳ１４で特定した明画素の集合の領域に属する明画素の画素数、およびその明画素の階調値の総和、ステップＳ１４で特定した暗画素の集合の領域に属する暗画素の画素数、およびその暗画素の階調値の総和をそれぞれ、欠陥の特徴量として算出してもよい。
【００７４】
また、検査部１４は、ステップＳ１４で特定した明画素の集合の領域および暗画素の集合の領域を包含する外接矩形に属する画素数を欠陥の特徴量として算出してもよい。また、検査部１４は、その外接矩形に属する画素数に対する、明画素の集合の領域および暗画素の集合の領域に属する画素数の割合を欠陥の特徴量として算出してもよい。この割合は、外接矩形内の密集度と称することができる。図９は、ステップＳ１４で特定した領域を包含する外接矩形の例を示す説明図である。ステップＳ１４で領域９１〜９５が特定されたとする。領域９１〜９５に属する各画素に割り当てられている欠陥ＩＤは共通である。検査部１４は、領域９１〜９５を包含する外接矩形９９を特定し、外接矩形９９に属する画素数を特徴量として算出してもよい。また、検査部１４は、外接矩形９９に属する画素数に対する領域９１〜９５に属する画素数の割合（密集度）を特徴量として算出してもよい。
【００７５】
次に、検査部１４は、欠陥ＩＤ毎に、欠陥の種別を識別する（ステップＳ１６）。具体的には、検査部１４は、着目している欠陥ＩＤに関して、ステップＳ１４で暗画素の集合の領域のみが特定され、明画素の集合の領域が特定されていない場合、その欠陥ＩＤに対応する欠陥は、ガラス板の表面に付着した異物であると判定する。一方、検査部１４は、着目している欠陥ＩＤに関して、ステップＳ１４で暗画素の集合の領域と、明画素の集合の領域とが特定されている場合、その欠陥ＩＤに対応する欠陥は、ガラス板内部に存在する泡や異物であると判定する。
【００７６】
次に、画像切り出し部１５は、欠陥ＩＤ毎に、共通の欠陥ＩＤが割り当てられている画素の集合である各領域を包含する領域を、入力された撮影画像から切り出す（ステップＳ１７）。ステップＳ１７で切り出す領域は、欠陥ＩＤが割り当てられている画素の集合である各領域の外接矩形よりも広い領域とする。画像切り出し部１５は、例えば、ステップＳ１７で切り出した領域を演算装置１０に設けられたディスプレイ装置（図示略）に表示させる。
【００７７】
演算装置１０は、ラインセンサカメラ１から新たに一定の大きさの撮影画像が入力された場合、ステップＳ２以降の処理を実行する。
【００７８】
本実施形態の効果について説明する。
図１０は、選択したラインに、背景よりも暗い領域１０１が存在する場合における、ライン内の各画素の微分値の変化を示す模式図である。背景領域の画素の階調値は同様の値である。そのため、図１０に示すように、背景領域の画素の微分値はあまり変化しない。そして、背景領域と領域１０１とでは、画素の階調値が異なるため、領域１０１の外縁付近の画素では、微分値が大きく変動する。本実施形態では、このように微分値が大きく変動した箇所を起点画素として検出する。
【００７９】
また、図１０では図示を省略しているが、高温環境下では、図１５に例示する筋９７（熱揺らぎ欠陥）が生じる。このような熱揺らぎ欠陥は、撮影画像内の各ラインに沿うように生じる。熱揺らぎ欠陥が生じていても、ライン内で熱揺らぎ欠陥に該当する画素は連続して並んでいて、それらの画素の階調値はほぼ同様の値となる。従って、ライン内で熱揺らぎ欠陥に該当する画素の微分値もあまり変動せず、熱揺らぎ欠陥に該当する画素は起点画素として検出されにくい。
【００８０】
そして、ラベリング部１３は、起点画素を検出すると、起点画素以降の画素に対し、階調値が、第１の階調値閾値を超えているか、第２の階調値閾値以上第１の階調値閾値以下の範囲に収まっているか、第２の階調値閾値未満であるかを判別し、画素に対して判別結果をラベリングする。ラベリング部１３は、この処理を、階調値が第２の階調値閾値以上第１の階調値閾値以下の範囲に収まっている画素を検出するまで実行する。
【００８１】
従って、熱揺らぎ欠陥に該当する画素は、ラベリング部１３の処理対象にはならず、ラベリング部１３による判別結果がラベリングされない。よって、熱揺らぎ欠陥に起因する誤検出を防止することができる。
【００８２】
また、本実施形態では、起点画素以降の画素には、階調値が第１の階調値閾値を超えている場合には、その旨がラベリングされ、階調値が第２の階調値閾値未満である場合には、その旨がラベリングされる。すなわち、１枚の撮影画像において、背景領域よりも明るい領域および暗い領域の双方を検出することができる。従って、図１３や図１４に例示する２値化画像とは異なり、背景領域よりも明るい領域および暗い領域の双方を用いて、欠陥の大きさや形状を特定することが可能となる。また、ステップＳ１５で例示したように、背景領域よりも明るい領域および暗い領域の双方に基づいて欠陥の特徴量を算出することもできる。
【００８３】
上記の実施形態において、微分値を算出する場合、微分幅および微分回数が多いほど、図１０に示す微分値のピーク値の絶対値を大きくすることができ、起点画素を検出しやすくなる。ただし、微分幅および微分回数を多くすると、処理時間がかかる。そのため、微分幅を３とし、微分回数を２回とすることが特に好ましい。あるいは、微分幅を２とし、微分回数を１回としてもよい。ただし、微分幅や微分回数の値は、これらの値に限定されず、他の値であってもよい。
【００８４】
上記の実施形態では、検査対象がガラス板である場合を例にして説明した。ただし、本発明における検査対象は、ガラス板等の板状の透明体に限定されず、薄膜状の透明体（例えば、フィルム）であってもよい。
【００８５】
次に、本実施形態との比較対象として、微分を行わない参考形態の例を示す。図１１は、参考形態の処理経過の例を示すフローチャートである。ラインセンサカメラ１の動作は、上記の実施形態と同様であり、シュリーレン法で撮影したガラス板６の撮影画像を一定の大きさ毎に区切って、本参考形態の演算装置（図示略。以下、単に演算装置と記す。）に入力する（ステップＳ２１）。
【００８６】
演算装置は、入力された撮影画像から１ラインを選択する（ステップＳ２２）。
【００８７】
続いて、演算装置は、選択した１ライン内の各画素について、階調値が、第１の階調値閾値を超えているか、第２の階調値閾値以上第１の階調値閾値以下の範囲に収まっているか、第２の階調値閾値未満であるかを判別し、判別結果を画素にラベリングする（ステップＳ２３）。
【００８８】
演算装置は、ステップＳ２３の結果、階調値が第１の階調値閾値を超える画素、または、階調値が第２の階調値閾値未満となる画素が１ライン内に１つ以上存在しているか否かを判定する（ステップＳ２４）。そのような画素が存在していなければ（ステップＳ２４のＮｏ）、ステップＳ２７に移行する。また、そのような画素が存在していれば（ステップＳ２４のＹｅｓ）、演算装置は、１ライン内での欠陥近傍結合処理、および、他のラインとの間の欠陥近傍結合処理をそれぞれ実行し（ステップＳ２５，Ｓ２６）、ステップＳ２７に移行する。
【００８９】
ステップＳ２７において、演算装置は、入力された撮影画像の最終ラインを選択済みであるか否かを判定する（ステップＳ２７）。まだ、最終ラインを選択していなければ（ステップＳ２７のＮｏ）、ステップＳ２２以降の処理を繰り返す。最終ラインを選択済みであれば（ステップＳ２７のＹｅｓ）、前述の実施形態のステップＳ１４以降の処理と同様の処理を行う。すなわち、演算装置は、明画素（階調値が第１の階調値閾値を超えている画素）の集合の領域と、暗画素（階調値が第２の閾値未満である画素）の集合の領域をそれぞれ特定する。また、演算装置は、明画素の集合の領域および暗画素の集合の領域に基づいて、欠陥の特徴量を算出する。さらに、演算装置は、欠陥の種別を識別する。そして、演算装置は、画像の切り出しを行う。これらの処理は、上記の実施形態におけるステップＳ１４〜Ｓ１７と同様の処理であり、図１１では、図示を省略している。
【００９０】
参考形態では、ステップＳ２３の処理を行っているので、１枚の撮影画像において、背景領域よりも明るい領域および暗い領域の双方を検出することができる。
【００９１】
しかし、参考形態では、画素の階調値の微分処理を行わずに、ステップＳ２３を行っているので、熱揺らぎ欠陥として撮影画像内に表れた明るい筋や暗い筋に該当する画素に対しても、欠陥に起因して生じた明るい領域の画素や暗い領域の画素と同様にラベリングが行われる。そのため、参考形態では、背景領域よりも明るい領域および暗い領域の双方を検出できるが、熱揺らぎ欠陥に起因する誤検出の防止を実現することは困難である。
【００９２】
よって、上記の参考形態よりも、前述の実施形態が好ましい。
【産業上の利用可能性】
【００９３】
本発明は、高温環境下でのガラス板の検査に好適に適用される。
【符号の説明】
【００９４】
１  ラインセンサカメラ
３  光源
４  遮光板
６  ガラス板
１０  演算装置
１１  ライン選択部
１２  微分処理部
１３  ラベリング部
１４  検査部
１５  画像切り出し部
【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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