(57)【要約】【課題】例えば液晶ディスプレイのキャビネットに発生する外観上の欠陥を定量的に評価することが可能な外観検査方法及び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５０を撮像して得られた画像の輝度レベルを示す画像データに基づいて、撮像面に対する輝度レベルを連続曲面として算出し、算出した連続曲面に関する最小曲率値、輝度レベルが所定値の仮想平面と交差する交差領域の面積、交差領域及び連続曲面にて形成される閉空間の体積、交差領域上の最大の線分長等の複数のパラメータを用い、各パラメータに対応する重み係数を夫々のパラメータに乗じて算出した評価値に基づいて、検査対象５０の外観を定量的に検査する。またニューラルネットワーク等の学習法にて重み係数を算出する。【選択図】図１
2008051558.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査対象を撮像して得られた画像の複数色のうちの少なくとも一色の輝度レベルを示す画像データに基づいて前記検査対象の外観検査を行う外観検査方法において、
前記画像データに含まれる各撮像画素間の位置における輝度レベルを、各撮像画素の位置における輝度レベルに基づいて補間し、撮像面に対する輝度レベルを示す連続曲面を算出する連続曲面算出ステップと、
算出された連続曲面に基づいて評価値を算出する評価値算出ステップと、
算出された評価値に基づいて前記検査対象の定量的判定を行う判定ステップと
を有することを特徴とする外観検査方法。
【請求項２】
前記評価値は複数のパラメータを含み、
前記評価値算出ステップは、
各パラメータに該パラメータに対応する重み係数をそれぞれ乗算し、乗算された値を加算した加算値に基づいて前記検査対象の評価値を算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の外観検査方法。
【請求項３】
予め設定された評価値を有する複数の標準サンプルを用いて、各パラメータに対応する重み係数をニューラルネットワークによる学習に基づいて更新する重み係数更新ステップを更に有する
ことを特徴とする請求項２に記載の外観検査方法。
【請求項４】
前記評価値算出ステップは、
前記連続曲面算出ステップにて算出された連続曲面における最小曲率値を算出し、算出された最小曲率値を前記パラメータの１つとする最小曲率値算出ステップを含む
ことを特徴とする請求項２又は請求項３に記載の外観検査方法。
【請求項５】
前記評価値算出ステップは、
輝度レベルが所定値の仮想平面を想定し、該仮想平面と前記連続曲面とが交差する交差領域を導出する交差領域導出ステップと、
導出された交差領域の面積を算出し、算出された面積を前記パラメータの１つとする面積算出ステップと
を含むことを特徴とする請求項２乃至請求項４のいずれか１つに記載の外観検査方法。
【請求項６】
前記評価値算出ステップは、
輝度レベルが所定値の仮想平面を想定し、該仮想平面と前記連続曲面とが交差する交差領域を導出する交差領域導出ステップと、
導出された交差領域と前記連続曲面とで囲まれた体積を算出し、算出された体積を前記パラメータの１つとする体積算出ステップと
を含むことを特徴とする請求項２乃至請求項４のいずれか１つに記載の外観検査方法。
【請求項７】
前記評価値算出ステップは、
輝度レベルが所定値の仮想平面を想定し、該仮想平面と前記連続曲面とが交差する交差領域を導出する交差領域導出ステップと、
導出された交差領域における最大の線分長を算出し、算出された最大の線分長を前記パラメータの１つとする線分長算出ステップと
を含むことを特徴とする請求項２乃至請求項４のいずれか１つに記載の外観検査方法。
【請求項８】
検査対象を撮像して得られた画像の複数色のうちの少なくとも一色の輝度レベルを示す画像データに基づいて前記検査対象の外観検査を行う外観検査装置において、
前記画像データに含まれる各撮像画素間の位置における輝度レベルを、各撮像画素の位置における輝度レベルに基づいて補間し、撮像面に対する輝度レベルを示す連続曲面を算出する連続曲面算出手段と、
算出された連続曲面に基づいて評価値を算出する評価値算出手段と、
算出された評価値に基づいて前記検査対象の定量的判定を行う判定手段と
を備えることを特徴とする外観検査装置。
【請求項９】
前記評価値は複数のパラメータを含み、
前記評価値算出手段は、
各パラメータに該パラメータに対応する重み係数をそれぞれ乗算し、乗算された値を加算した加算値に基づいて前記検査対象の評価値を算出するようにしてある
ことを特徴とする請求項８に記載の外観検査装置。
【請求項１０】
予め設定された評価値を有する複数の標準サンプルを用いて、各パラメータに対応する重み係数をニューラルネットワークによる学習に基づいて更新する重み係数更新手段を更に備える
ことを特徴とする請求項９に記載の外観検査装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検査対象を撮影して得られた画像データから検査対象の外観検査を行う外観検査方法及び外観検査装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
液晶ディスプレイ等の表示装置は、その外観にプラスチック製のキャビネットが用いられている。キャビネットは、射出成形によって製造されており、製造のばらつきによってキャビネットの外観にウエルド現象等の外観上の欠陥が生じる。そこで、検査者が目視による感応検査を行ない、不良であるか否かの判定を行っていた。
【０００３】
しかしながら、目視による感応検査では検査者の直感によって判定されることから、検査者によって検査結果が異なるという問題があった。また、同じ検査者でも、検査日時によって検査結果が異なるという問題があった。このように、目視による感応検査では定量的な判定を行うことが極めて困難である。
【０００４】
ところで、近年、テレビカメラで撮像された映像信号に基づいて検査対象画素の欠陥レベルを算出する欠陥レベル算出部と予め定められた基準レベルに基づいて、閾値と比較し良否判定する構成の映像検査装置が開示されている（例えば、特許文献１参照。）。
【特許文献１】特開２００１−１１２０２９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１に開示された技術は画素欠陥を検査するための検査技術に関するものであり、ウエルド現象の様な外観上の欠陥を検査する外観検査に適用することは不可能である。
【０００６】
本発明は斯かる事情に鑑みてなされたものであり、検査対象を撮像して得られた画像に基づいて、輝度レベルを連続曲面として表現し、表現した連続曲面に基づいて算出される評価値にて検査対象の外観を評価することにより、ウエルド現象等の外観上の欠陥を評価することが可能な外観検査方法及び外観検査装置の提供を主たる目的とする。
【０００７】
また本発明は、評価値を算出する数式に係る重み係数をニューラルネットワークを用いた学習にて更新することにより、評価の精度を向上させることが可能な外観検査方法及び外観検査装置の提供を他の目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、検査対象を撮像して得られた画像の複数色のうちの少なくとも一色の輝度レベルを示す画像データに基づいて前記検査対象の外観検査を行う外観検査方法において、前記画像データに含まれる各撮像画素間の位置における輝度レベルを、各撮像画素の位置における輝度レベルに基づいて補間し、撮像面に対する輝度レベルを示す連続曲面を算出する連続曲面算出ステップと、算出された連続曲面に基づいて評価値を算出する評価値算出ステップと、算出された評価値に基づいて前記検査対象の定量的判定を行う判定ステップとを有することを特徴とする。
【０００９】
本発明は、前記評価値は複数のパラメータを含み、前記評価値算出ステップは、各パラメータに該パラメータに対応する重み係数をそれぞれ乗算し、乗算された値を加算した加算値に基づいて前記検査対象の評価値を算出することを特徴とする。
【００１０】
本発明は、予め設定された評価値を有する複数の標準サンプルを用いて、各パラメータに対応する重み係数をニューラルネットワークによる学習に基づいて更新する重み係数更新ステップを更に有することを特徴とする。
【００１１】
本発明は、前記評価値算出ステップは、前記連続曲面算出ステップにて算出された連続曲面における最小曲率値を算出し、算出された最小曲率値を前記パラメータの１つとする最小曲率値算出ステップを含むことを特徴とする。
【００１２】
本発明は、前記評価値算出ステップは、輝度レベルが所定値の仮想平面を想定し、該仮想平面と前記連続曲面とが交差する交差領域を導出する交差領域導出ステップと、導出された交差領域の面積を算出し、算出された面積を前記パラメータの１つとする面積算出ステップとを含むことを特徴とする。
【００１３】
本発明は、前記評価値算出ステップは、輝度レベルが所定値の仮想平面を想定し、該仮想平面と前記連続曲面とが交差する交差領域を導出する交差領域導出ステップと、導出された交差領域と前記連続曲面とで囲まれた体積を算出し、算出された体積を前記パラメータの１つとする体積算出ステップとを含むことを特徴とする。
【００１４】
本発明は、前記評価値算出ステップは、輝度レベルが所定値の仮想平面を想定し、該仮想平面と前記連続曲面とが交差する交差領域を導出する交差領域導出ステップと、導出された交差領域における最大の線分長を算出し、算出された最大の線分長を前記パラメータの１つとする線分長算出ステップとを含むことを特徴とする。
【００１５】
本発明は、検査対象を撮像して得られた画像の複数色のうちの少なくとも一色の輝度レベルを示す画像データに基づいて前記検査対象の外観検査を行う外観検査装置において、前記画像データに含まれる各撮像画素間の位置における輝度レベルを、各撮像画素の位置における輝度レベルに基づいて補間し、撮像面に対する輝度レベルを示す連続曲面を算出する連続曲面算出手段と、算出された連続曲面に基づいて評価値を算出する評価値算出手段と、算出された評価値に基づいて前記検査対象の定量的判定を行う判定手段とを備えることを特徴とする。
【００１６】
本発明は、前記評価値は複数のパラメータを含み、前記評価値算出手段は、各パラメータに該パラメータに対応する重み係数をそれぞれ乗算し、乗算された値を加算した加算値に基づいて前記検査対象の評価値を算出するようにしてあることを特徴とする。
【００１７】
本発明は、予め設定された評価値を有する複数の標準サンプルを用いて、各パラメータに対応する重み係数をニューラルネットワークによる学習に基づいて更新する重み係数更新手段を更に備えることを特徴とする。
【００１８】
本発明にあっては、検査対象を撮像し、撮像された画像の複数色のうちの少なくとも一色の輝度レベルを示す画像データを取得する。画像データには各撮像画素の位置における輝度レベルが含まれており、各撮像画素間の位置における輝度レベルを、画像データに含まれる各撮像画素の位置における輝度レベルに基づいて補間する。そして、各撮像画素及び各撮像画素間の位置における輝度レベルに基づいて、撮像面に対する輝度レベルを示す連続曲面を算出する。このように、画像データは撮像面に対して不連続であるので、各撮像画素の間を補間して連続曲面とする。そして、算出された連続曲面に基づいて評価値を算出し、算出された評価値に基づいて検査対象の定量的判定を行う。
【００１９】
本発明にあっては、評価値が複数のパラメータからなり、各パラメータに該パラメータに対応する重み係数をそれぞれ乗算し、乗算された値を加算した加算値に基づいて検査対象の定量的判定を行う。
【００２０】
本発明にあっては、予め設定された評価値の複数の標準サンプルを用いて、各パラメータに対応する重み係数を、ニューラルネットワークを用いた学習によって更新する。
【００２１】
本発明にあっては、連続曲面における最小曲率値を算出し、算出された最小曲率値を評価値のパラメータの１つとする。最小曲率値は、輝度レベルの変化量の大きさを示す指標であることから、この最小曲率値を評価値のパラメータとすることにより、輝度レベルの変化が大きい不具合を見つけることが可能となる。
【００２２】
本発明にあっては、輝度レベルが所定値の仮想平面を想定し、想定した仮想平面と連続曲面とが交差する交差領域を導出し、導出された交差領域の面積を算出する。そして、算出された交差領域の面積を評価値のパラメータの１つとする。交差領域の面積は、例えば、輝度レベルが所定レベルを超過する領域の面積であることから、面積が大きな不具合を見つけることが可能となる。
【００２３】
本発明にあっては、輝度レベルが所定値の仮想平面を想定し、想定した仮想平面と連続曲面とが交差する交差領域を導出し、導出された交差領域と連続曲面とで囲まれた体積を算出する。そして、算出された体積を評価値のパラメータの１つとする。交差領域と連続曲面とで囲まれた体積は、例えば、輝度レベルが所定レベルを超過する領域の面積と超過度合とが組み合わされた指標であることから、面積が大きく、また超過度合が大きな不具合を見つけることが可能となる。
【００２４】
本発明にあっては、輝度レベルが所定値の仮想平面を想定し、想定した仮想平面と連続曲面とが交差する交差領域を導出し、導出された交差領域における最大の線分長を算出する。そして、算出された最大の線分長を評価値のパラメータの１つとする。交差領域における最大の線分長は、輝度レベルが所定レベルを超過する長さであることから、長さが長い不具合を見つけることが可能となる。
【発明の効果】
【００２５】
本発明の外観検査方法及び外観検査装置は、検査対象を撮像して得られた画像の複数色のうちの少なくとも一色の輝度レベルを示す画像データに基づき、画像データに含まれる各撮像画素間の位置における輝度レベルを、各撮像画素の位置における輝度レベルに基づいて補間し、撮像面に対する輝度レベルを連続曲面として算出し、算出した連続曲面に基づいて評価値を算出し、算出した評価値に基づいて検査対象の定量的判定を行う。
【００２６】
この構成により、本発明では、検査対象の外観を、輝度レベルに基づく連続曲面として表現し、連続曲面の特徴を数値化することができるので、ウエルド現象等の外観上の欠陥を、検査者の直感に頼ることなく、一定の基準に基づき定量的に評価することが可能である等、優れた効果を奏する。
【００２７】
また本発明の外観検査方法等は、数値化した連続曲面の特徴として、最小曲率値、輝度レベルが所定値の仮想平面と交差する交差領域の面積、交差領域及び連続曲面にて形成される閉空間の体積、交差領域上の最大の線分長等の複数のパラメータを用い、各パラメータに対応する重み係数を夫々のパラメータに乗じた上で加算することで評価値を算出することにより、外観上の欠陥について様々な特徴をその軽重に応じて適正に評価することが可能である等、優れた効果を奏する。
【００２８】
さらに本発明の外観検査方法等は、ニューラルネットワークによる学習に基づいて重み係数を更新することにより、重み係数の適正化を行うことが可能である等、優れた効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
以下、本発明をその実施の形態を示す図面に基づいて詳述する。
【００３０】
（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１に係る外観検査装置の構成例を示すブロック図である。図１中１は、本発明の実施の形態１に係る外観検査装置であり、外観検査装置１は、ＣＰＵで構成された制御部１０を備えている。制御部１０は、ＲＯＭ１１、ＲＡＭ１２、撮像部１３、画像メモリ１４、画像処理部１５、判定部１６、入力部１７及び出力部１８と接続され、これら各部を制御し、ＲＯＭ１１に予め格納されているコンピュータプログラムに従って種々の機能を実行する。外観検査装置１は、液晶ディスプレイに用いられるプラスチック製のキャビネット等の検査対象５０の外観を検査する装置であり、射出成形により製造されるキャビネット表面のウエルド現象等の不具合の有無の検査を行うことが可能である。
【００３１】
ＲＡＭ１２は、ＤＲＡＭ、ＳＤＲＡＭ等のメモリを用いて構成され、制御部１０によるコンピュータプログラムの実行時に発生する一時的なデータを記憶する。
【００３２】
撮像部１３は、ＣＣＤ等の撮像素子を有し、検査対象５０を撮像して画像データを生成する。生成された画像データは、画像メモリ１４に格納され、制御部１０の指示によって各種の処理が行なわれる。図２は、本発明の実施の形態１に係る外観検査装置１が生成する画像データの一例を示す説明図である。図２は、画像メモリ１４に格納された画像データを示しており、画像データは、撮像部１３が有する各撮像素子に対応する夫々の位置に、輝度レベルを示すＬ１１，Ｌ２１，…，Ｌｍｎ等の値を離散値として含んでいる。これらの輝度データは、各撮像画素の位置におけるＬ* 値、Ｒ（ｒｅｄ）成分、Ｇ（Ｇｒｅｅｎ）成分、Ｂ（Ｂｌｕｅ）成分等の複数色のうちの少なくとも一色の輝度レベルを示している。なお図中Ｘ軸は、撮像した画像の横軸を示し、Ｙ軸は、撮像した画像の縦軸を示している。
【００３３】
画像処理部１５は、連続曲面算出部１５ａ、最小曲率値算出部１５ｂ、交差領域導出部１５ｃ、面積算出部１５ｄ、体積算出部１５ｅ及び線分長算出部１５ｆを備えている。
【００３４】
連続曲面算出部１５ａは、撮像部１３によって撮像され、画像メモリ１４に格納された画像データに含まれる各撮像画素の位置における輝度レベルを補間して、各撮像画素間の位置における輝度レベルを算出し、各撮像画素及び各撮像画素間の位置における輝度レベルに基づいて、撮像面に対する輝度レベルを示す連続曲面を算出する。図３は、本発明の実施の形態１に係る外観検査装置１にて算出される連続曲面の一例を模式的に示す三次元グラフである。図２を用いて説明した様に画像データは、撮像部１３の各撮像素子に対応する離散的な位置の輝度レベルを示す不連続なデータであるので、各撮像画素間の位置における輝度レベルを算出して補間することにより、図３に示す様な連続したデータの集合である連続曲面Ｓが算出される。なお図３中のＸ軸及びＹ軸は、図２のＸ軸及びＹ軸と対応しており、Ｚ軸は輝度レベルを示している。即ち連続曲面Ｓとは、撮像面上の各位置の輝度レベルを高低として表す仮想的な面である。なお補間処理としては、最小二乗法、スプライン法等の公知技術が用いられる。
【００３５】
図４は、本発明の実施の形態１に係る外観検査装置１にて算出された輝度レベルのＸ軸方向の変化の一例を示すグラフである。図４中のＸ軸及びＺ軸は、図３のＸ軸及びＺ軸と対応している。最小曲率値算出部１５ａは、図４に示す様に、連続曲面算出部１５ａにて算出された連続曲面Ｓに対する二階微分等の処理を行うことにより、最小曲率値Ａを算出する。なお最小曲率値Ａの位置が、画像データを構成する輝度レベルの最大の変化点を示している。最小曲率値Ａは、輝度レベルの変化量の大きさを示す指標であることから、最小曲率値Ａに基づいて輝度レベルの変化の大きさとして反映する不具合を検出することが可能である。
【００３６】
図５は、本発明の実施の形態１に係る外観検査装置１にて算出された輝度レベルのＸ軸方向及びＹ軸方向の変化の一例を示すグラフである。図５中のＸ軸、Ｙ軸及びＺ軸は、図３のＸ軸、Ｙ軸及びＺ軸と対応している。交差領域導出部１５ｃは、図５に示す様に、輝度レベルが所定値の仮想平面Ｐを想定し、仮想平面Ｐと連続曲面算出部１５ａにて算出された連続曲面Ｓとが交差する交差領域Ｒを導出する。なお輝度レベルの所定値は、例えば輝度レベルの変化の平均値、偏差、分散等の統計値に基づいて設定される。
【００３７】
面積導出部１５ｄは、図５に示す様に、交差領域導出部１５ｃにて導出された交差領域Ｒの面積Ｂを算出する。また、体積算出部１５ｅは、図５に示す様に、交差領域導出部１５ｃにて導出された交差領域Ｒと連続曲面算出部１５ａにて算出された連続曲面Ｓとで囲まれた閉空間の体積Ｃを算出する。さらに、線分長算出部１５ｆは、図５に示す様に、交差領域導出部１５ｃにて導出された交差領域Ｒにおける最大の線分長Ｄを算出する。交差領域Ｒの面積Ｂは、輝度レベルが所定値を超過する領域の面積を示す指標であることから、面積Ｂに基づいて面積が大きな不具合を検出することが可能である。交差領域Ｒと連続曲面Ｓとで囲まれた閉空間の体積Ｃは、輝度レベルが所定値を超過する領域の面積と超過の程度とを組み合わせた指標であることから、体積Ｃに基づいて面積が大きく、かつ程度が大きい不具合を検出することが可能である。交差領域Ｒにおける最大の線分長Ｄは、輝度レベルが所定値を超過する長さを示す指標であることから、線分長Ｄに基づいて長い不具合を検出することが可能である。
【００３８】
判定部１６は、画像処理部の１５の各算出部により算出された最小曲率値Ａ、面積Ｂ、体積Ｃ及び線分長Ｄの各パラメータに対応するω１、ω２、ω３及びω４として示される重み係数を設定し、各パラメータに、対応する重み係数を夫々乗算し、得られた各値を加算した加算値を評価値Ｈ（Ｈ＝ω１×Ａ＋ω２×Ｂ＋ω３×Ｃ＋ω４×Ｄ）として算出する評価値算出部１６ａを備えている。重み係数は、例えば、予めユーザなどによって設定され、判定部１６に内蔵された図示しないメモリに記憶されている。
【００３９】
また、判定部１６は、評価値算出部１６ａにて算出された評価値Ｈに基づいて検査対象５０の定量的判定を行う。例えば、良／不良を分別する閾値Ｈｔｈを上述したメモリに記憶させておき、算出された評価値Ｈと閾値Ｈｔｈとを比較することによって検査対象５０の良／不良を判定する。
【００４０】
入力部１７は、キーボード、押釦、マウス等の外部からの入力を受け付けるデバイスである。出力部１８は、モニタ、ＬＥＤ、スピーカ等の外部への出力を行うデバイスである。
【００４１】
次に、上述のように構成された本発明の実施の形態１に係る外観検査装置１の動作について説明する。図６は、本発明の実施の形態１に係る外観検査装置１の検査処理の一例を示すフローチャートである。
【００４２】
先ず、外観検査装置１が備える制御部１０は撮像部１３を制御し、検査対象５０を撮像して輝度レベルを示す画像データを生成させる（ステップＳ１）。なお、生成された画像データは画像メモリ１４に格納される。そして、画像データのうちの検査を行う領域（検査領域）を指定する（ステップＳ２）。検査領域を指定する領域を予め設定しておくことで、Ｓ２の処理を省略することが可能である。
【００４３】
次に、制御部１０は画像処理部１５を制御し、画像データに含まれる各撮像画素の位置における輝度レベルを補間して、各撮像画素間の位置における輝度レベルを算出し、各撮像画素及び各撮像画素間の位置における輝度レベルに基づいて、撮像面に対する輝度レベルを示す連続曲面Ｓを算出する（ステップＳ３）。算出された連続曲面Ｓを示すデータはＲＡＭ１２に記憶される。そして、制御部１０は画像処理部１５を制御し、ＲＡＭ１２に記憶された連続曲面Ｓの最小曲率値Ａを算出する（ステップＳ４）。
【００４４】
また、制御部１０は画像処理部１５を制御し、輝度レベルが所定値の仮想平面Ｐを想定し（ステップＳ５）、仮想平面Ｐと連続曲面Ｓとが交差する交差領域Ｒを導出する（ステップＳ６）。そして、交差領域Ｒの面積Ｂを算出するとともに（ステップＳ７）、交差領域Ｒと連続曲面Ｓとで囲まれた閉空間の体積Ｃを算出する（ステップＳ８）。さらに、交差領域Ｒにおける最大の線分長Ｄを算出する（ステップＳ９）。
【００４５】
次に、算出されたパラメータ（最小曲率値Ａ、面積Ｂ、体積Ｃ、線分長Ｄ）に、各パラメータに対応する重み係数（ω１、ω２、ω３、ω４）を夫々乗算し、乗算にて得られた夫々の値を加算した加算値を評価値Ｈとして算出する（ステップＳ１０）。そして、算出された評価値Ｈと閾値Ｈｔｈとを比較し、検査対象５０の良／不良を判定し（ステップＳ１１）、判定結果を出力部１８から出力する。例えば評価値Ｈが閾値Ｈｔｈより大きい場合、検査対象５０は不良であると判定する。
【００４６】
以上のように、実施の形態１によれば、検査対象５０を撮像して得られた画像データに基づいて、良／不良を定量的に判定することができるので、従来の目視による感応検査の様な検査者及び検査日時によって検査結果が相違するという虞がない。従って不良品が良品と判定されて出荷されるという誤り又は良品が不良品と判定されて破棄されるという誤りを抑えることが可能である。
【００４７】
（実施の形態２）
実施の形態１では、重み係数（ω１、ω２、ω３、ω４）が、予め例えばユーザによって設定され、判定部１６に内蔵された図示しないメモリに記憶されていたが、予め設定された評価値を有する複数の標準サンプルを用いて、各パラメータに対応する重み係数（ω１、ω２、ω３、ω４）をニューラルネットワーク等の学習法によって更新するようにしてもよく、そうしたものが実施の形態２である。
【００４８】
図７は、本発明の実施の形態２に係る外観検査装置の構成例を示すブロック図である。本発明の実施の形態２に係る外観検査装置は、実施の形態１にて示した外観検査装置１に、重み係数更新部２０が追加された構成を有する。なおその他の構成については、実施の形態１と同様であるので、実施の形態１と同一符号を付し、その説明を省略する。
【００４９】
重み係数更新部２０は、複数の標準サンプルを用いて、各パラメータに対応する重み係数をニューラルネットワーク等の学習法にて更新する機能を有している。標準サンプルは、予めベテランの検査者、検査管理者等の信頼性の高い判定を行う一又は複数の検査者により、その評価値Ｈが予め決定されているサンプルである。標準サンプルとしては、評価値Ｈが異なるサンプル及び同一の評価値Ｈで、評価値Ｈを構成するパラメータ（本例では、最小曲率値Ａ、面積Ｂ、体積Ｃ、線分長Ｄ）が異なるサンプルが用いられる。
【００５０】
そして実施の形態１にて説明した検査対象５０の検査処理と同様の方法により、各標準サンプルに対して、画像処理部１５が備える各算出部にて最小曲率値Ａ、面積Ｂ、体積Ｃ、線分長Ｄ等のパラメータを算出する。各標準サンプルの評価値Ｈは、予め決定されているので、決定されている評価値Ｈと比較して妥当な値をとる様に重み係数を、ニューラルネットワーク等の学習法にて算出し、算出した重み係数を検査時の重み係数とすべく更新処理を行う。
【００５１】
次に、上述のように構成された本発明の実施の形態２に係る外観検査装置１の重み係数更新処理の動作について説明する。なお検査対象５０に対して各種パラメータを算出する処理は実施の形態１のフローチャートを用いて説明した処理と同様である。図８は、本発明の実施の形態２に係る外観検査装置１の重み係数更新処理の一例を示すフローチャートである。
【００５２】
先ず、外観検査装置１が備える制御部１０は撮像部１３を制御し、標準サンプルを撮像して輝度レベルを示す画像データを生成させる（ステップＳ２１）。なお、生成された画像データは画像メモリ１４に格納される。そして、画像データのうちの検査を行う領域（検査領域）を指定する（ステップＳ２２）。検査領域を指定する領域を予め設定しておくことで、Ｓ２２の処理を省略することが可能である。
【００５３】
次に、制御部１０は画像処理部１５を制御し、画像データに含まれる各撮像画素の位置における輝度レベルを補間して、各撮像画素間の位置における輝度レベルを算出し、各撮像画素及び各撮像画素間の位置における輝度レベルに基づいて、撮像面に対する輝度レベルを示す連続曲面Ｓを算出する（ステップＳ２３）。算出された連続曲面Ｓを示すデータはＲＡＭ１２に記憶される。そして、制御部１０は画像処理部１５を制御し、ＲＡＭ１２に記憶された連続曲面Ｓの最小曲率値Ａを算出する（ステップＳ２４）。
【００５４】
また、制御部１０は画像処理部１５を制御し、輝度レベルが所定値の仮想平面Ｐを想定し（ステップＳ２５）、仮想平面Ｐと連続曲面Ｓとが交差する交差領域Ｒを導出する（ステップＳ２６）。そして、交差領域Ｒの面積Ｂを算出するとともに（ステップＳ２７）、交差領域Ｒと連続曲面Ｓとで囲まれた体積Ｃを算出する（ステップＳ２８）。さらに、交差領域Ｒにおける最大の線分長Ｄを算出する（ステップＳ２９）。
【００５５】
次に、制御部１０は画像処理部１５を制御し、ステップＳ２１〜Ｓ２９の処理にて算出した各パラメータと、当該標準サンプルに対して予め決定されている評価値Ｈとに基づき、各パラメータに対応する重み係数を、ニューラルネットワークにて算出し（ステップＳ３０）、算出した重み係数に基づいて、記憶している各重み係数を更新する（ステップＳ３１）。ステップＳ３０にて用いる評価値Ｈは、入力部１７から逐次受け付け、又は予め受け付けてＲＡＭ１２に記憶しておいた値を読み出して用いる。そして評価値Ｈを教師信号として、ニューラルネットワーク等の学習法により各パラメータの重要度及び関連性を算出し、重み係数を算出する。
【００５６】
そしてステップＳ２１〜Ｓ３１の処理を全ての標準サンプルに対して実行し、処理を終了する。
【００５７】
以上のように、実施の形態２によれば、予め評価値が設定された複数の標準サンプルを撮像して得られた画像データに基づいて各パラメータを算出し、各標準サンプルの評価値が妥当な値となるように、重み係数をニューラルネットワーク等の学習法によって算出し、算出された重み係数を検査時の重み係数とすべく更新することから、各パラメータに対する重み係数をユーザが設定する必要がなくなる。つまり、良／不良を判定するときの判定基準となる評価値を与えることによって、外観検査装置が、各標準サンプルの評価値が妥当となるように、自動的に重み係数を算出して更新することから、ユーザに対する負担を大幅に軽減させることができる。
【００５８】
前記実施の形態１及び２では、最小曲率値、面積、体積及び線分長をパラメータとする形態を示したが、本発明はこれに限らず、様々なパラメータを設定することが可能であり、またより多くのパラメータを用いる場合、上述した単純なモデルではなく、より複雑な様々なモデルを用いることが可能であり、学習法を利用した最適な重み係数、更には結合荷重等の設定が重要となる。例えば下記の様な数式にて示されるモデルが各種重み係数等の設定に用いられる。
【００５９】
ａk ＝ｆ（ΣＰi ωki）
Ｈ＝ｆ（Σａi Ｖi ）
但し、ｆ（）：シグモイド関数
Ｐi ：パラメータ
ωki：重み係数
Ｖi ：結合加重
Ｈ：評価値
【００６０】
また前記実施の形態１及び２では、表示装置のキャビネットの外観に発生するウエルド現象を検査対象としたが、検査対象はこれに限定されるものではなく、例えば、液晶表示装置に表示部のムラ（液晶ギャップのばらつき、配向膜の乾燥のばらつきなどに起因）を検査対象としてもよい。この場合、グレースケール表示を行うことでムラを顕在化させ、その状態を撮像部にて撮像して画像データを取得する。また、評価値を構成する各パラメータは、ウエルド現象を評価する場合の一例であり、ウエルド現象の評価を他のパラメータを用いて行ってもよい。他の現象を評価する場合は、その現象を定量的に評価できるように、各パラメータを適宜決定する。
【００６１】
さらに本発明は、複数色の色成分の刺激値を示す複数の輝度レベルを総合的に検査する形態に展開することも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００６２】
【図１】本発明の実施の形態１に係る外観検査装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態１に係る外観検査装置が生成する画像データの一例を示す説明図である。
【図３】本発明の実施の形態１に係る外観検査装置にて算出される連続曲面の一例を模式的に示す三次元グラフである。
【図４】本発明の実施の形態１に係る外観検査装置にて算出された輝度レベルのＸ軸方向の変化の一例を示すグラフである。
【図５】本発明の実施の形態１に係る外観検査装置にて算出された輝度レベルのＸ軸方向及びＹ軸方向の変化の一例を示すグラフである。
【図６】本発明の実施の形態１に係る外観検査装置の検査処理の一例を示すフローチャートである。
【図７】本発明の実施の形態２に係る外観検査装置の構成例を示すブロック図である。
【図８】本発明の実施の形態２に係る外観検査装置の重み係数更新処理の一例を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００６３】
１０  制御部
１３  撮像部
１４  画像メモリ
１５  画像処理部
１５ａ  連続曲面算出部
１５ｂ  最小曲率値算出部
１５ｃ  交差領域導出部
１５ｄ  面積算出部
１５ｅ  体積算出部
１５ｆ  線分長算出部
１６  判定部
１６ａ  評価値算出部
２０  重み係数更新部
【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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