(57)【要約】【課題】画像データの処理を用いた異物検査に際して、異物の有無の判定の正確性を向上させることを目的とする。【解決手段】検査対象物１０を撮影して得られる画像の情報に基づき、縦方向の複数列および横方向の複数列に沿ってそれぞれ並べられた複数の画素を有する画像データを作成し、作成した画像データの各画素の輝度値について、縦方向または横方向の少なくとも一方の列毎に平均値または積算値を算出し、隣接する２列の平均値または積算値の差を、列毎の平均値または積算値の微分値として算出し、各微分値が所定の閾値の範囲内にあるか否かを判断し、閾値の範囲外にある微分値の個数に基づき、異物の有無を判定する。【選択図】図３
2008224562.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査対象物に異物が混入しているか否かを検査するための異物検査システムであって、
検査対象物を撮影して得られる画像の情報に基づき、縦方向の複数列および横方向の複数列に沿ってそれぞれ並べられた複数の画素を有する画像データを作成する画像データ作成部と、
上記画像データの各画素の輝度値について、上記縦方向または上記横方向の少なくとも一方の列毎に平均値または積算値を算出し、隣接する２列の上記平均値または上記積算値の差を、上記列毎の上記平均値または上記積算値の微分値として算出する輝度値演算部と、
上記の各微分値が所定の閾値の範囲内にあるか否かを判断し、該閾値の範囲外にある上記微分値の個数に基づき、異物の有無を判定する判定部とを備えたことを特徴とする異物検査システム。
【請求項２】
検査対象物に異物が混入しているか否かを検査するための異物検査システムであって、
検査対象物を撮影して得られる画像の情報に基づき、縦方向の複数列および横方向の複数列に沿って並べられた複数の第１の画素を有する第１の画像データを作成する画像データ作成部と、
所定数の上記第１の画素からなる各セグメントにおいて、該セグメントを構成する全ての上記第１の画素の輝度値を積算して第１の積算値を求め、全ての上記セグメントを、上記第１の積算値と同じ輝度値を有する第２の画素に変換して、上記第１の画像データを、縦方向の複数列および横方向の複数列に沿ってそれぞれ並べられ複数の上記第２の画素を有する第２の画像データに変換する画像データ変換部と、
上記第２の画素の輝度値について、上記縦方向または上記横方向の少なくとも一方の列毎に平均値または第２の積算値を算出し、隣接する２列の上記平均値または上記第２の積算値の差、或いは、１列または所定数の複数列を挟む２列の上記平均値または上記第２の積算値の差を、上記列毎の上記平均値または上記第２の積算値の微分値として算出する輝度値演算部と、
上記の各微分値が所定の閾値の範囲内にあるか否かを判断し、該閾値の範囲外にある上記微分値の個数に基づき、異物の有無を判定する判定部とを備えたことを特徴とする異物検査システム。
【請求項３】
上記微分値の標準偏差を算出し、該標準偏差に基づき、上記閾値の大きさを設定する閾値設定部を備えたことを特徴とする請求項１または２のいずれかに記載の異物検査システム。
【請求項４】
検査対象物に異物が混入しているか否かを検査するための異物検査方法であって、
検査対象物を撮影して得られる画像の情報に基づき、縦方向の複数列および横方向の複数列に沿ってそれぞれ並べられた複数の画素を有する画像データを作成する工程と、
作成した上記画像データの各画素の輝度値について、上記縦方向または上記横方向の少なくとも一方の列毎に平均値または積算値を算出する工程と、
隣接する２列の上記平均値または上記積算値の差を、上記列毎の上記平均値または上記積算値の微分値として算出する工程と、
上記の各微分値が、所定の閾値の範囲内にあるか否かを判断する工程と、
上記閾値の範囲外にある上記微分値の個数に基づき、異物の有無を判定する工程とを備えたことを特徴とする異物検査方法。
【請求項５】
検査対象物に異物が混入しているか否かを検査するための異物検査方法であって、
検査対象物を撮影して得られる画像の情報に基づき、縦方向の複数列および横方向の複数列に沿ってそれぞれ並べられた複数の第１の画素を有する第１の画像データを作成する工程と、
所定数の上記第１の画素からなる各セグメントにおいて、該セグメントを構成する全ての上記第１の画素の輝度値を積算して第１の積算値を求め、全ての上記セグメントを、上記第１の積算値と同じ輝度値を有する第２の画素に変換して、上記第１の画像データを、縦方向の複数列および横方向の複数列に沿ってそれぞれ並べられ複数の上記第２の画素を有する第２の画像データに変換する工程と、
上記第２の画素の輝度値について、上記縦方向または上記横方向の少なくとも一方の列毎に平均値または第２の積算値を算出する工程と、
隣接する２列の上記平均値または上記第２の積算値の差、或いは、１列または所定数の複数列を挟む２列の上記平均値または上記第２の積算値の差を、上記列毎の上記平均値または上記第２の積算値の微分値として算出する工程と、
上記の各微分値が所定の閾値の範囲内にあるか否かを判断する工程と、
上記閾値の範囲外にある上記微分値の個数に基づき、異物の有無を判定する工程とを備えたことを特徴とする異物検査方法。
【請求項６】
上記微分値を算出した後、該微分値の標準偏差を算出する工程と、
該標準偏差に基づき、上記閾値の大きさを設定する工程とを備えたことを特徴とする請求項４または５のいずれかに記載の異物検査方法。
【請求項７】
検査対象物に異物が混入しているか否かを検査するためのシステムを制御するコンピュータに、
検査対象物を撮影して得られる画像の情報に基づき、縦方向の複数列および横方向の複数列に沿ってそれぞれ並べられた複数の画素を有する画像データを作成する機能と、
作成した上記画像データの各画素の輝度値について、上記縦方向または上記横方向の少なくとも一方の列毎に平均値または積算値を算出する機能と、
隣接する２列の上記平均値または上記積算値の差を、上記列毎の上記平均値または上記積算値の微分値として算出する機能と、
上記の各微分値が所定の閾値の範囲内にあるか否かを判断する機能と、
上記閾値の範囲外にある上記微分値の個数に基づき、異物の有無を判定する機能とを与えることを特徴とする異物検査用プログラム。
【請求項８】
検査対象物に異物が混入しているか否かを検査するためのシステムを制御するコンピュータに、
検査対象物を撮影して得られる画像の情報に基づき、縦方向の複数列および横方向の複数列に沿ってそれぞれ並べられた複数の第１の画素を有する第１の画像データを作成する機能と、
所定数の上記第１の画素からなる各セグメントにおいて、該セグメントを構成する全ての上記第１の画素の輝度値を積算して第１の積算値を求め、全ての上記セグメントを、上記第１の積算値と同じ輝度値を有する第２の画素に変換して、上記第１の画像データを、縦方向の複数列および横方向の複数列に沿ってそれぞれ並べられ複数の上記第２の画素を有する第２の画像データに変換する機能と、
上記第２の画素の輝度値について、上記縦方向または上記横方向の少なくとも一方の列毎に平均値または第２の積算値を算出する機能と、
隣接する２列の上記平均値または上記第２の積算値の差、或いは、１列または所定数の複数列を挟む２列の上記平均値または上記第２の積算値の差を、上記列毎の上記平均値または上記第２の積算値の微分値として算出する機能と、
上記微分値が所定の閾値の範囲内にあるか否かを判断する機能と、
上記閾値の範囲外にある上記微分値の個数に基づき、異物の有無を判定する機能とを与えることを特徴とする異物検査用プログラム。
【請求項９】
上記微分値を算出した後、該微分値の標準偏差を算出する機能と、
該標準偏差に基づき、上記閾値の大きさを設定する機能とを上記コンピュータに与えることを特徴とする請求項７または８のいずれかに記載の異物検査用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像データの処理により異物検査を自動的に行うための異物検査システムおよび異物検査方法、並びにこれらの異物検査システムおよび異物検査方法による異物検査を制御するための異物検査用プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
バイアルに収容した状態で出荷される液体の薬品は、出荷前に異物検査が行われる。異物検査の技術としては、目視による検査の他に、画像データの処理を利用した技術が提案されている。画像データの処理を利用した異物検査の方法として、例えば特許文献１に開示されているように、同一の薬品について所定時間の間隔を空けて２つの画像を撮影し、それらの画像データを比較することにより、異物の有無を検査する方法が提案されている。具体的に説明すると、仮に異物が混入していた場合、１回目の撮影時と２回目の撮影時との間に異物が移動することに伴い、２つの画像データに差異が生じるため、それらの両データの差異の有無を検出することにより、バイアル内の異物の有無を検出できる。
【０００３】
しかし、この方法によれば、１回目の撮影時と２回目の撮影時との間に異物が移動しない場合、または１回目の撮影後に移動した異物が２回目の撮影時に元の位置に戻る場合など、異物が混入しているにも関わらず２つの画像データに差異が生じず、異物を検出できない恐れがある。
【０００４】
このような問題に鑑みて、特許文献２に開示された異物検査方法では、撮影した画像データを画素または画素群ごとに「明」と「暗」に振り分ける二値化処理を行い、「明」の部分の面積が所定の閾値よりも小さいときに異物が存在すると判定する。かかる方法で検査を行うと、１つの画像データに基づき異物の有無を判定できるため、２つの画像データを比較して異物の有無を判定する場合に生じる上述の不具合を回避できる。
【特許文献１】特開２００５−１２１５９２号公報
【特許文献２】特開２００６−２６７０００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、特許文献２の技術では、検査時の光量の違いやバイアルの位置ずれなどにより、画像データの各画素の明度を数値化した輝度値が変動するため、これに応じて、判定の基準となる閾値の適切な大きさも検査ごとに変化する。そのため、閾値を適切に設定することが困難であり、閾値が適切に設定されていない場合、不良品が良品として判定されたり、良品が不良品として判定されたりする欠点があった。
【０００６】
そこで、本発明は、画像データの処理を用いた異物検査に際して、異物の有無の判定の正確性を向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するため、本発明に係る異物検査システムは、
検査対象物に異物が混入しているか否かを検査するためのシステムであって、
検査対象物を撮影して得られる画像の情報に基づき、縦方向の複数列および横方向の複数列に沿ってそれぞれ並べられた複数の画素を有する画像データを作成する画像データ作成部と、
上記画像データの各画素の輝度値について、上記縦方向または上記横方向の少なくとも一方の列毎に平均値または積算値を算出し、隣接する２列の上記平均値または上記積算値の差を、上記列毎の上記平均値または上記積算値の微分値として算出する輝度値演算部と、
上記の各微分値が所定の閾値の範囲内にあるか否かを判断し、該閾値の範囲外にある上記微分値の個数に基づき、異物の有無を判定する判定部とを備えたことを特徴とする。
【０００８】
本発明に係る別態様の異物検査システムは、
検査対象物に異物が混入しているか否かを検査するためのシステムであって、
検査対象物を撮影して得られる画像の情報に基づき、縦方向の複数列および横方向の複数列に沿って並べられた複数の第１の画素を有する第１の画像データを作成する画像データ作成部と、
所定数の上記第１の画素からなる各セグメントにおいて、該セグメントを構成する全ての上記第１の画素の輝度値を積算して第１の積算値を求め、全ての上記セグメントが、上記第１の積算値と同じ輝度値を有する第２の画素に変換されるように、上記第１の画像データを、縦方向の複数列および横方向の複数列に沿ってそれぞれ並べられ複数の上記第２の画素を有する第２の画像データに変換する画像データ変換部と、
上記第２の画素の輝度値について、上記縦方向または上記横方向の少なくとも一方の列毎に平均値または第２の積算値を算出し、隣接する２列の上記平均値または上記第２の積算値の差、或いは、１列または所定数の複数列を挟む２列の上記平均値または上記第２の積算値の差を、上記列毎の上記平均値または上記第２の積算値の微分値として算出する輝度値演算部と、
上記の各微分値が所定の閾値の範囲内にあるか否かを判断し、該閾値の範囲外にある上記微分値の個数に基づき、異物の有無を判定する判定部とを備えたことを特徴とする。
【０００９】
本発明に係る異物検査方法は、
検査対象物に異物が混入しているか否かを検査する方法であって、
検査対象物を撮影して得られる画像の情報に基づき、縦方向の複数列および横方向の複数列に沿ってそれぞれ並べられた複数の画素を有する画像データを作成する工程と、
作成した上記画像データの各画素の輝度値について、上記縦方向または上記横方向の少なくとも一方の列毎に平均値または積算値を算出する工程と、
隣接する２列の上記平均値または上記積算値の差を、上記列毎の上記平均値または上記積算値の微分値として算出する工程と、
上記の各微分値が、所定の閾値の範囲内にあるか否かを判断する工程と、
上記閾値の範囲外にある上記微分値の個数に基づき、異物の有無を判定する工程とを備えたことを特徴とする。
【００１０】
本発明に係る別態様の異物検査方法は、
検査対象物に異物が混入しているか否かを検査する方法であって、
検査対象物を撮影して得られる画像の情報に基づき、縦方向の複数列および横方向の複数列に沿ってそれぞれ並べられた複数の第１の画素を有する第１の画像データを作成する工程と、
所定数の上記第１の画素からなる各セグメントにおいて、該セグメントを構成する全ての上記第１の画素の輝度値を積算して第１の積算値を求める工程と、
全ての上記セグメントが、上記第１の積算値と同じ輝度値を有する第２の画素に変換されるように、上記第１の画像データを、縦方向の複数列および横方向の複数列に沿ってそれぞれ並べられ複数の上記第２の画素を有する第２の画像データに変換する工程と、
上記第２の画素の輝度値について、上記縦方向または上記横方向の少なくとも一方の列毎に平均値または第２の積算値を算出する工程と、
隣接する２列の上記平均値または上記第２の積算値の差、或いは、１列または所定数の複数列を挟む２列の上記平均値または上記第２の積算値の差を、上記列毎の上記平均値または上記第２の積算値の微分値として算出する工程と、
上記の各微分値が所定の閾値の範囲内にあるか否かを判断する工程と、
上記閾値の範囲外にある上記微分値の個数に基づき、異物の有無を判定する工程とを備えたことを特徴とする。
【００１１】
本発明に係る異物検査用プログラムは、
検査対象物に異物が混入しているか否かを検査するためのシステムを制御するコンピュータに、
検査対象物を撮影して得られる画像の情報に基づき、縦方向の複数列および横方向の複数列に沿ってそれぞれ並べられた複数の画素を有する画像データを作成する機能と、
作成した上記画像データの各画素の輝度値について、上記縦方向または上記横方向の少なくとも一方の列毎に平均値または積算値を算出する機能と、
隣接する２列の上記平均値または上記積算値の差を、上記列毎の上記平均値または上記積算値の微分値として算出する機能と、
上記の各微分値が所定の閾値の範囲内にあるか否かを判断する機能と、
上記閾値の範囲外にある上記微分値の個数に基づき、異物の有無を判定する機能とを与えることを特徴とする。
【００１２】
本発明に係る別態様の異物検査用プログラムは、
検査対象物に異物が混入しているか否かを検査するためのシステムを制御するコンピュータに、
検査対象物を撮影して得られる画像の情報に基づき、縦方向の複数列および横方向の複数列に沿ってそれぞれ並べられた複数の第１の画素を有する第１の画像データを作成する機能と、
所定数の上記第１の画素からなる各セグメントにおいて、該セグメントを構成する全ての上記第１の画素の輝度値を積算して第１の積算値を求める機能と、
全ての上記セグメントが、上記第１の積算値と同じ輝度値を有する第２の画素に変換されるように、上記第１の画像データを、縦方向の複数列および横方向の複数列に沿ってそれぞれ並べられ複数の上記第２の画素を有する第２の画像データに変換する機能と、
上記第２の画素の輝度値について、上記縦方向または上記横方向の少なくとも一方の列毎に平均値または第２の積算値を算出する機能と、
隣接する２列の上記平均値または上記第２の積算値の差、或いは、１列または所定数の複数列を挟む２列の上記平均値または上記第２の積算値の差を、上記列毎の上記平均値または上記第２の積算値の微分値として算出する機能と、
上記微分値が所定の閾値の範囲内にあるか否かを判断する機能と、
上記閾値の範囲外にある上記微分値の個数に基づき、異物の有無を判定する機能とを与えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、隣接する２列の画素の輝度値の平均値または積算値の差が微分値として算出され、所定の閾値の範囲外にある微分値の個数に基づき、異物の有無が判定されるため、検査対象物を撮影する際の明度の違いや検査対象物の位置ずれなどに起因する画像間の明度のばらつきに影響されることなく、異物の有無を安定的に正確に判定できる。
【００１４】
また、検査対象物の撮影により得られる第１の画像データを、第２の画像データに変換した後に、上記のように微分値を算出して、上記と同様に異物を判定することで、一層正確に異物の有無を判定できる。すなわち、第１の画像データの各セグメントにおいて、該セグメントを構成する全ての第１の画素の輝度値を積算して第１の積算値を求め、全てのセグメントを、第１の積算値と同じ輝度値を有する第２の画素に変換して、第２の画素を有する第２の画像データを作成することで、輝度値のデータのばらつきを軽減した後に、第２の画像データについて上記と同様のデータ処理を行い、異物の有無を判定することで、微細な背景ノイズを除去でき、異物の有無の判定を一層正確に行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、添付図面を参照して本発明の好適な実施形態を説明する。
【００１６】
〔第１の実施形態〕
図１は、第１の実施形態に係る異物検査システム１を示している。異物検査システム１は、液体の薬品が収容されたバイアル１０を検査対象物とするものであり、出荷前のバイアル１０の内部に異物が混入しているか否かを検査するために用いられる。
【００１７】
異物検査システム１は、バイアル１０の内部を撮影するための撮影装置４と、撮影に必要な照明を行うための照明装置６と、システム１の動作を制御するコンピュータ２とを備えている。
【００１８】
撮影装置４としては、種々のカメラを用いることができるが、具体的には、例えば、ＣＣＤイメージセンサを搭載したデジタルカメラが好適に用いられる。撮影装置４は、図示しない搬送部材の近傍に設置され、搬送部材により順次搬送される複数のバイアル１０の内部を順次撮影するために用いられる。なお、撮影の際、バイアル１０を回転させるなどして、複数の方向からバイアル１０の内部を撮影することが好ましく、これにより、一層正確な検査を行うことができる。
【００１９】
照明装置６としては、例えばＬＥＤが用いられ、バイアル１０を挟んで撮影装置４とは反対側に設置される。照明装置６から照射される光は、撮影装置４を用いた撮影の際、背面側からバイアル１０の内部に当てられる。
【００２０】
コンピュータ２は、通常のパーソナルコンピュータと同様の構成を有し、制御部１６、記憶部２２、入力部１８、出力部２０を備えている。制御部１６には、記憶部２２、入力部１８、出力部２０が接続されている。入力部１８には、撮影装置４と入力装置１２が接続され、出力部２０には、撮影装置４、照明装置６、表示装置１４が接続されている。記憶部２２には、後述する異物検査用プログラム等が記憶されている。
【００２１】
制御部１６は、記憶部２２および入力部１８から送信される信号に基づき各種制御を行い、制御部１６から送信される信号は、出力部２０を介して外部へ出力される。
【００２２】
制御部１６は、画像データを処理して異物の有無を判定するための、画像情報取り込み部２４、画像データ作成部２６、画像データ変換部２８、輝度値演算部３０、閾値設定部３２、判定部３４を備えている。画像情報取り込み部２４、画像データ作成部２６、画像データ変換部２８、輝度値演算部３０、閾値設定部３２、判定部３４の具体的な構成は、異物検査用プログラムの説明と併せて後述する。
【００２３】
制御部１６はさらに、撮像制御部３６と照明制御部３８を備えている。撮像制御部３６は、撮影装置４によるバイアル１０の内部の撮影動作を制御するものであり、撮影制御部３６から送信される信号は、出力部２０を介して撮影装置４へ送信される。照明制御部３８は、照明装置６の動作を制御するものであり、照明制御部３８から送信される信号は、出力部２０を介して照明装置６へ送信される。
【００２４】
図２と図３に基づき、異物検査用プログラムについて説明する。
【００２５】
図２に示すように、まずステップ１において、撮影装置４から送信された画像情報の信号が、入力部１８を介して画像情報取り込み部２４に取り込まれ、画像情報取り込み部２４に取り込まれた画像情報の信号は、画像データ作成部２６に送信されて、ステップ２に進む。
【００２６】
ステップ２では、画像データ作成部２６において、画像情報取り込み部２４から送信された画像情報に基づき、所定の画像データが作成され、かかる画像データの信号が輝度値演算部２８に送信されて、ステップ３に進む。ここで、画像データとしては、例えば、８ｂｉｔの白黒画像のデータが用いられる。
【００２７】
ステップ３〜ステップ５では、輝度値演算部２８において、画像データ作成部２６から送信された画像データの各画素の明度を数値化した輝度値（２５６階調）について所定の演算が行われる。ステップ３〜ステップ５の演算方法について、図２に併せて図３を参照しながら具体的に説明する。
【００２８】
図３の上部に示すように、画像データ作成部２６から輝度値演算部２８に送信された画像データは、複数の横方向の列（以下、「行」という。）と複数の縦方向の列（以下、単に「列」という。）に沿ってそれぞれ並べられた複数の画素を有する。
【００２９】
なお、画像データの画素数は、例えば１００万画素とされるが、特に限定されるもではなく、図３に基づく説明では、説明の便宜上、図３の上部に示す５０画素の画像データを処理する手順について述べる。さらに、図３に基づく説明では、各画素の横方向の位置はＩ、縦方向の位置はＪ、輝度値はＰ（Ｉ，Ｊ）で表す。具体的に、例えば、図３の左上端部に位置する画素の輝度値はＰ（１，１）で表され、その輝度値の具体的な大きさは１である。また、画像データの横方向の画素数（列数）はＮＩで表し、縦方向の画素数（行数）はＮＪで表す。
【００３０】
ステップ３では、列毎に、各画素の輝度値Ｐ（Ｉ，Ｊ）が積算されて、これにより積算値ＳＵＭ（Ｉ）が求められ、ステップ４に進む。積算値ＳＵＭ（Ｉ）は、下記の数式１で表される。
【数１】
2008224562.tif 000003
具体的に、例えば、図３の左端の列の積算値ＳＵＭ（１）は１３となる。
【００３１】
ステップ４では、列毎に、各画素の輝度値Ｐ（Ｉ，Ｊ）の平均値ＡＶＥ（Ｉ）が算出され、ステップ５に進む。平均値ＡＶＥ（Ｉ）は、積算値ＳＵＭ（Ｉ）と縦方向の画素数ＮＪに基づき、下記の数式２により算出される。
【数２】
2008224562.tif 000004
具体的に、例えば、図３の左端の列の平均値ＡＶＥ（１）は２．６となる。
【００３２】
ステップ５では、列毎に、平均値ＡＶＥ（Ｉ）の微分値Ｄ（Ｉ）が算出される。微分値Ｄ（Ｉ）は、隣接する２列の平均値ＡＶＥ（Ｉ）の差であり、下記の数式３により算出される。
【数３】
2008224562.tif 000005
具体的に、例えば、図３の左端の列の微分値Ｄ（１）は−１．０となる。このようにして輝度値演算部２８で算出された全ての微分値Ｄ（Ｉ）の情報の信号は、閾値設定部３０と判定部３２に送信され、ステップ６に進む。
【００３３】
ステップ６と次のステップ７では、閾値設定部３０において、異物の有無の判定の基準となる微分値Ｄ（Ｉ）の閾値が設定される。
【００３４】
具体的に、ステップ６では、輝度値演算部２８から送信された全ての微分値Ｄ（Ｉ）の情報に基づき、それらの微分値Ｄ（Ｉ）の標準偏差σが算出され、次のステップ７で、標準偏差σに基づき閾値が算出され、算出された閾値の情報の信号が判定部３２に送信されて、ステップ８に進む。具体的に、閾値の大きさは、例えば±３σに設定される。
【００３５】
ステップ８〜ステップ１２では、判定部３２において、輝度値演算部２８から送信された微分値Ｄ（Ｉ）の情報と、閾値設定部３０から送信された閾値の情報に基づき、バイアル１０の内部に異物が混入しているか否かが判定される。
【００３６】
具体的に、ステップ８では、上述のように列毎に算出された各微分値Ｄ（Ｉ）が、閾値の範囲内にあるか否かが判断されて、ステップ９に進む。例えば、閾値が±３σである場合、各微分値Ｄ（Ｉ）が−３σ〜＋３σの範囲内にあるか否かが判断される。
【００３７】
ステップ９では、閾値の範囲外にある微分値Ｄ（Ｉ）の個数ｎがカウントされて、ステップ１０に進む。
【００３８】
ステップ１０では、全体に占める個数ｎの比率ｒ（％）が所定値Ｒよりも大きいか否かが判断される。ここで、微分値Ｄ（Ｉ）の総数は（ＮＩ−１）個であるため、比率ｒは下記の数式４で算出される。
【数４】
2008224562.tif 000006
所定値Ｒの大きさは、想定される異物の種類に応じて適切に設定される。具体的には、微分値Ｄ（Ｉ）のヒストグラムが正規分布を示したときに、閾値の範囲外にあるデータの確率が例えば０．２４％である場合、所定値Ｒは０．２４（％）に設定することが好ましい。
【００３９】
ステップ１０において、個数ｎの比率ｒが所定値Ｒよりも大きいと判断されると、ステップ１１に進み、バイアル１０の内部に異物があるものと判定され、異物検査用プログラムの処理が終了する。一方、ステップ１０において、個数ｎの比率ｒが所定値Ｒ以下であると判断されると、ステップ１２に進み、バイアル１０内部に異物がないものと判定され、異物検査用プログラムの処理が終了する。
【００４０】
なお、異物検査用プログラムによる判定結果の情報の信号は、判定部３２から出力部２０を介して表示装置１４へ送信され、表示装置１４に判定結果が表示される。
【００４１】
このように、本発明では、微分値Ｄ（Ｉ）を所定の閾値と比較して、閾値の範囲外にある微分値Ｄ（Ｉ）の個数ｎに基づき異物の有無が判定されるため、撮影時の光量の違い等に起因する画像間の明度のばらつきに影響されることなく、異物の有無を安定的に正確に判定できる。また、判定の基準となる閾値は、微分値Ｄ（Ｉ）に基づき設定されるため、画像間の明度のばらつきに影響されることなく、常に適正な閾値を設定できる。
【００４２】
〔第２の実施形態〕
図４は、第２の実施形態に係る異物検査システム５１を示している。異物検査システム５１は、第１の実施形態に係る異物検査システム１と同様、撮影装置４と、照明装置６と、コンピュータ２とを備えている。
【００４３】
コンピュータ２の制御部１６は、第１の実施形態と同様の、画像情報取り込み部２４、画像データ作成部２６、画像データ変換部２８、輝度値演算部３０、閾値設定部３２、判定部３４に加えて、画像データ変換部４０を備えている。画像データ変換部４０の構成は、異物の有無を判定する処理の手順の説明と併せて後述する。
【００４４】
コンピュータ２の記憶部２２には、第２の実施形態に係る異物検査用プログラムが記憶されている。
【００４５】
図５と図６に基づき、第２の実施形態に係る異物検査用プログラムについて説明する。
【００４６】
図５に示すように、まずステップ２１において、撮影装置４から送信された画像情報の信号が、入力部１８を介して画像情報取り込み部２４に取り込まれ、画像情報取り込み部２４に取り込まれた画像情報の信号は、画像データ作成部２６に送信されて、ステップ２２に進む。
【００４７】
ステップ２２では、画像データ作成部２６において、画像情報取り込み部２４から送信された画像情報に基づき、第１の画像データが作成され、かかる画像データの信号が画像データ変換部４０に送信されて、ステップ２３に進む。第１の画像データとしては、例えば、８ｂｉｔの白黒画像のデータが用いられる。
【００４８】
ステップ２３では、画像データ変換部４０において、画像データ作成部２６から送信された第１の画像データについて、複数の第１の画素からなるセグメントのサイズが設定され、ステップ２４に進む。セグメントのサイズは、検査するバイアル１０の部位等に応じて任意に設定できるが、例えば９画素（３×３画素）に設定される。
【００４９】
ステップ２４では、画像データ変換部４０において、第１の画像データが、第２の画像データに変換され、第２の画像データの情報の信号が輝度値演算部２８に送信されて、ステップ２５に進む。以下、図５に併せて図６を参照しながら具体的に説明する。
【００５０】
図６の上部に示すように、画像データ作成部２６から画像データ変換部４０に送信された第１の画像データは、複数の行と複数の列に沿ってそれぞれ並べられた複数の第１の画素を有する。
【００５１】
なお、第１の画像データの画素数は、第１の実施形態に係る画像データと同様、特に限定されるものではなく、図６に基づく説明では、説明の便宜上、図６の上部に示す５０画素の画像データを処理する手順について述べる。さらに、図６に基づく第１の画像データの説明では、図３に示す画像データと同様、各第１の画素の横方向の位置はＩ、縦方向の位置はＪ、輝度値はＰ（Ｉ，Ｊ）で表す。具体的に、例えば、左上端部に位置する第１の画素の輝度値はＰ（１，１）で表され、その輝度値の具体的な大きさは１である。また、第１の画像データの横方向の画素数（列数）はＮＩで表し、縦方向の画素数（行数）はＮＪで表す。
【００５２】
一方、第１の画像データから変換される第２の画像データは、図６の中央部に示すように、複数の行と複数の列に沿ってそれぞれ並べられた複数の第２の画素を有する。
【００５３】
図６に基づく第２の画像データの説明においては、各第２の画素の横方向の位置はＩ’、縦方向の位置はＪ’、輝度値はＰ’（Ｉ’，Ｊ’）で表す。具体的に、例えば、左上端部に位置する第２の画素の輝度値はＰ’（１，１）で表され、その輝度値の具体的な大きさは２０である。また、第２の画像データの横方向の画素数（列数）はＮＩ’で表し、縦方向の画素数（行数）はＮＪ’で表す。
【００５４】
ステップ２４の処理を具体的に説明すると、まず、ステップ２３で設定したサイズの各セグメントにおいて、全ての第１の画素の輝度値Ｐ（Ｉ，Ｊ）が積算されて第１の積算値が求められる。例えば、図６上部に示すセグメントＡでは、セグメントＡを構成する９個の画素の輝度値が積算されて得られる第１の積算値は２０となり、セグメントＢでは、セグメントＢを構成する９個の画素の輝度値が積算されて得られる第１の積算値は２１となり、セグメントＤでは、セグメントＤを構成する９個の画素の輝度値が積算されて得られる第１の積算値は２８となる。同様に、他の全てのセグメントにおいて、第１の積算値が算出される。
【００５５】
続いて、全てのセグメントは、第１の積算値と同じ輝度値Ｐ’（Ｉ’，Ｊ’）を有する第２の画素に変換される。例えば、セグメントＡは、図６中央部に示す第２の画素Ａ’に変換され、第２の画素Ａ’の輝度値は、セグメントＡの第１の積算値と同じ２０となる。また、セグメントＢは、図６中央部に示す第２の画素Ｂ’に変換され、第２の画素Ｂ’の輝度値は、セグメントＢの第１の積算値と同じ２１となり、セグメントＤは、図６中央部に示す第２の画素Ｄ’に変換され、第２の画素Ｄ’の輝度値は、セグメントＤの第１の積算値と同じ２８となる。同様に、他の全てのセグメントが第２の画素に変換されることで、第１の画像データが、複数の列および複数の行に沿ってそれぞれ並べられた複数の第２の画素を有する第２の画像データに変換される。第２の画像データの横方向の画素数（列数）ＮＩ’は、第１の画像データの列数ＮＩよりも小さく、第２の画像データの縦方向の画素数（行数）ＮＪ’は、第１の画像データの行数ＮＪよりも小さい。具体的に、セグメントの列数をＳＩ、行数をＳＪとしたとき、第２の画像データの列数ＮＩ’および行数ＮＪ’は、下記の数式５および数式６で表される。
【数５】
2008224562.tif 000007
【数６】
2008224562.tif 000008
【００５６】
ステップ２５〜ステップ３４では、輝度値演算部２８において、第２の画像データが、第１の実施形態の画像データの処理と同様に処理される。以下、具体的に説明する。
【００５７】
ステップ２５では、列毎に、各画素の輝度値Ｐ’（Ｉ’，Ｊ’）が積算されて、これにより第２の積算値ＳＵＭ’（Ｉ’）が求められ、ステップ２６に進む。第２の積算値ＳＵＭ’（Ｉ’）は、下記の数式７で表される。
【数７】
2008224562.tif 000009
具体的に、例えば、図６の左端の列の第２の積算値ＳＵＭ’（１）は５９となる。
【００５８】
ステップ２６では、列毎に、各第２の画素の輝度値Ｐ’（Ｉ’，Ｊ’）の平均値ＡＶＥ’（Ｉ’）が算出され、ステップ２７に進む。平均値ＡＶＥ’（Ｉ’）は、第２の積算値ＳＵＭ’（Ｉ’）と縦方向の画素数ＮＪ’に基づき、下記の数式８により算出される。
【数８】
2008224562.tif 000010
具体的に、例えば、図６の左端の列の平均値ＡＶＥ’（１）は１９．７となる。
【００５９】
ステップ２７では、列毎に、平均値ＡＶＥ’（Ｉ’）の微分値Ｄ’（Ｉ’）が算出される。実施形態において、微分値Ｄ’（Ｉ’）は、２つの列を間に挟む２列（一方の列を構成する第２の画素の変換前のセグメント（例えば図６のセグメントＡ）と、他方の列を構成する第２の画素の変換前のセグメント（例えばセグメントＤ）とが重なり合うことなく隣接していた関係にある２列）の平均値ＡＶＥ’（Ｉ’）の差であり、下記の数式９により算出される。なお、セグメントが重なり合うことなく隣接するセグメントとは、
【数９】
2008224562.tif 000011
具体的に、例えば、図６の左端の列の微分値Ｄ’（１’）は０．６となる。このようにして輝度値演算部２８で算出された全ての微分値Ｄ’（Ｉ’）の情報の信号は、閾値設定部３０と判定部３２に送信され、ステップ２８に進む。
【００６０】
なお、微分値Ｄ’（Ｉ’）は、本実施形態のように、セグメントの列数（実施形態では３列）より１つ少ない数の列（実施形態では２列）を間に挟む２列の平均値ＡＶＥ’（Ｉ’）の差とすることが好ましいが、これに限られるものではない。すなわち、本発明は、微分値Ｄ’（Ｉ’）を、隣接する２列の平均値ＡＶＥ’（Ｉ’）の差、１つの列を間に挟む２列の平均値ＡＶＥ’（Ｉ’）の差、または、３つ以上の列を間に挟む２列の平均値ＡＶＥ’（Ｉ’）の差とする構成も含むものとする。
【００６１】
ステップ２８と次のステップ２９では、閾値設定部３０において、異物の有無の判定の基準となる微分値Ｄ’（Ｉ’）の閾値が設定される。
【００６２】
具体的に、ステップ２８では、輝度値演算部２８から送信された全ての微分値Ｄ’（Ｉ’）の情報に基づき、それらの微分値Ｄ’（Ｉ’）の標準偏差σ’が算出され、次のステップ２９で、標準偏差σ’に基づき閾値が算出され、算出された閾値の情報の信号が判定部３２に送信されて、ステップ３０に進む。具体的に、閾値の大きさは、例えば±３σ’に設定される。
【００６３】
ステップ３０〜ステップ３４では、判定部３２において、輝度値演算部２８から送信された微分値Ｄ’（Ｉ’）の情報と、閾値設定部３０から送信された閾値の情報に基づき、バイアル１０の内部に異物が混入しているか否かが判定される。
【００６４】
具体的に、ステップ３０では、上述のように列毎に算出された各微分値Ｄ’（Ｉ’）が、閾値の範囲内にあるか否かが判断されて、ステップ３１に進む。例えば、閾値が±３σ’である場合、各微分値Ｄ’（Ｉ’）が−３σ’〜＋３σ’の範囲内にあるか否かが判断される。
【００６５】
ステップ３１では、閾値の範囲外にある微分値Ｄ’（Ｉ’）の個数ｎがカウントされて、ステップ３２に進む。
【００６６】
ステップ３２では、全体に占める個数ｎの比率ｒ（％）が所定値Ｒよりも大きいか否かが判断される。ここで、微分値Ｄ’（Ｉ’）の総数は（ＮＩ’−１）個であるため、比率ｒは下記の数式１０で算出される。
【数１０】
2008224562.tif 000012
所定値Ｒの大きさは、第１の実施形態と同様に設定される。
【００６７】
ステップ３２において、個数ｎの比率ｒが所定値Ｒよりも大きいと判断されると、ステップ３３に進み、バイアル１０の内部に異物があるものと判定され、異物検査用プログラムの処理が終了する。一方、ステップ３２において、個数ｎの比率ｒが所定値Ｒ以下であると判断されると、ステップ３４に進み、バイアル１０内部に異物がないものと判定され、異物検査用プログラムの処理が終了する。
【００６８】
なお、異物の有無の判定結果の情報の信号は、判定部３２から出力部２０を介して表示装置１４へ送信され、表示装置１４に判定結果が表示される。
【００６９】
このように、第２の実施形態では、微分値Ｄ’（Ｉ’）と、微分値Ｄ’（Ｉ’）に基づき設定された閾値とを比較して、閾値の範囲外にある微分値Ｄ’（Ｉ’）の個数ｎに基づき異物の有無が判定されるため、第１の実施形態と同様、異物の有無を安定的に正確に判定できる。
【００７０】
さらに、第２の実施形態では、第１の実施形態と同様の画像データの処理が行われる前に、第１の画像データが第２の画像データに変換される。このとき、複数の画素（第１の画素）からなるセグメントが１個の画素（第２の画素）に変換されるため、これにより、例えばバイアル１０のゴム栓周りの検査を行う際にゴム栓の表面粗さが背景模様となって写ることなどによって生じ得る微細な背景ノイズが除去される。したがって、第２の実施形態によれば、ゴム栓の凹凸などが写る部位を検査する際も、異物の有無が誤って判定される恐れを極力回避できる。
【００７１】
以上、上述の実施形態を挙げて本発明を説明したが、本発明は上述の実施形態に限定されるものではない。例えば、上述の実施形態では、薬品を収容したバイアルの異物検査を行う場合について説明したが、本発明は、バイアル以外の検査対象物の検査に適用することも可能である。
【００７２】
また、上述の実施形態では、輝度値演算部２８において、縦方向の列毎に、微分値を算出する構成について説明したが、本発明は、横方向の列毎（行毎）に微分値を算出する構成としてもよい。なお、縦方向または横方向のいずれか一方の列毎に微分値を算出する場合、両者のうち画素数の少ない方の列毎に微分値を算出することが好ましい。画素数が過剰に多い列毎に微分値を算出すると、異物の影響が小さくなりすぎて、異物の存在を検出できない恐れがあるためである。加えて、本発明は、縦方向の列毎、および横方向の列毎（行毎）にそれぞれ微分値を算出する構成も含むものとする。
【００７３】
さらにまた、上述の実施形態では、輝度値演算部２８において、列毎の微分値を算出する際、所定の２列の平均値の差を算出して微分値を求める構成について説明したが、本発明は、所定の２列の積算値の差を、列毎の微分値として算出した後、上記実施形態と同様の処理を行う構成を含むものとする。
【００７４】
加えて、上述の実施形態にでは、判定部３２において、閾値の範囲外にある微分値の個数ｎの全体に占める比率ｒが、所定値Ｒよりも大きいか否かにより、異物の有無を判定する構成について説明したが、本発明は、閾値の範囲外にある微分値の個数ｎに基づき異物の有無を判定する構成であれば、上記実施形態に限られるものではない。すなわち、本発明には、個数ｎが所定値以上であるか否かによって異物の有無を判定する構成も含まれる。
【図面の簡単な説明】
【００７５】
【図１】第１の実施形態に係る異物検査システムを示すブロック図である。
【図２】第１の実施形態に係る異物検査用プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。
【図３】図２に示す処理における画像データの処理方法を説明するための図である。
【図４】第２の実施形態に係る異物検査システムを示すブロック図である。
【図５】第２の実施形態に係る異物検査用プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】図５に示す処理における画像データの処理方法を説明するための図である。
【符号の説明】
【００７６】
１：異物検査システム、２：コンピュータ、４：撮影装置、６：照明装置、１０：バイアル（検査対象物）、１２：入力装置、１４；表示装置、１６：制御部、１８：入力部、２０：出力部、２２：記憶部、２４：画像情報取り込み部、２６：画像データ作成部、２８：輝度値演算部、３０：閾値設定部、３２：判定部、３４：撮像制御部、３６：照明制御部、４０：画像データ変換部、５１：異物検査システム。
【図１】
2008224562.tif 000013
【図２】
2008224562.tif 000014
【図３】
2008224562.tif 000015
【図４】
2008224562.tif 000016
【図５】
2008224562.tif 000017
【図６】
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