(57)【要約】【課題】ガラスの品種ごとのドット位置の設定が不要な、したがってドット部分に対する汎用性が高い、ピンホール欠点および汚れ欠点を検出する方法および装置を提供する。【解決手段】画像処理手段１５は、撮像手段１４によって撮像された透明体３の画像を処理し、ドット状プリント部分を一部に含む透明体３の欠点を検出する。透明体３の原画像をｍ×ｎ画素ごとにブロック化して各ブロック内の最大輝度−最小輝度の値をそのブロックの輝度とする。所定の輝度レベル以上のブロックを抽出して欠点候補とし、所定数以上のブロックを含む欠点候補を候補から除外する。欠点候補のブロックの周囲の原画像の輝度に基づいて、当該欠点候補の欠点種類を判別する。【選択図】      図６
2004226212.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ドット状プリント部分を一部に含む透明体の欠点を検出する装置であって、
前記透明体を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段によって撮像された前記透明体の画像を処理する画像処理手段とを備え、
前記画像処理手段は、
前記透明体の画像を原画像とし、前記原画像を縦ｍ画素  ×  横ｎ画素（ｍ，ｎは自然数）ごとの複数のブロックにブロック化し、それぞれのブロックについて画素の最大輝度  −  最小輝度の値である高低差フィルタ値を求め、求められた高低差フィルタ値をそのブロックの輝度に設定して前記原画像を圧縮した圧縮画像を生成する高低差フィルタ手段と、
前記圧縮画像を対象として、前記ブロックの輝度と所定の輝度レベルとの比較を行い、前記輝度レベル以上の輝度を有する前記圧縮画像内の高輝度領域を識別し、前記識別した高輝度領域を欠点候補として抽出する欠点候補抽出手段と、
前記欠点候補を対象として、それぞれの欠点候補を構成するブロックの数が所定のブロック基準数以上か否か判別し、前記ブロック基準数以上の数のブロックから構成される欠点候補を除外する非欠点候補除外手段と、を有する欠点検出装置。
【請求項２】
前記画像処理手段は、
前記欠点候補の領域の周囲の原画像を切り出し、前記切り出された原画像の輝度と前記輝度レベルとを比較し、前記切り出された原画像の輝度が前記輝度レベル以上の場合には、前記欠点候補を汚れ欠点と判別し、前記切り出された原画像の輝度が前記輝度レベル未満の場合には、前記欠点候補をピンホール欠点と判別する欠点種類識別手段を、さらに有する請求項１に記載の欠点検出装置。
【請求項３】
前記画像処理手段は、
前記判別されたピンホール欠点の数と設計上のピンホール数とを比較し、前記判別されたピンホール欠点の数のほうが多い場合には、前記透明体内にピンホール欠点が存在すると判定するピンホール欠点判定手段と、
前記判別された汚れ欠点の数とベタプリント以外の設計上のプリント数とを比較し、前記判別された汚れ欠点の数のほうが多い場合には、前記透明体内に汚れ欠点が存在すると判定する汚れ欠点判定手段とを、さらに有する請求項２に記載の欠点検出装置。
【請求項４】
ドット状プリント部分を一部に含む透明体の欠点を検出する方法であって、
前記透明体の画像を原画像とし、前記原画像を縦ｍ画素  ×  横ｎ画素（ｍ，ｎは自然数）ごとの複数のブロックにブロック化し、それぞれのブロックについて画素の最大輝度  −  最小輝度の値である高低差フィルタ値を求め、求められた高低差フィルタ値をそのブロックの輝度に設定して前記原画像を圧縮した圧縮画像を生成するステップと、
前記圧縮画像を対象として、前記ブロックの輝度と所定の輝度レベルとの比較を行い、前記輝度レベル以上の輝度を有する前記圧縮画像内の高輝度領域を識別し、前記識別した高輝度領域を欠点候補として抽出するステップと、
前記欠点候補を対象として、それぞれの欠点候補を構成するブロックの数が所定のブロック基準数以上か否か判別し、前記ブロック基準数以上の数のブロックから構成される欠点候補を除外するステップと、を含む欠点検出方法。
【請求項５】
前記欠点候補の領域の周囲の原画像を切り出し、前記切り出された原画像の輝度と前記輝度レベルとを比較し、前記切り出された原画像の輝度が前記輝度レベル以上の場合には、前記欠点候補を汚れ欠点と判別し、前記切り出された原画像の輝度が前記輝度レベル未満の場合には、前記欠点候補をピンホール欠点と判別するステップを、さらに含む請求項４に記載の欠点検出方法。
【請求項６】
前記判別されたピンホール欠点の数と設計上のピンホール数とを比較し、前記判別されたピンホール欠点の数のほうが多い場合には、前記透明体内にピンホール欠点が存在すると判定するステップと、
前記判別された汚れ欠点の数とベタプリント以外の設計上のプリント数とを比較し、前記判別された汚れ欠点の数のほうが多い場合には、前記透明体内に汚れ欠点が存在すると判定するステップとを、さらに含む請求項５に記載の欠点検出方法。
【請求項７】
ドット状プリント部分を一部に含む透明体の欠点を検出するプログラムであって、コンピュータを、
前記透明体の画像を原画像とし、前記原画像を縦ｍ画素  ×  横ｎ画素（ｍ，ｎは自然数）ごとの複数のブロックにブロック化し、それぞれのブロックについて画素の最大輝度  −  最小輝度の値である高低差フィルタ値を求め、求められた高低差フィルタ値をそのブロックの輝度に設定して前記原画像を圧縮した圧縮画像を生成する高低差フィルタ手段、
前記圧縮画像を対象として、前記ブロックの輝度と所定の輝度レベルとの比較を行い、前記輝度レベル以上の輝度を有する前記圧縮画像内の高輝度領域を識別し、前記識別した高輝度領域を欠点候補として抽出する欠点候補抽出手段、
前記欠点候補を対象として、それぞれの欠点候補を構成するブロックの数が所定のブロック基準数以上か否か判別し、前記ブロック基準数以上の数のブロックから構成される欠点候補を除外する非欠点候補除外手段、として機能させるためのプログラム。
【請求項８】
コンピュータを、
前記欠点候補の領域の周囲の原画像を切り出し、前記切り出された原画像の輝度と前記輝度レベルとを比較し、前記切り出された原画像の輝度が前記輝度レベル以上の場合には、前記欠点候補を汚れ欠点と判別し、前記切り出された原画像の輝度が前記輝度レベル未満の場合には、前記欠点候補をピンホール欠点と判別する欠点種類識別手段として、さらに機能させるための請求項７に記載のプログラム。
【請求項９】
コンピュータを、
前記判別されたピンホール欠点の数と設計上のピンホール数とを比較し、前記判別されたピンホール欠点の数のほうが多い場合には、前記透明体内にピンホール欠点が存在すると判定するピンホール欠点判定手段、
前記判別された汚れ欠点の数とベタプリント以外の設計上のプリント数とを比較し、前記判別された汚れ欠点の数のほうが多い場合には、前記透明体内に汚れ欠点が存在すると判定する汚れ欠点判定手段として、さらに機能させるための請求項８に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ガラス板等の透明体上の欠点を検出する方法および装置に関し、特に、自動車用ガラス等のドット状のプリント部分を含む透明体について、ベタプリント部分に存在するピンホール欠点と透明部分に存在する汚れ欠点とを検出する方法および装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、ガラス板のような透明体に含まれる欠点を検出する方法として、例えば特許文献１に開示される手法が知られている。一方、自動車用ガラスにおいては、周囲に黒プリントを施す場合がある。ここで、プリント部分に抜けがあったり（ピンホール）、また透明部分にインクが付着すると（インク付着）欠点となる。
【０００３】
このような欠点を検出する方法として、透過明視野方式を用い、周囲は暗く局所的に明るい部分（ピンホール）および周囲は明るく局所的に暗い部分（インク汚れ）を検出する方法がある。
【０００４】
以下従来の欠点検出方法について図面を用いて説明する。図１は、従来の欠点検出方法を説明する概略図であり、図２は、欠点を伴う自動車用ガラスの一例を示す図であり、図３および図４は、ドット状プリントを含む自動車ガラスの一例を示す図であり、図５は、従来の欠点検出方法を説明する概略図である。
【０００５】
図１において、２は蛍光灯などの照明であり、４はラインセンサカメラなどの撮像手段である。この例においては、検査対象であるガラス板などの透明体３が、照明２と撮像手段４との間を一定方向に流される。そして、照明２によって透明体３に光が照射され、撮像手段４によって透明体３が順次撮像される。
【０００６】
透明体３の例として、自動車用ガラスには、図２に示すように、ベタプリント部分にピンホール欠点５が存在し、また透明部分にインク汚れ欠点６が存在する場合がある。このような透明体３をラインセンサカメラ４で撮像し、撮像された画像に対して画像処理を行ってベタプリント部分のピンホール欠点や透明部分のインク汚れ欠点を検出する。
【０００７】
一方、自動車用ガラスの中には、主にデザイン上の理由からプリントはベタだけでなくドット状のプリントを含む場合もある。例えば図３，４に示すように、ガラスの外周部分に一定幅のベタプリント部分７を有し、その内側に一定幅のドット状プリント部分８を有するものがある。
【０００８】
このようなドット状プリント部分を一部に含むガラス板の場合に、上記従来技術を用いると、ドット部分では明暗が混在するため、誤判定（見すぎ）が増大する。これを避けるため、ドット部分は検査対象から外すようプログラム処理を行う場合が多い。具体的には、図５に示すように、プログラムの処理によって、ガラス板の画像内のドット状プリント領域８を検査対象から外すようにする。
【０００９】
【特許文献１】
特開２００２−８３３０３号公報
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、ガラスの形状およびマスキング（プリント）形状は品種によって異なるため、全ての品種に対して設定を行う必要がある。つまり、検査対象から除外する画像領域の設定を、それぞれの品種毎に別個に行わなければならない。さらに、同一品種であってもプリント位置精度や搬送精度のばらつきにより、カメラで取り込まれた画像内でのドットマスキング（プリント）部分の位置は微妙に異なる。そのため、除外設定範囲をドット範囲に対して厳密に行うと、ドット画像領域がその範囲から外れてしまい、ドット範囲が検査されてしまうことになる。逆に、除外設定範囲を緩く（大きめに）すると、ドット範囲が設定範囲からは外れにくくなるが、検査の対象となる部分が小さくなってしまい、検出すべき欠点部分を含む画像領域が検査対象から除外されてしまう可能性が生じるという問題があった。
【００１１】
本発明の課題は、ガラスの品種ごとのドット位置の設定が不要な、したがってドット部分に対する汎用性が高い、ピンホール欠点および汚れ欠点を検出する方法および装置を提供することである。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
そこで、本発明は、検査対象から除外する範囲を予め設定するのではなく、ドット部分と欠点部分とを含む透明体の画像の全範囲を検査対象とし、その上でドット部分のみを識別して欠点候補から除外するようにする。
【００１３】
具体的には、本発明は、ドット状プリント部分を一部に含む透明体の欠点を検出する装置を提供する。この装置は、前記透明体を撮像する撮像手段と、前記撮像手段によって撮像された前記透明体の画像を処理する画像処理手段とを備え、前記画像処理手段は、前記透明体の画像を原画像とし、前記原画像を縦ｍ画素  ×  横ｎ画素（ｍ，ｎは自然数）ごとの複数のブロックにブロック化し、それぞれのブロックについて画素の最大輝度  −  最小輝度の値である高低差フィルタ値を求め、求められた高低差フィルタ値をそのブロックの輝度に設定して前記原画像を圧縮した圧縮画像を生成する高低差フィルタ手段と、前記圧縮画像を対象として、前記ブロックの輝度と所定の輝度レベルとの比較を行い、前記輝度レベル以上の輝度を有する前記圧縮画像内の高輝度領域を識別し、前記識別した高輝度領域を欠点候補として抽出する欠点候補抽出手段と、前記欠点候補を対象として、それぞれの欠点候補を構成するブロックの数が所定のブロック基準数以上か否か判別し、前記ブロック基準数以上の数のブロックから構成される欠点候補を除外する非欠点候補除外手段と、を有する。
【００１４】
上記のような構成により、検査対象である透明体の一部にドット状のプリント部分が含まれる場合であっても、ドット部分を欠点候補から自動的に外すことができる。
【００１５】
また、前記画像処理手段は、前記欠点候補の領域の周囲の原画像を切り出し、前記切り出された原画像の輝度と前記輝度レベルとを比較し、前記切り出された原画像の輝度が前記輝度レベル以上の場合には、前記欠点候補を汚れ欠点と判別し、前記切り出された原画像の輝度が前記輝度レベル未満の場合には、前記欠点候補をピンホール欠点と判別する欠点種類識別手段を、さらに有する。
【００１６】
このような構成により、検査対象である透明体の一部にドット状のプリント部分が含まれ、かつ、ピンホール欠点および汚れ欠点の双方を含む場合であっても、ピンホール欠点および汚れ欠点を識別して検出することができる。
【００１７】
そして、前記画像処理手段は、前記判別されたピンホール欠点の数と設計上のピンホール数とを比較し、前記判別されたピンホール欠点の数のほうが多い場合には、前記透明体内にピンホール欠点が存在すると判定するピンホール欠点判定手段と、前記判別された汚れ欠点の数とベタプリント以外の設計上のプリント数とを比較し、前記判別された汚れ欠点の数のほうが多い場合には、前記透明体内に汚れ欠点が存在すると判定する汚れ欠点判定手段とを、さらに有する。
【００１８】
このようにすることにより、ベタプリント部分に設計上のピンホールが含まれており、透明部分に設計上の小プリントが含まれている場合であっても、欠点の有無を判別することができる。
【００１９】
また、上記欠点検出装置の発明は、方法の発明としても成立する。また、上記発明は、コンピュータに所定の機能を実現させるプログラムまたはそのプログラムを記録した記録媒体としても成立する。
【００２０】
また、本明細書における手段は、ハードウェア、ソフトウェアまたはハードウェアおよびソフトウェアの組み合わせにより実現可能である。ハードウェアおよびソフトウェアの組み合わせによる実行は、例えば、所定のプログラムを有するコンピュータ・システムにおける実行が該当する。
【００２１】
そして、１つの手段が有する機能が２つ以上のハードウェア、ソフトウェアまたはハードウェアおよびソフトウェアの組み合わせにより実現されても、２つ以上の手段の機能が１つのハードウェア、ソフトウェアまたはハードウェアおよびソフトウェアの組み合わせにより実現されてもよい。
【００２２】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。まず、本発明の実施の形態に係る欠点検出装置について説明する。図６は、本発明の実施の形態に係る欠点検出装置を示す概略構成図である。図６に示すように、この欠点検出装置は、光学系として透過明視野方式を用いるものであり、その構成としては、照明手段１２と撮像手段１４と画像処理手段１５と表示手段１６とを備えている。
【００２３】
照明手段１２は、例えば蛍光灯を用いることができる。照明手段１２は、光を下方向から透明体３に照射する。照明手段１２としては蛍光灯のほかに、例えばハロゲンランプを光源とし、ハロゲンランプからの光をファイバにて導いたファイバ照明でもよい。また棒状のＬＥＤ照明を用いてもよい。
【００２４】
照明手段１２の上方には、被検査対象物であるガラス板などの透明体３を搬送するためのローラ等の搬送手段（図示しない）が設けられている。この例では、透明体３の搬送方向が蛍光灯１２の長手方向と直交するように搬送手段が配置されている。
【００２５】
撮像手段１４は、例えば１次元走査を繰り返すラインセンサカメラである。撮像手段１４は搬送される透明体３を挟んで照明手段１２と対向する側に配置される。そして、ラインセンサカメラ１４の走査線が透明体３の搬送方向と直交する方向になるよう、透明体３の上面に対して垂直な方向に取り付けられ、透明体３を視野として取り込めるように配置される。なお、ラインセンサカメラの視野は決まっているので、被検査対象物の幅に合わせて、適宜設置台数を決めてもよい。また、撮像手段１４は、透過明視野方式で透明体３を撮像して画像データを出力できるものであればラインセンサカメラに限定されるものではなく、例えばマトリクスカメラを用いることもできる。
【００２６】
以上のような撮像手段４と照明手段１２との間を、透明体３は搬送手段によって一定方向に搬送される。この例では、搬送方向は、図６の矢印で示すように右方向である。撮像手段１４からの画像データ出力は、画像処理手段１５へ入力される。
【００２７】
画像処理手段１５としては、例えばコンピュータを利用できる。画像処理手段１５は、例えばＣＰＵ等によって実現される処理制御手段と、キャッシュメモリ，主記憶装置，補助記憶装置等によって実現される記憶手段とを備える。ラインセンサカメラ１４の出力がアナログ信号の場合は、コンピュータにはデジタル信号に変換して取り込む必要があるので、画像処理手段１５は、少なくともアナログ／デジタル変換機能を有する画像入力装置をさらに有することが要求される。ラインセンサカメラ１４がデジタルカメラである場合には、アナログ／デジタル変換は不要である。
【００２８】
画像処理手段１５は、検査対象である透明体の画像を取り込む画像取り込み手段と、取り込まれた透明体の画像を原画像とし、原画像を縦ｍ画素  ×  横ｎ画素（ｍ，ｎは自然数）ごとの複数のブロックにブロック化し、それぞれのブロックについて画素の最大輝度  −  最小輝度の値である高低差フィルタ値を求め、求められた高低差フィルタ値をそのブロックの輝度に設定して原画像を圧縮した圧縮画像を生成する高低差フィルタ手段と、圧縮画像を対象として、ブロックの輝度と所定の輝度レベルとの比較を行い、輝度レベル以上の輝度を有する圧縮画像内の高輝度領域を識別し、識別した高輝度領域を欠点候補として抽出する欠点候補抽出手段と、欠点候補を対象として、それぞれの欠点候補を構成するブロックの数が所定のブロック基準数以上か否か判別し、ブロック基準数以上の数のブロックから構成される欠点候補を除外する非欠点候補除外手段とを有する。
【００２９】
画像処理手段１５は、さらに、欠点候補の領域の周囲の原画像を切り出し、切り出された原画像の輝度と上記輝度レベルとを比較し、切り出された原画像の輝度が輝度レベル以上の場合には、当該欠点候補を汚れ欠点と判別し、切り出された原画像の輝度が輝度レベル未満の場合には、当該欠点候補をピンホール欠点と判別する欠点種類識別手段と、判別されたピンホール欠点の数と設計上のピンホール数とを比較し、判別されたピンホール欠点の数のほうが多い場合には、透明体内にピンホール欠点が存在すると判定するピンホール欠点判定手段と、判別された汚れ欠点の数とベタプリント以外の設計上のプリント数とを比較し、判別された汚れ欠点の数のほうが多い場合には、透明体内に汚れ欠点が存在すると判定する汚れ欠点判定手段とを有する。これらの手段は、例えばコンピュータのＣＰＵに所定のプログラムを実行させることによって実現される。なお、これらの各手段が有する機能については、後段の実施の形態の動作においてさらに詳細に説明する。
【００３０】
表示手段１６は、ＣＲＴ，液晶ディスプレイ等の表示装置によって実現される。表示手段１６は、画像処理手段１５からの出力を表示する。
【００３１】
なお、上述した照明手段，撮像手段，搬送手段，およびこれらの手段の配置は、一例であって本発明をこれに限定するものではない。本発明に用いられる欠点検出装置の照明手段，撮像手段，搬送手段，およびこれらの手段の配置は、光学系として透過明視野方式を用い、透明体３を撮像して透明体３の画像データを出力できる構成を広く用いることができる。
【００３２】
（実施の形態の動作）
次に、本発明の実施の形態に係る欠点検出装置の動作を説明する。ここで、図７，８は、本発明の実施の形態に係る欠点検出装置の動作を説明するフローチャートであり、図９は、取り込まれたガラス板の画像の一例を示す図であり、図１０，１１，１２は、高低差フィルタ処理を説明する概念図であり、図１３は、ガラス板全体の圧縮画像の一例を示す図であり、図１４は、原画像の切り出しを説明する概念図であり、図１５は、輝度算出の基礎となる画素の配置例を説明する図である。
【００３３】
図７に示すように、まず、図６に示されたような装置でガラス板の画像を取り込む（ステップ１０２）。具体的には、ガラス板３を一定方向に流し、撮像手段１４で順次撮像する。そして、撮像されたガラス板の画像を画像処理手段１５の画像取り込み手段によって取り込み、記憶手段に記憶する。このステップにおいて、画像を取り込むピッチ（分解能）は、検出したい欠点よりも小さくする必要がある。このピッチは、検出対象となる欠点の寸法に基づいて任意に設定することができるが、一般的には、検出したい最小欠点の１／２程度が望ましい。
【００３４】
上記ステップ１０２で取り込まれたガラス板の画像（以下、「原画像」と呼ぶ）の一例を図９に示す。図９の画像のガラス板は、最外周から順にベタ部７，ドット部８，透明部９を有する。なお、この例では透明部９にはプリントが無いものと仮定する。また、透明部９にはインク汚れ欠点６が存在し、ベタ部７にはピンホール５ａ，５ｂが存在する。ピンホール５ａは、設計上意図的に設けられたピンホールであり欠点ではない。一方、ピンホール５ｂは欠点である。なお、この画像は本実施の形態を説明するために一例として想定されたものであって、本発明を適用できるガラス板およびその画像の構成はこれに限定されるものではない。
【００３５】
次に、図７に示すように、原画像に対して高低差フィルタ処理を行う（ステップ１０４）。具体的には、図１０に示すように、原画像をｍ×ｎ画素ごとにブロック化する。ここでｍ，ｎは自然数であり、図１０のようにｍおよびｎが同数（ｍ＝ｎ）であってもよい。そして、それぞれのブロックを対象として、各ブロックの中での（最大輝度  −  最小輝度）を計算し、それを記憶する。この処理を「高低差フィルタ処理」と呼ぶ。この処理は、つまり、原画像を、それぞれが縦ｍ画素  ×  横ｎ画素を含むブロックのマトリックスとし、各ブロック内において、画素の最大輝度の値から最小輝度の値を引いて輝度高低差（これを「高低差フィルタ値」と呼ぶ）を求め、求められた高低差フィルタ値を用いて当該ブロックの輝度に設定して原画像を圧縮し、圧縮画像を記憶手段に記憶する処理である。この処理はｍ×ｎ個の画素を１つのブロックに置き換えるため、原画像の情報量を１／（ｍ×ｎ）に圧縮することができる。このような処理は、画像処理手段１５の高低差フィルタ手段によって行うことができる。
【００３６】
図１１，１２を用いてさらに具体的に説明する。これらの図においては、仮に、透明部分の輝度を２５５、プリント部分の輝度をゼロとする。また、高低差フィルタ値＝２５５のブロックを塗りつぶしで表し、高低差フィルタ値＝０のブロックを白抜きで表す。
【００３７】
これらの図の例において、ｍ，ｎの値を
ｍまたはｎ  ×  分解能  ＞  最大ドットの直径
になるようにｍ，ｎを設定すると、図１１，１２にあるように、ａ）ベタ部外側エッジ２１、ｂ）ベタ内部２２，ｃ）ドット部２３，ｄ）透明部２４，ｅ）インク汚れ２５，ｆ）ピンホール欠点および設計上の切り欠き２６のそれぞれの領域に含まれるブロックの高低差フィルタ値は、以下のようになる。
ａ）ベタ部外側エッジ                      ：２５５  −  ０  ＝  ２５５
ｂ）ベタ内部                              ：０  −  ０  ＝  ０
ｃ）ドット部                              ：２５５  −  ０  ＝  ２５５
ｄ）透明部                                ：２５５  −  ２５５  ＝  ０
ｅ）インク汚れ                            ：２５５  −  ０  ＝  ２５５
ｆ）ピンホール欠点および設計上の切り欠き  ：２５５  −  ０  ＝  ２５５
【００３８】
このようにして求められた高低差フィルタ値を用いて、それぞれのブロックの輝度を設定すると、図１１および１２に示すような圧縮画像が得られる。また、得られたガラス全体の圧縮画像は図１３のようになる。
【００３９】
次に、欠点候補を抽出する（ステップ１０６）。具体的には、適切な設定値Ａ、すなわち適切な輝度レベルを設定し、ブロックの輝度が設定値Ａ以上の画像を抽出する。図１３の例では、ベタ部外側エッジ領域２１，ドット部領域２３，インク汚れ領域２５，ピンホール欠点および設計上の切り欠き領域２６が抽出される。これらの領域を欠点候補とする。ここで、設定値Ａは任意の値とすることができるが、設定値Ａを決めるには、一度画像を取り込んで透明部およびプリント部の輝度を測定し、
Ａ  ＝（透明部の輝度  −  ベタプリント部の輝度）／２
とするのが適当である。
【００４０】
上記のような欠点候補抽出処理は、画像処理手段１５内の欠点候補抽出手段によって行うことができる。例えば、欠点候補抽出手段は、圧縮画像に対して設定値Ａとの比較を行い、設定値Ａ以上の輝度を有する圧縮画像内の高輝度領域を識別する。そして、識別した高輝度領域を欠点候補領域として抽出してそれぞれの欠点候補に識別番号を与え記憶手段に記憶する。なお、個々の欠点候補を識別するために、設定輝度レベル以上のブロックが連続している範囲を１つの欠点候補領域とする。具体的には、図１３においては、インク汚れ２５およびピンホール２６は、それぞれが１つのブロックから構成されており、それぞれの１つのブロックを１つの欠点候補とする。一方、ベタ部外側エッジ２１およびドット部２３は、それぞれが矩形状に連続したブロックから構成されており、ブロックが矩形状に連続している範囲を１つの欠点候補とする。このような個々の欠点候補の範囲は、例えばソフトウェアによるラベリング処理によって認識することができる。
【００４１】
次に、欠点候補に含まれる非欠点の候補を除外する。この例においては、マスキング（ベタ部）外側エッジとドット部とを欠点候補から外す処理を行う。図１３から分かるとおり、ベタ部外側エッジ２１およびドット部２３のブロック数は、インク汚れ２５やピンホール２６に比べて非常に大きい。したがって、適切なブロック数（設定値Ｂ）を設定し、ブロック数がそれ以上のものは欠点候補から外す。この処理においては、最大ブロックの欠点候補を残しながら最小のマスキング部分を除外する必要があるので、ここで用いられる設定値Ｂは、例えばドット部分のブロック数をＧで表すと、
欠点が含まれる最大ブロック数＜  設定値Ｂ  ＜  Ｇ
とするのが好ましく、具体的には、
４〜９ブロック  ＜  設定値Ｂ  ＜  Ｇ
とするのが好ましい。
【００４２】
さらに具体的には、ここで用いられる設定値Ｂは、例えば検出したい欠点のサイズと、ブロックの一辺の長さとに基づいて設定することができる。検出したい欠点のサイズをその直径φで表し、ブロックの一辺の長さをＭまたはＮ（Ｍ＝ｍ×分解能，Ｎ＝ｎ×分解能）で表し、ドット部分のブロック数をＧで表すと、設定値Ｂを以下のようにしてもよい。なお、設定値Ｂを定める方法の具体的な説明は後述する。
（１）φ  ＜  Ｍ  かつ  φ  ＜  Ｎの場合  ４ブロック＜  設定値Ｂ  ＜  Ｇ
（２）φ  ≧  Ｍ  かつ  φ  ＜  Ｎの場合  ６ブロック＜  設定値Ｂ  ＜  Ｇ
（３）φ  ＜  Ｍ  かつ  φ  ≧  Ｎの場合  ６ブロック＜  設定値Ｂ  ＜  Ｇ
（４）φ  ≧  Ｍ  かつ  φ  ≧  Ｎの場合  ９ブロック＜  設定値Ｂ  ＜  Ｇ
【００４３】
図７を用いて説明すると、識別された欠点候補を順番に対象として、当該欠点候補を構成するブロック数がブロック基準数（設定値Ｂ）以上か否か判別し（ステップ１０８）、ブロック基準数以上の場合には、マスキング（プリント部分）の切れ目またはドット部と判断して欠点候補から除外する（ステップ１１０）。一方、当該欠点候補を構成するブロック数がブロック基準数未満の場合には、その欠点候補を欠点候補として残して記憶手段の欠点候補を更新し、次ぎの処理に進む。このような非欠点候補の除外処理により、図１３の例においてはインク汚れ２５およびピンホール２６のみが欠点候補として残る。なお、このような非欠点候補除外処理は、画像処理手段１５内の非欠点候補除外手段によって行うことができる。
【００４４】
次に、欠点の種類を識別する。ここでは、欠点候補周囲の原画像を抽出し、ピンホールとインク汚れとを識別する。図１３から分かるとおり、圧縮画像ではピンホールとインク汚れとの区別はつかない。この区別をつけるために、欠点候補周辺の原画像を切り出し、周囲が暗く中央部が明るい（ピンホール）のか、逆に周囲が明るく中が暗い（インク汚れ）なのかを判定する。具体的には、切り出す範囲としては、図１４に示すように、圧縮画像での欠点ブロックの周囲方向に１ブロックずつとするのが適当である。なお、図１４Ａは圧縮画像での欠点ブロックが１ブロックの場合の原画像の切り出し範囲を示し、図１４Ｂは圧縮画像での欠点ブロックが２ブロックの場合の原画像の切り出し範囲を示す。なお、図１４はインク汚れの場合の図であり、ピンホールでは原画像の白黒が反転する。
【００４５】
次に、図１５に示すように、抽出された原画像の４角の画素３０の輝度の平均を求める。そして、この輝度平均値が上述した設定値Ａ（設定輝度レベル）以上であるか否か判断し、平均値が設定値Ａ以上の場合にはインク汚れ欠点とし、設定値Ａ未満であればピンホール欠点と判断する。
【００４６】
図７を用いて説明すると、まず、欠点候補周囲の１ブロック分の原画像を抽出する（ステップ１１２）。次に、切り出された原画像の４角の画素の輝度平均を求め、この輝度平均値が設定値Ａ以上か否か判断する（ステップ１１４）。そして、輝度平均値が設定値Ａ以上の場合にはインク汚れ欠点と判別し（ステップ１１８）、設定値Ａ未満の場合にはピンホール欠点と判別して（ステップ１１６）、それぞれの欠点候補の欠点種類を記憶手段に記憶する。そして、最後の欠点候補まで処理したか否か判断し（ステップ１２０）、最後の欠点候補まで処理していなければ次ぎの欠点候補に移り（ステップ１２２）、最後の欠点候補まで処理した場合には次ぎへ進む。なお、このような欠点種類の識別処理は、画像処理手段１５の欠点種類識別手段によって行うことができる。
【００４７】
このようにすることにより、検査対象である透明体の一部にドット状のプリント部分が含まれている場合であっても、ピンホール欠点および汚れ欠点等の欠点を精度良く検出することができる。
【００４８】
また、透明体を撮像した画像内におけるドット領域の位置，形状等が変化する場合であっても、プログラムの再設定を行うことなく欠点を検出することができる。したがって、プリント装置、および検出装置の搬送機構に高い精度を要求することなく検出を行うことができるので、装置のコストを下げることもできる。
【００４９】
次に、図８に示すように、検出されたピンホール欠点の数と設計上存在するピンホール数を比較する。例えば、図９に示すように、設計上ベタ部分にピンホール５ａが存在する場合がある。一方、上述のステップ１１６ではそれら設計上のピンホールも含んだ全てを欠点として検出している。したがって、検出されたピンホール欠点の数と設計上のピンホール数を比較して前者の方が多いか判断し（ステップ２０２）、前者の方が多い場合には当該ガラス板内にピンホール欠点があると判定し（ステップ２０４）、そうでない場合には欠点が含まれないと判定する。なお、このような処理は画像処理手段１５内のピンホール欠点判定手段によって行うことができる。
【００５０】
一方、検出されたインク汚れ欠点の数と設計上存在する透明部のプリント数とを比較する。上記ピンホールのケースと同様に、透明部の中に設計上プリントが存在する場合もある。したがって、インク汚れについても上記と同様に、検出されたインク汚れ欠点の数と設計上のベタ以外のプリント数とを比較して前者の方が多いか判断し（ステップ２０６）、前者の方が多い場合には当該ガラス板内にインク汚れ欠点があると判定し（ステップ２０８）、そうでない場合には欠点が含まれないと判定する。なお、このような処理は画像処理手段１５内の汚れ欠点判定手段によって行うことができる。
【００５１】
上記のような、設計上のピンホールおよびプリント以外の欠点の有無の判定は、図９のガラス板の場合においては以下の表のようになる。
【００５２】
【表１】
2004226212.tif 000003
【００５３】
このようにすることにより、検査対象である透明体の一部にドット状のプリント部分が含まれており、設計上のピンホールおよび／または設計上のベタ以外のプリントが含まれている場合であっても、ピンホールおよび汚れ等の欠点を精度良く検出することができる。
【００５４】
（設定値Ｂの設定方法）
以下、ガラス板および欠点の一例を用いて、本発明の設定値Ｂを設定する方法について具体的に説明する。ここで、図１６は、検査対象となるガラス板の一例を説明する概略構成図であり、図１７〜１９は、欠点のサイズと欠点が含まれるブロック数との関係を説明する概念図である。
【００５５】
まず、一般的なガラス板および欠点の仕様について説明する。図１６において示すガラス板は、短辺２００ｍｍの二等辺三角形であり、５０ｍｍのマスキング幅を有する。
【００５６】
したがって、
ガラス板の周囲長≒６８３ｍｍであり、
マスキング内見切り長さ＝１００＋１００＋１００√２≒３４１ｍｍ
となる。
【００５７】
一方、
ドットプリントのドット径  ＜  ３ｍｍ
ピンホールおよび汚れ欠点の直径  ０．８φｍｍ〜５．０φｍｍ
とする。
【００５８】
上述したように、
ｍまたはｎ  ×  分解能  ＞  ３ｍｍ（最大ドットの直径）
になるように、ｍ，ｎが設定される。
ｍまたはｎ  ×  分解能は、すなわちブロックの一辺の長さ（単位ｍｍ）であるため、これは、
ブロックの一辺の長さ  ＞  ３ｍｍ
を意味する。
【００５９】
上述したように、検出したい欠点のサイズは、０．８φｍｍ〜５．０φｍｍである。また、ブロックの一辺の長さが３ｍｍ以上であるため、欠点のサイズが０．８φｍｍの場合には、φ  ＜  Ｍ  かつ  φ  ＜  Ｎとなり、図１７に示すように、欠点が含まれるブロックの数は、１〜４ブロック（最大４ブロック）となる。また、欠点のサイズが５．０φｍｍの場合には、φ  ≧  Ｍ  かつ  φ  ≧  Ｎとなり、図１８に示すように、欠点が含まれるブロックの数は、４〜９ブロック（最大９ブロック）となる。
【００６０】
一方、上述したように、マスキング内見切りの周囲長は約３４１ｍｍなので、ブロック数は、
Ｇ  ＝  ３４１／３  ≒  １１４ブロックとなる。
【００６１】
このように、欠点のブロック数は１〜９、マスキング内見切りエッジは１１４ブロックと、その差は大きい。したがって、設定値Ｂは両者の間であればよく（すなわち、９＜設定値Ｂ＜１１４）、例えば５０という値が適当である。
【００６２】
さらに説明すると、図１７の例では、４＜設定値Ｂ＜１１４とすればよく、これは、上述した、
（１）φ  ＜  Ｍ  かつ  φ  ＜  Ｎの場合  ４ブロック＜  設定値Ｂ  ＜  Ｇ
の一例を示すものである。
【００６３】
また、図１８の例では、９＜設定値Ｂ＜１１４とすればよく、これは、上述した、
（４）φ  ≧  Ｍ  かつ  φ  ≧  Ｎの場合  ９ブロック＜  設定値Ｂ  ＜  Ｇ
の一例を示すものである。
【００６４】
さらに、ブロックの辺の長さ、Ｍ，ＮがＭ≠Ｎでない場合について説明する。図１９に示すように、ＭまたはＮのいずれか一方が欠点の直径φ以上の場合（図１９では、Ｎ＝６ｍｍ，φ＝５ｍｍ，Ｎ≧φ）、欠点が含まれるブロックの数は、２〜６ブロック（最大６ブロック）となる。したがって、設定値Ｂは、６＜設定値Ｂ＜１１４であればよい。これは、上述した、
（２）φ  ≧  Ｍ  かつ  φ  ＜  Ｎの場合  ６ブロック＜  設定値Ｂ  ＜  Ｇ
（３）φ  ＜  Ｍ  かつ  φ  ≧  Ｎの場合  ６ブロック＜  設定値Ｂ  ＜  Ｇ
の一例を示すものである。
【００６５】
以上の説明から、設定値Ｂの好適な範囲は、
４〜９ブロック  ＜  設定値Ｂ  ＜  Ｇ
とすることができる。
【００６６】
このＧは、図面または実測から得たマスキング内見切りの周囲長と、分解能と、ｍおよびｎと、から求めることができる。具体的には、
Ｇ＝マスキング内見切りの周囲長／ブロックの一辺の長さ
＝マスキング内見切りの周囲長／（ｍまたはｎ  ×  分解能）
によって求めることができる。
【００６７】
また、Ｇは整数値なので、本発明においてはＧ≧１１であれば理論上検査が可能となる。実際には測定のばらつきがあるので、これを考慮して、Ｇは９よりもある程度（例えば１０ブロック程度）大きいことが望ましい。
【００６８】
なお、例えば、自動車で実際に使用されている一般的な最小のガラス板には、図１６に示すようなものがある。このガラス板の寸法は、上述したように短辺２００×２００、マスキング幅５０ｍｍである。このガラス板ではマスキング内見切りの周囲長が１１４ブロック（Ｇ＝１１４ブロック）であり、欠点のブロック数との差が十分に大きいので、容易に検査をすることができる。すなわち、自動車のガラス板を例にした場合には、マスキング部分の寸法が実用的な範囲で最小の場合であっても、マスキング部分を欠点から区別し、マスキング部分を非欠点として確実に除外することができる。
【００６９】
このようにすることにより、透明体の画像にドット状のプリント部分が含まれる場合であっても、ドット部分を欠点候補から自動的に外すことができる。
【００７０】
なお、上記の説明においては、透射光を用いて検査対象物の欠陥を検出する例を説明したが、本発明は反射光を用いて検査対象物の欠陥を検出する場合にも適用できる。そして、自動車用ガラス等のガラス板を検査対象として本発明を説明してきたが、本発明はこれに限られるものではない。ガラス板の他に、樹脂等の他の透明体についても本発明を適用できる。
【００７１】
また、本発明が適用可能な透明体は、必ずしも平板に限られるものではなく、パネルなどのように、ゆるやかな曲率を有している板でもよい。また、検査対象としては、透光性を有していれば半透明な板にも適用可能である。
【００７２】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、ガラスの品種によらずドット部分を自動的に検査対象から外すため、品種ごとのドット位置の設定を不要とすることができ、プリントのばらつき、搬送のばらつきに自動的に対応することができる。
【００７３】
また、圧縮画像での判定を行うため、処理時間を１／（ｍ×ｎ）に短縮することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】従来の欠点検出方法を説明する概略図である。
【図２】欠点を伴う自動車用ガラスの一例を示す図である。
【図３】ドット状プリントを含む自動車ガラスの一例を示す図である。
【図４】ドット状プリントを含む自動車ガラスの一例を示す図である。
【図５】従来の欠点検出方法を説明する概略図である。
【図６】本発明の実施の形態に係る欠点検出装置を示す概略構成図である。
【図７】本発明の実施の形態に係る欠点検出装置の動作を説明するフローチャートである。
【図８】本発明の実施の形態に係る欠点検出装置の動作を説明するフローチャートである。
【図９】取り込まれたガラス板の画像の一例を示す図である。
【図１０】高低差フィルタ処理を説明する概念図である。
【図１１】高低差フィルタ処理を説明する概念図である。
【図１２】高低差フィルタ処理を説明する概念図である。
【図１３】ガラス板全体の圧縮画像の一例を示す図である。
【図１４】原画像の切り出しを説明する概念図である。
【図１５】輝度算出の基礎となる画素の配置例を説明する図である。
【図１６】検査対象となるガラス板の一例を説明する概略構成図である。
【図１７】欠点のサイズと欠点が含まれるブロック数との関係を説明する概念図である。
【図１８】欠点のサイズと欠点が含まれるブロック数との関係を説明する概念図である。
【図１９】欠点のサイズと欠点が含まれるブロック数との関係を説明する概念図である。
【符号の説明】
２  照明
３  透明体
４  撮像手段
５，５ｂ  ピンホール欠点
５ａ  設計上のピンホール
６  インク汚れ欠点
７  ベタプリント部分
８  ドット状プリント部分
９  透明部分
１２  照明手段
１４  撮像手段
１５  画像処理手段
１６  表示手段
２１  ベタ部外側エッジ
２２  ベタ内部
２３  ドット部
２４  透明部
２５  インク汚れ
２６  ピンホール
３０  画素
【図１】
2004226212.tif 000004
【図２】
2004226212.tif 000005
【図３】
2004226212.tif 000006
【図４】
2004226212.tif 000007
【図５】
2004226212.tif 000008
【図６】
2004226212.tif 000009
【図７】
2004226212.tif 000010
【図８】
2004226212.tif 000011
【図９】
2004226212.tif 000012
【図１０】
2004226212.tif 000013
【図１１】
2004226212.tif 000014
【図１２】
2004226212.tif 000015
【図１３】
2004226212.tif 000016
【図１４】
2004226212.tif 000017
【図１５】
2004226212.tif 000018
【図１６】
2004226212.tif 000019
【図１７】
2004226212.tif 000020
【図１８】
2004226212.tif 000021
【図１９】
2004226212.tif 000022