(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
疵検出する被写体を撮像手段によって撮像して画像信号を生成し、上記画像信号に基づいて上記被写体の表面疵を検出するための画像処理を行う画像処理方法であって、上記撮像手段によって生成された被写体像における１フレーム内に存在する複数の疵のそれぞれに順位を付ける疵順位付け処理と、上記疵順位付け処理によって順位付けされた各疵中の上位から所定数個の疵を選別する上位疵選別処理と、上記上位疵選別処理によって選別された各疵に特徴量を付与する特徴量付与処理と、上記特徴量付与処理によって付与された特徴量に基づいて各疵を複数のグループに選別するグループ選別処理と、上記グループ選別処理によって選別したグループ毎に上記各疵候補を統合して１つの疵候補とする疵グループ統合処理と、上記疵グループ統合処理によって統合された各疵候補に対して、疵の種類及びグレードを判定する疵判定処理とを有し、
上記疵グループ統合処理は、疵検出を行う疵検出領域であって、１メッシュからなる領域を設定するとともに、上記設定した疵検出領域毎に疵個数を検出し、上記検出した疵検出領域中の疵個数が所定の疵個数閾値よりも少ない場合には、上記疵検出領域中の疵を疵統合処理の対象から除外し、
上記疵統合除外処理によって除外されないで疵統合処理の対象となる疵を有する疵検出領域を上下方向及び左右方向に１／２メッシュずつシフトしてそれぞれ隣接する領域に、上記所定の疵個数閾値以上である統合対象の疵が有るか否かを検出し、上記検出した疵が統合対象の疵であった場合にはそれらを上記疵統合処理の対象となる疵を有する疵検出領域に存在する疵と統合して１個の疵と見なし、統合対象の疵が検出された上記隣接する領域を新たな疵統合処理の対象となる疵を有する疵検出領域として疵を統合する処理を繰り返す疵統合処理を行うことを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
上記疵順位付け処理は、疵面積、輝度最大値と基準値との差の絶対値、輝度最小値と基準値との差の絶対値に基づいて評点を付けて行うことを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項３】
疵検出する被写体を撮像手段によって撮像して画像信号を生成し、上記画像信号に基づいて上記被写体の表面疵を検出するための画像処理を行う画像処理装置であって、上記撮像手段によって生成された被写体像における１フレーム内に存在する複数の疵のそれぞれに順位を付ける疵順位付け手段と、上記疵順位付け手段によって順位付けされた各疵中の上位から所定数個の疵を選別する上位疵選別手段と、上記上位疵選別手段によって選別された各疵に特徴量を付与する特徴量付与手段と、上記特徴量付与手段によって付与された特徴量に基づいて各疵を複数のグループに選別するグループ選別手段と、上記グループ選別手段によって選別したグループ毎に上記各疵候補を統合して１つの疵候補とする疵グループ統合手段と、上記疵グループ統合手段によって統合された各疵候補に対して、疵の種類及びグレードを判定する疵判定手段とを有し、
上記疵グループ統合手段は、疵検出を行う疵検出領域であって、１メッシュからなる領域を設定するとともに、上記設定した疵検出領域毎に疵個数を検出し、上記検出した疵個数が所定の疵個数閾値よりも少ない場合には、上記疵検出領域中の疵を疵統合処理の対象から除外し、
上記疵統合除外処理によって除外されないで疵統合処理の対象となる疵を有する疵検出領域を上下方向及び左右方向に１／２メッシュずつシフトしてそれぞれ隣接する領域に、上記所定の疵個数閾値以上である統合対象の疵が有るか否かを検出し、上記検出した疵が統合対象の疵であった場合にはそれらを上記疵統合処理の対象となる疵を有する疵検出領域に存在する疵と統合して１個の疵と見なし、統合対象の疵が検出された上記隣接する領域を新たな疵統合処理の対象となる疵を有する疵検出領域として疵を統合する処理を繰り返す疵統合処理を行うための統合手段を具備することを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
上記疵順位付け手段は、疵面積、輝度最大値と基準値との差の絶対値、輝度最小値と基準値との差の絶対値に基づいて評点を付けて行うことを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
上記請求項１または２に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項６】
上記請求項３または４に記載の画像処理装置の各手段としてコンピュータを機能させるためのプログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は画像処理方法、画像処理装置及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に関し、特に、鋼板の表面を撮影した画像信号に基づいて表面疵を検出するために用いて好適なものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、鋼板の疵を検出する場合の基準には固定の閾値を用いて、疵候補と認定されたものの全てに対して、一定の面積以上の大きさを有する疵のみをフィルターにより選別する。そして、選別した後に特徴量を付与し、上記特徴量を基に疵種及びグレードを各疵に付与していた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、従来の場合には、候補と認定されたものに対して、一定の面積以上のもののみを選別していたため、面積は小さいが重大な欠陥の集合体である疵を見逃してしまう可能性があった。
【０００４】
また、疵検査装置が大きな疵を分割して認識した場合には、上記認識された各々の疵は小さい疵となるので、評点が小さくなり、結果として無害疵として誤判定されてしまうことががあった。
さらに、疵候補と認定されていたものに対して、全て特徴量を計算していたため、当該計算により計算機には多大な負荷をかけることになり、他の重要な処理を犠牲にしてしまう可能性があった。
【０００５】
例えば、図５に示した大きな疵５０を、小さな５つの疵５１〜５５と分割して認識することにより、上述した不都合を発生させてしまう場合があった。
本発明は上述の問題点にかんがみ、計算機に多大な負荷をかけることなく、疵判定を正確に行うことができるようにすることを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明の画像処理方法は、疵検出する被写体を撮像手段によって撮像して画像信号を生成し、上記画像信号に基づいて上記被写体の表面疵を検出するための画像処理を行う画像処理方法であって、上記撮像手段によって生成された被写体像における１フレーム内に存在する複数の疵のそれぞれに順位を付ける疵順位付け処理と、上記疵順位付け処理によって順位付けされた各疵中の上位から所定数個の疵を選別する上位疵選別処理と、上記上位疵選別処理によって選別された各疵に特徴量を付与する特徴量付与処理と、上記特徴量付与処理によって付与された特徴量に基づいて各疵を複数のグループに選別するグループ選別処理と、上記グループ選別処理によって選別したグループ毎に上記各疵候補を統合して１つの疵候補とする疵グループ統合処理と、上記疵グループ統合処理によって統合された各疵候補に対して、疵の種類及びグレードを判定する疵判定処理とを有し、上記疵グループ統合処理は、疵検出を行う疵検出領域であって、１メッシュからなる領域を設定するとともに、上記設定した疵検出領域毎に疵個数を検出し、上記検出した疵検出領域中の疵個数が所定の疵個数閾値よりも少ない場合には、上記疵検出領域中の疵を疵統合処理の対象から除外し、上記疵統合除外処理によって除外されないで疵統合処理の対象となる疵を有する疵検出領域を上下方向及び左右方向に１／２メッシュずつシフトしてそれぞれ隣接する領域に、上記所定の疵個数閾値以上である統合対象の疵が有るか否かを検出し、上記検出した疵が統合対象の疵であった場合にはそれらを上記疵統合処理の対象となる疵を有する疵検出領域に存在する疵と統合して１個の疵と見なし、統合対象の疵が検出された上記隣接する領域を新たな疵統合処理の対象となる疵を有する疵検出領域として疵を統合する処理を繰り返す疵統合処理を行うことを特徴としている。また、本発明のその他の特徴とするところは、上記疵順位付け処理は、疵面積、輝度最大値と基準値との差の絶対値、輝度最小値と基準値との差の絶対値に基づいて評点を付けて行うことを特徴としている。
【０００７】
本発明の画像処理装置は、疵検出する被写体を撮像手段によって撮像して画像信号を生成し、上記画像信号に基づいて上記被写体の表面疵を検出するための画像処理を行う画像処理装置であって、上記撮像手段によって生成された被写体像における１フレーム内に存在する複数の疵のそれぞれに順位を付ける疵順位付け手段と、上記疵順位付け手段によって順位付けされた各疵中の上位から所定数個の疵を選別する上位疵選別手段と、上記上位疵選別手段によって選別された各疵に特徴量を付与する特徴量付与手段と、上記特徴量付与手段によって付与された特徴量に基づいて各疵を複数のグループに選別するグループ選別手段と、上記グループ選別手段によって選別したグループ毎に上記各疵候補を統合して１つの疵候補とする疵グループ統合手段と、上記疵グループ統合手段によって統合された各疵候補に対して、疵の種類及びグレードを判定する疵判定手段とを有し、上記疵グループ統合手段は、疵検出を行う疵検出領域であって、１メッシュからなる領域を設定するとともに、上記設定した疵検出領域毎に疵個数を検出し、上記検出した疵個数が所定の疵個数閾値よりも少ない場合には、上記疵検出領域中の疵を疵統合処理の対象から除外し、上記疵統合除外処理によって除外されないで疵統合処理の対象となる疵を有する疵検出領域を上下方向及び左右方向に１／２メッシュずつシフトしてそれぞれ隣接する領域に、上記所定の疵個数閾値以上である統合対象の疵が有るか否かを検出し、上記検出した疵が統合対象の疵であった場合にはそれらを上記疵統合処理の対象となる疵を有する疵検出領域に存在する疵と統合して１個の疵と見なし、統合対象の疵が検出された上記隣接する領域を新たな疵統合処理の対象となる疵を有する疵検出領域として疵を統合する処理を繰り返す疵統合処理を行うための統合手段を具備することを特徴としている。また、本発明のその他の特徴とするところは、上記疵順位付け手段は、疵面積、輝度最大値と基準値との差の絶対値、輝度最小値と基準値との差の絶対値に基づいて評点を付けて行うことを特徴としている。
【０００８】
本発明の記憶媒体は、上記の何れかに記載の画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したことを特徴としている。
また、本発明の他の特徴とするところは、上記の何れかに記載の各手段を構成するプログラムを記録したことを特徴としている。
【０００９】
【発明の実施の形態】
次に、添付図面を参照しながら本発明の画像処理装置、画像処理方法及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体の実施の形態を説明する。
図１は、本実施の形態を示し、疵検査を行うために画像処理装置内で行われる主要な判別処理の一例を示すフローチャートである。
【００１０】
図１のフローチャートに示したように、最初のステップＳ１１において処理が開始されると、ステップＳ１２で、上記撮像手段によって生成された被写体像における１フレーム内に存在する複数の疵のそれぞれに順位を付ける疵順位付け処理を行う。
【００１１】
本実施の形態においては、上記疵順位付け処理を、疵面積、輝度最大値と基準値のとの差の絶対値、輝度最小値と基準値のとの差の絶対値に基づいて評点を付けて行うようにしている。
【００１２】
次に、ステップＳ１３で、上記疵順位付け処理によって順位付けされた各疵中の上位から所定の個数の疵を選別する上位疵選別処理を行う。この上位疵選別処理は、例えば、上位１２８個の疵を選別する。
【００１３】
次に、ステップＳ１４に進んで、上記ステップＳ１３で選別された各疵に特徴量を付与する特徴量付与処理を行う。従来は、検出された疵の全てに特徴量を付与していたが、本実施の形態においては選別された疵に対してのみ特徴量を付与することにより、コンピュータの負荷を軽減するようにしている。
【００１４】
次に、ステップＳ１５に進み、上記ステップＳ１４の特徴量付与処理によって付与された特徴量に基づいて各疵を複数のグループに選別するグループ選別処理を行う。このグループ選別処理は、同一の疵種毎にグループ分けする処理である。
【００１５】
次に、ステップＳ１６に進み、上記ステップＳ１５のグループ選別処理によって選別したグループ毎に所定の単位面積中の疵を統合して１つの疵候補とする疵グループ統合処理を行う。これにより、上記単位面積中に存在する大小様々な疵が１つの疵候補として統合される。
【００１６】
次に、ステップＳ１７において、上記ステップＳ１６の疵グループ統合処理によって統合された各疵候補に対して、疵の種類及びグレードを判定する疵判定処理を行う。
【００１７】
次に、上記ステップＳ１６で行われる疵種類毎の統合処理の一例を、図２のフローチャートを参照しながら説明する。
ステップＳ２１でメインルーチンから分岐したら、最初に、ステップＳ２２で疵検出を行う疵検出領域として、メッシュ刻みを設定して入力する。これは、図４のステップ１で示すように、単位面積「１メッシュ」として、（縦４×横４）＝１６個の画素数の領域を指定する処理である。
【００１８】
次に、ステップＳ２３に進み、上記単位面積入力処理によって設定された疵検出領域中で検出する疵個数を入力する疵個数閾値入力処理を行う。疵を検出する個数は、例えば、単位面積について「３個」程度とする。これは、図４のステップ１中に斜線を付して示した「１メッシュ」Ｍ１中に存在する疵を検出する際に、幾つ以上の疵が有ったら上記「１メッシュ中に疵が有る」と判定することを決める数値を入力する処理である。
【００１９】
次に、ステップＳ２４に進み、上記単位面積入力処理によって設定された疵検出領域中に存在する疵個数を検出する疵個数検出処理を行う。図４のステップ１中に示した「１メッシュ」Ｍ１中には４個の疵が存在する例を示している。
【００２０】
次に、ステップＳ２５に進み、上記疵個数検出処理によって検出した疵検出領域中の疵個数が上記疵個数閾値入力処理によって入力された疵個数閾値よりも少ない場合には、上記疵検出領域中の疵を疵統合処理の対象から除外する疵統合除外処理を行う。
【００２１】
図４のステップ１の場合には、「１メッシュ」Ｍ１中には４個の疵が存在するので、疵統合除外の処理の対象にはならない。したがって、この場合には、ステップＳ２６に進み、疵検出領域に隣接する領域に統合対象の疵があるか否かを検出する。
【００２２】
本実施の形態においては、統合処理の対象の疵を持つメッシュ（検出領域）を上下方向及び左右方向に（１／２メッシュ）ずつシフトして、そこに存在する疵の個数を計数し、同じグループの疵が３個以上存在すれば、その領域を統合して１個の疵とみなす処理を実行する。
【００２３】
図４の例は、ステップ２は図４中の左側方向に（１／２メッシュ）シフトしてメッシュＭ２とした場合を示している。そこには、統合すべき疵が５個有るので、その領域を統合する。そして、ステップ３に示したように、さらに図４中の左側方向に（１／２メッシュ）シフトしてＭ３として統合処理を行う。
【００２４】
図４のステップ４は、ステップ３の領域から上方向に（１／２メッシュ）シフトしてＭ４とした例であり、図４のステップ５は、ステップ３の領域から下方向に（１／２メッシュ）シフトしてＭ５とした例である。上述したような統合処理を行った結果、本実施の形態においては、図４のステップ６に示したように、大きな疵「Ｋ１」を検出することができる。
【００２５】
次に、図２のステップＳ２７において、疵個数閾値以上の疵が存在するメッシュであって、ステップＳ２６の処理で統合されなかったメッシュ内の疵を統合して１つの疵とみなす処理を行う。この処理の結果、図４中のステップ６において「Ｋ２」として示した小さな疵として検出することができる。
【００２６】
次に、ステップＳ２８において、上述した統合処理の対象とならなかった疵はそのまま孤立の疵として扱う処理を行う。このような統合処理を行った結果、図３に示したように、大きな疵「Ｋ１」及び小さな疵「Ｋ２」を検出することができる。
【００２７】
図６は、一般的なパーソナルユーザ端末装置の内部構成を示す図である。図６において、１２００はコンピュータＰＣである。ＰＣ１２００は、ＣＰＵ１２０１を備え、ＲＯＭ１２０２またはハードディスク（ＨＤ）１２１１に記憶された、あるいはフロッピーディスクドライブ（ＦＤ）１２１２より供給されるネットワーク印刷デバイス制御ソフトウェアを実行し、システムバス１２０４に接続される各印刷デバイスを総括的に制御する。
【００２８】
上記ＰＣ１２００のＣＰＵ１２０１、ＲＯＭ１２０２またはハードディスク（ＨＤ）１２１１に記憶されたプログラムにより、本実施形態の疵順位付け手段、上位疵選別手段、特徴量付与手段、グループ選別手段、疵グループ統合手段、疵判定手段、統合手段、疵個数閾値入力手段、疵個数検出手段、疵統合除外手段等の各手段が構成される。
【００２９】
１２０３はＲＡＭで、ＣＰＵ１２０１の主メモリ、ワークエリア等として機能する。１２０５はキーボードコントローラ（ＫＢＣ）で、キーボード（ＫＢ）１２０９や不図示のポインティング印刷デバイス等からの指示入力を制御する。
【００３０】
１２０６はＣＲＴコントローラ（ＣＲＴＣ）で、ＣＲＴディスプレイ（ＣＲＴ）１２１０の表示を制御する。１２０７はディスクコントローラ（ＤＫＣ）で、ブートプログラム（起動プログラム：パソコンのハードやソフトの実行（動作）を開始するプログラム）、複数のアプリケーション、編集ファイル、ユーザファイルそしてネットワーク管理プログラム等を記憶するハードディスク（ＨＤ）１２１１、及びフロッピーディスク（ＦＤ）１２１２とのアクセスを制御する。
【００３１】
１２０８はネットワークインタフエースカード（ＮＩＣ）で、ＬＡＮ１２２０を介して、ネットワークプリンタ、他のネットワーク機器、あるいは他のＰＣと双方向のデータのやり取りを行う。
【００３２】
【発明の効果】
本発明は上述したように、本発明によれば、被写体像における１フレーム内に存在する複数の疵のそれぞれに順位を付け、上記順位付けた各疵中の上位から所定数個の疵を選別してそれぞれに特徴量を付与し、上記特徴量に基づいて各疵を複数のグループに選別し、上記選別したグループ毎に上記各疵候補を統合して１つの疵候補とし、上記各疵候補に対して、疵の種類及びグレードを判定するようにしたので、疵判定を正確に行うことができる。
これにより、面積は小さいために無害疵として誤判定されてしまう不都合を防止して、重大な欠陥である疵を見逃してしまう可能性を低減することができる。
【００３３】
また、選別された疵候補に対してのみ特徴量を付与するようにしたので、計算機の負荷を軽減することができ、他の重要な処理を犠牲にしてしまう不都合を大幅に軽減することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態を示し、疵検査装置内で行われる主要な判別処理の手順を説明するフローチャートである。
【図２】疵種類毎に行われる統合処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図３】疵統合処理が行われた結果の一例を示す図である。
【図４】疵統合処理の手順の一例を説明する図である。
【図５】小さい疵に分割されて認識された場合に、無害疵と判定される場合の一例を示す図である。
【図６】実施の形態の画像処理方法を実行可能なコンピュータシステムの一例を示すブロック図である。
【符号の説明】
１２００  コンピュータ
１２０１  ＣＰＵ
１２０２  ＲＯＭ
１２０３  ＲＡＭ
１２０４  システムバス
１２０５  キーボードコントローラ（ＫＢＣ）
１２０６  ＣＲＴコントローラ（ＣＲＴＣ）
１２０７  ディスクコントローラ（ＤＫＣ）
１２０８  ネットワークインタフエースカード（ＮＩＣ）
１２０９  キーボード
１２１０  ＣＲＴディスプレイ（ＣＲＴ）
１２１１  ハードディスク（ＨＤ）
１２１２  フロッピーディスク（ＦＤ）
１２２０  ＬＡＮ
【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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