(57)【要約】【課題】ノイズ成分の軽減を計り、ムラ部のみを安定的、高精度に検出可能であり、人の目視判断との相関が強い技術が望まれていた。【解決手段】周期性パターン上のスジ状ムラの検査において、２次元画像を検査方向に別個にパターンデータを積算し積算データを算出する過程と、積算データの移動平均を計算し積算移動平均データを算出する過程と、積算データと積算移動平均データとの差分を計算し差分データを算出する過程と、差分データに閾値を設け、その閾値と差分データとの差のべき乗を求め差分強調データとする過程と、差分強調データと閾値とで囲まれる部分の面積を求め判定面積とする過程と、この判定面積に従ってスジ状ムラの判定を行う過程とを有する周期性パターンにおけるスジ状ムラの検査方法を提供する。【選択図】図１
2005249633.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
２次元画像の周期性パターンにおけるスジ状ムラの検査方法において、
前記２次元画像を検査方向に別個にパターンデータを積算し積算データを算出する過程と、
前記積算データの移動平均を計算し積算移動平均データを算出する過程と、
前記積算データと積算移動平均データとの差分を計算し差分データを算出する過程と、
前記差分データに閾値を設け、その閾値と前記差分データとの差のべき乗を求め差分強調データとする過程と、
前記差分強調データと閾値とで囲まれる部分の面積を求め判定面積とする過程と、
この判定面積に従ってスジ状ムラの判定を行う過程と、
を有することを特徴とする周期性パターンにおけるスジ状ムラの検査方法。
【請求項２】
請求項１記載の閾値と差分データとの差のべき乗を算出する過程において、べき乗値を設定する手段と、請求項１記載の判定面積に従って判定する判定基準値を設定する手段を有し、前記べき乗値の設定に従い、判定基準値から最終的なスジ状ムラの判定に使用する判定値を自動計算する手段を有することを特徴とする周期性パターンにおけるスジ状ムラの検査方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は周期性パターンを有する製品におけるスジ状ムラの検査方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来のムラ検査方法は、原画像と平滑化画像との差分をとり、差分画像を求め、閾値によりムラ部を判定する方法（例えば、特許文献１参照）や、原画像に２次微分処理を施し、ムラ部を強調することで、閾値によりムラ部を判定する方法（例えば。特許文献２参照）であった。
【０００３】
特許文献は以下の通り。
【特許文献１】特開２０００−２９２３１１号公報
【特許文献２】特開２０００−１１１４９２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、上記従来技術においては、２次元画像上での処理であるため、ノイズ成分が残りやすく、スジ状ムラの検査に関して言えば、最適な検査となっていない。
【０００５】
本発明は上記のような従来技術の問題点に鑑みて、ノイズ成分の軽減を計り、ムラ部のみを安定的、高精度に検出可能であり、人の目視判断との相関が強いスジ状ムラ検査方法を提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決する為に、まず本発明の第１の発明は、２次元画像の周期性パターンにおけるスジ状ムラの検査方法において、
前記２次元画像を検査方向に別個にパターンデータを積算し積算データを算出する過程と、
前記積算データの移動平均を計算し積算移動平均データを算出する過程と、
前記積算データと積算移動平均データとの差分を計算し差分データを算出する過程と、
前記差分データに閾値を設け、その閾値と前記差分データとの差のべき乗を求め差分強調データとする過程と、
前記差分強調データと閾値とで囲まれる部分の面積を求め判定面積とする過程と、
この判定面積に従ってスジ状ムラの判定を行う過程と、
を有することを特徴とする周期性パターンにおけるスジ状ムラの検査方法を提供するものである。
【０００７】
これにより、２次元画像を縦、横に積算すればノイズ成分の軽減を計り、さらに、積算データから積算移動平均データを求め、積算データと積算移動平均データとの差分データを求めることで、照明のシェージングやレンズ収差等の面的な変動が起因となるノイズ成分を軽減し、ムラ部の判定を行うことができる。
【０００８】
なお、このときのパターンデータは輝度、濃度、彩度、特定の色濃度など各種のパターンデータを検査することが可能である。
【０００９】
また、本発明の第２の発明は、請求項１記載の閾値と差分データとの差のべき乗を算出する過程において、べき乗値を設定する手段と、請求項１記載の判定面積に従って判定する判定基準値を設定する手段を有し、前記べき乗値の設定に従い、判定基準値から最終的なスジ状ムラの判定に使用する判定値を自動計算する手段を有することを特徴とする周期性パターンにおけるスジ状ムラの検査方法を提供するものである。
【００１０】
これにより、閾値と差分データとのべき乗を求め判定面積とすることで、幅の広い薄いスジ状ムラよりも、幅が狭くとも輝度変化が大きいスジ状ムラをより高感度に検出する処理を行うことができる。
【発明の効果】
【００１１】
上記のような本発明の検査方法によれば、スジ状ムラのみを安定的、高精度に検出可能となり、さらに、人の目視検査による判定との相関性が強い判定を行うことが可能となる。
【００１２】
これは、人の目が緩やかな変化には反応が弱いが、急な変化に対しては強く反応すると言う特徴を有し、これに相当する判定処理を本発明の検査方法で行っているからである。
【００１３】
また、高精度に本当のムラのみを検出することで、通常、検査後に行われている検査ＮＧ品のレビュー（再検査、再確認）の負荷が大幅に軽減されると言う利点を有する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
上記のような特徴を有する本発明の検査方法は、先ず図２に示すような検査対象１１の場合には、周期的パターンエリア１３のみを切り出し、この切り出した２次元画像データに対して図３の様な積算データ２１を計算する。
【００１５】
次に、この積算データ２１から注目点を対象とする図３の様な積算移動平均データ２２を計算する。
【００１６】
次に、積算データ２１と積算移動平均データ２２との差分を計算し、図４の差分データ３１を得る。
【００１７】
次に、差分データ３１に閾値３２を設け、閾値３２と差分データ３１との差のべき乗を求め、図５の様な差分強調データ４１とし、差分強調データ４１と閾値３２とで囲まれた面積を判定面積４２とする。
【００１８】
次に、設定されたべき乗値と判定基準値から最終的な判定値を求め、この判定値と判定面積４２とを比較することで、スジ状ムラの判定を行う。
【００１９】
今回はべき乗値の設置を２として、あらかじめ設定した基準値から下記の式で最終的な判定値を求めている。
【００２０】
判定値  ＝  ＳＱＲＴ（判定基準値）＊判定基準値
ここでＳＱＲＴ（）は平方根である。
【００２１】
また、上記式を用いた理由は、以下の通りである。判定基準値を面積と考え、この面積が正方形であると仮定し、べき乗値が２とすると、１辺の長さはＳＱＲＴ（判定値）となる。よって、差分データ３１を２乗して求める、判定面積４２に相当する基準値を求めるとすると底辺ＳＱＲＴ（判定基準値）×（高さＳＱＲＴ（判定基準値））＊（高さＳＱＲＴ（判定基準値））となり、判定値＝ＳＱＲＴ（判定基準値）×判定基準値となる。
【００２２】
上記設定方法及び判定値計算方法は、判定面積が正方形でない場合に厳密性には欠けるが、設定値と人の直感を対応させ、使い勝手を向上させるためには十分な機能である。
【００２３】
この様に、スジ状ムラに特化した検査方法を提供することで、スジ状ムラに限っては高精度に検査可能となる。
【００２４】
同様に横方向も同様のスジ状ムラの判定を行う。最後に、両方のスジ状ムラの判定結果を用いて、両方の判定結果が良好である場合に良品であると判断することで最終判定を行う。
【００２５】
なお、検査方向を縦方向と横方向とした場合で説明したが、これは両方向で実施するほうが判定精度が高くなり好ましいのが一般的である。しかし、図形的な特性で特定の一方向のみで十分な場合もありうる。
【００２６】
なお、２次元画像は、撮像装置により撮像したものを直接用いるのが一般的だが、保存済みのデータや３次元データを編集したようなデータでも構わない。
【産業上の利用可能性】
【００２７】
本発明は、印刷物、カラーフィルタをはじめとしてスジ状ムラが発生する多くの画像の検査に用いられる。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】図１は本発明の処理フローチャートである。
【図２】図２は検査対象のイメージ図である。
【図３】図３は積算データ及び積算移動平均データの図である。
【図４】図４は差分データ及び閾値の図である。
【図５】図５は差分強調データ及び判定面積の図である。
【符号の説明】
【００２９】
１１    ：検査対象イメージ図
１２    ：スジ状ムライメージ
１３    ：周期的パターンエリア
２１    ：積算データ
２２    ：積算移動平均データ
３１    ：差分データ
３２    ：移動平均計算可能範囲の閾値
４１    ：差分強調データ
４２    ：判定面積
【図１】
2005249633.tif 000003
【図２】
2005249633.tif 000004
【図３】
2005249633.tif 000005
【図４】
2005249633.tif 000006
【図５】
2005249633.tif 000007