(57)【要約】 【課題】  高度性状加工あるいは低コントラスト材料に埋込まれた既知の相対方向性を有する線群を確実に識別する方法を提供する。【解決手段】  ワークの高度性状加工あるいは低コントラスト表面に現れる１本以上の線を識別するために画像測定機検査システムがプログラミングされ操作される。学習モードにおいて、線強調画像がワークの取込み画像から生成される。強調画像は、関連付けられたパラメータの選択値により制御される事前決定技術に基づく。強調画像を変換するために、線変換が使用される。変換データは、識別すべき線群に対応する局部極値を識別するために解析される。線強調画像を自動的に生成し、変換し、変換データを解析し、検出すべき線群を識別するために、パートプログラム命令が生成される。線検出の速度及び信頼性を高めるために、一貫性のある線配置の特徴を示す線制約条件が使用される。【選択図】図４
2005055443.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
高度性状加工又は低コントラスト表面を有し、前記高度性状加工又は低コントラスト表面内又は表面上に存在する決定すべき少なくとも１本の線を有するワークを検査するための画像測定機検査システムを操作する方法であって、
前記決定すべき少なくとも１本の線がそのタイプのワークに特徴的な配置で配置されており、
前記決定すべき少なくとも１本の線を有する少なくとも前記高度性状加工又は低コントラスト表面を有する部分をワーク画像に取込み、
前記決定すべき少なくとも１本の線の少なくとも１本が備える少なくとも1つの特性を強調する強調画像を提供するために取込みワーク画像を処理し、
推定個別線群に対応する局部極値を含む値の二次元セットを生成する変換を使用して強調画像を変換し、局部極値が、決定すべき少なくとも１本の線に対応する極性を備える固有局部極値を含み、局部極値の二次元座標が、対応する個別線群を定義するために使用可能であり、
値の二次元セットに基づき、決定すべき少なくとも１本の線を決定し、決定がさらにそのタイプのワークに特徴的な配置に対応する少なくとも１つの事前に定義された線制約条件に基づく
ことを特徴とする画像測定機検査システムの操作方法。
【請求項２】
請求項１に記載の画像測定機検査システムの操作方法であって、
決定すべき少なくとも１本の線を決定することが、
ａ）決定すべき対応線を定義する各局部極値の二次元座標を内部に含む値の二次元セット内の少なくとも１つの適正極性における局部極値の選択されたセット、及び、
ｂ）値の二次元セット内の少なくとも１つの適正極性における局部極値の選択された予備セットに対応するサブセットであり、
対応線を定義する各局部極値の二次元座標を予備セット内に含む決定すべき少なくとも１本の線の選択されたセットからの少なくとも１つの選択を限定するために、少なくとも１つの事前に定義された線制約条件を適用する
ことを特徴とする画像測定機検査システムの操作方法。
【請求項３】
請求項２に記載の画像測定機検査システムの操作方法であって、
少なくとも１つの事前に定義された線制約条件が、
ａ）決定すべき少なくとも１本の線の数に対応する数量制約条件、及び、
ｂ）そのタイプのワークに特徴的な配置において決定すべき少なくとも１本の線の幾何学的配置に対応する幾何学的関係制約条件、の少なくとも１つからなる
ことを特徴とする画像測定機検査システムの操作方法。
【請求項４】
請求項３に記載の画像測定機検査システムの操作方法であって、
幾何学的関係制約条件が、
ａ）決定すべき少なくとも１本の線と高度性状加工又は低コントラスト表面との間の角度関係に対応する角度方向性制約条件、
ｂ）決定すべき少なくとも一対の線の間の角度関係に対応する角度方向性制約条件、
ｃ）相互にほぼ平行である決定すべき少なくとも一対の線の間の角度関係に対応する角度方向性制約条件、及び、
ｄ）決定すべき少なくとも１本の線と取込みワーク画像の基準座標系との間の角度関係に対応する角度方向性制約条件、の少なくとも１つからなる角度方向性制約条件からなる
ことを特徴とする画像測定機検査システムの操作方法。
【請求項５】
請求項３に記載の画像測定機検査システムの操作方法であって、
幾何学的関係制約条件が、
ａ）決定すべき少なくとも１本の線と高度性状加工又は低コントラスト表面との間の線間隔に対応する線間隔制約条件、
ｂ）決定すべき少なくとも一対の線の間の線間隔に対応する線間隔制約条件、
ｃ）相互にほぼ平行である決定すべき少なくとも一対の線の間の線間隔に対応する線間隔制約条件、及び、
ｄ）決定すべき少なくとも１本の線と取込みワーク画像の基準座標系との間の角度関係に対応する線間隔制約条件、
の少なくとも１つからなる線間隔制約条件からなる
ことを特徴とする画像測定機検査システムの操作方法。
【請求項６】
請求項３に記載の画像測定機検査システムの操作方法であって、
ａ）値の二次元セット内の少なくとも１つの局部極値の選択されたセット、及び、
ｂ）値の二次元セット内の少なくとも１つの局部極値の選択された予備セット、からの少なくとも１つの選択が、セットメンバーとして値の二次元セットの選択された領域内に含まれる少なくとも１つの適性極性における局部極値の最大値または最小値を選択することからなる
ことを特徴とする画像測定機検査システムの操作方法。
【請求項７】
請求項６に記載の画像測定機検査システムの操作方法であって、
前記選択が、少なくとも１つの適性極性における局部極値の最大値または最小値を選択することからなり、さらに、選択された少なくとも１つの前記適正極性における局部極値の最大値または最小値を、少なくとも１つの線制約条件にも対応するセットメンバーに限定する
ことを特徴とする画像測定機検査システムの操作方法。
【請求項８】
請求項６に記載の画像測定機検査システムの操作方法であって、
ａ）少なくとも１つの局部極値の選択されたセット、
ｂ）決定すべき少なくとも１本の線の選択されたセット、及び、
ｃ）少なくとも１つの局部極値の選択された予備セット、からの少なくとも１つの選択が、決定すべき少なくとも１本の線の数と同じ数のセットメンバーに前記選択を制限するための数量制約条件を適用することからなる
ことを特徴とする画像測定機検査システムの操作方法。
【請求項９】
請求項６に記載の画像測定機検査システムの操作方法であって、
値の二次元セットの選択領域が、
ａ）値の全二次元セット、及び、
ｂ）少なくとも部分的には少なくとも１つの線制約条件に基づき決定された値の二次元セットの限定された領域の１つからなる
ことを特徴とする画像測定機検査システムの操作方法。
【請求項１０】
請求項９に記載の画像測定機検査システムの操作方法であって、
少なくとも部分的には少なくとも１つの線制約条件に基づき決定された値の二次元セットの限定された領域が、値の二次元セットの一次元適正極性における大域極値の隣接周辺に対応する
ことを特徴とする画像測定機検査システムの操作方法。
【請求項１１】
請求項１０に記載の画像測定機検査システムの操作方法であって、
値の二次元セットの一次元適正極性における大域極値が、複数の局部極値の各々について少なくとも近似的には同じである角度方向性を有する複数の局部極値に対応する
ことを特徴とする画像測定機検査システムの操作方法。
【請求項１２】
請求項１に記載の画像測定機検査システムの操作方法であって、
決定すべき少なくとも１本の線の少なくとも１本が有する少なくとも１つの特性を強調する強調画像を提供するための取込みワーク画像の処理が、
ａ）決定すべき少なくとも１本の線のピクセルの少なくとも１つの特性に対応する画像のピクセルの少なくともいくつかを拡大する作業を行うこと、及び、
ｂ）決定すべき少なくとも１本の線及び高度性状加工又は低コントラスト表面に対応するピクセルの間のコントラストを高める傾向がある作業を、
ｉ）取込みワーク画像、及び、ｉｉ）少なくとも１つの拡大作業を含む作業により処理されたピクセルの１つについて行うことの少なくとも１つからなる
ことを特徴とする画像測定機検査システムの操作方法。
【請求項１３】
請求項１に記載の画像測定機検査システムの操作方法であって、
決定すべき少なくとも１本の線の少なくとも１つの強調特性が、
ａ）決定すべき少なくとも１本の線を表すピクセルの線幅の拡大、
ｂ）決定すべき少なくとも１本の線の長さ方向に沿った決定すべき少なくとも１本の線の線分を表すピクセルの連続性の向上、及び、
ｃ）決定すべき少なくとも１本の線を表すピクセルの平均ピクセル輝度と高度性状加工又は低コントラスト表面を表すピクセルの平均ピクセル輝度との差の拡大、の少なくとも１つからなる
ことを特徴とする画像測定機検査システムの操作方法。
【請求項１４】
高度性状加工又は低コントラスト表面を有し、その高度性状加工又は低コントラスト表面に存在する決定すべき少なくとも１本の線を有するワークを検査するための画像測定機検査システムをプログラミングする方法であって、
決定すべき少なくとも１本の線がそのタイプのワークに特徴的な配置で配置されており、
決定すべき少なくとも１本の線を有する少なくとも高度性状加工又は低コントラスト表面を有する部分をワーク画像に取込み、
決定すべき少なくとも１本の線の少なくとも１本の少なくとも１つの特性を強調する強調画像を提供するために取込みワーク画像を処理する少なくとも１つの画像強調過程を決定し、
決定された画像強化過程を実行するために作動可能な少なくとも１つのパートプログラム命令を生成し、
推定個別線群に対応する局部極値を含む値の二次元セットを生成する変換を使用して強調画像を変換し、局部極値が、決定すべき少なくとも１本の線に対応する極性を有する適正極性における局部極値を含み、局部極値の二次元座標が、対応する個別線群を定義するために使用可能であり、
値の二次元セットを生成するために、変換過程を実行するために作動可能な少なくとも１つのパートプログラム命令を生成し、
そのタイプのワークに特徴的な配置に対応する少なくとも１つの線制約条件を定義し、
値の二次元セット及び少なくとも部分的には少なくとも１つの線制約条件に基づき決定すべき少なくとも１本の線を決定する過程を決定し、
部分的には少なくとも１つの線制約条件に基づき決定すべき少なくとも１本の線を決定する過程を実行するために作動可能な少なくとも１つのパートプログラム命令を生成し、
少なくとも決定された画像強調過程、値の二次元セットを生成するための変換過程、及び少なくとも部分的には少なくとも１つの線制約条件に基づき決定すべき少なくとも１本の線を決定する過程を実行するために作動可能なパートプログラム命令を少なくとも含むパートプログラム命令のセットを記憶し、そのパートプログラム命令のセットが、そのタイプのワークについて決定すべき少なくとも１本の線を決定するために作動可能である
ことを特徴とする画像測定機検査システムのプログラミング方法。
【請求項１５】
請求項１４に記載の画像測定機検査システムのプログラミング方法であって、
画像強調過程が事前決定技術からなり、その事前決定技術が１つ以上の選択可能なパラメータにより制御可能であり、
画像強調過程の決定が、そのタイプのワークについての画像強調過程を完全に決定するために１つ以上の選択可能なパラメータについての値を選択することからなる
ことを特徴とする画像測定機検査システムのプログラミング方法。
【請求項１６】
請求項１５に記載の画像測定機検査システムのプログラミング方法であって、
画像強調過程の決定は、１つ以上の選択可能なパラメータについての値を選択することにより画像強調過程を反復決定し、
選択されたパラメータ値に対応する過程結果を監視し、
選択されたパラメータ値により満足な結果が得られるまで、選択及び結果監視段階を繰返すことからなる
ことを特徴とする画像測定機検査システムのプログラミング方法。
【請求項１７】
請求項１４に記載の画像測定機検査システムのプログラミング方法であって、
決定すべき少なくとも１本の線を決定する過程が事前決定技術からなり、その事前決定技術が１つ以上の選択可能なパラメータにより制御可能であり、および、
決定すべき少なくとも１本の線を決定する過程の決定が、そのタイプのワークについての決定すべき少なくとも１本の線の決定過程を完全に決定するために１つ以上の選択可能なパラメータについての値を選択することからなる
ことを特徴とする画像測定機検査システムのプログラミング方法。
【請求項１８】
請求項１５に記載の画像測定機検査システムのプログラミング方法であって、
決定すべき少なくとも１本の線を決定する過程の決定において、
１つ以上の選択可能なパラメータについての値を選択することにより、決定すべき少なくとも１本の線を決定する過程を反復決定し、
選択されたパラメータ値に対応する過程結果を監視し、および、
選択されたパラメータ値により満足な結果が得られるまで、選択及び結果監視段階を繰返すことからなる
ことを特徴とする画像測定機検査システムのプログラミング方法。
【請求項１９】
高度性状加工又は低コントラスト表面を有し、その高度性状加工又は低コントラスト表面に存在する決定すべき少なくとも２本の線を有するワークを検査するための画像測定機検査システムを操作する方法であって、
決定すべき少なくとも２本の線がそのタイプのワークに特徴的な配置で配置されており、
決定すべき少なくとも２本の線を有する少なくとも高度性状加工又は低コントラスト表面を有する部分のワーク画像を取込み、
決定すべき少なくとも２本の線の少なくとも1つの特性を強調する強調画像を提供するために取込みワーク画像を処理し、
推定個別線群に対応する局部極値を含む値の二次元セットを生成する変換を使用して強調画像を変換し、局部極値が決定すべき少なくとも２本の線に対応する極性を有する適正極性における極値を含み、局部極値の二次元座標が対応する個別線群を定義するために使用可能であり、
選択された少なくとも２つの適正極性における極値が、そのタイプのワークに特徴的な配置で配置された線群にも対応する適正極性における局部極値の最大値または最小値からなるように、少なくとも２つの適正極性における局部極値を選択するために、値の二次元セットを解析し、および、
選択された２つの局部極値の二次元座標に基づき、決定すべき少なくとも２本の線を決定することからなる
ことを特徴とする画像測定機検査システムの操作方法。
【請求項２０】
請求項１９に記載の画像測定機検査システムの操作方法であって、
決定すべき少なくとも２本の線の少なくとも１つの強調特性が、
決定すべき少なくとも２本の線を表すピクセルの線幅の拡大、
決定すべき少なくとも２本の線の各長さ方向に沿った決定すべき少なくとも２本の線の線分を表すピクセルの連続性の向上、及び、
決定すべき少なくとも２本の線を表すピクセルの平均ピクセル輝度と高度性状加工又は低コントラスト表面を表すピクセルの平均ピクセル輝度との差の拡大、の少なくとも１つからなる
ことを特徴とする画像測定機検査システムの操作方法。
【請求項２１】
高度性状加工又は低コントラスト表面を有し、その高度性状加工又は低コントラスト表面に存在する決定すべき少なくとも２本の線を有するワークを検査するための画像測定機検査システムをプログラミングする方法であって、
決定すべき少なくとも２本の線がそのタイプのワークに特徴的な配置で配置されており、
決定すべき少なくとも２本の線を有する少なくとも高度性状加工又は低コントラスト表面を有する部分のワーク画像を取込み、
決定すべき少なくとも２本の線の少なくとも１つの特性を強調する強調画像を提供するために取込みワーク画像を処理する画像強調過程を決定し、
決定された画像強調過程を実行するために作動可能な少なくとも１つのパートプログラム命令を生成し、
推定個別線群に対応する局部極値を含む値の二次元セットを生成する変換を使用して強調画像を変換し、局部極値が、決定すべき少なくとも２本の線に対応する極性を備える適正極性における局部極値を含み、局部極値の二次元座標が、対応する個別線群を定義するために使用可能であり、
値の二次元セットを生成するために、変換過程を実行するために作動可能な少なくとも１つのパートプログラム命令を生成し、
そのタイプのワークに特徴的な配置に配置された線群にも対応する適正極性における局部極値の最大値または最小値からなる少なくとも２つの適正極性における局部極値を選択するために値の二次元セットを解析する過程を決定し、
そのタイプのワークに特徴的な配置に配置された線群にも対応する適正極性における局部極値の最大値または最小値からなる少なくとも２つの適正極性における局部極値を選択するために値の二次元セットを解析する過程を実施するために作動可能な少なくとも１つのパートプログラム命令を生成し、および、
少なくとも決定された画像強調過程、値の二次元セットを生成するための変換過程、及び、そのタイプのワークに特徴的な配置に配置された線群にも対応する適正極性における局部極値の最大値または最小値からなる少なくとも２つの適正極性における局部極値を選択するために値の二次元セットを解析する過程、を実行するために作動可能なパートプログラム命令を少なくとも含むパートプログラム命令のセットを記憶し、
そのパートプログラム命令のセットが、そのタイプのワークに特徴的な配置に配置された線群にも対応する適正極性における局部極値の最大値または最小値からなる選択された少なくとも２つの適正極性における局部極値に基づき、そのタイプのワークについて決定すべき少なくとも２本の線を決定するために少なくとも動作可能である
ことを特徴とする画像測定機検査システムのプログラミング方法。
【請求項２２】
請求項２１に記載の画像測定機検査システムのプログラミング方法であって、
画像強調過程が事前決定技術からなり、上記事前決定技術が１つ以上の選択可能なパラメータにより制御可能であり、
画像強調過程の決定が、そのタイプのワークについての画像強調過程を完全に決定するために１つ以上の選択可能なパラメータについての値を選択することからなる
ことを特徴とする画像測定機検査システムのプログラミング方法。
【請求項２３】
請求項２１に記載の画像測定機検査システムのプログラミング方法であって、
そのタイプのワークに特徴的な配置に配置された線群にも対応する適正極性における局部極値の最大値または最小値からなる少なくとも２つの適正極性における局部極値を選択するために値の二次元セットを解析する過程が事前決定技術からなり、
その事前決定技術が、１つ以上の選択可能なパラメータにより制御可能であり、および、
少なくとも２つの適正極性における局部極値を選択するために値の二次元セットを解析する過程が、そのタイプのワークについての値の二次元セットの解析過程を完全に決定するために、１つ以上の選択可能なパラメータについて値を選択することからなる
ことを特徴とする画像測定機検査システムのプログラミング方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、高度性状加工及び／又は低コントラスト材料に埋込まれた既知の相対方向性を有する線群の位置確認をするための画像測定機検査システムの操作方法および画像測定機検査システムのプログラミング方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
精密画像測定機検査システムは、検査物体の精密な寸法測定値を得るためや、様々なその他の物体特性を検査するために使用することができる。上記システムは、コンピュータ、カメラ・光学システム、及び、検査中のワークをカメラで走査するために多方向に移動可能な精密ステージを備える。従来技術を利用した市販のシステムとしては、イリノイ州オーロラのミツトヨ・アメリカ社（ＭｉｔｕｔｏｙｏＡｍｅｒｉｃａ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ：ＭＡＣ）製のＱＵＩＣＫ ＶＩＳＩＯＮＴＭシリーズ（登録商標）の画像検査機及びＱＶＰＡＫＴＭソフトウェア（登録商標）が例示される。ＱＵＩＣＫＶＩＳＩＯＮＴＭシリーズの画像検査機及びＱＶＰＡＫＴＭソフトウェアの特徴及び操作については、例えば、非特許文献１及び非特許文献２に概ね記載されている。この製品は、ＱＶ−３０２Ｐｒｏにより実証されているように、例えば、様々な倍率でワークの画像を提供するために、顕微鏡型光学システムを使用することができる。
【０００３】
上記システムは、多くの場合、プログラマブル照明システム、及び様々な倍率レンズを有するレンズターレットを備える。通常、様々な倍率及び様々な照明設定を使用して、ワーク又は検査ワークである１つの物体の様々な様相を検査する。ほとんど変更されない特定の検査対象部品について、特定の運転環境において高いスループットを実現するために特別に設計されることが多いいわゆる「オンライン」又は「インライン」機画像検査システムとは対照的に、ＱＵＩＣＫＶＩＳＩＯＮＴＭシステム等の精密画像測定機検査システムは一般的に、多種多様な検査対象部品について柔軟な精密工業用検査を円滑に行えるように設計されている。
【０００４】
通常、上記のような画像検査システムでは、自動映像検査を行うことができる。特許文献１は、ワーク形態を照らし出す照明をそのワーク形態の画像の複数の選択された領域に基づく調節作業を含めて、自動映像検査を使用する画像システムを開示している。特許文献１に開示されているように、自動映像検査測定機は、ユーザーが各特定のワーク形状について自動検査の手順を定義することを可能にするプログラミング能力を有するのが一般的である。これは、例えば、テキストベースプログラミングのような、慎重な方法で実行することもでき、ユーザーが行う検査作業の順序に対応したマシン制御命令の順序を記憶することにより検査手順を徐々に「学習する」記録モードで実行することもでき、この２つの方法の組合せにより実行することもできる。上記記録モードは「学習モード」又は「訓練モード」と呼ばれることが多い。
【０００５】
いずれのモードにおいても、マシン制御命令は、特定のワーク形状に固有のパートプログラムとして記憶されるのが一般的である。所定手順の検査作業を実施する命令を有するパートプログラムを生成する能力は、検査繰返し性の強化、並びに、複数の互換性画像測定機検査システム及び／又は複数の時点において同じパートプログラムを自動的に実行する能力を含めて、いくつかの利益を提供する。それに加えて、プログラミング能力は、様々な検査作業の結果を保存する能力も提供する。
【０００６】
上記のように、いわゆる「オンライン」又は「インライン」機画像検査システムは、検査すべき特定の部品又は部品の特徴について、特定の運転環境において高いスループットを実現するために特別に設計されるのが一般的である。特許文献２は、二次元画像変換技術又は線検出技術を使用して繊維材料の横糸についての局部ねじれ角度を推定することができるインラインシステム、及び関連作業を開示している。
しかしながら、特許文献２に開示された方法では、横糸又は縦糸角度を識別することに比較的特化している。例えば材料の縦糸及び横糸など、高度性状加工又は低コントラスト背景画像（バックグラウンド）に重ね合わせられる限定された数の線群又はその他のほぼ線形の形態を検出しようとする場合、特許文献２の方法は、不必要だったり、非効率だったり、多大な時間を要したり、さらには、変更不可能であるような多数の作業を含んでいる。さらに、特許文献２は、多種多様なワークがあるなかでそれぞれのワークに適用できるマシン制御命令の各セットを生成するように特許文献２の方法を比較的未熟なユーザーが調整又は改変するのを助ける働きを行う対話式プログラミング又は評価段階等を開示していない。
【０００７】
さらに、上記高速オンラインシステムは、精密寸法検査等を目指していないのが一般的であって、概して、上記システムは、ストリーミング又は制御可能コンベヤベルト、ストリーミングウェブ等の上の物体を監視するものである。従って、上記高速オンラインシステムでは、比較的粗いレベルの位置決め及び寸法測定精度しか得られない。
【０００８】
【非特許文献１】２００３年１月発行のＱＶＰＡＫ ３Ｄ ＣＮＣ 画像測定機ユーザーズガイド（ＱＶＰＡＫ ３Ｄ ＣＮＣ Ｖｉｓｉｏｎ ＭｅａｓｕｒｉｎｇＭａｃｈｉｎｅ Ｕｓｅｒｓ Ｇｕｉｄｅ）
【非特許文献２】１９９６年９月発行のＱＶＰＡＫ３Ｄ ＣＮＣ 画像測定機操作ガイド（ＱＶＰＡＫ３Ｄ ＣＮＣ Ｍｅａｓｕｒｉｎｇ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｏｐｅｒａｔｉｏｎ Ｇｕｉｄｅ）
【特許文献１】米国特許第６，５４２，１８０号
【特許文献２】欧州公開特許出願第０７４１２９０号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
上記画像測定機検査システムは、自動映像検査のような効果を提供する。
しかしながら、多種多様な実用性を確保するにあたっては、多数の作業者の関与又は作業者による複雑なプログラミングを必要とせずに、高度性状加工及び／又は低コントラスト材料に埋込まれ、及び／又は重ね合わせられた、例えば、平行線群のような、既知の相対方向性を有する線群を検出するために、上記マシンの能力を高めることが望ましい。
さらに、いわゆる「オンライン」又は「インライン」画像測定機検査システムのために開発された手法とは対照的に、多種多様な部品について柔軟な精密工業用検査を円滑に行うことができるように設計されているのが一般的である精密「オフライン」又は「ニヤライン」画像測定機検査システムについては、比較的未熟な作業者のための上記システムのプログラミングの容易さ、並びに、高度性状加工及び／又は低コントラスト材料に埋込まれ、及び／又は重ね合わせられた、例えば、平行線群のような、既知の相対方向性を有する線群を検出するためのプログラムの堅牢性及び信頼性をいずれも高めることが望ましい。
上記特徴を有する高度性状加工及び／又は低コントラスト材料の画像は低コントラストで「ノイズが多い」という性質のものであるために、上記特徴を検出するために使用されていた従来の画像測定システム及び方法は、精度を欠いていたり、プログラミングが複雑であったり、作業に信頼性がなかったり、実行が遅かったりした。
【００１０】
その結果、高度性状加工又は低コントラスト背景画像（バックグラウンド）に埋込まれ、及び／又は重ね合わせられた限定された数の線群を検出するために使用可能な精密測定作業をプログラミングするとともに、かかる測定にとって十分な堅牢性を提供するための比較的簡単かつ多用途の方法の提供に関連する固有の問題には、従来の汎用精密画像測定システム又はオンラインシステムが取組んだことはなく、上記システムはこの点が欠点であった。
【００１１】
本発明の目的は、個別的又は組合せられることにより上記問題及び限界を克服して、高度性状加工及び／又は低コントラスト材料に埋込まれ、及び／又は重ね合わせられた既知の相対方向性を有する線群を確実に識別することができる画像測定機検査システムの操作方法および画像測定機検査システムのプログラミング方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
一般的に、本発明の原理により検出可能なワーク上において特定され又は決定される線群は、特定タイプのワークに特徴的なレイアウト又は配列で配置されるのが一般的である。すなわち、種々の実施例において、特定され又は決定されるべき線群は、相互間及び／又はワークの高度性状加工及び／又は低コントラスト背景画像表面の線状形態に対し既知の相対関係又は方向性で配置されている。
【００１３】
本発明は、高度性状加工（例えば、繊維材料を複雑に織る等の複雑な加工）及び／又は低コントラスト材料に埋込まれ、及び／又は重ね合わせられた既知の相対方向性を有する線群を確実に識別する画像測定機検査システムの操作方法および画像測定機検査システムのプログラミング方法を提供する。
【００１４】
本発明は、さらに、対応する個別の線群をあらわすために使用される局所的な極値の二次元座標値であって推定される個別の線群に名目上対応する局部極値を含む値の二次元セットを名目上生成する変換を使用して、高度性状加工及び／又は低コントラスト材料に埋込まれ及び／又は重ね合わせられた既知の相対方向性を有する線群を確実に識別する画像測定機検査システムの操作方法および画像測定機検査システムのプログラミング方法を提供する。
【００１５】
本発明は、高度性状加工及び／又は低コントラスト材料に埋込まれ及び／又は重ね合わせられた既知の相対方向性を有する線群を自動的に識別する画像測定機検査システムの操作方法および画像測定機検査システムのプログラミング方法を提供する。
【００１６】
本発明は、さらに、限定された数の自動セットアップ条件及び／又はパラメータにより制御可能な所定の技術であって、少なくとも１つの所定の画像強調技術及び／又は画像変換によって得られる二次元的な値を分析する少なくとも１つの所定の技術を使用して、高度性状加工及び／又は低コントラスト材料に埋込まれ、及び／又は重ね合わせられた既知の相対方向性を有する線群を識別する画像測定機検査システムの操作方法および画像測定機検査システムのプログラミング方法を提供する。
【００１７】
本発明は、高度性状加工及び／又は低コントラスト材料に埋込まれ、及び／又は重ね合わせられた既知の相対方向性を有する線群を、上記線群における少なくとも１つの一定の数及び／又は幾何学的配置に基づいて識別する画像測定機検査システムの操作方法および画像測定機検査システムのプログラミング方法を提供する。
【００１８】
本発明は、高度性状加工及び／又は低コントラスト材料に埋込まれ、及び／又は重ね合わせられた既知の相対方向性を有する線群を、上記線群の間の少なくとも１つの一定及び／又は所定の間隔に基づいて識別する画像測定機検査システムの操作方法および画像測定機検査システムのプログラミング方法を提供する。
【００１９】
本発明は、高度性状加工及び／又は低コントラスト材料に埋込まれ、及び／又は重ね合わせられた既知の相対方向性を有する線群を、上記線群の間の所定の関係に基づき識別する画像測定機検査システムの操作方法および画像測定機検査システムのプログラミング方法を提供する。
【００２０】
本発明は、高度性状加工及び／又は低コントラスト材料に埋込まれ、及び／又は重ね合わせられた既知の相対方向性を有する線群を、すでに特定された材料から得られる関係性のデータベースに基づいて識別する画像測定機検査システムの操作方法および画像測定機検査システムのプログラミング方法を提供する。
【００２１】
本発明による画像測定機検査システムの操作方法および画像測定機検査システムのプログラミング方法の様々な典型的実施例において、画像測定機検査システムは、動作システム、カメラ、所望の光源設定において光源光を発する光源、拡大を行うズームレンズ又は交換レンズ、及び制御システム部を備える。
【００２２】
様々な典型的実施例において、画像検査システムは、ワークの高度性状加工及び／又は低コントラスト表面を検査するのに使用可能であってその表面にあらわれる１つ以上の線群を識別するためのパートプログラムを生成する訓練又は学習モードにされる。様々な典型的実施例においては、作業者は、ワークの所望の部分の画像を取込むためのパートプログラム命令を生成する。また、様々な典型的実施例において、作業者は、特定すべき線群の少なくとも１つの特性を強調する強調画像を提供する技術を提供するためのパートプログラム命令を生成する。その他の様々な典型的実施例において、所定の画像強調技術が作業者に提供され、作業者は、その技術を制御する限定された数の自動セットアップ条件及び／又はパラメータを選択する。いずれの場合にも、様々な典型的実施例において、画像強調技術に基づいて取込み画像から強調画像が生成される。様々な典型的実施例においては、その強調画像はユーザーに表示されることにより評価されるか、又は自動的に評価される。もし強調画像が不適である場合は、その技術の修正又は処理パラメータの値の変更により、適切な強調画像が得られるまで、別の強調画像が生成される。そして、類似の強調画像をその他の類似のワーク画像から自動的に生成するためのパートプログラム命令が生成される。
【００２３】
様々な典型的実施例において、適切な強調画像が得られると、その強調画像は変換される。様々な典型的実施例において、変換されたデータセットは特定すべき線群を識別するための解析パラメータとして選択された値に基づいて解析される。様々な典型的実施例において、解析パラメータは、識別すべき線群を含むタイプのワークに特徴的な配列又はレイアウトに対応する１つ以上の線制約条件から導出されるか、又はその線制約条件を含む。もし解析の結果が不適切である場合、解析パラメータの値を変えて、変換されたデータセットが再解析される。そして、上記強調画像を変換データセットに自動的に変換し、その変換されたデータセットを自動的に解析してその他の類似のワーク画像から識別すべき線群を識別するためのパートプログラム命令が生成される。
【００２４】
様々な典型的実施例において、本発明による特定の画像強調作業の結果、線変換で変換可能な画像が得られ、この線変換により、背景画像に比べて低コントラストでノイズが多い又は不完全な線群であってもしっかりと確実に表示する極大値や、その他の様々な典型的実施例においては極小値が得られる。
【００２５】
その他の様々な典型的実施例において、本発明による画像強調作業の結果、線変換で変換可能な画像が得られ、この線変換により、検出すべき線群に対応する変換スペース内における広域での極大値（妥当する場合には極小値）が得られる。様々な典型的実施例においては、上記の広域における極大値（妥当する場合には極小値）は、様々な従来の局部極大値（極小値）識別及び解析技術に比べても、高速かつ高い信頼性で識別される。
【００２６】
様々な典型的実施例において、画像検査システムが、ワークの高度性状加工及び／又は低コントラスト表面を検査するために使用可能なパートプログラムを生成するための訓練又は学習モードにされた場合、作業者はワークの所望の部分の画像を取込み、次に取込み画像にあらわれる識別すべき線群の特徴を示す１つ以上の線制約条件又はパラメータ等を定義又は決定する。
次に、類似のワーク画像から導出されたメンバーシップ画像中の線群を識別するのに変換されたデータセットを解析する作業をスピードアップさせ及び／又はその作業の堅牢性を強化するために、ゼロ又は１つ以上のその他の作業との組合せにおいてこれらの線制約条件又はパラメータ等を使用するためのパートプログラム命令が生成される。
【００２７】
その他の様々な典型的実施例において、予想されるワーク検査画像に現れるであろう識別すべき線群を特徴づける線制約条件又はパラメータ等は、ワークのＣＡＤファイル等から手動、半自動、又は自動的に決定される。
そして、その他の類似のワーク画像から導出されたメンバーシップ画像中の線群を識別するための変換されたデータセットを解析する作業をスピードアップさせ及び／又はその作業の堅牢性の強化するために、ゼロ又は１つ以上のその他の作業との組合せにおいてこれらの線制約条件又はパラメータ等を使用するためのパートプログラム命令が生成される。
【００２８】
本発明のこれら及びその他の特徴及び効果が、以下の本発明によるシステム及び方法の様々な典型的実施例の詳細な説明に記載されており、その説明から明らかになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
以下、本発明の実施の形態を図示するとともに図中の各要素に付した符号を参照して説明する。
【００３０】
図１は、本発明による汎用プログラマブル画像測定機検査システム１０についての一実施例のブロック図である。
画像測定機検査システム１０は、データ交換及び信号制御のために制御システム１００と動作自在に接続された画像測定機２００を備える。
画像測定機検査システム１０はさらに、データ交換及び信号制御のために、１つ以上のモニター１１１、プリンタ１１２、ジョイスティック１１３、キーボード１１４、及び／又はマウス１１５に動作自在に接続されている。画像測定機２００は、可動ワークステージ２１０、及びズームレンズ又は多数の交換レンズを含むこともできる光学画像システム２０５を備える。ズームレンズ又は交換レンズは、一般的には、光学画像システム２０５により提供される画像を様々に拡大する。
【００３１】
ジョイスティック１１３は、典型的には、Ｘ及びＹ方向の両方向における可動ワークステージ２１０の運動を制御するために使用することができ、このＸ及びＹ方向は、光学画像システム２０５の焦点面、及びＺ又は焦点方向における可動光学画像システム２０５の運動方向成分に対して平行であるのが一般的である。Ｚ軸を制御する偏向はジョイスティック１１３のハンドル又はノブの回転偏向であることが多い。ジョイスティック１１３は、「仮想動作制御装置」としての機能を果たすことが目的であるとともに、マウス１１５等のような、あらゆるコンピュータ入力装置により制御可能であるモニター１１１上の画像表示又は装置のような、図示した以外の形態のものとすることもできる。
【００３２】
図２は、図１の画像測定機検査システム１０、画像測定機又は画像コンポーネント部２００、及び制御システム又は制御システム部１００の１つの実施例をより詳細に示したものである。
図２に示したように、制御システム部１００は画像コンポーネント部２００を制御する。画像コンポーネント部２００は、光学アセンブリ部２５０、光源２２０、２３０、２４０、並びに、中央透明部２１２を有するワークステージ２１０を備える。
ワークステージ２１０は、ワーク２０を載置するステージ表面に対して平行な平面内に設定されるＸ軸及びＹ軸に沿って制御自在に可動である。光学アセンブリ部２５０は、カメラシステム２６０、交換対物レンズ２５２、ターレットレンズアセンブリ２８０、及び同軸光源２３０を備える。光学アセンブリ部２５０は、制御可能なモーター２９４を使用することにより、Ｘ及びＹ軸に対して直交するＺ軸に沿って制御自在に可動である。
【００３３】
画像測定機検査システム１０を使用して画像化すべきワーク２０は、ワークステージ２１０上に置かれる。光源２２０、２３０、２４０の１つ以上が、ワーク２０を照らすために使用可能な光源光２２２、２３２、２４２をそれぞれ発する。光源２２０、２３０及び／又は２４０から発せられた光はワーク２０を照らし、ワーク光２５５として反射又は伝送され、交換対物レンズ２５２及びターレットレンズアセンブリ２８０のレンズ２８６又はレンズ２８８の１つを通過し、カメラシステム２６０により集められる。ワーク２０の画像は、カメラシステム２６０により取込まれ、信号線２６２により制御システム部１００に出力される。
【００３４】
ワーク２０を照らすために使用される光源２２０、２３０、２４０としては、例えばリングライト又はプログラマブルリングライトであるステージライト２２０、同軸ライト２３０及び表面ライト２４０により構成され、これらの光源２２０、２３０、２４０は、信号線群又はバス２２１、２３１、２４１を通じて制御システム部１００にそれぞれ接続されている。
画像測定機検査システム１０の主要光学部としての光学アセンブリ部２５０は、前述のコンポーネントに加え、同軸照明を行うために必要となるような、その他のレンズ、及びアパーチャー、光束スリッター等のようなその他の光学要素、又はその他の所望の画像測定機検査システムの機能を備えてもよい。
制御システム部１００は、信号線又はバス２８１を通じて伝送される制御信号に応じて、少なくとも第１と第２のターレットレンズの位置の間において、ターレットレンズアセンブリ２８０を軸２８４に沿って回転させる。
【００３５】
ワークステージ２１０と光学アセンブリ部２５０との間隔は、カメラシステム２６０により取込まれるワーク２０の画像の焦点を変えるために調節することができる。特に、画像測定機検査システム１０の様々な典型的実施例において、アクチュエータや接続ケーブルを動作させることにより光学アセンブリ部２５０をＺ軸に沿って移動させる制御モータ２９４により、光学アセンブリ部２５０は、ワークステージ２１０に対して垂直なＺ軸方向へ移動可能に設けられている。ここで、Ｚ軸とは、光学アセンブリ部２５０により得られる画像の焦点合わせに使用させることを目的とした軸を意味している。制御可能なモーター２９４を使用するにあたっては、信号線２９６を通じて制御システム部１００に接続される。
【００３６】
図２に示すように、様々な典型的実施例においては、制御システム部１００は、制御部１２０、入出力インターフェース１１０、メモリ部１３０、処理画像生成回路、ルーチン又はアプリケーション１４０、メンバーシップ画像生成回路、ルーチン又はアプリケーション１５０、線変換回路、ルーチン又はアプリケーション１６０、変換データ解析回路、ルーチン又はアプリケーション１７０、ワークパートプログラム生成回路、ルーチン又はアプリケーション１８０、及び特徴抽出回路、ルーチン又はアプリケーション１９０を含み、これらは、１つ以上のデータ及び／又は制御バス及び／又はアプリケーションプログラミングインターフェース１９５により相互に接続されている。
なお、このような回路、ルーチン、アプリケーションは、ハードウェア回路、ソフトウェア回路、サブルーチン、オブジェクトコード、演算命令プログラムインターフェース、プログラムマネージャー、アプリケーション、もしくは、その他の既知あるいは最新のハードウェア、ソフトウェア構造を含む。
【００３７】
様々な典型的実施例においては、メモリ部１３０は、ワーク２０の画像を取込み又は取得させるとともに取り込まれた画像が所望の画像特性を有するように画像システムコンポーネント部２００を動作させるデータ及び／又は「ツール」を記憶することもできる。
メモリ部１３０はさらに、取得画像について手動又は自動で様々な検査及び測定作業を行うとともに入出力インターフェース１１０を通じてその結果を出力させるように画像システムコンポーネント部２００を作動させるデータ及び／又は映像ツールを記憶することもできる。
メモリ部１３０は、入出力インターフェース１１０を通じて動作可能なグラフィカルユーザーインターフェースを定義するデータを含むこともできる。上記実施例は、例えば、前記ＱＵＩＣＫＶＩＳＩＯＮＴＭシリーズの画像検査機及びＱＶＰＡＫＴＭソフトウェアにより例証されている。
【００３８】
ステージライト２２０、同軸ライト２３０及び表面ライト２４０の信号線群又はバス２２１、２３１、２４１はそれぞれ全てが入出力インターフェース１１０に接続されている。
ターレットレンズアセンブリ２８０の制御信号線又はバス２８１も入出力インターフェース１１０に接続されている。カメラシステム２６０からの信号線２６２及び制御可能なモーター２９４からの信号線２９６も入出力インターフェース１１０に接続されている。画像データの伝送に加えて、信号線２６２は、画像取得を開始する制御部１２０からの信号を伝送することもできる。
【００３９】
モニター１１１及びプリンタ１１２のような１つ以上の表示装置１０２、並びに、装置１１３〜装置１１５のような１つ以上の入力装置１０４も入出力インターフェース１１０に接続することができる。表示装置１０２及び入力装置１０４は、パートプログラムを閲覧、生成及び／又は修正するため、カメラシステム２６０により取込まれた画像を閲覧するため、及び／又は画像システムコンポーネント部２００を直接的に制御するために使用することができる。予め設定されたワークプログラムを有する完全自動化システムにおいては、表示装置１０２及び／又は１以上の入力装置１０４を設けなくてもよい。
【００４０】
特徴抽出回路、ルーチン又はアプリケーション１９０に関しては、ワークを表示するＣＡＤファイルのような情報、又は実質的に同一のワークの前の画像が、画像測定機検査システムの産業上の利用においては入手可能なことが多い。ＣＡＤファイル表示の場合は、ＣＡＤファイル表示における端縁及び境界の位置を、多種多様な公知のＣＡＤファイル特徴抽出法により、手動、半自動又は完全自動でＣＡＤ表示から決定することもできることを十分に理解されたい。この場合、対応するワークの検査画像の現在のセットにおける対応する端縁及び境界の空間位置は次にさらに多種多様な手動、半自動化又は自動化空間合同及び／又は特徴合同画像処理法により決定することもできる。これらの方法は、例えば、座標マッチング、パターンマッチング、テンプレートマッチング等を含むこともできる。例えば、上記方法は、上記ＱＵＩＣＫＶＩＳＩＯＮＴＭシリーズの画像検査機及びＱＶＰＡＫＴＭソフトウェアのような、多種多様な市販の画像測定機検査システムにおけるワーク上の端縁及び境界の位置を検査するために使用されるのが通例である。しかしながら、もし検査すべき表面の電子バージョンが存在せず、及び／又は、ワーク画像中の線群の識別又は分離するために使用されない場合は、特徴抽出回路、ルーチン又はアプリケーション１９０を除外することができることを十分に理解されたい。
【００４１】
制御システム部１００は、ワーク２０の入力画像が検査すべきワークの形態を含む重要な領域において所望の特性を有するように、画像取得設定又はパラメータの決定及び／又はワーク２０の画像の取得を行うのに使用可能である。様々な典型的実施例において、ユーザーが本発明によるワーク２０についてのワーク画像取得プログラムを生成するために画像測定機検査システム１０を使用する場合、ワークプログラミング言語を使用して、ワークプログラム命令を自動、半自動又は手動で明示的にコード化するか、又は、ワークプログラム命令が画像取得訓練シーケンスを取込むように、訓練シーケンスにより画像測定機検査システム１００を動かしてワークプログラム命令を生成するかのいずれかにより、ユーザーはワークプログラム命令を生成する。特に、これらの命令により、画像測定機検査システムは、ワーク２０の特定の部分がカメラシステム２６０の視野の中に入り、所望の倍率、所望の焦点状態、及び所望の照度を提供するように、ワークステージ２１０及び／又はカメラシステム２６０を操作する。この手順は、ワークを検査するために取込むべき画像のセットの複数の画像について繰返すこともできる。
【００４２】
様々な典型的実施例において、各所望の画像について、制御システム部１００は次に、ワーク２０のその画像を取込み、取込み画像を制御システム部１００に出力するようカメラシステム２６０に命令を出す。特に、取込み画像は入出力インターフェース１１０を通じてカメラシステム２６０から入力され、制御部１２０の制御の下でメモリ部１３０に記憶される。制御部１２０は取込み画像を表示装置１０２の１つに表示させることもできる。
【００４３】
制御システム部１００はさらに、上記ワーク検査画像中のワークの形態を検査し、検査結果を記憶及び／又は出力するためにも使用可能である。様々な典型的実施例において、ユーザーが本発明によるワーク２０についてのワーク画像検査プログラムの少なくとも一部を生成するために画像測定機検査システム１０を使用する場合は、ワークプログラミング言語を使用して、ワークプログラム命令を自動、半自動又は手動で明示的にコード化するか、又は、ワークプログラム命令が画像取得訓練シーケンスを取込むように、訓練シーケンスにより画像測定機検査システム１００を動かし、及び／又は制御してワークプログラム命令を生成するかのいずれかにより、ユーザーはワークプログラム命令を生成する。
【００４４】
特に、これらの命令により、画像測定機検査システムは画像に対して様々な検査作業を実施する。前記のように、メモリ部１３０に記憶することもできる様々な公知の画像測定システム「ツール」を、様々な前記作業を実施する際に使用することができる。様々な検査作業に使用可能な映像ツールの若干の例が、米国特許出願第０９／７３６，１８７号、第０９／９２１，８８６号、及び米国特許第６，５４２，１８０号に開示されている。この手順は、ワーク２０を検査するために使用される画像のセットの複数の画像について繰返すこともできる。
【００４５】
特に、ワークパートプログラム生成回路、ルーチン又はアプリケーション１８０は、画像測定機検査システム１０の画像測定機２００の作業者入力及び／又は作業者操作に基づきパートプログラムを生成するために使用可能である。ワークパートプログラム生成回路、ルーチン又はアプリケーション１８０は、パートプログラム言語を使用してパートプログラムを生成するために使用することができ、及び／又は、画像測定機検査システム１０が訓練モードにされた場合は画像測定機２００の操作を取込み、画像測定機２００のこれらの操作に基づきパートプログラム命令を生成するために使用することができる。
【００４６】
特徴抽出回路、ルーチン又はアプリケーション１９０は、もし実行される場合は、ＣＡＤファイル等のようなワーク定義ファイルを解析し、ワーク定義ファイルから線状形態に関する幾何学的情報を抽出するために使用可能である。これらの抽出された線状形態はその後に線関連制約条件を決定及び／又は定義するために使用することができる。これらの制約条件は一対の線の間隔、一対の線の間の交角、線とワークの他の特徴との間隔、及び線とワークの他の特徴との間隔を含む。なお、特徴抽出回路、ルーチン又はアプリケーション１９０がオプションであり、従って、本発明による様々な典型的実施例において、特に、幾何学的情報に基づく線関連制約条件を決定又は使用しない実施例において除外可能であることを十分に理解されたい。
【００４７】
処理画像生成回路、ルーチン又はアプリケーション１４０は、処理画像を生成する目的で、１つ以上の線が埋込まれるか、又は重ね合わせられたワークの高度性状加工及び／又は低コントラスト表面に対する画像処理を生成及び／又は適用するために使用可能である。様々な典型的実施例においては、処理画像生成回路、ルーチン又はアプリケーション１４０において使用可能な画像処理技術を提供するために、作業者が１つ以上のパートプログラム命令を生成する。その他の様々な典型的実施例においては、所定の画像処理技術が作業者に提供され、作業者は、処理画像を生成するために適用すべき1つ以上の所定の画像処理技術、並びに、選択された技術を制御する限定された数の自動セットアップ条件及び／又はパラメータを選択する。いずれの場合にも、本発明による様々な典型的実施例においては、画像処理技術は、処理画像生成回路、ルーチン又はアプリケーション１４０により、取込み画像に適用される。処理画像生成回路、ルーチン又はアプリケーション１４０は次に、制御部１２０の制御の下で、処理画像をメモリ部１３０に記憶し、及び／又はそれをメンバーシップ画像生成回路、ルーチン又はアプリケーション１５０に直接出力する。
【００４８】
１つ以上の所定の技術を作業者に提供する本発明による様々な典型的実施例においては、画像処理をカスタマイズすることにより、１つ以上の埋込み及び／又は重ね合わせた線群を含む多種多様な高度性状加工及び／又は低コントラスト表面について最も信頼性の高い作業及び正確な結果を提供することができるようにするために、各上記画像処理技術は１つ以上の選択可能な画像処理パラメータにより制御される。上記選択可能な画像処理パラメータにより、比較的未熟な作業者が、比較的複雑な画像処理技術を学習又は理解しなくても、確実に動作するカスタマイズされたパートプログラムを生成するために、画像処理技術の作業を変更することができるようになる。様々な典型的実施例においては、選択可能な画像処理技術はパートプログラミング中に自動、半自動又は手動で決定することもできる。その他の様々な典型的実施例においては、画像処理パラメータのデフォルトセットを使用することもできる。
【００４９】
本発明による様々な典型的実施例において、検出すべき線群を強調するために、処理画像は、ここでは画像値とも呼ばれる取込み画像のピクセル値を操作することにより生成される。例えば、様々な典型的実施例において、もし線に対応する「画像値」が周囲の高度性状加工及び／又は低コントラスト表面の画像値を下回る傾向がある場合は、処理画像生成回路,ルーチン又はアプリケーション１４０は取込み画像の各ピクセル近傍を解析し、そのピクセル近傍の最小画像値を識別する。次に、処理画像を生成するために、各ピクセルには、各近隣からの識別最小画像値が与えられる。この技術は、線に対応する画像値を有するピクセルについての「拡大」として公知の場合がある画像処理作業に対応するものである。
【００５０】
処理画像においては、この「拡大」作業は一般的には検出すべき線群の少なくとも１つの特性を強調する。例えば、この拡大作業は、線を表すピクセルの線方向に沿って見かけ幅及び連続性を拡大するとともに、高度性状加工及び／又は低コントラスト表面背景画像と比べて線を表すピクセルのコントラストを強調することもできる。様々な典型的実施例においては、実行されるこの画像処理技術は所定の画像処理技術である。その他の様々な典型的実施例においては、画像処理技術は作業者が選択することができる。ここに開示した方法に基づけば、この画像処理技術の様々な修正、拡張、及び代替策が可能であることは当業者には自明であろう。
【００５１】
様々な典型的実施例においては、上記操作が画像処理技術として使用される場合は、各ピクセルを囲む各近傍の寸法及び／又は形状は、例えば、近傍についての半径パラメータのような、1つ以上の寸法パラメータにより制御することもできる。高度性状加工表面背景画像については、その性状のより高い空間周波数が比較的小さな半径パラメータにより抑制される傾向があることを十分に理解されたい。半径パラメータを相対的に大きくするにつれて、追加的なより低い空間周波数が抑制される傾向がある。従って、半径パラメータが大きくなるにつれて、処理画像中の見かけ表面背景画像がより均一に現れ、元の高度性状加工表面背景画像に存在する特性輝度よりも低い画像輝度を示す傾向がある。これは処理画像中の見かけ表面背景画像の様々な性状及び潜在的線状形態をぼかしたり、消去したりする傾向があり、これにより、以下に詳細に説明するように、高度性状加工及び／又は低コントラスト材料に埋込まれ、及び／又は重ね合わせられた線群を発見するための以降の作業の信頼性を高めることになる。
【００５２】
処理画像において、これらの同じ作業が一般的に見かけ幅を大きくし、高度性状加工及び／又は低コントラスト材料に埋込まれ、及び／又は重ね合わせられた線群の均一性を同様に高めることも十分に理解されたい。さらに、線群は、元の線群に存在する特性輝度よりも低い特性輝度である画像輝度を示す傾向がある。本発明の原理により検査可能なワークについては、元の線群に存在するこのより低い特性輝度は、表面背景画像に存在する、より低い特性輝度とは常に異なるものになり、線を処理画像の背景画像と区別することがより簡単に可能になる。
【００５３】
しかしながら、もし近傍についての半径パラメータを大きくしすぎた場合は、前記作業は、処理画像中の高度性状加工及び／又は低コントラスト材料に埋込まれ、及び／又は重ね合わせられた線群の見かけ幅を非常に大きくする傾向があるので、線群が結合、及び／又は不良定義されることを十分に理解されたい。従って、半径パラメータはこれらの様々な矛盾を十分に考察して選択するものとする。これらの検討事項については以下で詳細に考察する。
【００５４】
もちろん、もし線が背景画像値よりも大きな画像値により定義される場合は、線がより暗く、より高い値がより暗い画像エリアを定義しているので、又は線がより明るく、より高い値がより明るい画像エリアを定義しているので、処理画像生成回路、ルーチン又はアプリケーション１４０は、取込み画像の各ピクセル近傍においては、最小画像値ではなくて、最大画像値を識別することができる。
【００５５】
前記のように、本発明による様々な典型的実施例において、前記画像処理作業等は熟練した作業者であれば独立して展開することができる。しかしながら、その他の様々な典型的実施例においては、前記画像処理作業等は、所定の画像処理技術として、画像測定機検査システムの作業者に提供することもできる。上記実施例においては、画像処理をカスタマイズすることにより、１つ以上の埋込み及び／又は重ね合わせ線群を含む多種多様な高度性状加工及び／又は低コントラスト表面について最も信頼性の高い作業及び正確な結果を提供することができるようにするために、画像処理技術は１つ以上の選択可能な画像処理パラメータにより制御される。上記選択可能な画像処理パラメータにより、比較的未熟な作業者が、比較的複雑な画像処理作業を学習又は理解しなくても、確実に動作するカスタマイズされたパートプログラムを生成するために、画像処理技術の作業を変更することができるようになる。
【００５６】
様々な典型的実施例において、メンバーシップ画像生成回路、ルーチン又はアプリケーション１５０が、制御部１２０の制御の下に、メモリ部１３０から、又は処理画像生成回路、ルーチン又はアプリケーション１４０から処理画像を直接入力する。様々な典型的実施例において、処理画像生成回路、ルーチン又はアプリケーション１５０において使用可能なメンバーシップ画像技術を提供するために、作業者はパートプログラム命令を生成する。その他の様々な典型的実施例においては、１つ以上の所定のメンバーシップ画像技術が作業者に提供され、作業者は、その技術を制御する限定された数の自動セットアップ条件及び／又はパラメータを選択する。いずれの場合にも、本発明による様々な典型的実施例においては、メンバーシップ画像を生成するために、メンバーシップ画像生成回路、ルーチン又はアプリケーション１５０により、メンバーシップ画像技術が処理画像に適用される。
【００５７】
いったんメンバーシップ画像がメンバーシップ画像生成回路、ルーチン又はアプリケーション１５０により生成されると、メンバーシップ画像生成回路、ルーチン又はアプリケーション１５０は、制御部１２０の制御の下で、メンバーシップ画像を線変換回路、ルーチン又はアプリケーション１６０に直接出力するか、又はメンバーシップ画像をメモリ部１３０に記憶する。
【００５８】
本発明による様々な典型的実施例において、推定線ピクセルを推定背景画像表面ピクセルと区別するために、メンバーシップ画像生成回路、ルーチン又はアプリケーション１５０はメンバーシップ画像技術を処理画像に適用する。様々な典型的実施例においては、２値メンバーシップ画像が生成されるように、論理限界技術が適用され、しかも、この画像においては、２値の一方は画像中の線のピクセルのメンバーシップを表し、２値のもう一方はピクセルが画像内のいかなる線のメンバーでもないことを表す。従って、上記実施例においては、ピクセルが線のメンバーであるらしいことを示す画像値と、ピクセルが、線群が埋込まれ、及び／又は重ね合わせられている表面の高度性状加工及び／又は低コントラスト背景画像を表しているらしいということを示す画像値との間の範囲を分割する画像値の範囲内の一地点を定義するために、例えば、画像限界値のような、単一のメンバーシップパラメータを使用することができる。
【００５９】
より一般的には、その他の論理限界メンバーシップ画像技術を代替策として適用することができるということを十分に理解されたい。いかなる場合でも、選択された限界値を超える画像値を有するか否かに応じて、上記論理限界技術は一般的には様々な画像ピクセルについての人為画像値を代替する。人為画像値は、一般的には、画像中の識別すべき線群を表すピクセルと表面の高度性状加工及び／又は低コントラスト背景画像を表すピクセルとの間のコントラストを大きく強調するために選択される。しかしながら、一般的には、人為画像値を厳密な２値又は画像最極値に限定する必要はない。いかなる場合でも、上記技術は、表面の高度性状加工及び／又は低コントラスト表面背景画像を表すピクセルに比べて、検出すべき線群を表すピクセルに特徴的なコントラストをさらに強調する傾向がある。
【００６０】
１つ以上の所定のメンバーシップ画像技術を作業者に提供する本発明による様々な典型的実施例においては、メンバーシップ画像処理をカスタマイズすることにより、１つ以上の埋込み及び／又は重ね合わせ線群を含む多種多様な高度性状加工及び／又は低コントラスト表面について最も信頼性の高い作業及び正確な結果を提供することができるようにするために、画像処理技術は１つ以上の選択可能なメンバーシップ画像パラメータにより制御される。様々な典型的実施例においては、メンバーシップ画像パラメータは画像限界値を含み、この限界値は、様々な特定のタイプのワーク又はワーク画像についてのメンバーシップ画像生成技術の効果をカスタマイズする１つの方法として、比較的未熟な作業者であっても、選択又は修正が可能である。ここに開示した方法に基づけば、これらのメンバーシップ画像生成技術の様々な修正、拡張、及び代替策が可能であることは当業者には自明であろう。
【００６１】
線変換回路、ルーチン又はアプリケーション１６０は、制御部１２０の制御の下に、メモリ部１３０から、又はメンバーシップ画像生成回路、ルーチン又はアプリケーション１５０からメンバーシップ画像を直接入力する。画像の基準軸に対する線群の角度及び／又は線から画像の基準原点までの距離のような、線パラメータを識別するために解析することができる変換データを生成するために、線変換回路、ルーチン又はアプリケーション１６０は次に画像変換をメンバーシップ画像に適用する。
【００６２】
前記説明は、様々な典型的実施例においては、作業者による評価又は解析のために、処理画像を表示できることが有益であることを前提としたものである。従って、処理画像を決定するための作業とメンバーシップ画像を決定するための作業は別々に説明する。しかしながら、より一般的には、処理画像作業又はメンバーシップ画像作業のいずれか一方、又はその両方を、強調画像処理のより一般的な場合の例であると考えることもできることを十分に理解されたい。従って、様々な典型的実施例においては、メンバーシップ画像生成回路、ルーチン又はアプリケーション１５０、及び処理画像生成回路、ルーチン又はアプリケーション１４０を統合し、より一般的な強調画像生成回路、ルーチン又はアプリケーションの一部として不可分な形にすることもできることを十分に理解されたい。あるいは又、様々な典型的実施例においては、より一般的な強調画像生成回路、ルーチン又はアプリケーションが、メンバーシップ画像生成回路、ルーチン又はアプリケーション１５０、又は処理画像生成回路、ルーチン又はアプリケーション１４０のいずれか一方を除外することもでき、それでも本発明により使用可能な強調画像を提供することができる。様々な典型的実施例においては、このより一般的な強調画像生成回路、ルーチン又はアプリケーションは、処理画像生成回路、ルーチン又はアプリケーション１４０の動作に対応する中間画像、又は最終強調画像だけを表示することもできる。
【００６３】
さらにその他の実施例においては、処理画像は記憶又は表示することができるが、メンバーシップ画像は記憶されないか、又は表示不能であり、線メンバーシップ決定のために使用される様々な回路、ルーチン又はアプリケーションを、すでに概要を説明し、以下でさらに詳細に説明する線決定回路、ルーチン又はアプリケーションのような、線群を決定するために以降に使用される様々な回路、ルーチン又はアプリケーションに含め、それらと不可分な形にすることもできる。いかなる場合にも、前記処理及びメンバーシップ技術が、線決定回路、ルーチン又はアプリケーションに含まれた線変換技術を実施する前に、推定背景画像ピクセルに比べて推定線ピクセルを強調するためにワーク画像を処理する、より一般的な段階の１つの実施例をともに構成する。
【００６４】
その他の様々な典型的実施例においては、線変換回路、ルーチン又はアプリケーション１６０は、例えば、１９９６年のPeter Toft氏のＩＭＭ、ＤＴＵ博士論文“ラドン変換  論理と実施“(The Radon transform-theory and Implementation）”に開示されているような、ラドン変換を適用する。その他の様々な典型的実施例においては、線変換回路、ルーチン又はアプリケーション１６０は、例えば、１９９５年にＭｃＧｒaｗ Ｈｉｌｌから出版されたＲａｍｅｓｈＪａｉｎ氏、他著作によるマシーン・ビジョン（Ｍａｃｈｉｎｅ Ｖｉｓｏｎ）に記載されたハフ変換（ＨｏｕｇｈＴｒａｎｓｆｏｒｍ）の節に開示されているような、ハフ変換を適用する。
【００６５】
ラドン変換及びハフ変換は、線変換又は直線変換と従来呼ばれていたものである。上記変換の場合は、元の画像中に存在する線群は、以下で詳細に説明するように、特に高い値（又は低い値）のアキュムレータセルとして検出することもできる。特に、検出された線群の位置及び方向性の特徴を示す２つのパラメータは、変換スペース内の対応アキュムレータセルの２つの座標により指定される。従って、画像中における線検出は、アキュムレータ二次元変換スペース内の局部極大値（又は極小値）の検出に変換される。
【００６６】
特に、ラドン変換は、メンバーシップ画像内の各ピクセルの画像値を、その画像値及びメンバーシップ画像中におけるその位置に基づき、変換のデータスペースを定義する二次元アレイにおける多数の要素又はビンを通過する特徴的線値を有する各曲線に変換する。
ここで、要素およびビンとは、二次元座標系上において直線を特定するための二つのパラメータであって、本実施形態においては、要素とは、例えばラドン変換された二次元座標系上における直線の傾きを意味し、ビンとは、例えばラドン変換された二次元座標系上における直線のオフセット（切片）を意味する。
特に、二次元アレイの各要素又はビンは、メンバーシップ画像の全ての所望のピクセルが変換された後に、その要素又はビンを通過する全ての線群の累積線値を表す累積値を記憶する。従って、一般的には、上記線変換、及び、特にラドン変換は、局部極値を、すなわち、推定個別線群に名目上対応する局部極大値及び局部極小値を含む値の二次元セットを名目上生成する。
【００６７】
特に、ラドン変換においては、変換スペースの一方の軸は、元の取込み画像中の基準位置の原点からの直線の間隔を定義し、変換スペースの他方の軸は、基準線又は軸に対する直線の角度を定義する。ラドン変換においては、入力画像中の検出すべき直線群は、類似の画像値を有するピクセルからなり、入力画像のＸ−Ｙ平面の各直線群に沿って配置されているのが一般的であり、ラドン変換スペース内で、理想的には全てが単一のビン又は要素を通過し、より現実的には、隣接するビン又は要素の比較的小さな局部セットを通過する曲線を生成することになる。従って、もし元の画像中の検出すべき直線が、周囲の性状表面背景画像よりも相対的に高い画像値を有するピクセルを含む傾向がある場合は、その直線に対応するビン又は要素（又は複数のビン／要素）は、変換された性状表面背景画像に対応する典型的なビン又は要素よりもはるかに高い累積値を有する傾向がある。
【００６８】
同様に、もし元の画像中の検出すべき直線が、周囲の性状表面背景画像よりも相対的に低い画像値を有するピクセルを含む傾向がある場合は、その直線に対応するビン又は要素（又は複数のビン／要素）は、変換された性状表面背景画像に対応する典型的なビン又は要素よりもはるかに低い累積値を有する傾向がある。
【００６９】
識別すべき所望の線群に関しては、局部極値は、識別すべき線群に対応する極性を有する「適正極性」局部極値、及び「逆極性」局部極値を含んでいると言うことができる。すなわち、元の画像中の検出すべき線群が、周囲の性状表面背景画像よりも相対的に低い画像値を有するピクセルを含む傾向がある場合は、上記識別すべき線群に対応する「適正極性」における局部極値は極小値である。元の画像中の検出すべき線群が、周囲の性状表面背景画像よりも相対的に高い画像値を有するピクセルを含む傾向がある場合は、上記識別すべき線群に対応する「適正極性」における局部極値は極大値である。
【００７０】
上記のように、各ビン又は要素（又は複数のビン／要素）は、角度座標、及びそれに関連する間隔座標を有する。特に、局部極値の二次元座標は、元の画像中の対応個別線群の位置を定義するために使用可能である。様々な典型的実施例においては、変換スペースからの基準原点及び角度基準軸は、これらの角度及び間隔値が入力画像の軸に関して入力画像中に現れる線の角度及び入力画像中の原点位置からの線の軸インタセプトを表すように選択される。
【００７１】
その結果、線変換回路、ルーチン又はアプリケーション１６０は、メンバーシップ画像の各ピクセルを順に選択し、ラドンまたはハフ変換のような特定の線変換をそのピクセルに適用し、そのピクセルについての特定の変換により生成される対応曲線が通過する変換スペースの各ビン又は要素における値を累積する。いったん線変換回路、ルーチン又はアプリケーション１６０がメンバーシップ画像中の所望のピクセルを全て選択すると、線変換回路、ルーチン又はアプリケーション１６０は、制御部１２０の制御の下に、変換データセットをメモリ部１３０に出力するか、又は変換データ解析回路、ルーチン又はアプリケーション１７０に直接出力する。
【００７２】
変換データ解析回路、ルーチン又はアプリケーション１７０は、制御部１２０の制御の下に、変換データセットをメモリ部１３０から入力するか、又は線変換回路、ルーチン又はアプリケーション１６０から直接入力する。元の画像中の検出すべき線群に対応する変換データスペースの適正極性における局部極値を識別するために、変換データ解析回路、ルーチン又はアプリケーション１７０は変換データセットを解析する。ノイズが多い又は近似直線は変換スペース内では点に変換されることはなく、むしろ一緒に演算可能局部極値を構成する点のクラスターが形成される結果となり、しかも、クラスター重心の座標は直線表示に対応すると考えるべきであることを十分に理解されたい。
【００７３】
上記適正極性における局部極値、すなわち、局部極大値又は局部極小値は、あらゆる適切な公知又は今後開発の方法により識別することもできる。例えば、様々な典型的実施例において、変換データセット内部の背景画像値よりも相当に高いか又は低い累積値を記憶するアレイ要素又はビンは、検出すべき線群の候補であると考えるべき累積値極大値（極小値）を有すると考えられる。特に、様々な典型的実施例においては、データ変換解析回路、ルーチン又はアプリケーション１７０は、所定の限界値に基づき、所定の限界値により定義された分だけ背景画像累積値よりも大きい（小さい）値を有するアレイ要素又はビンを識別する。
【００７４】
例えば、様々な典型的実施例において、いったん最小累積値と最大累積値との間の範囲が変換スペースについて決定されると、データ変換解析回路、ルーチン又はアプリケーション１７０は、決定された範囲の限界値パーセントよりも大きな（小さな）累積値を有する極大値（極小値）を識別する。
【００７５】
一般的に、上記線変換データスペース内の局部極大値（極小値）が画像中の所望のタイプの線に対応するよう保証することが重要な問題である。しかしながら、以下で詳細に説明するように、本発明による特定の処理画像作業及び／又はメンバーシップ画像作業の結果として、その背景画像に比べて低コントラストであるノイズが多い又は不完全な線群であっても確実かつ正確に示す局部極大値（極小値）を提供するために変換することができる画像が得られる。
【００７６】
特に、本発明による様々な典型的実施例において、例えば、ここに記載した処理画像作業及び／又はメンバーシップ画像作業のような、本発明による様々な画像強調作業は、適正極性における大域極大値、すなわち、全変換スペース内での１つ以上の最極値極大値（極小値）が検出すべき線群に対応する傾向を有するように変換することができる画像が得られるように決定される。上記適正極性における大域極値を様々な局部極大値（極小値）識別及び解析法に比べて高速かつ高い信頼性で識別することができることを十分に理解されたい。
【００７７】
さらに、相互に既知の方向性を有する直線群を検出すべき場合は、検出すべき線群が、検出すべき線群に対応する局部極値の少なくともいくつかよりも大きな値を有するかもしれない変換データスペース内の無関係な局部極大値（極小値）を発生させる線形織り特徴のような特徴を含むかもしれない高度性状加工／低コントラスト背景画像に埋込まれているか、形成されているか、又は重ね合わせられているという事実にもかかわらず、本発明による特定のその他の方法が、検出すべき線群に特に対応する特定の局部極値の特に確実かつ迅速な決定を可能にする。
【００７８】
特に、図５との関連において以下に説明するように、本発明の原理により検査可能なワークの場合、ワークの検査画像中の検出すべき線群の数は既知とすることも、決定することもでき、検査画像中の検出すべき線群の間の相互間隔は近似許容差の範囲内で既知とすることも、決定することもでき、検査画像中の検出すべき線群の間の相互角度は近似許容差の範囲内で既知とすることも、決定することもできるのが典型的である。様々な典型的実施例においては、検査画像中の検出すべき線群とワークの表面背景画像における織り方と関連する基準線（又はその他の特徴）との間の角度も近似許容差の範囲内で既知とすることも、決定することもできる。
【００７９】
その結果、本発明によるシステム及び方法の様々な典型的実施例において、いったん候補アレイ要素又はビン、すなわち、限界値よりも大きい（小さい）累積値カウントを有する候補局部極値が決定されると、どの候補アレイ要素又はビン（候補局部極値）が、（これらは元のメンバーシップ画像中の検出すべき線群に名目上対応するはずであるが）、多数の線、その相互間隔、及び／又はその相互角度及び／又は背景画像表面の基準線に対する角度のような、既知の又は決定線制約条件の１つ以上に対応するのかを決定するために、変換解析回路、ルーチン又はアプリケーション１７０が候補アレイ要素又はビンの角度及び間隔値を解析することができる。
識別又は検出すべき所望の線群に実際に対応するために最終的に採用される候補アレイ要素又はビン（候補局部極値）の選択は、１つ以上の線制約条件に対応する候補アレイ要素又はビン（候補局部極値）の中に制限される。
【００８０】
ラドン又はハフ変換のような、直線変換が本発明の原理により使用される場合は、上記変換スペースの座標軸が既知の又は決定角度及び間隔に対応するので、候補アレイ要素又はビンが既知の又は決定線制約条件を満たしているかどうかを決定するのが特に迅速かつ簡単である。例えば、１つの実施例においは、特定の数の検出すべき線群の各々が、元の画像中では相互に平行であることは既知であるか、又は決定されている。従って、検出すべきこれらの線群に実際に対応する候補アレイ要素又はビンの各々は、近似許容差の範囲内で変換スペース内の「角度」座標軸に沿って同じ座標値を有するとともに、グループ内で特定の数の検出すべき線群と少なくとも同じ数の極大値（極小値）を有する候補アレイ要素又はビンのグループの一部でなければならない。従って、この条件を満たしていないあらゆる候補アレイ要素又はビンは簡単かつ迅速に除去することができる。
【００８１】
もしこの条件を満たす候補アレイ要素又はビンのグループが１つ以上ある場合は、又は、もし１つのグループが特定の数の検出すべき線群よりも多いメンバーを有する場合は、候補アレイ要素又はビンを検出すべき実際の線群に対応するものだけになるまでさらに減らすために、線群の間の既知の又は決定間隔を使用することができる。例えば、変換スペース内の特定の角度座標においては、検出すべき線群に実際に対応する候補アレイ要素又はビンのグループの各々は、近似許容差範囲内で、検出すべき様々な線群の間の既知の又は決定相互間隔に対応する間隔差の分だけ、「間隔」座標軸に沿ってグループのその他のメンバーと間隔をあけられていなければならない。この条件を満たしていないあらゆる候補アレイ要素又はビンは除去することができる。典型的には、これらのスクリーニング段階に続いて、残りの候補アレイ要素又はビンは元の画像中の検出すべき実際の線群に適切に対応する。
【００８２】
上記識別すべき相互に平行な線群に関連する別の実施例においては、本発明による様々な画像強調作業は、識別すべき線群が変換データ中の相対最極値局部極値を確実にもたらすことを可能にしている。この実施例においては、変換スペース内の「角度」座標軸に沿って同じ座標値を有する要素又はビンのセットの各「カラム」を合計する作業が実施される。従って、角度座標軸に沿って適正極性における「一次元」大域極値を生成するために、決定すべき相互に平行な線群に対応して、変換スペース内の「角度」座標軸に沿って同じ座標値を有する局部極値の対応グループが合計作業を行う。
【００８３】
従って、決定すべき線群に実際に対応する局部極値についての選択領域は、角度座標軸に沿った適正極性における一次元大域極値に対応する角度座標の近くに位置する二次元変換スペースの領域に限定することができる。特に、いくつかの上記実施例において、この制限選択領域内の最極値局部極値は検出すべき線群に対応すると考えられている。その他の上記実施例においては、相互に平行な線群について決定された線間隔制約条件にも対応するこの制限選択領域内の最極値局部極値は検出すべき線群に対応すると考えられている。
【００８４】
これは決定すべき線群に実際に対応する局部極値についての制限選択領域を提供するために、どのようにして決定線制約条件又は対応変換解析パラメータを適用することができるかの単なる一例にすぎないことを十分に理解されたい。その他のタイプの線制約条件又は対応変換解析パラメータに基づき選択領域を制限する方法は、ここに含まれている教示内容に基づけば当業者には自明であろう。
【００８５】
平行線群を確実に検出する事例についてはすでに説明したが、検出すべき相互配向非平行線群等に対応する候補アレイ要素又はビンを確実にスクリーニングするために、類似の原則を適用することができることも十分に理解されたい。より一般的には、不適格な候補アレイ要素又はビンをスクリーニング及び／又は除去することにより、検出すべき実際の線群をより確実に識別するために、変換データ解析回路、ルーチン又はアプリケーション１７０は、あらゆる既知の又は決定相互間隔、相互角度、及び／又は変換スペースアレイ要素又はビンに検出可能な極大値（極小値）を生成するその他の背景画像基準特徴に対する角度を使用することができる。
【００８６】
上記スクリーニングは特に簡単、迅速で、信頼性が高いので、上記スクリーニングを採用している様々な典型的実施例においては、検出すべき線群に対応する少なくとも全ての変換スペース極大値（極小値）が候補として保持されることを保証するために、候補アレイ要素又はビンの数を効率的に制限するあらゆる限界値又はその他のパラメータ又は作業を設定又は配置することができる。すなわち、上記限界値又は作業は保守的に設定することができ、その結果、画像の無関係な特徴に対応する変換スペース極大値（極小値）を候補として含めることもできる。
【００８７】
本発明の方法による上記候補スクリーニングは簡単、迅速で、信頼性が高いので、上記保守的アプローチであれば、線の検出を間違う危険は皆無に近い。従って、本発明によるシステム及び方法の様々な典型的実施例は、検出間違いに対して特に強さを示すとともに、検出すべき全ての実際の線群の完璧な検出を提供する。それに加えて、前記のように、本発明によるシステム及び方法のこれらの様々な典型的実施例は特に明瞭かつ簡単な形で実施し、非常に高速で運用することができる。
【００８８】
様々な典型的実施例においては、残りの候補アレイ要素又はビン（すなわち、適正極性における局部極値）が既知の又は決定線制約条件に適合する場合は、変換データ解析回路１７０は、元の画像中の検出すべき線群が識別及び／又は検出されたことを示す信号を出力する。様々な典型的実施例において、変換データ解析回路１７０は、元の画像中の検出すべき線群がその決定位置に基づく検査判定基準の特定のセットに適切かどうかを示す信号又は情報も出力する。そうではない場合、変換データ解析回路、ルーチン又はアプリケーション１７０は、エラー信号、又はこのワークが既知の又は決定線制約条件を満たす線群を含んでおらず、拒否及び／又はさらに解析されるべきであることを示す信号を出力する。
【００８９】
その他の様々な典型的実施例において、線変換作業に関連する前記段階又は作業のいくつかを除外又は交換することができ、その結果、線変換作業をさらに簡単かつ迅速な形で実施できるようになることを十分に理解されたい。例えば、もし既知の相対方向性を有する検出すべき線群を含む各ワークが、検出すべき線群の角度が常に画像フレームに対する所定の角度許容差範囲内に収まるよう制約されるように画像フレームに対して固定又は配置されている場合、変換作業は変換スペース内の対応角度許容差範囲内にある変換スペース内の要素又はビンについてだけ実施すればよい。もちろん、これにより、変換スペースのその他の部分において現れるかもしれない無関係な極大値（極小値）も自動的に削除され、変換の適正な部分に存在しない候補アレイ要素又はビンをスクリーニングする必要が低下するか、又は潜在的になくなる。
【００９０】
さらに、もし既知の相対方向性を有する検出すべき線群を含む各ワークが、検出すべき線群の角度が常に画像フレームに対する、又は画像中の基準間隔原点に対する所定の間隔許容差範囲内に収まるよう制約されるように画像フレームに対して固定又は配置されている場合は、変換作業は変換スペース内の対応間隔許容差範囲内にある変換スペース内の要素又はビンについてだけ実施すればよいことも十分に理解されたい。これにより、変換作業に必要な時間がさらに短縮されるとともに、変換スペースのその他の部分において現れるかもしれない無関係な極大値（極小値）も自動的に削除され、変換の適正な部分に存在しない候補アレイ要素又はビンをスクリーニングする必要も低下するか、又は潜在的になくなる。
【００９１】
さらに、前記考察においては、候補アレイ要素又はビンをスクリーニング又は制限するための既知の又は決定線制約条件又はその対応変換解析パラメータの適用については、変換データドメイン又は二次元変換スペース内で行われるものとして説明されてきたことを十分に理解されたい。もし変換のタイプ及び／又は変換スペース次元のタイプが適切に選択された場合、その結果として、一般的には最も効率的な実施が可能になる。しかしながら、本発明による方法はそのように限定されているわけではない。様々な典型的実施例においては、もし線制約条件に関連するスクリーニング又は制限を別のパラメータスペース内でより簡単に適用することができる場合は、候補局部極値のセットをその別のパラメータスペース内の対応線表示のセットに変換することもできる。例えば、候補局部極値のセットを簡単に元のワーク画像に対応する線位置のセットに変換することもできる。次に、もし所望する場合は、制限をこれらの線位置に適用することもできる。従って、様々な線制約条件に対応する前記スクリーニング又は制限作業は単なる例示にすぎず、制限的なものではない。
【００９２】
様々な典型的実施例においては、処理画像生成回路、ルーチン又はアプリケーション１４０、メンバーシップ画像生成回路、ルーチン又はアプリケーション１５０、及び変換データ解析回路、ルーチン又はアプリケーション１７０は、高度にワークのタイプ固有である様々なパラメータを使用して、元の画像、処理画像、メンバーシップ画像、及び変換データセットにそれぞれ作用する。すなわち、ワークのタイプに応じて、線制約条件及び固有画像特性は固有のものになる傾向がある。従って、前記のように画像測定機検査システム１０を使用して、あらゆるワークを効率的に、高い信頼性で、確実に検査するためには、これらの様々なパラメータをそのタイプのワークの代表的画像に応じて決定し、そのタイプのワークを検査するための画像測定機検査システム１０が使用する対応パートプログラムに組入れなければならない。
【００９３】
特に、処理画像生成回路、ルーチン又はアプリケーション１４０、メンバーシップ画像生成回路、ルーチン又はアプリケーション１５０、線変換回路、ルーチン又はアプリケーション１６０、変換データ解析回路、ルーチン又はアプリケーション１７０、及びワークパートプログラム生成回路、ルーチン又はアプリケーション１８０は、検査すべき特定のワーク及びそのワークの画像測定機２００により取込まれた元の入力画像に基づき、処理画像生成回路、ルーチン又はアプリケーション１４０、メンバーシップ画像生成回路、ルーチン又はアプリケーション１５０、及び変換データ解析回路、ルーチン又はアプリケーション１７０が使用する様々なパラメータを決定、定義又は調整するために、訓練モード等において使用される。
【００９４】
一般的には、様々なパラメータを決定、定義及び／又は調整する作業においては、画像測定機検査システム１０の作業者は、検出すべき線群を含むワークの所望の部分に焦点を合わせるために画像測定システム２００を調整し、照明システムを適切に設定した後に、検出すべき線群を含むワークのその部分の画像を取込む。
【００９５】
次に、候補アレイ要素又はビンをスクリーニングするために様々な線制約条件又は特徴を採用している実施例においては、すでに概要を説明したように、ワーク定義ファイルを解析するためにワーク定義特徴抽出回路、ルーチン又はアプリケーション１９０を動作させることにより、又は、図５との関連において以下に概要を説明するように、取込み画像中に現れる検出すべき原型的線群の特徴を示すために様々な画像処理及び／又は検査ツールを使用することにより、作業者は１つ以上の線制約条件を定義する。それに加えて、取込み画像の背景画像部の１つ以上の特徴との関連において１つ以上の線制約条件を決定するための基準線群又は点としての役割を果たすことになる上記特徴を定義するために、類似の作業を使用することもできる。
【００９６】
すなわち、作業者は、相対又は線間制約条件だけが定義されるように線制約条件を定義することができる。それに加えて、又はこれらの線間制約条件の代わりに、作業者は、識別された線群と取込み画像中に現れるその他の特徴との関係を定義する制約条件を、すなわち、線外制約条件を定義することもできる。これらの線間及び／又は線外制約条件を記録及び／又は利用するパートプログラム命令を生成するために、作業者は次にワークパートプログラム生成回路、ルーチン又はアプリケーション１８０を起動させることができる。
【００９７】
一般的には、処理画像を元の取込み画像から生成するために、作業者は次に処理画像生成回路、ルーチン又はアプリケーション１４０を動作させる。様々な典型的実施例においては、すでに概要を説明したように、本発明の原理による画像処理作業のデフォルトセット又はシーケンスをメモリ部１３０に備えることもでき、その結果、比較的未熟な作業者であっても、特定のワークについての画像処理作業を効率的にカスタマイズする１つ以上の処理パラメータを選択及び／又は調節することにより、その画像処理作業のデフォルトシーケンスを動作させることができる。
【００９８】
上記場合には、作業者は、処理パラメータの開始又は初期値を使用して、最初に処理画像生成回路、ルーチン又はアプリケーションを呼出す。いったん処理パラメータについてのこの初期又は開始値を使用して処理画像が生成されると、作業者は得られた処理画像を表示し、処理パラメータの現在値を調整すべきかどうかを決定することができる。前記のように、１つの実施例においては、処理パラメータは、処理画像中の当該の現在ピクセルの代わりに使用すべき最小（又は最大）画像値を決定するために解析される当該の現在ピクセル近傍の寸法を定義する。又、前記のように、様々な典型的実施例においては、検出すべき線群の幅及び／又は連続性が適切に強調されるように、上記処理パラメータを選択するものとする。それに加えて、様々な典型的実施例においては、ワークの背景画像表面の高空間周波数線状形態を抑制するために、処理パラメータを選択することができる。
【００９９】
一方、処理パラメータは、隣接する２本の線群が処理画像中で相互に交わり、その結果として、その２本の線群を相互に区別することが不可能になるほど大きなものであってはならないことを十分に理解されたい。処理画像中の線群を拡大することは線群をぼやけさせることに繋がり、線を見つけるための解像度、繰返し性及び／又は精度を下げることがあることも十分に理解されたい。実際には、処理パラメータ値は、特定の検査ニーズ又は特定のワークに基づき、これらの様々な要素に所望のバランスを提供するように選択する。
【０１００】
その他の様々な典型的実施例においては、作業者に生成された処理画像を表示させ、処理パラメータ値を調整するかどうかを決定させるのではなく、ワーク定義ファイル特徴抽出回路、ルーチン又はアプリケーション１９０により決定されるような様々な隣接線群の間の線間隔に基づき、ワークパートプログラム生成回路、ルーチン又はアプリケーション１８０により自動的に決定することもできるし、検出すべき線群の原型的画像を解析することにより自動的に決定することもできる。一般的には、処理パラメータは、任意の検出すべき２本の隣接線の間の最も狭い間隔に基づき制約されるのが典型的である。
【０１０１】
１つの実施例においては、発明者は、前記近傍半径が処理パラメータ値として使用される場合は、近傍半径が検出すべき２本の隣接線の間の最も狭い間隔の１／１０〜１／１３であると、好結果が得られることと判断した。しかしながら、この発明による方法の全般的堅牢性、及び特定のタイプのワーク検査に適切であるかもしれない様々な前記矛盾から、この範囲は単なる例示にすぎず、制限的なものではない。いったん適切な処理パラメータ値が決定されると、その値をこのワーク用のパートプログラムに組入れるために、ワークパートプログラム生成回路、ルーチン又はアプリケーション１８０が呼出される。
【０１０２】
次に、適切な処理画像を、検出すべき線群に対応すると思われるピクセルを示すメンバーシップ画像に変換するために、作業者はメンバーシップ画像生成回路、ルーチン又はアプリケーション１５０を起動させる。特に、様々な典型的実施例において、前記のように、２値画像を生成するために、メンバーシップ画像生成回路、ルーチン又はアプリケーション１５０は画像限界値処理画像に適用する。処理画像と同様に、様々な典型的実施例において、本発明の原理による１つ以上のデフォルトメンバーシップ作業をメモリ部１３０に備えることもでき、その結果、特定のワークについてのデフォルトメンバーシップ決定作業を効率的にカスタマイズする1つ以上のメンバーシップメンバーシップパラメータを選択及び／又は調整することにより、比較的未熟な作業者でもデフォルトメンバーシップ決定作業の１つ以上を行うことができる。上記場合には、作業者は、処理パラメータの開始又は初期値を使用して、最初にメンバーシップ画像生成回路、ルーチン又はアプリケーション１５０を呼出す。いったん処理画像についてのこの初期又は開始値を使用してメンバーシップ画像が生成されると、作業者は得られた処理画像を表示し、処理パラメータの現在値を調整すべきかどうかを決定することができる。
【０１０３】
例えば、様々な典型的実施例において、メンバーシップパラメータは、前記のように、画像限界値である。上記実施例においては、もしメンバーシップパラメータの現在値が一方の画像極値に近すぎ、その結果、線群のメンバーとして不十分な数のピクセルしかメンバーシップ画像中で識別されなかった場合は、すなわち、もしメンバーシップ画像中の「線群」の現れ方が「まばら」すぎる場合は、メンバーシップパラメータを極値から遠ざけるように調整することができる。対照的に、もしメンバーシップパラメータの値がもう一方の画像極値に近すぎ、その結果、線群相互間及び／又は背景画像からの線群の区別が不可能なほどの数のピクセルがメンバーしてメンバーシップ画像中で識別された場合は、すなわち、もしメンバーシップ画像中の「線群」の現れ方が「ノイズが多すぎる」場合は、メンバーシップパラメータを極値から遠ざけるように調整することができる。上記検討事項については、以下で、特に図８及び図９との関連において詳細に考察する。
【０１０４】
この解析は作業者が繰返し行うこともできるし、ワークパートプログラム生成回路、ルーチン又はアプリケーション１８０により自動的に行うこともできることを十分に理解されたい。いったんメンバーシップパラメータについての適正な値が決定されると、その値をこのワーク用のパートプログラムの1つ以上の命令に組入れるために、ワークパートプログラム生成回路、ルーチン又はアプリケーション１８０が起動される。
【０１０５】
本発明による様々な典型的実施例における変換空間内で候補アレイ要素又はビンをスクリーニングするための前記様々な作業の効果のために、様々な典型的実施例においては、検出すべき線群に対応するものとしてメンバーシップ画像内に示されるピクセルを効果的に制限するあらゆるメンバーシップ限界値等を保守的に設定することができることを十分に理解されたい。すなわち、線群に実際に対応するピクセルの少なくとも大多数が線メンバーとして示されるようにメンバーシップパラメータを設定することもできる。たとえこれにより、画像の無関係な特徴に対応する２、３個又は数個のピクセルが線メンバーとして示されることがあっても、これは正しいものである。
【０１０６】
本発明のシステム及び方法による変換スペース内での前記候補スクリーニングは簡単、迅速で、信頼性が高いので、上記保守的アプローチであれば、線の検出を間違う危険は皆無に近い。従って、本発明のシステム及び方法は、検出間違いに対して特に強さを示すとともに、検出すべき全ての実際の線群の完璧な検出を提供する。それに加えて、前記のように、これらのシステム及び方法は特に明瞭かつ簡単な形で実施し、非常に高速で運用することができる。
【０１０７】
一般的に、作業者は、メンバーシップ画像を変換データセットに変換するために線変換回路、ルーチン又はアプリケーション１６０、得られる変換データセットを解析するために変換データ解析回路、ルーチン又はアプリケーション１７０を順に呼出すことにより、検出すべき線群の位置を検出する。図４、図１０及び図１１との関連で以下に説明するように、様々な典型的実施例においては、変換データ解析回路、ルーチン又はアプリケーション１７０は、変換解析パラメータについての初期又は開始値に基づき、最初に変換データセットを解析する。次に、得られる線検出結果が検出すべき線群の特性といかにぴったりと適合しているかに基づいて、変換データ解析回路、ルーチン又はアプリケーション１７０が、識別すべき所望の線群に実際に対応するアレイ要素又はビンだけを正確に識別するまで、作業者は変換解析パラメータを繰返し調整し、変換データ解析回路、ルーチン又はアプリケーション１７０を再び呼出す。もちろん、この解析は作業者が繰返し行うこともできるし、変換データ解析回路、ルーチン又はアプリケーション１７０により自動的に行うこともできることを十分に理解されたい。
【０１０８】
もし所望の線群だけが変換データ解析回路、ルーチン又はアプリケーション１７０により識別されるように変換解析パラメータの値を調整することができない場合は、メンバーシップ画像生成回路、ルーチン又はアプリケーション１５０及び／又は処理画像生成回路、ルーチン又はアプリケーション１４０に関してすでに概要を説明したように、作業者はメンバーシップパラメータ及び／又は処理パラメータについての値を調整することができることを十分に理解されたい。この場合には、すでに概要を説明したように、新しい処理及び／又はメンバーシップ画像を考慮に入れて変換解析パラメータの値を再び調整するために、作業者は線変換回路、ルーチン又はアプリケーション１６０及び変換データ解析回路、ルーチン又はアプリケーション１７０を再び呼出されるにことになる。いったん変換解析パラメータについての適正な値が決定されると、変換解析パラメータについての決定値についてのパートプログラム命令を生成するために、ワークパートプログラム生成回路、ルーチン又はアプリケーション１８０が起動させられる。
【０１０９】
様々な典型的実施例において、各画像について、モニター１１１、プリンタ等を含むこともできる様々な表示装置１０２に結果を出力するために、制御システム部１００は検査作業の１つ以上についての結果を入出力インターフェース１１０に出力することになる。制御システム部は検査作業の１つ以上についての結果をメモリ部１３０に記憶することもできる。
【０１１０】
様々な検査作業を実施する際の支援手段として、様々な公知の画像処理及び／又は特徴解析又は検査ツールを使用することもできる。上記ツールは、例えば、形状又はパターンマッチングツール、端縁及び境界検出ツール、円周及び寸法測定ツール等を含むこともできる。本発明による精密画像測定機検査システムにおける上記映像ツールの使用の一例について、図５との関連において以下に詳細に説明する。
【０１１１】
本発明によるシステム及び方法の様々な典型的実施例において、画像検査作業は、相互配向又は平行線群を検出及び検査するために線パラメータ変換及び線制約条件を使用する作業を含む。いったん画像検査作業が生成及び記憶されると、画像測定機検査システム１０を動作させることにより取得画像についての検査及び測定作業を実施するために、生成画像検査作業を一段階としてパートプログラムに再現することができる。
【０１１２】
図３は、多数の線が埋込まれ、形成され、又は重ね合わせられた高度性状加工／低コントラスト表面を有するワークを検査するためにパートプログラムを生成及び使用する方法の１つの実施例の概要を説明したフローチャートである。図３に示したように、ステップＳ１００から始まり、作業はステップＳ２００まで続き、そこでは、多数の線のある高度性状加工／低コントラスト表面を有するワークの部分を検査するために使用可能なパートプログラムが生成される。続いて、ステップＳ３００において、生成されたパートプログラムが実行される。次に、ステップＳ４００において、高度性状加工／低コントラスト表面及び多数の線を有する多数のワークが、そのパートプログラムを使用して検査される。作業はステップＳ４００まで続き、そこで、この方法の作業は終わる。
【０１１３】
図４は、ワークに埋込まれ、形成され、又は重ね合わせられた複数の線を有する高度性状加工／低コントラストワークを検査するパートプログラムの少なくとも一部を生成する方法の１つの実施例の概要を説明したフローチャートであり、ワークにおいては、線群は既知の相対方向性を有する。図４に示したように、ステップＳ２００から始まり、作業はステップＳ２０５まで続き、そこでは、作業者が画像検査システムを学習モードにする。続いて、ステップＳ２１０においては、高度性状加工／低コントラストワークの少なくとも所望の部分を画像検査システムの視野の中に入れ、画像検査システムの焦点をワークの所望の部分に合わせ、ワークのその部分に適切に照明するために検査システムを操作することにより、作業者はパートプログラムの第１部分を生成する。次に、ステップＳ２１５においては、画像検査システムの視野の中にある高度性状加工／低コントラストワークの所望の部分の入力画像が取込まれ取込まれる。作業はその後ステップＳ２２０まで続く。
【０１１４】
本発明によれば、高度性状加工／低コントラストワークの所望の部分が、既知の相対方向性を有する多数の線を有することになることを十分に理解されたい。すなわち、それぞれの類似のワークについては、これらの線群は相互に不変の関係で配置されていることが分かっている。さらに、ステップＳ２１０の一部として、パートプログラミング言語で書かれたパートプログラム命令に照明設定及び／又は焦点及び／又は視野設定を明示的に組入れることにより、又はワークと画像検査システムとの相対位置及びワークへの照明が適切な取込み画像をもたらすまで画像検査システムを調整することにより、又は両方の技術を使用することにより、作業者がこれらの値を定義することになることも十分に理解されたい。さらに、適切な取込み画像をもたらすこれらパラメータ値が、生成中のパートプログラムの１つ以上のパートプログラム命令に組入れられることも十分に理解されたい。
【０１１５】
ステップＳ２２０においては、取込み入力画像は画像検査システムの制御システム、画像処理システム等に出力される。次に、ステップＳ２２５においては、様々な典型的実施例において、作業者は、取込み入力画像中の検出すべき線群の間の１つ以上の関係及び／又は取込み画像中のもう１つの特徴に対する１つ以上の関係を定義する１つ以上の線パラメータ又は線制約条件を定義する。作業はその後ステップＳ２３０まで続く。しかしながら、様々な典型的実施例においては、上記線制約条件、線パラメータ及び／又は関係が使用されないことを十分に理解されたい。上記実施例においては、ステップＳ２２５は省かれ、作業はステップＳ２２０からステップＳ２３０に直接ジャンプする。
【０１１６】
使用された場合は、これらの関係は、例えば、平行線群については０°又は垂線群については９０°のような、一対の線間の角度、定義原点に対する一対の線／又は取込み画像についての一対の軸間の間隔、線群の1本と端縁との間の角度、又は取込み画像中に現れるワークのその他の線又は線状形態又はその他のタイプの特徴を定義することができる。様々な典型的実施例において、これらの１つ以上の線パラメータ、線制約条件及び／又は関係を決定及び／又は定義するために、作業者は1つ以上の画像処理及び／又は特徴解析ツールを入力画像に適用する。上記作業の例が図５との関係において以下に説明されている。それに加えて、その他の様々な典型的実施例において、これらの線パラメータ、線制約条件及び／又は関係は、作業者による定義への追加又は代わりとして、ワークを定義するＣＡＤファイルのような、ワーク定義データから抽出することができる。
【０１１７】
ステップＳ２３０においては、少なくとも１つの処理パラメータについての最初又は次の値が現在値として選択される。ステップＳ２２５を含む実施例においては、処理パラメータは、例えば、線間隔のような、定義又は決定線パラメータ、線制約条件及び／又は関係の少なくとも1つ以上に基づき決定することもできる。関連の検討事項は図５〜図７との関連において以下で詳細に考察する。次に、ステップＳ２３５においては、処理パラメータの現在値が処理画像を取込み画像から生成するために使用される。その後、ステップＳ２４０においては、生成処理画像が適切であるかどうかの決定が行われる。もしそうである場合は、作業はステップＳ２４５にジャンプする。そうでない場合は、作業はステップＳ２３０に戻り、そこで、処理パラメータについてのもう１つの値が現在値として選択される。ステップＳ２４０においては、得られる処理画像を承認のために作業者に表示することにより、決定を行うことできることを十分に理解されたい。その他の様々な典型的実施例においては、作業者の入力なしに処理画像を自動的に解析することにより、決定を行うことができる。関連の検討事項は図６及び図７との関連において以下で詳細に考察する。
【０１１８】
ステップＳ２４５においては、いったん適正な処理画像が得られると、処理パラメータの現在値を使用して処理画像を生成するためのパートプログラム命令が生成又は記録される。その後、ステップＳ２５０においては、メンバーシップパラメータについての最初又は次の値がメンバーシップパラメータの現在値として選択される。次に、ステップＳ２５５においては、線メンバーシップパラメータがメンバーシップ画像を処理画像から生成するために使用される。その後、ステップＳ２６０においては、生成メンバーシップ画像が適切であるかどうかの決定が行われる。もしそうである場合は、作業はステップＳ２６５まで続く。そうでない場合は、作業はステップＳ２５０に戻り、そこで、線メンバーシップパラメータについてのもう１つの値が現在値として選択される。
【０１１９】
様々な典型的実施例においては、再検討及び承認のためにメンバーシップ画像を作業者に表示することにより、ステップＳ２６０における決定が行われることを十分に理解されたい。その他の様々な典型的実施例においては、作業者の承認への追加又は代わりとして、ステップＳ２６０における決定を自動的に行うことができる。さらに、ステップＳ２５５における選択は自動的に行うこともできるし、当初及び／又は現在のメンバーシップ画像が拒否された後に、作業者が行うこともできることを十分に理解されたい。メンバーシップ画像の決定に関連する様々な検討事項は図８及び図９との関連において以下で詳細に考察する。
【０１２０】
ステップＳ２６５においては、メンバーシップパラメータについて適当な値が決定された後に、決定線メンバーシップパラメータにおいてメンバーシップ画像を処理画像から生成するために、パートプログラム命令が生成又は記録される。その後、ステップＳ２７０においては、メンバーシップ画像を、元の取込み画像中に存在する線群の、線群の数、相対又は絶対角度、相対又は絶対間隔等のような、線パラメータを識別するために解析することが可能なデータセットに変換するために、線変換がメンバーシップ画像に適用される。作業はその後ステップＳ２７５まで続く。
【０１２１】
すでに概要を説明したように、様々な典型的実施例においては、メンバーシップ画像に適用すべき線変換は、ラドン変換、ハフ変換、又はワークについて決定すべき線群の特徴を示す線パラメータの少なくともいくつかの決定を可能にするあらゆるその他の適切な公知又は今後開発の方法とすることができる。ステップＳ２２５を含む本発明による様々な典型的実施例においては、すでに概要を説明したように、もし線変換が線パラメータ、線制約条件及び／又は関係等の特徴を示すために使用されるパラメータに対応する変換データをパラメータスペースフォーマットで提供する場合は、それが所望されることを十分に理解されたい。様々な典型的実施例においては、これらのパラメータは、基準座標系の軸及び／又は原点に対する線角度及び／又は線オフセット及び／又は位置を含むことができる。
【０１２２】
ステップＳ２７５においては、１つの変換解析パラメータ又は複数の変換パラメータの１つ以上についての最初の値又は次の値が現在値として選択される。次に、ステップＳ２８０においては、変換解析パラメータの現在値は変換データセット内の特定のアレイ要素を識別するために使用される。その後、ステップＳ２８５においては、変換解析パラメータの現在値に基づき、識別された線群が識別する必要のある下の入力画像中の線群に正確に対応しているかどうかについて決定が行われる。もしそうである場合は、作業はＳ２９０まで続く。もしそうではない場合は、作業はＳ２７５に戻り、そこで、変換解析パラメータについての新しい値（又は複数の値）が選択される。特に、もし多すぎる線群が識別された場合は、変換解析パラメータはより選択的に調整されることになる。線変換作業及び関連変換パラメータに関連する様々な検討項目は図１０及び図１１との関連において以下で詳細に考察する。
【０１２３】
再検討及び承認のためにメンバーシップ画像を作業者に表示することにより、ステップＳ２８５における決定を行うことができることを十分に理解されたい。様々な典型的実施例においては、例えば図１２に示した画像により例証されているように、上記表示は、識別された線群を元のワーク画像の表示に重ね合わせることを含み、その結果、作業者は線識別結果のアクセプタビリティを判定することもできる。例えば、ステップＳ２２５の作業を決定する線制約条件を含まない様々な典型的実施例において、上記作業は特に有益である。ステップＳ２２５を含むその他の様々な典型的実施例においては、作業者による解析への追加又は代わりに、識別された線群のセットを、手動、半自動又は自動で、決定線パラメータ、線制約条件及び／又は関係に比較することもできるし、そうでなければ、それらを使用して、識別された線群のセットを評価することもできる。
【０１２４】
様々な典型的実施例において、作業者は、上記比較又は評価を学習モードで行うプログラムステップ又は作業を入力し、上記ステップ又は作業はパートプログラム命令に記録される。その他の様々な典型的実施例においては、上記比較又は評価を行う作業は、制御システム部１００の事前決定又は再現可能な作業として提供される。上記状況においては、比較又は評価を特定のワークに適応させるために、パートプログラミング中に、例えば、線群の数及び／又はその角度及びオフセット等のような、線制約条件の特徴を示す変数パラメータだけを提供すればよい。
【０１２５】
ステップＳ２９０においては、決定変換解析パラメータに基づき、メンバーシップ画像を変換データセットに変換し、変換データセットを解析するための１つ以上のパートプログラム命令が生成又は記録される。次に、ステップＳ２９３においては、ワークに埋込まれ、形成され、又は重ね合わせられた複数の線を有する高度性状加工／低コントラスト画像を検査するためのパートプログラムを完成するために、あらゆる追加的パートプログラム生成作業が行われる。その後、ステップＳ２９６においては、訓練モードが閉じられる。作業はその後ステップＳ２９９まで続き、そこで、作業はステップＳ３００に戻る。
【０１２６】
前記説明は、様々な典型的実施例においては、ステップＳ２４０における評価又は解析のために、ステップＳ２３５において処理画像を取得又は表示できることが有益であることを前提としたものである。従って、処理画像を決定及び評価するための作業とメンバーシップ画像を決定及び評価するステップＳ２５５及びステップＳ２６０は別々に説明する。しかしながら、より一般的には、メンバーシップ画像作業は処理画像作業の延長であると考えることもできることを十分に理解されたい。従って、様々な典型的実施例においては、処理画像は記憶されず、表示不能であり、メンバーシップ画像及び処理画像を決定するための様々な作業は一つにまとめること、及び／又は不可分な形にすることができることを十分に理解されたい。
【０１２７】
さらにその他の実施例においては、処理画像は記憶又は表示することもでき、一方、メンバーシップ画像は記憶又は表示することができず、ステップＳ２７０〜ステップＳ２８５との関連ですでに概要を説明し、以下でさらに詳細に説明する線決定作業とともに、それらの作業と不可分の形で、線メンバーシップ決定のために使用される様々な作業を含めることもできる。従って、線決定作業に含まれる変換作業を行う前に、推定線ピクセルを推定背景画像ピクセルに比べて強調するために、ステップＳ２３０〜ステップＳ２６０に含まれる前記処理及びメンバーシップ画像作業が、ワーク画像を処理するためのより一般的な段階の１つの実施例をともに構成することを十分に理解されたい。
【０１２８】
同様に、例えば、ステップＳ２２５を含む様々な典型的実施例のような、特に、少なくとも１つの線制約条件が既知の又は決定されている様々な典型的実施例においては、ステップＳ２８５は自動的に実施することもでき、ステップＳ２７５〜ステップＳ２８５は統合及び／又は不可分とすることもできることを十分に理解されたい。従って、ステップＳ２７５〜ステップＳ２８５に含まれる変換解析パラメータの選択、変換データ解析、及び線結果評価のための前記作業が、決定すべき線群を決定又は識別するために変換データを分析するより一般的な段階の１つの実施例をともに構成することを十分に理解されたい。線変換解析パラメータ及び線識別に関連する上記検討項目は図１０及び図１１との関連において以下で詳細に考察する。
【０１２９】
ステップＳ２２５に関連する線制約条件作業を行う実施例においては、上記制約条件決定作業が、得られる線制約条件を使用するあらゆる作業の前に行われるのであれば、上記作業は図４に示した作業のシーケンスにおける任意の便利な時点で実際に行うこともできることを十分に理解されたい。
【０１３０】
図３との関連において説明した実施例は、ステップＳ２３０〜ステップＳ２３５及びステップＳ２５０〜ステップＳ２５５に含まれる様々な画像強調作業が事前決定作業及び／又は再現可能な技術として提供される実施例として説明されるのが一般的であり、上記作業を完全に決定するために、上記作業を制御する変数パラメータが作業者により、又は自動的に選択されるのが一般的であることも十分に理解されたい。しかしながら、すでに考察したように、その他の様々な典型的実施例においては、ステップＳ２７０の作業において使用可能な強調画像を提供する代替的方法として、ステップＳ２３０〜ステップＳ２３５及びステップＳ２５０〜ステップＳ２５５に含まれる作業の代わりに使用可能な技術を提供するために、十分に熟練した作業者がパートプログラム命令を独立して生成する。様々な典型的実施例においては、一般的には、上記独立生成パートプログラム命令は、ここに概要を説明した画像強調技術により生成することもできる。
【０１３１】
図５は、多数の線が埋込まれ、形成され、及び／又は重ね合わせられた高度性状加工／低コントラストワークの取込み画像３００の１つの実施例を示したものである。特に、図５はエアバッグ用織布を示している。画像は拡大鏡を使用して取込まれ、その結果、材料の織糸が画像中において非常によく見える。図５に示すように、画像３００は、多数のより暗い重ね合わせ線３０１〜線３０６を含んでおり、これらの線群は、本発明によるシステム及び／又は方法を使用して検出すべき線群である。織布の性状のために、重ね合わせ線３０１〜３０５は、実際には、一般的には図５に破線により示された線位置に沿って分布している線断片から主としてなり、これらの破線は、検出すべき断片状又は「ノイズが多い」線群を示す際に便利なように図５に加えられたものである。画像３００を取込む際には、織布の隆起エリアは相対的により多くの光を画像取込み装置に反射し、従って、画像中ではより明るくなる。従って、画像の暗い部分は、線３０１〜３０６、及び織布においては「谷間」である高度性状加工材料の部分を表しており、従って、より少ない光を受取り、及び／又は、より少ない光を画像取込み装置に反射する。従って、線３０１〜線３０６による暗い部分と、織布の糸と「谷間」との間の空間により生じる画像の暗い部分とのコントラストは比較的低いものになる。
【０１３２】
高度性状加工材料は高度に正則でもあるので、高度性状加工織布の糸は、画像３００中の線状特徴３０７により例示されているような線状特徴、又は線状特徴３０７に隣接する組織の「谷間」、及びその類似の水平対応部分を作り出す。上記線状特徴が一般的には線変換スペース内に多くの対応極大値（極小値）を形成することを十分に理解されたい。しかしながら、処理画像及びメンバーシップ画像を形成するための前記作業の結果として、検出すべき線群に対応する大域極大値（又は、該当する場合は、極小値）を変換スペースに提供するために線変換により変換することができる画像が得られることと、様々な局部極大値（極小値）識別及び解析法に比べて、高速かつ高い信頼性で上記大域極大値（又は、該当する場合は、極小値）を識別することができることも十分に理解されたい。
【０１３３】
さらに、１つ以上の線制約条件又はパラメータを決定するための前記作業が行われ、それらの制約条件が前記のように候補アレイ要素又はビンをスクリーニングするために適用される様々な典型的実施例においては、背景画像中のこれらの線状特徴を検出すべき線群からより簡単に区別することができることを十分に理解されたい。さらに、上記実施例のさらなる修正においては、上記線状背景画像特徴に対応する１つ以上の極大値（極小値）、特に、上記極大値（極小値）の角度方向性座標は、線分３４３及び線分３５３との関連において以下で説明するように、検出すべき線群を確実にスクリーニング及び／又は識別する際に役立つ基準線角度を提供することもできる。
【０１３４】
図５も、作業者により画像上に定置された、又は、様々な典型的実施例においては、適切な画像処理及び／又は解析ツールを使用して、自動的に定置された多数の映像ツール特徴を示したものである。特に、図５に示した実施例においては、各種の市販の画像測定システム及びソフトウェアにおいて利用可能な、典型的な「点ツール」等と関連する多数の点識別マーク３２０が、作業者が画像３００中の線３０１〜線３０６の位置に対応すると推定した位置に配置されている。これらの点識別マークは、図５に示した実施例においては、画像３００の中心に定置された座標系原点３１０に関して定義された位置を画像３００中に有する。例えば、各種の市販の画像測定システム及びソフトウェアにおいて利用可能な「距離ツール」等を使用して確認されたこれらの点識別マーク３２０間の距離に基づき、線３０１〜線３０６の隣接対の間の距離又は間隔を決定することができる。
【０１３５】
それに加えて、図５の線３０４のような、線の１つに配置された第１線定義マークセット３４０、及び背景画像線状特徴３０７に関して配置された第２線定義マークセット３５０を使用することにより、線３０１〜線３０６の一般的角方向性を定義することができる。特に、図５に示した例においては、線３０１〜線３０６について定義された線パラメータ、線制約条件又は関係の１つは、画像３００中に示されたワーク背景画像の相対的固定特徴に関するその角度である。
【０１３６】
その結果、線分３４３を定義するマーク３４１及びマーク３４２のセットからなる第１線定義マークセット３４０は、線３０４のような、線３０１〜線３０６の１つに定置されている。同様に、マーク３５１及びマーク３５２を含み、線分３５３を定義する第２線定義セットマーク３５０は、線状特徴３０７のような、ワークの背景画像表面の線状特徴に定置されている。これらのマークに基づき、本発明による方法は線分３４３と線分３５３との間の角度を決定することができる。例えば、各種の市販の画像測定システム及びソフトウェアにおいて利用可能な「角度ツール」等を使用する、線分３４３及び線分３５３の角度の識別に基づき、線３０１〜線３０６の角度を画像測定システムとともに使用される座標系において決定することができ、及び／又は線分の間の相対角度を決定することができる。様々な典型的実施例においては、本発明によるシステム及び方法は、検出すべきあらゆる線と背景画像の線状特徴との間の相対角度を、本発明のシステム及び方法により後に解析される後続のワークに形成される後続の線群を検出する際に満たすべき線制約条件として取扱う。
【０１３７】
同様に、線３０１〜線３０６の間に定義された間隔３３１〜間隔３３５は、後に検出される別のワークに形成され、埋込まれ、又は重ね合わせられた線群の後続のセットが満たす必要があるかもしれない線パラメータ、線制約条件及び／又は関係を定義する。それに加えて、画像３００から生成された処理画像内の線３０１〜線３０６の可視性を高めるために使用される処理パラメータを決定又は定義するために、間隔３３１〜間隔３３５を使用することもできる。
【０１３８】
図６及び図７は、処理画像４００及び処理画像４１０の２つの実施例をそれぞれ示したものであり、ここでは、画像処理作業は、取込み画像の各ピクセル近傍の前記解析及びそのピクセル近傍における最低画像値の識別に類似している。前記のように、処理画像を決定するために、各近傍から最低画像値を識別した各ピクセルが与えられる。図６及び図７については、それぞれ、近傍半径処理パラメータについて２種類の値が使用されている。特に、図６においては、処理パラメータの値は、すなわち、極小（極大）画像値を決定するために解析される各ピクセルの近傍の寸法は５ピクセルに設定されている。従って、５×５ウィンドウに現れる極小（極大）画像値を選択するために、画像３００中の各ピクセルについて、そのピクセル周辺のピクセルピッチの５倍の半径を有する円形領域に含まれるピクセルのセットが解析された。対照的に、図７は、処理パラメータが８ピクセルに設定された場合に得られる処理画像を示したものであり、従って、取込み画像３００中の各ピクセル周辺のピクセルピッチの８倍の半径を有する円形領域を定義している。
【０１３９】
図６及び図７に示したように、処理画像４００及び処理画像４１０中においては、処理パラメータが画像３００の背景画像部の画像輝度の均等化をもたらし、その結果、画像３００中に現れる組織の線状特徴が目立たなくなる。同時に、線３０１〜線３０６の他よりも少し暗い断片が拡大され、その結果、それらはより目立つようになり、より幅広になり、より連続的になる。例えば、図６においては、線３０１〜線３０６は背景画像に比べてはるかに目立っている。しかしながら、処理パラメータの値が比較的低く、一方、線群はより明確であるので、線群は比較的狭く、局部的なものにとどまることになる。処理線群が相互に接近又は合体するほど幅広にならないように処理パラメータが選択されるのが一般的であることを十分に理解されたい。
【０１４０】
対照的に、図７においては、処理パラメータの値は相対的に高くなっている。図７に示したように、その結果、一般的には、検出すべき線群に対応するピクセルと背景画像ピクセルとのコントラストが低くなる。さらに、この結果、線３０１〜線３０３及び線３０４〜線３０６は処理画像中において相互により接近しやすくなる。すなわち、この結果、線３０１及び線３０２のような、２本の線の間の背景画像ピクセルは、線の画像値を有するブリッジが線３０１と線３０２の間に様々な位置において形成又はほぼ形成されるように、例えば、その画像輝度が変えられることになる。従って、検出すべき線群の位置は、図６に示した結果に比べて、明確なものではなくなる。
【０１４１】
様々な典型的実施例においては、作業中に、１つ以上の処理パラメータについて特定の値が選択された後に、図６に示した処理画像４００のような、試験処理画像が生成され、作業者に表示される（又は、その他の様々な典型的実施例においては、自動的に解析される）。もし作業者が表示画像に満足した場合は、処理パラメータについてのそれらの値が、類似のワークからの後続の取込み画像に対応する処理画像を生成する後続の作業において使用されることになる。もしそうではない場合は、作業者は処理パラメータの値を上下に調整し、新しい処理画像を生成し、この処理画像は、すでに概要を説明したような形で再び解析される。例えば、近傍半径処理パラメータについての初期値が３で、不適切であった場合は、図６に示した適切な処理画像４００を得るために、作業者は近傍半径処理パラメータの値を例えば５に上げることになる。対照的に、もし近傍半径処理パラメータの現在値が、処理画像を生成するために使用されたような８である場合は、作業者は近傍半径処理パラメータの値を下げ、新しい処理画像を生成することになる。
【０１４２】
図８及び図９は、本発明による処理画像４００から生成されたメンバーシップ画像の２つの実施例を示したものである。図８及び図９に示したように、メンバーシップ画像５００及びメンバーシップ画像５１０はそれぞれ２値画像であり、そこでは、２値画像の一方の画像値は、検出すべき線群と関連する特性を示すピクセルに割当てられ、もう一方の２値は、線ピクセル特性とは異なる特性を示すピクセルに割当てられている。一般的には、もし処理画像４００が、数値２２５が白を表す８ビット画像値を有するピクセルを有する場合は、線３０１〜線３０６を形成する、より暗い又はより近い０値ピクセルを、より数値の高いピクセルから分離する限界又はメンバーシップ値を選択することにより、メンバーシップ画像５００又は５１０を定義することができる。様々な典型的実施例においては、極小画像値と極大画像値との間の領域に沿った点又は限界値により定義される単一のメンバーシップパラメータにより、メンバーシップ画像は簡便に決定される。
【０１４３】
例えば、１つの実施例においては、発明者は、処理画像のピクセルの画像値を画像値ビンに「ヒストグラム化」でき、得られる一グラムが一般的には、画像の大部分を形成している高度性状加工又は低コントラスト表面背景画像に対応するピークを有すると判断した。発明者は、このピークの「適正極性」側において、隣接するビンの間の最大変化の位置を発見することが有益であることを発見している。発明者は、様々な典型的実施例において、メンバーシップパラメータとして使用される画像限界値をほぼこの値に設定することが有益であることを発見している。
【０１４４】
以下の考察においては、前記最大変化の位置の画像値と画像値範囲の最も近い極値との差には任意に数値１が割当てられている。特に、最大変化の位置には数値１が割当てられ、画像値範囲の最も近い極値には数値０が割当てられている。発明者は、１つの実施例においては、画像限界値の値を画像値範囲の最も近い極値に対して“１”よりも若干近く設定することが有益であることを発見している。その理由は、メンバーシップ画像について（前記考察の観点から）数値０．９を使用して生成されたメンバーシップ画像５００を解析することにより理解することができる。対照的に、メンバーシップ画像５１０は（前記考察の観点から）メンバーシップ画像の数値０．８を使用して生成された。
【０１４５】
図９に示したメンバーシップ画像５１０においては、メンバーシップパラメータについての数値０．８は相対的にそれほど包括的ではないので、最極画像値を有するピクセルだけが線３０１〜線３０６のメンバーとして識別された。対照的に、図８に示したメンバーシップ画像においては、メンバーシップパラメータについての数値０．９は相対的により包括的であった。これにより、メンバーシップ画像中では、線群は多少ノイズが多いままである。これは、推定背景画像ピクセルの少なくともいくつかが線３０１〜線３０６のメンバーとして識別されたと推定されることの表れである。その結果、異なる特定のワーク又は異なる特定のワーク画像においては、上記メンバーシップ画像値がさらにより多くの推定背景画像ピクセルを線ピクセルとして識別し、潜在的には、本発明による後続の線検出作業中に線を検出又は区別することが困難又は不可能になるほどの数の背景画像ピクセルを線ピクセルとして識別するかもしれないという危険がある。
【０１４６】
対照的に、図９に示したメンバーシップ画像５１０中においては、メンバーシップパラメータについての数値０．８は相対的にそれほど包括的ではないので、線３０１〜線３０６はメンバーシップ画像５００中においてはより正確かつ排他的に強調され、従って、たとえ色又は表面の変化が異なる特定のワークにあったとしても、又は画像の変化が異なる特定のワーク画像にあったとしても、適切に識別される可能性がより高い。しかしながら、１つの矛盾は、これにより、異なる特定のワーク又は異なる特定のワーク画像においては、上記メンバーシップ画像値が推定線ピクセルのいくつかさえも排除し、潜在的には、本発明による後続の線検出作業中に線を検出又は区別することが困難又は不可能になるほどの数の線ピクセルとして排除するかもしれないという危険が少し高まることになる。従って、特に、候補極値の選択を決定すべき実際の線群に対応するものに制限するのを助ける線制約条件を含む実施例においては、たとえ線群の「ノイズ性」が若干高まるにしても、メンバーシップ値は、検出すべき線群と関連する特性を示すピクセルを過小に含むよりは、若干過大に含むように選択される。従って、本発明による方法の全般的堅牢性の結果、及び特定のタイプのワーク検査には適切であるかもしれない様々な前記矛盾の結果として、すでに考察した画像限界値についての特定の値は単に例示にすぎず、制限的なものではないことを十分に理解されたい。本発明による様々な典型的実施例においては、メンバーシップ画像又はその他の形態の強調画像中に示された線群は極めてノイズが多い可能性があるが、上記画像はそれにもかかわらず上記線群を正確かつ確実に識別するための基準を提供してくれることも十分に理解されたい。
【０１４７】
すでに概要を説明したような処理画像の決定と同様に、様々な典型的実施例においては、作業者は、メンバーシップ画像についての初期又は開始値を使用して、初期又は開始メンバーシップ画像を生成させる。生成された後、生成された画像が適切であるかどうかを作業者が決定することを可能にするために、初期又は開始メンバーシップ画像が作業者に表示される。あるいは又、その他の様々な典型的実施例においては、メンバーシップ画像は自動的に解析される。もしメンバーシップ画像が不適切である場合は、作業者がメンバーシップパラメータの値（又は値の１つ以上）を修正する（又は値が自動的に修正され）、メンバーシップ画像は新しい値に基づき再生成される。いったんメンバーシップ画像についての適正値が決定されると、作業者が、対応するメンバーシップパラメータについての値を取込むとともに、メンバーシップ画像を後続の処理画像から生成させる1つ以上のパートプログラムを生成させる（又はそれらのプログラムが自動的に生成される）。
【０１４８】
図１０及び図１１は、多数の線を有する画像にラドン変換を適用することにより得られる線変換データのセットのプロットである。図１０は、図１１に示したラドン変換プロット７００との対比のためと、本発明による様々な典型的実施例において、様々なメンバーシップ決定作業及び／又は候補アレイ要素又はビンについてのスクリーニング作業を適用することの価値をさらに説明するためにここに含まれているラドン変換プロット６００を示したものである。様々な典型的実施例においては、（間隔、角度）のような変換パラメータのセットについてのラドン変換は、画像値ｇ（ｘ，ｙ）を有する画像を通じての線積分として定義され、ここで、線積分は変換パラメータ（間隔、角度）の各個別値に対応して配置されている。画像空間ドメイン内の各点が投影ドメイン内において正弦曲線になるように、ラドン変換は画像空間ドメイン（ｘ，ｙ）を投影ドメイン（ρ，θ）にマッピングする。様々な典型的実施例においては、正弦曲線には、変換中の画像中の対応画像値に比例して、「輝度」値又は数値がいたるところで簡便に与えられる。特に、図１０及び図１１に示されたラドンプロット画像は、ラドン変換データスペースの各アレイ要素又はビンにおけるこれらの輝度値又は数値を累積することにより形成されたものである。
【０１４９】
図１０は、図６に示した処理画像４００へのラドン変換の適用の結果を示している。図１０に示したように、ラドン変換プロット６００についてのデータアレイの一方の軸は、図５に示した点３１０のような、元の予備変換画像中のピクセル位置を定義するために使用される軸の原点からのピクセル単位のオフセットを表している。ラドン変換により生成されたデータセットのもう一方の軸は、元の画像中の基準軸に対する方向性又は角度を表している。
【０１５０】
すでに概要を説明したように、ラドン変換は、予備変換画像の各ピクセルを、入力画像中のそのピクセルの位置及びその画像輝度値に基づき、図１０に示した変換スペース内の線に変換する。従って、図１０に示した変換スペース画像上の明るい領域は、処理画像４００中のピクセルに対応する変換線の多くが交わる位置を表している。一般的には、処理画像４００の線状形態に含まれる生成線群の多くは、その線状形態の位置に最もよく対応している中央のアレイ要素又はビンに近くで交わることになる。このようになるのは、それらの交線を定義するために使用されるピクセルが、予備変換画像の原点からのその間隔を有するとともに、予備変換画像の基準軸に対するその方向性を有する線上に位置することによる。
【０１５１】
検出すべき線群に対応する図１０に示した特徴は、位置６０１〜位置６０６においては、より暗い領域又は局部極小値として、辛うじて区別可能である。従って、ラドン変換プロット中の情報に基づけば、処理画像４００を変換することによるこれらの線群の検出の試みは困難であることが明白である。しかしながら、位置６０１〜６０６における特徴がそれにもかかわらず多少は区別可能であることを十分に理解されたいし、本発明による様々な典型的実施例においては、もし（図１０に示した例においては上向き垂直軸から反時計方向に約１８度である近似線角度のような）適当な線制約条件が、図１０に示した候補アレイ要素又はビンをスクリーニングするために使用される場合は、たとえメンバーシップ画像作業が上記実施例においては行われないとしても、検出すべき線群の位置を確実かつ迅速に識別することはやはり可能である。
【０１５２】
図１０とは対照的に、図１１は、ラドン変換を図８に示したメンバーシップ画像５００に適用することにより得られるラドン変換プロット７００を示している。ラドン変換プロット７００の「輝度」値がラドン変換プロット６００の「輝度」値とは異なる各領域全体にわたって正規化されていることを十分に理解されたい。さらに、メンバーシップ画像８００中では推定線ピクセルにはより明るい２進値が与えられているので、より明るいエリア７０１〜より明るいエリア７０６は検出すべき線群に対応することを十分に理解されたい。そうでなければ、エリア７０１〜７０６は位置が図１０に示したエリア６０１〜６０６に相当する。
図１０に示したすでに考察した特徴とは対照的に、メンバーシップ画像５００の背景画像領域は均一輝度であり、従って、ラドン変換プロット７００に影響を与える線状特徴が含まれることは皆無に近いので、極大値７０１〜極大値７０６は図１１においては顕著な特徴である。事実、極大値７０１〜極大値７０６は（図１０における対応局部極小値に相当する）局部極大値であるだけではなく、ラドン変換プロット７００の大域極大値でもある。その結果、ラドン変換プロット７００に含まれている情報だけに基づき、極大値７０１〜極大値７０６は特に簡単かつ確実に区別可能である。
【０１５３】
従って、本発明による様々な典型的実施例において、前記典型的処理画像作業及びメンバーシップ決定作業のような、推定線ピクセルを推定背景画像ピクセルに対して強調するための適当な画像処理により、たとえ線制約条件が定義又は決定されていなかったとしても、又はたとえ候補アレイ要素又はビンが、定義又は決定されたいずれかの線制約条件によりスクリーニングされないとしても、検出すべき線群の位置を線変換データに基づき迅速かつ確実に識別することが可能であることを十分に理解されたい。もちろん、線群の数等のような、少なくとも１つの線制約条件が定義又は決定された様々な典型的実施例においては、関連スクリーニング作業により、ワーク及びワーク画像変化の種類を増やしつつ、さらに一層高い確実性、信頼性及び速度で線群を検出することが可能になることも十分に理解されたい。
【０１５４】
図１１に示したように、ラドン変換プロット７００を形成するためにメンバーシップ画像５００が変換され、ラドン変換プロット７００が解析される場合は、６本の線がラドン変換プロット７００中の極大値７０１〜極大値７０６との対応で明瞭に区別可能である。極大値７０１〜極大値７０６はラドン変換プロット７００中においては大域極大値であることを十分に理解されたい。従って、様々な典型的実施例においては、ラドン変換プロット７００のデータ中の極大「輝度」を示す１つ以上のピクセルクラスターを識別することにより、線制約条件を全く使用せずに、対応する線群の１つ以上を識別することができる。この場合は、作動可能な変換解析パラメータは単純に１つ以上の大域極大値、又は定義または決定限界値を超える全ての極大値を選択する。
【０１５５】
その他の様々な典型的実施例においては、少なくとも“ｎ”本の線群がワーク画像中に現れるということは単純に既知であってもよいし、事前決定されていてもよい。この場合、作動可能な変換パラメータは単純に“ｎ”個の大域極大値を選択する。
【０１５６】
その他の様々な典型的実施例においては、少なくとも“ｎ”本の平行線群がワーク画像中に現れるということは単純に既知であってもよいし、事前決定されていてもよい。この場合、作動可能な変換パラメータは、ラドン変換プロットの特定の方向性値に関する一定の角度許容差内で整列させられた“ｎ”個の極大値を選択する。すなわち、“ｎ”個の極大値は図１１の垂線に沿ってほぼ整列させられることになる。様々な典型的実施例においては、“ｎ”個の整列局部極大値、又は“２ｎ”個又は“３ｎ”個の大域極大値から選択された“ｎ”個の整列局部極大値等が十分かつ確実な判定基準となるので、これらの極大値が大域極大値である必要はない。
【０１５７】
さらに、極大値７０１〜極大値７０６が３個ずつの２セットに分けられ、線３０１〜線３０６に対応して垂直「間隔」軸に沿って間隔をあけられていることが、図１１においては明白である。各グループは線群に対応する極大値の間でほぼ規則的な間隔を有する。この２つのグループの各々が予備変換画像の原点の１つの側にあり、全ての極大値が、平行線３０１〜平行線３０６について予想される水平軸に沿って同じ角度で位置している。図５に戻ると、線３０１〜線３０３は一般的には同じ角度を有し、図１１に示した変換データ中に示された間隔を有し、原点３１０の負の側にある。同様に、線３０４〜線３０６は一般的には同じ方向性を有し、図１１に示した間隔を有し、原点３１０の負の側にある。従って、ワーク画像中の検出すべき線群をより一層確実かつ高い信頼性で識別するために、これらの様々な線関係を具現する追加的線制約条件を様々な関連変換解析パラメータに具現し、ラドン変換プロットのデータ中に現れる様々な局部最大値候補の識別又はスクリーニングに使用することができることは明白である。
【０１５８】
より一般的には、パートプログラムを生成する際に、作業者は、アレイ要素又はビンの２次元アレイ中の様々な極大値（又は、適切な場合は、極小値）から選択する最も有意な候補累積値カウントを変換データに適用することにより、線決定結果を変換結果から生成する。様々な典型的実施例においては、最も有意な候補累積値カウントは、変換された画像中の推定線ピクセルと同じ「極大値又は極小値」極性を有する。様々な典型的実施例においては、変換解析パラメータは、大域又は少なくとも局部極大値（又は、適切な場合は、極小値）ではないアレイ要素又はビン、又はアレイ要素又はビンのクラスターを排除する適正な限界値を含むこともできる。その他の様々な典型的実施例においては、変換解析は、前記のように、様々な線制約条件に基づく残りの大域又は局部極大値（又は、適切な場合は、極小値）のスクリーニングを含むこともできる。
【０１５９】
様々な典型的実施例において、もし識別された線群のセットが検出すべき線群の予想数に対応している場合、及び／又は、もし識別された線群のセットが、線間隔及び／又は角度データのような予想線制約条件に又は適正な数の線群の間の関係等に正確又は十分緊密に対応している場合、作業者は、変換解析値が適正であると決定し、変換解析パラメータの値を組入れ又は具現する１つ以上のパートプログラム命令を生成する。そうではない場合は、作業者は変換解析データ値（の１つ以上）を修正し、変換データのセットの解析を繰返す。もし作業者が適正な変換解析パラメータ値を識別できなかった場合は、メンバーシップ画像の生成が不適切であったか、又は処理画像の生成が不適切であったことを意味している。従って、作業者はそれらの画像に戻り、処理パラメータ及び／又はメンバーシップパラメータをさらに修正し、それらの値について生成されたパートプログラム命令を訂正する。作業者は得られたメンバーシップ画像をその後に再変換し、変換されたデータセットを再解析する。いったん作業者が線検出結果全体に満足すると、処理パラメータ、メンバーシップパラメータ及び変換解析パラメータについての値を含めて、そのパートプログラムは記憶され、後続のワークを高い信頼性で解析するために使用可能である。
【０１６０】
図１２は、図１１に示した６つの識別された高有意性エリアについてのρ及びθ値に対応する画像に重ね合わせられた６本の線とともに図５に示した元の画像を示したものである。これらの重ね合わせ線群は、図５及び図１１に示した原点３１０に関してプロットされたものである。図１２に示したように、図１１にプロットされた変換データセットを解析することにより識別された線群は、図５に示した識別すべき線群に非常に接近して整列させられている。その結果、すでに概要を説明したように、本発明によるシステム及び方法を使用することにより、１つ以上の処理パラメータ、１つ以上のメンバーパラメータ及び１つ以上の変換解析パラメータのような、少数のパラメータに基づき、高度性状加工及び／又は低コントラスト画像中の線群を非常に正確に識別することが可能である。
【０１６１】
１つ以上の線制約条件、線パラメータ、及び／又は取込み画像中に現れるはずの線群の間の関係を知ること、決定すること、又は導出することが可能である場合は、ワーク及びワーク画像変化の種類を増やしつつ、線検出結果をさらに迅速かつさらに確実に得るために、１つ以上の上記制約条件を本発明によるシステム及び方法に実施例に組入れることもできる。これらのパラメータ、及び取込み画像中の識別すべき様々な線の関係又は相互方向性に関するこの知識を使用することにより、多数の線が埋込まれ、形成され、又は重ね合わせられたワークの高度性状加工及び／又は低コントラスト表面の取込み画像を適切に処理及び解析するパートプログラムを迅速かつ確実に生成することが可能になる。
【０１６２】
画像取得設定を決定し、画像検査作業を行うために本発明による様々な典型的実施例において使用可能な追加的な典型的ツール及び方法は、すでに考察したＱＵＩＣＫＶＩＳＩＯＮＴＭシリーズの画像検査機及び関連のＱＶＰＡＫＴＭソフトウェアのような市販の画像測定機検査システムにおいて明白である。しかしながら、あらゆる上記ツールは、現在入手可能なものであれ、今後開発されるものであれ、本発明による様々な典型的実施例においては、画像取得設定を決定し、画像検査作業を行うために同様に使用することができる。
【０１６３】
図４の作業が、本質的には、ワークを高速で自動的に検査するために作動可能なパートプログラムを決定又は定義するために使用可能な１つの典型的訓練法を定義するものであることが十分に理解されよう。本質的には、パートプログラムの生成又は「訓練」は、要求される検査すべき全てのワーク特徴を含む検査画像を取ること、及び要求される全ての場所においてワーク検査画像のセットを検査する画像検査作業のセットを最初に学習又は「訓練」することを含んでいる。この画像検査手順は、対応するワークについての検査画像の様々なその他のセットに対して後に使用するために記憶される。図３に関して説明したように、いったん訓練モードが完了すると、生成されたパートプログラムを使用して、複数の追加対応ワークの検査を行うこともできる。
【０１６４】
ある種の既存の画像測定機検査システムが皆無に近い「レトロフィット」改造により本発明によるシステム及び方法の様々な実施例を採用することができ、上記マシンの低コントラスト及びノイズが多い線の発見能力、堅牢性、及び処理能力を本発明の原理によりさらに向上させることもできることを十分に理解されたい。様々な典型的実施例においては、本発明の原理による画像測定機検査ソフトウェア方法及び／又は修正の追加だけがレトロフィット改造に含まれる。
【０１６５】
特に、検査すべきワーク特徴が十分に文書化されており、対応するワークが固定又はその他のセットアップ手段等により十分にきちんと位置確認されているここに説明した適用業務の場合、上記ワークを検査するための完全な手順（又は手順のセット）は、例えば、ＣＡＤ表示のような、ワークの電子表示に基づく、本発明の原理による検査作業の自動、半自動又は手動決定に基づき、実際のワークについての手動訓練作業を実際に行うことなしに、完全に「オフライン」決定することができる。
【０１６６】
本発明によるシステム及び方法の１つの上記自動適用業務においては、ワークはエアバッグ又はエアバッグの一部である。検査すべき低コントラスト線群及び関連検査パラメータは、テキストファイル、ＣＡＤファイル等のような、ワーク目的ファイルに含まれた、寸法のリスト、構造特性等のような、ドキュメンテーションに基づき、自動、半自動又は手動で識別される。ここに開示した発明のシステム及び方法の様々な典型的実施例及びその他の形態との関連において、様々なパラメータ決定作業及びその他の検査作業を支援するために、公知の市販の映像ツールを選択することもできる。検査作業を実行する画像測定機検査システムに関する一般的又は特定の経験及び知識に基づき、対応する作動可能なツールパラメータを決定することもできる。
【０１６７】
本発明についてはすでに概要を説明した典型的実施例との関連で説明を行ってきたが、様々な代替物、修正、変更、改良、及び／又は実質的均等物が、公知のものであれ、まだ予測し得ないものであれ、当業者には明白になろう。その結果として、本発明の典型的実施例は、上記のように、説明上のものであり、制限的なものではない。本発明の精神及び範囲から逸脱することなく、様々な変更を行うこともできる。従って、出願された、補正されることもある特許請求の範囲は、全ての公知又は今後開発の代替物、修正、変更、改良、及び／又は実質的均等物を包含するものである。
【産業上の利用可能性】
【０１６８】
本発明は、画像測定機検査システムに利用できる。
【図面の簡単な説明】
【０１６９】
【図１】画像測定機検査システムの模式図である。
【図２】図１の画像測定機検査システムの制御システム部及び画像コンポーネント部の１つの実施例をより詳細に示したブロック図である。
【図３】汎用精密画像測定システムのための検査作業のセットをプログラミング及び実行するための方法の１つの実施例の概略を説明したフローチャートである。
【図４】本発明による検査作業のセットをプログラミング及び実行するための方法の１つの実施例の概略をより詳細に説明したフローチャートである。
【図５】本発明による画像の特徴の様々な典型的実施例及び訓練作業の様々な典型的実施例を示した高度性状加工及び低コントラストワークから得られる訓練画像の１つの実施例を示したものである。
【図６】本発明による画像処理作業の第１実施例から生じる処理画像の第１実施例である。
【図７】本発明による画像処理作業の第２実施例から生じる処理画像の第２実施例である。
【図８】本発明による第１例示メンバーシップパラメータに基づき図７の処理画像に適用された作業から得られるメンバーシップ画像の第１実施例である。
【図９】本発明による第２例示メンバーシップパラメータに基づき図７の処理画像に適用された作業から得られるメンバーシップ画像の第２実施例である。
【図１０】図６に示した処理画像に線変換作業の第１実施例を適用することにより得られる本発明による第１データセットのプロットを示したものである。
【図１１】図８に示した処理画像に変換作業の第２実施例を適用することにより得られる本発明による第２データセットのプロットを示したものである。
【図１２】図１１に示した線変換データセットを解析することにより得られる識別された線群のセットを示したものである。
【符号の説明】
【０１７０】
１０…画像測定機検査システム、２０…ワーク、１００…制御システム部、１０２…表示装置、１０４…入力装置、１１０…入出力インターフェース、１１１…モニター、１１２…プリンタ、１１３…ジョイスティック、１１４…キーボード、１１５…マウス、１２０…制御部、１３０…メモリ部、１４０…処理画像生成回路、ルーチン又はアプリケーション、１５０…メンバーシップ画像生成回路、ルーチン又はアプリケーション、１６０…線変換回路、ルーチン又はアプリケーション、１７０…変換データ解析回路、ルーチン又はアプリケーション、１８０…ワークパートプログラム生成回路、ルーチン又はアプリケーション、１９０…特徴抽出回路、ルーチン又はアプリケーション、１９５…アプリケーションプログラミングインターフェース、２００…画像システムコンポーネント部、２０５…光学画像システム、２１０…ワークステージ、２１２…中央透明部、２２０…ステージライト、２２０…光源、２２１…バス、２２２…光源光、２３０…同軸光源、２４０…表面ライト、２５０…光学アセンブリ部、２５２…交換対物レンズ、２５５…ワーク光、２６０…カメラシステム、２６２…信号線、２８０…ターレットレンズアセンブリ、２８１…バス、２８６…レンズ、２８８…レンズ、２９４…モータ、２９６…信号線、３００…画像、３０１〜３０６…線、３０７…線状特徴、３１０…原点、３２０…点識別マーク、３３５…間隔、３４０…第１線定義マークセット、３４１…マーク、３４２…マーク、３４３…線分、３５０…第２線定義セットマーク、３５１…マーク、３５２…マーク、３５３…線分、４００…処理画像、４１０…処理画像、５００…メンバーシップ画像、５１０…メンバーシップ画像、６００…ラドン変換プロット、６０１〜６０６…位置、７００…ラドン変換プロット、７０１〜７０６…エリア、８００…メンバーシップ画像。
【図１】
2005055443.tif 000003
【図２】
2005055443.tif 000004
【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】
2005055443.tif 000009
【図８】
2005055443.tif 000010
【図９】
2005055443.tif 000011
【図１０】
2005055443.tif 000012
【図１１】
2005055443.tif 000013
【図１２】
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