(57)【要約】【課題】  任意の大きさや形状をもったムラ領域のムラの程度を正確に評価する。【解決手段】  測定対象物を撮像して画像入力し（Ｓ１）、所定の微分方向に関する一次微分を求めることにより微分画像を作成する（Ｓ２，Ｓ３）。所定のしきい値Ｔを設定して微分画像を二値化し（Ｓ５）、しきい値Ｔより高い微分値をもつ領域を着目領域として認識する（Ｓ６）。入力画像上の着目領域に対応する領域を評価対象領域として抽出し、微分方向に沿った複数の一次元画素配列の集合として認識し、その両端に位置する画素の階調値の差を当該一次元画素配列の長さで除した値を当該一次元画素配列に関する評価値として求め、求めた複数の評価値の代表値を評価対象領域についての不均一性を示す評価値とする（Ｓ８）。しきい値を更新したり（Ｓ１２）、微分方向を変更したり（Ｓ１３）して、この処理を繰り返す。【選択図】  図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
光学特性が均一であるべき測定対象物について、光学特性の不均一性を定量的に測定するための方法であって、
測定対象物を撮像することにより、所定の階調値をもった画素の集合からなる画像を入力し、これを、もしくは、必要に応じてこれに所定の画像処理を施したものを、入力画像とする画像入力段階と、
入力画像上に所定の微分方向を決定し、入力画像を構成する各画素の階調値について前記微分方向に関する一次微分を求めることにより微分画像を作成する微分段階と、
所定のしきい値を設定し、前記微分画像について、しきい値以上の画素値を有する画素については第１の画素値を与え、しきい値未満の画素値を有する画素については第２の画素値を与えることにより、前記微分画像を二値化し、二値画像を作成する二値化段階と、
前記二値画像について、前記第１の画素値を有する隣接画素の集合からなる領域を着目領域と認識する領域認識段階と、
前記入力画像から前記着目領域に対応する領域を評価対象領域として抽出し、この評価対象領域を構成する画素群を、前記微分方向に沿った複数の一次元画素配列の集合として認識し、個々の一次元画素配列の両端に位置する画素の階調値の差を当該一次元画素配列の長さで除した値を当該一次元画素配列に関する不均一性を示す評価値として求め、前記複数の一次元画素配列について求めた複数の評価値の代表値を、前記評価対象領域についての不均一性を示す評価値と決定する評価値決定段階と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする光学特性の不均一性測定方法。
【請求項２】
請求項１に記載の測定方法において、
微分段階で、所定の微分方向に関する一次微分処理を行う機能をもった空間フィルタを用意し、入力画像に対して前記空間フィルタを用いたフィルタリング処理を実行することにより、微分画像を作成することを特徴とする光学特性の不均一性測定方法。
【請求項３】
請求項１または２に記載の測定方法において、
微分段階で、１つの入力画像に対して複数通りの微分方向を決定し、個々の微分方向についてそれぞれ微分画像を作成し、
二値化段階で、複数通りの微分画像のそれぞれに対応する二値画像を作成し、
領域認識段階で、複数通りの二値画像のそれぞれについて着目領域を認識し、
評価値決定段階で、前記各着目領域にそれぞれ対応する評価対象領域についての評価値を求めることを特徴とする光学特性の不均一性測定方法。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれかに記載の測定方法において、
二値化段階で、１つの微分画像に対して複数通りのしきい値を設定し、個々のしきい値を用いて１つの微分画像に対して複数通りの二値画像を作成し、
領域認識段階で、複数通りの二値画像のそれぞれについて着目領域を認識し、
評価値決定段階で、前記各着目領域にそれぞれ対応する評価対象領域についての評価値を求めることを特徴とする光学特性の不均一性測定方法。
【請求項５】
請求項４に記載の測定方法において、
初期しきい値Ｔおよびステップ幅ΔＴを予め定めておき、Ｔ＋ΔＴなる値を新たなしきい値とする更新処理を、所定回数もしくは二値画像が得られなくなる直前の回数まで、繰り返し行うことにより、複数通りのしきい値を設定することを特徴とする光学特性の不均一性測定方法。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれかに記載の測定方法において、
評価値決定段階において、１つの評価対象領域を構成する複数の一次元画素配列について求めた複数の評価値の平均値もしくは最大値を、当該評価対象領域についての代表値として用いることを特徴とする光学特性の不均一性測定方法。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれかに記載の測定方法を構成する各段階に加えて、
良否判定の対象製品を測定対象物として与えたときに、評価値決定段階で得られる評価値が、所定の許容条件を満たす場合には良品、前記許容条件を満たさない場合には不良品と判定する良否判定段階をコンピュータに実行させることを特徴とする製品良否判定方法。
【請求項８】
請求項１〜６のいずれかに記載の光学特性の不均一性測定方法もしくは請求項７に記載の製品良否判定方法を構成する各段階をコンピュータに実行させるためのプログラムまたはこのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項９】
光学特性が均一であるべき測定対象物について、光学特性の不均一性を定量的に測定するための装置であって、
測定対象物を撮像することにより、所定の階調値をもった画素の集合からなる画像を取り込む撮像部と、
前記撮像部によって取り込まれた画像をデジタルデータとして入力し、これを、もしくは、必要に応じてこれに所定の画像処理を施したものを、入力画像とする画像入力部と、
入力画像を構成する各画素の階調値について、所定の微分方向に関する一次微分を求めることにより微分画像を作成する微分処理部と、
所定のしきい値を用いて、前記微分画像について、しきい値以上の画素値を有する画素については第１の画素値を与え、しきい値未満の画素値を有する画素については第２の画素値を与えることにより、前記微分画像を二値化し、二値画像を作成する二値化処理部と、
前記二値画像について、前記第１の画素値を有する隣接画素の集合からなる領域を着目領域と認識する領域認識部と、
前記入力画像から前記着目領域に対応する領域を評価対象領域として抽出し、この評価対象領域を構成する画素群を、前記微分方向に沿った複数の一次元画素配列の集合として認識し、個々の一次元画素配列の両端に位置する画素の階調値の差を当該一次元画素配列の長さで除した値を当該一次元画素配列に関する不均一性を示す評価値として求め、前記複数の一次元画素配列について求めた複数の評価値の代表値を、前記評価対象領域についての不均一性を示す評価値と決定する評価値算出部と、
を備えることを特徴とする光学特性の不均一性測定装置。
【請求項１０】
請求項９に記載の測定装置において、
撮像部が、画像入力部の制御下で測定対象物を所定の搬送方向に搬送する搬送装置と、搬送中の前記測定対象物の表面上の線状視野領域を撮像するラインセンサカメラと、前記線状視野領域を照明する光源と、を有することを特徴とする光学特性の不均一性測定装置。
【請求項１１】
請求項９または１０に記載の測定装置において、
微分処理部が、所定の微分方向に関する一次微分処理を行う機能をもった空間フィルタを用いて、入力画像に対するフィルタリング処理を実行することにより、微分画像を作成することを特徴とする光学特性の不均一性測定装置。
【請求項１２】
請求項１１に記載の測定装置において、
それぞれ異なる微分方向に関する一次微分処理を行う機能をもった複数通りの空間フィルタを記憶したフィルタ記憶部を備え、
微分処理部が、このフィルタ記憶部から読み出した複数通りの空間フィルタを用いて、１つの入力画像に対して複数通りの微分画像を作成する機能を有し、
二値化処理部が、前記複数通りの微分画像のそれぞれに対応する二値画像を作成する機能を有し、
領域認識部が、複数通りの二値画像のそれぞれについて着目領域を認識する機能を有し、
評価値算出部が、前記各着目領域にそれぞれ対応する評価対象領域についての評価値を求める機能を有することを特徴とする光学特性の不均一性測定装置。
【請求項１３】
請求項９〜１２のいずれかに記載の測定装置において、
複数通りのしきい値を設定する機能をもったしきい値設定部を備え、
二値化処理部が、前記しきい値設定部で設定された個々のしきい値を用いて、１つの微分画像に対して複数通りの二値画像を作成する機能を有し、
領域認識部が、複数通りの二値画像のそれぞれについて着目領域を認識する機能を有し、
評価値算出部が、前記各着目領域にそれぞれ対応する評価対象領域についての評価値を求める機能を有することを特徴とする光学特性の不均一性測定装置。
【請求項１４】
請求項９〜１３のいずれかに記載の測定装置において、
評価値算出部が、１つの評価対象領域を構成する複数の一次元画素配列について求めた複数の評価値の平均値もしくは最大値を、当該評価対象領域についての代表値として用いることにより、評価値の算出を行うことを特徴とする光学特性の不均一性測定装置。
【請求項１５】
請求項９〜１４のいずれかに記載の不均一性測定装置に、更に良否判定部を付加することにより構成される製品良否判定装置であって、
前記良否判定部が、良否判定の対象製品を測定対象物として前記不均一性測定装置に与えたときに、評価値算出部によって算出される評価値が、所定の許容条件を満たす場合には良品、前記許容条件を満たさない場合には不良品と判定することを特徴とする製品良否判定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、光学特性の不均一性測定方法および装置ならびにこれを利用した製品良否判定方法および装置に関し、特に、本来は光学特性が均一であるべき製品について、光学特性の不均一部分の存在を認識し、製品としての良否判定を行うために利用できる技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
紙やフィルムといった一様な表面を有する材料をはじめとして、シャドウマスク、カラーフィルタ、プラズマディスプレイパネルの背面板、液晶テレビの表示画面、ブラウン管テレビの表示画面といった工業製品は、本来は光学特性が均一であるべき性質をもっている。もちろん、これらの製品も、ミクロ的に観察すれば、微細な周期的凹凸構造などが存在することになるが、マクロ的に観察すれば、均一な光学特性が得られることになる。逆に言えば、これらの工業製品をマクロ的に観察した際に、不均一性（いわゆるムラ）が生じていれば、製品として何らかの不良が生じていることになる。
【０００３】
このように、工業製品の光学特性の不均一性を測定する技術は、当該製品の出荷前の良否判定に利用することができる。たとえば、カラーフィルタの場合、開口面積の均一性や着色層の膜厚の均一性などの検査に利用することができ、プラズマディスプレイパネルの背面板では、リブ形成前のリブ材の膜厚の均一性、リブ形成後のリブ間隔の均一性、リブ間に充填される蛍光体の発光量の均一性などの検査に利用することができる。また、紙については、色や厚みの均一性の検査に利用することができ、フィルムについては、膜厚の均一性、透過率や拡散率の均一性の検査に利用することができる。
【０００４】
個々の製品に存在する不均一性領域（ムラ領域）を検査する手法としては、検査対象となる製品を撮像してデジタル画像として入力し、このデジタル画像に対して、所定の空間フィルタを利用した画像処理を施すことによりムラ領域を強調する加工を施す方法が知られている。たとえば、下記の特許文献１および２には、二次微分処理を行う機能をもった空間フィルタを用意し、入力画像に対してこの空間フィルタを用いたフィルタリング処理を実行することにより、所定の大きさおよび形状をもった色ムラ領域を強調する処理を行い、特定のムラ領域を検出する機能をもった検査装置が開示されている。
【特許文献１】特開２０００−１９９７４５号公報
【特許文献２】特開２００１−２８０５９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
前掲の特許文献１および２に開示された手法は、特定の大きさおよび形状をもったムラ領域の検出には適している。これは、二次微分処理を実行することにより、当該処理で利用した空間フィルタに応じた特定の大きさおよび形状をもったムラ領域が強調されるためである。したがって、実際に生じる可能性のあるムラ領域の大きさや形状が予測される場合には、この手法は非常に効果的である。たとえば、半径２０画素分の円形のムラ領域の発生が予想される場合であれば、そのような大きさおよび形状をもったムラ領域を強調することが可能な固有の二次微分空間フィルタを用意しておき、個々の製品についての撮像画像に対して、この空間フィルタを用いたフィルタリング処理を実行すればよい。予測どおりの大きさおよび形状をもったムラ領域が存在すれば、そのようなムラ領域はフィルタリング処理（二次微分処理）により強調されることになり、所定の方法で容易に検出することが可能になる。
【０００６】
しかしながら、ムラ領域の大きさや形状が予測できない場合、前掲の特許文献１および２に開示されているような二次微分処理を行う手法では、効率的な検査を行うことはできない。これは、特定の二次微分空間フィルタを用いたフィルタリング処理を実行しても、当該フィルタに見合った大きさおよび形状をもったムラ領域しか強調されないためである。このように、従来の光学特性の不均一性測定方法およびこれを利用した製品良否判定方法では、任意の大きさおよび形状をもったムラ領域の測定を有効に行うことができないという問題があった。
【０００７】
そこで本発明は、どのような大きさや形状をもったムラ領域でも、これを正確に認識し、精度の高い評価値を得ることができる光学特性の不均一性測定方法および装置を提供することを目的とし、また、これを利用した製品良否判定方法および装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
(1)   本発明の第１の態様は、光学特性が均一であるべき測定対象物について、光学特性の不均一性を定量的に測定するための光学特性の不均一性測定方法において、
測定対象物を撮像することにより、所定の階調値をもった画素の集合からなる画像を入力し、これを、もしくは、必要に応じてこれに所定の画像処理を施したものを、入力画像とする画像入力段階と、
入力画像上に所定の微分方向を決定し、入力画像を構成する各画素の階調値について微分方向に関する一次微分を求めることにより微分画像を作成する微分段階と、
所定のしきい値を設定し、微分画像について、しきい値以上の画素値を有する画素については第１の画素値を与え、しきい値未満の画素値を有する画素については第２の画素値を与えることにより、微分画像を二値化し、二値画像を作成する二値化段階と、
この二値画像について、第１の画素値を有する隣接画素の集合からなる領域を着目領域と認識する領域認識段階と、
入力画像から着目領域に対応する領域を評価対象領域として抽出し、この評価対象領域を構成する画素群を、微分方向に沿った複数の一次元画素配列の集合として認識し、個々の一次元画素配列の両端に位置する画素の階調値の差を当該一次元画素配列の長さで除した値を当該一次元画素配列に関する不均一性を示す評価値として求め、複数の一次元画素配列について求めた複数の評価値の代表値を、評価対象領域についての不均一性を示す評価値と決定する評価値決定段階と、
をコンピュータに実行させるようにしたものである。
【０００９】
(2)   本発明の第２の態様は、上述の第１の態様に係る光学特性の不均一性測定方法において、
微分段階で、所定の微分方向に関する一次微分処理を行う機能をもった空間フィルタを用意し、入力画像に対してこの空間フィルタを用いたフィルタリング処理を実行することにより、微分画像を作成するようにしたものである。
【００１０】
(3)   本発明の第３の態様は、上述の第１または第２の態様に係る光学特性の不均一性測定方法において、
微分段階で、１つの入力画像に対して複数通りの微分方向を決定し、個々の微分方向についてそれぞれ微分画像を作成し、
二値化段階で、複数通りの微分画像のそれぞれに対応する二値画像を作成し、
領域認識段階で、複数通りの二値画像のそれぞれについて着目領域を認識し、
評価値決定段階で、認識した各着目領域にそれぞれ対応する評価対象領域についての評価値を求めるようにしたものである。
【００１１】
(4)   本発明の第４の態様は、上述の第１〜第３の態様に係る光学特性の不均一性測定方法において、
二値化段階で、１つの微分画像に対して複数通りのしきい値を設定し、個々のしきい値を用いて１つの微分画像に対して複数通りの二値画像を作成し、
領域認識段階で、複数通りの二値画像のそれぞれについて着目領域を認識し、
評価値決定段階で、認識した各着目領域にそれぞれ対応する評価対象領域についての評価値を求めるようにしたものである。
【００１２】
(5)   本発明の第５の態様は、上述の第４の態様に係る光学特性の不均一性測定方法において、
初期しきい値Ｔおよびステップ幅ΔＴを予め定めておき、Ｔ＋ΔＴなる値を新たなしきい値とする更新処理を、所定回数もしくは二値画像が得られなくなる直前の回数まで、繰り返し行うことにより、複数通りのしきい値を設定するようにしたものである。
【００１３】
(6)   本発明の第６の態様は、上述の第１〜第５の態様に係る光学特性の不均一性測定方法において、
評価値決定段階において、１つの評価対象領域を構成する複数の一次元画素配列について求めた複数の評価値の平均値もしくは最大値を、当該評価対象領域についての代表値として用いるようにしたものである。
【００１４】
(7)   本発明の第７の態様は、上述の第１〜第６の態様に係る光学特性の不均一性測定方法を構成する各段階に加えて、
良否判定の対象製品を測定対象物として与えたときに、評価値決定段階で得られる評価値が、所定の許容条件を満たす場合には良品、許容条件を満たさない場合には不良品と判定する良否判定段階をコンピュータに実行させることにより、製品良否の判定を行うことができるようにしたものである。
【００１５】
(8)   本発明の第８の態様は、上述の第１〜第６の態様に係る光学特性の不均一性測定方法もしくは上述の第７の態様に係る製品良否判定方法を構成する各段階をコンピュータに実行させるためのプログラムを用意し、このプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して配付できるようにしたものである。
【００１６】
(9)   本発明の第９の態様は、光学特性が均一であるべき測定対象物について、光学特性の不均一性を定量的に測定するための光学特性の不均一性測定装置において、
測定対象物を撮像することにより、所定の階調値をもった画素の集合からなる画像を取り込む撮像部と、
この撮像部によって取り込まれた画像をデジタルデータとして入力し、これを、もしくは、必要に応じてこれに所定の画像処理を施したものを、入力画像とする画像入力部と、
入力画像を構成する各画素の階調値について、所定の微分方向に関する一次微分を求めることにより微分画像を作成する微分処理部と、
所定のしきい値を用いて、微分画像について、しきい値以上の画素値を有する画素については第１の画素値を与え、しきい値未満の画素値を有する画素については第２の画素値を与えることにより、微分画像を二値化し、二値画像を作成する二値化処理部と、
この二値画像について、第１の画素値を有する隣接画素の集合からなる領域を着目領域と認識する領域認識部と、
入力画像から着目領域に対応する領域を評価対象領域として抽出し、この評価対象領域を構成する画素群を、微分方向に沿った複数の一次元画素配列の集合として認識し、個々の一次元画素配列の両端に位置する画素の階調値の差を当該一次元画素配列の長さで除した値を当該一次元画素配列に関する不均一性を示す評価値として求め、複数の一次元画素配列について求めた複数の評価値の代表値を、評価対象領域についての不均一性を示す評価値と決定する評価値算出部と、
を設けるようにしたものである。
【００１７】
(10)  本発明の第１０の態様は、上述の第９の態様に係る光学特性の不均一性測定装置において、
画像入力部の制御下で測定対象物を所定の搬送方向に搬送する搬送装置と、搬送中の測定対象物の表面上の線状視野領域を撮像するラインセンサカメラと、線状視野領域を照明する光源と、により撮像部を構成したものである。
【００１８】
(11)  本発明の第１１の態様は、上述の第９または第１０の態様に係る光学特性の不均一性測定装置において、
微分処理部が、所定の微分方向に関する一次微分処理を行う機能をもった空間フィルタを用いて、入力画像に対するフィルタリング処理を実行することにより、微分画像を作成するようにしたものである。
【００１９】
(12)  本発明の第１２の態様は、上述の第１１の態様に係る光学特性の不均一性測定装置において、
それぞれ異なる微分方向に関する一次微分処理を行う機能をもった複数通りの空間フィルタを記憶したフィルタ記憶部を設け、
微分処理部が、このフィルタ記憶部から読み出した複数通りの空間フィルタを用いて、１つの入力画像に対して複数通りの微分画像を作成するようにし、
二値化処理部が、複数通りの微分画像のそれぞれに対応する二値画像を作成するようにし、
領域認識部が、複数通りの二値画像のそれぞれについて着目領域を認識するようにし、
評価値算出部が、認識した各着目領域にそれぞれ対応する評価対象領域についての評価値を求めるようにしたものである。
【００２０】
(13)  本発明の第１３の態様は、上述の第９〜第１２の態様に係る光学特性の不均一性測定装置において、
複数通りのしきい値を設定する機能をもったしきい値設定部を設け、
二値化処理部が、しきい値設定部で設定された個々のしきい値を用いて、１つの微分画像に対して複数通りの二値画像を作成するようにし、
領域認識部が、複数通りの二値画像のそれぞれについて着目領域を認識するようにし、
評価値算出部が、認識した各着目領域にそれぞれ対応する評価対象領域についての評価値を求めるようにしたものである。
【００２１】
(14)  本発明の第１４の態様は、上述の第９〜第１３の態様に係る光学特性の不均一性測定装置において、
評価値算出部が、１つの評価対象領域を構成する複数の一次元画素配列について求めた複数の評価値の平均値もしくは最大値を、当該評価対象領域についての代表値として用いることにより、評価値の算出を行うようにしたものである。
【００２２】
(15)  本発明の第１５の態様は、上述の第９〜第１４の態様に係る光学特性の不均一性測定装置に、更に、良否判定部を付加することにより製品良否判定装置を構成し、
この良否判定部が、良否判定の対象製品を測定対象物として不均一性測定装置に与えたときに、評価値算出部によって算出される評価値が、所定の許容条件を満たす場合には良品、許容条件を満たさない場合には不良品と判定するようにしたものである。
【発明の効果】
【００２３】
本発明に係る光学特性の不均一性測定方法および装置によれば、測定対象物について入力した画像の一次微分画像に基づいて評価値を算出するようにしたため、任意の大きさや形状をもったムラ領域でも、これを正確に認識し、精度の高い評価値を得ることができるようになる。また、これを利用した製品良否判定方法および装置を用いれば、より正確な良否判定が可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
以下、本発明を図示する実施形態に基づいて説明する。
＜＜＜  第１章：本発明における不均一性定量化の基本概念  ＞＞＞
本発明は、光学特性の不均一性測定方法および測定装置に係るものであり、この測定方法および測定装置は、製品良否判定方法および判定装置に利用することができる。すなわち、本発明に係る光学特性の不均一性測定装置は、本来、光学特性が均一であるべき測定対象物について、光学特性の不均一性を定量的に測定するための装置であり、製品良否判定装置は、この光学特性の不均一性測定装置による測定結果に基づいて、測定対象物として与えられた製品の良否を判定する装置である。
【００２５】
本発明の測定対象となる測定対象物は、本来、光学特性が均一であるべき物であれば、どのようなものであってもかまわない。具体的には、前述したとおり、紙、フィルム、シャドウマスク、カラーフィルタ、プラズマディスプレイパネルの背面板、液晶テレビの表示画面、ブラウン管テレビの表示画面といった様々な工業製品を、測定対象物として与えることができる。なお、本願において「光学特性が均一」とは、既に述べたとおり、マクロ的に観察した際の均一性を意味しており、ミクロ的に観察した場合に、微細な凹凸構造や周期的パターンをもった製品であっても、本発明における測定対象物として適した物になる。
【００２６】
所定の対象物について、光学特性が不均一である領域（いわゆる「ムラ領域」）を検査する場合、通常、当該対象物を撮像してデジタル画像を入力し、この入力画像に対して種々の解析を行うことにより、ムラの発生箇所を特定したり、ムラの程度を定量化したりする処理が行われる。本発明においても、測定対象物を撮像し、入力画像をデジタルデータとして取り込み、この入力画像に対して所定の処理を施すことにより、ムラの発生箇所を特定したり、ムラの程度を定量化したりすることになる。
【００２７】
たとえば、測定対象物を撮像することにより、図１の上段に示すような入力画像１０が得られた場合を考える。図１の下段は、この入力画像１０のＸ軸に沿った位置にある画素についての階調値の分布を示すグラフである。なお、ここでは、説明の便宜上、白色の階調値を０とし、グレーを経て黒色に近づくほど、階調値は増加してゆくものとする（もちろん、白黒と階調値の大小との関係は逆にしてもかまわない）。また、入力画像１０は、本来、全面が白色の均一画像（すべての画素が階調値０をもった画像）になるべきところ、実際には、２つのムラ領域１１，１２が生じてしまっているものとしよう。ここで、図１の例では、説明の便宜上、ムラ領域１１，１２は、かなり大きな領域として示されており、また、本来の白色の地の部分に比べて、かなり濃淡差が明瞭な領域として示されているが、実際の製品検査の工程では、より小さな面積をもち、より濃淡差の少ないムラ領域の検出や不均一性の定量化を行うことが可能である。
【００２８】
さて、前掲の特許文献１および２には、二次微分処理を行う機能をもった空間フィルタを用意し、入力画像１０に対してこの空間フィルタを用いたフィルタリング処理を実行することにより、所定の大きさおよび形状をもった色ムラ領域を強調する処理を行い、特定のムラ領域を検出する手法が開示されている。この手法を用いれば、たとえば、図１のムラ領域１１のように、「直径Ｌ１をもった円形のムラ領域」の発生が予測される場合には、そのような大きさおよび形状をもったムラ領域を強調することが可能な固有の二次微分空間フィルタを用意しておき、個々の製品について入力した入力画像１０に対して、この空間フィルタを用いたフィルタリング処理を実行すれば、ムラ領域１１が強調された評価用画像を得ることができ、この評価用画像に基づいて、ムラ領域１１の位置を特定したり、ムラの程度を定量化したりすることが可能になる。
【００２９】
しかしながら、このようなフィルタリング処理では、「直径Ｌ２をもった円形のムラ領域１２」に対する強調処理を行うことができないため、ムラ領域１２については十分な精度で検出することはできない。ムラ領域１２に対する強調処理を行うためには、「直径Ｌ２をもった円形のムラ領域」を強調するための別な空間フィルタを用いたフィルタリング処理を行う必要がある。また、楕円形、矩形、三角形など、さまざまな形状をもったムラ領域を強調するためには、それぞれ各形状に応じた固有の空間フィルタを用いたフィルタリング処理を行う必要がある。このように、従来の光学特性の不均一性測定方法では、任意の大きさおよび形状をもったのムラ領域の測定を有効に行うことができないという問題があることは、既に述べたとおりである。
【００３０】
本発明に係る光学特性の不均一性測定方法の特徴は、入力画像１０に対して一次微分処理を行い、得られた微分画像に基づいて、ムラが存在すると予想される評価対象領域を定め、この評価対象領域についての階調値の空間的な変化割合を、ムラの程度を示す評価値として用いるようにした点にある。以下、図１に示す例について、その基本概念を簡単に説明しよう。
【００３１】
ムラの程度を定量的に示す評価値としては、さまざまなパラメータを定義することが可能である。たとえば、図１の上段に示す例のような円形のムラ領域については、直径Ｌ１，Ｌ２の値を、そのまま「ムラの程度を示す評価値」と定義することも可能である。この場合、面積の大きなムラ領域ほど、大きな評価値が与えられることになる。一方、階調値の濃淡差に着目し、図１の下段に示すグラフにおけるピーク値を、そのまま「ムラの程度を示す評価値」と定義することも可能である。この場合、より大きな階調値をもった画素が存在するムラ領域ほど、大きな評価値が与えられることになる。
【００３２】
しかしながら、一般的な工業製品について、製品の良否を判定する検査を行う上では、人間の目で見たときに、「ムラがどれだけ目立ちやすいか」という尺度での評価値を採用するのが好ましい。すなわち、「ムラの目立ちやすさ」を示す評価値を用いれば、この評価値が所定の許容範囲内の製品であれば、ムラが存在しても、その目立ちやすさは許容範囲内に収まっている製品と判断でき、良品として出荷してもかまわないことになる。逆に、この評価値が所定の許容範囲を越えている製品であれば、かなり目立つムラが存在する製品と判断でき、不良品としての処理を行うことができる。
【００３３】
そこで、いま、図１の上段に示す２つのムラ領域１１，１２について、どちらのムラの方が目立ち易いかを考えてみる。図示の例では、説明の便宜上、ムラ領域１１，１２は、極端に濃淡差の大きな領域として描かれているため、いずれも非常に目立った領域となっているが、実際には、階調値のピーク値Ｇはより低く、地の部分に対するムラ領域の階調差は、これほど大きくはない（たとえば、図１の上段の例の場合、ムラ領域１１，１２は、白色に近い淡いグレーになる）。そのような現実的な濃淡差をもったムラ領域を考慮すると、実際には、ムラ領域１２よりもムラ領域１１の方が目立ちやすいことがわかる。その理由は、領域面積を比べれば、ムラ領域１２の方がムラ領域１１よりも広いが、階調値の空間的な変化割合は、ムラ領域１２よりもムラ領域１１の方が大きいためである。別言すれば、図１の下段のグラフの傾斜を比べると、ムラ領域１２よりもムラ領域１１の方が急俊になっているためである。これは、人間の視覚には、広い区間にわたって徐々に変化してゆく濃淡差は認識しにくいが、狭い区間での急峻な濃淡差は認識しやすい、という特性があるためと考えられる。
【００３４】
本発明では、このような点に着目し、「ムラの程度を示す評価値」として、「所定方向に関する階調値の変化を示すグラフの傾斜」を用いることにした。たとえば、図１に示す例の場合、Ｘ軸上の一次元方向に関する評価値を求めると、ムラ領域１１の場合、グラフの立ち上がり部分の傾斜は、（Ｇ−０）／（Ｌ１／２）となり、立ち下がり部分の傾斜は、（０−Ｇ）／（Ｌ１／２）となる。両者は符号が逆になるが、絶対値は同じである。同様に、ムラ領域１２の場合、グラフの立ち上がり部分の傾斜は、（Ｇ−０）／（Ｌ２／２）となり、立ち下がり部分の傾斜は、（０−Ｇ）／（Ｌ２／２）となる。こちらも、両者は符号が逆になるが、絶対値は同じである。淡い部分から濃い部分へと変化した場合も、逆に、濃い部分から淡い部分へと変化した場合も、ムラの程度として差はないので、評価値としては、上記各値の符号は無視して、絶対値だけをとれば十分である。評価値として、このような値を定義すれば、当然、ムラ領域１１の評価値の方がムラ領域１２の評価値よりも大きくなり、より目立ちやすいことが示される。
【００３５】
このような評価値を算出するためには、図１の上段に示すＸ軸に相当する方向を定義する必要があり、また、図１の下段に示す立ち上がり区間（区間Ｌ１やＬ２の左半分の区間）もしくは立ち下がり区間（区間Ｌ１やＬ２の右半分の区間）に相当する評価対象領域を認識する必要がある。このような評価対象領域は、グラフがある程度の傾斜をもって立ち上がる部分もしくは立ち下がる部分として認識可能である。そのためには、Ｘ軸方向を微分方向として、階調値の一次微分を求め、求められた微分値（すなわち、図１の下段のグラフにおける傾斜）の絶対値が所定のしきい値以上となる区間を、評価対象領域として認識すればよい。
【００３６】
以上が、本発明における不均一性定量化の基本概念であり、この手法により、光学特性が均一であるべき測定対象物について、光学特性の不均一性を定量的に測定することが可能になる。この基本概念に基づいた具体的な手法を、次章以下で詳述する。
【００３７】
＜＜＜  第２章：本発明に係る方法の基本手順  ＞＞＞
図２は、本発明に係る光学特性の不均一性測定方法（ステップＳ１〜Ｓ１３の手順）およびこれを利用した製品良否判定方法（更に、ステップＳ１４を付加した手順）の基本手順を示す流れ図である。これらの手順は、実際には、すべてコンピュータを利用して実行されることになるので、各手順は、それぞれコンピュータプログラムとして記述されることになる。
【００３８】
まず、ステップＳ１の画像入力段階では、測定対象物を撮像することにより、所定の階調値をもった画素の集合からなる画像が入力される。このステップＳ１では、たとえば、図１の上段に示すような入力画像１０が、デジタル画像データとして、コンピュータに取り込まれることになる。
【００３９】
続いて、ステップＳ２において、この入力画像１０上に、所定の微分方向を決定する処理が行われる。たとえば、図１の上段に示す例では、Ｘ軸方向に微分方向が定義されている。この微分方向は、入力画像１０上の階調値の増減の変化の度合いを調べる方向としての意味合いをもつ。原理的には、このステップＳ２において、どのような微分方向を定義してもかまわないが、実用上は、入力画像１０を構成する二次元画素配列の行または列方向に定義すれば、後の演算を最も効率的に実行することができる。図３は、入力画像１０上に定義した微分方向（一点鎖線）の例を示す平面図である。ここでは、４通りの微分方向Ｄ１〜Ｄ４を定義した例が示されている。微分方向Ｄ１は、二次元画素配列の行方向、微分方向Ｄ２は、二次元画素配列の列方向を示している。また、微分方向Ｄ３，Ｄ４は、二次元画素配列の行および列に対して斜め４５°の方向を示している。
【００４０】
図２の流れ図を見れば明らかなとおり、ステップＳ１３において、全方向の処理が完了したか否かの判断がなされ、全方向の処理が未完了である場合には、再びステップＳ２からの処理が繰り返し実行されることになるが、これは、ステップＳ２〜Ｓ１３までの処理が、複数通りの微分方向について繰り返し実行されることを意味している。たとえば、最初にステップＳ２において、図３に示す微分方向Ｄ１が決定された場合、ステップＳ２〜Ｓ１３までの第１巡目の処理では、微分方向をＤ１とする前提で処理が行われる。そして、ステップＳ１３からステップＳ２へと戻った第２巡目の処理では、たとえば、微分方向Ｄ２なる決定がなされ、ステップＳ２〜Ｓ１３までの第２巡目の処理では、微分方向をＤ２とする前提で処理が行われる。以下、同様に、微分方向をＤ３とする第３巡目の処理が行われた後、微分方向をＤ４とする第４巡目の処理が行われることになる。
【００４１】
予め、図３に示すような４通りの微分方向Ｄ１〜Ｄ４が定義されていた場合は、第４巡目の処理が完了した時点で、ステップＳ１３からステップＳ１４へと移行することになる。もちろん、よりたくさんの微分方向を定義しておくことも可能である。たとえば、斜め２２.５°の方向を含めた全８方向の微分方向を定義しておいた場合であれば、第８巡目の処理が完了した時点で、ステップＳ１３からステップＳ１４へと移行することになる。このように、複数通りの微分方向を定義して、それぞれの微分方向ごとに評価値を求めるようにしているのは、同じムラ領域であっても、微分方向の違いにより、異なる評価値が得られるためである。
【００４２】
たとえば、図１に示すムラ領域１１，１２のように、円形のムラ領域の場合は、どのような微分方向をとっても同じ評価値を得ることができるが、図４に示すムラ領域１３のような楕円形のムラ領域の場合は、微分方向のとり方によって、得られる評価値は異なる。たとえば、図示の微分方向Ｄ１をとった場合、ムラ領域１３の楕円の長軸方向に関する階調値の増減の変化の程度が評価されるのに対して、図示の微分方向Ｄ２をとった場合、ムラ領域１３の楕円の短軸方向に関する階調値の増減の変化の程度が評価されることになる。前述したとおり、本発明では「微分方向に関する階調値の変化を示すグラフの傾斜」を評価値として用いることにしているため、図４に示すようなムラ領域１３についての評価値は、微分方向をＤ１にとったときよりも、Ｄ２にとったときの方が大きくなる。
【００４３】
本発明の目的は、どのような大きさや形状をもったムラ領域でも、これを正確に認識し、精度の高い評価値を得ることにあるので、理論的には、できるだけ多くの微分方向を定義し、ステップＳ２〜Ｓ１３までの処理をできるだけ多くの回数繰り返した方が、効果的である。ただ、実用上は、図３に示すような４通りの微分方向Ｄ１〜Ｄ４を定義すれば、十分効果的な結果を得ることが可能である。
【００４４】
続いて、ステップＳ３において、入力画像１０を、ステップＳ２で決定した微分方向に関して微分する処理が行われる。たとえば、ステップＳ２において、図３に示す微分方向Ｄ１が決定された場合、入力画像１０を構成する各画素の階調値について、微分方向Ｄ１に関する一次微分を求める処理が行われ、その結果、微分画像が作成されることになる。具体的には、たとえば、図１の上段に示す入力画像１０におけるＸ軸上に配列された一次元画素配列の各階調値について、Ｘ軸方向についての微分を行えば、図１の下段のグラフで示されている関数を、変数Ｘで微分した関数が得られることになり、得られる微分値は、このグラフの傾斜を示す値になる。
【００４５】
もっとも、このステップＳ３で実施される微分処理は、１本の線上に配置された一次元画素配列に対してのみ行われるわけではなく、微分方向に配列された一次元画素配列すべてに対して実行される。たとえば、図１の上段に示す入力画像１０の場合、微分方向がＸ軸方向と決定されたら、図の行方向に配置された一次元画素配列すべてに対して微分処理が実行されることになる。したがって、たとえば、入力画像１０が、画素をｍ行ｎ列に配したマトリックスから構成されていたとすると、１行目の一次元画素配列（ｎ個の画素からなる配列）〜ｍ行目の一次元画素配列（同じくｎ個の画素からなる配列）のすべてについて、行方向に関する微分処理が行われることになり、その結果、微分値をそれぞれ画素値とする画素を、ｍ行ｎ列に配したマトリックスから構成される微分画像が得られることになる。
【００４６】
次に、ステップＳ４で、所定の初期しきい値Ｔが設定され、ステップＳ５で、得られた微分画像に対する二値化が行われる。具体的には、微分画像を構成する個々の画素について、しきい値Ｔ以上の画素値を有する画素については第１の画素値（たとえば、論理値「１」）を与え、しきい値Ｔ未満の画素値を有する画素については第２の画素値（たとえば、論理値「０」）を与えることにより、微分画像を二値化し、二値画像を作成することができる。なお、一般に、増減変動する値に対する微分処理で得られる微分値は、正負の符号を有する値となるが（増加変動は正の微分値、減少変動は負の微分値として示される）、ムラの程度を評価する上では、微分値の正負の符号は格別な意味をもたない。したがって、ステップＳ５で行われる二値化処理における「しきい値Ｔ以上か否か」とは、「微分画像を構成する個々の画素の画素値の絶対値がしきい値Ｔ以上か否か」を意味するものである。
【００４７】
図５は、ステップＳ３による微分処理およびステップＳ５による二値化処理の概念を説明するためのグラフである。図５(a) は、入力画像１０上の微分方向に沿った特定の一次元画素配列に所属する画素のもつ階調値を示すグラフであり、横軸は微分方向に沿った画素の位置を示し、縦軸は各画素のもつ階調値を示している。両端位置の画素のもつ階調値は１２０、中央位置の画素のもつ階調値は１６０になっている。図５(b) は、図５(a) に示すグラフを微分することにより得られるグラフであり、横軸は微分方向に沿った画素の位置を示し、縦軸は微分値（任意尺度）を示している。図５(a) に示すグラフの立ち上がり部分（左半分）に相当する区間では、図５(b) に示すグラフは正の値をとっており、図５(a) に示すグラフの立ち下がり部分（右半分）に相当する区間では、図５(b) に示すグラフは負の値をとっている。結局、図５(a) は入力画像を構成する一次元画素配列の各階調値を示すグラフということになり、図５(b) はこの入力画像に対する微分処理を行うことにより得られる微分画像を構成する一次元画素配列の各画素値（微分値）を示すグラフということになる。
【００４８】
ここで、図５(b) のグラフにおける絶対値が大きい部分は、図５(a) のグラフにおける傾斜が急であることを示している。既に述べたとおり、本発明では、「微分方向に関する階調値の変化を示すグラフの傾斜」をムラの程度の評価値として用いることにしているため、図５(b) のグラフにおける絶対値が大きい部分は、ムラの程度が大きい部分ということになる。ステップＳ５における二値化処理は、このムラの程度が大きい部分を着目領域として認識するための準備段階の処理ということができる。たとえば、図５(b) に示すように、所定のしきい値Ｔ１＝２を設定し、微分画像上で、しきい値Ｔ１以上の画素値を有する画素については第１の画素値「１」を与え、しきい値Ｔ未満の画素値を有する画素については第２の画素値「０」を与えるようにすれば、図５(c) に示すような画素値をもった二値画像が得られることになる。
【００４９】
なお、図５(c) では、図５(b) における微分値が正の部分について二値化を行った状態のみが示されているが、実際には、前述したとおり、微分画像を構成する個々の画素のうち、画素値（微分値）の絶対値が、しきい値Ｔ１以上である画素に対して、第１の画素値「１」が与えられることになるので、図５(c) の右半分にも、左半分と同様の矩形グラフが得られることになる。もっとも、実際は、後述するように、ステップＳ３の微分処理は、一次微分処理を行う機能をもった空間フィルタを用いたフィルタリング処理により実行されるため、微分値が正をとる微分画像と、微分値が負をとる微分画像と、がそれぞれ別個独立して作成され、それぞれについて別個独立した二値画像が得られることになる。これについては、第３章で説明する。
【００５０】
さて、図５に示すグラフは、微分方向に沿った特定の一次元画素配列に所属する画素についての処理プロセスを示すものであるが、実際には、これと同様の処理プロセスが、他の一次元画素配列についても実行されることになる（入力画像が、ｍ行ｎ列のマトリックスから構成されていた場合、１行目〜ｍ行目まで全ｍ行の一次元画素配列について同様の処理が実行される）。したがって、最終的に得られる二値画像は、たとえば、図６に示すような二次元画像になる（入力画像が、ｍ行ｎ列のマトリックスから構成されていた場合、得られる二値画像も同様にｍ行ｎ列のマトリックスから構成された画像になる）。この二値画像において、画素値「１」が与えられている領域は、元の入力画像において、ムラの程度が大きいと思われる領域ということになる。
【００５１】
図２の流れ図におけるステップＳ６の処理は、このムラの程度が大きいと思われる領域を着目領域として認識する処理である。すなわち、ステップＳ６では、得られた二値画像について、第１の画素値「１」を有する隣接画素の集合からなる領域を、着目領域と認識する領域認識処理が行われる。たとえば、図６に示す二値画像が得られた場合、図７にハッチングを施して示す領域が、着目領域Ａ１として認識されることになる。もっとも、実際の入力画像は、より多数の画素配列から構成されているため、実際には、複数の着目領域が認識されるケースも少なくない。ここでは、説明の便宜上、合計３つの着目領域Ａ１〜Ａ３が認識されたものとして、以下の説明を続けることにする。このように、第１の画素値を有する画素と第２の画素値を有する画素とによって構成される二値画像に基づいて、第１の画素値を有する隣接画素の集合からなる部分（ひとまとまりの集団となった部分）を１つの領域として認識し、個々の領域ごとに識別コードを付与する処理は、一般にラベリング処理と呼ばれている公知の処理であり、ここでは、その具体的手法についての説明は省略する。
【００５２】
図２の流れ図におけるステップＳ７〜Ｓ１０の処理は、ステップＳ６で認識された複数の着目領域について実行される処理であり、個々の領域ごとに、それぞれ評価値を決定するための処理である。まず、ステップＳ７において、領域の番号を示すパラメータｉが、初期値１に設定される。続く、ステップＳ８は、第ｉ番目の評価対象領域の評価値を決定する処理であり、ステップＳ９およびステップＳ１０を経て、この処理が全領域について完了するまで繰り返し実行されることになる。上述の例のように、合計３つの着目領域Ａ１〜Ａ３が認識された場合、パラメータｉを、ｉ＝１，２，３と順次更新させながら、ステップＳ８の処理が３回繰り返して行われることになる。
【００５３】
このステップＳ８の処理は、次の３つのプロセスから構成される。まず、第１のプロセスは、入力画像から着目領域に対応する領域を評価対象領域として抽出するプロセスである。前述したとおり、入力画像が、ｍ行ｎ列のマトリックスから構成されていた場合、得られる二値画像も同様にｍ行ｎ列のマトリックスから構成された画像になる。したがって、二値画像上で認識された個々の着目領域に基づいて、それぞれ入力画像上に全く同一位置、同一形状の領域を定義することができる。たとえば、図７に示す着目領域Ａ１は、二値画像上に定義された領域であるが、入力画像上にも、この着目領域Ａ１と全く同一位置に同一形状の対応する領域を定義することができる。ここでは、この入力画像上に定義された対応する領域を、評価対象領域ＡＡ１と呼ぶことにする。図８は、このようにして、入力画像１０上に３つの評価対象領域ＡＡ１，ＡＡ２，ＡＡ３が定義された例を示す平面図である。これらの領域は、二値画像上で認識された着目領域Ａ１，Ａ２，Ａ３にそれぞれ対応して定義された領域である。
【００５４】
ステップＳ８で行われる第１のプロセスでは、このような評価対象領域ＡＡ１，ＡＡ２，ＡＡ３が、入力画像１０から抽出されることになる。この３つの評価対象領域ＡＡ１，ＡＡ２，ＡＡ３は、いずれも所定の階調値をもった画素の集合からなる領域である。しかも、「特定の微分方向（ステップＳ２で決定された微分方向）に関する階調値の変化を示すグラフの傾斜が大きい領域」であり、ムラの程度が大きいと予想される領域ということになる。
【００５５】
ステップＳ８で行われる第２のプロセスは、個々の評価対象領域を構成する画素群を、微分方向に沿った複数の一次元画素配列の集合として認識し、個々の一次元画素配列の両端に位置する画素の階調値の差を当該一次元画素配列の長さで除した値を当該一次元画素配列に関する不均一性を示す評価値として求める処理である。この処理を具体例に即して説明しよう。ここでは、二値画像上で認識された図７に示すような着目領域Ａ１に対応して、入力画像から、図９に示すような評価対象領域ＡＡ１が抽出された場合を考える。ここで、微分方向は、図示のとおり、横方向（画素配列の行方向）であるものとする。もちろん、二値画像上で認識された着目領域Ａ１（図７）と、入力画像上で定義された評価対象領域ＡＡ１（図９）とは、同一位置に存在する同一形状の領域となっている。
【００５６】
図９に示されているとおり、この評価対象領域ＡＡ１は、第１行目〜第８行目までの全８行の一次元画素配列の集合によって構成されている。図９の右側に示したＬ１〜Ｌ８は、各行の一次元画素配列の長さ（横方向に並んだ画素の総数）を示すものである。また、各一次元画素配列の左端の画素内に記されたａ１〜ａ８および右端の画素内に記されたｂ１〜ｂ８は、当該画素のもつ階調値を示している。すなわち、一般式で示せば、第ｊ行目の一次元画素配列は、長さＬｊをもった画素配列であり、左端の画素の階調値はａｊ、右端の画素の階調値はｂｊということになる。本発明では、この第ｊ行目の一次元画素配列に関する階調値の不均一性を示す評価値として、ａｊとｂｊとの差（絶対値）を、長さＬｊで除した値を用いるようにしている。たとえば、第１行目の一次元画素配列に関する階調値の不均一性を示す評価値は、ａ１とｂ１との差を、長さＬ１＝３で除した値ということになり、第２行目の一次元画素配列に関する階調値の不均一性を示す評価値は、ａ２とｂ２との差を、長さＬ２＝５で除した値ということになる。
【００５７】
要するに、個々の一次元画素配列の両端に位置する画素の階調値の差（絶対値）を当該一次元画素配列の長さで除した値が、当該一次元画素配列に関する不均一性を示す評価値として定義されることになる。このような評価値の定義の仕方は、第１章で述べた本発明における不均一性定量化の基本概念に応じたものであり、「微分方向に関する階調値の変化を示すグラフの傾斜の度合い」をムラの程度の評価値として用いるという基本的な考え方に基づくものである。結局、図９に示す評価対象領域ＡＡ１については、第１行目〜第８行目までの全８行の一次元画素配列のそれぞれについて、所定の評価値が求められることになる。
【００５８】
ステップＳ８で行われる第３のプロセスは、こうして求められた複数の一次元画素配列についての評価値の代表値を算出し、この代表値を、評価対象領域ＡＡ１についての不均一性を示す評価値と決定する処理である。代表値としては、たとえば、平均値や最大値を用いることができる。たとえば、図９に示す例の場合、平均値を代表値として用いるのであれば、第１行目〜第８行目までの全８行の一次元画素配列のそれぞれについて求めた評価値の平均値が、評価対象領域ＡＡ１全体についての評価値ということになる。また、最大値を代表値として用いるのであれば、第１行目〜第８行目までの全８行の一次元画素配列のそれぞれについて求めた評価値の最大値が、評価対象領域ＡＡ１全体についての評価値ということになる。
【００５９】
以上、図２の流れ図におけるステップＳ８の処理を説明したが、結局、この処理は、第ｉ番目の評価対象領域を構成する複数の一次元画素配列についての評価値に基づいて、当該評価対象領域の全体としての評価値を決定する処理ということができる。この処理は、ステップＳ９，Ｓ１０を経て、すべての評価対象領域について繰り返し実行されることになる。たとえば、図８に示すように、３つの評価対象領域ＡＡ１，ＡＡ２，ＡＡ３が抽出された場合には、それぞれの領域について、評価値が１つずつ決定されることになる。
【００６０】
続く、ステップＳ１１では、しきい値Ｔを更新するか否かが判断され、更新する場合には、ステップＳ１２において、「Ｔ＋ΔＴ」を新たなしきい値Ｔとする更新処理を行い、ステップＳ５からの処理を繰り返すことになる。
【００６１】
既に述べたとおり、しきい値Ｔは、ステップＳ５における二値化処理に利用されるパラメータであり、しきい値Ｔが異なれば、ステップＳ５で得られる二値画像も異なってくる。たとえば、図５(b) には、微分画像に対して、Ｔ１＝２なるしきい値を用いた二値化処理が行われた例が示されており、その結果、図５(c) に示すような二値画像が得られている。これに対して、図１０は、微分画像に対して、Ｔ２＝４なるしきい値を用いた二値化処理が行われた例を示している。図１０(a) に示す入力画像および図１０(b) に示す微分画像は、それぞれ図５(a) に示す入力画像および図５(b) に示す微分画像と全く同じものである。ところが、二値化処理に用いるしきい値が異なるため、図１０(c) に示す二値画像は、図５(c) に示す二値画像とは異なっている。
【００６２】
実際に得られる二値画像は、二次元平面上での着目領域を画定させるための二次元画像になるが、二値化処理を行う際に用いるしきい値に応じて、得られる着目領域の大きさ、形状、位置が異なることになり、結果的に、入力画像から抽出される評価対象領域の大きさ、形状、位置も異なってくる。したがって、たとえば、図８に示されている３つの評価対象領域ＡＡ１，ＡＡ２，ＡＡ３は、あくまでも所定のしきい値を前提とした領域であり、二値化処理時に用いるしきい値が変われば、全く別な評価対象領域が定義されることになる。もちろん、入力画像１０上に得られる評価対象領域の数も、しきい値を変えることにより変化する可能性があり、別なしきい値で二値化処理を行った結果、たとえば、評価対象領域ＡＡ３が消滅してしまったり、評価対象領域ＡＡ２が２つの領域に分裂してしまったりすることもありうる。
【００６３】
図１１は、二値化処理時に用いるしきい値を変えることにより、評価対象領域の大きさおよび評価値が大きく変化することを示すグラフである。図１１(a) には、入力画像の階調値を示すグラフと、その微分値を示すグラフとが示されている。横軸は、微分方向に関する位置を示し、縦軸は入力画像の階調値（左側軸）もしくは微分画像の画素値（微分値：右側軸）を示している。この図１１(a) に示す微分画像に対して、しきい値Ｔ＝１なる設定で二値化処理を行ったとすると、微分画像を示すグラフ上の点Ｐ１〜Ｐ４に対応する領域が、評価対象領域として抽出されることになる。図１１(b) は、こうして抽出された評価対象領域の区間幅Ｌ（１）を示している。一方、図１１(a) に示す微分画像に対して、しきい値Ｔ＝３なる設定で二値化処理を行ったとすると、微分画像を示すグラフ上の点Ｐ２〜Ｐ３に対応する領域が、評価対象領域として抽出されることになる。図１１(c) は、こうして抽出された評価対象領域の区間幅Ｌ（３）を示している。図１１(b) に示されている区間幅Ｌ（１）と図１１(c) に示されている区間幅Ｌ（３）とは大きく異なっている。
【００６４】
また、各評価対象領域について算出される評価値も大きく異なることになる。たとえば、図１１(b) に示すように、区間幅Ｌ（１）をもった評価対象領域が抽出された場合、両端の画素の階調値をａ（１），ｂ（１）とすれば、評価値は、（ｂ（１）−ａ（１））÷Ｌ（１）として与えられるのに対して、図１１(c) に示すように、区間幅Ｌ（３）をもった評価対象領域が抽出された場合、両端の画素の階調値をａ（３），ｂ（３）とすれば、評価値は、（ｂ（３）−ａ（３））÷Ｌ（３）として与えられる。両端の画素の階調値の差は、前者の方が後者よりも大きいものの、区間幅も前者の方が後者より大きくなるため、図示の例では、後者の評価値の方が前者の評価値よりも大きくなる。これは、図１１(b) に示す区間幅Ｌ（１）全体の階調値の変動の傾斜よりも、図１１(c) に示す区間幅Ｌ（３）の階調値の変動の傾斜の方がより急峻であるためである。
【００６５】
このように、広い区間幅Ｌ（１）の部分に着目した場合の評価値が比較的低い値であったとしても、狭い区間幅Ｌ（３）の部分に着目すれば、より高い評価値が得られるような場合、ムラの目立ちやすさの基準としては、狭い区間幅Ｌ（３）の部分に着目した高い評価値を採用すべきである。別言すれば、図１１に示す例の場合、二値化処理時に用いるしきい値は、Ｔ＝１ではなく、Ｔ＝３とすべきであることがわかる。しかしながら、実際には、任意の入力画像が与えられた場合に、当該入力画像に最適のしきい値を決定することは困難である。
【００６６】
そこで、本実施形態では、二値化段階で、１つの微分画像に対して複数通りのしきい値を設定し、個々のしきい値を用いて１つの微分画像に対して複数通りの二値画像を作成し、領域認識段階で、複数通りの二値画像のそれぞれについて着目領域を認識し、評価値決定段階で、各着目領域にそれぞれ対応する評価対象領域についての評価値を求めるようにしている。具体的には、図２の流れ図において、まず、ステップＳ４において、初期しきい値Ｔを所定の値に設定するとともに、所定のステップ幅ΔＴを予め定めておき、ステップＳ１２において、「Ｔ＋ΔＴ」なる値を新たなしきい値Ｔとする更新処理を実行し、しきい値を徐々に高めながら、ステップＳ５〜ステップＳ１１までの処理を繰り返し実行するようにしている。
【００６７】
ステップＳ１１において、しきい値Ｔを更新するか否かを判断する必要があるが、この判断は、たとえば、更新回数を所定回数に設定しておくことにより行うことができる。具体的には、更新回数を５回というように予め設定しておけば、ステップＳ１２における更新処理を５回行うことにより、合計６通りのしきい値について、ステップＳ５〜ステップＳ１１の処理を繰り返すことができる。この場合、毎回、異なる評価対象領域が抽出され、個々の評価対象領域についてそれぞれ所定の評価値が与えられることになる。
【００６８】
なお、しきい値Ｔの値が大きくなると、実質的に二値画像が得られない状態も生じる。たとえば、図１１(a) に示す例の場合、しきい値Ｔ＝１，２，３までは、それぞれ二値画像を得ることができるが、Ｔ＝４に更新されると、しきい値以上の微分値を示す部分が存在しないため、二値画像は得られなくなる。そこで、ステップＳ１１では、しきい値Ｔを更新した場合に二値画像が得られるか否かを確認し、二値画像が得られる限り、更新を行うような判断を行うようにしてもよい。この場合、二値画像が得られなくなる直前まで、ステップＳ１１からステップＳ１２を経て、ステップＳ５からの処理が繰り返して実行されることになる。
【００６９】
こうして、ステップＳ１１において、しきい値Ｔの更新を行わないと判断されると、ステップＳ１３へと移行し、予め設定しておいた全微分方向についての処理が完了するまで、ステップＳ２からの処理が繰り返し実行されることになる。具体的には、前述したとおり、図３に示す４通りの微分方向Ｄ１〜Ｄ４を予め設定しておいた場合、ステップＳ２からの処理が、合計４巡にわたって繰り返されることになる。結局、ステップＳ２の微分方向決定処理では、同一の入力画像に対して複数通りの微分方向が決定され、ステップＳ３では、同一の入力画像について、個々の微分方向ごとにそれぞれ別個の微分画像が作成されることになる。もちろん、ステップＳ５の二値化処理段階では、複数通りの微分画像のそれぞれに対応する二値画像が作成され、ステップＳ６の認識段階では、複数通りの二値画像のそれぞれについて着目領域の認識が行われ、ステップＳ７〜Ｓ９では、各着目領域にそれぞれ対応する評価対象領域についての評価値が求められ、そのような処理が、複数通りのしきい値について繰り返されることになる。
【００７０】
こうして、ステップＳ１３において、すべての微分方向についての処理が完了したと判断されると、最後のステップＳ１４において、良否判定の処理が行われる。この処理は、測定対象物として与えられた対象製品が良品であるか、不良品であるかを判定する処理であり、ステップＳ８で決定された個々の評価対象領域についての評価値が、所定の許容条件を満たす場合には良品、この許容条件を満たさない場合には不良品と判定する処理である。
【００７１】
図２に示す実施形態の場合、微分方向が同一であっても、しきい値Ｔを変えることにより、複数通りの評価対象領域が抽出されることになるので、微分方向を変えれば、更に多数の評価対象領域が抽出されることになる。そして、これら多数の評価対象領域のそれぞれについて、固有の評価値が決定されることになる。ステップＳ１４の良否判定段階では、これら多数の評価対象領域について得られた多数の評価値を総合的に考慮して、所定の許容条件を満たすか否かが判定される。
【００７２】
具体的には、たとえば、多数の評価値の平均値が、許容範囲として設定した所定の値以下であれば、良品と判断することにしてもよい。あるいは、多数の評価値のすべてが、許容範囲として設定した所定の値以下であるときに限り、良品と判定することにし、許容範囲を越える評価値が１つでも存在した場合には、これを不良品と判定することも可能である。また、許容範囲を越える評価値が３つ以上存在した場合には、これを不良品と判定する、という方法をとることも可能である。要するに、得られた多数の評価値に関して、所定の許容条件を設定しておき、この条件を満たしている限り、良品であるとする判定を行うアルゴリズムであれば、どのようなアルゴリズムを採用してもかまわない。
【００７３】
＜＜＜  第３章：空間フィルタを用いた微分処理  ＞＞＞
前章では、図２の流れ図を参照しながら、本発明に係る方法の基本手順を述べた。ここでは、この流れ図におけるステップＳ３の一次微分処理を、空間フィルタを用いたフィルタリング処理として実行する具体的な手法を説明する。
【００７４】
いま、図１２に示すように、入力画像１０を構成する第ｉ行目、第ｊ列目の画素のもつ階調値を、Ｐ（ｉ，ｊ）と表すことにし、この入力画像１０に対して、図示のような空間フィルタ２０を適用したフィルタリング処理を行うことを考える。この空間フィルタ２０は、一次微分処理用のフィルタであり、その実体は、３行３列のマトリックスである。ここでは、この空間フィルタ２０を構成するマトリックスの各値を、Ｃ１１〜Ｃ３３と表すことにする。空間フィルタ２０を用いたフィルタリング処理は、次のような方法で、第ｉ行目、第ｊ列目の画素のもつ階調値Ｐ（ｉ，ｊ）から、新たな階調値Ｑ（ｉ，ｊ）を生成することによって行われる。すなわち、新たな階調値Ｑ（ｉ，ｊ）は、図１２の最下欄に示す式による演算で求められる。この式で、各項の係数Ｃ１１〜Ｃ３３は、上述したとおり、空間フィルタ２０を構成するマトリックスの各値であり、階調値Ｐ（ｉ，ｊ）等は、図１２の上段に示すように、第ｉ行目、第ｊ列目の画素およびその周囲の各画素のもつ階調値である。
【００７５】
このようにして、入力画像１０上の第ｉ行目、第ｊ列目の画素およびその周囲の各画素のもつ階調値に基づいて、第ｉ行目、第ｊ列目の画素の新たな階調値Ｑ（ｉ，ｊ）を算出する、という処理を、任意のｉ，ｊについて行えば、新たな階調値Ｑ（ｉ，ｊ）をもった画素の集合として、処理画像３０を得ることができる。要するに、処理画像３０は、入力画像１０に対して、空間フィルタ２０を用いたフィルタリング処理の結果として得られる画像ということになる。このようなフィルタリング処理は、原画像に種々の効果を与える画像処理として、広く知られている手法であり、空間フィルタ２０として、一次微分処理用のフィルタを用いれば、入力画像１０を所定の微分方向について微分した微分画像を、処理画像３０として得ることができる。
【００７６】
図１３は、このような微分処理に利用可能な一次微分処理用の空間フィルタ（カーネル）の具体例を示す平面図である。具体的には、図１３(a) ，(b) に示す空間フィルタは、図３に示す微分方向Ｄ１に関する微分処理を行う機能を有し、図１３(c) ，(d) に示す空間フィルタは、図３に示す微分方向Ｄ２に関する微分処理を行う機能を有し、図１３(e) ，(f) に示す空間フィルタは、図３に示す微分方向Ｄ３に関する微分処理を行う機能を有し、図１３(g) ，(h) に示す空間フィルタは、図３に示す微分方向Ｄ４に関する微分処理を行う機能を有している。同一の微分方向に関して、２通りの空間フィルタが示されているのは、各空間フィルタが正負の方向性を有しているからである。
【００７７】
たとえば、図１３(a) ，(b) に示す空間フィルタは、いずれも図３に示す微分方向Ｄ１に関する微分処理を行う機能を有しているが、図１３(a) に示す空間フィルタは、主として図５(b) に示す正の微分値を示す領域（左半分）の微分画像を生成する機能（図５(a) に示す入力画像の立ち上がり部分を検出する機能）を有し、逆に、図１３(b) に示す空間フィルタは、主として図５(b) に示す負の微分値を示す領域（右半分）の微分画像を生成する機能（図５(a) に示す入力画像の立ち下がり部分を検出する機能）を有する。
【００７８】
結局、図１３に示す空間フィルタを用いて微分処理を行えば、図３に示す４通りの微分方向Ｄ１〜Ｄ４についての微分処理が可能であるが、それぞれ方向を考慮した８通りの微分方向＋Ｄ１，−Ｄ１，＋Ｄ２，−Ｄ２，＋Ｄ３，−Ｄ３，＋Ｄ４，−Ｄ４を定義した取り扱いを行い、図２の流れ図におけるステップＳ１３では、合計８方向についての繰り返しが完了するまで、ステップＳ２へと戻る処理が行われることになる。この８回の繰り返し処理におけるステップＳ３の微分処理では、図１３(a) 〜(h) に示す８通りの空間フィルタが順に利用されることになる。
【００７９】
このように、微分段階で、所定の微分方向に関する一次微分処理を行う機能をもった空間フィルタを用意し、入力画像に対してこの空間フィルタを用いたフィルタリング処理を実行するようにすれば、本発明に必要な微分画像を作成することが可能になる。
【００８０】
なお、図１３に示す空間フィルタは、一次微分処理を行う機能をもった空間フィルタの一例を示すものであり、本発明の実施にあたって利用する空間フィルタは、この図１３に示す空間フィルタに限定されるものではない。たとえば、図１４(a) ，(b) に示す空間フィルタは、図１３(a) ，(b) に示す空間フィルタと同様に、微分方向Ｄ１についての微分処理を行う機能をもったフィルタである。図１３に示す空間フィルタが、３行３列のマトリックスで構成されていたのに対し、図１４に示す空間フィルタは、５行５列のマトリックスで構成されている点で異なっている。また、図１３あるいは図１４に示す空間フィルタは、マトリックスを構成する数字が、０、１、−１のいずれかであるが、数字に重みづけをした空間フィルタ（いわゆるソーベルフィルタ）を用いてもかまわない。
【００８１】
＜＜＜  第４章：本発明に係る装置の基本構成  ＞＞＞
最後に、図１５のブロック図を参照しながら、本発明に係る製品良否判定装置の基本構成を説明する。この装置は、光学特性が均一であるべき測定対象物Ｖについて、光学特性の不均一性を定量的に測定する機能を有し、測定対象物Ｖとして与えられた対象製品の良否判定を行うことができる。
【００８２】
図に一点鎖線で示すとおり、この装置は、制御演算部１００と撮像部２００によって構成されている。撮像部２００は、測定対象物Ｖを撮像することにより、所定の階調値をもった画素の集合からなる画像を取り込む機能を有する。撮像部２００によって取り込まれた画像は、制御演算部１００で処理され、不均一性の定量的な測定および製品の良否判定が行われる。制御演算部１００は、図示のとおり、画像入力部１１０、微分処理部１２０、フィルタ記憶部１２５、二値化処理部１３０、しきい値設定部１３５、領域認識部１４０、評価値算出部１５０、良否判定部１６０によって構成されている。もっとも、実際には、この制御演算部１００は、パソコンなどの汎用コンピュータに、専用のプログラムを組み込むことにより構成され、上述した各構成要素は、個々のプログラムの機能によって実現されることになる。もちろん、このコンピュータには、必要に応じて、マウスやキーボードなどの入力装置や、ディスプレイや警報器などの出力装置が接続される。
【００８３】
一方、撮像部２００は、図示のとおり、光源２１０、ラインセンサカメラ２２０、搬送装置２３０によって構成されている。搬送装置２３０は、画像入力部１１０の制御下で測定対象物Ｖを所定の搬送方向に搬送する機能を有する機械的な構成要素であり、具体的には、たとえば、ベルトコンベアやコロコンベアなどによって構成することができる。ラインセンサカメラ２２０は、搬送装置２３０によって搬送中の測定対象物Ｖの表面上の線状視野領域Ｅ（図では、紙面に垂直な線分）を撮像する機能を有しており、光源２１０は、この線状視野領域Ｅを照明する機能を有している。図に示されている破線は、光源２１０からの照明光と、その反射光の光路を示すものである。
【００８４】
測定対象物Ｖは、図の右方に示す搬送方向へと徐々に搬送されてゆく。したがって、ラインセンサカメラ２２０は、測定対象物Ｖ上に形成された線状視野領域Ｅについての一次元画像を撮像する機能しか有していないが、測定対象物Ｖを搬送方向へ移動させることにより、線状視野領域Ｅを二次元平面に沿って走査することが可能になり、画像入力部１１０には、測定対象物Ｖの上面の二次元画像が入力されることになる。
【００８５】
もっとも、ここに示す撮像部２００は、一例として開示したものであり、撮像部２００は、必ずしもラインセンサカメラ２２０と搬送装置２３０によって構成する必要はなく、たとえば、エリアセンサカメラ（二次元ＣＣＤカメラなど）によって構成することも可能である。また、必ずしも測定対象物Ｖからの反射光を受光する形態にする必要はなく、測定対象物Ｖが透光性を有する場合は、測定対象物Ｖからの透過光を受光する形態にしてもかまわない。
【００８６】
測定対象物Ｖは、前述したとおり、紙、フィルム、シャドウマスク、カラーフィルタ、プラズマディスプレイパネルの背面板、液晶テレビの表示画面、ブラウン管テレビの表示画面といった様々な工業製品であり、本来、光学特性が均一であるべき物であれば、どのようなものであってもかまわない。もっとも、この装置は、必ずしも測定対象物Ｖの「上面の構造的な不均一性」を測定するだけでなく、「測定対象物Ｖの上面に形成された膜の厚みの不均一性」を測定する用途にも利用することが可能である。たとえば、測定対象物Ｖ上に、ある程度の透光性を有する材料からなる膜が形成されていた場合、膜の上面で反射した光と膜を透過して下面で反射した光との干渉による輝度分布が得られ、この輝度分布は膜厚の分布に依存したものになる。したがって、この装置により、測定対象物Ｖの上面に形成された厚みの不均一性を測定し、膜厚の良否判定を行うようなことも可能である。
【００８７】
画像入力部１１０は、撮像部２００によって取り込まれた画像をデジタルデータからなる入力画像として入力する機能を有する。なお、必要に応じて、撮像部２００によって取り込まれた画像に対して、所定の画像処理を施したものを、入力画像として取り扱うことも可能である。たとえば、撮像部２００によって取り込まれた画像に対して、ガウシアンフィルタ、メディアンフィルタ、平均値フィルタ、などのノイズ除去フィルタを用いたフィルタリング処理を施し、処理後に得られる画像を入力画像として、以下の処理を続行するようにしてもよい。
【００８８】
微分処理部１２０は、画像入力部１１０で用意された入力画像を微分する処理を実行する構成要素である。具体的には、既に述べたとおり、入力画像を構成する各画素の階調値について、所定の微分方向に関する一次微分を求めることにより微分画像を作成する処理が行われる。フィルタ記憶部１２５には、それぞれ異なる微分方向に関する一次微分処理を行う機能をもった複数通りの空間フィルタ（たとえば、図１３に示すような８通りの空間フィルタ）が記憶されている。微分処理部１２０は、フィルタ記憶部１２５に記憶されている複数通りのフィルタを順次読み出し、各フィルタを用いて、それぞれ入力画像に対するフィルタリング処理を実行することにより、複数通りの微分画像を作成することになる。
【００８９】
二値化処理部１３０は、所定のしきい値を用いて、微分処理部１２０から与えられる各微分画像について、しきい値以上の画素値を有する画素については第１の画素値を与え、しきい値未満の画素値を有する画素については第２の画素値を与えることにより、二値画像を作成する処理を実行する。しきい値設定部１３５は、複数通りのしきい値を設定する機能を有しており、二値化処理部１３０は、このしきい値設定部１３５で設定された個々のしきい値を用いて、１つの微分画像に対して複数通りの二値画像を作成する処理を行う。
【００９０】
領域認識部１４０は、二値化処理部１３０で作成された各二値画像について、第１の画素値を有する隣接画素の集合からなる領域を着目領域と認識する処理を行う。ここで認識された着目領域は、評価値算出部１５０へと伝えられる。評価値算出部１５０は、まず、領域認識部１４０から伝えられた着目領域に基づいて、画像入力部１１０に用意されている入力画像から、この着目領域に対応する領域を評価対象領域として抽出する処理を行う。そして、微分処理部１２０から与えられる情報に基づいて、当該評価対象領域に対応する微分方向を認識し、当該評価対象領域を構成する画素群を、微分方向に沿った複数の一次元画素配列の集合として認識する。そして、既に述べたとおり、個々の一次元画素配列の両端に位置する画素の階調値の差を当該一次元画素配列の長さで除した値を当該一次元画素配列に関する不均一性を示す評価値として求める。最後に、複数の一次元画素配列について求めた複数の評価値の代表値を、当該評価対象領域についての不均一性を示す評価値と決定する。代表値としては、前述したとおり、複数の一次元画素配列について求めた複数の評価値の平均値もしくは最大値を用いるようにすればよい。
【００９１】
こうして求められた各評価対象領域ごとの評価値は、良否判定部１６０へと与えられる。良否判定部１６０は、評価値算出部１５０によって算出された評価値が、所定の許容条件を満たす場合には、測定対象物Ｖとして与えられた製品を良品と判定し、許容条件を満たさない場合には不良品と判定する処理を行う。具体的な判定条件については、既に述べたとおりである。
【００９２】
なお、実用上は、搬送手段２３０によって、多数の製品を連続的に搬送路上に流した状態で、撮像部２００による撮像を順次行い、その結果に基づいて、制御演算部１００による良否判定を行うことになる。その場合、不良品との判定がなされた場合には、何らかの警報器を用いた報知処理が実行されるようにしておくのが望ましい。そうすれば、オペレータは、警報器による報知処理がなされたときに流れている製品を不良品と判断して、これをラインから取り除くことができる。もちろん、警報器による出力に基づいて、不良品を自動的に排除するような機構を設けておくことも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００９３】
【図１】本発明に係る不均一性測定方法の測定対象となる対象物から取り込んだ入力画像の一例を示す平面図（上段）およびこの入力画像のＸ軸に沿った階調値分布を示すグラフ（下段）である。
【図２】本発明に係る光学特性の不均一性測定方法およびこれを利用した製品良否判定方法の基本手順を示す流れ図である。
【図３】入力画像１０上に定義した微分方向の例を示す平面図である。
【図４】楕円状のムラ領域１３が存在する入力画像１０の一例を示す平面図である。
【図５】図２に示す流れ図におけるステップＳ３による微分処理およびステップＳ５による二値化処理の概念を説明するためのグラフである。
【図６】図２に示す流れ図におけるステップＳ５による二値化処理の結果として得られる二値画像の一例を示す平面図である。
【図７】図２に示す流れ図におけるステップＳ６による認識処理の結果として認識された着目領域の一例を示す平面図である。
【図８】入力画像１０上に３つの評価対象領域ＡＡ１，ＡＡ２，ＡＡ３が定義された例を示す平面図である。
【図９】図７に示す着目領域Ａ１に対応する領域として入力画像から抽出された評価対象領域ＡＡ１を示す平面図である。
【図１０】図５とは異なるしきい値を用いて二値化処理を行った結果を示すグラフである。
【図１１】二値化処理時に用いるしきい値を変えることにより、評価対象領域の大きさおよび評価値が大きく変化することを示すグラフである。
【図１２】空間フィルタを用いた微分処理の概念を説明する平面図である。
【図１３】本発明における微分処理に利用可能な一次微分処理用の空間フィルタの具体例を示す平面図である。
【図１４】本発明における微分処理に利用可能な一次微分処理用の空間フィルタの別な具体例を示す平面図である。
【図１５】本発明に係る製品良否判定装置の基本構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００９４】
１０：入力画像
１１〜１３：ムラ領域
２０：一次微分処理用空間フィルタ
３０：処理画像（微分画像）
１００：制御演算部
１１０：画像入力部
１２０：微分処理部
１２５：フィルタ記憶部
１３０：二値化処理部
１３５：しきい値設定部
１４０：領域認識部
１５０：評価値算出部
１６０：良否判定部
２００：撮像部
２１０：光源
２２０：ラインセンサカメラ
２３０：搬送装置
Ａ１：着目領域
ＡＡ１〜ＡＡ３：評価対象領域
ａ１〜ａ８，ｂ１〜ｂ８：両端にある画素の階調値
ａ（１），ａ（３），ｂ（１），ｂ（３）：両端にある画素の階調値
Ｃ１１〜Ｃ３３：空間フィルタ用マトリックスの数値
Ｄ１〜Ｄ４：微分方向
Ｅ：線状視野領域
Ｇ：階調値のピーク値
Ｌ１〜Ｌ８：ムラ領域／一次元画素配列の長さ
Ｌ（１），Ｌ（３）：区間長
Ｐ１〜Ｐ４：グラフ上の点
Ｐ（ｉ，ｊ）：入力画像上の階調値
Ｑ（ｉ，ｊ）：処理画像上の階調値
Ｓ１〜Ｓ１４：流れ図の各ステップ
Ｔ，Ｔ１，Ｔ２：二値化処理のためのしきい値
Ｖ：測定対象物（対象製品）
【図１】
2005127823.tif 000003
【図２】
2005127823.tif 000004
【図３】
2005127823.tif 000005
【図４】
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【図５】
2005127823.tif 000007
【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
2005127823.tif 000013
【図１２】
2005127823.tif 000014
【図１３】
2005127823.tif 000015
【図１４】
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【図１５】
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