(57)【要約】【課題】従来、簡略化した低コストな構成でフィルタに残留した異物を検出することができないという課題があった。【解決手段】流体を濾過フィルタの表面の画像情報を取得するスキャナ１と、スキャナ１から出力される画像情報を受け付ける画像情報受付部２と、画像情報受付部２が受け付けた画像情報から、フィルタの表面の異物に関する情報である異物情報を取得する異物情報取得部３と、異物情報取得部３が取得した異物情報を出力する出力部４とを具備する。【選択図】図１
2007304065.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
流体を濾過するフィルタの表面に付着した異物を検出する異物検出装置であって、
前記フィルタの表面の画像情報を取得するスキャナと、
前記スキャナから出力される画像情報を受け付ける画像情報受付部と、
前記画像情報受付部が受け付けた画像情報から、前記フィルタの表面の異物に関する情報である異物情報を取得する異物情報取得部と、
前記異物情報取得部が取得した異物情報を出力する出力部とを具備する異物検出装置。
【請求項２】
前記異物情報取得部は、
前記画像情報受付部が受け付けた画像情報から、前記フィルタの表面の異物を検出する異物検出手段と、
前記異物検出手段が検出した異物についての前記異物情報を取得する異物情報取得手段とを具備する請求項１記載の異物検出装置。
【請求項３】
流体を濾過するフィルタの表面に付着した異物を検出する異物検出方法であって、
前記フィルタの表面の画像情報をスキャナを用いて取得する取得ステップと、
前記取得ステップで取得した画像情報を受け付ける画像情報受付ステップと、
前記画像情報受付ステップで受け付けた画像情報から、前記フィルタの表面の異物に関する情報である異物情報を取得する異物情報取得ステップと、
前記異物情報取得ステップで取得した異物情報を出力する出力ステップとを具備する異物検出方法。
【請求項４】
前記異物情報取得ステップは、
前記画像情報受付ステップにより受け付けた画像情報から、前記フィルタの表面の異物を検出する第一のステップと、
前記第一のステップにより検出した異物についての前記異物情報を取得する第二のステップとを具備する請求項３記載の異物検出方法。
【請求項５】
前記第二のステップは、前記異物の数の計数結果を含む異物情報を取得する請求項４記載の異物検出方法。
【請求項６】
前記第二のステップは、前記異物の形状に関する情報である形状情報を含む前記異物情報を取得する請求項４記載の異物検出方法。
【請求項７】
前記第二のステップは、前記形状情報ごとに前記異物を分類した場合の、各分類ごとの異物の数の計数結果を含む異物情報を取得する請求項６記載の異物検出方法。
【請求項８】
前記第二のステップは、前記異物の色に関する情報である色情報を含む前記異物情報を取得する請求項４記載の異物検出方法。
【請求項９】
前記第二のステップは、前記色情報ごとに前記異物を分類した場合の、各分類ごとの異物の数の計数結果を含む異物情報を取得する請求項８記載の異物検出方法。
【請求項１０】
前記第二のステップは、前記異物の形状に関する情報である形状情報と、前記異物の色に関する情報である色情報と、を含む前記異物情報を取得する請求項４記載の異物検出方法。
【請求項１１】
前記第二のステップは、前記形状情報および色情報について前記異物を分類した場合の、各分類ごとの異物の数の計数結果を含む異物情報を取得する請求項１０記載の異物検出方法。
【請求項１２】
前記第二のステップは、前記スキャナの解像度の情報を取得し、当該解像度の情報を用いて、前記異物の実際の大きさに関する情報を算出し、当該算出した情報を含む異物情報を取得する請求項４記載の異物検出方法。
【請求項１３】
流体を濾過するフィルタの表面に付着した異物を検出する処理をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
コンピュータに、
スキャナを用いて取得された前記フィルタの表面の画像情報を受け付ける画像情報受付ステップと、
前記画像情報受付ステップで受け付けた画像情報から、前記フィルタの表面の異物に関する情報である異物情報を取得する異物情報取得ステップと、
前記異物情報取得ステップで取得した異物情報を出力する出力ステップとを実行させるためのプログラム。
【請求項１４】
流体を濾過するフィルタの表面に付着した異物を検出する処理をコンピュータに実行させるためのプログラムが記録された記録媒体であって、
コンピュータに、
スキャナを用いて取得された前記フィルタの表面の画像情報を受け付ける画像情報受付ステップと、
前記画像情報受付ステップで受け付けた画像情報から、前記フィルタの表面の異物に関する情報である異物情報を取得する異物情報取得ステップと、
前記異物情報取得ステップで取得した異物情報を出力する出力ステップとを実行させるためのプログラムが記録された記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、流体中の異物を検出する異物検出装置等に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、製品の液体洗浄や、空気洗浄に用いた液体や気体をフィルタで濾過することで、液体中や気体中に混入した樹脂片や金属片などの異物を分離することが行われていた。このようにすることで、異物の検出が可能となるため、異物の発生状況を調べることで、製造ラインにおいて正常に製品が製造されているか否かの判断等が行われていた。
【０００３】
このような液体等の流体に混入した樹脂片や、金属片等の異物等を検査する方法として、例えば、製品の製造過程で、洗浄等に用いられる水等の液状物を、フィルタで濾過し、そのフィルタの表面を、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ  Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅｓ）カメラで撮像し、その撮像結果として得られた画像情報に対して画像処理を行うこと等により、異物を検査する方法等が知られていた（例えば、特許文献１）。
【０００４】
このような方法においては、二次元的に移動可能なＣＣＤカメラを、検査対象となるフィルタ上を移動させ、フィルタを縦横に細分化された単位に区切って複数撮影し、これらの撮影により得られた画像情報を画像処理することにより、異物を検出していた。
【特許文献１】特開２００５−２２１２９１号公報（第１頁、第１図等）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来の異物検出方法において用いられているＣＣＤカメラは、撮像の被写界深度が深く、高解像度の画像を取得することができるが、撮影可能な視野が狭いため、フィルタを縦横に細分化された単位に区切って撮影する必要があった。このためには、隣接する領域を重複して撮影したり、撮影されなかった領域が発生しないよう、撮影箇所に対する位置決め精度を高くする必要があるが、このような位置決め精度を向上させるためには、サーボモータや位置検出器等を、ＣＣＤカメラや、フィルタを配置するステージ等に取り付ける必要があり、検出に用いられる装置が複雑化したり、装置の製造コストが高くなってしまう、という課題があった。
【０００６】
また、撮影ごとに、ＣＣＤカメラ等の移動や、位置決め等を、繰り返す必要があり、撮影に手間がかかる、という課題があった。
【０００７】
さらに、細分割して撮影した複数の領域にまたがって存在する異物が検出された場合、それぞれが、各画像情報において別々の異物としてカウントされてしまい、正確な異物の検出結果を得ることができないという課題があった。また、このような複数の領域にまたがった異物を１つの異物として検出したり、異物の面積を合算したりするためには、新たにソフトウェアを用いた処理が必要となるため、処理が複雑化してしまうと考えられる。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の異物検出装置は、流体を濾過するフィルタの表面に付着した異物を検出する異物検出装置であって、前記フィルタの表面の画像情報を取得するスキャナと、前記スキャナから出力される画像情報を受け付ける画像情報受付部と、前記画像情報受付部が受け付けた画像情報から、前記フィルタの表面の異物に関する情報である異物情報を取得する異物情報取得部と、前記異物情報取得部が取得した異物情報を出力する出力部とを具備する異物検出装置である。
【０００９】
かかる構成により、例えば、汎用性のある安価なスキャナを用いることで、簡略化した低コストな構成で、フィルタに残留した異物を検出することが可能となる。また、フィルタから、複数の画像情報を、毎回位置決めを行いながら取得する必要がなく、異物検出時の手間を削減させることができる。
【００１０】
また、本発明の異物検出装置は、前記異物検出装置において、前記異物情報取得部は、前記画像情報受付部が受け付けた画像情報から、前記フィルタの表面の異物を検出する異物検出手段と、前記異物検出手段が検出した異物についての前記異物情報を取得する異物情報取得手段とを具備する異物検出装置である。
【００１１】
かかる構成により、簡略化した低コストな構成で、フィルタに残留した異物を検出することが可能となる。また、フィルタから、複数の画像情報を、毎回位置決めを行いながら取得する必要がなく、異物検出時の手間を削減させることができる。
【００１２】
本発明の異物検出方法は、流体を濾過するフィルタの表面に付着した異物を検出する異物検出方法であって、前記フィルタの表面の画像情報をスキャナを用いて取得する取得ステップと、前記取得ステップで取得した画像情報を受け付ける画像情報受付ステップと、前記画像情報受付ステップで受け付けた画像情報から、前記フィルタの表面の異物に関する情報である異物情報を取得する異物情報取得ステップと、前記異物情報取得ステップで取得した異物情報を出力する出力ステップとを具備する異物検出方法である。
【００１３】
かかる構成により、例えば、汎用性のある安価なスキャナを用いることで、簡略化した低コストな構成で、フィルタに残留した異物を検出することが可能となる。また、フィルタから、複数の画像情報を、毎回位置決めを行いながら取得する必要がなく、異物検出時の手間を削減させることができる。
【００１４】
また、本発明の異物検出方法は、前記異物検出方法において、前記異物情報取得ステップは、前記画像情報受付ステップにより受け付けた画像情報から、前記フィルタの表面の異物を検出する第一のステップと、前記第一のステップにより検出した異物についての前記異物情報を取得する第二のステップとを具備する異物検出方法である。
【００１５】
かかる構成により、簡略化した低コストな構成で、フィルタに残留した異物を検出することが可能となる。また、フィルタから、複数の画像情報を、毎回位置決めを行いながら取得する必要がなく、異物検出時の手間を削減させることができる。
【００１６】
また、本発明の異物検出方法は、前記異物検出方法において、前記第二のステップは、前記異物の数の計数結果を含む異物情報を取得する異物検出方法である。
【００１７】
かかる構成により、異物の発生状況を正確に知ることができ、例えば、製造ラインにおける異常等を把握することができる。
【００１８】
また、本発明の異物検出方法は、前記異物検出方法において、前記第二のステップは、前記異物の形状に関する情報である形状情報を含む前記異物情報を取得する異物検出方法である。
【００１９】
かかる構成により、どのような形状の異物が発生しているかを把握することが可能となり、発生している異物から、例えば製造ラインの異常箇所等を把握することが可能となる。
【００２０】
また、本発明の異物検出方法は、前記異物検出方法において、前記第二のステップは、前記形状情報ごとに前記異物を分類した場合の、各分類ごとの異物の数の計数結果を含む異物情報を取得する異物検出方法である。
【００２１】
かかる構成により、異物の形状によって、異物の種類や発生頻度を正確に把握でき、例えば製造ラインの異常箇所等を正確に把握することが可能となる。
【００２２】
また、本発明の異物検出方法は、前記異物検出方法において、前記第二のステップは、前記異物の色に関する情報である色情報を含む前記異物情報を取得する異物検出方法である。
【００２３】
かかる構成により、どのような色の異物が発生しているかを把握することが可能となり、発生している異物から、例えば製造ラインの異常箇所等を把握することが可能となる。
【００２４】
また、本発明の異物検出方法は、前記異物検出方法において、前記第二のステップは、前記色情報ごとに前記異物を分類した場合の、各分類ごとの異物の数の計数結果を含む異物情報を取得する異物検出方法である。
【００２５】
かかる構成により、異物の色によって、異物の種類や発生頻度を正確に把握でき、例えば製造ラインの異常箇所等を正確に把握することが可能となる。
【００２６】
また、本発明の異物検出方法は、前記異物検出方法において、前記第二のステップは、前記異物の形状に関する情報である形状情報と、前記異物の色に関する情報である色情報と、を含む前記異物情報を取得する異物検出方法である。
【００２７】
かかる構成により、どのような形状の異物やどのような色の異物が発生しているかを把握することが可能となり、発生している異物から、例えば製造ラインの異常箇所等を把握することが可能となる。
【００２８】
また、本発明の異物検出方法は、前記異物検出方法において、前記第二のステップは、前記形状情報および色情報について前記異物を分類した場合の、各分類ごとの異物の数の計数結果を含む異物情報を取得する異物検出方法である。
【００２９】
かかる構成により、異物の形状や、異物の色、もしくはこれらの組み合わせによって、異物の種類や発生頻度を正確に把握でき、例えば製造ラインの異常箇所等を正確に把握することが可能となる。
【００３０】
また、本発明の異物検出方法は、前記異物検出方法において、前記第二のステップは、前記スキャナの解像度の情報を取得し、当該解像度の情報を用いて、前記異物の実際の大きさに関する情報を算出し、当該算出した情報を含む異物情報を取得する異物検出方法である。
【００３１】
かかる構成により、異物の実際の大きさを容易に把握することができる。これにより、異物の大きさ等を感覚的に理解しやすい単位で評価できるため、異物混入の評価を正確に行うことができる。また、解像度の異なるスキャナで検出したフィルタ上の異物に関しても、同じ単位で比較評価することが可能となる。
【発明の効果】
【００３２】
本発明による異物検出装置等によれば、簡略化した低コストな構成で、フィルタに残留した異物を検出することが可能となる。
【００３３】
また、本発明による異物検出装置等によれば、異物検出時の手間を削減させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３４】
以下、異物検出装置等の実施形態について図面を参照して説明する。なお、実施の形態において同じ符号を付した構成要素は同様の動作を行うので、再度の説明を省略する場合がある。
【００３５】
（実施の形態）
図１は、本実施の形態における異物検出装置のブロック図である。
【００３６】
異物検出装置は、スキャナ１、画像情報受付部２、異物情報取得部３、および出力部４を具備する。異物情報取得部３は、異物検出手段３１、および異物情報取得手段３２を備えている。
【００３７】
スキャナ１は、フィルタの表面の画像情報を取得する。スキャナ１は、具体的には、１以上の撮像素子を、被写体、ここではフィルタ、の表面に沿って移動させながら、被写体に当てた光の反射光、もしくは透過光を各撮像素子で読み取ることで、被写体表面の画像を読み取り、画像情報に変換するものである。一般に、スキャナ１においては、スキャナ１内の撮像素子をフィルタ２００の表面に沿って、通常は１回、場合によっては数回移動させるだけで、フィルタ２００全体の画像情報を取得することができるため、被写体であるフィルタとスキャナ１との相対的な位置関係を移動させたりする必要がなく、画像情報を取得するために要する時間は短時間で済むとともに、得られる画像内に位置ずれ等が発生しない。スキャナ１から出力される画像情報は、通常デジタルデータであるが、アナログデータであっても良い。また、画像情報のファイル形式等は問わない。スキャナ１は、被写体に当てた光の反射光を読み取る反射式のスキャナであることが好ましいが、フィルタの材質や色等によっては被写体に当てた光の透過光を読み取る透過型のスキャナであっても良い。スキャナ１の被写体を読み出せる幅、および長さは、被写体であるフィルタ以上の幅および長さを有するものが好ましい。スキャナ１としては、通常は、被写体を読み取る読み取り面が上にあるものが用いられるが、読み取り面が下にあっても良い。ここでは、スキャナ１として、特に、画像読み取り時に、被写体であるフィルタの位置とスキャナ１の位置とが移動しないスキャナ、例えばいわゆるフラットベッドスキャナ等を用いる場合について説明する。スキャナ１は、自機器内にドライバ等を有し、このドライバ等による制御に応じて、画像を読み取っても良いし、後述する画像情報受付部２等が有しているドライバ等による制御に応じて画像を読み取っても良い。スキャナ１は、読み出す画像の解像度が指定可能である。例えば、スキャナ１は、予め設定された解像度で画像を読み出すことが可能である。スキャナ１の解像度は、検出対象となる異物の大きさにもよるが、２４００ｄｐｉ（ｄｏｔ  ｐｅｒ  ｉｎｃｈ）以上であることが好ましく、４８００ｄｐｉ以上であることがより好ましい。例えば、検出したい異物の大きさが、５０μｍ程度のものである場合、４８００ｄｐｉの解像度で読み取ると、１画素あたりのサイズは、約５μｍ程度となり、十分に異物を検出できることが分かる。スキャナ１は、カラースキャナであっても、モノクロスキャナであってもよい。また、スキャナ１が読み取る画像の階調数は問わない。例えば、スキャナ１が読み取る画像は、２階調の白黒画像であっても良いし、２５６階調のグレースケール画像であっても良いし、フルカラー画像であってもよい。なお、スキャナ１の基本的な構造や画像を読み取る動作等については公知技術であるので、説明は省略する。
【００３８】
ここで、フィルタは、流体、すなわち水等の液体や空気等の気体から異物を濾過できるものであれば、どのようなものであっても良い。また大きさや厚さ等は問わない。例えば、フィルタは、不織布や、織布、海綿体等、どのような材質であっても良い。フィルタの大きさや材質等は、用途に応じて設定される。なお、ここでは、スキャナ１により、読み出したフィルタの表面の画像情報から、異物を検出するため、フィルタの色は、異物を判別しやすい色、例えば、フィルタにより分離されると想定される異物に対して、彩度や色彩や明度等が大きく異なる色であることが好ましい。
【００３９】
画像情報受付部２は、スキャナ１から出力される画像情報を受け付ける。画像情報受付部２は、受け付けた画像情報を、図示しないメモリやハードディスク等に蓄積しても良い。画像情報受付部２は、入力手段であるスキャナ１のドライバを有していてもいなくても良い。画像情報受付部２の受け付ける入力は、例えば、スキャナからの有線や無線の通信による入力等であり、入力手段はどのようなものであってもよい。画像情報受付部２は、ＭＰＵ（ｍｉｃｒｏ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｕｎｉｔ）およびメモリや、スキャナ１のドライバや、ＵＳＢインターフェースカードあるいはＩＥＥＥ１３９４インターフェースカード等の、有線や無線通信の受信デバイス等で実現され得る。
【００４０】
異物情報取得部３は、画像情報受付部２が受け付けた画像情報から、フィルタの表面の異物に関する情報である異物情報を取得する。異物に関する情報とは、具体的には、異物が１つ以上存在していることを示すことができる情報であっても良いし、画像情報に示される異物の数や、位置の情報であっても良いし、面積、長径、短径、周囲長、円相当径、円形度、アスペクト比等の異物の形状に関する情報である形状情報であっても良い。アスペクト比とは、長径と短径との比であり、ここでは長径の値を短径の値で割った値である。また、異物に関する情報は、画像情報により示される異物の濃度、ＲＧＢ値すなわち赤色、緑色、青色の値、色相、彩度、明度等の色に関する情報であっても良い。また、異物に関する情報は、これらの情報を一以上含むものであっても良い。また、異物に関する情報は、これらの形状情報や、色情報ごとに異物を分類した場合の、各分類ごとの異物の数の計数結果を含むものであってもよい。なお、ここでは、異物情報取得部３が、異物検出手段３１と、異物情報取得手段３２とにより構成されている場合について説明するが、画像情報内から異物に関する情報を取得できる技術であれば、他の技術も利用可能である。異物情報取得部３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。異物情報取得部の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００４１】
異物検出手段３１は、画像情報受付部２が受け付けた画像情報から、フィルタの表面の異物を検出する。ここで述べる異物の検出とは、少なくとも異物と異物以外とを識別できる状態とすることであり、具体的には、画像情報において、異物の領域と異物以外の領域とを識別できる状態とすることである。また、これに加えて、異物の位置を指定する情報を取得したり、異物にラベル等の識別情報を付与してもよい。例えば、異物検出手段３１は、画像情報受付部２が受け付けた多階調の画像情報、例えばカラーやグレースケールの画像情報を、所定の閾値により、白黒二値の画像情報に変換して、白、あるいは黒で表示されている部分を、異物の位置として識別できるようにしてもよい。このようなカラーやグレースケールの画像情報を、白黒二値の画像情報に変換する処理については、公知技術であるので、説明は省略する。本実施の形態における異物検出手段３１の処理の詳細な例については、図２を用いて後述する。なお、画像情報を用いて異物を検出する処理としては、一般的に知られている画像情報から背景とは異なる画像の部分や領域を選択することが可能な処理や、背景とは異なる画像の部分を背景とは異なる色等で表示することが可能な処理等であれば、利用可能である。なお、上述したような異物の領域等を判別する処理や、識別可能な異物について、ラベルを付与していく処理については、公知技術であるので説明は省略する。異物検出手段３１は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。異物検出手段３１の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００４２】
異物情報取得手段３２は、異物検出手段３１が検出した異物についての異物情報を取得する。例えば、異物情報取得手段３２は、異物の数の計数結果を含む異物情報を取得する。異物の数の計数は、例えば、画像情報において異物検出手段３１が検出した異物の数を計数することにより行われる。また、異物情報取得手段３２は、上述した異物の形状に関する情報である形状情報を含む異物情報を取得する。例えば、異物情報取得手段３２は、異物検出手段３１が異物であると検出した画素のうちの、画像情報上でつながっているものについて、そのつながっている数等を計数することで、異物のサイズや、面積等の形状情報を取得することが可能である。なお、画像情報から、連続した所定の属性を有する画素を検出したりする処理等は公知技術であるので、説明は省略する。また、異物情報取得手段３２は、このようにして形状情報ごとに異物を分類した場合の、各分類ごとの異物の数を計数し、その計数結果を含む異物情報を取得するようにしても良い。また、例えば、異物情報取得手段３２は、異物検出手段３１が検出した異物の色に関する情報である色情報を含む異物情報を取得する。例えば、異物情報取得手段３２は、異物検出手段３１が異物であると検出した画素のうちの、画像情報上でつながっているものについて、そのつながっている画素の色情報の平均値を計数することで、異物の色情報を取得することが可能である。また、異物情報取得手段３２は、このようにして色情報ごとに異物を分類した場合の、各分類ごとの異物の数を計数し、その計数結果を含む異物情報を取得するようにしても良い。また、異物情報取得手段３２は、形状情報と色情報との両方を含む異物情報を取得してもよい。また、この形状情報および色情報について異物を分類した場合の、各分類ごとの異物の数の計数結果を含む異物情報を取得してもよい。このとき、例えば、色情報及び形状情報がともに、所定の条件を満たす異物の数を計数するようにしてもよい。また、異物情報取得手段３２は、スキャナ１の解像度の情報を取得し、この解像度の情報を用いて、異物の実際の大きさに関する情報を算出し、この算出した情報を含む異物情報を取得するようにしてもよい。例えば、スキャナの解像度の情報から、画像情報の各画素あたりのサイズが算出できるため、この各画素あたりのサイズの情報から、上述した形状情報を用いて、異物の実際の大きさ、例えば、実際の面積、長径、短径、周囲長等を算出してもよい。異物情報取得手段３２が、スキャナ１の解像度の情報を取得する方法等は問わない。例えば、スキャナ１が画像情報に、画像を読み出した際の解像度の情報を付加して出力するようにし、この画像情報に付加された解像度の情報を、異物情報取得部３２が、画像情報から読み出しても良い。また、異物情報取得手段３２が、スキャナ１のドライバ等から、画像情報を読み出すときの解像度を設定する情報を、適宜読み出すことで、解像度の情報を取得するようにしても良い。異物情報取得手段３２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。異物情報取得手段３２の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００４３】
出力部４は、異物情報取得部３が取得した異物情報を出力する。ここでは特に、異物情報取得手段３２が取得した異物情報を出力する。ここで述べる出力とは、ディスプレイへの表示、プリンタによる紙等への印字、外部の装置への送信等を含む概念である。出力部４は、ディスプレイ等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。出力部は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。
【００４４】
次に、異物検出装置の動作について図２のフローチャートを用いて説明する。
【００４５】
（ステップＳ２０１）スキャナ１は、画像を読み取るタイミングであるか否かを判断する。スキャナ１がどのようなタイミングで画像の読み出しを行うか否かを判断するかは問わない。例えば、図示しない受付部等を介して、他の処理部やユーザから、画像を読み出す指示を受け付けた場合に、画像を読み取っても良いし、スキャナ１等の電源等が投入されたことをトリガーとして、画像を読み取っても良い。画像を読み出すタイミングである場合、ステップＳ２０２へ進み、タイミングでない場合、ステップＳ２０１に戻る。なお、画像情報受付部２が、スキャナ１のドライバを有している場合、この処理は、画像情報受付部２が行うようにしても良い。
【００４６】
（ステップＳ２０２）スキャナ１は、フィルタの表面の画像を読み取り、画像情報を取得する。そして取得した画像情報を出力する。例えば、スキャナ１は、当該スキャナ１の画像を読み取る位置に載置されたフィルタの表面の画像を読み取り、画像情報を構成することで、画像情報を取得する。そして、この画像情報を、画像情報受付部２に出力する。なお、スキャナ１が画像を読み出して画像情報を取得する処理については、公知技術であるので、詳細な説明は省略する。
【００４７】
（ステップＳ２０３）画像情報受付部２は、スキャナ１から送信される画像情報を受け付ける。
【００４８】
（ステップＳ２０４）異物検出手段３１は、画像情報受付部２の受け付けた画像情報を用いて平滑化画像を取得する。平滑化画像とは、画像を構成する各画素の輝度等を滑らかにならした画像である。平滑化画像を得る処理の一例を具体的に説明すると、異物検出手段３１は、画像情報の各画素について、各画素の周辺の画素の輝度の平均値を算出する。異物検出手段３１は、画像情報受付部２の受け付けた画像情報がグレースケールの画像情報であれば、その階調を示す値であるグレースケール値を輝度情報として取得する。また、異物検出手段３１は、画像情報がカラーの画像情報、例えばＲＧＢカラーモデル等の画像情報であれば、ＲＧＢの各チャンネルの階調の値から、例えば、（０．３×Ｒ）＋（０．５９×Ｇ）＋（０．１１×Ｂ）（ただし、Ｒ、Ｇ、Ｂは、それぞれＲＧＢチャンネルの階調の値）等の式を用いて算出してもよい。そして、この輝度の平均値の値を階調の値としてもつ画素で、各画素をそれぞれ置き換えてグレースケール画像を得る。このグレースケール画像がここでは平滑化画像である。ただし、平滑化画像を得る処理としては、上記の処理以外の処理を用いても良い。また、平滑化画像も、上記の平滑化画像以外の平滑化画像を用いても良い。なお、平滑化画像として、予め所定の画像、例えば、流体を濾過する前のフィルタの画像等、を用意しておき、これを読み出すようにしても良い。
【００４９】
（ステップＳ２０５）異物検出手段３１は、ステップＳ２０４において取得された平滑化画像と、画像情報受付部２の受け付けた画像情報との差分演算を行う。差分演算とは、具体的には、画像情報を構成する値の差を求める演算である。具体的には、異物検出手段３１は、画像情報受付部２の受け付けた画像情報がグレースケールの画像情報であれば、各画素の階調の値と、平滑化画像の各画素の階調の値との差分演算を行う。異物検出手段３１は、画像情報受付部２の受け付けた画像情報がカラーの画像情報であれば、各画素の輝度と、平滑化画像の各画素の階調の値との差分演算を行う。この場合、各画素の輝度は、必要であれば、上述したようにＲＧＢの各チャンネルの階調の値等から算出してもよい。
【００５０】
（ステップＳ２０６）異物検出手段３１は、異物を検出する。具体的には、異物検出手段３１は、ステップＳ２０５により得られた差分演算の結果と、予め設定しておいた閾値とを比較して、比較結果から、各画素が異物を示している画素であるか否かを判断する。例えば、差分演算の結果の絶対値と、閾値とを比較して、差分演算の結果の絶対値が、閾値よりも高ければ、異物を示す画素であると判断し、閾値よりも低ければ、異物の存在しないフィルタを示す画素であると判断する。なお、異物検出手段３１は、この判断結果に応じて、画像情報受付部２の受け付けた画像情報の各画素の値を、閾値よりも高いか否かを示す値に相当する二値に変更した二値化画像を構成してもよい。例えば閾値以上の画素、すなわち異物を示す画素の値を「１」、閾値未満の画素、すなわち異物を示さない画素の値を「０」に設定する。なお、ステップＳ２０４とステップＳ２０５とにおいて説明したように、画像情報と、その画像情報の平滑化画像との差分演算を行い、この差分演算の結果の絶対値と、閾値との比較結果に応じて、各画素の値を二値のいずれかの値に変更した画像情報を構成する処理は、いわゆる動的二値化処理と呼ばれる処理である。そして、異物検出手段３１は、各画素の判断結果を用いて、さらに、異物を示す画素同士がつながっているかを判断していき、異物を示す画素がつながっている領域を、１つの異物を示す領域であると判断する。この結果、異物検出手段３１は、フィルタ上の異物を検出することができる。なお、異物検出手段３１は、検出した異物、すなわち異物を示す領域のそれぞれに対して、ラベリング処理等の識別情報を付加する処理を行うようにしても良い。また、上記の閾値は、予め実験等を行うことにより設定することが好ましく、また、フィルタの種類、例えば色等、が異なるごと等に変更することが好ましい。なお、ここでは、異物を検出する精度を高めるため、画像情報と、この画像を平滑化した平滑化画像との差分とを比較するようにしたが、高い精度が要求されない場合や、処理の負担を軽減したい場合や、処理時間を短縮したい場合等には、画像情報を、予め設定した閾値と比較して、その比較値に対する値の大小から、各画素が異物を示す画素であるか否かを判断するようにしても良い。
【００５１】
（ステップＳ２０７）異物情報取得手段３２は、異物情報を取得する。例えば、異物検出手段３１は、ステップＳ２０６による異物の検出結果に応じて、異物を示している領域の数、あるいは各異物を示す領域に付与されたラベル数等を計数することで、異物数を示す異物情報を取得する。また、異物情報取得手段３２は、ステップＳ２０６による異物の検出結果に応じて、各異物を示している領域の画素数等を計数したりすることで、各異物のサイズ等の形状情報を取得する。また、異物情報取得手段３２は、画像情報受付部２の受け付けた画像情報の、各異物を示している領域の画素の色情報を取得する。例えば、各領域の各画素の色情報、例えば輝度の平均値等を求め、これを異物の色情報とする。なお、所定の領域を構成する画素の情報等から、この領域についての形状情報や、色情報等を取得する処理については、公知技術であるので説明は省略する。
【００５２】
（ステップＳ２０８）出力部４は、異物情報取得手段３２の取得した異物情報を出力する。例えば、出力部４は、異物情報取得手段３２の取得した異物情報を、ディスプレイ等に表示しても良いし、メモリ等に蓄積しても良い。
【００５３】
なお、図２のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。
【００５４】
以下、本実施の形態における異物検出装置の具体的な動作について説明する。異物検出装置の概念図は図３である。ここでは、異物検出装置は、スキャナ１と情報処理装置１００とにより構成されている。また、情報処理装置１００は、画像情報受付部２、異物情報取得部３、および出力部４を具備しているものとする。また、情報処理装置１００は出力デバイスとして、ディスプレイ１０１を備えているものとする。また、ここでは、スキャナ１は、いわゆるガラス等の読み取り面上に、読み取り対象物を配置する反射式のフラットベッドスキャナであるとする。また、このスキャナ１の最大の読み取り可能なサイズは、例えば、横２１０ｍｍ、縦３００ｍｍであるとし、予め、読み取り範囲として、読み取り対象となるフィルタと同じサイズの領域が指定されているものとする。
【００５５】
まず、ユーザが、異物を検出したいフィルタ２００を、スキャナ１の読み取り面に配置する。このとき、フィルタ２００に付着した異物や、フィルタ２００に浸透している液体等により、スキャナ１の読み取り面を汚さないよう、フィルタ２００を透明な小袋等に入れた状態で配置したり、フィルムテープ等を、フィルタ表面に貼ったりすることが好ましい。フィルタ２００のサイズは例えば縦４ｃｍ、横５ｃｍの長方形であるとする。
【００５６】
次に、ユーザが、図示しないボタンやメニュー等を操作して読み取りの開始指示を与えると、スキャナ１は、フィルタ２００の表面の読み取りを開始する。スキャナ１がフィルタ２００の表面全体の画像を読み取る際には、スキャナ１の読み取り面が、フィルタ２００の大きさ以上であるため、フィルタ２００とスキャナ１との相対的な位置を移動させたりする必要がない。この結果、ＣＣＤカメラを使った従来の技術と比べて、画像を読み取る時間が大幅に短縮可能である。そして、読み取りにより得られた画像情報が画像情報受付部２に送信される。画像情報受付部２は、受信した画像情報を、一旦メモリ等に蓄積し、ここでは、ディスプレイ１０１に表示する。
【００５７】
図４は、画像情報受付部２が受信した、フィルタ２００の表面を読み出して得られた画像情報を示す。ここでは、画像情報はカラーの画像情報であり、画像情報の読み取り解像度は４８００ｄｐｉであったとする。このフィルタ２００は、製品の液体洗浄で使用されたフィルタであり、異物として、銅２０２や黒樹脂２０３等が複数捕捉されている。なお、ここでは、スキャナ１の画像の読み取り領域を、読み取り対象となるフィルタと同じサイズに指定した場合について説明しているが、スキャナ１の画像を読み取るサイズがフィルタ２００のサイズよりも大きい場合、得られた画像情報のうちのフィルタ２００以外の部分を自動的、あるいは手動により削除できるようにしても良い。このように、不要な部分を削除するための構成や処理については、公知技術であるので説明は省略する。
【００５８】
つぎに、異物検出部３１は、図２においてステップＳ２０４からＳ２０６の処理として示した動的二値化処理を行う。具体的には、スキャナ１が読み取った画像情報と、その画像情報の平滑化画像との差分演算を行い、差分演算の結果が、予め設定した閾値以上である画素の画素値を「１」に、閾値未満である画素の画素値を「０」に変更することで二値化画像を構成する。この動的二値化処理により、フィルタ２００との色の差が一定以上ある画素を、異物を示す画素として抽出していることとなる。
【００５９】
図５は、動的二値化処理により得られた二値化画像を示す図である。この二値化画像においては、画素値が「１」である画素を白、画素値が「０」である画素を黒として示している。
【００６０】
つぎに、異物検出部３１は、二値化画像において、異物を示す領域、すなわち画素値が「１」である画素が連続している領域を縦横方向に検出し、各領域にラベルを付与する。具体的には、各領域を示す座標、例えば領域の左上の画素の座標と、右下の画素の座標等、と関連づけて、ラベルの情報を蓄積する。ただし、ここで述べる「上下」「左右」は、便宜的に定めたもので、使用時や読み取り時のフィルタの実際の上下左右と一致する必要はない。なお、このように画素値が連続している領域を検出する処理等については公知技術であるので詳細な説明は省略する。
【００６１】
異物情報処理部３２は、異物検出部３１がラベルを付与した異物を示す領域についての異物情報を取得する。例えば、ラベルを付与した領域の数を計数することで、異物の数を示す情報を取得する。また、ラベルを付与した各領域について、各領域を構成する画素数を計数して、異物の面積を取得する。また、各領域の外周の画素数を計数して、異物の周囲長を取得する。また、異物情報処理部３２は、各領域の長径と短径とを取得する。各領域の長径とは、各領域の全ての投射方向での最大の長さであり、短径とは、長径が得られる方向に対して垂直な方向における最大の長さとする。具体的には、例えば、異物情報処理部３２は、各領域について全ての投射方向において連続している画素の画素数を計数し、得られる画素数のうちの最大の画素数を長径の値として取得する。また、この長径が得られた投射方向に対して垂直な方向において連続している画素の画素数を計数し、得られる画素数のうちの最大の画素数を短径の値として取得する。また、二値化画像の各領域内の画素に対応する、画像情報受付部２が受信した画像情報の画素の、赤（Ｒ）値、緑（Ｇ）値、青（Ｂ）値のそれぞれの平均を求めることで、異物の赤（Ｒ）値、緑（Ｇ）値、青（Ｂ）値を取得する。
【００６２】
そして、出力部４は、異物情報処理部３２が取得した異物情報を、ディスプレイ１０１に表示する。図６は、ディスプレイ１０１に表示された異物情報を示すための、異物情報リストである。この異物情報リストは、「Ｎｏ．」、「左上座標」、「右下座標」、「面積」、「周囲長」、「長径」、「短径」、「アスペクト比」、「赤値」、「緑値」、および「青値」という属性を有している。「Ｎｏ．」は、異物を示す領域に付与したラベルである。「左上座標」、「右下座標」は、異物を示す領域の左上の座標および右下の座標である。座標は、画素単位で表されている。ここでは、フィルタ２００の画像の最も左上の位置を、便宜上、座標の原点である（０，０）としている。また、原点から、右方向を正のｘ軸方向、下方向を正のｙ軸方向としている。その他の属性は、異物情報処理部３２が取得した異物情報にそれぞれ対応している。ただし、単位は画素単位で表されている。また、ここでは、「赤値」、「緑値」、および「青値」は２５６階調のデータとして示されている。なお、図６の各行をレコードと呼ぶ。
【００６３】
このような異物情報リストから、ユーザは、どのような形状情報や色情報を有する異物が、フィルタ２００のどのような位置に付着しているかを知ることができる。例えば、「Ｎｏ．」が「２」である異物情報から、面積が２８で、周囲長が１６で、長径が８、短径が７、アスペクト比が１．１４、赤値が１９４、緑値が１９９、青値が２２６である異物が、左上座標が（１４７，１０７）、右下座標が（１５１，１１２）となる位置に付着していることが分かる。
【００６４】
なお、上記具体例においては、異物情報のうちの形状情報を、画素を単位とした値で表すようにしている。しかしながら、スキャナ１は、ＣＣＤカメラ等とは異なり、読み取り面と撮像素子との位置が一定であることから、通常、読み取り解像度をドライバ等において指定可能となっている。このため、スキャナ１の読み取り時の解像度を示す情報を用いて、異物検出手段３１が検出した異物について、実際の大きさに関する情報を算出し、この算出した情報を含む異物情報を取得するようにしてもよい。例えば、スキャナ１の読み取り時の解像度を示す情報を用いて、形状情報が示す画素単位の値を、実際の異物の大きさの値に変換するようにして、異物の実際の大きさに関する情報を取得してもよい。例えば、スキャナ１の読み取り時の解像度が、４８００ｄｐｉであるとし、１インチを便宜上、２５ｍｍとすると、１画素の縦および横の長さは、およそ５μｍとなる。このため、例えばこの値を用いて、形状情報の値を変換してやることで、実際の異物の形状情報を得ることができる。例えば、上述した「Ｎｏ．」が「２」である異物情報のうちの、長径は約３５μｍ、短径は約４０μｍとなる。
【００６５】
以上、本実施の形態によれば、スキャナ１を用いて、フィルタ２００の表面の画像情報を取得するようにしたので、位置決めを行う装置等の、複雑な構造の装置を用いることなく、例えば、汎用性のある安価なスキャナ１を用いて、フィルタ２００の表面の全体の画像情報を取得することができ、フィルタに残留した異物を、簡略化した低コストな構成で検出することが可能となる。
【００６６】
また、本実施の形態によれば、スキャナ１を用いてフィルタ２００の表面の画像情報を取得するようにしたので、スキャナ１内の撮像素子をフィルタ２００の表面に沿って、１回もしくは数回移動させるだけで、フィルタ２００全体の画像情報を取得することができるため、フィルタ２００全体の画像情報を取得するために、何度もフィルタ２００の位置やスキャナ１の位置等を移動させたり、位置あわせを行う必要がなく、異物を検出する際の手間を削減させることができる。
【００６７】
また、本実施の形態によれば、従来のように、フィルタ表面を複数の領域に分割した画像情報を取得しないため、画像情報の端に存在する異物が、１つの異物であるか、２つの画像情報にまたがって表示される異なる異物であるかを判断する必要がなく、異物検出の精度が上がり、異物検出の処理が軽減される。
【００６８】
また、本実施の形態によれば、スキャナ１を用いてフィルタ２００の表面の画像情報を取得するようにしたので、スキャナ１の画像を読み出す際の解像度から、実際の異物の大きさ等の、実際の異物の形状に関する情報を取得することができる。
【００６９】
また、ＣＣＤカメラのように、レンズによる画像の周辺部の形状のゆがみ等が発生しないため、異物の形状に関する情報を、正確に取得することができる。
【００７０】
なお、上記実施の形態においては、異物情報取得部３の異物情報取得部３２を省略し、異物検出手段３１が、異物を検出した結果として得られた情報を、出力部４から出力するようにしても良い。例えば、異物検出手段３１が取得した図５に示すような動的二値化処理の結果の画像情報を、出力部４から異物を検出した結果の情報として出力するようにしても良い。
【００７１】
また、上記具体例において、図６に示したような異物情報のリストについて、異物情報処理部３２が、リストに示されているいずれかの属性値を用いて、異物情報のレコードをソートしたり、絞り込みを行い、その結果を、出力部４が、ディスプレイ１０１等に出力するようにしても良い。例えば、「周囲長」属性が、属性値の昇順で並ぶよう、異物情報の各レコードをソートしても良い。また、例えば、「面積」属性を３０以上という条件で絞り込むことで、面積が３０以上である異物情報のレコードだけを表示させるようにしても良い。また、ユーザ等により指定された属性について、属性値ごとにヒストグラム表示等を行うことにより、異物の特徴ごとの分布状況を表示させたりしてもよい。あるいは、各異物情報のレコードに、画像情報内の異物が検出された位置を示す情報（例えば座標情報）を関連づけて蓄積しておき、図６に示したような異物情報のリストにおいて、異物情報のレコードが指定された場合に、そのレコードに対応した異物の画像情報を、例えば、上記の異物が検出された位置を示す情報を利用して、拡大したり、着色したり等により強調して、表示するようにしてもよい。あるいは、上記の異物が検出された位置を示す情報を利用して、指定されたレコードに対応した異物の画像情報だけを、上記の異物が検出された位置を示す情報を利用してトリミングして表示してもよいし、対応した異物の画像情報を表示領域の中心に表示するようにしても良い。
【００７２】
また、上記各実施の形態において、各構成要素は専用のハードウェアにより構成されてもよく、あるいは、ソフトウェアにより実現可能な構成要素については、プログラムを実行することによって実現されてもよい。例えば、ハードディスクや半導体メモリ等の記録媒体に記録されたソフトウェア・プログラムをＣＰＵ等のプログラム実行部が読み出して実行することによって、各構成要素が実現され得る。なお、上記各実施の形態における異物検出装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、流体を濾過するフィルタの表面に付着した異物を検出する処理をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、コンピュータに、スキャナを用いて取得された前記フィルタの表面の画像情報を受け付ける画像情報受付ステップと、前記画像情報受付ステップで受け付けた画像情報から、前記フィルタの表面の異物に関する情報である異物情報を取得する異物情報取得ステップと、前記異物情報取得ステップで取得した異物情報を出力する出力ステップとを実行させるためのプログラムである。
【００７３】
なお、上記プログラムにおいて、情報を送信する送信ステップや、情報を受信する受信ステップなどでは、ハードウェアによって行われる処理、例えば、送信ステップにおけるモデムやインターフェースカードなどで行われる処理（ハードウェアでしか行われない処理）は含まれない。
【００７４】
また、このプログラムは、サーバなどからダウンロードされることによって実行されてもよく、所定の記録媒体（例えば、ＣＤ−ＲＯＭなどの光ディスクや磁気ディスク、半導体メモリなど）に記録されたプログラムが読み出されることによって実行されてもよい。
また、このプログラムを実行するコンピュータは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、あるいは分散処理を行ってもよい。
【００７５】
なお、上記各実施の形態において、各処理（各機能）は、単一の装置（システム）によって集中処理されることによって実現されてもよく、あるいは、複数の装置によって分散処理されることによって実現されてもよい。
【００７６】
また、上記各実施の形態において、一の装置に存在する２以上の通信手段（画像情報受付部や出力部など）は、物理的に一の媒体で実現されても良いことは言うまでもない。
【００７７】
本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。
【産業上の利用可能性】
【００７８】
以上のように、本発明にかかる異物検出装置等は、異物を検出する装置として適しており、特にフィルタ等に付着した異物を検出する装置等として有用である。
【図面の簡単な説明】
【００７９】
【図１】実施の形態１における異物検出装置のブロック図
【図２】同動作を説明するためのフローチャート
【図３】同模式図
【図４】同スキャナによりフィルタを読み出して得られた画像情報の表示例を示す図
【図５】同動的二値化処理により得られた二値化画像の表示例を示す図
【図６】同異物情報リストを示す図
【符号の説明】
【００８０】
１  スキャナ
２  画像情報受付部
３  異物情報取得部
４  出力部
３１  異物検出手段
３２  異物情報取得手段
１００  情報処理装置
１０１  ディスプレイ
２００  フィルタ
２０２  銅
２０３  黒樹脂
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図５】
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【図６】
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【図４】
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