(57)【要約】【課題】画像の特徴量から算出されるマハラノビス距離による良否判断をより正確に実行することが可能な画像検査方法を提供する。【解決手段】画像検査方法は、取得された複数の良品画像の各々について複数の特徴量を取得し、複数の良品画像の各々についての第１のパラメータと第２のパラメータを算出するステップと、当該第１および第２のパラメータに基づいて、良品画像ごとのマハラノビス距離を算出するとともに、基準マハラノビス距離を算出するステップと、取得された被検査画像について複数の特徴量を取得し、被検査画像についての第１および第２のパラメータを算出するとともに、算出した第１および第２のパラメータに基づいて、被検査画像のマハラノビス距離を算出するステップと、被検査画像のマハラノビス距離と基準マハラノビス距離とに基づいて、検査対象物の良否を判断するステップとを含む。【選択図】図９
2013200238.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査対象物の良否を判断する画像検査方法であって、
予め良品であることが判っている複数の良品対象物を撮像して複数の良品画像を取得するステップと、
前記複数の良品画像の各々について複数の特徴量を取得するステップと、
前記複数の良品画像の各々について、前記複数の良品画像の全体についての特徴量ごとの平均値と、当該良品画像の複数の特徴量と対応する特徴量ごとの平均値との積和と、に基づいて、第１のパラメータを算出するステップと、
前記複数の良品画像の各々について、当該良品画像の複数の特徴量と対応する特徴量ごとの平均値との積和と、当該良品画像の各特徴量の２乗和と、に基づいて、第２のパラメータを算出するステップと、
前記複数の良品画像の各々についての前記第１および第２のパラメータに基づいて、良品画像ごとのマハラノビス距離を算出するとともに、前記良品画像ごとのマハラノビス距離から基準マハラノビス距離を算出するステップと、
前記検査対象物を撮像して被検査画像を取得するステップと、
前記被検査画像について複数の特徴量を取得するステップと、
前記被検査画像についての前記第１および第２のパラメータを算出するとともに、算出した第１および第２のパラメータに基づいて、被検査画像のマハラノビス距離を算出するステップと、
前記被検査画像のマハラノビス距離と前記基準マハラノビス距離とに基づいて、前記検査対象物の良否を判断するステップとを含む、画像検査方法。
【請求項２】
予め不良品であること、および対応する異常モードが判っている複数の不良品対象物を撮像して、異常モードごとに複数の不良品画像を取得するステップと、
前記複数の不良品画像の各々について複数の特徴量を取得するステップと、
前記複数の不良品画像の各々について、前記第１のパラメータおよび第２のパラメータを算出するステップと、
各異常モードに属する不良品画像の第１および第２のパラメータに基づいて、異常モードごとのマハラノビス距離を算出するステップと、
前記被検査画像のマハラノビス距離と前記異常モードごとのマハラノビス距離とに基づいて、不良品であると判断された検査対象物の異常モードを判断するステップとを含む、請求項１に記載の画像検査方法。
【請求項３】
前記複数の特徴量を取得するステップは、
対象の画像を基準閾値に基づいて２値化処理することによって２値化画像を生成し、前記２値化画像に基づいて不良品と判断される要因とは異なる要因で生じたノイズを除外した実効検査領域を抽出し、前記実効検査領域に基づいて前記特徴量を取得するステップを含む、請求項１または２に記載の画像検査方法。
【請求項４】
前記特徴量は、前記実効検査領域から特定された特徴量取得領域の各画素における輝度、各画素における濃度、面積、縦横比、縦横の長さの少なくとも１つを含む、請求項３に記載の画像検査方法。
【請求項５】
前記特徴量を取得するステップは、
前記実効検査領域から特定された特徴量取得領域に対してハフ変換を行ない、前記特徴量取得領域の直線成分を検出し、前記検出された直線成分に基づいて前記特徴量を取得するステップを含む、請求項３または４に記載の画像検査方法。
【請求項６】
前記特徴量は、前記直線成分の長さ、本数の少なくとも１つを含む、請求項５に記載の画像検査方法。
【請求項７】
前記基準マハラノビス距離を算出するステップは、前記良品画像ごとのマハラノビス距離を平均するステップを含む、請求項１〜６のいずれか１項に記載の画像検査方法。
【請求項８】
検査対象物の良否を判断する画像検査装置であって、
予め良品であることが判っている複数の良品対象物を撮像して得られる複数の良品画像の各々について複数の特徴量を取得する第１の特徴量取得部と、
前記複数の良品画像の各々について、前記複数の良品画像の全体についての特徴量ごとの平均値と、当該良品画像の複数の特徴量と対応する特徴量ごとの平均値との積和と、に基づいて、第１のパラメータを算出し、前記複数の良品画像の各々について、当該良品画像の複数の特徴量と対応する特徴量ごとの平均値との積和と、当該良品画像の各特徴量の２乗和と、に基づいて、第２のパラメータを算出する第１の算出部と、
前記複数の良品画像の各々についての前記第１および第２のパラメータに基づいて、良品画像ごとのマハラノビス距離を算出するとともに、前記良品画像ごとのマハラノビス距離から基準マハラノビス距離を算出する第１の距離算出部と、
前記検査対象物を撮像して得られる被検査画像について複数の特徴量を取得する第２の特徴量取得部と、
前記被検査画像についての前記第１および第２のパラメータを算出する第２の算出部と、
前記算出した第１および第２のパラメータに基づいて、被検査画像のマハラノビス距離を算出する第２の距離算出部と、
前記被検査画像のマハラノビス距離と前記基準マハラノビス距離とに基づいて、前記検査対象物の良否を判断する判断部とを備える、画像検査装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検査対象物の画像から良否を判断する画像検査装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、対象物を撮影して画像を取得し、取得した画像について処理を実行することで、製品の検査や対象物の検出を行なう技術が知られている。例えば、ＭＴＳ（Mahalanobis-Taguchi  System：マハラノビスタグチシステム）法を用いた技術が開示されている。
【０００３】
特開２０１０−２７６４８１号公報（特許文献１）には、画像処理装置が開示されている。画像処理装置は、検査対象品を撮影して多数の画素からなる画像を取得する撮影部と、撮影部で取得した画像に基づき検査対象品が良品であるか不良品であるかを判別する判別部とを含む。記憶部の算出パラメータは、良品画像群を構成する各画像の各画素における輝度値と、良品画像群を構成する各画像の各画素における当該画素と隣接する画素との間の輝度の差分値と、良品画像群を構成する各画像の各画素における当該画素及び周囲の画素との輝度の積分値との、相関係数行列から算出される。判別部は、検査対象品の画像について、良品画像群のデータとの統計的距離を算出し、該算出された統計的距離が所定範囲にあるか否かを判別する。
【０００４】
また、特開平１１−３０６３２５号公報（特許文献２）には、対象物検出装置が開示されている。対象物検査装置は、画像入力部から取り込んだ顔画像を含む入力画像に対して、照合領域位置指定部により領域モデルを当て嵌める被照合局所領域の位置を指定する。対象物検査装置は、指定した被照合局所領域毎に輝度正規化部により輝度正規化を行い、さらに、画像処理部によりエッジ検出等の画像処理を行う。そして、対象物検査装置は、判定要素取得部により被照合局所領域の正規化され、画像処理された画像に対して顔の領域モデルを当て嵌めて領域モデル内の各判定要素取得領域の特徴量を抽出し、マハラノビス距離判定部にて抽出した特徴量に基づいて各被照合局所領域毎にマハラノビス距離を算出し、この算出結果により顔の検出を行う。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１０−２７６４８１号公報
【特許文献２】特開平１１−３０６３２５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上記の技術によると、良品の画像に特徴量がほとんどない（すなわち、フィルムや金属板等の良品画像においては、画像ごとのコントラストの面内変化の差など、画像ごとの特徴量の差がほとんどない）場合には、マハラノビス距離を算出するために必要となる、良品画像を用いた逆行列計算を実行することができず、良品画像のマハラノビス距離を算出できないという問題があった。
【０００７】
本発明は、上記のような問題点を解決するためになされたものであって、画像の特徴量から算出されるマハラノビス距離による良否判断をより正確に実行することが可能な画像検査方法、および画像検査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】
本発明のある局面に従うと、検査対象物の良否を判断する画像検査方法が提供される。画像検査方法は、予め良品であることが判っている複数の良品対象物を撮像して複数の良品画像を取得するステップと、複数の良品画像の各々について複数の特徴量を取得するステップと、複数の良品画像の各々について、複数の良品画像の全体についての特徴量ごとの平均値と、当該良品画像の複数の特徴量と対応する特徴量ごとの平均値との積和と、に基づいて、第１のパラメータを算出するステップと、複数の良品画像の各々について、当該良品画像の複数の特徴量と対応する特徴量ごとの平均値との積和と、当該良品画像の各特徴量の２乗和と、に基づいて、第２のパラメータを算出するステップと、複数の良品画像の各々についての第１および第２のパラメータに基づいて、良品画像ごとのマハラノビス距離を算出するとともに、良品画像ごとのマハラノビス距離から基準マハラノビス距離を算出するステップと、検査対象物を撮像して被検査画像を取得するステップと、被検査画像について複数の特徴量を取得するステップと、被検査画像についての第１および第２のパラメータを算出するとともに、算出した第１および第２のパラメータに基づいて、被検査画像のマハラノビス距離を算出するステップと、被検査画像のマハラノビス距離と基準マハラノビス距離とに基づいて、検査対象物の良否を判断するステップとを含む。
【０００９】
好ましくは、画像検査方法は、予め不良品であること、および対応する異常モードが判っている複数の不良品対象物を撮像して、異常モードごとに複数の不良品画像を取得するステップと、複数の不良品画像の各々について複数の特徴量を取得するステップと、複数の不良品画像の各々について、第１のパラメータおよび第２のパラメータを算出するステップと、各異常モードに属する不良品画像の第１および第２のパラメータに基づいて、異常モードごとのマハラノビス距離を算出するステップと、被検査画像のマハラノビス距離と異常モードごとのマハラノビス距離とに基づいて、不良品であると判断された検査対象物の異常モードを判断するステップとを含む。
【００１０】
好ましくは、複数の特徴量を取得するステップは、対象の画像を基準閾値に基づいて２値化処理することによって２値化画像を生成し、２値化画像に基づいて不良品と判断される要因とは異なる要因で生じたノイズを除外した実効検査領域を抽出し、実効検査領域に基づいて特徴量を取得するステップを含む。
【００１１】
好ましくは、特徴量は、実効検査領域の各画素における輝度、各画素における濃度、面積、縦横比、縦横の長さの少なくとも１つを含む。
【００１２】
好ましくは、特徴量を取得するステップは、実効検査領域に対してハフ変換を行ない、異常領域の直線成分を検出し、検出された直線成分に基づいて特徴量を取得するステップを含む。
【００１３】
好ましくは、特徴量は、直線成分の長さ、本数の少なくとも１つを含む。
好ましくは、基準マハラノビス距離を算出するステップは、良品画像ごとのマハラノビス距離を平均するステップを含む。
【００１４】
本発明の別の局面に従うと、検査対象物の良否を判断する画像検査装置が提供される。画像検査装置は、予め良品であることが判っている複数の良品対象物を撮像して得られる複数の良品画像の各々について複数の特徴量を取得する第１の特徴量取得部と、複数の良品画像の各々について、複数の良品画像の全体についての特徴量ごとの平均値と、当該良品画像の複数の特徴量と対応する特徴量ごとの平均値との積和と、に基づいて、第１のパラメータを算出し、複数の良品画像の各々について、当該良品画像の複数の特徴量と対応する特徴量ごとの平均値との積和と、当該良品画像の各特徴量の２乗和と、に基づいて、第２のパラメータを算出する第１の算出部と、複数の良品画像の各々についての第１および第２のパラメータに基づいて、良品画像ごとのマハラノビス距離を算出するとともに、良品画像ごとのマハラノビス距離から基準マハラノビス距離を算出する第１の距離算出部と、検査対象物を撮像して得られる被検査画像について複数の特徴量を取得する第２の特徴量取得部と、被検査画像についての第１および第２のパラメータを算出する第２の算出部と、算出した第１および第２のパラメータに基づいて、被検査画像のマハラノビス距離を算出する第２の距離算出部と、被検査画像のマハラノビス距離と基準マハラノビス距離とに基づいて、検査対象物の良否を判断する判断部とを備える。
【発明の効果】
【００１５】
以上のように、ある局面によれば、画像の特徴量から算出されるマハラノビス距離による良否判断をより正確に実行することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本実施の形態に従う画像検査装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図２】金属板の製造工程の一例を示すフローチャートである。
【図３】検査工程の概要を示す図である。
【図４】ラインカメラによって撮像された金属板の正常部の画像の一例である。
【図５】ラインカメラによって撮像された金属板において異常部を有する画像の一例である。
【図６】本実施の形態に従う画像処理により、撮像された画像から金属板以外の部分を削除することを説明するための図である。
【図７】本実施の形態に従う画像処理により、画像ノイズを削除し特徴量を抽出するための領域を特定することを説明するための図である。
【図８】本実施の形態に従う画像処理により、特徴量抽出領域について直線成分を検出することを説明するための図である。
【図９】本実施の形態に従う画像検査装置の機能構成を示すブロック図である。
【図１０】本実施の形態に従う画像検査装置が実行するマハラノビス距離の算出処理手順を示すフローチャートである。
【図１１】本実施の形態に従う画像検査装置が実行する検査処理手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての同一部分については、その詳細な説明は繰り返さない。
【００１８】
＜Ａ．概要＞
本実施の形態に従う画像検査装置は各種の製造ラインに配置され、製造ラインを流れる製品／半製品などを撮像して非破壊で検査する。
【００１９】
具体的には、画像検査装置は、予め良品であることが判っている複数の良品対象物を撮像して得られた複数の良品画像の各々について複数の特徴量を取得し、当該特徴量に基づいて良品画像ごとの基準マハラノビス距離を算出する。次に、画像検査装置は、複数の検査対象物を撮像して得られた被検査画像の複数の特徴量を取得し、当該特徴量に基づいて被検査画像のマハラノビス距離を算出する。そして、画像検査装置は、被検査画像のマハラノビス距離と基準マハラノビス距離とに基づいて、検査対象物の良否を判断する。
【００２０】
以下、上記のような画像検査装置およびその検査方式について詳細に説明する。
＜Ｂ．ハードウェア構成＞
図１は、本実施の形態に従う画像検査装置１００のハードウェア構成を示すブロック図である。
【００２１】
図１を参照して、画像検査装置１００は、主たる構成として、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）１０２と、画像検査装置１００の使用者による指示の入力を受けるキーボード１０４およびマウス１０６と、メモリ１０８と、各種情報を表示するためのディスプレイ１１０と、メモリインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１１２と、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１１６とを含む。各ハードウェアは、相互にデータバスによって接続されている。
【００２２】
ＣＰＵ１０２は、メモリ１０８に記憶されたプログラムを読み出して実行することで、画像検査装置１００の各部を制御する。より詳細にはＣＰＵ１０２は、当該プログラムを実行することによって、後述する画像検査装置１００の処理（ステップ）の各々を実現する。ＣＰＵ１０２は、例えば、マイクロプロセッサ（Microprocessor）である。なお、当該ハードウェアは、ＣＰＵ以外のＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate Array）、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）およびその他の演算機能を有する回路などであってもよい。
【００２３】
メモリ１０８は、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、ＲＯＭ（Read-Only  Memory）、ハードディスクなどによって実現される。メモリ１０８は、ＣＰＵ１０２によって実行されるプログラム、データなどを記憶する。
【００２４】
画像検査装置１００における処理は、各ハードウェアおよびＣＰＵ１０２により実行されるプログラムによって実現される。このようなプログラムは、メモリ１０８に予め記憶されている場合がある。また、プログラムは、記録媒体１１４に格納されて流通している場合もある。あるいは、プログラムは、いわゆるインターネットに接続されている情報提供事業者によって、ダウンロード可能なものとして提供される場合もある。このようなプログラムは、メモリインターフェイス１１２を介して、あるいは、通信インターフェイス１１６を介してダウンロードされた後、メモリ１０８に格納される。
【００２５】
図１に示される画像検査装置１００を構成する各ハードウェアは、一般的なものである。したがって、画像検査装置１００の各ハードウェアの動作は周知であるので、詳細な説明は行なわない。
【００２６】
＜Ｃ．検査対象物＞
ここでは、本実施の形態に従う画像検査装置１００が金属板を検査対象物とする場合について説明する。
【００２７】
（ｃ１．金属板の製造工程）
上述したように、本実施の形態に従う画像検査装置１００は各種の製造ラインに配置され、製造ラインを流れる製品／半製品などを検査工程において撮像して非破壊で検査する。
【００２８】
まず、このような製造ラインの一例として金属板の製造工程について説明する。
図２は、金属板の製造工程の一例を示すフローチャートである。ここでは、金属板は、１ｍｍ以下の金属薄膜であるものとする。
【００２９】
金属板の製造工程では、まず、溶融装置が、銅や金などの金属板を溶融し（ステップＳ１）、鋳造装置が、インゴット状に鋳造する（ステップＳ３）。次に、圧延装置が、鋳造されたインゴットを複数のロールで圧延し、当該金属板を薄板化する（ステップＳ５）。次に、脱脂洗浄装置が、金属表面に付着した油脂分を除去するとともに（脱脂）、洗浄する（ステップＳ７）。このとき、金属板には、薄板化される過程において、金属溶融時に内包された欠陥、表面に付着した汚れ、傷等が生じる場合がある。
【００３０】
次に、レベリング工程において、小径ローラによって金属板の表面が平坦化される（ステップＳ９）。次に、検査装置が、金属板の外観を検査し、良品と不良品とを判断する（ステップＳ１１）。そして、金属板は、所定の幅で切断され（ステップＳ１３）、製品として出荷される（ステップＳ１５）。
【００３１】
（ｃ２．検査工程）
次に、ラインカメラにより撮像された金属板の画像に基づいて、当該金属板を検査する検査工程について説明する。
【００３２】
図３は、検査工程の概要を示す図である。
図３を参照して、金属板は、レベリング工程において、表面が平坦化されると、検査工程に搬送される。そして、金属板は、ライトから光が照射された状態で、上下方向に設置されたラインカメラにより撮像された後、ロールに巻き取られていく。ラインカメラは、例えば、ＣＣＤ（Charge  Coupled  Device）カメラである。なお、ラインカメラにより撮像された金属板の画像は、画像検査装置１００に保存される。
【００３３】
図４は、ラインカメラによって撮像された金属板の正常部の画像の一例である。
図４（Ａ）、（Ｂ）を参照して、金属板の正常部の画像（以下「良品画像」とも称す。）に関しては、画像に特徴的な部分がないことがわかる。すなわち、図４（Ａ）に示された良品画像と、図４（Ｂ）に示された良品画像には、特徴的な差がないことがわかる。
【００３４】
図５は、ラインカメラによって撮像された金属板において異常部を有する画像の一例である。
【００３５】
図５を参照して、金属板の異常部を有する画像（以下「不良品画像」とも称す。）に関しては、画像に特徴的な部分があることがわかる。具体的には、図５（Ａ）を参照すると、画像の中央付近に縦方向に比較的細く黒い線状領域が存在し、これは、金属溶融時における微小な気泡等による金属欠陥によるものである。また、図５（Ｂ）を参照すると、中央付近に黒い微小領域が存在し、これは、圧延時のゴミ等の付着によるものである。図５（Ｃ）を参照すると、中央付近に黒い円状領域が存在し、これは、製造時の打痕によるものである。図５（Ｄ）を参照すると、中央付近に縦方向に比較的太く黒い線状領域が存在し、これは、製造時における傷によるものである。図５（Ａ）〜（Ｄ）のように、異常モードによって、画像の特徴となる異常部の形状、大きさが異なっていることがわかる。
【００３６】
＜Ｄ．マハラノビス距離、およびその算出方式＞
このような金属板を検査対象物として、画像検査する際には、上記のような異常モードの個々の個別判断は、その形状が無数にあるため、判断が困難となる。そこで、本願発明者らは、検査対象物の良否を判断には、良品画像データから算出した単位空間に対する距離を指標とする、マハラノビス距離による判断が適していることを見出した。
【００３７】
（ｄ１．比較例）
まず、本実施の形態に従うマハラノビス距離の算出方式とは異なる比較例のマハラノビス距離の算出方式について、簡単に説明する。具体的には、これは、ＭＴ（Mahalanobis-Taguchi）法に基づく算出方式である。
【００３８】
例えば、取得されたデータをＹｉｐ、データ項目数をｉ＝１〜ｋ、データセット数をｐ＝１〜ｎとし、データ項目ごとにデータＹｉｐの平均値Ｍｉと、標準偏差σｉとを計算する。
【００３９】
次に、平均値Ｍｉおよび標準偏差σｉを用いて、次式（１）により基準化値ｙｉｐを計算する。
【００４０】
【数１】
2013200238.tif 000003
【００４１】
次に、基準化値ｙｉｐを用いて、次式（２）および（３）により基準化値の相関行列Ｒを作成する。
【００４２】
【数２】
2013200238.tif 000004
【００４３】
次に、次式（４）により相関行列Ｒの逆行列ＡＭＴを作成する。
【００４４】
【数３】
2013200238.tif 000005
【００４５】
最後に、次式（５）によりマハラノビス距離ＤＭＴ２を計算する。
【００４６】
【数４】
2013200238.tif 000006
【００４７】
（ｄ２．本実施の形態に従う算出例）
上記のｃ１に示した比較例によるマハラノビス距離の算出方式では、マハラノビス距離を算出するための基準単位である単位空間を算出するためには、複数の良品画像データを用いた逆行列計算が必要となる。しかし、図４で示したように、良品画像は画像上、特徴的な部分が少ないため、各良品画像ごとの特徴の差も小さい。このような場合、例えば、各良品画像における各画素の輝度や濃度を数値化したデータを用いた逆行列計算は、良品画像データ間の相関が高く、多重共線性が発生しまい、逆行列計算ができない。したがって、比較例のような算出方式では、マハラノビス距離を用いた良否判断が困難となる。なお、比較例で示したＭＴ法では特徴量間の相関性を考慮するために、相関逆行列の計算が数理上の制約となる。この制約が、具体的には「良品サンプル数が特徴項目数より多く必要である」、「特徴項目間の相関性が大きすぎると計算できない」といった問題を発生させる。
【００４８】
以上から、発明者らは、以下のような算出方式に従って、マハラノビス距離を算出した。
【００４９】
ここでは、逆行列計算を実行することなく、マハラノビス距離が算出可能なＲＴ（Recognition-Taguchi）法を適用した算出方式について説明する。ＲＴ法は「品質工学のＳＮ比」の数理を導入することで特徴項目を感度とＳＮ比に集約するため、上述したＭＴ法における制約を受けない。
【００５０】
ＲＴ法では、判断する基準となる正常な状態のサンプル群（良品サンプル群）を「単位空間」として分類し、特徴項目のデータをＳＮ比と感度に変換する。各々ｋ個の特徴項目を有するｎ個のサンプルを例としたデータ例を以下の表１に示す。
【００５１】
【表１】
2013200238.tif 000007
【００５２】
まず、特徴項目Ｘｋの各々について単位空間の特徴量Ｘｎｋの平均値「−Ｘｋ」を算出し、次式（６）により算出される有効除数ｒと、次式（７）により算出される線形式Ｌｊとに基づいて次式（８）により各々のサンプルについての感度βｊを算出する。なお、本来であれば、上記の平均値「−Ｘｋ」では、所要の文字の上にバーを付した表現をするべきであるが、表現方式に制約があるため、本明細書においては、所要の文字の上にバーを付す表現の代わりに、所要の文字の前に「−」を付して表現している。たとえば、単位空間の特徴量Ｘｎｋの平均値はＸｋの上にバーを記載するところを、便宜上「−Ｘｋ」と表記する。
【００５３】
【数５】
2013200238.tif 000008
【００５４】
次に、各々サンプルについてのＳＮ比ηjを求める。次式（９）により算出される全変動ＳＴｊと、次式（１０）により算出される比例項の変動Ｓβｊと、次式（１１）により算出される誤差変動Ｓｅｊと、次式（１２）により算出される誤差分散Ｖｅｊとに基づいて次式（１３）により各々サンプルについてのＳＮ比ηjを算出する。
【００５５】
【数６】
2013200238.tif 000009
【００５６】
上記のように算出された感度βｊとＳＮ比ηjを次式（１４）、（１５）によりそれぞれＹｊ１と、Ｙｊ２とに置き換える。
【００５７】
【数７】
2013200238.tif 000010
【００５８】
そして、この感度βｊとＳＮ比ηjを相関性も考慮できる特徴量として集約する。集約後のデータを以下の表２に示す。
【００５９】
【表２】
2013200238.tif 000011
【００６０】
次に、この特徴量の相関関係を、次式（１６）により算出されるＹｊ１の分散Ｖ１１と、次式（１７）により算出されるＹｊ２の分散Ｖ２２と、次式（１８）により算出されるＹｊ１、Ｙｊ２の分散Ｖ１２と、次式（１９）により算出される分散・共分散行列Ｖとに基づいて次式（２０）により余因子行列Ａを算出することにより、多変量解析を行なう。
【００６１】
【数８】
2013200238.tif 000012
【００６２】
そして、次式（２１）により相関関係を考慮した各サンプルの単位空間内のマハラノビス距離Ｄｊを算出し、次式（２２）によりマハラノビス距離の平均値Ｄを算出する。
【００６３】
【数９】
2013200238.tif 000013
【００６４】
次に、検査対象データのマハラノビス距離の算出方式について説明する。
検査対象サンプルのデータ例を以下の表３に示す。
【００６５】
【表３】
2013200238.tif 000014
【００６６】
ここで、検査対象データのマハラノビス距離の算出方式は、上記の単位空間内のマハラノビス距離の算出方式と基本的に同様である。
【００６７】
具体的には、まず、特徴項目ｘｋについての特徴量ｘk２と、単位空間の特徴量Ｘｎｋの平均値「−Ｘｋ」とに基づいて線形式Ｌ’を算出し、線形式Ｌ’と有効除数ｒに基づいて、感度β’を算出する。次に、全変動ＳＴ’と、比例項の変動Ｓβ’と、誤差変動Ｓｅ’と、誤差分散Ｖｅ’とに基づいてＳＮ比η’を算出する。次に、感度β’とＳＮ比η’をそれぞれＹｊ１’と、Ｙｊ２’とに置き換える。そして、検査対象データのマハラノビス距離Ｄ’を算出する。具体的には、マハラノビス距離Ｄ’は、次式（２３）〜（３２）によって算出される。
【００６８】
【数１０】
2013200238.tif 000015
【００６９】
上記のように、本実施の形態に従う算出方式によると、逆行列計算を実行することなくマハラノビス距離を算出できることがわかる。
【００７０】
＜Ｅ．特徴量の抽出＞
次に、上記のＲＴ法による画像解析に必要となる画像の特徴量を抽出するために、以下のような画像処理を実施する。
【００７１】
（ｅ１．画像の平滑化と判別分析法による２値化処理）
ここでは、ガウシアン分布に基づく画像の平滑化と、判別分析法を用いた画像処理による２値化処理について説明する。
【００７２】
まず、画像のノイズを除去するために、ガウシアン分布に基づいて、画像の輝度値を平坦化させる。
【００７３】
次に、判別分析法を適用した２値化処理を実行する。なお、判別分析法は、分離度（separation  metrics）が最大となる閾値を求め、自動的に２値化を行う手法である。分離度はクラス間分散（between-class  variance）とクラス内分散（within-class  variance）との比で算出することができる。
【００７４】
閾値ｔで２値化したとき、閾値ｔよりも輝度値が小さい側（黒クラス）の画素数をω１、平均をｍ１、分散をσ１、輝度値が大きい側（白クラス）の画素数をω２、平均をｍ２、分散をσ２、画像全体の画素数をωｔ、平均をｍｔ、分散をσｔとしたときクラス内分散σｗ２は、次式（３３）によって算出される。
【００７５】
【数１１】
2013200238.tif 000016
【００７６】
次に、クラス間分散σｂ２および全分散（total  variance）σｔは、それぞれ次式（３４）、（３５）によって算出される。
【００７７】
【数１２】
2013200238.tif 000017
【００７８】
したがって、クラス間分散σb２とクラス内分散σｗ２との比である分離度は、次式（３６）によって算出される。
【００７９】
【数１３】
2013200238.tif 000018
【００８０】
そして、この分離度が最大となる閾値ｔを算出して、自動的に２値化処理がなされる。
次に、ラインカメラによって撮像された画像から検査対象となる金属板部分を抽出するために、予め抽出したい領域（金属板部分）が定められた、上記方式で２値化処理を行なった２値化画像を用いて、マスク処理を行なった。すなわち、以下の図６に示すように、ラインカメラによって撮像された画像から、金属板以外の部分を削除した（金属板部分を抽出した）。なお、ラインカメラによって撮像された各画像について、２値化処理の実施後に、処理前の状態に戻して金属板部分を抽出してもよい。
【００８１】
図６は、本実施の形態に従う画像処理により、撮像された画像から金属板以外の部分を削除することを説明するための図である。
【００８２】
図６を参照して、金属板以外の部分である画像の右端の黒領域が（図６（Ａ））、削除されていることがわかる（図６（Ｂ））。
【００８３】
（ｅ２．平均値による２値化処理、ラベリング処理および膨張処理）
次に、図６のように金属以外の部分を削除後、画像ノイズを削除し実効検査領域を抽出する。ここで、実効検査領域とは、２値化画像に基づいて不良品と判断される要因とは異なる要因で生じたノイズを除外したものである。すなわち、画像上、実際に検査すべき領域とは別の領域を除外したものである。ここでは、画像処理により、画像ノイズとして異常部ではない金属端のうねりによる影部が除外されることについて説明する。
【００８４】
図７は、本実施の形態に従う画像処理により、画像ノイズを削除し特徴量を抽出するための領域を特定することを説明するための図である。
【００８５】
図７を参照して、まず、画素の輝度の平均値を閾値として、画像に対して２値化処理が実施される（図７（Ａ））。
【００８６】
次に、２値化処理後の画像に対して、ラベリング処理を実施する。ここで、ラベリング処理とは、２値化処理された画像において、白領域（または黒領域）が連続した画素に同じ番号を割り振る処理のことであり、同じ番号が割り振られた画素はひとつのオブジェクトと捉えることが可能となる。
【００８７】
次に、図７（Ａ）に示される中心の白い線状領域を画像の特徴量を取得する領域（以下「特徴量取得領域」とも称す。）として特定する。これは、例えば、画像をラベリング処理したときに抽出される白領域のオブジェクトが、画像上におけるどの位置に存在するかを解析することで特定される。この場合には、画像の端領域には、異常ではない金属端のうねりによる影部ができることが予め判っているため、画像の端にある比較的面積の大きい白領域（白いオブジェクト）が画像ノイズと判断される。したがって、中央の白い線状領域が画像の特徴量を取得する領域となる。
【００８８】
そして、特定された特徴量を抽出する領域における周辺部分に関しても白黒を逆転する膨張処理を実施する。膨張処理により互いに白、黒が異なる隣接した画素同士を白または黒に統一することなどにより、画像上の当該領域の特徴を強調する（図７（Ｂ））。
【００８９】
上記のような画像処理により特定された特徴量取得領域における、画素ごとの輝度または濃度、面積、縦横比、縦横の最大長さの少なくとも１つを画像の特徴量として抽出する。
【００９０】
（ｅ３．ハフ変換処理）
さらに、特定された特徴量抽出領域について、ハフ変換処理を実施する。
【００９１】
図８は、本実施の形態に従う画像処理により、特徴量抽出領域について直線成分を検出することを説明するための図である。
【００９２】
図８を参照して、図８（Ａ）に示す画像の中央の白い線状領域（特徴量抽出領域）について、ハフ変換処理を実施することにより、当該領域の直線成分を検出する（図８（Ｂ））。ここで、ハフ変換とは、いかなる点をとっても、その点を通る直線は無限個存在し、それぞれが様々な方向を向くという考え方を基本原理としている。ハフ変換を実施する場合、ある点に対して通る直線の本数を画素の解像度で規定し、各直線を、原点（画像の場合左上の画素）から直線に引いた法線の長さと角度である（ｌ，ｒ）をパラメータとして解析する。このような変換を実施することにより、あるオブジェクトがどのような方向と角度を有するのかを解析することができる。
【００９３】
上記のようなハフ変換処理により検出された直線成分から、直線成分の長さ、本数の少なくとも１つを画像の特徴量として取得する。
【００９４】
さらに、別途、画像のＸ軸（横方向）、Ｙ軸（縦方向）に関して、特定のＸ座標におけるＹ方向の画素輝度を積分した値、または、特定のＹ座標におけるＸ方向の画素輝度を積分した値を特徴量として取得する。例えば、上記の白い線状領域を含む、Ｘ座標におけるＹ方向の画素輝度の積分値、Ｙ座標におけるＸ方向の画素輝度の積分値を特徴量として取得する。なお、複数の座標ごとに算出される上記の複数の積分値を、それぞれ特徴量として取得してもよい。すなわち、例えば、Ｘ座標におけるＹ方向の画素輝度の積分値を１つの特徴量（特徴項目Ｘ１）、Ｙ座標におけるＸ方向の画素輝度の積分値を別の特徴量（特徴項目Ｘ２）として取得してもよい。
【００９５】
＜Ｆ．機能構成＞
次に、本実施の形態に従う画像検査装置１００の機能構成について説明する。
【００９６】
図９は、本実施の形態に従う画像検査装置１００の機能構成を示すブロック図である。
図９を参照して、画像検査装置１００は、複数の良品画像のマハラノビス距離の算出に関する機能構成として良品画像特徴量取得部１０（以下、単に「特徴量取得部１０」とも称す。）と、良品画像パラメータ算出部１２（以下、単に「パラメータ算出部１２」とも称す。）と、良品画像距離算出部１４（以下、単に「距離算出部１４」とも称す。）を含む。
【００９７】
また、画像検査装置１００は、被検査画像のマハラノビス距離の算出に関する機能構成として特徴量取得部２０と、パラメータ算出部２２と、距離算出部２４とを含む。
【００９８】
また、画像検査装置１００は、複数の不良品画像のマハラノビス距離の算出に関する機能構成として不良品画像特徴量取得部３０（以下、単に「特徴量取得部３０」とも称す。）と、不良品画像パラメータ算出部３２（以下、単に「パラメータ算出部３２」とも称す。）と、不良品画像距離算出部３４（以下、単に「距離算出部３４」とも称す。）を含む。
【００９９】
さらに、画像検査装置１００は、情報格納部４０と、判断部５０と、異常モード判断部５２とを含む。上述したこれらの機能は、基本的には、画像検査装置１００のＣＰＵ１０２がメモリ１０８に格納されたプログラムを実行し、画像検査装置１００の構成要素へ指令を与えることなどによって実現される。すなわち、ＣＰＵ１０２は画像検査装置１００の動作全体を制御する制御部としての機能を有する。なお、これらの機能構成の一部または全部はハードウェアで実現されていてもよい。
【０１００】
特徴量取得部１０は、予め良品であることがわかっている複数の良品対象物を撮像して得られた複数の良品画像の各々について複数の特徴量を取得する。具体的には、特徴量取得部１０は、対象の画像を基準閾値に基づいて２値化処理することによって２値化画像を生成し、２値化画像に基づいて不良品と判断される要因とは異なる要因で生じたノイズを除外した実効検査領域を抽出し、実効検査領域に基づいて特徴量を取得する。特徴量取得部１０は、実効検査領域から特定された特徴量取得領域の各画素における輝度、各画素における濃度、面積、縦横比、縦横の長さの少なくとも１つを特徴量として取得する。特徴量取得部１０は、特徴量取得領域に対してハフ変換を行ない、特徴量取得領域の直線成分を検出し、検出された直線成分に基づいて特徴量を取得する。特徴量取得部１０は、直線成分の長さ、本数の少なくとも１つを特徴量として取得する。
【０１０１】
パラメータ算出部１２は、複数の良品画像の各々について、複数の良品画像の全体についての特徴量ごとの平均値と、当該良品画像の複数の特徴量と対応する特徴量ごとの平均値との積和と、に基づいて、感度を算出する。パラメータ算出部１２は、複数の良品画像の各々について、当該良品画像の複数の特徴量と対応する特徴量ごとの平均値との積和と、当該良品画像の各特徴量の２乗和と、に基づいて、ＳＮ比を算出する。
【０１０２】
距離算出部１４は、複数の良品画像の各々についての感度およびＳＮ比に基づいて、良品画像ごとのマハラノビス距離を算出する。距離算出部１４は、良品画像ごとのマハラノビス距離を平均した基準マハラノビス距離Ｄｇを算出する。
【０１０３】
特徴量取得部２０は、検査対象物を撮像して得られた被検査画像について複数の特徴量を取得する。特徴量取得部２０は、各々の良品画像に対して特徴量取得部１０が実現する機能と同様の機能を被検査画像に対して実現する。
【０１０４】
パラメータ算出部２２は、被検査画像についての感度とＳＮ比を算出する。
距離算出部２４は、被検査画像のマハラノビス距離Ｄоを算出する。
【０１０５】
特徴量取得部３０は、予め不良品であること、および対応する異常モードが判っている複数の不良品対象物を撮像して、異常モードごとに得られる複数の不良品画像の各々について複数の特徴量を取得する。特徴量取得部３０は、各々の良品画像に対して特徴量取得部１０が実現する機能と同様の機能を異常モードごとに得られる複数の不良品画像の各々に対して実現する。
【０１０６】
パラメータ算出部３２は、複数の不良品画像の各々について感度とＳＮ比を算出する。
距離算出部３４は、各異常モードに属する不良品画像の感度およびＳＮ比に基づいて、異常モードごとのマハラノビス距離を算出する。距離算出部３４は、異常モードごとのマハラノビス距離を平均した異常モード基準マハラノビス距離Ｄｂｊを算出する。
【０１０７】
情報格納部４０は、基準マハラノビス距離、異常モードごとのマハラノビス距離を格納する。情報格納部４０は、主にメモリ１０８によって実現される機能である。
【０１０８】
判断部５０は、被検査画像のマハラノビス距離Ｄоと基準マハラノビス距離Ｄｇとに基づいて、検査対象物の良否を判断する。具体的には、判断部５０は、基準マハラノビス距離Ｄｇが被検査画像のマハラノビス距離Ｄоよりも大きい場合には、検査対象物が良品であると判断し、小さい場合には、検査対象物が不良品であると判断する。
【０１０９】
異常モード判断部５２は、被検査画像のマハラノビス距離Ｄоと異常モードごとの異常モード基準マハラノビス距離Ｄｂｊとに基づいて、不良品であると判断された検査対象物の異常モードを判断する。異常モード判断部５２は、具体的には、例えば、被検査画像のマハラノビス距離Ｄоと最も値が近い異常モード基準マハラノビス距離Ｄｂｊに対応する異常モードを、検査対象物の異常モードであると判断する。
【０１１０】
＜Ｇ．処理手順＞
ここでは、画像検査装置１００が実行する一連の処理手順について説明する。
【０１１１】
まず、本実施の形態に従う画像検査装置１００が実行するマハラノビス距離の算出処理手順（マハラノビス算出工程）について説明する。
【０１１２】
図１０は、本実施の形態に従う画像検査装置１００が実行するマハラノビス距離の算出処理手順を示すフローチャートである。概略として、画像検査装置１００は、ラインカメラによって撮像されることにより、取得した撮像画像に基づいて、金属板画像の特徴量を取得し、取得した特徴量に基づいてマハラノビス距離を算出する。図１０に示す各ステップは、基本的には、ＣＰＵ１０２がプログラムを実行することで実現される。
【０１１３】
図１０を参照して、ＣＰＵ１０２は、撮像画像について、ガウシアンフィルタによる平滑化を行なう（ステップＳ２０）。続いて、ＣＰＵ１０２は、当該平滑化がされた画像について、判別分析法による２値化処理を用いて、金属板以外の部分（画像端領域）を削除して、検査対象となる金属板部分を抽出する（ステップＳ２２）。続いて、ＣＰＵ１０２は、当該金属板部分が抽出された画像について、画素の輝度の平均値を閾値として２値化処理を実施するとともに、ラベリング処理により画像ノイズを削除して実効検査領域を抽出する（ステップＳ２４）。続いて、ＣＰＵ１０２は、当該実効検査領域を抽出された画像について、特徴量を取得する領域を特定し、当該領域について膨張処理を実施し、画像の特徴量を強調化する（ステップＳ２６）。続いて、ＣＰＵ１０２は、特徴量取得領域について、ハフ変換処理を行ない、当該領域の直線成分を検出する（ステップＳ２８）。そして、ＣＰＵ１０２は、金属板画像についての特徴量を取得する（ステップＳ３０）。具体的には、ＣＰＵ１０２は、特徴量取得領域から画素ごとの輝度または濃度、面積、縦横比、縦横の最大長さの少なくとも１つを画像の特徴量として取得する。また、ＣＰＵ１０２は、ハフ変換処理により検出された直線成分から、直線成分の長さ、本数の少なくとも１つを画像の特徴量として取得する。
【０１１４】
次に、ＣＰＵ１０２は、当該取得した特徴量を表１または２のように正規化する（ステップＳ３２）。続いて、ＣＰＵ１０２は、＜Ｄ．マハラノビス距離、およびその算出方式＞で説明したように、対象画像についての感度を算出し（ステップＳ３４）、同様にＳＮ比を算出する（ステップＳ３６）。続いて、ＣＰＵ１０２は、対象画像について、マハラノビス距離を算出する（ステップＳ３８）。具体的には、ＣＰＵ１０２は、対象画像が良品画像群のときには、基準マハラノビス距離Ｄｇを算出し、対象画像が不良品画像群のときには、異常モード基準マハラノビス距離Ｄｂｊを算出し、対象画像が被検査画像のときには、マハラノビス距離Ｄоを算出する。そして、処理は、終了する。
【０１１５】
次に、画像検査装置１００が実行する検査処理手順について説明する。
図１１は、本実施の形態に従う画像検査装置１００が実行する検査処理手順を示すフローチャートである。概略として、画像検査装置１００は、基準マハラノビス距離Ｄｇおよび異常モードごとの異常モード基準マハラノビス距離Ｄｂｊと、マハラノビス距離Ｄоとを比較することにより、検査対象物の良否判断や、異常モードの判断を行なう。図１１に示す各ステップは、基本的には、ＣＰＵ１０２がプログラムを実行することで実現される。ここで、複数の良品対象物における複数の良品画像と複数の不良品対象物における複数の不良品画像とが、メモリ１０８に格納されているものとする。
【０１１６】
図１１を参照して、ＣＰＵ１０２は、複数の良品対象物における複数の良品画像をメモリ１０８から取得する（ステップＳ１０２）。続いて、ＣＰＵ１０２は、上述したマハラノビス距離算出工程により、基準マハラノビス距離Ｄｇを算出する（ステップＳ１０４）。
【０１１７】
次に、ＣＰＵ１０２は、複数の不良品対象物における複数の不良品画像をメモリ１０８から取得する（ステップＳ１０６）。続いて、ＣＰＵ１０２は、上述したマハラノビス距離算出工程により、異常モードごとの異常モード基準マハラノビス距離Ｄｂｊを算出する（ステップＳ１０８）。
【０１１８】
次に、ＣＰＵ１０２は、撮像された検査対象物の被検査画像を、カメラ（または当該画像が格納されたメモリ１０８）を介して取得する（ステップＳ１１０）。続いて、ＣＰＵ１０２は、上述したマハラノビス距離算出工程により、マハラノビス距離Ｄоを算出する（ステップＳ１１２）。
【０１１９】
次に、ＣＰＵ１０２は、被検査画像のマハラノビス距離Ｄоと基準マハラノビス距離Ｄｇとを比較する（ステップＳ１１４）。続いて、ＣＰＵ１０２は、マハラノビス距離Ｄоの値が、基準マハラノビス距離Ｄｇの値以下か否かを判断する（ステップＳ１１６）。マハラノビス距離Ｄоが、基準マハラノビス距離Ｄｇの値以下の場合（ステップＳ１１６においてＹＥＳの場合）には、ＣＰＵ１０２は、検査対象物を良品と判断する（ステップＳ１１８）。そして、処理は、終了する。
【０１２０】
これに対して、マハラノビス距離Ｄоの値が、基準マハラノビス距離Ｄｇの値よりも大きい場合（ステップＳ１１６においてＮＯの場合）には、ＣＰＵ１０２は、検査対象物を不良品と判断する（ステップＳ１２０）。続いて、ＣＰＵ１０２は、被検査画像のマハラノビス距離Ｄоと異常モードごとの異常モード基準マハラノビス距離Ｄｂｊとを比較する（ステップＳ１２２）。続いて、ＣＰＵ１０２は、異常モードを判断する（ステップＳ１２４）。具体的には、ＣＰＵ１０２は、被検査画像のマハラノビス距離Ｄоと最も値が近い異常モード基準マハラノビス距離Ｄｂｊに対応する異常モードを、検査対象物の異常モードであると判断する。そして、処理は、終了する。
【０１２１】
＜Ｈ．具体例＞
ここで、上記のようなフローチャートにより検査対象物の良否判断や異常モード判断を行なう具体例について説明する。
【０１２２】
（ｈ１．その１）
まず、発明者らは、複数の良品対象物における良品画像と、複数の不良品対象物における異常モードごとの複数の不良品画像とについて、それぞれ基準マハラノビス距離Ｄｇと異常モード基準マハラノビス距離Ｄｂｊとを算出した。その結果を、以下の表４に示す。ここでは、異常モードについては、熟練の検査員が目視で検査した結果を正しいものとして判断するものとする。
【０１２３】
【表４】
2013200238.tif 000019
【０１２４】
このように、良品、異常モードごとに算出されたマハラノビス距離が異なることが確認された。
【０１２５】
従って、例えば、被検査画像のマハラノビス距離Ｄоの値が、１．０であった場合には、この値は、基準マハラノビス距離Ｄｇ（１．３５）よりも小さいため、検査対象物は良品と判断される。一方、被検査画像のマハラノビス距離Ｄоの値が、６．０であった場合には、この値は、基準マハラノビス距離Ｄｇ（１．３５）よりも大きいため、検査対象物は不良品と判断される。そして、この値は、異常モード「ゴミ付着」の基準マハラノビス距離Ｄｂ１の値である６．８に最も近いため、検査対象物は異常モードが「ゴミ付着」の不良品として判断される。
【０１２６】
（ｈ２．その２）
上記では、金属板を検査対象物として説明したが、画像として取得できるものであればこれに限られない。例えば、液晶パネルに用いられる偏光フィルムを検査対象物としてもよい。発明者らは、上述した検査方式を液晶パネル用の偏光フィルム検査工程、液晶パネルへの貼付後のパネル検査工程に適用した。
【０１２７】
偏光フィルムの製造工程においては、フィルムの表面の傷、ゴミの付着等による変色の問題がある。特に液晶パネルへ貼付後に、静電気等を与えて液晶に配向性を与える際に、静電気を与えるための接触物により、細かな傷や配向の乱れが発生する。
【０１２８】
発明者らは、偏光フィルムについて、良品画像と、不良品画像とに対応する基準マハラノビス距離Ｄｇ’と異常モード基準マハラノビス距離Ｄｂｊ’とを算出した。その結果を、以下の表５に示す。
【０１２９】
【表５】
2013200238.tif 000020
【０１３０】
ここでも、良品、異常モードごとに算出されたマハラノビス距離が異なることが確認された。液晶パネル用の偏光フィルム検査工程、液晶パネルへの貼付後のパネル検査工程に、上述した検査方式を導入することで、これまで特定の部位で発生する特定の異常の検査に終始していた検査工程が、未知の異常に関しても高速に、精度良く異常を検出することができるようになった。
【０１３１】
＜Ｉ．利点＞
本実施の形態とすることで、画像などにおいて特徴量の次元が同じ場合でも少ない計算量でマハラノビス距離を算出することができる。また、逆行列計算を必要としないため、画像に特徴量がほとんどない場合であっても、マハラノビス距離を算出することができる。
【０１３２】
本実施の形態とすることで、多数の特徴量を２変数に集約することで計算量を減らして精度よく検査することができる。また、算出したマハラノビス距離から、単に良品、不良品を判断するだけではなく、不良品の異常モードを判断することもできる。
【０１３３】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した説明ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【０１３４】
１０  良品画像特徴量取得部、１２  良品画像パラメータ算出部、１４  良品画像距離算出部、２０  特徴量取得部、２２  パラメータ算出部、２４  距離算出部、３０  不良品画像特徴量取得部、３２  不良品画像パラメータ算出部、３４  不良品画像距離算出部、４０  情報格納部、５０  判断部、５２  異常モード判断部、１００  画像検査装置、１０２  ＣＰＵ、１０４  キーボード、１０６  マウス、１０８  メモリ、１１０  ディスプレイ、１１２  メモリインターフェイス、１１４  記録媒体、１１６  通信インターフェイス。
【図１】
2013200238.tif 000021
【図２】
2013200238.tif 000022
【図３】
2013200238.tif 000023
【図９】
2013200238.tif 000024
【図１０】
2013200238.tif 000025
【図１１】
2013200238.tif 000026
【図４】
2013200238.tif 000027
【図５】
2013200238.tif 000028
【図６】
2013200238.tif 000029
【図７】
2013200238.tif 000030
【図８】
2013200238.tif 000031