(57)【要約】【課題】検査対象物の欠陥の有無を適切に判定することができる欠陥検査装置、欠陥検査方法及びプログラムを提供する。【解決手段】検査対象物の画像情報に対して２値化処理を行い、欠陥候補の領域情報を取得する領域情報取得部１０３と、欠陥候補の位置を算出する位置算出部１０５ａと、欠陥候補の面積を算出する面積算出部１０４と、欠陥候補の特徴ベクトルを抽出する領域を決定する特徴ベクトル抽出領域決定部１０５ｂと、欠陥候補の特徴ベクトルを抽出する特徴ベクトル抽出部１０７と、特徴ベクトル抽出部１０７によって抽出されるそれぞれの特徴ベクトルと、予め与えられる境界条件とを比較することによって欠陥候補の種類を判別する種類判別部１０８と、欠陥候補の種類と、位置と、面積とのそれぞれを、予め与えられている判別基準と比較することによって検査対象物の欠陥の有無を判定する欠陥判定部１１０と、を備える。【選択図】図１
2013167596.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査対象物の欠陥の有無を、前記検査対象物の画像情報に基づいて検査する欠陥検査装置であって、
外部から入力される前記検査対象物の画像情報に対して２値化処理を行うことによって、欠陥候補に含まれる画素の座標値を抽出し、欠陥候補ごとの識別情報であるラベリング値と前記座標値とを対応付けた欠陥候補の領域情報を取得する領域情報取得手段と、
前記領域情報取得手段によって取得される前記欠陥候補の領域情報に基づいて、欠陥候補ごとの位置を重心座標値として算出する位置算出手段と、
前記領域情報取得手段によって取得される前記欠陥候補の領域情報に基づいて、欠陥候補ごとの面積を算出する面積算出手段と、
前記領域情報取得手段によって取得される前記欠陥候補の領域情報に基づいて、欠陥候補ごとの特徴ベクトルを抽出する領域を決定する特徴ベクトル抽出領域決定手段と、
前記特徴ベクトル抽出領域決定手段によって決定される前記領域において、前記２値化処理前の画像情報に対して高次局所自己相関処理を行い、前記欠陥候補ごとの特徴ベクトルを抽出する特徴ベクトル抽出手段と、
前記特徴ベクトル抽出手段によって抽出されるそれぞれの特徴ベクトルと、予め与えられる境界条件とを比較することによって、前記欠陥候補の種類を判別する種類判別手段と、
前記種類判別手段によって判別される欠陥候補の種類と、前記位置算出手段によって算出される欠陥候補の位置と、前記面積算出手段によって算出される欠陥候補の面積とのそれぞれを、予め与えられる判別基準と比較することによって前記検査対象物の欠陥の有無を判定する欠陥判定手段と、を備える
ことを特徴とする欠陥検査装置。
【請求項２】
外部から入力される前記検査対象物の画像情報に対してバイラテラルフィルタをかけるフィルタ処理手段を備え、
前記特徴ベクトル抽出手段は、前記フィルタ処理手段によってフィルタ処理がなされた画像情報のうち、前記特徴ベクトル抽出領域決定手段によって決定される前記領域で高次局所自己相関処理を行い、前記欠陥候補の特徴ベクトルを抽出する
ことを特徴とする請求項１に記載の欠陥検査装置。
【請求項３】
前記フィルタ処理手段によってフィルタ処理がなされた画像情報のうち、前記特徴ベクトル抽出領域決定手段から入力される前記領域において、輝度値が所定値以上である画素が占める割合を前記欠陥候補の程度値として算出する程度値算出手段を備え、
前記欠陥判定手段は、前記種類判別手段によって判別される欠陥候補の種類と、前記位置算出手段によって算出される欠陥候補の位置と、前記面積算出手段によって算出される欠陥候補の面積と、前記程度値算出手段によって算出される欠陥候補の程度値とのそれぞれを、予め与えられている前記判別基準と比較することによって、前記検査対象物の欠陥の有無を判定する
を特徴とする請求項２に記載の欠陥検査装置。
【請求項４】
前記種類判別手段は、欠陥候補の種類が既知である教師画像情報から予め導出される判別関数で決定される超平面を前記境界条件として、前記欠陥候補の種類を判別する
ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の欠陥検査装置。
【請求項５】
検査対象物の欠陥の有無を、前記検査対象物の画像情報に基づいて検査する欠陥検査装置が行う欠陥検査方法であって、
前記欠陥検査装置が、
外部から入力される前記検査対象物の画像情報に対して２値化処理を行うことによって、欠陥候補に含まれる画素の座標値を抽出し、欠陥候補ごとの識別情報であるラベリング値と前記座標値とを対応付けた欠陥候補の領域情報を取得する領域情報取得ステップと、
前記領域情報取得ステップで取得される前記欠陥候補の領域情報に基づいて、欠陥候補ごとの位置を重心座標値として算出する位置算出ステップと、
前記領域情報取得ステップで取得される前記欠陥候補の領域情報に基づいて、欠陥候補ごとの面積を算出する面積算出ステップと、
前記領域情報取得ステップで取得される前記欠陥候補の領域情報に基づいて、欠陥候補ごとの特徴ベクトルを抽出する領域を決定する特徴ベクトル抽出領域決定ステップと、
前記特徴ベクトル抽出領域決定ステップで決定される前記領域において、前記２値化処理前の画像情報に対して高次局所自己相関処理を行い、前記欠陥候補ごとの特徴ベクトルを抽出する特徴ベクトル抽出ステップと、
前記特徴ベクトル抽出ステップで抽出されるそれぞれの特徴ベクトルと、予め与えられる境界条件とを比較することによって、前記欠陥候補の種類を判別する種類判別ステップと、
前記種類判別ステップで判別される欠陥候補の種類と、前記位置算出ステップで算出される欠陥候補の位置と、前記面積算出ステップで算出される欠陥候補の面積とのそれぞれを、予め与えられている判別基準と比較することによって前記検査対象物の欠陥の有無を判定する欠陥判定ステップと、を実行する
ことを特徴とする欠陥検査方法。
【請求項６】
外部から入力される前記検査対象物の画像情報に対してバイラテラルフィルタをかけるフィルタ処理ステップを含み、
前記特徴ベクトル抽出ステップでは、前記フィルタ処理ステップでフィルタ処理がなされた画像情報のうち、前記特徴ベクトル抽出領域決定ステップで決定される前記領域で高次局所自己相関処理を行い、前記欠陥候補の特徴ベクトルを抽出する
ことを特徴とする請求項５に記載の欠陥検査方法。
【請求項７】
前記フィルタ処理ステップでフィルタ処理がなされた画像情報のうち、前記特徴ベクトル抽出領域決定ステップで決定される前記領域において、輝度値が所定値以上である画素が占める割合を前記欠陥候補の程度値として算出する程度値算出ステップを含み、
前記欠陥判定ステップでは、前記種類判別ステップで判別される欠陥候補の種類と、前記位置算出ステップで算出される欠陥候補の位置と、前記面積算出ステップで算出される欠陥候補の面積と、前記程度値算出ステップで算出される欠陥候補の程度値とのそれぞれを、予め与えられている前記判別基準と比較することによって、前記検査対象物の欠陥の有無を判定する
を特徴とする請求項６に記載の欠陥検査方法。
【請求項８】
前記種類判別ステップでは、欠陥候補の種類が既知である教師画像情報から予め導出される判別関数で決定される超平面を前記境界条件として、前記欠陥候補の種類を判別する
ことを特徴とする請求項５から請求項７のいずれか一項に記載の欠陥検査方法。
【請求項９】
請求項５から請求項８のいずれか一項に記載の欠陥検査方法を、コンピュータである前記欠陥検査装置に実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検査対象物の欠陥の有無を、その検査対象物から得られる画像情報に基づいて検査する欠陥検査装置、欠陥検査方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
燃料電池やリチウムイオン電池などの製造工程において、電極の表面に欠陥があるか否かを検査する技術が知られている。
例えば、特許文献１には、検査対象物である電極基板にＸ線を照射して透過像を取得し、その透過像に基づいて金属不純物粒子（欠陥）が存在する部分を検出する技術について記載されている。
【０００３】
また、特許文献２には、搬送中の電極用素材の上流側から光を照射して得られる第１画像データと、下流側から光を照射して得られる第２画像データとを用いて、異物（欠陥）の形状を判別する技術について記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００６−１７９４２４号公報
【特許文献２】特開２０１０−２５５６６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１に記載の技術では、金属不純物粒子の有無は検出できるものの、金属不純物粒子の形状を自動的に識別することができないという問題がある。また、電極用素材の表面に欠落部分（窪み部分）が存在していたとしても、Ｘ線透過像では当該欠落部分を検出できない可能性がある。
【０００６】
また、特許文献２に記載の技術では、前記第１画像データと前記第２画像データとを合成した総合画像データにおいて、輝度値が所定値以上である範囲（輪郭）内における画素数などを用いて異物（欠陥）の形状を判別している。したがって、例えば、「円形」や「馬蹄形」というように、異物の大まかな形状を推定できるにとどまる。
【０００７】
一般に、検査対象物である電極用素材の画像情報から欠陥の有無を検出するに際しては、欠陥の種類を適切に判別する必要がある。また、前記種類の他に、欠陥の位置や面積などを考慮した上で、欠陥の有無を総合的に判定することが望ましい。このようにきめ細かな判定を行うために、従来は、最終的に人間が目視することで欠陥の有無を判定する必要があり、そのために多大な時間とコストを要した。
【０００８】
そこで、本発明は、検査対象物の欠陥の有無を適切に判定することができる欠陥検査装置、欠陥検査方法及びプログラムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
前記課題を解決するために、本発明に係る欠陥検査装置は、検査対象物の欠陥の有無を、前記検査対象物の画像情報に基づいて検査する欠陥検査装置であって、外部から入力される前記検査対象物の画像情報に対して２値化処理を行うことによって、欠陥候補に含まれる画素の座標値を抽出し、欠陥候補ごとの識別情報であるラベリング値と前記座標値とを対応付けた欠陥候補の領域情報を取得する領域情報取得手段と、前記領域情報取得手段によって取得される前記欠陥候補の領域情報に基づいて、欠陥候補ごとの位置を重心座標値として算出する位置算出手段と、前記領域情報取得手段によって取得される前記欠陥候補の領域情報に基づいて、欠陥候補ごとの面積を算出する面積算出手段と、前記領域情報取得手段によって取得される前記欠陥候補の領域情報に基づいて、欠陥候補ごとの特徴ベクトルを抽出する領域を決定する特徴ベクトル抽出領域決定手段と、前記特徴ベクトル抽出領域決定手段によって決定される前記領域において、前記２値化処理前の画像情報に対して高次局所自己相関処理を行い、前記欠陥候補ごとの特徴ベクトルを抽出する特徴ベクトル抽出手段と、前記特徴ベクトル抽出手段によって抽出されるそれぞれの特徴ベクトルと、予め与えられる境界条件とを比較することによって、前記欠陥候補の種類を判別する種類判別手段と、前記種類判別手段によって判別される欠陥候補の種類と、前記位置算出手段によって算出される欠陥候補の位置と、前記面積算出手段によって算出される欠陥候補の面積とのそれぞれを、予め与えられる判別基準と比較することによって前記検査対象物の欠陥の有無を判定する欠陥判定手段と、を備えることを特徴とする。
【００１０】
このような構成によれば、領域情報取得手段は、外部から入力される前記検査対象物の画像情報に対して２値化処理を行うことによって、欠陥候補に含まれる画素の座標値を抽出し、欠陥候補ごとの識別情報であるラベリング値と前記座標値とを対応付けた欠陥候補の領域情報を取得する（領域情報取得ステップ）。そして、特徴ベクトル抽出領域決定手段は、領域情報取得手段によって取得される欠陥候補の領域情報に基づいて、欠陥候補ごとの特徴ベクトルを抽出する領域を決定する（特徴ベクトル抽出領域決定ステップ）。
さらに、特徴ベクトル抽出手段は、特徴ベクトル抽出領域決定手段によって決定される前記領域において、前記２値化処理前の画像情報に対して高次局所自己相関処理を行い、欠陥候補ごとの特徴ベクトルを抽出する（特徴ベクトル抽出ステップ）。
【００１１】
したがって、領域情報取得手段は２値化処理を行い、欠陥候補ごとのラベリング値と座標値とを対応付けることで、欠陥候補の領域情報を容易かつ正確に取得することができる。
また、特徴ベクトル抽出手段が欠陥候補の特徴ベクトルを抽出する領域は、検査対象物の画像全体ではなく、特徴ベクトル抽出領域決定手段によって決定される所定領域となるため、特徴ベクトル抽出手段における演算量を大幅に低減することができる。
【００１２】
また、種類判別手段は、特徴ベクトル抽出手段によって抽出されるそれぞれの特徴ベクトルと、予め与えられる境界条件とを比較することによって欠陥候補の種類を判別する（種類判別ステップ）。
そして、欠陥判定手段は、種類判別手段によって判別される欠陥候補の種類と、位置算出手段（位置算出ステップ）によって算出される欠陥候補の位置と、面積算出手段（面積算出ステップ）によって算出される欠陥候補の面積とのそれぞれを、予め与えられる判別基準と比較することによって前記検査対象物の欠陥の有無を判定する（欠陥判定ステップ）。
【００１３】
つまり、欠陥判定手段は、欠陥候補の種類、位置、及び面積に基づいて、検査対象物に欠陥が存在するか否かを総合的に判定する。したがって、本発明に係る欠陥検査装置によれば、検査対象物の欠陥の有無を適切に判定することができる。
【００１４】
また、本発明に係る前記欠陥検査装置において、外部から入力される前記検査対象物の画像情報に対してバイラテラルフィルタをかけるフィルタ処理手段を備え、前記特徴ベクトル抽出手段は、前記フィルタ処理手段によってフィルタ処理がなされた画像情報のうち、前記特徴ベクトル抽出領域決定手段によって決定される前記領域で高次局所自己相関処理を行い、前記欠陥候補の特徴ベクトルを抽出することが好ましい。
【００１５】
このような構成によれば、フィルタ処理手段が検査対象物の画像情報に対してバイラテラルフィルタをかけ、特徴ベクトル抽出手段は、バイラテラルフィルタをかけた画像情報に対して欠陥候補の特徴ベクトルを抽出する（フィルタ処理ステップ）。
ここで、バイラテラルフィルタは、エッジを保持しつつも画像全体としては平滑化処理を行うものである。これによって特徴ベクトル抽出手段は、バイラテラルフィルタをかけた画像情報に対して欠陥候補の特徴ベクトルを抽出するため、欠陥候補ごとの特徴ベクトルを適切に抽出することができる。
【００１６】
また、本発明に係る前記欠陥検査装置において、前記フィルタ処理手段によってフィルタ処理がなされた画像情報のうち、前記特徴ベクトル抽出領域決定手段から入力される前記領域において、輝度値が所定値以上である画素が占める割合を前記欠陥候補の程度値として算出する程度値算出手段を備え、前記欠陥判定手段は、前記種類判別手段によって判別される欠陥候補の種類と、前記位置算出手段によって算出される欠陥候補の位置と、前記面積算出手段によって算出される欠陥候補の面積と、前記程度値算出手段によって算出される欠陥候補の程度値とのそれぞれを、予め与えられている前記判別基準と比較することによって、前記検査対象物の欠陥の有無を判定することが好ましい。
【００１７】
このような構成によれば、フィルタ処理手段から入力される画像情報のうち、特徴ベクトル抽出領域決定手段から入力される前記領域において、輝度値が所定値以上である画素が占める割合を前記欠陥候補の程度値として算出する（程度値算出ステップ）。
そして、欠陥判定手段は、欠陥の有無を判定する際に、欠陥候補の種類、位置及び面積に加えて、欠陥候補の程度値も反映させる。したがって、欠陥判定手段は、検査対象物の欠陥の有無を適切に判定することができる。
なお、輝度値が所定値以上である画素が占める割合と程度値との関係は、欠陥の種類ごとに適宜設定することができる。
【００１８】
また、本発明に係る前記欠陥検査装置において、前記種類判別手段は、欠陥候補の種類が既知である教師画像情報から予め導出される判別関数で決定される超平面を前記境界条件として、前記欠陥候補の種類を判別することが好ましい。
【００１９】
このような構成によれば、種類判別手段が、教師画像情報から予め導出される判別関数で決定される超平面を境界条件として欠陥候補の種類を判別することで、欠陥候補の種類を適切に判別することができる。
【００２０】
また、本発明は、前記欠陥検査方法を、コンピュータである前記欠陥検査装置に実行させるためのプログラムである。
本発明に係るプログラムによれば、検査対象物の欠陥の有無を適切に判定することができる欠陥検査方法を、欠陥検査装置に実行させることができる。
【発明の効果】
【００２１】
本発明により、検査対象物の欠陥の有無を適切に判定することができる欠陥検査装置、欠陥検査方法及びプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明の第１実施形態に係る欠陥検査装置の構成図である。
【図２】複数の教師画像ついて、欠落重心からのマハラノビス汎距離と、異物重心からのマハラノビス汎距離を算出してプロットした図である。
【図３】（ａ）は検査対象物の画像の説明図であり、（ｂ）は２値化処理部による２値化処理後の画像の説明図であり、（ｃ）はフィルタ処理部によるフィルタ処理後の画像の説明図である。
【図４】（ａ）は外部から入力される検査対象物の画像情報における輝度のヒストグラムであり（ｂ）はフィルタ処理部によって分布が変化された場合における輝度のヒストグラムである。
【図５】特徴ベクトル抽出部が行う高次局所自己相関処理の説明図である。
【図６】欠陥候補の種類、位置及び面積に基づいて、欠陥に該当するか否かを判別する際の基準を示す説明図である。
【図７】欠陥判定部の処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】特徴ベクトルの抽出を行う前処理として、各種フィルタ処理を行った場合における判定結果を示す説明図であり、（ａ）は比較例としてエッジ強調フィルタを用いた場合であり、（ｂ）は本実施形態に係るバイラテラルフィルタを用いた場合である。
【図９】本発明の第２実施形態に係る欠陥検査装置の構成図である。
【図１０】本発明の第３実施形態に係る欠陥検査装置の構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、本発明を実施するための形態（以下、実施形態と記す）について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。なお、各図において共通する部分には同一の符号を付し、重複した説明を省略する。
【００２４】
≪第１実施形態≫
＜欠陥検査装置の構成＞
図１は、本発明の第１実施形態に係る欠陥検査装置の構成図である。欠陥検査装置１００は、検査対象物の欠陥の有無を、当該検査対象物の画像情報に基づいて検査するものである。以下の説明では例として、欠陥検査装置１００が、燃料電池の電極及び固体高分子膜（Proton Exchange Membrane：ＰＥＭ）の表面に欠陥があるか否かを検査する場合について説明する。
なお、以下の説明において、前記した電極及び固体高分子膜など、欠陥検査装置１００の検査対象となる物を総称して「検査対象物」と記す。
【００２５】
また、「欠陥」とは、検査対象物に存在する不良箇所であり、例えば、欠落（窪み）又は異物が存在する箇所を含むものとする。欠陥を有する検査対象物は、廃棄又は再利用の対象となる。
また、「欠陥候補」とは、検査対象物のうち前記した欠陥に該当する可能性がある箇所を示すものとする。
【００２６】
図１に示すように、欠陥検査装置１００は、事前学習部１０１と、第１記憶部１０２と、領域情報取得部１０３と、面積算出部１０４と、位置情報取得部１０５と、フィルタ処理部１０６と、特徴ベクトル抽出部１０７と、種類判別部１０８と、第２記憶部１０９と、欠陥判定部１１０と、を備える。
欠陥検査装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、各種インタフェースなどの電子回路（図示せず）を含んで構成され、ＲＯＭに記憶されたプログラムを読み出してＲＡＭに展開し、ＣＰＵが各種処理を実行するようになっている。
【００２７】
本実施形態に係る欠陥検査装置１００は、欠陥の有無を調べる検査処理を開始する前に、外部から入力される教師画像情報に基づいた事前学習処理を行う。
したがって、まず、事前学習処理に関わる構成ついて説明した後に、その学習結果を用いた欠陥検査処理に関わる構成について説明する。
【００２８】
（１．事前学習処理に関わる構成）
事前学習部１０１は、外部から入力される教師画像情報を用いた事前学習を行う。当該教師画像情報は、欠陥検査装置１００の設定を行う者（以下、設定者と記す。）が予め用意した欠陥候補の画像情報である。
ちなみに、「欠陥候補」は複数種類存在し（例えば、異物Ｐ１、欠落Ｑ１など：図３（ａ）参照）、「欠陥」は欠陥候補画像のうち所定の基準（種類、位置、及び面積）を満たすものである。
また、本実施形態では例として、欠陥候補の種類が全部で１０種類である場合について説明する。
【００２９】
まず、予めそれぞれの欠陥候補の種類ごとに複数個ずつ（例えば、６個ずつ）のサンプルが設定者によって用意され、教師画像情報として事前学習部１０１に入力される。また、教師画像情報のサンプルの種類（種類１，・・・，種類１０）が、その教師画像情報と対応付けて事前学習部１０１に入力される。
事前学習部１０１は、入力された教師画像情報及び種類に所定の識別記号を対応させ、第１記憶部１０２に格納する。
【００３０】
次に、事前学習部１０１は、第１記憶部１０２から教師画像情報及び識別記号を順次読み出して、フィルタ処理部１０６に出力する。そして、入力された教師画像情報ごとに、フィルタ処理部１０６がフィルタ処理を行い、特徴ベクトル抽出部１０７が教師画像情報の特徴ベクトルを抽出する。さらに、特徴ベクトル抽出部１０７は、抽出した特徴ベクトルに関する情報を、前記した識別記号と対応付けて第１記憶部１０２に格納する。
なお、フィルタ処理部１０６及び特徴ベクトル抽出部１０７よる処理の詳細については、後記する。
【００３１】
特徴ベクトル抽出部１０７により全ての教師画像情報について特徴ベクトルが抽出されると、事前学習部１０１は第１記憶部１０２から教師画像情報の特徴ベクトルを読み出し、当該特徴ベクトルを用いた判別分析処理を実行する。すなわち、事前学習部１０１は、それぞれの教師画像情報の特徴ベクトルに基づいて、全変動ＳＴに対する群間変動ＳＢの割合で表される相関比η２を最大とする判別関数を導出し、第１記憶部１０２に格納する。
【００３２】
次に、事前学習部１０１は、種類判別部１０８に対して種類判別処理を実行させる指令信号を出力する。前記信号が入力されると種類判別部１０８は、第１記憶部１０２から教師画像情報の特徴ベクトルを順次読み出し、前記した判別関数を用いてその種類（種類１，・・・，種類１０のどれに該当するか）を判別する。そして、種類判別部１０８は、判別した種類を教師画像情報の識別記号と対応付けて第１記憶部１０２に格納する。
さらに、事前学習部１０１は、種類が同一である複数の教師画像情報の特徴ベクトルの重心座標を算出し、その種類と対応付けて第１記憶部１０２に格納する。
【００３３】
したがって、第１記憶部１０２には、設定者によって予め入力された教師画像情報の種類と、判別関数を用いて種類判別部１０８により判別された教師画像情報の種類と、が識別記号に対応付けて格納されることになる。
また、第１記憶部１０２には、教師画像情報の重心座標値に関する情報が、その種類ごとに格納されることになる。
【００３４】
次に、事前学習部１０１は、種類判別部１０８の正答率に基づいて学習の適否を判定する。前記正答率は、種類判別部１０８によって判別された種類が正しかった（設定者によって入力された種類と一致した）サンプル数と、全ての教師画像情報のサンプル数との比率で表される。この正答率が予め設定された所定値以上である場合、事前学習部１０１は学習が適切であったと判断する。一方、正答率が前記所定値未満である場合、事前学習部１０１は学習が不適切であったと判断する。
【００３５】
また、正答率が前記した所定値以上であった場合でも、教師画像情報自体が適切でない可能性もあり得る。すなわち、設定者が選択した教師画像データの特徴ベクトルのうち、その種類の重心座標から隔たっているものが存在する場合もある。
したがって、事前学習部１０１は、種類ごと（種類判別部１０８によって判別された種類ごと）の重心座標を第１記憶部１０２から読み出し、それぞれの特徴ベクトルと重心座標とのマハラノビス汎距離を算出して表示装置２００に出力する。ちなみに、マハラノビス汎距離とは、ユークリッド距離を分散で標準化した距離である。
【００３６】
これによって設定者は、入力したそれぞれの教師画像情報について、種類判別部１０８の判別結果と、重心座標からのマハラノビス汎距離を知ることができる。
図２は、複数の教師画像について、欠落重心からのマハラノビス汎距離と、異物重心からのマハラノビス汎距離を算出してプロットした図である。図２に示す例では、教師画像情報として２種類の欠陥サンプル（欠落サンプル：６個、異物サンプル：６個）の画像について特徴ベクトルを抽出し、それぞれの種類の重心座標からのマハラノビス汎距離を算出してプロットした。
【００３７】
図２に示す例では、領域ｐ１に含まれるデータは欠落サンプルの教師画像情報に対応し、領域ｑ１，ｑ２に含まれるデータは異物サンプルの教師画像情報に対応する。したがって、種類判別部１０８は、事前学習部１０１によって導出された判別関数に基づいて、欠陥の種類を適切に判別していることが分かる。
また、図２において、領域ｑ２のデータは欠落重心からの距離が比較的小さくなっているが、当該データに対応する異物サンプルは、その形状が他の異物サンプルと若干異なっていた。
【００３８】
したがって、設定者は、図２に示す例において、事前学習部１０１に入力した教師画像情報が適切であったことがわかる。ちなみに、事前学習が不適切であったと判定した場合、事前学習部１０１は、設定者によって変更された教師画像情報に基づいて、事前学習を再度実行して判別関数を導出する。
このようにして、事前学習部１０１は適切な判別関数を導出し、図１に示す第１記憶部１０２に格納する。
【００３９】
ちなみに、教師画像情報の説明変数の次元数は、前記した特徴ベクトル抽出部１０７によって抽出される特徴ベクトルの次元数（３３次元）である。したがって、事前学習部１０１は、変数増減法などを用いて教師画像情報を表す３３次元のうち、それぞれの種類の識別に寄与している複数個（例えば、５個）の説明変数を特定し、当該説明変数を用いて判別関数を表すようにすることが好ましい。
これによって、教師画像情報の種類を適切に分類できる判別関数を導出できるとともに、後記する種類判別部１０８の処理負荷を低減することができる。
【００４０】
また、図１に示すように、第１記憶部１０２には、欠陥判定部１１０が欠陥の有無を判定する際の基準となる判別基準情報（位置情報及び面積情報）が設定者によって予め入力される。なお、当該判別基準情報の詳細については後記する。
【００４１】
（２．欠陥検査処理に関わる構成）
欠陥検査処理は、前記で説明した事前学習処理が終了した後に、検査対象物の画像情報が欠陥検査装置１００に入力され、ユーザが入力手段（マウスなど：図示せず）を介して所定の操作を行うことにより開始される。
なお、検査対象物の画像情報は、例えば、照明装置（図示せず）によって光を照射された検査対象物を、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）カメラなどの撮像装置（図示せず）で撮像することによって取得することができる。
【００４２】
検査対象物が燃料電池の電極及び固体高分子膜である場合、外部の撮像装置から入力される画像情報（以下、単に画像情報と記す。）は、図３（ａ）のようになる。
図３（ａ）に示すように、検査対象物は、固体高分子膜Ｍの上に電極Ｅが貼り合わされている。また、電極Ｅの右上に欠落Ｐ１があり、電極Ｅの左下に異物Ｑ１がある。
ちなみに、図３（ａ）では説明のため、欠陥候補（欠落Ｐ１及び異物Ｑ１）を実際の寸法よりも大きく記載している（後記する図３（ｂ）、図３（ｃ）についても同様）。
【００４３】
領域情報取得部１０３は、外部から入力される検査対象物の画像情報に対して２値化処理を行うことによって、欠陥候補に含まれる画素の座標値を抽出し、欠陥候補ごとの識別情報であるラベリング値と前記座標値とを対応付けた欠陥候補の領域情報を取得する。
ここで、「欠陥候補の領域情報」とは、欠陥候補が占める領域と、それ以外の領域とを区別するとともに、それぞれの欠陥候補を識別するための情報である。例えば、領域情報取得部１０３は、欠陥候補が占める領域の画素値を１とし、欠陥候補でない領域の画素値を０とする。
【００４４】
領域情報取得部１０３は、輝度情報生成部１０３ａと、２値化処理部１０３ｂとを備えている。輝度情報生成部１０３ａは、外部の撮像装置から入力される画像情報から輝度情報を生成する。すなわち、入力される画像情報の全ての画素についてＲＧＢデータからＹＵＶデータに変換し、各画素のＹ値（輝度値）を輝度情報として２値化処理部１０３ｂに出力する。
【００４５】
２値化処理部１０３ｂは、輝度情報生成部１０３ａから入力される輝度情報に基づいて２値化処理を行う。例えば、２値化処理部１０３ｂは、輝度値のヒストグラムから２群が最も分離される２値化しきい値を算出する。そして、２値化処理部１０３ｂは、輝度値が前記２値化しきい値以上である画素に１を対応させ、輝度値が前記２値化しきい値未満である画素に０を対応させる。
【００４６】
さらに、２値化処理部１０３ｂは、画素値が１である画素のうち隣接する（又はユークリッド距離が所定値以下である）画素同士を同じ領域として識別し、それぞれの領域に対してラベリングする。
例えば、２値化処理部１０３ｂは、図３（ａ）に示す画像に対して２値化処理を行い、欠落Ｐ１に対応する領域Ｐ２、及び、異物Ｑ１に対応する領域Ｑ２の画素値を１とする（図３（ｂ）参照）。また、２値化処理部１０３ｂは、領域Ｐ２，Ｑ２以外の領域の画素値を全て０とする。
【００４７】
さらに、２値化処理部１０３ｂは、図３（ｂ）に示す領域Ｐ２，Ｑ２をそれぞれ１つの領域として識別し、領域Ｐ２，Ｑ２に対してラベリングを行う。すなわち、２値化処理部１０３ｂは、欠陥候補ごとの識別情報であるラベリング値と、欠陥候補に含まれる画素（それぞれの欠陥候補内の一群の画素）の座標値とを対応付けた欠陥候補の領域情報を取得する。
このようにして２値化処理部１０３ｂは欠陥候補の領域情報を取得し、面積算出部１０４及び位置情報取得部１０５に出力する。
【００４８】
面積算出部１０４は、領域情報取得部１０３によって取得される欠陥候補の領域情報に基づいて、欠陥候補ごとの面積を算出する。すなわち、面積算出部１０４は、前記したラベリング値が同一である領域の画素数（つまり、欠陥候補の面積）を算出する。そして、面積算出部１０４は、欠陥候補ごとの面積値を前記したラベリング値と対応付けて第２記憶部１０９に格納する。
【００４９】
位置情報取得部１０５は、欠陥候補の位置に関する情報を取得する。位置情報取得部１０５は、位置算出部１０５ａと、特徴ベクトル抽出領域決定部１０５ｂとを備えている。
位置算出部１０５ａは、領域情報取得部１０３によって取得される欠陥候補の領域情報に基づいて、欠陥候補ごとの位置を重心座標値として算出する。すなわち、位置算出部１０５ａは、２値化処理部１０３ｂによってラベリングされた欠陥候補のそれぞれについて重心座標値を算出し、ラベリング値と対応付けて第２記憶部１０９に格納する。
【００５０】
特徴ベクトル抽出領域決定部１０５ｂは、領域情報取得部１０３によって取得される欠陥候補の領域情報に基づいて、欠陥候補ごとの特徴ベクトルを抽出する領域を決定する。
特徴ベクトル抽出領域決定部１０５ｂは、特徴ベクトルが抽出される領域（以下、「特徴ベクトル抽出領域」と記す。）を、例えば、次のようにして決定する。すなわち、特徴ベクトル抽出領域決定部１０５ｂは、２値化処理部１０３ｂから入力されるそれぞれの欠陥候補について、欠陥候補の領域を含む矩形領域を特定し、その座標値を前記したラベリング値と対応付けて特徴ベクトル抽出部１０７に出力する。
【００５１】
図３（ｂ）に示す例では、特徴ベクトル抽出領域決定部１０５ｂは領域Ｐ２を含む矩形領域ＴＰ２と、領域Ｑ２を含む矩形領域ＴＱ２とを特定する座標値とを、それぞれラベリング値と対応付けて特徴ベクトル抽出部１０７に出力する。
なお、前記座標値は矩形領域を特定することが可能であればよい。例えば、それぞれの矩形領域のうち最も右上に位置する画素の座標値と、矩形領域のうち最も左下に位置する画素の座標値とすればよい。
【００５２】
フィルタ処理部１０６は、外部の撮像装置（図示せず）から入力される検査対象物の画像情報（つまり、入力される画像情報の全ての画素）に対してバイラテラルフィルタ（Bilateral Filter）をかける。ちなみに、フィルタ部１０６に入力される画像情報に対して２値化処理はされていない。
バイラテラルフィルタはエッジ保持型平滑化フィルタであり、画像全体として平滑化処理を行うことによって画像全体での濃淡変化や細かいノイズをキャンセルしつつ、エッジ（輪郭）を強調するものである。これによって、後記する特徴ベクトル抽出部１０７において、より適切に欠陥の特徴ベクトルを抽出することができる。
【００５３】
なお、フィルタ処理部１０６による画像処理と、前記した領域情報取得部１０３による画像処理は並列的に実行される。つまり、外部から入力される画像情報に対してフィルタ処理部１０６がバイラテラルフィルタをかける処理を実行するのと並行して、前記画像情報に対して領域情報取得部１０３が２値化処理を行って領域情報を取得する。
これによって、欠陥検査装置１００の処理をより速やかに行うことができる。
【００５４】
また、本実施形態では、フィルタ処理部１０６がデータ依存型のバイラテラルフィルタをかけることとした。データ依存型のバイラテラルフィルタは、例えば、ファジー推論によって画像の局所領域ごとにパラメータを算出する。そして、フィルタ処理部１０６は、前記局所領域ごとに変化するパラメータに基づいたバイラテラルフィルタをかけることによって、フィルタ処理を行う。
これによって、雑音が多く重畳した画素をエッジとして認識して強調処理してしまうことを回避できる。
【００５５】
なお、データ依存型のバイラテラルフィルタをかける前処理として、輝度のヒストグラム分布を変化させ、欠陥を検出するのに適した分布とすることが好ましい。
図４（ａ）は、外部から入力される検査対象物の画像情報における輝度のヒストグラムであり、図４（ｂ）は、フィルタ処理部１０６によって分布が変化された場合における輝度のヒストグラムである。
【００５６】
例えば、図３（ａ）に示すように、検査対象物が燃料電池で用いられる電極Ｅ及び固体高分子膜Ｍである場合について考える。ちなみに、電極Ｅは黒鉛が炭素繊維で補強されたＣ／Ｃコンポジットで構成されている。そうすると、電極Ｅが黒色であるため、撮像装置（図示せず）によって電極Ｅを撮像することで得られる画像の輝度値は、値が小さい範囲Ａに集中することとなる（図４（ａ）参照）。ちなみに、輝度値が比較的大きい範囲Ｂは、固体高分子膜Ｍ（図３（ａ）参照）に対応している。
【００５７】
欠陥の大部分は電極に存在するため、フィルタ処理部１０６は電極に対応する範囲Ａ内に存在する画素を取り出す。すなわち、フィルタ処理部１０６は、図４（ａ）に示す範囲Ａ内に存在する画素において、輝度値のヒストグラムが正規分布となり、かつ、当該正規分布の中央値が予め設定された所定値となるようにシフトさせ、輝度値の分布を変更する。
【００５８】
例えば、フィルタ処理部１０６は、輝度値が、図４（ａ）に示す範囲Ａ内に存在する画素について、それらの画素における輝度値のヒストグラムが正規分布となり、当該正規分布の中央値が所定値となるように輝度値を変更する。
このように輝度値のヒストグラム分布を変更することによって、後記する特徴ベクトル抽出部１０７において、より適切に特徴ベクトルを抽出することができる。
【００５９】
そして、フィルタ処理部１０６は、輝度値が変更された画像情報についてデータ依存型のバイラテラルフィルタをかけ、特徴ベクトル抽出部１０７に出力する。フィルタ処理部１０６から特徴ベクトル抽出部１０７に対して出力される情報は、例えば、図３（ｃ）に示すように、エッジを保持しつつ画像全体としては平滑化された画像に対応する画像情報となる。
【００６０】
特徴ベクトル抽出部１０７は、特徴ベクトル抽出領域決定部１０５ｂによって決定される領域において、２値化処理前の画像情報に対して高次局所自己相関処理を行い、欠陥候補ごとの特徴ベクトルを抽出する。
例えば、燃料電池の電極表面に欠陥があるか否かを電極ごとに１枚ずつ検査する場合に、欠陥を有する電極は全体の一部である。また、欠陥が占める面積は電極の面積に対して非常に小さい。このような場合に電極の全面について高次自己相関処理を行うと、膨大な量の演算処理を行うこととなる一方、電極の大部分は欠陥領域でないため無駄が生じる。
【００６１】
したがって、本実施形態において特徴ベクトル抽出部１０７は、特徴ベクトル抽出領域決定部１０５ｂから入力される矩形領域（欠陥候補を含む、一つ又は複数の矩形領域）についてのみ高次局所自己相関処理を行う。これによって、欠陥が存在する可能性がある矩形領域についてのみ限定的に特徴ベクトルの抽出を行うため、欠陥検査を行う際の計算量を大幅に低減させ、検査処理を速やかに行うことが可能となる。
【００６２】
次に、特徴ベクトル抽出部１０７が行う高次局所自己相関処理について説明する。高次局所自己相関処理（Higher-Order Local Auto-Correlation：ＨＬＡＣ）は、２次元の局所領域における相関のパターンを全体で数え上げることで特徴の算出を行うものであり、加法性などの優れた性質を有する。
Ｎ次自己相関関数ＸＮは、以下に示す（式１）で表される。なお、（式１）においてｆ（ｒ）は画像情報の値であり、（ａ１，ａ２，・・・，ａＮ）は参照画素ｒから見た変位方向を表している。
【００６３】
【数１】
2013167596.tif 000003
【００６４】
本実施形態では、（式１）においてＮ＝２（２次元の画像情報）とする。特徴ベクトル抽出部１０７は、例えば、特徴ベクトル抽出領域（図５に示す矩形領域ＴＰ３）内の参照画素の画素値と、所定のマスクパターンＫ（図５参照）によってマスクされる画素の画素値とを乗算した値を前記矩形領域の全ての画素について積分することで、当該マスクパターンＫに対応する特徴量（特徴ベクトルの成分値）を算出する。
【００６５】
ちなみに、前記したマスクパターンとは、参照画素のムーア近傍に位置する画素（すなわち、参照画素を囲む近傍の８画素）について設定される所定のパターンである。また、マスクを平行移動などした場合に同値になるものを除外すると、３３通りのマスクパターンが存在する。
特徴ベクトル抽出部１０７は、これらの３３通りのマスクパターンについてそれぞれ特徴量（特徴ベクトルの成分値）を算出し、欠陥候補を含む矩形領域の特徴を表す３３次元の特徴ベクトルを抽出し、前記したラベリング値と対応付けて種類判別部１０８に出力する。
【００６６】
種類判別部１０８は、特徴ベクトル抽出部１０７によって抽出されるそれぞれの特徴ベクトルと、予め与えられる境界条件とを比較することによって、欠陥候補の種類を判別する。より具体的には、種類判別部１０８は、欠陥候補の種類が既知である教師画像情報から予め導出される判別関数で決定される超平面を前記境界条件として、欠陥候補の種類を判別する
なお、教師画像情報から予め導出される判別関数は、前記した事前学習部１０１による事前学習処理で予め取得され、第１記憶部１０２に格納されている。
【００６７】
種類判別部１０８は、特徴ベクトル抽出部１０７から欠陥候補の特徴ベクトルに対応する情報が入力されると、事前学習部１０１によって予め導出されている判別関数を第１記憶部１０２から読み出す。そして、種類判別部１０８は、読み出した判別関数によって定まる超平面によって仕切られる空間のうち、欠陥候補の特徴ベクトルがどの空間内に存在するかによって欠陥候補の種類を判別する。
【００６８】
さらに種類判別部１０８は、判別した欠陥候補の種類を、その欠陥候補のラベリング値と対応付けて第２記憶部１０９に格納する。
したがって、第２記憶部１０９には、欠陥候補の位置、面積、及び種類が、欠陥候補ごとに定められたラベリング値に対応付けて格納される。
【００６９】
欠陥判定部１１０は、種類判別部１０８によって判別される欠陥候補の種類と、位置算出部１０５ａによって算出される欠陥候補の位置と、面積算出部１０４によって算出される欠陥候補の面積とのそれぞれを、予め与えられる判別基準と比較することによって検査対象物の欠陥の有無を判定する。
ここで、前記した「判別基準」とは、設定者によって予め入力される位置情報（例えば、図６に示す領域Ｘ，Ｙ，Ｚに相当）、面積情報（例えば、図６に示す面積α,β）、及び種類情報（例えば、図６に示す種類１,２,・・・,１０）を含み、検査対象物の欠陥の有無を判定する際の基準値を示す情報である。
また、前記した欠陥候補の位置、面積、及び種類は、欠陥判定部１１０が第２記憶部１０９からそれぞれの情報を前記したラベリング値と対応付けて読み出すことによって取得される。
【００７０】
図６は、欠陥候補の種類、位置及び面積に基づいて、欠陥に該当するか否かを判別する際の基準を示す説明図である。なお、図６において○印は欠陥に該当しない場合を示し、×印は欠陥に該当する場合を示している。
【００７１】
また、図６に示す「位置」とは、位置算出部１０５ａによって算出された欠陥候補の位置（重心の座標値）であり、「面積Ｓ」とは、面積算出部１０４によって算出された欠陥候補の面積である。
また、図６に示す「領域Ｘ」は、例えば、電極Ｅ（図３（ａ）参照）内における所定の矩形領域であり、「領域Ｙ」は固体高分子膜Ｍ（図３（ｂ）参照）内の所定領域であり、「領域Ｚ」は固体高分子膜Ｍの外縁付近の所定領域、というように設定する。
前記したように、図６に示す領域Ｘ，Ｙ，Ｚ（位置情報）、及び、面積のしきい値であるα，β（面積情報）は、設定者によって予め与えられる判別基準情報であり、予め第１記憶部１０２に格納されている値である（図１参照）。
【００７２】
欠陥判定部１１０が欠陥の有無を判定する際の位置及び面積の基準は、欠陥の種類ごとに異なる場合がある。
例えば、欠落Ｐ１（図３（ａ）参照）の種類が図６に示す種類１に該当し、当該欠落Ｐ１が領域Ｘに位置している場合、欠陥判定部１１０は、欠陥候補である欠落Ｐ１について次のような判定を行う。
すなわち、欠落Ｐ１の面積Ｓの値がβ未満である場合、欠陥判定部１１０は、欠落Ｐ１が欠陥に該当しないと判定する。一方、欠落Ｐ１の面積Ｓの値がβ以上である場合、欠陥判定部１１０は、欠落Ｐ１が欠陥に該当すると判定する。
【００７３】
また、異物Ｑ１（図３（ａ）参照）の種類が図６に示す種類１０であり、当該異物Ｑ１が領域Ｘに位置している場合、欠陥判定部１１０は、欠陥候補である異物Ｑ１について次のような判定を行う。
すなわち、異物Ｑ１の面積Ｓの値がα以下である場合、欠陥判定部１１０は、異物Ｑ１が欠陥に該当しないと判定する。一方、異物Ｑ１の面積Ｓの値がαより大きい場合、欠陥判定部１１０は、異物Ｑ１が欠陥に該当すると判定する。
このようにして、欠陥判定部１１０は、欠陥に該当するか否かを欠陥候補ごとに順次判定し、最終的な判定結果に相当する情報を外部の表示装置２００に出力する。そして、表示装置２００は、欠陥判定部１１０から受信した前記情報を表示する。
【００７４】
図７は、欠陥判定部の処理の流れを示すフローチャートである。ステップＳ１０１において欠陥判定部１１０は、検査対象とする欠陥候補のラベリング値ｎの値を１とする。つまり、欠陥判定部１１０は、一つ又は複数存在する欠陥候補のうち、１つ目の欠陥候補についての検査を開始する。
【００７５】
ステップＳ１０２において欠陥判定部１１０は、ステップＳ１０１で選択した欠陥候補の種類が、欠陥の該当可能性がある種類であるか否かを判定する。ここで、「欠陥の該当可能性がある」とは、後記する欠陥の位置や面積の条件によっては、その欠陥候補が欠陥に該当する可能性があることを示している。ちなみに、図６に示す例では、種類１、種類２、及び種類１０は、欠陥の該当可能性がある。
なお、欠陥判定部１１０が、欠陥の位置や面積に関わらず、所定の種類に該当することのみによって欠陥であると判定する場合もある。
【００７６】
欠陥候補の種類が、欠陥の該当可能性がある種類である場合（Ｓ１０２→Ｙｅｓ）、欠陥判定部１１０の処理はステップＳ１０３に進む。一方、欠陥候補の種類が、欠陥の該当可能性がある種類でない場合（Ｓ１０２→Ｎｏ）、欠陥判定部１１０の処理はステップＳ１０６に進む。
ステップＳ１０３において欠陥判定部１１０は、欠陥候補の位置が、欠陥の該当可能性がある位置であるか否かを判定する。つまり、欠陥判定部１１０は、位置算出部１０５ａによって算出された欠陥候補の位置（重心座標値）が、欠陥の該当可能性がある位置であるか否かを判定する。例えば、図６において、欠陥候補の種類が「種類１」であり、かつ、その位置が領域Ｙにあった場合、欠陥判定部１１０は、欠陥の該当可能性があると判定する。
【００７７】
欠陥候補の位置が、欠陥の該当可能性がある位置である場合（Ｓ１０３→Ｙｅｓ）、欠陥判定部１１０の処理はステップＳ１０４に進む。一方、欠陥候補の位置が、欠陥の該当可能性がある位置でない場合（Ｓ１０３→Ｎｏ）、欠陥判定部１１０の処理はステップＳ１０６に進む。
ステップＳ１０４において欠陥判定部１１０は、欠陥に該当する面積であるか否かを判定する。つまり、欠陥判定部１１０は、面積算出部１０４によって算出された欠陥候補の面積（画素数）が、予め設定された所定範囲内であるか否かを判定する。
例えば、図６において、欠陥候補の種類が「種類１」であり、その位置が領域Ｙであり、かつ、その面積Ｓの値がα＜Ｓ＜βである場合、欠陥判定部１１０は、その欠陥候補は欠陥に該当すると判定する（図６の網掛け部分を参照）。
【００７８】
欠陥候補の面積が所定範囲内である場合（Ｓ１０４→Ｙｅｓ）、欠陥判定部１１０の処理はステップＳ１０５に進む。一方、欠陥候補の面積が所定範囲内にない場合（Ｓ１０４→Ｎｏ）、欠陥判定部１１０の処理はステップＳ１０６に進む。
ステップＳ１０５において欠陥判定部１１０は、検査対象物に欠陥があると判定し、その判定結果に相当する信号を表示装置２００に対して出力する。欠陥判定部１１０から前記信号を受信した場合、表示装置２００は、「欠陥あり」に相当する画像を表示する。
【００７９】
ステップＳ１０６において欠陥判定部１１０は、全ての欠陥候補について欠陥の有無を調べたか否かを判定する。すなわち、欠陥候補の総数をＮとした場合、検査対象となった欠陥候補の値ｎが欠陥候補の総数Ｎに等しいか否かを判定する。
全ての欠陥候補について欠陥の有無を調べた場合（つまり、ｎ＝Ｎである場合：Ｓ１０６→Ｙｅｓ）、欠陥判定部１１０の処理はステップＳ１０７に進む。一方、欠陥の有無を調べていない欠陥候補が少なくとも一つ存在する場合（つまり、ｎ＜Ｎである場合：Ｓ１０６→Ｎｏ）、欠陥判定部１１０の処理はステップＳ１０８に進む。
【００８０】
ステップＳ１０７において欠陥判定部１１０は、検査対象物に欠陥がないと判定し、その判定結果に相当する信号を表示装置２００に対して出力する。欠陥判定部１１０から前記信号を受信した場合、表示装置２００は、「欠陥なし」に相当する画像を表示する。
ステップＳ１０８において欠陥判定部１１０は、欠陥候補のラベリング値ｎをインクリメントし、ステップＳ１０２の処理に戻る。この場合、ステップＳ１０２〜Ｓ１０４において欠陥判定部１１０は、インクリメントされたラベリング値ｎに対応する欠陥候補について欠陥に該当するか否かを検査する。
【００８１】
＜効果１＞
本実施形態に係る欠陥検査装置１００によれば、特徴ベクトル抽出部１０７によって高次局所自己相関処理を用いた特徴ベクトルの抽出処理を行う。高次局所自己相関処理では、２次元の局所領域における相関パターンを数え上げることで特徴ベクトルの算出を行う。これによって、欠陥候補の特徴を欠陥候補の形状（輪郭）だけでなく表面の質感などを含めた３３次元の特徴ベクトルとして抽出することができる。
したがって、種類判別部１０８は、前記した特徴ベクトルに基づいて欠陥候補の種類を判別することによって、人間が目視で判断する場合と同様に欠陥候補の種類を適切に判別することができる。
【００８２】
また、特徴ベクトル抽出部１０７は、特徴ベクトル抽出領域決定部１０５ｂから入力される特徴ベクトル抽出領域（矩形領域）についてのみ高次局所自己相関処理を行い、それ以外の領域については高次局所自己相関処理を行わない。したがって、特徴ベクトル抽出処理に要する演算量を低減し、欠陥検査に要する時間を大幅に短縮することができる。
通常、高次局所自己相関関数は検査対象物の画像全体に適用されるものである。図３（ａ）に示す画像に対応する検査対象物の画像全体について高次局所自己相関関数を適用して画像処理を行った場合、１つの画像当たり８５．３時間を要した。
【００８３】
これに対して、本実施形態に係る欠陥検査装置１００を用いて、特徴ベクトル抽出領域（矩形領域）についてのみ高次局所自己相関処理を行うと、１つの画像当たり６４秒で処理を終えることができた。すなわち、前記した画像情報全体について高次局所自己相関処理を行った場合と比較すると、その処理速度が約５０００倍となった。
このように、欠陥候補を含む矩形領域についてのみ特徴ベクトルの抽出処理を行うことによって、特徴ベクトルの抽出処理に要する時間を大幅に短縮することができる。
【００８４】
また、特徴ベクトル抽出処理部１０８が高次局所自己相関処理を行う前に、フィルタ処理部１０６がバイラテラルフィルタをかける。前記したように、バイラテラルフィルタは、エッジを保持しつつ画像全体としては平滑化処理（ぼかし処理）を行う。
通常、撮像装置（図示せず）によって検査対象を撮像した場合、その画像は中心部分に比べて周辺部分が若干暗くなる。本実施形態では、バイラテラルフィルタをかけることによって前記した輝度差、及び、ノイズによる輝度差を打ち消しつつも、エッジの強調処理を行うことができる。
このような前処理を行うことによって、特徴ベクトル抽出部１０７による特徴ベクトルの抽出精度を向上させることができる。
【００８５】
図８は、特徴ベクトルの抽出を行う前処理として、各種フィルタ処理を行った場合における判定結果を示す説明図であり、（ａ）は比較例としてエッジ強調フィルタを用いた場合であり、（ｂ）は本実施形態に係るバイラテラルフィルタを用いた場合である。
なお、欠陥サンプルとして、欠陥種類が既知の異物サンプル（６個）と、欠陥種類が既知の欠落サンプル（６個）を用いて、その欠陥種類（つまり、異物と欠落のどちらに該当するか）を判別させるようにした。ちなみに、図８（ａ），（ｂ）いずれの場合も、特徴ベクトル抽出部１０７及び種類判別部１０８における処理内容は前記したものと同様である。
【００８６】
図８（ａ）に示すエッジ強調処理を用いた場合（比較例）は、６個の異物サンプルのうち３個は「異物」と判別できたものの、残りの３個は「欠落」と判別した。また、６個の欠落サンプルのうち２個は「欠落」と判別できたものの、残りの４個は「異物」と判別した。その結果、異物サンプルに関する正答率は５０％であり、欠落サンプルに関する正答率は３３％であった。
これは、欠陥候補のエッジが欠ける部分が生じて、１つの欠陥候補を複数の欠陥候補として誤認識する場合があったためであると考えられる。
【００８７】
これに対して、図８（ｂ）に示すバイラテラルフィルタを用いた場合（本実施形態）は、６個の異物サンプル全てを「異物」と判別し、６個の欠落サンプル全てを「欠落」と判別することができた。すなわち、異物サンプル及び欠落サンプルに関する正答率は、いずれも１００％であった。
したがって、本実施形態では、前処理としてバイラテラルフィルタを用いることにより、特徴ベクトル抽出部１０７が精度よく欠陥候補の特徴ベクトルを抽出し、それに基づいて種類判別部１０８が適切に欠陥候補の種類を判別することができる。
【００８８】
また、本実施形態に係る欠陥検査装置１００は、欠陥候補の種類、位置、及び面積を総合して欠陥に該当するか否かを判定するため、欠陥の有無をより適切に判定することができる。例えば、電極（図３（ａ）参照）に欠陥があるか否かを検査する際に、欠陥候補の種類が同一であり、面積がほぼ同一である場合であっても、その位置によって欠陥と判定すべきか否かが異なる場合がある。
【００８９】
仮に、シフト不変性を有する高次局所自己相関処理を画像全体に対して行うと、種類及び面積がほぼ同一である場合、位置に関わらず同じ結論（欠陥に該当、又は非該当）を出してしまう。一方、本実施形態では、人間が目視で検査する場合と同様に、欠陥候補の種類だけでなく位置及び面積も考慮した判定処理を行うため、欠陥に該当するか否かを適切に判定することができる。
【００９０】
また、フィルタ処理部１０６がバイラテラルフィルタを用いた処理を行うことによって特徴ベクトルの抽出精度は向上されるが、欠陥候補をその領域ごとに、ひとまとまりのものとして認識することは困難となる。これは、照明装置（図示せず）からの光の当たり具合によって、一つの欠陥候補領域のエッジのうちでも輝度差が生じることによる。
これに対して、本実施形態に係る欠陥検査装置１００は、２値化した画像情報に基づいて領域情報取得部１０３が欠陥候補の領域情報を取得し、前記領域情報に基づいて特徴ベクトル抽出領域決定部１０５ｂが、特徴ベクトル抽出領域を決定する。
したがって、特徴ベクトル抽出部１０７は、決定された特徴ベクトル抽出領域（矩形領域）のそれぞれに欠陥候補が存在することとして特徴ベクトルの抽出を実行すればよいため、前記のような問題を解決することができる。
【００９１】
≪第２実施形態≫
図９は、本発明の第２実施形態に係る欠陥検査装置の構成図である。
本実施形態に係る欠陥検査装置１００Ａは、第１実施形態に係る欠陥検査装置１００と比較して、程度値算出部１１１が追加されている点が異なるが、その他は第１実施形態と同様である。
したがって、当該異なる部分について説明し、その他については説明を省略する。
【００９２】
程度値算出部１１１は、フィルタ処理部１０６によってフィルタ処理がなされた画像情報のうち、特徴ベクトル抽出領域決定部１０５ｂから入力される領域において、輝度値が所定値以上である画素が占める割合を欠陥候補の程度値として算出する。
なお、「程度値」は、例えば、検査対象物の表面に対する欠落の深さの度合いや、異物の突出具合などを示すものであり、程度値が大きいほど欠陥に該当する可能性が高くなる。また、輝度値が所定値以上である画素が占める割合と程度値との関係は、欠陥の種類ごとに適宜設定することができる。
【００９３】
程度値算出部１１１は、フィルタ処理部１０６から入力される画像情報(バイラテラルフィルタがかけられた画像情報)のうち、特徴ベクトル抽出領域決定部１０５ｂから入力される領域（矩形領域）内の画像情報について、例えば、次のような処理を行う。
すなわち、程度値算出部１１１は、前記した矩形領域内の画素に対して、輝度が所定値以上である画素が占める割合を程度値として算出し、第２記憶部１０９に格納する。
【００９４】
そして、欠陥判定部１１０は、種類判別部１０８によって判別される欠陥候補の種類と、位置算出部１０５ａによって算出される欠陥候補の位置と、面積算出部１０４によって算出される欠陥候補の面積と、程度値算出部１１１によって算出される欠陥候補の程度値とのそれぞれを、予め与えられている判別基準と比較することによって、検査対象物の欠陥の有無を判定する。
【００９５】
ここで、前記した「判別基準」とは、第１実施形態で説明した判別基準（位置情報、面積情報、及び種類情報）に加えて、さらに程度値情報を含み、検査対象物の欠陥の有無を判定する際の基準値を示す情報である。
なお、程度値情報（程度値のしきい値に関する情報）は、設定者によって予め与えられ、第１記憶部１０２に格納されている値である
【００９６】
そして、欠陥判定部１１０は、検出した欠陥候補の種類、位置、及び面積に対応して設定されている判別基準値（ここでは、程度値のしきい値）と、その欠陥候補の程度値とを比較する。
程度値が前記しきい値以上である場合、欠陥判定部１１０は、その欠陥候補が欠陥に該当すると判定する。一方、程度値が前記しきい値未満である場合、欠陥判定部１１０は、その欠陥候補が欠陥に該当しないと判定する。
【００９７】
例えば、欠陥判定部１１０は、欠陥候補のサンプルとしての教師画像のうち、欠陥に該当する確率と輝度値との間に正の相関がある（つまり、輝度値が高いほど欠陥に該当する可能性が高い）種類については、次のような判定処理を行う。
すなわち、欠陥判定部１１０は、欠陥候補の種類に対応するしきい値と、当該欠陥候補の程度値とを比較して、前記程度値が前記しきい値以上である場合に欠陥に該当すると判定する。
一方、欠陥候補のサンプルとしての教師画像のうち、欠陥に該当する確率と輝度値との間に負の相関がある（つまり、輝度値が小さいほど欠陥に該当する可能性が高い）種類に対して、欠陥判定部１１０は、程度値が欠陥候補の種類に対応するしきい値以下である場合に、欠陥に該当すると判定する。
【００９８】
＜効果２＞
本実施形態に係る欠陥検査装置１００Ａによれば、欠陥判定部１１０が欠陥の有無を判定する際に、欠陥候補の種類、位置及び面積に加えて、程度値算出部１１１により算出された欠陥候補の程度値も反映させる。つまり、検出した欠陥候補の種類、位置、及び面積に対応して設定されている判別基準値（ここでは、程度値のしきい値）と、その欠陥候補の程度値とを比較して、欠陥の有無を判定する。
したがって、欠陥判定部１１０は、検査対象物の欠陥の有無を適切に判定することができる。
【００９９】
≪第３実施形態≫
図１０は、本発明の第３実施形態に係る欠陥検査装置の構成図である。
本実施形態に係る欠陥検査装置１００Ｂは、第１実施形態に係る欠陥検査装置１００と比較して、位置情報取得部１０５Ｂが、位置算出部１０５ａ、特徴ベクトル抽出領域決定部１０５ｂに加えて、さらに選別処理部１０５ｃを備えている点が異なるが、その他は第１実施形態と同様である。
したがって、当該異なる部分について説明し、その他については説明を省略する。
【０１００】
図１０に示す選別処理部１０５ｃは、特徴ベクトル抽出領域決定部１０５ｂから入力される一つ又は複数の領域のうち、予め与えられている選別基準に基づいて、特徴ベクトル抽出部１０７によって特徴ベクトル抽出処理を行う領域を選別する（つまり、絞り込む）。
ここで、予め与えられている選別基準とは、設定者によって予め入力される位置情報及び面積情報を含み、特徴ベクトル抽出領域を絞り込む際の基準値を示す情報である。
【０１０１】
例えば、面積Ｓ１の欠陥候補が、図３（ａ）に示す電極Ｅの中心付近にあった場合に、面積Ｓ１がある所定値以下であるときは、種類を判別するまでもなく欠陥に該当しないものとしてもよい場合がある。
一方、面積Ｓ２の欠陥候補が、図３（ａ）に示す固体高分子膜Ｍの縁付近にあった場合に、面積Ｓ２が前記した面積Ｓ１よりも小さくとも、欠陥に該当すると判断すべき場合もある。
なお、前記判断の基準となる値（つまり、選別基準情報）は、前記したように設定者によって予め入力され、第１記憶部１０２に格納されている。
【０１０２】
そして、選別処理部１０５ｃは、第２記憶部１０３から所定のラベリング値に対応する欠陥候補の位置情報及び面積情報を読み出し、さらに、第１記憶部１０２から選別基準情報を読み出す。そして、その欠陥候補の位置及び面積を、選別基準と照らし合わせることで、特徴ベクトル抽出処理を行うべきか否かを判定する。
【０１０３】
すなわち、前記選別基準と比較した場合に、前記位置及び面積のうち少なくとも一方が選別条件を満たさない場合（つまり、種類判別処理を行うまでもなく欠陥に該当しないことが明らかである場合）、選別処理部１０５ｃは、その欠陥候補を除外する。
一方、前記選別基準と比較した場合に、前記位置及び面積が選別条件を満たしている場合（つまり、種類判別処理を行った上で、欠陥判定処理を行う必要がある場合）、選別処理部１０５ｃは、次のような処理を行う。
【０１０４】
すなわち、選別処理部１０５ｃは、特徴ベクトル抽出領域決定部１０５ｂによって取得された情報（例えば、図３（ｂ）に示すＴＰ２,ＴＱ２の矩形領域を決定する情報）のうち、前記処理によって選別した欠陥候補に関する情報のみを、特徴ベクトル抽出部１０７に出力する。
そして、特徴ベクトル抽出部１０７は、選別処理部１０５ｃによって選別された欠陥候補に対応する特徴ベクトル抽出領域（矩形領域）についてのみ、特徴ベクトル抽出処理を行う。
【０１０５】
＜効果３＞
本実施形態に係る欠陥検査装置１００Ｂによれば、選別処理部１０５ｃが、欠陥候補の位置及び面積を選別基準と照らし合わせることで、特徴ベクトル抽出処理を行うべき欠陥候補を選別する。そして、特徴ベクトル抽出部１０７は、前記した欠陥候補に対応する矩形領域についてのみ特徴ベクトルの抽出処理を行えばよい。
したがって、特徴ベクトル抽出部１０７における演算量を大幅に低減することができ、一連の欠陥検査処理に要するコスト及び時間も大幅に削減することができる。
【０１０６】
≪変形例≫
以上、本発明に係る欠陥検査装置について各実施形態により説明したが、本発明の実施態様はこれらの記載に限定されるものではなく、種々の変更などを行うことができる。
例えば、前記各実施形態では、燃料電池に用いられる電極Ｅ及び固体高分子膜Ｍに欠陥があるか否かを検査することとしたが、これに限らない。すなわち、リチウムイオン電池や半導体材料など、さまざまな検査対象物について欠陥の有無を検査することができる。
【０１０７】
また、前記各実施形態では、外部の撮像装置から画像情報が入力されることとしたが、これに限らない。画像情報は、記録媒体に記憶されているものであってもよいし、ネットワークを介して受信するものであってもよい。
また、前記実施形態では、２値化処理部１０３ｂが輝度値のヒストグラムから２群が最も分離される２値化しきい値を算出し、当該２値化しきい値に基づいて画像情報を２値化することとしたが、これに限らない。例えば、しきい値は、予め設定された所定値であってもよい。
【０１０８】
また、前記各実施形態では、位置算出部１０５ａが欠陥候補の重心座標を算出し、位置情報として出力する場合について説明したが、これに限らない。例えば、欠陥候補の位置は、特徴ベクトル抽出領域決定部１０５ｂによって決定される矩形領域の中心位置（対角線が交わる位置）であってもよい。
また、前記各実施形態では、特徴ベクトル抽出領域決定部１０５ｂが、欠陥候補を含む矩形領域を特徴ベクトル抽出領域とする場合について説明したが、形状はこれに限らない。例えば、特徴ベクトル抽出領域として、中心の座標及び半径で決まる円形領域としてもよい。
【０１０９】
また、前記各実施形態では、フィルタ処理部１０６がバイラテラルフィルタを用いたフィルタ処理を行うこととしたが、これに限らない。例えば、フィルタ処理部１０６が、ＡＢＦ（Adaptive Bilateral Filter）、ＭＡＸ−ＭＩＮフィルタ、又はソーベルフィルタを用いたフィルタ処理を行うこととしてもよい。
また、検査対象物及び撮像装置によっては、フィルタ処理部１０６を介さずとも特徴ベクトルの抽出に適した画像を得られる場合もある。このような場合、フィルタ処理部１０６を省略することとしてもよい。
【０１１０】
また、前記各実施形態では、事前学習部１０１が、マハラノビス汎距離を用いて教師画像情報の適否を判定することとしたが、これに限らない。例えば、カルバックライブラー（Ｋ−Ｌ）情報量基準、赤池の情報量基準（Akaike's Information Criterion：ＡＩＣ）、又はマローズのＣp（Mallows Cp）を用いて、教師画像情報の適否を判断することとしてもよい。
【０１１１】
また、前記各実施形態では、欠陥候補の種類を１０種類としたが、欠陥候補の種類は９種類以下又は１１種類以上でもよい。
また、前記実施形態では、事前学習部１０１が判別分析処理を行って判別関数を導出し、種類判別部１０８が前記判別関数に基づいて欠陥候補の種類を判別することとしたが、これに限らない。
【０１１２】
例えば、事前学習部１０１がサポートベクトルマシンを用いて学習し、それぞれの教師画像情報との距離を最大にする超平面を導くこととしてもよい。この場合、種類判別部１０８は、当該超平面に基づいて欠陥候補の種類を判別することとなる。
また、前記各実施形態では、欠陥検査装置１００（１００Ａ）が、第１記憶部１０２と第２記憶部１０９とを備えることとしたが、これらを一体としてもよい。また、第１記憶部１０２及び第２記憶部１０９を、欠陥検査装置１００（１００Ａ）の外部に備えることとしてもよい。
【０１１３】
また、前記各実施形態では、設定者によって予め入力された教師画像情報（種類が既知である画像情報）に基づいて事前学習部１０１が事前学習を行った後に、欠陥検査処理を開始することとしたが、これに限らない。
すなわち、欠陥検査装置が、教師なし学習を行う学習部（図示せず）を、事前学習部１０１の代わりに備えることとしてもよい。前記学習部は、例えば、欠陥検査装置に入力されるサンプル画像情報（種類が未知である画像情報）について、特徴ベクトル抽出部１０７により抽出された特徴ベクトルを用いたクラスタリング処理を行う。
【０１１４】
クラスタリングの手法として、例えば、最短距離法や群平均法などの階層的クラスタリングや、k-means法などの非階層的クラスタリングを行うことができる。
また、前記学習部が、ニューラルネットワーク（Neural Network）を用いた学習処理を行うこととしてもよい。
【０１１５】
また、前記各実施形態では、欠陥検査装置１００（１００Ａ）が事前学習部１０１を備えることとしたが、事前学習部１０１を備えない構成としてもよい。例えば、事前学習部１０１を備える装置を別体で設け、予め当該装置を用いて事前学習及び試験を行うこととし、前記装置が、導出した判別関数を欠陥検査装置の第１記憶手段１０２に格納することとしてもよい。
なお、この場合には、フィルタ処理部１０６及び特徴ベクトル抽出部１０７と同様の構成を、前記装置に備える必要がある。
【０１１６】
また、欠陥検査装置が事前学習部１０１を備えない場合として、判別関数についての情報を記憶媒体から欠陥検査装置に入力してもよいし、ネットワークを介して外部から取得し、欠陥検査装置に入力してもよい。
また、前記各実施形態に係る処理は、コンピュータとソフトウェアプログラムによって実現することができ、そのプログラムをコンピュータが読み取り可能な記録媒体に記録して提供することが可能であり、また、ネットワークを介して提供することも可能である。
【符号の説明】
【０１１７】
１００，１００Ａ，１００Ｂ  欠陥検査装置
１０１  事前学習部
１０２  第１記憶部
１０３  領域情報取得部（領域情報取得手段）
１０３ａ  輝度情報生成部
１０３ｂ  ２値化処理部
１０４  面積算出部（面積算出手段）
１０５  位置情報取得部
１０５ａ  位置算出部（位置算出手段）
１０５ｂ  特徴ベクトル抽出領域決定部（特徴ベクトル抽出領域決定手段）
１０６  フィルタ処理部（フィルタ処理手段）
１０７  特徴ベクトル抽出部（特徴ベクトル抽出手段）
１０８  種類判別部（種類判別手段）
１０９  第２記憶部
１１０  欠陥判定部（欠陥判定手段）
１１１  程度値算出部（程度値算出手段）
２００  表示装置
【図１】
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【図２】
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【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】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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