(57)【要約】【課題】  高精度にシート状成形体の欠陥を検出することができる欠陥検査装置および欠陥検査方法を提供する。【解決手段】  欠陥検査装置１００の照明装置２は、搬送装置１で搬送される成形シート７の表面に、搬送方向Ａに直交する方向に延びる明部と暗部とが交互に繰返される明暗パターンが投影されるように、成形シート７を照明する。撮像部３は、照明装置２で照明された成形シート７の２次元画像を複数回撮像して複数の２次元画像データを生成する。解析装置４は、撮像部３で生成された２次元画像データに基づいて欠陥を検出する。そして、前記明暗パターンにおける明部と暗部とが繰返される間隔が、撮像部３の搬送方向Ａの視野幅以下に設定される。【選択図】      図１
2013140050.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
シート状成形体の欠陥を検出する欠陥検査装置であって、
シート状成形体を所定の搬送方向に連続して搬送する搬送手段と、
前記搬送手段で搬送されるシート状成形体の２次元画像を複数回撮像して複数の２次元画像データを生成する撮像手段と、
前記搬送手段で搬送されるシート状成形体の表面に、明部と暗部とが交互に繰返される明暗パターンが投影されるように、シート状成形体を照明する照明手段であって、シート状成形体の前記搬送方向に直交する幅方向の全体において、前記２次元画像内に、前記明暗パターンの明部の周縁が１箇所以上存在するように、シート状成形体を照明する照明手段と、
前記撮像手段で生成された２次元画像データに基づいて欠陥を検出する欠陥検出手段と、を含み、
前記照明手段と前記撮像手段とは、前記明暗パターンにおける明部と暗部とが繰返される間隔が、シート状成形体の表面における前記撮像手段による撮像領域の前記搬送方向の視野幅以下となるように設けられることを特徴とする欠陥検査装置。
【請求項２】
前記照明手段は、前記明暗パターンの前記搬送方向における領域幅が、下記式（Ｉ）で表される、シート状成形体の搬送に伴う前記撮像領域の位置変動範囲幅Ｃ（ｍｍ）と、前記視野幅Ｗ（ｍｍ）との和である（Ｃ＋Ｗ）以上となるように、シート状成形体を照明することを特徴とする請求項１に記載の欠陥検査装置。
位置変動範囲幅Ｃ＝Ｄ×ｔａｎ（２θ）                          …（Ｉ）
［式中、「Ｄ」は、照明手段から撮像領域までの距離（ｍｍ）を示し、「θ」は、明暗パターンにおける明部および暗部の延在方向と、搬送方向とに平行な仮想平面に対する、撮像領域の傾斜角度（°）を示す。］
【請求項３】
シート状成形体の欠陥を検出する欠陥検査方法であって、
シート状成形体を、搬送手段により所定の搬送方向に連続して搬送する搬送工程と、
前記搬送工程で搬送されるシート状成形体の２次元画像を、撮像手段により複数回撮像して複数の２次元画像データを生成する撮像工程と、
前記搬送工程で搬送されるシート状成形体の表面に、明部と暗部とが交互に繰返される明暗パターンが投影されるように、照明手段によりシート状成形体を照明する照明工程であって、シート状成形体の前記搬送方向に直交する幅方向の全体において、前記２次元画像内に、前記明暗パターンの明部の周縁が１箇所以上存在するように、シート状成形体を照明する照明工程と、
前記撮像工程で生成された２次元画像データに基づいて、欠陥検出手段により欠陥を検出する欠陥検出工程と、を含むことを特徴とする欠陥検査方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、偏光フィルムや位相差フィルム等のシート状成形体の欠陥を検査する欠陥検査装置および欠陥検査方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
旧来、偏光フィルムや位相差フィルム等のシート状成形体の欠陥を検査する欠陥検査装置は、ラインセンサと呼ばれる１次元カメラを用い、シート状成形体を蛍光管等の線状光源で照明し、シート状成形体表面をシート状成形体の長手方向に沿って長手方向の一端から他端まで１次元カメラで走査して１枚の静止画像データを取得し、この１枚の静止画像データに基づいてシート状成形体の欠陥を検査するものである。
【０００３】
この静止画像データには、通常、線状光源像が含まれる。線状光源像は、線状光源およびカメラと反射面との間にシート状成形体が配置されている場合には、線状光源から出射しシート状成形体によって正反射されてカメラに到達した光の像であり、線状光源とカメラとの間にシート状成形体が配置されている場合には、線状光源から出射しシート状成形体を透過してカメラに到達した光の像である。この欠陥検査装置では、シート状成形体の幅が広い場合、シート状成形体の幅方向全域を検査できるように、複数台のラインセンサを幅方向に並べて用いる。
【０００４】
しかしながら、この旧来の欠陥検査装置では、シート状成形体全域についての１枚の静止画像データ（以下、単に「画像データ」という）に基づいてシート状成形体の欠陥を検査するものであるので、画像データにおける検査対象画素と線状光源像との位置関係は、１つの決まった位置関係となる。欠陥は、検査対象画素（注目画素）と線状光源像との位置関係が特定の位置関係にある場合にしか画像データ上に現れないことがある。例えば、欠陥の１種である気泡は、線状光源像の周縁または近傍にある場合にしか画像データ上に現れないことが多い。そのため、欠陥は、その位置によっては、検出されないことがある。したがって、上記旧来の欠陥検査装置は、限られた欠陥検出能力しか持っていない。
【０００５】
このような問題点を解決する欠陥検査装置として、特許文献１および特許文献２には、シート状成形体を蛍光管等の線状光源で照明し、シート状成形体を所定の搬送方向に連続して搬送しながら、エリアセンサと呼ばれる２次元カメラを用いて動画データを取得し、この動画データに基づいてシート状成形体の欠陥を検査する装置が開示されている。
【０００６】
特許文献１，２に開示される欠陥検査装置によれば、検査対象画素と線状光源像との位置関係が異なる複数枚の画像データに基づいて欠陥があるか否かを判定することができるので、旧来の欠陥検査装置よりも欠陥を確実に検出できる。したがって、この欠陥検査装置は、旧来の欠陥検査装置よりも欠陥検出能力が向上する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００７−２１８６２９号公報
【特許文献２】特開２０１０−１２２１９２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、特許文献１，２に開示される欠陥検査装置では、シート状成形体、カメラおよび線状光源の相対位置のずれに対するロバスト性が考慮されていない。
【０００９】
すなわち、特許文献１，２に開示される欠陥検査装置では、シート状成形体が搬送されるときの振動などによって発生する、シート状成形体、カメラおよび線状光源の相対位置の変動が考慮されていないので、高精度に欠陥を検出することができず、欠陥検出能力に改善の余地がある。
【００１０】
したがって本発明の目的は、高精度にシート状成形体の欠陥を検出することができる欠陥検査装置および欠陥検査方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明は、シート状成形体の欠陥を検出する欠陥検査装置であって、
シート状成形体を所定の搬送方向に連続して搬送する搬送手段と、
前記搬送手段で搬送されるシート状成形体の２次元画像を複数回撮像して複数の２次元画像データを生成する撮像手段と、
前記搬送手段で搬送されるシート状成形体の表面に、明部と暗部とが交互に繰返される明暗パターンが投影されるように、シート状成形体を照明する照明手段であって、シート状成形体の前記搬送方向に直交する幅方向の全体において、前記２次元画像内に、前記明暗パターンの明部の周縁が１箇所以上存在するように、シート状成形体を照明する照明手段と、
前記撮像手段で生成された２次元画像データに基づいて欠陥を検出する欠陥検出手段と、を含み、
前記照明手段と前記撮像手段とは、前記明暗パターンにおける明部と暗部とが繰返される間隔が、シート状成形体の表面における前記撮像手段による撮像領域の前記搬送方向の視野幅以下となるように設けられることを特徴とする欠陥検査装置である。
【００１２】
また本発明の欠陥検査装置において、前記照明手段は、前記明暗パターンの前記搬送方向における領域幅が、下記式（Ｉ）で表される、シート状成形体の搬送に伴う前記撮像領域の位置変動範囲幅Ｃ（ｍｍ）と、前記視野幅Ｗ（ｍｍ）との和である（Ｃ＋Ｗ）以上となるように、シート状成形体を照明することを特徴とする。
位置変動範囲幅Ｃ＝Ｄ×ｔａｎ（２θ）                          …（Ｉ）
［式中、「Ｄ」は、照明手段から撮像領域までの距離（ｍｍ）を示し、「θ」は、明暗パターンにおける明部および暗部の延在方向と、搬送方向とに平行な仮想平面に対する、撮像領域の傾斜角度（°）を示す。］
【００１３】
また本発明は、シート状成形体の欠陥を検出する欠陥検査方法であって、
シート状成形体を、搬送手段により所定の搬送方向に連続して搬送する搬送工程と、
前記搬送工程で搬送されるシート状成形体の２次元画像を、撮像手段により複数回撮像して複数の２次元画像データを生成する撮像工程と、
前記搬送工程で搬送されるシート状成形体の表面に、明部と暗部とが交互に繰返される明暗パターンが投影されるように、照明手段によりシート状成形体を照明する照明工程であって、シート状成形体の前記搬送方向に直交する幅方向の全体において、前記２次元画像内に、前記明暗パターンの明部の周縁が１箇所以上存在するように、シート状成形体を照明する照明工程と、
前記撮像工程で生成された２次元画像データに基づいて、欠陥検出手段により欠陥を検出する欠陥検出工程と、を含むことを特徴とする欠陥検査方法である。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、欠陥検査装置は、シート状成形体を所定の搬送方向に連続して搬送する搬送手段と、シート状成形体を照明する照明手段と、撮像手段と、欠陥検出手段とを含む。照明手段は、搬送手段で搬送されるシート状成形体の表面に、明部と暗部とが交互に繰返される明暗パターンが投影されるように、シート状成形体を照明する。撮像手段は、照明手段で照明されたシート状成形体の２次元画像を複数回撮像して複数の２次元画像データを生成する。このとき、照明手段は、シート状成形体の搬送方向に直交する幅方向の全体において、２次元画像内に、明暗パターンの明部の周縁が１箇所以上存在するように、シート状成形体を照明する。欠陥検出手段は、撮像手段で生成された２次元画像データに基づいて欠陥を検出する。そして、照明手段と撮像手段とは、前記明暗パターンにおける明部と暗部とが繰返される間隔が、シート状成形体の表面における撮像手段による撮像領域の搬送方向の視野幅以下となるように設けられる。
【００１５】
照明手段が、シート状成形体の表面に明暗パターンが投影されるように、シート状成形体を照明するので、シート状成形体が搬送されるときの振動などによって、シート状成形体、撮像手段および照明手段の相対位置が変動し、シート状成形体の表面に対する撮像手段による撮像領域（視野）の位置が変化した場合であっても、該撮像領域内に明暗パターンのいずれかの明部の周縁が位置するようになる。したがって、シート状成形体が搬送されるときの振動などによって撮像手段による撮像領域の位置が変化した場合であっても、撮像手段の視野を広げることなく、すなわち、撮像手段による撮像時間が長くなって検査速度が低下するのを抑制した上で、撮像手段が生成した２次元画像データにおける、撮像領域内の明部の周縁に対応した画像データに基づいて、欠陥検出手段により欠陥を検出することができるので、高精度にシート状成形体の欠陥を検出することができる。
【００１６】
また本発明によれば、照明手段は、明暗パターンの搬送方向における領域幅が、上記式（Ｉ）で表される、シート状成形体の搬送に伴う撮像領域の位置変動範囲幅Ｃ（ｍｍ）と、視野幅Ｗ（ｍｍ）との和である（Ｃ＋Ｗ）以上となるように、シート状成形体を照明する。これによって、シート状成形体が搬送されるときの振動などによって撮像手段による撮像領域の位置が変化した場合であっても、該撮像領域内に明暗パターンのいずれかの明部の周縁が位置するため、撮像手段が生成した２次元画像データにおける、撮像領域内の明部の周縁に対応した画像データに基づいて、より確実に、欠陥検出手段により欠陥を検出することができるので、高精度にシート状成形体の欠陥を検出することができる。
【００１７】
また本発明によれば、欠陥検査方法は、搬送手段によりシート状成形体を所定の搬送方向に連続して搬送する搬送工程と、照明手段によりシート状成形体を照明する照明工程と、撮像工程と、欠陥検出工程とを含む。照明工程では、搬送工程で搬送されるシート状成形体の表面に、明部と暗部とが交互に繰返される明暗パターンが投影されるように、照明手段によりシート状成形体を照明する。撮像工程では、照明工程で照明されたシート状成形体の２次元画像を、撮像手段により複数回撮像して複数の２次元画像データを生成する。ここで、照明工程では、シート状成形体の搬送方向に直交する幅方向の全体において、２次元画像内に、明暗パターンの明部の周縁が１箇所以上存在するように、シート状成形体を照明する。そして、欠陥検出工程では、撮像工程で生成された２次元画像データに基づいて、欠陥検出手段により欠陥を検出する。
【００１８】
照明工程において、シート状成形体の表面に明暗パターンが投影されるように、照明手段によりシート状成形体を照明するので、シート状成形体が搬送されるときの振動などによって、シート状成形体、撮像手段および照明手段の相対位置が変動し、シート状成形体の表面に対する撮像手段による撮像領域（視野）の位置が変化した場合であっても、該撮像領域内に明暗パターンのいずれかの明部の周縁が位置するようになる。したがって、シート状成形体が搬送されるときの振動などによって撮像手段による撮像領域の位置が変化した場合であっても、撮像手段の視野を広げることなく、すなわち、撮像手段による撮像時間が長くなって検査速度が低下するのを抑制した上で、撮像手段が生成した２次元画像データにおける、撮像領域内の明部に対応した画像データに基づいて、欠陥検出手段により欠陥を検出することができるので、高精度にシート状成形体の欠陥を検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の第１実施形態に係る欠陥検査装置１００の構成を示す図である。
【図２】欠陥検査装置１００の構成を示すブロック図である。
【図３】照明装置２と撮像部３との位置関係を説明するための図である。
【図４】撮像部３の視野幅と撮像領域３１の変動範囲幅との関係を説明するための図である。
【図５】３つの遮光領域部２２２を有するスリット部材２２が備えられた照明装置２により成形シート７が照明された場合において、撮像部３により撮像された２次元画像９１を示す図である。
【図６】１つの遮光領域部２２２を有するスリット部材２２が備えられた照明装置２により成形シート７が照明された場合において、撮像部３により撮像された２次元画像９２を示す図である。
【図７】本発明の第２実施形態に係る欠陥検査装置２００の構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、本発明の具体的な実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。本発明の実施形態に係る欠陥検査装置は、シート状成形体の欠陥箇所を検出するものである。本実施形態の欠陥検査装置は、光透過性のシート状成形体（以下、「成形シート」という）、特に、熱可塑性樹脂などの樹脂からなる成形シートの検査に適している。樹脂からなる成形シートとしては、たとえば、押出機から押し出された熱可塑性樹脂をロールの隙間に通して表面に平滑さや光沢を付与する処理が施され、引取ロールにより搬送ロール上を冷却されながら引き取ることにより成形されたものが挙げられる。
【００２１】
本実施形態に適用可能な熱可塑性樹脂は、たとえば、メタクリル樹脂、メタクリル酸メチル−スチレン共重合体、ポリエチレン、ポリプロピレンなどのポリオレフィン、ポリカーボネート、ポリ塩化ビニル、ポリスチレン、ポリビニルアルコール、トリアセチルセルロール樹脂などである。成形シートは、これら熱可塑性樹脂のうちの１つのみからなっていてもよく、これら熱可塑性樹脂の複数種類を積層したもの（積層シート）であってもよい。また、本実施形態の欠陥検査装置は、偏光フィルムや位相差フィルムなどの光学フィルム、特にウェブ状に巻いて保管および輸送される長尺の光学フィルムの検査に適している。
【００２２】
また、成形シートは、どのような厚みを持つものであってもよく、一般に「フィルム」と呼ばれるような比較的薄い厚みを持つものであっても、一般に「板」と呼ばれるような比較的厚い厚みを持つものであってもよい。
【００２３】
成形シートの欠陥の例としては、成形時に生じる気泡、フィッシュアイ、異物、タイヤ跡、打痕、傷などの点状の欠陥（点欠陥）、折り目あとなどにより生じるいわゆるクニック、厚さの違いにより生じるいわゆる原反スジなどの線状の欠陥（線欠陥）が挙げられる。
【００２４】
（第１実施形態）
図１は、本発明の第１実施形態に係る欠陥検査装置１００の構成を示す図である。図２は、欠陥検査装置１００の構成を示すブロック図である。本発明の欠陥検査方法は、欠陥検査装置１００により実行される。
【００２５】
欠陥検査装置１００は、搬送手段である搬送装置１により成形シート７を所定の搬送方向Ａに移送し、この移送過程で、照明手段である照明装置２により照明された成形シート７の表面（シート面）を、撮像手段である複数の撮像部３により撮像し、撮像して得た２次元画像データに基づいて、欠陥検出手段としての機能を有する解析装置４により欠陥検査を行うものである。
【００２６】
欠陥検査装置１００は、搬送装置１と、照明装置２と、撮像部３と、解析装置４と、マーキング装置５と、情報処理装置６とを備える。
【００２７】
搬送装置１は、一定幅で長手方向に連続する成形シート７を所定の搬送方向Ａに搬送する。搬送装置１は、たとえば、成形シート７を搬送方向Ａに搬送する送出ローラと、受取ローラとを備え、ロータリーエンコーダなどにより搬送距離を計測する。本実施形態では、搬送装置１が成形シート７を搬送方向Ａに搬送する搬送速度は、２〜３０ｍ／分程度に設定される。
【００２８】
照明装置２は、搬送方向Ａに直交する成形シート７の幅方向Ｂを線状に照明し、撮像部３で撮像される画像に線状の反射像が映るように配置されている。具体的には、照明装置２は、成形シート７の上方において、成形シート７の表面を臨んで配置され、搬送方向Ａ上流側から下流側に向かうにつれて、成形シート７の表面に近接するように傾斜して設けられる。照明装置２は、成形シート７の表面における照明領域、すなわち、撮像部３が撮像する撮像領域３１までの距離が、たとえば２００ｍｍとなるように配置されている。
【００２９】
照明装置２は、光を出射する光源部２１と、光源部２１と成形シート７との間に配置されるスリット部材２２とを含む。
【００３０】
光源部２１は、搬送方向Ａに対して非平行に延びる線状光源からなる。このような線状光源としては、メタルハライドランプ、ハロゲン伝送ライト、蛍光灯など、成形シート７の組成および性質に影響を与えない光を発光するものであれば、特に限定されない。また、光源部２１の延在方向は、搬送方向Ａに対して非平行であればよいけれども、搬送方向Ａに対する傾斜角度が下記式（Ａ）で表される角度〜９０°以内であることがより好ましい。本実施形態では、光源部２１は、搬送方向Ａに対する延在方向の傾斜角度が９０°となる線状光源、すなわち、搬送方向Ａに直交する方向Ｂに延びる線状光源からなる。
【００３１】
搬送方向Ａに対する傾斜角度φ＝π／２−ｔａｎ−１（Ｈ／Ｗ）      …（Ａ）
［式中、「Ｈ」は、撮像領域の搬送方向Ａの長さ（ｍｍ）を示し、「Ｗ」は、該撮像領域の搬送方向Ａに直交する幅方向の長さ（ｍｍ）を示す。］
【００３２】
スリット部材２２は、樹脂からなる透光性を有する板状の基材２２１に、遮光性を有し、搬送方向Ａに直交する方向Ｂに延びる帯状の遮光領域部２２２が、搬送方向Ａに所定の間隔をあけて形成された部材である。このスリット部材２２は、遮光領域部２２２以外の部分であり、光源部２１から出射される光を透光し、搬送方向Ａに直交する方向Ｂに延びる帯状の透光部分と、遮光領域部２２２が形成される遮光部分とが、搬送方向Ａに交互に設けられる。そして、スリット部材２２において、前記透光部分と前記遮光部分とは、搬送方向Ａに対応する幅寸法が同一であることが望ましい。
【００３３】
このように構成される照明装置２は、搬送装置１により搬送される成形シート７のシート面に、搬送方向Ａに直交する方向Ｂに延びる明部と暗部とが交互に繰返される明暗パターンが投影されるように、成形シート７を照明する。
【００３４】
さらに、照明装置２は、成形シート７の搬送方向Ａに直交する幅方向Ｂの全体において、後述の撮像部３により撮像される２次元画像内に、明暗パターンの明部の周縁（明部と暗部との境界線）が１箇所以上存在するように、成形シート７を照明する。
【００３５】
また、照明装置２のスリット部材２２において、透光部分および遮光部分の搬送方向Ａの幅寸法、すなわち、透光部分と遮光部分との搬送方向Ａに対応する間隔は、成形シート７に投影される前記明暗パターンにおける明部と暗部とが繰返される間隔が、撮像部３の搬送方向Ａの視野幅（撮像領域３１の搬送方向Ａの幅Ｗ）以下となるように、設定される。本実施形態では、撮像領域３１の搬送方向Ａの幅Ｗは、５〜５０ｍｍ程度に設定される。
【００３６】
なお、本実施形態では、照明装置２は、成形シート７のシート面に明暗パターンが投影されるように、成形シート７を照明することができればよく、スリット部材２２を必ずしも備える必要はない。この場合には、搬送方向Ａに直交する方向Ｂに延びる線状光源からなる複数の光源部２１を、搬送方向Ａに所定の間隔をあけて配置するようにすればよい。
【００３７】
また、照明装置２は、成形シート７を挟んで撮像部３の対向位置に設置し、撮像部３で撮像される画像に透過像が映るようにしてもよい。
【００３８】
欠陥検査装置１００は、複数の撮像部３を有し、各撮像部３は、搬送方向Ａに直交する方向Ｂに等間隔に配列される。撮像部３は、成形シート７の照明装置２による反射像または透過像（以下、「照明像」という）を含む２次元画像を複数回撮像して、複数の２次元画像データを生成する。
【００３９】
撮像部３は、２次元画像を撮像するＣＣＤ（Charge Coupled Device）またはＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide Semiconductor）のエリアセンサからなり、図１に示すように、成形シート７の搬送方向Ａに直交する幅方向Ｂの全領域を撮像するように配置されている。このように、成形シート７の幅方向Ｂの全領域を撮像し、搬送方向Ａに連続する成形シート７を搬送することにより、効率的に成形シート７の全領域の欠陥を検査することができる。
【００４０】
撮像部３が撮像した２次元画像の搬送方向Ａの長さは、撮像部３が２次元画像を取り込んでから次の２次元画像を取り込むまでの区間に成形シート７が搬送される搬送距離の少なくとも２倍以上であることが好ましい。すなわち、成形シート７の同一領域を２回以上撮像することが好ましい。このように、２次元画像の搬送方向Ａの長さを、画像取込区間における搬送距離よりも大きくし、成形シート７の同一部分の撮像数を増加させることにより、高精度に欠陥を検査することができる。
【００４１】
図３は、照明装置２と撮像部３との位置関係を説明するための図である。欠陥検査装置１００では、図３に示すように、搬送装置１により成形シート７が搬送されるときの振動などによって、成形シート７、撮像部３および照明装置２の相対位置が変動し、成形シート７の表面における撮像部３による撮像領域３１の位置が変化する場合がある。
【００４２】
本実施形態では、照明装置２が、成形シート７の表面に明暗パターンが投影されるように、成形シート７を照明するので、成形シート７が搬送されるときの振動などによって、成形シート７、撮像部３および照明装置２の相対位置が変動し、成形シート７の表面における撮像領域３１の位置が変化した場合であっても、該撮像領域３１内に明暗パターンのいずれかの明部の周縁が位置するようになる。
【００４３】
また、成形シート７の搬送による振動量は、成形シート７の剛性、搬送時の引張力などに基づいて算出、または実測することができる。成形シート７の搬送による振動量は、図３に示すように、搬送方向Ａと明暗パターンにおける明部および暗部の延在方向Ｂ（撮像部３の配列方向）とに平行な仮想平面に対する、成形シート７の表面における撮像領域３１の傾斜角度θで表される。傾斜角度θが大きいほど、成形シート７の搬送による振動量が大きい。
【００４４】
この成形シート７の搬送による振動量（傾斜角度θ）と、成形シート７の表面における撮像領域３１の、成形シート７の搬送に伴う位置変動範囲幅とは、下記式（１）の関係がある。
傾斜角度θ＝（ｔａｎ−１（Ｃ／Ｄ））／２                      …（１）
［式中、Ｃは撮像領域３１の位置変動範囲幅（ｍｍ）を示し、Ｄは照明装置２から撮像領域３１までの距離（ｍｍ）を示す。］
【００４５】
上記式（１）より、撮像領域３１の位置変動範囲幅Ｃ（ｍｍ）は、下記式（Ｉ）として算出することができる。
位置変動範囲幅Ｃ＝Ｄ×ｔａｎ（２θ）                            …（Ｉ）
【００４６】
たとえば、照明装置２から撮像領域３１までの距離Ｄが２００ｍｍ、成形シート７の振動量に相当する傾斜角度θが１．４度の場合、式（Ｉ）より、撮像領域３１の位置変動範囲幅Ｃは９．８ｍｍと算出することができる。
【００４７】
このようにして算出した撮像領域３１の位置変動範囲幅に基づいて、照明装置２におけるスリット部材２２の透光部分または遮光部分の数（遮光領域部２２２の数）、および、透光部分と遮光部分との搬送方向Ａに対応する間隔（遮光領域部２２２の搬送方向Ａの長さ）を設定することによって、撮像領域３１内に明暗パターンのいずれかの明部の周縁が位置するようにすることができる。
【００４８】
図４は、撮像部３の視野幅と撮像領域３１の変動範囲幅との関係を説明するための図である。本実施形態の欠陥検査装置１００において、照明装置２は、成形シート７の表面に投影される明暗パターンの搬送方向Ａにおける領域幅が、上記式（Ｉ）で表される、成形シート７の搬送に伴う撮像領域３１の位置変動範囲幅Ｃ（ｍｍ）と、視野幅Ｗ（ｍｍ）との和である（Ｃ＋Ｗ）以上となるように、成形シート７を照明する。
【００４９】
すなわち、明暗パターンの搬送方向Ａにおける領域幅に対応する、照明装置２のスリット部材２２における搬送方向Ａの長さが、の位置変動範囲幅Ｃ（ｍｍ）と、視野幅Ｗ（ｍｍ）との和である（Ｃ＋Ｗ）以上となるように設定されている。これによって、撮像領域３１内に明暗パターンのいずれかの明部の周縁が位置するようにすることができる。したがって、欠陥検査装置１００は、成形シート７が搬送されるときの振動などによって撮像領域３１の位置が変化した場合であっても、撮像部３が生成した２次元画像データにおける、撮像領域３１内の明部に対応した画像データに基づいて、より確実に、後述の解析装置４により欠陥を検出することができるので、高精度に成形シート７の欠陥を検出することができる。
【００５０】
図５は、３つの遮光領域部２２２を有するスリット部材２２が備えられた照明装置２により成形シート７が照明された場合において、撮像部３により撮像された２次元画像９１を示す図である。図５（ａ）、図５（ｂ）および図５（ｃ）は、それぞれ撮像のタイミングが異なる。
【００５１】
図５に示す例では、撮像部３の搬送方向Ａの視野幅が８ｍｍ、照明装置２から撮像領域３１までの距離が３００ｍｍ、成形シート７の振動量に相当する最大傾斜角度θが０．５度である。この場合、撮像領域３１の位置変動範囲幅は、式（Ｉ）より５ｍｍと算出される。
【００５２】
このようにして算出された撮像領域３１の位置変動範囲幅に対し、搬送方向Ａの長さが３ｍｍの、３つの遮光領域部２２２を有するスリット部材２２が備えられた照明装置２により成形シート７を照明することによって、図５（ａ）〜（ｃ）のいずれにおいても撮像領域３１内に明暗パターンのいずれかの明部の周縁が位置するようにすることができ、撮像部３により撮像された２次元画像９１にも、明部の周縁に対応する画像が含まれている。
【００５３】
図６は、１つの遮光領域部２２２を有するスリット部材２２が備えられた照明装置２により成形シート７が照明された場合において、撮像部３により撮像された２次元画像９２を示す図である。図６（ａ）、図６（ｂ）および図６（ｃ）は、それぞれ撮像のタイミングが異なる。
【００５４】
図６に示す例では、撮像部３の搬送方向Ａの視野幅が８ｍｍ、照明装置２から撮像領域３１までの距離が３００ｍｍ、成形シート７の振動量に相当する最大傾斜角度θが０．５度である。この場合、撮像領域３１の位置変動範囲幅は、式（Ｉ）より５ｍｍと算出される。
【００５５】
このようにして算出された撮像領域３１の位置変動範囲幅に対し、搬送方向Ａの長さが５ｍｍの、１つの遮光領域部２２２を有するスリット部材２２が備えられた照明装置２により成形シート７を照明した場合、成形シート７の傾斜角が０．５度より小さい図６（ａ）および（ｂ）では撮像領域３１内に明暗パターンのいずれかの明部の周縁に対応する画像が含まれているが、傾斜角が０．５度以上の図６（ｃ）では明部の周縁に対応する画像が含まれていない。
【００５６】
図２に戻って、本実施形態の欠陥検査装置１００は、解析装置４と、マーキング装置５と、情報処理装置６とをさらに備える。
【００５７】
解析装置４は、撮像部３により生成された２次元画像データに基づいて欠陥を検出するとともに、検出した欠陥の２次元画像上の位置情報を、成形シート７上の位置情報に変換する。
【００５８】
解析装置４は、撮像部３により生成された２次元画像データが入力される画像入力部４１と、画像入力部４１に入力された２次元画像データに基づいて欠陥を検出し、成形シート７の欠陥位置を解析する画像解析部４２と、画像解析部４２から出力される欠陥位置データに基づいて欠陥マップを作成するとともに、各構成部を統括的に制御するコントロールＣＰＵ４３と、作成された欠陥マップを表示する表示部４４とを備えている。
【００５９】
画像入力部４１を介して入力された各撮像部３の２次元画像データは、撮像部３のそれぞれに対応した画像解析部４２に入力される。各画像解析部４２は、２次元画像データから欠陥を検出するとともに、２次元画像の画素座標と、画像撮像間隔に成形シート７が搬送される距離とに基づいて、２次元画像上の座標位置を成形シート７上の座標位置に変換して欠陥位置情報を生成し、この欠陥位置情報をコントロールＣＰＵ４３に出力する。コントロールＣＰＵ４３は、欠陥位置情報に基づいて成形シート７の全領域に対応する画像を合成して欠陥マップを作成する。この欠陥マップは、表示部４４に表示される。また、欠陥マップの情報は、マーキング装置５および情報処理装置６に出力される。
【００６０】
マーキング装置５は、解析装置４で作成された欠陥マップに基づいて、成形シート７に欠陥位置をマーキングする。このマーキング装置５は、たとえば、成形シート７の搬送方向Ａに直交する幅方向Ｂに沿って設けられたアームと、ペン等を有するマーカヘッドとを有し、マーカヘッドがアーム上をシート幅方向に移動（トラバース動作）することによって、成形シート７上の任意の位置にマーキングを行うことができる。このマーキングされた欠陥位置の情報は、たとえば、成形シート７を所定サイズの枚葉品に断裁する処理などに、欠陥箇所の目印として利用することができる。
【００６１】
情報処理装置６は、たとえば、コンピュータ装置などからなり、解析装置４で作成された欠陥マップを表示および記録する。また、情報処理装置６は、搬送装置１における搬送速度、撮像部３における画像取込タイミングパラメータ、欠陥に関する欠陥検出パラメータなどを設定および制御する。
【００６２】
本実施形態の欠陥検査装置１００では、照明装置２が、成形シート７の表面に明暗パターンが投影されるように、成形シート７を照明するので、成形シート７が搬送されるときの振動などによって、成形シート７、撮像部３および照明装置２の相対位置が変動し、成形シート７の表面に対する撮像部による撮像領域３１の位置が変化した場合であっても、該撮像領域３１内に明暗パターンのいずれかの明部の周縁が位置するようになる。
【００６３】
したがって、成形シート７が搬送されるときの振動などによって撮像部３による撮像領域３１の位置が変化した場合であっても、撮像部３の視野を広げることなく、すなわち、撮像部３による撮像時間が長くなって検査速度が低下するのを抑制した上で、撮像部３が生成した２次元画像データにおける、撮像領域３１内の明部に対応した画像データに基づいて、解析装置４により欠陥を検出することができるので、高精度に成形シート７の欠陥を検出することができる。
【００６４】
次に、欠陥検査装置１００の解析装置４における欠陥検出処理について詳細に説明する。欠陥検出処理は、大きく分けて、閾値決定処理、２値化処理、ラベリング処理、特徴抽出処理および欠陥識別処理の５つの処理に分けられる。
【００６５】
閾値決定処理では、たとえば、画像全体の輝度ヒストグラムの相似性に基づく判別分析法や画像全体に占める対象物の面積率に基づくｐ−タイル法を用いて２値化処理の閾値を決定する。この閾値は、フレーム毎に計算することが好ましい。これにより、照明の照度変化等の外乱に対して頑健性が向上する。なお、室内などの安定環境下では固定の閾値でもよい。
【００６６】
２値化処理では、閾値決定処理で決定した閾値に基づいて、２次元画像を２値化画像に変換する。２値化画像は、輝度ヒストグラムを閾値決定処理で決定した閾値で分離することにより得ることができる。
【００６７】
ラベリング処理では、２値化画像の黒背景中の白領域をラベリングする。また、２値化画像の白背景中の黒領域をラベリングする。
【００６８】
特徴抽出処理では、白領域および／または黒領域の面積、フェレ径などを算出する。また、算出した面積、フェレ径が微小なものはノイズとみなして除外する。
【００６９】
欠陥識別処理では、特徴抽出処理にて算出された面積やフェレ径に基づいて、点欠陥、線欠陥などの欠陥を識別する。たとえば、面積が指定値よりも大きい白領域を照明像として除外し、また、面積が指定値よりも大きい黒領域を背景であるとして除外し、残った領域を欠陥領域として識別する。
【００７０】
このように、２次元画像を２値化画像に変換することにより、欠陥領域を高精度に検出することができる。
【００７１】
次に、欠陥検査装置１００の解析装置４における、２次元画像の画素座標を成形シート７上の座標（以下、「シート座標」という）に変換する座標変換処理について詳細に説明する。
【００７２】
たとえば、シート座標の原点（Ｘ０，Ｙ０）を搬送方向Ａの下流側とし、検査フレーム毎のシート座標を（Ｘｂａｓｅ，Ｙｂａｓｅ）とした場合、２次元画像の任意の画素座標（ｘｉ，ｙｉ）は、下記式（２）によりシート座標（Ｘ，Ｙ）に変換される。
Ｘ＝Ｘｂａｓｅ＋Ｘｏｆｆｓｅｔ＿ｉ＋ｘｉ×Ｘｒｅｓｏ
Ｙ＝Ｙｂａｓｅ＋Ｙｏｆｆｓｅｔ＿ｉ＋ｙｉ×Ｙｒｅｓｏ          …（２）
【００７３】
ここで、「Ｘｏｆｆｓｅｔ＿ｉ」、および「Ｙｏｆｆｓｅｔ＿ｉ」の値は、予め撮像部３毎に機械的に測定されたものである。また、「Ｘｒｅｓｏ」および「Ｙｒｅｓｏ」の値は、たとえば、「ｍｍ／ｐｉｘｅｌ」の単位で与えられる解像度である。また、検査フレーム毎のシート座標（Ｘｂａｓｅ，Ｙｂａｓｅ）は、通常、（Ｘ０，Ｙｂａｓｅ）で表すことができるが、成形シート７の蛇行が無視できない場合は、Ｘ方向変位をセンサなどで常時計測し、「Ｘｂａｓｅ」を求めてもよい。また、「Ｙｂａｓｅ」は、「Ｙ０」からの変位（成形シート７の搬送距離）を搬送装置１のロータリーエンコーダ等で常時計測した値より求める。
【００７４】
このように各撮像部３で撮像された２次元画像の画素座標から成形シート７上の座標（シート座標）に変換することにより、成形シート７上の欠陥位置を特定することができる。すなわち、たとえば、欠陥の画素座標の単位「ｐｉｘｅｌ」を成形シート７の実寸単位「ｍｍ」に変換することにより、実際の欠陥位置を特定することができる。
【００７５】
次に、欠陥検査装置１００の検査動作について詳細に説明する。まず、撮像部３は、成形シート７上の線状照明像を含む撮像領域３１を２次元画像として取り込む。各撮像部３で撮像された２次元画像は、解析装置４に入力される。
【００７６】
解析装置４の各画像解析部４２は、前述したように、入力された２次元画像に基づいて欠陥を検出する。たとえば、２次元画像を２値化画像に処理し、黒背景中の白領域および／または白背景中の黒領域を抽出し、欠陥を検出する。また、画像解析部４２は、前述したように、２次元画像の画素座標と画像撮像間隔に成形シート７が搬送される距離とに基づいて、２次元画像上の座標位置を成形シート７上の座標位置に変換する。これにより、画像解析部４２は、欠陥位置情報を生成し、この欠陥位置情報をコントロールＣＰＵ４３に出力する。
【００７７】
コントロールＣＰＵ４３は、欠陥位置情報に基づいて成形シート７の全領域に対応する画像を合成して欠陥マップを作成する。この欠陥マップは、表示部４４に表示される。また、欠陥マップの情報は、マーキング装置５および情報処理装置６に出力される。
【００７８】
このように各撮像部３で撮像された２次元画像毎に欠陥検出を行い、欠陥位置情報を生成することにより、欠陥が検出された場合のみ欠陥位置情報をコントロールＣＰＵ４３に出力するだけでよい。
【００７９】
また、各撮像部３で撮像された２次元画像を各画像解析部４２で分散して処理する構成について説明したが、この構成に限定されるものではない。各撮像部３で撮像された２次元画像から１枚の全幅画像を合成し、欠陥検出処理を行うように構成することができる。
【００８０】
具体的には、画像解析部４２は、２次元画像データを一時的に記憶するメモリ領域と、２次元画像データに基づいて欠陥を検出するとともに、成形シート７の全領域に対応する画像を合成する画像処理領域とを有するように構成される。
【００８１】
画像入力部４１を介して画像解析部４２に入力された各撮像部３の２次元画像データは、メモリ領域にバッファリングされる。画像解析部４２の画像処理領域は、後述するように、撮像部３で撮像された２次元画像間の相対位置に基づいて、成形シート７の幅方向Ｂの全領域を含む全幅画像を合成し、全幅画像に基づいて欠陥を検出する。
【００８２】
画像解析部４２の画像処理領域は、各撮像部３で撮像された２次元画像のｘ方向の重なり画素数、およびｙ方向の微小変位を予め機械的に測定することにより、ｎ枚の２次元画像から１枚の全幅画像を作成する。この場合、下記式（３）により、全幅画像の画像座標（ｘ，ｙ）をシート座標（Ｘ，Ｙ）に変換することができる。
Ｘ＝Ｘｂａｓｅ＋Ｘｏｆｆｓｅｔ＋ｘ×Ｘｒｅｓｏ
Ｙ＝Ｙｂａｓｅ＋Ｙｏｆｆｓｅｔ＋ｙ×Ｙｒｅｓｏ                …（３）
【００８３】
ここで、「Ｘｏｆｆｓｅｔ」および「Ｙｏｆｆｓｅｔ」の値は、予め機械的に測定されたものである。
【００８４】
このように、ｎ枚の２次元画像から１枚の全幅画像を作成し、欠陥検出処理を行うことにより、欠陥の画素から成形シート７への座標変換を容易に行うことができる。
【００８５】
（第２実施形態）
図７は、本発明の第２実施形態に係る欠陥検査装置２００の構成を示すブロック図である。本実施形態の欠陥検査装置２００は、前述した欠陥検査装置１００に類似し、対応する部分については同一の参照符号を付して説明を省略する。欠陥検査装置２００においては、解析装置８の構成が、欠陥検査装置１００の解析装置４とは異なる。
【００８６】
欠陥検査装置２００は、搬送装置１により成形シート７を所定の搬送方向Ａに移送し、この移送過程で、照明装置２により照明された成形シート７の表面を、複数の撮像部３により撮像し、撮像して得た２次元画像データに基づいて、欠陥検出手段としての機能を有する解析装置８により欠陥検査を行うものである。
【００８７】
解析装置８は、撮像部３により生成された２次元画像データに基づいて、画像処理アルゴリズム（欠陥検出アルゴリズム）によって成形シート７の欠陥を検出する。
【００８８】
解析装置８は、各撮像部３から出力された複数の２次元画像データを受け取り、複数の２次元画像データに基づいて欠陥を検出して検出結果を出力する、線欠陥検出部である線欠陥用画像解析部８１、および点欠陥検出部である点欠陥用画像解析部８２と、検出結果を表示する表示部８４と、これらの各部を統括的に制御するコントロールＣＰＵ８３とを備えている。
【００８９】
各撮像部３で生成された複数の２次元画像データは、それぞれ線欠陥用画像解析部８１、および点欠陥用画像解析部８２に入力される。
【００９０】
線欠陥用画像解析部８１は、線欠陥検出アルゴリズムによって、成形シート７上における線状照明像の位置が異なる複数の２次元画像データから欠陥を検出し、その結果を検出結果として出力する。
【００９１】
点欠陥用画像解析部８２は、点欠陥検出アルゴリズムによって、成形シート７上における線状照明像の位置が異なる複数の２次元画像データから欠陥を検出し、その結果を検出結果として出力する。
【００９２】
線欠陥用画像解析部８１、および点欠陥用画像解析部８２は、成形シート７上における線状照明像の位置が異なる複数の２次元画像データに基づいて欠陥があるか否かを判定するので、旧来の欠陥検査装置よりも欠陥を確実に検出できる。
【００９３】
線欠陥検出アルゴリズムおよび点欠陥検出アルゴリズムについては、後述する。線欠陥検出アルゴリズムおよび点欠陥検出アルゴリズムのパラメータは、固定されていてもよいが、線欠陥用画像解析部８１および点欠陥用画像解析部８２に、コントロールＣＰＵ８３を介して接続された情報処理装置６をユーザが操作することによって変更可能となっていてもよい。
【００９４】
線欠陥用画像解析部８１は、線欠陥検出アルゴリズムによって複数の２次元画像データのうちのＬ個（Ｌは２次元画像データの個数ｍ以下）以上から線欠陥が検出された場合に、線欠陥があるという結果を検出結果として出力し、他の場合に、線欠陥がないという結果を検出結果として出力するものであってもよく、線欠陥検出アルゴリズムによって複数の２次元画像データのうちのＬ個以上から線欠陥が検出された場合に、線欠陥位置の情報を検出結果として出力し、他の場合には検出結果を出力しないものであってもよい。
【００９５】
２次元画像データの個数ｍが３以上であり、Ｌが２以上である場合には、線欠陥検出アルゴリズムによって線欠陥が検出された２次元画像データの個数が少ない場合、その線欠陥検出結果が虚報（本来欠陥でないものが誤って欠陥として検出されたもの）とみなされて除外されることになる。これにより、虚報を低減できる。なお、線欠陥位置の情報を検出結果として出力する場合には、線欠陥位置を求めることができる線欠陥検出アルゴリズムを用いる必要がある。
【００９６】
点欠陥用画像解析部８２は、点欠陥検出アルゴリズムによって複数の２次元画像データのうちのＬ個（Ｌは２次元画像データの個数ｍ以下）以上から点欠陥が検出された場合に、点欠陥があるという結果を検出結果として出力し、他の場合に、点欠陥がないという結果を検出結果として出力するものであってもよく、点欠陥検出アルゴリズムによって複数の２次元画像データのうちのＬ個以上から点欠陥が検出された場合に、点欠陥位置の情報を検出結果として出力し、他の場合には検出結果を出力しないものであってもよい。
【００９７】
２次元画像データの個数ｍが３以上であり、Ｌが２以上である場合には、点欠陥検出アルゴリズムによって点欠陥が検出された２次元画像データの個数が少ない場合、その点欠陥検出結果が虚報（本来欠陥でないものが誤って欠陥として検出されたもの）とみなされて除外されることになる。これにより、虚報を低減できる。なお、点欠陥位置の情報を検出結果として出力する場合には、点欠陥位置を求めることができる点欠陥検出アルゴリズムを用いる必要がある。
【００９８】
コントロールＣＰＵ８３は、線欠陥用画像解析部８１および点欠陥用画像解析部８２から出力された検出結果を統合して成形シート７の全領域に対応する検出結果情報を作成し、図示しない記憶装置に記憶させるとともに、表示部８４に表示させる。成形シート７の全領域に対応する検出結果情報としては、成形シート７の全領域に欠陥があるか否かを示す情報や、成形シート７の全領域の欠陥マップなどが挙げられる。
【００９９】
成形シート７の全領域に対応する検出結果情報を作成する際には、線欠陥用画像解析部８１および点欠陥用画像解析部８２の少なくとも一方で欠陥が検出された場合に、欠陥が存在するものとして検出結果情報を作成する。
【０１００】
コントロールＣＰＵ８３が、成形シート７の全領域に対応する検査結果情報として、成形シート７の全領域の欠陥マップを作成する場合には、線欠陥用画像解析部８１および点欠陥用画像解析部８２の各々は、２次元画像データ上の座標位置を成形シート７上の座標位置に変換して欠陥位置情報を生成し、この欠陥位置情報をコントロールＣＰＵ８３に出力する。線欠陥用画像解析部８１および点欠陥用画像解析部８２の各々の座標変換処理は、前述の解析装置４における画像解析部４２が実行する座標変換処理と同様である。
【０１０１】
なお、線欠陥用画像解析部８１と点欠陥用画像解析部８２とは、同一の撮像部３から得られた２次元画像データに基づいて欠陥を検出していたが、線欠陥用画像解析部８１と点欠陥用画像解析部８２とが、異なる撮像部３から得られた２次元画像データに基づいてそれぞれ欠陥を検出してもよい。これによって、撮像部３の撮像条件（成形シート７からの距離や、成形シート７の搬送方向Ａと撮像方向とのなす角度など）を、検出しようとする欠陥に適した条件にすることが可能となる。線欠陥用画像解析部８１で用いられる２次元画像データを撮像する撮像部３は、点欠陥用画像解析部８２で用いられる２次元画像データを撮像するための撮像部３と比較して、成形シート７からの距離を遠くし、成形シート７の搬送方向Ａと撮像方向とのなす角度を狭くすることが好ましい。これにより、点欠陥および線欠陥の両方を最適な撮像条件で撮像できるので、点欠陥および線欠陥の両方をさらに精度良く検出できる。
【０１０２】
また、各撮像部３で撮像された２次元画像を、線欠陥用画像解析部８１および点欠陥用画像解析部８２で分散して処理していたが、撮像部３で撮像された２次元画像間の相対位置に基づいて各撮像部３で撮像されたｎ枚の２次元画像から成形シート７の幅方向の全領域を含む１枚の全幅画像を合成し、全幅画像に基づいて１つの線欠陥用画像解析部８１および１つの点欠陥用画像解析部８２で欠陥を検出してもよい。
【０１０３】
次に、線欠陥用画像解析部８１および点欠陥用画像解析部８２で用いられる線欠陥検出アルゴリズムおよび点欠陥検出アルゴリズムについて説明する。線欠陥検出アルゴリズムおよび点欠陥検出アルゴリズムとしては、以下の７種類の欠陥検出アルゴリズムＡ〜Ｇを用いることができる。
【０１０４】
＜欠陥検出アルゴリズムＡ＞
欠陥検出アルゴリズムＡでは、撮像部３で生成された複数の２次元画像データの各々について、以下の処理を行う。
【０１０５】
まず、２次元原画像データを、縦方向（成形シート７の搬送方向Ａ）に沿った１行ずつの画素列のデータ（輝度値（画素値）および位置を表すデータ；輝度プロファイル；１次元画像データ）に分割する。
【０１０６】
次に、各画素列のデータについて、一端から他端に向かってエッジを探していく第１のエッジ判定処理を行う。まず、画素列の一端側から２つめの画素を注目画素とし、注目画素に対して一端側に隣接する隣接画素の輝度値よりも注目画素の輝度値が閾値Ｔ１以上小さいかを判定する。隣接画素の輝度値よりも注目画素の輝度値が閾値Ｔ１以上小さいと判定された場合には、隣接画素が第１のエッジであると判定し、第１のエッジの位置を記録して、処理対象の画素列のデータの処理を終了し、それ以外の場合には、注目画素を他端に向かって１画素ずつ移動しながら、前記判定において隣接画素の輝度値よりも注目画素の輝度値が閾値Ｔ１以上小さいと判定されるまで前記判定を繰り返し、隣接画素の輝度値よりも注目画素の輝度値が閾値Ｔ１以上小さいと判定された場合には、隣接画素が第１のエッジであると判定し、第１のエッジの位置を記録して、処理対象の画素列のデータの処理を終了する。
【０１０７】
なお、閾値Ｔ１は、任意の自然数であり、輝度値の最小単位であってもよい。閾値Ｔ１が輝度値の最小単位である場合には、上記判定は、単に隣接画素の輝度値よりも注目画素の輝度値が閾値以上小さいかを判定することになる。
【０１０８】
次に、各画素列のデータについて、以下のような他端から一端に向かってエッジを探していく以下の第２のエッジ判定処理を行う。まず、他端側から２つめの画素を注目画素とし、注目画素に対して他端側に隣接する隣接画素の輝度値よりも注目画素の輝度値が閾値Ｔ２以上大きいかを判定する。隣接画素の輝度値よりも注目画素の輝度値が閾値Ｔ２以上大きいと判定された場合には、注目画素が第２のエッジであると判定し、第２のエッジの位置を記録して、処理対象の画素列のデータの処理を終了し、それ以外の場合には、注目画素を一端に向かって１画素ずつ移動しながら、前記判定において隣接画素の輝度値よりも注目画素の輝度値が閾値Ｔ２以上大きいと判定されるまで前記判定を繰り返し、隣接画素の輝度値よりも注目画素の輝度値が閾値Ｔ２以上大きいと判定された場合には、注目画素が第２のエッジであると判定し、第２のエッジの位置を記録して、処理対象の画素列のデータの処理を終了する。
【０１０９】
なお、閾値Ｔ２は、任意の自然数であり、輝度値の最小単位であってもよい。閾値Ｔ２が輝度値の最小単位である場合には、上記判定は、単に隣接画素の輝度値よりも注目画素の輝度値が閾値以上大きいかを判定することになる。
【０１１０】
成形シート７の撮像領域３１内において、欠陥のない領域では、線状照明像である明暗パターンのエッジ以外にエッジが存在しないので、第１のエッジおよび第２のエッジは、線状照明像における他端側のエッジに一致し、互いに一致する。一方、欠陥のある領域（白領域および黒領域）では、第１のエッジおよび第２のエッジの少なくとも一方が、欠陥領域のエッジに一致し、線状照明像における他端側のエッジよりもエッジ探索開始側へずれるので、第１のエッジと第２のエッジとが離れた位置となる。
【０１１１】
そこで、次に、各画素列のデータについて、第１のエッジから第２のエッジまでの距離（画素数）をエッジ間距離として求める。そして、このエッジ間距離が閾値Ｔ３以上の画素列が存在すれば、欠陥があると判定する。なお、閾値Ｔ３は、任意の自然数であり、１画素であってもよい。閾値Ｔ３が１画素である場合には、エッジ間距離が「０」でない画素列が欠陥を含む画素列として判定されることになる。閾値Ｔ３は、許容される欠陥のサイズに応じて適宜決めればよいが、多値の２次元画像データが２５６階調（輝度値０〜２５５；８ビット）の２次元画像データである場合、たとえば、「３」であることが好ましい。
【０１１２】
この欠陥検出アルゴリズムＡは、種々の点欠陥をある程度の確実性をもって検出することができる。ただし、気泡やフィッシュアイなどのような微小な点欠陥の検出確実性は、あまり高くない。一方、この欠陥検出アルゴリズムＡは、線欠陥の検出には不向きである。この欠陥検出アルゴリズムＡを、以下、「エッジプロファイル法１」と呼ぶ。
【０１１３】
＜欠陥検出アルゴリズムＢ＞
欠陥検出アルゴリズムＢは、２次元画像データにおける線状照明像である明暗パターンのエッジを関数曲線でフィッティングし、線状照明像のエッジと関数曲線との距離が閾値Ｔ５（第１の閾値）以上である箇所を欠陥として検出するものである。
【０１１４】
この欠陥検出アルゴリズムＢでは、撮像部３で生成された複数の２次元画像データの各々について、以下の処理を行う。
【０１１５】
まず、２次元画像データから、線状照明像のエッジの少なくとも一方を求める。線状照明像のエッジを求める方法としては、公知のエッジ抽出フィルタ（たとえばソーベルフィルタ）を用いてエッジを抽出し、強度の強いエッジを線状照明像のエッジとする方法、２次元画像データを１行ずつの画素列のデータに分割した上で各画素列のデータから強いエッジを求めて線状照明像のエッジとする方法、２値化およびラベリングを行い、ラベリングされた領域の中から面積が所定値よりも大きい領域を線状照明像の領域として抽出する方法などが挙げられる。ここでは、一例として、２次元画像データを１行ずつの画素列のデータに分割した上で各画素列のデータから強いエッジを求めて線状照明像のエッジとする方法について説明する。
【０１１６】
まず、２次元画像データを、縦方向（成形シート７の搬送方向Ａ）に沿った１行ずつの画素列のデータに分割する。次に、各画素列のデータについて、一端から他端に向かってエッジを探していく処理を行う。まず、一端側から２つめの画素を注目画素とし、注目画素に対して一端側に隣接する隣接画素の輝度値よりも注目画素の輝度値が閾値Ｔ４（Ｔ４は自然数）以上小さいかを判定する。強いエッジのみを検出するために、このときの閾値Ｔ４は比較的大きい値とする。隣接画素の輝度値よりも注目画素の輝度値が閾値Ｔ４以上小さいと判定された場合には、隣接画素が線状照明像のエッジであると判定し、線状照明像のエッジの位置を記録して、処理対象の画素列のデータの処理を終了し、それ以外の場合には、注目画素を他端に向かって１画素ずつ移動しながら、前記判定において隣接画素の輝度値よりも注目画素の輝度値が閾値Ｔ４以上小さいと判定されるまで前記判定を繰り返し、隣接画素の輝度値よりも注目画素の輝度値が閾値Ｔ４以上小さいと判定された場合には、隣接画素が線状照明像のエッジであると判定し、線状照明像のエッジの位置を記録して、処理対象の画素列のデータの処理を終了する。
【０１１７】
次に、求められた線状照明像のエッジの列を、関数で表現される滑らかな曲線にフィッティングさせ（関数曲線でフィッティングを行い）、フィッティングカーブ（関数曲線）を求める。フィッティングに用いる関数としては、ｎ次関数（ｎは２以上）、ガウス関数、ローレンツ関数、フォークト関数、これらの関数の組み合わせなどが挙げられるが、ｎが比較的小さいｎ次関数、たとえば４次関数が好ましい。また、フィッティングを行う際に用いるフィッティングの評価方法としては、たとえば最小二乗法を用いることができる。
【０１１８】
次に、２次元画像データを縦方向（成形シート７の搬送方向Ａ）に沿った１行ずつの画素列のデータに分割し、各画素列のデータについて、フィッティングカーブから線状照明像のエッジまでの距離（画素数）をフィッティング度として求める。
【０１１９】
そして、このフィッティング度が閾値Ｔ５以上の画素列が存在すれば、その画素列における線状照明像のエッジの位置に欠陥があると判定する。これにより、欠陥の有無を判定することができ、また、欠陥の位置を求めることもできる。以上のようにして、線状照明像のエッジの局所的な歪み（エッジ近傍での微細な線状照明像の歪み）として現れる線欠陥を検出することができる。なお、上記判定に用いる閾値Ｔ５は、任意の自然数であり、１画素であってもよい。閾値Ｔ５が１画素である場合には、フィッティング度が「０」でない画素列が存在すれば、欠陥があると判定されることになる。閾値Ｔ５は、許容される欠陥のサイズに応じて適宜決めればよいが、多値の２次元画像データが２５６階調の２次元画像データである場合、「４」であることが好ましい。
【０１２０】
なお、この欠陥検出アルゴリズムＢでは、欠陥の有無を判定するのに加えて、欠陥位置を求めてもよい。その場合には、フィッティング度が閾値Ｔ５以上の画素列を抽出し、抽出された画素列における線状照明像のエッジとフィッティングカーブとの間にある画素の位置を欠陥位置として求めればよい。
【０１２１】
この欠陥検出アルゴリズムＢは、種々の線欠陥を高い確実性をもって検出することができる。一方、この欠陥検出アルゴリズムＢは、点欠陥の検出には不向きである。この欠陥検出アルゴリズムＢを、以下、「エッジプロファイル法２」と呼ぶ。
【０１２２】
＜欠陥検出アルゴリズムＣ＞
欠陥検出アルゴリズムＣは、２次元画像データを平滑化し、平滑化された２次元画像データと元の２次元画像データとの差分を差分画像データとして求め、差分画像データにおける輝度値が閾値Ｔ６Ｂ（第４の閾値；Ｔ６Ｂは任意の正数）以上である箇所、および輝度値が閾値Ｔ６Ｄ（第５の閾値；Ｔ６ＤはＴ６Ｂより小さい任意の正数）以下である箇所を欠陥として検出するものである。
【０１２３】
この欠陥検出アルゴリズムＣは、線状照明の横方向（成形シート７の搬送方向Ａに直交し、かつ成形シート７の厚み方向に直交する方向）の明暗変化と比較して欠陥による横方向の明暗変化の方が、空間周波数が高いことを利用し、２次元画像データの高周波成分を抽出し、高周波成分における輝度値が閾値Ｔ６Ｂ以上または閾値Ｔ６Ｄ以下である部分を欠陥として検出するものである。
【０１２４】
まず、１行ｎ列（ｎは３以上の整数）の横方向平滑化フィルタ（行列）を用いて、２次元画像データを横方向に平滑化（スムージング）する。これにより、２次元画像データの横方向輝度変化の高周波領域が除去されて、横方向輝度変化については低周波成分だけが残る（横方向輝度変化の低周波成分および縦方向輝度変化が残る）。上記横方向平滑化フィルタとしては、ガウスフィルタなどの加重平均化フィルタ、平均化フィルタなどを用いることができる。なお、ｎは、「３」であることが好ましい。
【０１２５】
次に、２次元画像データから平滑化された画像データを減算する（各画素の輝度値を減算する）。これにより、２次元画像データにおける横方向輝度変化の高周波成分だけが残る。
【０１２６】
次に、減算により得られた画像データに対して３×３画素の平滑化フィルタ（オペレータ）を用いた平滑化を行う。この平滑化により、ノイズが除去され、ノイズ以外の高周波成分が残る。上記平滑化フィルタとしては、バイラテラルフィルタやメディアンフィルタなどのような、エッジを保存した平滑化を行うものを用いることが好ましい。
【０１２７】
次に、２次元画像データから、線状照明像における上側エッジ（搬送方向Ａ下流側のエッジ）および下側エッジ（搬送方向Ａ上流側のエッジ）を求める。線状照明像のエッジを求める方法は、欠陥検出アルゴリズムＢに関して説明したものと同様であるので、説明を省略する。次いで、２次元画像データにおける成形シート７の搬送方向ＡをＸ軸とし、上側エッジを構成する全画素のＸ座標値の中から最小値Ｍｉｎを求め、下側エッジを構成する全画素のＸ座標値の中から最大値Ｍａｘを求める。
【０１２８】
そして、最小値Ｍｉｎから最大値Ｍａｘを減算した値を線状照明像の幅とみなし、Ｘ座標値が最小値Ｍｉｎから最大値Ｍａｘまでの領域より線状照明像の幅だけ外側へ広げた領域を検出領域として定義する。すなわち、Ｘ座標値がＭｉｎ−（Ｍｉｎ−Ｍａｘ）以上であってＭａｘ＋（Ｍｉｎ−Ｍａｘ）以下である領域を検出領域として定義する。この処理は、検出対象領域を線状照明像およびその近傍領域だけに絞るためのものである。また、検出領域を、Ｘ座標値が最小値Ｍｉｎから最大値Ｍａｘまでの領域よりも外側へ広げているのは、線状照明像の多少の歪みを含めて検出領域とするためである。
【０１２９】
次に、平滑化が施された後の画像データ（ノイズ以外の高周波成分）における検出領域内の画素の輝度値から、下記式（４）によって、明部側（輝度の高い側）の閾値Ｔ６Ｂおよび暗部側（輝度の低い側）の閾値Ｔ６Ｄを決定する。
Ｔ６Ｂ＝（検出領域内の平均輝度値）＋（検出領域内の輝度値の標準偏差）×ｋ
Ｔ６Ｄ＝（検出領域内の平均輝度値）−（検出領域内の輝度値の標準偏差）×ｋ
…（４）
［式中、ｋは正数のパラメータを表す。なお、ｋの値は、許容される欠陥のサイズに応じて適宜決めればよいが、たとえば、１．５、３、４．５などである。］
【０１３０】
次に、平滑化が施された後の画像データにおける検出領域内の全画素について、その輝度値が閾値Ｔ６Ｂ以上または閾値Ｔ６Ｄ以下であるかを判定する処理（閾値処理）を行い、閾値Ｔ６Ｂ以上または閾値Ｔ６Ｄ以下の画素を、欠陥部位として抽出する。これにより、欠陥の有無を判定することができ、また、欠陥の位置を求めることもできる。
【０１３１】
なお、撮像部３で生成される２次元画像データに含まれるノイズが少ない場合には、平滑化処理を省略してもよい。また、検出対象領域を線状照明像およびその近傍領域だけに絞る必要がない場合には、検出領域を定義する処理を省略してもよい。
【０１３２】
この欠陥検出アルゴリズムＣは、気泡やフィッシュアイなどのような微小欠陥を含むあらゆる点欠陥を高い確実性をもって検出することができる。一方、この欠陥検出アルゴリズムＣは、線欠陥の検出には不向きである。ただし、処理時間については、この欠陥検出アルゴリズムＣよりも他の欠陥検出アルゴリズムの方が短い（欠陥検出アルゴリズムＣの処理時間は、たとえば１フレームあたり４０ｍｓ程度）。この欠陥検出アルゴリズムＣを、以下、「ハイパスフィルタ法」と呼ぶ。
【０１３３】
＜欠陥検出アルゴリズムＤ＞
欠陥検出アルゴリズムＤでは、撮像部３で生成された複数の２次元画像データの各々について、以下の処理を行う。
【０１３４】
まず、２次元画像データを、縦方向（成形シート７の搬送方向Ａ）に沿った１行ずつの画素列のデータに分割し、各画素列における位置に依存した輝度値の変化を表すプロット列を垂直方向輝度プロファイルとして求める。
【０１３５】
次に、各画素列の垂直方向輝度プロファイルについて、谷の部分の深さを求める。すなわち、まず、各画素列の垂直方向輝度プロファイルについて、全ての極大点および極小点を求め、求められた全ての極小点について、その極小点の輝度値（極小値）と、その極小点に最も近い極大点の輝度値（極大値）との差を、谷の部分の深さとして求める。求められた谷の部分の深さが閾値Ｔ７（Ｔ７は正数）以上であれば、欠陥があると判定する。閾値Ｔ７は、許容される欠陥のサイズに応じて適宜決めればよいが、多値の２次元画像データが２５６階調の２次元画像データである場合、例えば０．２５×２５５であることが好ましい。
【０１３６】
この欠陥検出アルゴリズムＤは、処理時間が比較的短い。この欠陥検出アルゴリズムＤは、種々の点欠陥をある程度の確実性をもって検出することができる。特に、線状照明像のエッジ付近にある局所的な明暗反転を生じる点欠陥の検出に向いている。ただし、点欠陥およびその近傍を含む画像が高コントラストである必要であり、気泡やフィッシュアイ、タイヤ跡などのような微小な点欠陥の検出確実性は、あまり高くない。一方、この欠陥検出アルゴリズムＤは、線欠陥の検出には不向きである。この欠陥検出アルゴリズムＤを、以下、「ピーク法」と呼ぶ。
【０１３７】
＜欠陥検出アルゴリズムＥ＞
欠陥検出アルゴリズムＥは、２次元画像データにおける一直線上に沿った位置に依存した輝度の変化を輝度プロファイルとして表し、輝度プロファイルのプロット群をプロット間の移動時間が一定となるように移動する質点を想定し、注目プロットの直前２つのプロット間における上記質点の速度ベクトルと上記注目プロットの直前３つのプロット間における上記質点の加速度ベクトルとから上記注目プロットの輝度値を予測し、予測された輝度値と実際の輝度値との差が閾値Ｔ８（第３の閾値；Ｔ８は自然数）以上である箇所を欠陥として検出するものである。
【０１３８】
この欠陥検出アルゴリズムＥは、ピーク法の精度を向上させたものであり、谷の深さに代えて実測値と予測値との差に基づいて欠陥を検出する。
【０１３９】
この欠陥検出アルゴリズムＥでは、撮像部３で生成された複数の２次元画像データの各々について、以下の処理を行う。
【０１４０】
まず、ピーク法と同様にして、各画素列の垂直方向輝度プロファイルを求める。次に、各画素列の垂直方向輝度プロファイルについて、隣接するプロット間の移動時間がプロット間の距離にかかわらず一定となるように、プロット列の一端から他端に向かって移動する質点を想定する。そして、上記質点が、プロットｃからそれに隣接するプロットｂへ、プロットｂからそれに隣接するプロットａへ、プロットａからそれに隣接するプロットｄへと移動していくとする。また、プロットｄが注目画素に対応するプロットであるものとする。
【０１４１】
そして、プロットｄの直前に質点が通過した３つのプロットａ〜ｃにおける質点の速度ベクトルおよび加速度ベクトルを求める。すなわち、上記移動時間と、プロットｄの直前に質点が通過した２つのプロットａおよびｂの座標（ｘ座標、ｙ座標）とに基づいて、プロットｂからプロットａまでの区間における上記質点の速度ベクトルを求める。さらに、上記移動時間と、プロットｄの直前に質点が通過したプロットｂおよびｃの座標（ｘ座標、ｙ座標）とに基づいて、プロットｃからプロットｂまでの区間における上記質点の速度ベクトルを求め、プロットｂからプロットａまでの区間における上記質点の速度ベクトルと、プロットｃからプロットｂまでの区間における上記質点の速度ベクトルとに基づいて、プロットｃからプロットａまでの区間における上記質点の加速度ベクトルを求める。そして、プロットｂからプロットａまでの区間における上記質点の速度ベクトルと、プロットｃからプロットａまでの区間における上記質点の加速度ベクトルとから、プロットｄの座標（位置）を予測する。
【０１４２】
このようにして予測されたプロットｄのｘ座標（輝度値）と、プロットｄの実際（実測）のｘ座標（輝度値）との差を求め、これらの差が閾値Ｔ８以上であればプロットｄに対応する画素を欠陥部位として抽出する。これにより、欠陥の有無を判定することができ、また、欠陥の位置を求めることもできる。閾値Ｔ８は、許容される欠陥のサイズに応じて適宜決めればよいが、多値の２次元画像データが２５６階調の２次元画像データである場合、たとえば「２０」であることが好ましい。
【０１４３】
この欠陥検出アルゴリズムＥは、種々の点欠陥を高い確実性をもって検出することができる。この欠陥検出アルゴリズムＥを、以下、「ピーク法２」と呼ぶ。
【０１４４】
＜欠陥検出アルゴリズムＦ＞
欠陥検出アルゴリズムＦでは、撮像部３で生成された複数の２次元画像データの各々について、以下の処理を行う。
【０１４５】
まず、２次元画像データから、線状照明像のエッジの少なくとも一方を求める。線状照明像のエッジを求める方法は、欠陥検出アルゴリズムＢに関して説明したものと同様であるので、説明を省略する。
【０１４６】
次に、横方向をｘ軸、縦方向をｙ軸とし、線状照明像のエッジの曲線（エッジプロファイル）ｙ＝ｆ（ｘ）を、二次微分して二次微分プロファイルを求める。そして、線状照明像のエッジの各画素について、二次微分が閾値Ｔ９（Ｔ９は正数）以上であるかを判定し、二次微分が閾値Ｔ９以上である画素（高周波のところ）を欠陥部位と判定する。これにより、欠陥の有無を判定することができ、また、欠陥の位置を求めることもできる。閾値Ｔ９は、許容される欠陥のサイズに応じて適宜決めればよい。
【０１４７】
この欠陥検出アルゴリズムＦは、線状照明像のエッジの局所的な湾曲として現れる線欠陥の検出に向く。この欠陥検出アルゴリズムＦは、欠陥検出能力はあまり高くない。この欠陥検出アルゴリズムＦを、以下、「エッジカーブ法１」と呼ぶ。
【０１４８】
＜欠陥検出アルゴリズムＧ＞
欠陥検出アルゴリズムＧは、２次元画像データにおける線状照明像のエッジについて、各画素の近傍領域（近傍２ｎ＋１画素の範囲）における曲率を求め、曲率が閾値Ｔ１０（第２の閾値；Ｔ１０は正数）以上である箇所を欠陥として検出するものである。
【０１４９】
欠陥検出アルゴリズムＧでは、撮像部３で生成された複数の２次元画像データの各々について、以下の処理を行う。
【０１５０】
まず、２次元画像データから、線状照明像のエッジの少なくとも一方を求める。線状照明像のエッジを求める方法は、欠陥検出アルゴリズムＢに関して説明したものと同様であるので、説明を省略する。
【０１５１】
次に、線状照明像のエッジの曲線について、各点（各画素）での曲率を求める。曲率を求める方法は、特に限定されるものではなく、数学的に決まっている数式を用いて計算する方法であってもよいが、そのような方法では処理時間が長くなるので、以下の方法で曲率を近似的に求めることが好ましい。
【０１５２】
エッジ上における、注目画素に対して左右（または前後）ｎ画素と注目画素とからなる範囲（注目画素の近傍２ｎ＋１画素の範囲）を計算対象範囲とする（ｎは自然数）。ｎは、許容される欠陥のサイズに応じて適宜決めればよいが、たとえば「３０」であることが好ましい。
【０１５３】
次に、計算対象範囲の両端の画素を直線で結ぶ。計算対象範囲の全画素にわたって、その直線から予測輝度値を求め、予測輝度値に対する実際の輝度値（エッジ曲線上の輝度値）の増分を求め、その増分またはその増分の絶対値を積算する。ここで得られる積算値によって、注目画素近傍２ｎ＋１画素の範囲における曲率を十分に近似できる（数学的に決まっている数式を用いて計算した曲率とほぼ同等の曲率値を得ることができる）。ここで、増分の積算値を用いた構成では、計算対象範囲内で直線の上へ行ったり直線の下へ行ったりする微小な輝度値の変化が起こった場合に、これらの変化を相殺し無視して、曲率の近似値を求めることになる。一方、増分の絶対値の積算値を用いる構成では、そのような変化が起こった場合にも、そのような変化も含めて曲率の近似値を求めることになる。
【０１５４】
計算対象範囲内で直線の上へ行ったり直線の下へ行ったりする微小な輝度値の変化を欠陥として検出したければ、増分の絶対値の積算値を用いる構成とすればよい。逆に、このような変化を許容して欠陥として検出したくない場合には、増分の積算値を用いる構成とすればよい。
【０１５５】
次に、注目画素を線状光源像におけるエッジの端から端まで１画素ずつ移動させながら、エッジ上の全ての画素について上記積算値を計算していく。これにより、曲率の近似値のプロファイル（曲率プロファイル）が生成される。
【０１５６】
次に、上記曲率プロファイルにおける線状照明像のエッジの各画素について、曲率が閾値Ｔ１０以上であるかを判定し、求められた曲率が閾値Ｔ１０以上である画素を欠陥部位（または欠陥候補）と判定する。これにより、欠陥の有無を判定することができ、また、欠陥の位置を求めることもできる。成形シート７が多少反っているために線状照明像のエッジは多少曲がっているので、線状照明像のエッジの曲率がある程度までであれば、欠陥ではないものとして許容すべきである。したがって、閾値Ｔ１０は、比較的大きくするべきである。閾値Ｔ１０は、許容される欠陥のサイズに応じて適宜決めればよいが、多値の２次元画像データが２５６階調の２次元画像データである場合、たとえば「１１０」であることが好ましい。
【０１５７】
この欠陥検出アルゴリズムＧは、種々の線欠陥を高い確実性をもって検出することができる。この欠陥検出アルゴリズムＧを、以下、「エッジカーブ法２」と呼ぶ。
【０１５８】
本実施形態において、線欠陥用画像解析部８１および点欠陥用画像解析部８２でそれぞれ用いる線欠陥検出アルゴリズムおよび点欠陥検出アルゴリズムの組み合わせは、以下の何れかである。
（Ａ）線欠陥用画像解析部８１で用いる線欠陥検出アルゴリズムがエッジプロファイル法２またはエッジカーブ法２であり、点欠陥用画像解析部８２で用いる点欠陥検出アルゴリズムがハイパスフィルタ法またはピーク法２である。
（Ｂ）線欠陥用画像解析部８１で用いる線欠陥検出アルゴリズムがエッジプロファイル法２またはエッジカーブ法２であり、点欠陥用画像解析部８２で用いる点欠陥検出アルゴリズムがハイパスフィルタ法またはピーク法２以外の欠陥検出アルゴリズムである。
（Ｃ）線欠陥用画像解析部８１で用いる線欠陥検出アルゴリズムがエッジプロファイル法２またはエッジカーブ法２以外の欠陥検出アルゴリズムであり、点欠陥用画像解析部８２で用いる点欠陥検出アルゴリズムがハイパスフィルタ法またはピーク法２である。
【０１５９】
上記（Ａ）〜（Ｃ）の組み合わせのうち、（Ａ）の組み合わせが最も好ましい。（Ａ）の組み合わせの場合、線欠陥および点欠陥の両方を確実に検出できる。（Ｂ）の組み合わせの場合、線欠陥を確実に検出できる。（Ｃ）の組み合わせの場合、点欠陥を確実に検出できる。
【符号の説明】
【０１６０】
１  搬送装置
２  照明装置
３  撮像部
４，８  解析装置
５  マーキング装置
６  情報処理装置
７  成形シート
１００，２００  欠陥検査装置
【図１】
2013140050.tif 000003
【図２】
2013140050.tif 000004
【図３】
2013140050.tif 000005
【図４】
2013140050.tif 000006
【図５】
2013140050.tif 000007
【図６】
2013140050.tif 000008
【図７】
2013140050.tif 000009