(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査対象を撮像して不良箇所を判定する外観検査装置であって、
前記検査対象を撮像した画像データにおいて、画素の位置に応じて定められ、不良を判別する基準となる濃淡値を規定する浮動二値化閾値により規定される範囲の外の濃淡値が連続する領域の特徴量が、予め設定した良品範囲の特徴量を外れる領域を不良候補領域として抽出する不良候補領域抽出手段と、
前記不良候補領域内で最大の濃淡値と、前記不良候補領域の外周領域の前記浮動二値化閾値の平均値と、の差が予め定められた判定規格値よりも大の場合に、前記不良候補領域を不良と判定する不良判定手段と、
を有することを特徴とする外観検査装置。
【請求項２】
検査対象を撮像して不良箇所を判定する外観検査装置であって、
前記検査対象を撮像した画像データにおいて、画素の位置に応じて定められ、不良を判別する基準となる濃淡値を規定する浮動二値化閾値により規定される範囲の外の濃淡値が連続する領域の特徴量が、予め設定した良品範囲の特徴量を外れる領域を不良候補領域として抽出する不良候補領域抽出手段と、
前記不良候補領域内で最小の濃淡値と、前記不良候補領域の外周領域の前記浮動二値化閾値の平均値と、の差が予め定められた判定規格値よりも大の場合に、前記不良候補領域を不良と判定する不良判定手段と、
を有することを特徴とする外観検査装置。
【請求項３】
検査対象を撮像して不良箇所を判定する外観検査装置であって、
前記検査対象を撮像した画像データにおいて、画素の位置に応じて定められ、不良を判別する基準となる濃淡値を規定する浮動二値化閾値により規定される範囲の外の濃淡値が連続する領域の特徴量が、予め設定した良品範囲の特徴量を外れる領域を不良候補領域として抽出する不良候補領域抽出手段と、
前記不良候補領域内の濃淡値の平均値と、前記不良候補領域の外周領域の前記浮動二値化閾値の平均値と、の差が予め定められた判定規格値よりも大の場合に、前記不良候補領域を不良と判定する不良判定手段と、
を有することを特徴とする外観検査装置。
【請求項４】
検査対象を撮像して不良箇所を判定する外観検査装置であって、
前記検査対象を撮像した画像データにおいて、画素の位置に応じて定められ、不良を判別する基準となる濃淡値を規定する第１の浮動二値化閾値より大きな濃淡値が連続する領域の特徴量が、予め設定した第１の良品範囲の特徴量を外れる領域を第１の不良候補領域とし、画素の位置に応じて定められ、不良を判別する基準となる濃淡値を規定する第２の浮動二値化閾値より小さな濃淡値が連続する領域の特徴量が、予め設定した第２の良品範囲の特徴量を外れる領域を第２の不良候補領域として抽出する不良候補領域抽出手段と、
前記第１の不良候補領域内で最大の濃淡値と、前記第１の不良候補領域の外周領域の前記第１の浮動二値化閾値の平均値との差が、予め定められた第１の判定規格値よりも大の場合に、前記第１の不良候補領域を不良と判定し、前記第２の不良候補領域内で最小の濃淡値と、前記第２の不良候補領域の外周領域の前記第２の浮動二値化閾値の平均値との差が、予め定められた第２の判定規格値よりも大の場合に、前記第２の不良候補領域を不良と判定する不良判定手段と、
を有することを特徴とする外観検査装置。
【請求項５】
検査対象を撮像して不良箇所を判定する外観検査装置であって、
前記検査対象を撮像した画像データにおいて、画素の位置に応じて定められ、不良を判別する基準となる濃淡値を規定する第１の浮動二値化閾値より大きな濃淡値が連続する領域の特徴量が、予め設定した第１の良品範囲の特徴量を外れる領域を第１の不良候補領域とし、画素の位置に応じて定められ、不良を判別する基準となる濃淡値を規定する第２の浮動二値化閾値より小さな濃淡値が連続する領域の特徴量が、予め設定した第２の良品範囲の特徴量を外れる領域を第２の不良候補領域として抽出する不良候補領域抽出手段と、
前記第１の不良候補領域内の濃淡値の平均値と、前記第１の不良候補領域の外周領域の前記第１の浮動二値化閾値の平均値との差が、予め定められた第１の判定規格値よりも大の場合に、前記第１の不良候補領域を不良と判定し、前記第２の不良候補領域内の濃淡値の平均値と、前記第２の不良候補領域の外周領域の前記第２の浮動二値化閾値の平均値との差が、予め定められた第２の判定規格値よりも大の場合に、前記第２の不良候補領域を不良と判定する不良判定手段と、
を有することを特徴とする外観検査装置。
【請求項６】
前記特徴量が面積、外接矩形サイズ、又は円形度であることを特徴とする請求項１乃至５に記載の外観検査装置。
【請求項７】
検査対象を撮像して不良箇所を判定する外観検査方法であって、
前記検査対象を撮像した画像データにおいて、画素の位置に応じて定められ、不良を判別する基準となる濃淡値を規定する浮動二値化閾値により規定される範囲の外の濃淡値が連続する領域の特徴量が、予め設定した良品範囲の特徴量を外れる領域を不良候補領域として抽出する不良候補領域抽出ステップと、
前記不良候補領域内で最大の濃淡値と、前記不良候補領域の外周領域の前記浮動二値化閾値の平均値と、の差が予め定められた判定規格値よりも大の場合に、前記不良候補領域を不良と判定する不良判定ステップと、
を有することを特徴とする外観検査方法。
【請求項８】
検査対象を撮像して不良箇所を判定する外観検査方法であって、
前記検査対象を撮像した画像データにおいて、画素の位置に応じて定められ、不良を判別する基準となる濃淡値を規定する浮動二値化閾値により規定される範囲の外の濃淡値が連続する領域の特徴量が、予め設定した良品範囲の特徴量を外れる領域を不良候補領域として抽出する不良候補領域抽出ステップと、
前記不良候補領域内で最小の濃淡値と、前記不良候補領域の外周領域の前記浮動二値化閾値の平均値と、の差が予め定められた判定規格値よりも大の場合に、前記不良候補領域を不良と判定する不良判定ステップと、
を有することを特徴とする外観検査方法。
【請求項９】
検査対象を撮像して不良箇所を判定する外観検査方法であって、
前記検査対象を撮像した画像データにおいて、画素の位置に応じて定められ、不良を判別する基準となる濃淡値を規定する浮動二値化閾値により規定される範囲の外の濃淡値が連続する領域の特徴量が、予め設定した良品範囲の特徴量を外れる領域を不良候補領域として抽出する不良候補領域抽出ステップと、
前記不良候補領域内の濃淡値の平均値と、前記不良候補領域の外周領域の前記浮動二値化閾値の平均値と、の差が予め定められた判定規格値よりも大の場合に、前記不良候補領域を不良と判定する不良判定ステップと、
を有することを特徴とする外観検査方法。
【請求項１０】
検査対象を撮像して不良箇所を判定する外観検査方法であって、
前記検査対象を撮像した画像データにおいて、画素の位置に応じて定められ、不良を判別する基準となる濃淡値を規定する第１の浮動二値化閾値より大きな濃淡値が連続する領域の特徴量が、予め設定した第１の良品範囲の特徴量を外れる領域を第１の不良候補領域とし、画素の位置に応じて定められ、不良を判別する基準となる濃淡値を規定する第２の浮動二値化閾値より小さな濃淡値が連続する領域の特徴量が、予め設定した第２の良品範囲の特徴量を外れる領域を第２の不良候補領域として抽出する不良候補領域抽出ステップと、
前記第１の不良候補領域内で最大の濃淡値と、前記第１の不良候補領域の外周領域の前記第１の浮動二値化閾値の平均値との差が、予め定められた第１の判定規格値よりも大の場合に、前記第１の不良候補領域を不良と判定し、前記第２の不良候補領域内で最小の濃淡値と、前記第２の不良候補領域の外周領域の前記第２の浮動二値化閾値の平均値との差が、予め定められた第２の判定規格値よりも大の場合に、前記第２の不良候補領域を不良と判定する不良判定ステップと、
を有することを特徴とする外観検査方法。
【請求項１１】
検査対象を撮像して不良箇所を判定する外観検査方法であって、
前記検査対象を撮像した画像データにおいて、画素の位置に応じて定められ、不良を判別する基準となる濃淡値を規定する第１の浮動二値化閾値より大きな濃淡値が連続する領域の特徴量が、予め設定した第１の良品範囲の特徴量を外れる領域を第１の不良候補領域とし、画素の位置に応じて定められ、不良を判別する基準となる濃淡値を規定する第２の浮動二値化閾値より小さな濃淡値が連続する領域の特徴量が、予め設定した第２の良品範囲の特徴量を外れる領域を第２の不良候補領域として抽出する不良候補領域抽出ステップと、
前記第１の不良候補領域内の濃淡値の平均値と、前記第１の不良候補領域の外周領域の前記第１の浮動二値化閾値の平均値との差が、予め定められた第１の判定規格値よりも大の場合に、前記第１の不良候補領域を不良と判定し、前記第２の不良候補領域内の濃淡値の平均値と、前記第２の不良候補領域の外周領域の前記第２の浮動二値化閾値の平均値との差が、予め定められた第２の判定規格値よりも大の場合に、前記第２の不良候補領域を不良と判定する不良判定ステップと、
を有することを特徴とする外観検査方法。
【請求項１２】
前記特徴量が面積、外接矩形サイズ、又は円形度であることを特徴とする請求項７乃至１１に記載の外観検査方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、検査対象の表面状態、例えば異物付着やキズ又は樹脂部に形成されたボイドなどの不良を検出する外観検査装置及び外観検査方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
検査対象の表面状態を検査する方法としては、検査対象を撮像した濃淡画像を二値化し、該二値化により得られた二値化画像をラベリングし、該ラベリングにより得られたラベル領域の面積を計測し、該面積値が予め設定された値よりも大きい場合に不良と判定する方法が知られている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
この従来の検査方法では、検査対象の表面に照射する照明のむらがあったり、検査対象の表面の材料のむらなどがあると検査対象画像の検出したい不良の領域でない領域に濃淡値のむらが発生し、このむらの領域の濃淡値と不良領域の濃淡値とが近い値になる場合、むらの領域が不良と誤判定されてしまう場合がある。又、むらの領域を誤判定しないように二値化レベルを設定すると真の不良が見逃しになってしまうという問題点があった。
【０００４】
以下、図１０の模式的な濃淡値プロファイルを参照しながら具体的に説明する。図１０（ａ），（ｃ）の実線、点線及び破線は模式的な濃淡値プロファイル、二値化閾値及び修正二値化閾値をそれぞれ示している。又、図１０（ｂ），（ｄ）は、図１０（ａ），（ｃ）それぞれの場合の不良候補領域として抽出されるラベル領域を斜線ハッチング領域で示した模式的な平面図である。
【０００５】
図１０（ａ）は、表面に例えば異物が付着し、異物の付着している領域が異物の付着していない領域よりも濃淡値が大きい場合である。図１０（ａ）の左側では真の不良領域が不良候補領域Ｐ１になり、右側では背景の明るく写るむらの領域が不良候補領域Ｐ２になっている。
【０００６】
図１０（ｃ）は、表面に例えば樹脂表面に発生する不良であるボイドと呼ばれる穴がある場合、ボイドの領域がボイドのない領域よりも濃淡値が小さい場合である。図１０（ｃ）の左側では本当のボイドがありボイド領域が不良候補領域Ｑ１になり、右側では樹脂部表面のむらの領域が不良候補領域Ｑ２になっている。
【０００７】
上述した従来の二値化後の面積により判定する検査方法の場合、図１０（ｂ）、（ｄ）の斜線領域のように真の不良のラベル領域とむらによるラベル領域の面積が同じくらいになる場合があり、このような場合、不良を検出できるように二値化閾値を設定すると、不良でないむらの領域を不良として判定する疑似不良が発生してしまう。
【０００８】
又、疑似不良を低減させるために、予め設定する二値化閾値をむらの領域が二値化閾値を超えない破線で示す修正二値化閾値のように設定した場合、真の不良領域においても不良の領域内の濃淡値が特に大きい部分的な領域Ｐｘ部又は不良の領域内の濃淡値が特に小さい部分的な領域Ｑｘ部のみしか二値化閾値を超えないため計測される特徴量が実際の不良領域とは大きく異なる値になってしまう。例えば特徴量を面積値とすると、実際の不良領域の面積値よりも小さく計測されてしまう。そのためラベル付けされた複数のラベル領域から不良候補のラベル領域のみを抽出する時に真の不良領域が抽出されずに見逃しになってしまう場合があるという問題が生じる。
【０００９】
更に、この問題を解決するため、不良候補抽出手段に予め登録しておく良品の範囲を狭くしておくことにより、真の不良領域の面積値が小さく計測されても見逃しにならないように不良候補として抽出させることもできるがこの場合は、実際の不良領域の中の特に濃淡値が大きい又は小さい部分的な領域のみを抽出することになり計測される特徴量と実際の不良の特徴量の相関値が低くなってしまうので、例えば特徴量が面積値である場合、実際には不良とならない面積値の小さい異物や面積の小さいボイドもその領域内において濃淡値が特に大きい部分的な領域又は濃淡値が特に小さい領域があると不良候補領域として抽出されてしまい、最終的に不良領域として判定されて逆に疑似不良が増加するという問題を生じる。
【００１０】
又、照明のむらの分布が製品によりばらつきが少ない場合に、予め収集した照明むらの分布データにより照明むらによる影響をうち消すこと等を目的として、画素位置により異なる閾値を用いて二値化を行う浮動二値化法が知られている。しかし、浮動二値化法のように画素位置により異なる閾値を用いて二値化を行うことで、照明むらによる影響をある程度軽減できるとしても設定される閾値により真の不良領域の見逃しや疑似不良の発生を大幅に低減することは困難である。
【００１１】
本発明の主な目的は、上記のような問題点に鑑みて、不良でない領域に濃淡値のむらがあっても、むらの領域を不良領域と誤判定することなく、不良の領域を正確且つ確実に検出することができる外観検査装置及び外観検査方法を提供することにある。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
このため本願発明による外観検査装置は、検査対象を撮像して不良箇所を判定する外観検査装置であって、前記検査対象を撮像した画像データにおいて、画素の位置に応じて定められ、不良を判別する基準となる濃淡値を規定する浮動二値化閾値により規定される範囲の外の濃淡値が連続する領域の特徴量が、予め設定した良品範囲の特徴量を外れる領域を不良候補領域として抽出する不良候補領域抽出手段と、前記不良候補領域内で最大の濃淡値と、前記不良候補領域の外周領域の前記浮動二値化閾値の平均値と、の差が予め定められた判定規格値よりも大の場合に、前記不良候補領域を不良と判定する不良判定手段と、を有することを特徴とする。
【００１３】
本願発明による別の外観検査装置は、検査対象を撮像して不良箇所を判定する外観検査装置であって、前記検査対象を撮像した画像データにおいて、画素の位置に応じて定められ、不良を判別する基準となる濃淡値を規定する浮動二値化閾値により規定される範囲の外の濃淡値が連続する領域の特徴量が、予め設定した良品範囲の特徴量を外れる領域を不良候補領域として抽出する不良候補領域抽出手段と、前記不良候補領域内で最小の濃淡値と、前記不良候補領域の外周領域の前記浮動二値化閾値の平均値と、の差が予め定められた判定規格値よりも大の場合に、前記不良候補領域を不良と判定する不良判定手段と、を有することを特徴とする。
【００１４】
さらに本願発明による別の外観検査装置は、検査対象を撮像して不良箇所を判定する外観検査装置であって、前記検査対象を撮像した画像データにおいて、画素の位置に応じて定められ、不良を判別する基準となる濃淡値を規定する第１の浮動二値化閾値より大きな濃淡値が連続する領域の特徴量が、予め設定した第１の良品範囲の特徴量を外れる領域を第１の不良候補領域とし、画素の位置に応じて定められ、不良を判別する基準となる濃淡値を規定する第２の浮動二値化閾値より小さな濃淡値が連続する領域の特徴量が、予め設定した第２の良品範囲の特徴量を外れる領域を第２の不良候補領域として抽出する不良候補領域抽出手段と、前記第１の不良候補領域内で最大の濃淡値と、前記第１の不良候補領域の外周領域の前記第１の浮動二値化閾値の平均値との差が、予め定められた第１の判定規格値よりも大の場合に、前記第１の不良候補領域を不良と判定し、前記第２の不良候補領域内で最小の濃淡値と、前記第２の不良候補領域の外周領域の前記第２の浮動二値化閾値の平均値との差が、予め定められた第２の判定規格値よりも大の場合に、前記第２の不良候補領域を不良と判定する不良判定手段と、
を有することを特徴とする。
【００１５】
さらに本願発明による別の外観検査装置は、検査対象を撮像して不良箇所を判定する外観検査装置であって、前記検査対象を撮像した画像データにおいて、画素の位置に応じて定められ、不良を判別する基準となる濃淡値を規定する第１の浮動二値化閾値より大きな濃淡値が連続する領域の特徴量が、予め設定した第１の良品範囲の特徴量を外れる領域を第１の不良候補領域とし、画素の位置に応じて定められ、不良を判別する基準となる濃淡値を規定する第２の浮動二値化閾値より小さな濃淡値が連続する領域の特徴量が、予め設定した第２の良品範囲の特徴量を外れる領域を第２の不良候補領域として抽出する不良候補領域抽出手段と、前記第１の不良候補領域内の濃淡値の平均値と、前記第１の不良候補領域の外周領域の前記第１の浮動二値化閾値の平均値との差が、予め定められた第１の判定規格値よりも大の場合に、前記第１の不良候補領域を不良と判定し、前記第２の不良候補領域内の濃淡値の平均値と、前記第２の不良候補領域の外周領域の前記第２の浮動二値化閾値の平均値との差が、予め定められた第２の判定規格値よりも大の場合に、前記第２の不良候補領域を不良と判定する不良判定手段と、を有することを特徴とする。
【００１６】
ここで、前記特徴量が面積、外接矩形サイズ、又は円形度であっても良い。
【００１７】
本願発明による外観検査方法は、検査対象を撮像して不良箇所を判定する外観検査方法であって、前記検査対象を撮像した画像データにおいて、画素の位置に応じて定められ、不良を判別する基準となる濃淡値を規定する浮動二値化閾値により規定される範囲の外の濃淡値が連続する領域の特徴量が、予め設定した良品範囲の特徴量を外れる領域を不良候補領域として抽出する不良候補領域抽出ステップと、前記不良候補領域内で最大の濃淡値と、前記不良候補領域の外周領域の前記浮動二値化閾値の平均値と、の差が予め定められた判定規格値よりも大の場合に、前記不良候補領域を不良と判定する不良判定ステップと、を有することを特徴とする外観検査方法。
【００１８】
本願発明による別の外観検査方法は、検査対象を撮像して不良箇所を判定する外観検査方法であって、
前記検査対象を撮像した画像データにおいて、画素の位置に応じて定められ、不良を判別する基準となる濃淡値を規定する浮動二値化閾値により規定される範囲の外の濃淡値が連続する領域の特徴量が、予め設定した良品範囲の特徴量を外れる領域を不良候補領域として抽出する不良候補領域抽出ステップと、前記不良候補領域内で最小の濃淡値と、前記不良候補領域の外周領域の前記浮動二値化閾値の平均値と、の差が予め定められた判定規格値よりも大の場合に、前記不良候補領域を不良と判定する不良判定ステップと、
を有することを特徴とする。
【００１９】
さらに本願発明による別の外観検査方法は、検査対象を撮像して不良箇所を判定する外観検査方法であって、前記検査対象を撮像した画像データにおいて、画素の位置に応じて定められ、不良を判別する基準となる濃淡値を規定する浮動二値化閾値により規定される範囲の外の濃淡値が連続する領域の特徴量が、予め設定した良品範囲の特徴量を外れる領域を不良候補領域として抽出する不良候補領域抽出ステップと、前記不良候補領域内の濃淡値の平均値と、前記不良候補領域の外周領域の前記浮動二値化閾値の平均値と、の差が予め定められた判定規格値よりも大の場合に、前記不良候補領域を不良と判定する不良判定ステップと、を有することを特徴とする。
【００２０】
さらに本願発明による別の外観検査方法は、検査対象を撮像して不良箇所を判定する外観検査方法であって、前記検査対象を撮像した画像データにおいて、画素の位置に応じて定められ、不良を判別する基準となる濃淡値を規定する第１の浮動二値化閾値より大きな濃淡値が連続する領域の特徴量が、予め設定した第１の良品範囲の特徴量を外れる領域を第１の不良候補領域とし、画素の位置に応じて定められ、不良を判別する基準となる濃淡値を規定する第２の浮動二値化閾値より小さな濃淡値が連続する領域の特徴量が、予め設定した第２の良品範囲の特徴量を外れる領域を第２の不良候補領域として抽出する不良候補領域抽出ステップと、前記第１の不良候補領域内で最大の濃淡値と、前記第１の不良候補領域の外周領域の前記第１の浮動二値化閾値の平均値との差が、予め定められた第１の判定規格値よりも大の場合に、前記第１の不良候補領域を不良と判定し、前記第２の不良候補領域内で最小の濃淡値と、前記第２の不良候補領域の外周領域の前記第２の浮動二値化閾値の平均値との差が、予め定められた第２の判定規格値よりも大の場合に、前記第２の不良候補領域を不良と判定する不良判定ステップと、を有することを特徴とする。
【００２１】
さらに本願発明による別の外観検査方法は、検査対象を撮像して不良箇所を判定する外観検査方法であって、前記検査対象を撮像した画像データにおいて、画素の位置に応じて定められ、不良を判別する基準となる濃淡値を規定する第１の浮動二値化閾値より大きな濃淡値が連続する領域の特徴量が、予め設定した第１の良品範囲の特徴量を外れる領域を第１の不良候補領域とし、画素の位置に応じて定められ、不良を判別する基準となる濃淡値を規定する第２の浮動二値化閾値より小さな濃淡値が連続する領域の特徴量が、予め設定した第２の良品範囲の特徴量を外れる領域を第２の不良候補領域として抽出する不良候補領域抽出ステップと、前記第１の不良候補領域内の濃淡値の平均値と、前記第１の不良候補領域の外周領域の前記第１の浮動二値化閾値の平均値との差が、予め定められた第１の判定規格値よりも大の場合に、前記第１の不良候補領域を不良と判定し、前記第２の不良候補領域内の濃淡値の平均値と、前記第２の不良候補領域の外周領域の前記第２の浮動二値化閾値の平均値との差が、予め定められた第２の判定規格値よりも大の場合に、前記第２の不良候補領域を不良と判定する不良判定ステップと、を有することを特徴とする。
【００２２】
ここで、前記特徴量が面積、外接矩形サイズ、又は円形度であっても良い。
【００３０】
【発明の実施の形態】
本発明の上記及び他の目的、特徴及び利点を明確にすべく、以下添付した図面を参照しながら、本発明の実施の形態につき詳細に説明する。
【００３１】
図１は本発明の外観検査装置の第１の実施形態を示す概略ブロック図である。図１を参照すると、本実施形態の外観検査装置は、撮像手段１と、濃淡画像データ記憶手段３と、二値化手段４と、ラベリング手段５と、第１計測手段６と、不良候補抽出手段７と、第２計測手段８と、判定手段１０と、を少なくとも備え構成されている。
【００３２】
撮像手段１は、検査対象２を撮像して所望の分解能の画素で構成された画像情報を取り込み、画素毎の濃淡情報を含む濃淡画像信号ａを出力する。
【００３３】
濃淡画像データ記憶手段３は、この濃淡画像信号ａを入力し検査対象２の濃淡画像を記憶する。
【００３４】
二値化手段４は、濃淡画像データ記憶手段３から出力される濃淡画像データａ' を入力し、予め設定した二値化閾値Ｒ０により、例えば濃淡値が閾値Ｒ０以上の画素領域は“１”に、閾値Ｒ０未満の画素領域は“０”に変換した二値化信号を生成し、二値化画像データｂを出力する。
【００３５】
ラベリング手段５は、二値化画像データｂを入力してラベル付けの対象となる値、例えば“１”の連続した領域を検出し、検出した領域の位置情報と共に連続した領域毎にそれぞれ異なるラベル、例えばアルファベット等を付与したラベルデータｃを出力する。
【００３６】
第１計測手段６は、ラベルデータｃを入力し、各ラベルを付与されたラベル領域毎の特徴量を計測して当該領域のラベル情報を含む特徴量データｄを出力する。特徴量としては、特に限定されないが、例えば面積、外接矩形サイズ、円形度などを用いることができる。
【００３７】
不良候補抽出手段７は、特徴量データｄを入力し、特徴量が予め設定した良品範囲に入っていないラベル領域を不良候補領域として抽出し、不良候補領域のみのラベルデータである不良候補ラベルデータｅを出力する。
【００３８】
第２計測手段８は、不良候補ラベルデータｅ及び濃淡画像データａ' を不良候補抽出手段７及び濃淡画像データ記憶手段３からそれぞれ入力し、不良候補ラベル毎に当該不良候補領域の内側の濃淡画像データを所定の条件で計測、例えば最大濃淡値又は最小濃淡値を抽出、してこれらを当該ラベル領域の計測値とし、ラベルが不良候補ラベルデータｅに含まれる全ての不良候補領域の計測値を求めて不良候補領域内計測値データｆとして出力する。
【００３９】
判定手段１０は、不良候補領域内計測値データｆを入力し、各ラベル領域毎に最大濃淡値及び最小濃淡値それぞれの二値化閾値Ｒ０との差を算出し、この差のいずれか一方でも予め設定された判定規格値以上であれば当該ラベル領域は不良と判定する。
【００４０】
尚、少なくとも上述した二値化手段４、ラベリング手段５、第１計測手段６、不良候補抽出手段７、第２計測手段８、及び判定手段１０は、例えばパーソナルコンピュータ（ＰＣ）或いはエンジニアリングワークステイション（ＥＷＳ）等で動作するコンピュータプログラムにより実現することができる。又、濃淡画像データ記憶手段３は、ＰＣやＥＷＳに搭載されたメインメモリ等のメモリ装置、或いはハードディスク装置等を用いることができる。
【００４１】
次に、本実施形態の外観検査装置の動作を外観検査方法と併せて説明する。図４は、この外観検査装置による外観検査方法を示す概略フローチャートである。又、図２は本実施形態の外観検査装置の動作及び外観検査方法を説明するための模式的な濃淡値分布図の例である。以下、図１，２，４を参照して説明する。尚、図１のラベリング手段５乃至ラベリングの方法は、当業者にとってよく知られており、又本発明とは直接関係しないので、その詳細な説明は省略する。
【００４２】
先ず、画像データ記憶ステップＳ１０１で、検査対象２の画像情報をカメラ等の撮像手段１を用いて取り込み、検査対象２の濃淡画像信号ａを出力する。更に、濃淡画像データ記憶手段３にこの濃淡画像信号ａを入力して記憶させる。
【００４３】
次に、二値化ステップＳ１０２で、濃淡画像データ記憶手段３から出力される濃淡画像データａ' を二値化手段４に入力し、濃淡画像を二値化する対象領域内の全ての画素について同一の二値化閾値Ｒ０で二値化を行い二値化画像データｂを出力する。具体的には、例えば二値化閾値をＲ０＝２００とすると、図２（ａ）の場合、濃淡値がＲ０以上で二値化により“１”に変換される画素領域は図２（ｂ）に示すＡ1 〜Ａ12の領域（以下、領域Ａとする）となり、それ以外の画素領域が“０”の領域となる。
【００４４】
次に、ラベリングステップＳ１０３で、二値化画像データｂをラベリング手段５に入力して例えば“１”の連続した領域を検出し、連続した領域毎にそれぞれ異なるラベルを付与すると共にラベルを付与された全てのラベル領域のラベルをラベルデータｃとして出力する。図２（ｂ）の例では、領域Ａが例えばラベルＡを付与されたラベル領域となる。
【００４５】
次に、第１計測ステップＳ１０４で、ラベリング手段５から出力されたラベルデータｃを第１計測手段６に入力し、各ラベル領域毎の特徴量を計測してラベル情報を含む特徴量データｄを出力する。具体的には、例えば第１計測手段６で計測する特徴量を濃淡値が“１”の画素面積とすると、図２の例では１２画素となる。
【００４６】
次に、不良候補抽出ステップＳ１０５で、第１計測手段６から出力された特徴量データｄを不良候補抽出手段７に入力し、特徴量が予め設定した良品範囲に入っていないラベル領域を不良候補領域として抽出し、不良候補領域のみのラベルデータである不良候補ラベルデータｅを出力する。図２の例では、例えば特徴量をラベル領域の画素面積とし、判定閾値１０画素未満を良品範囲とすると、図２の“１”の領域の画素面積は“１２”であり、判定閾値以上であるので、図２の“１”の領域である領域Ａは不良候補領域となる。
【００４７】
次に、第２計測ステップＳ１０６で、不良候補ラベルデータｅ及び濃淡画像データａ' を不良候補抽出手段７及び濃淡画像データ記憶手段３からそれぞれ第２計測手段８に入力し、不良候補ラベル毎に当該不良候補領域に含まれる濃淡画像データを所定の条件で計測、図２の例では最大濃淡値を抽出し、結果を不良候補領域内計測値データｆとして出力する。図２の例では、領域Ａの濃淡値データの中から最大濃淡値を抽出すると２４２であり、不良候補領域である領域Ａの計測値は２４２となる。
【００４８】
次に、判定ステップＳ１０７で、不良候補領域内計測値データｆを判定手段１０に入力し、各不良候補領域の計測値と二値化閾値Ｒ０との差を算出し、この差が予め設定された判定規格値以上であれば不良と判定し、必要に応じて所定の判定結果信号を出力する。図２の例では、不良候補領域である領域Ａの計測値２４２と二値化閾値２００との差を算出すると４２となることが分からなる。予め設定された判定規格値が２０であるとすると、領域Ａの計測値と二値化閾値との差４２は２０以上であるので領域Ａは不良と判定される。
【００４９】
次に本実施形態の外観検査装置乃至この装置を用いた外観検査方法により不良を含む領域を正確に検出することができる理由を、図３の濃淡値プロファイルを用いて説明する。
【００５０】
図３（ａ）は、表面に例えば異物が付着し、異物の付着している領域が異物の付着していない領域よりも濃淡値が大きい場合である。図３（ａ）の左側（Ｐ１部）では真の不良領域が不良候補領域になり、右側（Ｐ２部）では背景の明るく写るむらの領域が不良候補領域になっている。この場合不良候補領域内の濃淡値の最小値はほぼ二値化閾値となるが、真の不良の領域の最大値は図３（ａ）のＬ１となり、むらの領域の最大値は図３（ａ）のＬ２となり、真の不良の領域とむらの領域で差が出るので、不良候補領域内の濃淡値の最大値のみを算出すれば良否を正確に判定することができる。
【００５１】
図３（ｃ）は、表面に例えば樹脂表面に発生する不良であるボイドと呼ばれる穴がある場合、ボイドの領域がボイドのない領域よりも濃淡値が小さい場合である。図３（ｃ）の左側（Ｑ１部）では本当のボイドがありボイド領域が不良候補領域になり、右側（Ｑ２部）では樹脂部表面のむらの領域が不良候補領域になっている。この場合不良候補領域内の濃淡値の最大値はほぼ二値化閾値となるが、真の不良の領域の最小値は図３（ｃ）のＬ３となり、むらの領域の最小値は図３（ｃ）のＬ４となり、真の不良領域とむらの領域で差が出るので、この場合は不良候補領域内の濃淡値の最小値のみを算出すれば良否を正確に判定することができる。
【００５２】
次に、本実施形態の変形例として、検出したい不良を含む領域の濃淡値が背景の領域の濃淡値に比べ大きくなる場合と小さくなる場合が混在して発生する場合や、いずれの不良が発生するか分からない場合の検査方法について説明する。図５は、本実施形態の外観検査方法の変形例を示すフローチャートである。以下、図１，５を参照して説明する。
【００５３】
先ず、画像データ記憶ステップＳ１２１については、上記第１の実施形態の場合と全く同様にできるので、説明は省略する。
【００５４】
次に、二値化ステップＳ１２２を、例えば第１の二値化閾値Ｒ１と第２の二値化閾値Ｒ２（但し、Ｒ１＞Ｒ２とする）を用いて二値化するようにする。すなわち、濃淡画像データ記憶手段３から出力される濃淡画像データａ' を二値化手段４に入力し、濃淡画像を二値化する対象領域内の全ての画素について、第１の二値化閾値Ｒ１以上の濃淡値を有する画素をラベル付け対象となる値、例えば“１”に変換して第１の二値化画像データを出力すると共に、第２の二値化閾値Ｒ２以下の濃淡値を有する画素をラベル付け対象となる値、例えば“１”に変換して第２の二値化画像データを出力する。
【００５５】
次に、ラベリングステップＳ１２３で、この第１及び第２の二値化画像データをラベリング手段５に入力し、それぞれから例えば“１”の連続した領域を抽出して連続した領域毎にそれぞれ異なるラベルを付与し、ラベルを付与された全てのラベル領域の中で、第１の二値化画像データから抽出したラベル領域のラベルを第１ラベルデータ、及び第２の二値化画像データから抽出したラベル領域のラベルを第２ラベルデータとして出力する。
【００５６】
次に、第１計測ステップＳ１２４で、ラベリング手段５から出力された第１及び第２ラベルデータを第１計測手段６に入力し、各ラベル領域毎の特徴量を計測してラベルを含む特徴量データを出力する。特徴量としては、上述のとおり特に限定されないが例えば濃淡値が“１”の画素面積としてもよい。
【００５７】
次に、不良候補抽出ステップＳ１２５で、第１計測手段６から出力された特徴量データを不良候補抽出手段７に入力し、ラベルが第１ラベルデータに含まれるラベル領域については、その特徴量が予め設定した第１の良品範囲に入っていないラベル領域を不良候補領域として抽出し、不良候補領域のみのラベルデータである第１の不良候補ラベルデータを出力し、ラベルが第２ラベルデータに含まれるラベル領域については、その特徴量が予め設定した第２の良品範囲に入っていないラベル領域を不良候補領域として抽出し、不良候補領域のみのラベルデータである第２の不良候補ラベルデータを出力する。
【００５８】
次に、第２計測ステップＳ１２６で、第１及び第２の不良候補ラベルデータ並びに濃淡画像信号を不良候補抽出手段７及び濃淡画像データ記憶手段３からそれぞれ第２計測手段８に入力し、ラベルが第１の不良候補ラベルデータに含まれる不良候補領域については当該不良候補領域内における濃淡画像の濃淡値データの中から抽出した最大の濃淡値を当該不良候補領域の計測値とし、ラベルが第２の不良候補ラベルデータに含まれる不良候補領域については当該不良候補領域内における濃淡画像の濃淡値データの中から抽出した最小の濃淡値を当該不良候補領域の計測値として、例えば全ての不良候補領域の計測値を不良候補領域内計測値データとして出力する。
【００５９】
次に、判定ステップＳ１２７で、不良候補領域内計測値データを第２計測手段８から判定手段１０に入力し、ラベルが第１の不良候補ラベルデータに含まれる不良候補領域については当該不良候補領域の計測値と第１の二値化閾値Ｒ１との差を算出してこの差を予め定めてある第１判定規格値と比較して良否を判定し、ラベルが第２の不良候補ラベルデータに含まれる不良候補領域については当該不良候補領域の計測値と第２の二値化閾値Ｒ２との差を算出してこの差を予め定めてある第２判定規格値と比較して良否を判定し、必要に応じて所定の判定結果信号を出力する。
【００６０】
このようにすれば、検出したい不良を含む領域の濃淡値が背景の領域の濃淡値に比べ大きくなる場合と小さくなる場合が混在して発生する場合や、いずれの不良が発生するか分からない場合でも、必ず不良領域を検出することができる。
【００６１】
ここで、本実施形態の外観検査装置乃至この検査装置を用いた外観検査方法では、疑似不良の発生を防止できる理由を説明する。
【００６２】
濃淡画像における濃淡値のむらは検査対象に対する照射照明の濃度むら等により発生し、むらの領域では濃淡値が少しずつ変化するという特徴を有しているので、不良候補としたラベル領域内の濃淡値の最大値及び最小値と、二値化閾値の差は小さい値になる。
【００６３】
それに対し、本当の異物の表面には凹凸があり、その凹凸のために濃淡値が異物領域の中においても変化するため部分的に図３（ａ）のように濃淡値が一段と大きくなる領域があるために不良候補としたラベル領域内の濃淡値の最大値と二値化閾値の差はＬ１に示すようにむらの場合に比べ大きな値になる。
【００６４】
又、本当のボイドの内部には凹凸があり、その凹凸のために濃淡値がボイド領域の中においても変化するため部分的に図３（ｃ）のように濃淡値が一段と小さくなる領域があるために不良候補としたラベル領域内の濃淡値の最小値と、二値化閾値との差は、Ｌ３に示すようにむらの場合に比べ大きな値になる。
【００６５】
従って、本実施形態の外観検査装置乃至この検査装置を用いた外観検査方法では、上述のとおりラベル領域内の最大濃淡値及び／又は最小濃淡値と二値化閾値との差を所定の判定規格値と比較することで、むらの領域は疑似不良になることなく、真の不良領域のみを抽出できることが分かる。
【００６６】
次に具体例について説明する。例えば、ＩＣウエハ上の異物を不良として検出する場合、ウエハ面に対し低い角度から照明を照射すると異物のない領域では光が乱反射しないのに対し、異物表面からの反射光が撮像手段１に入射するため異物のない背景の濃淡値に比べ異物のある領域の濃淡値は背景の領域よりも大きな値になるので、不良候補ラベル毎に当該不良候補領域に含まれる濃淡画像の濃淡値データの中で最も大きい濃淡値のみを検索すれば検出できることが分かる。
【００６７】
逆に、例えば樹脂封止された半導体装置等における樹脂部の表面のボイドと呼ばれる穴を不良として検出する場合、樹脂部表面からは反射光が撮像手段１に入射するのに対して、ボイド内に入射した照射光はボイド内部の凹凸により散乱されて撮像手段１にほとんど入射しないためボイド領域の濃淡値はボイドのない樹脂領域に比べ小さな値になるので、不良候補ラベル毎に当該不良候補領域に含まれる濃淡画像の濃淡値データの中で最も小さい濃淡値のみを検索すれば検出できることが分かる。
【００６８】
このように不良を含む領域の濃淡値が背景となる領域の濃淡値よりも大きくなるか小さくなるかが分かっている場合は、不良候補ラベル毎に当該不良候補領域に含まれる濃淡画像の濃淡値データの中でそれぞれ最大濃淡値か最小濃淡値のいずれか一方のみを検索すればよいので、両方の処理を行う場合に比べ処理時間を短縮することができるという効果がある。
【００６９】
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。図６は、本発明の外観検査装置の第２の実施形態を示す概略ブロック図である。図６を参照すると、本実施形態の外観検査装置は、撮像手段２１と、濃淡画像データ記憶手段２３と、二値化手段２４と、ラベリング手段２５と、第１計測手段２６と、不良候補抽出手段２７と、第２計測手段２８と、第１算出手段２９と、判定手段３０と、を少なくとも備え構成されている。
【００７０】
撮像手段２１は、検査対象２２を撮像して所望の分解能の画素で構成された画像情報を取り込み、画素毎の濃淡情報を含む濃淡画像信号ａを出力する。
【００７１】
濃淡画像データ記憶手段２３は、この濃淡画像信号ａを入力し記憶する。
【００７２】
二値化手段２４は、濃淡画像データ記憶手段２３から出力される濃淡画像データａ' を入力し、検査対象領域内において画素領域（ｘ）に応じて予め設定した二値化閾値Ｒ０（ｘ）により、例えば濃淡値Ｒ（ｘ）が閾値Ｒ０（ｘ）以上の画素領域は“１”に、濃淡値Ｒ（ｙ）が閾値Ｒ０（ｙ）未満の画素領域（ｙ）は“０”に変換した二値化信号を生成し、二値化画像データｂを出力する。
【００７３】
ラベリング手段２５は、二値化画像データｂを入力して“１”の連続した領域を検出し、連続した領域毎にそれぞれ異なるラベル、例えばアルファベット等を付与したラベルデータｃを出力する。
【００７４】
第１計測手段２６は、ラベルデータｃを入力し、各ラベルを付与されたラベル領域毎の特徴量を計測してラベル情報を含む特徴量データｄを出力する。特徴量としては、特に限定されないが、例えば面積、外接矩形サイズ、円形度などを用いることができる。
【００７５】
不良候補抽出手段２７は、特徴量データｄを入力し、特徴量が予め設定した良品範囲に入っていないラベル領域を不良候補領域として抽出し、不良候補領域のみのラベルデータである不良候補ラベルデータｅを出力する。
【００７６】
第２計測手段２８は、不良候補ラベルデータｅ及び濃淡画像データａ' を不良候補抽出手段２７及び濃淡画像データ記憶手段２３からそれぞれ入力し、不良候補ラベルデータｅに含まれるラベル毎に当該不良候補領域の内側の濃淡画像データを所定の条件で計測、例えば最大濃淡値又は最小濃淡値を抽出、してこれを当該不良候補領域の計測値とし、全ての不良候補領域について計測値を求めて不良候補領域内計測値データｆとして出力する。
【００７７】
第１算出手段２９は、不良候補ラベルデータｅ及び濃淡画像データａ' を不良候補抽出手段２７及び濃淡画像データ記憶手段２３からそれぞれ入力し、不良候補ラベルデータｅに含まれるラベル毎に当該不良候補領域に接する所定領域を近傍領域として設定し、この近傍領域に含まれる濃淡値データから所定の近傍濃淡値を算出し、全ての不良候補領域の近傍濃淡値を近傍濃淡値データｇとして出力する。
【００７８】
判定手段３０は、不良候補領域内計測値データｆ及び近傍濃淡値データｇを第２計測手段２８及び第１算出手段２９からそれぞれ入力し、不良候補ラベルデータｅに含まれるラベル毎に当該不良候補領域の計測値と近傍濃淡値との差を算出し、この差が予め設定された近傍判定規格値以上であれば当該不良候補領域を不良と判定する。
【００７９】
尚、少なくとも上述した二値化手段２４、ラベリング手段２５、第１計測手段２６、不良候補抽出手段２７、第２計測手段２８、第１算出手段２９、及び判定手段３０は、例えばパーソナルコンピュータ（ＰＣ）或いはエンジニアリングワークステイション（ＥＷＳ）等で動作するコンピュータプログラムにより実現することができ、濃淡画像データ記憶手段２３は、ＰＣやＥＷＳに搭載されたメインメモリ等のメモリ装置、或いはハードディスク装置等を用いることができることは、第１の実施形態の場合と同様である。
【００８０】
次に、本実施形態の外観検査装置の動作を外観検査方法と併せて説明する。図７は、この外観検査装置による外観検査方法を示す概略フローチャートである。又、図８は本実施形態の外観検査装置の動作及び外観検査方法を説明するための模式的な濃淡値分布図の例である。以下、図６，７，８を参照して説明する。
【００８１】
先ず、画像データ記憶ステップＳ２０１で、検査対象２２の画像情報をカメラ等の撮像手段２１を用いて取り込み、検査対象２２の濃淡画像信号ａを出力する。更に、この濃淡画像信号ａを濃淡画像データ記憶手段２３に入力して記憶させる。
【００８２】
次に、二値化ステップＳ２０２で、濃淡画像データ記憶手段２３から出力される濃淡画像データａ' を二値化手段２４に入力し、検査対象領域内において画素位置に応じて定められた二値化閾値で二値化を行い、二値化画像データｂを出力する。具体的には、例えば図８（ａ）に示す濃淡画像データに対し二値化を行った結果、図８（ｂ）に示すＣ1 〜Ｃ12の領域（以下、領域Ｃとする）が“１”となり、それ以外の領域が“０”の領域となったとする。
【００８３】
次に、ラベリングステップＳ２０３で、二値化画像データｂをラベリング手段２５に入力して例えば“１”の連続した領域を検出し、連続した領域毎にそれぞれ異なるラベルを付与すると共にラベルを付与された全てのラベル領域のラベルをラベルデータｃとして出力する。図８（ｂ）の例では、領域Ｃが例えばラベルＣを付与されたラベル領域となる。
【００８４】
次に、第１計測ステップＳ２０４で、ラベリング手段２５から出力されたラベルデータｃを第１計測手段２６に入力し、各ラベル領域毎の特徴量を計測してラベルを含む特徴量データｄを出力する。具体的には、例えば第１計測手段２６で計測する特徴量を濃淡値が“１”の画素面積とすると、図８の例では１２画素となる。
【００８５】
次に、不良候補抽出ステップＳ２０５で、第１計測手段２６から出力された特徴量データｄを不良候補抽出手段２７に入力し、特徴量が予め設定した良品範囲に入っていないラベル領域のラベルを不良候補ラベルとして抽出し、不良候補ラベルのみのラベルデータである不良候補ラベルデータｅを出力する。図８の例では、例えば特徴量をラベル領域の画素面積とし、判定閾値１０画素未満を良品範囲とすると、図８の“１”の領域である領域Ｃの画素面積は“１２”であり、判定閾値以上であるので、図８の領域Ｃは不良候補領域となる。
【００８６】
次に、第２計測ステップＳ２０６で、不良候補ラベルデータｅ及び濃淡画像データａ' を不良候補抽出手段２７及び濃淡画像データ記憶手段２３からそれぞれ第２計測手段２８に入力し、不良候補ラベル毎に当該不良候補領域に含まれる濃淡画像データを所定の条件で計測、図８の例では最大濃淡値を抽出、して結果を当該不良候補領域の計測値とし、全ての不良候補ラベルの計測値を不良候補領域内計測値データｆとして出力する。図８の例では、不良候補領域である領域Ｃの最大濃淡値を抽出すると２４２となる。
【００８７】
次に、第１算出ステップＳ２０７で、不良候補ラベルデータｅ及び濃淡画像データａ' を不良候補抽出手段２７及び濃淡画像データ記憶手段２３からそれぞれ第１算出手段２９に入力し、不良候補ラベルデータｅに含まれるラベル毎に当該不良候補領域に接する所定領域を近傍領域として設定し、この近傍領域に含まれる濃淡値データから所定の近傍濃淡値を算出し、全ての不良候補領域の近傍濃淡値を近傍濃淡値データｇとして出力する。例えば、近傍領域を不良候補領域の周囲１画素とすると、図８における領域Ｃの近傍領域は図８（ｂ）に示すＤ1 〜Ｄ20の領域（以下、領域Ｄとする）となる。又、近傍濃淡値データｇを近傍領域画素の濃淡値の平均により求めるとすると、領域Ｄの平均濃淡値は１４４になる。
【００８８】
次に、判定ステップＳ２０８で、不良候補領域内計測値データｆ及び近傍濃淡値データｇを第２計測手段２８及び第１算出手段２９からそれぞれ判定手段３０に入力し、不良候補ラベルデータｅに含まれるラベル毎に当該不良候補領域の計測値と近傍濃淡値との差を算出し、この差が予め設定された近傍判定規格値以上であれば当該不良候補領域を不良と判定する。図８の例では、領域Ｃの計測値である２４２と、領域Ｃの近傍濃淡値である領域Ｄの平均濃淡値１４４との差を算出すると９８と算出される。予め設定された近傍判定規格値が４０であるとすると、領域Ｃの計測値と近傍濃淡値との差９８は４０以上であるので、不良候補領域である領域Ｃは不良と判定される。
【００８９】
尚、図８の例を用いた上記説明では、不良候補領域であるラベル領域Ｃの周囲１画素領域である領域Ｄを近傍領域として、近傍濃淡値をこの近傍領域の濃淡値の平均値により算出しているが、各不良候補領域の近傍領域を当該不良候補領域の周囲１画素ではなく周囲２画素或いはそれ以上に広くすることもできる。又、近傍濃淡値も、近傍領域の濃淡値データの平均値を用いる代わりに、中央値や最大値を算出して用いることもできる。更に、近傍濃淡値を近傍領域の濃淡値データから算出する代わりに、当該ラベル領域の外周画素位置の二値化閾値の平均値を算出して近傍濃淡値とすることもできる。いずれの方法でも、不良候補領域の計測値と、近傍濃淡値との差により判定を行うので、真の不良領域と疑似不良領域とを区別することができる。
【００９０】
本実施形態では、画素位置により異なる二値化閾値を用いて二値化を行うため、第２計測手段２８により計測された不良候補領域内計測値データと二値化閾値との差が、検査対象２２の表面状態にどこまで正確に対応するか不明確である。従って、判定手段３０においては、第１の実施形態における二値化閾値の代わりに、不良候補領域毎に当該不良候補領域の近傍領域を設定してこの近傍領域の所定の近傍濃淡値、例えば当該近傍領域内の濃淡値データの平均値、を算出し、不良候補領域内計測値データと近傍濃淡値の差により当該ラベル領域の良否判定を行っている。第１の実施形態で説明したように、真の不良領域内では濃淡値が部分的に大きく変化するのに対し、実際は不良ではないむらの領域では不良候補領域及びその近傍領域での濃淡値の変化が少ない。従って、不良候補領域の計測値を適切に選択（例えば、最大濃淡値或いは最小濃淡値）すれば、真の不良領域では計測値と近傍領域の濃淡値の平均値のような近傍濃淡値の差が大きくなるために、本実施形態の方法によりむらの領域は疑似不良になることなく、真の不良領域のみを抽出できることが分かる。
【００９１】
このように本実施形態の外観検査装置及びこの検査装置を用いた検査方法によれば、浮動二値化法等の画素位置により異なる二値化閾値で二値化を行うことで照明むらの影響を低減させて検出感度を上げると共に、二値化閾値が画素位置により異なることを考慮して、判定ステップにおいて各不良候補領域の計測値と比較するデータとして、第１の実施形態の場合の二値化閾値の代わりに、各不良候補領域の濃淡値データに基づいて算出した近傍領域の平均濃淡値等の近傍濃淡値を使用することで、真の不良領域を見逃さないように不良候補を抽出しながら、疑似不良領域を除去することができるという効果が得られる。尚、浮動二値化法は、当業者にとってよく知られており、又本発明とは直接関係しないので、その詳細な構成の説明は省略する。
【００９２】
次に、第１の実施形態の場合と同様、本実施形態の変形例として、検出したい不良を含む領域の濃淡値が背景の領域の濃淡値に比べ大きくなる場合と小さくなる場合が混在して発生する場合や、いずれの不良が発生するか分からない場合の検査方法について説明する。
【００９３】
先ず、画像データ記憶ステップについては、上記第２の実施形態の場合と全く同様にできるので、説明は省略する。
【００９４】
次に、二値化ステップを、例えば第１の二値化閾値Ｒ１と第２の二値化閾値Ｒ２（但し、Ｒ１＞Ｒ２とする）を用いて二値化するようにする。すなわち、濃淡画像データ記憶手段３から出力される濃淡画像データａ' を二値化手段４に入力し、濃淡画像を二値化する対象領域内の全ての画素について、第１の二値化閾値Ｒ１以上の濃淡値を有する画素をラベル付け対象となる値、例えば“１”に変換して第１の二値化画像データを出力すると共に、第２の二値化閾値Ｒ２以下の濃淡値を有する画素をラベル付け対象となる値、例えば“１”に変換して第２の二値化画像データを出力する。
【００９５】
次に、ラベリングステップで、この第１及び第２の二値化画像データをラベリング手段５に入力し、それぞれから例えば“１”の連続した領域を抽出して連続した領域毎にそれぞれ異なるラベルを付与し、ラベルを付与された全てのラベル領域の中で、第１の二値化画像データから抽出したラベル領域のラベルを第１ラベルデータ、及び第２の二値化画像データから抽出したラベル領域のラベルを第２ラベルデータとして出力する。
【００９６】
次に、第１計測ステップで、ラベリング手段５から出力された第１及び第２ラベルデータを第１計測手段６に入力し、各ラベル領域毎の特徴量を計測して当該領域のラベルを含む特徴量データを出力する。特徴量としては、上述のとおり特に限定されないが例えば濃淡値が“１”の画素面積としてもよい。
【００９７】
次に、不良候補抽出ステップで、第１計測手段６から出力された特徴量データを不良候補抽出手段７に入力し、ラベルが第１ラベルデータに含まれるラベル領域については、その特徴量が予め設定した第１の良品範囲に入っていないラベル領域を不良候補領域として抽出し、不良候補領域のみのラベルデータである第１の不良候補ラベルデータを出力し、ラベルが第２ラベルデータに含まれるラベル領域については、その特徴量が予め設定した第２の良品範囲に入っていないラベル領域を不良候補領域として抽出し、不良候補領域のみのラベルデータである第２の不良候補ラベルデータを出力する。
【００９８】
次に、第２計測ステップで、第１及び第２の不良候補ラベルデータ並びに濃淡画像信号を不良候補抽出手段７及び濃淡画像データ記憶手段３からそれぞれ第２計測手段８に入力し、ラベルが第１ラベルデータに含まれる不良候補領域については当該不良候補領域内における濃淡画像の濃淡値データの中から抽出した最大の濃淡値を当該不良候補領域の計測値とし、ラベルが第２ラベルデータに含まれる不良候補領域については当該不良候補領域内における濃淡画像の濃淡値データの中から抽出した最小の濃淡値を当該不良候補領域の計測値として、例えば全ての不良候補領域の計測値を不良候補領域内計測値データとして出力する。
【００９９】
次に、第１算出ステップで、第１及び第２の不良候補ラベルデータ並びに濃淡画像信号を不良候補抽出手段２７及び濃淡画像データ記憶手段２３からそれぞれ第１算出手段２９に入力し、不良候補ラベル毎に当該不良候補領域に接する所定領域を近傍領域として設定し、この近傍領域に含まれる濃淡値データから所定の近傍濃淡値を算出し、全ての不良候補ラベルの近傍濃淡値を近傍濃淡値データと次に、判定ステップで、不良候補領域内計測値データ及び近傍濃淡値データを第２計測手段２８及び第１算出手段２９からそれぞれ判定手段３０に入力し、不良候補ラベル毎に当該不良候補領域の不良候補領域内計測値と近傍濃淡値との差を算出し、ラベルが第１の不良候補ラベルデータに含まれる不良候補領域についてはこの差が予め設定された第１の近傍判定規格値以上であれば当該不良候補領域を不良と判定し、ラベルが第２の不良候補ラベルデータに含まれる不良候補領域についてはこの差が予め設定された第２の近傍判定規格値以上であれば当該不良候補領域を不良と判定し、必要に応じて所定の判定結果信号を出力する。
【０１００】
このようにすれば、検出したい不良を含む領域の濃淡値が背景の領域の濃淡値に比べ大きくなる場合と小さくなる場合が混在して発生する場合や、いずれの不良が発生するか分からない場合に、画素位置により異なる二値化閾値を用いて二値化を行っても、必ず不良領域を検出することができる。
【０１０１】
以上説明したとおり、本発明の外観検査装置及び外観検査方法によれば、照明むら等の影響により不良でない領域に濃淡値のむらがあっても、むらの領域を不良領域と誤判定することなく、不良の領域を正確且つ確実に検出することができるという効果が得られる。
【０１０２】
特に、第１の実施形態によれば、対象領域内の全ての画素を同一の二値化閾値で二値化を行っているので、画素位置によって異なる二値化閾値で二値化を行う第２の実施形態に比べ演算量が少ないので高速に処理を行うことができるという利点がある。
【０１０３】
一方、第２の実施形態では、対象領域内の画素を浮動二値化法などにより画素位置によって異なる二値化閾値で二値化を行うことで、二値化の段階でむらの影響を軽減して検出感度を高くすると共に、真の不良領域をむらの影響により発生する疑似不良領域と確実に区別することができるのでより大きな効果を得ることができる。
【０１０４】
尚、本発明は上記各実施形態の説明に限定されるものでなく、その技術思想の範囲内において、適宜変更され得ることは言うまでもない。
【０１０５】
例えば、第２計測手段或いは第２計測ステップで不良候補ラベル毎に少なくとも不良候補領域内に含まれる濃淡画像の濃淡値データを用いて計測する計測値としては、上記実施形態で説明した最大濃淡値や最小濃淡値の他に、不良候補ラベル毎の不良候補領域内に含まれる濃淡画像の濃淡値データの分散値、濃淡値総和値、又は平均濃淡値などを算出し、所定の計測値とすることもできる。
【０１０６】
具体的には、真の不良領域である場合は、不良表面の凹凸のために領域内で濃淡値が部分的に特に大きい領域や小さい領域を有するという特徴をもつので、本当は不良ではないむらの領域に比べ分散値が大きくなるので不良領域と疑似不良の領域を区別することができる。
【０１０７】
又、例えば異物付着のように二値化閾値よりも大きな濃淡値になる不良の場合は、部分的な濃淡値が特に大きくなるので、真の不良領域における濃淡値総和及び平均値もむらの領域の濃淡値総和及び平均値よりも大きくなるので真の不良領域と本当は正常である疑似不良領域を区別することができる。更に、例えばボイドのように二値化閾値よりも小さな濃淡値になる不良の場合は、部分的な濃淡値が特に小さくなるので、真の不良領域における濃淡値総和及び平均値もむらの領域の濃淡値総和及び平均値よりも小さくなるので、やはり真の不良領域と本当は正常である疑似不良領域を区別することができる。
【０１０８】
又、上記各実施形態の説明では、不良候補抽出ステップ、第２計測ステップ、第１算出ステップ（第２の実施形態のみ）及び判定ステップを、いずれもラベリングステップで抽出した全てのラベルについて処理が終了した後、次のステップに進む例で説明しているが、不良候補領域が抽出される毎に、当該不良候補領域について判定ステップまでを処理し、次の不良候補を抽出するようにしてもよい。例えば、不良領域が１点でも検出されると検査対象を不良とするような場合は、このほうが検査効率が上がることもある。
【０１０９】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明の外観検査装置及び外観検査方法によれば、照明むら等の影響により不良でない領域に濃淡値のむらがあっても、むらの領域を不良領域と誤判定することなく、不良の領域を正確且つ確実に検出することができるという効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の外観検査装置の第１の実施形態を示す概略ブロック図である。
【図２】図１の外観検査装置の動作及び外観検査方法を説明するための模式的な濃淡値分布図の例である。
【図３】模式的な濃淡プロファイルの例を示す図で、（ａ），（ｃ）はそれぞれ表面に例えば異物が付着し、異物の付着している領域が異物の付着していない領域よりも濃淡値が大きい場合の例と、及び表面に例えば樹脂表面に発生する不良であるボイドと呼ばれる穴があり、ボイドの領域がボイドのない領域よりも濃淡値が小さい場合の例であり、（ｂ），（ｄ）は（ａ），（ｃ）それぞれにおいて不良候補領域として抽出されるラベル領域を斜線ハッチング領域で示した模式的な平面図である。
【図４】図１の外観検査装置による外観検査方法を示す概略フローチャートである。
【図５】図１の外観検査装置による外観検査方法の変形例を示す概略フローチャートである。
【図６】本発明の外観検査装置の第２の実施形態を示す概略ブロック図である。
【図７】図６の外観検査装置による外観検査方法を示す概略フローチャートである。
【図８】図６の外観検査装置の動作及び外観検査方法を説明するための模式的な濃淡値分布図の例である。
【図９】図６の外観検査装置による外観検査方法の変形例を示す概略フローチャートである。
【図１０】従来の外観検査方法を説明するための図で、（ａ），（ｃ）は異物等のように濃淡値が大きくなる不良の場合の例と、ボイドのように濃淡値が小さくなる不良の例をそれぞれ示し、いずれの場合も実線が模式的な濃淡値プロファイルを、又点線が二値化閾値を、更に破線が修正二値化閾値をそれぞれ示している。又、（ｂ），（ｄ）は（ａ），（ｃ）それぞれにおいて不良候補領域として抽出されるラベル領域を斜線ハッチング領域で示した模式的な平面図である。
【符号の説明】
１，２１    撮像手段
２，２２    検査対象
３，２３    濃淡画像データ記憶手段
４，２４    二値化手段
５，２５    ラベリング手段
６，２６    第１計測手段
７，２７    不良候補抽出手段
８，２８    第２計測手段
２９    第１算出手段
１０，３０    判定手段
ａ    濃淡画像信号
ａ'     濃淡画像データ
ｂ    二値化画像データ
ｃ    ラベルデータ
ｄ    特徴量データ
ｅ    不良候補ラベルデータ
ｆ    不良候補領域内計測値データ
ｇ    近傍濃淡値データ
【図１】
0003988440.tif 000002
【図２】
0003988440.tif 000003
【図３】
0003988440.tif 000004
【図４】
0003988440.tif 000005
【図５】
0003988440.tif 000006
【図６】
0003988440.tif 000007
【図７】
0003988440.tif 000008
【図８】
0003988440.tif 000009
【図９】
0003988440.tif 000010
【図１０】
0003988440.tif 000011