(57)【要約】【課題】回転光学系を用いて欠陥の検出を行う場合においても実際の欠陥の形状に対応した正確な分類を行うことができる欠陥検査装置及び欠陥検査方法を提供する。【解決手段】検査対象物を、所定の回転角度で配置されるラインセンサにより撮像して画像データを生成する撮像部と、第１の欠陥の検出処理により検出した欠陥の第１の中心位置と第１の特徴量を検出する第１の欠陥検出部と、第１の欠陥包含領域画像を、撮像部の生成した画像データから抽出する画像抽出部と、画像抽出部が抽出した第１の欠陥包含領域画像を、所定の回転角度に基づいて補正し、第２の欠陥包含領域画像を生成する画像補正部と、第２の欠陥の検出処理により検出した欠陥の第２の中心位置と第２の特徴量を検出する第２の欠陥検出部と、第２の特徴量に基づいて欠陥を分類する第２の欠陥分類部と、を有する。【選択図】図１
2016217989.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査対象物を、前記検査対象物の水平面において走行方向に直交する水平方向に対する角度が所定の回転角度で配置されるラインセンサにより撮像して画像データを生成する撮像部と、
前記撮像部の生成した画像データと第１の検出条件としての閾値とに基づいて第１の欠陥の検出処理を実行し、前記第１の欠陥の検出処理により検出した欠陥の第１の中心位置と第１の特徴量を検出する第１の欠陥検出部と、
前記第１の欠陥検出部の検出した欠陥の前記第１の中心位置を中心とする領域の画像である第１の欠陥包含領域画像を、前記撮像部の生成した画像データから抽出する画像抽出部と、
前記画像抽出部が抽出した前記第１の欠陥包含領域画像を、前記所定の回転角度に基づいて補正し、第２の欠陥包含領域画像を生成する画像補正部と、
前記第２の欠陥包含領域画像と第２の検出条件としての閾値とに基づいて第２の欠陥の検出処理を実行し、前記第２の欠陥の検出処理により検出した欠陥の第２の特徴量を検出する第２の欠陥検出部と、
前記第２の欠陥検出部により検出された前記第２の特徴量に基づいて欠陥を分類する第２の欠陥分類部と、
を有することを特徴とする欠陥検査装置。
【請求項２】
前記画像補正部は、
前記第１の欠陥包含領域画像において水平方向の一方端からＸ番目にある画素を、前記所定の回転角度をθとすると、
（Ｘ×tanθ×水平方向分解能／走行方向分解能）に相当する補正量だけ走行方向に移動させる補正を行う、
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】
撮像部が、検査対象物を、前記検査対象物の水平面において走行方向に直交する水平方向に対する角度が所定の回転角度で配置されるラインセンサにより撮像して画像データを生成する撮像工程と、
第１の欠陥検出部が、前記撮像部の生成した画像データと第１の検出条件としての閾値とに基づいて第１の欠陥の検出処理を実行し、前記第１の欠陥の検出処理により検出した欠陥の第１の中心位置と第１の特徴量を検出する第１の欠陥検出工程と、
画像抽出部が、前記第１の欠陥検出部の検出した欠陥の前記第１の中心位置を中心とする領域の画像である第１の欠陥包含領域画像を、前記撮像部の生成した画像データから抽出する画像抽出工程と、
画像補正部が、前記画像抽出部が抽出した前記第１の欠陥包含領域画像を、前記所定の回転角度に基づいて補正し、第２の欠陥包含領域画像を生成する画像補正工程と、
第２の欠陥検出部が、前記第２の欠陥包含領域画像と第２の検出条件としての閾値とに基づいて第２の欠陥の検出処理を実行し、前記第２の欠陥の検出処理により検出した欠陥の第２の特徴量を検出する第２の欠陥検出工程と、
第２の欠陥分類部が、前記第２の欠陥検出部により検出された前記第２の特徴量に基づいて欠陥を分類する第２の欠陥分類工程と、
を有することを特徴とする欠陥検査方法。
【請求項４】
前記画像補正工程は、
前記画像補正部が、
前記第１の欠陥包含領域画像において水平方向の一方端からＸ番目にある画素を、前記所定の回転角度をθとすると、
（Ｘ×tanθ×水平方向分解能／走行方向分解能）に相当する補正量だけ走行方向に移動させる補正を行う工程である、
ことを特徴とする請求項３に記載の欠陥検査方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、欠陥検査装置および欠陥検査方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、検査対象物上の異物、汚れ又は疵等の各種の欠陥を検出して、対象物の良否を判定する欠陥検査装置が知られている。例えば、検査対象物が、フィルム、金属板等のシート状の場合には、検査対象物を長手方向に搬送装置によって搬送することで走行させ、走行中の検査対象物の表面をラインセンサによって走査し、ラインセンサの出力した信号を処理することにより、欠陥検出が行われている。また、検出した欠陥を各種の特徴量を基に分類し、欠陥種類の判定を実行する技術も使用されている。そのような一例としての欠陥検査装置及び欠陥検査方法が、特許文献１に示されている。この特許文献１では、シート状物の表面の欠陥の検出、あるいは欠陥近傍のマークに基づく欠陥の検出をさせ、この検出画像から複数の特徴量を抽出し、欠陥検査装置での検出をシミュレートすることで、欠陥検査装置の閾値などの検出条件を容易に求めることを可能とする。
【０００３】
さらにラインセンサ及びライン状照明装置を検査対象物の水平方向に対して回転させて配置し、撮像画像を取得する回転光学系を採用することがあり、回転光学系を利用した場合、検査対象物の流れ方向に対して水平なスジ系の検出能力を向上させることを可能とする技術も知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−２６０７２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述した回転光学系を採用する場合には、回転光学系で撮像された画像は、検査対象物の流れ方向に対して水平なスジ状物に関しては、目視による実際の形状と検査装置にて検出される欠陥画像の形状は同一となる。しかし、欠陥が粒状物の場合、欠陥画像の形状がラインセンサの傾きにより歪むため、目視による実際の形状と検査装置にて検出される欠陥画像の形状が異なる。また、欠陥画像が実際の形状と異なるため、その特徴量も変わってしまうという問題がある。
【０００６】
特許文献１に示す従来の欠陥検査装置及び欠陥検査方法に対して回転光学系をそのまま使用したとしても、上述と同様に、目視による実際の形状と検査装置にて検出される欠陥画像の形状が異なる。また、欠陥画像が実際の形状と異なるため、その特徴量も変わってしまうという問題がある。そのため、実際の形状とは異なる形状として検出された検出画像を利用して分類を行う場合、実際の欠陥の特徴と検出画像の特徴量とが異なるため、正確な分類ができない。
【０００７】
本発明は、このような事情を鑑みてなされたもので、その目的は、回転光学系を用いて欠陥の検出を行う場合においても、実際の欠陥の形状に対応した正確な分類を行うことができる欠陥検査装置及び欠陥検査方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記の課題を解決するために、本発明の欠陥検査装置は、検査対象物を、前記検査対象物の水平面において走行方向に直交する水平方向に対する角度が所定の回転角度で配置されるラインセンサにより撮像して画像データを生成する撮像部と、前記撮像部の生成した画像データと第１の検出条件としての閾値とに基づいて第１の欠陥の検出処理を実行し、前記第１の欠陥の検出処理により検出した欠陥の第１の中心位置と第１の特徴量を検出する第１の欠陥検出部と、前記第１の欠陥検出部の検出した欠陥の前記第１の中心位置を中心とする領域の画像である第１の欠陥包含領域画像を、前記撮像部の生成した画像データから抽出する画像抽出部と、前記画像抽出部が抽出した前記第１の欠陥包含領域画像を、前記所定の回転角度に基づいて補正し、第２の欠陥包含領域画像を生成する画像補正部と、前記第２の欠陥包含領域画像と第２の検出条件としての閾値とに基づいて第２の欠陥の検出処理を実行し、前記第２の欠陥の検出処理により検出した欠陥の第２の特徴量を検出する第２の欠陥検出部と、前記第２の欠陥検出部により検出された前記第２の特徴量に基づいて欠陥を分類する第２の欠陥分類部と、を有することを特徴とする。
【０００９】
また、本発明の欠陥検査装置において、前記画像補正部は、前記第１の欠陥包含領域画像において水平方向の一方端からＸ番目にある画素を、前記所定の回転角度をθとすると、（Ｘ×tanθ×水平方向分解能／走行方向分解能）に相当する補正量だけ走行方向に移動させる補正を行う、ことを特徴とする。
【００１０】
上記の課題を解決するために、本発明の欠陥検査方法は、撮像部が、検査対象物を、前記検査対象物の水平面において走行方向に直交する水平方向に対する角度が所定の回転角度で配置されるラインセンサにより撮像して画像データを生成する撮像工程と、第１の欠陥検出部が、前記撮像部の生成した画像データと第１の検出条件としての閾値とに基づいて第１の欠陥の検出処理を実行し、前記第１の欠陥の検出処理により検出した欠陥の第１の中心位置と第１の特徴量を検出する第１の欠陥検出工程と、画像抽出部が、前記第１の欠陥検出部の検出した欠陥の前記第１の中心位置を中心とする領域の画像である第１の欠陥包含領域画像を、前記撮像部の生成した画像データから抽出する画像抽出工程と、画像補正部が、前記画像抽出部が抽出した前記第１の欠陥包含領域画像を、前記所定の回転角度に基づいて補正し、第２の欠陥包含領域画像を生成する画像補正工程と、第２の欠陥検出部が、前記第２の欠陥包含領域画像と第２の検出条件としての閾値とに基づいて第２の欠陥の検出処理を実行し、前記第２の欠陥の検出処理により検出した欠陥の第２の特徴量を検出する第２の欠陥検出工程と、第２の欠陥分類部が、前記第２の欠陥検出部により検出された前記第２の特徴量に基づいて欠陥を分類する第２の欠陥分類工程と、を有することを特徴とする。
【００１１】
また、本発明の欠陥検査方法において、前記画像補正工程は、前記画像補正部が、前記第１の欠陥包含領域画像において水平方向の一方端からＸ番目にある画素を、前記所定の回転角度をθとすると、（Ｘ×tanθ×水平方向分解能／走行方向分解能）に相当する補正量だけ走行方向に移動させる補正を行う工程である、ことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明は、画像補正部が、検出した撮像画像を人間が実物の欠陥画像を目で確認した欠陥と同じ形状となるように画像を補正し、第２の欠陥検出部が、補正後の画像における特徴量を正確に検出し、第２の欠陥分類部が特徴量に基づいて欠陥を分類する。すなわち、本発明の欠陥検出装置及び欠陥検査方法によれば、ラインセンサの回転角度により傾いた画像を傾きのない画像と同等に扱い、第２の検出条件を設定することにより、欠陥を分類する第２の分類処理において、欠陥の特徴量に対応した分類結果を得る。これにより、本発明によれば、回転光学系を用いて欠陥の検出を行う場合においても、実際の欠陥の形状に対応した正確な分類を行うことができる欠陥検査装置及び欠陥検査方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本実施形態による欠陥検査装置の構成を示すブロック図である。
【図２】欠陥の欠陥包含領域画像と特徴量を示す図である。
【図３】本発明の処理手順を示すフローチャートである。
【図４】ラインセンサを回転させずに正方形の欠陥を撮像するイメージ図である。
【図５】ラインセンサを回転させて正方形の欠陥を撮像するイメージ図である。
【図６】本回転光学系で撮像された正方形の欠陥の画像イメージ図である。
【図７】本回転光学系で撮像されたスジ欠陥の画像イメージ図である。
【図８】ラインセンサを回転させて平行四辺形の欠陥を撮像するイメージ図である。
【図９】本実施形態において欠陥検査装置を動作させる場合のラインセンサ等の配置図である。
【図１０】３０°回転光学系で取得した補正前の正方形の欠陥画像を示す図である。
【図１１】３０°回転光学系で取得した補正後の正方形の欠陥画像を示す図である。
【図１２】３０°回転光学系で取得した補正前と補正後の画像と特徴量を示す図である。
【図１３】欠陥の欠陥包含領域画像と補正後の欠陥画像領域を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について詳細に説明する。図１は、本実施形態による欠陥検査装置の構成を示すブロック図である。
本実施形態では、走行中のシート状の検査対象物を撮像し、撮像した画像に基づいて欠陥検出処理を実行する。そのために、本実施形態の欠陥検査装置は、図１に示すように、撮像部１と、第１の欠陥検出部２と、第１の欠陥分類部３と、画像抽出部４と、画像補正部５と、第２の欠陥検出部６と、第２の欠陥分類部７とを有する。
【００１５】
撮像部１は、ライン状照明装置とラインセンサを有している。撮像部１は、走行する検査対象物を撮像し、検査対象物の画像データを生成する。検査対象物は、樹脂シート、フィルム、布、紙、不織布などからなるものである。また、検査対象物の搬送は、例えば搬送ローラを有する搬送装置によって行われる。これにより、検査対象物は走行される。
撮像部１は、生成した画像データを第１の欠陥検出部２に出力する。
撮像された画像は、検査対象物の流れ方向（走行方向）を垂直（ｙ軸）方向とし、検査対象物の水平面において流れ方向に直交する方向を水平（ｘ軸）方向とする画像である。
ライン状照明装置は、光を予め設定された方向から検査対象物に照射する照明装置が直線状に配置されている。また、ラインセンサは予め決められた素子数で、ライン状照明装置により照明された検査対象物を撮像し画像を生成する。なお、ライン状照明装置とラインセンサとは、その長尺方向が、検査対象物の流れ方向に直交する水平方向に対する角度が所定の回転角度で配置される方向になるように予め設定されている（図９参照）。
また、撮像部１は、走行中の画像を保存するフレームメモリを有している。例えば、１２８ＭＢのフレームメモリを使用すれば、２０４８素子数のラインセンサの場合、６４Ｋラインのスキャン分の画像を一次保存できる。スキャンした画像が、上記フレームメモリの容量によるスキャン数を超える場合は、古いスキャン画像のものを順に消去し、新しいスキャンの画像をフレームメモリに順に保存する。
なお、撮像部１における、ライン状照明装置としては、照明長５００〜２２００ｍｍの石英ロッド照明、ＬＥＤ照明、蛍光灯等が使用でき、また、ラインセンサとしては、素子数２０４８素子〜８１９２素子のラインセンサが使用できる。なお、各々の機種と台数は、検査対象の幅、走行速度、分解能により任意に選択してもよい。
【００１６】
第１の欠陥検出部２は、撮像部１から入力された画像データを、設定される第１の検出条件に基づいて、前処理し、設定される閾値で２値化を行い、データ圧縮後、連結性処理を行い、欠陥（第１の欠陥）の検出を行う。また、第１の欠陥検出部２は、検出した欠陥の第１の中心位置（以下、第１の欠陥画像中心位置情報とする）、欠陥の面積、欠陥のフェレ径により特定される欠陥画像領域（以下、第１の欠陥画像領域情報（第１の特徴量）とする）、などを検出する。
第１の欠陥分類部３は、第１の欠陥画像領域情報から、第１の検出条件の１つである欠陥の分類条件に基づいて、検出した欠陥についての分類処理を実行する。
なお、欠陥のフェレ径により特定される第１の欠陥画像領域情報については、後に、図２を用いて詳しく説明するが、欠陥を覆う領域に関する情報である。
また、検出した第１の欠陥画像中心位置情報とは、例えば、欠陥のフェレ径により特定される欠陥画像領域の中心位置であり、画像の水平軸での値ｃｘと垂直軸での値ｃｙとで指定される位置の情報である。
【００１７】
また、設定される第１の検出条件とは、前処理条件、検出条件、欠陥の分類条件を含む。例えば、設定される第１の検出条件の前処理条件としては、画像の２値化を実行する場合の閾値の情報などであり、検出条件としては、２値化した画像から、面積、幅、長さなどの測定値を測定するための閾値などの情報である。
例えば、ある欠陥の候補である画像の面積が、設定される面積Ａより大きい場合には欠陥として検出し、小さい場合には欠陥として検出しない。検出条件とは、このような設定される閾値としての値の情報である。
なお、本実施形態においては、例えば、画像の２値化処理においては、画像入力された画像を基準として、その基準領域における画素レベルの平均に対する比率（％）により、２値化のための閾値を設定する。次に、任意の画素が、閾値よりも大きいか否かを検出することにより、画像の２値化処理を実行する。なお、閾値の定め方は、これに限られるものではなく、任意である。
【００１８】
また、設定される第１の検出条件の欠陥の分類条件とは、例えば、分類を実行するときは、欠陥の幅が第１の値以上、第２の値未満である場合には分類Ａとする、などとして欠陥の分類を実行するが、この場合の、欠陥の幅の第１の値や第２の値などの、分類のための条件となる情報である。
第１の欠陥検出部２および第１の欠陥分類部３は、第１の検出条件を設定するための第１の検出条件設定部を有している。ユーザは、第１の検出条件設定部を用いて、第１の検出条件を設定することが出来る。
また、第１の欠陥検出部２および第１の欠陥分類部３は、第１の検出条件により検出した欠陥の測定結果や、検出した欠陥の分類の結果を表示または出力する第１の検出確認部を有している。ユーザは、第１の検出確認部を用いて、第１の欠陥検出部２で設定した第１の検出条件により検出した欠陥の測定結果や、第１の欠陥分類部３で検出した欠陥の分類の結果を確認することが出来る。
【００１９】
本装置を用いるユーザは、第１の欠陥検出部２および第１の欠陥分類部３の第１の検出条件設定部と第１の検出確認部とを用いて、特定の欠陥が所望の測定結果や分類結果になるように、何度でも設定を行い、欠陥を検出するのに適正な第１の検出条件を決定することができる。
また、適正な第１の検出条件を決定するために、第１の検出条件設定部と第１の検出確認部とを用いるため、つまり、測定した画像を用いて検出条件の決定を実行するため、検査対象物の画像を再度撮像することや、撮像のために検査対象物を再度走行させる必要がない。
【００２０】
第１の欠陥検出部２は、検出した第１の欠陥画像中心位置情報と第１の欠陥画像領域情報とを、画像抽出部４に出力する。
画像抽出部４は、第１の欠陥検出部２からの第１の欠陥画像中心位置情報の位置を中心として、予め定められた水平方向と垂直方向の画素サイズ数を有する第１の欠陥包含領域画像情報を、撮像部１により撮像されフレームメモリに保存された画像データから、抽出する。
例えば、第１の欠陥包含領域画像情報の水平方向と垂直方向の画素数のサイズは、水平方向の画素数が５１２画素であり、垂直方向の画素数が５１２画素である。なお、第１の欠陥包含領域画像情報の水平方向および垂直方向の画素数は５１２画素数に限られるものではなく、任意の画素数であってもよい。
【００２１】
また、画像抽出部４は抽出画像記憶部を有しており、画像抽出部４の抽出した第１の欠陥包含領域画像情報と、第１の欠陥検出部２からの第１の欠陥画像中心位置情報と第１の欠陥画像領域情報とを、関連付けて、画像抽出部４は欠陥画像毎に抽出画像記憶部に記録する。
なお、画像抽出部４が抽出画像記憶部を有するとして説明しているが、これに限られるものではなく、画像抽出部４と抽出画像記憶部とは異なる装置として構成してもよい。本実施形態では、画像抽出部４としては、制御用ＰＣ（パーソナルコンピュータ）を使用してもよい。
【００２２】
画像補正部５は、撮像部１の所定の回転角度に基づいて、画像抽出部４により抽出された第１の欠陥包含領域画像情報を補正し、第２の欠陥包含領域画像情報を生成する。
なお、画像補正部５は第１の欠陥包含領域画像情報を、画像抽出部４から直接に取得してもよいし、画像抽出部４の抽出画像記憶部から取得してもよい。
ここで、補正量は次の様に決定される。すなわち、補正の対象となる対象画素（第１の欠陥包含領域画像情報において水平方向の一方端、例えば左端からＸ番目にある画素）の補正画素量は、所定の回転角度をθとして次のように決定される。なお、他方端、例えば右端を基準として対象画素を決めてもよい。
補正画素量は、（Ｘ×tanθ×水平方向分解能／走行方向分解能）の小数点第１位を例えば四捨五入することにより決定される画素数に相当する整数となる。
水平方向分解能とは、画像のｘ軸方向の分解能（幅分解能）であり、走行方向分解能とは、画像のｙ軸方向の分解能（流れ方向分解能）である。
画像補正部５は、第１の欠陥包含領域画像情報の画素を補正画素量分移動させることにより、第１の欠陥包含領域画像情報を補正し、第２の欠陥包含領域画像情報を生成する。
【００２３】
また、画像補正部５は補正画像記憶部を有しており、画像補正部５の生成した第２の欠陥包含領域画像情報を、欠陥画像毎に補正画像記憶部に記録する。
なお、画像補正部５が補正画像記憶部を有するとして説明しているが、これに限られるものではなく、画像補正部５と補正画像記憶部とは異なる装置として構成してもよい。本実施形態では、画像補正部５としては、制御用ＰＣ（パーソナルコンピュータ）を使用してもよい。
【００２４】
第２の欠陥検出部６は、画像補正部５で生成された第２の欠陥包含領域画像情報を、設定される第２の検出条件に基づいて、前処理し、設定される閾値で２値化を行い、データ圧縮後、連結性処理を行い、欠陥（第２の欠陥）の検出を行う。第２の欠陥検出部６は、検出した欠陥の第２の中心位置（以下、第２の欠陥画像中心位置情報とする）、欠陥の面積、欠陥のフェレ径により特定される欠陥画像領域（以下、第２の欠陥画像領域情報（第２の特徴量）とする）、などを検出する。
なお、第２の欠陥検出部６は第２の欠陥包含領域画像情報を、画像補正部５から直接に取得してもよいし、画像補正部５の補正画像記憶部から取得してもよい。
第２の欠陥分類部７は、第２の欠陥画像領域情報から、第２の検出条件の１つである欠陥の分類条件に基づいて、検出した欠陥についての分類処理を実行する。
なお、欠陥のフェレ径により特定される第２の欠陥画像領域情報については、後に、図２を用いて詳しく説明するが、欠陥を覆う領域に関する情報である。
また、検出した第２の欠陥画像中心位置情報とは、例えば、欠陥のフェレ径により特定される欠陥画像領域の中心位置であり、画像の水平軸での値ｃｘと垂直軸での値ｃｙとで指定される位置の情報である。
【００２５】
また、設定される第２の検出条件とは、第１の条件と同じく、前処理条件、検出条件、欠陥の分類条件を含む。なお、第２の検出条件は第１の検出条件とは、その値が異なってもよいが、同一であってもよい。
第２の欠陥検出部６および第２の欠陥分類部７は、第２の検出条件を設定するための第２の検出条件設定部を有している。ユーザは、第２の検出条件設定部を用いて、第２の検出条件を設定することが出来る。
また、第２の欠陥検出部６および第２の欠陥分類部７は、第２の検出条件により検出した欠陥の測定結果や、検出した欠陥の分類の結果を表示または出力する第２の検出確認部を有している。ユーザは、第２の検出確認部を用いて、第２の欠陥検出部６で設定した第２の検出条件により検出した欠陥の測定結果や、第２の欠陥分類部７で検出した欠陥の分類の結果を確認することが出来る。
【００２６】
本装置を用いるユーザは、第２の欠陥検出部６および第２の欠陥分類部７の第２の検出条件設定部と第２の検出確認部とを用いて、特定の欠陥が所望の測定結果や分類結果になるように、何度でも設定を行い、欠陥を検出するのに適正な第２の検出条件を決定することができる。すなわち、画像補正部５により補正された画像をもとに、欠陥検査装置での検出結果をシミュレートすることで、欠陥検査装置の閾値などの第２の検出条件を容易に求めることが可能となる。
また、適正な第２の検出条件を決定するために、第２の検出条件設定部と第２の検出確認部とを用いるため、つまり、測定した画像を用いて検出条件の決定を実行するため、検査対象物の画像を再度撮像することや、撮像のために検査対象物を再度走行させる必要がない。
【００２７】
図２は、欠陥の欠陥包含領域画像と特徴量を示す図である。図２は、画像抽出部４が抽出した第１の欠陥包含領域画像情報と、画像補正部５で生成され、第２の欠陥検出部６が検出した第２の欠陥包含領域画像情報とを欠陥包含領域画像Ｄとして示している。図２において、欠陥包含領域画像Ｄは、水平軸（ｘ軸）における水平画素が５１２画素であり、垂直軸（ｙ軸）における垂直画素が５１２画素である画像である。なお、欠陥包含領域画像Ｄは、水平画素が５１２画素であり、垂直画素が５１２画素に限定されず、例えば水平画素が２５６画素であり、垂直画素が２５６画素であってもよい。
欠陥包含領域画像Ｄの中心には、第１の欠陥検出部２あるいは第２の欠陥検出部６で検出した、欠陥画像Ａ１が表示されている。欠陥画像Ａ１の中心位置（つまり、第１の欠陥画像中心位置情報あるいは第２の欠陥画像中心位置情報）は、中心位置の水平軸での値ｃｘと、中心位置の垂直軸での値ｃｙとで特定される。
なお、フェレ径とは、図２の欠陥画像Ａ１に対して示すように、欠陥画像Ａ１を覆う長方形の領域について、覆った領域の水平軸と垂直軸とにおける長さであり、図２においては、フェレ径の水平軸における長さがｆｘであり、フェレ径の垂直軸での長さがｆｙである。なお、それぞれのフェレ径ｆｘとｆｙの中心は、欠陥画像中心位置情報の位置（ｃｘとｃｙ）になる。
【００２８】
また、欠陥画像領域Ｆとは、フェレ径ｆｘと、フェレ径ｆｙとで囲まれる領域である。
また、欠陥画像領域情報（つまり、第１の欠陥画像領域情報あるいは第２の欠陥画像領域情報）は、欠陥画像領域Ｆを特定するための情報であり、フェレ径ｆｘとフェレ径ｆｙとの値の情報である。
なお、欠陥画像領域Ｆを特定するためには、欠陥画像中心位置情報（ｃｘ、ｃｙ）を中心とした欠陥画像領域情報（ｆｘ、ｆｙ）による領域に限られるものではなく、例えば図２に示すように、欠陥画像領域Ｆのフェレ径ｆｘの両端の位置情報ｆｘ１とｆｘ２と、および、フェレ径ｆｙの両端の位置情報ｆｙ１とｆｙ２とにより特定してもよい。
【００２９】
次に、本発明の実施形態の動作を、フローチャートを用いて説明する。図３は、本発明の処理手順を示すフローチャートである。
まず、画像入力の処理（ステップＳ１）で、撮像部１は、ラインセンサから画像を予め設定した分解能で撮像し、画像を生成する。
次に、２値化１の処理（ステップＳ２）で、第１の欠陥検出部２は、入力された画像を設定される閾値で２値化を実行する。
次に、特徴量抽出１の処理（ステップＳ３）で、第１の欠陥検出部２は、２値化画像のデータ圧縮を行った後、連結性処理を行い、欠陥の中心位置の情報である第１の欠陥画像中心位置情報（ｃｘ、ｃｙ）、面積、欠陥画像領域情報（ｆｘ、ｆｙ）などの第１の特徴量を測定する。
次に、欠陥分類１の処理（ステップＳ４）で、第１の欠陥分類部３は、測定した特徴量を基に、設定される欠陥分類条件に従って欠陥分類を実行する。
【００３０】
次に、画像抽出の処理（ステップＳ５）で、画像抽出部４は、第１の欠陥画像中心位置情報（ｃｘ、ｃｙ）の位置を中心として第１の欠陥包含領域画像を抽出する。
次に、画像補正の処理（ステップＳ６）で、画像補正部５は、第１の欠陥包含領域画像を補正し、第２の欠陥包含領域画像を生成する。
次に、２値化２の処理（ステップＳ７）で、第２の欠陥検出部６は、入力された画像補正された画像を、２値化１（ステップＳ２）とは異なるまたは同一の第２の検出条件に基づいて、異なるまたは同一の閾値で２値化を実行する。
次に、特徴量抽出２の処理（ステップＳ８）で、第２の欠陥検出部６は、２値化画像のデータ圧縮を行った後、連結性処理を行い、欠陥の中心位置の情報である第２の欠陥画像中心位置情報（ｃｘ、ｃｙ）、面積、欠陥画像領域情報（ｆｘ、ｆｙ）などの第２の特徴量を測定する。
次に、欠陥分類２の処理（ステップＳ９）で、第２の欠陥分類部７は、測定した特徴量を基に、欠陥分類１（ステップＳ４）と同様、設定される欠陥分類条件に従って欠陥分類を実行する。
【００３１】
処理手順としては、下記の２つの方式が可能である。方式１は、画像入力の処理（ステップＳ１）を行い、２値化１の処理（ステップＳ２）から欠陥分類２の処理（ステップＳ９）を、撮像された１つの画像について処理する方法である。なお、この場合、ステップＳ１とステップＳ２との間に、第１の検出条件を設定する処理（ステップＳ１００）を追加し、ステップＳ４の次に、結果を出力する処理（ステップＳ１０１）を追加し、ステップＳ６とステップＳ７との間に、第２の検出条件を設定する処理（ステップＳ２００）を追加し、ステップＳ９の次に、結果を出力する処理（ステップＳ２０１）を追加する。そして、方式１では、ステップＳ１００とステップＳ１０１との間、ステップＳ２００とステップＳ２０１との間を繰り返す。これにより、ユーザは適正な第１の検出条件および第２の検出条件を設定することが可能となる。
方式２は、第２の検出条件を第１の検出条件に設定するため、方式１のステップＳ２００とステップＳ２０１との間を繰り返すことにより、第２の検出条件を求め、この第２の検出条件を第１の検出条件に設定する。これにより、方式２では、ユーザは適正な第２の検出条件を設定することが可能となる。
【００３２】
次に、本発明の実施形態について、第１の欠陥検出部２および第２の欠陥検出部６による特徴量の検出処理について、図４〜図１２を用いて説明する。まず、撮像部１（回転光学系）の特徴について説明する。
図４は、ラインセンサを回転させずに正方形の欠陥を撮像するイメージ図である。図４に示すように、撮像部１は、正方形の欠陥１０を、水平方向においてラインセンサ２０における素子２１ごと、流れ方向（走行方向）において画像入力間隔ごとに１スキャン分を撮像する。撮像部１が撮像した正方形の欠陥の画像は、実際の正方形の欠陥１０の幅（水平方向）、長さ（走行方向）、フェレ長と同じく、幅、長さともにＮ（画素）、フェレ長もＮ（画素）になるものである。
【００３３】
次に、撮像部１のラインセンサを回転角度θで回転させた場合を説明する。
図５は、ラインセンサを回転させて正方形の欠陥を撮像するイメージ図である。図５に示すように、回転角度θが正の値であるので、撮像部１のラインセンサ２０は、正方形の欠陥１０（幅、長さともにＮ）を、左上から撮像し、最後に右下を撮像することになる。なお、回転角度θが負の値の場合は、撮像部１のラインセンサ２０は、正方形の欠陥１０を、右上から撮像し、最後に左下を撮像することになる。
図６は、本回転光学系で撮像された正方形の欠陥の画像イメージ図である。図６に示すように、実際の正方形の欠陥１０の幅および長さをＮ（フェレ長もＮ）、回転光学系の回転角度をθとした場合、回転光学系により撮像された正方形の欠陥の画像１０ａは、図６に示すように、平行四辺形の形状となる。すなわち、正方形の欠陥の画像１０ａのフェレ長Ｌは、流れ方向、幅方向の分解能が同じ場合、Ｌ＝Ｎ＋（Ｎ×ｔａｎθ）となり、実際の正方形の欠陥のフェレ長Ｎと異なることになる。
図７は、本回転光学系で撮像されたスジ欠陥の画像イメージ図である。スジ欠陥が幅１画素、長さＬ（フェレ長もＬ）の場合、ラインセンサの回転の影響を受けずに、スジ欠陥の画像１１ａのフェレ長もＬとなり撮像した結果が実際のものと一致する。
【００３４】
図８は、ラインセンサを回転させて平行四辺形の欠陥を撮像するイメージ図である。
図８（ａ）は、ラインセンサ２０の回転角度θと逆の方向に同じ角度θで傾いた平行四辺形の欠陥１２である。図８（ｂ）は、ラインセンサ２０の回転角度θと同じ方向に同じ角度θで傾いた平行四辺形の欠陥１３である。両者の実際のフェレ長は、平行四辺形の流れ方向の辺の長さ及び幅は等しいので同じである。しかし、回転光学系で撮像される画像のフェレ長は、図８に示す長さＬ１、Ｌ２が回転角度θの影響を受けるため、それぞれ傾きの方向により異なったものとなってしまう。
【００３５】
続いて、第１の欠陥検出部２および第２の欠陥検出部６による特徴量の検出動作について説明する。図９は、本実施形態において欠陥検査装置を動作させる場合のラインセンサ等の配置図である。撮像部１のラインセンサ２０として、ＮＥＤ製のＸＣＭ８０４０ＳＡＴ２を利用し、検査対象物３０に対して回転角度θ＝３０°で配置する。撮像部１の照明装置２２は、石英ロッド照明を利用し、ラインセンサ２０と同様に、回転角度θ＝３０°で配置する。検査対象物３０は５ｍ／分で走行され、画像の分解能は幅０．１ｍｍ／画素、流れ方向０．１ｍｍ／ｓｃａｎで入力される。
【００３６】
本実施形態において、第１の欠陥検出部２における第１の検出条件としての２値化を実行する閾値の条件を６０%に設定した。また、第１の欠陥分類部３には、第１の検出条件として２つの分類「欠陥小」と「欠陥大」とを設定した。分類「欠陥小」は、幅２．２ｍｍ未満、かつ、長さ２．２ｍｍ未満の分類条件、分類「欠陥大」は、幅２．２ｍｍ以上、または、長さ２．２ｍｍ以上の分類条件と設定した。
また、画像抽出部４および画像補正部５には、画像サイズ５１２画素×５１２画素を設定した。
また、第２の欠陥検出部６における第２の検出条件としての２値化を実行する閾値の条件を６０%に設定した。また、第２の欠陥分類部７には、第２の検出条件として２つの分類「欠陥小」と「欠陥大」とを設定した。分類「欠陥小」は、幅２．２ｍｍ未満、かつ、長さ２．２ｍｍ未満の分類条件、分類「欠陥大」は、幅２．２ｍｍ以上、または、長さ２．２ｍｍ以上の分類条件と、第１の検出条件と同じ条件に設定した。
【００３７】
図１０は、３０°回転光学系で取得した補正前の正方形の欠陥画像を示す図である。図１０は、一辺が２ｍｍの正方形の欠陥に対応する画像として、画像抽出部４が抽出した第１の欠陥包含領域画像情報を示している。また、図１１は、３０°回転光学系で取得した補正後の正方形の欠陥画像を示す図である。図１１は、画像補正部５が生成し、第２の欠陥検出部が検出した第２の欠陥包含領域画像情報を示している。なお、図１１において、画像データのない領域が左上側と右下側に見られるが、これは画像サイズを水平方向は５１２画素、走行方向は５１２画素と等しく設定し、回転角度θ＝３０°としたためである。画像データのない領域をなくすためには、走行方向の画素数を水平方向の画素数より大きくすればよい。
図１０に示すように、第１の欠陥包含領域画像情報の第１の中心位置（ｃｘ、ｃｙ）には、第１の欠陥検出部２で検出された欠陥画像１４ａが表示されている。欠陥画像領域は、フェレ径ｆｘとフェレ径ｆｙとで囲まれる領域である。欠陥画像領域は、ｆｘ＝２ｍｍ、ｆｙ＝２ｍｍである正方形の欠陥に対して、ｆｘがほぼ変わらず、ｆｙが大きくなった欠陥画像領域となっている。一方、図１１に示すように、第２の欠陥包含領域画像情報の第２の中心位置（ｃｘ、ｃｙ）には、第２の欠陥検出部６で検出された欠陥画像１５ａが表示されている。欠陥画像領域は、フェレ径ｆｘとフェレ径ｆｙとで囲まれる領域である。欠陥画像領域は、ｆｘ＝２ｍｍ、ｆｙ＝２ｍｍである正方形の欠陥に対して、ｆｘ、ｆｙともほぼ変わらない欠陥画像領域となっている。これは、画像補正部５が行う画像補正方法によるものであり、この画像補正方法について詳細に説明する。
【００３８】
図１０に示す補正前の正方形の欠陥画像における補正の対象となる画素（第１の欠陥包含領域画像情報において水平方向の一方端、例えば左端からＸ番目にある画素）の補正画素量は、所定の回転角度をθとして次のように決定される。
補正画素量は、（Ｘ×ｔａｎθ×水平方向分解能／走行方向分解能）の小数点第１位を例えば四捨五入することにより決定される画素数に相当する整数となる。
画像補正部５は、第１の欠陥包含領域画像情報の画素を補正画素量分移動させることにより、第１の欠陥包含領域画像情報（補正前の正方形の欠陥）を補正し、第２の欠陥包含領域画像情報（補正後の正方形の欠陥）を生成する。
ここでは、補正画素量は、Ｘ×ｔａｎ３０°×０．１／０．１の小数点第１位を例えば四捨五入することにより決定される画素数に相当する整数となる。この結果が図１１に示される３０°回転光学系で取得した補正後の正方形の欠陥画像となる。
【００３９】
図１２は、３０°回転光学系で取得した補正前と補正後の画像と特徴量を示す図である。
図１２は、Ｎｏ．１〜Ｎｏ．４で示される４種類の形状の欠陥、欠陥の特徴量（幅および長さ）に対応する補正前の画像と特徴量、補正後の画像と特徴量を示している。
補正前の特徴量とは、第１の欠陥検出部２が検出した特徴量であるｆｘ（幅）およびｆｙ（長さ）を示している。また、補正後の特徴量とは、第２の欠陥検出部６が検出した特徴量であるｆｘ（幅）およびｆｙ（長さ）を示している。
一辺が２ｍｍの正方形の欠陥（Ｎｏ．１）に関しては、第１の欠陥検出部２が検出した第１の特徴量（図１０で示す第１の欠陥包含領域画像情報での幅、長さ）は、幅が２．０ｍｍ、長さが３．１ｍｍと検出された。一方、第２の欠陥検出部６が検出した第２の特徴量（図１１で示す第２の欠陥包含領域画像情報での幅、長さ）は、幅が２．０ｍｍ、長さが２．０ｍｍと、実物に近い特徴量が検出された。
また、第１の欠陥分類部３における第１の分類処理では、長さが３．１ｍｍと２．２ｍｍ以上であるので、「欠陥大」に分類された。一方、第２の欠陥分類部７における第２の分類処理では、長さ２．０ｍｍ、幅２．０ｍｍといずれも２．２ｍｍ未満であるので、「欠陥小」に分類された。すなわち、第２の分類処理に関して、実物に近い特徴量に対応した正確な分類結果を得ることができる。
【００４０】
続いて、図１２に示すＮｏ．２〜Ｎｏ．４で示される３種類の形状の欠陥、欠陥の特徴量に対応する補正前の画像と特徴量、補正後の画像と特徴量について説明する。
Ｎｏ．２で示される欠陥は円形の形状の欠陥であり、欠陥の特徴量は、直径が２ｍｍであることから、幅、長さとも２ｍｍの特徴量を持つ。この直径が２ｍｍの円形の欠陥（Ｎｏ．２）に関しては、第１の欠陥検出部２が検出した第１の特徴量は、幅が２．０ｍｍ、長さが２．３ｍｍと検出された。一方、第２の欠陥検出部６が検出した第２の特徴量は、幅が２．０ｍｍ、長さが２．０ｍｍと、実物に近い特徴量が検出された。
また、第１の欠陥分類部３における第１の分類処理では、長さが２．３ｍｍと２．２ｍｍ以上であるので、「欠陥大」に分類された。一方、第２の欠陥分類部７における第２の分類処理では、長さ２．０ｍｍ、幅２．０ｍｍといずれも２．２ｍｍ未満であるので、「欠陥小」に分類された。すなわち、第２の分類処理に関して、実物に近い特徴量に対応した正確な分類結果を得ることができる。
【００４１】
Ｎｏ．３で示される欠陥は、角度３０°の平行四辺形の欠陥である。すなわち、Ｎｏ．３で示される欠陥は、ラインセンサの回転角度（θ＝３０°）と逆の方向に回転角度と同じ角度で傾いた平行四辺形の欠陥である（図８（ａ）参照）。欠陥の特徴量は、幅が２ｍｍ、長さが４ｍｍの特徴量を持つ。なお、長さの特徴量とは、平行四辺形の走行方向の一辺の長さではなく、平行四辺形の左上側の頂点と右下側の頂点との間の走行方向における距離、すなわち、平行四辺形の走行方向の一辺の長さ＋幅×ｔａｎ３０°＝４ｍｍである。
この平行四辺形の欠陥（Ｎｏ．３）に関しては、第１の欠陥検出部２が検出した第１の特徴量は、幅が２．０ｍｍ、長さが５．１ｍｍと検出された。一方、第２の欠陥検出部６が検出した第２の特徴量は、幅が２．０ｍｍ、長さが４．０ｍｍと、実物に近い特徴量が検出された。
また、第１の欠陥分類部３における第１の分類処理では、長さが５．１ｍｍと２．２ｍｍ以上であるので、「欠陥大」に分類された。一方、第２の欠陥分類部７における第２の分類処理では、長さが４．０ｍｍと２．２ｍｍ以上であるので、「欠陥大」に分類された。すなわち、第２の分類処理に関して、実物に近い特徴量に対応した正確な分類結果を得ることができる。
【００４２】
Ｎｏ．４で示される欠陥は、Ｎｏ．３のＸ反転の平行四辺形の欠陥である。すなわち、Ｎｏ．３で示される欠陥は、ラインセンサの回転角度（θ＝３０°）と同じ方向に回転角度と同じ角度で傾いた平行四辺形の欠陥である（図８（ｂ）参照）。欠陥の特徴量は、幅が２ｍｍ、長さが４ｍｍの特徴量を持つ。なお、長さの特徴量とは、Ｎｏ．３で示される欠陥と同じく、平行四辺形の走行方向の一辺の長さではなく、平行四辺形の右上側の頂点と左下側の頂点との間の走行方向における距離、すなわち、平行四辺形の走行方向の一辺の長さ＋幅×ｔａｎ３０°＝４ｍｍである。
この平行四辺形の欠陥（Ｎｏ．４）に関しては、第１の欠陥検出部２が検出した第１の特徴量は、幅が２．０ｍｍ、長さが２．８ｍｍと検出された。一方、第２の欠陥検出部６が検出した第２の特徴量は、幅が２．２ｍｍ、長さが４．０ｍｍと、実物に近い特徴量が検出された。
また、第１の欠陥分類部３における第１の分類処理では、長さが２．８ｍｍと２．２ｍｍ以上であるので、「欠陥大」に分類された。一方、第２の欠陥分類部７における第２の分類処理では、長さが４．０ｍｍと２．２ｍｍ以上であるので、「欠陥大」に分類された。すなわち、第２の分類処理に関して、実物に近い特徴量に対応した正確な分類結果を得ることができる。
【００４３】
以上、詳細に説明したように、本発明は、画像補正部５が、検出した撮像画像を人間が実物の欠陥画像を目で確認した欠陥と同じ形状となるように画像を補正し、第２の欠陥検出部６が、補正後の画像における特徴量を正確に検出し、第２の欠陥分類部７が特徴量に基づいて欠陥を分類する。すなわち、本発明の欠陥検出装置及び欠陥検査方法によれば、ラインセンサの回転角度により傾いた画像を傾きのない画像と同等に扱い、第２の検出条件を設定することにより、欠陥を分類する第２の分類処理において、欠陥の特徴量に対応した分類結果を得る。これにより、本発明によれば、回転光学系を用いて欠陥の検出を行う場合においても、実際の欠陥の形状に対応した正確な分類を行うことができる欠陥検査装置及び欠陥検査方法を提供することができる。
【００４４】
以上、図面を参照してこの発明の一実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内において様々な設計変更等をすることが可能である。
例えば、図１３は、欠陥包含領域画像と補正後の欠陥画像領域を示す図である。図１３に示すように、欠陥包含領域画像の中に、複数個（３個）の欠陥として、実線で示す補正前の欠陥画像領域（四角形）と、補正前の欠陥画像（円形２個）がある。このように、補正前の欠陥画像領域（四角形）と異なる欠陥画像（円形２個）があるが、第２の欠陥検出部６が、検出処理を、破線で示す補正後の欠陥画像領域（平行四辺形）、或いは一点鎖線で示す補正後の欠陥画像領域（四角形）に限定することにより、補正前の欠陥画像（円形２個）の影響を受けずに検出処理を行うことができる。
【００４５】
また、第１の欠陥検出部２、第１の欠陥分類部３、画像抽出部４、画像補正部５、第２の欠陥検出部６および第２の欠陥分類部７のそれぞれは、専用のハードウェアにより実現されるものであってもよい。また、メモリおよびＣＰＵ（中央演算装置）により構成され、それぞれの機能を実現するためのプログラムをメモリにロードして実行することによりその機能を実現させるものであってもよい。
第１の欠陥検出部２および第１の欠陥分類部３の第１の検出条件設定部と第１の検出確認部には、ユーザが第１の検出条件を設定し、第１の欠陥の測定結果や分類結果を確認するために、周辺機器として入力装置、表示装置が接続されてもよい。また、第２の欠陥検出部６および第２の欠陥分類部７の第２の検出条件設定部と第２の検出確認部にも、ユーザが第２の検出条件を設定し、第２の欠陥の測定結果や分類結果を確認するために、周辺機器として入力装置、表示装置が接続されてもよい。ここで、入力装置とはキーボード、マウス等の入力デバイスのことをいう。表示装置とは液晶表示装置等のことをいう。
【符号の説明】
【００４６】
１…撮像部、２…第１の欠陥検出部、３…第１の欠陥分類部、４…画像抽出部、５…画像補正部、６…第２の欠陥検出部、７…第２の欠陥分類部、２０…ラインセンサ、２２…照明装置、３０…検査対象物
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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