(57)【要約】【課題】精度の高い画素判定が可能な画像処理装置、及び画像処理方法を提供する。【解決手段】画像処理装置１は、撮像画像における基準対象画素を選定する基準選定手段６５１と、基準対象画素から所定距離離れた複数の比較画素を設定する比較設定手段６５２と、基準対象画素と基準対象画素から各比較画素までの間の画素とを対象画素として設定する対象設定手段６５３と、複数の比較画素の輝度値と対象画素の輝度値とに基づいて被検査物の形状を判定する形状判定手段６８と、を備えた。【選択図】図１
2016211909.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検査物を撮像した撮像画像に基づいて前記被検査物の形状を判定する画像処理装置であって、
前記撮像画像における基準対象画素を選定する基準選定手段と、
前記基準対象画素に対して所定距離離れた複数の比較画素を設定する比較設定手段と、
前記基準対象画素と、前記基準対象画素から前記比較画素までの間の少なくとも１つ以上の画素とを、対象画素として設定する対象設定手段と、
複数の前記比較画素の輝度値と、前記対象画素の輝度値とに基づいて、前記被検査物の形状を判定する形状判定手段と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理装置において、
前記対象設定手段は、前記基準対象画素、及び、前記基準対象画素から前記比較画素までの画素を、前記対象画素として選択する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
請求項１又は請求項２に記載の画像処理装置において、
複数の前記比較画素の輝度値と、前記対象画素の輝度値とに基づいて、形状特徴値を算出する形状特徴値算出手段を備え、
前記形状特徴値算出手段は、前記形状判定手段により周囲の輝度よりも高くなる画素を検出する場合において、前記対象画素の輝度値から、複数の前記比較画素のうちの輝度値の最大値を引いた輝度差を前記形状特徴値として算出し、前記形状判定手段により周囲の輝度よりも低くなる画素を検出する場合には、複数の前記比較画素のうちの輝度値の最小値から、前記対象画素の輝度値を引いた輝度差を前記形状特徴値として算出する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
請求項３に記載の画像処理装置において、
前記形状特徴値算出手段は、前記基準対象画素が変更されると、変更された前記基準対象画素に基づく前記対象画素に対する前記形状特徴値を算出し、かつ、当該対象画素に対して算出された複数の形状特徴値のうちの最大値を選択する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
請求項３又は請求項４に記載の画像処理装置において、
前記比較設定手段は、複数の前記比較画素を複数の比較画素群にグループ分けし、
前記形状特徴値算出手段は、前記比較画素群に属する複数の前記比較画素の輝度値と前記対象画素の輝度値とに基づいて前記形状特徴値を算出し、かつ、前記比較画素群に対して算出された前記形状特徴値のうちの最大値を選択する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】
請求項５に記載の画像処理装置において、
前記比較設定手段は、複数の前記比較画素として、４×ｎ個（ｎは２以上の整数）の前記比較画素を選定し、４×ｎ個の前記比較画素を、前記基準対象画素を中心とする円周方向において９０度間隔で配置された４個の前記比較画素に基づいて選択して前記比較画素群を設定する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
請求項６に記載の画像処理装置において、
前記比較設定手段は、複数の前記比較画素として、前記基準対象画素を中心とする円周方向において４５度間隔で配置された８個の前記比較画素を選定し、８個の前記比較画素を、前記基準対象画素を中心とする円周方向において９０度間隔で配置された４個の前記比較画素に基づいて選択して第１の比較画素群および第２の比較画素群を設定する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項８】
被検査物を撮像した撮像画像に基づいて前記被検査物の形状を判定する画像処理方法であって、
前記撮像画像における基準対象画素を選定する基準選定工程と、
前記基準対象画素に対して所定距離離れた複数の比較画素を設定する比較設定工程と、
前記基準対象画素と、前記基準対象画素から前記比較画素までの間の少なくとも１つ以上の画素とを、対象画素として設定する対象設定工程と、
前記比較画素の輝度値と前記対象画素の輝度値とに基づいて、前記対象画素に対する形状特徴値を算出する形状特徴値算出工程と、
前記形状特徴値に基づいて、前記被検査物の形状を判定する形状判定工程と、
を実施することを特徴とする画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、及び画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、撮像手段を用いて被検査物を撮像し、撮像画像に基づいて、被検査物の表面欠陥を検出する方法及び装置が知られている（例えば、特許文献１、２参照）。
特許文献１に記載の装置は、被検査物を撮像し、その撮像画像にネガポジ反転処理を施して処理対象画像を生成し、その処理対象画像に４５度線強調フィルター、９０度線強調フィルター、及び１３５度線強調フィルターをそれぞれ個別に適用して、線状オブジェクトを強調した線状オブジェクト顕在化画像を生成する。ここで、４５度線強調フィルターは、中心画素を「３」とし、中心画素から４５度で並ぶ画素を「１」、中心画素に対して４５度の角度で平行に並ぶ画素を「−１」としたフィルターである。そして、処理対象画像の注目画素を中心とした縦５×横５の範囲の各画素の輝度値を行列と見立てて、４５度線強調フィルターの対応する各成分との積のそれぞれを加算した値を注目画素のフィルター処理後の輝度として算出する。これを、注目画素を移動させながら処理対象画像の各画素に対して実施し、フィルター処理後の処理画像にネガポジ反転処理を施して、輝度閾値「２４５」を用いて二値化する。以上の処理を９０度線強調フィルター、及び１３５度線強調フィルターを用いてそれぞれ実施し、それぞれに対応したフィルター処理画像を生成する。その後、各フィルター処理画像を重ね合せて線状オブジェクト顕在化画像を生成し、この線状オブジェクト顕在化画像に基づいて、欠陥検出を実施する。
【０００３】
また、特許文献２に記載の装置は、被検査物を撮像し、その撮像画像における検査対象画素を設定し、さらに、検査対象画素から所定画素離れた複数の比較対象画素を選出し、これらの比較対象画素を複数の比較対象画素群に分ける。そして、比較対象画素群の各比較対象画素と検査対象画素との輝度差の最小値を求め、これらの最小値のうちの最大値を、検査対象画素に対する欠陥強調値とする。以上の処理を、各画素に対して実施し、各画素の欠陥強調値に基づいて欠陥検出を実施する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１２−１３７４２４号公報
【特許文献２】特開２００９−０７４８２８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、上記特許文献１に記載の欠陥検出方法では、線欠陥だけでなく、被検査物に輝度変化領域が存在する場合に、その輝度変化領域の境界も同時に顕在化する。このため、輝度変化領域の境界も同時に欠陥として誤検出されてしまうとの課題がある。
一方、特許文献２に記載の欠陥検出方法では、誤検出を低減することができる。しかしながら、検査対象画素と比較対象画素との間に存在する欠陥に対して検出感度がないため、検出漏れが発生する。例えば、輝度変化領域が存在する場合に、その境界付近で検出感度の無い領域が存在するため、その領域内では欠陥が存在していても、欠陥として検出することができない。
以上のように従来技術では、撮像画像における検査対象の画素に対する精度の高い画素判定（例えば当該画素が欠陥であるか否かの判定）が困難であるとの課題があった。
【０００６】
本発明は、上記のような課題に鑑みて、精度の高い画素判定が可能な画像処理装置、及び画像処理方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係る一適用例の画像処理装置は、被検査物を撮像した撮像画像に基づいて前記被検査物の形状を判定する画像処理装置であって、前記撮像画像における基準対象画素を選定する基準選定手段と、前記基準対象画素に対して所定距離離れた複数の比較画素を設定する比較設定手段と、前記基準対象画素と、前記基準対象画素から前記比較画素までの間の少なくとも１つ以上の画素とを、対象画素として設定する対象設定手段と、複数の前記比較画素の輝度値と、前記対象画素の輝度値とに基づいて、前記被検査物の形状を判定する形状判定手段と、を備えたことを特徴とする。
【０００８】
本適用例では、基準選定手段は、撮像画像における基準対象画素を選定し、比較設定手段は、基準対象画素から所定距離離れた複数の比較画素を設定する。また、対象設定手段は、基準対象画素と各比較画素との間に配置される画素のうちの少なくとも１つと、基準対象画素とを対象画素として設定する。そして、形状判定手段は、これらの対象画素と比較画素との輝度差に基づいて、被検査物の形状を判定する。
この場合、基準対象画素だけでなく、基準対象画素と比較画素との間に存在する画素も対象画素とするため、基準対象画素と比較画素との間に存在する画素に対応した被検査物の形状も精度良く判定でき、漏れを抑制できる。例えば、撮像画像に基づいて、欠陥を検出する場合、基準対象画素と比較画素との間に欠陥がある場合でも、これらの画素間に対象画素が設定されるので、当該欠陥を精度よく検出できる。
また、基準対象画素を中心として所定距離離れた周囲画素を比較画素として、対象画素と比較画素との輝度差の最小値に基づく形状特徴値を算出するので、比較画素が輝度変化領域内に位置する場合、各対象画素が欠陥やエッジ等の形状特徴部ではないと判定される。このため、基準対象画素と比較画素との距離を、例えば検出対象外となる輝度変化領域のサイズに応じて適宜設定すれば、輝度変化領域の境界が形状特徴部（欠陥やエッジ等）として検出されにくくなり、誤検出の頻度を低減できる。
以上に示すように、本適用例では、高精度な画素判定を実施することができる。
【０００９】
本適用例の画像処理装置において、前記対象設定手段は、前記基準対象画素、及び、前記基準対象画素から前記比較画素までの画素を、前記対象画素として選択することが好ましい。
本適用例では、基準対象画素と、当該基準対象画素から比較画素までの間の各画素を対象画素として、これらの対象画素に対する形状特徴値を算出する。この場合、被検査物に対する形状判定を実施する際に、形状判定漏れを抑制でき、より精度の高い形状判定を実施できる。
【００１０】
本適用例の画像処理装置において、複数の前記比較画素の輝度値と、前記対象画素の輝度値とに基づいて、形状特徴値を算出する形状特徴値算出手段を備え、前記形状特徴値算出手段は、前記形状判定手段により周囲の輝度よりも高くなる画素を検出する場合において、前記対象画素の輝度値から、複数の前記比較画素のうちの輝度値の最大値を引いた輝度差を前記形状特徴値として算出し、前記形状判定手段により周囲の輝度よりも低くなる画素を検出する場合には、複数の前記比較画素のうちの輝度値の最小値から、前記対象画素の輝度値を引いた輝度差を前記形状特徴値として算出することが好ましい。
なお、周囲の輝度よりも高くなる画素とは、例えば、被検査物の欠陥を検出する場合においては明欠陥に対応した画素であり、被検査物のエッジを検出する場合では、周囲よりも凸状に突出した部位に対応した画素である。また、周囲の輝度よりも低くなる画素とは、例えば、被検査物の欠陥を検出する場合においては暗欠陥に対応した画素であり、被検査物のエッジを検出する場合では、周囲よりも凹状の溝部や孔部に対応した画素である。
【００１１】
本適用例では、形状特徴値算出手段は、対象画素と比較画素との輝度差に基づいた形状特徴値を算出する。この際、形状特徴値算出手段は、暗欠陥検出等、周囲画素よりも輝度値が低い画素を検出する場合では、複数の比較画素の輝度値のうちの最小値と、各対象画素の輝度値との輝度差に基づいて形状特徴値を算出する。また、明欠陥検出等、周囲画素よりも輝度値が高い画素を検出する場合では、各対象画素の輝度値と複数の比較画素の輝度値のうちの最大値との輝度差に基づいて形状特徴値を算出する。
本適用例では、対象画素の輝度値から比較画素の輝度値を引いて求めた形状特徴値により、明欠陥や凸状のエッジ等の形状特徴部を検出でき、比較画素の輝度値から対象画素の輝度値を引いて求めた形状特徴値により、暗欠陥や凹状のエッジ部の形状特徴部を検出できる。
【００１２】
本適用例の画像処理装置では、前記形状特徴値算出手段は、前記基準対象画素が変更されると、変更された前記基準対象画素に基づく前記対象画素に対する前記形状特徴値を算出し、かつ、当該対象画素に対して算出された複数の形状特徴値のうちの最大値を選択することが好ましい。
【００１３】
本適用例では、基準選定手段により選定される基準対象画素が変更されると、変更された基準対象画素に対応した対象画素に対する形状特徴値が算出され、その最大値を選択して当該対象画素に対する形状特徴値とする。これにより、被検査物に対する形状判定をより精度よく実施できる。つまり、第１の基準対象画素に基づいて比較画素、及び対象画素を設定した際、例えば比較画素が欠陥等の形状特徴部である場合等では、対象画素に欠陥等の形状特徴部があっても、比較画素との輝度差が小さく、形状特徴値も小さくなって、当該対象画素を形状特徴部として検出できない場合がある。これに対して、第１の基準対象画素から第２の基準対象画素に移動させた際に比較画素が欠陥部位から外れると、第１の基準対象画素が選定された際に形状特徴部として検出されなかった対象画素と、新たに設定された比較画素との輝度差に基づく形状特徴値が大きくなる。ここで、本適用例では、各対象画素に対して複数算出される形状特徴値のうちの最大値を選択する。したがって、前記対象画素に対して高い形状特徴値が選択されることで、当該対象画素に形状特徴部があると判定することができ、高精度な形状判定を実施することができる。
【００１４】
本適用例の画像処理装置において、前記比較設定手段は、複数の前記比較画素を複数の比較画素群にグループ分けし、前記形状特徴値算出手段は、前記比較画素群に属する複数の前記比較画素の輝度値と前記対象画素の輝度値とに基づいて前記形状特徴値を算出し、かつ、前記比較画素群に対して算出された前記形状特徴値のうちの最大値を選択する
ことが好ましい。
つまり、暗欠陥検出においては、前記比較画素群に属する複数の前記比較画素のうちの輝度値の最小値と、前記対象画素の輝度値との輝度差を前記形状特徴値として算出し、明欠陥検出においては、前記対象画素の輝度値と、前記比較画素群に属する複数の前記比較画素のうちの輝度値の最大値との輝度差を前記形状特徴値として算出し、かつ、各比較画素群に対してそれぞれ算出された前記形状特徴値のうちの最大値を選択する。
【００１５】
本適用例では、複数の比較画素を、複数の比較画素群に分けているので、線欠陥や線上のエッジ（凹凸）等の形状特徴部を精度よく検出できる。
例えば、撮像画像に基づいて線欠陥を検出する場合、複数の比較画素の少なくとも一つと、対象画素とに重なる線欠陥がある場合、その線欠陥上の各画素の輝度値の差は小さいため、形状特徴値も小さな値となり、欠陥の検出が困難となる。これに対して、本適用例のように、複数の比較画素を、複数の比較画素群に分け、比較画素群毎に最小輝度差を算出する場合、各比較画素の位置が異なるため、一方の比較画素群の比較画素に線欠陥が重なってその線欠陥を検出できなくても、他の比較画素群の比較画素は線欠陥と重ならず、その線欠陥を検出できる。このため、複数の比較画素群のそれぞれで算出された各形状特徴値の最大値を選択して、対象画素の形状特徴値とすれば、シミ欠陥に加えて線欠陥も適切に検出することができる。
【００１６】
本適用例の画像処理装置において、前記比較設定手段は、複数の前記比較画素として、４×ｎ個（ｎは２以上の整数）の前記比較画素を選定し、４×ｎ個の前記比較画素を、前記基準対象画素を中心とする円周方向において９０度間隔で配置された４個の前記比較画素に基づいて選択して前記比較画素群を設定することが好ましい。
なお、４×ｎ個の比較画素の具体的な個数は、対象画素および比較画素間の距離に基づいて設定すればよく、通常は、８個、１２個、１６個のいずれかに設定すればよい。
また、対象画素および比較画素の距離は、検出対象となる被検査物の構造上のサイズによって設定すればよい。例えば、被検査物における欠陥を検出する場合では、当該欠陥のサイズに基づいて設定すればよく、被検査物の凹凸等のエッジを検出する場合では、エッジのサイズに基づいて設定すればよい。
さらに、比較画素は、対象画素の周囲に円周上にかつ等間隔に配置することが好ましい。すなわち、各比較画素および基準対象画素を結ぶ線分と、その比較画素に隣り合う他の比較画素および基準対象画素を結ぶ線分とがなす角度が、各比較画素において同一であることが好ましい。
従って、例えば、８個の比較画素が設けられている場合には、基準対象画素を中心とする円周方向に４５度間隔で配置すればよい。この場合、基準対象画素を中心とする円周方向に１つおきに選択した４つの比較画素、つまり９０度間隔で配置された４つの比較画素により第１の比較画素群を構成し、第１の比較画素群に含まれない他の４つの比較画素により第２の比較画素群を構成すればよい。
同様に、１２個の比較画素が設けられている場合には、基準対象画素を中心とする円周方向に３０度間隔で配置すればよい。この場合、基準対象画素を中心とする円周方向に２つおきに選択した４つの比較画素つまり９０度間隔で配置された４つの比較画素により第一乃至第三比較画素群をそれぞれ構成すればよい。
同様に、１６個の比較画素が設けられている場合には、基準対象画素を中心とする円周方向に２２．５度間隔で配置すればよい。この場合、基準対象画素を中心とする円周方向に３つおきに選択した４つの比較画素つまり９０度間隔で配置された４つの比較画素により第一乃至第四比較対象群をそれぞれ構成すればよい。
【００１７】
そして、本適用例では、基準対象画素を中心とする円周方向に９０度間隔に配置された４つの比較画素により各比較画素群を構成しているので、最小限の数の比較画素で被検査物の形状判定を実施できる。また、ある比較画素群において基準対象画素を挟んで点対称位置に配置された２つの比較画素を通る線欠陥やエッジ等の形状特徴部があり、その形状特徴部を検出できない場合でも、他の比較画素群によって前記形状特徴部を確実に検出することができる。
【００１８】
本適用例の画像処理装置において、前記比較設定手段は、複数の前記比較画素として、前記基準対象画素を中心とする円周方向において４５度間隔で配置された８個の前記比較画素を選定し、８個の前記比較画素を、前記基準対象画素を中心とする円周方向において９０度間隔で配置された４個の前記比較画素に基づいて選択して第１の比較画素群および第２の比較画素群を設定することが好ましい。
例えば、基準対象画素を挟んで上下および左右に設けられた４つの比較画素によって第１の比較画素群を構成し、基準対象画素を挟んで右斜め上、右斜め下、左斜め上、左斜め下に設けられた４つの比較画素によって第２の比較画素群を構成すればよい。
４個の比較画素を備える２つの比較画素群を設定すれば、最小限の比較画素によって形状特徴部を検出できる。このため、フィルターによる画素判定処理も短時間で行うことができる。
【００１９】
本発明に係る一適用例の画像処理方法は、被検査物を撮像した撮像画像に基づいて前記被検査物の形状を判定する画像処理方法であって、前記撮像画像における基準対象画素を選定する基準選定工程と、前記基準対象画素に対して所定距離離れた複数の比較画素を設定する比較設定工程と、前記基準対象画素と、前記基準対象画素から前記比較画素までの間の少なくとも１つ以上の画素とを、対象画素として設定する対象設定工程と、前記比較画素の輝度値と前記対象画素の輝度値とに基づいて、前記対象画素に対する形状特徴値を算出する形状特徴値算出工程と、前記形状特徴値に基づいて、前記被検査物の形状を判定する形状判定工程と、を実施することを特徴とする。
この画像処理方法においても、前記画像処理装置と同様の作用効果を奏することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明の一実施形態に係る画像処理装置の概略構成を示す構成図。
【図２】本実施形態の画像処理装置を用いた画像処理方法を示すフローチャート。
【図３】画像取得工程により取得された撮像画像の一例を示す図。
【図４】本実施形態の形状強調工程を示すフローチャート。
【図５】本実施形態の比較画素の設定方法を示す図。
【図６】本実施形態の比較画素群の設定方法を示す図。
【図７】本実施形態の比較画素群の設定方法を示す図。
【図８】（Ａ）は、撮像画像の一部に形状強調フィルターを重ね合せた図、（Ｂ）は比較画素群処理によって処理される処理画像の一部を示す図。
【図９】本実施形態の比較画素群処理を示すフローチャート。
【図１０】（Ａ）は撮像画像に対し第１の比較画素群を用いた形状強調フィルターを適用した状態を示す図、（Ｂ）は処理画像における基準対象画素の輝度値の更新を示す図。
【図１１】（Ａ）は撮像画像に対し第１の比較画素群を用いた形状強調フィルターを適用した状態を示す図、（Ｂ）は処理画像における対象画素の輝度値を更新した図。
【図１２】（Ａ）は撮像画像に対し第１の比較画素群を用いた形状強調フィルターを適用した状態を示す図、（Ｂ）は処理画像における各対象画素の輝度値を更新した図。
【図１３】（Ａ）は、撮像画像に対し第２の比較画素群を用いた形状強調フィルターを適用した状態を示す図、（Ｂ）は処理画像における各対象画素の輝度値を更新した図。
【図１４】本実施形態において、形状強調フィルターの適用により生成された処理画像の一例を示す図。
【図１５】本実施形態における処理画像を二値化した二値化画像の一例を示す図。
【図１６】二値化画像を処理した膨張収縮画像の一例を示す図。
【図１７】本実施形態における欠陥検出結果画像の一例を示す図。
【図１８】被検査物における欠陥部位（線欠陥）と、被検査物における輝度変化部位（非欠陥）とが撮像された撮像画像の一例を示す図。
【図１９】比較例３における対象画素の設定方法を示す図。
【図２０】（Ａ）は、比較例１の欠陥検出方法を用いた際の欠陥検出結果を示す図、（Ｂ）は、比較例２の欠陥検出方法を用いた際の欠陥検出結果を示す図、（Ｃ）は、比較例３の欠陥検出方法を用いた際の欠陥検出結果を示す図、（Ｄ）は、本実施形態の画像処理方法を用いた際の欠陥検出結果を示す図。
【図２１】比較例２において欠陥検出漏れが生じる場合の欠陥パターンの一例を示す図。
【図２２】比較例３において欠陥の誤検出が生じる場合の欠陥パターンの一例を示す図。
【図２３】本実施形態において、図２１の欠陥パターンに対し基準対象画素を移動させた状態を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
図１は本発明の一実施形態に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。
本実施形態の画像処理装置１は、被検査物１０を撮像し、撮像画像に基づいて被検査物１０の表面形状を測定する装置である。本実施形態では、画像処理装置１を、被検査物１０の表面における欠陥（シミ欠陥や線欠陥）を検出する欠陥検出装置として用いる例を以下に示す。
【００２２】
［画像処理装置の構成］
本実施形態の画像処理装置１では、被検査物１０は、ＸＹステージ２上に載置され、平面的に移動可能に構成されている。画像処理装置１は、顕微鏡４、撮像部５、コンピューター６、表示装置７を備えている。
顕微鏡４は、被検査物１０を拡大して撮像部５で撮影するために設けられており、被検査物１０の欠陥を検出するために十分な倍率を有するものが用いられている。なお、本実施形態では、微小な欠陥を検出するために、顕微鏡４が設けられるが、これに限定されず、被検査物１０のサイズによっては顕微鏡４が設けられない構成などとしてもよい。
【００２３】
撮像部５は、顕微鏡４を介して被検査物１０を撮影するＣＣＤカメラ等の撮像手段であり、撮像画像をコンピューター６に出力する。
コンピューター６は、撮像部５を制御し、撮像画像に基づいて被検査物１０における欠陥を検出する。表示装置７は、コンピューター６に接続された液晶ディスプレイなどの表示装置である。
【００２４】
コンピューター６は、例えばＣＰＵ（Central Proccessing Unit）等の演算部６１と、ハードディスクやメモリー等の記憶部６２とを備えている。記憶部６２は、画像処理装置１を制御するための各種プログラムや各種データが記憶する。演算部６１は、記憶部６２に記憶されたプログラムを読み出し実行することで、図１に示すように、画像取得手段６３、ノイズ除去手段６４、形状強調手段６５、二値化手段６６、膨張収縮手段６７、及び形状判定手段６８として機能する。
【００２５】
画像取得手段６３は、撮像部５を制御して被検査物１０の撮像画像を取得する。
ノイズ除去手段６４は、撮像画像のノイズ除去を行う。
【００２６】
形状強調手段６５は、撮像画像に対して形状強調フィルターを適用し、撮像画像内に各画素における形状（凹凸等のエッジ部や欠陥等）を判定するための形状特徴値を算出する。
具体的には、形状強調手段６５は、前記形状強調フィルターによるフィルタリング処理により、基準選定手段６５１、比較設定手段６５２、対象設定手段６５３、及び形状特徴値算出手段６５４として機能する。
基準選定手段６５１は、撮像画像において基準対象画素を順次選定する基準対象画素選定工程を実施する。
比較設定手段６５２は、選定された基準対象画素から所定距離離れた比較画素を複数配置し、これらの比較画素を複数の比較画素群に分けて設定する比較画素設定工程を実施する。
対象設定手段６５３は、基準対象画素と各比較画素とを結ぶ各線分上に位置する各画素（比較画素を含まない）と、基準対象画素と、を対象画素として設定する対象画素設定工程を実施する。
形状特徴値算出手段６５４は、暗欠陥検出においては、比較画素群に含まれる各比較画素の輝度値のうちの最小値（最小輝度値）と、対象画素の輝度値との輝度差を形状特徴値として、また、明欠陥検出においては、対象画素の輝度値と、比較画素群に含まれる各比較画素の輝度値のうちの最大値（最大輝度値）との輝度差を形状特徴値として、対象画素毎に算出する。つまり、形状特徴値算出手段６５４は、対象画素と比較画素との輝度差の最小値を形状特徴値として算出する。
なお、本実施形態では、基準対象画素に対して比較画素群毎に形状特徴値が算出されることになり、形状特徴値算出手段６５４は、これらの複数の形状特徴値のうちの最大値を選択して、基準対象画素の形状特徴値とする。
また、本実施形態における形状強調フィルターでは、基準対象画素を順次選定して、その都度、比較画素の設定、対象画素の設定を実施し、設定された対象画素に対する形状特徴値を算出する。このため、同一の対象画素に対する形状特徴値が複数回算出される。この際、形状特徴値算出手段６５４は、これらの形状特徴値のうちの最大値を選択して、当該画素の形状特徴値として設定する。
つまり、形状特徴値算出手段６５４は、１つの対象画素に対して算出された複数の形状特徴値のうちの最大値を当該対象画素の形状特徴値として算出する。
【００２７】
二値化手段６６は、上記形状特徴値を輝度値とした処理画像（撮像画像と同サイズ）に対して、二値化処理（二値化工程）を実施する。なお、閾値としては、明欠陥閾値と、暗欠陥閾値とが設定され、明欠陥を検出する場合は明欠陥閾値を用い、暗欠陥を検出する場合は暗欠陥閾値を用いる。
膨張収縮手段６７は、二値化処理された画像に対して、膨張収縮処理（膨張収縮工程）を実施する。すなわち、二値化処理された画像は、例えば検出漏れ等によって一画素分途切れた線欠陥が存在する場合がある。膨張収縮手段６７は、膨張処理を行うことで、途切れた線欠陥同士を接続する。また、膨張処理を行うことで、欠陥部分が拡大されるので、例えば細線化処理等の収縮処理を実施する。
形状判定手段６８は、膨張収縮処理により得られた処理画像に対して、例えばメディアンフィルターなどを適用して欠陥以外の微小なノイズを除去し、また、形状判定手段６８は、例えばラベリング処理により欠陥候補をグループ分けし、各欠陥候補をサイズ等に分類することにより、欠陥部分を検出する。
【００２８】
次に、本発明の実施の形態による欠陥検出装置の動作について説明する。
図２は、本実施形態の画像処理装置における画像処理方法を示すフローチャートである。
本実施形態の画像処理（欠陥検出処理）では、まず、被検査物１０がＸＹステージ２にセットされると、コンピューター６の画像取得手段６３は、被検査物１０の画像を撮像部５で撮影し、その撮影データの画像を取り込む画像取得工程を行う（ステップＳＴ１）。このとき撮影データは、図示しないＡ／Ｄ変換器により、例えば、２５６階調（８ビット）のデジタルデータとして、コンピューター６に取り込まれる。図３は、ステップＳＴ１において取得された撮像画像１００の一例である。
なお、被検査物１０が液晶パネルなどの表示パネルの場合、表示パネル上に特定の画像パターンを表示させ、欠陥を検出しやすいようにしてもよい。例えば、暗欠陥を検出しやすいように全画面を白表示する全白画面パターン、明欠陥を検出しやすいように全画面を黒表示する全黒画面パターン、中間調の画面パターン等があり、検出したい欠陥種類に応じて適宜設定すればよい。
【００２９】
次に、ノイズ除去手段６４は、ノイズ除去工程を実施する（ステップＳＴ２）。このノイズ除去工程では、ノイズ除去手段６４は、撮像画像１００に対し、例えば平滑化処理、メディアンフィルター、バイラテラルフィルター等を適用する。特に、本実施形態では、メディアンフィルターやバイラテラルフィルターを適用することが好ましく、クラック等の欠陥部がノイズとして除去されないように、フィルターの設定値を設定する。
【００３０】
この後、形状強調手段６５は、ノイズ除去された撮像画像１００に対して形状強調フィルターを適用して、形状特徴部を強調する形状強調工程を実施する（ステップＳＴ３）。本実施形態では、形状特徴部として線欠陥及びシミ欠陥を含む欠陥部を強調する欠陥強調工程となる。
図４は、ステップＳＴ３の形状強調工程の具体的な処理を示すフローチャートである。
形状強調工程では、まず、基準選定手段６５１は、検査対象となる基準対象画素を選定する基準選定工程を実行する（ステップＳＴ２１）。
本実施形態では、撮像部５の各撮像画素単位で基準対象画素を選定するようにされている。
【００３１】
次に、比較設定手段６５２は、比較画素を設定するための比較画素距離の設定変数ｙ（ｙ＝１〜ｍの整数）を初期化（ｙ＝１）する（ステップＳＴ２２）。
この後、比較設定手段６５２は、基準対象画素から比較画素距離Ｄｙの位置の比較画素を設定する（ステップＳＴ２３）。図５は、比較画素の設定方法を示す図である。
このステップＳＴ２３では、比較設定手段６５２は、図５に示すように、基準対象画素Ｏ１を中心とする円周方向に８個の比較画素Ｓ１〜Ｓ８を設定する。本実施形態では、各比較画素Ｓ１〜Ｓ８は、基準対象画素Ｏ１を中心とする円周方向に４５度間隔で配置される。
具体的には、基準対象画素Ｏ１を挟んで上下（縦方向）に、比較画素距離Ｄｙだけ離れた比較画素Ｓ１，Ｓ５が設定され、基準対象画素Ｏ１を挟んで左右（横方向）に比較画素距離Ｄｙだけ離れた比較画素Ｓ７，Ｓ３が設定される。また、基準対象画素Ｏ１を挟んで斜め方向（右斜め上から左斜め下方向）に比較画素距離Ｄｙだけ離れた比較画素Ｓ２，Ｓ６が設定され、基準対象画素Ｏ１を挟んで斜め方向（左斜め上から右斜め下方向）に比較画素距離Ｄｙだけ離れた比較画素Ｓ８，Ｓ４が設定される。なお、斜め方向に配置される比較画素Ｓ２，Ｓ４，Ｓ６，Ｓ８は、比較画素距離Ｄｙだけ離れた点に最も近い画素が比較画素として設定される。
したがって、各比較画素Ｓ１およびＳ５、比較画素Ｓ２およびＳ６、比較画素Ｓ３およびＳ７、比較画素Ｓ４およびＳ８は、それぞれ、基準対象画素Ｏ１を中心として点対称位置に設定されることになる。
【００３２】
なお、比較画素距離Ｄｙは、検出対象となる欠陥（例えばシミ欠陥）のサイズに応じて設定される。すなわち、本実施形態では、対象画素Ｏｘと比較画素Ｓ１〜Ｓ８との輝度差で欠陥を強調するため、シミ欠陥は比較画素Ｓ１〜Ｓ８で囲まれるエリア内に納まる大きさでなければ検出できない。従って、検出したいシミ欠陥の大きさによって、比較画素距離Ｄｙのサイズがそれぞれ設定されればよい。例えば、本実施形態では、Ｄ１＝７が設定されることで、図５に示すような基準対象画素Ｏ１から７画素離れた比較画素Ｓ１〜Ｓ８が設定され、これらの比較画素Ｓ１〜Ｓ８に囲われる画素領域未満のサイズのシミ欠陥を検出することが可能となる。また、本実施形態では、設定変数ｙを順次切り替えることで、比較画素距離Ｄｙを変更することができる。従って、それぞれの比較画素距離Ｄｙに応じたサイズの欠陥を検出することができ、欠陥の誤検出や検出漏れを抑制することが可能となる。
【００３３】
ステップＳＴ２３の後、設定された比較画素Ｓ１〜Ｓ８を、複数の比較画素群ＳＧＬに分ける（ステップＳＴ２４）。図６及び図７は、本実施形態における比較画素群の設定方法を示す図であり、図６は、第１の比較画素群ＳＧ１、図７は、第２の比較画素群ＳＧ２を示す。
本実施形態では、基準対象画素Ｏ１に対して縦方向及び横方向に配置される比較画素Ｓ１，Ｓ３，Ｓ５，Ｓ７が属する第１の比較画素群ＳＧ１（図６）と、基準対象画素Ｏ１に対して斜め方向に配置される比較画素Ｓ２，Ｓ４，Ｓ６，Ｓ８が属する第２の比較画素群ＳＧ２（図７）とに、各比較画素Ｓ１〜Ｓ８を分ける。また、この際、比較画素群ＳＧＬを識別するための識別変数Ｌを初期化（Ｌ＝１）する。
【００３４】
この後、形状強調手段６５は、各比較画素群ＳＧＬに対する比較画素群処理を実施する（ステップＳＴ２５）。すなわち、形状強調手段６５は、各比較画素群ＳＧＬを用いた形状強調フィルターを撮像画像に適用して、対象画素に対する形状特徴値を算出する。
図８（Ａ）は、撮像画像の一部に、比較画素群ＳＧ１を用いた形状強調フィルターを重ね合せた図であり、図８（Ｂ）は、比較画素群処理によって処理される処理画像の一部を示す図である。
本実施形態では、形状強調手段６５は、例えば記憶部６２に、図８（Ｂ）に示すような処理画像１１０を生成する。この処理画像１１０は、例えば撮像画像１００の各画素に対応した、撮像画像１００と同一サイズの画像データであり、処理画像１１０における各画素の輝度値ＩＲｘは、初期値として「０」が設定されている。
そして、本実施形態では、比較画素群処理を実施することで、処理画像における各画素の輝度値を形状特徴値により上書き（更新）していくことで、形状特徴部（欠陥）を強調した欠陥強調画像が得られる。以下、具体的に比較画素群処理（形状強調フィルターによるフィルター処理）について説明する。
【００３５】
図９は、比較画素群処理を示すフローチャートである。
比較画素群処理では、まず、対象設定手段６５３は、処理対象となる対象画素Ｏｘを設定する（ステップＳＴ３１）。
具体的には、対象設定手段６５３は、基準対象画素Ｏ１と、基準対象画素Ｏ１から比較画素Ｓｎ（ｎ；ＳＧ１の場合ではｎ＝１，３，５，７、ＳＧ２の場合ではｎ＝２，４，６，８）との間にある各画素とを、対象画素Ｏｘとして設定する。
【００３６】
この後、形状特徴値算出手段６５４は、対象画素Ｏｘのうちの１つを処理対象画素として選択する（ステップＳＴ３２）。
そして、形状特徴値算出手段６５４は、下記式（１）に従って、処理対象となる対象画素Ｏｘに対するフィルター処理を実施して、形状特徴値Ｉｆｘを算出する（ステップＳＴ３３）。
【００３７】
［数１］
Ｉｆｘ＝Ｍｉｎ（ＩＳ１，ＩＳ３，ＩＳ５，ＩＳ７）−ＩＯＸ      …（１）
【００３８】
上記式（１）において、ＩＳｎは、比較画素Ｓｎの輝度値であり、Ｍｉｎ（ＩＳ１，ＩＳ３，ＩＳ５，ＩＳ７）は、比較画素Ｓ１、Ｓ３，Ｓ５，Ｓ７における最小輝度値を示す。また、ＩＯＸは、対象画素Ｏｘにおける輝度値を示す。
なお、本実施形態では、暗欠陥の検出を行うため、上記式（１）を用いたが、明欠陥の検出を行う場合は、下記式（２）が用いられる。なお、式（２）において、Ｍａｘ（ＩＳ１，ＩＳ３，ＩＳ５，ＩＳ７）は、比較画素Ｓ１，Ｓ３，Ｓ５，Ｓ７における最大輝度値を示す。
【００３９】
［数２］
Ｉｆｘ＝ＩＯＸ−Ｍａｘ（ＩＳ１，ＩＳ３，ＩＳ５，ＩＳ７）      …（２）
【００４０】
この後、形状特徴値算出手段６５４は、処理画像１１０における処理対象の対象画素Ｏｘの輝度値ＩＲｘと、ステップＳＴ３２により算出された形状特徴値Ｉｆｘとを比較し、形状特徴値Ｉｆｘが輝度値ＩＲｘよりも大きいか否かを判定する（ステップＳＴ３４）。
このステップＳＴ３４において、「Ｙｅｓ」と判定された場合（ＩＲｘ＜Ｉｆｘ）、処理画像１１０における対象画素Ｏｘの輝度値ＩＲｘを、ステップＳＴ３３で算出された形状特徴値Ｉｆｘで置き換えて更新する（ステップＳＴ３５）。
【００４１】
ステップＳＴ３５の後、及び、ステップＳＴ３４において「Ｎｏ」と判定された場合、ステップＳＴ３１にて設定された全ての対象画素Ｏｘに対して、上記ステップＳＴ３２〜ＳＴ３５の形状特徴値の算出及び判定処理が実施されたか否かを判定する（ステップＳＴ３６）。
ステップＳＴ３６において、「Ｎｏ」と判定された場合は、ステップＳＴ３２に戻り、未処理の対象画素Ｏｘを処理対象画素に設定して、上記ステップＳＴ３３からステップＳＴ３５の処理を繰り返す。
【００４２】
図１０（Ａ）は、撮像画像１００に対し第１の比較画素群ＳＧ１を用いた形状強調フィルターを適用した状態を示す図、（Ｂ）は、処理画像１１０における基準対象画素Ｏ１の輝度値ＩＲ１を更新した図である。
また、図１１（Ａ）は、撮像画像１００に対し第１の比較画素群ＳＧ１を用いた形状強調フィルターを適用した状態を示す図、（Ｂ）は、処理画像１１０における対象画素Ｏ２の輝度値ＩＲ２を更新した図である。
さらに、図１２（Ａ）は、撮像画像１００に対し第１の比較画素群ＳＧ１を用いた形状強調フィルターを適用した状態を示す図、（Ｂ）は、処理画像１１０における各対象画素Ｏｘの輝度値ＩＲｘを更新した図である。
上記のような比較画素群処理により、図１０に示すように、例えば基準対象画素Ｏ１に対する形状特徴値の算出、処理画像の輝度値の更新が行われた後、図１１に示すように、順次対象画素Ｏｘを移動させながら、形状特徴値の算出及び処理画像の輝度値の更新が行われる。これにより、図１２に示すように、基準対象画素Ｏ１、及び、基準対象画素Ｏ１と比較画素Ｓｎ（Ｓ１，Ｓ３，Ｓ５，Ｓ７）との間の各画素に対し、処理画像の輝度値が更新されることになる。
【００４３】
図４に戻り、上記のような比較画素群処理の後、比較画素群ＳＧＬを識別するための識別変数Ｌに対して「１」を加算し（ステップＳＴ２６）、変数Ｌが最大値（本実施形態では「２」）を越えたか否かを判定する（ステップＳＴ２７）。
ステップＳＴ２７において、「Ｎｏ」と判定された場合は、ステップＳＴ２５に戻る。つまり、比較画素群ＳＧＬを切り替えて、再び対象画素Ｏｘを設定し、各対象画素Ｏｘに対する形状特徴値を算出して、処理画像の各画素の輝度値を更新する。
なお、第２の比較画素群ＳＧ２を用いた形状強調フィルターでは、ステップＳＴ３３において、上記式（１）の代わりに、下記式（３）を用いる。また、明欠陥を検出する場合では、上記式（２）の代わりに、下記式（４）を用いる。
【００４４】
［数３］
Ｉｆｘ＝Ｍｉｎ（ＩＳ２，ＩＳ４，ＩＳ６，ＩＳ８）−ＩＯＸ      …（３）
Ｉｆｘ＝ＩＯＸ−Ｍａｘ（ＩＳ２，ＩＳ４，ＩＳ６，ＩＳ８）      …（４）
【００４５】
図１３（Ａ）は、撮像画像１００に対し第２の比較画素群を用いた形状強調フィルターを適用した状態を示す図、（Ｂ）は、処理画像１１０における各対象画素Ｏｘの輝度値ＩＲｘを更新した図である。
本実施形態では、基準対象画素Ｏ１に対し、それぞれ異なる比較画素Ｓｎが属する２つの比較画素群ＳＧＬ（ＳＧ１，ＳＧ２）が設定され、各比較画素群ＳＧＬ毎にステップＳＴ２５の比較画素群処理が実施される。このため、基準対象画素Ｏ１に対しては、比較画素群ＳＧ１を用いた比較画素群処理で算出される形状特徴値と、比較画素群ＳＧ２を用いた比較画素群処理で算出される形状特徴値とが算出される。この場合、ステップＳＴ３４及びステップＳＴ３５の処理が実施されることで、これらの２つの形状特徴値のうちの大きい一方（最大値）が基準対象画素Ｏ１に対する形状特徴値として選択され、処理画像の対象画素Ｏ１における輝度値として採用されることになる。
そして、２つの比較画素群ＳＧＬの形状強調フィルターが撮像画像に適用されることで、図１３（Ｂ）に示すように、基準対象画素Ｏ１から各比較画素Ｓ１〜Ｓ８までの間の画素（Ｏ２〜Ｏ４１）と、基準対象画素Ｏ１とに対する輝度値（形状特徴値）がそれぞれ設定される。
【００４６】
ここで、処理画像１１０の基準対象画素Ｏ１は、第１の比較画素群ＳＧ１を用いた比較画素群処理により形状特徴値Ｉｆ１が算出され、既に輝度値ＩＲ１が設定されている。したがって、第２の比較画素群ＳＧ２を用いた比較画素群処理により基準対象画素Ｏ１の形状特徴値Ｉｆ１が算出されると、ステップＳＴ３４において、既に設定された輝度値ＩＲ１と、形状特徴値Ｉｆ１との大小関係が判定され、新たに算出された形状特徴値Ｉｆ１の値の方が大きい場合に、ステップＳＴ３５により、処理画像１１０の輝度値ＩＲ１が当該新たに算出された形状特徴値Ｉｆ１により更新される。
【００４７】
また、ステップＳＴ２７において、「Ｙｅｓ」と判定された場合、つまり、第１の比較画素群ＳＧ１を用いた比較画素群処理による形状特徴値Ｉｆｘの算出（輝度値ＩＲｘの更新）と、第２の比較画素群ＳＧ２を用いた比較画素群処理による形状特徴値Ｉｆｘの算出とが終了した場合、形状強調手段６５は、設定変数ｙに「１」を加算し（ステップＳＴ２８）、設定変数ｙが所定の最大値ｍより大きくなったか否かを判定する（ステップＳＴ２９）。
【００４８】
ステップＳＴ２９において、「Ｎｏ」と判定された場合、ステップＳＴ２３に戻る。すなわち、新たな設定変数ｙに応じた比較画素距離Ｄｙに基づいて、比較画素Ｓ１〜Ｓ８、及び比較画素群ＳＧＬを設定し、各比較画素群ＳＧＬの形状強調フィルターにより、比較画素群処理を実施する。
つまり、各対象画素Ｏｘに対し、ステップＳＴ３３により再び形状特徴値Ｉｆｘが算出されることになり、ステップＳＴ３４によって、処理画像１１０の輝度値ＩＲｘと算出された形状特徴値Ｉｆｘとの大小が比較され、比較結果に応じてステップＳＴ３５が実施されることで処理画像１１０における各輝度値ＩＲｘが順次更新される。
【００４９】
そして、ステップＳＴ２９において、「Ｙｅｓ」と判定された場合、取得した画像の全体にわたって形状強調工程が終了した否かを判断する（ステップＳＴ３０）。ステップＳＴ３０において、「Ｎｏ」と判定された場合は、ステップＳＴ２１に戻り、基準対象画素Ｏ１を例えば１画素移動させて、ステップＳＴ２２〜ステップＳＴ２９の処理を繰り返す。
これにより、処理画像１１０の各画素に対して、形状強調フィルターを用いた形状特徴値Ｉｆｘの算出が複数回実施され、これらの算出された形状特徴値Ｉｆｘのうちの最大値が、処理画像１１０における当該画素の輝度値ＩＲｘとして採用されることになる。
以上の処理により生成された処理画像１１０の一例を図１４に示す。
【００５０】
図２に戻り、以上のようなステップＳＴ３の形状強調工程の後、二値化手段６６は、処理画像１１０に対し、輝度閾値を用いて二値化工程を実施する（ステップＳＴ４）。これにより、図１５に示すように、輝度値が輝度閾値以上の画素を最大階調値（例えば２５５）の高輝度画素とし、輝度閾値未満の画素を最小階調値（例えば０）の低輝度画素とした二値化画像１１１が得られる。なお、上述したように、暗欠陥を検出する場合は、暗欠陥用の輝度閾値を用い、明欠陥を検出する場合は、明欠陥用の輝度閾値を用いる。
この後、膨張収縮手段６７は、二値化画像に対して膨張収縮工程を実施する（ステップＳＴ５）。この膨張収縮処理では、膨張収縮手段６７は、二値化画像における最大階調値の高輝度画素に対して、膨張処理を実施し、高輝度画素の例えば周囲４画素に低輝度画素がある場合に、当該低輝度画素を高輝度画素に変更する。これにより、処理画像１１０のコントラストが低く、二値化処理において欠陥検出できなかった画素がある場合でも、当該画素を欠陥に対応する画素として検出することが可能となる。また、本実施形態の比較画素群処理では、背景に輝度変化がある場合に、その輝度変化領域の境界近傍では、検出感度が得られず、例えば、本来連続している線欠陥の一部が途切れている場合がある。この場合でも、このステップＳＴ５により膨張処理を実施することで、欠陥を検出することが可能となり、線欠陥の途切れている箇所を繋ぎ合せることができる。
また、膨張処理のみでは、欠陥以外の部分の欠陥に対応する画素として検出され、誤検出となる可能性がある。従って、膨張収縮手段６７は、膨張処理した二値化画像に対して例えば細線化処理等の収縮処理を実施する。これにより、図１６に示すように、欠陥部分を精度よく検出した膨張収縮画像１１２を得ることができる。
【００５１】
この後、形状判定手段６８は、解析工程を実施する（ステップＳＴ６）。
このステップＳＴ６では、形状判定手段６８は、例えば膨張収縮画像１１２に対してメディアンフィルター等を適用してノイズ成分を除去する。
また、形状判定手段６８は、例えばラベリング処理により欠陥候補をグループ分けし、各欠陥候補をサイズ等により分類してもよい。具体的には、隣接する画素において輝度値が同じである場合にこれらの画素を同一のグループとしてまとめ、各グループに個別のＩＤを割り振る。そして、各グループのうち、輝度値が最大階調値であるグループを選出し、選出されたグループに属する画素の数をカウントし、画素数が所定数以上となるグループを欠陥部位に対応する画素として検出する。
以上のような解析工程により、ノイズ成分を除去され、図１７に示すような欠陥検出結果画像１１３が得られる。
また、形状判定手段６８は、欠陥検出結果画像１１３に対し、例えばＢｌｏｂ処理等を行い、欠陥として判定された画素領域を切り出して、画素領域の面積から欠陥サイズ等の特徴量を算出する。また、形状判定手段６８は、特徴量から欠陥のランクを分類し、例えば、線欠陥とシミ欠陥とを区別する（ステップＳＴ７）。
【００５２】
［本実施形態の欠陥検出の検出精度］
次に、本実施形態の画像処理方法による欠陥検出精度について、説明する。
図１８は、被検査物の撮像画像の他の例を示す図である。図１８において、撮像画像１２０には、被検査物における欠陥部位１２１（線欠陥）と、輝度変化部位１２２（非欠陥）とが撮像されている。
図１８に示す撮像画像に対して、上述した画像処理方法による暗欠陥の欠陥検出を行った結果、及び、比較例１〜比較例３を用いて欠陥検出を実施した結果を以下に示す。
なお、比較例１は、上述した特許文献１（特開２０１２−１３７４２４号公報）に記載の従来の手法であり、撮像画像にネガポジ反転処理を施して処理対象画像を生成し、その処理対象画像に４５度線強調フィルター、９０度線強調フィルター、及び１３５度線強調フィルターをそれぞれ個別に適用して、線状オブジェクトを強調した線状オブジェクト顕在化画像を生成して欠陥検出を行う。
比較例２は、上述した特許文献２（特開２００９−０７４８２８号公報）に記載の従来の手法であり、ステップＳＴ３１において設定される対象画素Ｏｘを基準対象画素Ｏ１のみとして、欠陥検出を行う。
比較例３は、ステップＳＴ３１において設定される対象画素Ｏｘとして、図１９に示す画素を選択する。図１９は、比較例３における対象画素の設定方法を示す図であり、（Ａ）は、第１の比較画素群ＳＧ１の形状強調フィルターを用いた比較画素群処理においてステップＳＴ３１で設定される対象画素Ｏｘを示す図、（Ｂ）は、第２の比較画素群ＳＧ２の形状強調フィルターを用いた比較画素群処理においてステップＳＴ３１で設定される対象画素Ｏｘを示す図である。この比較例３では、ステップＳＴ３１において、比較画素Ｓｎにより囲われる領域内の全画素を対象画素Ｏｘとして設定する。例えば、第１の比較画素群ＳＧ１を用いる形状強調フィルターを適用する場合、図１９（Ａ）に示すように、比較画素Ｓ１，Ｓ３，Ｓ５，Ｓ７により囲われる矩形領域の画素を対象画素Ｏｘとして選択する。また、第２の比較画素群ＳＧ２を用いる形状強調フィルターを適用する場合、図１９（Ｂ）に示すように、比較画素Ｓ２，Ｓ４，Ｓ６，Ｓ８により囲われる矩形領域の画素を対象画素Ｏｘとして選択する。
【００５３】
図２０は、各方法による欠陥検出結果を示す図であり、（Ａ）は、比較例１の欠陥検出方法を用いた際の欠陥検出結果、（Ｂ）は、比較例２の欠陥検出方法を用いた際の欠陥検出結果、（Ｃ）は、比較例３の欠陥検出方法を用いた際の欠陥検出結果、（Ｄ）は、本実施形態の画像処理方法を用いた際の欠陥検出結果を示す。
【００５４】
図２０（Ａ）に示すように、比較例１では、欠陥部位１２１に対しては、精度良く欠陥を検出することができるが、欠陥ではない輝度変化部位１２２の境界近傍も欠陥部位として検出されてしまい、誤検出により欠陥検出精度が低下している。また、欠陥部位と非欠陥部位とを分離することが困難となる。さらに、比較例１では、処理時間として３８４ｍｓｅｃの時間を要し、処理時間が長く、処理負荷も高くなる。
【００５５】
また、図２０（Ｂ）に示すように、比較例２では、輝度変化部位１２２が欠陥として誤検出されないが、欠陥部位１２１に対して、一部欠陥として検出できていない領域が存在する。
図２１は、比較例２において欠陥検出漏れが生じる場合の欠陥パターンの一例を示す図である。
つまり、比較例２では、撮像画像における一画素を検査対象画素とし、１回のフィルター処理により当該検査対象画素の欠陥強調値を算出して、処理画像の輝度値として確定される。つまり、フィルターの適用位置（検査対象画素）を移動させても、先の検査対象画素に対する欠陥強調値が更新されることがない。従って、図２１に示すように、例えば、検査対象画素Ｏ１と、第１の比較画素群ＳＧ１に属する比較画素Ｓ３と、第２の比較画素群ＳＧ２に属する比較画素Ｓ６とが、欠陥部位１２１に含まれている場合、検査対象画素Ｏ１に対する欠陥強調値は、比較的小さい値となり、欠陥として検出されない。
比較例２では、欠陥ではない輝度変化部位１２２に対する誤検出を抑えることができ、処理時間も８ｍｓｅｃと短縮することができるが、一方で、上記のような、欠陥の検出漏れが発生するため、欠陥検出精度を十分に高めることができない。
【００５６】
比較例３では、図２０（Ｃ）に示すように、欠陥部位１２１に対しては、精度良く欠陥を検出することができる。一方、輝度変化部位１２２に対して、比較例１ほどではないものの、欠陥の誤検出が発生する。
図２２は、比較例３において欠陥の誤検出が生じる場合の欠陥パターンの一例を示す図である。
つまり、比較例３では、図１９に示すように、４つの比較画素Ｓｎを頂点とした矩形領域内を対象画素Ｏｘとする。したがって、図２２に示す例のように、隣り合う比較画素Ｓ１、Ｓ２間から、撮像画像に対して欠陥ではない輝度変化部位１２２（特に、輝度変化部位１２２の頂点部分）が存在する場合、これらの輝度変化部位１２２に対応した対象画素（図１９における対象画素Ｏ５，Ｏ９，Ｏ１０，Ｏ１５，Ｏ１６，Ｏ２３，Ｏ２４，Ｏ３３，Ｏ８８）に対する形状特徴値が高くなり、欠陥として検出されてしまう。また、欠陥部位１２１と輝度変化部位１２２とが近接する場合、線欠陥として検出された画素領域と、誤検出された画素領域とが連続してしまい、これらを分離することが困難となる。また、多数の対象画素Ｏｘに対する形状特徴値の算出を行うため、処理時間も３４５ｍｓｅｃとなり、処理時間が長く、処理負荷も増大する。
【００５７】
上記のような比較例１〜３に対して、本実施形態では、図２０（Ｄ）に示すように、欠陥部位１２１に対しては、精度良く欠陥を検出することができ、誤検出も低減できる。
図２３は、図２１の欠陥パターンに対して基準対象画素を移動させた状態を示す図である。本実施形態では、図２１に示すような欠陥パターンに対して、図２１と同じように、基準対象画素Ｏ１を設定すると、比較例２と同様に当該基準対象画素Ｏ１の形状特徴値は低い値となる。しかしながら、図２３に示すように基準対象画素Ｏ１を移動させると、図２１において基準対象画素Ｏ１とされていた画素は、対象画素Ｏ４となり、第１の比較画素群ＳＧ１を用いた比較画素群処理により、高い形状特徴値が算出されることになり、その結果、当該画素を欠陥に対応した画素として検出することが可能となる。
【００５８】
また、本実施形態では、図２２に示すような、比較例３において欠陥の誤検出を招く輝度変化部位１２２が存在する場合でも、対象画素Ｏｘがこの輝度変化部位１２２に重ならず、欠陥の誤検出が抑制される。従って、図２０（Ｄ）に示すように、輝度変化部位１２２に対して一部誤検出の領域が発生するものの、比較例１、３のように大きい領域とならない。よって、欠陥部位１２１と輝度変化部位１２２とが近接する場合でも、線欠陥として検出された画素領域と、誤検出された画素領域とが不連続となり、簡単な画像処理によりこれらを分離することも可能となる。
さらに、本実施形態におけるフィルター処理時間は１５６ｍｓｅｃであり、比較例１，３に比べて、迅速かつ高精度な欠陥検出を実施することができる。
【００５９】
［本実施形態の作用効果］
本実施形態では、基準選定手段６５１は、撮像画像から基準対象画素Ｏ１を選定し、比較設定手段６５２は、選定された基準対象画素Ｏ１から所定距離となる複数の比較画素Ｓ１〜Ｓ８を設定し、対象設定手段６５３は、基準対象画素Ｏ１と、この基準対象画素Ｏ１から各比較画素Ｓ１〜Ｓ８までの間に配置された画素と、を対象画素Ｏｘとして設定する。そして、形状特徴値算出手段６５４は、比較画素Ｓｎと各対象画素Ｏｘとの輝度差に基づいて形状特徴値を算出して、当該形状特徴値を輝度値とした処理画像１１０を生成する。具体的には、暗欠陥検出において、比較画素Ｓｎの輝度値の最小値と、各対象画素Ｏｘの輝度値との差分値（輝度差）を算出し、明欠陥検出において、各対象画素Ｏｘの輝度値と、比較画素Ｓｎの輝度値の最大値との差分値（輝度差）を算出して形状特徴値とする。そして、形状判定手段６８は、この処理画像１１０の各輝度値（すなわち形状特徴値）に基づいて、各画素に対応した被検査物の部位が欠陥であるか否か等の形状を判定する。
このようなフィルター処理を実施することで、基準対象画素Ｏ１だけでなく、複数の対象画素Ｏｘに対して形状特徴値を算出しているため、検出感度を向上させることができ、欠陥の検出漏れを抑制することができる。また、撮像画像１００内に、欠陥ではない輝度変化部位１２２が存在する場合に、その輝度変化部位１２２が、比較画素距離Ｄｙにより規定されるフィルターサイズで大きいものであれば、欠陥として検出されることがなく、誤検出を抑制することができる。したがって、形状判定手段６８は、高精度な画素判定を実施することができる。
【００６０】
本実施形態では、基準選定手段６５１は、撮像画像における各画素に対して順次基準対象画素Ｏ１を選定し、基準対象画素Ｏ１が新たに選定される毎に、形状特徴値算出手段６５４は、各対象画素Ｏｘに対する形状特徴値Ｉｆｘを算出する。そして、形状特徴値算出手段６５４は、処理画像１１０の輝度値ＩＲｘと、形状特徴値Ｉｆｘとを比較し、形状特徴値Ｉｆｘが大きい場合に、当該形状特徴値Ｉｆｘにより輝度値ＩＲｘを更新する。すなわち、各画素に対し、複数回算出される形状特徴値Ｉｆｘのうちの最大値が処理画像１１０における当該画素の輝度値ＩＲｘとして選択される。これにより、１回のフィルター処理では、検出できなかった欠陥であっても、基準対象画素Ｏ１を移動させたフィルター処理を実施することで検出することができ、欠陥の検出漏れを抑制することができ、欠陥検出精度を向上させることができる。
【００６１】
本実施形態では、対象設定手段６５３は、基準対象画素Ｏ１から比較画素Ｓ１〜Ｓ８までの間に存在する全ての画素を対象画素Ｏｘとして設定する。これにより、欠陥検出漏れ等の形状判定漏れをより確実に抑制でき、より精度の高い形状判定を実施できる。
【００６２】
本実施形態では、複数の比較画素Ｓ１〜Ｓ８を、第１の比較画素群ＳＧ１と、第２の比較画素群ＳＧ２にグループ分けし、比較画素群ＳＧＬ毎に形状特徴値をそれぞれ算出して、これらの形状特徴値のうちの最大値を選択して、処理画像１１０の輝度値ＩＲｘとして設定する。
このため、一方の比較画素群では検出できない線欠陥も、他方の比較画素群において検出することができ、精度の高い欠陥検出を実施できる。
【００６３】
本実施形態では、比較設定手段６５２は、基準対象画素Ｏ１を中心とする円周方向に９０度間隔に配置された４つの比較画素Ｓｎにより各比較画素群ＳＧＬを設定している。このため、最小限の数の比較画素Ｓｎで被検査物の形状判定を実施できる。また、ある比較画素群ＳＧＬにおいて基準対象画素Ｏ１を挟んで点対称位置に配置された２つの比較画素を通る線欠陥やエッジ等の形状特徴部があり、その形状特徴部を検出できない場合でも、他の比較画素群によって前記形状特徴部を確実に検出することができる。
【００６４】
本実施形態では、比較画素距離Ｄｙを複数回切り替えて、形状強調処理を実施する。これにより、複数サイズのシミ欠陥を精度よく検出することができる。
【００６５】
［変形例］
なお、本発明は上述の各実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲での変形、改良、及び各実施形態を適宜組み合わせる等によって得られる構成は本発明に含まれるものである。
上記実施形態では、８個の比較画素Ｓ１〜Ｓ８を設け、これらの比較画素Ｓ１〜Ｓ８を２つの比較画素群ＳＧＬに分けて設定していたが、これに限定されない。
例えば、１２個の比較画素を設け、基準対象画素Ｏ１を中心とする円周方向において９０度間隔で配置された４つの比較画素により構成される比較画素群を３つ設定してもよい。
【００６６】
また、各比較画素群を、９０度間隔で配置される４つの比較画素により構成する例を示したが、例えば、１８０度間隔となる２つの比較画素により構成される比較画素群を複数（例えば４つ）設定してもよい。
【００６７】
上記実施形態では、対象設定手段６５３は、基準対象画素Ｏ１と各比較画素Ｓ１〜Ｓ８との間の全画素を対象画素Ｏｘとして設定したが、例えば、基準対象画素Ｏ１と各比較画素Ｓ１〜Ｓ８との間の画素を、所定画素数間隔で選択して、対象画素Ｏｘとしてもよい。この場合、欠陥検出の精度低下が若干低下するものの、処理に係る時間をさらに短縮することができる。
【００６８】
上記実施形態では、被検査物に存在する欠陥を検出する例を示したが、これに限定されない。例えば、比較画素距離Ｄｙを適切に設定することで、被検査物における所望サイズの凸状突出部や、凹溝部等の形状特徴部を検出することもできる。したがって、本発明の画像処理装置は、フレキシブル基板などにおける異物欠陥検出や、被検査物表面の傷や汚れの検出や、各種表示装置の輝度シミ欠陥や色シミ欠陥の検出の他、例えばインクカートリッジにおけるインク溝等の微細形状の検査等、製品の形状検査にも適用することができる。
【００６９】
その他、本発明の実施の際の具体的な構造は、本発明の目的を達成できる範囲で上記各実施形態及び変形例を適宜組み合わせることで構成してもよく、また他の構造などに適宜変更してもよい。
【符号の説明】
【００７０】
１…画像処理装置、５…撮像部、６…コンピューター、１０…被検査物、６１…演算部、６２…記憶部、６３…画像取得手段、６５…形状強調手段、６６…二値化手段、６７…膨張収縮手段、６８…形状判定手段、１００…撮像画像、１１０…処理画像、１１３…欠陥検出結果画像、１２０…撮像画像、１２１…欠陥部位、１２２…輝度変化部位、６５１…基準選定手段、６５２…比較設定手段、６５３…対象設定手段、６５４…形状特徴値算出手段、Ｏ１…基準対象画素、Ｏｘ…対象画素、Ｓ１…比較画素、Ｓ２…比較画素、Ｓ３…比較画素、Ｓ４…比較画素、Ｓ５…比較画素、Ｓ６…比較画素、Ｓ７…比較画素、Ｓ８…比較画素、ＳＧ１…第１の比較画素群、ＳＧ２…第２の比較画素群。
【図１】
2016211909.tif 000003
【図２】
2016211909.tif 000004
【図３】
2016211909.tif 000005
【図４】
2016211909.tif 000006
【図５】
2016211909.tif 000007
【図６】
2016211909.tif 000008
【図７】
2016211909.tif 000009
【図８】
2016211909.tif 000010
【図９】
2016211909.tif 000011
【図１０】
2016211909.tif 000012
【図１１】
2016211909.tif 000013
【図１２】
2016211909.tif 000014
【図１３】
2016211909.tif 000015
【図１４】
2016211909.tif 000016
【図１５】
2016211909.tif 000017
【図１６】
2016211909.tif 000018
【図１７】
2016211909.tif 000019
【図１８】
2016211909.tif 000020
【図１９】
2016211909.tif 000021
【図２０】
2016211909.tif 000022
【図２１】
2016211909.tif 000023
【図２２】
2016211909.tif 000024
【図２３】
2016211909.tif 000025