(57)【要約】【課題】中空糸モジュールの性能向上のため糸の存在密度を低くした製品が開発されたが、この中空糸モジュールの端面における撮像画像の検査を行った場合、検査処理が中空糸の側面部分を欠陥と誤検出し、処理の精度に問題があった。【解決手段】中空糸モジュールの端面の撮像画像に基づいておこなう中空糸モジュールの検査方法において、前記撮像画像から中空糸側面等のノイズを抽出した上で、前記撮像画像から中空糸側面等のノイズを除去した画像に基づいて検査を行う。【選択図】図１
2016137474.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
中空糸モジュールの端面の撮像画像を第１の閾値で２値化して画像データＡを取得する工程と、
前記撮像画像を前記第１の閾値と異なる１つ以上の閾値で２値化して１つ以上の画像データＸを取得する工程と、
前記画像データＡの特徴量を測定して、その測定結果に基づいて正常糸候補を抽出した画像データＣと欠陥候補を抽出した画像データＤとに分別する工程と、
前記画像データＣを膨張収縮処理して画像データＥを作成する工程と、
前記画像データＤから前記画像データＥを除去して画像データＦを取得する工程と、
前記画像データＣと前記画像データＦとを合成した画像データＧを取得する工程と、
前記画像データＡと、前記１つ以上の画像データＸのうち、いずれか２つを演算し画像データＨを取得する工程と、
前記画像データＧと前記画像データＨとを演算し画像データＩを取得する工程と、
前記画像データＩの特徴量を測定する工程、
を含む、中空糸モジュールの検査方法。
【請求項２】
前記画像データＸの１つが、前記撮像画像を前記第１の閾値より大きい第２の閾値で２値化して取得される画像データＢであり、
前記画像データＨを取得する工程が、前記画像データＡと前記画像データＢとを演算して画像データＨを取得する工程である、請求項１に記載の中空糸モジュールの検査方法。
【請求項３】
前記画像データＸの１つが、前記撮像画像を前記第１の閾値より小さい第３の閾値で２値化して取得される画像データＪであり、
前記画像データＨを取得する工程が、前記画像データＡと前記画像データＪとを演算して画像データＨを取得する工程である、請求項１に記載の中空糸モジュールの検査方法。
【請求項４】
前記画像データＸの１つが、前記撮像画像を前記第１の閾値より大きい第２の閾値で２値化して取得される画像データＢであり、および前記画像データＸの他の１つが、前記撮像画像を前記第１の閾値より小さい第３の閾値を用いて２値化して取得される画像データＪであり、
前記画像データＨを取得する工程が、前記画像データＢと前記画像データＪとを演算して画像データＨを取得する工程である、請求項１に記載の中空糸モジュール検査方法。
【請求項５】
前記画像データＨを取得する工程における演算が、２値化に用いられた閾値がより小さい画像データから、２値化に用いられた閾値がより大きい画像データを減算する演算である、請求項１〜４のいずれか一項記載の中空糸モジュールの検査方法。
【請求項６】
前記画像データＩの特徴量を測定する工程が、中空糸の真円度を測定する工程を含む、請求項１〜５のいずれか一項記載の中空糸モジュールの検査方法。
【請求項７】
中空糸モジュールの端面に光を照射する手段と、前記端面からの反射光を撮像する手段と、画像処理手段とを備えた中空糸モジュールの検査装置において、
前記画像処理手段は、
前記撮像手段によって得られた撮像画像を第１の閾値で２値化処理して画像データＡを取得するとともに、前記撮像画像を前記第１の閾値と異なる１つ以上の閾値で２値化処理して１つ以上の画像データＸを取得する２値化処理部と、
前記画像データＡの特徴量を測定し、その測定結果に基づいて正常糸候補を抽出した画像データＣと欠陥候補を抽出した画像データＤとに分別する画像データ分別部と、
前記画像データＣを膨張収縮処理して画像データＥを作成するマスク画像作成部と、
前記画像データＤから前記画像データＥとを除去して画像データＦを取得するマスク画像除去部と、
前記画像データＣと前記画像データＦを合成して画像データＧを取得する全糸画像作成部と、
前記画像データＡと、前記１つ以上の画像データＸのうち、いずれか２つを演算して画像データＨを取得する画像データ演算部（１）と、
前記画像データＧと前記画像データＨとを演算して画像データＩを取得する画像データ演算部（２）と、
前記画像データＩの特徴量を測定する演算部を含む、中空糸モジュールの検査装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、中空糸モジュールの糸形状を測定し検査する方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
中空糸とは、主にマカロニ状の膜の形態をいう。単位容積あたりの膜面積を広くとることができるため、浄水器や排水処理などフィルターとして利用される場合が多い。使用される膜の種類や利用の形態は、それらの用途によってさまざまに変わる。その中でも血液透析用のフィルターとして使用されるものがある。
【０００３】
血液透析とは、尿素やクレアチニンといった血液中の老廃物を人工的にろ過する方法である。具体的には、中空糸を束ねてパイプ状にした物の中に血液を通し、周囲に透析液を流すことで、ろ過を行う。この中空糸を束ねたものを中空糸モジュールという。
【０００４】
血液透析で用いる中空糸モジュールは、血液のろ過を行う役割上、予定される血液の流量が確保できなければならず、束ねられた中空糸が扁平していたり、つぶれたりした中空糸が所定の本数以上あってはならない。従って、中空糸モジュールは、製造時の品質管理が大変重要となる分野である。
【０００５】
特許文献１では、中空糸モジュールの端面を撮像装置で画像データとして取り込み、画像処理によって扁平状態になっている中空糸の数を検査する装置が開示されている。中空糸モジュールは、ろ過効率を高めるために、外径が３００μｍ程度の細い中空糸を用い、ろ過される量を確保するために、１万本以上の中空糸を束ねて１つのモジュールとする。そのため、中空糸モジュールの端面を見て、扁平状態にある中空糸が何本あるかを人為的に数えるのは容易な作業ではない。そこで画像処理を用いて、自動的に行うための方法が提案された。
【０００６】
また、特許文献２には、中空糸モジュールの端面の観察において、白色照明による撮像では樹脂で固めた部分と中空糸のコントラストが得にくいという課題に対して、紫外領域の光を用いて観察を行う発明が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００３−６７７２４号公報
【特許文献２】特開２００６−６４５０１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
中空糸モジュールの性能向上と製品の多様化にともなって、糸の存在密度の低い中空糸モジュールが製造されるようになった。糸の存在密度の低い中空糸モジュールにおいてはその端面の検査を行うにあたって、糸と糸の間隔が大きいため、中空糸側面が撮像される可能性が高まった。そのため、特許文献１、２に記載された技術を用いても、中空糸側面が画像化された場合、欠陥の判別過程で、扁平状態やつぶれ状態として誤って認識、検出され、検査性能及び生産性の低下を招くという課題があった。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は上記の課題に鑑みて想到されたものである。
【００１０】
すなわち、本発明は、以下のとおりである。
（１）中空糸モジュールの端面の撮像画像を第１の閾値で２値化して画像データＡを取得する工程と、
前記撮像画像を前記第１の閾値と異なる１つ以上の閾値で２値化して１つ以上の画像データＸを取得する工程と、
前記画像データＡの特徴量を測定して、その測定結果に基づいて正常糸候補を抽出した画像データＣと欠陥候補を抽出した画像データＤとに分別する工程と、
前記画像データＣから画像データＥを作成する工程と、
前記画像データＤから前記画像データＥを除去して画像データＦを取得する工程と、
前記画像データＣと前記画像データＦとを合成した画像データＧを取得する工程と、
前記画像データＡと、前記１つ以上の画像データＸのうち、いずれか２つを演算し画像データＨを取得する工程と、
前記画像データＧと前記画像データＨとを演算し画像データＩを取得する工程と、
前記画像データＩの特徴量を測定する工程、
を含む、中空糸モジュールの検査方法。
（２）前記画像データＸの１つが、前記撮像画像を前記第１の閾値より大きい第２の閾値で２値化して取得される画像データＢであり、
前記画像データＨを取得する工程が、前記画像データＡと前記画像データＢとを演算して画像データＨを取得する工程である、上記（１）に記載の中空糸モジュールの検査方法。
（３）前記画像データＸの１つが、前記撮像画像を前記第１の閾値より小さい第３の閾値で２値化して取得される画像データＪであり、
前記画像データＨを取得する工程が、前記画像データＡと前記画像データＪとを演算して画像データＨを取得する工程である、上記（１）に記載の中空糸モジュールの検査方法。
（４）前記画像データＸの１つが、前記撮像画像を前記第１の閾値より大きい第２の閾値で２値化して取得される画像データＢであり、および前記画像データＸの他の1つが、前記撮像画像を前記第１の閾値より小さい第３の閾値を用いて２値化して取得される画像データＪであり、
前記画像データＨを取得する工程が、前記画像データＢと前記画像データＪとを演算して画像データＨを取得する工程である、上記（１）に記載の中空糸モジュール検査方法。
（５）前記画像データＨを取得する工程における演算が、２値化に用いられた閾値がより小さい画像データから、２値化に用いられた閾値がより大きい画像データを減算する演算である、上記（１）〜（４）のいずれかに記載の中空糸モジュールの検査方法。
（６）前記画像データＩの特徴量を測定する工程が、中空糸の真円度を測定する工程を含む、上記（１）に記載の中空糸モジュールの検査方法。
（７）中空糸モジュールの端面に光を照射する手段と、前記端面からの反射光を撮像する手段と、画像処理手段とを備えた中空糸モジュールの検査装置において、
前記画像処理手段は、
前記撮像手段によって得られた撮像画像を第１の閾値で２値化処理して画像データＡを取得するとともに、前記撮像画像を前記第１の閾値と異なる１つ以上の閾値で２値化処理して１つ以上の画像データＸを取得する２値化処理部と、
前記画像データＡの特徴量を測定し、その測定結果に基づいて正常糸候補を抽出した画像データＣと欠陥候補を抽出した画像データＤとに分別する画像データ分別部と、
前記画像データＣから画像データＥを作成するマスク画像作成部と、
前記画像データＤから前記画像データＥを除去して画像データＦを取得するマスク画像除去部と、
前記画像データＣと前記画像データＦとを合成して画像データＧを取得する全糸画像作成部と、
前記画像データＡと、前記１つ以上の画像データＸのうち、いずれか２つを演算して画像データＨを取得する画像データ演算部（１）と、
前記画像データＧと前記画像データＨとを演算して画像データＩを取得する画像データ演算部（２）と、
前記画像データＩの特徴量を測定する演算部を含む、中空糸モジュールの検査装置。
【発明の効果】
【００１１】
糸の存在密度の低い中空糸モジュールを撮像して中空糸側面が画像化された場合でも、中空糸側面を検査対象から取り除くことで、検査性能の低下を抑えることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の中空糸モジュールの検査装置の構成を示す図である。
【図２】中空糸モジュールの端面を撮像装置で撮像して得られた撮像画像の模式図である。
【図３】図２の一部を拡大した画像である。
【図４】画像処理装置の処理のフローを示す図である。
【図５】撮像画像の一部を拡大した画像である。
【図６】第１の閾値で２値化処理した結果を示す図である。（画像データＡ）
【図７】第２の閾値で２値化処理した結果を示す図である。（画像データＢ）
【図８】画像データＡから画像データＢを減算した結果である。（画像データＨ）
【図９】短径を求める場合の説明をするための図である。
【図１０】真円度の高い中空部のデータを集めた図である。（画像データＣ）
【図１１】真円度の低い中空部を含む画像である。（画像データＤ）
【図１２】距離マスクの作成方法を示す図である。
【図１３】距離マスクを作成した画像である。（画像データＥ）
【図１４】画像データＤに距離マスクを使用した結果である（画像データＦ）
【図１５】すべての中空部を抽出した画像である。（画像データＧ）
【図１６】画像データＧから画像データＨを減算した結果である。（画像データＩ）
【図１７】中空糸モジュールの判定フローを示した図である。
【図１８】第２の実施形態における画像処理装置の処理のフローを示す図である。
【図１９】撮像画像を第３の閾値で２値化した結果である。（画像データＪ）
【図２０】第３の実施形態における画像処理装置の処理のフローを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
本発明の中空糸モジュールの検査装置の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。
【００１４】
図１に、本発明の中空糸モジュールの検査装置の好適な一形態である、中空糸モジュール検査装置１０の構成図を示す。なお、以下では検査対象となる中空糸モジュールは単に「モジュールＭ」と呼称する。中空糸モジュール検査装置１０は、中空糸モジュール支持装置１０１と、光照射装置１０２、撮像装置１０３、画像処理装置１０４、操作指令装置１０５、表示装置１０６、および移送装置１０７および１０８を備えている。
【００１５】
なお、本発明の中空糸モジュールの検査装置は、モジュールＭの両端面を同時に撮像することで、検査時間を短くすることが好ましい。そのため、中空糸モジュール検査装置１０は、光照射装置１０２、撮像装置１０３、画像処理装置１０４を、２系統ずつ有している。
【００１６】
撮像装置１０３は、符号１０３１および１０３２で示し、画像処理装置１０４は、符号１０４１および１０４２で示した。
【００１７】
また、光照射装置１０２は、光源Ａと光照射部Ｂからなり、一方を、符号１０２Ａ１、１０２Ｂ１で示し、他方を符号１０２Ａ２、１０２Ｂ２で示した。
【００１８】
モジュール支持装置１０１は、ステージ１０１Ａと支持台１０１Ｂを含む。支持台１０１Ｂは、モジュールＭを搭載するもので、モジュールＭの端面の中心を基準に前後及び上下左右に高さと位置を変更できる。これによって、モジュールＭの端面の中心が撮像装置１０３のレンズ１０３Ｌの光学中心軸と平行になるようにモジュールＭの傾きを調整することができる。
【００１９】
撮像装置１０３は、撮像装置１０３１と撮像装置１０３２及びレンズ１０３Ｌ１とレンズ１０３Ｌ２を含む。また、撮像装置１０３１及び１０３２にもモジュールＭの端面の中心を基準に前後及び上下左右に高さと位置を変更できる機構が備えられており、モジュールＭの中心と撮像装置１０３１及び１０３２の中心を合わせることに利用できる。これにより、モジュールＭの外径および円筒の長さが異なる品種毎にも光学中心軸に合致させることができる。
【００２０】
支持台１０１Ｂは、移動可能な形でステージ１０１Ａ上に設置されている。これは検査のためのモジュールＭを移送装置１０７から受け取り、検査後、移送装置１０８に渡すためである。
【００２１】
これをモジュールＭの観点から見ると、以下のような順番で移送が行われる。
【００２２】
まず、モジュールＭの製造工程において、検査前のモジュールＭは、検査の前工程から移送装置１０７で移送されてくる。次に、ステージ１０１Ａ上を移動してきた支持台１０１Ｂに載せられる。支持台１０１Ｂは撮像装置１０３の前までステージ１０１Ａ上を移動する。モジュールＭは、撮像前に上下左右などの位置合わせを行い、撮像と検査が行われる。検査終了後、支持台１０１Ｂが移送装置１０８の位置まで移動する。モジュールＭは移送装置１０８によって次の工程に移送される。
【００２３】
なお、移送装置１０７および１０８は、後述する操作指令装置１０５が出力する移送命令Ｔｒｃ７とＴｒｃ８によって制御される。
【００２４】
光照射装置１０２は、光源１０２Ａと光照射部１０２Ｂより構成される。光源１０２Ａは画像処理装置１０４からの照射指令Ａｃｃにより光量の調整を行う。
【００２５】
画像処理装置１０４は、画像処理装置１０４１と画像処理装置１０４２を含む。
【００２６】
光源１０２Ａは、モジュールＭの端面の撮像時に端面に光を照射するために用いる。光源１０２Ａは、検査対象である中空糸と、樹脂部分のコントラストを高く撮像するために、紫外線領域の波長を含む光を照射可能であることが好ましい。
【００２７】
光照射部１０２Ｂは、光源１０２Ａからの光をモジュールＭの端面に照射する部分である。これにはＬＥＤ照明などが好適に利用できる。なお、光源から光照射部までは光ファイバを用いてもよい。他にも光源と光照射部が一体化した直射ＬＥＤを用いて中空糸モジュールの端面を照射し撮像を実施してもよい。
【００２８】
また、中空糸モジュール検査装置１０では、撮像装置を２系統有しているので、光照射装置も２系統有する。
【００２９】
撮像装置１０３は前記支持装置１０１に搭載したモジュールＭの端面を撮像して画像データを得るためのものである。その構成に特に限定はないが、ＣＣＤ、ＣＭＯＳ等の光電変換器を有することが望ましい。ＣＣＤ、ＣＭＯＳへの結像のためのレンズや鏡筒、絞り、シャッターなどの光学系システムは適宜決められてよい。
【００３０】
光電変換器は、ラインタイプの物でもエリアタイプのものでもどちらでも用いることができる。なお、中空糸モジュール検査装置１０では、撮像装置を２系統有しているので、左右２つの撮像装置１０３１と撮像装置１０３２を有する。
【００３１】
画像処理装置１０４は、検査開始指令Ｆｉｃによって検査を開始する。なお、中空糸モジュール検査装置１０では、画像処理装置１０４を２系統有しているので、左右２つの画像処理装置１０４１と画像処理装置１０４２を有する。具体的には、撮像装置１０３で撮像した画像データを画像処理することで、モジュールＭの端面に見える個々の中空糸の中で、扁平したり、つぶれたりしている中空糸の本数を求める。画像処理装置１０４は、ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ Ｕｎｉｔ）とメモリによって構成され、メモリ中に記憶された処理プログラムによって画像データを処理する。従って、画像処理装置１０４での処理はソフトウェア的な処理が大半となる。しかし、一部の処理をハード的に組んでＬＳＩ化してもよい。なお、画像処理装置１０４の構成および処理内容については詳細を後述する。
【００３２】
操作指令装置１０５は、検査装置１０全体の処理の流れを制御する。人間が１つ１つの処理の結果を見て、次の処理を指示してもよいし、予め決められた手順と判断基準に基づいて操作指令装置１０５自身が処理を制御してもよい。操作指令装置１０５は、移送装置１０７、１０８、画像処理装置１０４１、１０４２と接続されている。また、図示していないが支持装置１０１の支持台１０１Ｂとも接続され、ステージ１０１Ａ上で移動できようにしてもよい。
【００３３】
このような接続状態で、操作指令装置１０５は、移送装置１０７と移送装置１０８にそれぞれ移送指令Ｔｒｃ７およびＴｒｃ８を出力することができる。また、操作指令装置１０５は、画像処理装置１０４１には検査開始指令Ｆｉｃ１を、同様に画像処理装置１０４２には検査開始指令Ｆｉｃ２を送信することができる。
【００３４】
そして、操作指令装置１０５は、画像処理装置１０４からの結果データＤｏｕｔを受け取る。そして、画像処理装置１０４１および１０４２からの結果データであるＤｏｕｔ１と２から、検査対象のモジュールＭが良品であるか欠陥品であるかの判断および検査データを出力することができる。
【００３５】
操作指令装置１０５は、また表示装置１０６と接続されており、個々のモジュールの検査結果や、得られた画像データ、これまで処理したモジュールＭの検査結果などを表示することができる。また、他のコンピュータと接続され、検査結果などのデータを転送できるようにしてもよい。
【００３６】
次に、中空糸モジュール検査装置１０の動作について説明する。なお、動作主体は、操作指令装置１０５が行うものとして説明を行うが、これに限定されるものではない。
【００３７】
中空糸モジュール検査装置１０がスタートすると、操作指令装置１０５の移送指令Ｔｒｃ７によって、まず支持台１０１Ｂが所定の位置まで移動し、移送装置１０７が未検査のモジュールＭを支持台１０１Ｂに載せる。
【００３８】
次に、支持台１０１Ｂがステージ１０１Ａを移動し、撮像装置１０４の前に位置する。そして照射指令ＡｃｃによってモジュールＭの端面に撮像用の光をあて、検査開始指令Ｆｉｃによって検査を開始する。具体的には撮像して画像データを得た後、画像データを処理して検査結果を出力する。検査結果はＤｏｕｔとして画像処理装置１０４から操作指令装置１０５に送信される。検査結果Ｄｏｕｔの内容は、モジュールＭの端面に見える中空糸のうち、扁平やつぶれているものが何本あるかという結果を含む。
【００３９】
操作指令装置１０５は２系統の画像処理装置１０４による検査結果Ｄｏｕｔ１とＤｏｕｔ２を受信し、これらの結果から最終的な判定を行う。最終的な判断とは、検査対象のモジュールＭが良品であるか欠陥品であるかという判断である。
【００４０】
検査が終了したら、支持台１０１Ｂを所定位置まで移動させる。そして、移送指令Ｔｒｃ８が発せられ、移送装置１０８によって検査済のモジュールＭを次の工程に移送する。最後に次のモジュールＭの検査を行うか否かを判断し、継続する場合は最初に戻り、そうでない場合は終了する。
【００４１】
図２は、モジュールＭの端面を撮像装置１０４で撮像して得られた撮像画像を模式的に示したものである。図２には糸束を収めるケースａとケースａ内部に存在する多数の中空糸ｂ及び樹脂部分ｃからなる。
【００４２】
図３は、図２の一部を拡大したものであり、中空糸ｂは主に環状で厚肉状に高い輝度で撮像される肉厚部ｂ１と、その内部に肉厚部ｂ１より低い輝度で撮像される中空部ｂ２から構成される。他にも樹脂部分ｃの中でも特に複数の中空糸ｂで囲まれた領域である間隙部ｃ１や、中空糸ｂの側面部分にあたる中空糸側面ｂ３が含まれている。
【００４３】
この画像において、特許文献１に記載のように中空部ｂ２の形状で欠陥を判断することが効果的であることから、中空部ｂ２の形状を検査対象としている。しかしながら、中空糸側面ｂ３の輝度は、中空部ｂ２の輝度と類似した値になっており、中空糸側面ｂ３が中空部ｂ２と判断されることが問題となっていた。
【００４４】
次に、本発明の中空糸モジュールの検査方法について説明する。
【００４５】
本発明に係る中空糸モジュールの検査方法においては、中空糸モジュールの端面の撮像画像を第１の閾値で２値化して画像データＡを取得する工程があり、
ただし、別途、前記撮像画像から、前記第１の閾値と異なる１つ以上の閾値で２値化して画像データＸを取得する工程があり、前記画像データＸは１つであってもそれ以上であってもよく、
前記画像データＡについては、その特徴量を測定して、その測定結果に基づいて正常糸候補を抽出した画像データＣと欠陥候補を抽出した画像データＤとに分別する工程があり、
前記画像データＣを膨張収縮処理して画像データＥを作成する工程と、
欠陥候補である前記画像データＤから前記画像データＥを除去して画像データＦを取得する工程と、
前記画像データＣと前記画像データＦとを合成した画像データＧを取得する工程と、
前記画像データＡと、前記１つ以上の画像データＸのうち、いずれか２つを演算し画像データＨを取得する工程と、
前記画像データＧと前記画像データＨとを演算し画像データＩを取得する工程と、
前記画像データＩの特徴量を測定する工程、を含む。
【００４６】
上記「前記画像データＡと、前記１つ以上の画像データＸのうち、いずれか２つを演算し画像データＨを取得する工程」において演算に用いられる２つの画像データは、画像データＡと画像データＸの組み合わせでも、２つの異なる閾値で２値化された２つの画像データＸ同士の組み合わせでもよい。
【００４７】
また、この工程において、演算とは、中空糸側面ｂ３を含むノイズを特徴的に抽出することができるものが好ましく用いられる。前記演算には、２つの画像データ間の差分を抽出する演算が好ましく用いられ、その具体例として、２つの画像データ間の減算や排他的論理和などが挙げられる。これらのうち、より簡単な演算であり、したがって、より高速で演算を行うことが可能であることから、２つの画像データ間の減算を行うことが好ましい。よって、画像データＨを取得する工程における演算は、２値化に用いられた閾値がより小さい画像データから、２値化に用いられた閾値がより大きい画像データを減算する演算であることが好ましい。
【００４８】
本発明における上記特徴量とは、正常糸と欠陥を分別するために使用する測定値または計算値を表す。その具体例として、白画素の固まりの面積（＝画素数）やその長径、短径、長径と短径の比などが挙げられる。前記特徴量のうち、今回の検査内容では、これらのうち複数の特徴量を用いて欠陥の特定を行うが、理想的な中空糸の中空部の形状は真円であり、実際の中空糸の中空部の形状の歪みを評価するには、どれだけ真円に近いかを表す指標である真円度を用いることが好ましい。なお、真円度の求め方は後述のとおりである。したがって、本発明の中空糸モジュールの検査方法は、前記画像データＩの特徴量を測定する工程が、画像データＩの真円度を測定する工程を含む工程であることが好ましい。
【００４９】
本発明の中空糸モジュールの検査方法は、以下の第１〜第３の実施形態のいずれかにより実施されることが好ましい。
【００５０】
＜第１の実施形態＞
第１の実施形態について説明する。
【００５１】
第１の実施形態においては、画像データＸの１つが、最初の撮像画像を前記第１の閾値より大きい第２の閾値で２値化して得られる画像データＢである。
【００５２】
すなわち、画像データＨは、画像データＡと画像データＢを演算して取得される。
【００５３】
第１の実施形態における中空糸モジュール検査装置１０の画像処理装置１０４での画像処理フローを図４に示す。また、図５、図６、図７、図８、図１０、図１１、図１３、図１４、図１５、および図１６は、画像処理フローに対応した実際の撮像画像および画像データを示したものである。
【００５４】
まず、撮像装置１０４が図５に示すような撮像画像を取得する（Ｓ２０１）。この時、撮像画像に光源由来の輝度ムラや撮像装置１０４由来のノイズが含まれる場合、ノイズ除去処理を行う（Ｓ２０２）。ノイズ除去処理は、撮像画像にノイズが含まれなければ省略してもよく、その手法はノイズ原因に応じて適宜どのような処理を行なうか判断してよい。
【００５５】
次に、撮像画像に対して２値化処理を行う（Ｓ２０３）。本発明の中空糸モジュールの検査方法は、前記撮像画像を第１の閾値で２値化して画像データＡを取得する工程を含む。２値化処理は、画像データ中の個々の画素データに対して、予め設定された閾値（ここでは第１の閾値）との大小を判定し、黒画素（０）若しくは白画素（１）に書き直す処理である。この場合、背景である樹脂部分ｃを黒画素（０）とし、前景である肉厚部ｂ１を白（１）として予め定めた閾値で２値化を実行する。なお、第１の閾値は、画像データＡにおいて中空糸膜の形状を最も精度よく抽出できることを基準に選択される。
【００５６】
また、検査精度の評価方法は、真の欠陥、誤検出を含んだ中空糸モジュールの端面の画像１００枚の検査を、従来の方法と本発明の方法の両方にて実施し、「従来アルゴリズムに比べて、誤検出数が何％減少するか」を算出・比較することにより評価できる。
【００５７】
図６は、図５の撮像画像に対して２値化処理をした後の画像データＡを示したものである。第１の閾値で２値化して得られた画像データＡに多くのノイズが含まれる場合は、画像データＡに外周部のノイズを除去する処理を実行しておく（Ｓ２０４）。
【００５８】
本発明の中空糸モジュールの検査方法は、前記撮像画像を前記第１の閾値と異なる１つ以上の閾値で２値化して１つ以上の画像データＸを取得する工程を含む。ここで、第１の実施形態においては、前記画像データＸの１つが、前記撮像画像を前記第１の閾値より大きい第２の閾値で２値化して取得される画像データＢである（Ｓ３０１）。
【００５９】
図７は第１の閾値より大きい第２の閾値で２値化して取得した画像データＢを示したものである。肉厚部ｂ１に比べて、中空糸側面ｂ３は輝度値が低いため、第１の閾値に比べて大きい第２の閾値を用いた場合、肉厚部ｂ１にくらべ、中空糸側面ｂ３の白画素は少なくなる。
【００６０】
次に、第１の実施形態においては、前記画像データＨを取得する工程において、前記画像データＡと前記画像データＢを演算して画像データＨを取得する（Ｓ３０２）。図８に演算により取得された画像データＨを示す。この工程における演算は、中空糸側面ｂ３を含むノイズを特徴的に抽出することができる演算であれば演算手法は特に問わない。前記演算には、画像データＡと画像データＢの差分を抽出する演算が好ましく用いられ、その具体例として、画像データＡから画像データＢの減算、画像データＡと画像データＢに対する排他的論理和などが挙げられる。これらのうち、より簡単な演算であり、したがって、より高速で演算を行うことが可能であることから、画像データＡから画像データＢの減算を行うことが好ましい。
【００６１】
図８に、画像データＡから画像データＢを減算して取得された画像データＨを示す。
【００６２】
この画像データＨには、肉厚部ｂ１や中空部ｂ２の一部といったノイズ以外の部分も含まれている場合があるため、必要に応じて画像の前景（白画素の固まり）に対して特徴量測定を実施して、ノイズ以外の部分を消去（Ｓ３０３）しておく。
【００６３】
一方で、本発明の中空糸モジュールの検査方法は、前記画像データＡの特徴量を測定して、その測定結果に基づいて正常糸候補を抽出した画像データＣと欠陥候補を抽出した画像データＤとに分別する工程を含む。
【００６４】
具体的には、画像データＡから白画素の固まり（肉厚部ｂ１）で囲まれた黒画素の固まり（中空部ｂ２）だけを、白黒反転させて白画素として取り出し、この画像データに対して特徴量を測定する（Ｓ２０５）。特徴量の定義や具体例については、上述のとおりである。また、本工程においても複数の特徴量を用いて欠陥の特定を行うが、理想的な中空糸の中空部の形状は真円であり、実際の中空糸の中空部の形状の歪みを評価するには、どれだけ真円に近いかを表す指標である真円度を用いることが好ましい。取出した中空部ｂ２にあたる白画素の固まり個々に対して測定した特徴量のうち、真円度を例にあげて説明する。
【００６５】
本発明において、真円度とは、対象となる白画素の画像の固まりに対して短径を算出し、中空部ｂ２の設計値との比をとることにより算出される値である。
【００６６】
次に短径の測定方法について説明する。図９は中空糸の重心座標を中心として直交座標系で単位角度Δθ＝４５度ごとに粒子の直径を測定したときの測接線Ｄの測定方法の模式図である。単位角度毎に測定した測定値のなかで、
直径の最小値：Ｄｍｉｎ
短径：ＤＳ
とするときに、（１）式のようにＤＳを近似する。
【００６７】
ＤＳ＝Ｄｍｉｎ    （１）
以上より、白画素の固まりの個々のデータ毎に短径ＤＳを求めた後、中空部ｂ２の設計値をＤＲとして、真円度Ｃｒａｔｉｏ（％）は以下のように求められる。
【００６８】
Ｃｒａｔｉｏ（％）＝ＤＳ／ＤＲ×１００    （２）
次に、この特徴量測定の結果から、画像データＡを、それぞれの真円度に応じて画像データＣと画像データＤに分別する。後述するが、この分別処理によって、間隙部ｃ１を除去するためのマスク画像データを作成するので、高い真円度のものだけを選別する（Ｓ２０６）。具体的には真円度が８０％以上の中空部ｂ２（正常糸候補と呼ばれる）だけを集めて抽出した画像データＣを出力する。真円度が非常に高い白画素の固まりは、モジュールＭに組み込まれている中空部ｂ２であると見なせる。この処理によって画像データＡから中空部ｂ２が真円に近い中空糸ｂの中空部ｂ２を抽出した画像データＣとして得る。図１０に画像データＣを示す。
【００６９】
また、画像データＡから画像データＣを抽出した残りの部分、すなわち、画像データＡの、真円度が８０％未満の部分を集めて欠陥候補として抽出した画像データＤを出力する。図１１に画像データＤを示す。
【００７０】
画像データＡには複数の中空糸ｂで囲まれて独立した形状となっている間隙部ｃ１が含まれている。これら間隙部ｃ１は肉厚部ｂ１に囲まれているために中空部抽出処理（Ｓ２０５）によって白画素の固まりとして抽出されてしまう。この間隙部は、真円度の低い中空部ｂ２に形状と似通っている場合があるため、真円度の低い中空糸ｂとして誤判断すると、モジュールＭに存在する欠陥数が増加してしまう。従って、実際には不良品ではない正常な中空糸モジュールＭを欠陥品であると誤判断してしまう原因となる。
【００７１】
そこで、本発明の中空糸モジュールの検査方法は、前記画像データＣを膨張収縮処理して画像データＥを作成する工程と、前記画像データＤから前記画像データＥを除去して画像データＦを取得する工程を含む。この工程では、まず画像データＣについて後述の膨張収縮処理を行うことにより、距離マスクと呼ばれる画像データＥを作成し、次いで、画像データＤから前記画像データＥを除去することにより、画像データＤから中空糸間の間隙部ｃ１を除去する処理を行う（Ｓ２２２）。この処理は以下の原理によって行う。
【００７２】
図１２は画像データＣで抽出した正常糸に基づいて作成するマスクを説明する図である。図１２において、扁平した中空糸の肉厚部ｂ１とその中空部ｂ２が観察される。中空糸の膜厚をＤ１、隣り合う中空糸の中空部ｂ２間の距離をＤ２、つぶれた中空糸を間に挟んだ正常な中空糸の中空部ｂ２間の距離をＤ３とすると、Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３の間には次の関係がある。
【００７３】
Ｄ２≧２×Ｄ１    （３）  
Ｄ３≧４×Ｄ１    （４）
（３）式、（４）式は、扁平した中空部ｂ２が存在する範囲を示す。言い換えると、間隙部ｃ１には（３）式、（４）式を満足しない部分が含まれる。そこで、上記（３）式、（４）式を満足しないものをノイズとして除去する。以下に処理の手順を説明する。
【００７４】
まず、正常糸を抽出した画像データＣに対して膨張収縮処理を行う（Ｓ２３１）。膨張処理とは、２値化された画像データに対して個々の画素データに着目し、その画素データが１であった場合は、その画素の周囲の画素をすべて１にする処理であり、収縮処理は、値が０の画素を膨張させる処理である。
【００７５】
ここでは、Ｄ１の４倍に相当する距離だけ膨張処理を行い、さらにＤ１の２倍に相当する距離だけ収縮処理を実施する。間隙部ｃ１と扁平した中空部ｂ２の違いは、隣接する真円度の高い中空部ｂ２から膜厚分Ｄ１の２倍以上離れているか、若しくは真円度の高い中空部ｂ２同士の間がＤ１の４倍以上離れているか、という点であった。そこで、真円度の高い中空部ｂ２から膜厚の４倍の距離について膨張処理を行うと、中空部ｂ２同士が重複する。真円度の高い中空部ｂ２の中心から膜厚の４倍分以内の距離にある間隙部ｃ１は、この膨張処理で全て埋め尽くされてしまう。しかし、扁平した中空部ｂ２はこの処理では除去できない。
【００７６】
次に膜厚Ｄ１の２倍分だけ収縮させると、真円度の高い中空部ｂ２は膜厚分だけ膨張した画像となる。膨張・収縮は完全に可逆的でないので、収縮したデータでは、間隙部ｃ１は、元の部分とぴったり合わず、真円度の高い中空部ｂ２の膨張収縮データに一部重なる。
【００７７】
このように膨張収縮処理を行った画像データを用いることによって、画像データＤから間隙部ｃ１を削除することができる。この真円度の高い中空部を抽出した画像データＣを膨張収縮した結果は、距離マスクと呼ぶフィルターとなる。実施には画像データＣに対してこの処理を実施し、図１３に示される画像データＥを出力する。この画像データＥと欠陥候補を抽出した画像データＤを重ね合わせ、少しでも重なり合ったら、その部分は間隙部ｃ１であるとして除去する処理を行う（Ｓ２２２）。この処理によって間隙部が除去された画像データＦ（図１４）を得ることができる。
【００７８】
本発明の中空糸モジュールの検査方法は、前記画像データＣと前記画像データＦを合成した画像データＧを取得する工程を含む。具体的には、画像データＦと画像データＣの論理和をとり（Ｓ２０７）、正常糸候補の中空部ｂ２と欠陥候補の中空部ｂ２、中空糸側面ｂ３等を含みうる画像データＧ（図１５）を求める。
【００７９】
本発明の中空糸モジュールの検査方法は、前記画像データＧと前記画像データＨを演算し画像データＩを取得する工程を含む。具体的には、前記画像データＧと、上述の演算で得られた、中空糸側面ｂ３、ケースａ等のノイズを抽出した前記画像データＨを用いて演算を実施し、画像データＩを得る（Ｓ２０８）。この工程における演算は、中空糸側面ｂ３、ケースａ等のノイズを除去することができる演算であればよい。前記演算には、画像データＧと画像データＨの差分を抽出する演算が好ましく用いられ、その具体例として、画像データＧから画像データＨの減算、画像データＧと画像データＨに対する排他的論理和、画像Ｇにおいて、画像データＨで白画素の示される部分だけを黒画素で塗りつぶす演算などが挙げられる。これらのうち、より簡単な演算であり、したがって、より高速で演算を行うことが可能であることから、画像データＧから画像データＨの減算を行うことが好ましい。画像データＧから画像データＨの減算により取得した画像データＩを図１６に示す。
【００８０】
本発明の中空糸モジュールの検査方法は、前記画像データＩの特徴量を測定する工程を含む。この特徴量を測定する工程（Ｓ２０９）については上述のとおりである。画像データＩの特徴量として真円度を測定する場合、得られた中空部ｂ２の真円度測定データについてあらかじめ設定する閾値によって分別を実施する。例えば真円度が７０％以下のものを「扁平欠陥」とし、その中でも真円度が２０％以下になるようなものを「つぶれ欠陥」として分類することができる。最後に撮像画像に「つぶれ欠陥」、「扁平欠陥」の存在する部分をマーキングし検査結果画像として出力し、欠陥判定を行う（Ｓ２１０）。
【００８１】
以上の処理によって検査及び検査データ取得の処理は終了する。
【００８２】
以降の処理について、上述の中空糸モジュール検査装置１０の場合を例に説明する。
【００８３】
上記検査データ取得の処理終了後、操作指令装置１０５に欠陥および処理されたデータが送られる。操作指令装置１０５は、これらのデータを表示装置１０６に映し出すようにしてもよい。
【００８４】
次に、これらの結果に基づいて操作指令装置１０５が行う判定処理について説明する。操作指令装置１０５は、２系統の画像処理装置１０４から、Ｄｏｕｔ１およびＤｏｕｔ２を受け取る。そして、これら２系統からの結果に基づいて最終的な判断を行う。
【００８５】
図１７には、判定処理の詳細なフローを示す。操作指令装置１０５はそれぞれＤｏｕｔ１およびＤｏｕｔ２を受け取ると、それぞれから扁平欠陥およびつぶれ欠陥の本数を取得する。ここでは、扁平欠陥をＮｈ、つぶれ欠陥をＮｔとする。また、画像処理装置１０４１から得た結果には「１」をつけ、画像処理装置１０４２から得た結果には「２」をつける。
【００８６】
検査対象となったモジュールＭは両端で検査を行い、つぶれ欠陥Ｎｔは、Ｎｔ１＋Ｎｔ２で求められ、扁平欠陥Ｎｈは、Ｎｈ１＋Ｎｈ２で求められる。したがって、これらの欠陥にそれぞれ適切な閾値を設定することで良品若しくは欠陥品の判定を行うことが出来る。ここでは、つぶれ欠陥の個数に対して閾値Ｔｔを設定し、扁平欠陥に対して閾値Ｔｈを設定する。そして、つぶれ欠陥Ｎｔおよび扁平欠陥Ｎｈがそれぞれ閾値Ｔｔ、Ｔｈより大きければ欠陥判定し、そうでなければ良品判定をする。最後に検査対象となったモジュールＭのロット番号、Ｄｏｕｔ１および２、そして判定結果を所定の場所に転送する。
【００８７】
以上の処理の流れによって本発明のモジュールＭの検査は終了する。図１に戻って、検査が終了したモジュールＭは、支持台１０１Ｂから移送装置１０８によって次の工程に移送されるのは、すでに説明した通りである。
【００８８】
以上のように、モジュールＭの端面の検査において中空糸側面ｂ３の画像データを抽出する処理を実装し、前記撮像画像から中空糸側面ｂ３を除去した画像に基づいて検査を行うことで真の欠陥である扁平した中空糸ｂを精度よく抽出することができる。
【００８９】
＜第２の実施形態＞
次に、第２の実施形態について説明する。
【００９０】
第２の実施形態においては、画像データＸの１つが、最初の撮像画像を前記第１の閾値より小さい第３の閾値で２値化して得られる画像データＪである。
【００９１】
前記画像データＨを取得する工程が、前記画像データＡと前記画像データＪを演算して画像データＨを取得する工程である中空糸モジュールの検査方法である。
【００９２】
第２の実施形態においてもモジュールＭの端面の画像の撮像に、図１に示される撮像装置を用いることができる。しかし、撮像画像を取得した後は、図１８で示される検査処理フローを用いる点において異なる。
【００９３】
図１８の検査処理フローにおいて、通常の検査処理過程（Ｓ２０１〜Ｓ２０７）は第１の実施形態の検査処理フローである図４で行う処理と同様であるが、中空糸の側面ｂ３等のノイズを抽出する方法が異なる。
【００９４】
具体的には撮像画像を２値化する際に、第１の閾値より小さい第３の閾値を用いて２値化を実行し（Ｓ３０４）画像データＪ（図１９）を作成する。すなわち、第２の実施形態においては、前記画像データＸの１つが、前記撮像画像を前記第１の閾値より小さい第３の閾値で２値化して取得される画像データＪである。第１の閾値に比べ小さい閾値を用いた場合、撮像画像に含まれる中空糸側面ｂ３等のノイズを抽出しやすいという特徴がある。そのため、この画像データＪを後の検査処理に直接用いることはできないが、この画像データＡと画像データJの演算を実施することにより、中空糸側面ｂ３を含むノイズを特徴的に抽出した画像データである画像データＨを取得することができる（Ｓ３０５）。すなわち、第２の実施形態においては、前記画像データＨを取得する工程が、前記画像データＡと前記画像データＪを演算して画像データＨを取得する工程である。この工程における演算は、第１の実施形態の場合と同様、中空糸側面ｂ３を含むノイズを特徴的に抽出することができる演算であれば演算手法は特に問わない。前記演算には、２つの画像データ間の差分を抽出する演算が好ましく用いられ、その具体例として、画像データＪから画像データＡの減算、画像データＡと画像データＪに対する排他的論理和などが挙げられる。これらのうち、より簡単な演算であり、したがって、より高速で演算を行うことが可能であることから、画像データＪから画像データＡの減算を行うことが好ましい。
【００９５】
この画像データＨには肉厚部ｂ１の一部といったノイズ以外の部分も含まれている場合があるため、必要に応じて画像の前景（白画素の固まり）に対して特徴量測定を実施して（Ｓ３０６）、肉厚部ｂ１や中空部ｂ２といったノイズ以外のものを消去しておく。その後の処理は、図４に示される処理と同様である。
【００９６】
生産品種や生産条件によっては中空糸ｂの密度、中空糸側面ｂ３の密度が異なるため、第２の実施形態の方が、第１の実施形態に比べてより多くのノイズ除去の効果が得られる場合がある。また、第３の閾値を第１の閾値に比べより小さく設定することでノイズ除去の効果を高めることができる。しかし、第３の閾値が小さすぎる場合、除去すべきでないノイズを取り除いてしまう場合があるため、第３の閾値は適切に設定する必要がある。
【００９７】
＜第３の実施形態＞
次に、第３の実施形態について説明する。
【００９８】
第３の実施形態においては、画像データＸの１つが、撮像画像を前記第１の閾値より大きい第２の閾値で２値化して得られる画像データＢであり、および画像データＸの他の１つが、前記撮像画像を前記第１の閾値より小さい第３の閾値を用いて２値化して得られる画像データＪである。
【００９９】
前記画像データＨは、前記画像データＢと前記画像データＪとを演算して得られる。
【０１００】
第３の実施形態においてもモジュールＭの端面の画像の撮像に、図１に示される撮像装置を用いることができる。しかし、撮像画像（Ｓ２０１）に対して図２０で示される検査処理フローを用いる点において異なる。
【０１０１】
図２０でのフローにおいて、通常の検査処理過程（Ｓ２０１〜Ｓ２０７）は第１の実施形態の検査処理フローである図４で行う処理と同様であるが、中空糸側面ｂ３等のノイズを抽出する方法が異なる。
【０１０２】
具体的には撮像画像を２値化する際に、第１の閾値より大きい第２の閾値で２値化し（Ｓ３０１）画像データＢを作成すると同時に第１の閾値より小さい第３の閾値を用いて、撮像画像を２値化し（Ｓ３０４）画像データJを作成する。すなわち、第３の実施形態においては、前記画像データＸの１つが、前記撮像画像を前記第１の閾値より大きい第２の閾値で２値化して取得される画像データＢであり、および前記画像データＸの他の１つが、前記撮像画像を前記第１の閾値より小さい第３の閾値を用いて２値化して取得される画像データＪである。
【０１０３】
次に、画像データＢと画像データJの演算を実施することにより画像データＨを取得する（Ｓ３０５）。すなわち、第３の実施形態においては、前記画像データＨを取得する工程が、前記画像データＢと前記画像データＪを演算して画像データＨを取得する工程である。この工程における演算は、第１の実施形態の場合と同様、中空糸側面ｂ３を含むノイズを特徴的に抽出することができる演算であれば演算手法は特に問わない。前記演算には、画像データＢと画像データＪの差分を抽出する演算が好ましく用いられ、その具体例として、画像データＪから画像データＢの減算、画像データＢと画像データＪに対する排他的論理和などが挙げられる。これらのうち、より簡単な演算であり、したがって、より高速で演算を行うことが可能であることから、画像データＪから画像データＢの減算を行う。
【０１０４】
この画像データＨには肉厚部ｂ１の一部といったノイズ以外の部分も含まれている場合があるため、必要に応じて画像の前景（白画素の固まり）に対して特徴量測定を実施して（Ｓ３０６）、肉厚部ｂ１や中空部ｂ２といったノイズ以外のものを消去しておく。
【０１０５】
また、中空糸側面ｂ３等のノイズを含む割合の少ない画像データＢから中空糸側面ｂ３等のノイズの割合が高い画像データＪを減算し画像データＨを作成する（Ｓ３０７）ことで中空糸側面ｂ３等をより抽出しやすくなる場合がある。必要であれば、除去すべきノイズを選別するためこの画像データＨに特徴量測定を行い（Ｓ３０８）、中空糸の肉厚部ｂ１及び中空糸の中空部ｂ２を消去しておく。その後の処理は、図４に示される処理と同様である。
【０１０６】
なお、生産品種や生産条件によっては中空糸ｂの密度、中空糸側面ｂ３の密度が異なるため、第１、第２の実施形態では全てのノイズを除去しきれない場合がある。その場合第３の実施形態を用いて第２の閾値をより大きく、第３の閾値をより小さく選定することでノイズ除去の効果を高くすることができるが、第２の閾値と第３の閾値の差が大きすぎる場合、除去すべきでないノイズを取り除いてしまう場合があるため、第２の閾値、第３の閾値は適切に設定する必要がある。
【０１０７】
＜中空糸モジュールの検査装置＞
本発明の中空糸モジュールの検査装置は、中空糸モジュールの端面に光を照射する手段と、前記端面からの反射光を撮像する手段と、画像処理手段とを備えた中空糸モジュールの検査装置であり、
前記画像処理手段は、
前記撮像手段によって得られた撮像画像を第１の閾値で２値化処理して画像データＡを取得するとともに、前記撮像画像を前記第１の閾値と異なる１つ以上の閾値で２値化処理して１つ以上の画像データＸを取得する２値化処理部と、
前記画像データＡの特徴量を測定し、その測定結果に基づいて正常糸候補を抽出した画像データＣと欠陥候補を抽出した画像データＤとに分別する画像データ分別部と、
前記画像データＣから画像データＥを作成するマスク画像作成部と、
前記画像データＤから前記画像データＥを除去して画像データＦを取得するマスク画像除去部と、
前記画像データＣと前記画像データＦとを合成して画像データＧを取得する全糸画像作成部と、
前記画像データＡと、前記１つ以上の画像データＸのうち、いずれか２つを演算して画像データＨを取得する画像データ演算部（１）と、
前記画像データＧと前記画像データＨとを演算して画像データＩを取得する画像データ演算部（２）と、
前記画像データＩの特徴量を測定する演算部を含む、中空糸モジュールの検査装置である。
【０１０８】
本発明の中空糸モジュール検査装置において、２値化処理部は、撮像手段によって得られた撮像画像を複数の閾値で２値化処理する。例えば、図５に示す撮像画像に対し、第１の閾値で２値化処理を行い、図６に示す画像データＡを取得する。また、第１の閾値と異なる１つ以上の閾値で２値化処理を行い、１つ以上の画像データＸを取得する。具体的には、第１の閾値より大きい第２の閾値で２値化処理を行い図７に示す画像データＢを取得する。また、第１の閾値より小さい第３の閾値で２値化処理を行い図１９に示す画像データＪを取得する。
【０１０９】
画像データ分別部は、図６に示す画像データＡの特徴量測定を行う。具体的には、画像データＡから白画素の固まり（肉厚部ｂ１）で囲まれた黒画素の固まり（中空部ｂ２）だけを、白黒反転させて白画素として取り出し、この画像データに対して特徴量測定を行う。その測定結果から、正常糸候補を抽出した画像データＣ（図１０）と欠陥候補を抽出した画像データＤ（図１１）とに分別する。
【０１１０】
マスク画像作成部は、図１０に示す画像データＣを、膨張収縮処理することにより、距離マスクと呼ばれる画像データＥ（図１３）を作成する。
マスク画像除去部は、図１１に示す画像データＤから図１３に示す画像データＥを除去することにより、画像データＤから中空糸間の間隙部ｃ１を除去する処理を行い、図１４に示す画像データＦを取得する。
【０１１１】
全糸画像作成部は、図１０に示す画像データＣと図１４に示す画像データＦを合成して画像データＧ（図１５）を取得する。具体的には、画像データＦと画像データＣの論理和をとり、すべての中空部ｂ２を抽出した画像データＧ（図１５）を求める。
【０１１２】
画像データ演算部（１）は、図６に示す画像データＡと、１つ以上の画像データＸのうち、いずれか２つを演算して画像データＨ（図８）を取得する。２値化処理部における第２の閾値が第１の閾値が大きい場合には、図７に示す画像データＢが画像データＸに相当し、２値化処理部における第３の閾値が第１の閾値より小さい場合には、図１９に示す画像データＪが画像データＸに相当する。
【０１１３】
画像データ演算部（２）は、図１０に示す画像データＧと図８に示す画像データＨを演算して画像データＩ（図１６）を取得する。具体的には、図１０に示す画像データＧと、上述した画像データ演算部（１）の演算で得られた、中空糸側面ｂ３、ケースａ等のノイズを抽出した画像データＨ（図８）を用いて演算を実施し、画像データＩ（図１６）を得る。
【０１１４】
演算部は、画像データＩの特徴量の測定を行う。
【産業上の利用可能性】
【０１１５】
本発明は中空糸モジュールの自動欠陥検査に利用することができる。
【符号の説明】
【０１１６】
１０  中空糸モジュール検査装置
１０１  モジュール支持装置
１０２  光照射装置（１０２Ａ１、１０２Ｂ１、１０２Ａ２、１０２Ｂ２）
１０３  撮像装置（１０３１、１０３２、１０３Ｌ１、１０３Ｌ２）
１０４  画像処理装置（１０４１、１０４２）
１０５  操作指令装置
１０６  表示装置
１０７、１０８  移送装置
Ｍ  中空糸モジュール
ａ  ケース
ｂ  中空糸
ｃ  樹脂部分
ｂ１  中空糸の肉厚部
ｂ２  中空糸の中空部
ｂ３  中空糸の側面
ｃ１  樹脂部分のうち中空糸に囲まれた間隙として撮像されるもの
【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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図５】
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