(57)【要約】【課題】例えば、時間相関カメラで得られた画像について異常検出を実行する処理領域をより設定しやすい検査システムを得る。【解決手段】実施形態の画像検査システムにあっては、光の強度の周期的な時間変化および空間変化を与える面的な照明部と、時間相関カメラまたはそれと等価な動作をする撮像システムによって得られた複素時間相関画像から振幅画像または位相画像を取得する画像取得部と、複素時間相関画像より、検査対象面の法線ベクトルの分布と対応した特徴であって、周囲との違いおよび参照表面との違いのうち少なくとも一方によって異常を検出する特徴を算出する、演算処理部と、検査対象面の位相画像および振幅画像のうち少なくとも一方に基づいて、検査対象面のそれぞれについて、演算処理部による演算処理の対象である処理領域を決定する処理領域決定部と、を備える。【選択図】図１８
2017101979.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
光の強度の周期的な時間変化および空間変化を与える面的な照明部と、
時間相関カメラまたはそれと等価な動作をする撮像システムによって得られた複素時間相関画像から振幅画像または位相画像を取得する画像取得部と、
前記複素時間相関画像より、検査対象面の法線ベクトルの分布と対応した特徴であって、周囲との違いおよび参照表面との違いのうち少なくとも一方によって異常を検出する特徴を算出する、演算処理部と、
前記検査対象面の前記位相画像および前記振幅画像のうち少なくとも一方に基づいて、前記検査対象面のそれぞれについて、前記演算処理部による演算処理の対象である処理領域を決定する処理領域決定部と、
を備えた検査システム。
【請求項２】
前記処理領域決定部は、前記位相画像および前記振幅画像のうち少なくとも一方の各画素における値と当該画素を代表画素とする参照領域内の他の画素における値との差が所定の閾値よりも小さい領域を、前記処理領域に決定する、請求項１に記載の検査システム。
【請求項３】
前記処理領域決定部は、前記位相画像および前記振幅画像のうち少なくとも一方の各画素を代表画素とする参照領域内の画素における値の分散または標準偏差が所定の範囲内である領域を、前記処理領域に決定する、請求項１に記載の検査システム。
【請求項４】
前記処理領域決定部は、前記位相画像における第一の条件と前記振幅画像における第二の条件とを満たす領域を前記処理領域とする、請求項１〜３のうちいずれか一つに記載の検査システム。
【請求項５】
前記処理領域決定部は、前記位相画像における第一の条件を前記処理領域とする、請求項１〜３のうちいずれか一つに記載の検査システム。
【請求項６】
前記処理領域決定部は、前記処理領域を膨張しかつ縮小することにより補正する、請求項１〜５のうちいずれか一つに記載の検査システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、検査システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、被検査体に光を照射し、当該被検査体の表面からの反射光を画像データとして撮像し、当該画像データの輝度変化等に基づいて、被検査体の異常を検出する技術が提案されている。
【０００３】
その際に被検査体に照射する光の強度を周期的に変化させ、撮像された画像データの輝度変化に基づいて、異常を検出する技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１４−２１２５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
この種の検査システムでは、例えば、被検査体が検査される場所にセットされた状態での位置や姿勢のばらつき等により、演算処理を行う処理領域を固定的に設定し難い場合があった。そこで、例えば、時間相関カメラで得られた画像について異常検出を実行する処理領域をより設定しやすい検査システムが得られれば、有意義である。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
実施形態の検査システムは、光の強度の周期的な時間変化および空間変化を与える面的な照明部と、時間相関カメラまたはそれと等価な動作をする撮像システムによって得られた複素時間相関画像から振幅画像または位相画像を取得する画像取得部と、上記複素時間相関画像より、検査対象面の法線ベクトルの分布と対応した特徴であって、周囲との違いおよび参照表面との違いのうち少なくとも一方によって異常を検出する特徴を算出する、演算処理部と、上記検査対象面の上記位相画像および上記振幅画像のうち少なくとも一方に基づいて、上記検査対象面のそれぞれについて、上記演算処理部による演算処理の対象である処理領域を決定する処理領域決定部と、を備える。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】図１は、第１の実施形態の検査システムの構成例を示した図である。
【図２】図２は、第１の実施形態の時間相関カメラの構成を示したブロック図である。
【図３】図３は、第１の実施形態の時間相関カメラで時系列順に蓄積されたフレームを表した概念図である。
【図４】図４は、第１の実施形態の照明装置が照射する縞パターンの一例を示した図である。
【図５】図５は、第１の実施形態の時間相関カメラによる、被検査体の異常の第１の検出例を示した図である。
【図６】図６は、図５に示される異常が被検査体にある場合に、当該異常に応じて変化する、光の振幅の例を表した図である。
【図７】図７は、第１の実施形態の時間相関カメラによる、被検査体の異常の第２の検出例を示した図である。
【図８】図８は、第１の実施形態の時間相関カメラによる、被検査体の異常の第３の検出例を示した図である。
【図９】図９は、第１の実施形態の照明制御部が照明装置に出力する縞パターンの例を示した図である。
【図１０】図１０は、第１の実施形態のスクリーンを介した後の縞パターンを表した波の形状の例を示した図である。
【図１１】図１１は、第１の実施形態の異常検出処理部における振幅に基づく異常検出処理の手順を示すフローチャートである。
【図１２】図１２は、第１の実施形態の異常検出処理部における、位相に基づく異常検出処理の手順を示すフローチャートである。
【図１３】図１３は、第１の実施形態の異常検出処理部における振幅および強度に基づく異常検出処理の手順を示すフローチャートである。
【図１４】図１４は、第１の実施形態の検査システムにおける被検査体の検査処理の手順を示すフローチャートである。
【図１５】図１５は、変形例２の照明制御部が出力する縞パターンの切り替え例を示した図である。
【図１６】図１６は、変形例２の照明制御部が、異常（欠陥）を含めた表面に縞パターンを照射した例を示した図である。
【図１７】図１７は、ｙ方向に縞パターンを変化させた場合における、異常（欠陥）とスクリーン上の縞パターンの関係を示した図である。
【図１８】図１８は、実施形態における処理領域の設定、および異常検出の手順の一例を示すフローチャートである。
【図１９】図１９は、実施形態における処理候補領域を補正する前の処理候補領域の模式的かつ例示的な図である。
【図２０】図２０は、図１９の処理候補領域に１回目の膨張処理を施した処理候補領域の模式的かつ例示的な図である。
【図２１】図２１は、図２０の処理候補領域に２回目の膨張処理を施した処理候補領域の模式的かつ例示的な図である。
【図２２】図２２は、図２１の処理候補領域に３回目の膨張処理を施した処理候補領域の模式的かつ例示的な図である。
【図２３】図２３は、図２２の処理候補領域に縮小処理を施した処理候補領域の模式的かつ例示的な図である。
【図２４】図２４は、実施形態における代表画素、周辺画素、および参照領域の模式的かつ例示的な図である。
【図２５】図２５は、実施形態において、強度画像、振幅画像、および位相画像について得られた処理候補領域の模式的かつ例示的な図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
（第１の実施形態）
本実施形態の検査システムについて説明する。第１の実施形態の検査システムは、被検査体を検査するために様々な構成を備えている。図１は、本実施形態の検査システムの構成例を示した図である。図１に示されるように、本実施形態の検査システムは、ＰＣ１００と、時間相関カメラ１１０と、照明装置１２０と、スクリーン１３０と、アーム１４０と、を備えている。
【０００９】
アーム１４０は、被検査体１５０を固定するために用いられ、ＰＣ１００からの制御に応じて、時間相関カメラ１１０が撮影可能な被検査体１５０の表面の位置と向きを変化させる。
【００１０】
照明装置１２０は、被検査体１５０に光を照射する装置であって、ＰＣ１００からの縞パターンに従って、照射する光の強度を領域単位で制御できる。さらに、照明装置１２０は、周期的な時間の遷移に従って当該領域単位の光の強度を制御できる。換言すれば、照明装置１２０は、光の強度の周期的な時間変化及び空間変化を与えることができる。なお、具体的な光の強度の制御手法については後述する。
【００１１】
スクリーン１３０は、照明装置１２０から出力された光を拡散させた上で、被検査体１５０に対して面的に光を照射する。本実施形態のスクリーン１３０は、照明装置１２０から入力された周期的な時間変化及び空間変化が与えられた光を、面的に被検査体１５０に照射する。なお、照明装置１２０とスクリーン１３０との間には、集光用のフレネルレンズ等の光学系部品（図示されず）が設けられてもよい。
【００１２】
なお、本実施形態は、照明装置１２０とスクリーン１３０とを組み合わせて、光強度の周期的な時間変化及び空間変化を与える面的な照射部を構成する例について説明するが、このような組み合わせに制限するものではなく、例えば、ＬＥＤを面的に配置したり、大型モニタを配置するなどして、照明部を構成してもよい。
【００１３】
時間相関カメラ１１０は、光学系２１０と、イメージセンサ２２０と、データバッファ２３０と、制御部２４０と、参照信号出力部２５０と、を備えている。図２は、本実施形態の時間相関カメラ１１０の構成を示したブロック図である。
【００１４】
光学系２１０は、撮影レンズ等を含み、時間相関カメラ１１０の外部の被写体（被検査体を含む）からの光束を透過し、その光束により形成される被写体の光学像を結像させる。
【００１５】
イメージセンサ２２０は、光学系２１０を介して入射された光の強弱を光強度信号として画素毎に高速に出力可能なセンサとする。
【００１６】
本実施形態の光強度信号は、検査システムの照明装置１２０が被写体（被検査体を含む）に対して光を照射し、当該被写体からの反射光を、イメージセンサ２２０が受け取ったものである。
【００１７】
イメージセンサ２２０は、例えば従来のものと比べて高速に読み出し可能なセンサであり、行方向（ｘ方向）、列方向（ｙ方向）の２種類の方向に画素が配列された２次元平面状に構成されたものとする。そして、イメージセンサ２２０の各画素を、画素Ｐ（１，１），……，Ｐ（ｉ，ｊ），……，Ｐ（Ｘ，Ｙ）とする（なお、本実施形態の画像サイズをＸ×Ｙとする。）。なお、イメージセンサ２２０の読み出し速度を制限するものではなく、従来と同様であってもよい。
【００１８】
イメージセンサ２２０は、光学系２１０によって透過された、被写体（被検査体を含む）からの光束を受光して光電変換することで、被写体から反射された光の強弱を示した光強度信号（撮影信号）で構成される、２次元平面状のフレームを生成し、制御部２４０に出力する。本実施形態のイメージセンサ２２０は、読み出し可能な単位時間毎に、当該フレームを出力する。
【００１９】
本実施形態の制御部２４０は、例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、及びＲＡＭ等で構成され、ＲＯＭに格納された検査プログラムを実行することで、転送部２４１と、読出部２４２と、強度画像用重畳部２４３と、第１の乗算器２４４と、第１の相関画像用重畳部２４５と、第２の乗算器２４６と、第２の相関画像用重畳部２４７と、画像出力部２４８と、を実現する。なお、ＣＰＵ等で実現することに制限するものではなく、ＦＰＧＡ、またはＡＳＩＣで実現してもよい。
【００２０】
転送部２４１は、イメージセンサ２２０から出力された、光強度信号で構成されたフレームを、データバッファ２３０に、時系列順に蓄積する。
【００２１】
データバッファ２３０は、イメージセンサ２２０から出力された、光強度信号で構成されたフレームを、時系列順に蓄積する。
【００２２】
図３は、本実施形態の時間相関カメラ１１０で時系列順に蓄積されたフレームを表した概念図である。図３に示されるように、本実施形態のデータバッファ２３０には、時刻ｔ（ｔ＝ｔ０，ｔ１，ｔ２，……，ｔｎ）毎の複数の光強度信号Ｇ（１，１，ｔ），……，Ｇ（ｉ，ｊ，ｔ），……，Ｇ（Ｘ，Ｙ，ｔ）の組み合わせで構成された複数のフレームＦｋ（ｋ＝１，２，……，ｎ）が、時系列順に蓄積される。なお、時刻ｔで作成される一枚のフレームは、光強度信号Ｇ（１，１，ｔ），……，Ｇ（ｉ，ｊ，ｔ），……，Ｇ（Ｘ，Ｙ，ｔ）で構成される。
【００２３】
本実施形態の光強度信号（撮像信号）Ｇ（１，１，ｔ），……，Ｇ（ｉ，ｊ，ｔ），……，Ｇ（Ｘ，Ｙ，ｔ）には、フレーム画像Ｆｋ（ｋ＝１，２，……，ｎ）を構成する各画素Ｐ（１，１），……，Ｐ（ｉ，ｊ），……，Ｐ（Ｘ，Ｙ）が対応づけられている。
【００２４】
イメージセンサ２２０から出力されるフレームは、光強度信号のみで構成されており、換言すればモノクロの画像データとも考えることができる。なお、本実施形態は、解像度、感度、及びコスト等を考慮して、イメージセンサ２２０がモノクロの画像データを生成する例について説明するが、イメージセンサ２２０としてモノクロ用のイメージセンサに制限するものではなく、カラー用のイメージセンサを用いてもよい。
【００２５】
図２に戻り、本実施形態の読出部２４２は、データバッファ２３０から、光強度信号Ｇ（１，１，ｔ），……，Ｇ（ｉ，ｊ，ｔ），……，Ｇ（Ｘ，Ｙ，ｔ）をフレーム単位で、時系列順に読み出して、第１の乗算器２４４と、第２の乗算器２４６と、強度画像用重畳部２４３と、に出力する。
【００２６】
本実施形態の時間相関カメラ１１０は、読出部２４２の出力先毎に画像データを生成する。換言すれば、時間相間カメラ１１０は、３種類の画像データを作成する。
【００２７】
本実施形態の時間相関カメラ１１０は、３種類の画像データとして、強度画像データと、２種類の時間相関画像データと、を生成する。なお、本実施形態は、３種類の画像データを生成することに制限するものではなく、強度画像データを生成しない場合や、１種類又は３種類以上の時間相関画像データを生成する場合も考えられる。
【００２８】
本実施形態のイメージセンサ２２０は、上述したように単位時間毎に、光強度信号で構成されたフレームを出力している。しかしながら、通常の画像データを生成するためには、撮影に必要な露光時間分の光強度信号が必要になる。そこで、本実施形態では、強度画像用重畳部２４３が、撮影に必要な露光時間分の複数のフレームを重畳して、強度画像データを生成する。なお、強度画像データの各画素値（光の強度を表す値）Ｇ（ｘ，ｙ）は、以下に示す式（１）から導き出すことができる。なお、露光時間は、ｔ０とｔｎの時間差とする。
【００２９】
【数１】
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【００３０】
これにより、従来のカメラの撮影と同様に、被写体（被検査体を含む）が撮影された強度画像データが生成される。そして、強度画像用重畳部２４３は、生成した強度画像データを、画像出力部２４８に出力する。
【００３１】
時間相関画像データは、時間遷移に応じた光の強弱の変化を示す画像データである。つまり、本実施形態では、時系列順のフレーム毎に、当該フレームに含まれる光強度信号に対して、時間遷移を示した参照信号を乗算し、参照信号と光強度信号と乗算結果である時間相関値で構成された、時間相関値フレームを生成し、複数の時間相関値フレームを重畳することで、時間相関画像データを生成する。
【００３２】
ところで、時間相関画像データを用いて、被検査体の異常を検出するためには、イメージセンサ２２０に入力される光強度信号を、参照信号に同期させて変化させる必要がある。このために、照明装置１２０が、上述したように、スクリーン１３０を介して周期的に時間変化および縞の空間的な移動を与えるような、面的な光の照射を行うこととした。
【００３３】
本実施形態では、２種類の時間相関画像データを生成する。参照信号は、時間遷移を表した信号であればよいが、本実施形態では、複素正弦波ｅ-jωtを用いる。なお、角周波数ω、時刻ｔとする。参照信号を表す複素正弦波ｅ-jωtが、上述した露光時間（換言すれば強度画像データ、時間相関画像を生成するために必要な時間）の一周期と相関をとるように、角周波数ωが設定されるものとする。換言すれば、照明装置１２０およびスクリーン１３０等の照明部によって形成された面的かつ動的な光は、被検査体１５０の表面（反射面）の各位置で第一の周期（時間周期）での時間的な照射強度の変化を与えるとともに、表面に沿った少なくとも一方向に沿った第二の周期（空間周期）での空間的な照射強度の増減分布を与える。この面的な光は、表面で反射される際に、当該表面のスペック（法線ベクトルの分布等）に応じて複素変調される。時間相関カメラ１１０は、表面で複素変調された光を受光し、第一の周期の参照信号を用いて直交検波（直交復調）することにより、複素信号としての時間相関画像データを得る。このような複素時間相関画像データに基づく変復調により、表面の法線ベクトルの分布に対応した特徴を検出することができる。
【００３４】
複素正弦波ｅ-jωtは、ｅ-jωt＝ｃｏｓ（ωｔ）−ｊ・ｓｉｎ（ωｔ）と表すこともできる。従って、時間相関画像データの各画素値Ｃ（ｘ，ｙ）は、以下に示す式（２）から導き出すことができる。
【００３５】
【数２】
2017101979.tif 000004
【００３６】
本実施形態では、式（２）において、実数部を表す画素値Ｃ１（ｘ，ｙ）と、虚数部を表す画素値Ｃ２（ｘ，ｙ）と、に分けて２種類の時間相関画像データを生成する。
【００３７】
このため、参照信号出力部２５０は、第１の乗算器２４４と、第２の乗算器２４６と、に対してそれぞれ異なる参照信号を生成し、出力する。本実施形態の参照信号出力部２５０は、複素正弦波ｅ-ｊωtの実数部に対応する第１の参照信号ｃｏｓωｔを第１の乗算器２４４に出力し、複素正弦波ｅ-jωtの虚数部に対応する第２の参照信号ｓｉｎωｔを第２の乗算器２４６に出力する。このように本実施形態の参照信号出力部２５０は、互いにヒルベルト変換対をなす正弦波および余弦波の時間関数として表される２種類の参照信号を出力する例について説明するが、参照信号は時間関数のような時間遷移に応じて変化する参照信号であればよい。
【００３８】
そして、第１の乗算器２４４は、読出部２４２から入力されたフレーム単位で、当該フレームの光強度信号毎に、参照信号出力部２５０から入力された複素正弦波ｅ-jωtの実数部ｃｏｓωｔを乗算する。
【００３９】
第１の相関画像用重畳部２４５は、撮影に必要な露光時間分の複数のフレームについて、第１の乗算器２４４の乗算結果を画素毎に重畳する処理を行う。これにより、第１の時間相関画像データの各画素値Ｃ１（ｘ，ｙ）が、以下の式（３）から導出される。
【００４０】
【数３】
2017101979.tif 000005
【００４１】
そして、第２の乗算器２４６は、読出部２４２から入力されたフレームの光強度信号に対して、参照信号出力部２５０から入力された複素正弦波ｅ-jωtの虚数部ｓｉｎωｔを乗算する。
【００４２】
第２の相関画像用重畳部２４７は、撮影に必要な露光時間分の複数のフレームについて、第２の乗算器２４６の乗算結果を画素毎に重畳する処理を行う。これにより、第２の時間相関画像データの各画素値Ｃ２（ｘ、ｙ）が、以下の式（４）から導出される。
【００４３】
【数４】
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【００４４】
上述した処理を行うことで、２種類の時間相関画像データ、換言すれば２自由度を有する時間相関画像データを生成できる。
【００４５】
また、本実施形態は、参照信号の種類を制限するものでない。例えば、本実施形態では、複素正弦波ｅ-jωtの実部と虚部の２種類の時間相関画像データを作成するが、光の振幅と、光の位相と、による２種類の画像データを生成してもよい。
【００４６】
なお、本実施形態の時間相関カメラ１１０は、時間相関画像データとして、複数系統分作成可能とする。これにより、例えば複数種類の幅の縞が組み合わされた光が照射された際に、上述した実部と虚部とによる２種類の時間相関画像データを、縞の幅毎に作成可能とする。このために、時間相関カメラ１１０は、２個の乗算器と２個の相関画像用重畳部とからなる組み合わせを、複数系統分備えるとともに、参照信号出力部２５０は、系統毎に適した角周波数ωによる参照信号を出力可能とする。
【００４７】
そして、画像出力部２４８が、２種類の時間相関画像データと、強度画像データと、をＰＣ１００に出力する。これにより、ＰＣ１００が、２種類の時間相関画像データと、強度画像データと、を用いて、被検査体の異常を検出する。そのためには、被写体に対して光を照射する必要がある。
【００４８】
本実施形態の照明装置１２０は、高速に移動する縞パターンを照射する。図４は、本実施形態の照明装置１２０が照射する縞パターンの一例を示した図である。図４に示す例では、縞パターンをｘ方向にスクロール（移動）させている例とする。白い領域が縞に対応した明領域、黒い領域が縞と縞との間に対応した間隔領域（暗領域）である。
【００４９】
本実施形態では、時間相関カメラ１１０が強度画像データ及び時間相関画像データを撮影する露光時間で、照明装置１２０が照射する縞パターンが一周期分移動させる。これにより、照明装置１２０は、光の強度の縞パターンの空間的な移動により光の強度の周期的な時間変化を与える。本実施形態では、図４の縞パターンが一周期分移動する時間を、露光時間と対応させることで、時間相関画像データの各画素には、少なくとも、縞パターン一周期分の光の強度信号に関する情報が埋め込まれる。
【００５０】
図４に示されるように、本実施形態では、照明装置１２０が矩形波に基づく縞パターンを照射する例について説明するが、矩形波以外を用いてもよい。本実施形態では、照明装置１２０がスクリーン１３０を介して照射されることで、矩形波の明暗の境界領域をぼかすことができる。
【００５１】
本実施形態では、照明装置１２０が照射する縞パターンをＡ（１＋cos（ωｔ＋ｋｘ））と表す。すなわち、縞パターンには、複数の縞が反復的に（周期的に）含まれる。なお、被検査体に照射される光の強度は０〜２Ａの間で調整可能とし、光の位相ｋｘとする。ｋは、縞の波数である。ｘは、位相が変化する方向である。
【００５２】
そして、フレームの各画素の光強度信号ｆ（ｘ，ｙ，ｔ）の基本周波数成分は、以下の式（５）として表すことができる。式（５）で示されるように、ｘ方向で縞の明暗が変化する。
【００５３】
ｆ（ｘ，ｙ，ｔ）＝Ａ（１＋ｃｏｓ（ωｔ＋ｋｘ））
＝Ａ＋Ａ／２｛ｅj(ωt+kx)＋ｅ-j(ωt+kx)｝……（５）
【００５４】
式（５）で示されるように、照明装置１２０が照射する縞パターンの強度信号は、複素数として考えることができる。
【００５５】
そして、イメージセンサ２２０には、当該照明装置１２０からの光が被写体（被検査体を含む）から反射して入力される。
【００５６】
したがって、イメージセンサ２２０に入力される光強度信号Ｇ（ｘ，ｙ，ｔ）を、照明装置１２０が照射された際のフレームの各画素の光強度信号ｆ（ｘ，ｙ，ｔ）とできる。そこで、強度画像データを導出するための式（１）に式（５）を代入すると、式（６）を導出できる。なお、位相ｋｘとする。
【００５７】
【数５】
2017101979.tif 000007
【００５８】
式（６）から、強度画像データの各画素には、露光時間Ｔに、照明装置１２０が出力している光の強度の中間値Ａを乗じた値が入力されていることが確認できる。さらに、時間相関画像データを導出するための式（２）に式（５）を代入すると、式（７）を導出できる。なお、ＡＴ／２を振幅とし、ｋｘを位相とする。
【００５９】
【数６】
2017101979.tif 000008
【００６０】
これにより、式（７）で示された複素数で示された時間相関画像データは、上述した２種類の時間相関画像データと置き換えることができる。つまり、上述した実部と虚部とで構成される時間相関画像データには、検査体に照射された光強度変化における位相変化と振幅変化とが含まれている。換言すれば、本実施形態のＰＣ１００は、２種類の時間相関画像データに基づいて、照明装置１２０から照射された光の位相変化と、光の振幅変化と、を検出できる。そこで、本実施形態のＰＣ１００が、時間相関画像データ及び強度画像データに基づいて、画素毎に入る光の振幅を表した振幅画像データと、画素毎に入る光の位相変化を表した位相画像データと、を生成する。
【００６１】
さらに、ＰＣ１００は、生成した振幅画像データと位相画像データとに基づいて、被検査体の異常を検出する。
【００６２】
ところで、被検査体の表面形状に凹凸に基づく異常が生じている場合、被検査体の表面の法線ベクトルの分布には異常に対応した変化が生じている。また、被検査体の表面に光を吸収するような異常が生じている場合、反射した光の強度に変化が生じる。法線ベクトルの分布の変化は、光の位相変化及び振幅変化のうち少なくともいずれか一つとして検出される。そこで、本実施形態では、時間相関画像データ及び強度画像データを用いて、法線ベクトルの分布の変化に対応した、光の位相変化及び振幅変化のうち少なくともいずれか一つを検出する。これにより、表面形状の異常を検出可能となる。次に、被検査体の異常、法線ベクトル、及び光の位相変化又は振幅変化の関係について説明する。
【００６３】
図５は、第１の実施形態の時間相関カメラ１１０による、被検査体の異常の第１の検出例を示した図である。図５に示される例では、被検査体５００に突形状の異常５０１がある状況とする。当該状況においては、異常５０１の点５０２の近傍領域においては、法線ベクトル５２１、５２２、５２３が異なる方向を向いていることを確認できる。そして、当該法線ベクトル５２１、５２２、５２３が異なる方向を向いていることで、異常５０１から反射した光に拡散（例えば、光５１１、５１２、５１３）が生じ、時間相関カメラ１１０のイメージセンサ２２０の任意の画素５３１に入る縞パターンの幅５０３が広くなる。
【００６４】
図６は、図５に示される異常５０１が被検査体５００にある場合に、当該異常に応じて変化する、光の振幅の例を表した図である。図６に示される例では、光の振幅を実部（Ｒｅ）と、虚部（Ｉｍ）に分けて２次元平面上に表している。図６では、図５の光５１１、５１２、５１３に対応する光の振幅６１１、６１２、６１３として示している。そして、光の振幅６１１、６１２、６１３は互いに打ち消し合い、イメージセンサ２２０の当該任意の画素５３１には、振幅６２１の光が入射する。
【００６５】
したがって、図６に示される状況で、検査体５００の異常５０１が撮像された領域で振幅が小さいことが確認できる。換言すれば、振幅変化を示した振幅画像データで、周囲と比べて暗くなっている領域がある場合に、当該領域で光同士の振幅の打ち消し合いが生じていると推測できるため、当該領域に対応する被検査体５００の位置で異常５０１が生じていると判断できる。
【００６６】
本実施形態の検査システムは、図５の異常５０１のように傾きが急峻に変化しているものに限らず、緩やかに変化する異常も検出できる。図７は、第１の実施形態の時間相関カメラ１１０による、被検査体の異常の第２の検出例を示した図である。図７に示される例では、正常な場合は被検査体の表面が平面（換言すれば法線が平行）となるが、被検査体７００に緩やかな勾配７０１が生じた状況とする。このような状況においては、勾配７０１上の法線ベクトル７２１、７２２、７２３も同様に緩やかに変化する。したがって、イメージセンサ２２０に入力する光７１１、７１２、７１３も少しずつずれていく。図７に示される例では、緩やかな勾配７０１のために光の振幅の打ち消し合いは生じないため、図５、図６で表したような光の振幅はほとんど変化しない。しかしながら、本来スクリーン１３０から投影された光が、そのままイメージセンサに平行に入るはずが、緩やかな勾配７０１のために、スクリーン１３０から投影された光が平行の状態でイメージセンサに入らないために、光に位相変化が生じる。従って、光の位相変化について、周囲等との違いを検出することで、図７に示したような緩やかな勾配７０１による異常を検出できる。
【００６７】
また、被検査体の表面形状（換言すれば、被検査体の法線ベクトルの分布）以外にも異常が生じる場合がある。図８は、第１の実施形態の時間相関カメラ１１０による、被検査体の異常の第３の検出例を示した図である。図８に示される例では、被検査体８００に汚れ８０１が付着しているため、照明装置１２０から照射された光が吸収あるいは拡散反射し、時間相関カメラ１１０の、汚れ８０１を撮影している任意の画素領域では光がほとんど強度変化しない例を表している。換言すれば、汚れ８０１を撮影している任意の画素領域では、光強度は位相打ち消しを起こし振動成分がキャンセルされ、ほとんど直流的な明るさになる例を示している。
【００６８】
このような場合、汚れ８０１を撮影している画素領域においては、光の振幅がほとんどないため、振幅画像データを表示した際に、周囲と比べて暗くなる領域が生じる。したがって、当該領域に対応する被検査体８００の位置に、汚れ等の異常８０１があることを推定できる。
【００６９】
このように、本実施形態では、時間相関画像データに基づいて、光の振幅の変化と、光の位相の変化と、を検出することで、被検査体に異常があることを推定できる。
【００７０】
図１に戻り、ＰＣ１００について説明する。ＰＣ１００は、検出システム全体の制御を行う。ＰＣ１００は、アーム制御部１０１と、照明制御部１０２と、制御部１０３と、を備える。
【００７１】
アーム制御部１０１は、被検査体１５０の時間相関カメラ１１０による撮像対象となる表面を変更するために、アーム１４０を制御する。本実施形態では、ＰＣ１００において、被検査体１５０の撮影対象となる表面を複数設定しておく。そして、時間相関カメラ１１０が被検査体１５０の撮影が終了する毎に、アーム制御部１０１が、当該設定に従って、時間相関カメラ１１０が設定された表面を撮影できるように、アーム１４０が被検査体１５０を移動させる。なお、本実施形態は撮影が終了する毎にアーム１４０を移動させ、撮影が開始する前に停止させることを繰り返すことに制限するものではなく、継続的にアーム１４０を駆動させてもよい。なお、アーム１４０は、搬送部、移動部、位置変更部、姿勢変更部等とも称されうる。
【００７２】
照明制御部１０２は、被検査体１５０を検査するために照明装置１２０が照射する縞パターンを出力する。本実施形態の照明制御部１０２は、少なくとも３枚以上の縞パターンを、照明装置１２０に受け渡し、当該縞パターンを露光時間中に切り替えて表示するように照明装置１２０に指示する。
【００７３】
図９は、照明制御部１０２が照明装置１２０に出力する縞パターンの例を示した図である。図９（Ｂ）に示す矩形波に従って、図９（Ａ）に示す黒領域と白領域とが設定された縞パターンが出力されるように、照明制御部１０２が制御を行う。
【００７４】
本実施形態で照射する縞パターン毎の縞の間隔は、検出対象となる異常（欠陥）の大きさに応じて設定されるものとしてここでは詳しい説明を省略する。
【００７５】
また、縞パターンを出力するための矩形波の角周波数ωは、参照信号の角周波数ωと同じ値とする。
【００７６】
図９に示されるように、照明制御部１０２が出力する縞パターンは、矩形波として示すことができるが、スクリーン１３０を介することで、縞パターンの境界領域をぼかす、すなわち、縞パターンにおける明領域（縞の領域）と暗領域（間隔の領域）との境界での光の強度変化を緩やかにする（鈍らせる）ことで、正弦波に近似させることができる。図１０は、スクリーン１３０を介した後の縞パターンを表した波の形状の例を示した図である。図１０に示されるように波の形状が、正弦波に近づくことで、計測精度を向上させることができる。また、縞に明度が多段階に変化するグレー領域を追加したり、グラデーションを与えたりしてもよい。また、カラーの縞を含む縞パターンを用いてもよい。
【００７７】
図１に戻り、制御部１０３は、振幅−位相画像生成部１０４と、異常検出処理部１０５と、を備え、時間相関カメラ１１０から入力された強度画像データと、時間相関画像データと、により、被検査体１５０の検査対象面の法線ベクトルの分布と対応した特徴であって、周囲との違いによって異常を検出する特徴を算出するための処理を行う。なお、本実施形態は、検査を行うために、複素数で示した時間相関画像データ（複素時間相関画像データと称す）の代わりに、複素数相関画像データの実部と虚部とで分けた２種類の時間相関画像データを、時間相関カメラ１１０から受け取る。
【００７８】
振幅−位相画像生成部１０４は、時間相関カメラ１１０から入力された強度画像データと、時間相関画像データと、に基づいて、振幅画像データと、位相画像データと、を生成する。振幅−位相画像生成部１０４は、画像取得部の一例である。
【００７９】
振幅画像データは、画素毎に入る光の振幅を表した画像データとする。位相画像データは、画素毎に入る光の位相を表した画像データとする。
【００８０】
本実施形態は振幅画像データの算出手法を制限するものではないが、例えば、振幅−位相画像生成部１０４は、２種類の時間相関画像データの画素値Ｃ１（ｘ，ｙ）及びＣ２（ｘ，ｙ）から、式（８）を用いて、振幅画像データの各画素値Ｆ（ｘ，ｙ）を導き出せる。
【００８１】
【数７】
2017101979.tif 000009
【００８２】
そして、本実施形態では、振幅画像データの画素値（振幅）と、強度画像データの画素値と、に基づいて、異常が生じている領域があるか否かを判定できる。例えば、強度画像データの画素値（ＡＴ）を２で除算した値と、振幅画像データの振幅（打ち消し合いが生じない場合にはＡＴ／２となる）と、がある程度一致する領域は異常が生じていないと推測できる。一方、一致していない領域については、振幅の打ち消しが生じていると推測できる。なお、具体的な手法については後述する。
【００８３】
同様に、振幅−位相画像生成部１０４は、画素値Ｃ１（ｘ，ｙ）及びＣ２（ｘ，ｙ）から、式（９）を用いて、位相画像データの各画素値Ｐ（ｘ，ｙ）を導き出せる。
【００８４】
【数８】
2017101979.tif 000010
【００８５】
異常検出処理部１０５は、振幅−位相画像生成部１０４により生成された振幅画像データ、及び位相画像データにより、検査対称面の法線ベクトルの分布と対応した特徴であって、周囲との違いによって、被検査体１５０の異常に関連する特徴を検出する。本実施形態では、法線ベクトルの分布に対応した特徴として、複素時間相関画像の振幅の分布を用いた例について説明する。なお、複素時間相関画像の振幅の分布とは、複素時間相関画像の各画素の振幅の分布を示したデータであり、振幅画像データに相当する。異常検出処理部は、演算処理部の一例である。
【００８６】
次に、本実施形態の異常検出処理部１０５における振幅に基づく異常検出処理について説明する。図１１は、本実施形態の異常検出処理部１０５における当該処理の手順を示すフローチャートである。
【００８７】
まず、異常検出処理部１０５は、振幅画像データの各画素に格納された、光の振幅値（を表した画素値）から、当該画素を基準（例えば中心）として、Ｎ×Ｎ領域の平均振幅値を減算し（ステップＳ１１０１）、振幅の平均差分画像データを生成する。振幅の平均差分画像データは、振幅の勾配に対応する。なお、整数Ｎは実施の態様に応じて適切な値が設定されるものとする。
【００８８】
次に、異常検出処理部１０５は、減算により生成された振幅の平均差分画像データに対して、予め定められた振幅の閾値を用いたマスク処理を行う（ステップＳ１１０２）。
【００８９】
さらに、異常検出処理部１０５は、平均差分画像データのマスク領域内について画素毎に標準偏差を算出する（ステップＳ１１０３）。なお、本実施形態では、標準偏差に基づいた手法について説明するが、標準偏差を用いた場合に制限するものではなく、例えば平均値等を用いてもよい。
【００９０】
そして、異常検出処理部１０５は、平均を引いた振幅画素値が−４．５σ（σ：標準偏差）より小さい値の画素を、異常（欠陥）がある領域として検出する（ステップＳ１１０４）。
【００９１】
上述した処理手順により、各画素の振幅値（換言すれば、振幅の分布）から、被検査体の異常を検出できる。しかしながら、本実施形態は、複素時間相関画像の振幅の分布から異常を検出することに制限するものではない。検査対称面の法線ベクトルの分布と対応した特徴として、位相の分布の勾配を用いてもよい。そこで、次に位相の分布の勾配を用いた例について説明する。
【００９２】
次に、本実施形態の異常検出処理部１０５における位相に基づく異常検出処理について説明する。図１２は、本実施形態の異常検出処理部１０５における当該処理の手順を示すフローチャートである。
【００９３】
まず、異常検出処理部１０５は、位相画像データの画素毎の光の位相値（を表した画素値）から、当該画素を基準（例えば中心）として、Ｎ×Ｎ領域の平均位相値を減算し（ステップＳ１２０１）、位相の平均差分画像データを生成する。位相の平均差分画像データは、位相の勾配に対応する。
【００９４】
次に、異常検出処理部１０５は、減算により生成された位相の平均差分画像データの大きさ（絶対値）と、閾値とを比較し、平均差分画像データの大きさが閾値以上となる画素を、異常（欠陥）のある画素として検出する（ステップＳ１２０２）。
【００９５】
このステップＳ１２０２の検出結果により、異常検出処理部１０５は、平均差分画像データの正負、すなわち、画素の位相値と平均位相値との大小関係によって、凹凸を判別することができる（ステップＳ１２０３）。画素の位相値と平均位相値とのどちらが大きい場合に凸となるかは、各部の設定によって変化するが、大小関係が異なると、凹凸が異なる。
【００９６】
なお、他の手法によって得られた位相の分布の勾配から、異常を検出することができる。例えば、異常検出処理部１０５は、別の手法として、正規化された時間相関画像データのＮ×Ｎの領域の平均ベクトルと、正規化された各画素のベクトルとの差の大きさが、閾値よりも大きい場合に、異常（欠陥）がある画素として検出することができる。また、位相の分布の勾配に限られず、位相の分布に対応する情報に基づいて被検査体の異常を検出すればよい。
【００９７】
次に、本実施形態の異常検出処理部１０５における振幅および強度に基づく異常検出処理について説明する。図１３は、本実施形態の異常検出処理部１０５における当該処理の手順を示すフローチャートである。
【００９８】
まず、異常検出処理部１０５は、時間相関画像データと強度画像データとから、各画素について、次の式（１００）を用いて、振幅（を表す画素値）Ｃ（ｘ，ｙ）（式（７）参照）と強度（を表す画素値）Ｇ（ｘ，ｙ）（式（６）参照）との比Ｒ（ｘ，ｙ）を算出する（ステップＳ１３０１）。
【００９９】
Ｒ（ｘ，ｙ）＝Ｃ（ｘ，ｙ）／Ｇ（ｘ，ｙ）……（１００）
【０１００】
次に、異常検出処理部１０５は、比Ｒ（ｘ，ｙ）と閾値とを比較し、比Ｒ（ｘ，ｙ）の値が対応する閾値以下となる画素を、異常（欠陥）のある画素として検出する（ステップＳ１３０２）。また、異常検出処理部１０５は、比Ｒ（ｘ，ｙ）と閾値とを比較し、比Ｒ（ｘ，ｙ）の値が対応する別の閾値以上となる画素を、ムラ（汚れ等）のある画素として検出する（ステップＳ１３０３）。法線ベクトルの分布の異常により、振幅の打ち消し合い（減殺）が顕著となった場合には、強度に比べて振幅がより大きく下がる。一方、法線ベクトルの分布にはそれほどの異常は無いものの被検査体１５０の表面の汚れ等によって光の吸収が顕著となった場合には、振幅に比べて強度がより大きく下がる。よって、異常検出処理部１０５は、ステップＳ１３０２およびステップＳ１３０３による異常種別の検出が可能となる。
【０１０１】
次に、本実施形態の検査システムにおける被検査体の検査処理について説明する。図１４は、本実施形態の検査システムにおける上述した処理の手順を示すフローチャートである。なお、被検査体１５０は、すでにアーム１４０に固定された状態で、検査の初期位置に配置されているものとする。
【０１０２】
本実施形態のＰＣ１００が、照明装置１２０に対して、被検査体を検査するための縞パターンを出力する（ステップＳ１４０１）。
【０１０３】
照明装置１２０は、ＰＣ１００から入力された縞パターンを格納する（ステップＳ１４２１）。そして、照明装置１２０は、格納された縞パターンを、時間遷移に従って変化するように表示する（ステップＳ１４２２）。なお、照明装置１２０が表示を開始する条件は、縞パターンが格納された際に制限するものではなく、例えば検査者が照明装置１２０に対して開始操作を行った際でもよい。
【０１０４】
そして、ＰＣ１００の制御部１０３が、時間相関カメラ１１０に対して、撮影の開始指示を送信する（ステップＳ１４０２）。
【０１０５】
次に、時間相関カメラ１１０が、送信されてきた撮影指示に従って、被検査体１５０を含む領域について撮像を開始する（ステップＳ１４１１）。次に、時間相関カメラ１１０の制御部２４０が、強度画像データと、時間相関画像データと、を生成する（ステップＳ１４１２）。そして、時間相関カメラ１１０の制御部２４０が、強度画像データと、時間相関画像データと、を、ＰＣ１００に出力する（ステップＳ１４１３）。
【０１０６】
ＰＣ１００の制御部１０３は、強度画像データと、時間相関画像データと、を受け取る（ステップＳ１４０３）。そして、振幅−位相画像生成部１０４は、受け取った強度画像データと時間相関画像データとから、振幅画像データと、位相画像データとを生成する（ステップＳ１４０４）。
【０１０７】
そして、異常検出処理部１０５が、振幅画像データと、位相画像データとに基づいて、被検査体の異常検出制御を行う（ステップＳ１４０５）。そして、異常検出処理部１０５は、異常検出結果を、ＰＣ１００が備える（図示しない）表示装置に出力する（ステップＳ１４０６）。
【０１０８】
異常検出結果の出力例としては、強度画像データを表示するとともに、振幅画像データと位相画像データとに基づいて異常が検出された領域に対応する、強度画像データの領域を、検査者が異常を認識できるように装飾表示するなどが考えられる。また、視覚に基づく出力に制限するものではなく、音声等で異常が検出されたことを出力してもよい。
【０１０９】
制御部１０３は、当該被検査体の検査が終了したか否かを判定する（ステップＳ１４０７）。検査が終了していないと判定した場合（ステップＳ１４０７：Ｎｏ）、アーム制御部１０１が、予め定められた設定に従って、次の検査対象となる被検査体の表面が、時間相関カメラ１１０で撮影できるように、アームの移動制御を行う（ステップＳ１４０８）。アームの移動制御が終了した後、制御部１０３が、再び時間相関カメラ１１０に対して、撮影の開始指示を送信する（ステップＳ１４０２）。
【０１１０】
一方、制御部１０３は、当該被検査体の検査が終了したと判定した場合（ステップＳ１４０７：Ｙｅｓ）、終了指示を時間相関カメラ１１０に対して出力し（ステップＳ１４０９）、処理を終了する。
【０１１１】
そして、時間相関カメラ１１０は、終了指示を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ１４１４）。終了指示を受け付けていない場合（ステップＳ１４１４：Ｎｏ）、再びステップＳ１４１１から処理を行う。一方、終了指示を受け付けた場合（ステップＳ１４１４：Ｙｅｓ）、処理を終了する。
【０１１２】
なお、照明装置１２０の終了処理は、検査者が行ってもよいし、他の構成からの指示に従って終了してもよい。
【０１１３】
また、本実施形態では、時間相関カメラ１１０を用いて生成された強度画像データと、時間相関画像データと、を生成する例について説明した。しかしながら、強度画像データと、時間相関画像データと、を生成するために時間相関カメラ１１０を用いることに制限するものではなく、アナログ的な処理で実現可能な時間相関カメラや、それと等価な動作をする撮像システムを用いてもよい。例えば、通常のデジタルスチルカメラが生成した画像データを出力し、情報処理装置が、デジタルスチルカメラが生成した画像データを、フレーム画像データとして用いて参照信号を重畳することで、時間相関画像データを生成してもよいし、イメージセンサ内で光強度信号に参照信号を重畳するようなデジタルカメラを用いて、時間相関画像データを生成してもよい。
【０１１４】
（変形例１）
本実施形態では、周囲との違いに基づいて、異常に関連する特徴を検出する例について説明したが、周囲との違いに基づいて当該特徴を検出することに制限するものではなく、参照形状のデータ（参照データ、例えば、時間相関データや、振幅画像データ、位相画像データ等）との差異に基づいて当該特徴を検出してもよい。この場合、参照データの場合とで、空間位相変調照明（縞パターン）の位置合わせおよび同期が必要となる。
【０１１５】
本変形例では、異常検出処理部１０５が、予め（図示しない）記憶部に記憶された、参照表面から得られた振幅画像データ及び位相画像データと、被検査体１５０の振幅画像データ及び位相画像データと、を比較し、被検査体１５０の表面と参照表面との間で、光の振幅及び光の位相とのうちいずれか一つ以上について所定の基準以上の違いがあるか否かを判定する。
【０１１６】
本変形例は、第１の実施形態と同じ構成の検査システムを用い、参照表面として正常な被検査体の表面を用いる例とする。
【０１１７】
照明装置１２０がスクリーン１３０を介して縞パターンを照射している間に、時間相関カメラ１１０が、正常な被検査体の表面を撮像し、時間相関画像データを生成する。そして、ＰＣ１００が、時間相関カメラ１１０で生成された時間相関画像データを入力し、振幅画像データ及び位相画像データを生成し、ＰＣ１００の図示しない記憶部に振幅画像データ及び位相画像データを記憶させておく。そして、時間相関カメラ１１０が、異常が生じているか否か判定したい被検査体を撮像し、時間相関画像データを生成する。そして、ＰＣ１００が、時間相関画像データから、振幅画像データ及び位相画像データを生成した後、記憶部に記憶されていた、正常な被検査体の振幅画像データ及び位相画像データと比較する。その際に、正常な被検査体の振幅画像データ及び位相画像データと、検査対象の被検査体の振幅画像データ及び位相画像データと、の比較結果を、異常を検出する特徴を示したデータとして出力する。そして、異常を検出する特徴が、当該所定の基準以上の場合に、被検査体１５０に対して異常があると推測できる。
【０１１８】
これにより、本変形例では、正常な被検査体の表面と差異が生じているか否か、換言すれば、被検査体の表面に異常が生じているか否かを判定できる。なお、振幅画像データ及び位相画像データの比較手法は、どのような手法を用いてもよいので、説明を省略する。
【０１１９】
さらに、本変形例では参照表面の違いに基づいて、異常を検出する特徴を示したデータを出力する例について説明したが、参照表面の違いと、第１の実施形態で示した周囲との違いと、を組み合わせて、異常を検出する特徴を算出してもよい。組み合わせる手法は、どのような手法を用いてもよいので、説明を省略する。
【０１２０】
（変形例２）
第１の実施形態では、ｘ方向に縞パターンを動かして、被検査体の異常（欠陥）を検出する例について説明した。しかしながら、ｘ方向に垂直なｙ方向で急峻に法線の分布が変化する異常（欠陥）が被検査体に生じている場合、ｘ方向に縞パターンを動かすよりも、ｙ方向に縞パターンを動かす方が欠陥の検出が容易になる場合がある。そこで、変形例では、ｘ方向に移動する縞パターンと、ｙ方向に移動する縞パターンとを、交互に切り替える例について説明する。
【０１２１】
本変形例の照明制御部１０２は、所定の時間間隔毎に、照明装置１２０に出力する縞パターンを切り替える。これにより、照明装置１２０は、一つの検査対象面に対して、異なる方向に延びた複数の縞パターンを出力する。
【０１２２】
図１５は、本変形例の照明制御部１０２が出力する縞パターンの切り替え例を示した図である。図１５の（Ａ）では、照明制御部１０２は、照明装置１２０が表示する縞パターンをｘ方向に遷移させる。その後、（Ｂ）に示されるように、照明制御部１０２は、照明装置１２０が表示する縞パターンをｙ方向に遷移させる。
【０１２３】
そして、ＰＣ１００の制御部１０３は、図１５の（Ａ）の縞パターン照射から得られた時間相関画像データに基づいて、異常検出を行い、図１５の（Ｂ）の縞パターン照射から得られた時間相関画像データに基づいて、異常検出を行う。
【０１２４】
図１６は、本変形例の照明制御部１０２が、異常（欠陥）１６０１を含めた表面に縞パターンを照射した例を示した図である。図１６に示す例では、異常（欠陥）１６０１が、ｘ方向に延びている。この場合、照明制御部１０２は、ｘ方向に交差するｙ方向、換言すれば異常（欠陥）１６０１の長手方向に交差する方向に縞パターンが移動するように設定する。当該設定により、検出精度を向上させることができる。
【０１２５】
図１７は、ｙ方向、換言すれば欠陥１６０１の長手方向に直交する方向に縞パターンを変化させた場合における、異常（欠陥）１７０１とスクリーン１３０上の縞パターンの関係を示した図である。図１７に示されるように、ｙ方向に幅が狭く、且つ当該ｙ方向に交差するｘ方向を長手方向とする異常（欠陥）１７０１が生じている場合、照明装置１２０から照射された光は、ｘ方向に交差するｙ方向で光の振幅の打ち消しが大きくなる。このため、ＰＣ１００では、ｙ方向に移動させた縞パターンに対応する振幅画像データから、当該異常（欠陥）を検出できる。
【０１２６】
本変形例の検査システムにおいて、被検査体に生じる欠陥の長手方向がランダムな場合には、複数方向（例えば、ｘ方向、及び当該ｘ方向に交差するｙ方向等）で縞パターンを表示することで、欠陥の形状を問わずに当該欠陥の検出が可能となり、異常（欠陥）の検出精度を向上させることができる。また、異常の形状に合わせた縞パターンを投影することで、異常の検出精度を向上させることができる。
【０１２７】
（処理領域の決定）
図１に示されるように、本実施形態では、制御部１０３は、処理領域決定部１０６を有している。処理領域は、異常検出の演算処理を実行する対象となる画像の領域である。処理領域決定部１０６は、複素時間相関画像、具体的には振幅−位相画像生成部１０４によって生成された振幅画像および位相画像のうち少なくとも一方から、所定の演算処理により、処理領域を決定する。異常検出処理部１０５（演算処理部）は、処理領域決定部１０６によって決定された処理領域について、上述した複素時間相関画像に基づく異常検出の演算処理を実行する。本実施形態では、取得された画像のうち、被検査体１５０外の領域や、被検査体１５０内の領域であっても異常検出に適さない領域については、異常検出処理を行わないことで、無駄な演算処理が実行されるのが抑制される。
【０１２８】
図１８には、処理領域の設定、および異常検出の手順の一例が示されている。図１８に示されるように、制御部１０３は、強度画像を取得するとともに、振幅−位相画像生成部１０４は、複素時間相関画像を生成する（Ｓ１）。
【０１２９】
次に、処理領域決定部１０６は、強度画像に基づいて、処理候補領域を取得する（Ｓ２）。このＳ２において、処理領域決定部１０６は、例えば、強度画像における各画素の強度と所定の閾値とを比較することにより、強度が所定の閾値以上である画素を処理候補領域とし、強度が閾値よりも低い画素は、処理候補領域としない。すなわち、処理領域決定部１０６は、強度画像に対する二値化処理により、処理候補領域を取得することができる。ただし、これは一例であり、処理領域決定部１０６による処理候補領域の取得は、二値化処理には限定されない。なお、処理候補領域の補正は、換言すれば、処理領域の補正である。
【０１３０】
次に、処理領域決定部１０６は、Ｓ２で得られた処理候補領域を補正する（Ｓ３）。このＳ３での、処理領域決定部１０６による処理候補領域の補正処理の一例が、図１９〜２３が参照されながら説明される。図１９は、二値化された強度画像、すなわち処理候補領域Ａｃの一例である。図２０は、図１９の処理候補領域Ａｃに１回目の膨張処理を施した処理候補領域Ａｅ１の一例である。図２１は、図２０の処理候補領域Ａｅ１に２回目の膨張処理を施した処理候補領域Ａｅ２の一例である。図２２は、図２１の処理候補領域Ａｅ２に３回目の膨張処理を施した処理候補領域Ａｅ３の一例である。なお、図１９〜２２では、膨張処理によっても処理候補領域Ａｃに含まれない画素、すなわち、処理候補領域Ａｃに含まれていない状態が変化しない画素の図示は、省略されている。
【０１３１】
膨張処理は、例えば、処理候補領域Ａｃに含まれている各画素Ｐ１の周囲に隣接した８個の画素のうち、処理候補領域Ａｃ（Ａｅ１，Ａｅ２，Ａｅ３、以下、単にＡｃと記す）に含まれていない画素Ｐ２を、処理候補領域Ａｃに含まれる画素Ｐ１に変更する処理である。処理領域決定部１０６は、処理候補領域Ａｃに含まれている各画素Ｐ１の周囲に隣接した８個の画素のうち、既に処理候補領域Ａｃに含まれている画素Ｐ１については、処理候補画像領域Ａｃに含まれたままにする。図１９〜２２を参照すれば、このような処理が３回繰り返されると、処理候補領域Ａｃから、図１９に示されるような凹部Ｄが消滅することが、理解できよう。また、取得された強度画像中に不図示の穴があいていた場合、すなわち画素Ｐ２のかたまりがあった場合、このような処理によって穴が埋まることが、類推できよう。
【０１３２】
処理領域決定部１０６は、Ｓ３において、上述した膨張処理を行った後、縮小処理を行う。図２３は、図２２の処理候補画像Ａｃに３回の縮小処理を施した処理候補領域Ａｄの一例である。
【０１３３】
縮小処理は、例えば、処理候補領域Ａｃ（Ａｅ３、以下、単にＡｃと記す）に含まれていない画素Ｐ２の周囲に隣接した８個の画素のうち、処理候補領域Ａｃに含まれている画素Ｐ１を、処理候補領域Ａｃに含まれない画素Ｐ２に変更する処理である。処理領域決定部１０６は、処理候補領域Ａｃに含まれない各画素の周囲に隣接した８個の画素のうち、既に処理候補領域Ａｃに含まれていない画素については、処理候補画像領域Ａｃに含まれないままにする。
【０１３４】
本実施形態では、縮小処理の回数は、膨張処理の回数と同じである。よって、凹部Ｄや穴は埋まるものの、凹部Ｄや穴以外の部分は、拡張されない。なお、図１９〜２３には、膨張および収縮の回数がいずれも３回である場合が例示されたが、回数は３回には限定されない。また、膨張処理の回数と縮小処理の回数とは異なってもよい。また、本実施形態では、膨張処理では１画素ずつ膨張したが、複数画素ずつ膨張してもよいし、縮小処理は１画素ずつ縮小したが、複数画素ずつ縮小してもよい。また、ここでの膨張処理および収縮処理は、処理領域、すなわち撮像画像中、この場合は強度画像中において、検査対象となる範囲を決めるものであって、不良箇所を穴埋めする処理では無い。
【０１３５】
二値化された強度画像によって、処理領域を決定するだけでは、例えば、被検査体の端部に欠損が生じているような場合にあっては、当該欠損部位がそのまま処理領域の境界となってしまい、画素の値に基づく異常の検出ができなくなってしまう虞がある。この点、本実施形態によれば、被検査体の端部に欠損が生じていたような場合にあっては、当該欠損を埋めた処理領域が得られるので、例えば、画素の値の差等による欠損の検出が可能になるという効果が得られる。
【０１３６】
図１８のＳ３の後、処理領域決定部１０６は、複素時間相関画像に基づいて、処理領域を決定する（Ｓ４）。このＳ４において、処理領域決定部１０６は、図２４に例示されるように、例えば、各画素（代表画素Ｐｒ、中心画素）について、当該代表画素Ｐｒと当該代表画素Ｐｒの周囲の複数の画素（周辺画素Ｐｓ）とで構成される参照領域Ａｒにおいて、当該参照領域Ａｒ内の複数の画素Ｐｒ，Ｐｓの振幅値のばらつきが所定の閾値よりも大きい場合は、当該代表画素Ｐｒを、処理候補領域から除外することができる。換言すれば、処理領域決定部１０６は、各画素（代表画素Ｐｒ）について、代表画素Ｐｒの振幅値と、参照領域Ａｒ内の他の画素（周辺画素Ｐｓ）の振幅値との差が所定の閾値以内、あるいは当該閾値より小さい場合に、当該代表画素Ｐｒを、処理候補領域とすることができる。具体的には、処理領域決定部１０６は、例えば、複数の周辺画素Ｐｓとの振幅値の差が全て閾値より小さい場合に、当該代表画素Ｐｒを、処理候補領域とする。このように、処理領域決定部１０６は、代表画素Ｐｒと周辺画素Ｐｓとの振幅値の差分に基づいて、比較的簡単な演算処理によって、処理候補領域を決定することができる。なお、参照領域Ａｒの大きさや範囲（形状）は、図２４の例には限定されない。
【０１３７】
また、図１８のＳ４において、処理領域決定部１０６は、例えば、各画素（代表画素Ｐｒ）について、参照領域Ａｒ内での振幅値の分散あるいは標準偏差が所定の範囲内である場合、一例としては、分散が３６程度、あるいは、標準偏差が６程度である場合に、当該代表画素Ｐｒを、処理候補領域として決定することができる。当該分散あるいは標準偏差の範囲を満たすことが、第二の条件を満たすことに相当する。このように、処理領域決定部１０６は、振幅値のばらつき度合いに基づいて処理候補領域を決定することにより、振幅値が大きく変化する部分を、処理領域の境界とすることができる。
【０１３８】
また、図１８のＳ４において、処理領域決定部１０６は、例えば、各画素における参照領域内での位相値のばらつきに基づいて、処理領域を決定することができる。すなわち、処理領域決定部１０６は、例えば、振幅値の場合と同様に、代表画素と周辺画素との位相値の差が所定の閾値よりも小さい場合に、当該代表画素を処理候補領域とすることができる。このように、処理領域決定部１０６は、代表画素Ｐｒと周辺画素Ｐｓとの位相値の差分に基づいて、比較的簡単な演算処理によって、処理候補領域を決定することができる。
【０１３９】
また、図１８のＳ４において、処理領域決定部１０６は、例えば、各画素（代表画素Ｐｒ）について、参照領域Ａｒ内での位相値の分散あるいは標準偏差が所定の範囲内である場合、一例としては、分散が０．０２以上０．０６以下、あるいは、標準偏差が０．１４以上０．２４以下である場合に、当該代表画素Ｐｒを、処理領域として決定することができる。当該分散あるいは標準偏差の範囲を満たすことが、第一の条件を満たすことに相当する。このように、処理領域決定部１０６は、位相値のばらつき度合いに基づいて処理候補領域を決定することにより、位相値が大きく変化する部分を、処理領域の境界とすることができる。なお、振幅画像に対する分散あるいは標準偏差の範囲と、位相画像に対する分散あるいは標準偏差の範囲とは、同じであってもよいし、異なってもよい。また、位相値の演算に関しては、位相値が０あるいは２πの近傍では、２πの差をキャンセルする演算処理が含まれうる。また、位相画像に対する演算に替えて、位相画像にラプラシアンフィルタを作用させた画像に対して演算を行ってもよい。
【０１４０】
さらに、処理領域決定部１０６は、振幅画像あるいは位相画像から決定した処理候補領域について、上述した膨張処理および収縮処理を実行してもよい。なお、ここでも、膨張処理および収縮処理は、処理領域、すなわち撮像画像中、この場合は振幅画像あるいは位相画像中において、検査対象となる範囲を決めるものであって、不良箇所を穴埋めする処理では無い。
【０１４１】
図２５には、一つの被検査体の撮像画像から得られた強度画像、振幅画像、および位相画像に関し、強度画像から所定の条件によって得られた処理候補領域Ａｃ、振幅画像から所定の条件（第二の条件）によって得られた処理候補領域Ａａ、および位相画像から所定の条件（第一の条件）によって得られた処理候補領域Ａｐが、重ねて示されている。発明者らの鋭意研究により、図２５に例示されるように、
（１）強度画像から得られた処理候補領域Ａｃ、振幅画像から得られた処理候補領域Ａａ、および位相画像から得られた処理候補領域Ａｐは、それぞれ形状および大きさが異なる。
（２）位相画像から得られた処理候補領域Ａｐは、振幅画像から得られた処理候補領域Ａａよりも狭くなる傾向にあり、振幅画像から得られた処理候補領域Ａａは、強度画像から得られた処理候補領域Ａｃよりも狭くなる傾向にある。
【０１４２】
そこで、図１８のＳ４において、処理領域決定部１０６は、例えば、以下の［１］または［２］の領域を、処理領域とすることができる。
［１］強度画像から得られた処理候補領域Ａｃ、振幅画像から得られた処理候補領域Ａａ、および位相画像から得られた処理候補領域Ａｐが重なる領域（ＡＮＤ条件）
［２］位相画像から得られた処理候補領域Ａｐ
上記［１］の場合、処理候補領域Ａｃ、処理候補領域Ａａ、および処理候補領域Ａｐの全てに含まれる画素が、処理領域に含まれる。上記［１］によれば、強度画像による異常検査、振幅画像による異常検査、および位相画像による異常検査について、一定の信頼性が確保されやすい。上記［２］の場合、処理候補領域Ａｐに含まれる画素が、処理領域となる。上記［２］によれば、一定の信頼性が確保されやすいとともに、処理領域を決定するプロセスを簡略化でき、処理時間の短縮、演算負荷の軽減という効果が得られる。
【０１４３】
また、処理領域決定部１０６は、例えば、以下の［３］や［４］の領域を、処理領域としてもよい。
［３］強度画像から得られた処理候補領域Ａｃ、振幅画像から得られた処理候補領域Ａａ、および位相画像から得られた処理候補領域Ａｐのうち、一つの処理候補領域に含まれ、他の処理候補領域に含まれない領域
［４］強度画像から得られた処理候補領域Ａｃ、振幅画像から得られた処理候補領域Ａａ、および位相画像から得られた処理候補領域Ａｐのうち少なくともいずれか一つ（ＯＲ条件）
なお、［３］の領域は、具体的には、例えば、処理候補領域Ａａには含まれるものの、処理候補領域Ａｐには含まれない領域（差分領域）等である。
また、処理領域決定部１０６は、上記［１］〜［４］等により、異なる複数の処理領域を決定することができる。
【０１４４】
図１８のＳ４の後、異常検出処理部１０５は、Ｓ４において処理領域決定部１０６が決定した処理領域、例えば図２５の処理領域Ａｏ（＝位相画像に基づく処理候補領域Ａｐ）について、強度画像、振幅画像、および位相画像に対し、上述した異常検出の演算を実行する（Ｓ５）。すなわち、本実施形態によれば、図２５の例のように、処理領域Ａｏが位相画像に基づく処理候補領域Ａｐ（処理領域）であった場合にあっても、位相画像に対する異常検出の演算のみならず、強度画像に対する異常検出の演算、および振幅画像に対する異常検出の演算についても、当該位相画像に基づく処理候補領域Ａｐ（処理領域Ａｏ）に対して実行される。
【０１４５】
また、Ｓ４において、処理領域決定部１０６が、異なる複数の処理領域Ａｏを決定した場合、異常検出処理部１０５は、Ｓ５において、異なる複数の処理領域Ａｏのそれぞれについて、別個の異常検出処理を行うことができる。これにより、例えば、各処理領域Ａｏに対応した異常検出のロジックによって、より精度良く異常を検出することが可能となる。
【０１４６】
上述した実施形態のＰＣ１００で実行される検査プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供される。
【０１４７】
また、上述した実施形態のＰＣ１００で実行される検査プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また、上述した実施形態のＰＣ１００で実行される検査プログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成してもよい。
【０１４８】
本発明のいくつかの実施形態及び変形例を説明したが、これらの実施形態及び変形例は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態及び変形例は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形例は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。上述した処理領域の決定手順は、一例であって、順番や処理の対象とする画像を変更して実施することも可能である。
【符号の説明】
【０１４９】
１０４…振幅−位相画像生成部（画像取得部）、１０５，１０５ａ…異常検出処理部（演算処理部）、１０６…処理領域決定部、１１０…時間相関カメラ、１２０…照明装置（照明部）、１３０…スクリーン（照明部）、Ａａ…（振幅画像に基づく）処理候補領域（処理領域）、Ａｃ…（強度画像に基づく）処理候補領域（処理領域）、Ａｏ…処理領域、Ａｐ…（位相画像に基づく）処理候補領域（処理領域）、Ａｒ…参照領域、Ｐｒ…代表画素、Ｐｓ…周辺画素（他の画素）。
【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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【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２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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