(57)【要約】【課題】誤判定を低減させることが可能な欠陥検出方法を提供すること。【解決手段】本発明にかかる欠陥検出方法は、複数の良品の同一部位を撮影した複数の良品画像のそれぞれにおいて、画素毎にこの画素を含む領域の平均輝度値を算出し、算出した結果に応じて領域を画定する。次に、画素毎に、対応する領域の平均輝度値の分布状態から許容範囲を決定する。さらに、検査対象物の画像の画素毎に、検査対象物の画像における領域の平均輝度値が許容範囲から外れるか否か判定する。続いて平均輝度値が許容範囲から外れた領域に含まれる回数が、所定の基準値を超える画素を欠陥候補として抽出する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の良品の同一部位を撮影した複数の良品画像のそれぞれにおいて、画素毎に当該画素を含む領域の平均輝度値を算出し、算出した結果に応じて前記領域を画定するステップと、
前記画素毎に、対応する前記領域の前記平均輝度値の分布状態から許容範囲を決定するステップと、
検査対象物の画像の画素毎に、前記検査対象物の画像における前記領域の前記平均輝度値が前記許容範囲から外れるか否か判定するステップと、
前記平均輝度値が前記許容範囲から外れた前記領域に含まれる回数が、所定の基準値を超える画素を欠陥候補として抽出するステップと、を備える、
欠陥検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、欠陥検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
鍛造製品などの表面に発生するクラックやシミ、加工製品の不都合な凹凸、欠け、破れなどを検査する手段として目視検査を行うことがある。このとき検査員は良品と異なるものが現れたときに違和感を覚え、これが許容範囲内か否かを適宜判断するという知見を持ち合わせている。
【０００３】
このような知見を機械的に判断できるようにして作業の効率化を図ることが提案されている。例えば、特許文献１によると以下の欠陥検出方法が提案されている。すなわち、検査対象画像を複数の領域に分割した後、各領域に含まれる画素の輝度値を平均して分割画像を作成し（すなわち低解像度化し）、一つの領域の輝度と周囲の領域の輝度とを比較して欠陥候補領域を抽出する、というものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１３−１８５８６２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来技術である特許文献１に記載の方法では、微小な傷、コントラストの低い傷などを検出することが可能となるが、刻印や形状由来の陰影などの良品特徴を過抽出する問題がある。例えば、製品ごとに番号を刻印する場合に刻印の文字や配置は製品毎に微妙に異なる。また、鍛造製品等をショットブラストした肌による凹凸陰影は良品同志でも製品ごとに異なる。このような表面の凹凸は製品毎に異なるため一つの良品サンプルと比較することができない。
【０００６】
本発明は、このような問題を解決するためになされたものであり、誤判定を低減させることが可能な欠陥検出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】
本発明にかかる欠陥検出方法は、複数の良品の同一部位を撮影した複数の良品画像のそれぞれにおいて、画素毎に当該画素を含む領域の平均輝度値を算出し、算出した結果に応じて前記領域を画定するステップと、前記画素毎に、対応する前記領域の前記平均輝度値の分布状態から許容範囲を決定するステップと、検査対象物の画像の画素毎に、前記検査対象物の画像における前記領域の前記平均輝度値が前記許容範囲から外れるか否か判定するステップと、前記平均輝度値が前記許容範囲から外れた前記領域に含まれる回数が、所定の基準値を超える画素を欠陥候補として抽出するステップと、を備える。
【発明の効果】
【０００８】
本発明により、誤判定を低減させることが可能な欠陥検出方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施の形態にかかる欠陥検出方法を実現するための装置の構成を示す図である。
【図２】実施の形態にかかる欠陥検出方法における画像処理の定義を説明する図である。
【図３】実施の形態にかかる欠陥検出方法の学習段階の処理を説明するフローチャートである。
【図４】実施の形態にかかる欠陥検出方法の検査段階の処理を説明するフローチャートである。
【図５】学習段階における良品画像を取得する処理を説明する図である。
【図６】学習段階におけるブロックの平均輝度値を算出する処理を説明するための図である。
【図７】学習段階における平均輝度値の分布について説明をするための図である。
【図８】学習段階におけるブロックサイズ及びブロック位置の画定を説明するための図である。
【図９】学習段階における画素のモデル化を説明するための図である。
【図１０】検査段階における画素の輝度値を参照する処理を説明するための図である。
【図１１】検査段階における投票処理を説明するための図である。
【図１２】検査結果を説明するための図である。
【図１３】実施の形態にかかる欠陥検出方法を用いた検査例を示す図である。
【図１４】実施の形態にかかる欠陥検出方法を用いた検査例を示す図である。
【図１５】実施の形態にかかる欠陥検出方法を用いた検査例を示す図である。
【図１６】実施の形態にかかる欠陥検出方法を用いた検査例を示す図である。
【図１７】実施の形態にかかる欠陥検出方法を用いた検査例を示す図である。
【図１８】実施の形態にかかる欠陥検出方法を用いた検査例を示す図である。
【図１９】実施の形態にかかる欠陥検出方法を用いた検査例を示す図である。
【図２０】実施の形態にかかる欠陥検出方法を用いた検査例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
実施の形態
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。
【００１１】
図１は、実施の形態にかかる欠陥検出方法を実現するための装置（欠陥検査装置）の構成を示す図である。欠陥検査装置１０は、撮像部１１、ＰＣ１２、照明部１３を備えている。撮像部１１は、検査対象物を撮影して、画像を生成する。撮像部１１としては、ＣＣＤ等の撮像素子を備えるカメラ等を用いることができる。撮像部１１で撮影する際に、必要に応じて照明部１３にて検査対象物を照射する。撮像部１１で撮影された画像は、ＰＣ１２に取り込まれる。ＰＣ１２は取り込んだ画像を基に後述する処理によって欠陥候補の抽出を実行する。
【００１２】
次に、画像処理の前提となる定義について図２を参照して説明する。サンプル画像２０は欠陥検査装置１０によって取り込まれた画像の例示である。範囲２１はサンプル画像の内、欠陥の判定を行う範囲である。サンプル画像２０と範囲２１の外形は重なっていても良い。図１で示した欠陥検査装置１０を構成する機器で撮影又は表示する画像は、横方向（ｘ方向）と縦方向（ｙ方向）に格子状に画素が配列されている。この場合は、サンプル画像２０の内、範囲２１の内側の画像について検査が行われる。範囲２１はｘ方向がｐ個に分割されており、ｙ方向がｑ個に分割されている。例えば、ｘ方向にｉ番目、ｙ方向にｊ番目の画素をＰｘ（ｉ，ｊ）と呼ぶ。図２に例示するサンプル画像２０の場合は、検査対象画素がＰｘ（１，１）からＰｘ（ｐ，ｑ）まで存在する。
【００１３】
本実施の形態にかかる説明においては、繋がった２画素以上の領域（つまり、対象画素を含む領域）をブロックと呼ぶことにする。従って、例えば、図２に例示したブロック２２の場合、ブロックサイズが２×２画素のように設定されている。ブロック内に対象画素が必ず含まれる。図２に例示するブロック２２は、対象画素２３のブロックに相当する。
【００１４】
また、本実施の形態にかかる説明において、対象画素に対するブロックの相対的な位置をブロック位置と呼ぶことにする。従って、ブロック位置の初期設定は、対象画素が必ず含まれる所定の位置で設定される。図２に例示するブロック２２のブロック位置は、対象画素２３との相対位置によって決定される。
【００１５】
以上の定義を前提として、本実施の形態にかかる欠陥検出方法について説明する。本実施の形態にかかる欠陥検出方法は、学習段階と検査段階に大別される。初めに学習段階の処理について図３及び図５〜図９を参照して詳しく説明する。
【００１６】
図３は学習段階の処理を説明するフローチャートである。学習段階では、複数の良品の同一部位を撮影した複数の良品画像を取り込み、検査段階において使用するための許容範囲を決定する。以下に各処理について具体的に説明する。
【００１７】
まず欠陥検査装置１０は複数の良品の同一部位を撮影した複数の良品画像を取得する（Ｓ１０１）。図５においてステップＳ１０１を具体的に例示する。図５は学習段階における良品画像を取得する処理を説明した図である。ｘおよびｙは製品の平面位置を表す。ｔは時間を概念的に表す。例示するサンプル画像２０は、例えば複数製造された鍛造品等の内、ある良品の所定の部位についての画像である。本実施の形態では、複数の良品サンプルの同じ部位の画像をサンプル画像（良品画像）２０として、全部でｎ個取得している。
【００１８】
次に図３に戻ると、欠陥検査装置１０はステップＳ１０１に続き、画面内の検査範囲の対象画素それぞれについて、画素ごとのブロックサイズ及びブロック位置を設定する（Ｓ１０２）。画素ごとのブロックサイズ及びブロック位置は、例えば、初期設定値として所定の値を予め決めておくことができる。製品や部位ごとに異なる初期値を用いることもできる。
【００１９】
次に、開始画素を決定する（Ｓ１０３）。例えば、図２で例示したサンプル画像２０の場合は、開始画素をＰｘ（１，１）とすることができる。
【００２０】
次に、欠陥検査装置１０は対象画素における各ブロックの平均輝度値を算出する（Ｓ１０４）。図６は、ブロックの平均輝度値を算出する処理について説明した図である。図６ではサンプル画像２０のブロック２２及びブロック２２に相当するその他のサンプル画像のブロックを範囲６１に示している。欠陥検査装置１０は複数のサンプル画像に亘る全てのブロック（つまり、範囲６１に存在するブロック）について、各ブロック内の平均輝度値をそれぞれ算出する。平均輝度値の算出方法は、ガウス平均、移動平均、相加平均などを用いる。
【００２１】
次に、欠陥検査装置１０はステップＳ１０４で算出した各ブロックの平均輝度値を集計し、平均輝度値の分布を算出する（Ｓ１０５）。例えば、横軸を輝度値とし、縦軸を頻度としてグラフを作成することができる。
【００２２】
次に、欠陥検査装置１０はその分布状態がモデル化可能か否か判定する（Ｓ１０６）。モデル化可能な場合、とは、平均輝度値の分布を検査段階において欠陥候補か否かの判定に用いることができる場合をいう。図７は平均輝度値の分布について説明をするための図である。図７（ａ）に示す輝度値分布は、広く分散しており、欠陥検査のモデルとして適当とは言えない。そこでこのような結果となった場合（Ｓ１０６：Ｎｏ）は、ブロックサイズ又はブロック位置を再設定するステップ（Ｓ１１０）へと移行する。一方、図７（ｂ）に示すように、輝度値分布に単峰性があり、広く分散していない場合は、モデル化可能であると判定し（Ｓ１０６：Ｙｅｓ）、対象画素に対応したブロックサイズ及びブロック位置を画定する。ここでは、例えば、統計学上の標準偏差の値、ピーク値の頻度、輝度値分布の平均値、輝度値分布の中心値等に基づき、このような判定を行う。
【００２３】
また、ステップＳ１１０においてブロックサイズ又はブロック位置を再設定する場合、欠陥検査装置１０は以下のような処理を行う。図８はステップＳ１１０の処理について説明するための図である。図８（ａ）に例示する範囲８１には対象画素８２が含まれている。
【００２４】
ここでは例として、まず対象画素８２のブロックサイズが３×３画素の場合について考える。この場合、対象画素８２を含むブロックの位置は、図８（ｂ）に示すように全部で９通り存在する。ステップＳ１１０で、まずブロック位置のみを変更するという設定になっている場合は、図８（ｂ）に示す９通りのブロック位置の各々について、順次、ステップＳ１０４（平均輝度値の算出）、ステップＳ１０５（平均輝度値の分布算出）、ステップＳ１０６（モデル化可能か否かの判定）、Ｓ１１０（ブロック位置の移動）の処理を繰り返す。尚、これらの処理を繰り返している間に、ステップＳ１０６においてモデル化可能であると判定された場合は、ブロックサイズの再設定を実施することなく、その後、ステップＳ１０７へと移動する。
【００２５】
仮に、図８（ｂ）に示す９通りのブロック位置の全てにおいてモデル化可能と判定されなかった場合は、次に欠陥検査装置１０はブロックサイズを変更する。つまり、図８（ｃ）に示すように、ブロックサイズを、例えば３×３画素から４×４画素へ変更する。４×４画素の場合、ブロック位置は１６通りのパターンが存在する。従って、ステップＳ１０６においてモデル化可能と判定されるまで、欠陥検査装置１０はブロック位置の変更を繰り返す。全ブロック位置の処理が終了してもステップＳ１０６においてモデル化可能と判定されない場合は、ブロックサイズを更に変更し、各ブロック位置について処理を繰り返す。
【００２６】
以上に示したのはブロック位置とブロックサイズを変更する場合の一例であって、ブロックサイズのみを変更しても良いし、ブロック位置とブロックサイズを同時に変更しても良い。また、ブロックサイズは正方形でなくても２×４画素のように長方形でも構わないし、それ以外の形状でも構わない。
【００２７】
図３に戻る。ステップＳ１０６においてモデル化可能と判定された場合（Ｓ１０６：Ｙｅｓ）、次に、欠陥検査装置１０は対象画素毎に許容範囲を決定する処理を行う（Ｓ１０７）。ここでは集計したデータに基づき、平均輝度値の分布状態、例えば、統計上の標準偏差や輝度値分布の平均値等から許容範囲を決定する。
【００２８】
次に、欠陥検査装置１０は全対象画素の処理が終了したか否かを確認する（Ｓ１０８）。全対象画素の処理が終了していない場合（Ｓ１０８：Ｎｏ）は、次の画素へ移動し（Ｓ１１１）、再びステップＳ１０４〜Ｓ１０８の処理を繰り返す。全対象画素の処理が終了している場合（Ｓ１０８：Ｙｅｓ）は、データを保存する（Ｓ１０９）。図９はデータ構造のイメージ図である。任意の画素Ｐｘ（ｉ，ｊ）に対応する参照データＲｅｆ（ｉ，ｊ）は、ブロックサイズＢｓ（ｉ，ｊ）およびブロック位置Ｂｐ（ｉ，ｊ）、輝度値分布Ｖａ（ｉ，ｊ）及び許容範囲Ｔｈ（ｉ，ｊ）である。全画素についてこれらデータを取得し、ＰＣに保存する。これで学習段階の処理は終了となる。
【００２９】
次に検査段階の処理について説明する。図４は検査段階の処理を説明するフローチャートである。検査段階では、検査対象画像を取得し、学習段階で保存したデータと照らし合わせ、欠陥画素を抽出する。以下に各処理について図４及び図１０〜図１２を参照して具体的に説明する。
【００３０】
まず、欠陥検査装置１０は検査対象画像を取得する（Ｓ２０１）。図１０（ａ）に検査対象画像１１０を例示する。本実施の形態では画像中央部に示す範囲１１１に傷のような欠陥がある。また範囲１１２には欠陥ではない刻印がある。また、検査対象物の表面にショットブラスト処理が施されているため、検査対象物の表面に細かい凹凸があることが画像から確認できる。この凹凸は、全ての製品において所定の範囲でばらついており、画像の陰影は全ての製品毎に異なる。
【００３１】
次に、欠陥検査装置１０は取得した検査対象画像の検査範囲内の画素から、検査開始画素を選択する（Ｓ２０２）。例えば、検査範囲内の画素Ｐｘ（１，１）を検査開始画素とする。
【００３２】
次に、欠陥検査装置１０は学習段階で保存された参照データを参照する（Ｓ２０３）。図１０（ｃ）は、ステップＳ２０３について説明をするための図である。図１０（ｃ）に例示するように、欠陥検査装置１０は、ＰＣに保存されている任意の画素Ｐｘ（ｉ，ｊ）に対応するデータＲｅｆ（ｉ，ｊ）を参照する。
【００３３】
次に、欠陥検査装置１０は対象画素におけるブロックの平均輝度値を算出する（Ｓ２０４）。具体的には、ステップＳ２０３で参照したデータに基づいて、検査の対象画素に対応するブロックサイズ及びブロックの位置を選択する。図１０に示すように、例えば画素Ｐｘ（ｉ，ｊ）を検査する際には欠陥検査装置１０はブロック位置Ｂｐ（ｉ，ｊ）及びブロックサイズＢｓ（ｉ，ｊ）を参照して検査画像から対応する平均輝度値を算出する。
【００３４】
次に、欠陥検査装置１０は対象画素における輝度値分布と平均輝度値とを比較する（Ｓ２０５）。対象画素における輝度値分布は、図１０（ｃ）を参照するとＶａ（ｉ，ｊ）に相当する。
【００３５】
次に、欠陥検査装置１０は比較結果に基づいて、検査対象画素に対応するブロックの平均輝度値が許容範囲から外れているか否かを判定する（Ｓ２０６）。対象画素における輝度値分布は、図１０（ｃ）を参照するとＴｈ（ｉ，ｊ）に相当する。図１１はステップＳ２０６を説明するための図である。図１１に例示するグラフは、学習段階でモデル化した輝度値分布と、検査対象画素に対応するブロックの平均輝度値とをプロットしたものである。ここでは欠陥検査装置１０はヒストグラム１１５に基づいて、許容範囲１１６を設定し、検査対象画像の対応するブロックの平均輝度値が許容範囲１１６から外れているか否かを判定する。許容範囲１１６は、例えばヒストグラム１１５の標準偏差により決定することができる。図１１（ａ）は、検査対象画素に対応するブロックの平均輝度値１１７が、モデル化されたヒストグラム１１５の所定の許容範囲１１６から外れている。この場合（Ｓ２０７：Ｙｅｓ）は、欠陥検査装置１０は対応するブロックの全ての画素に対して投票処理を行う（Ｓ２０７）。一方、図１１（ｂ）は、検査対象画素に対応するブロックの輝度値１１８が、モデル化されたヒストグラムの所定の許容範囲１１６に含まれる。この場合（Ｓ２０６：Ｎｏ）は、欠陥検査装置１０は投票処理を行わず、ステップＳ２０８へと移行する。
【００３６】
次に、欠陥検査装置１０は全対象画素の処理が終了したか否かを確認する（Ｓ２０８）。全対象画素の処理が終了していない場合は、次の画素へ移動し（Ｓ２１０）、再びステップＳ２０３〜Ｓ２０８の処理を繰り返す。全対象画素について処理が終了している場合は、欠陥検査装置１０は集計結果に基づき、投票回数に応じて欠陥候補を抽出する（Ｓ２０９）。ここでは、欠陥検査装置１０の使用者は、所定の基準値（回数）を超えた画素を欠陥候補として設定することができる。
【００３７】
以上の処理を行った結果、図１２に例示した検査対象画像１１０では、欠陥候補の範囲が範囲１１３および範囲１１４となっており、これらの範囲に欠陥が含まれている可能性があることが示される。また、範囲１１２に示す刻印については、刻印周辺と輝度値の差があるにも関わらず欠陥候補として抽出されない。これは、欠陥検査装置１０が、刻印部に対応するブロックのサイズ及びブロックの位置を刻印近辺に画定したことによる。これにより、刻印部に対応するブロックは刻印近辺以外の領域の輝度値の影響を受け難くなる。その結果、刻印部の検査対象画素に対応するブロックの平均輝度値はモデル化されたヒストグラムの所定の範囲内となる。
【００３８】
また、画像全体に施されているショットブラスト処理は製品ごとに異なるが、これも欠陥候補として抽出されない。これは、画素毎に対応するブロックサイズ及びブロック位置を画定できることによる。これにより、検査画像全体の輝度値ばらつきの影響を受け難く、ショットブラスト処理により生じる一定範囲の輝度値ばらつきに基づいてモデル化することができる。その結果、ショットブラスト処理が施された製品の検査画像についても、モデル化されたヒストグラムの所定の範囲内となる。
【００３９】
このように、本実施の形態にかかる発明によれば、誤判定を低減させることが可能な欠陥検出方法を提供することができる。
【００４０】
尚、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。例えば、ステップＳ１０２はステップＳ１０３の後でも構わない。ステップＳ１０９で行うデータの保存は一括して行わず、適宜処理の途中で分割して行ってもよい。ステップＳ２０３はステップＳ２０１やステップＳ２０２の前でも構わないし、一括して参照せず、適宜画素毎又は分割して参照してもよい。また、ステップＳ２０７の投票処理を行う際に、設定された許容範囲から外れている度合いにより重みづけをしてもよい。
【００４１】
次に、本実施の形態にかかる欠陥検査方法を用いて様々なサンプル画像を処理した検査結果を図１３〜図２０に示す。
【００４２】
図１３に、ランダムドットの素地に約１５０×１００画素のシミが存在する場合の検査結果を示す。学習段階のサンプル画像数は５０枚である。ブロックサイズを画定するための、平均輝度値の標準偏差をσ＝５．０とした。検査に用いたサンプルは背景のランダムドットが全て異なるものであったが、画素毎に、画像全体の影響を受け難いブロックサイズ及びブロック位置が決定されたため、検査結果として欠陥部分のみが適切に検出された。
【００４３】
図１４に、ランダムドットの素地に約１５０×１００画素のクラックが存在する場合の検査結果を示す。学習段階のサンプル画像数は５０枚である。ブロックサイズを画定するための、平均輝度値の標準偏差をσ＝５．０とした。また画像内に刻印が含まれ、刻印の位置ズレはｘ方向に１８画素、ｙ方向に３０画素となっている。検査結果として、背景のランダムドットについては図１２同様に適切に処理が行われている。加えて、刻印は多少の位置ズレが起きても欠陥候補とならず適切に誤検出が抑えられている。
【００４４】
図１５に、ランダムドットの素地に約１８０×２画素の傷が存在する場合の検査結果を示す。学習段階のサンプル画像数は５０枚である。ブロックサイズを画定するための、平均輝度値の標準偏差をσ＝１．０とした。また画像内に刻印が含まれ、刻印の位置ズレはｘ方向に１８画素、ｙ方向に３０画素となっている。検査結果として、ランダムドット及び刻印については、図１３および図１４と同様に適切に処理が行われている。加えて、刻印上に発生した傷は検出に成功している。
【００４５】
図１６に、網戸に約２００×１５画素の破れが存在する場合の検査結果を示す。学習段階のサンプル画像数は５０枚である。ブロックサイズを画定するための、平均輝度値の標準偏差をσ＝２．０とした。網戸の場合、メッシュの位置は個々に異なり、画像の陰影も微妙に異なる。また、欠陥とその周辺のコントラストが低い。しかしながら検査結果としては、この例でも適切に誤検出を抑え、破れ部分のエリアを検出している。
【００４６】
図１７に、アルミ板に凹みが存在する場合の検査結果を示す。学習段階のサンプル画像数は２０枚である。ブロックサイズを画定するための、平均輝度値の標準偏差をσ＝３．０とした。このアルミ板の場合、全ての製品画像について、画面左側に陰影が存在している。そして、検査画像の中央に凹みが存在している。検査結果としては、画面左側の陰影は誤検出せず、凹み部分のエリアを検出している。
【００４７】
図１８に、フォークに約１３×１７画素の欠けが存在する場合の検査結果を示す。学習段階のサンプル画像数は５０枚である。画面全体の中の製品の位置ズレはｘ方向に１０画素、ｙ方向に８画素となっている。この例では、フォークの位置にズレがあり、位置ズレが目立つ端の部分に欠陥が存在している。また近傍に良品の特徴である立体形状も存在している。しかしながら、検査結果としては、位置ズレや立体形状を誤検出せず、欠け部分のエリアを検出している。
【００４８】
図１９に、モンキーレンチに約１５×１０画素の凹みが存在する場合の検査結果を示す。学習段階のサンプル画像数は５０枚である。ブロックサイズを画定するための、平均輝度値の標準偏差をσ＝４．０とした。画面全体の中の製品の位置ズレはｘ方向に１０画素、ｙ方向に８画素となっている。この例は、図１８に示すフォークの例に似ているが、素地の輝度値の差が大きい。しかしながら、画像全体の影響を受け難いブロックサイズ及びブロック位置を画定し、誤検出を抑え、欠陥部分のエリアを検出している。
【００４９】
図２０に、コネクティングロッドに約２３×１６画素の凹みが存在する場合の検査結果を示す。学習段階のサンプル画像数は５０枚である。ブロックサイズを画定するための、平均輝度値の標準偏差をσ＝５．０とした。画面全体の中の製品の位置ズレはｘ方向に２２画素、ｙ方向に１９画素となっている。この例は、図１９に示すモンキーレンチの例以上に、素地の輝度値が異なる。また製品が複雑な立体形状をしている。さらに、欠陥部分が刻印の付近に凹みが存在している。しかしながら、画像全体の影響を受け難いブロックサイズ及びブロック位置を画定し、誤検出を抑え、欠陥部分のエリアを検出している。
【００５０】
以上の検査結果に例示したように、検査対象である製品の表面状態や、製品そのものの複雑な形状を含む画像について、誤判定を低減させることが確認された。
【００５１】
尚、上記検査結果は一部の例示に過ぎず、本発明は広範な画像において同様の効果を奏する。上記検査結果で例示した標準偏差、位置ズレ、欠陥部分のサイズ等は本発明を限定的に解釈することを目的とするものではない。
【符号の説明】
【００５２】
１０  欠陥検査装置
１１  撮像部
１２  ＰＣ
１３  照明部
２２  領域
２３  画素
８２  対象画素
１１０  検査対象物の画像
１１５  輝度値分布
１１６  許容範囲
１１７、１１８  平均輝度値
【図１】
2017211206.tif 000003
【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】
2017211206.tif 000012
【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】
2017211206.tif 000019
【図１８】
2017211206.tif 000020
【図１９】
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【図２０】
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