(57)【要約】【課題】簡単な装置構成で、シート状の被検査対象物の表面に生じた筋状の欠陥を高精度で確実に検出する。【解決手段】画像入力部（画像データ取得部）は、シート状の被検査対象物を撮像した画像データを取得する。演算子設定部は、中央画素と中央画素から複数の方向に向かって等しい距離離れた複数の周辺画素に対して、それぞれ所定の係数を割り当てた演算子を設定する。そして、フィルタリング演算部（空間フィルタ演算部）は、画像データに演算子を重ね合わせて、演算子の中央画素および周辺画素にそれぞれ対応する画像データの画素が有する画素値と係数との積和演算を、演算子の位置をずらしながら画像データに対して行う。そして、欠陥検出部は、フィルタリング演算部の演算結果に基づいて、被検査対象物の表面に筋状の欠陥があるかを検出する。【選択図】図３
2017161387.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
シート状の被検査対象物を撮像した画像データを取得する画像データ取得部と、
中央画素と前記中央画素から複数の方向に向かって等距離離れた複数の周辺画素に対して、それぞれ所定の係数を割り当てた演算子を設定する演算子設定部と、
前記画像データに前記演算子を重ね合わせて、前記演算子の前記中央画素および前記周辺画素にそれぞれ対応する前記画像データの前記画素が有する画素値と前記係数との積和演算を、前記演算子の位置をずらしながら前記画像データに対して行う空間フィルタ演算部と、
前記空間フィルタ演算部の演算結果に基づいて、前記被検査対象物の表面に筋状の欠陥があるかを検出する欠陥検出部と、
を有することを特徴とする欠陥検査装置。
【請求項２】
前記演算子設定部は、前記中央画素と前記周辺画素の距離を、検出する前記筋状の欠陥の太さに応じて設定する、
ことを特徴とする請求項１に記載の欠陥検査装置。
【請求項３】
前記演算子設定部は、設定した前記演算子を、さらに前記中央画素の周りに所定の角度回転させた演算子を設定する、
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の欠陥検査装置。
【請求項４】
前記演算子設定部は、設定した前記演算子を構成する一部の前記周辺画素の位置を、前記中央画素との距離を保持したまま変更した演算子を設定する、
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の欠陥検査装置。
【請求項５】
欠陥検査装置で実行される欠陥検査方法であって、
シート状の被検査対象物を撮像した画像データを取得する取得工程と、
中央画素と前記中央画素から複数の方向に向かって等距離離れた複数の周辺画素に対して、それぞれ所定の係数を割り当てた演算子を設定する設定工程と、
前記画像データに前記演算子を重ね合わせて、前記演算子の前記中央画素および前記周辺画素にそれぞれ対応する前記画像データの前記画素が有する画素値と前記係数との積和演算を、前記演算子の位置をずらしながら前記画像データに対して行う演算工程と、
前記演算工程の演算結果に基づいて、前記被検査対象物の表面に筋状の欠陥があるかを検出する検出工程と、
を含む欠陥検査方法。
【請求項６】
前記設定工程は、前記中央画素と前記周辺画素の距離を、前記検出工程において検出する前記筋状の欠陥の太さに応じて設定する、
ことを特徴とする請求項５に記載の欠陥検査方法。
【請求項７】
前記設定工程は、設定した前記演算子を、さらに前記中央画素の周りに所定の角度回転させた演算子を設定する工程を含む、
ことを特徴とする請求項５に記載の欠陥検査方法。
【請求項８】
前記設定工程は、設定した前記演算子を構成する一部の前記周辺画素の位置を、前記中央画素との距離を保持したまま変更した演算子を設定する工程を含む、
ことを特徴とする請求項５に記載の欠陥検査方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、欠陥検査装置および欠陥検査方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
紙やフィルムの様なシート状の製品の生産プロセスにおいて、その製品を被検査対象物として表面の傷や擦れ等の欠陥を検査する欠陥検査装置が知られている。このような欠陥検査装置では、被検査対象物を目視したときに、欠陥部分とそうでない部分とに濃淡差があることを利用して、光源からの光を当てた被検査対象物をカメラで撮像して得られた画像の中から、微分処理によってエッジ検出を行い、エッジ強度が所定の閾値よりも大きい部分に欠陥があるとして検出する技術が知られている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、このような従来の欠陥検査装置では、欠陥に起因する濃淡差と、ざらつき等、被検査対象物の表面性状に起因する濃淡差と、を区別するために、欠陥部分とそうでない部分との濃淡差が比較的大きい必要があった。ところが、紙やフィルムの様なシート状の製品の場合、表面の傷や擦れ等の欠陥は、人間が目視しても微かに認識できる程度の微少な濃淡差である上、その濃淡の変化も緩やかであった。なおかつ、欠陥によってその濃淡パターンも異なっているため、表面のざらつきによる濃淡差と、欠陥による濃淡差と、を区別するのは困難であった。
【０００４】
そのため、例えば、検出する欠陥に応じて、被検査対象物に照射する照明光源の輝度や位置、照明光の波長等を調整することにより、観測条件を変更して欠陥の検出を行う提案もなされている。しかし、観測状態を任意に変化できるように制御する必要があるため、照明系が複雑になって、装置が複雑化するという問題があった。
【０００５】
そこで、観測された画像の中で、注目画素の画素値と、注目画素から所定距離だけ離れた位置にある画素の画素値の差分（微分）を演算して、微分値が大きくなった領域に欠陥があると判定する方法が提案されている。しかし、この方法によると、参照する画素を、注目画素を中心とする矩形領域の頂点、および矩形領域の各辺の中点に設定しているため、注目画素から各点までの距離が異なることによって、正しい微分値（エッジ強度）が得られないという問題があった。
【０００６】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、装置を複雑にすることなく、シート状の被検査対象物の表面に生じた筋状の欠陥を、欠陥の大きさや方向によらずに、高精度に検出する欠陥検査装置を提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、シート状の被検査対象物を撮像した画像データを取得する画像データ取得部と、中央画素と前記中央画素から複数の方向に向かって等距離離れた複数の周辺画素に対して、それぞれ所定の係数を割り当てた演算子を設定する演算子設定部と、前記画像データに前記演算子を重ね合わせて、前記演算子の前記中央画素および前記周辺画素にそれぞれ対応する前記画像データの前記画素が有する画素値と前記係数との積和演算を、前記演算子の位置をずらしながら前記画像データに対して行う空間フィルタ演算部と、前記空間フィルタ演算部の演算結果に基づいて、前記被検査対象物の表面に筋状の欠陥があるかを検出する欠陥検出部と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、簡単な装置構成で、シート状の被検査対象物の表面に生じた筋状の欠陥を確実に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、第１の実施形態に係る欠陥検査装置の全体構成を示す概略ブロック図である。
【図２】図２は、画像処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、画像処理装置の機能構成を示すブロック図である。
【図４】図４は、空間フィルタリングの内容を示す図であり、図４（ａ）は、画素値の分布の一例を示す。図４（ｂ）は、上下方向のエッジを検出する演算子の一例を示す。図４（ｃ）は、右斜め上方向のエッジを検出する演算子の一例を示す。
【図５】図５は、フィルタリング演算について説明する図であり、図５（ａ）は、演算子の一例を示す。図５（ｂ）は、演算対象となる画像の画素値の分布の一例を示す。
【図６】図６は、図５のフィルタリング演算の比較例を示す図であり、図６（ａ）は、演算子の比較例を示す。図６（ｂ）は、演算対象となる画像の画素値の分布の一例を示す。
【図７】図７は、演算子において周辺画素の配置を決定する方法を説明する図である。
【図８】図８は、被検査対象物を撮像した画像の一例を示す図であり、図８（ａ）は、被検査対象物の一例である。図８（ｂ）は、撮像された画像の一部分の画素値の分布の一例である。
【図９】図９は、図８（ｂ）の画像に対してフィルタリング演算を行った結果を示す図であり、図９（ａ）は、図５（ａ）の演算子を作用させた結果である。図９（ｂ）は、図６（ａ）の演算子を作用させた結果である。
【図１０】図１０は、欠陥の方向によらずに検出を行う方法について説明する図であり、図１０（ａ）〜（ｃ）は、それぞれエッジ強度を検出する演算子の例を示す。
【図１１】図１１は、欠陥検査装置が行う処理の流れを示すフローチャートである。
【図１２】図１２は、第２の実施形態に係るフィルタリング演算について説明する図であり、図１２（ａ）は、演算子の一例を示す。図１２（ｂ）は、演算対象となる画像の画素値の分布の一例を示す。
【図１３】図１３は、図１２（ａ）の演算子によるフィルタリング結果を示す図であり、図１３（ａ）は、被検査対象物を撮像した画像の一例を示す。図１３（ｂ）は、図１３（ａ）の画像のフィルタリング結果を示す。
【図１４】図１４は、演算子の別の設定例について説明する図であり、図１４（ａ）は、演算子の一例を示す。図１４（ｂ）は、演算対象となる画像の画素値の分布の一例を示す。
【図１５】図１５は、図１４（ａ）の演算子によるフィルタリング結果を示す図であり、図１５（ａ）は、被検査対象物を撮像した画像の一例を示す。図１５（ｂ）は、図１５（ａ）の画像のフィルタリング結果を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に、添付図面を参照して、欠陥検査装置の実施の形態を詳細に説明する。
【００１１】
（第１の実施形態）
まず、欠陥検査装置１００ａの全体構成について、図１を用いて説明する。図１は、第１の実施形態に係る欠陥検査装置１００ａの全体構成を示す概略ブロック図である。欠陥検査装置１００ａは、撮像装置１０と、画像処理装置２０ａと、検出結果表示部６０と、照明装置６５と、被検査対象物７０と、搬送装置８０を備える。なお、欠陥検査装置１００ａは、紙やフィルムのようなシート状の製品の生産工程において、表面の微細な傷や擦れ等の筋状の欠陥を検査する装置である。
【００１２】
被検査対象物７０は、紙やフィルムのようなシート状の製品である。
【００１３】
搬送装置８０は、被検査対象物７０を所定の方向（図１の矢印Ｃの方向）に搬送する。
【００１４】
照明装置６５は、必要に応じて被検査対象物７０を照明する、例えばＬＥＤを備えた光源である。適切な方向から適切な光量で照明を行うことによって、被検査対象物７０の表面に生じた筋状の欠陥を強調する。
【００１５】
撮像装置１０は、被検査対象物７０の画像を撮像する、ＣＭＯＳ（Complementary  MOS）やＣＣＤ（Charge  Coupled  Device）等の固体撮像素子を備えたカメラである。
【００１６】
画像処理装置２０ａは、撮像装置１０が撮像した画像の中から被検査対象物７０の欠陥を検出する画像処理を行う。
【００１７】
検出結果表示部６０は、例えば液晶モニタであり、画像処理装置２０ａが下した、被検査対象物７０に欠陥があるかの判定結果を表示する。
【００１８】
（画像処理装置のハードウェア構成の説明）
次に、画像処理装置２０ａのハードウェア構成について、図２を用いて説明する。図２は、画像処理装置２０ａのハードウェア構成を示すブロック図である。図２に示すように、画像処理装置２０ａは、ＣＰＵ２２と、ＲＡＭ２４と、ＲＯＭ２６と、画像メモリ２８と、カメラコントローラ３０と、ディスプレイコントローラ３２と、Ｉ／Ｏコントローラ３４と、を備える。なお、画像処理装置２０ａにおいて、ＣＰＵ２２とその他のハードウェアは、内部バス３６で互いに接続されており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成を有している。
【００１９】
ＣＰＵ２２は、ＲＯＭ２６に格納されたプログラムＴに従って動作して、画像処理装置２０ａ全体の動作を制御する演算手段として機能する。
【００２０】
ＲＡＭ２４は、ＣＰＵ２２がプログラムＴを実行する際の主記憶手段として機能する、書き込みおよび読み出し可能なメモリである。ＲＡＭ２４の内部には、ＣＰＵ２２がＲＯＭ２６から読み込んだプログラムＴが展開されて、後述する各機能部が、夫々実行可能な形態で生成される。
【００２１】
ＲＯＭ２６は、ＣＰＵ２２を動作させるプログラムＴを格納する、読み出し専用のメモリである。
【００２２】
画像メモリ２８は、画像処理装置２０ａが画像処理を行った途中経過や処理結果を示す画像、および、撮像装置１０が撮像して画像処理装置２０ａに入力された画像を一時的に記憶しておくメモリである。特に、画像メモリ２８は、ビデオメモリ（ＶＲＡＭ）とも呼ばれて、大容量の画像データの記憶、読み出しを行うのに特化したメモリである。
【００２３】
カメラコントローラ３０は、画像処理装置２０ａと撮像装置１０を接続する画像入力手段である。カメラコントローラ３０は、ＣＰＵ２２の指示によって、撮像装置１０が撮像した画像を、画像処理装置２０ａに入力する。
【００２４】
ディスプレイコントローラ３２は、画像処理装置２０ａとモニタ４０を接続する出力手段である。ディスプレイコントローラ３２は、ＣＰＵ２２の指示によって、画像処理装置２０ａの処理結果等をモニタ４０に表示する。
【００２５】
Ｉ／Ｏコントローラ３４は、画像処理装置２０ａとプリンタ、キーボード等の入出力機器４２を接続する。Ｉ／Ｏコントローラ３４は、ＣＰＵ２２の指示によって、プリンタ、キーボード等の入出力機器４２に対して、画像処理装置２０ａの処理結果の出力を行う。また、キーボード等から入力された画像処理装置２０ａの設定に必要な情報を取得する。
【００２６】
なお、プログラムＴは、予めＲＯＭ２６に格納しておく以外に、インストール可能な形式、また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  Disc）等のＣＰＵ２２（コンピュータ）で読み取り可能な記録媒体に記録して提供する構成にしてもよい。この場合、提供されたプログラムＴは、Ｉ／Ｏコントローラ３４を介してＣＰＵ２２に読み込む。
【００２７】
さらに、プログラムＴは、Ｉ／Ｏコントローラ３４に接続した別のコンピュータ上に格納して、Ｉ／Ｏコントローラ３４を介してダウンロードさせることにより提供してもよい。また、プログラムＴは、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構成にしてもよい。
【００２８】
（画像処理装置の機能構成の説明）
次に、図３を用いて、画像処理装置２０ａの機能構成について説明する。図３は、画像処理装置２０ａの機能構成を示すブロック図である。
【００２９】
ＣＰＵ２２は、プログラムＴを実行することにより、図３の画像入力部５０、画像記憶部５１、画像読出部５２、演算子設定部５３ａ、フィルタリング演算部５４、欠陥検出部５５、検出結果出力部５６の各部を、主記憶手段であるＲＡＭ２４上に生成する。
【００３０】
画像入力部５０は、カメラコントローラ３０を制御することによって、撮像装置１０が撮像した被検査対象物７０（図１）の画像データＩ（ｘ，ｙ）を、画像処理装置２０ａに入力する。
【００３１】
画像記憶部５１は、入力した画像データＩ（ｘ，ｙ）を画像メモリ２８に記憶する。
【００３２】
画像読出部５２は、画像メモリ２８に記憶した画像データＩ（ｘ，ｙ）に対して、ＣＰＵ２２が指定したアドレスの画素値を読み出す。
【００３３】
演算子設定部５３ａは、被検査対象物７０の表面に生じた筋状の欠陥を強調するために、画像データＩ（ｘ，ｙ）に作用させる演算子を設定する。演算子の内容について、詳しくは後述する。
【００３４】
フィルタリング演算部５４は、画像データＩ（ｘ，ｙ）に演算子を作用させるフィルタリング演算処理を行う。詳しくは後述する。
【００３５】
欠陥検出部５５は、フィルタリング演算部５４の演算結果に基づいて、画像データＩ（ｘ，ｙ）から欠陥が検出されたかを判断する。
【００３６】
検出結果出力部５６は、欠陥検出部５５の検出結果をモニタ４０に出力する。
【００３７】
（演算子の説明）
画像処理装置２０ａは、撮像した被検査対象物７０の画像Ｉ（ｘ，ｙ）の中から欠陥によって生じる濃淡変化をエッジとして検出する。その具体的な検出方法について説明する前に、まず、図４を用いて、撮像された画像Ｉ（ｘ，ｙ）の中からエッジを検出する、一般的なエッジ検出処理について簡単に説明する。
【００３８】
図４は、画像Ｉ（ｘ，ｙ）の中からエッジ検出を行う空間フィルタリング（Spatial  Filtering）について説明する図である。特に図４（ａ）は、画像Ｉ（ｘ，ｙ）の中の３×３領域の画素値の分布の一例を示す。図４（ｂ）は、縦方向（上下方向）のエッジを検出する演算子の一例を示す。図４（ｃ）は、右斜め上方向のエッジを検出する演算子の一例を示す。
【００３９】
画像Ｉ（ｘ，ｙ）の中に濃淡変化があると、濃淡変化がある箇所で画像Ｉ（ｘ，ｙ）の明るさ（画素値）が変化するため、画像Ｉ（ｘ，ｙ）を目視したときに、筋（エッジ）があるように認識される。このような筋は、画像Ｉ（ｘ，ｙ）の各画素が有する画素値を空間的に微分処理することによって検出することができる。
【００４０】
微分処理は、最も簡単には、隣接した２つの画素に対して画素値の勾配を検出することによって行うことができる。具体的には、隣接した２つの画素に対して画素値の差分値を計算する。算出した差分値が大きいほど、隣接した２つの画素の間にエッジが存在する可能性が高い。
【００４１】
実際には、例えば縦３画素、横３画素の小領域（３×３領域）の内部で画素値の勾配を検出するのが一般的である。
【００４２】
例えば、画像Ｉ（ｘ，ｙ）の中の注目画素Ｍを中心とする領域Ｒ１の内部の画素値が、図４（ａ）に示す分布をなしているとする。図４（ａ）において、Ｇ１からＧ９は、各画素に格納された画素値を表す。このとき、図４（ｂ）に示す所定の係数を有する３×３の演算子Ｏｐ１を領域Ｒ１に重ね合わせて、対応する画素同士の積和演算（コンボリューション）を行う。具体的には、注目画素Ｍにおけるエッジ強度Ｅ１を、式１によって算出する。
Ｅ１＝｜Ｇ１＊（−１）＋Ｇ２＊０＋Ｇ３＊１＋
Ｇ４＊（−２）＋Ｇ０＊０＋Ｇ５＊２＋
Ｇ６＊（−１）＋Ｇ７＊０＋Ｇ８＊１｜                    （式１）
演算子Ｏｐ１の係数には、図４（ｂ）に示すように正負両方の数値を設定して、濃淡変化の方向を符号を使って表現するのが一般的であるが、ここでは、濃淡変化の方向は考慮せずに、エッジ強度Ｅ１は、積和演算の結果の絶対値で表すものとする。
【００４３】
式１に示すエッジ強度Ｅ１は、領域Ｒ１において、左端の画素値と右端の画素値の差分値が大きいほど、大きい値となる。すなわち、エッジ強度Ｅ１は、注目画素Ｍにおいて上下方向に延びるエッジの強度を示す。
【００４４】
同様に、領域Ｒ１に対して、図４（ｃ）に示す演算子Ｏｐ２を作用させると、注目画素Ｍにおけるエッジ強度Ｅ２が、式２によって算出される。
Ｅ２＝｜Ｇ１＊（−２）＋Ｇ２＊（−１）＋Ｇ３＊０＋
Ｇ４＊（−１）＋Ｇ０＊０＋Ｇ５＊１＋
Ｇ６＊０＋Ｇ７＊１＋Ｇ８＊２｜                          （式２）
【００４５】
式２に示すエッジ強度Ｅ２は、領域Ｒ１において、左斜め上の画素値と右斜め下の画素値の差分値が大きいほど大きい値となる。すなわち、エッジ強度Ｅ２は、注目画素Ｍにおいて右斜め上方向に延びるエッジの強度を示す。
【００４６】
なお、ここで説明した例では、注目画素Ｍに対してのみ演算子Ｏｐ１、Ｏｐ２を作用させたが、実際は、画像Ｉ（ｘ，ｙ）全体に対して、演算子Ｏｐ１、Ｏｐ２の位置を１画素ずつ上下左右にずらしながら、同様の積和演算を繰り返して行う。
【００４７】
このような空間フィルタリングを行うと、作用させる演算子Ｏｐ１、Ｏｐ２に応じた方向のエッジ強度を算出することができる。この演算子Ｏｐ１、Ｏｐ２は、一般に、オペレータ（Operator）、マスク（Mask）、カーネル（Kernel）等と呼ばれている。
【００４８】
以上説明したエッジ検出方法は、一般によく用いられているが、演算子Ｏｐ１、Ｏｐ２のサイズが小さいため、局所的な濃淡変化の検出精度は高いが、画素値が広範囲に亘って緩やかに変化する際のエッジ検出精度は悪化する。そのため、第１の実施形態では、ここで説明したエッジ検出方法を応用した別の空間フィルタリングにてエッジ検出を行う。
【００４９】
（第１の実施形態で使用する演算子の説明）
図５を用いて、第１の実施形態においてフィルタリング演算部５４が行うフィルタリング演算処理について説明する。図５は、フィルタリング演算について説明する図である。特に図５（ａ）は、フィルタリング演算に用いる演算子Ｏｐ３を示す。また、図５（ｂ）は、演算子Ｏｐ３を作用させる画像Ｉ（ｘ，ｙ）における画素値の分布の一例を示す。図５（ｂ）に示すＧ０，Ｇ１，Ｇ２，Ｇ３，Ｇ４，Ｇ５，Ｇ６，Ｇ７，Ｇ８は、画像Ｉ（ｘ，ｙ）における各画素の画素値を示している。
【００５０】
演算子Ｏｐ３は、中央画素Ｑ、および中央画素Ｑから８方向（複数の方向）に向かってそれぞれ距離ｄ離れた位置に、複数の周辺画素Ｐｉ（ｉ＝１〜８）を配置したものである。そして、中央画素Ｑおよび周辺画素Ｐｉには、それぞれ、図５（ａ）に示す各係数が割り当てられる。なお、この係数は一例であって、この値に限定されるものではない。また、演算子Ｏｐ３は、縦１５画素、横１５画素の大きさを有するが、図５（ａ）の空欄の画素には、いずれも係数０が割り当てられる。
【００５１】
演算子Ｏｐ３は、前記した演算子Ｏｐ１、Ｏｐ２とは異なり、画像の中の互いに離れた位置にある複数の画素の画素値を参照して、中央画素Ｑが重なった注目画素Ｍにおけるエッジ強度を算出する。したがって、画素値が広範囲に亘って緩やかに変化する際のエッジ強度を精度よく算出することができる。
【００５２】
演算子Ｏｐ３を、図５（ｂ）に示す領域Ｒ２に作用させて、注目画素Ｍにおけるエッジ強度Ｅ３を式３によって算出する。演算方法は、式１、式２で説明した通りである。
Ｅ３＝｜Ｇ１＊（−２）＋Ｇ２＊（−１）＋Ｇ３＊０＋
Ｇ４＊（−１）＋Ｇ０＊０＋Ｇ５＊１＋
Ｇ６＊０＋Ｇ７＊１＋Ｇ８＊２｜                    （式３）
【００５３】
次に、図６を用いて、演算子Ｏｐ３が有する特徴について補足説明する。図６は、演算子Ｏｐ３の比較例を示す図である。特に図６（ａ）は、演算子Ｏｐ３の比較例である演算子Ｏｐ４を示す。また、図６（ｂ）は、演算子Ｏｐ４を作用させる画像Ｉ（ｘ，ｙ）における画素値の分布の一例を示す。なお、図６（ｂ）に示すＧ０，Ｇ１’，Ｇ２，Ｇ３’，Ｇ４，Ｇ５，Ｇ６’，Ｇ７，Ｇ８’は、画像Ｉ（ｘ，ｙ）における各画素の画素値を示している。
【００５４】
演算子Ｏｐ４は、中央画素Ｑ、および中央画素Ｑから８方向に向かって離れた位置に、複数の周辺画素Ｐｉ（ｉ＝１〜８）を配置したものである。このとき、演算子Ｏｐ４では、周辺画素Ｐｉの配置位置が、演算子Ｏｐ３と異なっている。すなわち、演算子Ｏｐ４では、中央画素Ｑを中心とする１５×１５画素の矩形領域の頂点および各辺の中点の位置に周辺画素Ｐｉを配置している。
【００５５】
演算子Ｏｐ３を、図６（ｂ）に示す領域Ｒ２に作用させて、注目画素Ｍにおけるエッジ強度Ｅ４を式４によって算出する。
Ｅ４＝｜Ｇ１’＊（−２）＋Ｇ２＊（−１）＋Ｇ３’＊０＋
Ｇ４＊（−１）＋Ｇ０＊０＋Ｇ５＊１＋
Ｇ６’＊０＋Ｇ７＊１＋Ｇ８’＊２｜                    （式４）
【００５６】
演算子Ｏｐ３と演算子Ｏｐ４を作用させた結果を比較すると、演算子Ｏｐ４は、注目画素Ｍに対して斜め４５°方向にある周辺画素Ｐ１、Ｐ３、Ｐ５、Ｐ７は、注目画素Ｍに対して上下左右方向にある周辺画素Ｐ２、Ｐ４、Ｐ６、Ｐ８に対して、より遠方にある画素を参照する。これに対して、演算子Ｏｐ３は、注目画素Ｍから、８方向に亘って等距離離れた位置にある周辺画素Ｐｉ（ｉ＝１〜８）を参照する。すなわち、演算子Ｏｐ４は、注目画素Ｍの周囲における画素値の勾配を、斜め４５°方向ではより離れた位置で検出するため、エッジ検出の感度が方向によって不均一となる。したがって、演算子Ｏｐ４のエッジの検出精度は、演算子Ｏｐ３のエッジの検出精度と比べて劣る。
【００５７】
次に、図７を用いて、演算子Ｏｐ３における周辺画素Ｐｉの配置位置を決定する方法について説明する。図７は、中央画素Ｑからの方向に応じて、周辺画素Ｐｉの配置位置を決定する方法について説明する図である。
【００５８】
図７に示すように、中央画素Ｑに対して斜め方向の周辺画素Ｐ１、Ｐ３、Ｐ５、Ｐ７の設置位置は、中央画素Ｑから、各周辺画素Ｐｉに至る方向θｉ、および中央画素Ｑの上下左右に配置した周辺画素Ｐ２、Ｐ４、Ｐ６、Ｐ８と中央画素Ｑとの距離ｄに基づいて決定することができる。
【００５９】
なお、中央画素Ｑから周辺画素Ｐ２、Ｐ４、Ｐ６、Ｐ８までの距離ｄは、欠陥検査装置１００ａが検出する欠陥Ｚ（図８（ａ）参照）の太さ（筋の太さ）に応じて設定するのが望ましい。なお、欠陥Ｚがどの程度の太さで観測されるかは、被検査対象物７０の撮影倍率に依存するため、距離ｄは、撮像装置１０の撮像範囲と被検査対象物７０の位置関係等を勘案して決定すればよい。詳しくは後述する。
【００６０】
図７において、演算子Ｏｐ３の大きさを規定する距離ｄを決定すると、周辺画素Ｐｉの中央画素Ｑに対する相対座標（Δｘ，Δｙ）は、式５、式６で算出することができる。
Δｘ＝ＲＯＵＮＤ（ｄ＊ｃｏｓθｉ）      （式５）
Δｙ＝ＲＯＵＮＤ（ｄ＊ｓｉｎθｉ）      （式６）
なお、ＲＯＵＮＤ（Ｘ）は、Ｘを四捨五入して整数化する関数を表す。
【００６１】
図５の演算子Ｏｐ３は、式５、式６においてｄ＝７画素、θｉ＝４５°（ｉ＝１，３，５，７）、θｉ＝０°（ｉ＝４，８）、θｉ＝９０°（ｉ＝２，６）とした場合に相当する。
【００６２】
（第１の実施形態における演算子の適用例の説明）
以下、図８、図９を用いて、第１の実施形態におけるフィルタリング演算処理の具体的な例について説明する。図８は、欠陥を有する被検査対象物７０を撮像した画像Ｉ（ｘ，ｙ）の一例を示す。特に図８（ａ）は、被検査対象物７０の一例である。図８（ｂ）は、撮像された画像Ｉ（ｘ，ｙ）の一部分の画素値の分布を示す。図９は、図８（ｂ）の画像に対してフィルタリング演算処理を行った結果を示す図である。特に図９（ａ）は、演算子Ｏｐ３を作用させた結果を示す。また、図９（ｂ）は、演算子Ｏｐ４を作用させた結果を示す。
【００６３】
図８（ａ）に示すように、被検査対象物７０の表面に、右斜め上方向に延びる筋状の欠陥Ｚがある場合を想定する。このとき、撮像装置１０が撮像した画像Ｉ（ｘ，ｙ）の一部の領域Ｒ０を拡大すると、図８（ｂ）に示すように、欠陥Ｚに対応する領域Ｒｚに亘って、画素値（階調値）が小さくなっている。この例では、欠陥Ｚは太さＦで観測される。そして、欠陥Ｚにおける画素値の変化は非常に緩やかであって、欠陥Ｚがない領域Ｒｘ、Ｒｙと欠陥Ｚの領域Ｒｚとで、画素値の差は非常に小さい。なお、撮像装置１０は、各画素を８ビットの階調、すなわち０から２５５の画素値で画像化するものとする。
【００６４】
図８（ｂ）の欠陥Ｚを確実に検出するためには、画像Ｉ（ｘ，ｙ）上でなるべく広範囲に亘って、演算子Ｏｐ３の出力が大きくなるのが望ましい。すなわち、演算子Ｏｐ３を画像Ｉ（ｘ，ｙ）に重ね合わせたときに、中心画素Ｑに関して対向する位置にある、０以外の係数を割り当てた周辺画素Ｐｉのうち、一方が欠陥Ｚに重なり、他方が欠陥Ｚ以外の領域に重なる状態が、なるべく広範囲に亘って連続的に発生するのが望ましい。図５（ａ）の例では、周辺画素Ｐ１とＰ５、Ｐ２とＰ６、Ｐ８とＰ４がこのような配置状態にあるときに、演算子Ｏｐ３の出力が大きくなる。
【００６５】
このような条件を満たすためには、距離ｄを、撮像された画像Ｉ（ｘ，ｙ）上において、検出対象となる欠陥Ｚの筋の太さＦの半分程度から筋の太さＦの２倍程度の範囲に設定するのが望ましい。
【００６６】
画像Ｉ（ｘ，ｙ）に対して図５（ａ）の演算子Ｏｐ３を作用させると、図９（ａ）に示すエッジ強度を表すエッジ強度画像Ｅａ（ｘ，ｙ）が得られる。これは、演算子Ｏｐ３の距離ｄを、欠陥Ｚの筋の太さＦ（図８（ｂ）から読み取ると約４画素）に対して、約２倍弱に相当するｄ＝７に設定した例である。
【００６７】
図３の欠陥検出部５５は、エッジ強度７以上の画素が左右に３画素以上連続して検出されたときに、筋状の欠陥Ｚがあるものと判定する。エッジ強度画像Ｅａ（ｘ，ｙ）において、エッジ強度７以上の画素のみを抽出すると、領域Ｒａと領域Ｒｂが検出される。このようにして検出された領域Ｒａおよび領域Ｒｂは、いずれも左右に３画素以上連続した領域であるため、欠陥Ｚの条件を満足する。したがって、欠陥検出部５５は、撮像した画像Ｉ（ｘ，ｙ）の中に欠陥Ｚがあるものと判定する。
【００６８】
なお、欠陥Ｚは１本の筋であるが、演算子Ｏｐ３を作用させると、筋を構成する左側（一方の側）のエッジと右側（他方の側）のエッジがそれぞれ検出される。したがって、図９（ａ）に示すように、エッジ強度が高い２つの領域Ｒａ、Ｒｂが検出される。
【００６９】
一方、画像Ｉ（ｘ，ｙ）に対して図６（ａ）の演算子Ｏｐ４を作用させると、図９（ｂ）に示すエッジ強度画像Ｅｂ（ｘ，ｙ）が得られる。この場合、エッジ強度７以上の画素のみを抽出すると、領域Ｒｃと領域Ｒｄが検出される。しかし、エッジ強度７以上の画素が左右に３画素以上連続するという条件を満足しないため、欠陥検出部５５は、撮像した画像Ｉ（ｘ，ｙ）の中に欠陥Ｚがないと判定する。
【００７０】
このように、演算子Ｏｐ３を作用させると、演算子Ｏｐ４を作用させたときと比べて、画像Ｉ（ｘ，ｙ）が有する広範囲に亘る緩やかな濃淡変化を確実に検出することができる。
【００７１】
（欠陥の方向によらない検出方法の説明）
以上、欠陥Ｚが右斜め上方向に延びている場合を想定して、欠陥Ｚを検出する方法について説明した。ところが、実際には、欠陥Ｚが延びる方向は未知である。従来の演算子Ｏｐ１、Ｏｐ２では、検出できるエッジの方向が、演算子Ｏｐ１、Ｏｐ２毎にある程度限定されていたため、欠陥Ｚが延びる方向によっては、エッジを検出できないおそれがあった。
【００７２】
これに対して、第１の実施形態で使用する演算子Ｏｐ３は、注目画素Ｍの周囲における画素値の勾配をより広い範囲に亘って算出する。したがって、１つの演算子Ｏｐ３によって、欠陥Ｚが延びる方向によらずに、その欠陥Ｚを検出することができる。
【００７３】
ただし、演算子Ｏｐ３の大きさと、検出すべき欠陥Ｚの太さ、欠陥Ｚの方向によっては、１つの演算子Ｏｐ３のみでは検出性能が悪化するおそれがある。
【００７４】
このような場合を想定して、フィルタリング演算部５４は、複数の演算子をそれぞれ作用させるようにしてもよい。図１０は、演算子Ｏｐ３の変形例を示す図である。すなわち、図１０（ａ）は上下方向に延びる筋により高い感度をもつ演算子Ｏｐ５の例を示す。図１０（ｂ）は右斜め下方向に延びる筋により高い感度をもつ演算子Ｏｐ６の例を示す。図１０（ｃ）は左右方向に延びる筋により高い感度をもつ演算子Ｏｐ７の例を示す。
【００７５】
欠陥Ｚの延びる方向によらずに、より安定して検出するために、撮像装置１０が撮像した画像Ｉ（ｘ，ｙ）に対して、フィルタリング演算部５４は、演算子Ｏｐ３、Ｏｐ５、Ｏｐ６、Ｏｐ７を順次作用させるようにしてもよい。
【００７６】
各演算子Ｏｐ３、Ｏｐ５、Ｏｐ６、Ｏｐ７を作用させて得た各エッジ強度画像に対して、欠陥検出部５５は、前記したように、エッジ強度７以上の画素が左右に３画素以上連続して検出されたかを判定する。このとき、各演算子Ｏｐ３、Ｏｐ５、Ｏｐ６、Ｏｐ７を作用させて得たエッジ強度画像のうち、少なくとも１つのエッジ強度画像が前記条件を満たすときには、欠陥Ｚがあると判定すればよい。
【００７７】
なお、筋Ｚが左右方向に延びているときは、所定値以上のエッジ強度を有する領域が左右方向に延びて検出される。このようなときには、欠陥検出部５５は、エッジ強度７以上の画素が上下に３画素以上連続して検出されたかを判定するのが望ましい。すなわち、欠陥検出部５５は、エッジ強度７以上の画素が、上下または左右の少なくともどちらか１方向に３画素以上連続しているかを判定すればよい。
【００７８】
（欠陥検査装置が行う処理の流れの説明）
以下、図１１を用いて、欠陥検査装置１００ａが行う処理の流れを説明する。図１１は、欠陥検査装置が行う処理の流れを示すフローチャートである。
【００７９】
演算子設定部５３ａは、予め作成してＲＯＭ２６に記憶しておいた演算子（例えば演算子Ｏｐ３）をＲＡＭ２４上に読み出して、フィルタリング演算を行う準備をする（ステップＳ１０；設定工程）。なお、演算子を予め作成する際には、欠陥検査装置１００ａの検出対象となる欠陥Ｚの太さＦ（図８（ｂ））に基づいて、演算子の大きさ（距離ｄ）を決定する。また、複数の演算子を用いる際には、同様の処理を複数の演算子に対して行う。
【００８０】
撮像装置１０は、被検査対象物７０の画像Ｉ（ｘ，ｙ）を撮像する（ステップＳ１２；取得工程）。
【００８１】
画像記憶部５１は、撮像された画像Ｉ（ｘ，ｙ）を画像メモリ２８に一時的に記憶する（ステップＳ１４）。
【００８２】
フィルタリング演算部５４は、演算子設定部５３ａが設定した演算子における周辺画素Ｐｉの位置に対応する画像Ｉ（ｘ，ｙ）の画素値を、画像読出部５２を介して画像記憶部５１から読み出す。そして、読み出した画素値に対してフィルタリング演算を行う（ステップＳ１６；演算工程）。なお、フィルタリング演算は、必要に応じて、複数の演算子を用いて行ってもよい。
【００８３】
欠陥検出部５５は、フィルタリング演算によって得たエッジ強度画像Ｅａ（ｘ，ｙ）に基づいて、被検査対象物７０の表面に筋状の欠陥Ｚがあるかを検出して、欠陥Ｚの有無の判定を行う（ステップＳ１８；検出工程）。なお、欠陥Ｚがあるかの判定方法は前記した通りである。
【００８４】
検出結果出力部５６は、判定結果をモニタ４０に出力する（ステップＳ２０）。
【００８５】
欠陥検出部５５は、検査が終了したかを判定する（ステップＳ２２）。検査を終了したとき（ステップＳ２２；Ｙｅｓ）は、図１１の処理を終了する。それ以外のとき（ステップＳ２２；Ｎｏ）はステップＳ１２に戻って、新たな被検査対象物７０の画像Ｉ（ｘ，ｙ）を撮像する。
【００８６】
（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態の欠陥検査装置１００ｂについて説明する。欠陥検査装置１００ｂのハードウェア構成は、第１の実施形態で説明した欠陥検査装置１００ａと同じであるため、ハードウェア構成の説明は省略する。
【００８７】
欠陥検査装置１００ｂは、欠陥検査装置１００ａに対して、エッジ検出を行う演算子の中に配置する周辺画素Ｐｉの位置を、任意に設定できる点が異なっている。なお、欠陥検査装置１００ｂが備える画像処理装置２０ｂの機能構成は、図３の画像処理装置２０ａの構成に対して、演算子設定部５３ａの代わりに演算子設定部５３ｂを備える点のみが異なる。この演算子設定部５３ｂは、演算子の係数を割り当てるとともに、周辺画素Ｐｉの位置を設定する。
【００８８】
図１２を用いて、第２の実施形態においてフィルタリング演算部５４が行うフィルタリング演算処理について説明する。図１２は、第２の実施形態で行うフィルタリング演算について説明する図である。特に図１２（ａ）は、フィルタリング演算に用いる演算子Ｏｐ８を示す。また、図１２（ｂ）は、演算子Ｏｐ８を作用させる画像Ｉ（ｘ，ｙ）における画素値の分布の一例を示す。なお、図１２（ｂ）に示すＧ０，Ｇ１，Ｇ２，Ｇ３，Ｇ４，Ｇ５，Ｇ６，Ｇ７，Ｇ８は、画像Ｉ（ｘ，ｙ）における各画素の画素値を示している。
【００８９】
演算子Ｏｐ８は、中央画素Ｑ、および中央画素Ｑから８方向（複数の方向）に向かってそれぞれ距離ｄ離れた位置に、複数の周辺画素Ｐｉ（ｉ＝１〜８）を配置したものである。そして、中央画素Ｑおよび周辺画素Ｐｉには、それぞれ、図１２（ａ）に示す各係数が割り当てられる。また、演算子Ｏｐ８は、演算子Ｏｐ３と同じ、縦１５画素、横１５画素の大きさを有して、図１２（ａ）の空欄の画素には、いずれも係数０が割り当てられる。
【００９０】
図１２（ａ）において、演算子Ｏｐ８は、演算子Ｏｐ３を、中央画素Ｑを中心にして、時計回りに所定の角度ω＝２０°回転したものである。すなわち、中央画素Ｑと周辺画素Ｐｉの距離ｄを保持した状態で、中央画素Ｑから各周辺画素Ｐｉに向かう方向θｉ（ｉ＝１〜８）を全て変更したものである。演算子Ｏｐ８における周辺画素Ｐｉの配置位置は、第１の実施形態で説明した式５、式６を用いて算出することができる。なお、演算子Ｏｐ８の設定は、図１１のステップＳ１０、すなわち設定工程において行う。
【００９１】
演算子Ｏｐ８を用いてフィルタリング演算処理を行うことによって、演算子Ｏｐ３を作用させた場合と比べて、右斜め上方向に延びる、より緩やかな傾きの筋（欠陥Ｚ）をより高い感度で検出することができる。すなわち、所定の角度ωの値に応じた方向の筋をより高い感度で検出することができる。
【００９２】
以下、図１３を用いて、演算子Ｏｐ８の作用について説明する。図１３（ａ）は、被検査対象物７０を撮像した画像Ｉ（ｘ，ｙ）の一部分の画素値の分布を示す。図１３（ｂ）は、演算子Ｏｐ８を作用させた結果を示す。
【００９３】
被検査対象物７０の表面に、図８（ｂ）の例よりもさらに緩やかな角度で右斜め上方向に延びる筋状の欠陥Ｚがある場合を想定する。このとき、撮像装置１０が撮像した画像Ｉ（ｘ，ｙ）の一部の領域を拡大すると、図１３（ａ）に示すように、欠陥Ｚに対応する領域Ｒｚに亘って、画素値（階調値）が小さく観測される。
【００９４】
このとき、画像Ｉ（ｘ，ｙ）に対して演算子Ｏｐ８を作用させると、図１３（ｂ）に示すエッジ強度を表すエッジ強度画像Ｅｃ（ｘ，ｙ）が得られる。エッジ強度画像Ｅｃ（ｘ，ｙ）の中から、エッジ強度７以上の画素のみを抽出すると、領域Ｒａと領域Ｒｂが検出される。そして、この領域Ｒａ、Ｒｂは、ともに左右方向に３画素以上連続した領域であるため、欠陥検出部５５は、撮像した画像Ｉ（ｘ，ｙ）の中に欠陥Ｚがあるものと判定する。
【００９５】
このように、演算子Ｏｐ８を作用させると、演算子Ｏｐ８の中に設定した周辺画素Ｐｉの配置位置および設定した係数の値に応じた方向のエッジ（筋）の検出感度をさらに向上させることができる。したがって、欠陥Ｚの発生方向が予め予測できるときには、予測方向の筋をより高い検出感度で検出することができる周辺画素Ｐｉの配置を有する演算子を設定しておくことができる。
【００９６】
次に、図１４を用いて、周辺画素Ｐｉの別の設定例について説明する。図１４は、周辺画素Ｐｉの別の設定例について説明する図である。特に図１４（ａ）は、フィルタリング演算に用いる演算子Ｏｐ９を示す。また、図１４（ｂ）は、演算子Ｏｐ９を作用させる画像Ｉ（ｘ，ｙ）における画素値の分布の一例を示す。なお、図１４（ｂ）に示すＧ０，Ｇ１，Ｇ２，Ｇ３，Ｇ４，Ｇ５，Ｇ６，Ｇ７，Ｇ８は、画像Ｉ（ｘ，ｙ）における各画素の画素値を示している。
【００９７】
演算子Ｏｐ９は、中央画素Ｑ、および中央画素Ｑから８方向（複数の方向）に向かってそれぞれ距離ｄ離れた位置に、複数の周辺画素Ｐｉ（ｉ＝１〜８）を配置したものである。そして、中央画素Ｑおよび周辺画素Ｐｉには、それぞれ、図１４（ａ）に示す各係数が割り当てられる。また、演算子Ｏｐ９は、演算子Ｏｐ３と同じ、縦１５画素、横１５画素の大きさを有して、図１４（ａ）の空欄の画素には、いずれも係数０が割り当てられる。
【００９８】
図１４（ａ）において、演算子Ｏｐ９における周辺画素Ｐｉの配置位置は、演算子Ｏｐ３における一部の周辺画素Ｐｉの配置位置を変更したものとなっている。具体的には、演算子Ｏｐ３に対して、周辺画素Ｐ２、Ｐ４、Ｐ６、Ｐ８のみ、配置位置を変更している。定性的には、演算子Ｏｐ９は、演算子Ｏｐ３において、中央画素Ｑと周辺画素Ｐｉの距離ｄを保持したまま、周辺画素Ｐ２、Ｐ８を周辺画素Ｐ１に近接させて、周辺画素Ｐ４、Ｐ６を周辺画素Ｐ５に近接させたものである。この周辺画素Ｐｉの配置位置は、第１の実施形態で説明した式５、式６を用いて算出することができる。なお、演算子Ｏｐ９の設定は、図１１のステップＳ１０、すなわち設定工程において行う。
【００９９】
演算子Ｏｐ９は、上下方向の画素値の差により高い重みを付けてエッジ強度を検出する演算子である。すなわち、演算子Ｏｐ９を用いてフィルタリング演算処理を行うことによって、左右方向に延びる筋をより高い感度で検出することができる。さらに、演算子Ｏｐ９は、広範囲に離散した画素値の差分値を算出するため、９０°未満の急峻な角度で右斜め上方向、または右斜め下方向に延びる筋の検出感度をより向上させることができる。すなわち、演算子Ｏｐ９によると、周辺画素Ｐｉの設置位置に応じた方向の筋をより高い感度で検出することができる。
【０１００】
以下、図１５を用いて、演算子Ｏｐ９の作用について説明する。図１５（ａ）は、被検査対象物７０を撮像した画像Ｉ（ｘ，ｙ）の一部分の画素値の分布を示す。図１５（ｂ）は、演算子Ｏｐ９を作用させた結果を示す。
【０１０１】
被検査対象物７０の表面に、９０°未満の急峻な角度で右斜め上方向に延びる筋状の欠陥Ｚがある場合を想定する。このとき、撮像装置１０が撮像した画像Ｉ（ｘ，ｙ）の一部の領域を拡大すると、図１５（ａ）に示すように、欠陥Ｚに対応する領域Ｒｚに亘って、画素値（階調値）が小さく観測される。
【０１０２】
このとき、画像Ｉ（ｘ，ｙ）に対して演算子Ｏｐ９を作用させると、図１５（ｂ）に示すエッジ強度を表すエッジ強度画像Ｅｄ（ｘ，ｙ）が得られる。エッジ強度画像Ｅｄ（ｘ、ｙ）の中から、エッジ強度７以上の画素のみを抽出すると、領域Ｒａと領域Ｒｂが検出される。そして、この領域Ｒａ、Ｒｂは、ともに左右方向に３画素以上連続した領域であるため、欠陥検出部５５は、撮像した画像Ｉ（ｘ，ｙ）の中に欠陥Ｚがあるものと判定する。
【０１０３】
このように、演算子Ｏｐ９を作用させると、演算子Ｏｐ９の中に設定した周辺画素Ｐｉの配置位置および設定した係数の値に応じた方向のエッジ（筋）の検出感度をさらに向上させることができる。したがって、欠陥Ｚの発生方向が予め予測できるときには、予測方向の筋をより高い検出感度で検出することができる周辺画素Ｐｉの配置を有する演算子を設定しておくことができる。
【０１０４】
なお、演算子Ｏｐ８と演算子Ｏｐ９は、どちらの演算子を用いても、その演算子Ｏｐ８、Ｏｐ９の大きさおよび係数の設定に応じた方向の筋をより精度よく検出することができる。
【０１０５】
また、欠陥Ｚを検出する際に、第１の実施形態で説明したように、演算子の周辺画素Ｐｉの位置を固定して係数のみを変更するか、或いは、第２の実施形態で説明したように、演算子の周辺画素Ｐｉの配置を変更するか、は検出対象となる欠陥Ｚの発生状態を勘案して適宜決定すればよい。すなわち、欠陥Ｚ（筋）の方向や大きさがある程度予測できるときは、第２の実施形態で説明したように、特定の方向の筋をより精度よく検出する方法を用いればよい。
【０１０６】
以上のように、第１の実施形態に係る欠陥検査装置１００ａによれば、画像入力部５０（画像データ取得部）は、シート状の被検査対象物７０を撮像した画像データＩ（ｘ，ｙ）を取得する。演算子設定部５３ａは、中央画素Ｑと中央画素Ｑから複数の方向θｉ（ｉ＝１，２，…）に向かって等しい距離ｄだけ離れた複数の周辺画素Ｐｉ（ｉ＝１，２，…）に対して、それぞれ所定の係数を割り当てた演算子Ｏｐ３を設定する。そして、フィルタリング演算部５４（空間フィルタ演算部）は、画像データＩ（ｘ，ｙ）に演算子Ｏｐ３を重ね合わせて、演算子Ｏｐ３の中央画素Ｑおよび周辺画素Ｐｉにそれぞれ対応する画像データＩ（ｘ，ｙ）の画素が有する画素値と前記係数との積和演算を、演算子Ｏｐ３の位置をずらしながら画像データＩ（ｘ，ｙ）の複数の注目画素Ｍに対して行う。そして、欠陥検出部５５は、フィルタリング演算部５４の演算結果に基づいて、被検査対象物７０の表面に筋状の欠陥Ｚがあるかを検出する。したがって、シート状の被検査対象物７０の表面に生じた欠陥Ｚ（筋）を確実に検出することができる。特に、演算子Ｏｐ３は、中央画素Ｑから複数の等しい距離ｄの位置に周辺画素Ｐｉを配置しているため、中央画素Ｑから等しい距離ｄの位置にある複数の画素の画素値に基づいてエッジ強度を検出する。したがって、正確なエッジ強度を検出することができる。
【０１０７】
また、第１の実施形態に係る欠陥検査装置１００ａによれば、演算子設定部５３ａは、中央画素Ｑと周辺画素Ｐｉの距離ｄを、検出する筋状の欠陥Ｚの太さＦに応じて設定する。したがって、欠陥Ｚの太さＦによらずに、シート状の被検査対象物７０の表面に生じた濃淡差の小さい筋状の欠陥Ｚを確実に検出することができる。
【０１０８】
また、第２の実施形態に係る欠陥検査装置１００ｂによれば、演算子設定部５３ｂは、設定した演算子Ｏｐ３を、さらに中央画素Ｑの周りに所定の角度ωだけ回転させた演算子Ｏｐ８を設定する。この演算子Ｏｐ８を用いて、フィルタリング演算部５４（空間フィルタ演算部）がフィルタリング演算処理を行うことによって、角度ωの値に応じた方向の欠陥Ｚ（筋）をより高い感度で検出することができる。
【０１０９】
そして、第２の実施形態に係る欠陥検査装置１００ｂによれば、演算子設定部５３ｂは、設定した演算子Ｏｐ３を構成する一部の周辺画素Ｐｉの位置を、中央画素Ｑとの距離ｄを保持したまま変更した演算子Ｏｐ９を設定する。この演算子Ｏｐ９を用いて、フィルタリング演算部５４（空間フィルタ演算部）がフィルタリング演算処理を行うことによって、周辺画素Ｐｉの設置位置に応じた方向の欠陥Ｚ（筋）をより高い感度で検出することができる。
【０１１０】
以上、いくつかの実施形態について説明したが、それらの各部の具体的な構成、処理の内容等は、実施形態で説明したものに限るものではない。
【０１１１】
例えば、観測される欠陥Ｚの筋の太さＦが予測できないときには、異なる大きさの複数の演算子を設定して、複数の演算子を順次作用させて欠陥があるかの判定を行うようにしてもよい。
【符号の説明】
【０１１２】
２０ａ    画像処理装置
５０      画像入力部（画像データ取得部）
５３ａ    演算子設定部
５４      フィルタリング演算部（空間フィルタ演算部）
５５      欠陥検出部
７０      被検査対象物
１００ａ  欠陥検査装置
【先行技術文献】
【特許文献】
【０１１３】
【特許文献１】特許第３６０４９７４号公報
【図１】
2017161387.tif 000003
【図２】
2017161387.tif 000004
【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】
2017161387.tif 000009
【図８】
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【図９】
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【図１０】
2017161387.tif 000012
【図１１】
2017161387.tif 000013
【図１２】
2017161387.tif 000014
【図１３】
2017161387.tif 000015
【図１４】
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【図１５】
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