(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
一定周期で金属光沢がある模様が生成され、かつ一定間隔で錠剤が配列されると共に文字が印刷されたシート上の欠陥の有無を判定する欠陥検査方法において、
前記シートを撮像して二次元に整列配置された複数の画素の各画素情報をセンサで得る工程と、
前記センサによって得られた前記各画素情報の二次元座標上の位置を画素毎に順次指定しながら該指定位置を基準に、前記シートの模様と該模様の間のエリアとを含む画素情報エリアで順次平均化し、この平均値を前記指定位置に関係づけて二次元に整列配置する平均値算出工程と、
前記平均値算出工程で求められた二次元に整列配置された複数の平均値の二次元座標上の位置を前記画素毎に順次指定しながら該指定位置を基準にした所定エリアで、所定行所定列でかつ重み付け係数を有する係数テーブルを用いて前記所定エリア内の各画素情報の変化量を順次求め、この変化量を前記指定位置に関係づけて二次元に整列配置する変化量算出工程と、
前記錠剤の部分及び文字部分をマスクして、該マスクされた領域以外に対して前記変化量算出工程で求められた二次元に整列配置された複数の変化量のそれぞれの方向成分の変化量が所定以上の場合は、欠陥として検出する検出工程とから成ることを特徴とする欠陥検査方法。
【請求項２】
前記変化量算出工程は、
前記平均値算出工程で求められた二次元に整列配置された複数の平均値の二次元座標上の位置を前記画素毎に素順次指定しながら該指定位置を基準にしたＫ行Ｇ列のｎ個（Ｇ×Ｋ個）の水平方向平均値エリアで、予め設定されている水平方向の第１の係数テーブルとを用いて水平方向の変化量を求め、この水平方向の変化量を前記指定位置に関係づけて二次元に整列配置する水平方向変化量算出工程と、
前記平均値算出工程で求められた二次元に整列配置された複数の平均値の二次元座標上の位置を前記画素毎に順次指定しながら該指定位置を基準にしたＧ行Ｋ列のｎ個（Ｋ×Ｇ個）の垂直方向の垂直方向平均値エリアで、予め設定されている垂直方向の第２の係数テーブルとを用いて垂直方向の変化量を求め、この垂直方向の変化量を前記指定位置に関係づけて二次元に整列配置する垂直方向変化量算出工程とを有することを特徴とする請求項１記載の欠陥検査方法。
【請求項３】
前記平均値算出工程は、
前記センサによって得られた前記複数の画素の画素情報の二次元座標上の位置を、１行又は１列づつ移動して指定する工程と、
この指定位置を基準に前記シートの模様の周期に対応したＭ行Ｎ列の平均化エリアを設定し、このエリア内の各画素の濃度情報を加算し、このエリア内の加算値を前記エリア内の総画素数で平均化する工程と、
この平均値を前記指定位置に関係づけて二次元に整列配置する工程と
を有することを特徴とする請求項１又は２記載の欠陥検査方法。
【請求項４】
前記水平方向変化量算出工程は、
前記平均値算出工程で求められた二次元に整列配置された複数の平均値の二次元座標上の位置を、１行又は１列づづ移動して指定する工程と、
前記平均値算出工程で求められた二次元に整列配置された複数の平均値をＫ行Ｇ列（Ｇ＞Ｋ）のｎ個（Ｋ×Ｇ個）の水平方向平均値エリアで、予め設定されている水平方向の第１の係数テーブルとを用いて水平方向の変化量を求める工程と、
この水平方向の変化量を前記指定位置に関係づけて二次元に整列配置する工程と
からなる請求項２又は３記載の欠陥検査方法。
【請求項５】
前記垂直方向変化量算出工程は、
前記平均値算出工程で求められた二次元に整列配置された複数の平均値の二次元座標上の位置を、１列又は１行づづ移動して指定する工程と、
前記平均値算出工程で求められた二次元に整列配置された複数の平均値をＧ行Ｋ列（Ｇ＞Ｋ）のｎ個（Ｋ×Ｇ個）の垂直方向平均値エリアで、予め設定されている垂直方向の第２の係数テーブルとを用いて垂直方向の変化量を求める工程と、
この垂直方向の変化量を前記指定位置に関係づけて二次元に整列配置する工程と
からなる請求項２又は３記載の欠陥検査方法。
【請求項６】
前記第１の係数テーブルは、
前記Ｋ行Ｇ列の格子群からなる水平方向に長いテーブルであり、両端部にそれぞれ異なる重み付け係数を割り付けていることを特徴とする請求項２又は４記載の欠陥検査方法。
【請求項７】
前記第２の係数テーブルは、
前記Ｇ行Ｋ列の格子群からなる垂直方向に長いテーブルであり、上下端部にそれぞれ異なる重み付け係数を割り付けていることを特徴とする請求項２又は５記載の欠陥検査方法。
【請求項８】
前記変化量算出工程は、前記第１の係数テーブル及び第２の係数テーブルとからなる係数テーブルに代えて、
同行同列の格子群からなる正方型の係数テーブルを用い、該正方型の係数テーブルは、
一方の対角線上の斜め方向の各格子に、重みづけ係数を割り付けて、その斜め方向の画素情報成分を強調する第１の正方型係数テーブルと、
他方の対角線上の斜め方向の各格子に、重みづけ係数を割り付けて、前記斜め方向とは異なる斜め方向の画素情報成分を強調する第２の正方型係数テーブルとからなることを特徴とする請求項１乃至７記載の欠陥検査方法。
【請求項９】
前記正方型の係数テーブルは、
一方の対角線上の斜め方向の各格子に、重みづけ係数を割り付けて、その斜め方向の画素情報成分を強調する第１の正方型係数テーブルと、
他方の対角線上の斜め方向の各格子に、重みづけ係数を割り付けて、前記斜め方向とは異なる斜め方向の画素情報成分を強調する第２の正方型係数テーブルと、
中央の格子を通る垂直方向の各格子領域に、重みづけ係数を割り付けて、縦方向成分の画素情報成分を強調する第３の正方型係数テーブルと、
中央の格子を通る水平方向の各格子領域に、重みづけ係数を割り付けて、横方向成分の画素情報成分を強調する第４の正方型係数テーブルと
からなることを特徴とする請求項８記載の欠陥検査方法。
【請求項１０】
前記シートは、金属フイルムが圧着されて一定周期の模様が生成されていることを特徴とする請求項１乃至９記載の欠陥検査方法。
【請求項１１】
前記シートは、アルミシールが熱圧着された一定周期の模様が生成された錠剤のＰＴＰシートであることを特徴とする請求項１乃至１０記載の欠陥検査方法。
【請求項１２】
一定周期で金属光沢がある模様が生成され、かつ一定間隔で錠剤が配列されると共に文字が印刷されたシート上の欠陥の有無を判定する欠陥検査方法において、
前記シートを撮像して二次元に整列配列された複数の画素の各画素情報をＣＣＤカメラで得る撮像部と、
前記ＣＣＤカメラによって得られた前記複数の画素の画素情報の二次元座標上の位置を画素毎に順次指定しながら該指定位置を基準に前記シートの模様と該模様の間のエリアとを含む画素情報エリアで順次平均化し、この平均値を前記指定位置に関係づけて二次元に整列配置する平均値算出部と、
前記平均値算出部で求められた二次元に整列配置された複数の平均値の二次元座標上の位置を前記画素毎に順次指定しながら該指定位置を基準にした所定エリアで、所定行所定列の係数テーブルを用いて前記所定エリア内の各画素情報の変化量を順次求め、この変化量を前記指定位置に関係づけて二次元に整列配置する変化量算出部と、
前記錠剤の部分及び文字部分をマスクして、該マスクされた領域以外に対して前記変化量算出部で求められた二次元に整列配置された複数の変化量のそれぞれの方向成分の変化量が所定以上の場合は、欠陥として検出する検出部と
から成ることを特徴とする欠陥検査システム。
【請求項１３】
前記変化量算出部は、
前記平均値算出部で求められた二次元に整列配置された複数の平均値の二次元座標上の位置を前記画素毎に順次指定しながら該指定位置を基準にしたＫ行Ｇ列のｎ個（Ｋ×Ｇ個）の水平方向平均値エリアで、予め設定されている水平方向の第１の係数テーブルとを用いて水平方向の変化量を求め、この水平方向の変化量を前記指定位置に関係づけて二次元に整列配置する水平方向変化量算出手段と、
前記平均値算出部で求められた二次元に整列配置された複数の平均値の二次元座標上の位置を前記画素毎に順次指定しながら該指定位置を基準にしたＧ行Ｋ列のｎ個（Ｇ×Ｋ個）の垂直方向の垂直方向平均値エリアで、予め設定されている垂直方向の第２の係数テーブルとを用いて垂直方向の変化量を求め、この垂直方向の変化量を前記指定位置に関係づけて二次元に整列配置する垂直方向変化量算出手段と
を有することを特徴とする請求項１２記載の欠陥検査方法。
【請求項１４】
前記平均値算出部は、
前記センサによって得られた前記複数の画素の画素情報の二次元座標上の位置を、１行又は１列づつ移動して指定する手段と、
この指定位置を基準に前記シートの模様の周期に対応したＭ行Ｎ列の平均化エリアを設定し、このエリア内の各画素の濃度情報を加算し、このエリア内の加算値を前記エリア内の総画素数で平均化する手段と、
この平均値を前記指定位置に関係づけて二次元に整列配置する手段と
を有することを特徴とする請求項１２又は１３記載の欠陥検査方法。
【請求項１５】
前記水平方向変化量算出手段は、
前記平均値算出部で求められた二次元に整列配置された複数の平均値の二次元座標上の位置を、１行又は１列づづ移動して指定する手段と、
前記平均値算出部で求められた二次元に整列配置された複数の平均値をＫ行Ｇ列（Ｇ＞Ｋ）のｎ個（Ｋ×Ｇ個）の水平方向平均値エリアで、予め設定されている水平方向の第１の係数テーブルとを用いて水平方向の変化量を求める手段と、
この水平方向の変化量を前記指定位置に関係づけて二次元に整列配置する手段と
からなる請求項１３又は１４記載の欠陥検査システム。
【請求項１６】
前記垂直方向変化量算出手段は、
前記平均値算出部で求められた二次元に整列配置された複数の平均値の二次元座標上の位置を、１列又は１行づづ移動して指定する手段と、
前記平均値算出部で求められた二次元に整列配置された複数の平均値をＧ行Ｋ列（Ｇ＞Ｋ）のｎ個（Ｇ×Ｋ個）の垂直方向平均値エリアで、予め設定されている垂直方向の第２の係数テーブルとを用いて垂直方向の変化量を求める手段と、
この垂直方向の変化量を前記指定位置に関係づけて二次元に整列配置する手段と
からなる請求項１３又は１４記載の欠陥検査システム。
【請求項１７】
前記第１の係数テーブルは、
前記Ｋ行Ｇ列の格子群からなる水平方向に長いテーブルであり、両端部にそれぞれ異なる重み付け係数を割り付けていることを特徴とする請求項１３又は１５記載の欠陥検査システム。
【請求項１８】
前記第２の係数テーブルは、
前記Ｇ行Ｋ列の格子群からなる垂直方向に長いテーブルであり、上下端部にそれぞれ異なる重み付け係数を割り付けていることを特徴とする請求項１３又は１７記載の欠陥検査システム。
【請求項１９】
前記変化量算出部は、前記第１の係数テーブル及び第２の係数テーブルとからなる係数テーブルに代えて、
同行同列の格子群からなる正方型の係数テーブルを用い、該正方型の係数テーブルは、
一方の対角線上の斜め方向の各格子に、重みづけ係数を割り付けて、その斜め方向の画素情報成分を強調する第１の正方型係数テーブルと、
他方の対角線上の斜め方向の各格子に、重みづけ係数を割り付けて、前記斜め方向とは異なる斜め方向の画素情報成分を強調する第２の正方型係数テーブルとからなることを特徴とする請求項１２又は１８記載の欠陥検査システム。
【請求項２０】
前記正方型の係数テーブルは、
一方の対角線上の斜め方向の各格子に、重みづけ係数を割り付けて、その斜め方向の画素情報成分を強調する第１の正方型係数テーブルと、
他方の対角線上の斜め方向の各格子に、重みづけ係数を割り付けて、前記斜め方向とは異なる斜め方向の画素情報成分を強調する第２の正方型係数テーブルと、
中央の格子を通る垂直方向の各格子領域に、重みづけ係数を割り付けて、縦方向成分の画素情報成分を強調する第３の正方型係数テーブルと、
中央の格子を通る水平方向の各格子領域に、重みづけ係数を割り付けて、横方向成分の画素情報成分を強調する第４の正方型係数テーブルと
からなることを特徴とする請求項１９記載の欠陥検査システム。
【請求項２１】
前記シートは、金属フイルムが圧着されて一定周期の模様が生成されていることを特徴とする請求項１２乃至２０記載の欠陥検査システム。
【請求項２２】
前記シートは、アルミシールが熱圧着された一定周期の模様が生成された錠剤のＰＴＰシートであることを特徴とする請求項１２乃至２１記載の欠陥検査システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、アルミシール等の金属が熱圧着されたＰＴＰシート等のシート上における髪の毛等の異物を、照明光の調整によらないで画像処理によって検出するシート上の欠陥検出方法及びそのシステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
一般に、紙、フィルム、鋼板、錠剤のＰＴＰ（Ｐｒｅｓｓ  Ｔｈｒｏｕｇｈ  Ｐａｃｋａｇｅ）シート等のシート状の物を加工する製造ラインにおいては、キズ、汚れ、異物（例えば髪の毛等）等の欠陥があるかどうかを検査する必要がある。
【０００３】
例えば、ＰＴＰシートにおける異物の混入を検査するＰＴＰシート検査システムを例にして説明する。
【０００４】
図３０は従来のＰＴＰシート検査システムの概略構成図である。図３０のＰＴＰシート検査システム１は、ＰＴＰシート２上を撮影するＣＣＤカメラ３と、ＣＣＤカメラ３が撮像するエリアの近傍に設けられ、照明用電源４からの電力に基づいた光を照射する照明器５と、ＣＣＤカメラ３より上流の位置に設けられ、ＰＴＰシート２を検出するセンサ７と、センサ７がＰＴＰシートを検出したとき、ＣＣＤカメラ３からの映像信号を取り込み、取り込んだ画像データから欠陥を検出し、この検出結果をパソコン９及びプリンタ１０に出力するＰＴＰ検査制御装置１１とを備えている。
【０００５】
また、ＰＴＰ検査制御装置１１には、ＰＴＰシート２の画像を表示するモニタ１２が備えられている。
【０００６】
前述のＰＴＰシート２は、図３１に示すように、ＰＶＣフィルム１４はポケットにＰＴＰ錠剤が入っていて、アルミシールされている。このアルミシールは熱圧着され、メッシュ模様が入っている。
【０００７】
上記のようなＰＴＰシート検査システム１は、ＰＴＰ検査制御装置１１が照明用電源４を制御して照明器５から光を照射している。そして、センサ７がＰＴＰシート２を検出すると、ＣＣＤカメラ３がＰＴＰシート２を撮像する。この映像信号をＰＴＰ検査制御装置１１が取り込み、取り込んだ画像データから欠陥を検出し、この検出結果をパソコン９及びプリンタ１０に出力する。
【０００８】
前述の欠陥の検出にあたっては、ＰＶＣフィルム１４はアルミシールされ、かつメッシュ模様が入っており、金属光沢を持つことになる。
【０００９】
このため、図３１に示すように髪の毛１５がＰＶＣシート上に混入していた場合には、以下に説明するようなノイズ波形となる。
【００１０】
図３２は図３１のライン１６部分の各画素の濃度をグラフ化した図である。図３１に示すように、ＰＶＣフィルム１４のメッシュにより、全体的にノイズ状の波形となり、髪の毛１５があってもメッシュ成分の波形と区別が付かなくなる。すなわち、異物の検出の際によく用いられる微分処理が使用できない。
【００１１】
そこで、従来においては、照明器５からの光量レベルを工夫してＰＴＰシート２に照射し、この反射光によって得られる映像信号を２値化して欠陥を検出していた。
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、照明を工夫して２値化した後に検査する処理は、照明器の精度に強く依存することになる。
【００１３】
すなわち、照明器の精度に依存した検査技術ということは、現在の照明技術のレベルでは人間の目視検査に比べてるとはるかに劣る。
【００１４】
また、照明器からの光量レベルを安定に維持する又は均一に維持するというのは非常に困難であった。
【００１５】
従って、被検査物の全体にメッシュ模様があっても、照明技術によらないで容易に異物を検出できることが望ましい。
【００１６】
【課題を解決するための手段】
本発明の欠陥検査方法は、一定周期で金属光沢がある模様が生成され、かつ一定間隔で錠剤が配列されると共に文字が印刷されたシート上の欠陥の有無を判定する欠陥検査方法において、
前記シートを撮像して二次元に整列配置された複数の画素の各画素情報をセンサで得る工程と、
前記センサによって得られた前記各画素情報の二次元座標上の位置を画素毎に順次指定しながら該指定位置を基準に、前記シートの模様と該模様の間のエリアとを含む画素情報エリアで順次平均化し、この平均値を前記指定位置に関係づけて二次元に整列配置する平均値算出工程と、
前記平均値算出工程で求められた二次元に整列配置された複数の平均値の二次元座標上の位置を前記画素毎に順次指定しながら該指定位置を基準にした所定エリアで、所定行所定列でかつ重み付け係数を有する係数テーブルを用いて前記所定エリア内の各画素情報の変化量を順次求め、この変化量を前記指定位置に関係づけて二次元に整列配置する変化量算出工程と、
前記錠剤の部分及び文字部分をマスクして、該マスクされた領域以外に対して前記変化量算出工程で求められた二次元に整列配置された複数の変化量のそれぞれの方向成分の変化量が所定以上の場合は、欠陥として検出する検出工程とから成ることを要旨とする。
【００１７】
また、本発明の欠陥検査システムは、一定周期で金属光沢がある模様が生成され、かつ一定間隔で錠剤が配列されると共に文字が印刷されたシート上の欠陥の有無を判定する欠陥検査方法において、
前記シートを撮像して二次元に整列配列された複数の画素の各画素情報をＣＣＤカメラで得る撮像部と、
前記ＣＣＤカメラによって得られた前記複数の画素の画素情報の二次元座標上の位置を画素毎に順次指定しながら該指定位置を基準に前記シートの模様と該模様の間のエリアとを含む画素情報エリアで順次平均化し、この平均値を前記指定位置に関係づけて二次元に整列配置する平均値算出部と、
前記平均値算出部で求められた二次元に整列配置された複数の平均値の二次元座標上の位置を前記画素毎に順次指定しながら該指定位置を基準にした所定エリアで、所定行所定列の係数テーブルを用いて前記所定エリア内の各画素情報の変化量を順次求め、この変化量を前記指定位置に関係づけて二次元に整列配置する変化量算出部と、
前記錠剤の部分及び文字部分をマスクして、該マスクされた領域以外に対して前記変化量算出部で求められた二次元に整列配置された複数の変化量のそれぞれの方向成分の変化量が所定以上の場合は、欠陥として検出する検出部と
から成ることを要旨とする。
【００１８】
【発明の実施の形態】
図１は本実施の形態のシート上の欠陥検査システムの概略構成図である。本実施の形態では、ＰＴＰシート２における異物（髪の毛等）を検出するシステムとする。
【００１９】
図１のシート上の欠陥検出システム１９は、ＣＣＤカメラ３によりＰＴＰシート２を撮像させ、この映像信号をＰＴＰ検査制御装置２０が取り込み、この取り込んだ図２の（ａ）に示すＰＴＰシートの原画像を、所定エリアで順次平均化処理を行って、図２の（ｂ）のメッシュ模様を無地化したメッシュノイズ除去画像を得る。
【００２０】
そして、このメッシュノイズ除去画像の所定エリア毎の画素毎に、微分フィルタをかけることによって図２の（ｃ）に示す異物を強調した欠陥強調画像を得た後に、この強調データから異物の有無を検出するものである。
【００２１】
また、図３に示すように、欠陥強調画像を２値化した判定用の画像を得た後に、異物の有無を判定するものである。
【００２２】
前述のＰＴＰ検査制御装置２０は、図１に示すように、画像入力部２２と、フレームメモリ２４と、メッシュノイズ除去処理部２５と、異物強調処理部２６と、欠陥判定部２７とを備えている。
【００２３】
画像入力部２２は、センサ７からのＰＴＰシート２の検出信号の入力に伴って、ＣＣＤカメラ３によって撮像して二次元に整列配列されたデジタルの画素情報（画素の濃度情報、輝度情報等）を出力する。
【００２４】
メッシュノイズ除去処理部２５（平均値算出部ともいう）は、画像入力部２２からの画素情報をメッシュ模様の周期に対応したＭ行Ｎ列のエリアの各画素の画素情報を平均化する。
【００２５】
すなわち、メッシュ模様の周期に対応したＭ行Ｎ列のエリア毎に、そのエリア内の各濃度値を加算して平均化することでメッシュ模様が除去される。
【００２６】
異物強調処理部２６（変化量算出部ともいう）は、メッシュノイズ除去処理部２５からのメッシュノイズ除去画像のＫ行Ｇ列のエリア（平均化エリアともいう）の各画素の画素情報に対して微分フィルタ処理（横微分フィルタという）を行う共に、Ｇ行Ｋ列のエリアの各画素の画素情報に対して微分フィルタ処理（以下縦微分フィルタ処理という）を行うことによって異物を強調する。
【００２７】
欠陥判定処理部２７（検出部ともいう）は、横微分フィルタ処理後の各画素の濃度と縦微分フィルタ処理後の各画素の画素情報とを重ね合わせて異物かどうかを判定する。
【００２８】
前述の異物強調処理部２６は、図４に示すように、フレームメモリ３０と、縦強調フィルタ処理３２と、横強調フィルタ処理３３とを備え、これらの演算結果が判定処理部２７のフレームメモリ３５に格納（二次元に整列配置）される。
【００２９】
フレームメモリ３０、３５は、縦軸がｊ、横軸がｉにされたメモリであり、各格子には演算された濃度値が書き込まれる。
【００３０】
縦強調フィルタ処理３２は縦微分フィルタ処理であり、メッシュノイズ除去処理部２５によって原画像が平均化されたメッシュノイズ除去画像がフレームメモリ３０に書き込まれると、フレームメモリ３０の縦軸ｊ、横軸ｉ上における横方向の画素の位置を１画素ずつ順次指定する。そして、画素位置が指定される毎に、その画素位置（ｊ、ｉ）を中心としたＫ行Ｇ列の横方向に長い第１の係数テーブルをかけて、その結果を判定処理部２７のフレームメモリ３５の対応する位置（ｊ、ｉ）に書き込む。
【００３１】
また、横強調フィルタ処理３３は、メッシュノイズ除去処理部２５によって原画像が平均化されたメッシュノイズ除去画像がフレームメモリ３０に書き込まれると、フレームメモリ３０の縦軸ｊ、横軸ｉ上における縦方向の画素の位置を１画素ずつ順次指定する。そして、画素位置が指定される毎に、その画素位置（ｊ、ｉ）を中心としたＧ行Ｋ列の縦方向に長い第２の係数テーブルをかけて、その結果を判定処理部２７のフレームメモリ３５の対応する位置（ｊ、ｉ）に書き込む。
【００３２】
＜動作説明＞
図１に示したＰＴＰシート２の画像をＣＣＤカメラ３で撮像して画像入力部２２に取り込まれた原画像を拡大して図５に示す。
【００３３】
図５に示すように、ＰＶＣフィルム１４のメッシュ模様４０は、縦軸ｊ、横軸ｉに対してほぼ一定の周期性をもっている。例えば、図５においては、縦軸が３画素分（Ｍ＝３行）、横軸が７画素分（Ｎ＝７列）のエリア４１に、１個のメッシュ模様（反射によるばらつきあり）の画素４０が位置している。
【００３４】
このようなことから、ｉ番地とｊ番地における画素情報を以下に示す式で平均化する。
【００３５】
ＰＴＰシート２の原画像をｆ（ｉ，ｊ）とし、平均化された濃度をｇ（ｉ，ｊ）とすると、
【数１】
0004060401.tif 000002
として演算する。
【００３６】
このような演算処理をラスタスキャン（１画素づつ移動）させて行う。すなわち、図６に示すようにｉ番地、ｊ番地を中心とした３行７列のエリア４１内の各画素の画素情報を、上記の数１に基づいて、各画素の画素情報を順次加算して、３行７列の画素数で平均化した後に、ｉ番地、ｊ番地を更新する。そして、この更新した（ｉ，ｊ）番地を中心とした３行７列のエリア４１内の各画素の画素情報を数１に基づいて順次平均化していく。すなわち、メッシュ模様の周期に合わせた平均値化フィルタをかけている。
【００３７】
従って、図７に示すように、ＰＴＰシート２の原画像全体がぼかされたような画像（メッシュノイズ除去画像）となってメッシュ模様が消える。また、図５に示す髪の毛１５が位置している３行７列のエリア４３においては、髪の毛１５が入っているので、このエリア４３の各画素を前述の数１によって平均化した場合は、髪の毛１５の濃度成分が影響してエリア４１を平均化した場合とは異なる値となる。
【００３８】
従って、図７のメッシュノイズ除去画像上のライン１６における各画素の濃度値を波形化した場合には、図８に示す波形となる。
【００３９】
図８に示すようにメッシュノイズ除去画像の画素情報は、従来の図３１と比較するとメッシュ模様の箇所は、鋭いノイズ波形とならないでなめらかな波形となっている。また、髪の毛１５の箇所は、メッシュ模様の波形とは、異なる波形となっている。
【００４０】
画素情報を数値化して具体的に説明する。図２の（ａ）の原画像を用いて説明する。図９は原画図の実際の画素情報を数値化した図である。図１０は図９の一部を拡大した図である。図１１は図９の縦軸ｊの「Ａ２４」と横軸ｉの「Ａ１〜Ａ３５」の範囲をグラフ化したものである。この図１１のグラフに示すように髪の毛１５がどこかを判別することは困難である。
【００４１】
すなわち、グラフ化した場合は、従来の技術で示した図３１のように、髪の毛１５（図９、１０においては太線で示している）が存在していても、各画素情報を２値化した場合は判定が困難である。
【００４２】
そこで、上記説明の数１の方法によって、３行７列を１エリアの各画素の画素情報を、それぞれ順次加算し、このエリア内の全画素数で平均化すると、図１２に示すように、各格子領域の画素情報は急激な変化がなくなる。この図１２は図９の原画像の画素情報の具体的数値に基づいて平均化したものである。但し、横軸ｉは「Ｂ４〜Ｂ３５」までを示し、縦軸ｊは「Ｂ２〜Ｂ２７」までの平均化された数値を示している。また、図１２の太線枠内の画素情報群は髪の毛１５を平均化した画素情報を示している。
【００４３】
この図１２において、縦軸ｊの「Ｂ２４」と、横軸ｉの「Ｂ４〜Ｂ３２」との範囲をグラフ化したのが図１３である。
【００４４】
従って、この図１２の各格子の平均化された画素情報を画像化した場合は、図７に示すように、メッシュが無地化される。
【００４５】
すなわち、メッシュノイズ除去処理部２５は、図１４に説明する処理によって図１３のメッシュノイズ除去画像を得ている。
【００４６】
メッシュノイズ除去処理部２５は、ＰＴＰシート２の原画像が入力すると、この原画像の位置（ｉ、ｊ）を指定する（Ｓ１）。図９を用いて説明すると、ｉ軸の「Ａ４」とｊ軸の「Ａ２」とを画素の指定位置とする。
【００４７】
次に、この指定位置（ｉ、ｊ）を中央にした数１の平均化処理を行い（Ｓ２）、この結果を異物強調処理部のフレームメモリ３０の位置（ｉ、ｊ）に書き込む（Ｓ３）。そして、原画像の横軸ｉが最終になったかどうかを判断する（Ｓ４）。  ステップＳ４において、横軸ｉが最終になっていない場合は、横軸ｉの位置を更新して処理をステップＳ２に戻す（Ｓ５）。例えば、図９においては、横軸ｉの「Ａ４」を「Ａ５」に更新する。つまり、横軸ｉ「Ａ５」、縦軸ｊ「Ａ２」の位置の画素の画素情報を中央にした数１の演算処理が行われる。
【００４８】
また、ステップＳ４において、横軸ｉのアドレスが最終になったと判断したときは、縦軸ｊのアドレスが最終かどうかを判断する（Ｓ６）。
【００４９】
ステップＳ６において、横軸ｉのアドレスが最終になっていないと判断した場合は、横軸ｉを最初のアドレスに更新すると共に、縦軸ｊを次のアドレスに更新して処理をステップＳ２に戻す（Ｓ７）。
【００５０】
図９においては、横軸ｉのアドレスを「Ａ４」、縦軸のアドレスを「Ａ３」に数１の処理を行わせる。
【００５１】
そして、このような図７、図１３のメッシュノイズ除去画像の画素情報が異物強調処理部２６に取り込まれ、以下に説明する処理が行われる。
【００５２】
異物強調処理部２６は、フレームメモリ３０にメッシュノイズ除去画像が書き込まれると、横強調フィルタ処理３３がフレームメモリ３０の縦軸ｊと横軸ｉの位置を指定し、この指定位置（ｉ、ｊ）を中心とした横方向に長い所定エリアに対応する第１の係数テーブルをかけて、その所定エリア内の画素情報の変化量を求めて強調する。
【００５３】
この第１の係数テーブルは、例えば縦軸ｊをＫ行、横軸ｉをＧ列の格子領域に分割した横軸方向に長い第１のエリアの中央をｉ、ｊとして両端の変化量を求めるものである。
【００５４】
具体的には、Ｋ行は４で、Ｇ列が８でもよいが本例では図１５に示すように、Ｋ行を３、Ｇ列を７とした第１の係数テーブルとする。
【００５５】
この第１の係数テーブルは、以下に示す式２で示される。
【００５６】
【数２】
0004060401.tif 000003
として演算する。
【００５７】
このような演算処理をラスタスキャン（１画素づつ移動）させて行う。すなわち、図１５に示すようにｉ番地を１番地毎に移動させながら、その移動位置を中心として上記の数２に基づいて演算を順次行う。
【００５８】
前述の数２は、３行７列の画素情報に対して図１６の（ａ）で示される３行７列の格子からなる重みづけ係数をかけることを意味している。
【００５９】
つまり、図１６の（ａ）の重みづけ係数を有する第１の係数テーブルをかけるということは、図１６の（ａ）に示す１列、３行目の範囲（Ｘ１）の画素情報と、７列、３行目の範囲（Ｘ２）の画素情報との変化量を求めている。
【００６０】
また、フレームメモリ３０の縦軸ｊと横軸ｉの位置を指定し、この指定位置（ｉ、ｊ）を中心とした縦方向に長い所定エリアに対応する第２の係数テーブルをかけて、その所定エリア内の画素情報の変化量を求めて強調する。
【００６１】
この第２の係数テーブルは、例えば縦軸ｊをＧ行、横軸ｉをＫ列の格子領域に分割した横軸方向に長い第２のエリアの中央をｉ、ｊとして両端の変化量を求めるものである。
【００６２】
具体的には、Ｋ行は４で、Ｇ列が８でもよいが本例では図１７に示すように、Ｋ行を７、Ｇ列を３とした第２の係数テーブルとする。
【００６３】
この第２の係数テーブルは、以下に示す式３で示される。
【００６４】
【数３】
0004060401.tif 000004
として演算する。
【００６５】
このような演算処理をラスタスキャン（１画素づつ移動）させて行う。すなわち、図１７に示すように、ｊ番地を１番地毎に移動させながら、その移動位置を中心として上記の数３に基づいて演算を順次行う。
【００６６】
前述の数３は、３行７列の画素情報に対して図１６の（ｂ）で示される３行７列の格子からなる重みづけ係数をかけることを意味している。
【００６７】
つまり、図１６の（ｂ）の重みづけ係数を有する第２の係数テーブルをかけるということは、図１６の（ｂ）に示す１列、３行目の範囲（ｙ１）の画素情報と、７列、３行目の範囲（ｙ２）の画素情報との変化量を求めている。
【００６８】
次に、具体的な数値を用いて説明する。例えば、図１２に示した平均化されたメッシュ除去画像の画素情報がフレームメモリ３０に書き込まれ、これを数２で示す第１の係数テーブルで変化量を求めた場合は、図１８に示す画素情報となる。
【００６９】
例えば、図１２の縦軸ｊのＢ２２と横軸ｉのＢ１７の位置に於ける画素情報「１０２」を中心として第１の係数テーブルをかけた場合は、図２０に示すように３行７列の斜線エリア内の両端の画素情報との変化量を算出することになる。
【００７０】
具体的には、１２０＋１１８＋１１２ー９４ー９６ー９７＝６３
すなわち、図１８においては、縦軸ｊＣ２２と横軸ｉのＣ１７の位置の格子に数値６３が書き込まれる。
【００７１】
この図１８の縦軸ｊのＣ２２と横軸ｉのＣ７〜Ｃ２９をグラフで示したのが図１９である。図１９においては、山が２個列んで、両方の山の中央が大きく落ちお込んでいる。つまり、第１の係数テーブルによって髪の毛１５のエッジが強調された図２１の欠陥強調画像を得ることになり、この図２１のライン１６における波形が図２２となる。この図２２に示すように髪の毛１５は明らかに他の画素情報の波形とは異なっている。
【００７２】
そして、図２１、図１８の強調画像に対して、判定処理部２７はラベリング処理を行って、より鮮明にした図２３に示す判定用画像を得る。
【００７３】
この判定用画像の色文字領域、錠剤領域等をマスクして、髪の毛画像成分があるかどうかを判定し、髪の毛画像成分がある場合は異物混入のＰＴＰシートであることを知らせる。
【００７４】
すなわち、異物強調処理部は、図２４に示すフローチャートに示すように、平均化されたメッシュ画像に対して、横方向成分を強調する第１の係数テーブル及び縦方向成分を強調する第２の係数テーブルをかけることによって異物である髪の毛１５を検出可能にしている。
【００７５】
異物強調処理部２５の横強調フィルタ処理３３は、ＰＴＰシート２の原画像を数１の式で平均化したメッシュ除去画像が入力すると、この画像の位置（ｉ、ｊ）を指定する（Ｓ１１）。図２０を用いて説明すると、ｉ軸の「Ｂ２」とｊ軸の「Ｂ４」とを画素の指定位置とする。
【００７６】
次に、この指定位置（ｉ、ｊ）の第１の所定エリアに対して数２に示す第１の係数テーブルをかける処理を行い横成分を強調する（Ｓ１２）、この結果を欠陥判定処理部のフレームメモリ３０の位置（ｉ、ｊ）に書き込む（Ｓ１３）。
【００７７】
そして、メッシュノイズ除去画像の横軸ｉのアドレスが最終になったかどうかを判断する（Ｓ１４）。図２０においては、横軸ｉのアドレス「Ｂ３２」になったかどうかを判断する。
【００７８】
ステップＳ１４において、横軸ｉが最終になっていない場合は、横軸ｉの位置を更新して処理をステップＳ１２に戻す（Ｓ１５）。例えば、図２０においては、横軸ｉの「Ｂ４」を「Ｂ５」に更新する。
【００７９】
また、ステップＳ１４において、横軸ｉのアドレスが最終になったと判断したときは、縦軸ｊのアドレスが最終かどうかを判断する（Ｓ１６）。図２０においては、縦軸ｊがアドレス「Ｂ２７」になったかどうかを判断する。
【００８０】
ステップＳ１６において、縦軸ｊのアドレスが最終になっていないと判断した場合は、横軸ｉを最初のアドレスに更新すると共に、縦軸ｊを次のアドレスに更新して処理をステップＳ１２に戻す（Ｓ７）。
【００８１】
そして、このようにして処理された欠陥強調画像が欠陥判定部に出力されて欠陥が検出される。
【００８２】
一方、異物強調処理部２５の縦強調フィルタ処理３２は、ＰＴＰシート２の原画像を、数１の式で平均化したメッシュ除去画像が入力すると、この画像の位置（ｉ、ｊ）を指定する（Ｓ２１）。次に、この指定位置（ｉ、ｊ）の第２の所定エリアに対して数３に示す第２の係数テーブルをかける処理を行い縦成分を強調する（Ｓ２２）、この結果を欠陥判定処理部のフレームメモリ３０の位置（ｉ、ｊ）に書き込む（Ｓ２３）。
【００８３】
そして、メッシュノイズ除去画像の縦軸ｊのアドレスが最終になったかどうかを判断する（Ｓ２４）。
【００８４】
ステップＳ２４において、縦軸ｊが最終になっていない場合は、縦軸ｊの位置を更新して処理をステップＳ２２に戻す（Ｓ２５）。
【００８５】
また、ステップＳ２４において、縦軸ｊのアドレスが最終になったと判断したときは、横軸ｉのアドレスが最終かどうかを判断する（Ｓ２６）。
【００８６】
ステップＳ２６において、横軸ｉのアドレスが最終になっていないと判断した場合は、縦軸ｉを最初のアドレスに更新すると共に、横軸ｉを次のアドレスに更新して処理をステップＳ２２に戻す（Ｓ２７）。
【００８７】
そして、このようにして処理された欠陥強調画像が欠陥判定部に出力されて欠陥が検出される。
【００８８】
なお、上記の異物強調処理部２６においては、欠陥判定部に、横成分の強調された画素情報と、縦成分の強調された画素情報を加算するとしたが、フレームメモリ３５を横微分フィルタと縦微分フィルタ毎に設け、それぞれ別に対応するフレームメモリに書き込んで、それぞれの成分毎に欠陥判定してもよい。
【００８９】
また、Ｋ行Ｇ列の第１のテーブルは、１行１列のテーブルで、Ｇ行Ｋ列の第２のテーブルは１行１列であってもよい。
【００９０】
＜実施の形態２＞
次に、第２の実施の形態について説明する。
【００９１】
図２６に示すように異物強調処理部５０に縦強調フィルタ５１と横強調フィルタ処理５２と、右傾斜成分強調フィルタ処理５３と、左傾斜成分強調フィルタ処理５４とを設ける。なお、メッシュノイズ除去処理部２５までは、前述の処理と同一のため説明を省略する。
【００９２】
右傾斜成分強調フィルタ処理５３は、右下がりの斜め方向の重み付けをする係数テーブルであり、メッシュノイズ除去処理部２５によって原画像が平均化されたメッシュノイズ除去画像がフレームメモリ３０に書き込まれると、フレームメモリ３０の横軸ｉ、縦軸ｊ上において、ラスタースキャンする。そして、画素位置が指定される毎に、その画素位置（ｉ，ｊ）を中心とした正方形の第１の係数テーブルをかけて、その結果を判定処理部２７のフレームメモリの対応する位置（ｉ，ｊ）に書き込む。
【００９３】
また、左傾斜成分強調フィルタ処理５４は、左下がりの斜め方向の重み付けをする係数テーブルであり、メッシュノイズ除去処理部２５によって原画像が平均化されたメッシュノイズ除去画像がフレームメモリ３０に書き込まれると、フレームメモリ３０の横軸ｉ、縦軸ｊ上において、ラスタースキャンする。そして、画素位置が指定される毎に、その画素位置（ｉ，ｊ）を中心とした正方形の第２の係数テーブルをかけて、その結果を判定処理部２７のフレームメモリの対応する位置（ｉ，ｊ）に書き込む。
【００９４】
さらに、縦強調フィルタ処理５１は、縦方向の重み付けをする係数テーブルであり、メッシュノイズ除去処理部２５によって原画像が平均化されたメッシュノイズ除去画像がフレームメモリ３０に書き込まれると、フレームメモリ３０の横軸ｉ、縦軸ｊ上において、ラスタースキャンする。そして、画素位置が指定される毎に、その画像位置（ｉ、ｊ）を中心とした正方形の第３の係数テーブルをかけて、その結果を判定処理部２７のフレームメモリの対応する位置（ｉ，ｊ）に書き込む。
【００９５】
また、横強調フィルタ処理５２は、横方向の重み付けをする係数テーブルであり、メッシュノイズ除去処理部２５によって原画像が平均化されたメッシュノイズ除去画像がフレームメモリ３０に書き込まれると、フレームメモリ３０の横軸ｉ、縦軸ｊ上において、ラスタースキャンする。そして、画素位置が指定される毎に、その画素位置（ｉ，ｊ）を中心とした正方形の第４の係数テーブルをかけて、その結果を判定処理部２７のフレームメモリの対応する位置（ｉ，ｊ）に書き込む。
【００９６】
このように、縦強調フィルタ処理５１と、横強調フィルタ処理５２と、右傾斜成分強調フィルタ処理５３と、左傾斜成分強調フィルタ処理５４との４方向で重み付けすることにより、より精度の良い欠陥強調が行われるが、右傾斜成分強調フィルタ処理５３と、左傾斜成分強調フィルタ処理５４との２方向で重み付けするだけでも十分な欠陥強調が行われる。
【００９７】
＜実施の形態２の動作説明＞
図７、図１３のメッシュノイズ除去画像の濃度情報が異物強調処理部５０に取り込まれ、以下に説明する処理が行われる。
【００９８】
異物強調処理部５０は、フレームメモリ３０にメッシュノイズ除去画像が書き込まれると、右傾斜成分強調フィルタ処理５３がフレームメモリ３０の横軸ｉ、縦軸ｊの位置を指定し、この指定位置（ｉ，ｊ）を中心とした正方形のエリアに対応する第１の係数テーブルをかけて、その所定エリア内の画素情報の変化量を求め強調する。
【００９９】
具体的には、図２７の（ａ）に示すように、７行７列の正方形の係数テーブルであり、重み係数「−２」が中央を通って右上方向から左下の斜めに割り振られ、さらに、左上部と右下部には重み係数「３」と「２」が割り振られている。従って、同じ数値が入力されているエリアに、第１の係数テーブルをかけると「０」の数値がかえされ、変化のある部分が重み係数にかかるエリアに、第１の係数テーブルをかけると変化が強調された数値がかえされる。
【０１００】
この第１の係数テーブルは、以下に示す数４で示される。
【０１０１】
【数４】
0004060401.tif 000005
また、左傾斜成分強調フィルタ処理５４がフレームメモリ３０の横軸ｉ、縦軸ｊの位置を指定し、この指定位置（ｉ，ｊ）を中心とした正方形のエリアに対応する第２の係数テーブルをかけて、その所定エリア内の画素情報の変化量を求め強調する。
【０１０２】
具体的には、図２７の（ｂ）に示すように、７行７列の正方形の係数テーブルであり、重み係数「−２」が中央を通って左上方向から右下の斜めに割り振られ、さらに、右上部と左下部には重み係数「３」と「２」が割り振られている。
【０１０３】
この第２の係数テーブルは、以下に示す数５で示される。
【０１０４】
【数５】
0004060401.tif 000006
さらに、縦強調フィルタ処理５１がフレームメモリ３０の横軸ｉ、縦軸ｊの位置を指定し、この指定位置（ｉ，ｊ）を中心とした正方形のエリアに対応する第３の係数テーブルをかけて、その所定エリア内の画素情報の変化量を求め強調する。
【０１０５】
具体的には、図２７（ｃ）に示すように、７行７列の正方形の係数テーブルであり、重み係数「−２」が中央を通って縦方向に割り振られ、さらに、右側の縦と左側の縦には重み係数「１」が割り振られている。
【０１０６】
この第３の係数テーブルは、以下に示す数６で示される。
【０１０７】
【数６】
0004060401.tif 000007
また、横強調フィルタ処理５２がフレームメモリ３０の横軸ｉ、縦軸ｊの位置を指定し、この指定位置（ｉ，ｊ）を中心とした正方形のエリアに対応する第４の係数テーブルをかけて、その所定エリア内の画素情報の変化量を求め強調する。
【０１０８】
具体的には、図２７（ｄ）に示すように、７行７列の正方形の係数テーブルであり、重み係数「−２」が中央を通って横方向に割り振られ、さらに、上側の横と下側の横には重み係数「１」が割り振られている。
【０１０９】
この第４の係数テーブルは、以下に示す数７で示される。
【０１１０】
【数７】
0004060401.tif 000008
これらの４書類の強調フィルタ処理は、上記実施の形態と同様に、メッシュノイズ除去画像に対してラスタースキャンする。
【０１１１】
従って、例えば、図２０のメッシュノイズ除去画像の濃度情報を平均化した場合は、図２８に示すような画素情報が欠陥判定部のフレームメモリに書き込まれることになる。
【０１１２】
この図２８の縦軸ｊのＣ２２と、横軸ｉのＣ７〜Ｃ２８の範囲をグラフ化したのが図２９である。
【０１１３】
なお、上記実施の形態では、ＰＴＰシートを例にして説明したが、金属シートを圧着した光沢があるシートであれば、本発明を適用できる。または、単に一定周期の模様が生成されたシートであってもよい。
【０１１４】
【発明の効果】
以上のように本発明によれば、一定周期の模様が生成されたシートに、照明光を照射させながらシートの原画像を得る。そして、このシートの原画像に対して、一定周期の模様のエリアで、このエリア内の各画素をエリアの総画素数で順次平均化して、原画像をぼかすことで模様を除去する。
【０１１５】
次に、この模様が除去された画像に対して、所定方向の成分を強調して欠陥を検出する。
【０１１６】
このため、照明の光量の調整を行わなくとも、シートに光沢及び金属模様等があっても、シート上の髪の毛等を容易に検出できるという効果が得られている。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態のシート上の欠陥検出システムの概略構成図である。
【図２】本欠陥検出システムの画像の生成形態を説明する説明図である。
【図３】本欠陥検出システムの画像の生成形態を説明する説明図である。
【図４】異物強調処理部の概略構成図である。
【図５】ＰＴＰシートの原画像の拡大図を説明する説明図である。
【図６】３行７列のエリアの説明図である。
【図７】メッシュノイズ除去画像の説明図である。
【図８】メッシュノイズ除去画像の波形図である。
【図９】原画像の具体的な画素情報の数値例を説明する説明図である。
【図１０】図９の原画像の画素情報の拡大図である。
【図１１】図１０の一部の波形図である。
【図１２】メッシュノイズ除去画像の画素情報の具体的な数値例を説明する説明図である。
【図１３】図１２の一部の波形図である。
【図１４】ノイズ除去処理の動作を説明するフローチャートである。
【図１５】横強調フィルタの説明図である。
【図１６】係数テーブルの構成図である。
【図１７】縦強調フィルタの説明図である。
【図１８】強調画像の具体的な数値例を説明する説明図である。
【図１９】図１８の一部を拡大した波形図である。
【図２０】強調画像の具体的な数値例を説明する説明図である。
【図２１】欠陥強調画像の説明図である。
【図２２】欠陥強調画像の波形図である。
【図２３】判定用画像の説明図である。
【図２４】横強調処理の動作を説明するフローチャートである。
【図２５】縦強調処理を説明するフローチャートである。
【図２６】実施の形態２の概略構成図である。
【図２７】実施の形態２の係数テーブルの構成図である。
【図２８】実施の形態２の具体的な数値例を説明する説明図である。
【図２９】実施の形態２の波形図である。
【図３０】従来のＰＴＰシート検査システムの概略構成図である。
【図３１】ＰＴＰシートの原画像を説明する説明図である。
【図３２】原画像の波形図である。
【符号の説明】
２  シート
３  ラインセンサ
４  照明用電源
５  照明器
７  センサ
２２  画像入力部
２４  フレームメモリ
２５  メッシュノイズ除去処理部
２６  異物強調処理部
２７  判定処理部
【図１】
0004060401.tif 000009
【図２】
0004060401.tif 000010
【図３】
0004060401.tif 000011
【図４】
0004060401.tif 000012
【図５】
0004060401.tif 000013
【図６】
0004060401.tif 000014
【図７】
0004060401.tif 000015
【図８】
0004060401.tif 000016
【図９】
0004060401.tif 000017
【図１０】
0004060401.tif 000018
【図１１】
0004060401.tif 000019
【図１２】
0004060401.tif 000020
【図１３】
0004060401.tif 000021
【図１４】
0004060401.tif 000022
【図１５】
0004060401.tif 000023
【図１６】
0004060401.tif 000024
【図１７】
0004060401.tif 000025
【図１８】
0004060401.tif 000026
【図１９】
0004060401.tif 000027
【図２０】
0004060401.tif 000028
【図２１】
0004060401.tif 000029
【図２２】
0004060401.tif 000030
【図２３】
0004060401.tif 000031
【図２４】
0004060401.tif 000032
【図２５】
0004060401.tif 000033
【図２６】
0004060401.tif 000034
【図２７】
0004060401.tif 000035
【図２８】
0004060401.tif 000036
【図２９】
0004060401.tif 000037
【図３０】
0004060401.tif 000038
【図３１】
0004060401.tif 000039
【図３２】
0004060401.tif 000040