(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査対象物上の欠陥を検出する外観検査用画像入力装置において、
前記検査対象物を照明する照明光を発生する照明光発生手段と、
前記照明光発生手段により照射された前記検査対象物の光学像を入力する画像入力手段と、
前記画像入力手段から入力された画像を処理するプロセッサと、
前記照明発生手段又は画像入力手段の少なくとも一方に配置され、前記検査対象物の正常部位と欠陥部位とのコントラストが大きく、かつ前記正常部位のＳ／Ｎ比が高いスペクトル特性を有するように前記欠陥の種類ごとに設計された複数の色フィルタと、
前記検査対象物の正常部位と欠陥部位における分光スペクトルを取得する分光スペクトル取得手段と、
前記分光スペクトル取得手段により取得された前記正常部位と前記欠陥部位の各分光スペクトルを計測するスペクトル算出手段と、
前記スペクトル算出手段の計測結果に基づいて前記欠陥の種類に最適な色フィルタを決定し、前記欠陥の種類に応じて前記複数の色フィルタを変換するスペクトル変換手段と、
を具備することを特徴とする画像入力装置。
【請求項２】
前記色フィルタは、前記欠陥の種類の数だけ用意される複数のバンドパス色フィルタで構成され、前記スペクトル算出手段は、スペクトルの違いで分類される複数の欠陥の種類ごとに単一波長バンドのスペクトルを算出することを特徴とする請求項１記載の画像入力装置。
【請求項３】
前記プロセッサは、前記スペクトル算出手段により計測された検査対象物のスペクトルをモニタリングし、計測された複数のサンプルを基に個々のサンプルの輝度の差が小さくなる色フィルタを決定することを特徴とする請求項１記載の画像入力装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は対象物の光学像を入力する画像入力装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
プリント基板等の電子部品の傷、シミ、汚れ等の欠陥を検出する外観検査装置において、見落としの無い検出のために必要なことは、より良い光学画像を入力することである。この場合、より良い光学画像としては、コントラストの高いことが求められている。例えば特開平８−２１９７１６号公報は、任意の色での照明が可能な照明装置を有する入力画像コントラスト処理装置を開示している。この処理装置では、上述の照明装置で照明された電子部品等の対象物の画像を撮像手段で撮像し、得られた画像データを所定の基準値と比較して基準値以下の場合には、背景に対して注目部分（電子部品上の基準マークなど）のコントラストが高くなるように、照明制御装置によって照明装置からの照明光の色を変化させている。このようにして常に背景に対して注目部分のコントラストが高い画像を得るようにしている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記した特開平８−２１９７１６号公報では、対象物の種類の異なる複数の欠陥に対応して、各々の欠陥を観察するのに最適なスペクトル特性を持つようなスペクトル変換手段を設計することには着目していないので外観検査にとって有効な情報を効率良くかつ高速に得ることができなかった。
【０００４】
また、対象物の反射輝度の個体差に対応して、各々が個体差が最小になる最適なスペクトル特性を持つようにスペクトル変換手段を設計することには着目していないので、対象物の輝度の個体差を低減できる最適な画像入力条件を製造ロット単位で適応的に設定することができなかった。
【０００５】
本発明の画像入力装置はこのような課題に着目してなされたものであり、その目的とするところは、外観検査によって有効な情報を効率良くかつ高速に得ることができる画像入力装置を提供することにある。
【０００６】
また、本発明の他の目的は、対象物の輝度の個体差を低減できる最適な画像入力条件を製造ロット単位で適応的に設定することができる画像入力装置を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するために、本発明の第１の態様に係る画像入力装置は、検査対象物上の欠陥を検出する外観検査用画像入力装置において、前記検査対象物を照明する照明光を発生する照明光発生手段と、前記照明光発生手段により照射された前記検査対象物の光学像を入力する画像入力手段と、前記画像入力手段から入力された画像を処理するプロセッサと、前記照明発生手段又は画像入力手段の少なくとも一方に配置され、前記検査対象物の正常部位と欠陥部位とのコントラストが大きく、かつ前記正常部位のＳ／Ｎ比が高いスペクトル特性を有するように前記欠陥の種類ごとに設計された複数の色フィルタと、
前記検査対象物の正常部位と欠陥部位における分光スペクトルを取得する分光スペクトル取得手段と、前記分光スペクトル取得手段により取得された前記正常部位と前記欠陥部位の各分光スペクトルを計測するスペクトル算出手段と、前記スペクトル算出手段の計測結果に基づいて前記欠陥の種類に最適な色フィルタを決定し、前記欠陥の種類に応じて前記複数の色フィルタを変換するスペクトル変換手段と、を具備する
【０００８】
また、本発明の第２の態様に係る画像入力装置は、本発明の第１の態様に係る画像入力装置において、前記色フィルタは、前記欠陥の種類の数だけ用意される複数のバンドパス色フィルタで構成され、前記スペクトル算出手段は、スペクトルの違いで分類される複数の欠陥の種類ごとに単一波長バンドのスペクトルを算出する。
【０００９】
また、本発明の第３の態様に係る画像入力装置は、本発明の第１の態様に係る画像入力装置において、前記プロセッサは、前記スペクトル算出手段により計測された検査対象物のスペクトルをモニタリングし、計測された複数のサンプルを基に個々のサンプルの輝度の差が小さくなる色フィルタを決定する。
【００１６】
【発明の実施の形態】
まず、本発明の画像入力装置が適用される外観検査装置の概略を説明する。本実施形態では、第１の特徴として、対象物の種類の異なる複数の欠陥に対応して、対象物の正常部位と欠陥部位とのコントラストが高く、かつ正常部位のＳ／Ｎが高く観察されるための最適なスペクトル特性を持つスペクトル変換手段を個々に設計してこれを対象物の外観検査に用いることにより、外観検査によって有効な情報を効率良くかつ高速に得ることを特徴としている。この場合、本実施形態では、上記最適なスペクトル特性を学習モードでのスペクトル解析により算出する。ここで学習モードとは最適スペクトルを算出するまでの過程をいい、算出された最適スペクトルに基づいて画像入力を行う過程を検査モードと呼ぶ。学習モードについてはすでに提出した本出願人による特願平０９−１９８５１４号明細書に詳細に記述されている。
【００１７】
また、第２の特徴として、個々の製品ごとに反射輝度の異なる検査対象としての対象物の検査を行なうにあたって、特願平０９−１９８５１４号明細書と同様の学習モードで個々の製品が低い輝度差でかつ高いＳ／Ｎで観察されるためのスペクトルを算出してスペクトル変換手段を設計することにより、対象物の輝度の個体差を低減できる最適な画像入力条件を製造ロット単位で適応的に設定できるようにしたことを特徴とする。
【００１８】
以下に、上記した第１の特徴について具体的に説明する。複数の色の異なる欠陥をコントラスト良く撮像するために、各欠陥に対して最適設計された単色フィルタを複数用意することが必要である。このため、まず、学習モードにおいて正常部位と欠陥部位の学習サンプルセットを用意し、反射スペクトルを計測する。それらを統計的に解析して正常部位と欠陥部位のコントラストが高くなり、しかも正常部位が高いＳ／Ｎで観察されるための単一スペクトルバンドを、特願平０９−１９８５１４号明細書に記載の原理に従って算出する。それを欠陥の種類数だけ繰り返し、各欠陥に対応した単色フィルタの分光スペクトル特性を求める。
【００１９】
これを実現するための第１の構成として、照明光源の後段に回転式フィルタホルダを設け、繰り返し撮像をする際に適当な色フィルタを利用できるように構成することにより、装置を簡便かつ汎用的に構成する。
【００２０】
また、第２の構成として、光学系の結像面にラインセンサを複数並べ、各センサの入力面に色フィルタを装着することにより、１スキャンで複数の欠陥に対応する複数の画像を入力する。
【００２１】
次に、上記した第１の特徴の変形例について説明する。この変形例では、複数の色の異なる欠陥をコントラスト良く撮像するために、クラス数が３以上のスペクトルデータに対する統計識別理論を応用してフィルタを設計する。このため、まず、学習モードにおいて正常部位と複数の欠陥部位の学習サンプルセットをそれぞれ用意し、反射スペクトルの統計的解析を行う際に、多クラス分類の理論を応用する。つまり、特願平０９−１９８５１４号明細書では注目部位と非注目部位という具合に２クラスの分類に関する考え方しか示していないが、それを任意数の多クラス分類に拡張された原理を利用することにより、色の異なる複数の欠陥サンプルを分類する特徴空間を定義するのに必要な色フィルタセットを求め、応用する。
【００２２】
これを実現するための構成として、グレーティングと液晶フィルタを組み合わせて任意のスペクトル照明を生成できる光源装置と入力画像間の演算が可能なプロセッサを用いる。このことは特願平０９−１９８５１４号明細書に記載されている。
【００２３】
次に、上記した第２の特徴について具体的に説明する。ここでは、検査対象となる個々の製品の反射輝度が均等になる波長帯を調べて、画像入力部に応用する。
【００２４】
工業製品には製造公差の影響で製品ごとに反射輝度の個体差が生じるが、極端に輝度が異なっても不良品扱いされない場合がある。ところが一般に輝度が異なると自動検査には不都合が生じるため、観測画像は同じ輝度レベルで入力されるのが望ましい。そこで製品の反射スペクトルの解析から輝度の個体差が最も小さく、しかも高いＳ／Ｎで撮像可能な波長帯域を求める。
【００２５】
これを実現するために適した構成として、装置を学習装置と検査装置とから構成し、両者をインラインで接続する。まず、製造ロット単位で製品を用意し、学習装置に所定量の製品を流しながら反射スペクトルを計測し、最適な色フィルタの分光特性を決定する。そして検査装置において同ロットの製品を流す際に、決定された最適なスペクトル特性あるいはそれに近い特性を有する色フィルタを利用して画像入力を行う。
【００２６】
以下に、図面を参照して本発明の実施形態を詳細に説明する。
まず、第１実施形態について説明する。図１（Ａ）、（Ｂ）に検査対象物の例を２つ示す。各図は同種の検査対象物の中から正常部位上に欠陥部位が存在する部分を切り出してきたものである。図１（Ａ）では基板１５０の正常部位１５１−１上に赤色系の反射スペクトルを持つ欠陥１５２が存在し、図１（Ｂ）では正常部位１５１−２上に緑色系の反射スペクトルを持つ欠陥１５３が存在している。ただし、正常部位１５１−１，１５１−２は同じ材質であり、反射スペクトルも同じであるとする。
【００２７】
本実施形態はこのように互いに異なる反射スペクトルを持つ欠陥部位が存在する対象物を検査する際に、正常部位と各欠陥部位とをコントラストよく、かつ正常部位を高いＳ／Ｎで観察するために、適切な中心波長と帯域幅（バンド幅）を有する複数個の色フィルタと白色光源を用いる。
【００２８】
複数個の色フィルタを設計するために、白色光照明下で対象物の正常部位と欠陥部位における反射スペクトルをそれぞれ取得し、これらの反射スペクトルを統計的に解析して、正常部位と欠陥部位とのコントラストが高く、かつ正常部位のＳ／Ｎが高く観察されるための最適なスペクトルを算出する。その後、設計した複数個の色フィルタを用いて画像入力を行う。欠陥部位における反射スペクトルは欠陥種類ごとに異なるものを対象とする。
【００２９】
図２は学習モード時の画像入力装置の全体構成を示す図であり、特願平０９−１９８５１４号明細書における図１に対応している。図２に示す画像入力装置は、照明光を発生する照明光発生手段（スペクトル光源）１００と、照明光のスペクトルを変換するスペクトル変換手段１０１と、このスペクトル変換手段１０１によってスペクトルが変換された照明光を対象物１４２に導く照明光学系１４０と、前記照明された対象物１４２からの光学像の光路の向きを切り替える可動式ミラー１４９と、前記照明された対象物１４２の画像を結像させる第１の結像光学系１４６と、この第１の結像光学系１４６によって結像された対象物１４２の複数の部分の像における分光スペクトルを得る分光スペクトル取得手段１４７と、この得られた複数の分光スペクトルに基づいて、正常部位に対して欠陥部位が高いコントラストで観察され、しかも正常部位が高いＳ／Ｎで観察されるためのスペクトルを算出するスペクトル算出手段としてのプロセッサ１４８と、前記照明された対象物１４２の画像を結像させる第２の結像光学系１４４と、この第２の結像光学系１４４によって結像された前記対象物１４２の光学像を入力する画像入力手段１４５とからなる。
【００３０】
また、図３は図２に示すスペクトル変換手段１０１の内部構成を示す図であり、光源８５０から出力された白色光をコリメートするコリメートレンズ８５１と、コリメートされた白色光を所定のスペクトル光に変換するバンドパス色フィルタ８５２と、前記バンドパス色フィルタ８５２を通過した前記スペクトル光を入射端側コネクタ８５４に集光させるための集光レンズ８５３とを備えている。８４０はライトガイドである。
【００３１】
ここで、学習モードにおいて、最初に図１（Ａ）に示すような正常部位１５１−１と欠陥部位１５２とをコントラストよく、かつ正常部位１５１−１を高いＳ／Ｎで観察することを考える。ここでは図１（Ａ）に示すような対象物を図２の対象物１４２とみなして、照明光発生手段１００で発生した白色光を照明光学系１４０を通して照射する。まず正常部位１５１−１からの反射光を可動式ミラー１４９にて結像光学系１４６に導き、分光スペクトル取得手段１４７の像面に反射光を結像させ、分光スペクトル取得手段１４７によって正常部位１５１−１からの反射スペクトルを測定し、そのデータをプロセッサ１４８に蓄える。同様にして欠陥部位１５２からの反射スペクトルを測定しプロセッサ１４８に蓄える。こうして蓄えた正常部位１５１−１と欠陥部位１５２の反射スペクトルから特願平０９−１９８５１４号明細書に記載の第３実施形態と同様の方法で、正常部位１５１−１と欠陥部位１５２とをコントラストよく、かつ正常部位１５１−１を高いＳ／Ｎで観察するために最適なスペクトル特性を持つ色フィルタＦ1 を設計する。
【００３２】
例えば、正常部位１５１−１と欠陥部位１５２において取得した反射スペクトルが図４に示すようなものであった場合、欠陥部位１５２に対する正常部位１５１−１の強度比は図５に示すようになり、図６には色フィルタの半値幅λh の変更に伴う正常部位１５１−１の観測強度スペクトルを示す。これらの図から正常部位１５１−１と欠陥部位１５２のコントラストが大きく、かつ正常部位１５１−１のＳ／Ｎが高くなる色フィルタは中心波長λ6 、半値幅４０ｎｍのものが適していると決定できる。
【００３３】
また、図１（Ｂ）に示す欠陥部位１５３に対しても同様のことを行い、色フィルタＦ2 を設計する。さらに、図示した以外の欠陥に対しても同様のことを行い、欠陥種類数Ｎに応じて色フィルタもＦN まで設計する。
【００３４】
なお、上記の説明では欠陥種類ごとに反射スペクトルは異なるものと仮定したが、もちろん欠陥種類は異なっていても、その反射スペクトルは類似している場合もあり、そのような場合には１つの色フィルタで複数の欠陥に対応できることは明らかである。
【００３５】
次に、検査モードの詳細を説明する。図７は検査モードにおける画像入力装置の全体構成を示す図であり、照明光を発生する照明光発生手段９１０と、照明光発生手段９１０の後段にあり照明光発生手段９１０から発生した照明光のスペクトルを変換するスペクトル変換手段９１１と、スペクトル変換手段９１１によって変換された照明光を対象物９０３に導く照明光学系９１２と、照明光学系９１２によって照明された対象物９０３の画像を結像させる結像光学系９１４と、対象物９０３の画像を入力するための撮像装置９１５と、撮像装置９１５から入力された画像を処理するプロセッサ９０６とからなり、さらにスペクトル変換手段９１１の内部は照明光発生手段９１０から発生した照明光をコリメートするレンズ９１１−０１と、コリメートされた照明光を再び集光するレンズ９１１−０２と、図８に示すように複数の色フィルタを円周上に均等にはめ込める回転フィルタホルダ９１１−０３と、回転フィルタホルダ９１１−０３が接続されているモータ９１１−０４と、回転フィルタホルダ９１１−０３にはめ込まれた任意の色フィルタの中心がレンズ９１１−０１と９１１−０２の中心と一致するようにモータ９１１−０４を制御するプロセッサ９０６とからなる。
【００３６】
以下に上記した図７の構成の作用を説明する。
図７に示す対象物９０３は図９に示すような正常部位５１の中に赤色系の欠陥部位５２と緑色系の欠陥部位５３が存在する物とする。学習モードで設計した色フィルタＦ1 は正常部位５１と赤色系の欠陥部位５２とのコントラストを高くするのに最適なスペクトル特性を持ち、色フィルタＦ2 は正常部位５１と緑色系の欠陥部位５３とのコントラストを高くするのに最適なスペクトル特性を持つものとする。その他の色フィルタは正常部位とこれらの欠陥のコントラストを改善する効果はないものとする。
【００３７】
学習モードで設計したＦ1 ，Ｆ2 及びそれ以外の色フィルタを図８に示すように回転フィルタホルダ９１１−０３にはめ込み、スペクトル変換手段９１１にセットし、色フィルタＦ1 の中心をレンズ９１１−０１と９１１−０２の光軸に一致させておく。照明光発生手段９１０から発生した白色光は色フィルタＦ1 によってスペクトル変換され、照明光学系９１２を通って対象物９０３を照明する。このとき撮像される画像は例えば図１０に示すようになり、赤色系の欠陥部位５２の色が濃くなり、緑色系の欠陥部位５３の色は薄くなる。ここでは図１０のハッチングの幅が狭いほど濃度が高いものとする。このようにして入力された画像を使用すれば、より赤色系の欠陥５２を検出することが容易となる。
【００３８】
次にプロセッサ９０６からモータ９１１−０４に指令を送り色フィルタＦ2 の中心をレンズ９１１−０１と９１１−０２の光軸に一致させる。照明光発生手段９１０から発生した白色光は先程と同じように色フィルタＦ2 によってスペクトル変換され、照明光学系９１２を通って対象物９０３を照明する。このとき撮像される画像は図１１に示すようになり、緑色系の欠陥部位５３の色は濃くなり、赤色系の欠陥部位５２の色は薄くなる。こうして入力された画像を使用すれば、より緑色系の欠陥を検出することが容易となる。
【００３９】
上記したように第１実施形態では、対象物の種類の異なる複数の欠陥に対応して、各々が欠陥を観察するのに最適なスペクトル特性を持つ１つあるいは複数の色フィルタを設計し、これを用いて画像入力を行うようにしたので、外観検査にとって有効な情報を効率よくかつ高速に得ることができる。また、学習モードであらかじめ設定したスペクトル条件を固定的に利用して撮像できるので、同種類の大量の検査対象を高速に処理する装置にとって有利である。また、色フィルタを対応する欠陥種類数だけ用意するので、欠陥の種類によって検出性能を相殺し合うことがなく、常に最適な条件で各種の欠陥を検出できる。
【００４０】
次に本発明の第１実施形態の第１の変形例を説明する。第１の変形例は第１実施形態の応用であり、光学系の結像面にラインセンサを複数並べ、各センサの入力面に第１実施形態と同様にして求めた各色フィルタを装着したことを特徴とする。
【００４１】
図１２は第１の変形例の全体構成を示している。すなわち、照明光を発生する照明光発生手段１０１０と、この照明光発生手段１０１０から発生した白色光を対象物１００３を照明するように導く照明光学系１０１２と、対象物１００３からの反射光像を撮像する撮像装置１０１５と、この撮像装置１０１５のスキャンレートに合わせて対象物１００３を移動させるステージ１０１６と、対象物１００３と撮像装置１０１５の間に設けられて対象物１００３からの反射光を撮像装置１０１５の入力面に結像する結像光学系１０１４と、撮像装置１０１５によって撮像された画像をメモリに取り込んで処理するプロセッサ１００６とからなる。
【００４２】
図１３は撮像装置１０１５の受光面を図１２において下から眺めた図であり、２個のラインセンサ１０１５−１及び１０１５−３が並置されており、各ラインセンサ１０１５−１、１０１５−３の入力面には各々色フィルタ１０１５−０２、１０１５−０４が装着されている。色フィルタ１０１５−０２及び１０１５−０４は、第１実施形態における学習モードでそれぞれ異なる欠陥種類に対応して設計されたスペクトル特性を持つ。
【００４３】
上記した構成において、照明光発生手段１０１０から発生した白色光は、照明光学系１０１２を通って対象物１００３を照明する。対象物１００３からの反射光は結像光学系１０１４によって撮像装置１０１５の受光面に結像され、撮像装置１０１５によって撮像される。
【００４４】
このとき、対象物１００３からの反射光は色フィルタ１０１５−０２及び１０１５−０４によってそれぞれスペクトル変換され、例えば、ラインセンサ１０１５−０１によって撮像される画像は図１０のようになり、ラインセンサ１０１５−０３によって撮像される画像は図１１のようになる。こうして得られた複数の画像はプロセッサ１００６に送られて処理される。
【００４５】
このように結像光学系１０１４の結像面に複数のラインセンサ（ここではラインセンサ１０１５−１、１０１５−３）を並べ、各ラインセンサ１０１５−１、１０１５−３の入力面に学習モードによりその透過スペクトルが設計された色フィルタを装着するようにしたので、１スキャンで複数の欠陥に対応する複数の画像を入力できる。これによって、画像の入力時間を大幅に短縮することができ、大量な検査対象を高速に処理する装置にとって有利である。
【００４６】
次に本発明の第１実施形態の第２の変形例を説明する。第２の変形例では、上記した第１実施形態と同様に、反射スペクトルの異なる複数の欠陥種を検出する際にコントラストやＳ／Ｎに優れた画像を観測するのに最適な分光特性を算出し、その特性を実現するフィルタを用いて撮像を行う構成に関する。ここでは、特願平０９−１９８５１４号明細書に記載のコントラスト拡張の理論では注目部位と非注目部位という具合に２クラスの分類に関する考え方しか示していないが、それを２以上の任意数の多クラス分類に拡張された原理を利用することにより、色の異なる複数の欠陥サンプルを分類する特徴空間を定義するのに必要な色フィルタセットを求めるものである。つまり、正常部位に存在する２種類のスペクトルの異なる欠陥を検出するためには３クラスのスペクトルを識別することが課題となるが、任意のクラス数に対する一般的な識別理論を応用すればそのように識別すべき欠陥数が増えても同様な方法に従って色フィルタを設計できる。
【００４７】
第２の変形例の構成は図２の構成と同様である。学習モードでは、上記した第１実施形態に記載した方法と同様に複数種の欠陥サンプルの反射スペクトルを計測する。そして検査モードでは学習モードで算出された最適な照明光の分光特性が複数の色バンド特性の組合わせにより実現され、入力された各色バンド画像間の演算処理により欠陥領域の識別が行われる。２以上の任意のクラス数に対する統計的分類手法を色フィルタの設計に応用する方法の例は、本発明人らによる特開平０５−０９３６５４号公報に詳述してある。つまり、この特開平０５−０９３６５４号公報では、２以上の任意数のクラスに対して、Hotering  Trace   Criterion （ＨＴＣ）と呼ばれる統計評価基準を最大化するベクトルセットをクラスの分離に適した特徴空間として求める手法を応用することにより、複数種のスペクトルを識別するのに適したベクトルセットを求め、それらと等価な分光特性に従って画像入力を実現する方法を示している。
【００４８】
つまり、観測スペクトルは通常波長に対してサンプリングされたディジタルデータとして入力されるので、観測スペクトルを各波長成分で構成される多次元空間上のベクトルとして定義した場合に、各スペクトルの分離度を示す統計的指標であるＨＴＣを最大にする特徴空間を、各波長成分の線形結合により識別ベクトルセットとして算出する。
【００４９】
この理論によればクラス数ｋの分類に対してｋ−１個のベクトルセットが算出される。ただし、一般に個々のベクトルは正負の成分を有するが、画像情報は常に正値となる光強度分布として検出する必要があるので、正負の成分スペクトルを分けて入力する必要がある。そのため、装置上はベクトル数×２の色バンド特性を用いて個々の成分画像を入力する。
【００５０】
例えば、欠陥種類数が２で正常部位と併せて３クラスのスペクトル識別を行う場合はクラス識別のベクトルセットが２つ求められるので、最大４つの色バンド構成による画像を入力する必要がある。さらに、それらベクトルセットで構成される特徴空間を構成するためには、入力された色バンド成分画像間で線形演算、つまり積和演算を行う。正負のスペクトル成分を有する画像データの構成法に関する具体的手順は、特願平０９−１９８５１４号明細書に記載されている通りである。
【００５１】
なお、入力画像のＳ／Ｎを向上させるために、各色バンド画像は照明光強度を強くするなどして十分Ｓ／Ｎの良い状態で撮像するようにすればよい。以上のような手法を実践すれば、入力画像における各画素は例えば図１４に示すように特徴空間内でクラス分類される。図１４において、もしベクトル１に相当する分光特性を有する色フィルタしか用いないとしたら、正常部位と欠陥領域の分離はできるが、欠陥１と２の分離は難しいと思われる。しかし、ベクトル２の特性を有する色フィルタを追加することにより欠陥の種類間でも容易に分類できることになる。
【００５２】
上記した第２の変形例によれば、任意数のスペクトルの異なる欠陥を正常部位を含めて相対的に分離・識別するのに最適な画像情報を入力することができる。従って、単に欠陥領域を抽出するに限らず、その欠陥種を正確に特定するのに有用なデータを検査時に簡便に入力することができる。加えて、多バンドの画像を入力するのでＳ／Ｎが有利になる。
【００５３】
以下に本発明の第２実施形態を説明する。検査の対象となる工業製品には製造公差の影響で製品ごとに反射輝度の個体差が生じるが、極端に輝度が異なっても不良品扱いされない場合がある。ところが一般に輝度が異なると自動検査には不都合が生じるため、観測画像には同じ輝度レベルで入力されるのが望ましい。そこで第２実施形態では、製品の反射スペクトルの解析から輝度の個体差がもっとも小さく、しかも高いＳ／Ｎで撮像可能な波長バンドを求めることを特徴とする。
【００５４】
図１５は本発明の第２実施形態の全体構成を示す図である。本構成は学習装置１１００と検査装置１２００とからなり、両者がインライン接続されている。学習装置１１００は、照明光を発生する照明光発生手段１１１０と、この照明光発生手段１１１０からの照明光を導き製品を照明する照明光学系１１１２と、製品からの反射光のスペクトルを測定するスペクトル計測装置１１２０と、製品とスペクトル計測装置１１２０との間に配置されて製品からの反射光をスペクトル計測装置１１２０の入力面に結像させる結像光学系１１１４と、スペクトル計測装置１１２０で検出された光強度信号を受信し処理するプロセッサ１１０６とからなる。
【００５５】
一方、検査装置１２００は照明光を発生する照明光発生手段１２１０と、照明光発生手段１２１０からの照明光のスペクトルを変換するスペクトル変換手段１２１１と、このスペクトル変換手段１２１１を通った照明光を導き製品を照明する照明光学系１２１２と、製品からの反射光像を撮像する撮像装置１２１５と、製品と撮像装置１２１５との間に設けられ製品からの反射光を撮像装置１２１５の入力面に結像させる結像光学系１２１４と、撮像装置１２１５で撮像された画像信号を処理して製品の良、不良を判定するプロセッサ１２０６とからなる。
【００５６】
さらに本構成は、学習装置１１００における製品を製造ロット単位でセットできるカセット１３０１と、カセット１３０１から製品を取り出して照明光学系１１１２の下に載置するローダ１３１１と、製品を照明光学系１１１２の下から取り出して一旦蓄えるカセット１３０２と、カセット１３０２から製品を取り出して検査装置１２００側の照明光学系１２１２の下に載置するローダ１３１２と、不良品を蓄える不良品用カセット１３０３と、良品を蓄える良品用カセット１３０４と、プロセッサ１２０６によって判定された良、不良の判定に従って製品を不良品用カセット１３０３、もしくは良品用カセット１３０４に振り分けるアンローダ１３１３も備えている。また、学習装置１１００側のプロセッサ１１０６と、検査装置１２００側のプロセッサ１２０６はオンラインで接続されており、学習装置１１００側のプロセッサ１１０６で学習した内容は即座に検査装置１２００側のプロセッサ１２０６に伝わるようになっている。
【００５７】
以下に上記した構成の作用について説明する。まず学習装置１１００について説明する。ローダ１３１１はカセット１３０１から製品を取り出し照明光学系１１１２の下に載置する。一方照明光発生手段１１１０から発生した照明光は照明光学系１１１２を通って製品を照明する。前記製品から反射した反射光は結像光学系１１１４によってスペクトル計測装置１１２０の入力面に結像される。反射光のスペクトルはスペクトル計測装置１１２０により検出され、検出したスペクトル信号はプロセッサ１１０６に送られモニタリングされる。そしてそのスペクトルを検出された製品はカセット１３０２にアンロードされ蓄えられる。これを各製品について繰り返し、各製品のスペクトルのモニタリングを続ける。このようにして計測された複数のサンプルのスペクトルを元に個々のサンプルの輝度の差が小さくなり、しかも高いＳ／Ｎで観測するための最適な色フィルタを決定する。
【００５８】
次に検査装置１２００側の構成の作用について説明する。プロセッサ１２０６は学習装置１１００側のプロセッサ１１０６から最適な色フィルタ情報を受け取り、スペクトル変換手段１２１１内部の色フィルタを交換する。次にローダ１３１２はカセット１３０２に蓄えられている製品を取り出し、照明光学系１２１２の下に載置する。そして照明光発生手段１２１０から発生した照明光はスペクトル変換手段１２１１によって最適なスペクトルに変換され、照明光学系１２１２によって製品を照明する。
【００５９】
製品から反射した光学像は結像光学系１２１４によって撮像装置１２１５の入力面に結像され撮像される。撮像装置１２１５によって撮像された光学像はプロセッサ１２０６に送られ、処理されて、その製品の良・不良を判定する。判定が終了したらアンローダ１３１３はその判定に従って製品を不良品用カセット１３０３もしくは良品用カセット１３０４にアンロードする。これをカセット１３０２に蓄えられている製品全てについて行い良品、不良品に仕分けする。
【００６０】
上記した第２実施形態によれば、学習から検査までのプロセスを製造ロットごとに行うことによって、輝度の個体差を低減できる最適な画像入力条件を製造ロット単位で適応的に設定することができる。
【００６１】
なお、上記した第２実施形態では検査装置を１台として説明したが、複数台設けて平行して検査を行うようにしてもよい。また、カセット１３０１に蓄えられた製造ロット全てではなく、適当数の製品を抜き取って、抜き取ったものについてのみ検査を行うようにしてもよい。
【００６２】
さらに、上記した第１、第２実施形態では学習モードを用いて色フィルタを設計したが、これに限定されることはなく、他の従来知られている手法を用いてもよい。
【００６３】
【発明の効果】
本発明によれば、外観検査によって有効な情報を効率良くかつ高速に得ることができる画像入力装置を提供することができる。
また、本発明によれば、対象物の輝度の個体差を低減できる最適な画像入力条件を製造ロット単位で適応的に設定することができる画像入力装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の画像入力装置において用いられる検査対象物の例を示す図である。
【図２】本発明の第１実施形態における学習モード時の画像入力装置の全体構成を示す図である。
【図３】図２に示すスペクトル変換手段の内部構成を示す図である。
【図４】対象物の正常部位と欠陥部位とにおいて取得された反射スペクトルを示す図である。
【図５】対象物の欠陥部位に対する正常部位の強度比を示す図である。
【図６】色フィルタの半値幅λh の変更に伴う正常部位の観測強度スペクトルを示す図である。
【図７】本発明の第１実施形態の検査モード時の画像入力装置の全体構成を示す図である。
【図８】回転フィルタホルダに複数の色フィルタをはめ込んだ様子を示す図である。
【図９】正常部位の中に赤色系の欠陥部位と緑色系の欠陥部位が存在する対象物の一例を示す図である。
【図１０】色フィルタＦ1 によりスペクトル変換された白色光を対象物に照明したときに得られる画像を示す図である。
【図１１】色フィルタＦ2 によりスペクトル変換された白色光を対象物に照明したときに得られる画像を示す図である。
【図１２】本発明の第１実施形態の第１の変形例の全体構成を示す図である。
【図１３】図１２に示す撮像装置の受光面を下から眺めた図である。
【図１４】入力画像における各画素を第１実施形態の第２の変形例の手法を用いてクラス分類した図である。
【図１５】本発明の第２実施形態の全体構成を示す図である。
【符号の説明】
１００…照明光発生手段、
１０１…スペクトル変換手段、
１４０…照明光学系、
１４２…対象物、
１４４…第２の結像光学系、
１４５…画像入力手段、
１４６…第１の結像光学系、
１４７…分光スペクトル取得手段、
１４８…プロセッサ、
１４９…可動式ミラー、
９０３…対象物、
９０６…プロセッサ、
９１０…照明光発生手段、
９１１…スペクトル変換手段、
９１１−０１…レンズ、
９１１−０２…レンズ、
９１１−０３…回転フィルタホルダ、
９１１−０４…モータ、
９１２…照明光学系、
９１４…結像光学系、
９１５…撮像装置。
【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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