(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検査物を撮像し、その画像データに基づいて、前記被検査物の欠陥を統合的に検査する欠陥統合処理装置であって、
前記被検査物を撮像して画像データを出力する撮像装置と、
前記撮像装置により得られる画像データの明暗情報に基づいて、前記被検査物の明暗欠陥を検出する明暗欠陥検出部と、
前記撮像装置により得られる画像データを微分処理することにより、前記被検査物のエッジや微小な欠陥を検出する微小欠陥検出部と、
前記撮像装置により得られる画像データに積分処理を行い、得られた積分画像に対して微分処理を行って、低コントラストの明暗欠陥を検出する低コントラスト明暗欠陥検出部と、
前記明暗欠陥検出部により求められた明暗欠陥と、前記微小欠陥検出部により求められた微小欠陥と、前記低コントラスト明暗欠陥検出部により求められた低コントラスト明暗欠陥とを統合的に処理して各検出部で検出された欠陥の総合的な情報を得る欠陥統合処理部とを備え、
前記低コントラスト明暗欠陥検出部は、
前記撮像装置より出力される画像データにより構成される画像を、等面積を有するメッシュに分割するとともに、分割された各メッシュにおいて画像データの加算を行って積分画像を得る積分演算部と、該積分演算部により得られた積分画像に対し、各メッシュの所定間隔毎に差分演算を行って微分画像を得る微分演算部と、該微分演算部により得られた微分画像に基づいて低コントラスト欠陥を検出するコントラスト欠陥検出部とを有するマクロフィルタ処理部を備え、
前記低コントラスト明暗欠陥検出部は、積分演算部による画像データの加算を行うメッシュの大きさが異なり、かつ前記コントラスト欠陥検出部による欠陥検出のしきい値が前記メッシュの大きさによって異なる、複数のマクロフィルタ処理部を備えている欠陥統合処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の欠陥統合処理装置において、
前記低コントラスト明暗欠陥検出部は、積分演算部により加算が行われる異なる大きさのメッシュの中で、より小さなメッシュにおいて得られた欠陥を有する積分画像の値からその平均値を減算した値を、それよりも大きなメッシュにおいて得られる積分画像の値から減算して、当該より大きなメッシュにおける微分画像を求め、該微分画像に基づいて、前記より大きなメッシュにおける低コントラスト欠陥を判定検出するマクロフィルタ統合処理部を備えている欠陥統合処理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の欠陥統合処理装置において、前記マクロフィルタ統合処理部は、該マクロフィルタ統合処理部により得られるそれぞれの欠陥に対する積分画像に基づく値をマクロ欠陥特徴量としてメッシュ位置情報とともに前記欠陥統合処理部に出力する欠陥統合処理装置。
【請求項４】
請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の欠陥統合処理装置において、
前記微小欠陥検出部は、画像データに基づく画像の垂直微分画像と水平微分画像を求め、これらの和の平均である加算画像を算出し、得られた加算画像を平滑化することにより微小欠陥を強調する微小欠陥検出用空間フィルタ処理部と、該微小欠陥検出用空間フィルタ処理部からの出力値を所定しきい値で二値化するとともに、画像データに基づく画像に所定の大きさのメッシュを設定し、各メッシュ内で前記しきい値以上となる前記出力値を有する画素数を計数するミクロフィルタ特徴量検出部とを備え、
前記しきい値は複数種類の値を有し、それぞれの値に対して前記画素数が計数される欠陥統合処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、明暗やうす汚れなどの欠陥を統合的に処理する欠陥統合処理装置およびその方法に関し、例えば、一定の幅を有し、一方向に移動する紙、フィルム、不織布などの無地物ロール（ウェッブ）をカメラで撮像し、その画像データに基づいて、ウェッブの欠陥を検査する欠陥統合処理装置および欠陥統合処理方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来よりウェッブなどのワークをカメラで撮像し、得られた画像信号を用いて、ワークの明暗欠陥や微小欠陥を検査するようにした検査装置はよく知られている。
たとえば、図１６は従来の明暗検査装置を示す機能ブロック図である。
この明暗欠陥検査装置は、一定幅を有し、一方向に移動する被検査物であるウェッブ２を撮像するラインセンサカメラ１と、カメラ１の撮像領域を照光する照明装置３と、カメラ１により撮像された撮像データを処理して、欠陥を検査する画像処理装置４とを備えている。
【０００３】
ラインセンサカメラ１は、ライン上に配列された例えば１０２４個の受光素子（ＣＣＤ）から構成され、そして、ウェッブの幅方向（わたり方向Ｗ）中央部の上方において、ウェッブの幅方向に対してカメラ１のラインが平行となるよう配置されている。また、照明装置３は、ウェッブ２の下方に配置され、カメラ１の撮像領域Ｒをウェッブ裏面より照光する。
【０００４】
画像処理装置４は、得られた画像データの例えば輝度情報が所定値以上にあるか否かを判定することにより明暗欠陥を検出したり、あるいは、マクロフィルタ処理として、画像データを所定範囲毎に区分して各区分内で積分した後、これら積分値の区分間における差分をとることにより微分を行い、すき斑や油汚れなどの低コントラストの明暗欠陥を検出したり、さらにあるいは、ミクロフィルタ処理として、微分系のフィルタ処理によりエッジや微小な欠陥を検出する。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の検査装置は、これら種々の欠陥をそれぞれ別個、独立に検出する処理に止まり、したがって、従来の検査装置においては、ワーク上では一つの欠陥が２種以上の欠陥として検出され、欠陥個数を実際より多い数として誤った検出をする場合がある。また、検出された各欠陥からワークにおける実際の欠陥の形状、大きさなど、その欠陥がどのような特徴を有するか知ることはできない。
さらに、マクロフィルタ処理における低コントラストの明暗欠陥検出においては、積分範囲を規定する各区分単位で欠陥の有無が検出されるため、各区分の取り方によっては、空間分解能が粗くなり、欠陥位置の検出精度、欠陥大きさの検出精度が低下する。
【０００６】
そこで、本発明は、各種の欠陥を統合的に処理することにより、欠陥のより正確な数、位置、大きさなど、欠陥情報をより詳細に検出することが可能な欠陥統合処理装置、および欠陥統合処理方法を得ることを目的としている。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上述した課題を解決するため、本発明は、被検査物を撮像し、その画像データに基づいて、前記被検査物の欠陥を統合的に検査する欠陥統合処理装置であって、
前記被検査物を撮像して画像データを出力する撮像装置と、
前記撮像装置により得られる画像データの明暗情報に基づいて、前記被検査物の明暗欠陥を検出する明暗欠陥検出部と、
前記撮像装置により得られる画像データを微分処理することにより、前記被検査物のエッジや微小な欠陥を検出する微小欠陥検出部と、
前記撮像装置により得られる画像データに積分処理を行い、得られた積分画像に対して微分処理を行って、低コントラストの明暗欠陥を検出する低コントラスト明暗欠陥検出部と、
前記明暗欠陥検出部により求められた明暗欠陥と、前記微小欠陥検出部により求められた微小欠陥と、前記低コントラスト明暗欠陥検出部により求められた低コントラスト明暗欠陥とを統合的に処理して各検出部で検出された欠陥の総合的な情報を得る欠陥統合処理部とを備えてなるものである。
【０００８】
このような構成によれば、各種の欠陥を統合的に処理することにより、欠陥のより正確な数、位置、大きさなど、欠陥情報をより詳細に検出することができる。
【０００９】
また、本発明において、前記明暗欠陥検出部は、前記撮像装置により得られる前記被検査物の一定方向における所定位置の画像データを所定数だけ加算して射影データを演算する射影演算部と、
該射影演算部により得られる前記射影データに基づいて、前記被検査物の幅方向についての背景明度を演算する背景明度演算部と、
該背景明度演算部により得られた背景明度を前記撮像装置より得られる画像データから差し引くことにより、画像データから幅方向の背景明度変動を除去する差分演算部とを備えてなるものである。
【００１０】
このような構成によれば、カメラや照明装置の光学系及び欠陥の大きさに基づく背景明度の変動を精度よく除去することができ、信頼性の高い欠陥統合処理を行うことができる。
【００１１】
また、本発明において、前記背景明度演算部は、前記射影演算部により得られる前記被検査物の幅方向にかけての射影データを平滑化処理するフィルタと、
前記フィルタにより平滑化処理されたデータを前記加算された所定数で除して背景明度を算出する正規化部とを備えてなるものである。
【００１２】
射影演算部によれば、平滑化処理するための実質的データ数を増やすことができるので、欠陥の大きさに対する平滑化データ長を大きくすることができ、もって平滑化処理による背景明度算出に際して欠陥の影響を受けにくくすることができ、精度の高い背景明度算出を行うことができる。
【００１３】
また、本発明（請求項２または請求項３に記載の欠陥統合処理装置）においては、前記差分演算部の出力を所定値と比較することにより明暗欠陥を検査する比較部をさらに備えてなるものである。
【００１４】
このような構成によれば、明暗欠陥を精度よく検出することができる。
【００１５】
また、本発明（請求項１乃至請求項４のいずれかに記載の欠陥統合処理装置）において、前記明暗欠陥検出部は、画像データに基づく画像に所定の大きさのメッシュを設定し、各メッシュ内で明欠陥しきい値以上の画素数と暗欠陥しきい値以下の画素数とを計数して明暗特徴量を検出する明暗特徴量検出部を備えたものである。
【００１６】
また、本発明（請求項１乃至請求項５のいずれかに記載の欠陥統合処理装置）において、
前記低コントラスト明暗欠陥検出部は、前記撮像装置より出力される画像データにより構成される画像を、等面積を有するメッシュに分割するとともに、分割された各メッシュにおいて画像データの加算を行って積分画像を得る積分演算部と、該積分演算部により得られた積分画像に対し、各メッシュの所定間隔毎に差分演算を行って微分画像を得る微分演算部と、該微分演算部により得られた微分画像に基づいて低コントラスト欠陥を検出するコントラスト欠陥検出部とを有するマクロフィルタ処理部を備えているものである。
【００１７】
マクロフィルタによれば、油染みのような薄汚れや斑による低コントラストの明暗欠陥が精度よく検出できる。
【００１８】
また、本発明（請求項６記載の欠陥統合処理装置）において、
前記低コントラスト明暗欠陥検出部は、積分演算部による画像データの加算を行うメッシュの大きさが異なり、かつ前記コントラスト欠陥検出部による欠陥検出のしきい値が前記メッシュの大きさによって異なる、複数のマクロフィルタ処理部を備えているものである。
【００１９】
また、本発明（請求項７に記載の欠陥統合処理装置）において、
前記低コントラスト欠陥検出部は、積分演算部により加算が行われる異なる大きさのメッシュの中で、より小さなメッシュにおいて得られた欠陥を有する積分画像の値からその平均値を減算した値を、それよりも大きなメッシュにおいて得られる積分画像の値から減算して、当該より大きなメッシュにおける微分画像を求め、該微分画像に基づいて、前記より大きなメッシュにおける低コントラスト欠陥を判定検出するマクロフィルタ統合処理部を備えているものである。
【００２０】
このような構成によれば、例えば小さなメッシュにおける欠陥がより大きなメッシュにおいて、異なる別の欠陥として検出されることを防止でき、欠陥数を重複して検出することを防止できる。
【００２１】
また、本発明（請求項８に記載の欠陥統合処理装置）において、
前記マクロフィルタ統合処理部は、該マクロフィルタ統合処理部により得られるそれぞれの欠陥に対する積分画像に基づく値をマクロ欠陥特徴量としてメッシュ位置情報とともに前記欠陥統合処理部に出力するものである。
【００２２】
また、本発明（請求項１乃至請求項９のいずれかに記載の欠陥統合処理装置）において、
前記微小欠陥検出部は、画像データに基づく画像の垂直微分画像と水平微分画像を求め、これらの和の平均である加算画像を算出し、得られた加算画像を平滑化することにより微小欠陥を強調するミクロフィルタ処理部と、該ミクロフィルタ処理部からの出力値を所定しきい値で二値化するとともに、画像データに基づく画像に所定の大きさのメッシュを設定し、各メッシュ内で前記しきい値以上となる前記出力値を有する画素数を計数するミクロフィルタ特徴量検出部とを備えているものである。
【００２３】
ミクロフィルタによれば、線状の微小欠陥などが精度よく検出できる。
【００２４】
また、本発明（請求項１０記載の欠陥統合処理装置）において、
前記しきい値は複数種類（例えば３種）の値を有し、それぞれの値に対して前記画素数が計数される。
【００２５】
また、本発明（請求項１乃至請求項１１のいずれかに記載の欠陥統合処理装置）において、
前記被検査物は一定幅を有して一定方向に移動するウェッブであり、
前記撮像装置は、前記被検査物に対向して前記被検査物の幅方向に配設されたラインセンサカメラである。
【００２６】
また、本発明（請求項１乃至請求項１２のいずれかに記載の欠陥統合処理装置）において、
前記欠陥統合処理部は、前記明暗欠陥検出部により求められた明暗欠陥と、前記微小欠陥検出部により求められた微小欠陥と、前記低コントラスト明暗欠陥検出部により求められた低コントラスト明暗欠陥との連続性を解析する連続性解析部と、該連続性解析部により得られた一つの欠陥に基づいて、所定の特徴量を算出する欠陥特徴量算出部とを備えているものである。
【００２７】
このような構成によれば、たとえば、一つの欠陥における各種欠陥の面積、外接長方形幅、外接長方形高さ、アスペクト比、コンパクト性、構造パラメータ、エッジ強度、平均濃度などを得ることが可能となり、総合的な欠陥情報を得ることが可能となる。
【００２８】
また、本発明は、被検査物を撮像し、その画像データに基づいて、前記被検査物の欠陥を統合的に検査する欠陥統合処理方法であって、
前記被検査物を撮像して画像データを出力する撮像ステップと、
前記撮像ステップにより得られる前記画像データの明暗情報に基づいて、前記被検査物の明暗欠陥を検出するステップと、
前記撮像ステップにより得られる画像データを微分処理することにより、前記被検査物のエッジや微小な欠陥を検出するステップと、
前記撮像ステップにより得られる画像データに積分処理を行った積分画像に対して微分処理を行って、低コントラストの明暗欠陥を検出するステップと、
前記各ステップにより求められた明暗欠陥と、微小欠陥と、低コントラスト明暗欠陥とを統合的に処理して各検出部で検出された欠陥の総合的な情報を得るステップとを備えてなるものである。
【００２９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面を用いて説明する。
図１は本発明の実施の形態における欠陥統合処理装置を示す機能ブロック図である。
この欠陥統合処理装置は、一定幅を有し、一方向に移動する被検査物であるウェッブ２を撮像するラインセンサカメラ１と、カメラ１の撮像領域を照光する照明装置３と、カメラ１により撮像された画像データを処理して、欠陥を統合処理する画像処理装置４Ａとを備えている。
【００３０】
ラインセンサカメラ１は、ライン上に配列された例えば１０２４個の受光素子（ＣＣＤ）から構成され、そして、ウェッブの幅方向（わたり方向Ｗ）中央部の上方において、ウェッブの幅方向に対してカメラ１のラインが平行となるよう配置されている。また、照明装置３は、ウェッブ２の下方に配置され、カメラ１の撮像領域Ｒをウェッブ裏面より照光する。
【００３１】
図１において、画像処理装置４Ａは、カメラ１の出力側に接続された画像入力部５と、画像入力部５に接続された明暗欠陥検出部６と微小欠陥検出部７と低コントラスト明暗欠陥検出部８と、これらに接続された欠陥統合処理部９とを備えて構成される。
【００３２】
画像入力部５は、カメラ１から出力される画像信号をＡ／Ｄ変換するＡ／Ｄ変換器５ａ、およびＡ／Ｄ変換された画像信号を複数スキャンにわたり画像データとして記憶するメモリ５ｂを備え、カメラ１による撮像信号を画像処理装置４内に取り込む。
【００３３】
図２に示されるように、明暗欠陥検出部６は、画像入力部５の出力側に接続された明暗検出フィルタ６１と、明暗検出フィルタ６１の出力側に接続された比較部６２と、比較部６２の出力側に接続された明暗特徴量検出部６３とを備えて構成される。
【００３４】
明暗検出フィルタ６１は、画像入力部５の出力側に接続された射影演算部６１１と、射影演算部６１１の出力側に接続された１次元フィルタ６１２ａ、および１次元フィルタ６１２ａの出力側に接続された正規化部６１２ｂとからなる背景明度演算部６１２と、正規化部６１２ｂの出力側および画像入力部５の出力側に接続された減算器６１３とを備えて構成される。
【００３５】
比較部６２は、減算器６１３の出力側に接続され、減算器６１３の出力と第１しきい値Ｓ１とを比較する第１比較器６２１と、減算器６１３の出力側に接続され、減算器６１３の出力と第２しきい値Ｓ２とを比較する第２比較器６２２とを備えて構成される。
【００３６】
また、明暗特徴量検出部６３は、第１比較器６２１の出力側に接続された明欠陥画素計数部６３１と、第２比較器６２２の出力側に接続された暗欠陥画素計数部６３２とを備えて構成される。
【００３７】
次に、微小欠陥検出部７は、図３に示されるように、ミクロフィルタ処理部７１とミクロフィルタ特徴量検出部７２とを備えている。
ミクロフィルタ処理部７１は、画像入力部５の出力側に接続された水平微分画像出力部７１１および垂直微分画像出力部７１２と、これら水平微分画像出力部７１１と垂直微分画像出力部７１２との出力側に接続された加算器７１３と、加算器７１３の出力側に接続された平滑部７１４とを備えて構成される。
【００３８】
また、ミクロフィルタ特徴量検出部７２は、それぞれ平滑部７１４の出力側に接続され、平滑部７１４の出力と第１設定値Ｔ１との比較を行う第１比較器７２１と、平滑部７１４の出力と第２設定値Ｔ２（Ｔ２＞Ｔ１）との比較を行う第２比較器７２２と、平滑部７１４の出力と第３設定値Ｔ３（Ｔ３＞Ｔ２）との比較を行う第３比較器７２３と、第１比較器７２１の出力側に接続された第１画素計数部７２４と、第２比較器７２２の出力側に接続された第２画素計数部７２５と、第３比較器７２３の出力側に接続された第３画素計数部７２６とを備えて構成される。
【００３９】
次に、低コントラスト明暗欠陥検出部８は、図４に示されるように、第１乃至第３マクロフィルタ処理部８１〜８３と、これらマクロフィルタ処理部８１〜８３の出力側に接続されたマクロフィルタ統合処理部８４とから構成される。
【００４０】
各マクロフィルタ処理部８１〜８３は、それぞれ異なる積分範囲（メッシュ）を有し、それらの範囲で加算を行って積分画像を得る積分演算部８１１、８２１、８３１と、各積分演算部の出力側に接続され、積分画像を微分して微分画像を得る微分演算部８１２、８２２、８３２と、各微分演算部の出力側に接続され、それぞれ異なるしきい値で微分画像に基づき低コントラスト欠陥を検出するコントラスト欠陥検出部８１３、８２３、８３３と、積分演算部８１１、８２１、８３１の出力側に接続され、積分画像の平均値を求める平均値算出部８１４、８２４、８３４とを備えて構成される。
【００４１】
図５に示される欠陥統合処理部９は、上述した明欠陥画素計数部６３１、暗欠陥画素計数部６３２、第１乃至第３画素計数部７２４〜７２６、マクロフィルタ統合処理部８４の出力側に接続された連続性解析部９１と、この連続性解析部９１の出力側に接続された欠陥特徴量検出部９２とを備えて構成される。
【００４２】
以下に実施の形態の動作について説明する。
図６はメモリ５ｂに取り込まれた画像データ構造を示している。
図６において横軸（ｘ軸）はラインセンサカメラ１による１回のスキャンにより得られるデータ位置を示し、ｘ座標はラインセンサ位置、すなわちウェッブの幅方向への位置座標に対応している。
【００４３】
本実施の形態ではｘ＝０がウェッブの幅方向の一端を示し、ｘ＝Ｍがウェッブの他端を示している。なお、本実施の形態ではＭに１０２３（センサ数１０２４）を採用している。
【００４４】
縦軸（ｙ軸）はラインセンサカメラ１によるスキャンナンバを示しており、図６ではスキャンナンバ０〜１１を示している。スキャンナンバ０は１回目のスキャンを示している。また図６において、ｉはスキャン数をＮ個ずつまとめてナンバを付した場合の各ナンバを示している。すなわち、ｉはガウスの記号を［  ］を用いると、ｉ＝［ｙ／Ｎ］として示される。
【００４５】
ここで、明暗欠陥検出部６の動作について説明する。
明暗検出フィルタ６１における射影演算部６１１では、図６に示されたＮ本づつのスキャンデータ（Ｎ×Ｍ）を用いて射影を求める。その様子を図７に示す。図７においては、斜線部Ｓで示すように各ｘ座標におけるＮ個づつの撮像データが加算されて（被検査物の幅方向における所定位置の撮像データが所定数だけ加算されて）、図８に示すような射影データが得られる。
この演算は次式（１）により示される。
【００４６】
【数１】
Ｐｉ（ｘ）＝Σｆ（ｘ，ｙ）                        （１）
ここで、ｉ＝［ｙ／Ｎ］、Ｎは加算ライン数であり、また、加算はｙ＝Ｎ・ｉからＮ個、すなわちＮ・ｉ＋Ｎ−１まで行われる。
【００４７】
次に、１次元フィルタ６１２ａは、図９に示されるように、射影演算部６１１により得られた射影データをｘ軸方向に＋ｍ〜−ｍの範囲で平滑化処理し、図１０に示すような平滑データを算出する。
この演算処理は次式（２）により示される。
【００４８】
【数２】
＿
Ｐｉ（ｘ）＝（ΣＰｉ（ｘ−ｍ＋ｊ）・ｇ（ｊ））／（Σｇ（ｊ））  （２）
ここで、加算はｊ＝０〜２ｍにおいて行われる。また、ｇは例えば図１４に示されるようなフィルタ関数であるが、このｇには定数を用いても良い。
【００４９】
正規化部６１２ｂは、（２）式で得られた平滑データを加算ライン数Ｎで除して、図１１に示すような背景明度Ｇｉ（ｘ）を算出する。
この演算は次式（３）により示される。
【数３】
0004230566.tif 000002
【００５０】
減算器６１３は、得られた背景明度Ｇｉ（ｘ）を、カメラ１より画像入力部５に新たに入力される画像データｆ（ｘ，ｙ）より減算して、入力画像データから背景明度を差し引く。
この演算は次式（４）により示される。
【数４】
Ｆ（ｘ，ｙ）＝ｆ（ｘ，ｙ）−Ｇｉ（ｘ），ｉ＝［ｙ／Ｎ］    （４）
【００５１】
この演算により、図１２に示すような入力撮像データｆ（ｘ，ｙ）は、図１３に示されるように、背景明度の変動が除去された関数Ｆ（ｘ，ｙ）として表される。この場合、射影演算により、ラインセンサカメラ１による実質的なフィルタ処理データ数を増大させることができ、それにより、フィルタによる平滑化データ長さを欠陥の大きさよりも大きく設定することができるため、背景明度変動の除去において、欠陥の大きさの影響を小さくすることができる。
【００５２】
そして、第１比較器６２１は、この関数Ｆ（ｘ，ｙ）と第１しきい値Ｓ１を比較して、Ｆ（ｘ，ｙ）がしきい値Ｓ１より大きい場合に明欠陥を判定し、一方、第２比較器４２は、関数Ｆ（ｘ，ｙ）と第２しきい値Ｓ２を比較して、Ｆ（ｘ，ｙ）が第２しきい値より低い（絶対値が小さい）場合に、暗欠陥を判定する。
【００５３】
明暗特徴量検出部６３では、画像において設定した所定の大きさ（１６×１６画素）の格子状メッシュが設定され、明欠陥画素計数部６３１が各メッシュにおいて明欠陥として判定された画素ＳH （ｉ，ｊ）を計数し、その結果を欠陥統合処理部９へ出力する。また、暗欠陥画素計数部６３２が同様に各メッシュにおいて暗欠陥として判定された画素ＳL （ｉ，ｊ）を計数し、その結果を欠陥統合処理部９へ出力する。
【００５４】
次に微小欠陥検出部７の動作について説明する。
ミクロフィルタ処理部７１では、画像データｆ（ｘ，ｙ）により構成される処理対象画像に対して、水平微分画像と垂直微分画像を算出する。
【００５５】
水平微分画像出力部７１１は処理対象画像ｆ（ｘ、ｙ）に対して、
【数５】
0004230566.tif 000003
を算出する。
【００５６】
また、垂直微分画像出力部７１２は処理対象画像ｆ（ｘ、ｙ）に対して、
【数６】
0004230566.tif 000004
を算出する。
【００５７】
加算器７１３は、求められた垂直微分画像Ｆv （ｘ、ｙ）と水平微分画像：ＦH （ｘ、ｙ）の和の平均である加算画像ＦA （ｘ、ｙ）を算出する。
【数７】
ＦA （ｘ、ｙ）＝（Ｆv （ｘ、ｙ）＋ＦH （ｘ、ｙ））／２        （７）
【００５８】
平滑部７１４では、加算画像ＦA （ｘ、ｙ）に平滑化フィルターをかけてミクロフィルター画像ＦM （ｘ、ｙ）を得る。
【数８】
0004230566.tif 000005
【００５９】
ミクロフィルタ特徴量検出部７２では、第１〜第３比較器７２１〜７２３により、それぞれ３つの異なるしきい値（設定値）Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３（Ｔ１＜Ｔ２＜Ｔ３）で平滑部７１４の出力を２値化して欠陥検出を行い、第１〜第３画素計数部７２４〜７２６により、画像において設定した所定の大きさ（１６×１６画素）の格子状メッシュ毎の画素数ＳM (1)（ｉ，ｊ）、ＳM (2)（ｉ，ｊ）、ＳM (3)（ｉ，ｊ）を求めて欠陥統合処理部９に出力する。
【００６０】
次に、低コントラスト明暗欠陥検出部８の動作について説明する。
第１マクロフィルタ処理部８１では、積分演算部８１１において、画像データｆ（ｘ，ｙ）において構成される入力画像に（ｍ×ｎ画素）のメッシュを設定し、各メッシュ内で画像データの加算を行い積分画像Ｆ（ｘ，ｙ）を得る。
この積分画像Ｆ（ｘ，ｙ）は次式で示される。
【００６１】
【数９】
Ｆ（ｘ，ｙ）＝ΣΣｆ（ｍｘ＋ｘ´，ｎｙ＋ｙ´）                （９）
ここで、右辺第１（左側）のΣは、ｘ´について、０からｍ−１までのｍ個の加算を行う。また、第２（右側）のΣは、ｙ´について、０からｍ−１までのｍ個の加算を行う。
【００６２】
微分演算部８１２は、（９）式により求められた積分画像Ｆ（ｘ，ｙ）の値を所定間隔離れた二つのメッシュ間毎に次式で示される差分をとって、微分画像Ｄ（ｘ，ｙ）を得る。
【００６３】
【数１０】
Ｄ（ｘ，ｙ）＝｜Ｆ（ｘ＋Δｘ，ｙ＋Δｙ）−Ｆ（ｘ−Δｘ，ｙ−Δｙ）｜  （１０）
ここで、Δｘ，Δｙはメッシュ間の距離を示し、適当な正の整数が用いられる。
【００６４】
コントラスト欠陥検出部８１３は（１０）式により求められたＤ（ｘ，ｙ）の値が、（１１）式に示されるように、所定のしきい値Ｔより大きくなることを条件に欠陥があると判定する。
【００６５】
【数１１】
Ｄ（ｘ，ｙ）＞Ｔ（＝ｔS1）                              （１１）
【００６６】
一方、平均値算出部８１４は、次式（１２）により、積分画像Ｆ（ｘ，ｙ）の平均Ａ（ｘ）を算出する。
【００６７】
【数１２】
Ａ（ｘ）＝（ΣＦ（ｘ，ｙ´））／Ｎ                          （１２）
【００６８】
ここで、加算はｖ´＝Ｎ・ｉからＮ・ｉ＋Ｎ−１まで行われる。ここで、ｉは、ガウスの記号［  ］を用いて、ｉ＝［ｙ／Ｎ］であらわされ、Ｎは任意の平均長を示している。
【００６９】
第２マクロフィルタ処理部８２および第３マクロフィルタ処理部８３も上述した第１マクロフィルタ処理部８１と同様な処理を行うが、それぞれの積分演算部８２１、８３１において行われるメッシュ（積分範囲）および欠陥検出部８２３、８３３において使用されるしきい値Ｔが第１マクロフィルタのそれらと異なっている。
【００７０】
この実施の形態では、第１マクロフィルタ処理部８１におけるメッシュ（積分範囲）には縦横の画素数で例えば８×８、８×１６、１６×８、１６×１６画素のいずれかが用いられ、第２マクロフィルタの積分範囲は第１マクロフィルタのそれより大きく、第３マクロフィルタの積分範囲は第２マクロフィルタのそれよりもさらに大きいものが使用される。また、それぞれの欠陥検出部８１３、８２３、８３３で使用されるしきい値Ｔ（ｔS1，ｔS2，ｔS3）は、ｔS1＜ｔS2＜ｔS3の関係を有する。
【００７１】
次に、マクロフィルタ統合処理部８４の動作について説明する。マクロフィルタ統合処理部８４は、第１〜第３マクロフィルタ処理部８１〜８３において検出された欠陥位置に対して、以下の処理を行う。
ここで、第１〜第３マクロフィルタ処理部８１〜８３それぞれにおいて得られる積分画像に対応してマクロフィルタ統合処理部８４にて用いられる積分画像をＳ(1) （ｘ，ｙ），Ｓ(2) （ｘ，ｙ），Ｓ(3) （ｘ，ｙ）とし、欠陥検出しきい値をｔS1，ｔS2，ｔS3とする。
【００７２】
また、画像ｆ（ｘ，ｙ）上で欠陥の有無を１、０で定義するマトリックスとして欠陥マトリックス：
Ｄ(1) （ｘ，ｙ），Ｄ(2) （ｘ，ｙ），Ｄ(3) （ｘ，ｙ）を定義する。
【００７３】
また、後述する欠陥特徴量を示すマトリックスとして欠陥特徴量マトリックス：
Ｖ(1) （ｘ，ｙ），Ｖ(2) （ｘ，ｙ），Ｖ(3) （ｘ，ｙ）を定義する。
【００７４】
さらに、各積分画像における各列の平均として
平均値：Ａ(1) （ｘ），Ａ(2) （ｘ），Ａ(3) （ｘ）を定義する。
【００７５】
以上において、マクロフィルタ統合処理部８４は、第１マクロフィルタ処理部で得られた欠陥が第２、第３マクロフィルタ処理部に及ぼす影響を除去するため、次式による演算を行う。なお、以下の式においてｍ＝１，２，３をとる。また、演算手順もｍの小さいものから順に行われる。
【００７６】
【数１３】
Ｓ(m) （ｘ．ｙ）＝Ｓ(m) （ｘ，ｙ）−ΣＶ（ｋ，ｌ）(1)       （１３）
ここで、右辺第２項の加算はＳ(m) （ｘ，ｙ）に含まれる第１マクロフィルタ処理部の演算で行われたメッシュ内のｋ，ｌの各値について行われる。
【００７７】
以上の準備において、次式に従った欠陥検出処理を行う。
【数１４】
0004230566.tif 000006
ここで、｜ΔＳ(m) （ｘ，ｙ）｜＞ｔs (m) のとき、以下の処理を実行する。
【００７８】
【数１５】
Ｓ+ ＝Ｓ(m) （ｘ＋Δｘ，ｙ＋Δｙ）−Ａ(m) （ｘ＋Δｘ，ｙ＋Δｙ）
Ｓ- ＝Ｓ(m) （ｘ−Δｘ，ｙ−Δｙ）−Ａ(m) （ｘ−Δｘ，ｙ−Δｙ）
【００７９】
そして、｜Ｓ- ｜＞｜Ｓ+ ｜ならば、
Ｓ(m) （ｘ−Δｘ，ｙ−Δｙ）を欠陥とし、
欠陥マトリックスＤ(m) （ｘ−Δｘ，ｙ−Δｙ）＝１
Ｖ(m) （ｘ，ｙ）＝Ｓ- 
とする。
【００８０】
一方、｜Ｓ- ｜≦｜Ｓ+ ｜ならば、
Ｓ(m) （ｘ＋Δｘ，ｙ＋Δｙ）を欠陥とし、
欠陥マトリックスＤ(m) （ｘ＋Δｘ，ｙ＋Δｙ）＝１
Ｖ(m) （ｘ，ｙ）＝Ｓ+ 
とする。
【００８１】
次に、欠陥統合処理部９における連続性解析部９１の動作について説明する。連続性解析部９１は、明暗特徴量検出部６の明欠陥画素計数部６３１および暗欠陥画素計数部６３２によりそれぞれ得られた明欠陥画素ＳH（ｉ，ｊ）および暗欠陥画素ＳL（ｉ，ｊ）、ミクロフィルタ特徴量検出部７２の第１〜第３画素計数部それぞれにより得られた画素ＳM (1) （ｉ，ｊ），ＳM (2) （ｉ，ｊ），ＳM ( 3)（ｉ，ｊ）、マクロフィルタ統合処理部により得られた欠陥マトリックスＤ(m) （ｘ＋Δｘ，ｙ＋Δｙ）の値により検出した複数の欠陥を所定のメッシュ（１６×１６画素の格子状）の大きさ毎に合成し、欠陥の連続性解析を行う。
【００８２】
この連続性欠陥の一例を図１５に示す。この連続性解析は、一つのメッシュの回りに存在する８つのメッシュとの連続を判定すること（８連結のルール）により行われる。
【００８３】
欠陥特徴量検出部９２では、連続性解析部９１により、一つの欠陥であると判断された欠陥に対して、明欠陥画素数ＳH （ｉ，ｊ）、暗欠陥画素数ＳL （ｉ，ｊ）、ミクロフィルタ特徴量である画素数ＳM (1) （ｉ，ｊ），ＳM (2) （ｉ，ｊ），ＳM (3) （ｉ，ｊ）、マクロフィルタ特徴量Ｖ(1) （ｉ，ｊ）、Ｖ(2) （ｉ，ｊ）、Ｖ(3) （ｉ，ｊ）〔Ｖ(m) （ｘ，ｙ）に対応〕による各特徴量の合計が算出される。
【００８４】
この特徴量には、例えば一つの欠陥を構成する各種欠陥画素数に対応する面積、外接長方形高さ、外接長方形幅、アスペクト比、コンパクト性、構造パラメータ、エッジ強度、平均濃度などがある。
【００８５】
なお、コンパクト性Ｃは、次式により得られる。
【数１６】
Ｃ＝４√（ＳＢ／ＳＭ2 ）
ここで、ＳＢは欠陥内のＳH （ｉ，ｊ）またはＳL （ｉ，ｊ）の総数、ＳＭはＳM (1) （ｉ，ｊ）の総数である。
【００８６】
また、構造パラメータＯは、次式により得られる。
【数１７】
Ｏ＝√（Ｗｘ・（Ｗｙ）／Ｓ）
ここで、Ｗｘは欠陥の高さ、Ｗｙは欠陥の幅、Ｓは欠陥内に含まれるメッシュの数である。
【００８７】
【数１８】
0004230566.tif 000007
ここで、Ｓ1 ，Ｓ2 ，Ｓ3 はそれぞれミクロフィルタ特徴量である画素数ＳM (1) （ｉ，ｊ），ＳM (2) （ｉ，ｊ），ＳM (3) （ｉ，ｊ）それぞれの総数に対応し、Ｔ1 ，Ｔ2 ，Ｔ3 は、それぞれのしきい値Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３に対応し、αは定数である。
【００８８】
【発明の効果】
以上に説明したように、本発明は、前記被検査物を撮像して画像データを出力する撮像装置と、前記撮像装置により得られる画像データの明暗情報に基づいて、前記被検査物の明暗欠陥を検出する明暗欠陥検出部と、前記撮像装置により得られる画像データを微分処理することにより、前記被検査物のエッジや微小な欠陥を検出する微小欠陥検出部と、前記撮像装置により得られる画像データに積分処理を行った積分画像に対して微分処理を行って、低コントラストの明暗欠陥を検出する低コントラスト明暗欠陥検出部と、前記明暗欠陥検出部により求められた明暗欠陥と、前記微小欠陥検出部により求められた微小欠陥と、前記低コントラスト明暗欠陥検出部により求められた低コントラスト明暗欠陥とを統合的に処理して各検出部で検出された欠陥の総合的な情報を得る欠陥統合処理部とを備えたため、各種の欠陥を統合的に処理することにより、欠陥のより正確な数、位置、大きさなど、欠陥情報をより詳細に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態を示す機能ブロック図である。
【図２】明暗欠陥検出部を示す機能ブロック図である。
【図３】微小欠陥検出部を示す機能ブロック図である。
【図４】低コントラスト明暗欠陥検出部を示す機能ブロック図である。
【図５】欠陥統合処理部を示す機能ブロック図である。
【図６】画像データを示す図である。
【図７】スキャン数Ｎのデータ構造を示す図である。
【図８】射影データを示す図である。
【図９】射影データの平滑化処理を示す図である。
【図１０】平滑データを示す図である。
【図１１】正規化データを示す図である。
【図１２】画像データを示す図である。
【図１３】背景明度が除去された画像データを示す図である。
【図１４】１次元フィルタの一例を示す図である。
【図１５】連続性解析により得られた欠陥の連続性を示した一例である。
【図１６】従来技術として従来の欠陥検査装置を示す図である。
【符号の説明】
１  ラインセンサカメラ
２  ウェッブ
３  照明装置
４Ａ  画像処理装置
５  画像入力部
６  明暗欠陥検出部
７  微小欠陥検出部
８  低コントラスト明暗欠陥検出部
９  欠陥統合処理部
６１  明暗検出フィルタ
６２  比較部
６３  明暗特徴量検出部
７１  ミクロフィルタ処理部
７２  ミクロフィルタ特徴量検出部
８１  第１マイクロフィルタ処理部
８２  第２マイクロフィルタ処理部
８３  第３マイクロフィルタ処理部
８４  マイクロフィルタ統合処理部
９１  連続性解析部
９２  欠陥特徴量検出部
６１１  射影演算部
６１２  背景明度演算部
７１１  水平微分画像出力部
７１２  垂直微分画像出力部
７１４  平滑部
【図１】
0004230566.tif 000008
【図２】
0004230566.tif 000009
【図３】
0004230566.tif 000010
【図４】
0004230566.tif 000011
【図５】
0004230566.tif 000012
【図６】
0004230566.tif 000013
【図７】
0004230566.tif 000014
【図８】
0004230566.tif 000015
【図９】
0004230566.tif 000016
【図１０】
0004230566.tif 000017
【図１１】
0004230566.tif 000018
【図１２】
0004230566.tif 000019
【図１３】
0004230566.tif 000020
【図１４】
0004230566.tif 000021
【図１５】
0004230566.tif 000022
【図１６】
0004230566.tif 000023