(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査対象物表面における色調の濃淡を検査画像データとして取り込むと共に基準原画像データを取り込む取込手段と、
前記取込手段により取り込んだ基準原画像データに基づいて基準画像データを設定する基準画像設定手段と、
基準画像データ及び検査画像データに対して、ｉを画素番号、ｎをフィルタの領域の行数、ｍを前記領域の列数、Ｂｉを画素番号ｉの濃度差、ａｐｋをｋ行ｐ列目の画素の濃度値、ａｑｋをｋ行ｑ（ｑ＝ｐ−ｎ）列目の画素の濃度値、ｓをビットシフト量、Ｘをオフセット値としたときに、濃度変化を
【数１】
0004212702.tif 000012
により強調するフィルタ処理を施すフィルタ手段と、
Ｅを欠陥として検出しようとする欠陥部と正常部との濃度差の下限値の割合としたときに、指定値Ｃを
Ｃ＝Ｅ×ｍ×ｎ／２ｓ
により算出し、さらに、Ｄｉを画素番号ｉの閾値、Ａｉを画素番号ｉの基準画像データの濃度値、Ａｃを基準画像補正値としたときに、前記フィルタ手段によるフィルタ処理後の基準画像データの濃度分布に基づいて閾値を
【数２】
0004212702.tif 000013
により設定する閾値設定手段と、
前記閾値設定手段により設定された閾値に基づいて、前記フィルタ手段によるフィルタ処理後の検査画像データを２値化する２値化手段とを具備し、
前記２値化手段により２値化されたデータに基いて前記検査対象物表面における欠陥を検出することを特徴とする欠陥検査装置。
【請求項２】
前記基準画像設定手段が、前記取込手段により取り込んだ、前記検査対象物表面における欠陥による影響を受けていない基準原画像データに基づいて基準画像データを設定する基準画像設定手段であることを特徴とする請求項１記載の欠陥検査装置。
【請求項３】
前記基準画像設定手段は、前記フィルタ手段がｍ行ｎ列の画像フィルタを使用する場合、前記取込手段により取り込んだ基準原画像データを、ｍ行ｎ列の範囲で平均化したものを前記基準画像データとすることを特徴とする請求項２記載の欠陥検査装置。
【請求項４】
検査対象物表面における色調の濃淡を検査画像データとして取り込むステップと、
基準原画像データに基づいて基準画像データを得るステップと、
基準画像データ及び検査画像データに対して、ｉを画素番号、ｎをフィルタの領域の行数、ｍを前記領域の列数、Ｂｉを画素番号ｉの濃度差、ａｐｋをｋ行ｐ列目の画素の濃度値、ａｑｋをｋ行ｑ（ｑ＝ｐ−ｎ）列目の画素の濃度値、ｓをビットシフト量、Ｘをオフセット値としたときに、濃度変化を
【数３】
0004212702.tif 000014
により強調するフィルタ処理を施すステップと、
Ｅを欠陥として検出しようとする欠陥部と正常部との濃度差の下限値の割合としたときに、指定値Ｃを
Ｃ＝Ｅ×ｍ×ｎ／２ｓ
により算出し、さらに、Ｄｉを画素番号ｉの閾値、Ａｉを画素番号ｉの基準画像データの濃度値、Ａｃを基準画像補正値としたときに、フィルタ処理後の基準画像データの濃度分布に基づいて閾値を
【数４】
0004212702.tif 000015
により設定するステップと、
設定された閾値に基づいてフィルタ処理後の検査画像データを２値化するステップとを有し、
前記２値化されたデータに基いて前記検査対象物表面における欠陥を検出することを特徴とする欠陥検査方法。
【請求項５】
前記基準画像データを得るステップが、前記検査対象物表面における欠陥による影響を受けていない基準原画像データに基づいて基準画像データを設定するステップであることを特徴とする請求項４記載の欠陥検査方法。
【請求項６】
前記基準画像データを設定するステップは、前記フィルタ処理を施すステップにおいてｍ行ｎ列の画像フィルタを使用する場合、前記取り込んだ基準原画像データを、ｍ行ｎ列の範囲で平均化して基準画像データとすることを特徴とする請求項５記載の欠陥検査方法。
【請求項７】
コンピュータに、
基準原画像データに基づいて基準原画像データを得るステップ、
基準画像データ及び検査対象物表面における色調の濃淡に基づく検査画像データに対して、ｉを画素番号、ｎをフィルタの領域の行数、ｍを前記領域の列数、Ｂｉを画素番号ｉの濃度差、ａｐｋをｋ行ｐ列目の画素の濃度値、ａｑｋをｋ行ｑ（ｑ＝ｐ−ｎ）列目の画素の濃度値、ｓをビットシフト量、Ｘをオフセット値としたときに、濃度変化を
【数５】
0004212702.tif 000016
により強調するフィルタ処理を施すステップ、
Ｅを欠陥として検出しようとする欠陥部と正常部との濃度差の下限値の割合としたときに、指定値Ｃを
Ｃ＝Ｅ×ｍ×ｎ／２ｓ
により算出し、さらに、Ｄｉを画素番号ｉの閾値、Ａｉを画素番号ｉの基準画像データの濃度値、Ａｃを基準画像補正値としたときに、フィルタ処理後の基準画像データの濃度分布に基づいて閾値を
【数６】
0004212702.tif 000017
により設定するステップ、
設定された閾値に基づいて、フィルタ処理後の検査画像データを２値化するステップを実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項８】
前記基準画像を得るステップが、前記検査対象物表面における欠陥による影響を受けていない基準原画像データを基準画像データとして設定するステップであることを特徴とする請求項７記載の記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ラインセンサと画像処理フィルタ使用時の閾値設定方式に特徴がある画像処理装置とを使用した欠陥検査装置、欠陥検査方法および記憶媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、フィルム、不織布、樹脂板などの検査対象物の表面上の欠陥（斑）を検出する装置として、検査対象物の表面に対して光を照射または透過させ、その反射光もしくは透過光を、ＣＣＤなどを用いたラインセンサにより取り込み、画像処理装置により、該ラインセンサで得た輝度情報に基づいて輝度の変化を取得し、該輝度変化に従って欠陥を検出する装置が知られている。これは、欠陥部分と正常部分とで輝度が相違するという特性を利用している。
【０００３】
また、例えば特開平６―３２３９５４号公報には、欠陥部分の検出精度をより向上させるために、欠陥部分と正常部分との輝度の違いを強調すべく、画像フィルタ（フィルタリング処理）を用いる技術が開示されている。該画像フィルタは、ラインセンサで得た輝度情報を、縦横複数の画素行列からなる格子内で加算し、格子間における輝度の変化量を強調する。これにより、欠陥部分と正常部分との境界が明確になり、より高精度で欠陥（斑）を検出することが可能となる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、ラインセンサにより得られた画像には、照明ムラやレンズのムラなど、検査対象物の欠陥（斑）に依らない輝度ムラが生じていることがある。例えば、このような輝度ムラによって、ラインセンサにより得られた画像の中心部と周辺部とで輝度差が生じると、従来技術では、正常部分に比べて同じ濃度差の欠陥（斑）であっても、その欠陥（班）がどの位置にあるかによって画像フィルタ処理後の輝度の変化量が異なってしまうので、検出感度を一定にできず、欠陥（斑）を正確に検出できない場合が生じるという問題点があった。
【０００５】
この発明は上述した事情に鑑みてなされたもので、検査対象物の欠陥（斑）に依らない輝度ムラがあっても、良好な検出感度で、検査対象物の欠陥（斑）を確実に検出することができる欠陥検査装置および欠陥検査方法を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上述した問題点を解決するために、請求項１記載の発明では、検査対象物表面における色調の濃淡を検査画像データとして取り込むと共に基準原画像データを取り込む取込手段と、前記取込手段により取り込んだ基準原画像データに基づいて基準画像データを設定する基準画像設定手段と、基準画像データ及び検査画像データに対して、ｉを画素番号、ｎをフィルタの領域の行数、ｍを前記領域の列数、Ｂｉを画素番号ｉの濃度差、ａｐｋをｋ行ｐ列目の画素の濃度値、ａｑｋをｋ行ｑ（ｑ＝ｐ−ｎ）列目の画素の濃度値、ｓをビットシフト量、Ｘをオフセット値としたときに、濃度変化を
【数７】
0004212702.tif 000002
により強調するフィルタ処理を施すフィルタ手段と、Ｅを欠陥として検出しようとする欠陥部と正常部との濃度差の下限値の割合としたときに、指定値ＣをＣ＝Ｅ×ｍ×ｎ／２ｓにより算出し、さらに、Ｄｉを画素番号ｉの閾値、Ａｉを画素番号ｉの基準画像データの濃度値、Ａｃを基準画像補正値としたときに、前記フィルタ手段によるフィルタ処理後の基準画像データの濃度分布に基づいて閾値を
【数８】
0004212702.tif 000003
により設定する閾値設定手段と、前記閾値設定手段により設定された閾値に基づいて、前記フィルタ手段によるフィルタ処理後の検査画像データを２値化する２値化手段とを具備し、前記２値化手段により２値化されたデータに基いて前記検査対象物表面における欠陥を検出することを特徴とする。
【０００７】
また、請求項２記載の発明では、請求項１記載の欠陥検査装置において、前記基準画像設定手段が、前記取込手段により取り込んだ、前記検査対象物表面における欠陥による影響を受けていない基準原画像データに基づいて基準画像データを設定する基準画像設定手段であることを特徴とする。
【００１０】
また、請求項３記載の発明では、請求項２記載の欠陥検査装置において、前記基準画像設定手段は、前記フィルタ手段がｍ行ｎ列の画像フィルタを使用する場合、前記取込手段により取り込んだ基準原画像データを、ｍ行ｎ列の範囲で平均化したものを前記基準画像データとすることを特徴とする。
【００１１】
また、上述した問題点を解決するために、請求項４記載の発明では、検査対象物表面における色調の濃淡を検査画像データとして取り込むステップと、基準原画像データに基づいて基準画像データを得るステップと、基準画像データ及び検査画像データに対して、ｉを画素番号、ｎをフィルタの領域の行数、ｍを前記領域の列数、Ｂｉを画素番号ｉの濃度差、ａｐｋをｋ行ｐ列目の画素の濃度値、ａｑｋをｋ行ｑ（ｑ＝ｐ−ｎ）列目の画素の濃度値、ｓをビットシフト量、Ｘをオフセット値としたときに、濃度変化を
【数９】
0004212702.tif 000004
により強調するフィルタ処理を施すステップと、Ｅを欠陥として検出しようとする欠陥部と正常部との濃度差の下限値の割合としたときに、指定値ＣをＣ＝Ｅ×ｍ×ｎ／２ｓにより算出し、さらに、Ｄｉを画素番号ｉの閾値、Ａｉを画素番号ｉの基準画像データの濃度値、Ａｃを基準画像補正値としたときに、フィルタ処理後の基準画像データの濃度分布に基づいて閾値を
【数１０】
0004212702.tif 000005
により設定するステップと、設定された閾値に基づいてフィルタ処理後の検査画像データを２値化するステップとを有し、前記２値化されたデータに基いて前記検査対象物表面における欠陥を検出することを特徴とする。
【００１２】
また、請求項５記載の発明では、請求項４記載の欠陥検査方法において、前記基準画像データを得るステップが、前記検査対象物表面における欠陥による影響を受けていない基準原画像データに基づいて基準画像データを設定するステップであることを特徴とする。
【００１３】
また、請求項６記載の発明では、請求項５記載の欠陥検査方法において、前記基準画像データを設定するステップは、前記フィルタ処理を施すステップにおいてｍ行ｎ列の画像フィルタを使用する場合、前記取り込んだ基準原画像データを、ｍ行ｎ列の範囲で平均化して基準画像データとすることを特徴とする。
【００１４】
また、上述した問題点を解決するために、請求項７記載の発明は、コンピュータに、基準原画像データに基づいて基準原画像データを得るステップ、基準画像データ及び検査対象物表面における色調の濃淡に基づく検査画像データに対して、ｉを画素番号、ｎをフィルタの領域の行数、ｍを前記領域の列数、Ｂｉを画素番号ｉの濃度差、ａｐｋをｋ行ｐ列目の画素の濃度値、ａｑｋをｋ行ｑ（ｑ＝ｐ−ｎ）列目の画素の濃度値、ｓをビットシフト量、Ｘをオフセット値としたときに、濃度変化を
【数１１】
0004212702.tif 000006
により強調するフィルタ処理を施すステップ、Ｅを欠陥として検出しようとする欠陥部と正常部との濃度差の下限値の割合としたときに、指定値ＣをＣ＝Ｅ×ｍ×ｎ／２ｓにより算出し、さらに、Ｄｉを画素番号ｉの閾値、Ａｉを画素番号ｉの基準画像データの濃度値、Ａｃを基準画像補正値としたときに、フィルタ処理後の基準画像データの濃度分布に基づいて閾値を
【数１２】
0004212702.tif 000007
により設定するステップ、設定された閾値に基づいて、フィルタ処理後の検査画像データを２値化するステップを実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体である。
【００１５】
また、請求項８記載の発明では、請求項７記載の記憶媒体において、前記基準画像を得るステップが、前記検査対象物表面における欠陥による影響を受けていない基準原画像データを基準画像データとして設定するステップであることを特徴とする。
【００１６】
この発明では、フィルタ手段は、取込手段により取り込んだ検査対象物表面における色調の濃淡を表す基準原画像データに基づいて得られる基準画像データ及び検査画像データに対して、フィルタ処理を施して濃度変化を強調する。また、閾値設定手段は、フィルタ手段によるフィルタ処理後の基準画像データの濃度分布に基づき、欠陥部と正常部との濃度差の下限値の割合を用いて閾値を設定する。そして、２値化手段は、前記閾値設定手段により設定された閾値に基づいて、前記フィルタ手段によるフィルタ処理後の検査画像データを２値化し、２値化手段により２値化されたデータに基づいて前記検査対象物表面における欠陥を検出する。したがって、検査対象物の欠陥（斑）に依らない輝度ムラがあっても、良好な検出感度で、検査対象物の欠陥（斑）を確実に検出することが可能となる。
【００１７】
【発明の実施の形態】
以下、図面を用いて本発明の実施の形態を説明する。
【００１８】
Ａ．実施の形態の構成
Ａ−１．欠陥検査装置の構成
図１は、本発明の実施の形態による欠陥検査装置の構成を示すブロック図である。図において、１は、検査対象物である。本実施の形態では、検査対象物１の表面における色調の濃淡を検出する例として、布表面の汚れなど、検査対象物１の表面に周囲と比較して色調が濃い欠陥部がある場合に、この欠陥部を検出する例を挙げて説明する。すなわち、本実施の形態において、布表面の汚れている部分は、濃色部であり、以下、欠陥部という。また、汚れがない部分は、淡色部であり、以下、正常部という。検査対象物１は、長尺のものが好ましく、固定されたラインセンサ３（後述）に対して、検査対象物１をその長さ方向に走行させながら検査することが好ましい。
【００１９】
次に、本実施の形態による欠陥検査装置は、照明装置２、ラインセンサ３、画像処理装置４、ホストコンピュータ５および出力装置６から略構成されている。照明装置２は、検査対象物１上における光の照射範囲の長手方向が検査対象物１の走行方向に直交するように配置されたライン状の照明装置であり、例えば、蛍光灯、ロッド照明、光ファイバ照明等を用いる。
【００２０】
ラインセンサ３は、撮像範囲の長手方向が検査対象物１の走行方向に直交するように配置されたライン状の光センサであり、主に素子数（画素数）が１０２４、２０４８、または５０００のものを用いる。ラインセンサ３は、検査対象物１からの反射光または透過光を受光し、検査対象物１の表面の色調の濃淡に応じた電気信号を画像処理装置４に供給する。言い換えると、ラインセンサ３は、検査対象物１の走行方向に直交するライン（以下、検査ライン）単位で、検査対象物１の表面の光強度分布に応じた電気信号を出力することになる。
【００２１】
上述した照明装置２およびラインセンサ３は、図示の例では、ラインセンサ３が照明装置２からの正反射光を受光しないように配置されているが、照明装置２からの正反射光を受光するように配置してもよい。また、検査対象物１の種類によっては、検査対象物１の背面から光を照射し、その透過光をラインセンサ３で受光する透過照明を用いるようにしてもよい。
【００２２】
画像処理装置４は、ラインセンサ３から供給される信号を、所定のプログラムに従って処理し、検査対象物１の欠陥部を検出して、その検出結果をホストコンピュータ５に供給する。なお、画像処理装置４の詳細については後述する。
【００２３】
ホストコンピュータ５は、画像処理装置４からの検出結果を、出力装置６の出力形態に応じた形式に変換して出力装置６に供給する。出力装置６は、検査結果を適宜の出力形態で出力するもので、例えば、検査結果を視覚的に表示するディスプレイやプリンタ、または欠陥検知時に警報を発する警報装置、あるいはこれらを組み合わせたものなど、適宜の構成とする。
【００２４】
Ａ−２．画像処理装置の構成
次に、上述した画像処理装置４について詳細に説明する。画像処理装置４は、Ａ／Ｄ変換部７、基準画像設定部８、フィルタ処理部９、閾値演算部１０、２値化部１１、ランレングス符号化部１２および連結性処理部１３から構成されている。Ａ／Ｄ変換部７は、ラインセンサ３から供給される検査画像データ及び基準原画像データを、例えば８ビットの濃度値（２５６階調）を表すデジタルデータに変換し、検査画像データをフィルタ処理部９に、基準画像データを基準画像設定部８にそれぞれ供給する。本実施の形態では、ラインセンサ３からの信号から得られる画像データ（濃度値）のうち閾値を設定するための基準画像データを得るために用いられる画像データを基準原画像データという。この基準原画像データとしては、検査対象物１を撮像して読み取った画像データを用いてもよいし、標準サンプルを撮像して読み取った画像データを用いてもよい。この基準原画像画像データは、過去ｍ行分保存される。また、検査を行い欠陥を検出するために用いる画像データを検査画像データといい、基準原画像データと同様に欠陥以外に起因する濃度ムラが含まれており、又検査画像データは過去ｍ行分保存される。なお、後述するように、検査中に基準原画像データを逐次取り込む場合は、基準原画像データ及び検査画像データとして同一の画像データが使用される。
【００２５】
基準画像設定部８は、画像フィルタ処理前の基準原画像データの濃度値に基づき、基準画像データの濃度値Ａｉ（ｉ：画素Ｎｏ）を設定する。画像フィルタ処理前のラインセンサ３の出力には、検査対象物１の色調の濃淡以外に、照明装置２の照明ムラ、ラインセンサ３に用いられているレンズのムラなどによる濃度値ムラが含まれる。このため、上記基準画像データは、検査対象物１の色調の濃淡以外の原因による濃度値ムラ（斑）を含むデータであり、後述するフィルタ処理部９によるフィルタ処理後の検査画像データから欠陥部を検出する際に、検査対象物１の色調の濃淡以外による濃度値ムラの影響を除去するために用いられる。
【００２６】
本実施の形態では、基準画像データとして検査に先立って検査対象物１を撮像して読み取ったｍ行分の基準原画像データに基づいて得た値を閾値として検査対象物１の検査に用いている。このとき、ラインセンサ３の出力をＡ／Ｄ変換部７で８ビットにデジタル化した、基準原画像データをそのまま基準画像データとして用いることが可能である。あるいは、欠陥検出精度をさらに向上させるために、後述するフィルタ処理部９で用いる画像フィルタのサイズ（ｍ×ｎ）と同じサイズの範囲内における基準原画像の画像データ（濃度値）を平均化し、該平均値を上記範囲の中心の画素の濃度値としたものを基準画像データとしてもよい。この平均化は、例えば次式（１）を用いて行う。
【００２７】
【数１３】
0004212702.tif 000008
【００２８】
上記数式（１）において、ａjkは、基準原画像のｋ行ｊ列目の画素の濃度値、ｍは、後述するフィルタ処理部９で用いる画像フィルタの行数、ｎは列数をそれぞれ示す。この数式（１）によれば、基準原画像におけるｍ×ｎ個の画素の濃度値（ａjk）を平均化したものが基準画像データの濃度値Ａｉとして得られる。例えば、ｍ＝５、ｎ＝５の場合には、図２に示すように、基準原画像の画像データ（ａjk）を、数式（１）により、５×５の領域で平均化したものが基準画像データにおけるｉ番目の画素の濃度値Ａｉとなる。
【００２９】
このように、基準画像データを設定する際に、フィルタ処理部９で用いられる画像フィルタのサイズに応じて基準原画像の画像データを平均化したものを基準画像データとすることにより、仮に基準原画像の画像データに欠陥部が含まれる場合であっても、欠陥部の濃度変化が基準画像データに及ぼす影響を小さくすることができるので、欠陥検出精度をさらに向上させることができる。
【００３０】
なお、上記基準画像データは、検査を行いながら逐次設定することも可能であり、この場合、フィルタ処理部９に送られる前の検査画像データを基準画像データとして用いればよい。検査を行いながら基準画像データを逐次設定する場合、検査対象物１に欠陥がないことが理想であるが、実際にラインに流れている検査対象物１を用いるので、欠陥の混入は避けられない。しかしながら、小さい欠陥の場合には、上述した平均化処理によりその影響を十分に防止することができる。また、平均化処理でも防止できない大きい欠陥の場合であっても、基準画像データを設定する時間間隔を充分短いものとすることで、その欠陥が通り過ぎれば、欠陥の影響を受けない良好な基準画像データを設定することが可能である。
【００３１】
ここで、図３は、検査対象物１の欠陥がない部分のデータあるいは欠陥のない標準サンプルのデータを用いて設定された基準画像データの一例を示す図である。図において、縦軸は、８ビットで表現された濃度値であり、横軸は、検査ライン方向の画素Ｎｏ．を示している。基準画像データには、基準画像データとして基準原画像データをそのまま用いた場合でも、また、上述した平均化処理を行った場合でも、検査対象物１や標準サンプルの色調の濃淡ムラ以外に、照明装置２のムラ、ラインセンサ３に使用したレンズのムラなどが含まれており、図３に示す例では、周辺部が中心部より２０％程度低くなっている。言い換えると、この基準画像データは、検査対象物１や標準サンプル上の欠陥を含まない一方、照明装置２のムラ、ラインセンサ３に使用したレンズのムラなどを含むということになる。
【００３２】
次に、フィルタ処理部９は、検査対象物１上の欠陥部を検出しやすくするために、Ａ／Ｄ変換部７でデジタル化された基準画像の画像データ（濃度値）に対して、ｍ行ｎ列の画像フィルタを用いた加算、差分などの周知のフィルタ処理を行って、検査対象物１上の濃度変化を強調する。なお、加算によるフィルタ処理を行う場合には、濃度の絶対値が強調され、差分によるフィルタ処理を行う場合には濃度差が強調される。また、この基準画像データのフィルタ処理の内容は後述する検査画像データのフィルタ処理の内容と同一である。
【００３３】
フィルタ処理の手法としては、周知の各手法を適宜用いることができるが、例えば下記の数式（２）により、ｍ行ｎ列の領域におけるｋ行ｐ列目の画素の濃度値（ａpk）の合計と、この領域の行方向に隣接するｍ行ｎ列の領域におけるｋ行ｑ列目の画素の濃度値（ａqk）の合計との差分をとるフィルタ処理を行う方法を採用すればよい。
【００３４】
【数１４】
0004212702.tif 000009
【００３５】
上記数式（２）において、ａpkは基準画像のｋ行ｐ列目の画素の濃度値、ａqkは基準原画像のｋ行ｑ列目（ｑ＝ｐ−ｎ）の画素の濃度値、ｓはビットシフト量、Ｘはオフセット値である。ビットシフト量ｓは、上記濃度差Ｂｉを所定のデジタル値範囲内、例えば８ビットの場合には０〜２５５の範囲に収めるための値である。オフセット値Ｘは、ａpkとａqkとの差分が±０のときのＢｉが所定のデジタル値範囲の中央値付近、例えば８ビットの場合には１２８付近となるような値に適宜設定される。このようにして得られたＢｉが、過去ｍ行分の原画像の画像データをフィルタ処理を行って得られるｉ画素目の濃度値である。なお、Ｂｉは、実際には、濃度値（ａpk）と濃度値（ａqk）との差分を表す値であるので、濃度差とすべきであるが、オフセット値Ｘ（＝１２８）を加算し、０〜２５５の値をとる濃度値スケールに合わせているので、以下の説明では、濃度値Ｂｉとして説明する。
【００３６】
このようなフィルタ処理を行うことにより、検査対象物１の画像における正常部と欠陥部との濃度差は（ｍ×ｎ）倍に強調される。したがって、特に、欠陥部の面積が大きくて正常部と欠陥部との濃淡差が小さい場合には、上記フィルタ処理は有効である。また、上記フィルタ処理により、正常部における濃度値のばらつきも補正される。
【００３７】
ここで、図４は、基準画像データを上記数式（２）によりフィルタ処理した後の画像データの濃度値Ｂｉを示す図である。図３に示すように周辺部の濃度値が中央部よりも低くなるという分布を有する基準画像データＡｉをフィルタ処理した場合、フィルタ処理後は、図４に示すように左方から右方にかけて濃度値が漸次低下するような分布となる。この分布は、照明装置２のムラ、ラインセンサ３に使用したレンズのムラなどにより、周辺部の濃度値が中央部よりも低くなる曲線形状を有している。
【００３８】
一方フィルタ処理部に送られた検査画像データは、検査対象物１上の欠陥を検出しやすくするため、フィルタ処理部９によりフィルタ処理され、検査対象物１上の濃度変化が強調される。
図５は、検査対象物１に欠陥がある場合のフィルタ処理後の画像データの濃度値Ｂｉ´を示す図である。図５に示す欠陥部を有する画像データの濃度値は、欠陥部以外に起因する濃度値ムラによる影響を受けているので、正常部においては、欠陥がない画像データをフィルタリング処理した後の図４に示す画像データの濃度値Ｂｉと同様に、左方から右方にかけて濃度値が漸次低下するという分布となる。図４の分布と異なる分布を有する部分（２カ所）が欠陥部である。左方の欠陥部と右方の欠陥部は同じ濃度差の欠陥であるが、出力差を生じている。また、この分布は、周辺部の濃度値が中央部の濃度値よりも低くなるという傾向を有している。
【００３９】
次に、閾値演算部１０は、基準画像設定部８で求めたの濃度値Ａｉと後述する基準画像補正値Ａｃおよび指定値Ｃとを用いて、基準画像データをフィルタ処理部９でフィルタ処理して得られる画像データＢｉに対して、次式（３）により閾値Ｄｉを算出して設定する。なお、閾値Ｄｉは、検査前に基準画像データＡｉに対するフィルタ処理後の画像データＢｉを用いて設定しても、検査中に所定の時間間隔で、検査物から得られる基準画像データのフィルタ処理後の画像データＢｉを用いて、繰り返し設定してもよい。なお、検査中に設定する場合には、検査物に欠陥が存在すると、画像データＢｉに欠陥による濃度変化が含まれるので、正常な閾値Ｄｉを設定することができないが、次の設定時に正常な閾値Ｄｉとなるので大きな問題とはならない。また、実際には、フィルタ処理後の画像データＢｉに対して移動平均などのスムージング処理を行うことで、欠陥による影響を受けないようにしてもよい。さらに、基準画像データＡｉを検査中に更新する場合、その都度得られる画像データＢｉを用いて閾値Ｄｉを都度更新しても、更新しなくても、いずれでもよい。
【００４０】
【数１５】
0004212702.tif 000010
【００４１】
ここで、Ａｃは、８ビットで０〜２５５の範囲の値をとる基準画像補正値であり、適宜の固定値に設定される。本実施の形態では、例えばＡｃ＝１００に設定されている。Ａｉは、上述したように、基準画像データの濃度値であるので、Ａｉ／Ａｃは、基準画像データの濃度値ムラ（図３を参照）の大きさに応じて変動する。すなわち、基準画像データの濃度値Ａｉが小さい場合、Ａｉ／Ａｃは小さな値となり、濃度値Ａｉが大きい場合、Ａｉ／Ａｃは大きな値となる。図３に示すように、基準画像データの濃度値Ａｉが、中央部で大きく、周辺部で小さくなるという分布を有して場合、Ａｉ／Ａｃも、中央部で大きく、周辺部で小さくなるという分布となる。
【００４２】
また、Ｃは、ユーザが指定する、検査対象物１における欠陥部と正常部との濃度差（％）を考慮して算出される指定値（固定値）であり、次式（４）により算出される。
【００４３】
【数１６】
0004212702.tif 000011
【００４４】
上記数式（４）において、Ｅは、欠陥として検出しようとする欠陥部（濃色部）と正常部（淡色部）との濃度差の下限値を単位％で表したもので、本実施の形態では欠陥濃度差という。この欠陥濃度差Ｅは、検査対象物１の性状、欠陥部の状態、所望する検知感度等に応じて、ユーザにより適宜の値に設定される。ｍは、フィルタ処理に用いられる画像フィルタの行数であり、ｎは列数である。また、ビットシフト量ｓは、指定値Ｃを８ビット（０〜２５５）の範囲に収めるためのものである。
【００４５】
２値化部１１は、フィルタ処理部９で欠陥部が強調された検査画像データ（濃度値Ｂｉ´）を閾値演算部１０により設定された閾値Ｄｉに従って２値化する。つまり、閾値Ｄｉは、検査画像データの濃度値Ｂｉ´のうち正常部に比べてどの程度の濃度差（単位％）がある部分を欠陥部として検出するかを決める境界値となる。すなわち、２値化部１１は、図７に示すように、図６において、濃度値Ｂｉ´が閾値Ｄｉ以上である部分の２値化後の値を「１」とし、濃度値Ｂｉ´が閾値Ｄｉよりも小さい部分の２値化後の値を「０」とする。言い換えると、本実施の形態において、Ｂｉ´は、濃度差を意味しているので、濃度差が閾値Ｄｉ以上の部分、すなわち欠陥部から正常部または正常部から欠陥部へと移り変わるエッジ部分が２値化により検出されることになる。
【００４６】
そして、この閾値Ｄｉを決める指定値Ｃには、上述した数式（３）で示すように、Ａｉ／Ａｃが乗算されているので、閾値Ｄｉは、基準画像データの濃度ムラ、すなわち検査対象物１の濃淡以外の濃度値ムラ（照明装置２のムラ、ラインセンサ３に使用したレンズのムラなど）を反映した値となる。ここで、図６は、図５に示す検査画像データの濃度値Ｂｉ´と上述した数式（３）により得られる閾値Ｄｉとを重ねて示す図である。図示するように、閾値Ｄｉは、濃度値Ｂｉ´の傾きに沿った値をとるとともに、図では明示されていないが、図３に示す基準画像データの濃度値分布を反映した、周辺部に比べて中央部が凸となる分布をとる。ゆえに、検査しようとする画像データに照明ムラ、レンズムラなどの濃度値ムラがある場合でも、ラインセンサ３の全画素の範囲で、すなわち画像の全画素の範囲で欠陥の検出感度を一定にすることができる。
【００４７】
なお、上述した説明では、濃度値Ｂｉ´が閾値Ｄｉ以上である部分を検出しようとしているため、数式（３）において、Ｄｉ＝Ｂｉ＋Ｃ×Ａｉ／Ａｃなる値、すなわちＢｉよりも（Ｃ×Ａｉ／Ａｃ）だけ高い値を閾値Ｄｉとして採用しているが、逆に濃度値Ｂｉ´が閾値以下である部分を検出する場合は、Ｄｉ＝Ｂｉ−Ｃ×Ａｉ／Ａｃを閾値Ｄｉとする。
【００４８】
次に、ランレングス符号化部１２は、メモリ容量をより少なくするために、検査画像データの濃度値Ｂｉ´の２値化後の値をランレングス符号化によって圧縮してデータ量を少なくする。連結性処理部１３は、圧縮された検査画像データを列方向につなぎあわせ、検査対象物１に含まれる欠陥を検出する。
【００４９】
Ｂ．実施の形態の動作
次に、上述した欠陥検査装置の動作について説明する。
ここで、図５に示す欠陥部を有する画像データの濃度値の変化には、欠陥部以外の濃度値ムラによる影響を受けているので、図４に示すフィルタ処理後の画像データの濃度値Ｂｉと同様に、左方から右方にかけて濃度値が漸次低下するという分布となり、左方の欠陥部と右方の欠陥部とでは同じ濃度差の欠陥であっても、出力差が生じている。しかしながら、本実施の形態では、上記数式（３）の如く、基準画像データをフィルタ処理した後の画像データＢｉの濃度分布（左上がり）に基づいて閾値Ｄｉを設定しているので、照明ムラ、レンズムラなどの欠陥部以外の濃度値ムラがある場合でも、ラインセンサ３の全画素の範囲で、すなわち画像の全画素の範囲で欠陥の検出感度を一定にすることができる。
【００５０】
例えば、従来技術では、図５に示す画像データに対して、一定の閾値で２値化を行ったため、ラインセンサの左方より右方の欠陥検出感度が低下し、同様の濃度差の薄汚れであっても、左方の欠陥は検出され、右方の欠陥は見逃してしまっていたが、本実施の形態では、フィルタ処理後の画像データの濃度値Ｂｉの分布（左上がり）を反映した閾値Ｄｉで２値化を行っているため、左方および右方のいずれの欠陥も高精度で検出することができる。
【００５１】
さらに、上記閾値Ｄｉを設定する際に、Ａｉ／Ａｃなる係数で補正することにより、基準画像データの濃度値Ａｉの分布を反映させているため、より高精度で、検出感度を一定にすることができる。例えば、欠陥の位置が、中心部と周辺部に存在する場合には、周辺部に比べて中心部での出力変化が大きくなり、画像データＢｉに対して一定の幅（指定値Ｃ）を有する閾値では正確に検出できなくなるのに対して、本実施の形態では、Ａｉ／Ａｃなる係数で補正することで、上記出力変化にも対応することができ、高精度で欠陥を検出することができる。
【００５２】
このように、本実施の形態によれば、ラインセンサによって得られる検査画像データに検査対象物１の欠陥によらない定常的な濃度値ムラが生じていても、淡色の正常部と濃色の欠陥部とを良好な感度で検出することができる。
【００５３】
なお、本実施の形態では、周囲に比べて色調が濃い欠陥部を検出する例を示したが、本発明は、これに限らず、表面の色調に濃淡を有する検査対象物１における濃色部あるいは淡色部の検出に適用することができる。
【００５４】
【実施例】
以下、具体的な実施例について説明する。
（実施例１）
実施例１では、検査対象物１として、速度６０ｍ／分で走行する幅１．４ｍの不織布に含まれる薄汚れを検出した。なお、欠陥判定基準、すなわち数式（４）における欠陥濃度差Ｅの値は１％とした。また、照明装置２としては、高周波点灯蛍光灯６５Ｗを２台用いた。ラインセンサ３としては、画素数２０４８、駆動周波数２０ＭＨｚ、分解能０．３５ｎｍ／画素、走査周期０．３５ｍｓなる条件のものを用いた。ラインセンサ３からの出力は、画像処理装置４のＡ／Ｄ変換部９にて８ビットでデジタル化されるようにし、フィルタ処理部９で用いる画像フィルタのサイズは４０行４０列、オフセットを１２８とした。
【００５５】
検査に先立って、予め、不織布の欠陥がない部分の画像データ４０行分をラインセンサ３で取り込み、画像処理装置４のＡ／Ｄ変換部９でデジタル化した後、基準画像設定部８に供給した。そして、上記数式（１）により平均化を行い、得られた画像データを基準画像データ（濃度値Ａｉ）とした。
【００５６】
検査においては、ラインセンサ３から順次とりこまれる信号をＡ／Ｄ変換した後、フィルタ処理部９でフィルタ処理して検査画像データを得た。本実施例１では、４０行４０列の画像フィルタを用い、上記数式（１）により差分をとるフィルタ処理を実行した。
【００５７】
この基準画像データＡｉをフィルタ処理部９でフィルタ処理して得られた画像データ（濃度値Ｂｉ）を閾値演算部１０に供給した。閾値演算部１０では、上記数式（３）、（４）により演算を行って閾値Ｄｉを設定し、この閾値Ｄｉを２値化部１１に供給した。
【００５８】
そして、閾値演算部１０で設定された閾値Ｄｉを用い、フィルタ処理後の検査画像データ（濃度値Ｂｉ）の２値化を行った後、ランレングス符号化、連結性処理を順次行って欠陥を検出した。検査結果のデータは、ホストコンピュータ５に読み込み、ディスプレイ６に表示するとともに警報出力を行った。
このようにして検査を行った結果、濃度差１％以上、大きさ２８ｍｍ角以上の汚れを安定して検出することができた。
【００５９】
（実施例２）
本実施例２では、欠陥判定基準Ｅ＝０．１％として検査を行った。また、画像フィルタのサイズを５０行５０列、ビットシフト量ｓ＝４、よって指定値Ｃ＝１６とした。他は、実施例１と同様である。検査の結果、濃度差０．１％以上、大きさ３５ｍｍ角以上の汚れを安定して既出することができた。
【００６０】
因みに、従来技術による欠陥検出方法では、画像フィルタ処理前の基準画像を参照せずに検査を行うため、画像処理前の画像データは、図３に示すように、周辺部の出力が中心部より２０％程度低下する。従来技術では、図５に示すフィルタ処理後の画像データに対して、一定の閾値で２値化を行ったため、ラインセンサの左方より右方の欠陥検出感度が低下し、同様の濃度差の薄汚れであっても、左方の欠陥は検出され、右方の欠陥は見逃してしまうという結果となる。
【００６１】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、取込手段により取り込んだ検査対象物表面における色調の濃淡を表す検査画像データ及び基準原画像データに対して、フィルタ手段により所定のフィルタ処理を施して濃度変化を強調するとともに、閾値設定手段により、フィルタ手段によるフィルタ処理後の基準画像データの濃度分布に基づいて閾値を設定し、２値化手段により、前記閾値設定手段により設定された閾値に基づいて、前記フィルタ手段によるフィルタ処理後の検査画像データを２値化し、該２値化されたデータに基づいて前記検査対象物表面における欠陥を検出するようにしたので、照明ムラ、レンズのムラなどの定常的なムラが発生していても、ラインセンサの全素子の範囲で、欠陥の検出感度を一定にすることができ、検査対象物の濃淡差を高精度で安定して検出することができるという利点が得られる。
【００６２】
また、基準画像設定手段により、前記取込手段により取り込んだ、前記検査対象物表面における欠陥による影響を受けていない基準原画像データに基づいて基準画像データを設定し、前記閾値を設定する際に、基準画像データの濃度分布に応じて変動するように前記閾値を補正することにより、検査画像の画像データに含まれるムラの影響を除去することができるので、欠陥検出精度をさらに向上させることができるという利点が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の欠陥検査装置の構成を示すブロック図である。
【図２】  基準画像データを求める際の平均化の例を示す概念図である。
【図３】  基準画像データの一例を示す概念図である。
【図４】  欠陥がない場合のフィルタ処理後の画像データの一例を示す概念図である。
【図５】  欠陥がある場合のフィルタ処理後の画像データの一例を示す概念図である。
【図６】  欠陥がある場合のフィルタ処理後の画像データと閾値とを重ねて示す概念図である。
【図７】  ２値化後のデータを示す概念図である。
【符号の説明】
１…検査対象物、２…照明装置、３…ラインセンサ（取込手段）、４…画像処理装置、５…ホストコンピュータ、６…出力装置、７…Ａ／Ｄ変換部、８…基準画像設定部（基準画像設定手段）、９…フィルタ処理部（フィルタ手段）、１０…閾値演算部（閾値設定手段）、１１…２値化部（２値化手段）、１２…ランレングス符号化部、１３…連結性処理部。
【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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