(57)【要約】【課題】パターン認識の所要時間が短い検査装置を提供する。【解決手段】検査装置は、被検査物を撮影して画像として出力する画像入力部と、上記画像入力部から出力される良品の上記被検査物の良品画像を登録する登録手段および上記画像入力部から出力される検査対象の上記被検査物の検査画像と上記良品画像との差分画像を用いて上記検査対象の被検査物を検査する検査手段を有する判定部と、を備える検査装置において、上記判定部は、上記良品画像の被検査物の複数の部分の画像を抽出して参照画像として登録する参照画像登録手段と、上記参照画像と最も相関性の大きい上記検査画像の被検査物の複数の部分を特定するパターン認識手段と、上記特定された検査画像の被検査物の複数の部分の座標に基づいて位置合わされた上記検査画像と上記良品画像との上記差分画像から欠陥を判断する欠陥判断手段と、を有する。【選択図】図１
2009080004.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検査物を撮影して画像として出力する画像入力部と、上記画像入力部から出力される良品の上記被検査物の良品画像を登録する登録手段および上記画像入力部から出力される検査対象の上記被検査物の検査画像と上記良品画像との差分画像を用いて上記検査対象の被検査物を検査する検査手段を有する判定部と、を備える検査装置において、
上記判定部は、
上記良品画像の被検査物の複数の部分の画像を抽出して参照画像として登録する参照画像登録手段と、
上記参照画像と最も相関性の大きい上記検査画像の被検査物の複数の部分を特定するパターン認識手段と、
上記特定された検査画像の被検査物の複数の部分の座標に基づいて位置合わされた上記検査画像と上記良品画像との上記差分画像から欠陥を判断する欠陥判断手段と、
を有することを特徴とする検査装置。
【請求項２】
上記参照画像登録手段は、上記良品画像の被検査物の複数の部分の中心点の座標の平均が上記良品画像の被検査物の中心点の座標と一致するよう抽出された上記複数の部分の画像を参照画像として登録し、
上記パターン認識手段は、上記検査画像の被検査物の上記参照画像と最も相関性の大きい複数の部分の中心点の座標の平均を上記検査画像の被検査物の中心点の座標として求め、
上記欠陥判断手段は、上記検査画像の被検査物の中心点が上記良品画像の被検査物の中心点に一致するよう位置合わされたときの上記検査画像と上記良品画像との上記差分画像から欠陥を判断することを特徴とする請求項１に記載の検査装置。
【請求項３】
上記パターン認識手段は、上記検査画像の被検査物の上記参照画像と最も相関性の大きい２つの部分の中心点の座標から上記良品画像の被検査物に対する上記検査画像の被検査物の傾きを算出することを特徴とする請求項２に記載の検査装置。
【請求項４】
上記判定部は、上記参照画像より所定の画素分外延する参照範囲を設定し登録する参照範囲登録手段を有し、
上記パターン認識手段は、上記検査画像の被検査物の上記参照範囲内で上記参照画像と最も相関性の大きい複数の部分を特定することを特徴とする請求項１に記載の検査装置。
【請求項５】
上記判定部は、上記良品画像の輝度分布が最適になるような露光条件を登録する露光制御手段を有することを特徴する請求項１に記載の検査装置。
【請求項６】
上記判定部は、上記カラー画像の良品画像の輝度分布が最適になる色信号を検査色信号として登録する良品画像登録手段を有することを特徴する請求項１に記載の検査装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、検査対象の被検査物と同じ良品の被検査物を撮影した良品画像と検査対象の被検査物を撮影した検査画像との差分画像処理により被検査物の欠陥を検査する検査装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来の検査装置は、差分処理の実行前に、予め教示画像を用いて撮像画像のパターンマッチング処理を行い、該パターンマッチング処理によって得られた一致度が所定の閾値を超えた位置及び回転角度を複数候補検出し、これらの複数候補を差分処理の対象箇所として、夫々の対象箇所に差分処理を実行する（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
【特許文献１】特開２００１−１７５８６５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、従来の検査装置の場合、被検査物そのものを参照画像として定義するため、参照画像の画像サイズが大きいものとなり、参照画像の画像サイズが大きくなると、パターン認識時に参照する領域が大きくなり、時間が長くなるという問題がある。
【０００５】
この発明の目的は、パターン認識の所要時間が短い検査装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この発明に係る検査装置は、被検査物を撮影して画像として出力する画像入力部と、上記画像入力部から出力される良品の上記被検査物の良品画像を登録する登録手段および上記画像入力部から出力される検査対象の上記被検査物の検査画像と上記良品画像との差分画像を用いて上記検査対象の被検査物を検査する検査手段を有する判定部と、を備える検査装置において、上記判定部は、上記良品画像の被検査物の複数の部分の画像を抽出して参照画像として登録する参照画像登録手段と、上記参照画像と最も相関性の大きい上記検査画像の被検査物の複数の部分を特定するパターン認識手段と、上記特定された検査画像の被検査物の複数の部分の座標に基づいて位置合わされた上記検査画像と上記良品画像との上記差分画像から欠陥を判断する欠陥判断手段と、を有する。
【発明の効果】
【０００７】
この発明に係る検査装置の効果は、予め良品の被検査物を撮影して良品画像として取り込み、取り込んだ良品画像に含まれる被検査物の画像の一部分からなる参照画像と複数記憶し、検査する被検査物を撮影して得た検査画像を上記参照画像とパターン認識して上記検査画像の被検査物と上記良品画像の被検査物とを位置合わせするので、良品画像の被検査物全体を検査画像とパターン認識する場合に比べてパターン認識の時間を短縮することができることである。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１に係る検査装置の構成を示す構成図である。
この発明の実施の形態１に係る検査装置は、被検査物５を撮影して画像データを出力する画像入力部１、判定部２、被検査物５を照明する照明部３、判定部２と画像入力部１および照明部３を接続する制御線４、被検査物５を搬送する被検査物搬送装置６、被検査物搬送装置６を制御する搬送装置制御盤７、および判定部２と搬送装置制御盤７とを接続する通信線８を備える。
【０００９】
画像入力部１は、被検査物搬送装置６の上方に配置され、撮影エリアが直下の被検査物搬送装置６上となっている。そして、画像入力部１は、例えば６４０ラインで各ライン４８０画素からなる撮像素子を備えるデジタルカメラからなり、撮影して得た画像の各画素の輝度は２５６段階の階調で出力される。すなわち、輝度は０階調から２５５階調のいずれかで表される。
制御線４は、例えばＬＡＮ、カメラリンク、ＩＥＥＥ１３９４などの通信手段で構成されており、画像情報と制御情報の送受信が可能となっている。
照明部３は、例えば高周波蛍光灯、ＬＥＤ、ストロボ照明などの照明手段で構成されており、被検査物５を均一に照明している。
被検査物５は被検査物搬送装置６により搬送される。搬送装置制御盤７は被検査物搬送装置６の動作を制御すると共に通信線８を介し判定部２と検査情報や搬送装置動作状況の情報を送受信している。
【００１０】
図２は、この発明の実施の形態１の判定部の機能ブロック図である。
判定部２は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、インターフェース回路を有するコンピュータから構成されている。
判定部２は、良品画像から参照画像をおよび検査画像から被参照画像をそれぞれ抽出するときに抽出する領域を指定する抽出パターンを登録される抽出パターン記憶部１１、良品画像を取得したときの露光条件を登録される露光条件記憶部１２、良品画像を登録される良品画像記憶部１３、カラー画像の場合良品画像の色信号を登録される検査色信号記憶部１４、良品画像の被検査物９の中心点Ｏの座標を登録される中心点座標記憶部１５、良品画像から抽出した参照画像を登録される参照画像記憶部１６、および参照範囲を登録される参照範囲記憶部１７を有する。
【００１１】
また、判定部２は、撮影エリアに置かれた被検査物５を撮影して得た画像の輝度の分布が最適になるように露光条件を制御する露光制御手段１８、良品の被検査物５を撮影エリアに置いて輝度の分布が最適になるような露光条件で撮影して得られた良品画像を良品画像記憶部１３に登録する良品画像登録手段１９、良品画像内の被検査物の画像（以下、被検査物９と称す）と背景１０との境界から被検査物９の中心点の座標を検出して中心点座標記憶部１５に登録する中心点座標登録手段２０、抽出パターンを用いて良品画像の被検査物９から参照画像を抽出して参照画像記憶部１６に登録する参照画像登録手段２１、抽出した各参照画像を囲繞する参照範囲を設定して参照範囲記憶部１７に登録する参照範囲登録手段２２を有する。
【００１２】
また、判定部２は、検査対象の被検査物２９を含む撮影画像の輝度の分布が最適な検査画像を取得する検査画像取得手段２３、参照範囲毎に検査画像の参照範囲に亘って抽出パターンを指定して被参照画像を抽出する被参照画像抽出手段２４、および抽出した被参照画像を参照画像とパターン認識して最も相関性の大きい被参照画像を確定するとともに確定した被参照画像の中心点の座標を検出するパターン認識手段２５を有する。
【００１３】
また、判定部２は、確定された被参照画像の中心点のＸ座標とＹ座標の平均を検査画像の被検査物２９の中心点Ｅの座標とするとともに良品画像の被検査物９の中心点Ｏに検査画像の被検査物２９の中心点Ｅが重なるように検査画像を移動して位置合わせする画像重畳手段２６、重畳した良品画像と検査画像の被検査物の輝度の差分を算出するとともに差分が所定の閾値以上の画素が所定の数以上連なっているとき欠陥と判断する欠陥判断手段２７を有する。
【００１４】
なお、以下の説明では、正方形を抽出パターンとし、抽出パターンを所定の画素分拡大した正方形を参照範囲としているが、これに限るものではなく長方形、三角形、円形など領域をしてし得るものであれば良い。
また、４つの参照画像を抽出しているが、参照画像の数は４に限るものではなく２以上であれば良い。
【００１５】
図３は、この発明の実施の形態１に係る検査装置における登録動作手順を示すフローチャートである。
次に、この発明の実施の形態１に係る検査装置における動作を説明する。動作は、登録動作と検査動作に大別できる。登録動作手順は、露光条件の設定（Ｓ１０１）、検査色信号の決定（Ｓ１０２）、良品画像の登録（Ｓ１０３）、参照画像の登録（Ｓ１０４）、参照範囲の登録（Ｓ１０５）である。
【００１６】
まず、露光条件の設定（Ｓ１０１）について説明する。
搬送装置制御盤７は、被検査物搬送装置６を制御し、良品であることが分かっている被検査物５を画像入力部１の直下の撮影エリアに搬送し、位置決めして停止する。
判定部２は、画像入力部１および照明部３の露光条件（照明の明るさ、カメラのシャッタースピードなど）を設定し撮影命令を画像入力部１に送る。
画像入力部１は、良品の被検査物５を撮影し、撮影により得た良品画像を判定部２に送る。
判定部２は、画像入力部１から送られてきた良品画像の輝度のヒストグラムを解析する。
【００１７】
図４は、露光条件が暗い場合の良品画像の輝度のヒストグラムの一例である。
露光条件が暗い場合、すなわち同じ明度の被写体を撮影したときにも画像入力部１に入力する光の強度が小さいときに撮影した良品画像の画素の輝度分布では、輝度が１２８階調以下の画素しか存在しない。
【００１８】
図５は、露光条件が明るくすぎて２５５階調に飽和した輝度の画素が一部に存在する場合の輝度のヒストグラムの一例である。
一方、露光条件が明るすぎる場合、すなわち同じ明度の被写体を撮影したときにも画像入力部１に入力する光の強度が大きいときに撮影した良品画像の画素の輝度分布では、撮像素子の一部では入力する光が強すぎるので、入力する光の強度に比例した輝度が出力されず、輝度が最も大きな２５５階調に飽和する。
判定部２は、照明部３の照明条件や画像入力部１のシャッタースピードなどの露光条件を段階的に変更しながら、最適な露光条件、すなわち飽和した画素がない状態で最も明るく撮影できる露光条件を設定し、設定した露光条件を判定部２に保存する。
【００１９】
撮影した画像がカラー画像出力の場合には、検査色信号の決定（Ｓ１０２）を行う。カラー画像は、被写体である被検査物５の塗装色などにより各色信号のコントラストが大きく異なる。例えば被検査物５の色が赤に近い場合はＲ色信号のコントラストが高く、Ｇ色信号、Ｂ色信号のコントラストは低い状態となる。
図６は、コントラストが高い色信号の輝度のヒストグラムの一例である。図７は、コントラストが低い色信号のヒストグラムの一例である。
撮影した画像には、輝度の小さい側と大きい側にそれぞれ背景と被検査物５に対応する２つの画素数のピークＰ１０１、Ｐ１０２が存在する。Ｒ色信号、Ｇ色信号、Ｂ色信号それぞれのヒストグラムから、各色信号の画素数のピークＰ１０１、Ｐ１０２の輝度Ｂ１０１、Ｂ１０２を算出し、輝度Ｂ１０１と輝度Ｂ１０２の差（輝度Ｂ１０２−輝度Ｂ１０１）が一番大きい色信号がこの被検査物５を撮影した場合に最もコントラストの高い色信号になるので、この色信号を検査色信号として判定部２に登録する。
【００２０】
次に、良品画像の登録（Ｓ１０３）を行う。良品画像がカラー画像の場合には、検査色信号成分を判定部２に登録する。良品画像がグレースケール画像の場合にはそのまま判定部２に登録する。
【００２１】
図８は、参照画像の登録方法を説明するための説明図である。
次に、参照画像の登録（Ｓ１０４）を行う。
まず、良品画像の被検査物９と背景１０の境界を認識し、良品画像の被検査物９の中心点Ｏの座標（ｘｏ，ｙｏ）を求め、求めた中心点Ｏの座標（ｘｏ，ｙｏ）を中心点座標記憶部１５に登録する。
次に、良品画像の被検査物９の４隅に４つの正方形の抽出パターン、すなわち第１抽出パターン３１、第２抽出パターン３２、第３抽出パターン３３、第４抽出パターン３４を、４つの抽出パターンの中心点のＸ座標の平均とＹ座標の平均が良品画像の被検査物９の中心点Ｏの座標（ｘｏ，ｙｏ）に一致するように位置を調整して設定する。そして、良品画像の抽出パターンに囲まれた被検査物９の画像を抽出し４つの参照画像、すなわち第１参照画像３５、第２参照画像３６、第３参照画像３７、第４参照画像３８を参照画像記憶部１６に登録する。
なお、図８では良品画像の被検査物９の内部に抽出パターン３１、３２、３３、３４を設定しているが、良品画像の被検査物９および背景１０を含むエリアに設定にしても構わない。
【００２２】
最後に、参照範囲の登録（Ｓ１０５）を行う。
各参照画像３５、３６、３７、３８を上下左右にそれぞれ所定数の画素分拡大した範囲を第１参照範囲４１、第２参照範囲４２、第３参照範囲４３、第４参照範囲４４として設定し、各参照範囲に関する参照範囲設定情報を参照範囲記憶部１７に登録する。ここまでの動作により登録動作が完了する。
【００２３】
図９は、この発明の実施の形態１に係る検査装置における検査動作手順を示すフローチャートである。
次に、検査動作手順について説明する。
検査動作手順は、図９に示すように、登録情報のロード（Ｓ２０１）、検査画像の撮影（Ｓ２０２）、パターン認識（Ｓ２０３）、中心点座標、傾き算出（Ｓ２０４）、差分検査（Ｓ２０５）となる。以下に詳細内容を記述する。
【００２４】
まず、登録情報のロード（Ｓ２０１）を行う。登録情報は、シャッタースピードや照明の明るさなどの露光条件、カラー画像の場合の検査色信号情報、良品画像、良品画像の被検査物９の中心点の座標、参照画像、参照範囲設定情報である。
判定部２は、登録情報をロードする。
【００２５】
次に、検査画像の撮影（Ｓ２０２）を行う。
判定部２は、画像入力部１と照明部３に対して、ロードした露光条件と同じ設定を行なう。上記の設定により、検査対象の被検査物５の撮影時の露光条件は良品画像を登録するために良品の被検査物５を撮影したときと同じになる。
【００２６】
図１に示すように被検査物５は被検査物搬送装置６により搬送され、画像入力部１の撮影エリア内で簡易的に位置決めされて停止する。簡易的に位置決めされた状態では、良品画像を登録するために良品の被検査物５を撮影したときと検査画像を取り込むために検査対象の被検査物５を撮影するときとは被検査物５の位置にズレが生じている。
搬送装置制御盤７は、被検査物搬送装置６を停止した旨の停止情報を判定部２に送る。判定部２は、画像入力部１に撮影命令を送る。画像入力部１は、被検査物５を撮影し、撮影により得た検査画像を判定部２に送る。
判定部２は、搬送装置制御盤７に撮影完了情報を伝達する。搬送装置制御盤７は次の被検査物５を搬送する。
【００２７】
図１０は、パターン認識の方法を説明するための説明図である。
次に、パターン認識（Ｓ２０３）を行う。
判定部２は、検査画像がカラー画像の場合には、カラー画像から検査色信号成分を取り出した画像を検査画像とし、検査画像が白黒画像の場合にはそのままを検査画像としてパターン認識を行う。
パターン認識では、検査画像内に参照範囲設定情報に基づいて参照範囲を設定する。それから参照範囲毎に、パターン認識手法の一種である正規化相関サーチを行う。
【００２８】
参照範囲４１、４２、４３、４４内に正方形の抽出パターン３１、３２、３３、３４を指定し、指定した抽出パターン３１、３２、３３、３４内の画素を第１被参照画像４５、第２被参照画像４６、第３被参照画像４７、第４被参照画像４８として抽出する。そして、抽出した第１被参照画像４５、第２被参照画像４６、第３被参照画像４７、第４被参照画像４８とそれぞれ第１参照画像３５、第２参照画像３６、第３参照画像３７、第４参照画像３８とを正規化相関サーチを行い、相関性ｒ（ｕ，ｖ）を算出する。
正規化相関サーチでは、座標（ｕ，ｖ）の相関性ｒ（ｕ，ｖ）は式（１）から算出する。但し、式（１）のＩは被参照画像４５、４６、４７、４８の輝度、Ｍは参照画像３５、３６、３７、３８の輝度、ｎは参照画像３５、３６、３７、３８の画素数である。
【００２９】
【数１】
2009080004.tif 000003
【００３０】
そして、パターン認識では、抽出パターン３１、３２、３３、３４をＸ軸方向に１画素ずつ移動して被参照画像４５、４６、４７、４８を抽出し、次に、抽出パターン３１、３２、３３、３４をＹ軸方向に１画素ずつ移動して被参照画像４５、４６、４７、４８を抽出する。これらを繰り返して参照範囲内を抽出パターンが移動できる限りで被参照画像４５、４６、４７、４８を抽出する。
【００３１】
次に、抽出パターン３１、３２、３３、３４を抽出パターン３１、３２、３３、３４の中心点を中心にして所定角回転してから上述と同様にＸ軸方向に１画素ずつ、Ｙ軸方向に１画素ずつ移動して被参照画像４５、４６、４７、４８を抽出する。
このようにして抽出した被参照画像４５、４６、４７、４８を参照画像３５、３６、３７、３８と正規化相関サーチを施して相関性ｒ（ｕ，ｖ）を算出する。
【００３２】
そして、算出された相関性ｒ（ｕ，ｖ）の最も大きな被参照画像を求める。
検査画像の第１参照範囲４１において第１参照画像３５に対する正規化相関サーチを実施し、最も相関性ｒ（ｕ，ｖ）の大きな座標を第１被参照画像４５に対する中心点Ａの座標（ｘａ，ｙａ）とする。
同様に、検査画像の第２参照範囲４２において第２参照画像３６の正規化相関サーチを実施し、最も相関性ｒ（ｕ，ｖ）の大きな座標を第２被参照画像４６に対する中心点Ｂの座標（ｘｂ，ｙｂ）とする。
同様に、検査画像の第３参照範囲４３において第３参照画像３７の正規化相関サーチを実施し、最も相関性ｒ（ｕ，ｖ）の大きな座標を第３被参照画像４７に対する中心点Ｃの座標（ｘｃ，ｙｃ）とする。
同様に、検査画像の第４参照範囲４４において第４参照画像３８の正規化相関サーチを実施し、最も相関性ｒ（ｕ，ｖ）の大きな座標を第４被参照画像４８に対する中心点Ｄの座標（ｘｄ，ｙｄ）とする。
【００３３】
参照画像を良品画像の被検査物９の一部の領域に設定することで、参照画像の画素数ｎを減らすことができ、正規化相関サーチの時間を削減することができる。
また、被参照画像を抽出する領域を参照範囲内に限定することにより、更に正規化相関サーチの時間を削減することができる。
【００３４】
次に、中心点座標、傾き算出（Ｓ２０４）を行う。
まず、パターン認識により求めた被参照画像の中心点の座標を用いて検査画像の被検査物２９の中心点Ｅの座標（ｘｅ，ｙｅ）を求める。第１被参照画像４５の中心点Ａの座標（ｘａ，ｙｂ）、第２被参照画像４６の中心点Ｂの座標（ｘｂ，ｙｂ）、第３被参照画像４７の中心点Ｃの座標（ｘｃ，ｙｃ）、第４被参照画像４８の中心点Ｄの座標（ｘｄ，ｙｄ）であるので、検査画像の被検査物２９の中心点Ｅの座標（ｘｅ，ｙｅ）は、式（２）と式（３）から求まる。
【００３５】
【数２】
2009080004.tif 000004
【００３６】
すなわち、良品画像を登録するときの各参照画像の中心点のＸ座標の平均およびＹ座標の平均はそれぞれ被検査物９の中心点ＯのＸ座標ｘｏおよびＹ座標ｙｏとに一致するようにしているので、被参照画像の中心点の座標から検査画像の被検査物２９の中心点Ｅの座標（ｘｅ，ｙｅ）を短時間で算出できる。
【００３７】
検査画像の良品画像に対する傾きは最も相関性の大きな被参照画像を抽出したときの抽出パターンの傾きである。
【００３８】
最後に、差分検査（Ｓ２０５）を行う。
良品画像の被検査物９の位置と検査画像の被検査物２９の位置とを合わせる。まず、良品画像の被検査物９の中心点Ｏを中心として、検査画像の良品画像に対する傾きだけ回転する。
次に、検査画像の被検査物２９の中心点Ｅと良品画像の被検査物９の中心点Ｏが一致するように検査画像を平行移動させる。以上の作業で検査画像の被検査物２９と良品画像の被検査物９の位置合わせが終了する。
【００３９】
次に、良品画像の被検査物９と検査画像の被検査物１９との差分画像を作成し、差分画像において所定のしきい値以上の輝度の差分の画素が所定数以上連なって所定の大きさ以上の固まりが見つかったときに被検査物５に欠陥があると判断する。検査結果は判定部２から搬送装置制御盤７に送られ、被検査物５の判別等に使用される。
【００４０】
この発明に係る検査装置は、予め良品の被検査物５を撮影して良品画像として登録し、登録した良品画像の被検査物２９の複数の部分を参照画像として登録し、検査対象の被検査物５を撮影して得た検査画像の被参照画像を参照画像とパターン認識し、参照画像に最も相関性の大きい被参照画像の位置情報に基づいて検査画像の被検査物２９と良品画像の被検査物９とを位置合わせするので、良品画像の被検査物全体を検査画像とパターン認識する場合に比べてパターン認識の時間を短縮することができることである。
【００４１】
また、良品画像の被検査物の中心点のＸ座標およびＹ座標が複数の参照画像の中心点のＸ座標およびＹ座標の平均と一致しているので、パターン認識において求まる良品画像の参照画像と最も相関性の大きい被参照画像の中心点の座標を平均するだけで検査画像の被検査物の中心点の座標を高速に求めることができる。
【００４２】
また、パターン認識において参照画像と相関サーチを行う被参照画像を参照画像が拡大された参照範囲内だけから抽出するので、被参照画像の数が少なくなり、パターン認識を短時間で終了することができる。
【００４３】
また、良品画像の登録時にヒストグラム情報を分析し、被検査物を撮影するのに最適な露光条件を決定し、登録するので、被検査物の種類毎に被検査物の明るさが異なる場合にも、それぞれの被検査物の種類毎に最適な状態で検査画像の撮影をすることができる。
【００４４】
また、良品画像の登録時に良品画像の色信号のヒストグラム情報を分析し、検査に最適な色信号を検査色信号として登録する事で、被検査物の種類毎に被検査物の色が異なる場合にも、それぞれの被検査物の種類毎に最適な色信号で検査ができる。
【００４５】
実施の形態２．
図１１は、検査画像の良品画像に対する傾きを被参照画像の中心点の座標から求めることを説明するための説明図である。
この発明の実施の形態２に係る検査装置は、この発明の実施の形態１に係る検査装置と判定部が異なり、それ以外は同様であるので、同様な部分に同じ符号を付記し説明は省略する。
この発明の実施の形態２に係わる判定部は、この発明の実施の形態１に係る判定部とパターン認識手段が異なり、それ以外は同様であるので、同様な部分に同じ符号を付記し説明は省略する。
【００４６】
この発明の実施の形態１に係るパターン認識手段２５は、参照範囲内で抽出パターンを画素の配列方向、すなわちＸ軸方向またはＹ軸方向に１画素ずつ移動するとともに所定の角度ずつ回転して傾きを変えて被参照画像を抽出して参照画像と正規化相関サーチを行っているが、この発明の実施の形態２に係るパターン認識手段は、参照範囲内で抽出パターンを画素の配列方向、すなわちＸ軸方向およびＹ軸方向に１画素ずつ移動して被参照画像を抽出して参照画像と正規化相関サーチを行っている。
しかし、このままでは検査画像が良品画像に対して画素の配列方向にずれていることは検出できるが検査画像が良品画像に対して傾いていることは検出できない。
そこで、検査画像の良品画像に対する傾きθを２つの被参照画像の中心点の座標から式（４）を用いて求める。
【００４７】
【数３】
2009080004.tif 000005
【００４８】
このように検査画像の良品画像に対する傾きθを２つの被参照画像の中心点の座標から求めて、抽出パターンを画素の配列方向にだけ移動するようにすると被参照画像の数が少なくてすみ、パターン認識を短時間で完了することができる。
【００４９】
なお、被検査物搬送装置６の撮影エリアに被検査物５を簡易的に位置決めすることにより、抽出パターンを参照範囲内でＸ軸方向またはＹ軸方向に走査するだけで済むので、被参照画像の数が少なくてすみ、パターン認識を短時間で完了することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５０】
【図１】この発明の実施の形態１に係る検査装置の構成を示す概念図である。
【図２】この発明の実施の形態１に係る判定部の機能ブロック図である。
【図３】この発明の実施の形態１に係る検査装置における登録動作を示すブロック図である。
【図４】露光条件が暗い場合のヒストグラムの一例である。
【図５】露光条件が飽和している場合のヒストグラムの一例である。
【図６】コントラストが高い色信号のヒストグラムの一例である。
【図７】コントラストが低い色信号のヒストグラムの一例である。
【図８】参照画像の登録方法を説明するための説明図である。
【図９】この発明の実施の形態１に係る検査装置における検査動作を示すブロック図である。
【図１０】被参照画像を抽出することを説明するための説明図である。
【図１１】検査画像の良品画像に対する傾きを被参照画像の中心点の座標から求めることを説明するための説明図である。
【符号の説明】
【００５１】
１  画像入力部、２  判定部、３  照明部、４  制御線、５  被検査物、６  被検査物搬送装置、７  搬送装置制御盤、８  通信線、９  （良品画像の）被検査物、１０  （良品画像の）背景、１１  抽出パターン記憶部、１２  露光条件記憶部、１３  良品画像記憶部、１４  検査色信号記憶部、１５  中心点座標記憶部、１６  参照画像記憶部、１７  参照範囲記憶部、１８  露光制御手段、１９  良品画像登録手段、２０  中心点座標登録手段、２１  参照画像登録手段、２２  参照範囲登録手段、２３  検査画像取得手段、２４  被参照画像抽出手段、２５  パターン認識手段、２６  画像重畳手段、２７  欠陥判断手段、２９  （検査画像の）被検査物、３１、３２、３３、３４  抽出パターン、３５、３６、３７、３８  参照画像、４１、４２、４３、４４  参照範囲、４５、４６、４７、４８  被参照画像、Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ  被参照画像の中心点、Ｅ  検査画像の被検査物の中心点、Ｏ  良品画像の被検査物の中心点、θ  検査画像の被検査物の良品画像の被検査物に対する傾き。
【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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