(57)【要約】【課題】点線状又は様々な方向に延びる物体の欠陥又は画質欠陥を精度良く検出することを可能にする。【解決手段】制御部は、階調値が輝度成分によって表される画像データにおいて、所定の方向に延びる画素群において、輝度分布を求める（ＳＢ３）。制御部は、各々の画素群の輝度分布において、輝度成分が最小値の画素を抽出し（ＳＢ４）、これらのうち角度領域に別の抽出画素がある注目画素を抽出する（ＳＢ５）。制御部は、回帰直線を求めて残差が大きい抽出画素を除去すると（ＳＢ６〜ＳＢ８）、これらを欠陥に相当する画素として抽出する（ＳＢ９）。【選択図】図４
2009075924.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
各々の画素の階調値を含む画像データを取得する取得手段と、
前記取得手段が取得した画像データに含まれる画素のうち、その階調値が所定の条件を満たす画素を抽出する第１の抽出手段と、
前記第１の抽出手段によって抽出された各々の画素を注目画素とし、当該注目画素を角の頂点として所定の角度で広がる画像領域において、当該注目画素以外に前記第１の抽出手段により抽出された画素がある場合には、当該注目画素を、検査対象の欠陥に相当する画素として抽出する第２の抽出手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記画像領域は、前記注目画素からの距離に応じて複数の部分領域に分かれており、
前記第２の抽出手段は、前記複数の部分領域の各々に前記第１の抽出手段により抽出された画素がある場合に、前記注目画素を前記検査対象の欠陥に相当する画素として抽出する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記画像領域は、前記注目画素を中心として点対称な形状の画像領域である
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記第２の抽出手段は、
前記注目画素を中心にして前記画像領域を所定の角度ずつ回転させつつ、当該画像領域から、前記検査対象の欠陥に相当する画素を抽出することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記第１の抽出手段は、前記画像データに含まれる複数の画素のうち所定の方向に延びる各々の画素群において、階調値が最小または最大である画素を、前記所定の条件を満たす画素として抽出する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記第１の抽出手段は、前記画像データに含まれる複数の画素のうち所定の方向に延びる各々の画素群において、階調値が閾値以下または閾値以上である画素を、前記所定の条件を満たす画素として抽出する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記第２の抽出手段は、
前記注目画素を角の頂点として所定の角度で広がる画像領域において、当該注目画素以外に前記抽出手段により抽出された画素がある場合には、当該注目画素を、回帰直線を作成するための画素として抽出し、
抽出した複数の画素に基づいて回帰直線を求め、当該複数の画素のうち、前記回帰直線との距離が閾値未満の画素を、前記検査対象の欠陥に相当する画素として抽出する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記第２の抽出手段により抽出された画素の数に応じて、前記画像データによって表される物体又は前記画像データによって表される画像を評価し、その評価結果を出力する評価手段を備える
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記第２の抽出手段により抽出された画素に基づいて回帰直線を求め、当該回帰直線が延びる方向と平行な方向にわたって、前記取得手段が取得した画像データに含まれる画素の階調値の平均値を複数算出する算出手段と、
前記算出手段によって算出された複数の前記平均値の平均と、前記回帰直線上にある画素の階調値の平均値との差分に応じて、前記画像データによって表される物体又は前記画像データによって表される画像を評価し、その評価結果を出力する評価手段と
を備えることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
コンピュータを、
各々の画素の階調値を含む画像データを取得する取得手段と、
前記取得手段が取得した画像データに含まれる画素のうち、その階調値が所定の条件を満たす画素を抽出する第１の抽出手段と、
前記第１の抽出手段によって抽出された各々の画素を注目画素とし、当該注目画素を角の頂点として所定の角度で広がる画像領域において、当該注目画素以外に前記第１の抽出手段により抽出された画素がある場合には、当該注目画素を、検査対象の欠陥に相当する画素として抽出する第２の抽出手段と、
前記第２の抽出手段により抽出された画素の数に応じて、前記画像データによって表される物体又は前記画像データによって表される画像を評価し、その評価結果を出力する評価手段と
して機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物体表面の傷やすじ等の欠陥を検出したり、記録媒体に形成された画像の画質欠陥を検出するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
物体表面にある傷やすじ（以下、「欠陥」という）の有無を検査する検査方法として、測定器による客観的な検査方法と、人間の目による主観的な検査方法とがある。主観的な検査方法では各々の検査員によって欠陥の検出精度がばらついたり、その検出作業に大変な労力を要することから、近年では、客観的な検査方法が多く提案されている。
【０００３】
客観的な検査方法としては、例えば特許文献１および２に記載されたものがある。特許文献１に記載された方法は、フィルム等の表面に存在するすじ状の欠陥を検出するべく、画像データを２次微分して上記欠陥に相当する画像を強調させ、その画像の長手方向に濃度値を積分して、１次元濃度積分値信号に対する閾値を定めることで上記欠陥を検出するというものである。また、特許文献２に記載された方法は、注目画素から一定画素数の線分における輝度のばらつきを求めて、輝度のばらつきが小さい方向の線分を抽出し、最も輝度のばらつきが小さい方向にすじ状の欠陥が生じていると判定するものである。
【特許文献１】特開平４−１９８７４３号公報
【特許文献２】特開２００６−３００９３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、画像形成装置の経時劣化等が原因で、その装置によって記録媒体に形成された画像に、例えばすじ状の濃淡画像が現れることがある。このような画像は、デフェクト（画質欠陥）などと呼ばれているが、上記のような物体の欠陥を検出する技術を応用することで、この画質欠陥を精度良く検出することが可能である。
【０００５】
本発明の目的は、様々な方向に延びる物体の欠陥又は画質欠陥が点線状のものであったとしても、それらの欠陥を検出しやすい技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上述の目的を達成するために、本発明は、各々の画素の階調値を含む画像データを取得する取得手段と、前記取得手段が取得した画像データに含まれる画素のうち、その階調値が所定の条件を満たす画素を抽出する第１の抽出手段と、前記第１の抽出手段によって抽出された各々の画素を注目画素とし、当該注目画素を角の頂点として所定の角度で広がる画像領域において、当該注目画素以外に前記第１の抽出手段により抽出された画素がある場合には、当該注目画素を、検査対象の欠陥に相当する画素として抽出する第２の抽出手段とを備えることを特徴とする画像処理装置を提供する。
【０００７】
この画像処理装置において、前記画像領域は、前記注目画素からの距離に応じて複数の部分領域に分かれており、前記第２の抽出手段は、前記複数の部分領域の各々に前記第１の抽出手段により抽出された画素がある場合に、前記注目画素を前記検査対象の欠陥に相当する画素として抽出することを特徴とする。また、前記画像領域は、前記注目画素を中心として点対称な形状の画像領域としてもよい。また、前記第２の抽出手段は、前記注目画素を中心にして前記画像領域を所定の角度ずつ回転させつつ、当該画像領域から、前記検査対象の欠陥に相当する画素を抽出するようにしてもよい。
【０００８】
また、この画像処理装置において、前記第１の抽出手段は、前記画像データに含まれる複数の画素のうち所定の方向に延びる各々の画素群において、階調値が最小または最大である画素を、前記所定の条件を満たす画素として抽出することを特徴とすることが好ましい。また、前記第１の抽出手段は、前記画像データに含まれる複数の画素のうち所定の方向に延びる各々の画素群において、階調値が閾値以下または閾値以上である画素を、前記所定の条件を満たす画素として抽出するようにしてもよい。
【０００９】
また、この画像処理装置において、前記第２の抽出手段は、前記注目画素を角の頂点として所定の角度で広がる画像領域において、当該注目画素以外に前記抽出手段により抽出された画素がある場合には、当該注目画素を、回帰直線を作成するための画素として抽出し、抽出した複数の画素に基づいて回帰直線を求め、当該複数の画素のうち、前記回帰直線との距離が閾値未満の画素を、前記検査対象の欠陥に相当する画素として抽出することが好ましい。
【００１０】
また、この画像処理装置において、前記第２の抽出手段により抽出された画素の数に応じて、前記画像データによって表される物体又は前記画像データによって表される画像を評価し、その評価結果を出力する評価手段を備えることが好ましい。また、前記第２の抽出手段により抽出された画素に基づいて回帰直線を求め、当該回帰直線が延びる方向と平行な方向にわたって、前記取得手段が取得した画像データに含まれる画素の階調値の平均値を複数算出する算出手段と、前記算出手段によって算出された複数の前記平均値の平均と、前記回帰直線上にある画素の階調値の平均値との差分に応じて、前記画像データによって表される物体又は前記画像データによって表される画像を評価し、その評価結果を出力する評価手段とを備えるようにすることが好ましい。
【００１１】
また、本発明は、コンピュータを、各々の画素の階調値を含む画像データを取得する取得手段と、前記取得手段が取得した画像データに含まれる画素のうち、その階調値が所定の条件を満たす画素を抽出する第１の抽出手段と、前記第１の抽出手段によって抽出された各々の画素を注目画素とし、当該注目画素を角の頂点として所定の角度で広がる画像領域において、当該注目画素以外に前記第１の抽出手段により抽出された画素がある場合には、当該注目画素を、検査対象の欠陥に相当する画素として抽出する第２の抽出手段と、前記第２の抽出手段により抽出された画素の数に応じて、前記画像データによって表される物体又は前記画像データによって表される画像を評価し、その評価結果を出力する評価手段として機能させるためのプログラムを提供する。
【発明の効果】
【００１２】
以上のように、本発明によれば、様々な方向に延びる物体の欠陥又は画質欠陥が点線状のものであったとしても、それらの欠陥を検出しやすい。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
（１）実施形態の構成
以下、本発明の実施形態の構成について図面を参照しつつ説明する。
図１は、欠陥検出システム１００の構成を示したブロック図である。図１に示したように、欠陥検出システム１００は、検査対象物を読み取る画像読取装置１００Ａと、画像読取装置１００Ａによって読み取られた画像を解析して欠陥を検出する画像処理装置１００Ｂと、これら画像処理装置１００Ｂ及び画像読取装置１００Ａを接続するＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワーク１００Ｃとを備える。画像読取装置１００Ａによって読み取られる検査対象物は紙等のシート状の物体であり、この検査対象物には、カラープリンタ等の画像形成装置により形成された画像が形成されているが、何らかの原因でその画像上に傷などの欠陥が発生することがある。欠陥検出システム１００は、このような検査対象物表面の欠陥の有無を検査するためのものである。
【００１４】
画像処理装置１００Ｂは、制御部１０１と、操作部１０２と、表示部１０３と、記憶部１０４と、通信インタフェース（以下、「通信ＩＦ部」という）１０５とを備えている。制御部１０１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）を備え、ＲＯＭ又は記憶部１０４に記憶されているコンピュータプログラムを読み出して実行することにより、バスを介して欠陥検出システム１００の各部を制御する。操作部１０２は、キーボードやマウスなどの入力手段であり、利用者による操作に応じた操作信号を制御部１０１に出力する。表示部１０３は、液晶パネルなどを備え、制御部１０１の制御の下で、欠陥検出システム１００を操作するためのメニュー画面等を表示する。記憶部１０４は、制御部１０１によって実行されるコンピュータやその実行時に使用されるデータを記憶するための記憶手段であり、例えばハードディスク装置である。通信ＩＦ部１０５は、例えばモデム等を備える通信手段であり、ネットワーク１００Ｃを介して、画像読取装置１００Ａとの間でデータの遣り取りを行う。
【００１５】
図２は、画像読取装置１００Ａの構成を示した図であり、特に検査対象物Ｐを読み取るための機構を側面から見た様子を表している。図２に示したように、画像読取装置１００Ａは、台座部１０と、照明部２０と、撮像部３０と、ｘ軸駆動部４０と、ｙ軸駆動部５０と、照明系制御部６０と、撮像系制御部７０とを備える。画像読取装置１００Ａの各部は、画像処理装置１００Ｂの制御部１０１から供給される各種の制御信号によって制御される。
【００１６】
台座部１０は、支持台１１と基準板１２とを有する。支持台１１は、検査対象物Ｐを置くための平面状の台座であり、同図の紙面に垂直な方向に移動可能に設けられている。この方向のことを、以下では「ｙ軸方向」という。基準板１２は、屈折率１．５６７の黒ガラスからなる板状の部材であり、検査対象物Ｐに近接するように設けられている。この基準板１２は後述する画像データの規格化（校正）に用いられるものである。
【００１７】
照明部２０は、支持台１１に置かれた検査対象物Ｐに光を照射する。撮像部３０は、検査対象物Ｐに照射した光により生じる正反射光を受光し、その受光光の強度に応じた画像信号を生成する。照明部２０が照射する光の入射角は２０°であり、撮像部３０の撮像角は２０°である。すなわち、撮像部３０は検査対象物Ｐからの反射光のうちの正反射光を主に受光する。これらの照明部２０の照明系と撮像部３０の撮像系は、後述するｘ軸駆動部４０により図中の矢印ｘの方向に移動される。この矢印ｘで示した方向はｙ軸に直交する方向であり、以下では「ｘ軸方向」という。
【００１８】
同図に示すように、照明部２０は、光源２１と、集光レンズ２２と、拡散板２３とを備える。光源２１は、光を連続的に照射する大光量の発光源であり、例えばハロゲンファイバー照明装置である。集光レンズ２２は、光源２１より照射された光を集束させる１または複数の光学部材である。拡散板２３は、集光レンズ２２により収束された光を拡散させるものであり、例えばすりガラスである。
【００１９】
撮像部３０は、結像レンズ３１とＣＣＤカメラ３２とを備える。結像レンズ３１は、検査対象物Ｐに照射した光により生じる正反射光をＣＣＤカメラ３２が撮像する位置に結像させる。ＣＣＤカメラ３２は、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）エリアセンサを有する撮像装置である。このＣＣＤカメラ３２は、例えば１３９２×１０４０ピクセルの有効画素数を有しており、その撮像分解能は１２μｍである。ゆえに、このＣＣＤカメラ３２の有効撮像領域は、およそ１７×１２ｍｍである。ＣＣＤカメラ３２は、結像レンズ３１により結像された正反射光の強度に応じた画像信号を生成して制御部１０１に出力する。この画像信号は、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）、ブルー（Ｂ）の各色の色信号からなる。
【００２０】
ＣＣＤカメラ３２によって生成される画像信号が、通信ＩＦ部１０５を介して制御部１０１に供給されると、制御部１０１は、この画像信号に対してＡ／Ｄ変換およびシェーディング補正等の処理を施して、８ビット（２５６階調）で各画素の階調値が表された画像データを生成する。すなわち、この画像データは、ｘ軸方向、ｙ軸方向の各画素について８ビット数の階調値を有しており、以下では、位置（ｘ，ｙ）の画素の階調値を（Ｒ（ｘ，ｙ）、Ｇ（ｘ，ｙ）、Ｂ（ｘ，ｙ））と表現する。これらのＲ（ｘ，ｙ）、Ｇ（ｘ，ｙ）およびＢ（ｘ，ｙ）はそれぞれ、位置（ｘ，ｙ）におけるレッド、グリーンおよびブルーの階調値である。
【００２１】
続いて、画像読取装置１００Ａの制御系統について説明する。
照明系制御部６０は照明部２０の動作を制御する。撮像系制御部７０は撮像部３０の動作を制御する。ｘ軸駆動部４０はモータ等を備えており、照明部２０および撮像部３０をｘ軸方向に移動させる。ｙ軸駆動部５０はモータ等を備えており、支持台１１をｙ軸方向に移動させる。制御部１０１は、これらｘ軸駆動部４０及びｙ軸駆動部５０を制御することによって、照明部２０および撮像部３０と支持台１１との相対位置を自在に変更することで、撮像部３０に検査対象物Ｐ全体を走査（スキャン）させることができる。
【００２２】
（２）実施形態の動作
次に、欠陥検出システム１００の動作について説明する。
［画像読取処理］
まず、欠陥検出システム１００の画像読取装置１００Ａが検査対象物Ｐを読み取って画像データを生成する処理について、図３に示すフローチャートを参照しつつ説明する。
まず、画像処理装置１００Ｂの制御部１０１は、画像読取装置１００Ａの照明系制御部６０に照明制御信号を出力して、光源２１を点灯させる（ステップＳＡ１）。このとき、光源２１の光量が安定してから検査対象物Ｐの読み取りを行うために、そのおよそ３０分以上前に光源２１を点灯させておくことが好ましい。
【００２３】
続いて、制御部１０１は、画像データの規格化（校正）の準備のために、校正制御信号を撮像系制御部７０に出力して、撮像部３０に基準板１２の撮像を行わせる（ステップＳＡ２）。この構成制御信号に応じて、まずＣＣＤカメラ３２は基準板１２を撮像し、受光光の強度に応じた画像信号を生成する。制御部１０１は、ＣＣＤカメラ３２からこの画像信号を取得すると、その信号値に応じた画像データを生成し、この画像データに含まれる全画素の階調値の平均値（Ｒ０，Ｇ０，Ｂ０）を、レッド、グリーンおよびブルーのそれぞれについて算出する。そして、制御部１０１は、この平均値（Ｒ０，Ｇ０，Ｂ０）と撮像時の露光時間（ET0）とを対応付けて、記憶部１０４に記憶させる。なお、この校正のための処理は、画像読取装置１００Ａを起動する、すなわち欠陥検出システム１００を起動するたびに行うようにし、その他には、例えば長時間の読み取りによって光源２１の光量が変動しうる場合などに行えばよい。
【００２４】
ここで、ユーザは、支持台１１の所定の位置に検査対象物Ｐを置き、操作部１０２を操作して検査対象物Ｐを読み取るよう指示する。この操作に応じて、制御部１０１は検査対象物Ｐの読取位置を決めて、その読取位置から検査対象物Ｐの読み取りを開始することができるように、ｘ軸駆動部４０およびｙ軸駆動部５０に駆動制御信号を出力して、照明部２０、撮像部３０および支持台１１を適切な位置に移動させる（ステップＳＡ３）。例えば検査対象物Ｐの特定部位のみを検査すればよい場合には、その特定部位を読み取り可能となるような位置に照明部２０、撮像部３０および支持台１１を移動させればよい。また検査対象物Ｐの全体を検査する必要がある場合には、照明部２０、撮像部３０および支持台１１を予め決められた所定の読み取り開始位置に移動させればよい。
【００２５】
続いて、制御部１０１は、検査対象物Ｐに対する適性露光時間（ET）を決定するべく、撮影制御信号を撮像系制御部７０に出力し、撮像部３０に検査対象物Ｐのプレ撮像を行わせる（ステップＳＡ４）。より具体的には、制御部１０１は、ｘ軸駆動部４０およびｙ軸駆動部５０を駆動させつつ、検査対象物Ｐの一部（または全部）を、撮像部３０に撮像させて画像信号を取得する。
【００２６】
そして、制御部１０１は、取得した画像信号に応じて、検査対象物Ｐに対する適性露光時間（ET）を決定する（ステップＳＡ５）。このとき、制御部１０１は、取得した画像信号の信号値が小さいほど、つまり撮像部３０によって撮像される検査対象物Ｐからの受光光の強度が小さいほど、長い適性露光時間ETを決定する。一方、取得した画像信号の信号値が大きいほど、つまり受光光の強度が大きいほど短い適性露光時間ETを決定する。これは、受光光の強度の小さい検査対象物に対してはより高感度に撮像を行う必要がある一方、受光光の強度が大きい検査対象物に対しては画像信号の信号値が上限値に達して飽和しないようにする必要があるからである。これにより、検査対象物Ｐに対する露光時間として適切な時間を設定することができる。
【００２７】
続いて、制御部１０１は、撮影制御信号を撮像系制御部７０に出力し、ステップＳＡ５で決定した適性露光時間（ET）によって、撮像部３０に検査対象物Ｐの撮像を行わせる（ステップＳＡ６）。そして、制御部１０１はＣＣＤカメラ３２から取得した画像信号に応じた画像データ（Ｒ（ｘ，ｙ）、Ｇ（ｘ，ｙ）、Ｂ（ｘ，ｙ））を生成する。これにより、画像処理装置１００Ｂは、検査対象物Ｐの読み取り結果を表す画像を構成する。各画素の階調値が含まれた画像データを取得することができる。そして、制御部１０１は、この画像データと、撮像時の適性露光時間（ET）とを関連付けて、記憶部１０４に記憶させる（ステップＳＡ７）。
以上が、画像読取処理に関する説明である。
【００２８】
［欠陥検出処理］
続いて、制御部１０１が記憶部１０４に記憶された画像データに基づいて検査対象物Ｐの欠陥を検出する処理について、図４に示すフローチャートを参照しつつ説明する。
まず、制御部１０１は、記憶部１０４から読み出した画像データを、階調値が輝度成分を表す画像データ（以下、「輝度データ」という）に変換する（ステップＳＢ１）。制御部１０１が読み出した画像データに含まれる各画素の階調値は、（Ｒ（ｘ，ｙ）、Ｇ（ｘ，ｙ）、Ｂ（ｘ，ｙ））で表されているから、制御部１０１は以下の（１）式に示す演算を実行することにより、ある位置（ｘ，ｙ）の画素の輝度成分Ｙ（ｘ，ｙ）を算出する。この輝度成分Ｙ（ｘ，ｙ）は、８ビット数の階調値で表現されており、黒色画素は階調値「０」で表され、白色画素が階調値「２５５」で表される。輝度が小さいほど暗い、つまり、検査対象物Ｐが低反射率であることを意味しており、輝度が大きいほど明るい、つまり、検査対象物Ｐが高反射率であることを意味している。
（数１）
Y(x,y) = {(krR(x,y)+kgG(x,y)+kbB(x,y))/ET}/{(krR0+kgG0+kbB0)/ET0}・K
…（１）
【００２９】
なお、（１）式において、ｋr、ｋgおよびｋbは、電子写真方式およびインクで形成した所定の１６０色のカラーパッチをＣＣＤカメラ３２で撮像するとともに、分光放射輝度計で測定し、それらに応じた階調値（Ｒ（ｘ，ｙ）、Ｇ（ｘ，ｙ）、Ｂ（ｘ，ｙ））と輝度成分Ｙ（ｘ，ｙ）との関係から、重回帰分析を用いて算出された係数である。ここでは、ｋr＝０．１２０、ｋg＝０．２６６、ｋb＝０．０４７という値を用いる。また、Kは規格化のための係数であり、ここではK＝１００とする。また、Ｒ0、Ｇ0およびＢ0は、基準板１２を読み取ったときに得られる画像データのレッド、グリーンおよびブルーの階調値である。
【００３０】
続いて、制御部１０１は、輝度データによって表される画像のうちの一部を、解析対象となる画像領域（以下、「解析領域」という）として決定する（ステップＳＢ２）。具体的には、制御部１０１は、輝度データが表す画像を、ｘ軸方向に２００画素に相当する長さでｙ軸方向に１０００画素に相当する長さの矩形領域に区分し、これら複数の矩形領域のいずれか１つを、解析領域として決定する。
【００３１】
次に、制御部１０１は、決定した解析領域から、ｘ軸方向及びｙ軸方向のそれぞれに平行な所定サイズの画素群を抽出し、各々の画素群に含まれる画素の輝度成分の分布（輝度分布）をそれぞれ算出する（ステップＳＢ３）。
ここで、図５は、この輝度分布の算出方法を説明する図である。同図（ａ）に示したように、制御部１０１は、ｘ軸方向に平行な画素群として、ｘ軸方向に２００画素に相当する長さでｙ軸方向に５画素に相当する長さの画素群Ｌｘを、解析領域Ｓから１０００／５＝２００個抽出する。また、同図（ｂ）に示したように、制御部１０１は、ｙ軸方向に平行な画素群として、ｘ軸方向に１画素に相当する長さでｙ軸方向に１０００画素に相当する長さの画素群Ｌｙを、解析領域Ｓから２００／１＝２００個抽出する。
【００３２】
そして、制御部１０１は、画素群Ｌｘに基づいてｘ軸方向の輝度分布を算出する場合、同図（ａ）の右側に示したように、ｘ軸方向に平行な画素群Ｌｘにおいて、ｙ軸方向に連続する５画素ｐ１〜ｐ５の輝度成分の平均を全て求めていき、この平均値をこれら５画素の輝度成分とみなす。これにより、制御部１０１は、合計２００個の平均値を、この画素群Ｌｘにおける輝度分布として得ることができる。このとき、５画素分の輝度成分の平均を求めて輝度分布を算出するのではなく、１画素ずつの輝度成分に基づいて輝度分布を算出してもよいが、解析領域のｙ軸方向の画素数がｘ軸方向に比べると多いので、５画素毎に輝度成分を特定するようにしている。このようにして求められたｘ軸方向の輝度分布は、ｙ軸方向に延びる欠陥を検出するために用いられる。また、制御部１０１は、ｙ軸方向の輝度分布を算出する場合、同図（ｂ）の右側に示したように、ｙ軸方向に平行な画素群において、それぞれ１画素ずつの画素ｐの輝度成分を連ねた輝度分布を算出する。このｙ軸方向の輝度分布は、ｘ軸方向に延びる欠陥を検出するために用いられる。
【００３３】
このようにして、ｘ軸方向に平行な全ての画素群の輝度分布として、１０００／５＝２００個の輝度分布が得られ、ｙ軸方向に平行な全ての画素群の輝度分布として、２００／１＝２００個の輝度分布が得られることになる。このようにｘ軸方向およびｙ軸方向の２方向について輝度分布を算出する理由は、欠陥に相当する画像が延びる方向が、ｘ軸方向に平行な場合であっても、ｙ軸方向に平行な場合であっても、それを検出可能にするためである。例えば検査対象物Ｐに、ｘ軸方向に延びるような欠陥が生じている場合、解析領域のｘ軸方向の輝度分布にだけ着目しても、欠陥に起因する輝度の変化が現れないため、その欠陥を検出することができないが、解析領域のｙ軸方向の輝度分布に着目した場合には、欠陥に起因する輝度の変化を検出することができるため、欠陥を検出することが可能となるのである。
【００３４】
ここで、図６は、解析領域のｘ軸方向に平行な１つの画素群Ｌｘから算出された輝度分布の一例を示したグラフである。図６において、横軸はｘ軸方向の位置（原点を左端としたときの、その原点からの距離）を表し、縦軸は輝度成分を表している。同図に示したように、ｘ軸原点からの距離が９００μｍ〜１０００μｍの領域において輝度成分が著しく小さくなっており、最小値「５９」である。一方で、それ以外の領域に含まれる画素群の輝度成分は「８０」前後である。検査対象物Ｐの表面に傷などの欠陥があると、その傷の深さや幅などに応じて正反射光の強度が低下するから、輝度データに含まれる輝度成分が小さくなる。図５においては、ｘ軸原点からの距離がおよそ９００μｍ〜１０００μｍの領域に傷などの欠陥があることになるから、制御部１０１は、輝度成分が最小値「５９」である画素を、欠陥に相当する画素Ｐｄとして抽出する。このように、制御部１０１は、ｘ軸方向に平行な各画素群の輝度分布と、ｙ軸方向に平行な各画素群の輝度分布から、それぞれ輝度成分が最小値となる画素を欠陥に相当する画素として抽出する（ステップＳＢ４）。以下では、このとき抽出した画素を「抽出画素」という。
【００３５】
続いて、制御部１０１は、輝度データにおける抽出画素の輝度成分を「０」（黒）とし、それ以外の画素の輝度成分を「２５５」（白）とする、二値化処理を行う。図７は、ｘ軸方向の輝度分布から抽出した抽出画素に対して二値化処理を行い、その結果得られた２値データを２次元平面上に表した図である。図７においては、解析領域Ｓの左上隅点を原点Ｏとして、横軸がｘ軸方向の位置（原点を左上端としたときの、その原点からのピクセル数）を表し、縦軸がｙ軸方向の位置（原点を左上端としたときの、その原点からのピクセル数）を表している。上述したステップＳＢ４の処理により、ｘ軸方向の輝度分布からは合計２００個の抽出画素を抽出し、ｙ軸方向の輝度分布からは合計２００個のｐ１〜ｐ５からなる画素群を抽出することになるが、図７では、これらの各抽出画素を白抜き丸印で示している。同図を見ると分かるように、破線Ｌ１で囲んで示した範囲内には、略直線状に分布する複数の抽出画素が含まれており、これらの抽出画素が欠陥に相当する画素であると予想されるが、それ以外にも、解析領域Ｓの全域に抽出画素が分布している。
【００３６】
これらの全域に分布している抽出画素はノイズであるため、制御部１０１はこれらを除去するための処理を行う。まず、制御部１０１は、図７に示した抽出画素のうちの或る１つの抽出画素に注目する。そして、制御部１０１は、この画素（以下、「注目画素」という）を角の頂点として所定の角度で広がる画像領域（以下、「角度領域」という）において、別の抽出画素が存在するか否かを判断する。
【００３７】
ここで、図８は、角度領域を例示する図である。図８に示したように、角度領域Ｔは、注目画素ｐを頂点としてｙ軸方向に対して左右に１１．３°で広がり、かつ、注目画素ｐからのｙ軸方向への距離が５０画素までの領域である。さらに、角度領域Ｔは、注目画素ｐからｙ軸方向へ２５画素目と２６画素目の間を境界として、部分領域Ｔ１とＴ２とに分けられている。つまり、部分領域Ｔ１およびＴ２のｙ軸方向の長さは２５ピクセルである。角度領域Ｔを注目画素ｐからの距離に応じて複数の部分領域に分けるのは、検査対象物Ｐに生じる点線状に延びる欠陥を検出するためである。すなわち、部分領域Ｔ１およびＴ２の双方に抽出画素が含まれていれば、注目画素を含めて少なくとも３つの抽出画素がほぼ一直線上に分布しているとみなすことができるから、それらの抽出画素は点線状に延びる欠陥に相当する画素である可能性が高い。制御部１０１は、２００個の抽出画素のそれぞれを注目画素としてこのような判断を行い、部分領域Ｔ１およびＴ２の両方に別の抽出画素が存在すると判断された注目画素を全て抽出する（ステップＳＢ５）。
【００３８】
制御部１０１は、部分領域Ｔ１およびＴ２の両方に抽出画素が含まれている画素（注目画素）のみを抽出することで、図９に示すような２値データを得ることができる。図示のように、破線Ｌ１の領域にはほぼ一直線上に分布する抽出画素のみが含まれている。しかしながら、破線Ｌ２の領域に含まれている孤立点となる抽出画素も少しではあるが残っている。これらもノイズであるため、除去する必要がある。
【００３９】
そこで、制御部１０１は、ステップＳＢ５の処理によって得た２値データに含まれる抽出画素に基づいて、最小二乗法等の回帰分析等の周知の方法を用いて回帰直線を求める（ステップＳＢ６）。そして、制御部１０１は、求めた回帰直線と各々の抽出画素との残差（抽出画素から回帰直線へと伸びる垂線の長さ）が所定値（ここでは５００ピクセルとする）以上大きい抽出画素を除去する（ステップＳＢ７）。この処理により、図９に示した破線Ｌ２の領域の抽出画素が除去され、回帰直線と抽出画素との距離が所定値未満である抽出画素のみが抽出されることになる。
【００４０】
そして、制御部１０１は、残った抽出画素の全てについて、残差が閾値以下である否かを判断する（ステップＳＢ８）。この閾値は、ステップＳＢ７で用いた所定値よりも小さな値であり、例えば数ピクセルから数十ピクセル程度である。制御部１０１は、残差が閾値以下でない画素があると判断すると（ステップＳＢ８；ＮＯ）、ステップＳＢ６に戻って、２値データに基づいて再び回帰直線を求め、ステップＳＢ７にて残差が所定値よりも大きい抽出画素を除去する。制御部１０１は、回帰直線との残差が閾値以下となるまで、ステップＳＢ６〜ＳＢ８の処理ステップを繰り返して行って、最終的に、回帰直線との残差が閾値以上の画素を除く抽出画素のみを抽出する。
【００４１】
上述したステップＳＢ８において、制御部１０１は、回帰直線と抽出画素との残差が閾値以下になったと判断すると（ステップＳＢ８；ＹＥＳ）、この２値データに含まれる、階調値「０」の抽出画素を欠陥に相当する画素として抽出する（ステップＳＢ９）。例えば、制御部１０１は、図１０に示すように、破線Ｌ１で囲んで示される略直線状に分布する抽出画素を、欠陥に相当する画素として抽出する。
【００４２】
制御部１０１は、上記のようにして１つの解析領域に対する処理が終了すると、上記と同様の処理手順を各々の解析領域に対して実行することで、記憶部１０４から読み出された画像データが表す画像全体から欠陥に相当する画素を抽出する。そして、制御部１０１は、これらの抽出した画素に基づいて画像や文字等の情報を出力（表示又は記録）することで、検査対象物Ｐに欠陥がある旨を利用者に報知する。
【００４３】
以上説明した実施形態によれば、注目画素を頂点とした所定の角度に広がる角度領域に、輝度成分が他よりも小さな抽出画素が存在するか否かによって、その注目画素が欠陥に相当する画素であるか否かを判断する。したがって、検査対象物に生じる欠陥が点線状であっても、それを検出することができる。また、角度領域は、所定の角度の広がりを持っているので、この角度を適切な値にすることで様々な方向に延びる欠陥を検出することができる。
【００４４】
（３）変形例
上述した実施形態を以下のように変形してもよい。これらの変形は、各々を適宜に組み合わせることも可能である。
上述した実施形態では、他の画素よりも輝度成分の小さな画素を、検査対象物の表面に生じる欠陥に相当する画素として抽出していた。このように各画素同士の輝度成分の差異に着目して抽出するのであるから、同様の方法を用いて、用紙などに形成した画像に生じた輝度の低い又は高い、すじ状のノイズ（濃淡画像）の有無を検査することもできる。
また、他の画素よりも輝度成分の大きな画素を、欠陥に相当する画素として抽出してもよい。例えば各画素群における輝度成分が最大値となる画素を抽出した場合には、検査対象物に含まれる白っぽい明るい色のノイズを検出することができる。
このように、欠陥検出システム１００は、各画素同士の輝度成分の差異に応じて、検査対象に関連する画素を抽出することができる。
【００４５】
上述した実施形態では、欠陥検出処理において、制御部１０１は回帰直線に寄与する抽出画素を、欠陥に相当する画素として抽出していた。さらに、制御部１０１は、抽出した画素の階調値に基づいて、検査対象物に対する評価値を算出するようにしてもよい。以下、制御部１０１が検査対象物に対する評価値を算出する処理について図１１および図１２を参照しつつ説明する。図１１は、制御部１０１の動作手順を示したフローチャートである。図１１において、処理ステップＳＢ１〜ＳＢ９は、図４の説明と同じであり、その詳細な説明を省略する。
【００４６】
制御部１０１は、ステップＳＢ９で欠陥に相当する画素として検出した抽出画素に基づいて回帰直線を求める（ステップＳＢ１０）。図１２（ａ）は、制御部１０１によって求められた回帰直線ｌを表した図である。同図（ａ）は、解析領域Ｓの左上隅点を原点とし、横軸がｘ軸方向の位置を表し、縦軸がｙ軸方向の位置を表している。紙面上部から右下方向に延びる直線ｌが回帰直線である。次に、制御部１０１は、同図（ａ）に示した回帰直線ｌと同じ方向に延びる画素群を解析領域Ｓから抽出する。図１２（ｂ）は解析領域Ｓに基づいて算出された回帰直線ｌに平行な５本の直線ｌ１〜ｌ５を例示した図である、これは図が煩雑になるのを防ぐためであって、実際には、制御部１０１は、相当数（ｎ本）の直線ｌ１〜ｌ，ｎを構成する画素群を抽出することになる。
【００４７】
そして、制御部１０１は、回帰直線ｌに平行な直線を構成する画素群の輝度成分の平均値を算出する（ステップＳＢ１１）。これにより、制御部１０１は、回帰直線ｌ、直線ｌ１〜ｌ，ｎを構成する画素群の輝度成分の平均値ａｖｅ（ｌ）、ａｖｅ（ｌ１）〜ａｖｅ（ｌ，ｎ）を算出することになる。続いて、制御部１０１は、算出した輝度成分の平均値ａｖｅ（ｌ）、ａｖｅ（ｌ１）〜ａｖｅ（ｌ，ｎ）を連ねて輝度分布を算出する（ステップＳＢ１２）。図１２（ｃ）は、この輝度成分の平均値からなる輝度分布を示したグラフである。同図（ｃ）に示したように、平均値ａｖｅ（ｌ）は「４９．２」で、ａｖｅ（ｌ１）〜ａｖｅ（ｌ，ｎ）はおよそ「５２」〜「５４」である。平均値ａｖｅ（ｌ）は、欠陥に相当する画素に基づいて算出された値であるから、平均値ａｖｅ（ｌ１）〜ａｖｅ（ｌ，ｎ）に対して小さくなる。
【００４８】
制御部１０１は、これらの値に基づいて検査対象物に対する評価値を算出する（ステップＳＢ１３）。具体的には、制御部１０１は、回帰直線上の平均値ａｖｅ（ｌ）以外の平均値ａｖｅ（ｌ１）〜ａｖｅ（ｌ，ｎ）の平均を求め、この平均と、平均値ａｖｅ（ｌ）との差分を評価値として算出する。同図（ｃ）において、平均値ａｖｅ（ｌ）が「４９．４」で、平均値ａｖｅ（ｌ）およびａｖｅ（ｌ１）〜ａｖｅ（ｌ，ｎ）の平均が「５２．６」であるとすると、制御部１０１は、５２．６−４９．４＝３．２という演算を行って、この３．２という数値そのもの又はこの３．２という数値に応じた値（例えば０〜１００の範囲で採り得る値）を検査対象物に対する評価値として出力する。
検査対象物に生じた傷が深いと、回帰直線ｌを構成する画素の輝度成分は小さくなるから、平均値ａｖｅ（ｌ）は小さくなる。また、傷の深さが同じであってもその長さが長くなるほど平均値ａｖｅ（ｌ）は小さくなる。つまり、画像欠陥の度合いが大きいほど平均値ａｖｅ（ｌ）は小さくなるから、傷の度合いが大きくなるほど評価値は大きな値を示す。よって、この評価値によれば、人間の目にとっての傷の目立ちやすさを表す主観的な傷の程度を評価することができる
【００４９】
また、上述した実施形態では、評価値の算出方法としてステップＳＢ９において抽出された画素の数を評価値としてもよい。解析領域内に多くの欠陥に相当する画素が含まれている場合や、その欠陥が実線に近い場合、欠陥の幅が太い場合には、欠陥に相当する画素として抽出される画素の数が多くなり、人間の目にとっても欠陥が目立ちやすい。よって、この場合も欠陥の度合いが大きいほど、評価値は大きな値を示す。
上述した実施形態では、解析領域から１種類の点線状に延びる欠陥を検出する場合について説明したが、解析領域に複数種類の欠陥に相当する画素が含まれている場合もある。このような場合、制御部１０１はすべての欠陥を検出できることが好ましい。
【００５０】
そこで、制御部１０１は、図４に示したフローチャートのステップＳＢ４において、各画素列から１つの画素を抽出するのではなく、予め決められた閾値よりも輝度成分が小さな（又は大きな）画素をすべて抽出するようにする。ここで、図１３は、ある解析領域Ｓ１において、閾値以下の輝度成分を有する抽出画素の分布の様子を表した図であり、ここでは抽出画素を黒塗りのドットで示している。このようにすると、図１３に示すように、抽出画素の総数が上記実施形態の場合と比べて多くなってしまうので制御部１０１の処理量は増加するが、破線Ｌ３で示すような２種類の欠陥に相当する画素を両方とも抽出することが可能となる。
【００５１】
制御部１０１は、欠陥に相当する画素を強調させるために、ステップＳＢ３にて解析領域から輝度分布を算出する前に、画素の膨張処理や収縮処理を行って、抽出画素を目立ちやすくするようにしてもよい。
【００５２】
また、角度領域の定め方は図７に示したものに限らず、これとは異なる角度領域を定めてもよい。例えば、図１４（ａ）に示したように、図７の部分領域Ｔ１およびＴ２からなる角度領域を、注目画      素ｐを中心として１８０°回転した位置にも設けてもよい。つまり、角度領域を、注目画素ｐを中心とした点対称な形状の画像領域とする。このようにすると、角度領域が解析領域の外側に位置するような場合、つまり注目画素が解析領域の端部（実施形態の場合は下端部）がある場合にも、これを欠陥に相当する画素として抽出することができる。
【００５３】
また、同図（ｂ）に示したように、角の二等分線によって部分領域Ｔ１１，Ｔ１２，Ｔ２１，Ｔ２２に分けるようにしてもよい。この場合、制御部１０１は部分領域Ｔ１１に抽出画素が含まれていれば、角度領域Ｔ２１のみに着目して、抽出画素が含まれている注目画素ｐを抽出する。欠陥がほぼ一直線上に延びることが明らかな場合には、部分領域Ｔ１１に抽出画素が含まれていれば、角度領域Ｔ２２には、欠陥に相当する画素は存在しない可能性が高いからである。同様に、部分領域Ｔ１２に抽出画素が含まれていれば、部分領域Ｔ２２のみに着目して、抽出画素が含まれている注目画素を抽出すればよい。このようにすると、制御部１０１は抽出画素が含まれているかを判断すべき部分領域が小さくなるから、より迅速に処理を行うことができる。
【００５４】
上述した実施形態においては、注目画素ｐを頂点として、その角度の二等分線がｙ軸に一致するように角度領域を定めていた。しかし、点線状の欠陥が延びる方向が予測できない場合などには、制御部１０１は、この角度領域を、その頂点、つまり注目画素ｐの位置を中心に所定角度ずつ回転させながら、画素を抽出する。この処理について図１５を参照しつつ具体的に説明する。
図１５に示したように、まず、制御部１０１は実線で図示した角度領域Ｔａに対して、欠陥に相当する画素を抽出する処理を試みる。この角度領域Ｔａはｙ軸方向に対して３０°の領域に広がっているとする。この処理を終了すると、制御部１０１は、角度領域Ｔａの頂点を中心として図矢印方向に３０°だけ回転した角度領域Ｔｂを特定する。制御部１０１は、この角度領域Ｔｂに対して、欠陥に相当する画素を抽出する処理を試みる。この処理後、制御部１０１は、角度領域Ｔｂの頂点を中心として図矢印方向にさらに３０°だけ回転した角度領域Ｔｃを特定する。以降も、制御部１０１は、順に角度領域Ｔｄ、・・・という具合に、角度領域を回転させつつ、欠陥に相当する画素を抽出する処理を試みる。そして、制御部１０１が特定した角度領域が角度領域Ｔａに一致すると、ここで図４のステップＢ５の処理を終了する。このようにすれば、制御部１０１は、３６０°／３０°＝１２方向に対して、欠陥に相当する画素を抽出する処理を行うことができる。
欠陥が様々な方向に延びていたとしても、このように角度領域を順次回転させることで、その欠陥を検出することができる。また、制御部１０１は、角度領域を完全に一回転させなくてもよく、欠陥の方向がある程度に限られるのであれば、例えば９０°の方向に対して３０°の角度領域を２回移動させて処理を行えばよい。
【００５５】
また、角度領域を定める頂点からｙ軸方向への距離（実施形態では５０ピクセル）も、想定しうる欠陥に応じて変更させることが好ましい。例えば、点線状の欠陥の点線間の間隔が５０ピクセル以上であれば、頂点からｙ軸方向への距離をさらに大きくする必要がある。また、欠陥が延びる長さが短いのであれば、角度領域を定める頂点からｙ軸方向への距離を短くすることが好ましい。
また、角度領域はさらに多くの部分領域に分けられてもよい。例えば、部分領域の数を多くするほど、直線状に近い欠陥のみを検出しやすくなる。角度が小さいほど、直線性が強い欠陥のみを精度良く検出しやすくなるし、角度領域を複数の部分領域に分けなくても注目画素と角度領域内の抽出画素とに基づいて、略直線状の欠陥を検出することができる。また、角の頂点から広がる角度はさらに大きくてもよいし、小さくてもよい。この角度を大きくするほど、曲線がかった欠陥を検出しやすくすることができる。
【００５６】
上述した実施形態では、制御部１０１は輝度データが表す画像のうちの一部を解析領域として決定し、この解析領域ごとに欠陥に相当する画素を抽出していた。例えば、検査対象物に欠陥があまり含まれないことが想定されたり、検査対象物を読み取った画像データの画像領域が小さい場合や、高精細な画像の形成を必要としない場合等には、制御部１０１は解析領域を決定しなくてもよい。すなわち、制御部１０１は、輝度データが表す画像領域全体に基づいて、欠陥の検出に係る処理を行うようにしてもよい。この場合、制御部１０１は、１つの画像領域のみに対して欠陥を検出する処理を行うだけでよいから、複数の解析領域に基づいて処理を行う場合よりも迅速に検査対象物を検査することができる。
【００５７】
また、上述した実施形態では、撮像部３０はｘ軸駆動部４０によりｘ軸方向に移動され、検査対象物Ｐはｙ軸駆動部５０によりｙ軸方向に移動されると説明したが、撮像部３０または検査対象物Ｐのいずれかをｘ軸方向とｙ軸方向の両方に自在に移動可能な構成としてもよい。また、検査対象物Ｐが小面積である場合や、ＣＣＤエリアセンサによる撮像可能範囲が広い場合であれば、ｘ軸駆動部４０やｙ軸駆動部５０に相当する構成を設けなくてもよい。
【００５８】
また、上述した実施形態においては、照明部２０の入射角と撮像部３０の撮像角はいずれも２０°で固定されていたが、これを可変とする構成にするとより望ましい。この場合、入射角と撮像角が常に一致するように、照明部２０と撮像部３０とが連動する構成が好適である。
【００５９】
また、上述の実施形態においては、露光時間や入射角偏差はプレ撮像を行うことにより算出されると説明したが、プレ撮像を行わずにこれらを算出することも可能である。具体的には、検査対象物からの正反射光の強度がある程度わかる場合にはプレ撮像を行わなくてすむ。したがって、例えば、「高光沢モード」「低光沢モード」のようなモード切り替えをユーザが行うためのボタン等を操作部１０２に設け、制御部１０１がユーザにより選択されたモードに応じて露光時間を設定する構成としてもよい。
【００６０】
また、上述の実施形態のように、シート状の物体を検査対象物とする場合であれば、支持台１１に検査対象物を吸着させるための構成（例えば静電吸着、エアー吸引等）を設けて、検査対象物の平面性を高めるようにすると好適である。また、支持台１１を傾斜させる構成や、ｘ軸方向およびｙ軸方向に直交する方向に上下動させる構成を設け、検査対象物が傾いた場合や光軸がずれた場合にも高精度な測定ができるようにしてもよい。さらに、検査対象物の位置決めを容易にすべく、ＣＣＤカメラ３２が撮像する位置をレーザー光等により示す構成を設けてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００６１】
【図１】本発明の一実施形態である欠陥検出システムの構成を示したブロック図である。
【図２】画像読取装置の装置構成を示した図である。
【図３】制御部が行う画読取処理の手順を説明するフローチャートである。
【図４】制御部が行う欠陥検出処理の手順を説明するフローチャートである。
【図５】輝度分布の算出方法を説明する図である。
【図６】解析領域Ｓ１のｘ軸方向に延びる画素群から算出された輝度分布の一例を示したグラフである。
【図７】解析領域Ｓ１における抽出画素の分布の様子を表した図である。
【図８】実施形態における角度領域を説明する図である。
【図９】解析領域Ｓ１における抽出画素の分布の様子を示す図である。
【図１０】欠陥に相当する画素の分布の様子を表した図である。
【図１１】検査対象物に対する評価値を算出する処理の手順を示すフローチャートである。
【図１２】検査対象物に含まれる欠陥の評価値の算出手順を説明する図である。
【図１３】解析領域Ｓ１における抽出画素の分布の様子を示す図である。
【図１４】変形例における角度領域を説明する図である。
【図１５】変形例における角度領域を説明する図である。
【符号の説明】
【００６２】
１０…台座部、１００…欠陥検出システム、１０１…制御部、１０３…表示部、１０２…操作部、１０４…記憶部、１０５…通信ＩＦ部、１００Ａ…画像読取装置、１１…支持台、１２…基準板、２０…照明部、２１…光源、２２…集光レンズ、２３…拡散板、３０…撮像部、３１…結像レンズ、３２…ＣＣＤカメラ、４０…ｘ軸駆動部、５０…ｙ軸駆動部、６０…照明系制御部、７０…撮像系制御部。
【図１】
2009075924.tif 000003
【図２】
2009075924.tif 000004
【図３】
2009075924.tif 000005
【図４】
2009075924.tif 000006
【図５】
2009075924.tif 000007
【図６】
2009075924.tif 000008
【図７】
2009075924.tif 000009
【図８】
2009075924.tif 000010
【図９】
2009075924.tif 000011
【図１０】
2009075924.tif 000012
【図１１】
2009075924.tif 000013
【図１２】
2009075924.tif 000014
【図１３】
2009075924.tif 000015
【図１４】
2009075924.tif 000016
【図１５】
2009075924.tif 000017