(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査対象光学部材を撮像して当該検査対象光学部材の像を含む画像データを出力する撮像装置と、
この撮像装置から出力された画像データを格納する画像メモリと、
この画像メモリに格納されている画像データ中から前記検査対象光学部材の不良要因を示す領域を特定する領域特定手段と、
直交座標に従って画像データを保持する作業メモリと、
前記領域特定手段が特定した領域を前記画像メモリに格納されている画像データから切り出して前記作業メモリに貼り付ける画像データ切出手段と、
前記作業メモリに貼り付けられた画像データを回転させる画像データ回転手段と、この画像データ回転手段が前記作業メモリに貼り付けられた画像データを回転させている間に、前記直交座標の各軸方向における前記領域のフィレを夫々計測するフィレ計測手段と、前記フィレ計測手段によって計測された最大のフィレを最大フィレとして特定する最大フィレ特定手段と、前記フィレ計測手段によって計測された最小のフィレを最小フィレとして特定する最小フィレ特定手段とからなるフィレ測定手段と、
このフィレ測定手段によって測定された最大フィレと最小フィレとの比率を所定の閾値と比較する比率比較手段と、
この比率比較手段による比較結果に基づいて、前記領域特定手段によって特定された領域が前記検査対象光学部材のキズ及びケバの何れかを示すのかの認識を行う不良要因種別認識手段と
を備えたことを特徴とする光学部材検査装置。
【請求項２】
前記不良要因種別認識手段は、前記最小フィレの前記最大フィレに対する比率が前記所定の閾値よりも大きい事を前記比率比較手段による比較結果が示す場合には、前記領域特定手段によって特定された領域が前記検査対象光学部材のケバを示すと認識する
ことを特徴とする請求項１記載の光学部材検査装置。
【請求項３】
前記フィレ測定手段によって測定された最小フィレを所定の閾値と比較する最小フィレ比較手段を、更に備えるとともに、
前記不良要因種別認識手段は、前記最小フィレの前記最大フィレに対する比率が前記所定の閾値よりも小さい事を前記比率比較手段による比較結果が示す場合には、前記最小フィレが前記所定の閾値よりも小さいと前記最小フィレ比較手段による比較結果が示すときに限り、前記領域特定手段によって特定された領域が前記検査対象光学部材のキズを示すと認識し、それ以外のときには前記領域特定手段によって特定された領域が前記検査対象光学部材のケバを示すと認識することを特徴とする請求項２記載の光学部材検査装置。
【請求項４】
検査対象光学部材を撮像して当該検査対象光学部材の像を含む画像データを出力する撮像装置と、
この撮像装置から出力された画像データを格納する画像メモリと、
この画像メモリに格納されている画像データ中から前記検査対象光学部材の不良要因を示す領域を特定する領域特定手段と、
直交座標に従って画像データを保持する作業メモリと、
前記領域特定手段が特定した領域を前記画像メモリに格納されている画像データから切り出して前記作業メモリに貼り付ける画像データ切出手段と、
前記作業メモリに貼り付けられた画像データの慣性主軸ベクトルを測定する慣性主軸ベクトル測定手段と、前記慣性主軸ベクトルが前記直交座標の何れかの軸方向を向くように、前記作業メモリに貼り付けられた画像データを回転させる画像データ回転手段と、この画像データ回転手段による回転後において、前記直交座標の各軸方向における前記領域のフィレを夫々計測するフィレ計測手段と、前記フィレ計測手段によって計測された各フィレのうち大きい方を最大フィレとして特定する最大フィレ特定手段と、前記フィレ計測手段によって計測された各フィレのうち小さい方を最小フィレとして特定する最小フィレ特定手段とからなるフィレ測定手段と、
このフィレ測定手段によって測定された最大フィレと最小フィレとの比率を所定の閾値と比較する比率比較手段と、
この比率比較手段による比較結果に基づいて、前記領域特定手段によって特定された領域が前記検査対象光学部材のキズ及びケバの何れかを示すのかの認識を行う不良要因種別認識手段と
を備えたことを特徴とする光学部材検査装置。
【請求項５】
検査対象光学部材を撮像して当該検査対象光学部材の像を含む画像データを出力する撮像装置と、
この撮像装置から出力された画像データを格納する画像メモリと、
この画像メモリに格納されている画像データ中から前記検査対象光学部材の不良要因を示す領域を特定する領域特定手段と、
直交座標に従って画像データを保持する作業メモリと、
前記領域特定手段が特定した領域を前記画像メモリに格納されている画像データから切り出して前記作業メモリに貼り付ける画像データ切出手段と、
前記作業メモリに貼り付けられた画像データの慣性主軸ベクトルを測定する慣性主軸ベクトル測定手段と、前記慣性主軸ベクトルと平行な方向及び直交する方向における前記領域のフィレを夫々計測するフィレ計測手段と、前記フィレ計測手段によって計測された前記慣性主軸ベクトルと平行な方向におけるフィレを最大フィレとして特定する最大フィレ特定手段と、前記フィレ計測手段によって計測された前記慣性主軸ベクトルに直交する方向におけるフィレを最小フィレとして特定する最小フィレ特定手段とからなるフィレ測定手段と、
このフィレ測定手段によって測定された最大フィレと最小フィレとの比率を所定の閾値と比較する比率比較手段と、
この比率比較手段による比較結果に基づいて、前記領域特定手段によって特定された領域が前記検査対象光学部材のキズ及びケバの何れかを示すのかの認識を行う不良要因種別認識手段と
を備えたことを特徴とする光学部材検査装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明が属する技術分野】
本発明は、レンズ等の光学部材の不良要因を検出するための光学部材検査装置，画像処理装置，及びプログラムを格納したコンピュータ可読媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
レンズ，プリズム等の光学部材は、入射した光束が規則正しく屈折したり、平行に進行したり、一点又は線状に収束したり発散するように設計されている。しかしながら、光学部材の形成時において糸くず等が光学部材内に混入してしまっていたり（いわゆる「ケバ」）、成形後の人的取り扱いによって光学部材の表面上にキズ等が生じていると、入射した光束が乱れてしまうので、所望の性能を得ることができなくなる。
【０００３】
そのため、光学部材の不良要因を検出して自動的に良否判定を行うための光学部材検査装置が、従来、種々提案されている。例えば、本出願人は、特願平９−５０７６０号において、検査対象光学部材をその光軸を中心に回転させる回転機構及びラインセンサを用いて検査対象光学部材全体を撮像する光学部材検査装置を、提案した。
【０００４】
このような種々の光学部材検査装置は、何れの方式にて不良要因を検出するものであっても、検出した不良要因をその種別毎に分類して、分類した種別毎に不良要因の特徴量を統計し、統計結果に基づいて検査対象光学部材の総合的評価を行っていた。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来不良要因を分類するために用いられてきた画像処理プログラムのアルゴリズムは、各不良要因が点状欠点であるか線状欠点であるかの分類しかできなかった。つまり、或る不良要因が点状欠点であるか線状欠点であるかは、その不良要因の直交する二方向におけるフィレの比率（フィレ比），及び、その不良要因と同じフィレ幅を有する矩形領域の面積に対するその不良要因の実際の面積の比に基づけば、容易に認識可能である。しかしながら、或る不良要因が線状欠点であると分類された場合に、その線状欠点がキズであるのかケバであるのかを分類するためのアルゴリズムは、未だ確立されていなかったのである。
【０００６】
そのため、従来の光学部材検査装置によると、光学部材表面を多少研磨するだけで修復可能なキズが発生している場合であっても、修復が一切不可能なケバの場合と同じ評価基準にて、一律に不良品であると判定されてしまっていた。
【０００７】
本発明の課題は、このような問題に鑑み、検査対象光学部材中に検出された線状の不良要因がキズであるかケバであるかを自動的に判定することができる光学部材検査装置，画像処理装置，及び、プログラムを格納したコンピュータ可読媒体を、提供することである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
各請求項記載の発明は、上記課題を解決するためになされたものである。まず、請求項１記載の光学部材検査装置は、検査対象光学部材を撮像して当該検査対象光学部材の像を含む画像データを出力する撮像装置と、この撮像装置から出力された画像データを格納する画像メモリと、この画像メモリに格納されている画像データ中から前記検査対象光学部材の不良要因を示す領域を特定する領域特定手段と、直交座標に従って画像データを保持する作業メモリと、前記領域特定手段が特定した領域を前記画像メモリに格納されている画像データから切り出して前記作業メモリに貼り付ける画像データ切出手段と、前記作業メモリに貼り付けられた画像データを回転させる画像データ回転手段と、この画像データ回転手段が前記作業メモリに貼り付けられた画像データを回転させている間に、前記直交座標の各軸方向における前記領域のフィレを夫々計測するフィレ計測手段と、前記フィレ計測手段によって計測された最大のフィレを最大フィレとして特定する最大フィレ特定手段と、前記フィレ計測手段によって計測された最小のフィレを最小フィレとして特定する最小フィレ特定手段とからなるフィレ測定手段と、このフィレ測定手段によって測定された最大フィレと最小フィレとの比率を所定の閾値と比較する比率比較手段と、この比率比較手段による比較結果に基づいて、前記領域特定手段によって特定された領域が前記検査対象光学部材のキズ及びケバの何れかを示すのかの認識を行う不良要因種別認識手段とを、備えたことを特徴とする。
【０００９】
このように構成されると、撮像装置は、検査対象光学部材を撮像して、当該検査対象光学部材の像を含む画像データを出力する。このように出力された画像データは、画像メモリ内に格納される。領域特定手段は、画像メモリに格納されている画像データ中から、前記検査対象光学部材の不良要因を示す領域を、特定する。領域特定手段がこのようにして領域を一つ特定する毎に、フィレ測定手段は、特定された領域の最大フィレ及び最小フィレを夫々測定し、比率比較手段は、測定された最大フィレと最小フィレとの比率を所定の閾値と比較し、不良要因種別認識手段は、比率比較手段による比較結果に基づいて、前記領域特定手段によって特定された領域が前記検査対象光学部材のキズ及びケバの何れかを示すかの認識を行う。このように最大フィレと最小フィレとの比率を求めれば、不良要因のおおよその形状を認識することができるので、線状の不良要因がキズであるかケバであるかの認識を自動的に行うことが可能となるのである。
【００１０】
また、請求項２記載の光学部材検査装置は、請求項１の不良要因種別認識手段が、前記最小フィレの前記最大フィレに対する比率が前記所定の閾値よりも大きい事を前記比率比較手段による比較結果が示す場合には、前記領域特定手段によって特定された領域が前記検査対象光学部材のケバを示すと認識することを特徴とする。
【００１１】
また、請求項３記載の光学部材検査装置は、請求項２において、フィレ測定手段によって測定された最小フィレを所定の閾値と比較する最小フィレ比較手段を更に備えるとともに、前記不良要因種別認識手段が、前記最小フィレの前記最大フィレに対する比率が前記所定の閾値よりも小さい事を前記比率比較手段による比較結果が示す場合には、前記最小フィレが前記所定の閾値よりも小さいと前記最小フィレ比較手段による比較結果が示すときに限り、前記領域特定手段によって特定された領域が前記検査対象光学部材のキズを示すと認識し、それ以外のときには前記領域特定手段によって特定された領域が前記検査対象光学部材のケバを示すと認識することで、特定したものである。
【００１３】
また、請求項４記載の光学部材検査装置は、検査対象光学部材を撮像して当該検査対象光学部材の像を含む画像データを出力する撮像装置と、この撮像装置から出力された画像データを格納する画像メモリと、この画像メモリに格納されている画像データ中から前記検査対象光学部材の不良要因を示す領域を特定する領域特定手段と、直交座標に従って画像データを保持する作業メモリと、前記領域特定手段が特定した領域を前記画像メモリに格納されている画像データから切り出して前記作業メモリに貼り付ける画像データ切出手段と、前記作業メモリに貼り付けられた画像データの慣性主軸ベクトルを測定する慣性主軸ベクトル測定手段と、前記慣性主軸ベクトルが前記直交座標の何れかの軸方向を向くように、前記作業メモリに貼り付けられた画像データを回転させる画像データ回転手段と、この画像データ回転手段による回転後において、前記直交座標の各軸方向における前記領域のフィレを夫々計測するフィレ計測手段と、前記フィレ計測手段によって計測された各フィレのうち大きい方を最大フィレとして特定する最大フィレ特定手段と、前記フィレ計測手段によって計測された各フィレのうち小さい方を最小フィレとして特定する最小フィレ特定手段とからなるフィレ測定手段と、このフィレ測定手段によって測定された最大フィレと最小フィレとの比率を所定の閾値と比較する比率比較手段と、この比率比較手段による比較結果に基づいて、前記領域特定手段によって特定された領域が前記検査対象光学部材のキズ及びケバの何れかを示すのかの認識を行う不良要因種別認識手段とを、備えたことを特徴とする。
【００１４】
また、請求項５記載の光学部材検査装置は、検査対象光学部材を撮像して当該検査対象光学部材の像を含む画像データを出力する撮像装置と、この撮像装置から出力された画像データを格納する画像メモリと、この画像メモリに格納されている画像データ中から前記検査対象光学部材の不良要因を示す領域を特定する領域特定手段と、直交座標に従って画像データを保持する作業メモリと、前記領域特定手段が特定した領域を前記画像メモリに格納されている画像データから切り出して前記作業メモリに貼り付ける画像データ切出手段と、前記作業メモリに貼り付けられた画像データの慣性主軸ベクトルを測定する慣性主軸ベクトル測定手段と、前記慣性主軸ベクトルと平行な方向及び直交する方向における前記領域のフィレを夫々計測するフィレ計測手段と、前記フィレ計測手段によって計測された前記慣性主軸ベクトルと平行な方向におけるフィレを最大フィレとして特定する最大フィレ特定手段と、前記フィレ計測手段によって計測された前記慣性主軸ベクトルに直交する方向におけるフィレを最小フィレとして特定する最小フィレ特定手段とからなるフィレ測定手段と、このフィレ測定手段によって測定された最大フィレと最小フィレとの比率を所定の閾値と比較する比率比較手段と、この比率比較手段による比較結果に基づいて、前記領域特定手段によって特定された領域が前記検査対象光学部材のキズ及びケバの何れかを示すのかの認識を行う不良要因種別認識手段とを、備えたことを特徴とする。
【００１７】
【発明の実施の形態】
以下、図面に基づいて、本発明の実施の形態を説明する。
【００１８】
【実施形態１】
＜光学部材検査装置の構成＞
本第１実施形態による光学部材検査装置の概略構成を、図１の側面断面図に示す。この図１に示すように、光学部材検査装置を構成する照明ランプ１，拡散板２，及び撮像装置３は、同一の光軸ｌ上に配置されている。
【００１９】
この撮像装置３は、正レンズ系である撮像レンズ４と、この撮像レンズ４によって収束された光による像を撮像する撮像素子（複数の画素を一方向に並べてなるＣＣＤラインセンサ）５とから、構成されている。図１において、撮像素子５は、左右にその画素列を向かせるように設置されている。また、撮像素子５の画素列は、その中央において、撮像レンズ４の光軸ｌと垂直に交わっている。なお、撮像レンズ４は、撮像装置３内において撮像素子５に対して進退自在（ピント調節可能）であり、撮像装置３自体も、光軸ｌ方向に進退調整し得る様に光学部材検査装置の図示せぬフレームに取り付けられている。
【００２０】
撮像素子５は、所定時間（各画素に電荷が適度に蓄積する程度の時間）毎にライン状に画像を繰り返し撮像し、画素の並び順に各画素を自己走査して、各画素に蓄積した電荷を出力する。このようにして撮像素子５から出力された電荷は、所定の増幅処理やＡ／Ｄ変換処理を受けた後に、１ライン分の輝度信号からなる画像データとして、制御装置６に入力される。
【００２１】
検査対象光学部材１４は、撮像装置３側から見た平面図である図２に示す様に円形のレンズであり、光学部材検査装置の図示せぬフレームに取り付けられたホルダ１５によって、撮像レンズ４に関してその表面（撮像レンズ４に対向する面）が撮像素子５の撮像面と共役となるように、保持されている。このホルダ１５は、撮像レンズ４の光軸ｌを中心とした環状の形状を有しており、検査対象光学部材１４の周縁をその全周に亘って保持する。従って、検査対象光学部材１４の周縁の中心と光軸とが一致している限り、検査対象光学部材１４の光軸は、撮像レンズ４の光軸ｌに対して同軸となる。
【００２２】
また、ホルダ１５は、撮像レンズ４の光軸ｌを中心として、光軸ｌに直交する面内で回転可能となっている。そして、このホルダ１５の周縁には、環状ギア１６が形成されている。この環状ギア１６は、駆動モータ８の駆動軸に取り付けられたピニオンギア７に噛合している。従って、駆動モータ８がその駆動軸を回転させると、両ギア７，１６を介してホルダ１５が回転駆動を受け、ホルダ１５に保持されている検査対象光学部材１４が、光軸ｌに直交する面内において回転駆動される。
【００２３】
なお、撮像レンズ４の倍率（即ち、撮像装置３自体の位置，及び撮像レンズ４の撮像素子５に対する位置）は、検査対象光学部材１４の直径方向における全幅を撮像素子５の撮像面に結像し得るように、調整されている。図２においては、撮像素子５によって撮像され得る一ライン分の撮像対象領域が、二点鎖線によって示されている。
【００２４】
照明ランプ１は、照明光（白色光）を発光する白熱ランプであり、光学部材検査装置の図示せぬフレームに固定されている。
この照明ランプ１と検査対象光学部材１４との間に配置されている拡散板２は、図２に示すように、検査対象光学部材１４よりも大径な円盤形状を有しており、その表面は粗面として加工されている。従って、この拡散板２は、照明ランプ１から出射された照明光をその裏面全面で受けて、検査対象光学部材１４に向けて拡散することができる。なお、この拡散板２は、その中心において撮像レンズ４の光軸ｌと直交する様に、光学部材検査装置の図示せぬフレームに固定されている。
【００２５】
この拡散板２の表面上には、帯状の形状を有する遮光板９が、その長手方向を撮像素子５の画素列の方向と平行な方向に向けて、貼り付けられている。この遮光板９の中心は撮像レンズ４の光軸ｌと一致している。また、遮光板９の長手方向における全長は検査対象光学部材１４の直径よりも長い。そして、図２に示すように、撮像装置３の位置から見ると、遮光板９の両端は、検査対象光学部材１４の外縁よりも外側にはみ出している。また、遮光板９の幅は、撮像素子５の画素列の方向に直交する方向における光学部材検査装置の断面図である図４に示すように、撮像素子５の各画素に入射する光の周縁光線ｍ，ｍの間隔よりも広い。
【００２６】
制御装置６は、撮像装置３から入力された画像データに基づいて検査対象光学部材１４が良品であるか不良品であるかの判定を行うとともに、この判定に伴って駆動モータ８に駆動電流を供給する処理装置である。
【００２７】
図３は、この制御装置６の内部回路構成を示すブロック図である。図３に示す様に、制御装置６は、バスＢを介して相互に接続されたＣＰＵ６０，フレームメモリ６１，ホストメモリ６２，及びモータ駆動回路６３から、構成されている。
【００２８】
フレームメモリ６１は、撮像装置３から入力された画像データが書き込まれるバッファである。
ホストメモリ６２は、画像メモリ領域６２ａ，作業メモリ領域６２ｂ，及び、ＣＰＵ６０にて実行される画像処理プログラムを格納するコンピュータ可読媒体としての画像処理プログラム格納領域６２ｃを、含んでいる。このうち、画像メモリ領域６２ａは、フレームメモリ６１に書き込まれた画像データが所定時間毎に先頭行から行単位で書き込まれる領域である。この画像メモリ領域６２ａに書き込まれた画像データは、撮像装置３での撮像方式故に極座標系によるデータ（極座標データ）であるが、ＣＰＵ６０が画像処理プログラムを実行して座標変換（極座標−直交座標変換）を施すことにより、直交座標系によるデータ（直交座標データ）に変換される。作業メモリ領域６２ｂは、ＣＰＵ６０が画像処理プログラムを実行して画像メモリ領域６２ａから切り出した各不良要因毎の画像データを直交座標に従って一時格納する領域である。
【００２９】
モータ駆動回路６３は、撮像装置３側から見てホルダ１５及び検査対象光学部材１４が反時計方向に等速回転する様に駆動モータ８を駆動させる駆動電流を、この駆動モータ８に供給する。
【００３０】
ＣＰＵ６０は、制御装置６全体の制御を行うコンピュータであり、領域特定手段，画像データ切出手段，フィレ測定手段，比率比較手段，最小フィレ比較手段，及び、不良要因種別認識手段に、相当する。即ち、ＣＰＵ６０は、ホストメモリ６２の画像処理プログラム格納領域６２ｃに格納されている画像処理プログラムを実行し、フレームメモリ６１に書き込まれた画像データを定期的にホストメモリ６２の画像メモリ領域６２ａに書き写すとともに、画像メモリ領域６２ａ中に検査対象光学部材１４全体に対応する極座標データが合成された時点でこの極座標データを直交座標データに変換する。そして、ＣＰＵ６０は、直交座標データ中に不良要因があるか否かを検知し、検知した各不良要因の画像を切り出して作業メモリ６２ｂに貼り付け、作業メモリ６２ｂ上においてその種別を認識する。さらに、ＣＰＵ６０は、全不良要因をその種別毎に分類し、分類した種別毎に不良要因の特徴量を統計し、統計結果に基づいて良否判定を行う。また、ＣＰＵ６０は、フレームメモリ６１からの画像データ取り込みを行うのと同期して、モータ駆動回路６３に対して、駆動電流を駆動モータ８に供給させる指示を行う。
【００３１】
＜不良要因検出の原理＞
以上のように構成される光学部材検査装置において、図４の面内では、撮像レンズ４に入射して撮像素子５の各画素に入射し得る光は、撮像レンズ４の光軸ｌに沿った光線を主光線とする光束であり且つ図４に示される周縁光線ｍ，ｍ間を通る光のみである。この周縁光線ｍ，ｍを逆方向に辿ると、検査対象光学部材１４の表面において交差した後に、拡散板２に向かって拡がっている。そして、拡散板２上において、この周縁光線ｍ，ｍの間が遮光板９によって遮られている。従って、図４に示すように、検査対象光学部材１４における撮像素子５による撮像対象領域（撮像レンズ４に関して撮像素子５の画素列の受光面と共役な部位及び光軸方向におけるその近傍）に不良要因がないとすると、撮像素子５の各画素に入射する光はない。即ち、拡散板２の表面における遮光板９の側方箇所から拡散した光ｎは、検査対象光学部材１４における撮像対象領域を透過するが、周縁光線ｍ，ｍの外側を通るので、撮像レンズ４には入射しない。また、拡散板２の表面における遮光板９の側方箇所から拡散して検査対象光学部材１４における撮像対象領域以外の箇所を透過した光は、撮像レンズ４に入射し得るが、撮像素子５の各画素上には収束されない。そのため、撮像装置３から出力される画像データは、検査対象光学部材１４の外縁に対応する明部（側面での拡散光に因る）を除き、全域において暗くなっている。
【００３２】
これに対して、図２に示すように、検査対象光学部材１４表面における撮像対象領域内にキズＣ及びゴミＤがある場合、図５に示すように、拡散板２の表面における遮光板９の側方箇所から拡散した光ｎがこれらキズＣ及びゴミＤに当たると、この光がこれらキズＣ及びゴミＤによって拡散される。この拡散光ｎ’は、周縁光線ｍ，ｍの交点を中心として発散するので、その一部は、撮像レンズ４を介して撮像素子５の画素上に入射する。従って、キズＣ及びゴミＤの像（周囲よりも明るい像）が撮像素子５の撮像面に形成される。
【００３３】
撮像素子５による撮像（電荷蓄積及び走査）は、駆動モータ８による検査対象光学部材１４の回転と同期して、この検査対象光学部材１４が所定角度だけ回転する毎に行われる。そして、撮像素子５による撮像（電荷蓄積及び走査）がなされる毎に、ライン状の画像データが、制御装置６のフレームメモリ６１に書き込まれて、ホストメモリ６２の画像メモリ領域６２ａに取り込まれる。その結果、検査対象光学部材１４が回転するにつれて、画像メモリ領域６２ａの各行には、撮像装置３によって撮像された各ライン状画像データが、先頭行から順に書き込まれる。
【００３４】
検査対象光学部材１４が半回転した時点でホストメモリ６２の画像メモリ領域６２ａに格納されている画像データ（極座標データ）の横軸は、検査対象光学部材１４の中心（光軸）Ｏからの径方向における距離を示し、縦軸は、点Ａ，Ｂ間を結ぶ直径を基準とした検査対象光学部材１４の回転角を示す。制御装置６のＣＰＵ６０は、上述したように、この極座標データを直交座標データへ変換する。
【００３５】
極座標データの全画素に関してこのような座標変換が完了すると、画像メモリ領域６２ａに格納されている画像データ（直交座標データ）は、検査対象光学部材１４をエリアセンサによって撮像して得た画像データと略等価となる。従って、不良要因の位置如何に拘わらず、直交座標データ中の不良要因の面積は、実際の不良要因の面積に正比例し、直交座標データ中の不良要因の形状は、実際の不良要因の形状と相似となる。そのために、この画像メモリ領域６２ａに格納されている画像データに基づいて、ＣＰＵ６０が良否判定を行えるようになるのである。
【００３６】
＜不良要因の種別の認識原理＞
次に、上述した不良要因の種別の認識原理を説明する。この種別の認識は、不良要因が点状欠点（光学部材内に混入したか光学部材表面に付着したゴミ，等）であるか線状欠点であるかを判定する第１段階と、不良要因が線状欠点である場合にその不良要因がキズであるかケバであるかを判定する第２段階とからなる。
【００３７】
図６は、画像メモリ領域６２ａから作業メモリ領域６２ｂに書き写された不良要因（ケバ）の画像データを示している。なお、この作業メモリ領域６２ｂは、直交座標系である。この図６に示されるように、不良要因のｘ軸方向における最大幅は、「ｘフィレ」と定義され、ｙ軸方向における最大幅は、「ｙフィレ」と定義される。そして、ｘフィレ及びｙフィレのうち大きい方の他方に対する比率は、「フィレ比」と定義される。
【００３８】
ところで、ｘフィレ及びｙフィレは、図１３及び図１４に示すように、作業メモリ領域６２ｂ内で不良要因の画像データが回転するとともに変動する。そして、このような回転中において最大値となったｘフィレ又はｙフィレの値は「最大フィレ」と定義され、最小値となったｙフィレ又はｘフィレの値を「最小フィレ」と定義される。また、最大フィレに対する最小フィレの比率は、「最大フィレ比」と定義される。
【００３９】
このような定義の結果、点状欠点の場合、不良要因の画像データの回転位置如何に拘わらずｘフィレの値とｙフィレの値とは非常に近くなるので、フィレ比は非常に高い値となる。但し、このフィレ比は、不良要因の画像データの回転位置に従って、多少変動する。しかしながら、不良要因の画像データの回転に伴ってフィレ比が最小（５０％）となった場合には、ｘフィレ及びｙフィレの積（図６に示す矩形領域の面積）に対する不良要因自体の面積の比（以下、「占有率」という）が最大（１００％）となり、フィレ比が最大（１００％）となった場合には占有率が最小（５０％）となる。従って、不良要因が点状欠点であるか線状欠点であるかを認識するための第１段階の認識には、図７のようにフィレ比に対して占有率が逆比例している閾値関数が用意され、不良要因の画像データの回転位置如何に拘わらず、その不良要因について測定されたフィレ比と占有率との組み合わせがこの閾値関数を超えていれば、この不良要因が点状欠点であると認識する。
【００４０】
しかしながら、これらフィレ比及び占有率に基づいては、線状欠点がキズであるか或いはケバであるかの認識はできない。なぜならば、キズの画像データの回転位置及びフィレの画像データの回転位置如何では、ケバのフィレ比がキズのフィレ比よりも高くなる可能性があるからである。
【００４１】
ところで、キズは直線からなるが故に最大フィレ幅に対する最小フィレの比率が非常に低い一方、ケバは曲線からなることが多い故に最大フィレに対する最小フィレの比率がキズの場合よりも高くなることが多いという特性がある。そのため、線状欠点がキズであるかケバであるかを認識するための第２段階の認識には、最大フィレ比が用いられ、図８に示すように、最大フィレ比が５０％以上である場合には常にケバであると認識される。但し、ケバが直線状である可能性を考慮すると、最大フィレ比が５０％未満である場合には、線状欠点がキズであるかケバであるかの認識はできない。この場合には、キズが絶対的に細いという前提に立ち、最小フィレ自体の値が用いられ、図８に示すように、最小フィレのドット数（１ドットに対応する検査対象光学部材１４の表面における長さは、５０μｍであるとする）が１５ドット未満である場合には、線状欠点がキズであると認識され、１５ドット以上である場合には、線状欠点がケバであると認識される。
【００４２】
＜制御処理＞
次に、上述した不良要因検出の原理及び不良要因の種別の認識原理に基づいた良否判定を行うために、画像処理プログラム格納領域６２ｃから読み出した画像処理プログラムに従って制御装置６（ＣＰＵ６０）が実行する制御処理の内容を、図９乃至図１１のフローチャートを用いて説明する。
【００４３】
図９の制御処理は、制御装置６に接続された図示せぬ検査開始ボタンが押下されることによりスタートする。スタート後最初のＳ００１では、ＣＰＵ６０は、モータ駆動回路６３に対して駆動モータ８への駆動電流の供給を指示し、検査対象光学部材１４を等速回転させる。
【００４４】
次のＳ００２では、ＣＰＵ６０は、撮像装置３からフレームメモリ６１に書き込まれた画像データを、ホストメモリ６２の画像メモリ領域６２ａへ格納する。次のＳ００３では、ＣＰＵ６０は、Ｓ００２での画像データの格納によって画像メモリ領域６２ａ内に検査対象光学部材１４全体に対応する極座標データが合成されたかどうかをチェックする。そして、未だ検査対象光学部材１４全体に対応する極座標データが合成されていない場合には、処理をＳ００２に戻し、撮像装置３が次の撮像による画像データをフレームメモリ６１に書き込むのを待つ。
【００４５】
これに対して、検査対象光学部材１４全体に対応する極座標データが合成された場合には、ＣＰＵ６０は、Ｓ００４において、この極座標データに対して極座標−直交座標変換を実行する。
【００４６】
次のＳ００５では、ＣＰＵ６０は、ラベリング工程を実行する。即ち、ＣＰＵ６０は、画像メモリ領域６２ａ内に格納されている画像データ（直交座標データ）から所定閾値以上の輝度値を有する一連の画素からなる領域を抽出し、抽出した各領域に対して夫々一意の番号（ラベル）ｎ（ｎ＝１，２，３，……）を付与する（領域特定手段に相当）。
【００４７】
次のＳ００６では、ＣＰＵ６０は、種別認識対象たる不良要因を特定するための変数ｉを初期化して、“１”と設定する（領域特定手段に相当）。
次のＳ００７では、ＣＰＵ６０は、ｉ番目の不良要因の種別認識処理を実行する。図１０は、このＳ００７にて実行される不良要因の種別認識処理サブルーチンを示す。このサブルーチンに入って最初のＳ１０１では、ＣＰＵ６０は、ｉ番目の不良要因の画像を、画像メモリ領域６２ａに格納されている画像データ（直交座標データ）から切り出して、作業メモリ領域６２ｂに貼り付ける（画像データ切出手段に相当）。
【００４８】
次のＳ１０２では、ＣＰＵ６０は、作業メモリ領域６２ｂに貼り付けた不良要因の画像データの面積（画素総数）を求める。
次のＳ１０３では、ＣＰＵ６０は、その時点での回転位置における不良要因のｘフィレ及びｙフィレを測定する。
【００４９】
次のＳ１０４では、ＣＰＵ６０は、Ｓ１０３にて求めたｘフィレ及びｙフィレに対して下記式（１）を実行することによって、フィレ比を算出する。
フィレ比＝小さい方のフィレ／大きい方のフィレ×１００    …（１）  また、ＣＰＵ６０は、Ｓ１０３にて求めたｘフィレ及びｙフィレ，並びに、Ｓ１０２にて求めた不良要因の面積に対して下記式（２）を実行することによって、占有率を算出する。
【００５０】
占有率＝不良要因の面積／（ｘフィレ×ｙフィレ）×１００  …（２）
ＣＰＵ６０は、フィレ比及び占有率と図７に示す閾値関数とを比較し、作業メモリ領域６２ｂに貼り付けた不良要因が点状欠点であるか線状欠点であるかの判定を行う。即ち、ＣＰＵ６０は、図７のグラフ上においてフィレ比と占有率との交点が閾値関数よりも上に位置していれば、不良要因が点状欠点であると認識し、フィレ比と占有率との交点が閾値関数よりも下に位置していれば不良要因が線状欠点であると認識する。そして、不良要因が点状欠点であると認識した場合には、ＣＰＵ６０は、この不良要因認識サブルーチンをこのまま終了して、処理を図９のメインルーチンに戻す。一方、ＣＰＵ６０は、不良要因が線状欠点であると認識した場合には、ＣＰＵ６０は、処理をＳ１０５に進める。
【００５１】
次のＳ１０５では、ＣＰＵ６０は、作業メモリ領域６２ｂに貼り付けた不良要因の最大フィレ及び最小フィレを算出する（フィレ測定手段に相当）。図１１は、このＳ１０５にて実行される最大フィレ及び最小フィレの算出サブルーチンを示す。このサブルーチンに入って最初のＳ２０１では、ＣＰＵ６０は、作業メモリ領域６２ｂ内における不良要因の画像の初期状態からの回転角度を示す変数Ｒを初期化して、“0”と設定する。
【００５２】
次のＳ２０２では、ＣＰＵ６０は、変数Fmaxを初期化して“0”と設定するとともに、変数Fminを初期化して“1000”と設定する。
次に、ＣＰＵ６０は、各回転位置毎にｘフィレ及びｙフィレを測定して変数Fmax及び変数Fminを更新するためのＳ２０３乃至Ｓ２１０のループ処理を、実行する。このループ処理に入って最初のＳ２０３では、その時点で作業メモリ領域６２ｂに貼り付けられている不良要因のｘフィレ及びｙフィレを測定し、これらのうち大きい方を変数Fcmaxに代入するとともに、小さい方を変数Fcminに代入する（フィレ計測手段に相当）。
【００５３】
次のＳ２０４では、ＣＰＵ６０は、変数Fcmaxの値が変数Fmaxの値よりも大きいか否かをチェックする。そして、変数Fcmaxの値が変数Fmaxの値よりも大きい場合には、ＣＰＵ６０は、Ｓ２０５において変数Fcmaxの値を変数Fmaxに上書きすることによってこの変数Fmaxを更新した後に、処理をＳ２０６に進める（最大フィレ特定手段に相当）。これに対して、変数Fcmaxの値が変数Fmaxの値以下である場合には、ＣＰＵ６０は、処理をそのままＳ２０６に進める。
【００５４】
Ｓ２０６では、ＣＰＵ６０は、変数Fcminの値が変数Fminの値よりも小さいか否かをチェックする。そして、変数Fcminの値が変数Fminの値よりも小さい場合には、ＣＰＵ６０は、Ｓ２０７において変数Fcminの値を変数Fminに上書きすることによってこの変数Fminを更新した後に、処理をＳ２０８に進める（最小フィレ特定手段に相当）。これに対して、変数Fcminの値が変数Fminの値以上である場合には、ＣＰＵ６０は、処理をそのままＳ２０８に進める。
【００５５】
Ｓ２０８では、ＣＰＵ６０は、変数Ｒの値が９０以上であるか否かをチェックする。そして、変数Ｒの値が９０未満である場合には、ＣＰＵ６０は、Ｓ２０９において、変数Ｒの値をａだけ加算する。この値ａは、作業メモリ領域６２ｂ内における不良要因の画像の回転ステップを示す。具体的には、この値ａは、“１（度）”である。
【００５６】
次のＳ２１０では、ＣＰＵ６０は、作業メモリ領域６２ｂ内における不良要因の画像を、初期状態からの回転角がＲ度となるように一定方向に回転させる（画像データ回転手段に相当）。その後、ＣＰＵ６０は、処理をＳ２０３に戻し、回転後における不良要因の各フィレを測定する。
【００５７】
以上説明したＳ２０３乃至Ｓ２１０のループ処理を繰り返した結果、変数Ｒの値が９０以上となったとＳ２０８にて判定した場合，即ち、作業メモリ領域６２ｂ内における不良要因の画像の初期状態からの回転角度が９０度となった時には、ＣＰＵ６０は、この最大フィレ及び最小フィレの算出サブルーチンを終了して、処理を図１０の不良要因認識ルーチンに戻す。この時、変数Fmaxには、作業メモリ領域６２ｂ内の不良要因の最大フィレが残され、変数Fminには、最小フィレが残される。
【００５８】
処理が戻された図１０の不良要因認識ルーチンでは、ＣＰＵ６０は、次のＳ１０６において、変数Fmax及びFminに対して下記式（３）を実行し、最大フィレ比を算出する。
【００５９】
最大フィレ比＝Fmin／Fmax×１００                        …（３）
次のＳ１０７では、ＣＰＵ６０は、Ｓ１０６にて算出した最大フィレ比が５０％未満であるか否かをチェックする（比率比較手段に相当）。そして、ＣＰＵ６０は、最大フィレ比が５０％以上である場合には処理をＳ１１０に進め、最大フィレ比が５０％未満である場合には処理をＳ１０８に進める。
【００６０】
Ｓ１０８では、ＣＰＵ６０は、変数Fminの値が１５未満であるか否かをチェックする（最小フィレ比較手段に相当）。そして、ＣＰＵ６０は、変数Fminの値が１５以上である場合には処理をＳ１１０に進め、変数Fminの値が１５未満である場合には処理をＳ１０９に進める。
【００６１】
Ｓ１０９では、ＣＰＵ６０は、作業メモリ領域６２ｂ内の不良要因がキズを示すと認識する（不良要因種別認識手段に相当）。一方、Ｓ１１０では、ＣＰＵ６０は、作業メモリ領域６２ｂ内の不良要因がケバを示すと認識する（不良要因種別認識手段に相当）。何れの場合においても、ＣＰＵ６０は、この不良要因認識ルーチンを終了し、処理を図９のメインルーチンに戻す。
【００６２】
処理が戻された図９のメインルーチンでは、ＣＰＵ６０は、次のＳ００８において、変数ｉが最大値（Ｓ００５にてラベリングされた最大数値）に達しているか否かをチェックする。そして、未だ変数ｉが最大値に達していない場合には、Ｓ００９にて変数ｉをインクリメントした後に、処理をＳ００７に戻し、次の不良要因の種別認識処理を実行する。これに対して、変数ｉが最大値に達している場合には、ＣＰＵ６０は、処理をＳ０１０に進める。
【００６３】
Ｓ０１０では、ＣＰＵ６０は、Ｓ００７にて認識した各種別毎に、画像メモリ領域６２ａ内の画像データ中の全不良要因を分類する。そして、分類された各種別毎に、不良要因の特徴量の統計を行う。例えば、分類された不良要因の面積総和，最大フィレ総和，面積総和に対する最大フィレ総和の比率，等を、算出する。
【００６４】
次のＳ０１１では、ＣＰＵ６０は、Ｓ０１０での統計結果に基づいて良否判定を行う。即ち、Ｓ０１０にて算出された各値が、夫々に対応して予め用意されている判定閾値を超えているか否かのチェックを行う。
【００６５】
次のＳ０１２では、ＣＰＵ６０は、Ｓ０１１での良否判定結果が良品を示すか不良品を示すかをチェックする。そして、良否判定結果が良品を示している場合には、ＣＰＵ６０は、Ｓ０１３において、当該検査対象光学部材１４が良品である旨を外部出力（画像表示，音声出力）する。これに対して、判定結果が不良品を示している場合には、ＣＰＵ６０は、Ｓ０１４において、当該検査対象光学部材１４が不良品である旨を外部出力（画像表示，音声出力）する。以上の後に、ＣＰＵ６０は、この制御処理を終了する。
【００６６】
＜実施形態の作用＞
以上のように構成された本実施形態によると、検査対象光学部材１４を透過して撮像レンズ４に入射するとともに撮像素子５の各画素に入射し得る様な光は、遮光板９によって、予め拡散板２上にて遮られる。従って、撮像素子５による撮像対象領域内において検査対象光学部材１４に不良要因が生じていなければ、撮像素子５によって撮像される画像データ中の各画素の輝度値は、全て黒の値（８ビットグレースケールにおける“０”）となっている。
【００６７】
これに対して、撮像素子５によって撮像され得る範囲において検査対象光学部材１４に不良要因が生じている場合には、遮光板９の側方からこの領域内に入射した光が不良要因によって拡散され、その拡散光の一部が撮像レンズ４に入射する。この結果、遮光板９の暗い陰を背景とした不良要因の明るい像が、撮像素子５の撮像面に形成される。このとき、画像データ中の不良要因の明るい像を撮像して得られた画素の輝度値は、その像の明るさ（及び、像と撮像素子５の画素との重なり具合）に応じた値（８ビットグレースケールにおける“１〜２５５”）となっている。
【００６８】
そして、検査対象光学部材１４が半回転する間に、撮像素子５による撮像が一定周期でなされ、各撮像によって得られたライン状の画像データが画像メモリ領域６２ａに蓄積される（Ｓ００２）。
【００６９】
制御装置６のＣＰＵ６０は、画像メモリ領域６２ａに蓄積された極座標データを直交座標データに変換する（Ｓ００４）。その結果、この直交座標データにおいては、検査対象光学部材１４の不良要因が、相似形状の画像として写り込む。ＣＰＵ６０は、この直交座標データから各不良要因の画像を一つづつ切り出して、夫々、その種別の認識処理を行う。この際、認識処理の第１段階では、ＣＰＵ６０は、従来と同じく、その作業メモリ領域６２ｂに貼り付けた時点における不良要因のｘフィレ及びｙフィレ，並びに、その不良要因の画像データ中での面積に基づいて、その不良要因が点状欠点であるか線状欠点であるかの認識を行う。また、不良要因が線状欠点であると認識された時に実行される認識処理の第２段階では、ＣＰＵ６０は、作業メモリ領域６２ｂ内でその不良要因の画像を１度づつ回転させるとともに、不良要因が１度回転する毎に、その不良要因のｘフィレ及びｙフィレを測定する。そして、不良要因が９０度回転する間に測定されたｘフィレの値及びｙフィレの値のうち、最大のもの（最大フィレ）及び最小のもの（最小フィレ）に基き、最小フィレの最大フィレに対する比（最大フィレ比）が５０％未満であり且つ最小フィレが１５ドット未満である場合のみ、その不良要因がキズであると認識し、それ以外の場合には、その不良要因がケバであると認識する。最小フィレ比が１５ドット以上である場合には、キズとしては太すぎるし、最大フィレ比が５０％以上である場合は、不良要因が曲線状であると考えられるからである。
【００７０】
このように、本実施形態によると、不良要因がキズであるかケバであるかの認識を、合理的な手法によって自動的に行うことができる。
【００７１】
【実施形態２】
本発明の第２の実施形態は、図１０のＳ１０５にて実行される最大フィレ及び最小フィレの算出処理サブルーチンのみ第１実施形態のものと異にし、それ以外の構成を第１実施形態と同じくする。
【００７２】
上述した第１実施形態における図１１の最大フィレ及び最小フィレの算出処理サブルーチンによると、作業メモリ領域６２ｂ内における不良要因の画像の回転処理（Ｓ２０８〜Ｓ２１０）を９０回行わねばならないとともに、変数Fmax及び変数Fminの算出処理（Ｓ２０３〜Ｓ２０７）を９１回行わねばならなかった。本第２実施形態における図１２の最大フィレ及び最小フィレの算出処理サブルーチンは、最大フィレが見つかった角度位置の近傍の角度位置に最小フィレが存するとの前提に立ち、最初に、不良要因の画像を１０度づつ回転させてｘフィレ又はｙフィレの値が最も大きくなった角度位置を特定し、次に、特定された角度位置よりも９度戻った角度位置から不良要因の画像を１度づつ回転させてｘフィレ又はｙフィレの値が最も大きくなった時点で、当該最も大きいｘフィレ又はｙフィレの値を最大フィレとして扱うとともに、それまで測定されていた各フィレの値のうち最も小さいものを最小フィレとして扱う。以下、本第２実施形態において図１０のＳ１０５にて実行される最大フィレ及び最小フィレの算出処理サブルーチンの具体的内容を、図１２に基づいて説明する。
【００７３】
図１２のサブルーチンに入って最初のＳ３０１では、ＣＰＵ６０は、変数Fmaxを初期化して“0”と設定するとともに、変数Fminを初期化して“1000”と設定する。
【００７４】
次のＳ３０２では、ＣＰＵ６０は、回転ステップ角を示す変数STEPを初期化して“10”と設定する。
次のＳ３０３では、ＣＰＵ６０は、作業メモリ領域６２ｂ内における不良要因の画像の初期状態からの回転角度を示す変数KAKUを初期化して、“0”と設定する。
【００７５】
次に、ＣＰＵ６０は、作業メモリ領域６２ｂ内における不良要因の画像を回転させるとともに、各回転位置毎にｘフィレ及びｙフィレを測定して変数Fmax及び変数Fminを更新するためのＳ３０４乃至Ｓ３２２のループ処理を、実行する。このループ処理に入って最初のＳ３０４では、ＣＰＵ６０は、変数Fmaxが最大値を通過したか否かを示すフラグMAXflagを“０”とリセットする。このフラグMAXflagは、変数Fmaxが最大値を通過した時には“０”とリセットされ、変数Fmaxが最大値を通過したとは確定できない時には“１”とセットされる。
【００７６】
次のＳ３０５では、ＣＰＵ６０は、作業メモリ領域６２ｂ内における不良要因の画像を、初期状態からの回転角度がKAKU度となるように回転させる（画像データ回転手段に相当）。
【００７７】
次のＳ３０６では、その時点で作業メモリ領域６２ｂに貼り付けられている不良要因のｘフィレを測定して変数FXに代入するとともに、ｙフィレを測定して変数FYに代入する（フィレ計測手段に相当）。
【００７８】
次のＳ３０７では、ＣＰＵ６０は、変数FXの値が変数Fminの値よりも小さいか否かをチェックする。そして、変数FXの値が変数Fminの値よりも小さい場合には、ＣＰＵ６０は、Ｓ３０８において変数FXの値を変数Fminに上書きすることによってこの変数Fminを更新した後に、処理をＳ３０９に進める（最小フィレ特定手段に相当）。これに対して、変数FXの値が変数Fminの値以上である場合には、ＣＰＵ６０は、処理をそのままＳ３０９に進める。
【００７９】
Ｓ３０９では、ＣＰＵ６０は、変数FYの値が変数Fminの値よりも小さいか否かをチェックする。そして、変数FYの値が変数Fminの値よりも小さい場合には、ＣＰＵ６０は、Ｓ３１０において変数FYの値を変数Fminに上書きすることによってこの変数Fminを更新した後に、処理をＳ３１１に進める（最小フィレ特定手段に相当）。これに対して、変数FYの値が変数Fminの値以上である場合には、ＣＰＵ６０は、処理をそのままＳ３１１に進める。
【００８０】
Ｓ３１１では、ＣＰＵ６０は、変数FXの値が変数Fmaxの値よりも大きいか否かをチェックする。そして、変数FXの値が変数Fmaxの値よりも大きい場合には、ＣＰＵ６０は、Ｓ３１２において変数FXの値を変数Fmaxに上書きすることによってこの変数Fmaxを更新して、Ｓ３１３にてフラグFMAXflagを“１”とリセットした後に、処理をＳ３１４に進める（最大フィレ特定手段に相当）。これに対して、変数FXの値が変数Fmaxの値以下である場合には、ＣＰＵ６０は、処理をそのままＳ３１４に進める。
【００８１】
Ｓ３１４では、ＣＰＵ６０は、変数FYの値が変数Fmaxの値よりも大きいか否かをチェックする。そして、変数FYの値が変数Fmaxの値よりも大きい場合には、ＣＰＵ６０は、Ｓ３１５において変数FYの値を変数Fmaxに上書きすることによってこの変数Fmaxを更新して、Ｓ３１６にてフラグFMAXflagを“１”とリセットした後に、処理をＳ３１７に進める（最大フィレ特定手段に相当）。これに対して、変数FYの値が変数Fmaxの値以下である場合には、ＣＰＵ６０は、処理をそのままＳ３１７に進める。
【００８２】
Ｓ３１７では、ＣＰＵ６０は、フラグFMAXflagが“１”とセットされているか否かをチェックする。そして、フラグFMAXflagが“１”とセットされている場合には、未だ変数Fmaxが最大値に達しているとは確定できないとして、Ｓ３１８にて変数KAKUの値を変数STEPの値分だけ加算した後に、処理をＳ３０４に戻す。これに対して、FMAXflagが“０”とリセットされている場合には、ＣＰＵ６０は、変数Fmaxが最大値に達しているとして、処理をＳ３１９に進める。
【００８３】
Ｓ３１９では、ＣＰＵ６０は、変数KAKUの値を“19”だけ減算する。
次のＳ３２０では、ＣＰＵ６０は、変数STEPが既に“１”と設定されているか否かをチェックする。ここで、このＳ３２０の処理が最初に実行される時には、変数STEPが未だ“10”のままであるので、ＣＰＵ６０は、Ｓ３２１にて変数STEPに“１”を代入し、Ｓ３２２にて変数Fmaxを初期化して“0”と設定するとともに変数Fminを初期化して“1000”と設定した後に、処理をＳ３０４に戻す。一方、処理がＳ３０４に戻された後に再度Ｓ３２０が実行される時には、変数STEPは“１”と設定されているので、ＣＰＵ６０は、この最大フィレ及び最小フィレの算出処理サブルーチンを終了して、処理を図１０の不良要因認識ルーチンに戻す。
【００８４】
本第２実施形態のその他の構成は、上述した第１実施形態のものと同じである故に、その説明を省略する。
＜実施形態の作用＞
本第２実施形態による作用を、図１３及び図１４に基づいて説明する。いま、図１３の０°に示す状態で、不良要因の画像が作業メモリ領域６２ｂに貼り付けられたとする。すると、ＣＰＵ６０は、この不良要因の画像を１０°づつ回転させて、変数Fmaxを次々に更新し、同時に、変数Fminも更新する。このようにして、変数Fmaxが更新されている間は、フラグFMAXflagが“１”とセットされ続けるので（Ｓ３１３，Ｓ３１６）、不良要因の画像は１０°づつ回転され続ける（図１３参照）。
【００８５】
このように不良要因の画像が回転され続けると、不良要因の初期状態からの回転角度が７０°になった時点で、変数Fminの更新が停止し、フラグFMAXflagが“０”とリセットされたままとなる。その結果、その直前の回転角度である６０°の前後，即ち、５０°より大きく７０°よりも小さい回転角度の範囲に最大フィレが存在していることがわかる。
【００８６】
そこで、ＣＰＵ６０は、不良要因の画像の初期状態からの回転角度を５１°に戻した後に（Ｓ３１９）、この不良要因の画像を１°づつ回転させて、再度、変数Fmaxを次々に更新し、同時に、変数Fminも更新する。このようにして、変数Fmaxが更新されている間は、フラグFMAXflagが“１”とセットされ続けるので（Ｓ３１３，Ｓ３１６）、不良要因の画像は１°づつ回転され続ける（図１４参照）。
【００８７】
このように不良要因の画像が回転され続けると、不良要因の初期状態からの回転角が６１°になった時点で、変数Fminの更新が停止し、フラグFMAXflagが“０”とリセットされたままとなる。その結果、その直前の回転角度位置である６０°に最大フィレが存在していることがわかる。
【００８８】
そこで、ＣＰＵ６０は、その時点で不良要因の画像の回転処理及び変数FMAX及び変数Fminの算出処理を中断し、その時点での変数Fmaxの値を最大フィレとして扱うとともにその時点での変数Fminの値を最小フィレとして扱う。
【００８９】
このように、本第２実施形態によれば、最大フィレを探し出すまでに必要な不良要因の画像の回転処理（Ｓ３０５）の回数は最大２９回で済むとともに、変数Fmax及び変数Fminの算出処理（Ｓ３０６〜Ｓ３１６）の回数は最大３０回で済む。しかも、一旦変数Fmaxの最大値が見つけ出されると、同方向における回転は中断されるので、実際には、不良要因の画像の回転処理，変数Fmax及び変数Fminの算出処理，共に、その回数は更に少なくて済む。例えば、図１３及び図１４の例では、不良要因の画像の回転処理回数は１８回であり、変数Fmax及び変数Fminの算出処理の回数は１９回である。
【００９０】
本第２実施形態におけるその他の作用は、第１実施形態のものと全く同じであるので、その説明を省略する。
【００９１】
【実施形態３】
本発明の第３の実施形態は、図１０のＳ１０５にて実行される最大フィレ及び最小フィレの算出処理サブルーチンのみ第１実施形態のものと異にし、それ以外の構成を第１実施形態と同じくする。即ち、上述した第１実施形態における図１１の最大フィレ及び最小フィレの算出処理サブルーチンでは、作業メモリ領域６２ｂ内における不良要因の画像を回転させる毎にｘフィレ及びｙフィレを測定することによって最大フィレ及び最小フィレを探し出していたが、本第３実施形態では、不良要因の画像の慣性主軸ベクトルを求め、この慣性主軸ベクトルが直交座標系におけるｘ軸と平行な０°方向，又はｙ軸と平行な９０°方向を向くように当該不良要因の画像を一回だけ回転させ、回転後に測定されたｘフィレ及びｙフィレのうち大きい方を最大フィレとして扱うとともに、他方を最小フィレとして扱う。以下、本第３実施形態において図１０のＳ１０５にて実行される最大フィレ及び最小フィレの算出処理サブルーチンの具体的内容を、図１５に基づいて説明する。
【００９２】
図１５のサブルーチンに入って最初のＳ４０１では、ＣＰＵ６０は、作業メモリ領域６２ｂ内における不良要因の画像の慣性主軸ベクトルの方向θを、下記式（４）に基づいて算出する（慣性主軸ベクトル測定手段に相当）。
【００９３】
θ＝（tan-1 （２・Ｍ11／（Ｍ02−Ｍ20）））／２          …（４）
ここで、モーメントＭpq（Ｍ(p,q)）を求める式は、
【００９４】
【数１】
0003831498.tif 000002
【００９５】
である。但し、式（５）において、ｆijは、図形内で１をとり、図形外で０をとる２値画像である。
次のＳ４０２では、ＣＰＵ６０は、慣性主軸ベクトルを０°方向に向かせるための不良要因の画像の回転角Ｒを求める。
【００９６】
次のＳ４０３では、ＣＰＵ６０は、不良要因の画像を、Ｓ４０２にて求めた回転角Ｒ度だけ回転させる（画像データ回転手段に相当）。
次のＳ４０４では、ＣＰＵ６０は、その時点で作業メモリ領域６２ｂに貼り付けられている不良要因のｘフィレを測定して変数Fcmaxに代入するとともに、ｙフィレを測定して変数Fcminに代入する（フィレ計測手段に相当）。
【００９７】
次のＳ４０５では、ＣＰＵ６０は、変数Fcmaxの値を変数Fmaxに代入する（最大フィレ特定手段に相当）。
次のＳ４０６では、ＣＰＵ６０は、変数Fcminの値を変数Fminに代入する（最小フィレ特定手段に相当）。
【００９８】
以上の後に、ＣＰＵ６０は、この最大フィレ及び最小フィレの算出処理サブルーチンを終了して、処理を図１０の不良要因認識ルーチンに戻す。
本第３実施形態のその他の構成は、上述した第１実施形態のものと同じである故に、その説明を省略する。
＜実施形態の作用＞
本第３実施形態によると、作業メモリ領域６２ｂ内での不良要因の画像の回転処理（Ｓ４０３）の回数は１回で済むとともに、変数Fmax及び変数Fminの算出処理（Ｓ４０４〜Ｓ４０６）の回数も１回で済む。
【００９９】
本第３実施形態におけるその他の作用は、第１実施形態のものと全く同じであるので、その説明を省略する。
【０１００】
【実施形態４】
本発明の第４の実施形態は、図１０のＳ１０５にて実行される最大フィレ及び最小フィレの算出処理サブルーチンのみ第１実施形態のものと異にし、それ以外の構成を第１実施形態と同じくする。即ち、本第４実施形態では、不良要因の画像の慣性主軸を求め、この慣性主軸ベクトルの方向とこれに直交する方向に夫々不良要因の画像の投影を行う。そして、慣性主軸ベクトルに直交する方向に投影された映像の幅を最大フィレとして扱うとともに、慣性主軸ベクトルの方向に投影された映像の幅を最小フィレとして扱う。以下、本第４実施形態において図１０のＳ１０５にて実行される最大フィレ及び最小フィレの算出処理サブルーチンの具体的内容を、図１６に基づいて説明する。
【０１０１】
図１６のサブルーチンに入って最初のＳ５０１では、ＣＰＵ６０は、作業メモリ領域６２ｂ内における不良要因の画像の慣性主軸ベクトルの方向θを、上記式（４）に基づいて算出する（慣性主軸ベクトル測定手段に相当）。
【０１０２】
次のＳ５０２では、ＣＰＵ６０は、不良要因の画像を慣性主軸ベクトルの方向に投影する。
次のＳ５０３では、ＣＰＵ６０は、Ｓ５０２での投影処理によって投影された像の幅を求める（フィレ計測手段に相当）。
【０１０３】
次のＳ５０４では、ＣＰＵ６０は、Ｓ５０３にて求められた像の幅を変数Fminに代入する（最小フィレ特定手段に相当）。
次のＳ５０５では、ＣＰＵ６０は、不良要因の画像を慣性主軸ベクトルに直交する軸上に投影する。
【０１０４】
次のＳ５０６では、ＣＰＵ６０は、Ｓ５０５での投影処理によって投影された像の幅を求める（フィレ計測手段に相当）。
次のＳ５０７では、ＣＰＵ６０は、Ｓ５０６にて求められた像の幅を変数Fmaxに代入する（最大フィレ特定手段に相当）。
【０１０５】
以上の後に、ＣＰＵ６０は、この最大フィレ及び最小フィレの算出処理サブルーチンを終了して、処理を図１０の不良要因認識ルーチンに戻す。
本第４実施形態のその他の構成は、上述した第１実施形態のものと同じである故に、その説明を省略する。
【０１０６】
＜実施形態の作用＞
本第４実施形態によると、作業メモリ領域６２ｂ内での不良要因の画像の回転処理は不要であるとともに、変数Fmax及び変数Fminの算出処理（Ｓ５０１〜Ｓ５０７）の回数も１回で済む。
【０１０７】
本第４実施形態におけるその他の作用は、第１実施形態のものと全く同じであるので、その説明を省略する。
【０１０８】
【発明の効果】
以上のように構成された本発明の光学部材検査装置，画像処理装置，及び、画像処理プログラムを格納したコンピュータ可読媒体によれば、検査対象光学部材中に検出された線状の不良要因がキズであるかケバであるかを、自動的に且つ合理的に判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の第１の実施の形態による光学部材検査装置の概略構成を示す側面断面図
【図２】  図１の検査対象光学部材等を撮像装置の位置から見た平面図
【図３】  図１の制御装置の内部回路構成を示すブロック図
【図４】  検査対象光学部材に不良要因がない場合における光の進行状態を示す図
【図５】  検査対象光学部材に不良要因がある場合における光の進行状態を示す図
【図６】  不良要因の画像とｘフィレ及びｙフィレとの関係の説明図
【図７】  不良要因が点状欠点であるか線状欠点であるかの認識に用いられる閾値関数を示すグラフ
【図８】  線状の不良要因がキズであるかケバであるかの閾値を示すグラフ
【図９】  図３のＣＰＵにて実行される制御処理を示すフローチャート
【図１０】  図９のＳ００７にて実行される不良要因認識処理サブルーチンを示すフローチャート
【図１１】  図１０のＳ１０５にて実行される最大フィレ及び最小フィレの算出処理サブルーチンを示すフローチャート
【図１２】  本発明の第２実施形態において図１０のＳ１０５にて実行される最大フィレ及び最小フィレの算出処理サブルーチンを示すフローチャート
【図１３】  本発明の第２実施形態による作用の説明図
【図１４】  本発明の第２実施形態による作用の説明図
【図１５】  本発明の第３実施形態において図１０のＳ１０５にて実行される最大フィレ及び最小フィレの算出処理サブルーチンを示すフローチャート
【図１６】  本発明の第４実施形態において図１０のＳ１０５にて実行される最大フィレ及び最小フィレの算出処理サブルーチンを示すフローチャート
【符号の説明】
３    撮像装置
６    制御装置
８    駆動モータ
１４    検査対象光学部材
６０    ＣＰＵ
６２    ホストメモリ
６２ａ  画像メモリ領域
６２ｂ  作業メモリ領域
６２ｃ  画像処理プログラム格納領域
【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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【図１６】
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