"シート状成形体の欠陥を検出する欠陥検査装置であって、シート状成形体を所定の搬送方向に連続して搬送する搬送手段と、前記搬送手段で搬送されるシート状成形体の2次元画像を複数回撮像して複数の2次元画像データを生成する撮像手段と、前記搬送手段で搬送されるシート状成形体の表面に、明部と暗部とが交互に繰返される明暗パターンが投影されるように、シート状成形体を照明する照明手段であって、シート状成形体の前記搬送方向に直交する幅方向の全体において、前記2次元画像内に、前記明暗パターンの明部の周縁が1箇所以上存在するように、シート状成形体を照明する照明手段と、前記撮像手段で生成された2次元画像データに基づいて欠陥を検出する欠陥検出手段と、を含み、前記照明手段と前記撮像手段とは、前記明暗パターンにおける明部と暗部とが繰返される間隔が、シート状成形体の表面における前記撮像手段による撮像領域の前記搬送方向の視野幅以下となるように設けられることを特徴とする欠陥検査装置。前記照明手段は、前記明暗パターンの前記搬送方向における領域幅が、下記式Iで表される、シート状成形体の搬送に伴う前記撮像領域の位置変動範囲幅Cmmと、前記視野幅Wmmとの和であるCW以上となるように、シート状成形体を照明することを特徴とする請求項1に記載の欠陥検査装置。位置変動範囲幅C=D×tan2θ...I[式中、Dは、照明手段から撮像領域までの距離mmを示し、θは、明暗パターンにおける明部および暗部の延在方向と、搬送方向とに平行な仮想平面に対する、撮像領域の傾斜角度°を示す。]シート状成形体の欠陥を検出する欠陥検査方法であって、シート状成形体を、搬送手段により所定の搬送方向に連続して搬送する搬送工程と、前記搬送工程で搬送されるシート状成形体の2次元画像を、撮像手段により複数回撮像して複数の2次元画像データを生成する撮像工程と、前記搬送工程で搬送されるシート状成形体の表面に、明部と暗部とが交互に繰返される明暗パターンが投影されるように、照明手段によりシート状成形体を照明する照明工程であって、シート状成形体の前記搬送方向に直交する幅方向の全体において、前記2次元画像内に、前記明暗パターンの明部の周縁が1箇所以上存在するように、シート状成形体を照明する照明工程と、前記撮像工程で生成された2次元画像データに基づいて、欠陥検出手段により欠陥を検出する欠陥検出工程と、を含むことを特徴とする欠陥検査方法。しかしながら、特許文献1,2に開示される欠陥検査装置では、シート状成形体、カメラおよび線状光源の相対位置のずれに対するロバスト性が考慮されていない。すなわち、特許文献1,2に開示される欠陥検査装置では、シート状成形体が搬送されるときの振動などによって発生する、シート状成形体、カメラおよび線状光源の相対位置の変動が考慮されていないので、高精度に欠陥を検出することができず、欠陥検出能力に改善の余地がある。したがって本発明の目的は、高精度にシート状成形体の欠陥を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である。本発明は、シート状成形体の欠陥を検出する欠陥検査装置であって、シート状成形体を所定の搬送方向に連続して搬送する搬送手段と、前記搬送手段で搬送されるシート状成形体の2次元画像を複数回撮像して複数の2次元画像データを生成する撮像手段と、前記搬送手段で搬送されるシート状成形体の表面に、明部と暗部とが交互に繰返される明暗パターンが投影されるように、シート状成形体を照明する照明手段であって、シート状成形体の前記搬送方向に直交する幅方向の全体において、前記2次元画像内に、前記明暗パターンの明部の周縁が1箇所以上存在するように、シート状成形体を照明する照明手段と、前記撮像手段で生成された2次元画像データに基づいて欠陥を検出する欠陥検出手段と、を含み、前記照明手段と前記撮像手段とは、前記明暗パターンにおける明部と暗部とが繰返される間隔が、シート状成形体の表面における前記撮像手段による撮像領域の前記搬送方向の視野幅以下となるように設けられることを特徴とする欠陥検査装置である。また本発明の欠陥検査装置において、前記照明手段は、前記明暗パターンの前記搬送方向における領域幅が、下記式Iで表される、シート状成形体の搬送に伴う前記撮像領域の位置変動範囲幅Cmmと、前記視野幅Wmmとの和であるCW以上となるように、シート状成形体を照明することを特徴とする。位置変動範囲幅C=D×tan2θ...I[式中、Dは、照明手段から撮像領域までの距離mmを示し、θは、明暗パターンにおける明部および暗部の延在方向と、搬送方向とに平行な仮想平面に対する、撮像領域の傾斜角度°を示す。]また本発明は、シート状成形体の欠陥を検出する欠陥検査方法であって、シート状成形体を、搬送手段により所定の搬送方向に連続して搬送する搬送工程と、前記搬送工程で搬送されるシート状成形体の2次元画像を、撮像手段により複数回撮像して複数の2次元画像データを生成する撮像工程と、前記搬送工程で搬送されるシート状成形体の表面に、明部と暗部とが交互に繰返される明暗パターンが投影されるように、照明手段によりシート状成形体を照明する照明工程であって、シート状成形体の前記搬送方向に直交する幅方向の全体において、前記2次元画像内に、前記明暗パターンの明部の周縁が1箇所以上存在するように、シート状成形体を照明する照明工程と、前記撮像工程で生成された2次元画像データに基づいて、欠陥検出手段により欠陥を検出する欠陥検出工程と、を含むことを特徴とする欠陥検査方法である。本発明によれば、欠陥検査装置は、シート状成形体を所定の搬送方向に連続して搬送する搬送手段と、シート状成形体を照明する照明手段と、撮像手段と、欠陥検出手段とを含む。照明手段は、搬送手段で搬送されるシート状成形体の表面に、明部と暗部とが交互に繰返される明暗パターンが投影されるように、シート状成形体を照明する。撮像手段は、照明手段で照明されたシート状成形体の2次元画像を複数回撮像して複数の2次元画像データを生成する。このとき、照明手段は、シート状成形体の搬送方向に直交する幅方向の全体において、2次元画像内に、明暗パターンの明部の周縁が1箇所以上存在するように、シート状成形体を照明する。欠陥検出手段は、撮像手段で生成された2次元画像データに基づいて欠陥を検出する。そして、照明手段と撮像手段とは、前記明暗パターンにおける明部と暗部とが繰返される間隔が、シート状成形体の表面における撮像手段による撮像領域の搬送方向の視野幅以下となるように設けられる。照明手段が、シート状成形体の表面に明暗パターンが投影されるように、シート状成形体を照明するので、シート状成形体が搬送されるときの振動などによって、シート状成形体、撮像手段および照明手段の相対位置が変動し、シート状成形体の表面に対する撮像手段による撮像領域視野の位置が変化した場合であっても、該撮像領域内に明暗パターンのいずれかの明部の周縁が位置するようになる。したがって、シート状成形体が搬送されるときの振動などによって撮像手段による撮像領域の位置が変化した場合であっても、撮像手段の視野を広げることなく、すなわち、撮像手段による撮像時間が長くなって検査速度が低下するのを抑制した上で、撮像手段が生成した2次元画像データにおける、撮像領域内の明部の周縁に対応した画像データに基づいて、欠陥検出手段により欠陥を検出することができるので、高精度にシート状成形体の欠陥を検出することができる。また本発明によれば、照明手段は、明暗パターンの搬送方向における領域幅が、上記式Iで表される、シート状成形体の搬送に伴う撮像領域の位置変動範囲幅Cmmと、視野幅Wmmとの和であるCW以上となるように、シート状成形体を照明する。これによって、シート状成形体が搬送されるときの振動などによって撮像手段による撮像領域の位置が変化した場合であっても、該撮像領域内に明暗パターンのいずれかの明部の周縁が位置するため、撮像手段が生成した2次元画像データにおける、撮像領域内の明部の周縁に対応した画像データに基づいて、より確実に、欠陥検出手段により欠陥を検出することができるので、高精度にシート状成形体の欠陥を検出することができる。また本発明によれば、欠陥検査方法は、搬送手段によりシート状成形体を所定の搬送方向に連続して搬送する搬送工程と、照明手段によりシート状成形体を照明する照明工程と、撮像工程と、欠陥検出工程とを含む。照明工程では、搬送工程で搬送されるシート状成形体の表面に、明部と暗部とが交互に繰返される明暗パターンが投影されるように、照明手段によりシート状成形体を照明する。撮像工程では、照明工程で照明されたシート状成形体の2次元画像を、撮像手段により複数回撮像して複数の2次元画像データを生成する。ここで、照明工程では、シート状成形体の搬送方向に直交する幅方向の全体において、2次元画像内に、明暗パターンの明部の周縁が1箇所以上存在するように、シート状成形体を照明する。そして、欠陥検出工程では、撮像工程で生成された2次元画像データに基づいて、欠陥検出手段により欠陥を検出する。照明工程において、シート状成形体の表面に明暗パターンが投影されるように、照明手段によりシート状成形体を照明するので、シート状成形体が搬送されるときの振動などによって、シート状成形体、撮像手段および照明手段の相対位置が変動し、シート状成形体の表面に対する撮像手段による撮像領域視野の位置が変化した場合であっても、該撮像領域内に明暗パターンのいずれかの明部の周縁が位置するようになる。したがって、シート状成形体が搬送されるときの振動などによって撮像手段による撮像領域の位置が変化した場合であっても、撮像手段の視野を広げることなく、すなわち、撮像手段による撮像時間が長くなって検査速度が低下するのを抑制した上で、撮像手段が生成した2次元画像データにおける、撮像領域内の明部に対応した画像データに基づいて、欠陥検出手段により欠陥を検出することができるので、高精度にシート状成形体の欠陥を検出することができる。以下、本発明の具体的な実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。本発明の実施形態に係る欠陥検査装置は、シート状成形体の欠陥箇所を検出するものである。本実施形態の欠陥検査装置は、光透過性のシート状成形体以下、成形シートという、特に、熱可塑性樹脂などの樹脂からなる成形シートの検査に適している。樹脂からなる成形シートとしては、たとえば、押出機から押し出された熱可塑性樹脂をロールの隙間に通して表面に平滑さや光沢を付与する処理が施され、引取ロールにより搬送ロール上を冷却されながら引き取ることにより成形されたものが挙げられる。本実施形態に適用可能な熱可塑性樹脂は、たとえば、メタクリル樹脂、メタクリル酸メチル-スチレン共重合体、ポリエチレン、ポリプロピレンなどのポリオレフィン、ポリカーボネート、ポリ塩化ビニル、ポリスチレン、ポリビニルアルコール、トリアセチルセルロール樹脂などである。成形シートは、これら熱可塑性樹脂のうちの1つのみからなっていてもよく、これら熱可塑性樹脂の複数種類を積層したもの積層シートであってもよい。また、本実施形態の欠陥検査装置は、偏光フィルムや位相差フィルムなどの光学フィルム、特にウェブ状に巻いて保管および輸送される長尺の光学フィルムの検査に適している。また、成形シートは、どのような厚みを持つものであってもよく、一般にフィルムと呼ばれるような比較的薄い厚みを持つものであっても、一般に板と呼ばれるような比較的厚い厚みを持つものであってもよい。成形シートの欠陥の例としては、成形時に生じる気泡、フィッシュアイ、異物、タイヤ跡、打痕、傷などの点状の欠陥点欠陥、折り目あとなどにより生じるいわゆるクニック、厚さの違いにより生じるいわゆる原反スジなどの線状の欠陥線欠陥が挙げられる。第1実施形態図1は、本発明の第1実施形態に係る欠陥検査装置100の構成を示す図である。図2は、欠陥検査装置100の構成を示すブロック図である。本発明の欠陥検査方法は、欠陥検査装置100により実行される。欠陥検査装置100は、搬送手段である搬送装置1により成形シート7を所定の搬送方向Aに移送し、この移送過程で、照明手段である照明装置2により照明された成形シート7の表面シート面を、撮像手段である複数の撮像部3により撮像し、撮像して得た2次元画像データに基づいて、欠陥検出手段としての機能を有する解析装置4により欠陥検査を行うものである。欠陥検査装置100は、搬送装置1と、照明装置2と、撮像部3と、解析装置4と、マーキング装置5と、情報処理装置6とを備える。搬送装置1は、一定幅で長手方向に連続する成形シート7を所定の搬送方向Aに搬送する。搬送装置1は、たとえば、成形シート7を搬送方向Aに搬送する送出ローラと、受取ローラとを備え、ロータリーエンコーダなどにより搬送距離を計測する。本実施形態では、搬送装置1が成形シート7を搬送方向Aに搬送する搬送速度は、2~30m/分程度に設定される。照明装置2は、搬送方向Aに直交する成形シート7の幅方向Bを線状に照明し、撮像部3で撮像される画像に線状の反射像が映るように配置されている。具体的には、照明装置2は、成形シート7の上方において、成形シート7の表面を臨んで配置され、搬送方向A上流側から下流側に向かうにつれて、成形シート7の表面に近接するように傾斜して設けられる。照明装置2は、成形シート7の表面における照明領域、すなわち、撮像部3が撮像する撮像領域31までの距離が、たとえば200mmとなるように配置されている。照明装置2は、光を出射する光源部21と、光源部21と成形シート7との間に配置されるスリット部材22とを含む。光源部21は、搬送方向Aに対して非平行に延びる線状光源からなる。このような線状光源としては、メタルハライドランプ、ハロゲン伝送ライト、蛍光灯など、成形シート7の組成および性質に影響を与えない光を発光するものであれば、特に限定されない。また、光源部21の延在方向は、搬送方向Aに対して非平行であればよいけれども、搬送方向Aに対する傾斜角度が下記式Aで表される角度~90°以内であることがより好ましい。本実施形態では、光源部21は、搬送方向Aに対する延在方向の傾斜角度が90°となる線状光源、すなわち、搬送方向Aに直交する方向Bに延びる線状光源からなる。搬送方向Aに対する傾斜角度φ=π/2-tan-1H/W...A[式中、Hは、撮像領域の搬送方向Aの長さmmを示し、Wは、該撮像領域の搬送方向Aに直交する幅方向の長さmmを示す。]スリット部材22は、樹脂からなる透光性を有する板状の基材221に、遮光性を有し、搬送方向Aに直交する方向Bに延びる帯状の遮光領域部222が、搬送方向Aに所定の間隔をあけて形成された部材である。このスリット部材22は、遮光領域部222以外の部分であり、光源部21から出射される光を透光し、搬送方向Aに直交する方向Bに延びる帯状の透光部分と、遮光領域部222が形成される遮光部分とが、搬送方向Aに交互に設けられる。そして、スリット部材22において、前記透光部分と前記遮光部分とは、搬送方向Aに対応する幅寸法が同一であることが望ましい。このように構成される照明装置2は、搬送装置1により搬送される成形シート7のシート面に、搬送方向Aに直交する方向Bに延びる明部と暗部とが交互に繰返される明暗パターンが投影されるように、成形シート7を照明する。さらに、照明装置2は、成形シート7の搬送方向Aに直交する幅方向Bの全体において、後述の撮像部3により撮像される2次元画像内に、明暗パターンの明部の周縁明部と暗部との境界線が1箇所以上存在するように、成形シート7を照明する。また、照明装置2のスリット部材22において、透光部分および遮光部分の搬送方向Aの幅寸法、すなわち、透光部分と遮光部分との搬送方向Aに対応する間隔は、成形シート7に投影される前記明暗パターンにおける明部と暗部とが繰返される間隔が、撮像部3の搬送方向Aの視野幅撮像領域31の搬送方向Aの幅W以下となるように、設定される。本実施形態では、撮像領域31の搬送方向Aの幅Wは、5~50mm程度に設定される。なお、本実施形態では、照明装置2は、成形シート7のシート面に明暗パターンが投影されるように、成形シート7を照明することができればよく、スリット部材22を必ずしも備える必要はない。この場合には、搬送方向Aに直交する方向Bに延びる線状光源からなる複数の光源部21を、搬送方向Aに所定の間隔をあけて配置するようにすればよい。また、照明装置2は、成形シート7を挟んで撮像部3の対向位置に設置し、撮像部3で撮像される画像に透過像が映るようにしてもよい。欠陥検査装置100は、複数の撮像部3を有し、各撮像部3は、搬送方向Aに直交する方向Bに等間隔に配列される。撮像部3は、成形シート7の照明装置2による反射像または透過像以下、照明像というを含む2次元画像を複数回撮像して、複数の2次元画像データを生成する。撮像部3は、2次元画像を撮像するCCDChargeCoupledDeviceまたはCMOSComplementaryMetalOxideSemiconductorのエリアセンサからなり、図1に示すように、成形シート7の搬送方向Aに直交する幅方向Bの全領域を撮像するように配置されている。このように、成形シート7の幅方向Bの全領域を撮像し、搬送方向Aに連続する成形シート7を搬送することにより、効率的に成形シート7の全領域の欠陥を検査することができる。撮像部3が撮像した2次元画像の搬送方向Aの長さは、撮像部3が2次元画像を取り込んでから次の2次元画像を取り込むまでの区間に成形シート7が搬送される搬送距離の少なくとも2倍以上であることが好ましい。すなわち、成形シート7の同一領域を2回以上撮像することが好ましい。このように、2次元画像の搬送方向Aの長さを、画像取込区間における搬送距離よりも大きくし、成形シート7の同一部分の撮像数を増加させることにより、高精度に欠陥を検査することができる。図3は、照明装置2と撮像部3との位置関係を説明するための図である。欠陥検査装置100では、図3に示すように、搬送装置1により成形シート7が搬送されるときの振動などによって、成形シート7、撮像部3および照明装置2の相対位置が変動し、成形シート7の表面における撮像部3による撮像領域31の位置が変化する場合がある。本実施形態では、照明装置2が、成形シート7の表面に明暗パターンが投影されるように、成形シート7を照明するので、成形シート7が搬送されるときの振動などによって、成形シート7、撮像部3および照明装置2の相対位置が変動し、成形シート7の表面における撮像領域31の位置が変化した場合であっても、該撮像領域31内に明暗パターンのいずれかの明部の周縁が位置するようになる。また、成形シート7の搬送による振動量は、成形シート7の剛性、搬送時の引張力などに基づいて算出、または実測することができる。成形シート7の搬送による振動量は、図3に示すように、搬送方向Aと明暗パターンにおける明部および暗部の延在方向B撮像部3の配列方向とに平行な仮想平面に対する、成形シート7の表面における撮像領域31の傾斜角度θで表される。傾斜角度θが大きいほど、成形シート7の搬送による振動量が大きい。この成形シート7の搬送による振動量傾斜角度θと、成形シート7の表面における撮像領域31の、成形シート7の搬送に伴う位置変動範囲幅とは、下記式1の関係がある。傾斜角度θ=tan-1C/D/2...1[式中、Cは撮像領域31の位置変動範囲幅mmを示し、Dは照明装置2から撮像領域31までの距離mmを示す。]上記式1より、撮像領域31の位置変動範囲幅Cmmは、下記式Iとして算出することができる。位置変動範囲幅C=D×tan2θ...Iたとえば、照明装置2から撮像領域31までの距離Dが200mm、成形シート7の振動量に相当する傾斜角度θが1.4度の場合、式Iより、撮像領域31の位置変動範囲幅Cは9.8mmと算出することができる。このようにして算出した撮像領域31の位置変動範囲幅に基づいて、照明装置2におけるスリット部材22の透光部分または遮光部分の数遮光領域部222の数、および、透光部分と遮光部分との搬送方向Aに対応する間隔遮光領域部222の搬送方向Aの長さを設定することによって、撮像領域31内に明暗パターンのいずれかの明部の周縁が位置するようにすることができる。図4は、撮像部3の視野幅と撮像領域31の変動範囲幅との関係を説明するための図である。本実施形態の欠陥検査装置100において、照明装置2は、成形シート7の表面に投影される明暗パターンの搬送方向Aにおける領域幅が、上記式Iで表される、成形シート7の搬送に伴う撮像領域31の位置変動範囲幅Cmmと、視野幅Wmmとの和であるCW以上となるように、成形シート7を照明する。すなわち、明暗パターンの搬送方向Aにおける領域幅に対応する、照明装置2のスリット部材22における搬送方向Aの長さが、の位置変動範囲幅Cmmと、視野幅Wmmとの和であるCW以上となるように設定されている。これによって、撮像領域31内に明暗パターンのいずれかの明部の周縁が位置するようにすることができる。したがって、欠陥検査装置100は、成形シート7が搬送されるときの振動などによって撮像領域31の位置が変化した場合であっても、撮像部3が生成した2次元画像データにおける、撮像領域31内の明部に対応した画像データに基づいて、より確実に、後述の解析装置4により欠陥を検出することができるので、高精度に成形シート7の欠陥を検出することができる。図5は、3つの遮光領域部222を有するスリット部材22が備えられた照明装置2により成形シート7が照明された場合において、撮像部3により撮像された2次元画像91を示す図である。図5a、図5bおよび図5cは、それぞれ撮像のタイミングが異なる。図5に示す例では、撮像部3の搬送方向Aの視野幅が8mm、照明装置2から撮像領域31までの距離が300mm、成形シート7の振動量に相当する最大傾斜角度θが0.5度である。この場合、撮像領域31の位置変動範囲幅は、式Iより5mmと算出される。このようにして算出された撮像領域31の位置変動範囲幅に対し、搬送方向Aの長さが3mmの、3つの遮光領域部222を有するスリット部材22が備えられた照明装置2により成形シート7を照明することによって、図5a~cのいずれにおいても撮像領域31内に明暗パターンのいずれかの明部の周縁が位置するようにすることができ、撮像部3により撮像された2次元画像91にも、明部の周縁に対応する画像が含まれている。図6は、1つの遮光領域部222を有するスリット部材22が備えられた照明装置2により成形シート7が照明された場合において、撮像部3により撮像された2次元画像92を示す図である。図6a、図6bおよび図6cは、それぞれ撮像のタイミングが異なる。図6に示す例では、撮像部3の搬送方向Aの視野幅が8mm、照明装置2から撮像領域31までの距離が300mm、成形シート7の振動量に相当する最大傾斜角度θが0.5度である。この場合、撮像領域31の位置変動範囲幅は、式Iより5mmと算出される。このようにして算出された撮像領域31の位置変動範囲幅に対し、搬送方向Aの長さが5mmの、1つの遮光領域部222を有するスリット部材22が備えられた照明装置2により成形シート7を照明した場合、成形シート7の傾斜角が0.5度より小さい図6aおよびbでは撮像領域31内に明暗パターンのいずれかの明部の周縁に対応する画像が含まれているが、傾斜角が0.5度以上の図6cでは明部の周縁に対応する画像が含まれていない。図2に戻って、本実施形態の欠陥検査装置100は、解析装置4と、マーキング装置5と、情報処理装置6とをさらに備える。解析装置4は、撮像部3により生成された2次元画像データに基づいて欠陥を検出するとともに、検出した欠陥の2次元画像上の位置情報を、成形シート7上の位置情報に変換する。解析装置4は、撮像部3により生成された2次元画像データが入力される画像入力部41と、画像入力部41に入力された2次元画像データに基づいて欠陥を検出し、成形シート7の欠陥位置を解析する画像解析部42と、画像解析部42から出力される欠陥位置データに基づいて欠陥マップを作成するとともに、各構成部を統括的に制御するコントロールCPU43と、作成された欠陥マップを表示する表示部44とを備えている。画像入力部41を介して入力された各撮像部3の2次元画像データは、撮像部3のそれぞれに対応した画像解析部42に入力される。各画像解析部42は、2次元画像データから欠陥を検出するとともに、2次元画像の画素座標と、画像撮像間隔に成形シート7が搬送される距離とに基づいて、2次元画像上の座標位置を成形シート7上の座標位置に変換して欠陥位置情報を生成し、この欠陥位置情報をコントロールCPU43に出力する。コントロールCPU43は、欠陥位置情報に基づいて成形シート7の全領域に対応する画像を合成して欠陥マップを作成する。この欠陥マップは、表示部44に表示される。また、欠陥マップの情報は、マーキング装置5および情報処理装置6に出力される。マーキング装置5は、解析装置4で作成された欠陥マップに基づいて、成形シート7に欠陥位置をマーキングする。このマーキング装置5は、たとえば、成形シート7の搬送方向Aに直交する幅方向Bに沿って設けられたアームと、ペン等を有するマーカヘッドとを有し、マーカヘッドがアーム上をシート幅方向に移動トラバース動作することによって、成形シート7上の任意の位置にマーキングを行うことができる。このマーキングされた欠陥位置の情報は、たとえば、成形シート7を所定サイズの枚葉品に断裁する処理などに、欠陥箇所の目印として利用することができる。情報処理装置6は、たとえば、コンピュータ装置などからなり、解析装置4で作成された欠陥マップを表示および記録する。また、情報処理装置6は、搬送装置1における搬送速度、撮像部3における画像取込タイミングパラメータ、欠陥に関する欠陥検出パラメータなどを設定および制御する。本実施形態の欠陥検査装置100では、照明装置2が、成形シート7の表面に明暗パターンが投影されるように、成形シート7を照明するので、成形シート7が搬送されるときの振動などによって、成形シート7、撮像部3および照明装置2の相対位置が変動し、成形シート7の表面に対する撮像部による撮像領域31の位置が変化した場合であっても、該撮像領域31内に明暗パターンのいずれかの明部の周縁が位置するようになる。したがって、成形シート7が搬送されるときの振動などによって撮像部3による撮像領域31の位置が変化した場合であっても、撮像部3の視野を広げることなく、すなわち、撮像部3による撮像時間が長くなって検査速度が低下するのを抑制した上で、撮像部3が生成した2次元画像データにおける、撮像領域31内の明部に対応した画像データに基づいて、解析装置4により欠陥を検出することができるので、高精度に成形シート7の欠陥を検出することができる。次に、欠陥検査装置100の解析装置4における欠陥検出処理について詳細に説明する。欠陥検出処理は、大きく分けて、閾値決定処理、2値化処理、ラベリング処理、特徴抽出処理および欠陥識別処理の5つの処理に分けられる。閾値決定処理では、たとえば、画像全体の輝度ヒストグラムの相似性に基づく判別分析法や画像全体に占める対象物の面積率に基づくp-タイル法を用いて2値化処理の閾値を決定する。この閾値は、フレーム毎に計算することが好ましい。これにより、照明の照度変化等の外乱に対して頑健性が向上する。なお、室内などの安定環境下では固定の閾値でもよい。2値化処理では、閾値決定処理で決定した閾値に基づいて、2次元画像を2値化画像に変換する。2値化画像は、輝度ヒストグラムを閾値決定処理で決定した閾値で分離することにより得ることができる。ラベリング処理では、2値化画像の黒背景中の白領域をラベリングする。また、2値化画像の白背景中の黒領域をラベリングする。特徴抽出処理では、白領域および/または黒領域の面積、フェレ径などを算出する。また、算出した面積、フェレ径が微小なものはノイズとみなして除外する。欠陥識別処理では、特徴抽出処理にて算出された面積やフェレ径に基づいて、点欠陥、線欠陥などの欠陥を識別する。たとえば、面積が指定値よりも大きい白領域を照明像として除外し、また、面積が指定値よりも大きい黒領域を背景であるとして除外し、残った領域を欠陥領域として識別する。このように、2次元画像を2値化画像に変換することにより、欠陥領域を高精度に検出することができる。次に、欠陥検査装置100の解析装置4における、2次元画像の画素座標を成形シート7上の座標以下、シート座標というに変換する座標変換処理について詳細に説明する。たとえば、シート座標の原点X0,Y0を搬送方向Aの下流側とし、検査フレーム毎のシート座標をXbase,Ybaseとした場合、2次元画像の任意の画素座標xi,yiは、下記式2によりシート座標X,Yに変換される。X=XbaseXoffset_ixi×XresoY=YbaseYoffset_iyi×Yreso...2ここで、Xoffset_i、およびYoffset_iの値は、予め撮像部3毎に機械的に測定されたものである。また、XresoおよびYresoの値は、たとえば、mm/pixelの単位で与えられる解像度である。また、検査フレーム毎のシート座標Xbase,Ybaseは、通常、X0,Ybaseで表すことができるが、成形シート7の蛇行が無視できない場合は、X方向変位をセンサなどで常時計測し、Xbaseを求めてもよい。また、Ybaseは、Y0からの変位成形シート7の搬送距離を搬送装置1のロータリーエンコーダ等で常時計測した値より求める。このように各撮像部3で撮像された2次元画像の画素座標から成形シート7上の座標シート座標に変換することにより、成形シート7上の欠陥位置を特定することができる。すなわち、たとえば、欠陥の画素座標の単位pixelを成形シート7の実寸単位mmに変換することにより、実際の欠陥位置を特定することができる。次に、欠陥検査装置100の検査動作について詳細に説明する。まず、撮像部3は、成形シート7上の線状照明像を含む撮像領域31を2次元画像として取り込む。各撮像部3で撮像された2次元画像は、解析装置4に入力される。解析装置4の各画像解析部42は、前述したように、入力された2次元画像に基づいて欠陥を検出する。たとえば、2次元画像を2値化画像に処理し、黒背景中の白領域および/または白背景中の黒領域を抽出し、欠陥を検出する。また、画像解析部42は、前述したように、2次元画像の画素座標と画像撮像間隔に成形シート7が搬送される距離とに基づいて、2次元画像上の座標位置を成形シート7上の座標位置に変換する。これにより、画像解析部42は、欠陥位置情報を生成し、この欠陥位置情報をコントロールCPU43に出力する。コントロールCPU43は、欠陥位置情報に基づいて成形シート7の全領域に対応する画像を合成して欠陥マップを作成する。この欠陥マップは、表示部44に表示される。また、欠陥マップの情報は、マーキング装置5および情報処理装置6に出力される。このように各撮像部3で撮像された2次元画像毎に欠陥検出を行い、欠陥位置情報を生成することにより、欠陥が検出された場合のみ欠陥位置情報をコントロールCPU43に出力するだけでよい。また、各撮像部3で撮像された2次元画像を各画像解析部42で分散して処理する構成について説明したが、この構成に限定されるものではない。各撮像部3で撮像された2次元画像から1枚の全幅画像を合成し、欠陥検出処理を行うように構成することができる。具体的には、画像解析部42は、2次元画像データを一時的に記憶するメモリ領域と、2次元画像データに基づいて欠陥を検出するとともに、成形シート7の全領域に対応する画像を合成する画像処理領域とを有するように構成される。画像入力部41を介して画像解析部42に入力された各撮像部3の2次元画像データは、メモリ領域にバッファリングされる。画像解析部42の画像処理領域は、後述するように、撮像部3で撮像された2次元画像間の相対位置に基づいて、成形シート7の幅方向Bの全領域を含む全幅画像を合成し、全幅画像に基づいて欠陥を検出する。画像解析部42の画像処理領域は、各撮像部3で撮像された2次元画像のx方向の重なり画素数、およびy方向の微小変位を予め機械的に測定することにより、n枚の2次元画像から1枚の全幅画像を作成する。この場合、下記式3により、全幅画像の画像座標x,yをシート座標X,Yに変換することができる。X=XbaseXoffsetx×XresoY=YbaseYoffsety×Yreso...3ここで、XoffsetおよびYoffsetの値は、予め機械的に測定されたものである。このように、n枚の2次元画像から1枚の全幅画像を作成し、欠陥検出処理を行うことにより、欠陥の画素から成形シート7への座標変換を容易に行うことができる。第2実施形態図7は、本発明の第2実施形態に係る欠陥検査装置200の構成を示すブロック図である。本実施形態の欠陥検査装置200は、前述した欠陥検査装置100に類似し、対応する部分については同一の参照符号を付して説明を省略する。欠陥検査装置200においては、解析装置8の構成が、欠陥検査装置100の解析装置4とは異なる。欠陥検査装置200は、搬送装置1により成形シート7を所定の搬送方向Aに移送し、この移送過程で、照明装置2により照明された成形シート7の表面を、複数の撮像部3により撮像し、撮像して得た2次元画像データに基づいて、欠陥検出手段としての機能を有する解析装置8により欠陥検査を行うものである。解析装置8は、撮像部3により生成された2次元画像データに基づいて、画像処理アルゴリズム欠陥検出アルゴリズムによって成形シート7の欠陥を検出する。解析装置8は、各撮像部3から出力された複数の2次元画像データを受け取り、複数の2次元画像データに基づいて欠陥を検出して検出結果を出力する、線欠陥検出部である線欠陥用画像解析部81、および点欠陥検出部である点欠陥用画像解析部82と、検出結果を表示する表示部84と、これらの各部を統括的に制御するコントロールCPU83とを備えている。各撮像部3で生成された複数の2次元画像データは、それぞれ線欠陥用画像解析部81、および点欠陥用画像解析部82に入力される。線欠陥用画像解析部81は、線欠陥検出アルゴリズムによって、成形シート7上における線状照明像の位置が異なる複数の2次元画像データから欠陥を検出し、その結果を検出結果として出力する。点欠陥用画像解析部82は、点欠陥検出アルゴリズムによって、成形シート7上における線状照明像の位置が異なる複数の2次元画像データから欠陥を検出し、その結果を検出結果として出力する。線欠陥用画像解析部81、および点欠陥用画像解析部82は、成形シート7上における線状照明像の位置が異なる複数の2次元画像データに基づいて欠陥があるか否かを判定するので、旧来の欠陥検査装置よりも欠陥を確実に検出できる。線欠陥検出アルゴリズムおよび点欠陥検出アルゴリズムについては、後述する。線欠陥検出アルゴリズムおよび点欠陥検出アルゴリズムのパラメータは、固定されていてもよいが、線欠陥用画像解析部81および点欠陥用画像解析部82に、コントロールCPU83を介して接続された情報処理装置6をユーザが操作することによって変更可能となっていてもよい。線欠陥用画像解析部81は、線欠陥検出アルゴリズムによって複数の2次元画像データのうちのL個Lは2次元画像データの個数m以下以上から線欠陥が検出された場合に、線欠陥があるという結果を検出結果として出力し、他の場合に、線欠陥がないという結果を検出結果として出力するものであってもよく、線欠陥検出アルゴリズムによって複数の2次元画像データのうちのL個以上から線欠陥が検出された場合に、線欠陥位置の情報を検出結果として出力し、他の場合には検出結果を出力しないものであってもよい。2次元画像データの個数mが3以上であり、Lが2以上である場合には、線欠陥検出アルゴリズムによって線欠陥が検出された2次元画像データの個数が少ない場合、その線欠陥検出結果が虚報本来欠陥でないものが誤って欠陥として検出されたものとみなされて除外されることになる。これにより、虚報を低減できる。なお、線欠陥位置の情報を検出結果として出力する場合には、線欠陥位置を求めることができる線欠陥検出アルゴリズムを用いる必要がある。点欠陥用画像解析部82は、点欠陥検出アルゴリズムによって複数の2次元画像データのうちのL個Lは2次元画像データの個数m以下以上から点欠陥が検出された場合に、点欠陥があるという結果を検出結果として出力し、他の場合に、点欠陥がないという結果を検出結果として出力するものであってもよく、点欠陥検出アルゴリズムによって複数の2次元画像データのうちのL個以上から点欠陥が検出された場合に、点欠陥位置の情報を検出結果として出力し、他の場合には検出結果を出力しないものであってもよい。2次元画像データの個数mが3以上であり、Lが2以上である場合には、点欠陥検出アルゴリズムによって点欠陥が検出された2次元画像データの個数が少ない場合、その点欠陥検出結果が虚報本来欠陥でないものが誤って欠陥として検出されたものとみなされて除外されることになる。これにより、虚報を低減できる。なお、点欠陥位置の情報を検出結果として出力する場合には、点欠陥位置を求めることができる点欠陥検出アルゴリズムを用いる必要がある。コントロールCPU83は、線欠陥用画像解析部81および点欠陥用画像解析部82から出力された検出結果を統合して成形シート7の全領域に対応する検出結果情報を作成し、図示しない記憶装置に記憶させるとともに、表示部84に表示させる。成形シート7の全領域に対応する検出結果情報としては、成形シート7の全領域に欠陥があるか否かを示す情報や、成形シート7の全領域の欠陥マップなどが挙げられる。成形シート7の全領域に対応する検出結果情報を作成する際には、線欠陥用画像解析部81および点欠陥用画像解析部82の少なくとも一方で欠陥が検出された場合に、欠陥が存在するものとして検出結果情報を作成する。コントロールCPU83が、成形シート7の全領域に対応する検査結果情報として、成形シート7の全領域の欠陥マップを作成する場合には、線欠陥用画像解析部81および点欠陥用画像解析部82の各々は、2次元画像データ上の座標位置を成形シート7上の座標位置に変換して欠陥位置情報を生成し、この欠陥位置情報をコントロールCPU83に出力する。線欠陥用画像解析部81および点欠陥用画像解析部82の各々の座標変換処理は、前述の解析装置4における画像解析部42が実行する座標変換処理と同様である。なお、線欠陥用画像解析部81と点欠陥用画像解析部82とは、同一の撮像部3から得られた2次元画像データに基づいて欠陥を検出していたが、線欠陥用画像解析部81と点欠陥用画像解析部82とが、異なる撮像部3から得られた2次元画像データに基づいてそれぞれ欠陥を検出してもよい。これによって、撮像部3の撮像条件成形シート7からの距離や、成形シート7の搬送方向Aと撮像方向とのなす角度などを、検出しようとする欠陥に適した条件にすることが可能となる。線欠陥用画像解析部81で用いられる2次元画像データを撮像する撮像部3は、点欠陥用画像解析部82で用いられる2次元画像データを撮像するための撮像部3と比較して、成形シート7からの距離を遠くし、成形シート7の搬送方向Aと撮像方向とのなす角度を狭くすることが好ましい。これにより、点欠陥および線欠陥の両方を最適な撮像条件で撮像できるので、点欠陥および線欠陥の両方をさらに精度良く検出できる。また、各撮像部3で撮像された2次元画像を、線欠陥用画像解析部81および点欠陥用画像解析部82で分散して処理していたが、撮像部3で撮像された2次元画像間の相対位置に基づいて各撮像部3で撮像されたn枚の2次元画像から成形シート7の幅方向の全領域を含む1枚の全幅画像を合成し、全幅画像に基づいて1つの線欠陥用画像解析部81および1つの点欠陥用画像解析部82で欠陥を検出してもよい。次に、線欠陥用画像解析部81および点欠陥用画像解析部82で用いられる線欠陥検出アルゴリズムおよび点欠陥検出アルゴリズムについて説明する。線欠陥検出アルゴリズムおよび点欠陥検出アルゴリズムとしては、以下の7種類の欠陥検出アルゴリズムA~Gを用いることができる。<欠陥検出アルゴリズムA>欠陥検出アルゴリズムAでは、撮像部3で生成された複数の2次元画像データの各々について、以下の処理を行う。まず、2次元原画像データを、縦方向成形シート7の搬送方向Aに沿った1行ずつの画素列のデータ輝度値画素値および位置を表すデータ;輝度プロファイル;1次元画像データに分割する。次に、各画素列のデータについて、一端から他端に向かってエッジを探していく第1のエッジ判定処理を行う。まず、画素列の一端側から2つめの画素を注目画素とし、注目画素に対して一端側に隣接する隣接画素の輝度値よりも注目画素の輝度値が閾値T1以上小さいかを判定する。隣接画素の輝度値よりも注目画素の輝度値が閾値T1以上小さいと判定された場合には、隣接画素が第1のエッジであると判定し、第1のエッジの位置を記録して、処理対象の画素列のデータの処理を終了し、それ以外の場合には、注目画素を他端に向かって1画素ずつ移動しながら、前記判定において隣接画素の輝度値よりも注目画素の輝度値が閾値T1以上小さいと判定されるまで前記判定を繰り返し、隣接画素の輝度値よりも注目画素の輝度値が閾値T1以上小さいと判定された場合には、隣接画素が第1のエッジであると判定し、第1のエッジの位置を記録して、処理対象の画素列のデータの処理を終了する。なお、閾値T1は、任意の自然数であり、輝度値の最小単位であってもよい。閾値T1が輝度値の最小単位である場合には、上記判定は、単に隣接画素の輝度値よりも注目画素の輝度値が閾値以上小さいかを判定することになる。次に、各画素列のデータについて、以下のような他端から一端に向かってエッジを探していく以下の第2のエッジ判定処理を行う。まず、他端側から2つめの画素を注目画素とし、注目画素に対して他端側に隣接する隣接画素の輝度値よりも注目画素の輝度値が閾値T2以上大きいかを判定する。隣接画素の輝度値よりも注目画素の輝度値が閾値T2以上大きいと判定された場合には、注目画素が第2のエッジであると判定し、第2のエッジの位置を記録して、処理対象の画素列のデータの処理を終了し、それ以外の場合には、注目画素を一端に向かって1画素ずつ移動しながら、前記判定において隣接画素の輝度値よりも注目画素の輝度値が閾値T2以上大きいと判定されるまで前記判定を繰り返し、隣接画素の輝度値よりも注目画素の輝度値が閾値T2以上大きいと判定された場合には、注目画素が第2のエッジであると判定し、第2のエッジの位置を記録して、処理対象の画素列のデータの処理を終了する。なお、閾値T2は、任意の自然数であり、輝度値の最小単位であってもよい。閾値T2が輝度値の最小単位である場合には、上記判定は、単に隣接画素の輝度値よりも注目画素の輝度値が閾値以上大きいかを判定することになる。成形シート7の撮像領域31内において、欠陥のない領域では、線状照明像である明暗パターンのエッジ以外にエッジが存在しないので、第1のエッジおよび第2のエッジは、線状照明像における他端側のエッジに一致し、互いに一致する。一方、欠陥のある領域白領域および黒領域では、第1のエッジおよび第2のエッジの少なくとも一方が、欠陥領域のエッジに一致し、線状照明像における他端側のエッジよりもエッジ探索開始側へずれるので、第1のエッジと第2のエッジとが離れた位置となる。そこで、次に、各画素列のデータについて、第1のエッジから第2のエッジまでの距離画素数をエッジ間距離として求める。そして、このエッジ間距離が閾値T3以上の画素列が存在すれば、欠陥があると判定する。なお、閾値T3は、任意の自然数であり、1画素であってもよい。閾値T3が1画素である場合には、エッジ間距離が0でない画素列が欠陥を含む画素列として判定されることになる。閾値T3は、許容される欠陥のサイズに応じて適宜決めればよいが、多値の2次元画像データが256階調輝度値0~255;8ビットの2次元画像データである場合、たとえば、3であることが好ましい。この欠陥検出アルゴリズムAは、種々の点欠陥をある程度の確実性をもって検出することができる。ただし、気泡やフィッシュアイなどのような微小な点欠陥の検出確実性は、あまり高くない。一方、この欠陥検出アルゴリズムAは、線欠陥の検出には不向きである。この欠陥検出アルゴリズムAを、以下、エッジプロファイル法1と呼ぶ。<欠陥検出アルゴリズムB>欠陥検出アルゴリズムBは、2次元画像データにおける線状照明像である明暗パターンのエッジを関数曲線でフィッティングし、線状照明像のエッジと関数曲線との距離が閾値T5第1の閾値以上である箇所を欠陥として検出するものである。この欠陥検出アルゴリズムBでは、撮像部3で生成された複数の2次元画像データの各々について、以下の処理を行う。まず、2次元画像データから、線状照明像のエッジの少なくとも一方を求める。線状照明像のエッジを求める方法としては、公知のエッジ抽出フィルタたとえばソーベルフィルタを用いてエッジを抽出し、強度の強いエッジを線状照明像のエッジとする方法、2次元画像データを1行ずつの画素列のデータに分割した上で各画素列のデータから強いエッジを求めて線状照明像のエッジとする方法、2値化およびラベリングを行い、ラベリングされた領域の中から面積が所定値よりも大きい領域を線状照明像の領域として抽出する方法などが挙げられる。ここでは、一例として、2次元画像データを1行ずつの画素列のデータに分割した上で各画素列のデータから強いエッジを求めて線状照明像のエッジとする方法について説明する。まず、2次元画像データを、縦方向成形シート7の搬送方向Aに沿った1行ずつの画素列のデータに分割する。次に、各画素列のデータについて、一端から他端に向かってエッジを探していく処理を行う。まず、一端側から2つめの画素を注目画素とし、注目画素に対して一端側に隣接する隣接画素の輝度値よりも注目画素の輝度値が閾値T4T4は自然数以上小さいかを判定する。強いエッジのみを検出するために、このときの閾値T4は比較的大きい値とする。隣接画素の輝度値よりも注目画素の輝度値が閾値T4以上小さいと判定された場合には、隣接画素が線状照明像のエッジであると判定し、線状照明像のエッジの位置を記録して、処理対象の画素列のデータの処理を終了し、それ以外の場合には、注目画素を他端に向かって1画素ずつ移動しながら、前記判定において隣接画素の輝度値よりも注目画素の輝度値が閾値T4以上小さいと判定されるまで前記判定を繰り返し、隣接画素の輝度値よりも注目画素の輝度値が閾値T4以上小さいと判定された場合には、隣接画素が線状照明像のエッジであると判定し、線状照明像のエッジの位置を記録して、処理対象の画素列のデータの処理を終了する。次に、求められた線状照明像のエッジの列を、関数で表現される滑らかな曲線にフィッティングさせ関数曲線でフィッティングを行い、フィッティングカーブ関数曲線を求める。フィッティングに用いる関数としては、n次関数nは2以上、ガウス関数、ローレンツ関数、フォークト関数、これらの関数の組み合わせなどが挙げられるが、nが比較的小さいn次関数、たとえば4次関数が好ましい。また、フィッティングを行う際に用いるフィッティングの評価方法としては、たとえば最小二乗法を用いることができる。次に、2次元画像データを縦方向成形シート7の搬送方向Aに沿った1行ずつの画素列のデータに分割し、各画素列のデータについて、フィッティングカーブから線状照明像のエッジまでの距離画素数をフィッティング度として求める。そして、このフィッティング度が閾値T5以上の画素列が存在すれば、その画素列における線状照明像のエッジの位置に欠陥があると判定する。これにより、欠陥の有無を判定することができ、また、欠陥の位置を求めることもできる。以上のようにして、線状照明像のエッジの局所的な歪みエッジ近傍での微細な線状照明像の歪みとして現れる線欠陥を検出することができる。なお、上記判定に用いる閾値T5は、任意の自然数であり、1画素であってもよい。閾値T5が1画素である場合には、フィッティング度が0でない画素列が存在すれば、欠陥があると判定されることになる。閾値T5は、許容される欠陥のサイズに応じて適宜決めればよいが、多値の2次元画像データが256階調の2次元画像データである場合、4であることが好ましい。なお、この欠陥検出アルゴリズムBでは、欠陥の有無を判定するのに加えて、欠陥位置を求めてもよい。その場合には、フィッティング度が閾値T5以上の画素列を抽出し、抽出された画素列における線状照明像のエッジとフィッティングカーブとの間にある画素の位置を欠陥位置として求めればよい。この欠陥検出アルゴリズムBは、種々の線欠陥を高い確実性をもって検出することができる。一方、この欠陥検出アルゴリズムBは、点欠陥の検出には不向きである。この欠陥検出アルゴリズムBを、以下、エッジプロファイル法2と呼ぶ。<欠陥検出アルゴリズムC>欠陥検出アルゴリズムCは、2次元画像データを平滑化し、平滑化された2次元画像データと元の2次元画像データとの差分を差分画像データとして求め、差分画像データにおける輝度値が閾値T6B第4の閾値;T6Bは任意の正数以上である箇所、および輝度値が閾値T6D第5の閾値;T6DはT6Bより小さい任意の正数以下である箇所を欠陥として検出するものである。この欠陥検出アルゴリズムCは、線状照明の横方向成形シート7の搬送方向Aに直交し、かつ成形シート7の厚み方向に直交する方向の明暗変化と比較して欠陥による横方向の明暗変化の方が、空間周波数が高いことを利用し、2次元画像データの高周波成分を抽出し、高周波成分における輝度値が閾値T6B以上または閾値T6D以下である部分を欠陥として検出するものである。まず、1行n列nは3以上の整数の横方向平滑化フィルタ行列を用いて、2次元画像データを横方向に平滑化スムージングする。これにより、2次元画像データの横方向輝度変化の高周波領域が除去されて、横方向輝度変化については低周波成分だけが残る横方向輝度変化の低周波成分および縦方向輝度変化が残る。上記横方向平滑化フィルタとしては、ガウスフィルタなどの加重平均化フィルタ、平均化フィルタなどを用いることができる。なお、nは、3であることが好ましい。次に、2次元画像データから平滑化された画像データを減算する各画素の輝度値を減算する。これにより、2次元画像データにおける横方向輝度変化の高周波成分だけが残る。次に、減算により得られた画像データに対して3×3画素の平滑化フィルタオペレータを用いた平滑化を行う。この平滑化により、ノイズが除去され、ノイズ以外の高周波成分が残る。上記平滑化フィルタとしては、バイラテラルフィルタやメディアンフィルタなどのような、エッジを保存した平滑化を行うものを用いることが好ましい。次に、2次元画像データから、線状照明像における上側エッジ搬送方向A下流側のエッジおよび下側エッジ搬送方向A上流側のエッジを求める。線状照明像のエッジを求める方法は、欠陥検出アルゴリズムBに関して説明したものと同様であるので、説明を省略する。次いで、2次元画像データにおける成形シート7の搬送方向AをX軸とし、上側エッジを構成する全画素のX座標値の中から最小値Minを求め、下側エッジを構成する全画素のX座標値の中から最大値Maxを求める。そして、最小値Minから最大値Maxを減算した値を線状照明像の幅とみなし、X座標値が最小値Minから最大値Maxまでの領域より線状照明像の幅だけ外側へ広げた領域を検出領域として定義する。すなわち、X座標値がMin-Min-Max以上であってMaxMin-Max以下である領域を検出領域として定義する。この処理は、検出対象領域を線状照明像およびその近傍領域だけに絞るためのものである。また、検出領域を、X座標値が最小値Minから最大値Maxまでの領域よりも外側へ広げているのは、線状照明像の多少の歪みを含めて検出領域とするためである。次に、平滑化が施された後の画像データノイズ以外の高周波成分における検出領域内の画素の輝度値から、下記式4によって、明部側輝度の高い側の閾値T6Bおよび暗部側輝度の低い側の閾値T6Dを決定する。T6B=検出領域内の平均輝度値検出領域内の輝度値の標準偏差×kT6D=検出領域内の平均輝度値-検出領域内の輝度値の標準偏差×k...4[式中、kは正数のパラメータを表す。なお、kの値は、許容される欠陥のサイズに応じて適宜決めればよいが、たとえば、1.5、3、4.5などである。]次に、平滑化が施された後の画像データにおける検出領域内の全画素について、その輝度値が閾値T6B以上または閾値T6D以下であるかを判定する処理閾値処理を行い、閾値T6B以上または閾値T6D以下の画素を、欠陥部位として抽出する。これにより、欠陥の有無を判定することができ、また、欠陥の位置を求めることもできる。なお、撮像部3で生成される2次元画像データに含まれるノイズが少ない場合には、平滑化処理を省略してもよい。また、検出対象領域を線状照明像およびその近傍領域だけに絞る必要がない場合には、検出領域を定義する処理を省略してもよい。この欠陥検出アルゴリズムCは、気泡やフィッシュアイなどのような微小欠陥を含むあらゆる点欠陥を高い確実性をもって検出することができる。一方、この欠陥検出アルゴリズムCは、線欠陥の検出には不向きである。ただし、処理時間については、この欠陥検出アルゴリズムCよりも他の欠陥検出アルゴリズムの方が短い欠陥検出アルゴリズムCの処理時間は、たとえば1フレームあたり40ms程度。この欠陥検出アルゴリズムCを、以下、ハイパスフィルタ法と呼ぶ。<欠陥検出アルゴリズムD>欠陥検出アルゴリズムDでは、撮像部3で生成された複数の2次元画像データの各々について、以下の処理を行う。まず、2次元画像データを、縦方向成形シート7の搬送方向Aに沿った1行ずつの画素列のデータに分割し、各画素列における位置に依存した輝度値の変化を表すプロット列を垂直方向輝度プロファイルとして求める。次に、各画素列の垂直方向輝度プロファイルについて、谷の部分の深さを求める。すなわち、まず、各画素列の垂直方向輝度プロファイルについて、全ての極大点および極小点を求め、求められた全ての極小点について、その極小点の輝度値極小値と、その極小点に最も近い極大点の輝度値極大値との差を、谷の部分の深さとして求める。求められた谷の部分の深さが閾値T7T7は正数以上であれば、欠陥があると判定する。閾値T7は、許容される欠陥のサイズに応じて適宜決めればよいが、多値の2次元画像データが256階調の2次元画像データである場合、例えば0.25×255であることが好ましい。この欠陥検出アルゴリズムDは、処理時間が比較的短い。この欠陥検出アルゴリズムDは、種々の点欠陥をある程度の確実性をもって検出することができる。特に、線状照明像のエッジ付近にある局所的な明暗反転を生じる点欠陥の検出に向いている。ただし、点欠陥およびその近傍を含む画像が高コントラストである必要であり、気泡やフィッシュアイ、タイヤ跡などのような微小な点欠陥の検出確実性は、あまり高くない。一方、この欠陥検出アルゴリズムDは、線欠陥の検出には不向きである。この欠陥検出アルゴリズムDを、以下、ピーク法と呼ぶ。<欠陥検出アルゴリズムE>欠陥検出アルゴリズムEは、2次元画像データにおける一直線上に沿った位置に依存した輝度の変化を輝度プロファイルとして表し、輝度プロファイルのプロット群をプロット間の移動時間が一定となるように移動する質点を想定し、注目プロットの直前2つのプロット間における上記質点の速度ベクトルと上記注目プロットの直前3つのプロット間における上記質点の加速度ベクトルとから上記注目プロットの輝度値を予測し、予測された輝度値と実際の輝度値との差が閾値T8第3の閾値;T8は自然数以上である箇所を欠陥として検出するものである。この欠陥検出アルゴリズムEは、ピーク法の精度を向上させたものであり、谷の深さに代えて実測値と予測値との差に基づいて欠陥を検出する。この欠陥検出アルゴリズムEでは、撮像部3で生成された複数の2次元画像データの各々について、以下の処理を行う。まず、ピーク法と同様にして、各画素列の垂直方向輝度プロファイルを求める。次に、各画素列の垂直方向輝度プロファイルについて、隣接するプロット間の移動時間がプロット間の距離にかかわらず一定となるように、プロット列の一端から他端に向かって移動する質点を想定する。そして、上記質点が、プロットcからそれに隣接するプロットbへ、プロットbからそれに隣接するプロットaへ、プロットaからそれに隣接するプロットdへと移動していくとする。また、プロットdが注目画素に対応するプロットであるものとする。そして、プロットdの直前に質点が通過した3つのプロットa~cにおける質点の速度ベクトルおよび加速度ベクトルを求める。すなわち、上記移動時間と、プロットdの直前に質点が通過した2つのプロットaおよびbの座標x座標、y座標とに基づいて、プロットbからプロットaまでの区間における上記質点の速度ベクトルを求める。さらに、上記移動時間と、プロットdの直前に質点が通過したプロットbおよびcの座標x座標、y座標とに基づいて、プロットcからプロットbまでの区間における上記質点の速度ベクトルを求め、プロットbからプロットaまでの区間における上記質点の速度ベクトルと、プロットcからプロットbまでの区間における上記質点の速度ベクトルとに基づいて、プロットcからプロットaまでの区間における上記質点の加速度ベクトルを求める。そして、プロットbからプロットaまでの区間における上記質点の速度ベクトルと、プロットcからプロットaまでの区間における上記質点の加速度ベクトルとから、プロットdの座標位置を予測する。このようにして予測されたプロットdのx座標輝度値と、プロットdの実際実測のx座標輝度値との差を求め、これらの差が閾値T8以上であればプロットdに対応する画素を欠陥部位として抽出する。これにより、欠陥の有無を判定することができ、また、欠陥の位置を求めることもできる。閾値T8は、許容される欠陥のサイズに応じて適宜決めればよいが、多値の2次元画像データが256階調の2次元画像データである場合、たとえば20であることが好ましい。この欠陥検出アルゴリズムEは、種々の点欠陥を高い確実性をもって検出することができる。この欠陥検出アルゴリズムEを、以下、ピーク法2と呼ぶ。<欠陥検出アルゴリズムF>欠陥検出アルゴリズムFでは、撮像部3で生成された複数の2次元画像データの各々について、以下の処理を行う。まず、2次元画像データから、線状照明像のエッジの少なくとも一方を求める。線状照明像のエッジを求める方法は、欠陥検出アルゴリズムBに関して説明したものと同様であるので、説明を省略する。次に、横方向をx軸、縦方向をy軸とし、線状照明像のエッジの曲線エッジプロファイルy=fxを、二次微分して二次微分プロファイルを求める。そして、線状照明像のエッジの各画素について、二次微分が閾値T9T9は正数以上であるかを判定し、二次微分が閾値T9以上である画素高周波のところを欠陥部位と判定する。これにより、欠陥の有無を判定することができ、また、欠陥の位置を求めることもできる。閾値T9は、許容される欠陥のサイズに応じて適宜決めればよい。この欠陥検出アルゴリズムFは、線状照明像のエッジの局所的な湾曲として現れる線欠陥の検出に向く。この欠陥検出アルゴリズムFは、欠陥検出能力はあまり高くない。この欠陥検出アルゴリズムFを、以下、エッジカーブ法1と呼ぶ。<欠陥検出アルゴリズムG>欠陥検出アルゴリズムGは、2次元画像データにおける線状照明像のエッジについて、各画素の近傍領域近傍2n1画素の範囲における曲率を求め、曲率が閾値T10第2の閾値;T10は正数以上である箇所を欠陥として検出するものである。欠陥検出アルゴリズムGでは、撮像部3で生成された複数の2次元画像データの各々について、以下の処理を行う。まず、2次元画像データから、線状照明像のエッジの少なくとも一方を求める。線状照明像のエッジを求める方法は、欠陥検出アルゴリズムBに関して説明したものと同様であるので、説明を省略する。次に、線状照明像のエッジの曲線について、各点各画素での曲率を求める。曲率を求める方法は、特に限定されるものではなく、数学的に決まっている数式を用いて計算する方法であってもよいが、そのような方法では処理時間が長くなるので、以下の方法で曲率を近似的に求めることが好ましい。エッジ上における、注目画素に対して左右または前後n画素と注目画素とからなる範囲注目画素の近傍2n1画素の範囲を計算対象範囲とするnは自然数。nは、許容される欠陥のサイズに応じて適宜決めればよいが、たとえば30であることが好ましい。次に、計算対象範囲の両端の画素を直線で結ぶ。計算対象範囲の全画素にわたって、その直線から予測輝度値を求め、予測輝度値に対する実際の輝度値エッジ曲線上の輝度値の増分を求め、その増分またはその増分の絶対値を積算する。ここで得られる積算値によって、注目画素近傍2n1画素の範囲における曲率を十分に近似できる数学的に決まっている数式を用いて計算した曲率とほぼ同等の曲率値を得ることができる。ここで、増分の積算値を用いた構成では、計算対象範囲内で直線の上へ行ったり直線の下へ行ったりする微小な輝度値の変化が起こった場合に、これらの変化を相殺し無視して、曲率の近似値を求めることになる。一方、増分の絶対値の積算値を用いる構成では、そのような変化が起こった場合にも、そのような変化も含めて曲率の近似値を求めることになる。計算対象範囲内で直線の上へ行ったり直線の下へ行ったりする微小な輝度値の変化を欠陥として検出したければ、増分の絶対値の積算値を用いる構成とすればよい。逆に、このような変化を許容して欠陥として検出したくない場合には、増分の積算値を用いる構成とすればよい。次に、注目画素を線状光源像におけるエッジの端から端まで1画素ずつ移動させながら、エッジ上の全ての画素について上記積算値を計算していく。これにより、曲率の近似値のプロファイル曲率プロファイルが生成される。次に、上記曲率プロファイルにおける線状照明像のエッジの各画素について、曲率が閾値T10以上であるかを判定し、求められた曲率が閾値T10以上である画素を欠陥部位または欠陥候補と判定する。これにより、欠陥の有無を判定することができ、また、欠陥の位置を求めることもできる。成形シート7が多少反っているために線状照明像のエッジは多少曲がっているので、線状照明像のエッジの曲率がある程度までであれば、欠陥ではないものとして許容すべきである。したがって、閾値T10は、比較的大きくするべきである。閾値T10は、許容される欠陥のサイズに応じて適宜決めればよいが、多値の2次元画像データが256階調の2次元画像データである場合、たとえば110であることが好ましい。この欠陥検出アルゴリズムGは、種々の線欠陥を高い確実性をもって検出することができる。この欠陥検出アルゴリズムGを、以下、エッジカーブ法2と呼ぶ。本実施形態において、線欠陥用画像解析部81および点欠陥用画像解析部82でそれぞれ用いる線欠陥検出アルゴリズムおよび点欠陥検出アルゴリズムの組み合わせは、以下の何れかである。A線欠陥用画像解析部81で用いる線欠陥検出アルゴリズムがエッジプロファイル法2またはエッジカーブ法2であり、点欠陥用画像解析部82で用いる点欠陥検出アルゴリズムがハイパスフィルタ法またはピーク法2である。B線欠陥用画像解析部81で用いる線欠陥検出アルゴリズムがエッジプロファイル法2またはエッジカーブ法2であり、点欠陥用画像解析部82で用いる点欠陥検出アルゴリズムがハイパスフィルタ法またはピーク法2以外の欠陥検出アルゴリズムである。C線欠陥用画像解析部81で用いる線欠陥検出アルゴリズムがエッジプロファイル法2またはエッジカーブ法2以外の欠陥検出アルゴリズムであり、点欠陥用画像解析部82で用いる点欠陥検出アルゴリズムがハイパスフィルタ法またはピーク法2である。上記A~Cの組み合わせのうち、Aの組み合わせが最も好ましい。Aの組み合わせの場合、線欠陥および点欠陥の両方を確実に検出できる。Bの組み合わせの場合、線欠陥を確実に検出できる。Cの組み合わせの場合、点欠陥を確実に検出できる。"