JP7214432B2 - 画像処理方法、画像処理プログラム、記録媒体、画像処理装置、生産システム、物品の製造方法 - Google Patents

Description

本発明は、画像処理を介して対象物を検査する画像処理方法および画像処理装置に関する。

生産ラインにおける検査の自動化のために、画像処理を介して検査・計測を行う画像処理装置が広く利用されている。この種の画像処理装置による検査・測定内容は多岐に渡る。

この種の画像処理装置では、画像センサ（カメラ）で検査・測定対象物を撮影し、得られた画像から検査領域の画像データを抽出し、その検査領域内の画像の特徴量を解析・評価することで目的の検査・測定を行う。

この種の画像処理装置では、検査／測定処理を行う前に検査領域の設定など準備作業を行う必要がある。一般的には、ユーザは検査領域を設定するためのツールを使用して、検査／計測目的に応じた検査領域を設定している。

一方、昨今では、多品種少量生産で設定などの効率向上のため、設定時間を短縮したい、という需要がある。また、製品の形状の複雑化や、検査・測定内容が高度化・高精度化が進んでおり、誤検知を防ぐため、検査・測定の対象とすべき部分のみ正確に検査領域を設定したい、という需要がある。

検査対象物は、形状に個体差があり、また、撮影においては、毎回異なるスケール・位置・姿勢で撮影される場合もある。例えば、製品に対する塗布材の塗布状態の撮影検査では、毎回違った形状の塗布状態を検査しなければならない場合があり、高精度な検査を行おうとすると、毎回検査領域を設定し直す必要が生じる可能性もある。

また、検査対象物に対して検査領域を十分狭く設定すれば、検査対象物の個体差や変動の影響を受けづらくなり同じ検査領域を用いて自動検査を行うことも可能になるが、この方法では検査領域から外れる部分が出るため、検査漏れを生じる恐れがある。逆に、検査領域を十分広く設定するという対策も考えられるが、検査対象物と関係のない部分が検査領域に含まれてしまい、それがノイズとなり検査精度の低下を招く可能性がある。

従来では、検査領域を自動で決定する手法として、二値化や色域抽出を利用した検査領域抽出手法が知られている。この手法では、画像の中からあらかじめ設定された輝度範囲もしくは色域に該当するピクセル群を抽出し、そのピクセル群が検査領域として抽出、ないし選択される。

この従来手法は、検査領域として抽出したい部分（前景）とそれ以外の部分（背景）の輝度または色のコントラストが高い場合には比較的、有効である。ところが、プリント基板のような検査対象の前景部分が様々な輝度もしくは色で構成されていたり、背景の中に前景部分に近い色が存在していたりすると、二値化や色域抽出では前景部分のみを正確に抽出することは困難である。

上記の問題に鑑み、複数の画像を用いて、検査領域の拡大、縮小や膨張、収縮を伴う処理により、最適な検査領域を得る手法が考えられている（例えば下記の特許文献１）。この手法では、複数の画像を用いて初期検査領域を設定した後、検査・計測処理を行い、その結果が所定の能力以上になるまで、初期検査領域を各方向に拡大、縮小、あるいは膨張、収縮させる処理を行う。

また、検査画像の検査対象物に適した検査領域を得られるよう、エッジ抽出を利用して検査領域を作成する手法も知られている（例えば下記の特許文献２）。この手法では、基準となる画像から、検査対象物のエッジとエッジを取得するための領域を事前に作成しておく。そして、検査画像が入力されると、それらの情報を用いて、検査画像から検査対象物のエッジを抽出し、そのエッジに基づき、検査領域を作成する。

特開２００６－１９４６０７号公報 特開２０１３－１９１０６４号公報

上記の特許文献１の検査領域作成方法では、検査領域を決める際、１つの検査領域で毎回すべての画像を処理する必要があり、計算量が多くなり、処理能力の低いシステムでは処理に時間がかかる問題がある。また、拡大縮小・膨張収縮の量を小さくすれば、より検査対象物に適した検査領域を得られるが、その量に反比例して計算量が多くなり処理に時間がかかる問題がある。

また、特許文献２の検査領域作成方法では、毎回同じような検査対象物を検査するのであれば、比較的良好に基準となる画像から抽出したエッジで検査対象物のエッジを抽出することができる。しかしながら、塗布材の塗布状態の検査などの場合のように、塗布形状が一様でなく、毎回、形状の異なる塗布領域が撮影されるような検査では、エッジを抽出に失敗する可能性がある。このように毎回、形状の異なる画像が撮影される検査では、例えば毎回、エッジ抽出を行い、検査領域を作成する処理が必要になる可能性があり、そのために画像処理時間が増大する可能性がある。

本発明の課題は、検査ごとに位置などが異なって撮影されるような対象物を検査する場合でも、誤検出の生じにくい、適切な検査領域を迅速に、かつ自動的に設定できるようにすることにある。

本発明の一態様は、各々が第１の結果が得られた対象物を撮影した複数の画像からなる第１画像群と、各々が第２の結果が得られた対象物を撮影した複数の画像からなる第２画像群と、を用意する用意ステップと、前記第１画像群の前記複数の画像の各々の各画素における特徴量と、前記第２画像群の前記複数の画像の各々の各画素における特徴量と、を用いて、画面を構成する画素アドレスの各々について、重要度値を取得する取得ステップと、前記画面のうち、取得された前記重要度値が特定の条件を満たす前記画素アドレスを含む部分を、画像処理の対象となる領域として生成する生成ステップと、対象物を撮影した画像データのうち、前記領域に対応する部分に対して画像処理を実行する実行ステップと、を有する画像処理方法であって、前記取得ステップでは、前記第１画像群の前記複数の画像の各々の第１画素アドレスにおける前記特徴量の分布である第１分布の態様と、前記第２画像群の前記複数の画像の各々の第１画素アドレスにおける前記特徴量の分布である第２分布の態様と、の差異に対応した値を、前記第１画素アドレスの前記重要度値として取得し、前記第１画像群の前記複数の画像の各々の第２画素アドレスにおける前記特徴量の分布である第３分布の態様と、前記第２画像群の前記複数の画像の各々の第２画素アドレスにおける前記特徴量の分布である第４分布の態様と、の差異に対応した値を、前記第２画素アドレスの前記重要度値として取得し、前記第１分布の前記態様と前記第２分布の前記態様との差異が前記第３分布の前記態様と前記第４分布の前記態様との差異よりも大きい場合に、前記第１画素アドレスが、前記画像処理の対象となる領域に含まれる、ことを特徴する画像処理方法である。

上記構成によれば、前記第１の検査結果と前記第２の検査結果、例えば検査の合格／不合格を良好に識別可能な画素を含む検査領域を生成することができる。そのため、検査ごとに位置などが異なって撮影されるような対象物を検査する場合でも、誤検出の生じにくい、適切な検査領域を迅速に、かつ自動的に設定することができる。

本発明の実施形態１に係る検査装置の制御系の機能構成を示したブロック図である。 本発明の実施形態１に係る検査処理の流れを示すフローチャート図である。 （ａ）～（ｅ）は本発明の実施形態１に係る対象物と検査内容を示した説明図である。 本発明の実施形態１に係る検査領域設定のフローチャート図である。 （ａ）～（ｆ）は本発明の実施形態１において画像データから検査領域を決定する手法を示した説明図である。 （ａ）～（ｃ）は本発明の実施形態１に係る検査領域の設定画面の一例を示す説明図である。 本発明の実施形態２に係る検査領域設定のフローチャート図である。 （ａ）、（ｂ）は画像データからエッジを抽出する手法を示した説明図である。 図１の制御系を実施する制御装置の構成を示したブロック図である。

以下、添付図面を参照して本発明を実施するための形態につき説明する。なお、以下に示す構成はあくまでも一例であり、例えば細部の構成については本発明の趣旨を逸脱しない範囲において当業者が適宜変更することができる。また、本実施形態で取り上げる数値は、参考数値であって、本発明を限定するものではない。

以下の実施形態は、画像による外観検査、部品の装着の有無、塗布材の塗布状態、その有無や塗布範囲の検査などを行う画像検査システムと、画像検査を行う検査領域を自動的ないし少なくとも半自動的に作成検査領域設定方法に関する。この画像検査装置は、ＦＡ生産ラインなどにおいて検査対象となる物品や部品、部材、その種類や材質を問わず、多数の物品を自動もしくは半自動で連続的に検査する用途などに好適に利用可能である。特に下記の実施形態では、事前に撮影された複数の画像を用いて適切な検査領域を設定することができる。そのため、例えば画像中の対象物の位置や形状が毎回の撮影で変動するようなケースに特に好ましく適用することができる。外観検査や有無検査の目的や検査項目には様々なものが存在するが、本実施形態で検査領域設定方法はいずれの検査に対しても好適に適用することができる。

＜実施の形態１＞
（処理装置）
図１は実施の形態１における画像処理装置（以下、簡略化のため処理装置という場合がある）の機能構成を示している。図１の処理装置１００は、装置本体１０１、画像センサ１０２、表示装置１０８、記憶装置１０９、入力装置１１０などのハードウェアから構成される。

画像センサ１０２は、例えば生産ラインで取り扱われるワークなどの対象物１０３を撮影し、カラーまたはモノクロの静止画あるいは動画像を処理装置１００に取り込むためのデバイスである。画像センサ１０２には、例えば、ほぼ可視光領域に感度を有するデジタルカメラなどを用いることができる。ただし、可視光像以外の特殊な画像（Ｘ線画像、サーモ画像、距離画像）を検査に用いる場合には、画像センサ１０２には、検査用途に適合する適当なセンサを用いて構わない。処理装置１００が、画像検査を行う画像処理装置として物品の製造ラインなどに配置される場合は、画像センサ１０２は、製造ライン中の特定の撮影位置に配置される。

表示装置１０８は、画像センサ１０２で取り込まれた画像、検査結果、検査処理や設定処理に係るＧＵＩ画面を表示するための表示デバイスである。表示装置１０８には、例えば、液晶ディスプレイ、あるいはその他の表示方式の表示デバイスを用いることができる。記憶装置１０９は、処理装置１００が検査処理において参照する各種の設定情報（検査領域情報、検査プログラムなど）や検査結果などを格納するデバイスである。記憶装置１０９には、例えばＨＤＤ、ＳＤＤ、フラッシュメモリ、ネットワークストレージなどを利用可能である。入力装置１１０は、ユーザが装置本体１０１に対し指示を入力するために操作するデバイスである。入力装置１１０には、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、専用コンソールなどを利用可能である。

装置本体１０１は、ハードウェアとして、後述の図９に一例を示すように、ＣＰＵ（中央演算処理装置）、主記憶装置（ＲＡＭ）、補助記憶装置（ＲＯＭ、ＨＤＤ、ＳＳＤなど）を備えたコンピュータ装置により構成することができる。また、装置本体１０１の機能には、重要度算出部１０４、検査領域決定部１０５（検査領域生成部）、検査処理部１０６（画像検査部）、設定ツール１０７が含まれる。

上記のうち、重要度算出部１０４、検査領域決定部１０５は、検査処理部１０６が実行する画像検査に係る検査領域を決定するための機能である。設定ツール１０７は検査処理に必要な設定情報のユーザによる設定作業を支援する機能である。設定ツール１０７の実装態様、特に表示装置１０８の表示画面の一例は後述の図６で説明する。

上記の各機能は、例えば装置本体１０１を構成するＣＰＵのソフトウェア、あるいはさらに処理装置１００を構成する何らかのハードウェアによって実現される。例えば、これらの機能は、補助記憶装置または記憶装置１０９に格納されたコンピュータプログラムが主記憶装置にロードされ、ＣＰＵによって実行されることで実現される。

なお、図１は装置構成の一例を示すものにすぎず、画像センサ１０２、表示装置１０８、記憶装置１０９、入力装置１１０の全部または一部は、装置本体１０１に一体化されていてよい。なお装置本体１０１はパーソナルコンピュータ（ＰＣ）やスレート型端末のようなコンピュータで構成してもよいし、あるいは、専用チップやオンボードコンピュータなどで構成することができる。

ここで、図９に図１の制御系のより具体的な構成の一例を示す。図９の制御系は、主制御手段としてのＣＰＵ１６０１、記憶装置としてのＲＯＭ１６０２、およびＲＡＭ１６０３を備えたＰＣハードウェアなどによって構成することができる。ＲＯＭ１６０２には、後述する製造手順を実現するためのＣＰＵ１６０１の画像処理プログラムや定数情報などを格納しておくことができる。また、ＲＡＭ１６０３は、その制御手順を実行する時にＣＰＵ１６０１のワークエリアなどとして使用される。また、図９の制御系には、外部記憶装置１６０６が接続されている。外部記憶装置１６０６は、ＨＤＤやＳＳＤ、ネットワークマウントされた他のシステムの外部記憶装置などから構成される。

本実施形態の制御手順（例えば図８）を実現するためのＣＰＵ１６０１の画像処理プログラムは、ＨＤＤやＳＳＤなどから成る外部記憶装置１６０６や、ＲＯＭ１６０２の（例えばＥＥＰＲＯＭ領域）のような記憶部に格納しておくことができる。その場合、後述の制御手順を実現するためのＣＰＵ１６０１の画像処理プログラムは、ネットワークインターフェース１６０７を介して、上記の各記憶部に供給し、また新しい（別の）プログラムに更新することができる。あるいは、後述の制御手順を実現するためのＣＰＵ１６０１の画像処理プログラムは、各種の磁気ディスクや光ディスク、フラッシュメモリなどの記憶手段と、そのためのドライブ装置を経由して、上記の各記憶部に供給し、またその内容を更新することができる。上述の制御手順を実現するためのＣＰＵ１６０１の画像処理プログラムを格納した状態における各種の記憶手段、記憶部、ないし記憶デバイスは、本発明の制御手順を格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を構成することになる。

ＣＰＵ１６０１には、図１の画像センサ１０２（カメラ）が接続される。図９では、簡略化のため、画像センサ１０２はＣＰＵ１６０１に直接接続されているように図示されているが、周知のカメラインターフェースなどを介して接続されていてもよい。また、画像センサ１０２は、ネットワークインターフェース１６０７、ネットワーク１６０８を介して接続される構成であってもよい。

ネットワークインターフェース１６０７は、例えばＩＥＥＥ ８０２．３のような有線通信、ＩＥＥＥ ８０２．１１、８０２．１５のような無線通信による通信規格を用いて構成することができる。ＣＰＵ１６０１は、ネットワークインターフェース１６０７を介して、他の装置１１０４、１１２１と通信することができる。装置１１０４、１１２１は、例えば生産ラインに生産制御、管理のために配置されたＰＬＣやシーケンサのような統轄制御装置や、管理サーバなどに相当する。

図９の制御装置では、ＵＩ装置（ユーザインターフェース装置）として、操作部１６０４、および表示装置１６０５が接続されている。操作部１６０４は、ハンディターミナルのような端末、あるいはキーボード、ジョグダイアル、ポインティングデバイスなどのデバイス（あるいはそれらを備えたから成る制御端末）によって構成することができる。表示装置１６０５には、例えば液晶方式の他、後述するデータ表示、あるいはそれに類似の表示画面を表示出力できるものであれば任意の方式のディスプレイ装置を用いることができる。

（検査処理）
まず、図２および図３を参照して、処理装置１００が行う検査処理について説明する。図２は画像処理基づいて対象物を検査する検査処理の流れを、図３は対象物を検査する様子を示している。なお、以下では、ワークに塗布された塗布材の有無（あるいはその塗布領域の形状）の検査を例に検査処理の流れを説明する。

図２のステップＳ２０では、画像センサ１０２によってワーク３０１を撮影し、撮影した画像データを装置本体１０１に取り込む。なお、事前に撮影された画像が装置本体１０１の補助記憶装置や記憶装置１０９の中に存在する場合には、補助記憶装置または記憶装置１０９から検査の対象とするデータを読み込んでもよい。

以上のようにして取り込まれた対象物の画像データは必要に応じて表示装置１０８に表示する。図３（ａ）は、例えば表示装置１０８に表示されている塗布無の元画像の一例を示している。この元画像には対象物となるワーク３０１が撮影されている。この例では、対象物は例えば回路基板であるものとし、元画像にはワーク３０１には印字３０２、配線３０３、電子チップ３０４などが配置されている様子が撮影されている。図３（ｂ）は、塗布材が塗布済となった回路基板を撮影した元画像の一例を示しており、ワーク３０１の上に塗布材３０５が塗布されている。

ステップＳ２１では、検査処理部１０６が、記憶装置１０９から必要な設定情報を読み込む。設定情報には少なくとも、検査領域３０６と検査ロジックとが含まれている。

検査領域３０６とは元画像のうち所定の画像処理を介して検査処理を行う画像の部分領域である。図３（ｃ）の例では、検査領域３０６は、塗布材３０５の塗布領域をほぼカバーするが、電子チップ３０４の部位を避けた形状に生成されている。このような検査領域３０６は、例えば、ユーザがワーク３０１の撮影画像を表示させた画面上の領域指定するような手動設定によって設定することができる。しかしながら、本実施形態では、検査領域３０６の大きさ、位置、形状などは後述する処理によって決定することができる。また、検査ロジックとは検査処理の内容を定義する情報であり、例えば、検査に用いる特徴量の種類、判定方法、特徴量抽出や判定処理で用いるパラメータや閾値などである。

ステップＳ２２では、検査処理部１０６が、ステップ２１で読み込んだ検査領域３０６の定義を用いて元画像からその検査領域に該当する部分を抽出し、検査領域画像を作成する。

この種の画像を用いた検査では、検査領域３０６は、検査の対象とすべきピクセルのみを過不足なく取り出せるような大きさ、位置、形状で設定されているのが望ましい。検査領域３０６の中に余計なピクセルが混入しているとそれがノイズとなり検査制度を低下させる恐れがあり、逆に検査領域３０６が検査の対象とすべき範囲よりも小さければ、検査の漏れを生じる恐れがある。

とはいえ、撮影データの画像において、対象物の位置、形状は常に同じであるとは限らない。例えば、図３（ｄ）、（ｅ）は別のワークにおける対象物の例を示している。この例ではワークに配置された、印字３０７や電子チップ３０９の位置ずれおよび傾きが生じており、また、塗布材３０８の量や形状が異なっている。そのため、例えば、図３（ｅ）に示すように、実際の塗布材の塗布領域３１０が、図３（ｄ）の検査領域３０６と同形状の検査領域に対してずれを生じている。このような変動、例えば撮影された画像ごとに変動が生じる可能性がある場合は、検査領域のみの画像処理では充分な検査を行えない可能性がある。そこで、本実施形態では、事前に撮影された複数の塗布有画像と塗布無画像を用い、後述のようにして適切な検査領域を設定する。

ステップＳ２３では、検査処理部１０６が、ステップ２２で検査領域３０６から切り出された画像を用いて検査処理部１０６が検査ロジックに従い、検査領域画像から必要な特徴量を抽出する。例えば、塗布材３０５の有無を検査するための特徴量として、塗布材３０５部分の面積や色特徴量が抽出される。

続いてステップＳ２４では、検査処理部１０６が、検査ロジックに従って検査処理を行う。例えばステップＳ２３で得られた塗布材３０５の面積や色特徴量が異常である場合には塗布無と判断する。

ステップＳ２５では、検査処理部１０６が、検査結果を表示装置１０８に表示したり、記憶装置１０９に記録したりする出力処理を行う。以上のようにして、ワーク３０１に対する検査処理が完了する。

上記のように構成された画像処理装置は、物品の製造システムにおいて、ワークの検査、例えばワークに対する他の部材の装着の有無を検査する、ワークに対する塗布材の塗布状態を検査する、などの検査処理を実行する検査装置として利用できる。製造システム（ライン）には、画像処理装置による検査結果を用いて、ワークの加工、組立、搬送などの生産処理を行う生産機器が配置され、生産処理における特定の工程終了後のワークを画像処理装置で検査する。

このような生産システム（ライン）においては、次々と搬送されてくる対象物としてのワークに対して、本実施形態の画像処理装置に上記の検査処理を繰り返し実行させることができる。この検査結果は、生産処理制御に利用することができる。例えば、生産機器に入力して、検査結果に基づき再加工、修正加工などを行わせるために利用できる。また、生産機器が良品／不良品の搬送先を切り換える搬送機器であれば、上記の画像処理装置の検査結果を利用して良品／不良品の搬送先の切り換えを行わせることができる。

（検査領域の設定）
図４、図５を参照して、処理装置１００の検査領域の設定に係る動作を説明する。図４は処理装置における検査領域設定の流れを示している。また、図５は画像データから検査領域を生成する手法を説明するものである。

図４のステップＳ４０では、検査領域決定部１０５が検査領域を決定するための複数の画像から成る画像群を記憶装置１０９から入力する。また、画像センサ１０２によってワーク３０１が撮影された画像データを用いてもよい。

ここで、例えば回路基板などのワークを検査の対象物とし、この対象物に対する塗布材の塗布状態を画像処理によって検査するものとする。この画像検査では、例えば塗布材が所定の塗布領域に塗布されている場合（塗布有）に第１の検査結果としてＯＫ（良品）判定、即ち検査合格の判定を行う。また、所定の塗布状態が得られていない場合（塗布無）には第２の検査結果としてＮＧ（不良品）判定、即ち検査不合格の判定を行うものとする。なお、以下では、ＯＫ（良品）判定の対象物を撮影した第１の画像はＯＫ画像、ＮＧ（不良品）判定の対象物を撮影した第２の画像はＮＧ画像という場合がある。

本実施形態において、ステップＳ４０で記憶装置１０９から読み込む画像群は、塗布有の対象物（良品ワーク）を撮影したＯＫ画像、塗布無の対象物（不良品ワーク）を撮影したＮＧ画像を複数含むものとする。このうち、ＯＫ画像およびＮＧ画像のいずれかの画像は少なくとも１枚のみでも良いが、好ましくはＯＫ画像およびＮＧ画像のいずれも複数入力するのが良い。

図５(ａ)の５０１は、塗布有の対象物（良品ワーク）を撮影したＯＫ画像の一例を示している。なお、ＯＫ画像およびＮＧ画像は、予め塗布有の対象物（良品ワーク）、および塗布無の対象物（不良品ワーク）を撮影したものであればよい。これらの画像の対象物に対する検査は、例えば目視などにより行う。あるいは、塗布有／塗布無の対象物を撮影した画像を入力する際、表示装置１０８（１６０５）に１枚ずつ画像を表示し、ユーザが入力装置１１０によってＯＫ／ＮＧを判断する方式を採用してもよい。ＯＫ画像およびＮＧ画像は、ＯＫ／ＮＧの検査結果を示すフラグなどと関連付けされ、後の処理でＣＰＵ１６０１が識別できるような形式で、記憶装置１０９、例えばＲＡＭ１６０３上に展開する。

ステップＳ４１では、検査領域決定部１０５が初期の検査領域５０２（図５(ｂ)）の設定を読み込む。この初期の検査領域５０２は、ユーザが検査対象部分を大まかに指定したものでもよいし、画像全体を初期検査領域としてもよい。図５の（ｃ）の５０３は、初期の検査領域５０２の一部を拡大したものであり、各ブロックが画像の１画素に対応している。

ステップＳ４２では、検査領域決定部１０５が、画像の初期検査領域５０２の各画素アドレスから検査領域の生成に用いる特徴量として輝度値を取得し、記憶装置１０９、例えばＲＡＭ１６０３上に展開する。この処理は、複数、入力したＯＫ（塗布有）画像およびＮＧ（塗布無）画像の全てについて繰り返し行う。

上記の輝度値の取得処理を入力したＯＫ画像およびＮＧ画像の全てに対して実行すると（Ｓ４３のＹｅｓ）、ステップＳ４４に移行し、重要度算出部１０４がＯＫ画像とＮＧ画像の輝度値に基づき各画素アドレスの重要度を算出する。この識別力値取得ステップは、重要度算出部１０４（識別力値取得部）の機能に相当する。

本実施形態において、特定の「画素アドレス」とは、ＯＫ（塗布有）画像およびＮＧ（塗布無）画像の画面中の同じ特定画角の位置に相当する。図５（ｃ）、ないし後述の図５（ｅ）、（ｆ）中の１ブロックがこの「画素アドレス」に対応する。

図５（ｄ）は、複数のＯＫ画像５０１およびＮＧ画像５０１１のある特定の画素の輝度値を取得し、図５（ｄ）の下部に示すヒストグラムとして取得する様子を示している。図５（ｄ）の下部左右に示す２つのヒストグラムは、それぞれ複数のＮＧ（塗布無）画像の特定画素の輝度の分布５０６と、複数のＯＫ（塗布有）画像の同じ特定画素の輝度の分布５０７に相当する。この画素は、例えば所期の塗布材の塗布領域の内部に含まれており、この画素アドレスでは、塗布が無い場合と、ある場合では異なる輝度の被写体が撮影される。また、この例では塗布材は、基板面などの塗布無の面よりも低輝度の反射光を返す材質であり、特定画素の２つの輝度ヒストグラムの中央値の輝度値は大きく離れた位置にある。また、塗布材のムラなどに起因して、ＯＫ（塗布有）画像に撮影されている特定画素の輝度値は、どれもほぼ同じような基板面などが撮影されているＮＧ（塗布無）画像の場合よりバラつきが大きくなっている。逆に、塗布領域と関係のない基板面が撮影されるような特定の画素アドレスでは、輝度ヒストグラムの分布は、ＯＫ（塗布有）画像でもＮＧ（塗布無）画像でも同じような中央値を持ち、その分散も似たような値になっている。

本実施形態では、以上のような性質を利用し、ＯＫ（塗布有）画像群およびＮＧ（塗布無）画像群で、各画素ごとの特徴量分布、例えば輝度の分布の態様に大きな差異がある画素に高い重要度値（識別力値）を付与する。

図５（ｅ）の５０５は、輝度値データに基づき算出した各画素アドレスの重要度値（識別力値）を示している。このように検査領域全体の各画素アドレスについて算出した重要度（図５（ｅ））はＲＡＭ上に保持しておく。

上記のように、この各画素アドレス毎に算出された重要度値は、その画素がＯＫ（塗布有）画像とＮＧ（塗布無）画像とを識別する識別力（値）に相当する。本実施形態では、ＯＫ（塗布有）画像とＮＧ（塗布無）画像とを、より良く識別できる画素アドレスには、より高い重要度値（識別力値）が与えられる。

この重要度Ｉｍの求め方は種々考えられるが、例えば下式（１）のように、塗布有画像の平均輝度Ｌｅｍと塗布無画像の平均輝度Ｌｎｍ（輝度の平均値）との輝度差を重要度とする方式が考えられる。

Ｉｍ ＝ Ｌｅｍ－Ｌｎｍ （１）

また、下式（２）のように、塗布有画像の平均輝度Ｌｅｍと塗布無画像の平均輝度Ｌｎｍとの輝度差をそれぞれの分散値σｅｍ、σｎｍの和で除した値を重要度とする方式が考えられる。

Ｉｍ ＝ ｜Ｌｅｍ－Ｌｎｍ｜／（σｅｍ＋σｎｍ） （２）

また、下式（３）のように、塗布有画像と塗布無画像の輝度差の最小値ｍｉｎ（Ｌｅｉ－Ｌｎｊ）で最大値ｍａｘ（Ｌｅｉ－Ｌｎｊ）を除した値を重要度とする方式が考えられる。

Ｉｍ ＝ ｍａｘ（Ｌｅｉ－Ｌｎｊ）／ ｍｉｎ（Ｌｅｉ－Ｌｎｊ） （３）

また、ＯＫ画像とＮＧ画像をクラス分けする判別分析法、例えば大津の判別分析法による判別分析処理を実行し、その際、下式（４）のようにクラス間分散でクラス内分散を除した値（評価基準）の最大値を重要度とする方式が考えられる。

なお、以上の式（１）～（４）に示した重要度算出では、特徴量として輝度を用いる場合を例示したが、他の特徴量、例えば画素の色相値などを用いる場合でも同様にして重要度算出を行うことができる。また、以上に示した重要度算出方式はあくまでも一例であり、第１と第２の検査結果をよりよく識別できる識別力の指標として、塗布無画像群と塗布有画像群の輝度値の分布を用いて重要度を算出するものであれば、任意の演算方式を用いてよい。

ステップＳ４５では、図５（ｆ）に示すように、検査領域決定部１０５（検査領域生成部）が、ある一定値以上の重要度の画素を検査領域５０８として生成する。図５（ｆ）では図５（ｅ）で算出された重要度のうち、重要度が４０以上である画素を含む範囲を検査領域５０８として生成した様子を示している。ステップＳ４６では、検査領域決定部１０５は決定された検査領域５０８を記憶装置１０９に記憶させる。

以上説明したように、検査領域決定部１０５が実行する処理工程では、複数のＯＫ（塗布有）画像群およびＮＧ（塗布無）画像群を用いて、初期検査領域内の輝度値を取得する。続いて、上記の式（１）～（４）に示したような演算方式によって、各画素アドレスに関して、輝度値の分布状態に応じた重要度値（識別力値）を算出する。そして、特定の条件を満たす重要度値（識別力値）を持つ画素アドレスを含む領域を検査領域として決定する。例えば、ある一定値以上の重要度値（識別力値）を有する画素アドレスを含む領域を検査領域として決定する。

ここで、図６（ａ）～（ｃ）を参照して、上述のような検査領域生成を行う場合にユーザを支援するための設定ツール１０７を構成するユーザインターフェースの一例を示す。図６（ａ）～（ｃ）は、入力装置１１０（操作部１６０４）のマウスなどのポインティングデバイスやキーボードにより操作可能な表示装置１０８（１６０５）の表示画面の構成例を示す。

設定ツール１０７を起動すると、表示装置１０８に、図６（ａ）の設定画面を表示する。この設定画面には、画像ウインドウ６００、画像登録ボタン６０１、初期領域読込ボタン６０２が配置されている。また、この設定画面には、重要度関連のユーザインターフェースとして、重要度算出方法選択ボックス６０３、重要度閾値設定ボックス６０４、重要度閾値設定スライドバー６０５が配置されている。さらに、処理の進行に係るユーザインターフェースとして、この設定画面には、処理開始ボタン６０６、領域決定ボタン６０７、画像切り替えボタン６０８、領域表示チェックボックス６０９が配置されている。なお、マッチングボタン６１０は、後述の実施形態２で説明するパターンマッチングを用いた画像中の対象物の位置位相の特定および補正処理を有効化するために用いられる。

これらボタンの選択や、テキスト（数値）入力装置ボックスへの入力、スライドバーの操作などは、入力装置１１０のマウスなどのポインティングデバイスやキーボードを介してユーザに行わせることができる。なお、図６（ａ）～（ｃ）の設定画面はあくまでも一例にすぎず、以下に述べるパラメータ入力や検査領域の確認などを行うことができるものであれば、どのようなＵＩを用いてもよい。

画像登録ボタン６０１が押されると、設定ツール１０７は記憶装置１０９から、ＯＫ（塗布有）画像およびＮＧ（塗布無）画像の複数の画像から成る画像群を入力する。ここで入力した画像群のうちの一枚は、図６（ａ）に示すように、設定画面の画像ウインドウ６００に表示させる。

また、ユーザは画像切り替えボタン６０８を押すことによって、入力した画像群から画像ウインドウ６００に表示する画像を切り替えることができる。また、初期領域読込ボタン６０２が押されると、設定ツール１０７は記憶装置１０９から、画像に対して設定済みの初期検査領域５０２のデータを読み込む。初期検査領域５０２のデータの形式はどのようなものでもよく、前述のように画像（画角）全体を初期検査領域５０２として用いてもよい。

初期検査領域５０２は、例えば図６（ａ）に示すように、設定画面の画像ウインドウ６００の画像の上に重畳表示する。また、領域表示チェックボックス６０９を操作することにより、初期検査領域５０２の重畳表示のＯＮ／ＯＦＦを切り換える。

重要度算出方法選択ボックス６０３から、重要度算出方法を選択する。重要度算出方法選択ボックス６０３はプルダウン（プルアップ）メニューや、テキスト入力ボックスの形態で実装することができる。ユーザは、重要度算出方法選択ボックス６０３によって、例えば、上述の式（１）～（４）などで説明した異なる重要度値の演算方式を選択する。

処理開始ボタン６０６が押されると登録された画像群の初期検査領域５０２内の画素の重要度算出処理を開始する。なお、初期検査領域５０２を決定せずに処理開始ボタン６０６を押す操作を許容してもよく、その場合には画像全体を初期検査領域として自動設定し、その画像全体の各画素について重要度値算出処理を行う。初期検査領域５０２を選択できるようにユーザインターフェースを構成しておけば、ユーザが明らかに検査しなくても良いと判断できる画角中の領域については重要度算出処理から除外することができ、重要度算出処理を高速化できる可能性がある。

重要度算出処理が完了すると、図６（ｂ）に示すように、重要度閾値設定ボックス６０４で指定した値以上の重要度値（識別力値）を有する画素群を設定画面の画像ウインドウ６００の画像の上に検査領域６２０として重畳表示させる。この時、ユーザが重要度閾値設定ボックス６０４の値を書き換える、あるいは、重要度閾値設定スライドバー６０５を左右に操作することにより、重要度閾値を変更できるよう構成する。また、重要度算出方法選択ボックス６０３は、上記のようにユーザが重要度算出方法を変更できるよう構成されている。このようなＧＵＩにより、重要度算出方法や重要度閾値を変更すると、図６（ｃ）に示すように、画像ウインドウ６００に表示されている検査領域６２０の形状、位置、大きさが更新される。

以上のようなユーザインターフェースにより、生成した検査領域６２０の形状、位置、大きさが表示画面上で自動的に更新される。このような設定ツール１０７の表示によって、ユーザは検査領域６２０の形状、位置、大きさなどを一目で確認することができる。

なお、ユーザが検査領域６２０に含めたい領域が重要度算出方法や重要度閾値を変更しても検査領域６２０に入らない場合に検査領域６２０を変形させたり、検査領域６２０を追加したりできるユーザインターフェースをさらに設けてもよい。このような検査領域編集ユーザインターフェースはマウスなどのポインティングデバイスの操作を介して検査領域６２０の変形や追加を行うＧＵＩによって実装できる。

以上のようにして、画像ウインドウ６００上で所望の検査領域６２０が得られたら、ユーザは領域決定ボタン６０７によってその検査領域６２０を確定する。この操作が行われると、画像ウインドウ６００画像の上に現在、重畳表示されている検査領域６２０に該当する検査領域定義情報を生成する。この検査領域定義情報のデータ形式は任意であり、生成された検査領域定義情報は、記憶装置１０９（外部記憶装置１６０６など）に格納する。

以上のように、本実施形態によれば、予め用意したある程度の数のＯＫ画像とＮＧ画像を用いて、画像センサ１０２で撮影される画像の各画素の検査に対する重要度を算出することができる。この重要度値は、各画素の位置（アドレス）における第１および第２の検査結果にそれぞれ対応するＯＫ画像とＮＧ画像の識別力値に相当する。そして、重要度が特定の条件を満たす、例えば所定の閾値以上の重要度値（識別力値）を有する画素を含む検査領域を自動的に生成することができる。従って、検査毎に形状が異なる対象物を検査する場合でも、充分な数の画像を用意するだけで、背景が対象物と同じような色の部分は自動的に検査領域に設定されず、ＯＫ画像とＮＧ画像で変化の大きい画素のみ検査領域に設定することができる。従って、後の検査処理で検査領域内の背景部分の除去などをしなくて済み、高速かつ高精度でロバストな画像検査を行うことが可能となる。即ち、本実施形態によれば、検査ごとに位置などが異なって撮影されるような対象物を検査する場合でも、誤検出の生じにくい、適切な検査領域を迅速に、かつ自動的に設定することができる。

この画像検査は、適切に設定された検査領域を用いて、高速かつ高精度でロバストに実行でき、その検査結果を用いて、生産ラインに配置されたワークの加工、組立て、搬送などを行う生産機器を高い信頼性で制御することができる。

＜実施形態１＞
以下図７、図８を参照して、本発明の実施形態２について説明する。実施形態１との違いは、対象物を含むワークの場所、即ち、撮影された画像ごとに対象物の位置位相が異なる場合の補正を含む点である。本実施形態２では、対象物の位置位相を特定し、補正する処理が追加されている。それ以外の構成及び処理につていては実施形態１のものと同じである。本実施形態において、位置位相の特定、補正には、例えばパターンマッチング処理、アフィン変換などの画像処理技術を利用する。

図７は、本実施形態２において、実施形態１の図４のフローにおけるステップＳ４２～Ｓ４３を置換すべき処理を示している。図４のＳ４０～Ｓ４１に示したように、図１の検査領域決定部１０５は、第１実施形態の場合と同様、対象物画像の読み込みと、初期検査領域の読み込みを行う。

次に、図７のステップＳ７０において、検査領域決定部１０５は、マッチング処理のためのマッチングパラメータを読み込む。マッチングパラメータとは、パターンマッチングのスコア閾値、探索角度、探索スケール、探索領域等である。

続いて、ステップＳ７１において、検査領域決定部１０５はパターンマッチング処理を行う。このパターンマッチング処理は、処理中の画像（ＯＫ画像ないしＮＧ画像の１つ）と、予め用意した対象物ないしその一部のテンプレート（モデル）画像の形状パターンのマッチング処理である。この処理の詳細については後述する。

次に、ステップＳ７２では、検査領域決定部１０５はマッチング結果に基づき、画像をアフィン変換する。これにより、テンプレート画像を基準として、ＯＫ画像群ないしＮＧ画像群の各画像における対象物の画像中の位置、位相が一定に揃うことになる。

ステップＳ７３では、検査領域決定部１０５が画像の初期検査領域５０２の輝度値を取得し、ＲＡＭ上に展開する。この処理を、すべての画像に対して繰り返し行う。すべての画像の処理が終了すると（Ｓ７４のＹｅｓ）、図４のステップＳ４４に進む。以降の処理は第１実施形態のものと同じである。

以上のようにして、ＯＫ画像群ないしＮＧ画像群の各画像中の対象物の位置位相を特定し、例えばそれらがテンプレート画像を基準として一致するように補正することができる。この補正処理によって、画面中の同一の画素アドレスの画素に対象物の同一の部位が撮影されていることが保証される。そのため、より正確に各画素の重要度値（識別力値）を算出することができる。

（パターンマッチング）
図７のステップＳ７１で行うパターンマッチング処理は、例えば図８に示すようなエッジ検出処理を介して実行することができる。図８（ａ）に示す画像データ８０１には、三角形で模式的に示した対象物８０２が撮影されている。エッジ抽出を介したパターンマッチングでは、注目画素８０３におけるエッジ強度が評価される。図８（ｂ）は図８（ａ）の対象物８０２の斜辺の１つに存在する注目画素８０３のエッジの態様を特徴づけるエッジ情報であるエッジ強度を示している。

エッジ強度情報を用いたパターンマッチング処理は、探索領域内において、予め登録された基準画像であるテンプレート画像との類似度が最も高くなる位置を探索する処理である。探索した位置における入力画像と基準画像の類似度（マッチングスコア）が、閾値（スコア閾値）よりも大きい場合に、マッチング処理は成功する。そして、その位置の中で最もスコアが高い位置をマッチング位置として出力する。ここではワーク画像から抽出したエッジ画像と基準画像とのパターンマッチング処理を説明する。

図８（ａ）に示すように、ワーク画像のすべての画素のうちで、勾配強度Ｅが所定の閾値以上である画素、すなわちエッジを抽出する。このエッジ抽出では、ワーク画像におけるすべての画素の輝度の勾配強度および勾配方向を算出する。勾配強度は、ｘ方向およびｙ方向のソーベルフィルタを使用して算出される。個々の画素でｘ軸方向勾配強度Ｅｘと、ｙ軸方向勾配強度Ｅｙとをそれぞれ算出する。

そして、図８（ｂ）に示すように、個々の画像における対象物（この例では三角形の斜辺）の最終的な勾配強度Ｅは、ｘ軸方向勾配強度Ｅｘとｙ軸方向勾配強度Ｅｙの二乗和の平方根として、例えば次式（５）のように算出することができる。

また、このときの勾配方向θは、ｘ軸方向勾配強度Ｅｘとｙ軸方向勾配強度Ｅｙとを用いて次式（６）により算出することができる。

そして、ワーク画像のすべての画素の内、勾配強度Ｅが所定の閾値以上である画素を選択してワーク画像のエッジを抽出する。続いて、抽出されたエッジを１つの基準画像とのパターンマッチング処理を行って基準画像を評価する。さらに、抽出されたエッジの画像データ上のすべての画素について画素単位で、その検出位置（ｉ、ｊ）における基準画像のマッチングスコアＳｉｊを次式（７）により算出することができる。

ここで、局所スコアＳｋは、候補モデルのモデルエッジ点毎に算出されるスコアであり、次式により算出する。次式（８）において、θＴｋは抽出されたエッジのエッジ点毎の勾配方向であり、θＭｋはモデルエッジのエッジ点毎の勾配方向である。

ここで、局所スコアＳｋとマッチングスコアＳｉｊとは、共に－１～＋１の値を取り、１に近いほどパターンマッチングのレベルが高いことを意味する。

以上のようにして、エッジ検出を介してパターンマッチング（図７のＳ７１）を行うことができる。パターンマッチングに続くアフィン変換（同Ｓ７２）では、テンプレート画像とのマッチングスコアが最も高くなるような画像の並進移動と回転に係るパラメータを設定した上、アフィン変換を行う。以上のようにして、対象物の位置位相を特定し、全ての画像で一致するようにその位置位相を補正することができる。

上記のように、パターンマッチングを利用し、ＯＫ画像群ないしＮＧ画像群に撮影されている対象物の位置位相を補正した上で、検査領域生成を行うことができ、これにより精度よくロバストに用いることができる検査領域を生成することができる。即ち、本実施形態２によれば、実施形態１と同様の作用効果を、より高い精度で得ることができる。図７に示した処理は、ワークの位置、位相を特定し、補正する処理が追加されたものであり、対象物を含むワークの場所が画像に対し異なる場合に好適に適用できる。

本実施形態２のパターンマッチングを利用した対象物の位置位相を特定、補正する処理は、種々の条件に応じて、有効／無効化できるようにしておくとよい。例えば図６に示したマッチングボタン６１０は、検査領域生成の際に、パターンマッチングを用いた対象物の位置位相の特定、補正処理を行うか否かを決定する操作手段として実装される。このマッチングボタン６１０のようなユーザインターフェースを用意しておけば、検査領域生成の際の状況に応じてユーザはパターンマッチングを用いた対象物の位置位相の特定、補正処理を行うか否かの処理態様を決定できる。例えば、検査を実施する生産ラインにおけるワークの位置位相の変動や、検査領域生成に用いるＯＫ画像群ないしＮＧ画像群に撮影されているワークの位置位相の変動などを考慮してマッチングボタン６１０による有効／無効化操作を選択することができる。

なお、上記の本実施形態２では、特徴ベースマッチング処理としてエッジに着目した形状マッチングを例示した。しかしながら、画像中の対象物の位置や位相を特定する方法はこれに限らない。対象物の位置、位相の特定、補正には、例えば、特徴ベースマッチングを利用してもよく、また、コーナー等に着目したマッチング処理を利用してもよい。また、対象物の位置、位相の特定、補正には、領域ベースマッチングを用いてもよく、二値化閾値を変動させながら二値化を行うことなどによってワークの位置、位相を特定する手法を利用してもよい。

上述した実施形態は本発明の一具体例を示したものであり、本発明の一具体例を示したものであり、本発明の範囲をそれら具体例に限定する趣旨のものではない。

上述した実施形態では、画素の重要度値（識別力値）の計算に用いる特徴量として画素の輝度値を用いたが、2次元の色のヒストグラム（色空間）を用いてもよいし、多次元（色相、彩度、明度）の色のヒストグラムを用いてもよい。

なお、上述した実施形態では、検査領域を重要度が閾値を超えた画素すべてとしたが、領域を連結により分離した後、一番大きな面積の領域のみを検査領域としてもよいし、ユーザに検査領域を指定させてもよい。また、ノイズ除去処理を行ってもよい。例えば、画像処理、検査領域決定処理の前、後に、用途に応じ必要な処理を適宜実行するオープニング処理やクロージング処理を追加してもよい。また、上述した実施形態では原画像を用いたが、縮小画像を用いて計算量を抑える手法を採用してもよい。また、上述した実施形態１、２では検査領域を決定するために重要度値（識別力値）を用いたが、同じ指標を用いて、重要度（識別力値）の低い部分を基準領域、例えば塗布有・塗布無画像どちらでも輝度値が変わらない領域として取り扱う処理を行ってもよい。

本発明は、上述の実施例の１以上の機能を実現するプログラムをネットワーク又は記憶媒体を介してシステムまたは装置に供給し、そのシステムまたは装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。

１００…画像処理装置、１０２…画像センサ、１０３…対象物、１０４…重要度算出部、１０５…検査領域決定部、１０６…検査処理部、１０７…設定ツール、１０８…表示装置、１０９…記憶装置、１１０…入力装置、３０５…塗布材、５０８、６２０…検査領域、６００…画像ウインドウ、６０１…画像登録ボタン、６０２…初期領域読込ボタン、６０３…重要度算出方法選択ボックス、６０４…重要度閾値設定ボックス、６０５…重要度閾値設定スライドバー、６０６…処理開始ボタン、６０７…領域決定ボタン、６０８…画像切り替えボタン、６０９…領域表示チェックボックス。

Claims (20)

1. 各々が第１の結果が得られた対象物を撮影した複数の画像からなる第１画像群と、各々が第２の結果が得られた対象物を撮影した複数の画像からなる第２画像群と、を用意する用意ステップと、
   前記第１画像群の前記複数の画像の各々の各画素における特徴量と、前記第２画像群の前記複数の画像の各々の各画素における特徴量と、を用いて、画面を構成する画素アドレスの各々について、重要度値を取得する取得ステップと、
   前記画面のうち、取得された前記重要度値が特定の条件を満たす前記画素アドレスを含む部分を、画像処理の対象となる領域として生成する生成ステップと、
   対象物を撮影した画像データのうち、前記領域に対応する部分に対して画像処理を実行する実行ステップと、を有する画像処理方法であって、
   前記取得ステップでは、
   前記第１画像群の前記複数の画像の各々の第１画素アドレスにおける前記特徴量の分布である第１分布の態様と、前記第２画像群の前記複数の画像の各々の第１画素アドレスにおける前記特徴量の分布である第２分布の態様と、の差異に対応した値を、前記第１画素アドレスの前記重要度値として取得し、
   前記第１画像群の前記複数の画像の各々の第２画素アドレスにおける前記特徴量の分布である第３分布の態様と、前記第２画像群の前記複数の画像の各々の第２画素アドレスにおける前記特徴量の分布である第４分布の態様と、の差異に対応した値を、前記第２画素アドレスの前記重要度値として取得し、
   前記第１分布の前記態様と前記第２分布の前記態様との差異が前記第３分布の前記態様と前記第４分布の前記態様との差異よりも大きい場合に、前記第１画素アドレスが、前記画像処理の対象となる領域に含まれる、
   ことを特徴する画像処理方法。
2. 請求項１に記載の画像処理方法において、前記第２画素アドレスの前記重要度値が前記特定の条件を満たさず、前記第２画素アドレスが前記画像処理の対象となる領域に含まれない画像処理方法。
3. 請求項１に記載の画像処理方法において、前記特徴量が当該画素の輝度値である画像処理方法。
4. 請求項１に記載の画像処理方法において、前記特徴量が当該画素の色相値である画像処理方法。
5. 請求項１乃至４の中のいずれか１項に記載の画像処理方法において、前記取得ステップにおいて、
   前記第１画像群の前記複数の画像の各々の前記第１画素アドレスにおける特徴量の平均値である第１平均値を算出し、
   前記第２画像群の前記複数の画像の各々の前記第１画素アドレスにおける特徴量の平均値である第２平均値を算出し、
   前記第１平均値と前記第２平均値の差を前記第１画素アドレスの前記重要度値として取得する画像処理方法。
6. 請求項１から５のいずれか１項に記載の画像処理方法において、前記取得ステップにおいて、
   前記第１画像群の前記複数の画像の各々の前記第１画素アドレスにおける特徴量の平均値である第１平均値と、前記第１画像群の前記複数の画像の各々の前記第１画素アドレスにおける特徴量の分散値である第１分散値を算出し、
   前記第２画像群の前記複数の画像の各々の前記第１画素アドレスにおける特徴量の平均値である第２平均値と、前記第２画像群の前記複数の画像の各々の前記第２画素アドレスにおける特徴量の分散値である第２分散値を算出し、
   前記第１平均値と前記第２平均値の差を、前記第１分散値と前記第２分散値の和で除した値を、前記第１画素アドレスの前記重要度値として取得する画像処理方法。
7. 請求項１から５のいずれか１項に記載の画像処理方法において、前記取得ステップにおいて、
   前記第１画像群の前記複数の画像の各々の前記第１画素アドレスにおける特徴量と、前記第２画像群の前記複数の画像の各々の前記第１画素アドレスにおける特徴量と、の差の最大値を、前記第１画像群の前記複数の画像の各々の前記第１画素アドレスにおける特徴量と、前記第２画像群の前記複数の画像の各々の前記第１画素アドレスにおける特徴量と、の差の最小値で除した値を、前記第１画素アドレスの前記重要度値として取得する画像処理方法。
8. 請求項１から７のいずれか１項に記載の画像処理方法において、前記第１の結果が前記第１画像群の前記複数の画像における前記対象物の検査合格に対応し、前記第２の結果が前記第１画像群の前記複数の画像における前記対象物の検査不合格に対応する画像処理方法。
9. 請求項１から８のいずれか１項に記載の画像処理方法において、第１対象物を撮影した画像における前記第１対象物の位置位相を補正した画像を前記第１画像群に含まれる画像として用い、第２対象物を撮影した画像における前記第２対象物の位置位相を補正した画像を前記第２画像群に含まれる画像として用いる画像処理方法。
10. 請求項１から９のいずれか１項に記載の画像処理方法において、前記実行ステップの結果に基づいて前記画像データの前記対象物に塗布された塗布材の状態を検査するステップを更に有する画像処理方法。
11. 請求項１から９のいずれか１項に記載の画像処理方法において、前記実行ステップの結果に基づいて前記画像データの前記対象物に装着された部品の状態を検査するステップを更に有する画像処理方法。
12. 請求項１から１１のいずれか１項に記載の画像処理方法において、前記取得ステップは、設定画面を表示装置に表示するユーザインターフェースステップを更に有する画像処理方法。
13. 請求項１から１２のいずれか１項に記載の画像処理方法において、前記生成ステップは、設定画面を表示装置に表示するユーザインターフェースステップを更に有する画像処理方法。
14. 請求項１から１３のいずれか１項に記載の画像処理方法において、前記取得ステップは、前記特徴量を用いて前記重要度値を取得する算出方法をユーザに選択させるユーザインターフェースステップを含む画像処理方法。
15. 請求項１から１４のいずれか１項に記載の画像処理方法の各ステップをコンピュータに実行させる画像処理プログラム。
16. 請求項１５に記載の画像処理プログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
17. 各々が第１の結果が得られた対象物を撮影した複数の画像からなる第１画像群と、各々が第２の結果が得られた対象物を撮影した複数の画像からなる第２画像群と、を用意し、前記第１画像群の前記複数の画像の各々の各画素における特徴量と、前記第２画像群の前記複数の画像の各々の各画素における特徴量と、を用いて、画面を構成する画素アドレスの各々について、重要度値を取得する取得部と、
    前記画面のうち、取得された前記重要度値が特定の条件を満たす前記画素アドレスを含む部分を、画像処理の対象となる領域として生成する生成部と、
    対象物を撮影した画像データのうち、前記領域に対応する部分に対して画像処理を実行する処理部と、を有する画像処理装置であって、
    前記取得部は、
    前記第１画像群の前記複数の画像の各々の第１画素アドレスにおける前記特徴量の分布である第１分布の態様と、前記第２画像群の前記複数の画像の各々の第１画素アドレスにおける前記特徴量の分布である第２分布の態様と、の差異に対応した値を、前記第１画素アドレスの前記重要度値として取得し、
    前記第１画像群の前記複数の画像の各々の第２画素アドレスにおける前記特徴量の分布である第３分布の態様と、前記第２画像群の前記複数の画像の各々の第２画素アドレスにおける前記特徴量の分布である第４分布の態様と、の差異に対応した値を、前記第２画素アドレスの前記重要度値として取得し、
    前記第１分布の前記態様と前記第２分布の前記態様との差異が前記第３分布の前記態様と前記第４分布の前記態様との差異よりも大きい場合に、前記第１画素アドレスが、前記画像処理の対象となる領域に含まれる、
    ことを特徴する画像処理装置。
18. 請求項１７に記載の画像処理装置と、
    前記画像データの前記対象物を生産する生産機器と、を有する生産システム。
19. 請求項１７に記載の画像処理装置により、前記画像データの前記対象物としてのワークに対する他の部材の装着の有無を検査する物品の製造方法。
20. 請求項１７に記載の画像処理装置により、前記画像データの前記対象物としてのワークに対する塗布材の塗布状態を検査する物品の製造方法。

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