JPH01273181A

JPH01273181A - 外観検査方法

Info

Publication number: JPH01273181A
Application number: JP63101610A
Authority: JP
Inventors: Satoshi Yamatake; 聰山竹
Original assignee: Matsushita Electric Works Ltd
Current assignee: Panasonic Electric Works Co Ltd
Priority date: 1988-04-25
Filing date: 1988-04-25
Publication date: 1989-11-01
Anticipated expiration: 2011-03-21
Also published as: JPH0827841B2

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】［産業上の利用分野１本発明は、検査対象物の表面の色欠陥、表面の凹凸、異
物の混入、傷、ひＶ割れ等の外観上の欠陥を画像処理に
より検査する外観検査方法に関するものである。

［従来の技術］従来より検査対象物を含む空間領域をテレビカメラ等の
画像入力手段で撮像し、得られた画像を原画像の濃度差
に基づいて線画像に変換した後、検査対象物の外観上の
欠陥を抽出する外観検査方法が考えられている。このよ
うな外観検査方法では、線画像で得られている線のうち
欠陥や異物に対応するものを抽出して検査を行なうこと
が必要である。

従来は、ティーチング時に、第８図に示すように、検査
対象＠０の輪郭Ｍｌの内側の領域に内部マスクＭを形成
し、内部マスクＭ内の９Ａ域に存在する線を欠陥Ｘ、と
みなして検査を行なっていた。

また、同様にして検査対象物０の輪郭＠ｌの外側の領域
（背景）に背景マスクを形成し、背景マスク内の領域に
存在する線を異物Ｘ２とみなして検査を行なっていた。

［発明が解決しようとする課題］上記従来方法では、第９図（、）に示すように、画像入
力手段により入力される空間領域内に検査対象物０１〜
０．が多数ある場合や、第９図（ｂ）に示すように、検
査対象物０の形状が複雑である場今には、マスクの設定
作業も複雑になり処理時間が長くなるという問題があっ
た。

本発明は上述の問題、４を解決することを目的とするも
のであり、マスクによる検査領域の設定作業を行なわな
ずｌ：欠陥や異物の検査が行なえるようにした外観検査
方法を提供しようとするものである。

［課題を解決するための手段Ｊ本発明では、上記目的を達成するために、線画像より検
査対象物の輪郭線に相当する線を消去し、残された線画
像の中で線に囲まれている領域を欠陥部の候補とし、欠
陥部の候補となっている領域について欠陥と異物との識
別判定を行なうようにしているのである。

［作用］上記方法によれば、マスクを形成せずに欠陥や異物に相
当する線を抽出することができるから、マスクを形成す
る場合に比較して処理が容易になり、とくに、検査対象
物が処理領域内に多数存在しでいる場合や、検査対象物
の形状が複雑である場合に有効な方法となるのである。

［実施例］本発明では、従来と同様に、テレビカメラ等の画像入力
手段により得られた原画像を線画像に変換することが前
処理として必要である。この前処理は、以下のように行
なわれる。

虫ず、検査対象物を含む空間領域を撮像して得られた原
画像Ｐｏは濃淡画像であって、第１図（、）に示すよう
に、検査対象物０、欠陥Ｘ１１異物Ｘ２を含む画像とな
っている。ここに、各画素はたとえば濃度が８ビツトで
表わされて２５６階調に設定される。この濃淡画像から
検査対象物Ｏの輪郭ｍｈ！？のエツジを抽出する処理は
、「エツジの部分は濃度変化が大きい部分に対応してい
る」という考え方を基本にしている。したがって、濃度
を微分することによってエツジの抽出を行なうのが一般
的である。微分処理は、第２図に示すように、濃淡画像
を３×３画素の局所並列ウィンドウＷに分割して行なう
、つまり、注目する画素Ｅと、その画素Ｅの周囲の８画
素Ａ−Ｄ、Ｆ〜■とで局所並列ウィンドウＷを形成し、
局所並列ウィンドウＷ内の画素Ａ〜工の濃度の縦方向の
濃度変化４■と横方向の濃度変化４Ｈとを次式によって
求め、ａＶ＝（Ａ＋Ｂ＋Ｃ）（Ｇ十Ｈ十Ｉ）ＩＩＩＨ＝（Ａ＋Ｄ＋Ｇ）（Ｃ十Ｆ＋Ｉ）さらに、微分
絶対値１ｅＥｌ　　と微分方向値／ｅＩＥとを次式によ
って求めるのである。

１ｅＨ１＝　ａＶ２＋ａＨ２／ｅａ　　＝ｔａｎ−・鍔＋ＬａＨまただし、Ａ〜■は対応する画素の濃度を示している。以
上の演算を原画像Ｐｏの全画素について行なうことによ
り、検査対象物Ｏの輪郭や欠陥Ｘｌ。

異物Ｘ２等が存在しているような濃度変化が大きい部分
と、その変化の方向とを抽出することができるのである
。

次に細線化処理が行なわれる。細線化処理は、微分絶対
値が大きいほど濃度変化が大きいことを表わしている。

儂に着目して行なわれる。すなわち、各画素の微分絶対
値を周囲の画素の微分絶対値と比較し、周囲の画素より
も大きくなるものを連結していくことにより、１画素の
幅を有した二ツノが抽出されるのである。つまり、画面
上の各画素の位置をＸ−Ｙ座標で表わし、微分絶対値を
Ｚ軸に取れば、微分絶対値を表わす曲面が形成されるこ
とになるのであり、細線化処理は、この曲面における稜
線を求めることに相当する。この段階ではノイズ等によ
るエツジも含まれているから、適資しきい値を設定し、
しきい値以上の値のみを採用してノイズ成分を除去する
。

細線化処理で得られた線画像は、原画像のコントラスト
が不十分であるときや、ノイズが多いようなときには、
不連続線になりやすい。そこで、エツジ延長処理を行な
う。二ツノ延長処理は、不連続線の端点から始めて、注
目する画素とその周囲の画素とを比較し、次式で表わさ
れる評価関数ｆ（ｅ＋）がもっとも大きくなる方向にエ
ツジを延長し、他の線の端点に衝突するまでこれを続け
るのである。

ｆ（ｅＪ）＝２二に、ｅＯは中心画素の微分データであり、ｅ、は隣
接画素の微分データであって、Ｊ＝１．２．・・・・・
・、８である。

以上の処理により、第１図（ｂ）に示すように、検査対
象物０、欠陥Ｘ０、異物Ｘ２等の輪郭線１０〜１２が閉
曲線のパターンとなったＭＩＩ像Ｐ、が得られるのであ
る０次に、この線画像Ｐ１に基づいて検査対象物Ｏの輪
郭＃１１゜上の欠け、突起、異形等の存否を検査する輪
郭検査と、検査対象物○の輪郭＃１１゜の内側の傷、汚
れ、変色等の存否を検査する欠陥検査とが順次行なわれ
る。

まず、輪郭検査は次のようにして行なわれる。

ここに、外観検査では、同種の検査対象物Ｏを次々に検
査するのであるから、検査対象物０の基本形状や大きさ
は予め知られており、また、画像入力手段により撮像さ
れる空間領域の中での位置も毎回はぼ同じ位置に定めら
れている。そこで、検査対象物０のパターンを、予め設
定されている標準パターンと照合することにより、輪郭
検査を行なう。すなわち、まず、第３図に示すように、
検査対象物Ｏの近傍と考えられる背景部分から出発して
、検査対象物０の輪郭線１０に交差する方向に走る探索
ラインａ”−ｅを設定し、探索ラインａ−ｅと輪郭ＭＡ
１．との交点を求める。各探索ラインａ−ｅと輪郭Ｍ１
゜どの交点は、第４図に示す手順に従って求められる。

たとえば、１つの探索ラインａについて始、αから１画
素ずつ進み、明かるさの変化点が有れば、この点を輪郭
Ｍ１．との交点であるとして登録し、探索ラインａの終
点まで進むのである。

同様にして各探索ラインｂ−ｅについて交点を求めて登
録する。ここに、探索ラインａ−ｅは複数（５）本が設
定され、探索ラインミーｅ上に異物Ｘ１等が存在してい
て１つの探索ラインミーｅ上に複数個の交点が発生した
ような場合でも、どの交点が輪郭＠ｅ、上の交点である
のかが特定できるようにしである。すなわち、すべての
探索ラインミーｅ上に異物Ｘ１等が存在することはない
と仮定し、複数の交点が得られた探索ラインミーｅ上の
各交点に対して、交点が１つだけ得られている探索ライ
ンミーｅ上の交点からの方向を調べれば、どの交点が輪
郭線１０上の交点かが識別できるのである。こうして、
輪郭線の特定ができないというような事態を回避するの
である。次に、第５図の手順で、輪郭線ｌ。

上の交点のうちのいずれか１つを出発点として輪郭線ｌ
。の追跡を行なう。ここでは、各画素に対して微分方向
値により与えられた向き（第３図中に矢印で示す）に追
跡を行なうのであり、輪郭線ムをなぞりながら輪郭線ｉ
０の曲率を逐次求め、標準パターンにおける対応部位の
曲率と比較し、その曲率がマツチすれば、追跡が終了し
た画素を消去する。ここに、画素は輪郭＠１．の追跡の
途中で逐次消去してもよいし、また、追跡が完了してか
ら一括して消去するようにしてもよい。曲率が一致しな
い場合には、輪郭＃１１．上になんらかの欠陥が存在し
ていると判定され、その欠陥についての検査が行なわれ
る。このようにして、検査対象物０の輪郭＃ｉ　ｌ　ｏ
の追跡で欠陥が発見されずに終了すると、第１図（ｃ）
のように、検査対象物Ｏに対応する線が画像から消去さ
れるのであり、残った＃ｉ両画像パターンは、検査対象
物Ｏの内側の欠陥Ｘ１と、検査対象物０の外側の異物Ｘ
２とに相当する欠陥部を表わしていると考えられる。つ
まり、この時点で、従来のようにマスクを用いることな
く、検査対象物Ｏと欠陥部との分離が行なわれるのであ
る。

ところで、検査対象物０のエツジの形状や検査対象物Ｏ
に対する照明の仕方によっては、ｆＩＳ３図に想像＠１
．’で示すような線が出現して、輪郭線が２重線になる
ことがあるが、輪郭＃ｉ　ｌｏの追跡は微分方向値によ
り与えられた向きに進むから、たとえば、輪郭Ｍ１．を
反時計方向に進むのであれば、第６図に示すように、輪
郭＃１１゜゛は輪郭Ｉ１１．の左側に発生することにな
る。したがって、探索ラインａ−ｅとの交点を求めた輪
郭１１Ａ１．に対して内側（左側）に２重＃ｉ　／　ｏ
　、ｌ　ｏ　’間の幅に相当するＮ１１ｉ素分の幅を持
たせて輪郭線１ｏ＊１ｏ゛の消去を行なうようにすれば
よいのである。

以上のようにして検査対象物０の輪郭線ｐ０を消去した
後の画像Ｐ２に対し、原画像Ｐ０の濃度を参照して次の
処理が行なわれる。すなわち、第７図に示すように、検
査対象物Ｏは背景Ｂに比較して明かるく、検査対象物０
の内側の欠陥Ｘ１は検査対象物Ｏ上りは暗く、また、検
査対象物Ｏの外に存在する異物Ｘ２は背景よりも明かる
いという条件に着目しく！＃７図中の数値は明かるさレ
ベルを示す）、背景Ｂの明かるさと検査対象物０との明
かるさとの間で、しきい値を設定する。検査対象物Ｏの
輪郭線１０を消去した後に、各１ｉ域の輪郭線のすぐ外
側の明かるさが上記しきい値よりも小さいならば、この
領域は背景に囲まれていると判断されるから、異物Ｘ２
の輪郭ｌｌｌ１２であることがわかり、一方、領域の輪
郭線の外側の明かるさが上記しきい値よりも大きいなら
ば、この領域は検査対象物０の中にあると判断されるか
ら、欠陥Ｘ１の輪郭＃Ｘ１１であると判定できるのであ
る。第７図では、便宜上、各領域での明かるさレベルを
それぞれ均一にしているが、実際には１つの領域内でも
明かるさレベルにむらがあるのが普通であるから、各領
域について代表値を設定しておくのが望ましい。

以上のようにして、欠陥Ｘ１と異物Ｘ２との識別もでき
るのであり、欠陥Ｘ、について、輪郭＃１１゜上の微分
値の総和や輪郭ＩＩ　１＋近傍の濃度分布等により、欠
陥Ｘ、の程度を判定することもできる。

［発明の効果］本発明は上述のように、線画像より検査対象物の輪郭線
に相当する線を消去し、残された線画像の中で線に囲ま
れている領域を欠陥部の候補とし、欠陥部の候補となっ
ている領域について欠陥と異物との識別判定を行なうも
のであり、マスクを形成せずに欠陥や異物に相当する線
を抽出することができるから、マスクを形成する場合に
比較して処理が容易になり、とくに、検査対象物が処理
領域内に多数存在している場合や、検査対象物の形状が
複雑である場合に有効な方法となる利、αがある。また
、検査対象物の輪郭線を消去した線画像が得られるから
、欠陥以外にも検査対象物の周囲に存在している異物等
の背景上の他の物体を識別することもできるのである。

【図面の簡単な説明】

第１図（、）〜（ｅ）はそれぞれ本発明における原画像
、線画像、欠陥部の線画像の一例を示す説明図、第２図
は同上における局所並列ウィンドウを示す説明図、１３
図は同上における輪郭線と探索ラインとの関係を示す動
作説明図、第４図は同上における輪郭線と探索ラインと
の交点を求める手順を示す動作説明図、第５図は同上に
おける輪郭線の追跡の手順を示す動作説明図、第６図は
同上における２重線の輪郭線を示す拡大図、第７図は同
上において欠陥と異物との判定方法を示す動作説明図、
第８図は従来例における内部マスクを示す説明図、第９
図（ａ）（ｂ）は従来例では検査が困難であった画像の
例を示す図である。１０〜！、・・・輪郭線、０・・・検査対象物、Ｘｌ・
・・欠陥、Ｘ２・・・異物。代理人　弁理士　石　１）長　七（ｂ）（Ｃ）第２図Ｗ第３図第５図第６図

Claims

【特許請求の範囲】

（１）画像入力手段により検査対象物を含む空間領域を
撮像した後、画像入力手段により得られた原画像を画素
の濃度差に基づいて線画像に変換し、得られた線画像よ
り検査対象物の輪郭線に相当する線を消去し、残された
線画像の中で線に囲まれている領域を欠陥部の候補とし
、欠陥部の候補となっている領域について欠陥と異物と
の識別判定を行なうことを特徴とする外観検査方法。