JPH02242482A - 製品合格の光学的判断の方法と装置 - Google Patents

製品合格の光学的判断の方法と装置

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JPH02242482A
JPH02242482A JP2029958A JP2995890A JPH02242482A JP H02242482 A JPH02242482 A JP H02242482A JP 2029958 A JP2029958 A JP 2029958A JP 2995890 A JP2995890 A JP 2995890A JP H02242482 A JPH02242482 A JP H02242482A
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ケネス・エー・コツクス
Robert J Maher
ロバート・ジエイ・メイバー
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Philip Morris Products SA
Philip Morris Products Inc
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  • Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)

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】 本発明は、製品検査の方法と装置、特に、製品が合格外
形状を有するかを光学的に判断する方法と装置に関する
。
包装食品、飲料、洗剤製品、美容や健康用品、紙巻タバ
コ、その他タバコ製品など消費物品の多くの製品にとっ
て、製品自体またはその包装の外形状が一定であってな
おかつ不備がないことはたいへん重要である。しかも、
一般にはその様な製品は多量に同時に迅速に製造される
ため、自動運転の光学検査方法が事実上必要となる。従
来の光学検査技法では、対象製品の予め決められた部分
のみを検査判断するのが普通であった。そのため、従来
の光学検査装置では、既定の検査部分以外の欠陥が見逃
されがちで、および／または装置が設定されるときには
予知できなかった類いの不備を見逃すこともあった。ま
た、それら従来光学検査装置は、予め各製品検査作業に
合わせた仕様にしなければならないため、その設定作業
に高度な技術が要求され、長い時間も費やされる不便が
あった。
本発明による製品が合格できる外観を有するかどうかを
判断する方法は、ａ）製品表面の２次元画像を得る段階
と、ｂ）得られた画像を複数の区域に副次分割して、そ
の副次区域の光学特性に従って各副次区域に数値を割当
てる段階とから成る、基準製品から複数の基準画像を生
成する工程と、基準製品から得られた画像から判別画像
を引出す工程と、外観を判定される実際の製品のために
、判別画像からの許容偏差のスレショルド値を設定する
工程と、各基準画像を生成する工程を繰返すことにより
、実際製品の画像を生成する工程と、さらに、得られた
製品画像を判別画像と比較する工程とで構成されていて
、判別画像からの偏差がスレショルド値より大きい実際
製品の画像は、不合格外観をもつと判定される。
本発明はまた、製品表面の２次元画像を得る手段と、得
られた画像を複数の区域に副次分割して、その副次区域
の光学特性に従って各副次区域に数値を割当てる手段と
から成る、基準製品から複数の基準画像を生成する手段
と、複数基準画像から判別画像を引出す手段と、外観を
判定される実際の製品のために、判別画像からの許容偏
差のスレショルド値を設定する手段と、基準製品画像生
成手段にて生成される画像と比較しうる製品画像を生成
するよう作動できる、実際製品の画像を生成する手段と
、さらに得られた製品画像を判別画像と比較する手段と
で構成されているため、判別画像からの偏差がスレショ
ルド値より大きい実際製品の画像は、不合格外観をもつ
と判定することができる、製品が合格できる外観を有す
るかどうかを判断する装置を供給することであって、本
発明の方法と装置により、注目すべき欠陥や画像内で生
ずる基準値からの偏差から検査製品が異質製品であるか
または欠陥製品であるかを判断できるよう、検査製品の
全体画像を処理することが可能となる。
また、本発明の光学製品検査の方法や装置は、汎用性が
あり、高度熟練作業者による複雑な設定作業を要するこ
となくそれぞれの新規の検査内容に自動的に適合できる
、特徴をもつ。
さらに、本発明の方法や装置は、高度熟練作業者の介在
を要することな（新規の各検査作業を実施するために必
要な情報を自動的に得ることができる。
本発明の好適な実施例では、フィルター関数、すなわち
、検査すべき複数の対象物の２次元画像からの判別画像
値が演算される。判別画像演算操作は、判別画像の実効
性を低下させるような゛ノイズ°°の判別画像への侵入
を防ぐために、判別画像値算出に使用する最適情報量を
２次元画像から自動的に決定する工程を持っている。判
別画像値の演算が完了した後、各製品の２次元画像が形
成されて判別画像値を使って処理されて、判別画像値を
演算するのに使用された所定値と比較される出力値が作
成される。その出力値が所定値より一定量以上達わない
場合は、検査製品の外観は普通であるつまり合格である
と判断される。また、そうでない場合は、検査製品の外
観は異常であるつまり不合格であると判断される。
本発明の１実施例が、付随図面を参照しながら例として
下記に説明されている。
第１図のように、本発明による典型的な製品検査装置１
０は、図の左から右へ一つずつ検査される非検査品すな
わち製品１２を搬送するためのコンベア装置２０を備え
ている。図の（従来型ビデオカメラ２４の撮影視野内に
ある）Ａ位置では、製品２０が従来の光源３０から光で
照射される。
従来型の製品センサー２２がカメラ２４に対向する製品
１２を検知するたびに、（プロセッサー２６の一部分で
ある）撮像機器２６Ａがカメラ２４から製品の２次元画
像を°°記録゛つまり入力する。カメラ２４は、普通の
ＮＴＳＣ式またはＲＧＢ式カメラのような従来型の単色
（白黒など）または多色（カラーなど）ビデオカメラで
あって構わない。本発明が金色カラー製品検査にも適用
可能であることは当業者には明白であるということを踏
まえて、説明を明瞭かつ簡単にするために、ここでは（
白黒などの）モノクロ検査のみを説明する。
撮像機器２６Ａで得た２次元画像は、検査製品１２がコ
ンベア装置２０の制御可能部２０Ｂへ来るまでに、製品
が合格画像をもつかどうかをプロセッサー２６が判定完
了するように、以下に述べるようにプロセッサー要素２
６．２６Ａにて演算処理される。製品が合格画像を示す
と、プロセッサー２６は制御部２０Ｂを作動させて、そ
の製品を、次の通常処理段階へ合格製品１２Ａを搬送す
るコンベア端部２ＯＡへ仕分しづする。一方、製品の画
像が不合格である場合は、プロセッサー２６は制御部２
０Ｂを作動させて、その製品を、別の特殊処理段階へ欠
陥ある拒絶製品１２Ｒを搬出するコンベア端部２ＯＲへ
仕分けする。なお、一般的にプロセッサー２６は、例え
ば、マサチューセッツ州カントンのアントロックス社（
ＡＮＤＯＲＯＸ　Ｃ０ＲＰ、　）のＩＣ３−４００型の
撮像機器を備えた、カリフォルニア州マウンテンビュー
のサンマイクロシステムズ社（ＳＵＮ　ＭＩＣＲＯ３Ｙ
ＳＴＥＭＳ　ＩＮＣ，）から入手可能なサン３／１６０
型ワークステーシヨンのような、適切にプログラムされ
た通常のマイクロまたはミニコンピユータとする。
（好ましくは、第２図のフローチャート図に従って）主
としてプロセッサー要素２６．２６Ａにて実行される本
発明の方法では、合格未確認製品をどちらかに判定する
連続処理作業にて使用するための判別画像をプロセッサ
ー２６が作成できるようにさせる目的で、統計的に必要
数（例えば、１００または２００個）の合格確認済み製
品の画像（いわゆる°゛演習製品°゛あるいは°゛演習
画像゛°）が事前処理される。演習画像はいかなる方法
で作成してもよいが、望ましい数の演習製品１２を使用
して本検査装置１０での操作によって作成するのが一番
簡単であろう。なお演習製品の処理中は、コンベア端部
２ＯＢは２ケ所のどちらかの位置にロックしておくのが
望ましい。次に、第２図を説明する。
ステップ１０２では、−船釣にコンピュータプログラム
の最初に実行されるように、プロセッサー２６が様々な
プログラム定数の初期設定を行い、さらに（図示されな
い端末キーボードなどからの）プログラム制御入力を読
取る。ステップ１０４では、図１にて前述されたように
、−式の演習画像を作成するためプロセッサー２６はカ
メラ２４と撮像機器２６Ａを作用させる。撮像機器２６
Ａは、カメラ２４からの通常アナログ出力信号情報をデ
ジタル化して、演習画像のデジタル版を作成する。例え
ば、撮像機器２６Ａにより、画像は２５６Ｘ２５６ピク
セル数のグリッドに分解されて、各ピクセルに（輝度に
比例した）デジタル値が割当てられる。（ただし、２５
６Ｘ２５６グリツドは説明のため引用されたものであっ
て、必要に応じてその他のグリッドサイズ、比例配分、
分割数などが利用できるのはいうまでもない。高解像度
を有する場合は、５１２Ｘ５１２ピクセル数のグリッド
がよい。いずれにしても、イ吏用できる演習画像の数は
ピクセル数より少ないことを注意すべきである）。なお
ここでは、画像データ結果は、Ｉ、Ｉ　ｘｙ、または上
で表されるものとする。
（さらに、以降のステップ、例えば以下に述べられる、
エツジ検出、中心位置決めと整列操作、２値化のステッ
プなどでの画像データの変更後でも、同様の記号表示が
使用されるものとする。）次に、第３図の各演習画像の
処理について、下記に説明する。
ステップ２０２は、ステップ１０４の再現で画像の捕捉
に関するものである。ステップ２０４では、エツジ検出
を実行するかどうかを決定するために１つまたはそ、れ
以上のプログラム制御値（ステップ１０２の入力）がテ
ストされる。エツジ検出は既知の技法であって、どんな
方法で実行されても構わない。（例えば、ラフアニル・
Ｃ・ゴンザレスによる゛デジタル画像処理”、３３１−
４１ページ、１９８７年アジソン・ウニスリー出版社発
行、あるいは、ウィリアム・Ｉ（・プラットによる“デ
ジタル画像処理”、４７８−９２ページ、１９７８年ジ
ョン・ウィリー＆サンズ出版社発行、を参照。）−船釣
にエツジ検出とは、出力デジタル値を作成するためプロ
セッサー２６によりピクセルの初期デジタル値が変えら
れるため、ピクセル値の主要変移域でのまたはその付近
でのピクセルが相対的に強調された出力デジタル値を有
する一方、ピクセル値の主要変移域でのまたはその付近
でないピクセルは相対的にデエンファシスの出力デジタ
ル値を有することで構成される。
例を上げれば、図４ではエツジ検出実行前の典型的な画
像が示されているが、第５図ではエツジ検出後の同じ画
像が示されている。（ただし、第４図、第５図では画像
の必要部分だけが示されているが、画像フレーム自体は
当然製品画像よりも充分大きい）。第４図と第５図で見
られるように、入力画像（第４図）の明部から暗部への
変移点（すなわち°゛エツジ°゛のピクセルは、エツジ
検出画像（第５図）では明るく表示されている。（便室
上、第５図での°°明るい゛°部分は図では実線で表さ
れるものとする。） （本実施例において）エツジ検出が実行された場合、ス
テップ２０６が実行されて、ステップ１０２で入力され
た１つまたはそれ以上のプログラム制御値のテストを基
にした使用エツジ検出方法が確認される。その他様々な
エツジ検出方法が知られているし、どれを使用しても構
わないけれど、第３図のもう一方別のステップ２０８ａ
からｄでは、（上記のブラットの文献に記述されている
が、本実施例ではそれぞれ°°ロバーツ′°、°°ソー
ベル°゛、”ラプラシアン°“、“°低域通過°°方法
と呼ぶ）４つの技法が使用される。例えば、ロバーツ方
法（ステップ２０８ａ）を選んだ場合、第３図の２０８
ａ枠の右側の式から各出力デジタル値Ｉ　ｘｙが得られ
る。（ただし、演算式の、Ｘとｙは関係ピクセル座標で
あって、等式の右側の値はそれぞれ前記（エツジ検出前
の）入力デジタル値である）。もう１つの方法として、
ソーベル、ラプラシアン、または低域通過のエツジ検出
方法のいずれかをステップ２０６で選んだ場合は、第３
図のぞれぞれ２０８枠右側に示された演算式を基にして
出力デジタル値が演算される。
上記の（いずれかの）エツジ検出操作の後、制御過程は
ステップ２２０へ移り、そこで（ステップ１０２で設定
された）スレショルド定数がＯであるかどうかを判断す
るためテストされる。スレショルド定数がＯでない場合
は、画像データの２値化が要求される。その場合、制御
過程はステップ２２２へ移動して、第３図の２２２枠右
側の関連式に示されているように、スレショルド定数よ
り大きい各画像データ値は１と同等値に設定されその他
の画像データ値はＯと同等値に設定される。なお、第５
図はエツジ検出と２値化の結果である。本実施例では２
値化が実行されているが、というのも、それによりデー
タのそれ以降に処理される速度が非常に加速され、また
、光量の変化に対する処理感度が低減されるからである
。
（実行された場合）上記の２値化後、制御過程はステッ
プ２３０へ移動して、連続する画像を互いに中心位置決
めさせたり整列させたりすることを可能にするため、（
第３図の２３０枠の右側の等式を使って）画像の°゛第
１モメント°°値を演算する。これらの等式において、
ＫとＬは（前述の等式のＸとｙと同じく）ピクセル座標
インデックス値である。従って、それら式によって、全
画像で共通の基準位置の各画像での座標点Ｋ“、Ｌが演
算できる。（第１画像後の）各画像データを変更するこ
とにより、各画像のデータは細画像のデータに整列させ
られるため、第１画像後の各画像のデータ基準点は第１
画像の基準点に一致する（画像データを実際に変更して
画像を整列させることは必要ないかもしれないが、それ
よりむしろ、それ以降に各画像のデータ処理する際、単
に演算非整列値を考慮するだけで充分であろう。）なお
、画像のその他の主要部とは相対的に不一致な画像情報
部分が存在する場合は、ＫとＬを画像全体にスパンさせ
る必要はない。例えば、２値化演習画像１２Ｂが第６図
の鎖点線Ｒで囲まれた区域に対して相対的移動しないた
め、”　Ｍ　Ｎ　Ｔ　”記号の部分または画像細部の一
部分がその区域と交差しないと分かった場合には、その
区域ばＫとＬの領域として選択される。
ステップ２３０では、プロセッサー２６に第７図と第８
図で説明されるようなデータの論理ＡＮＤ値を作成させ
ることにより、変数ａの演算が簡略化される。第７図は
全列が同値であるデータの１フレームを示しており、各
ピクセル位置はその位置の値Ｘを含む。第８図は区域Ｒ
以外の全入力がＯであるデータの１フレームを示してお
り、区域Ｒ内には実際の２値化画像データが保存されて
いる。（なお第８図は高度に簡略化された純粋仮想画像
データを含んでいる。）第７図と第８図のデータの論理
ＡＮＤ値作成により変数ａが導き出され、全データ結果
を加算する。
ステップ２３０での変数すの演算は、プロセッサー２６
に第８図と第９図とで説明されるデータの論理ＡＮＤ値
を作成させることにより、同様に簡略化さ、れる。第９
図は、全列が同数値で、なおかつ各ピクセル位置がその
位置のｙ座標値を含むデータの１フレームを示している
。同じく、第８図と第９図のデータの論理ＡＮＤ値を作
成して、さらに全データ結果を加算することにより変数
すが導き出される。
ステップ２３０での変数Ｃの演算は、プロセッサー２６
に第８図と第１０図で説明されるデータの論理ＡＮＤ値
を作成させることにより、同様に簡略化される。第１Ｏ
図は、区域Ｒ以外のあらゆる位置でＯであって区域Ｒ以
内ではすべて１であるデータの１フレームを示している
。同じ（、第８図と第１０図のデータの論理ＡＮＤ値作
成による変数Ｃが導き出され、全データ結果を加算する
さらにステップ２３０と２４０後の第３ｂ図では、処理
中の画像が第１画像がどっがが判断されて、そうである
ならステップ２４２が実行され、演算完了値に’　、Ｌ
’　と等しい変数ＸＣＥＮＴとＹＣＥＮＴが設定されて
、その後制御過程はステップ２５０へ移動する。第１画
像でない場合は、制御過程は直接ステップ２５０に進む
。
ステップ２５０では、（必要に応じて）画像データが変
更されてそれぞれ連続画像を第１画像に整列させる。こ
れは、各画像の座標位置に’　、　Ｌｏでの基準値を第
１画像の同じ対応位置に付加することによって実施され
る。各画像の必要変移量は、変数Ｘ０ＦＦとＹＯＦＦで
与えられ、第３図のステップ２５０の右側にある等式を
使って算出される。つまり画像の全データは、ステップ
２５０の部分作用としてＸ０ＦＦ値とＹＯＦＦ値にて変
更されるのである。（もちろん、以降のデータ処理にお
いてＸ０ＦＦ値とＹＯＦＦ値さえ考慮しておけば、実際
に画像データを変更する必要はないであろう。） 次に第２図に戻って、第３図の全ステップによる演習画
像処理が完了した後、制御過程はステップ１１０へ進む
。ステップ１１０では、ステップ１０２で読込まれた１
つまたはそれ以上の入力を経由して要求がある場合、画
像リストに（例えば全部の）“ホワイト°°画像が追加
される。このステップは別になくてもよいが、演習画像
集合に周知の°°不良“′画像を加えることにより、（
実際の製品検査に利用され、以下に記述されているごと
く演算される）判別画像値Ｆの実効性が良くなるステッ
プ１２０では、（場合によっては゛°ホワイト°画像も
含む）各１対画像ごとのデータの内積が（第２図の枠１
２０の右側の等式から）演算され、算出された内積値は
内積行列Ａの入力値として使用される。
次にステップ１２４では、固有値γ１と固有ベクトルＢ
、Ｊが内積行列Ａから演算される。特に、Ａを実数対称
行列値とすると、行列値ＡとＧは等式Δ・旦＝旦・旦か
ら算出されるため、旦・旦１Ｂ＋　・旦＝１となるが、
なお１は第１１図の形状の行列である。ただし、（旦”
　）、、＝Ｂ、、と固有値γ、はＧの対角要素であって
、第１２図の形状をもつ行列である。これら等式を解（
には標準ルーティンを使用すればよい。それらは、例え
ば、テキサス州（７７０４２−３０２０）ヒユーストン
、シティウェスト通り、２５００番地のＩＭＳＬ社のＩ
ＭＳＬ社数学ライブラリーから入手できる。
ステップ１２８では、判別画像Ｆの作成に使用される画
像情報の最適量が決定される。なおこのステップは、演
習画像の°゛ノイズ゛以降演習画像の必要限度数（例え
ば５０個）が作成され、図３の方法で処理される。サン
プル画像は、実際の製品検査過程でみつかる製品画像の
範嗜を代表するような良質画像であることが望ましい。
さらに、合格単位の所定数以下の不合格拒絶結果にする
（下記に記載のステップ１４８で）スレショルド値が選
択できるように、良質画像の標準偏差を認識することも
必要である。
ステップ１４４では、第２図の枠１４４の右側の等式を
使用して判別画像値Ｆと各サンプル画像値■の内積がプ
ロセッサー２６で演算される。サンプル画像が合格画像
である場合は、Ｃの値は１または１に近い数になる（ス
テップ１２８の良質画像で使用されたａｌ値）。画像の
合格度合が減るほど、Ｃ値は１から遠ざかる ステップ１４４で各サンプル画像が処理された後、プロ
セッサー２６はステップ１４８の操作を行い、全サンプ
ル画像のＣ値が従来の方法で処理されてその平均値Ｃ，
，ｖと分布の標準偏差σが算出される。それゆえＣａｖ
値±σ倍数の所定数値に等しいスレショルド値Ｃｔｈが
プロセッサー２６で演算される。例えば、光学検査操作
の目標が約１０００個につき１個以上を誤認拒絶判断し
ないようにするには、Ｃｔｈ値は第２図の枠１４８の右
側の等式から算出される（ガウス分布を参照）。
これで、これ以降の第２図のステップによる実際の製品
検査動作のための、本発明の装置の準備が完了する。ス
テップ１５２では、前述の第３図のように、検査製品の
画像が作成されて処理される。ステップ１５６では、第
２図の枠１５６の右側に示されている等式を使って判別
画像値Ｆと製品画像データ値■の内積りがプロセッサー
２６で演算される。ステップ１４４の場合では、製品が
合格画像を示す時はＤ値ば１またば１に近い数になる。
製品画像が許容範囲からずれるほど、Ｄ値は１から遠ざ
かる。
ステップ１６０ではプロセッサー２６によりＤ値がステ
ップ１４８で決められた許容範囲と比較される。Ｄ値が
許容範囲の上限と下限の間にあるときは、プロセッサー
２６はステップ１６４ａを実行させて製品を合格と判断
する（すなわち、コンベア制御部２０Ｂを作動させて製
品をコンベア端部２ＯＡへと搬送する）。一方、Ｄ値が
許容範囲の上限下限の外側にあるときは、プロセッサー
２６はステップ１６４ｂを実行させて製品を不合格にす
る（すなわち、コンベア制御部２０Ｂを作動させて製品
を不合格にする（すなわち、コンベア制御部２０Ｂを作
動させて製品をコンベア端部２ＯＲへと搬出する）。ス
テップ１５２から１６４では、各製品１２が検査される
。
下記の追加情報は、上記の本発明の主旨の理解の手助け
となろう。簡単にいえば、下記の公式が成立つように判
別値Ｆを演算するのが目的であるΣＦ、ｙＩ。ｙ言１　
全°°良質°°演習　　　（１）画像に対して ΣＦ責ｙＩＭＶ言１　最小値　　　　　　　（２）なお
、式（］）の数値１は、できればＯでない、良質゛すな
わち°゛合合格両画像関連する単なる定数の一例である
。
必要なら、新たに下記の公式を成立させることによって
、判別画像の実効性を改善させることができる。
ΣＦ　、、＝　Ｏ（３） このことは、データ集合の上記“ホワイト画像を含める
ことを意味する。式（３）の数値０は“°不良°゛すな
わち“°不合格“画像に関連する単なる定数の一例であ
る。
さらに、１個またはそれ以上の不合格とされた画像を処
理して、各不合格画像値■０の下記公式を成立させるよ
うな判別画像値を与えることによっても、必要に応じて
、判別画像の実効性を改善させることができる。
ΣＦ、ｙＩνｙ言０（４） 等式（１）と（２）の結果は、（必要なら式（３）およ
び／または（４）も同時に）、直交画像値すなわち゛°
固有画像゛′値夾３゛１の集合から判別画像値を作成す
ることにより簡略化できる。ただし、亘（Ｊ）＝昇　工
＋、＋ｌ　　Ｂ、　　　　　　　　　　（５）１＝１ なお等式（５）では、ｎは演習画像の全数（なにがしか
の゛°ホワイト°°画像と不合格画像ＩＩ＋を含む）、
■は演習画像インデックス、ｊは固有値インデックスで
ある。両インデックス値ｉとｊは、１からｎまで変化す
る。
式（５）の変数行列Ｂは、直交行列である。つまる、 Ｂ−Ｂ”＝Ｂゝ　・Ｂ　＝　１　　　　　　　（６）さ
らに、 丈′　・立ｊ　　＝Ｇ、＝Ｙ、　　δ、（７）結果とし
て、 Ａ　　Ｂ＝Ｂ　　旦　　　　　　　　　　（８）ただし
、第２図のステップ１２０と同じようにＡＪ＝ＩＮ＋　
　・工＋Ｊｌ　、それゆえ、変換行列旦の列は、行列Ａ
の固有ベクトルとなる。
そして判別画像Ｆは、上記で定義された固有画像値の打
切り線形結合から以下のごとく形成される。
Ｆ＝子　Ｃ４亘＋Ｊ＋　　　　　　　　　　　　　（９
）ｊ＝ま ただし、固有画像はγ１〉γ２〉・・・＞γｎの順序で
あると仮定する。（これら演算式のＣ値はステップ１４
４．１４８、と１６０のＣ値とは無関係である。）この
級数は、判別画像内のノイズ関与を避けるためｓ＜ｎ関
数で打切られる。
本実施例では、問題取組の新奇な方法としてＳ値を選ぶ
方法がとられている。つまり、一般クロスバリデーショ
ン法を使用するが（゛°テクノメトリック°°誌、１９
７８年第２１巻第２号のＧ、Ｈ，ゴラブ他の報告°゛良
リッジパラメータ選択方法としての一般りロスバリデー
ション法゛を参照）、本方法の実行は上記の直交変換に
て簡略化される。
打切りレベルＳは、下記の式を最小とする値をとる。
これは、第２図のステップ１２８での決定値であって、
つまり、ａｌの値で良質画像の場合は１で°°ホワイト
°画像またはその他年良画像の場合はＯである。Ｓ値の
選択完了後、下記の値が最小となるよう式（９）の係数
ＣＪが決められる。
Ｗ　＝寥［Ｆ　・Ｉ　”　−ａ、　］　２（１１）その
結果、 となって、ゆえに、 の式が得られるが、これは第２図のステップ１３６での
演算式に対応する。
判別画像値Ｆを決める上記の方法は新規であって、判別
関数が８項で打切られる級数の固有画像の線形結合とし
てとらえられている。打切り操作の結果、演習画像のノ
イズに対する本方法の感度が低減する。上記で述べたよ
うに、打切り操作を行なわず判別画像が演算された場合
に、演習画像の数が増えるにつれて最初は判別値の実効
性は上昇するが、さらに演習画像が増加するに連れて今
度は低下し始める。この様な低下は、演習画像集合内で
の（予期するのが難しい）過剰が著しくなったときに始
まる。しかし、この問題は前記のごとく画像８個にて固
有画像級数を打切る方法によって解決できる。さらに、
本方法はＳの最適値を確実に決定するための簡単な方法
をも含んでいる本発明のシステムは、新しい製品を検査
する作業に関してそれ自体の演習動作を行うことができ
る。つまり、違った検査製品ごとに本発明の演習過程（
ステップ１０２から１４８まで）を実行して、システム
が適切な検査基準を設定するために必要な情報を得られ
るようにする。それゆえ、本発明のシステムは汎用性が
あって、高度熟練作業者による広範な設定作業を必要と
しない。それに、本発明のシステムが製品の画像の所定
部分だけでな（全体画像を検査できることにも、注目し
てほしい。
なお、上記実施例は本発明の詳細な説明したものであっ
て、本発明の意図や範囲内での当業者による様々な変更
は当然可能である。例えば、２５６Ｘ２５６ピクセル数
の画像フレームが述べられているが、必要に応じてその
他のサイズや形状の画像フレームであっても良い。
【図面の簡単な説明】
第１図は、本発明の主旨に従って構成された光学製品検
査装置の簡略図式ブロック図、第２ａ図、第２ｂ図、第
２ｃ図（集合的には第２図）は、本発明の光学製品検査
方法のフローチャート図、 第３ａ図と第３ｂ図は、（集合的には第３図）は、第２
図のフローチャート図の部分の詳細フローチャート図、 第４図は、本発明に従って処理される典型的製品画像の
正面図、 第５図は、本発明に従って処理された後の第４図の製品
画像の正面図、 第６図は、本発明に従って製品がさらに処理されて行（
方法を説明する第５図と同様の図、第７図、第８図、第
、９図および第１０図は、本発明に従った以降の処理ス
テップを説明するのに利用できるフレームデータの簡略
図、 第１１図および第１２図は、本発明に従って実行される
演算を説明するのに利用できる行列図である。

Claims (1)

  1. 【特許請求の範囲】 １、製品が合格できる外観を有するかどうかを判断する
    方法であって、 基準製品から複数の基準画像を生成する工程と、なおそ
    の基準製品ごとの画像生成工程はさらに、ａ）製品表面
    の２次元画像を得る段階と、ｂ）得られた画像を複数の
    区域に副次分割して、その副次区域の光学特性に従って
    各副次区域に数値を割当てる段階とから成っており、 基準製品から得られた画像から判別画像を引出す工程と
    、 外観を判定される実際の製品のために、判別画像からの
    許容偏差のスレショルド値を設定する工程と、 各基準画像を生成する工程を繰返すことにより、実際製
    品の画像を生成する工程と、 さらに、得られた製品画像を判別画像と比較する工程と
    で構成されていて、それゆえ、判別画像からの偏差がス
    レショルド値より大きい実際製品の画像は、不合格外観
    をもつと判定される判断方法。 ２、基準画像生成工程が、さらに、１つの副次区域から
    次の区域への実質的変化を検知するために、連続する副
    次区域の割当数値を比較する段階と、検知された実質的
    変化位置またはその付近での副次区域数値を強調する段
    階とを含む、請求項１記載の判断方法。 ３、強調されない副次区域はデエンファシス処理される
    、請求項２記載の判断方法。 ４、基準画像生成工程が、さらに、副次区域の数値をス
    レショルド値と比較する段階をもち、また、スレショル
    ド値より大きい数値をもつ各副次区域には第１のバイナ
    リー値が割当てられ、残りの副次区域には第２のバイナ
    リー値が割当てられて、そして、割当てバイナリー値か
    ら判別画像が形成される、請求項１、２あるいは３記載
    の判断方法。 ５、製品が合格できる外観を有するかどうかを判断する
    装置であって、 基準製品から複数の基準画像を生成する手段（１２）と
    、なお基準画像生成手段は、製品表面の２次元画像を得
    る手段（２４）と、得られた画像を複数の区域に副次分
    割して、その副次区域の光学特性に従って各副次区域に
    数値を割当てる手段（２６、２６Ａ）とからなっており
    、 基準製品から得られた画像から判別画像を引き出す手段
    （１３６段階での２６）と、 外観を判定される実際の製品のために、判別画像からの
    許容偏差のスレショルド値を設定する手段（１４８段階
    での２６）と、 各基準画像を生成する工程を繰返すことにより、実際製
    品の画像を生成する手段（１５２段階での２４と２６）
    と、なお実際製品画像生成手段は、基準製品画像生成手
    段にて生成された画像と比較しうる製品画像を生成する
    よう作動でき、さらに、得られた製品画像を判別画像を
    比較する手段（１５２〜１６４ｂ段階での２６）とで構
    成されていて、それゆえ、判別画像からの偏差がスレシ
    ョルド値より大きい実際製品の画像は、不合格外観をも
    つと判定される判断装置。 ６、基準画像生成手段が、さらに、１つの副次区域から
    次の区域への実質的変化を検知するために、連続する副
    次区域の割当数値を比較する手段（２０４、２０６段階
    での２６）と、検知された実質的変化位置またはその付
    近での副次区域数値を強調する手段とを含む、請求項５
    記載の判断装置。 ７、さらに、強調されない副次区域をデエンファシス処
    理する手段を含む、請求項６記載の判断装置。 ８、基準画像生成手段（２４、２６）が、さらに、副次
    区域の数値をスレショルド値と比較し、また、スレショ
    ルド値より大きい数値を持つ各副次区域には第１のバイ
    ナリー値を割当て、残りの副次区域には第２のバイナリ
    ー値を割当てる比較手段（２２２段階の２６）を含み、
    そして、判別画像を引出す手段が、副次区域の割当てバ
    イナリー値から判別画像を引出すよう形成される、請求
    項５、６あるいは７記載の判断装置。 ９、基準画像を生成する手段（２４、２６、２６Ａ）と
    実際製品画像を生成する手段とは、通常のカメラ撮像処
    理システムを構成する、請求項５から８いずれか記載の
    判断装置。 １０、被検査体の表面が複数の演習被検査体の対応表面
    と基本的に同じ外観であるかどうかを判断する方法であ
    って、 各演習被検査体について、（ａ）該表面の２次元画像を
    形成し、（ｂ）該２次元画像を複数のピクセルに副分割
    し、（ｃ）関連ピクセルの光学的特性に比例した初期デ
    ジタル値を各ピクセルに結付けることによって該ピクセ
    ルの各々をデジタル化し、（ｄ）初期デジタル値実質的
    変移点もしくはその付近のピクセルでの該初期デジタル
    値が、関連出力デジタル値を出力するため強調され、そ
    の一方、その他のピクセルでの初期デジタル値はデエン
    ファシスされて関連出力デジタル値を出力するように、
    該初期デジタル値を演算処理して出力デジタル値を算出
    することによって、該初期デジタル値をエッジ検知し、
    （ｅ）第１のバイナリー値を第１の所定スレショルド値
    の一方側にある該出力デジタル値の各々と結付け、同時
    に、第２のバイナリー値を該第１所定スレシヨルド値の
    他方側にある該出力デジタル値の各々と結付けることに
    より、該初期デジタル値を２値化する工程と、 各演習被検査体において、判別値とバイナリー値との内
    積が所定の０でない定数値にほぼ等しくなるよう選定さ
    れた判別値を該ピクセルの各々に結付ける工程と、 該被検査体について上記工程（ａ）から（ｅ）までを繰
    返す工程と、 さらに、該被検査体のバイナリー値と該判別値との内積
    を該所定の０でない定数値と比較する工程とから構成さ
    れる判断方法。 １１、該判別値が、判別画像値￥Ｆ￥で集合的に構成さ
    れていて、該判断方法はさらに、 該演習被検査体に関連したバイナリー値を、互いに直交
    する複数の固有画像値￥φ￥＾（＾ｊ＾）に変換する工
    程と、 該固有画像値の打切り線形結合から該判別画像値を算出
    する工程とで構成される、請求項１０記載の判断方法。 １２、各該演習被検査体ｉに関連したバイナリー値が、
    演習画像値￥Ｉ￥＾（＾ｉ＾）で集合的に構成されてい
    て、また、該判断方法はさらに、ｎが演習画像の全数で
    、変換行列￥Ｂ￥が直交行列であるところの▲数式、化
    学式、表等があります▼ の等式から該固有画像値を演算する工程とで構成される
    、請求項１１記載の判断方法。 １３、該固有画像値の打切り線形結合から該判別画像値
    を算出する該工程は、 ｓがｎより小さい整数であるところの ▲数式、化学式、表等があります▼ の等式から該判別画像値を演算する工程で構成される、
    請求項１２記載の判断方法。 １４、該判断方法はさらに、 ａ＿ｉが、全良好演習画像では０でない定数であって、
    不良演習画像では０であるところの ▲数式、化学式、表等があります▼ の等式から演算されるＶ（ｓ）値の最小値を与える請求
    項１３の等式のｓの値を選択する工程で構成される、請
    求項１３記載の判断方法。 １５、該判断方法はさらに、 ￥Ａ￥が演習画像の各対の内積から算出される実数対称
    行列であって、変換行列￥Ｂ￥が￥Ｂ￥・￥Ｂ￥＾＋＝
    Ｂ＾＋・￥Ｂ￥＝￥１￥を満たしているところの演算式
    、￥Ａ￥・￥Ｂ￥＝￥Ｂ￥・￥Ｇ￥から得られる行列￥
    Ｇ￥の対角要素が、固有値γ＿ｊで表される。 ▲数式、化学式、表等があります▼ の等式から請求項４の等式のＣ＿ｊ値を演算する工程で
    構成される、請求項１４記載の判断方法。 １６、該固有画像値が、γ＿１＞γ＿２＞γ＿３＞・・
    ・＞γ＿ｎの順序である、請求項１５記載の判断方法。 １７、該判断値が、判断値の平方の和がほぼ最小となる
    よう追加的に選択される、請求項１１乃至１６の何れか
    に記載の判断方法。 １８、該判断値が、判断値の和がほぼ０となるよう追加
    的に選択される、請求項１１乃至１７の何れかに記載の
    判断方法。 １９、該演習被検査体の該２次元画像が互いに一致する
    ものではなくて、また、判別値を該ピクセルの各々に結
    付ける該工程前に、該判断方法はさらに、 各演習被検査体について、（ｆ）関連する２次元画像の
    少なくとも一部分の重力中心を演算し、また（ｇ）該演
    習被検査体全部に関連した重力中心がほぼ一致するよう
    に関連バイナリー値を変更する工程で構成される、請求
    項１１乃至１８の何れかに記載の判断方法。 ２０、該被検査体について工程（ａ）から（ｅ）を繰返
    した後に、該判断方法はさらに、 該被検査体に関連する２次元画像の少なくとも一部分の
    重力中心を演算する工程と、 該被検査体に関連した重力中心が該演算被検査体に関連
    した重力中心にほぼ一致するように該被検査体に関連し
    たバイナリー値を変更する工程とで構成される、請求項
    １９記載の判断方法。 ２１、合格被検査体中で起こりがちな変動範囲を代表す
    る複数のサンプル被検査体が供給可能であって、また、
    該被検査体について工程（ａ）から（ｅ）を繰返す該工
    程前に、該判断方法はさらに、各サンプル被検査体につ
    いて工程（ａ）から（ｅ）を繰返す工程と、 該サンプル被検査体のバイナリー値と該判別値との内積
    を算出することにより各サンプル被検査体の相関値を演
    算する工程と、 該サンプル被検査体全部の相関値の平均値を演算する工
    程と、 該サンプル被検査体全部の相関値の標準偏差を演算する
    工程と、 さらに、該相関値の平均値と該標準偏差の所定数値との
    加算値および減算値にそれぞれ等しい第１と第２のスレ
    ショルド相関値を演算する工程とで構成される、請求項
    １１乃至２０の何れかに記載の判断方法。 ２２、該被検査体のバイナリー値と該判断値との内積を
    該所定の０でない定数値と比較する該工程はさらに、 該被検査体のバイナリー値と該判断値との該内積が、該
    第１と第２のスレショルド相関値間にあるかどうかを判
    断する工程で構成される、請求項２１記載の判断方法。 ２３、少なくとも１個の不合格被検査体があって、また
    、判別値を該ピクセル各々と結付ける該工程はさらに、 該不合格被検査体について工程（ａ）から（ｅ）までを
    繰返す工程と、 該不合格被検査体に関連するバイナリー値と判別値との
    内積がほぼ０となるように該判別値を追加的に選択する
    工程とで構成される、請求項１１乃至２２の何れかに記
    載の判断方法。 ２４、ピクセル数が演習被検査体数より実質的に大きい
    、請求項１１乃至２３の何れかに記載の判断方法。 ２５、被検査体の表面が複数の演習被検査体の対応表面
    と基本的に同じ外観であるかどうかを判断する装置であ
    って、 各演習被検査体について、（ａ）該表面の２次元画像を
    形成し、（ｂ）該２次元画像を複数のピクセルに副分割
    し、（ｃ）関連ピクセルの光学的特性に比例した初期デ
    ジタル値を各ピクセルに結付けることによって該ピクセ
    ルの各々をデジタル化し、（ｄ）初期デジタル値実質的
    変移点もしくはその付近のピクセルでの該初期デジタル
    値が、関連出力デジタル値を出力するため強調され、そ
    の一方、その他のピクセルでの初期デジタル値はデエン
    ファシスされて関連出力デジタル値を出力するように、
    該初期デジタル値を演算処理して出力デジタル値を算出
    することによって、該初期デジタル値をエッジ検知し、
    （ｅ）第１のバイナリー値を第１の所定スレショルド値
    の一方側にある該出力デジタル値の各々と結付け、同時
    に、第２のバイナリー値を該第１所定スレショルド値の
    他方側にある該出力デジタル値の各々と結付けることに
    より、該初期デジタル値を２値化する手段と、 各演習被検査体において、判別値とバイナリー値との内
    積が所定の０でない定数値にほぼ等しくなるよう選定さ
    れた判別値を該ピクセルの各々に結付ける手段と、 該被検査体について上記動作（ａ）から（ｅ）までを繰
    返す手段と、 さらに、該被検査体のバイナリー値と該判別値との内積
    を該所定の０でない定数値と比較する手段とから構成さ
    れる判断装置。 ２６、該判別値が、判別画像値￥Ｆ￥で集合的に構成さ
    れていて、該判断装置はさらに、 該演習被検査体に関連したバイナリ−値を、互いに直交
    する複数の固有画像値￥φ￥＾（＾ｊ＾）に変換する手
    段と、 該固有画像値の打切り線形結合から該判別画像値を算出
    する手段とで構成される、請求項２５記載の判断装置。 ２７、各該演習被検査体ｉに関連したバイナリー値が、
    演習画像値￥Ｉ￥＾（＾ｉ＾）で集合的に構成されてい
    て、また、該判断装置はさらに、 ｎが演習画像の全数で、変換行列￥Ｂ￥が直交行列であ
    るところの ▲数式、化学式、表等があります▼ の等式から該固有画像値を演算する手段で構成される、
    請求項２６記載の判断装置。 ２８、該固有画像値の打切り線形結合から該判別画像値
    を算出する該手段は、 ｓがｎより小さい整数であるところの ▲数式、化学式、表等があります▼ の等式から該判別画像値を演算する手段で構成される、
    請求項２７記載の判断装置。 ２９、該判断装置はさらに、 ａ＿ｉが、全良好演習画像では０でない定数であって、
    不良演算画像では０であるところの ▲数式、化学式、表等があります▼ の等式から演算されるＶ（ｓ）値の最小値を与える請求
    項２７の等式のｓの値を選択する手段で構成される、請
    求項２８記載の判断装置。 ３０、該判断装置はさらに、 ￥Ａ￥が演習画像の各対の内積から算出される実数対称
    行列であって、変換行列￥Ｂ￥が￥Ｂ￥・￥Ｂ￥＾＋＝
    Ｂ＾＋・￥Ｂ￥＝￥１￥を満たしているところの演算式
    、￥Ａ￥・￥Ｂ￥＝￥Ｂ￥・￥Ｇ￥から得られる行列￥
    Ｇ￥の対角要素が、固有値γ＿ｊで表される。 ▲数式、化学式、表等があります▼ の等式から請求項１８の等式のＣ＿ｊ値を演算する手段
    で構成される、請求項２９記載の判断装置。 ３１、該固有画像値が、γ、＿１＞γ＿２＞γ＿３＞・
    ・・＞γ＿ｎの順序である、請求項３０記載の判断装置
    。 ３２、該判断値が、判断値の平方の和がほぼ最小となる
    よう追加的に選択される、請求項２５記載の判断装置。 ３３、該判断値が、判断値の和がほぼ０となるよう追加
    的に選択される、請求項２５記載の判断装置。 ３４、該演習被検査体の該２次元画像が互いに一致する
    ものではなくて、また、判断値を該ピクセルの各々に結
    付ける該動作前に、判断装置はさらに、 各演習被検査体について、（ｆ）関連する２次元画像の
    少なくとも一部分の重力中心を演算し、また（ｇ）該演
    習被検査体全部に関連した重力中心がほぼ一致するよう
    に関連バイナリー値を変更する手段で構成される、請求
    項２５記載の判断装置。 ３５、該被検査体について動作（ａ）から（ｅ）を繰返
    した後に、該判断装置はさらに、 該被検査体に関連する２次元画像の少なくとも一部分の
    重力中心を演算する手段と、 該被検査体に関連した重力中心が該演習被検査体に関連
    した重力中心にほぼ一致するように該被検査体に関連し
    たバイナリー値を変更する手段とで構成される、請求項
    ３４記載の判断装置。 ３６、合格被検査体中で起こりがちな変動範囲を代表す
    る複数のサンプル被検査体が供給可能であって、また、
    該被検査体について動作（ａ）から（ｅ）を繰返す該手
    段前に、該判断装置はさらに、各サンプル被検査体につ
    いて動作（ａ）から（ｅ）を繰返す手段と、 該サンプル被検査体のバイナリー値と該判別値との内積
    を算出することにより各サンプルの被検査体の相関値を
    演算する手段と、 該サンプル被検査体全部の相関値の平均値を演算する手
    段と、 該サンプル被検査体全部の相関値の標準偏差を演算する
    手段と、 さらに、該相関値の平均値と該標準偏差の所定数値との
    加算値および減算値にそれぞれ等しい第１と第２のスレ
    ショルド相関値を演算する手段とで構成される、請求項
    ２５乃至３５の何れかに記載の判断装置。 ３７、該被検査体のバイナリー値と該判別値との内積を
    該所定の０でない定数値と比較する該手段はさらに、 該被検査体のバイナリー値と該判別値との該内積が、該
    第１と第２のスレシヨルド相関値間にあるかどうかを判
    断する手段で構成される、請求項３６記載の判断装置。 ３８、少なくとも１個の不合格被検査体があって、また
    、判別値を該ピクセル各々と結付ける該手段はさらに、 該不合格被検査体について動作（ａ）から（ｅ）までを
    繰返す手段と、 該不合格被検査体に関連するバイナリー値と判別値との
    内積がほぼ０となるように該判別値を追加的に選択する
    手段とで構成される、請求項２５乃至３７の何れかに記
    載の判断装置。 ３９、ピクセル数が演習被検査体数より実質的に大きい
    、請求項２５乃至３８の何れかに記載の判断装置。 ４０、検査される画像が複数演習画像と外観上同じかど
    うかを判断する方法であって、 対応する演習画像データ値￥Ｉ￥＾（＾ｉ＾）を算出す
    るため各演習画像値ｉを２値化する工程と、 ｎが演習画像の全数で、変換行￥Ｂ￥が直交行列である
    ところの ▲数式、化学式、表等があります▼ の等式から演算される複数直交固有画像値に該演習画像
    データ値を変換する工程と、 ￥Ａ￥が演習画像の各対の内積から算出される実数対称
    行列であって、変換行列￥Ｂ￥が￥Ｂ￥・￥Ｂ￥＾＋＝
    ￥Ｂ￥＾＋・￥Ｂ￥＝￥１￥を満たしているところの演
    算式、￥Ａ￥・￥Ｂ￥＝￥Ｂ￥・￥Ｇ￥から得られる行
    列￥Ｇ￥の対角要素が、固有値γ＿ｊで表される ▲数式、化学式、表等があります▼ の等式から演算される値がＣ＿ｊである場合であって、
    さらにまた、ａ＿ｉが、全良好演習画像では０でない定
    数であって、不良演習画像では０であるところの ▲数式、化学式、表等があります▼ の等式から演算されるＶ（ｓ）値の最小値を与える数値
    として選択されたｎよりも小さいのがｓである場合に ▲数式、化学式、表等があります▼ の演算式で与えられる該固有画像値の打切り線形結合か
    ら判別画像値￥Ｆ￥を演算する工程と、検査される該画
    像を２値化する工程と、 検査される該デジタル画像値と該判別画像値との内積を
    算出する工程と、 さらに、該内積値を所定の基準値と比較する工程とで構
    成される判断方法。 ４１、該判別画像値を演算する該工程はさらに、個別値
    全部の平方の和がほぼ最小となるよう、該判別値を形成
    する該個別値を選択する工程で構成される、請求項４０
    記載の判断方法。 ４２、該判別画像値を演算する該工程はさらに、個別値
    全部の和がほぼ０となるよう、該判別値を形成する該個
    別値を選択する工程で構成される、請求項４０記載の判
    断方法。 ４３、該固有画像値が、γ＿１＞γ＿２＞γ＿３＞・・
    ・＞γ＿ｎの順序である、請求項４０記載の判断方法。
JP2029958A 1989-02-09 1990-02-08 製品合格の光学的判断の方法と装置 Pending JPH02242482A (ja)

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US07/308,739 US5046111A (en) 1989-02-09 1989-02-09 Methods and apparatus for optically determining the acceptability of products
US308739 1989-02-09

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