JPH03175343A - 外観検査による欠陥抽出方法 - Google Patents
外観検査による欠陥抽出方法Info
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- JPH03175343A JPH03175343A JP2125071A JP12507190A JPH03175343A JP H03175343 A JPH03175343 A JP H03175343A JP 2125071 A JP2125071 A JP 2125071A JP 12507190 A JP12507190 A JP 12507190A JP H03175343 A JPH03175343 A JP H03175343A
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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。
め要約のデータは記録されません。
Description
本発明は、検査対象物の表面の欠け、ひび、汚れ、異物
等の外観上の欠陥部を画像処理により検査する外観検査
による欠陥抽出方法に関するものである。
等の外観上の欠陥部を画像処理により検査する外観検査
による欠陥抽出方法に関するものである。
従来より検査対象物を含む空間領域をＴＶカメラ等の画
像入力手段で撮像し、原画像の各画素の濃度を適宜しき
い値を用いて２値化し、この２値画像に基づいて欠陥部
を検出する方法が知られている（たとえば、特開昭６２
−８８９４６号公報参照）、すなわち、２値画像におい
て検査対象物とみなせる領域の内側に値の反転する部位
が存在すれば欠陥部とみなすようにしている。
像入力手段で撮像し、原画像の各画素の濃度を適宜しき
い値を用いて２値化し、この２値画像に基づいて欠陥部
を検出する方法が知られている（たとえば、特開昭６２
−８８９４６号公報参照）、すなわち、２値画像におい
て検査対象物とみなせる領域の内側に値の反転する部位
が存在すれば欠陥部とみなすようにしている。
上記従来方法では、原画像の全画面について２値画像を
得ているから、欠陥部の濃度と欠陥部の周辺の濃度とが
しきい値に対して同じ領域に含まれることがあり（たと
えば、どちらの濃度もしきい値以上になることがあり）
、欠陥部を正確に識別できないという問題があった。 本発明は上記問題点の解決を目的とするものであり、欠
陥部の判定対象となる欠陥候補の輪郭線を囲むように欠
陥候補領域を設定することにより、判定対象を限定し、
かつ、検査対象物の輪郭線の内側の濃度に基づいて欠陥
部５補領域内の各画素の濃度を２値化して欠陥候補内の
画素を他の画素から分離することにより、欠陥候補の良
否判定を精度よく行えるようにした外観検査による欠陥
抽出方法を提供しようとするものである。
得ているから、欠陥部の濃度と欠陥部の周辺の濃度とが
しきい値に対して同じ領域に含まれることがあり（たと
えば、どちらの濃度もしきい値以上になることがあり）
、欠陥部を正確に識別できないという問題があった。 本発明は上記問題点の解決を目的とするものであり、欠
陥部の判定対象となる欠陥候補の輪郭線を囲むように欠
陥候補領域を設定することにより、判定対象を限定し、
かつ、検査対象物の輪郭線の内側の濃度に基づいて欠陥
部５補領域内の各画素の濃度を２値化して欠陥候補内の
画素を他の画素から分離することにより、欠陥候補の良
否判定を精度よく行えるようにした外観検査による欠陥
抽出方法を提供しようとするものである。
請求項１および請求項２の方法は、上記目的の達成のた
めに、検査対象物の輪郭線の内側に欠陥部の判定対象と
なる欠陥候補の輪郭線を囲む閉じた領域内を欠陥候補領
域として設定し、欠陥候補領域の近傍外側で検査対象物
の輪郭線よりも内側の濃度に基づいて基準濃度を設定し
、欠陥候補領域内の各画素の濃度を上記基準濃度に基づ
いて設定されたしきい値との大小関係によって２値化す
ることにより、欠陥候補内の画素と他の画素とを分離す
るようにしているのである。 請求項３の方法では、欠陥候補領域を、画面の縦方向と
横方向とに走る各一対の辺と、上記各辺に対してそれぞ
れ４５°の角度で交差する４辺とに囲まれた六角形に設
定している。 請求項４の方法では、複数個の欠陥候補領域の近傍外側
で検査対象物の輪郭線よりも内側にそれぞれ基準値算出
ラインを設定し、異なる欠陥候補領域に対応する基準値
算出ライン同士が交差しないときには、各基準値算出ラ
インの上の各画素の濃度に基づいて基準濃度を算出し、
異なる欠陥候補領域に対応する基準値算出ライン同士が
交差するときには、交差する基準値算出ラインに囲まれ
る全領域を囲むとともに両基準値算出ラインの一部を含
むような新たな基準値算出ラインを設定し、この基準値
算出ラインの上の画素の濃度に基づいて基準濃度を特徴
する 請求項５の方法は、しきい値を、欠陥候補領域内が周囲
よりも暗い暗欠陥のときには、上記基準濃度に負のオフ
セット値を加算して設定し、欠陥候補領域内が周囲より
も明るい明欠陥のときには、上記基準濃度に正のオフセ
ット値を加算して設定するのである。 請求項６の方法では、しきい値との大小関係に基づいて
分離された欠陥候補内の画素が占める面積、および各画
素の濃度と上記しきい値との濃度差の総和である体積を
求め、上記面積と上記体積とに基づいて欠陥候補の良否
を特徴する請求項７の方法では、複数個の欠陥候補の輪
郭線同士の距離をそれぞれ求め、この距離が所定距離以
内である欠陥候補の面積および体積を合計し、合計され
た面積および体積に基づいて欠陥候補の良否を特徴する 請求項８の方法は、基準値算出ラインを多角形状に設定
し、上記基準値算出ラインの各頂点付近の画素の濃度に
基づいて各頂点の基準濃度を算出し、各画素の位置と濃
度との３次元空間において、各頂点の間の濃度勾配に近
似した基準平面を設定し、上記３次元空間において基準
平面を濃度方向に偏移させたしきい平面の各画素の濃度
をそれぞれその位置におけるしきい値とし、上記しきい
値に対応する位置の欠陥候補領域内の各画素の濃度を各
しきい値に基づいて２値化している。 請求項９の方法では、欠陥候補の輪郭線が閉じていると
きには、輪郭線内を欠陥候補領域とし、輪郭線が開いて
いるときには、輪郭線の端同士を直線で結んだ範囲内を
欠陥候補領域とする。
めに、検査対象物の輪郭線の内側に欠陥部の判定対象と
なる欠陥候補の輪郭線を囲む閉じた領域内を欠陥候補領
域として設定し、欠陥候補領域の近傍外側で検査対象物
の輪郭線よりも内側の濃度に基づいて基準濃度を設定し
、欠陥候補領域内の各画素の濃度を上記基準濃度に基づ
いて設定されたしきい値との大小関係によって２値化す
ることにより、欠陥候補内の画素と他の画素とを分離す
るようにしているのである。 請求項３の方法では、欠陥候補領域を、画面の縦方向と
横方向とに走る各一対の辺と、上記各辺に対してそれぞ
れ４５°の角度で交差する４辺とに囲まれた六角形に設
定している。 請求項４の方法では、複数個の欠陥候補領域の近傍外側
で検査対象物の輪郭線よりも内側にそれぞれ基準値算出
ラインを設定し、異なる欠陥候補領域に対応する基準値
算出ライン同士が交差しないときには、各基準値算出ラ
インの上の各画素の濃度に基づいて基準濃度を算出し、
異なる欠陥候補領域に対応する基準値算出ライン同士が
交差するときには、交差する基準値算出ラインに囲まれ
る全領域を囲むとともに両基準値算出ラインの一部を含
むような新たな基準値算出ラインを設定し、この基準値
算出ラインの上の画素の濃度に基づいて基準濃度を特徴
する 請求項５の方法は、しきい値を、欠陥候補領域内が周囲
よりも暗い暗欠陥のときには、上記基準濃度に負のオフ
セット値を加算して設定し、欠陥候補領域内が周囲より
も明るい明欠陥のときには、上記基準濃度に正のオフセ
ット値を加算して設定するのである。 請求項６の方法では、しきい値との大小関係に基づいて
分離された欠陥候補内の画素が占める面積、および各画
素の濃度と上記しきい値との濃度差の総和である体積を
求め、上記面積と上記体積とに基づいて欠陥候補の良否
を特徴する請求項７の方法では、複数個の欠陥候補の輪
郭線同士の距離をそれぞれ求め、この距離が所定距離以
内である欠陥候補の面積および体積を合計し、合計され
た面積および体積に基づいて欠陥候補の良否を特徴する 請求項８の方法は、基準値算出ラインを多角形状に設定
し、上記基準値算出ラインの各頂点付近の画素の濃度に
基づいて各頂点の基準濃度を算出し、各画素の位置と濃
度との３次元空間において、各頂点の間の濃度勾配に近
似した基準平面を設定し、上記３次元空間において基準
平面を濃度方向に偏移させたしきい平面の各画素の濃度
をそれぞれその位置におけるしきい値とし、上記しきい
値に対応する位置の欠陥候補領域内の各画素の濃度を各
しきい値に基づいて２値化している。 請求項９の方法では、欠陥候補の輪郭線が閉じていると
きには、輪郭線内を欠陥候補領域とし、輪郭線が開いて
いるときには、輪郭線の端同士を直線で結んだ範囲内を
欠陥候補領域とする。
請求項１および請求項２の方法によれば、欠陥部の判定
対象となる欠陥候補の輪郭線を囲む閉じた領域内を欠陥
候補領域として設定しているから、判定対象を限定する
ことができるのであり、しかも、検査対Ｓ、物の輪郭線
の内側で欠陥候補領域の近傍外側の濃度に基づいて設定
されたしきい値との大小関係により欠陥候補領域内の各
画素の濃度を２値化して欠陥候補内の画素を他の画素か
ら分離するから、しきい値として適切な値を設定するこ
とができ、欠陥候補内の画素と他の画素との分離が確実
に行えることになり、欠陥候補の良否判定の精度が高ま
るのである。 請求項３の方法では、欠陥候補領域を六角形に設定して
いるので、欠陥候補の輪郭線にほぼ沿う形で欠陥候補領
域を設定することができ、欠陥候補領域を簡単な形状に
設定しながらも欠陥候補の面積とほぼ同じ程度の面積に
設定できるのであって、欠陥候補領域内でのむだな演算
による演算量の増加が抑制できるのである。 請求項４の方法では、複数個の欠陥候補領域の近傍外側
で検査対象物の輪郭線よりも内側にそれぞれ基準値算出
ラインを設定し、異なる欠陥候補領域に対応する基準値
算出ライン同士が交差しないときには、各基準値算出ラ
インの上の各画素の濃度に基づいて基準濃度を算出し、
異なる欠陥候補領域に対応する基準値算出ライン同士が
交差するときには、交差する基準値算出ラインに囲まれ
る全領域を囲むとともに両基準値算出ラインの一部を含
むような新たな基準値算出ラインを設定し、この基準値
算出ラインの上の画素の濃度に基づいて基準濃度を設定
するようにしているので、複数個の欠陥候補が存在し、
各欠陥候補に対応する基準値算出ライン同士が交差して
いても、基準濃度算出ラインの一部が欠陥候補領域内を
通ることがなく、基準濃度を適切な値に設定することが
できるのである。 請求項５の方法は、しきい値を、欠陥候補領域内が周囲
よりも暗い暗欠陥のときには、上記基準濃度に負のオフ
セット値を加算して設定し、欠陥候補領域内が周囲より
も明るい明欠陥のときには、上記基準濃度に正のオフセ
ット値を加算して設定するので、しきい値を欠陥候補領
域の明るさに応じて適切な値に設定できる。 請求項６の方法では、しきい値との大小関係に基づいて
分離された欠陥候補内の画素が占める面積、および各画
素の濃度と上記しきい値との濃度差の総和である体積を
求め、上記面積と上記体積とに基づいて欠陥候補の良否
を判定するので、面積のみによって欠陥候補の良否を判
定する場合に比較して良否判定の精度が高くなるのであ
る。 請求項７の方法では、複数個の欠陥候補の輪郭線同士の
距離をそれぞれ求め、この距離が所定距離以内である欠
陥候補の面積および体積を合計し、合計された面積およ
び体積に基づいて欠陥候補の良否を判定するから、本来
１つの欠陥候補であるにもかかわらず、輪郭線を求める
際の処理によって分離されていた複数の欠陥候補を１つ
の欠陥候補として扱うことができるのであり、判定精度
の向上が期待できるのである。 請求項８の方法は、基準値算出ラインを多角形状に設定
し、上記基準値算出ラインの各頂点付近の画素の濃度に
基づいて各頂点の基準濃度を算出し、各画素の位置と濃
度との３次元空間番こお１）て、各頂点の間の濃度勾配
に近似した基準平面を設定し、上記３次元空間において
基準平面を濃度方向に偏移させたしきい平面の各画素の
濃度をそれぞれその位置におけるしきい値とし、上記し
き１１に対応する位置の欠陥候補領域内の各画素の濃度
を各しきい値に基づいて２値化しているから、光源の位
置などによって欠陥候補領域に照度むら力（生じても、
照度むらの影響を除去すること力（でき、判定精度が向
上するのである。 請求項９の方法では、欠陥候補の輪郭線力τ閉じている
ときには、輪郭線内を欠陥候補領域とし、輪郭線が開い
ているときには、輪郭線の端同士を直線で結んだ範囲内
を欠陥候補領域とするので、欠陥候補領域の設定が非常
に容易になると０う効果がある。
対象となる欠陥候補の輪郭線を囲む閉じた領域内を欠陥
候補領域として設定しているから、判定対象を限定する
ことができるのであり、しかも、検査対Ｓ、物の輪郭線
の内側で欠陥候補領域の近傍外側の濃度に基づいて設定
されたしきい値との大小関係により欠陥候補領域内の各
画素の濃度を２値化して欠陥候補内の画素を他の画素か
ら分離するから、しきい値として適切な値を設定するこ
とができ、欠陥候補内の画素と他の画素との分離が確実
に行えることになり、欠陥候補の良否判定の精度が高ま
るのである。 請求項３の方法では、欠陥候補領域を六角形に設定して
いるので、欠陥候補の輪郭線にほぼ沿う形で欠陥候補領
域を設定することができ、欠陥候補領域を簡単な形状に
設定しながらも欠陥候補の面積とほぼ同じ程度の面積に
設定できるのであって、欠陥候補領域内でのむだな演算
による演算量の増加が抑制できるのである。 請求項４の方法では、複数個の欠陥候補領域の近傍外側
で検査対象物の輪郭線よりも内側にそれぞれ基準値算出
ラインを設定し、異なる欠陥候補領域に対応する基準値
算出ライン同士が交差しないときには、各基準値算出ラ
インの上の各画素の濃度に基づいて基準濃度を算出し、
異なる欠陥候補領域に対応する基準値算出ライン同士が
交差するときには、交差する基準値算出ラインに囲まれ
る全領域を囲むとともに両基準値算出ラインの一部を含
むような新たな基準値算出ラインを設定し、この基準値
算出ラインの上の画素の濃度に基づいて基準濃度を設定
するようにしているので、複数個の欠陥候補が存在し、
各欠陥候補に対応する基準値算出ライン同士が交差して
いても、基準濃度算出ラインの一部が欠陥候補領域内を
通ることがなく、基準濃度を適切な値に設定することが
できるのである。 請求項５の方法は、しきい値を、欠陥候補領域内が周囲
よりも暗い暗欠陥のときには、上記基準濃度に負のオフ
セット値を加算して設定し、欠陥候補領域内が周囲より
も明るい明欠陥のときには、上記基準濃度に正のオフセ
ット値を加算して設定するので、しきい値を欠陥候補領
域の明るさに応じて適切な値に設定できる。 請求項６の方法では、しきい値との大小関係に基づいて
分離された欠陥候補内の画素が占める面積、および各画
素の濃度と上記しきい値との濃度差の総和である体積を
求め、上記面積と上記体積とに基づいて欠陥候補の良否
を判定するので、面積のみによって欠陥候補の良否を判
定する場合に比較して良否判定の精度が高くなるのであ
る。 請求項７の方法では、複数個の欠陥候補の輪郭線同士の
距離をそれぞれ求め、この距離が所定距離以内である欠
陥候補の面積および体積を合計し、合計された面積およ
び体積に基づいて欠陥候補の良否を判定するから、本来
１つの欠陥候補であるにもかかわらず、輪郭線を求める
際の処理によって分離されていた複数の欠陥候補を１つ
の欠陥候補として扱うことができるのであり、判定精度
の向上が期待できるのである。 請求項８の方法は、基準値算出ラインを多角形状に設定
し、上記基準値算出ラインの各頂点付近の画素の濃度に
基づいて各頂点の基準濃度を算出し、各画素の位置と濃
度との３次元空間番こお１）て、各頂点の間の濃度勾配
に近似した基準平面を設定し、上記３次元空間において
基準平面を濃度方向に偏移させたしきい平面の各画素の
濃度をそれぞれその位置におけるしきい値とし、上記し
き１１に対応する位置の欠陥候補領域内の各画素の濃度
を各しきい値に基づいて２値化しているから、光源の位
置などによって欠陥候補領域に照度むら力（生じても、
照度むらの影響を除去すること力（でき、判定精度が向
上するのである。 請求項９の方法では、欠陥候補の輪郭線力τ閉じている
ときには、輪郭線内を欠陥候補領域とし、輪郭線が開い
ているときには、輪郭線の端同士を直線で結んだ範囲内
を欠陥候補領域とするので、欠陥候補領域の設定が非常
に容易になると０う効果がある。
【実施例１］
本発明では、第１図に示すように、検査対象物をテレビ
カメラ等の画像入力装置１により撮像し、各画素の濃度
をアナログ−デジタル変換部２番こおいてデジタル信号
に変換した後、前処理部３Ｇこおいて以下の前処理を行
うことにより、アナログ−デジタル変換部２より得られ
る原画像のは力ＩＧこ、微分絶対値画像、微分方向値画
像、工・７ジ画像を得る。 すなわち、検査対象物を含む空間領域を撮像して得られ
る原画像Ｐ０は濃淡画像であって、第２図（ａ）に示す
ように、検査対象物０、欠陥ｘＩ、異物ｘ２などを含む
画像となっている。この濃淡画像から検査対象物Ｏの輪
郭線等の工・ンジを抽出する処理は、「エツジは濃度変
化が大きし）部分番こ対応している」という考え方を基
本にしてし）る、したがって、濃度を微分することによ
って工・ンジの抽出を行なう。微分処理は、第３図に示
すよう（こ、原画像Ｐ０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（８近傍）Ａ〜Ｄ、Ｆ〜Ｉ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〜Ｉの濃度の縦方向の濃度変化ΔＶと横方
向の濃度変化ΔＨとを次式によって求め、 ΔＶ＝（Ａ＋Ｂ＋Ｃ）−（Ｇ＋Ｈ＋ １）ΔＨ＝（Ａ＋
Ｄ＋−Ｇ）−（Ｃ＋Ｆ＋ Ｉ）さらに、微分絶対値１ｅ
１７と微分方向値ｌ ｅ ｚとを次式によって求めるの
である。 ｅ １ｔ＝（ＡＶ’＋Δ）（２）＋７まただし、Ａ〜Ｉ
は対応する画素の濃度を示している。上式から明らかな
ように、微分絶対値１ｅは、原画像の着目する画素の近
傍領域における濃度の変化率を表し、微分方向値ｌｅ、
は、同近傍領域における濃度変化の方向に直交する方向
を表している０以上の演算を原画像Ｐ０の全画素につい
て行なうことにより、検査対象物０の輪郭や欠陥Ｘ１、
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
。欠陥Ｘ１や異物Ｘ２は、第２図（ａ）では各１個を示
しているが、さらに多数の欠陥や異物があっても同様で
ある。ここに、各画素の濃度を、微分絶対値ｔｅ１．で
表現した画像を微分絶対値画像、微分方向値ｌ ｅ ｔ
で表現した画像を微分方向値画像と呼ぶ。 次に細線化処理が施される。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点に
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画素の幅を有したエツジを抽出するの
である。第４図に示すように、各画素の位置をＸ−Ｙ座
標で表わし、微分絶対値をＺ軸に取った微分絶対値画像
Ｐ、を考えれば、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。ここまでの処理により、微分
絶対値の大小にかかわらず、すべての稜線が抽出される
。 この段階で得られている稜線には、ノイズ等による不要
な小さな山も含まれているから、第５図に示すように、
適宜しきい値ＳＬを設定し、このしきい値ＳＬ以上の値
のみを採用してノイズ成分を除去する。この処理で得ら
れた画像は、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。エツジ延長処理
では、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（
ｅＪ）がもっとも大きくなる方向に線を延長し、他の線
の端点に衝突するまでこれを続ける。 ｆ （ｅ 、）＝ ここに、ｅｏは中心画素（局所並列ウィンドウＷのＥに
相当する）の微分データであり、ｅ、は隣接画素（局所
並列ウィンドウＷの８近傍に相当する）の微分データで
あり、ｊ＝１．２．・・・・・・、８である。 以上の処理により、第２図（ｂ）に示すように、原画像
において濃度変化が大きい部分をなぞるようなエツジ画
像Ｐ４が得られる。エツジ画像Ｐ、では、各線が検査対
象物Ｏ１欠陥Ｘｌ、異物Ｘ２等の輪郭線２゜〜１２を表
すものとみなせる。以上の前処理により、原画像、微分
絶対値画像、微分方向コード画像、エツジ画像の４種類
の画像が得られ、各画像はそれぞれ原画像メモリ４、微
分絶対値画像メモリ５、微分方向値画像メモリ６、エツ
ジ画像メモリ７に記憶される。以下の説明では、各画像
の画素の位置をＸ−Ｙ座標で表現するものとし、各画像
における画素の濃度をそれぞれｆ＋（ｘ、ｙ）、ｆ２（
ｘ、ｙ）、ｆ＊（ｘ、ｙ）、ｆ＜（ｘ、ｙ）とする。 原画像は、濃淡画像であって、濃度は通常８ビツトで表
されるから、各画素における濃度ａ（＝ｆ＋（ｘ、ｙ）
）は、０≦ａ≦２５５となる。また、微分絶対値画像の
濃度（すなわち、微分絶対値）ｂ（＝ ｆ ｚ（Ｘ 、
ｙ ））は、たとえば６ビツトで表され、０≦ｂ≦６
３となり、微分方向値画像の濃度（すなわち、微分方向
値）ｃ （−ｆ ）（Ｘ 、ｙ））は、たとえば１６方
向で表され、０≦Ｃ≦１５となる。エツジ画像について
は、線の有無のみであるから、線となる画素は“１“、
それ以外の画素は“０”として表される。つまり、ｆ＜
（ｘ、ｙ）の値域は（０，１１となる。なお、以下の説
明においては、濃度という用語は白の濃度を表し、濃度
値が大きいほど明るいものとする。 次に、判定部８では、第６図に示すように、エツジ画像
について、検査対象物０の輪郭線ｌ。の内部に検査領域
Ａを適宜設定する。以下の説明では、検査領域Ａ内の２
箇所に欠陥かどうかの判定対象である欠陥候補ＸＩ Ｉ
＋ Ｘ ＋ ２が存在し、一方の欠陥候補Ｘ１１は輪
郭線１１．が開いており、他方の欠陥候補Ｘ、２は輪郭
線ｅ１２が閉じているものとする６検査領域Ａが設定さ
れると、第７図に矢印で示すように、エツジ画像内で検
査領域Ａ内をラスク走査することにより、ｆ ４（Ｘ、
３／）＝ １となる画素を検出しフラグ点とする。この
フラグ点を始点として、８近傍についてｆ４（Ｘ、ｙ）
−１となる画素を抽出しながら輪郭ｍｅ、、の追跡を行
う、ここに、第８図に示すように輪郭線／ＩＩが開いて
いるときには、始点Ｐが輪郭線ｌｌ＋の端点になること
があるが、そのような場合には１方向にのみ追跡し、始
点Ｐが輪郭ｌｉ１．．の端点でなければ両方向に追跡す
る。こうして輪郭線１１１を追跡することにより、輪郭
ｗ１１１１の上の全画素の座標がわかるから、Ｘ座標お
よびＸ座標の最大値と最小値とをそれぞれ求める。Ｘ座
標およびＸ座標の最大値と最小値とを求める方法として
は、輪郭線ｌｌ＋を追跡して全座標をバッファに格納し
た後に求める方法と、全座標を格納することなく輪郭線
ｌｌ＋の追跡中に座標の大小関係を比較しながら求める
方法とがある。 以上のようにして、輪郭線１．のＸ座標およびＸ座標の
最大値Ｘ ｍ ＊ ｗ ＋ Ｙ ａ・・と最小値Ｘ・・
・・Ｙ・・・とを求めることができれば、第９図に示す
ように、輪郭線Ｉ１１に外接する四角形の欠陥候補領域
Ｂを設定することができる。こうして欠陥候補領域Ｂを
設定した後、第１０図に示すように、欠陥候補領域Ｂの
数画素（ｎ画素）だけ外側に基準値算出ラインＬを設定
する。基準値算出ラインＬは、検査対象物Ｏの輪郭線１
０の内側に設定する。 次に、基準値算出ラインＬの上の全画素の濃度を原画像
より求めてバッファに格納し、バッファ内の濃度を用い
て基準濃度Ｃ９を設定する。基準濃度ＣＳは、バッファ
内の濃度の平均値、メジアン、モード、あるいは、上下
数個ずつデータを捨てた後の平均値のいずれかの値とし
、どの値を用いるかは画像の状態に応じて決定する。こ
うして得られた基準濃度Ｃｓにオフセット値ｄを加算し
、しきい値Ｓ Ｌ １ （＝ ｃ ｇ＋ ｄ ）を設定
する。オフセット値ｄは、欠陥候補Ｘｌｌが周囲よりも
低濃度である暗欠陥のときには負の値とし、周囲よりも
高濃度である明欠陥のときには正の値とする。暗欠陥の
場合には、しきい値ＳＬＩよりも濃度ｆ、（ｘ。 ｙ）が小さい（すなわち、ｆ ＋（ｘ、ｙ） ＳＬ
１ ＜０となる）画素を欠陥候補点とし、欠陥候補点を
見付けるたびに、面積カウンタに１を加算して、欠陥候
補点が占める総面積に対応した値ＣＡを求める。また同
時に、欠陥候補点における濃度ｆ 、（ｘｙ）としきい
値ＳＬＩとの差（ＳＬ］、 ｆ＋（ｘ、ｙ））を求め
、体積カウンタに加算して、欠陥候補点における濃度と
しきい値ＳＬＩとの濃度差の総和に対応した値Ｃｖを求
める。ここに、値ＣＡは原画像における欠陥候補の総面
積に相当するから面積と呼び、／ｉｉｒ画像において濃
度を深さとみなした３次元空間を考えれば、値ＣＶは原
画像における欠陥候補の総体積に相当するから体積と呼
ぶことにする。 以上のようにして、欠陥候補領域Ｂの中に存在する欠陥
候補点の面積ＯＡと体積Ｃｖとを求めたことにより、面
積ＣＡと体積Ｃｖとによって、欠陥候補Ｘｌ＋の良否が
判定できる。すなわち、面積Ｃあの大小によって良否の
一次判定を行い、面積ＣＡが所定の範囲内であるときに
は、体積ＣＶによって二次判定を行えばよいのである。 たとえば、次のように面積ＣＡに対する所定の基準値ａ
、ｂ（ａ＞ｂ）を設定し、体積ＣＶに対しても所定の基
準値Ｃを設定する。 ■ ＣＡ ＞ ａ ■ ａ≧ｃＡ＞ｂ かつＣｖ＞ｃ のいずれかの条件を満たすときには、不良と判定し欠陥
候補Ｘ、を欠陥であると判定する。また、それ以外のと
きには良品と判定するのである。 欠陥候補Ｘ、１が明欠陥のときには、上述したようにオ
フセット値ｄを正の値とし、ｆｌ（ｘ、ｙ）ＳＬＩ＞Ｏ
となる画素を、欠陥候補点とする。また、各欠陥候補点
の体積は、ｆｌ（Ｘ、３／）−３ＬＩとして求める。良
否の判定条件は、暗欠陥と同様である。 以上のようにして欠陥候補Ｘｌ＋の良否を判定した後、
検査領域Ａ内でのラスク走査を続け、次の欠陥候補Ｘ１
２についても同様の処理を行い、良否を判定する。ここ
に、１つの欠陥候補Ｘ、の良否判定の後に、次の欠陥候
補−Ｘ＋２を探索しているが、１つの欠陥候補Ｘ１１に
対する基準値算出ラインＬの設定後、次の欠陥候補Ｘ１
□を探索し、すべての欠陥候補に対する基準値算出ライ
ンＬを設定した後に、良否判定を行うようにしてもよい
。 上述のように、欠陥候補Ｘ ＋ ＋ 、 Ｘ ＋□の輪
郭線１ｅ１２に外接する欠陥候補領域Ｂを設定すること
により、欠陥候補Ｘｚ、Ｘ、２の輪郭線’ｌｌ＋１１２
が閉じていなくても欠陥候補Ｘ ＋ ＋ 、 Ｘ １□
の良否判定を行うことができるのである。また、欠陥候
補領域Ｂを囲む基準値算出ラインＬを設定し、基準値算
出ラインＢ内の各画素の濃度に基づいて欠陥候補領域Ｂ
内の画素の濃度を２値化しているから、欠陥候補Ｘ１１
．Ｘ１２の輪郭線１１１＋ｌ＋２に不要な線が連続して
いても２値化によって良否判定の際には無視されること
になり、判定の精度が高くなるのである。 ところで、欠陥候補領域Ｂの設定には、エツジ画像を用
いる代わりに微分２値画像を用いることもできる。微分
２値画像は、原画像を微分く微分法は上述した方法には
限定されない）した後、適宜しきい値によって２値化し
た画像であって、背景との境界線が必ず閉じた図形にな
るという性質を有している。したがって、検査領域Ａ内
でラスク走査によって背景との境界線を求め、この境界
線を追跡すればエツジ画像における輪郭線の追跡とほぼ
同様の処理をしたことになる。背景との境界線の追跡を
行った後は、境界線のＸ座標およびＸ座標における最大
値と最小値とをそれぞれ求めて、欠陥候補領域Ｂを設定
することができるのである。その後の処理はエツジ画像
を用いた場合と同じである。 【実施例２】 実施例１では、欠陥候補Ｘｚ、Ｘ、２の輪郭線１ｌ１２
に外接する四角形として欠陥候補領域Ｂを設定していた
が、欠陥候補領域Ｂを外接四角形とすると、欠陥候補Ｘ
、、、Ｘ、２の輪郭線１１１＋ｌ＋２で囲まれる面積よ
りも欠陥候補領域Ｂの面積のほうが、かなり広くなって
しまう、すなわち、欠陥候補領域Ｂ内には欠陥候補Ｘ、
、、Ｘ、２以外の部分が多く含まれているのであり、欠
陥候補Ｘ １＋ 、 Ｘ ＋□の形状によってはむだな
演算が多くなることがある。 また、欠陥候補Ｘ、、、Ｘ、、が複数存在しているとき
には、一つの欠陥候補領域が他の欠陥候補領域に重なり
、判定精度が下がることもある。 本実施例は、実施例１の欠点を補うものであって、第１
１図（、）および第１２Ｑ？１（ａ）に示すように、欠
陥候補領域Ｂを実施例１の場合よりも狭めるように、四
角形の各辺に対して４５°で交差し、かつ欠陥候補Ｘ１
の輪郭線１１に接する直線を設定しているのである。 このような直線を設定する方法としては、たとえば、次
の方法がある。すなわち、まず実施例１と同様にして輪
郭線１１のＸ座標およびＸ座標の最大値Ｘ ＩＩ ＠
Ｉｔ ｌ Ｙ ＊ ａ １１と最小値Ｘ ｓ ｌｎ ＊
Ｙ ｍ ｒ ｎとを求め、輪郭線１１に外接する四角
形を設定する。この四角形の各頂点について、頂点から
始めてＸ方向（Ｙ方向でもよい）に１画素ずつ探索開始
点を移動し、探索開始点から４５°の方向に探索を行う
ようにする。すなわち、１つの探索開始点から探索を開
始して輪郭線ＩＩの上の画素を検出せずに四角形の他辺
に達したときには、探索開始点をＸ方向（Ｙ方向でもよ
い）に１画素ずらして次の探索を行い、探索中に輪郭線
１１の上の画素を検出したときに、この探索線を四角形
の各辺に対して４５°で交差し、かつ輪郭線りに接する
直線とみなす。 以上の手順を四角形の各頂点について実行すれば、四角
形の各辺に対して４５°で交差するような直線を設定す
ることができ、六角形の欠陥候補領域Ｂを設定すること
ができるのである。その結果、実施例１に比較すれば、
欠陥候補領域Ｂを狭めることができる。欠陥候補領域Ｂ
を設定した後は実施例１と同様の処理を行い、第１１図
（ｂ）および第１２図（ｂ）に示すように、欠陥候補類
＠Ｂの外側に基準値算出ラインＬを設定し、欠陥候補領
域Ｂの良否判定を行うのである。 本実施例の方法によれば、欠陥候補領域Ｂの面積が小さ
くなるから、良否判定の際の演算量が少なくなり、また
、複数の欠陥候補が存在している場合でも、一つの欠陥
候補に対応、する欠陥候補領域Ｂが他の欠陥候補に重な
る確率が大幅に減少し、正確な良否判定が期待できるの
である。また、上記手順は、計算式を用いずにへ角形の
欠陥候補領域Ｂを設定することができ、かつ、輪郭線ｅ
ｌが閉じていない場合でも利用できるのである。 なお、本実施例の応用として欠陥候補領域Ｂを四角形や
へ角形以外の多角形に設定することも可能であるが、六
角形以上の多角形にしても実用上の効果はほとんどかわ
らず、演算量が増加するのであまり得策ではない。
カメラ等の画像入力装置１により撮像し、各画素の濃度
をアナログ−デジタル変換部２番こおいてデジタル信号
に変換した後、前処理部３Ｇこおいて以下の前処理を行
うことにより、アナログ−デジタル変換部２より得られ
る原画像のは力ＩＧこ、微分絶対値画像、微分方向値画
像、工・７ジ画像を得る。 すなわち、検査対象物を含む空間領域を撮像して得られ
る原画像Ｐ０は濃淡画像であって、第２図（ａ）に示す
ように、検査対象物０、欠陥ｘＩ、異物ｘ２などを含む
画像となっている。この濃淡画像から検査対象物Ｏの輪
郭線等の工・ンジを抽出する処理は、「エツジは濃度変
化が大きし）部分番こ対応している」という考え方を基
本にしてし）る、したがって、濃度を微分することによ
って工・ンジの抽出を行なう。微分処理は、第３図に示
すよう（こ、原画像Ｐ０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（８近傍）Ａ〜Ｄ、Ｆ〜Ｉ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〜Ｉの濃度の縦方向の濃度変化ΔＶと横方
向の濃度変化ΔＨとを次式によって求め、 ΔＶ＝（Ａ＋Ｂ＋Ｃ）−（Ｇ＋Ｈ＋ １）ΔＨ＝（Ａ＋
Ｄ＋−Ｇ）−（Ｃ＋Ｆ＋ Ｉ）さらに、微分絶対値１ｅ
１７と微分方向値ｌ ｅ ｚとを次式によって求めるの
である。 ｅ １ｔ＝（ＡＶ’＋Δ）（２）＋７まただし、Ａ〜Ｉ
は対応する画素の濃度を示している。上式から明らかな
ように、微分絶対値１ｅは、原画像の着目する画素の近
傍領域における濃度の変化率を表し、微分方向値ｌｅ、
は、同近傍領域における濃度変化の方向に直交する方向
を表している０以上の演算を原画像Ｐ０の全画素につい
て行なうことにより、検査対象物０の輪郭や欠陥Ｘ１、
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
。欠陥Ｘ１や異物Ｘ２は、第２図（ａ）では各１個を示
しているが、さらに多数の欠陥や異物があっても同様で
ある。ここに、各画素の濃度を、微分絶対値ｔｅ１．で
表現した画像を微分絶対値画像、微分方向値ｌ ｅ ｔ
で表現した画像を微分方向値画像と呼ぶ。 次に細線化処理が施される。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点に
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画素の幅を有したエツジを抽出するの
である。第４図に示すように、各画素の位置をＸ−Ｙ座
標で表わし、微分絶対値をＺ軸に取った微分絶対値画像
Ｐ、を考えれば、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。ここまでの処理により、微分
絶対値の大小にかかわらず、すべての稜線が抽出される
。 この段階で得られている稜線には、ノイズ等による不要
な小さな山も含まれているから、第５図に示すように、
適宜しきい値ＳＬを設定し、このしきい値ＳＬ以上の値
のみを採用してノイズ成分を除去する。この処理で得ら
れた画像は、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。エツジ延長処理
では、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（
ｅＪ）がもっとも大きくなる方向に線を延長し、他の線
の端点に衝突するまでこれを続ける。 ｆ （ｅ 、）＝ ここに、ｅｏは中心画素（局所並列ウィンドウＷのＥに
相当する）の微分データであり、ｅ、は隣接画素（局所
並列ウィンドウＷの８近傍に相当する）の微分データで
あり、ｊ＝１．２．・・・・・・、８である。 以上の処理により、第２図（ｂ）に示すように、原画像
において濃度変化が大きい部分をなぞるようなエツジ画
像Ｐ４が得られる。エツジ画像Ｐ、では、各線が検査対
象物Ｏ１欠陥Ｘｌ、異物Ｘ２等の輪郭線２゜〜１２を表
すものとみなせる。以上の前処理により、原画像、微分
絶対値画像、微分方向コード画像、エツジ画像の４種類
の画像が得られ、各画像はそれぞれ原画像メモリ４、微
分絶対値画像メモリ５、微分方向値画像メモリ６、エツ
ジ画像メモリ７に記憶される。以下の説明では、各画像
の画素の位置をＸ−Ｙ座標で表現するものとし、各画像
における画素の濃度をそれぞれｆ＋（ｘ、ｙ）、ｆ２（
ｘ、ｙ）、ｆ＊（ｘ、ｙ）、ｆ＜（ｘ、ｙ）とする。 原画像は、濃淡画像であって、濃度は通常８ビツトで表
されるから、各画素における濃度ａ（＝ｆ＋（ｘ、ｙ）
）は、０≦ａ≦２５５となる。また、微分絶対値画像の
濃度（すなわち、微分絶対値）ｂ（＝ ｆ ｚ（Ｘ 、
ｙ ））は、たとえば６ビツトで表され、０≦ｂ≦６
３となり、微分方向値画像の濃度（すなわち、微分方向
値）ｃ （−ｆ ）（Ｘ 、ｙ））は、たとえば１６方
向で表され、０≦Ｃ≦１５となる。エツジ画像について
は、線の有無のみであるから、線となる画素は“１“、
それ以外の画素は“０”として表される。つまり、ｆ＜
（ｘ、ｙ）の値域は（０，１１となる。なお、以下の説
明においては、濃度という用語は白の濃度を表し、濃度
値が大きいほど明るいものとする。 次に、判定部８では、第６図に示すように、エツジ画像
について、検査対象物０の輪郭線ｌ。の内部に検査領域
Ａを適宜設定する。以下の説明では、検査領域Ａ内の２
箇所に欠陥かどうかの判定対象である欠陥候補ＸＩ Ｉ
＋ Ｘ ＋ ２が存在し、一方の欠陥候補Ｘ１１は輪
郭線１１．が開いており、他方の欠陥候補Ｘ、２は輪郭
線ｅ１２が閉じているものとする６検査領域Ａが設定さ
れると、第７図に矢印で示すように、エツジ画像内で検
査領域Ａ内をラスク走査することにより、ｆ ４（Ｘ、
３／）＝ １となる画素を検出しフラグ点とする。この
フラグ点を始点として、８近傍についてｆ４（Ｘ、ｙ）
−１となる画素を抽出しながら輪郭ｍｅ、、の追跡を行
う、ここに、第８図に示すように輪郭線／ＩＩが開いて
いるときには、始点Ｐが輪郭線ｌｌ＋の端点になること
があるが、そのような場合には１方向にのみ追跡し、始
点Ｐが輪郭ｌｉ１．．の端点でなければ両方向に追跡す
る。こうして輪郭線１１１を追跡することにより、輪郭
ｗ１１１１の上の全画素の座標がわかるから、Ｘ座標お
よびＸ座標の最大値と最小値とをそれぞれ求める。Ｘ座
標およびＸ座標の最大値と最小値とを求める方法として
は、輪郭線ｌｌ＋を追跡して全座標をバッファに格納し
た後に求める方法と、全座標を格納することなく輪郭線
ｌｌ＋の追跡中に座標の大小関係を比較しながら求める
方法とがある。 以上のようにして、輪郭線１．のＸ座標およびＸ座標の
最大値Ｘ ｍ ＊ ｗ ＋ Ｙ ａ・・と最小値Ｘ・・
・・Ｙ・・・とを求めることができれば、第９図に示す
ように、輪郭線Ｉ１１に外接する四角形の欠陥候補領域
Ｂを設定することができる。こうして欠陥候補領域Ｂを
設定した後、第１０図に示すように、欠陥候補領域Ｂの
数画素（ｎ画素）だけ外側に基準値算出ラインＬを設定
する。基準値算出ラインＬは、検査対象物Ｏの輪郭線１
０の内側に設定する。 次に、基準値算出ラインＬの上の全画素の濃度を原画像
より求めてバッファに格納し、バッファ内の濃度を用い
て基準濃度Ｃ９を設定する。基準濃度ＣＳは、バッファ
内の濃度の平均値、メジアン、モード、あるいは、上下
数個ずつデータを捨てた後の平均値のいずれかの値とし
、どの値を用いるかは画像の状態に応じて決定する。こ
うして得られた基準濃度Ｃｓにオフセット値ｄを加算し
、しきい値Ｓ Ｌ １ （＝ ｃ ｇ＋ ｄ ）を設定
する。オフセット値ｄは、欠陥候補Ｘｌｌが周囲よりも
低濃度である暗欠陥のときには負の値とし、周囲よりも
高濃度である明欠陥のときには正の値とする。暗欠陥の
場合には、しきい値ＳＬＩよりも濃度ｆ、（ｘ。 ｙ）が小さい（すなわち、ｆ ＋（ｘ、ｙ） ＳＬ
１ ＜０となる）画素を欠陥候補点とし、欠陥候補点を
見付けるたびに、面積カウンタに１を加算して、欠陥候
補点が占める総面積に対応した値ＣＡを求める。また同
時に、欠陥候補点における濃度ｆ 、（ｘｙ）としきい
値ＳＬＩとの差（ＳＬ］、 ｆ＋（ｘ、ｙ））を求め
、体積カウンタに加算して、欠陥候補点における濃度と
しきい値ＳＬＩとの濃度差の総和に対応した値Ｃｖを求
める。ここに、値ＣＡは原画像における欠陥候補の総面
積に相当するから面積と呼び、／ｉｉｒ画像において濃
度を深さとみなした３次元空間を考えれば、値ＣＶは原
画像における欠陥候補の総体積に相当するから体積と呼
ぶことにする。 以上のようにして、欠陥候補領域Ｂの中に存在する欠陥
候補点の面積ＯＡと体積Ｃｖとを求めたことにより、面
積ＣＡと体積Ｃｖとによって、欠陥候補Ｘｌ＋の良否が
判定できる。すなわち、面積Ｃあの大小によって良否の
一次判定を行い、面積ＣＡが所定の範囲内であるときに
は、体積ＣＶによって二次判定を行えばよいのである。 たとえば、次のように面積ＣＡに対する所定の基準値ａ
、ｂ（ａ＞ｂ）を設定し、体積ＣＶに対しても所定の基
準値Ｃを設定する。 ■ ＣＡ ＞ ａ ■ ａ≧ｃＡ＞ｂ かつＣｖ＞ｃ のいずれかの条件を満たすときには、不良と判定し欠陥
候補Ｘ、を欠陥であると判定する。また、それ以外のと
きには良品と判定するのである。 欠陥候補Ｘ、１が明欠陥のときには、上述したようにオ
フセット値ｄを正の値とし、ｆｌ（ｘ、ｙ）ＳＬＩ＞Ｏ
となる画素を、欠陥候補点とする。また、各欠陥候補点
の体積は、ｆｌ（Ｘ、３／）−３ＬＩとして求める。良
否の判定条件は、暗欠陥と同様である。 以上のようにして欠陥候補Ｘｌ＋の良否を判定した後、
検査領域Ａ内でのラスク走査を続け、次の欠陥候補Ｘ１
２についても同様の処理を行い、良否を判定する。ここ
に、１つの欠陥候補Ｘ、の良否判定の後に、次の欠陥候
補−Ｘ＋２を探索しているが、１つの欠陥候補Ｘ１１に
対する基準値算出ラインＬの設定後、次の欠陥候補Ｘ１
□を探索し、すべての欠陥候補に対する基準値算出ライ
ンＬを設定した後に、良否判定を行うようにしてもよい
。 上述のように、欠陥候補Ｘ ＋ ＋ 、 Ｘ ＋□の輪
郭線１ｅ１２に外接する欠陥候補領域Ｂを設定すること
により、欠陥候補Ｘｚ、Ｘ、２の輪郭線’ｌｌ＋１１２
が閉じていなくても欠陥候補Ｘ ＋ ＋ 、 Ｘ １□
の良否判定を行うことができるのである。また、欠陥候
補領域Ｂを囲む基準値算出ラインＬを設定し、基準値算
出ラインＢ内の各画素の濃度に基づいて欠陥候補領域Ｂ
内の画素の濃度を２値化しているから、欠陥候補Ｘ１１
．Ｘ１２の輪郭線１１１＋ｌ＋２に不要な線が連続して
いても２値化によって良否判定の際には無視されること
になり、判定の精度が高くなるのである。 ところで、欠陥候補領域Ｂの設定には、エツジ画像を用
いる代わりに微分２値画像を用いることもできる。微分
２値画像は、原画像を微分く微分法は上述した方法には
限定されない）した後、適宜しきい値によって２値化し
た画像であって、背景との境界線が必ず閉じた図形にな
るという性質を有している。したがって、検査領域Ａ内
でラスク走査によって背景との境界線を求め、この境界
線を追跡すればエツジ画像における輪郭線の追跡とほぼ
同様の処理をしたことになる。背景との境界線の追跡を
行った後は、境界線のＸ座標およびＸ座標における最大
値と最小値とをそれぞれ求めて、欠陥候補領域Ｂを設定
することができるのである。その後の処理はエツジ画像
を用いた場合と同じである。 【実施例２】 実施例１では、欠陥候補Ｘｚ、Ｘ、２の輪郭線１ｌ１２
に外接する四角形として欠陥候補領域Ｂを設定していた
が、欠陥候補領域Ｂを外接四角形とすると、欠陥候補Ｘ
、、、Ｘ、２の輪郭線１１１＋ｌ＋２で囲まれる面積よ
りも欠陥候補領域Ｂの面積のほうが、かなり広くなって
しまう、すなわち、欠陥候補領域Ｂ内には欠陥候補Ｘ、
、、Ｘ、２以外の部分が多く含まれているのであり、欠
陥候補Ｘ １＋ 、 Ｘ ＋□の形状によってはむだな
演算が多くなることがある。 また、欠陥候補Ｘ、、、Ｘ、、が複数存在しているとき
には、一つの欠陥候補領域が他の欠陥候補領域に重なり
、判定精度が下がることもある。 本実施例は、実施例１の欠点を補うものであって、第１
１図（、）および第１２Ｑ？１（ａ）に示すように、欠
陥候補領域Ｂを実施例１の場合よりも狭めるように、四
角形の各辺に対して４５°で交差し、かつ欠陥候補Ｘ１
の輪郭線１１に接する直線を設定しているのである。 このような直線を設定する方法としては、たとえば、次
の方法がある。すなわち、まず実施例１と同様にして輪
郭線１１のＸ座標およびＸ座標の最大値Ｘ ＩＩ ＠
Ｉｔ ｌ Ｙ ＊ ａ １１と最小値Ｘ ｓ ｌｎ ＊
Ｙ ｍ ｒ ｎとを求め、輪郭線１１に外接する四角
形を設定する。この四角形の各頂点について、頂点から
始めてＸ方向（Ｙ方向でもよい）に１画素ずつ探索開始
点を移動し、探索開始点から４５°の方向に探索を行う
ようにする。すなわち、１つの探索開始点から探索を開
始して輪郭線ＩＩの上の画素を検出せずに四角形の他辺
に達したときには、探索開始点をＸ方向（Ｙ方向でもよ
い）に１画素ずらして次の探索を行い、探索中に輪郭線
１１の上の画素を検出したときに、この探索線を四角形
の各辺に対して４５°で交差し、かつ輪郭線りに接する
直線とみなす。 以上の手順を四角形の各頂点について実行すれば、四角
形の各辺に対して４５°で交差するような直線を設定す
ることができ、六角形の欠陥候補領域Ｂを設定すること
ができるのである。その結果、実施例１に比較すれば、
欠陥候補領域Ｂを狭めることができる。欠陥候補領域Ｂ
を設定した後は実施例１と同様の処理を行い、第１１図
（ｂ）および第１２図（ｂ）に示すように、欠陥候補類
＠Ｂの外側に基準値算出ラインＬを設定し、欠陥候補領
域Ｂの良否判定を行うのである。 本実施例の方法によれば、欠陥候補領域Ｂの面積が小さ
くなるから、良否判定の際の演算量が少なくなり、また
、複数の欠陥候補が存在している場合でも、一つの欠陥
候補に対応、する欠陥候補領域Ｂが他の欠陥候補に重な
る確率が大幅に減少し、正確な良否判定が期待できるの
である。また、上記手順は、計算式を用いずにへ角形の
欠陥候補領域Ｂを設定することができ、かつ、輪郭線ｅ
ｌが閉じていない場合でも利用できるのである。 なお、本実施例の応用として欠陥候補領域Ｂを四角形や
へ角形以外の多角形に設定することも可能であるが、六
角形以上の多角形にしても実用上の効果はほとんどかわ
らず、演算量が増加するのであまり得策ではない。
【実施例３】
ところで、第１３図に示すように、複数の欠陥候補Ｘ、
、、Ｘ、２が存在するときに、一方の欠陥候補Ｘ、、、
Ｘ、２の基準値算出ラインＬ ｌ ｌ ＊ Ｌ ｌ ２
が他方の欠陥候補Ｘ１ｌｌＸＩ２の上を通ることがある
。この場合、基準濃度ｃ３として適切な値が得られない
ことになる。 そこで、本実施例では、基準値算出ラインＬＬ＋２同士
が交差するかどうかを判定しくこれには、両基準値算出
ラインＬ ＋ ＋ ＋ Ｌ ｌ ２の頂点の座標を比較
すればよい）、交差している場合には、両基準値算出ラ
インＬ、、、Ｌ、□の各辺のうちで交差していない辺を
延長することによって得られる四角形を基準値算出ライ
ンＬとする。こうして得た基準値算出ラインＬは、他の
基準値算出ラインに交差することがなく、この基準値算
出ラインＬの上の各画素の濃度に基づいて基準濃度Ｃ８
を適切な値に設定することができる。以後の処理は実施
例１と同様になる。
、、Ｘ、２が存在するときに、一方の欠陥候補Ｘ、、、
Ｘ、２の基準値算出ラインＬ ｌ ｌ ＊ Ｌ ｌ ２
が他方の欠陥候補Ｘ１ｌｌＸＩ２の上を通ることがある
。この場合、基準濃度ｃ３として適切な値が得られない
ことになる。 そこで、本実施例では、基準値算出ラインＬＬ＋２同士
が交差するかどうかを判定しくこれには、両基準値算出
ラインＬ ＋ ＋ ＋ Ｌ ｌ ２の頂点の座標を比較
すればよい）、交差している場合には、両基準値算出ラ
インＬ、、、Ｌ、□の各辺のうちで交差していない辺を
延長することによって得られる四角形を基準値算出ライ
ンＬとする。こうして得た基準値算出ラインＬは、他の
基準値算出ラインに交差することがなく、この基準値算
出ラインＬの上の各画素の濃度に基づいて基準濃度Ｃ８
を適切な値に設定することができる。以後の処理は実施
例１と同様になる。
【実施例４】
上記各実施例では、欠陥候補領域Ｂを、欠陥候補Ｘｚ’
、Ｘ）ｚの輪郭線Ｌｌ＋ｆ１２に外接する多角形として
設定していたが、本実施例では、欠陥候補領域Ｂを以下
のようにして設定している。 すなわち、輪郭線’ｌｌ＋ｌ＋２が閉じているときには
、輪郭線１１１，１１２の中を欠陥候補領域Ｂとし、輪
郭線１１１＋ｌ１２が開いているときには、第１４図に
示すように、端点同士を直線Ｓで結ぶことにより、輪郭
線’１１＋’＋２を閉じて輪郭線１１１ ＋ １１２の
中を欠陥候補領域Ｂとするのである。以後は、基準値算
出ラインＬを実施例１と同様に設定した後、実施例１と
同様に処理を行えばよい。 こうして欠陥候補領域Ｂを設定すれば、欠陥候補領域Ｂ
を多角形とする場合に比較して、欠陥候補領域Ｂに欠陥
候補Ｘｌｌ、Ｘ１２以外の領域がほとんど含まれなくな
り、演算量の減少が期待できるのである。
、Ｘ）ｚの輪郭線Ｌｌ＋ｆ１２に外接する多角形として
設定していたが、本実施例では、欠陥候補領域Ｂを以下
のようにして設定している。 すなわち、輪郭線’ｌｌ＋ｌ＋２が閉じているときには
、輪郭線１１１，１１２の中を欠陥候補領域Ｂとし、輪
郭線１１１＋ｌ１２が開いているときには、第１４図に
示すように、端点同士を直線Ｓで結ぶことにより、輪郭
線’１１＋’＋２を閉じて輪郭線１１１ ＋ １１２の
中を欠陥候補領域Ｂとするのである。以後は、基準値算
出ラインＬを実施例１と同様に設定した後、実施例１と
同様に処理を行えばよい。 こうして欠陥候補領域Ｂを設定すれば、欠陥候補領域Ｂ
を多角形とする場合に比較して、欠陥候補領域Ｂに欠陥
候補Ｘｌｌ、Ｘ１２以外の領域がほとんど含まれなくな
り、演算量の減少が期待できるのである。
【実施例５】
本実施例では、第１５図に示すように、複数の欠陥候補
Ｘ ｌ ｌ〜Ｘ １５が存在している場合であって、い
くつかの欠陥候補Ｘ ｌ ｌ〜×１．が比較的近接して
存在している場合に有効な処理を例示する。 すなわち、各欠陥候補Ｘ、１〜ＸＩ５の輪郭線ｌ〜Ｚ１
５の上の各画素の座標に基づいて、輪郭線ｌ〜Ｌ、の間
の最短距離ｄｌ ２ ＋ ｄｌ ３ ＋ ｄｌ ４ ＋
・・・・・・、ｄ、５をそれぞれ求める。ここに、最短
路Ｍｄ１Ｊは、対の欠陥候補Ｘ Ｉｔ 、 Ｘ １ ｈ
の間の距離を示す。こうして得られた最短路Ｎｄ１Ｊが
、あらかじめ設定されているしきい値ｄ ＩＩＬ、より
も小さい（ｄ、ｒ＜ｄｓｔ、）ときには、一対の欠陥候
補Ｘ、、、Ｘ、、を連続しているとみなすのである。連
続しているとみなされた欠陥候補Ｘ Ｉ Ｌ 、 Ｘ
１４については、面積ＣＡおよび体積ＣＶをそれぞれ加
算した値を、全体の面積および体積として良否判定に用
いる。 たとえば、第１５図において、欠陥候補Ｘ、１〜Ｘ＋４
が連続しているとみなされたとすれば、各欠陥候補Ｘ、
ｌ〜Ｘ１４ごとに設定されたしきい値によって求めた各
欠陥候補Ｘ、ｌ〜ｘ１４の面ｆｆｃＡ、〜ＣＡ４、およ
び各欠陥候補Ｘｌｌ〜Ｘ １４の体積ＣＶｌ〜Ｃｖ４を
それぞれ加算して、連続するとみなされている部分全体
の面積Ｃ１０および体積Ｃｖｏを求める。 すなわち、次式のようになる。 ＣＡｏ ＝ ＣＡ ｌ ＋ ＣＡ ２ ＋ ＣＡｆｆ＋
ＣＡ ４Ｃｖ ａ ” Ｃｖ ＋ ＋ ＣＶ ２ ＋
Ｃｖ ｓ ＋ Ｃｖ ４以後は、ＣＡ：＝ＣＡ０、Ｃ
ｖ：＝Ｃｖｏとして実施例１と同様の処理を行うことに
より、良否判定が行えるのである。独立しているとみな
される欠陥候補Ｘ１．については、実施例１と同様に良
否判定が行われる。
Ｘ ｌ ｌ〜Ｘ １５が存在している場合であって、い
くつかの欠陥候補Ｘ ｌ ｌ〜×１．が比較的近接して
存在している場合に有効な処理を例示する。 すなわち、各欠陥候補Ｘ、１〜ＸＩ５の輪郭線ｌ〜Ｚ１
５の上の各画素の座標に基づいて、輪郭線ｌ〜Ｌ、の間
の最短距離ｄｌ ２ ＋ ｄｌ ３ ＋ ｄｌ ４ ＋
・・・・・・、ｄ、５をそれぞれ求める。ここに、最短
路Ｍｄ１Ｊは、対の欠陥候補Ｘ Ｉｔ 、 Ｘ １ ｈ
の間の距離を示す。こうして得られた最短路Ｎｄ１Ｊが
、あらかじめ設定されているしきい値ｄ ＩＩＬ、より
も小さい（ｄ、ｒ＜ｄｓｔ、）ときには、一対の欠陥候
補Ｘ、、、Ｘ、、を連続しているとみなすのである。連
続しているとみなされた欠陥候補Ｘ Ｉ Ｌ 、 Ｘ
１４については、面積ＣＡおよび体積ＣＶをそれぞれ加
算した値を、全体の面積および体積として良否判定に用
いる。 たとえば、第１５図において、欠陥候補Ｘ、１〜Ｘ＋４
が連続しているとみなされたとすれば、各欠陥候補Ｘ、
ｌ〜Ｘ１４ごとに設定されたしきい値によって求めた各
欠陥候補Ｘ、ｌ〜ｘ１４の面ｆｆｃＡ、〜ＣＡ４、およ
び各欠陥候補Ｘｌｌ〜Ｘ １４の体積ＣＶｌ〜Ｃｖ４を
それぞれ加算して、連続するとみなされている部分全体
の面積Ｃ１０および体積Ｃｖｏを求める。 すなわち、次式のようになる。 ＣＡｏ ＝ ＣＡ ｌ ＋ ＣＡ ２ ＋ ＣＡｆｆ＋
ＣＡ ４Ｃｖ ａ ” Ｃｖ ＋ ＋ ＣＶ ２ ＋
Ｃｖ ｓ ＋ Ｃｖ ４以後は、ＣＡ：＝ＣＡ０、Ｃ
ｖ：＝Ｃｖｏとして実施例１と同様の処理を行うことに
より、良否判定が行えるのである。独立しているとみな
される欠陥候補Ｘ１．については、実施例１と同様に良
否判定が行われる。
【実施例６】
上記各実施例では、欠陥候補領域Ｂ内の画素の濃度を２
値化するためのしきい値を、欠陥候補領域Ｂの外周を囲
むように設定した基準値算出ラインＬの上の画素の濃度
に基づく基準濃度ｃ８により求めていたが、検査対象物
に照射する光源の位置などによって、基準値算出ライン
Ｌの範囲内でも照度にむらが生じることがある。このよ
うなむらがある場合には、基準濃度Ｃ，を一定値に固定
すると、本来は同濃度であるべき画素が異なる濃度にな
り、良否判定の精度に影響が生じる。 そこで、本実施例では、第１６図に示すように、基準値
算出ラインＬの角部分にそれぞれ基準値算出領域り、〜
Ｄ、を設定し、各基準値算出領域り。 〜Ｄ、の中の各画素の濃度より求めた各基準値算出領域
り、〜Ｄ、の基準濃度をそれぞれ基準値算出ラインＬの
各頂点の濃度とし、画素のｘＹ座標と濃度との３次元空
間において、これら４点に基づいて基準平面を設定する
。すなわち、最小二乗法等により、これら４点からの距
離の和がもっとも小さくなるような基準平面を設定する
のである。 この基準平面に対して基準濃度ｃ６と同様にオフセット
値を加算して基準平面を上記３次元空間でシフトさせ、
しきい値に相当するしきい平面を設定する。一般に、光
源による照度のむらは−様な変化をするから、上記３次
元空間において基準平面を設定すれば、むらの変化の傾
向、すなわち、濃度勾配に対応することができるのであ
る。 以上のようにして設定されたしきい平面上の各点と同じ
ＸＹ座標を有する原画像上の各画素にっいて濃度差に応
じて濃度を２値化すれば、照度むらの影響を除去するこ
とができ、良否判定が正確に行えるのである。
値化するためのしきい値を、欠陥候補領域Ｂの外周を囲
むように設定した基準値算出ラインＬの上の画素の濃度
に基づく基準濃度ｃ８により求めていたが、検査対象物
に照射する光源の位置などによって、基準値算出ライン
Ｌの範囲内でも照度にむらが生じることがある。このよ
うなむらがある場合には、基準濃度Ｃ，を一定値に固定
すると、本来は同濃度であるべき画素が異なる濃度にな
り、良否判定の精度に影響が生じる。 そこで、本実施例では、第１６図に示すように、基準値
算出ラインＬの角部分にそれぞれ基準値算出領域り、〜
Ｄ、を設定し、各基準値算出領域り。 〜Ｄ、の中の各画素の濃度より求めた各基準値算出領域
り、〜Ｄ、の基準濃度をそれぞれ基準値算出ラインＬの
各頂点の濃度とし、画素のｘＹ座標と濃度との３次元空
間において、これら４点に基づいて基準平面を設定する
。すなわち、最小二乗法等により、これら４点からの距
離の和がもっとも小さくなるような基準平面を設定する
のである。 この基準平面に対して基準濃度ｃ６と同様にオフセット
値を加算して基準平面を上記３次元空間でシフトさせ、
しきい値に相当するしきい平面を設定する。一般に、光
源による照度のむらは−様な変化をするから、上記３次
元空間において基準平面を設定すれば、むらの変化の傾
向、すなわち、濃度勾配に対応することができるのであ
る。 以上のようにして設定されたしきい平面上の各点と同じ
ＸＹ座標を有する原画像上の各画素にっいて濃度差に応
じて濃度を２値化すれば、照度むらの影響を除去するこ
とができ、良否判定が正確に行えるのである。
上述したように、請求項１および請求項２の方法によれ
ば、欠陥部の判定対象となる欠陥候補の輪郭線を囲む閉
じた領域内を欠陥候補領域として設定しているから、判
定対象を限定することができるのであり、しかも、検査
対象物の輪郭線の内側で欠陥候補領域の近傍外側の濃度
に基づいて設定されたしきい値との大小関係により欠陥
候補領域内の各画素の濃度を２値化して欠陥候補内の画
素を他の画素から分離するから、しきい値として適切な
値を設定することができ、欠陥候補内の画素と他の画素
との分離が確実に行えることになり、欠陥候補の良否判
定の精度が高まるという利点がある。 請求項３の方法では、欠陥候補領域を六角形に設定して
いるので、欠陥候補の輪郭線にほぼ沿う形で欠陥候補領
域を設定することができ、欠陥候補領域を簡単な形状に
設定しながらも欠陥候補の面積とほぼ同じ程度の面積に
設定できるのであって、欠陥候補領域内でのむだな演算
による演算量の増加が抑制できるという効果を奏する。 請求項４の方法では、複数個の欠陥候補領域の近傍外側
で検査対象物の輪郭線よりも内側にそれぞれ基準値算出
ラインを設定し、異なる欠陥候補領域に対応する基準値
算出ライン同士が交差しないときには、各基準値算出ラ
インの上の各画素の濃度に基づいて基準濃度を算出し、
異なる欠陥候補領域に対応する基準値算出ライン同士が
交差するときには、交差する基準値算出ラインに囲まれ
る全領域を囲むとともに両基準値算出ラインの一部を含
むような新たな基準値算出ラインを設定し、この基準値
算出ラインの上の画素の濃度に基づいて基準濃度を設定
するようにしているので、複数個の欠陥候補が存在し、
各欠陥候補に対応する基準値算出ライン同士が交差して
いても、基準濃度算出ラインの一部が欠陥候補領域内を
通ることがなく、基準濃度を適切な値に設定することが
できるという利点を有する。 請求項らの方法は、しきい値を、欠陥候補領域内が周囲
よりも暗い暗欠陥のときには、上記基準濃度に負のオフ
セット値を加算して設定し、欠陥候補領域内が周囲より
も明るい明欠陥のときには、上記基準濃度に正のオフセ
ット値を加算して設定するので、しきい値を欠陥候補領
域の明るさに応じて適切な値に設定できるという利点を
有するのである。 請求項６の方法では、しきい値との大小関係に基づいて
分離された欠陥候補内の画素が占める面積、および各画
素の濃度と上記しきい値との濃度差の総和である体積を
求め、上記面積と上記体積とに基づいて欠陥候補の良否
を判定するので、面積のみによって欠陥候補の良否を判
定する場合に比較して良否判定の精度が高くなるという
効果がある。 請求項７の方法では、複数個の欠陥候補の輪郭線同士の
距離をそれぞれ求め、この距離が所定距離以内である欠
陥候補の面積および体積を合計し、合計された面積およ
び体積に基づいて欠陥候補の良否を判定するから、本来
１つの欠陥候補であるにもかかわらず、輪郭線を求める
際の処理によって分離されていた複数の欠陥候補を１つ
の欠陥候補として扱うことができるのであり、判定精度
の向上が期待できるという利点を有する。 請求項８の方法は、基準値算出ラインを多角形状に設定
し、上記基準値算出ラインの各頂点付近の画素の濃度に
基づいて各頂点の基準濃度を算出し、各画素の位置と濃
度との３次元空間において、各頂点の間の濃度勾配に近
似した基準平面を設定し、上゛記３次元空間において基
準平面を濃度方向に偏移させたしきい平面の各画素の濃
度をそれぞれその位置におけるしきい値とし、上記しき
い値に対応する位置の欠陥候補領域内の各画素の濃度を
各しきい値に基づいて２値化しているから、光源の位置
などによって欠陥候補領域に照度むらが生じても、照度
むらの影響を除去することができ、判定精度が向上する
のである。 請求項９の方法では、欠陥候補の輪郭線が閉じていると
きには、輪郭線内を欠陥候補領域とし、輪郭線が開いて
いるときには、輪郭線の端同士を直線で結んだ範囲内を
欠陥候補領域とするので、欠陥候補領域の設定が非常に
容易になるという効果がある。
ば、欠陥部の判定対象となる欠陥候補の輪郭線を囲む閉
じた領域内を欠陥候補領域として設定しているから、判
定対象を限定することができるのであり、しかも、検査
対象物の輪郭線の内側で欠陥候補領域の近傍外側の濃度
に基づいて設定されたしきい値との大小関係により欠陥
候補領域内の各画素の濃度を２値化して欠陥候補内の画
素を他の画素から分離するから、しきい値として適切な
値を設定することができ、欠陥候補内の画素と他の画素
との分離が確実に行えることになり、欠陥候補の良否判
定の精度が高まるという利点がある。 請求項３の方法では、欠陥候補領域を六角形に設定して
いるので、欠陥候補の輪郭線にほぼ沿う形で欠陥候補領
域を設定することができ、欠陥候補領域を簡単な形状に
設定しながらも欠陥候補の面積とほぼ同じ程度の面積に
設定できるのであって、欠陥候補領域内でのむだな演算
による演算量の増加が抑制できるという効果を奏する。 請求項４の方法では、複数個の欠陥候補領域の近傍外側
で検査対象物の輪郭線よりも内側にそれぞれ基準値算出
ラインを設定し、異なる欠陥候補領域に対応する基準値
算出ライン同士が交差しないときには、各基準値算出ラ
インの上の各画素の濃度に基づいて基準濃度を算出し、
異なる欠陥候補領域に対応する基準値算出ライン同士が
交差するときには、交差する基準値算出ラインに囲まれ
る全領域を囲むとともに両基準値算出ラインの一部を含
むような新たな基準値算出ラインを設定し、この基準値
算出ラインの上の画素の濃度に基づいて基準濃度を設定
するようにしているので、複数個の欠陥候補が存在し、
各欠陥候補に対応する基準値算出ライン同士が交差して
いても、基準濃度算出ラインの一部が欠陥候補領域内を
通ることがなく、基準濃度を適切な値に設定することが
できるという利点を有する。 請求項らの方法は、しきい値を、欠陥候補領域内が周囲
よりも暗い暗欠陥のときには、上記基準濃度に負のオフ
セット値を加算して設定し、欠陥候補領域内が周囲より
も明るい明欠陥のときには、上記基準濃度に正のオフセ
ット値を加算して設定するので、しきい値を欠陥候補領
域の明るさに応じて適切な値に設定できるという利点を
有するのである。 請求項６の方法では、しきい値との大小関係に基づいて
分離された欠陥候補内の画素が占める面積、および各画
素の濃度と上記しきい値との濃度差の総和である体積を
求め、上記面積と上記体積とに基づいて欠陥候補の良否
を判定するので、面積のみによって欠陥候補の良否を判
定する場合に比較して良否判定の精度が高くなるという
効果がある。 請求項７の方法では、複数個の欠陥候補の輪郭線同士の
距離をそれぞれ求め、この距離が所定距離以内である欠
陥候補の面積および体積を合計し、合計された面積およ
び体積に基づいて欠陥候補の良否を判定するから、本来
１つの欠陥候補であるにもかかわらず、輪郭線を求める
際の処理によって分離されていた複数の欠陥候補を１つ
の欠陥候補として扱うことができるのであり、判定精度
の向上が期待できるという利点を有する。 請求項８の方法は、基準値算出ラインを多角形状に設定
し、上記基準値算出ラインの各頂点付近の画素の濃度に
基づいて各頂点の基準濃度を算出し、各画素の位置と濃
度との３次元空間において、各頂点の間の濃度勾配に近
似した基準平面を設定し、上゛記３次元空間において基
準平面を濃度方向に偏移させたしきい平面の各画素の濃
度をそれぞれその位置におけるしきい値とし、上記しき
い値に対応する位置の欠陥候補領域内の各画素の濃度を
各しきい値に基づいて２値化しているから、光源の位置
などによって欠陥候補領域に照度むらが生じても、照度
むらの影響を除去することができ、判定精度が向上する
のである。 請求項９の方法では、欠陥候補の輪郭線が閉じていると
きには、輪郭線内を欠陥候補領域とし、輪郭線が開いて
いるときには、輪郭線の端同士を直線で結んだ範囲内を
欠陥候補領域とするので、欠陥候補領域の設定が非常に
容易になるという効果がある。
第１図は本発明の実施例１の方法に対応する処理回路の
ブロック図、第２図（１）（ｂ）はそれぞれ本発明にお
ける原画像、エツジ画像の一例を示す説明図、第３図は
同上における局所並列ウィンドウを示す説明図、第４図
は同上における微分絶対値画像を示す説明図、第５図は
同上において微分絶対値画像からエツジ画像を得る段階
でのノイズ除去を行う処理の説明図、第６図は同上にお
いて検査対象物の輪郭線と検査領域との関係を示す動作
説明図、第７図は同上において検査領域内での欠陥候補
の探索動作を示す動作説明図、第８図は同上において欠
陥候補の輪郭線とフラグ点との関係を示す動作説明図、
第９図は同上における欠陥候補と欠陥候補領域との関係
を示す動作説明図、第１０図は同上における欠陥候補領
域と基準値算出ラインとの関係を示す動作説明図、第１
１図および第１２図は本発明の実施例２における欠陥候
補領域の設定方法を示す動作説明図、第１３図は本発明
の実施例３における基準値算出ラインの設定方法を示す
動作説明図、第１４図は本発明の実施例４における欠陥
候補領域の設定方法を示す動作説明図、第１５図は本発
明の実施例５を示す動作説明図、第１６図は本発明の実
施例６を示す動作説明図である。 Ａ・・・検査領域、Ｂ・・・欠陥候補領域、ｌｏ〜１２
．ＩＺＩ２・・・輪郭線、Ｌ ＋’ Ｌ ＋ ＋ 、
Ｌ ＋□・・・基準値算出ライン、０・・・検査対象物
、Ｘｌ・・・欠陥、Ｘ２・・・異物、ＸＸ１２・・・欠
陥候補。
ブロック図、第２図（１）（ｂ）はそれぞれ本発明にお
ける原画像、エツジ画像の一例を示す説明図、第３図は
同上における局所並列ウィンドウを示す説明図、第４図
は同上における微分絶対値画像を示す説明図、第５図は
同上において微分絶対値画像からエツジ画像を得る段階
でのノイズ除去を行う処理の説明図、第６図は同上にお
いて検査対象物の輪郭線と検査領域との関係を示す動作
説明図、第７図は同上において検査領域内での欠陥候補
の探索動作を示す動作説明図、第８図は同上において欠
陥候補の輪郭線とフラグ点との関係を示す動作説明図、
第９図は同上における欠陥候補と欠陥候補領域との関係
を示す動作説明図、第１０図は同上における欠陥候補領
域と基準値算出ラインとの関係を示す動作説明図、第１
１図および第１２図は本発明の実施例２における欠陥候
補領域の設定方法を示す動作説明図、第１３図は本発明
の実施例３における基準値算出ラインの設定方法を示す
動作説明図、第１４図は本発明の実施例４における欠陥
候補領域の設定方法を示す動作説明図、第１５図は本発
明の実施例５を示す動作説明図、第１６図は本発明の実
施例６を示す動作説明図である。 Ａ・・・検査領域、Ｂ・・・欠陥候補領域、ｌｏ〜１２
．ＩＺＩ２・・・輪郭線、Ｌ ＋’ Ｌ ＋ ＋ 、
Ｌ ＋□・・・基準値算出ライン、０・・・検査対象物
、Ｘｌ・・・欠陥、Ｘ２・・・異物、ＸＸ１２・・・欠
陥候補。
Claims (9)
- （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の各画
素の濃度の変化に基づいて検査対象物の輪郭線を含むエ
ッジ画像を設定し、原画像とエッジ画像とに基づいて検
査対象物の輪郭線の内側に存在する欠け、ひび、汚れ等
の欠陥部を抽出する外観検査による欠陥抽出方法におい
て、検査対象物の輪郭線の内側に欠陥部の判定対象とな
る欠陥候補の輪郭線を囲む閉じた領域内を欠陥候補領域
として設定し、欠陥候補領域の近傍外側で検査対象物の
輪郭線よりも内側の濃度に基づいて基準濃度を設定し、
欠陥候補領域内の各画素の濃度を上記基準濃度に基づい
て設定されたしきい値との大小関係によって２値化する
ことにより、欠陥候補内の画素と他の画素とを分離する
ことを特徴とする外観検査による欠陥抽出方法。 - （２）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の各画
素の濃度の変化に基づいて検査対象物の輪郭線を含む微
分２値画像を設定し、原画像と微分２値画像とに基づい
て検査対象物の輪郭線の内側に存在する欠け、ひび、汚
れ等の欠陥部を抽出する外観検査による欠陥抽出方法に
おいて、検査対象物の輪郭線の内側に欠陥部の判定対象
となる欠陥候補の輪郭線を囲む閉じた領域内を欠陥候補
領域として設定し、欠陥候補領域の近傍外側で検査対象
物の輪郭線よりも内側の濃度に基づいて基準濃度を設定
し、欠陥候補領域内の各画素の濃度を上記基準濃度に基
づいて設定されたしきい値との大小関係によって２値化
することにより、欠陥候補内の画素と他の画素とを分離
することを特徴とする外観検査による欠陥抽出方法。 - （３）上記欠陥候補領域は、画面の縦方向と横方向とに
走る各一対の辺と、上記各辺に対してそれぞれ４５゜の
角度で交差する４辺とに囲まれた八角形に設定されて成
ることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の外
観検査による欠陥抽出方法。 - （４）複数個の欠陥候補領域の近傍外側で検査対象物の
輪郭線よりも内側にそれぞれ基準値算出ラインを設定し
、異なる欠陥候補領域に対応する基準値算出ライン同士
が交差しないときには、各基準値算出ラインの上の各画
素の濃度に基づいて基準濃度を算出し、異なる欠陥候補
領域に対応する基準値算出ライン同士が交差するときに
は、交差する基準値算出ラインに囲まれる全領域を囲む
とともに両基準値算出ラインの一部を含むような新たな
基準値算出ラインを設定し、この基準値算出ラインの上
の画素の濃度に基づいて基準濃度を設定することを特徴
とする請求項１または請求項２に記載の外観検査による
欠陥抽出方法。 - （５）上記しきい値は、欠陥候補領域内が周囲よりも暗
い暗欠陥のときには、上記基準濃度に負のオフセット値
を加算して設定され、欠陥候補領域内が周囲よりも明る
い明欠陥のときには、上記基準濃度に正のオフセット値
を加算して設定されることを特徴とする請求項１または
請求項２に記載の外観検査による欠陥抽出方法。 - （６）しきい値との大小関係に基づいて分離された欠陥
候補内の画素が占める面積、および各画素の濃度と上記
しきい値との濃度差の総和である体積を求め、上記面積
と上記体積とに基づいて欠陥候補の良否を判定すること
を特徴とする請求項１または請求項２に記載の外観検査
による欠陥抽出方法。 - （７）複数個の欠陥候補の輪郭線同士の距離をそれぞれ
求め、この距離が所定距離以内である欠陥候補の面積お
よび体積を合計し、合計された面積および体積に基づい
て欠陥候補の良否を判定することを特徴とする請求項６
記載の外観検査による欠陥抽出方法。 - （８）基準値算出ラインを多角形状に設定し、上記基準
値算出ラインの各頂点付近の画素の濃度に基づいて各頂
点の基準濃度を算出し、各画素の位置と濃度との３次元
空間において、各頂点の間の濃度勾配に近似した基準平
面を設定し、上記３次元空間において基準平面を濃度方
向に偏移させたしきい平面の各画素の濃度をそれぞれそ
の位置におけるしきい値とし、上記しきい値に対応する
位置の欠陥候補領域内の各画素の濃度を各しきい値に基
づいて２値化することを特徴とする請求項１または請求
項２に記載の外観検査による欠陥抽出方法。 - （９）欠陥候補の輪郭線が閉じているときには、輪郭線
内を欠陥候補領域とし、輪郭線が開いているときには、
輪郭線の端同士を直線で結んだ範囲内を欠陥候補領域と
することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の
外観検査による欠陥抽出方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2125071A JPH06103275B2 (ja) | 1989-09-14 | 1990-05-15 | 外観検査による欠陥抽出方法 |
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1-239079 | 1989-09-14 | ||
| JP23907989 | 1989-09-14 | ||
| JP2125071A JPH06103275B2 (ja) | 1989-09-14 | 1990-05-15 | 外観検査による欠陥抽出方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH03175343A true JPH03175343A (ja) | 1991-07-30 |
| JPH06103275B2 JPH06103275B2 (ja) | 1994-12-14 |
Family
ID=26461604
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2125071A Expired - Lifetime JPH06103275B2 (ja) | 1989-09-14 | 1990-05-15 | 外観検査による欠陥抽出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06103275B2 (ja) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005241304A (ja) * | 2004-02-24 | 2005-09-08 | Matsushita Electric Works Ltd | 外観検査方法 |
| JP2007057441A (ja) * | 2005-08-25 | 2007-03-08 | Matsushita Electric Works Ltd | 微細回路検査方法 |
| JP2007114073A (ja) * | 2005-10-21 | 2007-05-10 | Dainippon Screen Mfg Co Ltd | 針痕検出装置および針痕検出方法 |
| JP2010197176A (ja) * | 2009-02-24 | 2010-09-09 | Panasonic Electric Works Co Ltd | 欠陥検査方法および欠陥検査装置 |
| JP2012112951A (ja) * | 2010-11-20 | 2012-06-14 | Koh Young Technology Inc | 検査方法 |
| CN113592775A (zh) * | 2021-06-29 | 2021-11-02 | 深圳市锦瑞生物科技有限公司 | 一种吸头图像处理方法、装置和吸头图像处理设备 |
| CN114324038A (zh) * | 2021-09-26 | 2022-04-12 | 中国海洋石油集团有限公司 | 一种冲蚀测量系统及其检测方法 |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP5390754B2 (ja) * | 2007-06-28 | 2014-01-15 | パナソニック株式会社 | 画像処理による外観検査方法およびその装置 |
-
1990
- 1990-05-15 JP JP2125071A patent/JPH06103275B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005241304A (ja) * | 2004-02-24 | 2005-09-08 | Matsushita Electric Works Ltd | 外観検査方法 |
| JP2007057441A (ja) * | 2005-08-25 | 2007-03-08 | Matsushita Electric Works Ltd | 微細回路検査方法 |
| JP2007114073A (ja) * | 2005-10-21 | 2007-05-10 | Dainippon Screen Mfg Co Ltd | 針痕検出装置および針痕検出方法 |
| JP2010197176A (ja) * | 2009-02-24 | 2010-09-09 | Panasonic Electric Works Co Ltd | 欠陥検査方法および欠陥検査装置 |
| JP2012112951A (ja) * | 2010-11-20 | 2012-06-14 | Koh Young Technology Inc | 検査方法 |
| US9092843B2 (en) | 2010-11-20 | 2015-07-28 | Koh Young Technology Inc. | Inspection method |
| CN113592775A (zh) * | 2021-06-29 | 2021-11-02 | 深圳市锦瑞生物科技有限公司 | 一种吸头图像处理方法、装置和吸头图像处理设备 |
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