JPH08101916A - 不良検査方法およびその装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 対象物の種類や観測条件などを問わず、対象
物に欠陥が存在するかどうかを正しく判別して、対象物
の不良を安定して検査できるようにする。 【構成】 濃淡画像１の対象物の画像部分１Ａには矩形
状の検査領域４が設定される。まず検査領域４内の上端
位置に矩形状の小領域２０を設定し、この位置で小領域
２０内の画像について平均濃度などの特徴量を計測す
る。ついで小領域２０を所定のピッチだけ移動させ、そ
の位置で小領域２０内の画像について特徴量を計測す
る。以下、小領域２０の移動と特徴量の計測とを繰り返
し実行した後、各計測値により所定の演算を実行し、そ
の演算結果から対象物の不良を判別する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、対象物を撮像して得
られた画像により前記対象物の不良を検査する不良検査
方法およびその装置に関連し、殊にこの発明は、対象物
の種類や観測条件を問わず、対象物に傷，突起物，欠け
などの欠陥が存在するかどうかを判別して対象物の不良
を検査する不良検査方法およびその装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】一般に対象物の不良を検査するのに、適
当な照明下で撮像装置により対象物を撮像し、得られた
濃淡画像またはその２値画像に検査領域を設定して、そ
の検査領域内の画像について所定の特徴量を計測し、そ
の計測値から対象物の良否、すなわち対象物に欠陥が存
在するかどうかを判別している。

【０００３】図１２には、従来の不良検査方法の一例が
示してある。図１２（１）は、対象物を撮像して得られ
た濃淡画像１を示す。同図中、１Ａは対象物の画像部
分、１Ｂは背景の画像部分である。前記対象物の画像部
分１Ａには傷のような欠陥２が現れている。

【０００４】図１２（２）は、この濃淡画像１を所定の
２値化しきい値で２値化処理して得られた２値画像３で
あり、同図中、斜線部分が黒画素の領域を、白地部分が
白画素の領域を、それぞれ示す。背景の画像部分１Ｂお
よび欠陥２は黒画素に、また対象物の画像部分１Ａは白
画素に、それぞれ２値化されている。対象物の画像部分
１Ａに矩形状の検査領域４を設定し、この検査領域４内
の画像について黒画素領域の面積、すなわち黒画素数を
特徴量として計測し、この計測値が所定の判定値以上で
あれば、対象物に欠陥が存在すると判断し、前記判定値
より小さければ、対象物に欠陥は存在しないと判断す
る。

【０００５】図１３には、従来の不良検査方法の他の例
が示してある。図１３（１）は、対象物を撮像して得ら
れた濃淡画像１を示す。同図中、１Ａは対象物の画像部
分、１Ｂは背景の画像部分、２は欠陥２である。図１３
（４）には、この濃淡画像１のＡ−Ａ線に沿う明るさ分
布Ｍ１が示してある。この明るさ分布Ｍ１では、背景の
画像部分１Ｂは暗く、対象物の画像部分１Ａは明るい
が、欠陥２の位置では明るさが低下している。

【０００６】図１３（２）は、この濃淡画像１に輪郭抽
出処理を施して得られたエッジ画像５を示す。同図中、
１ａは対象物の画像部分１Ａの輪郭であるエッジを、２
ａは欠陥２の輪郭であるエッジを、それぞれ示す。図１
３（５）には、このエッジ画像５のＡ′−Ａ′線に沿う
明るさ分布Ｍ２が示してある。この明るさ分布Ｍ２で
は、前記の各エッジ１ａ，２ａの位置での明るさが急激
に大きくなっている。

【０００７】図１３（３）は、前記エッジ画像５を所定
の２値化しきい値ＴＨで２値化処理して得られた２値画
像６を示す。同図中、１ａ′はエッジ画像５における対
象物の画像部分１Ａのエッジ１ａを２値化処理して得ら
れた黒画素領域を、２ａ′は欠陥２のエッジ２ａを２値
化処理して得られた黒画素領域を、それぞれ示す。図１
３（６）には、この２値画像６のＡ〃−Ａ〃線に沿うデ
ータ分布Ｄが示してある。前記の各エッジ１ａ，２ａの
位置では、データが「１」であり、その他の位置では
「０」である。

【０００８】この２値画像６の対象物の画像部分１Ａに
矩形状の検査領域４を設定し、この検査領域４内の画像
の黒画素領域の面積、すなわち黒画素数を特徴量として
計測し、この計測値が所定の判定値以上であれば、対象
物に欠陥が存在すると判断し、前記判定値より小さけれ
ば、対象物に欠陥は存在しないと判断する。

【０００９】なお上記の各従来例では、濃淡画像１やエ
ッジ画像５を２値化処理して得られた２値画像３，６の
対象物の画像部分１Ａに検査領域４を設定して、特徴量
の計測および欠陥の有無の判断を行っているが、これら
の方法の他に、濃淡画像１の対象物の画像部分１Ａに検
査領域４を設定し、その検査領域４内の画像の平均濃度
や分散値を特徴量として計測し、その計測値を判定値と
比較することにより対象物の不良を検査するという方法
もある。

【００１０】

【発明が解決しようとする課題】上記した不良検査方法
では、対象物の種類や観測条件によっては、以下の具体
例で詳述するように、対象物に欠陥が存在するかどうか
を正しく判別し得ず、安定した検査が行えないという問
題がある。

【００１１】図１４には、円筒体を対象物とする場合の
不具合が示してある。図１４（１）は前記対象物を撮像
して得られた濃淡画像１を、また図１４（２）は前記濃
淡画像１を所定の２値化しきい値ＴＨで２値化処理して
得られた２値画像３を、それぞれ示す。図１４（１）に
おいて、１Ａは対象物の画像部分、１Ｂは背景の画像部
分、２は対象物の画像部分１Ａに現れた欠陥２である
が、この対象物の画像部分１Ａには前記欠陥２を挟んで
両側に「シェーディング」と称される影７が現れてい
る。図１４（３）には、この濃淡画像１のＡ−Ａ線に沿
う画像の明るさ分布Ｍ１が示してある。この明るさ分布
Ｍ１では、背景の画像部分１Ｂは暗く、対象物の画像部
分１Ａは明るいが、欠陥２の位置および前記影７の位置
で明るさが低下している。図１４（２）に示す２値画像
３は、斜線部分が黒画素の領域であり、白地部分が白画
素の領域であるが、欠陥２のみならず前記影７の部分も
黒画素に２値化されている。図１４（４）には、前記濃
淡画像１を図１４（３）に示す２値化しきい値ＴＨで２
値化したときのデータ分布Ｄ、すなわち２値画像３の
Ａ′−Ａ′線に沿うデータ分布Ｄが示してある。

【００１２】このような２値画像３の対象物の画像部分
１Ａに検査領域４を設定し、この検査領域４内の画像に
ついて黒画素領域の面積を計測したとき、その計測値は
欠陥２の面積と影７の面積との総和になり、欠陥２の部
分の面積のみを検出できない。従って仮に欠陥２が存在
しなくても、影７の存在により対象物は不良であると判
断されることがある。

【００１３】図１５には、表面が梨地模様の物体を対象
物とする場合の不具合が示してある。図１５（１）が濃
淡画像１、図１５（２）が２値画像３であり、１Ａが対
象物の画像部分、１Ｂが背景の画像部分、２が欠陥を示
す。前記２値画像３は、対象物の画像部分１Ａが白画素
に２値化されているが、この対象物の画像部分１Ａには
黒画素に２値化された欠陥２および梨地模様を構成する
無数の傷８が現れている。

【００１４】このような２値画像３に検査領域４を設定
して、黒画素領域の面積を計測したとき、その計測値は
欠陥２の面積とすべての傷８の面積との総和になり、欠
陥２の部分の面積のみを検出できない。

【００１５】図１６には、対象物の端縁に現れる突起物
や欠けなどの欠陥を検査する場合の不具合例が示してあ
る。図１６（１）が濃淡画像１、図１６（２）が２値画
像３であり、１Ａが対象物の画像部分、１Ｂが背景の画
像部分を示す。この対象物の画像部分１Ａの一方の端縁
には突起物９と欠け１０とが現れている。図１６（２）
に示す２値画像３は、斜線部分が黒画素の領域、白地部
分が白画素の領域であるが、突起物９は白画素に、また
欠け１０は黒画素に、それぞれ２値化されている。

【００１６】このような２値画像３の対象物の画像部分
１Ａには、その内側に矩形状の検査領域１１を、外側に
帯状の検査領域１２を、それぞれ設定し、前記検査領域
１１内の画像について黒画素領域の面積を、帯状の検査
領域１２内の画像について白画素領域の面積を、それぞ
れ計測する。もし検査領域１１内の黒画素領域の面積が
判定値以上であるとき、欠け１０が存在すると判断す
る。またもし検査領域１２内の白画素領域の面積が判定
値以上であるとき、突起物９が存在すると判断する。

【００１７】このような方法では、小さな突起物９や欠
け１０を検出するには、各検査領域１１，１２を対象物
の画像部分１Ａの端縁に接近させて設定する必要がある
が、そのような設定は容易でなく、もし画像の位置ずれ
修正が高精度に行われないと、突起物９や欠け１０の検
査が困難である。

【００１８】図１７および図１８には、対象物を撮像す
るための照明条件が変動した場合の不具合が示してあ
る。図１７（１）（２）は照明強度が変動する前の画像
であって、図１７（１）が濃淡画像１、図１７（２）が
その２値画像３である。１Ａは対象物の画像部分、１Ｂ
は背景の画像部分、２は欠陥であり、図１７（３）に
は、濃淡画像１のＡ−Ａ線に沿う明るさ分布Ｍ１が示し
てある。この濃淡画像１を所定の２値化しきい値ＴＨで
２値化処理すると、図１７（２）に示す２値画像３が得
られる。なおこの２値画像３において、斜線部分が黒画
素の領域であり、白地部分が白画素の領域である。

【００１９】図１８（１）（２）は照明強度が低下した
ときの画像であって、図１８（１）が濃淡画像１、図１
８（２）がその２値画像３である。図１８（３）には、
濃淡画像１のＡ′−Ａ′線の沿う明るさ分布Ｍ２が示し
てあり、照明変動前の明るさ分布Ｍ１より明るさのレベ
ルが下がっている。この濃淡画像１を前記２値化しきい
値ＴＨで２値化処理すると、図１８（２）に示すよう
に、対象物の画像部分が消失し、全体が黒画素一色の２
値画像３となり、従って不良検査が不可能である。

【００２０】図１９には、欠陥が背景との濃度差の小さ
い汚れなどである場合の不具合が示してある。図１９
（１）は、そのような汚れのある対象物を撮像して得ら
れた濃淡画像１を示す。同図中、１Ａは対象物の画像部
分、１Ｂは背景の画像部分であり、対象物の画像部分１
Ａには薄い汚れによる欠陥２が現れている。図１９
（２）には、この濃淡画像１のＡ−Ａ線に沿う明るさ分
布Ｍ１が示してある。この明るさ分布Ｍ１では、背景の
画像部分１Ｂは暗く、対象物の画像部分１Ａは明るい
が、欠陥２の位置で明るさがわずかに低下している。図
１９（３）は、この濃淡画像１より生成されたエッジ画
像（図示せず）の明るさ分布Ｍ２を示すが、このエッジ
画像には欠陥２のエッジは抽出されておらず、従って欠
陥２の位置で明るさが増大していない。このような濃淡
画像１については、欠陥を含む２値画像を安定して得る
ことができず、不良検査は困難である。

【００２１】図２０には、網状体を対象物とする場合の
不具合例が示してある。同図は、前記対象物の濃淡画像
を２値化処理して得られた２値画像３を示す。１３Ａは
網状体の画像部分、１３Ｂは背景の画像部分であり、網
状体の画像部分１３Ａには破れによる欠陥２が現れてい
る。この種の欠陥２の検査では、２値画像３の全体を検
査領域としており、この２値画像３について、黒画素の
領域の面積、すなわち黒画素数を計測し、その計測値が
所定の判定値以上であれば、対象物に欠陥が存在しない
と判断し、前記判定値より小さければ、対象物に欠陥が
存在する判断する。しかしながら網状体の場合、対象物
の画像部分１３Ａの一部が欠陥２の存在により欠落して
も、対象物の画像部分１３Ａのばらつきに吸収されるた
め、欠陥の有無を判別するのは困難である。

【００２２】図２１には、輪ゴムのような輪状体を対象
物とする場合の不具合が示してある。図２１（１）
（２）は、切れなどの欠陥のある対象物の濃淡画像を２
値化処理して得られた２値画像３を示す。同図中、１Ａ
は対象物の画像部分、１Ｂは背景の画像部分であり、対
象物の画像部分１Ａには切れによる欠陥２が現れてい
る。この２値画像３において、斜線部分が黒画素の領
域、白地部分が白画素の領域であるが、欠陥２の部分は
黒画素に２値化される。このような２値画像３の対象物
の画像部分１Ａに、円形をなす線状の検査領域１４を設
定し、前記検査領域１４上の黒画素数を計測し、もし黒
画素数が判定値以上であれば、対象物に欠陥２が存在す
ると判断し、またもし黒画素数が判定値より小さけれ
ば、対象物に欠陥２が存在しないと判断する。この方法
では、検査領域１４を幅が狭い対象物の画像部分１Ａ上
に正しく設定する必要があるが、そのような設定は容易
でなく、図２１（２）のように、画像の位置ずれ修正が
適正に行われなかったり、対象物が変形したりすると、
対象物の画像部分１Ａに対する検査領域１４の設定位置
がずれ、欠陥２の検出が困難となる。

【００２３】この発明は、上記した諸問題に着目してな
されたもので、対象物の種類や観測条件などを問わず、
対象物に欠陥が存在するかどうかを正しく判別して、対
象物の不良を安定して検査できる不良検査方法およびそ
の装置を提供することを目的とする。

【００２４】

【課題を解決するための手段】請求項１の発明は、対象
物を撮像して得られた画像により前記対象物の不良を検
査する方法において、前記画像の検査領域を複数の小領
域に分割して、各小領域内の画像についてそれぞれ特徴
量を計測した後、各計測値を処理することにより対象物
の不良判別を行うことを特徴としている。

【００２５】請求項２〜５の発明では、前記画像は濃淡
画像であり、各小領域内の画像についてそれぞれ平均濃
度，分散値，重心位置，モデル画像との濃淡相関値を特
徴量として計測するようにしている。

【００２６】請求項６，７の発明では、前記画像は２値
画像であり、各小領域内の画像についてそれぞれ黒画素
領域または白画素領域の面積，重心位置を特徴量として
計測するようにしている。

【００２７】請求項８の発明は、対象物を撮像して得ら
れた画像により前記対象物の不良を検査する方法におい
て、前記画像の検査領域を複数の小領域に分割して、各
小領域内の画像についてそれぞれ複数種の特徴量を計測
した後、特徴量の種類毎に各計測値を処理することによ
り対象物の不良判別を行い、すべての種類の特徴量につ
いて不良判別が行われたとき、対象物が不良であると判
断することを特徴としている。

【００２８】請求項９の発明は、対象物を撮像して得ら
れた画像により前記対象物の不良を検査する方法におい
て、前記画像の検査領域を複数の小領域に分割して、各
小領域内の画像についてそれぞれ複数種の特徴量を計測
した後、特徴量の種類毎に各計測値を処理することによ
り対象物の不良判別を行い、いずれかの種類の特徴量に
ついて不良判別が行われたとき、対象物が不良であると
判断することを特徴としている。

【００２９】請求項１０の発明は、対象物を撮像して得
られた画像により前記対象物の不良を検査する装置にお
いて、前記画像の検査領域を複数の小領域に分割する領
域分割手段と、前記領域分割手段により分割された各小
領域内の画像についてそれぞれ特徴量を計測する特徴量
計測手段と、前記特徴量計測手段により計測された各特
徴量を処理することにより対象物の不良判別を行う判別
手段とを備えたものである。

【００３０】

【作用】欠陥を有する対象物の場合、その画像の検査領
域を複数の小領域に分割しているので、画像に現れた欠
陥部分はいずれかの小領域内に含まれることになる。欠
陥部分を含む小領域内の画像より計測された特徴量と、
欠陥部分を含まない小領域内の画像より計測された特徴
量との間には差があり、この差から欠陥の有無を判別し
得る。

【００３１】請求項２〜５の発明では、平均濃度，分散
値，重心位置，モデル画像との濃淡相関値が特徴量とし
て計測されるもので、欠陥部分を含む小領域内の画像よ
り計測された平均濃度，分散値，重心位置，モデル画像
との濃淡相関値と、欠陥部分を含まない小領域内の画像
より計測された平均濃度，分散値，重心位置，モデル画
像との濃淡相関値との間には差があり、この差から欠陥
の有無を判別し得る。

【００３２】請求項６，７の発明では、黒画素領域また
は白画素領域の面積や重心位置が特徴量として計測され
るもので、欠陥部分を含む小領域内の画像より計測され
た面積や重心位置と、欠陥部分を含まない小領域内の画
像より計測された面積や重心位置との間には差があり、
この差から欠陥の有無を判別し得る。

【００３３】請求項８の発明では、特徴量の種類毎に特
徴量の各計測値を処理して対象物の不良判別を行った結
果、すべての種類の特徴量について不良判別が行われた
とき、対象物が不良であると判断する。

【００３４】請求項９の発明では、特徴量の種類毎に特
徴量の各計測値を処理して対象物の不良判別を行った結
果、いずれかの種類の特徴量について不良判別が行われ
たとき、対象物が不良であると判断する。

【００３５】請求項１０の発明にかかる不良検査装置で
は、領域分割手段により画像の検査領域が複数の小領域
に分割され、特徴量計測手段が分割された各小領域内の
画像についてそれぞれ特徴量を計測する。判別手段は計
測された各特徴量を処理することにより対象物の不良判
別を行う。

【００３６】

【実施例】図１〜図７は、この発明にかかる不良検査方
法を具体的に示している。図１は、円筒体を対象物とす
る場合の具体例であり、図１４（１）は前記対象物を撮
像して得られた濃淡画像１を示す。図中、１Ａは対象物
の画像部分、１Ｂは背景の画像部分、２は対象物の画像
部分１Ａに現れた欠陥２であり、この対象物の画像部分
１Ａには前記欠陥２を挟んで両側に「シェーディング」
と称される影７が現れている。

【００３７】この濃淡画像１の対象物の画像部分１Ａに
は矩形状の検査領域４が設定され、この検査領域４を複
数の小領域２０に分割して、各小領域２０内の画像につ
いてそれぞれ平均濃度を特徴量として計測する。この実
施例では、まず検査領域４内の上端位置に横幅がＨ、縦
幅がＷの矩形状の小領域２０を設定し、この位置で小領
域２０内の画像について平均濃度を計測する。ついで小
領域２０を所定のピッチｄ（ただしｄ≦Ｗ）だけ下方へ
移動させ、その位置で同様にして小領域２０内の画像に
ついて平均濃度を計測する。以下、小領域２０が検査領
域４の下端位置に達するまで、小領域２０の移動と平均
濃度の計測とを繰り返し実行する。

【００３８】図１（２）は、小領域２０の各移動位置で
計測された平均濃度をプロットしたものであり、欠陥２
の存在位置やその近傍では平均濃度が低下している。い
まｉ番目の移動位置での平均濃度をＲ（ｉ）、その直前
および直後の各移動位置での平均濃度をＲ（ｉ−１），
Ｒ（ｉ＋１）とすると、平均濃度Ｒ（ｉ）と平均濃度Ｒ
（ｉ−１），Ｒ（ｉ＋１）の平均値との差の絶対値を次
式により算出する。

【００３９】

【数１】

【００４０】図１（３）は、小領域２０の各移動位置で
の前記演算値ａをプロットしたものであり、欠陥２が存
在するとき、所定の判定値Ｓを越える点Ｐが現れる。従
ってこの判定値Ｓを越える点があるかどうかにより対象
物が不良かどうかを判別する。

【００４１】なお上記実施例では、小領域２０内の濃淡
画像について平均濃度を特徴量として計測しているが、
これに限らず、分散値を特徴量として計測してもよく、
また重心位置やモデルとの濃淡相関値を特徴量として算
出してもよい。また上記実施例では、濃淡画像を対象と
しているが、２値画像を対象として、黒画素または白画
素の領域の面積や重心位置を計測または算出してもよ
い。さらに上記実施例では、ひとつの種類の特徴量（平
均濃度）を計測して前記演算値を順次算出し、いずれか
の演算値が所定の判定値Ｓを越えたとき、対象物に欠陥
が存在すると判断しているが、複数種類の特徴量（濃淡
画像については平均濃度，分散値，重心位置，モデルと
の濃淡相関値など、２値画像については面積，重心位置
など）を計測して前記演算値を順次算出し、全ての種類
の特徴量について、いずれかの演算値が所定の判定値を
越えたとき、対象物に欠陥が存在すると判断してもよ
く、またいずれかの種類の特徴量について、いずれかの
演算値が所定の判定値を越えたとき、対象物に欠陥が存
在すると判断してもよい。

【００４２】図２は、表面が梨地模様の物体を対象物と
する場合の具体例であり、図２（１）は前記対象物を撮
像して得られた濃淡画像１を示す。図中、１Ａは対象物
の画像部分、１Ｂは背景の画像部分、２は対象物の画像
部分１Ａに現れた欠陥２であり、この対象物の画像部分
１Ａには前記梨地模様を構成する無数の傷８が現れてい
る。

【００４３】この濃淡画像１の対象物の画像部分１Ａに
は矩形状の検査領域４が設定され、まずこの検査領域４
内の上端位置に図１の実施例と同様の矩形状の小領域２
０を設定して、この位置で小領域２０内の画像について
分散値を特徴量として計測する。ついで小領域２０を所
定のピッチだけ下方へ移動させ、その位置で同様にして
小領域２０内の画像について分散値を計測する。以下、
小領域２０が検査領域４の下端位置に達するまで、小領
域２０の移動と分散値の計測とを繰り返し実行する。

【００４４】図２（２）は、小領域２０の各移動位置で
計測された分散値をプロットしたものであり、欠陥２の
存在位置やその近傍では分散値が低下している。いまｉ
番目の移動位置での分散値をσ（ｉ）、その直前および
直後の各移動位置での分散値をσ（ｉ−１），σ（ｉ＋
１）とすると、分散値の傾きｂをσ（ｉ），σ（ｉ−
１）間の差とσ（ｉ），σ（ｉ＋１）間の差を用いて次
式により算出する。

【００４５】

【数２】

【００４６】図２（３）は、小領域２０の各移動位置で
の前記演算値ｂをプロットしたものであり、欠陥２が存
在するとき、所定の判定値Ｓを越える点Ｐ１，Ｐ２が現
れる。従ってこの判定値Ｓを越える点があるかどうかに
より対象物が不良かどうかを判別する。

【００４７】図３は、対象物の端縁に現れる突起物や欠
けなどの欠陥を検査する場合の具体例であり、図３
（１）は前記対象物を撮像して得られた濃淡画像１を示
す。図中、１Ａは対象物の画像部分、１Ｂは背景の画像
部分であり、この対象物の画像部分１Ａの一方の端縁に
は突起物９と欠け１０とが現れている。

【００４８】前記対象物の画像部分１Ａには一方の端縁
に沿って矩形状の検査領域４が設定され、まずこの検査
領域４内の上端位置に矩形状の小領域２０を設定して、
この位置で小領域２０内の画像について平均濃度を特徴
量として計測する。ついで小領域２０を所定のピッチだ
け下方へ移動させ、その位置で同様にして小領域２０内
の画像について平均濃度を計測する。以下、小領域２０
が検査領域４の下端位置に達するまで、小領域２０の移
動と平均濃度の計測とを繰り返し実行する。

【００４９】図３（２）は、小領域２０の各移動位置で
計測された平均濃度をプロットしたものであり、突起物
９の存在位置やその近傍では平均濃度が低下し、欠け１
０の存在位置やその近傍では平均濃度が増加している。
いまｉ番目の移動位置での平均濃度をＲ（ｉ）、その直
前および直後の各移動位置での平均濃度をＲ（ｉ−
１），Ｒ（ｉ＋１）とすると、平均濃度Ｒ（ｉ）と平均
濃度Ｒ（ｉ−１），Ｒ（ｉ＋１）の平均値との差の絶対
値ａを前記した式により算出する。図３（３）は、小
領域２０の各移動位置での前記演算値ａをプロットした
ものであり、突起物９や欠け１０が存在するとき、所定
の判定値Ｓを越える点Ｐ１，Ｐ２が現れる。従ってこの
判定値Ｓを越える点があるかどうかにより対象物が不良
かどうかを判別する。

【００５０】図４は、対象物を撮像するための照明条件
（照明強度）が変動した場合の具体例であり、図４
（１）は前記対象物を撮像して得られた濃淡画像１を示
す。図中、１Ａは対象物の画像部分、１Ｂは背景の画像
部分、２は対象物の画像部分１Ａに現れた欠陥２であ
り、図４（２）には、照明強度が変動する前の濃淡画像
１のＡ−Ａ線に沿う明るさ分布Ｍ１と、照明強度が低下
したときの濃淡画像１のＡ−Ａ線に沿う明るさ分布Ｍ２
とが示してある。

【００５１】この濃淡画像１の対象物の画像部分１Ａに
は矩形状の検査領域４が設定され、まずこの検査領域４
内の上端位置に図１の実施例と同様の矩形状の小領域２
０を設定して、この位置で小領域２０内の画像について
分散値を特徴量として計測する。ついで小領域２０を所
定のピッチだけ下方へ移動させ、その位置で同様にして
小領域２０内の画像について分散値を計測する。以下、
小領域２０が検査領域４の下端位置に達するまで、小領
域２０の移動と分散値の計測とを繰り返し実行する。

【００５２】図４（３）は、小領域２０の各移動位置で
計測された分散値をプロットしたものであり、欠陥２の
存在位置やその近傍では分散値は増大して、所定の判定
値Ｓを越える点Ｐが現れる。従ってこの判定値Ｓを越え
る点があるかどうかにより対象物が不良かどうかを判別
することができる。

【００５３】図５は、欠陥が背景との濃度差の小さい汚
れなどである場合の具体例であり、図５（１）は前記対
象物を撮像して得られた濃淡画像１を示す。図中、１Ａ
は対象物の画像部分、１Ｂは背景の画像部分であり、対
象物の画像部分１Ａには薄い汚れによる欠陥２が現れて
いる。図５（２）には、この濃淡画像１のＡ−Ａ線に沿
う明るさ分布Ｍ１が示してある。この明るさ分布Ｍ１で
は、背景の画像部分１Ｂは暗く、対象物の画像部分１Ａ
は明るいが、欠陥２の位置で明るさがわずかに低下して
いる。

【００５４】この濃淡画像１の対象物の画像部分１Ａに
は矩形状の検査領域４が設定され、まずこの検査領域４
内の上端位置に矩形状の小領域２０を設定して、この位
置で小領域２０内の画像について分散値を特徴量として
計測する。ついで小領域２０を所定のピッチだけ下方へ
移動させ、その位置で同様にして小領域２０内の画像に
ついて分散値を計測する。以下、小領域２０が検査領域
４の下端位置に達するまで、小領域２０の移動と分散値
の計測とを繰り返し実行する。

【００５５】図５（３）は、小領域２０の各移動位置で
計測された分散値をプロットしたものであり、欠陥２の
存在位置やその近傍では分散値は増加する。いまｉ番目
の移動位置での分散値をσ（ｉ）、その直前および直後
の各移動位置での分散値をσ（ｉ−１），σ（ｉ＋１）
とすると、分散値の傾きｂをσ（ｉ），σ（ｉ−１）間
の差とσ（ｉ），σ（ｉ＋１）間の差を用いて前記式
により算出する。図５（４）は、小領域２０の各移動位
置での前記演算値ｂをプロットしたものであり、欠陥２
が存在するとき、所定の判定値Ｓを越える点Ｐ１〜Ｐ４
が現れる。従ってこの判定値Ｓを越える点があるかどう
かにより対象物が不良かどうかを判別する。

【００５６】図６は、網状体を対象物とする場合の具体
例であり、図６（１）は前記対象物を撮像して得られた
濃淡画像１を示す。図中、１Ａは網状体の画像部分、１
Ｂは背景の画像部分であり、網状体の画像部分１Ａには
破れによる欠陥２が現れている。

【００５７】この濃淡画像１には矩形状の検査領域４ａ
〜４ｄが４列に設定され、まず第１列目の検査領域４ａ
内の上端位置に矩形状の小領域２０を設定して、この位
置で小領域２０内の画像について分散値を特徴量として
計測する。ついで小領域２０を所定のピッチだけ下方へ
移動させ、その位置で同様にして小領域２０内の画像に
ついて分散値を計測する。以下、小領域２０が検査領域
４ａの下端位置に達するまで、小領域２０の移動と分散
値の計測とを繰り返し実行する。つぎに第２列目の検査
領域４ｂ内の上端位置に矩形状の小領域２０を設定し
て、この位置で小領域２０内の画像について分散値を特
徴量として計測する。ついで小領域２０を所定のピッチ
だけ下方へ移動させ、その位置で同様にして小領域２０
内の画像について分散値を計測する。以下、小領域２０
が検査領域４ｂの下端位置に達するまで、小領域２０の
移動と分散値の計測とを繰り返し実行する。第３列目と
第４列目の各検査領域４ｃ，４ｄについても同様に行
う。

【００５８】図６（２）は、小領域２０の各移動位置で
計測された分散値をプロットしたものであり、欠陥２の
存在位置やその近傍では分散値が低下している。いまｉ
番目の移動位置での分散値をσ（ｉ）、その直前のｉ−
１番目，さらにｉ−２番目の分散値をσ（ｉ−１），σ
（ｉ−２）、直後のｉ＋１番目，ｉ＋２番目の分散値を
σ（ｉ＋１），σ（ｉ＋２）とすると、分散値σ（ｉ）
と分散値σ（ｉ−１），σ（ｉ−２），σ（ｉ＋１），
σ（ｉ＋２）の平均値との差の絶対値を次式により算出
する。

【００５９】

【数３】

【００６０】図６（３）は、小領域２０の各移動位置で
の前記演算値ｃをプロットしたものであり、欠陥２が存
在するとき、所定の判定値Ｓを越える点Ｐが現れる。従
ってこの判定値Ｓを越える点があるかどうかにより対象
物が不良かどうかを判別する。

【００６１】図７および図８は、輪ゴムのような輪状体
を対象物とする場合の具体例であり、図７（１）は変形
していない前記対象物を撮像して得られた濃淡画像１
を、また図８（１）は変形した前記対象物を撮像して得
られた濃淡画像１を、それぞれ示す。同図中、１Ａは対
象物の画像部分、１Ｂは背景の画像部分であり、対象物
の画像部分１Ａには切れ目による欠陥２が現れている。

【００６２】これら濃淡画像１には円形をなす線状の検
査領域１４が設定され、この検査領域１４上の適当な角
度位置に小領域２０を設定して、この角度位置で小領域
２０内の画像について分散値を特徴量として計測する。
ついで小領域２０を所定の角度ピッチθだけ移動させ、
その角度位置で同様にして小領域２０内の画像について
分散値を計測する。以下、小領域２０が最初の角度位置
に達するまで、小領域２０の移動と分散値の計測とを繰
り返し実行する。

【００６３】図７（２）および図８（２）は、小領域２
０の各移動位置で計測された分散値をプロットしたもの
であり、欠陥２の存在位置やその近傍では分散値が低下
している。いまｉ番目の移動位置での分散値をσ
（ｉ）、その直前のｉ−１番目，さらにｉ−２番目，ｉ
−３番目の分散値をσ（ｉ−１），σ（ｉ−２），σ
（ｉ−３）、その直後のｉ＋１番目，さらにｉ＋２番
目，ｉ＋３番目の分散値をσ（ｉ＋１），σ（ｉ＋
２），σ（ｉ＋３）とすると、分散値σ（ｉ）と分散値
σ（ｉ−１），σ（ｉ−２），，σ（ｉ−３），σ（ｉ
＋１），σ（ｉ＋２），σ（ｉ＋３）の平均値との差の
絶対値を次式により算出する。

【００６４】

【数４】

【００６５】図７（３）および図８（３）は、小領域２
０の各移動位置での前記演算値ｄをプロットしたもので
あり、欠陥２が存在するとき、所定の判定値Ｓを越える
点Ｐ１〜Ｐ３が現れる。従ってこの判定値Ｓを越える点
があるかどうかにより対象物が不良かどうかを判別でき
る。

【００６６】図９は、上記した不良検査方法を実施する
ための不良検査装置の構成例を示す。図示例の不良検査
装置は、テレビカメラ３１，画像処理部３２，モニタ３
３より構成され、画像処理部３２はＡ／Ｄ変換部３４，
画像メモリ３５，アフィン変換部３６，特徴量計測部３
７，表示メモリ３８，ＣＰＵ３９，ＲＯＭ４０，ＲＡＭ
４１，Ｄ／Ａ変換部４２，外部インターフェイス４３な
どを含んでいる。

【００６７】前記テレビカメラ３１は対象物を撮像して
濃淡画像を生成するもので、このテレビカメラ３１から
のアナログ量の画像信号はＡ／Ｄ変換部３４によりディ
ジタル量の画像データに変換される。画像メモリ３５に
は１フレーム分のディジタル量の画像データが格納さ
れ、表示メモリ３５にはモニタ３に表示するための表示
データとして前記小領域２０を表す画像などが書き込ま
れる。Ｄ／Ａ変換部４２はＡ／Ｄ変換部３４や画像メモ
リ３５からの画像データや表示メモリ３５からの表示デ
ータを入力してアナログ量の画像信号に変換し、これを
モニタ３３へ出力する。外部インターフェイス部４３に
は、図示しないストロボ光源や周辺装置などが接続され
る。

【００６８】アフィン変換部３６は、前記画像メモリ３
５に格納された濃淡画像をアフィン変換により回転さ
せ、回転ずれのない適正な濃淡画像を生成する。特徴量
計測部３７は、アフィン変換後の濃淡画像に検査領域を
設定して、この検査領域を複数の小領域に分割し、各小
領域内の濃淡画像について特徴量を計測する。具体的に
は、図１〜図８に示した具体例のように、検査領域に沿
って小領域２０を所定のピッチまたは角度ピッチずつ移
動させ、各移動位置で小領域２０内の濃淡画像につい
て、平均濃度，分散値などの特徴量を計測する。ＣＰＵ
３９は、前記特徴量計測部３７による各計測値を取り込
み、所定の演算などの処理を行い、その処理結果から対
象物の不良を判別する。なおＲＯＭ４０は不良検査装置
の動作を制御するためのプログラムや固定データが格納
され、またＲＡＭ４１は装置動作中の作業エリアとして
用いられる。

【００６９】図１０は、モデル画像との濃淡相関値を特
徴量として計測するようにした不良検査装置の構成例を
示す。この実施例では、濃淡画像と濃淡相関をとるため
のモデル画像が格納されるモデルメモリ４４が設けてあ
る。なお他の構成は、図９に示すものと同様であり、こ
こでは説明を繰り返さない。

【００７０】図１１は、上記した不良検査装置の制御手
順をステップ１（以下、「ＳＴ１」で示す）〜ＳＴ１２
で示している。

【００７１】まずスタート時点で対象物の濃淡画像が得
られると、ＳＴ１で濃淡画像１に対する小領域２０の最
初の設定位置、すなわち始点座標（Ｘ１，Ｘ２）と、最
終の設定位置、すなわち終点座標（Ｘ２，Ｙ２）と、小
領域２０の横幅Ｈおよび縦幅Ｗと、小領域２０を移動さ
せるピッチｄまたは角度ピッチθとが、ＲＡＭ４１より
ＣＰＵ３９に取り込まれる。つぎのＳＴ２で特徴量計測
部３７は前記データに基づき濃淡画像１の初期位置に前
記小領域２０を設定する。

【００７２】つぎのＳＴ３では、特徴量計測部３７は前
記小領域２０内の画像について平均濃度や分散値などを
特徴量として計測する。この計測値はＣＰＵ３９に取り
込まれてＲＡＭ４１に格納される。つぎのＳＴ４では、
小領域２０が最終位置まで移動したかどうかを判定して
おり、その判定が「ＮＯ」であれば、ＳＴ５へ進んで小
領域２０を所定のピッチまたは角度ピッチだけ移動させ
た後、その位置で同様にして小領域２０内の画像につい
て特徴量を計測する（ＳＴ３）。以下、小領域２０が最
終位置に達するまで、ＳＴ５の小領域２０の移動とＳＴ
３の特徴量の計測とを繰り返し実行する。

【００７３】かくして最終位置での特徴量の計測が終了
すると、ＳＴ４の判定が「ＹＥＳ」となり、ＣＰＵ３９
は小領域２０の最初の設定位置で得られた計測値とその
前後位置で得られた計測値とをＲＡＭ４０より読み出し
て所定の演算を実行し（ＳＴ６，７）、その演算値が判
定値Ｓを越えるかどうかを判定する（ＳＴ８）。もしＳ
Ｔ８の判定が「ＹＥＳ」であれば、ＳＴ１２へ進み、Ｃ
ＰＵ３９は対象物に不良がある旨の異常信号を出力す
る。

【００７４】もしＳＴ８の判定が「ＮＯ」であれば、Ｓ
Ｔ９を経てＳＴ１０へ進み、つぎの小領域２０の移動位
置で得られた計測値とその前後位置で得られた計測値と
をＲＡＭ４０より読み出して所定の演算を実行し、その
演算値が判定値Ｓを越えるかどうかを判定する（ＳＴ
８）。かくして最終の移動位置で得られた計測値とその
前後位置で得られた計測値とから所定の演算を実行し、
その演算値が判定値Ｓを越えなかったとき、ＳＴ９の判
定が「ＹＥＳ」となってＳＴ１１へ進み、ＣＰＵ３９は
対象物に不良がない旨の正常信号を出力する。

【００７５】

【発明の効果】この発明は上記の如く、対象物を撮像し
て得られた画像の検査領域を複数の小領域に分割して、
各小領域内の画像についてそれぞれ特徴量を計測した
後、各計測値を処理することにより対象物の不良を判別
するようにしたから、対象物の種類や観測条件などを問
わず、対象物に欠陥が存在するかどうかを正しく判別し
て、対象物の不良を安定して検査できる。

【００７６】請求項８の発明では、複数種類の特徴量を
計測し、特徴量の種類毎に特徴量の各計測値を処理して
対象物の不良判別を行った結果、すべての種類の特徴量
について不良判別が行われたとき、対象物が不良である
と判断するようにしたから、高精度の不良検査を安定し
て行うことができる。

【００７７】請求項９の発明では、特徴量の種類毎に特
徴量の各計測値を処理して対象物の不良判別を行った結
果、いずれかの種類の特徴量について不良判別が行われ
たとき、対象物が不良であると判断するようにしたか
ら、多種類の欠陥を検出できるという効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の不良検査方法を円筒体の不良検査に
適用した例を示す説明図である。

【図２】この発明の不良検査方法を梨地模様の物体の不
良検査に適用した例を示す説明図である。

【図３】この発明の不良検査方法を突起物および欠けの
検査に適用した例を示す説明図である。

【図４】この発明の不良検査方法を照明条件が変動する
場合の不良検査に適用した例を示す説明図である。

【図５】この発明の不良検査方法を背景との濃度差の小
さい汚れの検査に適用した例を示す説明図である。

【図６】この発明の不良検査方法を網状体の不良検査に
適用した例を示す説明図である。

【図７】この発明の不良検査方法を輪状体の不良検査に
適用した例を示す説明図である。

【図８】この発明の不良検査方法を輪状体の不良検査に
適用した例を示す説明図である。

【図９】この発明の一実施例である不良検査装置の構成
例を示すブロック図である。

【図１０】この発明の他の実施例である不良検査装置の
構成例を示すブロック図である。

【図１１】図９の不良検査装置の制御の流れを示すフロ
ーチャートである。

【図１２】従来の不良検査方法を示す説明図である。

【図１３】従来の他の不良検査方法を示す説明図であ
る。

【図１４】円筒体を対象物とする場合の従来例の不具合
を示す説明図である。

【図１５】梨地模様の物体を対象物とする場合の従来例
の不具合を示す説明図である。

【図１６】突起物および欠けを検査する場合の従来例の
不具合を示す説明図である。

【図１７】照明変動した場合の従来例の不具合を示す説
明図である。

【図１８】照明変動した場合の従来例の不具合を示す説
明図である。

【図１９】背景との濃度差の小さな汚れを検査する場合
の従来例の不具合を示す説明図である。

【図２０】網状体を対象物とする場合の従来例の不具合
を示す説明図である。

【図２１】輪状体を対象物とする場合の従来例の不具合
を示す説明図である。

【符号の説明】

１ 濃淡画像 ２ 欠陥 ４，４ａ〜４ｄ，１４ 検査領域 ２０ 小領域 ３１ テレビカメラ ３５ 画像メモリ ３７ 特徴量計測部 ３９ ＣＰＵ ４０ ＲＯＭ ４１ ＲＡＭ

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁶ 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 9061−5Ｈ Ｇ０６Ｆ 15/70 ３２０ 9061−5Ｈ ３５５ 9061−5Ｈ ３６０ 9061−5Ｈ ４６０ Ｃ

Claims (10)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 対象物を撮像して得られた画像により前
   記対象物の不良を検査する方法において、 前記画像の検査領域を複数の小領域に分割して、各小領
   域内の画像についてそれぞれ特徴量を計測した後、各計
   測値を処理することにより対象物の不良判別を行うこと
   を特徴とする不良検査方法。
2. 【請求項２】 前記画像は濃淡画像であり、各小領域内
   の画像についてそれぞれ平均濃度を特徴量として計測す
   るようにした請求項１に記載された不良検査方法。
3. 【請求項３】 前記画像は濃淡画像であり、各小領域内
   の画像についてそれぞれ分散値を特徴量として計測する
   ようにした請求項１に記載された不良検査方法。
4. 【請求項４】 前記画像は濃淡画像であり、各小領域内
   の画像についてそれぞれ重心位置を特徴量として計測す
   るようにした請求項１に記載された不良検査方法。
5. 【請求項５】 前記画像は濃淡画像であり、各小領域内
   の画像についてそれぞれモデル画像との濃淡相関値を特
   徴量として計測するようにした請求項１に記載された不
   良検査方法。
6. 【請求項６】 前記画像は２値画像であり、各小領域内
   の画像についてそれぞれ黒画素領域または白画素領域の
   面積を特徴量として計測するようにした請求項１に記載
   された不良検査方法。
7. 【請求項７】 前記画像は２値画像であり、各小領域内
   の画像についてそれぞれ重心位置を特徴量として計測す
   るようにした請求項１に記載された不良検査方法。
8. 【請求項８】 対象物を撮像して得られた画像により前
   記対象物の不良を検査する方法において、 前記画像の検査領域を複数の小領域に分割して、各小領
   域内の画像についてそれぞれ複数種の特徴量を計測した
   後、特徴量の種類毎に各計測値を処理することにより対
   象物の不良判別を行い、すべての種類の特徴量について
   不良判別が行われたとき、対象物が不良であると判断す
   ることを特徴とする不良検査方法。
9. 【請求項９】 対象物を撮像して得られた画像により前
   記対象物の不良を検査する方法において、 前記画像の検査領域を複数の小領域に分割して、各小領
   域内の画像についてそれぞれ複数種の特徴量を計測した
   後、特徴量の種類毎に各計測値を処理することにより対
   象物の不良判別を行い、いずれかの種類の特徴量につい
   て不良判別が行われたとき、対象物が不良であると判断
   することを特徴とする不良検査方法。
10. 【請求項１０】 対象物を撮像して得られた画像により
    前記対象物の不良を検査する装置において、 前記画像の検査領域を複数の小領域に分割する領域分割
    手段と、 前記領域分割手段により分割された各小領域内の画像に
    ついてそれぞれ特徴量を計測する特徴量計測手段と、 前記特徴量計測手段により計測された各特徴量を処理す
    ることにより対象物の不良判別を行う判別手段とを備え
    て成る不良検査装置。