JPH0827841B2 - 外観検査方法 - Google Patents
外観検査方法Info
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- JPH0827841B2 JPH0827841B2 JP63101610A JP10161088A JPH0827841B2 JP H0827841 B2 JPH0827841 B2 JP H0827841B2 JP 63101610 A JP63101610 A JP 63101610A JP 10161088 A JP10161088 A JP 10161088A JP H0827841 B2 JPH0827841 B2 JP H0827841B2
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Landscapes
- Image Processing (AREA)
- Closed-Circuit Television Systems (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ 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、ひび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。
異物の混入、傷、ひび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。
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
査対象物Ｏの輪郭線ｌの内側の領域に内部マスクＭを形
成し、内部マスクＭ内の領域に存在する線を欠陥X1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Ｏの輪郭線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。
査対象物Ｏの輪郭線ｌの内側の領域に内部マスクＭを形
成し、内部マスクＭ内の領域に存在する線を欠陥X1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Ｏの輪郭線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（ａ）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O1〜
O4が多数ある場合や、第９図（ｂ）に示すように、検査
対象物Ｏの形状が複雑である場合には、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。
入力手段により入力される空間領域内に検査対象物O1〜
O4が多数ある場合や、第９図（ｂ）に示すように、検査
対象物Ｏの形状が複雑である場合には、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点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
ずに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。
のであり、マスクによる検査領域の設定作業を行なわな
ずに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］ 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追跡するとともに輪
郭線の曲率を逐次求め、求めた曲率があらかじめ設定さ
れている標準パターンの曲率とマッチする線を消去し、
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。
検査対象物の輪郭線に相当する線を追跡するとともに輪
郭線の曲率を逐次求め、求めた曲率があらかじめ設定さ
れている標準パターンの曲率とマッチする線を消去し、
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り、しかも
輪郭線に相当する線を追跡して逐次求めた曲率を標準パ
ターンの曲率と照合することにより輪郭線と認識された
線を消去するから、輪郭線に相当する線を消去した線画
像には輪郭線の一部がほとんど取り残されることがな
く、欠陥と異物との識別判定を行なう際に輪郭線の一部
を欠陥部の候補と誤認する可能性が少ないのである。
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り、しかも
輪郭線に相当する線を追跡して逐次求めた曲率を標準パ
ターンの曲率と照合することにより輪郭線と認識された
線を消去するから、輪郭線に相当する線を消去した線画
像には輪郭線の一部がほとんど取り残されることがな
く、欠陥と異物との識別判定を行なう際に輪郭線の一部
を欠陥部の候補と誤認する可能性が少ないのである。
［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。
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。
まず、検査対象物を含む空間領域を撮像して得られた
原画像P0は濃淡画像であって、第１図（ａ）に示すよう
に、検査対象物Ｏ、欠陥X1、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ビットで表わ
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の輪郭線等のエッジを抽出する処理は、「エッジ
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
ことによってエッ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
素の局所並列ウインドウ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
〜Ｉとで局所並列ウインドウＷを形成し、局所並列ウイ
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＋Ｉ） ΔＨ＝（Ａ＋Ｄ＋Ｇ）−（Ｃ＋Ｆ＋Ｉ） さらに、微分絶対値｜eE｜と微分方向値∠eEとを次式に
よって求めるのである。
原画像P0は濃淡画像であって、第１図（ａ）に示すよう
に、検査対象物Ｏ、欠陥X1、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ビットで表わ
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の輪郭線等のエッジを抽出する処理は、「エッジ
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
ことによってエッ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
素の局所並列ウインドウ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
〜Ｉとで局所並列ウインドウＷを形成し、局所並列ウイ
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＋Ｉ） ΔＨ＝（Ａ＋Ｄ＋Ｇ）−（Ｃ＋Ｆ＋Ｉ） さらに、微分絶対値｜eE｜と微分方向値∠eEとを次式に
よって求めるのである。
ただし、Ａ〜Ｉ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P0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。
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Ｏ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。
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
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
幅を有したエッジ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
るエッジも含まれているから、適宜しきい値を設定し、
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。
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
幅を有したエッジ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
るエッジも含まれているから、適宜しきい値を設定し、
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、エッジ延長処理を
行なう。エッジ延長処理は、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（eJ）がもっとも大きくなる方向
にエッジを延長し、他の線の端点に衝突するまでこれを
続けるのである。
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、エッジ延長処理を
行なう。エッジ延長処理は、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（eJ）がもっとも大きくなる方向
にエッジを延長し、他の線の端点に衝突するまでこれを
続けるのである。
ここに、e0は中心画素の微分データであり、eJは隣接画
素の微分データであって、Ｊ＝1,2,……、８である。
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Ｏ、欠陥X1、異物X2等の輪郭線l0〜l2が閉曲線の
パターンとなった線画像P1が得られるのである。次に、
この線画像P1に基づいて検査対象物Ｏの輪郭線l0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Ｏの輪郭線l0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。
対象物Ｏ、欠陥X1、異物X2等の輪郭線l0〜l2が閉曲線の
パターンとなった線画像P1が得られるのである。次に、
この線画像P1に基づいて検査対象物Ｏの輪郭線l0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Ｏの輪郭線l0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Ｏ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ほぼ同じ位置に定められて
いる。そこで、検査対象物Ｏ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Ｏの輪郭線l0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と輪郭線l0との交点
を求める。各探索ラインａ〜ｅと輪郭線l0との交点は、
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について始点から１画素ずつ進み、明か
るさの変化点が有れば、この点を輪郭線l0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。ここで、探索ラインａ〜ｅは複数（５）本
が設定され、探索ラインａ〜ｅ上に異物X1等が存在して
いて１つの探索ラインａ〜ｅ上に複数個の交点が発生し
たような場合でも、どの交点が輪郭線l0上の交点である
のかが特定できるようにしてある。すなわち、すべての
探索ラインａ〜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ａ〜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
ａ〜ｅ上の交点からの方向を調べれば、どの交点が輪郭
線l0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l0上の交点のうちの
いずれか１つを出発点として輪郭線l0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l0をなぞりながら輪郭線l0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
の曲率がマッチすれば、追跡が終了した画素を消去す
る。ここに、画素は輪郭線l0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
線l0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Ｏの輪郭線l0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、残った線画像の
パターンは、検査対象物Ｏの内側の欠陥X1と、検査対象
物Ｏの外側の異物X2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。
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Ｏ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ほぼ同じ位置に定められて
いる。そこで、検査対象物Ｏ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Ｏの輪郭線l0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と輪郭線l0との交点
を求める。各探索ラインａ〜ｅと輪郭線l0との交点は、
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について始点から１画素ずつ進み、明か
るさの変化点が有れば、この点を輪郭線l0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。ここで、探索ラインａ〜ｅは複数（５）本
が設定され、探索ラインａ〜ｅ上に異物X1等が存在して
いて１つの探索ラインａ〜ｅ上に複数個の交点が発生し
たような場合でも、どの交点が輪郭線l0上の交点である
のかが特定できるようにしてある。すなわち、すべての
探索ラインａ〜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ａ〜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
ａ〜ｅ上の交点からの方向を調べれば、どの交点が輪郭
線l0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l0上の交点のうちの
いずれか１つを出発点として輪郭線l0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l0をなぞりながら輪郭線l0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
の曲率がマッチすれば、追跡が終了した画素を消去す
る。ここに、画素は輪郭線l0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
線l0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Ｏの輪郭線l0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、残った線画像の
パターンは、検査対象物Ｏの内側の欠陥X1と、検査対象
物Ｏの外側の異物X2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Ｏのエッ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、第３図に想像線l0′
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、輪郭線l0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、輪郭線l0を反時計方向に
進むのであれば、第６図に示すように、輪郭線l0′は輪
郭線l0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線l0に対して内側
（左側）に２重線l0，l0′間の幅に相当するＮ画素分の
幅を持たせて輪郭線l0，l0′の消去を行なうようにすれ
ばよいのである。
Ｏに対する照明の仕方によっては、第３図に想像線l0′
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、輪郭線l0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、輪郭線l0を反時計方向に
進むのであれば、第６図に示すように、輪郭線l0′は輪
郭線l0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線l0に対して内側
（左側）に２重線l0，l0′間の幅に相当するＮ画素分の
幅を持たせて輪郭線l0，l0′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Ｏの輪郭線l0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Ｏの内
側の欠陥X1は検査対象物Ｏよりは暗く、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（第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Ｏ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l0
を消去した後に、各領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の輪郭線l2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Ｏの中にあると判断されるから、欠陥X1の輪郭線l1
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。
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Ｏの内
側の欠陥X1は検査対象物Ｏよりは暗く、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（第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Ｏ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l0
を消去した後に、各領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の輪郭線l2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Ｏの中にあると判断されるから、欠陥X1の輪郭線l1
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X1について、輪郭線l1上の微分値の総和
や輪郭線l1近傍の濃度分布等により、欠陥X1の程度を判
定することもできる。
のであり、欠陥X1について、輪郭線l1上の微分値の総和
や輪郭線l1近傍の濃度分布等により、欠陥X1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
線に相当する線を追跡するとともに輪郭線の曲率を逐次
求め、求めた曲率があらかじめ設定されている標準パタ
ーンの曲率とマッチする線を消去し、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、欠陥分
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点が
ある。しかも、輪郭線に相当する線を追跡して逐次求め
た曲率を標準パターンの曲率と照合することにより輪郭
線と認識された線を消去するから、輪郭線に相当する線
を消去した線画像には輪郭線の一部がほとんど取り残さ
れることがなく、欠陥と異物との識別判定を行なう際に
輪郭線の一部を欠陥部の候補と誤認する可能性が少ない
という利点を有する。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。
線に相当する線を追跡するとともに輪郭線の曲率を逐次
求め、求めた曲率があらかじめ設定されている標準パタ
ーンの曲率とマッチする線を消去し、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、欠陥分
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点が
ある。しかも、輪郭線に相当する線を追跡して逐次求め
た曲率を標準パターンの曲率と照合することにより輪郭
線と認識された線を消去するから、輪郭線に相当する線
を消去した線画像には輪郭線の一部がほとんど取り残さ
れることがなく、欠陥と異物との識別判定を行なう際に
輪郭線の一部を欠陥部の候補と誤認する可能性が少ない
という利点を有する。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。
第１図（ａ）〜（ｃ）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インドウを示す説明図、第
３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。 l0〜l2…輪郭線、Ｏ…検査対象物、X1…欠陥、X2…異
物。
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インドウを示す説明図、第
３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。 l0〜l2…輪郭線、Ｏ…検査対象物、X1…欠陥、X2…異
物。
───────────────────────────────────────────────────── 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 Ｇ０６Ｔ 7/60 9061−5Ｈ Ｇ０６Ｆ 15/70 ３３０ Ｎ
Claims (1)
- 【請求項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追跡すると
ともに輪郭線の曲率を逐次求め、求めた曲率があらかじ
め設定されている標準パターンの曲率とマッチする線を
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。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63101610A JPH0827841B2 (ja) | 1988-04-25 | 1988-04-25 | 外観検査方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63101610A JPH0827841B2 (ja) | 1988-04-25 | 1988-04-25 | 外観検査方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH01273181A JPH01273181A (ja) | 1989-11-01 |
| JPH0827841B2 true JPH0827841B2 (ja) | 1996-03-21 |
Family
ID=14305168
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP63101610A Expired - Lifetime JPH0827841B2 (ja) | 1988-04-25 | 1988-04-25 | 外観検査方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0827841B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2023129019A (ja) * | 2022-03-04 | 2023-09-14 | 株式会社菊水製作所 | 成形品処理システム |
Families Citing this family (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5095204A (en) * | 1990-08-30 | 1992-03-10 | Ball Corporation | Machine vision inspection system and method for transparent containers |
| JP2000171227A (ja) * | 1998-12-08 | 2000-06-23 | Hitachi Metals Ltd | パターンを有するウエハの異物検査装置及び検査方法 |
| JP4966110B2 (ja) * | 2007-06-26 | 2012-07-04 | パナソニック株式会社 | 物体識別方法、物体識別装置 |
| KR102419162B1 (ko) * | 2015-03-17 | 2022-07-11 | 삼성전자주식회사 | 패턴 검사 방법 및 그를 사용하는 기판 제조 장치 |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS592069A (ja) * | 1982-06-28 | 1984-01-07 | Tsutomu Sato | 画像の消去法 |
| JPS61126437A (ja) * | 1984-11-26 | 1986-06-13 | Matsushita Electric Works Ltd | 画像処理装置 |
| JPS62148838A (ja) * | 1985-12-24 | 1987-07-02 | Oki Electric Ind Co Ltd | 欠陥認識方法 |
-
1988
- 1988-04-25 JP JP63101610A patent/JPH0827841B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2023129019A (ja) * | 2022-03-04 | 2023-09-14 | 株式会社菊水製作所 | 成形品処理システム |
| US12450712B2 (en) | 2022-03-04 | 2025-10-21 | Kikusui Seisakusho Ltd. | Inspection device and molded-product processing system |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH01273181A (ja) | 1989-11-01 |
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