JPH10123066A - 特異点検出装置及び方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 被検査体に存在する特異点を画像処理により
高精度に検出し、その欠陥の種類迄判定する特異点検出
装置及び方法を提供する。 【解決手段】 巻き取りロール２はシ−ト１を連続して
巻き取る様になっている。照明３はシ−ト１に光を照射
するためのもので、その反射光をＣＣＤカメラ４で受光
する様になっている。入力された画像情報はノイズ除去
された後、縦５画素、横５画素の範囲（小領域）内毎に
最大値と最小値を検出してその差を計算し、しきい値と
比較することで記憶回路内にビットマップを作成する。
このビットマップ等を基にデータ分析を行い特異点の種
類や程度等の検出を自動で行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は被検査体に存在する
特異点を画像処理により高精度に検出し、その欠陥の種
類迄判定する特異点検出装置及び方法に係わり、特に特
異部分の画像情報の変化が緩急いずれであっても検出の
可能な特異点検出装置及び方法に関する。

【従来の技術】従来、ＣＣＤ(charge coupled device）
カメラを応用した画像処理による自動外観検査技術が多
く知られている。これらの多くは画像デ−タを微分処理
することにより特異部分の検出をしたり、画像デ−タの
照度を一定のしきい値と比較することで特異部分を検出
するものである。

【０００２】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、これら
の自動外観検査技術には下記の欠点を生ずる恐れがあ
る。 １．微分処理による特異部分の検出をする場合、隣同士
の差の変化を計算する為、照度の急激な変化をする部分
のみ異常として検出する様になり、任意の緩やかな変化
の検出が出来ない。例えば、図２５に示す様なシート１
の表面に明確な特異部分１０と不明確な特異部分１１が
存在した場合を想定する。ここで照度は２５６階調によ
る表現となっている。図２６は図２５のＡ１−Ａ２（明
確な特異部分１０の一部）間の照度デ−タをグラフに現
したものである。又、図２７は図２５のＢ１−Ｂ２（不
明確な特異部分１１の一部）間の照度デ−タをグラフで
現したものである。この明確な特異部分１０と不明確な
特異部分１１を比較すると、従来の方法（２画素間の微
分方式）では特異部分１０の検出は微分値が大きい（即
ち、照度の変化率が大きい）ため検出が可能であるが、
不明確な特異部分１１の検出は微分値が小さいため検出
が不可能となる恐れがあった。

【０００３】２．微分処理による特異部分を検出する場
合、ある直線方向（縦、横、斜めのいずれか）の変化の
み検出し、あらゆる方向（例えば、面として）に対して
の変化を検出していない。 ３．画像デ−タの照度を一定のしきい値で特異部分を検
出する場合、検査面のバックグランドの性状が変動（照
明の変化等による全体の照度の上下変動、あるいは、緩
やかな凹凸変化等がある場合）する場合の検査が困難で
ある。 ４．検出した欠陥等の特異部分の種類を形状により自動
的に分類する方法が少ない。 本発明は、従来技術の有する前述の欠点を解消すること
を目的とするものであり、被検査体の欠陥等の特異部分
を、感度および再現性良く抽出し、さらに画像デ−タの
形状等により欠陥の種類迄も分類する特異点検出装置及
び方法を新規に提供するものである。

【０００４】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明のうち請求項１記載の発明は、被検査体の有
する所定情報を画像情報に変換するセンサと、該センサ
で変換された画像情報を記憶する記憶手段と、該画像情
報を縦横各所定画素数を有する小領域であって１画素ず
つ縦方向及び／又は横方向にずらせた複数の小領域に分
割し、該小領域内毎に各画素毎の画像情報の大きさを逐
次比較することで各小領域内における画像情報の最大値
と最小値を検出する最大最小値検出手段と、該最大最小
値検出手段で求めた最大値と最小値間の誤差を算出する
誤差算出手段と、該誤差算出手段により算出した誤差を
予め定めたしきい値と比較し少なくとも一つ以上の小領
域においてしきい値を越えたとき被検査体に特異点が存
在すると判定する判定手段を備えて構成した。

【０００５】ここで、センサは例えば光学的センサ、温
度センサ、赤外線センサ、エックス線センサ、超音波セ
ンサ、紫外線センサ、核磁気共鳴（ＭＲＩ）センサ、レ
ーザ等であって、基本的には被検査体の有する各種情報
を画像情報に変換可能なすべてのセンサをいう。また、
複数の小領域（縦方向に１又は複数画素、横方向に１又
は複数画素で構成した領域）を設定してその中で最大値
と最小値を求め、その誤差を算出するという方式を採る
ことで、従来行われてきた微分方式の様に横方向、縦方
向、若しくは斜め方向のみの直線上の微小間隔毎の変位
の変化を求めるので無く、小領域という面の中での変位
の変化を求めるため誤差の算出方法に自由度及び冗長性
を持たせられる。このため、従来は検出出来なかった変
位のゆるやかな特異点も容易に検出が可能となる。ま
た、検出したい特異点の種類や大きさやその特異点の程
度、色合い等に応じて小領域の大きさを変更することで
従来の微分処理では求めにくい様々な用途や分野に対応
出来る。

【０００６】このようにして誤差算出手段により小領域
毎に算出した誤差を、予め定めたしきい値と比較し少な
くとも一つ以上の小領域においてしきい値を越えたとき
被検査体に特異点が存在すると判定することが可能であ
る。ここで、最大値と最小値間の誤差としきい値を比較
し特異点の検出をするという様に、特異点が存在するか
否かのみを判断することも可能であるが、請求項２記載
の発明のように各小領域毎に最大値と最小値間の誤差を
予め定めたしきい値と比較し、しきい値以上のときには
特定の数値若しくは記号（例えば１）を、しきい値未満
のときは別の特定の数値若しくは記号（例えば０）を、
前記各小領域の予め定めた所定位置（例えば小領域の中
央）の画素に割り付けたビットマップを作成することも
可能である。この場合、作成されたビットマップを目視
等することにより特異点の位置や大きさ、形等が判断出
来る。また、しきい値は複数段階とし、各段階毎に所定
数値（例えば段階毎に１、２、３・・・等の数値）を割
り付けたビットマップを作成することも可能である。か
かる場合、等高線の様に特異点の様子がその程度をも含
め判別出来る。

【０００７】なお、被検査体は通常特異点とは紛らわし
く、検出不要な被検査体上の模様や印（しるし）、各種
の汚れや歪み、製造上のむら、光沢の相違、被検査体へ
の照明からの照射の変動、カメラの受光画素の各素子間
の固定的なばらつき等（以下、固定ノイズという）が存
在する場合が多い。この固定ノイズを除去するため、請
求項３記載の発明のように、前記記憶手段は、少なくと
も前記センサにより予め変換された特異点の存在しない
検査マスタの画像情報を保存する第１の記憶回路と、前
記センサにより再び変換された被検査体の画像情報を保
存する第２の記憶回路を備え、該第２の記憶回路の各画
素の画像情報より対応する前記第１の記憶回路の各画素
の画像情報を差し引き残りを画像情報として記憶する固
定ノイズ除去手段を前記記憶手段と前記最大最小値検出
手段の間に備えることも出来る。この場合、まず特異点
の存在しない検査マスタの画像情報をセンサより取り込
み、第１の記憶回路に保存する。その後、被検査体の画
像情報を同様にセンサより取り込み、第２の記憶回路に
保存する。そして、第２の記憶回路の各画素の画像情報
より、対応する第１の記憶回路の各画素の画像情報を差
し引き、残りを画像情報として記憶する。このことによ
り、検査マスタがもともと有する諸情報やセンサに存在
する固有のばらつき等に左右されることなく、その諸情
報を固定ノイズとして除去した形で被検査体に存在する
特異点のみを検出出来る。インラインで被検査体の特異
点を検出する場合には前述の様に固定ノイズの種類もあ
る程度限定されるが、オフラインで特異点の検出を行う
場合には、固定ノイズとして各種の模様や造形等をも含
めて考えることが出来る。

【０００８】また、固定ノイズを除去しただけでも特異
点の検出の面で相当程度の効果があるが、各画素にラン
ダムに発生する受光画素データ毎の微小なノイズを除去
するため、更に請求項４記載の発明のように、前記記憶
手段に記憶された画像情報又は前記固定ノイズ除去手段
で処理された画像情報を縦横各所定画素数を有する小領
域であって１画素ずつ縦方向及び／又は横方向にずらせ
た複数の小領域に分割し、該小領域内毎に各画素の画像
情報の総和を求め該小領域を構成する画素数で除し整数
部を前記小領域内の予め定めた所定位置の画素に割り付
けるランダムノイズ除去手段を前記記憶手段又は前記固
定ノイズ除去手段と前記最大最小値検出手段の間に備え
ることも出来る。小領域内毎に各画素の画像情報の総和
を求め、小領域を構成する画素数で除すことで、まず小
領域内における画像情報の平均値を求める。平均値化
し、小数点以下を切り捨てることで、画素単位に突発的
に発生するランダムノイズを除去出来る。除去後のデー
タは、小領域内の予め定めた所定位置（例えば小領域の
中央）の画素に割り付ける。かかる作業を繰り返し行う
ことで、画像全体のランダムノイズを除去出来る。

【０００９】前述した各処理は、まずセンサにより画像
情報を取得後、その取得データに基づき固定ノイズ除去
手段、ランダムノイズ除去手段、最大最小値検出手段、
誤差算出手段、判定手段、ビットマップ作成手段の各演
算処理を行い、その演算処理の終了後に再びセンサによ
り画像情報を取得するというように作業を直列に連続す
ることも可能である。しかし、請求項５記載の発明のよ
うに、前記記憶手段は複数の記憶回路に分け、前記セン
サにより変換された画像情報を一つの記憶回路に保存す
る処理と並行して他の記憶回路の内の一つは前記最大最
小値検出手段、前記誤差算出手段、前記判定手段、前記
ビットマップ作成手段、前記ランダムノイズ除去手段の
各演算処理を行い、該各演算処理及び前記記憶回路への
保存処理の少なくとも一方の処理が完了後前記一つの記
憶回路では保存された画像情報について前記最大最小値
検出手段、前記誤差算出手段、前記判定手段、前記ビッ
トマップ作成手段、前記ランダムノイズ除去手段の各演
算処理を行うと共に前記他の記憶回路の内の一つでは前
記センサにより変換された画像情報を保存する処理を行
うというように順次複数の記憶回路を保存と演算処理と
交互に役割を変更しつつ保存と演算処理とを同時に処理
することも可能である。このように、センサによる画像
情報の取得と、各演算処理を同時に行うことで、インラ
インの様な連続した作業にも容易に対処出来る。また、
その処理速度も上げることが出来る。更に、演算処理の
速度や処理量等如何によっては、記憶回路の容量を制限
し、複数の記憶回路に分割することも可能である。

【００１０】本特異点検出装置のセンサは前述した様
に、各種のセンサが適用可能であるが、請求項６記載の
発明のように、前記センサは被検査体に対する照明から
の反射光又は透過光の有する所定情報を画像情報に変換
する少なくとも一つ以上の光学的カメラで構成すること
も可能である。被検査体が不透明体若しくは半透明体の
場合には、照明からの反射光により被検査体の外表面の
特異点が検出可能であり、また、被検査体が透明体若し
くは半透明体の場合には、照明からの透過光により特異
点の検出が可能である。更に、半透明体の場合には透過
光を使用出来、透明体の場合には反射光を使用すること
も可能である。光学的カメラは一列に連続させてもよい
し、また、数段に縦に配列してもよい。

【００１１】更に、被検査体に対し照明からの正反射光
を光学的カメラで受光する場合、照明と被検査体間の距
離を短くすることにより、強い照射を得るようにするこ
とも可能であるが、請求項７記載の発明のように、前記
センサは被検査体に対する照明からの正反射光を受光
し、前記照明と被検査体間の距離は前記センサと前記被
検査体間の距離の１／５以上でかつ３００ミリメートル
以上離隔することも出来る。この点、かかる離隔とする
ことで照明からの光線がある程度平行光線となることが
期待出来、照明と被検査体間の距離間隔を狭め強い照射
を得た場合よりも、特異点の検出が精度良く可能とな
る。照明と被検査体間の距離間隔を狭めることは、強い
照射が得られる代償として乱反射が大きくなることが予
想されるためである。

【００１２】また、被検査体に対する照明からの反射光
又は透過光を直接受けた場合でも、十分に特異点の検出
が可能であるが、請求項８記載の発明のように、前記照
明と前記被検査体の間には複数のスリットを配設した格
子を備えることも出来る。スリットの幅は、検出したい
特異点の大きさ等に応じて変更可能とする。スリットの
存在により、まず受光された画像情報自体が交互に明暗
のすじを有する様になるが、被検査体に特異点が存在す
る場合にはその箇所で平行光線は乱反射し、暗部のすじ
にくっきりと特異点による乱反射光が明るく浮かび上が
る。また、この逆に明部のすじに特異点が暗く映ること
もある。かかる場合の特異点は周辺の照度と比べ格段に
相違した照度を有することになるため、特異点の検出精
度が上がる。この明暗のすじは前述した固定ノイズ除去
手段で予め除去が可能である。なお、スリットの形状は
平行若しくは網目等自由である。

【００１３】また、前記判定手段又は前記ビットマップ
作成手段のしきい値は一定値としても十分に特異点の検
出が可能であるが、請求項９記載の発明のように、前記
判定手段又は前記ビットマップ作成手段のしきい値は前
記光学的カメラに内蔵されたレンズ自体の収差及び複数
の光学的カメラを使用したときの各レンズ毎の固有のば
らつきの少なくとも一方に応じて所定方向に対する少な
くとも一列の各画素毎に異なるしきい値若しくは複数の
画素毎に異なるしきい値となるよう予め設定しておくこ
とも出来る。レンズは通常曲面を有するため、その中央
部は明るく、周辺部にいくに連れて暗くなる傾向があ
る。また、複数のレンズを使用した場合には、製造上の
ばらつき等も存在する。このため、しきい値に対しレン
ズ固有の補正をかけることとし、画素毎に異なるしきい
値とするか又は複数の画素を含む部分毎に段階的に異な
るしきい値とした。所定方向としたのは被検査体の幅方
向のみに限定せず自由方向とし、また光学的カメラを縦
に複数列配列した場合をも含んでいる。

【００１４】特異点の欠陥の種類は、請求項２で作成し
たビットマップを目視することによっても可能である
が、請求項１０記載の発明のように、前記ビットマップ
作成手段で作成したビットマップについて縦方向及び横
方向の少なくとも一方向に対し順次各行毎若しくは各列
毎に１の個数の集計をする集計手段と、該集計手段の集
計結果を集計個数を高さ方向としてグラフ化した投影分
布作成手段と、少なくとも該投影分布作成手段に基づき
特異部分の縦横各方向の幅、縦方向の幅と横方向の幅の
比、グラフ化された特異部分の面積、該面積を縦方向の
幅若しくは横方向の幅で除した比、グラフ化された特異
部分の高さ方向の凹凸の個数、前記固定ノイズ除去手段
又は前記ランダムノイズ除去手段による各演算処理後の
各画素の画像情報の最大値が予め定めた複数の設定範囲
内のいずれに属するか否かの判定を含む項目の内、少な
くとも一項目以上のデータを予め欠陥の種類毎に定めた
基準値と比較し、一致の度合いの一番大きい欠陥又は各
項目毎に重み付け処理を行った後の一致の度合いの一番
大きい欠陥を欠陥種類と判定する欠陥種類判定手段を更
に備えて構成しても出来る。ビットマップには、特定の
数値若しくは記号（例えば０と１（数値は一例として挙
げており、これに限定するものではない））で特異部分
の模様が描かれている。この模様がいかなる種類に属す
る性格のものであるかを計算機等を利用して自動的に判
定する。このため、特異部分の特徴を縦横の幅や面積等
の数個の情報に集約し、このデータを予め欠陥の種類毎
に定めた基準値と比較することで欠陥の種類及びその欠
陥の位置、程度等が瞬時に自動的に判定出来る。各項目
毎に何らの重み付けを付けずに一致の度合いの一番大き
い欠陥を欠陥種類と判定してもよいが、各項目毎に重み
付け処理を行いその総合結果で一致の度合いの一番大き
い欠陥を欠陥種類と判定してもよい。

【００１５】このようにして、欠陥種類を判定すること
が可能であり、特異部分の大きさ如何によらず全てを欠
陥と見なすことも可能であるが、請求項１１記載の発明
のように、前記欠陥種類判定手段により欠陥種類が判定
されたとき、前記投影分布作成手段に基づく特異部分の
縦横各方向の幅を予め欠陥種類毎に定めた合否判別幅と
比較して縦方向及び横方向の少なくとも一方が合否判別
幅以上のとき欠陥と判定する欠陥判定手段を更に備えて
構成することも出来る。このことにより、欠陥の大きさ
如何により合否を判断することが出来る。

【００１６】なお、カテゴリーを相違し、請求項１２記
載の発明のように、被検査体に対する照明からの反射光
又は透過光の有する所定情報を光学的カメラにより画像
情報に変換し、該画像情報を各画素毎にビットマップ状
に記憶手段に記憶し、前記画像情報を縦横各所定画素数
を有する小領域であって１画素ずつ縦方向及び／又は横
方向にずらせた複数の小領域に分割し、該小領域内毎に
各画素毎の画像情報の大きさを逐次比較することで各小
領域内における画像情報の最大値と最小値を検出し、該
最大値と最小値間の誤差を算出後、算出した誤差を予め
定めたしきい値と比較し、少なくとも一つ以上の小領域
においてしきい値を越えたとき被検査体に特異点が存在
すると判定することも出来る。

【００１７】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施形態を図面に
基づいて説明する。本発明の第１実施形態を示す図１に
おいて、無地のシ−ト１は原反である白色の用紙の表面
にコ−ティング加工したものである。巻き取りロール２
はシ−ト１を連続して巻き取る様になっている。照明３
はシ−ト１に光を照射するためのもので、その反射光を
ＣＣＤカメラ４で受光する様になっている。ＣＣＤカメ
ラ４は光学的カメラに相当する。

【００１８】次に動作を説明する。コンバーティング等
による製造工程における品質管理に必要な各種の検査の
中で、外観の検査は重要な工程のひとつである。本発明
は、この外観検査を自動化する上で、ＣＣＤカメラ４で
入力した後の欠陥等の特異部分の検出を画像処理で行
う。図１に示す様に、巻き取りロ−ル２に巻き取る手前
で、シ−ト１表面の欠陥（例えば、きず、汚れ、異物、
コ−トのムラ等）を反射光により目視検査していた工程
を本発明により自動化する。特に、本発明はインライン
にて連続した検査を行うのに好適である。

【００１９】演算処理過程を以下に説明する。 １：処理１−１（ＣＣＤカメラ４からの画像デ−タ取り
込み処理） 横４０９６個、縦１列の受光画素を有するＣＣＤライン
カメラを使用し、幅６００ｍｍの部分を検査することと
した。被検査シ−ト１を秒速０．１ｍとし、ＣＣＤカメ
ラ４のシャッタ−速度を１．５ミリ秒（以下ｍｓとい
う）と設定した。被検査面を照射する光源である照明３
は幅７００ｍｍの高周波蛍光灯を使用する。照明３は被
検査面であるシ−ト１から５００ｍｍ離し、ＣＣＤカメ
ラ４は被検査面であるシ−ト１から２ｍ離した状態で、
被検査面上の照明の反射光がカメラに正反射（入射角度
と反射角度が等角）するように設置した。横４０９６
個、縦１列のＣＣＤカメラ４の受光画素のデ−タがＣＣ
Ｄカメラ４から１．５ｍｓ毎に出力されて記憶回路１
（記憶回路を半分に分けて、記憶回路１、記憶回路２と
する）に格納される。記憶回路１が横４０９６個、縦２
５６列になった時点で、ＣＣＤカメラ４からの受光画素
デ−タを格納するメモリを記憶回路２に切り換える。以
後、この様に、カメラからの受光画素デ−タを記憶回路
１と記憶回路２に交互に切り換えて格納することによ
り、記憶回路の一方の半分がＣＣＤカメラ４からのデ−
タを格納している間に他の記憶回路の半分は欠陥等の特
異部分を検出する処理を行う。この方法により、ＣＣＤ
カメラ４からのデ−タを連続して記憶回路に取り込むこ
とができ、一方、欠陥等の特異部分の検出も連続が可能
となる。取り込んだ記憶回路の一部で、不明確な特異部
分１１付近の画像データを図２に、また明確な特異部分
１０付近の画像データを図８に示す。

【００２０】２：処理１−２（固定ノイズの除去処理） ＣＣＤカメラ４からの受光画素のデ−タを記憶回路（記
憶回路１、記憶回路２を含み記憶手段に相当する）に格
納するにあたり、ＣＣＤカメラ４の受光画素の各素子間
に固定的なばらつき（以下固定ノイズという）があるの
で、これを補正する為、被検査面の欠陥等の特異部分の
ない状態（検査マスタ）を事前に横１ライン分（横４０
９６個、縦１個）のデータをＣＣＤカメラ４にて撮り込
み、これを別の横４０９６個、縦１個の配列の記憶回路
３に格納保存しておき、実際に検査中にＣＣＤカメラ４
から出力される１ライン毎のデ−タ（横４０９６個、縦
１個）とこの記憶回路３のデ−タの差異を使用すること
とした。かかる処理は固定ノイズ除去手段に相当する。
固定ノイズ除去処理後の記憶回路の一部で、不明確な特
異部分１１付近の画像データを図３に、また明確な特異
部分１０付近の画像データを図９に示す。

【００２１】３：処理１−３（ランダムノイズ除去処
理） 次に、欠陥等の特異部分を検出する当たり、記憶回路に
格納された横４０９６画素、縦２５６列の各画素におけ
る受光感度や素子のばらつき等によりランダムに発生す
るＣＣＤカメラ４の受光画素デ−タ毎の微少な凹凸（以
下ランダムノイズという）を消す為に、例えば縦３画
素、横３画素のマトリックスを設定して、このマトリッ
クスを縦横１画素ずつずらしながらマトリックス内の中
央の画素の数値を、全９画素の単純平均値と置換するこ
とによりランダムノイズを除去する。ここで平均値の小
数点以下は切り捨てた。但し、置換するのは中央の画素
に限定するものではない。かかる処理はランダムノイズ
除去手段に相当する。ランダムノイズ除去処理後の記憶
回路の一部で、不明確な特異部分１１付近の画像データ
を図４に、また明確な特異部分１０付近の画像データを
図１０に示す。この処理において、演算処理部分の端で
は縦方向と横方向において、２画素ラインずつの抜けが
生じる。本システムでは被検査部分の全面を検査するた
めに、メモリに取り込む画素を解析を必要とする画素よ
り４ライン分大きく処理することで、抜けを防いでい
る。

【００２２】４：処理１−４（５＊５画素内毎の最大値
と最小値の差に置き換える処理） 図４、又は図１０の記憶回路において、例えば縦５画
素、横５画素の範囲（小領域に相当する）内毎に最大値
と最小値を検出（最大最小値検出手段に相当する）して
その差を計算し（誤差算出手段に相当する）、これを記
憶回路と同じ位置に該当する別の記憶回路に書き込む。
この処理を記憶回路の全画素に対して１画素毎に縦横に
ずらしながら処理する。この処理後の記憶回路の一部
で、不明確な特異部分１１付近の画像データを図５に、
また明確な特異部分１０付近の画像データを図１１に示
す。

【００２３】５：処理１−５（二値化処理） 記憶回路（図５、図１１）に対して、例えば５以上の場
合には１を、５未満の場合は０に変換する。（以下５の
値をしきい値という。また、以下本処理を二値化処理と
いう）二値化処理を記憶回路の全画素に対して処理した
結果が不明確な特異部分１１に対する図６、明確な特異
部分１１に対する図１２である。かかる図６と図１２は
ビットマップに相当し、処理１−５による処理がビット
マップ作成手段に相当する。ただし、ＣＣＤカメラ４を
２台以上使用する場合には、各々のＣＣＤカメラ４にお
いて特異部分の検出にばらつき（焦点設定のばらつき等
により）が生じることと、ＣＣＤカメラ４の視野を広く
使用するときは、レンズの収差等によりＣＣＤカメラ４
に撮り込んだ照度データは、ＣＣＤカメラ４の中央部分
は明るく、外側部分は暗くなる弊害が出る。当実施例に
おいては２台のＣＣＤカメラ４を使用したので、二値化
処理をするしきい値は、２台のＣＣＤカメラ４毎に異な
らせる必要がある。また、同一ＣＣＤカメラ４内におい
ても、検査処理単位をＣＣＤラインカメラの配列方向に
レンズの一端部である外側部分からレンズの中央部分
へ、更にレンズの他端部である外側部分へと５分割し
て、しきい値を各処理単位毎に設定できる様にして、前
述の課題を解決した。本実施例のしきい値は、第一ＣＣ
Ｄカメラ４では３、４、５、４、３（ＣＣＤカメラ４の
視野の中央は５）とし、第二ＣＣＤカメラ４では３、
３、４、３、３（ＣＣＤカメラ４の視野の中央は４）と
したが、以下では簡単化のため第一ＣＣＤカメラ４の中
央部分を例として、しきい値５の場合について解説す
る。

【００２４】６：処理１−６（投影分布処理） 二値化処理した記憶回路の縦方向、横方向の各列と各行
毎にデ−タ１の個数を集計する（集計手段に相当す
る）。この集計結果をグラフで表示したものが、不明確
な特異部分１１に対する図７、明確な特異部分１１に対
する図１３である。かかるグラフ化が投影分布作成手段
に相当する。

【００２５】７：処理１−７（欠陥等の特異部分のデ−
タ分析処理） 投影分布デ−タから、特異部分の縦横各方向の幅、縦幅
／横幅、面積、面積／横幅、凹凸の個数を計算し、更に
記憶回路（図３、図９）のデ−タから特異部分の最大画
像値と中間画像値（後述する）を計算する。その計算結
果により、特異部分の特徴を分析する。この分析デ−タ
の中で、最大画像値と中間画像値の計算方法について説
明を加えると、まず最大画像値のしきい値を２０、中間
画像値のしきい値を１０から１９の範囲と前もって設定
しておく。図３において処理をすると、１ライン毎に数
値を比較し、最大値が２０以上であるラインはないので
最大画像の値は０とし、一方最大値が１０から１９のラ
インはあるので中間画像の値は１となる。図９において
も同様に、特異部分の横方向ラインを縦方向に１ライン
ずつずらしながらライン毎に最大値をみると、最大値が
２０以上のラインがあり、最大値が１０から１９の範囲
のラインもあることがわかる。よって、最大画像値は
１、中間像値も１となる。

【００２６】８：処理１−８（特異部分の欠陥種類判定
処理） 欠陥の種類別の特徴を前もって分析した分類デ−タ表
（表１）を作成しておき、７：処理１−７の特異部分の
特徴と突き合わせて、最も特徴の一致度が多い欠陥を欠
陥種類とする。

【００２７】

【表１】 図２の特異部分の例では、横寸法＝３．６ｍｍ（２４画
素＊０．１５ｍｍ／画素）、縦寸法＝３．１５ｍｍ（２
１画素＊０．１５ｍｍ／画素）、凹凸の個数＝２個、縦
寸法／横寸法＝０．８７、面積／横幅＝１５．４、固定
誤差を除いた画像の最大値＝１５である。表１と突き合
わせてみると

【００２８】

【表２】 よって、合計点数の一番多い抜け欠陥と判定する。図８
の特異部分の例では、画像データは０．１５ｍｍ／画素
なので、横寸法は２．８５ｍｍ（１９画素＊０．１５ｍ
ｍ／画素）、縦寸法３．７５ｍｍ（２５画素＊０．１５
ｍｍ／画素）、凹凸個数＝１個、縦／横比＝１．３２、
面積／横幅比＝１２．６、最大値＝２２、ライン毎の最
大値において、中間値が１８と１５がある。表１にて突
き合わせてみると、

【００２９】

【表３】 よって、合計点の一番多いクラック欠陥と判定する。な
お、本実施例では特異部分の各項目を均等に評価した
が、検出すべき特異部分の特徴を顕著にするため、各項
目には重み付けを施す様にしてもよい。以上の処理が欠
陥種類判定手段に相当する。

【００３０】９：処理１−９（欠陥合否判定処理） 欠陥種類毎の縦幅、横幅の合否判別寸法（欠陥画素寸法
をｍｍ寸法に自動的に換算する）表４を前もって用意す
る。

【００３１】

【表４】 そして、７：処理１−７で計算した縦寸法、横寸法のい
ずれか、もしくは両方が表４の合否寸法より大きければ
欠陥、どちらも小さければ欠陥ではないと判断する。か
かる処理が欠陥判定手段に相当する。図２の例では、表
４の抜け欠陥の最少欠陥寸法が縦寸法３ｍｍ、横寸法３
ｍｍに対して、縦寸法＝３．１５ｍｍ、横寸法＝３．６
ｍｍなので欠陥と判定する。図８の例では、表４のクラ
ック欠陥の最少欠陥寸法が縦寸法５ｍｍ、横寸法１ｍｍ
に対して、縦寸法３．７５ｍｍ、横寸法２．８５ｍｍな
ので欠陥と判定する。なお、照明３とシ−ト１間の距離
はＣＣＤカメラ４とシ−ト１間の距離の１／５以上でか
つ３００ミリメートル以上離隔すると特異点の検出が精
度良く可能となることが実験により確認されている。照
明３とシ−ト１間の距離間隔を狭めることは、強い照射
が得られる代償としてシ−ト１表面での乱反射が大きく
なるため、逆に特異点の検出精度が悪くなると推測され
る。

【００３２】次に、本発明の第２実施形態について説明
する。尚、図１と同一要素については説明を省略する。
本発明の第２実施形態を示す図１４において、透明若し
くは半透明のシ−ト１を挟んで照明３はＣＣＤカメラ４
と対向している。また、照明３とシ−ト１間には格子５
が置かれている。格子５は図１５に示す様に平行に複数
のスリット６が設けられている。

【００３３】次に動作を説明する。第１実施形態では、
シ−ト１に対する反射光をＣＣＤカメラ４に入力した
が、第２実施形態ではシ−ト１に対する透過光をＣＣＤ
カメラ４に入力する。画像情報の入力後の処理は第１実
施形態と同様である。但し、透過光によるため被検査体
の外表面からの情報のみでなく内部に存在する欠陥等を
含む特異点を検出出来る。また、照明３とシ−ト１間に
格子５を置くことにより格子状に明暗を有する画像をＣ
ＣＤカメラ４に取り込むことになる。しかし、かかる明
暗の画像は既に述べた固定ノイズとして除去処理が可能
である。この状態のもとで、シ−ト１に何らかの欠陥等
が存在した場合にはその特異箇所からの乱反射により明
暗の画像中にくっきりとその欠陥を浮かび上がらせるこ
とが出来る。スリット６の間隔は、検出したい特異点の
大きさ等に応じて変更をするが、本実施形態では約１ミ
リメートル程度の欠陥を検出するのに約１ミリメートル
のスリット間隔を施した。また、スリットの高さは２０
ミリメートルとした。

【００３４】かかる場合の特異点は周辺の照度と比べ格
段に相違した照度を有することになるため、特異点の検
出精度が上がる。即ち、欠陥等の特異部分が、従来の光
学条件下では不明瞭であり検出困難な無地の透明、不透
明の塗工面の特異部分であっても、その照度変化を明確
な照度変化として浮かび上がらせることが出来る。ま
た、平行に複数のスリット６を施した格子５に限らず、
明暗の画像は固定ノイズとして除去処理可能であること
を考慮すれば網目状等の模様を施した格子であってもよ
い。なお、本発明の実施形態の有用性を確認するため、
従来方法（横２画素間微分方法）で同じシ−ト１の特異
部分１０と１１に対し同様の処理を行い、本発明の結果
と比較してみた。

【００３５】１：処理２−１（ＣＣＤカメラ４からの画
像デ−タ取り込み処理） 処理１−１と同じ処理とする。取り込み後のデ−タの一
部は図２、図８と同値である ２：処理２−２（固定ノイズ除去処理） 記憶回路の固定ノイズ除去処理は処理１−２と同じ処理
をする。処理後の記憶回路のデ−タの一部は図３、図９
と同値となり、図１６と図２１に示す様になる。 ３：処理２−３（ランダムノイズ除去処理） 記憶回路の図１６、図２１の全画素において、横方向の
３画素間の平均化値を各々３画素の中央の画素に代入し
て全方向で処理する。処理後の記憶回路の一部で、不明
確な特異部分１１付近の画像データを図１７に、また明
確な特異部分１０付近の画像データを図２２に示す。ま
た、この処理の場合は、横方向に２ライン分の抜けが生
じるので、処理範囲をその分大きくして処理する必要が
ある。縦方向の抜けは生じない。

【００３６】４：処理２−４（微分処理） 記憶回路の図１７、図２２の全画素において、１画素ず
つ縦横にずらしながら横２画素間の差を計算し２画素の
左側に代入し、記憶回路の位置に該当位置に格納する。
処理した後の記憶回路の一部が図１８、図２３である。

【００３７】５：処理２−５（二値化処理） 図１８、図２３の全画素に対して、しきい値を５として
二値化処理後の記憶回路の一部が、図１９、図２４であ
る。図２４を見ると、特異部分が検出されているが、図
１９の方は全く検出されていないことがわかる。図１８
において、しきい値を５、４、３、２と変えて二値化し
ても図１９と同じになり特異部分を全く検出されない。
図１８において、しきい値を１として二値化処理をした
結果が図２０である。図２０を見ると、特異部分の他に
ランダムノイズの部分も二値化されて特異部分となって
いることがわかる。以上の比較結果から、従来の微分方
式では緩やかな変化をしている特異部分を検出すること
が困難であることがわかる。

【００３８】次に、本発明の光学系の効果を確認するた
めに以下を実施した。 Ａ．前記実施形態の光学系で不透明なシート１の上の塗
工面の特異部分を反射光を使って検査した。 Ｂ．前記実施形態の光学系で透明なシート１の上の塗工
面の特異部分を透過光を使って検査した。 Ｃ．Ａにおいて照明は被検査面からの距離を５００ｍｍ
から２００ｍｍに短縮した。 Ｄ．Ｂにおいて格子５を使用しなかった。 Ｅ．Ａにおいて、第一ＣＣＤカメラ４の検査処理単位の
しきい値はすべて５とし、第二ＣＣＤカメラ４の検査処
理単位のしきい値はすべて４とした。 Ｆ．Ａにおいて、２台のＣＣＤカメラ４内の検査処理単
位の、しきい値をすべて５とした。 ＡからＦの検査にあたって並行して目視により各欠陥等
の特異部分を観察して合否の判定をした。ここで欠陥で
はない特異部分を検査機が欠陥と判定した場合は幻と
し、欠陥を欠陥として検出したときは検出として各々の
発生頻度を計算した。検出率は検査機が検出したものの
うち目視による分類では欠陥に相当するものの数を目視
による欠陥数で除して１００を乗じた数字で表現し、幻
率は検査機が検出したもののうち目視による分類では合
格に相当するものの数を目視による欠陥数で除して１０
０を乗じた数字で表現した。結果を表５に示す。

【００３９】

【表５】 本表よりＡおよびＢの幻率が低く、かつ検出率が高いこ
とが明確である。

【００４０】

【発明の効果】以上説明したように本発明（請求項１）
によれば、センサで変換された画像情報に対し、各小領
域内毎に最大値と最小値を検出し、その間の誤差をしき
い値と比較する構成としたので、小領域という面の中で
の変位の変化を求めることになり、変位の急激な変化を
する部分のみではなく、従来の微分処理では検出出来な
かった変位が任意にゆるやかな特異点をも容易に検出が
可能となる。即ち、ある一定方向の変化のみではなく、
あらゆる方向（面として）に対しての変化の検出が可能
となる。また、検出したい特異点の種類や大きさやその
特異点の程度、色合い等に応じて小領域の大きさを変更
することで従来の微分処理では求めにくい様々な用途や
分野に対応出来、特異点検出の性能を向上出来る。

【００４１】また、本発明（請求項２）によれば、各小
領域毎に最大値と最小値間の誤差を予め定めたしきい値
と比較し、特定の数値又は記号でビットマップを作成す
る構成としたので、作成されたビットマップを目視等す
ることにより特異点の位置や大きさ、形、程度等が判断
出来る。また、面としての変化度合いで２値化若しくは
多値化するので欠陥の形状と変化状況を従来にも増して
正確に把握でき、結果として欠陥等の特異部分を感度お
よび再現性良く抽出できる。

【００４２】更に、本発明（請求項３）によれば、固定
ノイズ除去手段を記憶手段と最大最小値検出手段の間に
備えて構成したので、検査マスタがもともと有する諸情
報やセンサに存在する固有のばらつき等に左右されるこ
となく、その諸情報を固定ノイズとして除去した形で被
検査体に存在する特異点のみを検出出来る。また、被検
査面のバックグランドの性状が変動する場合の検査も可
能となる。

【００４３】更に、本発明（請求項４）によれば、ラン
ダムノイズ除去手段を記憶手段又は固定ノイズ除去手段
と最大最小値検出手段の間に備えて構成したので、画素
単位に突発的に発生するランダムノイズを除去出来、そ
の後に被検査体に存在する特異点のみを検出出来る。

【００４４】更に、本発明（請求項５）によれば、順次
複数の記憶回路を保存と演算処理と交互に役割を変更し
つつ保存と演算処理とを同時に処理する様に構成したの
で、インラインの様な連続した作業にも容易に対処出来
る。また、その処理速度も上げることが出来る。

【００４５】更に、本発明（請求項６）によれば、セン
サは光学的カメラで構成したので、照明からの反射光又
は透過光により被検査体の外表面若しくは内面に存在す
る特異点が検出可能である。

【００４６】更に、本発明（請求項７）によれば、照明
と被検査体間の距離を明確にしたことで、特異点の検出
が精度良く可能となる。

【００４７】更に、本発明（請求項８）によれば、照明
と被検査体の間には格子を備えて構成したので、明部、
暗部の対比をくっきりと浮かび上がらせることが出来、
特異点の検出精度を上げることが可能となる。

【００４８】更に、本発明（請求項９）によれば、判定
手段又はビットマップ作成手段に用いるしきい値に対し
レンズ固有の補正をかけることとしたで、光学的カメラ
による制約を受けること無く特異点の検出が可能であ
る。

【００４９】更に、本発明（請求項１０）によれば、ビ
ットマップ作成手段で作成したビットマップに基づき、
複数の項目についてデータを分析し、そのデータを予め
欠陥の種類毎に定めた基準値と比較し欠陥種類を判定す
る構成としたので、計算機等を利用して欠陥種類及びそ
の欠陥の位置、程度、外形、内部の変化状況等が瞬時に
自動的に判定出来る。

【００５０】更に、本発明（請求項１１）によれば、特
異部分の縦横各方向の幅に基づき欠陥か否かを判定する
欠陥判定手段を更に備えたので、欠陥の種類に加え欠陥
の大きさにより合否を判断することが出来る。

【００５１】更に、本発明（請求項１２）によれば、従
来の微分処理方法によらず、小領域内での特定の処理を
行うことで新しい特異点の検出方法を提供出来る。即
ち、直線上ではなく、面としての照度変化を検出するの
で、変化が被検査平面上の方向に関係なく小さな変化の
検出も出来る。また、被検査面上の明るさの変化を検出
する場合、変化を計算する面（小領域）の大きさの単位
を色々と変更することにより、各種の程度の照度変化の
検出が出来る。

【００５２】

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明の第１実施形態を示す構成図

【図２】 記憶回路の一部（不明確な特異部分付近の生
画像デ−タ）

【図３】 図２に対する固定ノイズ除去処理後の画像デ
−タ

【図４】 図３に対するランダムノイズ除去処理後の画
像デ−タ

【図５】 図４に対する小領域毎の最大値と最少値間の
差算出後の画像デ−タ

【図６】 図５に対する二値化処理後に作成されたビッ
トマップ

【図７】 図６に対するデータの分析結果のグラフ化
（投影分布処理）

【図８】 記憶回路の一部（明確な特異部分付近の生画
像デ−タ）

【図９】 図８に対する固定ノイズ除去処理後の画像デ
−タ

【図１０】 図９に対するランダムノイズ除去処理後の
画像デ−タ

【図１１】 図１０に対する小領域毎の最大値と最少値
間の差算出後の画像デ−タ

【図１２】 図１１に対する二値化処理後に作成された
ビットマップ

【図１３】 図１２に対するデータの分析結果のグラフ
化（投影分布処理）

【図１４】 本発明の第２実施形態を示す構成図

【図１５】 格子の一例

【図１６】 図２に対する固定ノイズ除去処理後の画像
デ−タ

【図１７】 図１６に対するランダムノイズ除去処理後
の画像デ−タ

【図１８】 図１７に対する従来の微分処理後の画像デ
−タ

【図１９】 図１８に対する二値化処理（しきい値５）
後に作成されたビットマップ

【図２０】 図１８に対する二値化処理（しきい値１）
後に作成されたビットマップ

【図２１】 図８に対する固定ノイズ除去処理後の画像
デ−タ

【図２２】 図２１に対するランダムノイズ除去処理後
の画像デ−タ

【図２３】 図２２に対する従来の微分処理後の画像デ
−タ

【図２４】 図２３に対する二値化処理（しきい値５）
後に作成されたビットマップ

【図２５】 シート面の特異部分の例

【図２６】 図２５のＡ１−Ａ２線上の照度変化

【図２７】 図２５のＢ１−Ｂ２線上の照度変化

【符号の説明】

１ シ−ト ２ 巻き取りロール ３ 照明 ４ ＣＣＤカメラ４ ５ 格子 ６ スリット １０ 明確な特異部分 １１ 不明確な特異部分

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 上村 徹 千葉県市原市五井海岸10番地 旭硝子株式 会社千葉工場内 (72)発明者 田中 良樹 千葉県市原市八幡海岸通り38番地 旭硝子 エンジニアリング株式会社内 (72)発明者 藤本 和弘 千葉県市原市八幡海岸通り38番地 旭硝子 エンジニアリング株式会社内 (72)発明者 片岡 暉男 千葉県市原市八幡海岸通り38番地 旭硝子 エンジニアリング株式会社内

Claims (12)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 被検査体の有する所定情報を画像情報に
   変換するセンサと、該センサで変換された画像情報を記
   憶する記憶手段と、該画像情報を縦横各所定画素数を有
   する小領域であって１画素ずつ縦方向及び／又は横方向
   にずらせた複数の小領域に分割し、該小領域内毎に各画
   素毎の画像情報の大きさを逐次比較することで各小領域
   内における画像情報の最大値と最小値を検出する最大最
   小値検出手段と、該最大最小値検出手段で求めた最大値
   と最小値間の誤差を算出する誤差算出手段と、該誤差算
   出手段により算出した誤差を予め定めたしきい値と比較
   し少なくとも一つ以上の小領域においてしきい値を越え
   たとき被検査体に特異点が存在すると判定する判定手段
   を備えたことを特徴とする特異点検出装置。
2. 【請求項２】 前記判定手段に代えて、前記誤差算出手
   段により算出した誤差を予め定めたしきい値と比較し、
   しきい値以上のときには特定の数値若しくは記号をしき
   い値未満のときは別の特定の数値若しくは記号を前記各
   小領域の予め定めた所定位置の画素に割り付けたビット
   マップを作成するビットマップ作成手段を備えたことを
   特徴とする請求項１記載の特異点検出装置。
3. 【請求項３】 前記記憶手段は、少なくとも前記センサ
   により予め変換された特異点の存在しない検査マスタの
   画像情報を保存する第１の記憶回路と、前記センサによ
   り再び変換された被検査体の画像情報を保存する第２の
   記憶回路を備え、該第２の記憶回路の各画素の画像情報
   より対応する前記第１の記憶回路の各画素の画像情報を
   差し引き残りを画像情報として記憶する固定ノイズ除去
   手段を前記記憶手段と前記最大最小値検出手段の間に備
   えたことを特徴とする請求項１又は請求項２記載の特異
   点検出装置。
4. 【請求項４】 前記記憶手段に記憶された画像情報又は
   前記固定ノイズ除去手段で処理された画像情報を縦横各
   所定画素数を有する小領域であって１画素ずつ縦方向及
   び／又は横方向にずらせた複数の小領域に分割し、該小
   領域内毎に各画素の画像情報の総和を求め該小領域を構
   成する画素数で除し整数部を前記小領域内の予め定めた
   所定位置の画素に割り付けるランダムノイズ除去手段を
   前記記憶手段又は前記固定ノイズ除去手段と前記最大最
   小値検出手段の間に備えたことを特徴とする請求項１、
   ２又は３記載の特異点検出装置。
5. 【請求項５】 前記記憶手段は複数の記憶回路に分け、
   前記センサにより変換された画像情報を一つの記憶回路
   に保存する処理と並行して他の記憶回路の内の一つは前
   記最大最小値検出手段、前記誤差算出手段、前記判定手
   段、前記ビットマップ作成手段、前記ランダムノイズ除
   去手段の各演算処理を行い、該各演算処理及び前記記憶
   回路への保存処理の少なくとも一方の処理が完了後前記
   一つの記憶回路では保存された画像情報について前記最
   大最小値検出手段、前記誤差算出手段、前記判定手段、
   前記ビットマップ作成手段、前記ランダムノイズ除去手
   段の各演算処理を行うと共に前記他の記憶回路の内の一
   つでは前記センサにより変換された画像情報を保存する
   処理を行うというように順次複数の記憶回路を保存と演
   算処理と交互に役割を変更しつつ保存と演算処理とを同
   時に処理することを特徴とする請求項１、２、３又は４
   記載の特異点検出装置。
6. 【請求項６】 前記センサは被検査体に対する照明から
   の反射光又は透過光の有する所定情報を画像情報に変換
   する少なくとも一つ以上の光学的カメラであることを特
   徴とする請求項１、２、３、４又は５記載の特異点検出
   装置。
7. 【請求項７】 前記センサは被検査体に対する照明から
   の正反射光を受光し、前記照明と被検査体間の距離は前
   記センサと前記被検査体間の距離の１／５以上でかつ３
   ００ミリメートル以上離隔することを特徴とする請求項
   ６記載の特異点検出装置。
8. 【請求項８】 前記照明と前記被検査体の間には複数の
   スリットを配設した格子を備えたことを特徴とする請求
   項６又は７記載の特異点検出装置。
9. 【請求項９】 前記判定手段又は前記ビットマップ作成
   手段のしきい値は前記光学的カメラに内蔵されたレンズ
   自体の収差及び複数の光学的カメラを使用したときの各
   レンズ毎の固有のばらつきの少なくとも一方に応じて所
   定方向に対する少なくとも一列の各画素毎に異なるしき
   い値若しくは複数の画素毎に異なるしきい値となるよう
   予め設定しておくことを特徴とする請求項６、７又は８
   記載の特異点検出装置。
10. 【請求項１０】 前記ビットマップ作成手段で作成した
    ビットマップについて縦方向及び横方向の少なくとも一
    方向に対し順次各行毎若しくは各列毎に特定の数値若し
    くは記号の個数の集計をする集計手段と、該集計手段の
    集計結果を集計個数を高さ方向としてグラフ化した投影
    分布作成手段と、少なくとも該投影分布作成手段に基づ
    き特異部分の縦横各方向の幅、縦方向の幅と横方向の幅
    の比、グラフ化された特異部分の面積、該面積を縦方向
    の幅若しくは横方向の幅で除した比、グラフ化された特
    異部分の高さ方向の凹凸の個数、前記固定ノイズ除去手
    段又は前記ランダムノイズ除去手段による各演算処理後
    の各画素の画像情報の最大値が予め定めた複数の設定範
    囲内のいずれに属するか否かの判定を含む項目の内、少
    なくとも一項目以上のデータを予め欠陥の種類毎に定め
    た基準値と比較し、一致の度合いの一番大きい欠陥又は
    各項目毎に重み付け処理を行った後の一致の度合いの一
    番大きい欠陥を欠陥種類と判定する欠陥種類判定手段を
    更に備えたことを特徴とする請求項２、３、４、５、
    ６、７、８又は９記載の特異点検出装置。
11. 【請求項１１】 前記欠陥種類判定手段により欠陥種類
    が判定されたとき、前記投影分布作成手段に基づく特異
    部分の縦横各方向の幅を予め欠陥種類毎に定めた合否判
    別幅と比較して縦方向及び横方向の少なくとも一方が合
    否判別幅以上のとき欠陥と判定する欠陥判定手段を更に
    備えたことを特徴とする請求項１０記載の特異点検出装
    置。
12. 【請求項１２】 被検査体に対する照明からの反射光又
    は透過光の有する所定情報を光学的カメラにより画像情
    報に変換し、該画像情報を各画素毎にビットマップ状に
    記憶手段に記憶し、前記画像情報を縦横各所定画素数を
    有する小領域であって１画素ずつ縦方向及び／又は横方
    向にずらせた複数の小領域に分割し、該小領域内毎に各
    画素毎の画像情報の大きさを逐次比較することで各小領
    域内における画像情報の最大値と最小値を検出し、該最
    大値と最小値間の誤差を算出後、算出した誤差を予め定
    めたしきい値と比較し、少なくとも一つ以上の小領域に
    おいてしきい値を越えたとき被検査体に特異点が存在す
    ると判定する特異点検出方法。