JPH10274626A - 画像処理装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 検査対象物の形状のばらつきや、検査対象物
の画像の見え方のバラツキがあっても欠陥を誤報するこ
となく精度良く検査対象物の欠陥を検査できる画像処理
装置を得る。 【解決手段】 教示用サンプルおよび検査対象物を個々
に撮像するカメラ１と、カメラ１によって撮像された教
示用サンプルＴＳの画像である教示画像から固有画像デ
ータを生成すると共に、撮像された検査対象物の画像で
ある検査画像と生成された固有画像データから近似画像
を復元し、検査画像と近似画像との差画像を生成して２
値化し、この２値化された画像を粒子解析し検査対象物
の良否判定するＣＰＵ５とを備えている。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、産業用ロボット
や産業機械で取り扱うワークの画像データに基づいてワ
ークの位置決め制御及び検査などを行う画像処理装置に
関するものである。

【０００２】

【従来の技術】図３３は特公平６−３２５１８１号公報
に開示されたパターン認識方法を用いた検査対象物であ
るウエハの欠陥検査装置の構成図である。図において、
Ｗ１は基本パターンベクトルを作成するための良品ウエ
ハ、Ｗ２は検査対象である被検査ウエハで、これらウエ
ハＷ１、Ｗ２よりテストパターンベクトルを作成する。

【０００３】ＭはウエハＷ１、Ｗ２を移動させる移動機
構、ＯＰはウエハ表面のパターンを拡大して見るための
顕微鏡、１は顕微鏡ＯＰで拡大されたウエハ表面の画像
を取り込むＣＣＤカメラ、３はＣＣＤカメラ１で取り込
まれた画像をモニタするためのディスプレイ、２はＣＣ
Ｄカメラ１で取り込まれた画像をＡ／Ｄ変換してデジタ
ル化する画像入力装置、４はデジタル化された画像デー
タを格納するフレームメモリ、５はフレームメモリ４の
画像データを用いて後述するパターン認識方法の手順に
より良品ウエハＷ１のパターンと被検査ウエハＷ２のパ
ターンの類似度を計算する中央演算装置（以下ＣＰ
Ｕ）、６は計算プログラムや途中結果を格納するメモ
リ、８は検査結果を表示する表示装置である。

【０００４】次に、図３４のフローチャートを用いて従
来の欠陥検査装置の作用および動作について説明する。
良品ウエハＷ１を移動機構Ｎに乗せてウエハ前面をＣＣ
Ｄカメラ１で走査させ、その画像データを画像入力装置
２でデジタル化してフレームメモリ４に格納する（４３
−１）。この画像データに基づき、後述する方法で基本
パターンベクトルの集合を求め（３４−２）、線形部分
空間Ｌを求める

【０００５】ここで求められた基本パターンベクトルの
数をｍ個とする。この２次元の基本パターンベクトル
（Ｘ×Ｙ［画素］）を１列に並べたｎ次元（ｎ＝Ｘ×
Ｙ）の基本パターンベクトルを基本パターンベクトルの
集合Ｘｉ＝（Ｘ_i1,Ｘ_i2,...,Ｘ_in）^Ｔとする。ここでＴ
は転置を表す。これらｍ個のパターンベクトルで張られ
る線形部分空間をＬとする（３４−３）。この線形部分
空間は式（１）で表される。

【０００６】 Ｌ＝｛Ｘ_i∈Ｒｎ｜ｉ＝１,２,...,ｍ｝・・・・・（１）

【０００７】次に被検査ウエハを移動機構Ｔに乗せてウ
エハパターン全面をＣＣＤカメラ１で走査しながら検査
ウエハと同様に基本パターンベクトルをｎ次元で表し、
テストパターンＸを得る（３４−３）。ここでＸをＬに
射影し、Ｌの補空間Ｌｃに属するベクトルＸｃを求め
る。Ｘが基本パターンベクトルに類似していればＸはＸ
_iのいずれかのパターンにほぼ等しくなり、線形部分空
間Ｌにおおむね含まれる。

【０００８】ところがもしＸが基本パターンベクトルと
異なる要素を持てば、Ｘは線形部分空間Ｌには含まれ
ず、その異なった要素のためにＬの補空間Ｌｃが存在す
る。したがってＸをＬに射影しＸｃのノルム｜Ｘｃ｜に
マイナス符号をつけたものが、基本パターンベクトルと
テストパターンベクトルとの類似度を表す（３４−
５）。

【０００９】ノルムとしては数学上の定義を満足するも
のであれば何でも良くＬ２ノルム｛（Ｘｃ）^TＸｃ｝^0.5
はその代表的なものである。ノルムがしきい値を超えた
か判断し（３４−６）、ノルムがしきい値よりも小さけ
れば欠陥があるとし（３４−７）、しきい値よりも大き
ければ欠陥がないと判断する（３４−８）。ウエハ全体
を検査したか調べ（３４−９）、検査が未完了であれば
ステップ３４−３へ戻り残る非検査ウエハの画像を取り
込む。ウエハ全体を検査したならばその結果を表示装置
８に表示する。

【００１０】射影として直交射影を用いた場合、Ｘの直
交補空間Ｌｃに属するベクトルＸｃは以下のような式で
求められる。

【００１１】１．式３によってｍ個の基本パターンベク
トルＸ_i（_i＝１,２,...,ｍ）の集合から線形部分空間Ｌ
を張る直交ベクトルＨ_i（_i＝１,２,...,ｍ）を求める。

【００１２】Ｈ₁＝Ｘ₁ ・・・・・・（２）

【００１３】

【数１】

【００１４】ただし（Ｘ_i,Ｈ_k）はＸ_iとＨ_kの内積を表
したもので、式（３）の計算の途中で｜Ｈ_i｜＝０にな
った場合、Ｘ_iはＸ₁からＸ_i-1の線形結合として表され
るのでＸ_iを捨てＸ_i+1について計算を続ける。

【００１５】２．テストパターンベクトルＸをＬへ直交
射影し、式（４）によりＸｃを求める。

【００１６】

【数２】

【００１７】ｍ'は直行ベクトル列Ｈｉの個数を表す。
前述のように式（３）の計算の途中で｜Ｈｉ｜＝０にな
った場合は、ｍ'はｍより小さくなり、そうでない場合
はｍ'＝ｍとなる。

【００１８】

【発明が解決しようとする課題】従来の装置による欠陥
検出方法は、パターンの位置ずれに影響されずパターン
認識を行うことができるが、１つの良品を撮像しフレー
ムメモリに格納したパターンを計算機内部で移動させる
ことによって教示パターンの集合を生成するため、位置
のずれにしか対応できない。

【００１９】しかし、実際には検査時に検査対象となる
はパターンの位置ずれだけでなくパターンの形状なども
ある。それは、被検査対象物に対する照射角度によって
もパターンの見え方が変化することが多い。また、例え
ば機械加工した部品の検査を行う場合、機械加工時の位
置決めのずれ方や工具の摩耗などによって被検査対象の
輪郭の曲面形状や凹凸の変化の仕方などによってもパタ
ーンにバラツキが生じる。

【００２０】また、半導体ウエハのパターン検査を行う
場合、パターン全体がシフトするだけでなく数回のエッ
チング工程を経てパターン同士の相対位置が変化する。
また化学的プロセスにかける時間のばらつきによってパ
ターンは変化する。さらに同じ製品でも部品を製造した
ラインや部品納入会社が異なるときは表面の光沢や加工
傷の方向性、粗さ、面とりの形状などにバラツキが生じ
る。そして、それらがパターンのバラツキとなって現れ
る。

【００２１】従来の方法による基本パターンベクトル生
成法ではこのようなバラツキを発生させることができな
い為、良品を検査していてもバラツキにより不良品であ
ると判定してしまうおそれがある。また、従来の欠陥検
査方法では補空間ベクトル（＝差画像）のノルム値の絶
対値をしきい値処理することによって良否判定している
ので、検査画像全体を基本パターンと比較することにな
る。従って、検査画像が全体的に基本パターンと異なる
場合に不良と判定される。また、検査画像中の局所領域
に欠陥があってもその領域が小さいときには無視され良
品と判定されるおそれがある。

【００２２】さらに、良否判定を行うためのノルム値の
しきい値を操作者が経験によって調整する場合に、調整
にノウハウが必要であった。そのため、画像処理に関す
る知識が少ないユーザは適正なしきい値を設定すること
は困難である。

【００２３】生産ラインにおいて欠陥検査を行う場合、
ユーザは欠陥の大きさによって良否判定したいことが多
いが従来の方法ではしきい値を、抽出したい欠陥の大き
さなどの物理量と対比させることは困難であった。

【００２４】この発明は上記のような問題点を解消する
ためになされたもので、検査対象物の形状のばらつき
や、検査対象物の画像の見え方のバラツキがあっても検
査対象物の欠陥を誤報することなく精度良く欠陥を検査
できる画像処理装置を得ることを目的とする。

【００２５】

【課題を解決するための手段】請求項１の発明に係る画
像処理装置は、教示用サンプルおよび検査対象物を個々
に撮像する撮像段と、前記撮像手段によって撮像された
教示用サンプルの画像である教示画像から固有画像デー
タを生成する固有画像データ生成手段と、前記撮像され
た検査対象物の画像である検査画像と前記生成された固
有画像データから近似画像を復元する近似画像復元手段
と、前記検査画像と前記近似画像との差画像を生成する
差画像生成手段と、この生成された差画像を２値化する
２値化手段と、２値画像を粒子解析し前記検査対象物の
良否判定する判定手段とを備えている。

【００２６】請求項２の発明に係る画像処理装置は、近
似画像を復元するのに用いる固有画像データの数と検査
処理時間との関係、あるいは固有画像データの数と寄与
率で代表される検査の信頼性との関係を計算する計算手
段と、この計算手段によって計算された各関係を教示用
サンプルの画像を入力する教示時にユーザにシミュレー
ションする機能を有した表示手段とを備えている。

【００２７】請求項３の発明に係る画像処理装置は、教
示用サンプルを移動させる移動テーブルと、前記教示用
サンプルを所定の角度で照射する照明と、前記移動テー
ブルの移動を制御するコントローラと、前記照明の強度
を制御するコントローラと、これらコントローラに指令
を出し前記教示用サンプルに対する照明位置、照明強度
を変えて画像にばらつきを有した教示画像を生成する教
示画像ばらつき生成手段とを備えている。

【００２８】請求項４の発明に係る画像処理装置は、検
査対象物の画像である検査画像において検査領域を決
め、その検査領域に基づいてテンプレートマッチングデ
ータを生成して格納するマッチングデータ生成手段と、
複数の教示サンプルの撮像画像である教示画像から前記
テンプレートマッチングデータに基づいて各検査領域を
切り出し、この切り出した検査領域の画像データより固
有画像データを生成する固有画像データ生成手段と、前
記検査領域切り出し手段で切り出された被検査対象画像
の検査領域画像と前記生成された固有画像データから近
似画像を復元する近似画像復元手段と、前記被検査対象
画像の検査領域画像と前記近似画像との差画像を生成す
る差画像生成手段と、この生成された差画像を２値化す
る２値化手段と、２値画像を粒子解析し前記検査対象物
の良否判定する判定手段とを備えている。

【００２９】請求項５の発明に係る画像処理装置は、撮
像された各教示画像の濃度を正規化する正規化手段を備
えている。

【００３０】請求項６の発明に係る画像処理装置は、教
示にもちいた教示画像を良品クラスとして固有空間中の
クラスの特徴量を求めるクラス計算回路と、検査画像が
与えられたときに固有空間中の座標と前記クラスの特徴
量によって検査対象物の良否判定する良否判定手段とを
備えている。

【００３１】請求項７の発明に係る画像処理装置は、固
有空間上のクラスとある点との距離を計算するのにマハ
ラノビス距離をもちいて計算するマハラノビス距離計算
手段を備えている。

【００３２】請求項８の発明に係る画像処理装置は、教
示画像ベクトルを固有空間中で良品クラスと不良品クラ
スに分割する分割手段と、各クラスと検査画像の固有空
間内での距離を演算する距離演算手段と、その演算され
た距離によって検査対象物の良否判定する良否判定手段
とを備えている。

【００３３】請求項９の発明に係る画像処理装置は、近
似画像生成時に各固有画像データの寄与率を記録する寄
与率記録手段と、寄与率の変化率から教示画像の妥当性
を判断する寄与率状態判定手段と、寄与率の妥当性が悪
いと判断したときに新たに対象物を教示するように警告
を発する再教示警告手段とを備えている。

【００３４】請求項１０の発明に係る画像処理装置は、
被検査対象画像よりテンプレートマッチングにて検査領
域画像の切り出しを行う際にテンプレートマッチングの
相関値を記録する相関値記録手段と、相関値の変化率か
ら教示画像の妥当性を判断する相関状態判定手段と、相
関値が悪化していると判断したときに新たに教示サンプ
ルを教示するように警告を発する再教示警告手段とを備
えている。

【００３５】請求項１１の発明に係る画像処理装置は、
検査動作中の一定時間ごとにあるいは被検査対象となる
部品供給ロットの入れ換え時に連動して教示サンプルよ
り教示画像を取得するものである。

【００３６】

【発明の実施の形態】

実施の形態１．以下、この発明に係る欠陥検査機能を有
した画像処理装置を図について説明する。図１は本実施
の形態に係るの画像処理装置の構成図である。図におい
て、１は教示用／検査用の検査対象物を撮像する撮像手
段としてのカメラ、２はカメラ１から入力された画像信
号を受け取りデジタル信号による画像信号に変換する画
像入力装置、３はカメラ１から入力された画像信号を所
定の画像にて表示するディスプレイ、４は画像入力装置
２で変換されたデジタル信号の画像信号を格納するフレ
ームメモリ、５はフレームメモリ４に格納した画像信号
を用いて欠陥検査処理を行うＣＰＵ、６は計算プログラ
ムや途中結果を格納するメモリ、７は教示データである
固有画像データを格納する固有画像データ記憶装置、８
は検査結果を表示する表示装置、９は教示処理や検査処
理の開始や終了を操作するマウスあるいはキーボード等
の入力装置である。尚、ＣＰＵ５は、固有画像データ生
成手段、近似画像復元手段、差画像生成手段、及び判定
手段を構成する。

【００３７】図２はこの欠陥検査装置の処理の流れを示
すフローチャートである。まず、教示作業は次のように
行う。検査対象物である良品サンプル（教示サンプル）
を複数集める。検査時と同じ環境のもとに良品サンプル
を設置する。良品サンプルをカメラ１で撮像し、その画
像を画像入力装置２でデジタル信号に変換してフレーム
メモリ４に格納する（２−１）。この動作を繰り返し複
数の良品サンプルの画像を得する。つぎに複数の良品サ
ンプル画像（教示画像）より後述する方法で固有画像の
集合を求め、固有値の大きい順に固有画像を並べ教示用
データとして保存しておく（２−２）。

【００３８】次に同フローチャートの２−３〜２−１０
の各ステップに従って検査処理の方法について述べる。
検査用の対象物を移動機構Ｍに設置してカメラ１で撮像
し、被検査物の画像を取り込む（２−３）。この検査画
像を固有画像に射影する。射影の方法は従来の手法と同
様に行う。そして投影によって近似画像を生成する（２
−４）。射影によって作られた近似画像と２−３で取り
込まれた被検査画像との差を取り差画像を作る（２−
５）。

【００３９】次に、差画像の２値化処理を行い（２−
６）、差が大きい領域を切り出して２値画像に対してラ
ベリングを行う。画像中の各ラベリングされた領域につ
いて粒子解析によって領域の面積を求める（２−７）。
そして、その面積が予め設定した設定したしきい値を超
えたか否かを判断する（２−８）。領域の面積がしきい
値を超えない場合は欠陥ありとして抽出し、表示する
（２−９）。また領域の面積がしきい値を超た場合は欠
陥なし、即ち良品と判定する（２−１０）。

【００４０】具体的な良品検査サンプルとしてＴ字状の
板の特定位置に穴が空いている部品の検査を図解したも
のが図３である。教示を行うには先ず教示用に同一種の
検査対象物（Ｔ字状の板）を教示サンプルとして幾つか
集める。同一種の検査対象物でも製造の過程でばらつき
が生じている。例えば、検査対象物にパンチング機械で
穴を空ける際に穴の位置、穴の大きさ、穴の形状等にバ
ラツキが生じる。

【００４１】また検査対象物を鋳造で作る場合、鋳肌を
研磨する工作機械のずれや作業者に熟練度等によりばら
つきは生じる。この場合のバラツキは製品として許容で
きる範囲のバラツキであって欠陥を意味するのではな
い。欠陥を検査するために、先ず、各検査対象物を教示
サンプルとしてカメラ１に撮像する。撮像された各画像
は教示画像として画像入力装置２に入力されてデジタル
信号に変換された後にＣＰＵ５に取り込まれ、画像処理
される。

【００４２】即ち、ＣＰＵ５は入力された各教示画像か
ら共通成分を抽出する固有画像の生成を行う。生成され
た固有画像は、固有値の大きな固有画像から順に並べら
れ、この固有画像に適当な重みをかけた和によって全て
の教示画像は再現できる。固有画像の情報は良品教示情
報（固有画像データ）として固有画像データ記憶装置７
に格納される。

【００４３】次に検査を行うときは、検査対象物をカメ
ラ１で撮像して検査画像を入力する。検査画像は上記固
有画像を用いて再現する。検査対象物もバラツキを持っ
ているが、すでに教示した画像中にあるバラツキと同じ
バラツキを持つのであれば、固有画像を用いてバラツキ
を表現できる。しかし、教示画像にないバラツキ、例え
ば傷や欠けなどの欠陥は固有画像で表現できないので、
もっとも近似させた近似画像にはその対象物の欠陥がな
い画像となる。

【００４４】そこで、近似画像と入力された検査画像と
の差画像を作れば正常部は消え、欠陥部が抽出される。
つぎに差画像を２値化処理することによってノイズを除
去し、残った領域のうち面積がしきい値より大きい部分
を欠陥とする。

【００４５】固有画像の求め方： １．教示画像を一次元に順に並べたものをｘ_i＝
｛ｘ_i1,...,ｘ_in｝で表す。ここでｉは１＜＝ｉ＜＝ｍ
の値をとり、教示画像の番号を表す。ｍは教示した画像
の枚数である。またｎは画像の大きさを表す。例えば横
６４×縦６４画素の画像ならばｎ＝４０９６である。

【００４６】２．これらの教示画像の平均画像ｃ^(p)を
求める。

【００４７】

【数３】

【００４８】３．各画像から平均画像を引いた差画像
ｘ'_i＝ｘ_i−ｃ^(p),１＜＝ｉ＜＝ｍを作る。

【００４９】４．差画像の集合ＸをＸ＝｛ｘ'₁,...,ｘ'
_m｝^Tと定義する。Ｔは転置を表す。 ５．Ｘの共分散行列ＸＸ^TをＱとおく。Ｑはｍ×ｍ次元
の行列である。固有方程式λ_iei＝Ｑ_eiはヤコビ法など
の固有値の解法を用いて解き、固有画像ｅ_iを得る。

【００５０】実施の形態２．次に、実施の形態２に係る
画像処理装置を図について説明する。図４は本実施の形
態に係る画像処理装置の構成図である。尚、図中、図１
と同一符号は同一または相当部分を示す。この画像処理
装置は実施の形態１に係る画像処理装置に計算手段とし
ての固有画像寄与率計算回路１０を付加した構成とす
る。

【００５１】図５はこの画像処理装置の処理の流れを示
すフローチャートである。教示作業は次のように行う。
検査対象物の良品サンプルを教示サンプルとして複数集
める。検査時と同じ環境に良品サンプルを設置する。良
品サンプルをカメラ１で撮像し（５−１）、その画像を
教示画像としてフレームメモリ４に格納する。これを繰
り返し対象物の画像を複数獲得して固有画像を生成す
る。この固有画像の集合を求め固有値の大きい順に並べ
教示用データとして保存しておく（５−２）。ここまで
の処理は実施の形態１における教示モードと同様であ
る。

【００５２】次に試行モードに入る（５−３）。試行モ
ードでは今まで教示したデータによって正しく検査でき
るか確認しながらパラメータを調整する。実施の形態１
に係る画像処理装置は固有画像を用いて近似画像を生成
するが、製品のばらつきが少ない場合あるいは欠陥検査
の要求仕様がゆるやかな場合は少ない数の固有画像で近
似画像の生成が可能である。

【００５３】近似画像の復元に使用する固有画像数を減
らすことによって処理時間の短縮が期待できる。そこ
で、処理時間と信頼性の関係をシミュレートして予めユ
ーザに示し、ユーザが適切な固有画像数を選択できるよ
うに固有画像の寄与率を図６の（ａ），（ｂ）のように
表示手段としての表示手段８に表示する。

【００５４】試行モードに入り（５−３）、まず検査し
たい対象物をカメラ１にて撮像し、検査画像を画像入力
装置２に入力する（５−４）。次に教示モードにてフレ
ームメモリ４に格納した良品サンプルの画像による固有
画像を用いて近似画像を生成し（５−５）、そのときの
各固有画像の寄与率を図６の（ａ），（ｂ）のように表
示手段８に表示する（５−６）。図６の例では寄与率７
０％を目処として７０％の位置にラインを引いてユーザ
に示している。

【００５５】図６の（ａ）では製品のバラツキが少なく
第３固有画像までで寄与率７０％を超えているため、ユ
ーザは固有画像数３を選択している。製品によっては図
６の（ｂ）のように寄与率７０％を達成するには第９固
有画像までを必要とするものもある。この場合は固有画
像数を増やすことによって寄与率を上げ、信頼性を向上
させることができる。

【００５６】また、寄与率と同時に検査処理に要する時
間を表示すれば、生産ラインでのタクトタイムの推定が
できる。ユーザが寄与率に対応した固有画像数を選択し
た後に、ユーザは画像数ｍ’を入力する（５−７）、そ
して生成されたｍ’個の固有画像を用いて近似画像を作
り欠陥検出処理を行う（５−８）。この欠陥検出処理は
実施の形態１と同様に行い、欠陥検出結果を表示装置８
に表示する（５−９）。

【００５７】欠陥表示結果がユーザの意図と一致するか
否か、即ちユーザが意図したのと同程度の欠陥が抽出さ
れたかをユーザは確認し、一致あるいは不一致を示すデ
ータを入力装置９よりＣＰＵ５に入力する（５−１
０）。ユーザの意図と一致しなかったときは再度固有画
像数入力メニューに入り固有画像数を増やすなどの処理
を行い検査を試行する（５−５〜５−１０）。

【００５８】ユーザが満足する結果が得られたら別のサ
ンプル（対象物）についても試行を行う（５−１２）。
更に、試行モードを続行するかを判断し（５−１３）、
試行モードを通して十分なパラメータ調整ができたとユ
ーザが判断したときは試行モードを終了する（５−１
４）。しかし、試行モードを続行する場合は再び５−４
に戻り検査画像を入力する。

【００５９】実施の形態３．次に、実施の形態３に係る
画像処理装置を図について説明する。図７は本画像処理
装置の構成図である。図中、図１と同一符号は同一また
は相当部分を示す。この画像処理装置は対象物を照射す
る照明１１と照明１１の強さを調整する照明コントロー
ラ１３と、対象物を載置してＸＹＺ方向と回転方向に移
動するテーブルＴと、テーブルＴの動きを調整するテー
ブルコントローラ１４と、各コントローラ１３，１４の
状態を管理して移動指示を出すための条件設定データ記
憶装置１２とを付加した構成とする。尚、ＣＰＵ５によ
り教示画像バラツキ生成手段を構成する。

【００６０】図８はこの画像処理装置の処理の流れを示
すフローチャートである。教示作業は次のように行う。
検査対象物の教示サンプル（良品サンプル）ＴＳを１個
以上用意してテーブルＴに設置する（８−１）。次に、
条件設定データ記憶装置１２に格納した照明１１とテー
ブルの条件設定データに基づく照明条件およびテーブル
移動条件を決定する（８−２、８−３）。決定した各条
件に合わせてＣＰＵ５は教示画像バラツキ生成のための
指示を各コントローラ１３、１４に送り、照明１１とテ
ーブルＴの動きをコントロールする（８−４、８−
５）。

【００６１】次に、教示サンプルＴＳをカメラ１で撮像
し、その画像をフレームメモリ５に格納する（８−
６）。同様に照明条件やテーブル位置を移動させ画像を
撮像する処理を行う。格納した画像より教示操作を繰り
返す否かをディスプレイ３の表示画像より判断し（８−
７）、教示操作を繰り返す場合は再度８−２に戻る。教
示操作を繰り返さない場合は他のサンプルで教示するか
否か判断し（８−８）、他のサンプルで教示する場合は
８−１へ戻り教示する他の教示サンプルＴＳをテーブル
Ｔに置く。

【００６２】他のサンプルで教示しない場合は、実施の
形態１と同様に取り込んだ画像画像をもとに固有画像を
求め、固有画像を教示用データとして固有画像データ記
憶装置７に保存しておく（８−９）。尚、照明条件やテ
ーブル移動条件はあらかじめバリエーションデータを用
意しても良いし、随時ユーザが入力装置９から入力して
も良い。教示操作を繰り返す場合は、教示操作を繰り返
し教示サンプルＴＳの画像を複数獲得する。

【００６３】バラツキのバリエーションの例を図９の
（ａ）、（ｂ）に示す。図の例では円筒形の部品を教示
サンプルＴＳとしている。図９の（ａ）中、ａ１はカメ
ラ１の真下に教示サンプルＴＳがある場合の画像であ
る。同図中、ａ２はカメラ１が教示サンプルＴＳの下側
に位置している場合の画像である。同図中、ａ３はカメ
ラ１が教示サンプルＴＳの上側に位置している場合の画
像である。これらの画像をテーブルＴの移動によって意
図的に作成することによって多少の位置決め誤差が生じ
ても検査時に欠陥としての誤報を発しない。

【００６４】また、図９の（ｂ）中、ｂ１は教示サンプ
ルＴＳに強い照明をあてた場合で、教示サンプルＴＳが
カメラ１の真下にあるときで輪郭がぼんやりみえている
だけである。同図中、ｂ２、３は教示サンプルＴＳに斜
めから照明を照射している場合の画像である。照明の照
射方向によって教示サンプルＴＳ設置時の傾きのバラツ
キに対応できる。

【００６５】実施の形態４．次に、実施の形態４に係る
画像処理装置を図について説明する。図１０は本実施の
形態に係る画像処理装置の構成図である。この画像処理
装置は実施の形態１に係る画像処理装置に位置決め用テ
ンプレートデータ記憶装置１５と、着目した検査領域の
画像だけ切り出して転送する着目領域切り出し回路１６
を付加した構成とする。尚、ＣＰＵ５でマッチングデー
タ生成手段を構成する。

【００６６】図１１は本実施の形態に係る画像処理装置
の処理の流れを示すフローチャートである。教示作業は
次のように行う。検査領域の位置を決めるための良品サ
ンプルを複数集め、そのうち一つを選択して検査時と同
じ環境に設置する。その良品サンプルをカメラ１で撮像
し（１１−１）、その画像をフレームメモリ４に格納し
た後にディスプレイ３に表示する。ユーザはディスプレ
イ３に表示それた画像を見ながら検査領域の位置を画像
から決めるために、検査領域の位置をカーソルや数値入
力によって決める（１１−２）。

【００６７】位置決めの手法には色々あるが、ここでは
テンプレートマッチング法による位置決め手法を説明す
る。ユーザが指定した画像より検査領域のテンプレート
画像領域を切り出してテンプレートマッチングデータを
生成し、位置決め用テンプレートデータ記憶装置１５に
格納すると同時に、良品画像としてメモリ６に格納して
おく（１１−３）。次に複数の欠陥検査用サンプルを用
意して順次テーブルＴに載置し、カメラ１で撮像して画
像を画像入力装置２にて入力してからフレームメモリ４
に格納する（１１−４，１１−５）。

【００６８】各欠陥検査用サンプル画像よりテンプレー
トマッチングデータを用いて検査領域の位置決めを行
い、その検査領域をテンプレートマッチング法により自
動的に切り出し、良品画像としてメモリ６に格納してお
く（１１−６）。これを繰り返し切り出した検査領域の
画像を複数獲得する（１１−７）。教示を終了するか否
かを判断し（１１−７）、教示終了が判断されたならば
複数の検査領域の画像を用いて固有画像を求め、検査用
固有画像データとして保存しておく（１１−８）。教示
を継続するのであれば１１−４へ戻り次に欠陥用サンプ
ルを撮像する。

【００６９】次に検査用固有画像データを用いて検査モ
ードに入る。検査モードでは検査対象物を設置し、カメ
ラ１で撮像して画像を入力する（１１−９）。次に教示
時に格納した検査領域の位置決め用データを用いて検査
対象物の画像中から検査領域（着目領域）の位置をテン
プレートマッチング法で切り出し検査画像としてメモリ
に格納する（１１−１０、１１−１１）。

【００７０】検査用固有画像を用いて近似画像を生成し
入力画像（検査画像）との差画像を生成して欠陥を抽出
し、良否判定を行う（１１−１２、１１−１３）。そし
て、検査が終了したならば処理を終わり、検査が未終了
であれば１１−９へ戻り次の検査対象物を撮像する（１
１−１４）。

【００７１】具体的な検査用サンプルとしてＴ字状の板
の所定位置に穴を空けた部品の欠陥検査を図解したもの
が図１２である。教示を行うにはまず教示用に複数個の
検査対象物を集める。そのうち一つを検査領域の位置決
め用サンプルとして撮像し、位置決め用領域を決め切り
出す。図１２では穴を中心にした正方形の領域を指定し
ている。また、この領域を検査領域としている。

【００７２】ここでは位置決めに用いる領域と検査領域
は同じ領域としているがこれは異なる領域にしても良
い。その場合は位置決め領域と検査領域の相対座標を記
憶しておき、位置決め後その相対座標にしたがって検査
領域を切り出し以下の処理を行う。切り出された検査領
域の画像から共通成分を抽出する固有ベクトル生成処理
を行う。

【００７３】以下は実施の形態１と同様の処理を行い、
検査用固有ベクトルデータを生成し格納しておく。検査
を行うときは、検査対象物の画像を取り込み、これを上
記位置決めデータを用いて検査領域を切り出す。以下の
検査処理は実施の形態１と同様に行う。

【００７４】実施の形態５．以下、実施の形態５に係る
画像処理装置を図について説明する。図１３は本実施の
形態に係る画像処理装置の構成図である。この画像処理
装置は実施の形態１に係る画像処理装置に、画像入力装
置２からフレームメモリ４に送られた画像信号を正規化
する正規化手段としての画像正規化回路１７を付加した
構成とする。

【００７５】図１４はこの画像処理装置の処理の流れを
示すフローチャートである。教示作業は次のように行
う。検査対象物の良品サンプルを複数集める。各サンプ
ルを検査時と同じ環境に設置する。その良品サンプルを
カメラ１で撮像した後、これら良品サンプルの画像をＮ
枚取り込み画像正規化回路１７で正規化処理を行う（１
４−１、１４−２）。ここでいう正規化とは画像濃度の
正規化の意味で標準偏差と平均濃度を最初の画像に揃え
る。画像を正規化して固有画像を求めフレームメモリ４
に格納する（１４−３）。以下は実施の形態１と同様に
固有ベクトルを求め検査用データとして格納しておく。

【００７６】次に検査モードに入る。検査モードでは検
査対象物を設置し画像を入力する（１４−４）。教示時
と同様に入力された画像を正規化した後、フレームメモ
リ４に格納する（１４−５）。以下は実施の形態１と同
様に固有画像から近似画像を生成し（１４−６）、検査
画像との差画像を作る（１４−７）。

【００７７】そして差画像の２値画像を作った後に検査
対象部の面積を求める（１４−８、１４−９）。求めた
面積はしきい値を越えたか否かを判定し、欠陥抽出と良
否判定を行う（１４−１０）。しきい値を越えた場合は
欠陥なし（１４−１２）、しきい値を越えない場合は欠
陥ありと判定する（１４−１１）。

【００７８】具体的なサンプルとしてＴ字状の板の所定
位置に穴を空けた部品の欠陥検査を図解したものが図１
５である。図に示したように入力される教示画像あるい
は検査画像は撮像時の環境の変化（天候、時間など）に
よって濃度分布が変化する。

【００７９】これを正規化することによって最初の画像
と同様の濃度分布の画像を生成する。正規化された画像
を用いることによって撮像時の環境の変化に左右されな
い信頼性の高い欠陥検査が期待できる。

【００８０】実施の形態６．以下、実施の形態６に係る
画像処理装置を図について説明する。図１６は本画像処
理装置の構成図である。この画像処理装置は実施の形態
１に係る画像処理装置に固有空間における良品の重心と
範囲を求めるパラメータ空間（クラス）特徴量計算回路
１８と計算結果を格納する良品特徴量格納装置１９を付
加した構成とする。

【００８１】図１７は本実施の形態に係る画像処理装置
の処理の流れを示すフローチャートである。まず、教示
作業は次のように行う。検査対象物の良品サンプルの固
有画像を求めるまでは処理１７−１、１７−２は実施の
形態１と同じ処理を行う。次に、図１８のように全ての
画像の座標の重心と範囲を求め良品データとして良品特
徴量格納装置１９に格納しておく（１７−３、１７−
４）。

【００８２】次に検査処理の方法について述べる。検査
画像の近似画像を生成するまでは１７−５、１７−６に
沿って実施の形態１と同じ処理を行う。その後検査画像
の固有空間における座標を求め（１７−７）。次に、上
記良品データの座標との比較を行い（１７−８）、検査
画像の固有空間における座標が良品データの座標の範囲
内であれば欠陥なしで良品と判定し（１７−１０）、範
囲外であれば欠陥ありで不良との判定を行いユーザに示
す（１７−９）。

【００８３】実施の形態７．次に、実施の形態７に係る
画像処理装置を図について説明する。図１９は本実施の
形態に係る画像処理装置の構成図である。この画像処理
装置は実施の形態６に係る画像処理装置に固有空間の距
離を正規化して求めるマハラノビス距離計算手段として
のマハラノビス距離計算回路２１を付加した構成とす
る。

【００８４】図２０はこの画像処理装置の処理の流れを
示すフローチャートである。まず、教示作業は次のよう
に行う。教示画像を取り込んで、この画像より固有画像
を求めて検査対象物の教示サンプルの全ての画像の座標
の重心を求めるまでの処理２０−１〜２０−３は実施の
形態６と同じ処理を行う。この処理の後、良品クラス
（教示画像クラス）の重心と共分散行列を求め良品デー
タとして良心データ記憶部１９に格納しておく（２０−
３）。

【００８５】次に検査処理の方法について述べる。検査
画像の近似画像を生成するまでの処理２０−３〜２０−
５は実施の形態６と同じ処理を行う。その後、固有空間
における良品クラス（教示画像クラス）と検査画像クラ
スとの距離をマハラノビス距離をもちいて計算し（２０
−６）、図２１に示すように距離の大きさが範囲内であ
れば良品と判定し範囲外であれば不良との判定を行いユ
ーザに示す。

【００８６】マハラノビス距離 それぞれのクラスが多次元の正規分布に従うと仮定した
場合、マハラノビス距離はあるデータからクラスまでの
最も自然な距離を与える。すなわち、画像ｘｉからクラ
スμへのマハラノビス距離は、クラスのもつ固有の分散
による影響を正規化した空間での距離として式５のｄｉ
で定められる。

【００８７】

【数４】

【００８８】ω_jkはそのクラスの分散共分散行列Ｖの逆
行列Ｗ＝Ｖ^-1の（ｊ,ｋ）要素である。ｎは空間次元数
である。上記処理方法の参考文献として、高木、下田
監修 ：画像解析ハンドブック，東京大学出版会，１９
９１がある。

【００８９】実施の形態８．次に、実施の形態８に係る
画像処理装置を図について説明する。図２２は本実施の
形態に係る画像処理装置の構成図である。この画像処理
装置は実施の形態６に不良データを格納する不良データ
格納装置２１を付加した構成とする。尚、ＣＰＵ５でク
ラス計算手段を構成する。

【００９０】図２３は本実施の形態に係る画像処理装置
の教示処理の流れを示すフローチャートである。まず、
教示作業は次のように行う。検査対象物の良品サンプル
（教示画像）を取り込み、固有画像を求めるまでの２３
−１、２３−２の処理は実施の形態１と同じ処理を行
う。更に、被検査物の画像を取り込んだ後に（２３−
２）、各画像について良品か不良品かを判断する検査モ
ード（２３−４）は前記各実施例で説明したものと同様
である。

【００９１】ユーザは良品、不良品判断結果よりサンプ
ルは良品か不良品かのどちらかを選択してもらい入力装
置より入力する（２３−５）。また、全ての画像の座標
の重心と範囲を求め良品データか不良品データかを判断
する（２３−６）。そして、良品であればその画像を良
品のクラスに加えて良品データ格納装置１９に格納する
（２３−７）。また、不良品であればその画像を不良品
のクラスに加えて不良品データ格納装置２１に格納して
おく（２３−８）。

【００９２】次に欠陥検査処理の方法について述べる。
検査画像の近似画像を生成するまでは実施の形態６と同
じ処理を行う。その後固有空間における座標を求め、上
記良品データとの比較を行い良品の範囲内であれば良品
と判定し範囲外であれば不良品データとの比較を行い不
良品の範囲内であれば不良品との判定を行いユーザに示
す（２３−９、２３−１０）。

【００９３】また、どちらにも含まれない場合は教示操
作と同様にユーザに良品／不良品を選択し選択結果を入
力装置にＣＰＵに入力してもらう（２３−５）。そして
選択結果が良品であればその被検査画像を良品のクラス
に加える（２３−７）。また、選択結果が不良品であれ
ばその被検査画像を不良品のクラスに加える（２３−
７）。

【００９４】実施の形態９．次に、実施の形態９に係る
画像処理装置を図について説明する。図２５は本実施の
形態に係る画像処理装置の構成図である。この画像処理
装置は実施の形態１に寄与率状態判定手段としての固有
画像寄与率状態チェック機能２２と寄与率記録手段とし
ての寄与率記録装置２３を付加した構成とする。なお、
ＣＰＵ５は再教示警告手段を構成する。

【００９５】図２６は本実施の形態に係る画像処理装置
の教示処理の流れを示すフローチャートである。教示作
業（２６−１）は実施の形態１と同様に行う。検査（２
６−２）は次のように行う。被検査物を撮像しあらかじ
め教示した固有画像を用いて近似画像を生成する。近似
画像生成時に用いた固有画像が近似画像を生成するのに
寄与した割合を表す寄与率を寄与率記録装置に格納する
（２６−３）。

【００９６】次に寄与率記録の状態チェック機能によっ
て過去ｔ１回（たとえばｔ１＝１６）の寄与率データを
ロードする（２６−４）。寄与率の例を図２７に示す。
図の例では寄与率は最初は７０％以上で安定しているが
途中から突然寄与率が下がり、低いままで推移してい
る。このような時は対象物が変わったことが推定できる
ので、教示をし直した方が正確な検査ができる（２６−
５）。

【００９７】そこで連続して寄与率が低い時、たとえば
連続５回以上寄与率が７０％を下回った時には警告を発
するようにする（２６−６）。警告が発せられたらユー
ザは検査処理を一旦終了して教示をやり直し（２６−
７）、固有画像を更新する（２６−８）。そして、検査
を継続するか否かを判断し（２６−９）、継続するので
あれば２６−１へ戻り教示作業を行う。しかし、継続し
なければ処理を終了する。

【００９８】実施の形態１０．次に、実施の形態１０に
係る画像処理装置を図について説明する。図２８は本実
施の形態に係る画像処理装置の構成図である。この画像
処理装置は実施の形態１に相関値状態判定手段としての
相関値状態チェック回路２４と相関値記録手段としての
位置決め相関値記録装置２５を付加した構成とする。

【００９９】図２９は本実施の形態に係る画像処理装置
の教示処理の流れを示すフローチャートである。教示作
業（２９−１）は実施の形態１と同様に行う。検査は次
のように行う。被検査物を撮像しあらかじめ教示したテ
ンプレートデータを用いて検査領域の位置決めを行う
（２９−２）。テンプレートマッチング時に計算された
相関値を相関値記録装置２５に格納する（２９−３）。

【０１００】次に相関値記録の状態チェック機能によっ
て過去ｔ１回（たとえばｔ１＝１６）の相関値データを
ロードする（２９−４）。相関値の時間履歴の例を図３
０に示す。図の例では相関値は最初は０．７以上で安定
しているが途中から突然相関値が下がり、低いままで推
移している。このような時は対象物が変わったことが推
定できるので（２９−５）、教示をし直した方が正確な
位置決めができる。

【０１０１】そこで連続して相関値が低い時、たとえば
連続５回以上相関値が０．７を下回った時には警告を発
するようにする（２９−６）。位置決め用テンプレート
の教示処置を行い（２９−７）、位置決め用テンプレー
トを更新する（２９−８）。そして検査を継続するか否
かを判断し（２６−９）、継続するのであれば２６−１
へ戻り教示作業を行う（２９−１）。しかし、継続しな
ければ処理を終了する。

【０１０２】実施の形態１１．次に、実施の形態１１に
係る画像処理装置を図について説明する。図３１は本実
施の形態に係る画像処理装置の構成図である。この画像
処理装置は実施の形態１に、予め教示タイミングデータ
を格納した教示タイミングデータ記憶装置２８、画像処
理装置の稼働に伴って時刻を計時するタイマ２６、ロッ
ト交換タイミングに併せてロット交換タイミング情報を
出力する装置コントローラ２７、装置コントローラ２７
より出力された情報をＣＰＵ５に入力させる通信管理装
置２９を備えている。

【０１０３】ＣＰＵ５は、教示タイミングデータ記憶装
置２８に格納されている教示タイミングデータと装置コ
ントローラ２７より出力されたロット交換タイミング情
報を照合してタイミングが一致したならば教示処理を行
う。あるいは、ＣＰＵ５はタイマより時刻データを入力
し、予め設定された時刻になったならば教示処理を行
う。

【０１０４】図３１は本実施の形態に係る画像処理装置
の教示処理の流れを示すフローチャートである。教示作
業（３２−１）は実施の形態１と同様に行う。検査処理
（３２−２）を実施の形態１のように行った後、タイマ
２６の時刻をチェックして教示タイミングチェックを行
うと共に（３２−３）、装置コントローラ２７よりのロ
ット交換タイミング情報を取り込み装置ロット状態をチ
ェックする（３２−４）。そして、教示タイミングデー
タあるいはタイマによる時刻を照合して教示タイミング
であるか否かを判断する（３２−５）。教示タイミング
でなければ新たに被検査物を取り込まずに教示処理を行
い、固有画像を更新する（３２−６、３２−７）。教示
データ更新後は３２−１へ戻り検査処理を続ける。

【０１０５】この結果、装置コントローラ２７との通信
により、装置の立ち上げ時、再稼働時、ロット変更時な
どサンプルのばらつきが発生しやすいタイミング時に教
示画像を取得することで、検査対象物の製品としてのバ
ラツキを含んだ画像を獲得できるため欠陥発生の誤報が
減り欠陥部分の抽出精度が良くなる。

【０１０６】

【発明の効果】請求項第１項の発明によれば、複数の画
像を教示するため被検査対象の移動だけでなく対象物の
形状ばらつきや見え方のばらつきにも対応して被検査対
象の欠陥の有無を判定でき、被検査対象画像の２値化と
粒子解析処理を行うので局所的な異常（欠陥）を検出で
きるため欠陥検出精度が向上するという効果がある。

【０１０７】請求項第２項の発明によれば、教示時にあ
らかじめ時間と信頼性の関係をユーザに示すので、最適
な固有画像数を決定できるという効果がある。

【０１０８】請求項第３項の発明によれば、教示テーブ
ルにサンプルを乗せ、カメラ、照明、テーブルをコント
ロールすることによって検査時に想定されるばらつきを
あらかじめ発生させ教示することができるので対象物が
製造過程でバラツキをもっていても欠陥のみを正しく抽
出できるという効果がある。

【０１０９】請求項第４項の発明によれば、あらかじめ
位置決めを行うことによって精度良く欠陥の抽出ができ
るという効果がある。また、必要な領域のみを処理する
ことによって誤報を削減できるという効果がある。

【０１１０】請求項第５項の発明によれば、入力された
画像の濃度を正規化した後検査を行うので入力画像の濃
度変動による誤認識を削減できるという効果がある。

【０１１１】請求項第６項の発明によれば、固有空間に
射影した段階で良否判定を行うので計算時間を短縮でき
るという効果がある。

【０１１２】請求項第７項の発明によれば、画像の固有
空間をマハラノビス距離で表現するので判定基準を一律
に設定でき簡単に扱えるという効果がある。

【０１１３】請求項第８項の発明によれば、固有空間に
写像しクラスタ分割している空間での距離によって良否
判定するため、しきい値の設定が不要になるという効果
がある。

【０１１４】請求項第９項の発明によれば、寄与率の変
化から固有ベクトルの妥当性を判断し教示のし直しを警
告することによって固有ベクトルを適切なものに修正す
ることができるので不良品の誤報を削減できるという効
果がある。

【０１１５】請求項第１０項の発明によれば、相関値の
変化から位置決めに使うテンプレート画像の妥当性を判
断し教示のし直しを警告することによって位置決め用テ
ンプレート画像を適切なものに修正することができるの
で欠陥の誤認識を削減できるという効果がある。

【０１１６】請求項第１１項の発明によれば、検査処理
中に教示画像を自動的に獲得するため、最初の教示は１
サンプルで良く教示作業が簡単であるという効果があ
る。また、ロット交換時に画像を取り込めば検査対象物
の製品としてのバラツキを含んだ画像を獲得できるた
め、誤報が減り欠陥部分の抽出精度が良くなるという効
果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】 実施の形態１に係る画像処理装置の構成図で
ある。

【図２】 本実施の形態の動作を説明するフローチャー
トである。

【図３】 本実施の形態に係る欠陥検出方法を図解した
図である。

【図４】 実施の形態２に係る画像処理装置の構成図で
ある。

【図５】 本実施の形態の動作を説明するフローチャー
トである。

【図６】 本実施の形態にかかる固有画像の寄与率を画
面表示した場合の図である。

【図７】 実施の形態３に係る画像処理装置の構成図で
ある。

【図８】 本実施の形態の動作を説明するフローチャー
トである。

【図９】 本実施の形態に係る表示画面のバラツキを説
明する図である。

【図１０】 実施の形態４に係る画像処理装置の構成図
である。

【図１１】 本実施の形態の動作を説明するフローチャ
ートである。

【図１２】 本実施の形態に係る欠陥検出方法を図解し
た図である。

【図１３】 実施の形態５に係る画像処理装置の構成図
である。

【図１４】 本実施の形態の動作を説明するフローチャ
ートである。

【図１５】 本実施の形態に係る欠陥検出方法を図解し
た図である。

【図１６】 実施の形態６に係る画像処理装置の構成図
である。

【図１７】 実施の形態６の動作を説明するフローチャ
ートである。

【図１８】 本実施の形態に係る画像の重心と範囲を求
める方法を説明した図である。

【図１９】 実施の形態７に係る画像処理装置の構成図
である。

【図２０】 本本実施の形態の動作を説明するフローチ
ャートである。

【図２１】 本実施の形態に係るマハラノビス距離を求
める方法を説明する図である。

【図２２】 実施の形態８に係る画像処理装置の構成図
である。

【図２３】 本実施の形態の動作を説明するフローチャ
ートである。

【図２４】 実施の形態に係る

【図２５】 実施の形態９に係る画像処理装置の構成図
である。

【図２６】 本実施の形態の動作を説明するフローチャ
ートである。

【図２７】 本実施の形態に係る教示時間の遷移に対す
る寄与率の変化の度合いを示したグラフである。

【図２８】 実施の形態１０に係る画像処理装置の構成
図である。

【図２９】 本実施の形態の動作を説明するフローチャ
ートである。

【図３０】 本実施の形態に係る教示時間の遷移に対す
るテンプレートマッチングの相関値の変化率の変化の度
合いを示したグラフである。

【図３１】 実施の形態１１に係る画像処理装置の構成
図である。

【図３２】 本実施の形態の動作を説明するフローチャ
ートである。

【図３３】 従来の画像処理装置の構成図である。

【図３４】 従来の画像処理装置の動作を説明するフロ
ーチャートである。

【符号の説明】

１ カメラ、２ 入力装置、４ フレームメモリ、５
ＣＰＵ、７ 固有画像−タ記憶装置、１０ 固有画像寄
与率計算回路、１１ 照明、１２ 条件設定データ記憶
装置、１３ 照明コントローラ、１４ テーブルコント
ローラ、１５テンプレートデータ記憶装置、１６ 着目
切り出し回路、１７ 画像正規化回路、１８ クラス特
徴量計算回路、１９ 良品特徴量格納装置、２０ マハ
ラノビス距離計算回路、２１ 不良品データ記憶装置、
２２ 寄与率記録／状態チェック回路、２３ 寄与率記
録装置、２４ 相関値記録／状態チェック回路、２５相
関値記録装置、２７ 装置コントローラ、２８ 教示タ
イミグデータ記憶装置。

Claims (11)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 教示用サンプルおよび検査対象物を個々
   に撮像する撮像手段と、 前記撮像手段によって撮像された教示用サンプルの画像
   である教示画像から固有画像データを生成する固有画像
   データ生成手段と、 前記撮像された検査対象物の画像である検査画像と前記
   生成された固有画像データから近似画像を復元する近似
   画像復元手段と、 前記検査画像と前記近似画像との差画像を生成する差画
   像生成手段と、 この生成された差画像を２値化する２値化手段と、 ２値画像を粒子解析し前記検査対象物の良否判定する判
   定手段とを備えたことを特徴とする画像処理装置。
2. 【請求項２】 近似画像を復元するのに用いる固有画像
   データの数と検査処理時間との関係、あるいは固有画像
   データの数と寄与率で代表される検査の信頼性との関係
   を計算する計算手段と、この計算手段によって計算され
   た各関係を教示用サンプルの画像を取り込む教示時にユ
   ーザにシミュレーションする機能を有した表示手段とを
   備えたことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装
   置。
3. 【請求項３】 教示用サンプルを移動させる移動テーブ
   ルと、前記教示用サンプルを所定の角度から照射する照
   明と、前記移動テーブルの移動を制御するコントローラ
   と、前記照明の照射強度を制御するコントローラと、こ
   れらコントローラに指令を出し前記教示用サンプルに対
   する照明位置、照明強度を変えて各画像間にばらつきを
   有した教示画像を生成する教示画像ばらつき生成手段と
   を備えたことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装
   置。
4. 【請求項４】 検査対象物の画像である検査画像におい
   て検査領域を決め、その検査領域に基づいてテンプレー
   トマッチングデータを生成して格納するマッチングデー
   タ生成手段と、 複数の教示サンプルの撮像画像である教示画像から前記
   テンプレートマッチングデータに基づいて各検査領域を
   切り出し、この切り出した検査領域の画像データより固
   有画像データを生成する固有画像データ生成手段と、 前記検査領域切り出し手段で切り出された被検査対象画
   像の検査領域画像と前記生成された固有画像データから
   近似画像を復元する近似画像復元手段と、 前記被検査対象画像の検査領域画像と前記近似画像との
   差画像を生成する差画像生成手段と、 この生成された差画像を２値化する２値化手段と、 ２値画像を粒子解析し前記検査対象物の良否判定する判
   定手段とを備えたことを特徴とする画像処理装置。
5. 【請求項５】 撮像された各教示画像の濃度を正規化す
   る正規化手段を備えたことを特徴とする請求項１に記載
   の画像処理装置。
6. 【請求項６】 教示に用いた教示画像を良品クラスとし
   て固有空間中のクラスの特徴量を求めるクラス計算手段
   と、 検査画像が与えられたときに固有空間中の座標と前記ク
   ラスの特徴量によって検査対象物の良否判定する良否判
   定手段とを備えたことを特徴とする請求項１に記載の画
   像処理装置。
7. 【請求項７】 固有空間上のクラスとある点との距離を
   計算するのにマハラノビス距離を用いて計算するマハラ
   ノビス距離計算手段を備えたことを特徴とする請求項６
   に記載の画像処理装置。
8. 【請求項８】 教示画像ベクトルを固有空間中で良品ク
   ラスと不良品クラスに分割する分割手段と、 前記固有空間内で各クラスとの距離を演算する距離演算
   手段と、 その演算された距離によって検査対象物の良否判定する
   良否判定手段とを備えたことを特徴とする請求項６に記
   載の画像処理装置。
9. 【請求項９】 近似画像生成時に各固有画像データの寄
   与率を記録する寄与率記録手段と、寄与率の変化率から
   教示画像の妥当性を判断する寄与率状態判定手段と、寄
   与率の妥当性が悪いと判断したときに新たに対象物を教
   示するように警告を発する再教示警告手段とを備えたこ
   とを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
10. 【請求項１０】 被検査対象画像よりテンプレートマッ
    チングにて検査領域画像の切り出しを行う際にテンプレ
    ートマッチングの相関値を記録する相関値記録手段と、 相関値の変化率から教示画像の妥当性を判断する相関状
    態判定手段と、 相関値が悪化していると判断したときに新たに教示サン
    プルを教示するように警告を発する再教示警告手段とを
    備えたことを特徴とする請求項４に記載の画像処理装
    置。
11. 【請求項１１】 検査動作中の一定時間毎にあるいは被
    検査対象となる部品供給ロットの入れ換え時に連動して
    被検査対象より教示画像を取得することを特徴とする請
    求項１に記載の画像処理装置。