検査装置、検査方法

【課題】印刷物の欠陥検出を高精度で行うことが可能な検査装置等を提供する。
【解決手段】検査対象（印刷物等）に、複数の絵柄が配置されている。検査装置１は検査対象画像を小領域に分割し、１つの小領域画像を指定し、当該小領域画像と相関の高い類似小領域画像を抽出する。検査装置１は小領域画像と類似小領域画像を更に分割し、分割した領域についてサブピクセル単位で相関係数の高い領域画像を再抽出する。相関係数の高い分割小領域画像の補正量の平均値を用いて、相関係数の低い分割小領域画像の位置補正を行う。検査装置１は補正後の分割小領域画像について、基準となる領域との差異から、欠陥（汚れ、欠け）を抽出する。本検査装置１は、絵柄を有する検査対象の欠陥を、高精度で検査することが可能である。

【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、印刷物等の不良（欠け欠陥、汚れ欠陥、カスレ、色調不良等）を検出する検査装置、検査方法等に関する。より詳細には、同一絵柄等が複数配置された印刷物等の不良を検出する検査装置、検査方法等に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、印刷物の良否を判定する検査は、検査対象である同一の絵柄等が多面付けされた印刷物を撮像して得た検査対象画像を領域分割して複数の小領域画像を生成し、小領域画像の各々における最大相関係数を有する小領域を抽出し、これら小領域画像同士を差分してその演算結果から印刷物の欠陥を検出する印刷物の検査方法及び装置が知られている（例えば、[特許文献１]参照。）。
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−１２３０５６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、印刷物の絵柄に特徴が少ない小領域画像に関しては、相関係数が低い小領域画像を探索してしまい、絵柄位置がずれた小領域画像が抽出される場合がある。この際、絵柄位置がずれた小領域画像同士で差分することになり、欠陥検出精度が悪化する要因となっている。また、欠陥の誤検出を招く虞もある。
【０００５】
また、小領域画像同士の差分の絶対値に基づいて欠陥の有無を判定しているため、欠陥の種類（例えば印刷物の汚れ、印刷物の文字等の欠けなど）を判別することができないという問題点があった。
【０００６】
本発明は、以上の問題点に鑑みてなされたものであり、印刷物の欠陥検出を高精度で行うことが可能な検査装置等を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
前述した目的を達成するために第１の発明は、同一の配置単位が複数配置される検査対象物を撮像して取得した検査画像に対して画像処理を行い良否を検査する検査装置であって、前記検査画像を複数の小領域画像に分割する分割手段と、前記検査画像において、前記小領域画像ごとに類似度が最も大きい類似小領域画像を抽出する抽出手段と、前記類似度が所定値より大きい前記類似小領域画像の位置に基づいて、前記類似度が前記所定値より小さい前記類似小領域画像の位置を補正する補正手段と、を具備することを特徴とする検査装置である。
【０００８】
検査装置は、検査対象物に光を照射し、検査対象物からの反射光を撮像して検査画像を取得し、当該検査画像に対して画像処理を行い、検査対象物の良否を判定する。
検査対象物は、例えば、印刷物である。印刷用紙に貼付物（シール等）や塗布物（印字等）や蒸着物が付されたものも検査対象物とすることができる。
配置単位とは、図柄や文字列等の１単位を示す。検査対象物（印刷物等）に、同一の配置単位（図柄等）が所定の規則に従って配置されるものとする。
【０００９】
小領域画像は、検査画像を所定の領域に分割した画像である。小領域画像は、例えば、検査画像を縦横それぞれ均等に分割して、複数の矩形領域画像として得られる。
類似度は、画像領域間の類似性を示す指標である。例えば相関係数等を類似度として利用する。
小領域画像の絵柄に特徴がある場合は、抽出される類似小領域画像との類似度は大きい傾向にある。即ち、絵柄に特徴のある領域画像は、類似度は所定値（例えば相関係数７０％）より大きい傾向にある。
小領域画像の絵柄に特徴が少ない場合には、抽出される類似小領域画像との類似度は小さい傾向にある。
【００１０】
第１の発明の検査装置は、検査画像を複数の小領域画像に分割し、小領域画像との類似度が最も大きい類似小領域画像を抽出する。類似度が所定値より大きい類似小領域画像の位置に基づいて、類似度が所定値より小さい類似小領域画像の位置を補正し、小領域画像と類似小領域画像とを比較して検査対象物の良否を判定する。
【００１１】
また、補正手段は、類似度が所定値より大きい類似小領域画像の位置に関する平均値を用いて補正を行う。
即ち、小領域画像の位置ズレ（特に、類似度が所定値より小さい類似小領域画像は位置ズレの傾向が大きい。）を、例えば、類似度が所定値より大きい類似小領域画像の小領域画像に対する相対位置の平均値を用いて補正する。位置ズレを補正することにより、検査画像の欠陥検出精度を向上させることができる。
【００１２】
また、分割手段は、さらに、少なくとも１回の再分割を行い、抽出手段及び補正手段及び判定手段は、再分割後の小領域画像及び類似小領域画像について処理を行うようにしてもよい。
検査対象物の検査画像を再分割することにより、検査画像の欠陥検出精度をさらに向上させることができる。
【００１３】
また、類似度の算出は、サブピクセル精度で行うようにしても良い。
サブピクセル精度とは、例えば１／１０ピクセルである。サブピクセル精度で類似度の算出を行うことにより、検査画像の欠陥検出精度をさらに向上させることができる。
【００１４】
また、検査対象物の良否の判定に関しては、検査装置の判定手段は、小領域画像から類似小領域画像の差分処理を行い、所定の閾値で２値化して所定の画素数を超える領域を汚れ欠陥として判定するようにしても良い。
また、検査装置の判定手段は、類似小領域画像から小領域画像の差分処理を行い、所定の閾値で２値化して所定の画素数を超える領域を欠け欠陥として判定するようにしても良い。
【００１５】
尚、抽出・補正手段等と判定手段とを１つの処理装置（コンピュータ）に設けても良いし、抽出・補正手段等と判定手段とをそれぞれ異なる処理装置（コンピュータ）に設けて、システム全体として上述の検査装置を構成するようにしても良い。
【００１６】
画像領域間の差異は、画像領域間の対応する画素同士の画素値（濃度値）に基づいて、差分処理及び２値化処理等を経て算出される。尚、画素値（濃度値）とは、明るいほど値を大きく設定したものである。例えば、ＲＧＢ表色系において、最も暗い所（黒等）の画素値を（０，０，０）、最も明るい所（白等）の画素値を（２５５，２５５，２５５）として設定する。
【００１７】
検査装置は、例えば、対応する全画素について、それぞれ、Ｒ成分、Ｇ成分、Ｂ成分毎に差分演算を行い、差分画素値のＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分のうち最大値を各画素の差分値とし、この差分値に対して２値化処理を行い、差異としての２値化差分値を算出する。
尚、差分演算は飽和モードで行い、差分演算の結果が負（マイナス）になるときは、値を「０」（０クリップ）とする。
【００１８】
即ち、検査装置は、類似小領域画像の画素を、対応する小領域画像の画素と比較し、小領域画像よりも濃度値（２値化差分値）が低い（暗い）画素を検査対象物の汚れ欠陥として判定し、小領域画像よりも濃度値（２値化差分値）が高い（明るい）画素を検査対象物の欠け欠陥として判定する。
尚、画素の差分を所定の閾値で２値化することで、余分な情報をフィルタリングして特徴を強調する。
また、検査装置は、検査画像の全ての小領域画像について類似小領域画像の抽出、補正、判定の処理を行い、検査対象物の良否を判定する。
【００１９】
第１の発明の検査装置によれば、検査画像を小領域画像に分割、或いは再分割し、各小領域画像毎に相関係数が最大となる類似小領域画像を抽出し、相関係数が小さい類似小領域画像に関しては、相関係数が大きい類似小領域画像の座標位置の平均値に基づいて座標位置を補正し、当該補正後に各小領域画像と対応する類似小領域画像とを比較して欠陥検査を行うので、検査対象物の良否判定検査を高精度で行うことができる。
【００２０】
第２の発明は、同一の配置単位が複数配置される検査対象物を撮像して取得した検査画像に対して画像処理を行い良否を検査する検査方法であって、前記検査画像を複数の小領域画像に分割する分割工程と、前記検査画像において、前記小領域画像ごとに類似度が最も大きい類似小領域画像を抽出する抽出工程と、前記類似度が所定値より大きい前記類似小領域画像の位置に基づいて、前記類似度が前記所定値より小さい前記類似小領域画像の位置を補正する補正工程と、を具備することを特徴とする検査方法である。
第２の発明は、第１の発明の検査装置が実行する検査方法に関する発明である。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、印刷物の欠陥検出を高精度で行うことが可能な検査装置等を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
以下、添付図面を参照しながら、本発明の実施の形態に係る検査装置等の好適な実施形態について詳細に説明する。なお、以下の説明及び添付図面において、略同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略することにする。
【００２３】
（１．検査装置１の構成）
最初に、図１を参照しながら、本発明の実施の形態に係る検査装置１の構成について説明する。
図１は、検査装置１の概略構成図である。
【００２４】
検査装置１は、ラインカメラ３、照明器５、画像処理部９、表示部１１、画像記憶部１３、操作部１５等から構成される。ラインカメラ３、照明器５、画像処理部９、表示部１１、画像記憶部１３、操作部１５等は、互いに、バスあるいはケーブル等の接続線を介して接続される。
【００２５】
検査装置１は、小領域画像３１及び類似小領域画像３５（図２等参照。）に基づいて比較処理等の画像処理を行って検査対象の印刷物７の良否を判定し、検査結果を表示部１１に表示する。
【００２６】
小領域画像３１は、検査対象の印刷物７を撮像して得られた画像データ（印刷物画像データ３９：図４参照）を縦横それぞれ均等に分割して得られる領域画像である。小領域画像３１は基準となる領域画像であり、順次、印刷物画像データ３９全領域の検査基準画像として使用する。
【００２７】
類似小領域画像３５は、検査基準画像である小領域画像３１との相関係数が最も大きい小領域画像である。尚、「相関が高い」とは、「画像の類似度が高い」と同義である。
【００２８】
検査装置１は、ラインカメラ３による撮像により印刷物７の画像データを取得することができる。検査装置１は、印刷物７を移動方向１７の方向に搬送させつつラインカメラ３により印刷物７の撮像を行う。
【００２９】
ラインカメラ３は、印刷物７を撮像する装置である。ラインカメラ３は、例えば、受光素子（画素）を１次元に配列したＣＣＤ（ＣｈａｒｇｅＣｏｕｐｌｅｄＤｅｖｉｃｅ）等の光センサ、駆動回路、結像光学系等からなるカメラ（撮像装置）である。
【００３０】
照明器５は、印刷物７に光を照射する光源である。照明器５は、例えば、複数のＬＥＤが面状に配置された照明器である。また、照明器５として、蛍光灯等を用いることもできる。
【００３１】
画像処理部９は、印刷物７の画像データに対して画像処理を施し、欠け、汚れ等の不良の検出を行う。画像処理部９は、例えば、コンピュータ及び当該コンピュータを検査装置１の画像処理部９として動作させるプログラム等により構成することができる。
尚、画像処理部９の構成及び動作については、後述する。
【００３２】
表示部１１は、画像処理部９における不良検出結果等を表示する。表示部１１は、例えば、ＣＲＴ（ＣａｔｈｏｄｅＲａｙＴｕｂｅ）、ＬＣＤ（ＬｉｑｕｉｄＣｒｙｓｔａｌＤｉｓｐｌａｙ）である。
画像記憶部１３は、画像データ等を記憶する装置である。画像記憶部１３は、例えば、ハードディスク、記憶媒体ドライブである。
操作部１５は、オペレータからの操作指示を受け付ける装置である。操作部１５は、例えば、キーボード、マウス等のポインティングデバイスである。
【００３３】
（２．画像処理部９のハードウェア構成）
次に、図２を参照しながら、画像処理部９のハードウェア構成について説明する。
図２は、画像処理部９のハードウェア構成を示す図である。
【００３４】
図２に示す画像処理部９は、ＣＰＵ２１、メモリ２３等がシステムバス（図示しない。）を介して互いに接続されて構成される。
また、画像処理部９は、ネットワークインタフェース（図示しない。）等を介してラインカメラ３と接続され、ビデオアダプタ（図示しない。）等を介して表示部１１と接続される。
尚、図２のハードウェア構成は一例であり、用途、目的に応じて様々な構成を採ることが可能である。
【００３５】
ＣＰＵ２１（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）は、記憶装置、ＲＯＭ（ＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）、記録媒体等に格納される実行プログラム、ＯＳ（オペレーションシステム）のプログラム、アプリケーションプログラム等をＲＡＭ（ＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、演算処理（四則演算や比較演算等）、ハードウェアやソフトウェアの動作制御等を行い、後述する各種機能（図３等参照。）を実現する。
【００３６】
メモリ２３は、ＲＡＭ、ＲＯＭ等の記憶装置である。ＲＡＭには、小領域画像メモリ２５、類似小領域画像メモリ２７、表示メモリ２９、ラインカメラ３による印刷物７の撮像データを格納する印刷物撮像メモリ（図示しない。）、処理プログラム実行用のワークメモリ（図示しない。）等が割り当てられる。
小領域画像メモリ２５は、小領域画像３１、再分割小領域画像３３等を保持する。類似小領域画像メモリ２７は、類似小領域画像３５、再分割類似小領域画像３７等を保持する。
【００３７】
尚、小領域画像メモリ２５と類似小領域画像メモリ２７とを合わせて印刷物撮像メモリと考え、検査装置１はまず当該印刷物撮像メモリの所定の領域にラインカメラ３による印刷物７の撮像データを格納するようにしても良い。検査装置１は本実施の形態の処理工程に従い、当該撮像データを分割して基準となる小領域画像３１を小領域画像メモリ２５に格納し、当該小領域画像３１と相関の高い類似小領域画像３５を類似小領域画像メモリ２７に格納するようにしても良い。
【００３８】
表示メモリ２９は、表示部１１に表示するための表示データを保持するメモリであり、例えば、検査結果や不良部分を示す画像データ等を保持する。
尚、小領域画像メモリ２５、類似小領域画像メモリ２７、表示メモリ２９、印刷物撮像メモリ等は、画像処理部９に独立して設けるようにしてもよいし、ＲＡＭ上に適宜領域を割り当てるようにしてもよい。
【００３９】
ラインカメラ３が撮像により取得した印刷物７の撮像データを画像処理部９に入力すると、画像処理部９は、当該撮像データをメモリ２３（印刷物撮像メモリ等）に格納する。
ＣＰＵ２１は、撮像データ（印刷物画像データ３９：図４参照）を分割して基準となる小領域画像３１及び類似小領域画像３５を抽出し、更に夫々を再分割した再分割小領域画像３３及び再分割類似小領域画像３７に基づいて、検査対象の印刷物７全領域における良否を判定し、検査結果を表示メモリ２９に出力する。
表示メモリ２９の内容は、表示部１１に入力されて表示される。
【００４０】
（３．本実施の形態の検査装置１の処理工程）
次に、図３〜図１２を参照しながら、本実施の形態の検査装置１の処理手順について説明する。
図３は、本実施の形態の検査装置１の検査処理手順を示すフローチャートである。
この検査処理は、画像処理部９のＣＰＵ２１が、メモリ２３のＲＯＭ等に格納された所定のプログラム等をＲＡＭ上のワークメモリ領域に呼び出して実行する。ＣＰＵ２１は、この処理を実行することにより、本発明の（検査画像）分割手段、（類似小領域画像）抽出手段、補正手段、欠陥判定手段等としてそれぞれ機能する。
【００４１】
（３−１．領域分割処理および補正処理）
図３（ステップ１００１〜ステップ１００８）及び図４〜図１０を参照しながら、検査装置１が実行する領域分割処理および補正処理について説明する。
図４は、印刷物画像データ３９の小領域分割と、小領域画像３１を基にした仮類似小領域画像３４の抽出を示す図である。
図５は、小領域画像３１の再分割を示す図である。
図６は、仮類似小領域画像３４の再分割を示す図である。
図７は、仮再分割類似小領域画像３６の周辺領域４０における、再分割小領域画像３３の類似領域４１の探索（相関係数の算出）を示す図である。
図８は、再分割類似小領域画像３７−１〜３７−６の補正を示す図である。
図９は、類似小領域画像３５の生成を示す図である。
図１０は、類似小領域画像３５の生成過程を説明する図である。
【００４２】
最初に、オペレータが印刷物７をラインカメラ３で撮像し、撮像データが本検査装置１の画像処理部９に送られてメモリ２３に格納されるものとする。尚、印刷物７には、基本となる図柄が繰り返して配置されている。
【００４３】
検査装置１は、検査対象画像である撮像データ（印刷物画像データ３９）を縦横それぞれ均等に分割し、複数の小領域画像を生成する（ステップ１００１）。図４は、小領域に分割された印刷物画像データ３９を示す。図４では、印刷物画像データ３９は縦に９分割、横に６分割され、計５４個の小領域が生成される。尚、検査装置１は表示部１１に図４に示す印刷物画像データ３９を表示し、オペレータは、印刷物７の撮像データ、及び小領域分割を確認することができる。
【００４４】
検査装置１は、まず領域画像として小領域画像３１を指定する。また、小領域に分割された印刷物画像データ３９の中から、当該小領域画像３１との相関係数が最も高い領域を、仮類似小領域画像３４として抽出する（ステップ１００２）。尚、本実施の形態によれば、絵柄に合わせて印刷物画像データ３９の領域を分割するわけではないので、基準となる小領域画像３１と仮類似小領域画像３４との相関が充分であるとはいえない。従って、この段階で両領域画像を比較して欠陥検査を行うとすると検査精度の低下或いは欠陥の検出誤を招く虞がある。
【００４５】
次に、検査装置１は、小領域画像３１と仮類似小領域画像３４をそれぞれ所定の個数に分割し、再分割小領域画像３３−１〜３３−６と、仮再分割類似小領域画像３６−１〜３６−６を生成する（ステップ１００３）。尚、本実施の形態では、小領域画像３１と仮類似小領域画像３４をそれぞれ６分割し、図５に再分割小領域画像３３−１〜３３−６、図６に仮再分割類似小領域画像３６−１〜３６−６を示す。
【００４６】
検査装置１は、仮再分割類似小領域画像３６−１の周辺領域４０−１において、再分割小領域画像３３−１と最も相関係数が高い領域４１−１を抽出する（ステップ１００４）。尚、領域４１−１の抽出は、サブピクセル単位（例えば１／１０ピクセル）で行い、高検出精度を実現する。
【００４７】
図７は、一例として再分割小領域画像３３−１に対応する領域４１−１の抽出を示す。尚、検査装置１は全ての再分割小領域画像３３について、仮再分割類似小領域画像３６の周辺領域４０に領域を拡大してそれぞれ最も相関係数が高い領域４１を抽出する。
【００４８】
尚、周辺領域４０の拡大量は、所定量（例えば縦横方向とも仮再分割類似小領域画像３６の領域に対して３０％拡大する。）が事前にデフォルト値として設定、或いはオペレータにより事前に設定されているものとする。
【００４９】
以下、検査装置１は、周辺領域４０−１〜４０−６において、それぞれ、再分割小領域画像３３−１〜３３−６との相関係数が最も高い領域４１−１〜４１−６を抽出し、再分割小領域画像３３−１〜３３−３と領域４１−１〜４１−３との相関係数は所定値（例えば、９０％）より高く（絵柄に特徴が多い）、再分割小領域画像３３−４〜３３−６と領域４１−４〜４１−６との相関係数は所定値（例えば、９０％）より低い（絵柄に特徴が少ない）ものとして説明する。
【００５０】
検査装置１は、相関係数が高い領域４１−１〜４１−３に関しては、そのまま、再分割類似小領域画像３７−１〜３７−３として抽出する（ステップ１００５）。検査装置１は、仮再分割類似小領域画像３６−１〜３６−３から再分割類似小領域画像３７−１〜３７−３への移動量を補正量３８−１〜３８−３として算出する（ステップ１００６）。
【００５１】
検査装置１は、相関係数が低い領域４１−４〜４１−６を用いず、相関係数が高い場合における補正量３８−１〜３８−３の平均値を補正量３８−４〜３８−６とする（ステップ１００７）。検査装置１は、ステップ１００７の処理で算出した仮再分割類似小領域画像３６−４〜３６−６に対する補正量３８−４〜３８−６に基づいて、再分割類似小領域画像３７−４〜３７−６を抽出する（ステップ１００８）。
【００５２】
ここで、ステップ１００４〜ステップ１００８の処理をまとめると以下のようになる（図１０参照）。
検査装置１は、仮再分割類似小領域画像３６−１〜３６−６の周辺領域４０−１〜４０−６において、再分割小領域画像３３−１〜３３−６との相関係数が最も大きい領域４１−１〜４１−６を抽出する。
【００５３】
検査装置１は、相関係数の大きい領域４１−１〜４１−３をそのまま再分割類似小領域画像３７−１〜３７−３として採用し、後に補正量３８−１〜３８−３を算出する。
尚、補正量３８−１〜３８−３の算出に関しては、以下の座標位置に関する算出式を用いることができる。
（補正量３８−１）＝（再分割類似小領域画像３７−１）−（仮再分割類似小領域画像３６−１）、
（補正量３８−２）＝（再分割類似小領域画像３７−２）−（仮再分割類似小領域画像３６−２）、
（補正量３８−３）＝（再分割類似小領域画像３７−３）−（仮再分割類似小領域画像３６−３）。
【００５４】
検査装置１は、相関係数の小さい領域４１−４〜４１−６を採用せず、先に補正量３８−４〜３８−６を算出する。
尚、補正量３８−４〜３８−６の算出に関しては、以下の座標位置に関する算出式を用いることができる。
（補正量３８−４）＝（補正量３８−５）＝（補正量３８−６）
＝〔（補正量３８−１）＋（補正量３８−２）＋（補正量３８−３）〕／３（平均）。
【００５５】
検査装置１は、補正量３８−４〜３８−６に基づいて、再分割類似小領域画像３７−４〜３７−６を抽出する。
尚、再分割類似小領域画像３７−４〜３７−６の抽出に関しては、以下の座標位置に関する算出式を用いることができる。
（再分割類似小領域画像３７−４）＝（仮再分割類似小領域画像３６−４）＋（補正量３８−４）、
（再分割類似小領域画像３７−５）＝（仮再分割類似小領域画像３６−５）＋（補正量３８−５）、
（再分割類似小領域画像３７−６）＝（仮再分割類似小領域画像３６−６）＋（補正量３８−６）。
【００５６】
検査装置１は、上述のように、仮再分割類似小領域画像３６−１〜３６−６の位置補正を行い、再分割類似小領域画像３７−１〜３７−６を抽出する。図９は、再分割類似小領域画像３７−１〜３７−６から形成される類似小領域画像３５を示す。検査装置１は、類似小領域画像３５及び再分割類似小領域画像３７−１〜３７−６を類似小領域画像メモリ２７に登録する。
【００５７】
尚、上述の方法では、仮再分割類似小領域画像３６−１〜３６−６の座標位置を基点とした相対移動量を算出して補正を行ったが、再分割小領域画像３３−１〜３３−６の座標位置を基点とした相対移動量を補正量として算出し、再分割類似小領域画像３７−１〜３７−６を抽出するようにしても良い。
【００５８】
（３−２．不良の検出処理及び判定処理）
次に、図３（ステップ１００９〜ステップ１０１２）及び図１１、図１２を参照しながら、検査装置１が実行する欠陥の検出処理及び判定処理について説明する。
図１１は、欠陥の検出処理及び判定処理における、検査装置１の動作の流れを示す図である。
尚、図１１では、再分割類似領域画像３７（検査画像）には、欠陥として、汚れ画像４２と欠け画像４３があるものとする。
【００５９】
検査装置１は、再分割小領域画像３３と、再分割類似小領域画像３７それぞれの全画素について差分演算を行い、欠陥候補を抽出する（図３のステップ１００９、図１１のステップ２００１及びステップ３００１）。
【００６０】
再分割小領域画像３３（基準画像）から再分割類似小領域画像３７（検査画像）を差分した差分結果で、汚れ候補を抽出する。再分割小領域画像３３と再分割類似小領域画像３７の対応する全画素について、再分割小領域画像３３から再分割類似小領域画像３７を差分処理し、ＲＧＢ成分を合成してＭＡＸ処理を行い、汚れ候補画像４５を抽出する（図１１のステップ２００１）。
【００６１】
これとは逆に、再分割類似小領域画像３７（検査画像）から再分割小領域画像３３（基準画像）を差分した差分結果で欠け候補を抽出する。再分割小領域画像３３と再分割類似小領域画像３７の対応する全画素について、再分割類似小領域画像３７から再分割小領域画像３３を差分処理し、ＲＧＢ成分を合成してＭＡＸ処理を行い、欠け候補画像４７を抽出する（図１１のステップ３００１）。
【００６２】
検査装置１は、汚れ候補画像４５及び欠け候補画像４７を所定の閾値で２値化して欠陥画素を抽出する（図３のステップ１０１０、図１１のステップ２００２及びステップ３００２）。検査装置１は、汚れ候補画像４５に対して所定の汚れ用閾値により２値化処理を行い、汚れ不良画素を抽出する（図１１のステップ２００２）。検査装置１は、欠け候補画像４７に対して所定の欠け用閾値により２値化処理を行い、欠け不良画素を抽出する（図１１のステップ３００２）。
【００６３】
尚、所定の閾値により２値化処理を行うことで、全ての画素値を、最大濃度（濃度値「２５５」：白）または、最小濃度（濃度値「０」：黒）の何れかにする。２値化処理により、余分な情報を除去するので差異の特徴（欠陥）を強調することができる。
【００６４】
具体的には、再分割小領域画像３３（基準画像）と再分割類似小領域画像３７（検査画像）の対応する全画素について、それぞれ、Ｒ成分、Ｇ成分、Ｂ成分毎に上記差分演算を行い、差分画素値のＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分のうち最大値を各画素の差分値とし、２値化処理を経て各画素について２値化差分値を算出する。
尚、差分演算は飽和モードで行い、差分演算の結果が負（マイナス）になるときは、値を「０」（０クリップ）とする。
【００６５】
例えば、再分割小領域画像３３（基準画像）のある画素の画素値が（Ｒ成分、Ｇ成分、Ｂ成分）＝（２０、１００、１５５）であり、これに対応する再分割類似小領域画像３７（検査画像）の画素の画素値が（Ｒ成分、Ｇ成分、Ｂ成分）＝（６０、２０、１００）であるとする。当該画素における（再分割小領域画像３３（基準画像））−（再分割類似小領域画像３７（検査画像））の差分画素値は（−４０、８０、５５）である。また、当該画素における差分値は、差分画素値の各成分における最大値であり「８０」である。２値化処理の閾値が「５０」であり「０」または「２５５」に２値化される場合、当該画素における２値化差分値は閾値「５０」を超えるので「２５５」となる。
【００６６】
図１１の汚れ候補画像４５、及び欠け候補画像４７は、それぞれステップ２００２及びステップ３００２において閾値により２値化されると２値化差分値が「２５５」の領域（差異が大きい領域：欠陥候補部）は「白（空白部）」で示され、２値化差分値が「０」の領域（差異が小さい領域）は「黒（斜線部）」で示される。
【００６７】
検査装置１は、所定の欠陥用画素数を超える差異を欠陥として検出する（図３のステップ１０１１、図１１のステップ２００３及びステップ３００３）。
検査装置１は、ステップ２００２の処理で抽出した汚れ不良画素数が所定の汚れ用画素数を超える領域を汚れ不良として検出する。検査装置１は、汚れ検出画像４９を作成し、検出した汚れ不良を検出汚れ５３として表示する（ステップ２００３）。
検査装置１は、ステップ３００２の処理で抽出した欠け不良画素数が所定の欠け用画素数を超える領域を欠け不良として検出する。検査装置１は、欠け検出画像５１を作成し、検出した欠け不良を検出欠け５５として表示する（ステップ３００３）。
所定の画素数を超える領域を、汚れ不良又は欠け不良として検出するので、検出画素数を指定することで、欠陥の誤検出を除去し欠陥検出精度を調整することができる。
【００６８】
検査装置１は、小領域画像３１を構成する全ての再分割小領域画像３３（基準画像）と、それぞれに対応する再分割類似小領域画像３７（検査画像）との差分を行い欠陥を抽出する（図３のステップ１００９〜ステップ１０１１）。
【００６９】
検査装置１は、上記の図３のステップ１００２に戻り、検査対象画像を構成する全ての小領域画像について、ステップ１００２〜ステップ１０１１の欠陥抽出処理を繰り返す。
【００７０】
図１２は、欠陥判定表示を示す図である。
検査装置１は、検査対象画像の欠陥抽出結果を表示部１１に表示させて処理を終了する（図３のステップ１０１２）。
検査装置１は、結果表示画像５７に、例えば、汚れ不良として検出された検出汚れ５３を「赤」で表示し、欠け不良として検出された検出欠け５５を「青」で表示する。
【００７１】
（３−３．検査装置１の動作概括）
以上の過程を経て、検査装置１は、繰り返し絵柄等を含む検査画像を小領域画像に分割し、小領域画像ごとに類似する類似領域画像を抽出し、更に小領域画像と類似小領域画像を再分割する。検査装置１は、再分割した小領域画像それぞれに対してサブピクセル単位で相関係数の最も高い再分割類似小領域画像を抽出し、そのうちの相関係数が所定値よりも高い再分割類似小領域画像の座標位置補正量の平均値を、相関係数が所定値よりも低い再分割類似小領域画像の座標位置補正量として算出する。検査装置１は、再分割小領域画像（基準画像）と座標位置補正後の再分割類似小領域画像（検査画像）との差分処理を行い、欠陥（汚れ、欠け）を抽出する。
【００７２】
（４．効果）
以上説明したように、本発明の実施の形態では検査対象となる印刷物の、特に絵柄に特徴が少ない領域に関しても、印刷の不良を高精度で検出することが可能である。
【００７３】
また、本発明によれば、検査対象となる画像を小領域画像に分割し、更に小領域画像を再分割した領域の基準画像と検査画像との相関係数をサブピクセル単位で算出するので、高精度での欠陥検出を可能とし、欠陥の誤検出を低減することができる。
また印刷物の不良を高精度に検出することが可能なので、歩留まり、印刷効率、印刷コスト等を向上させることができる。
【００７４】
また、オペレータが基準領域となる画像を設定する必要がないので、オペレータの作業負担を軽減する効果がある。
また、本発明によれば印刷物の汚れ欠陥および欠け欠陥をそれぞれ検出することが可能となる。
【００７５】
（５．その他）
尚、上述の実施の形態では、印刷物の検査対象画像取得に関しては、ラインカメラを用いるものとして説明したが、これに限られず、スキャナ装置等を用いてもよい。
また、カメラ等による撮像あるいはスキャン等により印刷物画像データ３９を取得してもよいし、これに限らず、ＣＴＰ（ＣｏｍｐｕｔｅｒＴｏＰｌａｔｅ）により印刷を行う場合、刷版等に出力するためのデジタルデータを印刷物画像データ３９として用いるようにしてもよい。
【００７６】
また、上述の実施の形態では、検査装置１は、領域分割を行って小領域画像及び類似小領域画像を取得し、再度分割を行って再分割小領域画像及び再分割類似小領域画像を取得し、相関係数が大きい再分割類似小領域画像の座標位置の平均に基づいて相関係数が小さい再分割類似小領域画像の座標位置を補正した上で、比較処理を行い欠陥を検出するものとして説明したが、分割回数に関してはこれに限られず、１段階の分割処理を行う場合であっても、複数段階の分割処理を行う場合であっても、本発明の位置補正処理を適用することができる。
【００７７】
検査装置１は、領域分割を行って小領域画像及び類似小領域画像を取得し、この段階で、相関係数が大きい類似小領域画像の座標位置の平均に基づいて相関係数が小さい類似小領域画像の座標位置を補正した上で、比較処理を行い欠陥を検出するようにしてもよい。この場合、再分割処理を行わないので処理負担を軽減することができる。
検査装置１は、領域分割を行って小領域画像及び類似小領域画像を取得し、再度分割を行って再分割小領域画像及び再分割類似小領域画像を取得し、さらに、再々分割を行って再々分割小領域画像及び再々分割類似小領域画像を取得し、相関係数が大きい再々分割類似小領域画像の座標位置の平均に基づいて相関係数が小さい再々分割類似小領域画像の座標位置を補正した上で、比較処理を行い欠陥を検出するようにしてもよい。この場合、複数段階の分割処理を行うことにより、高精度での欠陥検出が実現できる。
【００７８】
以上、添付図面を参照しながら、本発明にかかる検査装置等の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【図面の簡単な説明】
【００７９】
【図１】検査装置１の概略構成図
【図２】画像処理部９のハードウェア構成を示す図
【図３】検査装置１の処理工程を示すフローチャート
【図４】小領域分割と仮類似小領域画像３４の抽出を示す図
【図５】小領域画像３１の再分割を示す図
【図６】仮類似小領域画像３４の再分割を示す図
【図７】仮再分割類似小領域画像３６の周辺領域４０における、再分割小領域画像３３の類似領域４１の探索（相関係数の算出）を示す図
【図８】再分割類似小領域画像３７−１〜３７−６の補正を示す図
【図９】類似小領域画像３５の生成を示す図
【図１０】類似小領域画像３５の生成過程を説明する図
【図１１】欠陥の検出処理及び判定処理における、検査装置１の動作の流れを示す図
【図１２】欠陥判定表示を示す図
【符号の説明】
【００８０】
１………検査装置
３………ラインカメラ
５………照明器
７………印刷物
９………画像処理部
１１………表示部
１３………画像記憶部
１５………操作部
１７………移動方向
２１………ＣＰＵ
２３………メモリ
２５………小領域画像メモリ
２７………類似小領域画像メモリ
２９………表示メモリ
３１………小領域画像
３３、３３−１〜３３−６………再分割小領域画像
３４………仮類似小領域画像
３５………類似小領域画像
３６−１〜３６−６………仮再分割類似小領域画像
３７、３７−１〜３７−６………再分割類似小領域画像
３８−１〜３８−６………補正量
３９………印刷物画像データ
４０………周辺領域
４１………領域（周辺領域４０において抽出された領域）
４２………汚れ画像
４３………欠け画像
４５………汚れ候補画像
４７………欠け候補画像
４９………汚れ検出画像
５１………欠け検出画像
５３………検出汚れ
５５………検出欠け
５７………結果表示画像

【特許請求の範囲】
【請求項１】
同一の配置単位が複数配置される検査対象物を撮像して取得した検査画像に対して画像処理を行い良否を検査する検査装置であって、
前記検査画像を複数の小領域画像に分割する分割手段と、
前記検査画像において、前記小領域画像ごとに類似度が最も大きい類似小領域画像を抽出する抽出手段と、
前記類似度が所定値より大きい前記類似小領域画像の位置に基づいて、前記類似度が前記所定値より小さい前記類似小領域画像の位置を補正する補正手段と、
を具備することを特徴とする検査装置。
【請求項２】
前記小領域画像と前記類似小領域画像とを比較して前記検査対象物の良否を判定する判定手段を具備することを特徴とする請求項１に記載の検査装置。
【請求項３】
前記補正手段は、前記類似度が前記所定値より大きい前記類似小領域画像の位置に関する平均値を用いて補正を行うことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の検査装置。
【請求項４】
前記分割手段は、さらに、少なくとも１回の再分割を行い、
前記抽出手段及び前記補正手段及び前記判定手段は、再分割後の小領域画像及び類似小領域画像について処理を行うことを特徴とする請求項１から請求項３までのいずれかに記載の検査装置。
【請求項５】
前記類似度の算出は、サブピクセル精度で行うことを特徴とする請求項１から請求項４までのいずれかに記載の検査装置。
【請求項６】
前記判定手段は、前記小領域画像から前記類似小領域画像の差分処理を行い、所定の閾値で２値化して所定の画素数を超える領域を汚れ欠陥として判定することを特徴とする請求項２から請求項５までのいずれかに記載の検査装置。
【請求項７】
前記判定手段は、前記類似小領域画像から前記小領域画像の差分処理を行い、所定の閾値で２値化して所定の画素数を超える領域を欠け欠陥として判定することを特徴とする請求項２から請求項６までのいずれかに記載の検査装置。
【請求項８】
前記検査画像の全ての前記小領域画像について請求項１乃至請求項７の処理を行うことを特徴とする請求項１から請求項７のいずれかに記載の検査装置。
【請求項９】
同一の配置単位が複数配置される検査対象物を撮像して取得した検査画像に対して画像処理を行い良否を検査する検査方法であって、
前記検査画像を複数の小領域画像に分割する分割工程と、
前記検査画像において、前記小領域画像ごとに類似度が最も大きい類似小領域画像を抽出する抽出工程と、
前記類似度が所定値より大きい前記類似小領域画像の位置に基づいて、前記類似度が前記所定値より小さい前記類似小領域画像の位置を補正する補正工程と、
を具備することを特徴とする検査方法。
【請求項１０】
前記小領域画像と前記類似小領域画像とを比較して前記検査対象物の良否を判定する判定工程を具備することを特徴とする請求項９に記載の検査方法。
【請求項１１】
前記補正工程は、前記類似度が前記所定値より大きい前記類似小領域画像の位置に関する平均値を用いて補正を行うことを特徴とする請求項９または請求項１０に記載の検査方法。
【請求項１２】
前記分割工程は、さらに、少なくとも１回の再分割を行い、
前記抽出工程及び前記補正工程及び前記判定工程は、再分割後の小領域画像及び類似小領域画像について処理を行うことを特徴とする請求項９または請求項１１に記載の検査方法。
【請求項１３】
前記類似度の算出は、サブピクセル精度で行うことを特徴とする請求項９から請求項１２までのいずれかに記載の検査方法。
【請求項１４】
前記判定工程は、前記小領域画像から前記類似小領域画像の差分処理を行い、所定の閾値で２値化して所定の画素数を超える領域を汚れ欠陥として判定することを特徴とする請求項１０から請求項１３までのいずれかに記載の検査方法。
【請求項１５】
前記判定工程は、前記類似小領域画像から前記小領域画像の差分処理を行い、所定の閾値で２値化して所定の画素数を超える領域を欠け欠陥として判定することを特徴とする請求項１０から請求項１４までのいずれかに記載の検査方法。
【請求項１６】
前記検査画像の全ての前記小領域画像について請求項９乃至請求項１５の処理を行うことを特徴とする請求項９から請求項１５のいずれかに記載の検査方法。

【図１】