欠陥検出方法
【課題】 印刷物や食品に含まれる印刷不良や夾雑物の検査において、特定の色の印刷不良や夾雑物の検出精度を向上させることができる欠陥検出方法を提供することを目的とする。
【解決手段】 被検査面をカラー画像として撮像し、この被検査面画像とマスタ画像とを比較してその濃度レベル差が予め設定された第１許容値を超えた欠陥部分の欠陥画像データを作成し、被検査面画像の色空間を他の色空間に変換した第２被検査面画像データから、単又は複数の予め設定された範囲の色要素を抽出した抽出画像データを作成し、前記欠陥画像データと前記抽出画像データとが一致するか否かを判定した抽出欠陥画像データを作成し、当該抽出欠陥画像データの欠陥領域の大きさが予め設定された許容値以上であれば欠陥箇所として検出する。
【解決手段】 被検査面をカラー画像として撮像し、この被検査面画像とマスタ画像とを比較してその濃度レベル差が予め設定された第１許容値を超えた欠陥部分の欠陥画像データを作成し、被検査面画像の色空間を他の色空間に変換した第２被検査面画像データから、単又は複数の予め設定された範囲の色要素を抽出した抽出画像データを作成し、前記欠陥画像データと前記抽出画像データとが一致するか否かを判定した抽出欠陥画像データを作成し、当該抽出欠陥画像データの欠陥領域の大きさが予め設定された許容値以上であれば欠陥箇所として検出する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願発明は、被検査対象物の欠陥を検出する欠陥検出方法に係わり、更に詳しくは、特に特定の色の夾雑物等を検出する欠陥検出方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、印刷物の欠陥を検出するときには、ラインセンサで印刷物を撮影し、この撮影した印刷物のライン画像からエリア画像を作成し、印刷物画像のエリア画像の濃度レベルと、当該エリア画像に対応するマスタ画像のエリア画像の濃度レベルとを比較し、両画像の濃度レベルの差が許容値を超える部分があれば、当該部分を欠陥箇所として判定し、さらに当該欠陥箇所の形状及び面積を解析し、重欠陥もしくは軽欠陥であるかの最終判定をするシート状印刷物の欠陥検出方法がある（例えば、特許文献１参照。）。
この欠陥検出方法によれば、マスタ画像の濃度レベルの高い色（例えば、黒色）の不良箇所の大きさと、濃度レベルの低い色（例えば、赤色や黄色等）の不良箇所の大きさとがほぼ同じときには、マスタ画像の濃度レベルに関係なく不良箇所を特定することができるものである。
【０００３】
また、印刷物の紙面状態を３種類のカラーフィルタ（Ｒ（赤）フィルタ、Ｇ（緑）フィルタ、Ｂ（青）フィルタ）を用いて画像を検出し、検出した画像データを前記カラーフィルタ別に記憶させ、この画像データをＨ（色相）、Ｓ（彩度）、Ｉ（明度）に変換させ、この検査対象のＨＳＩの画像データと基準となる画像のＨ、Ｓ、Ｉデータとを減算し、その減算値が予め設定されているレベルであるか否かを判定して、Ｈ、Ｓ、Ｉの基準に基づいて印刷物の状態を検査する印刷物の検査装置がある（例えば、特許文献２参照。）。
【特許文献１】特開平６−２０１６１１号公報
【特許文献２】特開平６−２４６９０６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
通常、紙等に含まれる夾雑物や印刷の不良において、非常に小さい夾雑物や印刷不良に関しては通常は良品としている。しかし、医薬品等のパッケージ等では、非常に小さな夾雑物や印刷不良でも、血が付着していると間違えられることがあり、通常は良品とするような小さな夾雑物や印刷不良も、欠陥品として排出している。
【０００５】
しかしながら、特許文献１記載のシート状印刷物の欠陥検出方法では、マスタ画像と検査対象の画像の濃度レベルの差に基づいて良否を判定しているため、例えば、赤色の小さな夾雑物（印刷不良）を検出できるように精度を高めると、赤色以外の小さな夾雑物（不良印刷）も赤色の夾雑物（印刷不良）と同様に検出し、本来は良品となるものも不良品として判定していた。
【０００６】
一方、特許文献２記載の印刷物の検査装置では、紙面のカラーデータをＲＧＢデータからＨＳＩデータに変換し、当該ＨＳＩデータと基準画像のＨＳＩデータとを比較して良否判定を行っているが、ＲＧＢデータからＨＳＩデータに変換することで、人間の色感覚を反映しやすい色空間を使用することができ、良否判定のレベル設定を容易に行うことができたが、上述したように赤色の小さな夾雑物（印刷不良）を検出できるように精度を高めると、赤色以外の小さな夾雑物（不良印刷）も赤色の夾雑物（印刷不良）と同様に検出し、本来は良品となるものも不良品として判定していた。
【０００７】
このように、特定の色に関しては小さなものでも検出し、かつその他の色に関しては検出しないようにすることは困難であった。
【０００８】
また、印刷物だけでなく食品（菓子）等においては、例えば、表面の凹凸、表面の焼き具合、正規の混入物（例えば、菓子の中のゴマ等）等の位置によって、表面の画像にバラツキが非常に大きいので、マスタ画像と比べるだけでは、特定の色の小さな夾雑物を検出することは困難であった。
【０００９】
本願発明は係る問題に鑑み、印刷物や食品に含まれる印刷不良や夾雑物の検査において、特定の色の夾雑物や印刷不良の検出精度を向上させることができる欠陥検出方法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】
【００１０】
本願発明に係る欠陥検出方法は、被検査対象物の被検査面をカラー画像として撮像し、当該カラー画像に基づいて被検査面に存在する欠陥箇所を検出してなる被検査対象物の欠陥検出方法において、前記被検査面を撮像装置によって撮像した第１被検査面画像を記憶手段に記憶し、前記第１被検査面画像のエリア画像の濃度レベルと当該エリア画像に対応するマスタ画像のエリア画像の濃度レベルとを比較し、両画像の該当部分相互の濃度レベル差が予め設定された第１許容値を超えた欠陥部分の欠陥画像データと、前記第１被検査面画像を撮像した第１色空間から予め設定した第２色空間に色空間を変換した第２被検査面画像データから、単又は複数の予め設定された範囲の色要素を抽出した抽出画像データと、を作成し、前記欠陥画像データのエリア画像と当該エリア画像に対応する前記抽出画像データのエリア画像とが一致するか否かを判定した抽出欠陥画像データを作成し、当該抽出欠陥画像データの欠陥領域の大きさが予め設定された第２許容値以上であれば、当該欠陥領域を欠陥箇所として検出する。
したがって、マスタ画像と被検査面の画像とからマスタ画像とは異なっている欠陥画像を作成し、かつ、被検査面画像から指定した色の色要素を含む抽出画像を作成し、この欠陥画像と抽出画像とで一致する領域の大きさが、所定の大きさより大きいときには不良として判断するので、指定した色の夾雑物や印刷不良等の欠陥を検出することができるようになる。
【００１１】
また、前記第１色空間は、前記撮像装置から出力される色データによって構成される色空間であり、前記第２色空間は、ＨＳＬ色空間であってもよい。
【００１２】
また、前記抽出画像データは、前記第２色空間における点を中心としたほぼ球状空間内に含まれる色要素を抽出した画像データであってもよい。
【００１３】
また、前記撮影装置は、一方から他方へ向かって走行するシート状の印刷物を撮像するラインセンサであり、前記撮像装置から順次出力される被検査面画像のライン画像データを記憶手段に順次記憶させて当該記憶手段内部で被検査面のエリア画像を作成してもよい。
【００１４】
また、前記欠陥画像データの欠落領域の大きさが予め設定された第３許容値以上であれば、当該欠陥領域を欠陥箇所として検出してもよい。
【発明の効果】
【００１５】
本願発明に係る欠陥検出方法は、カラー画像として撮影した被検査面画像のデータの色空間を他の色空間に変換した後に、特定の色要素の領域を抽出するので、抽出する色要素を特定しやすくなる。また、被検査画像のデータとマスタ画像から夾雑物や印刷不良等の欠陥部分を判定した欠陥画像データと、被検査面画像の中から特定の色要素を抽出した抽出画像データとを作成し、欠陥画像データの欠陥箇所と抽出画像データ抽出箇所とが一致するか否かを判定するので、マスタ画像には存在しない領域かつ特定の色要素の領域を検出することができるようになる。そして、この一致する領域の大きさによって良否を判定することで、特定の色に対して検出精度を高めることができる。
【００１６】
また、第１色空間は、撮像装置から出力される色データによって構成される色空間なので、一般的な撮像装置が使用可能となり、低コストで印刷物や食品等の被検査対象物の欠陥を検出することができる。
また、第２色空間としてＨＳＬ色空間を用いるので、人間の色の認識感覚に対応した色判定を行うことができる。
【００１７】
また、第２色空間においての点を中心としたほぼ球状の空間内に含まれる色要素を抽出しているので、特定の色に近い範囲の色（類似した色）を指定することができる。
【００１８】
また、撮像装置としてラインセンサを用いてシート状印刷物を撮像するので、例えば、オフセット印刷機に撮像装置を搭載させて、印刷物の良否判定を行うことができる。したがって、オフセット印刷機のラインに組み込むことができ、印刷と同時にその検査を行うことができる。
【００１９】
また、欠陥画像の欠陥領域の大きさが予め設定された大きさ以上であれば不良と判定するので、色以外の不良箇所の大きさにも基づいて良否判定を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
本願発明に係る欠陥検出方法の一実施例を図面に基づいて説明する。
なお、以下に示す実施例では、被検査対象物がシート状印刷物のときについて説明しているが、シート状印刷物以外の印刷物でもよい。さらには、被検査対象物が食品であってもよい。
【００２１】
本願発明に係る欠陥検出方法は、例えば図１に示すような欠陥検出システム１と、撮像装置２、表示部１２とによって構成される。
前記欠陥検出システム１は、被検査面画像記憶手段３、マスタ画像データ記憶手段４、色空間変換手段５、欠陥画像データ作成手段６、抽出色要素記憶手段７、抽出画像データ作成手段８、抽出欠陥画像データ作成手段９、欠陥領域検出手段１０、表示手段１１とを検査装置に備えている。
【００２２】
前記撮像装置２は、ラインセンサであり、当該センサによって撮像された画像データは、欠陥検出システム１に出力される。撮像装置２としてラインセンサを用いると、オフセット印刷機にラインセンサを搭載することができ、枚葉紙等のシート状印刷物の印刷と同時に検査を行うことができる。
なお、撮像装置２としては、ラインセンサのように被検査面を分割して撮像したライン画像データを記憶手段に順次記憶させて当該記憶手段内部で被検査面のエリア画像を作成してもよい。また、デジタルカメラのように被検査面全体を一度に撮影してエリア画像を作成してもよい。
撮像装置２から出力されるから画像のデータとしては、撮像装置２のセンサがＲ（赤色）、Ｇ（緑色）、Ｂ（青色）の３つのによって構成されているときには、ＲＧＢの色空間によって作成された第１被検査面画像データを出力してもよい。また、前記ＲＧＢのセンサだけでなく、ＲＧＢセンサとこのセンサを補うセンサ（例えば、Ｙ（黄色）等）のセンサとによって撮像された色空間でもよい。例えば、ＲＧＢＹのセンサによって撮像されたときには、各センサから出力されたデータを記憶手段に記憶させてもよいが、ＲＧＢＹのデータからＲＧＢのデータに変換するＲＧＢ変換手段を撮像装置２に備えさせ、ＲＧＢＹデータをＲＧＢデータに変換した後に出力してもよい。
このように、撮像装置２から出力される色データがＲＧＢ色空間のデータであれば、撮像装置２を一般的な撮像装置を使用することができ、低コストで検査を行うことができるようになる。
【００２３】
前記被検査面画像記憶手段３は、前記撮像装置２によって撮像された第１被検査面画像データ１３（図３参照）を記憶する手段である。前記マスタ画像データ記憶手段４は、予め良否の判定基準となるマスタ画像のデータ１４（図３参照）を記憶する手段である。
【００２４】
前記欠陥画像データ作成手段６は、前記第１被検査面画像データ１３のエリア画像の濃度レベルと、当該エリア画像に対応する前記マスタ画像データ１４の濃度レベルとを比較し、この濃度レベル差が予め設定された第１許容値を超えた欠陥部分の欠陥画像データ１６（図３参照）を作成する手段である。
【００２５】
前記色空間変換手段５は、被検査面画像記憶手段３に記憶されているＲＧＢ色空間の第１被検査面画像データ１３を、Ｈ（色相（Hue）、Ｓ（彩度（Saturation））、Ｌ（明度（Lightness））色空間の第２被検査面画像データ１５（図３参照）に色空間を変換する手段である。なお、変換される第２色空間としては、ＨＳＬ色空間以外にも、Ｌ*ａ*ｂ*色空間、ＨＳＶ色空間、マンセル色空間（マンセル表色系）やその他の色空間（表色系）でもよい。変換後の色空間としては、人間の色感覚に対応した色空間であれば、特定の色に近い色を検出しやすくなる。しかし、印刷に詳しい人が使用するときなどの特別なときには、ＹＭＣＫ（Ｙ（黄色）、Ｍ（マゼンタ）、Ｃ（シアン）、Ｋ（黒色））の色空間に変換してもよい。
色空間の変換方法としては、公知の手段、又はそれらを組み合わせることによって変換可能であるので、本実施例では詳細な説明を省略する。
【００２６】
前記抽出色要素記憶手段７は、抽出する色要素のデータ１７（図３参照）の単又は複数を記憶する手段である。前記第２色空間がＨＳＬ色空間のときには、Ｈ、Ｓ、Ｌの各要素を抽出色要素データ１７（図３参照）として記憶する。また、図５に示すように、ＨＳＬ色空間Ｓ内の点Ｐの色要素と、この点Ｐを中心とした半径ｒを記憶させておき、点Ｐを中心とした半径ｒの球状空間内に含まれる色要素を前記抽出画像データ作成手段８によって抽出できるようにしてもよい。
【００２７】
前記抽出画像データ作成手段８は、前記色空間変換手段５によって色空間が変換された第２被検査面画像データ１５の中から、前記抽出色要素記憶手段７に記憶されている色要素を含む領域を抽出した抽出画像データ１８（図３参照）を作成する手段である。
【００２８】
前記抽出欠陥画像データ作成手段９は、前記欠陥画像データ１６のエリア画像と前記抽出画像データ１８のエリア画像とに基づいて、欠陥画像データ１６の欠陥領域２４，…２４，２５と抽出画像データの抽出領域２６，２７とで、一致する領域を抽出し、欠陥箇所の中から特定の色が含まれる欠陥箇所の画像を抽出した抽出欠陥画像データ１９を作成する手段である。
【００２９】
前記欠陥領域検出手段１０は、前記抽出欠陥画像データ１９のエリア画像の中の欠陥箇所の全てについて、その大きさが第２許容値より小さいか否かを判定し、第２許容値以上であれば不良箇所と判定し、それより小さければ正常箇所と判定する。そして、不良箇所が１つでもあれば、印刷物（被検査対象物）を不良品と判定する手段である。
また、欠陥領域検出手段１０は、前記欠陥画像データ１６における各欠陥箇所が第３許容値以上であれば不良箇所とし、第３許容値以下であれば正常箇所と判定する。そして、全ての欠陥箇所について判定したときに、１つでも不良箇所が存在した場合には、印刷物（被検査対象物）を不良品と判定する手段である。
【００３０】
前記表示手段１１は、前記欠陥領域検出手段１０によって不良箇所が１つ以上あると判定されたときに、前記表示部１２に不良箇所を含む画像を表示する手段である。
【００３１】
つぎに、欠陥検出方法の処理に関して、図１〜４を用いて説明する。図２は、欠陥検出方法の処理を説明したフロー図であり、図３は、欠陥検出方法で使用するデータに関しての説明図であり、図４は、図３で示したデータをエリア画像として説明した図である。
【００３２】
まず、マスタ画像データ１４をマスタ画像データ記憶手段４に記憶させておく。この実施例でのマスタ画像データ１４のエリア画像１４ａとしては、図４（ａ）に示す赤色の矩形２０Ｒと緑色の矩形２０Ｇのカラー画像とする。
【００３３】
そして、被検査面を撮像装置２によって撮像し（Ｓ１）、ＲＧＢ色空間の第１被検査面画像データ１３を記憶手段３に記憶させる（Ｓ２）。ここで、被検査面画像のエリア画像１３ａとしては、図４（ｂ）に示すような、赤色の矩形２１Ｒ、緑色の矩形２１Ｇ、赤色の丸形２２Ｒ、青色の丸形２２Ｂ，２２Ｂ、黄色の丸形２２Ｙ，２２Ｙ、黒色の丸形２３Ｋのカラー画像とする。なお、図４（ａ），（ｂ）では、ハッチング等によって各色を表現している。また、マスタ画像の模様や印刷物に印刷された正常な模様を矩形２０、２１に、印刷物の夾雑物（印刷不良）を丸形２２、２３に簡略化して図示しているが、当然のことながらマスタ画像の形状や大きさ、夾雑物（印刷不良）の形状や大きさは、図示したものに限定されるものではない。
【００３４】
ステップＳ２（Ｓ２）で、第１被検査面画像データ１３が記憶されると、前記欠陥画像データ作成手段６は、前記マスタ画像データ１４と第１被検査面画像データ１３とから、両画像の濃度レベル差が第１許容値を超えた欠陥部分の欠陥画像データ１６を作成する（Ｓ３）。欠陥画像データ１６のエリア画像１６ａとしては、図４（ｃ）に示すような、丸形の領域２４，…，２４と、これらより大きな領域の２５とを含むデータが作成される。
濃度レベルの比較方法としては、マスタ画像と被検査面画像とを所定の大きさの領域に分割し、分割した分割画像の双方の濃度レベルを比較して欠陥部分を検出する方法がある。また、マスタ画像データと第１被検査面画像データとの画像の解像度が同じときには、画素毎に濃度レベルを比較して欠陥部分を検出する方法もある。さらに、その他の公知方法によって検出してもよい。
なお、前記第１許容値の許容値を小さくすると、前記２つの濃度レベル差が小さい箇所も検出され、多くの不良箇所を検出可能となる。一方、許容値を大きくすると、当該濃度レベル差が小さい箇所は検出されなくなる。
【００３５】
前記欠陥画像データ１６が作成されると、各欠陥部分の領域（面積）が第３許容値よりも小さいか否かを判定する。図４（ｃ）のエリア画像１６ａ内の欠陥領域２５が第３許容値よりも大きい場合には、不良品と判定して、後述するステップ９（Ｓ９）に移行する。
一方、前記欠陥領域２５の第３許容値よりも小さいときには、欠陥領域の大きさについては良品と判定し、ステップ５（Ｓ５）に移行する。
なお、他の欠陥領域２４，…，２４についても同様に、各欠陥部分の領域の大きさが第３許容値より小さいか否かのを判定し、良否判定をする。
また、欠陥領域の全てについて、その大きさが第３許容値よりも小さいときには良品と判定し、欠陥領域の大きさが第３許容値よりも大きい箇所が１つ以上存在するときには、不良品と判定する。
【００３６】
ステップ４（Ｓ４）において、欠陥領域の大きさの良否判定がされ不良品でないとき、ＲＧＢ色空間の前記第１被検査面画像データ１３のエリア画像の色をＨＳＬ色空間にデータ変換し、第２被検査面画像データ１５を作成する。この第２被検査面画像データ１５のエリア画像は、図４（ｂ）と同じであるが、図５で示しているＨ（色相）、Ｓ（彩度）、Ｌ（明度）によって構成される色空間Ｓのデータである。
このＨＳＬ色空間は、ＲＧＢ色空間よりも人間の色感覚に近い色空間である。したがって、図５に示すように、この空間内の１点Ｐを中心とした半径ｒ内の球状空間内は、人間の感覚として点Ｐの色に非常に近い色となるので、抽出したい色のＨＳＬ空間内の位置（点Ｐ）と、その位置を中心とした距離（半径ｒ）を指定することで、印刷物の画像データの中から特定の色のエリア画像を抽出することができるようになる。
なお、図５では、点Ｐを中心とした半径ｒの球状を例示しているが、例えば、明度に関する抽出範囲を広くしたいときには、明度の軸方向が長軸となる楕円球状空間内に含まれる色要素を抽出するようにしてもよい。
【００３７】
そして、ＨＳＬ色空間にデータが変換された第２被検査面画像データ１５と、前記抽出色要素データ１７とから、抽出画像データ１８を作成する（Ｓ６）。第２被検査面画像データ１５の赤色の矩形２１Ｒと赤色の丸形２２Ｒとの色要素が、前記抽出色要素データ１７の色要素に含まれるときには、図４（ｄ）に示しているような、赤色の矩形２１に対応する矩形の抽出領域２６と、赤色の丸形２２Ｒに対応する丸形の抽出領域２７とが抽出される。
抽出画像データの作成方法としては、上述の濃度レベルの比較方法と同様に、第２被検査面画像データの画像を所定の大きさに分割し、この分割画像に指定された色要素が含まれるか否かを判定し、指定した色要素が含まれる領域検出する方法や、第２被検査面画像データの画像の画素毎に指定された色要素が含まれるか否かを判定し、指定した色要素が含まれる領域検出する方法等がある。
【００３８】
そして、前記欠陥画像データ１６と前記抽出画像データ１８とから、欠陥画像データのエリア画像１６ａと、当該エリア画像１６ａに対応する抽出画像データのエリア画像１８ａとを比較して、一致する領域の抽出欠陥画像データを作成する（Ｓ７）。つまり、図４（ｃ）のエリア画像１６ａと図４（ｄ）のエリア画像１８ａとを比較すると、（ｃ）の左上に位置する丸形の領域２４ｒと（ｄ）の丸形の抽出領域２７とが一致しているが、その他の欠陥領域２４，…，２４，２５は、抽出画像データの抽出領域２６，２７と一致していないので、図４（ｅ）のようなエリア画像１９ａとなる。
欠陥画像データのエリア画像１６ａと抽出画像データのエリア画像１８ａとの比較方法としては、上述した濃度レベル差の比較方法と同様に、双方のエリア画像を所定の大きさに分割し、この双方の対応する分割画像を比較する方法や、双方の対応する画素毎に比較する方法等がある。
【００３９】
そして、抽出欠陥画像データのエリア画像１９ａ内の抽出欠陥領域２８の大きさが、第２許容値より小さいか否かを判定する。第２許容値より小さい場合には印刷物は良品と判定し、第２許容値より大きい場合には不良品と判定する（Ｓ８）。
抽出欠陥画像データのエリア画像１９ａ内の抽出欠陥領域２８の大きさを測定するときには、図４（ｆ）に示すように、該抽出欠陥領域２８の水平方向の長さＸと垂直方向Ｙの長さを測定し、このＸとＹとから大きさを求める。
なお、抽出欠陥領域が複数存在するときには、各領域毎に測定し、１つでも第２許容値より大きい領域が存在するときには、不良品と判定する。
【００４０】
ステップ４（Ｓ４）、ステップ８（Ｓ８）において、不良箇所が検出されたときには、当該不良箇所を含むエリア画像（エリア画像の一部）を表示部１２に表示する（Ｓ９）。このように表示部１２に不良箇所のエリア画像を表示させることによって、不良箇所が分かる。
【００４１】
上述の実施例では、抽出色要素データ１７として赤色を例に挙げて説明していたが、当然のことながら他の色であってもよく、また複数の色を抽出するようにしてもよい。
なお、被検査対象物が食品のときにも、予め基準となるマスタ画像を記憶させておき、検査対象の食品を撮像することで、食品に含まれる異物を検出することもできる。
【図面の簡単な説明】
【００４２】
【図１】欠陥検出システムに関するブロック図である。
【図２】欠陥検出方法の処理を説明したフロー図である。
【図３】欠陥検出方法で使用するデータの説明図である。
【図４】欠陥検出方法での各データのエリア画像の説明図である。
【図５】ＨＳＬ色空間の説明図である。
【符号の説明】
【００４３】
１ 欠陥検出システム
２ 撮像装置
３ 被検査面画像記憶手段
４ マスタ画像データ記憶手段
５ 色空間変換手段
６ 欠陥画像データ作成手段
７ 抽出色要素記憶手段
８ 抽出画像データ作成手段
９ 抽出欠陥画像データ作成手段
１０ 欠陥領域検出手段
１１ 表示手段
１２ 表示部
１３ 第１被検査面画像データ
１４ マスタ画像データ
１５ 第２被検査面画像データ
１６ 欠陥画像データ
１７ 抽出色要素データ
１８ 抽出画像データ
１９ 抽出欠陥画像データ
２０，２１ 正常な模様
２２，２３ 不良箇所
２４，２５ 欠陥領域
２６，２７ 抽出領域
２８ 抽出欠陥領域
Ｐ 中心点
ｒ 半径
Ｓ ＨＳＬ色空間
【技術分野】
【０００１】
本願発明は、被検査対象物の欠陥を検出する欠陥検出方法に係わり、更に詳しくは、特に特定の色の夾雑物等を検出する欠陥検出方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、印刷物の欠陥を検出するときには、ラインセンサで印刷物を撮影し、この撮影した印刷物のライン画像からエリア画像を作成し、印刷物画像のエリア画像の濃度レベルと、当該エリア画像に対応するマスタ画像のエリア画像の濃度レベルとを比較し、両画像の濃度レベルの差が許容値を超える部分があれば、当該部分を欠陥箇所として判定し、さらに当該欠陥箇所の形状及び面積を解析し、重欠陥もしくは軽欠陥であるかの最終判定をするシート状印刷物の欠陥検出方法がある（例えば、特許文献１参照。）。
この欠陥検出方法によれば、マスタ画像の濃度レベルの高い色（例えば、黒色）の不良箇所の大きさと、濃度レベルの低い色（例えば、赤色や黄色等）の不良箇所の大きさとがほぼ同じときには、マスタ画像の濃度レベルに関係なく不良箇所を特定することができるものである。
【０００３】
また、印刷物の紙面状態を３種類のカラーフィルタ（Ｒ（赤）フィルタ、Ｇ（緑）フィルタ、Ｂ（青）フィルタ）を用いて画像を検出し、検出した画像データを前記カラーフィルタ別に記憶させ、この画像データをＨ（色相）、Ｓ（彩度）、Ｉ（明度）に変換させ、この検査対象のＨＳＩの画像データと基準となる画像のＨ、Ｓ、Ｉデータとを減算し、その減算値が予め設定されているレベルであるか否かを判定して、Ｈ、Ｓ、Ｉの基準に基づいて印刷物の状態を検査する印刷物の検査装置がある（例えば、特許文献２参照。）。
【特許文献１】特開平６−２０１６１１号公報
【特許文献２】特開平６−２４６９０６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
通常、紙等に含まれる夾雑物や印刷の不良において、非常に小さい夾雑物や印刷不良に関しては通常は良品としている。しかし、医薬品等のパッケージ等では、非常に小さな夾雑物や印刷不良でも、血が付着していると間違えられることがあり、通常は良品とするような小さな夾雑物や印刷不良も、欠陥品として排出している。
【０００５】
しかしながら、特許文献１記載のシート状印刷物の欠陥検出方法では、マスタ画像と検査対象の画像の濃度レベルの差に基づいて良否を判定しているため、例えば、赤色の小さな夾雑物（印刷不良）を検出できるように精度を高めると、赤色以外の小さな夾雑物（不良印刷）も赤色の夾雑物（印刷不良）と同様に検出し、本来は良品となるものも不良品として判定していた。
【０００６】
一方、特許文献２記載の印刷物の検査装置では、紙面のカラーデータをＲＧＢデータからＨＳＩデータに変換し、当該ＨＳＩデータと基準画像のＨＳＩデータとを比較して良否判定を行っているが、ＲＧＢデータからＨＳＩデータに変換することで、人間の色感覚を反映しやすい色空間を使用することができ、良否判定のレベル設定を容易に行うことができたが、上述したように赤色の小さな夾雑物（印刷不良）を検出できるように精度を高めると、赤色以外の小さな夾雑物（不良印刷）も赤色の夾雑物（印刷不良）と同様に検出し、本来は良品となるものも不良品として判定していた。
【０００７】
このように、特定の色に関しては小さなものでも検出し、かつその他の色に関しては検出しないようにすることは困難であった。
【０００８】
また、印刷物だけでなく食品（菓子）等においては、例えば、表面の凹凸、表面の焼き具合、正規の混入物（例えば、菓子の中のゴマ等）等の位置によって、表面の画像にバラツキが非常に大きいので、マスタ画像と比べるだけでは、特定の色の小さな夾雑物を検出することは困難であった。
【０００９】
本願発明は係る問題に鑑み、印刷物や食品に含まれる印刷不良や夾雑物の検査において、特定の色の夾雑物や印刷不良の検出精度を向上させることができる欠陥検出方法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】
【００１０】
本願発明に係る欠陥検出方法は、被検査対象物の被検査面をカラー画像として撮像し、当該カラー画像に基づいて被検査面に存在する欠陥箇所を検出してなる被検査対象物の欠陥検出方法において、前記被検査面を撮像装置によって撮像した第１被検査面画像を記憶手段に記憶し、前記第１被検査面画像のエリア画像の濃度レベルと当該エリア画像に対応するマスタ画像のエリア画像の濃度レベルとを比較し、両画像の該当部分相互の濃度レベル差が予め設定された第１許容値を超えた欠陥部分の欠陥画像データと、前記第１被検査面画像を撮像した第１色空間から予め設定した第２色空間に色空間を変換した第２被検査面画像データから、単又は複数の予め設定された範囲の色要素を抽出した抽出画像データと、を作成し、前記欠陥画像データのエリア画像と当該エリア画像に対応する前記抽出画像データのエリア画像とが一致するか否かを判定した抽出欠陥画像データを作成し、当該抽出欠陥画像データの欠陥領域の大きさが予め設定された第２許容値以上であれば、当該欠陥領域を欠陥箇所として検出する。
したがって、マスタ画像と被検査面の画像とからマスタ画像とは異なっている欠陥画像を作成し、かつ、被検査面画像から指定した色の色要素を含む抽出画像を作成し、この欠陥画像と抽出画像とで一致する領域の大きさが、所定の大きさより大きいときには不良として判断するので、指定した色の夾雑物や印刷不良等の欠陥を検出することができるようになる。
【００１１】
また、前記第１色空間は、前記撮像装置から出力される色データによって構成される色空間であり、前記第２色空間は、ＨＳＬ色空間であってもよい。
【００１２】
また、前記抽出画像データは、前記第２色空間における点を中心としたほぼ球状空間内に含まれる色要素を抽出した画像データであってもよい。
【００１３】
また、前記撮影装置は、一方から他方へ向かって走行するシート状の印刷物を撮像するラインセンサであり、前記撮像装置から順次出力される被検査面画像のライン画像データを記憶手段に順次記憶させて当該記憶手段内部で被検査面のエリア画像を作成してもよい。
【００１４】
また、前記欠陥画像データの欠落領域の大きさが予め設定された第３許容値以上であれば、当該欠陥領域を欠陥箇所として検出してもよい。
【発明の効果】
【００１５】
本願発明に係る欠陥検出方法は、カラー画像として撮影した被検査面画像のデータの色空間を他の色空間に変換した後に、特定の色要素の領域を抽出するので、抽出する色要素を特定しやすくなる。また、被検査画像のデータとマスタ画像から夾雑物や印刷不良等の欠陥部分を判定した欠陥画像データと、被検査面画像の中から特定の色要素を抽出した抽出画像データとを作成し、欠陥画像データの欠陥箇所と抽出画像データ抽出箇所とが一致するか否かを判定するので、マスタ画像には存在しない領域かつ特定の色要素の領域を検出することができるようになる。そして、この一致する領域の大きさによって良否を判定することで、特定の色に対して検出精度を高めることができる。
【００１６】
また、第１色空間は、撮像装置から出力される色データによって構成される色空間なので、一般的な撮像装置が使用可能となり、低コストで印刷物や食品等の被検査対象物の欠陥を検出することができる。
また、第２色空間としてＨＳＬ色空間を用いるので、人間の色の認識感覚に対応した色判定を行うことができる。
【００１７】
また、第２色空間においての点を中心としたほぼ球状の空間内に含まれる色要素を抽出しているので、特定の色に近い範囲の色（類似した色）を指定することができる。
【００１８】
また、撮像装置としてラインセンサを用いてシート状印刷物を撮像するので、例えば、オフセット印刷機に撮像装置を搭載させて、印刷物の良否判定を行うことができる。したがって、オフセット印刷機のラインに組み込むことができ、印刷と同時にその検査を行うことができる。
【００１９】
また、欠陥画像の欠陥領域の大きさが予め設定された大きさ以上であれば不良と判定するので、色以外の不良箇所の大きさにも基づいて良否判定を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
本願発明に係る欠陥検出方法の一実施例を図面に基づいて説明する。
なお、以下に示す実施例では、被検査対象物がシート状印刷物のときについて説明しているが、シート状印刷物以外の印刷物でもよい。さらには、被検査対象物が食品であってもよい。
【００２１】
本願発明に係る欠陥検出方法は、例えば図１に示すような欠陥検出システム１と、撮像装置２、表示部１２とによって構成される。
前記欠陥検出システム１は、被検査面画像記憶手段３、マスタ画像データ記憶手段４、色空間変換手段５、欠陥画像データ作成手段６、抽出色要素記憶手段７、抽出画像データ作成手段８、抽出欠陥画像データ作成手段９、欠陥領域検出手段１０、表示手段１１とを検査装置に備えている。
【００２２】
前記撮像装置２は、ラインセンサであり、当該センサによって撮像された画像データは、欠陥検出システム１に出力される。撮像装置２としてラインセンサを用いると、オフセット印刷機にラインセンサを搭載することができ、枚葉紙等のシート状印刷物の印刷と同時に検査を行うことができる。
なお、撮像装置２としては、ラインセンサのように被検査面を分割して撮像したライン画像データを記憶手段に順次記憶させて当該記憶手段内部で被検査面のエリア画像を作成してもよい。また、デジタルカメラのように被検査面全体を一度に撮影してエリア画像を作成してもよい。
撮像装置２から出力されるから画像のデータとしては、撮像装置２のセンサがＲ（赤色）、Ｇ（緑色）、Ｂ（青色）の３つのによって構成されているときには、ＲＧＢの色空間によって作成された第１被検査面画像データを出力してもよい。また、前記ＲＧＢのセンサだけでなく、ＲＧＢセンサとこのセンサを補うセンサ（例えば、Ｙ（黄色）等）のセンサとによって撮像された色空間でもよい。例えば、ＲＧＢＹのセンサによって撮像されたときには、各センサから出力されたデータを記憶手段に記憶させてもよいが、ＲＧＢＹのデータからＲＧＢのデータに変換するＲＧＢ変換手段を撮像装置２に備えさせ、ＲＧＢＹデータをＲＧＢデータに変換した後に出力してもよい。
このように、撮像装置２から出力される色データがＲＧＢ色空間のデータであれば、撮像装置２を一般的な撮像装置を使用することができ、低コストで検査を行うことができるようになる。
【００２３】
前記被検査面画像記憶手段３は、前記撮像装置２によって撮像された第１被検査面画像データ１３（図３参照）を記憶する手段である。前記マスタ画像データ記憶手段４は、予め良否の判定基準となるマスタ画像のデータ１４（図３参照）を記憶する手段である。
【００２４】
前記欠陥画像データ作成手段６は、前記第１被検査面画像データ１３のエリア画像の濃度レベルと、当該エリア画像に対応する前記マスタ画像データ１４の濃度レベルとを比較し、この濃度レベル差が予め設定された第１許容値を超えた欠陥部分の欠陥画像データ１６（図３参照）を作成する手段である。
【００２５】
前記色空間変換手段５は、被検査面画像記憶手段３に記憶されているＲＧＢ色空間の第１被検査面画像データ１３を、Ｈ（色相（Hue）、Ｓ（彩度（Saturation））、Ｌ（明度（Lightness））色空間の第２被検査面画像データ１５（図３参照）に色空間を変換する手段である。なお、変換される第２色空間としては、ＨＳＬ色空間以外にも、Ｌ*ａ*ｂ*色空間、ＨＳＶ色空間、マンセル色空間（マンセル表色系）やその他の色空間（表色系）でもよい。変換後の色空間としては、人間の色感覚に対応した色空間であれば、特定の色に近い色を検出しやすくなる。しかし、印刷に詳しい人が使用するときなどの特別なときには、ＹＭＣＫ（Ｙ（黄色）、Ｍ（マゼンタ）、Ｃ（シアン）、Ｋ（黒色））の色空間に変換してもよい。
色空間の変換方法としては、公知の手段、又はそれらを組み合わせることによって変換可能であるので、本実施例では詳細な説明を省略する。
【００２６】
前記抽出色要素記憶手段７は、抽出する色要素のデータ１７（図３参照）の単又は複数を記憶する手段である。前記第２色空間がＨＳＬ色空間のときには、Ｈ、Ｓ、Ｌの各要素を抽出色要素データ１７（図３参照）として記憶する。また、図５に示すように、ＨＳＬ色空間Ｓ内の点Ｐの色要素と、この点Ｐを中心とした半径ｒを記憶させておき、点Ｐを中心とした半径ｒの球状空間内に含まれる色要素を前記抽出画像データ作成手段８によって抽出できるようにしてもよい。
【００２７】
前記抽出画像データ作成手段８は、前記色空間変換手段５によって色空間が変換された第２被検査面画像データ１５の中から、前記抽出色要素記憶手段７に記憶されている色要素を含む領域を抽出した抽出画像データ１８（図３参照）を作成する手段である。
【００２８】
前記抽出欠陥画像データ作成手段９は、前記欠陥画像データ１６のエリア画像と前記抽出画像データ１８のエリア画像とに基づいて、欠陥画像データ１６の欠陥領域２４，…２４，２５と抽出画像データの抽出領域２６，２７とで、一致する領域を抽出し、欠陥箇所の中から特定の色が含まれる欠陥箇所の画像を抽出した抽出欠陥画像データ１９を作成する手段である。
【００２９】
前記欠陥領域検出手段１０は、前記抽出欠陥画像データ１９のエリア画像の中の欠陥箇所の全てについて、その大きさが第２許容値より小さいか否かを判定し、第２許容値以上であれば不良箇所と判定し、それより小さければ正常箇所と判定する。そして、不良箇所が１つでもあれば、印刷物（被検査対象物）を不良品と判定する手段である。
また、欠陥領域検出手段１０は、前記欠陥画像データ１６における各欠陥箇所が第３許容値以上であれば不良箇所とし、第３許容値以下であれば正常箇所と判定する。そして、全ての欠陥箇所について判定したときに、１つでも不良箇所が存在した場合には、印刷物（被検査対象物）を不良品と判定する手段である。
【００３０】
前記表示手段１１は、前記欠陥領域検出手段１０によって不良箇所が１つ以上あると判定されたときに、前記表示部１２に不良箇所を含む画像を表示する手段である。
【００３１】
つぎに、欠陥検出方法の処理に関して、図１〜４を用いて説明する。図２は、欠陥検出方法の処理を説明したフロー図であり、図３は、欠陥検出方法で使用するデータに関しての説明図であり、図４は、図３で示したデータをエリア画像として説明した図である。
【００３２】
まず、マスタ画像データ１４をマスタ画像データ記憶手段４に記憶させておく。この実施例でのマスタ画像データ１４のエリア画像１４ａとしては、図４（ａ）に示す赤色の矩形２０Ｒと緑色の矩形２０Ｇのカラー画像とする。
【００３３】
そして、被検査面を撮像装置２によって撮像し（Ｓ１）、ＲＧＢ色空間の第１被検査面画像データ１３を記憶手段３に記憶させる（Ｓ２）。ここで、被検査面画像のエリア画像１３ａとしては、図４（ｂ）に示すような、赤色の矩形２１Ｒ、緑色の矩形２１Ｇ、赤色の丸形２２Ｒ、青色の丸形２２Ｂ，２２Ｂ、黄色の丸形２２Ｙ，２２Ｙ、黒色の丸形２３Ｋのカラー画像とする。なお、図４（ａ），（ｂ）では、ハッチング等によって各色を表現している。また、マスタ画像の模様や印刷物に印刷された正常な模様を矩形２０、２１に、印刷物の夾雑物（印刷不良）を丸形２２、２３に簡略化して図示しているが、当然のことながらマスタ画像の形状や大きさ、夾雑物（印刷不良）の形状や大きさは、図示したものに限定されるものではない。
【００３４】
ステップＳ２（Ｓ２）で、第１被検査面画像データ１３が記憶されると、前記欠陥画像データ作成手段６は、前記マスタ画像データ１４と第１被検査面画像データ１３とから、両画像の濃度レベル差が第１許容値を超えた欠陥部分の欠陥画像データ１６を作成する（Ｓ３）。欠陥画像データ１６のエリア画像１６ａとしては、図４（ｃ）に示すような、丸形の領域２４，…，２４と、これらより大きな領域の２５とを含むデータが作成される。
濃度レベルの比較方法としては、マスタ画像と被検査面画像とを所定の大きさの領域に分割し、分割した分割画像の双方の濃度レベルを比較して欠陥部分を検出する方法がある。また、マスタ画像データと第１被検査面画像データとの画像の解像度が同じときには、画素毎に濃度レベルを比較して欠陥部分を検出する方法もある。さらに、その他の公知方法によって検出してもよい。
なお、前記第１許容値の許容値を小さくすると、前記２つの濃度レベル差が小さい箇所も検出され、多くの不良箇所を検出可能となる。一方、許容値を大きくすると、当該濃度レベル差が小さい箇所は検出されなくなる。
【００３５】
前記欠陥画像データ１６が作成されると、各欠陥部分の領域（面積）が第３許容値よりも小さいか否かを判定する。図４（ｃ）のエリア画像１６ａ内の欠陥領域２５が第３許容値よりも大きい場合には、不良品と判定して、後述するステップ９（Ｓ９）に移行する。
一方、前記欠陥領域２５の第３許容値よりも小さいときには、欠陥領域の大きさについては良品と判定し、ステップ５（Ｓ５）に移行する。
なお、他の欠陥領域２４，…，２４についても同様に、各欠陥部分の領域の大きさが第３許容値より小さいか否かのを判定し、良否判定をする。
また、欠陥領域の全てについて、その大きさが第３許容値よりも小さいときには良品と判定し、欠陥領域の大きさが第３許容値よりも大きい箇所が１つ以上存在するときには、不良品と判定する。
【００３６】
ステップ４（Ｓ４）において、欠陥領域の大きさの良否判定がされ不良品でないとき、ＲＧＢ色空間の前記第１被検査面画像データ１３のエリア画像の色をＨＳＬ色空間にデータ変換し、第２被検査面画像データ１５を作成する。この第２被検査面画像データ１５のエリア画像は、図４（ｂ）と同じであるが、図５で示しているＨ（色相）、Ｓ（彩度）、Ｌ（明度）によって構成される色空間Ｓのデータである。
このＨＳＬ色空間は、ＲＧＢ色空間よりも人間の色感覚に近い色空間である。したがって、図５に示すように、この空間内の１点Ｐを中心とした半径ｒ内の球状空間内は、人間の感覚として点Ｐの色に非常に近い色となるので、抽出したい色のＨＳＬ空間内の位置（点Ｐ）と、その位置を中心とした距離（半径ｒ）を指定することで、印刷物の画像データの中から特定の色のエリア画像を抽出することができるようになる。
なお、図５では、点Ｐを中心とした半径ｒの球状を例示しているが、例えば、明度に関する抽出範囲を広くしたいときには、明度の軸方向が長軸となる楕円球状空間内に含まれる色要素を抽出するようにしてもよい。
【００３７】
そして、ＨＳＬ色空間にデータが変換された第２被検査面画像データ１５と、前記抽出色要素データ１７とから、抽出画像データ１８を作成する（Ｓ６）。第２被検査面画像データ１５の赤色の矩形２１Ｒと赤色の丸形２２Ｒとの色要素が、前記抽出色要素データ１７の色要素に含まれるときには、図４（ｄ）に示しているような、赤色の矩形２１に対応する矩形の抽出領域２６と、赤色の丸形２２Ｒに対応する丸形の抽出領域２７とが抽出される。
抽出画像データの作成方法としては、上述の濃度レベルの比較方法と同様に、第２被検査面画像データの画像を所定の大きさに分割し、この分割画像に指定された色要素が含まれるか否かを判定し、指定した色要素が含まれる領域検出する方法や、第２被検査面画像データの画像の画素毎に指定された色要素が含まれるか否かを判定し、指定した色要素が含まれる領域検出する方法等がある。
【００３８】
そして、前記欠陥画像データ１６と前記抽出画像データ１８とから、欠陥画像データのエリア画像１６ａと、当該エリア画像１６ａに対応する抽出画像データのエリア画像１８ａとを比較して、一致する領域の抽出欠陥画像データを作成する（Ｓ７）。つまり、図４（ｃ）のエリア画像１６ａと図４（ｄ）のエリア画像１８ａとを比較すると、（ｃ）の左上に位置する丸形の領域２４ｒと（ｄ）の丸形の抽出領域２７とが一致しているが、その他の欠陥領域２４，…，２４，２５は、抽出画像データの抽出領域２６，２７と一致していないので、図４（ｅ）のようなエリア画像１９ａとなる。
欠陥画像データのエリア画像１６ａと抽出画像データのエリア画像１８ａとの比較方法としては、上述した濃度レベル差の比較方法と同様に、双方のエリア画像を所定の大きさに分割し、この双方の対応する分割画像を比較する方法や、双方の対応する画素毎に比較する方法等がある。
【００３９】
そして、抽出欠陥画像データのエリア画像１９ａ内の抽出欠陥領域２８の大きさが、第２許容値より小さいか否かを判定する。第２許容値より小さい場合には印刷物は良品と判定し、第２許容値より大きい場合には不良品と判定する（Ｓ８）。
抽出欠陥画像データのエリア画像１９ａ内の抽出欠陥領域２８の大きさを測定するときには、図４（ｆ）に示すように、該抽出欠陥領域２８の水平方向の長さＸと垂直方向Ｙの長さを測定し、このＸとＹとから大きさを求める。
なお、抽出欠陥領域が複数存在するときには、各領域毎に測定し、１つでも第２許容値より大きい領域が存在するときには、不良品と判定する。
【００４０】
ステップ４（Ｓ４）、ステップ８（Ｓ８）において、不良箇所が検出されたときには、当該不良箇所を含むエリア画像（エリア画像の一部）を表示部１２に表示する（Ｓ９）。このように表示部１２に不良箇所のエリア画像を表示させることによって、不良箇所が分かる。
【００４１】
上述の実施例では、抽出色要素データ１７として赤色を例に挙げて説明していたが、当然のことながら他の色であってもよく、また複数の色を抽出するようにしてもよい。
なお、被検査対象物が食品のときにも、予め基準となるマスタ画像を記憶させておき、検査対象の食品を撮像することで、食品に含まれる異物を検出することもできる。
【図面の簡単な説明】
【００４２】
【図１】欠陥検出システムに関するブロック図である。
【図２】欠陥検出方法の処理を説明したフロー図である。
【図３】欠陥検出方法で使用するデータの説明図である。
【図４】欠陥検出方法での各データのエリア画像の説明図である。
【図５】ＨＳＬ色空間の説明図である。
【符号の説明】
【００４３】
１ 欠陥検出システム
２ 撮像装置
３ 被検査面画像記憶手段
４ マスタ画像データ記憶手段
５ 色空間変換手段
６ 欠陥画像データ作成手段
７ 抽出色要素記憶手段
８ 抽出画像データ作成手段
９ 抽出欠陥画像データ作成手段
１０ 欠陥領域検出手段
１１ 表示手段
１２ 表示部
１３ 第１被検査面画像データ
１４ マスタ画像データ
１５ 第２被検査面画像データ
１６ 欠陥画像データ
１７ 抽出色要素データ
１８ 抽出画像データ
１９ 抽出欠陥画像データ
２０，２１ 正常な模様
２２，２３ 不良箇所
２４，２５ 欠陥領域
２６，２７ 抽出領域
２８ 抽出欠陥領域
Ｐ 中心点
ｒ 半径
Ｓ ＨＳＬ色空間
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検査対象物の被検査面をカラー画像として撮像し、当該カラー画像に基づいて被検査面に存在する欠陥箇所を検出してなる被検査対象物の欠陥検出方法において、
前記被検査面を撮像装置によって撮像した第１被検査面画像を記憶手段に記憶し、
前記第１被検査面画像のエリア画像の濃度レベルと当該エリア画像に対応するマスタ画像のエリア画像の濃度レベルとを比較し、両画像の該当部分相互の濃度レベル差が予め設定された第１許容値を超えた欠陥部分の欠陥画像データと、前記第１被検査面画像を撮像した第１色空間から予め設定した第２色空間に色空間を変換した第２被検査面画像データから、単又は複数の予め設定された範囲の色要素を抽出した抽出画像データと、を作成し、
前記欠陥画像データのエリア画像と当該エリア画像に対応する前記抽出画像データのエリア画像とが一致するか否かを判定した抽出欠陥画像データを作成し、
当該抽出欠陥画像データの欠陥領域の大きさが予め設定された第２許容値以上であれば、当該欠陥領域を欠陥箇所として検出してなる欠陥検出方法。
【請求項２】
前記第１色空間は、前記撮像装置から出力される色データによって構成される色空間であり、
前記第２色空間は、ＨＳＬ色空間である請求項１記載の欠陥検出方法。
【請求項３】
前記抽出画像データは、前記第２色空間における点を中心としたほぼ球状空間内に含まれる色要素を抽出した画像データである請求項１又は２記載の欠陥検出方法。
【請求項４】
前記撮影装置は、一方から他方へ向かって走行するシート状の印刷物を撮像するラインセンサであり、
前記撮像装置から順次出力される被検査面画像のライン画像データを記憶手段に順次記憶させて当該記憶手段内部で被検査面のエリア画像を作成してなる請求項１〜３のいずれかに記載の欠陥検出方法。
【請求項５】
前記欠陥画像データの欠落領域の大きさが予め設定された第３許容値以上であれば、当該欠陥領域を欠陥箇所として検出してなる請求項１〜４のいずれかに記載の欠陥検出方法。
【請求項１】
被検査対象物の被検査面をカラー画像として撮像し、当該カラー画像に基づいて被検査面に存在する欠陥箇所を検出してなる被検査対象物の欠陥検出方法において、
前記被検査面を撮像装置によって撮像した第１被検査面画像を記憶手段に記憶し、
前記第１被検査面画像のエリア画像の濃度レベルと当該エリア画像に対応するマスタ画像のエリア画像の濃度レベルとを比較し、両画像の該当部分相互の濃度レベル差が予め設定された第１許容値を超えた欠陥部分の欠陥画像データと、前記第１被検査面画像を撮像した第１色空間から予め設定した第２色空間に色空間を変換した第２被検査面画像データから、単又は複数の予め設定された範囲の色要素を抽出した抽出画像データと、を作成し、
前記欠陥画像データのエリア画像と当該エリア画像に対応する前記抽出画像データのエリア画像とが一致するか否かを判定した抽出欠陥画像データを作成し、
当該抽出欠陥画像データの欠陥領域の大きさが予め設定された第２許容値以上であれば、当該欠陥領域を欠陥箇所として検出してなる欠陥検出方法。
【請求項２】
前記第１色空間は、前記撮像装置から出力される色データによって構成される色空間であり、
前記第２色空間は、ＨＳＬ色空間である請求項１記載の欠陥検出方法。
【請求項３】
前記抽出画像データは、前記第２色空間における点を中心としたほぼ球状空間内に含まれる色要素を抽出した画像データである請求項１又は２記載の欠陥検出方法。
【請求項４】
前記撮影装置は、一方から他方へ向かって走行するシート状の印刷物を撮像するラインセンサであり、
前記撮像装置から順次出力される被検査面画像のライン画像データを記憶手段に順次記憶させて当該記憶手段内部で被検査面のエリア画像を作成してなる請求項１〜３のいずれかに記載の欠陥検出方法。
【請求項５】
前記欠陥画像データの欠落領域の大きさが予め設定された第３許容値以上であれば、当該欠陥領域を欠陥箇所として検出してなる請求項１〜４のいずれかに記載の欠陥検出方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【公開番号】特開２００７−１０５２５（Ｐ２００７−１０５２５Ａ）
【公開日】平成１９年１月１８日（２００７．１．１８）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００５−１９２９５７（Ｐ２００５−１９２９５７）
【出願日】平成１７年６月３０日（２００５．６．３０）
【出願人】（０００１０９２００）ダックエンジニアリング株式会社 (13)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成１９年１月１８日（２００７．１．１８）
【国際特許分類】
【出願日】平成１７年６月３０日（２００５．６．３０）
【出願人】（０００１０９２００）ダックエンジニアリング株式会社 (13)
【Ｆターム（参考）】
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