欠陥検出装置、欠陥検出方法及びコンピュータプログラム
【課題】シェーディングの発生状態の変化及び変動に依存せず、ユーザが所望するサイズ以下の欠陥を高精度で検出することができる欠陥検出装置を提供する。
【解決手段】サイズ設定手段３１Ａが、サイズ設定受付手段５１にて受け付けた欠陥のサイズを設定し、縮小率設定手段３２が、設定された欠陥のサイズに応じて画像縮小率を設定する。画像縮小手段３３が、設定された画像縮小率で元の多値画像を縮小した縮小画像を生成し、フィルタ処理手段３４が、縮小画像に対して縮小画像における欠陥を除去するためのフィルタ処理を施し、画像拡大手段３５が、フィルタ処理が施された縮小画像を、画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で拡大した拡大画像を生成し、差分演算手段３６が、元の多値画像と拡大画像との差分演算を行った差分画像を生成する。
【解決手段】サイズ設定手段３１Ａが、サイズ設定受付手段５１にて受け付けた欠陥のサイズを設定し、縮小率設定手段３２が、設定された欠陥のサイズに応じて画像縮小率を設定する。画像縮小手段３３が、設定された画像縮小率で元の多値画像を縮小した縮小画像を生成し、フィルタ処理手段３４が、縮小画像に対して縮小画像における欠陥を除去するためのフィルタ処理を施し、画像拡大手段３５が、フィルタ処理が施された縮小画像を、画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で拡大した拡大画像を生成し、差分演算手段３６が、元の多値画像と拡大画像との差分演算を行った差分画像を生成する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物体表面を撮像して取得した、シェーディングを含む多値画像から、前記物体表面のゴミ、傷、汚れ等の欠陥を検出する欠陥検出装置、該欠陥検出装置で用いる欠陥検出方法、及び該欠陥検出方法における処理をコンピュータに実行させるコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来例として、ディジタルカメラで撮像により取得した、シェーディングと、ゴミ、傷、汚れ等の欠陥が形成する特異点とを含む元画像に対して、１ライン毎に最小２乗法を適用してｎ次近似を行い、全ライン分を統合して平坦化データとしてシェーディング画像データを生成し、元画像データとシェーディング画像データとの差分演算を行って、差分が所定値よりも大きい特異点を示す場合に、該特異点を上記欠陥による特異点であると判定する検査装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【特許文献１】特開２００６−０５０３５６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上記従来例では、周期的でない複雑なシェーディングが生じる場合、ユーザは、欠陥を検出するためのｎ次近似曲線の次数ｎを適切に設定するのが困難であり、次数ｎを大きく設定してシェーディング画像を生成した場合であっても、元画像にシェーディング画像が一致しない。そして、一致しない部分に近似誤差が生じ、該近似誤差による差分と、欠陥部分による差分とを区別することができない、という問題がある。この問題を解決するためには、次数ｎをさらに大きく設定する必要があるが、次数ｎをさらに大きく設定した場合、ｎ次近似の処理時間が長くなるとともに、欠陥部分まで追従したｎ次近似曲線が生成され、欠陥を検出することができず、検出動作が不安定になる、という問題がある。
【０００４】
また、周期的なシェーディングが生じる場合、低次数のｎ次近似曲線で元画像にシェーディング画像を一致させることができる。しかし、元画像の縦方向と横方向とでシェーディングの発生状態が変化した場合、低次数のｎ次近似曲線で正常に動作していたものが、突然誤動作してしまう、という問題がある。この誤動作を解消するためには、縦方向及び横方向のシェーディングの発生状態に応じて、ｎ次近似曲線の次数ｎを最適に設定する必要がある。しかし、例えばフィルム上の欠陥検査の場合、シェーディングの発生状態が変動しやすく、検出動作が不安定になる、という問題がある。
【０００５】
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、シェーディングの発生状態の変化及び変動に依存せず、ユーザが所望するサイズ以下の欠陥を高精度で検出することができる欠陥検出装置、該欠陥検出装置で用いる欠陥検出方法、及び該欠陥検出方法における処理をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム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】
【０００６】
前記目的を達成するため、第１発明に係る欠陥検出装置は、撮像手段で撮像された多値画像から、撮像されている物体表面の欠陥を検出する欠陥検出装置において、検出対象の欠陥のサイズの設定を受け付けるサイズ設定受付手段と、該サイズ設定受付手段にて受け付けた欠陥のサイズを設定するサイズ設定手段と、該サイズ設定手段により設定された欠陥のサイズに応じて画像縮小率を設定する縮小率設定手段と、前記多値画像を前記画像縮小率で縮小した縮小画像を生成する画像縮小手段と、前記縮小画像に対して前記縮小画像における欠陥を除去するためのフィルタ処理を施すフィルタ処理手段と、該フィルタ処理手段によりフィルタ処理が施された縮小画像を、前記画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で拡大した拡大画像を生成する画像拡大手段と、前記多値画像と前記拡大画像との差分演算を行った差分画像を生成する差分演算手段とを含む構成を有する。
【０００７】
斯かる構成により、撮像手段で撮像により取得した多値画像に含まれるシェーディングの発生状態の変化及び変動に依存せず、画像縮小手段及び画像拡大手段により、元の多値画像に含まれるシェーディング画像に、拡大画像に含まれるシェーディング画像を略一致させ、欠陥を除去するためのフィルタ処理手段により、ユーザが設定したサイズ以下の欠陥画像を縮小画像から除去することで、元の多値画像と拡大画像との差分画像から、ユーザが所望するサイズ以下の欠陥を高精度で検出することができる。
【０００８】
第２発明に係る欠陥検出装置は、撮像手段で撮像された多値画像から、撮像されている物体表面の欠陥を検出する欠陥検出装置において、前記多値画像を表示する元画像表示手段と、該元画像表示手段に表示されている多値画像から、検出対象の欠陥又は検出対象外の欠陥に相当する画像の選択を受け付ける欠陥画像選択受付手段と、該欠陥画像選択受付手段にて受け付けた画像に相当する欠陥のサイズを設定するサイズ設定手段と、該サイズ設定手段により設定された欠陥のサイズに応じて画像縮小率を設定する縮小率設定手段と、前記多値画像を前記画像縮小率で縮小した縮小画像を生成する画像縮小手段と、前記縮小画像に対して前記縮小画像における欠陥を除去するためのフィルタ処理を施すフィルタ処理手段と、該フィルタ処理手段によりフィルタ処理が施された縮小画像を、前記画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で拡大した拡大画像を生成する画像拡大手段と、前記多値画像と前記拡大画像との差分演算を行った差分画像を生成する差分演算手段とを含む構成を有する。
【０００９】
斯かる構成により、ユーザは、元画像表示手段に表示されている多値画像から検出対象又は検出対象外の欠陥画像を選択するだけで、サイズ設定手段により欠陥のサイズが設定され、また撮像手段で撮像により取得した多値画像に含まれるシェーディングの発生状態の変化及び変動に依存せず、画像縮小手段及び画像拡大手段により、元の多値画像に含まれるシェーディング画像に、拡大画像に含まれるシェーディング画像を略一致させ、欠陥を除去するためのフィルタ処理手段により、設定されたサイズ以下の欠陥画像を縮小画像から除去することで、元の多値画像と拡大画像との差分画像から、ユーザが所望するサイズ以下の欠陥を高精度で検出することができる。
【００１０】
第３発明に係る欠陥検出装置は、第１又は第２発明において、前記差分演算手段により生成された差分画像に対してノイズの低減度の設定を受け付けるノイズ低減度設定受付手段と、受け付けた前記ノイズの低減度を差分画像に対して減算又は加算して、ノイズ低減処理画像を生成するノイズ低減処理手段とを含むことが好ましい。
【００１１】
斯かる構成により、ユーザが設定した所望の低減度で差分画像からノイズを低減することができ、欠陥検出の精度を向上させるとともに、差分画像の視認性を向上させることができる。
【００１２】
第４発明に係る欠陥検出装置は、第３発明において、前記ノイズ低減度設定手段で設定を受け付けた前記ノイズの低減度に対して前記拡大画像の輝度値に比例する低減度補正値を画素単位で乗算する補正手段を含むことが好ましい。
【００１３】
斯かる構成により、ユーザが設定した所望の低減度に基づく低減度補正を行うことができ、欠陥検出の精度をさらに向上させるとともに、差分画像の視認性を向上させることができる。
【００１４】
第５発明に係る欠陥検出装置は、第１又は第２発明において、前記差分画像に対してゲインの設定を受け付けるゲイン設定受付手段と、受け付けた前記ゲインを前記差分画像に乗算して、強調処理画像を生成する強調処理手段とを含むことが好ましい。
【００１５】
斯かる構成により、ユーザが設定した所望のゲインで差分画像を強調処理することができ、欠陥検出の精度をさらに向上させるとともに、差分画像の視認性を向上させることができる。
【００１６】
第６発明に係る欠陥検出装置は、第５発明において、前記ゲイン設定受付手段で設定を受け付けた前記ゲインに対して前記拡大画像の輝度値に反比例するゲイン補正値を画素単位で乗算する補正手段を含むことが好ましい。
【００１７】
斯かる構成により、ユーザが設定した所望のゲインに基づくゲイン補正を行うことができ、欠陥検出の精度をさらに向上させるとともに、差分画像の視認性を向上させることができる。
【００１８】
第７発明に係る欠陥検出装置は、第３発明において、前記ノイズ低減処理画像に対してゲインの設定を受け付けるゲイン設定受付手段と、受け付けた前記ゲインを前記ノイズ低減処理画像に乗算して、強調処理画像を生成する強調処理手段とを含むことが好ましい。
【００１９】
斯かる構成により、ユーザが設定した所望の低減度で差分画像からノイズを低減することができ、またユーザが設定した所望のゲインでノイズ低減処理画像を強調することができ、欠陥検出の精度をさらに向上させるとともに、差分画像の視認性をさらに向上させることができる。
【００２０】
第８発明に係る欠陥検出装置は、第７発明において、設定を受け付けた前記ノイズの低減度に対して前記拡大画像の輝度値に比例する低減度補正値を画素単位で乗算し、設定を受け付けた前記ゲインに対して前記拡大画像の輝度値に反比例するゲイン補正値を画素単位で乗算する補正手段を含むことが好ましい。
【００２１】
斯かる構成により、拡大画像の輝度値に基づいて、ノイズの低減度及びゲインを動的に補正することで、撮像時の照明が変動している場合であっても、差分画像の欠陥画像について信号の輝度値及びノイズの輝度値を一定に保つことができ、欠陥検出の精度をさらに向上させることができる。
【００２２】
第９発明に係る欠陥検出装置は、第１又は第２発明において、前記差分演算手段は、正の差分画像及び負の差分画像を生成するようにしてあり、前記正の差分画像及び前記負の差分画像のうち少なくとも一方の差分画像の選択を受け付ける差分画像選択受付手段と、受け付けた差分画像を選択する差分画像選択手段とを含むことが好ましい。
【００２３】
斯かる構成により、ユーザは、生成された拡大画像（シェーディング画像）の輝度値に対して、輝度値が高い明欠陥画像を示す正の差分画像、及び輝度値が低い暗欠陥画像を示す負の差分画像のうち少なくとも一方の差分画像を自由に選択することができる。
【００２４】
第１０発明に係る欠陥検出装置は、第９発明において、前記差分画像選択手段により選択された差分画像を表示する差分画像表示手段を含むことが好ましい。
【００２５】
斯かる構成により、ユーザは、設定したサイズ以下の欠陥が検出されているか否かを、表示されている差分画像から容易に確認することができる。
【００２６】
第１１発明に係る欠陥検出装置は、第１又は第２発明において、前記フィルタ処理手段は、前記縮小率設定手段で設定された画像縮小率が大きいほど、フィルタサイズ又はフィルタ通過回数を大きく設定するようにしてあることが好ましい。
【００２７】
斯かる構成により、画像縮小率に応じてフィルタサイズ又はフィルタ通過回数を演算により最適に設定することができる。
【００２８】
第１２発明に係る欠陥検出装置は、第１又は第２発明において、前記フィルタ処理手段は、前記縮小率設定手段で設定された画像縮小率が小さいほど、フィルタサイズ又はフィルタ通過回数を小さく設定するようにしてあることが好ましい。
【００２９】
斯かる構成により、画像縮小率に応じてフィルタサイズ又はフィルタ通過回数を演算により最適に設定することができる。
【００３０】
第１３発明に係る欠陥検出装置は、第１又は第２発明において、前記フィルタ処理手段は、前記サイズ設定手段により設定された欠陥のサイズが大きいほど、フィルタサイズ又はフィルタ通過回数を大きく設定するようにしてあることが好ましい。
【００３１】
斯かる構成により、欠陥のサイズに応じてフィルタサイズ又はフィルタ通過回数を演算により最適に設定することができる。
【００３２】
第１４発明に係る欠陥検出装置は、第１又は第２発明において、前記フィルタ処理手段は、前記サイズ設定手段により設定された欠陥のサイズが小さいほど、フィルタサイズ又はフィルタ通過回数を小さく設定するようにしてあることが好ましい。
【００３３】
斯かる構成により、欠陥のサイズに応じてフィルタサイズ又はフィルタ通過回数を演算により最適に設定することができる。
【００３４】
第１５発明に係る欠陥検出装置は、第１又は第２発明において、前記フィルタ処理手段での前記フィルタサイズは、前記サイズ設定手段で設定された前記欠陥のサイズに応じて決定するようにしてあることが好ましい。
【００３５】
斯かる構成により、欠陥のサイズに応じてフィルタサイズを最適に設定することができる。
【００３６】
第１６発明に係る欠陥検出方法は、撮像手段で撮像された多値画像から、撮像されている物体表面の欠陥を検出する欠陥検出装置で用いる欠陥検出方法において、前記欠陥検出装置は、検出対象の欠陥のサイズの設定を受け付け、受け付けた欠陥のサイズを設定し、設定した欠陥のサイズに応じて画像縮小率を設定し、前記多値画像を前記画像縮小率で縮小した縮小画像を生成し、該縮小画像に対して前記縮小画像における欠陥を除去するためのフィルタ処理を施し、該フィルタ処理を施した縮小画像を、前記画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で拡大した拡大画像を生成し、前記多値画像と前記拡大画像との差分演算を行った差分画像を生成する構成を有する。
【００３７】
斯かる構成により、撮像により取得した多値画像に含まれるシェーディングの発生状態の変化及び変動に依存せず、画像縮小処理及び画像拡大処理により、元の多値画像に含まれるシェーディング画像に、拡大画像に含まれるシェーディング画像を略一致させ、欠陥を除去するためのフィルタ処理により、ユーザが設定したサイズ以下の欠陥画像を縮小画像から除去することで、元の多値画像と拡大画像との差分画像から、ユーザが所望するサイズ以下の欠陥を高精度で検出することができる。
【００３８】
第１７発明に係る欠陥検出方法は、撮像手段で撮像された多値画像から、撮像されている物体表面の欠陥を検出する欠陥検出装置で用いる欠陥検出方法において、前記欠陥検出装置は、前記多値画像を表示し、表示されている多値画像から、検出対象の欠陥又は検出対象外の欠陥に相当する画像の選択を受け付け、受け付けた画像に相当する欠陥のサイズを設定し、設定した欠陥のサイズに応じて画像縮小率を設定し、前記多値画像を前記画像縮小率で縮小した縮小画像を生成し、該縮小画像に対して前記縮小画像における欠陥を除去するためのフィルタ処理を施し、該フィルタ処理を施した縮小画像を、前記画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で拡大した拡大画像を生成し、前記多値画像と前記拡大画像との差分演算を行った差分画像を生成する構成を有する。
【００３９】
斯かる構成により、ユーザは表示されている多値画像から検出対象又は検出対象外の欠陥画像を選択するだけで欠陥のサイズが設定され、また撮像により取得した多値画像に含まれるシェーディングの発生状態の変化及び変動に依存せず、画像縮小処理及び画像拡大処理により、元の多値画像に含まれるシェーディング画像に、生成された拡大画像に含まれるシェーディング画像を略一致させ、欠陥を除去するためのフィルタ処理により、設定されたサイズ以下の欠陥画像を縮小画像から除去することで、元の多値画像と拡大画像との差分画像から、ユーザが所望するサイズ以下の欠陥を高精度で検出することができる。
【００４０】
第１８発明に係る欠陥検出方法は、第１６又は第１７発明において、生成された差分画像に対してノイズの低減度の設定を受け付け、受け付けた前記ノイズの低減度を差分画像に対して減算又は加算して、ノイズ低減処理画像を生成することが好ましい。
【００４１】
斯かる構成により、ユーザが設定した所望の低減度で、差分画像からノイズを低減することができ、欠陥検出の精度を向上させるとともに、差分画像の視認性を向上させることができる。
【００４２】
第１９発明に係る欠陥検出方法は、第１８発明において、設定を受け付けた前記ノイズの低減度に対して前記拡大画像の輝度値に比例する低減度補正値を画素単位で乗算することが好ましい。
【００４３】
斯かる構成により、ユーザが設定した所望の低減度に基づく低減度補正を行うことができ、欠陥検出の精度をさらに向上させるとともに、差分画像の視認性を向上させることができる。
【００４４】
第２０発明に係る欠陥検出方法は、第１６又は第１７発明において、前記差分画像に対してゲインの設定を受け付け、受け付けた前記ゲインを前記差分画像に乗算して、強調処理画像を生成することが好ましい。
【００４５】
斯かる構成により、ユーザが設定した所望のゲインで差分画像を強調処理することができ、欠陥検出の精度をさらに向上させるとともに、差分画像の視認性を向上させることができる。
【００４６】
第２１発明に係る欠陥検出方法は、第２０発明において、設定を受け付けた前記ゲインに対して前記拡大画像の輝度値に反比例するゲイン補正値を画素単位で乗算することを特徴とする。
【００４７】
斯かる構成により、ユーザが設定した所望のゲインに基づくゲイン補正を行うことができ、欠陥検出の精度をさらに向上させるとともに、差分画像の視認性を向上させることができる。
【００４８】
第２２発明に係る欠陥検出方法は、第１８発明において、前記ノイズ低減処理画像に対してゲインの設定を受け付け、受け付けた前記ゲインを前記ノイズ低減処理画像に乗算して、強調処理画像を生成することが好ましい。
【００４９】
斯かる構成により、ユーザが設定した所望の低減度で、差分画像からノイズを低減することができ、またユーザが設定した所望のゲインで、ノイズ低減処理画像を強調することができ、欠陥検出の精度をさらに向上させるとともに、差分画像の視認性をさらに向上させることができる。
【００５０】
第２３発明に係る欠陥検出方法は、第２２発明において、設定を受け付けた前記ノイズの低減度に対して前記拡大画像の輝度値に比例する低減度補正値を画素単位で乗算し、設定を受け付けた前記ゲインに対して前記拡大画像の輝度値に反比例するゲイン補正値を画素単位で乗算することが好ましい。
【００５１】
斯かる構成により、拡大画像の輝度値に基づいて、ノイズの低減度及びゲインを動的に補正することで、撮像時の照明が変動している場合であっても、差分画像の欠陥画像について信号の輝度値及びノイズの輝度値を一定に保つことができ、欠陥検出の精度をさらに向上させることができる。
【００５２】
第２４発明に係る欠陥検出方法は、第１６又は第１７発明において、前記差分演算により生成された差分画像は正の差分画像及び負の差分画像からなり、前記正の差分画像及び前記負の差分画像のうち少なくとも一方の差分画像の選択を受け付け、受け付けた差分画像を選択することが好ましい。
【００５３】
斯かる構成により、ユーザは、生成された拡大画像（シェーディング画像）の輝度値に対して、輝度値が高い明欠陥画像を示す正の差分画像、及び輝度値が低い暗欠陥画像を示す負の差分画像のうち少なくとも一方の差分画像を自由に選択することができる。
【００５４】
第２５発明に係る欠陥検出方法は、第２４発明において、選択された差分画像を表示することが好ましい。
【００５５】
斯かる構成により、ユーザは、設定したサイズ以下の欠陥が検出されているか否かを、表示されている差分画像から容易に確認することができる。
【００５６】
第２６発明に係る欠陥検出方法は、第１６又は第１７発明において、設定された画像縮小率が大きいほど、フィルタサイズ又はフィルタ通過回数を大きく設定することが好ましい。
【００５７】
斯かる構成により、画像縮小率に応じてフィルタサイズ又はフィルタ通過回数を演算により最適に設定することができる。
【００５８】
第２７発明に係る欠陥検出方法は、第１６又は第１７発明において、設定された画像縮小率が小さいほど、フィルタサイズ又はフィルタ通過回数を小さく設定することが好ましい。
【００５９】
斯かる構成により、画像縮小率に応じてフィルタサイズ又はフィルタ通過回数を演算により最適に設定することができる。
【００６０】
第２８発明に係る欠陥検出方法は、第１６又は第１７発明において、設定された欠陥のサイズが大きいほど、フィルタサイズ又はフィルタ通過回数を大きく設定することが好ましい。
【００６１】
斯かる構成により、欠陥のサイズに応じてフィルタサイズ又はフィルタ通過回数を演算により最適に設定することができる。
【００６２】
第２９発明に係る欠陥検出方法は、第１６又は第１７発明において、設定された欠陥のサイズが小さいほど、フィルタサイズ又はフィルタ通過回数を小さく設定することが好ましい。
【００６３】
斯かる構成により、欠陥のサイズに応じてフィルタサイズ又はフィルタ通過回数を演算により最適に設定することができる。
【００６４】
第３０発明に係る欠陥検出方法は、第１６又は第１７発明において、前記フィルタサイズは、設定された前記欠陥のサイズに応じて決定することが好ましい。
【００６５】
斯かる構成により、欠陥のサイズに応じてフィルタサイズを最適に設定することができる。
【００６６】
第３１発明に係るコンピュータプログラムは、物体表面を撮像して多値画像を取得する処理と、検出対象の欠陥のサイズの設定を受け付ける処理と、受け付けた欠陥のサイズを設定する処理と、設定した欠陥のサイズに応じて画像縮小率を設定する処理と、前記多値画像を前記画像縮小率で縮小した縮小画像を生成する処理と、該縮小画像に対して前記縮小画像における欠陥を除去するためのフィルタ処理を施す処理と、該フィルタ処理を施した縮小画像を、前記画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で拡大した拡大画像を生成する処理と、前記多値画像と前記拡大画像との差分演算を行った差分画像を生成する処理とをコンピュータに実行させる構成を有する。
【００６７】
斯かる構成により、撮像により取得した多値画像に含まれるシェーディングの発生状態の変化及び変動に依存せず、画像縮小処理及び画像拡大処理により、元の多値画像に含まれるシェーディング画像に、拡大画像に含まれるシェーディング画像を略一致させ、欠陥を除去するためのフィルタ処理により、ユーザが設定したサイズ以下の欠陥画像を縮小画像から除去することで、元の多値画像と拡大画像との差分画像から、ユーザが所望するサイズ以下の欠陥を高精度で検出することができる。
【００６８】
第３２発明に係るコンピュータプログラムは、物体表面を撮像して多値画像を取得する処理と、前記多値画像を表示する処理と、表示されている多値画像から、検出対象の欠陥又は検出対象外の欠陥に相当する画像の選択を受け付ける処理と、受け付けた画像に相当する欠陥のサイズを設定する処理と、設定した欠陥のサイズに応じて画像縮小率を設定する処理と、前記多値画像を前記画像縮小率で縮小した縮小画像を生成する処理と、該縮小画像に対して前記縮小画像における欠陥を除去するためのフィルタ処理を施す処理と、該フィルタ処理を施した縮小画像を、前記画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で拡大した拡大画像を生成する処理と、前記多値画像と前記拡大画像との差分演算を行った差分画像を生成する処理とをコンピュータに実行させる構成を有する。
【００６９】
斯かる構成により、ユーザは表示されている多値画像から検出対象又は検出対象外の欠陥画像を選択するだけで欠陥のサイズが設定され、また撮像により取得した多値画像に含まれるシェーディングの発生状態の変化及び変動に依存せず、画像縮小処理及び画像拡大処理により、元の多値画像に含まれるシェーディング画像に、拡大画像に含まれるシェーディング画像を一致させ、欠陥を除去するためのフィルタ処理により、設定されたサイズ以下の欠陥画像を縮小画像から除去することで、元の多値画像と拡大画像との差分画像から、ユーザが所望するサイズ以下の欠陥を高精度で検出することができる。
【発明の効果】
【００７０】
本発明によれば、シェーディングの発生状態の変化及び変動に依存せず、ユーザが所望するサイズ以下の欠陥を高精度で検出することができる欠陥検出装置、該欠陥検出装置で用いる欠陥検出方法、及び該欠陥検出方法における処理をコンピュータに実行させるコンピュータプログラムを提供することが可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００７１】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して説明する。なお、各実施の形態の説明で参照する図面を通じて、同一又は同様の構成又は機能を有する要素については、同一又は同様の符号を付して、詳細な説明を省略する。
【００７２】
（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１に係る欠陥検出装置の一構成例を示すブロック図である。図１において、本実施の形態１に係る欠陥検出装置１Ａは、撮像手段２と、画像処理部３Ａと、記憶手段４と、入力受付／画像表示部５Ａとから構成される。
【００７３】
撮像手段２は、例えばディジタルカメラとして機能し、検出対象物として例えばフィルム表面を撮像し多値画像を取得して画像処理部３Ａに出力する。
【００７４】
画像処理部３Ａは、サイズ設定手段３１Ａと、縮小率設定手段３２と、画像縮小手段３３と、フィルタ処理手段３４と、画像拡大手段３５と、差分演算手段３６と、ノイズ低減処理手段３７と、強調処理手段３８と、差分画像選択手段３９とを含む。また、画像処理部３Ａは、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、外部Ｉ／Ｆ等を含んで構成され、サイズ設定手段３１Ａ、縮小率設定手段３２、画像縮小手段３３、フィルタ処理手段３４、画像拡大手段３５、差分演算手段３６、ノイズ低減処理手段３７、強調処理手段３８、及び差分画像選択手段３９の処理動作を制御する。
【００７５】
記憶手段４は、画像メモリとして機能し、撮像手段２により撮像された元の多値画像、及び画像処理部３Ａにおいて各種処理を行った後の画像を随時記憶する。
【００７６】
入力受付／画像表示部５Ａは、コンピュータ用のモニタ、マウス、キーボード等で構成される。入力受付部は、例えばダイアログボックスとしてモニタの表示画面上に設けられ、サイズ設定受付手段５１と、ノイズ低減度設定受付手段５２と、ゲイン設定受付手段５３と、差分画像選択受付手段５４と、表示画像選択受付手段５８とを含む。画像表示部は、モニタの表示画面上の入力受付部に隣接して設けられ、元画像表示手段５５と、拡大画像表示手段５６と、差分画像表示手段５７とを含む。ユーザは、表示画像選択受付手段５８にて元の多値画像、拡大画像、及び差分画像のいずれかを選択して、モニタの画面上に表示させることができる。
【００７７】
次に、画像処理部３Ａの各構成について説明する。
【００７８】
サイズ設定手段３１Ａは、入力受付／画像表示部５Ａのサイズ設定受付手段５１にて、ユーザから受け付けた欠陥のサイズを縮小率設定手段３２に対して設定する。ここで、「欠陥のサイズ」とは、欠陥が略円形状である場合、円の直径に相当する画素数を指し、欠陥が略矩形状である場合、矩形の短辺の長さに相当する画素数を指す。
【００７９】
縮小率設定手段３２は、サイズ設定手段３１Ａにより設定された欠陥のサイズに応じて、撮像手段２により取得された元の多値画像に対する画像縮小率を画像縮小手段３３に対して設定する。縮小率設定手段３２は、欠陥のサイズが大きい（小さい）ほど、画像縮小率を大きく（小さく）設定するように、例えば、欠陥のサイズを引数とする画像縮小率の参照テーブルの形態で構成されている。
【００８０】
なお、必ずしも参照テーブルである必要はなく、予め定められた規定の計算式に基づいて算出するようにしても良い。
【００８１】
さらに、ここで述べている画像縮小率とは、例えば１／２倍から１／５０倍までのものであり、その中で画像縮小率が大きいとは、例えば１／２倍より１／５０倍が画像縮小率が大きいという定義であり、逆に画像縮小率が小さいとは、１／５０倍より１／２倍が画像縮小率が小さいということを意味する。
【００８２】
画像縮小手段３３は、例えば面積平均法という手法を用いる処理を行い、縮小率設定手段３２により設定された画像縮小率で元の多値画像を縮小して縮小画像を生成する。ここで、面積平均法は、例えば４画素×４画素の元の多値画像を１／２に縮小して、２画素×２画素の縮小画像を生成する場合、元の多値画像を２画素×２画素の４ブロックに分割し、各ブロックを構成する４画素の輝度値の平均値を算出し、各ブロックの平均値を１画素値として２画素×２画素の縮小画像を生成する手法である。
【００８３】
フィルタ処理手段３４は、例えばメディアンフィルタに代表される二次元フィルタとして機能し、画像縮小手段３３により生成された縮小画像に対して縮小画像における欠陥を除去するためのフィルタ処理を施す。フィルタ処理手段３４は、欠陥のサイズ（又は画像縮小率）が大きい（小さい）ほど、フィルタサイズ又はフィルタ通過回数を大きく（小さく）設定するように、欠陥のサイズ（又は画像縮小率）を引数とするフィルタサイズ（又はフィルタ通過回数）の参照テーブルを含んで構成され、縮小画像から、ユーザにより設定されたサイズ以下の欠陥画像を除去する。
【００８４】
なお、必ずしも参照テーブルである必要はなく、予め定められた規定の計算式に基づいて算出するようにしても良い。
【００８５】
ここで、「フィルタサイズ」とは、Ｍ画素×Ｍ画素の二次元フィルタの一辺を構成する画素数Ｍを指す。また、メディアンフィルタは、注目画素の画素値を、フィルタサイズ範囲内の全画素の画素値のうちの中間値で置き換えて出力する二次元フィルタである。
【００８６】
画像拡大手段３５は、例えばバイリニア補間法という手法を用いる処理を行い、フィルタ処理手段３４によりフィルタ処理が施された縮小画像を、画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で拡大して拡大画像を生成する。該拡大画像は、元の多値画像に含まれるシェーディングに対応する。ここで、バイリニア補間法は、線形補間を二次元に拡大した補間法で、一画素の周囲４画素から補間対象画素までの距離に応じて重み付け平均された補間値を補間対象画素の画素値とする手法である。
【００８７】
差分演算手段３６は、元の多値画像と、画像拡大手段３５により生成された拡大画像との差分演算を行い差分画像を生成する。該差分画像は、画像拡大手段３５により生成された拡大画像（シェーディング画像）の輝度値に対して、輝度値が高い明欠陥画像を示す正の差分画像、及び輝度値が低い暗欠陥画像を示す負の差分画像からなる。
【００８８】
ノイズ低減処理手段３７は、入力受付／画像表示部５Ａのノイズ低減度設定受付手段５２にてユーザから受け付けたノイズの低減度（階調数）を、差分演算手段３６により生成された差分画像に対して減算又は加算して、ノイズ低減処理画像を生成する。これにより、欠陥検出の精度を向上させ、差分画像の視認性を向上させることができる。
【００８９】
強調処理手段３８は、入力受付／画像表示部５Ａのゲイン設定受付手段５３にてユーザから受け付けたゲイン（倍率）を、ノイズ低減処理手段３７により生成されたノイズ低減処理画像に乗算して、強調処理画像を生成する。これにより、欠陥検出の精度をさらに向上させ、差分画像の視認性をさらに向上させることができる。
【００９０】
差分画像選択手段３９は、入力受付／画像表示部５Ａの差分画像選択受付手段５４にてユーザから受け付けた差分画像の選択に応じて、ノイズ低減処理手段３７及び強調処理手段３８によりノイズ低減処理及び強調処理が施された正の差分画像及び負の差分画像のうち少なくとも一方の差分画像を選択する。
【００９１】
図２は、本実施の形態１に係る欠陥検出装置１Ａで用いる本発明に係る欠陥検出方法の各処理工程を示すフローチャートである。本発明に係る欠陥検出方法の各処理工程は、画像処理部３Ａの内部に格納された本発明に係るコンピュータプログラムに従って実行される。
【００９２】
図２において、まず、画像処理部３Ａが、撮像により物体表面の多値画像を取得する（ステップＳ２０１）。次に、画像処理部３Ａが、ユーザによる欠陥のサイズ（画素数）の設定入力が有るか否かを判断し（ステップＳ２０２）、欠陥のサイズの設定入力が有った場合（ステップＳ２０２：ＹＥＳ）、欠陥のサイズを設定する（ステップＳ２０３）。
【００９３】
次に、画像処理部３Ａが、設定された欠陥のサイズに応じて画像縮小率を設定し（ステップＳ２０４）、取得した多値画像を、設定された画像縮小率で縮小して、縮小画像を生成する（ステップＳ２０５）。次に、画像処理部３Ａが、画像縮小率（又は欠陥のサイズ）に応じたフィルタサイズ（又はフィルタ通過回数）で、縮小画像に対してフィルタ処理を施す（ステップＳ２０６）。
【００９４】
この画像縮小とフィルタ処理の中で、対象とする欠陥を除去する必要がある。そうすることで、（欠陥が除去された）縮小画像を元の多値画像サイズへ拡大した画像と、元の多値画像との差分をとった時に、最終的に欠陥を抽出することができる。
【００９５】
除去できる欠陥のサイズと、画像縮小率、メディアンフィルタサイズとの間には、式（１）の関係がある。即ち、縮小率を１／Ｒ、メディアンフィルタサイズをＭとした場合には、式（１）により除去できる欠陥のサイズを求めることができる。
【００９６】
ＲｏｕｎｄＤｏｗｎ（Ｍ／２）×Ｒ ・・・ （１）
【００９７】
メディアンフィルタは、注目画素をフィルタサイズ範囲内の全画素の濃度値のうちの中間値で置き換える処理であるため、少なくともフィルタサイズＭの半分以下の幅、つまりＲｏｕｎｄＤｏｗｎ（Ｍ／２）よりも小さい幅の欠陥は、中間値に置き換えられて除去されることになる。さらに、メディアンフィルタは縮小画像上で行っているため、その除去される幅を、元画像上の幅に変換することで実際に除去できる欠陥のサイズを計算することができる。元画像上での幅を計算するには、縮小画像上での幅に縮小率の逆数を乗算すれば良いため、上記のような式で計算することができる。例えば、縮小率を１／４、フィルタサイズを５とした場合、除去できる欠陥のサイズは８画素以下となる。
【００９８】
以上の、除去できる欠陥のサイズと、画像縮小率、メディアンフィルタサイズとの関係を踏まえ、以下では最終的にユーザが抽出したい欠陥サイズから、適切な画像縮小率やフィルタサイズを算出する方法を記載する。
【００９９】
なお、画像縮小率を大きくすればする程、高速に処理することができる反面、画像を大きく歪めることになるためシェーディング画像生成の精度が下がる傾向にある。また、フィルタサイズを大きくすればする程、画像縮小率をそれほど大きくしなくても（画像をそれ程歪めることなく）、縮小画像上で欠陥を除去することができシェーディング画像の精度を維持することができる反面、処理時間が多くかかる傾向にある。これらは、使用される環境に応じて適切なものを選択する必要がある。以下では３つのケースについて記載する。
【０１００】
（ア）フィルタサイズを固定する場合
処理速度を優先させる場合に用いる方法であり、フィルタサイズを小さめに固定し、縮小率の方を変動させることで様々な欠陥サイズに対応させる。
【０１０１】
例えば、メディアンフィルタサイズを５に固定した場合には、ユーザが抽出したい欠陥サイズＳから、下記の計算式により画像縮小率１／Ｒを決定すると、対象とする欠陥を縮小画像から除去することがきる。まず、５×５のメディアンフィルタによって除去できる欠陥の幅Ｈは、式（２）で求めることができる。
【０１０２】
Ｈ＝ＲｏｕｎｄＤｏｗｎ（５／２）＝２ ・・・（２）
【０１０３】
つまり、縮小画像上での幅が2画素以下の欠陥を、５×５のメディアンフィルタにより除去することができる。よって、欠陥サイズＳの縮小画像上での幅が、２画素以下のサイズになるように画像縮小を行えばよい。そのために、式（３）により縮小率１／Ｒを計算する。なお式（３）は、縮小率の逆数を求める式となっている。
【０１０４】
Ｒ＝ＲｏｕｎｄＵｐ（Ｓ／Ｈ）＝ＲｏｕｎｄＵｐ（Ｓ／２） ・・・（３）
【０１０５】
例えば、欠陥のサイズＳとして１５画素が設定された場合、除去するために必要な画像縮小率１／Ｒは1／８となる。
【０１０６】
（イ）画像縮小率を固定する場合
シェーディング画像生成の精度を優先させる場合に用いる方法であり、画像縮小率を処理速度への影響がない程度に固定しておき、フィルタサイズの方を変動させることで様々な欠陥サイズに対応させる。
【０１０７】
例えば、画像縮小率を１／４に固定した場合には、ユーザが抽出したい欠陥サイズＳから、下記の計算式によりフィルタサイズＭを決定すると、対象とする欠陥を縮小画像から除去することができる。
【０１０８】
まず、画像縮小により、欠陥サイズＳは縮小画像上で式（４）で求まるサイズＨ以下の大きさに変換される。
【０１０９】
Ｈ＝ＲｏｕｎｄＵｐ（Ｓ／Ｒ）＝ＲｏｕｎｄＵｐ（Ｓ／４） ・・・（４）
【０１１０】
求められたサイズＨの欠陥は、式（５）に示すように、サイズＨの倍以上のフィルタサイズＭのメディアンフィルタによって除去することが可能である。
【０１１１】
Ｍ＝Ｈ×２＋１ ・・・（５）
【０１１２】
例えば、欠陥のサイズＳとして１５画素が設定された場合、縮小画像上でのサイズＨは４画素以下となり、除去するために必要なフィルタサイズは９となる。
【０１１３】
（ウ）フィルタサイズと画像縮小率を変動させる場合
処理速度と精度とを両立させる場合に取る手法であり、ユーザが抽出したい欠陥サイズＳの増加に応じてフィルタサイズＭと画像縮小率１／Ｒを少しずつ増加させていくことで、様々な欠陥サイズに対応させる。
【０１１４】
フィルタサイズＭと画像縮小率１／Ｒは、欠陥サイズＳから式（６）により計算を行う。なお、式（６）では、画像縮小率は縮小率の逆数を求めるようになっている。
【０１１５】
Ｍ＝Ｍａｘ（ＲｏｕｎｄＵｐ（（Ｓｑｒｔ（Ｓ）−３）／２），０）×２＋３
Ｒ＝ＲｏｕｎｄＵｐ（Ｓ／ＲｏｕｎｄＤｏｗｎ（Ｍ／２））
・・・ （６）
【０１１６】
式（６）で、Ｍａｘ（ｘ，ｙ）は、ｘとｙのうち大きい方の値を求める演算を意味し、Ｓｑｒｔ（ｘ）は、ｘの平方根を求める演算を意味し、ＲｏｕｎｄＵｐ（ｘ）は、ｘの小数点を切り上げる演算を意味し、ＲｏｕｎｄＤｏｗｎ（ｘ）は、ｘの小数点を切り捨てる演算を意味する。例えば、ユーザによって欠陥のサイズＳとして１０画素が設定された場合、フィルタサイズＭは５画素、画像縮小率１／Ｒは１／５となる。
【０１１７】
以上のような方法により、ユーザは画像縮小率や、フィルタサイズのことは意識せずに、画像に写っている、抽出したい欠陥の大きさを入力するだけで、欠陥を除去した適切な縮小画像を生成させることが可能となる。なお、これらの計算は、欠陥のサイズＳを引数とした参照テーブルの形態で持っていても良いし、計算式により毎回算出する形でも良い。
【０１１８】
次に、画像処理部３Ａが、フィルタ処理が施された縮小画像を、画像縮小率１／Ｒの逆数に相当する画像拡大率Ｒで拡大し、拡大画像（シェーディング画像）を生成する（ステップＳ２０７）。次に、画像処理部３Ａが、元の多値画像と拡大画像との差分演算を行い、差分画像として正の差分画像（明欠陥画像）及び負の差分画像（暗欠陥画像）を生成する（ステップＳ２０８）。
【０１１９】
図３（ａ）は、元の多値画像の表示画面の一例を示す図、図３（ｂ）は、図３（ａ）のＡ−Ａ'線に沿った明欠陥画像Ｆｗ、暗欠陥画像Ｆｂ、及びシェーディング画像Ｓｈａｄの主走査方向１ライン分の輝度分布を示す図である。図３（ａ）及び図３（ｂ）に示すように、元の多値画像には、光学系を用いた撮像により発生するシェーディング画像Ｓｈａｄが含まれている。
【０１２０】
図４（ａ）は、元の多値画像を画像縮小率１／４で縮小し、メディアンフィルタ処理を施し、画像拡大率４で拡大して生成された拡大画像の表示画面の一例を示す図、図４（ｂ）は、図４（ａ）のＢ−Ｂ'線に沿った拡大画像の主走査方向１ライン分の輝度分布を示す図である。図４（ａ）及び図４（ｂ）に示すように、拡大画像は、図３（ａ）及び図３（ｂ）のシェーディング画像Ｓｈａｄの形状と一致している。
【０１２１】
図５（ａ）は、元の多値画像と拡大画像との差分演算を行って生成された正の差分画像（明欠陥画像）Ｄｗ及び負の差分画像（暗欠陥画像）Ｄｂの表示画面の一例を示す図、図５（ｂ）は、図５（ａ）のＣ−Ｃ'線に沿った正の差分画像（明欠陥画像）Ｄｗ及び負の差分画像（暗欠陥画像）Ｄｂの主走査方向１ライン分の輝度分布を示す図である。図５（ａ）及び図５（ｂ）に示すように、元の多値画像に含まれるシェーディング画像が除去され、明欠陥画像Ｄｗ及び暗欠陥画像Ｄｂのみが検出されている。なお、図５（ａ）、図５（ｂ）では、差分画像における正負の境目である±０の値を、中間輝度値として表現している。
【０１２２】
再び図２を参照して、画像処理部３Ａが、ユーザによる、生成された正の差分画像及び負の差分画像に対するノイズの低減度（階調数）及びゲイン（倍率）の設定入力が有るか否かを判断し（ステップＳ２０９）、ノイズの低減度（階調数）及びゲイン（倍率）の設定入力が無い場合（ステップＳ２０９：ＮＯ）、デフォルトとしてノイズの低減度をゼロに、ゲインを１に設定する（ステップＳ２１０）。一方、ノイズの低減度（階調数）及びゲイン（倍率）の設定入力が有る場合（ステップＳ２０９：ＹＥＳ）、ユーザにより指定されたノイズの低減度及びゲインを設定する（ステップＳ２１１）。
【０１２３】
次に、画像処理部３Ａが、生成された正の差分画像及び負の差分画像に対して、設定されたノイズの低減度及びゲインでノイズ低減処理及び強調処理を行う（ステップＳ２１２）。ここで、ノイズの低減度をＮ、ゲインをＧ、生成された差分画像の差分値をＤ（ｉ，ｊ）（ｉ，ｊは画像上の座標位置を示す）、ノイズ低減処理及び強調処理を行った後の差分値をＤ'（ｉ，ｊ）とした場合、該差分値Ｄ'（ｉ，ｊ）は、式（７）で与えられる。
【０１２４】
Ｄ'（ｉ，ｊ）＝Ｍａｘ（Ｄ（ｉ，ｊ）−Ｎ, ０）×Ｇ （Ｄ（ｉ，ｊ）が正の場合）
Ｄ'（ｉ，ｊ）＝Ｍｉｎ（Ｄ（ｉ，ｊ）＋Ｎ, ０）×Ｇ （Ｄ（ｉ，ｊ）が負の場合）
・・・ （７）
【０１２５】
なお式（７）で、Ｍｉｎ（ｘ，ｙ）は、ｘとｙのうち小さい方の値を求める演算を意味する。
【０１２６】
また、正の差分画像と負の差分画像とで異なるノイズの低減度及びゲインを設定することもできる。これにより、欠陥に対する許容値が異なる場合、一方をより強調させたい場合等、ユーザが自由に調整を行うことができる。ここで、正の差分画像に対するノイズの低減度をＮｗ、ゲインをＧｗとし、負の差分画像に対するノイズの低減度をＮｂ、ゲインをＧｂとすると、ノイズ低減処理及び強調処理を行った後の差分値をＤ'（ｉ，ｊ）は、式（８）で与えられる。
【０１２７】
Ｄ'（ｉ，ｊ）＝Ｍａｘ（Ｄ（ｉ，ｊ）−Ｎｗ, ０）×Ｇｗ （Ｄ（ｉ，ｊ）が正の場合）
Ｄ'（ｉ，ｊ）＝Ｍｉｎ（Ｄ（ｉ，ｊ）＋Ｎｂ, ０）×Ｇｂ （Ｄ（ｉ，ｊ）が負の場合）
・・・ （８）
【０１２８】
図６（ａ）は、ノイズの低減度ＮをゼロにゲインＧを５に設定した場合の、強調処理後の正の差分画像Ｄ'ｗ及び負の差分画像Ｄ'ｂの表示画面の一例を示す図、図６（ｂ）は、図６（ａ）のＤ−Ｄ'線に沿った強調処理後の正の差分画像Ｄ'ｗ及び負の差分画像Ｄ'ｂの主走査方向１ライン分の輝度分布を示す図である。図７（ａ）は、ノイズの低減度Ｎを１０にゲインＧを５に設定した場合の、ノイズ低減処理及び強調処理後の正の差分画像Ｄ'ｗ及び負の差分画像Ｄ'ｂの表示画面の一例を示す図、図７（ｂ）は、図７（ａ）のＥ−Ｅ'線に沿ったノイズ低減処理及び強調処理後の正の差分画像Ｄ'ｗ及び負の差分画像Ｄ'ｂの主走査方向１ライン分の輝度分布を示す図である。
【０１２９】
次に、画像処理部３Ａが、ユーザによる、正の差分画像及び負の差分画像のうちの少なくとも一方の差分画像の選択入力が有るか否かを判断し（ステップＳ２１３）、差分画像の選択入力が無い場合（ステップＳ２１３：ＮＯ）、デフォルトとして正の差分画像及び負の差分画像を選択し（ステップＳ２１４）、処理を終了する。一方、正の差分画像及び負の差分画像のうちの少なくとも一方の差分画像の選択入力が有る場合（ステップＳ２１３：ＹＥＳ）、ユーザにより指定された差分画像を選択し（ステップＳ２１５）、処理を終了する。
【０１３０】
差分画像の選択処理は、画像データを８ビットデータ、選択処理の結果をＺ（ｉ，ｊ）とした場合、式（９）で表わされるクリッピング演算により行われる。
【０１３１】
Ｚ（ｉ，ｊ）＝Ｃｌｉｐ（Ｄ'（ｉ，ｊ），０，２５５） （正の差分画像を選択する場合）
Ｚ（ｉ，ｊ）＝Ｃｌｉｐ（Ｄ'（ｉ，ｊ）＋２５５，０，２５５） （負の差分画像を選択する場合）
Ｚ（ｉ，ｊ）＝Ｃｌｉｐ（Ｄ'（ｉ，ｊ）＋１２８，０，２５５） （正、負両方の差分画像を選択する場合）
・・・ （９）
【０１３２】
なお式（９）で、Ｃｌｉｐ（ｎ，ｘ，ｙ）は、ｎ＜ｘである場合、ｘを選択し、ｎ＞ｙである場合、ｙを選択し、ｘ≦ｎ≦ｙである場合、ｎを選択する演算を意味する。
【０１３３】
図８（ａ）は、正の差分画像Ｄ'ｗと負の差分画像Ｄ'ｂを選択した場合の表示画面の一例を示す図、図８（ｂ）は、図８（ａ）のＦ−Ｆ'線に沿った正の差分画像Ｄ'ｗと負の差分画像Ｄ'ｂの主走査方向１ライン分の輝度分布を示す図である。図９（ａ）は、正の差分画像Ｄ'ｗを選択した場合の表示画面の一例を示す図、図９（ｂ）は、図９（ａ）のＧ−Ｇ'線に沿った正の差分画像Ｄ'ｗの主走査方向１ライン分の輝度分布を示す図である。図１０（ａ）は、負の差分画像Ｄ'ｂを選択した場合の表示画面の一例を示す図、図１０（ｂ）は、図１０（ａ）のＨ−Ｈ'線に沿った負の差分画像Ｄ'ｂの主走査方向１ライン分の輝度分布を示す図である。
【０１３４】
以上説明したように、本実施の形態１によれば、撮像手段２で撮像により取得した多値画像に含まれるシェーディングの発生状態の変化及び変動に依存せず、画像縮小手段３３及び画像拡大手段３５により、元の多値画像に含まれるシェーディング画像に、拡大画像に含まれるシェーディング画像を略一致させ、フィルタ処理手段３４により、ユーザが設定したサイズ以下の欠陥画像を縮小画像から除去することで、元の多値画像と拡大画像との差分画像から、ユーザが所望するサイズ以下の欠陥を高精度で検出することができる。さらに、差分画像の選択処理３９により、ユーザが所望する片方の色（明暗）の欠陥のみを抽出することもできる。
【０１３５】
（実施の形態２）
図１１は、本発明の実施の形態２に係る欠陥検出装置の一構成例を示すブロック図、図１２は、本実施の形態２に係る欠陥検出装置で用いる本発明に係る欠陥検出方法の各処理工程を示すフローチャートである。本発明に係る欠陥検出方法の各処理工程は、画像処理部３Ｂの内部に格納された本発明に係るコンピュータプログラムに従って実行される。図１１において、本実施の形態２に係る欠陥検出装置１Ｂは、撮像手段２と、画像処理部３Ｂと、記憶手段４と、入力受付／画像表示部５Ａとから構成される。
【０１３６】
なお、本実施の形態２は、実施の形態１の画像処理部３Ａに、補正手段４０を追加して画像処理部３Ｂとした点で、実施の形態１と相違する。また、図１２において、本実施の形態２に係る欠陥検出方法は、実施の形態１で参照した図２の処理工程に、ノイズの低減度及びゲインの補正処理工程（ステップＳ１２０１）を追加した点で、実施の形態１と相違する。以下、主に相違点について説明する。
【０１３７】
図１１において、補正手段４０は、ノイズ低減度設定受付手段５２にて設定を受け付けたノイズの低減度Ｎに対して拡大画像の輝度値に比例する低減度補正値を画素単位で乗算し、ゲイン設定受付手段５３にて設定を受け付けたゲインＧに対して拡大画像の輝度値に反比例するゲイン補正値を画素単位で乗算して、補正低減度Ｎ'及び補正ゲインＧ'を出力する。ノイズ低減処理手段３７は、補正低減度Ｎ'で差分画像からノイズを低減してノイズ低減処理画像を生成し、強調処理手段３８は、ノイズ低減処理画像に補正ゲインを乗算して強調処理画像を生成する。
【０１３８】
ここで、カメラによって撮像した画像上において、信号対ノイズ比が一定であると想定し、照明によるシェーディング等の影響により一画面内においてコントラストの違いが生じている場合や、照明の明るさが変化した場合であっても、信号とノイズの出方が一定になるように、低減度補正値及びゲイン補正値が決定される。画像データを８ビットデータ、拡大画像の輝度値をＬ（ｉ，ｊ）とした場合、低減度補正値はＬ（ｉ，ｊ）／１２８、ゲイン補正値は１２８／Ｌ（ｉ，ｊ）となり、補正低減度Ｎ'及び補正ゲインＧ'は、式（１０）で与えられる。
【０１３９】
Ｎ'＝Ｎ×Ｌ（ｉ，ｊ）／１２８
Ｇ'＝Ｇ×１２８／Ｌ（ｉ，ｊ） ・・・ （１０）
【０１４０】
図１２において、画像処理部３Ｂが、拡大画像の輝度値に基づいて、ノイズの低減度及びゲインを動的に補正する（ステップＳ１２０１）。ノイズ低減度については、拡大画像の注目画素位置における輝度値が高ければ、その注目位置におけるノイズの出方も大きくなると想定してノイズ低減度を大きくし、輝度値が低ければ、その注目位置におけるノイズの出方も小さくなると想定してノイズ低減度を小さくする。一方、ゲインについては、拡大画像の注目画素位置における輝度値が高ければ、その注目位置における信号の出方も大きくなると想定してゲインを小さくし、輝度値が低ければ、その注目位置における信号の出方も小さくなると想定してゲインを大きくする。これにより、照明によるシェーディング等の影響により一画面内においてコントラストの違いが生じている場合や、撮像時の照明が変動している場合であっても、差分画像の欠陥画像について信号の輝度値及びノイズの輝度値を一定に保つことができ、欠陥検出の精度をさらに向上させることができる。
【０１４１】
図１３は、照明による拡大画像（シェーディング画像）の輝度分布を示す曲線Ｌと、補正低減度及び補正ゲインを用いてノイズ低減処理及び強調処理を行った差分画像の輝度分布との関係を示す図である。図１３（ａ）は、照明によるシェーディング等の影響により、一画面内においてコントラストの違いが生じているため、本来（シェーディングの影響がない場合には）同じ輝度値を持つ欠陥部分Ｆ１とＦ２とが、異なる輝度変化で撮像されている画像の輝度分布の様子を表した図である。
【０１４２】
もし、このような画像に対して一様なノイズ低減度、及び一様なゲインを適用して処理を行った場合には、輝度値の高い部分では信号（欠陥の輝度値）もノイズも大きく、輝度値の低い部分では信号（欠陥の輝度値）もノイズも小さい画像であるため、本来（シェーディングの影響がない場合には）同じ輝度値を持つ欠陥が、コントラストの違いを維持したまま、異なる輝度値を持つ欠陥として検出されてしまう。さらに、欠陥Ｆ２の周辺の方が、欠陥Ｆ１の周辺よりもノイズ成分の大きい差分画像が生成されてしまう。図１３（ｂ）は、一様なノイズ低減度と一様なゲインを用いて処理した場合の差分画像を示している。図１３（ｂ）に示すように、欠陥Ｆ２の周辺に相当するＤ２の方が、欠陥Ｆ１の周辺に相当するＤ１よりもノイズ成分が大きい結果となっている。
【０１４３】
一方、拡大画像（シェーディング画像）の輝度分布に従ってノイズ低減度、ゲインを補正しながら処理した場合には、欠陥部分Ｆ１の周辺ではノイズ低減度はより小さく、ゲインはより大きく補正され、欠陥部分Ｆ２の周辺ではノイズ低減度はより大きく、ゲインはより小さく補正されて処理が行われるため、最終的に欠陥部分Ｆ１の周辺と欠陥部分Ｆ２の周辺とで、信号（欠陥の輝度値）とノイズの出方を同程度にすることができる。図１３（ｃ）は、動的に補正したノイズ低減度とゲインを用いて処理した場合の、差分画像を示している。図１３（ｃ）に示すように、欠陥Ｆ２の周辺に相当するＤ'２と、欠陥Ｆ１に相当するＤ'１とは、信号（欠陥の輝度値）とノイズ成分が同程度となっている。
【０１４４】
（実施の形態３）
図１４は、本発明の実施の形態３に係る欠陥検出装置の一構成例を示すブロック図、図１５は、本実施の形態３に係る欠陥検出装置で用いる本発明に係る欠陥検出方法の各処理工程を示すフローチャートである。本発明に係る欠陥検出方法の各処理工程は、画像処理部３Ｃの内部に格納された本発明に係るコンピュータプログラムに従って実行される。図１４において、本実施の形態３に係る欠陥検出装置１Ｃは、撮像手段２と、画像処理部３Ｃと、記憶手段４と、入力受付／画像表示部５Ｂとから構成される。
【０１４５】
なお、本実施の形態３が実施の形態１と異なるのは、画像処理部３Ｃのサイズ設定手段３１Ｂの機能と、入力受付／画像表示部５Ｂに、サイズ設定受付手段５１に代えて欠陥画像選択受付手段５９を設けた点にある。また、図１５において、本実施の形態３に係る欠陥検出方法は、実施の形態１で参照した図２の処理工程において、多値画像の表示処理工程（ステップＳ１５０１）を追加し、欠陥のサイズの設定入力の有り無しの判断処理工程（ステップＳ２０２）及び欠陥のサイズ設定処理工程（ステップＳ２０３）に代えて、それぞれ、欠陥画像の選択入力の有り無しの判断処理工程（ステップＳ１５０２）及び欠陥画像のサイズ設定処理工程（ステップＳ１５０３）を設けた点で、実施の形態１と相違する。以下、主に相違点について説明する。
【０１４６】
図１４において、欠陥画像選択受付手段５９は、元画像表示手段５５に表示されている多値画像から、検出対象の欠陥又は検出対象外の欠陥に相当する画像の選択を受け付ける。サイズ設定手段３１Ｂは、欠陥画像選択受付手段５９にて受け付けた画像に相当する欠陥のサイズを設定する。
【０１４７】
図１５において、まず、画像処理部３Ｃが、撮像により物体表面の多値画像を取得する（ステップＳ２０１）。次に、画像処理部３Ｃが、取得した多値画像を表示し（ステップＳ１５０１）、ユーザによる欠陥画像の選択入力が有るか否かを判断し（ステップＳ１５０２）、欠陥画像の選択入力が有る場合（ステップ１５０２：ＹＥＳ）、ユーザにより選択された欠陥画像のサイズを設定する（ステップＳ１５０３）。
【０１４８】
具体的には、検出したい欠陥が存在する位置を画像上でユーザがポイントし、ポイントされた位置を中心とした規定の範囲内の画像を、2値化によりラベリング処理する。得られたラベリング結果から、欠陥のサイズを特定する。この2値化に用いる閾値は、ユーザが設定してもよいし、自動的に決定しても良い。自動的に閾値を決定する方法としては、下記の文献に記載されているような判別分析法を用いた「大津の方法」などが上げられる（高木幹雄、下田陽久、「画像解析ハンドブック」、東京大学出版会、１９９１年、ｐ．５０３参照）。あるいは、ユーザにマウス入力等で欠陥部分を囲んでもらい、囲んだ図形情報から欠陥サイズを特定しても良い。
【０１４９】
以上説明したように、本実施の形態３によれば、ユーザは表示されている多値画像から検出対象又は検出対象外の欠陥画像を選択するだけで欠陥画像のサイズが設定され、また撮像手段２で撮像により取得した多値画像に含まれるシェーディングの発生状態の変化及び変動に依存せず、画像縮小手段３３及び画像拡大手段３５により、元の多値画像に含まれるシェーディング画像に、拡大画像に含まれるシェーディング画像を略一致させ、フィルタ処理手段３４により、ユーザが設定したサイズ以下の欠陥画像を縮小画像から除去することで、元の多値画像と拡大画像との差分画像から、ユーザが所望するサイズ以下の欠陥を高精度で検出することができる。
【０１５０】
（実施の形態４）
図１６は、本発明の実施の形態４に係る欠陥検出装置の一構成例を示すブロック図、図１７は、本実施の形態４に係る欠陥検出装置で用いる本発明に係る欠陥検出方法の各処理工程を示すフローチャートである。本発明に係る欠陥検出方法の各処理工程は、画像処理部３Ｄの内部に格納された本発明に係るコンピュータプログラムに従って実行される。図１６において、本実施の形態４に係る欠陥検出装置１Ｄは、撮像手段２と、画像処理部３Ｄと、記憶手段４と、入力受付／画像表示部５Ｂとから構成される。
【０１５１】
なお、本実施の形態４は、実施の形態３の画像処理部３Ｃに、実施の形態２の補正手段４０を追加して画像処理部３Ｄとした点で、実施の形態３と相違する。また、図１７において、本実施の形態４に係る欠陥検出方法は、実施の形態３で参照した図１５の処理工程に、実施の形態２のノイズの低減度及びゲインの補正処理工程（ステップＳ１２０１）を追加した点で、実施の形態３と相違する。これらの相違点は実施の形態２ですでに説明しており、詳細な説明は省略する。
【０１５２】
以上説明したように、本実施の形態４によれば、ユーザは表示されている多値画像から検出対象又は検出対象外の欠陥画像を選択するだけで欠陥画像のサイズが設定され、また撮像手段２で撮像により取得した多値画像に含まれるシェーディングの発生状態の変化及び変動に依存せず、画像縮小手段３３及び画像拡大手段３５により、元の多値画像に含まれるシェーディング画像に、拡大画像に含まれるシェーディング画像を略一致させ、フィルタ処理手段３４により、ユーザが設定したサイズ以下の欠陥画像を縮小画像から除去することで、元の多値画像と拡大画像との差分画像から、ユーザが所望するサイズ以下の欠陥を高精度で検出することができる。
【０１５３】
また、拡大画像の輝度値に基づいて、ノイズの低減度及びゲインを動的に補正することで、撮像時の照明が変動している場合であっても、差分画像の欠陥画像について信号の輝度値及びノイズの輝度値を一定に保つことができ、欠陥検出の精度をさらに向上させることができる。
【０１５４】
なお、本発明の各実施の形態において、フィルタ処理手段３４としてメディアンフィルタを用いる構成について説明したが、本発明は斯かる構成に限定されず、縮小画像から欠陥画像を除去することができる構成であれば、例えば膨張フィルタ及び収縮フィルタを用いてもよい。
【０１５５】
なお、本発明の各実施の形態において、欠陥のサイズ（又は画像縮小率）に応じてフィルタ処理手段３４のフィルタサイズを可変設定する構成について説明したが、本発明は斯かる構成に限定されず、フィルタサイズを固定し、フィルタ通過回数を可変設定することもできる。これにより、フィルタ通過回数を大きく設定すれば、比較的小さなフィルタサイズで、大きいフィルタサイズのフィルタと同じ欠陥画像の除去効果が得られ、処理コストを抑えることができる。例えば、膨張フィルタ及び収縮フィルタでは、フィルタサイズ３（３画素×３画素）のフィルタの通過回数を５に設定した場合、フィルタサイズ１１（１１画素×１１画素）のフィルタと同じ効果が得られる。
【０１５６】
また、差分演算手段により演算された結果は、必ずしも正の差分画像、負の差分画像という形で別々に保持する必要はなく、1つの差分画像として保持して良い（例えば、正負の境目である±０の値を、データの中間値として表現して保持するなど）。さらに、画像拡大手段、差分演算手段、ノイズ低減処理手段、強調処理手段、差分画像選択手段の一連の処理は、必ずしも各手段の中で画像全体への処理を終えてから次の手段へ移る必要はなく、画素単位に全手段を行っていっても良い。即ち、画像の左上の画素から順に、画像拡大手段（拡大後の注目画素における輝度値を計算する）、差分演算手段、ノイズ低減処理手段、強調処理手段、差分画像選択手段の一連の処理を順次行っていき、最終的な結果画像を算出しても良い。
【産業上の利用可能性】
【０１５７】
本発明にかかる欠陥検出装置は、シェーディングの発生状態の変化及び変動に依存せず、ユーザが所望するサイズ以下の欠陥を高精度で検出することができるという利点を有し、欠陥の検査装置の前段に配設される欠陥検出装置として様々な用途に適用される。
【図面の簡単な説明】
【０１５８】
【図１】本発明の実施の形態１に係る欠陥検出装置の一構成例を示すブロック図
【図２】本発明の実施の形態１に係る欠陥検出方法の各処理工程を示すフローチャート
【図３】元の多値画像の表示画面の一例を示す図（ａ）、及び図３（ａ）のＡ−Ａ'線に沿った明欠陥画像Ｆｗ、暗欠陥画像Ｆｂ、及びシェーディング画像Ｓｈａｄの主走査方向１ライン分の輝度分布を示す図（ｂ）
【図４】元の多値画像を画像縮小率１／４で縮小し、メディアンフィルタ処理を施し、画像拡大率４で拡大して生成された拡大画像の表示画面の一例を示す図（ａ）、及び図４（ａ）のＢ−Ｂ'線に沿った拡大画像の主走査方向１ライン分の輝度分布を示す図（ｂ）
【図５】元の多値画像と拡大画像との差分演算を行って生成された正の差分画像（明欠陥画像）Ｄｗ及び負の差分画像（暗欠陥画像）Ｄｂの表示画面の一例を示す図（ａ）、及び図５（ａ）のＣ−Ｃ'線に沿った正の差分画像（明欠陥画像）Ｄｗ及び負の差分画像（暗欠陥画像）Ｄｂの１ライン分の輝度分布を示す図（ｂ）
【図６】ノイズの低減度ＮをゼロにゲインＧを５に設定した場合の、強調処理後の正の差分画像Ｄ'ｗ及び負の差分画像Ｄ'ｂの表示画面の一例を示す図（ａ）、及び図６（ａ）のＤ−Ｄ'線に沿った強調処理後の正の差分画像Ｄ'ｗ及び負の差分画像Ｄ'ｂの主走査方向１ライン分の輝度分布を示す図（ｂ）
【図７】ノイズの低減度Ｎを１０にゲインＧを５に設定した場合の、ノイズ低減処理及び強調処理後の正の差分画像Ｄ'ｗ及び負の差分画像Ｄ'ｂの表示画面の一例を示す図（ａ）、及び図７（ａ）のＥ−Ｅ'線に沿ったノイズ低減処理及び強調処理後の正の差分画像Ｄ'ｗ及び負の差分画像Ｄ'ｂの主走査方向１ライン分の輝度分布を示す図（ｂ）
【図８】正の差分画像Ｄ'ｗと負の差分画像Ｄ'ｂを選択した場合の表示画面の一例を示す図（ａ）、及び図８（ａ）のＦ−Ｆ'線に沿った正の差分画像Ｄ'ｗと負の差分画像Ｄ'ｂの主走査方向１ライン分の輝度分布を示す図（ｂ）
【図９】正の差分画像Ｄ'ｗを選択した場合の表示画面の一例を示す図（ａ）、及び図９（ａ）のＧ−Ｇ'線に沿った正の差分画像Ｄ'ｗの主走査方向１ライン分の輝度分布を示す図（ｂ）
【図１０】負の差分画像Ｄ'ｂを選択した場合の表示画面の一例を示す図（ａ）、及び図１０（ａ）のＨ−Ｈ'線に沿った負の差分画像Ｄ'ｂの主走査方向１ライン分の輝度分布を示す図（ｂ）
【図１１】本発明の実施の形態２に係る欠陥検出装置の一構成例を示すブロック図
【図１２】本実施の形態２に係る欠陥検出装置で用いる本発明に係る欠陥検出方法の各処理工程を示すフローチャート
【図１３】照明による拡大画像（シェーディング画像）の輝度分布を示す曲線Ｌと、補正低減度及び補正ゲインを用いてノイズ低減処理及び強調処理を行った差分画像の輝度分布との関係を示す図
【図１４】本発明の実施の形態３に係る欠陥検出装置の一構成例を示すブロック図
【図１５】本実施の形態３に係る欠陥検出装置で用いる本発明に係る欠陥検出方法の各処理工程を示すフローチャート
【図１６】本発明の実施の形態４に係る欠陥検出装置の一構成例を示すブロック図
【図１７】本実施の形態４に係る欠陥検出装置で用いる本発明に係る欠陥検出方法の各処理工程を示すフローチャート
【符号の説明】
【０１５９】
１Ａ、１Ｂ、１Ｃ、１Ｄ 欠陥検出装置
２ 撮像手段
３Ａ、３Ｂ、３Ｃ、３Ｄ 画像処理部
４ 記憶手段
５Ａ、５Ｂ 入力受付／画像表示部
３１Ａ、３１Ｂ サイズ設定手段
３２ 縮小率設定手段
３３ 画像縮小手段
３４ フィルタ処理手段
３５ 画像拡大手段
３６ 差分演算手段
３７ ノイズ低減処理手段
３８ 強調処理手段
３９ 差分画像選択手段
４０ 補正手段
５１ サイズ設定受付手段
５２ ノイズ低減度設定受付手段
５３ ゲイン設定受付手段
５４ 差分画像選択受付手段
５５ 元画像表示手段
５６ 拡大画像表示手段
５７ 差分画像表示手段
５８ 表示画像選択受付手段
５９ 欠陥画像選択受付手段
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物体表面を撮像して取得した、シェーディングを含む多値画像から、前記物体表面のゴミ、傷、汚れ等の欠陥を検出する欠陥検出装置、該欠陥検出装置で用いる欠陥検出方法、及び該欠陥検出方法における処理をコンピュータに実行させるコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来例として、ディジタルカメラで撮像により取得した、シェーディングと、ゴミ、傷、汚れ等の欠陥が形成する特異点とを含む元画像に対して、１ライン毎に最小２乗法を適用してｎ次近似を行い、全ライン分を統合して平坦化データとしてシェーディング画像データを生成し、元画像データとシェーディング画像データとの差分演算を行って、差分が所定値よりも大きい特異点を示す場合に、該特異点を上記欠陥による特異点であると判定する検査装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【特許文献１】特開２００６−０５０３５６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上記従来例では、周期的でない複雑なシェーディングが生じる場合、ユーザは、欠陥を検出するためのｎ次近似曲線の次数ｎを適切に設定するのが困難であり、次数ｎを大きく設定してシェーディング画像を生成した場合であっても、元画像にシェーディング画像が一致しない。そして、一致しない部分に近似誤差が生じ、該近似誤差による差分と、欠陥部分による差分とを区別することができない、という問題がある。この問題を解決するためには、次数ｎをさらに大きく設定する必要があるが、次数ｎをさらに大きく設定した場合、ｎ次近似の処理時間が長くなるとともに、欠陥部分まで追従したｎ次近似曲線が生成され、欠陥を検出することができず、検出動作が不安定になる、という問題がある。
【０００４】
また、周期的なシェーディングが生じる場合、低次数のｎ次近似曲線で元画像にシェーディング画像を一致させることができる。しかし、元画像の縦方向と横方向とでシェーディングの発生状態が変化した場合、低次数のｎ次近似曲線で正常に動作していたものが、突然誤動作してしまう、という問題がある。この誤動作を解消するためには、縦方向及び横方向のシェーディングの発生状態に応じて、ｎ次近似曲線の次数ｎを最適に設定する必要がある。しかし、例えばフィルム上の欠陥検査の場合、シェーディングの発生状態が変動しやすく、検出動作が不安定になる、という問題がある。
【０００５】
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、シェーディングの発生状態の変化及び変動に依存せず、ユーザが所望するサイズ以下の欠陥を高精度で検出することができる欠陥検出装置、該欠陥検出装置で用いる欠陥検出方法、及び該欠陥検出方法における処理をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム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】
【０００６】
前記目的を達成するため、第１発明に係る欠陥検出装置は、撮像手段で撮像された多値画像から、撮像されている物体表面の欠陥を検出する欠陥検出装置において、検出対象の欠陥のサイズの設定を受け付けるサイズ設定受付手段と、該サイズ設定受付手段にて受け付けた欠陥のサイズを設定するサイズ設定手段と、該サイズ設定手段により設定された欠陥のサイズに応じて画像縮小率を設定する縮小率設定手段と、前記多値画像を前記画像縮小率で縮小した縮小画像を生成する画像縮小手段と、前記縮小画像に対して前記縮小画像における欠陥を除去するためのフィルタ処理を施すフィルタ処理手段と、該フィルタ処理手段によりフィルタ処理が施された縮小画像を、前記画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で拡大した拡大画像を生成する画像拡大手段と、前記多値画像と前記拡大画像との差分演算を行った差分画像を生成する差分演算手段とを含む構成を有する。
【０００７】
斯かる構成により、撮像手段で撮像により取得した多値画像に含まれるシェーディングの発生状態の変化及び変動に依存せず、画像縮小手段及び画像拡大手段により、元の多値画像に含まれるシェーディング画像に、拡大画像に含まれるシェーディング画像を略一致させ、欠陥を除去するためのフィルタ処理手段により、ユーザが設定したサイズ以下の欠陥画像を縮小画像から除去することで、元の多値画像と拡大画像との差分画像から、ユーザが所望するサイズ以下の欠陥を高精度で検出することができる。
【０００８】
第２発明に係る欠陥検出装置は、撮像手段で撮像された多値画像から、撮像されている物体表面の欠陥を検出する欠陥検出装置において、前記多値画像を表示する元画像表示手段と、該元画像表示手段に表示されている多値画像から、検出対象の欠陥又は検出対象外の欠陥に相当する画像の選択を受け付ける欠陥画像選択受付手段と、該欠陥画像選択受付手段にて受け付けた画像に相当する欠陥のサイズを設定するサイズ設定手段と、該サイズ設定手段により設定された欠陥のサイズに応じて画像縮小率を設定する縮小率設定手段と、前記多値画像を前記画像縮小率で縮小した縮小画像を生成する画像縮小手段と、前記縮小画像に対して前記縮小画像における欠陥を除去するためのフィルタ処理を施すフィルタ処理手段と、該フィルタ処理手段によりフィルタ処理が施された縮小画像を、前記画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で拡大した拡大画像を生成する画像拡大手段と、前記多値画像と前記拡大画像との差分演算を行った差分画像を生成する差分演算手段とを含む構成を有する。
【０００９】
斯かる構成により、ユーザは、元画像表示手段に表示されている多値画像から検出対象又は検出対象外の欠陥画像を選択するだけで、サイズ設定手段により欠陥のサイズが設定され、また撮像手段で撮像により取得した多値画像に含まれるシェーディングの発生状態の変化及び変動に依存せず、画像縮小手段及び画像拡大手段により、元の多値画像に含まれるシェーディング画像に、拡大画像に含まれるシェーディング画像を略一致させ、欠陥を除去するためのフィルタ処理手段により、設定されたサイズ以下の欠陥画像を縮小画像から除去することで、元の多値画像と拡大画像との差分画像から、ユーザが所望するサイズ以下の欠陥を高精度で検出することができる。
【００１０】
第３発明に係る欠陥検出装置は、第１又は第２発明において、前記差分演算手段により生成された差分画像に対してノイズの低減度の設定を受け付けるノイズ低減度設定受付手段と、受け付けた前記ノイズの低減度を差分画像に対して減算又は加算して、ノイズ低減処理画像を生成するノイズ低減処理手段とを含むことが好ましい。
【００１１】
斯かる構成により、ユーザが設定した所望の低減度で差分画像からノイズを低減することができ、欠陥検出の精度を向上させるとともに、差分画像の視認性を向上させることができる。
【００１２】
第４発明に係る欠陥検出装置は、第３発明において、前記ノイズ低減度設定手段で設定を受け付けた前記ノイズの低減度に対して前記拡大画像の輝度値に比例する低減度補正値を画素単位で乗算する補正手段を含むことが好ましい。
【００１３】
斯かる構成により、ユーザが設定した所望の低減度に基づく低減度補正を行うことができ、欠陥検出の精度をさらに向上させるとともに、差分画像の視認性を向上させることができる。
【００１４】
第５発明に係る欠陥検出装置は、第１又は第２発明において、前記差分画像に対してゲインの設定を受け付けるゲイン設定受付手段と、受け付けた前記ゲインを前記差分画像に乗算して、強調処理画像を生成する強調処理手段とを含むことが好ましい。
【００１５】
斯かる構成により、ユーザが設定した所望のゲインで差分画像を強調処理することができ、欠陥検出の精度をさらに向上させるとともに、差分画像の視認性を向上させることができる。
【００１６】
第６発明に係る欠陥検出装置は、第５発明において、前記ゲイン設定受付手段で設定を受け付けた前記ゲインに対して前記拡大画像の輝度値に反比例するゲイン補正値を画素単位で乗算する補正手段を含むことが好ましい。
【００１７】
斯かる構成により、ユーザが設定した所望のゲインに基づくゲイン補正を行うことができ、欠陥検出の精度をさらに向上させるとともに、差分画像の視認性を向上させることができる。
【００１８】
第７発明に係る欠陥検出装置は、第３発明において、前記ノイズ低減処理画像に対してゲインの設定を受け付けるゲイン設定受付手段と、受け付けた前記ゲインを前記ノイズ低減処理画像に乗算して、強調処理画像を生成する強調処理手段とを含むことが好ましい。
【００１９】
斯かる構成により、ユーザが設定した所望の低減度で差分画像からノイズを低減することができ、またユーザが設定した所望のゲインでノイズ低減処理画像を強調することができ、欠陥検出の精度をさらに向上させるとともに、差分画像の視認性をさらに向上させることができる。
【００２０】
第８発明に係る欠陥検出装置は、第７発明において、設定を受け付けた前記ノイズの低減度に対して前記拡大画像の輝度値に比例する低減度補正値を画素単位で乗算し、設定を受け付けた前記ゲインに対して前記拡大画像の輝度値に反比例するゲイン補正値を画素単位で乗算する補正手段を含むことが好ましい。
【００２１】
斯かる構成により、拡大画像の輝度値に基づいて、ノイズの低減度及びゲインを動的に補正することで、撮像時の照明が変動している場合であっても、差分画像の欠陥画像について信号の輝度値及びノイズの輝度値を一定に保つことができ、欠陥検出の精度をさらに向上させることができる。
【００２２】
第９発明に係る欠陥検出装置は、第１又は第２発明において、前記差分演算手段は、正の差分画像及び負の差分画像を生成するようにしてあり、前記正の差分画像及び前記負の差分画像のうち少なくとも一方の差分画像の選択を受け付ける差分画像選択受付手段と、受け付けた差分画像を選択する差分画像選択手段とを含むことが好ましい。
【００２３】
斯かる構成により、ユーザは、生成された拡大画像（シェーディング画像）の輝度値に対して、輝度値が高い明欠陥画像を示す正の差分画像、及び輝度値が低い暗欠陥画像を示す負の差分画像のうち少なくとも一方の差分画像を自由に選択することができる。
【００２４】
第１０発明に係る欠陥検出装置は、第９発明において、前記差分画像選択手段により選択された差分画像を表示する差分画像表示手段を含むことが好ましい。
【００２５】
斯かる構成により、ユーザは、設定したサイズ以下の欠陥が検出されているか否かを、表示されている差分画像から容易に確認することができる。
【００２６】
第１１発明に係る欠陥検出装置は、第１又は第２発明において、前記フィルタ処理手段は、前記縮小率設定手段で設定された画像縮小率が大きいほど、フィルタサイズ又はフィルタ通過回数を大きく設定するようにしてあることが好ましい。
【００２７】
斯かる構成により、画像縮小率に応じてフィルタサイズ又はフィルタ通過回数を演算により最適に設定することができる。
【００２８】
第１２発明に係る欠陥検出装置は、第１又は第２発明において、前記フィルタ処理手段は、前記縮小率設定手段で設定された画像縮小率が小さいほど、フィルタサイズ又はフィルタ通過回数を小さく設定するようにしてあることが好ましい。
【００２９】
斯かる構成により、画像縮小率に応じてフィルタサイズ又はフィルタ通過回数を演算により最適に設定することができる。
【００３０】
第１３発明に係る欠陥検出装置は、第１又は第２発明において、前記フィルタ処理手段は、前記サイズ設定手段により設定された欠陥のサイズが大きいほど、フィルタサイズ又はフィルタ通過回数を大きく設定するようにしてあることが好ましい。
【００３１】
斯かる構成により、欠陥のサイズに応じてフィルタサイズ又はフィルタ通過回数を演算により最適に設定することができる。
【００３２】
第１４発明に係る欠陥検出装置は、第１又は第２発明において、前記フィルタ処理手段は、前記サイズ設定手段により設定された欠陥のサイズが小さいほど、フィルタサイズ又はフィルタ通過回数を小さく設定するようにしてあることが好ましい。
【００３３】
斯かる構成により、欠陥のサイズに応じてフィルタサイズ又はフィルタ通過回数を演算により最適に設定することができる。
【００３４】
第１５発明に係る欠陥検出装置は、第１又は第２発明において、前記フィルタ処理手段での前記フィルタサイズは、前記サイズ設定手段で設定された前記欠陥のサイズに応じて決定するようにしてあることが好ましい。
【００３５】
斯かる構成により、欠陥のサイズに応じてフィルタサイズを最適に設定することができる。
【００３６】
第１６発明に係る欠陥検出方法は、撮像手段で撮像された多値画像から、撮像されている物体表面の欠陥を検出する欠陥検出装置で用いる欠陥検出方法において、前記欠陥検出装置は、検出対象の欠陥のサイズの設定を受け付け、受け付けた欠陥のサイズを設定し、設定した欠陥のサイズに応じて画像縮小率を設定し、前記多値画像を前記画像縮小率で縮小した縮小画像を生成し、該縮小画像に対して前記縮小画像における欠陥を除去するためのフィルタ処理を施し、該フィルタ処理を施した縮小画像を、前記画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で拡大した拡大画像を生成し、前記多値画像と前記拡大画像との差分演算を行った差分画像を生成する構成を有する。
【００３７】
斯かる構成により、撮像により取得した多値画像に含まれるシェーディングの発生状態の変化及び変動に依存せず、画像縮小処理及び画像拡大処理により、元の多値画像に含まれるシェーディング画像に、拡大画像に含まれるシェーディング画像を略一致させ、欠陥を除去するためのフィルタ処理により、ユーザが設定したサイズ以下の欠陥画像を縮小画像から除去することで、元の多値画像と拡大画像との差分画像から、ユーザが所望するサイズ以下の欠陥を高精度で検出することができる。
【００３８】
第１７発明に係る欠陥検出方法は、撮像手段で撮像された多値画像から、撮像されている物体表面の欠陥を検出する欠陥検出装置で用いる欠陥検出方法において、前記欠陥検出装置は、前記多値画像を表示し、表示されている多値画像から、検出対象の欠陥又は検出対象外の欠陥に相当する画像の選択を受け付け、受け付けた画像に相当する欠陥のサイズを設定し、設定した欠陥のサイズに応じて画像縮小率を設定し、前記多値画像を前記画像縮小率で縮小した縮小画像を生成し、該縮小画像に対して前記縮小画像における欠陥を除去するためのフィルタ処理を施し、該フィルタ処理を施した縮小画像を、前記画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で拡大した拡大画像を生成し、前記多値画像と前記拡大画像との差分演算を行った差分画像を生成する構成を有する。
【００３９】
斯かる構成により、ユーザは表示されている多値画像から検出対象又は検出対象外の欠陥画像を選択するだけで欠陥のサイズが設定され、また撮像により取得した多値画像に含まれるシェーディングの発生状態の変化及び変動に依存せず、画像縮小処理及び画像拡大処理により、元の多値画像に含まれるシェーディング画像に、生成された拡大画像に含まれるシェーディング画像を略一致させ、欠陥を除去するためのフィルタ処理により、設定されたサイズ以下の欠陥画像を縮小画像から除去することで、元の多値画像と拡大画像との差分画像から、ユーザが所望するサイズ以下の欠陥を高精度で検出することができる。
【００４０】
第１８発明に係る欠陥検出方法は、第１６又は第１７発明において、生成された差分画像に対してノイズの低減度の設定を受け付け、受け付けた前記ノイズの低減度を差分画像に対して減算又は加算して、ノイズ低減処理画像を生成することが好ましい。
【００４１】
斯かる構成により、ユーザが設定した所望の低減度で、差分画像からノイズを低減することができ、欠陥検出の精度を向上させるとともに、差分画像の視認性を向上させることができる。
【００４２】
第１９発明に係る欠陥検出方法は、第１８発明において、設定を受け付けた前記ノイズの低減度に対して前記拡大画像の輝度値に比例する低減度補正値を画素単位で乗算することが好ましい。
【００４３】
斯かる構成により、ユーザが設定した所望の低減度に基づく低減度補正を行うことができ、欠陥検出の精度をさらに向上させるとともに、差分画像の視認性を向上させることができる。
【００４４】
第２０発明に係る欠陥検出方法は、第１６又は第１７発明において、前記差分画像に対してゲインの設定を受け付け、受け付けた前記ゲインを前記差分画像に乗算して、強調処理画像を生成することが好ましい。
【００４５】
斯かる構成により、ユーザが設定した所望のゲインで差分画像を強調処理することができ、欠陥検出の精度をさらに向上させるとともに、差分画像の視認性を向上させることができる。
【００４６】
第２１発明に係る欠陥検出方法は、第２０発明において、設定を受け付けた前記ゲインに対して前記拡大画像の輝度値に反比例するゲイン補正値を画素単位で乗算することを特徴とする。
【００４７】
斯かる構成により、ユーザが設定した所望のゲインに基づくゲイン補正を行うことができ、欠陥検出の精度をさらに向上させるとともに、差分画像の視認性を向上させることができる。
【００４８】
第２２発明に係る欠陥検出方法は、第１８発明において、前記ノイズ低減処理画像に対してゲインの設定を受け付け、受け付けた前記ゲインを前記ノイズ低減処理画像に乗算して、強調処理画像を生成することが好ましい。
【００４９】
斯かる構成により、ユーザが設定した所望の低減度で、差分画像からノイズを低減することができ、またユーザが設定した所望のゲインで、ノイズ低減処理画像を強調することができ、欠陥検出の精度をさらに向上させるとともに、差分画像の視認性をさらに向上させることができる。
【００５０】
第２３発明に係る欠陥検出方法は、第２２発明において、設定を受け付けた前記ノイズの低減度に対して前記拡大画像の輝度値に比例する低減度補正値を画素単位で乗算し、設定を受け付けた前記ゲインに対して前記拡大画像の輝度値に反比例するゲイン補正値を画素単位で乗算することが好ましい。
【００５１】
斯かる構成により、拡大画像の輝度値に基づいて、ノイズの低減度及びゲインを動的に補正することで、撮像時の照明が変動している場合であっても、差分画像の欠陥画像について信号の輝度値及びノイズの輝度値を一定に保つことができ、欠陥検出の精度をさらに向上させることができる。
【００５２】
第２４発明に係る欠陥検出方法は、第１６又は第１７発明において、前記差分演算により生成された差分画像は正の差分画像及び負の差分画像からなり、前記正の差分画像及び前記負の差分画像のうち少なくとも一方の差分画像の選択を受け付け、受け付けた差分画像を選択することが好ましい。
【００５３】
斯かる構成により、ユーザは、生成された拡大画像（シェーディング画像）の輝度値に対して、輝度値が高い明欠陥画像を示す正の差分画像、及び輝度値が低い暗欠陥画像を示す負の差分画像のうち少なくとも一方の差分画像を自由に選択することができる。
【００５４】
第２５発明に係る欠陥検出方法は、第２４発明において、選択された差分画像を表示することが好ましい。
【００５５】
斯かる構成により、ユーザは、設定したサイズ以下の欠陥が検出されているか否かを、表示されている差分画像から容易に確認することができる。
【００５６】
第２６発明に係る欠陥検出方法は、第１６又は第１７発明において、設定された画像縮小率が大きいほど、フィルタサイズ又はフィルタ通過回数を大きく設定することが好ましい。
【００５７】
斯かる構成により、画像縮小率に応じてフィルタサイズ又はフィルタ通過回数を演算により最適に設定することができる。
【００５８】
第２７発明に係る欠陥検出方法は、第１６又は第１７発明において、設定された画像縮小率が小さいほど、フィルタサイズ又はフィルタ通過回数を小さく設定することが好ましい。
【００５９】
斯かる構成により、画像縮小率に応じてフィルタサイズ又はフィルタ通過回数を演算により最適に設定することができる。
【００６０】
第２８発明に係る欠陥検出方法は、第１６又は第１７発明において、設定された欠陥のサイズが大きいほど、フィルタサイズ又はフィルタ通過回数を大きく設定することが好ましい。
【００６１】
斯かる構成により、欠陥のサイズに応じてフィルタサイズ又はフィルタ通過回数を演算により最適に設定することができる。
【００６２】
第２９発明に係る欠陥検出方法は、第１６又は第１７発明において、設定された欠陥のサイズが小さいほど、フィルタサイズ又はフィルタ通過回数を小さく設定することが好ましい。
【００６３】
斯かる構成により、欠陥のサイズに応じてフィルタサイズ又はフィルタ通過回数を演算により最適に設定することができる。
【００６４】
第３０発明に係る欠陥検出方法は、第１６又は第１７発明において、前記フィルタサイズは、設定された前記欠陥のサイズに応じて決定することが好ましい。
【００６５】
斯かる構成により、欠陥のサイズに応じてフィルタサイズを最適に設定することができる。
【００６６】
第３１発明に係るコンピュータプログラムは、物体表面を撮像して多値画像を取得する処理と、検出対象の欠陥のサイズの設定を受け付ける処理と、受け付けた欠陥のサイズを設定する処理と、設定した欠陥のサイズに応じて画像縮小率を設定する処理と、前記多値画像を前記画像縮小率で縮小した縮小画像を生成する処理と、該縮小画像に対して前記縮小画像における欠陥を除去するためのフィルタ処理を施す処理と、該フィルタ処理を施した縮小画像を、前記画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で拡大した拡大画像を生成する処理と、前記多値画像と前記拡大画像との差分演算を行った差分画像を生成する処理とをコンピュータに実行させる構成を有する。
【００６７】
斯かる構成により、撮像により取得した多値画像に含まれるシェーディングの発生状態の変化及び変動に依存せず、画像縮小処理及び画像拡大処理により、元の多値画像に含まれるシェーディング画像に、拡大画像に含まれるシェーディング画像を略一致させ、欠陥を除去するためのフィルタ処理により、ユーザが設定したサイズ以下の欠陥画像を縮小画像から除去することで、元の多値画像と拡大画像との差分画像から、ユーザが所望するサイズ以下の欠陥を高精度で検出することができる。
【００６８】
第３２発明に係るコンピュータプログラムは、物体表面を撮像して多値画像を取得する処理と、前記多値画像を表示する処理と、表示されている多値画像から、検出対象の欠陥又は検出対象外の欠陥に相当する画像の選択を受け付ける処理と、受け付けた画像に相当する欠陥のサイズを設定する処理と、設定した欠陥のサイズに応じて画像縮小率を設定する処理と、前記多値画像を前記画像縮小率で縮小した縮小画像を生成する処理と、該縮小画像に対して前記縮小画像における欠陥を除去するためのフィルタ処理を施す処理と、該フィルタ処理を施した縮小画像を、前記画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で拡大した拡大画像を生成する処理と、前記多値画像と前記拡大画像との差分演算を行った差分画像を生成する処理とをコンピュータに実行させる構成を有する。
【００６９】
斯かる構成により、ユーザは表示されている多値画像から検出対象又は検出対象外の欠陥画像を選択するだけで欠陥のサイズが設定され、また撮像により取得した多値画像に含まれるシェーディングの発生状態の変化及び変動に依存せず、画像縮小処理及び画像拡大処理により、元の多値画像に含まれるシェーディング画像に、拡大画像に含まれるシェーディング画像を一致させ、欠陥を除去するためのフィルタ処理により、設定されたサイズ以下の欠陥画像を縮小画像から除去することで、元の多値画像と拡大画像との差分画像から、ユーザが所望するサイズ以下の欠陥を高精度で検出することができる。
【発明の効果】
【００７０】
本発明によれば、シェーディングの発生状態の変化及び変動に依存せず、ユーザが所望するサイズ以下の欠陥を高精度で検出することができる欠陥検出装置、該欠陥検出装置で用いる欠陥検出方法、及び該欠陥検出方法における処理をコンピュータに実行させるコンピュータプログラムを提供することが可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００７１】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して説明する。なお、各実施の形態の説明で参照する図面を通じて、同一又は同様の構成又は機能を有する要素については、同一又は同様の符号を付して、詳細な説明を省略する。
【００７２】
（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１に係る欠陥検出装置の一構成例を示すブロック図である。図１において、本実施の形態１に係る欠陥検出装置１Ａは、撮像手段２と、画像処理部３Ａと、記憶手段４と、入力受付／画像表示部５Ａとから構成される。
【００７３】
撮像手段２は、例えばディジタルカメラとして機能し、検出対象物として例えばフィルム表面を撮像し多値画像を取得して画像処理部３Ａに出力する。
【００７４】
画像処理部３Ａは、サイズ設定手段３１Ａと、縮小率設定手段３２と、画像縮小手段３３と、フィルタ処理手段３４と、画像拡大手段３５と、差分演算手段３６と、ノイズ低減処理手段３７と、強調処理手段３８と、差分画像選択手段３９とを含む。また、画像処理部３Ａは、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、外部Ｉ／Ｆ等を含んで構成され、サイズ設定手段３１Ａ、縮小率設定手段３２、画像縮小手段３３、フィルタ処理手段３４、画像拡大手段３５、差分演算手段３６、ノイズ低減処理手段３７、強調処理手段３８、及び差分画像選択手段３９の処理動作を制御する。
【００７５】
記憶手段４は、画像メモリとして機能し、撮像手段２により撮像された元の多値画像、及び画像処理部３Ａにおいて各種処理を行った後の画像を随時記憶する。
【００７６】
入力受付／画像表示部５Ａは、コンピュータ用のモニタ、マウス、キーボード等で構成される。入力受付部は、例えばダイアログボックスとしてモニタの表示画面上に設けられ、サイズ設定受付手段５１と、ノイズ低減度設定受付手段５２と、ゲイン設定受付手段５３と、差分画像選択受付手段５４と、表示画像選択受付手段５８とを含む。画像表示部は、モニタの表示画面上の入力受付部に隣接して設けられ、元画像表示手段５５と、拡大画像表示手段５６と、差分画像表示手段５７とを含む。ユーザは、表示画像選択受付手段５８にて元の多値画像、拡大画像、及び差分画像のいずれかを選択して、モニタの画面上に表示させることができる。
【００７７】
次に、画像処理部３Ａの各構成について説明する。
【００７８】
サイズ設定手段３１Ａは、入力受付／画像表示部５Ａのサイズ設定受付手段５１にて、ユーザから受け付けた欠陥のサイズを縮小率設定手段３２に対して設定する。ここで、「欠陥のサイズ」とは、欠陥が略円形状である場合、円の直径に相当する画素数を指し、欠陥が略矩形状である場合、矩形の短辺の長さに相当する画素数を指す。
【００７９】
縮小率設定手段３２は、サイズ設定手段３１Ａにより設定された欠陥のサイズに応じて、撮像手段２により取得された元の多値画像に対する画像縮小率を画像縮小手段３３に対して設定する。縮小率設定手段３２は、欠陥のサイズが大きい（小さい）ほど、画像縮小率を大きく（小さく）設定するように、例えば、欠陥のサイズを引数とする画像縮小率の参照テーブルの形態で構成されている。
【００８０】
なお、必ずしも参照テーブルである必要はなく、予め定められた規定の計算式に基づいて算出するようにしても良い。
【００８１】
さらに、ここで述べている画像縮小率とは、例えば１／２倍から１／５０倍までのものであり、その中で画像縮小率が大きいとは、例えば１／２倍より１／５０倍が画像縮小率が大きいという定義であり、逆に画像縮小率が小さいとは、１／５０倍より１／２倍が画像縮小率が小さいということを意味する。
【００８２】
画像縮小手段３３は、例えば面積平均法という手法を用いる処理を行い、縮小率設定手段３２により設定された画像縮小率で元の多値画像を縮小して縮小画像を生成する。ここで、面積平均法は、例えば４画素×４画素の元の多値画像を１／２に縮小して、２画素×２画素の縮小画像を生成する場合、元の多値画像を２画素×２画素の４ブロックに分割し、各ブロックを構成する４画素の輝度値の平均値を算出し、各ブロックの平均値を１画素値として２画素×２画素の縮小画像を生成する手法である。
【００８３】
フィルタ処理手段３４は、例えばメディアンフィルタに代表される二次元フィルタとして機能し、画像縮小手段３３により生成された縮小画像に対して縮小画像における欠陥を除去するためのフィルタ処理を施す。フィルタ処理手段３４は、欠陥のサイズ（又は画像縮小率）が大きい（小さい）ほど、フィルタサイズ又はフィルタ通過回数を大きく（小さく）設定するように、欠陥のサイズ（又は画像縮小率）を引数とするフィルタサイズ（又はフィルタ通過回数）の参照テーブルを含んで構成され、縮小画像から、ユーザにより設定されたサイズ以下の欠陥画像を除去する。
【００８４】
なお、必ずしも参照テーブルである必要はなく、予め定められた規定の計算式に基づいて算出するようにしても良い。
【００８５】
ここで、「フィルタサイズ」とは、Ｍ画素×Ｍ画素の二次元フィルタの一辺を構成する画素数Ｍを指す。また、メディアンフィルタは、注目画素の画素値を、フィルタサイズ範囲内の全画素の画素値のうちの中間値で置き換えて出力する二次元フィルタである。
【００８６】
画像拡大手段３５は、例えばバイリニア補間法という手法を用いる処理を行い、フィルタ処理手段３４によりフィルタ処理が施された縮小画像を、画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で拡大して拡大画像を生成する。該拡大画像は、元の多値画像に含まれるシェーディングに対応する。ここで、バイリニア補間法は、線形補間を二次元に拡大した補間法で、一画素の周囲４画素から補間対象画素までの距離に応じて重み付け平均された補間値を補間対象画素の画素値とする手法である。
【００８７】
差分演算手段３６は、元の多値画像と、画像拡大手段３５により生成された拡大画像との差分演算を行い差分画像を生成する。該差分画像は、画像拡大手段３５により生成された拡大画像（シェーディング画像）の輝度値に対して、輝度値が高い明欠陥画像を示す正の差分画像、及び輝度値が低い暗欠陥画像を示す負の差分画像からなる。
【００８８】
ノイズ低減処理手段３７は、入力受付／画像表示部５Ａのノイズ低減度設定受付手段５２にてユーザから受け付けたノイズの低減度（階調数）を、差分演算手段３６により生成された差分画像に対して減算又は加算して、ノイズ低減処理画像を生成する。これにより、欠陥検出の精度を向上させ、差分画像の視認性を向上させることができる。
【００８９】
強調処理手段３８は、入力受付／画像表示部５Ａのゲイン設定受付手段５３にてユーザから受け付けたゲイン（倍率）を、ノイズ低減処理手段３７により生成されたノイズ低減処理画像に乗算して、強調処理画像を生成する。これにより、欠陥検出の精度をさらに向上させ、差分画像の視認性をさらに向上させることができる。
【００９０】
差分画像選択手段３９は、入力受付／画像表示部５Ａの差分画像選択受付手段５４にてユーザから受け付けた差分画像の選択に応じて、ノイズ低減処理手段３７及び強調処理手段３８によりノイズ低減処理及び強調処理が施された正の差分画像及び負の差分画像のうち少なくとも一方の差分画像を選択する。
【００９１】
図２は、本実施の形態１に係る欠陥検出装置１Ａで用いる本発明に係る欠陥検出方法の各処理工程を示すフローチャートである。本発明に係る欠陥検出方法の各処理工程は、画像処理部３Ａの内部に格納された本発明に係るコンピュータプログラムに従って実行される。
【００９２】
図２において、まず、画像処理部３Ａが、撮像により物体表面の多値画像を取得する（ステップＳ２０１）。次に、画像処理部３Ａが、ユーザによる欠陥のサイズ（画素数）の設定入力が有るか否かを判断し（ステップＳ２０２）、欠陥のサイズの設定入力が有った場合（ステップＳ２０２：ＹＥＳ）、欠陥のサイズを設定する（ステップＳ２０３）。
【００９３】
次に、画像処理部３Ａが、設定された欠陥のサイズに応じて画像縮小率を設定し（ステップＳ２０４）、取得した多値画像を、設定された画像縮小率で縮小して、縮小画像を生成する（ステップＳ２０５）。次に、画像処理部３Ａが、画像縮小率（又は欠陥のサイズ）に応じたフィルタサイズ（又はフィルタ通過回数）で、縮小画像に対してフィルタ処理を施す（ステップＳ２０６）。
【００９４】
この画像縮小とフィルタ処理の中で、対象とする欠陥を除去する必要がある。そうすることで、（欠陥が除去された）縮小画像を元の多値画像サイズへ拡大した画像と、元の多値画像との差分をとった時に、最終的に欠陥を抽出することができる。
【００９５】
除去できる欠陥のサイズと、画像縮小率、メディアンフィルタサイズとの間には、式（１）の関係がある。即ち、縮小率を１／Ｒ、メディアンフィルタサイズをＭとした場合には、式（１）により除去できる欠陥のサイズを求めることができる。
【００９６】
ＲｏｕｎｄＤｏｗｎ（Ｍ／２）×Ｒ ・・・ （１）
【００９７】
メディアンフィルタは、注目画素をフィルタサイズ範囲内の全画素の濃度値のうちの中間値で置き換える処理であるため、少なくともフィルタサイズＭの半分以下の幅、つまりＲｏｕｎｄＤｏｗｎ（Ｍ／２）よりも小さい幅の欠陥は、中間値に置き換えられて除去されることになる。さらに、メディアンフィルタは縮小画像上で行っているため、その除去される幅を、元画像上の幅に変換することで実際に除去できる欠陥のサイズを計算することができる。元画像上での幅を計算するには、縮小画像上での幅に縮小率の逆数を乗算すれば良いため、上記のような式で計算することができる。例えば、縮小率を１／４、フィルタサイズを５とした場合、除去できる欠陥のサイズは８画素以下となる。
【００９８】
以上の、除去できる欠陥のサイズと、画像縮小率、メディアンフィルタサイズとの関係を踏まえ、以下では最終的にユーザが抽出したい欠陥サイズから、適切な画像縮小率やフィルタサイズを算出する方法を記載する。
【００９９】
なお、画像縮小率を大きくすればする程、高速に処理することができる反面、画像を大きく歪めることになるためシェーディング画像生成の精度が下がる傾向にある。また、フィルタサイズを大きくすればする程、画像縮小率をそれほど大きくしなくても（画像をそれ程歪めることなく）、縮小画像上で欠陥を除去することができシェーディング画像の精度を維持することができる反面、処理時間が多くかかる傾向にある。これらは、使用される環境に応じて適切なものを選択する必要がある。以下では３つのケースについて記載する。
【０１００】
（ア）フィルタサイズを固定する場合
処理速度を優先させる場合に用いる方法であり、フィルタサイズを小さめに固定し、縮小率の方を変動させることで様々な欠陥サイズに対応させる。
【０１０１】
例えば、メディアンフィルタサイズを５に固定した場合には、ユーザが抽出したい欠陥サイズＳから、下記の計算式により画像縮小率１／Ｒを決定すると、対象とする欠陥を縮小画像から除去することがきる。まず、５×５のメディアンフィルタによって除去できる欠陥の幅Ｈは、式（２）で求めることができる。
【０１０２】
Ｈ＝ＲｏｕｎｄＤｏｗｎ（５／２）＝２ ・・・（２）
【０１０３】
つまり、縮小画像上での幅が2画素以下の欠陥を、５×５のメディアンフィルタにより除去することができる。よって、欠陥サイズＳの縮小画像上での幅が、２画素以下のサイズになるように画像縮小を行えばよい。そのために、式（３）により縮小率１／Ｒを計算する。なお式（３）は、縮小率の逆数を求める式となっている。
【０１０４】
Ｒ＝ＲｏｕｎｄＵｐ（Ｓ／Ｈ）＝ＲｏｕｎｄＵｐ（Ｓ／２） ・・・（３）
【０１０５】
例えば、欠陥のサイズＳとして１５画素が設定された場合、除去するために必要な画像縮小率１／Ｒは1／８となる。
【０１０６】
（イ）画像縮小率を固定する場合
シェーディング画像生成の精度を優先させる場合に用いる方法であり、画像縮小率を処理速度への影響がない程度に固定しておき、フィルタサイズの方を変動させることで様々な欠陥サイズに対応させる。
【０１０７】
例えば、画像縮小率を１／４に固定した場合には、ユーザが抽出したい欠陥サイズＳから、下記の計算式によりフィルタサイズＭを決定すると、対象とする欠陥を縮小画像から除去することができる。
【０１０８】
まず、画像縮小により、欠陥サイズＳは縮小画像上で式（４）で求まるサイズＨ以下の大きさに変換される。
【０１０９】
Ｈ＝ＲｏｕｎｄＵｐ（Ｓ／Ｒ）＝ＲｏｕｎｄＵｐ（Ｓ／４） ・・・（４）
【０１１０】
求められたサイズＨの欠陥は、式（５）に示すように、サイズＨの倍以上のフィルタサイズＭのメディアンフィルタによって除去することが可能である。
【０１１１】
Ｍ＝Ｈ×２＋１ ・・・（５）
【０１１２】
例えば、欠陥のサイズＳとして１５画素が設定された場合、縮小画像上でのサイズＨは４画素以下となり、除去するために必要なフィルタサイズは９となる。
【０１１３】
（ウ）フィルタサイズと画像縮小率を変動させる場合
処理速度と精度とを両立させる場合に取る手法であり、ユーザが抽出したい欠陥サイズＳの増加に応じてフィルタサイズＭと画像縮小率１／Ｒを少しずつ増加させていくことで、様々な欠陥サイズに対応させる。
【０１１４】
フィルタサイズＭと画像縮小率１／Ｒは、欠陥サイズＳから式（６）により計算を行う。なお、式（６）では、画像縮小率は縮小率の逆数を求めるようになっている。
【０１１５】
Ｍ＝Ｍａｘ（ＲｏｕｎｄＵｐ（（Ｓｑｒｔ（Ｓ）−３）／２），０）×２＋３
Ｒ＝ＲｏｕｎｄＵｐ（Ｓ／ＲｏｕｎｄＤｏｗｎ（Ｍ／２））
・・・ （６）
【０１１６】
式（６）で、Ｍａｘ（ｘ，ｙ）は、ｘとｙのうち大きい方の値を求める演算を意味し、Ｓｑｒｔ（ｘ）は、ｘの平方根を求める演算を意味し、ＲｏｕｎｄＵｐ（ｘ）は、ｘの小数点を切り上げる演算を意味し、ＲｏｕｎｄＤｏｗｎ（ｘ）は、ｘの小数点を切り捨てる演算を意味する。例えば、ユーザによって欠陥のサイズＳとして１０画素が設定された場合、フィルタサイズＭは５画素、画像縮小率１／Ｒは１／５となる。
【０１１７】
以上のような方法により、ユーザは画像縮小率や、フィルタサイズのことは意識せずに、画像に写っている、抽出したい欠陥の大きさを入力するだけで、欠陥を除去した適切な縮小画像を生成させることが可能となる。なお、これらの計算は、欠陥のサイズＳを引数とした参照テーブルの形態で持っていても良いし、計算式により毎回算出する形でも良い。
【０１１８】
次に、画像処理部３Ａが、フィルタ処理が施された縮小画像を、画像縮小率１／Ｒの逆数に相当する画像拡大率Ｒで拡大し、拡大画像（シェーディング画像）を生成する（ステップＳ２０７）。次に、画像処理部３Ａが、元の多値画像と拡大画像との差分演算を行い、差分画像として正の差分画像（明欠陥画像）及び負の差分画像（暗欠陥画像）を生成する（ステップＳ２０８）。
【０１１９】
図３（ａ）は、元の多値画像の表示画面の一例を示す図、図３（ｂ）は、図３（ａ）のＡ−Ａ'線に沿った明欠陥画像Ｆｗ、暗欠陥画像Ｆｂ、及びシェーディング画像Ｓｈａｄの主走査方向１ライン分の輝度分布を示す図である。図３（ａ）及び図３（ｂ）に示すように、元の多値画像には、光学系を用いた撮像により発生するシェーディング画像Ｓｈａｄが含まれている。
【０１２０】
図４（ａ）は、元の多値画像を画像縮小率１／４で縮小し、メディアンフィルタ処理を施し、画像拡大率４で拡大して生成された拡大画像の表示画面の一例を示す図、図４（ｂ）は、図４（ａ）のＢ−Ｂ'線に沿った拡大画像の主走査方向１ライン分の輝度分布を示す図である。図４（ａ）及び図４（ｂ）に示すように、拡大画像は、図３（ａ）及び図３（ｂ）のシェーディング画像Ｓｈａｄの形状と一致している。
【０１２１】
図５（ａ）は、元の多値画像と拡大画像との差分演算を行って生成された正の差分画像（明欠陥画像）Ｄｗ及び負の差分画像（暗欠陥画像）Ｄｂの表示画面の一例を示す図、図５（ｂ）は、図５（ａ）のＣ−Ｃ'線に沿った正の差分画像（明欠陥画像）Ｄｗ及び負の差分画像（暗欠陥画像）Ｄｂの主走査方向１ライン分の輝度分布を示す図である。図５（ａ）及び図５（ｂ）に示すように、元の多値画像に含まれるシェーディング画像が除去され、明欠陥画像Ｄｗ及び暗欠陥画像Ｄｂのみが検出されている。なお、図５（ａ）、図５（ｂ）では、差分画像における正負の境目である±０の値を、中間輝度値として表現している。
【０１２２】
再び図２を参照して、画像処理部３Ａが、ユーザによる、生成された正の差分画像及び負の差分画像に対するノイズの低減度（階調数）及びゲイン（倍率）の設定入力が有るか否かを判断し（ステップＳ２０９）、ノイズの低減度（階調数）及びゲイン（倍率）の設定入力が無い場合（ステップＳ２０９：ＮＯ）、デフォルトとしてノイズの低減度をゼロに、ゲインを１に設定する（ステップＳ２１０）。一方、ノイズの低減度（階調数）及びゲイン（倍率）の設定入力が有る場合（ステップＳ２０９：ＹＥＳ）、ユーザにより指定されたノイズの低減度及びゲインを設定する（ステップＳ２１１）。
【０１２３】
次に、画像処理部３Ａが、生成された正の差分画像及び負の差分画像に対して、設定されたノイズの低減度及びゲインでノイズ低減処理及び強調処理を行う（ステップＳ２１２）。ここで、ノイズの低減度をＮ、ゲインをＧ、生成された差分画像の差分値をＤ（ｉ，ｊ）（ｉ，ｊは画像上の座標位置を示す）、ノイズ低減処理及び強調処理を行った後の差分値をＤ'（ｉ，ｊ）とした場合、該差分値Ｄ'（ｉ，ｊ）は、式（７）で与えられる。
【０１２４】
Ｄ'（ｉ，ｊ）＝Ｍａｘ（Ｄ（ｉ，ｊ）−Ｎ, ０）×Ｇ （Ｄ（ｉ，ｊ）が正の場合）
Ｄ'（ｉ，ｊ）＝Ｍｉｎ（Ｄ（ｉ，ｊ）＋Ｎ, ０）×Ｇ （Ｄ（ｉ，ｊ）が負の場合）
・・・ （７）
【０１２５】
なお式（７）で、Ｍｉｎ（ｘ，ｙ）は、ｘとｙのうち小さい方の値を求める演算を意味する。
【０１２６】
また、正の差分画像と負の差分画像とで異なるノイズの低減度及びゲインを設定することもできる。これにより、欠陥に対する許容値が異なる場合、一方をより強調させたい場合等、ユーザが自由に調整を行うことができる。ここで、正の差分画像に対するノイズの低減度をＮｗ、ゲインをＧｗとし、負の差分画像に対するノイズの低減度をＮｂ、ゲインをＧｂとすると、ノイズ低減処理及び強調処理を行った後の差分値をＤ'（ｉ，ｊ）は、式（８）で与えられる。
【０１２７】
Ｄ'（ｉ，ｊ）＝Ｍａｘ（Ｄ（ｉ，ｊ）−Ｎｗ, ０）×Ｇｗ （Ｄ（ｉ，ｊ）が正の場合）
Ｄ'（ｉ，ｊ）＝Ｍｉｎ（Ｄ（ｉ，ｊ）＋Ｎｂ, ０）×Ｇｂ （Ｄ（ｉ，ｊ）が負の場合）
・・・ （８）
【０１２８】
図６（ａ）は、ノイズの低減度ＮをゼロにゲインＧを５に設定した場合の、強調処理後の正の差分画像Ｄ'ｗ及び負の差分画像Ｄ'ｂの表示画面の一例を示す図、図６（ｂ）は、図６（ａ）のＤ−Ｄ'線に沿った強調処理後の正の差分画像Ｄ'ｗ及び負の差分画像Ｄ'ｂの主走査方向１ライン分の輝度分布を示す図である。図７（ａ）は、ノイズの低減度Ｎを１０にゲインＧを５に設定した場合の、ノイズ低減処理及び強調処理後の正の差分画像Ｄ'ｗ及び負の差分画像Ｄ'ｂの表示画面の一例を示す図、図７（ｂ）は、図７（ａ）のＥ−Ｅ'線に沿ったノイズ低減処理及び強調処理後の正の差分画像Ｄ'ｗ及び負の差分画像Ｄ'ｂの主走査方向１ライン分の輝度分布を示す図である。
【０１２９】
次に、画像処理部３Ａが、ユーザによる、正の差分画像及び負の差分画像のうちの少なくとも一方の差分画像の選択入力が有るか否かを判断し（ステップＳ２１３）、差分画像の選択入力が無い場合（ステップＳ２１３：ＮＯ）、デフォルトとして正の差分画像及び負の差分画像を選択し（ステップＳ２１４）、処理を終了する。一方、正の差分画像及び負の差分画像のうちの少なくとも一方の差分画像の選択入力が有る場合（ステップＳ２１３：ＹＥＳ）、ユーザにより指定された差分画像を選択し（ステップＳ２１５）、処理を終了する。
【０１３０】
差分画像の選択処理は、画像データを８ビットデータ、選択処理の結果をＺ（ｉ，ｊ）とした場合、式（９）で表わされるクリッピング演算により行われる。
【０１３１】
Ｚ（ｉ，ｊ）＝Ｃｌｉｐ（Ｄ'（ｉ，ｊ），０，２５５） （正の差分画像を選択する場合）
Ｚ（ｉ，ｊ）＝Ｃｌｉｐ（Ｄ'（ｉ，ｊ）＋２５５，０，２５５） （負の差分画像を選択する場合）
Ｚ（ｉ，ｊ）＝Ｃｌｉｐ（Ｄ'（ｉ，ｊ）＋１２８，０，２５５） （正、負両方の差分画像を選択する場合）
・・・ （９）
【０１３２】
なお式（９）で、Ｃｌｉｐ（ｎ，ｘ，ｙ）は、ｎ＜ｘである場合、ｘを選択し、ｎ＞ｙである場合、ｙを選択し、ｘ≦ｎ≦ｙである場合、ｎを選択する演算を意味する。
【０１３３】
図８（ａ）は、正の差分画像Ｄ'ｗと負の差分画像Ｄ'ｂを選択した場合の表示画面の一例を示す図、図８（ｂ）は、図８（ａ）のＦ−Ｆ'線に沿った正の差分画像Ｄ'ｗと負の差分画像Ｄ'ｂの主走査方向１ライン分の輝度分布を示す図である。図９（ａ）は、正の差分画像Ｄ'ｗを選択した場合の表示画面の一例を示す図、図９（ｂ）は、図９（ａ）のＧ−Ｇ'線に沿った正の差分画像Ｄ'ｗの主走査方向１ライン分の輝度分布を示す図である。図１０（ａ）は、負の差分画像Ｄ'ｂを選択した場合の表示画面の一例を示す図、図１０（ｂ）は、図１０（ａ）のＨ−Ｈ'線に沿った負の差分画像Ｄ'ｂの主走査方向１ライン分の輝度分布を示す図である。
【０１３４】
以上説明したように、本実施の形態１によれば、撮像手段２で撮像により取得した多値画像に含まれるシェーディングの発生状態の変化及び変動に依存せず、画像縮小手段３３及び画像拡大手段３５により、元の多値画像に含まれるシェーディング画像に、拡大画像に含まれるシェーディング画像を略一致させ、フィルタ処理手段３４により、ユーザが設定したサイズ以下の欠陥画像を縮小画像から除去することで、元の多値画像と拡大画像との差分画像から、ユーザが所望するサイズ以下の欠陥を高精度で検出することができる。さらに、差分画像の選択処理３９により、ユーザが所望する片方の色（明暗）の欠陥のみを抽出することもできる。
【０１３５】
（実施の形態２）
図１１は、本発明の実施の形態２に係る欠陥検出装置の一構成例を示すブロック図、図１２は、本実施の形態２に係る欠陥検出装置で用いる本発明に係る欠陥検出方法の各処理工程を示すフローチャートである。本発明に係る欠陥検出方法の各処理工程は、画像処理部３Ｂの内部に格納された本発明に係るコンピュータプログラムに従って実行される。図１１において、本実施の形態２に係る欠陥検出装置１Ｂは、撮像手段２と、画像処理部３Ｂと、記憶手段４と、入力受付／画像表示部５Ａとから構成される。
【０１３６】
なお、本実施の形態２は、実施の形態１の画像処理部３Ａに、補正手段４０を追加して画像処理部３Ｂとした点で、実施の形態１と相違する。また、図１２において、本実施の形態２に係る欠陥検出方法は、実施の形態１で参照した図２の処理工程に、ノイズの低減度及びゲインの補正処理工程（ステップＳ１２０１）を追加した点で、実施の形態１と相違する。以下、主に相違点について説明する。
【０１３７】
図１１において、補正手段４０は、ノイズ低減度設定受付手段５２にて設定を受け付けたノイズの低減度Ｎに対して拡大画像の輝度値に比例する低減度補正値を画素単位で乗算し、ゲイン設定受付手段５３にて設定を受け付けたゲインＧに対して拡大画像の輝度値に反比例するゲイン補正値を画素単位で乗算して、補正低減度Ｎ'及び補正ゲインＧ'を出力する。ノイズ低減処理手段３７は、補正低減度Ｎ'で差分画像からノイズを低減してノイズ低減処理画像を生成し、強調処理手段３８は、ノイズ低減処理画像に補正ゲインを乗算して強調処理画像を生成する。
【０１３８】
ここで、カメラによって撮像した画像上において、信号対ノイズ比が一定であると想定し、照明によるシェーディング等の影響により一画面内においてコントラストの違いが生じている場合や、照明の明るさが変化した場合であっても、信号とノイズの出方が一定になるように、低減度補正値及びゲイン補正値が決定される。画像データを８ビットデータ、拡大画像の輝度値をＬ（ｉ，ｊ）とした場合、低減度補正値はＬ（ｉ，ｊ）／１２８、ゲイン補正値は１２８／Ｌ（ｉ，ｊ）となり、補正低減度Ｎ'及び補正ゲインＧ'は、式（１０）で与えられる。
【０１３９】
Ｎ'＝Ｎ×Ｌ（ｉ，ｊ）／１２８
Ｇ'＝Ｇ×１２８／Ｌ（ｉ，ｊ） ・・・ （１０）
【０１４０】
図１２において、画像処理部３Ｂが、拡大画像の輝度値に基づいて、ノイズの低減度及びゲインを動的に補正する（ステップＳ１２０１）。ノイズ低減度については、拡大画像の注目画素位置における輝度値が高ければ、その注目位置におけるノイズの出方も大きくなると想定してノイズ低減度を大きくし、輝度値が低ければ、その注目位置におけるノイズの出方も小さくなると想定してノイズ低減度を小さくする。一方、ゲインについては、拡大画像の注目画素位置における輝度値が高ければ、その注目位置における信号の出方も大きくなると想定してゲインを小さくし、輝度値が低ければ、その注目位置における信号の出方も小さくなると想定してゲインを大きくする。これにより、照明によるシェーディング等の影響により一画面内においてコントラストの違いが生じている場合や、撮像時の照明が変動している場合であっても、差分画像の欠陥画像について信号の輝度値及びノイズの輝度値を一定に保つことができ、欠陥検出の精度をさらに向上させることができる。
【０１４１】
図１３は、照明による拡大画像（シェーディング画像）の輝度分布を示す曲線Ｌと、補正低減度及び補正ゲインを用いてノイズ低減処理及び強調処理を行った差分画像の輝度分布との関係を示す図である。図１３（ａ）は、照明によるシェーディング等の影響により、一画面内においてコントラストの違いが生じているため、本来（シェーディングの影響がない場合には）同じ輝度値を持つ欠陥部分Ｆ１とＦ２とが、異なる輝度変化で撮像されている画像の輝度分布の様子を表した図である。
【０１４２】
もし、このような画像に対して一様なノイズ低減度、及び一様なゲインを適用して処理を行った場合には、輝度値の高い部分では信号（欠陥の輝度値）もノイズも大きく、輝度値の低い部分では信号（欠陥の輝度値）もノイズも小さい画像であるため、本来（シェーディングの影響がない場合には）同じ輝度値を持つ欠陥が、コントラストの違いを維持したまま、異なる輝度値を持つ欠陥として検出されてしまう。さらに、欠陥Ｆ２の周辺の方が、欠陥Ｆ１の周辺よりもノイズ成分の大きい差分画像が生成されてしまう。図１３（ｂ）は、一様なノイズ低減度と一様なゲインを用いて処理した場合の差分画像を示している。図１３（ｂ）に示すように、欠陥Ｆ２の周辺に相当するＤ２の方が、欠陥Ｆ１の周辺に相当するＤ１よりもノイズ成分が大きい結果となっている。
【０１４３】
一方、拡大画像（シェーディング画像）の輝度分布に従ってノイズ低減度、ゲインを補正しながら処理した場合には、欠陥部分Ｆ１の周辺ではノイズ低減度はより小さく、ゲインはより大きく補正され、欠陥部分Ｆ２の周辺ではノイズ低減度はより大きく、ゲインはより小さく補正されて処理が行われるため、最終的に欠陥部分Ｆ１の周辺と欠陥部分Ｆ２の周辺とで、信号（欠陥の輝度値）とノイズの出方を同程度にすることができる。図１３（ｃ）は、動的に補正したノイズ低減度とゲインを用いて処理した場合の、差分画像を示している。図１３（ｃ）に示すように、欠陥Ｆ２の周辺に相当するＤ'２と、欠陥Ｆ１に相当するＤ'１とは、信号（欠陥の輝度値）とノイズ成分が同程度となっている。
【０１４４】
（実施の形態３）
図１４は、本発明の実施の形態３に係る欠陥検出装置の一構成例を示すブロック図、図１５は、本実施の形態３に係る欠陥検出装置で用いる本発明に係る欠陥検出方法の各処理工程を示すフローチャートである。本発明に係る欠陥検出方法の各処理工程は、画像処理部３Ｃの内部に格納された本発明に係るコンピュータプログラムに従って実行される。図１４において、本実施の形態３に係る欠陥検出装置１Ｃは、撮像手段２と、画像処理部３Ｃと、記憶手段４と、入力受付／画像表示部５Ｂとから構成される。
【０１４５】
なお、本実施の形態３が実施の形態１と異なるのは、画像処理部３Ｃのサイズ設定手段３１Ｂの機能と、入力受付／画像表示部５Ｂに、サイズ設定受付手段５１に代えて欠陥画像選択受付手段５９を設けた点にある。また、図１５において、本実施の形態３に係る欠陥検出方法は、実施の形態１で参照した図２の処理工程において、多値画像の表示処理工程（ステップＳ１５０１）を追加し、欠陥のサイズの設定入力の有り無しの判断処理工程（ステップＳ２０２）及び欠陥のサイズ設定処理工程（ステップＳ２０３）に代えて、それぞれ、欠陥画像の選択入力の有り無しの判断処理工程（ステップＳ１５０２）及び欠陥画像のサイズ設定処理工程（ステップＳ１５０３）を設けた点で、実施の形態１と相違する。以下、主に相違点について説明する。
【０１４６】
図１４において、欠陥画像選択受付手段５９は、元画像表示手段５５に表示されている多値画像から、検出対象の欠陥又は検出対象外の欠陥に相当する画像の選択を受け付ける。サイズ設定手段３１Ｂは、欠陥画像選択受付手段５９にて受け付けた画像に相当する欠陥のサイズを設定する。
【０１４７】
図１５において、まず、画像処理部３Ｃが、撮像により物体表面の多値画像を取得する（ステップＳ２０１）。次に、画像処理部３Ｃが、取得した多値画像を表示し（ステップＳ１５０１）、ユーザによる欠陥画像の選択入力が有るか否かを判断し（ステップＳ１５０２）、欠陥画像の選択入力が有る場合（ステップ１５０２：ＹＥＳ）、ユーザにより選択された欠陥画像のサイズを設定する（ステップＳ１５０３）。
【０１４８】
具体的には、検出したい欠陥が存在する位置を画像上でユーザがポイントし、ポイントされた位置を中心とした規定の範囲内の画像を、2値化によりラベリング処理する。得られたラベリング結果から、欠陥のサイズを特定する。この2値化に用いる閾値は、ユーザが設定してもよいし、自動的に決定しても良い。自動的に閾値を決定する方法としては、下記の文献に記載されているような判別分析法を用いた「大津の方法」などが上げられる（高木幹雄、下田陽久、「画像解析ハンドブック」、東京大学出版会、１９９１年、ｐ．５０３参照）。あるいは、ユーザにマウス入力等で欠陥部分を囲んでもらい、囲んだ図形情報から欠陥サイズを特定しても良い。
【０１４９】
以上説明したように、本実施の形態３によれば、ユーザは表示されている多値画像から検出対象又は検出対象外の欠陥画像を選択するだけで欠陥画像のサイズが設定され、また撮像手段２で撮像により取得した多値画像に含まれるシェーディングの発生状態の変化及び変動に依存せず、画像縮小手段３３及び画像拡大手段３５により、元の多値画像に含まれるシェーディング画像に、拡大画像に含まれるシェーディング画像を略一致させ、フィルタ処理手段３４により、ユーザが設定したサイズ以下の欠陥画像を縮小画像から除去することで、元の多値画像と拡大画像との差分画像から、ユーザが所望するサイズ以下の欠陥を高精度で検出することができる。
【０１５０】
（実施の形態４）
図１６は、本発明の実施の形態４に係る欠陥検出装置の一構成例を示すブロック図、図１７は、本実施の形態４に係る欠陥検出装置で用いる本発明に係る欠陥検出方法の各処理工程を示すフローチャートである。本発明に係る欠陥検出方法の各処理工程は、画像処理部３Ｄの内部に格納された本発明に係るコンピュータプログラムに従って実行される。図１６において、本実施の形態４に係る欠陥検出装置１Ｄは、撮像手段２と、画像処理部３Ｄと、記憶手段４と、入力受付／画像表示部５Ｂとから構成される。
【０１５１】
なお、本実施の形態４は、実施の形態３の画像処理部３Ｃに、実施の形態２の補正手段４０を追加して画像処理部３Ｄとした点で、実施の形態３と相違する。また、図１７において、本実施の形態４に係る欠陥検出方法は、実施の形態３で参照した図１５の処理工程に、実施の形態２のノイズの低減度及びゲインの補正処理工程（ステップＳ１２０１）を追加した点で、実施の形態３と相違する。これらの相違点は実施の形態２ですでに説明しており、詳細な説明は省略する。
【０１５２】
以上説明したように、本実施の形態４によれば、ユーザは表示されている多値画像から検出対象又は検出対象外の欠陥画像を選択するだけで欠陥画像のサイズが設定され、また撮像手段２で撮像により取得した多値画像に含まれるシェーディングの発生状態の変化及び変動に依存せず、画像縮小手段３３及び画像拡大手段３５により、元の多値画像に含まれるシェーディング画像に、拡大画像に含まれるシェーディング画像を略一致させ、フィルタ処理手段３４により、ユーザが設定したサイズ以下の欠陥画像を縮小画像から除去することで、元の多値画像と拡大画像との差分画像から、ユーザが所望するサイズ以下の欠陥を高精度で検出することができる。
【０１５３】
また、拡大画像の輝度値に基づいて、ノイズの低減度及びゲインを動的に補正することで、撮像時の照明が変動している場合であっても、差分画像の欠陥画像について信号の輝度値及びノイズの輝度値を一定に保つことができ、欠陥検出の精度をさらに向上させることができる。
【０１５４】
なお、本発明の各実施の形態において、フィルタ処理手段３４としてメディアンフィルタを用いる構成について説明したが、本発明は斯かる構成に限定されず、縮小画像から欠陥画像を除去することができる構成であれば、例えば膨張フィルタ及び収縮フィルタを用いてもよい。
【０１５５】
なお、本発明の各実施の形態において、欠陥のサイズ（又は画像縮小率）に応じてフィルタ処理手段３４のフィルタサイズを可変設定する構成について説明したが、本発明は斯かる構成に限定されず、フィルタサイズを固定し、フィルタ通過回数を可変設定することもできる。これにより、フィルタ通過回数を大きく設定すれば、比較的小さなフィルタサイズで、大きいフィルタサイズのフィルタと同じ欠陥画像の除去効果が得られ、処理コストを抑えることができる。例えば、膨張フィルタ及び収縮フィルタでは、フィルタサイズ３（３画素×３画素）のフィルタの通過回数を５に設定した場合、フィルタサイズ１１（１１画素×１１画素）のフィルタと同じ効果が得られる。
【０１５６】
また、差分演算手段により演算された結果は、必ずしも正の差分画像、負の差分画像という形で別々に保持する必要はなく、1つの差分画像として保持して良い（例えば、正負の境目である±０の値を、データの中間値として表現して保持するなど）。さらに、画像拡大手段、差分演算手段、ノイズ低減処理手段、強調処理手段、差分画像選択手段の一連の処理は、必ずしも各手段の中で画像全体への処理を終えてから次の手段へ移る必要はなく、画素単位に全手段を行っていっても良い。即ち、画像の左上の画素から順に、画像拡大手段（拡大後の注目画素における輝度値を計算する）、差分演算手段、ノイズ低減処理手段、強調処理手段、差分画像選択手段の一連の処理を順次行っていき、最終的な結果画像を算出しても良い。
【産業上の利用可能性】
【０１５７】
本発明にかかる欠陥検出装置は、シェーディングの発生状態の変化及び変動に依存せず、ユーザが所望するサイズ以下の欠陥を高精度で検出することができるという利点を有し、欠陥の検査装置の前段に配設される欠陥検出装置として様々な用途に適用される。
【図面の簡単な説明】
【０１５８】
【図１】本発明の実施の形態１に係る欠陥検出装置の一構成例を示すブロック図
【図２】本発明の実施の形態１に係る欠陥検出方法の各処理工程を示すフローチャート
【図３】元の多値画像の表示画面の一例を示す図（ａ）、及び図３（ａ）のＡ−Ａ'線に沿った明欠陥画像Ｆｗ、暗欠陥画像Ｆｂ、及びシェーディング画像Ｓｈａｄの主走査方向１ライン分の輝度分布を示す図（ｂ）
【図４】元の多値画像を画像縮小率１／４で縮小し、メディアンフィルタ処理を施し、画像拡大率４で拡大して生成された拡大画像の表示画面の一例を示す図（ａ）、及び図４（ａ）のＢ−Ｂ'線に沿った拡大画像の主走査方向１ライン分の輝度分布を示す図（ｂ）
【図５】元の多値画像と拡大画像との差分演算を行って生成された正の差分画像（明欠陥画像）Ｄｗ及び負の差分画像（暗欠陥画像）Ｄｂの表示画面の一例を示す図（ａ）、及び図５（ａ）のＣ−Ｃ'線に沿った正の差分画像（明欠陥画像）Ｄｗ及び負の差分画像（暗欠陥画像）Ｄｂの１ライン分の輝度分布を示す図（ｂ）
【図６】ノイズの低減度ＮをゼロにゲインＧを５に設定した場合の、強調処理後の正の差分画像Ｄ'ｗ及び負の差分画像Ｄ'ｂの表示画面の一例を示す図（ａ）、及び図６（ａ）のＤ−Ｄ'線に沿った強調処理後の正の差分画像Ｄ'ｗ及び負の差分画像Ｄ'ｂの主走査方向１ライン分の輝度分布を示す図（ｂ）
【図７】ノイズの低減度Ｎを１０にゲインＧを５に設定した場合の、ノイズ低減処理及び強調処理後の正の差分画像Ｄ'ｗ及び負の差分画像Ｄ'ｂの表示画面の一例を示す図（ａ）、及び図７（ａ）のＥ−Ｅ'線に沿ったノイズ低減処理及び強調処理後の正の差分画像Ｄ'ｗ及び負の差分画像Ｄ'ｂの主走査方向１ライン分の輝度分布を示す図（ｂ）
【図８】正の差分画像Ｄ'ｗと負の差分画像Ｄ'ｂを選択した場合の表示画面の一例を示す図（ａ）、及び図８（ａ）のＦ−Ｆ'線に沿った正の差分画像Ｄ'ｗと負の差分画像Ｄ'ｂの主走査方向１ライン分の輝度分布を示す図（ｂ）
【図９】正の差分画像Ｄ'ｗを選択した場合の表示画面の一例を示す図（ａ）、及び図９（ａ）のＧ−Ｇ'線に沿った正の差分画像Ｄ'ｗの主走査方向１ライン分の輝度分布を示す図（ｂ）
【図１０】負の差分画像Ｄ'ｂを選択した場合の表示画面の一例を示す図（ａ）、及び図１０（ａ）のＨ−Ｈ'線に沿った負の差分画像Ｄ'ｂの主走査方向１ライン分の輝度分布を示す図（ｂ）
【図１１】本発明の実施の形態２に係る欠陥検出装置の一構成例を示すブロック図
【図１２】本実施の形態２に係る欠陥検出装置で用いる本発明に係る欠陥検出方法の各処理工程を示すフローチャート
【図１３】照明による拡大画像（シェーディング画像）の輝度分布を示す曲線Ｌと、補正低減度及び補正ゲインを用いてノイズ低減処理及び強調処理を行った差分画像の輝度分布との関係を示す図
【図１４】本発明の実施の形態３に係る欠陥検出装置の一構成例を示すブロック図
【図１５】本実施の形態３に係る欠陥検出装置で用いる本発明に係る欠陥検出方法の各処理工程を示すフローチャート
【図１６】本発明の実施の形態４に係る欠陥検出装置の一構成例を示すブロック図
【図１７】本実施の形態４に係る欠陥検出装置で用いる本発明に係る欠陥検出方法の各処理工程を示すフローチャート
【符号の説明】
【０１５９】
１Ａ、１Ｂ、１Ｃ、１Ｄ 欠陥検出装置
２ 撮像手段
３Ａ、３Ｂ、３Ｃ、３Ｄ 画像処理部
４ 記憶手段
５Ａ、５Ｂ 入力受付／画像表示部
３１Ａ、３１Ｂ サイズ設定手段
３２ 縮小率設定手段
３３ 画像縮小手段
３４ フィルタ処理手段
３５ 画像拡大手段
３６ 差分演算手段
３７ ノイズ低減処理手段
３８ 強調処理手段
３９ 差分画像選択手段
４０ 補正手段
５１ サイズ設定受付手段
５２ ノイズ低減度設定受付手段
５３ ゲイン設定受付手段
５４ 差分画像選択受付手段
５５ 元画像表示手段
５６ 拡大画像表示手段
５７ 差分画像表示手段
５８ 表示画像選択受付手段
５９ 欠陥画像選択受付手段
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像手段で撮像された多値画像から、撮像されている物体表面の欠陥を検出する欠陥検出装置において、
検出対象の欠陥のサイズの設定を受け付けるサイズ設定受付手段と、
該サイズ設定受付手段にて受け付けた欠陥のサイズを設定するサイズ設定手段と、
該サイズ設定手段により設定された欠陥のサイズに応じて画像縮小率を設定する縮小率設定手段と、
前記多値画像を前記画像縮小率で縮小した縮小画像を生成する画像縮小手段と、
前記縮小画像に対して前記縮小画像における欠陥を除去するためのフィルタ処理を施すフィルタ処理手段と、
該フィルタ処理手段によりフィルタ処理が施された縮小画像を、前記画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で拡大した拡大画像を生成する画像拡大手段と、
前記多値画像と前記拡大画像との差分演算を行った差分画像を生成する差分演算手段と
を備えることを特徴とする欠陥検出装置。
【請求項２】
撮像手段で撮像された多値画像から、撮像されている物体表面の欠陥を検出する欠陥検出装置において、
前記多値画像を表示する画像表示手段と、
該画像表示手段に表示されている多値画像から、検出対象の欠陥又は検出対象外の欠陥に相当する画像の選択を受け付ける欠陥画像選択受付手段と、
該欠陥画像選択受付手段にて受け付けた画像に相当する欠陥のサイズを設定するサイズ設定手段と、
該サイズ設定手段により設定された欠陥のサイズに応じて画像縮小率を設定する縮小率設定手段と、
前記多値画像を前記画像縮小率で縮小した縮小画像を生成する画像縮小手段と、
前記縮小画像に対して前記縮小画像における欠陥を除去するためのフィルタ処理を施すフィルタ処理手段と、
該フィルタ処理手段によりフィルタ処理が施された縮小画像を、前記画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で拡大した拡大画像を生成する画像拡大手段と、
前記多値画像と前記拡大画像との差分演算を行った差分画像を生成する差分演算手段と
を備えることを特徴とする欠陥検出装置。
【請求項３】
前記差分演算手段により生成された差分画像に対してノイズの低減度の設定を受け付けるノイズ低減度設定受付手段と、
受け付けた前記ノイズの低減度を差分画像に対して減算又は加算して、ノイズ低減処理画像を生成するノイズ低減処理手段と
を備えることを特徴とする請求項１又は２記載の欠陥検出装置。
【請求項４】
前記ノイズ低減度設定受付手段で設定を受け付けた前記ノイズの低減度に対して前記拡大画像の輝度値に比例する低減度補正値を画素単位で乗算する補正手段を備えることを特徴とする請求項３記載の欠陥検出装置。
【請求項５】
前記差分画像に対してゲインの設定を受け付けるゲイン設定受付手段と、
受け付けた前記ゲインを前記差分画像に乗算して、強調処理画像を生成する強調処理手段と
を備えることを特徴とする請求項１又は２記載の欠陥検出装置。
【請求項６】
前記ゲイン設定受付手段で設定を受け付けた前記ゲインに対して前記拡大画像の輝度値に反比例するゲイン補正値を画素単位で乗算する補正手段を備えることを特徴とする請求項５記載の欠陥検出装置。
【請求項７】
前記ノイズ低減処理画像に対してゲインの設定を受け付けるゲイン設定受付手段と、
受け付けた前記ゲインを前記ノイズ低減処理画像に乗算して、強調処理画像を生成する強調処理手段と
を備えることを特徴とする請求項３記載の欠陥検出装置。
【請求項８】
前記ノイズ低減度設定受付手段で設定を受け付けた前記ノイズの低減度に対して前記拡大画像の輝度値に比例する低減度補正値を画素単位で乗算し、前記ゲイン設定受付手段で設定を受け付けた前記ゲインに対して前記拡大画像の輝度値に反比例するゲイン補正値を画素単位で乗算する補正手段を備えることを特徴とする請求項７記載の欠陥検出装置。
【請求項９】
前記差分演算手段は、正の差分画像及び負の差分画像を生成するようにしてあり、
前記正の差分画像及び前記負の差分画像のうち少なくとも一方の差分画像の選択を受け付ける差分画像選択受付手段と、
受け付けた差分画像を選択する差分画像選択手段と
を備えることを特徴とする請求項１又は２記載の欠陥検出装置。
【請求項１０】
前記差分画像選択手段により選択された差分画像を表示する差分画像表示手段を備えることを特徴とする請求項９記載の欠陥検出装置。
【請求項１１】
前記フィルタ処理手段は、前記縮小率設定手段で設定された画像縮小率が大きいほど、フィルタサイズ又はフィルタ通過回数を大きく設定するようにしてあることを特徴とする請求項１又は２記載の欠陥検出装置。
【請求項１２】
前記フィルタ処理手段は、前記縮小率設定手段で設定された画像縮小率が小さいほど、フィルタサイズ又はフィルタ通過回数を小さく設定するようにしてあることを特徴とする請求項１又は２記載の欠陥検出装置。
【請求項１３】
前記フィルタ処理手段は、前記サイズ設定手段により設定された欠陥のサイズが大きいほど、フィルタサイズ又はフィルタ通過回数を大きく設定するようにしてあることを特徴とする請求項１又は２記載の欠陥検出装置。
【請求項１４】
前記フィルタ処理手段は、前記サイズ設定手段により設定された欠陥のサイズが小さいほど、フィルタサイズ又はフィルタ通過回数を小さく設定するようにしてあることを特徴とする請求項１又は２記載の欠陥検出装置。
【請求項１５】
前記フィルタ処理手段での前記フィルタサイズは、前記サイズ設定手段で設定された前記欠陥のサイズに応じて決定するようにしてあることを特徴とする請求項１又は２記載の欠陥検出装置。
【請求項１６】
撮像手段で撮像された多値画像から、撮像されている物体表面の欠陥を検出する欠陥検出装置で用いる欠陥検出方法において、
前記欠陥検出装置は、
検出対象の欠陥のサイズの設定を受け付け、
受け付けた欠陥のサイズを設定し、
設定した欠陥のサイズに応じて画像縮小率を設定し、
前記多値画像を前記画像縮小率で縮小した縮小画像を生成し、
該縮小画像に対して前記縮小画像における欠陥を除去するためのフィルタ処理を施し、
該フィルタ処理を施した縮小画像を、前記画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で拡大した拡大画像を生成し、
前記多値画像と前記拡大画像との差分演算を行った差分画像を生成することを特徴とする欠陥検出方法。
【請求項１７】
撮像手段で撮像された多値画像から、撮像されている物体表面の欠陥を検出する欠陥検出装置で用いる欠陥検出方法において、
前記欠陥検出装置は、
前記多値画像を表示し、
表示されている多値画像から、検出対象の欠陥又は検出対象外の欠陥に相当する画像の選択を受け付け、
受け付けた画像に相当する欠陥のサイズを設定し、
設定した欠陥のサイズに応じて画像縮小率を設定し、
前記多値画像を前記画像縮小率で縮小した縮小画像を生成し、
該縮小画像に対して前記縮小画像における欠陥を除去するためのフィルタ処理を施し、
該フィルタ処理を施した縮小画像を、前記画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で拡大した拡大画像を生成し、
前記多値画像と前記拡大画像との差分演算を行った差分画像を生成することを特徴とする欠陥検出方法。
【請求項１８】
生成された差分画像に対してノイズの低減度の設定を受け付け、
受け付けた前記ノイズの低減度を差分画像に対して減算又は加算して、ノイズ低減処理画像を生成することを特徴とする請求項１６又は１７記載の欠陥検出方法。
【請求項１９】
設定を受け付けた前記ノイズの低減度に対して前記拡大画像の輝度値に比例する低減度補正値を画素単位で乗算することを特徴とする請求項１８記載の欠陥検出方法。
【請求項２０】
前記差分画像に対してゲインの設定を受け付け、
受け付けた前記ゲインを前記差分画像に乗算して、強調処理画像を生成することを特徴とする請求項１６又は１７記載の欠陥検出方法。
【請求項２１】
設定を受け付けた前記ゲインに対して前記拡大画像の輝度値に反比例するゲイン補正値を画素単位で乗算することを特徴とする請求項２０記載の欠陥検出方法。
【請求項２２】
前記ノイズ低減処理画像に対してゲインの設定を受け付け、
受け付けた前記ゲインを前記ノイズ低減処理画像に乗算して、強調処理画像を生成することを特徴とする請求項１８記載の欠陥検出方法。
【請求項２３】
設定を受け付けた前記ノイズの低減度に対して前記拡大画像の輝度値に比例する低減度補正値を画素単位で乗算し、
設定を受け付けた前記ゲインに対して前記拡大画像の輝度値に反比例するゲイン補正値を画素単位で乗算することを特徴とする請求項２２記載の欠陥検出方法。
【請求項２４】
前記差分演算により生成された差分画像は正の差分画像及び負の差分画像からなり、
前記正の差分画像及び前記負の差分画像のうち少なくとも一方の差分画像の選択を受け付け、
受け付けた差分画像を選択することを特徴とする請求項１６又は１７記載の欠陥検出方法。
【請求項２５】
選択された差分画像を表示することを特徴とする請求項２４記載の欠陥検出方法。
【請求項２６】
設定された画像縮小率が大きいほど、フィルタサイズ又はフィルタ通過回数を大きく設定することを特徴とする請求項１６又は１７記載の欠陥検出方法。
【請求項２７】
設定された画像縮小率が小さいほど、フィルタサイズ又はフィルタ通過回数を小さく設定することを特徴とする請求項１６又は１７記載の欠陥検出方法。
【請求項２８】
設定された欠陥のサイズが大きいほど、フィルタサイズ又はフィルタ通過回数を大きく設定することを特徴とする請求項１６又は１７記載の欠陥検出方法。
【請求項２９】
設定された欠陥のサイズが小さいほど、フィルタサイズ又はフィルタ通過回数を小さく設定することを特徴とする請求項１６又は１７記載の欠陥検出方法。
【請求項３０】
前記フィルタサイズは、設定された前記欠陥のサイズに応じて決定するようにしてあることを特徴とする請求項１６又は１７記載の欠陥検出方法。
【請求項３１】
物体表面を撮像して多値画像を取得する処理と、
検出対象の欠陥のサイズの設定を受け付ける処理と、
受け付けた欠陥のサイズを設定する処理と、
設定した欠陥のサイズに応じて画像縮小率を設定する処理と、
前記多値画像を前記画像縮小率で縮小した縮小画像を生成する処理と、
該縮小画像に対して前記縮小画像における欠陥を除去するためのフィルタ処理を施す処理と、
該フィルタ処理を施した縮小画像を、前記画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で拡大した拡大画像を生成する処理と、
前記多値画像と前記拡大画像との差分演算を行った差分画像を生成する処理と
をコンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項３２】
物体表面を撮像して多値画像を取得する処理と、
前記多値画像を表示する処理と、
表示されている多値画像から、検出対象の欠陥又は検出対象外の欠陥に相当する画像の選択を受け付ける処理と、
受け付けた画像に相当する欠陥のサイズを設定する処理と、
設定した欠陥のサイズに応じて画像縮小率を設定する処理と、
前記多値画像を前記画像縮小率で縮小した縮小画像を生成する処理と、
該縮小画像に対して前記縮小画像における欠陥を除去するためのフィルタ処理を施す処理と、
該フィルタ処理を施した縮小画像を、前記画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で拡大した拡大画像を生成する処理と、
前記多値画像と前記拡大画像との差分演算を行った差分画像を生成する処理と
をコンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項１】
撮像手段で撮像された多値画像から、撮像されている物体表面の欠陥を検出する欠陥検出装置において、
検出対象の欠陥のサイズの設定を受け付けるサイズ設定受付手段と、
該サイズ設定受付手段にて受け付けた欠陥のサイズを設定するサイズ設定手段と、
該サイズ設定手段により設定された欠陥のサイズに応じて画像縮小率を設定する縮小率設定手段と、
前記多値画像を前記画像縮小率で縮小した縮小画像を生成する画像縮小手段と、
前記縮小画像に対して前記縮小画像における欠陥を除去するためのフィルタ処理を施すフィルタ処理手段と、
該フィルタ処理手段によりフィルタ処理が施された縮小画像を、前記画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で拡大した拡大画像を生成する画像拡大手段と、
前記多値画像と前記拡大画像との差分演算を行った差分画像を生成する差分演算手段と
を備えることを特徴とする欠陥検出装置。
【請求項２】
撮像手段で撮像された多値画像から、撮像されている物体表面の欠陥を検出する欠陥検出装置において、
前記多値画像を表示する画像表示手段と、
該画像表示手段に表示されている多値画像から、検出対象の欠陥又は検出対象外の欠陥に相当する画像の選択を受け付ける欠陥画像選択受付手段と、
該欠陥画像選択受付手段にて受け付けた画像に相当する欠陥のサイズを設定するサイズ設定手段と、
該サイズ設定手段により設定された欠陥のサイズに応じて画像縮小率を設定する縮小率設定手段と、
前記多値画像を前記画像縮小率で縮小した縮小画像を生成する画像縮小手段と、
前記縮小画像に対して前記縮小画像における欠陥を除去するためのフィルタ処理を施すフィルタ処理手段と、
該フィルタ処理手段によりフィルタ処理が施された縮小画像を、前記画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で拡大した拡大画像を生成する画像拡大手段と、
前記多値画像と前記拡大画像との差分演算を行った差分画像を生成する差分演算手段と
を備えることを特徴とする欠陥検出装置。
【請求項３】
前記差分演算手段により生成された差分画像に対してノイズの低減度の設定を受け付けるノイズ低減度設定受付手段と、
受け付けた前記ノイズの低減度を差分画像に対して減算又は加算して、ノイズ低減処理画像を生成するノイズ低減処理手段と
を備えることを特徴とする請求項１又は２記載の欠陥検出装置。
【請求項４】
前記ノイズ低減度設定受付手段で設定を受け付けた前記ノイズの低減度に対して前記拡大画像の輝度値に比例する低減度補正値を画素単位で乗算する補正手段を備えることを特徴とする請求項３記載の欠陥検出装置。
【請求項５】
前記差分画像に対してゲインの設定を受け付けるゲイン設定受付手段と、
受け付けた前記ゲインを前記差分画像に乗算して、強調処理画像を生成する強調処理手段と
を備えることを特徴とする請求項１又は２記載の欠陥検出装置。
【請求項６】
前記ゲイン設定受付手段で設定を受け付けた前記ゲインに対して前記拡大画像の輝度値に反比例するゲイン補正値を画素単位で乗算する補正手段を備えることを特徴とする請求項５記載の欠陥検出装置。
【請求項７】
前記ノイズ低減処理画像に対してゲインの設定を受け付けるゲイン設定受付手段と、
受け付けた前記ゲインを前記ノイズ低減処理画像に乗算して、強調処理画像を生成する強調処理手段と
を備えることを特徴とする請求項３記載の欠陥検出装置。
【請求項８】
前記ノイズ低減度設定受付手段で設定を受け付けた前記ノイズの低減度に対して前記拡大画像の輝度値に比例する低減度補正値を画素単位で乗算し、前記ゲイン設定受付手段で設定を受け付けた前記ゲインに対して前記拡大画像の輝度値に反比例するゲイン補正値を画素単位で乗算する補正手段を備えることを特徴とする請求項７記載の欠陥検出装置。
【請求項９】
前記差分演算手段は、正の差分画像及び負の差分画像を生成するようにしてあり、
前記正の差分画像及び前記負の差分画像のうち少なくとも一方の差分画像の選択を受け付ける差分画像選択受付手段と、
受け付けた差分画像を選択する差分画像選択手段と
を備えることを特徴とする請求項１又は２記載の欠陥検出装置。
【請求項１０】
前記差分画像選択手段により選択された差分画像を表示する差分画像表示手段を備えることを特徴とする請求項９記載の欠陥検出装置。
【請求項１１】
前記フィルタ処理手段は、前記縮小率設定手段で設定された画像縮小率が大きいほど、フィルタサイズ又はフィルタ通過回数を大きく設定するようにしてあることを特徴とする請求項１又は２記載の欠陥検出装置。
【請求項１２】
前記フィルタ処理手段は、前記縮小率設定手段で設定された画像縮小率が小さいほど、フィルタサイズ又はフィルタ通過回数を小さく設定するようにしてあることを特徴とする請求項１又は２記載の欠陥検出装置。
【請求項１３】
前記フィルタ処理手段は、前記サイズ設定手段により設定された欠陥のサイズが大きいほど、フィルタサイズ又はフィルタ通過回数を大きく設定するようにしてあることを特徴とする請求項１又は２記載の欠陥検出装置。
【請求項１４】
前記フィルタ処理手段は、前記サイズ設定手段により設定された欠陥のサイズが小さいほど、フィルタサイズ又はフィルタ通過回数を小さく設定するようにしてあることを特徴とする請求項１又は２記載の欠陥検出装置。
【請求項１５】
前記フィルタ処理手段での前記フィルタサイズは、前記サイズ設定手段で設定された前記欠陥のサイズに応じて決定するようにしてあることを特徴とする請求項１又は２記載の欠陥検出装置。
【請求項１６】
撮像手段で撮像された多値画像から、撮像されている物体表面の欠陥を検出する欠陥検出装置で用いる欠陥検出方法において、
前記欠陥検出装置は、
検出対象の欠陥のサイズの設定を受け付け、
受け付けた欠陥のサイズを設定し、
設定した欠陥のサイズに応じて画像縮小率を設定し、
前記多値画像を前記画像縮小率で縮小した縮小画像を生成し、
該縮小画像に対して前記縮小画像における欠陥を除去するためのフィルタ処理を施し、
該フィルタ処理を施した縮小画像を、前記画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で拡大した拡大画像を生成し、
前記多値画像と前記拡大画像との差分演算を行った差分画像を生成することを特徴とする欠陥検出方法。
【請求項１７】
撮像手段で撮像された多値画像から、撮像されている物体表面の欠陥を検出する欠陥検出装置で用いる欠陥検出方法において、
前記欠陥検出装置は、
前記多値画像を表示し、
表示されている多値画像から、検出対象の欠陥又は検出対象外の欠陥に相当する画像の選択を受け付け、
受け付けた画像に相当する欠陥のサイズを設定し、
設定した欠陥のサイズに応じて画像縮小率を設定し、
前記多値画像を前記画像縮小率で縮小した縮小画像を生成し、
該縮小画像に対して前記縮小画像における欠陥を除去するためのフィルタ処理を施し、
該フィルタ処理を施した縮小画像を、前記画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で拡大した拡大画像を生成し、
前記多値画像と前記拡大画像との差分演算を行った差分画像を生成することを特徴とする欠陥検出方法。
【請求項１８】
生成された差分画像に対してノイズの低減度の設定を受け付け、
受け付けた前記ノイズの低減度を差分画像に対して減算又は加算して、ノイズ低減処理画像を生成することを特徴とする請求項１６又は１７記載の欠陥検出方法。
【請求項１９】
設定を受け付けた前記ノイズの低減度に対して前記拡大画像の輝度値に比例する低減度補正値を画素単位で乗算することを特徴とする請求項１８記載の欠陥検出方法。
【請求項２０】
前記差分画像に対してゲインの設定を受け付け、
受け付けた前記ゲインを前記差分画像に乗算して、強調処理画像を生成することを特徴とする請求項１６又は１７記載の欠陥検出方法。
【請求項２１】
設定を受け付けた前記ゲインに対して前記拡大画像の輝度値に反比例するゲイン補正値を画素単位で乗算することを特徴とする請求項２０記載の欠陥検出方法。
【請求項２２】
前記ノイズ低減処理画像に対してゲインの設定を受け付け、
受け付けた前記ゲインを前記ノイズ低減処理画像に乗算して、強調処理画像を生成することを特徴とする請求項１８記載の欠陥検出方法。
【請求項２３】
設定を受け付けた前記ノイズの低減度に対して前記拡大画像の輝度値に比例する低減度補正値を画素単位で乗算し、
設定を受け付けた前記ゲインに対して前記拡大画像の輝度値に反比例するゲイン補正値を画素単位で乗算することを特徴とする請求項２２記載の欠陥検出方法。
【請求項２４】
前記差分演算により生成された差分画像は正の差分画像及び負の差分画像からなり、
前記正の差分画像及び前記負の差分画像のうち少なくとも一方の差分画像の選択を受け付け、
受け付けた差分画像を選択することを特徴とする請求項１６又は１７記載の欠陥検出方法。
【請求項２５】
選択された差分画像を表示することを特徴とする請求項２４記載の欠陥検出方法。
【請求項２６】
設定された画像縮小率が大きいほど、フィルタサイズ又はフィルタ通過回数を大きく設定することを特徴とする請求項１６又は１７記載の欠陥検出方法。
【請求項２７】
設定された画像縮小率が小さいほど、フィルタサイズ又はフィルタ通過回数を小さく設定することを特徴とする請求項１６又は１７記載の欠陥検出方法。
【請求項２８】
設定された欠陥のサイズが大きいほど、フィルタサイズ又はフィルタ通過回数を大きく設定することを特徴とする請求項１６又は１７記載の欠陥検出方法。
【請求項２９】
設定された欠陥のサイズが小さいほど、フィルタサイズ又はフィルタ通過回数を小さく設定することを特徴とする請求項１６又は１７記載の欠陥検出方法。
【請求項３０】
前記フィルタサイズは、設定された前記欠陥のサイズに応じて決定するようにしてあることを特徴とする請求項１６又は１７記載の欠陥検出方法。
【請求項３１】
物体表面を撮像して多値画像を取得する処理と、
検出対象の欠陥のサイズの設定を受け付ける処理と、
受け付けた欠陥のサイズを設定する処理と、
設定した欠陥のサイズに応じて画像縮小率を設定する処理と、
前記多値画像を前記画像縮小率で縮小した縮小画像を生成する処理と、
該縮小画像に対して前記縮小画像における欠陥を除去するためのフィルタ処理を施す処理と、
該フィルタ処理を施した縮小画像を、前記画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で拡大した拡大画像を生成する処理と、
前記多値画像と前記拡大画像との差分演算を行った差分画像を生成する処理と
をコンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項３２】
物体表面を撮像して多値画像を取得する処理と、
前記多値画像を表示する処理と、
表示されている多値画像から、検出対象の欠陥又は検出対象外の欠陥に相当する画像の選択を受け付ける処理と、
受け付けた画像に相当する欠陥のサイズを設定する処理と、
設定した欠陥のサイズに応じて画像縮小率を設定する処理と、
前記多値画像を前記画像縮小率で縮小した縮小画像を生成する処理と、
該縮小画像に対して前記縮小画像における欠陥を除去するためのフィルタ処理を施す処理と、
該フィルタ処理を施した縮小画像を、前記画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で拡大した拡大画像を生成する処理と、
前記多値画像と前記拡大画像との差分演算を行った差分画像を生成する処理と
をコンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【公開番号】特開２００９−１９９１２６（Ｐ２００９−１９９１２６Ａ）
【公開日】平成２１年９月３日（２００９．９．３）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００８−３７０９８（Ｐ２００８−３７０９８）
【出願日】平成２０年２月１９日（２００８．２．１９）
【出願人】（０００１２９２５３）株式会社キーエンス (681)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２１年９月３日（２００９．９．３）
【国際特許分類】
【出願日】平成２０年２月１９日（２００８．２．１９）
【出願人】（０００１２９２５３）株式会社キーエンス (681)
【Ｆターム（参考）】
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