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】一様に連続している背景模様が存在する場合であっても、ゴミ、傷、汚れ等の欠陥を正しく検出することができる欠陥検出装置、欠陥検出方法及びコンピュータプログラムを提供する。
【解決手段】検出対象の欠陥のサイズを設定して記憶し、背景模様が一様に連続している第一の方向の指定を受け付けて記憶する。記憶された欠陥のサイズに応じた画像縮小率で、記憶された第一の方向へ縮小した縮小画像を生成する。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第一の方向に実行し、フィルタ処理が実行された縮小画像を、画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で第一の方向へ拡大した第一の拡大画像を生成する。多値画像と第一の拡大画像との差分演算を実行した差分画像を生成する。
【解決手段】検出対象の欠陥のサイズを設定して記憶し、背景模様が一様に連続している第一の方向の指定を受け付けて記憶する。記憶された欠陥のサイズに応じた画像縮小率で、記憶された第一の方向へ縮小した縮小画像を生成する。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第一の方向に実行し、フィルタ処理が実行された縮小画像を、画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で第一の方向へ拡大した第一の拡大画像を生成する。多値画像と第一の拡大画像との差分演算を実行し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多値画像の、一様に連続している背景模様の中に存在するゴミ、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ラインごとに最小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実行して、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）。
【０００３】
しかし、特許文献１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、という問題点があった。
【０００４】
そこで、例えば特許文献２では、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い精度で検出することができる欠陥検出装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００６−０５０３５６号公報
【特許文献２】特開２００９−１９９１２６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、上記従来例では、周期的でない複雑なシェーディングを解消することができるものの、背景模様が一様に連続している場合、例えば縞状の背景模様が生じている場合には、シェーディングについては解消することができるものの、縞状の模様は解消することができずに残存するという問題点があった。したがって、ゴミ、傷、汚れ等の欠陥を正しく検出することが困難になる。
【０００７】
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、一様に連続している背景模様が存在する場合であっても、ゴミ、傷、汚れ等の欠陥を正しく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】
【０００８】
上記目的を達成するために第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設定を受け付けた欠陥のサイズを記憶するサイズ記憶手段と、背景模様が一様に連続している第一の方向の指定を受け付ける方向指定受付手段と、該方向指定受付手段で指定を受け付けた第一の方向を記憶する方向記憶手段と、前記多値画像を、記憶された欠陥のサイズに応じた画像縮小率で、記憶された第一の方向へ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前記第一の方向に実行する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実行された縮小画像を、前記画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で前記第一の方向へ拡大した第一の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第一の拡大画像との差分演算を実行し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。
【０００９】
また、第２発明に係る欠陥検出装置は、第１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前記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。
【００１０】
また、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。
【００１１】
また、第４発明に係る欠陥検出装置は、第１乃至第３発明のいずれか１つにおいて、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備えることを特徴とする。
【００１２】
また、第５発明に係る欠陥検出装置は、第１乃至第４発明のいずれか１つにおいて、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を特徴とする。
【００１３】
また、第６発明に係る欠陥検出装置は、第１乃至第５発明のいずれか１つにおいて、前記背景模様のエッジ情報を抽出するエッジ情報抽出手段と、抽出したエッジ情報に基づいて前記第一の方向を特定する方向特定手段とを備えることを特徴とする。
【００１４】
また、第７発明に係る欠陥検出装置は、第６発明において、特定した前記第一の方向を、垂直方向又は水平方向となるよう画像を回転させる画像回転手段を備えることを特徴とする。
【００１５】
また、第８発明に係る欠陥検出装置は、第１乃至第７発明のいずれか１つにおいて、前記画像縮小率を１に設定し、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に応じて、フィルタサイズ又はフィルタ通過回数を設定するようにしてあることを特徴とする。
【００１６】
また、第９発明に係る欠陥検出装置は、第１乃至第８発明のいずれか１つにおいて、前記方向指定受付手段により、前記第一の方向とは異なる方向である第二の方向の指定を受け付け、前記方向記憶手段は、前記方向指定受付手段で指定を受け付けた第二の方向も記憶し、前記画像縮小手段は、前記第一の拡大画像と前記多値画像との差分画像を、前記画像縮小率で前記第二の方向へ縮小した縮小画像を生成し、前記フィルタ処理手段は、前記縮小画像に対して欠陥を除去するためのフィルタ処理を前記第二の方向に実行し、前記画像拡大手段は、フィルタ処理が実行された縮小画像を、前記画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で前記第二の方向へ拡大した第二の拡大画像を生成し、前記差分演算手段は、前記第二の拡大画像と、前記第一の拡大画像と前記多値画像との差分画像である第一の差分画像との差分演算を実行した第二の差分画像を生成するようにしてあることを特徴とする。
【００１７】
また、第１０発明に係る欠陥検出装置は、第９発明において、前記画像縮小手段は、前記多値画像を、前記画像縮小率で前記第二の方向へ縮小した縮小画像を生成し、前記フィルタ処理手段は、前記縮小画像に対して欠陥を除去するためのフィルタ処理を前記第二の方向に実行し、前記画像拡大手段は、フィルタ処理が実行された縮小画像を、前記画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で前記第二の方向へ拡大した第三の拡大画像を生成し、前記差分演算手段は、前記第一の拡大画像と前記第三の拡大画像とを合成した合成画像と前記多値画像との差分演算を実行して差分画像を生成するようにしてあることを特徴とする。
【００１８】
次に、上記目的を達成するために第１１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、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工程と、該サイズ設定受付工程にて設定を受け付けた欠陥のサイズを記憶するサイズ記憶工程と、背景模様が一様に連続している第一の方向の指定を受け付ける方向指定受付工程と、該方向指定受付工程で指定を受け付けた第一の方向を記憶する方向記憶工程と、前記多値画像を、記憶された欠陥のサイズに応じた画像縮小率で、記憶された第一の方向へ縮小した縮小画像を生成する画像縮小工程と、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前記第一の方向に実行するフィルタ処理工程と、該フィルタ処理工程によりフィルタ処理が実行された縮小画像を、前記画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で前記第一の方向へ拡大した第一の拡大画像を生成する画像拡大工程と、前記多値画像と前記第一の拡大画像との差分演算を実行した差分画像を生成する差分演算工程とを含むことを特徴とする。
【００１９】
次に、上記目的を達成するために第１２発明に係るコンピュータプログラムは、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実行することが可能なコンピュータプログラムにおいて、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処理と、該サイズ設定受付手段にて設定を受け付けた欠陥のサイズを記憶するサイズ記憶処理と、背景模様が一様に連続している第一の方向の指定を受け付ける方向指定受付処理と、該方向指定受付処理で指定を受け付けた第一の方向を記憶する方向記憶処理と、前記多値画像を、記憶された欠陥のサイズに応じた画像縮小率で、記憶された第一の方向へ縮小した縮小画像を生成する画像縮小処理と、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前記第一の方向に実行するフィルタ処理と、該フィルタ処理が実行された縮小画像を、前記画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で前記第一の方向へ拡大した第一の拡大画像を生成する画像拡大処理と、前記多値画像と前記第一の拡大画像との差分演算を実行した差分画像を生成する差分演算処理とを前記欠陥検出装置に実行させることを特徴とする。
【００２０】
第１発明、第１１発明及び第１２発明では、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、背景模様が一様に連続している第一の方向にのみ多値画像を縮小し、フィルタ処理を実行し、拡大して第一の拡大画像を生成することにより、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一方で、一様に連続している背景模様を縮小画像から消滅させずに残すことができるため、元の多値画像と第一の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。
【００２１】
第２発明では、受け付けた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。
【００２２】
第３発明では、受け付けたゲインを差分画像に乗算して、強調処理画像を生成することにより、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。
【００２３】
第４発明では、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、検出対象とするべき欠陥を選別することが可能となる。
【００２４】
第５発明では、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により、より大きな欠陥に対しても適切に検出することが可能となる。
【００２５】
第６発明では、背景模様のエッジ情報を抽出し、抽出したエッジ情報に基づいて第一の方向を特定することにより、背景模様が一様に連続している方向が変動した場合であっても、追従して欠陥を検出することが可能となる。
【００２６】
第７発明では、特定した第一の方向を、垂直方向又は水平方向となるよう画像を回転させることにより、演算処理負荷の比較的大きい斜め方向の画像縮小処理、フィルタリング処理等を実行することがなく、演算処理負荷を低減しつつ、高い精度で欠陥を検出することが可能となる。
【００２７】
第８発明では、画像縮小率を１に設定し、設定された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設定することにより、画像縮小処理を実行することなく、検出対象物の輪郭部分の抽出を抑制しつつ欠陥を検出することが可能となる。
【００２８】
第９発明では、第一の方向とは異なる方向である第二の方向の指定を受け付け、第一の拡大画像と多値画像との差分画像を、設定された画像縮小率で第二の方向へ縮小した縮小画像を生成し、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第二の方向に実行し、フィルタ処理が実行された縮小画像を、画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で第二の方向へ拡大した第二の拡大画像を生成し、第二の拡大画像と、第一の拡大画像と多値画像との差分画像である第一の差分画像との差分演算を実行した第二の差分画像を生成する。これにより、２つの方向に一様に連続している背景模様が存在する多値画像であっても、高い精度で欠陥を検出することが可能となる。
【００２９】
第１０発明では、多値画像を、設定された画像縮小率で第二の方向へ縮小した縮小画像を生成し、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第二の方向に実行し、フィルタ処理が実行された縮小画像を、画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で第二の方向へ拡大した第三の拡大画像を生成し、第一の拡大画像と第三の拡大画像とを合成した合成画像と多値画像との差分演算を実行した差分画像を生成する。これにより、２つの方向に一様に連続している背景模様が存在する多値画像であっても、演算処理負荷を抑制しながらより高い精度で欠陥を検出することが可能となる。
【発明の効果】
【００３０】
本発明によれば、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、背景模様が一様に連続している第一の方向にのみ多値画像を縮小し、フィルタ処理を実行し、拡大して第一の拡大画像を生成することにより、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一方で、一様に連続している背景模様を縮小画像から消滅させずに残すことができるため、元の多値画像と第一の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。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【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である。
【図２】本発明の実施の形態１に係る欠陥検出装置で用いる欠陥検出方法の各設定データの算出工程を示すフローチャートである。
【図３】背景模様が一様に連続しているＸ方向の指定を受け付けた場合の多値画像の変遷を示す例示図である。
【図４】背景模様が一様に連続しているＹ方向の指定を受け付けた場合の多値画像の変遷を示す例示図である。
【図５】元の多値画像と拡大画像との差分演算を実行して生成された差分画像の例示図である。
【図６】ノイズ低減処理及び強調処理を実行した後の差分画像の例示図である。
【図７】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の選択を受け付けた場合の差分画像の例示図である。
【図８】本発明の実施の形態１に係る欠陥検出装置で用いる欠陥検出方法の差分画像の取得処理工程を示すフローチャートである。
【図９】本発明の実施の形態２に係る欠陥検出装置で用いる欠陥検出方法の各設定データの算出工程を示すフローチャートである。
【図１０】本発明の実施の形態３に係る欠陥検出方法による欠陥抽出用差分画像の例示図である。
【図１１】Ｘ方向及びＹ方向に連続模様が存在する多値画像に対して、Ｘ方向及びＹ方向に連続して画像縮小処理、フィルタ処理、画像拡大処理、差分画像生成処理を実行した場合の差分画像の例示図である。
【図１２】Ｘ方向及びＹ方向に連続模様が存在する多値画像に対して、Ｘ方向及びＹ方向に別個に画像縮小処理、フィルタ処理、画像拡大処理を実行して差分画像を生成した場合の差分画像の例示図である。
【発明を実施するための形態】
【００３２】
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。
【００３３】
（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１は、撮像手段２と、画像処理部３と、記憶手段４と、入力受付／画像表示部５とで構成される。
【００３４】
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３に出力する。
【００３５】
画像処理部３は、サイズ設定・記憶手段３１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、方向設定・記憶手段４０と、画像回転手段４１とを含む。また、画像処理部３は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、外部Ｉ／Ｆ等を含んで構成され、サイズ設定・記憶手段３１、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、差分画像選択手段３９、方向設定・記憶手段４０、及び画像回転手段４１の処理動作を制御する。
【００３６】
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３において各種処理を実行した後の画像を随時記憶する。また、各種の設定されたデータを記憶しておき、欠陥検出処理の実行時に読み出す。
【００３７】
入力受付／画像表示部５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、方向指定受付手段５９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。
【００３８】
次に、画像処理部３の各構成について説明する。
【００３９】
サイズ設定・記憶手段３１は、入力受付／画像表示部５のサイズ設定受付手段５１にて、ユーザから設定を受け付けた欠陥のサイズを記憶する。ここで、「欠陥のサイズ」とは、方向設定・記憶手段４０で記憶されている方向に投影した場合の長さに相当する画素数を意味する。例えばＸ方向が記憶されている場合にはＸ方向の幅に相当し、Ｙ方向が記憶されている場合にはＹ方向の高さに相当する画素数に相当する。
【００４０】
方向設定・記憶手段４０は、背景模様が一様に連続している方向（第一の方向）の指定を入力受付／画像表示部５の方向指定受付手段５９で受け付け、指定を受け付けた方向を画像縮小処理、フィルタ処理、画像拡大処理を実行する方向として記憶する。
【００４１】
縮小率設定手段３２は、サイズ設定・記憶手段３１により設定されて記憶されている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。
【００４２】
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。
【００４３】
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。
【００４４】
画像回転手段４１は、背景模様が一様に連続している方向（第一の方向）が、垂直方向又は水平方向、例えばＸ方向又はＹ方向から傾いている場合、第一の方向が、垂直方向又は水平方向となるように画像を回転させる。これにより、背景模様が一様に連続している方向が垂直方向又は水平方向、例えばＸ方向又はＹ方向から傾いている場合であっても、回転後にＸ方向又はＹ方向について画像縮小処理、フィルタ処理、画像拡大処理を実行することによって、一様に連続している背景模様を演算処理負荷を高めることなく除去することができる。
【００４５】
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、記憶されている方向に縮小した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Ｘ方向に１／４に縮小して、１画素×４画素の縮小画像を生成する場合、元の多値画像を４画素×１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１画素×４画素の縮小画像を生成する手法である。
【００４６】
また、例えば４画素×４画素の元の多値画像をＹ方向に１／４に縮小して、４画素×１画素の縮小画像を生成する場合、元の多値画像を１画素×４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４画素×１画素の縮小画像を生成する。
【００４７】
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、記憶されている方向に実行する。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。
【００４８】
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。
【００４９】
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。本実施の形態１では、一方向へのフィルタ処理となるので、例えばＸ方向のフィルタ処理である場合、Ｍ画素×１画素の横方向に長いフィルタとなり、Ｙ方向のフィルタ処理である場合、１画素×Ｍ画素の縦方向に長いフィルタとなる。フィルタサイズは、上述したＭの値を意味する。
【００５０】
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、記憶されている方向にフィルタ処理が実行された縮小画像を、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。本実施の形態１では、例えばＸ方向に画像縮小している場合にはＸ方向にのみ、Ｙ方向に画像縮小している場合にはＹ方向にのみ、それぞれ補間すれば良い。
【００５１】
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（第一の拡大画像）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。
【００５２】
ノイズ低減処理手段３７は、入力受付／画像表示部５のノイズ低減度設定受付手段５２にてユーザから設定を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。
【００５３】
強調処理手段３８は、入力受付／画像表示部５のゲイン設定受付手段５３にてユーザから設定を受け付けたゲイン（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向上させることができる。また、ノイズ低減処理手段３７と強調処理手段３８とを組み合わせることで、後段に別の画像処理を実行する場合であっても、解析を容易化・安定化することができる。
【００５４】
差分画像選択手段３９は、入力受付／画像表示部５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実行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。
【００５５】
図２は、本発明の実施の形態１に係る欠陥検出装置１で用いる欠陥検出方法の各設定データの算出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設定データの算出工程は、画像処理部３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。
【００５６】
図２において、まず、画像処理部３は、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３は、入力受付／画像表示部５がユーザから欠陥のサイズ（画素数）の設定を受け付けたか否かを判断し（ステップＳ２０２）、画像処理部３が、欠陥のサイズの設定を受け付けていないと判断した場合（ステップＳ２０２：ＮＯ）、画像処理部３は、欠陥のサイズの設定の受付待ち状態となる。画像処理部３が、欠陥のサイズの設定を受け付けたと判断した場合（ステップＳ２０２：ＹＥＳ）、画像処理部３は、欠陥のサイズを設定して記憶する（ステップＳ２０３）。
【００５７】
次に、画像処理部３は、入力受付／画像表示部５が画像処理の方向の指定を受け付けたか否かを判断し（ステップＳ２０４）、画像処理部３が、方向の指定を受け付けていないと判断した場合（ステップＳ２０４：ＮＯ）、画像処理部３は、方向の指定の受付待ち状態となる。画像処理部３が、方向の指定を受け付けたと判断した場合（ステップＳ２０４：ＹＥＳ）、画像処理部３は、画像処理の方向を設定して記憶する（ステップＳ２０５）。
【００５８】
次に、画像処理部３は、記憶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Ｓ２０６）、取得した多値画像を、設定された画像縮小率で記憶された方向に縮小して、縮小画像を生成する（ステップＳ２０７）。次に、画像処理部３は、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、縮小画像に対して記憶された方向にフィルタ処理を実行する（ステップＳ２０８）。
【００５９】
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、最終的に対象となる欠陥のみを検出することができる。
【００６０】
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。すなわち、画像縮小率を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。なお、式（１）において、ＲｏｕｎｄＤｏｗｎ（ｘ）は、ｘの小数点を切り捨てる演算を意味する。
【００６１】
ＲｏｕｎｄＤｏｗｎ（Ｍ／２）×Ｒ ・・・ （１）
【００６２】
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実行されているので、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。
【００６３】
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（画像をそれほど歪めることなく）、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。画像縮小率及びフィルタサイズを適切に選択することにより、欠陥を除去した適切な縮小画像を生成することができる。なお、これらの計算は、欠陥のサイズ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。
【００６４】
次に、画像処理部３は、フィルタ処理が実行された縮小画像を、画像縮小率１／Ｒの逆数に相当する画像拡大率Ｒで記憶された方向に拡大し、拡大画像（シェーディング画像）を生成する（ステップＳ２０９）。画像処理部３は、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Ｓ２１０）。
【００６５】
図３は、背景模様が一様に連続しているＸ方向の指定を受け付けた場合の多値画像の変遷を示す例示図である。図３（ａ）に示す元の多値画像には、Ｘ方向に一様に連続している背景模様が存在している。図３（ｂ）は、多値画像を画像縮小率１／４でＸ方向に縮小した場合の縮小画像の例示図である。図３（ｂ）に示すように、Ｘ方向に一様に連続している背景模様は消滅することなく存在する。
【００６６】
図３（ｃ）は、縮小画像に対してＸ方向にフィルタ処理を実行した場合のフィルタ画像の例示図であり、図３（ｄ）は、画像縮小率１／４の逆数に相当する画像拡大率４でＸ方向に拡大した場合の拡大画像（第一の拡大画像）の例示図である。拡大した場合であっても、シェーディング模様及びＸ方向に一様に連続している背景模様は、元の多値画像と同じ位置に消滅することなく存在する。
【００６７】
図４は、背景模様が一様に連続しているＹ方向の指定を受け付けた場合の多値画像の変遷を示す例示図である。図４（ａ）に示す元の多値画像には、Ｙ方向に一様に連続している背景模様が存在している。図４（ｂ）は、多値画像を画像縮小率１／４でＹ方向に縮小した場合の縮小画像の例示図である。図４（ｂ）に示すように、Ｙ方向に一様に連続している背景模様は消滅することなく存在する。
【００６８】
図４（ｃ）は、縮小画像に対してＹ方向にフィルタ処理を実行した場合のフィルタ画像の例示図であり、図４（ｄ）は、画像縮小率１／４の逆数に相当する画像拡大率４でＹ方向に拡大した場合の拡大画像（第一の拡大画像）の例示図である。拡大した場合であっても、シェーディング模様及びＹ方向に一様に連続している背景模様は、元の多値画像と同じ位置に消滅することなく存在する。
【００６９】
したがって、差分演算手段３６で、元の多値画像と拡大画像（第一の拡大画像）との差分演算を行い差分画像を生成することにより、シェーディング模様だけでなく、Ｘ方向に一様に連続している背景模様又はＹ方向に一様に連続している背景模様は消滅するので、確実に欠陥を検出することが可能となる。
【００７０】
図５は、元の多値画像と拡大画像との差分演算を実行して生成された差分画像の例示図である。図５（ａ）は、図３に示す元の多値画像に基づく差分画像を、図５（ｂ）は、図４に示す元の多値画像に基づく差分画像を、それぞれ示している。シェーディング模様、背景模様ともに、元の多値画像と拡大画像（第一の拡大画像）とで一致しているので、差分画像を生成することにより図５（ａ）及び（ｂ）に示すように欠陥のみが差異として検出される。なお、図５（ａ）及び（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（グレイ）として表現している。
【００７１】
図２に戻って、画像処理部３は、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）の設定をユーザから受け付けたか否かを判断し（ステップＳ２１１）、画像処理部３が、ノイズの低減度（階調数）及びゲイン（倍率）の設定を受け付けていないと判断した場合（ステップＳ２１１：ＮＯ）、画像処理部３は、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Ｓ２１２）。画像処理部３が、ノイズの低減度（階調数）及びゲイン（倍率）の設定を受け付けたと判断した場合（ステップＳ２１１：ＹＥＳ）、画像処理部３は、ユーザから設定を受け付けたノイズの低減度及びゲインに設定して記憶する（ステップＳ２１３）。
【００７２】
次に、画像処理部３は、生成された正の差分画像及び負の差分画像に対して、記憶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実行する（ステップＳ２１４）。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実行した後の差分値をＤ’（ｉ，ｊ）とした場合、該差分値Ｄ’（ｉ，ｊ）は、式（２）で与えられる。
【００７３】
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）
・・・ （２）
【００７４】
なお式（２）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。
【００７５】
図６は、ノイズ低減処理及び強調処理を実行した後の差分画像の例示図である。図６（ａ）は、図３に示す元の多値画像及び濃度値プロファイルを、図６（ｂ）は、図３に示す元の多値画像に基づく差分画像に強調処理を実行した後の差分画像及び濃度値プロファイルを、図６（ｃ）は、図３に示す元の多値画像に基づく差分画像に強調処理及びノイズ低減処理を実行した後の差分画像及び濃度値プロファイルを、それぞれ示している。
【００７６】
図６（ｂ）は、ゲインＧを‘４’としており、欠陥が約４倍に強調されて表示されている。そして、図６（ｃ）は、ゲインＧを‘４’とする強調処理に加えて、ノイズの低減度Ｎを‘２０’としたノイズ低減処理を実行しており、ノイズが効果的に除去されている。したがって、欠陥のみを効果的に検出することができる。また、後段に別の画像処理を実行する場合であっても、解析を容易化・安定化することができる。
【００７７】
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実行した後の差分値Ｄ’（ｉ，ｊ）は、式（３）で与えられる。
【００７８】
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）
・・・ （３）
【００７９】
図２に戻って、画像処理部３は、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の選択をユーザから受け付けたか否かを判断し（ステップＳ２１５）、差分画像の選択を受け付けていないと判断した場合（ステップＳ２１５：ＮＯ）、画像処理部３は、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Ｓ２１６）、画像処理部３は、処理を終了する。画像処理部３が、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の選択を受け付けたと判断した場合（ステップＳ２１５：ＹＥＳ）、画像処理部３は、ユーザから選択を受け付けた差分画像を選択し（ステップＳ２１７）、処理を終了する。
【００８０】
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（４）で表わされるクリッピング演算により行われる。
【００８１】
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）
・・・ （４）
【００８２】
なお式（４）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。
【００８３】
図７は、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の選択を受け付けた場合の差分画像の例示図である。図７（ａ）は、図３に示す元の多値画像に基づく正の差分画像及び負の差分画像の両方を選択した場合の差分画像及び濃度値プロファイルを、図７（ｂ）は、図３に示す元の多値画像に基づく正の差分画像を選択した場合の差分画像及び濃度値プロファイルを、図７（ｃ）は、図３に示す元の多値画像に基づく負の差分画像を選択した場合の差分画像及び濃度値プロファイルを、それぞれ示している。
【００８４】
図７（ａ）、（ｂ）、（ｃ）の濃度値プロファイルを比較すればわかるように、図７（ａ）では、正の欠陥及び負の欠陥の双方を検出することができているのに対し、図７（ｂ）では、正の欠陥のみを、図７（ｃ）では、負の欠陥のみを、それぞれ検出している。したがって、検出対象となる欠陥を確実に選別することが可能となる。
【００８５】
上述した本実施の形態１によれば、ユーザは、所望の差分画像、すなわちユーザが欠陥として検出した欠陥のみが背景模様から分離されて表示してある差分画像を取得することができるまで、欠陥サイズ、画像縮小処理・フィルタ処理・画像拡大処理の方向、ノイズの低減度、ゲイン等を変化させて差分画像を繰り返し取得する。そして、所望の差分画像を取得することができたと判断した時点の欠陥サイズ、画像縮小処理・フィルタ処理・画像拡大処理の方向、ノイズの低減度、ゲイン等を設定データとして記憶し、記憶された設定データを用いて欠陥検出用の差分画像を取得する。
【００８６】
図８は、本発明の実施の形態１に係る欠陥検出装置で用いる欠陥検出方法の差分画像の取得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差分画像の取得処理工程は、画像処理部３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。
【００８７】
図８の処理により取得された差分画像は、欠陥検出処理の対象画像となる。例えば、取得した差分画像に対して、例えばエッジ検出処理を実行して欠陥の有無、位置等を判定する。すなわち、本実施の形態１に係る差分画像の取得処理は、背景模様から欠陥のみを浮き上がらせるための前処理であり、ユーザは取得した差分画像に対して個別の画像処理を実行し、判別基準を設定して欠陥の有無、位置等を正確に判定又は特定することが可能となる。
【００８８】
図８において、画像処理部３は、撮像により物体表面の多値画像を取得する（ステップＳ８０１）。次に、画像処理部３は、記憶された設定データを読み出す（ステップＳ８０２）。具体的には、欠陥サイズ、画像縮小処理・フィルタ処理・画像拡大処理の方向、ノイズの低減度、ゲイン等を読み出す。
【００８９】
画像処理部３は、読み出した欠陥のサイズに応じて画像縮小率を設定し（ステップＳ８０３）、取得した多値画像を、設定された画像縮小率で読み出した方向に縮小して、縮小画像を生成する（ステップＳ８０４）。次に、画像処理部３は、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、縮小画像に対して記憶された方向にフィルタ処理を実行する（ステップＳ８０５）。
【００９０】
次に、画像処理部３は、フィルタ処理が実行された縮小画像を、画像縮小率１／Ｒの逆数に相当する画像拡大率Ｒで読み出した方向に拡大し、拡大画像（シェーディング画像）を生成する（ステップＳ８０６）。画像処理部３は、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Ｓ８０７）。
【００９１】
画像処理部３は、読み出したノイズの低減度及びゲインに基づいて、ノイズ低減処理及び強調処理を実行し（ステップＳ８０８）、所望の差分画像を取得する（ステップＳ８０９）。
【００９２】
以上の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、背景模様が一様に連続している第一の方向にのみ多値画像を縮小し、フィルタ処理を実行し、拡大して第一の拡大画像を生成することにより、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一方で、一様に連続している背景模様を縮小画像から消滅させずに残すことができるため、元の多値画像と第一の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。
【００９３】
（実施の形態２）
図９は、本発明の実施の形態２に係る欠陥検出装置で用いる欠陥検出方法の各設定データの算出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設定データの算出工程は、画像処理部３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９の処理フローのうち、図２と同じ処理を実行するフローについては、同一の符号を付することにより詳細な説明は省略する。
【００９４】
図９では、画像処理部３が、欠陥のサイズを設定して記憶した（ステップＳ２０３）後、画像処理部３は、背景模様のエッジ情報を抽出する（ステップＳ９０１）。本実施の形態２でも、一様に連続している背景模様が存在することから、エッジ情報は一定の方向のエッジとして抽出される。
【００９５】
画像処理部３は、抽出したエッジ情報に基づいて、画像縮小処理、フィルタ処理、画像拡大処理を実行する方向（第一の方向）を特定して記憶する（ステップＳ９０２）（方向特定手段）。これにより、本実施の形態２では、背景模様が一様に連続している方向が変動した場合であっても、追従して欠陥を検出することが可能となる。
【００９６】
エッジ情報の抽出に用いるフィルタは特に限定されるものではなく、例えばＳｏｂｅｌフィルタ等を用いれば良い。抽出するエッジ情報としては、画素ごとのエッジ強度及びエッジ角度である。
【００９７】
抽出したエッジ情報に基づいて、所定値以上のエッジ強度を有する画素についてエッジ角度の角度ヒストグラムを生成し、ヒストグラムの中で最大値となるエッジ角度を求めることにより、画像縮小処理、フィルタ処理、画像拡大処理を実行する方向を特定する。
【００９８】
もちろん、求めたエッジ角度がＹ方向（垂直方向）又はＸ方向（水平方向）となるように画像をアフィン変換により回転させ、回転させた画像について画像縮小処理、フィルタ処理、画像拡大処理、差分画像生成処理、強調処理等を実行した後、元の角度に戻すよう逆方向のアフィン変換により差分画像を回転させても良い。
【００９９】
（実施の形態３）
上述した実施の形態１及び２では、多値画像を縮小してフィルタ処理をした後に拡大することにより、欠陥を検出するための差分画像生成の基礎となる拡大画像（第一の拡大画像）を生成しているが、画像縮小をすることなく、フィルタサイズ又はフィルタ通過回数を大きくすることにより差分画像生成の基礎となる拡大画像（実際には拡大していない）を生成しても良い。
【０１００】
すなわち、画像縮小率を‘１’に設定し、フィルタ処理手段３４は、サイズ設定・記憶手段３１により設定されて記憶されている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設定すれば良い。例えば抽出する欠陥のサイズＳに対して、フィルタサイズが（Ｓ×２＋１）となるメディアンフィルタによるフィルタ処理を実行することにより、所望のサイズの欠陥を検出することができる。
【０１０１】
図１０は、本発明の実施の形態３に係る欠陥検出方法による欠陥抽出用差分画像の例示図である。図１０（ａ）に示す元の多値画像に対してＸ方向の指定を受け付ける。図１０（ｂ）は、画像縮小率を例えば‘４’に設定してＸ方向に多値画像を縮小し、フィルタ処理を実行した後に画像を拡大し、元の多値画像との差分演算を実行した差分画像である。輝度値の変動幅が大きい画素が検出されてしまうので、元の多値画像の検出対象物と背景との輪郭部分がくっきりと欠陥として検出されてしまう。
【０１０２】
それに対して、図１０（ｃ）は、画像縮小率を‘１’に設定することにより、多値画像を縮小及び拡大することなくフィルタ処理を実行し、元の多値画像との差分演算を実行した差分画像である。多値画像を縮小及び拡大していないので、フィルタ処理に要する時間は増大するが、フィルタサイズ又はフィルタ通過回数を大きくすることにより、元の多値画像の検出対象物と背景との輪郭部分についても効果的に除去することができ、欠陥のみを正しく検出することができる。
【０１０３】
つまり、検出対象となる欠陥のサイズが所定の値より大きい場合には、実施の形態１及び２と同様、指定を受け付けた方向に多値画像を縮小し、フィルタ処理を実行した後に多値画像を拡大し、元の多値画像との差分演算を実行した差分画像により欠陥を検出し、検出対象となる欠陥のサイズが所定の値より小さい場合には、多値画像を縮小及び拡大することなく、実施の形態１及び２と同様、フィルタサイズ又はフィルタ通過回数を大きくしてフィルタ処理を実行し、元の多値画像との差分演算を実行した差分画像により欠陥を検出することにより、欠陥のサイズに応じて検出方法を変えることができる。
【０１０４】
また、フィルタサイズ又はフィルタ通過回数についても、抽出する欠陥のサイズに応じて設定すれば良いので、ユーザは、画像縮小率、フィルタサイズ等を意識することなく、多値画像中の欠陥の大きさと背景模様が一様に連続している方向との指定を受け付けるだけで、欠陥を効果的に検出することができる。
【０１０５】
（実施の形態４）
一様に連続している背景模様（連続模様）が１つの方向だけでなく、２つの方向に存在する場合であっても、実施の形態１及び２の欠陥検出方法を適用することができる。すなわち、まずは第一の方向（例えばＸ方向）の指定を受け付け、実施の形態１と同様、設定された画像縮小率で元の多値画像を第一の方向へ縮小した縮小画像を生成し、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第一の方向に実行し、フィルタ処理が実行された縮小画像を、画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で第一の方向へ拡大した第一の拡大画像を生成する。生成した第一の拡大画像と元の多値画像との差分画像を生成することにより、第一の方向の連続模様を除去することができる。
【０１０６】
次に、第二の方向（例えばＹ方向）の指定を受け付け、実施の形態１と同様、設定された画像縮小率で、生成した差分画像（第一の拡大画像と元の多値画像との差分画像）を第二の方向へ縮小した縮小画像を生成し、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第二の方向に実行し、フィルタ処理が実行された縮小画像を、画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で第二の方向へ拡大した第二の拡大画像を生成する。生成した第二の拡大画像と第一の差分画像（第一の拡大画像と元の多値画像との差分画像）との差分画像である第二の差分画像を生成することにより、第一の方向の連続模様だけでなく、第二の方向の連続模様も除去することができる。
【０１０７】
すなわち、異なる二方向について連続して画像縮小処理、フィルタ処理、画像拡大処理、差分画像生成処理を実行することにより、２つの方向に存在する一様に連続している背景模様（連続模様）を除去することができる。３方向以上の場合についても、同様に処理を増やすことで簡単に拡張することが可能であることは言うまでもない。
【０１０８】
図１１は、Ｘ方向及びＹ方向に連続模様が存在する多値画像に対して、Ｘ方向及びＹ方向に連続して画像縮小処理、フィルタ処理、画像拡大処理、差分画像生成処理を実行した場合の差分画像の例示図である。図１１（ａ）に示す元の多値画像は、一様に連続している背景模様（連続模様）がＸ方向及びＹ方向それぞれに存在している。
【０１０９】
まず、Ｘ方向について、元の多値画像に対して画像縮小処理、フィルタ処理、画像拡大処理を実行することにより、図１１（ｂ）に示す拡大画像（第一の拡大画像）を生成する。そして、図１１（ｃ）に示す、図１１（ａ）の元の多値画像と図１１（ｂ）の拡大画像との差分画像を生成する。図１１（ｃ）では、横方向の連続模様は効果的に除去することができているものの、縦方向の連続模様については残存している。
【０１１０】
次に、Ｙ方向について、図１１（ｃ）に示す差分画像に対して画像縮小処理、フィルタ処理、画像拡大処理を実行することにより、図１１（ｄ）に示す拡大画像（第二の拡大画像）を生成する。そして、図１１（ｅ）に示す、図１１（ｃ）の差分画像（第一の差分画像）と図１１（ｄ）の拡大画像との差分画像（第二の差分画像）を生成する。図１１（ｅ）では、横方向の連続模様だけでなく、縦方向の連続模様も効果的に除去することができており、確実に欠陥のみを検出することが可能となる。
【０１１１】
もちろん、連続して異なる二方向にそれぞれ差分画像を生成することに限定されるものではなく、第一の方向について、第一の方向とは異なる第二の方向について、それぞれ画像縮小処理、フィルタ処理、画像拡大処理を実行した第一の拡大画像と第三の拡大画像とを生成し、両者を合成した合成画像に基づいて元の多値画像との間で差分演算を実行して差分画像を生成しても良い。
【０１１２】
すなわち、まずは第一の方向（例えばＸ方向）の指定を受け付け、実施の形態１と同様、設定された画像縮小率で元の多値画像を第一の方向へ縮小した縮小画像を生成し、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第一の方向に実行し、フィルタ処理が実行された縮小画像を、画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で第一の方向へ拡大した第一の拡大画像を生成する。
【０１１３】
次に、第二の方向（例えばＹ方向）の指定を受け付け、実施の形態１と同様、設定された画像縮小率で、元の多値画像を第二の方向へ縮小した縮小画像を生成し、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第二の方向に実行し、フィルタ処理が実行された縮小画像を、画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で第二の方向へ拡大した第三の拡大画像を生成する。生成した第三の拡大画像と第一の拡大画像とを合成して合成画像を生成することにより、元の多値画像と同じ位置に第一の方向及び第二の方向に一様に連続している背景模様が存在する合成画像を生成することができる。
【０１１４】
最後に、元の多値画像と合成画像との差分演算を実行した差分画像を生成することにより、第一の方向及び第二の方向の連続模様は除去されるので、欠陥のみを確実に検出することができる。
【０１１５】
図１２は、Ｘ方向及びＹ方向に連続模様が存在する多値画像に対して、Ｘ方向及びＹ方向に別個に画像縮小処理、フィルタ処理、画像拡大処理を実行して差分画像を生成した場合の差分画像の例示図である。図１２（ａ）に示す元の多値画像は、一様に連続している背景模様（連続模様）がＸ方向及びＹ方向それぞれに存在している。
【０１１６】
まず、Ｘ方向について、元の多値画像に対して画像縮小処理、フィルタ処理、画像拡大処理を実行することにより、図１２（ｂ）に示す拡大画像（第一の拡大画像）を生成する。次に、Ｙ方向についても、元の多値画像に対して画像縮小処理、フィルタ処理、画像拡大処理を実行することにより、図１２（ｃ）に示す拡大画像（第三の拡大画像）を生成する。
【０１１７】
そして、図１２（ｂ）に示す拡大画像（第一の拡大画像）と、図１２（ｃ）に示す拡大画像（第三の拡大画像）とを合成して、図１２（ｄ）に示す合成画像を生成する。合成画像を生成する場合、輝度値の小さい方を優先する、いわゆるＭＩＮ演算を適用するか、輝度値の大きい方を優先する、いわゆるＭＡＸ演算を適用するかは、ワーク、欠陥の特性に依存する。図１２の例ではＭＩＮ演算を適用している。
【０１１８】
最後に、図１２（ｅ）に示す、図１２（ａ）の元の多値画像と図１２（ｄ）の合成画像との差分画像を生成する。図１２（ｅ）では、横方向の連続模様だけでなく、縦方向の連続模様も効果的に除去することができており、しかも図１１（ｅ）ではわかりにくいが、２回差分処理を実行する場合の副作用として生じてしまう、Ｘ方向の背景模様とＹ方向の背景模様との交点に生じる輝度値が周囲より高い白点（ノイズ）が生じることがなく、しかも差分画像生成処理を１回実行すれば足りるので、演算処理時間を短縮することができるとともに、高い精度で欠陥のみを検出することが可能となる。３方向以上の場合についても、同様に合成する画像を増やすことで簡単に拡張することが可能であることは言うまでもない。
【０１１９】
なお、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、本発明の趣旨の範囲内であれば多種の変更、改良等が可能である。例えば、上述した実施の形態１乃至４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。
【０１２０】
また、差分演算手段３６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記憶しておく必要はなく、１つの差分画像として記憶しておいても良い（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、差分画像選択手段３９の一連の処理は、必ずしも一の手段による画像全体への処理を終えてから次の手段による処理へ移る必要はなく、画素単位に全手段を実行しても良い。すなわち、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）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、差分画像選択手段３９の一連の処理を順次実行し、最終的な結果画像を算出しても良い。
【符号の説明】
【０１２１】
１ 欠陥検出装置
２ 撮像手段
３ 画像処理部
４ 記憶手段
５ 入力受付／画像表示部
３１ サイズ設定・記憶手段
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 方向設定・記憶手段
４１ 画像回転手段
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 方向指定受付手段
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物体表面を撮像して取得した多値画像の、一様に連続している背景模様の中に存在するゴミ、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ラインごとに最小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実行して、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）。
【０００３】
しかし、特許文献１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、という問題点があった。
【０００４】
そこで、例えば特許文献２では、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い精度で検出することができる欠陥検出装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００６−０５０３５６号公報
【特許文献２】特開２００９−１９９１２６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、上記従来例では、周期的でない複雑なシェーディングを解消することができるものの、背景模様が一様に連続している場合、例えば縞状の背景模様が生じている場合には、シェーディングについては解消することができるものの、縞状の模様は解消することができずに残存するという問題点があった。したがって、ゴミ、傷、汚れ等の欠陥を正しく検出することが困難になる。
【０００７】
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、一様に連続している背景模様が存在する場合であっても、ゴミ、傷、汚れ等の欠陥を正しく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】
【０００８】
上記目的を達成するために第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設定を受け付けた欠陥のサイズを記憶するサイズ記憶手段と、背景模様が一様に連続している第一の方向の指定を受け付ける方向指定受付手段と、該方向指定受付手段で指定を受け付けた第一の方向を記憶する方向記憶手段と、前記多値画像を、記憶された欠陥のサイズに応じた画像縮小率で、記憶された第一の方向へ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前記第一の方向に実行する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実行された縮小画像を、前記画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で前記第一の方向へ拡大した第一の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第一の拡大画像との差分演算を実行し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。
【０００９】
また、第２発明に係る欠陥検出装置は、第１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前記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。
【００１０】
また、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。
【００１１】
また、第４発明に係る欠陥検出装置は、第１乃至第３発明のいずれか１つにおいて、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備えることを特徴とする。
【００１２】
また、第５発明に係る欠陥検出装置は、第１乃至第４発明のいずれか１つにおいて、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を特徴とする。
【００１３】
また、第６発明に係る欠陥検出装置は、第１乃至第５発明のいずれか１つにおいて、前記背景模様のエッジ情報を抽出するエッジ情報抽出手段と、抽出したエッジ情報に基づいて前記第一の方向を特定する方向特定手段とを備えることを特徴とする。
【００１４】
また、第７発明に係る欠陥検出装置は、第６発明において、特定した前記第一の方向を、垂直方向又は水平方向となるよう画像を回転させる画像回転手段を備えることを特徴とする。
【００１５】
また、第８発明に係る欠陥検出装置は、第１乃至第７発明のいずれか１つにおいて、前記画像縮小率を１に設定し、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に応じて、フィルタサイズ又はフィルタ通過回数を設定するようにしてあることを特徴とする。
【００１６】
また、第９発明に係る欠陥検出装置は、第１乃至第８発明のいずれか１つにおいて、前記方向指定受付手段により、前記第一の方向とは異なる方向である第二の方向の指定を受け付け、前記方向記憶手段は、前記方向指定受付手段で指定を受け付けた第二の方向も記憶し、前記画像縮小手段は、前記第一の拡大画像と前記多値画像との差分画像を、前記画像縮小率で前記第二の方向へ縮小した縮小画像を生成し、前記フィルタ処理手段は、前記縮小画像に対して欠陥を除去するためのフィルタ処理を前記第二の方向に実行し、前記画像拡大手段は、フィルタ処理が実行された縮小画像を、前記画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で前記第二の方向へ拡大した第二の拡大画像を生成し、前記差分演算手段は、前記第二の拡大画像と、前記第一の拡大画像と前記多値画像との差分画像である第一の差分画像との差分演算を実行した第二の差分画像を生成するようにしてあることを特徴とする。
【００１７】
また、第１０発明に係る欠陥検出装置は、第９発明において、前記画像縮小手段は、前記多値画像を、前記画像縮小率で前記第二の方向へ縮小した縮小画像を生成し、前記フィルタ処理手段は、前記縮小画像に対して欠陥を除去するためのフィルタ処理を前記第二の方向に実行し、前記画像拡大手段は、フィルタ処理が実行された縮小画像を、前記画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で前記第二の方向へ拡大した第三の拡大画像を生成し、前記差分演算手段は、前記第一の拡大画像と前記第三の拡大画像とを合成した合成画像と前記多値画像との差分演算を実行して差分画像を生成するようにしてあることを特徴とする。
【００１８】
次に、上記目的を達成するために第１１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、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工程と、該サイズ設定受付工程にて設定を受け付けた欠陥のサイズを記憶するサイズ記憶工程と、背景模様が一様に連続している第一の方向の指定を受け付ける方向指定受付工程と、該方向指定受付工程で指定を受け付けた第一の方向を記憶する方向記憶工程と、前記多値画像を、記憶された欠陥のサイズに応じた画像縮小率で、記憶された第一の方向へ縮小した縮小画像を生成する画像縮小工程と、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前記第一の方向に実行するフィルタ処理工程と、該フィルタ処理工程によりフィルタ処理が実行された縮小画像を、前記画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で前記第一の方向へ拡大した第一の拡大画像を生成する画像拡大工程と、前記多値画像と前記第一の拡大画像との差分演算を実行した差分画像を生成する差分演算工程とを含むことを特徴とする。
【００１９】
次に、上記目的を達成するために第１２発明に係るコンピュータプログラムは、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実行することが可能なコンピュータプログラムにおいて、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処理と、該サイズ設定受付手段にて設定を受け付けた欠陥のサイズを記憶するサイズ記憶処理と、背景模様が一様に連続している第一の方向の指定を受け付ける方向指定受付処理と、該方向指定受付処理で指定を受け付けた第一の方向を記憶する方向記憶処理と、前記多値画像を、記憶された欠陥のサイズに応じた画像縮小率で、記憶された第一の方向へ縮小した縮小画像を生成する画像縮小処理と、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前記第一の方向に実行するフィルタ処理と、該フィルタ処理が実行された縮小画像を、前記画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で前記第一の方向へ拡大した第一の拡大画像を生成する画像拡大処理と、前記多値画像と前記第一の拡大画像との差分演算を実行した差分画像を生成する差分演算処理とを前記欠陥検出装置に実行させることを特徴とする。
【００２０】
第１発明、第１１発明及び第１２発明では、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、背景模様が一様に連続している第一の方向にのみ多値画像を縮小し、フィルタ処理を実行し、拡大して第一の拡大画像を生成することにより、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一方で、一様に連続している背景模様を縮小画像から消滅させずに残すことができるため、元の多値画像と第一の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。
【００２１】
第２発明では、受け付けた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。
【００２２】
第３発明では、受け付けたゲインを差分画像に乗算して、強調処理画像を生成することにより、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。
【００２３】
第４発明では、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、検出対象とするべき欠陥を選別することが可能となる。
【００２４】
第５発明では、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により、より大きな欠陥に対しても適切に検出することが可能となる。
【００２５】
第６発明では、背景模様のエッジ情報を抽出し、抽出したエッジ情報に基づいて第一の方向を特定することにより、背景模様が一様に連続している方向が変動した場合であっても、追従して欠陥を検出することが可能となる。
【００２６】
第７発明では、特定した第一の方向を、垂直方向又は水平方向となるよう画像を回転させることにより、演算処理負荷の比較的大きい斜め方向の画像縮小処理、フィルタリング処理等を実行することがなく、演算処理負荷を低減しつつ、高い精度で欠陥を検出することが可能となる。
【００２７】
第８発明では、画像縮小率を１に設定し、設定された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設定することにより、画像縮小処理を実行することなく、検出対象物の輪郭部分の抽出を抑制しつつ欠陥を検出することが可能となる。
【００２８】
第９発明では、第一の方向とは異なる方向である第二の方向の指定を受け付け、第一の拡大画像と多値画像との差分画像を、設定された画像縮小率で第二の方向へ縮小した縮小画像を生成し、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第二の方向に実行し、フィルタ処理が実行された縮小画像を、画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で第二の方向へ拡大した第二の拡大画像を生成し、第二の拡大画像と、第一の拡大画像と多値画像との差分画像である第一の差分画像との差分演算を実行した第二の差分画像を生成する。これにより、２つの方向に一様に連続している背景模様が存在する多値画像であっても、高い精度で欠陥を検出することが可能となる。
【００２９】
第１０発明では、多値画像を、設定された画像縮小率で第二の方向へ縮小した縮小画像を生成し、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第二の方向に実行し、フィルタ処理が実行された縮小画像を、画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で第二の方向へ拡大した第三の拡大画像を生成し、第一の拡大画像と第三の拡大画像とを合成した合成画像と多値画像との差分演算を実行した差分画像を生成する。これにより、２つの方向に一様に連続している背景模様が存在する多値画像であっても、演算処理負荷を抑制しながらより高い精度で欠陥を検出することが可能となる。
【発明の効果】
【００３０】
本発明によれば、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、背景模様が一様に連続している第一の方向にのみ多値画像を縮小し、フィルタ処理を実行し、拡大して第一の拡大画像を生成することにより、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一方で、一様に連続している背景模様を縮小画像から消滅させずに残すことができるため、元の多値画像と第一の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。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【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である。
【図２】本発明の実施の形態１に係る欠陥検出装置で用いる欠陥検出方法の各設定データの算出工程を示すフローチャートである。
【図３】背景模様が一様に連続しているＸ方向の指定を受け付けた場合の多値画像の変遷を示す例示図である。
【図４】背景模様が一様に連続しているＹ方向の指定を受け付けた場合の多値画像の変遷を示す例示図である。
【図５】元の多値画像と拡大画像との差分演算を実行して生成された差分画像の例示図である。
【図６】ノイズ低減処理及び強調処理を実行した後の差分画像の例示図である。
【図７】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の選択を受け付けた場合の差分画像の例示図である。
【図８】本発明の実施の形態１に係る欠陥検出装置で用いる欠陥検出方法の差分画像の取得処理工程を示すフローチャートである。
【図９】本発明の実施の形態２に係る欠陥検出装置で用いる欠陥検出方法の各設定データの算出工程を示すフローチャートである。
【図１０】本発明の実施の形態３に係る欠陥検出方法による欠陥抽出用差分画像の例示図である。
【図１１】Ｘ方向及びＹ方向に連続模様が存在する多値画像に対して、Ｘ方向及びＹ方向に連続して画像縮小処理、フィルタ処理、画像拡大処理、差分画像生成処理を実行した場合の差分画像の例示図である。
【図１２】Ｘ方向及びＹ方向に連続模様が存在する多値画像に対して、Ｘ方向及びＹ方向に別個に画像縮小処理、フィルタ処理、画像拡大処理を実行して差分画像を生成した場合の差分画像の例示図である。
【発明を実施するための形態】
【００３２】
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。
【００３３】
（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１は、撮像手段２と、画像処理部３と、記憶手段４と、入力受付／画像表示部５とで構成される。
【００３４】
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３に出力する。
【００３５】
画像処理部３は、サイズ設定・記憶手段３１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、方向設定・記憶手段４０と、画像回転手段４１とを含む。また、画像処理部３は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、外部Ｉ／Ｆ等を含んで構成され、サイズ設定・記憶手段３１、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、差分画像選択手段３９、方向設定・記憶手段４０、及び画像回転手段４１の処理動作を制御する。
【００３６】
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３において各種処理を実行した後の画像を随時記憶する。また、各種の設定されたデータを記憶しておき、欠陥検出処理の実行時に読み出す。
【００３７】
入力受付／画像表示部５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、方向指定受付手段５９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。
【００３８】
次に、画像処理部３の各構成について説明する。
【００３９】
サイズ設定・記憶手段３１は、入力受付／画像表示部５のサイズ設定受付手段５１にて、ユーザから設定を受け付けた欠陥のサイズを記憶する。ここで、「欠陥のサイズ」とは、方向設定・記憶手段４０で記憶されている方向に投影した場合の長さに相当する画素数を意味する。例えばＸ方向が記憶されている場合にはＸ方向の幅に相当し、Ｙ方向が記憶されている場合にはＹ方向の高さに相当する画素数に相当する。
【００４０】
方向設定・記憶手段４０は、背景模様が一様に連続している方向（第一の方向）の指定を入力受付／画像表示部５の方向指定受付手段５９で受け付け、指定を受け付けた方向を画像縮小処理、フィルタ処理、画像拡大処理を実行する方向として記憶する。
【００４１】
縮小率設定手段３２は、サイズ設定・記憶手段３１により設定されて記憶されている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。
【００４２】
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。
【００４３】
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。
【００４４】
画像回転手段４１は、背景模様が一様に連続している方向（第一の方向）が、垂直方向又は水平方向、例えばＸ方向又はＹ方向から傾いている場合、第一の方向が、垂直方向又は水平方向となるように画像を回転させる。これにより、背景模様が一様に連続している方向が垂直方向又は水平方向、例えばＸ方向又はＹ方向から傾いている場合であっても、回転後にＸ方向又はＹ方向について画像縮小処理、フィルタ処理、画像拡大処理を実行することによって、一様に連続している背景模様を演算処理負荷を高めることなく除去することができる。
【００４５】
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、記憶されている方向に縮小した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Ｘ方向に１／４に縮小して、１画素×４画素の縮小画像を生成する場合、元の多値画像を４画素×１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１画素×４画素の縮小画像を生成する手法である。
【００４６】
また、例えば４画素×４画素の元の多値画像をＹ方向に１／４に縮小して、４画素×１画素の縮小画像を生成する場合、元の多値画像を１画素×４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４画素×１画素の縮小画像を生成する。
【００４７】
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、記憶されている方向に実行する。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。
【００４８】
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。
【００４９】
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。本実施の形態１では、一方向へのフィルタ処理となるので、例えばＸ方向のフィルタ処理である場合、Ｍ画素×１画素の横方向に長いフィルタとなり、Ｙ方向のフィルタ処理である場合、１画素×Ｍ画素の縦方向に長いフィルタとなる。フィルタサイズは、上述したＭの値を意味する。
【００５０】
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、記憶されている方向にフィルタ処理が実行された縮小画像を、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。本実施の形態１では、例えばＸ方向に画像縮小している場合にはＸ方向にのみ、Ｙ方向に画像縮小している場合にはＹ方向にのみ、それぞれ補間すれば良い。
【００５１】
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（第一の拡大画像）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。
【００５２】
ノイズ低減処理手段３７は、入力受付／画像表示部５のノイズ低減度設定受付手段５２にてユーザから設定を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。
【００５３】
強調処理手段３８は、入力受付／画像表示部５のゲイン設定受付手段５３にてユーザから設定を受け付けたゲイン（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向上させることができる。また、ノイズ低減処理手段３７と強調処理手段３８とを組み合わせることで、後段に別の画像処理を実行する場合であっても、解析を容易化・安定化することができる。
【００５４】
差分画像選択手段３９は、入力受付／画像表示部５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実行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。
【００５５】
図２は、本発明の実施の形態１に係る欠陥検出装置１で用いる欠陥検出方法の各設定データの算出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設定データの算出工程は、画像処理部３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。
【００５６】
図２において、まず、画像処理部３は、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３は、入力受付／画像表示部５がユーザから欠陥のサイズ（画素数）の設定を受け付けたか否かを判断し（ステップＳ２０２）、画像処理部３が、欠陥のサイズの設定を受け付けていないと判断した場合（ステップＳ２０２：ＮＯ）、画像処理部３は、欠陥のサイズの設定の受付待ち状態となる。画像処理部３が、欠陥のサイズの設定を受け付けたと判断した場合（ステップＳ２０２：ＹＥＳ）、画像処理部３は、欠陥のサイズを設定して記憶する（ステップＳ２０３）。
【００５７】
次に、画像処理部３は、入力受付／画像表示部５が画像処理の方向の指定を受け付けたか否かを判断し（ステップＳ２０４）、画像処理部３が、方向の指定を受け付けていないと判断した場合（ステップＳ２０４：ＮＯ）、画像処理部３は、方向の指定の受付待ち状態となる。画像処理部３が、方向の指定を受け付けたと判断した場合（ステップＳ２０４：ＹＥＳ）、画像処理部３は、画像処理の方向を設定して記憶する（ステップＳ２０５）。
【００５８】
次に、画像処理部３は、記憶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Ｓ２０６）、取得した多値画像を、設定された画像縮小率で記憶された方向に縮小して、縮小画像を生成する（ステップＳ２０７）。次に、画像処理部３は、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、縮小画像に対して記憶された方向にフィルタ処理を実行する（ステップＳ２０８）。
【００５９】
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、最終的に対象となる欠陥のみを検出することができる。
【００６０】
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。すなわち、画像縮小率を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。なお、式（１）において、ＲｏｕｎｄＤｏｗｎ（ｘ）は、ｘの小数点を切り捨てる演算を意味する。
【００６１】
ＲｏｕｎｄＤｏｗｎ（Ｍ／２）×Ｒ ・・・ （１）
【００６２】
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実行されているので、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。
【００６３】
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（画像をそれほど歪めることなく）、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。画像縮小率及びフィルタサイズを適切に選択することにより、欠陥を除去した適切な縮小画像を生成することができる。なお、これらの計算は、欠陥のサイズ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。
【００６４】
次に、画像処理部３は、フィルタ処理が実行された縮小画像を、画像縮小率１／Ｒの逆数に相当する画像拡大率Ｒで記憶された方向に拡大し、拡大画像（シェーディング画像）を生成する（ステップＳ２０９）。画像処理部３は、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Ｓ２１０）。
【００６５】
図３は、背景模様が一様に連続しているＸ方向の指定を受け付けた場合の多値画像の変遷を示す例示図である。図３（ａ）に示す元の多値画像には、Ｘ方向に一様に連続している背景模様が存在している。図３（ｂ）は、多値画像を画像縮小率１／４でＸ方向に縮小した場合の縮小画像の例示図である。図３（ｂ）に示すように、Ｘ方向に一様に連続している背景模様は消滅することなく存在する。
【００６６】
図３（ｃ）は、縮小画像に対してＸ方向にフィルタ処理を実行した場合のフィルタ画像の例示図であり、図３（ｄ）は、画像縮小率１／４の逆数に相当する画像拡大率４でＸ方向に拡大した場合の拡大画像（第一の拡大画像）の例示図である。拡大した場合であっても、シェーディング模様及びＸ方向に一様に連続している背景模様は、元の多値画像と同じ位置に消滅することなく存在する。
【００６７】
図４は、背景模様が一様に連続しているＹ方向の指定を受け付けた場合の多値画像の変遷を示す例示図である。図４（ａ）に示す元の多値画像には、Ｙ方向に一様に連続している背景模様が存在している。図４（ｂ）は、多値画像を画像縮小率１／４でＹ方向に縮小した場合の縮小画像の例示図である。図４（ｂ）に示すように、Ｙ方向に一様に連続している背景模様は消滅することなく存在する。
【００６８】
図４（ｃ）は、縮小画像に対してＹ方向にフィルタ処理を実行した場合のフィルタ画像の例示図であり、図４（ｄ）は、画像縮小率１／４の逆数に相当する画像拡大率４でＹ方向に拡大した場合の拡大画像（第一の拡大画像）の例示図である。拡大した場合であっても、シェーディング模様及びＹ方向に一様に連続している背景模様は、元の多値画像と同じ位置に消滅することなく存在する。
【００６９】
したがって、差分演算手段３６で、元の多値画像と拡大画像（第一の拡大画像）との差分演算を行い差分画像を生成することにより、シェーディング模様だけでなく、Ｘ方向に一様に連続している背景模様又はＹ方向に一様に連続している背景模様は消滅するので、確実に欠陥を検出することが可能となる。
【００７０】
図５は、元の多値画像と拡大画像との差分演算を実行して生成された差分画像の例示図である。図５（ａ）は、図３に示す元の多値画像に基づく差分画像を、図５（ｂ）は、図４に示す元の多値画像に基づく差分画像を、それぞれ示している。シェーディング模様、背景模様ともに、元の多値画像と拡大画像（第一の拡大画像）とで一致しているので、差分画像を生成することにより図５（ａ）及び（ｂ）に示すように欠陥のみが差異として検出される。なお、図５（ａ）及び（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（グレイ）として表現している。
【００７１】
図２に戻って、画像処理部３は、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）の設定をユーザから受け付けたか否かを判断し（ステップＳ２１１）、画像処理部３が、ノイズの低減度（階調数）及びゲイン（倍率）の設定を受け付けていないと判断した場合（ステップＳ２１１：ＮＯ）、画像処理部３は、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Ｓ２１２）。画像処理部３が、ノイズの低減度（階調数）及びゲイン（倍率）の設定を受け付けたと判断した場合（ステップＳ２１１：ＹＥＳ）、画像処理部３は、ユーザから設定を受け付けたノイズの低減度及びゲインに設定して記憶する（ステップＳ２１３）。
【００７２】
次に、画像処理部３は、生成された正の差分画像及び負の差分画像に対して、記憶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実行する（ステップＳ２１４）。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実行した後の差分値をＤ’（ｉ，ｊ）とした場合、該差分値Ｄ’（ｉ，ｊ）は、式（２）で与えられる。
【００７３】
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）
・・・ （２）
【００７４】
なお式（２）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。
【００７５】
図６は、ノイズ低減処理及び強調処理を実行した後の差分画像の例示図である。図６（ａ）は、図３に示す元の多値画像及び濃度値プロファイルを、図６（ｂ）は、図３に示す元の多値画像に基づく差分画像に強調処理を実行した後の差分画像及び濃度値プロファイルを、図６（ｃ）は、図３に示す元の多値画像に基づく差分画像に強調処理及びノイズ低減処理を実行した後の差分画像及び濃度値プロファイルを、それぞれ示している。
【００７６】
図６（ｂ）は、ゲインＧを‘４’としており、欠陥が約４倍に強調されて表示されている。そして、図６（ｃ）は、ゲインＧを‘４’とする強調処理に加えて、ノイズの低減度Ｎを‘２０’としたノイズ低減処理を実行しており、ノイズが効果的に除去されている。したがって、欠陥のみを効果的に検出することができる。また、後段に別の画像処理を実行する場合であっても、解析を容易化・安定化することができる。
【００７７】
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実行した後の差分値Ｄ’（ｉ，ｊ）は、式（３）で与えられる。
【００７８】
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）
・・・ （３）
【００７９】
図２に戻って、画像処理部３は、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の選択をユーザから受け付けたか否かを判断し（ステップＳ２１５）、差分画像の選択を受け付けていないと判断した場合（ステップＳ２１５：ＮＯ）、画像処理部３は、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Ｓ２１６）、画像処理部３は、処理を終了する。画像処理部３が、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の選択を受け付けたと判断した場合（ステップＳ２１５：ＹＥＳ）、画像処理部３は、ユーザから選択を受け付けた差分画像を選択し（ステップＳ２１７）、処理を終了する。
【００８０】
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（４）で表わされるクリッピング演算により行われる。
【００８１】
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）
・・・ （４）
【００８２】
なお式（４）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。
【００８３】
図７は、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の選択を受け付けた場合の差分画像の例示図である。図７（ａ）は、図３に示す元の多値画像に基づく正の差分画像及び負の差分画像の両方を選択した場合の差分画像及び濃度値プロファイルを、図７（ｂ）は、図３に示す元の多値画像に基づく正の差分画像を選択した場合の差分画像及び濃度値プロファイルを、図７（ｃ）は、図３に示す元の多値画像に基づく負の差分画像を選択した場合の差分画像及び濃度値プロファイルを、それぞれ示している。
【００８４】
図７（ａ）、（ｂ）、（ｃ）の濃度値プロファイルを比較すればわかるように、図７（ａ）では、正の欠陥及び負の欠陥の双方を検出することができているのに対し、図７（ｂ）では、正の欠陥のみを、図７（ｃ）では、負の欠陥のみを、それぞれ検出している。したがって、検出対象となる欠陥を確実に選別することが可能となる。
【００８５】
上述した本実施の形態１によれば、ユーザは、所望の差分画像、すなわちユーザが欠陥として検出した欠陥のみが背景模様から分離されて表示してある差分画像を取得することができるまで、欠陥サイズ、画像縮小処理・フィルタ処理・画像拡大処理の方向、ノイズの低減度、ゲイン等を変化させて差分画像を繰り返し取得する。そして、所望の差分画像を取得することができたと判断した時点の欠陥サイズ、画像縮小処理・フィルタ処理・画像拡大処理の方向、ノイズの低減度、ゲイン等を設定データとして記憶し、記憶された設定データを用いて欠陥検出用の差分画像を取得する。
【００８６】
図８は、本発明の実施の形態１に係る欠陥検出装置で用いる欠陥検出方法の差分画像の取得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差分画像の取得処理工程は、画像処理部３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。
【００８７】
図８の処理により取得された差分画像は、欠陥検出処理の対象画像となる。例えば、取得した差分画像に対して、例えばエッジ検出処理を実行して欠陥の有無、位置等を判定する。すなわち、本実施の形態１に係る差分画像の取得処理は、背景模様から欠陥のみを浮き上がらせるための前処理であり、ユーザは取得した差分画像に対して個別の画像処理を実行し、判別基準を設定して欠陥の有無、位置等を正確に判定又は特定することが可能となる。
【００８８】
図８において、画像処理部３は、撮像により物体表面の多値画像を取得する（ステップＳ８０１）。次に、画像処理部３は、記憶された設定データを読み出す（ステップＳ８０２）。具体的には、欠陥サイズ、画像縮小処理・フィルタ処理・画像拡大処理の方向、ノイズの低減度、ゲイン等を読み出す。
【００８９】
画像処理部３は、読み出した欠陥のサイズに応じて画像縮小率を設定し（ステップＳ８０３）、取得した多値画像を、設定された画像縮小率で読み出した方向に縮小して、縮小画像を生成する（ステップＳ８０４）。次に、画像処理部３は、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、縮小画像に対して記憶された方向にフィルタ処理を実行する（ステップＳ８０５）。
【００９０】
次に、画像処理部３は、フィルタ処理が実行された縮小画像を、画像縮小率１／Ｒの逆数に相当する画像拡大率Ｒで読み出した方向に拡大し、拡大画像（シェーディング画像）を生成する（ステップＳ８０６）。画像処理部３は、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Ｓ８０７）。
【００９１】
画像処理部３は、読み出したノイズの低減度及びゲインに基づいて、ノイズ低減処理及び強調処理を実行し（ステップＳ８０８）、所望の差分画像を取得する（ステップＳ８０９）。
【００９２】
以上の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、背景模様が一様に連続している第一の方向にのみ多値画像を縮小し、フィルタ処理を実行し、拡大して第一の拡大画像を生成することにより、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一方で、一様に連続している背景模様を縮小画像から消滅させずに残すことができるため、元の多値画像と第一の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。
【００９３】
（実施の形態２）
図９は、本発明の実施の形態２に係る欠陥検出装置で用いる欠陥検出方法の各設定データの算出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設定データの算出工程は、画像処理部３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９の処理フローのうち、図２と同じ処理を実行するフローについては、同一の符号を付することにより詳細な説明は省略する。
【００９４】
図９では、画像処理部３が、欠陥のサイズを設定して記憶した（ステップＳ２０３）後、画像処理部３は、背景模様のエッジ情報を抽出する（ステップＳ９０１）。本実施の形態２でも、一様に連続している背景模様が存在することから、エッジ情報は一定の方向のエッジとして抽出される。
【００９５】
画像処理部３は、抽出したエッジ情報に基づいて、画像縮小処理、フィルタ処理、画像拡大処理を実行する方向（第一の方向）を特定して記憶する（ステップＳ９０２）（方向特定手段）。これにより、本実施の形態２では、背景模様が一様に連続している方向が変動した場合であっても、追従して欠陥を検出することが可能となる。
【００９６】
エッジ情報の抽出に用いるフィルタは特に限定されるものではなく、例えばＳｏｂｅｌフィルタ等を用いれば良い。抽出するエッジ情報としては、画素ごとのエッジ強度及びエッジ角度である。
【００９７】
抽出したエッジ情報に基づいて、所定値以上のエッジ強度を有する画素についてエッジ角度の角度ヒストグラムを生成し、ヒストグラムの中で最大値となるエッジ角度を求めることにより、画像縮小処理、フィルタ処理、画像拡大処理を実行する方向を特定する。
【００９８】
もちろん、求めたエッジ角度がＹ方向（垂直方向）又はＸ方向（水平方向）となるように画像をアフィン変換により回転させ、回転させた画像について画像縮小処理、フィルタ処理、画像拡大処理、差分画像生成処理、強調処理等を実行した後、元の角度に戻すよう逆方向のアフィン変換により差分画像を回転させても良い。
【００９９】
（実施の形態３）
上述した実施の形態１及び２では、多値画像を縮小してフィルタ処理をした後に拡大することにより、欠陥を検出するための差分画像生成の基礎となる拡大画像（第一の拡大画像）を生成しているが、画像縮小をすることなく、フィルタサイズ又はフィルタ通過回数を大きくすることにより差分画像生成の基礎となる拡大画像（実際には拡大していない）を生成しても良い。
【０１００】
すなわち、画像縮小率を‘１’に設定し、フィルタ処理手段３４は、サイズ設定・記憶手段３１により設定されて記憶されている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設定すれば良い。例えば抽出する欠陥のサイズＳに対して、フィルタサイズが（Ｓ×２＋１）となるメディアンフィルタによるフィルタ処理を実行することにより、所望のサイズの欠陥を検出することができる。
【０１０１】
図１０は、本発明の実施の形態３に係る欠陥検出方法による欠陥抽出用差分画像の例示図である。図１０（ａ）に示す元の多値画像に対してＸ方向の指定を受け付ける。図１０（ｂ）は、画像縮小率を例えば‘４’に設定してＸ方向に多値画像を縮小し、フィルタ処理を実行した後に画像を拡大し、元の多値画像との差分演算を実行した差分画像である。輝度値の変動幅が大きい画素が検出されてしまうので、元の多値画像の検出対象物と背景との輪郭部分がくっきりと欠陥として検出されてしまう。
【０１０２】
それに対して、図１０（ｃ）は、画像縮小率を‘１’に設定することにより、多値画像を縮小及び拡大することなくフィルタ処理を実行し、元の多値画像との差分演算を実行した差分画像である。多値画像を縮小及び拡大していないので、フィルタ処理に要する時間は増大するが、フィルタサイズ又はフィルタ通過回数を大きくすることにより、元の多値画像の検出対象物と背景との輪郭部分についても効果的に除去することができ、欠陥のみを正しく検出することができる。
【０１０３】
つまり、検出対象となる欠陥のサイズが所定の値より大きい場合には、実施の形態１及び２と同様、指定を受け付けた方向に多値画像を縮小し、フィルタ処理を実行した後に多値画像を拡大し、元の多値画像との差分演算を実行した差分画像により欠陥を検出し、検出対象となる欠陥のサイズが所定の値より小さい場合には、多値画像を縮小及び拡大することなく、実施の形態１及び２と同様、フィルタサイズ又はフィルタ通過回数を大きくしてフィルタ処理を実行し、元の多値画像との差分演算を実行した差分画像により欠陥を検出することにより、欠陥のサイズに応じて検出方法を変えることができる。
【０１０４】
また、フィルタサイズ又はフィルタ通過回数についても、抽出する欠陥のサイズに応じて設定すれば良いので、ユーザは、画像縮小率、フィルタサイズ等を意識することなく、多値画像中の欠陥の大きさと背景模様が一様に連続している方向との指定を受け付けるだけで、欠陥を効果的に検出することができる。
【０１０５】
（実施の形態４）
一様に連続している背景模様（連続模様）が１つの方向だけでなく、２つの方向に存在する場合であっても、実施の形態１及び２の欠陥検出方法を適用することができる。すなわち、まずは第一の方向（例えばＸ方向）の指定を受け付け、実施の形態１と同様、設定された画像縮小率で元の多値画像を第一の方向へ縮小した縮小画像を生成し、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第一の方向に実行し、フィルタ処理が実行された縮小画像を、画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で第一の方向へ拡大した第一の拡大画像を生成する。生成した第一の拡大画像と元の多値画像との差分画像を生成することにより、第一の方向の連続模様を除去することができる。
【０１０６】
次に、第二の方向（例えばＹ方向）の指定を受け付け、実施の形態１と同様、設定された画像縮小率で、生成した差分画像（第一の拡大画像と元の多値画像との差分画像）を第二の方向へ縮小した縮小画像を生成し、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第二の方向に実行し、フィルタ処理が実行された縮小画像を、画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で第二の方向へ拡大した第二の拡大画像を生成する。生成した第二の拡大画像と第一の差分画像（第一の拡大画像と元の多値画像との差分画像）との差分画像である第二の差分画像を生成することにより、第一の方向の連続模様だけでなく、第二の方向の連続模様も除去することができる。
【０１０７】
すなわち、異なる二方向について連続して画像縮小処理、フィルタ処理、画像拡大処理、差分画像生成処理を実行することにより、２つの方向に存在する一様に連続している背景模様（連続模様）を除去することができる。３方向以上の場合についても、同様に処理を増やすことで簡単に拡張することが可能であることは言うまでもない。
【０１０８】
図１１は、Ｘ方向及びＹ方向に連続模様が存在する多値画像に対して、Ｘ方向及びＹ方向に連続して画像縮小処理、フィルタ処理、画像拡大処理、差分画像生成処理を実行した場合の差分画像の例示図である。図１１（ａ）に示す元の多値画像は、一様に連続している背景模様（連続模様）がＸ方向及びＹ方向それぞれに存在している。
【０１０９】
まず、Ｘ方向について、元の多値画像に対して画像縮小処理、フィルタ処理、画像拡大処理を実行することにより、図１１（ｂ）に示す拡大画像（第一の拡大画像）を生成する。そして、図１１（ｃ）に示す、図１１（ａ）の元の多値画像と図１１（ｂ）の拡大画像との差分画像を生成する。図１１（ｃ）では、横方向の連続模様は効果的に除去することができているものの、縦方向の連続模様については残存している。
【０１１０】
次に、Ｙ方向について、図１１（ｃ）に示す差分画像に対して画像縮小処理、フィルタ処理、画像拡大処理を実行することにより、図１１（ｄ）に示す拡大画像（第二の拡大画像）を生成する。そして、図１１（ｅ）に示す、図１１（ｃ）の差分画像（第一の差分画像）と図１１（ｄ）の拡大画像との差分画像（第二の差分画像）を生成する。図１１（ｅ）では、横方向の連続模様だけでなく、縦方向の連続模様も効果的に除去することができており、確実に欠陥のみを検出することが可能となる。
【０１１１】
もちろん、連続して異なる二方向にそれぞれ差分画像を生成することに限定されるものではなく、第一の方向について、第一の方向とは異なる第二の方向について、それぞれ画像縮小処理、フィルタ処理、画像拡大処理を実行した第一の拡大画像と第三の拡大画像とを生成し、両者を合成した合成画像に基づいて元の多値画像との間で差分演算を実行して差分画像を生成しても良い。
【０１１２】
すなわち、まずは第一の方向（例えばＸ方向）の指定を受け付け、実施の形態１と同様、設定された画像縮小率で元の多値画像を第一の方向へ縮小した縮小画像を生成し、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第一の方向に実行し、フィルタ処理が実行された縮小画像を、画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で第一の方向へ拡大した第一の拡大画像を生成する。
【０１１３】
次に、第二の方向（例えばＹ方向）の指定を受け付け、実施の形態１と同様、設定された画像縮小率で、元の多値画像を第二の方向へ縮小した縮小画像を生成し、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第二の方向に実行し、フィルタ処理が実行された縮小画像を、画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で第二の方向へ拡大した第三の拡大画像を生成する。生成した第三の拡大画像と第一の拡大画像とを合成して合成画像を生成することにより、元の多値画像と同じ位置に第一の方向及び第二の方向に一様に連続している背景模様が存在する合成画像を生成することができる。
【０１１４】
最後に、元の多値画像と合成画像との差分演算を実行した差分画像を生成することにより、第一の方向及び第二の方向の連続模様は除去されるので、欠陥のみを確実に検出することができる。
【０１１５】
図１２は、Ｘ方向及びＹ方向に連続模様が存在する多値画像に対して、Ｘ方向及びＹ方向に別個に画像縮小処理、フィルタ処理、画像拡大処理を実行して差分画像を生成した場合の差分画像の例示図である。図１２（ａ）に示す元の多値画像は、一様に連続している背景模様（連続模様）がＸ方向及びＹ方向それぞれに存在している。
【０１１６】
まず、Ｘ方向について、元の多値画像に対して画像縮小処理、フィルタ処理、画像拡大処理を実行することにより、図１２（ｂ）に示す拡大画像（第一の拡大画像）を生成する。次に、Ｙ方向についても、元の多値画像に対して画像縮小処理、フィルタ処理、画像拡大処理を実行することにより、図１２（ｃ）に示す拡大画像（第三の拡大画像）を生成する。
【０１１７】
そして、図１２（ｂ）に示す拡大画像（第一の拡大画像）と、図１２（ｃ）に示す拡大画像（第三の拡大画像）とを合成して、図１２（ｄ）に示す合成画像を生成する。合成画像を生成する場合、輝度値の小さい方を優先する、いわゆるＭＩＮ演算を適用するか、輝度値の大きい方を優先する、いわゆるＭＡＸ演算を適用するかは、ワーク、欠陥の特性に依存する。図１２の例ではＭＩＮ演算を適用している。
【０１１８】
最後に、図１２（ｅ）に示す、図１２（ａ）の元の多値画像と図１２（ｄ）の合成画像との差分画像を生成する。図１２（ｅ）では、横方向の連続模様だけでなく、縦方向の連続模様も効果的に除去することができており、しかも図１１（ｅ）ではわかりにくいが、２回差分処理を実行する場合の副作用として生じてしまう、Ｘ方向の背景模様とＹ方向の背景模様との交点に生じる輝度値が周囲より高い白点（ノイズ）が生じることがなく、しかも差分画像生成処理を１回実行すれば足りるので、演算処理時間を短縮することができるとともに、高い精度で欠陥のみを検出することが可能となる。３方向以上の場合についても、同様に合成する画像を増やすことで簡単に拡張することが可能であることは言うまでもない。
【０１１９】
なお、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、本発明の趣旨の範囲内であれば多種の変更、改良等が可能である。例えば、上述した実施の形態１乃至４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。
【０１２０】
また、差分演算手段３６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記憶しておく必要はなく、１つの差分画像として記憶しておいても良い（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、差分画像選択手段３９の一連の処理は、必ずしも一の手段による画像全体への処理を終えてから次の手段による処理へ移る必要はなく、画素単位に全手段を実行しても良い。すなわち、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）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、差分画像選択手段３９の一連の処理を順次実行し、最終的な結果画像を算出しても良い。
【符号の説明】
【０１２１】
１ 欠陥検出装置
２ 撮像手段
３ 画像処理部
４ 記憶手段
５ 入力受付／画像表示部
３１ サイズ設定・記憶手段
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 方向設定・記憶手段
４１ 画像回転手段
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 方向指定受付手段
【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設定を受け付けた欠陥のサイズを記憶するサイズ記憶手段と、
背景模様が一様に連続している第一の方向の指定を受け付ける方向指定受付手段と、
該方向指定受付手段で指定を受け付けた第一の方向を記憶する方向記憶手段と、
前記多値画像を、記憶された欠陥のサイズに応じた画像縮小率で、記憶された第一の方向へ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前記第一の方向に実行する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実行された縮小画像を、前記画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で前記第一の方向へ拡大した第一の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第一の拡大画像との差分演算を実行し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】
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前記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記載の欠陥検出装置。
【請求項３】
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４】
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乃至３のいずれか一項に記載の欠陥検出装置。
【請求項５】
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乃至４のいずれか一項に記載の欠陥検出装置。
【請求項６】
前記背景模様のエッジ情報を抽出するエッジ情報抽出手段と、
抽出したエッジ情報に基づいて前記第一の方向を特定する方向特定手段と
を備えることを特徴とする請求項１乃至５のいずれか一項に記載の欠陥検出装置。
【請求項７】
特定した前記第一の方向を、垂直方向又は水平方向となるよう画像を回転させる画像回転手段を備えることを特徴とする請求項６記載の欠陥検出装置。
【請求項８】
前記画像縮小率を１に設定し、
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に応じて、フィルタサイズ又はフィルタ通過回数を設定するようにしてあることを特徴とする請求項１乃至７のいずれか一項に記載の欠陥検出装置。
【請求項９】
前記方向指定受付手段により、前記第一の方向とは異なる方向である第二の方向の指定を受け付け、
前記方向記憶手段は、前記方向指定受付手段で指定を受け付けた第二の方向も記憶し、
前記画像縮小手段は、前記第一の拡大画像と前記多値画像との差分画像を、前記画像縮小率で前記第二の方向へ縮小した縮小画像を生成し、
前記フィルタ処理手段は、前記縮小画像に対して欠陥を除去するためのフィルタ処理を前記第二の方向に実行し、
前記画像拡大手段は、フィルタ処理が実行された縮小画像を、前記画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で前記第二の方向へ拡大した第二の拡大画像を生成し、
前記差分演算手段は、前記第二の拡大画像と、前記第一の拡大画像と前記多値画像との差分画像である第一の差分画像との差分演算を実行した第二の差分画像を生成するようにしてあることを特徴とする請求項１乃至８のいずれか一項に記載の欠陥検出装置。
【請求項１０】
前記画像縮小手段は、前記多値画像を、前記画像縮小率で前記第二の方向へ縮小した縮小画像を生成し、
前記フィルタ処理手段は、前記縮小画像に対して欠陥を除去するためのフィルタ処理を前記第二の方向に実行し、
前記画像拡大手段は、フィルタ処理が実行された縮小画像を、前記画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で前記第二の方向へ拡大した第三の拡大画像を生成し、
前記差分演算手段は、前記第一の拡大画像と前記第三の拡大画像とを合成した合成画像と前記多値画像との差分演算を実行した差分画像を生成するようにしてあ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】
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、
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工程と、
該サイズ設定受付工程にて設定を受け付けた欠陥のサイズを記憶するサイズ記憶工程と、
背景模様が一様に連続している第一の方向の指定を受け付ける方向指定受付工程と、
該方向指定受付工程で指定を受け付けた第一の方向を記憶する方向記憶工程と、
前記多値画像を、記憶された欠陥のサイズに応じた画像縮小率で、記憶された第一の方向へ縮小した縮小画像を生成する画像縮小工程と、
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前記第一の方向に実行するフィルタ処理工程と、
該フィルタ処理工程によりフィルタ処理が実行された縮小画像を、前記画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で前記第一の方向へ拡大した第一の拡大画像を生成する画像拡大工程と、
前記多値画像と前記第一の拡大画像との差分演算を実行した差分画像を生成する差分演算工程と
を含むことを特徴とする欠陥検出方法。
【請求項１２】
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実行することが可能なコンピュータプログラムにおいて、
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処理と、
該サイズ設定受付手段にて設定を受け付けた欠陥のサイズを記憶するサイズ記憶処理と、
背景模様が一様に連続している第一の方向の指定を受け付ける方向指定受付処理と、
該方向指定受付処理で指定を受け付けた第一の方向を記憶する方向記憶処理と、
前記多値画像を、記憶された欠陥のサイズに応じた画像縮小率で、記憶された第一の方向へ縮小した縮小画像を生成する画像縮小処理と、
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前記第一の方向に実行するフィルタ処理と、
該フィルタ処理が実行された縮小画像を、前記画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で前記第一の方向へ拡大した第一の拡大画像を生成する画像拡大処理と、
前記多値画像と前記第一の拡大画像との差分演算を実行した差分画像を生成する差分演算処理と
を前記欠陥検出装置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設定を受け付けた欠陥のサイズを記憶するサイズ記憶手段と、
背景模様が一様に連続している第一の方向の指定を受け付ける方向指定受付手段と、
該方向指定受付手段で指定を受け付けた第一の方向を記憶する方向記憶手段と、
前記多値画像を、記憶された欠陥のサイズに応じた画像縮小率で、記憶された第一の方向へ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前記第一の方向に実行する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実行された縮小画像を、前記画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で前記第一の方向へ拡大した第一の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第一の拡大画像との差分演算を実行し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】
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前記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記載の欠陥検出装置。
【請求項３】
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４】
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乃至３のいずれか一項に記載の欠陥検出装置。
【請求項５】
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乃至４のいずれか一項に記載の欠陥検出装置。
【請求項６】
前記背景模様のエッジ情報を抽出するエッジ情報抽出手段と、
抽出したエッジ情報に基づいて前記第一の方向を特定する方向特定手段と
を備えることを特徴とする請求項１乃至５のいずれか一項に記載の欠陥検出装置。
【請求項７】
特定した前記第一の方向を、垂直方向又は水平方向となるよう画像を回転させる画像回転手段を備えることを特徴とする請求項６記載の欠陥検出装置。
【請求項８】
前記画像縮小率を１に設定し、
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に応じて、フィルタサイズ又はフィルタ通過回数を設定するようにしてあることを特徴とする請求項１乃至７のいずれか一項に記載の欠陥検出装置。
【請求項９】
前記方向指定受付手段により、前記第一の方向とは異なる方向である第二の方向の指定を受け付け、
前記方向記憶手段は、前記方向指定受付手段で指定を受け付けた第二の方向も記憶し、
前記画像縮小手段は、前記第一の拡大画像と前記多値画像との差分画像を、前記画像縮小率で前記第二の方向へ縮小した縮小画像を生成し、
前記フィルタ処理手段は、前記縮小画像に対して欠陥を除去するためのフィルタ処理を前記第二の方向に実行し、
前記画像拡大手段は、フィルタ処理が実行された縮小画像を、前記画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で前記第二の方向へ拡大した第二の拡大画像を生成し、
前記差分演算手段は、前記第二の拡大画像と、前記第一の拡大画像と前記多値画像との差分画像である第一の差分画像との差分演算を実行した第二の差分画像を生成するようにしてあることを特徴とする請求項１乃至８のいずれか一項に記載の欠陥検出装置。
【請求項１０】
前記画像縮小手段は、前記多値画像を、前記画像縮小率で前記第二の方向へ縮小した縮小画像を生成し、
前記フィルタ処理手段は、前記縮小画像に対して欠陥を除去するためのフィルタ処理を前記第二の方向に実行し、
前記画像拡大手段は、フィルタ処理が実行された縮小画像を、前記画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で前記第二の方向へ拡大した第三の拡大画像を生成し、
前記差分演算手段は、前記第一の拡大画像と前記第三の拡大画像とを合成した合成画像と前記多値画像との差分演算を実行した差分画像を生成するようにしてあ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】
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、
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工程と、
該サイズ設定受付工程にて設定を受け付けた欠陥のサイズを記憶するサイズ記憶工程と、
背景模様が一様に連続している第一の方向の指定を受け付ける方向指定受付工程と、
該方向指定受付工程で指定を受け付けた第一の方向を記憶する方向記憶工程と、
前記多値画像を、記憶された欠陥のサイズに応じた画像縮小率で、記憶された第一の方向へ縮小した縮小画像を生成する画像縮小工程と、
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前記第一の方向に実行するフィルタ処理工程と、
該フィルタ処理工程によりフィルタ処理が実行された縮小画像を、前記画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で前記第一の方向へ拡大した第一の拡大画像を生成する画像拡大工程と、
前記多値画像と前記第一の拡大画像との差分演算を実行した差分画像を生成する差分演算工程と
を含むことを特徴とする欠陥検出方法。
【請求項１２】
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実行することが可能なコンピュータプログラムにおいて、
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処理と、
該サイズ設定受付手段にて設定を受け付けた欠陥のサイズを記憶するサイズ記憶処理と、
背景模様が一様に連続している第一の方向の指定を受け付ける方向指定受付処理と、
該方向指定受付処理で指定を受け付けた第一の方向を記憶する方向記憶処理と、
前記多値画像を、記憶された欠陥のサイズに応じた画像縮小率で、記憶された第一の方向へ縮小した縮小画像を生成する画像縮小処理と、
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前記第一の方向に実行するフィルタ処理と、
該フィルタ処理が実行された縮小画像を、前記画像縮小率の逆数に相当する画像拡大率で前記第一の方向へ拡大した第一の拡大画像を生成する画像拡大処理と、
前記多値画像と前記第一の拡大画像との差分演算を実行した差分画像を生成する差分演算処理と
を前記欠陥検出装置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８】
【図９】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図２】
【図８】
【図９】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【公開番号】特開２０１２−１６８０１３（Ｐ２０１２−１６８０１３Ａ）
【公開日】平成２４年９月６日（２０１２．９．６）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−２９０６６（Ｐ２０１１−２９０６６）
【出願日】平成２３年２月１４日（２０１１．２．１４）
【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２４年９月６日（２０１２．９．６）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年２月１４日（２０１１．２．１４）
【出願人】（０００１２９２５３）株式会社キーエンス (681)
【Ｆターム（参考）】
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