被検査物の検査方法、検査用プログラム及び検査装置
【課題】本発明は、被検査物の欠陥を確度よく能率的に検査可能な被検査物の検査方法を提供することを目的としている。
【解決手段】本発明の一つの態様は、被検査物を探傷し得られた被検査物画像に基づき被検査物画像データを生成する被検査物画像生成ステップと、同一寸法を有する複数の画像を被検査物画像から抽出するように複数の抽出画像データを含む抽出画像データ群を生成する画像抽出ステップと、抽出画像データ群から一の抽出画像データを選択し、検査画像データとする検査画像選択ステップと、検査画像データとして選択された抽出画像データ以外の抽出画像データのうち二以上の抽出画像データを抽出画像データ群から選択し、その二以上の抽出画像データを平均化処理して基準画像データを生成する基準画像生成ステップと、検査画像データと基準画像データとを比較し欠陥を検出する欠陥検出ステップとを含む被検査物の検査方法である。
【解決手段】本発明の一つの態様は、被検査物を探傷し得られた被検査物画像に基づき被検査物画像データを生成する被検査物画像生成ステップと、同一寸法を有する複数の画像を被検査物画像から抽出するように複数の抽出画像データを含む抽出画像データ群を生成する画像抽出ステップと、抽出画像データ群から一の抽出画像データを選択し、検査画像データとする検査画像選択ステップと、検査画像データとして選択された抽出画像データ以外の抽出画像データのうち二以上の抽出画像データを抽出画像データ群から選択し、その二以上の抽出画像データを平均化処理して基準画像データを生成する基準画像生成ステップと、検査画像データと基準画像データとを比較し欠陥を検出する欠陥検出ステップとを含む被検査物の検査方法である。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被検査物の欠陥検査を行う欠陥検査方法、検査用プログラム及び検査装置の技術分野に属する発明である。
【背景技術】
【０００２】
上記技術分野に属する従来技術の一例が下記特許文献１に開示されている。同一パターンを持つ薄板パターン製品について外観の良、不良の判定を能率的に精度よく行うという課題を解決する特許文献１の薄板パターン製品の外観検査装置は、パターンマッチング技術を応用した検査装置であり、「画像処理を用いて複数の同一パターンを持つ薄板パターン製品の外観検査をする外観検査装置であって、薄板パターン製品から抽出した同一パターン部の画像同士を比較して不良抽出処理を行う不良抽出処理手段を有」し、薄板パターン製品の表面を撮像し、撮像画像を画像処理して得られた処理画像から複数の同一パターンを抽出し、抽出された複数の同一パターンから選択された一の基準パターンと比較して比較パターンの良、不良判定を行うよう構成されている。かかる検査装置によれば、単一の薄板パターン製品内に同一パターン部が複数存在する場合について、その同一パターン部の画像同士の比較により薄板パターン製品の良、不良の判別を行えるので、予め１枚の良品薄板パターン製品を抽出しそのデータを憶え込ませておくといった手間が不要となって、薄板パターン製品の外観の良、不良判定を能率的に行うことが可能となると特許文献１には記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平３−４８１４１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記特許文献１の検査装置は、複数の同一パターンから選択された一のみの基準パターンと比較して比較パターンの良否を判別するよう構成されているため、判別の確度について問題がある。すなわち、薄板パターン製品の表面形状や表面粗さなどのバラツキまたは検査における不可避の外乱に起因するノイズや欠陥データが撮像されたパターンの画像に存在する場合に、当該ノイズや欠陥データが重畳した基準パターンに基づいて良否判別を行うと、良品を不良品と判別し製造歩留りが低下したり、不良品を良品と判別し市場に不良品が流出するという問題が生じる。このノイズや欠陥データは、撮像された画像に適宜な画像処理を施すことにより低減できる可能性があるが、パターン間でノイズや欠陥データの態様が異なる場合には、パターン毎に除去すべきノイズや欠陥データを決定する工程を別途付加する必要があり、検査効率の低下を招く。
【０００５】
本発明は、上記従来技術の問題点を鑑みてなされた発明であり、被検査物の欠陥を確度よく能率的に検査可能な被検査物の検査方法、検査用プログラム及び検査装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一つの態様は、被検査物の欠陥を検査する方法であって、被検査物を探傷し得られた被検査物画像に基づき被検査物画像データを生成する被検査物画像生成ステップと、 同一寸法を有する複数の画像を被検査物画像から抽出するように被検査物画像データを処理し、複数の抽出画像データを含む抽出画像データ群を生成する画像抽出ステップと、抽出画像データ群から一の抽出画像データを選択し、検査画像データとする検査画像選択ステップと、検査画像データとして選択された抽出画像データ以外の抽出画像データのうち二以上の抽出画像データを抽出画像データ群から選択し、その二以上の抽出画像データを平均化処理して基準画像データを生成する基準画像生成ステップと、検査画像データと基準画像データとを比較し欠陥を検出する欠陥検出ステップとを含み、前記検査画像選択ステップ、基準画像生成ステップ及び欠陥検出ステップを順次繰り返し被検査物画像から欠陥を検出する被検査物の検査方法である。
【０００７】
かかる検査方法によれば、被検査物画像生成ステップにおいて生成された被検査物画像データは、同一寸法を有する複数の画像が被検査物画像から抽出されるよう画像抽出ステップにおいて加工され、抽出された複数の抽出画像により抽出画像データ群が生成される。この抽出画像データ群に含まれる一の抽出画像データが検査の対象となる検査画像データとして検査画像選択ステップで選択される。さらに、この検査画像データとして選択された抽出画像データ以外の抽出画像データに基づいて基準画像生成ステップにおいて上記検査画像データと対比される基準画像データが生成され、欠陥検出ステップにおいて検査画像データと基準画像データとを比較することにより所定の欠陥が検出される。そして、上記検査画像選択ステップ、基準画像生成ステップ及び欠陥検出ステップを順次繰り返して全ての抽出画像データの欠陥を検出し、被検査物画像の全体を検査することが可能となる。
【０００８】
ここで、上記検査方法では、基準画像生成ステップにおいて、検査画像データとして選択された抽出画像データ以外、すなわち残余の抽出画像データの中で二以上の抽出画像データを選択し、その二以上の抽出画像データを平均化処理して基準画像データを生成するので、抽出画像データに重畳したノイズや欠陥データが平均化されて低減され欠陥検出の確度を高めることが可能となり、これらを除去するため特別な工程を付加することなく効率的に検査を行うことができる。
【０００９】
上記検査方法は、コンピュータに下記ステップを実行させて被検査物の欠陥を検査するための本発明に係わる検査用プログラムにより好適に実施することができる。
（１）被検査物を探傷し得られた被検査物画像に基づき被検査物画像データを生成する被検査物画像生成ステップ
（２）同一寸法を有する複数の画像を前記被検査物画像から抽出するように前記被検査物画像データを処理し、複数の抽出画像データを含む抽出画像データ群を生成する画像抽出ステップ
（３）前記抽出画像データ群から一の抽出画像データを選択し、検査画像データとする検査画像選択ステップ
（４）前記検査画像データとして選択された抽出画像データ以外の抽出画像データのうち二以上の抽出画像データを前記抽出画像データ群から選択し、その二以上の抽出画像データに基づき基準画像データを生成する基準画像生成ステップ
（５）前記検査画像データと前記基準画像データとを比較し欠陥を検出する欠陥検出ステップ
（６）前記検査画像選択ステップ、基準画像生成ステップ及び欠陥検出ステップを順次繰り返し実行させるステップ
【００１０】
また、上記検査方法は、被検査物の欠陥を検査する装置であって、被検査物を探傷し得られた被検査物画像が伝送される画像解析手段を備え、前記画像解析手段は、前記被検査物画像に基づき被検査物画像データを生成する被検査物画像生成部と、同一寸法を有する複数の画像を前記被検査物画像から抽出するように前記被検査物画像データを処理し、複数の抽出画像データを含む抽出画像データ群を生成する画像抽出部と、前記抽出画像データ群から一の抽出画像データを選択し、検査画像データとする検査画像選択部と、前記検査画像データとして選択された抽出画像データ以外の抽出画像データのうち二以上の抽出画像データを前記抽出画像データ群から選択し、その二以上の抽出画像データに基づき基準画像データを生成する基準画像生成部と、前記検査画像データと前記基準画像データとを比較し欠陥を検出する欠陥検出部とを含む被検査物の検査装置により好適に実施することができる。
【発明の効果】
【００１１】
本発明に係わる被検査物の検査方法、検査用プログラム及び検査装置は上記説明のとおり構成されているので、被検査物の欠陥を確度よく能率的に検査可能な被検査物の検査方法、検査用プログラム及び検査装置を提供するという本発明の課題を解決することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る検査装置の概略構成を示す図である。
【図２】図１に示す画像解析手段のブロック図である。
【図３】図１に示す画像解析手段の動作を説明するためのフローチャートである。
【図４】図１の検査装置の動作を説明するための図である。
【図５】図１の検査装置の動作を説明するための別の図である。
【図６】本発明の第２の実施形態に係る検査装置の概略構成を示す図である。
【図７】図６に示す画像解析手段のブロック図である。
【図８】図６の検査装置の動作を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下本発明を、その第１実施形態および第２実施形態に基づき図面を参照しつつ説明する。なお、第１実施形態は平板状の被検査物、第２実施形態は円筒状の被検査物の表面を光学的に撮像し、その撮像画像を画像処理して当該表面に生じた欠陥を検出する検査装置を対象に説明するが、これら実施形態に本発明は限定されることなく、例えば超音波探傷やＸ線やγ線などの放射線探傷で得られた探傷画像を画像処理して欠陥を検出する検査装置その他これらに準ずる検査装置には同様に適用することができる。また、第１実施形態および第２実施形態の検査装置、検査方法および検査用プログラムの各構成要素は、本発明の要旨を逸しない範囲で適宜組み合わせて実施することができる。
【００１４】
［第１実施形態］
本発明の第１実施形態について図１〜５に基づいて説明する。図１に示す検査装置１０は、表面に欠陥を有する平板状の被検査物Ｗ１がセットされるステージ２０と、ステージ２０にセットされた被検査物Ｗ１の上方に配置され被検査物Ｗ１を撮像し被検査物画像を取得する撮像手段（探傷手段）としてのＣＣＤカメラ３０と、ＣＣＤカメラ３０に通信回線を介して接続されＣＣＤカメラ３０から伝送された被検査物画像に基づき被検査物の欠陥を検出する画像解析手段４０を有している。水平移動軸であるＸ軸及びＹ軸に外周辺縁が沿うように被検査物Ｗ1がセットされたステージ２０は、移動制御手段５０により位置及び速度制御されつつ被検査物Ｗ１をＸ軸及びＹ軸方向に水平移動可能なように構成されている。ＣＣＤカメラ３０のレンズ倍率・受光素子の画素数などの仕様は、検出すべき欠陥の大きさにより求められる分解能、検査効率、装置コストなどを考慮し適宜設定されうるが、第１実施形態のＣＣＤカメラ３０は、被検査物Ｗ１の一領域を撮像可能な視野を有し、もって、第１実施形態では被検査物Ｗ１をステージ２０で適宜に送りながら撮像し、被検査物Ｗ１の全面を撮像するよう構成されている。なお、所望の分解能で広範囲の視野を持つＣＣＤカメラであれば、被検査物Ｗ１の全体を一括して撮像しても構わない。
【００１５】
上記画像解析手段４０は、具体的にはキーボードやポインティングデバイスなどのデータ入力手段及び画像データその他各種のデータを表示する表示手段（いずれも不図示）を備えたコンピュータであり、図２で示す被検査画像生成部や画像抽出部などはメモリーに格納されたプログラムによりＣＰＵでソフトウエア的に実現され、被検査物画像記憶部や抽出画像記憶部などはメモリー上に実現されている。なお、被検査物画像生成部や画像抽出部などは専用のＣＰＵを用いハードウエア的に構成してもよい。以下、画像解析手段４０の構成について、そのブロック図である図２に基づき詳細に説明する。また、本発明における画像解析手段４０の主たる構成は、被検査物画像生成部４０ａ、画像抽出部４０ｂ、検査画像選択部４０ｄ、基準画像生成部４０ｅおよび欠陥検出部４０ｆ、並びに各部での処理に伴いデータが記憶される被検査物画像記憶部４０ｌ、抽出画像記憶部４０ｍ、検査画像記憶部４０ｎおよび基準画像記憶部４０ｏであり、図２に示された他の要素は本発明を実施するための好ましい構成であり、必要に応じ画像解析手段に組み込まれる要素であるが、第１態様および第２態様の検査装置では全て組み込まれている。
【００１６】
被検査物画像生成部４０ａは、ＣＣＤカメラ３０で撮像され伝送されてきた被検査物画像に基づき被検査物画像データを生成する要素である。被検査物画像生成部４０ａは、ＣＣＤカメラ３０の受光素子の各画素が受光した光で形成される被検査物画像の光量をコンピュータで取り扱えるように多段階に量子化するため、組み込まれたＡ／Ｄ変換器で被検査物画像の光量をデジタル情報に変換し被検査物画像データを生成するよう構成されている。その結果、被検査物画像データは、図４（ｂ）に示すように受光素子の各画素毎に量子化された光量値を有するデータ構造となる。そして、生成された被検査物画像データは被検査物画像記憶部４０ｌに記憶される。
【００１７】
画像抽出部４０ｂは、同一寸法を有する複数の画像を被検査物画像から抽出するように上記被検査物画像データを処理し、複数の抽出画像データを含む抽出画像データ群を生成する要素である。具体的には、画像抽出部４０ｂは、図４（ａ）に示すように、被検査物画像の左端から右端に向かいＸ軸方向においてＬ１、Ｙ軸方向においてＬ２の同一寸法を有する矩形状の抽出画像ａ１〜ａ４の各画像領域を抽出し、図４（ｃ）に示すように四の抽出画像ａ１〜ａ４からなる抽出画像データ群を生成する。生成された抽出画像データ群は抽出画像記憶部４０ｍに記憶される。なお、同図に示すように、Ｘ軸方向において一列に抽出された抽出画像ａ１〜ａ４は、Ｘ軸方向において隣接する抽出画像同士の端が互いに接し並列した状態となるように抽出されているが、検査対象となる製品、部位または欠陥により、抽出画像同士が接することなく離散した状態となるように抽出してもよい。
【００１８】
ここで、第１態様の画像解析手段４０においては、図示するように、抽出画像が各々接する境界を跨り欠陥が存在する場合に当該欠陥を確実にかつ簡易な構成で検出するため、隣接する抽出画像ごとに重複する矩形状の重複領域ｅ１〜ｅ３が付加的に設けられている。重複領域ｅ１〜ｅ３は、Ｘ軸方向においてｄ１、Ｙ軸方向においてＬ２の同一寸法を有し、例えばＸ軸方向において抽出画像ａ２の左端には抽出画像ａ１と重複する重複領域ｅ１が付加され、抽出画像ａ３の左端には抽出画像ａ２と重複する重複領域ｅ２が付加されている。そして、各抽出画像ａ１〜ａ４の寸法はこの重複領域ｅ１〜ｅ３を含み同一寸法となるよう設定されており、具体的には、抽出画像ａ１のＸ軸方向の長さは右端に重複領域ｅ１を含みＬ１となるよう設定され、抽出画像ａ２の長さは左端に重複領域ｅ１及び右端に重複領域ｅ２を含みＬ１となるよう設定されている。なお、重複領域ｅ１〜ｅ３の幅ｄ１は、予め入力され欠陥サイズ記憶部４０ｇに記憶された検出すべき欠陥ｎ１の大きさに基づき当該欠陥ｎ１を含むことが可能な大きさとなるよう画像抽出部４０ｂで算出され重複領域記憶部４０ｈに記憶されている。
【００１９】
欠陥強調部４０ｃは、欠陥強調フィルタに抽出画像データを通し欠陥を強調し、欠陥が強調された抽出画像データを新たな抽出画像データとして抽出画像記憶部４０ｍに記憶するように構成されている。なお、上記欠陥強調フィルタは欠陥強調フィルタ記憶部４０ｉに予め記憶されており、例えば抽出画像データをフィーリエ変換し、被検査画像に一定周期で重畳している特定の周波数成分やノイズ成分に該当する特定の周波数成分を除去して欠陥を強調するフィルタを用いることができる。この欠陥強調フィルタは、被検査物画像記憶部４０ｌに記憶されている被検査物画像データ、検査画像記憶部４０ｎに記憶されている検査画像データまたは基準画像記憶部４０ｏに記憶されている基準画像データに適用してもよい。
【００２０】
検査画像選択部４０ｄは、抽出画像データ群から一の抽出画像データを選択し、検査画像データとするする要素である。検査画像選択部４０ｄは、画像抽出部４０ｂで抽出され抽出画像記憶部４０ｍに記憶された抽出画像データ群（抽出画像ａ１〜ａ４）の中から、図４（ｂ）に示すように所定の一の抽出画像データ（図示の場合は抽出画像ａ１）を選択し、検査画像データｒ１とするよう構成されている。選択された検査画像データｒ１は検査画像記憶部４０ｎに記憶される。
【００２１】
基準画像生成部４０ｅは、検査画像選択部４０ｄで選択された検査画像データｒ１と比較し検査する基準となる基準画像データを形成するため、検査画像選択部４０ｄで検査画像データとして選択された抽出画像データ以外の抽出画像データのうち二以上の抽出画像データを抽出画像データ群から選択し、その二以上の抽出画像データを平均化処理して基準画像データを生成する要素である。基準画像生成部４０ｅは、図４（ｃ）に示すように、画像抽出部４０ｂで抽出され抽出画像記憶部４０ｍに記憶された抽出画像データ群（抽出画像ａ１〜ａ４）の中から、検査画像データｒ１として選択された抽出画像データａ１以外の抽出画像データ（図示の場合は３の抽出画像ａ２〜４）を選択し、選択された抽出画像データａ２〜ａ４を平均化処理して基準画像データを生成する。このように実際の被検査物の検査画像から抽出した複数の抽出画像を平均化処理して基準画像を形成することにより抽出画像中に存在するノイズや欠陥の影響を低減することができ、より確度の高い検査を行うことが可能となる。
【００２２】
ここで、検査画像データと比較する基準画像データは、各抽出画像データの平均値であれば充分な場合も多いが、検査精度をより高めるため第１態様の検査装置１０の基準画像データは、上限基準画像データと下限基準画像データとで構成されているので以下詳細に説明する。なお、以下の説明では平均化処理で得られた各抽出画像データの平均値に、各抽出画像データの標準偏差に基づき算出した第１の設定値または第２の設定値を加減して上限基準画像データおよび下限基準データを形成する場合を例として説明するが、平均値を処理し上限基準画像データおよび下限基準画像データを形成するための量は標準偏差に限らず例えば最大値、最小値などの量を適用することができる。
【００２３】
基準画像生成部４０ｅは、選択された抽出画像データａ２〜ａ４の各画素毎に光量値の平均値および標準偏差を算出し、図４（ｃ）に示すように、平均画像データｒ２および標準偏差画像データｒ３を生成する。この平均画像データｒ２および標準偏差画像データｒ３は、抽出画像データａ２〜ａ４の各画素に対応し画素ごとに平均値および標準偏差を有している。そして、基準画像生成部４０ｅは、第１設定値記憶部４０ｊに予め記憶されている定数βを標準偏差データｒ３に乗じ画素ごとに第１の設定値を算出し、平均画像データｒ２の画素ごとに対応する画素の第１の設定値を加え上限基準値を求め、上限基準画像データｒ４１を生成する（下記式１参照）。また、基準画像生成部４０ｅは、平均画像データｒ２の画素ごとに対応する画素の第１の設定値を減じ下限基準値を求め、下限基準画像データｒ４２を生成する（下記式２参照）。生成された上限基準画像データｒ４１および下限基準画像データｒ４２は基準画像記憶部４０ｏに記憶される。
【００２４】
上限基準値 ＝ 平均値 ＋ 第１の設定値 数式１
ここで、第１の設定値＝β × 標準偏差、である。
【００２５】
下限基準値 ＝ 平均値 − 第１の設定値 数式２
ここで、第１の設定値＝β × 標準偏差、である。
【００２６】
なお、上記式１および式２中の定数βは経験的、実験的に求められる値であるが、基準画像データを構成する複数の抽出画像データ間のバラツキ、すなわち各抽出画像データ間の光量値の差が少ない場合には３前後の値を設定すれば充分である。一方で、被検査物の検査表面の状態および欠陥の発生状況により、抽出画像データの所定画素間における光量値の差が一定以上ある場合には標準偏差が異常値となるおそれがある。すると、上記式１、２の第１の設定値が大きくなり、誤検出が発生することが想定される。かかる事態に対応するため、第１態様の画像解析手段４０においては、以下のように抽出画像データ間のバラツキが所定以上ある場合には第１の設定値に代え第２の設定値で上限および下限基準データを形成する、言い換えれば平均値と第１の設定値で構成された基準画像データを補正するように基準画像生成部４０ｅが構成されている。すなわち、基準画像生成部４０ｅは、第１の設定値である定数βおよび標準偏差の積と第２設定値記憶部４０ｋに記憶されている第２の設定値である定数「α」とを比較し、第２の設定値が第１の設定値よりも小さい場合には、上記式１および２において第１の設定値に代えて第２の設定値を平均値に対し加減して上限基準画像データｒ４１および下限基準画像データｒ４２を生成するように構成されているのである。これにより、抽出画像データ間のバラツキが大きく標準偏差が過大となる場合でも、第２の設定値により適切な良否判別をすることが可能となる。なお、上記定数αは経験的、実験的に求められる値であるが、通常は１０程度である。
【００２７】
欠陥検出部４０ｆは、検査画像データと基準画像データとを比較し欠陥を検出する要素であり、第１態様の検査装置１０においては、上限基準画像データｒ４１および下限基準画像データｒ４２と検査画像データｒ１とを比較し、欠陥を検出するように構成されている。具体的には、欠陥検出部４０ｆは、検査画像データｒ１の所定の画素と上限基準画像データｒ４１および下限基準画像データｒ４２の対応する画素の値を比較し、検査画像データｒ１の当該画素の値が上限基準画像データｒ４１の対応画素の値を超え、または下限基準画像データｒ４２の対応画素の値未満の場合には、その画素には異常が生じていると判断するよう構成されている。そして、欠陥検出部４０ｆは、検査画像データｒ１の全ての画素について上限基準画像データｒ４１および下限基準画像データｒ４２と比較し、画素ごとに正常または異常の判断をし、画素ごとの判断情報を統合して欠陥の大きさや形態（点状、筋状）等を算出して、欠陥の良否判別を行う。
【００２８】
ここで、第1態様の検査装置１０の場合には、上記で説明したように画像抽出部４０ｂにおいて抽出画像データを抽出する際、各抽出画像データには重複領域が設定されるよう抽出画像データを形成しているので、重複領域ｅ１〜ｅ３については重複して検査がされることとなる。すなわち、例えば重複領域ｅ１については抽出画像データａ１と抽出画像データａ２を検査画像データｒ１とした際に検査が実施され、かつ重複領域ｅ１は目的とする欠陥を含む大きさに設定されているので、少なくとも一部が重複領域ｅ１に含まれる欠陥は抽出画像データａ１又はａ２のいずれかを検査画像データｒ１とする検査で検出される。
【００２９】
なお、図５に示すように、重複領域を設けず互いに接するように同一寸法を有するように抽出画像データｂ１〜４を抽出するよう画像抽出部４０ｂを構成しても良い。このように抽出画像データを抽出すると、隣接する抽出画像データｂ１〜ｂ４の境界上に欠陥ｎ２が存在し、例えば同図に示すように抽出画像データｂ１およびｂ２に欠陥ｎ２がｎ２１およびｎ２２のように分かれてしまうことも生じる。この場合には、抽出画像データｂ１〜ｂ４を被検査物の全体の画像である被検査物画像データとして再構成し、抽出画像データｂ１およびｂ２にｎ２１およびｎ２２として分割された欠陥ｎ２を一体のものとし、その後良否判別すればよい。
【００３０】
上記構成の検査装置１０の動作について図３〜５を参照して説明する。なお、以下の説明では、抽出画像データａ１からａ４の順に被検査物画像の検査が行われる。
【００３１】
被検査物画像生成部４０ａは、ＣＣＤカメラ３０で撮像され伝送されてきた被検査物画像の光量をＡ／Ｄ変換器でデジタル情報に変換し被検査物画像データを生成し、被検査物画像データを被検査物画像記憶部４０ｌに記憶する（ステップＳ１）。
【００３２】
画像抽出部４０ｂは、図４（ａ）に示すように、被検査物画像の左端から右端に向かいＸ軸方向においてＬ１、Ｙ軸方向においてＬ２の同一寸法を有する矩形状の抽出画像ａ１〜ａ４の各画像領域を抽出するように被検査物画像記憶部４０ｌに記憶された被検査物画像データを処理し、複数の抽出画像データａ１〜ａ４を含む抽出画像データ群を生成し、抽出画像記憶部４０ｍに記憶する（ステップＳ２）。なお、上記説明のとおり、第１態様においては、隣接する抽出画像毎に重複する矩形状の重複領域ｅ１〜ｅ３が付加的に設けられ、各抽出画像ａ１〜ａ４の寸法はこの重複領域ｅ１〜ｅ３を含み同一寸法となるよう設定されている。
【００３３】
欠陥強調部４０ｃは、欠陥強調フィルタ記憶部４０ｉに予め記憶されている欠陥強調フィルタに抽出画像データａ１〜ａ４を通し欠陥を強調し、欠陥が強調された抽出画像データを新たな抽出画像データとして抽出画像記憶部４０ｍに記憶する（ステップＳ３）。
【００３４】
以下より抽出画像データａ１を検査画像データｒ１とする検査である。検査画像選択部４０ｄは、抽出画像記憶部４０ｍに記憶されている抽出画像データ群（抽出画像ａ１〜ａ４）の中から、図４（ｂ）に示すように抽出画像データａ１を選択し、検査画像データｒ１と設定し、検査画像記憶部４０ｎに記憶する（ステップＳ４）。
【００３５】
基準画像生成部４０ｅは、検査画像選択部４０ｄで選択された検査画像データｒ１と比較し検査する基準となる基準画像データを形成する（ステップＳ５）。すなわち、基準画像生成部４０ｅは、図４（ｃ）に示すように、画像抽出部４０ｂで抽出され抽出画像記憶部４０ｍに記憶された抽出画像データ群（抽出画像ａ１〜ａ４）の中から、検査画像データｒ１として選択された抽出画像データａ１以外の抽出画像データａ２〜ａ４を選択する。そして、基準画像生成部４０ｅは、選択された抽出画像データａ２〜ａ４の各画素毎に光量値の平均値および標準偏差を算出し、平均画像データｒ２および標準偏差画像データｒ３を生成する。
【００３６】
次いで、基準画像生成部４０ｅは、第１設定値記憶部４０ｊに予め記憶されている定数βを標準偏差データｒ３に乗じ画素ごとに第１の設定値を算出し、平均画像データｒ２の画素ごとに対応する画素の第１の設定値を加え上限基準値を求め、上限基準画像データｒ４１を生成する（上記式１参照）。また、基準画像生成部４０ｅは、平均画像データｒ２の画素ごとに対応する画素の第１の設定値を減じ下限基準値を求め、下限基準画像データｒ４２を生成する（上記式２参照）。基準画像生成部４０ｅは、上限基準画像データｒ４１および下限基準画像データｒ４２を基準画像記憶部４０ｏに記憶する。
【００３７】
なお、基準画像生成部４０ｅは、第１の設定値である定数βおよび標準偏差の積と第２設定値記憶部４０ｋに記憶されている第２の設定値である定数「α」とを比較し、第２の設定値（α）が第１の設定値（β×標準偏差）よりも小さい場合には、上記式１および２において第１の設定値に代えて第２の設定値を平均値に対し加減して上限基準画像データｒ４１および下限基準画像データｒ４２を生成する。
【００３８】
欠陥検出部４０ｆは、上限基準画像データｒ４１および下限基準画像データｒ４２と検査画像データｒ１とを比較し、欠陥を検出する（ステップＳ６〜Ｓ９）。具体的には、欠陥検出部４０ｆは、検査画像データｒ１の所定の画素と上限基準画像データｒ４１および下限基準画像データｒ４２の対応する画素の値を比較し、検査画像データｒ１の当該画素の値が上限基準画像データｒ４１の対応画素の値を超え、または下限基準画像データｒ４２の対応画素の値未満の場合には、その画素には異常が生じていると判断する。欠陥検出部４０ｆは、重複領域ｅ１を含み検査画像データｒ１の全ての画素について上限基準画像データｒ４１および下限基準画像データｒ４２と比較し、画素ごとに正常または異常の判断をし、さらに画素ごとの判断情報を統合して欠陥の大きさや形態（点状、筋状）等を算出し、欠陥の良否判別を行う。
【００３９】
次いで抽出画像データａ２を検査画像データｒ１とする検査である。検査装置１０は、ステップＳ４を実施して抽出画像データａ２を選択し、検査画像データｒ１と設定し、検査画像記憶部４０ｎに記憶し、その後上記と同様にステップ５〜９を実行する。ここで、欠陥検出部４０ｆは、検査画像データｒ１として選択された抽出画像データａ２と、抽出画像データａ１、ａ３およびａ４に基づいてステップＳ５で形成された上限基準画像データｒ４１および下限基準画像データｒ４２とを比較するが、上記抽出画像データａ１の検査時において検査された重複領域ｅ１についても、抽出画像データａ２を検査画像データｒ１とする検査の際に検査が行われる。これにより、少なくとも一部が重複領域ｅ１に含まれる欠陥は抽出画像データａ１又はａ２のいずれかを検査画像データｒ１とする検査で検出することが可能となる。
【００４０】
以下、上記と同様にして抽出画像データａ３およびａ４の領域の検査を行う。
【００４１】
［第２実施形態］
本発明の第２実施形態について図６〜８に基づいて説明する。なお、上記第１態様の検査装置１０と同一構成の要素については同一符号を付しており、詳細な説明を省略する。図６に示す検査装置６０は、同一形状の矩形凹部ｐ１〜ｐ４が円周面上に等間隔に配置された円筒状の被検査物Ｗ２を検査する検査装置であって、軸心を水平にして被検査物Ｗ２がセットされ軸心回りに被検査物Ｗ２を回転させる回転ステージ７０と、回転ステージ７０にセットされた被検査物Ｗ２の外周面の頂部上方に配置され被検査物画像を撮像するＣＣＤカメラ３０と、ＣＣＤカメラ３０に通信回線を介して接続されＣＣＤカメラ３０から伝送された被検査物画像に基づき被検査物の欠陥を検出する画像解析手段４０を有している。回転ステージ７０は、移動制御手段５０により速度制御されつつ軸心回りに被検査物Ｗ２を回転移動可能なよう構成されている。第２実施形態のＣＣＤカメラ３０は、被検査物Ｗ２の軸心に沿う方向（以下Ｙ軸方向という。）は被検査物Ｗ２の幅全体を撮像することができるが回転方向に沿う方向（以下θ軸方向という）は一部分を撮像可能な視野を有し、もって、第２実施形態では被検査物Ｗ２を回転ステージ７０で一定の回転速度で連続回転させながら撮像し、被検査物Ｗ２の外周面を一周分撮像する。
【００４２】
第２態様の検査装置６０は、基本的に第１態様の検査装置１０と同様であるが、被検査物画像から抽出画像を抽出する際にパターンマッチング技術を用いている点のみが異なっているので、以下第２態様の画像解析手段の構成およびその動作について詳細に説明する。
【００４３】
第２態様の検査装置６０は、パターンマッチング技術を用いて被検査物画像から抽出画像を抽出するため、図７に示すように、画像抽出部４０ｂと接続されるパターン画像記憶部４０ｐを別個有している。そして、第２態様における画像抽出部ｂは、上記パターン画像記憶部４０ｐに予め記憶されている画像データに基づきパターンマッチングにより同一寸法を有する複数の画像を被検査物画像から抽出するように被検査物画像データを処理し、複数の抽出画像データを含む抽出画像データ群を生成する要素である。
【００４４】
すなわち、第２態様の検査装置６０においては、ＣＣＤカメラ３０により被検査物Ｗ２の外周面の画像が撮像され、図８（ａ）に示すように、被検査物画像生成部４０ａにより矩形凹部ｐ１〜ｐ４の画像を含む被検査物画像データが生成される。パターン画像記憶部４０ｐには、上記矩形凹部の画像に対応するパターンマッチング用画像データが記憶されており、画像抽出部４０ｂは、このパターンマッチング用画像データを参照して被検査物画像データからパターンマッチングにより矩形凹部ｐ１〜ｐ４を認識し、その中心点ｚ１〜ｚ４を算出するように構成されている。
【００４５】
そして、画像抽出部４０ｂは、図８（ａ）に示すように、上記算出された中心点ｚ１〜ｚ４に基づき被検査物画像の左端から右端に向かい、θ軸方向において寸法Ｓ１、Ｙ軸方向においてＳ２の寸法を有する同一寸法の矩形状の抽出画像データｃ１〜ｃ４を抽出し、図８（ｂ）に示すように四の抽出画像ｃ１〜ｃ４からなる抽出画像データ群を生成するように構成されている。ここで、θ軸方向における抽出画像データｃ１〜ｃ４の抽出方法を詳述すると、パターンマッチングにより算出された矩形凹部ｐ１〜ｐ４の中心点ｚ１〜ｚ４を基準として被検査物画像の左端に向いＳ１１の寸法、右端に向いＳ１２の寸法でこれらの和がＳ１の寸法となるよう抽出画像データｃ１〜ｃ４は抽出される。
【００４６】
なお、第２態様の画像抽出部４０ｂにおいても、図８（ａ）に示すように、隣接する抽出画像ｃ１〜ｃ４ごとに重複する矩形上の重複領域ｆ１〜ｆ３が付加的に設けられている。重複領域ｆ１〜ｆ３は、θ軸方向においてｇ１、Ｙ軸方向においてＳ２の同一寸法を有し、画像抽出部４０ｂで算出され重複領域記憶部４０ｌに記憶される。
【００４７】
以下第１態様のステップ２に対応する第２態様の検査装置６０の抽出画像データを生成するステップを中心について説明する。被検査物画像生成部４０ａは、ＣＣＤカメラ３０で撮像され伝送されてきた矩形凹部ｐ１〜ｐ４の画像を含む被検査物Ｗ２の外周面の被検査物画像の光量をＡ／Ｄ変換器でデジタル情報に変換し被検査物画像データを生成し、被検査物画像データを被検査物画像記憶部４０ｌに記憶する（ステップＳ１）。
【００４８】
ついで、画像抽出部４０ｂは、パターン画像記憶部４０ｐに記憶されたパターンマッチング用画像データを参照して被検査物画像データからパターンマッチングにより矩形凹部ｐ１〜ｐ４を認識し、その中心点ｚ１〜ｚ４を算出する。そして、画像抽出部４０ｂは、図８（ａ）に示すように、上記算出された中心点ｚ１〜ｚ４に基づき被検査物画像の左端から右端に向かい、θ軸方向において寸法Ｓ１、Ｙ軸方向においてＳ２の寸法を有する同一寸法の矩形状の抽出画像データｃ１〜ｃ４を抽出するように、検査物画像記憶部４０ｌに記憶された被検査物画像データを処理し、複数の抽出画像データｃ１〜ｃ４を含む抽出画像データ群を生成し、抽出画像記憶部４０ｍに記憶する（ステップＳ２）。なお、上記説明のとおり、第２態様においても、隣接する抽出画像毎に重複する矩形状の重複領域ｆ１〜ｆ３が付加的に設けられ、各抽出画像ｃ１〜ｃ４の寸法はこの重複領域ｆ１〜ｆ３を含み同一寸法となるよう設定されている。
【００４９】
以後、第１態様と同様にステップＳ３〜Ｓ９が実行され、被検査物Ｗ２の外周面の検査が行われる。
【符号の説明】
【００５０】
１０（６０） 検査装置
２０（７０） テーブル
３０ ＣＣＤカメラ
４０ 画像解析手段
５０ 制御手段
Ｗ１（Ｗ２） 被検査物
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被検査物の欠陥検査を行う欠陥検査方法、検査用プログラム及び検査装置の技術分野に属する発明である。
【背景技術】
【０００２】
上記技術分野に属する従来技術の一例が下記特許文献１に開示されている。同一パターンを持つ薄板パターン製品について外観の良、不良の判定を能率的に精度よく行うという課題を解決する特許文献１の薄板パターン製品の外観検査装置は、パターンマッチング技術を応用した検査装置であり、「画像処理を用いて複数の同一パターンを持つ薄板パターン製品の外観検査をする外観検査装置であって、薄板パターン製品から抽出した同一パターン部の画像同士を比較して不良抽出処理を行う不良抽出処理手段を有」し、薄板パターン製品の表面を撮像し、撮像画像を画像処理して得られた処理画像から複数の同一パターンを抽出し、抽出された複数の同一パターンから選択された一の基準パターンと比較して比較パターンの良、不良判定を行うよう構成されている。かかる検査装置によれば、単一の薄板パターン製品内に同一パターン部が複数存在する場合について、その同一パターン部の画像同士の比較により薄板パターン製品の良、不良の判別を行えるので、予め１枚の良品薄板パターン製品を抽出しそのデータを憶え込ませておくといった手間が不要となって、薄板パターン製品の外観の良、不良判定を能率的に行うことが可能となると特許文献１には記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平３−４８１４１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記特許文献１の検査装置は、複数の同一パターンから選択された一のみの基準パターンと比較して比較パターンの良否を判別するよう構成されているため、判別の確度について問題がある。すなわち、薄板パターン製品の表面形状や表面粗さなどのバラツキまたは検査における不可避の外乱に起因するノイズや欠陥データが撮像されたパターンの画像に存在する場合に、当該ノイズや欠陥データが重畳した基準パターンに基づいて良否判別を行うと、良品を不良品と判別し製造歩留りが低下したり、不良品を良品と判別し市場に不良品が流出するという問題が生じる。このノイズや欠陥データは、撮像された画像に適宜な画像処理を施すことにより低減できる可能性があるが、パターン間でノイズや欠陥データの態様が異なる場合には、パターン毎に除去すべきノイズや欠陥データを決定する工程を別途付加する必要があり、検査効率の低下を招く。
【０００５】
本発明は、上記従来技術の問題点を鑑みてなされた発明であり、被検査物の欠陥を確度よく能率的に検査可能な被検査物の検査方法、検査用プログラム及び検査装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一つの態様は、被検査物の欠陥を検査する方法であって、被検査物を探傷し得られた被検査物画像に基づき被検査物画像データを生成する被検査物画像生成ステップと、 同一寸法を有する複数の画像を被検査物画像から抽出するように被検査物画像データを処理し、複数の抽出画像データを含む抽出画像データ群を生成する画像抽出ステップと、抽出画像データ群から一の抽出画像データを選択し、検査画像データとする検査画像選択ステップと、検査画像データとして選択された抽出画像データ以外の抽出画像データのうち二以上の抽出画像データを抽出画像データ群から選択し、その二以上の抽出画像データを平均化処理して基準画像データを生成する基準画像生成ステップと、検査画像データと基準画像データとを比較し欠陥を検出する欠陥検出ステップとを含み、前記検査画像選択ステップ、基準画像生成ステップ及び欠陥検出ステップを順次繰り返し被検査物画像から欠陥を検出する被検査物の検査方法である。
【０００７】
かかる検査方法によれば、被検査物画像生成ステップにおいて生成された被検査物画像データは、同一寸法を有する複数の画像が被検査物画像から抽出されるよう画像抽出ステップにおいて加工され、抽出された複数の抽出画像により抽出画像データ群が生成される。この抽出画像データ群に含まれる一の抽出画像データが検査の対象となる検査画像データとして検査画像選択ステップで選択される。さらに、この検査画像データとして選択された抽出画像データ以外の抽出画像データに基づいて基準画像生成ステップにおいて上記検査画像データと対比される基準画像データが生成され、欠陥検出ステップにおいて検査画像データと基準画像データとを比較することにより所定の欠陥が検出される。そして、上記検査画像選択ステップ、基準画像生成ステップ及び欠陥検出ステップを順次繰り返して全ての抽出画像データの欠陥を検出し、被検査物画像の全体を検査することが可能となる。
【０００８】
ここで、上記検査方法では、基準画像生成ステップにおいて、検査画像データとして選択された抽出画像データ以外、すなわち残余の抽出画像データの中で二以上の抽出画像データを選択し、その二以上の抽出画像データを平均化処理して基準画像データを生成するので、抽出画像データに重畳したノイズや欠陥データが平均化されて低減され欠陥検出の確度を高めることが可能となり、これらを除去するため特別な工程を付加することなく効率的に検査を行うことができる。
【０００９】
上記検査方法は、コンピュータに下記ステップを実行させて被検査物の欠陥を検査するための本発明に係わる検査用プログラムにより好適に実施することができる。
（１）被検査物を探傷し得られた被検査物画像に基づき被検査物画像データを生成する被検査物画像生成ステップ
（２）同一寸法を有する複数の画像を前記被検査物画像から抽出するように前記被検査物画像データを処理し、複数の抽出画像データを含む抽出画像データ群を生成する画像抽出ステップ
（３）前記抽出画像データ群から一の抽出画像データを選択し、検査画像データとする検査画像選択ステップ
（４）前記検査画像データとして選択された抽出画像データ以外の抽出画像データのうち二以上の抽出画像データを前記抽出画像データ群から選択し、その二以上の抽出画像データに基づき基準画像データを生成する基準画像生成ステップ
（５）前記検査画像データと前記基準画像データとを比較し欠陥を検出する欠陥検出ステップ
（６）前記検査画像選択ステップ、基準画像生成ステップ及び欠陥検出ステップを順次繰り返し実行させるステップ
【００１０】
また、上記検査方法は、被検査物の欠陥を検査する装置であって、被検査物を探傷し得られた被検査物画像が伝送される画像解析手段を備え、前記画像解析手段は、前記被検査物画像に基づき被検査物画像データを生成する被検査物画像生成部と、同一寸法を有する複数の画像を前記被検査物画像から抽出するように前記被検査物画像データを処理し、複数の抽出画像データを含む抽出画像データ群を生成する画像抽出部と、前記抽出画像データ群から一の抽出画像データを選択し、検査画像データとする検査画像選択部と、前記検査画像データとして選択された抽出画像データ以外の抽出画像データのうち二以上の抽出画像データを前記抽出画像データ群から選択し、その二以上の抽出画像データに基づき基準画像データを生成する基準画像生成部と、前記検査画像データと前記基準画像データとを比較し欠陥を検出する欠陥検出部とを含む被検査物の検査装置により好適に実施することができる。
【発明の効果】
【００１１】
本発明に係わる被検査物の検査方法、検査用プログラム及び検査装置は上記説明のとおり構成されているので、被検査物の欠陥を確度よく能率的に検査可能な被検査物の検査方法、検査用プログラム及び検査装置を提供するという本発明の課題を解決することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る検査装置の概略構成を示す図である。
【図２】図１に示す画像解析手段のブロック図である。
【図３】図１に示す画像解析手段の動作を説明するためのフローチャートである。
【図４】図１の検査装置の動作を説明するための図である。
【図５】図１の検査装置の動作を説明するための別の図である。
【図６】本発明の第２の実施形態に係る検査装置の概略構成を示す図である。
【図７】図６に示す画像解析手段のブロック図である。
【図８】図６の検査装置の動作を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下本発明を、その第１実施形態および第２実施形態に基づき図面を参照しつつ説明する。なお、第１実施形態は平板状の被検査物、第２実施形態は円筒状の被検査物の表面を光学的に撮像し、その撮像画像を画像処理して当該表面に生じた欠陥を検出する検査装置を対象に説明するが、これら実施形態に本発明は限定されることなく、例えば超音波探傷やＸ線やγ線などの放射線探傷で得られた探傷画像を画像処理して欠陥を検出する検査装置その他これらに準ずる検査装置には同様に適用することができる。また、第１実施形態および第２実施形態の検査装置、検査方法および検査用プログラムの各構成要素は、本発明の要旨を逸しない範囲で適宜組み合わせて実施することができる。
【００１４】
［第１実施形態］
本発明の第１実施形態について図１〜５に基づいて説明する。図１に示す検査装置１０は、表面に欠陥を有する平板状の被検査物Ｗ１がセットされるステージ２０と、ステージ２０にセットされた被検査物Ｗ１の上方に配置され被検査物Ｗ１を撮像し被検査物画像を取得する撮像手段（探傷手段）としてのＣＣＤカメラ３０と、ＣＣＤカメラ３０に通信回線を介して接続されＣＣＤカメラ３０から伝送された被検査物画像に基づき被検査物の欠陥を検出する画像解析手段４０を有している。水平移動軸であるＸ軸及びＹ軸に外周辺縁が沿うように被検査物Ｗ1がセットされたステージ２０は、移動制御手段５０により位置及び速度制御されつつ被検査物Ｗ１をＸ軸及びＹ軸方向に水平移動可能なように構成されている。ＣＣＤカメラ３０のレンズ倍率・受光素子の画素数などの仕様は、検出すべき欠陥の大きさにより求められる分解能、検査効率、装置コストなどを考慮し適宜設定されうるが、第１実施形態のＣＣＤカメラ３０は、被検査物Ｗ１の一領域を撮像可能な視野を有し、もって、第１実施形態では被検査物Ｗ１をステージ２０で適宜に送りながら撮像し、被検査物Ｗ１の全面を撮像するよう構成されている。なお、所望の分解能で広範囲の視野を持つＣＣＤカメラであれば、被検査物Ｗ１の全体を一括して撮像しても構わない。
【００１５】
上記画像解析手段４０は、具体的にはキーボードやポインティングデバイスなどのデータ入力手段及び画像データその他各種のデータを表示する表示手段（いずれも不図示）を備えたコンピュータであり、図２で示す被検査画像生成部や画像抽出部などはメモリーに格納されたプログラムによりＣＰＵでソフトウエア的に実現され、被検査物画像記憶部や抽出画像記憶部などはメモリー上に実現されている。なお、被検査物画像生成部や画像抽出部などは専用のＣＰＵを用いハードウエア的に構成してもよい。以下、画像解析手段４０の構成について、そのブロック図である図２に基づき詳細に説明する。また、本発明における画像解析手段４０の主たる構成は、被検査物画像生成部４０ａ、画像抽出部４０ｂ、検査画像選択部４０ｄ、基準画像生成部４０ｅおよび欠陥検出部４０ｆ、並びに各部での処理に伴いデータが記憶される被検査物画像記憶部４０ｌ、抽出画像記憶部４０ｍ、検査画像記憶部４０ｎおよび基準画像記憶部４０ｏであり、図２に示された他の要素は本発明を実施するための好ましい構成であり、必要に応じ画像解析手段に組み込まれる要素であるが、第１態様および第２態様の検査装置では全て組み込まれている。
【００１６】
被検査物画像生成部４０ａは、ＣＣＤカメラ３０で撮像され伝送されてきた被検査物画像に基づき被検査物画像データを生成する要素である。被検査物画像生成部４０ａは、ＣＣＤカメラ３０の受光素子の各画素が受光した光で形成される被検査物画像の光量をコンピュータで取り扱えるように多段階に量子化するため、組み込まれたＡ／Ｄ変換器で被検査物画像の光量をデジタル情報に変換し被検査物画像データを生成するよう構成されている。その結果、被検査物画像データは、図４（ｂ）に示すように受光素子の各画素毎に量子化された光量値を有するデータ構造となる。そして、生成された被検査物画像データは被検査物画像記憶部４０ｌに記憶される。
【００１７】
画像抽出部４０ｂは、同一寸法を有する複数の画像を被検査物画像から抽出するように上記被検査物画像データを処理し、複数の抽出画像データを含む抽出画像データ群を生成する要素である。具体的には、画像抽出部４０ｂは、図４（ａ）に示すように、被検査物画像の左端から右端に向かいＸ軸方向においてＬ１、Ｙ軸方向においてＬ２の同一寸法を有する矩形状の抽出画像ａ１〜ａ４の各画像領域を抽出し、図４（ｃ）に示すように四の抽出画像ａ１〜ａ４からなる抽出画像データ群を生成する。生成された抽出画像データ群は抽出画像記憶部４０ｍに記憶される。なお、同図に示すように、Ｘ軸方向において一列に抽出された抽出画像ａ１〜ａ４は、Ｘ軸方向において隣接する抽出画像同士の端が互いに接し並列した状態となるように抽出されているが、検査対象となる製品、部位または欠陥により、抽出画像同士が接することなく離散した状態となるように抽出してもよい。
【００１８】
ここで、第１態様の画像解析手段４０においては、図示するように、抽出画像が各々接する境界を跨り欠陥が存在する場合に当該欠陥を確実にかつ簡易な構成で検出するため、隣接する抽出画像ごとに重複する矩形状の重複領域ｅ１〜ｅ３が付加的に設けられている。重複領域ｅ１〜ｅ３は、Ｘ軸方向においてｄ１、Ｙ軸方向においてＬ２の同一寸法を有し、例えばＸ軸方向において抽出画像ａ２の左端には抽出画像ａ１と重複する重複領域ｅ１が付加され、抽出画像ａ３の左端には抽出画像ａ２と重複する重複領域ｅ２が付加されている。そして、各抽出画像ａ１〜ａ４の寸法はこの重複領域ｅ１〜ｅ３を含み同一寸法となるよう設定されており、具体的には、抽出画像ａ１のＸ軸方向の長さは右端に重複領域ｅ１を含みＬ１となるよう設定され、抽出画像ａ２の長さは左端に重複領域ｅ１及び右端に重複領域ｅ２を含みＬ１となるよう設定されている。なお、重複領域ｅ１〜ｅ３の幅ｄ１は、予め入力され欠陥サイズ記憶部４０ｇに記憶された検出すべき欠陥ｎ１の大きさに基づき当該欠陥ｎ１を含むことが可能な大きさとなるよう画像抽出部４０ｂで算出され重複領域記憶部４０ｈに記憶されている。
【００１９】
欠陥強調部４０ｃは、欠陥強調フィルタに抽出画像データを通し欠陥を強調し、欠陥が強調された抽出画像データを新たな抽出画像データとして抽出画像記憶部４０ｍに記憶するように構成されている。なお、上記欠陥強調フィルタは欠陥強調フィルタ記憶部４０ｉに予め記憶されており、例えば抽出画像データをフィーリエ変換し、被検査画像に一定周期で重畳している特定の周波数成分やノイズ成分に該当する特定の周波数成分を除去して欠陥を強調するフィルタを用いることができる。この欠陥強調フィルタは、被検査物画像記憶部４０ｌに記憶されている被検査物画像データ、検査画像記憶部４０ｎに記憶されている検査画像データまたは基準画像記憶部４０ｏに記憶されている基準画像データに適用してもよい。
【００２０】
検査画像選択部４０ｄは、抽出画像データ群から一の抽出画像データを選択し、検査画像データとするする要素である。検査画像選択部４０ｄは、画像抽出部４０ｂで抽出され抽出画像記憶部４０ｍに記憶された抽出画像データ群（抽出画像ａ１〜ａ４）の中から、図４（ｂ）に示すように所定の一の抽出画像データ（図示の場合は抽出画像ａ１）を選択し、検査画像データｒ１とするよう構成されている。選択された検査画像データｒ１は検査画像記憶部４０ｎに記憶される。
【００２１】
基準画像生成部４０ｅは、検査画像選択部４０ｄで選択された検査画像データｒ１と比較し検査する基準となる基準画像データを形成するため、検査画像選択部４０ｄで検査画像データとして選択された抽出画像データ以外の抽出画像データのうち二以上の抽出画像データを抽出画像データ群から選択し、その二以上の抽出画像データを平均化処理して基準画像データを生成する要素である。基準画像生成部４０ｅは、図４（ｃ）に示すように、画像抽出部４０ｂで抽出され抽出画像記憶部４０ｍに記憶された抽出画像データ群（抽出画像ａ１〜ａ４）の中から、検査画像データｒ１として選択された抽出画像データａ１以外の抽出画像データ（図示の場合は３の抽出画像ａ２〜４）を選択し、選択された抽出画像データａ２〜ａ４を平均化処理して基準画像データを生成する。このように実際の被検査物の検査画像から抽出した複数の抽出画像を平均化処理して基準画像を形成することにより抽出画像中に存在するノイズや欠陥の影響を低減することができ、より確度の高い検査を行うことが可能となる。
【００２２】
ここで、検査画像データと比較する基準画像データは、各抽出画像データの平均値であれば充分な場合も多いが、検査精度をより高めるため第１態様の検査装置１０の基準画像データは、上限基準画像データと下限基準画像データとで構成されているので以下詳細に説明する。なお、以下の説明では平均化処理で得られた各抽出画像データの平均値に、各抽出画像データの標準偏差に基づき算出した第１の設定値または第２の設定値を加減して上限基準画像データおよび下限基準データを形成する場合を例として説明するが、平均値を処理し上限基準画像データおよび下限基準画像データを形成するための量は標準偏差に限らず例えば最大値、最小値などの量を適用することができる。
【００２３】
基準画像生成部４０ｅは、選択された抽出画像データａ２〜ａ４の各画素毎に光量値の平均値および標準偏差を算出し、図４（ｃ）に示すように、平均画像データｒ２および標準偏差画像データｒ３を生成する。この平均画像データｒ２および標準偏差画像データｒ３は、抽出画像データａ２〜ａ４の各画素に対応し画素ごとに平均値および標準偏差を有している。そして、基準画像生成部４０ｅは、第１設定値記憶部４０ｊに予め記憶されている定数βを標準偏差データｒ３に乗じ画素ごとに第１の設定値を算出し、平均画像データｒ２の画素ごとに対応する画素の第１の設定値を加え上限基準値を求め、上限基準画像データｒ４１を生成する（下記式１参照）。また、基準画像生成部４０ｅは、平均画像データｒ２の画素ごとに対応する画素の第１の設定値を減じ下限基準値を求め、下限基準画像データｒ４２を生成する（下記式２参照）。生成された上限基準画像データｒ４１および下限基準画像データｒ４２は基準画像記憶部４０ｏに記憶される。
【００２４】
上限基準値 ＝ 平均値 ＋ 第１の設定値 数式１
ここで、第１の設定値＝β × 標準偏差、である。
【００２５】
下限基準値 ＝ 平均値 − 第１の設定値 数式２
ここで、第１の設定値＝β × 標準偏差、である。
【００２６】
なお、上記式１および式２中の定数βは経験的、実験的に求められる値であるが、基準画像データを構成する複数の抽出画像データ間のバラツキ、すなわち各抽出画像データ間の光量値の差が少ない場合には３前後の値を設定すれば充分である。一方で、被検査物の検査表面の状態および欠陥の発生状況により、抽出画像データの所定画素間における光量値の差が一定以上ある場合には標準偏差が異常値となるおそれがある。すると、上記式１、２の第１の設定値が大きくなり、誤検出が発生することが想定される。かかる事態に対応するため、第１態様の画像解析手段４０においては、以下のように抽出画像データ間のバラツキが所定以上ある場合には第１の設定値に代え第２の設定値で上限および下限基準データを形成する、言い換えれば平均値と第１の設定値で構成された基準画像データを補正するように基準画像生成部４０ｅが構成されている。すなわち、基準画像生成部４０ｅは、第１の設定値である定数βおよび標準偏差の積と第２設定値記憶部４０ｋに記憶されている第２の設定値である定数「α」とを比較し、第２の設定値が第１の設定値よりも小さい場合には、上記式１および２において第１の設定値に代えて第２の設定値を平均値に対し加減して上限基準画像データｒ４１および下限基準画像データｒ４２を生成するように構成されているのである。これにより、抽出画像データ間のバラツキが大きく標準偏差が過大となる場合でも、第２の設定値により適切な良否判別をすることが可能となる。なお、上記定数αは経験的、実験的に求められる値であるが、通常は１０程度である。
【００２７】
欠陥検出部４０ｆは、検査画像データと基準画像データとを比較し欠陥を検出する要素であり、第１態様の検査装置１０においては、上限基準画像データｒ４１および下限基準画像データｒ４２と検査画像データｒ１とを比較し、欠陥を検出するように構成されている。具体的には、欠陥検出部４０ｆは、検査画像データｒ１の所定の画素と上限基準画像データｒ４１および下限基準画像データｒ４２の対応する画素の値を比較し、検査画像データｒ１の当該画素の値が上限基準画像データｒ４１の対応画素の値を超え、または下限基準画像データｒ４２の対応画素の値未満の場合には、その画素には異常が生じていると判断するよう構成されている。そして、欠陥検出部４０ｆは、検査画像データｒ１の全ての画素について上限基準画像データｒ４１および下限基準画像データｒ４２と比較し、画素ごとに正常または異常の判断をし、画素ごとの判断情報を統合して欠陥の大きさや形態（点状、筋状）等を算出して、欠陥の良否判別を行う。
【００２８】
ここで、第1態様の検査装置１０の場合には、上記で説明したように画像抽出部４０ｂにおいて抽出画像データを抽出する際、各抽出画像データには重複領域が設定されるよう抽出画像データを形成しているので、重複領域ｅ１〜ｅ３については重複して検査がされることとなる。すなわち、例えば重複領域ｅ１については抽出画像データａ１と抽出画像データａ２を検査画像データｒ１とした際に検査が実施され、かつ重複領域ｅ１は目的とする欠陥を含む大きさに設定されているので、少なくとも一部が重複領域ｅ１に含まれる欠陥は抽出画像データａ１又はａ２のいずれかを検査画像データｒ１とする検査で検出される。
【００２９】
なお、図５に示すように、重複領域を設けず互いに接するように同一寸法を有するように抽出画像データｂ１〜４を抽出するよう画像抽出部４０ｂを構成しても良い。このように抽出画像データを抽出すると、隣接する抽出画像データｂ１〜ｂ４の境界上に欠陥ｎ２が存在し、例えば同図に示すように抽出画像データｂ１およびｂ２に欠陥ｎ２がｎ２１およびｎ２２のように分かれてしまうことも生じる。この場合には、抽出画像データｂ１〜ｂ４を被検査物の全体の画像である被検査物画像データとして再構成し、抽出画像データｂ１およびｂ２にｎ２１およびｎ２２として分割された欠陥ｎ２を一体のものとし、その後良否判別すればよい。
【００３０】
上記構成の検査装置１０の動作について図３〜５を参照して説明する。なお、以下の説明では、抽出画像データａ１からａ４の順に被検査物画像の検査が行われる。
【００３１】
被検査物画像生成部４０ａは、ＣＣＤカメラ３０で撮像され伝送されてきた被検査物画像の光量をＡ／Ｄ変換器でデジタル情報に変換し被検査物画像データを生成し、被検査物画像データを被検査物画像記憶部４０ｌに記憶する（ステップＳ１）。
【００３２】
画像抽出部４０ｂは、図４（ａ）に示すように、被検査物画像の左端から右端に向かいＸ軸方向においてＬ１、Ｙ軸方向においてＬ２の同一寸法を有する矩形状の抽出画像ａ１〜ａ４の各画像領域を抽出するように被検査物画像記憶部４０ｌに記憶された被検査物画像データを処理し、複数の抽出画像データａ１〜ａ４を含む抽出画像データ群を生成し、抽出画像記憶部４０ｍに記憶する（ステップＳ２）。なお、上記説明のとおり、第１態様においては、隣接する抽出画像毎に重複する矩形状の重複領域ｅ１〜ｅ３が付加的に設けられ、各抽出画像ａ１〜ａ４の寸法はこの重複領域ｅ１〜ｅ３を含み同一寸法となるよう設定されている。
【００３３】
欠陥強調部４０ｃは、欠陥強調フィルタ記憶部４０ｉに予め記憶されている欠陥強調フィルタに抽出画像データａ１〜ａ４を通し欠陥を強調し、欠陥が強調された抽出画像データを新たな抽出画像データとして抽出画像記憶部４０ｍに記憶する（ステップＳ３）。
【００３４】
以下より抽出画像データａ１を検査画像データｒ１とする検査である。検査画像選択部４０ｄは、抽出画像記憶部４０ｍに記憶されている抽出画像データ群（抽出画像ａ１〜ａ４）の中から、図４（ｂ）に示すように抽出画像データａ１を選択し、検査画像データｒ１と設定し、検査画像記憶部４０ｎに記憶する（ステップＳ４）。
【００３５】
基準画像生成部４０ｅは、検査画像選択部４０ｄで選択された検査画像データｒ１と比較し検査する基準となる基準画像データを形成する（ステップＳ５）。すなわち、基準画像生成部４０ｅは、図４（ｃ）に示すように、画像抽出部４０ｂで抽出され抽出画像記憶部４０ｍに記憶された抽出画像データ群（抽出画像ａ１〜ａ４）の中から、検査画像データｒ１として選択された抽出画像データａ１以外の抽出画像データａ２〜ａ４を選択する。そして、基準画像生成部４０ｅは、選択された抽出画像データａ２〜ａ４の各画素毎に光量値の平均値および標準偏差を算出し、平均画像データｒ２および標準偏差画像データｒ３を生成する。
【００３６】
次いで、基準画像生成部４０ｅは、第１設定値記憶部４０ｊに予め記憶されている定数βを標準偏差データｒ３に乗じ画素ごとに第１の設定値を算出し、平均画像データｒ２の画素ごとに対応する画素の第１の設定値を加え上限基準値を求め、上限基準画像データｒ４１を生成する（上記式１参照）。また、基準画像生成部４０ｅは、平均画像データｒ２の画素ごとに対応する画素の第１の設定値を減じ下限基準値を求め、下限基準画像データｒ４２を生成する（上記式２参照）。基準画像生成部４０ｅは、上限基準画像データｒ４１および下限基準画像データｒ４２を基準画像記憶部４０ｏに記憶する。
【００３７】
なお、基準画像生成部４０ｅは、第１の設定値である定数βおよび標準偏差の積と第２設定値記憶部４０ｋに記憶されている第２の設定値である定数「α」とを比較し、第２の設定値（α）が第１の設定値（β×標準偏差）よりも小さい場合には、上記式１および２において第１の設定値に代えて第２の設定値を平均値に対し加減して上限基準画像データｒ４１および下限基準画像データｒ４２を生成する。
【００３８】
欠陥検出部４０ｆは、上限基準画像データｒ４１および下限基準画像データｒ４２と検査画像データｒ１とを比較し、欠陥を検出する（ステップＳ６〜Ｓ９）。具体的には、欠陥検出部４０ｆは、検査画像データｒ１の所定の画素と上限基準画像データｒ４１および下限基準画像データｒ４２の対応する画素の値を比較し、検査画像データｒ１の当該画素の値が上限基準画像データｒ４１の対応画素の値を超え、または下限基準画像データｒ４２の対応画素の値未満の場合には、その画素には異常が生じていると判断する。欠陥検出部４０ｆは、重複領域ｅ１を含み検査画像データｒ１の全ての画素について上限基準画像データｒ４１および下限基準画像データｒ４２と比較し、画素ごとに正常または異常の判断をし、さらに画素ごとの判断情報を統合して欠陥の大きさや形態（点状、筋状）等を算出し、欠陥の良否判別を行う。
【００３９】
次いで抽出画像データａ２を検査画像データｒ１とする検査である。検査装置１０は、ステップＳ４を実施して抽出画像データａ２を選択し、検査画像データｒ１と設定し、検査画像記憶部４０ｎに記憶し、その後上記と同様にステップ５〜９を実行する。ここで、欠陥検出部４０ｆは、検査画像データｒ１として選択された抽出画像データａ２と、抽出画像データａ１、ａ３およびａ４に基づいてステップＳ５で形成された上限基準画像データｒ４１および下限基準画像データｒ４２とを比較するが、上記抽出画像データａ１の検査時において検査された重複領域ｅ１についても、抽出画像データａ２を検査画像データｒ１とする検査の際に検査が行われる。これにより、少なくとも一部が重複領域ｅ１に含まれる欠陥は抽出画像データａ１又はａ２のいずれかを検査画像データｒ１とする検査で検出することが可能となる。
【００４０】
以下、上記と同様にして抽出画像データａ３およびａ４の領域の検査を行う。
【００４１】
［第２実施形態］
本発明の第２実施形態について図６〜８に基づいて説明する。なお、上記第１態様の検査装置１０と同一構成の要素については同一符号を付しており、詳細な説明を省略する。図６に示す検査装置６０は、同一形状の矩形凹部ｐ１〜ｐ４が円周面上に等間隔に配置された円筒状の被検査物Ｗ２を検査する検査装置であって、軸心を水平にして被検査物Ｗ２がセットされ軸心回りに被検査物Ｗ２を回転させる回転ステージ７０と、回転ステージ７０にセットされた被検査物Ｗ２の外周面の頂部上方に配置され被検査物画像を撮像するＣＣＤカメラ３０と、ＣＣＤカメラ３０に通信回線を介して接続されＣＣＤカメラ３０から伝送された被検査物画像に基づき被検査物の欠陥を検出する画像解析手段４０を有している。回転ステージ７０は、移動制御手段５０により速度制御されつつ軸心回りに被検査物Ｗ２を回転移動可能なよう構成されている。第２実施形態のＣＣＤカメラ３０は、被検査物Ｗ２の軸心に沿う方向（以下Ｙ軸方向という。）は被検査物Ｗ２の幅全体を撮像することができるが回転方向に沿う方向（以下θ軸方向という）は一部分を撮像可能な視野を有し、もって、第２実施形態では被検査物Ｗ２を回転ステージ７０で一定の回転速度で連続回転させながら撮像し、被検査物Ｗ２の外周面を一周分撮像する。
【００４２】
第２態様の検査装置６０は、基本的に第１態様の検査装置１０と同様であるが、被検査物画像から抽出画像を抽出する際にパターンマッチング技術を用いている点のみが異なっているので、以下第２態様の画像解析手段の構成およびその動作について詳細に説明する。
【００４３】
第２態様の検査装置６０は、パターンマッチング技術を用いて被検査物画像から抽出画像を抽出するため、図７に示すように、画像抽出部４０ｂと接続されるパターン画像記憶部４０ｐを別個有している。そして、第２態様における画像抽出部ｂは、上記パターン画像記憶部４０ｐに予め記憶されている画像データに基づきパターンマッチングにより同一寸法を有する複数の画像を被検査物画像から抽出するように被検査物画像データを処理し、複数の抽出画像データを含む抽出画像データ群を生成する要素である。
【００４４】
すなわち、第２態様の検査装置６０においては、ＣＣＤカメラ３０により被検査物Ｗ２の外周面の画像が撮像され、図８（ａ）に示すように、被検査物画像生成部４０ａにより矩形凹部ｐ１〜ｐ４の画像を含む被検査物画像データが生成される。パターン画像記憶部４０ｐには、上記矩形凹部の画像に対応するパターンマッチング用画像データが記憶されており、画像抽出部４０ｂは、このパターンマッチング用画像データを参照して被検査物画像データからパターンマッチングにより矩形凹部ｐ１〜ｐ４を認識し、その中心点ｚ１〜ｚ４を算出するように構成されている。
【００４５】
そして、画像抽出部４０ｂは、図８（ａ）に示すように、上記算出された中心点ｚ１〜ｚ４に基づき被検査物画像の左端から右端に向かい、θ軸方向において寸法Ｓ１、Ｙ軸方向においてＳ２の寸法を有する同一寸法の矩形状の抽出画像データｃ１〜ｃ４を抽出し、図８（ｂ）に示すように四の抽出画像ｃ１〜ｃ４からなる抽出画像データ群を生成するように構成されている。ここで、θ軸方向における抽出画像データｃ１〜ｃ４の抽出方法を詳述すると、パターンマッチングにより算出された矩形凹部ｐ１〜ｐ４の中心点ｚ１〜ｚ４を基準として被検査物画像の左端に向いＳ１１の寸法、右端に向いＳ１２の寸法でこれらの和がＳ１の寸法となるよう抽出画像データｃ１〜ｃ４は抽出される。
【００４６】
なお、第２態様の画像抽出部４０ｂにおいても、図８（ａ）に示すように、隣接する抽出画像ｃ１〜ｃ４ごとに重複する矩形上の重複領域ｆ１〜ｆ３が付加的に設けられている。重複領域ｆ１〜ｆ３は、θ軸方向においてｇ１、Ｙ軸方向においてＳ２の同一寸法を有し、画像抽出部４０ｂで算出され重複領域記憶部４０ｌに記憶される。
【００４７】
以下第１態様のステップ２に対応する第２態様の検査装置６０の抽出画像データを生成するステップを中心について説明する。被検査物画像生成部４０ａは、ＣＣＤカメラ３０で撮像され伝送されてきた矩形凹部ｐ１〜ｐ４の画像を含む被検査物Ｗ２の外周面の被検査物画像の光量をＡ／Ｄ変換器でデジタル情報に変換し被検査物画像データを生成し、被検査物画像データを被検査物画像記憶部４０ｌに記憶する（ステップＳ１）。
【００４８】
ついで、画像抽出部４０ｂは、パターン画像記憶部４０ｐに記憶されたパターンマッチング用画像データを参照して被検査物画像データからパターンマッチングにより矩形凹部ｐ１〜ｐ４を認識し、その中心点ｚ１〜ｚ４を算出する。そして、画像抽出部４０ｂは、図８（ａ）に示すように、上記算出された中心点ｚ１〜ｚ４に基づき被検査物画像の左端から右端に向かい、θ軸方向において寸法Ｓ１、Ｙ軸方向においてＳ２の寸法を有する同一寸法の矩形状の抽出画像データｃ１〜ｃ４を抽出するように、検査物画像記憶部４０ｌに記憶された被検査物画像データを処理し、複数の抽出画像データｃ１〜ｃ４を含む抽出画像データ群を生成し、抽出画像記憶部４０ｍに記憶する（ステップＳ２）。なお、上記説明のとおり、第２態様においても、隣接する抽出画像毎に重複する矩形状の重複領域ｆ１〜ｆ３が付加的に設けられ、各抽出画像ｃ１〜ｃ４の寸法はこの重複領域ｆ１〜ｆ３を含み同一寸法となるよう設定されている。
【００４９】
以後、第１態様と同様にステップＳ３〜Ｓ９が実行され、被検査物Ｗ２の外周面の検査が行われる。
【符号の説明】
【００５０】
１０（６０） 検査装置
２０（７０） テーブル
３０ ＣＣＤカメラ
４０ 画像解析手段
５０ 制御手段
Ｗ１（Ｗ２） 被検査物
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検査物の欠陥を検査する方法であって、
被検査物を探傷し得られた被検査物画像に基づき被検査物画像データを生成する被検査物画像生成ステップと、
同一寸法を有する複数の画像を前記被検査物画像から抽出するように被検査物画像データを処理し、複数の抽出画像データを含む抽出画像データ群を生成する画像抽出ステップと、
前記抽出画像データ群から一の抽出画像データを選択し、検査画像データとする検査画像選択ステップと、
前記検査画像データとして選択された抽出画像データ以外の抽出画像データのうち二以上の抽出画像データを前記抽出画像データ群から選択し、その二以上の抽出画像データを平均化処理して基準画像データを生成する基準画像生成ステップと、
前記検査画像データと前記基準画像データとを比較し欠陥を検出する欠陥検出ステップとを含み、
前記検査画像選択ステップ、基準画像生成ステップ及び欠陥検出ステップを順次繰り返し被検査物画像から欠陥を検出する被検査物の検査方法。
【請求項２】
前記画像抽出ステップは、抽出された複数の画像が互いに接し並列した状態となるよう抽出画像データ群を生成するステップを含む請求項１に記載の被検査物の検査方法。
【請求項３】
前記画像抽出ステップでは、抽出された複数の画像が並列した状態となるよう抽出画像データ群を生成するとともに予め定められた重複領域データに基づいて隣接する画像に重複する領域を形成する請求項１に記載の被検査物の検査方法。
【請求項４】
前記重複領域データは、検出すべき欠陥を含むことが可能な大きさである請求項３に記載の被検査物の検査方法。
【請求項５】
前記基準画像生成ステップは、基準画像データを生成する二以上の抽出画像データのうち、一の抽出画像データの特徴量が他の抽出画像データの特徴量と一定以上の差異がある場合には、基準画像データを補正するステップを含む請求項１乃至４のいずれかに記載の被検査物の検査方法。
【請求項６】
前記基準画像データは上限基準画像データと下限基準画像データとで構成され、前記基準画像生成ステップは、基準画像データに第１の設定値を加え上限基準画像データを生成し、当該第１の設定値を減じ下限基準画像データを生成するステップを含む請求項１乃至４のいずれかに記載の被検査物の検査方法。
【請求項７】
前記基準画像生成ステップは、基準画像データを生成する二以上の抽出画像データのうち、一の抽出画像データの特徴量が他の抽出画像データの特徴量と一定以上差異がある場合には、第１の設定値に代えて第２の設定値により上限基準画像データ又は下限基準画像データを生成するステップを含む請求項６に記載の被検査物の検査方法。
【請求項８】
前記被検査物画像データは一定のパターンで配置された画像データを含み、前記画像抽出ステップは、その画像データに基づいて抽出画像データ群を生成するステップを含む請求項１乃至７のいずれかに記載の被検査物の検査方法。
【請求項９】
前記被検査物画像データ、抽出画像データ、検査画像データまたは基準画像データを欠陥強調フィルタに通す欠陥強調ステップを含む請求項１乃至８のいずれかに記載の被検査物の検査方法。
【請求項１０】
コンピュータに下記ステップを実行させて被検査体の欠陥を検査するための検査用プログラム。
（１）被検査物を探傷し得られた被検査物画像に基づき被検査物画像データを生成する被検査物画像生成ステップ
（２）同一寸法を有する複数の画像を前記被検査物画像から抽出するように前記被検査物画像データを処理し、複数の抽出画像データを含む抽出画像データ群を生成する画像抽出ステップ
（３）前記抽出画像データ群から一の抽出画像データを選択し、検査画像データとする検査画像選択ステップ
（４）前記検査画像データとして選択された抽出画像データ以外の抽出画像データのうち二以上の抽出画像データを前記抽出画像データ群から選択し、その二以上の抽出画像データを平均化処理して基準画像データを生成する基準画像生成ステップ
（５）前記検査画像データと前記基準画像データとを比較し欠陥を検出する欠陥検出ステップ
（６）前記検査画像選択ステップ、基準画像生成ステップ及び欠陥検出ステップを順次繰り返し実行させるステップ
【請求項１１】
前記画像抽出ステップは、抽出された複数の画像が互いに接し並列した状態となるよう抽出画像データ群を生成するステップを含む請求項１０に記載のプログラム。
【請求項１２】
前記画像抽出ステップは、抽出された複数の画像が並列した状態となるよう抽出画像データ群を生成するとともに予め定められた重複領域データに基づいて隣接する画像に各々重複する領域を形成する請求項１０に記載の検査用プログラム。
【請求項１３】
前記重複領域データは、検出すべき欠陥を含むことが可能な大きさである請求項１２に記載の検査用プログラム。
【請求項１４】
前記基準画像生成ステップは、前記基準画像データを生成する二以上の抽出画像データのうち、一の抽出画像データの特徴量が他の抽出画像データの特徴量と一定以上差異がある場合には、前記基準画像データを補正するステップを含む請求項１０乃至１３のいずれかに記載の検査用プログラム。
【請求項１５】
前記基準画像データは上限基準画像データと下限基準画像データとで構成され、前記基準画像生成ステップは、前記基準画像データに第１の設定値を加え上限基準画像データを生成し、当該第１の設定値を減じ下限基準画像データを生成するステップを含む請求項１０乃至１３のいずれかに記載の検査用プログラム。
【請求項１６】
前記基準画像生成ステップは、前記基準画像データを生成する二以上の抽出画像データのうち、一の抽出画像データの特徴量が他の抽出画像データの特徴量と一定以上差異がある場合には、第１の設定値に代えて第２の設定値により上限基準画像データ又は下限基準画像データを生成するステップを含む請求項１５に記載の検査用プログラム。
【請求項１７】
前記被検査物画像データは一定のパターンで配置された画像データを含み、前記画像抽出ステップは前記画像データに基づいて前記抽出画像データ群を生成するステップを含む請求項１０乃至１６のいずれかに記載の検査用プログラム。
【請求項１８】
前記被検査物画像データ、抽出画像データ、検査画像データまたは基準画像データを欠陥強調フィルタに通す欠陥強調ステップを含む請求項１０乃至１７のいずれかに記載の検査用プログラム。
【請求項１９】
被検査物の欠陥を検査する装置であって、被検査物を探傷し得られた被検査物画像が伝送される画像解析手段を備え、
前記画像解析手段は、
前記被検査物画像に基づき被検査物画像データを生成する被検査物画像生成部と、
同一寸法を有する複数の画像を前記被検査物画像から抽出するように前記被検査物画像データを処理し、複数の抽出画像データを含む抽出画像データ群を生成する画像抽出部と、
前記抽出画像データ群から一の抽出画像データを選択し、検査画像データとする検査画像選択部と、
前記検査画像データとして選択された抽出画像データ以外の抽出画像データのうち二以上の抽出画像データを前記抽出画像データ群から選択し、その二以上の抽出画像データを平均化処理して基準画像データを生成する基準画像生成部と、
前記検査画像データと前記基準画像データとを比較し欠陥を検出する欠陥検出部とを含む、
被検査物の検査装置。
【請求項２０】
前記画像抽出部は、抽出された複数の画像が互いに接し並列した状態となるよう抽出画像データ群を生成する請求項１９に記載の被検査物の検査装置。
【請求項２１】
前記画像抽出部は、抽出された複数の画像が並列した状態となるよう抽出画像データ群を生成するとともに予め定められた重複領域データに基づいて隣接する画像に各々重複する領域を形成する請求項１９に記載の被検査物の検査装置。
【請求項２２】
前記重複領域データは、検出すべき欠陥を含むことが可能な大きさである請求項２１に記載の被検査物の検査装置。
【請求項２３】
前記基準画像生成部は、前記基準画像データを生成する二以上の抽出画像データのうち、一の抽出画像データの特徴量が他の抽出画像データの特徴量と一定以上差異がある場合には、前記基準画像データを補正する請求項１９乃至２２のいずれかに記載の被検査物の検査装置。
【請求項２４】
前記基準画像データは上限基準画像データと下限基準画像データとで構成され、前記基準画像生成部は、前記基準画像データに第１の設定値を加え上限基準画像データを生成し、当該第１の設定値を減じ下限基準画像データを生成する請求項１９乃至２２のいずれかに記載の被検査物の検査装置。
【請求項２５】
前記基準画像生成部は、前記基準画像データを生成する二以上の抽出画像データのうち、一の抽出画像データの特徴量が他の抽出画像データの特徴量と一定以上差異がある場合には、第１の設定値に代えて第２の設定値により上限基準画像データ又は下限基準画像データを生成する請求項２４に記載の被検査物の検査装置。
【請求項２６】
前記被検査物画像データは一定のパターンで配置された画像データを含み、前記画像抽出部は、前記画像データに基づいて前記抽出画像データ群を生成する請求項１９乃至２５のいずれかに記載の被検査物の検査装置。
【請求項２７】
前記被検査物画像データ、抽出画像データ、検査画像データまたは基準画像データを欠陥強調処理する欠陥強調フィルタを有する請求項１９乃至２６のいずれかに記載の被検査物の検査装置。
【請求項１】
被検査物の欠陥を検査する方法であって、
被検査物を探傷し得られた被検査物画像に基づき被検査物画像データを生成する被検査物画像生成ステップと、
同一寸法を有する複数の画像を前記被検査物画像から抽出するように被検査物画像データを処理し、複数の抽出画像データを含む抽出画像データ群を生成する画像抽出ステップと、
前記抽出画像データ群から一の抽出画像データを選択し、検査画像データとする検査画像選択ステップと、
前記検査画像データとして選択された抽出画像データ以外の抽出画像データのうち二以上の抽出画像データを前記抽出画像データ群から選択し、その二以上の抽出画像データを平均化処理して基準画像データを生成する基準画像生成ステップと、
前記検査画像データと前記基準画像データとを比較し欠陥を検出する欠陥検出ステップとを含み、
前記検査画像選択ステップ、基準画像生成ステップ及び欠陥検出ステップを順次繰り返し被検査物画像から欠陥を検出する被検査物の検査方法。
【請求項２】
前記画像抽出ステップは、抽出された複数の画像が互いに接し並列した状態となるよう抽出画像データ群を生成するステップを含む請求項１に記載の被検査物の検査方法。
【請求項３】
前記画像抽出ステップでは、抽出された複数の画像が並列した状態となるよう抽出画像データ群を生成するとともに予め定められた重複領域データに基づいて隣接する画像に重複する領域を形成する請求項１に記載の被検査物の検査方法。
【請求項４】
前記重複領域データは、検出すべき欠陥を含むことが可能な大きさである請求項３に記載の被検査物の検査方法。
【請求項５】
前記基準画像生成ステップは、基準画像データを生成する二以上の抽出画像データのうち、一の抽出画像データの特徴量が他の抽出画像データの特徴量と一定以上の差異がある場合には、基準画像データを補正するステップを含む請求項１乃至４のいずれかに記載の被検査物の検査方法。
【請求項６】
前記基準画像データは上限基準画像データと下限基準画像データとで構成され、前記基準画像生成ステップは、基準画像データに第１の設定値を加え上限基準画像データを生成し、当該第１の設定値を減じ下限基準画像データを生成するステップを含む請求項１乃至４のいずれかに記載の被検査物の検査方法。
【請求項７】
前記基準画像生成ステップは、基準画像データを生成する二以上の抽出画像データのうち、一の抽出画像データの特徴量が他の抽出画像データの特徴量と一定以上差異がある場合には、第１の設定値に代えて第２の設定値により上限基準画像データ又は下限基準画像データを生成するステップを含む請求項６に記載の被検査物の検査方法。
【請求項８】
前記被検査物画像データは一定のパターンで配置された画像データを含み、前記画像抽出ステップは、その画像データに基づいて抽出画像データ群を生成するステップを含む請求項１乃至７のいずれかに記載の被検査物の検査方法。
【請求項９】
前記被検査物画像データ、抽出画像データ、検査画像データまたは基準画像データを欠陥強調フィルタに通す欠陥強調ステップを含む請求項１乃至８のいずれかに記載の被検査物の検査方法。
【請求項１０】
コンピュータに下記ステップを実行させて被検査体の欠陥を検査するための検査用プログラム。
（１）被検査物を探傷し得られた被検査物画像に基づき被検査物画像データを生成する被検査物画像生成ステップ
（２）同一寸法を有する複数の画像を前記被検査物画像から抽出するように前記被検査物画像データを処理し、複数の抽出画像データを含む抽出画像データ群を生成する画像抽出ステップ
（３）前記抽出画像データ群から一の抽出画像データを選択し、検査画像データとする検査画像選択ステップ
（４）前記検査画像データとして選択された抽出画像データ以外の抽出画像データのうち二以上の抽出画像データを前記抽出画像データ群から選択し、その二以上の抽出画像データを平均化処理して基準画像データを生成する基準画像生成ステップ
（５）前記検査画像データと前記基準画像データとを比較し欠陥を検出する欠陥検出ステップ
（６）前記検査画像選択ステップ、基準画像生成ステップ及び欠陥検出ステップを順次繰り返し実行させるステップ
【請求項１１】
前記画像抽出ステップは、抽出された複数の画像が互いに接し並列した状態となるよう抽出画像データ群を生成するステップを含む請求項１０に記載のプログラム。
【請求項１２】
前記画像抽出ステップは、抽出された複数の画像が並列した状態となるよう抽出画像データ群を生成するとともに予め定められた重複領域データに基づいて隣接する画像に各々重複する領域を形成する請求項１０に記載の検査用プログラム。
【請求項１３】
前記重複領域データは、検出すべき欠陥を含むことが可能な大きさである請求項１２に記載の検査用プログラム。
【請求項１４】
前記基準画像生成ステップは、前記基準画像データを生成する二以上の抽出画像データのうち、一の抽出画像データの特徴量が他の抽出画像データの特徴量と一定以上差異がある場合には、前記基準画像データを補正するステップを含む請求項１０乃至１３のいずれかに記載の検査用プログラム。
【請求項１５】
前記基準画像データは上限基準画像データと下限基準画像データとで構成され、前記基準画像生成ステップは、前記基準画像データに第１の設定値を加え上限基準画像データを生成し、当該第１の設定値を減じ下限基準画像データを生成するステップを含む請求項１０乃至１３のいずれかに記載の検査用プログラム。
【請求項１６】
前記基準画像生成ステップは、前記基準画像データを生成する二以上の抽出画像データのうち、一の抽出画像データの特徴量が他の抽出画像データの特徴量と一定以上差異がある場合には、第１の設定値に代えて第２の設定値により上限基準画像データ又は下限基準画像データを生成するステップを含む請求項１５に記載の検査用プログラム。
【請求項１７】
前記被検査物画像データは一定のパターンで配置された画像データを含み、前記画像抽出ステップは前記画像データに基づいて前記抽出画像データ群を生成するステップを含む請求項１０乃至１６のいずれかに記載の検査用プログラム。
【請求項１８】
前記被検査物画像データ、抽出画像データ、検査画像データまたは基準画像データを欠陥強調フィルタに通す欠陥強調ステップを含む請求項１０乃至１７のいずれかに記載の検査用プログラム。
【請求項１９】
被検査物の欠陥を検査する装置であって、被検査物を探傷し得られた被検査物画像が伝送される画像解析手段を備え、
前記画像解析手段は、
前記被検査物画像に基づき被検査物画像データを生成する被検査物画像生成部と、
同一寸法を有する複数の画像を前記被検査物画像から抽出するように前記被検査物画像データを処理し、複数の抽出画像データを含む抽出画像データ群を生成する画像抽出部と、
前記抽出画像データ群から一の抽出画像データを選択し、検査画像データとする検査画像選択部と、
前記検査画像データとして選択された抽出画像データ以外の抽出画像データのうち二以上の抽出画像データを前記抽出画像データ群から選択し、その二以上の抽出画像データを平均化処理して基準画像データを生成する基準画像生成部と、
前記検査画像データと前記基準画像データとを比較し欠陥を検出する欠陥検出部とを含む、
被検査物の検査装置。
【請求項２０】
前記画像抽出部は、抽出された複数の画像が互いに接し並列した状態となるよう抽出画像データ群を生成する請求項１９に記載の被検査物の検査装置。
【請求項２１】
前記画像抽出部は、抽出された複数の画像が並列した状態となるよう抽出画像データ群を生成するとともに予め定められた重複領域データに基づいて隣接する画像に各々重複する領域を形成する請求項１９に記載の被検査物の検査装置。
【請求項２２】
前記重複領域データは、検出すべき欠陥を含むことが可能な大きさである請求項２１に記載の被検査物の検査装置。
【請求項２３】
前記基準画像生成部は、前記基準画像データを生成する二以上の抽出画像データのうち、一の抽出画像データの特徴量が他の抽出画像データの特徴量と一定以上差異がある場合には、前記基準画像データを補正する請求項１９乃至２２のいずれかに記載の被検査物の検査装置。
【請求項２４】
前記基準画像データは上限基準画像データと下限基準画像データとで構成され、前記基準画像生成部は、前記基準画像データに第１の設定値を加え上限基準画像データを生成し、当該第１の設定値を減じ下限基準画像データを生成する請求項１９乃至２２のいずれかに記載の被検査物の検査装置。
【請求項２５】
前記基準画像生成部は、前記基準画像データを生成する二以上の抽出画像データのうち、一の抽出画像データの特徴量が他の抽出画像データの特徴量と一定以上差異がある場合には、第１の設定値に代えて第２の設定値により上限基準画像データ又は下限基準画像データを生成する請求項２４に記載の被検査物の検査装置。
【請求項２６】
前記被検査物画像データは一定のパターンで配置された画像データを含み、前記画像抽出部は、前記画像データに基づいて前記抽出画像データ群を生成する請求項１９乃至２５のいずれかに記載の被検査物の検査装置。
【請求項２７】
前記被検査物画像データ、抽出画像データ、検査画像データまたは基準画像データを欠陥強調処理する欠陥強調フィルタを有する請求項１９乃至２６のいずれかに記載の被検査物の検査装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【公開番号】特開２０１１−１５８３６７（Ｐ２０１１−１５８３６７Ａ）
【公開日】平成２３年８月１８日（２０１１．８．１８）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−２０８９７（Ｐ２０１０−２０８９７）
【出願日】平成２２年２月２日（２０１０．２．２）
【出願人】（０００００５０８３）日立金属株式会社 (2,051)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２３年８月１８日（２０１１．８．１８）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年２月２日（２０１０．２．２）
【出願人】（０００００５０８３）日立金属株式会社 (2,051)
【Ｆターム（参考）】
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