輪郭線抽出装置およびその方法、並びに画像検査装置
【課題】様々な形状のものに対応可能で、かつノイズの影響を極力排除することが可能で、精度の高い輪郭線抽出が可能な輪郭線抽出装置およびその方法、並びに画像検査装置を提供する。
【解決手段】輪郭線抽出装置３０は、画像を２値化する２値化回路３１と、２値化画像から輪郭線を検出するエッジ検出機能と、輪郭線検出関数のパラメータを変更可能してエッジを検出する可変エッジ検出機能を有するエッジ検出処理部３２と、輪郭線検出関数の固定または可変のパラメータをエッジ検出処理部に供給するパラメータ選択部３３と、分割された領域毎に輪郭線を分割して画素数をカウントするカウント部３４と、輪郭線を領域毎にカウントした結果で領域別のエッジ検出精度を評価する評価部３５を有する。
【解決手段】輪郭線抽出装置３０は、画像を２値化する２値化回路３１と、２値化画像から輪郭線を検出するエッジ検出機能と、輪郭線検出関数のパラメータを変更可能してエッジを検出する可変エッジ検出機能を有するエッジ検出処理部３２と、輪郭線検出関数の固定または可変のパラメータをエッジ検出処理部に供給するパラメータ選択部３３と、分割された領域毎に輪郭線を分割して画素数をカウントするカウント部３４と、輪郭線を領域毎にカウントした結果で領域別のエッジ検出精度を評価する評価部３５を有する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像信号等の２値化を行って輪郭線の抽出を行う輪郭線抽出装置およびその方法、並びに画像検査装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
マシンビジョンで製品の検査・測定を行うのにエッジ抽出フィルタを用いて輪郭線を抽出し、得られた輪郭線で寸法などの形状測定や欠け割れ、ゴミ検査などは広く一般に行われている。
【０００３】
このエッジ抽出フィルタの設定パラメータは照明条件や、物体、カメラの位置精度を制限した中で最も安定するパラメータを実験によって決定し、固定値で行われていることが多い。あるいは、抽出輪郭線の状況によってはパラメータ値を所定の第２、第３の候補に切り替えることが行われている。
【０００４】
また、先行技術では、エッジ抽出においてノイズの影響を低減し、且つ処理時間の短縮を実現するための手法が提案されている（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平５−１５９０５５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、機械的な位置精度の変動、照明の変動、或いは検査対象の表面の変動（例：ドリル刃の削り粗さ、角度、材質反射ばらつきなど）によって固定値で運用するには、定期的あるいはエラー発生時にその都度オペレータの手直しや初期化が必要であった。
またエラーが発生せずとも安定点とエラー発生点の間は測定結果自身に信頼性が乏しいといった問題もある。
【０００７】
また、特許文献１に提案された技術は、自動車走行における道路上の白線認識への利用を主に想定されたもので、エッジの形状よりエッジの方向を知ることに重きが置かれている。
したがって、道路上の白線のようにごく単純で予想のつき易い形状のものには有効な方法であるが、複雑な形状や、微妙な形状の違いがあるもののエッジ検出には不向きであると言える。
【０００８】
本発明の目的は、様々な形状のものに対応可能で、かつノイズの影響を極力排除することが可能で、精度の高い輪郭線抽出が可能な輪郭線抽出装置およびその方法、並びに画像検査装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の第１の観点の輪郭線抽出装置は、画像を２値化する２値化手段と、
２値化画像から輪郭線を検出するエッジ検出手段と、検出された前記輪郭線を所定の領域に分割する領域分割手段と、前記２値化画像において前記輪郭線に幅をもたせた領域に相当する部分を前記画像の輪郭線検出対象領域として抽出する画像抽出手段と、輪郭線検出関数のパラメータを変更可能な可変エッジ検出手段と、前記輪郭線検出対象領域の境界をマスクするマスク手段と、検出された輪郭線の画素をカウントしてエッジ検出精度を評価する評価手段と、を有し、前記可変エッジ検出手段および前記評価手段は、前記領域抽出された前記画像に対して、前記パラメータを変更してエッジ検出を行って、前記分割領域毎にカウントし、全体として前記評価の値が極値となるようなパラメータを決定する。
【００１０】
好適には、前記可変エッジ検出手段は、前記領域抽出された前記画像に対して、前記パラメータを変更してエッジ検出を繰り返し行って、前記分割領域毎にカウントし、全体として前記評価の値が極値となるようなパラメータを決定する。
【００１１】
好適には、前記画像抽出手段は、前記エッジ検出手段によって検出された輪郭線を膨張させた領域を前記輪郭線検出対象領域とする。
【００１２】
好適には、前記マスク手段は、前記輪郭線を膨張させた領域に対してエッジ検出手段により抽出した輪郭線を膨張させた部分を前記輪郭線検出対象領域の境界としてマスクする。
【００１３】
好適には、前記評価手段は、前記エッジ検出手段によって検出された輪郭線をカウントした値と前記可変エッジ検出手段によって検出された輪郭線をカウントした値との差分の２乗和を評価関数とする。
【００１４】
本発明の第２の観点の輪郭線抽出方法は、画像を２値化する２値化ステップと、２値化画像から輪郭線を検出するエッジ検出ステップと、検出された前記輪郭線を所定の領域に分割する領域分割ステップと、前記２値化画像において前記輪郭線に幅をもたせた領域に相当する部分を前記画像の輪郭線検出対象領域として抽出する画像抽出ステップと、輪郭線検出関数のパラメータを変更可能な可変エッジ検出ステップと、前記輪郭線検出対象領域の境界をマスクするマスクステップと、検出された輪郭線の画素をカウントしてエッジ検出精度を評価する評価ステップと、を有し、前記可変エッジ検出ステップおよび前記評価ステップは、前記領域抽出された前記画像に対して、前記パラメータを変更してエッジ検出を行って、前記分割領域毎にカウントし、全体として前記評価の値が極値となるようなパラメータを決定する。
【００１５】
本発明の第３の観点の画像検査装置は、検査対象を撮像する撮像部と、前記撮像部で撮像された画像の輪郭線抽出機能を含む輪郭線抽出装置と、を有し、前記輪郭線抽出装置は、前記撮像部で撮像された画像を２値化する２値化手段と、画像を２値化する２値化手段と、２値化画像から輪郭線を検出するエッジ検出手段と、検出された前記輪郭線を所定の領域に分割する領域分割手段と、前記２値化画像において前記輪郭線に幅をもたせた領域に相当する部分を前記画像の輪郭線検出対象領域として抽出する画像抽出手段と、輪郭線検出関数のパラメータを変更可能な可変エッジ検出手段と、前記輪郭線検出対象領域の境界をマスクするマスク手段と、検出された輪郭線の画素をカウントしてエッジ検出精度を評価する評価手段と、を含み、前記可変エッジ検出手段および前記評価手段は、記領域抽出された前記画像に対して、前記パラメータを変更してエッジ検出を行って、前記分割領域毎にカウントし、全体として前記評価の値が極値となるようなパラメータを決定する。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、様々な形状のものに対応可能で、かつノイズの影響を極力排除することができ、精度の高い輪郭線抽出を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の実施形態に係る輪郭線抽出装置を採用した画像検査装置の構成例を示す図である。
【図２】本実施形態に係る輪郭線抽出装置３０を具体的に示す機能ブロック図である。
【図３】本実施形態に係る輪郭線抽出処理を説明するための第１のフローチャートである。
【図４】本実施形態に係る輪郭線抽出処理を説明するための第２のフローチャートである。
【図５】図４における最適化処理を具体的に説明するためのフローチャートである。
【図６】本実施形態に係る輪郭線抽出処理を説明するための第１の概念図である。
【図７】本実施形態に係る輪郭線抽出処理を説明するための第２の概念図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本発明の実施形態を図面に関連付けて説明する。
【００１９】
図１は、本発明の実施形態に係る輪郭線抽出装置を採用した画像検査装置の構成例を示す図である。
【００２０】
本画像検査装置１０は、撮像部２０、画像処理部としての輪郭線抽出装置３０、および検査対象４０を有する。
【００２１】
本実施形態においては、輪郭線抽出方法として多くの分野で利用されているシステマティックフィルタの複数あるパラメータを最適に設定する手法である。
本実施形態においては、代表的なケニーフィルタと検査対象４０であるドリルの刃先の輪郭線抽出を例にあげて説明する。なお、ドリルの刃先はたとえば４０μｍ程度の長さを有する。
ケニーフィルタは不連続や誤検出、未検出が少ない優秀なエッジ検出アルゴリズムであるが、パラメータが３つあるため、それを最適に設定するのは複雑な作業となる。逆に言えばパラメータが最適でないと正確なエッジをうまく検出できない（拾えない）という問題がある。
本実施形態の画像検査装置１０は、後述するように、検査対象（被写体）４０の条件のばらつきやノイズの影響を受けない安定した画像の輪郭線抽出手法を採用している。
画像検査装置１０は、画像を２値化して得られるエッジの周辺を対象領域として、その領域を分割し、分割した領域毎にエッジ抽出関数のパラメータを変更しながらエッジ抽出の評価関数が極値となるパラメータを選択するという特徴を有する。
このように、本実施形態の画像検査装置１０は、２値化画像の輪郭線をもとに輪郭線検出対象領域を設定し、さらにそれを分割した領域ごとに最適なエッジ抽出関数パラメータを求めることで、様々な形状のものに対応可能で且つノイズの影響を極力排除した輪郭線抽出を可能としている。
以下、画像検査装置１０の具体的に構成および機能について説明する。
図１の画像検査装置１０は、検査対象４０であるドリルの刃先の形状、汚れ、欠け、傷などを検査する装置として用いられる。
【００２２】
撮像部２０は、検査対象４０であるドリルの刃先を撮像し、撮像画像データを輪郭線抽出装置３０に供給する。
撮像部２０は、たとえばカメラにより形成される。
たとえば撮像部２０がカメラで形成される場合、撮像部２０は、図示しない撮像レンズ、固体撮像素子を含んで構成される。
固体撮像素子は、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ），あるいはＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）センサにより形成される。
撮像部２０は、たとえば検査対象４０である刃先４１の長さ方向の略中央部ＣＴＲにピントの中心がくるように焦点調整が行われる。
【００２３】
本輪郭線抽出装置３０は、図１に示すように、基本的に２値化回路３１、エッジ検出処理部３２、パラメータ選択部３３、カウント部３４、および評価部３５を主構成要素として有している。
【００２４】
２値化回路３１は、撮像部２０による画像を２値化し、その画像をエッジ検出部３２に出力する。
２値化回路３１は、グレイ画像(gray1)を２値化(bw1)する。
【００２５】
エッジ検出処理部３２は、２値化画像を受けて、２値化画像から輪郭線を検出するエッジ検出機能と、輪郭線検出関数のパラメータを変更可能にしてエッジを検出する可変エッジ検出機能を有する。
エッジ検出処理部３２は、２値化画像(bw1)から輪郭線(edg1)を検出する。
エッジ検出処理部３２は、検出された輪郭線を所定の領域に分割する領域分割機能を有する。
エッジ検出処理部３２は、２値化画像において輪郭線(edg1)に幅をもたせた領域に相当する部分を輪郭線検出対象領域として抽出する画像抽出機能を有する。
この画像抽出機能においては、エッジ検出機能よって検出された輪郭線を膨張させた領域を検出対象領域とする。
さらに、エッジ検出処理部３２は、抽出領域の境界をマスクするマスク機能を有する。
このマスク機能においては、エッジ検出機能によって検出された輪郭線を膨張させてエッジ検出より抽出した輪郭線を膨張させた部分を領域の境界としてマスクする。
【００２６】
パラメータ選択部３３は、ケニーフィルタの固定のパラメータまたは評価関数が極値となるよう決定された可変パラメータをエッジ検出処理部３２に供給する。
【００２７】
カウント部３４は、分割された領域毎に輪郭線(edg1)を分割して画素数をカウント(c1)する。
【００２８】
評価部３５は、輪郭線(edg1)を領域毎にカウントした結果(c1)で領域別のエッジ検出精度を評価する。
評価部３５は、領域抽出された２値化画像に対して、分割領域毎に、パラメータを変更してエッジ検出を繰り返し行って、評価関数が極値となるようなパラメータを決定し、これをパラメータ選択部３３に指示する。
評価部３５は、エッジ検出処理部３２によって検出された輪郭線をカウントした値と可変エッジ検出機能によって検出された輪郭線をカウントした値との差分の２乗和を評価関数とする。
【００２９】
図２は、本実施形態に係る輪郭線抽出装置３０を具体的に示す機能ブロック図である。
【００３０】
図２において、エッジ検出処理部３２とパラメータ選択部３３は同一の機能ブロックに含まれるように示している。
【００３１】
図２のエッジ検出処理部３２は、ケニーフィルタ３２１，３２２，３２３、第１膨張処理部３２４、第２膨張処理部３２５、領域分割部３２６、ＡＮＤ回路３２７，３２８、および輪郭線画像処理部３２９を有する。
【００３２】
図２のカウント部３４は、第１画素カウント部３４１、および第２画素カウント部３４２を有する。
【００３３】
図２の評価部３５は、第１領域比取得部３５１、第２領域比取得部３５２、および比較器３５３を有する。
【００３４】
なお、図２において、ＦＰはケニーフィルタの固定パラメータｐ１，ｐ２，ｐ３を、ＶＰは評価部３５の指示に応じて選択される可変パラメータを示す。
【００３５】
輪郭線抽出のケニーフィルタ３２１は、その固定パラメータが標準的な値（デフォルト値）ｐ１，ｐ２，ｐ３に設定される。
ケニーフィルタ３２１は、固定パラメータＦＰで、２値画像（ｂｗ１）の輪郭線（ｅｄｇ１）を抽出する。
ケニーフィルタ３２１は、抽出した輪郭線（ｅｄｇ１）を第１膨張処理部３２４、および第１画素カウント部３４１に出力する。
【００３６】
第１膨張処理部３２４は、抽出された輪郭線（ｅｄｇ１）を所定の量だけ膨張させ、輪郭線近傍のマスク（ｍａｓｋ１）を生成する。
第１膨張処理部３２４は、マスク（ｍａｓｋ１）をケニーフィルタ３２２、領域分割部３２６、およびＡＮＤ回路３２７に出力する。
【００３７】
ケニーフィルタ３２２は、固定パラメータＦＰを用いて帯状のｍａｓｋ１の輪郭線（ｅｄｇ２）を抽出する。
【００３８】
第２膨張処理部３２５は、輪郭線（ｅｄｇ２）を所定の量だけ膨張させ、ｍａｓｋ１の縁マスク（ｍａｓｋ２）を生成する。
第２膨張処理部３２５は、縁マスク（ｍａｓｋ２）をＡＮＤ回路３２８に出力する。
【００３９】
領域分割部３２６は、帯状のｍａｓｋ１をボケや輝度分布の程度に合わせて所定の領域に分割する。
本事例では、中心領域、刃の中間領域、刃の最外形の鋭角コーナー領域、それ以外の最外形領域に領域を分割する複数マスク（ｍａｓｋｓ）を生成する。
領域分割部３２６は、分割した複数マスク（ｍａｓｋｓ）を、カウント部３４の第１画素カウント部３４１および第２画素カウント部３４２に出力する。
【００４０】
第１画素カウント部３４１は、分割した領域毎に画素数をカウントし領域毎のカウント値をｃ１とする。
第１画素カウント部３４１は、カウント値ｃ１を第１領域比取得部３１５に出力する。
【００４１】
第１領域比取得部３５１は、分割された領域の複数の数値からなるｃ１の比ｒ１を算出し、その結果を比較器３５３に出力する。
【００４２】
ＡＮＤ回路３２７は、撮像部２０によるグレイ画像（ｇｒａｙ１）にｍａｓｋ１をかけて領域を限定したグレイ画像（ｇｒａｙ２）を生成する。
ＡＮＤ回路３２７は、生成したグレイ画像（ｇｒａｙ２）をケニーフィルタ３２３に出力する。
ケニーフィルタ３２３は、パラメータ最適化の初期値をデフォルト値として最適化アルゴリズムを回す。
ケニーフィルタ３２３は、最適化が終わり、最終的に決定したパラメータでエッジ（ｅｄｇ３）を抽出する。
【００４３】
ＡＮＤ回路３２８および輪郭線画像処理部３２９は、そのｅｄｇ３にｍａｓｋ２でｍａｓｋ１の縁を消去して得られたｅｄｇ３を最終エッジとして確定する。
【００４４】
第２画素カウント部３４２は、ｅｄｇ３に対してｍａｓｋｓで各領域毎の画素数をカウントし、その値Ｃ２を第２領域比取得部３５２に出力する。
【００４５】
第２領域比取得部３５２は、得られた領域毎の画素数Ｃ２を比ｒ２に変換する。
【００４６】
比較器３５３は、第１領域比取得部３５１によるｒ１と第２領域比取得部３５２によるｒ２の差分の２乗和Ｖを計算する。
比較器３５３は、可変パラメータＶＰを振りながらＶが最低値になるように最適化処理を回し、制御する。
【００４７】
図３および図４は、本実施形態に係る輪郭線抽出処理を説明するためのフローチャートである。
図５は、図４における最適化処理を具体的に説明するためのフローチャートである。
図６（Ａ）〜（Ｅ）および図７（Ａ）および（Ｂ）は本実施形態に係る輪郭線抽出処理を説明するための概念図である。
以下、本実施形態に係る輪郭線抽出処理をフローチャートおよび概念図に関連付けて説明する。
【００４８】
［ステップＳＴ１］
ステップＳＴ１においては、２値化回路３１で、図６（Ａ）に示すような、撮像部２０により撮像して得られた８ｂｉｔの元グレイ画像（ｇｒａｙ１）の最大輝度と最低輝度の中間の値を閾値として２値化処理を行い、図６（Ｂ）に示すような、２値化画像（ｂｗ１）を生成する。
この場合、多少の膨張、収縮はあるがくっきりとした画像となる。
【００４９】
［ステップＳＴ２］
ステップＳＴ２においては、輪郭線抽出のケニーフィルタのパラメータを標準的な値（デフォルト値）ｐ１，ｐ２，ｐ３に設定する。
【００５０】
［ステップＳＴ３］
ステップＳＴ３においては、ステップＳＴ２で設定した上記パラメータで、図６（Ｃ）に示すように、２値画像（ｂｗ１）の輪郭線（ｅｄｇ１）を抽出する。
【００５１】
［ステップＳＴ４］
ステップＳＴ４においては、図６（Ｄ）に示すように、輪郭線（ｅｄｇ１）を所定の量だけ膨張させ、輪郭線近傍のマスク（ｍａｓｋ１）を生成する。
【００５２】
［ステップＳＴ５］
ステップＳＴ５において、帯状のｍａｓｋ１の輪郭線を抽出する（ｅｄｇ２）。
【００５３】
［ステップＳＴ６］
ステップＳＴ６において、図６（Ｅ）に示すように、ｅｄｇ２を所定の量だけ膨張させ、ｍａｓｋ１の縁マスク（ｍａｓｋ２）を生成する。
【００５４】
［ステップＳＴ７］
ステップＳＴ７においては、帯状のｍａｓｋ１をボケや輝度分布の程度に合わせて所定の領域に分割する。
本事例では、中心領域、刃の中間領域、刃の最外形の鋭角コーナー領域、それ以外の最外形領域に領域を分割する複数マスク（ｍａｓｋｓ）を生成する。
【００５５】
［ステップＳＴ８］
ステップＳＴ８においては、たとえば図７（Ａ）に示すように、ｍａｓｋｓでｅｄｇ１を領域分割する。その後、領域毎に画素数をカウントし領域毎のカウント値をｃ１とする。
図７（Ａ）の例では、半径３０％の領域ＡＲＡ１、９０％の領域ＡＲＡ２、角度２９度の領域ＡＲＡ３、ＡＲＡ４として、ｅｄｇ１を領域分割する例を示している。
そして、分割した領域毎に画素数をカウントする。そのカウント値ｃ１は、図７（Ａ）の例では、たとえば領域ＡＲＡ１で１００、領域ＡＲＡ２で３２０、領域ＡＲＡ３で１５０、領域ＡＲＡ４で５０となる。
図７（Ｂ）は、左右で４分割ずつで計８つの領域ＬＡＲＬ１，ＬＡＲＡ２，ＬＡＲＡ３，ＬＡＲＡ４、並びに、ＲＡＲＡ１，ＲＡＲＡ２，ＲＡＲＡ３，ＲＡＲＡ４に分割する（ｍａｓｋｓ）。
【００５６】
［ステップＳＴ９］
ステップＳＴ９においては、４分割された領域の４個の数値からなるｃ１の比ｒ１を算出する。
【００５７】
［ステップＳＴ１０］
ステップＳＴ１０においては、グレイ画像（ｇｒａｙ１）にｍａｓｋ１をかけて領域を限定したグレイ画像（ｇｒａｙ２）を生成する。
【００５８】
［ステップＳＴ１１、ＳＴ１２］
ステップＳＴ１１，ＳＴ１２においては、パラメータ最適化の初期値をデフォルト値として最適化アルゴリズムを回す。
【００５９】
［ステップＳＴ１３］
ステップＳＴ１３においては、最適化が終わり、最終的に決定したパラメータでエッジ（ｅｄｇ３）を抽出し、そのｅｄｇ３にｍａｓｋ２でｍａｓｋ１の縁を消去して得られたｅｄｇ３を最終エッジとして確定する。
【００６０】
ここで、ステップＳＴ１２の最適化処理を図５に関連付けて説明する。
【００６１】
［ステップＳＴ１２１］
ステップＳＴ１２１において、初期のパラメータを設定し領域を限定した画像ｇｒａｙ２に対してフィルタ処理をかけｅｄｇ３を得る。
ｅｄｇ３にｍａｓｋ２でｍａｓｋ１の縁を消去して得たものをｅｄｇ３とする。
【００６２】
［ステップＳＴ１２２］
ステップＳＴ１２２においては、ｅｄｇ３に対してｍａｓｋｓで各領域毎の画素数を算出する。
【００６３】
［ステップＳＴ１２３］
ステップＳＴ１２３においては、得られた領域毎の画素数Ｃ２を比ｒ２に変換する。
【００６４】
［ステップＳＴ１２４］
ステップＳＴ１２４においては、ｒ１とｒ２の差分の２乗和Ｖを計算する。
【００６５】
［ステップＳＴ１２５］
ステップＳＴ１２５においては、パラメータを振りながらＶが最低値になるように最適化処理を回す。
【００６６】
以下に、評価関数の算出処理を示す。
【００６７】
評価関数の算出：
＜１＞edg3=edge(gray2, Canny', [p1, p2], p3) エッジ抽出
＜２＞edg3=（edg3 & mask2） mask1の縁の消去 ダブルマスク
＜３＞for … c2（k）= sum(sum(edg3(masks{k}))) 領域毎にpxカウント
＜４＞ｒ2 = c2/sum(c2) 全体に対する各領域の比を算出
＜５＞V =Σw・（r2 - r1）^2 ターゲットとの差分の２乗和
【００６８】
このように、評価関数の算出処理においては、エッジ抽出を行い、ｍａｓｋ１の縁の消去を行う。領域毎に画素数ｐｘをカウントし、全体に対する各領域の比を算出し、ターゲットとの差分の２乗和を求める。
最適化においては、Ｖが最低になるようにパラメータｐ１,ｐ２,ｐ３を変更する。
【００６９】
以上説明したように、本実施形態によれば、画像検査装置１０は、撮像部２０、および輪郭線抽出装置３０を有する。
輪郭線抽出装置３０は、撮像部２０による画像を２値化する２値化回路３１と、２値化画像を受けて、２値化画像から輪郭線を検出するエッジ検出機能と、輪郭線検出関数のパラメータを変更可能としてエッジを検出する可変エッジ検出機能を有するエッジ検出処理部３２と、ケニーフィルタの固定のパラメータまたは評価関数が極値となるよう決定された可変パラメータをエッジ検出処理部３２に供給するパラメータ選択部３３と、分割された領域毎に輪郭線(edg1)を分割して画素数をカウント(c1)するカウント部３４と、輪郭線(edg1)を領域毎にカウントした結果(c1)で領域別のエッジ検出精度を評価する評価部３５を有する。
そして、評価部３５は、領域抽出された２値化画像に対して、分割領域毎に、パラメータを変更してエッジ検出を繰り返し行って、評価関数が極値となるようなパラメータを決定し、これをパラメータ選択部３３に指示する。
評価部３５は、エッジ検出処理部３２によって検出された輪郭線をカウントした値と可変エッジ検出機能によって検出された輪郭線をカウントした値との差分の２乗和を評価関数とする。
【００７０】
したがって、本実施形態の画像検査装置１０は、２値化画像の輪郭線をもとに輪郭線検出対象領域を設定し、さらにそれを分割した領域ごとに最適なエッジ抽出関数パラメータを求めることで、様々な形状のものに対応可能でかつノイズの影響を極力排除した輪郭線抽出を実現することが可能である。
【００７１】
なお、以上詳細に説明した方法は、上記手順に応じたプログラムとして形成し、ＣＰＵ等のコンピュータで実行するように構成することも可能である。
また、このようなプログラムは、半導体メモリ、磁気ディスク、光ディスク、フロッピー（登録商標）ディスク等の記録媒体、この記録媒体をセットしたコンピュータによりアクセスし上記プログラムを実行するように構成可能である。
【符号の説明】
【００７２】
１０・・・画像検査装置、２０・・・撮像部、３０・・・輪郭線抽出装置、３１・・・２値化回路、３２・・・エッジ検出処理部、３２１，３２２，３２３・・・ケニーフィルタ、３２４・・・第１膨張処理部、３２５・・・第２膨張処理部、３２６・・・領域分割部、３２７，３２８・・・ＡＮＤ回路、３２９・・・輪郭線画像処理部、３３・・・パラメータ選択部、３４・・・カウント部、３４１・・・第１画素カウント部、３４２・・・第２画素カウント部、３５・・・評価部、３５１・・・第１領域比取得部、３５２・・・第２領域比取得部、３５３・・・比較器。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像信号等の２値化を行って輪郭線の抽出を行う輪郭線抽出装置およびその方法、並びに画像検査装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
マシンビジョンで製品の検査・測定を行うのにエッジ抽出フィルタを用いて輪郭線を抽出し、得られた輪郭線で寸法などの形状測定や欠け割れ、ゴミ検査などは広く一般に行われている。
【０００３】
このエッジ抽出フィルタの設定パラメータは照明条件や、物体、カメラの位置精度を制限した中で最も安定するパラメータを実験によって決定し、固定値で行われていることが多い。あるいは、抽出輪郭線の状況によってはパラメータ値を所定の第２、第３の候補に切り替えることが行われている。
【０００４】
また、先行技術では、エッジ抽出においてノイズの影響を低減し、且つ処理時間の短縮を実現するための手法が提案されている（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平５−１５９０５５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、機械的な位置精度の変動、照明の変動、或いは検査対象の表面の変動（例：ドリル刃の削り粗さ、角度、材質反射ばらつきなど）によって固定値で運用するには、定期的あるいはエラー発生時にその都度オペレータの手直しや初期化が必要であった。
またエラーが発生せずとも安定点とエラー発生点の間は測定結果自身に信頼性が乏しいといった問題もある。
【０００７】
また、特許文献１に提案された技術は、自動車走行における道路上の白線認識への利用を主に想定されたもので、エッジの形状よりエッジの方向を知ることに重きが置かれている。
したがって、道路上の白線のようにごく単純で予想のつき易い形状のものには有効な方法であるが、複雑な形状や、微妙な形状の違いがあるもののエッジ検出には不向きであると言える。
【０００８】
本発明の目的は、様々な形状のものに対応可能で、かつノイズの影響を極力排除することが可能で、精度の高い輪郭線抽出が可能な輪郭線抽出装置およびその方法、並びに画像検査装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の第１の観点の輪郭線抽出装置は、画像を２値化する２値化手段と、
２値化画像から輪郭線を検出するエッジ検出手段と、検出された前記輪郭線を所定の領域に分割する領域分割手段と、前記２値化画像において前記輪郭線に幅をもたせた領域に相当する部分を前記画像の輪郭線検出対象領域として抽出する画像抽出手段と、輪郭線検出関数のパラメータを変更可能な可変エッジ検出手段と、前記輪郭線検出対象領域の境界をマスクするマスク手段と、検出された輪郭線の画素をカウントしてエッジ検出精度を評価する評価手段と、を有し、前記可変エッジ検出手段および前記評価手段は、前記領域抽出された前記画像に対して、前記パラメータを変更してエッジ検出を行って、前記分割領域毎にカウントし、全体として前記評価の値が極値となるようなパラメータを決定する。
【００１０】
好適には、前記可変エッジ検出手段は、前記領域抽出された前記画像に対して、前記パラメータを変更してエッジ検出を繰り返し行って、前記分割領域毎にカウントし、全体として前記評価の値が極値となるようなパラメータを決定する。
【００１１】
好適には、前記画像抽出手段は、前記エッジ検出手段によって検出された輪郭線を膨張させた領域を前記輪郭線検出対象領域とする。
【００１２】
好適には、前記マスク手段は、前記輪郭線を膨張させた領域に対してエッジ検出手段により抽出した輪郭線を膨張させた部分を前記輪郭線検出対象領域の境界としてマスクする。
【００１３】
好適には、前記評価手段は、前記エッジ検出手段によって検出された輪郭線をカウントした値と前記可変エッジ検出手段によって検出された輪郭線をカウントした値との差分の２乗和を評価関数とする。
【００１４】
本発明の第２の観点の輪郭線抽出方法は、画像を２値化する２値化ステップと、２値化画像から輪郭線を検出するエッジ検出ステップと、検出された前記輪郭線を所定の領域に分割する領域分割ステップと、前記２値化画像において前記輪郭線に幅をもたせた領域に相当する部分を前記画像の輪郭線検出対象領域として抽出する画像抽出ステップと、輪郭線検出関数のパラメータを変更可能な可変エッジ検出ステップと、前記輪郭線検出対象領域の境界をマスクするマスクステップと、検出された輪郭線の画素をカウントしてエッジ検出精度を評価する評価ステップと、を有し、前記可変エッジ検出ステップおよび前記評価ステップは、前記領域抽出された前記画像に対して、前記パラメータを変更してエッジ検出を行って、前記分割領域毎にカウントし、全体として前記評価の値が極値となるようなパラメータを決定する。
【００１５】
本発明の第３の観点の画像検査装置は、検査対象を撮像する撮像部と、前記撮像部で撮像された画像の輪郭線抽出機能を含む輪郭線抽出装置と、を有し、前記輪郭線抽出装置は、前記撮像部で撮像された画像を２値化する２値化手段と、画像を２値化する２値化手段と、２値化画像から輪郭線を検出するエッジ検出手段と、検出された前記輪郭線を所定の領域に分割する領域分割手段と、前記２値化画像において前記輪郭線に幅をもたせた領域に相当する部分を前記画像の輪郭線検出対象領域として抽出する画像抽出手段と、輪郭線検出関数のパラメータを変更可能な可変エッジ検出手段と、前記輪郭線検出対象領域の境界をマスクするマスク手段と、検出された輪郭線の画素をカウントしてエッジ検出精度を評価する評価手段と、を含み、前記可変エッジ検出手段および前記評価手段は、記領域抽出された前記画像に対して、前記パラメータを変更してエッジ検出を行って、前記分割領域毎にカウントし、全体として前記評価の値が極値となるようなパラメータを決定する。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、様々な形状のものに対応可能で、かつノイズの影響を極力排除することができ、精度の高い輪郭線抽出を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の実施形態に係る輪郭線抽出装置を採用した画像検査装置の構成例を示す図である。
【図２】本実施形態に係る輪郭線抽出装置３０を具体的に示す機能ブロック図である。
【図３】本実施形態に係る輪郭線抽出処理を説明するための第１のフローチャートである。
【図４】本実施形態に係る輪郭線抽出処理を説明するための第２のフローチャートである。
【図５】図４における最適化処理を具体的に説明するためのフローチャートである。
【図６】本実施形態に係る輪郭線抽出処理を説明するための第１の概念図である。
【図７】本実施形態に係る輪郭線抽出処理を説明するための第２の概念図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本発明の実施形態を図面に関連付けて説明する。
【００１９】
図１は、本発明の実施形態に係る輪郭線抽出装置を採用した画像検査装置の構成例を示す図である。
【００２０】
本画像検査装置１０は、撮像部２０、画像処理部としての輪郭線抽出装置３０、および検査対象４０を有する。
【００２１】
本実施形態においては、輪郭線抽出方法として多くの分野で利用されているシステマティックフィルタの複数あるパラメータを最適に設定する手法である。
本実施形態においては、代表的なケニーフィルタと検査対象４０であるドリルの刃先の輪郭線抽出を例にあげて説明する。なお、ドリルの刃先はたとえば４０μｍ程度の長さを有する。
ケニーフィルタは不連続や誤検出、未検出が少ない優秀なエッジ検出アルゴリズムであるが、パラメータが３つあるため、それを最適に設定するのは複雑な作業となる。逆に言えばパラメータが最適でないと正確なエッジをうまく検出できない（拾えない）という問題がある。
本実施形態の画像検査装置１０は、後述するように、検査対象（被写体）４０の条件のばらつきやノイズの影響を受けない安定した画像の輪郭線抽出手法を採用している。
画像検査装置１０は、画像を２値化して得られるエッジの周辺を対象領域として、その領域を分割し、分割した領域毎にエッジ抽出関数のパラメータを変更しながらエッジ抽出の評価関数が極値となるパラメータを選択するという特徴を有する。
このように、本実施形態の画像検査装置１０は、２値化画像の輪郭線をもとに輪郭線検出対象領域を設定し、さらにそれを分割した領域ごとに最適なエッジ抽出関数パラメータを求めることで、様々な形状のものに対応可能で且つノイズの影響を極力排除した輪郭線抽出を可能としている。
以下、画像検査装置１０の具体的に構成および機能について説明する。
図１の画像検査装置１０は、検査対象４０であるドリルの刃先の形状、汚れ、欠け、傷などを検査する装置として用いられる。
【００２２】
撮像部２０は、検査対象４０であるドリルの刃先を撮像し、撮像画像データを輪郭線抽出装置３０に供給する。
撮像部２０は、たとえばカメラにより形成される。
たとえば撮像部２０がカメラで形成される場合、撮像部２０は、図示しない撮像レンズ、固体撮像素子を含んで構成される。
固体撮像素子は、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ），あるいはＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）センサにより形成される。
撮像部２０は、たとえば検査対象４０である刃先４１の長さ方向の略中央部ＣＴＲにピントの中心がくるように焦点調整が行われる。
【００２３】
本輪郭線抽出装置３０は、図１に示すように、基本的に２値化回路３１、エッジ検出処理部３２、パラメータ選択部３３、カウント部３４、および評価部３５を主構成要素として有している。
【００２４】
２値化回路３１は、撮像部２０による画像を２値化し、その画像をエッジ検出部３２に出力する。
２値化回路３１は、グレイ画像(gray1)を２値化(bw1)する。
【００２５】
エッジ検出処理部３２は、２値化画像を受けて、２値化画像から輪郭線を検出するエッジ検出機能と、輪郭線検出関数のパラメータを変更可能にしてエッジを検出する可変エッジ検出機能を有する。
エッジ検出処理部３２は、２値化画像(bw1)から輪郭線(edg1)を検出する。
エッジ検出処理部３２は、検出された輪郭線を所定の領域に分割する領域分割機能を有する。
エッジ検出処理部３２は、２値化画像において輪郭線(edg1)に幅をもたせた領域に相当する部分を輪郭線検出対象領域として抽出する画像抽出機能を有する。
この画像抽出機能においては、エッジ検出機能よって検出された輪郭線を膨張させた領域を検出対象領域とする。
さらに、エッジ検出処理部３２は、抽出領域の境界をマスクするマスク機能を有する。
このマスク機能においては、エッジ検出機能によって検出された輪郭線を膨張させてエッジ検出より抽出した輪郭線を膨張させた部分を領域の境界としてマスクする。
【００２６】
パラメータ選択部３３は、ケニーフィルタの固定のパラメータまたは評価関数が極値となるよう決定された可変パラメータをエッジ検出処理部３２に供給する。
【００２７】
カウント部３４は、分割された領域毎に輪郭線(edg1)を分割して画素数をカウント(c1)する。
【００２８】
評価部３５は、輪郭線(edg1)を領域毎にカウントした結果(c1)で領域別のエッジ検出精度を評価する。
評価部３５は、領域抽出された２値化画像に対して、分割領域毎に、パラメータを変更してエッジ検出を繰り返し行って、評価関数が極値となるようなパラメータを決定し、これをパラメータ選択部３３に指示する。
評価部３５は、エッジ検出処理部３２によって検出された輪郭線をカウントした値と可変エッジ検出機能によって検出された輪郭線をカウントした値との差分の２乗和を評価関数とする。
【００２９】
図２は、本実施形態に係る輪郭線抽出装置３０を具体的に示す機能ブロック図である。
【００３０】
図２において、エッジ検出処理部３２とパラメータ選択部３３は同一の機能ブロックに含まれるように示している。
【００３１】
図２のエッジ検出処理部３２は、ケニーフィルタ３２１，３２２，３２３、第１膨張処理部３２４、第２膨張処理部３２５、領域分割部３２６、ＡＮＤ回路３２７，３２８、および輪郭線画像処理部３２９を有する。
【００３２】
図２のカウント部３４は、第１画素カウント部３４１、および第２画素カウント部３４２を有する。
【００３３】
図２の評価部３５は、第１領域比取得部３５１、第２領域比取得部３５２、および比較器３５３を有する。
【００３４】
なお、図２において、ＦＰはケニーフィルタの固定パラメータｐ１，ｐ２，ｐ３を、ＶＰは評価部３５の指示に応じて選択される可変パラメータを示す。
【００３５】
輪郭線抽出のケニーフィルタ３２１は、その固定パラメータが標準的な値（デフォルト値）ｐ１，ｐ２，ｐ３に設定される。
ケニーフィルタ３２１は、固定パラメータＦＰで、２値画像（ｂｗ１）の輪郭線（ｅｄｇ１）を抽出する。
ケニーフィルタ３２１は、抽出した輪郭線（ｅｄｇ１）を第１膨張処理部３２４、および第１画素カウント部３４１に出力する。
【００３６】
第１膨張処理部３２４は、抽出された輪郭線（ｅｄｇ１）を所定の量だけ膨張させ、輪郭線近傍のマスク（ｍａｓｋ１）を生成する。
第１膨張処理部３２４は、マスク（ｍａｓｋ１）をケニーフィルタ３２２、領域分割部３２６、およびＡＮＤ回路３２７に出力する。
【００３７】
ケニーフィルタ３２２は、固定パラメータＦＰを用いて帯状のｍａｓｋ１の輪郭線（ｅｄｇ２）を抽出する。
【００３８】
第２膨張処理部３２５は、輪郭線（ｅｄｇ２）を所定の量だけ膨張させ、ｍａｓｋ１の縁マスク（ｍａｓｋ２）を生成する。
第２膨張処理部３２５は、縁マスク（ｍａｓｋ２）をＡＮＤ回路３２８に出力する。
【００３９】
領域分割部３２６は、帯状のｍａｓｋ１をボケや輝度分布の程度に合わせて所定の領域に分割する。
本事例では、中心領域、刃の中間領域、刃の最外形の鋭角コーナー領域、それ以外の最外形領域に領域を分割する複数マスク（ｍａｓｋｓ）を生成する。
領域分割部３２６は、分割した複数マスク（ｍａｓｋｓ）を、カウント部３４の第１画素カウント部３４１および第２画素カウント部３４２に出力する。
【００４０】
第１画素カウント部３４１は、分割した領域毎に画素数をカウントし領域毎のカウント値をｃ１とする。
第１画素カウント部３４１は、カウント値ｃ１を第１領域比取得部３１５に出力する。
【００４１】
第１領域比取得部３５１は、分割された領域の複数の数値からなるｃ１の比ｒ１を算出し、その結果を比較器３５３に出力する。
【００４２】
ＡＮＤ回路３２７は、撮像部２０によるグレイ画像（ｇｒａｙ１）にｍａｓｋ１をかけて領域を限定したグレイ画像（ｇｒａｙ２）を生成する。
ＡＮＤ回路３２７は、生成したグレイ画像（ｇｒａｙ２）をケニーフィルタ３２３に出力する。
ケニーフィルタ３２３は、パラメータ最適化の初期値をデフォルト値として最適化アルゴリズムを回す。
ケニーフィルタ３２３は、最適化が終わり、最終的に決定したパラメータでエッジ（ｅｄｇ３）を抽出する。
【００４３】
ＡＮＤ回路３２８および輪郭線画像処理部３２９は、そのｅｄｇ３にｍａｓｋ２でｍａｓｋ１の縁を消去して得られたｅｄｇ３を最終エッジとして確定する。
【００４４】
第２画素カウント部３４２は、ｅｄｇ３に対してｍａｓｋｓで各領域毎の画素数をカウントし、その値Ｃ２を第２領域比取得部３５２に出力する。
【００４５】
第２領域比取得部３５２は、得られた領域毎の画素数Ｃ２を比ｒ２に変換する。
【００４６】
比較器３５３は、第１領域比取得部３５１によるｒ１と第２領域比取得部３５２によるｒ２の差分の２乗和Ｖを計算する。
比較器３５３は、可変パラメータＶＰを振りながらＶが最低値になるように最適化処理を回し、制御する。
【００４７】
図３および図４は、本実施形態に係る輪郭線抽出処理を説明するためのフローチャートである。
図５は、図４における最適化処理を具体的に説明するためのフローチャートである。
図６（Ａ）〜（Ｅ）および図７（Ａ）および（Ｂ）は本実施形態に係る輪郭線抽出処理を説明するための概念図である。
以下、本実施形態に係る輪郭線抽出処理をフローチャートおよび概念図に関連付けて説明する。
【００４８】
［ステップＳＴ１］
ステップＳＴ１においては、２値化回路３１で、図６（Ａ）に示すような、撮像部２０により撮像して得られた８ｂｉｔの元グレイ画像（ｇｒａｙ１）の最大輝度と最低輝度の中間の値を閾値として２値化処理を行い、図６（Ｂ）に示すような、２値化画像（ｂｗ１）を生成する。
この場合、多少の膨張、収縮はあるがくっきりとした画像となる。
【００４９】
［ステップＳＴ２］
ステップＳＴ２においては、輪郭線抽出のケニーフィルタのパラメータを標準的な値（デフォルト値）ｐ１，ｐ２，ｐ３に設定する。
【００５０】
［ステップＳＴ３］
ステップＳＴ３においては、ステップＳＴ２で設定した上記パラメータで、図６（Ｃ）に示すように、２値画像（ｂｗ１）の輪郭線（ｅｄｇ１）を抽出する。
【００５１】
［ステップＳＴ４］
ステップＳＴ４においては、図６（Ｄ）に示すように、輪郭線（ｅｄｇ１）を所定の量だけ膨張させ、輪郭線近傍のマスク（ｍａｓｋ１）を生成する。
【００５２】
［ステップＳＴ５］
ステップＳＴ５において、帯状のｍａｓｋ１の輪郭線を抽出する（ｅｄｇ２）。
【００５３】
［ステップＳＴ６］
ステップＳＴ６において、図６（Ｅ）に示すように、ｅｄｇ２を所定の量だけ膨張させ、ｍａｓｋ１の縁マスク（ｍａｓｋ２）を生成する。
【００５４】
［ステップＳＴ７］
ステップＳＴ７においては、帯状のｍａｓｋ１をボケや輝度分布の程度に合わせて所定の領域に分割する。
本事例では、中心領域、刃の中間領域、刃の最外形の鋭角コーナー領域、それ以外の最外形領域に領域を分割する複数マスク（ｍａｓｋｓ）を生成する。
【００５５】
［ステップＳＴ８］
ステップＳＴ８においては、たとえば図７（Ａ）に示すように、ｍａｓｋｓでｅｄｇ１を領域分割する。その後、領域毎に画素数をカウントし領域毎のカウント値をｃ１とする。
図７（Ａ）の例では、半径３０％の領域ＡＲＡ１、９０％の領域ＡＲＡ２、角度２９度の領域ＡＲＡ３、ＡＲＡ４として、ｅｄｇ１を領域分割する例を示している。
そして、分割した領域毎に画素数をカウントする。そのカウント値ｃ１は、図７（Ａ）の例では、たとえば領域ＡＲＡ１で１００、領域ＡＲＡ２で３２０、領域ＡＲＡ３で１５０、領域ＡＲＡ４で５０となる。
図７（Ｂ）は、左右で４分割ずつで計８つの領域ＬＡＲＬ１，ＬＡＲＡ２，ＬＡＲＡ３，ＬＡＲＡ４、並びに、ＲＡＲＡ１，ＲＡＲＡ２，ＲＡＲＡ３，ＲＡＲＡ４に分割する（ｍａｓｋｓ）。
【００５６】
［ステップＳＴ９］
ステップＳＴ９においては、４分割された領域の４個の数値からなるｃ１の比ｒ１を算出する。
【００５７】
［ステップＳＴ１０］
ステップＳＴ１０においては、グレイ画像（ｇｒａｙ１）にｍａｓｋ１をかけて領域を限定したグレイ画像（ｇｒａｙ２）を生成する。
【００５８】
［ステップＳＴ１１、ＳＴ１２］
ステップＳＴ１１，ＳＴ１２においては、パラメータ最適化の初期値をデフォルト値として最適化アルゴリズムを回す。
【００５９】
［ステップＳＴ１３］
ステップＳＴ１３においては、最適化が終わり、最終的に決定したパラメータでエッジ（ｅｄｇ３）を抽出し、そのｅｄｇ３にｍａｓｋ２でｍａｓｋ１の縁を消去して得られたｅｄｇ３を最終エッジとして確定する。
【００６０】
ここで、ステップＳＴ１２の最適化処理を図５に関連付けて説明する。
【００６１】
［ステップＳＴ１２１］
ステップＳＴ１２１において、初期のパラメータを設定し領域を限定した画像ｇｒａｙ２に対してフィルタ処理をかけｅｄｇ３を得る。
ｅｄｇ３にｍａｓｋ２でｍａｓｋ１の縁を消去して得たものをｅｄｇ３とする。
【００６２】
［ステップＳＴ１２２］
ステップＳＴ１２２においては、ｅｄｇ３に対してｍａｓｋｓで各領域毎の画素数を算出する。
【００６３】
［ステップＳＴ１２３］
ステップＳＴ１２３においては、得られた領域毎の画素数Ｃ２を比ｒ２に変換する。
【００６４】
［ステップＳＴ１２４］
ステップＳＴ１２４においては、ｒ１とｒ２の差分の２乗和Ｖを計算する。
【００６５】
［ステップＳＴ１２５］
ステップＳＴ１２５においては、パラメータを振りながらＶが最低値になるように最適化処理を回す。
【００６６】
以下に、評価関数の算出処理を示す。
【００６７】
評価関数の算出：
＜１＞edg3=edge(gray2, Canny', [p1, p2], p3) エッジ抽出
＜２＞edg3=（edg3 & mask2） mask1の縁の消去 ダブルマスク
＜３＞for … c2（k）= sum(sum(edg3(masks{k}))) 領域毎にpxカウント
＜４＞ｒ2 = c2/sum(c2) 全体に対する各領域の比を算出
＜５＞V =Σw・（r2 - r1）^2 ターゲットとの差分の２乗和
【００６８】
このように、評価関数の算出処理においては、エッジ抽出を行い、ｍａｓｋ１の縁の消去を行う。領域毎に画素数ｐｘをカウントし、全体に対する各領域の比を算出し、ターゲットとの差分の２乗和を求める。
最適化においては、Ｖが最低になるようにパラメータｐ１,ｐ２,ｐ３を変更する。
【００６９】
以上説明したように、本実施形態によれば、画像検査装置１０は、撮像部２０、および輪郭線抽出装置３０を有する。
輪郭線抽出装置３０は、撮像部２０による画像を２値化する２値化回路３１と、２値化画像を受けて、２値化画像から輪郭線を検出するエッジ検出機能と、輪郭線検出関数のパラメータを変更可能としてエッジを検出する可変エッジ検出機能を有するエッジ検出処理部３２と、ケニーフィルタの固定のパラメータまたは評価関数が極値となるよう決定された可変パラメータをエッジ検出処理部３２に供給するパラメータ選択部３３と、分割された領域毎に輪郭線(edg1)を分割して画素数をカウント(c1)するカウント部３４と、輪郭線(edg1)を領域毎にカウントした結果(c1)で領域別のエッジ検出精度を評価する評価部３５を有する。
そして、評価部３５は、領域抽出された２値化画像に対して、分割領域毎に、パラメータを変更してエッジ検出を繰り返し行って、評価関数が極値となるようなパラメータを決定し、これをパラメータ選択部３３に指示する。
評価部３５は、エッジ検出処理部３２によって検出された輪郭線をカウントした値と可変エッジ検出機能によって検出された輪郭線をカウントした値との差分の２乗和を評価関数とする。
【００７０】
したがって、本実施形態の画像検査装置１０は、２値化画像の輪郭線をもとに輪郭線検出対象領域を設定し、さらにそれを分割した領域ごとに最適なエッジ抽出関数パラメータを求めることで、様々な形状のものに対応可能でかつノイズの影響を極力排除した輪郭線抽出を実現することが可能である。
【００７１】
なお、以上詳細に説明した方法は、上記手順に応じたプログラムとして形成し、ＣＰＵ等のコンピュータで実行するように構成することも可能である。
また、このようなプログラムは、半導体メモリ、磁気ディスク、光ディスク、フロッピー（登録商標）ディスク等の記録媒体、この記録媒体をセットしたコンピュータによりアクセスし上記プログラムを実行するように構成可能である。
【符号の説明】
【００７２】
１０・・・画像検査装置、２０・・・撮像部、３０・・・輪郭線抽出装置、３１・・・２値化回路、３２・・・エッジ検出処理部、３２１，３２２，３２３・・・ケニーフィルタ、３２４・・・第１膨張処理部、３２５・・・第２膨張処理部、３２６・・・領域分割部、３２７，３２８・・・ＡＮＤ回路、３２９・・・輪郭線画像処理部、３３・・・パラメータ選択部、３４・・・カウント部、３４１・・・第１画素カウント部、３４２・・・第２画素カウント部、３５・・・評価部、３５１・・・第１領域比取得部、３５２・・・第２領域比取得部、３５３・・・比較器。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を２値化する２値化手段と、
２値化画像から輪郭線を検出するエッジ検出手段と、
検出された前記輪郭線を所定の領域に分割する領域分割手段と、
前記２値化画像において前記輪郭線に幅をもたせた領域に相当する部分を前記画像の輪郭線検出対象領域として抽出する画像抽出手段と、
輪郭線検出関数のパラメータを変更可能な可変エッジ検出手段と、
前記輪郭線検出対象領域の境界をマスクするマスク手段と、
検出された輪郭線の画素をカウントしてエッジ検出精度を評価する評価手段と、
を有し、
前記可変エッジ検出手段および前記評価手段は、
前記領域抽出された前記画像に対して、前記パラメータを変更してエッジ検出を行って、前記分割領域毎にカウントし、全体として前記評価の値が極値となるようなパラメータを決定する
輪郭線抽出装置。
【請求項２】
前記可変エッジ検出手段は、
前記領域抽出された前記画像に対して、前記パラメータを変更してエッジ検出を繰り返し行って、前記分割領域毎にカウントし、全体として前記評価の値が極値となるようなパラメータを決定する
請求項１に記載の輪郭線抽出装置。
【請求項３】
前記画像抽出手段は、
前記エッジ検出手段によって検出された輪郭線を膨張させた領域を前記輪郭線検出対象領域とする
請求項１または２に記載の輪郭線抽出装置。
【請求項４】
前記マスク手段は、
前記輪郭線を膨張させた領域に対してエッジ検出手段により抽出した輪郭線を膨張させた部分を前記輪郭線検出対象領域の境界として
マスクする請求項３に記載の輪郭線抽出装置。
【請求項５】
前記評価手段は、
前記エッジ検出手段によって検出された輪郭線をカウントした値と前記可変エッジ検出手段によって検出された輪郭線をカウントした値との差分の２乗和を評価関数とする
請求項１から４のいずれか一に記載の輪郭線抽出装置。
【請求項６】
画像を２値化する２値化ステップと、
２値化画像から輪郭線を検出するエッジ検出ステップと、
検出された前記輪郭線を所定の領域に分割する領域分割ステップと、
前記２値化画像において前記輪郭線に幅をもたせた領域に相当する部分を前記画像の輪郭線検出対象領域として抽出する画像抽出ステップと、
輪郭線検出関数のパラメータを変更可能な可変エッジ検出ステップと、
前記輪郭線検出対象領域の境界をマスクするマスクステップと、
検出された輪郭線の画素をカウントしてエッジ検出精度を評価する評価ステップと、
を有し、
前記可変エッジ検出ステップおよび前記評価ステップは、
前記領域抽出された前記画像に対して、前記パラメータを変更してエッジ検出を行って、前記分割領域毎にカウントし、全体として前記評価の値が極値となるようなパラメータを決定する
輪郭線抽出方法。
【請求項７】
前記可変エッジ検出ステップは、
前記領域抽出された前記画像に対して、前記パラメータを変更してエッジ検出を繰り返し行って、前記分割領域毎にカウントし、全体として前記評価の値が極値となるようなパラメータを決定する
請求項６に記載の輪郭線抽出方法。
【請求項８】
検査対象を撮像する撮像部と、
前記撮像部で撮像された画像の輪郭線抽出機能を含む輪郭線抽出装置と、を有し、
前記輪郭線抽出装置は、
前記撮像部で撮像された画像を２値化する２値化手段と、
画像を２値化する２値化手段と、
２値化画像から輪郭線を検出するエッジ検出手段と、
検出された前記輪郭線を所定の領域に分割する領域分割手段と、
前記２値化画像において前記輪郭線に幅をもたせた領域に相当する部分を前記画像の輪郭線検出対象領域として抽出する画像抽出手段と、
輪郭線検出関数のパラメータを変更可能な可変エッジ検出手段と、
前記輪郭線検出対象領域の境界をマスクするマスク手段と、
検出された輪郭線の画素をカウントしてエッジ検出精度を評価する評価手段と、
を含み、
前記可変エッジ検出手段および前記評価手段は、
前記領域抽出された前記画像に対して、前記パラメータを変更してエッジ検出を行って、前記分割領域毎にカウントし、全体として前記評価の値が極値となるようなパラメータを決定する
画像検査装置。
【請求項９】
前記可変エッジ検出手段は、
前記領域抽出された前記画像に対して、前記パラメータを変更してエッジ検出を繰り返し行って、前記分割領域毎にカウントし、全体として前記評価の値が極値となるようなパラメータを決定する
請求項８に記載の画像検査装置。
【請求項１】
画像を２値化する２値化手段と、
２値化画像から輪郭線を検出するエッジ検出手段と、
検出された前記輪郭線を所定の領域に分割する領域分割手段と、
前記２値化画像において前記輪郭線に幅をもたせた領域に相当する部分を前記画像の輪郭線検出対象領域として抽出する画像抽出手段と、
輪郭線検出関数のパラメータを変更可能な可変エッジ検出手段と、
前記輪郭線検出対象領域の境界をマスクするマスク手段と、
検出された輪郭線の画素をカウントしてエッジ検出精度を評価する評価手段と、
を有し、
前記可変エッジ検出手段および前記評価手段は、
前記領域抽出された前記画像に対して、前記パラメータを変更してエッジ検出を行って、前記分割領域毎にカウントし、全体として前記評価の値が極値となるようなパラメータを決定する
輪郭線抽出装置。
【請求項２】
前記可変エッジ検出手段は、
前記領域抽出された前記画像に対して、前記パラメータを変更してエッジ検出を繰り返し行って、前記分割領域毎にカウントし、全体として前記評価の値が極値となるようなパラメータを決定する
請求項１に記載の輪郭線抽出装置。
【請求項３】
前記画像抽出手段は、
前記エッジ検出手段によって検出された輪郭線を膨張させた領域を前記輪郭線検出対象領域とする
請求項１または２に記載の輪郭線抽出装置。
【請求項４】
前記マスク手段は、
前記輪郭線を膨張させた領域に対してエッジ検出手段により抽出した輪郭線を膨張させた部分を前記輪郭線検出対象領域の境界として
マスクする請求項３に記載の輪郭線抽出装置。
【請求項５】
前記評価手段は、
前記エッジ検出手段によって検出された輪郭線をカウントした値と前記可変エッジ検出手段によって検出された輪郭線をカウントした値との差分の２乗和を評価関数とする
請求項１から４のいずれか一に記載の輪郭線抽出装置。
【請求項６】
画像を２値化する２値化ステップと、
２値化画像から輪郭線を検出するエッジ検出ステップと、
検出された前記輪郭線を所定の領域に分割する領域分割ステップと、
前記２値化画像において前記輪郭線に幅をもたせた領域に相当する部分を前記画像の輪郭線検出対象領域として抽出する画像抽出ステップと、
輪郭線検出関数のパラメータを変更可能な可変エッジ検出ステップと、
前記輪郭線検出対象領域の境界をマスクするマスクステップと、
検出された輪郭線の画素をカウントしてエッジ検出精度を評価する評価ステップと、
を有し、
前記可変エッジ検出ステップおよび前記評価ステップは、
前記領域抽出された前記画像に対して、前記パラメータを変更してエッジ検出を行って、前記分割領域毎にカウントし、全体として前記評価の値が極値となるようなパラメータを決定する
輪郭線抽出方法。
【請求項７】
前記可変エッジ検出ステップは、
前記領域抽出された前記画像に対して、前記パラメータを変更してエッジ検出を繰り返し行って、前記分割領域毎にカウントし、全体として前記評価の値が極値となるようなパラメータを決定する
請求項６に記載の輪郭線抽出方法。
【請求項８】
検査対象を撮像する撮像部と、
前記撮像部で撮像された画像の輪郭線抽出機能を含む輪郭線抽出装置と、を有し、
前記輪郭線抽出装置は、
前記撮像部で撮像された画像を２値化する２値化手段と、
画像を２値化する２値化手段と、
２値化画像から輪郭線を検出するエッジ検出手段と、
検出された前記輪郭線を所定の領域に分割する領域分割手段と、
前記２値化画像において前記輪郭線に幅をもたせた領域に相当する部分を前記画像の輪郭線検出対象領域として抽出する画像抽出手段と、
輪郭線検出関数のパラメータを変更可能な可変エッジ検出手段と、
前記輪郭線検出対象領域の境界をマスクするマスク手段と、
検出された輪郭線の画素をカウントしてエッジ検出精度を評価する評価手段と、
を含み、
前記可変エッジ検出手段および前記評価手段は、
前記領域抽出された前記画像に対して、前記パラメータを変更してエッジ検出を行って、前記分割領域毎にカウントし、全体として前記評価の値が極値となるようなパラメータを決定する
画像検査装置。
【請求項９】
前記可変エッジ検出手段は、
前記領域抽出された前記画像に対して、前記パラメータを変更してエッジ検出を繰り返し行って、前記分割領域毎にカウントし、全体として前記評価の値が極値となるようなパラメータを決定する
請求項８に記載の画像検査装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【公開番号】特開２０１０−２３１４６２（Ｐ２０１０−２３１４６２Ａ）
【公開日】平成２２年１０月１４日（２０１０．１０．１４）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−７７８２５（Ｐ２００９−７７８２５）
【出願日】平成２１年３月２６日（２００９．３．２６）
【出願人】（０００００６６３３）京セラ株式会社 (13,660)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２２年１０月１４日（２０１０．１０．１４）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年３月２６日（２００９．３．２６）
【出願人】（０００００６６３３）京セラ株式会社 (13,660)
【Ｆターム（参考）】
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