ここには、タイヤにおける異常を検出するための異常検出装置１０が記載してある。この異常検出装置１０は、タイヤ表面２４に直接光２７をあて、タイヤから光を反射３２させるコヒーレント光の光源１８と、タイヤに圧力をかけることができる圧力付与装置１２と、タイヤが応力をかけられた状態、応力をかけられていない状態にあるときにタイヤ表面２４から直接反射してきた光３２を受け取る反射光受け取り装置４０と、タイヤが圧力をかけられているときおよび圧力をかけられていないときの反射光受け取り装置４０からの反射光イメージを比較し、タイヤにおける異常を確認し、比較から得た出力を生成するプロセッサ４４と、プロセッサに電子的に接続してあってプロセッサからの出力を表示できるディスプレイ装置４６とを含む。 （もっと読む）

基準の多色パターン化表面(10)と試験アイテムの多色パターン化表面(12)の間の視覚的に知覚された色印象の差を計測学的に検出する方法および装置が記載される。付随して、基準と比較された試験アイテムの色統計および他の色変化率の変化、および基準と比較された試験アイテムのパターンの画像鮮明度の変化が、色画像カメラのような色能力を備えた空間センサ(24)によって決定され、かつ表示される。本発明に従って、多色パターン化表面の視覚的に知覚された色変化の基準に対する共通変化率が、前述の2つの変化の結合で確立される。
（もっと読む）

本システムは、仕様書を越える可能性のある領域の表示をオペレータに提供する、或いは前記オペレータによるより詳細な分析を要求する遠隔映像検査装置からの画像の分析を自動的に実行する。パターン認識アルゴリズムは、前記画像の異常或いは欠陥を調査するため連続画像に適用される。前記調査領域は、最初、欠陥の可能性がより高い、検査されるアイテムのエッジに制限される。処理要求及び誤検出の可能性を減らすために、調査領域は制限された視野及び奥行きに狭められる。へこみ及び小さな割れなどの欠陥は、立体測定技術を用いて、或いは公知の補足画像を欠陥と予測することで検出される。この技術は、画像相違マップを提供するのに用いられる。公知の三角アルゴリズムを用いて、前記マップは奥行き及び距離情報を前記処理システムに提供する。
（もっと読む）

【課題】検査から修正までの時間を短縮する。
【解決手段】検査データ生成部１１では、設計データをもとに、信号線や電源線など所定のパターン機能を検査感度で区分する検査感度区分情報を含む、検査データを生成し、検査感度設定部１２では検査感度区分情報に所望の検査感度を割り当て、比較判断部１４では撮像したフォトマスクまたはウェハーから生成される被検査データと、検査データとを比較して欠陥を検出し、検査データ抽出部１５では検出された欠陥が存在する検査データ内の領域を抽出し、欠陥登録判定部１６で抽出された領域の検査感度区分情報を参照して、欠陥を登録するか否かを判定する。これにより、欠陥の登録数を削減する。 （もっと読む）

【課題】 受光素子の画素サイズと電極パターンの繰り返しピッチとの関係が整数倍でなく、位相ずれを有する場合でも、この位相ずれによる各画素データの信号品質の低下を抑制し、画素サイズに対して微小な異物を高精度に検出できるようにする。
【解決手段】 パターンピッチが３００［μｍ］で画素サイズが１４［μｍ］の場合には、パターンのピッチを画素サイズで除することによって得られるパターン相当の画素数は約２１．４である。この画素数に第１の整数として５を乗じると、その値は１０７となるので、５個のパターンで疑似パターンを形成することによって、疑似パターンと画素との間の相対的な位置関係がほぼ同位相となる。差分データ作成手段３０はこの疑似パターンの隣接するもの同士の画素を用いて、差分データＶを作成する。しきい値作成手段５０は、差分データＶから欠陥検出時のしきい値Ｔを作成する。欠陥検出手段８０，９０は差分データＶとしきい値Ｔとを比較して欠陥の検出を行う。 （もっと読む）