JP2001184510A

JP2001184510A - 欠陥検出方法

Info

Publication number: JP2001184510A
Application number: JP36824899A
Authority: JP
Inventors: Alberts Luis; アルベルツルイス
Original assignee: Mitsubishi Chemical Corp
Current assignee: Mitsubishi Chemical Corp
Priority date: 1999-12-24
Filing date: 1999-12-24
Publication date: 2001-07-06

Abstract

(57)【要約】【課題】欠陥検出方法に関し、背景との輝度差の極め
て小さい淡い欠陥でもノイズと区別して正確に検出でき
るようにする。【解決手段】被検査体の表面の所定領域を撮像手段に
より撮像して画像データを取得する。次に、取得した画
像データの輝度ヒストグラムを演算し、欠陥部分の輝度
が背景の輝度よりも高い場合には輝度ヒストグラムの最
高階調から低階調側へ向けて、欠陥部分の輝度が背景の
輝度よりも低い場合には最低階調から高階調側へ向けて
輝度の頻度を積算していき、前記頻度の積算値が所定面
積率を越える輝度を閾値として設定する。次に、画像デ
ータを設定した閾値で２値化処理して２値化画像データ
を得る。そして、欠陥部分の形状の特徴に応じたフィル
タを選定し、２値化画像データを選定したフィルタで処
理することにより２値化画像データから欠陥を抽出す
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、撮像して得られた
画像データを処理して被検査体の表面又は内部の欠陥を
検出する欠陥検出方法に関し、特に、背景との輝度の差
の極めて小さい淡い欠陥の検出に用いて好適の欠陥検出
方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】被検査体の表面をＣＣＤカメラ等の撮像
手段で撮像し、得られた画像データ（濃淡画像データ）
から表面に存在する欠陥を検出する欠陥検出方法及び前
記方法を用いて表面欠陥を自動検出する欠陥検出装置が
知られている。その際の画像データの処理方法としては
２値化処理が一般的であり、撮像手段により得られた画
像データを所定の閾値で２値化することにより背景と欠
陥とが分離されて欠陥が抽出される。

【０００３】閾値の決定方法としては、画像データの輝
度ヒストグラムを演算し、得られた輝度ヒストグラムの
形状から決定するのが一般的である。つまり、被検査体
の表面に何ら色斑等の欠陥がない場合、画像データの輝
度ヒストグラムを作成したときには、図８（ａ）に示す
ように表面（背景）の平均輝度付近に輝度の頻度のピー
クが現われる。これに対し、表面に欠陥がある場合の画
像データの輝度ヒストグラムを作成すると、図８（ｂ）
に示すように２つのピークが現われる。一方のピークは
背景の平均輝度付近に現われたものであり、もう一方の
ピークは欠陥部分の平均輝度付近に現われたものであ
る。したがって、これら２つのピーク間で頻度が極小値
となる輝度を閾値として２値化することによって、背景
と欠陥とを切り離して欠陥を抽出することが可能にな
る。

【０００４】ところが、欠陥と背景とのコントラストが
強いときには、得られた画像データの輝度ヒストグラム
は図８（ｂ）に示したように強く双峰性を示すため、極
小値を与える輝度を算出するのは容易であるのに対し、
欠陥と背景とのコントラストが弱い場合には、例えば図
８（ｃ）に示すように輝度ヒストグラムは明らかな双峰
性を示さないため、上述のように極小値を与える輝度か
ら閾値を求めることはできない。

【０００５】そこで、従来は、得られた画像データに対
して各画素毎に多重和の差分を取ることにより欠陥部分
を強調したり、微分処理により欠陥と背景との境界を強
調したり、或いは階調変換により階調を引き伸ばして欠
陥と背景との輝度差を大きする等の強調処理をした上で
２値化処理することが行なわれていた。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述の
ように微分処理や階調変換等の強調処理を行なうと、欠
陥のみならず、被検面からの回折光や散乱光等による画
像データ中のノイズ成分も強調されてしまう。このた
め、背景との輝度の差が極めて小さい淡い欠陥の場合に
は、上述した従来の欠陥検出方法ではノイズとの区別が
つかずに精度良く欠陥を検出ができない虞がある。

【０００７】ここでいう淡い欠陥とは、白黒画像上にお
いて背景に対してぼんやりと白く、或いはぼんやりと黒
く見えるような欠陥であり、背景と１階調程度の輝度差
しかないようなものも含まれる。具体的には、同色に塗
られたＰＳ版，ＯＰＣドラム等における塗布斑や、透明
フィルムや透明板上の油汚れや指紋汚れや、鋼板等の表
面に生じた歪み等が該当する。

【０００８】これらの欠陥は、撮像手段により画像デー
タとして取得した際には、背景とのコントラストが極め
て弱いために、従来の検出方法ではこれらの欠陥をノイ
ズ成分と区別して正確に検出することが困難な一方、人
間の目ではそれほど困難なく認識できるものでもある。
これは、人間の目の分解能の高さと欠陥の形状に対する
認識によるものであるが、これら淡い欠陥の全てについ
て、即ち、被検査対象全域について人間が検査するのは
容易ではない。

【０００９】本発明は、このような課題に鑑み創案され
たもので、背景との輝度差の極めて小さい淡い欠陥でも
ノイズと区別して正確に検出できるようにした、欠陥検
出方法を提供することを目的とする。

【００１０】

【課題を解決するための手段】このため、本発明の欠陥
検出方法は、被検査体の表面欠陥を検出する方法であっ
て、被検査体の表面の所定領域を撮像手段により撮像し
て画像データを取得するステップと、取得した画像デー
タの輝度ヒストグラムを演算し、欠陥部分の輝度が背景
の輝度よりも高い場合には輝度ヒストグラムの最高階調
から低階調側へ向けて、欠陥部分の輝度が背景の輝度よ
りも低い場合には最低階調から高階調側へ向けて輝度の
頻度を積算していき、前記頻度の積算値が所定面積率を
越える輝度を閾値として設定するステップと、画像デー
タを閾値で２値化処理して２値化画像データを得るステ
ップと、欠陥部分の形状の特徴に応じたフィルタを選定
し、２値化画像データを上記選定したフィルタで処理す
ることにより２値化画像データから欠陥を抽出するステ
ップとをそなえたことを特徴としている（請求項１）。

【００１１】上記の欠陥検出方法において、好ましく
は、輝度的に平坦な被検査面上の表面欠陥を検出するよ
うにする（請求項２）。なお。ここでいう輝度的に平坦
な被検査面とは、被検査面を輝度の濃淡で表現したとき
に、一様又はほぼ一様な輝度で表わされることをいう。
また、画像データを取得するステップに続き、取得した
画像データを同条件において欠陥のない表面を撮像して
得られた画像データで割り算或いは引き算することによ
り、取得した画像データにおける背景部分の輝度を一様
化するステップを設けることも好ましい。

【００１２】また、上記の欠陥検出方法において、欠陥
検出の開始に先立ち、被検査体の表面を目視して欠陥を
発見し、目視した領域に対する発見した欠陥部分の面積
率を概算するステップを設けるのも好ましい。或いは、
画像データを取得するステップに続き、取得した画像デ
ータを目視して欠陥の見当を付け、画像データを取得し
た所定領域に対する見当を付けた欠陥部分の面積率を概
算するステップを設けても良い。

【００１３】なお、上記所定領域は被検査体の検査した
い全領域でも良く、一部の領域であっても良い。また、
別の本発明の欠陥検出方法は、被検査体の表面欠陥を検
出する方法であって、被検査体の表面の所定領域を撮像
手段により撮像して画像データを取得するステップと、
取得した該画像データの輝度ヒストグラムを演算し、輝
度ヒストグラムの最高階調から低階調側へ向けて、又は
最低階調から高階調側へ向けて輝度の頻度の変化率を演
算していき、前記変化率の絶対値が所定値を越える輝度
を閾値として設定するステップと、画像データを閾値で
２値化処理して２値化画像データを得るステップと、欠
陥部分の形状の特徴に応じたフィルタを選定し、２値化
画像データを上記選定したフィルタで処理することによ
り２値化画像データから欠陥を抽出するステップとをそ
なえたことを特徴としている（請求項３）。

【００１４】上記の欠陥検出方法においても、画像デー
タを取得するステップに続き、取得した画像データを同
条件において欠陥のない表面を撮像して得られた画像デ
ータで割り算或いは引き算することにより、取得した画
像データにおける背景部分の輝度を一様化するステップ
を設けることが好ましい。さらに、別の本発明の欠陥検
出方法は、被検査体の内部欠陥を検出する方法であっ
て、被検査体の内部の所定領域を撮像手段により撮像し
て画像データを取得するステップと、取得した画像デー
タの輝度ヒストグラムを演算し、欠陥部分の輝度が背景
の輝度よりも高い場合には輝度ヒストグラムの最高階調
から低階調側へ向けて、欠陥部分の輝度が背景の輝度よ
りも低い場合には最低階調から高階調側へ向けて輝度の
頻度を積算していき、前記頻度の積算値が所定面積率を
越える輝度を閾値として設定するステップと、画像デー
タを閾値で２値化処理して２値化画像データを得るステ
ップと、欠陥部分の形状の特徴に応じたフィルタを選定
し、２値化画像データを上記選定したフィルタで処理す
ることにより２値化画像データから欠陥を抽出するステ
ップとをそなえたことを特徴としている（請求項４）。

【００１５】上記の欠陥検出方法において、画像データ
を取得するステップに続き、取得した画像データを同条
件において欠陥のない内部を撮像して得られた画像デー
タで割り算或いは引き算することにより、取得した画像
データにおける背景部分の輝度を一様化するステップを
設けることが好ましい。また、画像データを取得するス
テップに続き、取得した画像データを目視して欠陥の見
当を付け、画像データを取得した所定領域に対する見当
を付けた欠陥部分の面積率を概算するステップを設けて
も良い。

【００１６】さらに、上記の各欠陥検出方法において、
欠陥を抽出するステップに続き、抽出した欠陥に基づき
面積率を算出するステップと、算出した面積率と所定の
許容上限面積率との比較結果に基づき検査した被検査体
の合否を判定するステップとを設けるのも好ましい。ま
た、別の本発明の欠陥検出方法は、被検査体の内部欠陥
を検出する方法であって、被検査体の内部の所定領域を
撮像手段により撮像して画像データを取得するステップ
と、取得した該画像データの輝度ヒストグラムを演算
し、輝度ヒストグラムの最高階調から低階調側へ向け
て、又は最低階調から高階調側へ向けて輝度の頻度の変
化率を演算していき、前記変化率の絶対値が所定値を越
える輝度を閾値として設定するステップと、画像データ
を閾値で２値化処理して２値化画像データを得るステッ
プと、欠陥部分の形状の特徴に応じたフィルタを選定
し、２値化画像データを上記選定したフィルタで処理す
ることにより２値化画像データから欠陥を抽出するステ
ップとをそなえたことを特徴としている（請求項５）。

【００１７】上記の欠陥検出方法においても、画像デー
タを取得するステップに続き、取得した画像データを同
条件において欠陥のない内部を撮像して得られた画像デ
ータで割り算或いは引き算することにより、取得した画
像データにおける背景部分の輝度を一様化するステップ
を設けることが好ましい。さらに、別の本発明の欠陥検
出方法は、被検査体の表面欠陥を検出する方法であっ
て、該被検査体の表面の所定領域を撮像して画像データ
を取得するステップと、該欠陥部分の形状の特徴に応じ
たフィルタを選定し、該画像データを上記選定したフィ
ルタで処理するステップと、フィルタ処理した該画像デ
ータの輝度ヒストグラムを演算し、該欠陥部分の輝度が
背景の輝度よりも高い場合には該輝度ヒストグラムの最
高階調から低階調側へ向けて、該欠陥部分の輝度が背景
の輝度よりも低い場合には最低階調から高階調側へ向け
て輝度の頻度を積算していき、前記頻度の積算値が所定
面積率を越える輝度を閾値として設定するステップと、
該画像データを該閾値で２値化処理することにより該画
像データから該欠陥を抽出するステップとをそなえたこ
とを特徴としている（請求項６）。

【００１８】上記の欠陥検出方法において、画像データ
を取得するステップに続き、取得した画像データを同条
件において欠陥のない表面を撮像して得られた画像デー
タで割り算或いは引き算することにより、取得した画像
データにおける背景部分の輝度を一様化するステップを
設けることが好ましい。

【００１９】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照しながら本発明
の実施の形態について説明する。図１〜図７は本発明の
一実施形態としての欠陥検出方法について示すものであ
り、まず、図１を用いて本欠陥検出方法に用いる装置構
成について説明する。図１に示すように本装置（欠陥検
査装置）は、ライト２，ＣＣＤカメラ（撮像手段）３，
演算処理装置４，画像モニタ５，入力装置６から構成さ
れ、演算処理装置４は、さらに画像データ入力部７，輝
度補正処理部８，２値化処理部９，閾値設定部１０，欠
陥抽出部１１，出力部１２から構成されている。

【００２０】各構成要素について説明すると、ライト２
は被検査体２０の表面を照射するための光源であり、表
面を一様に照らすことができるような角度で被検査体２
０に向けて複数個が配置されている。また、照度は任意
に調整できるようになっている。なお、図１では不透明
体上の欠陥を検出する場合の反射光学系を例示してお
り、例えば透明板上の油汚れや指紋汚れの検出の場合の
様な透明体上の欠陥を検出する場合には、図１とは異な
りライト２を被検査体２０の下側から照射するようにす
る。ただし、この場合も、被検査体２０を一様に照らす
ようにライト２の照射角度を調整する。

【００２１】ＣＣＤカメラ３はライト２により照射され
た被検査体２０の表面を撮像するものであり、ノイズ光
の入力を最小限に抑えるようにライト２に対する設置位
置や角度が調整されている。ＣＣＤカメラ３で得られた
画像データは演算処理装置４へ送られるようになってい
る。画像モニタ５はＣＣＤカメラ３で得られた画像デー
タや後述する演算処理装置４で処理された画像データを
表示するためのものである。また、入力装置６は演算処
理装置４に対して必要な情報を入力するためのものであ
り、例えばキーボードのようなものである。

【００２２】次に、演算処理装置４について説明する
と、演算処理装置４はＣＣＤカメラ３で得られた画像デ
ータを適宜処理して欠陥を抽出する装置である。演算処
理装置４は専用装置のみならずパソコンを用いて実現す
ることもでき、その場合には、演算処理装置４の各機能
要素７〜１２は、パソコンを構成するＣＰＵ，ＲＡＭ，
ＲＯＭ，ハードディスク，Ｉ／Ｏインタフェース等のハ
ードウェアと、ＯＳ（Operation System）と、欠陥検査
のための専用プログラムとの協働により実現される。

【００２３】各機能要素７〜１２について説明すると、
まず、画像データ入力部７は、ＣＣＤカメラ３とのイン
タフェースであり、ＣＣＤカメラ３で撮像して得られた
被検査体２０の表面の画像データをＡ／Ｄ変換して輝度
補正処理部８に伝送するようになっている。一方、出力
部１２は画像モニタ５とのインタフェースであり、ＣＣ
Ｄカメラ３から送られた被検査体２０の表面の画像や、
後述する補正画像，２値化画像等を画像モニタ５に表示
させるようになっている。

【００２４】輝度補正処理部８は、ＣＣＤカメラ３で撮
像して得られた画像の輝度を補正するものである。つま
り、本装置では、輝度的に平坦な画像を得るためにライ
ト２の配置角度や位置を適宜調整して表面を一様に照ら
すようにしているが、ＣＣＤカメラ３により被検査体２
０の表面を撮像する際には、必ずしも一様若しくはほぼ
一様な輝度になるとは限らず、画像にシェーディング
（輝度の勾配）が現われる場合がある。そこで、得られ
た画像にシェーディングが現われる場合には、画像デー
タの輝度を補正してシェーディングを除去し、輝度的に
平坦な画像をえるようになっている。シェーディングの
除去手法の詳細については後述する。

【００２５】２値化処理部９は、輝度補正処理部８で補
正された画像データに対して２値化処理を施すものであ
る。２値化処理のための閾値は後述する閾値設定部１０
で設定された所定の閾値が用いられる。２値化処理部９
での画像データの２値化処理により、背景を示す画像デ
ータと欠陥候補（欠陥と推定されるもの）を示す画像デ
ータとが分離される。

【００２６】閾値設定部１０は、２値化処理するための
閾値を設定するものであり、２つの閾値設定モードを有
している。第１の設定モードは画像データの輝度ヒスト
グラムと入力装置（キーボード等）６を介して手入力さ
れた面積率（被検面中に含まれる欠陥の面積率）αとに
基づき閾値を設定するモードであり、第２の設定モード
は画像データの輝度ヒストグラムを処理して閾値を設定
するモードである。各モードにおける閾値の設定手法に
ついては後述する。

【００２７】欠陥抽出部１１は、２値化処理部８から送
られた２値化画像データにフィルタ処理を施すことによ
りノイズを除去して欠陥のみを抽出する手段である。欠
陥の抽出結果は画像モニタ５の画面上に表示される。フ
ィルタ処理の詳細については後述する。ここで、上述の
演算処理装置４において行なわれる画像処理手法につい
て図２〜図５を参照しながら説明する。

【００２８】まず、輝度補正処理部８におけるシェーデ
ィングの除去手法について説明する。ここでは、被検査
体２０を撮像して得られた画像を欠陥のないサンプル画
像で引き算或いは割り算することにより、取得した画像
における背景部分の輝度を一様化するようになってい
る。例えば、取得した画像の横軸方向に図２（ａ）に示
すようなシェーディング（輝度の勾配）が現われる場
合、この画像の各画素における輝度から図２（ｂ）に示
すようなサンプル画像の対応する画素における輝度を差
し引くようにする。ただし、サンプル画像は取得した画
像と同じシェーディング（輝度の勾配）を有している必
要がある。

【００２９】この処理により、図２（ｃ）に示すように
欠陥に関する情報を失うことなく背景部分の輝度を一様
化することができるようになる。なお、サンプル画像
は、被検査体２０を撮像したのと同じ条件（ライト２や
ＣＣＤカメラ３の設置位置や角度）において、表面に欠
陥のない被検査体２０と同質のサンプル物体を撮像する
ことにより取得することができる。

【００３０】次に、閾値設定部１０において行なう閾値
の設定手法について説明する。まず第１の設定モードに
おける閾値の設定手法について説明すると、この第１の
設定モードにおいては、閾値設定部１０で閾値を設定す
る前提としてオペレータがキーボード等の入力装置６を
介して閾値設定部１０に面積率αを入力する必要があ
る。

【００３１】この面積率αの決定方法としては、まず、
ＣＣＤカメラ３で撮像された被検査体２０の表面の濃淡
画像を画像モニタ５で見て、そこに含まれる欠陥の面積
率を概算する方法がある。例えば、図３に示すような画
像３０が得られたとすると、まず、その画面上において
欠陥と考えられる部分を特定する。図３に示す場合では
符号３１で示す部分が欠陥と考えられる。そして、特定
した欠陥３１の面積（画素数）Ｎを計算し、画面３０全
体の画素数（例えば５１２²画素）で割り算して面積率
α（＝Ｎ／５１２²）を概算する。面積Ｎの計算はオペ
レータによる目算でもよく、或いは欠陥３１を線で囲ん
で特定し、その囲んだ領域の面積を自動計算させるよう
にしてもよい。

【００３２】また、オペレータが被検査体２０の表面を
目視して表面に含まれる欠陥を見つけだし、探索した領
域に対する欠陥部分の面積率αを概算する方法もある。
ここでいう欠陥とは前述したように被検査体２０が例え
ばＰＳ版，ＯＰＣドラム等の場合には表面の塗布斑等で
あり、被検査体２０が例えば透明フィルムや透明板の場
合には表面の油汚れや指紋汚れ等である。これらの欠陥
は淡く背景とのコントラストが弱いために画像モニタ上
ではノイズとの区別がつかない虞もあるが、このように
実際にオペレータが実物を目視して欠陥を見つけること
でノイズとの誤認が防止される。なお、目視による探索
領域は被検査体２０の表面の全体でもよく一部分でもよ
い。

【００３３】閾値設定部１０では、上述のようにして概
算された面積率αと輝度補正処理部８から送られた画像
データの輝度ヒストグラムとを用いて閾値を設定する
が、これは次のような原理を用いたものである。つま
り、例えば画像モニタ５上において欠陥が背景よりも白
っぽく見えるような場合には、その欠陥部分のみが他の
部分よりも輝度が大きいことを意味している。したがっ
て、輝度ヒストグラ上では、図４（ａ）に示すようにあ
る輝度Ｉ_thから最高階調Ｉ_maxまでが欠陥部分により占
められているものと考えられる。そして、この輝度ヒス
トグラ上において欠陥部分の輝度が占める割合は、上述
のようにして概算した被検査体２０の表面に対する欠陥
部分の面積率αに等しい。したがって、最高階調Ｉ_max
から低階調側にかけて輝度の頻度を積算していき、その
積算値が面積率αを越える輝度を探せば、背景と欠陥部
分との境となる輝度Ｉ _thを特定することが可能になる。

【００３４】閾値設定部１０は、上記のようにして決定
した輝度Ｉ_thを閾値として設定するようになっている。
なお、上記の例は画像モニタ５上において欠陥が背景よ
りも白っぽく見えるような場合であるが、逆に欠陥が背
景よりも黒っぽく見えるような場合は、最低階調Ｉ_min
から高階調側にかけて輝度の頻度を積算していき、その
積算値が面積率αを越える輝度Ｉ_thを探して閾値として
設定する。

【００３５】また、画像モニタ５上において白っぽく見
える欠陥と黒っぽく見える欠陥とが共に含まれる場合に
は、それぞれの面積率α₁，α₂を上述した方法により概
算しておいた上で、図４（ｂ）に示すように最高階調Ｉ
_maxから低階調側にかけて、また、最低階調Ｉ_minから高
階調側にかけてそれぞれ輝度の頻度を積算していき、そ
れぞれ積算値が面積率α₁，α₂を越えるところの輝度Ｉ
_th1，Ｉ_th2を閾値として設定する。なお、閾値は同一の
被検査体２０については同一値を用いても良く、或い
は、ＣＣＤカメラ３により画像データが得られる毎に再
設定するようにしてもよい。

【００３６】次に、第２の設定モードにおける閾値の設
定手法について説明する。このモードでは、第１の設定
モードのように面積率αを入力することなく、輝度補正
処理部８から送られた画像データの輝度ヒストグラムの
形状から背景部分と欠陥部分との境となる輝度を算出
し、閾値として設定する本欠陥検出方法による検査対象
は輝度的に平坦（輝度補正処理部８により輝度補正され
たものも含む）な被検査面上に存在する淡い欠陥である
が、このように輝度的に平坦な表面の場合、その輝度ヒ
ストグラムは頻度の分布が平均輝度付近に集中したもの
となる。一方、検出しようとする欠陥はこの背景部分に
対して高階調側もしくは低階調側に分布するが、欠陥は
表面上の僅かなものでありその面積率は極めて小さいた
め、その輝度の頻度は背景部分に比較して極めて低い。
このため、例えば、欠陥部分が背景部分よりも高輝度の
場合には、輝度ヒストグラムは図４（ａ）に示すように
高階調側に延びるような形になるが、その頻度は途中で
大きく変化する。この頻度が大きく変化する輝度が背景
部分と欠陥部分とを分離する閾値となる。

【００３７】そこで、閾値設定部１０では、輝度ヒスト
グラムの最高階調Ｉ_maxから低階調側に向けて、及び最
低階調Ｉ_minから高階調側にかけて輝度の頻度の変化率
を自動計算していき、その変化率の絶対値が所定値を超
える輝度Ｉ_thを閾値として設定するようになっている。
なお、画像モニタ５上において白っぽく見える欠陥と黒
っぽく見える欠陥とが共に含まれる場合には、図４
（ｂ）に示すように高階調側と低階調側とで頻度の変化
率の絶対値が所定値を超える輝度Ｉ_th1，Ｉ_th2がある
が、この場合にはそれぞれの輝度Ｉ_th1，Ｉ_th2を閾値と
して設定する。

【００３８】次に、欠陥抽出部１１での欠陥抽出手法に
ついて説明する。ＣＣＤカメラ３で得られた画像データ
を上述のように設定された閾値Ｉ_thを用いて２値化する
ことにより画像中の背景部分と欠陥部分とが分離される
が、ここで分離された欠陥部分はあくまでも欠陥と推定
される欠陥候補であり、少なからずノイズ成分も含まれ
ている。そこで、フィルタ処理を施すことによりノイズ
成分を除去するわけであるが、ここでは欠陥の形状に応
じたフィルタを用いるようになっている。

【００３９】つまり、本欠陥検出方法を用いて検出する
淡い欠陥は、検査対象である被検査体２０が何であるか
によってその形状に一定の特徴がある場合が多い。例え
ば、ＯＰＣドラムの塗布斑の場合には水平又は垂直のス
ジ状の可能性が高く、透明フィルムの指紋汚れの場合に
は円状の可能性が高い。そこで、検出すべき欠陥の形状
の特徴に応じたフィルタを適宜選択してフィルタ処理す
ることにより、ノイズを除去して欠陥のみを正確に抽出
できるようにしているのである。

【００４０】なお、水平又は垂直のスジ状の欠陥に対し
てはAlvarez‐Mazzoraフィルタ（文献：SIAMJ.NUMBER.A
NAL.Vol.31,No.2,pp590-605,Apri,1994参照）が有効で
ある。また、円状の欠陥に対してはｎ×ｍドットサイズ
の正方形（矩形）のマトリックスの各点に重みを設定
し、その値とのコンボリューションを取ることによって
強調したり、ｎ×ｍドットサイズを構成要素とするモル
フォロジー処理をするのが有効である。これらのフィル
タ出力に関しては、適当な閾値で２値化する必要がある
が、例えば、映像入力時の最大階調の２分の１以上の場
合は切り上げて最大階調値に、それ以下は最低階調値に
変更するようにしてもよい。

【００４１】以上が本欠陥検出方法を実現させるための
装置構成である。次に、上記装置を用いた欠陥検出の手
順（本実施形態かかる欠陥検出方法の一例）について、
図５のフローチャートに従い図６を参照しながら説明す
る。まず、２値化処理のための閾値設定モードとして第
１の設定モードを選択したときの手順について説明す
る。

【００４２】まず、ライト２から光が照射された被検査
体２０の表面をＣＣＤカメラ３で撮像して画像データを
取得する（ステップＳ１００）。取得された画像データ
は演算処理装置４に送られ、画像にシェーディングがあ
る場合には、まず、輝度補正処理部７において輝度補正
されてシェーディングが除去される（ステップＳ１１
０）。

【００４３】ＣＣＤカメラ３で撮像された画像（又は輝
度補正された画像）は図６（ａ）に示すように画像モニ
タ５に表示され、オペレータはこの画像を見て欠陥部分
を探し出す。この場合では、図６（ａ）中に矢印で示す
ように背景に対してぼんやりと白く見える部分が欠陥で
ある。そして、図６（ｂ）中に破線で囲んだように欠陥
の大きさを特定して画面全体に対する面積率αを概算
し、入力装置６を介して演算処理装置４に入力する（以
上、ステップＳ１２０）。

【００４４】閾値設定部１０では、画像の輝度ヒストグ
ラムと入力された面積率αとを用いて閾値を決定する。
この場合は、欠陥部分の輝度は背景部分の輝度よりも高
いので、最高階調Ｉ_maxから低階調側にかけて輝度の頻
度を積算していき、その積算値が面積率αを越える輝度
を閾値として設定する（以上、ステップＳ１３０）。次
に、２値化処理部９では、閾値設定部１０で設定された
閾値を用いて画像を２値化処理し、背景部分と欠陥候補
とを分離する（ステップＳ１４０）。

【００４５】欠陥候補が分離されると、次に、欠陥抽出
部１１では、２値化画像に対してフィルタ処理を施すこ
とでノイズを除去して欠陥のみを抽出する。この場合
は、欠陥の形状は横スジ状であるので、Alvarez‐Mazzo
raフィルタを用いて処理する。これにより、図６（ｄ）
に示すように欠陥のみが抽出される（以上、ステップＳ
１５０）。なお、図６（ｃ）は従来の方法により図６
（ａ）の画像のコントラストを強調したものである。

【００４６】一方、第２の設定モードを選択したときの
手順は図７に示すようになる。まず、ライト２で照らし
た被検査体２０の表面をＣＣＤカメラ３で撮像して画像
データを取得し（ステップＳ２００）、取得した画像デ
ータを演算処理装置４に送信する。そして、画像にシェ
ーディングがある場合には、輝度補正してシェーディン
グを除去する（ステップＳ２１０）。

【００４７】閾値設定部１０では、このＣＣＤカメラ３
で撮像された画像（又は輝度補正された画像）の輝度ヒ
ストグラムを作成し、最高階調から低階調側へ向けて、
又は最低階調から高階調側へ向けて輝度の頻度の変化率
を演算していき、その変化率の絶対値が所定値を越える
輝度を閾値として設定する（ステップＳ２２０）。次い
で、２値化処理部９では、閾値設定部１０で設定された
閾値を用いて画像を２値化処理し、背景部分と欠陥候補
とを分離する（ステップＳ２３０）。さらに、欠陥抽出
部１１では、欠陥の形状の特徴に応じたフィルタを選択
し、２値化画像に対してフィルタ処理を施すことでノイ
ズを除去して欠陥のみを抽出する（ステップＳ２４
０）。

【００４８】このように、本欠陥検出方法によれば、Ｃ
ＣＤカメラ３で撮像して得られた画像を２値化するため
の閾値を、オペレータが目視して概算した欠陥の面積率
に基づき設定したり、或いは輝度ヒストグラムの頻度の
変化率に基づき設定することにより、欠陥と背景との輝
度差が極めて小さい場合でも背景部分と欠陥部分との間
で確実に２値化することができ、さらに、その２値化画
像を欠陥の形状の特徴に応じたフィルタで処理するの
で、２値化により得られた欠陥候補の中からノイズを除
去して欠陥のみを正確に抽出することができるという利
点がある。

【００４９】また、例え欠陥の輝度が背景部分の輝度に
対して１階調しか差がなかったとしても、人間の目では
その欠陥を認識することができるので、オペレータが目
視して概算した欠陥の面積率に基づき閾値を設定する場
合には、そのように極めて背景との輝度差の小さい淡い
欠陥でも確実に検出することができるという利点があ
る。一方、輝度ヒストグラムの頻度の変化率に基づき閾
値を設定する場合には、閾値を自動計算することができ
るので欠陥検出作業が容易になるという利点がある。

【００５０】以上、本発明の欠陥検出方法の一実施形態
について説明したが、本発明は上述の実施形態に限定さ
れるものでなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々
変形して実施することができる。例えば、上述の実施形
態では欠陥の形状に応じたフィルタによる処理を２値化
処理後に行なっているが、このフィルタ処理はヒストグ
ラム処理の前に行なうことも可能である。つまり、被検
査体の表面の所定領域を撮像して画像データを取得する
と、次に、欠陥部分の形状の特徴に応じたフィルタを選
定し、画像データを上記選定したフィルタで処理する。
このフィルタ処理の後にフィルタ処理した画像データの
輝度ヒストグラムを演算するようにするのである。

【００５１】これにより、演算した輝度ヒストグラムか
らノイズ成分が除去されるようになるので、この輝度ヒ
ストグラムを用いて面積率に基づき設定した閾値で画像
を２値化することにより、欠陥と背景との輝度差が極め
て小さい場合でも表面欠陥のみを正確に抽出することが
可能になる。ただし、取得した画像にシェーディングが
ある場合には、取得した画像データを欠陥のない画像デ
ータで割り算或いは引き算することにより取得した画像
データにおける背景部分の輝度を一様化した後に、フィ
ルタ処理を行なうようにする。

【００５２】また、上述の実施形態では被検査体の表面
欠陥の検出方法について説明したが、本欠陥検出方法に
よれば、被検査体の内部に含まれる欠陥の検出も可能で
ある。すなわち、被検査体の内部はＸ線透過画像，ＭＲ
画像或いは超音波画像により見ることができるが、内部
が一様な状態であれば得られた画像全体は一様或いはほ
ぼ一様な輝度となる。ところが、内部に欠陥があるとそ
の部分は異なる輝度となり、背景にたいしてぼんやりと
白く又は黒く見える場合がある。そこで、本欠陥検出方
法を用いてそのＸ線透過画像等を処理することにより、
上述のような極めて淡く写る内部欠陥を検出することが
可能になる。

【００５３】具体的には、次の手順で内部欠陥の検出を
行なう。まず、被検査体の内部の所定領域をＸ線写真機
等の撮像手段により撮像して画像データを取得する。こ
のとき、得られた画像にシェーディングがある場合に
は、取得した画像データを同条件において欠陥のない内
部を撮像して得られた画像データで割り算或いは引き算
することにより、取得した画像データにおける背景部分
の輝度を一様化する。

【００５４】次に、取得した画像データの輝度ヒストグ
ラムを演算し、欠陥部分の輝度が背景の輝度よりも高い
場合には輝度ヒストグラムの最高階調から低階調側へ向
けて、欠陥部分の輝度が背景の輝度よりも低い場合には
最低階調から高階調側へ向けて輝度の頻度を積算してい
き、積算値が所定の面積率を越える輝度を閾値として設
定する。なお、上記所定面積率は取得した画像データを
目視して欠陥の見当を付け、画像全体に対する欠陥部分
の面積率を概算することにより設定する。

【００５５】或いは、取得した画像データの輝度ヒスト
グラムを演算し、輝度ヒストグラムの最高階調から低階
調側へ向けて、又は最低階調から高階調側へ向けて輝度
の頻度の変化率を演算していき、変化率の絶対値が所定
値を越える輝度を閾値として設定する。そして、取得し
た画像データを設定した閾値で２値化処理して２値化画
像データとし、この２値化画像データを欠陥の形状の特
徴に応じたフィルタで処理することによりノイズを消去
して欠陥のみを抽出する。これにより、画像モニタ上に
おいて背景に対して極めて淡く見える内部欠陥でも、ノ
イズと区別して正確に検出することが可能になる。

【００５６】なお、上記の内部欠陥の検出方法において
も、欠陥の形状に応じたフィルタによる処理は、２値化
処理の後ではなくヒストグラム処理の前に行なうように
してもよい。ただし、この場合も、取得した画像にシェ
ーディングがある場合には、取得した画像データを欠陥
のない画像データで割り算或いは引き算することにより
取得した画像データにおける背景部分の輝度を一様化し
た後に、フィルタ処理を行なうようにする。

【００５７】上述のように本欠陥検出方法によれば、画
像モニタ上において背景に対して極めて淡く見えるよう
な被検査体の表面欠陥又は内部欠陥をノイズと区別して
正確に検出することができるが、さらに、次のステップ
を付加することにより欠陥の合否判定、すなわち、検出
した欠陥が製品の性能上許容範囲内か否かの判定を行な
う事が可能になる。

【００５８】具体的には、まず、抽出した各々の欠陥の
長さ、面積などを計数する。そして、これらの値が製品
の性能上、許容値を超えるならば、その欠陥を含む部品
を不合格と判断する。このように、本欠陥検出方法によ
り検出した欠陥の面積率に基づき合否判定を行なうこと
により、正確に欠陥の合否を判定することができるの
で、被検査体の製品としての性能を十分に保証すること
が可能になる。

【００５９】

【発明の効果】以上詳述したように、本発明の欠陥検出
方法によれば、撮像手段で撮像して得られた被検査体の
表面画像を２値化するための閾値を所定面積率に基づき
設定することにより、欠陥と背景との輝度差が極めて小
さい場合でも背景部分と欠陥部分との間で確実に２値化
することができ、さらに、その２値化画像を欠陥の形状
の特徴に応じたフィルタで処理するので、２値化により
得られた欠陥候補の中からノイズを除去して表面欠陥の
みを正確に抽出することができるという利点がある（請
求項１）。特に、輝度的に平坦な被検査面上に存在する
表面欠陥については、背景との輝度差が例え１階調しか
なくても正確に判定することができる（請求項２）。

【００６０】また、別の本発明の欠陥検出方法によれ
ば、撮像手段で撮像して得られた被検査体の表面画像を
２値化するための閾値を輝度ヒストグラムの頻度の変化
率に基づき設定することにより、欠陥と背景との輝度差
が極めて小さい場合でも背景部分と欠陥部分との間で確
実に２値化することができ、さらに、その２値化画像を
欠陥の形状の特徴に応じたフィルタで処理するので、２
値化により得られた欠陥候補の中からノイズを除去して
表面欠陥のみを正確に抽出することができるという利点
がある。また、この場合には閾値を自動計算することが
できるので、欠陥検出作業が容易になるという利点もあ
る（請求項３）。

【００６１】さらに別の本発明の欠陥検出方法によれ
ば、撮像手段で撮像して得られた被検査体の内部画像を
２値化するための閾値を所定面積率に基づき設定するこ
とにより、欠陥と背景との輝度差が極めて小さい場合で
も背景部分と欠陥部分との間で確実に２値化することが
でき、さらに、その２値化画像を欠陥の形状の特徴に応
じたフィルタで処理するので、２値化により得られた欠
陥候補の中からノイズを除去して内部欠陥のみを正確に
抽出することができるという利点がある（請求項４）。

【００６２】さらに別の本発明の欠陥検出方法によれ
ば、撮像手段で撮像して得られた被検査体の内部画像を
２値化するための閾値を輝度ヒストグラムの頻度の変化
率に基づき設定することにより、欠陥と背景との輝度差
が極めて小さい場合でも背景部分と欠陥部分との間で確
実に２値化することができ、さらに、その２値化画像を
欠陥の形状の特徴に応じたフィルタで処理するので、２
値化により得られた欠陥候補の中からノイズを除去して
内部欠陥のみを正確に抽出することができるという利点
がある。また、この場合には閾値を自動計算することが
できるので、欠陥検出作業が容易になるという利点もあ
る（請求項５）そして、さらに別の本発明の欠陥検出方
法によれば、撮像手段で撮像して得られた被検査体の表
面画像を欠陥の形状の特徴に応じたフィルタで処理する
ことにより、閾値の設定に用いる輝度ヒストグラムから
ノイズを除去することができるので、所定面積率に基づ
き設定した閾値で画像を２値化することにより、欠陥と
背景との輝度差が極めて小さい場合でも表面欠陥のみを
正確に抽出することができるという利点がある（請求項
６）。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施形態としての欠陥検出方法を実
現させるための装置構成の一例を示す構成図である。

【図２】本発明の一実施形態としての欠陥検出方法にか
かるシェーディングの除去手法を説明するための図であ
り、（ａ）はシェーディングが現れた画像の一例を示す
図、（ｂ）はサンプル画像の一例を示す図、（ｃ）はシ
ェーディング除去後の画像を示す図である。

【図３】本発明の一実施形態としての欠陥検出方法にか
かる欠陥の面積率の概算方法を説明するための図であ
る。

【図４】本発明の一実施形態としての欠陥検出方法にか
かる２値化のための閾値の設定方法を説明するための図
であり、（ａ）は背景よりも輝度が高い欠陥がある場合
の閾値の設定方法について示す図、（ｂ）は背景よりも
輝度が高い欠陥と輝度が低い欠陥とがある場合の閾値の
設定方法について示す図である。

【図５】本発明の一実施形態としての欠陥検出方法にか
かる欠陥検出の手順の一例を示すフローチャートであ
る。

【図６】本発明の一実施形態としての欠陥検出方法を用
いた欠陥検出の具体例を示す図であり、（ａ）は元画像
を示す図、（ｂ）は元画像中の欠陥を破線で囲んで特定
した図、（ｃ）は従来の方法でコントラストを強調した
図、（ｄ）は元画像から抽出した欠陥を示す図である。

【図７】本発明の一実施形態としての欠陥検出方法にか
かる欠陥検出の手順の他の例を示すフローチャートであ
る。

【図８】被検査体の表面画像の輝度ヒストグラムを示す
図であり、（ａ）は表面に欠陥がない場合を示す図、
（ｂ）は背景と欠陥とのコントラストが強い場合を示す
図、（ｃ）は背景と欠陥とのコントラストが弱い場合を
示す図である。

【符号の説明】

２ライト３ＣＣＤカメラ（撮像手段）４演算処理装置５画像モニタ６入力装置７画像データ入力部８輝度補正処理部９２値化処理部１０閾値設定部１１欠陥抽出部１２出力部２０被検査体３０画像３１欠陥

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】被検査体の表面欠陥を検出する方法であ
って、該被検査体の表面の所定領域を撮像して画像データを取
得するステップと、取得した該画像データの輝度ヒストグラムを演算し、該
欠陥部分の輝度が背景の輝度よりも高い場合には該輝度
ヒストグラムの最高階調から低階調側へ向けて、該欠陥
部分の輝度が背景の輝度よりも低い場合には最低階調か
ら高階調側へ向けて輝度の頻度を積算していき、前記頻
度の積算値が所定面積率を越える輝度を閾値として設定
するステップと、該画像データを該閾値で２値化処理して２値化画像デー
タを得るステップと、該欠陥部分の形状の特徴に応じたフィルタを選定し、該
２値化画像データを上記選定したフィルタで処理するこ
とにより該２値化画像データから該欠陥を抽出するステ
ップとをそなえたことを特徴とする、欠陥検出方法。
【請求項２】輝度的に平坦な被検査面上の表面欠陥を
検出することを特徴とする、請求項１記載の欠陥検出方
法。
【請求項３】被検査体の表面欠陥を検出する方法であ
って、該被検査体の表面の所定領域を撮像して画像データを取
得するステップと、取得した該画像データの輝度ヒストグラムを演算し、該
輝度ヒストグラムの最高階調から低階調側へ向けて、又
は最低階調から高階調側へ向けて輝度の頻度の変化率を
演算していき、前記変化率の絶対値が所定値を越える輝
度を閾値として設定するステップと、該画像データを該閾値で２値化処理して２値化画像デー
タを得るステップと、該欠陥部分の形状の特徴に応じたフィルタを選定し、該
２値化画像データを上記選定したフィルタで処理するこ
とにより該２値化画像データから該欠陥を抽出するステ
ップとをそなえたことを特徴とする、欠陥検出方法。
【請求項４】被検査体の内部欠陥を検出する方法であ
って、該被検査体の内部の所定領域を撮像して画像データを取
得するステップと、取得した該画像データの輝度ヒストグラムを演算し、該
欠陥部分の輝度が背景の輝度よりも高い場合には該輝度
ヒストグラムの最高階調から低階調側へ向けて、該欠陥
部分の輝度が背景の輝度よりも低い場合には最低階調か
ら高階調側へ向けて輝度の頻度を積算していき、前記頻
度の積算値が所定面積率を越える輝度を閾値として設定
するステップと、該画像データを該閾値で２値化処理して２値化画像デー
タを得るステップと、該欠陥部分の形状の特徴に応じたフィルタを選定し、該
２値化画像データを上記選定したフィルタで処理するこ
とにより該２値化画像データから該欠陥を抽出するステ
ップとをそなえたことを特徴とする、欠陥検出方法。
【請求項５】被検査体の内部欠陥を検出する方法であ
って、該被検査体の内部の所定領域を撮像して画像データを取
得するステップと、取得した該画像データの輝度ヒストグラムを演算し、該
輝度ヒストグラムの最高階調から低階調側へ向けて、又
は最低階調から高階調側へ向けて輝度の頻度の変化率を
演算していき、前記変化率の絶対値が所定値を越える輝
度を閾値として設定するステップと、該画像データを該閾値で２値化処理して２値化画像デー
タを得るステップと、該欠陥部分の形状の特徴に応じたフィルタを選定し、該
２値化画像データを上記選定したフィルタで処理するこ
とにより該２値化画像データから該欠陥を抽出するステ
ップとをそなえたことを特徴とする、欠陥検出方法。
【請求項６】被検査体の表面欠陥を検出する方法であ
って、該被検査体の表面の所定領域を撮像して画像データを取
得するステップと、該欠陥部分の形状の特徴に応じたフィルタを選定し、該
画像データを上記選定したフィルタで処理するステップ
と、フィルタ処理した該画像データの輝度ヒストグラムを演
算し、該欠陥部分の輝度が背景の輝度よりも高い場合に
は該輝度ヒストグラムの最高階調から低階調側へ向け
て、該欠陥部分の輝度が背景の輝度よりも低い場合には
最低階調から高階調側へ向けて輝度の頻度を積算してい
き、前記頻度の積算値が所定面積率を越える輝度を閾値
として設定するステップと、該画像データを該閾値で２値化処理することにより該画
像データから該欠陥を抽出するステップとをそなえたこ
とを特徴とする、欠陥検出方法。