JP2017198454A - 欠陥検査装置 - Google Patents

Abstract

【課題】より精度良く欠陥を検出することのできる欠陥検査装置を提供する。【解決手段】欠陥検査装置１０は、照明装置１１と、撮像装置１２と、処理部１３２とを備える。照明装置１１は、異なる位置から検査対象面２１に対して光を照射する。撮像装置１２は、検査対象面２１の画像データを取得する。処理部１３２は、画像データ上の複数の画素のそれぞれに対する、光の照射方向に対応した輝度を表す反射光分布を生成する。また、処理部１３２は、反射光分布に基づいて複数の画素をグループ分けし、グループ分けにより同一のグループに分類された画素の特徴量を演算する。そして、処理部１３２は、特徴量に基づいて、検査対象面上に欠陥が存在するか否かを検査する。【選択図】図１

Description

本発明は、検査対象面に欠陥が存在するか否かを検査する欠陥検査装置に関する。

従来、特許文献１に記載の欠陥検査装置がある。特許文献１に記載の欠陥検査装置は、発光素子と、撮像装置と、制御装置とを備えている。発光素子は、異なる位置から検査対象面に光を照射する。撮像装置は、発光素子から検査対象面に対して複数の方向から光を照射した際の検査対象面を撮像することにより、検査対象面の複数の画像データを取得する。制御装置は、複数の画像データのそれぞれの画素の配光分布を演算するとともに、その画素の配光分布の重心距離を演算する。重心距離は、配光分布の重心位置と原点との間の距離である。制御装置は、演算した画素の配光分布の重心距離と、予め用意された良品の重心距離に対応する閾値距離とを比較し、それらに差があれば、その画素を、欠陥に対応する画素であると判断する。制御装置は、欠陥であると判断された画素が連続する場合、それを欠陥であると判定する。

特開２０１４−１８２００３号公報

ところで、検査対象面に形成されている凹凸状の傷には、欠陥ばかりでなく、加工痕も含まれている。加工痕とは、例えば検査対象面に対して切削及び研削を行った場合や、ショットブラスト等の表面処理を行った際に、検査対象面に形成される微小な凹凸である。このような加工痕は、通常、製品の品質上で問題となることが少ないため、欠陥として検出する必要がない。しかしながら、このような加工痕の存在する検査対象面に対して、特許文献１に記載の欠陥検査装置を用いて欠陥の検査を行った場合、欠陥を精度良く検出できないおそれがある。

詳しくは、検査対象面を基準とした仰角と方位角の２つの角度を用いて方向を説明した場合、加工痕と欠陥とで形成面の傾きの方位角だけが異なっていると、加工痕の画素の配光分布の重心距離と、欠陥の画素の配光分布の重心距離とが類似する可能性がある。この場合、配光分布の重心距離だけでは、検出された画素の配光分布が、加工痕の画素に対応する配光分布であるか、欠陥の画素に対応する配光分布であるかを判別することが困難となる。結果として、検査対象面に欠陥及び加工痕の双方が存在する場合には、欠陥を精度良く検出できないおそれがある。

本発明は、こうした実情に鑑みてなされたものであり、その目的は、より精度良く欠陥を検出することのできる欠陥検査装置を提供することにある。

上記課題を解決するために、欠陥検査装置（１０）は、照明部（１１）と、撮像部（１２）と、処理部（１３２）とを備える。照明部は、異なる位置から検査対象面（２１）に対して光を照射する。撮像部は、検査対象面の画像データを取得する。処理部は、画像データ上の複数の画素のそれぞれに対する、光の照射方向に対応した輝度を表す反射光分布を生成する。また、処理部は、反射光分布に基づいて複数の画素をグループ分けし、グループ分けにより同一のグループに分類された画素の特徴量を演算する。そして、処理部は、特徴量に基づいて、検査対象面上に欠陥が存在するか否かを検査する。

この構成によれば、加工痕及び欠陥が存在する検査対象面を検査した場合、複数の画素は、少なくとも２種類のグループに分類される。少なくとも２種類のグループには、加工痕に対応するグループと、欠陥に対応するグループとが含まれている。したがって、グループ分けにより同一のグループに分類された画素の特徴量を演算すれば、欠陥に対応した特徴量と、加工痕に対応した特徴量とが演算される。よって、特徴量に基づいて欠陥の判定を行うことにより、検査対象面上に欠陥が存在するか否かを精度良く検査することができる。

なお、上記手段、及び特許請求の範囲に記載の括弧内の符号は、後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示す一例である。

本発明によれば、より精度良く欠陥を検出することができる。

実施形態の欠陥検査装置の構成を模式的に示す模式図である。 実施形態の撮像装置により撮像される画像データ上の画素を説明するための説明図である。 実施形態の撮像装置により撮像される画像データの一例を模式的に示す模式図である。 実施形態の検査対象面の構造を模式的に示す斜視図である。 実施形態の撮像装置により撮像される画像データの一例を模式的に示す模式図である。 実施形態の撮像装置により撮像される画像データの一例を模式的に示す模式図である。 図５の画素Ｐ１における反射光分布を示すグラフである。 図５の画素Ｐ２における反射光分布を示すグラフである。 図５の画素Ｐ３における反射光分布を示すグラフである。 実施形態の欠陥検査装置による画素のグループ分けの結果を模式的に示す模式図である。 実施形態の欠陥検査装置により実行される処理の一部を示すフローチャートである。 実施形態の欠陥検査装置により実行される処理の一部を示すフローチャートである。

以下、欠陥検査装置の一実施形態について説明する。
図１に示されるように、本実施形態の欠陥検査装置１０は、ワーク２０の検査対象面２１の欠陥の有無を検査する装置である。欠陥検査装置１０は、照明装置１１と、撮像装置１２と、制御装置１３とを備えている。本実施形態では、照明装置１１が照明部に相当し、撮像装置１２が撮像部に相当する。以下では、便宜上、検査対象面２１を基準とした仰角と方位角の２つの角度を用いて方向を説明する。具体的には、検査対象面２１に対する仰角方向を「φ」で表し、検査対象面２１に対する方位角方向を「θ」で表す。

照明装置１１は、異なる位置から検査対象面２１に対して光を照射する。照明装置１１は、カバー部材１１０と、光源Ｌ（φ，θ）とを有している。

カバー部材１１０は、半球のドーム状に形成されている。カバー部材１１０の中心部には、ワーク２０が配置されている。カバー部材１１０の頂点には、内面から外面に貫通する貫通孔１１０ａが形成されている。この貫通孔１１０ａを通じて撮像装置１２によりワーク２０の検査対象面２１を撮像することが可能となっている。

光源Ｌ（φ，θ）は、例えば発光ダイオード（ＬＥＤ）である。光源Ｌ（φ，θ）は、カバー部材１１０の内面に複数配置されている。詳しくは、光源Ｌ（φ，θ）は、仰角方向φにおいて１０°以上から８０°以下の範囲で１０°間隔で配置されている。また、光源Ｌは、方位角方向θにおいて０°以上から３５０°以下の範囲で１０°間隔で配置されている。すなわち、光源Ｌ（φ，θ）は、カバー部材１１０の内面に２８８個配置されている。各光源Ｌ（φ，θ）は、互いに異なる位置から検査対象面２１に対して光を照射する。また、各光源Ｌ（φ，θ）は、独立に点灯及び消灯を制御することが可能である。

撮像装置１２は、カバー部材１１０の貫通孔１１０ａの上方に配置されている。よって、撮像装置１２は、カバー部材１１０の貫通孔１１０ａを介してワーク２０の検査対象面２１に対向している。撮像装置１２は、光源Ｌ（φ，θ）から照射された光が検査対象面２１により反射された反射光をレンズ１２０を介して受光し、その受光量に応じた検査対象面２１の画像データを取得する。撮像装置１２は、デジタルカメラ等である。撮像装置１２は、ワーク２０の検査対象面２１の撮像にとって適切な視野と、欠陥の規格幅に対して十分な分解能とを有するものが用いられている。

制御装置１３は、中央演算処理装置（ＣＰＵ）等を有するマイクロコンピュータにより構成されている。制御装置１３は、照明制御部１３０と、撮像制御部１３１と、処理部１３２とを有している。照明制御部１３０は、照明装置１１の各光源Ｌ（φ，θ）の点灯及び消灯を制御する。撮像制御部１３１は、撮像装置１２を制御する。処理部１３２は、撮像装置１２により取得された画像データを処理するとともに、この画像データに基づいて検査対象面２１上に欠陥が存在するか否かを検査する。

次に、本実施形態の欠陥検査装置１０による欠陥の検出原理について説明する。
照明装置１１の複数の光源Ｌ（φ，θ）のうち、１つの光源を点灯させ、残りの光源を消灯させた状態で、撮像装置１２により検査対象面２１を撮像する。点灯させる光源Ｌ（φ，θ）を仰角方向φ及び方位角方向θに順次変更することにより、図２に示されるように、光源Ｌ（φ，θ）の数の複数の画像データＩを、具体的には２８８枚の画像データＩを撮像装置１２により取得することができる。その結果、画像データＩ上の各画素Ｐ（ｘ，ｙ）に対して、２８８枚の画像データＩから取得した、それぞれ２８８個の輝度情報を得ることができる。なお、（ｘ，ｙ）は、画像データＩ上に設定された２軸座標系の位置を表している。「ｘ」は、その上限値を「ｘｍａｘ」とするとき、「１≦ｘ≦ｘｍａｘ」の範囲を取り得る整数である。また、「ｙ」は、その上限値を「ｙｍａｘ」とするとき、「１≦ｙ≦ｙｍａｘ」の範囲を取り得る整数である。

以下では、各画素Ｐ（ｘ，ｙ）における光源Ｌ（φ，θ）の位置に応じた輝度情報の分布を、反射光分布Ｄ_xy（φ，θ）と称する。反射光分布Ｄ_xy（φ，θ）は、画像データＩ上の複数の画素Ｐ（ｘ，ｙ）のそれぞれに対する、光の照射方向に対応した輝度を示すものである。換言すれば、反射光分布Ｄ_xy（φ，θ）は、各画素Ｐ（ｘ，ｙ）の位置に対応する検査対象面２１の部位の反射特性を表している。反射特性とは、各画素Ｐ（ｘ，ｙ）の位置に対応する検査対象面２１の部位の傾きや面粗度、反射率等である。

次に、反射光分布Ｄ_xy（φ，θ）の具体的な演算方法について説明する。
例えば図３に示されるように、検査対象面２１上に、加工痕３０と、欠陥４０とが形成されているとする。

加工痕３０は、検査対象面２１に対して切削及び研削を行った場合や、ショットブラスト等の表面処理を行った場合等、同一の刃具を用いて連続的に加工する際に発生する微小な凹凸である。加工痕３０は、所定の方向に平行に複数形成されている。加工痕３０は、図中に示されるように、例えば幅が狭く、且つ全長の長い形状を有している。

欠陥４０は、傷や打痕、湯じわ、膨れ等である。欠陥４０は、加工痕３０と比較すると、幅が広く、且つ全長の短い形状を有している。

ここで、加工痕３０及び欠陥４０は、異なる形成面を有していることが多いため、撮像装置１２により反射光を受光可能な光の照射方向が、加工痕３０及び欠陥４０のそれぞれで異なることが多い。

例えば、加工痕３０及び欠陥４０が図４に示されるように形成されているとする。この場合、欠陥４０は、加工痕３０の傾斜面３０ａとは異なる方向に傾斜した傾斜面４０ａを有している。そのため、照明装置１１の各光源Ｌ（φ，θ）から光を照射した際に、欠陥４０における光の反射方向と、加工痕３０における光の反射方向とが異なる。結果的に、撮像装置１２により反射光を受光可能な光の照射方向は、加工痕３０及び欠陥４０のそれぞれで異なることになる。

例えば、加工痕３０に関しては、図５に示されるように、仰角φが「８０°」であって、且つ方位角θが「１８０°」の位置に配置される光源Ｌ（８０°，１８０°）から検査対象面２１に光が照射されることを条件に、反射光が撮像装置１２により受光される。この場合、撮像装置１２は、図５に示されるような、加工痕３０の部分のみが輝度の高い画像データＩ（１）を取得する。

また、欠陥４０に関しては、図６に示されるように、仰角φが「８０°」であって、且つ方位角θが「２７０°」の位置に配置される光源Ｌ（８０°，２７０°）から検査対象面２１に光が照射されることを条件に、反射光が撮像装置１２により受光される。この場合、撮像装置１２は、図６に示されるような、欠陥４０の部分のみが輝度の高い画像データＩ（２）を取得する。

この場合、各画像データＩ（１），Ｉ（２）において隣接する画素Ｐ１，Ｐ２の反射光分布Ｄ_xy（φ，θ）は、図７及び図８に示されるような分布となる。すなわち、画素Ｐ１，Ｐ２は加工痕３０上に位置しているため、画素Ｐ１，Ｐ２の輝度は、光源Ｌ（８０°，１８０°）から光が照射された際に最大となる。そのため、２８８枚の画像データＩから得られる画素Ｐ１の反射光分布Ｄ_xy（φ，θ）は、仰角φが「８０°」であって、且つ方位角θが「１８０°」の位置で最大の輝度を示す分布となる。また、図９に示されるように、画素Ｐ２の反射光分布Ｄ_xy（φ，θ）も、画素Ｐ１の反射光分布Ｄ_xy（φ，θ）に類似した分布となる。

一方、各画像データＩ（１），Ｉ（２）において画素Ｐ２に隣接する画素Ｐ３の反射光分布Ｄ_xy（φ，θ）は、図１０に示されるような分布となる。すなわち、画素Ｐ３は欠陥４０上に位置しているため、画素Ｐ３の輝度は、光源Ｌ（８０°，２７０°）から検査対象面２１に光が照射された際に最大となる。そのため、２８８枚の画像データＩから得られる画素Ｐ３の反射光分布Ｄ_xy（φ，θ）は、仰角φが「８０°」であって、且つ方位角θが「２７０°」の位置で最大の輝度を示す分布となる。

このように、加工痕３０の領域では、隣り合った画素同士が類似した反射光分布を有することが多い。一方、欠陥４０は、例えば傷や打痕の場合、ある別の物体との接触や衝突により形成されるものである。すなわち、欠陥４０は、同一の要因により形成されることが多いため、１つの欠陥４０内で発生原因が変化することが少ない。したがって、欠陥４０の領域でも、隣り合った画素同士が類似した反射光分布を有することが多い。すなわち、加工痕３０及び欠陥４０は、類似した反射光分布を有する画素の塊として判別することが可能である。

次に、反射光分布を用いた加工痕３０及び欠陥４０の判別方法について具体的に説明する。

本実施形態の欠陥検査装置１０では、特定の画素の反射光分布と、特定の画素の隣接する画素の反射光分布とが比較され、それらの反射光分布が類似している場合には、それらの画素が同一のグループに分類される。これにより、例えば図５及び図６に示される画素Ｐ１，Ｐ２は、同一のグループに分類され、画素Ｐ３は、画素Ｐ１，Ｐ２とは別のグループに分類される。同様のグループ分けを全ての画素Ｐ（ｘ，ｙ）に対して行い、画素Ｐ１，Ｐ２と同一のグループに属する画素だけを残すと、例えば図１０に示されるグループＧ３を得ることができる。同様の処理により、各画素Ｐ（ｘ，ｙ）を図１０に示される８個のグループＧ１〜Ｇ８に分類することができる。

次に、得られたグループＧ１〜Ｇ８毎に、画素の形状の特徴量が演算される。画素の形状の特徴量としては、例えば画素の形状の幅を用いることができる。この場合、グループＧ１〜Ｇ８毎に、画素の形状の幅Ｈ１〜Ｈ８が演算される。欠陥４０に対応するグループＧ７，Ｇ８において演算される幅Ｈ７，Ｈ８は、他のグループＧ１〜Ｇ６において演算される幅Ｈ１〜Ｈ６と比較して大きい。したがって、幅Ｈ１〜Ｈ６よりも大きく、且つ幅Ｈ７，Ｈ８よりも小さい閾値を用いれば、幅Ｈ１〜Ｈ８と閾値との比較により、加工痕３０と欠陥４０とを判別することができる。

制御装置１３は、以上の原理を用いて検査対象面２１上に欠陥が存在するか否かを検査する。次に、制御装置１３により実行される検査処理の具体的な手順について説明する。

図１１に示されるように、制御装置１３の照明制御部１３０は、まず、ステップＳ１０として、方位角θを「０°」に設定するとともに、ステップＳ１１として、仰角φを「１０°」に設定する。続いて、照明制御部１３０は、ステップＳ１２として、仰角φが「１０°」であって、且つ方位角θが「０°」の位置に配置される光源Ｌ（１０°，０°）を点灯させる。この状態で、制御装置１３の撮像制御部１３１は、ステップＳ１３として、撮像装置１２により検査対象面２１を撮像する。これにより、光源Ｌ（１０°，０°）を点灯させた際の画像データが得られる。

その後、照明制御部１３０は、ステップＳ１４として、光源Ｌ（１０°，０°）を消灯させた後、ステップＳ１５として、仰角φが「８０°」であるか否かを判断する。このとき、仰角φの現在値は「１０°」であるため、照明制御部１３０は、ステップＳ１５で否定判断し、ステップＳ１６として、仰角φを「１０°」だけ増加させた後、ステップＳ１２に戻る。したがって、仰角φが「８０°」となるまで、ステップＳ１２〜Ｓ１６が繰り返される。これにより、８個の光源Ｌ（１０°，０°）、光源Ｌ（２０°，０°），・・・，光源Ｌ（８０°，０°）のそれぞれを点灯させた際の画像データが得られる。

こうして仰角φが「８０°」に達すると、照明制御部１３０は、ステップＳ１５で肯定判断し、ステップＳ１７として、方位角θが「３５０°」であるか否かを判断する。このとき、方位角θは「０°」であるため、照明制御部１３０は、ステップＳ１７で否定判断し、ステップＳ１８として、方位角θを「１０°」だけ増加させた後、ステップＳ１１に戻る。これにより、仰角φが「１０°」に戻された後、ステップＳ１２〜Ｓ１６の処理が繰り返される。すなわち、方位角θが「１０°」ずつ増加しながら、方位角θが「３５０°」となるまで、ステップＳ１１〜Ｓ１８の処理が繰り返される。これにより、２８８個の光源Ｌ（φ，θ）を点灯させた際の全ての画像データが得られる。

こうして方位角θが「３５０°」に達すると、照明制御部１３０は、ステップＳ１７で肯定判断した後、すなわち２８８個の画像データを取得した後、処理部１３２は、ステップＳ１９として、図７〜図９に示されるような、検査対象面２１上の各画素Ｐ（ｘ，ｙ）に対応する反射光分布Ｄ_xy（φ，θ）を演算した後、図１２に示される処理を実行する。

すなわち、処理部１３２は、まず、ステップＳ２０として、変数ｊを「１」に設定するとともに、ステップＳ２１として、変数ｉを「１」に設定する。その後、処理部１３２は、ステップＳ２２として、変数ｉ，ｊに対応する画素Ｐ（ｉ，ｊ）の反射光分布Ｄ_ij（φ，θ）と、画素Ｐ（ｉ，ｊ）に隣接する画素の反射光分布との差ΔＤを演算する。

具体的には、本実施形態では、画素Ｐ（ｉ，ｊ）に隣接する画素として、図２に示されるように、８個の隣接画素Ｐ（ｉ−１，ｊ−１），Ｐ（ｉ−１，ｊ），Ｐ（ｉ−１，ｊ＋１），Ｐ（ｉ，ｊ−１），Ｐ（ｉ，ｊ＋１），Ｐ（ｉ＋１，ｊ−１），Ｐ（ｉ＋１，ｊ），Ｐ（ｉ＋１，ｊ＋１）が用いられている。そして、処理部１３２は、例えば画素Ｐ（ｉ，ｊ）の反射光分布Ｄ_ij（φ，θ）と、隣接画素Ｐ（ｉ−１，ｊ−１）の反射光分布Ｄ_i-1j-1（φ，θ）との分布差ΔＤ１を以下の式ｆ１により演算する。

処理部１３２は、この式ｆ１に準じた演算を他の７つの隣接画素Ｐ（ｉ−１，ｊ），Ｐ（ｉ−１，ｊ＋１），Ｐ（ｉ，ｊ−１），Ｐ（ｉ，ｊ＋１），Ｐ（ｉ＋１，ｊ−１），Ｐ（ｉ＋１，ｊ），Ｐ（ｉ＋１，ｊ＋１）に関しても同様に行うことにより、８つの隣接画素のそれぞれに対応する分布差ΔＤ１〜ΔＤ８を演算する。

次に、処理部１３２は、ステップＳ２３として、各分布差ΔＤ１〜ΔＤ８と閾値Ｔｈｄとを比較し、閾値Ｔｈｄ以下の分布差であると判断された画素Ｐ（ｘ，ｙ）と近接画素とを同一グループに分類する。例えば、図５及び図６に示される画素Ｐ１，Ｐ２は、図７及び図８に示されるような類似する反射光分布Ｄ_xy（φ，θ）を有しているため、それらの分布差ΔＤ１２は、小さい値となる。これに対し、図５及び図６に示される画素Ｐ２，Ｐ３は、図８及び図９に示されるような異なる反射光分布Ｄ_xy（φ，θ）を有しているため、それらの分布差ΔＤ２３の演算値は大きな値となる。この場合、分布差ΔＤ１２は、例えば「５６８」となり、分布差ΔＤ２３は、例えば「２０９４」となる。したがって、閾値Ｔｈｄが「１０００」に設定されていれば、画素Ｐ１，Ｐ２は、同一のグループに分類され、画素Ｐ３は、画素Ｐ１，Ｐ２とは別のグループに分類されることになる。なお、閾値Ｔｈｄは、加工痕と欠陥とをグループ分けすることができるように、予め実験等により設定されており、制御装置１３の記憶装置に記憶されている。

処理部１３２は、ステップＳ２３に続くステップＳ２４として、変数ｉが上限値ｘｍａｘに達したか否かを判断する。このとき、変数ｉは「１」であるため、処理部１３２は、ステップＳ２４で否定判断し、ステップＳ２５として、変数ｉをインクリメントした後、ステップＳ２２に戻る。これにより、変数ｉが上限値ｘｍａｘに達するまで、ステップＳ２２〜Ｓ２５の処理が繰り返されることになる。

その後、処理部１３２は、変数ｉが上限値ｘｍａｘに達すると、ステップＳ２４で肯定判断し、ステップＳ２６として、変数ｊが上限値ｙｍａｘに達したか否かを判断する。このとき、変数ｊは「１」であるため、処理部１３２は、ステップＳ２６で否定判断し、ステップＳ２７として、変数ｊをインクリメントした後、ステップＳ２１に戻る。これにより、変数ｉが「１」に戻された後、ステップＳ２２〜Ｓ２５の処理が繰り返される。すなわち、変数ｊが「１」ずつ増加しながら、変数ｊが上限値ｙｍａｘに達するまで、ステップＳ２２〜Ｓ２５の処理が繰り返される。これにより、全ての画素Ｐ（ｘ，ｙ）が、例えば図１０に示される８個のグループＧ１〜Ｇ８に分類される。

こうして変数ｊが上限値ｙｍａｘに達すると、処理部１３２は、ステップＳ２６で肯定判断し、ステップＳ２８として、各グループの画素の形状の特徴量を演算する。上述のように、本実施形態では、特徴量として、画素の形状の幅が用いられている。そのため、処理部１３２は、例えば図１０に示されるように、各グループの画素の形状の幅Ｈ１〜Ｈ８を特徴量として演算する。

処理部１３２は、ステップＳ２８に続くステップＳ２９として、各グループの画素の形状の特徴量が閾値Ｔｈｆ以上であるか否かを判断する。具体的には、処理部１３２は、各グループの画素の形状の幅Ｈ１〜Ｈ８が閾値Ｔｈｆ以上であるか否かを判断する。閾値Ｔｈｆは、例えば図１０に示されるグループＧ１〜Ｇ６の画素の形状の幅Ｈ１〜Ｈ６と、グループＧ７，Ｇ８の画素の形状の幅Ｈ７，Ｈ８とを判別することができるように予め実験等により設定されており、制御装置１３の記憶装置に記憶されている。

処理部１３２は、複数のグループのうち、いずれか１つのグループの画素の形状の幅が閾値Ｔｈｆ以上である場合には、ステップＳ２９で肯定判断し、続くステップＳ３１として、欠陥有りと判定する。したがって、図１０に示されるようなグループ分けがなされた場合には、欠陥有りと判定されることになる。

一方、処理部１３２は、全てのグループの画素の形状の幅が閾値Ｔｈｆ未満である場合には、ステップＳ２９で否定判断し、続くステップＳ３０として、欠陥無しと判定する。

以上説明した本実施形態の欠陥検査装置１０によれば、以下の（１）〜（４）に示される作用及び効果を得ることができる。

（１）処理部１３２は、画像データＩ上の複数の画素Ｐ（ｘ，ｙ）のそれぞれに対して照明装置１１の各光源Ｌ（φ，θ）の位置に対応した輝度を表す反射光分布Ｄ_xy（φ，θ）を生成し、この反射光分布Ｄ_xy（φ，θ）に基づいて複数の画素Ｐ（ｘ，ｙ）をグループ分けする。そして、処理部１３２は、グループ分けにより同一のグループに分類された画素の形状の幅を演算し、この幅に基づいて検査対象面２１上に欠陥４０が存在するか否かを検査する。これにより、図１０に示されるように、複数の画素Ｐ（ｘ，ｙ）を、加工痕３０及び欠陥４０に対応した８個のグループＧ１〜Ｇ８にグループ分けすることができる。これらのグループＧ１〜Ｇ８に分類された画素の形状の幅Ｈ１〜Ｈ８を演算すれば、欠陥４０に対応した幅Ｈ７，Ｈ８と、加工痕３０に対応した幅Ｈ１〜Ｈ６とを演算することができる。よって、幅Ｈ１〜Ｈ８に基づいて欠陥４０の判定を行うことにより、検査対象面２１上に欠陥４０が存在するか否かを精度良く検査することができる。

（２）処理部１３２は、複数の画素Ｐ（ｘ，ｙ）のそれぞれの反射光分布Ｄ_xy（φ，θ）の差に基づいて、具体的には隣接する画素のそれぞれの反射光分布の差に基づいて、複数の画素Ｐ（ｘ，ｙ）のグループ分けを行う。これにより、加工痕３０に対応する画素や、欠陥４０に対応する画素のように、塊として検出可能な画素を同一のグループに分類し易くなるため、より精度良く加工痕３０及び欠陥４０を検出することができる。

（３）処理部１３２は、各グループにおける画素の形状の幅と、閾値Ｔｈｆとの比較に基づいて、同一のグループに分類された画素が、欠陥４０を表すものであるか否かを判定する。これにより、画素の形状の幅と閾値Ｔｈｆとを比較するだけで、複数の画素Ｐ（ｘ，ｙ）をグループ分けすることができるため、画素Ｐ（ｘ，ｙ）のグループ分けが容易になる。

（４）各グループの画素Ｐ（ｘ，ｙ）の特徴量として、画素Ｐ（ｘ，ｙ）の形状の幅を用いることとした。これにより、幅の狭い加工痕３０と、幅の広い欠陥４０とを容易に判別することができるため、欠陥４０を精度良く検出することができる。

なお、上記実施形態は、以下の形態にて実施することもできる。
・各グループの画素Ｐ（ｘ，ｙ）の特徴量は、画素の形状の幅に限らず、適宜変更可能である。例えば特徴量として、画素の形状の長さを用いてもよい。これにより、長い線状の加工痕３０と、短い線状の欠陥４０とを容易に判別することができるため、欠陥４０を精度良く検出することができる。

・各グループの画素の特徴量として、画素の形状の面積を用いてもよい。これにより、面積の狭い加工痕３０と、面積の広い欠陥４０とを容易に判別することができるため、欠陥４０を精度良く検出することができる。

・各グループの画素の特徴量として、画素の形状に基づく値を用いてもよい。このような値としては、例えば円形度を用いることができる。これにより、線状の加工痕３０と、様々な形状を有する欠陥４０とを容易に判別することができるため、欠陥４０を精度良く検出することができる。

・処理部１３２は、隣接していない画素のそれぞれの反射光分布の差ΔＤに基づいて、複数の画素Ｐ（ｘ，ｙ）のグループ分けを行うものであってもよい。要は、処理部１３２は、複数の画素Ｐ（ｘ，ｙ）のそれぞれの反射光分布Ｄ_xy（φ，θ）に基づいて、複数の画素Ｐ（ｘ，ｙ）のグループ分けを行うものであればよい。このような構成であっても、同一又は類似する反射光分布を有する画素を同一のグループに分類することができるため、グループ分けが容易という効果を得ることは可能である。

・複数の画素Ｐ（ｘ，ｙ）のグループ分けを行う方法は、複数の画素Ｐ（ｘ，ｙ）のそれぞれの反射光分布Ｄ_xy（φ，θ）の差を用いる方法に限らず、適宜変更可能である。要は、処理部１３２は、複数の画素Ｐ（ｘ，ｙ）のそれぞれの反射光分布Ｄ_xy（φ，θ）に対して何らかの演算処理を施すことにより、複数の画素Ｐ（ｘ，ｙ）をグループ分けするものであればよい。

・照明装置１１の光源Ｌ（φ，θ）の個数は、２８８個に限らず、任意の個数に変更可能である。

・制御装置１３が提供する手段及び／又は機能は、実体的な記憶装置に記憶されたソフトウェア及びそれを実行するコンピュータ、ソフトウェアのみ、ハードウェアのみ、あるいはそれらの組み合わせにより提供することができる。例えば制御装置１３がハードウェアである電子回路により提供される場合、それは多数の論理回路を含むデジタル回路、またはアナログ回路により提供することができる。

・本発明は上記の具体例に限定されるものではない。すなわち、上記の具体例に、当業者が適宜設計変更を加えたものも、本発明の特徴を備えている限り、本発明の範囲に包含される。例えば、前述した各具体例が備える各要素及びその配置、条件、形状、サイズ等は、例示したものに限定されるわけではなく適宜変更することができる。また、前述した実施形態が備える各要素は、技術的に可能な限りにおいて組み合わせることができ、これらを組み合わせたものも本発明の特徴を含む限り本発明の範囲に包含される。

１０：欠陥検査装置
１１：照明装置（照明部）
１２：撮像装置（撮像部）
２１：検査対象面
１３２：処理部

Claims (8)

1. 異なる位置から検査対象面（２１）に対して光を照射する照明部（１１）と、
   前記検査対象面の画像データを取得する撮像部（１２）と、
   前記画像データに基づいて前記検査対象面上を検査する処理部（１３２）と、を備え、
   前記処理部は、
   前記画像データ上の複数の画素のそれぞれに対する、光の照射方向に対応した輝度を表す反射光分布を生成し、
   前記反射光分布に基づいて複数の前記画素をグループ分けし、
   前記グループ分けにより同一のグループに分類された画素の特徴量を演算し、
   前記特徴量に基づいて、前記検査対象面上に欠陥が存在するか否かを検査する
   欠陥検査装置。
2. 前記処理部は、前記複数の画素のそれぞれの反射光分布の差に基づいて、複数の前記画素のグループ分けを行う
   請求項１に記載の欠陥検査装置。
3. 前記処理部は、前記複数の画素のうち、隣接する画素のそれぞれの反射光分布の差に基づいて、複数の前記画素のグループ分けを行う
   請求項２に記載の欠陥検査装置。
4. 前記処理部は、前記特徴量と、予め定められた閾値との比較に基づいて、前記同一のグループに分類された画素が、前記欠陥を表すものであるか否かを判定する
   請求項１〜３のいずれか一項に記載の欠陥検査装置。
5. 前記特徴量は、前記同一のグループに分類された画素の形状の幅である
   請求項１〜４のいずれか一項に記載の欠陥検査装置。
6. 前記特徴量は、前記同一のグループに分類された画素の形状の長さである
   請求項１〜４のいずれか一項に記載の欠陥検査装置。
7. 前記特徴量は、前記同一のグループに分類された画素の形状の面積である
   請求項１〜４のいずれか一項に記載の欠陥検査装置。
8. 前記特徴量は、前記同一のグループに分類された画素の形状に基づく値である
   請求項１〜４のいずれか一項に記載の欠陥検査装置。