JP2018128261A - 検査装置および方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 クラック以外の過検出を減らし、効率的にクラックを検出することが可能な検査装置および方法を提供する。
【解決手段】 検査対象物Ｏを照明する照明手段２と、検査対象物Ｏを撮像する撮像手段３と、撮像手段３により得られた撮像画像を用いて、連続する画素で構成されるクラック候補からコーナーを検出するコーナー検出手段３５と、検出されたコーナーの数に基づいて、クラック候補がクラックであるか否かを判定する判定手段３６と、を有することを特徴とする検査装置。
【選択図】 図１

Description

本発明は、外観に現われる欠陥を検査するための技術に関する。

半導体基板，金属基板，テープキャリア等の表面に形成された微細パターンに生じるクラック（割れ目、裂け目）等の欠陥を検出する様々なタイプの検査装置が開発されている。クラックの検査方法の一つとして、カメラから取り込んだ画像を用いて画像処理を行う手法が用いられている。画像処理を用いた検査方法では、一般的に、欠陥部とそれ以外の部分で照明光の反射度合いが異なることを利用し、画像処理を用いて欠陥部のみを抽出している（例えば、特許文献１参照）。

特開２００５−１１４６７１号公報

画像処理を用いたクラック（割れ目、裂け目）の検査では、一般的にクラックは暗く、正常部は明るく映ることを利用し、暗い部分をクラックとして検出する手法が用いられている。しかし、暗く映るクラック以外の欠陥を過検出してしまうという問題がある。

図６は、特許文献１におけるクラックの検出手法を示す図である。図６（ａ）は、直線度の算出手法を示すものである。図６（ａ）において実線の折れ線が検査対象を示している。この検査対象がクラックであるか否かを検出する場合、まず、実際の長さである総和長Ｓ１を求める。図６（ａ）に示すように折れ線である場合、総和長Ｓ１は構成する直線状の線分の長さの総和となる。また、全長Ｔ１を求める。全長は、破線で示すように、検査対象の一方の端点と他方の端点との距離である。そして、全長Ｔ１を総和長Ｓ１で除して直線度を求める。この直線度がしきい値以上である場合に、クラックと判定する。

図６（ｂ）は、クラックを模式的に示した図、図６（ｃ）は、擦り傷等クラック以外を模式的に示した図である。図６（ｂ）（ｃ）においても実線は検査対象（総和長Ｓ１）を示し、破線は全長Ｔ１を示している。特許文献１の手法では、図６（ｃ）に示したような擦り傷等は、直線度Ｓｔがしきい値未満となる可能性が高く、クラックでないと判定される。しかし、図６（ｂ）に示したような全体が比較的真っ直ぐなクラックも、直線度Ｓｔがしきい値未満となる可能性が高く、クラックでないと判定されてしまう。一方、図６（ｂ）に示すようなクラックを検出しようとして、しきい値を小さく変更すると、逆に擦り傷等をクラックとして過検出してしまうという問題がある。

そこで、本発明は、クラック以外の過検出を減らし、効率的にクラックを検出することが可能な検査装置および方法を提供することを課題とする。

上記課題を解決するため、本発明では、
検査対象物を照明する照明手段と、
前記検査対象物を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段により得られた撮像画像を用いて、連続する画素で構成されるクラック候補からコーナーを検出するコーナー検出手段と、
前記検出されたコーナーの数に基づいて、前記クラック候補がクラックであるか否かを判定する判定手段と、
を有することを特徴とする検査装置を提供する。

本発明によれば、検査対象物を照明する照明手段と、検査対象物を撮像する撮像手段と、を有し、撮像手段により得られた撮像画像を用いて、連続する画素で構成されるクラック候補からコーナーを検出し、検出されたコーナーの数に基づいて、クラック候補がクラックであるか否かを判定するようにしたので、すり傷には少なく、クラックには多い特徴であるコーナーの数に基づき判定できるため、クラック以外の過検出を減らし、効率的にクラックを検出することが可能となる。

また、本発明は、前記判定手段は、前記クラック候補の単位長さ辺りのコーナー数がしきい値以上である場合に、クラックであると判定することを特徴とする。本発明によれば、クラック候補の単位長さ辺りのコーナー数がしきい値以上である場合に、クラックであると判定するようにしたので、より効率的にクラックを検出することが可能となる。

また、本発明は、
前記撮像手段により得られた撮像画像からノイズを除去するノイズ除去手段と、
ノイズ除去後の撮像画像を二値化した二値画像を得る二値化手段と、
ノイズ除去後の撮像画像における所定輝度範囲の画素数に基づいて、対象領域を特定する絞り込み手段と、
前記二値画像において、前記特定された対象領域に細線化処理を行う細線化手段と、を更に有し、
前記コーナー検出手段は、前記細線化処理により得られたクラック候補からコーナーを検出することを特徴とする。

本発明によれば、撮像画像からノイズを除去し、ノイズ除去後の撮像画像を二値化した二値画像を得て、ノイズ除去後の撮像画像における所定輝度範囲の画素数に基づいて、対象領域を特定し、二値画像において、特定された対象領域に細線化処理を行い、細線化処理により得られたクラック候補からコーナーを検出するようにしたので、より効率的にクラックを検出することが可能となる。

また、本発明では、
撮像手段により得られた撮像画像からノイズを除去するノイズ除去手段、
ノイズ除去後の撮像画像を二値化した二値画像を得る二値化手段、
ノイズ除去後の撮像画像における所定輝度範囲の画素数に基づいて、対象領域を特定する絞り込み手段、
前記二値画像において、前記特定された対象領域に細線化処理を行う細線化手段、
前記細線化処理により得られたクラック候補からコーナーを検出するコーナー検出手段、
前記検出されたコーナーの数に基づいて、前記クラック候補がクラックであるか否かを判定する判定手段、
としてコンピュータを機能させるためのプログラムを提供する。

本発明によれば、コンピュータに組み込むことにより、コンピュータが、撮像手段により得られた撮像画像を用いて、連続する画素で構成されるクラック候補からコーナーを検出し、検出されたコーナーの数に基づいて、クラック候補がクラックであるか否かを判定するようにしたので、クラック以外の過検出を減らし、効率的にクラックを検出することが可能となる。

また、本発明では、
コンピュータが、撮像手段により得られた撮像画像からノイズを除去するステップと、
コンピュータが、ノイズ除去後の撮像画像を二値化した二値画像を得るステップと、
コンピュータが、ノイズ除去後の撮像画像における所定輝度範囲の画素数に基づいて、対象領域を特定するステップと、
コンピュータが、前記二値画像において、前記特定された対象領域に細線化処理を行うステップと、
コンピュータが、前記細線化処理により得られたクラック候補からコーナーを検出するステップと、
コンピュータが、前記検出されたコーナーの数に基づいて、前記クラック候補がクラックであるか否かを判定するステップと、
を有することを特徴とする検査方法を提供する。

本発明によれば、コンピュータにより、撮像手段により得られた撮像画像を用いて、連続する画素で構成されるクラック候補からコーナーを検出し、検出されたコーナーの数に基づいて、クラック候補がクラックであるか否かを判定するようにしたので、クラック以外の過検出を減らし、効率的にクラックを検出することが可能となる。

本発明によれば、クラック以外の過検出を減らし、効率的にクラックを検出することが可能となる。

本発明の一実施形態に係る検査装置の構成を示す図である。 検査装置を構成する画像処理装置のハードウェア構成を示す図である。 検査装置を構成する画像処理装置の機能ブロック図である。 本発明の一実施形態に係る検査装置の処理動作を示すフローチャートである。 検出対象となるクラックとクラック以外の一例を示す図である。 従来におけるクラックの検出手法を示す図である。

＜１．装置構成＞
以下、本発明の好適な実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
図１は、本発明の一実施形態に係る検査装置の構成を示す図である。図１において、１は搬送手段、２は照明手段、３は撮像手段、４は撮像タイミング検出器、５は画像処理装置、６は制御装置、７は操作・表示部、８は警報装置、９は自動排出装置である。図１においては、樹脂製の検査対象物Ｏが搬送手段１上に配置されており、照明手段２により照らされた状態となっている。本実施形態では、検査対象物Ｏとして、クラックが生じ易い樹脂製のものを想定している。搬送手段１は一軸方向（図面奥行方向）に移動可能な搬送ステージであり、公知の様々な技術により実現される。本実施形態では、検査対象物Ｏを載置可能な平板状の台が、図示しない駆動機構により移動され、検査対象物を搬送するようになっている。そして、搬送手段１の所定の位置における上方に、照明手段２および撮像手段３が設置され、搬送手段１上の検査対象物Ｏを撮像可能となっている。

照明手段２としては、検査対象物Ｏを照らした光が撮像手段３に届くような光源であれば、公知の様々なものを用いることができるが、内面反射型のドーム式であって、同軸の照明を用いることが好ましい。照明手段２のドームは、上方である撮像手段３側に孔が設けられており、この孔を通して、撮像手段３の撮像範囲に搬送手段１上の検査対象物Ｏの全体が含まれるようになっている。すなわち、同軸とは、撮像手段３の中心と、照明手段２の上方の孔の中心と、対象物Ｏの中心が垂直方向（図面上下方向）に延びる軸上に位置することを意味する。また、照明方式としてはＬＥＤ照明を用いている。ドーム式で同軸の照明を用いることにより、ＬＥＤによる映り込みがなく、同軸上に位置する撮像手段３により対象物を撮像することが可能となる。撮像手段３としては、検査対象物Ｏを撮像して撮像画像を得ることが可能であれば、ＣＣＤ、ＣＭＯＳ等の撮像素子を用いた公知の様々なものを用いることができる。撮像素子の配列が一次元のものであっても二次元のものであってもよいが、本実施形態では、一次元の撮像素子配列を有するラインセンサを用いている。

撮像タイミング検出器４は、撮像タイミングを検出するためのものであり、例えば、搬送手段１の走行に同期して回転する回転軸の回転を検出するロータリーエンコーダ等を用いることができる。画像処理装置５は、撮像手段３により撮像された検査対象物Ｏの上面を撮像した撮像画像に対して画像処理を行い、クラックの有無の判定を行う。制御装置６は、照明手段２、撮像手段３、撮像タイミング検出器４、画像処理装置５を制御することにより検査装置全体の制御を行う。また、制御装置６は、操作・表示部７、警報装置８、自動排出装置９等の制御も行う。操作・表示部７は、制御装置６に対して操作を行うとともに、制御装置６からの表示出力を行うものであり、例えば、タッチパネルモニタ等により実現される。警報装置８は、検査の結果、クラック有と判定された場合に、警報を出力するためのものであり、例えば、パトランプやブザー等により実現される。自動排出装置９は、検査の結果、クラック有と判定された場合に、ラインから排出するためのものである。

図２は、検査装置の主部となる画像処理装置５のハードウェア構成図である。画像処理装置５は、撮像画像に対して画像処理を行うことができるものであれば、どのようなものであってもよいが、本実施形態では、パーソナルコンピュータ等の汎用のコンピュータで実現している。図２に示すように、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２１と、コンピュータのメインメモリであるＲＡＭ（Random Access Memory）２２と、ＣＰＵ２１が実行するプログラムやデータを記憶するためのハードディスク、フラッシュメモリ等の記憶装置２３と、外部と通信を行うための通信部２４と、データ記憶媒体等の外部装置とデータ通信するためのデータ入出力Ｉ／Ｆ（インタフェース）２５を備えており、これらの構成要素は互いにバスを介して接続されている。ＲＡＭ２２、記憶装置２３は、処理過程において、撮像手段３から通信部２４を介して受信した撮像画像を記憶する。

制御装置６は、検査装置の一部の制御を行うことができるものであれば、どのようなものであってもよいが、本実施形態では、ＰＬＣ（プログラマブルロジックコントローラ）により実現している。制御装置６としては、図２に示した画像処理装置５と同様のハードウェア構成とし、パーソナルコンピュータ等の汎用のコンピュータに専用のプログラムを組み込むことにより実現することもできる。また、画像処理装置５と制御装置６を１つのコンピュータで実現することも可能である。

図３は、画像処理装置５の構成を示す機能ブロック図である。図３において、３１はノイズ除去手段、３２は二値化手段、３３は絞り込み手段、３４は細線化手段、３５はコーナー検出手段、３６は判定手段である。また、ノイズ除去手段３１、二値化手段３２、絞り込み手段３３、細線化手段３４、コーナー検出手段３５、判定手段３６は、図２に示したＲＡＭ２２にプログラムを読み込んで、ＣＰＵ２１が実行することにより実現されるものである。

ノイズ除去手段３１は、クラックの有無を検査する対象領域を絞り込み易くするため、撮像手段である撮像手段３により得られた撮像画像に対して、ノイズ除去を行う。二値化手段３２は、ノイズ除去が行われた撮像画像に対して二値化を行う。絞り込み手段３３は、二値化された画像から対象領域を所定輝度範囲の画素数で絞り込む。細線化手段３４は、対象領域に対して細線化処理を行う。コーナー検出手段３５は、細線化後の対象領域のコーナーを検出する。判定手段３６は、検出されたコーナーに基づいて、クラックか否かを判定する。

図３に示した各構成手段は、現実には図２に示したように、コンピュータおよびその周辺機器等のハードウェアに専用のプログラムを搭載することにより実現される。すなわち、コンピュータが、専用のプログラムに従って各手段の内容を実行することになる。なお、本明細書において、コンピュータとは、ＣＰＵ等の演算処理部を有し、データ処理が可能な装置を意味し、制御装置６を実現するＰＬＣなども含む概念である。

図２に示した記憶装置２３には、ＣＰＵ２１を動作させ、コンピュータを、画像処理装置５として機能させるための専用のプログラムが実装されている。この専用のプログラムを実行することにより、ＣＰＵ２１は、ノイズ除去手段３１、二値化手段３２、絞り込み手段３３、細線化手段３４、コーナー検出手段３５、判定手段３６としての機能を実現することになる。

＜２．搬送処理および撮像＞
次に、本実施形態に係る検査方法について、検査装置の処理動作とともに説明する。まず、検査装置が起動されると、１軸ステージを用いた搬送手段１により検査対象物Ｏが順次搬送される。そして、撮像タイミング検出器４からの出力信号に従い、制御装置６は、撮像手段３に対して撮像指示を行う。撮像手段３は、検査対象物Ｏの撮像を行って順次画像処理装置５に送信する。画像処理装置５では、受信した一次元のライン画像を所定ライン数について統合し、二次元の撮像画像として取得する。

＜３．検査処理＞
次に、本実施形態に係る検査方法について、検査装置の処理動作とともに説明する。図４は、本実施形態に係る検査装置の処理動作を示すフローチャートである。上述のように、撮像手段３で取得されたライン画像は、順次、画像処理装置５に送信される。画像処理装置５は、撮像手段３から受信したライン画像を所定ライン分統合して撮像画像を取得する（ステップＳ１）。

本実施形態では、ドーム照明を用いて照明された対象物を撮像手段であるラインセンサが撮像する。そのため、得られた画像においては、クラック部分は暗く撮像されて輝度値は小さくなり、クラック以外の部分は明るく撮像されて輝度値が大きくなる。撮像手段３として用いられるラインセンサの特性により異なるが、本実施形態では、１画素８ビットで撮影しているため、撮像画像の各画素の値は２５６階調の輝度値として得られる。本実施形態では、撮像手段３として、１列２０００画素であって、分解能が６μｍのラインセンサを用いている。そして、画像処理装置５は、２０００列分を１つの撮像画像として取得する。したがって、１つの撮像画像は、２０００×２０００画素であり、１．２ｃｍ×１．２ｃｍの範囲を撮像している。

続いて、ノイズ除去手段３１が、撮像画像に対してノイズ除去を行う（ステップＳ２）。このノイズ除去は、対象領域を抽出し易くするために行われる。ノイズ除去としては、公知の様々な手法を用いることができる。本実施形態では、膨張・収縮処理を行うことによりノイズを検出し、除去している。具体的には、所定サイズ（画素数）のフィルタを用意し、各画素を中心画素として、中心画素の近傍画素の最大値を中心画素に与える処理を行うことにより膨張処理を行う。そして、各画素を中心画素として、中心画素の近傍画素の最小値を中心画素に与える処理を行うことにより縮小処理を行う。この膨張処理と収縮処理を繰り返して行う。これにより，暗く写る樹脂部分の汚れ等のノイズが除去された画像が生成される。除去できるノイズのサイズは膨張フィルタ（縮小フィルタ）のサイズと処理回数に依存する。

ノイズ除去が行われたら、次に、二値化手段３２が、ノイズが除去された画像を二値化する処理を行う（ステップＳ３）。具体的には、所定のしきい値を用いて、２５６階調の輝度値をとる各画素の値を二値化する。そして、２５６階調の輝度値がしきい値以上の画素の新たな値を“０”（黒）、２５６階調の輝度値がしきい値未満の画素の新たな値を“１”（白）とした二値画像を生成する。この結果、撮像画像で明るかった部分は、画素値が“０”で暗くなり、撮影画像で暗かった部分は、画素値が“１”で明るくなり、元の撮像画像と明暗が反転した二値画像が得られる。得られた二値画像のサイズは、撮像画像と同様、２０００×２０００画素である。以下では、説明の便宜上、画素値が“０”の部分を黒画素、画素値が“１”を白画素として説明する。

次に、絞り込み手段３３が、ノイズ除去後の撮像画像において対象領域の絞り込みを行う（ステップＳ４）。具体的には、ノイズ除去後の撮像画像における所定輝度範囲の画素の数に基づいて、対象領域を絞り込む。暗く映っている部分を対象領域としたいため、本実施形態では、ノイズ除去後の２５６階調の撮像画像において、輝度値が所定値未満の画素が連続する画素数が、所定以上の数である箇所のみを対象として絞り込む。すなわち、暗く映っている部分の面積がある程度大きい領域を対象領域とすることになる。所定輝度範囲および所定輝度範囲の画素数としては、状況に応じて適宜設定することが可能であるが、本実施形態では、所定輝度範囲を輝度値が５０未満とし、その画素数として５０画素以上とする。したがって、ノイズ除去後の２５６階調の撮像画像において、輝度値が５０未満の画素が５０画素以上連続する（面積が５０以上）領域を対象領域として絞り込む。

次に、細線化手段３４が、ノイズ除去後の撮像画像を用いて絞り込まれた対象領域を用いて、二値画像において細線化を行う（ステップＳ５）。細線化の具体的な手法としては、公知の様々な手法を用いることができる。本実施形態では、ある白画素を注目画素とし、３×３画素内の注目画素以外の８近傍画素のうち、所定の画素が白画素で注目画素を挟んで反対側の所定の画素が黒画素である場合に、注目画素を黒画素に置き換える。すなわち、注目画素の画素値を“１”から“０”に置き換える。このようにして、白画素が連続する部分の幅を狭めて白画素で構成される線の細線化を行う。本実施形態では、白画素の線の幅方向の画素が１画素となるように細線化を行う。細線化により得られた連続する白画素の集合がクラック候補となる。

次に、コーナー検出手段３５が、白画素が連続する部分が細線化された二値画像において、コーナー検出を行う（ステップＳ６）。コーナーとは、細線化処理後の白画素が連続して作られる形状において局所的な方向が変化する箇所である。コーナー検出は、細線化された白画素の集合であるクラック候補において、連続する画素の方向の角度が大きく異なる部分を検出することにより行う。コーナー検出の具体的な手法としては、公知の様々なものを用いることができる。本実施形態では、細線化後の各白画素について、白画素を中心とした局所領域にコーナー検出フィルタを適用することにより実現している。コーナー検出フィルタとしては、例えばＳＵＳＡＮフィルタを適用することができる。ＳＵＳＡＮフィルタは、注目画素である白画素とその周辺画素との差分絶対値を求め、注目画素と中心とする略円形状のマスク内に存在する画素のうち、差分絶対値がしきい値以下である画素をカウントする。本実施形態では、二値画像であるため、同じ白画素をカウントすることになる。そして、ＳＵＳＡＮフィルタ出力値である白画素の数が、マスク内の全画素の数に対して一定の割合以下である場合、注目画素とした白画素をコーナーであると判定する。

全ての白画素についてコーナーであるか否かが特定されたら、次に、判定手段３６が、各クラック候補について、単位長さ当たりのコーナー数が一定数以上であるか否かを判定する（ステップＳ７）。具体的には、まず、細線化された白画素の集合であるクラック候補の画素数を計数し、計数された画素数で、検出されたコーナー数を除する処理を行う。この結果、クラック候補について、単位長さ当たりのコーナー数が算出される。そして、事前に設定されたしきい値と比較する。しきい値としては、検査対象物の特性、画像の解像度に影響される。したがって、ラインセンサの分解能を考慮し、対応するしきい値が設定されることになる。例えば、検査対象物が樹脂である場合、１０ｍｍ当たりに３個以上の割合でコーナーが存在する場合、クラックであると判定することが好ましい。例えば、撮像手段の分解能が６μｍである場合、１０ｍｍに相当する長さは１６６７画素程度となる。この場合、３／１６６７がしきい値として設定され、ステップＳ７において判定に用いられることになる。

図５は、クラックとクラック以外の傷の一例を示す図である。図５（ａ）はクラックを示しており、図５（ｂ）は擦り傷等のクラック以外のものを示している。図５（ａ）、図５（ｂ）に示すクラックと擦り傷は、それぞれ図６（ｂ）、図６（ｃ）に示したものと同じである。上述の説明においては、傷部分を白画素で処理したが、図５においては、図６と合わせて、傷部分を黒で示しており、上記説明とは白と黒が逆の関係になっている。図５（ａ）のような傷の場合、破線状の円で囲ったように、コーナーが３個存在する。このように、コーナーが多数存在する場合、ステップＳ６においてコーナーが検出され、ステップＳ７において傷の長さとの関係でコーナー数が一定数以上となることが考えられ、クラックであると判定される。図５（ｂ）のような場合、コーナーが存在しない。このように、コーナーが存在しない場合、ステップＳ７において傷の長さとの関係でコーナー数が一定数未満となることが考えられ、クラックでないと判定される。すなわち、本発明では、従来の手法では、区別が困難であったクラックと擦り傷を区別することが可能となる。

ステップＳ７において、単位長さ当たりのコーナー数が一定数以上である場合は、判定手段３６は、クラックであると判定し（ステップＳ８）、単位長さ当たりのコーナー数が一定数未満である場合は、判定手段３６は、クラック以外であると判定する（ステップＳ９）。

以上、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されず、種々の変形が可能である。例えば、上記実施形態では、撮像手段として撮像素子が一次元に配列されたラインセンサを用い、数ライン分を統合して１つの撮像画像を得るようにしたが、撮像素子が二次元に配列されたカメラを用い、１回の撮像で１つの撮像画像を得るようにしてもよい。

１・・・搬送手段
２・・・照明手段
３・・・撮像手段
４・・・撮像タイミング検出器
５・・・画像処理装置
６・・・制御装置
７・・・操作・表示部
８・・・警報装置
９・・・自動排出装置
２１・・・ＣＰＵ（Central Processing Unit）
２２・・・ＲＡＭ（Random Access Memory）
２３・・・記憶装置
２４・・・通信部
２５・・・データ入出力Ｉ／Ｆ
３１・・・ノイズ除去手段
３２・・・二値化手段
３３・・・絞り込み手段
３４・・・細線化手段
３５・・・コーナー検出手段
３６・・・判定手段

Claims (5)

1. 検査対象物を照明する照明手段と、
   前記検査対象物を撮像する撮像手段と、
   前記撮像手段により得られた撮像画像を用いて、連続する画素で構成されるクラック候補からコーナーを検出するコーナー検出手段と、
   前記検出されたコーナーの数に基づいて、前記クラック候補がクラックであるか否かを判定する判定手段と、
   を有することを特徴とする検査装置。
2. 前記判定手段は、前記クラック候補の単位長さ辺りのコーナー数がしきい値以上である場合に、クラックであると判定することを特徴とする請求項１に記載の検査装置。
3. 前記撮像手段により得られた撮像画像からノイズを除去するノイズ除去手段と、
   ノイズ除去後の撮像画像を二値化した二値画像を得る二値化手段と、
   ノイズ除去後の撮像画像における所定輝度範囲の画素数に基づいて、対象領域を特定する絞り込み手段と、
   前記二値画像において、前記特定された対象領域に細線化処理を行う細線化手段と、を更に有し、
   前記コーナー検出手段は、前記細線化処理により得られたクラック候補からコーナーを検出することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の検査装置。
4. 撮像手段により得られた撮像画像からノイズを除去するノイズ除去手段、
   ノイズ除去後の撮像画像を二値化した二値画像を得る二値化手段、
   ノイズ除去後の撮像画像における所定輝度範囲の画素数に基づいて、対象領域を特定する絞り込み手段、
   前記二値画像において、前記特定された対象領域に細線化処理を行う細線化手段、
   前記細線化処理により得られたクラック候補からコーナーを検出するコーナー検出手段、
   前記検出されたコーナーの数に基づいて、前記クラック候補がクラックであるか否かを判定する判定手段、
   としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
5. コンピュータが、撮像手段により得られた撮像画像からノイズを除去するステップと、
   コンピュータが、ノイズ除去後の撮像画像を二値化した二値画像を得るステップと、
   コンピュータが、ノイズ除去後の撮像画像における所定輝度範囲の画素数に基づいて、対象領域を特定するステップと、
   コンピュータが、前記二値画像において、前記特定された対象領域に細線化処理を行うステップと、
   コンピュータが、前記細線化処理により得られたクラック候補からコーナーを検出するステップと、
   コンピュータが、前記検出されたコーナーの数に基づいて、前記クラック候補がクラックであるか否かを判定するステップと、
   を有することを特徴とする検査方法。

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