JP2628951B2 - Image defect determination processing device - Google Patents
Image defect determination processing deviceInfo
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- Image Analysis (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
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Description
【０００１】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は、印刷物の生産工程で発
生する印刷の汚れや傷などの欠陥や、ＬＳＩ（Ｌａｒｇ
ｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ、大規模集積
回路）の製造におけるマスクパターンの不良、さらに、
工業製品の製造における表面の汚れや塗装むらなどを、
画像処理技術を用いて自動検査する画像欠陥判別処理装
置に係わり、特に、画像欠陥の種類など、詳細な欠陥検
出結果を出力し、印刷物の欠陥検査の精度を向上させる
のに好適な画像欠陥判別処理装置に関するものである。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to defects such as print stains and scratches generated in a printed matter production process, and LSI (Large).
e Scale Integration, large-scale integrated circuits) in the manufacture of mask patterns,
Surface dirt and uneven coating in the production of industrial products,
The present invention relates to an image defect discrimination processing device that performs an automatic inspection using image processing technology, and in particular, outputs a detailed defect detection result such as a type of an image defect, and is suitable for improving the accuracy of a defect inspection of a printed matter. The present invention relates to a processing device.
【０００２】[0002]
【従来の技術】画像処理技術を利用して、印刷物の欠陥
検査や、ＬＳＩのパターン検査を行なう従来技術として
は、例えば、西塚著「最新目視検査の自動化」（１９８
６年、テクノシステム発行）の第３０８頁に記載の画像
比較法がある。図４は、従来の画像欠陥判別処理装置の
構成の一実施例を示すブロック図である。この画像欠陥
判別処理装置は、画像比較法により、印刷物の欠陥を検
出するものであり、入力端子４０から、検査対象の画像
信号を入力する画像入力部４１と、欠陥のない画像を基
準画像として記憶する基準画像記憶部４２と、検査の実
行時に、被検査画像を記憶する被検査画像記憶部４３
と、この被検査画像記憶部４３に記憶した被検査画像
と、基準画像記憶部４２に記憶した基準画像とを、画素
毎に比較して、画像の相違度を算出する相違度画像デー
タ算出部４４と、この相違度画像データ算出部４４で算
出した画像の相違度と、閾値入力端子４６から入力され
る予め定めた閾値Ｔとの比較に基づき、画素の欠陥を判
定し、出力端子４７に出力する欠陥判定処理部４５とに
より構成されている。画像比較法では、まず、画像入力
部４１より、欠陥の無い画像を入力して、基準画像記憶
部４２に、基準画像Ｒ（ｘ，ｙ）として格納する。次
に、画像入力部４１より、検査対象の画像を入力して、
被検査画像Ｉ（ｘ，ｙ）として、被検査画像記憶部４３
に格納する。そして、相違度画像データ算出部４４によ
り、基準画像Ｒ（ｘ，ｙ）と被検査画像Ｉ（ｘ，ｙ）と
の画素毎の相違度を計算して、相違度画像データＤ
（ｘ，ｙ）を算出する。この相違度計算法としては、次
式による差の絶対値を用いる場合が一般的である。 Ｄ（ｘ，ｙ）＝｜Ｒ（ｘ，ｙ）−Ｉ（ｘ，ｙ）｜ 画像欠陥の判定は、予め定めた閾値Ｔを用い、相違度画
像データＤ（ｘ，ｙ）の各画素について、「Ｄ（ｘ，
ｙ）＞Ｔ」の判定を行ない、不等号を満足する場合に、
画素（ｘ，ｙ）は、欠陥であると判定する。2. Description of the Related Art As a conventional technique for inspecting a printed matter or inspecting an LSI pattern using an image processing technique, for example, Nishizuka, "Automating the Latest Visual Inspection" (198)
6th year, published by Techno System) on page 308. FIG. 4 is a block diagram showing an embodiment of the configuration of a conventional image defect determination processing device. This image defect discriminating apparatus detects a defect in a printed material by an image comparison method. An image input unit 41 for inputting an image signal to be inspected from an input terminal 40, and an image having no defect is used as a reference image. A reference image storage unit 42 for storing the inspection image storage unit 43 for storing an inspection image when the inspection is performed
And a test image stored in the test image storage unit 43 and a reference image stored in the reference image storage unit 42 for each pixel to calculate a difference degree image data calculation unit. A pixel defect is determined based on a comparison between the difference degree of the image calculated by the difference degree image data calculation unit 44 and a predetermined threshold value T input from the threshold value input terminal 46, and a determination is made to the output terminal 47. And a defect determination processing section 45 for outputting. In the image comparison method, first, an image having no defect is input from the image input unit 41 and stored in the reference image storage unit 42 as a reference image R (x, y). Next, an image to be inspected is input from the image input unit 41,
As the inspection image I (x, y), the inspection image storage unit 43
To be stored. Then, the dissimilarity image data D is calculated by the dissimilarity image data calculation unit 44 for each pixel between the reference image R (x, y) and the image to be inspected I (x, y).
(X, y) is calculated. As a method of calculating the degree of difference, it is common to use the absolute value of the difference according to the following equation. D (x, y) = | R (x, y) -I (x, y) | The determination of the image defect uses a predetermined threshold value T, and determines each pixel of the difference degree image data D (x, y). , "D (x,
y)> T ”, and if the inequality sign is satisfied,
Pixel (x, y) is determined to be defective.
【０００３】このような画像比較法は、処理が単純であ
り、高速処理が容易に実現できる。しかし、様々な種類
の画像欠陥を分類し、また、画像欠陥の種類毎に、画像
欠陥の判定閾値を設定できないという欠点がある。すな
わち、図５に示すような様々な種類の画像欠陥を、判別
することができない。図５は、図４における画像欠陥判
別処理装置の画像欠陥の測定方法の一実施例を示す説明
図である。図５（ａ）は、ピンホール欠陥５１に対する
画像欠陥測定方法を示し、図５（ｂ）は、汚れ欠陥５２
に対する画像欠陥測定方法、そして、図５（ｃ）は、薄
汚れ欠陥５３に対する画像欠陥測定方法を示している。
図５（ａ）に示すように、ピンポール欠陥５１は、面積
が小さいが、基準画像と被検査画像との画素のレベル差
が大きい。また、図５（ｂ）に示すように、汚れ欠陥５
２は、面積はやや大きく、レベル差もある。そして、図
５（ｃ）に示すように、薄汚れ欠陥５３は、レベル差は
少ないが、広い面積に渡って存在する。このようなそれ
ぞれの画像欠陥の性質のために、従来の画像比較法を用
いたシステムでは、例えば、閾値Ｔ1を用いると、図５
（ａ）に示すように、ピンホール欠陥５１は検出可能で
あるが、図５（ｂ）、（ｃ）に示すように、汚れ欠陥５
２および薄汚れ欠陥５３を検出することができない。一
方、閾値Ｔ2を用いると、ピンホール欠陥５１と、汚れ
欠陥５２、および、薄汚れ欠陥５３の全てを検出するこ
とが可能となる。しかし、画像には、本来は画像欠陥で
はない部分においても、ノイズや印刷の微細な濃度のバ
ラツキなどにより、微小なレベル差が存在するので、閾
値Ｔ2を用いた場合には、誤った画像欠陥検出を行なっ
てしまう。[0003] Such an image comparison method is simple in processing, and high-speed processing can be easily realized. However, there is a drawback that various types of image defects are classified and a threshold for determining image defects cannot be set for each type of image defect. That is, various types of image defects as shown in FIG. 5 cannot be determined. FIG. 5 is an explanatory diagram showing one embodiment of a method of measuring an image defect by the image defect determination processing device in FIG. FIG. 5A shows an image defect measuring method for a pinhole defect 51, and FIG.
FIG. 5C shows an image defect measuring method for the light stain defect 53.
As shown in FIG. 5A, the pin pole defect 51 has a small area, but has a large level difference between pixels of the reference image and the image to be inspected. Also, as shown in FIG.
2 has a slightly larger area and a level difference. Then, as shown in FIG. 5C, the light stain defect 53 has a small level difference but exists over a wide area. Due to the nature of each such image defects, in a system using a conventional image comparison method, for example, using a threshold T 1, FIG. 5
As shown in FIG. 5A, the pinhole defect 51 can be detected, but as shown in FIGS.
2 and light stain defect 53 cannot be detected. On the other hand, the use of threshold T 2, the pinhole defect 51, dirt defect 52, and it is possible to detect all dirty defect 53. However, the image in the image, even in the part originally not image defects, due to variations in the fine concentration of noise or printing, since there is a minute level difference, in the case of using the threshold value T 2 are, erroneous Defect detection is performed.
【０００４】[0004]
【発明が解決しようとする課題】解決しようとする問題
点は、従来の技術においては、ノイズなどに起因する誤
検出を防止することができず、また、正しい画像欠陥判
定が行なえたとしても、その画像欠陥が、どのような種
類の画像欠陥であるかを分類することはできない点であ
る。本発明の目的は、これら従来技術の課題を解決し、
画像欠陥の種類別の検出を可能とし、画像欠陥の検出精
度を高め、印刷物の欠陥検査システムの性能の向上を可
能とする画像欠陥判別処理装置を提供することである。The problem to be solved is that, in the prior art, erroneous detection due to noise or the like cannot be prevented, and even if correct image defect determination can be performed, The point is that it is not possible to classify what kind of image defect the image defect is. An object of the present invention is to solve these problems of the prior art,
It is an object of the present invention to provide an image defect discrimination processing device that enables detection of each type of image defect, improves the detection accuracy of the image defect, and improves the performance of a printed matter defect inspection system.
【０００５】[0005]
【課題を解決するための手段】前記目的を達成するため
に、本発明は、（１）画像欠陥の無い対象から得られる
基準画像と、判別対象から得られた被検査画像との画素
毎の相違度を求め、該相違度と、予め任意に設定された
第１の閾値との比較に基づき、被検査対象の画像欠陥の
判定を行なう画像欠陥判別処理装置において、 前記基準
画像と被検査画像との画素毎の相違度データを、アドレ
ス対応に記憶する相違度画像データー記憶手段と、 前記
相違度画像データ記憶手段に記憶した相違度データ対応
のアドレスを、予め定められた小領域に分割する小領域
アドレス発生手段と、 該小領域アドレス発生手段で分割
された小領域毎に、前記相違度画像データ記憶手段に記
憶した相違度データと、前記第１の閾値との比較を行な
い、該第１の閾値を超えた前記相違度データの数が、予
め任意に定めた第２の閾値を超えた場合に、該小領域を
画像欠陥として判定する相違度画素算出判定手段と、 前
記小領域アドレス発生手段で分割された小領域毎に、前
記相違度画像データ記憶手段に記憶した相違度データの
最大値を算出し、該算出した最大値が、予め任意に定め
た第３の閾値を越えた場合に、該小領域を画像欠陥とし
て判定する最大相違度算出判定手段と、 前記小領域アド
レス発生手段で分割された小領域毎に、前記相違度画像
データ記憶手段に記憶した相違度データの総和を算出
し、該算出した総和が、予め任意に定めた第４の閾値を
越えた場合に、該小領域を画像欠陥として判定する総和
相違度算出判定手段と、 前記相違度画素算出判定手段、
前記最大相違度算出判定手段および前記総和相違度算出
判定手段のそれぞれの判定結果を、予め任意に定めた条
件式に基づき、論理演算して合成し、画像の欠陥の判定
結果を出力する総合判定手段とを設けたことを特徴とす
る。 また、（２）上記（１）に記載の画像欠陥判別処理
装置において、前記第２ないし第４の閾値のそれぞれ
を、前記小領域アドレス発生手段で分割された小領域毎
に、もしくは、画像を構成する画素毎に、任意の値で配
列した閾値テーブルを 格納する閾値テーブル記憶手段を
設け、前記相違度画素算出判定手段、前記最大相違度算
出判定手段および前記総和相違度算出判定手段のそれぞ
れは、前記閾値テーブル記憶手段に格納した閾値テーブ
ルに基づき、それぞれの小領域毎に、もしくは、画素毎
に異なる閾値で、画像欠陥の判定を行なうことを特徴と
する。 [MEANS FOR SOLVING THE PROBLEMS] To achieve the above object
In addition, the present invention provides (1) an image obtained from an object having no image defect.
Pixels of the reference image and the image to be inspected obtained from the discrimination target
The degree of difference for each is obtained, and the degree of difference is arbitrarily set in advance.
Based on the comparison with the first threshold value, the image defect of the inspection target
In the image defect determination processing device for performing determination, the reference
The difference data for each pixel between the image and the image to be inspected is
And dissimilarity image data storage means for storing in the corresponding said
Correspondence of difference data stored in the difference image data storage means
Area that divides the address of
Divided by the address generating means and the small area address generating means
For each of the small areas, the difference degree image data storage means is recorded.
The stored difference degree data is compared with the first threshold value.
The number of the difference data exceeding the first threshold is predicted.
When a second threshold value arbitrarily determined is exceeded, the small area is
And determining dissimilarity pixel calculation determination means as an image defect, before
For each small area divided by the small area address generating means,
Of the difference data stored in the difference image data storage means.
The maximum value is calculated, and the calculated maximum value is arbitrarily determined in advance.
If the third region exceeds the third threshold, the small area is regarded as an image defect.
Means for calculating maximum dissimilarity, and the small area address
The difference degree image for each of the small areas divided by the
Calculate the sum of the dissimilarity data stored in the data storage means
Then, the calculated sum sums a fourth threshold value arbitrarily determined in advance.
If exceeding, the sum is determined to determine the small area as an image defect
Dissimilarity calculation determining means, the dissimilarity pixel calculation determining means,
The maximum dissimilarity calculation determination means and the total dissimilarity calculation
Each judgment result of the judgment means is arbitrarily determined in advance.
Based on the conditional expression, perform logical operation and combine to determine image defects
And a comprehensive judgment means for outputting a result.
You. Also, (2) the image defect determination processing described in (1) above
In the apparatus, each of the second to fourth threshold values
For each small area divided by the small area address generating means.
Or an arbitrary value for each pixel constituting the image.
The threshold table storage means for storing a threshold value table column
The difference pixel calculation determination means, the maximum difference calculation
Outgoing determination means and the sum total difference calculation determination means
The threshold table stored in the threshold table storage means.
Each small area or pixel
It is characterized in that image defects are determined with different threshold values
I do.
【０００６】[0006]
【作用】本発明においては、画像欠陥の性質の違いに着
目し、画像欠陥の種類毎に、欠陥の判定条件を設定す
る。このことにより、安定な画像欠陥判定を実現すると
共に、検査と同時に、ピンホール欠陥や汚れ欠陥などの
画像欠陥の種類を分類することも可能となる。すなわ
ち、印刷物や塗装の外観検査などを行なうために、基準
画像と被検査画像との差を表す相違度データに対して、
相違度画素算出判定部と、最大相違度算出判定部、およ
び、総和相違度算出判定部の３種類の画像欠陥判定処理
部を用意し、かつ、それぞれ、画像欠陥の性質に応じて
第１から第４の閾値を設定する。そして、総合判定部で
は、異なる閾値、および、３種類の判定方法を用いた画
像欠陥の判定結果に対し、論理演算を用いて、それぞれ
の画像欠陥判定結果を合成する。このことにより、極め
細かな画像欠陥の判別条件を設定することができ、さら
に、事前に条件式を複数用意することで、画像欠陥を分
類し、目的に応じた画像欠陥判定を、容易に行なうこと
が可能となる。According to the present invention, attention is paid to the difference in the nature of image defects, and defect determination conditions are set for each type of image defect. As a result, stable image defect determination can be realized, and the type of image defect such as a pinhole defect or a stain defect can be classified at the same time as the inspection. In other words, in order to perform an appearance inspection of a printed matter or a paint, for the difference data representing the difference between the reference image and the image to be inspected,
Three types of image defect determination processing units, a difference pixel calculation determination unit, a maximum difference calculation determination unit, and a total difference calculation determination unit, are prepared. Set a fourth threshold. Then, the comprehensive determination unit combines the image defect determination results with the different threshold values and the image defect determination results using the three types of determination methods using a logical operation. As a result, it is possible to set a very detailed condition for determining an image defect, and further, by preparing a plurality of conditional expressions in advance, the image defect is classified, and the image defect determination according to the purpose is easily performed. It becomes possible.
【０００７】[0007]
【実施例】以下、本発明の実施例を、図面により詳細に
説明する。図１は、本発明を施した画像欠陥判別処理装
置の本発明に係わる構成の一実施例を示すブロック図で
ある。本図において、１は、入力端子１３から検査対象
の画像信号を入力する画像入力部、２は、画像入力部１
から入力された欠陥のない画像を基準画像として記憶す
る基準画像記憶部、３は、検査の実行時に、画像入力部
１から入力された被検査画像を記憶する被検査画像記憶
部、４は、被検査画像記憶部３に記憶した被検査画像
と、基準画像記憶部２に記憶した基準画像との位置ずれ
を補正する画像位置合わせ処理部、５は、画像位置合わ
せ処理部４で位置ずれを補正した被検査画像記憶部３に
記憶した被検査画像と、基準画像記憶部２に記憶した基
準画像とを、画素毎に比較して、画像の相違度を算出す
る相違度画像データ算出部、６は、相違度画像データ算
出部５で算出した相違度画像データをアドレス対応に記
憶する相違度画像データ記憶部、７は、本発明に係わ
り、相違度画像データ記憶部６から読み出す欠陥判定の
対象となる相違度画像データのアドレスを発生する小領
域アドレス発生部、８は、閾値設定端子１５からの閾値
を用いて、本発明に係わる画像欠陥検出動作を行なう総
和相違度算出判定部、９は、閾値設定端子１６からの値
を用いて、本発明に係わる画像欠陥検出動作を行なう最
大相違度算出判定部、１０は、閾値設定端子１７からの
値を用いて、本発明に係わる画像欠陥検出動作を行なう
相違度画素算出判定部、１１は、相違度画像データ記憶
部６のそれぞれのアドレス対応に設定された欠陥判定の
基準となる閾値テーブルを記憶する閾値テーブル記憶
部、１２は、総和相違度算出判定部８と最大相違度算出
判定部９、および、相違度画素算出判定部１０の判定結
果から、最終的な欠陥の判定などの処理を行ない、判定
結果出力端子１４に送出する総合判定部である。このよ
うな構成により、本実施例の画像欠陥判別処理装置は、
以下に示す動作を行ない、安定な欠陥判定を実現すると
共に、検査と同時に、欠陥の種類を分類可能とする。Embodiments of the present invention will be described below in detail with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of a configuration according to the present invention of an image defect discrimination processing device according to the present invention. In the figure, reference numeral 1 denotes an image input unit for inputting an image signal to be inspected from an input terminal 13;
A reference image storage unit that stores an image having no defect input from the unit as a reference image, an inspection image storage unit that stores an inspection image that is input from the image input unit 1 when an inspection is performed, The image registration processing unit 5 that corrects the positional deviation between the inspection image stored in the inspection image storage unit 3 and the reference image stored in the reference image storage unit 2, and the image registration processing unit 4 corrects the positional deviation. A dissimilarity image data calculating unit that compares the corrected inspected image stored in the inspected image storage unit 3 and the reference image stored in the reference image storage unit 2 for each pixel to calculate an image difference degree; Reference numeral 6 denotes a dissimilarity image data storage unit that stores the dissimilarity image data calculated by the dissimilarity image data calculation unit 5 in correspondence with addresses, and 7 relates to the present invention and relates to defect determination read out from the dissimilarity image data storage unit 6. Target dissimilarity image A small area address generator for generating a data address; a total difference calculating / determining section for performing an image defect detection operation according to the present invention using a threshold from a threshold setting terminal; The maximum dissimilarity calculation determination unit 10 that performs the image defect detection operation according to the present invention using the value from 16 is different from the image defect detection operation according to the present invention using the value from the threshold setting terminal 17. The degree pixel calculation determination unit 11 is a threshold table storage unit that stores a threshold table serving as a reference for defect determination set for each address of the difference image data storage unit 6, and the sum total difference calculation determination unit 12 is provided. 8 and a maximum degree of difference calculation / determination unit 9 and a degree of difference pixel calculation / determination unit 10 to perform processing such as final defect determination, and send the result to a determination result output terminal 14. That. With such a configuration, the image defect determination processing device of the present embodiment
The following operations are performed to realize stable defect determination, and to allow the type of defect to be classified at the same time as the inspection.
【０００８】まず、欠陥検査処理に先立ち、欠陥の無い
基準画像が、画像入力部１から入力され、基準画像記憶
部２に記憶される。次に、欠陥検査を行なうために、被
検査画像が、画像入力部１より入力され、被検査画像記
憶部３に記憶される。一般に、基準画像と被検査画像と
は、画像の入力条件の相違により、相互に位置がずれて
いる場合がある。このように、位置ずれを含んだ状態で
基準画像と被検査画像との相違度を算出すると、位置ず
れにより生じる画像の違いを、誤って、欠陥と判定して
しまう問題が発生する。このような問題に対処するため
に、画像位置合わせ処理部４において、相互の位置ずれ
量を算出し、その位置ずれを補正して相違度画像を算出
する。すなわち、相違度画像データ算出部５は、基準画
像と被検査画像との相違度を、画像位置合わせ処理部４
で求めた位置ずれ量を補正しながら算出し、その算出結
果を、相違度画像データ記憶部６に出力する。小領域ア
ドレス発生部７は、相違度画像データを分割する小領域
アドレスを記憶し、相違度データを読み出して欠陥判定
を行なうためのアドレスを発生する。総和相違度算出判
定部８と、最大相違度算出判定部９と、相違度画素算出
判定部１０とは、それぞれ、閾値設定端子１５、１６、
１７からの値を用いて、本発明に係わるそれぞれの画像
欠陥検出動作を行なう。特に、相違度画素算出判定部１
０は、閾値テーブル記憶部１１に記憶した閾値テーブル
Ｔ(x,y)を用いて、相違度画素算出を行なう。総合判定
部１２は、総和相違度算出判定部８と、最大相違度算出
判定部９と、相違度画素算出判定部１０の判定結果の少
なくとも一つを選択し、または、判定結果の要素毎の論
理演算を行ない、最終的な欠陥の判定、および、分類を
行ない、そして、その結果を、出力端子１４に出力す
る。ここで適用する論理演算式は、欠陥の種類毎に事前
に用意し、総合判定処理部１２内に記憶されている。
尚、本実施例においては、位置合わせ処理部４の機能を
特に限定するものではなく、例えば、特願昭６３−３１
７５２号明細書および図面に記載の従来技術である画像
位置ずれ検出方法を用いるか、基準画像と被検査画像と
の位置ずれが十分小さな状況では、位置合わせ処理部４
を削除しても良い。First, prior to the defect inspection processing, a reference image having no defect is input from the image input unit 1 and stored in the reference image storage unit 2. Next, the image to be inspected is input from the image input unit 1 and stored in the image to be inspected storage unit 3 for performing the defect inspection. In general, the reference image and the image to be inspected may be displaced from each other due to a difference in image input conditions. As described above, if the degree of difference between the reference image and the image to be inspected is calculated in a state including the position shift, a problem occurs in that a difference in the image caused by the position shift is erroneously determined as a defect. In order to cope with such a problem, the image alignment processing unit 4 calculates mutual positional deviation amounts, corrects the positional deviations, and calculates a dissimilarity image. That is, the dissimilarity image data calculation unit 5 calculates the dissimilarity between the reference image and the image to be inspected by the image alignment processing unit 4.
Is calculated while correcting the amount of positional deviation obtained in step (1), and outputs the calculation result to the dissimilarity image data storage unit 6. The small area address generation unit 7 stores a small area address for dividing the dissimilarity image data, and generates an address for reading out the dissimilarity data and performing a defect determination. The total dissimilarity calculation determination unit 8, the maximum dissimilarity calculation determination unit 9, and the dissimilarity pixel calculation determination unit 10 include threshold setting terminals 15, 16,
Using the value from 17, each image defect detection operation according to the present invention is performed. In particular, the difference pixel calculation determination unit 1
0 uses the threshold value table T (x, y) stored in the threshold value table storage unit 11 to calculate the difference pixel. The comprehensive determination unit 12 selects at least one of the determination results of the total difference calculation determination unit 8, the maximum difference calculation determination unit 9, and the difference pixel calculation determination unit 10, or selects each element of the determination result for each element. A logical operation is performed, final defect determination and classification are performed, and the result is output to the output terminal 14. The logical operation formula applied here is prepared in advance for each type of defect and stored in the comprehensive judgment processing unit 12.
In the present embodiment, the function of the positioning processing unit 4 is not particularly limited.
No. 752 and the prior art image misalignment detection method, or if the misalignment between the reference image and the image to be inspected is sufficiently small, the alignment processing unit 4
May be deleted.
【０００９】以下、総和相違度算出判定部８と最大相違
度算出判定部９、および、相違度画素算出判定部１０の
本発明に係わる処理動作を説明する。まず、後述の図２
に示すように、基準画像と被検査画像との相違度画像デ
ータＤ(x,y)に対し、相互に重なりを持つＭ×Ｎ個の小
領域Ｓ(k,i)、（ｋ＝１，２，・・・，Ｎ、ｉ＝１，
２，・・・，Ｍ）に分割する。そして、欠陥の判別を行
なうために、以下の判定処理の少なくとも一つを用い
て、欠陥検出を行なう。Hereinafter, processing operations of the total difference calculation determining section 8, the maximum difference calculation determining section 9, and the difference pixel calculating determining section 10 according to the present invention will be described. First, FIG.
As shown in FIG. 7, M × N small areas S (k, i) overlapping each other with respect to the difference image data D (x, y) between the reference image and the image to be inspected, (k = 1, 2,..., N, i = 1
2,..., M). Then, in order to determine a defect, defect detection is performed using at least one of the following determination processes.
【００１０】相違度画素算出判定部１０では、以下の相
違度画素算出処理を行なう。各小領域内の相違度画像デ
ータに対し、次式を満足する画素数Ｃk,iを算出する。 Ｄ(x,y)＞Ｔ(x,y)、 （x,y ∈Ｓ(k,i)） そして、閾値設定端子１７から入力される閾値Ｔsに対
し、「Ｃk,i＞Ｔs」ならば、小領域Ｓ(k,i)は欠陥を含
み、「Ｃk,i≦Ｔs」ならば、小領域Ｓ(k,i)は欠陥を含
まないと判定する。尚、Ｔ(x,y)、および、Ｔsの値は、
欠陥判定の条件に応じて事前に定めておく。以下、同様
の処理を全ての小領域に対して行なう。The difference pixel calculation determination section 10 performs the following difference pixel calculation processing. The number of pixels Ck, i that satisfies the following equation is calculated for the difference image data in each small area. D (x, y)> T (x, y), (x, y∈S (k, i)) If the threshold Ts input from the threshold setting terminal 17 is “Ck, i> Ts”, , The small area S (k, i) contains a defect, and if “Ck, i ≦ Ts”, it is determined that the small area S (k, i) does not contain a defect. Note that the values of T (x, y) and Ts are
It is determined in advance according to the conditions for defect determination. Hereinafter, the same processing is performed for all the small areas.
【００１１】次に、最大相違度算出判定部９では、以下
の最大相違度算出処理を行なう。各小領域内の相違度画
像データに対し、次式を算出する。 Ｍk,i＝max｛Ｄ(x,y)、 （(x,y)∈Ｓ(k,i)）｝ そして、閾値設定端子１６から入力される閾値Ｔｍに対
して、「Ｍk,i＞Ｔm」ならば、小領域Ｓ(k,i)は、欠陥
を含み、「Ｍk,i≦Ｔm」ならば、小領域Ｓ(k,i)は、欠
陥を含まないと判定する。以下、同様の処理を、全ての
小領域に対して行なう。Next, the maximum dissimilarity calculation determining unit 9 performs the following maximum dissimilarity calculation processing. The following equation is calculated for the difference image data in each small area. Mk, i = max {D (x, y), ((x, y) ∈S (k, i))} Then, for the threshold Tm input from the threshold setting terminal 16, “Mk, i> Tm , The small area S (k, i) includes a defect. If “Mk, i ≦ Tm”, the small area S (k, i) is determined not to include a defect. Hereinafter, the same processing is performed for all the small areas.
【００１２】また、総和相違度算出判定部８では、以下
の総和相違度算出処理を行なう。各小領域内の相違度画
像データに対し、総和相違度を次式に基づき算出する。 Ａk,i＝ΣΣＤ(x,y)、 ｛(x,y)∈Ｓ(k,i)｝ そして、閾値設定端子１５から入力される閾値ＴAに対
して、「Ａk,i＞ＴA」ならば、小領域Ｓ(k,i)は、欠陥
を含み、「Ａk,i≦ＴA」ならば、小領域Ｓ(k,i)は、欠
陥を含まないと判定する。以下、同様の処理を、全ての
小領域に対して行なう。The total difference calculating unit 8 performs the following total difference calculating process. For the difference image data in each small area, the total difference is calculated based on the following equation. Ak, i = {D (x, y), {(x, y)} S (k, i)} Then, for the threshold TA input from the threshold setting terminal 15, if "Ak, i>TA" , The small area S (k, i) contains a defect, and if “Ak, i ≦ TA”, it is determined that the small area S (k, i) does not contain a defect. Hereinafter, the same processing is performed for all the small areas.
【００１３】尚、上述のそれぞれの判定方法において、
閾値Ｔs、Ｔm、ＴAは、小領域Ｓ(k,i)に係わらず、一定
値の場合について説明したが、閾値を、配列Ｔs(k,i)、
Ｔm(k,i)、ＴA(k,i)として、各小領域毎に、または、画
像データの画素毎に異なった閾値を定め、相違度画像デ
ータの各画素アドレスに対応して格納する閾値テーブル
Ｔ(x,y)を、閾値テーブル記憶部１１に記憶し、欠陥判
定に用いることも可能である。この場合、欠陥判定の閾
値を、画像の場所毎に異なる値で設定することが可能と
なる。この処理は、例えば、検査対象画像が人物がであ
れば、画像中、特に重要である顔の領域に対して、欠陥
検出精度が高くなるように閾値を設定し、また、背景部
分では、欠陥検出精度が低くなるように閾値を設定する
ようにして使用される。また、総和相違度算出判定部８
の総和相違度算出処理において、閾値Ｔrを用い、「Ｄ
(x,y)＞Ｔr」を満足する場合のみ、相違度Ｄ(x,y)を累
算し、Ａk,iを算出する方法もある。この方法によれ
ば、画像に含まれる微小な変動を取り除いて、総和相違
度を算出することができる。In each of the above-described determination methods,
The threshold values Ts, Tm, and TA have been described as being constant values regardless of the small area S (k, i).
Tm (k, i) and TA (k, i) are set to different thresholds for each small area or for each pixel of the image data, and stored in correspondence with each pixel address of the difference image data. The table T (x, y) can be stored in the threshold table storage unit 11 and used for defect determination. In this case, it is possible to set a different threshold value for the defect determination for each location of the image. In this process, for example, if the image to be inspected is a person, a threshold is set so that the defect detection accuracy is high for a particularly important face region in the image, and a defect is set in the background portion. It is used by setting a threshold value so that the detection accuracy is low. In addition, the total difference calculation determination unit 8
, The threshold Tr is used to calculate the sum
There is also a method of calculating Ak, i by accumulating the difference D (x, y) only when (x, y)> Tr "is satisfied. According to this method, it is possible to calculate the total difference degree by removing the minute fluctuation included in the image.
【００１４】図２は、図１における小領域アドレス発生
部で記憶される小領域の一実施例を示す説明図である。
Ｍ×Ｎ個の小領域Ｓ(k,i)（ｋ＝１，２，・・・，Ｎ、
ｉ＝１，２，・・・，Ｍ）は、図中、Ｓ（１，１）で示
す小領域２１と、図中、Ｓ（２，１）で示す小領域２
２、および、図中、Ｓ（１，２）で示す小領域２３の斜
線部で示されるように、それぞれ相互に重なりを持つ。
これらのＭ×Ｎ個の小領域Ｓ(k,i)に対して、図１の総
和相違度算出判定部８と、最大相違度算出判定部９、お
よび、相違度画素算出判定部１０は、それぞれ、任意に
設定された閾値を用いて、本発明に係わるそれぞれの画
像欠陥検出動作を行なう。FIG. 2 is an explanatory diagram showing one embodiment of the small area stored in the small area address generator in FIG.
M × N small areas S (k, i) (k = 1, 2,..., N,
i = 1, 2,..., M) are a small area 21 indicated by S (1, 1) and a small area 2 indicated by S (2, 1) in the figure.
2, and as shown by the hatched portion of the small area 23 indicated by S (1, 2) in the drawing, they overlap each other.
For these M × N small areas S (k, i), the total dissimilarity calculation determination unit 8, the maximum dissimilarity calculation determination unit 9, and the dissimilarity pixel calculation determination unit 10 in FIG. The respective image defect detection operations according to the present invention are performed using arbitrarily set threshold values.
【００１５】図１において、総合判定部１２は、上述の
三つの欠陥判定方法、すなわち、総和相違度算出判定部
８と最大相違度算出判定部９、および、相違度画素算出
判定部１０による欠陥判定動作を組合せ、かつ、個別の
閾値を設定することにより、異なる種類の欠陥に対して
も対処することが可能となり、この結果、優れた欠陥検
出を行なうことができる。また、どの判定条件により欠
陥と判定されたかが分かり、欠陥の分類が可能となる。
このような、総合判定部１２による本発明に係わる処理
動作を、以下、図３を用いて説明する。In FIG. 1, the overall judgment unit 12 performs the above-described three defect judgment methods, namely, the total difference calculation judgment unit 8, the maximum difference calculation judgment unit 9, and the difference pixel calculation judgment unit 10. By combining the determination operations and setting individual thresholds, it is possible to deal with different types of defects, and as a result, excellent defect detection can be performed. In addition, it is possible to determine which determination condition is used to determine a defect, and to classify the defect.
Such a processing operation according to the present invention by the comprehensive determination unit 12 will be described below with reference to FIG.
【００１６】図３は、図１における画像欠陥判別処理装
置の画像欠陥の測定方法の一実施例を示す説明図であ
る。図３（ａ）は、ピンホール欠陥に対する欠陥測定方
法を示す、図３（ｂ）は、汚れ欠陥に対する欠陥測定方
法、そして、図３（ｃ）は、薄汚れ欠陥に対する欠陥測
定方法を示している。図３（ａ）に示すピンホール欠陥
３１は、面積が小さく、相違度のピーク値が高くなる性
質がある。このような欠陥を弁別するためには、図１の
最大相違度算出判定部９による判定処理を用い、適当な
閾値Ｔmを設定することで対応が可能となる。また、小
さなピンホールは欠陥とせず、ある大きさ以上のピンホ
ールを欠陥と判定したい場合には、図１の相違度画素算
出判定部１０の判定処理を用い、相違度のピーク値より
も低めの閾値Ｔ(x,y)≡Ｔ0を用い、ピンホールの面積に
相当する閾値Ｔsを用いれば良い。すなわち、図３
（ｂ）に示すような汚れ欠陥３２とピンホール欠陥３３
とに対しては、図１の相違度画素算出判定部１０を用
い、やや低めの閾値Ｔ(x,y)≡Ｔ0と、検出したい汚れの
面積（図中、幅Ｌ）に応じた閾値Ｔmを組合せることに
より、ピンホール欠陥３３を除き、汚れ欠陥３２のみを
検出することができる。FIG. 3 is an explanatory diagram showing one embodiment of a method for measuring an image defect in the image defect discriminating processing apparatus in FIG. FIG. 3A shows a defect measuring method for a pinhole defect, FIG. 3B shows a defect measuring method for a dirt defect, and FIG. 3C shows a defect measuring method for a thin dirt defect. I have. The pinhole defect 31 shown in FIG. 3A has a property that the area is small and the peak value of the degree of difference is high. In order to discriminate such a defect, it is possible to cope by setting an appropriate threshold value Tm by using the determination processing by the maximum difference calculation determination unit 9 in FIG. In addition, when a small pinhole is not determined as a defect and a pinhole having a certain size or more is determined as a defect, the determination processing of the difference pixel calculation determination unit 10 in FIG. The threshold value T (x, y) ≡T 0 may be used, and the threshold value Ts corresponding to the area of the pinhole may be used. That is, FIG.
A dirt defect 32 and a pinhole defect 33 as shown in FIG.
For this, the slightly different threshold value T (x, y) ≡T 0 and the threshold value corresponding to the area of the stain to be detected (width L in the figure) using the dissimilarity pixel calculation determination unit 10 in FIG. By combining Tm, only the dirt defect 32 can be detected, excluding the pinhole defect 33.
【００１７】また、図３（ｃ）に示すような薄い汚れ欠
陥は、図１の最大相違度算出判定部９や相違度画素算出
判定部１０の判定処理では、正しく検出できない場合が
あり、このような欠陥の判定には、図１の総和相違度算
出判定部８の判定処理を用いる。すなわち、基準画像と
被検査画像との濃度差が小さい場合、相違度の差が小さ
くなるが、これを検出するためには、小さな閾値の設定
が必要になる。しかしながら、小さな閾値は、画像に含
まれるノイズや、濃度変動に対し、不安定となりやす
い。例えば、図１の相違度画素算出判定部１０の判定処
理の場合は、閾値Ｔに対する画素数Ｓk,iと、わずかに
異なる閾値Ｔ＋Δεに対する画素数Ｓ'k,iが大きく異な
るため、閾値の安定な設定が困難になる。これに対し、
図１の総和相違度算出判定部８の判定処理では、小領域
Ｓ（図中、Ｓ1〜Ｓ4）毎の相違度の総和Ａ1〜Ａ4を算出
し、これに対し、閾値ＴAがなされる。総和相違度は、
基準画像と被検査画像の相違度を累算値（図では、ハッ
チングの面積で表されている）として評価するので、閾
値設定の不安定さがなく、また、面積の小さいノイズの
影響を受けにくい。この結果、薄い汚れ欠陥に対する相
違度の差を的確に捕らえることが可能となる。Also, a thin stain defect as shown in FIG. 3C may not be correctly detected by the judgment processing of the maximum dissimilarity calculation determination unit 9 and the dissimilarity pixel calculation determination unit 10 in FIG. For the determination of such a defect, the determination processing of the total dissimilarity calculation determination unit 8 in FIG. 1 is used. That is, when the density difference between the reference image and the image to be inspected is small, the difference in the degree of difference is small, but a small threshold value needs to be set to detect this difference. However, a small threshold value is likely to be unstable with respect to noise included in an image and density fluctuation. For example, in the case of the determination process of the dissimilarity pixel calculation determination unit 10 in FIG. 1, the number of pixels Sk, i for the threshold T and the number of pixels S′k, i for the slightly different threshold T + Δε are significantly different. Settings are difficult. In contrast,
In the determination process of the total dissimilarity calculation determination unit 8 in FIG. 1, the total dissimilarities A 1 to A 4 for each small area S (S 1 to S 4 in the figure) are calculated, and the threshold value TA is Done. The total difference is
Since the difference between the reference image and the image to be inspected is evaluated as an accumulated value (represented by the hatched area in the figure), there is no instability in the threshold setting and the influence of noise having a small area. Hateful. As a result, it is possible to accurately capture the difference in the degree of difference with respect to a thin stain defect.
【００１８】さらに、図１において、総合判定部１２
は、上述の三つの欠陥判定方法、すなわち、総和相違度
算出判定部８と最大相違度算出判定部９、および、相違
度画素算出判定部１０による欠陥判定方法、または、異
なる閾値を用いた判定結果を論理演算式で合成すること
により、以下に説明するように、欠陥の種類に応じた最
適な欠陥判定処理を実現することができる。今、Ｎ個の
判定方法、または、閾値の違いにより得られた判定結果
を、次式で表す。 Ｂn(k,i)、 （ｎ＝１，２，・・・，Ｎ） ここで、「Ｂn(k,i)＝１」であれば、小領域Ｓ(k,i)が
欠陥を含む場合で、「Ｂn(k,i)＝０」であれば、小領域
Ｓ(k,i)が欠陥を含まない場合とする。複数の判定結果
を合成するために、判定結果の要素毎の論理演算を用い
る。例えば、「Ｃ1＝Ｂ1．ｏｒ．Ｂ2．ｏｒ．Ｂ3」は、
Ｂ1、Ｂ2、Ｂ3の要素毎の論理和をとり、新しい判定結
果Ｃ1(k,i)を作成する。以下同様にして、「．ａｎ
ｄ．」（要素毎の論理積）、「．ｅｏｒ．」（要素毎の
排他論理和）、「．ｎｏｔ．」（要素毎の否定）の論理
演算子を定める。また、Ｂ1を、薄い汚れ欠陥を検出す
るために適した閾値ＴAを設定した図１の総和相違度算
出判定部８の判定処理の結果、そして、Ｂ2を、極めて
薄い汚れ欠陥の相違度の最大値よりも高い閾値Ｔmを設
定した図１の最大相違度算出判定部９の判定処理の結果
とすると、論理演算の組合せにより、「Ｃ1＝Ｂ1．ａｎ
ｄ．（ｎｏｔ）Ｂ2」は、薄い汚れで、相違度の最大値
がＴm以下のものだけを検出することが可能となる。Further, in FIG.
Is a defect determination method using the above-described three defect determination methods, that is, a total difference degree calculation determination unit 8, a maximum difference degree calculation determination unit 9, and a difference degree pixel calculation determination unit 10, or a determination using different thresholds. By combining the results with a logical operation expression, it is possible to realize an optimum defect determination process according to the type of defect, as described below. Now, the determination results obtained by the N determination methods or the differences in the thresholds are represented by the following equations. Bn (k, i), (n = 1, 2,..., N) Here, if “Bn (k, i) = 1”, the small area S (k, i) contains a defect. If “Bn (k, i) = 0”, it is assumed that the small area S (k, i) does not include a defect. In order to combine a plurality of determination results, a logical operation for each element of the determination results is used. For example, “C 1 = B 1 .or.B 2 .or.B 3 ”
The logical sum of each of B 1 , B 2 , and B 3 is calculated, and a new determination result C 1 (k, i) is created. Similarly, ".an
d. (Logical product for each element), ".eor." (Exclusive OR for each element), and ".not." (Negation for each element). In addition, B 1 is the result of the determination process of the total difference calculation determination unit 8 in FIG. 1 in which a threshold value TA suitable for detecting a thin stain defect is set, and B 2 is the difference degree of the extremely thin stain defect. As a result of the determination process of the maximum dissimilarity calculation determination unit 9 in FIG. 1 in which a threshold value Tm higher than the maximum value is set, “C 1 = B 1 .an
d. (Not) B 2 ”can detect only light stains having a maximum difference value of Tm or less.
【００１９】以上、図１〜図３を用いて説明したよう
に、本実施例の画像欠陥判別処理装置では、印刷物や塗
装の外観検査を行なうために、基準画像と被検査画像と
の差を表す相違度データに対して、相違度画素算出処
理、最大相違度算出処理、総和相違度算出処理の３種類
の欠陥判定処理を用意し、かつ、それぞれ、欠陥の性質
に応じて閾値を設定する。また、異なる閾値、および、
判定方法を用いた欠陥の判定結果に対し、論理演算を用
いて欠陥判定結果を合成する。このことにより、極め細
かな欠陥の判別条件を設定することができる。その結
果、事前に条件式を複数用意することで、欠陥を分類
し、目的に応じた欠陥判定を、容易に行なうことが可能
となる。尚、本発明は、小領域毎に、任意の閾値で、画
像欠陥の検出を行なうものであれば、図１〜図３を用い
て説明した実施例に限定されるものではない。As described above with reference to FIGS. 1 to 3, the image defect discriminating apparatus of the present embodiment determines the difference between the reference image and the image to be inspected in order to inspect the appearance of the printed matter or the paint. For the dissimilarity data to be represented, three types of defect determination processes of a dissimilarity pixel calculation process, a maximum dissimilarity calculation process, and a total dissimilarity calculation process are prepared, and a threshold value is set according to the nature of each defect. . Also, different thresholds, and
A defect determination result is synthesized using a logical operation with respect to the defect determination result using the determination method. As a result, it is possible to set a very detailed defect determination condition. As a result, by preparing a plurality of conditional expressions in advance, it becomes possible to classify defects and easily perform defect determination according to the purpose. The present invention is not limited to the embodiment described with reference to FIGS. 1 to 3 as long as it detects an image defect at an arbitrary threshold for each small area.
【００２０】[0020]
【発明の効果】本発明によれば、画像欠陥の種類別の検
出を可能とし、ノイズなどに起因する誤検出を防止し
て、画像欠陥の検出精度を高め、印刷物の欠陥検査シス
テムの性能を向上させることが可能である。According to the present invention, it is possible to detect image defects by type, to prevent erroneous detection due to noise, etc., to improve the accuracy of detecting image defects, and to improve the performance of a defect inspection system for printed matter. It is possible to improve.
【００２１】[0021]
【図１】本発明を施した画像欠陥判別処理装置の本発明
に係わる構成の一実施例を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of a configuration according to the present invention of an image defect discrimination processing device according to the present invention.
【図２】図１における小領域アドレス発生部で記憶され
る小領域の一実施例を示す説明図である。FIG. 2 is an explanatory diagram showing one embodiment of a small area stored in a small area address generator in FIG. 1;
【図３】図１における画像欠陥判別処理装置の画像欠陥
の測定方法の一実施例を示す説明図である。FIG. 3 is an explanatory diagram showing one embodiment of a method for measuring an image defect in the image defect determination processing device in FIG. 1;
【図４】従来の画像欠陥判別処理装置の構成の一実施例
を示すブロック図である。FIG. 4 is a block diagram showing one embodiment of a configuration of a conventional image defect determination processing device.
【図５】図４における画像欠陥判別処理装置の画像欠陥
の測定方法の一実施例を示す説明図である。FIG. 5 is an explanatory diagram showing one embodiment of a method for measuring an image defect in the image defect determination processing device in FIG. 4;
１ 画像入力部 ２ 基準画像記憶部 ３ 被検査画像記憶部 ４ 画像位置合わせ処理部 ５ 相違度画像データ算出部 ６ 相違度画像データ記憶部 ７ 小領域アドレス発生部 ８ 総和相違度算出判定部 ９ 最大相違度算出判定部 １０ 相違度画素算出判定部 １１ 閾値テーブル記憶部 １２ 総合判定部 １３ 入力端子 １４ 判定結果出力端子 １５ 閾値設定端子 １６ 閾値設定端子 １７ 閾値設定端子 ２１〜２３ 小領域 ３１ ピンホール欠陥 ３２ 汚れ欠陥 ３３ ピンホール欠陥 ４０ 入力端子 ４１ 画像入力部 ４２ 基準画像記憶部 ４３ 被検査画像記憶部 ４４ 相違度画像データ算出部 ４５ 欠陥判定処理部 ４６ 閾値入力端子 ４７ 出力端子 ５１ ピンホール欠陥 ５２ 汚れ欠陥 ５３ 薄汚れ欠陥 Reference Signs List 1 Image input unit 2 Reference image storage unit 3 Inspection image storage unit 4 Image registration processing unit 5 Dissimilarity image data calculation unit 6 Dissimilarity image data storage unit 7 Small area address generation unit 8 Sum total dissimilarity calculation determination unit 9 Maximum Dissimilarity calculation determination unit 10 Dissimilarity pixel calculation determination unit 11 Threshold table storage unit 12 General determination unit 13 Input terminal 14 Judgment result output terminal 15 Threshold setting terminal 16 Threshold setting terminal 17 Threshold setting terminal 21-23 Small area 31 Pinhole defect Reference Signs List 32 Dirt defect 33 Pinhole defect 40 Input terminal 41 Image input unit 42 Reference image storage unit 43 Inspection image storage unit 44 Dissimilarity image data calculation unit 45 Defect judgment processing unit 46 Threshold input terminal 47 Output terminal 51 Pinhole defect 52 Dirt Defect 53 Light stain defect
Claims (2)
像と、判別対象から得られた被検査画像との画素毎の相
違度を求め、該相違度と、予め任意に設定された第１の
閾値との比較に基づき、被検査対象の画像欠陥の判定を
行なう画像欠陥判別処理装置において、 前記基準画像と被検査画像との画素毎の相違度データ
を、アドレス対応に記憶する相違度画像データ記憶手段
と、 前記相違度画像データ記憶手段に記憶した相違度データ
対応のアドレスを、予め定められた小領域に分割する小
領域アドレス発生手段と、 該小領域アドレス発生手段で分割された小領域毎に、前
記相違度画像データ記憶手段に記憶した相違度データ
と、前記第１の閾値との比較を行ない、該第１の閾値を
超えた前記相違度データの数が、予め任意に定めた第２
の閾値を超えた場合に、該小領域を画像欠陥として判定
する相違度画素算出判定手段と、 前記小領域アドレス発生手段で分割された小領域毎に、
前記相違度画像データ記憶手段に記憶した相違度データ
の最大値を算出し、該算出した最大値が、予め任意に定
めた第３の閾値を越えた場合に、該小領域を画像欠陥と
して判定する最大相違度算出判定手段と、 前記小領域アドレス発生手段で分割された小領域毎に、
前記相違度画像データ記憶手段に記憶した相違度データ
の総和を算出し、該算出した総和が、予め任意に定めた
第４の閾値を越えた場合に、該小領域を画像欠陥として
判定する総和相違度算出判定手段と、 前記相違度画素算出判定手段、前記最大相違度算出判定
手段および前記総和相違度算出判定手段のそれぞれの判
定結果を、予め任意に定めた条件式に基づき、論理演算
して合成し、画像の欠陥の判定結果を出力する総合判定
手段とを設けたことを特徴とする画像欠陥判別処理装
置。 1. A reference image obtained from an object having no image defect.
Phase for each pixel between the image and the image to be inspected obtained from the discrimination target
The degree of dissimilarity is determined, and the degree of dissimilarity and a first arbitrarily set first
Based on the comparison with the threshold value, the judgment of the image defect
In the image defect discrimination processing device to be performed, the difference degree data for each pixel between the reference image and the image to be inspected.
, Image data storage means for storing
And the difference data stored in the difference image data storage means.
The corresponding address is divided into predetermined small areas.
For each of the area address generating means and the small area divided by the small area address generating means,
Dissimilarity data stored in the dissimilarity image data storage means
Is compared with the first threshold value, and the first threshold value is
If the number of the difference data exceeds the second
Is judged as an image defect when the threshold value is exceeded.
The difference degree pixel calculation determining means, and for each small area divided by the small area address generating means,
Dissimilarity data stored in the dissimilarity image data storage means
Is calculated, and the calculated maximum value is arbitrarily determined in advance.
When the third threshold is exceeded, the small area is regarded as an image defect.
The maximum dissimilarity calculation determination means and the small area divided by the small area address generation means,
Dissimilarity data stored in the dissimilarity image data storage means
Is calculated, and the calculated sum is arbitrarily determined in advance.
When exceeding the fourth threshold value, the small area is regarded as an image defect.
Sum total difference calculation determination means, the difference pixel calculation determination means, and the maximum difference calculation determination
Means and the sum total dissimilarity calculation determination means.
Performs a logical operation on the fixed result based on a condition
Comprehensive judgment that combines and synthesizes and outputs the judgment result of image defects
Means for determining image defects
Place.
において、前記第２ないし第４の閾値のそれぞれを、前
記小領域アドレス発生手段で分割された小領域毎に、も
しくは、画像を構成する画素毎に、任意の値で配列した
閾値テーブルを格納する閾値テーブル記憶手段を設け、
前記相違度画素算出判定手段、前記最 大相違度算出判定
手段および前記総和相違度算出判定手段のそれぞれは、
前記閾値テーブル記憶手段に格納した閾値テーブルに基
づき、それぞれの小領域毎に、もしくは、画素毎に異な
る閾値で、画像欠陥の判定を行なうことを特徴とする画
像欠陥判別処理装置。 2. An image defect discriminating processing apparatus according to claim 1.
In the above, each of the second to fourth thresholds is
For each small area divided by the small area address generating means,
In other words, an arbitrary value is arranged for each pixel constituting the image.
Threshold table storage means for storing a threshold table is provided,
The dissimilarity pixel calculation determination means, the maximum difference calculation determination
Means and the sum total difference calculation determination means,
Based on the threshold table stored in the threshold table storage means
Different for each small area or for each pixel
The image defect is determined at a threshold value.
Image defect determination processing device.
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|---|---|---|---|
| JP3264442A JP2628951B2 (en) | 1991-10-14 | 1991-10-14 | Image defect determination processing device |
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- 1991-10-14 JP JP3264442A patent/JP2628951B2/en not_active Expired - Fee Related
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| JPH05108800A (en) | 1993-04-30 |
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