JP3175347B2 - シート状製品の異物混入検査方法 - Google Patents
シート状製品の異物混入検査方法Info
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- JP3175347B2 JP3175347B2 JP29433592A JP29433592A JP3175347B2 JP 3175347 B2 JP3175347 B2 JP 3175347B2 JP 29433592 A JP29433592 A JP 29433592A JP 29433592 A JP29433592 A JP 29433592A JP 3175347 B2 JP3175347 B2 JP 3175347B2
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、シート状製品に混入し
ている異物を検査するためのシート状製品の異物混入の
検査方法に関する。
ている異物を検査するためのシート状製品の異物混入の
検査方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】紙等のシート状製品に異物が混入すると
製品としての価値が低くなるためこれを検査する必要が
ある。
製品としての価値が低くなるためこれを検査する必要が
ある。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】この異物を検査する方
法は、目視による検査は、個人差があり不正確である。
また単に光学的に異物を検出しようとしても異物がシー
ト内に埋まっている場合には、単に表面を見ただけでは
検出することができない問題がある。
法は、目視による検査は、個人差があり不正確である。
また単に光学的に異物を検出しようとしても異物がシー
ト内に埋まっている場合には、単に表面を見ただけでは
検出することができない問題がある。
【０００４】そこで、本発明の目的は、上記課題を解決
し、異物の混入を光学的に確実に検出できるシート状製
品の異物混入検査方法を提供することにある。
し、異物の混入を光学的に確実に検出できるシート状製
品の異物混入検査方法を提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めに本発明は、シート状製品の裏面から光を当て、その
表面をＣＣＤカメラで撮像し、ＣＣＤカメラで撮影した
画像上で設定レベルより黒く写った部分の面積を設定の
大小２つの面積しきい値で抽出し、小さい面積しきい値
以下の異物検出は、その小さな面積しきい値に合わせて
フィルタサイズを決定し、そのフィルタサイズに合わせ
た最大フィルタを施した結果の画像に最小値フィルタを
施して小さい面積しきい値より大きな部分を残した画像
を求め、その画像から上記ＣＣＤカメラで撮影した画像
を減算して各画素の濃淡差を求め、この濃淡差と設定し
たしきい値と比較してしきい値を超えた部分のみを抽出
して濃淡モフォロジーによる小型異物を抽出し、他方Ｃ
ＣＤカメラで撮影した良品のシート状製品の画像から画
像統計量に基づいて２値化用しきい値を決定しておき、
この２値化用しきい値で、上記異物検査すべき画像を２
値化すると共に上記大きな面積しきい値以上の部分を抽
出し、上記濃淡モフォロジー処理により求めた画像と画
像統計量処理により求めた画像を合成して異物画像を求
め、この異物画像で認識された部分の個数と面積を求め
て製品の良否を判定するものである。
めに本発明は、シート状製品の裏面から光を当て、その
表面をＣＣＤカメラで撮像し、ＣＣＤカメラで撮影した
画像上で設定レベルより黒く写った部分の面積を設定の
大小２つの面積しきい値で抽出し、小さい面積しきい値
以下の異物検出は、その小さな面積しきい値に合わせて
フィルタサイズを決定し、そのフィルタサイズに合わせ
た最大フィルタを施した結果の画像に最小値フィルタを
施して小さい面積しきい値より大きな部分を残した画像
を求め、その画像から上記ＣＣＤカメラで撮影した画像
を減算して各画素の濃淡差を求め、この濃淡差と設定し
たしきい値と比較してしきい値を超えた部分のみを抽出
して濃淡モフォロジーによる小型異物を抽出し、他方Ｃ
ＣＤカメラで撮影した良品のシート状製品の画像から画
像統計量に基づいて２値化用しきい値を決定しておき、
この２値化用しきい値で、上記異物検査すべき画像を２
値化すると共に上記大きな面積しきい値以上の部分を抽
出し、上記濃淡モフォロジー処理により求めた画像と画
像統計量処理により求めた画像を合成して異物画像を求
め、この異物画像で認識された部分の個数と面積を求め
て製品の良否を判定するものである。
【０００６】
【作用】上記構成によれば、シート状製品に光を当てそ
の透過光をＣＣＤカメラで撮像することで、異物がある
部分と無い部分とでは、光の濃淡差が顕著にあらわれる
ため、ＣＣＤカメラの画像から濃淡モフォロジー処理に
て濃淡差の顕著な部分を探し出すと共に大きな異物は画
像統計量処理で探し出すことで、容易に異物混入を検出
でき、これらの個数や面積を求めることで、シート状製
品の良否を判断できる。
の透過光をＣＣＤカメラで撮像することで、異物がある
部分と無い部分とでは、光の濃淡差が顕著にあらわれる
ため、ＣＣＤカメラの画像から濃淡モフォロジー処理に
て濃淡差の顕著な部分を探し出すと共に大きな異物は画
像統計量処理で探し出すことで、容易に異物混入を検出
でき、これらの個数や面積を求めることで、シート状製
品の良否を判断できる。
【０００７】
【実施例】以下、本発明の一実施例を添付図面に基づい
て詳述する。
て詳述する。
【０００８】図１（ａ）において、投光装置１０上には
異物混入を検出すべきシート１１が配置され、その上部
にシート１１を透過した光と共にシート１１を撮像する
モノクロＣＣＤカメラ１２が配置される。このモノクロ
ＣＣＤカメラ１２の信号は画像処理装置１３に入力さ
れ、コンピュータ１４によりその異物混入が検査され
る。
異物混入を検出すべきシート１１が配置され、その上部
にシート１１を透過した光と共にシート１１を撮像する
モノクロＣＣＤカメラ１２が配置される。このモノクロ
ＣＣＤカメラ１２の信号は画像処理装置１３に入力さ
れ、コンピュータ１４によりその異物混入が検査され
る。
【０００９】この異物検出のアルゴリズムは図１（ｂ）
に示すように、先ず検査が開始され、画像が入力される
とその画像より濃淡モフォロジーと画像統計量による異
物抽出が行われ、その異物の面積・個数が計測され、製
品の良否が判定されて検査を終了する。なお、予め、モ
ノクロＣＣＤカメラに取り付けられているレンズの絞り
は適切な検査ができるように調整されている。
に示すように、先ず検査が開始され、画像が入力される
とその画像より濃淡モフォロジーと画像統計量による異
物抽出が行われ、その異物の面積・個数が計測され、製
品の良否が判定されて検査を終了する。なお、予め、モ
ノクロＣＣＤカメラに取り付けられているレンズの絞り
は適切な検査ができるように調整されている。
【００１０】この濃淡モフォロジーと画像統計量による
異物混入検査を図２により詳しく説明する。
異物混入検査を図２により詳しく説明する。
【００１１】先ず、モノクロＣＣＤカメラで撮像された
１画面の像２０は（ａ）で示すように横５１２画素、縦
５１２画素で構成されるものとする。この画素の信号は
例えば濃淡値を８ビット階調で表現すると黒（透過光無
し）で０のレベル，白（１００％透過）で２５５のレベ
ルまで可変である。画像２０上で設定レベルより黒く写
った部分２１ａ，２１ｂ，２２ｃ〜２１ｅを斜線で示し
てある。
１画面の像２０は（ａ）で示すように横５１２画素、縦
５１２画素で構成されるものとする。この画素の信号は
例えば濃淡値を８ビット階調で表現すると黒（透過光無
し）で０のレベル，白（１００％透過）で２５５のレベ
ルまで可変である。画像２０上で設定レベルより黒く写
った部分２１ａ，２１ｂ，２２ｃ〜２１ｅを斜線で示し
てある。
【００１２】この各部分２１ａ，２１ｂ，２２ｃ〜２１
ｅの異物は、設定した大小２つの面積しきい値Ｓ１，Ｓ
２で抽出し、その部分２１ａ，２１ｂ，２２ｃ〜２１ｅ
の面積が、小さい面積しきい値Ｓ１以下ならば濃淡モフ
ォロジーによって、大きい面積しきい値Ｓ２以上ならば
画像統計量の利用により抽出される。
ｅの異物は、設定した大小２つの面積しきい値Ｓ１，Ｓ
２で抽出し、その部分２１ａ，２１ｂ，２２ｃ〜２１ｅ
の面積が、小さい面積しきい値Ｓ１以下ならば濃淡モフ
ォロジーによって、大きい面積しきい値Ｓ２以上ならば
画像統計量の利用により抽出される。
【００１３】次に濃淡モフォロジーによる異物検出につ
いて説明する。面積しきい値Ｓ1 に合わせてフィルタの
サイズを決定し、フィルタサイズに合わせて画像２０に
対し最大値フィルタを施した結果に、引き続き最小値フ
ィルタを施すと、しきい値面積Ｓ1 よりも大きな部分２
１ａ，２２ｄのみを残した画像２４が得られる。この結
果、画像２０のＡ−Ａ線の位置の各画素のレベルが
（ｄ）の曲線２６で表わされていたものが、画像２４で
はＡ−Ａ線の位置の各画素のレベルは（ｄ）の曲線２５
で表される。（ｄ）の曲線２５から曲線２６を減算し
（ｅ）に示すように濃淡差を求める。同様に各縦方向を
すべてに対して上述のように濃淡差を求めて、つまり画
像２４から画像２０を減算して各画素の濃淡差を求め、
設定したしきい値Ｔ1 と比較し、しきい値Ｔ1 を越えた
部分のみを画素値レベル２５５、それ以外を画素値レベ
ル０として残すと（ｆ）に示したように、面積が面積し
きい値Ｓ1 以下で、かつ、周囲との濃淡差がしきい値Ｔ
1 よりも大きい部分２２ｃ，２２ｅを２値化した画像２
７が得られる。
いて説明する。面積しきい値Ｓ1 に合わせてフィルタの
サイズを決定し、フィルタサイズに合わせて画像２０に
対し最大値フィルタを施した結果に、引き続き最小値フ
ィルタを施すと、しきい値面積Ｓ1 よりも大きな部分２
１ａ，２２ｄのみを残した画像２４が得られる。この結
果、画像２０のＡ−Ａ線の位置の各画素のレベルが
（ｄ）の曲線２６で表わされていたものが、画像２４で
はＡ−Ａ線の位置の各画素のレベルは（ｄ）の曲線２５
で表される。（ｄ）の曲線２５から曲線２６を減算し
（ｅ）に示すように濃淡差を求める。同様に各縦方向を
すべてに対して上述のように濃淡差を求めて、つまり画
像２４から画像２０を減算して各画素の濃淡差を求め、
設定したしきい値Ｔ1 と比較し、しきい値Ｔ1 を越えた
部分のみを画素値レベル２５５、それ以外を画素値レベ
ル０として残すと（ｆ）に示したように、面積が面積し
きい値Ｓ1 以下で、かつ、周囲との濃淡差がしきい値Ｔ
1 よりも大きい部分２２ｃ，２２ｅを２値化した画像２
７が得られる。
【００１４】次に画像統計量による異物検出について説
明する。検査前に予め、良品の画像を入力し、画像の平
均濃淡値ｍおよび標準偏差σを求めた後、平均濃淡値ｍ
と標準偏差σから２値化用しきい値Ｔ2 （＝ｍ＋ｋ＊σ
＋ｂ ｋ：任意係数，ｂ：バイアス値）を決定してお
く。画像２０に対してしきい値Ｔ2 で２値化をし、面積
しきい値Ｓ2 以上の部分を残すと（ｂ）に示したよう
に、画像レベルが特に低く、かつ、面積が面積しきい値
Ｓ2 以上の部分２１ａを含んだ画像２３が得られる。
明する。検査前に予め、良品の画像を入力し、画像の平
均濃淡値ｍおよび標準偏差σを求めた後、平均濃淡値ｍ
と標準偏差σから２値化用しきい値Ｔ2 （＝ｍ＋ｋ＊σ
＋ｂ ｋ：任意係数，ｂ：バイアス値）を決定してお
く。画像２０に対してしきい値Ｔ2 で２値化をし、面積
しきい値Ｓ2 以上の部分を残すと（ｂ）に示したよう
に、画像レベルが特に低く、かつ、面積が面積しきい値
Ｓ2 以上の部分２１ａを含んだ画像２３が得られる。
【００１５】濃淡モフォロジー処理より求めた画像２７
と画像統計量処理により求めた画像２３とを合成して
（ｇ）に示すように異物画像２８を求める。そしてこの
異物として認識された部分２１ａ，２２ｃ，２２ｅの個
数を求めると共にその面積も求め、これらから製品の良
否を判断する。
と画像統計量処理により求めた画像２３とを合成して
（ｇ）に示すように異物画像２８を求める。そしてこの
異物として認識された部分２１ａ，２２ｃ，２２ｅの個
数を求めると共にその面積も求め、これらから製品の良
否を判断する。
【００１６】本実施例では、モノクロＣＣＤカメラを用
いたが、カラーＣＣＤカメラを用いてもＲ，Ｇ，Ｂ各成
分に対して同様の処理を行うことで検査を実施できる。
いたが、カラーＣＣＤカメラを用いてもＲ，Ｇ，Ｂ各成
分に対して同様の処理を行うことで検査を実施できる。
【００１７】また、ここでは画像サイズを５１２×５１
２画素とし、画像濃淡値の階調を８ビット２５６階調、
濃淡値レベル０を黒、２５５を白として詳述したが、こ
れにとらわれることなく画像サイズ、階調レベルを選択
しても異物の検査は実施可能である。
２画素とし、画像濃淡値の階調を８ビット２５６階調、
濃淡値レベル０を黒、２５５を白として詳述したが、こ
れにとらわれることなく画像サイズ、階調レベルを選択
しても異物の検査は実施可能である。
【００１８】異物抽出処理として、濃淡モフォロジーと
画像統計量の両方を用いた例を挙げたが、抽出すべき異
物に合わせて個々に用いても異物抽出、検査を実施でき
る。
画像統計量の両方を用いた例を挙げたが、抽出すべき異
物に合わせて個々に用いても異物抽出、検査を実施でき
る。
【００１９】
【発明の効果】以上要するに本発明によれば、シート状
製品に光を当てその透過光をＣＣＤカメラで撮像するこ
とで、異物がある部分と無い部分とでは、光の濃淡差が
顕著にあらわれるため、ＣＣＤカメラの画像から濃淡モ
フォロジー処理にて濃淡差の顕著な部分を探し出すと共
に大きな異物は画像統計量処理で探し出すことで、容易
に異物混入を検出でき、これらの個数や面積を求めるこ
とで、シート状製品の良否を判断できる。
製品に光を当てその透過光をＣＣＤカメラで撮像するこ
とで、異物がある部分と無い部分とでは、光の濃淡差が
顕著にあらわれるため、ＣＣＤカメラの画像から濃淡モ
フォロジー処理にて濃淡差の顕著な部分を探し出すと共
に大きな異物は画像統計量処理で探し出すことで、容易
に異物混入を検出でき、これらの個数や面積を求めるこ
とで、シート状製品の良否を判断できる。
【図１】本発明の一実施例を示す図である。
【図２】本発明において異物を検査するための説明図で
ある。
ある。
１０ 投光装置 １１ シート状製品 １２ ＣＣＤカメラ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 矢ヶ部 政宏 東京都江東区豊洲二丁目１番１号 石川 島播磨重工業株式会社 東京第一工場内 (72)発明者 伊藤 順一 東京都江東区豊洲二丁目１番１号 石川 島播磨重工業株式会社 東京第一工場内 (56)参考文献 特開 昭58−173456（ＪＰ，Ａ) 特開 昭61−89544（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−156349（ＪＰ，Ａ) Ｈ．Ｂｏｅｒｎｅｒ，”ＦＥＡＴＵＲ Ｅ ＥＸＴＲＡＣＴＩＯＮ ＢＹ ＧＲ ＡＹＳＣＡＬＥ ＭＯＲＰＨＯＬＯＧＩ ＣＡＬ ＯＰＥＲＡＴＩＯＮＳ − Ａ ＣＯＭＰＡＲＩＳＯＮ ＴＯ ＤＯＧ ＦＩＬＴＥＲＳ”，Ｉｎｔｅｒｎａｔ ｉｏｎａｌ Ｗｏｒｋｓｈｏｐ ｏｎ ＩＥＥＥ Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ ＡＰ ｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｏｆ Ｍａｃｈ ｉｎｅ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ ａ ｎｄ Ｖｉｓｉｏｎ，1989，ｐ．112− 117 Ｐｈｉｌｉｐｐｅ Ｓａｌｅｍｂｉｅ ｒ，”ＭＵＬＴＩＲＥＳＯＬＵＴＩＯＮ ＤＥＣＯＭＰＯＳＩＴＩＯＮ ＡＮＤ ＡＤＡＰＴＩＶＥ ＦＩＬＴＥＲＩＮ Ｇ ＷＩＴＨ ＲＡＮＫ ＯＲＤＥＲ ＢＡＳＥＤ ＦＩＬＴＥＲＳ − ＡＰ ＰＬＩＣＡＴＩＯＮ ＴＯ ＤＥＦＥＣ Ｔ ＤＥＴＥＣＴＩＯＮ −”，1991 Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆ ｅｒｅｎｃｅ ｏｎ ＩＥＥＥ Ａｃｏ ｕｓｔｉｃｓ，Ｓｐｅｅｃｈ，ａｎｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ, 1991，Ｖｏｌ．４，ｐ．2389−2392 (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G01N 21/84 - 21/958 ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)
Claims (1)
- 【請求項１】 シート状製品の裏面から光を当て、その
表面をＣＣＤカメラで撮像し、ＣＣＤカメラで撮影した
画像上で設定レベルより黒く写った部分の面積を設定の
大小２つの面積しきい値で抽出し、小さい面積しきい値
以下の異物検出は、その小さな面積しきい値に合わせて
フィルタサイズを決定し、そのフィルタサイズに合わせ
た最大フィルタを施した結果の画像に最小値フィルタを
施して小さい面積しきい値より大きな部分を残した画像
を求め、その画像から上記ＣＣＤカメラで撮影した画像
を減算して各画素の濃淡差を求め、この濃淡差と設定し
たしきい値と比較してしきい値を超えた部分のみを抽出
して濃淡モフォロジーによる小型異物を抽出し、他方Ｃ
ＣＤカメラで撮影した良品のシート状製品の画像から画
像統計量に基づいて２値化用しきい値を決定しておき、
この２値化用しきい値で、上記異物検査すべき画像を２
値化すると共に上記大きな面積しきい値以上の部分を抽
出し、上記濃淡モフォロジー処理により求めた画像と画
像統計量処理により求めた画像を合成して異物画像を求
め、この異物画像で認識された部分の個数と面積を求め
て製品の良否を判定することを特徴とするシート状製品
の異物混入検査方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP29433592A JP3175347B2 (ja) | 1992-11-02 | 1992-11-02 | シート状製品の異物混入検査方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP29433592A JP3175347B2 (ja) | 1992-11-02 | 1992-11-02 | シート状製品の異物混入検査方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06148094A JPH06148094A (ja) | 1994-05-27 |
| JP3175347B2 true JP3175347B2 (ja) | 2001-06-11 |
Family
ID=17806375
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP29433592A Expired - Fee Related JP3175347B2 (ja) | 1992-11-02 | 1992-11-02 | シート状製品の異物混入検査方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3175347B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2014021074A (ja) * | 2012-07-23 | 2014-02-03 | Toda Kogyo Corp | 放射性物質で汚染された水道水のモニタリングシステム |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3526431B2 (ja) * | 1999-04-02 | 2004-05-17 | 日本たばこ産業株式会社 | 円筒形状物品の外観検査装置 |
| JP4254323B2 (ja) * | 2003-04-18 | 2009-04-15 | 株式会社デンソー | 異物検査方法及び異物検査装置 |
| JP7359125B2 (ja) * | 2020-10-14 | 2023-10-11 | トヨタ自動車株式会社 | 転写基材再生装置及び転写基材再生方法 |
-
1992
- 1992-11-02 JP JP29433592A patent/JP3175347B2/ja not_active Expired - Fee Related
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| Ｈ．Ｂｏｅｒｎｅｒ，"ＦＥＡＴＵＲＥ ＥＸＴＲＡＣＴＩＯＮ ＢＹ ＧＲＡＹＳＣＡＬＥ ＭＯＲＰＨＯＬＯＧＩＣＡＬ ＯＰＥＲＡＴＩＯＮＳ − Ａ ＣＯＭＰＡＲＩＳＯＮ ＴＯ ＤＯＧ ＦＩＬＴＥＲＳ"，Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｗｏｒｋｓｈｏｐ ｏｎ ＩＥＥＥ Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ ＡＰｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｏｆ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ ａｎｄ Ｖｉｓｉｏｎ，１９８９，ｐ．１１２−１１７ |
| Ｐｈｉｌｉｐｐｅ Ｓａｌｅｍｂｉｅｒ，"ＭＵＬＴＩＲＥＳＯＬＵＴＩＯＮ ＤＥＣＯＭＰＯＳＩＴＩＯＮ ＡＮＤ ＡＤＡＰＴＩＶＥ ＦＩＬＴＥＲＩＮＧ ＷＩＴＨ ＲＡＮＫ ＯＲＤＥＲ ＢＡＳＥＤ ＦＩＬＴＥＲＳ − ＡＰＰＬＩＣＡＴＩＯＮ ＴＯ ＤＥＦＥＣＴ ＤＥＴＥＣＴＩＯＮ −"，１９９１ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ ＩＥＥＥ Ａｃｏｕｓｔｉｃｓ，Ｓｐｅｅｃｈ，ａｎｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，１９９１，Ｖｏｌ．４，ｐ．２３８９−２３９２ |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2014021074A (ja) * | 2012-07-23 | 2014-02-03 | Toda Kogyo Corp | 放射性物質で汚染された水道水のモニタリングシステム |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH06148094A (ja) | 1994-05-27 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |