特許 6191622 画像生成装置、欠陥検査装置および欠陥検査方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6191622

(24)【登録日】2017年8月18日

(45)【発行日】2017年9月6日

(54)【発明の名称】画像生成装置、欠陥検査装置および欠陥検査方法

(51)【国際特許分類】

   G01N 21/892 20060101AFI20170828BHJP

   G01N 21/88 20060101ALI20170828BHJP

   G06T 1/00 20060101ALI20170828BHJP

   G01B 11/30 20060101ALI20170828BHJP

【ＦＩ】

   G01N21/892 A

   G01N21/88 J

   G06T1/00 300

   G01B11/30 A

【請求項の数】5

【全頁数】22

(21)【出願番号】特願2014-557545(P2014-557545)

(86)(22)【出願日】2014年1月15日

(86)【国際出願番号】JP2014051157

(87)【国際公開番号】WO2014112652

(87)【国際公開日】20140724

【審査請求日】2016年12月16日

(31)【優先権主張番号】特願2013-5686(P2013-5686)

(32)【優先日】2013年1月16日

(33)【優先権主張国】JP

(73)【特許権者】

【識別番号】000002093

【氏名又は名称】住友化学株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100113000

【弁理士】

【氏名又は名称】中山 亨

(74)【代理人】

【識別番号】100151909

【弁理士】

【氏名又は名称】坂元 徹

(72)【発明者】

【氏名】尾崎 麻耶

【審査官】 小野寺 麻美子

(56)【参考文献】

【文献】 国際公開第２０１０／０５８５５７（ＷＯ，Ａ１）

【文献】 特開２００６−３３７１６７（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開平９−５２５５（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開平６−５０７４１（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０１Ｎ ２１／８４ − Ｇ０１Ｎ ２１／９５８

Ｇ０１Ｂ １１／００ − Ｇ０１Ｂ １１／３０

Ｇ０６Ｔ １／００ − Ｇ０６Ｔ １／４０

Ｇ０６Ｔ ３／００ − Ｇ０６Ｔ ５／５０

Ｇ０６Ｔ ９／００ − Ｇ０６Ｔ ９／４０

ＪＳＴＰｌｕｓ（ＪＤｒｅａｍＩＩＩ）

ＪＳＴ７５８０（ＪＤｒｅａｍＩＩＩ）

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

シート状成形体の欠陥を検査するための画像データを生成する画像生成装置であって、 シート状成形体を該シート状成形体の長手方向に搬送する搬送部と、
シート状成形体の長手方向に垂直な幅方向に直線状に延びる光源を備え、該光源によってシート状成形体に光を照射する光照射部と、
前記搬送部によって搬送中のシート状成形体に対して撮像動作を行って、２次元画像を表す２次元画像データを生成する撮像部と、
１または複数のアルゴリズム処理によって、前記２次元画像データを構成する各画素の特徴量を、各画素の輝度値に基づいて算出する特徴量算出部と、
前記２次元画像データを構成する各画素を、前記特徴量が予め定める閾値以上である欠陥画素と、前記特徴量が前記閾値未満である残余画素とに区別し、前記欠陥画素については前記特徴量に応じた階調値を表す階調情報が格納された階調情報格納ビット列からなり、前記残余画素については零の階調値を表す階調情報が格納された階調情報格納ビット列からなる処理画像データを生成する処理画像データ生成部と、
前記処理画像データに基づいて、画素ごとに、シート状成形体における欠陥についての欠陥情報を取得し、その取得した欠陥情報が格納された欠陥情報格納ビット列を生成する欠陥情報取得部と、
画素ごとに、前記処理画像データの前記階調情報格納ビット列に、前記欠陥情報格納ビット列を付加して得られる解析用ビット列からなる解析用画像データを生成する解析用画像データ生成部と、
を備える画像生成装置。

【請求項2】

前記欠陥情報は、シート状成形体における欠陥の種類を表す欠陥種類情報を含む
請求項１に記載の画像生成装置。

【請求項3】

前記特徴量算出部は、複数のアルゴリズム処理によって前記特徴量を算出し、
前記欠陥情報取得部は、画素ごとの前記階調情報格納ビット列の階調情報が、前記複数のアルゴリズム処理のうちのいずれのアルゴリズム処理によって算出された特徴量に応じた階調情報であるかに基づいて、前記欠陥種類情報を含む前記欠陥情報を取得する
請求項２に記載の画像生成装置。

【請求項4】

請求項１〜３のいずれか１つに記載の画像生成装置と、
前記画像生成装置の解析用画像データ生成部によって生成された解析用画像データを構成する解析用ビット列に格納された情報を用いて、予め定める画像解析を行うことによって、シート状成形体の欠陥を検出する画像解析装置と、
を備える欠陥検査装置。

【請求項5】

シート状成形体の欠陥を検査するための欠陥検査方法であって、
シート状成形体を、該シート状成形体の長手方向に搬送する搬送工程と、
シート状成形体の長手方向に垂直な幅方向に直線状に延びる光源によって、搬送される前記シート状成形体に光を照射する光照射工程と、
搬送中の前記シート状成形体に対して撮像動作を行って、２次元画像を表す２次元画像データを生成する撮像工程と、
１または複数のアルゴリズム処理によって，前記２次元画像データを構成する各画素の特徴量を、各画素の輝度値に基づいて算出する特徴量算出工程と、
前記２次元画像データを構成する各画素を、前記特徴量が予め定める閾値以上である欠陥画素と、前記特徴量が前記閾値未満である残余画素とに区別し、前記欠陥画素については前記特徴量に応じた階調値を表す階調情報が格納された階調情報格納ビット列からなり、前記残余画素については零の階調値を表す階調情報が格納された階調情報格納ビット列からなる処理画像データを生成する処理画像データ生成工程と、
前記処理画像データに基づいて、画素ごとに、シート状成形体における欠陥についての欠陥情報を取得し、その取得した欠陥情報が格納された欠陥情報格納ビット列を生成する欠陥情報取得工程と、
画素ごとに、前記処理画像データの前記階調情報格納ビット列に、前記欠陥情報格納ビット列を付加して得られる解析用ビット列からなる解析用画像データを生成する解析用画像データ生成工程と、
前記解析用画像データを構成する前記解析用ビット列に格納された情報を用いて、予め定める画像解析を行うことによって、シート状成形体の欠陥を検出する画像解析工程と、
を含む欠陥検査方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、偏光フィルムや位相差フィルムなどのシート状成形体の欠陥を検査するための画像データを生成する画像生成装置、該画像生成装置を備える欠陥検査装置、および欠陥検査方法に関する。

【背景技術】

【0002】

旧来、欠陥検査装置は、ラインセンサと呼ばれる１次元カメラを用いて、偏光フィルムや位相差フィルムなどのシート状成形体の欠陥を検査する。欠陥検査装置は、シート状成形体を蛍光管などの線状光源で照明した状態で、シート状成形体表面をシート状成形体の長手方向に沿って長手方向の一端から他端までラインセンサで走査しながら、複数の１次元画像データ（静止画像データ）を取得する。そして、複数の１次元画像データを取得時間順に敷き詰めることによって２次元画像データを生成し、その２次元画像データに基づいてシート状成形体の欠陥を検査する。

【0003】

ラインセンサによって取得される１次元画像データには、通常、線状光源像が含まれる。線状光源とラインセンサとがシート状成形体の一方の面の側に配置されている場合には、線状光源像は、線状光源から出射しシート状成形体によって正反射されてラインセンサに到達した光の像である。また、線状光源とラインセンサとの間にシート状成形体が配置されている場合には、線状光源像は、線状光源から出射しシート状成形体を透過してラインセンサに到達した光の像である。欠陥検査装置では、シート状成形体の幅が広い場合、シート状成形体の幅方向全域を検査できるように、複数台のラインセンサを幅方向に並べて用いる。

【0004】

この旧来の欠陥検査装置では、複数の１次元画像データを敷き詰めることによって生成された２次元画像データに基づいてシート状成形体の欠陥を検査するものであるので、２次元画像データを構成する各１次元画像データにおける検査対象画素と線状光源像との位置関係は、１つの決まった位置関係となる。欠陥は、検査対象画素（注目画素）と線状光源像との位置関係が特定の位置関係にある場合にしか１次元画像データ上に現れないことがある。たとえば、欠陥の１種である気泡は、線状光源像の周縁または近傍にある場合にしか１次元画像データ上に現れないことが多い。このように欠陥は、その位置によっては、検出されないことがある。したがって、ラインセンサによって取得された複数の１次元画像データにより構成される２次元画像データを用いてシート状成形体の欠陥を検査する、上記旧来の欠陥検査装置は、限られた欠陥検出能力しか持っていない。

【0005】

このような問題点を解決する欠陥検査装置として、特開２００７−２１８６２９号公報（特許文献１）および特開２０１０−１２２１９２号公報（特許文献２）には、シート状成形体を蛍光管などの線状光源で照明し、シート状成形体を所定の搬送方向に連続して搬送しながら、エリアセンサと呼ばれる２次元カメラを用いて２次元画像データ（動画データ）を取得し、この２次元画像データに基づいてシート状成形体の欠陥を検査する装置が開示されている。

【0006】

特許文献１，２に開示される欠陥検査装置によれば、検査対象画素と線状光源像との位置関係が異なる複数枚の２次元画像データに基づいて欠陥があるか否かを判定することができるので、ラインセンサを用いた旧来の欠陥検査装置よりも欠陥を確実に検出できる。したがって、特許文献１，２に開示される、エリアセンサを用いた欠陥検査装置は、ラインセンサを用いた旧来の欠陥検査装置よりも欠陥検出能力が向上する。

【発明の概要】

【0007】

特許文献１，２に開示される、エリアセンサを用いた欠陥検査装置は、情報量が多い２次元画像データを処理する必要がある。欠陥検査装置では、エリアセンサから出力される２次元画像データを対象に、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）によって実現される画像解析部において欠陥位置などを解析するが、２次元画像データは情報量が多いので、画像解析部による２次元画像データの解析処理時間が長くなる傾向がある。

【0008】

欠陥検査装置では、画像解析部による２次元画像データの解析処理速度に応じて、シート状成形体の搬送速度を制御する。情報量の多い２次元画像データの画像解析部による解析処理速度が遅くなると、シート状成形体の搬送速度を低下させる必要があり、検査効率が低下してしまう。

【0009】

本発明の目的は、シート状成形体の欠陥を検査するための画像データを生成する画像生成装置において、高い欠陥検出能力を維持した上で、画像解析部による画像処理の高速化を図ることができ、検査効率を向上することができる画像生成装置、該画像生成装置を備える欠陥検査装置、および欠陥検査方法を提供することである。

【0010】

本発明は、シート状成形体の欠陥を検査するための画像データを生成する画像生成装置であって、
シート状成形体を該シート状成形体の長手方向に搬送する搬送部と、
シート状成形体の長手方向に垂直な幅方向に直線状に延びる光源を備え、該光源によってシート状成形体に光を照射する光照射部と、
前記搬送部によって搬送中のシート状成形体に対して撮像動作を行って、２次元画像を表す２次元画像データを生成する撮像部と、
１または複数のアルゴリズム処理によって、前記２次元画像データを構成する各画素の特徴量を、各画素の輝度値に基づいて算出する特徴量算出部と、
前記２次元画像データを構成する各画素を、前記特徴量が予め定める閾値以上である欠陥画素と、前記特徴量が前記閾値未満である残余画素とに区別し、前記欠陥画素については前記特徴量に応じた階調値を表す階調情報が格納された階調情報格納ビット列からなり、前記残余画素については零の階調値を表す階調情報が格納された階調情報格納ビット列からなる処理画像データを生成する処理画像データ生成部と、
前記処理画像データに基づいて、画素ごとに、シート状成形体における欠陥についての欠陥情報を取得し、その取得した欠陥情報が格納された欠陥情報格納ビット列を生成する欠陥情報取得部と、
画素ごとに、前記処理画像データの前記階調情報格納ビット列に、前記欠陥情報格納ビット列を付加して得られる解析用ビット列からなる解析用画像データを生成する解析用画像データ生成部と、
を備える画像生成装置を提供する。

【0011】

また本発明の画像生成装置において、前記欠陥情報は、シート状成形体における欠陥の種類を表す欠陥種類情報を含むことができる。

【0012】

また本発明の画像生成装置において、前記特徴量算出部は、複数のアルゴリズム処理によって前記特徴量を算出し、
前記欠陥情報取得部は、画素ごとの前記階調情報格納ビット列の階調情報が、前記複数のアルゴリズム処理のうちのいずれのアルゴリズム処理によって算出された特徴量に応じた階調情報であるかに基づいて、前記欠陥種類情報を含む前記欠陥情報を取得することが好ましい。

【0013】

また本発明は、前記画像生成装置と、
前記画像生成装置の解析用画像データ生成部によって生成された解析用画像データを構成する解析用ビット列に格納された情報を用いて、予め定める画像解析を行うことによって、シート状成形体の欠陥を検出する画像解析装置と、
を備える欠陥検査装置である。

【0014】

また本発明は、シート状成形体の欠陥を検査するための欠陥検査方法であって、
シート状成形体を、該シート状成形体の長手方向に搬送する搬送工程と、
シート状成形体の長手方向に垂直な幅方向に直線状に延びる光源によって、搬送される前記シート状成形体に光を照射する光照射工程と、
搬送中の前記シート状成形体に対して撮像動作を行って、２次元画像を表す２次元画像データを生成する撮像工程と、
１または複数のアルゴリズム処理によって、前記２次元画像データを構成する各画素の特徴量を、各画素の輝度値に基づいて算出する特徴量算出工程と、
前記２次元画像データを構成する各画素を、前記特徴量が予め定める閾値以上である欠陥画素と、前記特徴量が前記閾値未満である残余画素とに区別し、前記欠陥画素については前記特徴量に応じた階調値を表す階調情報が格納された階調情報格納ビット列からなり、前記残余画素については零の階調値を表す階調情報が格納された階調情報格納ビット列からなる処理画像データを生成する処理画像データ生成工程と、
前記処理画像データに基づいて、画素ごとに、シート状成形体における欠陥についての欠陥情報を取得し、その取得した欠陥情報が格納された欠陥情報格納ビット列を生成する欠陥情報取得工程と、
画素ごとに、前記処理画像データの前記階調情報格納ビット列に、前記欠陥情報格納ビット列を付加して得られる解析用ビット列からなる解析用画像データを生成する解析用画像データ生成工程と、
前記解析用画像データを構成する前記解析用ビット列に格納された情報を用いて、予め定める画像解析を行うことによって、シート状成形体の欠陥を検出する画像解析工程と、
を含む欠陥検査方法である。

【0015】

本発明によれば、画像生成装置は、シート状成形体の欠陥を検査するための画像データを生成する装置であり、搬送部、光照射部、撮像部、特徴量算出部、処理画像データ生成部、欠陥情報取得部、および解析用画像データ生成部を備える。画像生成装置において撮像部は、光照射部によって光が照射されながら搬送部によって搬送されるシート状成形体に対して撮像動作を行って、２次元画像を表す２次元画像データを生成する。特徴量算出部は、前記２次元画像データを、予め定めるアルゴリズムで処理することによって、２次元画像データを構成する各画素の、輝度値に基づく特徴量を算出する。

【0016】

処理画像データ生成部は、前記２次元画像データを構成する各画素を、前記特徴量が予め定める閾値以上である欠陥画素と、前記特徴量が前記閾値未満である残余画素とに区別し、前記欠陥画素については前記特徴量に応じた階調値を表す階調情報が格納された階調情報格納ビット列からなり、前記残余画素については零の階調値を表す階調情報が格納された階調情報格納ビット列からなる処理画像データを生成する。欠陥情報取得部は、前記処理画像データに基づいて、画素ごとに、シート状成形体における欠陥についての情報である欠陥情報を取得し、その取得した欠陥情報が格納された欠陥情報格納ビット列を生成する。

【0017】

解析用画像データ生成部は、画素ごとに、前記処理画像データの前記階調情報格納ビット列に、欠陥情報取得部が生成した前記欠陥情報格納ビット列を付加し、そうして得られる解析用ビット列からなる解析用画像データを生成する。

【0018】

このように構成される本発明の画像生成装置では、撮像部によって生成された、シート状成形体の２次元画像データに基づいて、シート状成形体の欠陥を検査するための画像データである解析用画像データを生成するので、たとえばラインセンサによる複数の１次元画像データに基づいて欠陥を検査するための画像データを生成する場合に比べて、高い欠陥検出能力を維持することができる。

【0019】

さらに本発明の画像生成装置では、撮像部から出力された、情報量の多い２次元画像データは、階調情報格納ビット列で各画素が構成される処理画像データに変換され、さらに、階調情報格納ビット列に欠陥情報格納ビット列が付加された解析用ビット列で各画素が構成される解析用画像データに変換される。画像生成装置は、このようにして２次元画像データから変換された、解析用ビット列で各画素が構成される解析用画像データを、シート状成形体の欠陥を検査するための画像データとして生成するので、この解析用画像データを用いて画像解析を行うことによって、画像解析の高速化を図ることができ、欠陥検査の効率を向上することができる。

【0020】

また本発明によれば、欠陥情報取得部が処理画像データに基づいて取得する欠陥情報は、シート状成形体における欠陥の種類を表す欠陥種類情報を含むことができる。これによって、画像生成装置は、欠陥種類情報に基づいて、シート状成形体における欠陥の種類に関する情報を取得することができる。

【0021】

また本発明によれば、特徴量算出部は、複数のアルゴリズム処理によって特徴量を算出する。そして、欠陥情報取得部は、画素ごとの階調情報格納ビット列の階調情報が、複数のアルゴリズム処理のうちのいずれのアルゴリズム処理によって算出された特徴量に応じた階調情報であるかに基づいて、欠陥種類情報を含む欠陥情報を取得することができる。

【0022】

また本発明によれば、欠陥検査装置は、前記の本発明に係る画像生成装置と、画像解析装置とを備える。画像解析装置は、画像生成装置の解析用画像データ生成部によって生成された解析用画像データを構成する解析用ビット列に格納された情報を用いて、予め定める画像解析を行うことによって、シート状成形体の欠陥を検出する。これによって、画像解析装置による画像解析の高速化を図ることができ、欠陥検査の効率を向上することができる。

【0023】

また本発明によれば、欠陥検査方法は、搬送工程、光照射工程、撮像工程、特徴量算出工程、処理画像データ生成工程、欠陥情報取得工程、解析用画像データ生成工程、および画像解析工程を含む。欠陥検査方法において撮像工程では、光が照射されながら搬送部によって搬送されるシート状成形体に対して撮像動作を行って、２次元画像を表す２次元画像データを生成する。特徴量算出工程では、前記２次元画像データを、予め定めるアルゴリズムで処理することによって、２次元画像データを構成する各画素の、輝度値に基づく特徴量を算出する。

【0024】

処理画像データ生成工程では、前記２次元画像データを構成する各画素を、前記特徴量が予め定める閾値以上である欠陥画素と、前記特徴量が前記閾値未満である残余画素とに区別し、欠陥画素については前記特徴量に応じた階調値を表す階調情報が格納された階調情報格納ビット列からなり、残余画素については零の階調値を表す階調情報が格納された階調情報格納ビット列からなる処理画像データを生成する。欠陥情報取得工程では、前記処理画像データに基づいて、画素ごとに、シート状成形体における欠陥についての情報である欠陥情報を取得し、その取得した欠陥情報が格納された欠陥情報格納ビット列を生成する。

【0025】

解析用画像生成工程では、画素ごとに、前記処理画像データの前記階調情報格納ビット列に、前記欠陥情報格納ビット列を付加し、そうして得られる解析用ビット列によって構成される解析用画像データを生成する。そして、画像解析工程では、前記解析用画像データを構成する解析用ビット列に格納された情報を用いて、予め定める画像解析を行うことによって、シート状成形体の欠陥を検出する。

【0026】

このように構成される本発明の欠陥検査方法では、撮像工程において生成された、シート状成形体の２次元画像データに基づいて、シート状成形体の欠陥検出が行われるので、たとえばラインセンサによる複数の１次元画像データに基づいて欠陥検出が行われる場合に比べて、高い欠陥検出能力を維持することができる。

【0027】

さらに本発明の欠陥検査方法では、撮像工程において生成された、情報量の多い２次元画像データは、階調情報格納ビット列によって各画素が構成される処理画像データに変換され、さらに、階調情報格納ビット列に欠陥情報格納ビット列が付加された解析用ビット列によって各画素が構成される解析用画像データに変換される。このようにして２次元画像データから変換された、解析用ビット列によって各画素が構成される解析用画像データに基づいて、画像解析工程において、画像解析が行われてシート状成形体の欠陥が検出されるので、画像解析工程における画像解析の高速化を図ることができ、検査効率を向上することができる。

【図面の簡単な説明】

【0028】

図１は、本発明の一実施形態に係る欠陥検査方法の工程を示す工程図である。
図２は、本発明の一実施形態に係る欠陥検査装置１００の構成を示す模式図である。
図３は、欠陥検査装置１００の構成を示すブロック図である。
図４Ａは、欠陥検出アルゴリズムの一例であるエッジプロファイル法を説明するための図であり、撮像装置５で生成された２次元画像データに対応する２次元画像Ａの一例を示す図である。
図４Ｂは、処理画像生成部６１で作成されたエッジプロファイルＰ１の一例を示す図である。
図４Ｃは、処理画像生成部６１で作成された微分プロファイルＰ２の一例を示す図である。
図５Ａは、欠陥検出アルゴリズムの他の例であるピーク法を説明するための図であり、撮像装置５で生成された２次元画像データに対応する２次元画像Ｂの一例を示す図である。
図５Ｂは、処理画像生成部６１で作成された輝度プロファイルＰ３の一例を示す図である。
図５Ｃは、処理画像生成部６１で実行される、データ点の一端から他端に向かって移動する質点の想定手順を説明するための図である。
図５Ｄは、処理画像生成部６１で作成された輝度値差プロファイルＰ４の一例を示す図である。
図６Ａは、欠陥検出アルゴリズムの他の例である平滑化法を説明するための図であり、撮像装置５で生成された２次元画像データに対応する２次元画像Ｃの一例を示す図である。
図６Ｂは、処理画像生成部６１で生成された平滑化プロファイルＰ５の一例を示す図である。
図７Ａは、欠陥検出アルゴリズムの他の例である第２のエッジプロファイル法を説明するための図であり、撮像装置５で生成された２次元画像データに対応する２次元画像Ｄの一例を示す図である。
図７Ｂは、処理画像生成部６１で作成されたエッジプロファイルＰ６の一例を示す図である。
図７Ｃは、処理画像生成部６１で作成されたエッジプロファイルＰ７の一例を示す図である。
図８Ａは、画像処理装置６が生成する処理画像の一例を示す図であり、第１欠陥検出アルゴリズムで処理されて生成された処理画像Ｅの一例を示す図である。
図８Ｂは、画像処理装置６が生成する処理画像の一例を示す図であり、第２欠陥検出アルゴリズムで処理されて生成された処理画像Ｆの一例を示す図である。
図８Ｃは、処理画像生成部６１が、処理画像Ｅと処理画像Ｆとを合成して生成した処理画像Ｇの一例を示す図である。
図９Ａは、画像処理装置６が生成する解析用画像の一例を示す図であり、処理画像生成部６１で生成された処理画像Ｇを構成する各画素の階調情報格納ビット列に、欠陥情報格納ビット列を付加することにより、得られた解析用画像Ｈの一例を示す図である。
図９Ｂは、解析用画像Ｈにおける画素を構成する解析用ビット列Ｈ３１、Ｈ３２およびＨ３３の一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0029】

図１は、本発明の一実施形態に係る欠陥検査方法の工程を示す工程図である。本実施形態の欠陥検査方法は、図１に示す搬送工程ｓ１と、光照射工程ｓ２と、撮像工程ｓ３と、特徴量算出工程ｓ４と、処理画像データ生成工程ｓ５と、欠陥情報取得工程ｓ６と、解析用画像データ生成工程ｓ７と、画像解析工程ｓ８とを含む。

【0030】

図２は、本発明の一実施形態に係る欠陥検査装置１００の構成を示す模式図である。図３は、欠陥検査装置１００の構成を示すブロック図である。本実施形態の欠陥検査装置１００は、熱可塑性樹脂などのシート状成形体２の欠陥を検出する装置であり、本発明に係る画像生成装置１と、画像解析装置７とを備える。欠陥検査装置１００の画像生成装置１は、搬送装置３、照明装置４、撮像装置５、および画像処理装置６を備える。欠陥検査装置１００は、本発明に係る欠陥検査方法を実現する。搬送装置３が搬送工程ｓ１を実行し、照明装置４が光照射工程ｓ２を実行し、撮像装置５が撮像工程ｓ３を実行し、画像処理装置６が特徴量算出工程ｓ４、処理画像データ生成工程ｓ５、欠陥情報取得工程ｓ６および解析用画像データ生成工程ｓ７を実行し、画像解析装置７が画像解析工程ｓ８を実行する。

【0031】

欠陥検査装置１００は、搬送装置３により一定幅で長手方向に連続するシート状成形体２を一定方向（シート状成形体２の幅方向に直交する前記長手方向と同一方向）に移送し、この移送過程で照明装置４により照明されたシート面を撮像装置５により撮像して２次元画像を表す２次元画像データを生成し、画像処理装置６が、前記２次元画像データに基づいて解析用画像データを生成し、画像解析装置７が、画像処理装置６から出力される解析用画像データに基づいて欠陥検出を行うものである。

【0032】

被検査体であるシート状成形体２は、押出機から押し出された熱可塑性樹脂をロールの隙間に通して表面を平滑にしたり凹凸形状を付与するなどの処理が施され、引取ロールにより搬送ロール上を冷却されながら引き取られることにより成形される。本実施形態のシート状成形体２に適用可能な熱可塑性樹脂は、たとえば、メタクリル樹脂、メタクリル酸メチル−スチレン共重合体（ＭＳ樹脂）、ポリエチレン（ＰＥ）、ポリプロピレン（ＰＰ）などのポリオレフィン、ポリカーボネイト（ＰＣ）、ポリ塩化ビニル（ＰＶＣ）、ポリスチレン（ＰＳ）、ポリビニルアルコール（ＰＶＡ）、トリアセチルセルロース樹脂（ＴＡＣ）などである。シート状成形体２は、これら熱可塑性樹脂の単層シート、積層シートなどから成形される。

【0033】

また、シート状成形体２に生じる欠陥の例としては、成形時に生じる気泡、フィッシュアイ、異物、タイヤ跡、打痕、傷などの点状の欠陥（点欠陥）、折り目跡などにより生じるいわゆるクニック（ｋｎｉｃｋ）、厚さの違いにより生じるいわゆる原反スジなどの線状の欠陥（線欠陥）が挙げられる。

【0034】

搬送装置３は、搬送部としての機能を有し、シート状成形体２を一定方向（搬送方向Ｚ）に搬送する。搬送装置３は、たとえば、シート状成形体２を搬送方向Ｚに搬送する送出ローラと受取ローラとを備え、ロータリーエンコーダなどにより搬送距離を計測する。本実施形態では搬送速度は、搬送方向Ｚに２〜３０ｍ／分程度に設定される。

【0035】

照明装置４は、光照射部としての機能を有し、搬送方向Ｚに直交するシート状成形体２の幅方向を線状に照明する。照明装置４は、撮像装置５で撮影される画像に線状の反射像が含まれるように配置されている。具体的には、照明装置４は、シート状成形体２を基準として、撮像装置５と同じ側において、シート状成形体２の表面を臨み、シート状成形体２の表面における照明領域、すなわち、撮像装置５が撮像する撮像領域までの距離が、たとえば２００ｍｍとなるように配置されている。

【0036】

照明装置４の光源としては、ＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）、メタルハライドランプ、ハロゲン伝送ライト、蛍光灯など、シート状成形体２の組成および性質に影響を与えない光を照射するものであれば、特に限定されない。なお、照明装置４は、シート状成形体２を挟んで撮像装置５とは反対側に配置されていてもよい。この場合には、撮像装置５で撮像された画像に、シート状成形体２を透過する透過像が含まれる。

【0037】

欠陥検査装置１００は、撮像部としての機能を有する複数の撮像装置５を備え、各撮像装置５は、搬送方向Ｚに直交する方向（シート状成形体２の幅方向）に等間隔に配列される。また、撮像装置５は、撮像装置５からシート状成形体２の撮像領域の中心に向かう方向と搬送方向Ｚとが鋭角をなすように配置されている。撮像装置５は、シート状成形体２の照明装置４による反射像または透過像（以下、一括して「照明像」という）を含む２次元画像を複数回撮像して、複数の２次元画像データを生成する。

【0038】

撮像装置５は、２次元画像を撮像するＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）またはＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ−Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）のエリアセンサからなる。撮像装置５は、図２に示すように、シート状成形体２の搬送方向Ｚに直交する幅方向の全領域を撮像するように配置されている。このように、シート状成形体２の幅方向の全領域を撮像し、搬送方向Ｚに連続するシート状成形体２を搬送することにより、効率的にシート状成形体２の全領域の欠陥を検査することができる。

【0039】

撮像装置５の撮像間隔（フレームレート）は、固定されていてもよく、ユーザが撮像装置５自体を操作することによって変更可能となっていてもよい。また、撮像装置５の撮像間隔は、デジタルスチルカメラの連続撮影の時間間隔である数分の１秒などであってもよいが、検査の効率化を向上させるために、短い時間間隔、たとえば一般的な動画データのフレームレートである１／３０秒などであることが好ましい。

【0040】

撮像装置５が撮像する２次元画像の搬送方向Ｚの長さは、撮像装置５が２次元画像を取り込んでから次の２次元画像を取り込むまでの時間にシート状成形体２が搬送される搬送距離の少なくとも２倍以上であることが好ましい。すなわち、シート状成形体２の同一箇所を２回以上樶像することが好ましい。このように、２次元画像の搬送方向Ｚの長さを、撮像装置５が２次元画像を取り込んでから次の２次元画像を取り込むまでの時間におけるシート状成形体２の搬送距離よりも大きくし、シート状成形体２の同一部分の撮像回数を増加させることにより、高精度に欠陥を検査することができる。

【0041】

画像処理装置６は、特徴量算出部、処理画像データ生成部および欠陥情報取得部としての機能を有する処理画像生成部６１と、解析用画像データ生成部としての機能を有する解析用画像生成部６２とを備える。画像処理装置６は、複数の撮像装置５のそれぞれに対応して設けられる。処理画像生成部６１は、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｇａｔｅ ａｒｒａｙ）やＧＰＧＰＵ（Ｇｅｎｅｒａｌ−ｐｕｒｐｏｓｅ ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ ｏｎ ｇｒａｐｈｉｃｓ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔｓ）など、画像処理ボードや撮像装置５の内部のハードウェアによって実現することができる。

【0042】

処理画像生成部６１は、撮像装置５から出力された２次元画像データを予め定めるアルゴリズム（以下、「欠陥検出アルゴリズム」という）で処理することによって、前記２次元画像データを構成する各画素の、輝度値に基づく特徴量を算出する。さらに、処理画像生成部６１は、前記２次元画像データにおいて、前記特徴量が予め定める閾値以上である画素を欠陥画素として認識し、欠陥画素については前記特徴量に応じた階調値を表す階調情報が格納され、欠陥画素以外の残余画素（前記特徴量が前記閾値未満である画素）については零の階調値を表す階調情報が格納された階調情報格納ビット列を生成する。各々の画素について生成した階調情報格納ビット列は、それぞれ、複数のビットからなる。そして、処理画像生成部６１は、各々の画素が前記階調情報格納ビット列で構成される処理画像データを出力する。さらにまた、処理画像生成部６１は、生成した処理画像データに基づいて、画素ごとに、シート状成形体２における欠陥についての情報である欠陥情報を取得し、その取得した欠陥情報が格納された欠陥情報格納ビット列を生成する。各々の画素について生成した欠陥情報格納ビット列は通常、それぞれ、複数のビットからなる。

【0043】

処理画像生成部６１で用いられる欠陥検出アルゴリズムについて、図４Ａ〜４Ｃ、図５Ａ〜５Ｄ、図６Ａおよび６Ｂ、ならびに図７Ａ〜７Ｃを参照しながら説明する。

【0044】

図４Ａ〜４Ｃは、欠陥検出アルゴリズムの一例であるエッジプロファイル法を説明するための図である。図４Ａは、撮像装置５で生成された２次元画像データに対応する２次元画像Ａの一例を示し、画像の上側が搬送方向Ｚ下流側であり、画像の下側が搬送方向Ｚ上流側である。２次元画像Ａにおいて、シート状成形体２の幅方向に平行な方向をＸ方向とし、シート状成形体２の長手方向（搬送方向Ｚに平行な方向）に平行な方向をＹ方向とする。図４Ａにおいて、２次元画像ＡのＹ方向に関して中央に位置し、Ｘ方向に延びる帯状の明領域が照明像Ａ１であり、照明像Ａ１の内部に存在する暗領域が第１欠陥画素群Ａ２１であり、照明像Ａ１の近傍に存在する明領域が第２欠陥画素群Ａ２２である。

【0045】

エッジプロファイル法による欠陥検出アルゴリズムを用いる場合、処理画像生成部６１は、まず、２次元画像Ａを、Ｙ方向に沿った１列ずつの画素列のデータに分割する。次に、処理画像生成部６１は、各画素列のデータについて、Ｙ方向一端（図４Ａにおける２次元画像Ａの上端）から他端（図４Ａにおける２次元画像Ａの下端）に向かってエッジを探査していくエッジ判定処理を行う。

【0046】

具体的には、処理画像生成部６１は、各画素列のデータについて、Ｙ方向一端側から２つ目の画素を注目画素とし、注目画素に対して一端側に隣接する隣接画素の輝度値よりも注目画素の輝度値が所定の閾値以上大きいか否かを判定する。隣接画素の輝度値よりも注目画素の輝度値が所定の閾値以上大きいと判定された場合には、処理画像生成部６１は、隣接画素が上限エッジＡ３であると判定する。それ以外の場合には、処理画像生成部６１は、注目画素をＹ方向他端に向かって１画素ずつずらしながら、隣接画素の輝度値よりも注目画素の輝度値が所定の閾値以上大きいと判定されるまでエッジ判定処理を繰返す。

【0047】

上限エッジＡ３を検出した後、処理画像生成部６１は、注目画素をＹ方向他端に向かって１画素ずつずらしながら、隣接画素の輝度値よりも注目画素の輝度値が所定の閾値以上小さいか否かを判定する。隣接画素の輝度値よりも注目画素の輝度値が所定の閾値以上小さいと判定された場合には、処理画像生成部６１は、隣接画素が下限エッジＡ４であると判定する。それ以外の場合には、処理画像生成部６１は、注目画素をＹ方向他端に向かって１画素ずつずらしながら、隣接画素の輝度値よりも注目画素の輝度値が所定の閾値以上小さいと判定されるまでエッジ判定処理を繰返す。

【0048】

図４Ａでは、処理画像生成部６１によるエッジ判定処理によって検出された上限エッジＡ３の例を「○」で示し、下限エッジＡ４の例を「●」で示している。図４Ａから明らかなように、２次元画像Ａにおいて欠陥が存在する第１欠陥画素群Ａ２１および第２欠陥画素群Ａ２２では、上限エッジＡ３と下限エッジＡ４とのＹ方向についての座標値（Ｙ座標値）の差が、欠陥画素以外の残余画素におけるＹ座標値の差よりも極端に小さい。また、２次元画像Ａにおける第２欠陥画素群Ａ２２では、上限エッジＡ３のＹ座標値が、欠陥画素以外の残余画素におけるＹ座標値と明らかに異なる。

【0049】

このような特徴を利用して、処理画像生成部６１は、図４Ｂに示すエッジプロファイルＰ１を作成する。図４Ｂに示すエッジプロファイルＰ１では、２次元画像Ａにおける第２欠陥画素群Ａ２２に対応して、上限エッジＡ３のＹ座標値に対応するピークＰ１１が出現している。なお、処理画像生成部６１は、上限エッジＡ３と下限エッジＡ４とのＹ座標値の差に基づいて、エッジプロファイルを作成するように構成されていてもよい。この場合には、処理画像生成部６１によって作成されたエッジプロファイルでは、２次元画像Ａにおける第１欠陥画素群Ａ２１および第２欠陥画素群Ａ２２に対応して、上限エッジＡ３と下限エッジＡ４とのＹ座標値の差が小さいピークが出現することになる。

【0050】

さらに、処理画像生成部６１は、エッジプロファイルＰ１について微分処理を行い、図４Ｃに示す微分プロファイルＰ２を作成する。図４Ｃに示す微分プロファイルＰ２では、エッジプロファイルＰ１におけるピークＰ１１に対応して、すなわち、２次元画像Ａにおける第２欠陥画素群Ａ２２に対応して、予め定める閾値以上の（微分値が大きい）特徴量Ｐ２２を有するピークＰ２１が出現している。

【0051】

処理画像生成部６１は、微分プロファイルＰ２に基づいて、予め定める閾値以上の特徴量Ｐ２２を有するピークＰ２１に対応する、２次元画像Ａにおける画素を欠陥画素として抽出する。図４Ｃに示す微分プロファイルＰ２の例では、処理画像生成部６１は、欠陥画素として第２欠陥画素群Ａ２２を抽出する。

【0052】

図５Ａ〜５Ｄは、欠陥検出アルゴリズムの他の例であるピーク法を説明するための図である。図５Ａは、撮像装置５で生成された２次元画像データに対応する２次元画像Ｂの一例を示し、画像の上側が搬送方向Ｚ下流側であり、画像の下側が搬送方向Ｚ上流側である。２次元画像Ｂにおいて、シート状成形体２の幅方向に平行な方向をＸ方向とし、シート状成形体２の長手方向（搬送方向Ｚに平行な方向）に平行な方向をＹ方向とする。図５（ａ）において、２次元画像ＢのＹ方向に関して中央に位置し、Ｘ方向に延びる帯状の明領域が照明像Ｂ１であり、照明像Ｂ１の内部に存在する暗領域が第１欠陥画素群Ｂ２１であり、照明像Ｂ１の近傍に存在する明領域が第２欠陥画素群Ｂ２２である。

【0053】

ピーク法による欠陥検出アルゴリズムを用いる場合、処理画像生成部６１は、まず、２次元画像Ｂを、Ｙ方向に沿った１列ずつの画素列のデータに分割する。次に、処理画像生成部６１は、各画素列のデータについて、２次元画像ＢのＹ方向に平行な一直線Ｌ上に沿った位置における輝度値のデータを点として連続的に描画し、それらを繋いだ曲線を、図５Ｂに示す輝度プロファイルＰ３として作成する。

【0054】

２次元画像Ｂに欠陥画素が存在しない場合、輝度プロファイルＰ３は、谷部分が出現しない単峰のプロファイルを示すが、欠陥画素が存在する場合には図５Ｂに示すように、谷部分Ｐ３１が出現した双峰のプロファイルを示すようになる。

【0055】

次に、処理画像生成部６１は、各画素列の輝度プロファイルＰ３について、隣接するデータ点間の移動時間がデータ点間の距離にかかわらず一定となるように、輝度プロファイルＰ３のＸ方向の一端から他端に向かって移動する質点を想定する。ここで、前記質点が、図５Ｃに示すように、データ点ｃからそれに隣接するデータ点ｂへ、データ点ｂからそれに隣接するデータ点ａへ、データ点ａからそれに隣接するデータ点ｄへ移動していくとする。また、データ点ｄが注目画素に対応するデータ点であるものとする。

【0056】

処理画像生成部６１は、データ点ｄの直前に質点が通過したデータ点ａ，ｂ，ｃにおける質点の速度ベクトルおよび加速度ベクトルを求める。すなわち、処理画像生成部６１は、データ点ｄの直前に質点が通過した２つのデータ点ａおよびデータ点ｂの座標と、前記移動時間とに基づいて、データ点ｂからデータ点ａまでの区間における質点の速度ベクトルを求める。また、処理画像生成部６１は、データ点ａの直前に質点が通過した２つのデータ点ｂおよびデータ点ｃの座標と、前記移動時間とに基づいて、データ点ｃからデータ点ｂまでの区間における質点の速度ベクトルを求める。さらに、処理画像生成部６１は、データ点ｂからデータ点ａまでの区間における質点の速度ベクトルと、データ点ｃからデータ点ｂまでの区間における質点の速度ベクトルとに基づいて、データ点ｃからデータ点ａまでの区間における質点の加速度ベクトルを求める。そして、処理画像生成部６１は、データ点ｂからデータ点ａまでの区間における質点の速度ベクトルと、データ点ｃからデータ点ａまでの区間における質点の加速度ベクトルとから、データ点ｄの座標を予測する（予測データ点ｆ）。

【0057】

処理画像生成部６１は、上記のようにして予測されたデータ点ｄの予測データ点ｆの輝度値と、データ点ｄの実際（実測）の輝度値との差を求め、図５Ｄに示す輝度値差プロファイルＰ４を作成する。図５Ｄに示す輝度値差プロファイルＰ４では、図５Ｂに示す輝度プロファイルＰ３における谷部分Ｐ３１に対応して、すなわち、２次元画像Ｂにおける第１欠陥画素群Ｂ２１に対応して、予め定める閾値以上の（輝度値差が大きい）特徴量Ｐ４２を有するピークＰ４１が出現している。

【0058】

処理画像生成部６１は、輝度値差プロファイルＰ４に基づいて、予め定める閾値以上の特徴量Ｐ４２を有するピークＰ４１に対応する、２次元画像Ｂにおける画素を欠陥画素として抽出する。図５Ｄに示す輝度値差プロファイルＰ４の例では、処理画像生成部６１は、欠陥画素として第１欠陥画素群Ｂ２１を抽出する。

【0059】

図６Ａおよび６Ｂは、欠陥検出アルゴリズムの他の例である平滑化法を説明するための図である。図６Ａは、撮像装置５で生成された２次元画像データに対応する２次元画像Ｃの一例を示し、画像の上側が搬送方向Ｚ下流側であり、画像の下側が搬送方向Ｚ上流側である。２次元画像Ｃにおいて、シート状成形体２の幅方向に平行な方向をＸ方向とし、シート状成形体２の長手方向（搬送方向Ｚに平行な方向）に平行な方向をＹ方向とする。図６Ａにおいて、２次元画像ＣのＹ方向に関して中央に位置し、Ｘ方向に延びる帯状の明領域が照明像Ｃ１であり、照明像Ｃ１の内部に存在する暗領域が第１欠陥画素群Ｃ２１であり、照明像Ｃ１の近傍に存在する明領域が第２欠陥画素群Ｃ２２である。

【0060】

平滑化法による欠陥検出アルゴリズムを用いる場合、処理画像生成部６１は、まず、２次元画像Ｃを、Ｙ方向に沿った１列ずつの画素列のデータに分割する。次に、処理画像生成部６１は、Ｘ方向およびＹ方向に数画素（たとえば、Ｘ方向に５画素、Ｙ方向に１画素）のカーネルＣ３１を作成する。

【0061】

そして、処理画像生成部６１は、各画素列のデータについて、２次元画像ＣのＹ方向に平行な一直線Ｌ上に沿った位置におけるカーネルＣ３１内の中央画素の輝度値と、カーネルＣ３１内の全画素の輝度値の平均値との差のデータを点として連続的に描画し、それらを繋いだ曲線を、図６Ｂに示す平滑化プロファイルＰ５として作成する。図６Ｂに示す平滑化プロファイルＰ５では、２次元画像Ｃにおける第１欠陥画素群Ｃ２１に対応して、予め定める閾値以上の（輝度値差が大きい）特徴量Ｐ５２を有するピークＰ５１が出現している。

【0062】

処理画像生成部６１は、平滑化プロファイルＰ５に基づいて、予め定める閾値以上の特徴量Ｐ５２を有するピークＰ５１に対応する、２次元画像Ｃにおける画素を欠陥画素として抽出する。図６Ｂに示す平滑化プロファイルＰ５の例では、処理画像生成部６１は、欠陥画素として第１欠陥画素群Ｃ２１を抽出する。

【0063】

図７Ａ〜７Ｃは、欠陥検出アルゴリズムの他の例である第２のエッジプロファイル法を説明するための図である。図７Ａは、撮像装置５で生成された２次元画像データに対応する２次元画像Ｄの一例を示し、画像の上側が搬送方向Ｚ下流側であり、画像の下側が搬送方向Ｚ上流側である。２次元画像Ｄにおいて、シート状成形体２の幅方向に平行な方向をＸ方向とし、シート状成形体２の長手方向（搬送方向Ｚに平行な方向）に平行な方向をＹ方向とする。図７Ａにおいて、２次元画像ＤのＹ方向に関して中央に位置し、Ｘ方向に延びる帯状の明領域が照明像Ｄ１であり、照明像Ｄ１の内部に存在する暗領域が第１欠陥画素群Ｄ２１であり、照明像Ｄ１の近傍に存在する明領域が第２欠陥画素群Ｄ２２である。

【0064】

第２のエッジプロファイル法による欠陥検出アルゴリズムを用いる場合、処理画像生成部６１は、まず、２次元画像Ｄを、Ｙ方向に沿った１列ずつの画素列のデータに分割する。次に、処理画像生成部６１は、各画素列のデータについて、Ｙ方向一端（図７Ａにおける２次元画像Ｄの上端）から他端（図７Ａにおける２次元画像Ｄの下端）に向かってエッジを探査していくエッジ判定処理を行う。

【0065】

具体的には、処理画像生成部６１は、各画素列のデータについて、Ｙ方向一端側から２つ目の画素を注目画素とし、注目画素に対して一端側に隣接する隣接画素の輝度値よりも注目画素の輝度値が所定の閾値以上大きいか否かを判定する。隣接画素の輝度値よりも注目画素の輝度値が所定の閾値以上大きいと判定された場合には、処理画像生成部６１は、隣接画素がエッジＤ３であると判定する。それ以外の場合には、処理画像生成部６１は、注目画素をＹ方向他端に向かって１画素ずつずらしながら、隣接画素の輝度値よりも注目画素の輝度値が所定の閾値以上大きいと判定されるまでエッジ判定処理を繰返す。

【0066】

図７Ａでは、処理画像生成部６１によるエッジ判定処理によって検出されたエッジＤ３の例を「○」で示している。図７Ａから明らかなように、２次元画像Ｄの明領域と暗領域との境界部分において欠陥が存在する第２欠陥画素群Ｄ２２では、エッジＤ３のＹ方向についての座標値（Ｙ座標値）が極端に変化する。

【0067】

このような特徴を利用した、２次元画像Ｄにおける欠陥画素を抽出する方法としては、２種類ある。図７Ｂに示す第１の方法では、処理画像生成部６１は、２次元画像ＤにおけるエッジＤ３に対応したエッジプロファイルＰ６を作成する。なお、図７Ｂでは、２次元画像Ｄの第２欠陥画素群Ｄ２２の近傍におけるエッジＤ３に対応したエッジプロファイルＰ６を拡大して示している。図７Ｂに示すエッジプロファイルＰ６では、２次元画像Ｄにおける第２欠陥画素群Ｄ２２に対応して、Ｙ座標値が極端に変化している。

【0068】

処理画像生成部６１は、作成したエッジプロファイルＰ６上の任意の２点である点Ｐ６１および点Ｐ６２を選択し、点Ｐ６１と点Ｐ６２とを結ぶ直線と、エッジプロファイルＰ６の曲線とで囲まれた領域Ｐ６３の面積を特徴量として算出する。処理画像生成部６１は、エッジプロファイルＰ６に基づいて、予め定める閾値以上の特徴量（領域Ｐ６３の面積）を有するプロファイル部分に対応する、２次元画像Ｄにおける画素を欠陥画素として抽出する。

【0069】

図７Ｃに示す第２の方法では、処理画像生成部６１は、２次元画像ＤにおけるエッジＤ３に対応したエッジプロファイルＰ７を作成する。なお、図７Ｃでは、２次元画像Ｄの第２欠陥画素群Ｄ２２の近傍におけるエッジＤ３に対応したエッジプロファイルＰ７を拡大して示している。図７Ｃに示すエッジプロファイルＰ７では、２次元画像Ｄにおける第２欠陥画素群Ｄ２２に対応して、Ｙ座標値が極端に変化している。

【0070】

処理画像生成部６１は、作成したエッジプロファイルＰ７上の任意の２点である点Ｐ７１および点Ｐ７２を選択し、点Ｐ７１におけるエッジプロファイルＰ７の接線Ｐ７１１と、点Ｐ７２におけるエッジプロファイルＰ７の接線Ｐ７２１とを作成する。次に、処理画像生成部６１は、Ｘ軸に平行な仮想直線Ｐ７３と接線Ｐ７１１との成す角度α１、および、仮想直線Ｐ７３と接線Ｐ７２１との成す角度α２を算出し、その算出した角度α１と角度α２との差である角度α３を求める。そして、処理画像生成部６１は、エッジプロファイルＰ７における点Ｐ７１と点Ｐ７２との間の弧Ｐ７４の長さと、角度α３とを用いて、エッジプロファイルＰ７における点Ｐ７１と点Ｐ７２との間の弧Ｐ７４に対する曲率半径Ｒを特徴量として算出する。処理画像生成部６１は、エッジプロファイルＰ７に基づいて、予め定める閾値範囲内の特徴量（曲率半径Ｒ）を有するプロファイル部分に対応する、２次元画像Ｄにおける画素を欠陥画素として抽出する。

【0071】

シート状成形体２に生じる欠陥としては、前述したように、気泡、フィッシュアイ、異物、タイヤ跡、打痕、傷などの点欠陥、折り目あとなどにより生じるいわゆるクニック（ｋｎｉｃｋ）、厚さの違いにより生じるいわゆる原反スジなどの線欠陥が挙げられる。

【0072】

処理画像生成部６１による処理画像の生成時に用いられる欠陥検出アルゴリズムの種類によって、抽出可能な欠陥の種類が異なる。欠陥検出アルゴリズムの一例である前記エッジプロファイル法は、異物やタイヤ跡、傷などの欠陥については高い抽出能で抽出することができる。前記ピーク法は、異物、打痕、傷などの欠陥については高い抽出能で抽出することができる。前記平滑化法は、気泡、フィッシュアイ、打痕などの欠陥については高い抽出能で抽出することができる。前記第２のエッジプロファイル法は、原反スジやクニックなどの欠陥については高い抽出能で抽出することができる。

【0073】

このような、欠陥検出アルゴリズムの種類による欠陥抽出能の違いを利用して、処理画像生成部６１が複数の欠陥検出アルゴリズムを用いた処理によって特徴量を算出する。そして、その算出した特徴量を用いて２次元画像における欠陥画素を抽出することによって、撮像装置５が生成した２次元画像における欠陥領域の欠陥種類の区別が可能となる。

【0074】

図８Ａ〜８Ｃは、画像処理装置６が生成する処理画像の一例を示す図である。本実施形態では、画像処理装置６の処理画像生成部６１は、撮像装置５から出力された２次元画像データを、前述の欠陥検出アルゴリズムで処理して欠陥画素を抽出した後、図８Ａ〜８Ｃに示すような処理画像を生成する。図８Ａ〜８Ｃに示す例では、処理画像生成部６１は、種類の異なる２つの欠陥検出アルゴリズムである第１欠陥検出アルゴリズムと第２欠陥検出アルゴリズムとを用いて、２次元画像における欠陥画素を抽出し、処理画像を生成する。ここで、第１欠陥検出アルゴリズムは、撮像装置５が生成した２次元画像における第１欠陥画素群に対しては高い抽出能を有しているが、第２欠陥画素群に対しては抽出能を有していないものとする。また、第２欠陥検出アルゴリズムは、撮像装置５が生成した２次元画像における第２欠陥画素群に対しては高い抽出能を有しているが、第１欠陥画素群に対しては抽出能を有していないものとする。

【0075】

処理画像生成部６１は、撮像装置５から出力された２次元画像データを、第１欠陥検出アルゴリズムと第２欠陥検出アルゴリズムとで並列で処理して、特徴量が予め定める閾値以上（欠陥検出アルゴリズムとして第２のエッジプロファイル法を用いた場合には、「特徴量が予め定める閾値範囲内」）の画素を欠陥画素として抽出した後、図８Ａに示すような処理画像Ｅ、および図８Ｂに示すような処理画像Ｆを生成する。

【0076】

図８Ａに示す処理画像Ｅは、第１欠陥検出アルゴリズムで処理されて生成された処理画像であり、第１欠陥検出アルゴリズムの処理により抽出可能な第１欠陥画素群Ｅ２１については特徴量に応じた階調値を表す階調情報が格納され、第１欠陥画素群Ｅ２１以外の残余画素群Ｅ２２については零の階調値を表す階調情報が格納された階調情報格納ビット列によって構成される。ここで、処理画像生成部６１によって生成される処理画像Ｅに対応する処理画像データを構成する各画素の階調情報格納ビット列は、ビット数が「８」のビット列であり、８個の各ビットには「０」または「１」が格納されて、２５６階調を表すことができるものとする。たとえば、階調情報格納ビット列に「００００００００」が格納された画素は階調値が「０（零）」であり、階調情報格納ビット列に「１１１１１１１１」が格納された画素は階調値が「２５５」である。

【0077】

また、図８Ｂに示す処理画像Ｆは、第２欠陥検出アルゴリズムで処理されて生成された処理画像であり、第２欠陥検出アルゴリズムの処理により抽出可能な第２欠陥画素群Ｆ２１については特徴量に応じた階調値を表す階調情報が格納され、第２欠陥画素群Ｆ２１以外の残余画素群Ｆ２２については零の階調値を表す階調情報が格納された階調情報格納ビット列によって構成される。ここで、処理画像生成部６１によって生成される処理画像Ｆに対応する処理画像データを構成する各画素の階調情報格納ビット列は、ビット数が「８」のビット列であり、８個の各ビットには「０」または「１」が格納されて、２５６階調を表すことができるものとする。たとえば、階調情報格納ビット列に「００００００００」が格納された画素は階調値が「０（零）」であり、階調情報格納ビット列に「１１１１１１１１」が格納された画素は階調値が「２５５」である。

【0078】

処理画像生成部６１は、第１欠陥検出アルゴリズムで処理されて生成された処理画像Ｅと、第２欠陥検出アルゴリズムで処理されて生成された処理画像Ｆとを合成して、図８Ｃに示すような処理画像Ｇを生成する。図８Ｃに示す処理画像Ｇは、処理画像Ｅに基づく第１欠陥画素群Ｇ２１と、処理画像Ｆに基づく第２欠陥画素群Ｇ２２と、第１欠陥画素群Ｇ２１および第２欠陥画素群Ｇ２２以外の残余画素群Ｇ２３とによって構成されている。

【0079】

図８Ｃに示す例では、処理画像生成部６１によって生成された処理画像Ｇにおいて、第１欠陥画素群Ｇ２１の中央に位置する画素の階調情報格納ビット列Ｇ３１には、階調値が「２５５」であることを表す「１１１１１１１１」が格納され、第２欠陥画素群Ｇ２２の中央に位置する画素の階調情報格納ビット列Ｇ３２には、階調値が「１２８」であることを表す「０１１１１１１１」が格納され、残余画素群Ｇ２３の各画素の階調情報格納ビット列Ｇ３３には、階調値が「０（零）」であることを表す「００００００００」が格納されている。

【0080】

本実施形態では、処理画像生成部６１は、図８Ｃに示す処理画像Ｇに対応する処理画像データに基づいて、シート状成形体２における欠陥についての情報である欠陥情報を取得する。処理画像生成部６１が欠陥情報を取得するときに用いる処理画像Ｇは、欠陥検出能が異なる複数（２つ）の欠陥検出アルゴリズムで処理されて生成された処理画像Ｅと処理画像Ｆとを合成して生成されたものであるので、処理画像Ｇに対応する処理画像データに基づいて処理画像生成部６１が取得する欠陥情報に、シート状成形体２における欠陥の種類を表す欠陥種類情報を含ませることができる。具体的には、処理画像生成部６１は、処理画像Ｇを構成する階調情報格納ビット列に格納された階調情報が、複数の欠陥検出アルゴリズムのうちのいずれの欠陥検出アルゴリズムで処理することによって算出された特徴量に応じた階調情報であるかに基づいて、欠陥種類情報を含む欠陥情報を取得することができる。

【0081】

処理画像生成部６１から出力される処理画像Ｇに対応した処理画像データは、解析用画像生成部６２に入力される。図９Ａおよび９Ｂは、画像処理装置６が生成する解析用画像の一例を示す図である。

【0082】

画像処理装置６の解析用画像生成部６２は、処理画像生成部６１で生成された処理画像Ｇを構成する第１欠陥画素群Ｇ２１、第２欠陥画素群Ｇ２２および残余画素群Ｇ２３の各階調情報格納ビット列に、前記欠陥情報が格納された欠陥情報格納ビット列を付加し、図９Ａに示すような解析用画像Ｈを生成する。解析用画像Ｈは、前記階調情報格納ビット列に前記欠陥情報格納ビット列が付加された解析用ビット列によって構成される。解析用画像生成部６２は、生成した解析用画像Ｈに対応した解析用画像データを出力する。

【0083】

図９Ａに示す解析用画像Ｈは、Ｘ方向一端（図９Ａにおける解析用画像Ｈの左端）から他端（図９Ａにおける解析用画像Ｈの右端）に向かって０，１，２，…，Ｗ−２，Ｗ−１の順に位置付けられたＸ方向に並ぶＷ個の画素、Ｙ方向一端（図９Ａにおける解析用画像Ｈの上端）から他端（図９Ａにおける解析用画像Ｈの下端）に向かって０，１，２，…，Ｈ−２，Ｈ−１の順に位置付けられたＹ方向に並ぶＨ個の画素によって構成される画像である。

【0084】

図９Ａでは、解析用画像Ｈは、Ｘ方向一端からの位置（Ｘ座標値）が「８」でありＹ方向一端からの位置（Ｙ座標値）が「６」の画素が最大輝度値となる第１欠陥画素群Ｈ２１と、Ｘ方向一端からの位置（Ｘ座標値）が「Ｗ−５」でありＹ方向一端からの位置（Ｙ座標値）が「３」の画素が最大輝度値となる第２欠陥画素群Ｈ２２と、第１欠陥画素群Ｈ２１および第２欠陥画素群Ｈ２２以外の残余画素群Ｈ２３と、を有する。

【0085】

解析用画像Ｈにおいて、第１欠陥画素群Ｈ２１は、処理画像生成部６１が生成した処理画像Ｇにおける第１欠陥画素群Ｇ２１に対応する画素群であり、第２欠陥画素群Ｈ２２は、処理画像生成部６１が生成した処理画像Ｇにおける第２欠陥画素群Ｇ２２に対応する画素群であり、残余画素群Ｈ２３は、処理画像生成部６１が生成した処理画像Ｇにおける残余画素群Ｇ２３に対応する画素群である。

【0086】

図９Ｂに示すように、解析用画像Ｈにおいて、第１欠陥画素群Ｈ２１の各画素は、解析用ビット列Ｈ３１によって構成され、この解析用ビット列Ｈ３１は、処理画像Ｇの第１欠陥画素群Ｇ２１の階調情報格納ビット列Ｇ３１に対応した階調情報格納ビット列Ｈ３１１に、欠陥情報が格納された欠陥情報格納ビット列Ｈ３１２が付加されたビット列である。解析用ビット列Ｈ３１の欠陥情報格納ビット列Ｈ３１２は、たとえばビット数が「２」のビット列であり、２個の各ビットには「０」または「１」が格納されて、欠陥情報として欠陥種類情報を表すことができる。図９Ｂに示す例では、第１欠陥画素群Ｈ２１の中央に位置する画素の解析用ビット列Ｈ３１において、階調情報格納ビット列Ｈ３１１には、階調値が「２５５」であることを表す「１１１１１１１１」が格納され、欠陥情報格納ビット列Ｈ３１２には、階調情報格納ビット列Ｈ３１１に格納された階調情報が、第１欠陥検出アルゴリズムおよび第２欠陥検出アルゴリズムのうちの第１欠陥検出アルゴリズムでの処理によって算出された特徴量に応じた階調情報であることを表す「０１」が格納されている。

【0087】

また、解析用画像Ｈにおいて、第２欠陥画素群Ｈ２２の各画素は、図９Ｂに示すように、解析用ビット列Ｈ３２によって構成され、この解析用ビット列Ｈ３２は、処理画像Ｇの第２欠陥画素群Ｇ２２の階調情報格納ビット列Ｇ３２に対応した階調情報格納ビット列Ｈ３２１に、欠陥情報が格納された欠陥情報格納ビット列Ｈ３２２が付加されたビット列である。解析用ビット列Ｈ３２の欠陥情報格納ビット列Ｈ３２２は、たとえばビット数が「２」のビット列であり、２個の各ビットには「０」または「１」が格納されて、欠陥情報として欠陥種類情報を表すことができる。図９Ｂに示す例では、第２欠陥画素群Ｈ２２の中央に位置する画素の解析用ビット列Ｈ３２において、階調情報格納ビット列Ｈ３２１には、階調値が「１２８」であることを表す「０１１１１１１１」が格納され、欠陥情報格納ビット列Ｈ３２２には、階調情報格納ビット列Ｈ３２１に格納された階調情報が、第１欠陥検出アルゴリズムおよび第２欠陥検出アルゴリズムのうちの第２欠陥検出アルゴリズムでの処理によって算出された特徴量に応じた階調情報であることを表す「１０」が格納されている。

【0088】

また、解析用画像Ｈにおいて、残余画素群Ｈ２３の各画素は、図９Ｂに示すように、解析用ビット列Ｈ３３によって構成され、この解析用ビット列Ｈ３３は、処理画像Ｇの残余画素群Ｇ２３の階調情報格納ビット列Ｇ３３に対応した階調情報格納ビット列Ｈ３３１に、欠陥情報が格納された欠陥情報格納ビット列Ｈ３３２が付加されたビット列である。解析用ビット列Ｈ３３の欠陥情報格納ビット列Ｈ３３２は、たとえばビット数が「２」のビット列であり、２個の各ビットには「０」または「１」が格納されて、欠陥情報として欠陥種類情報を表すことができる。図９Ｂに示す例では、残余画素群Ｈ２３の各画素の解析用ビット列Ｈ３３において、階調情報格納ビット列Ｈ３３１には、階調値が「０（零）」であることを表す「００００００００」が格納され、欠陥情報格納ビット列Ｈ３３２には、階調情報格納ビット列Ｈ３３１に格納された階調情報が、第１欠陥検出アルゴリズムおよび第２欠陥検出アルゴリズムのうちのいずれの欠陥検出アルゴリズムにおいても、予め定める閾値以上の特徴量が算出されず、「欠陥ではない」ことを表す「００」が格納されている。

【0089】

以上の説明では、解析用画像Ｈを構成する解析用ビット列Ｈ３１，Ｈ３２，Ｈ３３における欠陥情報格納ビット列Ｈ３１２，Ｈ３２２，Ｈ３３２に、欠陥情報として欠陥種類情報が格納されている例を示したが、このような構成に限定されるものではない。

【0090】

欠陥情報格納ビット列に格納される欠陥情報の、欠陥種類情報以外の例としては、シート状成形体２における欠陥の位置情報などを挙げることができる。たとえば、欠陥情報として欠陥の位置情報を格納する場合、欠陥情報格納ビット列Ｈ３１２，Ｈ３２２，Ｈ３３２に、それぞれの画素のＸ，Ｙ座標値を格納すればよい。

【0091】

解析用画像生成部６２から出力された解析用画像Ｈに対応する解析用画像データは、画像解析装置７に入力される。

【0092】

図２に戻って、説明を続ける。本実施形態の欠陥検査装置１００に備えられる画像解析装置７は、画像生成装置１における画像処理装置６の解析用画像生成部６２から出力された解析用画像データを構成する解析用ビット列Ｈ３１，Ｈ３２，Ｈ３３の各ビットに格納された情報を用いて、予め定める画像解析を行うことによって、シート状成形体２の欠陥を検出する。画像解析装置７は、解析用画像入力部７１、画像解析部７２、制御部７３、および表示部７４を備える。解析用画像入力部７１は、画像処理装置６の解析用画像生成部６２から出力された解析用画像データを入力する。

【0093】

画像解析部７２は、解析用画像入力部７１から入力された解析用画像データにおける、解析用ビット列Ｈ３１，Ｈ３２，Ｈ３３の各ビットに格納された情報を解析して、欠陥に関する欠陥位置情報、欠陥輝度情報、および欠陥種類情報などを生成し、これらの情報を制御部７３に出力する。

【0094】

たとえば、画像解析部７２は、解析用画像Ｈにおける欠陥画素の座標をシート状成形体２上の位置に変換して、シート状成形体２における欠陥の位置を示す欠陥位置情報を生成し、この生成した欠陥位置情報を制御部７３に出力する。

【0095】

また、画像解析部７２は、解析用画像Ｈにおける欠陥の階調情報の分布をシート状成形体２上の欠陥の輝度分布に変換して、シート状成形体２における欠陥の輝度分布を示す欠陥輝度情報を生成し、この生成した欠陥輝度情報を制御部７３に出力する。

【0096】

また、画像解析部７２は、解析用画像Ｈにおける欠陥の種類ごとの分布をシート状成形体２上の欠陥の種類ごとの分布に変換して、シート状成形体２における欠陥の種類ごとの分布を示す欠陥種類情報を生成し、この生成した欠陥種類情報を制御部７３に出力する。

【0097】

制御部７３は、画像解析部７２から出力された欠陥に関する情報に基づいて、シート状成形体２における欠陥情報を示す欠陥マップを作成するとともに、解析用画像入力部７１、画像解析部７２および表示部７４を統括的に制御する。制御部７３によって作成された欠陥マップは、表示部７４に表示される。

【産業上の利用可能性】

【0098】

以上のように構成された本実施形態の欠陥検査装置１００では、撮像装置５によって撮像された、シート状成形体２の２次元画像データに基づいて、シート状成形体２の欠陥検出が行われるので、たとえばラインセンサによる１次元画像データに基づいて欠陥検出が行われる場合に比べて、高い欠陥検出能力を維持することができる。

【0099】

さらに本実施形態の欠陥検査装置１００では、撮像装置５から出力された、情報量の多い２次元画像データは、階調情報格納ビット列によって各画素が構成される処理画像データに変換され、さらに、階調情報格納ビット列に欠陥情報格納ビット列が付加された解析用ビット列によって各画素が構成される解析用画像データに変換される。このようにして２次元画像データから変換された、解析用ビット列によって各画素が構成される解析用画像データに基づいて、画像解析装置７が、画像解析を行ってシート状成形体２の欠陥を検出するので、画像解析装置７による画像解析の高速化を図ることができ、検査効率を向上することができる。

【符号の説明】

【0100】

１ 画像生成装置
２ シート状成形体
３ 搬送装置
４ 照明装置
５ 撮像装置
６ 画像処理装置
７ 画像解析装置
６１ 処理画像生成部
６２ 解析用画像生成部
７１ 解析用画像入力部
７２ 画像解析部
７３ 制御部
７４ 表示部
１００ 欠陥検査装置

【図1】

【図2】

【図3】

【図4A】

【図4B】

【図4C】

【図5A】

【図5B】

【図5C】

【図5D】

【図6A】

【図6B】

【図7A】

【図7B】

【図7C】

【図8A】

【図8B】

【図8C】

【図9A】

【図9B】