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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2022049436
(43)【公開日】2022-03-29
(54)【発明の名称】表面検査システム
(51)【国際特許分類】
G01N 21/892 20060101AFI20220322BHJP
【ＦＩ】
G01N21/892 B
【審査請求】未請求
【請求項の数】1
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2020155645
(22)【出願日】2020-09-16
(71)【出願人】
【識別番号】000003768
【氏名又は名称】東洋製罐グループホールディングス株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110000626
【氏名又は名称】特許業務法人英知国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】塩道 行正
(72)【発明者】
【氏名】藤井 博史
【テーマコード（参考）】
2G051
【Ｆターム（参考）】
2G051AA37
2G051AB01
2G051AB07
2G051BB01
2G051CA03
2G051CA04
2G051CB05
2G051EA01
2G051EA12
(57)【要約】 （修正有）
【課題】コストのかからない新たな表面検査システムを提供する。
【解決手段】イメージセンサと画像処理装置３を備え、イメージセンサは、被検査物の表面を撮像し、画素値２１１１を画像処理装置３に送る送信部を有し、画像処理装置３は、あらかじめ想定した想定欠陥９５の大きさおよび形状に合わせて、隣接する複数の画素２１１を統合して１つの統合画素４１を生成する統合画素生成部４と、イメージセンサから送られた画素値２１１１に基づき、統合画素４１に含まれる複数の画素の画素値２１１１から１つの代表値５１１を算出し、統合画素値５２として割り当てる割当部５と、統合画素値５２から統合２次元画像６１を再構成する統合画像再構成部６、統合２次元画像６１および統合画素値５２に基づき、欠陥の大きさおよび形状を判別する判別部７を有することを特徴とする表面検査システム。
【選択図】図２
【解決手段】イメージセンサと画像処理装置３を備え、イメージセンサは、被検査物の表面を撮像し、画素値２１１１を画像処理装置３に送る送信部を有し、画像処理装置３は、あらかじめ想定した想定欠陥９５の大きさおよび形状に合わせて、隣接する複数の画素２１１を統合して１つの統合画素４１を生成する統合画素生成部４と、イメージセンサから送られた画素値２１１１に基づき、統合画素４１に含まれる複数の画素の画素値２１１１から１つの代表値５１１を算出し、統合画素値５２として割り当てる割当部５と、統合画素値５２から統合２次元画像６１を再構成する統合画像再構成部６、統合２次元画像６１および統合画素値５２に基づき、欠陥の大きさおよび形状を判別する判別部７を有することを特徴とする表面検査システム。
【選択図】図２
【特許請求の範囲】
【請求項1】
イメージセンサと画像処理装置を備え、
前記イメージセンサは、被検査物の表面を撮像し、画素値を前記画像処理装置に送る送信部を有し、
前記画像処理装置は、
あらかじめ想定した想定欠陥の大きさおよび形状に合わせて、隣接する複数の画素を統合して１つの統合画素を生成する統合画素生成部と、
前記イメージセンサから送られた前記画素値に基づき、前記統合画素に含まれる複数の前記画素の前記画素値から１つの代表値を算出し、前記統合画素値として割り当てる割当部と、
前記統合画素値から統合２次元画像を再構成する統合画像再構成部、
前記統合２次元画像および前記統合画素値に基づき、欠陥の大きさおよび形状を判別する判別部
を有することを特徴とする表面検査システム。
前記イメージセンサは、被検査物の表面を撮像し、画素値を前記画像処理装置に送る送信部を有し、
前記画像処理装置は、
あらかじめ想定した想定欠陥の大きさおよび形状に合わせて、隣接する複数の画素を統合して１つの統合画素を生成する統合画素生成部と、
前記イメージセンサから送られた前記画素値に基づき、前記統合画素に含まれる複数の前記画素の前記画素値から１つの代表値を算出し、前記統合画素値として割り当てる割当部と、
前記統合画素値から統合２次元画像を再構成する統合画像再構成部、
前記統合２次元画像および前記統合画素値に基づき、欠陥の大きさおよび形状を判別する判別部
を有することを特徴とする表面検査システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、画像により被検査物の表面の欠陥を検査する表面検査システムに関するものである。
【背景技術】
【0002】
表面検査するシステムは、被検査物として平面的な半導体ウエハーや鋼板等の疵や立体物に対しても行われている。そして、より小さな傷などの欠陥を検出できるよう工夫がなされている。例えば、鋼板については、特許文献１に記載されているように、より高精度な疵検出を可能とするよう工夫がなされている。
そして、より高精度な疵（欠陥）検出を可能とするためにイメージセンサを高精細化しラインセンサ（１次元のイメージセンサであり、被検査物を一定速度で動かすことで２次元画像を得る）が用いられ、画素はますます小さいものへと移行してきている。
そして、より高精度な疵（欠陥）検出を可能とするためにイメージセンサを高精細化しラインセンサ（１次元のイメージセンサであり、被検査物を一定速度で動かすことで２次元画像を得る）が用いられ、画素はますます小さいものへと移行してきている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２００４－２１９１７７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
これらの欠陥に対する品質要求は、年々厳しくなり、表面検査システムの精度の向上も継続的に要求されている。現在多く使用されるイメージセンサを用いた表面検査システムは、能力の向上、欠点分類の精度及び適格率向上を行う場合、イメージセンサの画素サイズを小さくして分解能を上げ、欠陥の形状、面積の測定精度をあげることで、対応する方向にある。品質要求に応えるためには、さらに、同イメージセンサの性能に対応する画像処理速度を有する新たな画像処理装置に交換する必要もあるし、新たな処理プログラムを導入することになる。このように、表面検査システムの交換は、非常に大掛かりで出費の負担が多いものとなっていた。
さらに、画素サイズが小さくなることで、入光する光量が少なくなるし、画素の少ないイメージセンサと比較して、単位面積当たりの受光面積が小さくなる。これらは、Ｓ／Ｎ比を下げる原因となり、画素サイズを小さくすることで、予想より測定精度が上がらないこともあり得る。
さらに、画素サイズが小さくなることで、入光する光量が少なくなるし、画素の少ないイメージセンサと比較して、単位面積当たりの受光面積が小さくなる。これらは、Ｓ／Ｎ比を下げる原因となり、画素サイズを小さくすることで、予想より測定精度が上がらないこともあり得る。
【0005】
本発明は、コストのかからない新たな表面検査システムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
このような課題を解決するために、イメージセンサと画像処理装置を備え、前記イメージセンサは、被検査物の表面を撮像し、画素値を前記画像処理装置に送る送信部を有し、前記画像処理装置は、あらかじめ想定した想定欠陥の大きさおよび形状に合わせて、隣接する複数の画素を統合して１つの統合画素を生成する統合画素生成部と、前記イメージセンサから送られた前記画素値に基づき、前記統合画素に含まれる複数の前記画素の前記画素値から１つの代表値を算出し、統合画素値として割り当てる割当部と、前記統合画素値から統合２次元画像を再構成する統合画像再構成部、前記統合２次元画像および前記統合画素値に基づき、欠陥の大きさおよび形状を判別する判別部を有することを特徴とする表面検査システムとした。
【発明の効果】
【0007】
コストのかからない表面検査システムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【図1】実施例１の概念図
【図2】画像処理装置の概念図
【図3】想定欠陥と統合画素の説明図
【図4】統合２次元画像の説明図
【図5】想定欠陥と統合画素の概念図（Ａ）想定欠陥と統合画素の拡大図（Ｂ）想定欠陥とほぼ同じ形状と大きさの欠陥が検出される説明図
【図6】縦方向の統合画素により想定欠陥と異なる形状と大きさの欠陥が検出される様子を示す説明図（Ａ）欠陥の形状と大きさの説明図（Ｂ）縦方向の統合画素を一画素ずつ下げた状態の統合画素値の説明図（Ｃ）統合２次元空間を重ね合わせる説明図
【図7】横方向の統合画素により欠陥が検出される説明図（Ａ）欠陥の形状と大きさの説明図（Ｂ）横方向の統合画素を右に１画素ずつ動かした状態の統合画素値の説明図
【図8】丸形の凹凸疵を想定欠陥とした統合画素の説明図
【図9】重合２次元画像の説明図（Ａ）欠陥の形状と大きさの説明図（Ｂ）縦方向の統合画素による統合画素値の説明図（Ｃ）横方向の統合画素による統合画素値の説明図（Ｄ）重合２次元画像の説明図
【発明を実施するための形態】
【0009】
以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。以下の説明で、異なる図における
同一符号は同一機能の部位を示しており、各図における重複説明は適宜省略する。
同一符号は同一機能の部位を示しており、各図における重複説明は適宜省略する。
【0010】
（実施例１）
［イメージセンサ］
図１は、実施例の概念図である。実施例は、被検査物として鋼板９を検査するものである。鋼板（被検査物）９は図面中の矢印方向に搬送されており、イメージセンサであるラインセンサカメラ（イメージセンサ）２が鋼板９の上に設けられている。ラインセンサカメラ（イメージセンサ）２の検出ライン２１を照明するライン照明２２は、欠陥９１の凹凸の陰影が目立つように検出ライン２１の斜めから照射される。検出ライン２１で撮影された鋼板９の表面は、画素２１１ごとの画素値２１１１として、送信部２３から通信線２４を介して画像処理装置３へと送られる。
なお、実施例では、イメージセンサとしてラインセンサカメラ（イメージセンサ）２を使用しているが、２次元画像を撮影するイメージセンサでもよい。ラインセンサカメラ（イメージセンサ）２は、一般的に２次元画像を撮影するイメージセンサより画素が多く、搬送されているラインで送られる被検査物を撮影する場合はラインセンサカメラ（イメージセンサ）２の方が好ましい。被検査物の種類によっては２次元画像を撮影するイメージセンサの方が好ましいこともある。
また、撮像素子としては、CCDやCMOSが代表的であるがアバランシェフォトダイオードなど高感度撮像素子であってもよく、撮像素子の種類は問わない。
［イメージセンサ］
図１は、実施例の概念図である。実施例は、被検査物として鋼板９を検査するものである。鋼板（被検査物）９は図面中の矢印方向に搬送されており、イメージセンサであるラインセンサカメラ（イメージセンサ）２が鋼板９の上に設けられている。ラインセンサカメラ（イメージセンサ）２の検出ライン２１を照明するライン照明２２は、欠陥９１の凹凸の陰影が目立つように検出ライン２１の斜めから照射される。検出ライン２１で撮影された鋼板９の表面は、画素２１１ごとの画素値２１１１として、送信部２３から通信線２４を介して画像処理装置３へと送られる。
なお、実施例では、イメージセンサとしてラインセンサカメラ（イメージセンサ）２を使用しているが、２次元画像を撮影するイメージセンサでもよい。ラインセンサカメラ（イメージセンサ）２は、一般的に２次元画像を撮影するイメージセンサより画素が多く、搬送されているラインで送られる被検査物を撮影する場合はラインセンサカメラ（イメージセンサ）２の方が好ましい。被検査物の種類によっては２次元画像を撮影するイメージセンサの方が好ましいこともある。
また、撮像素子としては、CCDやCMOSが代表的であるがアバランシェフォトダイオードなど高感度撮像素子であってもよく、撮像素子の種類は問わない。
【0011】
［欠陥］
鋼板（被検査物）９の表面の欠陥９１は、多数あるが、いくつかの例を示す。
（１）鋼板９の搬送または製造工程で鋼板９の搬送中に金属片などの異物が接触し、搬送方向に生じた縦疵９１２
（２）鋼板９の搬送または製造工程で鋼板９に接触するローラーが回転不良を起こし、スリップするなどで発生する搬送方向と直交する横疵９１３
が多い。
また、鋼板９の表面の汚れも欠陥９１に含まれる。
さらに、丸や四角などの形状によっても分類できる。
などである。
鋼板（被検査物）９の表面の欠陥９１は、多数あるが、いくつかの例を示す。
（１）鋼板９の搬送または製造工程で鋼板９の搬送中に金属片などの異物が接触し、搬送方向に生じた縦疵９１２
（２）鋼板９の搬送または製造工程で鋼板９に接触するローラーが回転不良を起こし、スリップするなどで発生する搬送方向と直交する横疵９１３
が多い。
また、鋼板９の表面の汚れも欠陥９１に含まれる。
さらに、丸や四角などの形状によっても分類できる。
などである。
【0012】
［画像処理装置］
図２は、画像処理装置３の概念図である。画像処理装置３の主要部は、統合画素生成部４と、割当部５と、統合画像再構成部６と判別部７である。ここでいう「部」とは、一つの装置でもよいし、ソフトウエア上のモジュールでもよく、一つの装置に搭載されていてもよいし、ネットワーク上で分散配置されたものが繋がれ仮想的に画像処理装置３として存在してもよい。本発明でいう画像処理装置３としての機能を備えるのであれば、形態を問わない。
画像処理装置３は、ラインセンサカメラ（イメージセンサ）２の送信部２３から送信された画素２１１ごとの画素値２１１１を受信する。それぞれの「部」について、順に説明する。
図２は、画像処理装置３の概念図である。画像処理装置３の主要部は、統合画素生成部４と、割当部５と、統合画像再構成部６と判別部７である。ここでいう「部」とは、一つの装置でもよいし、ソフトウエア上のモジュールでもよく、一つの装置に搭載されていてもよいし、ネットワーク上で分散配置されたものが繋がれ仮想的に画像処理装置３として存在してもよい。本発明でいう画像処理装置３としての機能を備えるのであれば、形態を問わない。
画像処理装置３は、ラインセンサカメラ（イメージセンサ）２の送信部２３から送信された画素２１１ごとの画素値２１１１を受信する。それぞれの「部」について、順に説明する。
【0013】
（１）統合画素生成部
想定欠陥９５は、後述する統合画像再構成部６における画像処理により欠陥９１の形状を再構成するのに適した基本的な形状や大きさとしてもよい。
実施例１では、購入したロール状の鋼板９から、加工物を製造する製造プラントであり、まず、あらかじめ欠陥９１の形状や大きさが想定できる場合の例として説明する。購入した鋼板（被検査物）９のロールは、巻き戻されて長尺な鋼板９が搬送ローラー等で加工品製造ラインに送られる。鋼板９は、鋼板９自体の圧延等の製造工程や搬送工程で、搬送方向に生じた縦疵９１２が付きやすい。
想定欠陥９５は、後述する統合画像再構成部６における画像処理により欠陥９１の形状を再構成するのに適した基本的な形状や大きさとしてもよい。
実施例１では、購入したロール状の鋼板９から、加工物を製造する製造プラントであり、まず、あらかじめ欠陥９１の形状や大きさが想定できる場合の例として説明する。購入した鋼板（被検査物）９のロールは、巻き戻されて長尺な鋼板９が搬送ローラー等で加工品製造ラインに送られる。鋼板９は、鋼板９自体の圧延等の製造工程や搬送工程で、搬送方向に生じた縦疵９１２が付きやすい。
【0014】
［想定欠陥］
図３は、想定欠陥９５と統合画素４１の説明図である。鎖線で示されたマス目一つ一つは、画素２１１を表している。画素２１１は、ラインセンサカメラ（イメージセンサ）２に搭載された個々の撮像素子（図示せず）から、シャッタースピードに同期して取得されるデータ単位と対応するものである。検出ライン２１を撮像している個々の撮像素子の撮影位置と画素２１１の位置は対応する。鋼板９の搬送速度とシャッタースピードに合わせて次々と検出ライン２１が搬送方向にずれて行き、シャッターが切れるごとに検出ライン２１が変わり、次々と画素２１１単位のデータ（画素値２１１１）が割当部５に送られる。検出ライン２１毎に画素２１１単位のデータ（画素値２１１１）を並べることで、２次元の画像となる。画素２１１の形は、鋼板９の搬送測度と、シャッタースピードにより変わるが、略正方形になるように鋼板９の搬送測度に合わせてシャッタースピードの設定をすることが好ましい。なお、画素２１１の形が長方形になることを妨げるものではない。
図３は、想定欠陥９５と統合画素４１の説明図である。鎖線で示されたマス目一つ一つは、画素２１１を表している。画素２１１は、ラインセンサカメラ（イメージセンサ）２に搭載された個々の撮像素子（図示せず）から、シャッタースピードに同期して取得されるデータ単位と対応するものである。検出ライン２１を撮像している個々の撮像素子の撮影位置と画素２１１の位置は対応する。鋼板９の搬送速度とシャッタースピードに合わせて次々と検出ライン２１が搬送方向にずれて行き、シャッターが切れるごとに検出ライン２１が変わり、次々と画素２１１単位のデータ（画素値２１１１）が割当部５に送られる。検出ライン２１毎に画素２１１単位のデータ（画素値２１１１）を並べることで、２次元の画像となる。画素２１１の形は、鋼板９の搬送測度と、シャッタースピードにより変わるが、略正方形になるように鋼板９の搬送測度に合わせてシャッタースピードの設定をすることが好ましい。なお、画素２１１の形が長方形になることを妨げるものではない。
【0015】
鋼板９は、鋼板９自体の圧延等の製造工程や搬送工程で、搬送方向に生じた縦疵９１２が付きやすい。欠陥９１の大きさや形が決まっているので、その欠陥９１を想定欠陥９５とする。統合画素４１は、想定欠陥９５よりやや小さく、縦方向に画素２１１が２０個含まれ×横方向に画素２１１が５個含まれる計１００個の画素２１１の集合体である。統合画素４１は、ラインセンサカメラ（イメージセンサ）２から検出ライン２１毎に送られてきた画素２１１を２次元に仮想的に集めて作成したものである。また、統合画素４１の形状は、想定欠陥９５の形状に相似させものである。例えば、実施例では、図３に示すように長方形をしている。想定欠陥９５を確実に検出するために、統合画素生成部４は想定欠陥９５よりあえて一回り小さい寸法の統合画素４１を作成するのが好ましい。
【0016】
（２）割当部
前記したようにラインセンサカメラ（イメージセンサ）２からは、鋼板９が搬送され、シャッターが切れるごとに次々と検出ライン２１が変わり、画素２１１に対応する画素値２１１1が次々と送られて来る。実施例の画素値２１１１は２５６階調の濃淡データである。なお、画素値２１１１を処理にするに当たり、まず、欠陥９１のない鋼板９の表面の画素値２１１１と検出された欠陥９１の箇所の画素値２１１１の差分を取り画素値２１１１を標準化しておくことが好ましい（バックグラウンドノイズ除去）。
割当部５は、統合画素生成部４で作成された仮想的な統合画素４１（縦方向の画素２１１が２０個×横方向の画素２１１が５個）に含まれるすべての画素２１１（合計１００個）の各々の画素値２１１１に基づき、空間フィルタ５１を用いて代表値５１１を算出する（図２参照）。
ここでいう、空間フィルタ５１の例としては、統合画素４１に含まれる合計１００個の画素２１１のそれぞれ画素値２１１１の平均値を代表値５１１とする空間フィルタ５１を挙げることができる。また、空間フィルタ５１は、単に合計１００個の画素値２１１１の合計値を代表値５１１するものであってもよいし、中間値（メジアン）を代表値５１１とするものであってもよい。空間フィルタ５１は、欠陥９１の存在する部分の代表値５１１と欠陥９１の存在しない鋼板９の表面の代表値５１１と比較して後述する判別部７で判別するのに適したものが好ましい。また、ノイズに対して効果的な空間フィルタ５１であることが好ましい。上記の空間フィルタ５１の例は、ノイズに対して効果的な例である。例えば、平均化する空間フィルタ５１を用いると、画素値２１１１にノイズが混じっても、平均化されることで個々の画素２１１単位のばらつきを低減させることができる。
以上のように算出された代表値５１１は、統合画素４１の統合画素値５２として割り当てられる。統合画素４１ごとに計算された代表値５１１を一つ一つの統合画素４１に統合画素値５２として割り当てることは、あたかも一つの大きな画素として扱うことで、受光面が仮想的に拡大されノイズの影響が減ることが理解されよう。
前記したようにラインセンサカメラ（イメージセンサ）２からは、鋼板９が搬送され、シャッターが切れるごとに次々と検出ライン２１が変わり、画素２１１に対応する画素値２１１1が次々と送られて来る。実施例の画素値２１１１は２５６階調の濃淡データである。なお、画素値２１１１を処理にするに当たり、まず、欠陥９１のない鋼板９の表面の画素値２１１１と検出された欠陥９１の箇所の画素値２１１１の差分を取り画素値２１１１を標準化しておくことが好ましい（バックグラウンドノイズ除去）。
割当部５は、統合画素生成部４で作成された仮想的な統合画素４１（縦方向の画素２１１が２０個×横方向の画素２１１が５個）に含まれるすべての画素２１１（合計１００個）の各々の画素値２１１１に基づき、空間フィルタ５１を用いて代表値５１１を算出する（図２参照）。
ここでいう、空間フィルタ５１の例としては、統合画素４１に含まれる合計１００個の画素２１１のそれぞれ画素値２１１１の平均値を代表値５１１とする空間フィルタ５１を挙げることができる。また、空間フィルタ５１は、単に合計１００個の画素値２１１１の合計値を代表値５１１するものであってもよいし、中間値（メジアン）を代表値５１１とするものであってもよい。空間フィルタ５１は、欠陥９１の存在する部分の代表値５１１と欠陥９１の存在しない鋼板９の表面の代表値５１１と比較して後述する判別部７で判別するのに適したものが好ましい。また、ノイズに対して効果的な空間フィルタ５１であることが好ましい。上記の空間フィルタ５１の例は、ノイズに対して効果的な例である。例えば、平均化する空間フィルタ５１を用いると、画素値２１１１にノイズが混じっても、平均化されることで個々の画素２１１単位のばらつきを低減させることができる。
以上のように算出された代表値５１１は、統合画素４１の統合画素値５２として割り当てられる。統合画素４１ごとに計算された代表値５１１を一つ一つの統合画素４１に統合画素値５２として割り当てることは、あたかも一つの大きな画素として扱うことで、受光面が仮想的に拡大されノイズの影響が減ることが理解されよう。
【0017】
（３）統合画像再構成部
図４は統合２次元画像６１の説明図である。前記割当部５から出力される統合画素値５２を用いて、統合２次元画像６１を再構成する。統合２次元画像６１は、統合画素４１で埋め尽くされている。また、図中の鎖線で示された小さいマス目は、すべて画素２１１であり、代表して一つの画素２１１だけ符号をつけて図示している。縦横の軸に付した数字は、画素２１１を原点０から数えた数を表す。
統合画像再構成部６は、前記割当部５から出力される統合画素値５２を用いて、統合２次元画像６１を再構成する。視覚的に表現すれば、統合画素４１を単位として、統合画素値５２に相当する濃淡が統２次元画像６１として表示される。これにより、隣接する統合画素４１間の関係性が分かるようになる。
統合画像再構成部６は、統合画素４１を単位とし、統合画素４１で埋め尽くされた統合２次元画像６１を再構成する。図４の左上の太い線で描いた長方形は、１画素ずらせた統合画素４１１を表す。統合画像再構成部６は、１画素ずらせた統合画素４１１を単位として別の統合２次元画像６１も再構成する。そして、統合画像再構成部６は、図４の状態から、さらに２画素ずらせた統合画素（図示せず）を単位とするさらに別の統合２次元画像６１を再構成する。このように、０画素～４画素ずらせた計５枚の統合２次元画像６１が作られる。５画素ずらせると、図４で示した統合２次元画像６１に戻るから、計５枚の統合２次元画像６１で十分である。
このようにするのは、欠陥９１が、鋼板９の表面上のどこにあるかは分からないから、１つの画素２１１ずつずらせた統合２次元画像６１を作成することで欠陥９１の判別を正確に行うためである。この点については、次の項で詳細に説明する。
図４は統合２次元画像６１の説明図である。前記割当部５から出力される統合画素値５２を用いて、統合２次元画像６１を再構成する。統合２次元画像６１は、統合画素４１で埋め尽くされている。また、図中の鎖線で示された小さいマス目は、すべて画素２１１であり、代表して一つの画素２１１だけ符号をつけて図示している。縦横の軸に付した数字は、画素２１１を原点０から数えた数を表す。
統合画像再構成部６は、前記割当部５から出力される統合画素値５２を用いて、統合２次元画像６１を再構成する。視覚的に表現すれば、統合画素４１を単位として、統合画素値５２に相当する濃淡が統２次元画像６１として表示される。これにより、隣接する統合画素４１間の関係性が分かるようになる。
統合画像再構成部６は、統合画素４１を単位とし、統合画素４１で埋め尽くされた統合２次元画像６１を再構成する。図４の左上の太い線で描いた長方形は、１画素ずらせた統合画素４１１を表す。統合画像再構成部６は、１画素ずらせた統合画素４１１を単位として別の統合２次元画像６１も再構成する。そして、統合画像再構成部６は、図４の状態から、さらに２画素ずらせた統合画素（図示せず）を単位とするさらに別の統合２次元画像６１を再構成する。このように、０画素～４画素ずらせた計５枚の統合２次元画像６１が作られる。５画素ずらせると、図４で示した統合２次元画像６１に戻るから、計５枚の統合２次元画像６１で十分である。
このようにするのは、欠陥９１が、鋼板９の表面上のどこにあるかは分からないから、１つの画素２１１ずつずらせた統合２次元画像６１を作成することで欠陥９１の判別を正確に行うためである。この点については、次の項で詳細に説明する。
【0018】
（４）判別部
図５は、想定欠陥９５と統合画素４１の概念図である。説明を簡単にするため、マス目の縮尺を変え、点線で囲われた一つのマス目は縦５画素×横５画素を表す。したがって、図５の統合画素４１の大きさは、図３および図４の統合画素４１（縦２０画素×横５画素）と同じである。図５（Ａ）は想定欠陥９５と統合画素４１の拡大図であり図５（Ｂ）は、想定欠陥９５とほぼ同じ形状と大きさの欠陥９１が検出される説明図である。
判別部７は、統合画像再構成部６から送られた統合２次元画像６１と、それを構成する統合画素４１の統合画素値５２（代表値５１１）を用いて、欠陥９１の判別を開始する。
判別部７は、閾値７１を持っており、実施例１では統合画素値５２（代表値５１１）の上限の５０％となるように設定されている。
図５（Ｂ）のｅｘ．１では、想定欠陥９５と同じ形状の欠陥９１が、統合画素４１のちょうど中心を通るように矢印の方向に搬送される様子を示している。図５（Ｂ）の下と右の棒グラフは、代表値５１１（統合画素値５２）の大きさを示している。想定欠陥９５と同じ形状の欠陥９１は、統合画素４１より、左右がやや大きいため、中央の統合画素４１では、統合画素値５２の上限となる代表値５１１（統合画素値５２）が出力されているが、中央の統合画素４１の左右に隣接する統合画素４１には、それぞれ閾値７１より小さな代表値５１１（統合画素値５２）が出力されている。閾値７１により、中央の統合画素４１の代表値５１１（統合画素値５２）しか判別対象とならず、中央の統合画素４１には非常に大きな代表値５１１（統合画素値５２）が検出されるため、想定欠陥９５と同じかやや大きい欠陥９１がある場合、確実に検出ができる。
また、非常に簡単に想定欠陥９５とほぼ同じ大きさの形状と大きさの欠陥９１があると判別できる。想定欠陥９５の形状や大きさがほぼ定まっている場合には、計算資源に負荷を与えず検出でき非常に有利である。
図５は、想定欠陥９５と統合画素４１の概念図である。説明を簡単にするため、マス目の縮尺を変え、点線で囲われた一つのマス目は縦５画素×横５画素を表す。したがって、図５の統合画素４１の大きさは、図３および図４の統合画素４１（縦２０画素×横５画素）と同じである。図５（Ａ）は想定欠陥９５と統合画素４１の拡大図であり図５（Ｂ）は、想定欠陥９５とほぼ同じ形状と大きさの欠陥９１が検出される説明図である。
判別部７は、統合画像再構成部６から送られた統合２次元画像６１と、それを構成する統合画素４１の統合画素値５２（代表値５１１）を用いて、欠陥９１の判別を開始する。
判別部７は、閾値７１を持っており、実施例１では統合画素値５２（代表値５１１）の上限の５０％となるように設定されている。
図５（Ｂ）のｅｘ．１では、想定欠陥９５と同じ形状の欠陥９１が、統合画素４１のちょうど中心を通るように矢印の方向に搬送される様子を示している。図５（Ｂ）の下と右の棒グラフは、代表値５１１（統合画素値５２）の大きさを示している。想定欠陥９５と同じ形状の欠陥９１は、統合画素４１より、左右がやや大きいため、中央の統合画素４１では、統合画素値５２の上限となる代表値５１１（統合画素値５２）が出力されているが、中央の統合画素４１の左右に隣接する統合画素４１には、それぞれ閾値７１より小さな代表値５１１（統合画素値５２）が出力されている。閾値７１により、中央の統合画素４１の代表値５１１（統合画素値５２）しか判別対象とならず、中央の統合画素４１には非常に大きな代表値５１１（統合画素値５２）が検出されるため、想定欠陥９５と同じかやや大きい欠陥９１がある場合、確実に検出ができる。
また、非常に簡単に想定欠陥９５とほぼ同じ大きさの形状と大きさの欠陥９１があると判別できる。想定欠陥９５の形状や大きさがほぼ定まっている場合には、計算資源に負荷を与えず検出でき非常に有利である。
【0019】
図５（Ｂ）のｅｘ．２のように想定欠陥９５と同じ形状の欠陥９１の中央が、隣接する統合画素４１と統合画素４１の接合線を通るように搬送されるときが、一番判別が難しい。閾値７１と統合画素値５２が近接しており、ノイズの影響を考慮すると、判別し損ねることが起こり得る。
そこで、図４を使って説明したように、統合画素４１を１画素ずらせて作成した計５枚の統合２次元画像６１を用いる。判別部７は、統合画素値５２が最も高い値を示す統合２次元画像６１を用いて判別を行うことで判別精度を各段に向上させることができる。これにより、欠陥９１がどの位置にあろうとも、想定欠陥９５と略同じ形状で同じ大きさの欠陥９１であれば確実に検出し、形状や大きさを判別できる。
そこで、図４を使って説明したように、統合画素４１を１画素ずらせて作成した計５枚の統合２次元画像６１を用いる。判別部７は、統合画素値５２が最も高い値を示す統合２次元画像６１を用いて判別を行うことで判別精度を各段に向上させることができる。これにより、欠陥９１がどの位置にあろうとも、想定欠陥９５と略同じ形状で同じ大きさの欠陥９１であれば確実に検出し、形状や大きさを判別できる。
【0020】
また、統合２次元画像６１に対して、微分フィルタや差分フィルタなどの空間フィルタ５１を適用することにより、欠陥９１に隣接する統合画素４１との変化を明確化でき、変化が輪郭線のように浮かび上がる。このようにすると、形状や大きさを判別するのに便利である。統合画素４１より小さい欠陥９１は、代表値５１１（合計値や平均値など）が割り当てられることで平均化され、欠陥９１の分類精度が向上する。
また、統合画素４１よりやや大きい欠陥９１は、微粉フィルタや差分フィルタなどの空間フィルタを適用した上で２値化すると、統合画素４１からはみ出た部分は除去されてしまうが、逆に、統合画素４１に類似か非類似かの欠陥９１の形状を判断は明確にできるようになる。
空間フィルタとしては、この他にもラプラシアンフィルタ（二次微分フィルタ・輪郭抽出）や適宜案フィルタを適用できる。
また、統合画素４１よりやや大きい欠陥９１は、微粉フィルタや差分フィルタなどの空間フィルタを適用した上で２値化すると、統合画素４１からはみ出た部分は除去されてしまうが、逆に、統合画素４１に類似か非類似かの欠陥９１の形状を判断は明確にできるようになる。
空間フィルタとしては、この他にもラプラシアンフィルタ（二次微分フィルタ・輪郭抽出）や適宜案フィルタを適用できる。
【0021】
（追加の態様）
（追加の態様）
[統合画像再構成部における統合画素の起点位置の変更]
図４では、横方向に１画素ずつずらせた統合画素４１１を用いて、合計５枚の統合２次元画像６１を作成することを説明した。しかし、統合画素４１の起点も欠陥９１の検出に影響する。統合画素４１の起点位置を上下に変更することで、さらに欠陥９１の形状や大きさを判別する精度を上げることが可能となる。
図６は、縦方向の統合画素４１により想定欠陥９５と異なる形状と大きさの欠陥９１が検出される様子を示す説明図であり、図６（Ａ）は欠陥９１の形状と大きさの説明図である。欠陥９１は、搬送方向に向かって動くため、統合画素４１の起点をどこにするかによっても、統合画素値５２が異なってくる。
（追加の態様）
[統合画像再構成部における統合画素の起点位置の変更]
図４では、横方向に１画素ずつずらせた統合画素４１１を用いて、合計５枚の統合２次元画像６１を作成することを説明した。しかし、統合画素４１の起点も欠陥９１の検出に影響する。統合画素４１の起点位置を上下に変更することで、さらに欠陥９１の形状や大きさを判別する精度を上げることが可能となる。
図６は、縦方向の統合画素４１により想定欠陥９５と異なる形状と大きさの欠陥９１が検出される様子を示す説明図であり、図６（Ａ）は欠陥９１の形状と大きさの説明図である。欠陥９１は、搬送方向に向かって動くため、統合画素４１の起点をどこにするかによっても、統合画素値５２が異なってくる。
【0022】
鎖線で囲まれるマス目は１つの画素２１１を表す。ここで、説明のためにノイズが全くないことを前提とする。また、合計値を算出する空間フィルタ５１を採用することとする。さらに、画素２１１が欠陥で覆われていないときは「０」を画素値２１１１として出力し、画素２１１が欠陥で覆われているときは「１」を画素値２１１１として出力するものとする。
このような前提を置いたとき、統合画素４１に含まれる４つの画素２１１の内１つの画素２１１が欠陥９１で覆われた時の代表値５１１は「１」と出力され、同じく２つの画素２１１が欠陥９１で覆われたときの代表値５１１は「２」と出力され、同じく３つの画素２１１が欠陥９１で覆われたときの代表値５１１は「３」と出力され、これらの代表値５１１を各々統合画素値５２として割り当てる。図６の実施例の場合、画素２１１を集めて作成した統合画素４１であるから、合計値を算出する空間フィルタ５１を採用すると、集めた４つの画素２１１に含まれる欠陥の数が代表値５１１となる。
統合画素値５２の最大値は、統合画素４１に含まれる４つの画素２１１がすべて欠陥９１で覆われた時の「４」である。図中の統合画素４１を示す枠の線の太さは統合画素値５２の大きさに比例し描かれており、枠の線が太い程、統合画素値５２が大きいことを示し、図示された統合画素４１の枠内の数字は統合画素値５２を示す。
同じ位置に欠陥９１があるとしても、縦方方向の統合画素４１では、図６（Ｂ）のように、縦方向の統合画素４１を一画素ずつ下げて代表値５１１を計算し統合画素値５２として割り当てることで、計４枚の統合２次元画像６１を作成される。図６（Ｂ）に図示したそれぞれの統合画素４１内の数値は、前記した統合画素値５２の数値を表す。また、統合画素値５２が「０」となる統合画素４１は省略して図示していないが、実際には、図４で説明したように、統合２次元画像６１上に隙間無く統合画素４１が敷き詰められている。それぞれ、統合画素４１の起点が異なることで、図６（Ａ）の欠陥９１からは、図６（Ｂ）のように異なる統合２次元画像６１が計４枚作製されることが理解される。
このような前提を置いたとき、統合画素４１に含まれる４つの画素２１１の内１つの画素２１１が欠陥９１で覆われた時の代表値５１１は「１」と出力され、同じく２つの画素２１１が欠陥９１で覆われたときの代表値５１１は「２」と出力され、同じく３つの画素２１１が欠陥９１で覆われたときの代表値５１１は「３」と出力され、これらの代表値５１１を各々統合画素値５２として割り当てる。図６の実施例の場合、画素２１１を集めて作成した統合画素４１であるから、合計値を算出する空間フィルタ５１を採用すると、集めた４つの画素２１１に含まれる欠陥の数が代表値５１１となる。
統合画素値５２の最大値は、統合画素４１に含まれる４つの画素２１１がすべて欠陥９１で覆われた時の「４」である。図中の統合画素４１を示す枠の線の太さは統合画素値５２の大きさに比例し描かれており、枠の線が太い程、統合画素値５２が大きいことを示し、図示された統合画素４１の枠内の数字は統合画素値５２を示す。
同じ位置に欠陥９１があるとしても、縦方方向の統合画素４１では、図６（Ｂ）のように、縦方向の統合画素４１を一画素ずつ下げて代表値５１１を計算し統合画素値５２として割り当てることで、計４枚の統合２次元画像６１を作成される。図６（Ｂ）に図示したそれぞれの統合画素４１内の数値は、前記した統合画素値５２の数値を表す。また、統合画素値５２が「０」となる統合画素４１は省略して図示していないが、実際には、図４で説明したように、統合２次元画像６１上に隙間無く統合画素４１が敷き詰められている。それぞれ、統合画素４１の起点が異なることで、図６（Ａ）の欠陥９１からは、図６（Ｂ）のように異なる統合２次元画像６１が計４枚作製されることが理解される。
【0023】
[統合画像再構成部における画像の重ね合わせ]
図６（Ｃ）は統合２次元画像６１を重ね合わせる説明図である。統合画素４１の起点を１画素ずつ下げた統合画素値５２を重ね合わせる。これは、それぞれの統合２次元画像６１を透明なシートに転写し重ね合わせ上から観たような状態となる。統合画素値５２の大きな箇所が浮かび上がり、欠陥９１の形状や大きさが浮かび上がる。この点については、後述の[重合２次元画像]で詳しく説明する。
図６（Ｃ）は統合２次元画像６１を重ね合わせる説明図である。統合画素４１の起点を１画素ずつ下げた統合画素値５２を重ね合わせる。これは、それぞれの統合２次元画像６１を透明なシートに転写し重ね合わせ上から観たような状態となる。統合画素値５２の大きな箇所が浮かび上がり、欠陥９１の形状や大きさが浮かび上がる。この点については、後述の[重合２次元画像]で詳しく説明する。
【0024】
[想定欠陥の多様性]
欠陥９１は、縦疵９１２ばかりとは限らない。図７は横疵９１３を想定欠陥９５として作られた横方向の統合画素４１により欠陥９１が検出される説明図である。図７（Ａ）は欠陥９１の形状と大きさの説明図であり、図６（Ａ）と全く同じ形状と大きさの欠陥９１である。図７（Ｂ）は横方向の統合画素４１を右に１画素ずつ動かした状態の統合画素値５２の説明図である。図中の枠の線の太さは、統合画素値５２の大きさと比例し、また、枠内の数値は、統合画素４１の統合画素値５２を表す。
図６（Ａ）と図７（Ａ）は全く同じ形状で同じ大きさの欠陥９１であるが、統合画素４１の方向により、統合画素４１の出力が変わるとともに、それから作成される統合２次元画像６１が全く異なるものとなることが分かる。図６（Ｃ）の縦方向の統合画素４１による統合２次元画像６１に加えて、横方向の統合２次元画像６１を更に重ね合わせることで、より欠陥９１の形状や大きさが判別できるように浮かび上がることが理解されよう。
また、図８は丸型の凹凸疵を想定欠陥９５とした統合画素４１の説明図である。統合画素４１は十字の形をしている。統合画素４１の形状や大きさは、必要に応じ適宜定めることができるものである。図示していないが、このような形状の統合画素４１であっても上下左右に１画素ずつ動かし、複数の統合２次元画像６１が作られる。
欠陥９１は、縦疵９１２ばかりとは限らない。図７は横疵９１３を想定欠陥９５として作られた横方向の統合画素４１により欠陥９１が検出される説明図である。図７（Ａ）は欠陥９１の形状と大きさの説明図であり、図６（Ａ）と全く同じ形状と大きさの欠陥９１である。図７（Ｂ）は横方向の統合画素４１を右に１画素ずつ動かした状態の統合画素値５２の説明図である。図中の枠の線の太さは、統合画素値５２の大きさと比例し、また、枠内の数値は、統合画素４１の統合画素値５２を表す。
図６（Ａ）と図７（Ａ）は全く同じ形状で同じ大きさの欠陥９１であるが、統合画素４１の方向により、統合画素４１の出力が変わるとともに、それから作成される統合２次元画像６１が全く異なるものとなることが分かる。図６（Ｃ）の縦方向の統合画素４１による統合２次元画像６１に加えて、横方向の統合２次元画像６１を更に重ね合わせることで、より欠陥９１の形状や大きさが判別できるように浮かび上がることが理解されよう。
また、図８は丸型の凹凸疵を想定欠陥９５とした統合画素４１の説明図である。統合画素４１は十字の形をしている。統合画素４１の形状や大きさは、必要に応じ適宜定めることができるものである。図示していないが、このような形状の統合画素４１であっても上下左右に１画素ずつ動かし、複数の統合２次元画像６１が作られる。
【0025】
[重合２次元画像］
図９は、重合２次元画像６２の説明図である。図６（Ｃ）では、統合２次元画像６１を重ね合わせることができることを説明した。あらかじめ想定した想定欠陥９５と異なる形状や大きさの欠陥９１に対しても、本発明が有効であることを説明する。欠陥９１の形状や大きさがバラバラな時にも本発明は対応できる。
図９（Ａ）は、欠陥９１の形状と大きさの説明図であり、欠陥９１は縦３画素×横３画素の正方形の形をしている。これに対して、縦３画素×横１画素の形状と大きさの縦方向の統合画素４１と、縦１画素×横３画素の形状と大きさの横方向の統合画素４１の２種類の統合画素４１が用意されている。
欠陥９１に対して、図９（Ｂ）では、縦方向の統合画素４１による統合画素値５２の説明図であり、画素２１１を一つずつ動かして複数の統合２次元画像６１を作成している。また、図９（Ｃ）は、横方向の統合画素４１による統合画素値５２の説明図であり、やはり、画素２１１を一つずつ動かして統合２次元画像６１を作成している。
図９は、重合２次元画像６２の説明図である。図６（Ｃ）では、統合２次元画像６１を重ね合わせることができることを説明した。あらかじめ想定した想定欠陥９５と異なる形状や大きさの欠陥９１に対しても、本発明が有効であることを説明する。欠陥９１の形状や大きさがバラバラな時にも本発明は対応できる。
図９（Ａ）は、欠陥９１の形状と大きさの説明図であり、欠陥９１は縦３画素×横３画素の正方形の形をしている。これに対して、縦３画素×横１画素の形状と大きさの縦方向の統合画素４１と、縦１画素×横３画素の形状と大きさの横方向の統合画素４１の２種類の統合画素４１が用意されている。
欠陥９１に対して、図９（Ｂ）では、縦方向の統合画素４１による統合画素値５２の説明図であり、画素２１１を一つずつ動かして複数の統合２次元画像６１を作成している。また、図９（Ｃ）は、横方向の統合画素４１による統合画素値５２の説明図であり、やはり、画素２１１を一つずつ動かして統合２次元画像６１を作成している。
【0026】
説明のため、図６と同じ前提を置き、ノイズがないものとし、欠陥９１に完全に覆われた画素２１１の画素値２１１１を「１」とし、欠陥９１のない画素２１１の画素値２１１１は「０」としている。統合画素値５２が０の部分の統合画素４１は描いていない。空間フィルタ５１は、統合画素４１に含まる画素２１１の画素値２１１１の合計値を代表値５１１として出力する空間フィルタ５１としている。３個の画素２１１からなる統合画素４１に割り当てられる代表値５１１の上限は「３」であり、代表値５１１が割り当てられた統合画素値５２は、０～３の間で変化する。枠内の線の太さは、図６と図７と同様に統合画素値５２に比例し、数字は統合画素値５２を表す。
【0027】
図９（Ｄ）は重合２次元画像６２の説明図であり、図９（Ｂ）と図９（Ａ）のそれぞれの３枚の統合２次元画像６１（合計６枚の統合２次元画像）を重ね合わせた重合２次元画像６２である。図９（Ｂ）で作成された（Ｂ１）～（Ｂ３）の統合２次元画像６１と図９（Ｃ）で作成された（Ｃ１）～（Ｃ２）の統合２次元画像６１の計６枚の統合２次元画像６１を重合し、重合２次元画像６２を作成したのが図９（Ｄ）である。各重合画素６２１内の数字は、統合画素値５２を重合画素６２１単位で合計した重合画素値６２１１を表している。例えば、図９（Ｄ）の第１の重合画素値６２１２の「１」は、図９（Ｂ１）の第１の統合画素４１２の統合画素値５２の「１」に由来する。図９（Ｄ）の第２の重合画素値６２１３は、図９（Ｂ１）の第１の統合画素４１２の統合画素値５２の「１」と図９（Ｂ２）の第１の統合画素４１２の統合画素値５２と第２の統合画素４１３の統合画素値５２の「２」を合計した「３」に由来する。
さらに、図９（Ｄ）の第３の重合画素値６２１４の「１２」は、図９（Ｂ１）～図９（Ｂ３）の第１の統合画素４１２の統合画素値５２の「１」、第２の統合画素４１３の統合画素値５２の「２」、第３の統合画素４１４の統合画素値５２の「３」に加え、図９（Ｃ１）～（Ｃ３）の第４の統合画素４１５の統合画素値５２の「２」、第５の統合画素４１６の統合画素値５２の「１」、第６の統合画素４１７の統合画素値５２の「３」を合計した「１２」に由来する。図９（Ｄ）の太線の枠は、欠陥９１の位置を示し、欠陥９１と重なる統合画素４１が多い程、重合画素値６２１１が急激に大きくなることが分かる。
図９（Ｄ）の重合２次元画像６２の重合画素６２１は、以上のような処理を経て作成されたものである。図９（Ｄ）を観ても分かるように、欠陥９１に相当する枠で囲んだ箇所内の重合画素値６２１１は、欠陥９１の周囲と比較して大きな重合画素値６２１１となっていることが分かる。最大値は欠陥９１に相当する枠内の中央の重合画素値６２１１であり「１４」となっている。閾値を最大値「１４」の半分の「７」であるが、それよりも閾値を低くしても検出可能なことが理解されよう。閾値に余裕ができることは、検出の精度が向上したことを意味する。
さらに、重合２次元画像６２を作成することにより、統合画素４１と異なる形状の欠陥９１であっても検出可能となり、しかも、形状や大きさも判別することができる。
また、重合２次元画像６２を適宜な閾値を使用して２値化することで形状もシャープに再現できる。
以上のように、多様な欠陥９１を検出しようとする場合、多様な形状や大きさの統合画素４１を用意し、重ね合わせることで、欠陥９１のおおよその形状と大きさを検出できる。
さらに、図９（Ｄ）の第３の重合画素値６２１４の「１２」は、図９（Ｂ１）～図９（Ｂ３）の第１の統合画素４１２の統合画素値５２の「１」、第２の統合画素４１３の統合画素値５２の「２」、第３の統合画素４１４の統合画素値５２の「３」に加え、図９（Ｃ１）～（Ｃ３）の第４の統合画素４１５の統合画素値５２の「２」、第５の統合画素４１６の統合画素値５２の「１」、第６の統合画素４１７の統合画素値５２の「３」を合計した「１２」に由来する。図９（Ｄ）の太線の枠は、欠陥９１の位置を示し、欠陥９１と重なる統合画素４１が多い程、重合画素値６２１１が急激に大きくなることが分かる。
図９（Ｄ）の重合２次元画像６２の重合画素６２１は、以上のような処理を経て作成されたものである。図９（Ｄ）を観ても分かるように、欠陥９１に相当する枠で囲んだ箇所内の重合画素値６２１１は、欠陥９１の周囲と比較して大きな重合画素値６２１１となっていることが分かる。最大値は欠陥９１に相当する枠内の中央の重合画素値６２１１であり「１４」となっている。閾値を最大値「１４」の半分の「７」であるが、それよりも閾値を低くしても検出可能なことが理解されよう。閾値に余裕ができることは、検出の精度が向上したことを意味する。
さらに、重合２次元画像６２を作成することにより、統合画素４１と異なる形状の欠陥９１であっても検出可能となり、しかも、形状や大きさも判別することができる。
また、重合２次元画像６２を適宜な閾値を使用して２値化することで形状もシャープに再現できる。
以上のように、多様な欠陥９１を検出しようとする場合、多様な形状や大きさの統合画素４１を用意し、重ね合わせることで、欠陥９１のおおよその形状と大きさを検出できる。
【0028】
（ノイズ）
前述したように、統合画素４１という仮想の大きな画素を形成することで、あたかも受光面積を大きくしたように作用することとなる。加えて、統合画素４１に含まれる画素２１１の画素値２１１１は、空間フィルタ５１により平均化されたり合計されたり中間値（メジアン）とすることで、ノイズが分散され、Ｓ／Ｎ比が向上する。
前述したように、統合画素４１という仮想の大きな画素を形成することで、あたかも受光面積を大きくしたように作用することとなる。加えて、統合画素４１に含まれる画素２１１の画素値２１１１は、空間フィルタ５１により平均化されたり合計されたり中間値（メジアン）とすることで、ノイズが分散され、Ｓ／Ｎ比が向上する。
【0029】
（変形例）
品質要求から定まる最小の縦疵９１２や横疵９１３等を想定欠陥９５としてもよい。品質要求から定まる様々な形状の最小の欠陥を想定欠陥９５とすることで、品質要求に応える欠陥９１を確実に検出できるし、また、想定欠陥９５に応じた様々な形状の統合画素４１により統合２次元画像６１や重合２次元画像６２を再構成することで、最小の欠陥９１より大きな欠陥９１の形状や大きさを判別できることとなる。画素値２１１１は、２５６階調の濃淡データとしてもよいし、カラーデータでもよいことは言うまでもない。
図示していないが、ラインセンサカメラ（イメージセンサ）２を、複数台角度を変えながら設けることで、Ｓ／Ｎ比の向上がさらに図れる。角度が違うラインセンサカメラ（イメージセンサ）２からは、欠陥９１の形状や大きさあるいは凹か凸かなどにより生じる陰影が、様々な画像が取得できる。欠陥９１に適した角度のラインセンサカメラ（イメージセンサ）２からのデータ（すなわち、出力の大きい）を用いてもよいし、すべてのラインセンサカメラ（イメージセンサ）２からのデータを、角度を補正して重合２次元画像６２を作成し分析してもよい。
品質要求から定まる最小の縦疵９１２や横疵９１３等を想定欠陥９５としてもよい。品質要求から定まる様々な形状の最小の欠陥を想定欠陥９５とすることで、品質要求に応える欠陥９１を確実に検出できるし、また、想定欠陥９５に応じた様々な形状の統合画素４１により統合２次元画像６１や重合２次元画像６２を再構成することで、最小の欠陥９１より大きな欠陥９１の形状や大きさを判別できることとなる。画素値２１１１は、２５６階調の濃淡データとしてもよいし、カラーデータでもよいことは言うまでもない。
図示していないが、ラインセンサカメラ（イメージセンサ）２を、複数台角度を変えながら設けることで、Ｓ／Ｎ比の向上がさらに図れる。角度が違うラインセンサカメラ（イメージセンサ）２からは、欠陥９１の形状や大きさあるいは凹か凸かなどにより生じる陰影が、様々な画像が取得できる。欠陥９１に適した角度のラインセンサカメラ（イメージセンサ）２からのデータ（すなわち、出力の大きい）を用いてもよいし、すべてのラインセンサカメラ（イメージセンサ）２からのデータを、角度を補正して重合２次元画像６２を作成し分析してもよい。
【0030】
品質要求から定まる最小の縦疵９１２や横疵９１３等を想定欠陥９５とした統合画素４１を様々作成し、複数の統合２次元画像６１を再構成し、加えて、複数の統合２次元画像６１を重合して重合２次元画像６２とすることで、最小の縦疵９１２や横疵９１３と異なる形状や大きさの欠陥９１であっても検出することが可能となる。
【0031】
（実施例の作用効果のまとめ）
従来、画素２１１および画素値２１１１を用いた表面検査システム１では、形状を別途のプログラムにより判別する必要がある。しかも、画素２１１が小さいため膨大な計算資源を必要としていた。
本発明では、上述のように、想定欠陥９５の形状をパターン化した統合画素４１の形状とマッチングした統合画素値５２を得るだけで、形状や大きさの判別ができるため、計算資源を浪費しない使い方もできる。
また、画素２１１を集めて作成した統合画素４１は、受光面積を大きくしたのと同様の効果があり、空間フィルタ５１により代表値５１１を統合画素値５２として割り当てるため、Ｓ／Ｎ比が向上する。
そして、想定欠陥９５のパターン変更や追加は、想定欠陥９５の形状や大きさを統合画素生成部４に入力するだけで足り、従来のように判別のためのプルコルをアルゴリズムとして加えるような大規模な修正を行う必要がなくなる。仮に形状判別精度を高めるため想定欠陥９５のパターンを極端に増やしたとしても図１のように画像処理装置３を増やし並列化することで対応できる。なぜなら、画像処理装置３に入力される想定欠陥９５が異なるだけで、その他のプログラムに変更はなく、簡単に並列化することができるからである。
さらに、重合２次元画像６２を作成するようにすれば、想定欠陥９５以外の様々な形状の欠陥９１の形状や大きさも検出できる。
想定欠陥９５を、品質要求から定められる最小の欠陥９１の形状や大きさを想定欠陥９５として統合画素４１を生成すれば、欠陥９１に対する品質要求が高まったとしても、ラインセンサカメラ（イメージセンサ）２を変えなくても対応できる。本発明は、実施例のように従来の表面検査システム１の性能をギリギリまで引き出すことができるので、品質要求が厳しくなったとしても対応できるようになる。
また、画素２１１単位の分析に対して形状判別能力や面積計算能力は犠牲になるが、統合画素４１に対して、その統合画素４１を代表する代表値５１１（平均値は中間値等）を統合画素値５２として割り当てる段階でノイズ処理が終わるため、画素２１１単位の分析で行われるような平滑化処理、膨張・収縮処理、微小欠陥除去処理などの数々のノイズ対策を施す必要がなくなり、計算器に負担をかけることがない。
従来、画素２１１および画素値２１１１を用いた表面検査システム１では、形状を別途のプログラムにより判別する必要がある。しかも、画素２１１が小さいため膨大な計算資源を必要としていた。
本発明では、上述のように、想定欠陥９５の形状をパターン化した統合画素４１の形状とマッチングした統合画素値５２を得るだけで、形状や大きさの判別ができるため、計算資源を浪費しない使い方もできる。
また、画素２１１を集めて作成した統合画素４１は、受光面積を大きくしたのと同様の効果があり、空間フィルタ５１により代表値５１１を統合画素値５２として割り当てるため、Ｓ／Ｎ比が向上する。
そして、想定欠陥９５のパターン変更や追加は、想定欠陥９５の形状や大きさを統合画素生成部４に入力するだけで足り、従来のように判別のためのプルコルをアルゴリズムとして加えるような大規模な修正を行う必要がなくなる。仮に形状判別精度を高めるため想定欠陥９５のパターンを極端に増やしたとしても図１のように画像処理装置３を増やし並列化することで対応できる。なぜなら、画像処理装置３に入力される想定欠陥９５が異なるだけで、その他のプログラムに変更はなく、簡単に並列化することができるからである。
さらに、重合２次元画像６２を作成するようにすれば、想定欠陥９５以外の様々な形状の欠陥９１の形状や大きさも検出できる。
想定欠陥９５を、品質要求から定められる最小の欠陥９１の形状や大きさを想定欠陥９５として統合画素４１を生成すれば、欠陥９１に対する品質要求が高まったとしても、ラインセンサカメラ（イメージセンサ）２を変えなくても対応できる。本発明は、実施例のように従来の表面検査システム１の性能をギリギリまで引き出すことができるので、品質要求が厳しくなったとしても対応できるようになる。
また、画素２１１単位の分析に対して形状判別能力や面積計算能力は犠牲になるが、統合画素４１に対して、その統合画素４１を代表する代表値５１１（平均値は中間値等）を統合画素値５２として割り当てる段階でノイズ処理が終わるため、画素２１１単位の分析で行われるような平滑化処理、膨張・収縮処理、微小欠陥除去処理などの数々のノイズ対策を施す必要がなくなり、計算器に負担をかけることがない。
【0032】
以上、本発明に係る実施例を、図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成は、これらの実施の形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計の変更等があっても本発明に含まれる。
また、前述の各実施例や変形例は、その目的および構成等に特に矛盾や問題がない限り、互いの技術を流用して組み合わせることが可能である
また、前述の各実施例や変形例は、その目的および構成等に特に矛盾や問題がない限り、互いの技術を流用して組み合わせることが可能である
【符号の説明】
【0033】
１ 表面検査システム
２ ラインセンサカメラ（イメージセンサ）
２１ 検出ライン
２１１ 画素
２１１１ 画素値
２２ ライン照明
２３ 送信部
２４ 通信線
３ 画像処理装置
４ 統合画素生成部
４１ 統合画素
４１１ １画素ずらせた統合画素
４１２ 第１の統合画素
４１３ 第２の統合画素
４１４ 第３の統合画素
４１５ 第４の統合画素
４１６ 第５の統合画素
４１７ 第６の統合画素
５ 割当部
５１ 空間フィルタ
５１１ 代表値
５２ 統合画素値
６ 統合画像再構成部
６１ 統合２次元画像
６２ 重合２次元画像
６２１ 重合画素
６２１１ 重合画素値
６２１２ 第１の重合画素値
６２１３ 第２の重合画素値
６２１４ 第３の重合画素値
７ 判別部
７１ 閾値
９ 鋼板
９１ 欠陥
９１２ 縦疵
９１３ 横疵
９５ 想定欠陥
２ ラインセンサカメラ（イメージセンサ）
２１ 検出ライン
２１１ 画素
２１１１ 画素値
２２ ライン照明
２３ 送信部
２４ 通信線
３ 画像処理装置
４ 統合画素生成部
４１ 統合画素
４１１ １画素ずらせた統合画素
４１２ 第１の統合画素
４１３ 第２の統合画素
４１４ 第３の統合画素
４１５ 第４の統合画素
４１６ 第５の統合画素
４１７ 第６の統合画素
５ 割当部
５１ 空間フィルタ
５１１ 代表値
５２ 統合画素値
６ 統合画像再構成部
６１ 統合２次元画像
６２ 重合２次元画像
６２１ 重合画素
６２１１ 重合画素値
６２１２ 第１の重合画素値
６２１３ 第２の重合画素値
６２１４ 第３の重合画素値
７ 判別部
７１ 閾値
９ 鋼板
９１ 欠陥
９１２ 縦疵
９１３ 横疵
９５ 想定欠陥
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】