特開 2023-180433 画像処理装置および画像処理方法

(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】P2023180433

(43)【公開日】2023-12-21

(54)【発明の名称】画像処理装置および画像処理方法

(51)【国際特許分類】

   G01N 21/84 20060101AFI20231214BHJP

【ＦＩ】

G01N21/84 D

【審査請求】未請求

【請求項の数】15

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022093756

(22)【出願日】2022-06-09

(71)【出願人】

【識別番号】314012076

【氏名又は名称】パナソニックＩＰマネジメント株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100109210

【弁理士】

【氏名又は名称】新居 広守

(74)【代理人】

【識別番号】100137235

【弁理士】

【氏名又は名称】寺谷 英作

(74)【代理人】

【識別番号】100131417

【弁理士】

【氏名又は名称】道坂 伸一

(72)【発明者】

【氏名】一川 拓人

(72)【発明者】

【氏名】利弘 俊策

【テーマコード（参考）】

2G051

【Ｆターム（参考）】

2G051AA61

2G051AB05

2G051AB07

2G051AB11

2G051ED04

2G051ED21

2G051FA02

(57)【要約】

【課題】検査効率が向上される画像を生成できる画像処理装置などを提供する。
【解決手段】画像処理装置１００は、検査対象物が映る原画像を取得する取得部１１０と、原画像を、原画像に映る検査対象物の特徴に基づいて分割することで複数の分割画像を生成する分割部１２０と、複数の分割画像のうち、検査対象物の特徴に基づいて選択された１以上の分割画像を含む検査画像を生成する生成部１３０と、検査画像を出力する出力部１４０と、を備える。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

検査対象物が映る原画像を取得する取得部と、
前記原画像を、前記原画像に映る前記検査対象物の特徴に基づいて分割することで複数の分割画像を生成する分割部と、
前記複数の分割画像のうち、前記検査対象物の特徴に基づいて選択された１以上の分割画像を含む検査画像を生成する生成部と、
前記検査画像を出力する出力部と、を備える
画像処理装置。

【請求項2】

前記生成部は、
前記検査対象物の特徴に基づいて、前記１以上の分割画像の配置を決定し、
決定した配置で前記１以上の分割画像を配置した１以上の前記検査画像を生成する
請求項１に記載の画像処理装置。

【請求項3】

前記分割部は、前記複数の分割画像がそれぞれ矩形状になるように前記原画像を分割する
請求項１に記載の画像処理装置。

【請求項4】

前記生成部は、
前記検査画像と、検査員の操作を受け付けるための操作画像とを含む表示画像であって、前記検査画像と前記操作画像との間に、前記検査画像から前記操作画像に向かうにつれて輝度が下がるようにグラデーションがかけられている表示画像を生成する
請求項１に記載の画像処理装置。

【請求項5】

前記生成部は、前記１以上の分割画像と同じ特徴を有する背景画像を含む前記検査画像を生成する
請求項１に記載の画像処理装置。

【請求項6】

前記１以上の分割画像は、２以上の分割画像であり、
前記生成部は、前記２以上の分割画像を配置した場合に隙間が生じるとき、当該隙間に前記背景画像を配置した前記検査画像を生成する
請求項５に記載の画像処理装置。

【請求項7】

前記生成部は、前記１以上の分割画像の輝度に基づいて所定の処理を施した前記検査画像を生成する
請求項１に記載の画像処理装置。

【請求項8】

前記生成部は、
前記所定の処理として、前記１以上の分割画像の輝度の平均値を算出し、
算出した前記平均値に基づいて前記１以上の分割画像の輝度を補正して配置した前記検査画像を生成する
請求項７に記載の画像処理装置。

【請求項9】

前記１以上の分割画像は、２以上の分割画像であり、
前記生成部は、前記所定の処理として、前記２以上の分割画像を配置した場合に、前記２以上の分割画像のうちの隣り合う分割画像の少なくとも一部の輝度傾斜を補正する
請求項７に記載の画像処理装置。

【請求項10】

前記１以上の分割画像は、２以上の分割画像であり、
前記生成部は、前記所定の処理として、前記２以上の分割画像のうちの隣り合う分割画像の輝度差が最小になるように、前記２以上の分割画像の配置を決定し、
決定した配置で前記２以上の分割画像を配置した前記検査画像を生成する
請求項７に記載の画像処理装置。

【請求項11】

前記１以上の分割画像は、２以上の分割画像であり、
前記生成部は、前記２以上の分割画像を配置した場合に、前記２以上の分割画像のうちの隣り合う分割画像の間にぼかし処理を施した前記検査画像を生成する
請求項１に記載の画像処理装置。

【請求項12】

前記生成部は、前記１以上の分割画像を縮小し、かつ、前記１以上の分割画像の輝度コントラストを高める処理を行ってから前記検査画像を生成する
請求項１に記載の画像処理装置。

【請求項13】

前記生成部は、
前記原画像における所定の領域を示す領域情報に基づいて、前記１以上の分割画像のうち前記所定の領域に含まれる所定の分割画像を決定し、
決定した前記所定の分割画像が中央に位置するように配置した前記検査画像を生成する
請求項１に記載の画像処理装置。

【請求項14】

さらに、前記検査画像に含まれる欠陥の位置を示す位置情報の入力を受け付ける受付部と、
前記位置情報が示す前記欠陥の位置の正誤を判定する判定部と、を備える
請求項１～１３のいずれか１項に記載の画像処理装置。

【請求項15】

検査対象物が映る原画像を取得し、
前記原画像を、前記原画像に映る前記検査対象物の特徴に基づいて分割することで複数の分割画像を生成し、
前記複数の分割画像のうち、前記検査対象物の特徴に基づいて選択された１以上の分割画像を含む検査画像を生成し、
前記検査画像を出力する
画像処理方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、画像処理装置および画像処理方法に関する。

【背景技術】

【0002】

従来、電子部品などの検査対象物が映る画像を検査員（オペレータ）が目視検査することで検査対象物に欠陥が含まれているか否かが判定される。

【0003】

特許文献１には、多数の検査対象物を区分して収納するパレットと、パレットの画像を撮像するＣＣＤカメラと、パレットの画像を表示し且つ表示された画像内の指定位置を座標情報として出力するタッチパネルと、タッチパネルにより指示された座標情報を元にパレット上の検査対象物をパレット上から取り除く廃棄ロボットとが設けられた画像検査装置が開示されている。廃棄ロボットは、オペレータがタッチパネル上で指定した不良の検査対象物の座標情報を用いてパレットから指定された位置の検査対象物を取り除く様に動作する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２００１－２８６８２７号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

従来、検査員は、例えば検査対象物を１つずつ良品と比較しながら目視検査することで、検査対象物に含まれる欠陥の有無を判定する。しかしながら、これでは、目視検査について熟練した検査員といえども、ある一定の水準に到達するとそれ以上、検査速度および検査制度などの検査効率を向上することは困難である。

【0006】

本開示は、検査効率が向上される画像を生成できる画像処理装置などを提供する。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本開示の一態様に係る画像処理装置は、検査対象物が映る原画像を取得する取得部と、前記原画像を、前記原画像に映る前記検査対象物の特徴に基づいて分割することで複数の分割画像を生成する分割部と、前記複数の分割画像のうち、前記検査対象物の特徴に基づいて選択された１以上の分割画像を含む検査画像を生成する生成部と、前記検査画像を出力する出力部と、を備える。

【0008】

また、本開示の一態様に係る画像処理方法は、検査対象物が映る原画像を取得し、前記原画像を、前記原画像に映る前記検査対象物の特徴に基づいて分割することで複数の分割画像を生成し、前記複数の分割画像のうち、前記検査対象物の特徴に基づいて選択された１以上の分割画像を含む検査画像を生成し、前記検査画像を出力する。

【発明の効果】

【0009】

本開示によれば、検査効率が向上される画像を生成できる画像処理装置などを提供できる。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】図１は、実施の形態に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。

【図2】図２は、実施の形態に係る画像処理装置が検査画像を生成する処理を説明するための図である。

【図3】図３は、実施の形態に係る画像処理装置が実行する分割画像を生成する際の処理を説明するための図である。

【図4】図４は、実施の形態に係る表示画像を示す図である。

【図5】図５は、実施の形態に係る画像処理装置の処理手順を示すフローチャートである。

【図6】図６は、検査画像の第１変形例を説明するための図である。

【図7】図７は、検査画像の第２変形例を説明するための図である。

【図8】図８は、検査画像の第３変形例を説明するための図である。

【図9】図９は、検査画像の第４変形例を説明するための図である。

【図10】図１０は、検査画像の第５変形例を説明するための図である。

【図11】図１１は、表示画像の変形例を説明するための図である。

【図12】図１２は、分割画像に施される画像処理の第１変形例を説明するための図である。

【図13】図１３は、分割画像に施される画像処理の第２変形例を説明するための図である。

【図14】図１４は、分割画像に施される画像処理の第３変形例を説明するための図である。

【図15】図１５は、分割画像に施される画像処理の第４変形例を説明するための図である。

【発明を実施するための形態】

【0011】

以下、本開示の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。なお、以下に説明する実施の形態は、本開示の一具体例を示すものである。したがって、以下の実施の形態で示される、数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置および接続形態などは、一例であって本開示を限定する主旨ではない。よって、以下の実施の形態における構成要素のうち独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。

【0012】

なお、各図は、模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。また、各図において、実質的に同一の構成に対しては同一の符号を付しており、重複する説明は省略または簡略化する。

【0013】

（実施の形態）
［構成］
まず、実施の形態に係る画像処理装置１００の構成について説明する。

【0014】

図１は、実施の形態に係る画像処理装置１００の構成を示すブロック図である。図２は、実施の形態に係る画像処理装置１００が検査画像を生成する処理を説明するための図である。

【0015】

画像処理装置１００は、カメラなどの撮像装置２００が検査対象物（ワーク）を撮像することにより生成された画像（原画像）に基づいて、検査員が検査対象物を目視検査するための画像（検査画像）を生成する装置である。検査員は、例えば、検査対象物に傷などの欠陥が含まれているか否かを判定する。画像処理装置１００は、例えば、検査員が欠陥を見つけやすくできるような画像を生成する。

【0016】

画像処理装置１００は、例えば、パーソナルコンピュータまたはタブレット端末などのコンピュータである。具体的に例えば、画像処理装置１００は、撮像装置２００、表示装置２１０および入力装置２２０と通信するための通信インターフェース、プログラムが格納された不揮発性メモリ、プログラムを実行するための一時的な記憶領域である揮発性メモリ、信号の送受信をするための入出力ポート、プログラムを実行するプロセッサなどで実現される。当該通信インターフェースは、有線通信可能なように通信線が接続されるコネクタなどにより実現されてもよいし、無線通信可能なようにアンテナおよび無線通信回路などにより実現されてもよい。

【0017】

画像処理装置１００は、取得部１１０と、分割部１２０と、生成部１３０と、出力部１４０と、受付部１５０と、判定部１６０と、記憶部１７０と、を備える。

【0018】

取得部１１０は、検査対象物が映る原画像を取得する処理部である。図２の（ａ）に示すように、取得部１１０は、例えば、撮像装置２００から、図２の（ａ）に示す原画像１０、２０、・・・、Ａ０（例えば、Ａは任意の正の整数）のように、１以上の原画像を取得する。

【0019】

検査対象物は、例えば、ＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）などの電子部品である。

【0020】

なお、検査対象物は、電子部品ではなく基板などの任意の対象物でよい。

【0021】

また、それぞれの原画像に映る検査対象物は、同一の検査対象物であってもよいし、同じ種類の検査対象物であってかつ異なる検査対象物であってもよい。

【0022】

また、取得部１１０は、画像処理装置１００が備える通信インターフェースを介してサーバ装置などから原画像を取得してもよい。

【0023】

分割部１２０は、原画像を、当該原画像に映る検査対象物の特徴に基づいて分割することで複数の分割画像を生成する処理部である。例えば、分割部１２０は、原画像１０を分割画像１１、１２、１３、・・・、１ＢのようにＢ枚（例えば、Ｂは任意の２以上の整数）に分割することで、複数の分割画像を生成する。また、例えば、分割部１２０は、原画像２０を分割画像２１、２２、２３、・・・、２ＣのようにＣ枚（例えば、Ｃは任意の２以上の整数）に分割することで、複数の分割画像を生成する。また、例えば、分割部１２０は、原画像Ａ０を分割画像Ａ１、Ａ２、Ａ３、・・・、ＡＤのようにＤ枚（例えば、Ｄは任意の２以上の整数）に分割することで、複数の分割画像を生成する。

【0024】

なお、Ｂ、ＣおよびＤは、同じ数値でもよいし、異なる数値でもよい。

【0025】

なお、検査対象物の特徴は、任意に設定されてもよい。

【0026】

図３は、実施の形態に係る画像処理装置１００が実行する分割画像を生成する際の処理を説明するための図である。

【0027】

分割部１２０は、例えば、図３の（ａ）に示す検査対象物４００が映る原画像３００を、検査対象物４００の特徴に基づいて分割する。分割部１２０は、例えば、図３の（ｂ）に示すように、（ｉ）検査対象物４００における、「ＡＢＣＤＥＦＧＨＩＪＫ」のように文字が印字（または、刻印）されている箇所（図３の（ｂ）に一点鎖線で示す第２領域）と、（ｉｉ）原画像３００における検査対象物４００と背景との境界部を含む、検査対象物４００における端部（図３の（ｂ）に二点鎖線で示す第３領域）と、（ｉｉｉ）検査対象物４００における表面部であって、第２領域および第３領域以外の領域（図３の（ｂ）に破線で示す第１領域）と、に原画像３００を分割する。本例では、分割部１２０は、原画像３００における、第１領域の部分を１２枚に分割し、第２領域の部分を１枚に分割し、第３領域の部分を４枚に分割している。

【0028】

例えば、表面部の検査（例えば、検査対象物において平らで表面の輝度値が比較的平坦な部分の検査）では、表面の傷などの欠陥の有無が検査される。

【0029】

また、例えば、端部の検査（例えば、検査対象物と背景との境界部の検査）では、検査対象物の端部の欠けおよび歪みなどの欠陥の有無が検査される。

【0030】

また、例えば、印字の検査で（例えば、文字の形状に特徴を有する部分の検査）では、文字のゆがみ、カスレ、および、位置ずれなどの欠陥の有無が検査される。

【0031】

これらのように、検査対象物の位置、つまり、検査対象物の特徴（より具体的には、検査対象物の位置ごとの特徴）によって、検査の内容が異なる場合がある。分割部１２０は、例えば、これらのように、検査員の検査の内容ごとに、つまり、検査対象物の特徴ごとに原画像を分割する。

【0032】

なお、分割部１２０が生成する分割画像の数は、特に限定されない。また、図３に示す例では分割部１２０は第１領域と第２領域と第３領域との３つの領域に原画像３００を分割したが、２つの領域に分割してもよいし、４つ以上の領域に分割してもよい。

【0033】

また、検査対象物の特徴は、図３に示す例では、上記（ｉ）～（ｉｉｉ）のように印字部、端部、および、表面部であったが、これらの例に限定されず、任意に設定されてよい。

【0034】

また、分割部１２０が生成する分割画像の形状（より具体的には、外形）は、任意でよい。分割部１２０は、例えば、複数の分割画像がそれぞれ矩形状になるように原画像を分割する。

【0035】

また、検査対象物の特徴は、例えば、入力装置２２０を介して検査員から当該特徴を示す情報が取得されてもよい。また、例えば、分割部１２０は、検査対象物の特徴を識別するための機械学習された識別モデル（特徴識別モデル）を用いて、原画像における特徴を特定してもよい。特徴識別モデルは、例えば、原画像と、原画像に含まれる特徴を示す教師データ（いわゆるアノテーション情報）とを学習データとして機械学習された推論モデルである。特徴識別モデルは、例えば、ディープラーニング（Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）（深層学習）などのニューラルネットワーク（例えば、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ：Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ））を用いた機械学習モデルであるが、他の機械学習モデルであってもよい。

【0036】

特徴識別モデルは、例えば、記憶部１７０に予め記憶されている。

【0037】

生成部１３０は、分割部１２０が生成した複数の分割画像のうち、検査対象物の特徴に基づいて選択された１以上の分割画像を含む検査画像を生成する処理部である。本実施の形態では、１以上の分割画像は、２以上の分割画像である。つまり、生成部１３０は、２以上の分割画像を含む検査画像を生成する。

【0038】

生成部１３０は、例えば、分割部１２０が生成した図２の（ｂ）に示す複数の分割画像１１～ＡＤを、図２の（ｃ）に示すグループＧ１、グループＧ２のように分類する。生成部１３０は、さらに、分類したグループごとに分割画像をまとめた検査画像を生成する。例えば、生成部１３０は、図２の（ｆ）に示すように、グループＧ１に含まれる分割画像１１、１３、２１、２３、Ａ１、および、Ａ３を含む検査画像Ｅ１を生成する。また、例えば、生成部１３０は、グループＧ２に含まれる分割画像１２、１Ｂ、２２、２Ｃ、Ａ２、および、ＡＤを含む検査画像Ｅ２を生成する。

【0039】

各グループは、例えば、上記（ｉ）～（ｉｉｉ）のように印字部、端部、および、表面部などの検査対象物の特徴ごとの分割画像のグループである。

【0040】

なお、生成部１３０は、分割画像について、図２の（ｄ）および（ｅ）に示すように、サイズの変更、輝度の変更、および／または、色の変更などの画像処理を施してもよい。

【0041】

図２の（ｄ）に示す例では、生成部１３０は、分割画像について、検査対象物に含まれる欠陥が強調されるような画像処理を施している。このような画像処理は、例えば、輝度差が大きくなるような画像処理、コントラストが大きくなるような処理、および／または、欠陥と推定される部分のサイズを大きくする処理などである。

【0042】

例えば、生成部１３０は、１以上の分割画像の輝度に基づいて所定の処理を施した検査画像を生成する。

【0043】

例えば、生成部１３０は、所定の処理として、１以上の分割画像の輝度の平均値を算出し、算出した平均値に基づいて１以上の分割画像の輝度を補正して配置した検査画像を生成する。また、例えば、生成部１３０は、所定の処理として、２以上の分割画像を配置した場合に、当該２以上の分割画像のうちの隣り合う分割画像の少なくとも一部の輝度傾斜を補正する。なお、輝度傾斜を補正する部分は、隣り合う分割画像の一方でもよいし、両方でもよい。

【0044】

また、例えば、生成部１３０は、所定の処理として、２以上の分割画像のうちの隣り合う分割画像の輝度差が最小になるように、当該２以上の分割画像の配置を決定し、決定した配置で当該２以上の分割画像を配置した検査画像を生成する。

【0045】

また、例えば、生成部１３０は、２以上の分割画像を配置した場合に、当該２以上の分割画像のうちの隣り合う分割画像の間にぼかし処理を施した検査画像を生成する。

【0046】

隣り合う分割画像の間とは、例えば、当該隣り合う分割画像の少なくとも一方の、当該隣り合う分割画像における画像同士が接する部分である。隣り合う分割画像の間とは、例えば、当該隣り合う分割画像の間に配置されるぼかし処理が施された画像でもよい。

【0047】

また、図２の（ｅ）に示す例では、生成部１３０は、分割画像について、画像のサイズを変更する（具体的には、小さくする）画像処理を施している。生成部１３０は、１以上の分割画像を縮小し、かつ、当該１以上の分割画像の輝度コントラストを高める処理を行ってから検査画像を生成してもよい。

【0048】

なお、生成部１３０は、分割画像を縮小してから輝度コントラストを高める処理を行ってもよいし、輝度コントラストを高める処理を行ってから分割画像を縮小してもよい。

【0049】

また、分割画像ごとに同じ画像処理が施されてもよいし、異なる画像処理が施されてもよい。また、グループごとに異なる画像処理が施されてもよい。例えば、図２の（ｅ）に示す例では、生成部１３０は、分割画像１１などのグループＧ１に分類された分割画像と、分割画像１２などのグループＧ２に分類された分割画像とで、異なる画像のサイズに分割画像を変更している。

【0050】

生成部１３０は、例えば、図２の（ｄ）および（ｅ）に示すように分割画像に所定の画像処理を施した後に、分割画像の配置を決定し、決定した配置で並んだ検査画像（例えば、図２の（ｆ）に示す検査画像Ｅ１およびＥ２）を生成する。

【0051】

なお、生成部１３０は、図２に示すように複数の原画像１０～Ａ０に基づいて検査画像Ｅ１、Ｅ２、・・・を生成してもよいし、図３に示すように１枚の原画像３００に基づいて検査画像３２０を生成してもよい。図３に示す例では、生成部１３０は、図３の（ｃ）において第１領域に含まれる複数の分割画像３１０の配列を決定し、図３の（ｄ）において、欠陥５００が見えやすくなるように複数の分割画像３１０に所定の画像処理を施して検査画像３２０を生成している。

【0052】

また、例えば、図３の（ｂ）に示すように、原画像３００において第１領域、第２領域、または、第３領域のいずれにも含まれない箇所においては、第４領域として分割画像を生成してもよいし、破棄してもよい。

【0053】

また、検査画像における分割画像の配置は、任意に定められてよい。例えば、生成部１３０は、検査対象物の特徴に基づいて、１以上の分割画像の配置を決定し、決定した配置で１以上の分割画像を配置した１以上の検査画像を生成する。

【0054】

検査画像に含まれる分割画像の数は、１枚でもよいし、複数枚でもよい。例えば、生成部１３０は、検査対象物の特徴ごとに検査画像を生成する。例えば、生成部１３０は、上記した印字部の分割画像を含む検査画像と、上記した端部の分割画像を含む検査画像と、上記した表面部の分割画像を含む検査画像と、を生成する。生成部１３０は、例えば、上記した印字部の分割画像と、上記した端部の分割画像と、上記した表面部の分割画像とをそれぞれ互いに異なる位置（例えば、検査画像における上部、中央部および下部、または、左部、中央部および右部など）にまとめた検査画像を生成してもよい。

【0055】

また、例えば、生成部１３０は、検査画像と、検査員の操作を受け付けるための操作画像とを含む表示画像を生成してもよい。

【0056】

図４は、実施の形態に係る表示画像３３０を示す図である。

【0057】

表示画像３３０は、表示装置２１０に表示される画像である。表示画像３３０は、検査画像領域と、ＵＩ（Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）領域とを含む。

【0058】

検査画像領域は、検査画像が配置される領域である。

【0059】

ＵＩ領域は、操作画像が配置される領域である。例えば、中心視は、楕円形の領域となる。そのため、ＵＩ領域は、表示画像の端側（例えば、四隅）に配置するとよい。

【0060】

生成部１３０は、例えば、検査画像と操作画像との間に、検査画像から操作画像に向かうにつれて輝度が下がるようにグラデーションがかけられている表示画像を生成する。例えば、生成部１３０は、図４に示す検査画像と操作画像との間の中間領域に検査画像領域からＵＩ領域に向かうにつれて輝度が下がるように輝度傾斜を設けた表示画像３３０を生成する。

【0061】

検査画像領域とＵＩ領域との境界部のエッジ（例えば、色差または輝度差）が大きいと、当該境界部が視覚的なノイズになり、当該境界部が検査員の目視検査の妨げとなる。そこで、生成部１３０は、例えば、中間領域に、グラデーションおよび／またはぼかしを入れたり、検査対象物と同じ模様の背景画像（例えば、良品と判定された検査対象物の特にきれいな部分の画像）を入れたりする。

【0062】

なお、表示画像には、検査画像に含まれる分割画像の特徴を示す情報が含まれていてもよい。

【0063】

また、ＵＩ領域には、認識上の刺激が生じないようにグラデーションをかけてもよいし、検査対象物と同様の特性を有するダミーの背景（例えば、検査対象物を同じ色および模様の画像）が表示されてもよい。

【0064】

これにより、ＵＩ領域における認識上の刺激を低減できるため、欠陥の検出率および検査速度などの検査効率を向上させることができる。

【0065】

出力部１４０は、生成部１３０が生成した検査画像を出力する処理部である。出力部１４０は、例えば、表示装置２１０に検査画像を出力することで、表示装置２１０に検査画像を表示させる。本実施の形態では、出力部１４０は、表示装置２１０に検査画像を含む表示画像を出力することで、表示装置２１０に表示画像を表示させる。出力部１４０は、検査画像を記憶部１７０に出力して記憶部１７０に記憶させてもよい。

【0066】

受付部１５０は、検査員の操作を受け付ける処理部である。受付部１５０は、例えば、入力装置２２０を介して検査員の操作を受け付ける。受付部１５０は、例えば、検査画像に含まれる欠陥の位置を示す位置情報の入力を受け付ける。検査員は、例えば、表示装置２１０に表示された検査画像を見て、当該検査画像に含まれる欠陥の位置を、入力装置２２０を用いて入力する。受付部１５０は、例えば、当該入力を位置情報として受け付ける。

【0067】

判定部１６０は、受付部１５０が受け付けた位置情報が示す欠陥の位置の正誤を判定する処理部である。具体的には、判定部１６０は、受付部１５０が受け付けた位置情報が示す欠陥の位置と、表示装置２１０に表示された検査画像の欠陥の位置とが一致するか否かを判定する。例えば、判定部１６０は、判定結果を出力部１４０に出力させることで、表示装置２１０に判定結果を表示させる。

【0068】

なお、表示装置２１０に表示された検査画像の欠陥の位置を示す情報は、記憶部１７０に予め記憶されていてもよいし、判定部１６０が検査画像に画像処理を施すことにより生成されてもよい。判定部１６０は、欠陥を識別するための機械学習された識別モデル（欠陥識別モデル）を用いて、検査画像における欠陥の位置を特定してもよい。欠陥識別モデルは、例えば、原画像、分割画像または検査画像と、これらの画像に含まれる欠陥を示す教師データとを学習データとして機械学習された推論モデルである。欠陥識別モデルは、例えば、ディープラーニングなどのニューラルネットワークを用いた機械学習モデルであるが、他の機械学習モデルであってもよい。

【0069】

欠陥識別モデルは、例えば、記憶部１７０に予め記憶されている。

【0070】

また、検査員の検出率を測定するための画像を表示装置２１０に表示させるタイミングおよびルールは、任意に定められてよい。例えば、出力部１４０は、受付部１５０が検査員の検出率を測定する指示を受け付けた場合に、検査員の検出率を測定するための画像を表示装置２１０に出力することで表示させてもよい。また、例えば、出力部１４０は、一週間おきなどの所定の期間ごとに、および／または、検査のための検査画像を表示装置２１０に所定の枚数表示させた場合に、検査員の検出率を測定するための画像を表示装置２１０に出力することで表示させてもよい。

【0071】

取得部１１０と、分割部１２０と、生成部１３０と、出力部１４０と、受付部１５０と、判定部１６０とは、例えば、１以上のプロセッサによって実現される。

【0072】

記憶部１７０は、取得部１１０、分割部１２０、生成部１３０、出力部１４０、受付部１５０、および、判定部１６０などの処理部が各処理を行うために実行するプログラム、当該処理に必要な情報、ならびに、検査画像などが記憶される記憶装置である。記憶部１７０は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、および／または、半導体メモリなどによって実現される。

【0073】

撮像装置２００は、検査対象物を撮像することで原画像を生成するカメラである。撮像装置２００は、例えば、ＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）イメージセンサなどによって実現される。

【0074】

表示装置２１０は、画像処理装置１００（より具体的には、出力部１４０）の制御に基づいて画像を表示するディスプレイである。表示装置２１０は、例えば、検査画像、表示画像、または、判定部１６０の判定結果などを表示する。表示装置２１０は、例えば、液晶パネルまたは有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）パネルなどの表示デバイスによって実現される。

【0075】

入力装置２２０は、検査員の操作を受け付けるユーザインターフェースである。入力装置２２０は、マウス、キーボード、タッチパネルおよび／またはハードウェアボタンなどによって実現される。

【0076】

［処理手順］
続いて、実施の形態に係る画像処理装置１００の処理手順について説明する。

【0077】

図５は、実施の形態に係る画像処理装置１００の処理手順を示すフローチャートである。

【0078】

まず、取得部１１０は、検査対象物が映る原画像を取得する（Ｓ１１０）。

【0079】

次に、分割部１２０は、取得部１１０が取得した原画像を、当該原画像に映る検査対象物の特徴に基づいて分割することで複数の分割画像を生成する（Ｓ１２０）。

【0080】

例えば、分割部１２０は、原画像に含まれる検査対象物が所定の位置に位置するように位置合わせを行う。位置合わせの方法は、エッジ抽出またはパターン一致などの一般的方法であってよく、特に限定されない。分割部１２０は、原画像の位置ごと（例えば、ピクセルごと）の輝度に基づいて、検査対象物の位置合わせを行ってもよい。次に、分割部１２０は、上記した表面部、端部、および、印字部などのように、検査対象物の特徴ごとの領域を指定する。当該領域の指定は、検査員によって指定されてもよいし、上記した機械学習などによって分割部１２０によって自動的に指定されてもよい。分割部１２０は、指定した領域ごとに原画像を分割することで、複数の分割画像を生成する。

【0081】

なお、分割部１２０は、指定された領域を隙間がないように分割してもよいし、分割画像同士の一部が重なるように、つまり、分割画像同士の一部に同じ画像部分が含まれるように、原画像を分割してもよい。

【0082】

また、分割画像のサイズは、任意に定められてよく、特に限定されない。分割画像のサイズは、具体的な数値で予め定められてよいし、検査対象物の１／１０などのように検査対象物のサイズに応じて決定されてもよい。

【0083】

また、検査対象物の特徴は、色の組み合わせによって特定されてもよい。また、特徴の分類は、原画像に含まれる全てのパターンを網羅しなくてもよい。例えば、検査対象物が５色で構成されているとしても、検査対象物の特徴として３色が設定されるように、検査対象物の特徴全てではなく一部を含むように検査対象物の特徴が設定されてもよい。

【0084】

また、分割部１２０は、分割画像の元となる原画像および当該原画像における当該分割画像の位置を示す情報を記憶部１７０に記憶してもよい。

【0085】

また、分割部１２０は、原画像における検査対象物の位置合わせをしなくてもよい。例えば、分割画像が所定のサイズになるように原画像を分割してもよい。所定のサイズは、任意に定められてよく、特に限定されない。所定のサイズを示す情報は、例えば、記憶部１７０に記憶されていてもよい。

【0086】

また、分割部１２０は、例えば、原画像における検査対象物の位置合わせをせずに、分割画像が所定のサイズになるように原画像を分割した場合、検査対象物の特徴が色であるとき、色に基づいて分割画像をどのように特徴ごとに分類するかを決定してもよい。例えば、検査対象物の表面が黒色であり、かつ、文字部が白色であり、背景が灰色である場合、分割部１２０は、例えば、黒色のみを含む分割画像を表面部と判定し、黒色と白色とを含む分割画像を端部と判定し、白色のみを含む分割画像を印字部と判定し、灰色のみを含む分割画像をその他の部分と判定してもよい。

【0087】

次に、生成部１３０は、分割部１２０が生成した複数の分割画像のうち、検査対象物の特徴に基づいて選択された１以上の分割画像を含む検査画像を生成する（Ｓ１３０）。

【0088】

例えば、生成部１３０は、分割部１２０が生成した分割画像に対して縮小および強調などの検出率を維持するための前処理を行った後に、検査対象物の特徴に応じた分割画像ごとに、そのまま分割画像を隙間なく敷き詰めるように配置することで、検査画像を生成する。

【0089】

次に、出力部１４０は、生成部１３０が生成した検査画像を出力する（Ｓ１４０）。例えば、検査画像を含む表示画像が表示装置２１０に出力されて表示装置２１０に表示される。検査員は、表示装置２１０に表示された表示画像に含まれる検査画像を検査することで、検査対象物における欠陥の有無を検査する。

【0090】

［変形例］
なお、画像処理装置１００が実行する処理は、上記の例に限定されない。続いて、画像処理装置１００の変形例について説明する。

【0091】

なお、以下で説明する図６～図１０については、上記の第１領域、第２領域および第３領域のうち第１領域のみを破線で図示している。分割部１２０は、第１領域とそれ以外の領域とに原画像を分割してもよいし、上記のように第１領域、第２領域および第３領域に原画像を分割してもよい。

【0092】

図６は、検査画像の第１変形例を説明するための図である。

【0093】

取得部１１０は、例えば、検査対象物４０１が映る原画像３０１、および、検査対象物４０２が映る原画像３０２などを含む複数の原画像を取得する。分割部１２０は、例えば、原画像３０１を分割することでＬ字状の分割画像３１１を生成し、原画像３０２を分割することでＬ字状の分割画像３１２を生成するように、複数のＬ字状の分割画像を生成する。

【0094】

このように、分割画像の形状は、Ｌ字状でもよいし、上記の通り矩形でもよく、特に限定されない。

【0095】

このようなＬ字状の分割画像を単に並べると、図６の（ｂ）に示すように、隙間が生じることがある。このような隙間がある状態の検査画像は、当該隙間が検査員の視線を奪いやすいノイズとなる。そこで、生成部１３０は、例えば、図６の（ｂ）に示すように２以上の分割画像を配置した場合に隙間が生じるとき、図６の（ｃ）に示すように当該隙間に背景画像３４０を配置した検査画像３２１を生成する。具体的には、生成部１３０は、２以上の分割画像を配置した場合に、当該２以上の分割画像のうちの隣り合う分割画像の間に隙間が生じるとき、当該隙間に背景画像３４０を配置した検査画像３２１を生成する。

【0096】

背景画像は、例えば、検査画像に含まれる１以上の分割画像と同じ特徴を有する画像である。つまり、生成部１３０は、１以上の分割画像と同じ特徴を有する背景画像を含む検査画像を生成してもよい。当該特徴は、例えば、色および模様などである。

【0097】

分割画像の切れ目によるエッジは、検査員の視線を奪いやすい刺激であり欠陥の検出率を下げる要因である。そこで、分割画像の隙間に背景画像（ダミー画像）を差し込むことで、視覚的な刺激を低減する。

【0098】

なお、背景画像は、検査対象物が映る画像の良品と判定された部分の画像を用いて生成されてもよい。検査員が背景画像となる画像を選択してもよいし、生成部１３０が機械学習された認識モデルなどを用いて自動的に選択（生成）してもよい。

【0099】

また、生成部１３０は、例えば表示装置の画面サイズにあわせるように分割画像の周囲に背景画像を配置した検査画像を生成してもよい。

【0100】

また、生成部１３０は、分割画像を回転などすることにより、回転させた分割画像などを組み合わせて矩形の検査画像を生成してもよい。

【0101】

図７は、検査画像の第２変形例を説明するための図である。

【0102】

第２変形例では、例えば、受付部１５０は、所定の領域（図７に示す一点鎖線で示す領域）を示す領域情報の入力を受け付ける。生成部１３０は、例えば、領域情報に含まれる分割画像３１０が、検査画像３２２の中央に位置するように、検査画像３２２を生成する。

【0103】

このように、生成部１３０は、原画像における所定の領域を示す領域情報に基づいて、１以上の分割画像のうち当該所定の領域に含まれる所定の分割画像を決定し、決定した所定の分割画像が中央に位置するように配置した検査画像を生成してもよい。これにより、例えば、生成部１３０は、検査対象物において特に注視する必要がある領域などのような所定の領域に含まれる分割画像を、検査員による欠陥の検出率が高い検査画像の中央部に配置できる。

【0104】

図８は、検査画像の第３変形例を説明するための図である。なお、図８に示す原画像３０３、分割画像３１３および検査画像３２３において、ドットハッチングが濃いほど暗いことを示す。

【0105】

取得部１１０は、例えば、原画像３０３を取得したとする。図８の（ａ）に示すように、検査対象物が撮像される際の環境、または、撮像装置２００の性能によっては、原画像３０３の端部の領域（外周領域）が暗くなる（例えば、輝度が他の領域と比べて低くなる）場合がある。このような領域は、検査員が検査しにくい。そこで、生成部１３０は、図８の（ｂ）に示すように、そのような領域が検査画像３２３の中央に位置するように、検査画像３２３を生成する。

【0106】

これにより、生成部１３０は、原画像において検査員が見にくい領域を含む分割画像を、検査員が見やすい検査画像の中央部に配置できる。

【0107】

図９は、検査画像の第４変形例を説明するための図である。なお、図９に示す原画像３０４および３０５、分割画像３１４および検査画像３２４、３２５および３２６において、ドットハッチングが濃いほど暗いことを示す。

【0108】

取得部１１０は、例えば、原画像３０４および３０５を取得したとする。図９の（ａ）に示すように、検査対象物が撮像される際の環境、または、撮像装置２００の性能によっては、原画像３０４および３０５の一部の領域（低輝度領域）が暗くなる（例えば、輝度が他の領域と比べて低くなる）場合がある。このような領域は、検査員が検査しにくい。

【0109】

生成部１３０は、例えば、図９の（ｂ）に示すように、低輝度領域を含む分割画像３１４のみを含む検査画像３２４を生成してもよい。また、生成部１３０は、低輝度領域を含まない分割画像のみを含む検査画像（不図示）を生成してもよい。

【0110】

また、生成部１３０は、図９の（ｃ）に示すように、複数の分割画像３１４の輝度を揃えるように（例えば、一様になるように）、複数の分割画像３１４の輝度を変更する画像処理を施した検査画像３２５を生成してもよい。

【0111】

あるいは、生成部１３０は、図９の（ｄ）に示すように、複数の分割画像３１４のうち、隣り合う分割画像の境界部における輝度傾斜が小さくなるように、複数の分割画像３１４の配置を決定し、決定した配置となるように、複数の分割画像３１４を配置した検査画像３２６を生成してもよい。本例では、生成部１３０は、検査画像３２４に含まれる６枚の分割画像３１４のうち、中央に位置する２枚の分割画像３１４を左右反転させることで、隣り合う分割画像３１４の境界部における輝度傾斜が検査画像３２４よりも小さい検査画像３２６を生成している。このように、生成部１３０は、分割画像３１４を回転、左右反転または上下反転させるなどの画像処理、および／または、分割画像３１４の再配置を行ってもよい。

【0112】

例えば、生成部１３０は、同一の特徴を有する画像に分類された分割画像ごとの輝度計測（例えば、輝度の平均値の算出、および／または、輝度分布の算出など）を行い、検査画像における分割画像同士のつなぎ目の輝度差を低減する。これにより、検査画像における認識上の刺激が低減される。

【0113】

図１０は、検査画像の第５変形例を説明するための図である。なお、図１０に示す原画像３０６、分割画像３１５および検査画像３２７において、ドットハッチングが濃いほど暗いことを示す。

【0114】

取得部１１０は、例えば、図１０の（ａ）に示す原画像３０６を取得したとする。

【0115】

分割部１２０は、原画像３０６を分割することで、図１０の（ｂ）に示すように複数の分割画像３１５を生成する。

【0116】

なお、図１０の（ｂ）には、複数の分割画像３１５のうち、低輝度領域を含む２枚の分割画像３１５のみを例示している。

【0117】

本例では、分割部１２０は、隣り合う分割画像３１５において、一部が重なるように分割する領域を決定して分割する。例えば、図１０の（ａ）に斜線のハッチングで示す領域（重複領域）に含まれる画像は、２以上の分割画像３１５に含まれる。

【0118】

生成部１３０は、例えば、図１０の（ｂ）に示すように、分割部１２０が生成した分割画像３１５に対してぼかし処理（例えば、アルファブレンディングなどの処理）、拡大および回転などの画像処理を施し、図１０の（ｃ）に示すように、複数の分割画像３１５が一部（重畳領域）で重なるように配置した検査画像３２７を生成する。

【0119】

なお、図１０の（ｃ）に示す重畳領域は、例えば、図１０の（ａ）に示す重複領域に対応する位置である。なお、生成部１３０は、重複しないように原画像を分割して生成された分割画像の一部を重畳させて検査画像を生成してもよい。

【0120】

図１１は、表示画像の変形例を説明するための図である。

【0121】

上記の例では、生成部１３０は、ＵＩ領域が表示画像３３０の四隅に配置された表示画像を生成したが、ＵＩ領域が左右両端に配置された表示画像３３１を生成してもよい。このように、ＵＩ領域の位置は、任意に設定されてよい。

【0122】

なお、「ＯＫ登録」、および「ＮＧ登録」などのユーザが選択する箇所（つまり、ボタンとなる箇所）の色は、薄い色（例えば、白色など）であるとよい。また、当該箇所には、囲いがないとよい。つまり、「ＯＫ登録」、および「ＮＧ登録」の文字を囲う枠は、設けられないとよい。また、当該枠が設けられる場合には、当該枠を動かすようなアニメーションは設けられないとよい。

【0123】

また、検査画像領域、中間領域、および、ＵＩ領域のサイズは、任意に変更されてよい。

【0124】

図１２は、分割画像に施される画像処理の第１変形例を説明するための図である。

【0125】

生成部１３０は、例えば、図１２の（ａ）に示すように分割画像３１６に高輝度な箇所（高輝度部５１０）が部分的に含まれているような場合に、当該箇所について、図１２の（ｂ）に示すように当該箇所（低輝度化部５１１）を低輝度化してもよい。

【0126】

このように、生成部１３０は、分割画像について一部のみに画像処理を補施してもよい。高輝度と判定するための閾値の情報は、例えば、記憶部１７０に予め記憶されている。

【0127】

また、生成部１３０は、分割画像に低輝度な箇所が部分的に含まれているような場合には、当該箇所を高輝度化してもよい。

【0128】

図１３は、分割画像に施される画像処理の第２変形例を説明するための図である。

【0129】

生成部１３０は、例えば、検査対象物が灰色などである場合に、図１３の（ａ）に示すように分割画像３１７に黒色の箇所（黒色部５２０）が部分的に含まれているような場合に、当該箇所について、図１３の（ｂ）に示すように当該箇所（白色部５２１）を白色化してもよい。黒色に対して、白色の方が検査員の見落としが少ない。そのため、黒色部５２０を白色化することにより、検査員の見落としを減らすことができる。

【0130】

黒色と判定するための閾値の情報は、例えば、記憶部１７０に予め記憶されている。

【0131】

なお、本例では、灰色、白色および黒色を例に説明したが、検査対象物の色に対して検出される色および変更される色は、任意に設定されてもよい。

【0132】

図１４は、分割画像に施される画像処理の第３変形例を説明するための図である。

【0133】

生成部１３０は、例えば、図１４の（ａ）に示すように分割画像３１８に高輝度な箇所（高輝度部５１０Ａ）が部分的に含まれているような場合に、当該箇所について、図１４の（ｂ）に示すように当該箇所を低輝度化することで、分割画像３１８における他の箇所と同じ輝度とするように画像処理を施してもよい。

【0134】

これによれば、例えば、分割画像３１８における他の箇所と輝度が変わらないような欠陥５０１が検査対象物に含まれるような場合に、ほこりまたはハレーションなどにより輝度が高くなった欠陥５０１以外の箇所に検査員の視線が向くことが抑制される。

【0135】

なお、分割画像３１８の各箇所で輝度が異なる場合、例えば、生成部１３０は、高輝度部５１０Ａを分割画像３１８の平均輝度とするように画像処理を行ってもよい。あるいは、例えば、生成部１３０は、高輝度部５１０Ａの周囲の輝度とあわせるように、高輝度部５１０Ａの輝度を変更する画像処理を行ってもよい。

【0136】

図１５は、分割画像に施される画像処理の第４変形例を説明するための図である。

【0137】

生成部１３０は、例えば、図１５の（ａ）に示すように分割画像３１９に小さい傷である欠陥５０２が含まれている場合に、図１５の（ｂ）に示すように欠陥５０２を拡大することで欠陥５０３とした後で、図１５の（ｃ）に示すように分割画像３１９を縮小する画像処理を施してもよい。本例では、生成部１３０は、例えば、線幅の小さい欠陥５０２の線幅を広げるように画像処理をすることで欠陥５０３を含む分割画像３１９を生成している。

【0138】

欠陥が小さいような場合には、分割画像を縮小すると当該欠陥が見えなくなることがある。そこで、生成部１３０は、分割画像について、欠陥（より具体的には、欠陥と推定される箇所）を大きくする画像処理を施した後で縮小する処理を施す。これにより、小さい欠陥が画像の縮小により見えなくなることが抑制される。

【0139】

なお、拡大処理を施す欠陥のサイズは、任意に定められてよく、特に限定されない。拡大処理を施す欠陥のサイズを示す閾値は、記憶部１７０に予め記憶されてもよい。

【0140】

また、生成部１３０は、欠陥を特定するための機械学習された識別モデル（欠陥識別モデル）を用いて、検査画像における欠陥を特定してもよい。

【0141】

［まとめ］
以上説明したように、実施の形態に係る画像処理装置１００は、検査対象物が映る原画像を取得する取得部１１０と、原画像を、原画像に映る検査対象物の特徴に基づいて分割することで複数の分割画像を生成する分割部１２０と、複数の分割画像のうち、検査対象物の特徴に基づいて選択された１以上の分割画像を含む検査画像を生成する生成部１３０と、検査画像を出力する出力部１４０と、を備える。

【0142】

目視検査において、輝度コントラストの高い部分、明点部分、および、エッジ部分などは、検査員が無意識に注目してしまう。そのため、例えば、複数の原画像を単に縮小して一度に多くの原画像を表示装置２１０に表示させても、検査員の検査効率は向上されない。単にこれらの欠陥とは関係ない注視される部分を検査画像から取り除くことが、検査効率の向上につながる。

【0143】

そこで、画像処理装置１００は、検査対象物の特徴に基づいて例えば検査員が注視すべき箇所のみを含む検査画像を生成する。これによれば、例えば原画像において検査対象とならない箇所が排除された検査画像が生成されることで、検査員が見る必要がない箇所を検査員が確認することが抑制される。また、不要な箇所が排除されることで、検査画像に多くの検査すべき画像（分割画像）を含めることができるため、一回の画像の表示で多くの検査対象箇所を検査員が検査できる。また、例えば、検査対象物の特徴ごとに確認すべき欠陥の種類が異なるような場合には、検査対象物の特徴ごとに分割画像がまとめられた検査画像が生成されることで、検査員の検査をしやすくさせることができる。このように、画像処理装置１００は、検査とは関係のない認識上の刺激を可能な限り除去することで、欠陥部分に検査員の視線がうまく誘導されるような画像を生成する。そのため、画像処理装置１００によれば、検査効率が向上される画像を生成できる。

【0144】

また、例えば、生成部１３０は、検査対象物の特徴に基づいて、１以上の分割画像の配置を決定し、決定した配置で１以上の分割画像を配置した１以上の検査画像を生成する。

【0145】

これによれば、例えば、上記の所定の領域に含まれる分割画像、または、上記の外周領域に含まれる分割画像を検査画像の中央に配置するなどすることで、検査員が見やすい検査画像が生成される。そのため、画像処理装置１００によれば、検査効率が向上される画像を生成できる。

【0146】

また、例えば、分割部１２０は、複数の分割画像がそれぞれ矩形状になるように原画像を分割する。

【0147】

表示装置２１０などのディスプレイの表示画面は、一般的に矩形である。これによれば、１以上の分割画像を隙間なく配置した際に検査画像を矩形にしやすくできる。検査画像を矩形にすることで、ディスプレイの表示画面に検査画像を隙間なく表示させることができる。

【0148】

また、例えば、生成部１３０は、検査画像と、検査員の操作を受け付けるための操作画像とを含む表示画像であって、検査画像と操作画像との間に、検査画像から操作画像に向かうにつれて輝度が下がるようにグラデーションがかけられている表示画像を生成する。

【0149】

表示画像において、検査画像が配置される検査画像領域と、操作画像が配置されるＵＩ領域との境界部のエッジ（例えば、色差または輝度差）が大きいと、当該境界部が視覚的なノイズになり、当該境界部が検査員の目視検査の妨げとなる。そこで、生成部１３０は、例えば、検査画像領域とＵＩ領域との間の中間領域に、グラデーションを入れることで、当該境界部が検査員の目視検査の妨げとなることが抑制される。

【0150】

また、例えば、生成部１３０は、１以上の分割画像と同じ特徴を有する背景画像を含む検査画像を生成する。

【0151】

これによれば、例えば複数の分割画像を配置した場合に、検査画像に隙間が生じる場合、または、検査画像が矩形にならない場合などに、当該分割画像が表示されない箇所が検査員の視覚的なノイズとなることが抑制される。

【0152】

また、例えば、１以上の分割画像は、２以上の分割画像であり、生成部１３０は、２以上の分割画像を配置した場合に隙間が生じるとき、当該隙間に背景画像を配置した検査画像を生成する。

【0153】

これによれば、隙間が検査員の視覚的なノイズとなることが抑制される。

【0154】

また、例えば、生成部１３０は、１以上の分割画像の輝度に基づいて所定の処理を施した検査画像を生成する。

【0155】

例えば検査画像に輝度むらがあると、検査員にとって検査画像が見づらく、検査制度も検査速度も向上されない。そこで、生成部１３０が、分割画像の輝度に基づいて、所定の処理、例えば、検査画像の輝度むらの低減、または、検査画像における輝度傾斜の抑制などの処理を行って検査画像を生成することで、検査員にとって見やすい検査画像が生成される。

【0156】

また、例えば、生成部１３０は、所定の処理として、１以上の分割画像の輝度の平均値を算出し、算出した平均値に基づいて１以上の分割画像の輝度を補正して配置した検査画像を生成する。

【0157】

これによれば、例えば生成部１３０が検査画像に含まれる１以上の分割画像の輝度を一様に平均値にするように補正するなどすることで、検査画像における輝度むらが抑制される。

【0158】

また、例えば、１以上の分割画像は、２以上の分割画像であり、生成部１３０は、所定の処理として、２以上の分割画像を配置した場合に、２以上の分割画像のうちの隣り合う分割画像の少なくとも一部の輝度傾斜を補正する。

【0159】

これによれば、分割画像間の輝度差が小さくなるため、検査員にとって見やすい検査画像が生成される。

【0160】

また、例えば、１以上の分割画像は、２以上の分割画像であり、生成部１３０は、所定の処理として、２以上の分割画像のうちの隣り合う分割画像の輝度差が最小になるように、２以上の分割画像の配置を決定し、決定した配置で２以上の分割画像を配置した検査画像を生成する。

【0161】

これによれば、輝度を変更するような画像処理をすることなく、分割画像間の輝度差が小さくされる。

【0162】

また、例えば、１以上の分割画像は、２以上の分割画像であり、生成部１３０は、２以上の分割画像を配置した場合に、２以上の分割画像のうちの隣り合う分割画像の間にぼかし処理を施した検査画像を生成する。

【0163】

これによれば、隣り合う分割画像の輝度および／または色などが異なるような場合にも、隣り合う分割画像の境界部が視覚的なノイズとなることが抑制される。

【0164】

また、例えば、生成部１３０は、１以上の分割画像を縮小し、かつ、１以上の分割画像の輝度コントラストを高める処理を行ってから検査画像を生成する。

【0165】

検査画像のサイズは、表示装置２１０のサイズに限界があるため、大きくするには限界がある。そこで、分割画像を縮小することで、多くの分割画像を１枚の検査画像に含めることができる。これによれば、検査員の検査が高速化される。一方、分割画像を縮小すると、分割画像に検査員が見つけるべき欠陥が含まれる場合には、当該欠陥も小さくなる。そこで、分割画像の縮小とともに輝度コントラストを向上させる。これによれば、分割画像の縮小によって欠陥が見にくくなったとしても、輝度コントラストの向上によって欠陥を見つけやすくできる。そのため、分割画像の縮小により検査を高速化させつつ、かつ、欠陥が見えにくくなることが抑制される。

【0166】

また、例えば、生成部１３０は、原画像における所定の領域を示す領域情報に基づいて、１以上の分割画像のうち所定の領域に含まれる所定の分割画像を決定し、決定した所定の分割画像が中央に位置するように配置した検査画像を生成する。

【0167】

これによれば、例えば、特に注視すべき重要な箇所が含まれる分割画像を、検査員の欠陥検出能力が最も高い検査画像の中央に配置することで、検査員による、特に注視すべき重要な箇所における欠陥の検出精度が向上される。

【0168】

また、例えば、画像処理装置１００は、さらに、検査画像に含まれる欠陥の位置を示す位置情報の入力を受け付ける受付部１５０と、位置情報が示す欠陥の位置の正誤を判定する判定部１６０と、を備える。

【0169】

これによれば、例えば検査員の欠陥の検出精度を向上させることができる。

【0170】

また、実施の形態に係る画像処理方法、検査対象物が映る原画像を取得し（Ｓ１１０）、原画像を、原画像に映る検査対象物の特徴に基づいて分割することで複数の分割画像を生成し（Ｓ１２０）、複数の分割画像のうち、検査対象物の特徴に基づいて選択された１以上の分割画像を含む検査画像を生成し（Ｓ１３０）、検査画像を出力する（Ｓ１４０）。

【0171】

これによれば、画像処理装置１００と同様の効果を奏する。

【0172】

なお、これらの包括的または具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータ読み取り可能なＣＤ－ＲＯＭなどの非一時的な記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムおよび記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。

【0173】

（他の実施の形態など）
以上、実施の形態について説明したが、本開示は、上記実施の形態に限定されるものではない。

【0174】

したがって、添付図面および詳細な説明に記載された構成要素の中には、課題解決のために必須な構成要素だけでなく、上記技術を例示するために、課題解決のためには必須でない構成要素も含まれ得る。そのため、それらの必須ではない構成要素が添付図面や詳細な説明に記載されていることをもって、直ちに、それらの必須ではない構成要素が必須であるとの認定をするべきではない。

【0175】

例えば、画像処理装置１００は、受付部１５０および判定部１６０を備えなくてもよい。

【0176】

また、例えば、画像処理装置１００は、識別モデルを学習させるための学習部（処理部）をさらに備えてもよい。この場合、記憶部１７０には、上記した教師データが記憶されていてもよい。

【0177】

また、例えば、画像処理装置１００は、原画像を分割する前に上記した輝度補正などの画像処理を施してもよい。

【0178】

また、上記実施の形態では、画像処理装置１００は、単一の装置として実現されたが、複数の装置によって実現されてもよい。画像処理装置が複数の装置によって実現される場合、上記実施の形態で説明された画像処理装置が備える構成要素は、複数の装置にどのように振り分けられてもよい。例えば、画像処理装置は、クライアントサーバシステムとして実現されてもよい。この場合、クライアント装置は、画像の取得、ユーザの操作の受け付け、および、画像の表示などを行う携帯端末であり、サーバ装置は、原画像に基づいて分割画像を生成する情報処理などを行う情報端末である。

【0179】

また、上記実施の形態において、特定の処理部が実行する処理を別の処理部が実行してもよい。また、複数の処理の順序が変更されてもよいし、複数の処理が並行して実行されてもよい。

【0180】

また、上記実施の形態において、各構成要素（各処理部）は、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）またはプロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスクまたは半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。

【0181】

また、各構成要素は、ハードウェアによって実現されてもよい。各構成要素は、回路（または集積回路）でもよい。これらの回路は、全体として１つの回路を構成してもよいし、それぞれ別々の回路でもよい。また、これらの回路は、それぞれ、汎用的な回路でもよいし、専用の回路でもよい。

【0182】

また、本開示の全般的または具体的な態様は、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータ読み取り可能なＣＤ－ＲＯＭなどの非一時的な記録媒体で実現されてもよい。また、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラムおよび記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。

【0183】

例えば、本開示は、画像処理装置などのコンピュータによって実行される画像識別方法として実現されてもよい。また、本開示は、画像識別方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして実現されてもよいし、このようなプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体として実現されてもよい。

【0184】

その他、各実施の形態に対して当業者が思いつく各種変形を施して得られる形態、または、本開示の趣旨を逸脱しない範囲で各実施の形態における構成要素および機能を任意に組み合わせることで実現される形態も本開示に含まれる。

【産業上の利用可能性】

【0185】

本開示は、カメラなどにより生成された画像から検査員が目視検査するための検査画像を生成できる画像処理装置として有用である。

【符号の説明】

【0186】

１０、２０、Ａ０、３００、３０１、３０２、３０３、３０４、３０５、３０６ 原画像
１１、１２、１３、１Ｂ、２１、２２、２３、２Ｃ、Ａ１、Ａ２、Ａ３、ＡＤ、３１０、３１１、３１２、３１３、３１４、３１５、３１６、３１７、３１８、３１９ 分割画像
１００ 画像処理装置
１１０ 取得部
１２０ 分割部
１３０ 生成部
１４０ 出力部
１５０ 受付部
１６０ 判定部
１７０ 記憶部
２００ 撮像装置
２１０ 表示装置
２２０ 入力装置
３２０、３２１、３２２、３２３、３２４、３２５、３２６、３２７、Ｅ１、Ｅ２ 検査画像
３３０、３３１ 表示画像
３４０ 背景画像
４００、４０１、４０２ 検査対象物
５００、５０１、５０２、５０３ 欠陥
５１０、５１０Ａ 高輝度部
５１１ 低輝度化部
５２０ 黒色部
５２１ 白色部
Ｇ１、Ｇ２ グループ

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】