特開 2024-36810 品質検査支援装置、品質検査支援方法及び品質検査支援プログラム

(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】P2024036810

(43)【公開日】2024-03-18

(54)【発明の名称】品質検査支援装置、品質検査支援方法及び品質検査支援プログラム

(51)【国際特許分類】

   G01N 21/88 20060101AFI20240311BHJP

   G06T 7/00 20170101ALI20240311BHJP

   G06T 5/20 20060101ALI20240311BHJP

【ＦＩ】

G01N21/88 J

G06T7/00 610Z

G06T5/20

【審査請求】未請求

【請求項の数】9

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022141295

(22)【出願日】2022-09-06

(71)【出願人】

【識別番号】515086908

【氏名又は名称】株式会社トヨタプロダクションエンジニアリング

(74)【代理人】

【識別番号】100114306

【弁理士】

【氏名又は名称】中辻 史郎

(74)【代理人】

【識別番号】100148655

【弁理士】

【氏名又は名称】諏訪 淳一

(72)【発明者】

【氏名】椛島 治樹

【テーマコード（参考）】

2G051

5B057

5L096

【Ｆターム（参考）】

2G051AA90

2G051AB02

2G051AC21

2G051EA08

5B057BA02

5B057CA08

5B057CA12

5B057CA16

5B057CB08

5B057CB12

5B057CB16

5B057CC01

5B057DA03

5B057DB02

5B057DB09

5L096AA06

5L096BA03

5L096CA02

5L096DA02

5L096FA32

5L096GA02

5L096GA51

(57)【要約】

【課題】検査対象物の表面を撮像した画像の品質を効率的に判定することを課題とする。
【解決手段】品質検査支援装置１０は、撮像部２０を制御し検査対象物１００の表面Ｓの検査画像１４ｂを取得し、検査画像１４ｂを形成する各画素の画素値にＸ軸方向及びＹ軸方向に微分オペレータのテンプレートを適用し、微分画像１４ｃを生成する。そして、生成された微分画像１４ｃを形成する各画素のＹ軸方向の画素値を加算したヒストグラムをＹ軸方向の画素数で除算した商（平均値）を算出しＹ軸平均データ１４ｄを生成する。その後、生成したＹ軸平均データ１４ｄの平均値をあらかじめ生成した参照Ｙ軸平均データ１４ａの平均値で除算した商（評価値）を算出し、評価値が所定の閾値以内である場合は、検査画像１４ｂは品質「良」と判定し、評価値が所定の閾値を超える場合は、品質「不良」と判定するようにした。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

検査対象物の品質検査を支援する品質検査支援装置であって、
前記検査対象物の表面を撮像した検査画像を取得する画像取得部と、
前記画像取得部により取得された検査画像を微分処理する微分処理部と、
前記微分処理部により生成された微分画像について、所定の座標軸方向に配列された複数の画素の画素値の平均値を算出し、平均値を配列した平均データを生成する平均データ生成部と、
前記平均データ生成部により生成された平均データと、所定の参照画像に基づいて生成された参照平均データとに基づいて評価値を算出し、該評価値を配列した評価データを生成する評価データ生成部と、
前記評価データ生成部により生成された評価データに基づいて、前記検査対象物の品質を判定する品質判定部と
を備えたことを特徴とする品質検査支援装置。

【請求項2】

前記微分処理部は、
前記検査画像の第１の座標軸方向の微分値を求める第１の微分オペレータを前記検査画像に適用した第１の微分値と、前記検査画像の第２の座標軸方向の微分値を求める第２の微分オペレータを前記検査画像に適用した第２の微分値との二乗和の平方根を微分値とすることを特徴とする請求項１に記載の品質検査支援装置。

【請求項3】

前記評価データ生成部は、
前記平均データ生成部で生成された平均データに含まれる各平均値を、前記参照平均データに含まれる対応する参照平均値で除算した商を評価値として算出することを特徴とする請求項１に記載の品質検査支援装置。

【請求項4】

前記品質判定部は、
前記評価データ生成部により生成された評価データに基づいて前記検査画像の品質を前記検査対象物の品質であるとみなして該検査対象物の品質を判定することを特徴とする請求項１～３のいずれか一つに記載の品質検査支援装置。

【請求項5】

前記品質判定部は、
前記評価データに含まれる複数の評価値の全てが前記所定の閾値以内である場合には、前記検査画像の品質が良であると判定することを特徴とする請求項４に記載の品質検査支援装置。

【請求項6】

前記品質判定部は、
前記評価データに含まれる複数の評価値のうち所定数の評価値が前記所定の閾値以内である場合には、前記検査画像の品質が良であると判定し、所定数の評価値が前記所定の閾値を超える場合には、前記検査画像の品質が不良であると判定することを特徴とする請求項４に記載の品質検査支援装置。

【請求項7】

前記品質判定部は、
前記評価データに含まれる複数の評価値のうち所定数連続する評価値が前記所定の閾値以内である場合には、前記検査画像の品質が良であると判定し、所定数連続する評価値が前記所定の閾値を超える場合には、前記検査画像の品質が不良であると判定することを特徴とする請求項４に記載の品質検査支援装置。

【請求項8】

検査対象物の品質検査を支援する品質検査支援装置における品質検査支援方法であって、
前記検査対象物の表面を撮像した検査画像を取得する画像取得工程と、
前記画像取得工程により取得された検査画像を微分処理する微分処理工程と、
前記微分処理工程により生成された微分画像について、所定の座標軸方向に配列された複数の画素の画素値の平均値を算出し、平均値を配列した平均データを生成する平均データ生成工程と、
前記平均データ生成工程により生成された平均データと、所定の参照画像に基づいて生成された参照平均データとに基づいて評価値を算出し、該評価値を配列した評価データを生成する評価データ生成工程と、
前記評価データ生成工程により生成された評価データに基づいて、前記検査対象物の品質を判定する品質判定工程と
を含むことを特徴とする品質検査支援方法。

【請求項9】

検査対象物の品質検査を支援する品質検査支援装置において実行される品質検査支援プログラムであって、
前記検査対象物の表面を撮像した検査画像を取得する画像取得手順と、
前記画像取得手順により取得された検査画像を微分処理する微分処理手順と、
前記微分処理手順により生成された微分画像について、所定の座標軸方向に配列された複数の画素の画素値の平均値を算出し、平均値を配列した平均データを生成する平均データ生成手順と、
前記平均データ生成手順により生成された平均データと、所定の参照画像に基づいて生成された参照平均データとに基づいて評価値を算出し、該評価値を配列した評価データを生成する評価データ生成手順と、
前記評価データ生成手順により生成された評価データに基づいて、前記検査対象物の品質を判定する品質判定手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする品質検査支援プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、検査対象物の表面を撮像した画像から品質を正確に判定することができる品質検査支援装置、品質検査支援方法及び品質検査支援プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、ニューラルネットワークを用いて検査対象物の品質を検査する技術が知られている（例えば、特許文献１を参照）。ニューラルネットワークを用いて欠陥を検査する場合には、予め欠陥に該当するか否かを学習させる必要がある。また、良品である検査対象物を不良品であると誤判定する状況を防ぐ必要もある。

【0003】

このため、特許文献２には、検査対象物を撮像した画像のコントラスト及びエッジ強度に基づいて、該検査対象物の表面が正常であるか異常であるかを分類する撮像情報分類システムが開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２００４－１９１１１２号公報

【特許文献2】特開２０２１－０１８１４９号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかしながら、上記特許文献２のものは、コントラスト及びエッジ強度が撮影条件の影響を受ける場合があるため、検査対象物の画像の品質を効率良く判定することが難しいという問題がある。

【0006】

本発明は、上記従来技術による問題点（課題）を解決するためになされたものであって、検査対象物の表面を撮像した画像の品質を効率的に判定することができる品質検査支援装置、品質検査支援方法及び品質検査支援プログラムを提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明は、検査対象物の品質検査を支援する品質検査支援装置であって、前記検査対象物の表面を撮像した検査画像を取得する画像取得部と、前記画像取得部により取得された検査画像を微分処理する微分処理部と、前記微分処理部により生成された微分画像について、所定の座標軸方向に配列された複数の画素の画素値の平均値を算出し、平均値を配列した平均データを生成する平均データ生成部と、前記平均データ生成部により生成された平均データと、所定の参照画像に基づいて生成された参照平均データとに基づいて評価値を算出し、該評価値を配列した評価データを生成する評価データ生成部と、前記評価データ生成部により生成された評価データに基づいて、前記検査対象物の品質を判定する品質判定部とを備えたことを特徴とする。

【0008】

また、本発明は、上記発明において、前記微分処理部は、前記検査画像の第１の座標軸方向の微分値を求める第１の微分オペレータを前記検査画像に適用した第１の微分値と、前記検査画像の第２の座標軸方向の微分値を求める第２の微分オペレータを前記検査画像に適用した第２の微分値との二乗和の平方根を微分値とすることを特徴とする。

【0009】

また、本発明は、上記発明において、前記評価データ生成部は、前記平均データ生成部で生成された平均データに含まれる各平均値を、前記参照平均データに含まれる対応する参照平均値で除算した商を評価値として算出することを特徴とする。

【0010】

また、本発明は、上記発明において、前記品質判定部は、前記評価データ生成部により生成された評価データに基づいて前記検査画像の品質を前記検査対象物の品質であるとみなして該検査対象物の品質を判定することを特徴とする。

【0011】

また、本発明は、上記発明において、前記品質判定部は、前記評価データに含まれる複数の評価値の全てが前記所定の閾値以内である場合には、前記検査画像の品質が良であると判定することを特徴とする。

【0012】

また、本発明は、上記発明において、前記品質判定部は、前記評価データに含まれる複数の評価値のうち所定数の評価値が前記所定の閾値以内である場合には、前記検査画像の品質が良であると判定し、所定数の評価値が前記所定の閾値を超える場合には、前記検査画像の品質が不良であると判定することを特徴とする。

【0013】

また、本発明は、上記発明において、前記品質判定部は、前記評価データに含まれる複数の評価値のうち所定数連続する評価値が前記所定の閾値以内である場合には、前記検査画像の品質が良であると判定し、所定数連続する評価値が前記所定の閾値を超える場合には、前記検査画像の品質が不良であると判定することを特徴とする。

【0014】

また、本発明は、検査対象物の品質検査を支援する品質検査支援装置における品質検査支援方法であって、前記検査対象物の表面を撮像した検査画像を取得する画像取得工程と、前記画像取得工程により取得された検査画像を微分処理する微分処理工程と、前記微分処理工程により生成された微分画像について、所定の座標軸方向に配列された複数の画素の画素値の平均値を算出し、平均値を配列した平均データを生成する平均データ生成工程と、前記平均データ生成工程により生成された平均データと、所定の参照画像に基づいて生成された参照平均データとに基づいて評価値を算出し、該評価値を配列した評価データを生成する評価データ生成工程と、前記評価データ生成工程により生成された評価データに基づいて、前記検査対象物の品質を判定する品質判定工程とを含むことを特徴とする。

【0015】

また、本発明は、検査対象物の品質検査を支援する品質検査支援装置において実行される品質検査支援プログラムであって、前記検査対象物の表面を撮像した検査画像を取得する画像取得手順と、前記画像取得手順により取得された検査画像を微分処理する微分処理手順と、前記微分処理手順により生成された微分画像について、所定の座標軸方向に配列された複数の画素の画素値の平均値を算出し、平均値を配列した平均データを生成する平均データ生成手順と、前記平均データ生成手順により生成された平均データと、所定の参照画像に基づいて生成された参照平均データとに基づいて評価値を算出し、該評価値を配列した評価データを生成する評価データ生成手順と、前記評価データ生成手順により生成された評価データに基づいて、前記検査対象物の品質を判定する品質判定手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする。

【発明の効果】

【0016】

本発明によれば、検査対象物の表面を撮像した画像の品質を効率的に判定することができる。

【図面の簡単な説明】

【0017】

【図1】図１は、実施形態１に係る品質検査支援装置の概要を説明する説明図である。

【図2】図２は、参照Ｙ軸平均データの生成を説明するための説明図である。

【図3】図３は、参照画像に基づく参照微分画像の生成を説明するための説明図（その１）である。

【図4】図４は、参照画像に基づく参照微分画像の生成を説明するための説明図（その２）である。

【図5】図５は、参照微分画像に基づく参照Ｙ軸平均データの生成を説明するための説明図である。

【図6】図６は、参照画像に基づいて参照Ｙ軸平均データを生成する一例を示す図である。

【図7】図７は、評価データの生成を説明するための説明図である。

【図8】図８は、検査画像に基づきＹ軸平均データを生成する一例を示す図である。

【図9】図９は、品質の判定を説明するための説明図である。

【図10】図１０は、図１に示した品質検査支援装置の参照画像に基づく参照Ｙ軸平均データの生成の処理手順を示すフローチャートである。

【図11】図１１は、図１に示した品質検査支援装置の処理手順を示すフローチャート（その１）である。

【図12】図１２は、図１に示した品質検査支援装置の処理手順を示すフローチャート（その２）である。

【図13】図１３は、実施形態２に係る品質検査支援装置の品質の判定を説明するための説明図である。

【図14】図１４は、実施形態２に係る品質検査支援装置の処理手順を示すフローチャート（その１）である。

【図15】図１５は、実施形態２に係る品質検査支援装置の処理手順を示すフローチャート（その２）である。

【図16】図１６は、ハードウエア構成の一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0018】

［実施形態１］
以下に、本発明に係る品質検査支援装置、品質検査支援方法及び品質検査支援プログラムの実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、本実施形態１では、画像の横軸方向をＸ軸方向と規定し、画像の縦軸方向をＹ軸方向と規定し、画像の左上隅に位置する画素を原点と規定することとする。

【0019】

＜品質検査支援装置の概要＞
まず、本実施形態１に係る品質検査支援装置の概要について説明する。図１は、本実施形態１に係る品質検査支援装置の概要を説明するための説明図である。図１に示すように、品質検査支援装置１０は、撮像部２０にて検査対象物１００を撮像し、撮像した検査画像１４ｂに基づいて検査対象物１００の品質を判定するものである。

【0020】

＜品質検査支援装置１０の構成＞
品質検査支援装置１０は、表示部１１、入力部１２、記憶部１４、制御部１５及び撮像部２０を有する。表示部１１は、各種情報を表示する液晶ディスプレイなどの表示デバイスである。入力部１２は、マウスやキーボードなどの入力デバイスである。撮像部２０は、カメラなどの撮像デバイスである。

【0021】

記憶部１４は、ハードディスク装置や不揮発性メモリなどの記憶デバイスであり、参照Ｙ軸平均データ１４ａと、検査画像１４ｂと、微分画像１４ｃと、Ｙ軸平均データ１４ｄと、評価データ１４ｅとを有する。

【0022】

参照Ｙ軸平均データ１４ａは、検査画像１４ｂの比較対象となる参照画像に係るデータであり、参照画像を微分処理して参照微分画像を生成した後、該参照微分画像のＹ軸方向の平均値を算出したデータである。

【0023】

検査画像１４ｂは、検査対象物１００の表面Ｓの画像であり、撮像部２０にて撮像される。微分画像１４ｃは、検査画像１４ｂに微分処理を行った微分画像である。Ｙ軸平均データ１４ｄは、微分画像１４ｃを形成する各画素のうちＹ軸方向に並ぶ複数の画素を算出したデータである。評価データ１４ｅは、Ｙ軸平均データ１４ｄの平均値を参照Ｙ軸平均データ１４ａの平均値で除算した商を算出したデータである。

【0024】

制御部１５は、品質検査支援装置１０の全体を制御する制御部であり、画像取得処理部１５ａと、微分処理部１５ｂと、平均データ生成部１５ｃと、評価データ生成部１５ｄと、品質判定部１５ｅと、表示処理部１５ｆとを有する。実際には、これらのプログラムをＣＰＵにロードして実行することにより、画像取得処理部１５ａと、微分処理部１５ｂと、平均データ生成部１５ｃと、評価データ生成部１５ｄと、品質判定部１５ｅと、表示処理部１５ｆとにそれぞれ対応するプロセスを実行させることになる。

【0025】

画像取得処理部１５ａは、対象物の表面の画像を取得する処理部であり、参照画像又は検査画像１４ｂを取得する。検査画像１４ｂを取得する場合には、撮像部２０を制御して検査対象物１００の表面Ｓの画像を撮像させ、この画像を検査画像１４ｂとして記憶部１４に記憶する。

【0026】

微分処理部１５ｂは、画像取得処理部１５ａにて取得された検査画像１４ｂ
に対して微分オペレータのテンプレートを適用する。かかる微分オペレータとしては、Ｓｏｂｅｌ、Ｒｏｂｅｒｔｓ又はラプラシアン等の周知の微分オペレータを用いることができる。

【0027】

例えば、Ｓｏｂｅｌの微分オペレータを用いる場合には、Ｘ軸方向の微分値を求めるＸ軸方向微分オペレータのテンプレートＸと、Ｙ軸方向の微分値を求めるＹ軸方向微分オペレータのテンプレートＹとを準備する。そして、所定の注目画素にテンプレートＸを適用して該注目画素の微分値Ｘ１を求める。同様に、該注目画素にテンプレートＹを適用して該注目画素の微分値Ｙ１を求める。そして、微分値Ｘ１と微分値Ｙ１の二乗和の平方根を整数にした値を微分画像の注目画素の画素値とする。そして、注目画素をずらしながら同様の処理を行って微分画像を生成する。なお、ここでは説明の便宜上、検査画像１４ｂに対して微分処理を行う場合について説明するが、検査画像１４ｂに対して平滑化処理を行った後に、微分処理を行うこともできる。

【0028】

平均データ生成部１５ｃは、微分画像１４ｃのＹ軸方向の画素の画素値を加算したヒストグラムをＹ軸方向の画素数で除算した商（平均値）を算出する処理部である。なお、本実施形態１では、Ｙ軸方向の平均値を算出する場合について説明するが、Ｘ軸方向の平均値を算出することもできる。

【0029】

評価データ生成部１５ｄは、品質判定に用いる評価値を算出する処理部である。具体的には、検査画像１４ｂのＹ軸平均データ１４ｄの各列の値を参照Ｙ軸平均データ１４ａの対応する列の値で除算した商を評価値として算出する。なお、各列の評価値の総称を評価データ１４ｅとする。

【0030】

品質判定部１５ｅは、評価データ１４ｅに基づいて、検査画像１４ｂの品質を判定する処理部である。具体的には、評価データ１４ｅを形成する各列の評価値が全て所定の閾値以内である場合には、検査画像１４ｂは品質「良」であると判定する。なお、検査画像１４ｂが品質「良」であると判定されたならば、検査対象物１００の表面Ｓの該当領域についても品質「良」であると推定することになる。

【0031】

これに対して、評価データ１４ｅを形成する各列の評価値が所定の閾値を超える場合には、検査画像１４ｂは品質「不良」であると判定する。表示処理部１５ｆは、品質判定部１５ｅで判定した結果を所定の表示部１１に表示処理する。

【0032】

＜参照Ｙ軸平均データ１４ａの生成＞
次に、参照Ｙ軸平均データ１４ａの生成について説明する。図２は、参照Ｙ軸平均データ１４ａの生成を説明するための説明図である。図２に示すように、品質検査支援装置１０は、検査画像１４ｂの比較対象となる参照画像Ｄ１を取得する。

【0033】

そして、品質検査支援装置１０は、参照画像Ｄ１を形成する各画素に対して微分オペレータのテンプレートを適用し微分処理を行う。具体的には、Ｘ軸方向及びＹ軸方向にＳｏｂｅｌの微分オペレータのテンプレートを準備する。そして、準備されたＸ軸方向及びＹ軸方向のテンプレートを所定の注目画素に適用し、算出されたＸ軸方向及びＹ軸方向の微分値の二乗和の平方根を算出し、参照画像Ｄ１の参照微分画像Ｄ２を生成する。

【0034】

その後、品質検査支援装置１０は、生成された参照画像Ｄ１の参照微分画像Ｄ２を形成する各画素のＹ軸方向の画素の画素値を加算したヒストグラムをＹ軸方向の画素数で除算した商（平均値）を算出することにより参照Ｙ軸平均データ１４ａを生成する。

【0035】

次に、参照画像Ｄ１に基づく参照微分画像Ｄ２の生成について説明する。図３及び図４は、参照画像Ｄ１に基づく参照微分画像Ｄ２の生成を説明する説明図である。図３（ａ）に示すように、参照画像Ｄ１は、画素（ｘ４、ｙ４）には、画素値「１２７」、画素（ｘ４、ｙ５）には、画素値「１２７」、画素（ｘ４、ｙ６）には、画素値「１２７」、画素（ｘ４、ｙ７）には、画素値「１２７」、画素（ｘ４、ｙ８）には、画素値「１２７」が対応付けられている。

【0036】

また、画素（ｘ５、ｙ４）には、画素値「１２７」、画素（ｘ５，ｙ５）には、画素値「６０」、画素（ｘ５，ｙ６）には、画素値「１２７」、画素（ｘ５，ｙ７）には、画素値「３０」、画素（ｘ５、ｙ８）には、画素値「１２７」が対応付けられている。また、画素（ｘ６、ｙ４）には、画素値「１２７」、画素（ｘ６，ｙ５）には、画素値「６０」、画素（ｘ６，ｙ６）には、画素値「７０」、画素（ｘ６，ｙ７）には、画素値「２０」、画素（ｘ６、ｙ８）には、画素値「１２７」が対応付けられている。

【0037】

また、画素（ｘ７、ｙ４）には、画素値「１２７」、画素（ｘ７，ｙ５）には、画素値「６０」、画素（ｘ７，ｙ６）には、画素値「１２７」、画素（ｘ７，ｙ７）には、画素値「８０」、画素（ｘ７、ｙ８）には、画素値「１２７」が対応付けられおり、画素（ｘ８、ｙ４）には、画素値「１２７」、画素（ｘ８，ｙ５）には、画素値「１２７」、画素（ｘ８，ｙ６）には、画素値「１２７」、画素（ｘ８，ｙ７）には、画素値「１２７」、画素（ｘ８、ｙ８）には、画素値「１２７」が対応付けられている。

【0038】

品質検査支援装置１０は、参照画像Ｄ１に図３（ｂ）に示すＸ軸方向のＳｏｂｅｌの微分オペレータのテンプレートＸを所定の注目画素に適用する。そして、注目画素をずらしながら同様の処理を行って参照画像Ｄ１のＸ軸方向の参照微分画像Ｄ２（Ｘ）を生成する。参照画像Ｄ１のＸ軸方向の参照微分画像Ｄ２（Ｘ）は、図３（ｄ）のように、画素（ｘ５，ｙ５）には、画素値「０」、画素（ｘ５，ｙ６）には、画素値「０」、画素（ｘ５，ｙ７）には、画素値「０」が対応付けられている。

【0039】

また、画素（ｘ６，ｙ５）には、画素値「０」、画素（ｘ６，ｙ６）には、画素値「５０」、画素（ｘ６，ｙ７）には、画素値「１００」が対応付けられており、画素（ｘ７，ｙ５）には、画素値「１９１」、画素（ｘ７，ｙ６）には、画素値「２５５」、画素（ｘ７，ｙ７）には、画素値「２５５」が対応付けられている。

【0040】

そして、品質検査支援装置１０は、参照画像Ｄ１に図３（ｃ）に示すＹ軸方向のＳｏｂｅｌの微分オペレータのテンプレートＹを所定の注目画素に適用する。そして、注目画素をずらしながら同様の処理を行って参照画像Ｄ１のＹ軸方向の参照微分画像Ｄ２（Ｙ）を生成する。参照画像Ｄ１のＹ軸方向の参照微分画像Ｄ２（Ｙ）は、図３（ｅ）のように、画素（ｘ５，ｙ５）には、画素値「５７」、画素（ｘ５，ｙ６）には、画素値「１００」、画素（ｘ５，ｙ７）には、画素値「０」が対応付けられている。

【0041】

また、画素（ｘ６，ｙ５）には、画素値「１１４」、画素（ｘ６，ｙ６）には、画素値「９０」、画素（ｘ６，ｙ７）には、画素値「０」が対応付けられており、画素（ｘ７，ｙ５）には、画素値「５７」、画素（ｘ７，ｙ６）には、画素値「０」、画素（ｘ７，ｙ７）には、画素値「０」が対応付けられている。

【0042】

その後、品質検査支援装置１０は、参照画像Ｄ１にＸ軸方向のＳｏｂｅｌの微分オペレータのテンプレートＸを適用したＸ軸方向の参照微分画像Ｄ２（Ｘ）及び参照画像Ｄ１にＹ軸方向のＳｏｂｅｌの微分オペレータのテンプレートＹを適用したＹ軸方向の参照微分画像Ｄ２（Ｙ）の対応する画素の画素値の二乗和の平方根を算出し、参照微分画像Ｄ２を生成する。図４（ｃ）のように生成された参照微分画像Ｄ２は、画素（ｘ５，ｙ５）には、画素値「５７」、画素（ｘ５，ｙ６）には、画素値「１００」、画素（ｘ５，ｙ７）には、画素値「０」が対応付けられている。

【0043】

画素（ｘ６，ｙ５）には、画素値「１１４」、画素（ｘ６，ｙ６）には、画素値「１０３」、画素（ｘ６，ｙ７）には、画素値「１００」が対応付けられており、画素（ｘ７，ｙ５）には、画素値「１９９」、画素（ｘ７，ｙ６）には、画素値「２５５」、画素（ｘ７，ｙ７）には、画素値「２５５」が対応付けられている。

【0044】

次に、参照画像Ｄ１の参照微分画像Ｄ２に基づく参照Ｙ軸平均データ１４ａの生成について説明する。図５は、参照微分画像Ｄ２に基づく参照Ｙ軸平均データ１４ａの生成を説明するための説明図である。ここでは、Ｙ軸方向に平均値を算出する場合について説明する。図５に示すように、品質検査支援装置１０は、参照微分画像Ｄ２のｘ５のＹ軸方向の画素値「５４」、「１００」、「０」、「…」を加算したヒストグラムをｘ５のＹ軸方向の画素数で除算した商（平均値）を算出する。

【0045】

そして、品質検査支援装置１０は、算出した平均値を参照Ｙ軸平均データ１４ａとして記憶する。生成した参照Ｙ軸平均データ１４ａは、ｘ５には、平均値「６３」、ｘ６には、平均値「１０４」、ｘ７には、平均値「２０４」が対応付けられている。

【0046】

＜参照Ｙ軸平均データ１４ａの生成の具体例＞
次に、参照画像Ｄ１に基づいて参照Ｙ軸平均データ１４ａを生成する具体的な一例を説明する。図６は、参照画像Ｄ１に基づいて参照Ｙ軸平均データ１４ａを生成する一例を示す図である。図６に示すように、品質検査支援装置１０は、撮像部２０を制御し、検査画像１４ｂの比較対象となる参照画像Ｄ１を取得する。

【0047】

そして、品質検査支援装置１０は、取得した参照画像Ｄ１を構成する各画素に微分処理を行い、参照微分画像Ｄ２を生成する。具体的には、参照画像Ｄ１を構成する各画素に、Ｘ軸方向及びＹ軸方向にＳｏｂｅｌの微分オペレータのテンプレートを適用し、算出されたＸ軸方向及びＹ軸方向の微分値の二乗和の平方根を算出する。

【0048】

その後、品質検査支援装置１０は、参照画像Ｄ１の参照微分画像Ｄ２を構成する各画素のＹ軸方向の画素値を加算したヒストグラムをＹ軸方向の画素数で除算した商（平均値）を算出することにより参照Ｙ軸平均データ１４ａを生成する。

【0049】

＜評価データ１４ｅの生成＞
次に、検査画像１４ｂに基づいて評価データ１４ｅの生成について説明する。図７は、評価データ１４ｅの生成を説明するための説明図である。図７に示すように、品質検査支援装置１０は、撮像部２０を制御して検査画像１４ｂを取得する。

【0050】

その後、品質検査支援装置１０は、検査画像１４ｂを形成する各画素に対して微分オペレータのテンプレートを適用し微分処理を行う。具体的には、Ｘ軸方向及びＹ軸方向にＳｏｂｅｌの微分オペレータのテンプレートを準備する。そして、準備されたＸ軸方向及びＹ軸方向のテンプレートを所定の注目画素に適用し、算出されたＸ軸方向及びＹ軸方向の微分値の二乗和の平方根を算出し、検査画像１４ｂの微分画像１４ｃを生成する。

【0051】

そして、品質検査支援装置１０は、生成された微分画像１４ｃを形成する各画素のＹ軸方向の画素の画素値を加算したヒストグラムをＹ軸方向の画素数で除算した商（平均値）を算出することによりＹ軸平均データ１４ｄを生成する。その後、生成したＹ軸平均データ１４ｄの平均値をあらかじめ生成しておいた参照Ｙ軸平均データ１４ａの平均値で除算した商（評価値）を算出し、評価データ１４ｅを生成する。ここで、評価値は、検査画像１４ｂが参照画像Ｄ１にどれだけ似ているかの指標を示し、検査画像１４ｂが参照画像Ｄ１に似ている場合には、評価値は「１」に近い値となる。

【0052】

＜Ｙ軸平均データ１４ｄの生成の具体例＞
次に、検査画像１４ｂに基づきＹ軸平均データ１４ｄを生成する具体的な一例を説明する。図８は、検査画像１４ｂに基づきＹ軸平均データ１４ｄを生成する一例を示す図である。図８に示すように、品質検査支援装置１０は、撮像部２０を制御し、検査対象物１００の表面Ｓの検査画像１４ｂを取得する。ここでは、検査対象物１００の左中央部に欠陥がある場合を示している。

【0053】

そして、品質検査支援装置１０は、取得した検査画像１４ｂを構成する各画素に微分処理を行い、微分画像１４ｃを生成する。具体的には、検査画像１４ｂを構成する各画素に、Ｘ軸方向及びＹ軸方向にＳｏｂｅｌの微分オペレータのテンプレートを適用し、算出されたＸ軸方向及びＹ軸方向の微分値の二乗和の平方根を算出する。

【0054】

その後、品質検査支援装置１０は、検査画像１４ｂの微分画像１４ｃを構成する各画素のＹ軸方向の画素値を加算したヒストグラムをＹ軸方向の画素数で除算した商（平均値）を算出することによりＹ軸平均データ１４ｄを生成する。ここでは、検査対象物１００の左中央部の欠陥が微分画像１４ｃの対応する画素値に影響を与え、Ｙ軸平均データ１４ｄの平均値が増加している場合を示している。

【0055】

＜品質の判定＞
次に、品質検査支援装置１０における検査画像１４ｂの品質の判定について説明する。図９は、品質の判定を説明するための説明図である。図９（ａ）に示すように、評価データ１４ｅを形成する全ての評価値が所定の閾値（ここでは、０．８～１．２）以内である場合には、検査画像１４ｂは品質「良」であると判定する。

【0056】

これに対して、品質検査支援装置１０は、図９（ｂ）に示すように、評価データ１４ｅを形成する評価値が所定の閾値を超える（領域Ａ）場合には、検査画像
１４ｂは品質「不良」であると判定する。

【0057】

また、品質検査支援装置１０は、評価データ１４ｅを形成する複数の評価値のうち所定数の評価値が所定の閾値以内である場合には、検査画像１４ｂの品質が良であると判定し、所定数の評価値が閾値を超える場合には、検査画像１４ｂの品質は不良であると判定してもよい。

【0058】

＜参照画像Ｄ１の参照Ｙ軸平均データ１４ａ生成の処理手順＞
次に、品質検査支援装置１０の参照画像Ｄ１の参照Ｙ軸平均データ１４ａの生成の処理手順について説明する。図１０は、図１に示した品質検査支援装置１０の参照画像Ｄ１に基づく参照Ｙ軸平均データ１４ａの生成の処理手順を示すフローチャートである。図１０に示すように、品質検査支援装置１０は、撮像部２０を制御し、参照画像Ｄ１を取得する（ステップＳ１０１）。

【0059】

そして、品質検査支援装置１０は、取得した参照画像Ｄ１に微分処理を行い、参照微分画像Ｄ２を生成する（ステップＳ１０２）。微分処理は、具体的には、参照画像Ｄ１を形成する各画素の画素値にＸ軸方向及びＹ軸方向にＳｏｂｅｌの微分オペレータのテンプレートを適用し、算出されたＸ軸方向及びＹ軸方向の微分値の二乗和の平方根を算出する。

【0060】

そして、生成された参照微分画像Ｄ２を形成する各画素のＹ軸方向の画素値を加算したヒストグラムをＹ軸方向の画素数で除算した商（平均値）を算出することにより参照Ｙ軸平均データ１４ａを生成する（ステップＳ１０３）。

【0061】

＜品質検査支援装置１０の処理手順＞
次に、品質検査支援装置１０の処理手順について説明する。図１１及び図１２は、図１に示した品質検査支援装置１０の処理手順を示すフローチャートである。図１１に示すように、品質検査支援装置１０は、撮像部２０を制御し、検査対象物１００の表面Ｓの検査画像１４ｂを取得する（ステップＳ２０１）。

【0062】

そして、品質検査支援装置１０は、取得した検査画像１４ｂに微分処理を行い、微分画像１４ｃを生成する（ステップＳ２０２）。ここで、微分処理は、具体的には、検査画像１４ｂを形成する各画素の画素値に、Ｘ軸方向及びＹ軸方向にＳｏｂｅｌの微分オペレータのテンプレートを適用し、算出されたＸ軸方向及びＹ軸方向の微分値の二乗和の平方根を算出する。

【0063】

その後、品質検査支援装置１０は、生成された微分画像１４ｃを形成する各画素のＹ軸方向の画素値を加算したヒストグラムをＹ軸方向の画素数で除算した商（平均値）を算出することによりＹ軸平均データ１４ｄを生成する（ステップＳ２０３）。その後、評価値の算出を行う（ステップＳ２０４）。具体的には、生成したＹ軸平均データ１４ｄの平均値をあらかじめ生成した参照Ｙ軸平均データ１４ａの平均値で除算した商を算出する。

【0064】

そして、品質検査支援装置１０は、カウンタＤを初期化し（ステップＳ２０５）、評価値が所定の閾値以内であるか否かを判定する（Ｓ２０６）。生成した評価データ１４ｅの評価値が所定の閾値以内でない場合は（ステップＳ２０６；Ｎｏ）、カウンタＤにＤ＋１を設定し（ステップＳ２０７）、ステップＳ２０８に移行する。

【0065】

一方、評価値が所定の閾値以内である場合は、最後の評価値か否かを判定する（ステップＳ２０８）。処理した評価値が最後の評価値でない場合は（ステップＳ２０８；Ｎｏ）、次の評価値を読み出して（ステップＳ２０９）、ステップＳ２０６へ移行する。

【0066】

一方、処理した評価値が最後の評価値である場合は（ステップＳ２０８；Ｙｅｓ）、カウンタＤの値が「１」以上か否かを判定する（ステップＳ２１０）。カウンタＤの値が「１」以上であった場合は（ステップＳ２１０；Ｙｅｓ）、品質検査支援装置１０は、品質「不良」と判定し（ステップＳ２１２）、判定結果を所定の表示部１１に表示制御し（ステップＳ２１３）、すべての処理を終了する。

【0067】

一方、品質検査支援装置１０は、カウンタＤの値が「１」以上でない場合は（ステップＳ２１０；Ｎ ｏ）、品質「良」と判定し（ステップＳ２１１）、判定結果を所定の表示部１１に表示制御し（ステップＳ２１３）、すべての処理を終了する。

【0068】

上述してきたように、本実施形態１では、品質検査支援装置１０は、撮像部２０を制御し検査対象物１００の表面Ｓの検査画像１４ｂを取得し、検査画像１４ｂを形成する各画素の画素値にＸ軸方向及びＹ軸方向にＳｏｂｅｌの微分オペレータのテンプレートを適用し、算出されたＸ軸方向及びＹ軸方向の微分値の二乗和の平方根を算出し、微分画像１４ｃを生成する。そして、生成された微分画像１４ｃを形成する各画素のＹ軸方向の画素値を加算したヒストグラムをＹ軸方向の画素数で除算した商（平均値）を算出し、Ｙ軸平均データ１４ｄを生成する。その後、生成したＹ軸平均データ１４ｄの平均値をあらかじめ生成した参照Ｙ軸平均データ１４ａの平均値で除算した商（評価値）を算出する。そして、評価値が所定の閾値以内である場合は、検査画像１４ｂは品質「良」と判定し、評価値が所定の閾値を超える場合は、品質「不良」と判定するようにしたため、検査対象物の表面を撮像した画像から品質を効率的に判定することができる。

【0069】

なお、上記実施形態１では、Ｙ軸平均データ１４ｄの生成は、微分画像１４ｃを形成する画素の画素値のＹ軸方向の平均値を算出する場合を説明したが、本発明は、これに限定されることはなく、微分画像１４ｃを形成する画素の画素値のＸ軸方向の平均値を算出してもよい。

【0070】

また、上記実施形態１では、評価データ１４ｅは、微分画像１４ｃを形成する画素の画素値のＹ軸方向の平均値を算出したＹ軸平均データ１４ｄを参照Ｙ軸平均データ１４ａで除算して算出する場合を説明したが、本発明は、これに限定されることはなく、評価データ１４ｅを、微分画像１４ｃを形成する画素の画素値のＸ軸方向の平均値を算出したＸ軸平均データを参照画像Ｄ１の参照微分画像Ｄ２を形成する画素の画素値のＸ軸方向の平均値を算出した参照Ｘ軸平均データで除算した商を算出してもよい。

【0071】

［実施形態２］
ところで、上記実施形態１では、品質検査支援装置１０は、品質の判定について評価値が閾値以内か否かで判定をする場合について説明したが、実施形態２では、品質の判定を評価値が連続して評価値を超えるか否かで判定する場合について説明する。

【0072】

図１３は、実施形態２に係る品質検査支援装置３０の品質の判定について説明するための説明図である。図１３に示すように、実施形態２に係る品質検査支援装置３０は、評価データ１４ｅに含まれる複数の評価値が領域Ｂ１あるいは、領域Ｂ２のように一部の評価値が閾値を超えている場合に、Ｘ軸方向に連続して複数の評価値が閾値を超えない場合は、検査画像１４ｂは品質「良」と判定する。例えば、評価値が３つ連続で所定の閾値を超えない場合は、品質検査支援装置３０は、検査画像１４ｂは品質「良」と判定する。

【0073】

これに対し、実施形態２の係る品質検査支援装置３０は、評価データ１４ｅに含まれる複数の評価値が、Ｘ軸方向に連続して所定の閾値を超える場合には、検査画像１４ｂは品質「不良」であると判定する。

【0074】

次に、実施形態２に係る品質検査支援装置３０の処理手順について説明する。図１４及び図１５は、実施形態２に係る品質検査支援装置３０の処理手順を示すフローチャートである。図１４に示すように、品質検査支援装置３０は、撮像部２０を制御し、検査対象物１００の表面Ｓの検査画像１４ｂを取得する（ステップＳ３０１）。

【0075】

そして、品質検査支援装置３０は、取得した検査画像１４ｂに微分処理を行い、微分画像１４ｃを生成する（ステップＳ３０２）。ここで、微分処理は、具体的には、検査画像１４ｂを形成する各画素の画素値に、Ｘ軸方向及びＹ軸方向にＳｏｂｅｌの微分オペレータのテンプレートを適用し、算出されたＸ軸方向及びＹ軸方向の微分値の二乗和の平方根を算出する。

【0076】

その後、品質検査支援装置３０は、生成された微分画像１４ｃを形成する画素のＹ軸方向の画素値を加算したヒストグラムをＹ軸方向の画素数で除算した商（平均値）を算出し、Ｙ軸平均データ１４ｄを生成する（ステップＳ３０３）。その後、評価値の算出を行う（ステップＳ３０４）。具体的には、生成したＹ軸平均データ１４ｄの平均値をあらかじめ生成した参照Ｙ軸平均データ１４ａの平均値で除算した商を算出する。

【0077】

そして、品質検査支援装置３０は、カウンタＤを初期化し（ステップＳ３０５）、評価値が所定の閾値以内であるか否かを判定する（ステップＳ３０６）。評価値が所定の閾値以内でない場合は、カウンタＤにＤ＋１を設定し（ステップＳ３０７）、カウンタＤの値が「３」以上か否かを判定する（ステップＳ３０８）。品質検査支援装置３０は、カウンタＤの値が「３」以上である場合は（ステップＳ３０８；Ｙｅｓ）、検査画像１４ｂは品質「不良」と判定し（ステップＳ３０９）、判定結果を所定の表示部１１に表示制御し（ステップＳ３１４）、すべての処理を終了する。

【0078】

一方、カウンタＤの値が「３」以上でない場合は（ステップＳ３０８；Ｎｏ）、ステップＳ３１１に移行する。また、評価値が所定の閾値以内である場合は（ステップＳ３０６；Ｙｅｓ）、カウンタＤを初期化し（ステップＳ３１０）、最後の評価値か否かを判定する（ステップＳ３１１）。

【0079】

そして、品質検査支援装置３０は、処理した評価値が最後の評価値でない場合は（ステップＳ３１１；Ｎｏ）、次の評価値を読み出し（ステップＳ３１２）、ステップＳ３０６に移行する。

【0080】

一方、処理した評価値が最後の評価値である場合は（ステップＳ３１１；Ｙｅｓ）、品質検査支援装置３０は、検査画像１４ｂは品質「良」と判定し（ステップＳ３１３）、判定結果を所定の表示部１１に表示制御し（ステップＳ３１４）、すべての処理を終了する。

【0081】

上述してきたように、本実施形態２では、品質検査支援装置３０は、Ｙ軸平均データ１４ｄの平均値をあらかじめ生成した参照Ｙ軸平均データ１４ａの平均値で除算した商（評価値）を算出し、評価データ１４ｅを生成する。そして、評価データ１４ｅに含まれる評価値が３つ連続で所定の閾値を越えない場合は、検査画像１４ｂは品質「良」と判定し、評価値が３つ連続で所定の閾値を超える場合は、品質「不良」と判定するようにしたため、検査対象物の表面を撮像した画像から品質を効率的に判定することができる。

【0082】

なお、実施形態２では、品質検査支援装置３０は、閾値を超える評価値が３つ連続した場合に品質「不良」と判定する場合について説明したが、本発明は、これに限定されるものではなく、閾値を超える評価値が４以上の任意の数連続した場合に品質「不良」と判定してもよい。また、閾値を超える評価値が存在する場合に、閾値を超える評価値が存在する領域の評価値の平均値を算出し、その平均値が所定の閾値を超えていない場合は、検査画像１４ｂは品質「良」と判定してもよい。

【0083】

＜ハードウエアとの関係＞
次に、実施形態１に係る品質検査支援装置１０又は実施形態２に係る品質検査支援装置３０と、コンピュータの主たるハードウエア構成の対応関係について説明する。図１６は、ハードウエア構成の一例を示す図である。

【0084】

一般的なコンピュータは、ＣＰＵ４１、ＲＯＭ４２、ＲＡＭ４３及び不揮発性メモリ４４などがバス４５により接続された構成となる。不揮発性メモリ４４の代わりにハードディスク装置が設けられていてもよい。説明の便宜上、基本的なハードウエア構成のみを示している。

【0085】

ここで、ＲＯＭ４２又は不揮発性メモリ４４には、オペレーティングシステム（以下、単に「ＯＳ」と言う）の起動に必要となるプログラム等が記憶されており、ＣＰＵ４１は、電源投入時にＲＯＭ４２又は不揮発性メモリ４４からＯＳのプログラムをリードして実行する。

【0086】

一方、ＯＳ上で実行される各種のアプリケーションプログラムは、不揮発性メモリ４４に記憶されており、ＣＰＵ４１がＲＡＭ４３を主メモリとして利用しつつアプリケーションプログラムを実行することにより、アプリケーションに対応するプロセスが実行される。

【0087】

そして、実施形態１に係る品質検査支援装置１０又は実施形態２に係る品質検査支援装置３０の品質検査支援プログラムについても、他のアプリケーションプログラムと同様に不揮発性メモリ４４等に記憶され、ＣＰＵ４１が、かかる品質検査支援プログラムをロードして実行することになる。実施形態１に係る品質検査支援装置１０の場合には、図１に示した画像取得処理部１５ａ、微分処理部１５ｂ、平均データ生成部１５ｃ、評価データ生成部１５ｄ、品質判定部１５ｅ及び表示処理部１５ｆに対応するルーチンを含む品質検査支援プログラムが不揮発性メモリ４４等に記憶される。ＣＰＵ４１により品質検査支援プログラムがロード実行されることにより、画像取得処理部１５ａ、微分処理部１５ｂ、平均データ生成部１５ｃ、評価データ生成部１５ｄ、品質判定部１５ｅ及び表示処理部１５ｆに対応するプロセスが生成される。実施形態２に係る品質検査支援装置３０の場合も同様である。

【0088】

上記の各実施形態で図示した各構成は機能概略的なものであり、必ずしも物理的に図示の構成をされていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。

【産業上の利用可能性】

【0089】

本発明に係る品質検査支援装置、品質検査支援方法及び品質検査支援プログラムは、検査対象物の表面を撮像した画像の品質を効率的に判定する場合に適している。

【符号の説明】

【0090】

１０、３０ 品質検査支援装置
１１ 表示部
１２ 入力部
１４ 記憶部
１４ａ 参照Ｙ軸平均データ
１４ｂ 検査画像
１４ｃ 微分画像
１４ｄ Ｙ軸平均データ
１４ｅ 評価データ
１５ 制御部
１５ａ 画像取得処理部
１５ｂ 微分処理部
１５ｃ 平均データ生成部
１５ｄ 評価データ生成部
１５ｅ 品質判定部
１５ｆ 表示処理部
２０ 撮像部
４１ ＣＰＵ
４２ ＲＯＭ
４３ ＲＡＭ
４４ 不揮発メモリ
４５ バス
１００ 検査対象物
Ａ、Ｂ１、Ｂ２ 領域
Ｄ１ 参照画像
Ｄ２ 参照微分画像
Ｓ 表面

【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】

【図16】