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(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】
(24)【登録日】2024-12-02
(45)【発行日】2024-12-10
(54)【発明の名称】画像検査方法および画像検査装置
(51)【国際特許分類】
G06T 7/00 20170101AFI20241203BHJP
G01N 21/88 20060101ALI20241203BHJP
【ＦＩ】
G06T7/00 610C
G01N21/88 J
【請求項の数】
7
(21)【出願番号】P 2020068346
(22)【出願日】2020-04-06
(65)【公開番号】P2021165890
(43)【公開日】2021-10-14
【審査請求日】2023-04-04
【前置審査】
(73)【特許権者】
【識別番号】390017891
【氏名又は名称】シヤチハタ株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110001243
【氏名又は名称】弁理士法人谷・阿部特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】登 真良
(72)【発明者】
【氏名】松岡 正弘
(72)【発明者】
【氏名】牧野 智成
【審査官】▲広▼島 明芳
(56)【参考文献】
【文献】特開２００４－０８８２４７（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００３－０４４７９１（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０６Ｔ ７／００ － ７／９０
Ｇ０１Ｎ ２１／８８
Ｇ０６Ｖ １０／００ － ２０／９０
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
単一のカメラを備えた撮像装置と接続されたコンピュータデバイスであって、前記撮像装置から、少なくともパターン配列を含む第１の画像を受信し、前記第１の画像は、撮影対象を前記単一のカメラによって撮影することに基づいて生成され、
前記第１の画像から、前記パターン配列についての第１の輝度値の集合を算出し、
前記第１の画像を生成した前記撮像装置から、少なくともパターン配列を含む第２の画像を受信し、前記第２の画像は、前記撮影対象と同一の撮影対象を前記単一のカメラによって撮影することに基づいて生成され、
前記第２の画像から、前記パターン配列についての第２の輝度値の集合を算出し、
前記第１の輝度値の集合と前記第２の輝度値の集合との間の差分値の集合を算出し、
前記差分値の集合と予め定められた閾値とを比較することによって、前記第１の画像と前記第２の画像との間の不一致を検出する、
ことを特徴とするコンピュータデバイス。
【請求項2】
前記第１の画像から、前記パターン配列内のそれぞれのパターン内の予め定められた第１のパターン内領域についての輝度値を算出することによって、前記第１の輝度値の集合を算出し、前記第２の画像から、前記パターン配列内のそれぞれのパターン内の予め定められた第２のパターン内領域についての輝度値を算出することによって、前記第２の輝度値の集合を算出する、
ことを特徴とする請求項１に記載のコンピュータデバイス。
【請求項3】
前記第１のパターン内領域は、複数の画素を含み、前記第１のパターン内領域内の前記画素ごとの輝度値を算出し、前記算出した輝度値の平均を算出することによって、前記第１の輝度値の集合を算出し、前記第２のパターン内領域は、複数の画素を含み、前記第２のパターン内領域内の前記画素ごとの輝度値を算出し、前記算出した輝度値の平均を算出することによって、前記第２の輝度値の集合を算出する、
ことを特徴とする請求項２に記載のコンピュータデバイス。
【請求項4】
前記第１の画像から、前記パターン配列内の隣接するパターン間の予め定められた第１のパターン間領域についての輝度値を算出することによって、前記第１の輝度値の集合を算出し、前記第２の画像から、前記パターン配列内の隣接するパターン間の予め定められた第２のパターン間領域についての輝度値を算出することによって、前記第２の輝度値の集合を算出する、
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載のコンピュータデバイス。
【請求項5】
前記第１のパターン間領域は、複数の画素を含み、前記第１のパターン間領域内の前記画素ごとの輝度値を算出し、前記算出した輝度値の平均を算出することによって、前記第１の輝度値の集合を算出し、前記第２のパターン間領域は、複数の画素を含み、前記第２のパターン間領域内の前記画素ごとの輝度値を算出し、前記算出した輝度値の平均を算出することによって、前記第２の輝度値の集合を算出する、
ことを特徴とする請求項４に記載のコンピュータデバイス。
【請求項6】
単一のカメラを備えた撮像装置と接続されたコンピュータデバイスによって実行される方法であって、前記撮像装置から、少なくともパターン配列を含む第１の画像を受信するステップであって、前記第１の画像は、撮影対象を前記単一のカメラによって撮影することに基づいて生成される、ステップと、
前記第１の画像から、前記パターン配列についての第１の輝度値の集合を算出するステップと、
前記第１の画像を生成した前記撮像装置から、少なくともパターン配列を含む第２の画像を受信するステップであって、前記第２の画像は、前記撮影対象と同一の撮影対象を前記単一のカメラによって撮影することに基づいて生成される、ステップと、
前記第２の画像から、前記パターン配列についての第２の輝度値の集合を算出するステップと、
前記第１の輝度値の集合と前記第２の輝度値の集合との間の差分値の集合を算出するステップと、
前記差分値の集合と予め定められた閾値とを比較することによって、前記第１の画像と前記第２の画像との間の不一致を検出するステップと、
を備えたことを特徴とする方法。
【請求項7】
コンピュータ実行可能命令を含むコンピュータプログラムであって、前記コンピュータ実行可能命令は、コンピュータデバイスによって実行されるとき、前記コンピュータデバイスに、請求項６に記載の方法を実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、画像検査方法および画像検査装置に関する。特に、本開示は、２つの画像を比較する際に撮影条件における差異から生じる不一致を検出する画像検査方法および画像検査装置に関する。
【背景技術】
【0002】
従来から、食品や薬品などの物品を消費者に安全に提供するために、それらの製造工程で個々の物品を管理する必要がある。個々の物品を管理するために、製造工程において物品を個々に識別する必要がある。通常、物品を識別するために、識別番号が物品またはその包装容器に付される。しかしながら、物品を一定の数量の単位で包装した容器に識別番号が付されても、その個々の物品に識別番号が付されないこともある。
【0003】
例えば、使用方法によっては人間に有害となり得る薬品は、外部に持ち出されないよう個々の錠剤の単位で厳格に管理される必要があることもある。市販されている薬品は、複数の錠剤を包装容器に格納した形式で販売されることが多い。包装容器に格納された複数の錠剤はそれぞれ、同一のデザインのラベルが付されたＰＴＰ（press through pack）を使用して包装され、それぞれの包装ラベルに識別番号が付されるわけではない。
【0004】
近年、個々の物品を識別するために、物品の表面および／または包装ラベルの微細な色の濃淡（例えば、包装ラベルの印刷ムラやかすれなど）などを高精度に見分けることによって物品を識別する技術が開発されている。上述した識別技術は、同一のデザインの包装ラベルであっても人間の目では区別することができない特定の領域における差異を把握し、個々の物品を識別することができる。
【0005】
実際の製造工程において物品（上記薬品の錠剤）を個々に識別するために、カメラなどの撮像装置を使用して錠剤を個々に撮影することによって得られる基準画像を予め生成する必要がある。個々の錠剤を識別する際には、錠剤を個々に撮影することによって得られる比較画像を生成し、比較画像と基準画像とを比較し、両者が一致するかを判定することによって個々の錠剤を識別する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0006】
【文献】特開２０１６－０１８３４０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0007】
上述した識別技術では、基準画像および比較画像の両者の画素単位で輝度値を算出し、算出した輝度値が一定の範囲内にあるか否かを判定することによって、両者が一致すると判断する。複数の錠剤のそれぞれが同一のデザインの包装ラベルによって包装されるケースでは、包装ラベルの色の濃淡など（人間の目では区別することができない）から輝度値が算出される。よって、比較画像を生成するために錠剤を撮影するとき、および基準画像を生成するために錠剤を撮影するときの双方において、撮像装置の位置および／または傾きなどが一致していないと、算出する輝度値も異なり、結果として、同一の錠剤でも一致しないと判断されることがある。
【0008】
特許文献１は、物体を撮像した画像を取得し、画像のエッジを抽出し、抽出したエッジを含む所定領域内における画素の輝度差に基づいて、エッジのボケ量を算出する技術を開示している。特許文献１に開示された技術によれば、基準画像を生成するために錠剤を撮影するときと比較して、比較画像を生成するために錠剤を撮影するときにおいて、撮像装置の傾きなどが発生していることを検出することができる。
【0009】
しかしながら、特許文献１に開示された技術では、生成された画像にエッジ部分のボケを検出することができるが、それ以外の部分のボケを検出するものではない。
【課題を解決するための手段】
【0010】
一実施形態に係るコンピュータデバイスは、撮像装置と接続されたコンピュータデバイスであって、撮像装置から、少なくともパターン配列を含む第１の画像を受信し、第１の画像は、撮影対象を撮影することによって生成され、第１の画像から、パターン配列についての第１の輝度値の集合を算出し、撮像装置から、少なくともパターン配列を含む第２の画像を受信し、第２の画像は、撮影対象と同一の撮影対象を撮影することによって生成され、第２の画像から、パターン配列についての第２の輝度値の集合を算出し、第１の輝度値の集合と第２の輝度値の集合と間の差分値の集合を算出し、差分値の集合と予め定められた閾値とを比較することによって、第１の画像と第２の画像との間の不一致を検出する。
【0011】
また、別の実施形態に係るコンピュータデバイスによって実行される方法は、撮像装置と接続されたコンピュータデバイスであって、撮像装置から、少なくともパターン配列を含む第１の画像を受信し、第１の画像は、撮影対象を撮影することによって生成され、第１の画像から、パターン配列についての第１の座標位置を算出し、撮像装置から、少なくともパターン配列を含む第２の画像を受信し、第２の画像は、撮影対象と同一の撮影対象を撮影することによって生成され、第１の画像から、パターン配列についての第２の座標位置を算出し、第１の座標位置と第２の座標位置と間の差分値を算出し、差分値と予め定められた閾値とを比較することによって、第１の画像と第２の画像との間の不一致を検出する。
【発明の効果】
【0012】
実施形態に係る画像検査システムによれば、２つの画像の不一致を検出することができ、ひいては、撮影条件における差異から生じる不一致を検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【0013】
【図1】画像検査システムの構成の例を示すブロック図である。
【図2】パターンシートの例を示すブロック図である。
【図3】基準画像分析処理の例を示すフローチャートである。
【図4】ドット内領域の例を示す図である。
【図5】ドット間領域の例を示す図である。
【図6】ドット行およびドット列の近似直線の例を示す図である。
【図7】パターンシートを使用して撮影対象を撮影する状態の例を示す図である。
【図8】比較画像分析処理の例を示すフローチャートである。
【図9】（ａ）は、基準画像におけるパターン配列の例を示す図であり、（ｂ）は、比較画像におけるパターン配列の例を示す図である。
【図10】ドット列を比較した状態の例を示す図である。
【図11】（ａ）は、基準画像におけるパターン配列の例を示す図であり、（ｂ）は、比較画像におけるパターン配列の例を示す図である。
【図12】（ａ）は、基準画像における隣接するドット間のドット間領域の例を示す図であり、（ｂ）は、比較画像における隣接するドット間のドット間領域の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0014】
以下、添付した図面を参照して、一実施形態に係る画像検査システムを詳細に説明する。画像検査システムは、例えば、物体を撮影することによって生成される２つの画像に基づいて物体を識別する工程において、撮影条件における差異から生じる２つの画像の不一致を検出する。以下、本実施形態では、撮影されることになる任意の物体を「撮影対象」と称する。
【0015】
例えば、薬品の錠剤の製造工程において、錠剤を個々に識別するために、各々の錠剤の事前に生成した画像（基準画像（第１の画像））と実際の製造工程において生成した画像（比較画像（第２の画像））とが比較される。同一の撮影対象（錠剤）を撮影することによって生成された２つの画像が一致するために、撮像装置は、２つの画像を生成する際に撮影対象内で同一の相対位置にある領域を撮影する必要がある。
【0016】
また、撮像装置は、２つの画像を生成する際に撮影対象に対して同一の位置および傾きで撮影する必要がある。上述した条件を満たさないと、同一の撮影対象を撮影することによって生成された２つの画像が一致しない場合がある。さらに、上述した条件を満たして撮影しても、２つの画像を生成する際に撮影する場所の明度が異なることなどに起因して、やはり同一の撮影対象を撮影することによって生成された２つの画像が一致しない場合がある。
【0017】
画像検査システムは、例えば、薬品の製造工程の前段階で上述した不一致を検出し、そのことから撮影条件における差異を検出する。２つの画像内の不一致は、画像内のパターン配列における輝度値などに基づいて検出される。
【0018】
撮影条件における差異は、同一の撮影対象を撮影することによって生成された２つの画像が異なる要因となる。撮影条件における差異は、上述したように、２つの画像（基準画像および比較画像）を生成する際の撮影対象を撮影するときにおける、撮影領域の位置における差異、撮像装置の位置および／または傾きなどにおける差異、ならびに撮影する場所の明度における差異などを含む。
【0019】
まず、図１を参照して、画像検査システム１００の構成を説明する。図１に示される画像検査システム１００は、コンピュータデバイス１、撮像装置２、入力装置３、および出力装置４を含む。コンピュータデバイス１は、撮像装置２、入力装置３、および出力装置４にそれぞれ接続される。
【0020】
コンピュータデバイス１は、プロセッサ、メモリ、記憶装置、および入出力装置を少なくとも含む情報処理装置である。コンピュータデバイス１は、パーソナルコンピュータなどの汎用コンピュータであってもよい。プロセッサは、記憶装置に記憶されたプログラムをメモリに読み出し、当該プログラムを実行する。プログラムは、本実施形態に係る画像検査方法を実装したコンピュータ可読命令を含むコンピュータプログラムである。入出力装置は、後述する撮像装置２、入力装置３、および出力装置４との間でデータを入出力する。
【0021】
撮像装置２は、１つまたは複数のＣＣＤイメージセンサまたはＣＭＯＳイメージセンサなどを含む、撮影対象を撮影するためのカメラである。撮像装置２は、コンピュータデバイス１と結合され、撮影対象を撮影することによって生成された画像をコンピュータデバイス１に送信する。撮像装置２は、高画素の画像を生成するために、より多くのイメージセンサが配列されることが望ましい。また、撮像装置２は、図示しないＬＥＤのアレイを含む。ＬＥＤのアレイは、物体に光を照射する。より多くのＬＥＤが均等に配列されたアレイを撮像装置２に設けることによって、物体の全体に光が照射され、より鮮明な画像を生成することができる。
【0022】
入力装置３は、ユーザがコンピュータデバイス１と対話する際にユーザが情報を入力することを支援する。入力装置３は、マウスおよびキーボードなどによって実装される。出力装置４も同様に、ユーザがコンピュータデバイス１と対話する際にユーザに情報を出力することを支援する。出力装置４は、ディスプレイスクリーンなどによって実装される。
【0023】
本実施形態では、コンピュータデバイス１と撮像装置２とは、直接結合される例を示すが、そのような例に限定されない。コンピュータデバイス１と撮像装置２とは、ネットワークを通じて接続されてもよい。
【0024】
なお、図示しないが、画像検査システム１００は、撮像装置２を支持するための支持部材（ホルダ）を含んでもよい。支持部材は、撮像装置２の焦点が撮影対象に合うように撮像装置２を支持する。また、画像検査システム１００は、撮影対象を固定するための治具を含んでもよい。治具は、撮像装置２の焦点が撮影対象内の特定の領域に合うように撮影対象を固定する。
【0025】
また、撮像装置２は、加速度センサおよびジャイロセンサを含んでもよい。加速度センサおよびジャイロセンサは、撮像装置２が傾いたときの角速度を検出し、角速度信号としてコンピュータデバイス1に送信する。
【0026】
さらに、画像検査システム１００は、明度センサを含んでもよい。明度センサは、撮像装置２が撮影対象を撮影する環境内の任意の位置に設置される。明度センサは、環境における明度を検出し、明度信号としてコンピュータデバイス1に送信する。
【0027】
次に、図２を参照して、パターンシートＰＳの例を説明する。パターンシートＰＳは、２つの画像間の不一致を検出するために、撮像装置２によって撮影される。パターンシートＰＳは、パターン配列ＰＡを含む。パターン配列ＰＡは、等間隔に形成されたドットの集合を含む。パターン配列ＰＡ内のドットは、撮影条件における差異を検出する精度を高めるために、密に配列されることが望ましい。本実施形態では、ドットは、１ｍｍの単位で等間隔に配列されるものとする。
【0028】
なお、本実施形態では、パターン配列ＰＡはドットの集合に相当するが、ドット以外の任意の形状のパターンの集合であってもよい。例えば、パターン配列ＰＡは、四角形、三角形、またはひし形など、任意の形状を有するパターンの集合であってもよい。
【0029】
撮像装置２は、パターンシートＰＳを撮影することによって基準画像および比較画像を生成する。例えば、画像検査システム１００が物品の製造工程に適用される場合（個々の物品を識別する）、画像検査システム１００は、パターンシートＰＳを撮影することによって事前に基準画像を生成する。そして、画像検査システム１００は、実際の製造工程の前段階で、基準画像を生成したときと同一のパターンシートＰＳを撮影することによって比較画像を生成する。同一のパターンシートＰＳを撮影することによって生成された２つの画像についての輝度値などを比較することによって、２つの画像間の不一致を検出する。詳細については後述する。
【0030】
次に、図３に示すフローチャートを参照して、画像検査システム１００が実行する基準画像分析処理の例を説明する。基準画像分析処理では、撮像装置２がパターンシートＰＳの特定の領域を撮影することによって基準画像が生成される。パターンシートＰＳの特定の領域は、少なくともパターン配列ＰＡを含む領域に相当する。以下、この特定の領域を撮影領域ＩＡと称する。また、パターンシートＰＳは、撮影対象Ｏに相当する。
【0031】
まず、撮像装置２は、撮影対象Ｏ（パターンシートＰＳ）の撮影領域ＩＡを撮影する（ステップ３０１）。本実施形態では、図２に示したパターン配列ＰＡの全領域が撮影領域ＩＡに相当する。
【0032】
次に、撮像装置２は、撮影領域ＩＡに対応する画像を生成する（ステップ３０２）。この画像は、後述する比較画像と比較される基準画像ＲＩとしての役割を果たす。基準画像ＲＩが生成されると、撮像装置２はコンピュータデバイス1に基準画像ＲＩを送信し、コンピュータデバイス１の制御装置が入出力装置を介して基準画像ＲＩを受信する。
【0033】
次に、コンピュータデバイス１の制御装置は、基準画像ＲＩを記憶装置に記憶する（ステップ３０３）。次に、制御装置は、基準画像ＲＩを読み出し、パターン配列ＰＡ内の個々のドットを識別する（ステップ３０４）。ドットは、例えば、基準画像ＲＩを二値化処理し、二値化された画像をラベリングすることによって識別されてもよい。この処理によって、パターン配列ＰＡ内の全てのドットの円形部分が認識される。つまり、ドットの外枠部分に対応する画素の座標位置の集合が算出される。
【0034】
次に、制御装置は、識別したそれぞれのドットの中心座標を算出する（ステップＳ７５）。中心座標は、例えば、ステップ３０４において識別したドットの外枠部分の座標位置からドットの直径を算出し、その直径の中心座標を算出することによって導出される。
【0035】
次に、制御装置は、ステップ３０５において算出した中心座標から、ドット内で予め定められた範囲内の領域を算出する（ステップ３０６）。本実施形態では、この領域は、中心座標を中心とした予め定められた大きさを有する正方形の領域に相当する。この領域を、「ドット内領域（パターン内領域）ＤＡintra」と称する。この処理によって、ドット内領域ＤＡintraに対応する画素の座標位置の集合が算出される。
【0036】
図４は、ドット内領域ＤＡintraの例を示す。図４に示すように、ドット内領域ＤＡintraは、ドットＤにおいて中心座標（ドット内中心座標（パターン内中心座標）ＣＣintra）を中心とした予め定められた大きさを有する正方形の領域に相当する。本実施形態では、ドット内領域ＤＡintraは、正方形に相当するが、正方形以外の任意の形状であってもよい。
【0037】
次に、制御装置は、ドット内領域ＤＡintra内の全ての画素についての輝度値を算出し、その平均（ドット内平均輝度値（パターン内平均輝度値））を算出する（ステップ３０７）。輝度値は、式（１）に従って、各々の画素ＲＧＢ値を加重平均することによって算出される。式（１）において使用される係数（Ｒに対する０．２９８９１２、Ｇに対する０．５８６６１１、およびＢに対する０．１１４４７８）は、人間の眼がそのように見えるという経験則から導出されている。
輝度値＝０．２９８９１２×Ｒ＋０．５８６６１１×Ｇ＋０．１１４４７８×Ｂ （１）
輝度値＝０．２９８９１２×Ｒ＋０．５８６６１１×Ｇ＋０．１１４４７８×Ｂ （１）
【0038】
次に、制御装置は、ステップ３０４において識別した座標およびステップ３０５において算出した中心座標から、隣接するドット間の予め定められた範囲内の領域を算出する（ステップ３０８）。本実施形態では、この領域は、隣接する２つのドットのそれぞれの中心座標間のドット間中心座標（パターン間中心座標）を算出し、ドット間中心座標を中心とした予め定められた大きさを有する正方形の領域に相当する。この領域を、「ドット間領域（パターン間領域）ＤＡinter」と称する。この処理によって、ドット間領域ＤＡinterに対応する画素の座標位置の集合が算出される。
【0039】
図５は、ドット間領域ＤＡinterの例を示す。図５に示すように、ドット間領域ＤＡinterは、隣接するドット（ドットＤ1およびドットＤ2）のドット内中心座標（ドット内中心座標ＣＣintra1およびドット内中心座標ＣＣintra2）の間の中心座標（ドット間中心座標ＣＣinter）を中心とした予め定められた大きさを有する正方形の領域に相当する。本実施形態では、ドット間領域ＤＡinterは、正方形に相当するが、正方形以外の任意の形状であってもよい。
【0040】
次に、制御装置は、ドット間領域ＤＡinter内の全ての画素についての輝度値を算出し、その平均（ドット間平均輝度値（パターン間平均輝度値））を算出する（ステップ３０９）。輝度値は、上述した式（１）に従って算出される。
【0041】
次に、制御装置は、ステップ３０４において認識した、基準画像ＲＩにおけるパターン配列ＰＡ内の全てのドットに対し、ステップ３０５乃至ステップ３０７の処理を繰り返す（ステップ３１０）。この処理によって、パターン配列ＰＡ内の全てのドットについてのドット内平均輝度値の集合が算出される。算出したドット内平均輝度値はそれぞれ、パターン配列ＰＡ内の各々のドットを示す値（例えば、ドット識別番号（パターン識別番号））と関連付けて記憶装置に記憶される。
【0042】
また、制御装置は、ステップ３０４において認識した、基準画像ＲＩにおけるパターン配列ＰＡ内の全ての隣接するドットに対し、ステップ３０８およびステップ３０９の処理を繰り返す（ステップ３１１）。この処理によって、パターン配列ＰＡ内の全ての隣接するドットについてのドット間平均輝度値の集合が算出される。算出したドット間平均輝度値はそれぞれ、パターン配列ＰＡ内の各々のドット間の集合を示す値（例えば、ドット間集合識別番号（パターン間集合識別番号））と関連付けて記憶装置に記憶される。
【0043】
さらに、制御装置は、パターン配列ＰＡ内のＸ座標におけるドットの集合（ドット行（パターン行））を識別し、ドット行内の各々のドットの中心座標を結んだ近似直線を算出する（ステップ３１２）。図６は、特定のドット行についての近似直線の例を示す。
【0044】
上述したように、パターン配列ＰＡでは、ドットが均等に配置されている。よって、図６に示すように、パターン配列ＰＡ内のドット行では、ドットが矢印Ｘの方向に直線を描くように配列されることになる。この直線が近似直線に相当する。
【0045】
この処理を、パターン配列ＰＡ内の全ての行に対して繰り返す。この処理によって、パターン配列ＰＡ内の全てのドット行についての近似直線の集合が算出される。算出した近似直線は、パターン配列ＰＡ内の各々のドット行を示す値（例えば、ドット行識別番号（パターン行識別番号））と関連付けて記憶装置に記憶される。
【0046】
同様に、制御装置は、パターン配列ＰＡ内のＹ座標におけるドットの集合（ドット列（パターン列））を識別し、ドット行内の各々のドットの中心座標を結んだ近似直線を算出する（ステップ３１３）。図６は、特定のドット列についての近似直線の例を示す。
【0047】
上述したように、パターン配列ＰＡでは、ドットが均等に配置されている。よって、図６に示すように、パターン配列ＰＡ内のドット列では、ドットが矢印Ｙの方向に直線を描くように配列されることになる。この直線が近似直線に相当する。
【0048】
この処理を、パターン配列ＰＡ内の全ての列に対して繰り返す。この処理によって、パターン配列ＰＡ内の全てのドット列についての近似直線の集合が算出される。算出した近似直線は、パターン配列ＰＡ内の各々のドット列を示す値（例えば、ドット列識別番号（パターン列識別番号））と関連付けて記憶装置に記憶される。
【0049】
上記説明した基準画像分析処理によって、基準画像ＲＩにおけるパターン配列ＰＡの全てのドットについてのドット内平均輝度値、ドット間平均輝度値、および近似直線がコンピュータデバイス１の記憶装置に記憶される。後述する比較画像分析処理では、比較画像に対しても同様に、配列ＰＡ内の全てドットについてのドット内平均輝度値、ドット間平均輝度値、および近似直線が算出される。そして、比較画像についてのドット内平均輝度値、ドット間平均輝度値、および近似直線が、基準画像についてのドット内平均輝度値、ドット間平均輝度値、および近似直線と比較される。
【0050】
なお、基準画像分析処理では、撮像装置２がパターンシートＰＳを撮影対象Ｏとして撮影する例を示したが、そのような例に限定されない。例えば、パターンシートＰＳは、撮影対象Ｏ（薬品の錠剤など）とは別個に存在し、撮影対象Ｏと重なって撮影されてもよい。後述する比較画像分析処理においても同様である。この場合、パターンシートＰＳは、透明上のシートによって構成される。
【0051】
図７は、パターンシートＰＳを使用して撮影対象Ｏを撮影する状態の例を示す。図７に示すように、パターンシートＰＳは、撮像装置２と撮影対象Ｏとの間に配置される。撮像装置２から照射される光Ｌは、パターンシートＰＳを通過して撮影対象Ｏに到達する。このようにして撮影対象Ｏを撮影することによって生成される画像（基準画像および比較画像）は、例えば、撮影対象Ｏが薬品の錠剤（包装ラベル）である場合、パターン配列ＰＡおよび包装ラベルを含むことになる。
【0052】
また、パターンシートＰＳを使用する代わりに、撮影対象Ｏに予めパターン配列が形成されてもよい。この場合、撮影対象Ｏが薬品の錠剤（包装ラベル）である場合、包装シートにパターン配列が形成されることになる。
【0053】
次に、図８に示すフローチャートを参照して、画像検査システム１００が実行する比較画像分析処理を説明する。比較画像分析処理は、例えば、薬品の製造工程の前段階で実行される。比較画像分析処理では、撮像装置２が、基準画像ＲＩと同一のパターンシートＰＳの撮影領域ＩＡを撮影することによって比較画像が生成される。
【0054】
原則として、基準画像ＲＩの元となるパターンシートＰＳと同一のパターンシートＰＳを撮影することによって生成される比較画像は、基準画像ＲＩと一致する。しかしながら、基準画像ＲＩを生成するためにパターンシートＰＳを撮影（以下、第１の撮影）するときと、比較画像を生成するためにパターンシートＰＳを撮影（以下、第２の撮影）するときとの間の撮影条件における差異に起因して、両者の画像が一致しないことがある。
【0055】
図８に示す処理では、比較画像および基準画像についての輝度値などを比較することによって、両者の不一致を検出する。薬品の製造工程の前段階でこの処理を実行することによって、撮影条件における差異を検出することができる。製造工程の前段階で撮影条件における差異を検出することによって、撮像装置２を適切な位置に補正するなどの処置を行うことができる。
【0056】
まず、撮像装置２は、撮影対象Ｏ（パターンシートＰＳ）の撮影領域ＩＡを撮影する（ステップ８０１）。撮影領域ＩＡは、図３において説明した基準画像ＲＩにおける撮影領域ＩＡと同一の領域に相当する。
【0057】
次に、撮像装置２は、撮影領域ＩＡに対応する画像を生成する（ステップ８０２）。この画像は、基準画像ＲＩと比較することになる比較画像ＣＩに相当する。比較画像ＣＩが生成されると、撮像装置２はコンピュータデバイス1に比較画像ＣＩを送信し、コンピュータデバイス１の制御装置が入出力装置を介して基準画像ＲＩを受信する。
【0058】
次に、コンピュータデバイス１において、比較画像ＣＩに対してステップ８０３乃至ステップ８１３の処理が実行されるが、これらの処理は、図３において説明したステップ３０３乃至ステップ３１３の処理と同様であるので説明を省略する。つまり、コンピュータデバイス１の制御装置は、比較画像ＣＩ内のパターン配列ＰＡの全てのドットについてのドット内平均輝度値、ドット間平均輝度値、および近似直線を算出する。
【0059】
次に、制御装置は、ステップ８１２において算出した特定のドット行についての近似直線を、基準画像に対して算出された、対応するドット行についての近似直線と比較し、両者の差分値を算出する。また、この差分値が予め定められた閾値内にあるかどうかを判定する（ステップ８１４）。２つの画像（基準画像ＲＩおよび比較画像ＣＩ）についての近似直線の差分値は、全てのドット行に対して算出され、閾値内にあるかどうかが判定される。
【0060】
同様に、制御装置は、ステップ８１０において算出した特定のドット列についての近似直線を、基準画像に対して算出された、対応するドット列についての近似直線と比較し、両者の差分値を算出する。また、この差分値が予め定められた閾値内にあるかどうかを判定する（ステップ８１５）。２つの画像についての近似直線の差分値は、全てのドット列に対して算出され、閾値内にあるかどうかが判定される。
【0061】
【0062】
図９（ａ）は、第１の撮影における状態、およびその結果生成された基準画像ＲＩにおけるパターン配列ＰＡの例を示す。パターン配列ＰＡの矢印は、特定のドット列についての近似直線を示す。図９（ａ）に示すように、撮像装置２は、第１の撮影のとき、撮影対象であるパターンシートＰＳに対して正対して撮影している。その結果、生成された基準画像ＲＩでは、パターン配列ＰＡが基準画像ＲＩ内でほぼ真ん中に位置している。
【0063】
図９（ｂ）は、第１の撮影における状態、およびその結果生成された比較画像ＣＩにおけるパターン配列ＰＡの例を示す。パターン配列ＰＡの矢印は、特定のドット列についての近似直線を示す。この近似直線は、図９（ａ）に示した近似直線に対応する。図９（ｂ）に示すように、撮像装置２は、第１の撮影のとき、撮影対象であるパターンシートＰＳに対して傾いて撮影している。その結果、生成された比較画像ＣＩでは、比較画像ＲＩ内のパターン配列と比較して、パターン配列ＰＡが比較画像ＣＩ内で横にずれて位置している。
【0064】
図１０は、基準画像ＲＩに対して算出された特定のドット列についての近似直線（基準画像近似直線ＲＡ）と、比較画像ＣＩに対して算出された、対応するドット列についての近似直線（比較画像近似直線ＣＡ）とを比較した状態の例を示す。図１０では、比較画像近似直線ＣＡが横にずれて位置していることを明確に示すために、基準画像近似直線ＲＡおよび比較画像近似直線ＣＡを同一平面にある状態で表している。なお、両者を区別するために、基準画像ＲＩ内のドット列は黒塗りで、比較画像ＣＩ内のドット列は網掛けで表している。
【0065】
図１０に示すように、基準画像近似直線ＲＡと比較画像近似直線ＣＡとを比較すると、両者は差分Ｄｉだけ離れている。基準画像近似直線ＲＡが基準となるので、差分Ｄｉは、比較画像近似直線ＣＡがＤｉだけ横にずれていることを意味する。この差分を示す差分値が、ステップ８１４およびステップ８１５において、全てのドット行およびドット列に対して算出される。
【0066】
なお、本実施形態では、パターン配列内のドット行およびドット列についての近似直線を比較しているが、そのような例に限定されない。例えば、基準画像ＲＩおよび比較画像ＣＩの双方に対し、パターン配列ＰＡ内の任意の２点を結んだ近似直線（例えば、略４５度に傾いた直線）を算出し、両者を比較してもよい。
【0067】
また、例えば、基準画像ＲＩにおけるそれぞれのドットの中心座標と比較画像ＣＩにおけるそれぞれのドットの中心座標とを比較してもよい。この場合、計算負荷は高まるが、画像内の特定の領域のみに不一致が発生していることなどを検出することができる。つまり、ステップ８１４およびステップ８１５の処理では、基準画像ＲＩにおけるドットと比較画像ＣＩにおけるドットとの間の座標位置を比較する。
【0068】
ステップ８１４およびステップ８１５の処理によって、基準画像ＲＩと比較画像ＣＩとの間の画像の不一致を検出することができる。上述したように、この不一致は、第１の撮影のときと比較して、第２の撮影において、撮像装置２がパターンシートＰＳに対して傾いていることに起因している。よって、画像間の不一致を検出することによって、撮影条件における差異を判定することができる。
【0069】
図８の説明に戻ると、制御装置は、ステップ８０８において算出した特定のドットについてのドット間平均輝度値およびドット間平均輝度値を、基準画像に対して算出された、対応するドットについてのドット間平均輝度値およびドット間平均輝度値と比較し、両者の差分値を算出する。また、この差分値が予め定められた閾値内にあるかどうかを判定する（ステップ８１６）。２つの画像（基準画像ＲＩおよび比較画像ＣＩ）についてのドット間平均輝度値およびドット間平均輝度値の差分値は、全てのドットに対して算出され、閾値内にあるかどうかが判定される。
【0070】
図１１および図１２を参照して、基準画像ＲＩにおけるパターン配列ＰＡ内のドットと比較画像ＣＩにおけるパターン配列ＰＡ内のドットとの間のドット内平均輝度値およびドット間平均輝度値における差分の例を説明する。なお、図１１および図１２に示す例は、図９および図１０に示した例とは別の例である。
【0071】
【0072】
図１１（ｂ）は、比較画像ＣＩにおけるパターン配列ＰＡの例を示す。図１１（ｂ）に示すように、パターン配列ＰＡ内のそれぞれのドットは、基準画像ＲＩにおけるドットと比較して、破線で囲んだ部分におけるドットのサイズが大きい。これは、例えば、第１の撮影のときの撮像装置２とパターンシートＰＳとの間の距離が、第２の撮影のときの場所のその距離と異なることに起因している。
【0073】
図１２（ａ）は、基準画像ＲＩにおける隣接するドット間の基準画像ドット間領域ＤＡRDinterの例を示す。図１２（ｂ）は、比較画像ＣＩにおける隣接するドット間の比較画像ドット間領域ＤＡCDinterの例を示す。
【0074】
図１２に示すように、基準画像ドット間領域ＤＡRDinterは、基準画像ＲＩにおける２つのドット（基準画像ドットＲＤ1およびＲＤ2）のいずれとも重なっていない。つまり、基準画像ドット間領域ＤＡRDinterでは、黒い部分が存在しない。
【0075】
一方で、比較画像ドット間領域ＤＡCDinterは、比較画像ＣＩにおける２つのドット（比較画像ドットＣＤ1およびＣＤ2）のいずれとも一部で重なっている。つまり、比較画像ドット間領域ＤＡCDinterでは、黒い部分が存在する。
【0076】
よって、基準画像ドット間領域ＤＡRDinterについてのドット間平均輝度値は、比較画像ドット間領域ＤＡCDinterについてのドット間平均輝度値と一定の差分値だけ異なる。この差分値の範囲で閾値を設定することによって、両者の差分は閾値を超えることになる。
【0077】
上述したように閾値を設定することによって、基準画像ドットＲＤ1および比較画像ドットＣＤ1は共に中心座標が略同一であるので、両者のドット内領域ＤＡintraについてのドット内平均輝度値の差分値は、閾値を超えない。基準画像ドットＲＤ2および比較画像ドットＣＤ2についても同様である。
【0078】
一方で、比較画像ドット間領域ＤＡCDinterと基準画像ドット間領域ＤＡRDinterとを比較すると、両者の平均輝度値は、差分値は閾値を超えることになる。その結果、基準画像と比較画像との間の不一致が検出されることになる。
【0079】
ステップ８１６の処理によって、上述したように、２つの画像のドットの中心座標が略同一であり、双方のドットのサイズが異なる場合でも、基準画像ＲＩと比較画像ＣＩとの間の画像の不一致を検出することができる。上述したように、この不一致は、第１の撮影のときと、第２の撮影のときとの撮像装置２とパターンシートＰＳとの間の距離における差異に起因している。よって、画像間の不一致を検出することによって、撮影条件における差異を判定することができる。
【0080】
なお、本実施形態では、基準画像ＲＩおよび比較画像ＣＩについてのパターン配列ＰＡ内の全てのドットに対し、ドット内平均輝度値およびドット間平均輝度値を比較しているが、必ずしも全てのドットに対して比較を行う必要はない。例えば、基準画像ＲＩおよび比較画像ＣＩの双方において所定の領域内のドットに対してのみ比較が行われてもよい。
【0081】
また、本実施形態では、基準画像ＲＩおよび比較画像ＣＩについてのドット行およびドット列についての近似直線、ドット内平均輝度値、ならびにドット間平均輝度値を比較しているが、それらの全てを比較する必要はない。ドット行およびドット列についての近似直線、ドット内平均輝度値、ならびにドット間平均輝度値のうちにいずれか１つまたは複数を比較してもよい。
【0082】
以上のように、実施形態に係る画像検査システムを説明した、本実施形態によれば、２つの画像内のあらゆる領域において発生している不一致を検出することができる。
【0083】
なお、上述した近似直線、ドット内平均輝度値、およびドット間平均輝度値についての差分値は、コンピュータデバイス１と結合された出力装置４に出力されてもよい。差分地を出力することによって、ユーザは、例えば、撮像装置２がどの程度傾いているかを把握することができ、そのことを考慮して、第２の撮影を再度行うことができる。
【0084】
また、第１の撮影または第２の撮影のときに、撮像装置２の傾きおよび／または撮影する場所の明度を検出し、近似直線、ドット内平均輝度値、およびドット間平均輝度値についての差分値と関連付けて、コンピュータデバイス１の記憶装置に記憶されてもよい。このようにすることによって、差分値に対応する撮像装置２の傾きを出力装置４に出力して、ユーザにフィードバックすることができる。
【0085】
上記実施形態で説明したハードウェアの構成要素は例示的なものにすぎず、その他の構成も可能であることに留意されたい。また、上記実施形態で説明した処理の順序は、必ずしも説明した順序で実行される必要がなく、任意の順序で実行されてもよい。さらに、本発明の基本的な概念から逸脱することなく、追加のステップが新たに加えられてもよい。
【0086】
また、本発明の一実施形態に係る画像検査システム１００は、コンピュータデバイス１によって実行されるコンピュータプログラムによって実装されるが、当該コンピュータプログラムは、非一時的記憶媒体に記憶されてもよい。非一時的記憶媒体の例は、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、レジスタ、キャッシュメモリ、半導体メモリ装置、内蔵ハードディスクおよび取外可能ディスク装置などの磁気媒体、光磁気媒体、ならびにＣＤ－ＲＯＭディスクおよびデジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）などの光学媒体などを含む。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】