図面 (/)

技術 被検査物の検査方法及びその検査装置

出願人 独立行政法人国立印刷局
発明者 大野慎介須藤則行
出願日 2007年12月25日 (11年9ヶ月経過) 出願番号 2007-331271
公開日 2009年7月9日 (10年2ヶ月経過) 公開番号 2009-150855
状態 特許登録済
技術分野 光学的手段による材料の調査の特殊な応用 印刷機の着肉、制御、洗浄 画像処理 イメージ分析
主要キーワード 専用ウインドウ 許容値外 セキュリティー印刷 度断面 基準外 総データ数 基材色 赤外線画像データ
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2009年7月9日)のものです。
また、この項目は機械的に抽出しているため、正しく解析できていない場合があります

図面 (20)

課題

本発明は、印刷機プリンタ等で印刷された印刷物パネル等の物品欠陥検査する被検査物検査方法及びその検査装置に関するものである。

解決手段

入力手段により、被検査物の関心領域の関心領域画像データを入力し、基材除去検査画像作成手段によって、関心領域画像データにと、あらかじめ記憶手段に記憶された基材データを比較し、基材の画像データが除去された関心領域画像データを生成し、統計値演算手段によって、基材の画像データが除去された関心領域画像データのヒストグラムを求め、ヒストグラムから特徴数値を算出し、検査判定手段によって、得られた特徴数値と、あらかじめ記憶手段に記憶された判定データと比較して判定する被検査物の検査方法及びその検査装置である。

概要

背景

印刷物は、印刷機上において印刷不良による欠陥が生じるおそれがある。よって、印刷物は、一定の印刷品質を得るための検査が行われている。例えば、印刷機で印刷された印刷物を目視によって検査を行う方法、印刷機で印刷された印刷物をオフライン検査装置によって検査する方法、印刷機上にラインセンサ等を設置して、被検査物撮影し、撮影された検査画像を、あらかじめ定められた基準画像と比較するオンラインによる検査方法等が挙げられる。

現在の印刷物等の欠陥検査は、目視よりも検査装置による欠陥検査が一般的になっている。近年、検査装置は、画像処理技術の発展に伴い、検査の速度及び検査結果の正確性が向上してきている。

画像処理技術としては、被検査物画像とあらかじめ定められた基準画像を、例えば、パターンマッチング又はヒストグラムからの特徴値の算出、差分画像から閾値を求めて位置や面積を算出する等の手法によって比較し、欠陥検査が行われる。

パターンマッチングによる検査としては、赤外線領域において異なる特性を有するインキを印刷した印刷物の検査方法であって、照明手段から前記印刷物の表面に赤外線又は赤外線を含む光を照射し、画像入力手段では、前記印刷物を赤外線の750nm以上の波長領域で撮像した赤外線画像データを入力し、記憶手段では、前記入力した赤外線画像データと、標準となる印刷物の赤外線基準画像データを記憶し、前記画像処理手段は、前記赤外線画像データと、前記赤外線画像基準データとをパターン切り分け、n×mピクセル(n、mは1以上の整数)に分割し、前記ピクセルごとに画像を濃度判定し、一致率を求める演算によりパターンマッチング処理するステップと、前記パターンマッチングの結果に基づき、許容値と比較し、許容値内であれば良とし、許容値外であれば否と判定するステップにより比較し、その比較結果に基づいて前記印刷物の印刷品質を検査することを特徴とする印刷物の検査方法が開示されている(例えば、特許文献1参照)。

ヒストグラムを用いた汚れ濃淡むらの検査としては、標準画像となる画像を読み込み、ヒストグラムを作成し、ヒストグラムに基づいて濃度基準値を算出し、再度、標準画像をサンプリングし濃度基準値を算出し、1回目に求めた濃度基準値と2回目に求めた濃度基準値を比較して濃度補正値を求め、次に、検査画像を読み込み、ヒストグラムを作成し、ヒストグラムに基づいて濃度値を算出し、算出した濃度値を、標準画像の濃度補正値によって補正し、補正した濃度値から濃度の平均値分散値を求め、汚れを判定する技術が開示されている(例えば、特許文献2参照)。

差分画像を用いた汚れや濃淡むらの検査としては、基準画像と検査画像とを用いて絶対値による差分処理を行い、不良部分を含む関心領域の候補画像を作成する関心領域候補画像作成手段と、前記検査画像から前記基準画像を差分処理して作成した汚れ候補画像と前記関心領域の候補画像とを用いてMIN処理を行い、第1汚れ画像を作成する第1汚れ画像作成手段とを具備することを特徴とする印刷物検査装置が開示されている(例えば、特許文献3参照)。

上記の手法は、一定の濃度である基材と、基材濃度とは濃度が異なり、かつ、一定の濃度である印刷絵柄が印刷された印刷物の欠陥検出には有効であった。つまり、基材の濃度と欠陥部分の濃度に大きな濃度差を有する必要があった。例えば、図1(a)に示すように、薄い黄色の基材1a上に印刷される濃淡のない赤色の色彩を有するベタ模様の印刷絵柄2aは、関心領域3a内で印刷絵柄2aを読み取り、読み取ったデータから、図1(b)に示すような関心領域3a内にある基材1aの画像データからのヒストグラム4aと、印刷絵柄2aの画像データからのヒストグラム5aの濃度が離れたヒストグラムが得られ、閾値を容易に設定することができ、欠陥検出が可能となる。なお、関心領域とは、ある特定領域において、正常であるか、異常であるかを検査する領域のことをいう。つまり、検査すべき領域であり、例えば、印刷絵柄の欠陥検査を行いたい場合の関心領域は、印刷絵柄が形成されるべき領域が設定され、異物等の欠陥検査を行いたい場合の関心領域は、異物等の発生頻度が高い領域が設定される。基材1aの画像データからのヒストグラム4aは薄い黄色であるため、印刷絵柄2aの画像データよりも高い濃度値で正規分布をとる傾向にあり、印刷絵柄2aの画像データからのヒストグラム5aは、赤色のベタであるため、基材1aよりも低い濃度値で正規分布をとる傾向にある。

このとき、関心領域3aを印刷絵柄2aの領域と同一にしない理由は、印刷絵柄の形状及び印刷時の位置ずれ等を加味しているためである。よって、関心領域3aは、印刷絵柄2aの領域よりも大きく設定する必要があり、このため、関心領域3a内にある印刷絵柄2aにおける画像データからのヒストグラム5aに加え、基材1aの画像データからのヒストグラム4aが抽出されることになる。

上記手法では、濃淡及び濃度むらのある基材に印刷された印刷絵柄等の欠陥検出や、濃度を有する基材に印刷された濃淡のある印刷絵柄等の欠陥検出に誤検出が生じる問題があった。つまり、基材の濃度と欠陥部分の濃度に濃度差が少ない場合においては、欠陥検出が不可能になる。白色紙以外の基材は、白色紙に比べて、基材の濃度とインキの濃度が近似したレベルにあるため、濃度の淡いインキ汚れや面積の小さいインキ汚れ等を検査する際に、精度よく正損判別できない問題となる。

例えば、図2(a)に示すように、被検査物が白色紙以外の濃度を有する基材1b上に印刷された濃淡(階調)を有する印刷絵柄2bは、関心領域3b内で印刷絵柄2bを読み取り、読み取ったデータから図2(b)に示すような関心領域3b内にある基材1bにおける画像データからのヒストグラム4bと、印刷絵柄2bの画像データからのヒストグラム5bの濃度が近似したヒストグラムとなり、閾値の設定が困難となり、仮に、閾値を設定したとしても誤検出するという問題があった。同様に、図3(a)に示すように、濃淡及び濃度むらを有する基材1c上に印刷された濃淡を有する印刷絵柄2cは、関心領域3c内で印刷絵柄2cを読み取り、読み取ったデータから図3(b)に示すような関心領域3c内にある基材1cにおける画像データからのヒストグラム4cと、印刷絵柄2cの画像データからのヒストグラム5bの濃度が近似したヒストグラムが得られ、閾値の設定が困難となる問題があった。

特開2006−226857公報(第1−11頁、第1−7図)
特公平07−104934号(第1−3頁、第1−4図)
特開2005−205748公報(第1−9頁、第1−10図)

概要

本発明は、印刷機、プリンタ等で印刷された印刷物、パネル等の物品の欠陥を検査する被検査物の検査方法及びその検査装置に関するものである。入力手段により、被検査物の関心領域の関心領域画像データを入力し、基材除去検査画像作成手段によって、関心領域画像データにと、あらかじめ記憶手段に記憶された基材データを比較し、基材の画像データが除去された関心領域画像データを生成し、統計値演算手段によって、基材の画像データが除去された関心領域画像データのヒストグラムを求め、ヒストグラムから特徴数値を算出し、検査判定手段によって、得られた特徴数値と、あらかじめ記憶手段に記憶された判定データと比較して判定する被検査物の検査方法及びその検査装置である。

目的

本発明は、このような従来の問題を解決することを目的としたもので、濃淡及び濃度むらのある基材に印刷された異物の検出、印刷絵柄等の欠陥検出や、濃度を有する基材に印刷された濃淡のある印刷絵柄等の欠陥検出における誤検出の頻度を低下させ、基材の濃度と欠陥部分の濃度に濃度差が少ない場合において、精度よく正損判別が可能となる被検査物の検査方法及びその検査装置を提案することを目的とする。

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
0件

この技術が所属する分野

(分野番号表示ON)※整理標準化データをもとに当社作成

ライセンス契約や譲渡などの可能性がある特許掲載中! 開放特許随時追加・更新中 詳しくはこちら

請求項1

入力手段と、基材除去検査画像作成手段と、記憶手段と、統計値演算手段と、検査判定手段とを備える検査装置を用いて、被検査物の関心領域の欠陥検査する検査方法であって、前記入力手段により、前記被検査物の関心領域の関心領域画像データを入力し、前記基材除去検査画像作成手段によって、前記関心領域画像データとあらかじめ前記記憶手段に記憶された基材データとを比較し、基材の画像データが除去された関心領域画像データを生成し、前記統計値演算手段によって、前記基材の画像データが除去された関心領域画像データのヒストグラムを求め、前記ヒストグラムから特徴数値を算出し、前記検査判定手段によって、得られた前記特徴数値と、あらかじめ記憶手段に記憶された判定データとを比較して、判定することを特徴とする被検査物の検査方法。

請求項2

入力手段と、基材除去検査画像作成手段と、記憶手段と、差分画像算出手段と、統計値演算手段と、検査判定手段とを備える検査装置を用いて、被検査物の関心領域の欠陥を検査する検査方法であって、前記入力手段により、前記被検査物の関心領域の関心領域画像データを入力し、前記基材除去検査画像作成手段によって、前記関心領域画像データ又は前記関心領域画像データに画像処理を行った画像データと、あらかじめ前記記憶手段に記憶された基材データとを比較し、基材の画像データが除去された関心領域画像データを生成し、前記差分画像算出手段によって、前記基材の画像データが除去された関心領域画像データ及びあらかじめ前記記憶手段に記憶された基材の画像データが除去された差分用基準画像データから差分画像データを生成し、前記統計値演算手段によって、前記差分画像データのヒストグラムを求め、前記ヒストグラムから特徴数値を算出し、前記検査判定手段によって、得られた前記特徴数値と、あらかじめ記憶手段に記憶された判定データとを比較して、判定することを特徴とする被検査物の検査方法。

請求項3

前記基材データは、あらかじめ定められた基準画像データから、対象とする基材の画像データを抽出し、前記基材のヒストグラムを求め、前記基材のヒストグラムと前記基準画像データのヒストグラムから演算により生成することを特徴とする請求項1又は2記載の被検査物の検査方法。

請求項4

前記基材除去検査画像作成手段は、第2のヒストグラム生成手段と、閾値算出手段と、基材除去検査画像生成手段を有して成り、前記基材除去検査画像作成手段で得られた基材の画像データが除去された関心領域画像データは、前記第2のヒストグラム生成手段によって、関心領域画像データからヒストグラムを求め、前記閾値算出手段によって、前記基材データと前記関心領域画像データのヒストグラムから閾値を算出し、前記基材除去検査画像生成手段によって、前記関心領域画像データから前記得られた閾値により基材の画像データを除去し、基材の画像データが除去された関心領域画像データを生成することを特徴とする請求項1又は2記載の被検査物の検査方法。

請求項5

前記特徴数値は、平均値及び/又は分散値であり、前記あらかじめ記憶手段に記憶された判定データは、平均値の上限値及び/又は下限値、及び/又は分散値の上限値及び/又は下限値であり、前記得られた平均値及び/又は分散値と、前記あらかじめ記憶手段に記憶された判定データである平均値の上限値及び/又は下限値、及び/又は分散値の上限値及び/又は下限値とを比較し、良否を判定することを特徴とする請求項1、2、3又は4記載の検査物の検査方法。

請求項6

前記検査装置は、更に位置ずれ補正手段を有して成り、前記位置ずれ補正手段により、前記入力手段で入力された前記関心領域画像データと、あらかじめ前記記憶手段に記憶された基準位置データとを比較し、位置ずれ補正された関心領域画像データを算出することを特徴とする請求項1、2、3、4又は5記載の被検査物の検査方法。

請求項7

被検査物の関心領域の欠陥を検査する検査装置であって、前記被検査物の関心領域の関心領域画像データを入力する入力手段と、基材データ及び判定データをあらかじめ記憶する記憶手段と、前記関心領域画像データと、前記記憶手段にあらかじめ記憶された基材データとを比較し、基材の画像データを除去した関心領域画像データを生成する基材除去検査画像作成手段と、前記基材の画像データを除去した関心領域画像データのヒストグラムを求め、前記ヒストグラムから特徴数値を算出する統計値演算手段と、前記得られた特徴数値と、あらかじめ前記記憶手段に記憶された判定データとを比較して、判定する検査判定手段とを有して成ることを特徴とする被検査物の検査装置。

請求項8

被検査物の関心領域の欠陥を検査する検査装置であって、前記被検査物の関心領域の関心領域画像データを入力する入力手段と、基材データ、判定データ及び差分用基準画像データをあらかじめ記憶する記憶手段と、前記関心領域画像データと、前記記憶手段にあらかじめ記憶された基材データを比較し、基材の画像データを除去した関心領域画像データを生成する基材除去検査画像作成手段と、前記基材の画像データを除去した関心領域画像データと、前記記憶手段にあらかじめ記憶された基材の画像データが除去された差分用基準画像データからの差分画像データを生成する差分画像算出手段と、前記差分画像データのヒストグラムを求め、前記ヒストグラムから特徴数値を算出する統計値演算手段と、前記得られた特徴数値と、あらかじめ前記記憶手段に記憶された判定データとを比較して、判定する検査判定手段を有して成ることを特徴とする被検査物の検査装置。

請求項9

前記基材除去検査画像作成手段は、関心領域画像データからヒストグラムを求める第2のヒストグラム生成手段と、前記基材データと前記関心領域画像データのヒストグラムから閾値を算出する閾値算出手段と、前記得られた閾値によって前記関心領域画像データから基材の画像データを除去し、基材の画像データが除去された関心領域画像データを生成する基材除去検査画像生成手段から成ることを特徴とする請求項7又は8記載の被検査物の検査装置。

請求項10

前記特徴数値は、平均値及び/又は分散値であり、前記あらかじめ記憶手段に記憶された判定データは、平均値の上限値及び/又は下限値、及び/又は分散値の上限値及び/又は下限値であり、前記検査判定手段により、前記得られた平均値及び/又は分散値と、前記あらかじめ記憶手段に記憶された判定データである平均値の上限値及び/又は下限値、及び/又は分散値の上限値及び/又は下限値下限値とを比較し、良否を判定することを特徴とする請求項7、8又は9記載の被検査物の検査装置。

請求項11

前記検査装置は、前記入力手段によって入力された前記関心領域画像データに対して、あらかじめ前記記憶手段に記憶された前記基準位置データを比較し、位置ずれ補正された関心領域画像データを算出する位置ずれ補正手段を更に含むことを特徴とする請求項7、8、9又は10記載の被検査物の検査装置。

技術分野

0001

本発明は、印刷機プリンタ等で印刷された印刷物パネル等の物品欠陥検査する被検査物検査方法及びその検査装置に関するものである。

背景技術

0002

印刷物は、印刷機上において印刷不良による欠陥が生じるおそれがある。よって、印刷物は、一定の印刷品質を得るための検査が行われている。例えば、印刷機で印刷された印刷物を目視によって検査を行う方法、印刷機で印刷された印刷物をオフラインの検査装置によって検査する方法、印刷機上にラインセンサ等を設置して、被検査物を撮影し、撮影された検査画像を、あらかじめ定められた基準画像と比較するオンラインによる検査方法等が挙げられる。

0003

現在の印刷物等の欠陥検査は、目視よりも検査装置による欠陥検査が一般的になっている。近年、検査装置は、画像処理技術の発展に伴い、検査の速度及び検査結果の正確性が向上してきている。

0004

画像処理技術としては、被検査物画像とあらかじめ定められた基準画像を、例えば、パターンマッチング又はヒストグラムからの特徴値の算出、差分画像から閾値を求めて位置や面積を算出する等の手法によって比較し、欠陥検査が行われる。

0005

パターンマッチングによる検査としては、赤外線領域において異なる特性を有するインキを印刷した印刷物の検査方法であって、照明手段から前記印刷物の表面に赤外線又は赤外線を含む光を照射し、画像入力手段では、前記印刷物を赤外線の750nm以上の波長領域で撮像した赤外線画像データを入力し、記憶手段では、前記入力した赤外線画像データと、標準となる印刷物の赤外線基準画像データを記憶し、前記画像処理手段は、前記赤外線画像データと、前記赤外線画像基準データとをパターン切り分け、n×mピクセル(n、mは1以上の整数)に分割し、前記ピクセルごとに画像を濃度判定し、一致率を求める演算によりパターンマッチング処理するステップと、前記パターンマッチングの結果に基づき、許容値と比較し、許容値内であれば良とし、許容値外であれば否と判定するステップにより比較し、その比較結果に基づいて前記印刷物の印刷品質を検査することを特徴とする印刷物の検査方法が開示されている(例えば、特許文献1参照)。

0006

ヒストグラムを用いた汚れ濃淡むらの検査としては、標準画像となる画像を読み込み、ヒストグラムを作成し、ヒストグラムに基づいて濃度基準値を算出し、再度、標準画像をサンプリングし濃度基準値を算出し、1回目に求めた濃度基準値と2回目に求めた濃度基準値を比較して濃度補正値を求め、次に、検査画像を読み込み、ヒストグラムを作成し、ヒストグラムに基づいて濃度値を算出し、算出した濃度値を、標準画像の濃度補正値によって補正し、補正した濃度値から濃度の平均値分散値を求め、汚れを判定する技術が開示されている(例えば、特許文献2参照)。

0007

差分画像を用いた汚れや濃淡むらの検査としては、基準画像と検査画像とを用いて絶対値による差分処理を行い、不良部分を含む関心領域の候補画像を作成する関心領域候補画像作成手段と、前記検査画像から前記基準画像を差分処理して作成した汚れ候補画像と前記関心領域の候補画像とを用いてMIN処理を行い、第1汚れ画像を作成する第1汚れ画像作成手段とを具備することを特徴とする印刷物検査装置が開示されている(例えば、特許文献3参照)。

0008

上記の手法は、一定の濃度である基材と、基材濃度とは濃度が異なり、かつ、一定の濃度である印刷絵柄が印刷された印刷物の欠陥検出には有効であった。つまり、基材の濃度と欠陥部分の濃度に大きな濃度差を有する必要があった。例えば、図1(a)に示すように、薄い黄色の基材1a上に印刷される濃淡のない赤色の色彩を有するベタ模様の印刷絵柄2aは、関心領域3a内で印刷絵柄2aを読み取り、読み取ったデータから、図1(b)に示すような関心領域3a内にある基材1aの画像データからのヒストグラム4aと、印刷絵柄2aの画像データからのヒストグラム5aの濃度が離れたヒストグラムが得られ、閾値を容易に設定することができ、欠陥検出が可能となる。なお、関心領域とは、ある特定領域において、正常であるか、異常であるかを検査する領域のことをいう。つまり、検査すべき領域であり、例えば、印刷絵柄の欠陥検査を行いたい場合の関心領域は、印刷絵柄が形成されるべき領域が設定され、異物等の欠陥検査を行いたい場合の関心領域は、異物等の発生頻度が高い領域が設定される。基材1aの画像データからのヒストグラム4aは薄い黄色であるため、印刷絵柄2aの画像データよりも高い濃度値で正規分布をとる傾向にあり、印刷絵柄2aの画像データからのヒストグラム5aは、赤色のベタであるため、基材1aよりも低い濃度値で正規分布をとる傾向にある。

0009

このとき、関心領域3aを印刷絵柄2aの領域と同一にしない理由は、印刷絵柄の形状及び印刷時の位置ずれ等を加味しているためである。よって、関心領域3aは、印刷絵柄2aの領域よりも大きく設定する必要があり、このため、関心領域3a内にある印刷絵柄2aにおける画像データからのヒストグラム5aに加え、基材1aの画像データからのヒストグラム4aが抽出されることになる。

0010

上記手法では、濃淡及び濃度むらのある基材に印刷された印刷絵柄等の欠陥検出や、濃度を有する基材に印刷された濃淡のある印刷絵柄等の欠陥検出に誤検出が生じる問題があった。つまり、基材の濃度と欠陥部分の濃度に濃度差が少ない場合においては、欠陥検出が不可能になる。白色紙以外の基材は、白色紙に比べて、基材の濃度とインキの濃度が近似したレベルにあるため、濃度の淡いインキ汚れや面積の小さいインキ汚れ等を検査する際に、精度よく正損判別できない問題となる。

0011

例えば、図2(a)に示すように、被検査物が白色紙以外の濃度を有する基材1b上に印刷された濃淡(階調)を有する印刷絵柄2bは、関心領域3b内で印刷絵柄2bを読み取り、読み取ったデータから図2(b)に示すような関心領域3b内にある基材1bにおける画像データからのヒストグラム4bと、印刷絵柄2bの画像データからのヒストグラム5bの濃度が近似したヒストグラムとなり、閾値の設定が困難となり、仮に、閾値を設定したとしても誤検出するという問題があった。同様に、図3(a)に示すように、濃淡及び濃度むらを有する基材1c上に印刷された濃淡を有する印刷絵柄2cは、関心領域3c内で印刷絵柄2cを読み取り、読み取ったデータから図3(b)に示すような関心領域3c内にある基材1cにおける画像データからのヒストグラム4cと、印刷絵柄2cの画像データからのヒストグラム5bの濃度が近似したヒストグラムが得られ、閾値の設定が困難となる問題があった。

0012

特開2006−226857公報(第1−11頁、第1−7図)
特公平07−104934号(第1−3頁、第1−4図)
特開2005−205748公報(第1−9頁、第1−10図)

発明が解決しようとする課題

0013

本発明は、このような従来の問題を解決することを目的としたもので、濃淡及び濃度むらのある基材に印刷された異物の検出、印刷絵柄等の欠陥検出や、濃度を有する基材に印刷された濃淡のある印刷絵柄等の欠陥検出における誤検出の頻度を低下させ、基材の濃度と欠陥部分の濃度に濃度差が少ない場合において、精度よく正損判別が可能となる被検査物の検査方法及びその検査装置を提案することを目的とする。

課題を解決するための手段

0014

本発明は、入力手段と、基材除去検査画像作成手段と、記憶手段と、統計値演算手段と、検査判定手段とを備える検査装置を用いて、被検査物の関心領域の欠陥を検査する検査方法であって、入力手段により、被検査物の関心領域の関心領域画像データを入力し、基材除去検査画像作成手段によって、関心領域画像データとあらかじめ記憶手段に記憶された基材データとを比較し、基材の画像データが除去された関心領域画像データを生成し、統計値演算手段によって、基材の画像データが除去された関心領域画像データのヒストグラムを求め、ヒストグラムから特徴数値を算出し、検査判定手段によって、得られた特徴数値と、あらかじめ記憶手段に記憶された判定データとを比較して、判定することを特徴する被検査物の検査方法である。

0015

また、本発明は、入力手段と、基材除去検査画像作成手段と、記憶手段と、差分画像算出手段と、統計値演算手段と、検査判定手段とを備える検査装置を用いて、被検査物の関心領域の欠陥を検査する検査方法であって、入力手段により、被検査物の関心領域の関心領域画像データを入力し、基材除去検査画像作成手段によって、関心領域画像データ又は関心領域画像データに画像処理を行った画像データと、あらかじめ記憶手段に記憶された基材データとを比較し、基材の画像データが除去された関心領域画像データを生成し、差分画像算出手段によって、基材の画像データが除去された関心領域画像データ及びあらかじめ記憶手段に記憶された基材の画像データが除去された差分用基準画像データから差分画像データを生成し、統計値演算手段によって、差分画像データのヒストグラムを求め、ヒストグラムから特徴数値を算出し、検査判定手段によって、得られた特徴数値と、あらかじめ記憶手段に記憶された判定データとを比較して、判定することを特徴する被検査物の検査方法である。

0016

また、本発明の被検査物の検査方法は、基材データを、あらかじめ定められた基準画像データから、対象とする基材の画像データを抽出し、基材のヒストグラムを求め、基材のヒストグラムと基準画像データのヒストグラムから演算により生成することを特徴とする。

0017

また、本発明の検査物の検査方法は、基材除去検査画像作成手段が、第2のヒストグラム生成手段と、閾値算出手段と、基材除去検査画像生成手段を有して成り、基材除去検査画像作成手段で得られた基材の画像データが除去された関心領域画像データは、第2のヒストグラム生成手段によって、関心領域画像データからヒストグラムを求め、閾値算出手段によって、基材データと関心領域画像データのヒストグラムから閾値を算出し、基材除去検査画像生成手段によって、関心領域画像データから得られた閾値により基材の画像データを除去し、基材の画像データが除去された関心領域画像データを生成することを特徴とする。

0018

また、本発明の前記特徴数値は、平均値及び/又は分散値であり、前記あらかじめ記憶手段に記憶された判定データは、平均値の上限値及び/又は下限値、及び/又は分散値の上限値及び/又は下限値であり、前記得られた平均値及び/又は分散値が、前記あらかじめ記憶手段に記憶された判定データである平均値の上限値及び/又は下限値、及び/又は分散値の上限値及び/又は下限値と比較し、良否を判定することを特徴とする被検査物の検査方法である。

0019

また、本発明の被検査物の検査方法は、検査するための検査装置に、更に位置ずれ補正手段を有して成り、位置ずれ補正手段が、入力手段で入力された関心領域画像データと、あらかじめ記憶手段に記憶された基準位置データとを比較し、位置ずれ補正された関心領域画像データを算出することを特徴とする。

0020

また、本発明は、被検査物の関心領域の欠陥を検査する検査装置であって、被検査物の関心領域の関心領域画像データを入力する入力手段と、基材データ及び判定データをあらかじめ記憶する記憶手段と、関心領域画像データと、記憶手段にあらかじめ記憶された基材データとを比較し、基材の画像データを除去した関心領域画像データを生成する基材除去検査画像作成手段と、基材の画像データを除去した関心領域画像データのヒストグラムを求め、ヒストグラムから特徴数値を算出する統計値演算手段と、得られた特徴数値と、あらかじめ記憶手段に記憶された判定データとを比較して、判定する検査判定手段とを有して成ることを特徴する被検査物の検査装置である。

0021

また、本発明は、被検査物の関心領域の欠陥を検査する検査装置であって、被検査物の関心領域の関心領域画像データを入力する入力手段と、基材データ、判定データ及び差分用基準画像データをあらかじめ記憶する記憶手段と、関心領域画像データと、記憶手段にあらかじめ記憶された基材データを比較し、基材の画像データを除去した関心領域画像データを生成する基材除去検査画像作成手段と、基材の画像データを除去した関心領域画像データと、記憶手段にあらかじめ記憶された基材の画像データが除去された差分用基準画像データからの差分画像データを生成する差分画像算出手段と、差分画像データのヒストグラムを求め、ヒストグラムから特徴数値を算出する統計値演算手段と、得られた特徴数値と、あらかじめ記憶手段に記憶された判定データとを比較して、判定する検査判定手段を有して成ることを特徴する被検査物の検査装置である。

0022

また、本発明の被検査物の検査装置は、基材除去検査画像作成手段が、関心領域画像データからヒストグラムを求める第2のヒストグラム生成手段と、基材データと関心領域画像データのヒストグラムから閾値を算出する閾値算出手段と、得られた閾値によって関心領域画像データから基材の画像データを除去し、基材の画像データが除去された関心領域画像データを生成する基材除去検査画像生成手段から成ることを特徴とする。

0023

また、本発明の被検査物の検査装置は、統計演算手段で算出する特徴数値が、平均値及び/又は分散値であり、あらかじめ記憶手段に記憶された判定データが、平均値の上限値及び/又は下限値、及び/又は分散値の上限値及び/又は下限値であり、検査判定手段により、得られた平均値及び/又は分散値と、あらかじめ記憶手段に記憶された判定データである平均値の上限値及び/又は下限値、及び/又は分散値の上限値及び/又は下限値下限値とを比較し、良否を判定することを特徴とする。

0024

また、本発明の被検査物の検査装置は、入力手段によって入力された関心領域画像データと、あらかじめ記憶手段に記憶された基準位置データとを比較し、位置ずれ補正された関心領域画像データを算出する位置ずれ補正手段を更に含むことを特徴とする。

発明の効果

0025

本発明は、被検査物の関心領域画像データからヒストグラムを求め、ヒストグラムから統計的な特徴数値を求めること、特にヒストグラムから平均値及び/又は分散値を求めることによって、印刷抜け、濃度の淡いインキ汚れ、面積の小さいインキ汚れ等の高精度な欠陥検査が可能となる。

0026

また、ヒストグラムのうち、基材の画像データを除去させることにより、特徴数値の精度が向上し、高精度な欠陥検査が可能となる。また、被検査物の関心領域画像データに基材の画像データが多く存在していても、基材の画像データを除去させることにより、一般的に行なわれる高精度な検査画像の位置補正を行なわなくても、精度良く特徴数値を求めることが可能となり、高精度な欠陥検査が可能となる。

0027

また、被検査物が濃淡及び濃度むらのある基材に印刷された異物の検出、印刷絵柄等の欠陥検出や、濃度を有する基材に印刷された濃淡のある印刷絵柄等の基材の濃度と欠陥部分の濃度に濃度差が少ない場合において、印刷抜け、濃度の淡いインキ汚れ、面積の小さいインキ汚れ等の欠陥検査が可能となる。

0028

また、関心領域画像データを画像処理によって濃度反転させ、画像処理後の関心領域画像データから基材データを除去し、基材の画像データが除去された画像処理後の関心領域画像データからヒストグラムを求め、更に求めたヒストグラムを合成させる方法や、関心領域画像データから基材データを除去し、基材データを除去した関心領域画像データを画像処理によって濃度反転させ、基材の画像データが除去された画像処理後の関心領域画像データからヒストグラムを求め、更に、求めたヒストグラムを合成させる方法によって、平均値及び分散値の値が大きくなり、精度よく異物の検出が可能となる。

発明を実施するための最良の形態

0029

本発明を実施するための最良の形態について、図面を用いて説明する。しかしながら、本発明は、以下に述べる実施するための最良の形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲記載における技術的思想の範囲内であれば、その他いろいろな実施の形態が含まれる。

0030

(被検査物の検査方法1)
本発明の検査方法1について以下に示す。図4に示すように、第1の工程は、入力手段によって被検査物の関心領域画像データを入力する。入力手段はカメラレンズ、照明等を主な構成とし、画像入力を行う。入力された関心領域画像データは、デジタル情報に変換される。静止された被検査物の関心領域画像データを取得する場合は、CCDエリアセンサカメラを用い、搬送中の被検査物の関心領域画像データを取得する場合は、CCDラインセンサカメラを用いることが好ましい。ただし、本発明の入力手段は、特に限定されるものではなく、ディジタルカメラディジタルビデオカメラ携帯電話のカメラ、コンピュータネットワーク等から関心領域画像データを取得することができる。例えば、図5に本来印刷されるべきでない箇所に異物が印刷されてしまった被検査物の関心領域の検査例を示す。図5(a)に、入力手段によって入力された被検査物の関心領域画像データ6aを示す。関心領域画像データ6aの濃度は、例えば、256階調で表現され、特に限定されるものではない。また、関心領域画像データ6aの保存形式ビットマップ形式、JPEG形式等、特に限定されるものではない。関心領域画像データ6aの被検査物は、紙基材が薄い黄色であり、紙基材上に印刷された濃淡(階調)を有する異物が印刷されている。

0031

第2の工程は、統計値演算手段によって、第1の工程で得られた関心領域画像データのヒストグラムを求める。例えば、図5(b)に関心領域画像データ6aのヒストグラムを示す。ヒストグラム7a1は、0〜255の256階調で表現された関心領域画像データ6aの紙基材における画像データのヒストグラムであり、ヒストグラム7a2は、関心領域画像データ6aの異物における画像データのヒストグラムである。

0032

図4に示す第3の工程は、第2の工程で求めたヒストグラム7a1及びヒストグラム7a2から平均値及び/又は分散値を算出する。図5(c)に平均値及び分散値の一例を示す。

0033

図4に示す第4の工程は、検査判定手段によって、第3の工程で得られた平均値と、あらかじめ記憶手段に記憶された判定データの平均値の上限値及び/又は下限値を比較し、及び/又は第3の工程で得られた分散値と、あらかじめ記憶手段に記憶された判定データの分散値の上限値及び/又は下限値とを比較して判定する。図5(c)で得られた平均値及び/又は分散値は、判定データの基準外のデータとなるため、被検査物の関心領域は、本来印刷されるべきでない箇所に異物等が印刷されてしまっている可能性があると判断され、不良品と判定される。

0034

(被検査物の検査方法2)
本発明の検査方法2について以下に示す。図6に示すように、第1の工程は、入力手段によって被検査物の関心領域の関心領域画像データを入力する。入力手段については被検査物の検査方法1と同様である。例えば、図7に本来印刷されるべきでない箇所に異物が印刷されてしまった被検査物の関心領域の検査例を示す。図7(a)に示す関心領域画像データ6bの被検査物は、紙基材が薄い黄色であり、紙基材上に印刷された濃淡(階調)を有する印刷絵柄が印刷されている。さらに、被検査物の関心領域には異物が形成されている。

0035

図6に示す第2の工程は、差分画像算出手段によって、第1の工程で得られた関心領域画像データと、あらかじめ記憶手段に記憶された差分用基準画像データの差分画像データを生成する。例えば、図7(a)に、入力手段によって入力された関心領域画像データ6bと、あらかじめ記憶手段に記憶された差分用基準画像データ8aからの絶対値による差分画像データ9aを示す。関心領域画像データ6b、差分用基準画像データ8a及び差分画像データ9aの濃度は、例えば、256階調で表現され、特に限定されるものではない。差分画像データ9aは、関心領域画像データ6bの各座標画素と、差分用基準画像データ8aの関心領域画像データ6bにおける各座標の画素と同一の座標の画素の濃度差を絶対値として取ったものである。図7(a)に示すように、関心領域画像データ6bは、印刷絵柄の画像データ2d、異物の画像データ10a及び基材の画像データ11aを有している。差分用基準画像データ8aは、印刷絵柄の画像データ2e及び基材の画像データ11bを有している。よって、関心領域画像データ6bと差分用基準画像データ8aの差分画像データ9aは、基材の画像データ11a及び11bの差である残った基材の画像データ17aと、印刷絵柄の画像データ2d及び2eの差である差分により残った印刷絵柄の画像データ18a及び異物の画像データ10bのデータとなる。前述の説明では、関心領域画像データ6bと、あらかじめ記憶手段に記憶された差分用基準画像データ8aからの絶対値による差分画像データ9aを生成しているが、本発明はこれに限定されることなく、正又は負によって差分画像データを生成しても良い。

0036

図6に示す第3の工程は、統計値演算手段によって、第2の工程で得られた差分画像データのヒストグラムを求める。例えば、図7(b)に、0〜255の256階調で表現された差分画像データ9aのヒストグラムを示す。ヒストグラム7b1は、基材の画像データ11a及び11bの差である残った基材の画像データ17aと、印刷絵柄の画像データ2d及び2eの差である差分により残った印刷絵柄の画像データ18aのヒストグラムであり、ヒストグラム7b2は、異物の画像データ10bのヒストグラムである。

0037

図6に示す第4の工程は、第3の工程で得られたヒストグラム7b1及び7b2から平均値及び/又は分散値を算出する。図7(c)に、平均値及び分散値の一例を示す。

0038

図6に示す第5の工程は、検査判定手段によって、第4の工程で得られた平均値と、あらかじめ記憶手段に記憶された判定データの平均値の上限値及び/又は下限値とを比較し、及び/又は第4の工程で得られた分散値と、あらかじめ記憶手段に記憶された判定データの分散値の上限値及び/又は下限値とを比較して判定する。図7(c)で得られた平均値及び/又は分散値は、判定データの基準外のデータとなるため、被検査物の関心領域は、本来印刷されるべきでない箇所に異物等が印刷されてしまっている可能性があると判断され、不良品と判定される。

0039

次に、差分画像データと、差分画像データから得られるヒストグラムの一例を示す。図8(a)〜(d)の差分用基準画像データは、基材の画像データのみのデータである。図8(a)は、正常である関心領域の検査例である。図8(a)の関心領域画像データは、基材の画像データのみである。よって、差分画像データから得られるヒストグラムは、基材の画像データ同士の差のみが抽出され、平均値及び分散値は低いものとなる。得られた平均値及び/又は分散値は、判定データの基準内のデータとなり、被検査物の関心領域は異物等が印刷されていないと判断され、正常品と判定される。図8(b)は、正常である関心領域の検査例である。図8(b)の関心領域画像データは、暗い基材の画像データである。よって、差分画像データから得られるヒストグラムは基材の画像データ同士の差のみが抽出され、図8(a)よりも平均値及び分散値は若干高いものとなる。得られた平均値及び/又は分散値は、判定データの基準内のデータとなり、被検査物の関心領域は、異物等が印刷されていないと判断され、正常品と判定される。図8(c)は、不良である関心領域の検査例である。図8(c)の関心領域画像データは、基材の画像データ及び異物の画像データで、何らかの要因で被検査物の関心領域に異物が混入した場合を示している。差分画像データから得られるヒストグラムは、基材の画像データ同士の差と、差分用基準画像データの基材の画像データと関心領域画像データの異物の画像データとの差が抽出され、平均値及び分散値は非常に高いものとなるため、欠陥検出が可能となる。得られた平均値及び/又は分散値は、判定データの基準外のデータとなるため、被検査物の関心領域は、本来印刷されるべきでない箇所に異物等が印刷されてしまっている可能性があると判断され、不良品と判定される。図8(d)は、不良である関心領域の検査例である。図8(d)の関心領域画像データは、基材の画像データ及びNG画像データで、何らかの要因でインキ飛びのような小さな面積を持つNG画像が被検査物の関心領域に混入した場合を示している。差分画像データから得られるヒストグラムは、基材の画像データ同士の差と、差分用基準画像データの基材の画像データと関心領域画像データのNG画像データの差が抽出され、平均値は多少高めであり、分散値は非常に高いものとなるため、欠陥検出が可能となる。得られた平均値及び/又は分散値は、判定データの基準外のデータとなるため、被検査物の関心領域は、本来印刷されるべきでない箇所にNG画像が印刷されてしまっている可能性があると判断され、不良品と判定される。

0040

図9(a)〜(d)の差分用基準画像データは、すべて基材の画像データ及び印刷絵柄の画像データである。図9(a)は、正常である関心領域の検査例である。図9(a)の関心領域画像データは、基材の画像データ及び印刷絵柄の画像データである。よって、差分画像データから得られるヒストグラムは、基材の画像データ同士の差と印刷絵柄の画像データ同士の差が抽出され、平均値及び分散値は低いものとなる。得られた平均値及び/又は分散値は、判定データの基準内のデータとなり、被検査物の関心領域は、正常な印刷絵柄が印刷されていると判断され、正常品と判定される。図9(b)は、正常である関心領域の検査例である。図9(b)の関心領域画像データは、暗い基材の画像データ及び印刷絵柄の画像データである。よって、差分画像データから得られるヒストグラムは、基材の画像データ同士の差と印刷絵柄の画像データ同士の差が抽出され、図9(a)よりも平均値及び分散値は若干高いものとなる。得られた平均値及び/又は分散値は、判定データの基準内のデータとなり、被検査物の関心領域は、正常な印刷絵柄が印刷されていると判断され、正常品と判定される。図9(c)は、不良である関心領域の検査例である。図9(c)の関心領域画像データは、基材の画像データのみで、何らかの要因で印刷絵柄が関心領域に印刷されなかった場合を示している。差分画像データから得られるヒストグラムは、基材の画像データ同士の差と、差分用基準画像データの印刷絵柄の画像データと関心領域画像データの基材の画像データとの差が抽出され、平均値及び分散値は非常に高いものとなるため、欠陥検出が可能となる。得られた平均値及び/又は分散値は、判定データの基準外のデータとなるため、被検査物の関心領域は、本来印刷されるべき印刷絵柄が印刷されていない可能性があると判断され、不良品と判定される。図9(d)は不良である関心領域の検査例である。図9(d)の関心領域画像データは基材の画像データ及びNG画像データで、何らかの要因で印刷抜けのような小さな面積を持つNGが関心領域に混入した場合を示している。差分画像データから得られるヒストグラムは基材の画像データ同士の差と、印刷絵柄の画像データ同士の差と、差分用基準画像データの印刷絵柄の画像データと関心領域画像データの基材の画像データとの差が抽出され、平均値は多少高めであり、分散値は非常に高いものとなるため、欠陥検出が可能となる。得られた平均値及び/又は分散値は、判定データの基準外のデータとなるため、被検査物の関心領域は、本来印刷されるべき印刷絵柄が印刷されていない可能性があると判断され、不良品と判定される。

0041

(被検査物の検査方法3−1)
本発明の検査方法3−1について以下に示す。関心領域に異物が印刷されてしまった被検査物の関心領域の検査例であって、後述する基材の画像データが完全に除去された関心領域画像データ13aから平均値及び/又は分散値を算出し、良否を判定した例である。

0042

図10に示すように第1の工程は、入力手段によって、被検査物の関心領域の関心領域画像データを入力する。図11(a)に示す関心領域画像データ6cの被検査物は、濃淡及び濃度むらを有する紙基材であり、被検査物の関心領域には異物が形成されている。

0043

次に、図10に示す第2の工程は、基材除去検査画像作成手段によって、第1の工程で得られた関心領域画像データとあらかじめ記憶手段に記憶された基材データを比較し、関心領域画像データから基材の画像データが除去され、例えば、除去された座標を0と定義し、その他の座標を1〜255の255階調で表し、基材の画像データが除去された関心領域画像データを生成する。図11(a)に、入力手段によって入力された被検査物の関心領域画像データ6cと、あらかじめ記憶手段に記憶された基材データ12aを比較し、基材の画像データが除去された関心領域画像データ13aを示す。図11(a)に示すように、関心領域画像データ6cは、異物の画像データ10及び11cを有している。関心領域画像データ6cと基材データ12aを比較した場合の基材の画像データが除去された関心領域画像データ13aは、基材の画像データ11cがすべて除去されて、異物の画像データ10cのみのデータとなる。ここで、基材の画像データが除去された関心領域画像データ13aのうち除去された座標は、0で定義される。よって、除去された座標の0は、後述するヒストグラム上には現れることがない。

0044

次に、図10に示す第3の工程の統計値演算手段によって、第2の工程で得られた基材の画像データが除去された関心領域画像データのヒストグラムを求める。図11(b)に、基材の画像データが除去された関心領域画像データ13aのヒストグラム7cを示す。なお、ヒストグラムは、1〜255の画素値を対象とし、更に削除された座標が257と定義された場合、ヒストグラムは、0〜255の画素値を対象とする。図11(b)に示す点線のヒストグラムPは、図面では説明上記載しているが、実際には形成されるものではない。図11(b)に基材の画像データが除去された関心領域画像データ13aのヒストグラム7cを示す。ヒストグラム7cは、異物の画像データ10cのみのヒストグラムである。

0045

次に、図10に示す第4の工程は、第3の工程で得られた図11(b)に示したヒストグラム7cから平均値及び/又は分散値を算出する。図11(c)に平均値及び分散値の一例を示す。

0046

次に、図10に示す第5の工程は、検査判定手段によって、第4の工程で得られた平均値と、あらかじめ記憶手段に記憶された判定データの平均値の上限値及び/又は下限値を比較し、及び/又は第4の工程で得られた分散値と、あらかじめ記憶手段に記憶された判定データの分散値の上限値及び/又は下限値とを比較して判定することを特徴する検査物の検査方法である。なお、図11(c)で得られた平均値及び/又は分散値は、判定データの基準外のデータとなるため、被検査物の関心領域は、本来印刷されるべきでない箇所に異物等が印刷されてしまっている可能性があると判断され、不良品と判定される。

0047

(被検査物の検査方法3−2)
本発明の検査方法3−2について以下に示す。関心領域に異物が印刷されてしまった被検査物の関心領域の検査例であって、後述する基材の画像データが完全に除去されていない関心領域画像データ13bから平均値及び/又は分散値を算出し、良否を判定した例である。

0048

図12(a)に図10で示した第1の工程の入力手段によって入力された被検査物の関心領域画像データ6dと、あらかじめ記憶手段に記憶された基材データ12bを比較し、基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された関心領域画像データ13bを示す。図12(a)に示すように、関心領域画像データ6dは、小さな異物の画像データ10d及び基材の画像データ11dを有している。なお、小さな異物の画像データ10dは、図11(a)に示した異物の画像データ10cよりも面積の小さいデータである。次に、図10に示した第2の工程で得られる関心領域画像データ6dと基材データ12bとを比較した場合の基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された関心領域画像データ13bは、基材の画像データ11dの一部が除去され、残った基材の画像データ15aと小さな異物の画像データ10dのデータとなる。ここで、基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された関心領域画像データ13bのうち、除去された座標は0で定義される。よって、除去された座標の0は、後述するヒストグラム上には現れることがない。

0049

次に、図10に示した第3の工程の統計値演算手段によって、第2の工程で得られた基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された関心領域画像データのヒストグラムを求める。図12(b)に、基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された関心領域画像データ13bのヒストグラム7d1及び7d2を示す。なお、ヒストグラムは、1〜255の画素値を対象とし、更に削除された座標が257と定義された場合、ヒストグラムは、0〜255の画素値を対象とする。図12(b)に示す点線のヒストグラムPは、図面では説明上記載しているが、実際には形成されるものではない。ヒストグラムは、残った基材の画像データ15aのヒストグラム7d1と、小さな異物の画像データ10dにおけるヒストグラム7d2のデータとなる。

0050

次に、図10に示した第4の工程は、第3の工程で得られた図12(b)に示したヒストグラム7d1及びヒストグラム7d2から平均値及び/又は分散値を算出した例である。図12(c)に、平均値及び分散値の一例を示す。

0051

次に、図10に示した第5の工程は、検査判定手段によって、第4の工程で得られた平均値と、あらかじめ記憶手段に記憶された判定データの平均値の上限値及び/又は下限値を比較し、及び/又は第4の工程で得られた分散値と、あらかじめ記憶手段に記憶された判定データの分散値の上限値及び/又は下限値とを比較して判定することを特徴する検査物の検査方法である。図12(c)で得られた平均値及び/又は分散値は、判定データの基準外のデータとなるため、被検査物の関心領域は、本来印刷されるべきでない箇所に異物等が印刷されてしまっている可能性があると判断され、不良品と判定される。

0052

(被検査物の検査方法3−3)
本発明の検査方法3−3について以下に示す。関心領域に異物が混入していない被検査物の関心領域の検査例であって、後述する基材の画像データが完全に除去されていない関心領域画像データ13cから平均値及び/又は分散値を算出し、良否を判定した例である。

0053

基材除去検査画像作成手段によって、第1の工程で得られた関心領域画像データに対して、あらかじめ記憶手段に記憶された基材データを比較し、基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された関心領域画像データを生成する。例えば、図13に正常である被検査物の関心領域の検査例を示す。図13(a)に、図10で示した第1の工程の入力手段によって入力された被検査物の関心領域画像データ6eと、あらかじめ記憶手段に記憶された基材データ12cを比較し、基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された関心領域画像データ13cを示す。図13(a)に示すように、関心領域画像データ6eは、基材の画像データ11eを有している。次に、図10に示した第2の工程で得られる関心領域画像データ6eと基材データ12cを比較した場合の基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された関心領域画像データ13cは、基材の画像データ11eの一部が除去され、残った基材の画像データ15bのデータとなる。ここで、基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された関心領域画像データ13cのうち除去された座標は、0で定義される。よって、除去された座標の0は、後述するヒストグラム上には現れることがない。

0054

次に、図10に示した第3の工程の統計値演算手段によって、第2の工程で得られた基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された関心領域画像データのヒストグラムを求める。図13(b)に、基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された関心領域画像データ13cのヒストグラム7eを示す。なお、ヒストグラムは、1〜255の画素値を対象とし、更に削除された座標が257と定義された場合、ヒストグラムは、0〜255の画素値を対象とする。図13(b)に示す点線のヒストグラムPは、図面では説明上記載しているが、実際には形成されるものではない。ヒストグラム7eは、残った基材の画像データ15bとなる。

0055

次に、図10に示した第4の工程は、第3の工程で得られたヒストグラム7eから平均値及び/又は分散値を算出した例である。図13(c)に平均値及び分散値の一例を示す。

0056

次に、図10に示した第5の工程は、検査判定手段によって第4の工程で得られた平均値と、あらかじめ記憶手段に記憶された判定データの平均値の上限値及び/又は下限値を比較し、及び/又は第4の工程で得られた分散値と、あらかじめ記憶手段に記憶された判定データの分散値の上限値及び/又は下限値とを比較して判定するものである。図13(c)で得られた平均値及び/又は分散値は、判定データの基準内のデータとなり、被検査物の関心領域は異物等が印刷されていないと判断され、正常品と判定される。

0057

被検査物の検査方法3−1、3−2、3−3において、図11(a)、図12(a)及び図13(a)に示す基材データ12a、12b及び12cの基材70%とは、関心領域画像データ6c、6d及び6eの画素を100%とした内の70%のことであり、関心領域画像データ6c、6d及び6eにおける100%の画素のうち、濃度の明るい画素70%以下を除去したデータが、基材の画像データが除去された関心領域画像データ13a、13a、13b及び13cとなる。前述の70%の数値は一例であり、特に限定されるものではない。

0058

被検査物の検査方法3−1、3−2、3−3において、基材除去検査画像作成手段は、範囲の広い関心領域画像データを取り出したとしても、基材の画像データを除去することにより、異物の画像データのみの関心領域画像データを抽出したことと同等又は基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された関心領域画像データを抽出したことと同等となるため、高精度な位置補正を行う必要性がなくなる。基材除去検査画像作成手段を行う直前又は直後には、一般的な画像処理を行うことにより関心領域画像データを補正することができる。なお、基材データには割合等の相対的な数値を用いたが、それには限定されず、その他の相対値、閾値等の絶対値、配列データ等の基材データを用いることも可能である。

0059

(被検査物の検査方法4−1)
本発明の検査方法4−1について以下に示す。関心領域に異物が印刷されてしまった被検査物の関心領域の検査例であって、後述する差分画像データ9bから平均値及び/又は分散値を算出し、良否を判定した例である。

0060

図14に示すように、第1の工程は、入力手段によって被検査物の関心領域の関心領域画像データを入力する。図15(a)に示す関心領域画像データ6fの被検査物は、濃淡及び濃度むらを有する紙基材であり、紙基材上に印刷された濃淡(階調)を有する印刷絵柄が印刷されている。更に被検査物の関心領域には異物が形成されている。

0061

図14に示す第2の工程は、基材除去検査画像作成手段によって、第1の工程で得られた関心領域画像データと、あらかじめ記憶手段に記憶された基材データを比較し、関心領域画像データのうち基材の画像データが除去され、例えば、除去された座標を0と定義し、その他の座標を1〜255の255階調で表し、基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された関心領域画像データを生成する。例えば、図15(a)に、入力手段によって入力された関心領域画像データ6fと、あらかじめ記憶手段に記憶された基材データ12dを比較し、基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された関心領域画像データ13dを示す。図15(a)に示すように、関心領域画像データ6fは、印刷絵柄の画像データ2f、基材の画像データ11f及び異物の画像データ10eを有している。関心領域画像データ6fと基材データ12dを比較した場合の基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された関心領域画像データ13dは、印刷絵柄の画像データ2f、異物の画像データ10e及び残った基材の画像データ15cのデータとなる。図15(a)に示す基材データ12dの基材閾値200とは、濃度1〜255のうち、200〜255を除去するための閾値である。よって、基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された関心領域画像データ13dは、関心領域画像データ6fの濃度1〜255のうち、200〜255を除去した1〜199の画素値のデータとなる。ここで、基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された関心領域画像データ13dは、例えば、1〜199の199階調で表現され、除去された座標は、0で定義される。よって、除去された座標の0は、後述するヒストグラム上には現れることがない。

0062

図14に示す第3の工程は、差分画像算出手段によって、第2の工程で得られた基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された関心領域画像データと、あらかじめ記憶手段に記憶された基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された差分用基準画像データからの絶対値による差分画像データを生成する。あらかじめ記憶手段に記憶された基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された差分用基準画像データは、基材の画像データが除去され、例えば、除去された座標を0と定義し、その他の座標を1〜199の199階調で表されている。この工程は、被検査物の検査方法2の第2の工程と同様である。例えば、図15(b)に、入力手段によって入力された基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された関心領域画像データ13d、あらかじめ記憶手段に記憶された基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された差分用基準画像データ14aからの絶対値による差分画像データ9bを示す。差分画像データ9bは、基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された関心領域画像データ13dの各座標の画素と、差分用基準画像データ14aの関心領域画像データ13dにおける各座標の画素と同一の座標の画素の濃度差を絶対値として取ったものである。図15(b)に示すように、基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された関心領域画像データ13dは、印刷絵柄の画像データ2f、異物の画像データ10e及び残った基材の画像データ15cを有している。基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された差分用基準画像データ14aは、印刷絵柄の画像データ2g及び所定の基材の画像データ16aを有している。よって、基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された関心領域画像データ13dと、基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された差分用基準画像データ14aの差分画像データ9bは、残った基材の画像データ15cと所定の基材における画像データ16aの差である残った基材の画像データ17bと、印刷絵柄の画像データ2fと印刷絵柄の画像データ2gの差である差分により残った印刷絵柄の画像データ18b及び異物の画像データ10fのデータとなる。

0063

図14に示す第4の工程は、統計値演算手段によって、第3の工程で得られた差分画像データ9bの1〜255の画素値を対象としたヒストグラムを求める。例えば、図15(c)に、差分画像データ9bのヒストグラムを示す。ヒストグラムは、異物の画像データ10fのヒストグラム7f1、7f1’と、差分により残った基材の画像データ17bと、差分により残った印刷絵柄の画像データ18bのヒストグラム7f2と7f3となる。ヒストグラム7f2は、1〜199の199階調で表現された差分により残った基材の画像データ17b及び/又は差分により残った印刷絵柄の画像データ18bのヒストグラムであって、ここでの差分により残った基材の画像データ17bは、残った基材の画像データ15cと、所定の基材における画像データ16aの差である。ヒストグラム7f3は、差分用基準画像データ14aにおける所定の基材の画像データ16aが除去された座標を0と定義した各座標の画素と、1〜199の199階調で表現された、残った基材における画像データ15cの各座標の画素の差又は基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された関心領域画像データ13dにおける残った基材の画像データ15cが除去された座標を0と定義した各座標の画素と、1〜199の199階調で表現された所定の基材の画像データ16aの各座標の画素の差である。

0064

次に、図14に示す第5の工程は、第4の工程で得られたヒストグラム7f1、ヒストグラム7f1’、ヒストグラム7f2及びヒストグラム7f3から平均値及び/又は分散値を算出する。図21に平均値及び分散値の一例を示す。

0065

次に、図14に示す第6の工程は、検査判定手段により第5の工程で得られた平均値と、あらかじめ記憶手段に記憶された判定データの平均値の上限値及び/又は下限値を比較し、及び/又は第5の工程で得られた分散値と、あらかじめ記憶手段に記憶された判定データの分散値の上限値及び/又は下限値とを比較して判定する。図21で得られた平均値及び/又は分散値は、判定データの基準外のデータとなるため、被検査物の関心領域は、本来印刷されるべきでない箇所に異物等が印刷されてしまっている可能性があると判断され、不良品と判定される。

0066

なお、図14に示す第4の工程の前に差分画像データに画像処理を施し、画像処理後の差分画像データを作成及び/又は第4の工程によりヒストグラムを作成した後にヒストグラム上で演算をし、特徴抽出を行っても良い。例として、図16(a)のように、第4の工程の前に差分画像データ9bに画像処理を行い、画像処理後の差分画像データ19aを作成し、画像処理後の差分画像データ19aから、図16(b)のような閾値によりヒストグラム7f2とヒストグラム7f3を除去し、ヒストグラム7f1、7f1’を抽出する方法や、差分画像データ9bのヒストグラムを求め、ヒストグラム上で演算を行い、図16(b)のような閾値によりヒストグラム7f2とヒストグラム7f3を除去し、ヒストグラム7f1、7f1’を抽出する方法がある。図16は、閾値によりヒストグラム7f2とヒストグラム7f3を除去し、ヒストグラム7f1、7f1’を抽出する方法を例として挙げたが、これに限定せず、濃度データを反転させ、図17(a)に示すように、ヒストグラム7f1、7f1’、7f2及び7f3を得て特徴抽出する方法や、図17(b)のように、ヒストグラム7f1’となる濃度データと、ヒストグラム7f3となる濃度データを反転させ、ヒストグラム7f2とヒストグラム7f3を合成させ、ヒストグラム7f1とヒストグラム7f1’を合成させ、得られたヒストグラムから特徴抽出する方法等を用いても良い。また、差分画像データの画像処理段階濃度変換を行ってから前述のヒストグラムを作成しても良い。

0067

(被検査物の検査方法4−2)
本発明の検査方法4−2について以下に示す。関心領域に異物が印刷されてしまった被検査物の関心領域の検査例であって、後述する差分画像データ9cから平均値及び/又は分散値を算出し、良否を判定した例である。図16(a)では、図14に示した第4の工程の前に画像処理を施す場合を述べたが、被検査物の検査方法4−2における画像処理は、図14に示す第2の工程の前段階で関心領域画像データに施して、特徴抽出を行う。図18に、1〜255の画素値について濃度反転の処理を行った例を示す。図18(a)に示す関心領域画像データ6gの被検査物は、濃淡及び濃度むらを有する紙基材であり、紙基材上に印刷された濃淡(階調)を有する印刷絵柄が印刷されている。さらに、被検査物の関心領域には、異物が形成されている。

0068

図18(a)は、図14に示した第1の工程の入力手段によって入力された関心領域画像データ6gと、それを濃度反転させた場合の画像処理後の関心領域画像データ20を示す。図18(a)に示すように、関心領域画像データ6gは、印刷絵柄の画像データ2h、基材の画像データ11g及び異物の画像データ10gを有している。これに濃度反転の処理を施すことにより、画像処理後の関心領域画像データ20は、画像処理後の印刷絵柄の画像データ21a、画像処理後の基材の画像データ23及び画像処理後の異物の画像データ22aを有することになる。

0069

図18(a)で求めた画像処理後の関心領域画像データ20を用いて、図14に示した第2の工程を行う。第2の工程は、基材除去検査画像作成手段によって、あらかじめ記憶手段に記憶された基材データを比較し、画像処理後の関心領域画像データにおける基材の画像データが除去され、例えば、除去された座標を0と定義し、その他の座標を1〜255の255階調で表し、基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された関心領域画像データを生成する。

0070

例えば、図18(b)に、画像処理後の関心領域画像データ20と、あらかじめ記憶手段に記憶された基材データ12eを比較し、基材の画像データが除去された画像処理後の関心領域画像データ24aを示す。図18(b)に示すように、画像処理後の関心領域画像データ20は、画像処理後の印刷絵柄の画像データ21a、画像処理後の基材の画像データ23及び画像処理後の異物の画像データ22aを有している。画像処理後の関心領域画像データ20と基材データ12eを比較した場合の基材の画像データが除去された画像処理後の関心領域画像データ24aは、画像処理後の印刷絵柄の画像データ21a、画像処理後の残った基材の画像データ25a及び画像処理後の異物の画像データ22aとなる。

0071

図18(b)に示す基材データ12eの基材閾値56とは、濃度1〜255において、1〜56を除去するための閾値である。よって、基材の画像データが除去された画像処理後の関心領域画像データ24aは、画像処理後の関心領域画像データ20の濃度1〜255において、1〜56を除去した57〜255の画素値のデータとなる。ここで、基材の画像データが除去された画像処理後の関心領域画像データ24aは、例えば、57〜255の199階調で表現され、除去された座標は、0で定義される。よって、除去された座標の0は、後述するヒストグラム上には現れることがない。

0072

図18(b)で求めた基材の画像データが除去された画像処理後の関心領域画像データ24aを用いて、図14に示した第3の工程を行う。例えば、図18(c)に、基材の画像データが除去された画像処理後の関心領域画像データ24aと、あらかじめ記憶手段に記憶された画像処理によって濃度反転された基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された画像処理後の差分用基準画像データ14bからの絶対値による差分画像データ9cを示す。あらかじめ記憶手段に記憶された画像処理によって濃度反転された基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された差分用基準画像データ14bは、基材の画像データが除去され、例えば、除去された座標を0と定義し、その他の座標が57〜255の199階調で表されている。画像処理後の差分画像データ9cは、基材の画像データが除去された画像処理後の関心領域画像データ24aにおける各座標の画素と、画像処理後の差分用基準画像データ14bの関心領域画像データ24aにおける各座標の画素と同一の座標の画素の濃度差を絶対値として取ったものである。

0073

図18(c)に示すように、基材の画像データが除去された画像処理後の関心領域画像データ24aは、画像処理後の印刷絵柄の画像データ21a、画像処理後の残った基材の画像データ25a及び画像処理後の異物の画像データ22aを有している。基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された画像処理後の差分用基準画像データ14bは、画像処理後の印刷絵柄の画像データ2i及び画像処理後における所定の基材の画像データ16bを有している。よって、基材の画像データが除去された画像処理後の関心領域画像データ24aと、基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された画像処理後の差分用基準画像データ14bの差分画像データ9cは、画像処理後の残った基材の画像データ25aと画像処理後における所定の基材の画像データ16bの差である、残った基材の画像データ17cと、画像処理後の印刷絵柄の画像データ21aと画像処理後の印刷絵柄の画像データ2iの差である差分により残った印刷絵柄の画像データ18c及び画像処理後に差分画像に残った異物の画像データ26aのデータとなる。

0074

次に、図14に示した第4の工程は、統計値演算手段によって、第3の工程で得られた差分画像データよりヒストグラムを求める工程である。例えば、図18(c)に、ある差分画像データ9cのヒストグラムを図20(a)に示す。なお、ヒストグラムは、1〜255の画素値を対象とする。図18は、図14に示す第2の工程の前段階で画像処理を行なうものであり、例として1〜255の画素値について濃度反転を画像処理として用いた。この場合、図20(a)のヒストグラムは、画像処理後に差分画像に残った異物の画像データ26aのヒストグラム7g1、7g1’と、差分により残った基材の画像データ17cと、差分により残った印刷絵柄の画像データ18cのヒストグラム7g2と7g3となる。ヒストグラム7g2は、57〜255の199階調で表現された差分により残った基材の画像データ17c及び/又は差分により残った印刷絵柄の画像データ18cのヒストグラムであって、ここでの差分により残った基材の画像データ17cは、画像処理後の残った基材の画像データ25aと、画像処理後の所定の基材の画像データ16bの差である。ヒストグラム7g3は、画像処理後の差分用基準画像データ14bの画像処理後における所定の基材の画像データ16bが除去された座標を0と定義した各座標の画素と、57〜255の199階調で表現された画像処理後における残った基材の画像データ25aの各座標の画素の差又は基材の画像データが除去された画像処理後における関心領域画像データ24aのうち、画像処理後の残った基材の画像データ25aが除去された座標を0と定義した各座標の画素と、57〜255の199階調で表現された画像処理後における所定の基材の画像データ16bの各座標の画素の差である。

0075

図18及び図20(a)に示すように、関心領域画像データを画像処理によって濃度反転させ、画像処理後の関心領域画像データから基材データを除去し、基材の画像データが除去された画像処理後の関心領域画像データからヒストグラムを求め、更に求めたヒストグラムを合成させることによって、前述の被検査物の検査方法1及び2で得られる平均値及び分散値の値に比べて、平均値及び分散値が大きくなり、異物の検出精度が向上する。

0076

被検査物の検査方法4−2における第5の工程及び第6の工程は、被検査物の検査方法4−1と同様である。

0077

(被検査物の検査方法4−3)
本発明の検査方法4−3について以下に示す。関心領域に異物が印刷されてしまった被検査物の関心領域の検査例であって、後述する差分画像データ9dから平均値及び/又は分散値を算出し、良否を判定した例である。被検査物の検査方法4−3での画像処理は、図14に示す第2の工程の後工程において、関心領域画像データに施して特徴抽出を行う。図19に、1〜255の画素値について濃度反転の処理を行った例を示す。図19(a)に示す関心領域画像データ6hの被検査物は、濃淡及び濃度むらを有する紙基材であり、紙基材上に印刷された濃淡(階調)を有する印刷絵柄が印刷されている。さらに、被検査物の関心領域には異物が形成されている。

0078

図19(a)は、基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された関心領域画像データ13eが生成される図である。図14に示した第2の工程で、第1の工程の入力手段により入力された、例えば、256階調の関心領域画像データ6hと、あらかじめ記憶手段に記憶された基材データ12fを比較し、関心領域画像データ6hのうち基材の画像データが除去され、例えば、除去された座標を0と定義し、その他の座標を1〜255の255階調で表し、基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された関心領域画像データ13eを生成する。図19(a)に示すように、関心領域画像データ6hは、印刷絵柄の画像データ2j、基材の画像データ11h及び異物の画像データ10hを有している。関心領域画像データ6hと基材データ12fを比較した場合の基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された関心領域画像データ13eは、印刷絵柄の画像データ2j、異物の画像データ10h及び残った基材の画像データ15dのデータとなる。

0079

図19(a)に示す基材データ12fの基材閾値200とは、濃度1〜255のうち、200〜255を除去するための閾値である。よって、基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された関心領域画像データ13eは、関心領域画像データ6hの濃度1〜255のうち、200〜255を除去した1〜199の画素値のデータとなる。ここで、基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された関心領域画像データ13eは、例えば、1〜199の199階調で表現され、除去された座標は、0で定義される。よって、除去された座標の0は、後述するヒストグラム上には現れることがない。

0080

次に、図19(a)で求めた、例えば、1〜199の199階調で表現された基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された関心領域画像データ13eに対して画像処理を行う。例として、画像処理の内容を1〜199の199階調の画素値について濃度反転の処理を行った場合について図19(b)に示す。図19(b)は、入力手段によって入力された基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された関心領域画像データ13eと、それを1〜199の画素値について濃度反転させた場合の基材の画像データが除去された画像処理後の関心領域画像データ24bを示す。このときの削除された座標の0は、0のままである。図19(b)に示すように、基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された関心領域画像データ13eは、印刷絵柄の画像データ2j、異物の画像データ10h及び残った基材の画像データ15dを有している。これに、1〜199の画素値について濃度反転の処理を施すことにより、57〜255の199階調の基材の画像データが除去された画像処理後の関心領域画像データ24bは、画像処理後の印刷絵柄の画像データ21b、画像処理後の残った基材の画像データ25b及び画像処理後の異物の画像データ22bを有することになる。

0081

図19(b)で求めた基材の画像データが除去された画像処理後の関心領域画像データ24bを用いて、図14に示した第3の工程を行う。例えば、図19(c)に基材の画像データが除去された画像処理後の関心領域画像データ24bと、あらかじめ記憶手段に記憶された画像処理によって濃度反転された基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された画像処理後の差分用基準画像データ14cからの絶対値による差分画像データ9dを示す。あらかじめ記憶手段に記憶された画像処理によって濃度反転された基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された画像処理後の差分用基準画像データ14cは、基材の画像データが除去され、例えば、除去された座標を0と定義し、その他の座標を1〜199の199階調で表されている。画像処理後の差分画像データ9cは、基材の画像データが除去された画像処理後における関心領域画像データ24bの各座標の画素と、画像処理後における差分用基準画像データ14cの関心領域画像データ24bの各座標の画素と同一の座標の画素の濃度差を絶対値として取ったものである。

0082

図19(c)に示すように、基材の画像データが除去された画像処理後の関心領域画像データ24bは、画像処理後の印刷絵柄の画像データ21b、画像処理後の残った基材の画像データ25b及び画像処理後の異物の画像データ22bを有している。基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された画像処理後の差分用基準画像データ14cは、画像処理後の印刷絵柄の画像データ2k及び画像処理後における所定の基材の画像データ16cを有している。よって、基材の画像データが除去された画像処理後の関心領域画像データ24bと、基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された画像処理後の差分用基準画像データ14cの差分画像データ9dは、画像処理後の残った基材の画像データ25bと、画像処理後における所定の基材の画像データ16cとの差である残った基材の画像データ17dと、画像処理後における印刷絵柄の画像データ21bと画像処理後の印刷絵柄の画像データ2kの差である差分により残った印刷絵柄の画像データ18d及び画像処理後において差分画像に残った異物の画像データ26bのデータとなる。

0083

次に、図14に示した第4の工程は、統計値演算手段によって、第3の工程で得られた差分画像データよりヒストグラムを求める工程である。例えば、図19(c)にある差分画像データ9dのヒストグラムを図20(b)に示す。なお、ヒストグラムは、1〜255の画素値を対象とし、更に削除された座標が257と定義された場合、ヒストグラムは、0〜255の画素値を対象とする。図19は、図14に示す第2の工程の後工程で画像処理を行うものであり、例として1〜255の画素値について濃度反転を画像処理として用いた。この場合、図20(b)のヒストグラムは、画像処理後に差分画像に残った異物の画像データ26bのヒストグラム7h1、7h1’と、差分により残った基材の画像データ17dと、差分により残った印刷絵柄の画像データ18dのヒストグラム7h2と7h3となる。ヒストグラム7h2は、1〜199の199階調で表現された差分により残った基材の画像データ17d及び/又は差分により残った印刷絵柄の画像データ18dのヒストグラムであって、ここでの差分により残った基材の画像データ17dは、画像処理後の残った基材の画像データ25bと、画像処理後における所定の基材の画像データ16cの差である。ヒストグラム7h3は、画像処理後の差分用基準画像データ14cのうち、画像処理後における所定の基材の画像データ16cにおいて基材の画像データが除去された座標を0と定義した各座標の画素と、1〜199の199階調で表現された画像処理後の残った基材の画像データ25bにおける各座標の画素の差又は基材の画像データが除去された画像処理後の関心領域画像データ24bのうち、画像処理後の残った基材の画像データ25bにおける基材の画像データが除去された座標を0と定義した各座標の画素と、1〜199の199階調で表現された画像処理後における所定の基材の画像データ16cの各座標の画素の差である。

0084

図19及び図20(b)に示すように、関心領域画像データから基材データを除去し、基材データを除去した関心領域画像データを画像処理によって濃度反転させ、基材の画像データが除去された画像処理後の関心領域画像データからヒストグラムを求め、更に求めたヒストグラムを合成させることによって、前述の被検査物の検査方法1及び2で得られる平均値及び分散値の値に比べて、数値が大きくなり、異物の検出精度が向上する。

0085

被検査物の検査方法4−3における第5の工程及び第6の工程は、被検査物の検査方法4−1と同様である。

0086

被検査物の検査方法4−1において、前述の説明では、基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された関心領域画像データ13dと、あらかじめ記憶手段に記憶された基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された差分用基準画像データ14aからの絶対値による差分画像データ9bとを生成しているが、本発明は、これに限定されることなく、正又は負によって差分画像データを生成しても良い。被検査物の検査方法4−2及び4−3において、前述の説明では、基材の画像データが除去された画像処理後の関心領域画像データ24a及び24bと、あらかじめ記憶手段に記憶された基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された画像処理後の差分用基準画像データ14b及び14cからの絶対値による差分画像データ9c及び9dを生成しているが、本発明は、これに限定されることなく、正又は負によって差分画像データを生成しても良い。

0087

被検査物の検査方法4−1、4−3において、基材閾値200の数値は一例であり、特に限定されるものではない。被検査物の検査方法4−2において、基材閾値56の数値は一例であり、特に限定されるものではない。また、基材データは、閾値等の絶対的な数値を用いたが、それには限定されず、その他の絶対値、割合等の相対値、配列データ等の基材データを用いることも可能である。

0088

また、被検査物の検査方法4−1において、あらかじめ記憶手段に記憶された基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された差分用基準画像データは、0〜255の256階調で表現し、除去された座標は、257で定義することも可能である。同様に、被検査物の検査方法4−3において、あらかじめ記憶手段に記憶された基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された差分用基準画像データは、0〜199の200階調で表現し、除去された座標は257で定義することも可能である。

0089

被検査物の検査方法4−1及び4−3において、基材の画像データが除去された関心領域画像データ、あらかじめ記憶手段に記憶された基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された差分用基準画像データ、基材の画像データが除去された画像処理後の関心領域画像データ、あらかじめ記憶手段に記憶された画像処理によって濃度反転された基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された差分用基準画像データは、除去された座標が257で定義した場合、257で定義した座標の差分方法は、以下のとおりである。257で定義した座標と、0〜255で表された座標とで差分をとる場合は、257で定義した座標を0の座標に置き換えて、0に置き換えた座標と0〜255で表された座標で差分をとる。また、257で定義した座標と257で定義した座標で差分をとる場合は、差分処理をすることなく、その座標は、257と定義する。

0090

被検査物の検査方法4−1、4−2及び4−3において、所定の基材の画像データ16a、画像処理後の所定の基材の画像データ16b及び16cは、関心領域画像データの生成と同等な方法で生成される。なお、差分用基準画像データ14a、画像処理後の差分用基準画像データ14b及び14cは、あらかじめ登録されている。

0091

被検査物の検査方法4−2及び4−3において、図20(a)及び図20(b)のヒストグラムは、図17(b)に示したように、ヒストグラムを合成することができる。図20(a)のヒストグラム7g2とヒストグラム7g3を合成させ、ヒストグラム7g1とヒストグラム7g1’を合成させ、得られたヒストグラムから特徴抽出する方法等を用いても良い(図示せず)。同様に、図20(b)のヒストグラム7h2とヒストグラム7h3を合成させ、ヒストグラム7h1とヒストグラム7h1’を合成させ、得られたヒストグラムから特徴抽出する方法等を用いても良い(図示せず)。

0092

今回の被検査物の検査方法4−2及び4−3においては、画像処理の方法として濃度反転を用いたが、画像処理の方法は、特に限定されるものではなく、前述例の他の手法を用いることも可能である。また、第2の工程の前工程又は第2の工程の後工程の例を挙げたが、前工程と後工程の双方を行って特徴抽出を行っても良い。

0093

被検査物の検査方法3−1、3−2、3−3、4−1、4−2及び4−3において、関心領域画像データ6c、6d、6e、6f、6g及び6hは、例えば、256階調で表現され、特に限定されるものではない。なお、入力手段で入力された0〜255画素値で表現された関心領域画像データに0の画素が存在する場合は、画像処理によって0以外の画素、例えば0〜255以外の画素値を新たに設けて置き換えることが好ましい。この処理は、第1の工程の入力手段後画素変換手段によって処理される。

0094

被検査物の検査方法3−1、3−2、3−3及び4−1において、前述の説明では、除去された座標を0で定義しているが、本発明はこれに限定されることなく、例えば、基材の画像データが除去された関心領域画像データ13a及び13d、基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された関心領域画像データ13b及び13cは、0〜255の256階調で表現し、除去された座標は、257で定義することも可能である。また、被検査物の検査方法4−3において、前述の説明では、除去された座標を0で定義しているが、本発明はこれに限定されることなく、例えば、基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された関心領域画像データ13eは、0〜199の200階調で表現し、除去された座標は257で定義することも可能である。

0095

被検査物の検査方法3−1、3−2、3−3、4−1、4−2及び4−3において、基材データの生成は、図22に示すように、第1の工程で第1のヒストグラム生成手段によって、あらかじめ定められた基準画像データから所定の基材の画像データを抽出し、その画像データのヒストグラムを求める。ここでの所定の基材の画像データは、基準画像データ内におけるすべての基材の画像データ又は基準画像データ内における一部の基材の画像データのことをいう。

0096

次に、図22に示す第2の工程は、基材データ算出手段によって、所定の基材における画像データのヒストグラムと、基準画像データのヒストグラムを演算により基材データを得る。

0097

基材データを求める方法の例として、特に限定されるものではなく、基準画像データのヒストグラムの総データ数と、基準画像データ上における基材のヒストグラムの総データ数との割合や、基材のヒストグラムから求められる閾値等がある。

0098

基材の画像データの生成方法は、所定の閾値を任意に決定し、印刷絵柄の画像データを除去する処理により作成される。なお、基準画像データ上に印刷絵柄の画像データが含まれないような特定領域を指定した場合は、印刷絵柄の画像データを除去する処理は行なわない。

0099

被検査物の検査方法3−1、3−2、3−3、4−1、4−2及び4−3において、基材除去検査画像作成手段によって得られる基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された関心領域画像データは、図23に示すように、第1の工程で、第2のヒストグラム生成手段により、関心領域画像データからヒストグラムを求める。

0100

次に、図23に示す第2の工程は、閾値算出手段によって、基材データと関心領域画像データのヒストグラムから閾値を算出する。

0101

閾値を求める方法の例として、基材データが割合であれば、ヒストグラムにより、その割合が占める領域を算出し、算出された領域と残ったヒストグラムの境界の濃度を閾値とする方法や、又は基材データが閾値であれば、その基材データの閾値を求めて閾値とする方法がある。閾値を求める方法は、特に限定されるものではなく、前述の例の他に、その他の手法を用いて基材データを抽出することも可能である。

0102

次に、図23に示す第3の工程は、基材除去検査画像生成手段によって、得られた閾値により関心領域画像データから基材の画像データを除去し、基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された関心領域画像データを生成する。

0103

被検査物の検査方法1、2、3−1、3−2、3−3及び4−1において、平均値は、関心領域画像データ6a、差分画像データ9a、基材の画像データが除去された関心領域画像データ13a、基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された関心領域画像データ13b、13c又は差分画像データ9bの全体の濃淡を数値化し、被検査物の関心領域の濃度値の判定が可能となる。分散値は、平均値を中心にどのように分布しているかを数値化するものである。平均値及び分散値を用いることで、関心領域画像データ6a、差分画像データ9a、基材の画像データが除去された関心領域画像データ13a、基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された関心領域画像データ13b、13c又は差分画像データ9bの濃度値によって平均値で表した濃淡と、ヒストグラムの分布状況を数値で表すことができるので、異物の濃度と面積を把握することができる。

0104

本発明における被検査物の検査方法1、2、3−1、3−2、3−3、4−1、4−2及び4−3では、得られた平均値及び/又は分散値が、あらかじめ記憶手段に記憶された判定データである平均値の上限値及び/又は下限値、及び/又は分散値の上限値及び/又は下限値と比較し、良否を判定し、判定結果を報知手段によって報知することを特徴とする。

0105

被検査物の検査方法1、2、3−1、3−2、3−3、4−1、4−2及び4−3において、報知手段は、液晶等の大型又は小型表示画面、バイブレーション音声印刷媒体電子記録媒体等によって真偽を報知する。表示画面で表示する場合は、テキスト表示イメージ画像表示、グラフ表示等が可能であり、エラー箇所は、正常の箇所とは色彩を異ならせて表示することが好ましい。グラフ表示は、頻度分布表示、濃度断面グラフ等が可能である。頻度分布表示は、関心領域画像データから指定範囲内に対する濃度の分布状態を数値的に解析する。濃度断面グラフ表示は、関心領域画像データから指定範囲内に対する濃度値を、数値的に解析する。表示は、表示専用ウインドウで濃度断面の折れ線グラフが表示できることが好ましい。なお、報知手段は、周囲に分かりやすく報知される手段であれば、媒体は限定されない。

0106

被検査物の検査方法1、2、3−1、3−2、3−3、4−1、4−2及び4−3において、関心領域画像データは、位置ずれ補正手段によって、位置ずれ補正されることが好ましい。入力手段で入力された関心領域画像データは、図24(a)に示すように、被検査物の搬送位置によっては若干ずれが生じる場合がある。位置ずれが起こった画像データでは、検査判定が出来なくなる。よって、この場合は、図24(b)に示すように、入力手段で入力された関心領域画像データと、あらかじめ記憶手段に記憶された基準位置データとを比較し、関心領域画像データの位置情報を補正及び/又は特定範囲の位置情報を修正し、位置補正された関心領域画像データを生成した後、差分画像及びヒストグラムを生成することが好ましい。

0107

被検査物の検査方法1、2、3−1、3−2、3−3、4−1、4−2及び4−3の統計値は、平均値又は/及び分散値を使用したが、それ以外の一般的な統計値での欠陥検出も可能である。

0108

(被検査物の検査装置1)
図25に、本発明の被検査物の検査装置100Aのブロック図を示す。図25に示すように、被検査物の検査装置100Aは、入力手段101、記憶手段102A、統計値演算手段103A、検査判定手段104及び報知手段105を有する。

0109

入力手段は、カメラ、レンズ、照明等を主な構成として画像入力を行なう。入力された関心領域画像データは、デジタル情報に変換される。静止された被検査物の関心領域画像データを取得する場合は、CCDエリアセンサカメラを用い、搬送中の被検査物の関心領域画像データを取得する場合は、CCDラインセンサカメラを用いることが好ましい。ただし、本発明の入力手段は、特に限定されるものではなく、ディジタルカメラ、ディジタルビデオカメラ、携帯電話のカメラ、コンピュータネットワーク等から関心領域画像データの取得が挙げられる。関心領域画像データの保存形式は、ビットマップ形式、JPEG形式等、特に限定されるものではない。なお、入力された関心領域画像データは、位置ずれ補正手段を設けることによって、位置ずれ補正された関心領域画像データを得ることが好ましい。

0110

記憶手段102Aは、関心領域画像データ、判定データ等の目的を達成するために必要なデータを記憶する。

0111

統計値演算手段103Aは、関心領域画像データのヒストグラムを求め、平均値及び/又は分散値を算出する。

0112

検査判定手段104は、統計値演算手段103Aで得られた平均値と、あらかじめ記憶手段102に記憶された判定データの平均値の上限値及び/又は下限値を比較し、及び/又は統計値演算手段103Aで得られた分散値と、あらかじめ記憶手段102に記憶された判定データの分散値の上限値及び/又は下限値とを比較して判定する。

0113

報知手段105は、液晶等の大型又は小型表示画面、バイブレーション、音声、印刷媒体、電子記録媒体等によって真偽結果を報知する。表示画面で表示する場合は、テキスト表示、イメージ画像表示、グラフ表示等が可能であり、エラー箇所は、正常の箇所とは色彩を異ならせて表示することが好ましい。グラフ表示は、頻度分布表示、濃度断面グラフ等が可能である。頻度分布表示は、関心領域画像データから指定範囲内に対する濃度の分布状態を数値的に解析する。濃度断面グラフ表示は、関心領域画像データから指定範囲内に対する濃度値を、数値的に解析する。表示は、表示専用ウインドウで濃度断面の折れ線グラフが表示できることが好ましい。なお、報知手段は、周囲に分かりやすく報知される手段であれば、媒体は限定されない。

0114

(被検査物の検査装置2)
図26に、本発明の検査物の検査装置100Bのブロック図を示す。図26に示すように、被検査物の検査装置100Bは、入力手段101、記憶手段102B、差分画像算出手段106、統計値演算手段103B、検査判定手段104及び報知手段105を有する。

0115

入力手段101、検査判定手段104及び報知手段105は、被検査物の検査装置1と同様であるため、説明は省略する。

0116

記憶手段102Bは、関心領域画像データ、判定データ及び差分用基準画像データ等の目的を達成するために必要なデータを記憶する。

0117

差分画像算出手段106は、入力手段101で入力された関心領域画像データと、あらかじめ記憶手段102Bに記憶された差分用基準画像データからの絶対値による差分画像データを生成する。

0118

統計値演算手段103Bは、差分画像算出手段106で得られた差分画像データのヒストグラムを求め、平均値及び/又は分散値を算出する。

0119

(被検査物の検査装置3)
図27に、本発明の検査物の検査装置100Cのブロック図を示す。図27に示すように、検査物の検査装置100Cは、入力手段101、記憶手段102C、基材除去検査画像作成手段107、統計値演算手段103C、検査判定手段104及び報知手段105を有する。なお、基材データを作成するために、第1のヒストグラム生成手段108及び基材データ算出手段109を設けることができる。さらに、基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された関心領域画像データを作成するための基材除去検査画像作成手段107は、第2のヒストグラム生成手段110、閾値算出手段111及び基材除去検査画像生成手段112から成る。

0120

検査判定手段104、報知手段105は、被検査物の検査装置1と同様であるため、説明は省略する。

0121

入力手段101は、入力手段で入力された0〜255画素値で表現された関心領域画像データに0の画素が存在する場合は、画像処理によって0以外の画素に置き換えることが好ましい。よって、入力手段101後に画素変換手段を設けることが好ましい(図示せず)。

0122

記憶手段102Cは、関心領域画像データ、基材データ及び判定データ等の目的を達成するために必要なデータを記憶する。

0123

基材除去検査画像作成手段107は、入力手段101によって入力された関心領域画像データと、あらかじめ記憶手段102Cに記憶された基材データを比較し、基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された関心領域画像データを生成する。

0124

統計値演算手段103Cは、基材除去検査画像作成手段107で得られた基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された関心領域画像データのヒストグラムを求め、平均値及び/又は分散値を算出する。

0125

第1のヒストグラム生成手段108及び基材データ算出手段109は、基材データを作成するための手段であり、第1のヒストグラム生成手段108は、あらかじめ定められた基準画像データから所定の基材の画像データを抽出し、所定の基材における画像データのヒストグラムを求める。この画像データとは、基準画像データ内のすべての基材の画像データ又は基準画像データ内の一部の基材の画像データのことをいう。基材データ算出手段109は、第1のヒストグラム生成手段108で得られた基材のヒストグラムと、基準画像データのヒストグラムを演算し、基材データを得る。

0126

基材除去検査画像作成手段107は、第2のヒストグラム生成手段110、閾値算出手段111及び基材除去検査画像生成手段112から成り、基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された関心領域画像データを作成するための手段であり、第2のヒストグラム生成手段110は、関心領域画像データからヒストグラムを求める。閾値算出手段111は、基材データと関心領域画像データのヒストグラムから閾値を算出する。基材除去検査画像生成手段112は、閾値算出手段111によって得られた閾値によって関心領域画像データから基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された関心領域画像データを生成する。

0127

(被検査物の検査装置4)
図28に、本発明の検査物の検査装置100Dのブロック図を示す。図28に示すように、検査物の検査装置100Dは、入力手段101、記憶手段102D、基材除去検査画像作成手段107、差分画像算出手段106、統計値演算手段103D、検査判定手段104及び報知手段105を有する。なお、基材データを作成するために、第1のヒストグラム生成手段108及び基材データ算出手段109を設けることができる。さらに、基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された関心領域画像データを作成するための基材除去検査画像作成手段107は、第2のヒストグラム生成手段110、閾値算出手段111及び基材除去検査画像生成手段112から成る。

0128

検査判定手段104及び報知手段105は、被検査物の検査装置1と同様であり、基材除去検査画像作成手段107は、被検査物の検査装置3と同様であるため、説明は省略する。

0129

入力手段101においては、入力手段で入力された0〜255画素値で表現された関心領域画像データに0の画素が存在する場合は、画像処理によって0以外の画素に置き換えることが好ましい。よって、入力手段101後に画素変換手段を設けることが好ましい(図示せず)。

0130

記憶手段102Dは、関心領域画像データ、基材データ、判定データ及び差分用基準画像データ等の目的を達成するため、必要なデータを記憶する。

0131

差分画像算出手段106は、基材除去検査画像作成手段107で得られた基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された関心領域画像データと、あらかじめ記憶手段102Dに記憶された基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された差分用基準画像データからの絶対値による差分画像データを生成する。

0132

統計値演算手段103Dは、差分画像算出手段106で得られた差分画像データのヒストグラムを求め、平均値及び/又は分散値を算出する。

0133

第1のヒストグラム生成手段108及び基材データ算出手段109は、基材データを作成するための手段であり、第1のヒストグラム生成手段108は、あらかじめ定められた基準画像データから所定の基材の画像データを抽出し、その画像データのヒストグラムを求める。この画像データとは、基準画像データ内のすべての基材の画像データ又は基準画像データ内の一部の基材の画像データのことをいう。基材データ算出手段109は、第1のヒストグラム生成手段108で得られた基材のヒストグラムと基準画像データのヒストグラムを演算により基材データを得る。

0134

基材除去検査画像作成手段107は、第2のヒストグラム生成手段110、閾値算出手段111及び基材除去検査画像生成手段112を有して成り、基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された関心領域画像データを作成するための手段であり、第2のヒストグラム生成手段110は、関心領域画像データからヒストグラムを求める。閾値算出手段111は、基材データと関心領域画像データのヒストグラムから閾値を算出する。基材除去検査画像生成手段112は、閾値算出手段111によって得られた閾値によって関心領域画像データから基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された関心領域画像データを生成する。

0135

なお、被検査物の検査方法及びその検査装置は、凹版印刷で形成された印刷物に、特に適する。凹版印刷は、断面から見ると凸部(画線)となる印刷色と、基材となる基材色の交互の繰り返しとなることから、基材色を除去する比率が高いため、このような印刷物にも正損判定ができる。また、セキュリティー印刷物の検査にも適応可能であり、例えば、同色赤外線透過インキ及び赤外線吸収インキで印刷された印刷物において、赤外線吸収インキの領域及び/又は赤外線透過インキの領域の欠陥検査にも適応可能である。

図面の簡単な説明

0136

従来の被検査物の検査方法の一例を示す図である。
白色紙以外の濃度を有する基材1b上に印刷された濃淡を有する印刷絵柄2bの検査方法の一例を示す図である。
濃淡及び濃度むらを有する基材1c上に印刷された濃淡を有する印刷絵柄2cの検査方法の一例を示す図である。
本発明の検査方法1の工程を示す図である。
関心領域画像データ6aと、そのヒストグラム7a1、7a2と、平均値及び分散値の一例を示す図である。
本発明の検査方法2の工程を示す図である。
関心領域画像データ6b、差分用基準画像データ8a及び差分画像データ9aと、差分画像データ9aのヒストグラム7b1、7b2と、平均値及び分散値の一例を示す図である。
差分用基準画像データ、関心領域画像データ、差分画像データと、差分画像データのヒストグラムの一例を示す図である。
差分用基準画像データ、関心領域画像データ、差分画像データと、差分画像データのヒストグラムの一例を示す図である。
本発明の検査方法3の工程を示す図である。
関心領域画像データ6c、基材データ12a及び基材の画像データが除去された関心領域画像データ13aと、基材データが除去された関心領域画像データ13aのヒストグラム7cと、平均値及び分散値の一例を示す図である。
関心領域画像データ6d、基材データ12b及び基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された関心領域画像データ13bと、基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された関心領域画像データ13bのヒストグラム7d1、7d2と、平均値及び分散値の一例を示す図である。
関心領域画像データ6e、基材データ12c及び基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された関心領域画像データ13cと、基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された関心領域画像データ13cのヒストグラム7eと、平均値及び分散値の一例を示す図である。
本発明の検査方法4の工程を示す図である。
関心領域画像データ6f、基材データ12d、基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された関心領域画像データ13d、基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された差分用基準画像データ14a、差分画像データ9b及び差分画像データ9bのヒストグラム7f1、7f1’、7f2、7f3を示す図である。
画像処理後の差分画像データ19aからヒストグラムを求めた場合の例である。
その他の方式でのヒストグラムを求める例を示す図である。
関心領域画像データ6g、画像処理後の関心領域画像データ20、基材データ12e、基材の画像データが除去された画像処理後の関心領域画像データ24a、基材の画像データがある程度所定値・所定量)除去された差分用基準画像データ14b、差分画像データ9cを示す図である。
関心領域画像データ6h、基材データ12f、基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された関心領域画像データ13e、基材の画像データが除去された画像処理後の関心領域画像データ24b、基材の画像データがある程度除去(所定値又は所定量)された差分用基準画像データ14c及び差分画像データ9dを示す図である。
画像処理後に差分を行った差分画像9c及び9dのヒストグラムを示す図である。
平均値及び分散値の一例を示す図である。
基材データの作成の工程を示す図である。
基材の画像データが除去又はある程度除去(所定値又は所定量)された関心領域画像データの作成の工程を示す図である。
位置ずれ補正手段を説明する図である。
本発明における被検査物の検査装置100Aのブロック図を示す図である。
本発明における被検査物の検査装置100Bのブロック図を示す図である。
本発明における被検査物の検査装置100Cのブロック図を示す図である。
本発明における被検査物の検査装置100Dのブロック図を示す図である。

符号の説明

0137

1a、1b、1c基材
2a、2b、2c印刷絵柄
2d、2e、2f、2g、2h、2i、2j、2k 印刷絵柄の画像データ
3a、3b、3c 関心領域
4a、4b、4c 基材のヒストグラム
5a、5b、5c 印刷絵柄のヒストグラム
6a、6b、6c、6d、6e、6f、6g、6h関心領域画像データ
7a1、7a2、7b1、7b2、7c、7d1、7d2、7e、7f1、7f1’、7f2、7f3、7g1,7g1’、7g2、7g3、7h1、7h1’、7h2、7h3 ヒストグラム
8a差分用基準画像データ
9a、9b、9c、9d差分画像データ
10a、10b、10c、10d、10e、10f、10g、10h異物の画像データ
11a、11b、11c、11d、11e、11f、11g、11h 基材の画像データ
12a、12b、12c、12d、12e、12f基材データ
13a 基材の画像データが除去された関心領域画像データ
13b、13c、13d、13e 基材の画像データが除去又はある程度除去された関心領域画像データ
14a、14b、14c 基材の画像データがある程度除去された差分用基準画像データ
15a、15b、15c、15d 残った基材の画像データ
16a、16b、16c 所定の基材の画像データ
17a、17b、17c、17d 差分により残った基材の画像データ
18a 、18b、18c、18d 差分により残った印刷絵柄の画像データ
19a画像処理後の差分画像データ
20 画像処理後の関心領域画像データ
21a、21b 画像処理後の印刷絵柄の画像データ
22a、22b 画像処理後の異物の画像データ
23 画像処理後の基材の画像データ
24a、24b 基材の画像データが除去された画像処理後の関心領域画像データ
25a、25b 画像処理後の残った基材の画像データ
26a、26b 画像処理後に差分画像に残った異物の画像データ
100A、100B、100C、100D被検査物の検査装置
101入力手段
102A、102B、102C、102D 記憶手段
103A、103B、103D、103D統計値演算手段
104検査判定手段
105報知手段
106 差分画像算出手段
107 基材除去検査画像作成手段
108 第1のヒストグラム生成手段
109 基材データ算出手段
110 第2のヒストグラム生成手段
111閾値算出手段
112 基材除去検査画像生成手段

ページトップへ

この技術を出願した法人

この技術を発明した人物

ページトップへ

関連する挑戦したい社会課題

関連する公募課題

ページトップへ

技術視点だけで見ていませんか?

この技術の活用可能性がある分野

分野別動向を把握したい方- 事業化視点で見る -

(分野番号表示ON)※整理標準化データをもとに当社作成

ページトップへ

おススメ サービス

おススメ astavisionコンテンツ

新着 最近 公開された関連が強い技術

この 技術と関連性が強い人物

関連性が強い人物一覧

この 技術と関連する社会課題

関連する挑戦したい社会課題一覧

この 技術と関連する公募課題

関連する公募課題一覧

astavision 新着記事

サイト情報について

本サービスは、国が公開している情報(公開特許公報、特許整理標準化データ等)を元に構成されています。出典元のデータには一部間違いやノイズがあり、情報の正確さについては保証致しかねます。また一時的に、各データの収録範囲や更新周期によって、一部の情報が正しく表示されないことがございます。当サイトの情報を元にした諸問題、不利益等について当方は何ら責任を負いかねることを予めご承知おきのほど宜しくお願い申し上げます。

主たる情報の出典

特許情報…特許整理標準化データ(XML編)、公開特許公報、特許公報、審決公報、Patent Map Guidance System データ