明 細 書 高速欠陥検出方法および装置 Description High-speed defect detection method and device
(技術分野） (Technical field)
本発明は、 印刷画像の外観検査において、 被検査画像の欠 陷を自動的に高速かつ目視検査と同等の柔軟な検出を実現す る方法およびそれらの方法を実行する装置に関する。 The present invention relates to a method for automatically and quickly realizing a flexible detection equivalent to a visual inspection in a visual inspection of a printed image, and a device for executing the method.
(背景技術） (Background technology)
画像処理技術を用いた印刷画像の外観検査を行う場合、 印 刷欠陥の検出は、 従来、 基準画像と被検査画像を面素対応に. 比較する "面素対比鲛法" によ り行われていた。 When performing visual inspection of a printed image using image processing technology, detection of print defects is conventionally performed by the "surface element comparison method" that compares the reference image and the image to be inspected in a surface element correspondence. I was
一般に、 被検査面像をカメ ラで撮像し入力する場合、 撮像 時の機構系による位置ずれや、 撮像系のノイズや照明光の明 るさのゆらぎ等によ り微少なレベル変動が生じるため、 単鈍 な画素対応の対比較法では、 上記の微少レ ベル変動に対して も画素値の不一致とみなすこ とになリ、 本来欠陥でないデー タ までも欠陥と して処理する問題がある。 このよ う な疑似欠 陥の検出を防止するために、 従来の欠陥検出方法では、 被検 查画像の各画素に対して、 基準画像内の対応する画素近傍の 一定範囲内の画素とも レベル値を比較し、 レベル差が許容値 以内の画素が基準画像の対応する画素の一定範囲内にあれば 正常、 なければ欠陥とする近傍内類似画素の探索処理を行つ て い る 。 〔参照文献 ： 三菱重工技報 Vo l . 23， N o . 2 , ( 1 986- 3 ) , Ρ Ρ . 248〜 25 2 増田 他 「印刷品質検査シ ステム j しかしながら、 上記従来のよう な欠陥検出方法の欠点は、 入力データ の位置ずれ許容量をデータ の X軸方向， Y軸方向 ともに ± II画素とすると、 被検査画像の 1画素の検査に対し て、 基準画像の（2 n + I )2個の画素と レベル照合が必要に なる。 すなわち、 位置ずれ許容量の増加量に対して、 演算量 は 2乗のオーダで増加する。 実用上、 IIは少なく とも 2以上 であ リ、 この場合、 1画素の検査に対して 25回以上のレベル 照合が必要となる。 また、 レベル変動を許容し、 かつレベル 値毎に許容レベルが異なる場合には、 膨大な画素数を有する 雨像データ の画素毎に許容量設定の判定を要し、 処理'量の増 加は多大である。 さ らに、 目視検査と同等の柔軟な検査を実 現しよう とする と、 文字の太り · 細り等の印刷歪の許容限な ども加わ リ、 種々の許容条件を参照する煩雑な処理が必要と なるので、 処理量が膨大となり、 高速な自動欠陥検査ができ ないという問題点がある。In general, when an image of a surface to be inspected is captured and input by a camera, slight level fluctuations occur due to misalignment due to the mechanical system during imaging, noise in the imaging system, fluctuations in brightness of illumination light, etc. However, in the simple comparison method for pixel correspondence, pixel values do not match even with the above-mentioned minute level fluctuation, and there is a problem that data that is not originally defective is treated as a defect. . In order to prevent the detection of such a pseudo defect, in the conventional defect detection method, a level value is set for each pixel of the target と も image as well as a pixel within a certain range near a corresponding pixel in the reference image. If the pixels whose level difference is within the allowable value are within a certain range of the corresponding pixels of the reference image, the process of searching for similar pixels in the vicinity which is determined to be normal and otherwise to be defective is performed. [Reference: Mitsubishi Heavy Industries Technical Report Vol.23, No.2, (1998- 3), pp.248-252 Masuda et al. “Print Quality Inspection System j However, the disadvantage of the above-described conventional defect detection method is that if the permissible displacement of the input data is ± II pixels in both the X-axis direction and the Y-axis direction of the data, the inspection for one pixel of the image to be inspected is difficult. Level matching is required with (2 n + I)2 pixels of the reference image. In other words, the amount of computation increases on the order of the square with respect to the increase in the allowable displacement. In practice, II is at least 2 or more. In this case, more than 25 level comparisons are required for one pixel inspection. Also, if the level fluctuation is allowed and the allowable level differs for each level value, it is necessary to determine the allowable amount setting for each pixel of the rain image data having a huge number of pixels, and the increase in the amount of processing It is enormous. Furthermore, in order to realize a flexible inspection equivalent to a visual inspection, complicated processing for referring to various allowable conditions is required, in addition to an allowable limit of printing distortion such as thickening and thinning of characters. Therefore, the processing amount becomes enormous, and high-speed automatic defect inspection cannot be performed.
なお、 従来の欠陥検出方法において、 画像データ のサイズ を縮小した り、 許容量の条件を全ての画素に対して一定にす る ことによ り、 処理速度を向上させる こ とはある範囲で可能 である。 しかし、 その場合は、 画像の分解能ゃ 定基準に対 する柔軟性が犠牲とな り 、 高精度な欠陥検出が困難になる と いう問題がある。 ― In the conventional defect detection method, the processing speed can be improved to some extent by reducing the size of the image data or keeping the condition of the allowable amount constant for all pixels. It is. However, in such a case, there is a problem that flexibility with respect to an image resolution measurement standard is sacrificed, and it becomes difficult to detect defects with high accuracy. ―
本発明は、 上記に述べた従来の問題点の存在しない、 すな わち被検査画像入力時の機械的な位置ずれや印刷時の歪に伴 う微少な雨素の位置ずれ、 または外乱の影響による画素の レ ベル変動を許容し、 画素毎に複雑な許容条件が設定される場 合でも、 欠陥の検出 ' 判定処理が高速に行える方法と装置を 提供する こ と を 目的と している。The present invention does not have the above-mentioned conventional problems, that is, the displacement of a small rain element due to the mechanical displacement at the time of inputting the image to be inspected or the distortion at the time of printing, or the disturbance. Pixel effect It is an object of the present invention to provide a method and an apparatus capable of detecting and judging defects at high speed even when a bell fluctuation is allowed and a complicated allowable condition is set for each pixel.
また、 本発明は、 各画素について画像の濃度レ ベル数だけ の 2値（O N , 0 F F )のフラグを要素とするメモ リテーブル を有し、 該メモ リテ一ブルの全画素分の集合をイ ンデッ クス 空間と定義しているが、 イ ンデッ クス空間のメモ リ'量を圧縮 し、 1画素当 り のメ モ リ量を削減する こ と を 目的と している さ らに、 本発明は、 イ ンデッ クス空間における フラグのと り う る値を 2値に限らず多値とするこ と に よ り 、 フ ラ グの値 をもって画素のもつ属性の変動の許容度を表現する こ とによ り 、 画素毎の正常 ' 欠陥の判定のみならず、 各画素の結果を In addition, the present invention has a memory table having, as elements, binary (ON, 0FF) flags corresponding to the number of image density levels for each pixel, and a set of all pixels of the memory table. Although it is defined as an index space, the purpose of the present invention is to compress the amount of memory in the index space and to reduce the amount of memory per pixel. In the index space, the value of the flag in the index space is not limited to binary, but is multi-valued. As a result, not only is it possible to judge whether each pixel is normal or defective,
^合した画像全体に対する総合判定処理において柔軟性を付 加する こ と を 目的と している。^ It is intended to add flexibility in the overall judgment processing for the entire combined image.
(発明の開示） (Disclosure of the Invention)
本発明は、 基準画像と被検査画像を比較したと きに、 対応 する画素レ ベル値の異なるものを欠陥と して検出 · 判定する 印刷画像の外観検査において、 各画素について画像の濃度レ ベル数あるいは色数だけのフラ グを要素とするメモ リテープ ル（以下、 イ ンデッ クステ一ブルと呼ぶ）を有し、 該イ ンデッ ク スチ一ブルを全画素分集めたもの をイ ンデッ ク ス空間と し て備え、 基準画像の各両泰の レ ベル値に対応して、 イ ンデッ ク ス空- 内の フ ラ グを〇 Κ にする こ と によ り 、 基準ノ ターン をイ ンデッ ク ス空間内に生成する と と も に、 検査時に正常範 囲と して許容すべき位置ずれと レベル変動範囲を上記イ ンデ ッ クス空間内のフラグを O Nにする O Nフラグ伝播処理を前 処理と して行った後、 被検査画像の画素の座標値および濃度 または色のレベルからなる多属性値を入力し、 多属性値をも とにインデッ クス空間の対応するフラグを参照し、 該フラグ の O N， O F Fによって当該面素が正常であるか欠陥である かの判定を行う よう にしたもめである。According to the present invention, when a reference image and an image to be inspected are compared, a corresponding pixel having a different pixel level value is detected and determined as a defect. In an appearance inspection of a printed image, an image density level of each pixel is determined. It has a memory table (hereinafter referred to as an index table) that has flags of the same number as the number of colors or the number of colors, and the index space is a collection of the index table for all pixels. In this way, the reference pattern is indexed by changing the flag in the index space to correspond to the level value of each of the reference images. Generated in the space and at the time of inspection Turn on the flag in the above-mentioned index space to set the position deviation and level fluctuation range that should be allowed as the surroundings. After performing the ON flag propagation processing as preprocessing, the coordinate values of the pixels of the image to be inspected And the multi-attribute value consisting of density or color level, and refer to the corresponding flag in the index space based on the multi-attribute value, and turn on or off the flag to determine whether the surface element is normal or defective. It is a widow that decides whether there is any.
また、 本発明は、 フラグのと り う る値を O N , O F Fの 2 値のみに限らず、 任意の値をと り う る多値フラグと し、 フラ グの伝播距離（基準パターンを示すフラグと伝播処理によつ て O Nになるフラグとの距離）に基づく重みづけを したフラ グ値を記憶しておき、 検査時には画像の性質によって決めら れた閾値と参照されたフラグ値と を比較して、 該画素が正常 であるか欠陥であるかの判定を行う よう にしたものである。 In addition, the present invention is not limited to only two values, ON and OFF, of a flag, but a multi-value flag that can take an arbitrary value, and a flag propagation distance (a flag indicating a reference pattern). (The distance between the flag and the flag that is turned on by the propagation process) and stores the flag value, and compares the threshold value determined by the characteristics of the image with the referenced flag value during inspection. Then, it is determined whether the pixel is normal or defective.
また、 本発明は、 フラグの値を要素にもつインデッ クス空 間のメモ リ量の圧縮（以下、 イ ンデッ ク ス空間の圧縮と呼ぶ） を行う ため、 画素毎に設けられた濃度レベル数あるいは色レ ベル数のフラグのうち、 〇 Nになっている フラグは少量でか つ密集している性質を利用 し、 〇 Nフラグの状態を階層構造 を用いて表現し記憶させる こと によ リ、 イ ンデックス空間の 圧縮をはかるよう にしたものである。 また、 多値フラグを用 いた場合は、 最下位階層を除く階層は 2値フラグを用いた場 合と同様に表現して記憶させ、 最下位階層のイ ンデッ ク ステ —ブルには多値の レベル値を記憶させることによ り、 イ ンデ ッ クス空間の圧縮をはかるよ う に したものである。Further, the present invention compresses the amount of memory in an index space having a flag value as an element (hereinafter referred to as “index space compression”). Of the flags of the number of color levels, the flag of 〇N uses the property of being small and dense, and the state of the 〇N flag is expressed and stored using a hierarchical structure. It is designed to compress the index space. When the multi-valued flag is used, the layers except the lowest layer are expressed and stored in the same manner as when the binary flag is used, and the multi-valued index table is stored in the lowest-level index table. By storing the level value, It is designed to compress the box space.
さ らに、 本発明は、 イ ンデッ クス空間の縮小を図るため、 基準画像内の n X n画素に対し、 イ ンデッ ク ス空間では 1 つ の X， Y座標値を対応させるよ う に したものである。 また、 基準画像の画素値の数レベルに対して 1つのフ ラ グを対応さ せるよ う にレベルの間引きを行う よう に したものである。 Further, in the present invention, in order to reduce the index space, one X, Y coordinate value in the index space is made to correspond to n X n pixels in the reference image. Things. In addition, levels are thinned out so that one flag corresponds to several levels of pixel values of the reference image.
なお、 本発明は、 上記高速欠陥検出方法を実現するための 装置の構成と して、 画像信号を入力する画像入力部と、 カメ ラ の画像取り込み速度と装置の処理速度を調節するバッ フ ァ メモ リ と、 入力画像データ を検査に適した画像データ に変換 する前処理部と、 前処理部の出力の送り先を切 り替えるセ レ ク タ と、 基準画像データ を記憶する基準画像記憶部と 検 查画像データ を記憶する入力画像記憶部と、 変動許容範囲を 記憶する許容条件記憶部と、 画像の特徴を抽出する特徴抽出 部と、 抽出した特徵量を記憶する特徴記憶部と、 基準画像と 等価なパターンをイ ンデッ ク ス空間に作成する と ともに、 色 やレベルや画像特徵量に応じた許容条件に従って許容範囲を ィ ンデッ ク ス空間に表示するィ ンデッ ク スフラグ設定処理部 と、 フラ グの状態を記憶しているイ ンデッ クステーブルと、 被検査画像データ によ り参照すべきイ ンデッ ク ステーブルの ア ド レ スを生成する参照ア ド レ ス発生部と、 イ ン デ ッ ク ステ 一ブルを参照するイ ンデ ッ ク ス フ ラ グ参照部と、 参照結果記 憶部と、 参照結果をも と に入力画像データ （被検査データ）が 正常か欠陥かを判定する欠陥判定処理部と を備えたものであ る。The present invention provides, as a configuration of an apparatus for realizing the above-described high-speed defect detection method, an image input unit for inputting an image signal, and a buffer for adjusting an image capturing speed of a camera and a processing speed of the apparatus. A memory, a preprocessing unit for converting input image data into image data suitable for inspection, a selector for switching an output destination of the preprocessing unit, and a reference image storage unit for storing reference image data. An input image storage unit for storing inspection image data, an allowable condition storage unit for storing an allowable variation range, a feature extraction unit for extracting image features, a feature storage unit for storing extracted feature amounts, and a reference image. An index flag that creates an equivalent pattern in the index space and displays the allowable range in the index space according to the permissible conditions according to the color, level, and image characteristics. Processing unit, an index table that stores the status of the flag, and a reference address generator that generates the address of the index table to be referenced based on the image data to be inspected. And an index flag reference section that refers to the index table, a reference result storage section, and whether the input image data (test data) is normal based on the reference result. And a defect determination processing unit for determining whether the defect is present. You.
なお、 検査精度向上のため、 入力画像と基準画像との位置 合わせを行う面像位置合わせ処理部と、 入力画像と基準画像 との領域内のレベル平均値の比較を行う レベル平均値比較処 理部と、 上記全てのブロ ック を制御する制御部と を備えたも のである。 In order to improve inspection accuracy, a plane image alignment processing unit that aligns the input image with the reference image, and a level average value comparison process that compares the level average value in the area between the input image and the reference image And a control unit for controlling all of the above blocks.
(図面の簡単な説明） (Brief description of drawings)
第 1図は、 濃淡画像の高速欠陥検出方法の一実施例を示す 図である。 FIG. 1 is a diagram showing one embodiment of a high-speed defect detection method for a gray-scale image.
第 2図は、 髙速欠陷検出方法の一実施例による作業手煩の 流れを示す図である。 FIG. 2 is a diagram showing a flow of labor and labor according to an embodiment of a method for detecting a defect at a high speed.
第 3図は、 濃淡画像の高速欠陥 出方法を平面的なィ ンデ ッ ク ス空間を用いて説明した図である。 FIG. 3 is a diagram illustrating a high-speed defect detection method for a gray-scale image using a planar index space.
第 4図は、 カラー画像の場合の 1画素に対するイ ンデック ス空間のテ一ブルの一例を示す図である。 FIG. 4 is a diagram showing an example of a table of an index space for one pixel in the case of a color image.
第 5図は、 イ ンデックス空間の圧縮方法と検査方法を、 一 実施例と してカラー画像の R， G , B各 4階調の場合につい て示した図である。 FIG. 5 is a diagram showing, as an embodiment, a method of compressing an index space and a method of inspecting an index space in the case of four gradations of R, G, and B of a color image.
第 6図は、 カラー画像のテ一ブルの一例において、 インデ ッ ク ス空間の一般的な圧縮方法を示した図である。 FIG. 6 is a diagram illustrating a general compression method of an index space in an example of a table of a color image.
第 7図は、 濃淡画像の高速欠陥検出方法において、 インデ ッ クス空間のフラグに多値フラグを用いる場合の一実施例を 示す図である。 FIG. 7 is a diagram showing an embodiment in which a multi-valued flag is used as a flag in the index space in the method for detecting a gray-scale image at a high speed.
第 8図は、 レベル差が許容範囲内であっても、 欠陥と判定 する一例を示した図である。Fig. 8 shows that even if the level difference is within the FIG. 3 is a diagram showing an example of the operation.
第 9 図は、 濃淡画像における 2値フラグを要素とするイ ン デックステーブルの圧縮方法の一例を示 した図である。 FIG. 9 is a diagram showing an example of a method of compressing an index table using a binary flag as an element in a grayscale image.
第 10図は， 濃淡画像における多値フラグを要素とするイン デッ クステーブルの圧縮方法の一例を示した図である。 Fig. 10 is a diagram showing an example of a method of compressing an index table in which a multivalued flag in a grayscale image is used as an element.
第 11図は、 カラー画像における多値フラグを要素とするィ ンデッ クステ一ブルの圧縮方法の一例を示した図である。 FIG. 11 is a diagram showing an example of an index table compression method using a multi-value flag as an element in a color image.
第 12図は、 イ ンデッ ク ス空間の縮小の一実施例と して、 X， Yサイズの縮小方法と検査方法を示した図である。 FIG. 12 is a diagram showing a method of reducing the X and Y sizes and an inspection method as an embodiment of the reduction of the index space.
第 13図は、 イ ンデ ッ ク ス空間の縮小の一実施例と して、 レ ベル方向サイ ズの縮小方法と検査方法を示した図である。 FIG. 13 is a diagram showing a method for reducing the size in the level direction and an inspection method as an embodiment of the reduction of the index space.
第 14函は、 レベル値と して画素の存在する領域の複雑さな ど、 各種特徴量を レベル軸と した場合の欠陥検出方法を示し た図である。 The fourteenth box is a diagram showing a defect detection method when various features are used as the level axis, such as the complexity of the area where the pixel exists as the level value.
第] 5図は、 基準画像を複数枚用いる場合の欠陥検出方法を 示した図である。 FIG. 5 is a diagram showing a defect detection method when a plurality of reference images are used.
第 16図は、 本発明による高速欠陥検出装置の基本的な一実 施例を示すブロ ッ ク図である。 FIG. 16 is a block diagram showing a basic embodiment of the high-speed defect detection device according to the present invention.
第 1 7画は、 画像信号が 3入力で、 イ ンデッ ク ステーブルを それぞれ独立に設けた場合の高速欠陥検出装置の一実施例を 示すブロ ッ ク図である。 The 17th image is a block diagram showing an embodiment of a high-speed defect detection device in a case where three image signals are input and index tables are independently provided.
(発明を実施するための最良の形態） (Best mode for carrying out the invention)
本発明を詳細に説明するために、 以下添付図面に従つ て説 明する。 第 1 図は、 本発明の一実施例の濃淡画像の高速欠陥検出方 法を説明する図である。 まず、 製品に係る画像データの中か ら欠陥のない画像データも し く は欠陥を補正した面像データ を選び、 第 1図（ a )に示す基準面像 1 とする。 基準面像 1の 各画素 2のと リ う る レベル数を Vmとするとき、 各面素 2 に 対して V™の要素をもつ空間を甩意する。 この空間は、 第 1 図（ c )に示すよう に、 X座標， Y座標， レベル座標の 3軸に よって構成されるもので、 ここではこれをインデッ クス空間 3 (—点鎖線で図面表示）と定義付けする。 イ ンデッ クス空間 の構成要素は、 O N , O F Fの 2値をと り う るブロ ック型の フラグ 4であ り、 初期状態ではフラグは全て O F Fになって いる。In order to explain the present invention in detail, the following description is made with reference to the accompanying drawings. FIG. 1 is a diagram for explaining a high-speed defect detection method for a grayscale image according to one embodiment of the present invention. First, image data having no defect or plane image data in which the defect is corrected is selected from the image data relating to the product, and is used as a reference plane image 1 shown in FIG. 1 (a). When the number of levels of each pixel 2 of the reference plane image 1 is Vm , a space having a V ™ element for each plane element 2 is provided. As shown in Fig. 1 (c), this space is composed of three axes: X coordinate, Y coordinate, and level coordinate. Here, this is called index space 3 (shown in dashed-dotted lines). Is defined. The component of the index space is a block-type flag 4 that can take two values, ON and OFF. In the initial state, all the flags are OFF.
次に、 基準パターンの作成について述べる。 基準パターン は、 イ ンデックス空間 3内の各 X， Y座標に対して、 基準画 像 1 の各画素 2のと り う る レベル数 Vm分だけフラグ 4 が用 意されているので、 基準画像 1 の各画素 2のレベル値 Vt〜 Vmに対応する レベル値をもつフラグ 4 を O Nにすることに よ り、 基準画像 1 と等価な基準パタニン 7 がイ ンデッ ク ス空 間 3内に生成される。 例えば、 第 1 図（ a )に示す基準画像 1 内の レベル Vi， V2をもつ画素 Pa， Pb， Pcと等価なパタ —ンと レて、 イ ンデッ クス空間 3内にはハッチで示したフラ グ Fa， Fb， Fcが生成される。Next, the creation of the reference pattern will be described. Reference pattern, each X in the index space 3, the Y-coordinate, only the number of levels Vm min Ru cormorants Ri pixels 2 Noto reference picture image 1 because the flag 4 is use meaning, reference image the flag 4 having a level value corresponding to the level value Vt~ Vm of the pixels 2 of 1 Ri by to oN, the generated reference image 1 equivalent reference Patanin 7 Guy Nde' click scan spatial 3 Is done. For example, a pattern equivalent to pixels Pa , Pb , and Pc having levels Vi and V2 in the reference image 1 shown in FIG. The flags Fa , Fb , and Fc are generated.
次に、 上記の如く 、 基準バタ 一ン 7 を生成したイ ンデック ス空間を利用して検査する方法について述べる。 第 1 図（b ) に示す被検査画像 5 が基準画像 1 と等しいという こ と は、 対 応する画素 2 および 6の； X座標値， Y座標値， レベル値の 3 属性値が全て等しいという こ とである。 すなわち、 被検査画 像 5 の各画素のもつ X座標値， Y座標値， レベル値（以後、 これらを 3属性値と呼ぶ）をもと にイ ンデックス空間 3 のフ ラグ 4 を参照したとき、 フラグ 4 が O Nであるか O F Fであ るかによって被検査画像 5 が基準画像 1 に合致しているか否 かを判定する ことができる。 例えば、 被検査画像 5 内の画素 Pa'は、 座標値（X2， Y3) , レベル値 V2であるので、 イ ン デックス空間 3 内の座標（X2， Y a , V2)にある フラグ Faが 参照される。 フラグ Faは O Nであるので、 画素 Pa'は正常 である と判定される。Next, a method of performing an inspection using the index space in which the reference pattern 7 is generated as described above will be described. Fig. 1 (b) The image 5 to be inspected shown in Fig. 7 is equal to the reference image 1 when the three attribute values of the corresponding pixels 2 and 6: X coordinate value, Y coordinate value, and level value are all equal. That is, when the flag 4 of the index space 3 is referred to based on the X coordinate value, Y coordinate value, and level value (hereinafter, these are referred to as three attribute values) of each pixel of the image 5 to be inspected, It is possible to determine whether the image 5 to be inspected matches the reference image 1 depending on whether the flag 4 is ON or OFF. For example, since the pixel Pa ′ in the inspection image 5 has the coordinate value (X2 , Y3 ) and the level value V2 , the coordinates (X2 , Y a, V2 ) in the index space 3 See the flag Fa in. Since the flag Fa is ON, the pixel Pa ′ is determined to be normal.
以上がイ ンデッ クス空間 3 を用いた検査方法の基礎となる ものであるが、 次に、 被検査画像 5 内に欠陥とはみなされな い程度の位置ずれやレベル変動がある場合に、 単純に上記の 方法を適用するた'けでは欠陥と判定される こと があ り、 基準 画像 1 と被検査画像 5 との対応を正し く とる こ とはできない（ このよ う な場合、 許容量を表現するために、 検査に先だって イ ンデッ クス空間 3 のフラグ 4 に対して次に述べる処理を施 しておく 。 この処理は、 前記の方法によ り基準画像 1 と等価 なパターンと してィ ンデッ クス空間 3 内に生成された基準パ ターン 7 と しての O N状態のフラグ 4以外に、 許容すべき 3 属性値を有する フラ グを O Nに しておく という フラグの拡大 設定処理である。 許容すべき属性値は基準画像 1 内の当該画 素 2の属性値の近傍に位置するものであ り、 許容範囲の設定 によって、 基準面像 1 と等価なパターンと しての基準パター ン 7の O Nフラグ 4に対して、 ； 軸方向， Y軸方向， レベル 軸方向の任意の距離範囲内のフラグに O Nの状態が伝播され るので、 以下、 これを O Nフラグ伝播処理と呼ぶことにする , なお、 驟接するフラグ 4のみに O Nのフラグ 4 を伝播させる 方法に限らず、 検査の判定基準に応じて許容したい属性値を 有する任意のフラグ 4 をも O Nにしておく ことで、 許容範囲 を柔軟に表現することができる。The above is the basis of the inspection method using the index space 3.However, if there is a positional deviation or level variation in the inspected image 5 that is not regarded as a defect, However, if the above method is applied only to the above, it may be determined as a defect, and the correspondence between the reference image 1 and the inspected image 5 cannot be correctly determined (in such a case, the allowable Before the inspection, the following processing is performed on the flag 4 in the index space 3. This processing is performed as a pattern equivalent to the reference image 1 by the method described above. This is an extended flag setting process that turns on flags with three attribute values that should be allowed, in addition to the flag 4 that is in the ON state as the reference pattern 7 generated in the index space 3 The attribute values that should be allowed are in the reference image 1. The picture It is located in the vicinity of the attribute value of element 2, and, depending on the setting of the allowable range, the ON flag 4 of the reference pattern 7 as a pattern equivalent to the reference plane image 1; Axial direction, level Since the ON state is propagated to flags within an arbitrary distance range in the axial direction, this is hereinafter referred to as ON flag propagation processing. Note that only ON flag 4 is ON flag 4 The allowable range can be flexibly expressed by setting ON any flag 4 having an attribute value to be allowed according to the inspection criterion, not limited to the method of propagating the error.
上記の O Nフラグ伝播処理にょ リ、 施されたインデッ ク ス 空間 3のフラグ 4の犾態が検査の判定基準を表わしてお 、 検査は O Nフラグ伝播処理を施したインデックス空間 3 を甩 いて行われる。 すなわち、 検査方法は、 被検査面像 5の各画 素 6 について、 その属性値をも とに 1 回だけインデックス空 間 3のフラグ 4 を參照するという こ とで前記の方法と変わ り なく、 イ ンデッ クス空間 3内のフラグ 4の状態が位置ずれや レベル変動許容の機能を表現しているわけである。 例えば、 第 1図（ c )のイ ンデッ クス空間 3内の複数の白ヌキのフラグ Fwは、 基準面像 1 と等価な基準パタ一ン 7 を表現するハツ チ部の O Nフラグ Fa， Fh， Fcのまわり に、 O Nフラグ 4 を X， Y方向に ± 1伝播させたものであるが、 こ の O Nフ ラ グ伝播によって生成されたパターン 8は、 基準面像 1 に対す る レベル変動の許容量は零で、 位置ずれ許^容量を X軸， Y軸 とも ± 1画素と して検査を行う場合に用い られるパターンで ある。According to the above-described ON flag propagation processing, the state of the flag 4 in the index space 3 that has been applied represents a determination criterion for the inspection, and the inspection is performed using the index space 3 that has been subjected to the ON flag propagation processing. . In other words, the inspection method is the same as the above-described method, with reference to the flag 4 of the index space 3 only once for each pixel 6 of the inspected surface image 5 based on the attribute value. The state of the flag 4 in the index space 3 expresses the function of tolerating a position shift and level fluctuation. For example, a plurality of white flags Fw in the index space 3 in FIG. 1 (c) are the ON flags Fa , of the hatch representing a reference pattern 7 equivalent to the reference plane image 1. The ON flag 4 propagates ± 1 in the X and Y directions around Fh and Fc , and the pattern 8 generated by this ON flag propagation corresponds to the reference plane image 1 The permissible amount of level fluctuation is zero, and this pattern is used when performing inspection with ± 1 pixel in both the X-axis and the Y-axis. is there.
ここで、 ノヽツチ部のフラグ Fa, Fb， Fcと、 新たに O N と された白ヌキのフラグ Fw群とによって表現されるパター ン 8 を用いて、 被検査画像 5内の画素 Pb'と画素 P の判定 を行う場合について説明する。 面素 6 の 3属性値をもとにィ ンデックス空間 3内のフラグ 4 を参照すると き、 画素 Pb'に ついては第 1 図（ c )のフラグ Fb 'が参照される。 この場合、 フラグ Fb 'はパターン 8内に含まれており、 フラグ値が〇 N であるので正常と判定される。 すなわち、 基準画像 1 内の画 素 Pbに対して、 X軸方向の一 1画素分の位置ずれが許容さ れる。 また、 第 1 図（ b )の画素 P については、 参照される フラグ 4 が O F Fであるので欠陥と判定される。 すなわち、 レベル変動の許容量が零のため欠陥と判定されるのである。 以上説明した欠陥検査方法の作業竽頗をま とめて第 2図に 示してある。Here, using the pattern 8 represented by the flags Fa , Fb , and Fc of the notch portion and the flag Fw of white nuclei newly turned ON, the pixels in the image 5 to be inspected are obtained. The case of determining Pb ′ and pixel P will be described. 3 attribute values of surface elements 6 when you see the flag 4 in I index space 3 to the original, is referred to 'flag Fb of FIG. 1 For the (c)' pixel Pb. In this case, since the flag Fb ′ is included in the pattern 8 and the flag value is 〇N, it is determined to be normal. That is, for picture element Pb in the reference image 1 one 1 positional deviation of pixels in the X-axis direction is allowed. Further, the pixel P in FIG. 1 (b) is determined to be defective because the referenced flag 4 is OFF. That is, since the allowable amount of the level fluctuation is zero, it is determined as a defect. FIG. 2 summarizes the operations of the defect inspection method described above.
ステップ 1 検査対象となる画像の中から欠陥のない正常 な画像も し く は欠陥部分を補正した画像を基 準画像と して選択する。 Step 1 From the images to be inspected, select a normal image having no defect or an image in which the defect portion is corrected as a reference image.
ステップ 2 基準画像の各画素について、 画素のと リ う る レ ベル数 Vm分だけ O N， O F F 2値のフラ グを有するイ ンデッ ク ス空間を用意する。 ステッ プ 3 基準画像の各画素の レベル値に対応して、 ィ ンデッ ク ス空間内のフラグを O Nにする こと によ り、 基準パターンをイ ンデッ クス空間内 に生成する。Steps for each pixel of the second reference image, providing a Lee Nde' click scan space with the pixel's and Li Cormorant Ru level number Vm fraction only ON, the flag in the OFF 2 values. Step 3 By turning on the flag in the index space corresponding to the level value of each pixel of the reference image, the reference pattern is set in the index space. To be generated.
ステップ 4 ； 基準面像の各画素に対して、 位置ずれゃレべ ル変動の許容量を設定し、 許容範囲内の 3属 性値（X座標値， Y座標値， レベル値)をもつ インデックス空間内のフラグを O Nにする。 以上のステップ 1〜 4の処理を一連の欠陥検査に先だち、 前処理と して 1回だけ行う。 Step 4: For each pixel of the reference plane image, set the permissible amount of displacement and level fluctuation, and index with three attribute values (X coordinate value, Y coordinate value, and level value) within the permissible range. Turn on the flag in the space. The above steps 1 to 4 are performed only once before the series of defect inspections.
ステップ 5 ； 入力される被検査画像の各画素について、 面 素のもつ 3属性値をも とにインデッ クス空間 内の対応する フラグを参照し、 該フラグが O Nか O F Fかによ り当該画素の正常 · 欠陥の 判定を行う 。 Step 5: For each pixel of the input image to be inspected, refer to the corresponding flag in the index space based on the three attribute values of the surface element, and determine whether the pixel is on or off according to whether the flag is ON or OFF. Perform normal / defective judgment.
通常、 欠陥検査は、 同一形状同一絵柄の画像を 1 口-ッ ト当 リ千枚や一万枚の数量で入力 し、 一枚一枚が基準と合致して いるか否かを判定するものであるが、 本方法によれば、 被検 査画像が何千枚， 何万枚であっても、 上記ステップ 1〜 4の 前処理は 1 ロ ッ トあるいは数ロッ ト当 リー回のみでよ く 、 ス テツプ 5 の処理のみを各被検査面像について繰り返せばよい わけである。 Normally, defect inspection is performed by inputting images of the same shape and the same pattern in quantities of 1,000 or 10,000 pieces per bit and judging whether or not each one meets the standard. However, according to this method, even if there are thousands or tens of thousands of images to be inspected, the pre-processing of steps 1 to 4 described above is performed only for one lot or several lots. In other words, only the processing of step 5 needs to be repeated for each inspected surface image.
第 1 図においては、 インデッ クス空間 3 を立体で表現した が、 画素毎に作成した各属性値に関するテーブルを用いてィ ンデッ クス空間を平面的に表現する こともできる。 In FIG. 1, the index space 3 is represented in three dimensions, but the index space can be represented two-dimensionally using a table for each attribute value created for each pixel.
第 3 図は、 濃淡画像の高速欠陥検出方法を平面図で説明し たものである。 第 3 図において、 検査対象となる画像の中か ら欠陥のない画像も し く は欠陥部分を補正した画像を選び、 第 3 図（ a )に示す基準画像 11とするこ とは第 1 囱（ a )の場合 と同様である。FIG. 3 is a plan view illustrating a high-speed defect detection method for a grayscale image. In Fig. 3, is it in the image to be inspected? Then, an image having no defect or an image in which the defective portion is corrected is selected, and is used as the reference image 11 shown in FIG. 3 (a) in the same manner as in the case of FIG. 1 (a).
次に、 イ ンデックス空間の準備をするわけであるが、 これ は次のよ う にして行う。 すなわち、 画像の濃度レベル数を Vmとすれば、 基準画像 11の各画素 12毎に、 第 3図（ b )に示 すよう に、 Vm個の 1 ビッ 卜のフラグ 13を要素にもつ画素の 濃度 Vmに関するテーブル 15を用意する。 これをイ ンデジ ク ステーブルと定義する。 該イ ンデッ クステーブルは、 X座標， Y座標によ リ位置を指定される画素 12に対応して設けられ、 これを全画素分集める と第 3 図（ d )に示す如く にな リ、 これ によってイ ンデックス空間 16を定義する こ と ができる。Next, the index space is prepared. This is performed as follows. That is, assuming that the number of density levels of an image is Vm , each pixel 12 of the reference image 11 has Vm 1-bit flags 13 as elements as shown in FIG. providing a table 15 relating to the concentration Vm of the pixels. This is defined as an index table. The index table is provided corresponding to the pixel 12 whose position is specified by the X coordinate and the Y coordinate. When all the pixels are collected, the index table becomes as shown in FIG. 3 (d). The index space 16 can be defined by
イ ンデッ クス空間 16の構成要素は O N， O F Fの値を と リ う る 1 ビッ 卜のフラグ 13であ り、 初期状態ではフラグは全て O F F になっている。 A component of the index space 16 is a 1-bit flag 13 that takes the values of ON and OFF. In the initial state, all the flags are OFF.
次に、 基準パタ ーンの作成について述べる。 基準画像 11の 各画素 12の レベル値に従って、 各画素 12のィ ンデッ クステ一 ブル上の レベル値に対応する フラグ 13を O Nにする こ と によ リ、 基準パターンをイ ンデッ クス空間内に生成する。 例えば、 第 3図（： ）の基準画像 11の X · Y座標が Χπ， Υπの点の画素 12の レ ベル値を V£とすれば、 第 3 図（ b )および第 3 図（ d ) において、 Xn , Ynに対するテ一ブルの レベル値 V のフラ グ 13を O Nにする こ とである。 これを基準画像の全画素につ いて行えば、 基準パタ ーンをィ ンデッ ク ス空間 16内に生成す る ことができる。Next, the creation of the reference pattern is described. The reference pattern is generated in the index space by turning on the flag 13 corresponding to the level value on the index table of each pixel 12 according to the level value of each pixel 12 of the reference image 11. I do. For example, FIG. 3 (:) standard X · Y coordinates of the image 11 is chi[pi of, if the level value of a pixel 12 of a point Upsilon[pi and V£, FIG. 3 (b) and FIG. 3 ( In d), the flag 13 of the table level value V for Xn and Yn is turned on. By performing this for all pixels of the reference image, a reference pattern is generated in the index space 16. It can be.
上記の如く 、 基準パタ ーンを生成したイ ンデックス空間 16 を利用 して検査する方法について述べる。 被検査面像 14が基 準面像 11に等しいという ことは、 対応する画素 12の X座標値， Y座標値， レベル値が全て等しいという ことである。 したが つて、 被検査面像 14の各面素 12の 3属性値をも とにイ ンデジ クス空間 16中の点を直接参照したとき、 フラグが O Nである か 0 F Fであるかによって、 被検査画像 14が基準面像 11に合 致しているか否かを判定することができる。 例えば、 第 3図 ( c )の被検査画像 14の座標点 Xn， Υπにおける画素 12めレべ ル値が V であったと して、 Xa , Y n, (但し、 V£ 'はAs described above, a method of inspecting using the index space 16 for generating the reference pattern will be described. The fact that the inspected surface image 14 is equal to the reference surface image 11 means that the corresponding pixel 12 has the same X coordinate value, Y coordinate value, and level value. Therefore, when a point in the index space 16 is directly referred to based on the three attribute values of each surface element 12 of the surface image 14 to be inspected, depending on whether the flag is ON or 0FF, It can be determined whether or not the inspection image 14 matches the reference plane image 11. For example, the coordinate points Xn of the inspection image 14 of FIG. 3 (c), the pixel 12 Merebe Le values in Upsilon[pi is a wasV, X a, Y n, ( where, V£ 'is
V。〜Vm-:uの何れかのレベル値に対応する）で第 3図（b )ま たは（d )のインデックス空間を参照した き、 該当箇所のフ ラグが 01STであれば正常、 O F Fであれば欠陥と判定される。 これは、 前記第 1 図において説明した場合と同じである。V. ~ Vm- : u), refer to the index space in Fig. 3 (b) or (d). If the flag at the corresponding location is 01ST, it is normal and OFF. If so, it is determined to be a defect. This is the same as the case described in FIG.
被検査画像 14に欠陥とはみなされない程度の位置ずれゃレ ベル変動を許容する方法は、 前記第 1図を用いて述べた如く、 検査に先だって上記基準パタ ーン作成で O Nにされたフラグ 13のまわりのフラグ 13で、 許容しう る 3属性値をもつフラグ 13を O Nにする という O Nフラグ伝播処理を施しておく こ と によ り、 一定の許容条件の下での対応づけを行う 。 例えば、 第 3図（ a )の座標点 Χπ， Υπの レベル か ら ± 1 レベル増 減したレベル値+ 1 , V£ および隣接座標点 Xn， Y n-x の レベル Vfcか ら ± 1 レベル増減したレベル値 Vfc + 3， に O Nフラグ 13を伝播処理する こと によ り、 第 3 図（ b )およ ば（d )の V t， V£ , Vi.! , Vh + 1 , Vk， のフラグ 13 が O Nにな り、 レベル変動と位置ずれを許容する範囲をイ ン デックス空間に表現することができる。As described with reference to FIG. 1 above, the method of allowing the positional deviation of the image to be inspected 14 to be considered as a defect and the level variation is as described above with reference to FIG. By performing the ON flag propagation process of turning on the flag 13 having three attribute values that can be allowed in the flag 13 around 13, the association is performed under certain allowable conditions . For example, FIG. 3 (a) coordinate point chi[pi, Upsilon level to a ± 1 levels increase Hesi level value of[pi+ 1, V£ and adjacent coordinate points Xn, or the level Vfc of Y nx et al ± 1 Level value increased or decreased Vfc +3 , Propagation processing of the ON flag 13 causes the flag 13 of V t, V£ , Vi.!, Vh + 1 , Vk , in FIGS. 3 (b) and (d) to be turned ON. That is, the range in which the level fluctuation and the displacement are allowed can be expressed in the index space.
上記の O Nフラグ伝播処理によ り、 イ ンデッ クス空間内に 施された O Nフラグ 13の状態が検査の判定基準を表わしてお リ 、 検査は単に 1画素当 り 1 回イ ンデッ クス空間の該当フラ グを參照する こ と によ り実施できる こ とは、 前記第 1 図を用 いて説明したとおりである。 By the above-described ON flag propagation processing, the state of the ON flag 13 applied in the index space indicates the judgment criterion of the inspection, and the inspection is simply performed once per pixel in the index space. The operations that can be performed by referring to the flags are as described with reference to FIG.
例えば、 第 3図（ c )における座標点 Xn， Ynのレベル値 V が V£でな く V£ - または Vkであっても、 第 3 図（ b )に おいて Vf , Vfcのフラグ 13は O Nに設定されているので、 座標点 Xπ， Υηの画素は欠陥とはみなされない処理を 1 回の フラグ参照で実行できる。For example, evenif the level value V of the coordinate points Xn and Yn in FIG. 3 (c) is V£-or Vk instead of V£ , Vf and Vfc in FIG. 3 (b) Since the flag 13 is set to ON, the pixel at the coordinate point Xπ ,η η can execute the processing that is not regarded as a defect by referring to the flag once.
上記の欠陥検査方法の作業手順は、 前記第 2 図のとおりで ある。 The operation procedure of the above defect inspection method is as shown in FIG.
次に、 第 4 図によ り、 カラー画像の高速欠陥検査方法の一 実施例について述べる。 Next, an embodiment of a high-speed defect inspection method for a color image will be described with reference to FIG.
カラ一画像の場合も、 基本的な欠陥検出方法は濃淡画像の 場合と同じである。 濃淡画像の場合は、 イ ンデッ クス空間は 画素の X， Υ座標値と レベル値の 3属性値で決定された—が、 カラー画像の場合には、 イ ンデッ ク ス空間は X， Υ座標値な らびに R， G ， B (赤， 緑， 青）各レベル値の 5属性値によつ て決定される こ と になる。 したがって、 各画素に対するイ ン デッ クス空間のテーブルは、 第 4図（ b )に示すよう に、 R , G , B各レベル値を 3つの軸とする立方体に拡張して考えら れる。The basic defect detection method for a blank image is the same as that for a gray image. In the case of a grayscale image, the index space is determined by the X, の coordinate values of the pixels and the three attribute values of the level value. However, in the case of a color image, the index space is determined by the X, Υ coordinate values. In addition, it is determined by five attribute values of R, G, and B (red, green, and blue) level values. Therefore, the input for each pixel As shown in Fig. 4 (b), the table in the index space can be expanded to a cube with R, G, and B level values as three axes.
第 4図は、 R， G， B各々 4階調（値 0〜 3 )のカラー画像 データ の例である。 この例では、 1面素で表現可能な色数は 64 ( = 43 )個でぁ リ、 インデッ クス空間の 1画素当 り必要な フラグ数も 64個となる。 したがって、 この例では一辺の長さ 4の立方体（R， G， Bの各レベル値を 3軸とする）中に 64個 のフラグが用意されたものと してイ ンデックステーブルを構 成する ことができる。FIG. 4 is an example of color image data of four gradations (values 0 to 3) for each of R, G, and B. In this example, the number of colors that can be expressed by 1 surface elements 64 (= 43) pieces in § Li, index number of flags required Ri 1 pixel equivalent space also becomes 64. Therefore, in this example, the index table is configured assuming that 64 flags are prepared in a cube with a side length of 4 (each level value of R, G, B is 3 axes). Can be.
この表現では、 基準画像と等価なパターンをインデックス 空間内に作成する場合には、 各 R， G , B値に対して立方体 中の座標（ R， G , B )におけるフラグが 0 Nになる。 例えば. 第 4図（ a )において、 R， G， B 3枚の基準画像の座標 In this representation, when a pattern equivalent to the reference image is created in the index space, the flag at the coordinates (R, G, B) in the cube for each R, G, B value is 0N. For example, in Fig. 4 (a), the coordinates of the R, G, and B reference images
( X□ , yD )における画素の値がそれぞれ R = 2， G = 1 , B = 1 の場合、 等価なパターンと してハッチ付きフラグ V31 で示される（R， G , B ) = ( 2 , 1， 1 )点のフラグが〇 Nに なる。 検査時に微少な色変動を許容するために、 O Nフラグ V31に対して O Nフラグ伝播処理を施すと、 例えばフラグ V 31のまわ りで R， G , B各方向に各々 ± 1 だけ属性値を変 化した 6つのフラグ 32〜37が O Nに リ、 フラグ V31の属性 値以外にフラグ V31のまわ り の属性値を許容することができ るよう になる。(X □, yD) if the value of the pixels in the respective R = 2, G = 1, B = 1, shown by hatched flag V31 with equivalent patterns (R, G, B) = (2 , 1, 1) The flag at point 〇N. If the ON flag V31 is subjected to ON flag propagation processing to allow slight color fluctuations during inspection, for example, the attribute value is changed by ± 1 in each of the R, G, and B directions around the flag V31. becomes so that it is possible to six flags 32-37 which turned into permits re, the Mawa Ri attribute value of the flag V31 besides attribute value of the flag V31 to oN.
上記 O Nフ ラ グの伝播処理は色の違い（信号レベルの変動） を許容するためのものであつ たが、 位置ずれを許容する場合 は、 近傍画素の R， G , B値および色変動許容範囲に対応す る R， G , B座標におけるフラグを O Nにすればよい。The above ON flag propagation process is different in color (signal level fluctuation) However, if positional deviation is tolerated, the R, G, and B values of neighboring pixels and the flags at the R, G, and B coordinates corresponding to the color variation allowable range can be set to ON. Good.
上記に述べたよ う に、 1画素当 りのインデッ クス空間を R , G , B 3軸によって構成される立方体と した場合、 カメ ラ出 力の R， G， B信号値によって構成される色空間は， 人間の 色差感覚に対して非線型のみならず、 撮像素子特性や光源， カメラパラメータ等によ り変化する。 R， G , B信号値を用 いて高速な検査を行う ためには、 イ ンデッ クス空間の色属性 を R， G， B値とする必要があるため、 人間の色差感覚に合 致する均等色空間と撮像系 R , G , B空間との対応づけを行 う こ とが必要である。 対応づけの方法は、 任意の R， G， B 値について U C S (Uniform Chromaticity Scale)系の単位色 差感覚面を R G B系の信号値変化量に変換する こ とであ り変 換手順は次のよ う に行う 。 As described above, if the index space per pixel is a cube consisting of the three axes R, G, and B, the color space consisting of the R, G, and B signal values of the camera output Varies depending on the characteristics of the image sensor, the light source, camera parameters, etc., as well as the non-linear shape of the human sense of color difference. In order to perform high-speed inspection using the R, G, and B signal values, the color attributes of the index space must be R, G, and B values, so that a uniform color that matches the human sense of color difference. It is necessary to correlate the space with the imaging system R, G, B space. The method of associating is to convert the unit color difference sense plane of UCS (Uniform Chromaticity Scale) system into RGB signal value change amount for arbitrary R, G, B values. The conversion procedure is as follows. Do so.
( i ) 撮像系よ り得られた R G B信号値を R G B表色系に 封応づける。 (i) The RGB signal values obtained from the imaging system are mapped to the RGB color system.
(ii ) R G B表色系の信号値を Χ Υ Ζ表色系の信号値に変 換し、 さ らに U C S系の中でも小色差問題に適した (ii) Converts RGB color system signal values to 表 Υ Ζ color system signal values, and is suitable for small color difference problems among UCS systems.
C I E l a * 表色系の信号値に変換する。C I E la * Converts to color system signal values.
(iii) L ^ a ^ b " "値まわ り の単位色差感覚面（球面）を求め る。 (iii) Find the unit color difference sensing surface (spherical surface) around L ^ a ^ b "" value.
(iv) 逆変-換によ り 、 単位色差感覚面を R G B表色空間で の信号変化量に変換する。 上記変換にょ リ、 R G B空間内に単位色差感覚面が得られ れば、 その範囲内のフラグを O Nにすることによ り、 人間の 色差感覚に合致した色変動許容範囲を設定することができる。(iv) By the inverse transformation, the unit color difference sense plane is converted into a signal change amount in the RGB color space. According to the above conversion, if a unit color difference sensation surface is obtained in the RGB space, by setting the flag in that range to ON, it is possible to set the color variation allowable range that matches the human color difference sensation .
従来手法で人間の色差感覚に合致した検査を行うためには、 検査時に画素毎に R， G , B値を均等色空間の信号値に変換 し、 基準データ との差分値が許容色差範囲内か否かの判定を しなければならないので、 処理量が膨大にな り、 高速に検査 を行う ことが不可能であつたが、 上記方法では、 前処理と し てインデックス空間にフラグ処理を施しておく ので、 検査は 単にフラグの参照で実行でき、 基準設定が煩雑であっても検 査の髙速性を妨げる こ とはない。 In order to perform an inspection that matches the human sense of color difference with the conventional method, the R, G, and B values are converted into signal values in a uniform color space for each pixel during the inspection, and the difference from the reference data is within the allowable color difference range. In this method, the index space was flagged as pre-processing, because the amount of processing was enormous and it was not possible to perform high-speed inspection. Since the inspection can be performed simply by referring to the flag, even if the standard setting is complicated, it does not hinder the speed of the inspection.
カラー面像にインデックス空間を適用する場合、 上記に述 ベた方法は、 R， G , B値を 3軸とする立方体のインデック ス空間で表おす場合のものであるが、 R , G， Bの各々に対 してそれぞれ独立した 3つのインデッ クス空間を設けてもよ い。 この構成では、 R， G， B 3枚の基準面像各々に対して、 第 3図で示したよう な 1画素当 り に各色の濃淡レベル数分の フラグをもつイ ンデックズ空間を用意して、 R， G , Bそれ ぞれ独立に各々のィ ンデッ クス空間を参照することで検査を 行う ことができる。 この方法では、 人間の色差感覚に合致す る微妙な色変動許容範囲を厳密には設定できないが、 実用上 には十分であ り、 装置構成が筒易で、 必要なメモ リ量が少な い等の効果がある。 When the index space is applied to the color plane image, the method described above is for the case where the R, G, and B values are represented by a cubic index space having three axes. For each of the three, three independent index spaces may be provided. In this configuration, for each of the three R, G, and B reference plane images, an index space with flags for the number of gray levels of each color as shown in Fig. 3 is prepared. , R, G, B can be checked independently by referring to each index space. With this method, it is not possible to strictly set the delicate color fluctuation tolerance range that matches the human sense of color difference, but it is practically sufficient, the device configuration is simple, and the required memory amount is small. And so on.
次に、 イ ンデッ ク ス空間の圧縮方法について説明する。 濃淡画像の場合、 1画素当 り必要なフラグ数は画像の濃度 レベル数でぁ リ、 例えば濃度レ ベル数を 256とすれば、 1画 素当 り 256ビッ ト、 画像サイズを 512 X 800画素とする と、 ィ ンデッ クス空間に必要なメモリ量は約 13 Mバイ 卜である。 こ れに対し、 カラー画像の場合は、 R， G , Bデータ各々の レ ベル階調数を 256と した場合に表現可能な 1670万（2563 )色の 色数分だけフラグを画素毎に用意する と、 イ ンデッ クス空間 は 1画素当 り約 2 Mバイ ト必要であ り、 画像サイズを 512 X 800画素とする と、 全メモ リ容量は約 800 Gバイ ト という膨大 な量とな り、 実現不可能である。Next, a method of compressing the index space will be described. In the case of a grayscale image, the number of flags required per pixel is the number of image density levels.For example, if the number of density levels is 256, 256 bits per pixel and image size is 512 x 800 pixels Then, the amount of memory required for the index space is about 13 Mbytes. On the other hand, in the case of a color image, flags are set for each pixel by the number of 16.7 million (2563 ) colors that can be represented when the level gradation number of each of the R, G, and B data is 256. When prepared, the index space requires about 2 Mbytes per pixel, and if the image size is 512 x 800 pixels, the total memory capacity will be a huge amount of about 800 Gbytes. It is not feasible.
しかし、 画像データの特性上イ ンデッ クス空間に含まれる O Nフラグが耝であ り、 かつ部分的に集まっている という性-. 質を利用 し、 O Nフラグの状態を階層構造を用いて表現する こ とによ り イ ンデッ クス空間を圧縮する こ とができる。 イ ン デッ ク ス空間の圧縮は、 濃淡画像， カラー画像の何れの場合 も可能であるが、 ここではカラ一画像の場合について、 第 5 図によ リ イ ンデッ クス空間の圧縮方法と検査方法について説 明する。 However, due to the nature of the image data, the ON flag included in the index space is 耝 and is partially collected.-Using the quality, the state of the ON flag is expressed using a hierarchical structure. As a result, the index space can be compressed. The index space can be compressed for both grayscale and color images. Here, for a single color image, the compression and inspection methods for the index space are shown in Fig. 5. Is explained.
R , G , B 3軸によって構成される立方体について各軸毎 に N分割を行い、 Nの 2乗個の小立方体に分割する。 次いで、 各小立方体について同様な処理を行って分割を繰り返し、 O Nフラグを包含する小立方体のみをテーブルに記述する。 例えば、 第 5 図（ a )の立方体 51を R， G， B各軸について 2 分割する こ と によ り 8個の点線で区切 られた小立方体に分割 し、 第 5図（ b )の階層 1 に示すよう に、 1つの小立方体が 1 ビジ 卜に対応する 8 ビッ 卜のテーブルを用意する。 小立方体 の位置指定には、 親の立方体の各軸を等分し、 前半と後半の 各々 を " 0 " と " 1 " とで示した座標（小立方体座標という） を用いる。 また、 階層 1の 8 ビッ トテーブルの各ビッ トと小 立方体座標との対応は、 第 5図（ c )に示すよう に設定する。 第 5図（ a )において、 階層 1 の 8小立方体中、 O Nフラグの 存在するものは小立方体座標（R = 0， G = 0 , B = 0 ) , ( 1 ， ひ， 0)， （ 1， 1， 0 )， （ 1， 0， 1 )で表わされる 4 つであり、 8 ビッ トのテーブルでフラグ状態を示すと、 第 5 図（b )階層 1 に示すとおり となる。 上記階層 1でフラグが O N = 1 になっている 4つの小立方体についてテーブル上の ビッ ト番号の小さい煩にさ らに 8分割行い、 O Nフラグの存 在する小立方体をテーブル表現する と、 第 5図（b )階層 2 に 示す 4個のテーブルが得られる。 このよう に、 立方体中の O Nフラグの扰態は、 この例では 1画素当 り 64ビッ トから圧 縮によ り 40ビッ 卜のテーブルで表現する ことができる（階層 1で 8 ビッ ト、 階層 2で 32ビッ ト）。 また、 上記のよう に処 理した圧縮空間を用いた検査は、 次のよう にして行おれる。 被検査データ の R， G， B値が、 例えば R， G , B = 2， 0， 1 〔第 5 図（ a )のフラグ G— 1 に対応〕であるとする と、 第 5 図（ b )の階層 1では小立方体座標（ 1， 0， 0 )の小立方体、 すなわちビジ ト番号 1 が参照され、 階層 2では小立方体をさ らに 8分割した場合の小立方体座標（ 0， 0， 1 ) (フラグ領 域ビッ 卜番号 4 )の小立方体が参照される。 本例では、 階層 1 および階層 2 とも参照したフラグが O Nであるので、 属性A cube composed of three axes of R, G, and B is divided into N for each axis, and divided into N square cubes. Next, similar processing is performed for each small cube, and division is repeated, and only the small cube including the ON flag is described in the table. For example, the cube 51 in Fig. 5 (a) is divided into two small cubes separated by eight dotted lines by dividing the cube 51 for each of the R, G, and B axes. Then, as shown in hierarchy 1 of Fig. 5 (b), prepare an 8-bit table in which one small cube corresponds to one visit. To specify the position of the small cube, the axes of the parent cube are equally divided, and the coordinates of the first and second halves are indicated by “0” and “1” (called small cube coordinates). In addition, the correspondence between each bit of the 8-bit table of layer 1 and the small cube coordinates is set as shown in Fig. 5 (c). In Fig. 5 (a), out of the eight small cubes at level 1, those with the ON flag are the small cube coordinates (R = 0, G = 0, B = 0), (1, hi, 0), (1 , 1, 0) and (1, 0, 1), and the flag status is shown in the 8-bit table as shown in Fig. 5 (b), hierarchy 1. The four small cubes whose flags are ON = 1 in the above hierarchy 1 are further divided into eight with a small bit number on the table, and the small cube with the ON flag is expressed in a table. The four tables shown in Fig. 5 (b) hierarchy 2 are obtained. In this way, the state of the ON flag in the cube can be expressed as a table of 40 bits by compression from 64 bits per pixel in this example (8 bits for hierarchy 1, 8 bits for hierarchy) 2 for 32 bits). Inspection using the compressed space processed as described above is performed as follows. Assuming that the R, G, and B values of the data to be inspected are, for example, R, G, B = 2, 0, 1 [corresponding to the flag G-1 in FIG. 5 (a)], FIG. ) At level 1 refers to the small cube with small cube coordinates (1, 0, 0), that is, visit number 1. At level 2, the small cube coordinates (0, 0, 0) when the small cube is further divided into eight 1) (Flag area The small cube with area bit number 4) is referenced. In this example, since the flag that refers to both tier 1 and tier 2 is ON, the attribute
G— 1 は正常と判定される。G-1 is determined to be normal.
一般的には、 R， G， B 3軸によって構成される立方体に ついて各軸毎に X分割を行い、 Xの 3乗個のビジ 卜からなる テーブルを用意し、 O Nフラグを包含する小立方体について のみテーブルの対応ビジ 卜に " 1 " を記述する。 次いで、 0 Nフラグを包含する小立方体、 すなわちテーブル上で " 1 " を記述されたビ ジ 卜番号に対応する小立方体について同様な 処理を行って分割とテーブルの作成を繰り返し、 O Nフラグ を含むインデックス空間の領域のみテーブル作成を進める。 例えば、 第 6 図（ a )に示すよ う に、 R , G , B 3軸によつ て構成される階層 1 の立方体を各軸毎に X分割し、 X3個の 小立方体をつ く る。 同時に： X3個のビッ ト を有する階層 1 の テーブルを第 6 図（ b )の如く用意し、 O Nフラグを包含する n個の小立方体に対するビッ トに " 1 " を記述する。 次いで、 O Nフラグを包含する上記 n個の第 6 図（ a )に示す階層 2 の 小立方体について各軸 Y分割し、 Y3個の小立方体をつ く り、 同時に Y3個の ビッ ト を有する n個の階層 2のテ一ブルをつ く って、 O Nフラグを包含する小立方体に対する ビッ トのみ に " 1 " を記述してゆく 。 なお、 軸を分割する際、 各軸同一 数の分割を行う のに限らず、 軸毎に任意の分割数を設定して あよい。In general, a cube consisting of three axes of R, G, and B is divided into Xs for each axis, a table consisting of three cubes of X is prepared, and a small cube containing the ON flag is prepared. Only "1" is described in the corresponding visitor of the table. Next, the same processing is performed on the small cube including the 0 N flag, that is, the small cube corresponding to the visit number in which "1" is described on the table, and the division and the creation of the table are repeated, and the ON flag is included. The table creation proceeds only in the index space area. For example, Remind as in FIG. 6 (a), R, G, the cube B 3 configured in the axial Te cowpea hierarchy 1 and X divided for each axis, rather Tsu the X3 pieces of small cubes You. Simultaneously: X A table of layer 1 having3 bits is prepared as shown in Fig. 6 (b), and "1" is described in the bits for n small cubes including the ON flag. Then, each axis Y divided for small cubes of hierarchy 2 shown in FIG. 6 of the n-number including ON flag (a), Ri rather suspended a Y3 pieces of small cubes, at the same time Y3 pieces of bit By creating the n hierarchical 2 tables, "1" is described only in the bit for the small cube including the ON flag. When dividing the axis, not only the same number of divisions for each axis is performed, but an arbitrary number of divisions may be set for each axis.
上記実施例から明らかなよ う に、 表現する色属性数が増加 しても、 近傍の色属性間では上位階層でフラグ領域を共有す る ことができるので、 効率的にイ ンデックス空間を圧縮でき る。 また、 フラグ領域の共有を近接画素間でも行う よう にす れば、 一層圧縮率を向上させることができる。 しかしながら、 インデッ クス空間を多階層構成とする ことによ リ 、 高密度圧 縮ができメモ リ容量は减少するが、 検査処理時間はインデッ クス空間の階層数に比例するので、 インデックス空間の階層 数はメモ リ容量と処理速度の兼ね合いで決定される。As is clear from the above embodiment, the number of color attributes to be expressed increases. Even so, the flag area can be shared in the upper layer between neighboring color attributes, so that the index space can be compressed efficiently. In addition, if the flag area is shared between adjacent pixels, the compression ratio can be further improved. However, by forming the index space in a multi-layer configuration, high-density compression is possible and the memory capacity is small, but the inspection processing time is proportional to the number of layers in the index space. Is determined by a balance between memory capacity and processing speed.
上記までの実施例の説明においては、 インデックス空間-に おけるフラグのと り う る値を O N , O F Fの 2値と し 1 ビッ 卜で表わすことにしたが、 2値フラグに限らず多値フラグと し、 參照されたフラグ値を検査判定に使用することも可能で ある。 例えば、 基準画像のレベル値に直接対応するフラグに は最高値を記入し i:おき、 フラグ伝播時には伝播距離が犬に なるほどフラグ値を小さ く設定する方法をとれば、 フラグの 値をもって属性の許容度を表現することができる。 In the description of the embodiments described above, the value of the flag in the index space is represented as a binary value of ON and OFF, and is represented by 1 bit. However, it is also possible to use the referenced flag value for inspection judgment. For example, if the flag that directly corresponds to the level value of the reference image is filled with the highest value and i: is set, and the flag value is set to be smaller as the propagation distance becomes a dog when the flag is propagated, the value of the flag will be used as the attribute value. The tolerance can be expressed.
第 7図は、 濃淡画像に多値フラグを適用 した一実施例を示 している。 第 7図において、 インデジクス室間の準備は次の よう に行う 。 すなおち、 基準画像 71の各画素 72毎に画像の濃 度レベル数を Vm個とすれば、 第 7 図（b )に示すよう に Vm個 の複数ビッ トカ、らなるフラグを要素にもつテーブルを用意す る。 次に、 画素毎に設けられた上記テ一ブルにおいて、 基準 画像の注目画素の レベル値に直接対応する フ ラ グには最高値 を記入する。 例えば、 第 7図（ a )の基準画像 71の X， Y座標 が XD， Yn点の画素 72の レベル値が V £である とすれば、 第 7図（ b )の レベル値 V£のフラグに許容度 100% を記入する。 また、 前記第 3 図および第 4 図の実施例でも説明した如く 、 レベル変動および位置ずれを許容するため、 前処理において O Nフラグ伝播処理を行うわけであるが、 その場合、 伝播距 離が大きいほどフラグの許容度を小さ く設定する。 例えば、 第 7図（ b )で座標値 Χπ， Υπの画素の レベル値 V£から ± 1 レベル増減したレベル値 V£ + 1， Vi-iの フ ラ グの許容度を 90 %、 レベル値 V£から ± 2 レベル増減したレベル値 V£ + 2， V£-2のフラグの許容度を 40% と設定する。 また、 位置ずれ を許容するため、 隣接座標点 Xn， Yn の画素の レベル値FIG. 7 shows an embodiment in which a multivalued flag is applied to a grayscale image. In Fig. 7, the preparation between the indigics rooms is performed as follows. In other words, if the number of density levels of the image is Vm for each pixel 72 of the reference image 71, as shown in FIG. 7 (b), Vm multi-bit flags or flags are used as elements. Prepare a table to hold. Next, in the table provided for each pixel, the highest value is written in the flag directly corresponding to the level value of the pixel of interest in the reference image. For example, the X and Y coordinates of the reference image 71 in Fig. 7 (a) But XD, level values of the pixels 72 of Yn points if a V £, fill tolerance 100% level value V£ flag of Figure No. 7 (b). As described in the embodiment of FIGS. 3 and 4, the ON flag propagation process is performed in the pre-processing in order to allow the level fluctuation and the positional deviation. In this case, the propagation distance is large. The lower the tolerance of the flag is set. For example, FIG. 7 (b) coordinate chi[pi in, Upsilon[pi level value by one level decreasing ± from the level value V£ pixel V£ + 1, Vi-i of the acceptability of the Flag 90% , ± 2 levels increase or decrease the level value V£ + 2 from the level value V£ V£ - a tolerance of2 flag is set to 40%. In addition, in order to allow displacement, the level values of pixels at adjacent coordinate pointsXn and Yn
V¾に直接対応する第 7図（ b )のフラグ許容度を 80%、 Vkか ら ± 1 レベル増減したレベル値 Vk + 1， Vk-iの フ ラ グの許容 度を 50% とするなどの前処理を行う 。 検査は、 被検査画像 74 の座標値 Xn， Ynと画素 72の レベル値 V£ 'で第 7 図（ b )の フ ラグを参照したと き、 フ ラ グの許容度が閾値よ り大きければ 正常、 閾値以下であれば欠陥と判定できる。 すなわち、 レべ ル値に対応する フラグの示す値をもって属性の許容度を表わ すこと ができる。 なお、 フラグを多値と した場合でも、 検査 時に参照したフラ グの値が " 0 " よ り大きい（非ゼロ）か、 あ るいは値が " 0 " かによつて、 正常 · 欠陥の判定を行う こ と は可能である。 これは、 上記において閾値が " 0 " の場合に 相当する。Figure 7 correspond directly to the V¾ 80% flags tolerance (b), and the tolerance of the Flag of Vk or al ± 1 levels increase or decrease the level valueV k + 1, Vk-i 50% Perform pre-processing such as In the inspection, referring to the flag in FIG. 7 (b) with the coordinate values Xn and Yn of the image 74 to be inspected and the level value V£ 'of the pixel 72, the tolerance of the flag is smaller than the threshold. If it is larger, it can be judged as normal. That is, the tolerance of the attribute can be represented by the value indicated by the flag corresponding to the level value. Even if the flag is multi-valued, whether the flag is normal or defective depends on whether the value of the flag referenced during the inspection is larger than “0” (non-zero) or the value is “0”. It is possible to do This corresponds to the case where the threshold value is "0" in the above.
カ ラ一画像の場合も、 上記と 同様な方法によ り多値フラ グ とする こ とができる。 すなわち、 R , G， B の各々 に対して それぞれ独立したインデックス空間を設ける場合は、 R， G; Bのそれぞれに対し上記濃淡画像の場合と同様な方法で多値 フラグとすることができる。 また、 R， G， B 3軸の立方体 でインデッ クス空間のテーブルを表わす場合は、 第 4図のフ ラグ V 31は基準画像の R， G , Bの各レベル値に対応するの でフラグ許容度を最高の 100 % と し、 フラグ 32は 70 %、 フラ グ 33は 80 %、 フラグ 34は 75 %、 フラグ 35は 85 %、 鈉ラグ 36は 9ひ％、 フラグ 37は 95 %の如く許容度を設定する。In the case of a color image, multi-valued flag is obtained by the same method as above. It can be done. That, R, G, In the case of providing an independent index space for each B, R,G; may be a multi-valued flag in a similar way the grayscale image for each B. When a table in the index space is represented by a cube of three axes of R, G, and B, flag V31 in Fig. 4 corresponds to each level value of R, G, and B in the reference image. 100% maximum, 32% for Flag 32, 80% for Flag 33, 75% for Flag 34, 85% for Flag 35, 9% for Lug 36, 95% for Flag 37, etc. Set the degree.
多値フラグを用いた場合、 画素毎に検査を行い、 フラグ値 で表わす許容度が許容範囲を越えていれば 着目 した画素は 欠陥である と判定することができるが、 判定の信頼性を向上 させるために、 通常全面素について判定結果を得た後最終的 に総合判定を行う 。 例えば、 1画素が欠陥である と判定され ても、 そのまわ りの画秦が正常であれば独立的なノイズであ る と判定し、 欠陥画素から除外する場合もある。 When a multi-valued flag is used, an inspection is performed for each pixel, and if the tolerance indicated by the flag value exceeds the allowable range, the pixel of interest can be determined to be defective, but the reliability of the determination is improved. In general, a comprehensive judgment is finally made after obtaining the judgment result for the entire element. For example, even if one pixel is determined to be defective, if the surrounding pixel is normal, it is determined to be independent noise and may be excluded from defective pixels.
また、 たとえレベル差が許容範囲内であって、 ある程度の レベル差のある画素がまとまって一定面積を越える領域を占 めていれば、 その領域は欠陥であると判定する こともある。 第 8 図は上記のこ とを説明するための図である。 第 8図にお いて、 81は全画像領域、 82は各画素であ り、 画素内の数値は 基準画像の画素との レベル差を示している。 例えば、 画素の レベル差の許容限度値（閾値）を 5 と した場合、 第 8 図ではレ ベル差が全領域について許容範囲内であるが、 レベル差の値 が 4 の画素がある程度広がっている領域 83は、 総合判定時に 欠陥である と判定する こと ができる。 この例は値がレベル差 の場合であつたが、 値を許容度と した場合も同様に、 たとえ 許容範囲内であっても、 許容度の低い画素がま とまって一定 面積を越える領域を占めていれば、 その領域を総合判定時に 欠陥と して判定する こ とができる。Further, even if the level difference is within an allowable range and pixels having a certain level difference collectively occupy an area exceeding a certain area, the area may be determined to be defective. FIG. 8 is a diagram for explaining the above. In FIG. 8, reference numeral 81 denotes the entire image area, and reference numeral 82 denotes each pixel, and the numerical value in each pixel indicates a level difference from the pixel of the reference image. For example, if the permissible limit value (threshold value) of the pixel level difference is set to 5, the level difference is within the permissible range for all regions in Fig. 8, but the level difference value The region 83 in which the pixels having a value of 4 are spread to some extent can be determined to be defective at the time of comprehensive determination. In this example, the value is a level difference, but when the value is set as the tolerance, the pixels with low tolerance collectively occupy an area exceeding a certain area even if it is within the tolerance. If so, the area can be determined as a defect at the time of comprehensive determination.
また、 検査時に対応づけられた画素の位置ずれ量を記憶し ておき、 総合判定に利用する こ ともできる。 例えば、 ある範 囲内で対応づけされた画素の位置ずれ量が同方向である と き に、 一画素だけ対応づけられた画素の方向が異なれば、 その 画素は欠陥である と処理する必要がでて く る。 本発明の方法 によってこれを実現するためには、 多値フラグの値と して位 置ずれ許容のため、 x， y方向に O Nフラグ伝播された量を 記入しておけばよい。 1つの フ ラグは複数ビッ トによって構 成されるので、 ビッ 卜の割り 当てによ り X方向のずれ量と y 方向のずれ量を別々のビッ ト範囲内に記入する こ と ができる， また、 イ ンデッ クス空間の 1 つの属性値に対して複数フラグ を用意しておき、 X方向のずれ量， y方向のずれ量を別々の フラグに記入 してもよい。 いずれの場合でも、 検査時には被 検査画像の各画素の レベル値に対応する フラグを参照したと き、 X方向のずれ量と y方向のずれ量が同時に得られる。 In addition, the positional displacement amount of the pixel associated with the inspection can be stored and used for the overall judgment. For example, when the positional shift amounts of pixels associated within a certain range are in the same direction, if the direction of the pixel associated with only one pixel is different, it is necessary to process the pixel as a defect. Coming. In order to realize this by the method of the present invention, the amount of propagation of the ON flag in the x and y directions may be entered as the value of the multi-value flag in order to allow displacement. Since one flag is composed of multiple bits, the amount of shift in the X direction and the amount of shift in the y direction can be entered in separate bit ranges by assigning bits. Alternatively, multiple flags may be prepared for one attribute value in the index space, and the X-direction shift amount and the y-direction shift amount may be entered in separate flags. In any case, when the inspection refers to the flag corresponding to the level value of each pixel of the inspected image, the shift amount in the X direction and the shift amount in the y direction can be obtained at the same time.
次に、 フラ グを多値とする場合のイ ンデッ ク ス空間圧縮の 方法について説明する。 フラ グを多値とする場合も、 前記階 層構造を適用する こ と によっ てイ ンデッ ク ス空間を圧縮する ことができる。 この場合、 フラグの値は最下層のテーブルに 書き込んでおけばよ く 、 上位層のテーブルには下位層に O N フラグが含まれているか否かの情報を前記圧縮方法で行った と同様に行えばよい。Next, a method of index space compression when the flag is multi-valued will be described. Even when flags are multi-valued, the index space is compressed by applying the hierarchical structure described above. be able to. In this case, the value of the flag should be written in the lowermost table, and the information of whether the lower layer contains the ON flag is stored in the upper layer table in the same manner as in the compression method described above. Just do it.
第 9 図は、 濃淡画像においてフラグ値と して O N， O F F の 2値を有するイ ンデックス空間の圧縮方法を示している。 例えば、 16階調の濃淡画像の 1画素に対して、 第 9 図（ a )に 示す O Nフラグが設定されている とする。 これに対して、 第 1階層 ； 4分割、 第 2階層 ； 2分割、 第 3階層 ； 2分割を施 し、 階層構造によってフラグを表現すると、 第 9 図（b )の如 き 3階層のテーブルが作成される。 圧縮テーブル内の値はフ ラグの存在だけを示せばよいので、 0 Nフラグに対して " 1 "、 0 F F フラグに対して " 0 " のいずれかになる。 上記第 9 図（ a )で示されたインデックステーブルを多値で 表わす場合は、 フラグには例えば属性の許容度が書き込まれ る。 例と して、 第 9 図（ a )のインデックステーブルを多値フ ラグのテーブルに置き換え、 第 10図（ a )に示すよ うな-値をフ ラグ値と して設定する。 第 10図（ a )のイ ンデックステーブル を第 9 図（b )で示したのと同じ階層構成によって圧縮する と 第 10図（b )の如く になる。 すなわち、 第 1階層と第 2階層の テ一ブルには、 各々下位の第 2階層， 第 3階層にフラグが存 在するか否かの情報と して 2値の " 0 " ， " 1 " の値のみが 記入され、 フラグの値は第 3階層に記入される。 したがって 2値と多値との差異は、 最下層（この場合は第 3階層）のテー ブノレのみに表われる。Figure 9 shows a compression method for an index space that has two values, ON and OFF, as flag values in a grayscale image. For example, it is assumed that an ON flag shown in FIG. 9 (a) is set for one pixel of a 16-gradation image. On the other hand, if the first layer is divided into four, the second layer is divided into two, and the third layer is divided into two, and the flags are represented by a hierarchical structure, a three-layer table as shown in Fig. 9 (b) is obtained. Is created. The value in the compression table only needs to indicate the presence of the flag, so it is either "1" for the 0N flag or "0" for the 0FF flag. When the index table shown in FIG. 9 (a) is represented by multi-values, for example, the tolerance of the attribute is written in the flag. As an example, replace the index table in Fig. 9 (a) with a multi-valued flag table, and set the -value as shown in Fig. 10 (a) as the flag value. When the index table in FIG. 10 (a) is compressed by the same hierarchical structure as shown in FIG. 9 (b), it becomes as shown in FIG. 10 (b). That is, in the tables of the first layer and the second layer, binary “0” and “1” are used as information as to whether or not flags exist in the lower second and third layers, respectively. Only the value of the flag is entered, and the value of the flag is entered in the third level. Therefore, the difference between binary and multi-valued is the lowest level (in this case, the third level) Appears only in Benoule.
第 11図ほ、 カ ラー画像における多値フ ラ グの圧縮方法を示 している。 例えば、 R， G , B各々 4階調（64色の表現可能） のカラー画像に対して 43個の立方体でテーブルを構成する よ う に した場合、 多値フラグが第 11図（ a )のよう に設定され るとする と、 インデックス圧縮空間のテーブルは第 11図（ b ) のよう になる。 第 11図（ b )に示すとおり、 第 1階層のテープ ルは、 1 回目の R , G , B各軸 2分割（空間と しては 8分割） 時に、 小立方体内に値が " 0 " でないフラグ（いわゆる 0 N フラグ）を包含するか否かの情報を示すものであ り、 フラグ の値自体は最下位階層（この場合は第 2階層）のテーブルに記 入される こと になる。Fig. 11 shows a method for compressing multi-valued flags in a color image. Eg, R, if you cormorants by constructing G, the table 43 cubes for color images of B each four gradations (64 colors can be represented), the multi-level flag Figure 11 (a) If it is set as follows, the table of the index compression space will be as shown in Fig. 11 (b). As shown in Fig. 11 (b), the value of "0" is set in the small cube in the first division of the R, G, and B axes into 2 (8 divisions as space) at the first layer. This flag indicates the information as to whether or not a flag other than the flag (so-called 0N flag) is included, and the value of the flag itself is entered in the table of the lowest hierarchy (in this case, the second hierarchy).
上記に述べた欠陥検査方法は、 基準画像の X， Y座標値と イ ンデッ ク ス空間の X， Y座標値と か必ずしも 1対 1 に対応 している場合に限らない。 すなわち、 基準画像内の n X n画 素に対して、 イ ンデッ クス空間では 1 つの X , Y座標値と対 応させる こ とも可能である。 The defect inspection method described above is not limited to the case in which the X, Y coordinate values of the reference image and the X, Y coordinate values of the index space correspond one-to-one. That is, it is possible to correspond to one X, Y coordinate value in the index space for the n X n pixels in the reference image.
例えば、 第 12図（ a )に示すよ う に、 基準画像 12-1の画像サ ィズを Nx X Nyとする と、 X， Y座標軸のサイズが NXZ 2 X Ny/ 2 のイ ンデッ ク ス空間を用意しておき、 基準画像 12-1の座標（ 2 i — 1 ， 2 j - 1 ) , ( 2 i , 2 j - 1 ) , ( 2 i - 1 , 2 j )， ( 2 i , 2 ci )の 4画素に対しては、 イ ン デッ クス空間の X， Y座標（ i ， j )におけるイ ンデッ クステ —ブル 12- 2に上記 4画素全ての属性値を表現する。 例えば、 ， Y座標値（ 2 i — 1， 2 j — 1 )の レベル値を Vml、 座標 ( 2 i , 2 j — 1 )の レベル値を Vm2、 座標（ 2 i — 1， 2 j ) の レベル値を Vm3、 座標（ 2 i， 2 j )の レベル値を Vm4とす る と、 イ ンデッ ク ス空間の座標（ i ， j )のイ ンデッ クステ一 ブル中の フ ラ グは、 第 12図（ b )に示すよ う にフラ グ Fi〜 F4 が O Nになる。 また、 レベル方向の O Nフラグ伝播処理を行 う と、 フ ラ グ Fs〜 F3が O Nになる。 検査時には、 被検査画 像 12-3の座標（ 2 i — 1， 2 j — l )〜（2 i， 2 j )の 4画素 に対して、 イ ンデッ ク ス空間の X， Y座標（ i ， j )における テ一ブルの フ ラ グを参照する よ う にすればよい。 上記の例で は、 レベル方向の O フラ グ伝播処理の場合を示したが、 位 置ずれ許容の伝播を行う こ と は勿論可能である。For example, Remind as in Figure 12 (a), when the image Sa I's of the reference image 12-1 to Nx XNy, X, size Y coordinate axes of the NX Z 2 XNy / 2 b An index space is prepared, and the coordinates (2i — 1, 2j-1), (2i, 2j-1), (2i-1, 2, j), (2i For the four pixels 2i, 2 ci), the attribute values of all four pixels are expressed in the index table 12-2 at the X, Y coordinates (i, j) in the index space. For example, , Y coordinate value (2 i — 1, 2 j — 1) level value of Vml , coordinate (2 i, 2 j — 1) level value of Vm2 , coordinate (2 i — 1, 2 j) the level value Vm3, when the level value of the coordinates (2 i, 2 j) shall be the Vm4, Flag Lee Nde' Kusute in one table the coordinates Yi Nde' click scan space (i, j) is flag Fi~ F4 becomes oN Remind as in Figure 12 (b). Further, when intends rows ON flag propagation processing level direction, the Flag Fs ~ F3 turned ON. At the time of inspection, the X and Y coordinates (i) of the index space are assigned to the four pixels of the coordinates (2i-1, 2j-l) to (2i, 2j) of the image 12-3 to be inspected. , J) should be referred to the flag of the table. In the above example, the case of the O-flag propagation processing in the level direction has been described, but it is of course possible to perform the propagation with the positional deviation allowed.
このよ う に、 イ ンデッ ク ス空間の X， Yサイ ズを基準画像 の雨像サイ ズよ り も小さ くする と、 検査時の面素の分解能は イ ンデッ ク ス空間の X， Yサイ ズの縮小率分だけ低下する。 し か し、 基準画像内の数画素に対してイ ンデッ クス空間の 1 つの X， Y座標値を対応させる場合でも、 基準画像に存在す る レベル値であればフ ラグが O Nになっているので、 検査時 に正常な画素レベルを欠陥と して判定する こ と はない。 なお、 通常の場合は、 隣接画素の レベル値は類似しているので、 数 画素の レベル値を ま と めて 1 つのィ ンデッ クステーブルに表 現 しても、 大幅に レベルの異なる フ ラ グがセ ッ 卜 される こ と はない。 In this way, if the X and Y sizes of the index space are smaller than the rain image size of the reference image, the resolution of the surface element at the time of inspection will be the X and Y sizes of the index space. Is reduced by the size reduction rate. However, even when one X, Y coordinate value in the index space corresponds to several pixels in the reference image, the flag is ON if the level value exists in the reference image. Therefore, a normal pixel level is not determined as a defect at the time of inspection. In addition, in the normal case, since the level values of adjacent pixels are similar, even if the level values of several pixels are collectively expressed in one index table, flags with significantly different levels are used. Is not set.
上記には、 イ ンデッ ク ス空間の縮小の 1 つ と して X， Yサ ィズの縮小方法について説明 したが、 レベル方向サイズの縮 小をはかってもよい。 すなわち、 基準画像の レベル値とイ ン デッ クス空間の レベル値を 1対 1 に対応させる方法に限らず、 基準画像の画素値の数レベルに対して 1つのフラグを対応さ せるよう に レベルの間引き を行ってもよい。Above, one of the reduction of the index space is X, Y support. Although the method for reducing the size has been described, the size in the level direction may be reduced. In other words, the method is not limited to the method of making the level value of the reference image correspond to the level value of the index space on a one-to-one basis, and the level is set so that one flag corresponds to several levels of pixel values of the reference image. Thinning may be performed.
例えば、 第 13図に示す.よう に基準画像 13-1の階調数を 256 とすると き、 各画素について 128倆のフラグを有する第 13図 ( b )のイ ンデッ クステーブルを用意する。 この場合、 フラグ 設定時には基準画像 13-】の レベル値の半分の値（半分の値を 越えない整数値）に対応する レベル値における フラグを O N にする。 例えば、 基準画像の レベル値 150に対しては、 レべ ル 75における フラグを〇 Nにする。 また、 レベル方向の O N フラグ伝播処理によ リ 、 レベル 75の周辺のフラグを O Nにす る。 さ らに、 位置ずれ許容のため、 着目画素の周囲の画素の レ ベル値に対応する フラグを 〇 Nにするが、 この場合も画素 の レべル'値の半分の値に対応する フラグが〇 Nにされる。 For example, assuming that the number of gradations of the reference image 13-1 is 256 as shown in FIG. 13, an index table shown in FIG. 13 (b) having a 128-level flag for each pixel is prepared. In this case, when the flag is set, the flag at the level value corresponding to half the level value of the reference image 13-] (an integer value not exceeding half the value) is set to ON. For example, for the level value 150 of the reference image, the flag at level 75 is set to 〇N. In addition, the flag around the level 75 is set to ON by the ON flag propagation processing in the level direction. Furthermore, in order to allow displacement, the flag corresponding to the level value of the pixel around the pixel of interest is set to 〇N, but in this case, the flag corresponding to half the pixel's value isさ れ る N.
検査する場合は、 被検査画像 13-3の画素の レベル値の半分 の値に対応する フラグを参照する こ と によって行われる。 第 13図（ c )の座標（x。， yQ)の レベル値 119に対しては、 イ ン デッ ク ステ一ブルの レ ベル値 59における フラグが参照される。Inspection is performed by referring to a flag corresponding to half the level value of the pixel of the inspected image 13-3. For the level value 119 of the coordinates (x.,YQ ) in FIG. 13 (c), the flag at the index table level value 59 is referred to.
なお、 上記迄の説明では、 レベル値と して濃度レベル， 力 ラー信号 レベルあるいは色数を例にとっ たが、 レ ベル値と し て画素の存在する領域の各種画像の特徴量を レ ベルの軸に採 用 してもよい。 エツ シ線密度で表わ した画素まわ り の複雑さ を属性とする場合は、 各画素に対して濃度階調数 X複雑さの 階調数分のフラグをもつ空間を用意し、 O Nフラグによって 基準パターンを作成したのち、 被検査画像内の各画素の： X座 標値， Y座標値， 濃度値， 複雑さの 4属性値をも とに空間の フラグを参照し、 正常 · 欠陥の判定を行う方法を探ってもよ い。 この場合の一例を第 14図に示す。 第 14図（ a — 1 )は基準 面像である。 第 14図（ a — 2 )は、 基準面像を入力と して複雑 度抽出回路によ り抽出された複雑度の強度を値と してもつ画 像データである。 各画素について第 14図（b )に示すよう に、 (レベル階調数） X (複雑度階調数）の個数のフラグをもつテー ブルが用意される。 例えば、 座標（xn， y。）の面素のレベル 値 V£と複雑度強度 Ckに対しては、 対応する座標（xD， y。） の画素の点（ V£， Ck)のテーブルにおけるフラグ FDが O N になる。 そ して、 レベル方向と複雑度方向の O Nフラグの伝 播処理によ リ、 まお り のフラグが第 14図（ b )の如く 〇 Nにさ れる。 検査は， 第 14図（C — 1 )の被検査面像をも とに複雑度 強度を示す第 14図（c一 2 )の画像データ を得た後、 レベル値 と複雑度強度をも と にテーブルを参照することで行われる。In the above description, density levels, color signal levels, or the number of colors are taken as examples of the level values. However, as the level values, the feature amounts of various images in the area where the pixel exists are taken as the level values. It may be used for the axis. Pixel-wise complexity expressed in ETSI line density If the attribute is, prepare a space with flags for the number of density gradations X complexity gradations for each pixel, create a reference pattern with the ON flag, and then set each pixel in the image to be inspected. Note: You can use the four attribute values of X coordinate value, Y coordinate value, density value, and complexity to refer to the flags in the space and find a method to determine whether it is normal or defective. An example of this case is shown in FIG. Figure 14 (a-1) is the reference plane image. Fig. 14 (a-2) shows image data that has the intensity of the complexity extracted by the complexity extraction circuit as a value with the reference plane image as input. As shown in FIG. 14 (b), for each pixel, a table having flags of (the number of level gradations) X (the number of complexity gradations) is prepared. For example, for the level value V£ and the complexity intensity Ck of the surface element at the coordinates (xn , y.), The pixel point (V£ , Ck ) at the corresponding coordinates (xD , y.) flag FD is turned oN in the table. Then, by propagating the ON flag in the level direction and the complexity direction, the surrounding flag is set to 〇N as shown in FIG. 14 (b). In the inspection, after obtaining the image data of Fig. 14 (c- 12) showing the intensity of complexity based on the image of the surface to be inspected in Fig. 14 (C -1), the level value and the intensity of complexity are obtained. This is done by referring to the table.
また、 各画素に対して濃度階調数分のフラグをもつ空間と 各画素に対して複雑さの階調数分のフラグをもつ空間の 2つ のイ ンデッ ク ス空間を用意し、 基準画像を用-いてそれぞれの イ ンデッ クス空間の対応する フラグを O Nにする ことで基準 パターンを作成したのち、 被検査画像の各画素の X座標値， Y座標値， 濃度値の 3属性値と、 X座標値， Y座標値， 複雑 さの 3属性値をもと にそれぞれイ ンデッ クス空間のフラグを 参照し、 参照フラグが共に O Nであれば正常とみなす方法な ど、 検査の要求条件に応じてインデッ ク ス空間の個数ゃフラ グの属性を任意に構成するよう にしてもよい。In addition, two index spaces are prepared: a space with flags for the number of density gradations for each pixel and a space with flags for the number of gradations of complexity for each pixel. After the reference pattern is created by turning on the corresponding flag in each index space using, the three attribute values of the X coordinate value, the Y coordinate value, and the density value of each pixel of the inspection image, and X coordinate value, Y coordinate value, complex The index space flags are referenced based on the three attribute values, and if the reference flags are both ON, it is considered normal if the reference flags are both ON. May be configured arbitrarily.
さ らに、 選択する基準画像は一枚に限るものではなく 、 正 常とみな し う る複数枚の画像データ全てを基準画像と してィ ンデックス空間内に基準パターンを作成する際には、 1つの イ ンデッ クス空間内にそれぞれの基準画像と等価なパターン を重複して作成するよう にしてもよい。 例えば、 第 15図（ a ) に示すよう に基準画像を n枚用意する。 そ して、 n枚全ての 基準画像の着目画素における レベル値に対応するイ ンデック ステーブルのフラグを O Nにする ことによ り、 基準画像 1〜 n と等価なパターンを 1つのイ ンデッ クス空間内に重複して 作成する。 座標（ x。， y。）の画素について、 各基準画像内の 画素のレベル値に対応するフラグを全て O Nとする こ と によ リ、 第 15図（ b )のハッチつきの O Nフラグ F , F2， F„_! で示すよう なパターンが作成される。 これに対して O Nブラ グ伝播処理を施すと、 さ らに第 15図（ b )の白ヌキのフラグが 〇 Nになる。 検査は被検査画素のレベル値に対応する フラグ を參照する こ とで行われる。 第 15図（ c )の座標（ x。， y。）に ついては、 レベル Vh + iに対する フラグが参照される。Furthermore, the number of reference images to be selected is not limited to one, and when creating a reference pattern in an index space using all of the image data of a plurality of images regarded as normal as reference images, A pattern equivalent to each reference image may be duplicated in one index space. For example, as shown in FIG. 15 (a), n reference images are prepared. Then, by turning on the flags of the index tables corresponding to the level values of the pixels of interest in all n reference images, a pattern equivalent to the reference images 1 to n can be stored in one index space. Create a duplicate within. By turning on all the flags corresponding to the pixel level values in each reference image for the pixel at the coordinates (x., Y.), The hatched ON flags F, F in FIG. 15 (b)2 , a pattern is created as shown by F „_ !. When ON-blag propagation processing is performed on this pattern, the white blank flag in Fig. 15 (b) becomes に な る N. the coordinates (x., y.) of FIG. 15 which is performed by the this to參照the flag corresponding to the level value of the pixel under test (c) for the flag is referenced for level Vh + i.
各々の基準画像の レベル値に対応する フラグを O Nにする 際に、 単純に O Nとするのではな く 、 フラ グを多値フラグと して、 対応づけられた回数を ヒス トグラムと してもよい。 例 えば、 上記の例では第 15図（ d )のよう にテーブルが作成され る。 ヒス トグラムの頻度が高いという こ とはそれだけ基準レ ベルと してふさわしいことであるので、 頻度に応じて O Nフ ラグ伝播量を調整することによ り、 最適な基準パターンを作 成する こ と ができ る。When turning on the flag corresponding to the level value of each reference image, instead of simply turning on the flag, the flag is set as a multi-valued flag, and the number of times of association is set as a histogram. Good. An example For example, in the above example, a table is created as shown in Fig. 15 (d). Since the high frequency of the histogram is appropriate for the reference level, it is necessary to create an optimal reference pattern by adjusting the ON flag propagation amount according to the frequency. Can be done.
また、 入力する基準画像と して、 設計された画像（図面）の よう な理想的な基準画像を設定し、 これを表現する 1つの基 準パターンをイ ンデックス空間内に作成してもよい。 Also, an ideal reference image such as a designed image (drawing) may be set as a reference image to be input, and one reference pattern expressing this may be created in the index space.
次に、 以上に述べた欠陥検出方法を実行する高速欠陥検出 装置の基本的な一実施例を、 第 16図に示すブロ ッ ク図によ リ 説明する。 . Next, a basic embodiment of a high-speed defect detection apparatus that executes the above-described defect detection method will be described with reference to a block diagram shown in FIG. .
撮像系のカメ ラによ り、 画像信号 301をスター ト信号 302を う けて面像入力部 303に取り込む。 そ して、 画像入力部 303の A Z D変換回路によって、 画像のアナロ グ信号をディ ジタル 信号に変換する。 An image signal 301 is input to a plane image input unit 303 via a start signal 302 by a camera of an imaging system. The analog signal of the image is converted into a digital signal by the AZD conversion circuit of the image input unit 303.
カメラ側の画像取り込み速度と検査装置の画像処理速度と は異なるので、 通常、 バッ フ ァ メモ リ 304に入力画像データ を蓄えて、 装置の処理できる速度で画像データ を処理側上こ送 り 出す。 Since the image capturing speed of the camera is different from the image processing speed of the inspection device, the input image data is usually stored in the buffer memory 304 and the image data is sent out at the processing speed of the device. .
前処理部 305では、.取り込んだ画像データ を検査に適した 雨傺データ に変換するための処理が行われる。 例えば、 素子 のばらつきや照明条件の不均等による画像レベル変動の補正 とか、 人間の視覚特性に合っ た検査を行うために、 画像を人 間の視覚特性に近づけるためのマッハ効果を加味した演算や、 平滑化処理などの各種フィルタ リ ング演算が行われる。 セ レ クタ 306は画像信号の送り先切 り替え用のスィ ッチである。 基準画像取り込み時は基準画像記憶部 307に切 り替えられ、 検査用画像の取リ込み時は入力画像記憶部 308側に切 り替え られる。In the preprocessing unit 305, a process for converting the captured image data into rainfall data suitable for inspection is performed. For example, to compensate for image level fluctuations due to variations in elements and uneven lighting conditions, or to perform an inspection that matches the human visual characteristics, calculation that takes into account the Mach effect that brings the image closer to human visual characteristics, , Various filtering operations such as smoothing are performed. A selector 306 is a switch for switching the destination of the image signal. When the reference image is captured, the mode is switched to the reference image storage unit 307. When the inspection image is captured, the mode is switched to the input image storage unit 308 side.
検査の基準となる基準画像デー は、 基準画像記憶部 307 に記憶される。 そして、 まず基準画像と等価なパターンをィ ンデッ クス空間に作成するために、 インデックスフラグ設定 処理部 309にて各画素の X , Y座標値と レベル値を得て、 こ れらの値をもと にイ ンデックステ一ブル 310内の対応フラグ を O Nにする。 次に、 許容範囲の設定を行う 。 予め、 面像取 リ込み時の機械的な位置ずれ量や、 色レベルに応じた変動許 容量は、 許容条件記憶部 3 1 1に設定 · 記憶されている。 絵柄 や領域に応じた検査を行う ために特徵抽出部 3 1 2の回路によ つて画像の特徴を抽出し、 特徴量を特徴記憶部 313に記憶す る。 許容条件記憶部 3 1 1には画像の特徴量の強度に応じた許 容条件値が前もって設定されており、 基準画像記憶部 307に 記憶されている基準画像データ の各画素に対して、 画素の色 やレベルに応じた許容条件と画像の特徵量（絵柄の違いなど） の強度に応じた許容条件をイ ンデッ クスフラグ設定処理部 309に敢リ込み、 条件にしたがってィ ンデッ クステーブル 3 10 のフラグに対し O Nフラ グ伝播処理を施す。 以上の処理によ リ 、 基準パタ一ンがィ ンデッ ク ステーブル 3 10に作成される。 基準パタ ーン作成が前処理と して行われた後、 撮像系から 検査用の画像データ が入力される。 セレクタ 306のスィ ツチ は入力面像記憶部 308側に切り替えられ、 被検査面像データ が基準画像と同一の経路および前処理を経て入力面像記憶部 308に送られる。 - 参照ア ド レス発生部 314にて検査の際に参照すべきイ ンデ ックステーブル 310のァ ド レスを生成する。 生成したァ ドレ スにしたがいインデックスフラグ参照部 315によ リインデッ ク ステ一ブル 310を参照し、 参照したフラグの値を参照結果 記憶部 316に記憶する。 最終的には、 得られた全面素のフラ グ参照結果をもとに、 欠陥判定処理部 317にて入力画像デー タ が正常であるか欠陥であるかの判定を行う 。 例えば、 参照 結果記憶部 316に得られた欠陥面素の面積を計測し、 面積が 閾値以上であれば欠陥である と判定する処理が行おれる。 ま た、 基準画像のレベル値， 面像の特徴量などを総合判定に活 用するために、 基準画像記憶部 307およぴ特徵記憶部 313のデ —タ を敢リ込んで判定を行う こ とも可能である。The reference image data serving as the reference for the inspection is stored in the reference image storage unit 307. First, in order to create a pattern equivalent to the reference image in the index space, the X and Y coordinate values and the level value of each pixel are obtained by the index flag setting processing unit 309, and these values are also obtained. At this time, the corresponding flag in the index table 310 is turned ON. Next, the allowable range is set. In advance, the mechanical displacement amount at the time of capturing the surface image and the allowable variation capacity according to the color level are set and stored in the allowable condition storage unit 311. The features of the image are extracted by the circuit of the feature extracting unit 312 in order to perform the inspection according to the picture and the area, and the feature amount is stored in the feature storage unit 313. In the allowable condition storage unit 311, an allowable condition value corresponding to the intensity of the feature amount of the image is set in advance, and each pixel of the reference image data stored in the reference image storage unit 307 is assigned a pixel value. The permissible condition according to the color and level of the image and the permissible condition according to the intensity of the characteristic amount of the image (difference in pattern, etc.) are stored in the index flag setting processing unit 309, and the index table 3 10 Performs ON flag propagation processing for the flag. By the above processing, the reference pattern is created in the index table 310. After the reference pattern is created as preprocessing, Image data for inspection is input. The switch of the selector 306 is switched to the input plane image storage unit 308 side, and the inspection plane image data is sent to the input plane image storage unit 308 via the same path and preprocessing as the reference image. -The reference address generation unit 314 generates an address of the index table 310 to be referred at the time of inspection. The index flag reference unit 315 refers to the index table 310 according to the generated address, and stores the value of the referenced flag in the reference result storage unit 316. Finally, the defect determination processing unit 317 determines whether the input image data is normal or defective based on the obtained flag reference result of the entire element. For example, a process is performed in which the area of the defective surface element obtained in the reference result storage unit 316 is measured, and if the area is equal to or larger than the threshold, it is determined to be a defect. In addition, in order to utilize the level value of the reference image, the feature amount of the plane image, and the like in the overall judgment, the judgment is performed by incorporating the data of the reference image storage unit 307 and the special storage unit 313. Both are possible.
検査精度を向上させるためには、 機械的な位置ずれを搔カ 少なくするのが望ま しい。 そこで、 インデックステ一ブル 310参照の前に入力画像と基準画像との位置合わせを行う画 像位置合わせ処理部 318を検査装置の回路と して付加するこ とができる。 画像位置合わせ処理部 318は、 基準画像記憶部 307内の基準画像と入力画像記憶部 308内の被検査画像との絵 柄のずれを一定領域毎に求め、 対応画素の座標のずれ量を出 力するものである。 この場合、 入力画像の各画素の レベル値 はそのまま参照ア ド レス発生部 3 14に送られるが、 X， Y座 標値は、 画像位置合わせ処理部 318で得られた補正量分だけ 補正されて参照ア ド レ ス発生部 314に送られる。In order to improve inspection accuracy, it is desirable to minimize mechanical displacement. Therefore, an image alignment processing unit 318 for aligning the input image and the reference image before referring to the index table 310 can be added as a circuit of the inspection apparatus. The image alignment processing unit 318 obtains a pattern shift between the reference image in the reference image storage unit 307 and the image to be inspected in the input image storage unit 308 for each fixed area, and outputs a coordinate shift amount of the corresponding pixel. It is something to empower. In this case, the level value of each pixel of the input image Are sent to the reference address generator 314 as they are, but the X and Y coordinate values are corrected by the correction amount obtained by the image alignment processor 318 and sent to the reference address generator 314. Can be
また、 検査では、 被検査画像によって多少の レベルの違い がっても、 ある領域内の色が一様であれば正常と判断するこ とがある。 例えば、 絵柄が真っ青な空のデータ の場合、 被検 査画像によって青みに多少の違いがあっても、 空の部分にム ラがなく一様であればこれは正常と判断される。 この場合、 レベルの多少の違いを許容するために レベル変動許容量を設 定する と、 たとえ僅かなレベルの違いであっても、 まわ り が 一様であるために、 特異なレベルと して通常は欠点と判定さ れるべき画素が正常と判定されて しまう ことがある。 これを 防ぐために、 ある レ ベルの一様な領域について、 入力画像と 基準画像の レベルの平均値の比較を行う レベル平均値比較処 理部 319を装置に付加することができる。 レベル平均値比較 処理部 3 1 9は、 基準画像記憶部 307内の基準画像の一定領域に おける レベルの平均値と、 入力画像記憶都 308内の被検査画 像の対応領域における レベルの平均値と を比較して、 平均値 のレベル差を算出し、 入力画像の画素の各画素の レ ベル値に 対して算出したレ ベル差の分だけ値を補正して参照ア ド レ ス 発生部 314に送るものである。 なお、 前もって基準画像と入 力画像との位置合わせ処理を行う場合は、 画像位置合わせ処 理部 3 1 8から座標値 X， Yのずれ量を受け取り、 入力画像内 の平均値を算出する領域の X， Y座標値を画像のずれ量に応 じて補正する こ と ができる。In the inspection, if the color in a certain area is uniform, it may be judged to be normal, even if the level slightly differs depending on the image to be inspected. For example, in the case of sky blue data with a pattern of blue, even if there is a slight difference in bluish color depending on the test image, this is judged to be normal if the sky is uniform and there is no blur. In this case, if the level fluctuation tolerance is set to allow a slight difference in the level, even if the difference is a slight level, the rotation is uniform, so that it is a unique level. Normally, a pixel to be determined to be defective may be determined to be normal. In order to prevent this, a level average value comparison processing unit 319 that compares the average value of the levels of the input image and the reference image with respect to a uniform area of a certain level can be added to the apparatus. The level average value comparison processing unit 319 is configured to calculate the average value of the level in a certain area of the reference image in the reference image storage unit 307 and the average value of the level in the corresponding area of the inspection image in the input image storage unit 308 , The level difference of the average value is calculated, the value is corrected by the calculated level difference with respect to the level value of each pixel of the input image, and the reference address generator 314 To send to. If the reference image and the input image are to be registered in advance, the shift amount of the coordinate values X and Y is received from the image registration processing unit 318 to calculate the average value in the input image. The X and Y coordinate values of Can be corrected in the same way.
欠陥検出装置は、 制御部 320の制御によ り 全ての処理ブロ ッ ク が制御される。 （制御部 3 20と各ブロ ッ ク との接続は、 図 面が煩雑となるのを避けるため矢印で各部と接続されている こ と を示してある。 ） In the defect detection device, all the processing blocks are controlled by the control of the control unit 320. (The connection between the control unit 320 and each block is indicated by an arrow in order to avoid complicating the drawing.)
なお、 イ ンデッ ク ス空間を多階層構造とする場合は、 イ ン デッ ク ス フ ラ グ設定処理部 309， ィ ンデッ ク ステーブル 310， 参照ア ド レ ス発生部 314， イ ンデッ ク スフラ グ参照部 31 5が多 階層用の構成となる。 基準面像の各画素の レベル値に対して イ ンデッ クス空間内に基準パタ ーンを作成する場合は、 まず、 イ ンデッ ク ス フ ラグ設定処理部 309において、 画素の レベル 値をも と にィ ンデッ ク ステ一ブル 3 1 0内の階層テーブル毎に O Nにされるべき フ ラ グのア ド レ スを発生する。 そ して、 ィ ンデッ ク スフ ラ グ設定処理部 309によって、 イ ンデッ クステ —ブル 3 10内の階層テ一ブルに対して フ ラ グ設定処理を行う こ と によ り基準パタ ーンが作成される。 続いて、 許容範囲を 設定する場合には、 イ ンデッ ク スフ ラ グ設定処理部 309によ つ て許容条件に応じたフラ グの伝播量を設定した後、 階層構 造のィ ンデッ ク ステーブル 310に対 し〇 N フ ラ グの伝播処理 を行う 。 When the index space has a multi-layered structure, the index flag setting processing unit 309, the index table 310, the reference address generation unit 314, and the index flag are used. The reference section 315 has a multi-layer configuration. When a reference pattern is created in the index space for the level value of each pixel of the reference plane image, first, in the index flag setting processing unit 309, the pixel value is calculated based on the pixel level value. Generates the address of the flag to be turned ON for each hierarchical table in the index table 310. Then, the index flag setting processing unit 309 performs the flag setting processing on the hierarchical table in the index table 3 10 to create a reference pattern. Is done. Subsequently, when setting the allowable range, the index flag setting processing unit 309 sets the flag propagation amount according to the allowable condition, and then sets the index table of the hierarchical structure. The N flag is propagated to 310.
検査処理は次のよ う に行われる。 すなわち、 参照ア ド レ ス 発生部 3Ί.4において、 入力される X , y座標値や レベル値を も と に、 ィ ンデッ ク ステ一ブル: Π 0の各階層において参照す べきフ ラ グの参照ア ド レ スを生成する。 そ して、 第 1 階層テ —ブル内の参照ア ド レスをイ ンデッ クスフラグ参照部 315に 送り、 ンデジクスフラグ参照部 315を用いてインデッ クス テーブル 310の第 1階層テーブル内の対応フラグを参照し、 フラグ値を得る。 フラグ値が欠陥を示すものであれば、 イ ン デックス フラグ参照部 315はその結果を参照結果記憶部 316に 送り、 当該画素の検査は終了する。 フラグ値が正常データ を 示すものであれば、 イ ンデッ クスフラグ参照部 315は次に参 照すべき第 2階層テ一ブルのア ド レスを生成する と ともに、 参照ア ド レ ス発生部 314から第 2階層テーブル内の参照ア ド レ スを受け取り、 イ ンデッ ク ステーブル 310の第 2階層テー ブル内の対応フラグを参照し、 フラグ値を得る。 これらの処 理を最下位層ま 繰り返す。 なお、 最下位層では、 参照され たフラグの値が正常を示すものであっても、 欠陥を示すもの であっても、 その結果は参照結果記憶部 316に送られる。The inspection process is performed as follows. That is, in the reference address generator 3 部 .4, based on the input X, y coordinate values and level values, the index table: Π 0 Generate a reference address. Then, the first level —Send the reference address in the table to the index flag reference unit 315, and refer to the corresponding flag in the first layer table of the index table 310 using the index flag reference unit 315 to obtain a flag value. If the flag value indicates a defect, the index flag reference unit 315 sends the result to the reference result storage unit 316, and the inspection of the pixel ends. If the flag value indicates normal data, the index flag reference unit 315 generates the address of the second layer table to be referred next, and generates the address from the reference address generation unit 314. It receives the reference address in the second hierarchy table, refers to the corresponding flag in the second hierarchy table of the index table 310, and obtains a flag value. These processes are repeated up to the lowest layer. In the lowest layer, the result is sent to the reference result storage unit 316 irrespective of whether the value of the referenced flag indicates normal or indicates a defect.
第 17図は、 画像信号が例えばカラー画像の如く 3入力で、 かつ 3種類の画像データ に対してイ ンデッ クステーブルをそ れぞれ独立に設けた場合の欠陥検出装置の一実施例のプロ ッ ク構成を示すものである。 この場合は、 画像入力部 403-1〜 403-3 , バ ッ フ ァ メ モ リ 404-：！〜 404-3， 基準画像記憶部 407-1 〜407-3， 入力画像記憶部 408-1〜408-3， イ ンデッ ク ステー ブル 410-1〜410-3， 参照ア ド レ ス発生部 414-1〜414-3， イ ン デッ ク ス フ ラグ参照部 415-1〜 415-3， 参照結果記憶部 416-1 〜416-3等が 3部ずつ設けられる。 -- なお、 前処理部 405も 3部構成と してもよいが、 例えば R， G , Β の信号を別のカラー画像信号（Υ， I， Qなど）に変換 する処理を行う場合には、 3種類の画像信号を用いた処理が 必要であるので、 こ こでは 1ブロ ックで示した。FIG. 17 is a diagram showing a process of an embodiment of a defect detection apparatus in which an image signal has three inputs, such as a color image, and an index table is provided independently for three types of image data. It shows the lock configuration. In this case, the image input sections 403-1 to 403-3 and the buffer memory 404- :! 404-3, reference image storage units 407-1 to 407-3, input image storage units 408-1 to 408-3, index tables 410-1 to 410-3, reference address generation unit 414 -1 to 414-3, index flag reference units 415-1 to 415-3, reference result storage units 416-1 to 416-3, etc. are provided in three sets. -The pre-processing unit 405 may also have a three-part configuration. When performing processing to convert the G and 信号 signals into another color image signal (Υ, I, Q, etc.), processing using three types of image signals is required.ク
セ レクタ 406 a は基準面像の入力時と被検査面像の入力時 で信号の送信方向を切り替えるスィ ッチである。 また、 セレ クタ 406 b， 406 c , 406 d , 406 eは、 面像位置合おせおよび レベル平均値比較処理を行う際、 同一種類の画像同士を比較 するために 3信号のうち 1信号だけを選択するためのスィ ッ チである。 The selector 406a is a switch for switching the signal transmission direction between the input of the reference plane image and the input of the inspected plane image. Also, the selectors 406b, 406c, 406d, and 406e use only one of the three signals to compare images of the same type when performing surface image alignment and level average value comparison processing. This is a switch for selecting
(産業上の利用可能性） (Industrial applicability)
以上のよう に、 本発明に係る欠陥検査方法および装置は、 カメラ入力した撮像データの中から基準となる面像と異なる ものを画像処理によつ ^て自動的かつ高速に欠陥の検出 · 判定 する方法および装置と して有用でぁ リ、 特に印刷画像の外観 検査に用いるに適して.いる。 すなわち、 As described above, the defect inspection method and apparatus according to the present invention automatically and quickly detect and judge a defect of image data input from a camera that differs from a reference surface image by image processing. It is useful as a method and apparatus for performing printing, and is particularly suitable for use in visual inspection of printed images. That is,
( 1 ) 画素データ をフラグ参照のためのインデックスと し、 1面素当 り 1 回だけのインデックス空間参照操作によ り基準 画像との比較 · 判定ができるので、 単純にメモリアクセスの 回数のみを比較しても従来技術の数十倍高速な検査が行える (1) The pixel data is used as an index for flag reference, and comparison / judgment with the reference image can be performed by index space reference operation only once per screen element. Inspection can be performed several tens times faster than conventional technology
(2 ) 判定基準の設定は検査と独立して前処理と して行える ので、 印刷画像の絵柄に応じて画素毎に位置ずれ許容量ゃレ ベル変動許容量の異なる設定が可能になるなど、 高速性の必 要から従来技術ではできなかった多様で複雑な判定基準の設 定にも柔軟に対応できる。(2) Since the judgment criteria can be set as a pre-processing independently of the inspection, it is possible to set different values of the permissible displacement / permissible level variation for each pixel according to the picture of the print image. Because of the need for high speed, it is possible to flexibly cope with the setting of various and complex judgment criteria that could not be achieved with the conventional technology.