JP4437569B2

JP4437569B2 - Defect inspection method and apparatus

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Publication number: JP4437569B2
Application number: JP14276799A
Authority: JP
Inventors: 英人坂田; 秀典山本; 康隆藤井
Original assignee: Dai Nippon Printing Co Ltd
Current assignee: Dai Nippon Printing Co Ltd
Priority date: 1999-05-24
Filing date: 1999-05-24
Publication date: 2010-03-24
Anticipated expiration: 2019-05-24
Also published as: JP2000326494A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は物品の外観を検査する技術分野に属する。特に、繰り返し絵柄を有する平らな物品の表面における汚れ、ゴミ、キズ（疵）等の欠陥を検査する欠陥検査方法および欠陥検査装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
平らな物品の一例としてプラスチックカードを挙げる。プラスチックカードはキャッシュカード、クレジットカード、会員証、等で使用される。プラスチックカードには、正規の所有者によって署名する部分であるサインパネルが設けられている。そのサインパネルには繰り返し絵柄が印刷されており、通常は、その繰り返し絵柄はサインパネルの外枠に対して同調した配置とはなっていない。このようなサインパネルの欠陥検査は、現状は、カード品質検査員による目視検査によっている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
この目視検査は、カード品質検査員にとっては極めて負荷の大きな作業である上に、人間による検査である以上は不良の見落としを避けることはできない。そこで、目視検査に代えて検査装置によって検査することが考えられる。しかし、一般に用いられる検査装置は、基準画像と検査対象とを画素単位で比較する検査方式である。そのため、繰り返し絵柄がサインパネルの外枠に対して同調した配置となっていない場合には適用することができない。検査装置には、位置ずれ補正を行って検査する方式のものがある。しかし、その方式では位置ずれ補正によって非検査領域が生じる。サインパネルにおいては、繰り返し絵柄の一周期の距離はサインパネルの寸法に対して比較的大きい。そのため、位置ずれ補正によって生じる非検査領域の大きさを無視することができない。
【０００４】
上記の課題を解決するために本発明は成されたものであり、本発明の目的は、非検査領域を生じることなく繰り返し絵柄を有する平らな物品の表面における欠陥を検査することができる欠陥検査方法および装置を提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上記の課題は下記の本発明によって解決される。すなわち、本発明の請求項１に係る欠陥検査方法は、繰り返し絵柄を有する画像の欠陥検査方法であって、拡大基準画像生成過程と、欠陥抽出過程とを有し、前記拡大基準画像生成過程において、基準画像を縦横に繰り返し絵柄の１単位距離以上延長した拡大基準画像を生成し、前記欠陥抽出過程において、前記拡大基準画像と前記検査対象画像を重ねるように位置合わせを行って、前記拡大基準画像と前記検査対象画像とから生成した差分画像において欠陥を抽出するようにしたものである。本発明によれば、生成した拡大基準画像と検査対象画像とが比較され欠陥が抽出される。したがって、非検査領域を生じることなく繰り返し絵柄を有する平らな物品の表面における欠陥を検査することができる欠陥検査方法が提供される。
【０００６】
また本発明の請求項２に係る欠陥検査装置は、繰り返し絵柄を有する画像の欠陥検査装置であって、拡大基準画像生成手段と、欠陥抽出手段とを有し、前記拡大基準画像生成手段は、基準画像を縦横に繰り返し絵柄の１単位距離以上延長した拡大基準画像を生成し、前記欠陥抽出手段は、前記拡大基準画像と前記検査対象画像を重ねるように位置合わせを行って、前記拡大基準画像と前記検査対象画像とから生成した差分画像において欠陥を抽出するようにしたものである。本発明によれば、生成した拡大基準画像と検査対象画像とが比較され欠陥が抽出される。したがって、非検査領域を生じることなく繰り返し絵柄を有する平らな物品の表面における欠陥を検査することができる欠陥検査装置が提供される。
【０００７】
また本発明の請求項３に係る欠陥検査方法は、繰り返し絵柄を有する画像の欠陥検査装置であって、投影データ生成手段と、低周波通過手段と、欠陥抽出手段とを有し、前記投影データ生成手段は、検査対象画像における各画素値を縦軸および／または横軸に投影した縦軸投影データおよび／または横軸投影データを生成し、前記低周波通過手段は、下記の数式で表される関数値を適用し、前記縦軸投影データおよび／または横軸投影データにおける空間周波数の低い部分を分離した低周波縦軸投影データおよび／または低周波横軸投影データを抽出し、前記欠陥抽出手段は、前記低周波縦軸投影データおよび／または低周波横軸投影データから欠陥を抽出するするようにしたものである。
（数式）Ｆ（ｉ）＝ｆ（ｉ）＋５×（ｆ（ｉ−９）＋ｆ（ｉ−８）＋ｆ（ｉ−７）＋ｆ（ｉ−６）＋ｆ（ｉ−５）＋ｆ（ｉ−４）＋ｆ（ｉ−３）＋ｆ（ｉ−２）＋ｆ（ｉ−１）＋ｆ（ｉ＋１）＋ｆ（ｉ＋２）＋ｆ（ｉ＋３）＋ｆ（ｉ＋４）＋ｆ（ｉ＋５）＋ｆ（ｉ＋６）＋ｆ（ｉ＋７）＋ｆ（ｉ＋８）＋ｆ（ｉ＋９））だだし、Ｆ（ｉ）は低周波通過フィルタ処理後の関数値、ｆ（ｉ）は低周波通過フィルタ処理前の関数値、ｉは横軸（または縦軸）の所定の位置ｉ（ｉ番目の列（または行）の画素に対応する位置）である。
本発明によれば、検査対象画像から投影データが生成され、さらにその投影データから低周波の投影データが生成される。この低周波の投影データにおいては、空間周波数の高い部分にある繰り返し絵柄は除かれ、空間周波数の低い部分にある欠陥が抽出される。したがって、非検査領域を生じることなく繰り返し絵柄を有する平らな物品の表面における欠陥を検査することができる欠陥検査方法が提供される。
【０００８】
また本発明の請求項４に係る欠陥検査装置は、繰り返し絵柄を有する画像の欠陥検査装置であって、投影データ生成手段と、低周波通過手段と、欠陥抽出手段とを有し、前記投影データ生成手段は、検査対象画像における各画素値を縦軸および／または横軸に投影した縦軸投影データおよび／または横軸投影データを生成し、前記低周波通過手段は、下記の数式で表される関数値を適用し、前記縦軸投影データおよび／または横軸投影データにおける空間周波数の低い部分を分離した低周波縦軸投影データおよび／または低周波横軸投影データを抽出し、前記欠陥抽出手段は、前記低周波縦軸投影データおよび／または低周波横軸投影データから欠陥を抽出するようにしたものである。
（数式）Ｆ（ｉ）＝ｆ（ｉ）＋５×（ｆ（ｉ−９）＋ｆ（ｉ−８）＋ｆ（ｉ−７）＋ｆ（ｉ−６）＋ｆ（ｉ−５）＋ｆ（ｉ−４）＋ｆ（ｉ−３）＋ｆ（ｉ−２）＋ｆ（ｉ−１）＋ｆ（ｉ＋１）＋ｆ（ｉ＋２）＋ｆ（ｉ＋３）＋ｆ（ｉ＋４）＋ｆ（ｉ＋５）＋ｆ（ｉ＋６）＋ｆ（ｉ＋７）＋ｆ（ｉ＋８）＋ｆ（ｉ＋９））だだし、Ｆ（ｉ）は低周波通過フィルタ処理後の関数値、ｆ（ｉ）は低周波通過フィルタ処理前の関数値、ｉは横軸（または縦軸）の所定の位置ｉ（ｉ番目の列（または行）の画素に対応する位置）である。
本発明によれば、検査対象画像から投影データが生成され、さらにその投影データから低周波の投影データが生成される。この低周波の投影データにおいては、空間周波数の高い部分にある繰り返し絵柄は除かれ、空間周波数の低い部分にある欠陥が抽出される。したがって、非検査領域を生じることなく繰り返し絵柄を有する平らな物品の表面における欠陥を検査することができる欠陥検査装置が提供される。
【０００９】
また本発明の請求項５に係る欠陥検査方法は、繰り返し絵柄を有する画像の欠陥検査方法であって、投影データ生成過程と、拡大投影データ生成過程と、欠陥抽出過程とを有し、前記投影データ生成過程において、基準画像と検査対象画像における各画素値を縦軸および／または横軸に投影した基準画像と検査対象画像の縦軸投影データおよび／または横軸投影データを生成し、前記拡大投影データ生成過程において、基準画像の縦軸投影データおよび／または横軸投影データを繰り返し波形の１単位距離以上延長した拡大縦軸投影データおよび／または拡大横軸投影データを生成し、前記欠陥抽出過程において、前記基準画像の拡大縦軸投影データおよび／または拡大横軸投影データと検査対象画像の縦軸投影データおよび／または横軸投影データを重ねるように位置合わせを行って、前記基準画像の拡大縦軸投影データおよび／または拡大横軸投影データと検査対象画像の縦軸投影データおよび／または横軸投影データとから生成した縦軸差分画像および／または横軸差分画像において欠陥を抽出するようにしたものである。本発明によれば、基準画像と検査対象画像から投影データが生成され、さらに基準画像の投影データから拡大投影データが生成され、拡大投影データと検査対象画像の投影データの位置合わせを行った上でそれらが比較され欠陥が抽出される。したがって、非検査領域を生じることなく繰り返し絵柄を有する平らな物品の表面における欠陥を検査することができる欠陥検査方法が提供される。
【００１０】
また本発明の請求項６に係る欠陥検査装置は、繰り返し絵柄を有する画像の欠陥検査装置であって、投影データ生成手段と、拡大投影データ生成手段と、欠陥抽出手段とを有し、前記投影データ生成手段において、基準画像と検査対象画像における各画素値を縦軸および／または横軸に投影した基準画像と検査対象画像の縦軸投影データおよび／または横軸投影データを生成し、前記拡大投影データ生成手段において、基準画像の縦軸投影データおよび／または横軸投影データを繰り返し波形の１単位距離以上延長した拡大縦軸投影データおよび／または拡大横軸投影データを生成し、前記欠陥抽出手段において、前記基準画像の拡大縦軸投影データおよび／または拡大横軸投影データと検査対象画像の縦軸投影データおよび／または横軸投影データを重ねるように位置合わせを行って、前記基準画像の拡大縦軸投影データおよび／または拡大横軸投影データと検査対象画像の縦軸投影データおよび／または横軸投影データとから生成した縦軸差分画像および／または横軸差分画像において欠陥を抽出するようにしたものである。本発明によれば、基準画像と検査対象画像から投影データが生成され、さらに基準画像の投影データから拡大投影データが生成され、拡大投影データと検査対象画像の投影データの位置合わせを行った上でそれらが比較され欠陥が抽出される。したがって、非検査領域を生じることなく繰り返し絵柄を有する平らな物品の表面における欠陥を検査することができる欠陥検査方法が提供される。
【００１１】
【発明の実施の形態】
次に、本発明について実施の形態により説明する。最初に、繰り返し絵柄を有する平らな物品の一例としてプラスチックカードについて説明する。プラスチックカードの構成を図１に示す。図１において、１はプラスチックカード、２はサインパネル、３は磁気記録部である。プラスチックカード１は、たとえば、（透明塩化ビニールシート）＋（白色塩化ビニールシート）＋（白色塩化ビニールシート）＋（透明塩化ビニールシート）の４層のプラスチックシートを積層した構成を有する。通常、白色塩化ビニールシートには印刷が施されており、透明塩化ビニールシートによって印刷面が保護される。
【００１２】
正規の所有者によって署名が行われる部分であるサインパネル２とＩＤ情報等の各種情報を磁気記録の形態で保存する磁気記録部３とは透明塩化ビニールシートの表面に設けられる。図１に示す一例においては、繰り返し絵柄は「ＤＮＰ」の文字列である。図１に示すように、サインパネル２、サインパネル２ａ、サインパネル２ｂのサインパネルにおける「ＤＮＰ」の文字列（繰り返し絵柄）は、サインパネルの外枠に対して同調した配置とはなっていない。一般的に、プラスチックカードが異なった場合には繰り返し絵柄はサインパネルにおいて異なった配置となる。すなわち、サインパネルの外枠に対して繰り返し絵柄は同調した配置とはならない。
【００１３】
次に、上記のプラスチックシートにおけるサインパネルのような平らな物品の欠陥検査方法および装置について説明する。欠陥検査装置は、一般に、撮像部と画像処理部と、出力部とを有する。撮像部は、検査対象物品の表面を撮像して画像データ（基準画像、検査対象画像、等）を得る。画像処理部は、画像データに基づいて欠陥の有無を判定する。出力部は、判定に基づいてリジェクト装置、等に信号の出力を行う。本発明は、特に、その内の画像処理部に係わるもので、その他の部分の構成によっては、特に限定を受けるものではない。画像処理部は、一般のコンピュータシステムおよび／または専用の画像処理システムのハードウェアとソフトウェアによって構成することができる。欠陥検査装置については多数の具体的な構成例が知られているから、周知な事柄についてはここでは説明を省略する。
【００１４】
まず、第１の形態の欠陥検査（方法と装置）について説明する。第１の形態の欠陥検査は請求項１，２に係わる。第１の形態の欠陥検査方法についての説明図を図２および図３に示す。図２，図３において、２１は基準画像、２２は１単位絵柄、２３ａ，２３ｂ，２３ｃ，２３ｄ，２３ｅ，２３ｆ，・・・は貼り込んだ１単位絵柄、３１は拡大基準画像、３２は検査対象画像、３３，３３ａは欠陥、３４は差分画像である。
【００１５】
第１の形態の欠陥検査において、まず、基準画像２１から繰り返し絵柄の１単位以上の領域、たとえば、図２に示す１単位絵柄２２を切り出す。次に、その１単位絵柄２２を基準画像２１の周囲に絵柄の位置合わせを行いながら貼り込んで行く。図２において、２３ａ，２３ｂ，２３ｃ，２３ｄ，２３ｅ，２３ｆ，・・・は貼り込んだ１単位絵柄である。このようにして、縦横に繰り返し絵柄の１単位距離以上延長した拡大基準画像３１を生成する。拡大基準画像３１における「拡大」とは、縮尺をそのままにして繰り返し絵柄の数を増加させ領域を延長することである。この拡大基準画像の生成は、拡大基準画像生成過程において、または、拡大基準画像生成手段によって行われる。
【００１６】
次に、拡大基準画像３１と検査対象画像３２とに基づいて、差分画像３４を生成する。そのとき、拡大基準画像３１と検査対象画像３２とにおける繰り返し絵柄の位置合わせを行った上で、差分画像３４を生成する。図３に示すように、差分画像３４において、拡大基準画像３１と検査対象画像３２とが重なっている領域においては繰り返し絵柄が消えている。したがって、検査対象画像３２が欠陥を有しない場合には、拡大基準画像３１と検査対象画像３２とが重なっている領域においては絵柄がすべて消失する。一方、図３に示すように検査対象画像３２が欠陥３３を有する場合には、拡大基準画像３１と検査対象画像３２との相違箇所、すなわち欠陥３３は、欠陥３３ａとして差分画像３４において抽出される。この欠陥の抽出は、欠陥抽出過程において、または、欠陥抽出手段によって行われる。
【００１７】
次に、第２の形態の欠陥検査（方法と装置）について説明する。第２の形態の欠陥検査は請求項３，４に係わる。第２の形態の欠陥検査方法についての説明図を図４および図５に示す。図４，図５において、４２は検査対象画像、４３は欠陥、４４は縦軸投影データ、４５は横軸投影データ、４６は低周波縦軸投影データ、４７は低周波横軸投影データである。
【００１８】
第２の形態の欠陥検査において、まず、検査対象画像４２から横軸（ｘ軸）または縦軸（ｙ軸）に対して画像の画素値を投影した縦軸投影データ４４または横軸投影データ４５を得る。ここで「投影」とは、横軸または縦軸の所定の位置から横軸または縦軸に対して直角方向の画素値をすべて積算して積算値を求める処理のことである。この処理により、横軸または縦軸の所定の位置（ｘまたはｙ）をパラメータとする関数Ｆ（ｘ）または関数Ｇ（ｙ）が得られる。図４において、縦軸投影データ４４と横軸投影データ４５の矩形枠の内部に描かれているグラフ、すなわ波形はそれらの関数の値を示している。
【００１９】
図４に示すように、縦軸投影データ４４のグラフには周期的な極大値と極小値がある。この極大値と極小値は、繰り返し絵柄である「ＤＮＰ」の文字列における行の位置と行間の位置に対応している。そして、縦軸投影データ４４のグラフのｙ座標軸における中央部分付近において凸形状の関数値を示している。この部分は欠陥４３の画素値によってもたらされたものである。また、横軸投影データ４５のグラフにも周期的な極大値と極小値がある。この極大値と極小値は、繰り返し絵柄である「ＤＮＰ」の文字列における列の位置と列間の位置に対応している。そして、横軸投影データ４５のグラフのｘ座標軸における中央部分付近において凸形状の関数値を示している。この部分は欠陥４３の画素値によってもたらされたものである。この投影データの生成は、投影データ生成過程において、または、投影データ生成手段によって行われる。
【００２０】
次に、低周波通過フィルタによって処理を行うことにより、縦軸投影データ４４から低周波縦軸投影データ４６が、また横軸投影データ４５から低周波横軸投影データ４７が得られる。低周波通過フィルタは、画像における空間周波数の低い成分を通過させ（残し）、画像における空間周波数の高い成分を遮断する（除去する）。ただし、この場合は投影データであるから画像というより、１次元の波形に対して低周波通過フィルタが適用される。
【００２１】
この場合の低周波通過フィルタの一例を図５のＡで示す枠内（Ａ枠）に示す。図５のＡ枠において、係数（５，５，５，５，５，５，５，５，５，１，５，５，５，５，５，５，５，５，５）は低周波通過フィルタの特性を記述する係数である。横軸の所定の位置ｉ（ｉ番目の列の画素に対応する位置）における低周波通過フィルタ処理前の関数値をｆ（ｉ）とし、低周波通過フィルタ処理後の関数値をＦ（ｉ）とすると、この低周波通過フィルタのＦ（ｉ）は下記の数１で表される。または、関数値Ｆ（ｉ）は、係数の要素の総和（９１）で数１の右辺を割り算した値、すなわち平均値として表される。
【数１】
Ｆ（ｉ）＝ｆ（ｉ）＋５×（ｆ（ｉ−９）＋ｆ（ｉ−８）＋ｆ（ｉ−７）＋ｆ（ｉ−６）＋ｆ（ｉ−５）＋ｆ（ｉ−４）＋ｆ（ｉ−３）＋ｆ（ｉ−２）＋ｆ（ｉ−１）＋ｆ（ｉ＋１）＋ｆ（ｉ＋２）＋ｆ（ｉ＋３）＋ｆ（ｉ＋４）＋ｆ（ｉ＋５）＋ｆ（ｉ＋６）＋ｆ（ｉ＋７）＋ｆ（ｉ＋８）＋ｆ（ｉ＋９））
【００２２】
図５のＡ枠におけるグラフは、低周波通過フィルタ処理前における横軸投影データ（実線）と低周波通過フィルタ処理後における低周波横軸投影データ（破線）の一部を示したものである。このグラフに示すように、低周波通過フィルタ処理によって、横軸投影データ４５のグラフに存在する繰り返し絵柄に対応する周期的な極大値と極小値は除かれる。このようにして、縦軸投影データ４４から低周波縦軸投影データ４６が得られ、横軸投影データ４５から低周波横軸投影データ４７が得られる。低周波の投影データの生成は、低周波通過過程において、または、低周波通過手段によって行われる。
【００２３】
次に、低周波縦軸投影データ４６または低周波横軸投影データ４７から欠陥４３を抽出する（図５参照）。低周波縦軸投影データ４６は、そのグラフのｙ座標軸における中央部分付近において凸形状の関数値を示している。縦軸投影データ４４において、すでに説明したようにこの部分は欠陥４３の画素値によってもたらされたものである。ただし、縦軸投影データ４４とは異なり、低周波縦軸投影データ４６においては繰り返し絵柄に対応する周期的な極大値と極小値は除かれている。したがって、適正な閾値を設定し、その閾値を越える関数値の有無によって欠陥４３の有無を判定することができる。
【００２４】
同様に、低周波横軸投影データ４７は、そのグラフのｘ座標軸における中央部分付近において凸形状の関数値を示している。横軸投影データ４５において、すでに説明したようにこの部分は欠陥４３の画素値によってもたらされたものである。ただし、横軸投影データ４５とは異なり、低周波横軸投影データ４７においては繰り返し絵柄に対応する周期的な極大値と極小値は除かれている。したがって、適正な閾値を設定し、その閾値を越える関数値の有無によって欠陥４３の有無を判定することができる。この欠陥の抽出は、欠陥抽出過程において、または、欠陥抽出手段によって行われる。
【００２５】
次に、第３の形態の欠陥検査（方法と装置）について説明する。第３の形態の欠陥検査は請求項５，６に係わる。第３の形態の欠陥検査方法についての説明図を図６および図７に示す。図６，図７において、６１は基準画像、６２は検査対象画像、６３は欠陥、６４は基準画像の縦軸投影データ、６５は基準画像の横軸投影データ、６６は検査対象画像の縦軸投影データ、６７は検査対象画像の横軸投影データ、６８は拡大縦軸投影データ、６９は拡大横軸投影データ、７０は縦軸差分画像、７１は横軸差分画像である。
【００２６】
まず、基準画像６１から、その各画素値を縦軸に投影した縦軸投影画像６４を得る。また、基準画像６１から、その各画素値を横軸に投影した横軸投影画像６５を得る。同様にして、検査対象画像６２から、その各画素値を縦軸に投影した縦軸投影画像６６を得る。また、検査対象画像６２から、その各画素値を横軸に投影した横軸投影画像６７を得る。ここで「投影」とは、横軸または縦軸の所定の位置から横軸または縦軸に対して直角方向の画素値をすべて積算して積算値を求め、その積算値そのもの、または積算値から正規化値、平均化値、等を演算しその所定の位置の値とする処理のことである。
【００２７】
この処理により、横軸または縦軸の所定の位置（ｘまたはｙ）をパラメータとする関数Ｆ（ｘ）または関数Ｇ（ｙ）が得られる。図６，図７において、拡大縦軸投影データ６８、拡大横軸投影データ６９、および、基準画像６１と検査対象画像６２の縦軸投影データ６４，６６と横軸投影データ６５，６７の矩形枠の内部に描かれているグラフ、すなわち波形はそれらの関数の値を示している。この投影データの生成は、投影データ生成過程において、または、投影データ生成手段によって行われる。
【００２８】
次に、基準画像６１の縦軸投影データ６４または基準画像６１の横軸投影データ６５から繰り返し波形の１単位以上の領域（１単位波形）を切り出す。次に、その１単位波形を基準画像６１の端部に波形の位置合わせを行いながら貼り込んで行く。図７において、拡大縦軸投影データ６８または拡大横軸投影データ６９の波形におけるハッチングを施した部分は貼り込んだ１単位波形である。このようにして、縦横に繰り返し波形の１単位距離以上延長した拡大縦軸投影データ６８または拡大横軸投影データ６９を生成する。拡大縦軸投影データ６８または拡大横軸投影データ６９における「拡大」とは、縮尺をそのままにして繰り返し波形の数を増加させ領域を延長することである。この拡大投影データの生成は、拡大投影データ生成過程において、または、拡大投影データ生成手段によって行われる。
【００２９】
次に、基準画像６１の拡大縦軸投影データ６８と検査対象画像６２の縦軸投影データ６６とにおける繰り返し波形の位置合わせを行った上で、縦軸差分画像７０を生成する。または、同様に、基準画像６１の拡大横軸投影データ６９と検査対象画像６２の横軸投影データ６７とにおける繰り返し波形の位置合わせを行った上で、縦軸差分画像７１を生成する。
【００３０】
図７に示すように、縦軸差分画像７０において、拡大縦軸投影データ６８と縦軸投影データ６６とが重なっている領域においては繰り返し波形が消えている。したがって、検査対象画像６２が欠陥を有しない場合には、縦軸差分画像７０の枠内においては波形や絵柄がすべて消失する。一方、図７に示すように検査対象画像６２が欠陥６３を有する場合には、拡大縦軸投影データ６８と縦軸投影データ６６との相違箇所、すなわち欠陥６３に対応する投影データの箇所は、欠陥６３ａとして縦軸差分画像７０において抽出される。
【００３１】
同様に、横軸差分画像７１において、拡大横軸投影データ６９と横軸投影データ６７とが重なっている領域においては繰り返し波形が消えている。したがって、検査対象画像６２が欠陥を有しない場合には、横軸差分画像７１の枠内においては波形や絵柄がすべて消失する。一方、図７に示すように検査対象画像６２が欠陥６３を有する場合には、拡大横軸投影データ６９と横軸投影データ６７との相違箇所、すなわち欠陥６３に対応する投影データの箇所は、欠陥６３ｂとして横軸差分画像７１において抽出される。この欠陥の抽出は、欠陥抽出過程において、または、欠陥抽出手段によって行われる。
【００３２】
【発明の効果】
以上のように本発明の請求項１に係る欠陥検査方法によれば、拡大基準画像生成過程と欠陥抽出過程とを有することにより、非検査領域を生じることなく繰り返し絵柄を有する平らな物品の表面における欠陥を検査することができる。
また本発明の請求項２に係る欠陥検査装置によれば、拡大基準画像生成手段と欠陥抽出手段とを有することにより、非検査領域を生じることなく繰り返し絵柄を有する平らな物品の表面における欠陥を検査することができる。
また本発明の請求項３に係る欠陥検査方法によれば、投影データ生成過程と低周波通過過程と欠陥抽出過程とを有することにより、非検査領域を生じることなく繰り返し絵柄を有する平らな物品の表面における欠陥を検査することができる。
また本発明の請求項４に係る欠陥検査装置によれば、投影データ生成手段と低周波通過手段と欠陥抽出手段とを有することにより、非検査領域を生じることなく繰り返し絵柄を有する平らな物品の表面における欠陥を検査することができる。
また本発明の請求項５に係る欠陥検査方法によれば、投影データ生成過程と拡大投影データ生成過程と欠陥抽出過程とを有することにより、非検査領域を生じることなく繰り返し絵柄を有する平らな物品の表面における欠陥を検査することができる。
また本発明の請求項６に係る欠陥検査装置によれば、投影データ生成手段と拡大投影データ生成手段と欠陥抽出手段とを有することにより、非検査領域を生じることなく繰り返し絵柄を有する平らな物品の表面における欠陥を検査することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】プラスチックカードの構成を示す図である。
【図２】第１の形態の欠陥検査方法についての説明図（その１）である。
【図３】第１の形態の欠陥検査方法についての説明図（その２）である。
【図４】第２の形態の欠陥検査方法についての説明図（その１）である。
【図５】第２の形態の欠陥検査方法についての説明図（その２）である。
【図６】第３の形態の欠陥検査方法についての説明図（その１）である。
【図７】第３の形態の欠陥検査方法についての説明図（その２）である。
【符号の説明】
１プラスチックカード
２サインパネル
３磁気記録部
２１基準画像
２２１単位絵柄
２３ａ，２３ｂ，２３ｃ，２３ｄ，２３ｅ，２３ｆ，・・・は貼り込んだ１単位絵柄
３１拡大基準画像
３２検査対象画像
３３，３３ａ欠陥
３４差分画像
４２検査対象画像
４３欠陥
４４縦軸投影データ
４５横軸投影データ
４６低周波縦軸投影データ
４７低周波横軸投影データ
６１基準画像
６２検査対象画像
６３欠陥
６４基準画像の縦軸投影データ
６５基準画像の横軸投影データ
６６検査対象画像の縦軸投影データ
６７検査対象画像の横軸投影データ
６８拡大縦軸投影データ
６９拡大横軸投影データ
７０縦軸差分画像
７１横軸差分画像[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention belongs to the technical field of inspecting the appearance of articles. In particular, the present invention relates to a defect inspection method and a defect inspection apparatus for inspecting defects such as dirt, dust and scratches on the surface of a flat article having a repeated pattern.
[0002]
[Prior art]
An example of a flat article is a plastic card. Plastic cards are used for cash cards, credit cards, membership cards, etc. The plastic card is provided with a sign panel which is a part signed by a proper owner. The sign panel is repeatedly printed with a pattern, and usually the repeated pattern is not arranged in synchronization with the outer frame of the sign panel. Such a sign panel defect inspection is currently based on visual inspection by a card quality inspector.
[0003]
[Problems to be solved by the invention]
This visual inspection is an extremely heavy work for the card quality inspector, and oversight of defects cannot be avoided as long as it is a human inspection. Therefore, it is conceivable to inspect with an inspection apparatus instead of the visual inspection. However, a commonly used inspection apparatus is an inspection method that compares a reference image and an inspection object in units of pixels. Therefore, it cannot be applied when the repeated pattern is not arranged in synchronization with the outer frame of the sign panel. Some inspection apparatuses perform inspection by correcting misalignment. However, in this method, a non-inspection area is generated by misalignment correction. In the sign panel, the distance of one cycle of the repeated pattern is relatively large with respect to the dimension of the sign panel. For this reason, the size of the non-inspection area caused by the misalignment correction cannot be ignored.
[0004]
The present invention has been made to solve the above problems, and an object of the present invention is to perform defect inspection capable of inspecting defects on the surface of a flat article having a repeated pattern without generating a non-inspection area. It is to provide a method and apparatus.
[0005]
[Means for Solving the Problems]
  The above problems are solved by the present invention described below. That is, the defect inspection method according to claim 1 of the present invention is a defect inspection method for an image having repetitive patterns, and includes an enlarged reference image generation process and a defect extraction process. In the enlarged reference image generation process, Generating an enlarged reference image obtained by repeatedly extending the reference image vertically and horizontally by one unit distance or more, and in the defect extraction process, the enlarged reference image and the inspection object imageTo overlapAlignment is performed, and the enlarged reference image and the inspection target imageIn the difference image generated fromA defect is extracted. According to the present invention, the generated enlarged reference image and the inspection target image are compared to extract a defect. Therefore, there is provided a defect inspection method capable of inspecting defects on the surface of a flat article having a pattern repeatedly without generating a non-inspection area.
[0006]
  Moreover, the defect inspection apparatus according to claim 2 of the present invention is a defect inspection apparatus for an image having repetitive patterns, and includes an enlarged reference image generation means and a defect extraction means, and the enlarged reference image generation means includes: An enlarged reference image is generated by repeatedly extending the reference image vertically and horizontally by one unit distance or more, and the defect extraction means includes the enlarged reference image and the inspection target image.To overlapAlignment is performed, and the enlarged reference image and the inspection target imageIn the difference image generated fromA defect is extracted. According to the present invention, the generated enlarged reference image and the inspection target image are compared to extract a defect. Therefore, a defect inspection apparatus capable of inspecting defects on the surface of a flat article having a pattern repeatedly without generating a non-inspection area is provided.
[0007]
  A defect inspection method according to a third aspect of the present invention is a defect inspection apparatus for an image having repetitive patterns, comprising projection data generation means, low-frequency passage means, and defect extraction means, and the projection data The generation unit generates vertical axis projection data and / or horizontal axis projection data obtained by projecting each pixel value in the inspection target image on the vertical axis and / or the horizontal axis, and the low frequency passing unit includes:Apply the function value represented by the following formula,Low frequency vertical axis projection data and / or low frequency horizontal axis projection data obtained by separating a portion having a low spatial frequency in the vertical axis projection data and / or horizontal axis projection data are extracted, and the defect extraction means includes the low frequency vertical data. A defect is extracted from the axial projection data and / or the low-frequency horizontal axis projection data.
  (Formula) F (i) = f (i) + 5 × (f (i−9) + f (i−8) + f (i−7) + f (i−6) + f (i−5) + f (i−4) ) + F (i−3) + f (i−2) + f (i−1) + f (i + 1) + f (i + 2) + f (i + 3) + f (i + 4) + f (i + 5) + f (i + 6) + f (i + 7) + f (i + 8) ) + F (i + 9)) where F (i) is a function value after low-frequency pass filter processing, f (i) is a function value before low-frequency pass filter processing, and i is a predetermined value on the horizontal axis (or vertical axis). Position i (a position corresponding to a pixel in the i-th column (or row)).
  According to the present invention, projection data is generated from the inspection target image, and low-frequency projection data is generated from the projection data. In this low-frequency projection data, the repeated pattern in the high spatial frequency portion is removed, and the defect in the low spatial frequency portion is extracted. Therefore, there is provided a defect inspection method capable of inspecting defects on the surface of a flat article having a pattern repeatedly without generating a non-inspection area.
[0008]
A defect inspection apparatus according to claim 4 of the present invention is a defect inspection apparatus for an image having a repetitive pattern, comprising projection data generation means, low-frequency passage means, and defect extraction means, and the projection data The generation unit generates vertical axis projection data and / or horizontal axis projection data obtained by projecting each pixel value in the inspection target image on the vertical axis and / or the horizontal axis, and the low frequency passing unit includes:Apply the function value represented by the following formula,Low frequency vertical axis projection data and / or low frequency horizontal axis projection data obtained by separating a portion having a low spatial frequency in the vertical axis projection data and / or horizontal axis projection data are extracted, and the defect extraction means includes the low frequency vertical data. A defect is extracted from the axial projection data and / or the low-frequency horizontal axis projection data.
  (Formula) F (i) = f (i) + 5 × (f (i−9) + f (i−8) + f (i−7) + f (i−6) + f (i−5) + f (i−4) ) + F (i−3) + f (i−2) + f (i−1) + f (i + 1) + f (i + 2) + f (i + 3) + f (i + 4) + f (i + 5) + f (i + 6) + f (i + 7) + f (i + 8) ) + F (i + 9)) where F (i) is a function value after low-frequency pass filter processing, f (i) is a function value before low-frequency pass filter processing, and i is a predetermined value on the horizontal axis (or vertical axis). Position i (a position corresponding to a pixel in the i-th column (or row)).
  According to the present invention, projection data is generated from the inspection target image, and low-frequency projection data is generated from the projection data. In this low-frequency projection data, the repeated pattern in the high spatial frequency portion is removed, and the defect in the low spatial frequency portion is extracted. Therefore, a defect inspection apparatus capable of inspecting defects on the surface of a flat article having a pattern repeatedly without generating a non-inspection area is provided.
[0009]
  A defect inspection method according to claim 5 of the present invention is a defect inspection method for an image having repetitive patterns, comprising a projection data generation process, an enlarged projection data generation process, and a defect extraction process. In the data generation process, the reference image obtained by projecting each pixel value in the reference image and the inspection target image on the vertical axis and / or the horizontal axis and vertical axis projection data and / or horizontal axis projection data of the inspection target image are generated, In the projection data generation process, the vertical axis projection data and / or horizontal axis projection data of the reference image are repeatedly extended by one unit distance of the waveform to generate enlarged vertical axis projection data and / or enlarged horizontal axis projection data, and the defect extraction In the process, the enlarged vertical axis projection data and / or the enlarged horizontal axis projection data of the reference image and the vertical axis projection data and / or the horizontal axis of the inspection target image Projection dataTo overlapAlignment is performed, and enlarged vertical axis projection data and / or enlarged horizontal axis projection data of the reference image and vertical axis projection data and / or horizontal axis projection data of the inspection target imageIn vertical axis difference image and / or horizontal axis difference image generated fromA defect is extracted. According to the present invention, projection data is generated from the reference image and the inspection target image, and enlarged projection data is generated from the projection data of the reference image, and the enlarged projection data and the projection data of the inspection target image are aligned. To compare them and extract defects. Therefore, there is provided a defect inspection method capable of inspecting defects on the surface of a flat article having a pattern repeatedly without generating a non-inspection area.
[0010]
  A defect inspection apparatus according to claim 6 of the present invention is a defect inspection apparatus for images having repetitive patterns, comprising projection data generation means, enlarged projection data generation means, and defect extraction means, In the data generation means, the reference image obtained by projecting each pixel value in the reference image and the inspection target image on the vertical axis and / or the horizontal axis and vertical axis projection data and / or horizontal axis projection data of the inspection target image are generated, and the enlargement In the projection data generation means, the vertical axis projection data and / or the horizontal axis projection data of the reference image is repeatedly generated by extending the vertical axis projection data and / or the horizontal axis projection data by extending the waveform by one unit distance or more, and the defect extraction is performed. In the means, the enlarged vertical axis projection data and / or the enlarged horizontal axis projection data of the reference image and the vertical axis projection data and / or the horizontal axis of the inspection target image Projection dataTo overlapAlignment is performed, and enlarged vertical axis projection data and / or enlarged horizontal axis projection data of the reference image and vertical axis projection data and / or horizontal axis projection data of the inspection target imageIn vertical axis difference image and / or horizontal axis difference image generated fromA defect is extracted. According to the present invention, projection data is generated from the reference image and the inspection target image, and enlarged projection data is generated from the projection data of the reference image, and the enlarged projection data and the projection data of the inspection target image are aligned. To compare them and extract defects. Therefore, there is provided a defect inspection method capable of inspecting defects on the surface of a flat article having a pattern repeatedly without generating a non-inspection area.
[0011]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Next, embodiments of the present invention will be described. First, a plastic card will be described as an example of a flat article having a repeated pattern. The configuration of the plastic card is shown in FIG. In FIG. 1, 1 is a plastic card, 2 is a sign panel, and 3 is a magnetic recording section. The plastic card 1 has a configuration in which, for example, four layers of plastic sheets of (transparent vinyl chloride sheet) + (white vinyl chloride sheet) + (white vinyl chloride sheet) + (transparent vinyl chloride sheet) are laminated. Usually, the white vinyl chloride sheet is printed, and the printed surface is protected by the transparent vinyl chloride sheet.
[0012]
A sign panel 2 which is a part where a signature is made by a proper owner and a magnetic recording unit 3 for storing various information such as ID information in the form of magnetic recording are provided on the surface of a transparent vinyl chloride sheet. In the example shown in FIG. 1, the repeated pattern is a character string “DNP”. As shown in FIG. 1, the character string “DNP” (repeated pattern) in the sign panel of the sign panel 2, the sign panel 2a, and the sign panel 2b is not arranged in synchronization with the outer frame of the sign panel. . Generally, when the plastic card is different, the repeated patterns are arranged differently on the sign panel. That is, the repeated pattern is not arranged in synchronization with the outer frame of the sign panel.
[0013]
Next, a defect inspection method and apparatus for flat articles such as sign panels in the above-described plastic sheet will be described. A defect inspection apparatus generally includes an imaging unit, an image processing unit, and an output unit. The imaging unit captures the surface of the inspection target article to obtain image data (reference image, inspection target image, etc.). The image processing unit determines the presence or absence of a defect based on the image data. The output unit outputs a signal to a reject device or the like based on the determination. The present invention particularly relates to the image processing unit, and is not particularly limited depending on the configuration of other parts. The image processing unit can be configured by hardware and software of a general computer system and / or a dedicated image processing system. Since many specific configuration examples are known for the defect inspection apparatus, description of well-known matters is omitted here.
[0014]
First, the defect inspection (method and apparatus) of the first embodiment will be described. The defect inspection of the first form relates to claims 1 and 2. 2 and 3 are explanatory diagrams of the defect inspection method of the first embodiment. 2 and 3, reference numeral 21 is a reference image, 22 is a unit picture, 23a, 23b, 23c, 23d, 23e, 23f,... Are pasted one unit pictures, 31 is an enlarged reference image, and 32 is an inspection. A target image, 33 and 33a are defects, and 34 is a difference image.
[0015]
In the defect inspection of the first form, first, an area of one unit or more of a repeated pattern, for example, one unit pattern 22 shown in FIG. 2 is cut out from the reference image 21. Next, the 1 unit pattern 22 is pasted around the reference image 21 while aligning the pattern. 2, 23a, 23b, 23c, 23d, 23e, 23f,... Are pasted one unit designs. In this way, the enlarged reference image 31 is generated by repeatedly extending the pattern by 1 unit distance or more in the vertical and horizontal directions. “Enlargement” in the enlargement reference image 31 is to extend the area by repeatedly increasing the number of pictures while keeping the scale as it is. The generation of the enlarged reference image is performed in the enlarged reference image generation process or by the enlarged reference image generation unit.
[0016]
Next, a difference image 34 is generated based on the enlarged reference image 31 and the inspection target image 32. At that time, the differential image 34 is generated after repetitive pattern alignment between the enlarged reference image 31 and the inspection target image 32. As shown in FIG. 3, in the difference image 34, in the area where the enlarged reference image 31 and the inspection target image 32 are overlapped, the design is repeatedly erased. Therefore, when the inspection target image 32 has no defect, all the pictures disappear in the region where the enlarged reference image 31 and the inspection target image 32 overlap. On the other hand, when the inspection target image 32 has a defect 33 as shown in FIG. 3, the difference between the enlarged reference image 31 and the inspection target image 32, that is, the defect 33 is extracted as a defect 33a in the difference image 34. . This defect extraction is performed in the defect extraction process or by defect extraction means.
[0017]
Next, the defect inspection (method and apparatus) of the second embodiment will be described. The defect inspection of the second form relates to claims 3 and 4. FIGS. 4 and 5 are explanatory views of the defect inspection method of the second embodiment. 4 and 5, 42 is an inspection object image, 43 is a defect, 44 is vertical axis projection data, 45 is horizontal axis projection data, 46 is low frequency vertical axis projection data, and 47 is low frequency horizontal axis projection data. .
[0018]
  In the defect inspection of the second form, first, the vertical axis projection data 44 or the horizontal axis projection data 45 obtained by projecting the pixel values of the image from the inspection target image 42 onto the horizontal axis (x axis) or the vertical axis (y axis). Get. Here, “projection” means the integration of all pixel values in a direction perpendicular to the horizontal axis or vertical axis from a predetermined position on the horizontal axis or vertical axis.Find the integrated valueIt is processing. By this processing, a function F (x) or a function G (y) having a predetermined position (x or y) on the horizontal axis or the vertical axis as a parameter is obtained. In FIG. 4, a graph drawn inside the rectangular frame of the vertical axis projection data 44 and the horizontal axis projection data 45, that is, a waveform indicates the values of these functions.
[0019]
As shown in FIG. 4, the graph of the vertical axis projection data 44 has a periodic maximum value and a minimum value. The maximum value and the minimum value correspond to the position of the line and the position between the lines in the character string “DNP” which is a repetitive pattern. A convex function value is shown in the vicinity of the central portion of the y coordinate axis of the graph of the vertical axis projection data 44. This part is caused by the pixel value of the defect 43. The graph of the horizontal axis projection data 45 also has a periodic maximum value and a minimum value. The maximum value and the minimum value correspond to the position of the column and the position between the columns in the character string “DNP” which is a repeated pattern. A convex function value is shown in the vicinity of the central portion of the x-axis of the graph of the horizontal axis projection data 45. This part is caused by the pixel value of the defect 43. The generation of the projection data is performed in the projection data generation process or by the projection data generation means.
[0020]
Next, by performing processing using the low frequency pass filter, low frequency vertical axis projection data 46 is obtained from the vertical axis projection data 44, and low frequency horizontal axis projection data 47 is obtained from the horizontal axis projection data 45. The low-frequency pass filter passes (leaves) components having a low spatial frequency in the image and blocks (removes) components having a high spatial frequency in the image. However, in this case, since it is projection data, a low-frequency pass filter is applied to a one-dimensional waveform rather than an image.
[0021]
An example of the low-frequency pass filter in this case is shown in a frame (A frame) indicated by A in FIG. In the A frame of FIG. 5, the coefficients (5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 1, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5) are low frequencies. A coefficient describing the characteristics of the pass filter. The function value before the low-frequency pass filter processing at a predetermined position i on the horizontal axis (the position corresponding to the pixel in the i-th column) is f (i), and the function value after the low-frequency pass filter processing is F (i). Then, F (i) of this low-frequency pass filter is expressed by the following formula 1. Alternatively, the function value F (i) is expressed as a value obtained by dividing the right side of Equation 1 by the sum (91) of the coefficient elements, that is, an average value.
[Expression 1]
F (i) = f (i) + 5 × (f (i−9) + f (i−8) + f (i−7) + f (i−6) + f (i−5) + f (i−4) + f ( i-3) + f (i-2) + f (i-1) + f (i + 1) + f (i + 2) + f (i + 3) + f (i + 4) + f (i + 5) + f (i + 6) + f (i + 7) + f (i + 8) + f ( i + 9))
[0022]
The graph in the A frame of FIG. 5 shows a part of the horizontal axis projection data (solid line) before the low frequency pass filter processing and the low frequency horizontal axis projection data (dashed line) after the low frequency pass filter processing. As shown in this graph, the cyclic maximum value and the minimum value corresponding to the repetitive pattern existing in the graph of the horizontal axis projection data 45 are removed by the low-frequency pass filter processing. In this way, low frequency vertical axis projection data 46 is obtained from the vertical axis projection data 44, and low frequency horizontal axis projection data 47 is obtained from the horizontal axis projection data 45. The generation of the low frequency projection data is performed in the low frequency passing process or by the low frequency passing means.
[0023]
Next, the defect 43 is extracted from the low frequency vertical axis projection data 46 or the low frequency horizontal axis projection data 47 (see FIG. 5). The low frequency vertical axis projection data 46 indicates a convex function value in the vicinity of the central portion of the y coordinate axis of the graph. In the vertical axis projection data 44, this part is caused by the pixel value of the defect 43, as already described. However, unlike the vertical axis projection data 44, in the low frequency vertical axis projection data 46, the cyclic maximum and minimum values corresponding to the repeated pattern are excluded. Accordingly, it is possible to determine the presence or absence of the defect 43 based on the presence or absence of a function value exceeding the threshold by setting an appropriate threshold.
[0024]
Similarly, the low-frequency horizontal axis projection data 47 indicates a convex function value in the vicinity of the central portion on the x coordinate axis of the graph. In the horizontal axis projection data 45, as described above, this portion is caused by the pixel value of the defect 43. However, unlike the horizontal axis projection data 45, in the low-frequency horizontal axis projection data 47, the cyclic maximum and minimum values corresponding to the repeated pattern are excluded. Accordingly, it is possible to determine the presence or absence of the defect 43 based on the presence or absence of a function value exceeding the threshold by setting an appropriate threshold. This defect extraction is performed in the defect extraction process or by defect extraction means.
[0025]
Next, a defect inspection (method and apparatus) according to a third embodiment will be described. The defect inspection of the third form relates to claims 5 and 6. FIGS. 6 and 7 are explanatory views of the defect inspection method of the third embodiment. 6 and 7, reference numeral 61 is a reference image, 62 is an inspection target image, 63 is a defect, 64 is vertical axis projection data of the reference image, 65 is horizontal axis projection data of the reference image, and 66 is a vertical axis of the inspection target image. The projection data, 67 is the horizontal axis projection data of the inspection target image, 68 is the enlarged vertical axis projection data, 69 is the enlarged horizontal axis projection data, 70 is the vertical axis difference image, and 71 is the horizontal axis difference image.
[0026]
First, a vertical axis projection image 64 obtained by projecting each pixel value on the vertical axis is obtained from the reference image 61. Further, a horizontal axis projected image 65 obtained by projecting each pixel value on the horizontal axis is obtained from the reference image 61. Similarly, a vertical axis projection image 66 obtained by projecting each pixel value on the vertical axis is obtained from the inspection target image 62. Further, a horizontal axis projection image 67 obtained by projecting each pixel value on the horizontal axis is obtained from the inspection target image 62. Here, “projection” refers to integrating the pixel values in a direction perpendicular to the horizontal axis or the vertical axis from a predetermined position on the horizontal axis or the vertical axis to obtain an integrated value, and calculating the integrated value itself or the integrated value. It is a process of calculating a normalized value, an averaged value, etc., and setting them as the values at the predetermined positions.
[0027]
By this processing, a function F (x) or a function G (y) having a predetermined position (x or y) on the horizontal axis or the vertical axis as a parameter is obtained. 6 and 7, the enlarged vertical axis projection data 68, the enlarged horizontal axis projection data 69, and the vertical frame projection data 64 and 66 of the reference image 61 and the inspection target image 62 and the rectangular frame of the horizontal axis projection data 65 and 67. The graph, that is, the waveform drawn inside the graph shows the values of these functions. The generation of the projection data is performed in the projection data generation process or by the projection data generation means.
[0028]
Next, an area (one unit waveform) of one or more repetitive waveforms is cut out from the vertical axis projection data 64 of the reference image 61 or the horizontal axis projection data 65 of the reference image 61. Next, the 1 unit waveform is pasted to the end of the reference image 61 while aligning the waveform. In FIG. 7, the hatched portion in the waveform of the enlarged vertical axis projection data 68 or the enlarged horizontal axis projection data 69 is a pasted 1-unit waveform. In this way, the enlarged vertical axis projection data 68 or the enlarged horizontal axis projection data 69 that is extended by one unit distance or more of the repetitive waveform vertically and horizontally is generated. “Enlargement” in the enlarged vertical axis projection data 68 or the enlarged horizontal axis projection data 69 is to extend the region by increasing the number of repetitive waveforms without changing the scale. The generation of the enlarged projection data is performed in the enlarged projection data generation process or by the enlarged projection data generation means.
[0029]
Next, after aligning the repetitive waveform in the enlarged vertical axis projection data 68 of the reference image 61 and the vertical axis projection data 66 of the inspection target image 62, the vertical axis difference image 70 is generated. Similarly, the vertical axis difference image 71 is generated after the repetitive waveforms are aligned in the enlarged horizontal axis projection data 69 of the reference image 61 and the horizontal axis projection data 67 of the inspection target image 62.
[0030]
As shown in FIG. 7, in the vertical axis difference image 70, the repetitive waveform disappears in a region where the enlarged vertical axis projection data 68 and the vertical axis projection data 66 overlap. Therefore, when the inspection target image 62 has no defect, all the waveforms and patterns disappear within the frame of the vertical axis difference image 70. On the other hand, when the inspection target image 62 has a defect 63 as shown in FIG. 7, the difference between the enlarged vertical projection data 68 and the vertical projection data 66, that is, the projection data corresponding to the defect 63 is The defect 63a is extracted in the vertical axis difference image 70.
[0031]
Similarly, in the horizontal axis difference image 71, the repeated waveform disappears in the region where the enlarged horizontal axis projection data 69 and the horizontal axis projection data 67 overlap. Therefore, when the inspection target image 62 has no defect, all the waveforms and patterns disappear in the frame of the horizontal difference image 71. On the other hand, when the inspection target image 62 has a defect 63 as shown in FIG. 7, the difference between the enlarged horizontal axis projection data 69 and the horizontal axis projection data 67, that is, the position of the projection data corresponding to the defect 63 is The defect 63b is extracted from the horizontal axis difference image 71. This defect extraction is performed in the defect extraction process or by defect extraction means.
[0032]
【The invention's effect】
As described above, according to the defect inspection method according to claim 1 of the present invention, the surface of a flat article having a repeated pattern without generating a non-inspection area by having an enlarged reference image generation process and a defect extraction process. Can be inspected for defects.
According to the defect inspection apparatus of the second aspect of the present invention, the enlarged reference image generation means and the defect extraction means are provided so that defects on the surface of a flat article having a repeated pattern can be obtained without generating a non-inspection area. Can be inspected.
According to the defect inspection method of the third aspect of the present invention, since the projection data generation process, the low-frequency pass process, and the defect extraction process are included, a flat article having a pattern repeatedly without generating a non-inspection area is obtained. Defects on the surface can be inspected.
According to the defect inspection apparatus of the fourth aspect of the present invention, since the projection data generating means, the low frequency passing means, and the defect extracting means are provided, a flat article having a pattern repeatedly without causing a non-inspection area. Defects on the surface can be inspected.
According to the defect inspection method of the fifth aspect of the present invention, a flat article having a repetitive pattern without producing a non-inspection area by having a projection data generation process, an enlarged projection data generation process, and a defect extraction process. Can be inspected for defects on the surface.
According to the defect inspection apparatus of the sixth aspect of the present invention, the flat article having the repetitive pattern without generating the non-inspection area by including the projection data generation means, the enlarged projection data generation means, and the defect extraction means. Can be inspected for defects on the surface.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram showing a configuration of a plastic card.
FIG. 2 is an explanatory diagram (part 1) of the defect inspection method according to the first embodiment;
FIG. 3 is an explanatory diagram (part 2) of the defect inspection method according to the first embodiment;
FIG. 4 is an explanatory diagram (No. 1) of a defect inspection method according to a second embodiment.
FIG. 5 is an explanatory diagram (part 2) of the defect inspection method according to the second embodiment.
FIG. 6 is an explanatory diagram (No. 1) of a defect inspection method according to a third embodiment.
FIG. 7 is an explanatory diagram (part 2) of the defect inspection method according to the third embodiment.
[Explanation of symbols]
1 Plastic card
2 Sign panel
3 Magnetic recording part
21 Reference image
22 1 unit picture
23a, 23b, 23c, 23d, 23e, 23f, ... are pasted 1 unit designs
31 Enlarged reference image
32 Inspection target image
33,33a Defect
34 Difference image
42 Image to be inspected
43 Defects
44 Vertical axis projection data
45 Horizontal axis projection data
46 Low frequency vertical axis projection data
47 Low frequency horizontal axis projection data
61 Reference image
62 Image to be inspected
63 Defects
64 Vertical projection data of reference image
65 Horizontal axis projection data of reference image
66 Vertical projection data of inspection target image
67 Horizontal axis projection data of inspection target image
68 Enlarged vertical axis projection data
69 Enlarged horizontal axis projection data
70 Vertical axis difference image
71 Horizontal axis difference image

Claims

A defect inspection method for an image having a repeated pattern, comprising an enlarged reference image generation process and a defect extraction process,
In the enlarged reference image generation process, the reference image is repeated vertically and horizontally to generate an enlarged reference image that is extended by 1 unit distance or more of the pattern,
In the defect extraction process, alignment is performed so that the enlarged reference image and the inspection target image are overlapped , and a defect is extracted from the difference image generated from the enlarged reference image and the inspection target image.
A defect inspection method characterized by that.

A defect inspection apparatus for an image having a repeated pattern, comprising an enlarged reference image generating means, a defect extracting means,
The enlarged reference image generating means generates an enlarged reference image obtained by repeatedly extending the reference image vertically and horizontally and extending one unit distance or more of the pattern,
The defect extraction means performs alignment so that the enlarged reference image and the inspection target image are overlapped , and extracts a defect in the difference image generated from the enlarged reference image and the inspection target image.
A defect inspection apparatus characterized by that.

A defect inspection method for an image having repetitive patterns, comprising a projection data generation process, a low-frequency pass process, and a defect extraction process,
In the projection data generation process, vertical axis projection data and / or horizontal axis projection data in which each pixel value in the inspection target image is projected on the vertical axis and / or the horizontal axis are generated,
In the low frequency passing process, the function value represented by the following mathematical formula is applied, and the low frequency vertical axis projection data and / or the vertical axis projection data and / or the horizontal axis projection data separated from the low spatial frequency portion and / or Extract low frequency horizontal axis projection data,
In the defect extraction process, a defect is extracted from the low-frequency vertical axis projection data and / or the low-frequency horizontal axis projection data.
A defect inspection method characterized by that.
(Formula)
F (i) = f (i) + 5 × (f (i−9) + f (i−8) + f (i−7) + f (i−6) + f (i−5) + f (i−4) + f ( i-3) + f (i-2) + f (i-1) + f (i + 1) + f (i + 2) + f (i + 3) + f (i + 4) + f (i + 5) + f (i + 6) + f (i + 7) + f (i + 8) + f ( i + 9))
Where F (i) is a function value after low-frequency pass filter processing, f (i) is a function value before low-frequency pass filter processing, and i is a predetermined position i (i-th) on the horizontal axis (or vertical axis). The position corresponding to the pixel in the column (or row).

A defect inspection apparatus for images having repetitive patterns, comprising projection data generating means, low frequency passing means, and defect extracting means,
The projection data generation means generates vertical axis projection data and / or horizontal axis projection data obtained by projecting each pixel value in the inspection target image onto the vertical axis and / or the horizontal axis,
The low-frequency passage means applies a function value represented by the following mathematical formula, and the low-frequency vertical axis projection data and / or the vertical axis projection data and / or the horizontal axis projection data obtained by separating a low spatial frequency portion and / or Extract low frequency horizontal axis projection data,
The defect extraction means extracts defects from the low frequency vertical axis projection data and / or low frequency horizontal axis projection data;
A defect inspection apparatus characterized by that.
(Formula)
F (i) = f (i) + 5 × (f (i−9) + f (i−8) + f (i−7) + f (i−6) + f (i−5) + f (i−4) + f ( i-3) + f (i-2) + f (i-1) + f (i + 1) + f (i + 2) + f (i + 3) + f (i + 4) + f (i + 5) + f (i + 6) + f (i + 7) + f (i + 8) + f ( i + 9))
Where F (i) is a function value after low-frequency pass filter processing, f (i) is a function value before low-frequency pass filter processing, and i is a predetermined position i (i-th) on the horizontal axis (or vertical axis). The position corresponding to the pixel in the column (or row).

A defect inspection method for an image having repetitive patterns, comprising a projection data generation process, an enlarged projection data generation process, and a defect extraction process,
In the projection data generation process, a reference image obtained by projecting each pixel value in the reference image and the inspection target image on the vertical axis and / or the horizontal axis and vertical axis projection data and / or horizontal axis projection data of the inspection target image are generated.
In the enlarged projection data generation process, the vertical axis projection data and / or the horizontal axis projection data of the reference image are repeatedly extended by one unit distance of the waveform to generate enlarged vertical axis projection data and / or enlarged horizontal axis projection data,
In the defect extraction process, alignment is performed such that the enlarged vertical axis projection data and / or enlarged horizontal axis projection data of the reference image and the vertical axis projection data and / or horizontal axis projection data of the inspection target image are overlapped , Defects in the vertical axis difference image and / or the horizontal axis difference image generated from the enlarged vertical axis projection data and / or the enlarged horizontal axis projection data of the reference image and the vertical axis projection data and / or horizontal axis projection data of the inspection target image Extract,
A defect inspection method characterized by that.

A defect inspection apparatus for images having repetitive patterns, comprising projection data generation means, enlarged projection data generation means, and defect extraction means,
In the projection data generation means, a reference image obtained by projecting each pixel value in the reference image and the inspection target image onto the vertical axis and / or the horizontal axis and vertical axis projection data and / or horizontal axis projection data of the inspection target image are generated,
The enlarged projection data generating means generates enlarged vertical axis projection data and / or enlarged horizontal axis projection data obtained by extending the vertical axis projection data and / or horizontal axis projection data of the reference image by one unit distance or more of the repetitive waveform,
In the defect extraction means, alignment is performed such that the enlarged vertical axis projection data and / or enlarged horizontal axis projection data of the reference image overlaps the vertical axis projection data and / or horizontal axis projection data of the inspection target image, and Defects in the vertical axis difference image and / or the horizontal axis difference image generated from the enlarged vertical axis projection data and / or the enlarged horizontal axis projection data of the reference image and the vertical axis projection data and / or horizontal axis projection data of the inspection target image Extract,
A defect inspection apparatus characterized by that.