專利名稱：成形片材的缺陷檢查裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種對(duì)偏光膜或相位差膜等光學(xué)膜(尤其是卷成卷筒狀而被保管、輸送的長(zhǎng)尺寸光學(xué)膜)等成形片材的缺陷進(jìn)行檢查的缺陷檢查裝置。
背景技術(shù)：
以往的成形片材的缺陷檢查裝置是一種使用稱為線傳感器(line sensor)的一維相機(jī)，并使用熒光管等線狀光源對(duì)成形片材進(jìn)行照明，利用一維相機(jī)沿著成形片材的長(zhǎng)度方向從該長(zhǎng)度方向的一端到另一端對(duì)成形片材表面進(jìn)行掃描，從而取得一張靜態(tài)圖像數(shù)據(jù)，再根據(jù)所述一張靜態(tài)圖像數(shù)據(jù)來(lái)對(duì)成形片材的缺陷進(jìn)行檢查的裝置。所述靜態(tài)圖像數(shù)據(jù)中通常包含線狀光源像。當(dāng)在線狀光源以及相機(jī)與反射面之間配置成形片材時(shí)，線狀光源像是從線狀光源射出并被成形片材鏡面反射而到達(dá)相機(jī)的光的像，當(dāng)在線狀光源與相機(jī)之間配置成形片材時(shí)，線狀光源像是從線狀光源射出并穿透成形片材而到達(dá)相機(jī)的光的像。所述缺陷檢查裝置中，當(dāng)成形片材的寬度較寬時(shí)，在寬度方向上排列使用多臺(tái)線傳感器，以便可以對(duì)成形片材的整個(gè)寬度方向進(jìn)行檢查。然而，因?yàn)樗鲆酝娜毕輽z查裝置是根據(jù)對(duì)整個(gè)成形片材區(qū)域的一張靜態(tài)圖像數(shù)據(jù)(以下，簡(jiǎn)稱為“圖像數(shù)據(jù)”)來(lái)檢查成形片材的缺陷，所以圖像數(shù)據(jù)中的檢查對(duì)象像素與線狀光源像的位置關(guān)系成為一種固定的位置關(guān)系。而缺陷有時(shí)僅在檢查對(duì)象像素(目標(biāo)像素)與線狀光源像的位置關(guān)系處于特定位置關(guān)系時(shí)才出現(xiàn)在圖像數(shù)據(jù)上。例如，作為缺陷的一種的氣泡，其多數(shù)情況下僅在位于線狀光源像的周緣或附近時(shí)才出現(xiàn)在圖像數(shù)據(jù)上。 因此，對(duì)于缺陷，有時(shí)會(huì)因其位置而無(wú)法檢測(cè)到。因此，所述以往的缺陷檢查裝置僅具備有限的缺陷檢測(cè)能力。因此，本發(fā)明的申請(qǐng)人申請(qǐng)了一種能提高所述以往的缺陷檢查裝置的缺陷識(shí)別能力的成形片材的缺陷檢查裝置(參照專利文獻(xiàn)1)。該缺陷檢查裝置是用熒光管等線狀光源對(duì)成形片材進(jìn)行照明，朝規(guī)定方向連續(xù)地搬送成形片材的同時(shí)，使用被稱為區(qū)域傳感器 (area sensor)的二維相機(jī)取得動(dòng)態(tài)圖像數(shù)據(jù)(在成形片材上的攝像位置不同的多張圖像數(shù)據(jù))，并根據(jù)所述動(dòng)態(tài)圖像數(shù)據(jù)來(lái)對(duì)成形片材的缺陷進(jìn)行檢查的裝置。所述缺陷檢查裝置中，根據(jù)檢查對(duì)象像素與線狀光源像的位置關(guān)系不同的多張圖像數(shù)據(jù)能夠判定是否存在缺陷，因此可比以往的缺陷檢查裝置更確實(shí)地檢測(cè)出缺陷。因此，與以往的缺陷檢查裝置相比，所述缺陷檢查裝置的缺陷檢測(cè)能力提高。另外，利用所述動(dòng)態(tài)圖像數(shù)據(jù)，也可觀察到缺陷相對(duì)于照明像移動(dòng)的情況。專利文獻(xiàn)1 日本專利公報(bào)“特開2007-2186 號(hào)公報(bào)(在2007年8月30日公開)”。

發(fā)明內(nèi)容
然而，根據(jù)本案發(fā)明人的研究，發(fā)現(xiàn)專利文獻(xiàn)1中所記載的缺陷檢查裝置的缺陷檢測(cè)能力尚有改善的余地。S卩，專利文獻(xiàn)1中記載的缺陷檢查裝置中，分別根據(jù)由區(qū)域傳感器所拍攝的(多值的)多張圖像數(shù)據(jù)，且通過(guò)以下所述的圖像處理來(lái)檢測(cè)缺陷(參照專利文獻(xiàn)1的W032]
)。首先，進(jìn)行多值的圖像數(shù)據(jù)的二值化，對(duì)白區(qū)及黑區(qū)作標(biāo)記并作為檢測(cè)對(duì)象。其次，從檢測(cè)對(duì)象的白區(qū)中，將具有超過(guò)指定值(相當(dāng)于線狀光源像的面積的相對(duì)較大的值； 例如2500像素)的面積(像素?cái)?shù))的白區(qū)視為線狀光源像而予以排除。同樣地，從檢測(cè)對(duì)象的黑區(qū)中，將具有超過(guò)指定值(相當(dāng)于背景區(qū)域的面積的相對(duì)較大的值)的面積的黑區(qū)視為背景區(qū)域(成形片材中的無(wú)缺陷的區(qū)域的圖像)而予以排除。而且，從檢測(cè)對(duì)象的白區(qū)及黑區(qū)中，將具有小于指定值(接近1像素的相對(duì)較小的值；例如9像素)的面積的白區(qū)及黑區(qū)視為噪聲(noise)而予以排除。之后，將未從檢測(cè)對(duì)象的白區(qū)及黑區(qū)中排除而殘留的區(qū)域檢測(cè)為缺陷。然而，專利文獻(xiàn)1中記載的缺陷檢查裝置是根據(jù)明暗的反轉(zhuǎn)來(lái)檢測(cè)缺陷，因此有時(shí)無(wú)法檢測(cè)出圖像數(shù)據(jù)上的對(duì)比度較低的缺陷。這里，對(duì)本案發(fā)明中作為檢測(cè)對(duì)象的各種缺陷進(jìn)行說(shuō)明。本案發(fā)明主要想要檢測(cè)成形片材表面的伴隨微小凹凸(尤其是高度為數(shù)微米左右的凹凸)的缺陷(外觀缺陷)。作為伴隨微小凹凸的缺陷，例如可列舉因氣泡或異物而產(chǎn)生在成形片材表面的微小凹凸；凹痕(受到點(diǎn)的按壓而產(chǎn)生的壓痕)；彎折的痕跡(稱為“折痕”)；在制造成形片材時(shí)，用搬送輥進(jìn)行搬送時(shí)所產(chǎn)生的由搬送輥所造成的壓痕(“條痕”)等。使用以往的線傳感器的缺陷檢查裝置很難檢測(cè)出這些伴隨微小凹凸的缺陷。本案發(fā)明的主要目的在于檢測(cè)這些種類的缺陷。在本說(shuō)明書中，為了方便說(shuō)明，將微小凹凸局部集中(凸部的直徑為約Imm以下 (在攝像裝置的分辨率為200 μ m/像素時(shí)約數(shù)像素以下))的缺陷，例如氣泡、異物、凹痕等稱為點(diǎn)缺陷，將微小凹凸呈線狀相連且大小超過(guò)Imm的缺陷稱為線缺陷。條痕等典型的線缺陷具有超過(guò)IOmm左右的長(zhǎng)度(在攝像裝置的分辨率為200 μ m/像素時(shí)超過(guò)數(shù)10像素左右的長(zhǎng)度)，典型的是具有數(shù)十厘米左右的長(zhǎng)度，有時(shí)具有超過(guò)數(shù)十厘米的長(zhǎng)度。折痕具有約 IOmm以下(在攝像裝置的分辨率為200 μ m/像素時(shí)約數(shù)10像素以下)的長(zhǎng)度，典型的是具有數(shù)毫米左右的長(zhǎng)度，且具有點(diǎn)缺陷與典型的線缺陷的中間的性質(zhì)。專利文獻(xiàn)1中記載的缺陷檢查裝置的攝像部中所拍攝的缺陷圖像(動(dòng)態(tài)圖像)的例，如專利文獻(xiàn)1的圖14 圖15所示。專利文獻(xiàn)1的圖14 圖15中，將構(gòu)成動(dòng)態(tài)圖像的連續(xù)的五個(gè)幀按時(shí)間先后順序表示為(a) (e)。如果所述動(dòng)態(tài)圖像是通常的電視用動(dòng)態(tài)圖像，那么幀間的時(shí)間間隔(幀頻)為1/30秒。幀間的時(shí)間間隔依賴于攝像部的特性。專利文獻(xiàn)1的缺陷檢查裝置中，攝像部的配置使從攝像部向成形片材的攝像區(qū)域(專利文獻(xiàn)1的圖1中的成形片材表面上用虛線表示的矩形)的中心的方向與成形片材的搬送方向成銳角， 而且使局部攝像區(qū)域包含照明像(線狀光源的反射像)，并使攝像區(qū)域中的照明像的兩側(cè)存在無(wú)照明像的區(qū)域(背景區(qū)域)。因此，專利文獻(xiàn)1的圖14 圖15所示的動(dòng)態(tài)圖像中的上方向與成形片材的搬送方向一致。在成形片材中的攝像區(qū)域中，缺陷朝成形片材的搬送方向移動(dòng)，因此在專利文獻(xiàn)1的圖14 圖15所示的動(dòng)態(tài)圖像中，缺陷自下向上移動(dòng)(照明像拍攝為白的帶狀區(qū)域)。專利文獻(xiàn)1的圖14是由攝像部所拍攝的包含氣泡(點(diǎn)缺陷)的攝像區(qū)域(與搬送方向正交的方向的尺寸5mm)的動(dòng)態(tài)圖像示例，可見氣泡為明暗反轉(zhuǎn)的部分。所述動(dòng)態(tài)圖像中，在第一幀(a)中未觀察到氣泡，在點(diǎn)缺陷接近照明像的第二幀(b)中開始觀察到氣泡， 在氣泡位于照明像的邊緣的第三幀(C)中相對(duì)清楚地觀察到氣泡，在氣泡進(jìn)入照明像中的第四及第五幀(d)及(e)中，氣泡掩埋在照明光中而無(wú)法看見。專利文獻(xiàn)1的圖15是由攝像部所拍攝的包含折痕的攝像區(qū)域(與搬送方向正交的方向的尺寸5mm)的動(dòng)態(tài)圖像的示例，不存在由攝像部所拍攝的折痕所引起的明暗反轉(zhuǎn)，而是隨著折痕通過(guò)，原本應(yīng)拍攝為矩形的白區(qū)的照明像隨時(shí)間經(jīng)過(guò)而發(fā)生變形。專利文獻(xiàn)1的圖15是由攝像部所拍攝的包含條痕(線缺陷)的攝像區(qū)域(與搬送方向正交的方向的尺寸200mm)的動(dòng)態(tài)圖像示例。在第一 第三個(gè)幀(a) (c)中，照明像稍微變形而成為弓狀，但此程度的弓狀變形并非是由缺陷所引起，而是因拉伸成形片材而產(chǎn)生。另一方面，在第四個(gè)幀中，照明像發(fā)生相對(duì)較大的變形而成為S字形狀。照明像以此程度以上發(fā)生變形是因?yàn)樵谧冃蔚奈恢蒙洗嬖跅l痕。因此，期望將照明像發(fā)生此程度以上的變形的部分檢測(cè)為缺陷。然而，發(fā)現(xiàn)在專利文獻(xiàn)1的缺陷檢查裝置中，有時(shí)根據(jù)二值化處理中將明區(qū)(線狀光源像及線狀光源像內(nèi)部的缺陷區(qū)域)與暗區(qū)(背景區(qū)域及背景區(qū)域內(nèi)部的缺陷區(qū)域)分割開的閾值的不同，無(wú)法檢測(cè)出圖像數(shù)據(jù)上的對(duì)比度較低的缺陷。即，專利文獻(xiàn)1的缺陷檢查裝置中，當(dāng)缺陷為圖像數(shù)據(jù)上的對(duì)比度(由缺陷所引起的亮度變化)相對(duì)較高的缺陷時(shí)，如圖3的垂直方向(成形片材搬送方向)亮度分布所示，觀測(cè)到由缺陷所引起的亮度變化越過(guò)二值化處理的閾值。更詳細(xì)地進(jìn)行說(shuō)明，所述二值化處理的閾值大于與線狀光源像中作為暗區(qū)被觀察到的缺陷相對(duì)應(yīng)的極小點(diǎn)(圖3中的波谷的部分)的亮度值，且小于位于所述極小點(diǎn)的兩側(cè)的極大點(diǎn)的亮度值。另外，二值化處理的閾值大于與線狀光源像外觀測(cè)為明區(qū)的缺陷相對(duì)應(yīng)的極大點(diǎn)(圖3中的波峰的部分)的亮度值，且大于位于所述極大點(diǎn)的兩側(cè)的極小點(diǎn)的亮度值。因此，線狀光源像中觀測(cè)為暗區(qū)的缺陷及線狀光源像外觀測(cè)為明區(qū)的缺陷均可被檢測(cè)出。因此，專利文獻(xiàn)1的缺陷檢查裝置可確實(shí)地檢測(cè)出對(duì)比度相對(duì)較高的缺陷。另一方面，專利文獻(xiàn)1的缺陷檢查裝置中，當(dāng)缺陷為圖像數(shù)據(jù)上的對(duì)比度較低的缺陷時(shí)，缺陷部分的垂直方向亮度分布與二值化處理的閾值的關(guān)系成為圖4的垂直方向亮度分布所示的關(guān)系，即由缺陷所引起的亮度變化未越過(guò)二值化處理的閾值的關(guān)系。在滿足作為基準(zhǔn)的下述式(1)時(shí)，會(huì)成為圖4所示的關(guān)系。當(dāng)成為圖4所示的關(guān)系時(shí)，會(huì)漏過(guò)缺陷。(由缺陷所引起的亮度變化量)<
(餓耀像區(qū)域的平)-(背景區(qū)域的平)}/2…(1) 然而，即便在圖像數(shù)據(jù)上的缺陷的對(duì)比度較低，滿足式(1)的情況下，當(dāng)如圖5的垂直方向亮度分布所示，觀測(cè)到由缺陷所引起的亮度變化越過(guò)二值化處理的閾值時(shí)，也可檢測(cè)出缺陷。因此，專利文獻(xiàn)1的缺陷檢查裝置即便在滿足式(1)的情況下，根據(jù)由缺陷所引起的亮度變化與二值化處理的閾值的關(guān)系，也可檢測(cè)出缺陷。而且，專利文獻(xiàn)1的缺陷檢查裝置使用動(dòng)態(tài)圖像，在動(dòng)態(tài)圖像中，觀測(cè)到缺陷像隨每一畫面而接近線狀光源像，通過(guò)線狀光源像內(nèi)之后遠(yuǎn)離線狀光源像的移動(dòng)。因此，即便在圖像數(shù)據(jù)上的缺陷的對(duì)比度較低，滿足式(1)的情況下，構(gòu)成動(dòng)態(tài)圖像的多個(gè)圖像中只要有一個(gè)是由缺陷所引起的亮度變化與二值化處理的閾值的關(guān)系成為圖5所示的關(guān)系的圖像， 便可檢測(cè)出缺陷。
如上所述，專利文獻(xiàn)1的缺陷檢查裝置中，以式(1)為界，隨著由缺陷所引起的亮度變化量變小，而漏檢缺陷的可能性變高。因此，專利文獻(xiàn)1的缺陷檢查裝置中，關(guān)于對(duì)比度較低的缺陷的檢測(cè)的確實(shí)性，存在改善的余地。本發(fā)明是鑒于所述問(wèn)題點(diǎn)而完成的，其目的在于提供一種可更可靠地檢測(cè)出各種缺陷的成形片材的缺陷檢查裝置。為了解決所述課題，本發(fā)明的缺陷檢查裝置是對(duì)成形片材的缺陷進(jìn)行檢測(cè)的裝置，其特征在于包含攝像單元、線狀光源、移動(dòng)單元以及線缺陷檢測(cè)單元；所述攝像單元對(duì)所述成形片材的二維圖像進(jìn)行多次拍攝而生成多個(gè)二維圖像數(shù)據(jù)；所述線狀光源以該線狀光源的像投影至所述成形片材中的被拍攝的部分區(qū)域上的方式對(duì)所述成形片材進(jìn)行照明；所述移動(dòng)單元使所述成形片材以及所述線狀光源中的至少一個(gè)在與所述線狀光源的長(zhǎng)度方向交叉且與所述成形片材的厚度方向正交的方向上移動(dòng)，以使所述成形片材中的投影有所述線狀光源的像的位置發(fā)生變化；所述線缺陷檢測(cè)單元根據(jù)由所述攝像單元所生成的多個(gè)二維圖像數(shù)據(jù)，對(duì)線缺陷進(jìn)行檢測(cè)；其中，所述線缺陷檢測(cè)單元是利用(a)利用函數(shù)曲線對(duì)所述二維圖像數(shù)據(jù)中的線狀光源的像的邊緣進(jìn)行擬合，并將線狀光源的像的邊緣與函數(shù)曲線的距離為第一閾值以上的部位檢測(cè)為線缺陷的線缺陷檢測(cè)算法，或者利用(b)對(duì)所述二維圖像數(shù)據(jù)中的線狀光源的像的邊緣求出各像素的附近區(qū)域的曲率，并將該曲率為第二閾值以上的部位檢測(cè)為線缺陷的線缺陷檢測(cè)算法，來(lái)對(duì)線缺陷進(jìn)行檢測(cè)的單元。根據(jù)所述構(gòu)成，可更確實(shí)地檢測(cè)出線缺陷。優(yōu)選地，所述缺陷檢查裝置還包含根據(jù)由所述攝像單元所生成的多個(gè)二維圖像數(shù)據(jù)來(lái)對(duì)點(diǎn)缺陷進(jìn)行檢測(cè)的點(diǎn)缺陷檢測(cè)單元。由此，不僅可檢測(cè)出線缺陷，也可檢測(cè)出點(diǎn)缺陷。優(yōu)選地，所述缺陷檢查裝置中，所述點(diǎn)缺陷檢測(cè)單元是利用(a)將所述二維圖像數(shù)據(jù)中的依賴于沿著一直線上的位置的亮度的變化表示為亮度分布，設(shè)想一個(gè)在亮度分布的標(biāo)繪點(diǎn)群中為使標(biāo)繪點(diǎn)間的移動(dòng)時(shí)間成為固定時(shí)間而進(jìn)行移動(dòng)的質(zhì)點(diǎn)，根據(jù)位于目標(biāo)標(biāo)繪點(diǎn)的正前方的兩個(gè)標(biāo)繪點(diǎn)之間的所述質(zhì)點(diǎn)的速度向量與位于所述目標(biāo)標(biāo)繪點(diǎn)的正前方的三個(gè)標(biāo)繪點(diǎn)之間的所述質(zhì)點(diǎn)的加速度向量來(lái)預(yù)測(cè)所述目標(biāo)標(biāo)繪點(diǎn)的亮度值，并將所預(yù)測(cè)的亮度值與實(shí)際的亮度值之差達(dá)到第三閾值以上的部位檢測(cè)為點(diǎn)缺陷的點(diǎn)缺陷檢測(cè)算法，或者利用(b)對(duì)所述二維圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑化，作為差分圖像數(shù)據(jù)求出經(jīng)平滑化的二維圖像數(shù)據(jù)與原本的二維圖像數(shù)據(jù)之間的差分，將差分圖像數(shù)據(jù)中的亮度值達(dá)到第四閾值以上的部位以及亮度值達(dá)到小于第四閾值的第五閾值以下的部位檢測(cè)為點(diǎn)缺陷的點(diǎn)缺陷檢測(cè)算法，來(lái)對(duì)點(diǎn)缺陷進(jìn)行檢測(cè)的單元。由此，與專利文獻(xiàn)1的技術(shù)相比，可更確實(shí)地檢測(cè)出對(duì)比度較低的點(diǎn)缺陷(例如， 顯示出圖4所示的較小的亮度變化的缺陷)。因此，可更確實(shí)地檢測(cè)出點(diǎn)缺陷及線缺陷這兩方。為了解決所述課題，本發(fā)明的缺陷檢查裝置是對(duì)成形片材的缺陷進(jìn)行檢測(cè)的裝置，其特征在于包含攝像單元、線狀光源、移動(dòng)單元以及點(diǎn)缺陷檢測(cè)單元；所述攝像單元對(duì)所述成形片材的二維圖像進(jìn)行多次拍攝而生成多個(gè)二維圖像數(shù)據(jù)；所述線狀光源以該線狀光源的像投影至所述成形片材中的被拍攝的部分區(qū)域上的方式對(duì)所述成形片材進(jìn)行照明；所述移動(dòng)單元使所述成形片材以及所述線狀光源中的至少一個(gè)在與所述線狀光源的長(zhǎng)度方向交叉且與所述成形片材的厚度方向正交的方向上移動(dòng)，以使所述成形片材中的投影 有所述線狀光源的像的位置發(fā)生變化；所述點(diǎn)缺陷檢測(cè)単元根據(jù)由所述攝像単元所生成的 多個(gè)二維圖像數(shù)據(jù)，對(duì)點(diǎn)缺陷進(jìn)行檢測(cè)；其中，所述點(diǎn)缺陷檢測(cè)単元是通過(guò)(a)將所述二維 圖像數(shù)據(jù)中的依賴于沿著一直線上的位置的亮度的變化表示為亮度分布，設(shè)想一個(gè)在亮度 分布的標(biāo)繪點(diǎn)群中為使標(biāo)繪點(diǎn)間的移動(dòng)時(shí)間成為固定時(shí)間而進(jìn)行移動(dòng)的質(zhì)點(diǎn)，根據(jù)位于目 標(biāo)標(biāo)繪點(diǎn)的正前方的兩個(gè)標(biāo)繪點(diǎn)之間的所述質(zhì)點(diǎn)的速度向量與位于所述目標(biāo)標(biāo)繪點(diǎn)的正 前方的三個(gè)標(biāo)繪點(diǎn)之間的所述質(zhì)點(diǎn)的加速度向量來(lái)預(yù)測(cè)所述目標(biāo)標(biāo)繪點(diǎn)的亮度值，并將所 預(yù)測(cè)的亮度值與實(shí)際的亮度值之差達(dá)到第三閾值以上的部位檢測(cè)為點(diǎn)缺陷的點(diǎn)缺陷檢測(cè) 算法，或者通過(guò)(b)對(duì)所述ニ維圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑化，作為差分圖像數(shù)據(jù)求出經(jīng)平滑化的ニ 維圖像數(shù)據(jù)與原本的ニ維圖像數(shù)據(jù)之間的差分，將差分圖像數(shù)據(jù)中的亮度值達(dá)到第四閾值 以上的部位以及亮度值達(dá)到小于第四閾值的第五閾值以下的部位檢測(cè)為點(diǎn)缺陷的點(diǎn)缺陷 檢測(cè)算法，來(lái)對(duì)線缺陷進(jìn)行檢測(cè)的単元。由此，與專利文獻(xiàn)1的技術(shù)相比，可更確實(shí)地檢測(cè)出對(duì)比度較低的點(diǎn)缺陷(例如， 顯示出圖4所示的較小的亮度變化的缺陷)。優(yōu)選為所述缺陷檢查裝置還包含根據(jù)由所述攝像単元所生成的多個(gè)二維圖像數(shù) 據(jù)來(lái)對(duì)線缺陷進(jìn)行檢測(cè)的線缺陷檢測(cè)單元。由此，不僅可檢測(cè)出點(diǎn)缺陷，也可檢測(cè)出線缺 陷。[發(fā)明的效果]
如上所述，本發(fā)明發(fā)揮可提供一種能夠更確實(shí)地檢測(cè)出各種缺陷的成形片材的缺陷檢 查裝置的效果。


圖1是表示本發(fā)明一實(shí)施方式的缺陷檢查裝置的主要部分的構(gòu)成的功能方塊圖。圖2是表示所述缺陷檢查裝置的大致輪廓的示意圖。圖3是用以說(shuō)明現(xiàn)有技術(shù)的問(wèn)題點(diǎn)的圖。圖4是用以說(shuō)明現(xiàn)有技術(shù)的問(wèn)題點(diǎn)的圖。圖5是用以說(shuō)明現(xiàn)有技術(shù)的問(wèn)題點(diǎn)的圖。圖6是用以說(shuō)明缺陷檢測(cè)算法的一例(邊緣輪廓法1)的圖。圖7是用以說(shuō)明缺陷檢測(cè)算法的另一例(邊緣輪廓法2)的圖。圖8是用以說(shuō)明缺陷檢測(cè)算法的又一例(峰值法)的圖。圖9是用以說(shuō)明缺陷檢測(cè)算法的又一例(峰值法)的圖。圖10是用以說(shuō)明缺陷檢測(cè)算法的又一例(峰值法2)的圖。圖11是用以說(shuō)明缺陷檢測(cè)算法的又一例(峰值法2)的圖。圖12是用以說(shuō)明缺陷檢測(cè)算法的又一例(邊緣曲線法1)的圖。圖13 (a)是用以說(shuō)明缺陷檢測(cè)算法的又一例(邊緣曲線法2)的圖。圖13 (b)是用以說(shuō)明缺陷檢測(cè)算法的又一例(邊緣曲線法2)的圖。圖13 (C)是用以說(shuō)明缺陷檢測(cè)算法的又一例(邊緣曲線法2)的圖。圖14是表示本發(fā)明的其他實(shí)施方式的缺陷檢查裝置的主要部分的構(gòu)成的功能方 塊圖。
圖15是表示本發(fā)明的又其他一實(shí)施方式的缺陷檢查裝置的主要部分的構(gòu)成的功能方塊圖。[附圖標(biāo)記說(shuō)明]
Bl1 61n —線缺陷用圖像分析部(線缺陷檢測(cè)單元)； 6 6 —點(diǎn)缺陷用圖像分析部(點(diǎn)缺陷檢測(cè)單元)。
具體實(shí)施例方式[實(shí)施方式1]
以下，參照附圖對(duì)本發(fā)明一實(shí)施方式進(jìn)行說(shuō)明。本實(shí)施方式的缺陷檢查裝置是對(duì)成形片材的缺陷進(jìn)行檢測(cè)的裝置。本實(shí)施方式的缺陷檢查裝置適用于透光性的成形片材，尤其是由熱塑性樹脂等樹脂所構(gòu)成的成形片材的檢查。作為由樹脂所構(gòu)成的成形片材，例如可列舉以下述方式成形的片材實(shí)施使從擠壓機(jī)擠出的熱塑性樹脂從輥的間隙中通過(guò)而對(duì)表面賦予平滑度及光澤的處理，并使所述片材在搬送輥上得以冷卻的同時(shí)利用卷取輥進(jìn)行卷取?？捎糜诒緦?shí)施方式的熱塑性樹脂例如有甲基丙烯酸系樹脂，甲基丙烯酸甲酯-苯乙烯共聚物、聚乙烯或聚丙烯等聚烯烴、聚碳酸酯、 聚氯乙烯、聚苯乙烯、聚乙烯醇、三乙酸纖維素樹脂等。成形片材可僅由這些熱塑性樹脂中的一種所構(gòu)成，也可由這些熱塑性樹脂中的多種積層而成(積層片材)。另外，本實(shí)施方式的缺陷檢查裝置適合于偏光膜或相位差膜等光學(xué)膜，尤其是卷繞成卷筒狀而被保管、輸送的長(zhǎng)條狀的光學(xué)膜的檢查。另外，成形片材可為具有任意厚度的片材，也可為一般被稱為膜的具有相對(duì)較薄的厚度的片材，也可為一般被稱為板的具有相對(duì)較厚的厚度的片材。作為成形片材的缺陷的示例，可列舉氣泡(成形時(shí)所產(chǎn)生的缺陷等)、魚眼 (fisheye)、異物、輪胎痕、凹痕、劃痕等點(diǎn)缺陷；折痕、條痕(由于厚度不同而產(chǎn)生的缺陷等)寸。以下，基于圖1及圖2，對(duì)本實(shí)施方式的缺陷檢查裝置1的構(gòu)成進(jìn)行說(shuō)明。圖1是表示缺陷檢查裝置1的主要部分的構(gòu)成的功能方塊圖。圖2是表示缺陷檢查裝置1的大致輪廓的示意圖。另外，在圖2中，為了容易識(shí)別成形片材上所重疊的構(gòu)件，將成形片材表面的明暗相反地加以表示。因此，圖2中的成形片材表面的黑色區(qū)域?qū)嶋H上為明區(qū)，圖2中的成形片材表面的白色區(qū)域?qū)嶋H上為暗區(qū)。缺陷檢查裝置1中，一邊利用搬送裝置(移動(dòng)單元)3將矩形的成形片材2朝固定方向搬送，一邊利用η個(gè)(η為2以上的整數(shù))攝像部(攝像單元 5n，對(duì)由線狀光源4所照明的成形片材2進(jìn)行多次拍攝，并由各攝像部S1 \生成多個(gè)二維圖像數(shù)據(jù)，分析裝置 6根據(jù)所生成的多個(gè)二維圖像數(shù)據(jù)，對(duì)成形片材2的缺陷進(jìn)行檢測(cè)。缺陷檢查裝置1包含搬送裝置(移動(dòng)單元)3，用以搬送成形片材2 ；線狀光源4， 用于以將線狀光源4的像投影至成形片材2中的攝像區(qū)域(由攝像部S1 \所拍攝的區(qū)域；圖2中的成形片材2表面上以虛線所表示的矩形)的一部分的方式對(duì)成形片材2進(jìn)行照
1一缺陷檢查裝置； 3—搬送裝置(移動(dòng)單元)； 玨工 、一攝像部(攝像單元)； 6A 一分析裝置；
2一成形片材； 4一線狀光源； 6一分析裝置； 6B 一分析裝置；明；攝像部S1 \，對(duì)包含線狀光源4的反射像(來(lái)自線狀光源4的直接光由成形片材2反射而到達(dá)攝像部S1 \所形成的線狀光源4的像)及成形片材2的反射像(來(lái)自線狀光源 4的散射光由成形片材2反射而到達(dá)攝像部S1 \所形成的成形片材2的像)的二維圖像進(jìn)行多次拍攝；分析裝置6，根據(jù)多個(gè)二維圖像數(shù)據(jù)，通過(guò)圖像處理算法(缺陷檢測(cè)算法)對(duì)成形片材2的缺陷進(jìn)行檢測(cè)。搬送裝置3是將成形片材2在與其厚度方向正交的方向，尤其是在其長(zhǎng)度方向上進(jìn)行搬送，以使成形片材2中的投影了線狀光源4的像的位置發(fā)生變化的裝置。搬送裝置3 例如包含朝固定方向搬送成形片材2的送出輥與接受輥，并通過(guò)旋轉(zhuǎn)編碼器等來(lái)測(cè)量搬送速度。例如，設(shè)定搬送速度為an 12m/分鐘左右。通過(guò)未圖示的信息處理裝置等，對(duì)搬送裝置3的搬送速度進(jìn)行設(shè)定及控制。線狀光源4是配置成其長(zhǎng)度方向成為與成形片材2的搬送方向交叉的方向(例如與成形片材2的搬送方向正交的方向)，且線狀光源4的反射像橫穿成形片材2的攝像區(qū)域，并且在攝像區(qū)域中的線狀光源4的反射像的兩側(cè)存在無(wú)線狀光源像的區(qū)域(背景區(qū)域)。 線狀光源4只要是發(fā)出不對(duì)成形片材2的組成及性質(zhì)造成影響的光的光源，那么并無(wú)特別限定，例如為熒光燈(尤其是高頻熒光燈)、金屬鹵化物燈、透射型鹵素?zé)舻取Ａ硗?，也可將線狀光源4配置在夾著成形片材2而與攝像部S1 \相對(duì)向的位置，利用攝像部S1 \拍攝包含線狀光源4的透射像(通過(guò)來(lái)自線狀光源4的直接光穿透成形片材2而到達(dá)攝像部 S1 \所形成的線狀光源4的像)及成形片材2的透射像(通過(guò)來(lái)自線狀光源4的散射光穿透成形片材2而到達(dá)攝像部S1 \所形成的成形片材2的像)的二維圖像。各攝像部S1 \對(duì)包含線狀光源4的反射像及成形片材2的反射像的二維圖像進(jìn)行多次拍攝，生成多個(gè)二維圖像數(shù)據(jù)并加以輸出。攝像部S1 \由拍攝二維圖像的 CCD (Charge Coupled Device，電荷耦合器件)或 CMOS (Complementary Metal-Oxide kmiconductor，互補(bǔ)金屬氧化物半導(dǎo)體)等攝像元件構(gòu)成的區(qū)域傳感器所構(gòu)成。由缺陷檢查裝置1所檢測(cè)的缺陷的尺寸依賴于攝像部S1 \的分辨率，因此可配合想檢測(cè)的缺陷的尺寸，對(duì)攝像部S1 \的分辨率進(jìn)行選擇。另外，由缺陷檢查裝置1所檢測(cè)的缺陷的立體形狀(寬度與高度的比)基本上不依賴攝像部S1 \的分辨率，因此無(wú)須根據(jù)想檢測(cè)的缺陷的種類，對(duì)相機(jī)分辨率進(jìn)行選擇。攝像部S1 \配置成從攝像部S1 \朝向成形片材2的攝像區(qū)域的中心的方向與成形片材2的搬送方向成銳角。攝像部S1 \是沿著成形片材2的寬度方向排列配置，以便利用攝像部S1 \中的至少一個(gè)拍攝成形片材2的寬度方向(與成形片材2的搬送方向正交且與成形片材2的厚度方向正交的方向)的整個(gè)區(qū)域。通過(guò)利用攝像部S1 \ 拍攝成形片材2的寬度方向的整個(gè)區(qū)域，可對(duì)成形片材2的整個(gè)區(qū)域的缺陷進(jìn)行檢查。攝像部S1 \的攝像間隔(幀頻)可為固定，也可通過(guò)使用者操作攝像部S1 \ 本身來(lái)進(jìn)行變更，還也可通過(guò)使用者操作連接于攝像部S1 \的信息處理裝置(未圖示；可省略)來(lái)進(jìn)行變更。另外，攝像部S1 \的攝像間隔也可以是數(shù)碼靜態(tài)相機(jī)的連續(xù)拍攝的時(shí)間間隔即數(shù)分之一秒，但為了提高檢查的效率，優(yōu)選為較短的時(shí)間間隔，例如為一般的動(dòng)態(tài)圖像數(shù)據(jù)的幀頻即1/30秒等。在此，將在從各攝像部S1-^1拍攝一張二維圖像到拍攝下一張二維圖像的期間搬送成形片材2的距離(搬送距離)設(shè)定為沿著成形片材2的搬送方向的攝像區(qū)域的長(zhǎng)度的至少l/m(m為2以上)。由此，可拍攝m次包含成形片材2的同一部位的二維圖像。m優(yōu)選為充分大于2。通過(guò)增加成形片材2的同一部位的攝像次數(shù)，可高精度地檢查出缺陷。如圖1所示，分析裝置6包含接收從各攝像部S1 \輸出的多個(gè)二維圖像數(shù)據(jù)， 根據(jù)多個(gè)二維圖像數(shù)據(jù)，對(duì)缺陷進(jìn)行檢測(cè)并輸出檢測(cè)結(jié)果(檢查結(jié)果)的線缺陷用圖像分析部(線缺陷檢測(cè)單元^l1 61 及點(diǎn)缺陷用圖像分析部(點(diǎn)缺陷檢測(cè)單元)6 6 ；顯示檢測(cè)結(jié)果(檢查結(jié)果)的顯示部64 ；及總括地控制這些各部的控制部CPU(Central Processing Unit，中央處理器)63。將由各攝像部S1 \所生成的多個(gè)二維圖像數(shù)據(jù)分別輸入至線缺陷用圖像分析部Bl1 61 及點(diǎn)缺陷用圖像分析部62i 62n。各線缺陷用圖像分析部61i 61 通過(guò)線缺陷檢測(cè)算法，并根據(jù)成形片材2上的線狀光源像的位置不同的多個(gè)(多幀的)二維圖像數(shù)據(jù)，對(duì)缺陷進(jìn)行檢測(cè)，輸出其結(jié)果作為檢查結(jié)果。各點(diǎn)缺陷用圖像分析部6 6 是通過(guò)點(diǎn)缺陷檢測(cè)算法，根據(jù)成形片材2上的線狀光源像的位置不同的多個(gè)(多幀的)二維圖像數(shù)據(jù)，對(duì)缺陷進(jìn)行檢測(cè)，并輸出其結(jié)果作為檢查結(jié)果。線缺陷用圖像分析部61i 61 及點(diǎn)缺陷用圖像分析部6 6 是根據(jù)成形片材2上的線狀光源像的位置不同的多個(gè)二維圖像數(shù)據(jù)，判定是否存在缺陷，因此可比以往的缺陷檢查裝置更確實(shí)地檢測(cè)出缺陷。關(guān)于線缺陷檢測(cè)算法及點(diǎn)缺陷檢測(cè)算法將在后文中進(jìn)行說(shuō)明。對(duì)于線缺陷檢測(cè)算法及點(diǎn)缺陷檢測(cè)算法的參數(shù)，可為固定，也可通過(guò)使用者操作與線缺陷用圖像分析部61i 61 及點(diǎn)缺陷用圖像分析部6 6 相連接的信息處理裝置(未圖示；可省略)來(lái)進(jìn)行變更。線缺陷用圖像分析部61i 61n在通過(guò)線缺陷檢測(cè)算法從m個(gè)的多個(gè)二維圖像數(shù)據(jù)中的L個(gè)(L < m)以上中檢測(cè)出線缺陷的情況下，可輸出存在線缺陷的結(jié)果作為檢查結(jié)果，在其他情況下，可輸出不存在線缺陷的結(jié)果作為檢查結(jié)果；在通過(guò)線缺陷檢測(cè)算法從m 個(gè)的多個(gè)二維圖像數(shù)據(jù)中的L個(gè)以上中檢測(cè)出線缺陷的情況下，也可輸出線缺陷位置的信息作為檢查結(jié)果，而在其他情況下，不輸出檢查結(jié)果。在二維圖像數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)m為3以上，L 為2以上的情況下，當(dāng)通過(guò)線缺陷檢測(cè)算法檢測(cè)出線缺陷的二維圖像數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)少于L個(gè)時(shí)，將所述線缺陷檢測(cè)結(jié)果視為虛假信息(將原本不是缺陷的誤檢測(cè)為缺陷的信息)而予以排除。由此，能減少虛假信息。另外，在輸出線缺陷位置的信息作為檢查結(jié)果的情況下，必須使用可求出線缺陷位置的線缺陷檢測(cè)算法。點(diǎn)缺陷用圖像分析部6 6 在通過(guò)點(diǎn)缺陷檢測(cè)算法從m個(gè)的多個(gè)二維圖像數(shù)據(jù)中的L個(gè)(L ( m)以上中檢測(cè)出點(diǎn)缺陷的情況下，可輸出存在點(diǎn)缺陷的結(jié)果作為檢查結(jié)果，在其他情況下，輸出不存在點(diǎn)缺陷的結(jié)果作為檢查結(jié)果；在通過(guò)點(diǎn)缺陷檢測(cè)算法從m個(gè)的多個(gè)二維圖像數(shù)據(jù)中的L個(gè)以上中檢測(cè)出點(diǎn)缺陷的情況下，也可輸出點(diǎn)缺陷位置的信息作為檢查結(jié)果，在其他情況下，不輸出檢查結(jié)果。在二維圖像數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)m為3以上，L為 2以上的情況下，當(dāng)通過(guò)點(diǎn)缺陷檢測(cè)算法檢測(cè)出點(diǎn)缺陷的二維圖像數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)少于L個(gè)時(shí)， 將所述點(diǎn)缺陷檢測(cè)結(jié)果視為虛假信息(將原本不是缺陷的誤檢測(cè)為缺陷的信息)而予以排除。由此，可減少虛假信息。另外，在輸出點(diǎn)缺陷位置的信息作為檢查結(jié)果的情況下，必須使用可求出點(diǎn)缺陷位置的點(diǎn)缺陷檢測(cè)算法?？刂撇緾PTO3是將從線缺陷用圖像分析部61i 61n及點(diǎn)缺陷用圖像分析部62i 6 輸出的檢查結(jié)果綜合，作成與成形片材2的整個(gè)區(qū)域相對(duì)應(yīng)的檢查結(jié)果信息，存儲(chǔ)在未圖示的存儲(chǔ)裝置中，并且在顯示部64加以顯示。作為與成形片材2的整個(gè)區(qū)域相對(duì)應(yīng)的檢查結(jié)果信息，可列舉表示在成形片材2的整個(gè)區(qū)域中是否存在缺陷的信息，或成形片材2的整個(gè)區(qū)域的缺陷映射等。在作成與成形片材2的整個(gè)區(qū)域相對(duì)應(yīng)的檢查結(jié)果信息時(shí)，當(dāng)線缺陷用圖像分析部61i 61 及點(diǎn)缺陷用圖像分析部6 6 中的至少一個(gè)檢測(cè)出缺陷時(shí)，作成檢查結(jié)果信息來(lái)作為表示存在缺陷的信息。在控制部CPU63作成成形片材2的整個(gè)區(qū)域的缺陷映射作為與成形片材2的整個(gè)區(qū)域相對(duì)應(yīng)的檢查結(jié)果信息時(shí)，各線缺陷用圖像分析部61i 61n及點(diǎn)缺陷用圖像分析部6 6 將二維圖像數(shù)據(jù)上的坐標(biāo)位置轉(zhuǎn)換為成形片材2上的坐標(biāo)位置，而生成缺陷位置信息，并將所述缺陷位置信息輸出至控制部CPTO3。作為線缺陷用圖像分析部61i 61 及點(diǎn)缺陷用圖像分析部62i 6 各自的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換處理，例如可使用專利文獻(xiàn)1的段落
W041]及W050] W053]中記載的處理。也可將缺陷映射的信息輸出至標(biāo)記裝置(未圖示)及信息處理裝置(未圖示)，標(biāo)記裝置根據(jù)缺陷圖，在成形片材2上標(biāo)記出缺陷位置。所述標(biāo)記裝置例如包含沿著成形片材2的寬度方向而設(shè)置的臂、具有筆等的標(biāo)記頭， 通過(guò)標(biāo)記頭在臂上沿著成形片材2的寬度方向進(jìn)行往返移動(dòng)，而可在成形片材2上的任意位置進(jìn)行標(biāo)記。所述經(jīng)標(biāo)記的缺陷位置的信息例如可用于將成形片材2裁斷成多個(gè)規(guī)定尺寸的單片產(chǎn)品后，將這些單片產(chǎn)品分為正常產(chǎn)品與缺陷產(chǎn)品的處理等中。另外，所述實(shí)施方式中，是將線狀光源4固定之后搬送成形片材2的，但只要使成形片材2中的投影了線狀光源4的像的位置發(fā)生變化即可。因此，也可將成形片材2固定滯后再移動(dòng)線狀光源4，還可使成形片材2與線狀光源4沿著不同的方向或以不同的速度移動(dòng)。在將成形片材2固定而使線狀光源4移動(dòng)的情況下，優(yōu)選為使攝像部S1 \沿著與線狀光源4相同的方向以相同的速度移動(dòng)。由此，可獲得包含線狀光源像的多個(gè)二維圖像數(shù)據(jù)。將成形片材2固定而使線狀光源4移動(dòng)的方法可避免由于搬送裝置3拉伸成形片材2 而導(dǎo)致線狀光源像發(fā)生變形的現(xiàn)象，但將可一次性檢查的成形片材2的長(zhǎng)度限制為與線狀光源4可移動(dòng)的范圍相對(duì)應(yīng)的長(zhǎng)度，因此為了有效率地檢查長(zhǎng)條狀的成形片材2，如所述實(shí)施方式優(yōu)選搬送成形片材2。另外，所述實(shí)施方式中，線缺陷用圖像分析部611 61 與點(diǎn)缺陷用圖像分析部 62! 6 是根據(jù)從相同攝像部S1 \獲得的二維圖像數(shù)據(jù)來(lái)檢測(cè)缺陷的，但線缺陷用圖像分析部61i 61 與點(diǎn)缺陷用圖像分析部6 6 也可根據(jù)從不同攝像部獲得的二維圖像數(shù)據(jù)而分別檢測(cè)缺陷。由此，可將攝像部S1 \的攝像條件(距成形片材2的距離，或成形片材2的搬送方向與攝像方向所成的角度等)設(shè)為適合于想檢測(cè)的缺陷的條件。優(yōu)選為與用以拍攝點(diǎn)缺陷用圖像分析部6 6 中所使用的二維圖像數(shù)據(jù)的攝像部相比，使拍攝線缺陷用圖像分析部61i 61n中所使用的二維圖像數(shù)據(jù)的攝像部的距成形片材的距離更遠(yuǎn)，且成形片材2的搬送方向與攝像方向所成的角度更小。由此，可在適合的攝像條件下拍攝點(diǎn)缺陷及線缺陷，因此可精度更加良好地檢測(cè)出點(diǎn)缺陷及線缺陷。另外，所述實(shí)施方式中，是利用線缺陷用圖像分析部61i 61n及點(diǎn)缺陷用圖像分析部62i 6 來(lái)分散處理由各攝像部S1 \所拍攝的二維圖像的，但也可根據(jù)由攝像部 S1 \所拍攝的二維圖像間的相對(duì)位置，用各攝像部S1 \所拍攝的η張二維圖像來(lái)合成包含成形片材2的寬度方向的整個(gè)區(qū)域的一張全寬度圖像，利用一個(gè)線缺陷用圖像分析部及一個(gè)點(diǎn)缺陷用圖像分析部，根據(jù)全寬度圖像來(lái)檢測(cè)缺陷。作為用η張二維圖像合成一張全寬度圖像的方法，例如可使用專利文獻(xiàn)1的段落W050]中記載的方法。其次，對(duì)線缺陷用圖像分析部Gl1 61n及點(diǎn)缺陷用圖像分析部62i 6 中所使用的線缺陷檢測(cè)算法及點(diǎn)缺陷檢測(cè)算法進(jìn)行說(shuō)明。作為線缺陷檢測(cè)算法及點(diǎn)缺陷檢測(cè)算法， 可使用以下的七種缺陷檢測(cè)算法A G。另外，在以下的說(shuō)明中，以自然數(shù)表示二維圖像數(shù)據(jù)的亮度值(像素值)。[缺陷檢測(cè)算法A]
以下，基于圖6，對(duì)缺陷檢測(cè)算法A進(jìn)行說(shuō)明。圖6 (a)是由攝像部S1-^1中的一個(gè)所生成的多值的二維圖像數(shù)據(jù)(以下，稱為原圖像數(shù)據(jù))的例，圖像的上側(cè)為搬送方向下游側(cè)，圖像的下側(cè)為搬送方向上游側(cè)。圖6 (a)中，中央的在橫方向上延伸的帶狀的白區(qū)為線狀光源像，存在于線狀光源像的內(nèi)部的暗區(qū)及存在于線狀光源像的附近的較小的白區(qū)為缺陷。所述缺陷檢測(cè)算法A中，對(duì)由攝像部S1 \所生成的多張?jiān)瓐D像數(shù)據(jù)的各個(gè)進(jìn)行以下的處理。首先，將原圖像數(shù)據(jù)分割為沿著縱方向(成形片材2的搬送方向)的一行一行的像素列的數(shù)據(jù)(表示亮度值(像素值)及位置的數(shù)據(jù)；亮度分布；一維圖像數(shù)據(jù))。其次，對(duì)于各像素列的數(shù)據(jù)，進(jìn)行如下的從一端(圖6 (a)的上端)朝向另一端(圖 6 (a)的下端)尋找邊緣的第一邊緣判定處理。首先，將從像素列的一端側(cè)起的第二個(gè)像素設(shè)為目標(biāo)像素，判定目標(biāo)像素的亮度值是否比相對(duì)于目標(biāo)像素而鄰接于一端側(cè)的鄰接像素的亮度值小閾值Tl以上。當(dāng)判定為目標(biāo)像素的亮度值比鄰接像素的亮度值小閾值Tl以上 (即，如果將鄰接像素的亮度值設(shè)為L(zhǎng)a，將目標(biāo)像素的亮度值設(shè)為L(zhǎng)b，那么La — Lb彡Tl) 時(shí)，判定鄰接像素為第一邊緣，并記錄第一邊緣的位置(鄰接像素的位置)，而結(jié)束處理對(duì)象的像素列的數(shù)據(jù)的處理，在除此以外的情況下，使目標(biāo)像素朝向另一端一像素一像素地移動(dòng)的同時(shí)，重復(fù)進(jìn)行所述判定直到所述判定中判定為目標(biāo)像素的亮度值比鄰接像素的亮度值小閾值Tl以上，當(dāng)判定為目標(biāo)像素的亮度值比鄰接像素的亮度值小閾值Tl以上時(shí)，判定鄰接像素為第一邊緣，并記錄第一邊緣的位置(鄰接像素的位置)，而結(jié)束處理對(duì)象的像素列的數(shù)據(jù)的處理。另外，閾值Tl是任意的自然數(shù)，也可以是亮度值的最小單位。當(dāng)閾值Tl 是亮度值的最小單位時(shí)，作為所述判定只會(huì)判定目標(biāo)像素的亮度值是否比鄰接像素的亮度值小。其次，對(duì)于各像素列的數(shù)據(jù)，進(jìn)行如下的從另一端朝向一端尋找邊緣的第二邊緣判定處理。首先，將從另一端側(cè)起的第二個(gè)像素設(shè)為目標(biāo)像素，判定目標(biāo)像素的亮度值是否比相對(duì)于目標(biāo)像素而鄰接于另一端側(cè)的鄰接像素的亮度值大閾值T2以上。當(dāng)判定為目標(biāo)像素的亮度值比鄰接像素的亮度值大閾值T2以上(即，如果將鄰接像素的亮度值設(shè)為L(zhǎng)a， 將目標(biāo)像素的亮度值設(shè)為L(zhǎng)b，那么Lb — La > T2)時(shí)，判定目標(biāo)像素為第二邊緣，并記錄第二邊緣的位置(目標(biāo)像素的位置)，而結(jié)束處理對(duì)象的像素列的數(shù)據(jù)的處理，在除此以外的情況下，一邊使目標(biāo)像素朝向一端一像素一像素地移動(dòng)，一邊重復(fù)所述判定直到所述判定中判定為目標(biāo)像素的亮度值比鄰接像素的亮度值大閾值T2以上，當(dāng)判定為目標(biāo)像素的亮度值比鄰接像素的亮度值大閾值T2以上時(shí)，判定目標(biāo)像素為第二邊緣，并記錄第二邊緣的位置(目標(biāo)像素的位置)，而結(jié)束處理對(duì)象的像素列的數(shù)據(jù)的處理。另外，閾值T2是任意的自然數(shù)，也可以是亮度值的最小單位。當(dāng)閾值T2是亮度值的最小單位時(shí)，所述判定只要判定目標(biāo)像素的亮度值是否比鄰接像素的亮度值大閾值以上。將這些通過(guò)第一邊緣判定處理所檢測(cè)出的第一邊緣的例在圖6 (a)中以“Δ”表示，且將通過(guò)第二邊緣判定處理所檢測(cè)出的第二邊緣的例在圖6 (a)中以“〇”表示。根據(jù)圖6 (a)可知，無(wú)缺陷的區(qū)域中，在線狀光源像的邊緣以外不存在邊緣，因此第一邊緣及第二邊緣與線狀光源像中的另一端側(cè)的邊緣(在圖6 (a)的例中為下側(cè)的邊緣)一致，且彼此一致。另一方面，根據(jù)圖6 (a)可知，存在缺陷的區(qū)域(白區(qū)及黑區(qū))中，第一邊緣及第二邊緣中的至少一個(gè)與缺陷區(qū)域的邊緣一致，且比線狀光源像中的另一端側(cè)的邊緣更向邊緣探索起始側(cè)偏移，因此第一邊緣與第二邊緣處于相離開的位置上。因此，其次，對(duì)于各像素列的數(shù)據(jù)，求出第一邊緣到第二邊緣的距離(像素?cái)?shù))作為邊緣間距。在圖6 (b)中表示將所求出的邊緣間距相對(duì)于像素列的位置(橫方向的坐標(biāo))作圖而成的分布。然后，如果存在所述邊緣間距為閾值T3以上的像素列，那么判定為存在缺陷。另外，閾值T3是任意的自然數(shù)，也可以是1像素。當(dāng)閾值T3為1像素時(shí)，將邊緣間距不為0的像素列判定為包含缺陷的像素列。閾值T3只要根據(jù)所容許的缺陷的尺寸決定適當(dāng)值即可，但當(dāng)多值的二維圖像數(shù)據(jù)為256灰度(亮度值為0 255 ；8比特)的二維圖像數(shù)據(jù)時(shí)，例如優(yōu)選為3。另外，圖6的例中是將上端設(shè)為一端(第一邊緣探索起始側(cè))，但可將像素列的任一端設(shè)為一端，所以也可將下端設(shè)為一端。在此情況下，無(wú)缺陷的區(qū)域中，第一邊緣及第二邊緣與線狀光源像中的上側(cè)的邊緣一致。所述缺陷檢測(cè)算法A能夠以某種程度的確實(shí)性檢測(cè)出各種點(diǎn)缺陷。然而，氣泡或魚眼等微小的點(diǎn)缺陷的檢測(cè)確實(shí)性并不太高。另一方面，所述缺陷檢測(cè)算法A不適合線缺陷的檢測(cè)。以下，將所述缺陷檢測(cè)算法A稱為“邊緣輪廓法1”。[缺陷檢測(cè)算法B]
缺陷檢測(cè)算法B是利用函數(shù)曲線對(duì)二維圖像數(shù)據(jù)中的線狀光源的像的邊緣進(jìn)行擬合， 將線狀光源的像的邊緣與函數(shù)曲線的距離為閾值T5 (第一閾值)以上的部位檢測(cè)為缺陷的算法。以下，基于圖7，對(duì)缺陷檢測(cè)算法B進(jìn)行說(shuō)明。圖7 (a)是由攝像部S1-^1中的一個(gè)所生成的原圖像數(shù)據(jù)的例，圖像的上側(cè)為搬送方向下游側(cè)，圖像的下側(cè)為搬送方向上游側(cè)。圖7 (a)中，中央的在橫方向上延伸的帶狀的白區(qū)為線狀光源像，線狀光源像的下側(cè)邊緣的局部變形的部分(不平滑的部位)為缺陷。所述缺陷檢測(cè)算法B中，對(duì)由攝像部S1 \所生成的多張?jiān)瓐D像數(shù)據(jù)的各個(gè)進(jìn)行以下的處理。首先，根據(jù)原圖像數(shù)據(jù)，求出線狀光源像的邊緣的至少一個(gè)。將所求出的線狀光源像的邊緣的例在圖7 (a)中用“〇”來(lái)表示。圖7的例中是求出線狀光源像的下側(cè)邊緣，但也可求出線狀光源像的上側(cè)邊緣，且也可求出線狀光源像的上側(cè)邊緣及下側(cè)邊緣這兩方。作為求出線狀光源像的邊緣的方法，可列舉使用公知的邊緣抽出濾波器(例如索貝爾濾波器(Sobel Filter))抽出邊緣，將強(qiáng)度較強(qiáng)的邊緣設(shè)為線狀光源像的邊緣的方法； 將二維圖像數(shù)據(jù)分割為以行為單位的像素列的數(shù)據(jù)后，根據(jù)各像素列的數(shù)據(jù)求出較強(qiáng)的邊緣，并設(shè)為線狀光源像的邊緣的方法；以專利文獻(xiàn)1的W057]中記載的方法求出線狀光源像的區(qū)域的方法(進(jìn)行二值化及作標(biāo)記，從所作標(biāo)記的區(qū)域中抽出面積大于規(guī)定值的區(qū)域作為線狀光源像的區(qū)域的方法)等。這里，舉一例來(lái)說(shuō)，對(duì)將原圖像數(shù)據(jù)分割為一行一行的像素列的數(shù)據(jù)后，根據(jù)各像素列的數(shù)據(jù)求出較強(qiáng)的邊緣，并作為線狀光源像的邊緣的方法進(jìn)行說(shuō)明。首先，將原圖像數(shù)據(jù)分割為沿著縱方向(成形片材2的搬送方向)的一行一行的像素列的數(shù)據(jù)。其次，對(duì)于各像素列的數(shù)據(jù)，進(jìn)行如下的從一端(圖7 (a)的上端)朝向另一端 (圖7 (a)的下端)尋找邊緣的處理。首先，將從一端側(cè)起的第二個(gè)像素設(shè)為目標(biāo)像素，判定目標(biāo)像素的亮度值是否比相對(duì)于目標(biāo)像素而鄰接于一端側(cè)的鄰接像素的亮度值小閾值T4 (T4為自然數(shù))以上(即，如果將鄰接像素的亮度值設(shè)為L(zhǎng)a，將目標(biāo)像素的亮度值設(shè)為L(zhǎng)b，那么La — Lb > T4)。為了僅檢測(cè)出較強(qiáng)的邊緣，將這時(shí)的閾值T4設(shè)為相對(duì)較大的值。當(dāng)判定為目標(biāo)像素的亮度值比鄰接像素的亮度值小閾值T4以上時(shí)，判定鄰接像素為線狀光源像的邊緣，并記錄線狀光源像的邊緣的位置(鄰接像素的位置)，而結(jié)束處理對(duì)象的像素列的數(shù)據(jù)的處理，在除此以外的情況下，一邊使目標(biāo)像素朝向另一端一像素一像素地移動(dòng)，一邊重復(fù)所述判定直到所述判定中判定為目標(biāo)像素的亮度值比鄰接像素的亮度值小閾值T4 以上，當(dāng)判定為目標(biāo)像素的亮度值比鄰接像素的亮度值小閾值T4以上時(shí)，判定鄰接像素為線狀光源像的邊緣，并記錄線狀光源像的邊緣的位置(鄰接像素的位置)，而結(jié)束處理對(duì)象的像素列的數(shù)據(jù)的處理。其次，將所求出的線狀光源像的邊緣的列擬合為以函數(shù)表示的平滑的曲線(以函數(shù)曲線進(jìn)行擬合)，求出擬合曲線(函數(shù)曲線)。作為用于擬合的函數(shù)，可列舉η次函數(shù)(η 為2以上)、高斯函數(shù)(Gaussian function)、洛倫茲函數(shù)(Lorentz function)、佛依特函數(shù) (Voigt function),以及這些函數(shù)的組合等，優(yōu)選為η相對(duì)較小的η次函數(shù)，例如4次函數(shù)。 另外，作為進(jìn)行擬合時(shí)所使用的擬合的評(píng)估方法，例如可使用最小平方法。其次，將二維圖像數(shù)據(jù)分割為沿著縱方向(成形片材2的搬送方向)的以行為單位的像素列的數(shù)據(jù)，對(duì)于各像素列的數(shù)據(jù)，求出擬合曲線到線狀光源像的邊緣的距離(像素?cái)?shù))作為擬合度。在圖7 (b)中表示將所求出的擬合度相對(duì)于像素列的位置(橫方向(與成形片材2的搬送方向正交且與成形片材2的厚度方向正交的方向)的坐標(biāo))作圖而成的分布。然后，如果存在所述擬合度為閾值T5以上的像素列，那么判定為在所述像素列中的線狀光源像的邊緣的位置存在缺陷。由此，可判定缺陷的有無(wú)，且也可以求出缺陷的位置。如上所述，可檢測(cè)出表現(xiàn)為線狀光源像的邊緣的局部變形(在邊緣附近的細(xì)微的線狀光源像的變形)的線缺陷。另外，所述判定中所使用的閾值T5是任意的自然數(shù)，也可以是1像素。 當(dāng)閾值T5為1像素時(shí)，如果存在擬合度不為O的像素列，那么判定為存在缺陷。閾值T5只要根據(jù)所容許的缺陷的尺寸進(jìn)行適當(dāng)決定即可，但當(dāng)多值的二維圖像數(shù)據(jù)為256灰度的二維圖像數(shù)據(jù)時(shí)，優(yōu)選為4。另外，所述缺陷檢測(cè)算法B中，除了判定缺陷的有無(wú)以外，也可以求出缺陷位置。 在此情況下，只要抽出擬合度為閾值T5以上的像素列，求出所抽出的像素列中的位于線狀光源像的邊緣與擬合曲線之間的像素的位置作為缺陷位置即可。所述缺陷檢測(cè)算法B能夠以較高的確實(shí)性檢測(cè)出各種線缺陷。另一方面，所述缺陷檢測(cè)算法B不適合點(diǎn)缺陷的檢測(cè)。以下，將所述缺陷檢測(cè)算法B稱為“邊緣輪廓法2”。[缺陷檢測(cè)算法C]
缺陷檢測(cè)算法C是使二維圖像數(shù)據(jù)平滑化，求出經(jīng)平滑化的二維圖像數(shù)據(jù)與原本的二維圖像數(shù)據(jù)的差分作為差分圖像數(shù)據(jù)，將差分圖像數(shù)據(jù)中的亮度值為閾值T6B (第四閾值；T6B為任意的正數(shù))以上的部位及亮度值為閾值T6D (第五閾值；T6D為小于T6B的任意的正數(shù))以下的部位檢測(cè)為缺陷的算法。以下，對(duì)缺陷檢測(cè)算法C進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)的說(shuō)明。所述缺陷檢測(cè)算法C是利用與線狀光源像的橫方向(與成形片材2的搬送方向正交且與成形片材2的厚度方向正交的方向)的明暗變化相比，由缺陷所引起的橫方向的明暗變化的空間頻率更高這一情況，抽出原圖像數(shù)據(jù)的高頻成分，將高頻成分中的亮度值為閾值T6B以上或閾值T6D以下的部分檢測(cè)為缺陷的算法。(1)首先，使用1行η列(η為3以上的整數(shù))的橫方向平滑濾波器(矩陣)，使原圖像數(shù)據(jù)在橫方向上平滑化(smoothing)，而獲得經(jīng)平滑化的圖像數(shù)據(jù)。由此，將原圖像數(shù)據(jù)的橫方向亮度變化的高頻區(qū)域除去，關(guān)于橫方向亮度變化，僅保留低頻成分(殘留了橫方向亮度變化的低頻成分及縱方向亮度變化)。作為所述橫方向平滑濾波器，可使用高斯濾波器等加權(quán)平均化濾波器、平均化濾波器等。另外，η優(yōu)選為3。(2)其次，在原圖像數(shù)據(jù)中減去所述經(jīng)平滑化的圖像數(shù)據(jù)(減去各像素的亮度值)。 由此，僅保留原圖像數(shù)據(jù)中的橫方向亮度變化的高頻成分。(3 )然后，對(duì)于由減法運(yùn)算所得的圖像數(shù)據(jù)，進(jìn)行使用3 X 3像素的平滑濾波器(算子)的平滑化。通過(guò)所述平滑化將噪聲除去，而殘留噪聲以外的高頻成分。作為所述平滑濾波器，優(yōu)選使用雙邊濾波器或中值濾波器等可保存邊緣的平滑化的濾波器。(4)接著，根據(jù)原圖像數(shù)據(jù)，求出線狀光源像中的上側(cè)邊緣(搬送方向下游側(cè)的邊緣)及下側(cè)邊緣(搬送方向上游側(cè)的邊緣)。求出線狀光源像的邊緣的方法與對(duì)缺陷檢測(cè)算法B進(jìn)行說(shuō)明的方法相同，因此省略說(shuō)明。其次，將原圖像數(shù)據(jù)中的成形片材2的搬送方向設(shè)為X軸，從構(gòu)成上側(cè)邊緣的所有像素的X坐標(biāo)值中求出最小值Min，且從構(gòu)成下側(cè)邊緣的所有像素的X坐標(biāo)值中求出最大值Max。然后，將最小值Min減去最大值Max而得的值視為線狀光源像的寬度W，將X坐標(biāo)值從自最大值Max到最小值Min為止的區(qū)域向外側(cè)擴(kuò)展寬度 W的區(qū)域定義為檢查區(qū)域。即，將X坐標(biāo)值為Max - (Min-Max)以上且Min + (Min - Max) 以下的區(qū)域定義為檢查區(qū)域。所述處理是為了將檢查對(duì)象區(qū)域縮小為僅線狀光源像及其附近區(qū)域。另外，使X坐標(biāo)值更向從最大值Max到最小值Min為止的區(qū)域的外側(cè)擴(kuò)展是為了將檢查區(qū)域設(shè)為包含線狀光源像的少許的變形在內(nèi)的檢查區(qū)域。(5)然后，根據(jù)實(shí)施所述(3)的平滑化后的圖像數(shù)據(jù)(除噪聲以外的高頻成分)中的檢查區(qū)域內(nèi)的像素的亮度值，通過(guò)下述式?jīng)Q定明(bright)側(cè)(亮度較高一側(cè))的閾值T6B 及暗(dark)側(cè)(亮度較低一側(cè))的閾值T6D。T6B =(檢查區(qū)域內(nèi)的平均亮度值)+ (檢查區(qū)域內(nèi)的亮度值的標(biāo)準(zhǔn)偏差)Xk T6D =(檢查區(qū)域內(nèi)的平均亮度值)-(檢查區(qū)域內(nèi)的亮度值的標(biāo)準(zhǔn)偏差)Xk
(k表示正數(shù)的參數(shù))
另外，k的值只要根據(jù)所容許的缺陷的尺寸確定適當(dāng)值即可，例如為1. 5、3、4. 5等。(6)接著，對(duì)于實(shí)施所述(3)的平滑化后的圖像數(shù)據(jù)中的檢查區(qū)域內(nèi)的所有像素， 進(jìn)行判定所述像素的亮度值是否為閾值T6B以上或閾值T6D以下的處理(閾值處理)，抽出閾值T6B以上或閾值T6D以下的像素作為缺陷部位。由此，可判定缺陷的有無(wú)，且也可以求出缺陷的位置。另外，當(dāng)由攝像部 \所生成的原圖像數(shù)據(jù)中所包含的噪聲較少時(shí)，也可省略(3)的平滑化處理。另外，當(dāng)無(wú)須將檢查對(duì)象區(qū)域縮小為僅線狀光源像及其附近區(qū)域時(shí)，也可省略(4)的定義檢查區(qū)域的處理，而對(duì)圖像數(shù)據(jù)整體進(jìn)行(5)、(6)的處理。所述缺陷檢測(cè)算法C能夠以較高的確實(shí)性檢測(cè)出包括氣泡或魚眼等微小缺陷的所有點(diǎn)缺陷。另一方面，所述缺陷檢測(cè)算法C不適合線缺陷的檢測(cè)。然而，就處理時(shí)間而言， 比起所述缺陷檢測(cè)算法C，其他缺陷檢測(cè)算法的處理時(shí)間更短(缺陷檢測(cè)算法C的處理時(shí)間例如為每幀40ms左右)。以下，將所述缺陷檢測(cè)算法C稱為“高通濾波法”。[缺陷檢測(cè)算法D]
以下，基于圖8及圖9，對(duì)缺陷檢測(cè)算法D進(jìn)行說(shuō)明。圖8是由攝像部S1 \中的一個(gè)所生成的原圖像數(shù)據(jù)的例，圖像的上側(cè)為搬送方向下游側(cè)，圖像的下側(cè)為搬送方向上游側(cè)。圖8中，中央的在橫方向上延伸的帶狀的白區(qū)為線狀光源像，存在于線狀光源像的內(nèi)部的暗區(qū)及存在于線狀光源像的附近的較小的白區(qū)為缺陷。圖8中，位于線狀光源像的上方及下方的曲線表示檢查對(duì)象區(qū)域的上限及下限。所述缺陷檢測(cè)算法D中，對(duì)由攝像部S1 \所生成的多張?jiān)瓐D像數(shù)據(jù)的各個(gè)進(jìn)行以下的處理。首先，將原圖像數(shù)據(jù)分割為沿著縱方向(成形片材2的搬送方向)的以行為單位的像素列的數(shù)據(jù)，求出表示依賴于各像素列中的位置的亮度值變化的標(biāo)繪點(diǎn)列作為垂直方向亮度分布。將所求出的垂直方向亮度分布的例示于圖9。此例是關(guān)于以圖8的箭頭所表示的位置的像素列的垂直方向亮度分布，y是將下方向(以圖8的箭頭所表示的方向；與成形片材2的搬送方向相反的方向)設(shè)為y軸時(shí)的y坐標(biāo)。其次，對(duì)于各像素列的垂直方向亮度分布，求出波谷部分的深度(參照?qǐng)D8)。即，首先，對(duì)于各像素列的垂直方向亮度分布，求出所有極大點(diǎn)及極小點(diǎn)，對(duì)于所求出的所有極小點(diǎn)，求出所述極小點(diǎn)的亮度值(極小值)與最接近所述極小點(diǎn)的極大點(diǎn)的亮度值(極大值)的差作為波谷部分的深度。如果所求出的波谷部分的深度為閾值T7 (T7為正數(shù))以上，那么判定為在所述波谷部分存在缺陷。閾值T7只要根據(jù)所容許的缺陷的尺寸進(jìn)行適當(dāng)決定即可，但當(dāng)多值的二維圖像數(shù)據(jù)為256灰度的二維圖像數(shù)據(jù)時(shí)，例如優(yōu)選為0. 25X255。所述缺陷檢測(cè)算法D的處理時(shí)間相對(duì)較短。所述缺陷檢測(cè)算法D能夠以某種程度的確實(shí)性檢測(cè)出各種點(diǎn)缺陷。所述缺陷檢測(cè)算法D尤其適用于位于線狀光源像的邊緣附近的產(chǎn)生局部的明暗反轉(zhuǎn)的點(diǎn)缺陷的檢測(cè)。然而，由于包含點(diǎn)缺陷及其附近的圖像必須為高對(duì)比度，從而氣泡或魚眼、輪胎痕等微小的點(diǎn)缺陷的檢測(cè)確實(shí)性并不太高。另一方面，所述缺陷檢測(cè)算法D不適合線缺陷的檢測(cè)。以下，將所述缺陷檢測(cè)算法D稱為“峰值法”。[缺陷檢測(cè)算法E]
缺陷檢測(cè)算法E是將二維圖像數(shù)據(jù)中的依賴于沿著一直線上的位置的亮度變化表示為亮度分布，設(shè)想一個(gè)在亮度分布的標(biāo)繪點(diǎn)群中以標(biāo)繪點(diǎn)間的移動(dòng)時(shí)間成為固定的方式進(jìn)行移動(dòng)的質(zhì)點(diǎn)，根據(jù)目標(biāo)標(biāo)繪點(diǎn)的正前方兩個(gè)標(biāo)繪點(diǎn)間的所述質(zhì)點(diǎn)的速度向量與所述目標(biāo)標(biāo)繪點(diǎn)的正前方三個(gè)標(biāo)繪點(diǎn)間的所述質(zhì)點(diǎn)的加速度向量，預(yù)測(cè)所述目標(biāo)標(biāo)繪點(diǎn)的亮度值， 將所預(yù)測(cè)的亮度值與實(shí)際的亮度值的差為閾值T8 (第三閾值；T8是自然數(shù))以上的部位檢測(cè)為缺陷。以下，基于圖10及圖11，對(duì)缺陷檢測(cè)算法E進(jìn)行說(shuō)明。所述缺陷檢測(cè)算法E可提高峰值法的精度，代替波谷的深度而根據(jù)實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)值的差來(lái)檢測(cè)缺陷。
所述缺陷檢測(cè)算法E中，對(duì)于由攝像部 \所生成的多張?jiān)瓐D像數(shù)據(jù)的各個(gè)進(jìn)行以下的處理。首先，與峰值法同樣地求出各像素列的垂直方向亮度分布。在圖10中，將亮度值設(shè)為X軸來(lái)表示所求出的垂直方向亮度分布的例。所述垂直方向亮度分布中的圓包圍部是與想利用所述缺陷檢測(cè)算法E檢測(cè)的缺陷相對(duì)應(yīng)的分布。其次，對(duì)于各像素列的垂直方向亮度分布，設(shè)想一個(gè)以鄰接的標(biāo)繪點(diǎn)間的移動(dòng)時(shí)間不論標(biāo)繪點(diǎn)間的距離如何均成為固定的方式，從標(biāo)繪點(diǎn)列的一端朝向另一端進(jìn)行移動(dòng)的質(zhì)點(diǎn)。然后，如圖11所示，所述質(zhì)點(diǎn)從標(biāo)繪點(diǎn)c移動(dòng)到與其鄰接的標(biāo)繪點(diǎn)b，并從標(biāo)繪點(diǎn)b 移動(dòng)到與其鄰接的標(biāo)繪點(diǎn)a，再?gòu)臉?biāo)繪點(diǎn)a移動(dòng)到與其鄰接的標(biāo)繪點(diǎn)d。另外，將標(biāo)繪點(diǎn)d 設(shè)為與目標(biāo)像素相對(duì)應(yīng)的標(biāo)繪點(diǎn)。接著，求出在標(biāo)繪點(diǎn)d的正前方質(zhì)點(diǎn)所通過(guò)的三個(gè)標(biāo)繪點(diǎn)a c間的質(zhì)點(diǎn)的速度向量及加速度向量。即，根據(jù)所述移動(dòng)時(shí)間與在標(biāo)繪點(diǎn)d的正前方質(zhì)點(diǎn)所通過(guò)的兩個(gè)標(biāo)繪點(diǎn)a及b的坐標(biāo)(χ坐標(biāo)、y坐標(biāo))，求出從標(biāo)繪點(diǎn)b到標(biāo)繪點(diǎn)a的區(qū)間中的所述質(zhì)點(diǎn)的速度向量。而且，根據(jù)所述移動(dòng)時(shí)間、與在標(biāo)繪點(diǎn)d的正前方質(zhì)點(diǎn)所通過(guò)的標(biāo)繪點(diǎn)b及c的坐標(biāo) (x坐標(biāo)、y坐標(biāo))，求出從標(biāo)繪點(diǎn)c到標(biāo)繪點(diǎn)b的區(qū)間中的所述質(zhì)點(diǎn)的速度向量，根據(jù)從標(biāo)繪點(diǎn)b到標(biāo)繪點(diǎn)a的區(qū)間中的所述質(zhì)點(diǎn)的速度向量與從標(biāo)繪點(diǎn)c到標(biāo)繪點(diǎn)b的區(qū)間中的所述質(zhì)點(diǎn)的速度向量，求出從標(biāo)繪點(diǎn)c到標(biāo)繪點(diǎn)a的區(qū)間中的所述質(zhì)點(diǎn)的加速度向量。接著，根據(jù)從標(biāo)繪點(diǎn)b到標(biāo)繪點(diǎn)a的區(qū)間中的所述質(zhì)點(diǎn)的速度向量與從標(biāo)繪點(diǎn)c到標(biāo)繪點(diǎn)a的區(qū)間中的所述質(zhì)點(diǎn)的加速度向量，預(yù)測(cè)標(biāo)繪點(diǎn)d的坐標(biāo)(位置)。求出以所述方式預(yù)測(cè)的標(biāo)繪點(diǎn)d的χ坐標(biāo)(亮度值)與標(biāo)繪點(diǎn)d的實(shí)際(實(shí)測(cè))的X 坐標(biāo)(亮度值)的差，如果這些差為閾值T8以上，那么抽出與標(biāo)繪點(diǎn)d相對(duì)應(yīng)的像素作為缺陷部位。由此，可判定缺陷的有無(wú)，且也可以求出缺陷的位置。閾值T8只要根據(jù)所容許的缺陷的尺寸確定適當(dāng)值即可，但當(dāng)多值的二維圖像數(shù)據(jù)為256灰度的二維圖像數(shù)據(jù)時(shí)，例如優(yōu)選為20。所述缺陷檢測(cè)算法E能夠以較高的確實(shí)性檢測(cè)出各種點(diǎn)缺陷。以下，將所述缺陷檢測(cè)算法E稱為“峰值法2”。[缺陷檢測(cè)算法F]
以下，基于圖12，對(duì)缺陷檢測(cè)算法F進(jìn)行說(shuō)明。圖12 (a)是由攝像部S1-^1中的一個(gè)所生成的原圖像數(shù)據(jù)的例，圖像的上側(cè)為搬送方向下游側(cè)，圖像的下側(cè)為搬送方向上游側(cè)。 圖12 (a)中，中央的在橫方向上延伸的帶狀的白區(qū)為線狀光源像，線狀光源像的下側(cè)邊緣的局部變形的部分(相對(duì)于水平線的傾斜較大的部位)為缺陷。所述缺陷檢測(cè)算法F中，對(duì)于由攝像部S1 \所生成的多張?jiān)瓐D像數(shù)據(jù)的各個(gè)進(jìn)行以下的處理。首先，根據(jù)原圖像數(shù)據(jù)，求出線狀光源像的邊緣的至少一個(gè)。將所求出的線狀光源像的邊緣的例在圖12 (a)中以“〇”表示。圖12的例求出的是線狀光源像的下側(cè)邊緣， 但也可以求出線狀光源像的上側(cè)邊緣，還可以求出線狀光源像的上側(cè)邊緣及下側(cè)邊緣這兩方。求出線狀光源像的邊緣的方法與對(duì)缺陷檢測(cè)算法B進(jìn)行說(shuō)明的方法相同，因此省略說(shuō)明。其次，將橫方向設(shè)為χ軸，將縱方向設(shè)為y軸，對(duì)線狀光源像的邊緣的曲線(邊緣輪廓)y = f (X)進(jìn)行二次求導(dǎo)而求出二階導(dǎo)數(shù)分布。將所求出的二階導(dǎo)數(shù)分布的例示于圖 12 (b)。然后，對(duì)于線狀光源像的邊緣的各像素，判定二階導(dǎo)數(shù)是否為閾值T9 (T9為正數(shù)) 以上，將二階導(dǎo)數(shù)為閾值T9以上的像素(高頻的部位)判定為缺陷部位。由此，可判定缺陷的有無(wú)，且也可以求出缺陷的位置。閾值T9只要根據(jù)所容許的缺陷的尺寸確定適當(dāng)值即可。所述缺陷檢測(cè)算法F適用于表現(xiàn)為線狀光源像的邊緣的局部彎曲的線缺陷的檢測(cè)。所述缺陷檢測(cè)算法F的缺陷檢測(cè)能力并不太高。以下，將所述缺陷檢測(cè)算法F稱為“邊緣曲線法1”。[缺陷檢測(cè)算法G]
缺陷檢測(cè)算法G是對(duì)于二維圖像數(shù)據(jù)中的線狀光源的像的邊緣，求出各像素的附近區(qū)域(附近2N + 1像素的范圍)中的曲率，將曲率為閾值TlO (第二閾值；TlO為正數(shù))以上的部位檢測(cè)為缺陷。以下，基于圖13 (a) 圖13 (c)，對(duì)缺陷檢測(cè)算法G進(jìn)行說(shuō)明。所述缺陷檢測(cè)算法G中，對(duì)由攝像部S1 \所生成的多張?jiān)瓐D像數(shù)據(jù)的各個(gè)進(jìn)行以下的處理。首先，根據(jù)原圖像數(shù)據(jù)，求出線狀光源像的邊緣的至少一個(gè)。將所求出的線狀光源像的邊緣的例示于圖13 (a) 圖13 (C)。求出線狀光源像的邊緣的方法與對(duì)缺陷檢測(cè)算法B進(jìn)行說(shuō)明的方法相同，因此省略說(shuō)明。其次，對(duì)于線狀光源像的邊緣的曲線，求出各點(diǎn)(各像素)的曲率。求出曲率的方法并無(wú)特別限定，可為使用數(shù)學(xué)上規(guī)定的數(shù)式進(jìn)行計(jì)算的方法，這種方法的處理時(shí)間變長(zhǎng)，因此優(yōu)選為利用以下的方法近似地求出曲率。(1)將由相對(duì)于邊緣上的目標(biāo)像素(圖13 (a) 圖13 (c)中的黑點(diǎn))的左右(或前后)各N個(gè)像素(圖13 (a) 圖13 (c)中的白點(diǎn))與目標(biāo)像素所構(gòu)成的范圍(目標(biāo)像素的附近2N+ 1像素的范圍)設(shè)為計(jì)算對(duì)象范圍(N為自然數(shù))。N只要根據(jù)所容許的缺陷的尺寸進(jìn)行適當(dāng)決定即可，例如優(yōu)選為30。圖13 (a) 圖13 (c)的例是N為3的情況。(2)其次，以直線連結(jié)計(jì)算對(duì)象范圍的兩端的像素。(3)遍及計(jì)算對(duì)象范圍的所有像素，根據(jù)所述直線求出預(yù)測(cè)亮度值，并求出實(shí)際的亮度值(邊緣曲線上的亮度值)相對(duì)于預(yù)測(cè)亮度值的增量，累計(jì)所述增量或所述增量的絕對(duì)值?？赏ㄟ^(guò)這里所得的累計(jì)值，使目標(biāo)像素附近2N + 1像素的范圍內(nèi)的曲率充分近似(可獲得與使用數(shù)學(xué)上規(guī)定的數(shù)式進(jìn)行計(jì)算的曲率大致相等的曲率值)。這里，在使用增量的累計(jì)值的構(gòu)成中，當(dāng)如圖13 (c)所示般發(fā)生在計(jì)算對(duì)象范圍內(nèi)一會(huì)朝向直線的上方一會(huì)朝向直線的下方的微小的亮度值的變化時(shí)，會(huì)將這些變化相抵消而予以忽視，求出曲率的近似值。 另一方面，在使用增量的絕對(duì)值的累計(jì)值的構(gòu)成中，即便在發(fā)生所述變化的情況下，也會(huì)將所述變化一并包含在內(nèi)求出曲率的近似值。如果想將如圖13 (c)所示般在計(jì)算對(duì)象范圍內(nèi)一會(huì)朝向直線的上方一會(huì)朝向直線的下方的微小的亮度值的變化檢測(cè)為缺陷，那么只要設(shè)為使用增量的絕對(duì)值的累計(jì)值的構(gòu)成即可。反之，在容許所述變化，不想將其檢測(cè)為缺陷的情況下，只要設(shè)為使用增量的累計(jì)值的構(gòu)成即可。(4) 一邊使目標(biāo)像素從線狀光源像中的邊緣的一端到另一端以像素單位進(jìn)行移動(dòng)，一邊對(duì)于邊緣上的所有像素計(jì)算所述累計(jì)值。由此，生成曲率的近似值的分布(曲率分布)。其次，對(duì)于所述曲率分布中的線狀光源像的邊緣的各像素，判定曲率是否為閾值 TlO以上，將所求出的曲率為閾值TlO以上的像素判定為缺陷部位(或者缺陷候補(bǔ))。由此， 可判定缺陷的有無(wú)，且也可求出缺陷的位置。因?yàn)槌尚纹?稍微翹曲，所以線狀光源像的邊緣稍微翹曲，因此如果線狀光源像的邊緣的曲率達(dá)到某種程度，那么應(yīng)作為非缺陷的部位予以容許。因此，應(yīng)使閾值TlO相對(duì)較大。閾值TlO只要根據(jù)所容許的缺陷的尺寸確定適當(dāng)值即可，但當(dāng)多值的二維圖像數(shù)據(jù)為256灰度的二維圖像數(shù)據(jù)時(shí)，例如優(yōu)選為110。所述缺陷檢測(cè)算法G能夠以較高的確實(shí)性檢測(cè)出各種線缺陷。以下，將所述缺陷檢測(cè)算法G稱為“邊緣曲線法2”。本實(shí)施方式中，線缺陷用圖像分析部61i 61 及點(diǎn)缺陷用圖像分析部6 6 中分別使用的線缺陷檢測(cè)算法及點(diǎn)缺陷檢測(cè)算法的組合可為以下任一種。(A)線缺陷用圖像分析部61i 61n中所使用的線缺陷檢測(cè)算法為邊緣輪廓法2或邊緣曲線法2，點(diǎn)缺陷用圖像分析部6 6 中所使用的點(diǎn)缺陷檢測(cè)算法為高通濾波法或峰值法2。(B)線缺陷用圖像分析部61i 61n中所使用的線缺陷檢測(cè)算法為邊緣輪廓法2或邊緣曲線法2，點(diǎn)缺陷用圖像分析部6 6 中所使用的點(diǎn)缺陷檢測(cè)算法為高通濾波法或峰值法2以外的缺陷檢測(cè)算法。(C)線缺陷用圖像分析部61i 61n中所使用的線缺陷檢測(cè)算法為邊緣輪廓法2或邊緣曲線法2以外的缺陷檢測(cè)算法，點(diǎn)缺陷用圖像分析部62i 62n中所使用的點(diǎn)缺陷檢測(cè)算法為高通濾波法或峰值法2。(A) (C)的組合中最優(yōu)選為(A)的組合。在(A)的組合的情況下，可確實(shí)地檢測(cè)出線缺陷及點(diǎn)缺陷這兩方。在(B)的組合的情況下，可確實(shí)地檢測(cè)出線缺陷。在(C)的組合的情況下，可確實(shí)地檢測(cè)出點(diǎn)缺陷。[實(shí)施方式2]
基于圖14，對(duì)本發(fā)明的其他實(shí)施方式進(jìn)行說(shuō)明，則如下所述。另外，為了方便進(jìn)行說(shuō)明， 對(duì)于具有與所述實(shí)施方式1所示的各構(gòu)件相同的功能的構(gòu)件附上相同的符號(hào)，并省略其說(shuō)明。本實(shí)施方式的缺陷檢查裝置包含圖14所示的分析裝置6A來(lái)代替圖1所示的分析裝置6，除此以外，具備與實(shí)施方式1的缺陷檢查裝置1相同的構(gòu)成。如圖14所示，分析裝置6A是在圖1所示的分析裝置6中省略了點(diǎn)缺陷用圖像分析部6 6 而成的裝置。本實(shí)施方式中，線缺陷用圖像分析部61i 61n中所使用的線缺陷檢測(cè)算法為邊緣輪廓法2或邊緣曲線法2。本實(shí)施方式中，可確實(shí)地檢測(cè)出線缺陷。另外，本實(shí)施方式的缺陷檢查裝置可單獨(dú)使用，但優(yōu)選為與可檢測(cè)點(diǎn)缺陷的缺陷檢查裝置組合使用。由此，不僅可檢查線缺陷，也可檢查點(diǎn)缺陷。能與本實(shí)施方式的缺陷檢查裝置組合使用的可檢測(cè)點(diǎn)缺陷的缺陷檢查裝置可為公知的各種缺陷檢查裝置，但優(yōu)選為后述的實(shí)施方式3的缺陷檢查裝置。由此，可確實(shí)地檢查出線缺陷及點(diǎn)缺陷這兩方。[實(shí)施方式3]
基于圖15，對(duì)本發(fā)明的他的實(shí)施方式進(jìn)行說(shuō)明。另外，為了方便進(jìn)行說(shuō)明，對(duì)于具有與所述實(shí)施方式1所示的各構(gòu)件相同的功能的構(gòu)件附上相同符號(hào)，而省略其說(shuō)明。本實(shí)施方式的缺陷檢查裝置除了用圖15所示的分析裝置6B來(lái)代替圖1所示的分析裝置6以外，具備與實(shí)施方式1的缺陷檢查裝置1相同的構(gòu)成。如圖15所示，分析裝置 6B是在圖1所示的分析裝置6中省略了線缺陷用圖像分析部61i 61n而成的裝置。本實(shí)施方式中，點(diǎn)缺陷用圖像分析部6 6 中所使用的點(diǎn)缺陷檢測(cè)算法為高通濾波法或峰值法2。本實(shí)施方式中，可確實(shí)地檢測(cè)出點(diǎn)缺陷。另外，本實(shí)施方式的缺陷檢查裝置可單獨(dú)使用，但優(yōu)選為與可檢測(cè)出線缺陷的缺陷檢查裝置組合使用。由此，不僅可檢查出點(diǎn)缺陷，也可檢查出線缺陷。能與本實(shí)施方式的缺陷檢查裝置組合使用的可檢測(cè)出線缺陷的缺陷檢查裝置可為公知的各種缺陷檢查裝置， 但優(yōu)選為實(shí)施方式2的缺陷檢查裝置。由此，可確實(shí)地檢查出線缺陷及點(diǎn)缺陷這兩方。[實(shí)施例]
其次，為了確認(rèn)本案發(fā)明的效果，表示使用類似于所述實(shí)施方式的缺陷檢查裝置的14 種實(shí)施用缺陷檢查裝置來(lái)進(jìn)行的實(shí)施的結(jié)果。第1 第7實(shí)施用缺陷檢查裝置是在所述實(shí)施方式3的缺陷檢查裝置中省略了攝像部\ \，且作為搬送裝置3使用將成形片材2載置在表面而進(jìn)行搬送的輸送機(jī)來(lái)代替搬送輥的裝置。第1 第7實(shí)施用缺陷檢查裝置是用以從包含點(diǎn)缺陷的樣品中檢測(cè)出點(diǎn)缺陷。第1實(shí)施用缺陷檢查裝置包含使用邊緣輪廓法1的點(diǎn)缺陷用圖像分析部62i 62 ，第2實(shí)施用缺陷檢查裝置包含使用邊緣輪廓法2的點(diǎn)缺陷用圖像分析部62i 62 ，第 3實(shí)施用缺陷檢查裝置包含使用高通濾波法的點(diǎn)缺陷用圖像分析部6 62 ，第4實(shí)施用缺陷檢查裝置包含使用峰值法的點(diǎn)缺陷用圖像分析部6 62 ，第5實(shí)施用缺陷檢查裝置包含使用峰值法2的點(diǎn)缺陷用圖像分析部6 62 ，第6實(shí)施用缺陷檢查裝置包含使用邊緣曲線法1的點(diǎn)缺陷用圖像分析部62i 62 ，第7實(shí)施用缺陷檢查裝置包含使用邊緣曲線法2 (使用增量的累計(jì)值的方法)的點(diǎn)缺陷用圖像分析部6 62n。第8 第14實(shí)施用缺陷檢查裝置是在所述實(shí)施方式2的缺陷檢查裝置中省略了攝像部\ \，且作為搬送裝置3使用將成形片材2載置在表面而進(jìn)行搬送的輸送機(jī)來(lái)代替搬送輥的裝置。第8 第14實(shí)施用缺陷檢查裝置是用以從包含線缺陷的樣品中檢測(cè)出線缺陷。第8實(shí)施用缺陷檢查裝置包含使用邊緣輪廓法1的線缺陷用圖像分析部61 61 ，第9實(shí)施用缺陷檢查裝置包含使用邊緣輪廓法2的線缺陷用圖像分析部61i 61 ，第 10實(shí)施用缺陷檢查裝置包含使用高通濾波法的線缺陷用圖像分析部61i 61 ，第11實(shí)施用缺陷檢查裝置包含使用峰值法的線缺陷用圖像分析部61i 61 ，第12實(shí)施用缺陷檢查裝置包含使用峰值法2的線缺陷用圖像分析部61i 61 ，第13實(shí)施用缺陷檢查裝置包含使用邊緣曲線法1的線缺陷用圖像分析部61i 61 ，第14實(shí)施用缺陷檢查裝置包含使用邊緣曲線法2 (使用增量的累計(jì)值的方法)的線缺陷用圖像分析部61i 61n。本實(shí)施例中，作為成形片材2，使用包含不同種類的點(diǎn)缺陷的10種偏光膜的樣品與包含不同種類的線缺陷的6種偏光膜的樣品。包含點(diǎn)缺陷的10種樣品為包含氣泡的樣品01、包含魚眼的樣品02、包含第一異物的樣品03、包含與第一異物不同的第二異物的樣品04、包含第一輪胎痕的樣品06、包含與第一輪胎痕不同的第二輪胎痕的樣品07、包含第一凹痕的樣品08、包含與第一凹痕不同的第二凹痕的樣品09、包含第一劃痕的樣品11及包含與第一劃痕不同的第二劃痕的樣品12。包含線缺陷的6種樣品為包含折痕(線缺陷)的樣品10、包含與第一折痕不同的第二折痕(線缺陷)的樣品13、包含沿成形片材2的搬送方向的條痕的樣品51、包含與成形片材2的搬送方向正交的較深的條痕的樣品52、包含與成形片材2的搬送方向正交的較淺的條痕的樣品53及包含相對(duì)于成形片材2的搬送方向傾斜的方向的條痕的樣品M。另外，第1 第14實(shí)施用缺陷檢查裝置中，作為攝像部S1，使用了拍攝二維圖像而生成256灰度的橫512像素X縱480像素的二維圖像數(shù)據(jù)的、使用C⑶元件的逐行掃描區(qū)域傳感器。第1 第14實(shí)施用缺陷檢查裝置中，作為線狀光源4，使用了安裝有銳化邊緣遮光罩(使線狀光源像的邊緣銳化的遮光罩(hood))的高頻熒光燈。第1 第14實(shí)施用缺陷檢查裝置中，將輸送機(jī)的成形片材2的搬送速度設(shè)為20mm/sec (= 1. 2m/min)0另外，使與輸送機(jī)的端部(圖2的近前側(cè)的端部)相距145mm的位置成為攝像部5工的攝像區(qū)域的中心。 另外，使用曲尺測(cè)量所述145mm，使從曲尺到缺陷的距離成為55mm。用以檢測(cè)點(diǎn)缺陷的第1 第7實(shí)施用缺陷檢查裝置中，對(duì)攝像部S1的位置及角度進(jìn)行了調(diào)整，使得成形片材2上的攝像區(qū)域(視野)達(dá)到橫(與成形片材2的搬送方向正交且與成形片材2的厚度方向正交的方向)51. 2mmX縱(成形片材2的搬送方向)48mm。其中， 通過(guò)調(diào)整攝像部S1的位置及角度，以使所述逐行掃描區(qū)域傳感器的512像素X480像素中位于從上方起的第240個(gè)像素的位置(上下方向的中央位置)的、沿橫方向排列的512像素拍攝成形片材2表面的橫51. 2mm的區(qū)域。S卩，調(diào)整攝像部5工的位置使得從成形片材2到攝像部S1的距離成為190mm，且調(diào)整攝像部S1的角度使得攝像部5工的攝像方向(從攝像部51 的聚光透鏡的中心朝向由攝像部S1所拍攝的區(qū)域的中心的方向)與成形片材2表面所成的角度成為40度。在此情況下，攝像部S1的分辨率為100 μ m/像素。另外，用以檢測(cè)點(diǎn)缺陷的第1 第7實(shí)施用缺陷檢查裝置中，作為逐行掃描區(qū)域傳感器，使用將焦距為25mm、最小 F值為1. 4、透鏡前端工作距離為270mm的C型接口(mount)的鏡頭安裝在逐行掃描區(qū)域傳感器本體上而成的裝置，且將光圈調(diào)整為約11。另外，用以檢測(cè)點(diǎn)缺陷的第1 第7實(shí)施用缺陷檢查裝置中，以下述方式配置線狀光源4 線狀光源4的長(zhǎng)度方向與成形片材2的搬送方向正交，從成形片材2到線狀光源4 的距離成為MOmm，且成形片材2上的攝像區(qū)域的中心與線狀光源4的中心連結(jié)的直線相對(duì)于成形片材2表面成37度的角度。在用以檢測(cè)線缺陷的第8 第14實(shí)施用缺陷檢查裝置中，對(duì)攝像部S1的位置及角度進(jìn)行了調(diào)整，使得成形片材2上的攝像區(qū)域達(dá)到橫204. SmmX縱192mm。其中，通過(guò)對(duì)攝像部S1的位置及角度進(jìn)行調(diào)整，以使所述逐行掃描區(qū)域傳感器的512像素X480像素中位于從上方起的第240個(gè)像素的位置(上下方向的中央位置)的在橫方向上排列的512像素拍攝成形片材2表面的橫204. 8mm的區(qū)域。S卩，調(diào)整攝像部5工的位置使從成形片材2到攝像部S1的距離成為400mm，且調(diào)整攝像部5工的角度使得攝像部5工的攝像方向與成形片材2 表面所成的角度成為15度。在此情況下，攝像部S1的分辨率為200 μ m/像素。另外，用以檢測(cè)線缺陷的第8 第14實(shí)施用缺陷檢查裝置中，作為逐行掃描區(qū)域傳感器，使用將焦距為25mm、最小F值為1. 4、透鏡前端工作距離為490mm的C型接口的鏡頭安裝在逐行掃描區(qū)域傳感器本體上而成的裝置，且將光圈調(diào)整為約5. 6 8。
另外，用以檢測(cè)線缺陷的第8 第14實(shí)施用缺陷檢查裝置中，以線狀光源4的長(zhǎng)度方向相對(duì)于成形片材2的搬送方向成25度的角度的方式配置線狀光源4，且將線狀光源 4的工作距離設(shè)為900mm。這里，以可確實(shí)地檢測(cè)出直徑為0. 5mm的點(diǎn)缺陷的方式設(shè)定缺陷檢測(cè)算法的參數(shù)。第1及第8實(shí)施用缺陷檢查裝置中，將邊緣輪廓法1中的閾值T3設(shè)定為3。第2及第 9實(shí)施用缺陷檢查裝置中，將邊緣輪廓法2中的閾值T5設(shè)定為4。第3及第10實(shí)施用缺陷檢查裝置中，將邊緣輪廓法2中的k設(shè)定為4. 5，將邊緣輪廓法2中所使用的橫方向平滑濾波器設(shè)為1行3列的平滑濾波器。第4及第11實(shí)施用缺陷檢查裝置中，將峰值法中的閾值 T7設(shè)定為最大亮度值的25% (255X0. 25)。第5及第12實(shí)施用缺陷檢查裝置中，將峰值法 2中的閾值T8設(shè)定為20。第6及第13實(shí)施用缺陷檢查裝置中，將邊緣曲線法1中所使用的參數(shù)即距離設(shè)定為15，將k設(shè)定為5。第7及第14實(shí)施用缺陷檢查裝置中，作為邊緣曲線法2使用所述近似地求出曲率的方法，將計(jì)算對(duì)象范圍設(shè)為相對(duì)于目標(biāo)像素的前后30個(gè)像素的范圍(即，將N設(shè)為15)，將閾值TlO設(shè)為110。之后，使用第1 第7實(shí)施用缺陷檢查裝置，研究是否可從包含點(diǎn)缺陷的10種樣品中檢測(cè)出點(diǎn)缺陷，使用第8 第14實(shí)施用缺陷檢查裝置，研究是否可從包含線缺陷的6 種樣品中檢測(cè)出線缺陷。將所得的結(jié)果示于表1中。
權(quán)利要求
1.一種缺陷檢查裝置，對(duì)成形片材的缺陷進(jìn)行檢測(cè)，其特征在于 包含攝像單元、線狀光源、移動(dòng)單元以及線缺陷檢測(cè)單元；所述攝像單元對(duì)所述成形片材的二維圖像進(jìn)行多次拍攝而生成多個(gè)二維圖像數(shù)據(jù)； 所述線狀光源對(duì)所述成形片材進(jìn)行照明，以使該線狀光源的像投影至所述成形片材中的被拍攝的部分區(qū)域上；所述移動(dòng)單元使所述成形片材以及所述線狀光源中的至少一個(gè)在與所述線狀光源的長(zhǎng)度方向交叉且與所述成形片材的厚度方向正交的方向上移動(dòng)，以使所述成形片材中的投影有所述線狀光源的像的位置發(fā)生變化；所述線缺陷檢測(cè)單元根據(jù)由所述攝像單元所生成的多個(gè)二維圖像數(shù)據(jù)，對(duì)線缺陷進(jìn)行檢測(cè)；其中，所述線缺陷檢測(cè)單元是利用如下算法對(duì)線缺陷進(jìn)行檢測(cè)的單元，(a)利用函數(shù)曲線對(duì)所述二維圖像數(shù)據(jù)中的線狀光源的像的邊緣進(jìn)行擬合，并將線狀光源的像的邊緣與函數(shù)曲線的距離達(dá)到第一閾值以上的部位檢測(cè)為線缺陷的線缺陷檢測(cè)算法，或者(b)對(duì)所述二維圖像數(shù)據(jù)中的線狀光源的像的邊緣求出各像素的附近區(qū)域的曲率，并將該曲率達(dá)到第二閾值以上的部位檢測(cè)為線缺陷的線缺陷檢測(cè)算法。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的缺陷檢查裝置，其特征在于還包含根據(jù)由所述攝像單元所生成的多個(gè)二維圖像數(shù)據(jù)來(lái)對(duì)點(diǎn)缺陷進(jìn)行檢測(cè)的點(diǎn)缺陷檢測(cè)單元。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的缺陷檢查裝置，其特征在于所述點(diǎn)缺陷檢測(cè)單元是利用如下算法對(duì)點(diǎn)缺陷進(jìn)行檢測(cè)的單元，(a)將所述二維圖像數(shù)據(jù)中的依賴于沿著一直線上的位置的亮度的變化表示為亮度分布，設(shè)想一個(gè)在亮度分布的標(biāo)繪點(diǎn)群中為使標(biāo)繪點(diǎn)間的移動(dòng)時(shí)間成為固定時(shí)間而進(jìn)行移動(dòng)的質(zhì)點(diǎn)，根據(jù)位于目標(biāo)標(biāo)繪點(diǎn)的正前方的兩個(gè)標(biāo)繪點(diǎn)之間的所述質(zhì)點(diǎn)的速度向量與位于所述目標(biāo)標(biāo)繪點(diǎn)的正前方的三個(gè)標(biāo)繪點(diǎn)之間的所述質(zhì)點(diǎn)的加速度向量來(lái)預(yù)測(cè)所述目標(biāo)標(biāo)繪點(diǎn)的亮度值，并將所預(yù)測(cè)的亮度值與實(shí)際的亮度值之差達(dá)到第三閾值以上的部位檢測(cè)為點(diǎn)缺陷的點(diǎn)缺陷檢測(cè)算法，或者(b)對(duì)所述二維圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑化，作為差分圖像數(shù)據(jù)求出經(jīng)平滑化的二維圖像數(shù)據(jù)與原本的二維圖像數(shù)據(jù)之間的差分，將差分圖像數(shù)據(jù)中的亮度值達(dá)到第四閾值以上的部位以及亮度值達(dá)到小于第四閾值的第五閾值以下的部位檢測(cè)為點(diǎn)缺陷的點(diǎn)缺陷檢測(cè)算法。
4.一種缺陷檢查裝置，對(duì)成形片材的缺陷進(jìn)行檢測(cè)，其特征在于 包含攝像單元、線狀光源、移動(dòng)單元以及點(diǎn)缺陷檢測(cè)單元；所述攝像單元對(duì)所述成形片材的二維圖像進(jìn)行多次拍攝而生成多個(gè)二維圖像數(shù)據(jù)； 所述線狀光源對(duì)所述成形片材進(jìn)行照明，以使該線狀光源的像投影至所述成形片材中的被拍攝的部分區(qū)域上；所述移動(dòng)單元使所述成形片材以及所述線狀光源中的至少一個(gè)在與所述線狀光源的長(zhǎng)度方向交叉且與所述成形片材的厚度方向正交的方向上移動(dòng)，以使所述成形片材中的投影有所述線狀光源的像的位置發(fā)生變化；所述點(diǎn)缺陷檢測(cè)單元根據(jù)由所述攝像單元所生成的多個(gè)二維圖像數(shù)據(jù)，對(duì)點(diǎn)缺陷進(jìn)行檢測(cè)；其中，所述點(diǎn)缺陷檢測(cè)單元是利用如下算法對(duì)線缺陷進(jìn)行檢測(cè)的單元，(a)將所述二維圖像數(shù)據(jù)中的依賴于沿著一直線上的位置的亮度的變化表示為亮度分布，設(shè)想一個(gè)在亮度分布的標(biāo)繪點(diǎn)群中為使標(biāo)繪點(diǎn)間的移動(dòng)時(shí)間成為固定時(shí)間而進(jìn)行移動(dòng)的質(zhì)點(diǎn)，根據(jù)位于目標(biāo)標(biāo)繪點(diǎn)的正前方的兩個(gè)標(biāo)繪點(diǎn)之間的所述質(zhì)點(diǎn)的速度向量與位于所述目標(biāo)標(biāo)繪點(diǎn)的正前方的三個(gè)標(biāo)繪點(diǎn)之間的所述質(zhì)點(diǎn)的加速度向量來(lái)預(yù)測(cè)所述目標(biāo)標(biāo)繪點(diǎn)的亮度值，并將所預(yù)測(cè)的亮度值與實(shí)際的亮度值之差達(dá)到第三閾值以上的部位檢測(cè)為點(diǎn)缺陷的點(diǎn)缺陷檢測(cè)算法，或者(b)對(duì)所述二維圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑化，作為差分圖像數(shù)據(jù)求出經(jīng)平滑化的二維圖像數(shù)據(jù)與原本的二維圖像數(shù)據(jù)之間的差分，將差分圖像數(shù)據(jù)中的亮度值達(dá)到第四閾值以上的部位以及亮度值達(dá)到小于第四閾值的第五閾值以下的部位檢測(cè)為點(diǎn)缺陷的點(diǎn)缺陷檢測(cè)算法。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的缺陷檢查裝置，其特征在于還包括根據(jù)由所述攝像單元所生成的多個(gè)二維圖像數(shù)據(jù)來(lái)對(duì)線缺陷進(jìn)行檢測(cè)的線缺陷檢測(cè)單元。
全文摘要
本發(fā)明的缺陷檢查裝置包含攝像部(51～5n)，對(duì)成形片材的二維圖像進(jìn)行多次拍攝而生成多個(gè)二維圖像數(shù)據(jù)；線狀光源，用于以將線狀光源像投影至成形片材中的攝像區(qū)域的一部分的方式對(duì)成形片材進(jìn)行照明；搬送裝置，在與線狀光源的長(zhǎng)度方向交叉且與成形片材的厚度方向正交的方向上搬送成形片材，以使成形片材中的線狀光源像的位置發(fā)生變化；線缺陷用圖像分析部(611～61n)，根據(jù)由攝像部(51～5n)所生成的多個(gè)二維圖像數(shù)據(jù)，通過(guò)線缺陷檢測(cè)算法對(duì)缺陷進(jìn)行檢測(cè)；點(diǎn)缺陷用圖像分析部(621～62n)，根據(jù)由攝像部(51～5n)所生成的多個(gè)二維圖像數(shù)據(jù)，通過(guò)點(diǎn)缺陷檢測(cè)算法對(duì)缺陷進(jìn)行檢測(cè)。由此，可提供能夠更確實(shí)地檢測(cè)出各種缺陷的成形片材的缺陷檢查裝置。
文檔編號(hào)G01N21/892GK102224412SQ20098014640
公開日2011年10月19日 申請(qǐng)日期2009年11月17日 優(yōu)先權(quán)日2008年11月21日
發(fā)明者廣瀨修 申請(qǐng)人:住友化學(xué)株式會(huì)社