[发明专利]外观检查装置和外观检查方法有效

专利信息
申请号: 201210584213.4 申请日: 2012-12-28
公开(公告)号: CN103207183A 公开(公告)日: 2013-07-17
发明(设计)人: 内山直哉;森本英敏 申请(专利权)人: 株式会社其恩斯
主分类号: G01N21/88 分类号: G01N21/88;G06K9/46
代理公司: 北京天昊联合知识产权代理有限公司 11112 代理人: 陈源;李铭
地址: 日本*** 国省代码: 日本;JP
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摘要:
搜索关键词: 外观 检查 装置 方法
【说明书】:

技术领域

本发明涉及能够从通过拍摄检查对象所获取的图像中被看作是非缺陷物品的各物品的一组存储图像中消除缺陷物品图像的外观检查装置、外观检查方法和计算机程序。

背景技术

迄今为止,已经开发出了这样的一种外观检查方法,即其中将通过拍摄检查对象所获取的图像与作为标准的检查对象的图像(标准图像)进行比较,以判定检查对象是否是非缺陷物品。用作上述判定标准的图像是通过外观检查被判定为非缺陷物品的物品的图像,并利用被判定为非缺陷物品的物品的图像作为标准来设置了用于非缺陷/缺陷判定的判定阈值。

为了正确地将非缺陷物品判定为非缺陷物品,设置用于非缺陷/缺陷判定的适当的判定阈值是重要的。例如,日本未审查专利公开第2005-265661号公开了一种图像检查装置,该图像检查装置利用如下的图像处理方法:输入多个非缺陷物品图像来设置阈值以对检查对象的图像进行非缺陷/缺陷判定。在日本未审查专利公开第2005-265661号中,每次添加非缺陷物品图像时都进行学习,并重置用于非缺陷/缺陷判定的阈值,因此即使在非缺陷/缺陷判定已经发生了轻微变化时也能设置合适的阈值。

然而,日本未审查专利公开第2005-265661号中公开的利用图像处理方法的图像检查装置存在的问题在于:当缺陷物品的图像错误地成为用于设置阈值的学习对象时,将非缺陷物品错误地判定为缺陷物品的可能性增大,这会导致缺陷检测精度的劣化。通常,为了避免缺陷物品的图像的混杂,用户目视检查物品的图像并排除被判定为缺陷物品的图像,但是目视检查所有的图像是非常复杂的操作。

发明内容

本发明是鉴于上述情形做出的,并且本发明的一个目的是提供外观检查装置、外观检查方法和计算机程序,它们能够防止缺陷物品的图像混杂到用作用于设置用于非缺陷/缺陷判定的判定阈值的标准的图像组中,并且进一步防止检查精度劣化。

为了实现上述目的,根据本发明的一个实施例,提供了一种外观检查装置,其将检查对象的拍摄图像与被看作非缺陷物品的各物品的一组图像进行比较,以进行非缺陷/缺陷判定,所述外观检查装置包括:图像输入单元,用于接收构成被看作非缺陷物品的各物品的一组图像的多个图像的输入,并存储这些图像;阈值设置单元,用于基于所存储的所述多个图像设置用于检测检查对象的缺陷部位的缺陷阈值;缺陷量计算单元,用于基于所设置的缺陷阈值针对所存储的所述多个图像中的每一个图像计算将与判定阈值进行比较的缺陷量,所述判定阈值用于对所述检查对象进行非缺陷/缺陷判定;异常值测试单元,用于通过统计处理来测试每个计算出的缺陷量是否是异常值;以及信息显示单元,用于显示和输出异常值信息,该异常值信息用于指定其缺陷量已经被测试为异常值的图像。

此外,根据本发明的另一实施例,根据第一方面的外观检查装置包括:选择接收单元,用于接收对要从被看作非缺陷物品的各物品的所述一组图像中删除的图像的选择。

此外,根据本发明的再一实施例,在根据第一方面或第二方面的外观检查装置中,所述异常值测试单元利用参数化技术和非参数化技术中的至少一个来执行测试。

此外,根据本发明的再一实施例,在根据第一方面或第二方面的外观检查装置中,所述异常值测试单元利用参数化技术和非参数化技术二者来执行测试。

此外,根据本发明的再一实施例,在根据第一方面至第四方面中任一方面的外观检查装置中,所述缺陷量计算单元将所述缺陷量计算为通过对图像中浓度大于所述缺陷阈值的连续区域中包含的差分浓度进行求和而得到的浓度积分值。

此外,根据本发明的再一实施例,在根据第一方面至第五方面中任一方面的外观检查装置中,所述信息显示单元按照所述缺陷量的降序来显示和输出所述异常值信息。

接下来,为了实现上述目的,根据本发明的再一实施例,提供了一种可由外观检查装置执行的外观检查方法,所述外观检查装置将检查对象的拍摄图像与被看作非缺陷物品的各物品的一组图像进行比较,以进行非缺陷/缺陷判定,所述方法包括以下步骤:接收构成被看作非缺陷物品的各物品的一组图像的多个图像的输入,并存储这些图像;基于所存储的所述多个图像设置用于检测检查对象的缺陷部位的缺陷阈值;基于所设置的缺陷阈值针对所存储的所述多个图像中的每一个图像计算将与判定阈值进行比较的缺陷量,所述判定阈值用于对所述检查对象进行非缺陷/缺陷判定;通过统计处理来测试每个计算出的缺陷量是否是异常值;以及显示和输出异常值信息,该异常值信息用于指定其缺陷量已经被测试为异常值的图像。

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