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公開番号2025000345
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-01-07
出願番号2023100151
出願日2023-06-19
発明の名称欠陥検査装置、欠陥検査方法、学習装置、推論装置、学習済モデル及び学習済モデル生成方法
出願人三菱電機株式会社
代理人個人,個人,個人
主分類G01N 21/958 20060101AFI20241224BHJP(測定;試験)
要約【課題】被検査物が、ガラス板の被検査面と対向する面に透明な樹脂板が接着され、透明な樹脂板にパターン模様が印刷されたものである場合に、特許文献1の欠陥検査システムが用いられると、被検査物を透過した透過光などにより、樹脂板に印刷されたパターン模様が可視化される。このため、被検査面にある欠陥のみを判断することができないという課題があった。
【解決手段】本開示に係る欠陥検査装置は、ガラス部材の被検査面に深紫外領域の波長の光のみを照射する光源と、被検査面で正反射した前記光を受光して被検査面の画像を撮影する撮影装置と、画像に基づいて、被検査面に欠陥があるかを判断する処理装置と、を備えたものである。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
ガラス部材の被検査面に深紫外領域の波長の光のみを照射する光源と、
前記被検査面で正反射した前記光を受光して前記被検査面の画像を撮影する撮影装置と、
前記画像に基づいて、前記被検査面に欠陥があるかを判断する処理装置と
を備える欠陥検査装置。
続きを表示（約 2,100 文字）【請求項２】
前記撮影装置が撮影した前記被検査面の前記画像において、輝度又は明度が予め定めたしきい値よりも小さい値となる複数の画素によって形成される領域の面積が所定値以上の大きさである場合に、前記処理装置は、前記被検査面に欠陥があると判断する
請求項１に記載の欠陥検査装置。
【請求項３】
深紫外領域の波長の光のみを照射する光源がガラス部材の被検査面に前記光を照射するステップと、
撮影装置が前記被検査面で正反射した前記光を受光して前記被検査面の画像を撮影するステップと、
処理装置が前記画像に基づいて、前記被検査面に欠陥があるかを判断するステップと、
からなる欠陥検査方法。
【請求項４】
深紫外領域の波長の光のみを照射する光源によりガラス部材の被検査面に照射され、前記被検査面で正反射した前記光を撮影装置が受光して撮影した前記被検査面の画像のうち、欠陥が全くない又は所定よりも小さい欠陥を含む前記被検査面の前記画像である良品画像を学習用データとして取得するデータ取得部と、
前記学習用データを用いて、前記良品画像から特徴量を抽出し、前記特徴量から前記良品画像と類似する画像を再構成して出力する学習済モデルを生成するモデル生成部と、
を備える学習装置。
【請求項５】
深紫外領域の波長の光のみを照射する光源によりガラス部材の被検査面に照射され、前記被検査面で正反射した前記光を撮影装置が受光して撮影した前記被検査面の画像を取得するデータ取得部と、
欠陥が全くない又は所定よりも小さい欠陥を含む前記被検査面を前記撮影装置が撮影した前記画像である良品画像から特徴量を抽出し、前記特徴量から前記良品画像と類似する画像を再構成して出力するように学習した学習済モデルを用いて、前記データ取得部で取得した前記被検査面の前記画像から前記良品画像と類似する前記画像を再構築して出力する推論部と、
前記データ取得部で取得した前記被検査面の前記画像及び前記推論部で再構成した前記良品画像と類似する前記画像を比較し、両画像が類似していない場合、前記被検査面に欠陥があると判定する検査部と、
を備える推論装置。
【請求項６】
前記処理装置は、
欠陥が全くない又は所定よりも小さい欠陥を含む前記被検査面を前記撮影装置が撮影した前記画像である良品画像から特徴量を抽出し、前記特徴量から前記良品画像と類似する画像を再構成して出力するように学習した学習済モデルを用いて、前記撮影装置が撮影した前記被検査面の前記画像から、前記良品画像と類似する前記画像を再構成して出力する推論部と、
前記撮影装置が撮影した前記被検査面の前記画像及び前記推論部で再構成した前記良品画像と類似する前記画像を比較し、両画像が類似していない場合、前記被検査面に欠陥があると判定する検査部と
を備える請求項１に記載の欠陥検査装置。
【請求項７】
前記処理装置は、
前記良品画像を学習用データとして取得するデータ取得部と、
前記学習用データを用いて、前記良品画像から特徴量を抽出し、前記特徴量から前記良品画像と類似する前記画像を再構成して出力する前記学習済モデルを生成するモデル生成部と、
を備える請求項６に記載の欠陥検査装置。
【請求項８】
深紫外領域の波長の光のみを照射する光源によりガラス部材の被検査面に照射され、前記被検査面で正反射した前記光を撮影装置が受光して撮影した前記被検査面の画像のうち、欠陥が全くない又は所定よりも小さい欠陥を含む前記被検査面の前記画像である良品画像と類似する画像を再構成して出力するようコンピュータを機能させるための学習済モデルであって、
前記学習済モデルの入力層に入力された、前記被検査面の前記画像に対し、
前記学習済モデルの重み付け係数に基づく演算を行い、前記被検査面の前記画像から特徴量を抽出し、前記特徴量から前記良品画像と類似する前記画像を再構成して前記学習済モデルの出力層から出力するよう、コンピュータを機能させるための学習済モデル。
【請求項９】
深紫外領域の波長の光のみを照射する光源によりガラス部材の被検査面に照射され、前記被検査面で正反射した前記光を撮影装置が受光して撮影した前記被検査面の画像のうち、欠陥が全くない又は所定よりも小さい欠陥を含む前記被検査面の前記画像である良品画像を学習用データとして取得するステップと、
前記学習用データを用いて、前記良品画像から特徴量を抽出し、前記特徴量から再構成して前記良品画像と類似する画像が出力される学習済モデルを生成するステップと、
からなる学習済みモデル生成方法。
【請求項１０】
ユーザにより前記良品画像に該当すると判断された前記被検査面の前記画像を用いて、前記モデル生成部が前記学習済モデルを更新する
請求項４に記載の学習装置。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、欠陥検査装置、欠陥検査方法、学習装置、推論装置、学習済モデル及び学習済モデル生成方法に関する。
続きを表示（約 2,400 文字）【背景技術】
【０００２】
ガラス板に含まれる泡や表面のキズ等の欠陥は、低減することが可能であるが、必ずしも完全に除去できるものではないため、検査工程で泡等の存在するガラス板の部分は除去する等の処置が必要である。このため、従来より、製造されたガラス板等の透明性を有する板状体に存在する泡等の欠陥を検査する装置が種々提案されている。
【０００３】
特許文献１に記載の欠陥検査システムは、第１の欠陥検査装置、第２の欠陥検査装置及び処理装置から構成される。第１の欠陥検査装置は、第１の光源と第１のカメラとを備える。第１の光源は、板状体に光を照射して光を透過させる。第１のカメラは、板状体を透過した透過光を集光して、明視野画像を撮影する。処理装置は、明視野画像の中から、明視野画像の背景成分の信号値に比べて高い信号値を閾値として、明視野画像の中から明部の領域を探索し、探索の結果、明部の領域を抽出したとき、この明部の領域を用いて、板状体に欠陥領域が存在するか否かを判別する。
【０００４】
第２の欠陥装置は、第２の光源と第２のカメラとを備える。第２の光源は、板状体の面に照明光を照射する。第２のカメラは、照射された板状体の面で反射して得られる反射光を集光し、明視野反射画像を撮影する。第２のカメラは、板状体から見て第２の光源と同じ側に設けられている。処理装置は、第２のカメラで撮影された明視野反射画像から、板状体で反射した画像中の暗部の領域を抽出し、この暗部の領域が明部の領域と近接して向かい合う場合、板状体に欠陥が存在すると判別する。処理装置は、明視野反射画像に欠陥の像として形成される欠陥の実像と欠陥の鏡像との位置ずれに基づいて、板状体に位置する欠陥の厚さ方向の位置情報を求める。ここで、欠陥の実像とは、ガラス板の面に対して傾斜した方向からガラス板の表面に入射し、ガラス板の裏面で反射した後、この反射光の光路を欠陥の領域が通過することによってできる像を指す。また、欠陥の鏡像とは、ガラス板の表面に対して傾斜した方向からガラス板の表面に入射した入射光が、ガラス板内の光路中にある欠陥の領域を通過した後、ガラス板の裏面で反射してできる像を指す。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
特開２０１０－４８７４５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
欠陥検査が行われる被検査物が、光が照射されるガラス板の表面を被検査面とし、ガラス板の被検査面と対向する面に透明な樹脂板が接着され、透明な樹脂板にパターン模様が印刷されたものである場合に、特許文献１に記載された欠陥検査システムが用いられると、被検査物を透過した透過光又は被検査面から入射して被検査面と対向する面で反射した反射光により、樹脂板に印刷されたパターン模様が可視化される。このため、樹脂板に印刷されたパターン模様と被検査面にある欠陥がどちらも可視化され、被検査面にある欠陥のみを判断することができないという課題があった。
【０００７】
本開示は、上述の課題を解決するためになされたものであり、樹脂板に印刷されたパターン模様を可視化せずに、被検査面に存在する欠陥のみを可視化した画像を得ることを目的とする。また、本開示は、樹脂板に印刷されたパターン模様を可視化せずに、被検査面に存在する欠陥のみを可視化した画像を用いることにより、被検査面に欠陥があるかを判断する欠陥検査装置を得る。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本開示に係る欠陥検査装置は、ガラス部材の被検査面に深紫外領域の波長の光のみを照射する光源と、被検査面で正反射した光を受光して被検査面の画像を撮影する撮影装置と、画像に基づいて、被検査面に欠陥があるかを判断する処理装置と、を備えたものである。
【発明の効果】
【０００９】
被検査面に照射される光は、深紫外領域の波長からなる光であり、被検査面において高い反射率を有することから、被検査面で反射し、パターン模様が印刷された樹脂板まで透過しない。このため、本開示は、被検査物が、ガラス板の被検査面と対向する面に透明な樹脂板が接着され、透明な樹脂板にパターン模様が印刷されたものである場合でも、樹脂板に印刷されたパターン模様を可視化せず、被検査面に存在する欠陥のみを可視化した画像を得ることができる。また、本開示は、被検査面に存在する欠陥のみを可視化した画像を用いることにより、被検査面に欠陥があるかを判断する欠陥検査装置を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
実施の形態１における欠陥検査装置の構成図である。
実施の形態１における被検査物の構成図である。
実施の形態１における処理装置のハードウェア構成図である。
実施の形態１における欠陥検査装置の処理の流れを示すフローチャートである。
実施の形態２における欠陥検査装置の構成図である。
実施の形態２におけるニューラルネットワークの構成図である。
実施の形態２における学習装置が行う処理を示すフローチャートである。
実施の形態２における推論装置及び学習済検査部が行う処理を示すフローチャートである。
実施の形態３における欠陥検査装置の構成図である。
実施の形態３におけるニューラルネットワークの構成図である。
実施の形態３における学習装置が行う処理を示すフローチャートである。
実施の形態３における推論装置が行う処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

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