JP6682251B2 - 検査システム、及び検査方法 - Google Patents

Description

本発明は、検査システム、及び検査方法に関する。

従来、被検査体に光を照射し、当該被検査体の表面からの反射光を画像データとして撮像し、当該画像データの輝度変化等に基づいて、被検査体の異常を検出する技術が提案されている。

その際に被検査体に照射する光の強度を周期的に変化させ、撮像された画像データの輝度変化に基づいて、異常を検出する技術が提案されている。

特開２０１４−２１２５号公報

しかしながら、従来技術においては光の強度を変化させているが、撮像された画像データには光の強度を変化させた際の時間の遷移に関する情報が含まれていない。このため、撮影された画像データで被検査体の異常を検出する際に、検出精度が低くなる可能性がある。

また、被検査体としての製品等の検査が実施される場合、被検査体の異常（欠陥）を、当該異常（欠陥）の生じている方向によらず、精度良く検出できるのが望ましい。

実施形態の検査システムは、光の変化による格子パターンを、第１の方向及び当該第１の方向に交差する第２の方向を組み合わせた方向に移動させることで、当該第１の方向及び当該第２の方向に光の強度の周期的な時間変化を異ならせるとともに、前記格子パターンの前記第２の方向への移動速度を、前記格子パターンの第１の方向への移動の８倍にさせる照明部と、前記照明部で生じさせている前記格子パターンの周期と撮像間隔が一致している、時間相関カメラまたはそれと等価な動作をする撮像システムを用いて、前記第１の方向及び前記第２の方向の各々に対応する時間相関画像データを生成する画像生成部と、前記照明部から前記格子パターンが照射された検査対象面からの光強度信号を示した強度画像データを生成する強度画像生成部と、前記時間相関画像データ及び前記強度画像データより、検査対象面における、周囲との違いおよび参照表面との違いのうち少なくとも一方によって異常を検出する特徴を算出する演算処理部と、を備えた。

図１は、第１の実施形態の検査システムの構成例を示した図である。 図２は、第１の実施形態の時間相関カメラの構成を示したブロック図である。 図３は、第１の実施形態の時間相関カメラで時系列順に蓄積されたフレームを表した概念図である。 図４は、縞パターンの一例を示した図である。 図５は、第１の実施形態の時間相関カメラによる、被検査体の異常の第１の検出例を示した図である。 図６は、図５に示される異常が被検査体にある場合に、当該異常に応じて変化する、光の振幅の例を表した図である。 図７は、第１の実施形態の時間相関カメラによる、被検査体の異常の第２の検出例を示した図である。 図８は、第１の実施形態の時間相関カメラによる、被検査体の異常の第３の検出例を示した図である。 図９は、異常（欠陥）を含めた表面に縞パターンを照射した例を示した図である。 図１０は、第１の縞パターンと、第２の縞パターンと、を重畳する例を示した図である。 図１１は、式（８）の計算結果に応じて、表示される色を特定するプログラムの例を示した図である。 図１２は、第１の実施形態の照明装置に出力する格子パターンの例を示した図である。 図１３は、第１の実施形態のスクリーンを介した後の格子パターンを表した波の形状の例を示した図である。 図１４は、第１の実施形態の照明制御部が照射する画像データを例示した図である。 図１５は、格子模様の画像データにおける複数の移動制御パターンを例示した図である。 図１６は、図１５に示した画像データの移動制御を行った場合に生成される強度画像データを例示した図である。 図１７は、図１５に示した画像データの移動制御を行った場合における、複素時間相関画像の振幅の分布を例示した図である。 図１８は、第１の実施形態の異常検出処理部における振幅に基づく異常検出処理の手順を示すフローチャートである。 図１９は、第１の実施形態の異常検出処理部における、位相に基づく異常検出処理の手順を示すフローチャートである。 図２０は、第１の実施形態の異常検出処理部における振幅および強度に基づく異常検出処理の手順を示すフローチャートである。 図２１は、第１の実施形態の検査システムにおける被検査体の検査処理の手順を示すフローチャートである。

＜時間相関カメラの基本構成＞
本実施形態の検査システムについて説明する。第１の実施形態の検査システムは、被検査体を検査するために様々な構成を備えている。図１は、本実施形態の検査システムの構成例を示した図である。図１に示されるように、本実施形態の検査システムは、ＰＣ１００と、時間相関カメラ１１０と、照明装置１２０と、スクリーン１３０と、移動機構１４０と、を備えている。

移動機構１４０は、被検査体１５０を固定するために用いられ、ＰＣ１００からの制御に応じて、時間相関カメラ１１０が撮影可能な被検査体１５０の表面の位置と向きを変化させる。

照明装置１２０は、被検査体１５０に光を照射する装置であって、ＰＣ１００からの画像パターン（例えば、格子パターン）に従って、照射する光の強度を領域単位で制御できる。さらに、照明装置１２０は、周期的な時間の遷移に従って当該領域単位の光の強度を制御できる。換言すれば、照明装置１２０は、光の強度の周期的な時間変化及び空間変化を与えることができる。なお、具体的な光の強度の制御手法については後述する。

スクリーン１３０は、照明装置１２０から出力された光を拡散させた上で、被検査体１５０に対して面的に光を照射する。本実施形態のスクリーン１３０は、照明装置１２０から入力された周期的な時間変化及び空間変化が与えられた光を、面的に被検査体１５０に照射する。なお、照明装置１２０とスクリーン１３０との間には、集光用のフレネルレンズ等の光学系部品（図示されず）が設けられてもよい。

なお、本実施形態は、照明装置１２０とスクリーン１３０とを組み合わせて、光強度の周期的な時間変化及び空間変化を与える面的な照射部を構成する例について説明するが、このような組み合わせに制限するものではなく、例えば、ＬＥＤを面的に配置して照明部を構成してもよい。

時間相関カメラ１１０は、光学系２１０と、イメージセンサ２２０と、データバッファ２３０と、制御部２４０と、第１の参照信号出力部２６０と、第２の参照信号出力部２６１と、を備えている。図２は、本実施形態の時間相関カメラ１１０の構成を示したブロック図である。

光学系２１０は、撮影レンズ等を含み、時間相関カメラ１１０の外部の被写体（被検査体を含む）からの光束を透過し、その光束により形成される被写体の光学像を結像させる。

イメージセンサ２２０は、光学系２１０を介して入射された光の強弱を光強度信号として画素毎に高速に出力可能なセンサとする。

本実施形態の光強度信号は、検査システムの照明装置１２０が被写体（被検査体を含む）に対して光を照射し、当該被写体からの反射光を、イメージセンサ２２０が受け取ったものである。

イメージセンサ２２０は、例えば従来のものと比べて高速に読み出し可能なセンサであり、行方向（ｘ方向）、列方向（ｙ方向）の２種類の方向に画素が配列された２次元平面状に構成されたものとする。そして、イメージセンサ２２０の各画素を、画素Ｐ（１，１），……，Ｐ（ｉ，ｊ），……，Ｐ（Ｘ，Ｙ）とする（なお、本実施形態の画像サイズをＸ×Ｙとする。）。なお、イメージセンサ２２０の読み出し速度を制限するものではなく、従来と同様であってもよい。

イメージセンサ２２０は、光学系２１０によって透過された、被写体（被検査体を含む）からの光束を受光して光電変換することで、被写体から反射された光の強弱を示した光強度信号（撮影信号）で構成される、２次元平面状のフレームを生成し、制御部２４０に出力する。本実施形態のイメージセンサ２２０は、読み出し可能な単位時間毎に、当該フレームを出力する。

本実施形態の制御部２４０は、例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、及びＲＡＭ等で構成され、ＲＯＭに格納された検査プログラムを実行することで、転送部２４１と、読出部２４２と、強度画像用重畳部２４３と、第１の乗算器２４４と、第１の相関画像用重畳部２４５と、第２の乗算器２４６と、第２の相関画像用重畳部２４７と、第３の乗算器２４８と、第３の相関画像用重畳部２４９と、第４の乗算器２５０と、第４の相関画像用重畳部２５１と、画像出力部２５２と、を実現する。なお、ＣＰＵ等で実現することに制限するものではなく、ＦＰＧＡ、またはＡＳＩＣで実現してもよい。

転送部２４１は、イメージセンサ２２０から出力された、光強度信号で構成されたフレームを、データバッファ２３０に、時系列順に蓄積する。

データバッファ２３０は、イメージセンサ２２０から出力された、光強度信号で構成されたフレームを、時系列順に蓄積する。

図３は、本実施形態の時間相関カメラ１１０で時系列順に蓄積されたフレームを表した概念図である。図３に示されるように、本実施形態のデータバッファ２３０には、時刻ｔ（ｔ＝ｔ０，ｔ１，ｔ２，……，ｔｎ）毎の複数の光強度信号Ｇ（１，１，ｔ），……，Ｇ（ｉ，ｊ，ｔ），……，Ｇ（Ｘ，Ｙ，ｔ）の組み合わせで構成された複数のフレームＦｋ（ｋ＝１，２，……，ｎ）が、時系列順に蓄積される。なお、時刻ｔで作成される一枚のフレームは、光強度信号Ｇ（１，１，ｔ），……，Ｇ（ｉ，ｊ，ｔ），……，Ｇ（Ｘ，Ｙ，ｔ）で構成される。

本実施形態の光強度信号（撮像信号）Ｇ（１，１，ｔ），……，Ｇ（ｉ，ｊ，ｔ），……，Ｇ（Ｘ，Ｙ，ｔ）には、フレーム画像Ｆｋ（ｋ＝１，２，……，ｎ）を構成する各画素Ｐ（１，１），……，Ｐ（ｉ，ｊ），……，Ｐ（Ｘ，Ｙ）が対応づけられている。

イメージセンサ２２０から出力されるフレームは、光強度信号のみで構成されており、換言すればモノクロの画像データとも考えることができる。なお、本実施形態は、解像度、感度、及びコスト等を考慮して、イメージセンサ２２０がモノクロの画像データを生成する例について説明するが、イメージセンサ２２０としてモノクロ用のイメージセンサに制限するものではなく、カラー用のイメージセンサを用いてもよい。

図２に戻り、本実施形態の読出部２４２は、データバッファ２３０から、光強度信号Ｇ（１，１，ｔ），……，Ｇ（ｉ，ｊ，ｔ），……，Ｇ（Ｘ，Ｙ，ｔ）をフレーム単位で、時系列順に読み出して、第１の乗算器２４４と、第２の乗算器２４６と、強度画像用重畳部２４３と、に出力する。

本実施形態の時間相関カメラ１１０は、読出部２４２の出力先毎に画像データを生成する。換言すれば、時間相間カメラ１１０は、複数種類の画像データを作成する。

本実施形態の時間相関カメラ１１０は、複数種類の画像データとして、強度画像データと、複数種類の時間相関画像データと、を生成する。本実施形態では、検査を行う方向（ｘ方向及びｙ方向）毎に、それぞれ２種類の時間相関画像データを作成する例について説明する。なお、本実施形態は、強度画像データと、検査を行う方向毎に２種類の時間相関画像データと、を生成する例について説明するが、このような種類の画像データを生成することに制限するものではなく、強度画像データを生成しない場合や、検査を行う方向毎に１種類又は３種類以上の時間相関画像データを生成する場合も考えられる。

本実施形態のイメージセンサ２２０は、上述したように単位時間毎に、光強度信号で構成されたフレームを出力している。しかしながら、通常の画像データを生成するためには、撮影に必要な露光時間分の光強度信号が必要になる。そこで、本実施形態では、強度画像用重畳部２４３が、撮影に必要な露光時間分の複数のフレームを重畳して、強度画像データを生成する。なお、強度画像データの各画素値（光の強度を表す値）Ｇ（ｘ，ｙ）は、以下に示す式（１）から導き出すことができる。なお、露光時間は、ｔ０とｔｎの時間差とする。

これにより、従来のカメラの撮影と同様に、被写体（被検査体を含む）が撮影された強度画像データが生成される。そして、強度画像用重畳部２４３は、生成した強度画像データを、画像出力部２５２に出力する。

時間相関画像データは、時間遷移に応じた光の強弱の変化を示す画像データである。つまり、本実施形態では、時系列順のフレーム毎に、当該フレームに含まれる光強度信号に対して、時間遷移を示した参照信号を乗算し、参照信号と光強度信号と乗算結果である時間相関値で構成された、時間相関値フレームを生成し、複数の時間相関値フレームを重畳することで、時間相関画像データを生成する。本実施形態では、検査を行う方向毎に異なる参照信号を用いて、当該方向毎に時間相関画像データを生成する。

ところで、時間相関画像データを用いて、被検査体の異常を検出するためには、イメージセンサ２２０に入力される光強度信号を、参照信号に同期させて変化させる必要がある。このために、照明装置１２０が、上述したように、スクリーン１３０を介して周期的に時間変化および縞の空間的な移動を与えるような、面的な光の照射を行うこととした。

本実施形態では、検査を行う方向毎に、２種類の時間相関画像データを生成する。参照信号は、時間遷移を表した信号であればよいが、本実施形態では、複素正弦波ｅ^-jωtを用いる。なお、角周波数ω、時刻ｔとする。参照信号を表す複素正弦波ｅ^-jωtが、上述した露光時間（換言すれば強度画像データ、時間相関画像を生成するために必要な時間）の一周期と相関をとるように、角周波数ωが設定されるものとする。換言すれば、照明装置１２０およびスクリーン１３０等の照明部によって形成された面的かつ動的な光は、被検査体１５０の表面（反射面）の各位置で第一の周期（時間周期）での時間的な照射強度の変化を与えるとともに、表面に沿った少なくとも一方向に沿った第二の周期（空間周期）での空間的な照射強度の増減分布を与える。この面的な光は、表面で反射される際に、当該表面のスペック（法線ベクトルの分布等）に応じて複素変調される。時間相関カメラ１１０は、表面で複素変調された光を受光し、第一の周期の参照信号を用いて直交検波（直交復調）することにより、複素信号としての時間相関画像データを得る。このような複素時間相関画像データに基づく変復調により、表面の法線ベクトルの分布に対応した特徴を検出することができる。

複素正弦波ｅ^-jωtは、ｅ^-jωt＝ｃｏｓ（ωｔ）−ｊ・ｓｉｎ（ωｔ）と表すこともできる。従って、時間相関画像データの各画素値Ｃ（ｘ，ｙ）は、以下に示す式（２）から導き出すことができる。

本実施形態では、式（２）において、実数部を表す画素値Ｃ１（ｘ，ｙ）と、虚数部を表す画素値Ｃ２（ｘ，ｙ）と、に分けて２種類の時間相関画像データを生成する。

このため、第１の参照信号出力部２６０は、検査を行う１方向（ｘ方向）用に、第１の乗算器２４４と、第２の乗算器２４６と、に対してそれぞれ異なる参照信号を生成し、出力する。ｘ方向の角周波数をω１とした場合に、本実施形態の第１の参照信号出力部２６０は、複素正弦波ｅ^-ｊω1tの実数部に対応する第１の参照信号ｃｏｓω1ｔを第１の乗算器２４４に出力し、複素正弦波ｅ^-jω1tの虚数部に対応する第２の参照信号ｓｉｎω1ｔを第２の乗算器２４６に出力する。このように本実施形態の第１の参照信号出力部２６０は、互いにヒルベルト変換対をなす正弦波および余弦波の時間関数として表される２種類の参照信号を出力する例について説明するが、参照信号は時間関数のような時間遷移に応じて変化する参照信号であればよい。

そして、第１の乗算器２４４は、読出部２４２から入力されたフレーム単位で、当該フレームの光強度信号毎に、第１の参照信号出力部２６０から入力された複素正弦波ｅ^-jω1tの実数部ｃｏｓω1ｔを乗算する。

第１の相関画像用重畳部２４５は、撮影に必要な露光時間分の複数のフレームについて、第１の乗算器２４４の乗算結果を画素毎に重畳する処理を行う。これにより、第１の時間相関画像データの各画素値Ｃ１（ｘ，ｙ）が、以下の式（３）から導出される。

そして、第２の乗算器２４６は、読出部２４２から入力されたフレームの光強度信号に対して、第１の参照信号出力部２６０から入力された複素正弦波ｅ^-jω1tの虚数部ｓｉｎω1ｔを乗算する。

第２の相関画像用重畳部２４７は、撮影に必要な露光時間分の複数のフレームについて、第２の乗算器２４６の乗算結果を画素毎に重畳する処理を行う。これにより、第２の時間相関画像データの各画素値Ｃ２（ｘ，ｙ）が、以下の式（４）から導出される。

上述した処理を行うことで、ｘ方向の検査用に２種類の時間相関画像データ、換言すれば２自由度を有する時間相関画像データを生成できる。

また、第２の参照信号出力部２６１は、検査を行う他方向（ｙ方向）用に、第３の乗算器２４８と、第４の乗算器２５０と、に対してそれぞれ異なる参照信号を生成し、出力する。ｙ方向の角周波数をω２とした場合に、本実施形態の第２の参照信号出力部２６１は、複素正弦波ｅ^-ｊω2tの実数部に対応する第１の参照信号ｃｏｓω2ｔを第３の乗算器２４８に出力し、複素正弦波ｅ^-jω2tの虚数部に対応する第４の参照信号ｓｉｎω2ｔを第４の乗算器２５０に出力する。

なお、第３の乗算器２４８、第３の相関画像用重畳部２４９、第４の乗算器２５０、及び第４の相関画像用重畳部２５１が行う処理は、角周波数が異なること以外、第１の乗算器２４４、第１の相関画像用重畳部２４５、第２の乗算器２４６、及び第２の相関画像用重畳部２４７と同様として、説明を省略する。

また、本実施形態は、参照信号の種類を制限するものでない。例えば、本実施形態では、複素正弦波ｅ^-jωtの実部と虚部の２種類の時間相関画像データを作成するが、光の振幅と、光の位相と、による２種類の画像データを生成してもよい。

なお、本実施形態の時間相関カメラ１１０は、時間相関画像データとして、複数系統分作成可能とする。これにより、例えば複数種類の幅の縞が組み合わされた光が照射された際に、上述した実部と虚部とによる２種類の時間相関画像データを、縞の幅毎に作成可能とする。本実施形態の時間相関カメラ１１０は、２個の乗算器と２個の相関画像用重畳部とからなる組み合わせを、ｘ方向の縞とｙ方向の縞とによる、少なくとも二系統以上の複数系統分備えるとともに、第１の参照信号出力部２６０及び第２の参照信号出力部２６１は、系統毎に適した角周波数による参照信号を出力可能とする。

そして、画像出力部２５２が、検査を行う方向（ｘ方向及びｙ方向の各々）毎に２種類の時間相関画像データと、強度画像データと、をＰＣ１００に出力する。これにより、ＰＣ１００が、複数種類の時間相関画像データと、強度画像データと、を用いて、被検査体の異常を検出する。そのためには、被写体に対して光を照射する必要がある。

本実施形態の照明装置１２０は、高速に移動する格子パターンを照射する。格子パターンとは、第１の方向成分の縞パターンと、当該第１の方向成分に交差する第２の方向成分の縞パターンとを重畳したパターンとする。まずは、格子パターンに重畳される縞パターンについて説明する。

図４は、縞パターンの一例を示した図である。図４に示す例では、縞パターンをｘ方向にスクロール（移動）させている例とする。白い領域が縞に対応した明領域、黒い領域が縞と縞との間に対応した間隔領域（暗領域）である。

例えば、時間相関カメラ１１０が強度画像データ及び時間相関画像データを撮影する露光時間で、照明装置１２０が照射する縞パターンを一周期分移動させる。これにより、照明装置１２０は、光の強度の縞パターンの空間的な移動により光の強度の周期的な時間変化を与える。本実施形態では、図４の縞パターンが一周期分移動する時間を、露光時間と対応させることで、時間相関画像データの各画素には、少なくとも、縞パターン一周期分の光の強度信号に関する情報が埋め込まれる。

図４に示される例では、矩形波に基づく縞パターンを照射する例について説明するが、矩形波以外を用いてもよい。本実施形態では、照明装置１２０がスクリーン１３０を介して照射されることで、矩形波の明暗の境界領域をぼかすことができる。

本実施形態では、縞パターンをＡ（１＋ｃｏｓ（ωｔ＋ｋｘ）と表す。すなわち、縞パターンには、複数の縞が反復的に（周期的に）含まれる。なお、被検査体に照射される光の強度は０〜２Ａの間で調整可能とし、光の位相ｋｘとする。ｋは、縞の波数である。ｘは、位相が変化する方向である。

そして、フレームの各画素の光強度信号ｆ（ｘ，ｙ，ｔ）の基本周波数成分は、以下の式（５）として表すことができる。式（５）で示されるように、ｘ方向で縞の明暗が変化する。

ｆ（ｘ，ｙ，ｔ）＝Ａ（１＋ｃｏｓ（ωｔ＋ｋｘ））
＝Ａ＋Ａ／２｛ｅ^j(ωt+kx)＋ｅ^-j(ωt+kx)｝……（５）

式（５）で示されるように、照明装置１２０が照射する縞パターンの強度信号は、複素数として考えることができる。

そして、イメージセンサ２２０には、当該照明装置１２０からの光が被写体（被検査体を含む）から反射して入力される。

したがって、イメージセンサ２２０に入力される光強度信号Ｇ（ｘ，ｙ，ｔ）を、照明装置１２０が照射された際のフレームの各画素の光強度信号ｆ（ｘ，ｙ，ｔ）とできる。そこで、強度画像データを導出するための式（１）に式（５）を代入すると、式（６）を導出できる。なお、位相ｋｘとする。

式（６）から、強度画像データの各画素には、露光時間Ｔに、照明装置１２０が出力している光の強度の中間値Ａを乗じた値が入力されていることが確認できる。さらに、時間相関画像データを導出するための式（２）に式（５）を代入すると、式（７）を導出できる。なお、ＡＴ／２を振幅とし、ｋｘを位相とする。

これにより、式（７）で示された複素数で示された時間相関画像データは、上述した２種類の時間相関画像データと置き換えることができる。つまり、上述した実部と虚部とで構成される時間相関画像データには、被検査体に照射された光強度変化における位相変化と振幅変化とが含まれている。換言すれば、本実施形態のＰＣ１００は、２種類の時間相関画像データに基づいて、照明装置１２０から照射された光の位相変化と、光の振幅変化と、を検出できる。そこで、本実施形態のＰＣ１００が、時間相関画像データ及び強度画像データに基づいて、画素毎に入る光の振幅を表した振幅画像データと、画素毎に入る光の位相変化を表した位相画像データと、を生成する。

さらに、ＰＣ１００は、生成した振幅画像データと位相画像データとに基づいて、被検査体の異常を検出する。

ところで、被検査体の表面形状に凹凸に基づく異常が生じている場合、被検査体の表面の法線ベクトルの分布には異常に対応した変化が生じている。また、被検査体の表面に光を吸収するような異常が生じている場合、反射した光の強度に変化が生じる。法線ベクトルの分布の変化は、光の位相変化及び振幅変化のうち少なくともいずれか一つとして検出される。そこで、本実施形態では、時間相関画像データ及び強度画像データを用いて、法線ベクトルの分布の変化に対応した、光の位相変化及び振幅変化のうち少なくともいずれか一つを検出する。これにより、表面形状の異常を検出可能となる。次に、被検査体の異常、法線ベクトル、及び光の位相変化又は振幅変化の関係について説明する。

図５は、第１の実施形態の時間相関カメラ１１０による、被検査体の異常の第１の検出例を示した図である。図５に示される例では、被検査体５００に突形状の異常５０１がある状況とする。当該状況においては、異常５０１の点５０２の近傍領域においては、法線ベクトル５２１、５２２、５２３が異なる方向を向いていることを確認できる。そして、当該法線ベクトル５２１、５２２、５２３が異なる方向を向いていることで、異常５０１から反射した光に拡散（例えば、光５１１、５１２、５１３）が生じ、時間相関カメラ１１０のイメージセンサ２２０の任意の画素５３１に入る縞パターンの幅５０３が広くなる。

図６は、図５に示される異常５０１が被検査体５００にある場合に、当該異常に応じて変化する、光の振幅の例を表した図である。図６に示される例では、光の振幅を実部（Ｒｅ）と、虚部（Ｉｍ）に分けて２次元平面上に表している。図６では、図５の光５１１、５１２、５１３に対応する光の振幅６１１、６１２、６１３として示している。そして、光の振幅６１１、６１２、６１３は互いに打ち消し合い、イメージセンサ２２０の当該任意の画素５３１には、振幅６２１の光が入射する。

したがって、図６に示される状況で、検査体５００の異常５０１が撮像された領域で振幅が小さいことが確認できる。換言すれば、振幅変化を示した振幅画像データで、周囲と比べて暗くなっている領域がある場合に、当該領域で光同士の振幅の打ち消し合いが生じていると推測できるため、当該領域に対応する被検査体５００の位置で異常５０１が生じていると判断できる。

本実施形態の検査システムは、図５の異常５０１のように傾きが急峻に変化しているものに限らず、緩やかに変化する異常も検出できる。図７は、第１の実施形態の時間相関カメラ１１０による、被検査体の異常の第２の検出例を示した図である。図７に示される例では、正常な場合は被検査体の表面が平面（換言すれば法線が平行）となるが、被検査体７００に緩やかな勾配７０１が生じた状況とする。このような状況においては、勾配７０１上の法線ベクトル７２１、７２２、７２３も同様に緩やかに変化する。したがって、イメージセンサ２２０に入力する光７１１、７１２、７１３も少しずつずれていく。図７に示される例では、緩やかな勾配７０１のために光の振幅の打ち消し合いは生じないため、図５、図６で表したような光の振幅はほとんど変化しない。しかしながら、本来スクリーン１３０から投影された光が、そのままイメージセンサに平行に入るはずが、緩やかな勾配７０１のために、スクリーン１３０から投影された光が平行の状態でイメージセンサに入らないために、光に位相変化が生じる。従って、光の位相変化について、周囲等との違いを検出することで、図７に示したような緩やかな勾配７０１による異常を検出できる。

また、被検査体の表面形状（換言すれば、被検査体の法線ベクトルの分布）以外にも異常が生じる場合がある。図８は、第１の実施形態の時間相関カメラ１１０による、被検査体の異常の第３の検出例を示した図である。図８に示される例では、被検査体８００に汚れ８０１が付着しているため、照明装置１２０から照射された光が吸収あるいは拡散反射し、時間相関カメラ１１０の、汚れ８０１を撮影している任意の画素領域では光がほとんど強度変化しない例を表している。換言すれば、汚れ８０１を撮影している任意の画素領域では、光強度は位相打ち消しを起こし振動成分がキャンセルされ、ほとんど直流的な明るさになる例を示している。

このような場合、汚れ８０１を撮影している画素領域においては、光の振幅がほとんどないため、振幅画像データを表示した際に、周囲と比べて暗くなる領域が生じる。したがって、当該領域に対応する被検査体８００の位置に、汚れ等の異常８０１があることを推定できる。

このように、本実施形態では、時間相関画像データに基づいて、光の振幅の変化と、光の位相の変化と、を検出することで、被検査体に異常があることを推定できる。

ところで、所定の方向に縞パターンを移動させた例では、当該所定の方向に法線の分布が変化する異常（欠陥）が被検査体に生じている場合に、欠陥を検出できる。しかしながら、所定の方向に直交する方向で法線の分布が変化する異常（欠陥）が被検査体に生じている場合、所定の方向の縞パターンを移動させるよりも、当該所定の方向に直交する方向に縞パターンを移動させる方が欠陥の検出が容易になる。

図９は、異常（欠陥）９０１を含めた表面に縞パターンを照射した例を示した図である。図９に示す例では、異常（欠陥）９０１が、ｘ方向に延びている。照明制御部１０２は、ｘ方向に交差するｙ方向、換言すれば異常（欠陥）９０１の長手方向に交差する方向に縞パターンが移動した方が当該異常（欠陥）９０１の検出精度を向上させることができる。

このため、ｘ方向に延びている異常（欠陥）と、ｙ方向に延びている異常（欠陥）と、の両方を検出したい場合に、縞パターンをｘ方向及びｙ方向に移動させる必要がある。

そこで、本実施形態では、ｘ方向に移動する縞パターンと、ｘ方向に交差するｙ方向に移動する縞パターンとを、組み合わせた格子パターンを、ｘ方向とｙ方向とを組み合わせた斜め方向に移動させることとした。

図１０は、第１の縞パターンと、第２の縞パターンと、を重畳する例を示した図である。図１０に示されるように、第１の縞パターンを示す画像データ１００１と、当該第１の縞パターンと縞が交差するように縞が配置された第２の縞パターンを示す画像データ１００２と、を重畳する際、ビット毎に行う演算として、論理和、論理積、及び排他的論理和が考えられる。

論理積で演算した画像データ１０１１においては、黒の面積が白の面積と比べて広い。また、論理和で演算した画像データ１０１２においては、白の面積が黒の面積と比べて広い。このように、画像データのうち、一方の色の面積が他方の色の面積より広い場合、当該画像データを一周期分移動させても、一方の色が表示されている期間が長くなるため、異常（欠陥）の検出が難しくなる可能性もある。

そこで、本実施形態では、排他的論理和で演算した画像データ１０１３を、照明制御部１０２が照射することとした。

本実施形態の照明制御部１０２は、第１の方向の縞パターンと、第２の方向の縞パターンと、を排他的論理和演算で重畳することで、生成される、白の格子と、黒の格子と、が交互に配置された、格子パターン、いわゆる市松（チェッカー）模様の画像データを表示する。なお、本実施形態では、各格子の辺の長さが同じ場合について説明するが、第１の方向の辺と、当該第１の方向に交差する第２の方向の辺の長さを異ならせても良い。

ところで、本実施形態の照明制御部１０２の制御に従って、照明装置１２０およびスクリーン１３０等の照明部によって形成された面的かつ動的な光は、被検査体１５０の表面（反射面）の各位置における時間的な照射照度の変化を次の式（８）で示すことができる。

ｆ（ｘ，ｙ，ｔ）＝ｃｏｓ（ω１・ｔ＋ｋ１・ｘ）＋ｃｏｓ（ω２・ｔ＋ｋ２・ｙ）……（８）
なお、ｘがｘ方向の位置座標であり、ｙがｙ方向の位置座標とする。そして、ω１がｘ方向の角周波数であって、ｋ１・ｘをｘ方向の初期位相とする。そして、ω２がｙ方向の角周波数であって、ｋ２・ｙをｙ方向の初期位相とする。

本実施形態では、時間的な照射強度の変化を、白と黒の２値で示している。そこで、式（８）で示される値が正か負かに応じて、黒か白かが設定される。図１１は、式（８）の計算結果に応じて、表示される色を特定するプログラムの例を示した図である。図１１に示される例では、ｆ（ｘ，ｙ，ｔ）の演算結果が０より小さい場合に、‘１’、換言すれば白が表示され、０以上の場合に、‘０’、換言すれば黒が表示されることを示している。

そして、ｘ方向、及びｙ方向についてそれぞれ異常（欠陥）を検出するためには、ｘ方向、及びｙ方向について異なる角周波数を設定する必要がある。そこで、本実施形態では、ｘ方向に照射照度の変化が一周期する間に、ｙ方向に照射照度が複数周期変化するように、角周波数ω１、ω２を設定する。

図１２は、第１の実施形態の照明装置に出力する格子パターンの例を示した図である。図１２（Ｂ）に示す矩形波に従って、図１２（Ａ）に示す黒領域と白領域とが設定された格子パターンが出力されるように、照明制御部１０２が制御を行う。

本実施形態で照射する格子パターン毎の格子の間隔は、検出対象となる異常（欠陥）の大きさに応じて設定されるものとしてここでは詳しい説明を省略する。

上述したように、時間相関カメラ１１０が、ｘ方向の縞パターンに対応する角周波数ω１に基づいた参照信号を用いて、ｘ方向の縞パターンに対応する時間相関画像データを生成している。さらに、時間相関カメラ１１０が、ｙ方向の縞パターンに対応する角周波数ω２に基づいた参照信号を用いて、ｙ方向の縞パターンに対応する時間相関画像データを生成している。

そこで、ＰＣ１００の制御部１０３は、ｙ方向の縞パターンに対応する時間相関画像データに基づいて、異常検出を行った後、ｙ方向の縞パターンに対応する時間相関画像データに基づいて、異常検出を行う。これにより、欠陥の生じた方向を問わずに検出が可能となり、異常（欠陥）の検出精度を向上させることができる。

図１２に示されるように、照明制御部１０２が出力する格子パターンは、矩形波として示すことができるが、スクリーン１３０を介することで、格子パターンの境界領域をぼかす、すなわち、格子パターンにおける明領域（格子の領域）と暗領域（間隔の領域）との境界での光の強度変化を緩やかにする（鈍らせる）ことで、正弦波に近似させることができる。図１３は、第１の実施形態のスクリーン１３０を介した後の格子パターンを表した波の形状の例を示した図である。図１３に示されるように波の形状が、正弦波に近づくことで、計測精度を向上させることができる。また、格子に明度が多段階に変化するグレー領域を追加したり、グラデーションを与えたりしてもよい。また、カラーの格子を含む格子パターンを用いてもよい。

図１に戻り、ＰＣ１００について説明する。ＰＣ１００は、検出システム全体の制御を行う。ＰＣ１００は、移動機構制御部１０１と、照明制御部１０２と、制御部１０３と、記憶部１０９と、を備える。記憶部１０９は、演算処理に用いられるデータや、演算処理結果等を記憶する。

移動機構制御部１０１は、被検査体１５０の時間相関カメラ１１０による撮影対象となる表面を変更するために、移動機構１４０を制御する。移動機構１４０は、例えば、ロボットアームである。本実施形態では、ＰＣ１００において、被検査体１５０の撮影対象となる表面を複数設定しておく。そして、時間相関カメラ１１０が被検査体１５０の撮影が終了する毎に、移動機構制御部１０１が、当該設定に従って、時間相関カメラ１１０が設定された表面を撮影できるように、移動機構１４０が被検査体１５０を移動させる。なお、本実施形態は撮影が終了する毎に移動機構１４０を移動させ、撮影が開始する前に停止させることを繰り返すことに制限するものではなく、継続的に移動機構１４０を駆動させてもよい。なお、移動機構１４０は、搬送部、移動部、把持部、位置変更部、姿勢変更部等とも称されうる。

照明制御部１０２は、被検査体１５０を検査するために照明装置１２０が照射する格子パターンを出力する。本実施形態の照明制御部１０２は、複数の格子パターンを、照明装置１２０に受け渡し、当該格子パターンを露光時間中に切り替えて表示するように照明装置１２０に指示する。

制御部１０３は、振幅−位相画像生成部１０４と、異常検出処理部１０５と、を備え、時間相関カメラ１１０から入力された強度画像データと、時間相関画像データと、により、被検査体１５０の検査対象面の法線ベクトルの分布と対応した特徴であって、周囲との違いによって異常を検出する特徴を算出するための処理を行う。なお、本実施形態は、検査を行うために、複素数で示した時間相関画像データ（複素時間相関画像データと称す）の代わりに、複素時間相関画像データの実部と虚部とで分けた２種類の時間相関画像データを、時間相関カメラ１１０から受け取る。

振幅−位相画像生成部１０４は、時間相関カメラ１１０から入力された強度画像データと、時間相関画像データと、に基づいて、振幅画像データと、位相画像データと、を生成する。

振幅画像データは、画素毎に入る光の振幅を表した画像データとする。位相画像データは、画素毎に入る光の位相を表した画像データとする。

本実施形態は振幅画像データの算出手法を制限するものではないが、例えば、振幅−位相画像生成部１０４は、２種類の時間相関画像データの画素値Ｃ１（ｘ，ｙ）及びＣ２（ｘ，ｙ）から、式（９）を用いて、振幅画像データの各画素値Ｆ（ｘ，ｙ）を導き出せる。

そして、本実施形態では、振幅画像データの画素値（振幅）と、強度画像データの画素値と、に基づいて、異常が生じている領域があるか否かを判定できる。例えば、強度画像データの画素値（ＡＴ）を２で除算した値と、振幅画像データの振幅（打ち消し合いが生じない場合にはＡＴ／２となる）と、がある程度一致する領域は異常が生じていないと推測できる。一方、一致していない領域については、振幅の打ち消しが生じていると推測できる。なお、具体的な手法については後述する。

同様に、振幅−位相画像生成部１０４は、画素値Ｃ１（ｘ，ｙ）及びＣ２（ｘ，ｙ）から、式（１０）を用いて、位相画像データの各画素値Ｐ（ｘ，ｙ）を導き出せる。

異常検出処理部１０５は、振幅−位相画像生成部１０４により生成された振幅画像データ、及び位相画像データにより、検査対称面の法線ベクトルの分布と対応した特徴であって、周囲との違いによって、被検査体１５０の異常に関連する特徴を検出する。本実施形態では、法線ベクトルの分布に対応した特徴として、複素時間相関画像の振幅の分布を用いた例について説明する。なお、複素時間相関画像の振幅の分布とは、複素時間相関画像の各画素の振幅の分布を示したデータであり、振幅画像データに相当する。

次に、照明制御部１０２が出力する、格子パターンの画像データの移動制御に従って、変化する強度画像データ、及び振幅画像データについて説明する。まずは、移動制御の対象となる格子パターンの画像データについて説明する。

図１４は、本実施形態の照明制御部１０２が照射する画像データを例示した図である。図１４に示されるように、本実施形態は、ｘ方向の縞パターンと、ｙ方向の縞パターンと、を排他的論理和演算で重畳することで、生成される、白の格子と、黒の格子と、が交互に配置された、格子パターンであると共に、当該格子パターンに含まれる各々の格子が斜めに配置された画像データを表示する。

そして、照明制御部１０２は、当該画像データを、画像データに表された各格子の一方の対角の格子点を結ぶｘ方向１４０１に、各格子が移動すると共に、当該各格子の他方の対角の格子点を結ぶｙ方向１４０２に、各格子が移動するように、画像データの表示制御を行う。

その上で、照明制御部１０２は、ｘ方向１４０１に（照射照度の変化が）一周期移動する間に、ｙ方向１４０２に（照射照度の変化が）複数周期移動するように、画像データの表示制御を行う。

図１５は、格子模様の画像データにおける複数の移動制御パターンを例示した図である。図１５（Ａ）は、ｘ方向の移動速度ｖx：ｙ方向の移動速度ｖy＝１：２の場合を示している。図１５（Ｂ）は、ｘ方向の移動速度ｖx：ｙ方向の移動速度ｖy＝１：３の場合を示している。図１５（Ｃ）は、ｘ方向の移動速度ｖx：ｙ方向の移動速度ｖy＝１：４の場合を示している。図１５（Ｄ）は、ｘ方向の移動速度ｖx：ｙ方向の移動速度ｖy＝１：８の場合を示している。

このような移動制御を行った場合に生成される画像データについて説明する。

図１６は、図１５に示した画像データの移動制御を行った場合に生成される強度画像データを例示した図である。図１６（Ａ）は、ｖx：ｖy＝１：２の場合に生成される強度画像データを示している。図１６（Ｂ）は、ｖx：ｖy＝１：３の場合に生成される強度画像データを示している。図１６（Ｃ）は、ｖx：ｖy＝１：４の場合に生成される強度画像データを示している。図１６（Ｄ）は、ｖx：ｖy＝１：８の場合に生成される強度画像データを示している。

図１６に示される例では、ｖx：ｖy＝１：２の場合の強度画像である図１６（Ａ）と、ｖx：ｖy＝１：４の場合の強度画像である図１６（Ｃ）と、に干渉による斜め方向の縞が視認できる。特に、図１６（Ｃ）は、斜め方向の縞が、図１６（Ａ）より薄くなっている。

一方、ｖx：ｖy＝１：３の場合の強度画像である図１６（Ｂ）と、ｖx：ｖy＝１：８の場合の強度画像である図１６（Ｄ）と、において斜め方向の縞が見えない。つまり、Ｖｙが、Ｖｘの奇数倍であるか、８以上の偶数倍の場合に、干渉による斜め方向の縞が視認できないことを示している。このため、強度画像データを欠陥の検出に利用する場合には、ＶｙがＶｘの奇数倍であるか、ＶｙがＶｘの８以上の偶数倍であることが好ましい。

図１７は、図１５に示した画像データの移動制御を行った場合における、複素時間相関画像の振幅の分布を例示した図である。

図１７（Ａ）は、ｖx：ｖy＝１：２の場合の複素時間相関画像の振幅の分布を、画素毎の明るさで示している。そして、［１］は、１フレームで参照信号が１周期変化した場合の振幅の分布を示している。［２］は、１フレームで参照信号が２周期変化した場合の振幅の分布を示している。［３］は、１フレームで参照信号が３周期変化した場合の振幅の分布を示している。［４］は、１フレームに参照信号が４周期変化した場合の振幅の分布を示している。

図１７（Ａ）に示されるように、ｖx：ｖy＝１：２の場合、［１］でｘ方向による欠陥の検出が可能となり、［２］でｙ方向による欠陥の検出が可能となるが、実際には、［１］、［２］に、干渉による斜め方向の縞が含まれるため、欠陥の検出に用いるのは難しい。

図１７（Ｂ）は、ｖx：ｖy＝１：３の場合の複素時間相関画像の振幅の分布を、画素毎の明るさで示している。図１７（Ｂ）の［１］〜［４］における、１フレームあたりの参照信号の周期は、図１７（Ａ）の［１］〜［４］と同様とする。図１７（Ｂ）に示されるように、ｖx：ｖy＝１：３の場合、［１］でｘ方向による欠陥の検出が可能となり、［３］でｙ方向による欠陥の検出が可能となるが、実際には、［１］、［３］において、干渉による斜め方向の縞が含まれるため、欠陥の検出に用いるのは難しい。

図１７（Ｃ）は、ｖx：ｖy＝１：４の場合の複素時間相関画像の振幅の分布を、画素毎の明るさで示している。図１７（Ｃ）の［１］〜［４］における、１フレームあたりの参照信号の周期は、図１７（Ａ）の［１］〜［４］と同様とする。図１７（Ｃ）に示されるように、ｖx：ｖy＝１：４の場合、［１］及び［４］において干渉による斜め方向の縞が生じないため、［１］でｘ方向による欠陥の検出が可能となり、［４］でｙ方向による欠陥の検出が可能となる。

図１７（Ｄ）は、ｖx：ｖy＝１：８の場合の複素時間相関画像の振幅の分布を、画素毎の明るさで示している。図１７（Ｄ）の［１］〜［３］における、１フレームあたりの参照信号の周期は、図１７（Ａ）の［１］〜［３］と同様とする。そして、［４］は、１フレームに参照信号が８周期変化した場合の振幅の分布を示している。

図１７（Ｄ）に示されるように、ｖx：ｖy＝１：８の場合、［１］及び［４］において干渉による斜め方向の縞が生じないため、［１］でｘ方向による欠陥の検出が可能となり、［４］でｙ方向による欠陥の検出が可能となる。

図１６で示した強度画像においては、ｖx：ｖy＝１：３の場合、及びｖx：ｖy＝１：８の場合において、欠陥の検出に好ましく、図１７で示した複素時間相関画像の振幅の分布においては、ｖx：ｖy＝１：４の場合、及びｖx：ｖy＝１：８の場合において、欠陥の検出に好ましい。そこで、本実施形態では、両方の画像で欠陥の検出に好ましいと判断された、ｖx：ｖy＝１：８で欠陥の検出を行うものとする。

なお、本実施形態では、ｖx：ｖy＝１：８で欠陥の検出を行う例について説明するが、
ｖx：ｖy＝１：８に制限するものではなく、ｖx：ｖy＝１：１０以上の偶数でも良い。

本実施形態では、格子パターンに含まれる格子が正方形の場合とする。ところで、格子パターンに含まれる格子が正方形で、ｖx：ｖy＝１：８である場合とは、換言すれば、ｘ方向で光の強度が一周期分変化している間に、ｙ方向で光の強度が８周期分変化していれば良いことを意味する。

例えば、ｖx：ｖy＝１：１であって、ｘ方向の対角線の長さ：ｙ方向の対角線の長さ＝８：１となるひし形の格子を表示させても良い。他の例としては、ｖx：ｖy＝１：２であって、ｘ方向の対角線の長さ：ｙ方向の対角線の長さ＝４：１となるひし形の格子を表示させても良い。このように、速度ｖx、ｖyと、格子のパターンと、様々な組み合わせが考えられる。また、本実施形態では、ｘ方向で明るさが一周期分変化している間に、ｙ方向で明るさが８周期分変化している例とするが、方向毎の明るさが変化する周期の比を１：８に制限するものではなく、例えば、１：１０以上等であっても良い。

次に、本実施形態の異常検出処理部１０５における振幅に基づく異常検出処理について説明する。図１８は、本実施形態の異常検出処理部１０５における当該処理の手順を示すフローチャートである。

まず、異常検出処理部１０５は、振幅画像データの各画素に格納された、光の振幅値（を表した画素値）から、当該画素を基準（例えば中心）として、Ｎ×Ｎ領域の重み付け平均振幅値を減算し（ステップＳ１８０１）、振幅の平均差分画像データを生成する。振幅の平均差分画像データは、振幅の勾配に対応する。なお、整数Ｎは実施の態様に応じて適切な値が設定されるものとする。

次に、異常検出処理部１０５は、減算により生成された振幅の平均差分画像データに対して、予め定められた振幅の閾値を用いたマスク処理を行う（ステップＳ１８０２）。

さらに、異常検出処理部１０５は、平均差分画像データのマスク領域内について画素毎に標準偏差を算出する（ステップＳ１８０３）。なお、本実施形態では、標準偏差に基づいた手法について説明するが、標準偏差を用いた場合に制限するものではなく、例えば平均値等を用いてもよい。

そして、異常検出処理部１０５は、平均を引いた振幅画素値が−４．５σ（σ：標準偏差）より小さい値の画素を、異常（欠陥）がある領域として検出する（ステップＳ１８０４）。

上述した処理手順により、各画素の振幅値（換言すれば、振幅の分布）から、被検査体の異常を検出できる。しかしながら、本実施形態は、複素時間相関画像の振幅の分布から異常を検出することに制限するものではない。検査対称面の法線ベクトルの分布と対応した特徴として、位相の分布の勾配を用いてもよい。そこで、次に位相の分布の勾配を用いた例について説明する。

次に、本実施形態の異常検出処理部１０５における位相に基づく異常検出処理について説明する。図１９は、本実施形態の異常検出処理部１０５における当該処理の手順を示すフローチャートである。

まず、異常検出処理部１０５は、位相画像データの画素毎の光の位相値（を表した画素値）から、当該画素を基準（例えば中心）として、Ｎ×Ｎ領域の平均位相値を減算し（ステップＳ１９０１）、位相の平均差分画像データを生成する。位相の平均差分画像データは、位相の勾配に対応する。

次に、異常検出処理部１０５は、減算により生成された位相の平均差分画像データの大きさ（絶対値）と、閾値とを比較し、平均差分画像データの大きさが閾値以上となる画素を、異常（欠陥）のある画素として検出する（ステップＳ１９０２）。

このＳ１２０２の検出結果により、異常検出処理部１０５は、平均差分画像データの正負、すなわち、画素の位相値と平均位相値との大小関係によって、凹凸を判別することができる（ステップＳ１９０３）。画素の位相値と平均位相値とのどちらが大きい場合に凸となるかは、各部の設定によって変化するが、大小関係が異なると、凹凸が異なる。

なお、他の手法によって得られた位相の分布の勾配から、異常を検出することができる。例えば、異常検出処理部１０５は、別の手法として、正規化された時間相関画像データのＮ×Ｎの領域の平均ベクトルと、正規化された各画素のベクトルとの差の大きさが、閾値よりも大きい場合に、異常（欠陥）がある画素として検出することができる。また、位相の分布の勾配に限られず、位相の分布に対応する情報に基づいて被検査体の異常を検出すればよい。

次に、本実施形態の異常検出処理部１０５における振幅および強度に基づく異常検出処理について説明する。図２０は、本実施形態の異常検出処理部１０５における当該処理の手順を示すフローチャートである。

まず、異常検出処理部１０５は、時間相関画像データと強度画像データとから、各画素について、次の式（１００）を用いて、振幅（を表す画素値）Ｃ（ｘ，ｙ）（式（７）参照）と強度（を表す画素値）Ｇ（ｘ，ｙ）（式（６）参照）との比Ｒ（ｘ，ｙ）を算出する（ステップＳ２００１）。

Ｒ（ｘ，ｙ）＝Ｃ（ｘ，ｙ）／Ｇ（ｘ，ｙ）……（１００）

次に、異常検出処理部１０５は、比Ｒ（ｘ，ｙ）と閾値とを比較し、比Ｒ（ｘ，ｙ）の値が対応する閾値以下となる画素を、異常（欠陥）のある画素として検出する（ステップＳ２００２）。また、異常検出処理部１０５は、比Ｒ（ｘ，ｙ）と閾値とを比較し、比Ｒ（ｘ，ｙ）の値が対応する別の閾値以上となる画素を、ムラ（汚れ等）のある画素として検出する（ステップＳ２００３）。法線ベクトルの分布の異常により、振幅の打ち消し合い（減殺）が顕著となった場合には、強度に比べて振幅がより大きく下がる。一方、法線ベクトルの分布にはそれほどの異常は無いものの被検査体１５０の表面の汚れ等によって光の吸収が顕著となった場合には、振幅に比べて強度がより大きく下がる。よって、異常検出処理部１０５は、ステップＳ２００２およびステップＳ２００３による異常種別の検出が可能となる。

次に、本実施形態の検査システムにおける被検査体の検査処理について説明する。図２１は、本実施形態の検査システムにおける上述した処理の手順を示すフローチャートである。なお、被検査体１５０は、すでに移動機構１４０に固定された状態で、検査の初期位置に配置されているものとする。

本実施形態のＰＣ１００が、照明装置１２０に対して、被検査体を検査するための格子パターンを出力する（ステップＳ２１０１）。

照明装置１２０は、ＰＣ１００から入力された格子パターンを格納する（ステップＳ２１２１）。そして、照明装置１２０は、格納された格子パターンを、時間遷移に従って変化するように表示する（ステップＳ２１２２）。なお、照明装置１２０が表示を開始する条件は、格子パターンが格納された際に制限するものではなく、例えば検査者が照明装置１２０に対して開始操作を行った際でもよい。

そして、ＰＣ１００の制御部１０３が、時間相関カメラ１１０に対して、撮影の開始指示を送信する（ステップＳ２１０２）。

次に、時間相関カメラ１１０が、送信されてきた撮影指示に従って、被検査体１５０を含む領域について撮像を開始する（ステップＳ２１１１）。次に、時間相関カメラ１１０の制御部２４０が、強度画像データと、時間相関画像データと、を生成する（ステップＳ２１１２）。そして、時間相関カメラ１１０の制御部２４０が、強度画像データと、時間相関画像データと、を、ＰＣ１００に出力する（ステップＳ２１１３）。

ＰＣ１００の制御部１０３は、強度画像データと、時間相関画像データと、を受け取る（ステップＳ２１０３）。そして、振幅−位相画像生成部１０４は、受け取った強度画像データと時間相関画像データとから、振幅画像データと、位相画像データとを生成する（ステップＳ２１０４）。

そして、異常検出処理部１０５が、振幅画像データと、位相画像データとに基づいて、被検査体の異常検出制御を行う（ステップＳ２１０５）。そして、異常検出処理部１０５は、異常検出結果を、ＰＣ１００が備える（図示しない）表示装置に出力する（ステップＳ２１０６）。

異常検出結果の出力例としては、強度画像データを表示するとともに、振幅画像データと位相画像データとに基づいて異常が検出された領域に対応する、強度画像データの領域を、検査者が異常を認識できるように装飾表示するなどが考えられる。また、視覚に基づく出力に制限するものではなく、音声等で異常が検出されたことを出力してもよい。

制御部１０３は、当該被検査体の検査が終了したか否かを判定する（ステップＳ２１０７）。検査が終了していないと判定した場合（ステップＳ２１０７：Ｎｏ）、移動機構制御部１０１が、予め定められた設定に従って、次の検査対象となる被検査体の表面が、時間相関カメラ１１０で撮影できるように、アームの移動制御を行う（ステップＳ２１０８）。アームの移動制御が終了した後、制御部１０３が、再び時間相関カメラ１１０に対して、撮影の開始指示を送信する（ステップＳ２１０２）。

一方、制御部１０３は、当該被検査体の検査が終了したと判定した場合（ステップＳ２１０７：Ｙｅｓ）、終了指示を時間相関カメラ１１０に対して出力し（ステップＳ２１０９）、処理を終了する。

そして、時間相関カメラ１１０は、終了指示を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ２１１４）。終了指示を受け付けていない場合（ステップＳ２１１４：Ｎｏ）、再びステップＳ２１１１から処理を行う。一方、終了指示を受け付けた場合（ステップＳ２１１４：Ｙｅｓ）、処理を終了する。

なお、照明装置１２０の終了処理は、検査者が行ってもよいし、他の構成からの指示に従って終了してもよい。

また、本実施形態では、時間相関カメラ１１０を用いて生成された強度画像データと、時間相関画像データと、を生成する例について説明した。しかしながら、強度画像データと、時間相関画像データと、を生成するために時間相関カメラ１１０を用いることに制限するものではなく、アナログ的な処理で実現可能な時間相関カメラや、それと等価な動作をする撮像システムを用いてもよい。例えば、通常のデジタルスチルカメラが生成した画像データを出力し、情報処理装置が、デジタルスチルカメラが生成した画像データを、フレーム画像データとして用いて参照信号を重畳することで、時間相関画像データを生成してもよいし、イメージセンサ内で光強度信号に参照信号を重畳するようなデジタルカメラを用いて、時間相関画像データを生成してもよい。

（変形例１）
本実施形態では、周囲との違いに基づいて、異常に関連する特徴を検出する例について説明したが、周囲との違いに基づいて当該特徴を検出することに制限するものではなく、参照形状のデータ（参照データ、例えば、時間相関データや、振幅画像データ、位相画像データ等）との差異に基づいて当該特徴を検出してもよい。この場合、参照データの場合とで、空間位相変調照明（格子パターン）の位置合わせおよび同期が必要となる。

本変形例では、異常検出処理部１０５が、予め記憶部１０９に記憶された、参照表面から得られた振幅画像データ及び位相画像データと、被検査体１５０の振幅画像データ及び位相画像データと、を比較し、被検査体１５０の表面と参照表面との間で、光の振幅及び光の位相とのうちいずれか一つ以上について所定の基準以上の違いがあるか否かを判定する。

本変形例は、第１の実施形態と同じ構成の検査システムを用い、参照表面として正常な被検査体の表面を用いる例とする。

照明装置１２０がスクリーン１３０を介して格子パターンパターンを照射している間に、時間相関カメラ１１０が、正常な被検査体の表面を撮像し、時間相関画像データを生成する。そして、ＰＣ１００が、時間相関カメラ１１０で生成された時間相関画像データを入力し、振幅画像データ及び位相画像データを生成し、ＰＣ１００の記憶部１０９に振幅画像データ及び位相画像データを記憶させておく。そして、時間相関カメラ１１０が、異常が生じているか否か判定したい被検査体を撮像し、時間相関画像データを生成する。そして、ＰＣ１００が、時間相関画像データから、振幅画像データ及び位相画像データを生成した後、記憶部１０９に記憶されていた、正常な被検査体の振幅画像データ及び位相画像データと比較する。その際に、正常な被検査体の振幅画像データ及び位相画像データと、検査対象の被検査体の振幅画像データ及び位相画像データと、の比較結果を、異常を検出する特徴を示したデータとして出力する。そして、異常を検出する特徴が、当該所定の基準以上の場合に、被検査体１５０に対して異常があると推測できる。

これにより、本変形例では、正常な被検査体の表面と差異が生じているか否か、換言すれば、被検査体の表面に異常が生じているか否かを判定できる。なお、振幅画像データ及び位相画像データの比較手法は、どのような手法を用いてもよいので、説明を省略する。

さらに、本変形例では参照表面との違いに基づいて、異常を検出する特徴を示したデータを出力する例について説明したが、参照表面との違いと、第１の実施形態で示した周囲との違いと、を組み合わせて、異常を検出する特徴を算出してもよい。組み合わせる手法は、どのような手法を用いてもよいので、説明を省略する。

本実施形態では、格子パターンの一辺の長さと、当該一辺に垂直な他辺の長さとを、同じにして、移動速度を異ならせる例について説明した。しかしながら、このような手法に制限するものではない。例えば、ｘ方向に対応する時間相関画像データと、ｙ方向に対応する時間相関画像データと、を生成する際に、方向毎に縞パターンによる光の強度の変化の周期（周波数）が変化すればよい。例えば、方向に応じて参照信号を異ならせるように、格子パターンの一辺の長さと、当該一辺に垂直な他辺の長さとを、異ならせても良い。

本実施形態では、光の強度の違いによって生じる格子パターンを表示する例について説明したが、格子パターンを光の強度の違いに制限するものではなく、光の変化であれば良い。

上述した実施形態のＰＣ１００で実行される検査プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供される。

また、上述した実施形態のＰＣ１００で実行される検査プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また、上述した実施形態のＰＣ１００で実行される検査プログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成してもよい。

本発明のいくつかの実施形態及び変形例を説明したが、これらの実施形態及び変形例は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態及び変形例は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形例は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１００…ＰＣ（検査システム）、１０１…移動機構制御部、１０２…照明制御部、１０３…制御部、１０４…振幅−位相画像生成部（画像生成部）、１０５…異常検出処理部、１０７…間隔検出部、１０８…パラメータ算出部、１１０…時間相関カメラ、１２０…照明装置（照明部）、１３０…スクリーン（照明部）、１４０…移動機構。

Claims (3)

1. 光の変化による格子パターンを、第１の方向及び当該第１の方向に交差する第２の方向を組み合わせた方向に移動させることで、当該第１の方向及び当該第２の方向で与えられる光の強度の周期的な時間変化を異ならせるとともに、前記格子パターンの前記第２の方向への移動速度を、前記格子パターンの第１の方向への移動の８倍にさせる照明部と、
   前記照明部で生じさせている前記格子パターンの周期と撮像間隔が一致している、時間相関カメラまたはそれと等価な動作をする撮像システムを用いて、前記第１の方向及び前記第２の方向の各々に対応する時間相関画像データを生成する画像生成部と、
   前記照明部から前記格子パターンが照射された検査対象面からの光強度信号を示した強度画像データを生成する強度画像生成部と、
   前記時間相関画像データ及び前記強度画像データより、検査対象面における、周囲との違いおよび参照表面との違いのうち少なくとも一方によって異常を検出する特徴を算出する演算処理部と、
   を備えた検査システム。
2. 前記照明部が移動させる前記格子パターンは、前記第１の方向の光の強度の違いによって生じる縞パターンと、前記第２の方向の光の強度の違いによって生じる縞パターンと、を排他的論理和で重畳したパターンである、
   請求項１に記載の検査システム。
3. 照明部を用いて、光の変化による格子パターンを、第１の方向及び当該第１の方向に交差する第２の方向を組み合わせた方向に移動させることで、当該第１の方向及び当該第２の方向に光の強度の周期的な時間変化を異ならせるとともに、前記格子パターンの前記第２の方向への移動速度を、前記格子パターンの第１の方向への移動の８倍にさせ、
   前記照明部で生じさせている前記格子パターンの周期と撮像間隔が一致している、時間相関カメラまたはそれと等価な動作をする撮像システムを用いて、前記第１の方向及び前記第２の方向の各々に対応する時間相関画像データを生成し、
   前記照明部から前記格子パターンが照射された検査対象面からの光強度信号を示した強度画像データを生成し、
   前記時間相関画像データ及び前記強度画像データより、検査対象面における、周囲との違いおよび参照表面との違いのうち少なくとも一方によって異常を検出する特徴を算出する、
   検査方法。