「原因２」包装材の印刷の影響
包装材の種類によっては背景の柄を拾ってしまい、誤検出することがありました。
テクニック フィルタ処理により細かなノイズを除去する
改善前 改善後 文字欠けや有無検査をする場合、印字色と同じ黒色
のノイズ成分があると検出が不安定になります。
そこで、細かい黒色の汚れを除去するために、膨張フィ
ルタと収縮フィルタを組み合わせて使用します。
膨張フ ィルタで、背景の細かいノ イズを除去します。そ
の後、収縮フィルタをかけることで、文字の大きさの変
「膨張」と「収縮」フィルタ※による改善例
化をおさえる効果があります。
※ 参考 膨張・収縮フィルタとは
膨張フィルタとは、3×3 の中心画素を、周りの 9 個（中
心画素 を含 む） の画 素の中 で 最 大輝度 をとら え 、 そ の
259 値に置き換える処理のことです。黒いノイズ成分を除去
膨張 393 する効果があります。（左図参照）
最大値「9」に
012 収縮フィルタとは、逆に中心画素を、周りの 9 個（中心
置き換え
259 画素を含む）の画素の中で最小輝度をとらえ、その値に
353 置き換える処理のことです。白いノイズ成分を除去する
効果があります。（左図参照）
012
ど うして も画 像に ゴミや 汚 れ な ど の 細かいノイズ成 分 が
259 最小値「0」に 映った場合、このような膨張や収縮フィルタを使い、その
303
ノイズを除去し、きれいな画像にすることができます。
置き換え
012
収縮 画像処理を使用して、高精度な計測や安定した各種
検査を行なうには、いかにきれいな画像をとるかがポイン
3×3 フィルタ概要図
トになります。安定検出するために、画像フィルタを有効
に使用してみましょう。
「原因２」包装材の印刷の影響
包装材の種類によっては背景の柄を拾ってしまい、誤検出することがありました。
テクニック フィルタ処理により細かなノイズを除去する
改善前 改善後 文字欠けや有無検査をする場合、印字色と同じ黒色
のノイズ成分があると検出が不安定になります。
そこで、細かい黒色の汚れを除去するために、膨張フィ
ルタと収縮フィルタを組み合わせて使用します。
膨張フ ィルタで、背景の細かいノ イズを除去します。そ
の後、収縮フィルタをかけることで、文字の大きさの変
「膨張」と「収縮」フィルタ※による改善例
化をおさえる効果があります。
※ 参考 膨張・収縮フィルタとは
膨張フィルタとは、3×3 の中心画素を、周りの 9 個（中
心画素 を含 む） の画 素の中 で 最 大輝度 をとら え 、 そ の
259 値に置き換える処理のことです。黒いノイズ成分を除去
膨張 393 する効果があります。（左図参照）
最大値「9」に
012 収縮フィルタとは、逆に中心画素を、周りの 9 個（中心
置き換え
259 画素を含む）の画素の中で最小輝度をとらえ、その値に
353 置き換える処理のことです。白いノイズ成分を除去する
効果があります。（左図参照）
012
ど うして も画 像に ゴミや 汚 れ な ど の 細かいノイズ成 分 が
259 最小値「0」に 映った場合、このような膨張や収縮フィルタを使い、その
303
ノイズを除去し、きれいな画像にすることができます。
置き換え
012
収縮 画像処理を使用して、高精度な計測や安定した各種
検査を行なうには、いかにきれいな画像をとるかがポイン
3×3 フィルタ概要図
トになります。安定検出するために、画像フィルタを有効
に使用してみましょう。
4 欠陥 検 査 時に背景ノイズを除 去 CV-5000Series
事例
対象機種
XG-7000 Series
膨張
使用フィルタ
効果と使用ポイント
フィルタ処理前画像 膨張フィルタ適用後画像 撮像画像に検出したい欠陥以外に
背景ノイズや検出対象としたくな
い小さいゴミが入る場合がありま
す。その際に対象の大きな欠陥の
みを残して微 細なノイズやゴミを
除去する際に膨張フィルタを使用
します。明欠陥が対象となる場合
（背景が暗）は収縮フィルタを使用
します。また、膨張フィルタと収縮
フィルタを組合わせることで（事例
5参照） 元のサイズは保持したま
、
まノイズ成分のみを除去すること
も可能です。
上記フィルタの
外観検査 位置決め 寸法測定 有無・数量 文字検査
活用度が高い代表用途
5
事例 輪郭ノイズの平滑化
膨張フィルタのアルゴリズム
膨張n回＋収縮n回
使用フィルタ
3X3の中心画素の濃度を、中
最大濃度値
膨張
心を含む9個の画素の中での
最大濃度に置き換える処理で
2 5 9
す。黒いノイズ成分を除去する
効果があります。
4 9 3
0 1 2
拡大
収縮フィルタのアルゴリズム
3X3の中心画素の濃度を、中
収縮
心を含む9個の画素の中での
最小濃度に置き換える処理で
2 5 9
す。黒い画素を強調し、黒点な
どの傷検査を安定させる効果
4 0 3
があります。
フィルタ処理前画像 フィルタ処理後画像
0 1 2
対象機種
効 果と使用ポイント
最小 濃 度 値
輪郭に発生するバリを膨張フィルタで
CV-5000Series
ONE 単体使用だけでなく、同じ回数の膨張→収縮を適用すること 消し、さらに収縮フィルタをかけること
POINT
で、元の形を維持したまま、黒いバリ形状だけを除去します。
ワンポイント
で全体のサイズは元のサイズを保持し
XG-7000 Series
ます。
3
フィルタテクニック
② 輪 郭 平滑 化 のテクニック
活用事例
膨 張フィル タと 収 縮フィル タを 組 合 わ せることで 、バリな どの 小 さ な 突 起 を 除 去 することが で きます。
フィル タ 処 理 前 の 画 像 に 対 して 、膨 張 フィル タ を N
回 、収 縮 フィル タ を N 回 施 す こ とで、黒 の 突 起 やバ リ
を 除 去 すること が で き ま す。
逆 に 白 い 突 起 やバ リを 除 去 す る に は 収 縮 → 膨 張 の 順
で フィル タ処 理 をおこな い ま す。
フィルタ処理前 フィルタ処理後
【参考】膨張→収縮フィルタ
この膨張→収縮フィルタをクローズフィルタと呼ぶこともあります。また、逆の収縮→膨張のフィルタもあり、 これはオープン
フィルタといいます。膨張フィルタの回数と収縮フィルタの回数を同じにすることで、元画像とほぼ同じ大きさになります。
フィルタテクニック
③ ノイズ 除 去 のテクニック
活用事例
背 景 にノイズ 成 分として 存 在 する 、 点や 黒 点 を 除 去 するテクニックで す。
白
カラーカメラが 得 意とする金 / 銀 の 判 別 をより強 力にサ ポートすることが で きます。
下 図 で 、金 色 の ね じ を 抽 出 し た い
場 合を 考 えま す。カ ラ ーカメラに よ
る 色 抽 出 の み で は ど うして も 銀 色
の ねじ の 輪 郭 が 出 てしま い ま す。
金色のねじのみ抽出したい 銀色のねじの輪郭も抽出されてしまう
❶金色抽出 ❷膨張フィルタ適用 ❸収縮フィルタ適用 ❹膨張フィルタ適用
色抽出しただけでは、 銀色 膨張フィルタ（白画素を大 ノイズである銀 色のねじ ノイズ成分がきえたとこ
のねじまで 輪 郭 が 抽 出さ きくする）にて金 色のねじ を収 縮フィルタで 除 去し ろで、膨張フィルタを入れ
れてしまいます。 をより大きくします。 ます。 るとこのような画 像にな
ります。
2
複 雑 な 形 状 に 対 応 する
リアルタイム差 分フィルタ
このフィルタは、生画像に膨張収縮フィルタを掛けた画像と生画像自体の差分を取ることで、小さな黒点などの欠点だけを抽出するものです。
このフィルタを使用すると複雑な形状の対象物の輪郭に合わせて領域を設定する必要がなく、
対象物の位置ズレを補正するための位置補正も不要になり非常に簡単な設定一つで検査を行うことができます。
カップ内壁の欠点検査 通常の処理イ ージ
メ リアルタイム差分画像
（形状に合わせた領域設定が複雑です） （短形領域のみで検査可能です）
リアルタイム差 分フィルタの原 理
1.生画像 2.膨張画像 3.収縮画像 4.リアルタイム差分画像
（黒点消去）
（ 1の画像マイナス3の画像）
1の生画像を膨張することで、黒点が消えます。2を収縮して生画像と同じ大きさに戻します。
3の画像と1の画像を引き算することで黒点だけが残ります。この処理は、毎回撮像した画像に対して実行されるため、
入力される生画像の形状が変わっても、 安定した差分をとることが可能です。
マ ル チフィルタの 活 用
CV-3000 / 5000シリーズには、様々な前処理フィルタが搭載されていますが、これらを一つの領域に対して複数組み合わせることで、 外観
検査により適した画像を作ることができます。 下の例では、リアルタイム差分フィルタに、さらに、収縮、平均、コントラスト変換を組み合わ
せることで、 ほぼ真っ白な背景に黒点だけを残す画像を作っています。
生画像 リアルタイム差分画像 マルチフィルタ後画像
黒点 黒点 黒点
［この例での各フィルタの役割］
リアルタイム差分 ワーク上の黒点だけを残すためのフィルタです。
収縮 残った黒点を一回り大き するためのフィ
く ルタです。
平均化 周囲のノイズを平滑化するためのフィルタです。
コントラスト変換 周囲と黒点のコントラス を大き するためのフィ
ト く ルタです。
8
VisionMagazine Vol.1
画像処理装置を使用して、高精度な計測や安定した
各種検査を行なうには、いかにきれいな
画像を得るかがポイントになります。
撮像画像をより計測しやすい画像に加工するために、
画像フィルタを使用することがあります。
各フィルタの特性を知ることにより、検出内容に応じた
画像改善を行なうことで検査の安定度を向上させることができます。
ここでは、フィルタ機能とその活用方法について説明します。
フィルタ処理の基礎
画像処理におけるフィルタ処理とは、対象となる画像に対して、ある一定の重みをつけて画像変換する処理のこと
をいいます。一般的に、3 × 3 画素のフィルタを用います。縦横それぞれ 3 画素の画像を対象とし、その画像（0 ∼
255 階調）に対してフィルタ処理を行ないます。480 × 512 画素の画像サイズを処理する場合、約 24 万回のフィルタ
処理が行なわれることになります。
■膨張フィルタ
2 5 9
膨張
膨張フィルタとは、3 × 3 の中心画素の輝度を、周りの 9 個（中心画
3 9 3
素を含む）の画素の中での最大輝度に置き換える処理のことです。
0 1 2
黒いノイズ成分を除去する効果があります。 （右図参照） 2 5 9
中心画素を最大値「9」に置換
3 5 3
■収縮フィルタ
0 1 2
収縮フィルタとは、逆に中心画素の輝度を、周りの 9 個（中心画素を 2 5 9
含む）の画素の中での最小輝度に置き換える処理のことです。 0 0 3
白いノイズ成分を除去する効果があります。（右図参照） 3 1 2
収縮
中心画素を最小値「0」に置換
どうしても画像にゴミや汚れなどの細かいノイズ成分が映った場合、
このような膨張や収縮フィルタを使い、そのノイズを除去し、きれい 3×3画素フ ルタの概要図
ィ
な画像にすることができます。
フィルタ処理例
元画像 膨張後 収縮後
VisionMagazine Vol.1
フィルタの基礎と活用事例
画像処理装置を使用して、高精度な計測や安定した
各種検査を行なうには、いかにきれいな
画像を得るかがポイントになります。
撮像画像をより計測しやすい画像に加工するために、
画像フィルタを使用することがあります。
各フィルタの特性を知ることにより、検出内容に応じた
画像改善を行なうことで検査の安定度を向上させることができます。
ここでは、フィルタ機能とその活用方法について説明します。
フィルタ処理の基礎
画像処理におけるフィルタ処理とは、対象となる画像に対して、ある一定の重みをつけて画像変換する処理のこと
をいいます。一般的に、3 × 3 画素のフィルタを用います。縦横それぞれ 3 画素の画像を対象とし、その画像（0 ∼
255 階調）に対してフィルタ処理を行ないます。480 × 512 画素の画像サイズを処理する場合、約 24 万回のフィルタ
処理が行なわれることになります。
■膨張フィルタ
2 5 9
膨張
膨張フィルタとは、3 × 3 の中心画素の輝度を、周りの 9 個（中心画
3 9 3
素を含む）の画素の中での最大輝度に置き換える処理のことです。
0 1 2
黒いノイズ成分を除去する効果があります。 （右図参照） 2 5 9
中心画素を最大値「9」に置換
3 5 3
■収縮フィルタ
0 1 2
収縮フィルタとは、逆に中心画素の輝度を、周りの 9 個（中心画素を 2 5 9
含む）の画素の中での最小輝度に置き換える処理のことです。 3 0 3
白いノイズ成分を除去する効果があります。（右図参照） 0 1 2
収縮
中心画素を最小値「0」に置換
どうしても画像にゴミや汚れなどの細かいノイズ成分が映った場合、
このような膨張や収縮フィルタを使い、そのノイズを除去し、きれい 3×3画素フ ルタの概要図
ィ
な画像にすることができます。
フィルタ処理例
元画像 膨張後 収縮後
複 雑 な 形 状 に 対 応 する
リアルタイム差 分フィルタ
このフィルタは、生画像に膨張収縮フィルタを掛けた画像と生画像自体の差分を取ることで、小さな黒点などの欠点だけを抽出するものです。
このフィルタを使用すると複雑な形状の対象物の輪郭に合わせて領域を設定する必要がなく、
対象物の位置ズレを補正するための位置補正も不要になり非常に簡単な設定一つで検査を行う とができます。
こ
カップ内壁の欠点検査 通常の処理イ ージ
メ リアルタイム差分画像
（形状に合わせた領域設定が複雑です） （短形領域のみで検査可能です）
リアルタイム差 分フィルタの原 理
1.生画像 2.収縮画像 3.膨張画像 4.リアルタイム差分画像
（黒点消去）
（ 1の画像マイナス3の画像）
1の生画像を収縮することで、黒点が消えます。2を膨張して生画像と同じ大きさに戻します。
3の画像と1の画像を引き算することで黒点だけが残ります。この処理は、毎回撮像した画像に対して実行されるため、
入力される生画像の形状が変わっても、安定した差分をとることが可能です。
マ ル チフィルタの 活 用
C V-3000シリーズには、様々な前処理フィルタが搭載されていますが、
これらを一つの領域に対して複数組み合わせることで、外観検査により
適した画像を作ることができます。下の例では、
リアルタイム差分フィルタに、 らに、
さ 収縮、平均、 トラス
コン ト変換を組み合わせることで、ほぼ真
っ白な背景に黒点だけを残す画像を作っています。
生画像 リアルタイム差分画像 マルチフィルタ後画像
黒点 黒点 黒点
［この例での各フィルタの役割］
リアルタイム差分 ワーク上の黒点だけを残すためのフィルタです。
収縮 残った黒点を一回り大き するためのフィ
く ルタです。
平均化 周囲のノイズを平滑化するためのフィルタです。
コントラスト変換 周囲と黒点のコントラス を大き するためのフィ
ト く ルタです。 3
複 雑 な 形 状 に 対 応 する
リアルタイム差 分フィルタ
このフィルタは、生画像に膨張収縮フィルタを掛けた画像と生画像自体の差分を取ることで、小さな黒点などの欠点だけを抽出するものです。
このフィルタを使用すると複雑な形状の対象物の輪郭に合わせて領域を設定する必要がなく、
対象物の位置ズレを補正するための位置補正も不要になり非常に簡単な設定一つで検査を行うことができます。
カップ内壁の欠点検査 通常の処理イ ージ
メ リアルタイム差分画像
（形状に合わせた領域設定が複雑です） （短形領域のみで検査可能です）
リアルタイム差 分フィルタの原 理
1.生画像 2.膨張画像 3.収縮画像 4.リアルタイム差分画像
（黒点消去）
（ 1の画像マイナス3の画像）
1の生画像を膨張することで、黒点が消えます。2を収縮して生画像と同じ大きさに戻します。
3の画像と1の画像を引き算することで黒点だけが残ります。この処理は、毎回撮像した画像に対して実行されるため、
入力される生画像の形状が変わっても、 安定した差分をとることが可能です。
マ ル チフィルタの 活 用
CV-3000 / 5000シリーズには、様々な前処理フィルタが搭載されていますが、これらを一つの領域に対して複数組み合わせることで、 外観
検査により適した画像を作ることができます。 下の例では、リアルタイム差分フィルタに、さらに、収縮、平均、コントラスト変換を組み合わ
せることで、 ほぼ真っ白な背景に黒点だけを残す画像を作っています。
生画像 リアルタイム差分画像 マルチフィルタ後画像
黒点 黒点 黒点
［この例での各フィルタの役割］
リアルタイム差分 ワーク上の黒点だけを残すためのフィルタです。
収縮 残った黒点を一回り大き するためのフィ
く ルタです。
平均化 周囲のノイズを平滑化するためのフィルタです。
コントラスト変換 周囲と黒点のコントラス を大き するためのフィ
ト く ルタです。
8
VisionMagazine Vol.1
フィルタの基礎と活用事例
画像処理装置を使用して、高精度な計測や安定した
各種検査を行なうには、いかにきれいな
画像を得るかがポイントになります。
撮像画像をより計測しやすい画像に加工するために、
画像フィルタを使用することがあります。
各フィルタの特性を知ることにより、検出内容に応じた
画像改善を行なうことで検査の安定度を向上させることができます。
ここでは、フィルタ機能とその活用方法について説明します。
フィルタ処理の基礎
画像処理におけるフィルタ処理とは、対象となる画像に対して、ある一定の重みをつけて画像変換する処理のこと
をいいます。一般的に、3 × 3 画素のフィルタを用います。縦横それぞれ 3 画素の画像を対象とし、その画像（0 ∼
255 階調）に対してフィルタ処理を行ないます。480 × 512 画素の画像サイズを処理する場合、約 24 万回のフィルタ
処理が行なわれることになります。
■膨張フィルタ
2 5 9
膨張
膨張フィルタとは、3 × 3 の中心画素の輝度を、周りの 9 個（中心画
3 9 3
素を含む）の画素の中での最大輝度に置き換える処理のことです。
0 1 2
黒いノイズ成分を除去する効果があります。 （右図参照） 2 5 9
中心画素を最大値「9」に置換
3 5 3
■収縮フィルタ
0 1 2
収縮フィルタとは、逆に中心画素の輝度を、周りの 9 個（中心画素を 2 5 9
含む）の画素の中での最小輝度に置き換える処理のことです。 0 0 3
白いノイズ成分を除去する効果があります。（右図参照） 3 1 2
収縮
中心画素を最小値「0」に置換
どうしても画像にゴミや汚れなどの細かいノイズ成分が映った場合、
このような膨張や収縮フィルタを使い、そのノイズを除去し、きれい 3×3画素フ ルタの概要図
ィ
な画像にすることができます。
フィルタ処理例
元画像 膨張後 収縮後
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