シェーディングがある画像の微小な傷や汚れは、ソベルフィルタを使えば傷・汚れが強調され、明ブロブ検出で欠陥を抽出できます。
このとき、ソベルフィルタは、輝度の変化の度合いの画像を作るので、見た目は真っ暗な画像になります。
Blob の結果グラフィックを、元画像に表示すれば、どこが欠陥なのか明確です。サンプルを示します。
(1)平滑化でノイズの影響を減らす
ガウシアンサンプリング、ImageProcessingOneImage、GaussianSampling
(2)背景のシェーディングの影響を弱め、傷・汚れを強調する
ソベルフィルタ、SobelEdge
(3)Blobで欠陥抽出
Blobパラメータの調整： しきい値（明ブロブ）、最小面積、マスク、細い線の除去（モフォロジィ）、他
製品： VisionPro
動作確認バージョン：5.0
言語：ツールグループスクリプトVB、VB.NET、VS2005
シェーディングがある画像の欠陥検出は、他に次の方法があります。
比較的大きなカーネルのメジアンフィルタを使って、傷・汚れを消した、背景画像を作ります。元画像と背景画像の引き算を行えば、シェーディングが削除され、傷・汚れのみ残ります。画像引き算を行うので、見た目は真っ暗な画像になります。Blob の結果グラフィックを元画像に表示すれば、どこが欠陥なのか明確に示せます。
(1)メジアンNxMフィルタ（33×33）で背景画像を作成、IPOneImage
(2)（元画像ー背景画像）の画像差分を行ってキズを抽出、IPTwoImageSubtract
(3)Blobでキズの位置や面積を測定
位置決めできるパターンがあれば、PatInspect – Blob で欠陥を検出できます。PatInspect は画像引き算するツールなので、Blob の結果グラフィックを元画像に表示すれば、どこが欠陥なのか明確に示せます。
(1)位置決め、PatMax
(2)正常品との画像差分、PatInspect
(3)欠陥抽出、Blob
