薄膜检查装置、薄膜检查方法以及记录介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及薄膜检查装置、薄膜检查方法以及记录介质。无需基于人工的监视而容易地进行薄膜中产生的缺陷的检测。一种薄膜检查装置，光学性地检查重叠的状态的薄膜中产生的缺陷，在所述薄膜检查装置中，由光源将光照射到薄膜的检查区域(步骤S1)，由相机(光学传感器)拍摄薄膜的检查区域并检测在检查区域中反射的光中的漫射光(步骤S2)，由控制部通过对相机的输出信号进行数据处理来检测缺陷(步骤S5)。出信号进行数据处理来检测缺陷(步骤S5)。出信号进行数据处理来检测缺陷(步骤S5)。

【技术实现步骤摘要】
薄膜检查装置、薄膜检查方法以及记录介质


[0001]本专利技术涉及薄膜检查装置、薄膜检查方法以及记录介质。

技术介绍

[0002]在将长条的树脂薄膜卷绕成卷筒(roll)状时，由于薄膜的状态(膜厚偏差、残留应力、温度、湿度)、卷绕的条件(张力、速度、伴随空气)而产生各种缺陷。作为薄膜中的缺陷，例如，有薄膜彼此的粘附所致的卷筒的周向上的暗的筋状的不良(暗条带(gauge band))、周向的筋状的变形(纵褶皱)、斜方向的变形(斜褶皱)等。
[0003]需要将产生了缺陷的卷筒检测为不合格产品，所以以往人们通过目视监视薄膜卷筒的卷绕。具体而言，针对卷绕过程中的薄膜卷筒，作业员每隔几分钟进行监视，以几十mm间隔记录卷筒的状态。这样，在薄膜上的缺陷的检测中需要人工，并且因人而判断存在偏差。
[0004]对此，做出了使用针对读取薄膜而得到的图像的图像处理技术来自动地检测在卷筒状薄膜的卷绕时产生的褶皱、损伤等特定的缺陷的尝试。例如，提出了将光照射到卷筒状薄膜，由相机拍摄卷筒，根据来自卷筒的反射光来检测褶皱的技术(参照专利文献1)。
[0005]现有技术文献
[0006]专利文献
[0007]专利文献1：日本特开2002
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365225号公报

技术实现思路

[0008]然而，在专利文献1所记载的技术中，使用正反射光，所以能够从由相机得到的图像数据检测褶皱(薄膜表面的凹凸)所导致的筋状的异常反射域，但存在无法检测如暗条带那样的薄膜表面大致平坦的缺陷这样的问题。<br/>[0009]另外，褶皱的强度(等级)不仅取决于褶皱的形状，还取决于凹凸的程度，但在专利文献1所记载的技术中，由于褶皱的凹凸以外的原因，相机接受的光的强度容易发生变动，无法从图像数据检测准确的凹凸的程度，所以难以对缺陷进行定量化。
[0010]因此，在产生褶皱以外的缺陷的情况、想要对缺陷定量地进行评价的情况下，结果还是需要作业员的监视。特别是，在进行不产生缺陷的条件探索的情况下，需要在现状的条件下对缺陷定量地进行评价。
[0011]本专利技术是鉴于上述现有技术中的问题而做出的，其课题在于无需基于人工的监视而容易地进行薄膜中产生的缺陷的检测。
[0012]为了解决上述课题，项目1所记载的专利技术是一种薄膜检查装置，光学性地检查重叠的状态的薄膜中产生的缺陷，所述薄膜检查装置具备：光源，将光照射到所述薄膜的检查区域；光学传感器，检测在所述薄膜的检查区域中反射的光中的漫射光；以及控制部，通过对所述光学传感器的输出信号进行数据处理来检测所述缺陷。
[0013]项目2所记载的专利技术在项目1所记载的薄膜检查装置中，所述数据处理包括针对从
所述光学传感器的输出信号得到的图像数据的图像处理和根据该图像处理后的数据来判定所述缺陷的缺陷判定处理。
[0014]项目3所记载的专利技术在项目2所记载的薄膜检查装置中，所述控制部在所述缺陷判定处理中使用将所述图像处理后的数据作为说明变量并将基于人的所述缺陷的判定结果作为目的变量而构建的机器学习模型。
[0015]项目4所记载的专利技术在项目2或3所记载的薄膜检查装置中，所述数据处理还包括根据所述图像处理后的数据对所述缺陷进行定量评价的定量评价处理。
[0016]项目5所记载的专利技术在项目4所记载的薄膜检查装置中，所述控制部在所述定量评价处理中使用将所述图像处理后的数据作为说明变量并将基于人的所述缺陷的定量评价结果作为目的变量而构建的机器学习模型。
[0017]项目6所记载的专利技术在项目1至5中的任意一项所记载的薄膜检查装置中，所述薄膜被卷绕成卷筒状，该薄膜检查装置将在所述薄膜的卷绕过程中产生的所述缺陷作为检查对象。
[0018]项目7所记载的专利技术在项目6所记载的薄膜检查装置中，所述光源在所述卷筒状的薄膜的宽度方向上均匀地照射光。
[0019]项目8所记载的专利技术在项目1至7中的任意一项所记载的薄膜检查装置中，在所述光学传感器的输出信号中，与所述薄膜上的被所述光源照射光的照射部对应的信号值和与未被所述光源照射光的非照射部对应的信号值的对比度(contrast)为预定值以上。
[0020]项目9所记载的专利技术在项目1至8中的任意一项所记载的薄膜检查装置中，设置有反射防止板，使得在所述薄膜的检查区域中反射的光中的正反射光不进入到所述光学传感器。
[0021]项目10所记载的专利技术在项目1至9中的任意一项所记载的薄膜检查装置中，所述光学传感器是黑白相机。
[0022]项目11所记载的专利技术是一种薄膜检查方法，光学性地检查重叠的状态的薄膜中产生的缺陷，所述薄膜检查方法包括：由光源将光照射到所述薄膜的检查区域的工序；由光学传感器检测在所述薄膜的检查区域中反射的光中的漫射光的工序；以及由控制部通过对所述光学传感器的输出信号进行数据处理来检测所述缺陷的工序。
[0023]项目12所记载的专利技术在项目11所记载的薄膜检查方法中，所述数据处理包括针对从所述光学传感器的输出信号得到的图像数据的图像处理和根据该图像处理后的数据来判定所述缺陷的缺陷判定处理。
[0024]项目13所记载的专利技术在项目12所记载的薄膜检查方法中，所述控制部在所述缺陷判定处理中使用将所述图像处理后的数据作为说明变量并将基于人的所述缺陷的判定结果作为目的变量而构建的机器学习模型。
[0025]项目14所记载的专利技术在项目12或13所记载的薄膜检查方法中，所述数据处理还包括根据所述图像处理后的数据对所述缺陷进行定量评价的定量评价处理。
[0026]项目15所记载的专利技术在项目14所记载的薄膜检查方法中，所述控制部在所述定量评价处理中使用将所述图像处理后的数据作为说明变量并将基于人的所述缺陷的定量评价结果作为目的变量而构建的机器学习模型。
[0027]项目16所记载的专利技术在项目11至15中的任意一项所记载的薄膜检查方法中，所述
薄膜被卷绕成卷筒状，该薄膜检查方法将在所述薄膜的卷绕过程中产生的所述缺陷作为检查对象。
[0028]项目17所记载的专利技术在项目16所记载的薄膜检查方法中，所述光源在所述卷筒状的薄膜的宽度方向上均匀地照射光。
[0029]项目18所记载的专利技术在项目11至17中的任意一项所记载的薄膜检查方法中，在所述光学传感器的输出信号中，与所述薄膜上的被所述光源照射光的照射部对应的信号值和与未被所述光源照射光的非照射部对应的信号值的对比度为预定值以上。
[0030]项目19所记载的专利技术在项目11至18中的任意一项所记载的薄膜检查方法中，利用反射防止板，使得在所述薄膜的检查区域中反射的光中的正反射光不进入到所述光学传感器。
[0031]项目20所记载的专利技术在项目11至19中的任意一项所记载的薄膜检查方法中，所述光学传感器是黑白相机。
[0032]项目21所记载的专利技术是一种计算机能够读取的记录介质，储存有用于使光学性地检查重叠的状态的薄膜中产生的缺陷的薄膜检查装置计算机作为控制部发挥功能的程序，所述薄膜检本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种薄膜检查装置，光学性地检查重叠的状态的薄膜中产生的缺陷，所述薄膜检查装置具备：光源，将光照射到所述薄膜的检查区域；光学传感器，检测在所述薄膜的检查区域中反射的光中的漫射光；以及控制部，通过对所述光学传感器的输出信号进行数据处理来检测所述缺陷。2.根据权利要求1所述的薄膜检查装置，其中，所述数据处理包括针对从所述光学传感器的输出信号得到的图像数据的图像处理和根据该图像处理后的数据来判定所述缺陷的缺陷判定处理。3.根据权利要求2所述的薄膜检查装置，其中，所述控制部在所述缺陷判定处理中使用将所述图像处理后的数据作为说明变量并将基于人的所述缺陷的判定结果作为目的变量而构建的机器学习模型。4.根据权利要求2或3所述的薄膜检查装置，其中，所述数据处理还包括根据所述图像处理后的数据对所述缺陷进行定量评价的定量评价处理。5.根据权利要求4所述的薄膜检查装置，其中，所述控制部在所述定量评价处理中使用将所述图像处理后的数据作为说明变量并将基于人的所述缺陷的定量评价结果作为目的变量而构建的机器学习模型。6.根据权利要求1至5中的任意一项所述的薄膜检查装置，其中，所述薄膜被卷绕成卷筒状，该薄膜检查装置将在所述薄膜的卷绕过程中产生的所述缺陷作为检查对象。7.根据权利要求6所述的薄膜检查装置，其中，所述光源在所述卷筒状的薄膜的宽度方向上均匀地照射光。8.根据权利要求1至7中的任意一项所述的薄膜检查装置，其中，在所述光学传感器的输出信号中，与所述薄膜上的被所述光源照射光的照射部对应的信号值和与未被所述光源照射光的非照射部对应的信号值的对比度为预定值以上。9.根据权利要求1至8中的任意一项所述的薄膜检查装置，其中，设置有反射防止板，使得在所述薄膜的检查区域中反射的光中的正反射光不进入到所述光学传感器。10.根据权利要求1至9中的任意一项所述的薄膜检查装置，其中，所述光学传感器是黑白相机。11.一种薄膜检查方法，光学性地检查重叠的状态的薄膜中产生的缺陷，所述薄膜检查方法包括：由光源将光照射到所述薄膜的检查区域的工序；由光学传感器检测在所述薄膜的检查区域中反射的光中的漫射光的工序；以及由控制部通过对所述光学传感器的输出信号进行数据处理来检测所述缺陷的工序。12.根据权利要求11所述的薄膜检查方法，其中，所述数据处理包括针对从所述光学传感器的输出信号得到的图像数据的图像处理和根据该图像处理后的数据来判定所述缺陷的缺陷判定处理。13.根据权利要求12所述的薄膜检查方法，其中，
所述控制部在所述缺陷判定处理中使用将所述图像处理后的数据作为说明变量并将基于人的所述缺陷的判定结果作为目的变量而构建的机器学习模型。14.根据权利要求12或13所述的薄膜检查方法，其中，所述数据处理还包括根据所述图像处理后的数据对所述缺陷进行定量评价的定量评价处理。15.根据权利要求14所述的薄膜检查方法，其中，所述控制部在所述定量评价处理中使用将所述图像处理后的数据作为说明变量并将基于人的...

【专利技术属性】
技术研发人员：畠泽翔太，佐川正悟，河邑阳祐，
申请(专利权)人：柯尼卡美能达株式会社，
类型：发明
国别省市：