最初に画像全体に発生している輝度むらを除去します。輝度むらの除去は、「検査画像」と「輝度むらだけの画像」の差分をとり、「輝度むらの無い画像」を生成するシェーディング補正が一般的です。

HALCONには強力な高速フーリエ変換（FFT）機能が用意されており、「検査画像」から直接「輝度むらだけの画像」（シェーディング画像）を生成することが可能です。

検査画像にFFTを適用し高周波成分を除外した画像を生成することで、背景画像、つまり「輝度むらだけの画像」を生成することができます。この画像を使用してシェーディング補正を適用することができます。 

画像サイズを故意に圧縮することにより、1ピクセルごとの細かなノイズを除去することができます。

単純な2値化処理では検出が難しい、低コントラストかつエッジのぼやけた「ムラ」欠陥を、いかに検出するかが本検査の肝になります。 ここではエッジ抽出関数を活用することで、エッジ成分＝ムラ欠陥を抽出します。

HALCONには、ひと繋がりのエッジ成分を1つのオブジェクト（XLDオブジェクト）として扱うことができる独自の仕組みがあります。エッジを抽出するための関数lines_gaussを適用することで、ムラ欠陥をひと繋がりのエッジとして抽出することができます。エッジのコントラストはパラメーターで指定できますので、低コントラストであっても確実に抽出します。 当然、欠陥がなければエッジは抽出できないので、良品ということになります。

動的閾値法はHALCONが提供する特殊な2値化処理手法です。（動的閾値法の詳細はこちら） 
画像の局所ごとに閾値を変動させながら2値化処理を行うため、画像全体の輝度むらに影響を受けない画期的な2値化処理が可能です。

Step1で抽出したフレーム領域に沿うように、フレーム両端のエッジを抽出します。画像に1Dの
計測関数（キャリパーツール）を適用し、正確なエッジ位置をサブピクセル精度で検出することが
できます。
抽出したエッジ座標（点列データ）を結び、ひと繋がりの線分オブジェクト（XLDオブジェクト）とします。