(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
表示素子の微小欠陥を検出するために画像を取り込み、取り込まれた画像を処理したとき、表示領域の最外周部に輝度のダレが生じるような処理工程を有する欠陥検査方法であって、
表示素子の検査領域を撮像して入力画像を生成する入力画像生成工程と、
この入力画像の平滑化フィルタ処理を行う平滑化フィルタ処理工程と、
前記平滑化フィルタ処理工程により得られる平滑化フィルタ処理画像の、表示領域境界近傍の肩のダレ部分を、表示領域外に押し出すための濃淡膨張処理を行う濃淡膨張処理工程と、
前記濃淡膨張処理工程にて得られた濃淡膨張画像を背景画像とし、前記入力画像と前記背景画像とを比較する比較工程と、をこの順序で有することを特徴とする欠陥検査方法。
【請求項２】
表示素子の微小欠陥を検出するために画像を取り込み、取り込まれた画像を処理したとき、表示領域の最外周部に輝度のダレが生じるような処理工程を有する欠陥検査方法であって、
表示素子の検査領域を撮像して入力画像を生成する入力画像生成工程と、
この入力画像の平滑化フィルタ処理を行う平滑化フィルタ処理工程と、
前記平滑化フィルタ処理工程により得られる平滑化フィルタ処理画像の、表示領域境界近傍の肩のダレ部分を、表示領域外に押し出すための濃淡縮小処理を行う濃淡縮小処理工程と、
前記濃淡縮小処理工程にて得られた濃淡縮小画像を背景画像とし、前記入力画像と前記背景画像とを比較する比較工程と、をこの順序で有することを特徴とする欠陥検査方法。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の欠陥検査方法において、
画像間減算処理を行うことにより前記比較工程を実施することを特徴とする欠陥検査方法。
【請求項４】
請求項１又は２に記載の欠陥検査方法において、
画像間除算処理を行うことにより前記比較工程を実施することを特徴とする欠陥検査方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、コンピュータのモニター、ＴＶ受像機、液晶プロジェクタなどに用いられている液晶パネル、プラズマディスプレイなどの表示素子の欠陥を検査するための欠陥検査方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
表示素子の微小欠陥を検出しようとした場合、照明の輝度ムラの問題、液晶の視野角の問題、光学系での撮像光量の不均一の問題などのため、表示素子上の位置によって欠陥の検出感度が変わり、微小欠陥を正確に検出することが困難になってしまう場合がある。特開平４−３３６３８４号公報には、このような問題を解決する方法が開示されている。この方法はいわゆるシェーディング補正による欠陥検出方法として知られる方法であって、入力画像の平滑化フィルタ処理を行うことにより背景画像を生成し、この背景画像と入力画像との差分をとる方法である。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
検査領域は、液晶パネル等の表示素子の表示領域内であるが、ワークのセッティング時の多少のズレなども許容できるようにＴＶカメラで撮像する領域は、この表示領域よりも若干広く設定されている。なお、解像度を上げるために複数のＴＶカメラを用いた特開平８−２５４４９９号公報のような構成も考えられるが、この場合も表示領域が、全てＴＶカメラで撮像されるようにカメラが配置される。従って、このようにして入力された入力画像の平滑化フィルタ処理を行って背景画像を作成した場合、表示領域と表示領域外の領域との輝度の相違（通常、表示領域よりも表示領域外の方が輝度が低い場合が多い。）により表示領域の最外周部分に輝度のダレが生じ、このままシェーディング補正をかけると表示領域の最外周部分を常に欠陥として検出してしまうことになる。かといって、表示領域の最外周部分で検出された偽欠陥信号を無視することとすれば、本当に表示領域の最外周部分に欠陥が存在した場合、欠陥を見逃すこととなる。
【０００４】
そこで、本発明はこのような課題を解決するもので、その目的とするところは、シェーディング補正による欠陥検出方法において、表示領域の最外周部分で擬欠陥信号を発生しないようにして、表示領域全域にわたって正確な欠陥検出を可能とする方法を提供するところにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
請求項１の欠陥検査方法は、表示素子の表示素子の微小欠陥を検出する欠陥検査方法であって、
表示素子の検査領域を撮像して入力画像を生成する入力画像生成工程と、
この入力画像の平滑化フィルタ処理を行うことにより得られる平滑化入力画像の濃淡膨張処理を行って背景画像を生成する背景画像生成工程と、
前記入力画像と前記背景画像とを比較する比較工程と、をこの順序で有することを特徴とする。
【０００６】
ここで、上記の濃淡膨張処理とは、次のような処理である。まず、入力画像の平滑化フィルタ処理を行うことにより得られた平滑化入力画像の中から、ある注目する画素Ｐを定める。そして、その画素Ｐを含むようにあらかじめ定められた領域（例えば、画素Ｐ、画素Ｐ上の画素、画素Ｐの下の画素、画素Ｐの左の画素及び画素Ｐの右の画素の５つの画素を含む領域）の中で信号強度の一番高い画素の信号を、画素Ｐの信号として、もとの画素Ｐの信号と置き換える。この操作を平滑化入力画像の全画素について実施する。
【０００７】
このため、表示素子の表示領域の信号が表示領域外の信号より強度が高い場合には、表示領域最外周部分においてダレが発生するのであるが、この濃淡膨張処理を行うことにより、このダレ部分は表示領域外に押し出されることとなる。
【０００８】
その結果、表示領域の最外周部分で擬欠陥信号が発生しないので、表示領域全域にわたって正確な欠陥検出が可能となる。
【０００９】
請求項２の欠陥検査方法は、表示素子の微小欠陥を検出する欠陥検査方法であって、
表示素子の検査領域を撮像して入力画像を生成する入力画像生成工程と、
この入力画像の平滑化フィルタ処理を行うことにより得られる平滑化入力画像の濃淡縮小処理を行って背景画像を生成する背景画像生成工程と、
前記入力画像と前記背景画像とを比較する比較工程と、をこの順序で有することを特徴とする。
【００１０】
ここで、上記の濃淡縮小処理とは、次のような処理である。まず、入力画像の平滑化フィルタ処理を行うことにより得られた平滑化入力画像の中から、ある注目する画素Ｐを定める。そして、その画素Ｐを含むようにあらかじめ定められた領域（例えば、画素Ｐ、画素Ｐ上の画素、画素Ｐの下の画素、画素Ｐの左の画素及び画素Ｐの右の画素の５つの画素を含む領域）の中で信号強度の一番低い画素の信号を、画素Ｐの信号として、もとの画素Ｐの信号と置き換える。この操作を平滑化入力画像の全画素について実施する。
【００１１】
このため、表示素子の表示領域の信号が表示領域外の信号より強度が低い場合には、表示領域最外周部分においてダレが発生するのであるが、この濃淡縮小処理を行うことにより、このダレ部分は表示領域外に押し出されることとなる。
【００１２】
その結果、表示領域の最外周部分で擬欠陥信号が発生しないので、表示領域全域にわたって正確な欠陥検出が可能となる。
【００１３】
請求項３の欠陥検査方法は、請求項１又は２に記載の欠陥検査方法において、画像間減算処理を行うことにより前記比較工程を実施することを特徴とする。
【００１４】
このため、画像データの型が整数型でよいため、データ量も比較的少なくて済み、演算処理も高速にでき、その結果、欠陥検査を高速に行うことができるという効果がある。
【００１５】
請求項４の欠陥検査方法は、請求項１又は２に記載の欠陥検査方法において、画像間除算処理を行うことにより前記比較工程を実施することを特徴とする。
【００１６】
このため、画像データの型を浮動小数点型にする必要が生じるが、表示領域内で輝度むらが大きい場合であっても、正常画素と欠陥画素のＳＮ比をある程度一定に保つことができ、正確な欠陥検出ができるという効果がある。
【００１７】
【発明の実施の形態】
以下、本発明を実施例に基づいて詳細に説明する。
【００１８】
（実施例１）
図１は、実施例１の欠陥検査方法を示すフロー図である。図２は、撮像された入力画像を示す図であり、図３は、実施例１の欠陥検査装置の構成図である。被検査対象は液晶プロジェクタ１１で投影された画像である。液晶プロジェクタ１１により検査パターン２をスクリーン１０上に投影し、投影された検査パターン２を２次元のＴＶカメラ１２により撮像する。撮像された画像は、画像処理装置１３に送られ、ここで投影された検査パターン２の内部に欠陥があるかどうかを検査し、良否の判断をする。検出する欠陥は、ここでは、点欠陥と呼ばれるアクティブマトリクス型表示素子の１画素単位の欠陥のみを対象にするものとし、色むら等の比較的面積の大きい欠陥に対しては、取り扱わないものとする。投影される検査パターン２は、表示エリア全面を白表示、黒表示、階調表示と次々と切り換え、それをそれぞれ撮像し検査されることになる。
【００１９】
ステップＳ１の画像入力工程において、スクリーン１０上に表示されたある検査パターン２をＴＶカメラ１２で取込み、この画像データを画像Ａとして画像処理装置１３内のメモリに記憶しておく。近年、表示素子の解像度は、ＶＧＡからＳＶＧＡ、ＸＧＡさらにそれ以上と高密度化してきており、それに対応してそのような表示素子を検査するためのＴＶカメラの解像度も必然的に高解像度のものが求められてきており、従来、水平５１２画素×垂直４８０画素程度の画像処理が一般的であったが、１０００画素×１０００画素以上のＴＶカメラも使われだしている。また被検査画像を分割して入力し解像度を稼ぐという方法も広く行われている。いずれにしろ入力される画像Ａは、図２に示すように、表示素子が全て取り込まれるように表示領域２よりも大きい範囲の画像となる。この入力画像のうち、データ抽出ライン３上の輝度変化について調べてみると、図４（ａ）のような輝度データになっている。ここで図２では省略してあるが、ちょうどデータ抽出ライン３上に輝点欠陥と黒点欠陥があるものとする。この欠陥に対応するグラフ上の変化が、図４（ａ）の輝点欠陥３０と黒点欠陥３１である。表示領域２に対応する部分はこのグラフの２０の矢印で示した範囲である。表示領域部分２は、表示領域外の部分よりも輝度が高いものとする。表示領域内のデータ変化をマクロ的に見ると大きな山なりの形状で中央部が比較的明るく、周辺部が暗い輝度ムラ状況になっている。この原因は、照明光源の照度むらや液晶パネルやレンズ光学系の特性などが考えられるが、この状況を改善することは、技術的、コスト的な問題で比較的困難である。従ってこのように入力された画像状態から、輝点欠陥３０、黒点欠陥３１の部分を検出したいのであるが、輝度ムラの最大値と最小値の差が欠陥３０、３１の輝度変化よりも大きいため、単純に２値化して欠陥のみを検出することができない。すなわち、輝点欠陥３０の輝度のピークよりも輝度ムラの最大値の方が大きかったり、黒点欠陥３１の極小値よりも輝度ムラの最小値の方が小さい場合には、欠陥と同時に、輝度ムラによる擬似欠陥も検出してしまうことになる。そこで後で述べるシェーディング補正の処理を行なうことで、このような輝度ムラの中から輝点欠陥３０や黒点欠陥３１のような微小欠陥のみを検出することを考える。
【００２０】
ステップＳ２では、画像Ａのコピーを作成し平滑化フィルタ処理を行なう。画像Ａのコピーを作るのは、後で画像間演算をする時に画像Ａを使用するためである。この平滑化フィルタ処理とは、点欠陥のような微小な面積の輝度変化を画像データから取除く処理で、通常は３×３や５×５のマトリクスの畳み込み演算を対象画像全域にわたって行なうことで実現される。この平滑化フィルタ処理の結果、作成された画像を画像Ｂとする。この処理の様子を平滑化フィルタ処理後のグラフ図４（ｂ）で説明する。図４（ａ）と比較して、細かい周期の輝度変化が除去され、輝点欠陥３０や黒点欠陥３１に対応する輝度変化もグラフ上で除去されているのがわかる。さらに、図４（ｂ）の両側にある表示領域と表示領域外との境目の部分の輝度変化は、平滑化フィルタ処理前のグラフ（図４（ａ））に比べ、ダレた状態になっており、輝度変化が緩やかになっている。図４（ｃ）のグラフは、入力画像Ａと平滑化フィルタ処理後の画像Ｂの差分をとった結果を示すグラフである。図４（ａ）及び（ｂ）と図４（ｃ）とでは、欠陥をわかりやすくするため縦軸の尺度を変えてある。従来、輝度ムラの影響を除去するためには、このような差分画像を求めて、２値化し欠陥を検出するが、ここで表示領域２０の位置を示す目的で入れてある両側の点線の前後付近のデータ変化に着目すると、擬似欠陥２１の部分が生じてしまっているのがわかる。この状態のまま、欠陥を検出する目的で２値化すると輝点欠陥３２と同時に擬似欠陥２１も検出されてしまうことになる。また、擬似欠陥２１を検出しないようにするためには、擬似欠陥２１を含まないように表示領域２０よりも内側に検査範囲を設定しなくてはならず、そうすると表示領域ぎりぎりの部分に存在する欠陥を見落としてしまうことになる。
【００２１】
それを回避するために、本実施例の欠陥検査方法では、差分画像を求める前にステップＳ３の濃淡膨張処理を行なう。濃淡膨張処理については、特開平４−３３６３８４号公報の９欄及び図３、後で述べる濃淡縮小処理については、特開平４−３３６３８４号公報の１０欄及び図４に記載されている。平滑化フィルタ処理した画像Ｂに対して、濃淡膨張処理を行なうと図５（ｃ）に示すように波形を矢印２２の方向に両側に引き伸ばす効果が得られる。この画像を画像Ｃと呼ぶ。これにより、表示領域境界近傍の肩のダレた部分は、表示領域２０の外側に追い出されることになり、ステップＳ４の画像演算処理で画像Ａと画像Ｃの差分画像（これを画像Ｄとする。）をとる。
【００２２】
なお、表示領域の輝度が、周囲に比べ明るい場合には、ステップＳ３では、濃淡膨張処理を行なうが、逆に周囲の輝度の方が明るい場合には、濃淡縮小処理を行なうようにする。
【００２３】
こうすることで図５（ｄ）の差分処理後の波形で確認できるように、擬似欠陥２３は、表示領域２０の点線の外側にしか現れず、表示領域全域にわたって正確な欠陥検出を行なうことが可能になる。ステップＳ４の画像間演算では、前述のように二つの画像の差分をとるように説明したが、画像データとしては、１画素当り８ないし１６ビットの整数型のデータ型を用いるのが一般的であるので差分演算は、そのデータ型のままで処理でき更に処理が単純であるため高速化しやすい。しかし同種同程度の欠陥でも輝度ムラの明るい所にある場合と暗い方にある場合とで欠陥のコントラストに大きな違いが出る場合があるが、このような場合にはステップＳ４で除算処理を用いる方が、良い結果が得られる。その一方で画像データを浮動小数点型にする必要が生じるためにデータ量が増えると同時に、処理時間も長くなる傾向がある。
【００２４】
ステップＳ５では、あらかじめ決められたしきい値にもとづき、２値化画像にし、欠陥のみを抽出する。ここで欠陥のサイズや個数、位置情報などを測定し、ステップＳ６で、この情報にもとづき、被検査対象の良否判断を行なうことになる。
【００２５】
２値化するときのしきい値は、あらかじめ限度見本などで検出したい欠陥のしきい値レベルを調べておくか、良品の場合のデータの標準偏差などを基準に設定すればよい。また、図５（ｄ）の輝点欠陥３４と黒点欠陥３５の違いのように欠陥データのでる方向が逆であった場合には、欠陥を抽出するためのしきい値を複数用意しておくことも必要である。
【００２６】
以上の説明は、液晶プロジェクタでスクリーン上に投影させた検査パターンから欠陥検査を行なう場合の例であるが、背後に平面状のバックライトを置いた状態で液晶パネル自身を、対向するＴＶカメラでとらえ欠陥を検査する場合においても同様な原理に基づいて検査することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】  実施例１の欠陥検査方法の一例を示すフロー図。
【図２】  撮像された入力画面を示す図。
【図３】  実施例１の欠陥検査方法を用いた検査装置の構成図。
【図４】  従来のシェーディング補正の手順を説明するグラフ。
【図５】  実施例１のシェーディング補正の手順を説明するグラフ。
【符号の説明】
１…入力領域
２…表示領域
【図１】
0003695120.tif 000002
【図２】
0003695120.tif 000003
【図３】
0003695120.tif 000004
【図４】
0003695120.tif 000005
【図５】
0003695120.tif 000006