(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数色の分割素を規則的に配置した周期パタンを有する被検査物の原画像を読み取る撮像手段と、前記原画像を加工処理して前記周期パタンに含まれるムラを強調した加工画像を生成する処理手段と、前記加工画像を演算処理して前記ムラを検出する演算手段とを備えた検査装置であって、前記処理手段は、前記原画像から同一色の分割素を選択的に切り出し、それ等を連続的に継ぎ合わせて単一色の加工画像を合成することを特徴とするパタンムラ検査装置。
【請求項２】
周期パタンを有する被検査物の原画像を読み取る撮像手段と、前記原画像を加工処理して前記周期パタンに含まれるムラを強調した加工画像を生成する処理手段と、前記加工画像を演算処理して前記ムラを検出する演算手段とを備えた検査装置であって、前記撮像手段は画素ピッチ以内で前記被検査物を相対的に微少移動して複数の原画像を読み取り、前記処理手段は、前記複数の原画像を重ね合わせて加工画像を合成することを特徴とするパタンムラ検査装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は、カラーフィルタやシャドウマスク等の被検査物の原画像を撮像して画素データを作成し、その画素データを加工処理し、その加工画像の輝度差から被検査物のパタンムラを検出するパタンムラ検査装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来カラーフィルタやシャドウマスク等の周期的なパタンを有する物品のパタンムラを検査する方法としては目視検査が採用されていた。また、カメラによって撮像して画像処理する方法としては２値化法を用いたものがある。この２値化法とは被検査物の画素データの有する何らかの特徴量を予め設定された許容範囲と比較し、これを逸脱するものを欠陥として取扱うものである。一方、パタンムラ等の画像の欠陥を見出す公知技術として被検査物を撮像して得られた画像データを基にして所定の画像演算処理を行うものがある。具体的には、ｍ行，ｎ列の周期パタンを有する被検査物を撮像し、明度分布Ｉ（Ｘ，Ｙ）を求め、この平均値のトラッキングデータＴ１（Ｘ，Ｙ）とＩ（Ｘ，Ｙ）との明度差を表わす検出用データＦ１（Ｘ，Ｙ）を求め、このＦ１（Ｘ，Ｙ）の値に基づいて欠陥を検出し被検査物の良否を判定するものである。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
カラーフィルムやシャドウマスク等の被検査物を目視検査する従来技術では、ムラ検出の個人差が大きく、かつ個人によっても時間的変動があり正確な検査が出来ない問題点がある。また、ＣＣＤカメラ等によりパタンムラを検査する場合、目視でかろうじて見えるムラでもＣＣＤカメラではコントラストがとらえられず発見出来ない問題点がある。また、前記した２値化法によるものは、前記の画素データの特徴量の１つでも許容範囲を越えるとその被検査物は不良品として判定される恐れもあるので許容範囲を十分に広くとる必要があり、良品，不良品の竣別が出来ない問題点があった。また、前記した画像演算処理を用いた公知技術により欠陥品を比較的正確に判定することは可能であるが、局部的に発生し易いパタンムラの検出手段としては画像処理方法が不十分であり、特に後記するシェーディング補正や動的蓄積法による人間の感性に依存する処理等が施されていないため、パタンムラの検査としては今一つ不十分な方法である。
【０００４】
本発明は、以上の事情に鑑みて創案されたものであり、周期パタンを有するカラーフィルタやシャドウマスク等の被検査物のパタンムラを目視によらず、かつ人間の感性を考慮して正確に、かつ自動検査出来るパタンムラ検査装置を提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
本発明は、以上の目的を達成するために、複数色の分割素を規則的に配置した周期パタンを有する被検査物の原画像を読み取る撮像手段と、前記原画像を加工処理して前記周期パタンに含まれるムラを強調した加工画像を生成する処理手段と、前記加工画像を演算処理して前記ムラを検出する演算手段とを備えた検査装置であって、前記処理手段は、前記原画像から同一色の分割素を選択的に切り出し、それ等を連続的に継ぎ合わせて単一色の加工画像を合成するパタンムラ検査装置を構成する。更に、周期パタンを有する被検査物の原画像を読み取る撮像手段と、前記原画像を加工処理して前記周期パタンに含まれるムラを強調した加工画像を生成する処理手段と、前記加工画像を演算処理して前記ムラを検出する演算手段とを備えた検査装置であって、前記撮像手段は画素ピッチ以内で前記被検査物を相対的に微少移動して複数の原画像を読み取り、前記処理手段は、前記複数の原画像を重ね合わせて加工画像を合成するパタンムラ検査装置を構成するものである。
【０００６】
【作用】
被検査物の原画像を表わす画素データを撮像手段により求める。被検査物の周期パタンに対応するフィルタを用いてそのフィルタに含まれる原画像の画素データを遂次合算して新たな画素データを求め、この画素データを基にしてシュレッシュホールド（閾値）との対比を行ってパタンムラを検出する。また、カラーフィルタの場合には同一色の分割素を光学フィルタ又は自動的な画像処理により選択的に切り出し、継ぎ合わせた上で前記と同様な処理を行う。更に、被検査物を微少移動して原画像の撮像を遂次行い、これ等を合成して人間の視覚的感性に応じたパタンムラ検出を行うようにしている。
【０００７】
【実施例】
以下、本発明の実施例を図面に基づき説明する。（実施例１）は請求項１，（実施例２）は請求項２にそれぞれ対応した実施例である。また、図１乃至図９は（参考例１）に対応し、図１０乃至図１７は（実施例１）に対応し、図１８乃至図２４は（実施例２）に対応するものである。
【０００８】
（参考例１）
図１はカラーテレビに組み込まれるシャドウマスクを被検査物とする場合の本参考例１の全体構成図、図２は画像処理用フィルタと原画像との配置状態を示す平面図、図３は本参考例１の動作を説明するためのフローチャート、図４乃至図７は本参考例１の加工処理およびパタンムラ検出方法を説明するための説明用平面図および線図、図８はエリアセンサを用いて検査する場合の検査装置の構成図、図９はＸＹステージおよびラインセンサを用いて検査する場合の検査装置の構成図である。
【０００９】
図２に示すように、シャドウマスク１は周期パタン２を有するものからなり、横方向のパタンの周期をＴ横とし、縦方向のパタンの周期をＴ縦とする。また、画像処理用のフィルタ３は横方向にＮ個のパタンを包含し、縦方向にＭ個のパタンを包含するサイズとする。Ｍ，Ｎはいずれも整数であり、フィルタ３の面積はシャドウマスク１の画像よりも小さい。説明の都合上、フィルタ３の横方向（Ｘ方向）サイズをＤ１（Ｎ・Ｔ横）で表わし、縦方向（Ｙ方向）サイズをＤ２（Ｍ・Ｔ縦）で表わす。図１に示すように、本参考例１では撮像手段としてＣＣＤセンサ４と照明装置５を用いる。被検査物のシャドウマスク１を照明光源５の近傍に配置し、上方にＣＣＤセンサ４を配置する。ＣＣＤセンサ４には画像処理装置６が連結する。画像処理装置６には処理手段７，演算手段８，判定手段９等が設けられ、処理手段７は後記する画素データ処理を行って加工画像を作成するものであり、演算手段８は前記加工画像を基にして所定の演算を行うものである。また、判定手段９は予め定めたシュレッシュホールド（閾値）と前記の演算結果とを比較してパタンムラの判定を行うものである。また、前記した画像処理用フィルタはシャドウマスク１を撮像した原画像上に重ね合わされ、画素単位毎に縦横に遂次移動して遂次合算処理を行うものである。
【００１０】
次に、本参考例１の動作を図１乃至図３により説明する。まず、シャドウマスク１の全画像の画素データをＣＣＤセンサ４から画像処理装置６に入力しＸ，Ｙ座標における画素の輝度Ｇ（Ｘ，Ｙ）を求める（ステップ１００）。図４はＸ，Ｙ座標におけるＧ（Ｘ，Ｙ）を示すが、パタンムラ１０がある領域に渡って含まれている。次に、フィルタ３を図２のようにシャドウマスク１の画像に重合する（ステップ１０１）。次に、Ｘ，Ｙ位置におけるフィルタ３内のすべての画素の輝度Ｇ（Ｘ，Ｙ）の値を合算し、次の（１）式のＮ（Ｘ，Ｙ）を演算し、パタンムラ１０が強調された加工画像を作成する（ステップ１０２）。
【００１１】
【数１】
0003584507.tif 000002
【００１２】
次に、この加工画像を基にして（２）式により特定のＹ方向範囲におけるＮ（Ｘ，Ｙ）の合算値のＨ（Ｘ）を演算する（ステップ１０３）。すなわち、Ｙ方向の所定範囲に含まれるＮ（Ｘ，Ｙ）をＸ軸に撮像してＸ方向プロファイルを作成する。
【００１３】
【数２】
0003584507.tif 000003
【００１４】
図５に示すように、横軸にＸをとり、縦軸にＨ（Ｘ）を表示した線図を作成し、曲線Ａを求める（ステップ１０４）。次に、予め定めたシュレッシュホールド（閾値）Ｈ0（Ｘ）により図６に示すようにＨ（Ｘ）との比較を行う（ステップ１０５）。図示のようにＨ（Ｘ）がＨ0（Ｘ）より下廻る部分（Ｂで示す）があれば（Ｙｅｓの場合）この部分にパタンムラ１０があると判定する（ステップ１０６）。ない場合（ｎｏの場合）はパタンムラ１０がないと判定する（ステップ１０７）。なお、前記はパタンムラ１０が暗い場合について説明したが、パタンムラ１０が明るい場合は図７に示すようにＨ（Ｘ）ーＸ線図においてシュレッシュホールドＨ0（Ｘ）より上廻るＨ（Ｘ）の部分（Ｃで示す）がパタンムラ１０と判定する。以上の処理および演算によりパタンムラ１０の部分がクローブアップされるため、正確な判定が行われる。以上、本参考例１によれば、カラーフィルタやシャドウマスクの画像をエリアセンサ等によってコンピュータの画像メモリに入力した後、縦，横の長さが周期の整数倍であるフィルタ（マスク）を設け、画像メモリのあるところをマスクで囲み、マスク内のすべての画素の輝度を加算した値を輝度とする画素を形成する。画像メモリの他の部分のところに対しても同様な処理を行い、像を形成することにより輝度ムラを強調する。シャドウマスクは金属板に周期的に円状の孔があいているものであり、孔の孔径がすべて均一であれば正常であるが、孔径が若干大きいものが群がっている場合、シャドウマスクを離れて目でみると白く抜けているように見える。あるいは孔径が若干小さいものはシャドウマスクを離れて目で見ると黒いシミのように見える場合がある。そこで、前記マスクを用いた画像処理により前述した白抜きや黒いシミを画像上で再現している。
【００１５】
図８は被検査物としてカラーフィルタ１ａを用いた場合の本参考例１の構成図であり、各色毎に前記の場合と同様な処理，演算を行うことによりパタンムラを検出することが出来る。また、図９はＸＹステージ１１を用い、この上に図略の被検査物を搭載し、撮像手段としてラインセンサ１２を用いた場合の構成図であり、前記と同様な方法によりパタンムラを検出することが出来る。
【００１６】
（実施例１）
図１０は本実施例の全体構成図、図１１は被検査物のカラーフィルタを撮像した全体像の部分平面図、図１２はカラーフィルタのＲ部のみを切り出した状態を示す平面図、図１３は切り出されたＲ部を集合処理した状態を示す平面図。図１４，図１５は本実施例のパタンムラの検出方法を説明するための説明用平面図および線図、図１６は本実施例の動作を説明するためのフローチャート、図１７は図１０における光学カットフィルタを使用しない場合における本実施例の作用を説明するためのフローチャートである。
【００１７】
図１０に示すように、本実施例はＲＧＢ（赤，緑，青）三原色を有するＲＧＢカラーフィルタ１ａを被検査物とした場合のそれぞれの色におけるパタンムラを検出する検査装置である。ＲＧＢカラーフィルタ１ａはＲ，Ｇ，Ｂの複数色の分割素を規則的に配置した周期パタンを有するものであり、例えば、アクティブマトリックス型液晶表示素子に組み込まれる。本実施例の検査装置では、Ｒ，Ｇ，Ｂの内の一色を選択的に切り出すため光学カットフィルタ１３を使用する。その他の構成要素については図１に示したものとほぼ同一の機能を有するものであり、重後説明を省略する。
【００１８】
図１６のフローチャートに示すように、まず、光学カットフィルタ１３を操作し検査すべき色を決める（ステップ２００）。ここでは、Ｒ色のみを選択的に透過するカットフィルタを設定している。次に、撮像しＲの分割素の画素データを求める（ステップ２０１）。次に、バックグランドを除くためのシェーディング補正を行う（ステップ２０２）。シェーディング補正とはバックグランド（影部）を除去するための処理であり、具体的には被検査物のない場合の元の画素データを予め求め被検査物の画素データから前記の元の画素データの値を差し引くことにより行われる。これ等の処理は画像処理装置６により行われる。次に、図１２に示すようにＲの画素データだけを切り出し、それ等を図１３に示すように集合させ、Ｒだけの画素データを作る（ステップ２０３）。以下、参考例１と同様にＧ（Ｘ，Ｙ）（図１４），Ｎ（Ｘ，Ｙ），Ｈ（Ｘ）を求め、図１５に示すようにＨ（Ｘ）ーＸ線図を作り、シュレッシュホールドのＨ0（Ｘ）と比較し、パタンムラ（Ｂで示す）を求める（ステップ２０４）。なお、本実施例はＧ（Ｘ，Ｙ）を一旦Ｎ（Ｘ，Ｙ）に加工してから閾処理を行っているがＧ（Ｘ，Ｙ）を直接閾処理してもよい。以上の実施例ではフィルタ１３を用いたが、これを使用しないで図１１に示す全体像を撮像した後、Ｒ，Ｇ，Ｂの分割素のいずれかを選択的に切り出す処理を画像処理装置６側でソフトウェア的に行わせてもよい。すなわち、図１７に示すように、この場合にはまず全体の撮像を行い（ステップ２００ａ）、前記したシェーディング補正を行った後（ステップ２０１ａ）、Ｒ，Ｇ，Ｂのいずれか１つを切り出す画像処理を行う（ステップ２０２ａ）。次に、切り出された１つの色の画素データを集合させる集合処理を行う（ステップ２０３ａ）。以上の本実施例１によればカラーフィルタの画像をカラーのエリアセンサ等によってコンピュータの画像メモリに入力した後、カラーフィルタのＲＧＢのＲもしくはＧもしくはＢの部分だけをよせあつめＲもしくはＧもしくはＢだけからなるつなぎ目なしの面を作り、その面においてムラを検査することを特徴とする。従来カラーフィルタの検査は照明を用いて目視検査が行われていた。特に、ムラ検査は個人差が大きく、個人によっても時間的な変動があった。カラーフィルタのムラ等、目視でかろうじて見えてもＣＣＤセンサなどでは微妙なコントラストがとらえられなかった。そこで、一色のみを寄せ集める画像処理を施し、色ムラを強調した上で検査を行う。
【００１９】
（実施例２）
図１８は本実施例の全体構成図、図１９は本実施例における撮像処理方法を説明するための模式図、図２０乃至図２２は本実施例におけるパタンムラの検出方法を説明するための説明用平面図および線図、図２３はパタンムラの範囲を示す平面図、図２４は本実施例の動作を説明するためのフローチャートである。
【００２０】
本実施例は動的蓄積法検査と言われるもので被検査物のパタンムラ等の欠陥を見出す場合に固定して見るよりもわずかに動かして観察することにより、より高精度な欠陥検出が行われるという実経験を基にして考えられた検査方法である。まず、図１８により本実施例の全体構成を説明する。被検査物のＲＧＢカラーフィルタ１ａはＸ，Ｙ方向に移動可能にステージコントローラ１４により作動される透明なステージ１５上に搭載される。制御装置１６はステージコントローラ１４の動作制御を行うと共に画像処理装置６をコントロールする。次に、本実施例の検査方法を図２４のフローチャートにより図１９を参照しながら説明する。まず、処理開始（ステップ３００）し、被検査物として例えばＲＧＢカラーフィルタ１ａを撮像する（ステップ３０１）。これが図１９の符号１７で示したフレームとして記録される（ステップ３０２）。次に、ステージ１５を画素ピッチをこえない微少量だけ移動し（ステップ３０３）、再びカラーフィルタ１ａを撮像する。これが図１９の符号１８で示した第２フレームとして記録される。この画素データを前の符号１７の画素データに加算する加算処理（ステップ３０４）が行われる。同様にステージ１５を更に微少量移動し、図１９の符号１９に示すように画素データを第３フレームとして記録し加算処理を繰返し行う。加算結果は図１９の符号２０に示される。加算回数を所定値Ｍと比較し（ステップ３０５）、Ｍに一致するまで前記のステップを繰返し行い、Ｍの値に一致したら符号２０に示した画素データを記録する（ステップ３０６）。次に、前記の各ステップによる検査方法が被検査物の対象領域を走査したか否かを判断し（ステップ３０７）、走査が完了している場合（Ｙｅｓの場合）は前記符号２０の画素データを基にして前記実施例において説明したパタンムラ検査を行いパタンムラを検査する（ステップ３０８）。一方、走査が完了していない場合（Ｎｏの場合）は再びステップ３０１に戻り前記と同様な処理を行う。
【００２１】
図２０は図１９の符号２０に示した撮像による画像を示す平面図である。図２１は前記実施例において説明したＧ（Ｘ，Ｙ）の線図であり、図２２はＨ（Ｘ）−Ｘ線図である。Ｈ（Ｘ）−Ｘ線図とシュレッシュホールドとの比較により、図２３に示すようにＧ（Ｘ，Ｙ）図においてパタンムラ１０の位置が検出される。以上、本実施例２によればエリアセンサを対象物に対して移動しながらいくつかのフレーム画像をメモリに蓄積し、いくつかのフレーム画像を加算処理してメモリに入力することにより、コントラストを上げてムラ検出を可能とする。従来カラーフィルタの検査は照明を用いて目視検査が行われていた。特にムラ検査は個人差が大きく、個人によっても時間的な変動があった。カラーフィルタのムラ等，目視でかろうじて見えてもＣＣＤセンサは微妙なコントラストがとらえられなかった。そこで、ＣＣＤセンサに対して対象物を移動しながら各瞬時におけるＣＣＤ線画像を一定時間だけ蓄積する。そして数フレームの画像を加算することによりムラのコントラストを強調してとらえ、ムラを自動検出する。
【００２２】
【発明の効果】
本発明によれば、次のような顕著な効果を奏する。
１）被検査物の画素データをフィルタリング処理することによりパタンムラが強調される。このため、パタンムラを正確に検出することが出来る。
２）ソフトウェアに基づく画像処理によりパタンムラの検出が行われるため個人差が生じない。
３）カラーフィルタのような色付パタンでもそれぞれの色調毎にパタンムラを検出することが出来る。
４）シェーディング補正のプロセスを採用することによりバックグランドの誤差がなくなり、より正確なパタンムラ検出が出来る。
５）被検査物を少しずらしながら撮像することにより、人間の視覚特性に近い撮像処理によるパタンムラ強調が行われ、より正確な検出が可能である。
６）自動検査のためオンライン検査が可能である。また、処理スピードも早い。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の参考例１における検査装置の全体構成図。
【図２】画像処理用の認定領域と被検査物の原画像との関係を示す平面図。
【図３】本実施例の動作を説明するためのフローチャート。
【図４】撮像された画素データのＸ，Ｙ位置における輝度Ｇ（Ｘ，Ｙ）を表わす平面図。
【図５】Ｇ（Ｘ，Ｙ）のフィルタ処理によって求められたＮ（Ｘ，Ｙ）のＨ（Ｘ）値とＸとの関係を示す線図。
【図６】パタンムラの検出，判定を説明する線図。
【図７】白抜パタンムラの検出，判定を説明するための線図。
【図８】カラーフィルタのパタンムラを検査する場合の参考例１の全体構成図。
【図９】ステージとライセンサを用いた本実施例のパタンムラ検査装置の一例を示す全体構成図。
【図１０】ＲＧＢカラーフィルムのパタンムラを光学カットフィルタを用いて検査する実施例１の全体構成図。
【図１１】ＲＧＢカラーフィルタの全体像の一部平面図。
【図１２】図１１の全体像からの切り出されたＲの画素データを示す平面図。
【図１３】図１２のＲの画素データを集合処理した状態を示す平面図。
【図１４】実施例１における輝度Ｇ（Ｘ，Ｙ）を示す平面図。
【図１５】実施例１におけるパタンムラの検出，判定方法を説明するための線図。
【図１６】実施例１の動作を説明するためのフローチャート。
【図１７】実施例１において光学カットフィルタを使用しないでパタンムラを検出する処理プロセスを説明するためのフローチャート。
【図１８】本発明の実施例２における検査装置の全体構成図。
【図１９】実施例２における撮像方法を示す説明用断面図。
【図２０】実施例２における合成画像を示す平面図。
【図２１】実施例２におけるＧ（Ｘ，Ｙ）を示す平面図。
【図２２】実施例２におけるパタンムラの検出方法を説明する平面図。
【図２３】実施例２におけるパタンムラの領域を示す平面図。
【図２４】実施例２のパタンムラの検出，判定を説明するためのフローチャート。
【図１】
0003584507.tif 000004
【図２】
0003584507.tif 000005
【図３】
0003584507.tif 000006
【図４】
0003584507.tif 000007
【図５】
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【図６】
0003584507.tif 000009
【図７】
0003584507.tif 000010
【図８】
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【図９】
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【図１０】
0003584507.tif 000013
【図１１】
0003584507.tif 000014
【図１２】
0003584507.tif 000015
【図１３】
0003584507.tif 000016
【図１４】
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【図１５】
0003584507.tif 000018
【図１６】
0003584507.tif 000019
【図１７】
0003584507.tif 000020
【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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