(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
一定の周期でパターンが反復する検査対象物の欠陥を検査する装置であって、前記パターンを線型走査してイメージセンサで読み取り多値画像を得る画像入力手段と、前記多値画像をＡとし、このＡより１周期長遅延した多値画像をＢとし、前記Ａより２周期長遅延した多値画像をＣとし、各多値画像の同時刻における差分であって、ＡとＢとの差分Ａ−Ｂ，ＢとＡとの差分Ｂ−Ａ，ＢとＣとの差分Ｂ−Ｃ，ＣとＢとの差分Ｃ−Ｂを演算する差分演算手段と、前記各差分Ａ−Ｂ，Ｂ−Ａ，Ｂ−Ｃ，Ｃ−Ｂが所定のしきい値より大きいときは１，未満のときは負の場合も含めて０とする２値化を行う２値化手段と、この２値化手段による各差分の２値化値を対応するアルファベットの小文字によりａ−ｂ，ｂ−ａ，ｂ−ｃ，ｃ−ｂと表わした場合、ｂ−ａとｂ−ｃの論理積を演算する第１論理積演算手段と、ａ−ｂとｃ−ｂとの論理積を演算する第２論理積演算手段と、を備え、前記多値画像はＭからＮ（Ｍ，Ｎ共正数でＭ＜Ｎ）の多値で表されていることを特徴とする周期パターンの欠陥検査装置。
【請求項２】
一定の周期でパターンが反復する検査対象物の欠陥を検査する装置であって、前記パターンを線形走査してイメージセンサで読み取り多値画像を得る画像入力手段と、前記多値画像をＡとし、このＡより１周期長遅延した多値画像をＢとし、前記Ａより２周期長遅延した多値画像をＣとし、各多値画像の同時刻における差分であって、ＡとＢとの差分Ａ−Ｂ，ＢとＡとの差分Ｂ−Ａ，ＢとＣとの差分Ｂ−Ｃ，ＣとＢとの差分Ｃ−Ｂを演算する差分演算手段と、前記各差分Ａ−Ｂ，Ｂ−Ａ，Ｂ−Ｃ，Ｃ−Ｂが所定のしきい値より大きいときは１，未満のときは負の場合も含めて０とする２値化を行う２値化手段と、この２値化手段による各差分の２値化値を対応するアルファベットの小文字によりａ−ｂ，ｂ−ａ，ｂ−ｃ，ｃ−ｂと表わした場合、ｂ−ａの反転値と、ｂ−ｃと、ｃ−ｂの１周期遅延値の反転値との論理積を得る第３論理積演算手段と、ａ−ｂの反転値と、ｃ−ｂと、ｂ−ｃの１周期遅延値の反転値との論理積を得る第４論理積演算手段とを、備えたことを特徴とする周期パターンの欠陥検査装置。
【請求項３】
一定の周期でパターンが反復する検査対象物の欠陥を検査する装置であって、前記パターンをリニアセンサで読み取り多値画像を得る画像入力手段と、前記多値画像をＡとし、このＡより１周期長遅延した多値画像をＢとし、前記Ａより２周期長遅延した多値画像をＣとし、各多値画像の同時刻における差分であって、ＡとＢとの差分Ａ−Ｂ，ＢとＡとの差分Ｂ−Ａ，ＢとＣとの差分Ｂ−Ｃ，ＣとＢとの差分Ｃ−Ｂを演算する差分演算手段と、前記各差分Ａ−Ｂ，Ｂ−Ａ，Ｂ−Ｃ，Ｃ−Ｂが所定のしきい値より大きいときは１，未満のときは負の場合も含めて０とする２値化を行う２値化手段と、この２値化手段による各差分の２値化値を対応するアルファベットの小文字によりａ−ｂ，ｂ−ａ，ｂ−ｃ，ｃ−ｂと表わした場合、ｂ−ａとｂ−ｃの論理積を演算する第１論理積演算手段と、ａ−ｂとｃ−ｂとの論理積を演算する第２論理積演算手段と、ｂ−ａの反転値と、ｂ−ｃと、ｃ−ｂの１周期遅延値の反転値との論理積を得る第３論理積演算手段と、ａ−ｂの反転値と、ｃ−ｂと、ｂ−ｃの１周期遅延値の反転値との論理積を得る第４論理積演算手段とを、備えたことを特徴とする周期パターンの欠陥検査装置。
【請求項４】
前記多値画像で、最暗レベルを０、最明レベルをＮ（正数）で多値化表示しているときは、前記第１論理積演算手段の出力が１ときは１周期長以下の白欠陥、前記第２論理積演算手段の出力が１のときは１周期長以下の黒欠陥と判定することを特徴とする請求項１又は３に記載の周期パターンの欠陥検査装置。
【請求項５】
前記多値画像で最明レベルを０、最暗レベルをＮ（正数）で多値化表示している時は、前記第１論理積演算手段の出力が１のときは１周期長以下の黒欠陥、前記第２論理積演算手段の出力が１のときは１周期長以下の白欠陥と判定することを特徴とする請求項１又は３に記載の周期パターンの欠陥検査装置。
【請求項６】
前記多値画像で最暗レベルを０、最明レベルをＮ（正数）で多値化表示しているときは、前記第３論理積演算手段の出力が１となり、これに続いて前記第４論理積演算手段の出力が１となったとき、１周期長を超える白欠陥と判定し、前記第４論理積演算手段の出力が１となり、これに続いて前記第３論理積演算手段の出力が１となったとき１周期長を超える黒欠陥と判定することを特徴とする請求項２又は３に記載の周期パターンの欠陥検査装置。
【請求項７】
前記多値画像で最明レベルを０、最暗レベルをＮ（正数）で多値化表示している時は、前記第３論理積演算手段の出力が１となり、これに続いて前記第４論理積演算手段の出力が１となったとき、１周期長を超える黒欠陥と判定し、前記第４論理積演算手段の出力が１となり、これに続いて前記第３論理積演算手段の出力が１となったとき、１周期長を超える白欠陥と判定することを特徴とする請求項２又は３に記載の周期パターンの欠陥検査装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、液晶パネルやそのカラーフィルタ、シャドウマスク等の周期的パターンを有する検査対象における傷や、ピンホール、黒点、ゴミ、パターンの欠け等の欠陥を検査する周期パターン検査装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、周期的パターンの欠陥を検出する方法として特開平４−３１６３４６号、特開平６−１２９９９２号、特開平７−１５９３４３号公報等があり、これらは周期的パターンをラインセンサで走査し、元の画像とこれをずらした画像とを比較し、相違した場合、その相違部分を欠陥として検出する技術を開示している。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
欠陥には傷、ピンホール、汚れ、ゴミ、パターンの欠け等があり、これらは画像上、黒くまたは白く表れる。このため、欠陥が黒か白かがわかれば、欠陥の原因もかなり推定できる。また欠陥は１周期長以内の場合が多いが、１周期長を超えるものもある。しかし、従来の技術では白と黒の欠陥を同時刻で区別して検出することができなかった。また１周期長を超える欠陥と、その欠陥が白か黒かの区別を検出することはできなかった。
【０００４】
本発明は上述の問題点に鑑みてなされたもので、周期的パターンに生じる欠陥を白欠陥、黒欠陥に区別して検出する検査装置を提供することを目的とする。さらに１周期長を超える大欠陥についても、白欠陥、黒欠陥を区別して検出する装置を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
請求項１の発明では、一定の周期でパターンが反復する検査対象物の欠陥を検査する装置であって、前記パターンを線型走査してイメージセンサで読み取り多値画像を得る画像入力手段と、前記多値画像をＡとし、このＡより１周期遅延した多値画像をＢとし、前記Ａより２周期遅延した多値画像をＣとし、各多値画像の同時刻における差分であって、ＡとＢとの差分Ａ−Ｂ，ＢとＡとの差分Ｂ−Ａ，ＢとＣとの差分Ｂ−Ｃ，ＣとＢとの差分Ｃ−Ｂを演算する差分演算手段と、前記各差分Ａ−Ｂ，Ｂ−Ａ，Ｂ−Ｃ，Ｃ−Ｂが所定のしきい値より大きいときは１，未満のときは負の場合も含めて０とする２値化を行う２値化手段と、この２値化手段による各差分の２値化値を対応するアルファベットの小文字によりａ−ｂ，ｂ−ａ，ｂ−ｃ，ｃ−ｂと表わした場合、ｂ−ａとｂ−ｃの論理積を演算する第１論理積演算手段と、ａ−ｂとｃ−ｂとの論理積を演算する第２論理積演算手段と、を備え、前記多値画像はＭからＮ（Ｍ，Ｎ共正数でＭ＜Ｎ）の多値で表されている。
【０００８】
多値画像について、最暗レベルは０、最明レベルはＮとした場合、白欠陥は周期長だけ離れた両隣の濃度値と比べてあるしきい値（Ｌ１）よりも高い濃度レベルを持っており、黒欠陥は他のしきい値（Ｌ２，Ｌ２＜ＬＩ）よりも低い濃度レベルを持っている。また欠陥がない場合は両隣とほぼ同様の濃度レベルを持っている。いま、１周期長内に欠陥があって、それが白欠陥であるとする。欠陥の発生した周期の画像Ｂを中心として同時刻におけるＡとの差分Ｂ−Ａ，Ｃとの差分Ｂ−Ｃをとると、差分Ｂ−Ａ，差分Ｂ−Ｃ，は正の値になる。この差分Ｂ−Ａ，差分Ｂ−Ｃを所定のしきい値Ｌ１と比較し、これより大きいとき１，それ以外のとき０として２値化する。しきい値として適切に欠陥を表す値とすることにより、確実に欠陥を取り出すことができる。そして２値化差分ｂ−ａ，ｂ−ｃが共に１のときは白欠陥と判定することができる。つまり、ある周期とこの１つ前の周期の比較、ある周期とこの１つ後の周期の比較をすることにより、ある周期内に欠陥が有るか否か、その欠陥は白欠陥か黒欠陥か、その周期内の欠陥かが分かる。
【０００９】
また１周期長以下の黒い欠陥が存在するとき、欠陥の発生した周期の画素Ｂを中心として同時刻におけるＡとの差分Ａ−Ｂ，Ｃとの差分Ｃ−Ｂをとる。差分Ａ−Ｂ，差分Ｃ−Ｂは正の値となる。この差分Ａ−Ｂ，差分Ｃ−Ｂを所定のしきい値Ｌ２と比較し、これより大きい時は１、それ以外は０として２値化する。しきい値として適切に欠陥を表す値とすることにより、確実に欠陥を取り出すことができる。この２値化差分ａ−ｂ，ｃ−ｂが共に１のときは黒い欠陥と判定することができる。これにより欠陥の検出のみならず、白い欠陥か黒い欠陥かも判定することができる。
【００１０】
請求項４の発明では、前記多値画像で、最暗レベルを０、最明レベルをＮ（正数）で多値化表示しているときは、前記第１論理積演算手段の出力が１ときは１周期長以下の白欠陥、前記第２論理積演算手段の出力が１のときは１周期長以下の黒欠陥と判定する。
【００１１】
多値画像で０を最暗レベル、Ｎを最明レベルとして０よりＮまでで多値を表示している場合、１周期長両隣の濃度と比較して、しきい値Ｌ１より高いレベルにあるときは白い欠陥である。故に請求項２の場合で説明した２値化差分ｂ−ａ，ｂ−ｃが共に１の場合に相当し、これは第１論理積演算手段の出力が１の場合である。また、１周期長両隣の濃度と比較して、しきい値Ｌ２（Ｌ１＞Ｌ２）より低いレベルにあるときは黒い欠陥である。故に請求項２の場合で説明した２値化差分ａ−ｂ，ｃ−ｂが共に１の場合に相当し、これは第２論理積演算手段の出力が１の場合である。
【００１２】
請求項５の発明では、前記多値画像で最明レベルを０、最暗レベルをＮ（正数）で多値化表示している時は、前記第１論理積演算手段の出力が１のときは１周期長以下の黒欠陥、前記第２論理積演算手段の出力が１のときは１周期長以下の白欠陥と判定する。
【００１３】
本発明は多値化の設定を請求項４の場合と反対にしたもので、０を最明レベル、Ｎを最暗レベルとして多値化を表した場合である。１周期長離れた両隣よりもしきい値Ｌ２より小さな値のときは白い欠陥であり、１周期長離れた両隣よりもしきい値Ｌ１（Ｌ１＞Ｌ２）より大きな値のときは黒い欠陥である。黒の欠陥の場合、請求項２の場合で説明した２値化差分ｂ−ａ，ｂ−ｃが共に１の場合に相当し、これは第１論理積演算手段の出力が１の場合である。また、１周期長両隣の濃度と比較して、しきい値Ｌ２より小さな値のときは白い欠陥である。白い欠陥の場合、請求項１の場合で説明した２値化差分ａ−ｂ，ｃ−ｂが共に１の場合に相当し、これは第２論理積演算手段の出力が１の場合である。
【００１４】
請求項２の発明では、一定の周期でパターンが反復する検査対象物の欠陥を検査する装置であって、前記パターンを線形走査してイメージセンサで読み取り多値画像を得る画像入力手段と、前記多値画像をＡとし、このＡより１周期長遅延した多値画像をＢとし、前記Ａより２周期長遅延した多値画像をＣとし、各多値画像の同時刻における差分であって、ＡとＢとの差分Ａ−Ｂ，ＢとＡとの差分Ｂ−Ａ，ＢとＣとの差分Ｂ−Ｃ，ＣとＢとの差分Ｃ−Ｂを演算する差分演算手段と、前記各差分Ａ−Ｂ，Ｂ−Ａ，Ｂ−Ｃ，Ｃ−Ｂが所定のしきい値より大きいときは１，未満のときは負の場合も含めて０とする２値化を行う２値化手段と、この２値化手段による各差分の２値化値を対応するアルファベットの小文字によりａ−ｂ，ｂ−ａ，ｂ−ｃ，ｃ−ｂと表わした場合、ｂ−ａの反転値と、ｂ−ｃと、ｃ−ｂの１周期遅延値の反転値との論理積を得る第３論理積演算手段と、ａ−ｂの反転値と、ｃ−ｂと、ｂ−ｃの１周期遅延値の反転値との論理積を得る第４論理積演算手段とを、備える。
【００１５】
白い欠陥で１周期長を超える長欠陥の特徴を図８を用いて説明する。まず長欠陥の始まる１周期目について、Ｐの期間では、ＢとＡが同じレベルで、ＣはＡとＢより低いレベルである。さらに、Ｐ−１の期間ではＢとＣは同じレベルである。これは２値化差分ｂ−ａが０，ｂ−ｃが１，ｃ−ｂの１周期遅延値が０であることを意味する。故にｂ−ａの反転値と、ｂ−ｃの値と、ｃ−ｂの１周期遅延値の反転値とが全て１になるので、第３論理積演算手段の出力が１となる。
【００１６】
また長欠陥の終わる周期について、Ｑの期間ではＡとＢは同じレベルで、ＣはＡ，Ｂより高いレベルである。さらにＱ−１期間ではＣとＢは同じレベルである。これは請求項５の発明で２値化差分ａ−ｂが０、ｃ−ｂが１、ｂ−ｃの１周期遅延値が０であることを意味する。故にａ−ｂの反転値と、ｂ−ｃの値と、ｂ−ｃの１周期遅延値の反転値とが全て１になるので第４論理積演算手段の出力は１となる。
【００１７】
黒い欠陥で１周期長を超える長欠陥の特徴を図９を用いて説明する。長欠陥の始まる１周期目について、Ｐの期間では、ＢとＡが同じレベルで、ＣはＢ，Ａより高いレベルである。さらにＰ−１の期間ではＢとＣは同じレベルである。これは請求項５の発明で２値化差分ａ−ｂが０、ｃ−ｂが１、ｂ−ｃの１周期遅延値が０であることを意味する。故にａ−ｂの反転値と、ｂ−ｃの値と、ｂ−ｃの１周期遅延値の反転値とが全て１となるので、第４論理積演算手段の出力は１となる。
【００１８】
また長欠陥の終わる周期について、Ｑの期間では、ＢとＡが同じレベルであり、ＣはＢ，Ａよりも低レベルである。さらにＱ−１の期間ではＢとＣは同じレベルである。これは請求項５の発明で２値化差分ｂ−ａが０、ｂ−ｃが１、ｃ−ｂの１周期遅延値が０であることを意味する。故にｂ−ａの反転値と、ｂ−ｃの値と、ｃ−ｂの１周期遅延値の反転値とが全て１になるので、第３論理積演算手段の出力が１となる。
【００１９】
以上のように白い欠陥で１周期長を超える長欠陥が存在するとまず第３論理積演算手段の出力が１となり、続いて第４論理積演算手段の出力が１となる。また黒い欠陥で１周期長を超える長欠陥が存在すると、まず第４論理積演算手段の出力が１となり、続いて第３論理積演算手段の出力が１となる。これにより１周期長を超える長欠陥をそれが白い欠陥か、黒い欠陥かを区別して検出することができる。
【００２０】
請求項６の発明では、前記多値画像で最暗レベルを０、最明レベルをＮ（正数）で多値化表示しているときは、前記第３論理積演算手段の出力が１となり、これに続いて前記第４論理積演算手段の出力が１となったとき、１周期長を超える白欠陥と判定し、前記第４論理積演算手段の出力が１となり、これに続いて前記第３論理積演算手段の出力が１となったとき１周期長を超える黒欠陥と判定する。
【００２１】
多値化表示を０が最暗レベル、Ｎが最明レベルとした場合、請求項２の発明によれば、白欠陥で１周期長を超える長欠陥が存在する場合、第３論理積演算手段の出力が１となり、続いて第４論理積演算手段の出力が１となる。また黒欠陥で１周期長を超える長欠陥が存在する場合、第４論理積演算手段の出力が１となり、続いて第３論理積演算手段の出力が１となる。
【００２２】
請求項７の発明では、前記多値画像で最明レベルを０、最暗レベルをＮ（正数）で多値化表示している時は、前記第３論理積演算手段の出力が１となり、これに続いて前記第４論理積演算手段の出力が１となったとき、１周期長を超える黒欠陥と判定し、前記第４論理積演算手段の出力が１となり、これに続いて前記第３論理積演算手段の出力が１となったとき、１周期長を超える白欠陥と判定する。
【００２３】
多値化表示を０が最明レベル、Ｎが最暗レベルとした場合、請求項２の発明によれば、黒欠陥で１周期長を超える長欠陥が存在すると、まず第３論理積演算手段の出力が１となり、続いて第４論理積演算手段の出力が１となる。また白欠陥で１周期長を超える長欠陥が存在すると、まず第４論理積演算手段の出力が１となり、続いて第３論理積演算手段の出力が１となる。
【００２４】
請求項３の発明では、一定の周期でパターンが反復する検査対象物の欠陥を検査する装置であって、前記パターンを線形走査してイメージセンサで読み取り多値画像を得る画像入力手段と、前記多値画像をＡとし、このＡより１周期遅延した多値画像をＢとし、前記Ａより２周期遅延した多値画像をＣとし、各多値画像の同時刻における差分であって、ＡとＢとの差分Ａ−Ｂ，ＢとＡとの差分Ｂ−Ａ，ＢとＣとの差分Ｂ−Ｃ，ＣとＢとの差分Ｃ−Ｂを演算する差分演算手段と、前記各差分Ａ−Ｂ，Ｂ−Ａ，Ｂ−Ｃ，Ｃ−Ｂが所定のしきい値より大きいときは１，未満のときは負の場合も含めて０とする２値化を行う２値化手段と、この２値化手段による各差分の２値化値を対応するアルファベットの小文字によりａ−ｂ，ｂ−ａ，ｂ−ｃ，ｃ−ｂと表わした場合、ｂ−ａとｂ−ｃの論理積を演算する第１論理積演算手段と、ａ−ｂとｃ−ｂとの論理積を演算する第２論理積演算手段と、ｂ−ａの反転値と、ｂ−ｃと、ｃ−ｂの１周期遅延値の反転値との論理積を得る第３論理積演算手段と、ａ−ｂの反転値と、ｃ−ｂと、ｂ−ｃの１周期遅延値の反転値との論理積を得る第４論理積演算手段とを、備える。
【００２５】
本発明は、請求項１の発明と請求項２の発明を連結したもので、１周期長以内の欠陥を白欠陥と黒欠陥を区別して検出できると共に、１周期長を超える長欠陥を白欠陥と黒欠陥とに区別して検出できる。
【００２６】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
図１は本実施の形態の構成を示すブロック図である。検査対象物１は矢印方向に移動し、この移動方向と直交する方向に周期的パターンを有している。ラインセンサカメラ２は内蔵するラインセンサの長さ方向（センサ素子の並び方向）を検査対象物１の移動方向と直交するように配置し、移動する周期パターンを持った画像を取り込む。Ａ／Ｄ変換器３はラインセンサカメラ２からのビデオ信号の濃淡画像をアナログ／デジタル変換して８ビット（２５６階調）の多値画像に変換し、この多値画像をＡとする。１周期長遅延回路４はＡを１周期長遅延させこの出力をＢとする。２周期長遅延回路５はＡを２周期長遅延させこの出力をＣとする。欠陥判定回路６はＡ，Ｂ，Ｃを入力し周期的なパターンに発生した欠陥を検出する。欠陥は傷、ピンホール、汚れ、ゴミ、パターンの欠け等で、これらは多値画像で０を最暗レベル、２５５を最明レベルとしその間を順次最暗レベルから最明レベルに変化させる階調とする場合、１周期長離れた両隣に比べてあるしきい値Ｌ１より高いレベルにあるとき白欠陥、他のしきい値Ｌ２（Ｌ１＞Ｌ２）より低いレベルにあるとき黒欠陥とする。以下の説明は０を最暗レベル、２５５を最明レベルとして説明する。欠陥判定回路６は欠陥をこの白欠陥または黒欠陥に分類して２値化画像として出力する。
【００２７】
図２は検査対象物１としての液晶パネルの一例を示す。これはリード線１１とゲート線１２が格子状に配線され、交点にＴＦＴ（Ｔｈｉｎ  Ｆｉｌｍ  Ｔｒａｎｓｉｓｔｅｒ）  が配置されている。格子間隔は横方向、縦方向共規則的に配置され、ラインセンサカメラ２はゲート線方向（横方向）に走査してゆき、リード線１１の間隔を１周期長とする画像Ａが得られる。欠陥は１周期長以内の白欠陥１４、黒欠陥１５があり、また１周期長を超える白長欠陥１６、黒長欠陥１７がある。
【００２８】
ラインセンサカメラ２のラインセンサにより撮像される画像は、走査方向（図２で横方向、ゲート線１２方向）に１列に並んだ画素列より構成される。ラインセンサは検出精度を高めるように構成されている。つまりパターン検査に必要な分解能が得られるように１周期中の画素数を定めている。ラインセンサのセンサ素子の大きさが撮像される画像の１つの画素の大きさとなっている。この画素の大きさは例えば１０μｍ程度で、１周期長が１００μｍの場合、ほぼ１０個ぐらいの画素で１周期長を表している。しかし、周期長と、センサ素子の大きさはそれぞれ独立のものであるので、１周期長を表す画素の数が整数個とならない場合が普通である。例えば１周期長が９．４画素などで表される。
【００２９】
このように１周期長が整数の画素数で表されない場合、１周期遅延画像Ｂ、２周期遅延画像Ｃの作成方法を説明する。例えば、１周期長が９．４画素の場合、１周期を構成する各画素を１周期長（つまり９．４画素）遅延させるには、次に示す（１）式により線形補間して、まず０．４画素遅延した場所のデータを算出する。さらにそのデータを９画素（整数部）遅らせることで、９．４画素遅延させることができる。
【００３０】
線形補間式：Ｑｉ＝（ｍＰｉ  ＋ｎＰｉ＋１  ）／１０  ……（１）
ここでｍ＋ｎ＝１０である。Ｐｉ  は遅延させようとする画素の濃淡階調、Ｐｉ＋１  は隣の画素の濃淡階調、０．４画素遅延する場合はｍ＝６，ｎ＝４であり、Ｑｉは０．４画素遅延した位置の濃淡階調である。これにより０．１画素刻みの遅延を行うことができる。２周期遅延の場合は、９．４×２＝１８．８画素になるので、先と同様に（１）式を用いてｍ＝２，ｎ＝８とし、０．８画素遅延した場所のデータを線形補間で算出し、さらにそのデータを１８画素（整数部）遅らせることにより、２周期遅延画像を得ることができる。
【００３１】
図３は白欠陥、黒欠陥の検出方法を示す。白欠陥、黒欠陥の検出信号の立ち上がりエッジで座標値を読み取ることにより、欠陥の所在位置が判明する。座標値はラインセンサの１画素毎にインクリメントするＸ座標と、ラインセンサの画像取り込み開始信号毎にインクリメントするＹ座標とがある。本装置では、欠陥の立ち上がりと、立ち下がりの座標値をランレングスデータとして記憶している。このランレングスデータを連結処理することにより、欠陥の大きさを知ることができる。
【００３２】
図４はラインセンサより得られる１ライン画像Ａと、このＡの１周期遅延画像Ｂ、およびＡの２周期遅延画像Ｃの関係を表す図である。▲１▼，▲２▼，▲３▼は連続した３周期長の画像を表す。以下に述べるＡ，Ｂ，Ｃ間の差分は同一時刻における各周期長の差分を演算する。例えば、差分Ｂ−ＡはＢの▲２▼とＡの▲３▼の差分，差分Ｂ−ＣはＢの▲２▼とＣの▲１▼の差分である。
【００３３】
図５は図１の欠陥判定回路６の内容を表す。Ａ，Ｂ，Ｃは図４に示す値である。差分２値化器２１ａは画像ＡとＢとの差分Ａ−Ｂを演算し、この値を所定のしきい値で２値化し、これを２値化差分ａ−ｂで表す。差分は値が負となった場合は０とする。所定のしきい値は、差分が欠陥を表す限界を示すもので、このしきい値を超える差分は欠陥となり、未満の差分は正常なものとする。このしきい値は検査対象物１の種類などに応じて定められるものである。同様に差分２値化器２１ｂは差分Ｂ−Ａを演算し、２値化差分ｂ−ａを出力し、差分２値化器２１ｃは差分Ｂ−Ｃを演算し、２値化差分ｂ−ｃを出力し、差分２値化器２１ｄは差分Ｃ−Ｂを演算し、２値化差分ｃ−ｂを出力する。
【００３４】
１周期遅延器２２は２値化差分値を１周期遅延する。これにより２値化差分ｂ−ｃは１周期遅延され、これをＤ（ｂ−ｃ）で表す。同様に２値化差分ｃ−ｂの１周期遅延値もＤ（ｃ−ｂ）で表す。第１論理積演算器２３は２値化差分ｂ−ａとｂ−ｃの論理積を演算する。第２論理積演算器２４は２値化差分ａ−ｂとｃ−ｂの論理積を演算する。第３論理積演算器２５は２値化差分ｂ−ａの反転値と、ｂ−ｃと、ｃ−ｂの１周期遅延値Ｄ（ｃ−ｂ）の反転値の論理積を演算する。第４論理積演算器２６は２値化差分ａ−ｂの反転値と、ｃ−ｂと、ｂ−ｃの１周期遅延値Ｄ（ｂ−ｃ）の反転値の論理積を演算する。判定回路２７は各論理積演算器２３〜２６の出力から欠陥の判定を行う。
【００３５】
判定回路２７は次の欠陥判定を行う。第１論理積演算器２３の出力が１のとき、白欠陥と判定し、かつ、第３および第４論理積演算器２５，２６の出力が１でないとき、１周期長以内の白欠陥と判定する。第２論理積演算器２４の出力が１のとき、黒欠陥と判定し、かつ、第３および第４論理積演算器２５，２６の出力が１でないとき１周期長以内の黒欠陥と判定する。第３論理積演算器２５の出力が１で、これに続いて第４論理積演算器２６の出力が１となるとき、１周期長以上の白欠陥と判定し、第４論理積演算器２６の出力が１で、これに続いて第３論理積演算器２５の出力が１となる場合、１周期長以上の黒欠陥と判定する。
【００３６】
図６〜図９は図５の欠陥判定回路６のタイミングチャートである。図６は１周期長以内の白欠陥を検出するタイミングチャート、図７は１周期長以内の黒欠陥を検出するタイミングチャート、図８は１周期長を超える白欠陥を検出するタイミングチャート、図９は１周期長を超える黒欠陥を検出するタイミングチャートである。
【００３７】
図６において、Ａはラインセンサより出力される原画像で、検査対象物１としては図２に示した液晶パネルである。周期的に表れる下方に向いたパルス３０はリード線１１を表し、このパルス間の長さが１周期長となる。パルス間を結ぶ水平線はリード線１１間のフィルタの濃淡レベル３１を表し、このレベル３１より黒は下方、白は上方である。レベル３１より上方に盛り上がった形状が１周期長以内の白欠陥３２を表している。ＢはＡの１周期遅延画像、ＣはＡの２周期遅延画像である。差分Ｂ−Ａ，Ｂ−Ｃ，Ａ−Ｂ，Ｃ−Ｂでは負の値は０とする。これら差分を所定のしきい値で２値化した２値化差分ｂ−ａ，ｂ−ｃ，ａ−ｂ，ｃ−ｂは、差分Ｂ−Ａ，Ｂ−Ｃ，Ａ−Ｂ，Ｃ−Ｂと同じ形状となっている。第１論理積演算器２３はｂ−ａとｂ−ｃの値が１のとき、出力１となる。白欠陥の場合、図６に示すようにｂ−ａ，ｂ−ｃは１となっているので、第１論理積演算器２３の出力は１となる。これにより１周期長以内の白欠陥を検出することができる。
【００３８】
次に１周期長以下の黒欠陥の検出を説明する。図７において、黒欠陥があるとパルス３０間の濃淡レベル３１に黒欠陥３３が表れる。第２論理積演算器２４は２値化差分ａ−ｂ，ｃ−ｂが共に１のとき１を出力する。黒欠陥の場合、ａ−ｂ，ｃ−ｂは共に１となるので第２論理積演算器２４の出力が１のとき１周期長以内の黒欠陥と判定する。
【００３９】
次に１周期長を超える白欠陥の検出を説明する。図８において、１周期長を超える白欠陥３４が表れている。第３論理積演算器２５は２値化差分ｂ−ａの反転値と、ｂ−ｃと、ｃ−ｂの１周期遅延値Ｄ（ｃ−ｂ）の反転値が１のとき１を出力する。また、第４論理積演算器２６は２値化差分ａ−ｂの反転値と、ｃ−ｂと、ｂ−ｃの１周期遅延値Ｄ（ｂ−ｃ）の反転値が１のとき、１を出力する。１周期長を超える白欠陥の場合、周期Ｐ（最初に白欠陥が表れる周期Ｐ−１の次の周期）において、第３論理積演算器２５の出力が１となる。また周期Ｑ（Ｃ画像で白欠陥が表れる最後の周期）で第４論理積演算器２６の出力が１となる。このように第３論理積演算器２５の出力が１となり、これに続いて第４論理積演算器２６の出力が１となったとき、１周期長を超える白欠陥と判定する。なお、１周期長以内の白欠陥の場合は第３および第４論理積演算器２５，２６は１とならない。しかし第１論理積演算器２３は１周期長を超える白欠陥の場合、１となる場合がある。故に１周期長を超える白欠陥か否かは第３および第４論理積演算器２５，２６の出力によって判定する。
【００４０】
次に１周期長を超える黒欠陥の検出を説明する。図９において、１周期長を超える黒欠陥３５が表れている。１周期長を超える黒欠陥の場合、周期Ｐ（最初に黒欠陥が表れる周期Ｐ−１の次の周期）において、第４論理積演算器２６の出力が１となる。また周期Ｑ（Ｃ画像で黒欠陥が表れる最後の周期）で第３論理積演算器２５の出力が１となる。このように第４論理積演算器２６の出力が１となり、続いて第３論理積演算器２５の出力が１となったとき、１周期長を超える黒欠陥と判定する。なお、１周期長以内の黒欠陥の場合は第３および第４論理積演算器２５，２６の出力は１とならない。しかし、第２論理積演算器２４は１周期長を超える黒欠陥の場合１となる場合がある。故に１周期長を超える黒欠陥か否かは第３および第４論理積演算器２５，２６の出力によって判定する。
【００４１】
以上の説明は濃淡階調設定において、最暗レベルを０、最明レベルをＮ（８ビットの濃淡表示の場合Ｎ＝２５５）としたが、これを逆にして最暗レベルをＮ，最明レベルを０としても本発明は成立する。また、実施形態では、リニアセンサを用いた場合で説明したが、面撮像素子の１走査線について行ってもよい。
【００４２】
【発明の効果】
以上の説明より明らかなように、本発明は元の画像Ａ，この１周期遅延画像Ｂ，Ａの２周期遅延画像Ｃについて、Ｂに対するＡまたはＣの差分を求め、この２値化値の論理積を演算することにより、１周期長以内またはこれを超えるか否かを区別し、さらに白欠陥または黒欠陥を判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施形態の構成を示すブロック図である。
【図２】検査対象物の一例を示す図である。
【図３】欠陥を検出する方法を説明する図である。
【図４】ラインセンサより得られる１ライン画像Ａ，１周期長遅延画像Ｂ，２周期長遅延画像Ｃを示す図である。
【図５】欠陥判定回路の構成を示す図である。
【図６】１周期長以内の白欠陥を検出するタイミングチャートである。
【図７】１周期長以内の黒欠陥を検出するタイミングチャートである。
【図８】１周期長を超える白欠陥を検出するタイミングチャートである。
【図９】１周期長を超える黒欠陥を検出するタイミングチャートである。
【符号の説明】
１  検査対象物
２  ラインセンサカメラ
３  Ａ／Ｄ変換器
４  １周期長遅延回路
５  ２周期長遅延回路
６  欠陥判定回路
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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