(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検査体を撮影することにより得られ、輝度情報の値が所定方向に連続的に変化する輝度変化領域を有する撮影画像を取得し、
前記撮影画像における画素ごとの輝度情報に基づいてヒストグラムを求め、
前記輝度変化領域における画素ごとの輝度情報に基づいて、前記輝度変化領域での前記所定方向における隣り合う画素間の輝度情報の値の差の最大値および最小値を求め、
前記ヒストグラム、前記最大値、および前記最小値に基づいてマハラノビスの平方距離を検査値として求め、その検査値に基づいて前記被検査体を検査する
検査方法。
【請求項２】
前記撮影画像は、複数色のそれぞれについて、輝度情報を有し、
前記複数色のそれぞれについて、前記ヒストグラムと、前記最大値および前記最小値とを求める
請求項１に記載の検査方法。
【請求項３】
複数の基準被検査体の基準撮影画像を取得し、
前記基準撮影画像に基づいてマハラノビスの平方距離を基準値として求め、
前記検査値と前記基準値とを比較することにより、前記被検査体を検査する
請求項１または請求項２に記載の検査方法。
【請求項４】
前記複数の基準被検査体は、複数の良品と、１つの不良品とを含む
請求項３に記載の検査方法。
【請求項５】
前記被検査体を撮影して前記撮影画像を取得する
請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の検査方法。
【請求項６】
前記被検査体は表示装置であり、
前記撮影画像は、前記表示装置の表示画面を撮影した画像である
請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の検査方法。
【請求項７】
前記被検査体の検査結果に基づいて、前記被検査体を複数のグループに分類する
請求項１から請求項６のいずれか一項に記載の検査方法。
【請求項８】
被検査体を撮影することにより得られ、輝度情報の値が所定方向に連続的に変化する輝度変化領域を有する撮影画像における画素ごとの輝度情報に基づいてヒストグラムを求めるとともに、前記輝度変化領域における画素ごとの輝度情報に基づいて、前記輝度変化領域での前記所定方向における隣り合う画素間の輝度情報の値の差の最大値および最小値を求める画像処理部と、
前記ヒストグラム、前記最大値、および前記最小値に基づいてマハラノビスの平方距離を検査値として求め、その検査値に基づいて前記被検査体を検査する検査部と
を備えた検査装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、被検査体を撮影した画像に基づいてその被検査体を検査する検査方法、およびそのような検査方法により被検査体を検査する検査装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
被検査体の検査を行う際、しばしば、その被検査体を撮影した画像に基づいて画像処理を行うことにより、その被検査体の良否判断が行われる。これにより、例えば検査員が目視によりその被検査体の検査を行う場合に比べ、客観的かつ効率的な検査が可能になる。
【０００３】
このような被検査体の検査装置について、様々な技術が開示されている。例えば、特許文献１には、表示装置の検査において、その表示装置の表示画像を撮影し、その撮影画像に基づいて、マハラノビスの距離を利用して表示画像の良否判断を行う画像処理装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−１０１３３８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
このように、被検査体の検査は、効率的に行われることが望ましく、さらなる効率性の向上が期待されている。
【０００６】
本開示はかかる問題点に鑑みてなされたもので、その目的は、被検査体の検査を効率的に行うことができる検査方法および検査装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示の検査方法は、被検査体を撮影することにより得られ、輝度情報の値が所定方向に連続的に変化する輝度変化領域を有する撮影画像を取得し、撮影画像における画素ごとの輝度情報に基づいてヒストグラムを求め、輝度変化領域における画素ごとの輝度情報に基づいて、輝度変化領域での所定方向における隣り合う画素間の輝度情報の値の差の最大値および最小値を求め、ヒストグラム、最大値、および最小値に基づいてマハラノビスの平方距離を検査値として求め、その検査値に基づいて被検査体を検査するものである。
【０００８】
本開示の検査装置は、画像処理部と、検査部とを備えている。画像処理部は、被検査体を撮影することにより得られ、輝度情報の値が所定方向に連続的に変化する輝度変化領域を有する撮影画像における画素ごとの輝度情報に基づいてヒストグラムを求めるとともに、輝度変化領域における画素ごとの輝度情報に基づいて、輝度変化領域での所定方向における隣り合う画素間の輝度情報の値の差の最大値および最小値を求めるものである。検査部は、ヒストグラム、最大値、および最小値に基づいてマハラノビスの平方距離を検査値として求め、その検査値に基づいて被検査体を検査するものである。
【０００９】
本開示の検査方法および検査装置では、被検査体を撮影した撮影画像に基づいて、その被検査体が検査される。その際、撮影画像における画素ごとの輝度情報に基づいてヒストグラムが求められ、そのヒストグラムに基づいて被検査体が検査される。
【発明の効果】
【００１０】
本開示の検査方法および検査装置によれば、ヒストグラムに基づいて被検査体を検査するようにしたので、被検査体の検査を効率的に行うことができる。なお、ここに記載された効果は必ずしも限定されるものではなく、本開示中に記載されたいずれの効果があってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本開示の実施の形態に係る検査装置の一構成例を表すブロック図である。
【図２】検査用画像の一例を表す説明図である。
【図３】ヒストグラムの一例を表す説明図である。
【図４Ａ】図２に示した輝度変化部分における輝度情報の一例を示す説明図である。
【図４Ｂ】図２に示した輝度変化部分における差分の一例を示す説明図である。
【図５】ヒストグラムの他の例を表す説明図である。
【図６Ａ】図２に示した輝度変化部分における輝度情報の他の例を示す説明図である。
【図６Ｂ】図２に示した輝度変化部分における差分の他の例を示す説明図である。
【図７】検査装置の一動作例を表す流れ図である。
【図８】図７に示した統計データ算出処理の一動作例を表す流れ図である。
【図９】図７に示したしきい値決定処理の一動作例を表す流れ図である。
【図１０】図７に示した検査処理の一動作例を表す流れ図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本開示の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。なお、説明は以下の順序で行う。
１．実施の形態
２．応用例
【００１３】
＜１．実施の形態＞
［構成例］
図１は、実施の形態に係る検査装置の一構成例を表すものである。検査装置１は、液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイなどの画像表示装置９に表示される表示画像を良否判断することにより、画像表示装置９の検査を行うものである。なお、本開示の実施の形態に係る検査方法は、本実施の形態により具現化されるので、併せて説明する。検査装置１は、撮影部１０と、画像処理部２０と、判定部３０とを備えている。
【００１４】
撮影部１０は、例えばカメラなどを用いて構成されるものであり、画像表示装置９に表示された所定の検査用画像Ｑを撮影するものである。
【００１５】
図２は、画像表示装置９に表示される検査用画像Ｑの一例を表すものである。検査用画像Ｑは、複数の輝度変化部分Ｑ１を有している。輝度変化部分Ｑ１は、水平方向（図の横方向）において輝度が連続的に変化する部分である。この例では、垂直方向（図の縦方向）において、８つの輝度変化部分Ｑ１が並んで設けられている。輝度変化部分Ｑ１のそれぞれでは、様々な色について、輝度を連続的に変化させている。具体的には、８つの輝度変化部分Ｑ１は、この例では、上から、黄色、シアン色、緑色、白色、白色、マゼンタ色、赤色、青色のそれぞれについて、輝度を連続的に変化させている。その際、隣り合う輝度変化部分Ｑ１において、輝度が変化する方向が互いに反対方向になるように設定されている。具体的には、例えば、一番上の黄色についての輝度変化部分Ｑ１では、右にいくほど輝度が高く、上から２番目のシアン色についての輝度変化部分Ｑ１では、左に行くほど輝度が高くなっている。その他の輝度変化部分Ｑ１についても同様である。このように、検査用画像Ｑには、様々な色が含まれており、かつ、各色についての輝度の変化が含まれている。このような検査用画像Ｑを検査対象である画像表示装置９に表示させることにより、画像表示装置９により良否判断をしやすくするとともに、例えば、その表示画像に不具合がある場合に、目視によりどのような不具合であるかを確認しやすくすることができるようになっている。
【００１６】
撮影部１０は、画像表示装置９に表示されたこのような検査用画像Ｑを撮影し、撮影画像Ｐを取得する。撮影画像Ｐは、赤色（Ｒ）の輝度情報ＩＲ、緑色（Ｇ）の輝度情報ＩＧ、および青色（Ｂ）の輝度情報ＩＢを、それぞれＮ画素分有するものである。その際、撮影画像Ｐの画素数と検査用画像Ｑの画素数とは必ずしも一致している必要はない。具体的には、撮影画像Ｐの１画素が、検査用画像Ｑの１画素と対応するようにしてもよいし、撮影画像Ｐの１画素が、検査用画像Ｑの複数の画素と対応するようにしてもよい。そして、撮影部１０は、この撮影画像Ｐを画像処理部２０に供給するようになっている。
【００１７】
画像処理部２０は、撮影部１０から供給された撮影画像Ｐに基づいて、ヒストグラム情報ＩＨを求めるものである。具体的には、画像処理部２０は、撮影画像Ｐに含まれるＮ個の赤色（Ｒ）の輝度情報に基づいて、赤色の輝度情報についてのヒストグラムＨＲを生成し、撮影画像Ｐに含まれるＮ個の緑色（Ｇ）の輝度情報に基づいて、緑色の輝度情報についてのヒストグラムＨＧを生成し、撮影画像Ｐに含まれるＮ個の青色（Ｂ）の輝度情報に基づいて、青色の輝度情報についてのヒストグラムＨＢを生成する。その際、画像処理部２０は、赤色、緑色、青色の輝度情報のそれぞれについて、輝度情報の値の全範囲をｋ個の輝度クラスＣＣに分け、輝度クラスＣＣごとに度数を得ることによりヒストグラムＨＲ，ＨＧ，ＨＢを生成するようになっている。
【００１８】
図３は、ヒストグラムＨＲの一例を表すものである。なお、ここでは、ヒストグラムＨＲの一例を示すが、ヒストグラムＨＧ，ＨＢについても同様である。この例では、１６個（ｋ＝１６）の輝度クラスＣＣを設定している。ヒストグラムＨＲ，ＨＧ，ＨＢは、画像表示装置９の表示特性や不良画素の有無により変化するものである。つまり、ヒストグラムＨＲ，ＨＧ，ＨＢは、検査対象である画像表示装置９の特徴を表す、いわば特徴量である。
【００１９】
画像処理部２０は、このようなヒストグラムＨＲ，ＨＧ，ＨＢを生成し、これらをヒストグラム情報ＩＨとして、判定部３０に供給する。すなわち、画像処理部２０は、４８個（＝１６×３）のパラメータをヒストグラム情報ＩＨとして判定部３０に供給するようになっている。
【００２０】
また、画像処理部２０は、撮影画像Ｐに含まれる輝度変化部分Ｑ１に基づいて、差分情報ΔＩを求める機能をも有している。具体的には、画像処理部２０は、例えば、図２に示した８つの輝度変化部分Ｑ１のうち、上から５番目の白色についての輝度変化部分Ｑ１に基づいて、水平方向における隣り合う画素間の赤色の輝度情報ＩＲの値の差分ΔＩＲを求めてその最大値ＭＡＸＲおよび最小値ＭＩＮＲを取得する。また、画像処理部２０は、同様に、その輝度変化部分Ｑ１に基づいて、水平方向における隣り合う画素間の緑色の輝度情報ＩＧの値の差分ΔＩＧを求めてその最大値ＭＡＸＧおよび最小値ＭＩＮＧを取得し、水平方向における隣り合う画素間の青色の輝度情報ＩＢの値の差分ΔＩＢを求めてその最大値ＭＡＸＢおよび最小値ＭＩＮＢを取得するようになっている。
【００２１】
図４Ａは、輝度変化部分Ｑ１の水平方向における輝度情報ＩＲの値を表すものであり、図４Ｂは、隣り合う画素間の赤色の輝度情報ＩＲの値の差分ΔＩＲを表すものである。なお、ここでは、輝度情報ＩＲおよび差分ΔＩＲの一例を示すが、輝度情報ＩＧおよび差分ΔＩＧ、ならびに輝度情報ＩＢおよび差分ΔＩＢについても同様である。この例では、図４Ａに示したように、輝度情報ＩＲは、水平方向の画素座標に応じて線形に変化している。これにより、輝度情報ＩＲの値の差分ΔＩＲは、図４Ｂに示したように一様になる。画像処理部２０は、この差分ΔＩＲのうちの最大値ＭＡＸＲと最小値ＭＩＮＲとを取得するようになっている。最大値ＭＡＸＲ，ＭＡＸＧ，ＭＡＸＢおよび最小値ＭＩＮＲ，ＭＩＮＧ，ＭＩＮＢは、画像表示装置９の表示特性や不良画素の有無により変化するものである。つまり、最大値ＭＡＸＲ，ＭＡＸＧ，ＭＡＸＢおよび最小値ＭＩＮＲ，ＭＩＮＧ，ＭＩＮＢは、検査対象である画像表示装置９の特徴量である。
【００２２】
画像処理部２０は、このようにして、最大値ＭＡＸＲ，ＭＡＸＧ，ＭＡＸＢおよび最小値ＭＩＮＲ，ＭＩＮＧ，ＭＩＮＢを取得し、これらを差分情報ΔＩとして判定部３０に供給する。すなわち、画像処理部２０は、６個（＝２×３）のパラメータを差分情報ΔＩとして判定部に供給するようになっている。
【００２３】
このように、画像処理部２０は、ヒストグラムＨＲ，ＨＧ，ＨＢ（この例では４８個のパラメータ）をヒストグラム情報ＩＨとして、判定部３０に供給するとともに、最大値ＭＡＸＲ，ＭＡＸＧ，ＭＡＸＢおよび最小値ＭＩＮＲ，ＭＩＮＧ，ＭＩＮＢ（この例では６個のパラメータ）を差分情報ΔＩとして判定部３０に供給する。すなわち、画像処理部２０は、画像表示装置９についての２種類の特徴量を、判定部３０に供給するようになっている。
【００２４】
この画像処理部２０は、ハードウェアで構成するようにしてもよいし、ソフトウェアで構成するようにしてもよい。すなわち、画像処理部２０において行われるこのような演算は、一般的な画像処理演算と比較して簡単な演算であり、演算負荷が小さいため、ハードウェアで構成することを要せず、ソフトウェアで構成することができる。
【００２５】
判定部３０は、ヒストグラム情報ＩＨおよび差分情報ΔＩに基づいて、ＭＴＳ（Mahalanobis Taguchi System）法を用いて、マハラノビスの平方距離を求め、このマハラノビスの平方距離に基づいて、撮影画像Ｐを良否判断（良画像または不良画像に分類）することにより、その撮影画像Ｐに係る画像表示装置９を検査するものである。
【００２６】
また、判定部３０は、画像表示装置９の検査の前段階として、その検査をするために必要な情報を生成する処理（後述する統計データ算出処理およびしきい値決定処理）をも行うようになっている。
【００２７】
［動作および作用］
続いて、本実施の形態の検査装置１の動作および作用について説明する。
【００２８】
（全体動作概要）
まず、図１を参照して、検査装置１の全体動作概要を説明する。画像表示装置９に表示された検査用画像Ｑを撮影して撮影画像Ｐを取得し、その撮影画像Ｐを画像処理部２０に供給する。画像処理部２０は、撮影画像Ｐに基づいて、ヒストグラム情報ＩＨおよび差分情報ΔＩを求め、これらを判定部３０に供給する。判定部３０は、ヒストグラム情報ＩＨおよび差分情報ΔＩに基づいてマハラノビスの平方距離を求め、このマハラノビスの平方距離に基づいて、撮影画像Ｐを良否判断（良画像または不良画像に分類）することにより、その撮影画像Ｐに係る画像表示装置９を検査する。
【００２９】
（ヒストグラム情報ＩＨおよび差分情報ΔＩ）
画像処理部２０は、撮影画像Ｐに基づいて、ヒストグラム情報ＩＨおよび差分情報ΔＩを求める。以下に、その動作例をいくつか説明する。
【００３０】
図５は、ヒストグラムＨＲの一例を表すものであり、（Ａ）は撮影画像Ｐが良画像である場合を示し、（Ｂ）は撮影画像Ｐが不良画像である場合を示す。このように、画像表示装置９の表示特性や不良画素の有無により、ヒストグラムＨＲ，ＨＧ，ＨＢに違いが現れる。その際、図５に示したように、複数の輝度クラスＣＣにおいて度数に違いが生じる。
【００３１】
検査装置１では、ヒストグラムＨＲ，ＨＧ，ＨＢに基づいて撮影画像Ｐの良否判断を行うようにしたので、撮影画像Ｐの違いを効率的に検出することができる。すなわち、ヒストグラムＨＲ，ＨＧ，ＨＢにおける全ての輝度クラスＣＣにおける度数の合計値は、撮影画像Ｐの画素数Ｎと一致し、固定値である。よって、例えば、撮影画像Ｐにおけるある画素の輝度情報が所望の輝度情報からずれていた場合には、その所望の輝度情報が属する輝度クラスＣＣにおける度数が減少するとともに、所望の輝度情報からずれた実際の輝度情報が属する輝度クラスＣＣにおける度数が増大する。つまり、１つの画素の不具合が２つの輝度クラスＣＣの度数の変化として現れることとなる。これにより、撮影画像Ｐの違いを検出する際の検出感度を高めることができ、撮影画像Ｐの違いを効率的に検出することができる。
【００３２】
撮影画像Ｐの違いを検出する際の検出感度は、輝度クラスＣＣの数により調整することが可能である。具体的には、輝度クラスＣＣを増やすと検出感度を高めることができ、輝度クラスＣＣを減らすと検出感度を下げることができる。これは、輝度クラスＣＣが多い方が、各輝度クラスＣＣにおける輝度情報の値の幅が狭くなるため、各輝度クラスＣＣにおいて、度数の増加と減少とが相殺される可能性が低いからである。
【００３３】
輝度クラスＣＣを多くして検出感度を高める場合には、各輝度クラスＣＣにおける輝度情報の値の幅ＣＷが小さくなる。この場合、幅ＣＷが以下の式を満たすようにする必要がある。
ＣＷ  ＞  σ      ・・・（１）
ここで、σは、映像表示装置９における同じ表示画像を繰り返し撮影した場合の、撮影画像Ｐにおける各画素の輝度情報のばらつき（標準偏差）である。この式を満たすように各輝度クラスＣＣにおける輝度情報の値の幅ＣＷを設定することにより、各輝度クラスＣＣにおける度数が、測定ばらつきの影響をうけるおそれを低減することができる。また、輝度クラスＣＣを多くする場合には、判定部３０における処理量が増大するため、この処理量も考慮して輝度クラスＣＣの数を決定するのが望ましい。
【００３４】
図６Ａは、撮影画像Ｐが不良画像である場合における、輝度変化部分Ｑ１の水平方向における輝度情報ＩＲの値を表すものであり、図６Ｂは、差分ΔＩＲを示す。この例では、図６Ａに示したように、ある画素において、輝度情報ＩＲが所望の値より低い値になっており（部分Ｗ１）、これにより、差分ΔＩＲには、この画素付近において、最大値ＭＡＸＲおよび最小値ＭＩＮＲが現れる。この最大値ＭＡＸＲは、撮影画像Ｐが良画像である場合（図４Ｂ）のものよりも大きい値になり、最小値ＭＩＮＲは、撮影画像Ｐが不良画像である場合（図４Ｂ）のものよりも小さい値になる。このように、画像表示装置９の表示特性や不良画素の有無により、最大値ＭＡＸＲ，ＭＡＸＧ，ＭＡＸＢおよび最小値ＭＩＮＲ，ＭＩＮＧ，ＭＩＮＢに違いが現れる。
【００３５】
検査装置１では、最大値ＭＡＸＲ，ＭＡＸＧ，ＭＡＸＢおよび最小値ＭＩＮＲ，ＭＩＮＧ，ＭＩＮＢに基づいて撮影画像Ｐの良否判断を行うようにしたので、撮影画像Ｐにおける一部の画素における輝度情報の違いを高感度で検出することができる。すなわち、図６Ａに示したような不良が生じた場合、図４Ｂ，図６Ｂに示したように、２つのパラメータ（最大値ＭＡＸＲおよび最小値ＭＩＮＲ）において大きな違いが生じる。なお、ヒストグラムＨＲでは、例えば、ある１つの輝度クラスＣＣにおける度数が１つ減少し、他の１つの輝度クラスＣＣにおける度数が１つ増加するだけであるため、ヒストグラムＨＲの違いは少ないものとなる。このように、最大値ＭＡＸＲ，ＭＡＸＧ，ＭＡＸＢおよび最小値ＭＩＮＲ，ＭＩＮＧ，ＭＩＮＢに基づいて撮影画像Ｐを良否判断するようにしたので、一部の画素における輝度情報の違いを高感度に検出することができる。
【００３６】
このように、検査装置１では、ヒストグラム情報ＩＨ（ヒストグラムＨＲ，ＨＧ，ＨＢ）に基づいて撮影画像Ｐの良否判断を行うことにより、撮影画像Ｐ全体における不具合の有無を検出し、差分情報ΔＩ（最大値ＭＡＸＲ，ＭＡＸＧ，ＭＡＸＢおよび最小値ＭＩＮＲ，ＭＩＮＧ，ＭＩＮＢ）に基づいて撮影画像Ｐの良否判断を行うことにより、一部の画素における不具合の有無を検出する。これにより、撮影画像Ｐの全体から細部にわたり、効率的に不具合の有無を調べることができる。具体的には、例えば、検査員が検査する場合には、例えば検査員がいわゆる限度見本を見ながら目視で撮影画像Ｐを検査する。このような目視による検査は、検査に時間を要し、検査コストが高くなるおそれがある。また、客観的な判断が難しく、検査員の主観的な判断が入るおそれがあるとともに、検査ミスにより不良品が良品と判断されるおそれがある。さらに、あらかじめ想定していない不良が生じた場合には、適切に判断できないおそれがある。一方、本実施の形態に係る検査装置１では、ヒストグラム情報ＩＨおよび差分情報ΔＩに基づいて、撮影画像Ｐの良否判断を行うようにしている。これにより、定量化された情報に基づいて検査が行われる、客観的な判断が可能となり、短時間かつ低コストで画一的に判断することができ、不良品が良品と判断されるおそれを低減することができる。また、あらかじめ想定していない不良が生じた場合でも、その不良がヒストグラム情報ＩＨおよび差分情報ΔＩにより定量的に表されるため、そのような不良品が良品と判定されるおそれを低減することができる。
【００３７】
（検出装置１の詳細動作）
図７は、検査装置１の動作例を表すものである。検査装置１では、画像表示装置９の検査処理（ステップＳ３）を行う前に、あらかじめ、統計データ算出処理（ステップＳ１）と、しきい値決定処理（ステップＳ２）を行い、しきい値ＭＤth2（後述）決定する。そして、検査処理（ステップＳ３）では、このしきい値ＭＤth2を用いて、画像表示装置９の検査を行う。以下に、各処理について詳細に説明する。
【００３８】
図８は、統計データ算出処理を表すものである。統計データ算出処理では、検査員により良品と判定された複数の映像表示装置（良品標本）に基づいて、平均ベクトルＡＶＥおよび共分散逆行列Ｒを求める。以下に、この統計データ算出処理について詳細に説明する。
【００３９】
まず、撮影部１０は、良品標本に表示された検査用画像Ｑを撮影して撮影画像Ｐを取得する（ステップＳ１１）。そして、撮影部１０は、その撮影画像Ｐを画像処理部２０に供給する。
【００４０】
次に、画像処理部２０は、撮影画像Ｐに基づいてヒストグラム情報ＩＨおよび差分情報ΔＩを求める（ステップＳ１２）。そして、画像処理部２０は、これらのヒストグラム情報ＩＨおよび差分情報ΔＩを判定部３０に供給する。
【００４１】
次に、判定部３０は、ヒストグラム情報ＩＨ（この例では４８個のパラメータ）および差分情報ΔＩ（この例では６個のパラメータ）に含まれる合計５４個のパラメータを、判定部３０内のメモリに格納する（ステップＳ１３）。
【００４２】
検査装置１は、このステップＳ１１〜Ｓ１３を、Ｍ個（例えば１００個程度）の良品標本に対して繰り返して行う。その際、良品の標本空間において、同じ密度でサンプリングするように、繰り返して行う（ステップＳ１４）。
【００４３】
このステップＳ１１〜Ｓ１４により、判定部３０のメモリには、Ｍ個の良品標本から得られたパラメータが格納される。判定部３０は、このパラメータに基づいて、特徴ベクトルＸを生成する（ステップＳ１５）。この特徴ベクトルＸは、次式で表されるものである。
Ｘ  ＝  （Ｘ1  Ｘ2  Ｘ3  …  Ｘ54）  ・・・（２）
Ｘｉ＝  ｛ｘi,1  ｘi,2  ｘi,3  …  ｘi,M｝  ・・・（３）
このＸｉ（ｉ＝１〜５４）は、５４個のパラメータのうちのある１つのパラメータについての、良品標本Ｍ個分のデータの集合を表している。
【００４４】
次に、判定部３０は、この特徴ベクトルＸに基づいて平均ベクトルＡＶＥを算出する（ステップＳ１６）。この平均ベクトルＡＶＥは、次式で表されるものである。
ＡＶＥ＝（Ａ1  Ａ2  Ａ3  …  Ａ54） ・・・（４）
ここで、Ａｉ（ｉ＝１〜５４）は、式（３）に示した集合Ｘｉに含まれるＭ個分のデータの平均値である。
【００４５】
次に、判定部３０は、特徴ベクトルＸおよび平均ベクトルＡＶＥに基づいて、共分散行列Ｃを算出し、共分散逆行列Ｒを求める（ステップＳ１７）。この共分散行列Ｃは、次式で表されるものである。
【数１】
0006015606.tif 000002
この共分散行列Ｃに基づいて、共分散逆行列Ｒを求める。この共分散逆行列Ｒは、次式で表されるものである。
Ｒ＝Ｃ-1／５４  ・・・（７）
ここで、Ｃ-1は、共分散行列Ｃの逆行列であり、次式で表されるものである。
【数２】
0006015606.tif 000003
式（７）で示したように、共分散行列Ｃの逆行列を、パラメータの数（５４）で割るようにしたので、５４次元における距離が１となる単位空間で評価することができるようになるため、計算を容易にすることができる。
【００４６】
以上で、このフローは終了する。
【００４７】
図９は、しきい値決定処理を表すものである。しきい値決定処理では、検査員により不良品と判定された１つの映像表示装置（不良品標本）、ならびに統計データ算出処理によって求められた平均ベクトルＡＶＥおよび共分散逆行列Ｒに基づいて、画像表示装置９を検査する際にしきい値として用いるマハラノビスの平方距離ＭＤth2を決定する。以下に、このしきい値決定処理について詳細に説明する。
【００４８】
まず、判定部３０は、撮影部１０は、不良品標本に表示された検査用画像Ｑを撮影して撮影画像Ｐを取得する（ステップＳ２１）。そして、撮影部１０は、その撮影画像Ｐを画像処理部２０に供給する。
【００４９】
次に、画像処理部２０は、撮影画像Ｐに基づいてヒストグラム情報ＩＨおよび差分情報ΔＩを求める（ステップＳ２２）。そして、画像処理部２０は、これらのヒストグラム情報ＩＨおよび差分情報ΔＩを判定部３０に供給する。
【００５０】
次に、判定部３０は、ヒストグラム情報ＩＨ（この例では４８個のパラメータ）および差分情報ΔＩ（この例では６個のパラメータ）に含まれる合計５４個のパラメータに基づいて、特徴ベクトルＸNGを生成する（ステップＳ２３）。
【００５１】
次に、判定部３０は、ステップＳ２３により求めた特徴ベクトルＸNGと、統計データ算出処理のステップＳ１６，Ｓ１７により求めた平均ベクトルＡＶＥおよび共分散逆行列Ｒとに基づいて、特徴ベクトルＸNGと平均ベクトルＡＶＥとのマハラノビスの平方距離ＭＤNG2を算出する（ステップＳ２４）。このマハラノビスの平方距離ＭＤNG2は、次式で表されるものである。
ＭＤNG2＝（ＸNG−ＡＶＥ）Ｒ（ＸNG−ＡＶＥ）T  ・・・（９）
【００５２】
次に、判定部３０は、しきい値として用いるマハラノビスの平方距離ＭＤth2を決定する（ステップＳ２５）。このしきい値ＭＤth2は、以下の式を満たすように決定される。
ＭＤth2  ＜  ＭＤNG2  ・・・（１０）
【００５３】
以上で、このフローは終了する。
【００５４】
なお、この例では、１つの不良品標本を用いたが、複数の不良品標本を準備できる場合には、それぞれについて、式（９）を用いてマハラノビスの平方距離ＭＤNG2を求め、それらのうちの最小のものを選択することができる。
【００５５】
検査装置１は、このようにして、統計データ算出処理（図８）およびしきい値決定処理（図９）を行うことにより、しきい値ＭＤth2を決定する。そして、検査装置１は、このしきい値ＭＤth2を用いて、画像表示装置９の検査を行う。
【００５６】
図１０は、画像表示装置９の検査処理を表すものである。この検査処理では、検査対象である画像表示装置９（標本）の撮影画像Ｐに基づいて、マハラノビスの平方距離ＭＤ2を求め、このマハラノビスの平方距離ＭＤ2としきい値ＭＤth2を比較することにより画像表示装置９を検査する。以下に、この検査処理について詳細に説明する。
【００５７】
まず、判定部３０は、撮影部１０は、標本に表示された検査用画像Ｑを撮影して撮影画像Ｐを取得する（ステップＳ３１）。そして、撮影部１０は、その撮影画像Ｐを画像処理部２０に供給する。
【００５８】
次に、画像処理部２０は、撮影画像Ｐに基づいてヒストグラム情報ＩＨおよび差分情報ΔＩを求める（ステップＳ３２）。そして、画像処理部２０は、これらのヒストグラム情報ＩＨおよび差分情報ΔＩを判定部３０に供給する。
【００５９】
次に、判定部３０は、ヒストグラム情報ＩＨ（この例では４８個のパラメータ）および差分情報ΔＩ（この例では６個のパラメータ）に含まれる合計５４個のパラメータに基づいて、特徴ベクトルＸSを生成する（ステップＳ３３）。
【００６０】
次に、判定部３０は、ステップＳ３３により求めた特徴ベクトルＸSと、統計データ算出処理のステップＳ１６，Ｓ１７により求めた平均ベクトルＡＶＥおよび共分散逆行列Ｒとに基づいて、特徴ベクトルＸSと平均ベクトルＡＶＥとのマハラノビスの平方距離ＭＤ2を算出する（ステップＳ３４）。このマハラノビスの平方距離ＭＤ2は、次式で表されるものである。
ＭＤ2＝（ＸS−ＡＶＥ）Ｒ（ＸS−ＡＶＥ）T  ・・・（１１）
【００６１】
次に、判定部３０は、ステップＳ３４により求めたマハラノビスの平方距離ＭＤ2を、しきい値決定処理のステップＳ２５により求めたしきい値ＭＤth2と比較する（ステップＳ３５）。マハラノビスの平方距離ＭＤ2がしきい値ＭＤth2よりも小さい（ＭＤ2＜ＭＤth2）場合には、標本は良品であると判定し（ステップＳ３６）、マハラノビスの平方距離ＭＤ2がしきい値ＭＤth2以上（ＭＤ2≧ＭＤth2）である場合には、標本は不良品であると判定する（ステップＳ３７）。
【００６２】
以上で、このフローは終了する。
【００６３】
［効果］
以上のように本実施の形態では、ヒストグラム情報に基づいて撮影画像の良否判断を行うようにしたので、撮影画像の違いを効率的に検出することができる。
【００６４】
本実施の形態では、差分情報に基づいて撮影画像の良否判断を行うようにしたので、撮影画像における一部の画素における輝度情報の違いを高感度で検出することができる。
【００６５】
本実施の形態では、ヒストグラム情報および差分情報に基づいて撮影画像の良否判断を行うようにしたので、撮影画像の全体から細部にわたり、短時間かつ低コストで検査を行うことができ、また、不良品が良品と判断されるおそれを低減することができる。また、あらかじめ想定していない不良が生じた場合でも、良品と判定されるおそれを低減することができる。
【００６６】
［変形例１］
上記実施の形態では、ヒストグラム情報および差分情報に基づいて撮影画像の良否判断を行ったが、これに限定されるものではなく、これに代えて、例えば、差分情報を取得せずに、ヒストグラム情報に基づいて撮影画像の良否判断を行ってもよい。この場合でも、撮影画像Ｐ全体における不具合の有無を検出することができる。
【００６７】
［変形例２］
上記実施の形態では、輝度情報の値の全範囲を１６個の輝度クラスＣＣに分けたが、これに限定されるものではなく、これに代えて、１５以下または１６以上の輝度クラスＣＣに分けてもよい。同様に、上記実施の形態では、ヒストグラム情報および差分情報が合計で５４個のパラメータを有するようにしたが、これに限定されるものではなく、これに代えて、５３以下または５５以上のパラメータを有するようにしてもよい。
【００６８】
＜２．応用例＞
上記の実施の形態等では、画像処理装置９に表示される表示画像を検査するようにしたが、これに限定されるものではなく、様々なものの検査に用いることが可能である。具体的には、例えば、物品の外観検査に用いることができる。この場合には、例えば、物品の色にむらがないかどうか、また、物品に模様が施されている場合に、その模様の一部が欠けていないかなどを検査することができる。また、物品の大きさが適切であるかを検査することも可能である。
【００６９】
以上、実施の形態および変形例、ならびにそれらの具体的な応用例を挙げて本技術を説明したが、本技術はこれらの実施の形態等には限定されず、種々の変形が可能である。
【００７０】
例えば、上記の実施の形態等では、図２に示した検査用画像Ｑを用いたが、これに限定されるものではなく、様々な色が含まれており、かつ、各色についての輝度の変化が含まれている画像であれば、どのような画像を用いてもよい。
【００７１】
また、例えば、画像処理部２０は、赤色（Ｒ）、緑色（Ｇ）、および青色（Ｂ）の輝度情報を用いて画像処理を行うようにしたが、これに限定されるものではなく、これに代えて、例えば、シアン色、マゼンタ色、黄色の輝度情報を用いて画像処理を行うようにしてもよい。
【００７２】
また、例えば、上記の実施の形態等では、画像処理部２０は、赤色（Ｒ）、緑色（Ｇ）、および青色（Ｂ）の輝度情報を用いて画像処理を行うようにしたが、これに限定されるものではなく、これに代えて、例えば、シアン色、マゼンタ色、黄色の輝度情報を用いて画像処理を行うようにしてもよい。
【００７３】
なお、マハラノビスの平方距離は、例えば音質の検査に応用することもできる。この参考例では、具体的には、例えば、スピーカを検査対象とし、そのスピーカから検査用の音を発させる。検査用の音源としては、例えばホワイトノイズやピンクノイズを用いることができる。そして、このスピーカが発した音を高速フーリエ変換（ＦＦＴ；Fast Fourier Transform）してスペクトルを取得する。このスペクトルは、本実施の形態に係るヒストグラムに対応するものである。このスペクトルの各値を特徴量として、マハラノビスの平方距離を求めることにより、音質の検査を行うことができる。
【００７４】
なお、本明細書に記載された効果はあくまで例示であって限定されるものでは無く、また他の効果があってもよい。
【００７５】
なお、本技術は以下のような構成とすることができる。
【００７６】
（１）被検査体を撮影した撮影画像を取得し、
前記撮影画像における画素ごとの輝度情報に基づいてヒストグラムを求め、
前記ヒストグラムに基づいて前記被検査体を検査する
検査方法。
【００７７】
（２）前記ヒストグラムに基づいてマハラノビスの平方距離を検査値として求め、その検査値に基づいて前記被検査体を検査する
前記（１）に記載の検査方法。
【００７８】
（３）前記撮影画像は、輝度情報の値が所定方向に連続的に変化する輝度変化領域を有し、
前記輝度変化領域における画素ごとの輝度情報に基づいて、前記輝度変化領域での前記所定方向における隣り合う画素間の輝度情報の値の差の最大値および最小値を求め、
前記ヒストグラムに加えて、前記最大値および前記最小値にも基づいて、マハラノビスの平方距離を前記検査値として求める
前記（２）に記載の検査方法。
【００７９】
（４）前記撮影画像は、複数色のそれぞれについて、輝度情報を有し、
前記複数色のそれぞれについて、前記ヒストグラムと、前記最大値および前記最小値とを求める
前記（３）に記載の検査方法。
【００８０】
（５）複数の基準被検査体の基準撮影画像を取得し、
前記基準撮影画像に基づいてマハラノビスの平方距離を基準値として求め、
前記検査値と前記基準値とを比較することにより、前記被検査体を検査する
前記（１）から（４）のいずれかに記載の検査方法。
【００８１】
（６）前記複数の基準被検査体は、複数の良品と、１つの不良品とを含む
前記（５）に記載の検査方法。
【００８２】
（７）前記被検査体を撮影して前記撮影画像を取得する
前記（１）から（６）のいずれかに記載の検査方法。
【００８３】
（８）前記被検査体は表示装置であり、
前記撮影画像は、前記表示装置の表示画面を撮影した画像である
前記（１）から（７）のいずれかに記載の検査方法。
【００８４】
（９）前記被検査体の検査結果に基づいて、前記被検査体を複数のグループに分類する
前記（１）から（８）のいずれかに記載の検査方法。
【００８５】
（１０）被検査体を撮影した撮影画像における画素ごとの輝度情報に基づいてヒストグラムを求める画像処理部と、
前記ヒストグラムに基づいて前記被検査体を検査する検査部と
を備えた検査装置。
【００８６】
（１１）前記検査部は、前記ヒストグラムに基づいてマハラノビスの平方距離を検査値として求め、その検査値に基づいて前記被検査体を検査する
前記（１０）に記載の検査装置。
【符号の説明】
【００８７】
１…検査装置、９…画像表示装置、１０…撮影部、２０…画像処理部、３０…判定部、ＡＶＥ…平均ベクトル、ＣＣ…輝度クラス、ＩＨ…ヒストグラム情報、ΔＩ…差分情報、ＩＲ，ＩＧ，ＩＢ…輝度情報、ＭＡＸＲ，ＭＡＸＧ，ＭＡＸＢ…最大値、ＭＩＮＲ，ＭＩＮＧ，ＭＩＮＢ…最小値、Ｐ…撮影画像、Ｑ…検査用画像、Ｑ１…輝度変化部分、Ｒ…共分散逆行列、Ｘ，ＸNG，ＸS…特徴ベクトル、ＭＤ2，ＭＤNG2，ＭＤth2…マハラノビスの平方距離。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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