(57)【要約】 【課題】  所定面積以上の表示欠陥にのみ基づくランク判定を適切に行える光学パネル検査方法を提供する。【解決手段】液晶パネルによる画像を撮像して画像データを取得する（検査画像取得工程）。検査画像取得工程にて取得された画像データ中でムラ欠陥よりも面積が小さい点欠陥、シミ欠陥の各画素の輝度データを周囲の画素の輝度データに基づく補間値で置き換えてこの非評価対象欠陥種を修補する（点・シミ欠陥修補工程ＳＴ２００）。点・シミ欠陥修補工程ＳＴ２００にて点欠陥・シミ欠陥が修補された画像データにおいてムラ欠陥を検出する（ムラ欠陥検出工程ＳＴ３００）。ムラ欠陥検出工程（ＳＴ３００）にて検出されたムラ欠陥の欠陥面積、平均輝度に基づいて液晶パネルをランク判定する（ランク判定工程ＳＴ４００）。【選択図】  図３
2006266752.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査対象を撮像してその画像データを取得する検査画像取得工程と、
前記検査画像取得工程にて取得された画像データ中で面積が所定サイズ未満の欠陥種である非評価対象欠陥種の各画素の輝度データを周囲の画素の輝度データに基づく補間値で置き換えてこの非評価対象欠陥種を修補する非評価対象欠陥種修補工程と、
前記非評価対象欠陥種修補工程にて前記非評価対象欠陥種が修補された画像データにおいて面積が所定サイズ以上の欠陥種である評価対象欠陥種を検出する評価対象欠陥種検出工程と、を備える
ことを特徴とする欠陥検出方法。
【請求項２】
請求項１に記載の欠陥検出方法において、
前記非評価対象欠陥種修補工程は、
前記非評価対象欠陥種の各画素の周囲において所定条件を満たす画素の輝度データが前記非評価対象欠陥種の各画素に向けて変化する傾向に基づいて前記補間値を算出する
ことを特徴とする欠陥検出方法。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の欠陥検出方法において、
前記非評価欠陥種修補工程は、
前記画像データ取得工程にて取得された画像データ中で前記非評価対象欠陥種を検出する非評価対象欠陥種検出工程と、
前記補間値を前記非評価対象欠陥種の画素ごとに算出するとともにこれらの各画素の輝度データを前記補間値で置き換える補間工程と、を備え、
前記補間工程は、
検出された非評価対象欠陥種のうちの外縁に位置する画素から始めて順次内側寄りの画素の前記補間値を算出していき、
前記外縁に位置する前記画素の補間値を求めるにあたってはその画素に隣接し輝度が正常である正常画素の輝度データに基づいて前記補間値を算出し、
前記内側寄りの前記画素の前記補間値を算出するにあたっては前記正常画素の輝度データと外縁寄りの前記画素の補間値として既に算出された補間値とのうち前記補間値を算出する対象である画素に隣接するものに基づいて前記補間値を算出する
ことを特徴とする欠陥検出方法。
【請求項４】
請求項３に記載の欠陥検出方法において、
前記非評価対象欠陥種検出工程は、
前記検査対象となる画像データを縮小する画像縮小工程と、
着目画素と着目画素の周囲の画素とで輝度データの差を強調する欠陥強調フィルタを前記画像縮小工程にて縮小された画像データにかけて表示欠陥を検出するフィルタリング工程と、を備え、
前記非評価対象欠陥種修補工程は、
前記画像縮小工程で所定サイズに縮小された画像データに対するフィルタリング工程にて検出された前記非評価対象欠陥種の画素の補間値を前記補間工程で算出してこの非評価対象欠陥種を修補した後、さらに、修補された画像データに対して前記画像縮小工程、前記フィルタリング工程および前記補間工程を繰り返して修補対象である面積の非評価対象欠陥種を順次修補していく
ことを特徴とする欠陥検出方法。
【請求項５】
請求項４に記載の欠陥検出方法において、
前記評価対象欠陥種はムラ欠陥であり、
前記非評価対象欠陥種は、前記ムラ欠陥よりも面積が小さいシミ欠陥および前記シミ欠陥よりも面積が小さい点欠陥であり、
前記非評価対象欠陥種修補工程は、
最初の画像縮小工程にて縮小された画像データに対する前記フィルタリング工程にて前記点欠陥を検出してこの点欠陥の補間値を前記補間工程にて算出したのち、
さらに、点欠陥が修補された画像データを前記画像縮小工程にて画像縮小したうえで前記フィルタリング工程にて前記シミ欠陥を検出してこのシミ欠陥の補間値を前記補間工程にて算出してシミ欠陥を修補する
ことを特徴とする欠陥検出方法。
【請求項６】
請求項３から請求項５のいずれかに記載の欠陥検出方法において、
前記非評価対象欠陥種検出工程は、前記画像データの各画素の輝度データを所定閾値と比較して輝度データが閾値以上である欠陥画素と輝度データが閾値未満である正常画素とを検出するとともに欠陥画素を１とし正常画素を０として２値化した２値化配列空間を生成する２値化工程を備え、
前補間工程は、
前記非評価対象欠陥種検出工程にて検出された前記非評価対象欠陥種の欠陥画素のうちで修補対象となる画素を順次サーチする修補対象画素サーチ工程と、
前記修補対象画素サーチ工程にてサーチされた修補対象となる画素の補間値を算出する補間値算出工程と、を備え、
所定サイズのマトリクス配列で中央の着目セルに１を配しその周りの８方向のうちの少なくとも５つ以上の方向に連続して２つ以上の０を配置するパターンを網羅した複数のマッチングフィルタが用意され、
前記修補対象画素サーチ工程は、前記２値化配列空間に前記マッチングフィルタを順にかけていずれかのマッチングフィルタに一致する１と０との配列箇所を前記２値化配列空間内でサーチするとともに、マッチングフィルタに一致する配列箇所でマッチングフィルタの着目セルに対応する画素を修補対象画素として画像データ中において認識し、
前記補間値算出工程は、マッチングフィルタにおいて０が２以上連続する方向における画素の輝度データの変化率に基づいて前記修補対象画素の補間値を算出し、
この補間値算出工程にて前記補間値が算出されて輝度データが補間値に置き換えられた画素については前記２値化配列空間において対応するセルを１から０に書き換えて前記２値化配列空間のセルが総て０になるまで修補対象画素サーチ工程および補間値算出工程を繰り返す
ことを特徴とする欠陥検出方法。
【請求項７】
請求項６に記載の欠陥検出方法において、
前記修補対象画素サーチ工程は、着目セルの周りで０が２つ以上連続する方向が少ないマッチングフィルタから順番に前記２値化配列空間にかけていく
ことを特徴とする欠陥検出方法。
【請求項８】
請求項６または請求項７に記載の欠陥検出方法において、
前記補間値算出工程は、
前記２値化配列空間内で修補対象画素に隣接して０が２つ以上連続する各方向において前記修補対象画素に隣接する画素の輝度データの二倍からその外側の画素の輝度データを減算して得られる補間基礎値を算出したうえで、各方向で算出された前記補間基礎値を平均した平均値を前記修補対象画素の補間値とする
ことを特徴とする欠陥検出方法。
【請求項９】
請求項１から請求項８のいずれかに記載の欠陥検出方法にて検査対象中の評価対象欠陥種を検出する欠陥検出工程と、
前記欠陥検出工程にて検出された前記評価対象欠陥種の定量的評価値に基づいて前記検査対象を評価する評価工程と、を備える
ことを特徴とする欠陥検査方法。
【請求項１０】
検査対象を撮像してその画像データを取得する検査画像取得手段と、
前記検査画像取得工程にて取得された画像データ中で面積が所定サイズ未満の欠陥種である非評価対象欠陥種の各画素の輝度データを周囲の画素の輝度データに基づく補間値で置き換えてこの非評価対象欠陥種を修補する非評価対象欠陥種修補手段と、
前記非評価対象欠陥種修補手段にて前記非評価対象欠陥種が修補された画像データにおいて面積が所定サイズ以上の欠陥種である評価対象欠陥種を検出する評価対象欠陥種検出手段と、を備える
ことを特徴とする欠陥検出装置。
【請求項１１】
請求項１０に記載の欠陥検出装置と、
前記欠陥検出装置にて検出された前記評価対象欠陥種の定量的評価値に基づいて前記検査対象を評価する評価手段と、を備える
ことを特徴とする欠陥検査装置。
【請求項１２】
検査対象中の所定面積以上の欠陥種である評価対象欠陥種を検出する欠陥検出装置にコンピュータを組み込んで、このコンピュータを、
検査対象を撮像してその画像データを取得する検査画像取得手段と、
前記検査画像取得工程にて取得された画像データ中で面積が所定サイズ未満の欠陥種である非評価対象欠陥種の各画素の輝度データを周囲の画素の輝度データに基づく補間値で置き換えてこの非評価対象欠陥種を修補する非評価対象欠陥種修補手段と、
前記非評価対象欠陥種修補手段にて前記非評価対象欠陥種が修補された画像データにおいて面積が所定サイズ以上の欠陥種である評価対象欠陥種を検出する評価対象欠陥種検出手段と、して機能させる
ことを特徴とするコンピュータ読取可能な欠陥検出プログラム。
【請求項１３】
請求項１２に記載の欠陥検出プログラムをコンピュータ読取可能に記録したことを特徴とする記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、欠陥検出方法、欠陥検査方法、欠陥検出装置、欠陥検査装置、欠陥検出プログラムおよびこのプログラムを記録した記録媒体に関する。例えば、液晶パネル等の光学パネルを検査するにあたって、所定面積以上の表示欠陥であるムラ欠陥を検出する方法等に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像を表示する光学パネルとして、表示面上の各画素に配置された液晶セルを有し、液晶セルへの印加電圧が制御されることによって表示制御が行われる液晶パネルが知られている。
このような液晶パネルにあっては、液晶セルの厚みのばらつきなどにより輝度ムラ等の表示欠陥が生じることがあるので、製造過程において液晶パネルに表示欠陥が生じていないか等を検査する画像表示検査が行われる。
従来、液晶パネルの画像表示検査にあっては、実際に人間が目視して欠陥の有無を判断していたが、近年では、生産量の増大や検査効率の向上のために人間の目によらない自動検査が行われるようになってきている（特許文献１）。
【０００３】
自動検査にあたっては、例えば、液晶パネルの表示画像をＣＣＤカメラで撮像し、この撮像データに基づいて画素ごとの輝度を算出する。さらに、表示画像全体に所定の欠陥強調フィルタをかけて、周囲の画素との輝度差を強調した強調輝度値を画素ごとに算出する。そして、画素ごとの強調輝度値に基づいて、周囲に対して所定閾値以上の輝度差を有する画素が所定数以上に存在する領域を、表示欠陥として検出する。
【０００４】
ここで、検出の対象となる表示欠陥としては、点欠陥７１０、シミ欠陥７２０、ムラ欠陥７３０などが知られている。図２５は、点欠陥７１０、シミ欠陥７２０、ムラ欠陥７３０の例を示す図である。
点欠陥７１０とは、点状であってその面積は極めて小さいが（１画素〜５画素程度）、コントラストが非常に高い欠陥である。点欠陥７１０としては、周囲よりも輝度が高い輝点欠陥７１１と、周囲よりも輝度が低い黒点欠陥がある。
シミ欠陥とは、点欠陥７１０に比べて面積が大きい欠陥であって（直径が４８画素程度まで）、コントラストの高いシミ欠陥からコントラストの低いシミ欠陥まで多様である。シミ欠陥としては、周囲よりも輝度が高い白シミ欠陥と、周囲よりも輝度が低い黒シミ欠陥と、がある。
ムラ欠陥７３０とは、面積が比較的大きく、コントラストの高いムラ欠陥からコントラストの低いムラ欠陥まで多様である。ムラ欠陥７３０としては、周囲よりも輝度の高い白ムラ欠陥と、周囲よりも輝度が低い黒ムラ欠陥と、がある。
【０００５】
このように各欠陥が検出されると、欠陥の面積、コントラスト等の要素が総合的に判断されて、その液晶パネルの良／不良の判定、さらには良品のなかでもＡ〜Ｄのランク付けなどの判定が行われる。
【０００６】
このような良／不良判定およびランク付けは実際のユーザーが表示画面を見たときの印象に近似した判断となることが必要であって、例えば、欠陥のコントラストが低くても欠陥の面積が大きければ、ユーザーの見た目には大きな欠陥が目立つので、このような液晶パネルは不良品である。その一方、欠陥のコントラストが多少高くても欠陥の面積が小さければ欠陥が目立たないので良品と判断される。
【０００７】
例えば、図２６は、このような判定閾値として欠陥の面積とコントラストとの関係から設定された閾値曲線６１０の一例である。
検出された欠陥の面積およびコントラストはグラフ６１０（図２６）上にプロットされ、検査対象である液晶パネルが良品範囲であるか、さらには、良品範囲である場合にＡランクからＤランクのどの領域に該当するかが判定される。
【０００８】
【特許文献１】特開２００４−２１２３１１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
液晶パネルの表示画面に生じる欠陥の態様としては、ムラ欠陥７３０と点欠陥７１０とが重なったり、あるいは、ムラ欠陥７３０とシミ欠陥７２０とが重なったりして、ムラ欠陥７３０の領域内に点欠陥７１０やシミ欠陥７２０が存在する場合ある。
例えば、白ムラ欠陥７３１内に白シミ欠陥７２１が入っていたり（図２７中のＡ）、白ムラ欠陥７３１内に黒シミ欠陥７２２が入っていたり（図２７中のＢ）、黒ムラ欠陥７３２に輝点欠陥７１１が入っていたりする場合がある（図２７中のＣ）。
そして、このようにムラ欠陥７３０と点・シミ欠陥（７１０、７２０）とが重なっていても、欠陥強調フィルタにより欠陥検出を行うと、ムラ欠陥７３０の領域、シミ欠陥７２０の領域、点欠陥７１０の領域をそれぞれ検出することはできる。
【００１０】
ここで、例えば、白ムラ欠陥７３１に白シミ欠陥７２１が入っている場合（図２７中のＡ）、ムラ欠陥７３０に基づくランク判定を行うにあたり、単純に、欠陥コントラストとしてムラ欠陥７３０の領域におけるコントラストの平均値を算出し、欠陥面積および欠陥コントラストを閾値曲線６１０に当てはめてランク判定を行うことが考えられる。しかしながら、ムラ欠陥７３０の領域内にシミ欠陥７２０が存在しているために平均のコントラスト値のなかには白シミ欠陥７２１のコントラストも含んでしまい、ムラ欠陥７３０に基づくランク判定としてはコントラストの評価値が高すぎることになる。
【００１１】
すなわち、人の目によって表示欠陥（点欠陥７１０、シミ欠陥７２０、ムラ欠陥７３０）に基づくランク判定を行えば、欠陥同士が重なってはいても各欠陥は別個の欠陥として認識されるので、欠陥の種類（点欠陥７１０、シミ欠陥７２０、ムラ欠陥７３０）ごとにランク判定は行われ、ムラ欠陥７３０に基づくランク判定にあたっての欠陥コントラストとしては、ムラ欠陥７３０の部分のコントラストが基準となる。
すると、自動検査において、ムラ欠陥７３０の領域内で白シミ欠陥７２１を含めて単純に平均コントラストを算出すると、白シミ欠陥７２１を含んでしまう分、人の目の認識よりもムラ欠陥７３０のコントラストが高くなりすぎて、人の目によるランク判定と自動検査によるランク判定とではランク判定結果が異なってくることになる。
【００１２】
また、白ムラ欠陥７３１に黒シミ欠陥７２２が入っている場合（図２７中のＢ）、ムラ欠陥７３０の領域内で平均コントラストを算出すると、白ムラ欠陥７３１と黒シミ欠陥７２２とでコントラストが相殺されてしまって、ムラ欠陥７３０のコントラストを検出できなくなってしまうことになる。黒ムラ欠陥７３２に輝点欠陥７１１が入っている場合（図２７中のＣ）も同様に、コントラストが相殺されてしまってムラ欠陥７３０のコントラストを検出できない。
【００１３】
ここで、ランク判定にあたって、ムラ欠陥７３０の領域内に存在する点欠陥７１０・シミ欠陥７２０を取り除いてしまうことも考えられるが、ムラ欠陥７３０の領域から点欠陥７１０・シミ欠陥７２０の領域を単純に取り除いて点欠陥７１０・シミ欠陥７２０が無かったことにすると、ムラ欠陥の面積が小さくなってしまう。すると、欠陥面積の評価値が過小評価になって、やはりランク判定の結果が適切とはいえなくなる。ここで、図２８は、ムラ欠陥７３０内に存在するシミ欠陥７２０を取り除いた様子を示す概念図である。
また、ムラ欠陥７３０内に存在する点欠陥７１０・シミ欠陥７２０の領域内について、そのコントラストを画像全体の平均コントラストで代用する補正を行うことも考えられるが（図２９参照）、ムラ欠陥７３０の部分と被補正部分とでコントラストの格差が大きすぎるために適切なランク判定ができないことに変わりが無い。
【００１４】
本発明の目的は、検査対象中の欠陥を検出するにあたって、所定面積以上の欠陥を適切に検出できる欠陥検出方法、欠陥検査方法、欠陥検出装置、欠陥検査装置、欠陥検出プログラムおよびこのプログラムを記録した記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
本発明の欠陥検出方法は、検査対象を撮像してその画像データを取得する検査画像取得工程と、前記検査画像取得工程にて取得された画像データ中で面積が所定サイズ未満の欠陥種である非評価対象欠陥種の各画素の輝度データを周囲の画素の輝度データに基づく補間値で置き換えてこの非評価対象欠陥種を修補する非評価対象欠陥種修補工程と、前記非評価対象欠陥種修補工程にて前記非評価対象欠陥種が修補された画像データにおいて面積が所定サイズ以上の欠陥種である評価対象欠陥種を検出する評価対象欠陥種検出工程と、を備えることを特徴とする。
【００１６】
このような構成において、まず、検査対象を撮像してその画像データを取得する（画像データ取得工程）。
次に、取得された画像データ中に存在する非評価対象欠陥種の各画素を周囲の画素の輝度データに基づく補間値に置き換えることによって、非評価対象欠陥種を修補していく。これにより、非評価対象欠陥種の各画素の輝度データが周囲の画素の輝度データ変化に沿うように置き換えられて周囲の画素の輝度から突出あるいは凹んでいたものがなめらかに周囲の輝度変化になじむように修補される。
このように非評価欠陥種が修補された画像データから評価対象欠陥種を検出する（評価対象欠陥種検出工程）。
そして、例えば、検出された評価対象欠陥種に基づいて検査対象の評価が行われる。このような評価としては、例えば、欠陥面積や欠陥輝度（例えば欠陥部分の平均輝度）などの定量的評価値に基づく良／不良の判定評価が例として挙げられる。
【００１７】
ここで、所定面積以上の表示欠陥（評価対象欠陥種）にのみ基づく評価をしたい場合に、評価対象欠陥種よりも面積が小さい表示欠陥（非評価対象表示欠陥種）が評価対象欠陥種と重なった状態で存在する場合がある。
このような場合に、検査画像取得工程で取得した画像データに対して単純に評価対象欠陥種検出工程を行って、検出された表示欠陥種に基づいた評価をしようとしても評価対象欠陥種にのみ基づく評価を行うことができない。例えば、検出された評価対象欠陥種の面積内での平均輝度を算出すると、評価対象欠陥種に重なった非評価対象欠陥種の輝度を含んだ平均輝度値を算出してしまうことになるため、評価対象欠陥種と非評価対象欠陥種とで輝度が異なっている場合には評価対象欠陥種のみに基づく平均輝度にならないためである。
【００１８】
この点、本発明では非評価対象欠陥種を予め非評価対象欠陥種修補工程で修補しておき、非評価対象欠陥種が修補された画像データから評価対象欠陥種を検出することとしているので、画像データ中において当初は非評価対象欠陥種と評価対象欠陥種とが重なっていたとしても既に修補された非評価欠陥種が検出にかかることがなく、評価対象欠陥種のみが適切に検出される。
【００１９】
そして、非評価対象欠陥種の修補にあたって非評価欠陥種の画素の輝度データを補間値に置き換えていくところ、非評価対象欠陥種修補工程における補間値は、各画素の周囲に位置する画素の輝度データに基づく値であり周囲の傾向を反映させるものである。
例えば、評価対象欠陥種に重なる非評価対象欠陥種の各画素の輝度データが補間値で置き換えられると、非評価対象欠陥種の領域は、評価対象欠陥種の輝度変化の傾向に沿った輝度データに置き換わる。
その結果、このように非評価対象欠陥種の画素の輝度データが補間値で置き換えられた後における評価対象欠陥種の全体の平均輝度としては、評価対象欠陥種のみに基づく平均輝度に近似し、さらには、非評価欠陥種ではなくその領域にも評価対象欠陥種が連続して続いていたと想定した場合の平均輝度となる。
【００２０】
ここで、例えば、非評価対象欠陥種の各画素の輝度データを単純に画像データ全体の平均値で置き換えると、周囲と極端に輝度値が異なってくるので非評価対象欠陥種の領域の輝度値が周囲とかけ離れてしまって評価対象欠陥種内の平均輝度値が大きく変動することとなる。
【００２１】
この点、本発明の非評価欠陥修補工程では、周囲の画素の輝度データを反映させた補間値とするので、評価対象欠陥種に重なった非評価欠陥種が修補された後の画像中で検出される評価対象欠陥種の領域内の平均輝度はまさに評価対象欠陥種に基づく平均輝度となる。
【００２２】
また、非評価欠陥種を修補するにあたっては、非評価欠陥種の領域がはじめから無かったこととしてその面積領域を画像データ中から削除してしまうのではなく、非評価対象欠陥種の各画素の輝度値を補間値に置き換えていく。
よって、修補の前後で面積が変化することはなく、評価対象欠陥種と非評価対象欠陥種とが重なる部分で非評価対象欠陥種の修補が行われても評価対象欠陥種の面積が変わることがない。
したがって、非評価欠陥種修補工程にて非評価対象欠陥種が修補された後の画像データから評価対象欠陥種を検出して（評価対象欠陥種検出工程）、この検出された評価対象欠陥種の定量的評価値として、例えば、欠陥面積や平均輝度を算出した場合、欠陥面積は非評価対象欠陥種の修補の前後で変化することがなく、かつ、平均輝度は評価対象欠陥種のみに基づく値となる。
【００２３】
すなわち、非評価欠陥種を修補した後の画像データ中で評価対象欠陥種を検出して、この検出された評価対象欠陥種の面積および平均輝度を単純に計算すれば、人の目が認識する欠陥面積および平均輝度に相当する値を得ることができる。
その結果、例えば、評価対象欠陥種の欠陥面積や平均輝度に基づいた検査対象の適切な評価を行うことができ、人の見た目の印象に近似した評価を得ることができる。
【００２４】
本発明では、前記非評価対象欠陥種修補工程は、前記非評価対象欠陥種の各画素の周囲において所定条件を満たす画素の輝度データが前記非評価対象欠陥種の各画素に向けて変化する傾向に基づいて前記補間値を算出することが好ましい。
【００２５】
このような構成において、非評価対象欠陥種修補工程で補間値を算出するにあたり、非評価対象欠陥種の各画素の周囲にある画素の輝度データ変化の傾向に基づく値を各画素の補間値として算出する。この補間値は、周囲の画素が非評価対象欠陥種の各画素に向けて変化する傾向（変化率）に基づく値とし、周囲の傾向に沿った値とする。
このような構成によれば、評価対象欠陥種のなかに非評価対象欠陥種が重なっていた場合に、非評価対象欠陥種の各画素の輝度を周囲の輝度変化を延長した補間値に置き換えているので、評価対象欠陥種のみに基づいて算出する平均輝度と、非評価対象欠陥種を修補したあとでこの修補された非評価対象欠陥種の領域を含む評価対象欠陥種の全領域の平均輝度とは近似した値であって、さらには、非評価欠陥種ではなくその領域にも評価対象欠陥種が連続して続いていたと想定した場合の平均輝度となる。
【００２６】
すなわち、非評価欠陥種を修補した後の画像データ中で評価対象欠陥種を検出して、この検出された評価対象欠陥種の面積および平均輝度を単純に計算すれば、人の目が認識する欠陥面積および平均輝度に相当する値を得ることができる。そして、このように算出された評価対象欠陥種の面積および平均輝度などの定量的評価値に基づいて所定閾値に比較する評価を行うことにより、人の目と同じ評価結果を得ることができる。
【００２７】
本発明では、前記非評価欠陥種修補工程は、前記画像データ取得工程にて取得された画像データ中で前記非評価対象欠陥種を検出する非評価対象欠陥種検出工程と、前記補間値を前記非評価対象欠陥種の画素ごとに算出するとともにこれらの各画素の輝度データを前記補間値で置き換える補間工程と、を備え、前記補間工程は、検出された非評価対象欠陥種のうちの外縁に位置する画素から始めて順次内側寄りの画素の前記補間値を算出していき、前記外縁に位置する前記画素の補間値を求めるにあたってはその画素に隣接し輝度が正常である正常画素の輝度データに基づいて前記補間値を算出し、前記内側寄りの前記画素の前記補間値を算出するにあたっては前記正常画素の輝度データと外縁寄りの前記画素の補間値として既に算出された補間値とのうち前記補間値を算出する対象である画素に隣接するものに基づいて前記補間値を算出することが好ましい。
【００２８】
このような構成において、非評価対象欠陥種を修補する非評価対象欠陥種修補工程を行うにあたり、まず、非評価対象欠陥種検出工程によって評価対象欠陥種よりも面積が小さい非評価対象欠陥種を検出する。そして、検出された非評価対象欠陥種の各画素の補間値を算出するとともにこの補間値で非評価対象欠陥種の各画素の輝度データを置き換えていく（補間工程）。
これにより、非評価対象欠陥種の各画素の輝度データが周囲の画素の輝度データ変化に沿うように置き換えられて周囲の画素の輝度から突出あるいは凹んでいたものがなめらかに周囲の輝度変化になじむように修補される。このとき、補間工程において非評価対象欠陥種の各画素の輝度データを補間値で置き換えていくにあたり、まず、非評価対象欠陥種の外縁に位置する各画素について補間値を算出していく。
非評価対象欠陥種の外縁の画素に隣接する位置には正常な輝度を有し非評価対象欠陥種に含まれない正常画素が存在しているので、非評価対象欠陥種の画素の外縁に隣接する正常画素の輝度データに基づいて算出された補間値は、これら正常画素の輝度データ変化に沿う値となる。
【００２９】
すなわち、外縁の画素は非評価対象欠陥種のすぐ外側に位置する正常画素の輝度の変化傾向を反映した補間値で置き換えられることになる。
そして、外縁に位置する画素を補間値で修補した後、順次、非評価対象欠陥種の内側に位置する各画素について補間値を算出していく。
内側寄りの画素の補間値を算出するにあたっては、正常画素の輝度データとすでに修補された画素の補間値とのうちで補間値を算出する対象である画素に隣接するものに基づいて補間値を算出する。
隣接する正常画素に基づいて補間値を算出すれば、この補間値が非評価対象欠陥種に含まれない正常画素の輝度データ変化に沿った値となるのはもちろんである。
【００３０】
ここで、検出された非評価欠陥種の総ての画素について隣接した正常画素があるわけではなく、特に、非評価対象欠陥種の内側寄りの画素では周囲に欠陥画素のみが存在している場合もありうる。この場合、補間工程では、外縁寄りの画素から補間値の算出を行うので、内側寄りの画素について補間値を算出するときにはこの画素に隣接する外側寄りの画素には既に補間値が算出されていることになる。
したがって、内側寄りの画素について補間値を算出する場合には、外側寄りの画素の補間値として既に算出された値を用いて補間値を算出することができる。そして、外側寄りの画素の補間値はさらに外側の画素について算出された補間値であるところ最外縁の画素について算出された補間値は非評価対象欠陥種の外側に位置する正常画素に基づいて算出された値である。よって、外側から内側に向けて順番に補間値を算出していくことで、既に算出された補間値に基づいて算出される補間値も非評価対象欠陥種の外側にある正常画素の輝度データ変化をリレーして反映する値となる。
【００３１】
このように補間値の算出にあたって、検出された非評価対象欠陥種の外側から内側に順番に補間値の算出を行うことにより、非評価対象欠陥種の外側の正常画素の輝度データ変化を反映した補間値を順に算出でき、このように算出される補間値で非評価対象欠陥種の各画素の輝度データを置き換えて非評価対象欠陥種の修補を行うことができる。そして、非評価対象欠陥種の内側寄りに存在する画素についても既に外側寄りの画素について算出された補間値を利用してこの内側寄りの画素の補間値を算出できるので、非評価対象欠陥種の総ての画素について補間値を算出して置き換えることができる。
【００３２】
本発明では、前記非評価対象欠陥種検出工程は、前記検査対象となる画像データを縮小する画像縮小工程と、着目画素と着目画素の周囲の画素とで輝度データの差を強調する欠陥強調フィルタを前記画像縮小工程にて縮小された画像データにかけて表示欠陥を検出するフィルタリング工程と、を備え、前記非評価対象欠陥種修補工程は、前記画像縮小工程で所定サイズに縮小された画像データに対するフィルタリング工程にて検出された前記非評価対象欠陥種の画素の補間値を前記補間工程で算出してこの非評価対象欠陥種を修補した後、さらに、修補された画像データに対して前記画像縮小工程、前記フィルタリング工程および前記補間工程を繰り返して修補対象である面積の非評価対象欠陥種を順次修補していくことが好ましい。
【００３３】
このような構成において、非評価対象欠陥種検出工程は、画像縮小工程で所定サイズに画像データの縮小を行ったうえで、この縮小された画像データに欠陥検出のための欠陥強調フィルタをかけて非評価対象欠陥種を検出していく。画像データの縮小方法としては、例えば、画像データ中の４つあるいは６つの画素を一つの画素にまとめ、このまとめられた画素の輝度データとしてはもとの４つあるいは６つの画素の平均とすることが例として挙げられる。
【００３４】
ここで、欠陥強調フィルタは所定のサイズを有するところ、このサイズの欠陥強調フィルタで検出される表示欠陥のサイズは欠陥強調フィルタにマッチする大きさとなる。
そこで、非評価対象欠陥種検出工程では、まず、画像縮小工程において画像データを縮小する。
すると、当初の画像サイズにおいて欠陥強調フィルタの検出サイズよりも大きい非評価対象欠陥種が小さく縮小されて欠陥強調フィルタにマッチするサイズとなる。
【００３５】
このように縮小された画像データに欠陥強調フィルタをかけると、欠陥強調フィルタにマッチしたサイズの表示欠陥が検出される。
そして、画像縮小を数段階の縮小率で行うと、当初の画像データ中では様々のサイズであった非評価対象欠陥種のサイズがいずれかの縮小率で欠陥強調フィルタのサイズにマッチする。
よって、数段階で画像データの縮小を行いつつ縮小された画像データに欠陥強調フィルタをかけることで画像データ中の様々のサイズの非評価対象欠陥種を総て検出することができる。
【００３６】
さらに、所定サイズに縮小した画像データに対して欠陥強調フィルタをかけて所定サイズの表示欠陥を検出し、検出された表示欠陥を補間工程で修補する。この段階では、まだ、この縮小率で欠陥強調フィルタにかからない表示欠陥が修補されていないところ、所定の縮小率で表示欠陥が修補された画像データに対してさらに画像縮小を行う。
この縮小された画像データに欠陥強調フィルタをかけると、修補されていない表示欠陥が欠陥検出フィルタにかかるので、検出された表示欠陥を補間工程で修補していく。
このように画像縮小工程、フィルタリング工程、補間工程を繰り返し行い、画像データの縮小率を非評価対象欠陥種のサイズの総ての表示欠陥が欠陥検出フィルタにかかるまでとすると、非評価対象欠陥種の総てが修補される。
【００３７】
本発明では、前記評価対象欠陥種はムラ欠陥であり、前記非評価対象欠陥種は、前記ムラ欠陥よりも面積が小さいシミ欠陥および前記シミ欠陥よりも面積が小さい点欠陥であり、前記非評価対象欠陥種修補工程は、最初の画像縮小工程にて縮小された画像データに対する前記フィルタリング工程にて前記点欠陥を検出してこの点欠陥の補間値を前記補間工程にて算出したのち、さらに、点欠陥が修補された画像データを前記画像縮小工程にて画像縮小したうえで前記フィルタリング工程にて前記シミ欠陥を検出してこのシミ欠陥の補間値を前記補間工程にて算出してシミ欠陥を修補することが好ましい。
【００３８】
このような構成において、評価対象欠陥種をムラ欠陥とし、非評価対象欠陥種としてシミ欠陥および点欠陥とする。
従来は、ムラ欠陥（評価対象欠陥種）に基づく光学パネルの評価を行いたい場合に、ムラ欠陥よりも小さいシミ欠陥や点欠陥（非評価対象欠陥種）がムラ欠陥に重なって存在すると、ムラ欠陥のみに基づく定量的評価値として欠陥面積や平均輝度を算出できないために、ムラ欠陥のみに基づく適切な評価を行うことができなかった。
この点、本発明では、画像縮小工程、フィルタリング工程および補間工程を繰り返し、点欠陥およびシミ欠陥を修補していくことができる。
【００３９】
すなわち、最初の画像縮小工程による画像データの縮小により画像データ中の点欠陥が欠陥強調フィルタのサイズにマッチングして、欠陥強調フィルタによって検出される。
この検出された点欠陥の各画素の輝度データを補間工程で算出される補間値で置き換えて点欠陥を修補する（補間工程）。
そして、点欠陥が修補された画像データをさらに画像縮小工程で縮小し、この縮小された画像データに欠陥強調フィルタをかけてシミ欠陥を検出する。検出されたシミ欠陥の各画素の輝度データを補間工程で算出される補間値で置き換えて修補する。
すると、非評価対象欠陥である点欠陥、シミ欠陥が修補された画像データが得られる。
このように点欠陥、シミ欠陥が修補された画像データから評価対象欠陥種であるムラ欠陥を検出して、検出されたムラ欠陥に基づく光学パネルの評価を行うことにより、点欠陥およびシミ欠陥に影響されることなく評価対象欠陥種であるムラ欠陥のみに基づいて光学パネルを適切に評価することができる。
【００４０】
本発明では、前記非評価対象欠陥種検出工程は、前記画像データの各画素の輝度データを所定閾値と比較して輝度データが閾値以上である欠陥画素と輝度データが閾値未満である正常画素とを検出するとともに欠陥画素を１とし正常画素を０として２値化した２値化配列空間を生成する２値化工程を備え、前補間工程は、前記非評価対象欠陥種検出工程にて検出された前記非評価対象欠陥種の欠陥画素のうちで修補対象となる画素を順次サーチする修補対象画素サーチ工程と、前記修補対象画素サーチ工程にてサーチされた修補対象となる画素の補間値を算出する補間値算出工程と、を備え、所定サイズのマトリクス配列で中央の着目セルに１を配しその周りの８方向のうちの少なくとも５つ以上の方向に連続して２つ以上の０を配置するパターンを網羅した複数のマッチングフィルタが用意され、前記修補対象画素サーチ工程は、前記２値化配列空間に前記マッチングフィルタを順にかけていずれかのマッチングフィルタに一致する１と０との配列箇所を前記２値化配列空間内でサーチするとともに、マッチングフィルタに一致する配列箇所でマッチングフィルタの着目セルに対応する画素を修補対象画素として画像データ中において認識し、前記補間値算出工程は、マッチングフィルタにおいて０が２以上連続する方向における画素の輝度データの変化率に基づいて前記修補対象画素の補間値を算出し、この補間値算出工程にて前記補間値が算出されて輝度データが補間値に置き換えられた画素については前記２値化配列空間において対応するセルを１から０に書き換えて前記２値化配列空間のセルが総て０になるまで修補対象画素サーチ工程および補間値算出工程を繰り返すことが好ましい。
【００４１】
このような構成において、検査画像取得工程で取得した画像データから非評価対象欠陥種を検出するにあたって（非評価対象欠陥種検出工程）、輝度が異常であって表示欠陥種を生じさせる欠陥画素と輝度が正常である正常画素とを区分する所定閾値を用意しておいて、この閾値によって欠陥画素と正常画素とを検出する。
そして、画像データと対応するサイズの２値化配列空間を生成しておいて、この２値化配列空間において欠陥画素に対応する位置には“１”を、正常画素に対応する位置には“０”を配置していく（２値化工程）。
すると、２値化配列空間内で１が配置されているセルは欠陥画素にあたり、０が配置されているセルは正常画素にあたることになる。
【００４２】
次に、補間工程で欠陥画素の補間値を算出するにあたっては、総ての欠陥画素について同時に補間値を算出するのではなく、非評価対象欠陥種のなかで外縁側から内側寄りに向けて順番に補間値を算出していくところ、修補対象画素サーチ工程において修補対象となる画素を順番にサーチしていく。
補間値を算出する対象となる修補対象画素をサーチする修補対象画素サーチ工程にあたっては、マッチングフィルタを２値化配列空間にかけていって１と０との所定配列を順番にサーチしていく。
【００４３】
ここで、マッチングフィルタとしては、所定サイズのマトリクス配列で中央の着目セルに１が配され、その周りの８方向のうちで５つ以上の方向に連続して０が配置されたパターンを網羅して複数用意される。
ここで、“１”は欠陥画素に相当し、“０”は正常画素に相当するところ、マッチングフィルタの１、０配列に一致する配列箇所を２値化配列空間内でサーチすることは、周囲に正常画素が所定数以上並んでいる欠陥画素をサーチすることになる。
【００４４】
そして、マッチングフィルタを２値化配列空間にかけていって、マッチングフィルタの配列に一致する配列箇所が２値化配列空間に見つかった場合、そのマッチングフィルタの中央である着目セルに対応するセルが修補対象となる。
そこで、２値化配列空間で見つかった修補対象に対応する位置を画像データから探して、その画素を修補対象画素として認識する。さらに、マッチングフィルタの配列から０が連続する方向が分かるので、この０が連続する方向の画素の輝度データに基づいて修補対象画素の補間値を算出する。
すると、修補対象画素としてサーチされた画素（欠陥画素）の補間値がこの修補対象画素に隣接し、かつ、輝度データが正常である画素の輝度データに基づいて求められる。
修補対象画素の輝度データを算出された補間値に置き換えることで修補対象画素が修補される。
【００４５】
さらに、このように算出された補間値によって修補された画素については、その対応する２値化配列空間のセルを１から０に書き換える。
このように、補間値で輝度データが置き換えられて修補された画素については２値化配列空間で０に置き換えられるので、次にマッチングフィルタをかけた際には、補間値で修補された画素も補間値を算出する基礎として利用されることになる。
また、このように補間値で修補された画素について２値化配列空間で０に置き換えていくことで、当初には周囲が欠陥画素で囲まれて周囲に所定数以上の正常画素が存在しなかった欠陥画素についても、この欠陥画素の周囲の画素が補間値で修補されて２値化配列空間で０に置き換わることにより、次第に周りに０が配されていき、最終的には、マッチングフィルタでのサーチにかかるようになる。
よって、当初検出された欠陥画素についてはすべてマッチングフィルタで順番にサーチされていくことになる。
【００４６】
そして、マッチングフィルタを２値化配列空間にかけていって修補対象画素のサーチと補間値の算出との繰り返しを、２値化配列空間の総てのセルが０になって当初検出された欠陥画素が総て修補されるまで行う。
このような構成により、画像データ中の欠陥画素のうち周囲に正常画素の輝度データもしくは既に算出された補間値が所定数以上存在する欠陥画素を修補対象画素として順番にサーチしていくとともにサーチした修補対象画素の輝度データを適切な補間値に置き換えていき、検出された総ての欠陥画素を修補することができる。
【００４７】
本発明では、前記修補対象画素サーチ工程は、着目セルの周りで０が２つ以上連続する方向が少ないマッチングフィルタから順番に前記２値化配列空間にかけていくことが好ましい。
【００４８】
このような構成において、２値化配列空間にマッチングフィルタをかけていくにあたっては、マッチングフィルタとして所定サイズのマトリクス配列で中央の着目セルに１が配され、その周りの８方向のうちで５つ以上の方向に連続して０が配置されたパターンが複数用意されているところ、着目セルの周りで０が2つ以上連続する方向が少ないマッチングフィルタから順に２値化配列空間にかけていく。
【００４９】
ここで、修補の対象としての非評価対象欠陥種はある程度の面積に欠陥画素が集まって構成されるのが一般的であるので、２値化配列空間内で当初から着目セルの周囲で多くの方向に０が連続しているパターンは少ないと考えられる。
このような状況で、もし、着目セルの周囲で多くの方向に０が連続するマッチングフィルタから優先順位をつけてしまうと、はじめはマッチングフィルタにマッチする配列パターンが見つからず、修補対象画素を見つけられないままマッチング処理だけを無駄に行うことになる。また、マッチング処理は、複数のセル同士で一致／不一致を見なければならないので一回のマッチング処理に要する負担が非常に大きく、相当の時間も要する。
この点、本発明では、着目セルの周囲で０が連続する方向が少ないフィルタからかけていくので、当初からマッチングする可能性を高めることができ、処理効率を向上させることができる。
【００５０】
本発明では、前記補間値算出工程は、前記２値化配列空間内で修補対象画素に隣接して０が２つ以上連続する各方向において前記修補対象画素に隣接する画素の輝度データの二倍からその外側の画素の輝度データを減算して得られる補間基礎値を算出したうえで、各方向で算出された前記補間基礎値を平均した平均値を前記修補対象画素の補間値とすることが好ましい。
【００５１】
このような構成において、例えば、修補対象画素に隣接した画素の輝度データを、修補対象画素から近い順にＬα、Ｌβとすると、これら2つの輝度データが修補対象画素に向けて変化する変化率は（Ｌα―Ｌβ）である。そして、この変化率（Ｌα―Ｌβ）を修補対象画素に隣接する画素の輝度データであるＬαに加算することにより、修補対象画素の位置においてＬα、Ｌβの変化率に基づく補間基礎値「Ｌα＋（Ｌα―Ｌβ）」が求まる。
このようにして各方向で算出された補間基礎値を平均して修補対象画素の補間値とすることにより、修補対象画素の周囲に位置する画素の輝度変化を反映した適切な値の補間値を得ることができる。
【００５２】
本発明の欠陥検査方法は、前記欠陥検出方法にて検査対象中の評価対象欠陥種を検出する欠陥検出工程と、前記欠陥検出工程にて検出された前記評価対象欠陥種の定量的評価値に基づいて前記検査対象を評価する評価工程と、を備えることを特徴とする。
【００５３】
このような構成によれば、まず、欠陥検出工程において、非評価欠陥種修補手段で非評価欠陥種が修補された後の画像データから評価対象欠陥種を検出できる。そして、この検出された評価対象欠陥種の定量的評価値として、例えば、欠陥面積や平均輝度を算出した場合、欠陥面積は非評価対象欠陥種の修補の前後で変化することがなく、かつ、平均輝度は評価対象欠陥種に基づく値となる。その結果、評価工程において検査対象の評価を行うにあたって、評価対象欠陥種に基づいた適切な評価を行うことができ、人の見た目の印象に近似した評価結果を得ることができる。
【００５４】
本発明の欠陥検出装置は、検査対象を撮像してその画像データを取得する検査画像取得手段と、前記検査画像取得工程にて取得された画像データ中で面積が所定サイズ未満の欠陥種である非評価対象欠陥種の各画素の輝度データを周囲の画素の輝度データに基づく補間値で置き換えてこの非評価対象欠陥種を修補する非評価対象欠陥種修補手段と、前記非評価対象欠陥種修補手段にて前記非評価対象欠陥種が修補された画像データにおいて面積が所定サイズ以上の欠陥種である評価対象欠陥種を検出する評価対象欠陥種検出手段と、を備えることを特徴とする。
【００５５】
本発明の欠陥検出プログラムは、検査対象中の所定面積以上の欠陥種である評価対象欠陥種を検出する欠陥検出装置にコンピュータを組み込んで、このコンピュータを、検査対象を撮像してその画像データを取得する検査画像取得手段と、前記検査画像取得工程にて取得された画像データ中で面積が所定サイズ未満の欠陥種である非評価対象欠陥種の各画素の輝度データを周囲の画素の輝度データに基づく補間値で置き換えてこの非評価対象欠陥種を修補する非評価対象欠陥種修補手段と、前記非評価対象欠陥種修補手段にて前記非評価対象欠陥種が修補された画像データにおいて面積が所定サイズ以上の欠陥種である評価対象欠陥種を検出する評価対象欠陥種検出手段と、して機能させることを特徴とする。
【００５６】
本発明の記録媒体は、前記欠陥検出プログラムをコンピュータ読取可能に記録したことを特徴とする。
【００５７】
このような構成によれば、上記発明と同様の作用効果を奏することができる。
すなわち、非評価欠陥種修補手段で非評価欠陥種が修補された後の画像データから評価対象欠陥種を検出して（評価対象欠陥種検出手段）、この検出された評価対象欠陥種の定量的評価値として、例えば、欠陥面積や平均輝度を算出した場合、欠陥面積は非評価対象欠陥種の修補の前後で変化することがなく、かつ、平均輝度は評価対象欠陥種に基づく値となる。その結果、例えば、検査対象の評価を行うにあたって、評価対象欠陥種に基づいた適切な評価を行うことができ、人の見た目の印象に近似した評価結果を得ることができる。
【００５８】
また、欠陥検出装置内にＣＰＵやメモリを配置してコンピュータとして機能させ、このコンピュータに所定の光学パネル検査プログラムを組み込んで各機能手段として機能させてもよい。所定の光学パネル検査プログラムをインストールするには、メモリカードやＣＤ−ＲＯＭ等を直接差し込んで行ってもよいし、これらの記憶媒体を読み取る機器を外付けで接続してもよい。さらには、ＬＡＮケーブル、電話線等を接続して通信によってプログラムを供給しインストールしてもよいし、無線によってプログラムを供給してインストールしてもよい。
【００５９】
このような記録媒体やインターネット等の通信手段で提供される本発明の欠陥検出プログラムを欠陥検出装置に組み込めば、所定パラメータの変更などが簡便である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００６０】
以下、本発明の実施の形態を図示するとともに図中の各要素に付した符号を参照して説明する。
（第１実施形態）
本発明の欠陥検査方法に係る第１実施形態としての光学パネル検査方法について説明する。
図１は、光学パネル検査方法を実施する光学パネル検査装置（欠陥検査装置）の全体構成を示す図である。
光学パネル検査装置１００は、検査対象となる液晶ライトバルブ（光学パネル）１１２を内蔵して画像を投影する画像投影手段１１０と、液晶ライトバルブ１１２を駆動するパターンジェネレータ１２０と、画像投影手段１１０から投射される画像を映写するスクリーン１３４を有する映写部１３０と、スクリーン１３４に映写された画像を撮像するＣＣＤカメラ（撮像手段）１４０と、ＣＣＤカメラ１４０で撮像された画像データに基づいてムラ欠陥（評価対象欠陥種）７３０を検出するとともに検出したムラ欠陥７３０に基づいてランク判定（評価）を行う演算処理部２００と、を備えている。
【００６１】
画像投影手段１１０は、光源１１１と、パターンジェネレータ１２０により駆動され光源１１１からの光を変調する液晶ライトバルブ（光学パネル）１１２と、液晶ライトバルブ１１２からの光を集光して投射する投射レンズ１１３と、投射レンズ１１３からの光をスクリーン１３４に向けて反射するミラー１１４と、を備えている。
液晶ライトバルブ１１２は、画素ごとに液晶セルを備える液晶パネルであり、各液晶セルに偏光不良等があった場合、映写された画像に表示欠陥が生じることになる。表示欠陥としては、点欠陥（非評価対象欠陥種）７１０、シミ欠陥（非評価対象欠陥種）７２０、ムラ欠陥（評価対象欠陥種）７３０などがある。
なお、この画像投影手段１１０は、例えば、プロジェクタ等の投射型画像表示デバイスを模したものである。
【００６２】
パターンジェネレータ１２０は、液晶ライトバルブ１１２の各液晶セルを駆動する各スイッチング素子に駆動信号を印加して液晶ライトバルブ１１２を所定パターンで駆動する。
ここで、画像表示検査を行うにあたっては、総ての表示画素が同じ入力レベルで同じ輝度を示すかを検査するところ、パターンジェネレータ１２０は、総ての液晶セルを同じ入力レベルで駆動する。
【００６３】
映写部１３０は、暗ボックス１３１と、この暗ボックス１３１内に設けられたスクリーン１３４と、を備える。そして、暗ボックス１３１は、画像投影手段１１０からの光が入射される開口部１３２と、ＣＣＤカメラ１４０でスクリーン１３４上の画像を撮像するための開口部１３３と、を有する。
【００６４】
ＣＣＤカメラ１４０は、スクリーン１３４上に映写された画像を撮像して、撮像した画像データを演算処理部２００に出力する。
ここで、ＣＣＤカメラ１４０にて撮像された画像データに基づいて液晶ライトバルブ１１２の表示欠陥を検出するので、ＣＣＤカメラ１４０は液晶ライトバルブ１１２の階調数を超える階調数で画像を撮像する機能を有する必要がある。例えば、液晶ライトバルブ１１２で２５６階調が表現されるとき、ＣＣＤカメラ１４０の画像データは、黒を“０”、白を“４０９５”とする１２ビットデータの階調数を有する。
【００６５】
演算処理部２００は、ＣＰＵ（中央処理装置）と所定のメモリ（記憶装置）とを有し、光学パネル検査プログラムが組み込まれることにより、図２に示されるように、前処理手段３００と、点・シミ欠陥修補手段（非評価対象欠陥種修補手段）４００と、ムラ欠陥検出手段（評価対象欠陥種検出手段）５００と、ランク判定手段（評価手段）６００と、しての機能を実現する。
ここで、前処理手段３００は、検査画像取得手段３１０と、背景差分手段３２０と、エリア抽出手段３３０と、輝度値算出手段３４０と、を備え、点・シミ欠陥修補手段４００は、点・シミ欠陥検出手段（非評価対象欠陥種検出手段）４１０と、補間手段４５０と、を備え、点・シミ欠陥検出手段４１０は、画像縮小手段４２０と、フィルタリング手段４３０と、２値化手段４４０と、補間手段４５０は、修補対象画素サーチ手段４６０と、補間値算出手段４７０と、を備える。
なお、これら各手段の動作については、図３、図４、図５のフローチャートを参照して説明する
【００６６】
（光学パネル検査方法）
次に、光学パネル検査方法について、図３、図４、図５のフローチャートを参照して説明する。
図３は、光学パネル検査方法の処理手順を示すフローチャートである。
図３のフローチャートに示されるように、光学パネル検査方法は全体構成として、検査対象となる液晶ライトバルブ１１２による画像データを取得するとともに画像データを前処理する前処理工程（ＳＴ１００）と、前処理工程（ＳＴ１００）にて前処理された画像データ中の点欠陥７１０およびシミ欠陥７２０の各画素の輝度データを周囲の画素の輝度データに基づく補間値で置き換えて点欠陥７１０およびシミ欠陥７２０を修補する点・シミ欠陥修補工程（非評価対象欠陥種修補工程、ＳＴ２００）と、点・シミ欠陥修補工程（ＳＴ２００）によって点欠陥７１０およびシミ欠陥７２０が修補された画像データに基づいてこの画像データ内のムラ欠陥７３０を検出するムラ欠陥検出工程（評価対象欠陥種検出工程、ＳＴ３００）と、ムラ欠陥検出工程（ＳＴ３００）にて検出されたムラ欠陥７３０の領域の定量的評価値に基づいて液晶ライトバルブ１１２のランク判定（評価）を行うランク判定工程（評価工程、ＳＴ４００）と、を備える。
【００６７】
図４は、前処理工程（ＳＴ１００）の処理手順を示すフローチャートである。
ＳＴ１００の前処理工程について図４のフローチャートを参照して説明する。
前処理工程（ＳＴ１００）では、まず、ＳＴ１１０において欠陥検出を行う対象となる検査画像を取得する（検査画像取得工程）。検査画像の取得にあたっては、液晶ライトバルブ１１２を画像投影手段１１０にセットしてスクリーン１３４に向けて画像を投射し、この画像をＣＣＤカメラ１４０で撮像する。撮像された画像データは、検査画像取得手段３１０に出力されて記憶される。
【００６８】
次に、ＳＴ１２０において、検査対象となる画像データから背景画像を減算する背景差分工程が背景差分手段３２０により行われる。背景差分手段３２０には、予め欠陥がないと分かっている液晶ライトバルブ１１２を用いてスクリーン１３４に投射された画像のデータが背景画像として設定記憶されている。そして、背景差分工程（ＳＴ１２０）では、検査画像取得手段３１０に記憶された画像データから背景画像を減算する。すると、例えばスクリーン１３４の汚れなどによるノイズが画像データから除去されて、液晶ライトバルブ１１２による表示欠陥のみを反映した画像データが得られる。
【００６９】
次に、ＳＴ１３０において、画像データから検査対象となる画面部分のみを抽出するエリア抽出工程がエリア抽出手段３３０により行われる。すなわち、スクリーン１３４に映写される画像はスクリーン１３４の全面ではなく、例えば、縁部分を除いた中央領域に映写されるところ、エリア抽出工程（ＳＴ１３０）では、画像データから不要部分をトリミングして表示エリアの画像のみを抽出する。
【００７０】
このようにエリア抽出された画像に対し、ＳＴ１４０において、輝度値算出工程が輝度値算出手段３４０により行われる。ＣＣＤカメラ１４０で撮像された画像はＣＣＤカメラ１４０の撮像素子単位での画像データであって、一つの表示画素は複数の撮像素子で撮像されている。そこで、表示画素ごとに撮像素子の輝度値を平均した値を各表示画素の輝度値として算出する。
【００７１】
前処理工程（ＳＴ１００）の後、ＳＴ２００において点・シミ欠陥修補工程が点・シミ欠陥修補手段４００により行われる。
図５は、点・シミ欠陥修補工程の処理手順を示すフローチャートである。
点・シミ欠陥修補工程（ＳＴ２００）にあたって、まず、ＳＴ２１０において、点・シミ欠陥検出工程（非評価対象欠陥種検出工程）が点・シミ欠陥検出手段４１０によって行われる。点・シミ欠陥検出工程（ＳＴ２１０）では、画像データに所定サイズの欠陥強調フィルタ４３１（図７参照）をかけて欠陥検出を行うところ、点・シミ欠陥修補工程（ＳＴ２００）における修補対象となる点欠陥７１０・シミ欠陥７２０を欠陥強調フィルタ４３１によって検出できるように画像サイズを数段階で縮小しながら（ＳＴ２１１）、縮小した画像データに欠陥強調フィルタ４３１をかけて（ＳＴ２１２）、欠陥（点欠陥７１０、シミ欠陥７２０）を検出する。
【００７２】
例えば、画像サイズを１／２にした状態で欠陥強調フィルタ４３１をかけると点欠陥７１０のサイズが欠陥強調フィルタ４３１のサイズに適合して点欠陥７１０が検出され、画像サイズを１／４や１／８にした状態で欠陥強調フィルタ４３１をかけるとシミ欠陥７２０のサイズが欠陥強調フィルタ４３１のサイズに適合してシミ欠陥７２０が検出されることになる。
以下、点・シミ欠陥検出工程（ＳＴ２１０）の各工程（ＳＴ２１１〜ＳＴ２１３）を説明する。
【００７３】
点・シミ欠陥検出工程（ＳＴ２１０）にあたって、まず、ＳＴ２１１において画像縮小工程が画像縮小手段４２０により行われる。画像縮小手段４２０には、予め数段階の画像縮小率が設定されており、例えば、縦横サイズで１／２、１／４、１／８などの画像縮小率が設定されている。例えば、図６（Ａ）に示される元のサイズに画像に対して、４画素を一つの画素にまとめる縮小を行う。４つの画素をまとめる際、輝度値としては４画素の平均をとる。このようにして元のサイズから縦横が１／２で画素数が１／４に縮小された縮小画像（図６中のＢ）が得られる。
【００７４】
なお、このように縮小された画像データ（図６中のＢ）における各セルは、元の画像データの表示画素をまとめたものであって、元の画像データの表示画素とは異なるのであるが、以後の説明では縮小された画像データにおけるセルも画素と称する。
【００７５】
次に、ＳＴ２１２において、縮小された画像データに欠陥強調フィルタ４３１（図７）をかけて欠陥検出を行うフィルタリング工程がフィルタリング手段４３０により行われる。フィルタリング手段４３０には、図７（Ａ）に示される５×５の欠陥強調フィルタ４３１が設定記憶されている。この欠陥強調フィルタ４３１は、中央の着目画素Ｅの輝度値（輝度データ）から周囲にある４画素Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄの輝度値（輝度データ）の平均輝度データを減算して、着目画素（Ｅ）の強調輝度値とするフィルタである（図７（Ｂ）参照）。この欠陥強調フィルタ４３１をかけることによって中央の着目画素（Ｅ）と周囲の画素（Ａ〜Ｄ）との輝度差が強調され、点欠陥７１０・シミ欠陥７２０に含まれる輝度異常の欠陥画素では、フィルタ出力値としての強調輝度値が非常に大きな値となる。
画像データに欠陥強調フィルタ４３１をかけた結果の一例を図８に示す。
【００７６】
次に、ＳＴ２１３において、欠陥強調フィルタ４３１によって輝度差が強調された画像データ（図８）の強調輝度値を所定閾値で２値化する２値化工程が２値化手段４４０にて行われる。
２値化手段４４０には、輝度が正常である正常画素と輝度が異常である欠陥画素とを強調輝度値に基づいて区分するための閾値（例えば２５０）が設定されている。
また、２値化手段４４０には、画像データと同サイズの２値化配列空間４４１（図９参照）が作成されて記憶されている。そして、２値化工程（ＳＴ２１３）では、画像データ（図８）における各画素の強調輝度値を閾値（２５０）と比較して、強調輝度値が閾値よりも小さければ２値化配列空間４４１（図９）の対応するセルに“０”を付与し、強調輝度値が閾値以上であれば２値化配列空間４４１の対応するセルに“１”を付与する。
このようにして２値化配列空間４４１において正常画素に対応するセルには“０”が配置され、欠陥画素に対応するセルには“１”が配置され、図９に示される２値化配列空間４４１が生成される。
【００７７】
点・シミ欠陥検出工程（ＳＴ２１０）にて点欠陥７１０あるいはシミ欠陥７２０内に位置する欠陥画素が検出されたところ、次に、検出された表示欠陥の各画素の強調輝度値を周囲の画素の強調輝度値に基づく補間値で置き換えて欠陥を修補する補間工程（ＳＴ２２０）が補間手段４５０により行われる。
以下、補間工程（ＳＴ２２０）の各工程について説明する。
【００７８】
補間工程（ＳＴ２２０）にあたっては、まず、修補対象となる画素を順番にサーチする修補対象画素サーチ工程（ＳＴ２２１）が修補対象画素サーチ手段４６０にて行われる。
修補対象画素サーチ手段４６０には、図１０、図１１、図１２、図１３に示される１番から２５番までのマッチングフィルタが予め設定記憶されている。
ここで、マッチングフィルタは５×５のサイズを有し、各セルに“０”または“１”が配置されたフィルタである。
そして、マッチングフィルタは、４つの群で構成され、図１０に示される１番から８番までの第１群マッチングフィルタと、図１１に示される９番から１６番までの第２群マッチングフィルタと、図１２に示される１７番から２４番の第３群マッチングフィルタと、図１３に示される２５番の第４群マッチングフィルタと、で構成されている。
【００７９】
第１群マッチングフィルタ（１番から８番、図１０）は、中央の着目セルに配置された“１”の周囲に３つの“１”を配置するとともに着目セルからみて５つの方向（ａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅ）で“０”が２つ連続するパターンを網羅している。
第２群マッチングフィルタ（９番から１６番、図１１）は、中央の着目セルに配置された“１”の周囲に２つの“１”を配置するとともに着目セルからみて６つの方向（ａ〜ｆ）で“０”が２つ連続するパターンを網羅している。
第３群マッチングフィルタ（１７番から２４番、図１２）は、中央の着目セルに配置された“１”の周囲に１つの“１”を配置するとともに着目セルからみて７つの方向（ａ〜ｇ）で“０”が２つ連続するパターンを網羅している。
そして、第４群のマッチングフィルタである２５番のマッチングフィルタ（図１３）では、中央の着目セルに“１”を配置し、着目セルからみて８つの方向（ａ〜ｈ）総てで“０”が２つ連続している。
【００８０】
なお、図１０〜図１３において「＊」が配置されているセルは、“０”でも“１”でも良いとの意である。
【００８１】
修補対象画素サーチ工程（ＳＴ２２１）では、１番から２５番のマッチングフィルタを２値化配列空間４４１（図９）の例えば左上から出発して右下まで総てのセルにかけていく。
このとき、第１群の１番目のマッチングフィルタから順に２値化配列空間４４１にかけていって、２値化配列空間４４１にマッチングフィルタと一致する“０”と“１”の配列が存在するかをみる。すると、着目セルの周囲で“０”が配置されているセルを順次見つけることになるので、表示欠陥のうちで外縁に位置する画素を順番に見つけることになる。
【００８２】
例えば、図９に示される２値化配列空間４４１に対して１番のマッチングフィルタから順にかけてみると、図１４に示されるように、１番のマッチングフィルタに一致する配列が２値化配列空間４４１に存在することがわかる。このようにマッチングフィルタに一致する配列が見つかったところで、中央の着目セルに対応する画素が修補対象画素となる。
【００８３】
ＳＴ２２１の修補対象画素サーチ工程にてサーチされた修補対象画素に対し、ＳＴ２２２において、周囲に位置する画素の強調輝度値に基づいて修補対象画素の位置における輝度の補間値を算出する補間値算出工程が補間値算出手段４７０にて行われる。
補間値算出手段４７０には、マッチングフィルタの中央にある着目セルを修補対象画素として、周囲の画素の強調輝度値から修補対象画素の補間値を算出する補間値算出式が設定されている。
なお、１番から２５番までのマッチングフィルタでそれぞれ“０”と“１”との配列パターンが異なるので、補間値算出式は、１番から２５番のマッチングパターンごとにそれぞれ設定される。
【００８４】
補間値算出式について簡単に説明する。
各マッチングフィルタは、中央の着目セルに対し複数の方向で“０”が２つ並ぶ配列であるところ、中央の着目セル（修補対象画素）の補間値は、“０”が配置されたセルに対応する画素の強調輝度値の変化率から算出される。
つまり、“０”が２つ並んだ方向において着目セルに遠い側から近い側への強調輝度値の変化度をもとめ、これに近い側の強調輝度値を加算することにより、修補対象画素の補間値を得ることができる。
例えば、図１５の配列で、中央の着目セルＭに対応する画素の強調輝度値ＬＭが図１６に示されるように閾値を超えてこの画素が欠陥画素となっている場合、着目セルに隣接して“０”が２つ並んだＡ、Ｇの方向（図１５中のａ方向）に基づく補間基礎値ＩＭ（ＡＧ）は次の式で求められる。
【００８５】
補間基礎値ＩＭ（ＡＧ）＝ＬＧ＋（ＬＧ−ＬＡ）
【００８６】
そして、例えば、１番のマッチングフィルタでは着目セルの周囲の５方向（ａ方向〜ｅ方向）で“０”が２つ連続するので、着目セルに対応する画素（修補対象画素）の補間値としては、これら５方向（ａ方向〜ｅ方向）のそれぞれに基づく補間基礎値の平均値をとる。
【００８７】
【数１】
2006266752.tif 000003
【００８８】
具体的に、図１７に示される数値例において修補対象画素の補間値を算出する例を示すと次のようになる。
【００８９】
【数２】
2006266752.tif 000004
【００９０】
このように補間値算出手段４７０には、１番から２５番までのマッチングフィルタに対し、“０”が２つ連続する方向で各補間基礎値を算出するとともに各方向での補間基礎値を平均して補間値を算出する補間値算出式が予め設定されている。各マッチングフィルタに対し、補間値を算出するための“０”が連続する方向を示すと、図１８、図１９、図２０、図２１のようになる。
【００９１】
ＳＴ２２１において２値化配列空間４４１（図９）にマッチングフィルタをかけていってマッチングする箇所を探し、マッチングしたマッチングフィルタの補間値算出式に従って着目セルに対応する画素（修補対象画素）の補間値を算出したのち（ＳＴ２２２）、算出した補間値を画像データにおける修補対象画素の強調輝度値と置き換える。
このように修補対象画素の強調輝度値を補間値で置き換えた場合、２値化配列空間４４１において修補対象画素に対応するセルを“１”から“０”に書き換えて補間値で置き換えたことの標しとする（ＳＴ２２３）。
【００９２】
なお、修補対象画素の周囲で2つ連続する正常画素の強調輝度値に基づいて修補対象画素の補間値を算出しても、この補間値がなおも閾値を超えていることもありうるが、算出した補間値が閾値を超えていても有効として修補対象画素の強調輝度値を補間値で置き換え、かつ、２値化配列空間４４１の着目セルを“０”に書き換える。
【００９３】
このようにマッチングフィルタをかけていって（ＳＴ２２１）、マッチングした場合には修補対象画素の強調輝度値を補間値に置き換えるとともに２値化配列空間４４１の着目セルを“０”にしていき（ＳＴ２２２、ＳＴ２２３）、この処理を２値化配列空間４４１の総てのセルが“０”にまで繰り返す。
すると、点欠陥７１０・シミ欠陥７２０の領域に存在する欠陥画素の強調輝度値が順次補間値に置き換えられていき、例えば、図２２に示されるように、点・シミ欠陥検出工程（ＳＴ２１０）でシミ欠陥７２０が検出されていた場合、このシミ欠陥７２０に存在する欠陥画素の強調輝度値が周囲の強調輝度値に基づく補間値で順次置き換えられていき、修補前は周囲から飛び出していたシミ欠陥７２０の強調輝度値が周囲に合わせてなめらかに修補されていく。なお、図２２では、ムラ欠陥７３０にシミ欠陥７２０が重なっている場合を示している。
【００９４】
そして、２値化配列空間４４１で総てのセルが“０”になったところで（ＳＴ２２４：ＹＥＳ）、次に、点欠陥７１０・シミ欠陥７２０に相当する面積領域に存在する欠陥画素の修補が完了しているか判断する（ＳＴ２３０）。すなわち、
フィルタリング工程（ＳＴ２１２）の欠陥強調フィルタ４３１（図７）で強調（検出）される欠陥の面積が画像縮小工程（ＳＴ２１１）で縮小された画像データのサイズに応じて異なるところ、ランク判定の対象とするムラ欠陥７３０よりも小さい面積領域の欠陥（点欠陥７１０・シミ欠陥７２０）が修補されているか判断する。
【００９５】
具体的には、画像縮小工程ＳＴ２１１の画像縮小手段４２０に画像縮小率として１／２、１／４、１／８の段階が設定されている場合、１／２、１／４および１／８の段階の画像縮小が行われたか確認し、１／２、１／４、１／８の総ての段階の画像縮小が行われていなければ（ＳＴ２３０：ＮＯ）、ＳＴ２１１の画像縮小工程に戻ってＳＴ２１１〜ＳＴ２３０の処理が繰り返される。
【００９６】
ここで、ＳＴ２１１に戻って処理を繰り返すにあたっては、すでに１／２の縮小率で点欠陥７１０を修補した画像データをさらに１／２に縮小して元サイズの１／４サイズの縮小画像を生成し（画像縮小工程ＳＴ２１１）、この１／４サイズの画像データにフィルタリング工程ＳＴ２１２以下の各工程（ＳＴ２１２〜ＳＴ２６０）を行う。すると、１／２サイズの縮小画像データにおいて点欠陥７１０が修補されたうえで、さらに、１／４サイズの縮小画像データでシミ欠陥７２０が修補されていく。このように、画像データを所定サイズに縮小しながら点欠陥７１０・シミ欠陥７２０を修補していくことによって、ランク判定の対象であるムラ欠陥７３０のみが残ることになる。
【００９７】
点欠陥７１０・シミ欠陥７２０に相当する面積領域に存在する欠陥画素の修補が完了したところで（ＳＴ２３０：ＹＥＳ）、ＳＴ３００においてムラ欠陥７３０を検出するムラ欠陥検出工程がムラ欠陥検出手段５００にて行われる。
ムラ欠陥検出手段５００には、ムラ欠陥検出フィルタ５１０として、図２３に示される７×７の欠陥強調フィルタが設定記憶されている。
【００９８】
このムラ欠陥検出フィルタ５１０は、中央９画素の強調輝度値から周囲１０画素の強調輝度値の平均を減算して、着目画素の強調輝度値とするフィルタである。
このムラ欠陥検出フィルタ５１０を、点・シミ欠陥修補工程ＳＴ２００にて点欠陥７１０・シミ欠陥７２０の修補が行われた画像データにかけていくと、ムラ欠陥サイズの欠陥が強調される。
そして、ムラ欠陥強調フィルタによって得られた強調輝度値を所定の閾値と比較してムラ欠陥７３０となる欠陥画素を検出していく。このように検出された欠陥画素が所定の面積内に所定個数以上存在する場合、その領域はムラ欠陥７３０であるとして検出されることになる（ＳＴ３００）。
【００９９】
ここで、ＳＴ１００の前処理工程からＳＴ３００のムラ欠陥検出により、欠陥検出方法が構成される。
【０１００】
ムラ欠陥検出工程（ＳＴ３００）にてムラ欠陥７３０が検出されると、続いて、ＳＴ４００においてムラ欠陥領域の定量的評価値に基づいてランク判定を行うランク判定工程がランク判定手段６００にて行われる。
ランク判定手段６００には、図２６に示されるように判定閾値曲線が設定記憶されている。
そして、ランク判定工程（ＳＴ４００）では、ムラ欠陥検出工程（ＳＴ３００）にて検出されたムラ欠陥７３０の定量的評価値として欠陥面積および欠陥コントラストを算出して、算出された欠陥面積および欠陥コントラストを閾値曲線のグラフにプロットして、検査対象である液晶ライトバルブ１１２の良／不良の判定、さらには良品範囲である場合にＡランクからＤランクのどのランクに該当するか判定される。
【０１０１】
このような構成を備える第１実施形態によれば、次の効果を奏することができる。
（１）ムラ欠陥７３０に基づく液晶ライトバルブ１１２の評価をしたい場合に、ムラ欠陥７３０よりも面積が小さい表示欠陥（点欠陥７１０・シミ欠陥７２０）がムラ欠陥７３０と重なった状態で存在する場合があるが、点欠陥７１０およびシミ欠陥７２０を予め点・シミ欠陥修補工程（ＳＴ２００）で修補しておき、点欠陥７１０・シミ欠陥７２０が修補された画像データからムラ欠陥７３０を検出することとしているので、画像データ中において当初は点欠陥７１０・シミ欠陥７２０とムラ欠陥７３０とが重なっていたとしても既に修補された点欠陥７１０・シミ欠陥７２０が検出にかかることがなく、ムラ欠陥７３０のみが適切に検出される。その結果、ムラ欠陥７３０に基づいて液晶ライトバルブ１１２の評価を適切に行うことができる。
【０１０２】
（２）点・シミ欠陥修補工程（ＳＴ２００）において、点欠陥７１０・シミ欠陥７２０の各画素の輝度を周囲の輝度変化を延長した補間値に置き換えているので、ムラ欠陥７３０のなかに点欠陥７１０・シミ欠陥７２０が重なっていた場合に、ムラ欠陥７３０の部分のみに基づいて算出する平均輝度と、点欠陥７１０・シミ欠陥７２０を修補したあとでこの修補された点欠陥７１０・シミ欠陥７２０の領域を含むムラ欠陥７３０の全領域の平均輝度とは近似した値であって、さらには、点欠陥７１０・シミ欠陥７２０ではなくその領域にもムラ欠陥７３０が連続して続いていたと想定した場合の平均輝度を得ることができる。
よって、点欠陥７１０・シミ欠陥７２０が修補された後の画像データ中からムラ欠陥７３０を検出するとともにこのムラ欠陥７３０の定量的評価値としてムラ欠陥７３０の平均輝度を単純に算出すると、人の目が認識する平均輝度に相当する値を得ることができる。よって、ランク判定工程（ＳＴ４００）においてはムラ欠陥７３０に基づいた適切な評価を行うことができ、人の見た目の印象に近似した評価を得ることができる。
【０１０３】
（３）点欠陥７１０・シミ欠陥７２０を修補するにあたっては、点欠陥７１０・シミ欠陥７２０の各画素の輝度データ（強調輝度値）を補間値に置き換えていくので、修補の前後で面積が変化することはなく、ムラ欠陥７３０と点欠陥７１０・シミ欠陥７２０とが重なる部分で点欠陥７１０・シミ欠陥７２０の修補を行ってもムラ欠陥７３０の面積が変わらない。したがって、点・シミ欠陥修補工程（ＳＴ２００）にて点欠陥７１０・シミ欠陥７２０を修補した後の画像データからムラ欠陥７３０を検出して（ムラ欠陥検出工程ＳＴ３００）、検出されたムラ欠陥７３０の定量的評価値として欠陥面積を算出した場合、欠陥面積は点欠陥７１０・シミ欠陥７２０の修補の前後で変化することがない。よって、点欠陥７１０・シミ欠陥７２０を修補した後の画像データ中でムラ欠陥７３０を検出して、検出されたムラ欠陥７３０の面積を単純に計算すれば、人の目が認識する欠陥面積に相当する値を得ることができる。その結果、ランク判定工程（ＳＴ４００）においてはムラ欠陥７３０のみに基づいた適切な評価を行うことができ、人の見た目の印象に近似した評価を得ることができる。
【０１０４】
（４）補間工程（ＳＴ２２０）における補間値の算出にあたって、検出された点欠陥７１０・シミ欠陥７２０の外側から内側に順番に補間値の算出を行うことにより、点欠陥７１０・シミ欠陥７２０の外側の正常画素の輝度データ変化を反映した補間値を外側から内側に順に算出でき、このように算出される補間値で点欠陥７１０・シミ欠陥７２０の各画素の輝度データ（強調輝度値）を置き換えて点欠陥７１０・シミ欠陥７２０の修補を行うことができる。点欠陥７１０・シミ欠陥７２０の内側寄りに存在する画素についても既に外側寄りの画素について算出された補間値を利用してこの内側寄りの画素の補間値を算出できるので、点欠陥７１０・シミ欠陥７２０の総ての画素について補間値を算出して置き換えることができる。
【０１０５】
（５）点・シミ欠陥検出工程（ＳＴ２１０）において、画像縮小工程（ＳＴ２１１）で所定サイズに画像データの縮小を行ったうえで、この縮小された画像データに欠陥検出のための欠陥強調フィルタをかけて点欠陥７１０・シミ欠陥７２０を検出していき、数段階で画像データの縮小を行いつつ縮小された画像データに欠陥強調フィルタをかけることで画像データ中の様々のサイズの点欠陥７１０・シミ欠陥７２０を総て検出することができる。
【０１０６】
（６）所定サイズに縮小した画像データに対して欠陥強調フィルタをかけて所定サイズの表示欠陥を検出し、検出された表示欠陥を補間工程（ＳＴ２２０）で修補したとき、この段階では、まだ、この縮小率で欠陥強調フィルタにかからない表示欠陥（点欠陥７１０・シミ欠陥７２０）が修補されていないところ、所定の縮小率で表示欠陥が修補された画像データに対してさらに画像縮小を行って、この縮小された画像データに欠陥強調フィルタをかけると、修補されていない表示欠陥が欠陥検出フィルタにかかるので、検出された表示欠陥を補間工程で修補していくことができる。このように画像縮小工程、フィルタリング工程、補間工程を繰り返し行い、画像データの縮小率を点欠陥７１０・シミ欠陥７２０のサイズの総ての表示欠陥が欠陥検出フィルタにかかるまでとして、点欠陥７１０・シミ欠陥７２０の総てを修補することができる。
【０１０７】
（７）マッチングフィルタを２値化配列空間４４１にかけていって修補対象画素をサーチし、さらに、マッチングフィルタの配列から０が連続する方向が分かるので、この０が連続する方向の画素の輝度データに基づいて修補対象画素の補間値を算出することができる。１と０との配列が決まったマッチングフィルタを２値化配列空間４４１にかけていくので、マッチングした箇所での０の配列方向がすぐにまわり、補間値算出式によって簡便かつ即座に修補対象画素の補間値を算出することができる。そして、修補対象画素の輝度データを算出された補間値に置き換えることで修補対象画素を修補することができる。
【０１０８】
（８）補間値で修補された画素については２値化配列空間４４１で“０”に置き換えていくので、当初には周囲が欠陥画素で囲まれて周囲に所定数以上の正常画素が存在しなかった欠陥画素についても、この欠陥画素の周囲の画素が補間値で修補されて２値化配列空間４４１で“０”に置き換わっていく。すると、次第に周りに０が配されていき、最終的には、マッチングフィルタでのサーチにかかるようになる。よって、当初検出された欠陥画素についてはすべてマッチングフィルタで順番にサーチされていくことになる。その結果、画像データ中の点欠陥７１０・シミ欠陥７２０の総ての画素を補間値で修補することができる。
【０１０９】
なお、本発明は前述の実施形態に限定されず、本発明の目的を達成できる範囲での変形、改良等は本発明に含まれる。
検査対象としては、液晶ライトバルブ（液晶パネル）等の光学パネルによる表示画像のみならず、板金の塗装面や印刷紙面の塗りムラなどでもよい。また、光学パネルは、液晶パネルに限らず、有機ＥＬパネルなどでもよいことはもちろんである。
【０１１０】
ランク判定工程（ＳＴ４００）におけるランク判定の対象である評価対象欠陥種はムラ欠陥７３０であり、ランク判定の対象外であって本発明では修補の対象となる非評価対象欠陥種は点欠陥７１０およびシミ欠陥７２０とする場合について説明したが、例えば、シミ欠陥７２０をランク判定の対象とする場合には、評価対象欠陥種をシミ欠陥７２０とし、修補の対象である非評価対象欠陥種を点欠陥７１０としてもよい。すなわち、所定面積以上の欠陥種を評価対象欠陥種とし、所定面積未満の欠陥を非評価対象欠陥種とするにあたり、「所定面積」は目的に応じて変更可能である。
【０１１１】
点・シミ欠陥検出工程（ＳＴ２１０）で様々のサイズの点・シミ欠陥を検出するにあたり、欠陥強調フィルタ４３１のサイズは一種類とする一方で、画像縮小工程（ＳＴ２１１）にて画像データを縮小する縮小率を複数段階とすることで、様々のサイズの点・シミ欠陥を検出する例を説明したが、画像縮小を行わずに、欠陥強調フィルタのサイズを様々のサイズの点・シミ欠陥を検出できるように複数サイズで用意してもよい。つまり、はじめは小さいサイズの欠陥強調フィルタを画像データにかけて点欠陥を検出しておいて、この検出された点欠陥を補間工程で修補し、点欠陥が修補された画像データに次段の大きさの欠陥強調フィルタをかけてシミ欠陥を検出して、このシミ欠陥を補間工程で修補してもよい。
【０１１２】
点欠陥・シミ欠陥の画素を補間値で置き換えるにあたり、修補対象画素をサーチするのにマッチングフィルタ（図１０〜図１３）によるマッチングで修補対象画素をサーチしていく場合を例にして説明したが、点欠陥・シミ欠陥の外縁寄りの画素を順次見つけることができれば、修補対象画素をサーチする方法は特に限定されない。
【０１１３】
補間値算出工程ＳＴ２２２では、修補対象画素の周囲で“０”が連続する方向の画素の輝度データ（強調輝度値）の変化率に基づいて各方向で補間基礎値を算出して、これら補間基礎値の平均を修補対象画素の補間値とする例について説明したが、補間値を算出する方法は目的に応じて種々変更されてもよい。
例えば、各方向で算出された補間基礎値のうちから最大値を選択して補間値としてもよく、最小値を選択して補間値としてもよく、あるいは、中間値を選択して補間値としてもよい。
【０１１４】
修補対象画素について補間値を算出した場合に、この補間値が閾値を超えている場合も有効であるとして、この補間値で修補対象画素の輝度データ（強調輝度値）を置き換えるとともに２値化配列空間では１から０に書き換える場合を例に説明したが、例えば、算出された補間値が閾値を超えていた場合には、この補間値で修補対象画素の強調輝度値を置き換える一方で、２値化配列空間では１のままにしておいてもよい。このように閾値以上の補間値の場合に２値化配列空間で１のままにしておけば、他の画素についての補間値算出では閾値以上の補間値は補間値算出の基礎として使用されず、また、マッチングフィルタによるサーチによって再び修補対象画素としてサーチされて再度補間値が算出されるからである。なお、この場合、２値化配列空間の総てのセルが０になるとは限らないが、２値化配列空間における１と０の配列がいずれのマッチングフィルタ（図１０〜図１３）にもマッチしなくなった時点で、画像縮小工程ＳＴ２１１に戻って処理（ＳＴ２１１〜ＳＴ２３０）を繰り返すとすればよい。
【０１１５】
また、２値化配列空間で、強調輝度値が閾値以上である画素に１を配し、強調輝度値が閾値未満である画素に０を配するとしたが、逆にしてもよいことはもちろんである。
【０１１６】
画像縮小工程（ＳＴ２１１）では、４つの画素をまとめて一つの画素にする場合を例にして説明したが（図６）、例えば、図２４に示されるように６つの画素を１つにまとめてもよいのであって、画像縮小工程における一回の画像の縮小率が特に限定されないのはもちろんである。
【０１１７】
評価工程においては、検出されたムラ欠陥の欠陥面積および平均輝度を算出して、これらの値に基づいて良／不良の判定およびＡからＤのランク付けを行う場合を例して説明したが、評価の仕方は特に限定されず、目的に応じて種々変更されてもよいことはもちろんである。
【産業上の利用可能性】
【０１１８】
本発明は、光学パネルに表示される画像中の表示欠陥を検出する欠陥検出方法に利用できる他、例えば、板金の塗装面や印刷紙面の塗りムラの検出にも適用できる。
【図面の簡単な説明】
【０１１９】
【図１】第１実施形態において、光学パネル検査装置の全体構成を示す図。
【図２】第１実施形態において、演算処理部の構成を示す図。
【図３】第１実施形態において、光学パネル検査方法の処理手順を示すフローチャート。
【図４】第１実施形態において、前処理工程の処理手順を示すフローチャート。
【図５】第１実施形態において、点・シミ欠陥修補工程の処理手順を示すフローチャート。
【図６】第１実施形態において、画像縮小前の元画像データ（Ａ）と、縮小後の画像データ（Ｂ）を示す図。
【図７】第１実施形態において、欠陥強調フィルタを示す図である。
【図８】第１実施形態において、画像データに欠陥強調フィルタをかけた結果の一例を示す図。
【図９】第１実施形態において、２値化配列空間の例を示す図。
【図１０】第１実施形態において、第１群のマッチングフィルタを示す図。
【図１１】第１実施形態において、第２群のマッチングフィルタを示す図。
【図１２】第１実施形態において、第３群のマッチングフィルタを示す図。
【図１３】第１実施形態において、第４群のマッチングフィルタを示す図。
【図１４】第１実施形態において、２値化配列空間で1番のマッチングフィルタにマッチした配列をサーチした様子を示す図。
【図１５】第１実施形態において、マッチングフィルタの配列を説明するための図。
【図１６】第１実施形態において、輝度データの変化のグラフに補間基礎値をあわせて示す図。
【図１７】第１実施形態において、修補対象画素の補間値を算出する数値例を示す図。
【図１８】第１実施形態において、各マッチングフィルタで“０”が連続する方向を示す図。
【図１９】第１実施形態において、各マッチングフィルタで“０”が連続する方向を示す図。
【図２０】第１実施形態において、各マッチングフィルタで“０”が連続する方向を示す図。
【図２１】第１実施形態において、各マッチングフィルタで“０”が連続する方向を示す図。
【図２２】第１実施形態において、シミ欠陥が修補される様子を示す図。
【図２３】第１実施形態において、ムラ欠陥検出フィルタを示す図。
【図２４】画像縮小をする場合の変形例を示す図。
【図２５】点欠陥、シミ欠陥、ムラ欠陥の例を示す図。
【図２６】欠陥の面積とコントラストとの関係から設定された閾値曲線の一例を示す図。
【図２７】ムラ欠陥に、シミ欠陥、点欠陥が重なる例を示す図。
【図２８】ムラ欠陥内に存在するシミ欠陥を取り除いた様子を示す概念図。
【図２９】ムラ欠陥内に存在するシミ欠陥のコントラストを全体の平均コントラストで代用した様子を示す概念図。
【符号の説明】
【０１２０】
１００…光学パネル検査装置、１１０…画像投影手段、１１１…光源、１１２…液晶ライトバルブ、１１３…投射レンズ、１１４…ミラー、１２０…パターンジェネレータ、１３０…映写部、１３１…暗ボックス、１３２…開口部、１３３…開口部、１３４…スクリーン、１４０…ＣＣＤカメラ、２００…演算処理部、３００…前処理手段、３１０…検査画像取得手段、３２０…背景差分手段、３３０…エリア抽出手段、３４０…輝度値算出手段、４００…点・シミ欠陥修補手段、４１０…点・シミ欠陥検出手段、４２０…画像縮小手段、４３０…フィルタリング手段、４３１…欠陥強調フィルタ、４４０…２値化手段、４４１…２値化配列空間、４５０…補間手段、４６０…修補対象画素サーチ手段、４７０…補間値算出手段、５００…ムラ欠陥検出手段、５１０…ムラ欠陥検出フィルタ、６００…ランク判定手段、６１０…閾値曲線のグラフ、７１０…点欠陥、７１１…輝点欠陥、７２０…シミ欠陥、７２１…白シミ欠陥、７２２…黒シミ欠陥、７３０…ムラ欠陥、７３１…白ムラ欠陥、７３２…黒ムラ欠陥。
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【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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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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