(57)【要約】 【課題】  画素内の一部に欠陥を有する画素が線状に並んで生じる線欠陥をも高精度に検出することができる線欠陥検査方法を提供する。【解決手段】  線欠陥検出方法は、有機ＥＬパネルの表示画像を撮像手段にて撮像する撮像工程ＳＴ１００と、撮像された撮像データを画像処理して表示画素ごとの特徴量を算出するとともに各表示画素の特徴量を表示画像に対応させて配列する特徴量算出工程ＳＴ１１０と、各表示画素の特徴量を表示画像に対応させて配列する特徴量配列画像作成工程ＳＴ１１１と、特徴量を所定の積算経路に沿って積算して積算値を算出する積算工程ＳＴ１２０と、線欠陥を検出ための閾値を設定する閾値設定工程ＳＴ１３０と、積算値と閾値とを比較する比較工程ＳＴ１４０と、線欠陥の存在が認識された積算経路を表示部に識別表示する表示工程（線欠陥識別表示工程）ＳＴ１５０と、を備える。【選択図】  図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
表示デバイスの表示画像における線欠陥を検出する線欠陥検出方法であって、
検査対象となる前記表示デバイスによる表示画像をこの表示画像の表示画素よりも細密な撮像画素を有する撮像手段によって撮像する撮像工程と、
前記撮像工程にて撮像された撮像データに基づいて各表示画素内において周囲との輝度差が大きい特異領域を検出するとともに前記特異領域と周囲の領域との輝度差に基づいた値により各表示画素を特徴づける特徴量を表示画素ごとに算出する特徴量算出工程と、
前記表示画像内において所定方向に沿う積算経路を複数設定するとともに前記特徴量を前記積算経路に沿って積算して積算経路ごとの積算値を算出する積算工程と、
前記積算経路ごとの積算値を所定の閾値と比較する比較工程と、を備える
ことを特徴とする線欠陥検出方法。
【請求項２】
請求項１に記載の線欠陥検出方法において、
前記特徴量算出工程にて表示画素ごとに算出された前記特徴量を前記表示デバイスの表示画像に対応させて配列した特徴量配列画像を作成する特徴量配列画像作成工程と、
前記比較工程における前記積算値と前記閾値との比較に基づいて線欠陥の存在が認識された前記積算経路を前記特徴量配列画像に識別表示する線欠陥識別表示工程を備える
ことを特徴とする線欠陥検出方法。
【請求項３】
請求項２に記載の線欠陥検出方法において、
前記特徴量算出工程は、前記表示画素内に生じる各種の欠陥に対応した各種の画素内欠陥検出フィルタを順次施して各種の欠陥に応じた前記特徴量を前記表示画素ごとに算出し、
前記線欠陥識別表示工程は、検出された線欠陥を前記画素内欠陥検出フィルタの種類ごとに識別表示すること、および、検出された線欠陥をユーザーによって選択指定される二種以上の画素内欠陥検出フィルタに対応して同時に表示することのいずれかを実行する
ことを特徴とする線欠陥検出方法。
【請求項４】
請求項１から請求項３のいずれかに記載の線欠陥検出方法において、
前記閾値の値は、前記特徴量に基づく統計的演算処理に基づいて設定された値およびユーザーが設定した値のいずれかである
ことを特徴とする線欠陥検出方法。
【請求項５】
カラー表示デバイスの表示画像における線欠陥を検出する線欠陥検出方法であって、
検査対象となる前記表示デバイスによる表示画像の各表示画素の色度を検出する色度検出工程と、
前記色度検出工程にて検出された各表示画素の色度を前記表示デバイスの表示画像に対応させて配列した色度配列画像を作成する色度配列画像作成工程と、
前記色度配列画像内において所定方向に沿う積算経路を複数設定するとともに前記色度を前記積算経路に沿って積算して積算経路ごとの積算値を算出する積算工程と、
前記積算経路ごとの積算値を所定の閾値と比較する比較工程と、を備える
ことを特徴とする線欠陥検出方法。
【請求項６】
表示デバイスの表示画像における線欠陥を検出する線欠陥検出装置であって、
検査対象となる前記表示デバイスによる表示画像の表示画素よりも細密な撮像画素を有し前記表示画像を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段にて撮像された撮像データに基づいて各表示画素内において周囲との輝度差が大きい特異領域を検出するとともに前記特異領域と周囲の領域との輝度差に基づいた値により各表示画素を特徴づける特徴量を表示画素ごとに算出する特徴量算出手段と、
前記特徴量算出手段にて表示画素ごとに算出された前記特徴量を前記表示デバイスの表示画像に対応させて配列した特徴量配列画像を作成する特徴量配列画像作成手段と、
前記特徴量配列画像内において所定方向に沿う積算経路を複数設定するとともに前記特徴量を前記積算経路に沿って積算して積算経路ごとの積算値を算出する積算手段と、
前記積算経路ごとの積算値を所定の閾値と比較する比較手段と、
前記比較手段における前記積算値と前記閾値との比較に基づいて線欠陥の存在が認識された前記積算経路を前記特徴量配列画像に識別表示する表示手段と、を備える
ことを特徴とする線欠陥検出装置。
【請求項７】
検査対象となる前記表示デバイスによる表示画像の表示画素よりも細密な撮像画素を有し前記表示画像を撮像する撮像手段を備え、前記表示デバイスの表示画像における線欠陥を検出する線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、
前記撮像手段にて撮像された撮像データに基づいて各表示画素内において周囲との輝度差が大きい特異領域を検出するとともに前記特異領域と周囲の領域との輝度差に基づいた値により各表示画素を特徴づける特徴量を表示画素ごとに算出する特徴量算出手段と、
前記表示画像内において所定方向に沿う積算経路を複数設定するとともに前記特徴量を前記積算経路に沿って積算して積算経路ごとの積算値を算出する積算手段と、
前記積算経路ごとの積算値を所定の閾値と比較する比較手段と、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線欠陥検出プログラム。
【請求項８】
請求項７に記載の線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記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、線欠陥検査方法、線欠陥検出装置、線欠陥検出プログラム、このプログラムを記録した記録媒体に関し、具体的には、表示デバイスの表示面に生じた線欠陥を検出する検査方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、液晶パネルや有機ＥＬパネルなどの画像表示装置が知られており、これら画像表示装置にあっては、その製造工程において線欠陥などの画像表示欠陥を検査する欠陥検査が行われる（例えば、特許文献１、特許文献２）。
ここで、線欠陥とは、周囲の画素に比べて高輝度もしくは低輝度の画素が線状に並ぶことにより表示画像に線状の輝度ムラが生じて表示画像の質を低下させる欠陥のことをいう。
例えば、液晶パネルでは各画素に配置される液晶層の層厚にムラがあったり、有機ＥＬパネルでは各画素に配置される有機ＥＬ素子の膜厚にムラが生じていたりすると、各画素が規定の輝度を有しなくなるところ、製造工程においてこのような層厚ムラや膜厚ムラが線状に連続して発生した場合には線欠陥が生じることになる。
【０００３】
従来の画像表示欠陥検査において線欠陥を検出する方法について説明する。
従来の線欠陥検出方法では、まず、画像表示装置によって表示される表示画像をＣＣＤカメラ等の撮像手段で撮像して撮像データを得る。そして、撮像データ上において、画像表示装置の各表示画素の輝度値を算出する。
表示画素の輝度値としては、例えば、一つの表示画素を複数の細密な撮像素子で撮像し撮像素子ごとの輝度値を得たうえで、各表示画素内で撮像画素の輝度値を平均した値とする。
さらに、着目画素と周囲の画素との輝度に基づいて、各画素が周囲の画素に対して有する輝度差を強調する。例えば、特許文献１では、着目画素を中心とする所定範囲内において垂直方向、水平方向および斜め方向に各画素の輝度値を足し込んで、各方向の演算結果のうち最大値を着目画素の輝度データとすることが例示されている。
そして、このように求められた各画素の輝度データを所定閾値によって２値化処理し、この所定閾値よりも大きな輝度データを有する画素を線欠陥であるとして検出する。
【０００４】
【特許文献１】特開平１０−２４０９３３号公報
【特許文献２】特開２００４−２１９２９１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来の線欠陥検出方法では、例えば図１４に示されるように画素２２１の略全体に欠陥が生じていて、周囲の画素２２１に比べて明らかに高輝度であったり低輝度であったりする場合には輝度差を検出できるので、このような欠陥画素が線状に並んでいれば線欠陥として検出できる。
しかしながら、画素２２１に生じる欠陥としては、画素全体ではなく、画素の一部に欠陥が生じている場合もある。
例えば、図１５に示されるように、画素の一部に黒点の欠陥が生じ、このような黒点欠陥を有する画素が線状に並ぶ場合がある。このように一部に欠陥を有する画素が線状に並んだ場合、人間の目には線欠陥であると認識され表示画像に欠陥があると判断される。
しかし、画素の一部に欠陥があるだけでは、画素全体の輝度としては正常な画素との違いが極めて小さい。そのため、従来技術のように画素ごとの（平均）輝度値を取得して、画素ごとの輝度値の差に基づいて欠陥を検出していては、画素内の一部に生じた欠陥を検出することができず、もちろん、一部に欠陥を有する画素が線状に並んで生じる線欠陥を検出することもできない。
例えば、図１６は、従来技術に従って、各画素の平均輝度値を算出して、縦方向に積算した結果を示す図である。実際には線欠陥が存在する場所であっても画素の輝度値自体にそれほどの差は無いので、積算値としては正常なラインと区別することができず、線欠陥を検出することができない。
【０００６】
本発明の目的は、画素内の一部に欠陥を有する画素が線状に並んで生じる線欠陥をも高精度に検出することができる線欠陥検査方法、線欠陥検出装置、線欠陥検出プログラム、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】
【０００７】
本発明の線欠陥検出方法は、表示デバイスの表示画像における線欠陥を検出する線欠陥検出方法であって、検査対象となる前記表示デバイスによる表示画像をこの表示画像の表示画素よりも細密な撮像画素を有する撮像手段によって撮像する撮像工程と、前記撮像工程にて撮像された撮像データに基づいて各表示画素内において周囲との輝度差が大きい特異領域を検出するとともに前記特異領域と周囲の領域との輝度差に基づいた値により各表示画素を特徴づける特徴量を表示画素ごとに算出する特徴量算出工程と、前記表示画像内において所定方向に沿う積算経路を複数設定するとともに前記特徴量を前記積算経路に沿って積算して前記積算経路ごとの積算値を算出する積算工程と、前記積算経路ごとの前記積算値を所定の閾値と比較する比較工程と、を備えることを特徴とする。
【０００８】
このような構成において、まず、撮像工程において表示画像を撮像して撮像データを得る。撮像手段の撮像画素は表示画像を構成する表示画素よりも細密であり、表示画像を構成する表示画素をさらに細分化した撮像画素単位で輝度値を得る。
そして、表示画素内を細かな領域単位でみたときに周囲との輝度差が大きい領域（特異領域）は画素内における欠陥である可能性が高く、例えば、周囲との輝度差が所定値以上であれば欠陥である。このような欠陥としては、黒点欠陥、輝点欠陥、エッジ欠陥などが例として挙げられる。
そこで、特徴量算出工程では、表示画素内の特異領域を検出するとともに各表示画素を特徴づける特徴量として特異領域と周囲との輝度差に基づく値を算出する。
これにより、ある表示画素内に欠陥が生じていれば、その欠陥領域の（異常な）輝度値に基づいて各表示画素が特徴づけられる。
次に、表示画像内に線状に欠陥を存在しているか検出したいところ、積算工程において、所定経路で特徴量を積算して積算経路ごとの積算値を算出する。ある積算経路に存在する表示画素内に欠陥が生じていた場合には、積算値が欠陥の存在を反映した値となり、欠陥を有する画素が線状に連続していれば、その積算経路の積算値は異常な値となる。
例えば、特徴量算出工程において表示画素内に欠陥が存在する場合にその表示画素の特徴量が高い値として算出されるようにしていれば、欠陥を有する表示画素を含む積算経路の積算値は高い値として求められる。
そして、比較工程において、積算値を所定閾値と比較し、例えば、所定閾値よりも高い積算値が得られた積算経路は線欠陥であると検出される。
【０００９】
従来は、表示画素ごとの平均輝度値などに異常があれば、表示画素間で輝度値を比較して異常な輝度値を有する画素を検出していた。そのため、画素内の一部に欠陥が生じているが画素全体の輝度値にそれほどの差異がない欠陥については検出できず、そのため、画素内の微小な欠陥を有する画素が線状に連続して生じる線欠陥については、人間の目には認識されながらも自動検査で検出ことはできなかった。
この点、本発明では、細密な撮像素子で各表示画素を細密に撮像し（撮像工程）、その撮像データにより表示画素内を細かな領域単位でみて欠陥領域の（異常な）輝度値に基づいて各表示画素を特徴づける（特徴量算出工程）ので、この特徴量に表示画素内の欠陥の有無を反映させることができる。そして、この特徴量を所定の積算経路で積算して得られた積算値が所定閾値よりも高いなどの異常がある場合には、その積算経路に線欠陥が生じていることが分かる。単に、表示画素ごとの輝度ではなく、表示画素内に存在するミクロな欠陥をも検出して特徴量に反映させるので、画素内に欠陥を有するミクロ欠陥画素による線欠陥を自動的に確実に検出することができる。
【００１０】
本発明では、前記特徴量算出工程にて表示画素ごとに算出された前記特徴量を前記表示デバイスの表示画像に対応させて配列した特徴量配列画像を作成する特徴量配列画像作成工程と、前記比較工程における前記積算値と前記閾値との比較に基づいて線欠陥の存在が認識された前記積算経路を前記特徴量配列画像に識別表示する線欠陥識別表示工程を備えることが好ましい。
【００１１】
この構成によれば、表示画像に対応した画像（特徴量配列画像）に線欠陥が識別表示されるので、表示画像上のどこに線欠陥があるか一目で分かる。表示画面上のどの位置に線欠陥が生じるのかを視覚化することにより線欠陥が生じる傾向を把握しやすくなり、表示デバイスの製造方法をより良く改良する一助とすることができる。なお、線欠陥の存在が認識された積算経路を識別表示するには、特徴量配列画像上に赤や青のラインを引くなどが例として挙げられる。
【００１２】
本発明では、前記特徴量算出工程は、前記表示画素内に生じる各種の欠陥に対応した各種の画素内欠陥検出フィルタを順次施して各種の欠陥に応じた前記特徴量を前記表示画素ごとに算出し、前記線欠陥識別表示工程は、検出された線欠陥を前記画素内欠陥検出フィルタの種類ごとに識別表示すること、および、検出された線欠陥をユーザーによって選択指定される二種以上の画素内欠陥検出フィルタに対応して同時に表示することのいずれかを実行することが好ましい。
【００１３】
この構成において、表示画素内には、黒点欠陥、輝点欠陥、エッジ欠陥といった種々の欠陥が生じるところ、黒点欠陥検出用、輝点欠陥検出用、エッジ欠陥検出用の欠陥検出フィルタを施す。すると、表示画素内の各種の欠陥が検出されるので、各種の欠陥ごとに表示画素の特徴量が求められる。
そして、各種の欠陥ごとの特徴量をそれぞれ所定積算経路で積算して積算値を求め、各種の線欠陥を検出する。
線欠陥識別表示工程では各種の欠陥ごとに特徴量配列画像上に線欠陥を識別表示する。このとき、各種の欠陥による線欠陥を欠陥の種類ごとに画面を切り替えて別々に表示することの他、例えば、一の画面上において黒点欠陥による線欠陥を赤色のラインで表示するとともにエッジ欠陥による線欠陥を青色のラインで表示するなどにより、二以上の異なる欠陥による線欠陥を区別しつつ同時に表示する。
このように各種の欠陥が区別してあるいはまとめて表示されるので、各種の欠陥が生じる傾向を把握しやすくなり、製造工程をよりよく改善する一助とすることができる。
【００１４】
本発明では、前記閾値の値は、前記特徴量に基づく統計的演算処理に基づいて設定された値およびユーザーが設定した値のいずれかであることが好ましい。
【００１５】
このような構成によれば、線欠陥として検出したいレベルを変えることができる。例えば、特徴量の平均値や標準偏差に基づく所定の演算式により決定された閾値を用いた場合には、全体の傾向から特異に目立つ線欠陥を適切に検出することができる。また、ユーザーの判断によって閾値を設定すれば、検出したい線欠陥のレベルを任意に変えることができ、非常に厳しい基準で線欠陥を検出することもできる。よって、どの程度のレベルの線欠陥がどの程度の頻度で生じているのかを認識することができる。さらに、異なる値の閾値で検出された線欠陥を特徴量配列画像にそれぞれ表示させれば（表示工程）、どのような位置にどのレベルの線欠陥が生じるか認識しやすくなるので、製造工程を改善する一助とすることができる。
【００１６】
本発明の線欠陥検出方法は、カラー表示デバイスの表示画像における線欠陥を検出する線欠陥検出方法であって、検査対象となる前記表示デバイスによる表示画像の各表示画素の色度を検出する色度検出工程と、前記色度検出工程にて検出された各表示画素の色度を前記表示デバイスの表示画像に対応させて配列した色度配列画像を作成する色度配列画像作成工程と、前記色度配列画像内において所定方向に沿う積算経路を複数設定するとともに前記色度を前記積算経路に沿って積算して積算経路ごとの積算値を算出する積算工程と、前記積算経路ごとの積算値を所定の閾値と比較する比較工程と、を備えることを特徴とする。
【００１７】
このような構成において、色度検出工程にて表示画素ごとに検出された色度を表示画像に対応して配列して（色度配列画像作成工程）、所定積算経路で積算した値を閾値に比較する（比較工程）ことにより、表示画素の色度が規定通りにならない色欠陥が線状に配列することによって生じる線欠陥を検出することができる。
なお、色度検出工程では、画素ごとの平均色度を求めてもよく、あるいは、各画素内を細密に分割したフィルタ処理を行って画素内に生じるミクロな色ムラを検出して、この色ムラを強調するような色度データを各画素に設定してもよい。
【００１８】
本発明の線欠陥検出装置は、表示デバイスの表示画像における線欠陥を検出する線欠陥検出装置であって、検査対象となる前記表示デバイスによる表示画像の表示画素よりも細密な撮像画素を有し前記表示画像を撮像する撮像手段と、前記撮像手段にて撮像された撮像データに基づいて各表示画素内において周囲との輝度差が大きい特異領域を検出するとともに前記特異領域と周囲の領域との輝度差に基づいた値により各表示画素を特徴づける特徴量を表示画素ごとに算出する特徴量算出手段と、前記特徴量算出手段にて表示画素ごとに算出された前記特徴量を前記表示デバイスの表示画像に対応させて配列した特徴量配列画像を作成する特徴量配列画像作成手段と、前記特徴量配列画像内において所定方向に沿う積算経路を複数設定するとともに前記特徴量を前記積算経路に沿って積算して積算経路ごとの積算値を算出する積算手段と、前記積算経路ごとの積算値を所定の閾値と比較する比較手段と、前記比較手段における前記積算値と前記閾値との比較に基づいて線欠陥の存在が認識された前記積算経路を前記特徴量配列画像に識別表示する表示手段と、を備えることを特徴とする。
【００１９】
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、細密な撮像素子で各表示画素を細密に撮像し、その撮像データにより表示画素内を細かな領域単位でみて欠陥領域の（異常な）輝度値に基づいて各表示画素を特徴づけるので、この特徴量に表示画素内の欠陥の有無を反映させることができる。そして、この特徴量を所定の積算経路で積算して得られた積算値が所定閾値よりも高いなどの異常がある場合には、その積算経路に線欠陥が生じていることが分かる。単に、表示画素ごとの輝度ではなく、表示画素内に存在するミクロな欠陥をも検出して特徴量に反映させるので、画素内に欠陥を有するミクロ欠陥画素による線欠陥を自動的に確実に検出することができる。
【００２０】
本発明の線欠陥検出プログラムは、検査対象となる前記表示デバイスによる表示画像の表示画素よりも細密な撮像画素を有し前記表示画像を撮像する撮像手段を備え、前記表示デバイスの表示画像における線欠陥を検出する線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、前記撮像手段にて撮像された撮像データに基づいて各表示画素内において周囲との輝度差が大きい特異領域を検出するとともに前記特異領域と周囲の領域との輝度差に基づいた値により各表示画素を特徴づける特徴量を表示画素ごとに算出する特徴量算出手段と、前記表示画像内において所定方向に沿う積算経路を複数設定するとともに前記特徴量を前記積算経路に沿って積算して積算経路ごとの積算値を算出する積算手段と、前記積算経路ごとの積算値を所定の閾値と比較する比較手段と、として機能させることを特徴とする。
【００２１】
本発明の記録媒体は、前記線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記録媒体。
【００２２】
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。さらに、ＣＰＵ（中央処理装置）やメモリ（記憶装置）を有するコンピュータを組み込んで、このコンピュータに各手段として機能させるようにプログラムを構成すれば、各手段における各種のパラメータ等を容易に変更することができる。そして、このプログラムを記録媒体に記録して、この記録媒体をコンピュータに直接差し込んでプログラムをコンピュータにインストールしてもよく、記録媒体の情報を読み取る読取装置をコンピュータに外付けし、この読取装置からコンピュータにプログラムをインストールしてもよい。
なお、プログラムは、インターネット、ＬＡＮケーブル、電話回線等の通信回線や無線によってコンピュータに供給されてインストールされてもよい。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
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）
本発明の線欠陥検出装置および線欠陥検出方法に係る第１実施形態について説明する。
図１は、検査対象となる表示デバイスである有機ＥＬパネル（ＯＬＥＤ）２００を線欠陥検出装置１００にセットした状態を示す図である。
線欠陥検出装置１００は、有機ＥＬパネル２００が載置される載置テーブル１１０と、有機ＥＬパネル２００に検査用の信号を供給して有機ＥＬパネル２００を駆動させて表示面２１０に検査用画像を表示させるＯＬＥＤ駆動部１２０と、有機ＥＬパネル２００の表示面を撮像する撮像手段としてのＣＣＤカメラ１３０と、ＣＣＤカメラ１３０からの撮像データに基づく画像処理によって有機ＥＬパネル２００の表示面２１０に生じた線欠陥を検出する画像処理部１４０と、画像処理部１４０による検出結果を表示する表示部１５０と、画像処理部１４０に接続された入力手段１６０と、を備えている。
【００２４】
検査対象となる有機ＥＬパネル２００は、一般にマトリクス状に配置される複数の有機ＥＬ素子をそれぞれ表示画素として表示面２１０に画像を表示する（図３参照）。これら有機ＥＬ素子は供給電流量に応じた輝度で自己発光する能動素子であり、これら有機ＥＬ素子の行に沿って形成される複数の走査線（不図示）およびこれら有機ＥＬ素子の列に沿って形成される複数のデータ線（不図示）の交差位置近傍に配置される電流制御回路（不図示）によりそれぞれ制御される。
有機ＥＬ素子は、例えば赤、緑、または青の蛍光性有機化合物を含む発光層を有する有機積層膜と、有機積層膜を挟持するアノード電極およびカソード電極と、を有する。
ここで、有機ＥＬパネルの製造では、インクジェットにより有機材料液滴を射出して有機積層膜を形成するインクジェット法が利用されることが一般的であるが、そのためか、一つの有機積層膜のなかで厚みが不均一となって画素内にミクロな欠陥が生じ、さらに、このようなミクロ欠陥画素が線状に連続した線欠陥が発生することがある。
【００２５】
ＣＣＤカメラ１３０は、有機ＥＬパネル２００の表示画素２２１よりも細密な撮像素子を有し、一つの表示画素を複数の撮像画素で撮像することができる。また、ＣＣＤカメラ１３０は、有機ＥＬパネル２００の階調よりも精度の高い階調値で画像を撮像する。ＣＣＤカメラ１３０にて撮像された撮像データは画像処理部１４０に送られる。
【００２６】
画像処理部１４０は撮像データ記憶部１４１と、特徴量算出部１４２と、特徴配列画像作成部１４３と、積算部１４４と、閾値記憶部１４５と、比較処理部１４６と、表示制御部１４７と、を備える。
例えば、ＣＰＵ（中央処理装置）およびメモリ（記憶装置）を有するコンピュータに所定の線欠陥プログラムをインストールして実行することにより、このコンピュータを画像処理部１４０として機能させることができる。なお、画像処理部１４０の動作については、図２のフローチャートを参照して説明する。
【００２７】
図２は、線欠陥検出方法の手順を示すフローチャートである。
線欠陥検出方法は、有機ＥＬパネルの表示画像を撮像手段にて撮像する撮像工程ＳＴ１００と、撮像された撮像データを画像処理して表示画素ごとの特徴量を算出する特徴量算出工程ＳＴ１１０と、各表示画素の特徴量を表示画像に対応させて配列する特徴量配列画像作成工程ＳＴ１１１と、特徴量を所定の積算経路に沿って積算して積算値を算出する積算工程ＳＴ１２０と、線欠陥を検出ための閾値を設定する閾値設定工程ＳＴ１３０と、積算値と閾値とを比較する比較工程ＳＴ１４０と、線欠陥の存在が認識された積算経路を表示部１５０に識別表示する表示工程（線欠陥識別表示工程）ＳＴ１５０と、を備える。
【００２８】
まず、撮像工程ＳＴ１００において、有機ＥＬパネル２００の表示画像２２０をＣＣＤカメラ１３０により撮像する。
この際、有機ＥＬパネル２００の表示面２１０全体が所定の輝度で発光するようにＯＬＥＤ駆動部１２０から有機ＥＬパネル２００に検査用の駆動信号を印加する。
図３は、有機ＥＬパネル２００の表示画像２２０の一例を示す図であり、図４は、ＣＣＤカメラ１３０で撮像された撮像データの一例を示す図である。
有機ＥＬパネル２００の表示画像には、図３に示されるように、一つ一つが有機ＥＬ素子で構成される表示画素２２１が配列されているところ、ＣＣＤカメラ１３０の撮像素子は表示画像２２０の表示画素２２１よりも細密であり、図４に示されるように、一つの表示画素２２１は複数の撮像素子によって撮像され、各撮像素子ごとに輝度値が得られる。
なお、ＣＣＤカメラ１３０の撮像範囲が有機ＥＬパネル２００の表示画像２２０よりも小さい場合には、有機ＥＬパネル２００の表示画像２２０を複数の部分に分割してＣＣＤカメラ１３０で撮像した後、部分ごとの撮像データを表示画像２２０に対応させて繋ぎ合わせてもよい。
撮像された撮像データは、撮像データ記憶部１４１に記憶される。
【００２９】
次に、特徴量算出工程ＳＴ１１０において、撮像データを画像処理する。この特徴量算出程ＳＴ１１０は特徴量算出部１４２により実行される。
なお、第１実施形態の特徴量算出工程ＳＴ１１０としては、表示画素２２１内の黒点欠陥を検出する場合を例にして説明する。
図５は、特徴量算出工程ＳＴ１１０の手順を示すフローチャートである。
ＳＴ１００において撮像データが取得されているところ、ＳＴ２００において、表示画素２２１ごとに画素内欠陥検出フィルタ処理を行う（画素内欠陥検出フィルタ処理工程）。
図６は、一つの表示画素２２１に画素内欠陥検出フィルタ処理を実行している様子を示す図である。
画素内欠陥検出フィルタ３１０は、図６に示されるように３×３のフィルタであって、着目する中心の撮像画素Ｅについて周囲の８つの撮像画素（Ａ〜Ｄ、Ｆ〜Ｉ）との輝度差（ΔＬi-E＝Ｌｉ−ＬＥ）を算出し、一番小さい輝度差（ｍｉｎ（ΔＬｉ−Ｅ））をこの着目する撮像画素Ｅの輝度データとする。
例えば、着目する撮像画素Ｅの輝度値が１０、撮像画素Ａの輝度値が１５０、撮像画素Ｂの輝度値が１６０、撮像画素Ｃの輝度値が１５２、撮像画素Ｄの輝度値が１５８、撮像画素Ｆの輝度値が１５０、撮像画素Ｇの輝度値が１５２、撮像画素Ｈの輝度値が１６０、撮像画素Ｉの輝度値が１５５とするとき、ΔＬi-Eはそれぞれ次のように求められる。
【００３０】
【数１】
2006220619.tif 000003
【００３１】
この場合、着目画素Ｅの輝度データとしては最も小さい値である「１４０」とする。
なお、この例では着目画素Ｅが周囲よりも輝度が低い黒点欠陥（特異領域）となっているために着目画素Ｅとその周囲の撮像画素１３１との輝度差が非常に大きな値となっている。もちろん、着目画素Ｅが正常な輝度値を有している場合、着目画素Ｅは周囲の撮像画素１３１と同程度の輝度を有することになるので、画素内欠陥検出フィルタ３１０による出力値は小さい値となる。
【００３２】
そして、着目画素Ｅを表示画素２２１内で順次ずらしていって、一つの表示画素２２１内に位置する撮像画素１３１の総てについて画素内欠陥検出フィルタ処理を行う。一つの表示画素２２１内における総ての撮像画素１３１について画素内欠陥検出フィルタ処理が終了したところで、ＳＴ２１０において、表示画素２２１内で最大の輝度データを抽出（算出）し、この表示画素２２１の特徴量として順次記憶していく（ＳＴ２２０）。例えば、表示画素２２１内に黒点欠陥が存在していれば、この黒点欠陥を反映して大きな値の特徴量がこの表示画素２２１の特徴量として記憶されることになる。
【００３３】
ＳＴ２３０において、総ての表示画素２２１について特徴量が取得されていた場合（ＳＴ２３０：ＹＥＳ）、特徴量算出工程ＳＴ１１０は終了され、続いてＳＴ１１１において、取得された特徴量を各表示画素２２１の位置に対応させて配列し、特徴量配列画像３００を作成する（特徴量配列画像作成工程ＳＴ１１１）。例えば、図７に示されるように、各表示画素２２１に対応した位置に特徴量がプロットされた特徴量配列画像３００が作成される。この特徴配列画像は、特徴量配列画像作成部１４３にて作成される。
【００３４】
特徴量配列画像３００が作成されたところで、ＳＴ１２０（図２参照）において積算部１４４により積算工程が行われる。
積算工程ＳＴ１２０においては、特徴量配列画像３００において所定の経路で特徴量が積算され、積算経路ごとの積算値Ｓが算出される。
例えば、図７においては、特徴量の縦方向への積算を表示画像２２０の全体にわたって施す場合を模式的に示す図である。そして、図８は、縦軸に積算値をとり横軸に座標値をとって算出された積算値をプロットした一例を示す図である。ここで、表示画素２２１内に欠陥が生じていた場合、その表示画素２２１の特徴量は非常に大きな値となり、さらに、欠陥を有する表示画素２２１が線状に連続して線欠陥となっていれば、その線欠陥を含む積算経路の積算値Ｓは非常に大きな値となる。
【００３５】
なお、特徴量を積算する経路を設定するにあたって、例えば、有機ＥＬパネル２００の有機積層膜をインクジェット法で形成する場合には有機材料を塗布する方向に沿って線欠陥が生じやすいことに鑑みて、有機材料の塗布方向に沿って積算経路を設定することが例として挙げられる。
【００３６】
次に、ＳＴ１３０において、線欠陥を含む積算経路を選別して検出するための閾値を入力手段１６０により閾値記憶部１４５に設定する。
閾値としては、線欠陥を検出するレベルに応じて種々の値に設定されればよく、例えば、厳しい基準で線欠陥の存在を検出する場合には閾値を低く設定すればよく（図８中の閾値Ａ）、また、極めて明瞭な線欠陥のみを検出したい場合には閾値を高く設定してもよい（図８中の閾値Ｂ）。
【００３７】
続いてＳＴ１４０において、比較処理部１４６により閾値を積算値と比較して、閾値を越える積算値をピックアップする（比較工程ＳＴ１４０）。
そして、ＳＴ１５０において、ピックアップされた積算値を算出した積算経路の位置に対応して、表示制御部１４７による表示制御によって線欠陥を表示部１５０に識別表示させる（表示工程ＳＴ１５０）。
例えば、図８において、比較的低く設定した閾値である閾値Ａを積算値と比較して線欠陥を検出した場合には、図９に示されるように線欠陥が表示される。図８において、閾値Ａを超える積算値は、図８中で、ピークａ、ピークｂ、ピークｃ、ピークｄ、ピークｅ、ピークｆの６つである。そして、図９に示されるように、特徴量配列画像３００上において各ピークａ〜ｆに対応する積算経路が色の異なるラインによって識別表示される。
また、図８において、比較高く設定した閾値Ｂを積算値と比較して線欠陥を検出した場合には、閾値Ｂを超える積算値は、ピークｂ、ピークｃ、ピークｆの３つであるので、図１０に示されるように各ピークｂ、ｃ、ｆに対応する積算経路が識別表示される。
積算値が大きい場合には線欠陥が含まれていることになるので、図９、図１０に示されるように閾値を超える積算値となる積算経路が特徴量配列画像上に識別表示されると、線欠陥の存在位置が示されることになる。
【００３８】
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）細密な撮像素子を有するＣＣＤカメラ１３０で表示画素２２１を細密に撮像し（撮像工程ＳＴ１００）、表示画素２２１内を細かな領域単位（撮像素子単位）でみて、欠陥領域の異常な輝度値に基づいて各表示画素２２１を特徴づける（特徴量算出工程ＳＴ１１０）ので、この特徴量に表示画素２２１内の欠陥の有無を反映させることができる。そして、この特徴量を所定の積算経路で積算して得られた積算値が所定閾値よりも高いなどの異常がある場合には、その積算経路に線欠陥が生じていることが分かる。単に、表示画素２２１ごとの輝度ではなく、表示画素２２１内に存在するミクロな欠陥を検出して特徴量に反映させるので、表示画素２２１内に欠陥を有するミクロ欠陥画素による線欠陥を自動的に確実に検出することができる。
【００３９】
（２）線欠陥を表示部１５０に識別表示するので、どこに線欠陥があるか一目で認識することができる。このように、表示面２１０上のどの位置に線欠陥が生じるのかを視覚化することにより線欠陥が生じる傾向を把握しやすくなり、有機ＥＬパネル２００の製造方法をより良く改良する一助とすることができる。
【００４０】
（３）閾値の値を変更することにより線欠陥として検出するレベルを変えることができるので、どの程度のレベルの線欠陥がどの程度の頻度で生じているのかを認識することができる。
さらに、異なる値の閾値で検出された線欠陥を特徴量配列画像３００にそれぞれ表示させれば（表示工程ＳＴ１５０）、どのような位置にどのレベルの線欠陥が生じるか認識しやすくなるので、製造工程を改善する一助とすることができる。
【００４１】
（４）画素内欠陥検出フィルタ処理（ＳＴ２００）を行って各表示画素２２１の平均輝度値に影響されない特徴量を表示画素ごとに記憶し、この特徴量を積算した積算値に基づいて線欠陥を検出しているので、有機ＥＬパネル２００の左右（あるいは上下）で輝度が異なるなどの長周期の輝度ムラがあった場合でも、一つの共通した閾値を総ての積算値に対して適用することができる。
例えば、図１６（従来技術）では、表示画像の左右で輝度ムラがあり、積算値の基準レベルが左右で異なってくるので単純に一つの閾値で線欠陥を検出することができないことに鑑みるに、輝度ムラに影響されないで線欠陥を検出することができることは本実施形態の優位な効果である。
【００４２】
（変形例１）
次に、本発明の線欠陥検出方法に係る変形例１について説明する。
変形例１の基本的構成は第１実施形態と同様であるが、特徴量算出工程ＳＴ１１０において、黒点欠陥の他、輝点欠陥やエッジ欠陥といった種々の画素内欠陥を検出するために複数の画素内欠陥検出フィルタによる処理を行い、また表示工程ＳＴ１５０では、各画素内欠陥検出フィルタによる特徴量に基づいて検出された線欠陥をそれぞれ識別表示する点に特徴を有する。
第１実施形態において、特徴量算出工程ＳＴ１１０の画素内欠陥検出フィルタ処理工程ＳＴ２００としては黒点欠陥を検出するフィルタ処理を例に説明した。
ここで、黒点欠陥を検出するフィルタ処理に加えて、例えば、輝点欠陥を検出するフィルタ処理およびエッジ欠陥を検出するフィルタ処理を行ってもよい。
【００４３】
輝点欠陥を検出する場合にあっては、黒点欠陥検出と同様に表示画素ごとに３×３のフィルタ処理を行うところ（図６参照）、着目画素Ｅと周囲の撮像画素との輝度差を算出するにあたって、輝点が存在する場合にフィルタ出力値が高くなるように引き算の順序を入れ替えてΔＬE-i（＝ＬＥ−Ｌｉ、ｉ＝Ａ〜Ｄ，Ｆ〜Ｉ）としたうえで、最小のΔＬE-iを着目画素の輝度データとすればよい。
あとは、黒点欠陥検出の場合と同様に、表示画素２２１内で最大の輝度データを各表示画素２２１の特徴量として記憶して、特徴量配列画像３００に配列する。
【００４４】
また、エッジ欠陥検出にあたっては、次のようにすればよい。なお、エッジ欠陥とは、表示画素２２１の周囲はブラックマトリックスで囲まれてエッジになっているところ、本来はエッジとなっているところに輝点などが存在することをいう。
エッジ欠陥を検出するにあたっては、例えば、（エッジ部分を含めて）表示画素２２１を上から下へ走査して撮像素子単位で輝度値の変化を取得していき、この走査を表示画素２２１の全体にわたって行う。そして、例えば、隣り合う走査ラインを比較して、本来はエッジとして輝度値が小さくなるところで輝点などがあれば、エッジ欠陥として検出する。特徴量としては、撮像画素の輝度差に応じて適宜設定されればよく、エッジ欠陥が存在している表示画素２２１の特徴量が大きくなるようにしておけばよい。続いて、特徴量を特徴量配列画像３００に配列しておく。
【００４５】
各画素内検出フィルタの結果ごとに特徴量配列画像３００を作成したうえで、第１実施形態と同様に、積算工程ＳＴ１２０、閾値設定工程ＳＴ１３０、比較工程ＳＴ１４０を実行する。もちろん、各フィルタによって特徴量の値も異なってくるのであるから、積算工程ＳＴ１２０、閾値設定工程ＳＴ１３０、比較工程ＳＴ１４０は異なる特徴量算出工程（異なる画素内欠陥検出フィルタ）に対応してそれぞれ別個に実行される。
すると、それぞれの画素内欠陥検出フィルタ（黒点欠陥、輝点欠陥、エッジ欠陥）に対応して黒点欠陥による線欠陥、輝点欠陥による線欠陥、エッジ欠陥による線欠陥が検出される。
そして、表示工程ＳＴ１５０では、それぞれの画素内欠陥検出フィルタにて検出された特徴量に基づく線欠陥を選択表示する。
このとき、各種の線欠陥をそれぞれ別々の表示画像に表示させてもよく、あるいは、図１１に示されるように、各種の線欠陥を一枚の画像の上においてそれぞれ色を変えて識別できるようにしつつ同時に表示してもよい。
【００４６】
このような変形例１によれば、上記第１実施形態の効果に加えて次の効果を奏することができる。
（５）各種の線欠陥がまとめてあるいは区別して表示されるので、各種の線欠陥が生じる傾向を把握しやすくなり、製造工程をよりよく改善する一助とすることができる。
【００４７】
（第２実施形態）
次に、本発明の線欠陥検出方法に係る第２実施形態について説明する。
第２実施形態の基本的構成は、第１実施形態に同様であるが、表示画素の色欠陥が線状に連続することで生じる線欠陥を検出する構成である点に特徴を有する。
有機ＥＬパネル２００は、例えば行方向において隣接する表示画素を３個１組でカラー画素部２３０とし、各組の表示画素２２１をそれぞれ赤（Ｒ），緑（Ｇ），青（Ｂ）という３原色に設定することによりカラー画像を表示することができるが、カラー画素部２３０ごとに色が異なる色欠陥が線状に連続して線欠陥となることがなる。
【００４８】
第２実施形態に係る線欠陥検出方法の手順は基本的に図２に示される手順に同じである。
第２実施形態において、まず撮像工程ＳＴ１００において、カラー表示された有機ＥＬパネル２００の表示面２１０を撮像するところ、ＣＣＤカメラ１３０はカラーＣＣＤカメラとする。
なお、有機ＥＬパネル２００には、ＯＬＥＤ駆動部１２０からＲ画素、Ｇ画素、Ｂ画素を同じ輝度で発色させて全体を白色とする検査用信号が入力されているとする。
図１２に、カラーＣＣＤカメラ１３０による撮像データの一例を示す。
次に、第１実施形態の特徴量算出工程（ＳＴ１１０）に代わる色度検出工程として、各カラー画素部２３０の色度座標（ｘ、ｙ）を算出する。
この際、まず、カラーＣＣＤカメラ１３０の出力値から各カラー画素部２３０の色ごとの出力値（ｒ、ｇ、ｂ）を得る。
なお、色ごとの出力値（ｒ、ｇ、ｂ）はカラー画素部２３０ごとの平均値とすることが例として挙げられる。
続いて、色ごとの出力値（ｒ、ｇ、ｂ）を所定の変換行列で三刺激値（Ｘ、Ｙ、Ｚ）に変換し、さらに、三刺激値から色度座標（ｘ、ｙ）を算出する。
そして、カラー画素部２３０ごとに算出された色度座標（ｘ、ｙ）は、表示画像２２０に対応して配列する。
例えば、図１３に示されるように、各カラー画素部２３０の位置に対応した位置にそれぞれの色度座標（ｘ、ｙ）を配列する。
このように色度座標を配列した画像を色度配列画像４００と称する。
【００４９】
次に、積算工程ＳＴ１２０においては、色度配列画像４００において所定の経路で色度を積算し、積算経路ごとの積算値を算出する。
ここで、色度座標（ｘ、ｙ）を積算するにあたっては、ｘ座標ごと、ｙ座標ごとに積算し、積算値として（Ｓｘ、Ｓｙ）を得る（図１３参照）。
【００５０】
そして、閾値設定工程ＳＴ１３０では、線欠陥を検出するための閾値を設定するところ、閾値としては、ｘ座標の積算値Ｓｘに比較されるｘ座標用閾値と、ｙ座標の積算値Ｓｙに比較されるｙ座標用閾値と、がそれぞれ別々に設定される。
続いて比較工程ＳＴ１４０において、設定された閾値（ｘ座標用閾値、ｙ座標用閾値）を積算値（Ｓｘ、Ｓｙ）と比較して、閾値を越える積算値をピックアップする。この際、（Ｓｘ、Ｓｙ）のうちのどちらか一方でも閾値を超えていた場合には、色欠陥としてピックアップすることが例として挙げられる。
そして、表示工程ＳＴ１５０において、ピックアップされた積算値に基づいて線欠陥が存在する積算経路を表示部１５０に識別表示する。
すると、色欠陥による線欠陥が色度配列画像４００上に配列される。
【００５１】
このような第２実施形態によれば、表示画素の色度が規定通りにならない色欠陥が線状に配列することによって生じる線欠陥を検出することができ、これら線欠陥が表示部に識別表示されることで欠陥が生じる傾向を把握しやすくなり、製造工程をよりよく改善する一助とすることができる。
【００５２】
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。
画素内欠陥検出フィルタ３１０は、撮像画素１３１の大きさを一つの着目画素の単位としてフィルタ処理を行ったが、例えば、撮像画素１３１を４つあるいは９つなどｍ×ｎ個を一つの着目画素の単位としてフィルタ処理を行ってもよい。黒点欠陥や輝点欠陥の大きさに応じてフィルタの大きさも変更することにより黒点欠陥や輝点欠陥をより確実に検出することができるからである。
また、第１実施形態において、特徴量算出工程ＳＴ１１０の画素内欠陥検出フィルタ処理工程ＳＴ２００における画素内欠陥検出フィルタは特に限定されず、表示画素内の欠陥を検出して強調する機能を有していればよい。そして、表示画素ごとに特徴量を記憶するところ、特徴量として記憶する値は表示画素内の欠陥を反映した値となっていればよく、特に限定されるものではない。
検査対象となる表示デバイスとしては、有機ＥＬパネルに限らず、液晶パネルなど種々の表示デバイスであっても本発明の線欠陥検出方法を適用できるのはもちろんである。
第１実施形態において、閾値設定工程ＳＴ１３０では、線欠陥を検出するレベルに応じて適切な閾値を設定すればよいとしたが、特徴量の平均値や標準偏差を予め定められた所定の演算式に代入することによって算出した値を閾値として設定してもよい。
【産業上の利用可能性】
【００５３】
本発明は、有機ＥＬパネル、液晶パネルなどの表示デバイスに生じる線欠陥を検出する検査装置および検査方法に利用できる。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１】第１実施形態において、有機ＥＬパネルを線欠陥検出装置にセットした状態を示す図。
【図２】第１実施形態において、線欠陥検出方法の手順を示すフローチャート。
【図３】第１実施形態において、有機ＥＬパネルの表示画像の一例を示す図。
【図４】第１実施形態において、ＣＣＤカメラで撮像された撮像データの一例を示す図。
【図５】第１実施形態において、特徴量算出工程の手順を示すフローチャート。
【図６】第１実施形態において、一つの表示画素に画素内欠陥検出フィルタ処理を実行している様子を示す図。
【図７】第１実施形態において、各表示画素に対応した位置に特徴量がプロットされた特徴量配列画像を示す図。
【図８】第１実施形態において、縦軸に積算値をとり横軸に座標値をとって算出された積算値をプロットした一例を示す図。
【図９】第１実施形態において、特徴量配列画像上において線欠陥を表示した図。
【図１０】第１実施形態において、特徴量配列画像上において線欠陥を表示した図。
【図１１】変形例１において、各種の線欠陥を一枚の画像の上においてそれぞれ色を変えて同時に表示した図。
【図１２】第２実施形態において、カラーＣＣＤカメラによる撮像データの一例を示す図。
【図１３】第２実施形態において、各カラー画素部の位置に対応した位置にそれぞれの色度座標（ｘ、ｙ）を配列した色度配列画像を示す図。
【図１４】略全体に欠陥を有する画素が線状に並んだ例を示す図。
【図１５】一部に黒点の欠陥が生じた画素が線状に並んだ例を示す図。
【図１６】各画素の平均輝度値を算出して、縦方向に積算した結果を示す図。
【符号の説明】
【００５５】
１００…線欠陥検出装置、１１０…載置テーブル、１２０…ＯＬＥＤ駆動部、１３０…ＣＣＤカメラ、１３１…撮像画素、１４０…画像処理部、１４１…撮像データ記憶部、１４２…特徴量算出部、１４３…特徴量配列画像作成部、１４４…積算部、１４５…閾値記憶部、１４６…比較処理部、１４７…表示制御部、１５０…表示部、１６０…入力手段、２００…有機ＥＬパネル、２１０…表示面、２２０…表示画像、２２１…表示画素、２３０…カラー画素部、３００…特徴量配列画像、３１０…画素内欠陥検出フィルタ、４００…色度配列画像。
【図１】
2006220619.tif 000004
【図２】
2006220619.tif 000005
【図３】
2006220619.tif 000006
【図４】
2006220619.tif 000007
【図５】
2006220619.tif 000008
【図６】
2006220619.tif 000009
【図７】
2006220619.tif 000010
【図８】
2006220619.tif 000011
【図９】
2006220619.tif 000012
【図１０】
2006220619.tif 000013
【図１１】
2006220619.tif 000014
【図１２】
2006220619.tif 000015
【図１３】
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【図１４】
2006220619.tif 000017
【図１５】
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【図１６】
2006220619.tif 000019