(57)【要約】【課題】  検査精度を向上させたカメラモジュールの検査方法を提供する。【解決手段】  デジタルカメラによって基準被写体を撮像して、ＣＣＤ−ＲＡＷデータ（Ｇ）を取得する。このＣＣＤ−ＲＡＷデータ（Ｇ）からＸ軸正方向で１ライン分のデータを抽出し、画素位置Ｘと輝度値（ａｖａ＿ｄａｔａ（Ｘ））とで示される輝度曲線の２次微分値を算出する。この２次微分値の絶対値が第１の閾値Ｘ１以上となる画素をゴミの始点に設定し、ゴミの始点を起点として輝度曲線の落ち込み部を補間する補間曲線（ｔｅｎｄ＿ｄａｔａ（Ｘ））を作成し、補間曲線が輝度曲線と交わる位置をゴミの終点とする。ゴミの始点と終点との間の各画素において、補間曲線と輝度曲線との差を算出し、これらの算出値のうち少なくとも１つが予め設定された第２の閾値Ｘ２以上の場合は「否」と判定し、閾値Ｘ２未満の場合は「良」と判定する。【選択図】        図８
2006191231.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像素子を備えたカメラモジュールによって撮像を行い、この撮像素子によって取得されたアナログ撮像信号をデジタル信号に変換した画像生データに基づいて、前記撮像素子の受光面または前記撮像素子の周辺に付着したゴミを検出して良否判定を行うカメラモジュールの検査方法において、
前記カメラモジュールによって基準被写体を撮像し、この撮像によって得られた前記画像生データを取得し、
前記画像生データから所定方向の１ライン分のデータを抽出して、前記所定方向の画素位置と各画素位置に対応する輝度値とで示される輝度曲線の２次微分値を算出し、
前記２次微分値の絶対値が第１の閾値以上となる画素をゴミの始点に設定し、
前記ゴミの始点を起点として、前記ゴミによって生じた前記輝度曲線の落ち込み部を補間する補間曲線を作成して、この補間曲線が前記輝度曲線と交わる位置をゴミの終点とし、
前記ゴミの始点と前記ゴミの終点との間の各画素における前記補間曲線と前記輝度曲線との差を算出し、これらの算出値が予め設定された第２の閾値以上か否かによって第１の良否判定を行うことを特徴とするカメラモジュールの検査方法。
【請求項２】
前記ゴミの始点及び前記ゴミの終点の画素位置に基づいてゴミの大きさを算出し、このゴミの大きさが第３の閾値以上か否かによって第２の良否判定を行い、前記第１及び第２の良否判定の少なくとも一方で否と判定された時に、判定結果を否とすることを特徴とする請求項１記載のカメラモジュールの検査方法。
【請求項３】
前記２次微分値の絶対値が前記第１の閾値以上となる画素が複数ある場合、これらの全ての画素に対して前記第１及び第２の良否判定を行うことを特徴とする請求項２記載のカメラモジュールの検査方法。
【請求項４】
前記第１及び第２の良否判定は、前記所定方向の全てのラインについて行うことを特徴とする請求項２または請求項３記載のカメラモジュールの検査方法。
【請求項５】
前記所定方向はＸ軸の正負各方向であり、Ｘ軸の正負各方向で前記第１及び第２の良否判定を行い、少なくとも１つの良否判定で否と判定された場合、判定結果を否とすることを特徴とする請求項２ないし請求項４のいずれか記載のカメラモジュールの検査方法。
【請求項６】
前記所定方向はＸ軸及びＹ軸の正負各方向であり、Ｘ軸及びＹ軸の正負各方向で前記第１及び第２の良否判定を行い、少なくとも１つの良否判定で否と判定された場合、判定結果を否とすることを特徴とする請求項２ないし請求項４のいずれか記載のカメラモジュールの検査方法。
【請求項７】
前記画像生データの画像を複数の領域に分割し、前記第２及び第３の閾値を各領域毎に設定することを特徴とする請求項２ないし請求項６のいずれか記載のカメラモジュールの検査方法。
【請求項８】
前記２次微分値を算出する前に、前記輝度曲線を２次曲線の形状を有する理想的な輝度曲線に補正することを特徴とする請求項１ないし請求項７のいずれか記載のカメラモジュールの検査方法。
【請求項９】
前記輝度曲線を前記理想的な輝度曲線に補正する補正係数を前記カメラモジュール毎に算出し、前記補正係数を前記カメラモジュール内に記憶させ、前記補正係数に基づいて前記輝度曲線を前記理想的な輝度曲線に補正することを特徴とする請求項８記載のカメラモジュールの検査方法。
【請求項１０】
前記画像生データから前記所定方向の１ライン分のデータを抽出する前に、移動平均法により各輝度値を平均化して前記画像生データのノイズ成分を除去することを特徴とする請求項１ないし請求項９のいずれか記載のカメラモジュールの検査方法。
【請求項１１】
前記画像生データから前記所定方向の１ライン分のデータを抽出する前に、前記画像生データのＸ軸方向及びＹ軸方向で画素を２分の１に間引きすることを特徴とする請求項１ないし請求項１０のいずれか記載のカメラモジュールの検査方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、撮像素子を備えたカメラモジュールによって得られた画像生データに基づいて、撮像素子の受光面または撮像素子の周辺に付着したゴミを検出してカメラモジュールの良否判定を行うカメラモジュールの検査方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、撮影レンズによって結像された被写体像を撮像して、光電変換によって画像データを取得する撮像素子を備えたカメラモジュールが一般に普及している。このようなカメラモジュールでは、製造過程で撮像素子の表面や、光学的ローパスフィルタ等にゴミが付着して、そのゴミが画像に写り込んでしまうという問題がある。
【０００３】
このような問題を解決するカメラモジュールとして、基準被写体を撮像して得られた画像データに基づいて、撮像素子の受光面や光学的ローパスフィルタ等に付着したゴミの位置を検出して、このゴミの位置を予めカメラモジュール内のメモリに記憶させ、撮影時にゴミの位置をメモリから読み出して撮影画像データを補正するものが知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
また、上記特許文献１に記載されているようなカメラモジュールにおいて、撮影素子の受光面や光学的ローパスフィルタ等に付着したゴミの検査を行う場合、カメラモジュールで基準被写体を撮像し、この撮像によって得られた画像データをパーソナルコンピュータ等に取り込む。その後、この画像データの輝度曲線に基づいてゴミの位置を特定し、撮像素子の受光面や光学的ローパスフィルタに付着したゴミによって発生する輝度曲線の急激な落ち込み部を補間する補間曲線を作成し、この落ち込み部において輝度曲線と補間曲線との差を算出し、この算出結果に基づいてカメラモジュールの性能に影響を与えるゴミであるか否かを判定して、カメラモジュールの検査を行っている。
【特許文献１】特開２００２−２０９１４７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、前述のようなカメラモジュールの検査方法では、撮像素子の受光面や光学的ローパスフィルタ等に付着したゴミの正確な位置を検出することが難しいため、カメラモジュールの検査精度が低くなるという問題があり、検査精度の高いカメラモジュールの検査方法が望まれていた。
【０００６】
本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、撮像素子の受光面や光学的ローパスフィルタ等に付着したゴミの正確な位置を検出し、検査精度を向上させたカメラモジュールの検査方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明のカメラモジュールの検査方法は、撮像素子を備えたカメラモジュールによって撮像を行い、この撮像素子によって取得されたアナログ撮像信号をデジタル信号に変換した画像生データに基づいて、前記撮像素子の受光面または前記撮像素子の周辺に付着したゴミを検出して良否判定を行うカメラモジュールの検査方法であり、前記カメラモジュールによって基準被写体を撮像し、この撮像によって得られた前記画像生データを取得し、前記画像生データから所定方向の１ライン分のデータを抽出して、前記所定方向の画素位置と各画素位置に対応する輝度値とで示される輝度曲線の２次微分値を算出し、前記２次微分値の絶対値が第１の閾値以上となる画素をゴミの始点に設定し、前記ゴミの始点を起点として、前記ゴミによって生じた前記輝度曲線の落ち込み部を補間する補間曲線を作成して、この補間曲線が前記輝度曲線と交わる位置をゴミの終点とし、前記ゴミの始点と前記ゴミの終点との間の各画素における前記補間曲線と前記輝度曲線との差を算出し、これらの算出値が予め設定された第２の閾値以上か否かによって第１の良否判定を行うことを特徴とするものである。
【０００８】
また、前記ゴミの始点及び前記ゴミの終点の画素位置に基づいてゴミの大きさを算出し、このゴミの大きさが第３の閾値以上か否かによって第２の良否判定を行い、前記第１及び第２の良否判定の少なくとも一方で否と判定された時に、判定結果を否とすることが好ましい。
【０００９】
さらに、前記２次微分値の絶対値が前記第１の閾値以上となる画素が複数ある場合、これらの全ての画素に対して前記第１及び第２の良否判定を行うことが好ましい。また、前記第１及び第２の良否判定は、前記所定方向の全てのラインについて行うことが好ましい。
【００１０】
さらに、前記所定方向はＸ軸の正負各方向であり、Ｘ軸の正負各方向で前記第１及び第２の良否判定を行い、少なくとも１つの良否判定で否と判定された場合、判定結果を否とすることが好ましい。
【００１１】
また、前記所定方向はＸ軸及びＹ軸の正負各方向であり、Ｘ軸及びＹ軸の正負各方向で前記第１及び第２の良否判定を行い、少なくとも１つの良否判定で否と判定された場合、判定結果を否とすることが好ましい。
【００１２】
さらに、前記画像生データの画像を複数の領域に分割し、前記第２及び第３の閾値を各領域毎に設定することが好ましい。
【００１３】
また、前記２次微分値を算出する前に、前記輝度曲線を２次曲線の形状を有する理想的な輝度曲線に補正することが好ましい。さらに、前記輝度曲線を前記理想的な輝度曲線に補正する補正係数を前記カメラモジュール毎に算出し、前記補正係数を前記カメラモジュール内に記憶させ、前記補正係数に基づいて前記輝度曲線を前記理想的な輝度曲線に補正することが好ましい。
【００１４】
また、前記画像生データから前記所定方向の１ライン分のデータを抽出する前に、移動平均法により各輝度値を平均化して前記画像生データのノイズ成分を除去することが好ましい。
【００１５】
さらに、前記画像生データから前記所定方向の１ライン分のデータを抽出する前に、前記画像生データのＸ軸方向及びＹ軸方向で画素を２分の１に間引きすることが好ましい。
【発明の効果】
【００１６】
本発明のカメラモジュールの検査方法によれば、輝度曲線の２次微分値を算出して、この２次微分値が第１の閾値以上となる画素をゴミの始点に設定して、このゴミの始点を起点として、ゴミによって生じた輝度曲線の落ち込み部を補間する補間曲線を作成し、この補間曲線と輝度曲線が交わった位置をゴミの終点として、ゴミの始点及び終点との間で輝度曲線と補間曲線との差を算出して、この算出値が第２の閾値以上か否かによって第１の良否判定を行うので、ゴミの位置を正確に検出することができる。このため、カメラモジュールの検査精度を向上させることができる。
【００１７】
また、ゴミの始点及び終点の画素位置に基づいてゴミの大きさを算出し、このゴミの大きさが、第３の閾値以上か否かによって第２の良否判定を行い、第１及び第２の良否判定の少なくとも一方で否と判定された時に、判定結果を否とするので、カメラモジュールの検査精度をさらに向上させることができる。
【００１８】
Ｘ軸の正負各方向や、Ｘ軸及びＹ軸の正負両方向にて第１及び第２の良否判定を行い、少なくとも１つの良否判定で否と判定された場合、判定結果を否とするのでカメラモジュールの検査精度をさらに向上させることができる。
【００１９】
さらに、画像生データの画像を複数の領域に分割し、第２及び第３の閾値を各領域毎に設定するので、画像内の目立たない領域にあるゴミの判定基準、つまり第２及び第３の閾値を低くすることにより、歩留まりを改善することができる。
【００２０】
また、輝度曲線を２次曲線の形状を有する理想的な輝度曲線に補正することにより、３次曲線や４次曲線の形状を有する輝度曲線において、輝度曲線のくぼみ（凹部）をゴミと誤検知してしまうことを防止できる。
【００２１】
さらに、移動平均法により各輝度値を平均化して、画像生データのノイズ成分を除去するので、ゴミの始点を誤検知することを防止できる。また、画像生データの画素をＸ軸及びＹ軸方向で２分の１に間引きして検査対象画素数を減らすることにより、カメラモジュールの検査処理速度を向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
図１に示すデジタルカメラ１０は、通常記録モードとＣＣＤ−ＲＡＷ記録モードとを備えている。ＣＣＤイメージセンサの受光面や、ＣＣＤイメージセンサの前方に配置された光学的ローパスフィルタの表面に付着したゴミの検査を行う場合、ＣＣＤ−ＲＡＷ記録モードで基準被写体を撮像し、パーソナルコンピュータ３０が、ＣＣＤ−ＲＡＷデータ（画像生データ）に基づいてゴミの濃度及び大きさを検出して、カメラモジュールであるデジタルカメラ１０の性能に影響を与えるゴミであるか否かを検査する。
【００２３】
図２に示すように、デジタルカメラ１０には、デジタルカメラ１０の全体を制御する制御手段であるシステムコントローラ１１が設けられている。システムコントローラ１１は、制御プログラムや各種制御用のデータ等が記憶されたメモリ部１１ａを備えており、この制御プログラムや各種制御用のデータに基づいて各部を制御する。
【００２４】
撮影レンズ１２の背後には、光学的ローパスフィルタ１３と、撮像素子であるＣＣＤイメージセンサ１４とが配置されている。この光学的ローパスフィルタ１３は、被写体の輪郭などに特定色の光点である偽色が発生するのを防ぐためのものであり、ＣＣＤイメージセンサ１４の直前で画像を少しだけボカして偽色を軽減する。
【００２５】
ＣＣＤイメージセンサ１４は、ＣＣＤドライバ１５を介してシステムコントローラ１１に接続されている。システムコントローラ１１は、ＣＣＤドライバ１５を制御することによりＣＣＤイメージセンサ１４を駆動させ、光電変換により被写体像を電気信号に変換した撮像信号を相関二重サンプリング回路（ＣＤＳ）１６に出力させる。
【００２６】
アナログ信号である撮像信号は、ＣＤＳ１６にてノイズが除去され、さらにＡＭＰ１７にて増幅される。その後、撮像信号は、Ａ／Ｄ変換器１８にてアナログ信号からデジタル信号に変換されて、デジタル信号の画像データが画像入力コントローラ１９に出力される。
【００２７】
画像入力コントローラ１９は、データバス２０を介して、システムコントローラ１１及び画像メモリ２１に接続されている。システムコントローラ１１は、画像入力コントローラ１９を制御して、画像データを画像メモリ２１に記憶させる。
【００２８】
この画像メモリ２１には、撮像された画像データが一時的に記憶される。システムコントローラ１１は、データバス２０を介して画像信号処理部２２が接続されている。通常記録モードで撮影を行った場合、画像信号処理部２２は、画像データが画像メモリ２１に記憶されている間に、各種画像処理、例えば、階調変換、色変換、ハイパートーン処理、及びハイパーシャープネス処理等を施す。また、画像信号処理部２２は、画像メモリ２０に記憶されている画像データに対して、ＪＰＥＧ方式等の圧縮形式により圧縮処理を施す。
【００２９】
ＣＣＤ−ＲＡＷ記録モードで撮影を行った場合、画像信号処理部２２は、画像データに対して各種画像処理を施さない。このため、画像メモリ２１に記憶されている画像データは、画像生データ、すなわち、ＣＣＤ−ＲＡＷデータである。
【００３０】
システムコントローラ１１には、データバス２０を介してメディアコントローラ２３及び外部出力端子２４が接続されている。システムコントローラ１１は、メディアコントローラ２３を制御して、ＪＰＥＧ方式で圧縮された画像データであるＪＰＥＧ画像ファイル、またはＣＣＤ−ＲＡＷデータであるＣＣＤ−ＲＡＷ画像ファイルをメモリカード２５に記憶させる。外部出力端子２４は、例えば、ＵＳＢ端子であり、ＵＳＢケーブルによってパーソナルコンピュータ３０と接続可能であり、デジタルカメラ１０からパーソナルコンピュータ３０にＪＰＥＧ画像ファイル及びＣＣＤ−ＲＡＷ画像ファイルを出力することができる。
【００３１】
また、ＣＣＤ−ＲＡＷ画像ファイルをメモリカード２５に記憶させずに、画像メモリ２１から外部出力端子２４を介してパーソナルコンピュータ３０に直接出力できるようにしても良い。
【００３２】
図１に示すように、パーソナルコンピュータ３０は、コンピュータ本体３１と、モニタ３２と、キーボード３３及びマウス３４などの入力装置３５とからなる。また、図３に示すように、コンピュータ本体３１は、ＣＰＵ４１，ＲＡＭ４２，ハードディスクドライブで構成されるデータストレージ４３，通信Ｉ／Ｆ４４からなる。通信Ｉ／Ｆ４４は、ＵＳＢケーブル等の通信ケーブルを介してデジタルカメラ１０と接続され、デジタルカメラ１０に着脱自在に装着されたメモリカード２５からコンピュータ本体３１内にＪＰＥＧ画像ファイル及びＣＣＤ−ＲＡＷ画像ファイルを取り込むことができる。ＲＡＭ４２は、ＣＰＵ４１が処理を実行する際の作業用メモリである。
【００３３】
データストレージ４３には、検査プログラム４５がインストールされている。デジタルカメラ１０の製造過程において、ＣＣＤイメージセンサ１４の表面や光学的ローパスフィルタ１３の表面等にゴミが付着すると、撮影時にゴミが画像に写り込んでしまうという問題がある。検査プログラム４５は、デジタルカメラ１０にて基準被写体を撮像して得られたＣＣＤ−ＲＡＷデータに基づいて、ゴミの濃度及び大きさを検出して良否判定を行うことにより、デジタルカメラ１０の検査を行う。
【００３４】
以下に、この検査プログラム４５によって行われるデジタルカメラ１０の検査方法について説明する。最初に、第１の実施形態である検査方法を図４のフローチャートを用いて説明する。デジタルカメラ１０の検査を行う場合、最初にデジタルカメラ１０によって、ＣＣＤ−ＲＡＷ記録モードで基準被写体を撮像する。この基準被写体としては、例えば、白一色、灰色一色のパネルなどを使用する。
【００３５】
この撮像によって得られた撮像信号は、Ａ／Ｄ変換器１８によってアナログ信号からデジタル信号の画像データに変換され、この画像データに対して各種画像処理が施されずに、ＣＣＤ−ＲＡＷ画像ファイルがメモリカード２５に記憶される。また、デジタルカメラ１０は、外部出力端子２４、接続ケーブル（図示せず）、及び通信Ｉ／Ｆ４４を介してコンピュータ本体３１に接続されており、ＣＣＤ−ＲＡＷ画像ファイルがコンピュータ本体３１に出力される。
【００３６】
ＣＰＵ４１は、検査プログラム４５に基づいてデジタルカメラ１０の検査処理を実行する。この検査処理は、ＣＣＤ−ＲＡＷ画像ファイルを構成するＲＧＢの各色に対応するＣＣＤ−ＲＡＷデータのうち、Ｇ画素データ（ＣＣＤ−ＲＡＷデータ（Ｇ））のみを用いて行われる。なお、本実施形態においては、Ｇ画素データのみを用いてゴミの検出を行う場合を例に説明するが、これに限るものではなく、例えば、Ｒ画素データ（ＣＣＤ−ＲＡＷデータ（Ｒ））のみを用いても良いし、Ｂ画素データ（ＣＣＤ−ＲＡＷデータ（Ｂ））のみを用いても良い。
【００３７】
最初に、ＣＣＤ−ＲＡＷデータ（Ｇ）の各輝度値にｏｆｆｓｅｔ値（１２８）を加算する。その後、移動平均法を用いて、ＣＣＤ−ＲＡＷデータ（Ｇ）のノイズ成分を除去する。つまり、図５に示すように、ＣＣＤ−ＲＡＷデータ（Ｇ）の画像５０内にマスク５１（３×３画素）を配置し、このマスク５１内の中央に位置する処理対象画素Ｐ１と、その周囲に隣接する８画素Ｐ２〜Ｐ９との合計９画素について、輝度値の平均値を算出し、処理対象画素Ｐ１の輝度値をこの平均値に置き換える。このマスク５１は、撮像画像５０内で移動され、全ての画素に対して同様の処理が施される。このように、移動平均法によって輝度値の移動平均を算出することにより、ＣＣＤ−ＲＡＷデータ（Ｇ）の輝度曲線のノイズ成分が除去されて、後述する検査処理において、ゴミの始点の誤検知を低減させることができる。
【００３８】
さらに、平均化されたＣＣＤ−ＲＡＷデータ（Ｇ）の画像５０において、Ｘ軸方向で１画素おきにサンプリングすることにより、画素間引きを行って検査処理の対象となる画素数を減らす。このように、画素間引きを行うことにより、後述する検査処理において、処理速度を速くすることができる。また、この画素間引きは、Ｙ軸方向についても同様に行う。
【００３９】
その後、Ｘ軸正方向の１ライン分のデータをＣＣＤ−ＲＡＷデータ（Ｇ）から抽出し、抽出された輝度値データをａｖａ＿ｄａｔａ（Ｘ）とする。図６のグラフは、輝度値データａｖａ＿ｄａｔａ（Ｘ）の輝度曲線を示している。図６の輝度曲線のグラフにおいて、横軸は画素位置Ｘを示しており、縦軸は輝度値ａｖａ＿ｄａｔａ（Ｘ）を示している。
【００４０】
その後、処理対象画素の輝度値ａｖａ＿ｄａｔａ（Ｘ）と、Ｘ軸正方向の４画素先の輝度値値ａｖａ＿ｄａｔａ（Ｘ＋４）との差を算出して、輝度曲線の傾き（１次微分値ｄａｖａ＿ｄａｔａ（Ｘ）／ｄＸ）を求める。さらに、輝度曲線の傾きの変動を検出するために、１次微分値（ｄａｖａ＿ｄａｔａ（Ｘ）／ｄＸ）の曲線に対して、処理対象画素の１次微分値と、その４画素先の画素の１次微分値との差を算出して、輝度曲線の２次微分値（ｄ2ａｖａ＿ｄａｔａ（Ｘ）／ｄＸ2）を求める。図７は、この２次微分値の絶対値を示すグラフであり、横軸は画素位置Ｘを示しており、縦軸は２次微分値（ｄ2ａｖａ＿ｄａｔａ（Ｘ）／ｄＸ2）の絶対値を示している。
【００４１】
なお、処理対象画素の輝度値ａｖａ＿ｄａｔａ（Ｘ）と、４画素先の輝度値ａｖａ＿ｄａｔａ（Ｘ＋４）との差をとって、１次微分値及び２次微分値を算出するように説明したが、これに限るものではなく、例えば、３画素先の輝度値や５画素先の輝度値との差により、１次微分値及び２次微分値を算出しても良く、入力装置３５によって適宜設定を変更できる。
【００４２】
その後、２次微分値（ｄ2ａｖａ＿ｄａｔａ（Ｘ）／ｄＸ2）の絶対値において、図中２点鎖線で示す閾値Ｘ１（第１の閾値）以上の画素があるか否かを判定する。閾値Ｘ１以上の画素がある場合、その画素をゴミの始点として、輝度曲線の補間処理を行う。この補間処理は、図６に示すＡ部のように輝度値ａｖａ＿ｄａｔａ（Ｘ）の急激な変化によって生じた輝度曲線の落ち込み部に対して、この落ち込み部を補間する補間曲線を引くことによって行われる。なお、閾値Ｘ１は、入力装置３５を用いてオペレータによって適宜変更可能である。
【００４３】
また、閾値Ｘ１以上の画素がない場合、Ｘ軸正方向で切り出した１ラインには、デジタルカメラ１０の性能に影響を与えるゴミは存在せず、輝度曲線を補間する必要がないと判定する。この場合、輝度曲線に対して補間処理を行わずに、移動平均法によって平均化された輝度値データであるａｖａ＿ｄａｔａ（Ｘ）をそのまま輝度曲線の値とする。
【００４４】
閾値Ｘ１以上の画素があり、輝度曲線を補間する必要がある場合、その画素をゴミの始点に設定して、以下に示す手順で輝度曲線の補間処理を行う。最初に、ゴミの始点に設定された画素の位置を画素位置Ｘと、この画素位置ＸからＸ軸正方向の各画素位置（（Ｘ＋１），（Ｘ＋２），・・・・・）との間で傾きを順次算出していく。
【００４５】
画素位置Ｘと各画素位置（（Ｘ＋１），（Ｘ＋２），・・・・・）との間の傾きのうち、図８に示すように、傾きが最大となる画素位置を傾き最大位置Ｍとする。さらに、この傾き最大位置Ｍにおける輝度値（ａｖａ＿ｄａｔａ（Ｍ））を検出する。なお、図８に示す輝度曲線は、図６に示す輝度曲線のＡ部を拡大して示したものである。
【００４６】
次に、画素位置Ｘと傾き最大位置Ｍとの間で、輝度曲線を補間する補間曲線を作成する。補間曲線を作成する場合、下記式１の条件を満たす補正値を算出する。つまり、輝度値（ｐｉｘ１（Ｘ））が、１画素前の輝度値（ｐｉｘ１（Ｘ−１））に補正値を加算した値となるように、補正値を設定する。この補正値を求めた後、下記式１によって各画素位置Ｘに対応する輝度値ｐｉｘ１（Ｘ）を算出して、補間曲線を表す輝度値のデータを求める。この輝度値データをｔｅｎｄ＿ｄａｔａ（Ｘ）とする。
（式１）  輝度値ｐｉｘ１（Ｘ）＝輝度値ｐｉｘ１（Ｘ−１）＋補正値
【００４７】
なお、上記式１による計算は、整数値のみで行うのではなく、小数を加味して行う。また、補間曲線を求める方法は、前述の式１によって求める方法に限るものではなく、例えば、落ち込み部両側の輝度曲線の傾きから予測して補間曲線を求めても良い。
【００４８】
その後、ｔｅｎｄ＿ｄａｔａ（Ｘ）で表される補間曲線の作成を行う。この補間曲線は、図８に示すように、ゴミ始点を起点として作成される。前述の補間曲線によって輝度曲線が補間されると、最終的に作成される輝度曲線は、ａｖａ＿ｄａｔａ（Ｘ）とｔｅｎｄ＿ｄａｔａ（Ｘ）との組み合わせとなり、この組み合わせ条件は下記（１）〜（４）の通りである。
（１）ゴミが検出されなかった場合、ａｖａ＿ｄａｔａ（Ｘ）によって表される輝度値        が輝度曲線の値となる。
（２）ゴミが検出された場合、ゴミ始点である画素以降は、ｔｅｎｄ＿ｄａｔａ（Ｘ）        で表される輝度値を輝度曲線の値とする。
（３）同じ画素位置において、ａｖａ＿ｄａｔａ（Ｘ）の輝度値と補間曲線ｔｅｎｄ＿        ｄａｔａ（Ｘ）の輝度値とを比較し、比較する画素位置をＸ軸正方向に移動させ        ながら、ａｖａ＿ｄａｔａ（Ｘ）の輝度値の方が大きくなる画素を検出する。ａ        ｖａ＿ｄａｔａ（Ｘ）の輝度値の方が大きくなる画素があった場合（輝度曲線と        補間曲線が交わる位置がある場合）、図９（Ａ）に示すように、その画素をゴミ        の終点として補間処理を終了する。この時、ゴミの終点以降は、ａｖａ＿ｄａｔ        ａ（Ｘ）の輝度値を輝度曲線の値とする。
（４）同じ画素位置において、ａｖａ＿ｄａｔａ（Ｘ）の輝度値と補間曲線ｔｅｎｄ＿        ｄａｔａ（Ｘ）の輝度値とを比較し、ａｖａ＿ｄａｔａ（Ｘ）の輝度値の方が大        きくなる画素がなく、比較する画素が傾き最大位置Ｍに到達した場合、図８に示        すように、傾き最大位置Ｍをゴミの終点とし補間処理を終了する。この時、ゴミ        の終点以降は、ａｖａ＿ｄａｔａ（Ｘ）の輝度値を輝度曲線の値とする。
（５）補間処理中にゴミの始点が検出されても、そのゴミの始点は無視するものとする        。すなわち、２次微分値の絶対値は、輝度曲線の傾きが変化する変化点にピーク        があり、大きいピークに重なってノイズによる小さなピークが生じていると、実        際はゴミでない部分で閾値Ｘ１を超えることがあるが、このような場合はゴミの        始点と判定しない。
（６）補間曲線を引いたときに、元の輝度曲線と重ならない場合がある。この場合、補        間曲線が目標とする輝度曲線の点（傾き最大位置Ｍ）よりも高い位置を通ったら        、図９（Ｂ）に示すように、図中点線で示す補間曲線（ｔｅｎｄ＿ｄａｔａ（Ｘ        ））を図中２点鎖線で示す補間曲線（ｔｅｎｄ＿ｄａｔａ（Ｘ））に補正して、        目標とする点（傾き最大位置Ｍ）を通るようにする。
【００４９】
次に、ゴミの始点と終点との間の画素において、元の輝度曲線と補間曲線との差を算出して、リップル率Ｒを求める。このリップル率Ｒは、下記式２で算出される。この時、元の輝度値に加算していたｏｆｆｓｅｔ値（１２８）を減じてリップル率Ｒを算出する。
（式２）  Ｒ＝１００×（Ｔ−ａ）／（Ｔ−１２８）
但し  Ｒ：リップル率
Ｔ：補間曲線の輝度値（ｔｅｎｄ＿ｄａｔａ（Ｘ））
ａ：平均化された輝度値（ａｖａ＿ｄａｔａ（Ｘ））
【００５０】
その後、ゴミの濃度（輝度値の差）に基づいて第１の良否判定を行う。この第１の良否判定は、リップル率Ｒが閾値Ｘ２（第２の閾値）以上の画素があるか否かによって行う。例えば、閾値Ｘ２を４．０％とすると、リップル率Ｒが４．０％以上の画素がある場合、「否」と判定し、４．０％未満の画素しかない場合は「良」と判定する。なお、この第１の良否判定において、リップル率Ｒに基づいて判定するように説明したが、元の輝度曲線と補間曲線との差を算出して、この算出値に基づいて判定しても良い。
【００５１】
また、ゴミの大きさ（Ｘ軸方向の幅）に基づいて第２の良否判定を行う。第２の良否判定は、ゴミ始点とゴミ終点との画素位置の差からゴミのＸ軸方向の幅を算出し、この幅が閾値Ｘ３（第３の閾値）以上か否かによって行う。例えば、閾値Ｘ３を１０画素とすると、ゴミのＸ軸方向の幅が１０画素以上の場合、「否」と判定し、幅が１０画素未満の場合、「良」と判定する。
【００５２】
このように、ゴミの濃度による第１の良否判定と、ゴミの大きさによる第２の良否判定との両方を行う場合、第１の良否判定結果及び第２の良否判定結果のうち、少なくとも一方で「否」と判定された場合に「否」と判定し、２つの判定結果が「良」の場合のみ、「良」と判定する。なお、第１及び第２の良否判定を行うように説明したが、第１の良否判定のみを行っても良い。
【００５３】
また、これらの閾値Ｘ２，Ｘ３は、適宜設定の変更が可能であり、入力装置３５にて変更が可能にされている。また、第１及び第２の良否判定は、１ラインに複数のゴミがある場合、すなわち、閾値Ｘ１以上の画素が複数ある場合には、同様の処理を各画素に対して行ってデジタルカメラ１０の第１及び第２の良否判定を行う。さらに、第１及び第２の良否判定は、画像５０のＸ軸正方向の全ラインに対して実施してデジタルカメラ１０の検査を行う。
【００５４】
次に、第２の実施形態について説明する。前述の第１の実施形態では、検査処理をＸ軸正方向について行い、ゴミの濃度及び大きさに基づいて、デジタルカメラ１０の良否判定を行った。第２の実施形態では、ゴミの位置を正確に検出するために、図１０のフローチャートに示すように、Ｘ軸の正方向及び負方向の両方向について良否判定処理を行う。
【００５５】
Ｘ軸正方向による検査処理は、前述の第１の実施形態と同様の処理を行って良否判定Ａを行う。また、Ｘ軸の負方向による良否判定は、第１の実施形態と同様に、移動平均法を用いて、ＣＣＤ−ＲＡＷデータ（Ｇ）のノイズ成分を除去し、さらに、平均化したＣＣＤ−ＲＡＷデータ（Ｇ）において、Ｘ軸方向で１画素おきにサンプリングすることにより、画素間引きを行って検査処理の対象となる画素数を減らす。なお、この画素間引きは、Ｙ軸方向にも同様に行う。
【００５６】
その後、Ｘ軸負方向の１ライン分の画素データをＣＣＤ−ＲＡＷデータ（Ｇ）から抽出し、第１の実施形態とは、逆方向（Ｘ軸負方向）に処理を行い、ゴミの濃度及びゴミの大きさに基づいて良否判定Ｂを行う。
【００５７】
良否判定Ａ及び良否判定Ｂでは、第１の実施形態と同様に第１及び第２の良否判定を行う。良否判定Ｃでは、良否判定Ａ及び良否判定Ｂにおいて、少なくとも一方の判定結果が「否」の場合は「否」と判定し、２つの判定結果がともに「良」の場合は「良」と判定する。
【００５８】
また、Ｘ軸の正方向処理及び負方向処理にて、良否判定Ａ及び良否判定Ｂを行わずに、両方向の処理結果に基づいて、ゴミの濃度（リップル率Ｒ）、及びゴミの大きさの最大となるデータのみに基づいて、これらの最大値のデータに基づいて第１及び第２の良否判定を行っても良い。つまり、図１１に示すように、ゴミの濃度（リップル率Ｒ）について差が生じた場合、ゴミの濃度が大きい方、すなわち負方向処理結果の方をゴミの濃度として検出する。さらに、ゴミの位置にずれが生じた場合は、その平均値をゴミの位置とする。ゴミの大きさに差が生じた場合、ゴミの大きい方、すなわち正方向処理結果の方をゴミの大きさとして検出する。この場合、これらのゴミの濃度及び大きさに基づいて第１及び第２の良否判定を行う。
【００５９】
以上、Ｘ軸正方向の処理結果に基づいて行う検査方法と、Ｘ軸正方向及び負方向の処理結果に基づいて行う検査方法との２つの方法について説明したが、これに限るものではなく、Ｘ軸正負両方向及びＹ軸正負両方向の４つの処理結果に基づいて良否判定を行っても良い。この場合も、４つの処理結果のうち少なくとも１つ判定結果が「否」の場合、最終的に「否」と判定し、４つの処理結果が全て「良」の場合のみ、「良」と判定する。
【００６０】
また、前述した検査方法では、画像５０内でのゴミの位置を考慮していないが、第３の実施形態である検査方法では、第１及び第２の良否判定の基準（閾値Ｘ２，Ｘ３）を画像５０の領域毎に設定して第１及び第２の良否判定を行う。この判定方法を図１２のフローチャートを用いて説明する。
【００６１】
まず、前述した第１及び第２の実施形態の検査方法と同様の処理を行い、ゴミを検出して画像５０内におけるゴミの座標データを取得する。その後、これらの座標データに基づいて、ゴミの大きさ（Ｘ軸方向の幅、Ｙ軸方向の幅）を算出する。
【００６２】
その後、画像５０の領域毎に設定された良否判定基準（閾値Ｘ２，Ｘ３）に基づいて判定を行う。この判定基準は、例えば、図１１に示すように、画像５０を１６分割した領域毎に設定される。画像５０の中央部の領域Ａ１〜Ａ４では、ゴミの大きさが小さい場合や、ゴミの濃度が浅い場合でも目立つので、判定基準を高く設定し、画像５０の端部の領域Ｂ１〜Ｂ１２では、ゴミが目立たないので、判定基準を低く設定する。
【００６３】
この判定基準は、例えば、領域Ａ１〜Ａ４では、ゴミの大きさの閾値Ｘ３が４画素、及びリップル率Ｒの閾値Ｘ２が３．５％に設定されており、領域Ｂ１〜Ｂ１２では、ゴミの大きさの閾値Ｘ３が１０画素、リップル率Ｒの閾値Ｘ２が４．０％に設定されている。良否判定を行う際は、ゴミの座標データに基づいて、ゴミが画像５０内の領域Ａ１〜Ａ４，Ｂ１〜Ｂ１２のどの領域にあるか判定する。
【００６４】
ゴミが領域Ａ１〜Ａ４にあると判定された場合、ゴミの大きさが４画素以上、またはリップル率Ｒが３．５％以上のどちらか一方の閾値以上であるときに「否」と判定され、両方の閾値未満のときに「良」と判定される。
【００６５】
また、ゴミが領域Ｂ１〜Ｂ１２にあると判定された場合、ゴミの大きさが１０画素以上、リップル率Ｒが４．０％以上のどちらか一方の閾値以上であるときに「否」と判定され、両方の閾値未満のときに「良」と判定される。
【００６６】
このように、良否判定の基準（閾値Ｘ２，Ｘ３）を画像５０の領域（Ａ１〜Ａ４，Ｂ１〜Ｂ１２）毎に変更することにより、ゴミが画像５０内の目立たない位置にある場合には、低い判定基準で判定するため、判定結果が「否」となる率を低くすることができるので、歩留まりを改善することができる。
【００６７】
また、輝度曲線は、図１４に示すように、上に凸の２次関数のような形状であれば、ゴミを問題なく検出することができるが、図１５に示すように、３次関数や、４次関数のように、単純に上に凸の形状でない場合、輝度曲線のくぼみをゴミと誤検知してしまう可能性がある。
【００６８】
このような誤検知を防止するために、図１５のような輝度曲線を示すデジタルカメラに対しては、各デジタルカメラで取得された輝度曲線が、図１４のような２次曲線の形状を有する輝度曲線となるように補正してから検査処理を行う。
【００６９】
このような補正係数を用いて輝度曲線を補正する手順を図１６のフローチャートを用いて説明する。最初に、理想的な輝度曲線を有するＣＣＤ−ＲＡＷ画像データを作成する。その後、実際に、デジタルカメラ１０によって複数回撮像を行い、標準的な輝度曲線を有するＣＣＤ−ＲＡＷ画像データを作成する。なお、この標準的な輝度曲線を有するＣＣＤ−ＲＡＷ画像データは、ノイズ除去を十分に行っておく。
【００７０】
その後、理想的な輝度曲線を有する画像データと、標準的な輝度曲線を有する画像データとを同じように複数の領域に区切り、各領域において理想的な輝度曲線を標準的な輝度曲線で割った値を補正係数として、各領域毎の補正係数をデジタルカメラ１０内のメモリ、例えば、メモリ部１１ａに記憶させる。
【００７１】
デジタルカメラ１０で撮影が行われると、メモリ部１１ａから補正係数が読み出されて、各領域に対応する補正係数を標準的な輝度曲線に掛けることにより、理想的な輝度曲線、つまり２次関数の形状を有する輝度曲線にする。
【００７２】
このように、輝度曲線を２次関数の形状に補正することにより、輝度曲線のくぼみをゴミと誤検知して良否判定にて「否」と判定してしまうことを防止できる。また、デジタルカメラの機体差も合わせて補正することになり、各デジタルカメラから略同等の輝度曲線を得ることができるため、デジタルカメラの検査精度及び検査効率を向上させることができる。
【００７３】
また、ＣＣＤイメージセンサ１４の受光面や、光学的ローパスフィルタ１３等の表面に付着したゴミによって、撮影画像に弊害を与えるゴミとしては、大きく分けて２種類あり、図１７に示すように、大きさは小さいが、ゴミの濃度（輝度差）が深い（大きい）ゴミと、図１８に示すように、大きさが大きく、ゴミの濃度（輝度差）が浅い（小さい）ゴミの２つである。
【００７４】
このような２種類のゴミは、前述した第１〜第３の実施形態である検査方法では、検査が困難な場合がある。最初に、第４の実施形態である検査方法について説明する。小さく深いゴミを検出する場合、図１９のフローチャートに示すように、ＣＣＤ−ＲＡＷデータ（Ｇ）を取得した後、第１〜第３の実施形態である検査方法と同様に、移動平均法によって輝度値を平均化する。その後、平均化したＣＣＤ−ＲＡＷデータ（Ｇ）に対して輪郭強調の処理を施す。その後、第１〜第３の実施形態である検査方法と同様に処理を行い、良否判定を行う際は、リップル率Ｒの閾値Ｘ２を高く設定して深いゴミを検出して良否判定を行う。
【００７５】
次に、第５の実施形態である検査方法について説明する。大きく浅いゴミを検出する場合、図２０のフローチャートに示すように、ＣＣＤ−ＲＡＷデータ（Ｇ）を取得した後、メディアンフィルタや移動平均法によって輝度値を平均化してノイズ成分を除去する。メディアンフィルタとは、処理対象画素と隣接する８画素との合計９画素の輝度値を小さい順に並べて中央値を決定し、処理対象画素の輝度値を中央値に置き換えて平均化する手法である。
【００７６】
その後、第１〜第４の実施形態である検査方法と同様に処理を行い、良否判定を行う際は、リップル率Ｒの閾値Ｘ２を低く設定して大きく浅いゴミを検出して良否判定を行う。
【００７７】
なお、上記実施形態において、ＣＣＤ−ＲＡＷ記録モードを備えたデジタルカメラの検査方法について説明したが、これに限るものではなく、ＣＣＤ−ＲＡＷデータを外部に出力できるデジタルカメラであれば、本発明を適用可能である。
【００７８】
また、上記実施形態において、カメラモジュールとしてデジタルカメラを用いた場合を例に説明したが、デジタルカメラの機能を有するカメラモジュール、例えば、携帯電話に搭載される撮像部でも、ＣＣＤ−ＲＡＷデータを外部に出力できれば、本発明を適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００７９】
【図１】デジタルカメラ及びパーソナルコンピュータを示す説明図である。
【図２】デジタルカメラの電気的構成を示すブロック図である。
【図３】パーソナルコンピュータの構成を示す説明図である。
【図４】第１の実施形態である検査方法を説明するフローチャートである。
【図５】移動平均法により輝度値を平均化する方法を示す説明図である。
【図６】輝度曲線を示すグラフである。
【図７】輝度曲線の２次微分値の絶対値を示すグラフである。
【図８】輝度曲線及び補間曲線を示すグラフである。
【図９】輝度曲線及び補間曲線を示すグラフである。
【図１０】第２の実施形態である検査方法を説明するフローチャートである。
【図１１】第２の実施形態である検査方法におけるゴミの大きさ及び濃さを示す説明図である。
【図１２】第３の実施形態である検査方法を説明するフローチャートである。
【図１３】画像を複数の領域に分割した状態を示す説明図である。
【図１４】理想的な輝度曲線の形状を示すグラフである。
【図１５】補正が必要な輝度曲線の形状を示すグラフである。
【図１６】輝度曲線の補正方法を説明するフローチャートである。
【図１７】小さく深いゴミがある場合の輝度曲線を示すグラフである。
【図１８】大きく浅いゴミがある場合の輝度曲線を示すグラフである。
【図１９】第４の実施形態である検査方法を説明するフローチャートである。
【図２０】第５の実施形態である検査方法を説明するフローチャートである。
【符号の説明】
【００８０】
１０  デジタルカメラ
１３  光学的ローパスフィルタ
１４  ＣＣＤイメージセンサ
２５  メモリカード
３０  パーソナルコンピュータ
４５  検査プログラム
５０  画像
Ｐ１〜Ｐ９  画素
Ａ１〜Ａ４，Ｂ１〜Ｂ１２  領域
【図１】
2006191231.tif 000003
【図２】
2006191231.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
2006191231.tif 000007
【図６】
2006191231.tif 000008
【図７】
2006191231.tif 000009
【図８】
2006191231.tif 000010
【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】
2006191231.tif 000016
【図１５】
2006191231.tif 000017
【図１６】
2006191231.tif 000018
【図１７】
2006191231.tif 000019
【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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