(57)【要約】 【課題】  画像に存在する画素ムラ欠陥を精度よく検出する画素ムラ欠陥検出方法を提供する。【解決手段】  検査画像取得工程ＳＴ１００で取得した画像から画素ムラを検出して（画素ムラ検出工程ＳＴ３００）、画素ムラ検出工程で検出された結果に基づいた定量的な評価により、画像に画素ムラ欠陥があることの判別を行う（欠陥判別工程ＳＴ４００）。画素ムラ検出工程（ＳＴ３００）は、画像データを所定面積の複数の領域に分割する領域分割工程と、各領域内において周囲に比べて輝度が所定閾値よりも高いまたは輝度が低い異常画素を検出する工程（異常画素検出工程）と、検出された異常画素の数を領域ごとにカウントしていく工程（異常画素カウント工程）と、領域ごとにカウントされた異常画素の数に基づいて画素ムラに繋がる領域を抽出する工程（画素ムラ候補抽出工程）と、を備える。【選択図】 図１
2006133196.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
表示デバイスによって表示される画像内において周辺の画素に比べて輝度が高い画素または輝度が低い画素がある面積内に一定以上存在することによって表示された画像が不良となる画素ムラ欠陥を検出する画素ムラ欠陥検出方法であって、
検査対象となる表示デバイスからの画像を取得する検査画像取得工程と、
前記検査画像取得工程で取得された画像データに基づいて前記画像データ内の画素ムラを検出する画素ムラ検出工程と、
前記画素ムラ検出工程による検出結果に基づいて前記表示デバイスの欠陥を判別する欠陥判別工程と、を備え、
前記画素ムラ検出工程は、
前記検査画像取得工程で取得された画像データを複数の領域に分割する領域分割工程と、
前記領域ごとに周辺の画素に比べて輝度が高いもしくは低いとともに周辺の画素によって設定される基準値に対する輝度差が所定閾値以上である異常画素を検出する異常画素検出工程と、
前記異常画素検出工程で検出された異常画素の数を前記領域ごとにカウントする異常画素カウント工程と、
前記異常画素カウント工程においてカウントされた前記領域ごとの異常画素数に基づいて画素ムラとなる候補の領域を抽出する画素ムラ候補抽出工程と、を備え、
前記欠陥判別工程は、
前記画素ムラ候補抽出工程で抽出された領域についての定量的評価に基づいて前記表示デバイスの欠陥を判別する
ことを特徴とする画素ムラ欠陥検出方法。
【請求項２】
請求項１に記載の画素ムラ欠陥検出方法において、
前記異常画素検出工程は、
前記領域分割工程で分割された領域ごとに周辺と比べて輝度が高い画素である極大画素と輝度が低い画素である極小画素とを検出する極値画素検出フィルタ処理を行う極値画素検出工程と、
前記極値画素検出工程で検出された前記極大画素および前記極小画素の輝度値に基づいて所定の閾値により画素ムラ欠陥に繋がる異常画素を分別する分別工程と、を備える
ことを特徴とする画素ムラ欠陥検出方法。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の画素ムラ欠陥検出方法において、
前記領域分割工程における前記画像の分割によって生成される各領域に対応した領域を有する投票空間を生成する投票空間生成工程と、
前記異常画素カウント工程において領域ごとにカウントした異常画素の数を前記投票空間の対応する領域に投票する投票工程と、を備え、
前記画素ムラ候補抽出工程は、前記投票空間の各領域に投票された異常画素の数が所定の閾値以上である領域を抽出する
ことを特徴とする画素ムラ欠陥検出方法。
【請求項４】
請求項１から請求項３のいずれかに記載の画素ムラ欠陥検出方法において、
前記画素ムラ候補抽出工程で抽出された総ての領域における前記異常画素の総数をカウントする異常画素総数カウント工程と、
前記異常画素についての平均輝度を算出する平均輝度算出工程と、を備え、
前記欠陥判別工程は、異常画素総数と平均輝度との関係で予め規定された閾値曲線に対して前記異常画素総数カウント工程および前記平均輝度算出工程で算出された値を対比して前記表示デバイスの欠陥判別を行う
ことを特徴とする画素ムラ欠陥検出方法。
【請求項５】
請求項１から請求項４のいずれかに記載の画素ムラ欠陥検出方法において、
前記画素ムラ候補抽出工程で抽出された領域数に基づいて画素ムラ候補として抽出された領域の総面積を算出する画素ムラ面積算出工程と、
前記異常画素についての平均輝度を算出する平均輝度算出工程と、を備え、
前記欠陥判別工程は、画素ムラ面積と平均輝度との関係で予め規定された閾値曲線に対して前記画素ムラ面積算出工程および前記平均輝度算出工程で算出された値を対比して前記表示デバイスの欠陥判別を行う
ことを特徴とする画素ムラ欠陥検出方法。
【請求項６】
請求項１から請求項５のいずれかに記載の画素ムラ欠陥検出方法において、
前記検査画像取得工程は、
背景画像を取得する背景画像取得工程と、
検査対象となる前記表示デバイスによる画像を撮像する撮像工程と、
前記撮像工程で撮像された画像データから前記背景画像を減算する背景画像差分処理工程と、を備える
ことを特徴とした画素ムラ欠陥検出方法。
【請求項７】
請求項６に記載の画素ムラ欠陥検出方法において、
前記背景画像差分処理工程にて処理された前記画像データに対して低周波成分を除去して高周波成分を強調するフィルタ処理を行う画素ムラ強調工程を備える
ことを特徴とする画素ムラ欠陥検出方法。
【請求項８】
表示デバイスによって表示される画像内において周辺の画素に比べて輝度が高い画素または輝度が低い画素がある面積内に一定以上存在することによって表示された画像が不良となる画素ムラ欠陥を検出する画素ムラ欠陥検出装置であって、
検査対象となる表示デバイスからの画像を取得する検査画像取得手段と、
前記検査画像取得手段で取得された画像データに基づいて前記画像データ内の画素ムラを検出する画素ムラ検出手段と、
前記画素ムラ検出手段による検出結果に基づいて前記表示デバイスの欠陥を判別する欠陥判別手段と、を備え、
前記画素ムラ検出手段は、
前記検査画像取得手段で取得された画像データを複数の領域に分割する領域分割手段と、
前記領域ごとに周辺の画素に比べて輝度が高いもしくは低いとともに周辺の画素によって設定される基準値に対する輝度差が所定閾値以上である異常画素を検出する異常画素検出手段と、
前記異常画素検出手段で検出された異常画素の数を前記領域ごとにカウントする異常画素カウント手段と、
前記異常画素カウント手段においてカウントされた前記領域ごとの異常画素数に基づいて画素ムラとなる候補の領域を抽出する画素ムラ候補抽出手段と、を備え、
前記欠陥判別手段は、
前記画素ムラ候補抽出手段で抽出された領域についての定量的評価に基づいて前記表示デバイスの欠陥を判別する
ことを特徴とする画素ムラ欠陥検出装置。
【請求項９】
表示デバイスによって表示される画像内において周辺の画素に比べて輝度が高い画素または輝度が低い画素がある面積内に一定以上存在することによって表示された画像が不良となる画素ムラ欠陥を検出する画素ムラ欠陥検出装置に組み込まれたコンピュータに、
検査対象となる表示デバイスからの画像を取得する検査画像取得工程と、
前記検査画像取得工程で取得された画像データに基づいて前記画像データ内の画素ムラを検出する画素ムラ検出工程と、
前記画素ムラ検出工程による検出結果に基づいて前記表示デバイスの欠陥を判別する欠陥判別工程と、を実行させるプログラムであって、
前記画素ムラ検出工程は、
前記検査画像取得工程で取得された画像データを複数の領域に分割する領域分割工程と、
前記領域ごとに周辺の画素に比べて輝度が高いもしくは低いとともに周辺の画素によって設定される基準値に対する輝度差が所定閾値以上である異常画素を検出する異常画素検出工程と、
前記異常画素検出工程で検出された異常画素の数を前記領域ごとにカウントする異常画素カウント工程と、
前記異常画素カウント工程においてカウントされた前記領域ごとの異常画素数に基づいて画素ムラとなる候補の領域を抽出する画素ムラ候補抽出工程と、を備え、
前記欠陥判別工程は、
前記画素ムラ候補抽出工程で抽出された領域についての定量的評価に基づいて前記表示デバイスの欠陥を判別する
ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な画素ムラ欠陥検出プログラム。
【請求項１０】
請求項９に記載の画素ムラ欠陥検出プログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画素ムラ欠陥検出方法、画素ムラ欠陥検出装置、画素ムラ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し、例えば、液晶パネル等の表示デバイスやその応用製品であるプロジェクタのライトバルブ等を検査するにあたって、表示不良である画素ムラ欠陥を検出する方法等に関する。
【背景技術】
【０００２】
液晶パネル等の表示デバイスやその応用製品であるプロジェクタのライトバルブを製造するにあたっては、表示不良がないかの検査が行われている。表示不良としては、点欠陥、線欠陥、面欠陥などがあり、これらの表示不良を検出する方法が提案されている（特許文献１）。
この特許文献１では、点欠陥、線欠陥、面欠陥をそれぞれ分離抽出するために３段階の閾値を用いて画像を２値化する方法が開示されている。
【０００３】
【特許文献１】特開平９−２８８０３７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
点欠陥、線欠陥、面欠陥の他に、表示不良としては、画素ムラ欠陥がある。
画素ムラ欠陥とは、素子の偏光不良のために表示素子単位の輝度変化がある範囲にわたって存在し、例えば、画面全体を同じ輝度で表示させようとした場合に、周囲よりも輝度が高すぎたり低すぎたりする画素が点々と存在する領域があるような現象である。
このような画素ムラ欠陥があると、画像にがさがさ感、ざらざら感を生じさせて画質を落とすという問題が生じる。
しかしながら、表示素子単位の欠陥である画素ムラ欠陥は、点欠陥、線欠陥、面欠陥のいずれとも異なっており、特許文献１に開示されるように画像を単純に２値化する方法では検出できなかった。このため、画素ムラ欠陥の有無の判別は、人の目による定性的な判断に頼っており、人によって判断が違っていたりする問題や、大量の製品を迅速に処理することが困難であるなどの問題があった。
そのため、画素ムラ欠陥を検出する方法が望まれていた。
【０００５】
本発明の目的は、表示画像に存在する画素ムラ欠陥を精度よく検出する画素ムラ欠陥検出方法、画素ムラ欠陥検出装置、画素ムラ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】
【０００６】
本発明の画素ムラ欠陥検出方法は、表示デバイスによって表示される画像内において周辺の画素に比べて輝度が高い画素または輝度が低い画素がある面積内に一定以上存在することによって表示された画像が不良となる画素ムラ欠陥を検出する画素ムラ欠陥検出方法であって、検査対象となる表示デバイスからの画像を取得する検査画像取得工程と、前記検査画像取得工程で取得された画像データに基づいて前記画像データ内の画素ムラを検出する画素ムラ検出工程と、前記画素ムラ検出工程による検出結果に基づいて前記表示デバイスの欠陥を判別する欠陥判別工程と、を備え、前記画素ムラ検出工程は、前記検査画像取得工程で取得された画像データを複数の領域に分割する領域分割工程と、前記領域ごとに周辺の画素に比べて輝度が高いもしくは低いとともに周辺の画素によって設定される基準値に対する輝度差が所定閾値以上である異常画素を検出する異常画素検出工程と、前記異常画素検出工程で検出された異常画素の数を前記領域ごとにカウントする異常画素カウント工程と、前記異常画素カウント工程においてカウントされた前記領域ごとの異常画素数に基づいて画素ムラとなる候補の領域を抽出する画素ムラ候補抽出工程と、を備え、前記欠陥判別工程は、前記画素ムラ候補抽出工程で抽出された領域についての定量的評価に基づいて前記表示デバイスの欠陥を判別することを特徴とする。
【０００７】
このような構成において、表示デバイスからの画像を撮像するなどにより取得し（検査画像取得工程）、この取得した画像データを所定面積の複数の領域に分割する（領域分割工程）。
分割により生成された各領域内において、周囲に比べて輝度が所定の閾値よりも高いまたは低い異常画素を検出していき（異常画素検出工程）、検出された異常画素の数を領域ごとにカウントしていく（異常画素カウント工程）。
そして、領域ごとにカウントされた異常画素の数に基づいて画素ムラに繋がる領域を抽出する（画素ムラ候補抽出工程）。
このように画素ムラに繋がる候補として抽出した領域についての定量的な値に基づいて評価を行うことにより、例えば、表示デバイスによる画像に画素ムラ欠陥があって表示デバイスが不良品であることなどの欠陥判別を行う（欠陥判別工程）。
【０００８】
画素ムラ欠陥は、ある面積内に輝度の表示が不良な画素が点々と一定数以上存在することにより生じるところ、従来技術のように画像全体を単純に２値化するなどの処理だけでは検出不能であるが、上記構成による本発明によれば、周辺の画素に比べて輝度値が高いあるいは低いことにより周辺と輝度値が違っている画素を検出するので、画素ごとの輝度の違いで生じる画素ムラ欠陥につながる画素をピックアップすることができる。ここで、周辺に比べてわずかに輝度が異なるだけでは必ずしも画素ムラ欠陥につながらないところ、所定の閾値を設けて、異常画素検出工程で検出する異常画素としては周辺との輝度差が所定閾値以上である異常画素のみを検出することとしている。これにより、画像のざらつきとして感じられる輝度の違いを有し画素ムラ欠陥を生じさせて画像を劣化させる異常画素を検出することができる。
そして、このような異常画素を領域ごとに検出して、異常画素の数がある値以上となっている領域を抽出することにより画素ムラ欠陥につながる領域を抽出することができる。
さらに、このように画素ムラ候補となる領域を抽出できるので、これら抽出した領域について、抽出された領域の総面積、抽出された領域の総異常画素数および異常画素の平均輝度値などの定量的な値に基づいて自動的（演算処理的）に画素ムラ欠陥の判別を行うことができる。
すると、迅速かつ正確に画素ムラ欠陥の有無を判別し、表示デバイスの製品の良・不良を判断することができる。
【０００９】
ここで、異常画素検出工程において、周辺の画素に比べて輝度が高いもしくは低い画素を検出するにあたっては、着目画素を囲む８個の画素に比べてこれら８個の画素のいずれよりも輝度が高いもしくは低い画素を検出してもよく、あるいは、着目画素を囲む２４個の画素に比べてこれら２４個のいずれよりも輝度が高いもしくは低い画素を検出してもよく、着目する画素に対して周辺をどの程度の大きさにとるかは任意である。
また、周辺の画素のいずれよりも輝度が高いもしくは低い画素を検出するのみならず、ある範囲のなかで輝度が高い画素を上位からいくつか（例えば５個）検出し、輝度が低い画素を下位からいくつか（例えば５個）検出してもよい。
また、異常画素検出工程において、周辺の画素によって設定される基準値に対する輝度差が所定閾値以上である画素（異常画素）を検出するところ、この基準値としては、着目する画素から一つ飛ばして着目画素を囲む１６個の画素の平均輝度としてもよく、あるいは、着目する画素を囲む２４個の平均輝度としてもよく、着目画素を囲む周辺の画素に対して見た目に画像のざらつきを与えるほどに着目画素の輝度が隔たっていることを検出するために適切となる基準値を設定すればよい。また、閾値の値も特に限定されるものではない。
このように、異常画素検出工程において、異常画素を検出するための具体的な周辺の範囲、基準値、閾値等は、検査対象となる表示デバイスの大きさ、用途、品質基準等、種々目的に応じて変更されうるものである。
【００１０】
本発明では、前記異常画素検出工程は、前記領域分割工程で分割された領域ごとに周辺と比べて輝度が高い画素である極大画素と輝度が低い画素である極小画素とを検出する極値画素検出フィルタ処理を行う極値画素検出工程と、前記極値画素検出工程で検出された前記極大画素および前記極小画素の輝度値に基づいて所定の閾値により画素ムラ欠陥に繋がる異常画素を分別する分別工程と、を備えることが好ましい。
【００１１】
この構成において、極値画素検出フィルタ処理（極値画素検出工程）により周囲と輝度表示が異なる画素を検出する。
ここで、周囲に比べてわずかに輝度が違うだけでは画素ムラに繋がらないところ、分別工程において、周囲の画素に対してある閾値以上の差を有する画素のみを分別する。
このような構成によれば、まず、極値画素検出フィルタ処理ですべての極値画素（極大画素、極小画素）をピックアップしておいて、さらに、分別工程における閾値で絞りをかけるようにしているので、画素ムラに繋がる異常画素を逃すことがない。
また、分別工程で異常画素のみを分別することにより画素ムラにつながらない極値画素については画素ムラ欠陥を判断する際の対象外とすることにより、適切に画素ムラの有無を判断することができる。
【００１２】
本発明では、前記領域分割工程における前記画像の分割によって生成される各領域に対応した領域を有する投票空間を生成する投票空間生成工程と、前記異常画素カウント工程において領域ごとにカウントした異常画素の数を前記投票空間の対応する領域に投票する投票工程と、を備え、前記画素ムラ候補抽出工程は、前記投票空間の各領域に投票された異常画素の数が所定の閾値以上である領域を抽出することが好ましい。
【００１３】
このような構成において、領域分割工程において検査対象である画像を複数の領域に分割するのに対応して、画像の分割で生成される領域に対応する領域を有する投票空間を生成する（投票空間生成工程）。このように生成された投票空間の各領域に異常画素カウント工程でカウントされた異常画素の数を投票していく（投票工程）。そして、このように投票空間の各領域に投票された異常画素の数に基づいて画素ムラ候補となる領域を抽出していく。
このような構成によれば、検査対象となる画像に対応して生成された投票空間に異常画素数等のデータを投票していくので、この投票空間における処理がそのまま検査対象となる画像に対応しており、投票空間において画素ムラ候補として抽出される領域の座標は、そのまま検査画像においても画素ムラ候補の領域となる。このように投票空間において画素ムラ検出の処理を行うことにより、画素ムラ検出の処理を簡便に検査画像に対応させることができる。
【００１４】
なお、極値画素検出工程においては極大画素と極小画素とをそれぞれ別々に検出するので、投票空間生成工程において生成する投票空間としては、極大画素の数を投票するための高輝度画素投票空間と、極小画素の数を投票するための低輝度画素投票空間と、をそれぞれ別個に生成することが好ましい。
【００１５】
本発明では、前記画素ムラ候補抽出工程で抽出された総ての領域における前記異常画素の総数をカウントする異常画素総数カウント工程と、前記異常画素についての平均輝度を算出する平均輝度算出工程と、を備え、前記欠陥判別工程は、異常画素総数と平均輝度との関係で予め規定された閾値曲線に対して前記異常画素総数カウント工程および前記平均輝度算出工程で算出された値を対比して前記表示デバイスの欠陥判別を行うことが好ましい。
【００１６】
このような構成において、画素ムラ候補として抽出された総ての領域中に存在する異常画素の総数をカウントする（異常画素総数カウント工程）。また、異常画素の平均輝度を算出する（平均輝度算出工程）。
そして、欠陥判別工程では、異常画素の総数と平均輝度との関係で予め規定された閾値曲線に基づいて表示デバイスによる画像に画素ムラ欠陥があるかないか、表示デバイスが不良品か良品かを判断する。
このように異常画素の数と平均輝度という定量的な値を閾値曲線に対比することで良品か不良品かの判断ができるので、自動的（演算処理的）に画素ムラ欠陥の判別を行うことができる。すると、迅速かつ正確に画素ムラ欠陥の有無を判別することができる。
【００１７】
ここで、前記欠陥判別工程において、異常画素総数と平均輝度との関係で予め規定された閾値曲線は、概して反比例の関係で規定され、異常画素数が少ない場合には異常画素の平均輝度が周囲の輝度から比較的大きくずれていても良品と判断し、異常画素数が多い場合には異常画素の平均輝度が周囲の輝度からずれる程度が小さいときに良品と判断することが好ましい。逆にいうと、異常画素数が少ない場合であっても異常画素の平均輝度が周囲と大きくずれていれば画像にざらつき感が生じるので、このような場合には不良品と判断する。また、異常画素数が多ければざらつきが目立つので、異常画素の平均輝度の周囲とのずれが小さい場合でも不良品であると判断する。
このような関係の閾値曲線によれば、人の目で感じる画像のざらつき感に近似した判断基準で良品・不良品の判断を行うことができる。
【００１８】
本発明では、前記画素ムラ候補抽出工程で抽出された領域数に基づいて画素ムラ候補として抽出された領域の総面積を算出する画素ムラ面積算出工程と、前記異常画素についての平均輝度を算出する平均輝度算出工程と、を備え、前記欠陥判別工程は、画素ムラ面積と平均輝度との関係で予め規定された閾値曲線に対して前記画素ムラ面積算出工程および前記平均輝度算出工程で算出された値を対比して前記表示デバイスの欠陥判別を行うことが好ましい。
【００１９】
このような構成において、画素ムラ候補として抽出された領域の総面積を算出する（画素ムラ面積算出工程）また、異常画素の平均輝度を算出する（平均輝度算出工程）。
そして、欠陥判別工程では、画素ムラ面積と平均輝度との関係で予め規定された閾値曲線に基づいて表示デバイスによる画像に画素ムラ欠陥があるかないか、表示デバイスが不良品か良品かを判断する。
このように画素ムラ面積と平均輝度という定量的な値を閾値曲線に対比することで良品か不良品かの判断ができるので、自動的（演算処理的）に画素ムラ欠陥の判別を行うことができる。すると、迅速かつ正確に画素ムラ欠陥の有無を判別することができる。
【００２０】
ここで、前記欠陥判別工程において、画素ムラ面積と平均輝度との関係で予め規定された閾値曲線は、概して反比例の関係で規定され、画素ムラ面積が少ない場合には異常画素の平均輝度が周囲の輝度から比較的大きくずれていても良品と判断し、画素ムラ面積が多い場合には異常画素の平均輝度が周囲の輝度からずれる程度が小さいときに良品と判断することが好ましい。
逆にいうと、画素ムラ面積が小さい場合であっても異常画素の平均輝度が周囲と大きくずれていれば画像にざらつき感が生じるので、このような場合には不良品と判断する。また、画素ムラ面積が大きければざらつきが目立つので、異常画素の平均輝度の周囲とのずれが小さい場合でも不良品であると判断する。
このような関係の閾値曲線によれば、人の目で感じる画像のざらつき感に近似した判断基準で良品・不良品の判断を行うことができる。
【００２１】
本発明では、前記検査画像取得工程は、背景画像を取得する背景画像取得工程と、検査対象となる前記表示デバイスによる画像を撮像する撮像工程と、前記撮像工程で撮像された画像データから前記背景画像を減算する背景画像差分処理工程と、を備えることが好ましい。
【００２２】
検査対象となる表示デバイスによる画像に存在する画素ムラを検出したいところ、例えば、画像を映すスクリーンやレンズに汚れ等が存在していると、検査対象の画像を正確に解析することができない。この点、本発明によれば、予め背景画像を撮像して、スクリーンやレンズに存在する汚れ等は背景画像差分処理により画像から除くので、検査対象となる画像データのみを取得することができ、検査画像に存在する画素ムラを正確に検出することができる。
【００２３】
なお、前記撮像工程で撮像された画像データから表示エリアの抽出を行う表示エリア抽出工程を備えていることが好ましい。例えば、レンズの影響で画像が樽型や糸巻き型等に歪む場合や、撮像機器の設置等により画像が傾く場合は、画像を補正して表示エリアを抽出し、これを検査対象画像とする。
【００２４】
本発明では、前記背景画像差分処理工程にて処理された前記画像データに対して低周波成分を除去して高周波成分を強調するフィルタ処理を行う画素ムラ強調工程を備えることが好ましい。
【００２５】
このような画素ムラを強調するフィルタとしては、二次微分フィルタなどが例として挙げられる。例えば、二次微分フィルタ等のフィルタ処理により、着目画素が周囲の画素に対して有する輝度差（輝度高さ）を得ることができ、この輝度差（輝度高さ）の大小に基づいて異常画素の検出や、ひいては画素ムラの検出を行うことができる。
【００２６】
本発明の画素ムラ欠陥検出装置は、表示デバイスによって表示される画像内において周辺の画素に比べて輝度が高い画素または輝度が低い画素がある面積内に一定以上存在することによって表示された画像が不良となる画素ムラ欠陥を検出する画素ムラ欠陥検出装置であって、検査対象となる表示デバイスからの画像を取得する検査画像取得手段と、前記検査画像取得手段で取得された画像データに基づいて前記画像データ内の画素ムラを検出する画素ムラ検出手段と、前記画素ムラ検出手段による検出結果に基づいて前記表示デバイスの欠陥を判別する欠陥判別手段と、を備え、前記画素ムラ検出手段は、前記検査画像取得手段で取得された画像データを複数の領域に分割する領域分割手段と、前記領域ごとに周辺の画素に比べて輝度が高いもしくは低いとともに周辺の画素によって設定される基準値に対する輝度差が所定閾値以上である異常画素を検出する異常画素検出手段と、前記異常画素検出手段で検出された異常画素の数を前記領域ごとにカウントする異常画素カウント手段と、前記異常画素カウント手段においてカウントされた前記領域ごとの異常画素数に基づいて画素ムラとなる候補の領域を抽出する画素ムラ候補抽出手段と、を備え、前記欠陥判別手段は、前記画素ムラ候補抽出手段で抽出された領域についての定量的評価に基づいて前記表示デバイスの欠陥を判別することを特徴とする。
【００２７】
本発明の画素ムラ欠陥検出プログラムは、表示デバイスによって表示される画像内において周辺の画素に比べて輝度が高い画素または輝度が低い画素がある面積内に一定以上存在することによって表示された画像が不良となる画素ムラ欠陥を検出する画素ムラ欠陥検出装置に組み込まれたコンピュータに、検査対象となる表示デバイスからの画像を取得する検査画像取得工程と、前記検査画像取得工程で取得された画像データに基づいて前記画像データ内の画素ムラを検出する画素ムラ検出工程と、前記画素ムラ検出工程による検出結果に基づいて前記表示デバイスの欠陥を判別する欠陥判別工程と、を実行させるプログラムであって、前記画素ムラ検出工程は、前記検査画像取得工程で取得された画像データを複数の領域に分割する領域分割工程と、前記領域ごとに周辺の画素に比べて輝度が高いもしくは低いとともに周辺の画素によって設定される基準値に対する輝度差が所定閾値以上である異常画素を検出する異常画素検出工程と、前記異常画素検出工程で検出された異常画素の数を前記領域ごとにカウントする異常画素カウント工程と、前記異常画素カウント工程においてカウントされた前記領域ごとの異常画素数に基づいて画素ムラとなる候補の領域を抽出する画素ムラ候補抽出工程と、を備え、前記欠陥判別工程は、前記画素ムラ候補抽出工程で抽出された領域についての定量的評価に基づいて前記表示デバイスの欠陥を判別することを特徴とする。
【００２８】
本発明の記録媒体は、前記画素ムラ欠陥検出プログラムを記録したことを特徴とする。
【００２９】
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、領域ごとに異常画素を検出して、異常画素の数がある値以上となっている領域を抽出することにより画素ムラ欠陥につながる領域を抽出することができる。さらに、このように画素ムラ候補となる領域を抽出できるので、これら抽出した領域についての定量的な値に基づいて自動的（演算処理的）に画素ムラ欠陥の判別を行うことができる。すると、迅速かつ正確に画素ムラ欠陥の有無を判別し、表示デバイスの製品の良・不良を判断することができる。
【００３０】
また、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に上記各工程を実行させるようにプログラムを構成すれば、各工程におけるパラメータを容易に変更することができる。例えば、領域分割工程における領域の面積の大きさ、異常画素を検出する際のフィルタおよび閾値、画素ムラ候補抽出工程における閾値など、各種のパラメータを検査対象となる画像の特性や検査の目的等に応じて容易に変更できる。
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み取り装置をコンピュータに外付けし、この読み取り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】
【００３１】
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）
本発明の画素ムラ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、画素ムラ欠陥検出方法を実現する画素ムラ欠陥検出システム１００の全体構成図である。
このシステム１００は、画素ムラ欠陥があるかないかの検査対象となる液晶ライトバルブ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画素ムラを検出するとともに画素ムラ欠陥の判別を行う演算処理部（画素ムラ欠陥検出装置）１５０と、を備えている。
【００３２】
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（表示デバイス）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１１４と、投射レンズ１１４からの光をスクリーン１３４に向けて反射するミラー１１３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、映写された画像に画素ムラ欠陥等の表示不良が生じることになる。
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。
【００３３】
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、画素ムラ欠陥検出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。
【００３４】
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。
【００３５】
ＣＣＤカメラ１４０は、スクリーン１３４上の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１５０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画素ムラ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。
【００３６】
演算処理部１５０は、ＣＰＵ（中央処理装置）と所定のメモリ（記憶装置）とを有し、画素ムラ欠陥検出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、検査画像取得手段２１０と、画素ムラ強調手段２２０と、画素ムラ検出手段２３０と、欠陥判別手段２４０と、しての機能を実現する。
ここで、検査画像取得手段２１０は、背景画像取得手段２１１と、画像データ取得手段２１２と、表示エリア抽出手段２１３と、背景差分処理手段２１４と、を備え、画素ムラ検出手段２３０は、領域分割手段３１０と、投票空間生成手段３２０と、投票手段３３０と、異常画素検出手段３４０と、異常画素カウント手段３５０と、画素ムラ候補抽出手段３６０と、異常画素総数カウント手段３７０と、平均輝度高さ算出手段（平均輝度算出手段）３８０と、画素ムラ面積算出手段３９０と、を備え、さらに、異常画素検出手段３４０は、極値画素検出手段３４１と、配列テーブル３４２と、分別手段３４３と、を備える。
なお、これら各手段の動作については、図３〜図６のフローチャートを参照して説明する。
【００３７】
（画素ムラ欠陥検出方法）
次に、画素ムラ欠陥検出方法について、図３〜図６のフローチャートを参照して説明する。
まずＳＴ１００において、画素ムラ欠陥の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）。
検査画像取得工程（検査画像取得手段の動作）について図４のフローチャートを参照して説明する。
検査画像取得工程ＳＴ１００にあっては、まず、ＳＴ１１０において、スクリーン１３４の汚れ等による影響を排除するためのベースとなる背景画像を取得する背景画像取得工程が背景画像取得手段２１１により行われる。
これは、予め欠陥（画素ムラ欠陥のほか、点欠陥、線欠陥、面欠陥）がほとんど無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に画像を映写し、この画像をＣＣＤカメラ１４０で撮像することにより行われる。撮像された画像データは、背景画像取得手段２１１に記憶される。このとき、２０枚程度の画像を撮像しそれらの平均をとって背景画像とする。
【００３８】
次に、ＳＴ１２０において検査対象となる液晶ライトバルブ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（画像投射工程）、ＳＴ１３０においてこの画像をＣＣＤカメラ１４０で撮像する（画像データ取得工程）。撮像された画像データは、画像データ取得手段２１２に出力されて記憶される。
【００３９】
ＳＴ１４０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画像差分処理工程が背景画像差分処理手段２１３により行われる。
これは、背景画像取得工程（ＳＴ１１０）で取得された背景画像を画像データ取得工程（ＳＴ１３０）で取得された画像データから減算して背景差分画像を生成する工程であり、二つの画像データの対応する画素ごとに輝度値を減算処理する。
このようにして取得された背景差分画像が画素ムラ欠陥の検出対象である検査画像となる。
【００４０】
ＳＴ１５０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表示エリア抽出工程が表示エリア抽出手段２１４により行われる。
スクリーン１３４に映写される画像は、スクリーン１３４の全面に対応するわけではなく、例えば、縁部分を除いた中央領域に映写されるところ、表示エリア抽出工程（ＳＴ１５０）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。このように表示エリアを抽出する方法としては、例えば、予め４隅を検出するエッジ検出パターンを用意しておいて、パターンマッチングにより表示エリアの４隅の座標を検出することにより表示エリアを特定することが例として挙げられる。
さらに、投射レンズ１１４の傾きによっては表示エリアが長方形ではなく台形になったりすることがあり、また、ＣＣＤカメラ１４０の傾きによっては長方形ではなく台形として撮像してしまう場合もあるので、検出された４隅の座標に基づいて長方形になるように変換しておく。
【００４１】
検査画像取得工程（ＳＴ１００）で検査画像が取得された後、ＳＴ２００において、この検査画像に存在する画素ムラを強調する画素ムラ強調工程が画素ムラ強調手段２２０にて行われる。
これは、例えば、検査画像に対して低周波成分を除去して高周波成分を強調するフィルタ処理を行う工程である。このようなフィルタとしては、図７に示される二次微分フィルタが例として挙げられ、図８の５×５の領域に二次微分フィルタを適用すると、着目画素である中心Ｍ画素が有する周辺画素に対する輝度高さＬＭは、次のように算出される。
ここで、輝度高さＬＭは、次の式で表されるところ、（一つ飛ばした）周辺画素の輝度値の平均（基準値）に対して着目する中心画素が有する輝度値の差（輝度高さ）を表す。よって、着目する中心画素の輝度値が周辺画素の平均輝度値に等しければ輝度高さは０であり、周辺画素の平均輝度よりも高かったり低かったりするとプラスあるいはマイナスの値となる。
【００４２】
ＬＭ＝Ｍ−（Ａ＋Ｂ＋Ｃ＋Ｄ＋Ｅ＋Ｆ＋Ｊ＋Ｋ＋Ｏ＋Ｐ＋Ｔ＋Ｕ＋Ｖ＋Ｗ＋Ｘ＋Ｙ）／１６
【００４３】
このように総ての画素についてフィルタ処理を行って各画素の輝度高さＬＭを算出する。
一例として、図９にフィルタ処理前における各画素の輝度値を示し、図１０にフィルタ処理後における各画素の輝度高さを示す。
【００４４】
画素ムラ強調工程（ＳＴ２００）によるフィルタ処理が終了したところで、次に、ＳＴ３００において、検査画像から画素ムラ欠陥が存在する領域を検出する画素ムラ検出工程が画素ムラ検出手段２３０にて行われる。
画素ムラ検出工程（ＳＴ３００）について図５、図６のフローチャートを参照して説明する。
まず、ＳＴ３０１において、検査画像を複数の領域に分割する際の領域サイズを決定する（分割領域サイズ決定工程）。
画素ムラ欠陥は、ある面積（領域）内において、周辺と比べて輝度の異なる画素がある一定数以上存在している状態である。つまり、このような状態を検出するために検査画像を所定面積の領域に分割し、この領域内に周辺と比較して輝度が高いまたは低い画素がどの程度あるか検出してカウントすることになる。そこで、分割領域サイズ決定工程（ＳＴ３０１）では、画素ムラ欠陥を検出するのに適切な領域サイズを決定する。例えば、図１１に示されるように一つの画像は小さな画素の集合で構成されるところ、１００×１００画素を一つの領域とすることが例として挙げられる。
【００４５】
次に、ＳＴ３０２において、分割領域サイズ決定工程（ＳＴ３０１）で決定された領域サイズに従って領域分割手段３１０により検査画像を分割する（領域分割工程、図１１参照）。
さらに、領域分割工程（ＳＴ３０２）で分割された検査画像の各領域に対応した領域を有する投票空間を投票空間生成手段３２０により二つ生成する（図１２、図１３参照）。
投票空間は、検査画像の各領域について検出された異常画素数やその異常の程度（異常画素の平均輝度高さ）をプロットしていくプロットテーブルであり、検査画像と同じサイズのものとして生成される。
そして、検査画像の各領域では、輝度が高い画素と低い画素を別々にカウントしていくので、投票空間としても、輝度が高い画素数を記録するための高輝度画素投票空間（図１２参照）と、輝度が低い画素数を記録するための低輝度画素投票空間（図１３参照）と、が用意される。
【００４６】
次に、ＳＴ３０４において、領域ごとに周辺に比べて輝度が高いもしくは低いとともに周辺の画素に対する輝度の差が所定閾値以上である極値画素の検出を極値画素検出手段３４１により行う（極値画素検出工程）。
この工程は、周辺と比べて輝度高さが高い画素である極大画素と、輝度高さが低い画素である極小画素とを検出する異常画素検出フィルタ処理をそれぞれ行う工程である。
この極値画素検出フィルタは、例えば、図１４に示される３×３画素に対して、次の条件に合致する画素をそれぞれ極大画素、極小画素として検出する。
すなわち、極大画素を検出するにあたっては、周辺の８つの画素の輝度高さ（Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｆ、Ｇ、Ｈ、Ｉ）に対して中央の着目画素（Target）の輝度高さＥが高いことを検出する。また、極小画素を検出するにあたっては、周辺の８つの画素の輝度高さ（Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｆ、Ｇ、Ｈ、Ｉ）に対して中央の着目画素の輝度高さＥが低いことを検出する。
【００４７】
【数１】
2006133196.tif 000003
【００４８】
各画素について異常画素検出フィルタでの処理（異常画素検出工程ＳＴ３０４）を行って、極大画素または極小画素があった場合には（ＳＴ３０５：ＹＥＳ）、ＳＴ３０６において、極大または極小画素の座標値（Ｘ，Ｙ）およびその画素の輝度高さを配列テーブル３４２に配列して格納していく（図１５、図１６参照）。
図１５に極大画素の座標値およびその輝度高さを示し、図１６に極小画素の座標値およびその輝度高さを示す。
【００４９】
着目画素を順次移動させつつ（ＳＴ３１８）、領域内の総ての画素についてフィルタ検出が完了（ＳＴ３０７：ＹＥＳ）したところで、ＳＴ３０８において、配列テーブル３４２に格納（ＳＴ３０６）されたデータを所定の閾値によって分別手段３４３により分別する（分別工程）。
周辺の画素に対して輝度高さが高いまたは低い画素を検出して配列テーブル３４２に格納したところ（図１５、図１６）、周辺に比べて輝度高さが高いまたは低い場合であっても許容範囲であれば画素ムラ欠陥に繋がらない。
そこで、所定の閾値により輝度高さを分別して、画素ムラ欠陥に繋がる異常画素のみを抽出する。
極大画素および極小画素のそれぞれに対して極大閾値および極小閾値をそれぞれ設定し、極大画素については、輝度高さが６０以上の画素を抽出するとし、極小画素については、輝度高さが−６０以下の画素を抽出するとすることが例として挙げられる。
【００５０】
ここで、ＳＴ３０４の極値画素検出工程からＳＴ３０８の分別工程までの処理により、領域ごとに周辺の画素に比べて輝度が高いもしくは輝度が低い異常画素を検出する異常画素検出工程が構成されている。
【００５１】
ＳＴ３０９において、抽出された極大の異常画素数および抽出された極小の異常画素数をそれぞれ異常画素カウント手段３５０でカウントし、さらに、ＳＴ３１０において、抽出された極大の異常画素および極小の異常画素の平均輝度高さをそれぞれ算出する。
【００５２】
ＳＴ３１１において、カウントされた極大の異常画素数および算出された極大異常画素の平均輝度高さを高輝度画素投票空間にプロットし（図１２参照）、カウントされた極小の異常画素数および算出された極小異常画素の平均輝度高さを低輝度画素投票空間にプロットする（図１３参照）。この工程は、投票手段３３０により実行される（投票工程）。
図１２、図１３では、極大異常画素および極小異常画素の数を投票した結果を示す。
【００５３】
検査画像内の領域を移動しつつ（ＳＴ３１９）、検査画像内の総ての領域について調査が完了したところで（ＳＴ３１２：ＹＥＳ）、次に、ＳＴ３１３において、画素ムラ候補を抽出する画素ムラ候補抽出工程が画素ムラ候補抽出手段３６０により行われる。
高輝度画素投票空間（図１２）および低輝度画素投票空間（図１３）の各領域には、極大の異常画素および極小の異常画素の数がそれぞれプロットされているところ、ある閾値以上の数の極大異常画素あるいは極小異常画素を有する領域を画素ムラ欠陥候補として抽出する。
例えば、高輝度画素投票空間（図１２）および低輝度画素投票空間（図１３）に対して、カウント数が３０以上の領域を画素ムラ欠陥候補して抽出することが例として挙げられる。
なお、この工程は、高輝度画素投票空間（図１２）と低輝度画素投票空間（図１３）とに対してそれぞれ独立して行われる。
【００５４】
次に、ＳＴ３１４において、画素ムラ候補として抽出された領域の面積を算出する画素ムラ面積算出工程が画素ムラ面積算出手段３９０にて行われ、さらに、ＳＴ３１５において、異常画素（極大異常画素、極小異常画素）のそれぞれの総数をカウントする異常画素総数カウント工程が異常画素総数カウント手段３７０にて行われる。
画素ムラ面積算出工程（ＳＴ３１４）では、高輝度画素投票空間（図１２）において画素ムラ候補である領域の面積Ｓmaxを算出し、低輝度画素投票空間（図１３）において画素ムラ候補である領域の面積Ｓminを算出する。
また、異常画素総数カウント工程（ＳＴ３１５）では、高輝度画素投票空間（図１２）において画素ムラ候補の全領域に存在する極大異常画素の総数ｗTmaxをカウントし、また、低輝度画素投票空間（図１３）において画素ムラ候補の全領域に存在する極小異常画素の総数ｗTminをそれぞれカウントする。
【００５５】
次に、ＳＴ３１６において全極大平均輝度高さ算出工程（平均輝度算出工程）が行われ、ＳＴ３１７において全極小平均輝度高さ算出工程（平均輝度算出工程）が行われる。この工程は、平均輝度高さ算出手段３８０にて実行される。
全極大平均輝度高さ算出工程（ＳＴ３１６）では、高輝度画素投票空間（図１２）において高輝度画素ムラ候補である総ての領域に存在する総ての極大異常画素についての平均輝度高さを算出する。
同様に、全極小平均輝度高さ算出工程（ＳＴ３１７）では、低輝度画素投票空間（図１３）において低輝度画素ムラ候補である総ての領域に存在する総ての極小異常画素についての平均輝度高さを算出する。
ここで、例えば、高輝度画素投票空間（図１２）において、高輝度画素ムラ候補として抽出された領域に１、２、…、ｋ、…Ｎmaxまでの番号を付し、第ｋ番目の領域に存在する極大異常画素の数をｗmax,k、この第ｋ番目の領域の極大平均輝度高さをLmax,kとするとき、全極大平均輝度高さは次の式で表される。
【００５６】
【数２】
2006133196.tif 000004
【００５７】
このように、高輝度画素投票空間（図１２）において求められた画素ムラ候補である領域の面積Ｓmax、極大異常画素の総数ｗTmax、全極大平均輝度高さＬTmax、および、低輝度画素投票空間（図１３）において求められた画素ムラ候補である領域の面積Ｓmin、極小異常画素の総数ｗTmin、全極小平均輝度高さＬTminはそれぞれ所定のテーブル（図１７参照）に記憶される。
【００５８】
そして、画素ムラ欠陥検出工程（ＳＴ３００）における結果に基づき、ＳＴ４００において、検査対象である液晶ライトバルブ１１２が良品か不良品かの判別を行う欠陥判別工程を欠陥判別手段２４０にて行う。
欠陥判別工程（ＳＴ４００）では、画素ムラ候補検出工程（ＳＴ３００）で求められた極大異常画素の画素ムラ面積Ｓmax、極大画素総数ｗTmax、全極大平均輝度高さＬTmax、および、極小異常画素の画素ムラ面積Ｓmin、極小画素総数ｗTmin、全極小平均輝度高さＬTminをグラフにプロットして、総ての点が良品範囲に入っている場合に、液晶ライトバルブ１１２を良品であると判断する。
上記の値（Ｓmax、ｗTmax、ＬTmax、Ｓmin、ｗTmin、ＬTmin）をプロットするグラフとしては第１グラフと第２グラフとの二つがある。
第１グラフは、図１７に示されるように、（極大または極小）異常画素総数ｗTmax、ｗTminに対する（全極大または全極小）平均輝度高さＬTmax、ＬTminの関係を示すグラフ（ｗTmax−ＬTmax、ｗTmin−ＬTmin）である。
第２グラフは、図１８に示されるように、画素ムラ面積Ｓmax、Ｓminに対する（全極大または全極小）平均輝度高さＬTmax、ＬTminの関係を示すグラフ（Ｓmax−ＬTmax、Ｓmin−ＬTmin）である。
【００５９】
第１グラフ（図１７）および第２グラフ（図１８）には、それぞれ良品範囲を規定する閾値曲線が設定されている。
総ての閾値曲線は、概して反比例の関係であり、例えば、第１グラフ（図１８）におけるｗTmax−ＬTmax（極大異常画素総数ｗTmaxに対する全極大平均輝度高さＬTmax）の閾値曲線Ｒ１では、極大異常画素総数ｗTmaxが少なければ平均輝度高さＬTmaxが（多少）大きくても良品範囲と判断し、また、平均輝度高さＬTmaxが小さければ極大異常画素総数ｗTmaxが多くても良品範囲と判断する関係を規定する。
また、例えば、第２グラフ（図１９）におけるＳmax−ＬTmax（画素ムラ面積Ｓmaxに対する全極大平均輝度高さＬTmax）の閾値曲線Ｒ２では、画素ムラ面積Ｓmaxが小さければ平均輝度高さＬTmaxが大きくても良品範囲と判断し、また、平均輝度高さＬTmaxが小さければ画素ムラ面積Ｓmaxが大きくても良品範囲と判断する関係を規定する。
【００６０】
総ての関係を第１グラフおよび第２グラフにプロットした様子を図１８、図１９に示す。なお、図１８の第１グラフでは、ｗTmax−ＬTmaxの点を「○」、ｗTmin−ＬTminの点を「×」、図１９の第２グラフでは、Ｓmax−ＬTmaxの点を「△」、Ｓmin−ＬTminの点を「□」で表している。
【００６１】
ＳＴ５００において、総ての点が良品範囲に入っているか判断し、総ての点が良品範囲に入っている場合には（ＳＴ５００：ＹＥＳ）、検査対象である液晶ライトバルブ１１２は良品であると判断され、一点でも良品範囲から外れる場合には（ＳＴ５００：ＮＯ）、検査対象である液晶ライトバルブ１１２は不良品であると判断される。
【００６２】
このような画素ムラ欠陥検出方法によれば、次の効果を奏することができる。
（１）ある面積（領域）内に輝度の表示が不良な画素が点々と一定数以上存在することにより画素ムラ欠陥が生じるので、従来技術のように画像全体を単純に２値化するなどの処理だけでは検出できなかったが、上記構成によれば、領域ごとに異常画素を検出して（異常画素検出工程ＳＴ３０４〜ＳＴ３０８）、異常画素の数がある値以上となっている領域を抽出することにより、画素ムラ欠陥につながる領域を抽出することができる（画素ムラ候補抽出工程ＳＴ３１３）。
【００６３】
（２）画素ムラ候補となる領域を抽出できるので（画素ムラ候補抽出工程ＳＴ３１３）、これら抽出した領域について、抽出された領域の総面積Ｓmax、Ｓmin、抽出された領域の総異常画素数ｗTmax、ｗTminおよび異常画素の平均輝度高さＬTmax、ＬTminなどの定量的な値に基づいて自動的（演算処理的）に画素ムラ欠陥の判別を行うことができる（欠陥判別工程ＳＴ４００）。その結果、迅速かつ正確に画素ムラ欠陥の有無を判別し、液晶ライトバルブ１１２の製品の良・不良を判断することができる。
【００６４】
（３）極値画素検出工程（ＳＴ３０４）ですべての極値画素（極大画素、極小画素）をピックアップしておいて、さらに、分別工程（ＳＴ３０８）における閾値で絞りをかけるようにしているので、画素ムラに繋がる異常画素を逃すことがない。また、分別工程（ＳＴ３０８）で異常画素のみを分別することにより画素ムラにつながらない極値画素については画素ムラ欠陥を判断する際の対象外とすることにより、適切に画素ムラの有無を判断することができる。
【００６５】
（４）領域分割工程（ＳＴ３０２）で画像データを分割して生成された領域に対応した領域を有する投票空間（高輝度画素投票空間、低輝度画素投票空間）を生成して（投票空間生成工程ＳＴ３０３）、投票空間に異常画素数等のデータを投票していくので（投票工程ＳＴ３１１）、この投票空間における処理がそのまま検査対象となる画像に対応しており、投票空間において画素ムラ候補として抽出される領域の座標は、そのまま検査画像においても画素ムラ候補の領域となる。
このように投票空間において画素ムラ検出の処理を行うことにより、画素ムラ検出の処理を簡便に検査画像に対応させることができる。
【００６６】
（５）欠陥判別工程（ＳＴ４００）において、異常画素総数ｗTmax、ｗTmin、平均輝度高さＬTmax、ＬTmin、画素ムラ面積Ｓmax、Ｓminを第１グラフ（図１８）、第２グラフ（図１９）にプロットして、プロットされた点を閾値曲線（Ｒ１、Ｒ２等）に対比することで良品か不良品かの判断ができるので、自動的（演算処理的）に画素ムラ欠陥の判別を行うことができる。その結果、迅速かつ正確に画素ムラ欠陥の有無を判別することができる。
【００６７】
（６）欠陥判別工程（ＳＴ４００）において、例えば、閾値曲線Ｒ１は、極大異常画素総数ｗTmaxが少なければ平均輝度高さＬTmaxが（多少）大きくても良品範囲と判断し、また、平均輝度高さＬTmaxが小さければ極大異常画素総数ｗTmaxが多くても良品範囲と判断する関係を規定しており、このような閾値曲線によれば、人の目で感じる画像のざらつき感に近似した判断基準で良品・不良品の判断を行うことができる。
【００６８】
（７）背景画像差分処理工程（ＳＴ１４０）により、予め撮像された背景画像を検査対象の画像データから差分するので、スクリーン１３４に存在する汚れ等が除かれる。よって、検査対象となる画像データのみを取得することができ、検査画像に存在する画素ムラを正確に検出することができる。
【００６９】
（８）画素ムラ強調工程（ＳＴ２００）において、二次微分フィルタのフィルタ処理により、着目画素が周囲の画素に対して有する輝度差（輝度高さ）を得ることができ、各画素が周囲の画素に対して有する輝度差を求めることができ、この輝度差（輝度高さ）の大小に基づいて異常画素の検出や、ひいては画素ムラの検出を行うことができる。
【００７０】
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。
例えば、検査画像取得工程ＳＴ１００において、表示エリア抽出工程ＳＴ１５０や背景画像差分処理工程ＳＴ１４０は、場合によっては省略されてもよい。例えば、画像投射工程ＳＴ１２０においてスクリーン１３４の全体に画像を投射したり、ＣＣＤカメラ１４０で画像を撮像する際に必要な部分のみを撮像したりするようにすれば、表示エリア抽出工程（ＳＴ１５０）は必要がない。
また、ＳＴ１００において、背景画像を取得するにあたっては欠陥が無いと分かっている液晶ライトバルブ１１２による画像を撮像する場合を例にして説明したが、液晶ライトバルブ１１２を設けない状態でスクリーン１３４に光を投影し、スクリーン１３４に投影された光の像を撮像して背景画像としてもよい。これにより、液晶ライトバルブ１１２を除いた光路（ミラー１１３、投射レンズ１１４、スクリーン１３４）に存在する汚れや欠陥等を含んだ背景画像を得ることができる。
【００７１】
画素ムラ強調工程ＳＴ２００における二次微分フィルタ処理により各画素が周囲の画素に対して有する輝度差を算出しておいて、この輝度差に基づいて画素ムラ検出工程ＳＴ３００を行う場合を説明したが、必ずしもこのようなフィルタ処理は必要ではなく、画素の輝度値に基づいて画素ムラ検出工程ＳＴ３００を行ってもよいことはもちろんである。
【００７２】
欠陥判別工程では、極大異常画素総数ｗTmaxや平均輝度高さＬTmax、画素ムラ面積Ｓmax等をグラフにプロットして閾値曲線（例えばＲ１、Ｒ２）との対比により欠陥判別を行うとしたが、欠陥判別の具体的手段は種々変更でき、画素ムラ欠陥検出工程ＳＴ３００で検出された画素ムラ候補の領域の各種データに基づいて欠陥判別を行えばよい。
【産業上の利用可能性】
【００７３】
本発明は、例えば、液晶パネル等の表示デバイスやその応用製品であるプロジェクタのライトバルブ等に画素ムラ欠陥があるか検査して良品、不良品の判断をする場合に利用できる。
【図面の簡単な説明】
【００７４】
【図１】本発明の第１実施形態において、画素ムラ欠陥検出方法を実現する画素ムラ欠陥検出システムの全体構成図。
【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、画素ムラ欠陥検出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、検査画像取得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、画素ムラ検出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、画素ムラ検出工程の処理手順を示すフローチャート。
【図７】第１実施形態において、二次微分フィルタを示す図。
【図８】第１実施形態において、二次微分フィルタを適用する画素を示す図。
【図９】各画素の輝度値の一例を示す図。
【図１０】二次微分フィルタを適用して算出された各画素の輝度高さの一例を示す図。
【図１１】第１実施形態において、画像データを領域分割した例を示す図。
【図１２】第１実施形態において、高輝度画素投票空間を示す図。
【図１３】第１実施形態において、低輝度画素投票空間を示す図。
【図１４】極値画素検出フィルタを適用する画素の一例を示す図。
【図１５】第１実施形態において、極大画素を配列した配列テーブルの一例を示す図。
【図１６】第１実施形態において、極小画素を配列した配列テーブルの一例を示す図。
【図１７】第１実施形態において、画素ムラ検出工程で検出された画素ムラ候補の領域における各種データを示すテーブル。
【図１８】第１実施形態において、欠陥判別工程の第１グラフを示す図。
【図１９】第１実施形態において、欠陥判別工程の第２グラフを示す図。
【符号の説明】
【００７５】
１００…画素ムラ欠陥検出システム、１１０…画像投影手段、１１１…光源、１１２…液晶ライトバルブ、１１３…ミラー、１１４…投射レンズ、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、１５０…演算処理部、２１０…検査画像取得手段、２１１…背景画像取得手段、２１２…画像データ取得手段、２１３…背景差分処理手段、２１４…表示エリア抽出手段、２２０…画素ムラ強調手段、２３０…画素ムラ検出手段、２４０…欠陥判別手段、３１０…領域分割手段、３２０…投票空間生成手段、３３０…投票手段、３４０…異常画素検出手段、３４１…極値画素検出手段、３４２…配列テーブル、３４３…分別手段、３５０…異常画素カウント手段、３６０…画素ムラ候補抽出手段、３７０…異常画素総数カウント手段、３８０…平均輝度高さ算出手段、３９０…画素ムラ面積算出手段、Ｒ１…閾値曲線、Ｒ２…閾値曲線、Ｓmax…画素ムラ面積、Ｓmin…画素ムラ面積。
【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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