(57)【要約】【課題】直線状欠陥を正確に判定することができる欠陥判定装置等を提供する。【解決手段】特徴量算出部（６５）は、欠陥候補領域の所定の特徴量を算出し、ブロブ群抽出部（６６）は、画像データにおいて同一直線上に存在する欠陥候補領域を抽出し、直線上ブロブ連結部（６７）は、同一の直線上に存在する複数のブロブの特徴量同士が類似する場合、上記複数のブロブを連結する。【選択図】図１
2015040827.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検査物の直線状欠陥を検出するための欠陥候補を判定する欠陥判定装置であって、
上記被検査物の画像データから欠陥候補領域を検出する欠陥候補領域検出部と、
上記欠陥候補領域検出部に検出された上記欠陥候補領域の所定の特徴量を算出する特徴量算出部と、
上記欠陥候補領域検出部により検出された上記欠陥候補領域のうち、上記画像データにおいて同一直線上に存在する欠陥候補領域を抽出する欠陥候補領域抽出部と、
上記欠陥候補領域抽出部により抽出された同一直線上の欠陥候補領域のうち、上記特徴量算出部により算出された上記特徴量が互いに類似する欠陥候補領域を、一群の欠陥候補領域としてグループ化する欠陥候補領域グループ化部と、を備えたことを特徴とする欠陥判定装置。
【請求項２】
上記欠陥候補領域グループ化部は、上記欠陥候補領域抽出部により抽出された同一直線上の欠陥候補領域のうち、任意の欠陥候補領域と、該任意の欠陥候補領域からの距離が近い順に少なくとも１つ以上の欠陥候補領域との間で、それぞれ上記特徴量を比較し、上記特徴量が類似する欠陥候補領域をグループ化することを特徴とする請求項１に記載の欠陥判定装置。
【請求項３】
上記欠陥候補領域グループ化部は、上記欠陥候補領域抽出部により抽出された同一直線上の欠陥候補領域のうち、任意の欠陥候補領域と、該任意の欠陥候補領域からの距離が近い順に少なくとも２つ以上の欠陥候補領域との間で、それぞれ上記特徴量を比較し、上記特徴量が類似する欠陥候補領域をグループ化することを特徴とする請求項２に記載の欠陥判定装置。
【請求項４】
上記所定の特徴量は、上記欠陥候補領域に対応する上記画像データ上の画素領域を構成する画素の輝度値に基づいて算出されることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の欠陥判定装置。
【請求項５】
上記所定の特徴量は、上記欠陥候補領域の形状に基づいて求められる軸の角度であることを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の欠陥判定装置。
【請求項６】
上記所定の特徴量は、上記欠陥候補領域の形状に基づいて求められる軸の長さであることを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の欠陥判定装置。
【請求項７】
上記欠陥候補領域グループ化部がグループ化した欠陥候補領域が上記直線状欠陥に対応するか否かを、所定の判定条件に基づいて判定する直線状欠陥判定部をさらに備えたことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の欠陥判定装置。
【請求項８】
被検査物の直線状欠陥を検出するための欠陥候補を判定する欠陥判定装置による欠陥判定方法であって、
上記被検査物の画像データから欠陥候補領域を検出する欠陥候補領域検出ステップと、
上記欠陥候補領域検出ステップにおいて検出された上記欠陥候補領域の所定の特徴量を算出する特徴量算出ステップと、
上記欠陥候補領域検出ステップにおいて検出された上記欠陥候補領域のうち、上記画像データにおいて同一直線上に存在する欠陥候補領域を抽出する欠陥候補領域抽出ステップと、
上記欠陥候補領域抽出ステップにおいて抽出された同一直線上の欠陥候補領域のうち、上記特徴量算出ステップにおいて算出された上記特徴量が互いに類似する欠陥候補領域を、一群の欠陥候補領域としてグループ化する欠陥候補領域グループ化ステップと、
上記欠陥候補領域グループ化ステップでグループ化された欠陥候補領域が上記直線状欠陥に対応するか否かを、所定の判定条件に基づいて判定する直線状欠陥判定ステップと、を含むことを特徴とする欠陥判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、欠陥判定装置および欠陥判定方法に関し、特に、被検査物を撮影した画像を解析することによって、該被検査物の表面に欠陥が存在するか否かを判定する欠陥判定装置および欠陥判定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、被検査物（例えば、液晶ディスプレイのパネル）の外観を撮影し、その撮影画像から、被検査物の外観上に存在する欠陥（例えば、パネル表面の傷）に対応する画素領域を検出する検査装置が開示されている。例えば、特許文献１には、被検査物の撮影画像データを二値画像データ（輝度値「１」または「０」）に変換し、異常な輝度値「１」を有する画素のクラスター（ブロブ）ごとに、被検査物における欠陥に対応するか否かを判定する欠陥検査方法が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−１６４３１８号公報（２０１０年７月２９日公開）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、被検査物の欠陥として、特に、ひっかき傷などの直線状欠陥が存在する。被検査物の撮影画像データから変換された二値画像データにおいて、直線状欠陥に対応する画素領域は、通常は高輝度（輝度値「１」）の領域となる。しかしながら、二値画像データにおいて、直線状欠陥に対応する画素領域の一部が低輝度（輝度値「０」）となる場合がある。この場合、上記直線状欠陥に対応する画素領域が複数のブロブに分断されることになる。分断された各ブロブは、長さまたは面積等の特徴に直線状欠陥らしさが小さいので、直線状欠陥に対応するブロブとして検出され難くなる。その結果、直線状欠陥の未検出が増大する。この問題を解決するため、ハフ変換等の手法により、同一の直線に乗ったブロブの群を連結して一つのブロブとした上、その一つのブロブの特徴量に基づいて、該ブロブが直線状欠陥に対応するか否かを判定する方法が用いられている。
【０００５】
しかしながら、ハフ変換の手法では、直線に乗った全てのブロブを連結する（グループ化する）ので、互いに無関係のブロブ同士、例えば、偶然に同じ直線上に位置しているものの、同一の直線状欠陥には対応しないブロブ同士が連結される場合がある。このようにして連結されたブロブは、連結前の各ブロブと比較して、直線状欠陥に対応すると誤って判定される可能性が増大する。従って、ハフ変換の手法は、直線状欠陥の誤検出（過剰検出）が多いという問題がある。
【０００６】
特許文献１には、直線状欠陥の未検出または誤検出を有効に低減する方法は記載されていない。
【０００７】
本発明は上記の課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、直線状欠陥を正確に判定することができる欠陥判定装置等を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る欠陥判定装置は、被検査物の直線状欠陥を検出するための欠陥候補を判定する欠陥判定装置であって、上記被検査物の画像データから欠陥候補領域を検出する欠陥候補領域検出部と、上記欠陥候補領域検出部に検出された上記欠陥候補領域の所定の特徴量を算出する特徴量算出部と、上記欠陥候補領域検出部により検出された上記欠陥候補領域のうち、上記画像データにおいて同一直線上に存在する欠陥候補領域を抽出する欠陥候補領域抽出部と、上記欠陥候補領域抽出部により抽出された同一直線上の欠陥候補領域のうち、上記特徴量算出部により算出された上記特徴量が互いに類似する欠陥候補領域を、一群の欠陥候補領域としてグループ化する欠陥候補領域グループ化部と、を備えている。
【０００９】
また、上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る欠陥判定方法は、被検査物の直線状欠陥を検出するための欠陥候補を判定する欠陥判定装置による欠陥判定方法であって、上記被検査物の画像データから欠陥候補領域を検出する欠陥候補領域検出ステップと、上記欠陥候補領域検出ステップにおいて検出された上記欠陥候補領域の所定の特徴量を算出する特徴量算出ステップと、上記欠陥候補領域検出ステップにおいて検出された上記欠陥候補領域のうち、上記画像データにおいて同一直線上に存在する欠陥候補領域を抽出する欠陥候補領域抽出ステップと、上記欠陥候補領域抽出ステップにおいて抽出された同一直線上の欠陥候補領域のうち、上記特徴量算出ステップにおいて算出された上記特徴量が互いに類似する欠陥候補領域を、一群の欠陥候補領域としてグループ化する欠陥候補領域グループ化ステップと、上記欠陥候補領域グループ化ステップでグループ化された欠陥候補領域が上記直線状欠陥に対応するか否かを、所定の判定条件に基づいて判定する直線状欠陥判定ステップと、を含む。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の一態様によれば、直線状欠陥を正確に判定することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施形態１に係る検査装置が備えた画像処理部の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】本発明の実施形態１に係る検査装置の構成を示す概略図である。
【図３】図２に示す検査装置が備えたカメラによって撮影された撮影画像データ、および該撮影画像データから生成された二値画像データを示す図である。
【図４】撮影画像データの一例を示す模式図である。
【図５】図２に示す検査装置が備えた画像処理部および装置制御部によって実行されるパネルの検査処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】図１に示す画像処理部に含まれる直線上ブロブ連結部によって実行される直線上ブロブ連結処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】図１に示す画像処理部に含まれる二値化処理部によって生成される二値画像データの一例を示す図である。
【図８】（ａ）および（ｂ）は、どちらも、図１に示す画像処理部に含まれる二値化処理部によって生成される二値画像データ中のブロブの例を示す図であり、（ａ）は連結されないブロブの例を示し、（ｂ）は連結されるブロブの例を示す。
【図９】本発明の実施形態２に係る検査装置が備えた画像処理部に含まれる直線上ブロブ連結部によって実行される直線上ブロブ連結処理の流れを示すフローチャートである。
【図１０】（ａ）および（ｂ）は、どちらも、図１に示す画像処理部に含まれる二値化処理部によって生成される二値画像データ中のブロブの例を示す他の図であり、（ａ）は連結されるブロブの例を示し、（ｂ）は連結されないブロブの例を示す。
【図１１】本発明の実施形態３に係る検査装置が備えた画像処理部に含まれる直線上ブロブ連結部によって実行される直線上ブロブ連結処理の流れを示すフローチャートである。
【図１２】（ａ）および（ｂ）は、どちらも、図１に示す画像処理部に含まれる二値化処理部によって生成される二値画像データ中のブロブの例を示すさらに他の図であり、（ａ）は連結されるブロブの例を示し、（ｂ）は連結されないブロブの例を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
〔実施形態１〕
［検査システム１の構成］
図２を用いて、本実施形態に係る検査システム１の構成を説明する。図２は、検査システム１の構成を示す概略図である。検査システム１は、液晶ディスプレイの製造工程において、パネルの外観を検査するための装置である。より詳細には、検査システム１は、シートやパネルのような平板状の面、または緩やかな曲率を有する面上に存在するキズなどの直線状欠陥の有無を検査するための装置である。なお、検査システム１は、パネル以外のもの、例えばシリコン基板の表面を検査するために使用されてもよい。その他にも、検査システム１は、例えば、印刷物などの紙面上に形成された傷またはしわ等の異常を検査する装置にも適用可能である。
【００１３】
図２に示すように、検査システム１は、ステージ１０、照明器２０、カメラ３０、コントローラ４０、装置制御部５０（欠陥判定装置）、画像処理部６０（欠陥判定装置）、およびデータ記憶部７０を備えている。装置制御部５０と画像処理部６０とで本発明に係る欠陥判定装置が構成される。同図に示すように、ステージ１０上には、検査システム１の検査対象となるワークＷｋ（具体的には、パネル）が配置される。照明器２０は、例えばＬＥＤ照明である。カメラ３０は、たとえばＣＣＤ（Charge Coupled Device）カメラまたはラインセンサカメラである。本実施形態では、照明器２０として、複数のＬＥＤが列状に並んだＬＥＤバー照明を用い、カメラ３０として、ラインセンサカメラを用いた。また、ステージ１０としては、一軸方向（図中のＳＴ方向）に駆動するステージを用いた。データ記憶部７０には、予め定められた画像処理を実行するためのデータ、カメラ３０により撮影されたワークＷｋの画像データ、および、画像処理に必要なその他のデータが格納されている。
【００１４】
コントローラ４０は、ステージ１０に第１の制御信号を送信することにより、ステージ１０の位置を制御する。ステージ１０は、コントローラ４０から受信した第１の制御信号に応じて、ＳＴ方向に駆動する。また、コントローラ４０は、照明器２０に第２の制御信号を送信することにより、ステージ１０に光Ｌを照射するように指示する。照明器２０は、コントローラ４０から受信した第２の制御信号に基づいて、光Ｌの照射方向および光量を調節する。
【００１５】
さらに、コントローラ４０は、カメラ３０に第３の制御信号を送信することにより、ワークＷｋの撮影を制御する。カメラ３０は、第３の制御信号に基づいて、ワークＷｋの全体もしくは所定の範囲を撮影し、撮影した画像データを画像処理部６０およびデータ記憶部７０に出力する。
【００１６】
装置制御部５０は、外部から入力される指示に基づいて、あるいは予め定められた条件が成立する場合に、所定の制御信号をコントローラ４０に送信し、これにより、前述した各部（ステージ１０、照明器２０、カメラ３０）の動作をコントローラ４０に制御させる。また、装置制御部５０は、カメラ３０から出力された画像データに対して予め定められた画像処理を実行するように指示する画像処理実行信号を、画像処理部６０に送信する。画像処理部６０は、装置制御部５０からの指示に基づいて、データ記憶部７０より画像処理を実行するためのデータを取得し、カメラ３０から取得した画像データに対し、予め定められた画像処理を実行し、その結果を装置制御部５０の直線状欠陥判定部５１に出力する。
【００１７】
装置制御部５０は、直線状欠陥判定部５１を含んでいる。直線状欠陥判定部５１は、予め設定された判定基準に基づいて、画像処理部６０の直線上ブロブ連結部６７（図１参照）から入力された各ブロブ（欠陥候補領域）が、被検査物（パネル）の直線状欠陥に対応するか否かを判定する。予め設定された判定基準は、例えば、ブロブの面積、長さ、および／または平均コントラストが所定値以上であることであってよい。
【００１８】
なお、直線状欠陥判定部５１を画像処理部６０内に設け、欠陥検出に関する画像処理を全て画像処理部６０で行ってもよい。
【００１９】
［画像処理部６０の詳細］
次に、図１を用いて、画像処理部６０の構成の詳細を説明する。図１は、画像処理部６０の構成を示す機能ブロック図である。
【００２０】
図１に示すように、画像処理部６０は、データ取得部６１、前処理部６２、二値化処理部６３、ラベリング部６４（欠陥候補領域検出部）、特徴量算出部６５、ブロブ群抽出部６６（欠陥候補領域抽出部）、および直線上ブロブ連結部６７（欠陥候補領域グループ化部）を含んでいる。
【００２１】
データ取得部６１は、カメラ３０またはデータ記憶部７０から撮影画像データを取得するとともに、装置制御部５０から画像処理実行信号などの制御データを取得する。データ取得部６１は、取得した撮影画像データおよび制御データを、前処理部６２に出力する。
【００２２】
前処理部６２は、データ取得部６１から入力された撮影画像データに対し、各種の前処理を実行する。具体的には、撮影画像データにおける明るさのムラを除去するシェーディング補正処理、および／または、ノイズを除去するための平滑化フィルタ処理等を実行する。前処理部６２は、前処理を行った撮影画像データを二値化処理部６３に出力する。なお、前処理部６２は、所定の判断基準に基づいて、前処理が必要ではないと判断される場合、または、前処理が不要である旨の指示を外部より受信した場合、前処理を省略しても構わない。この場合、前処理部６２は、データ取得部６１より入力された撮影画像データを、そのまま二値化処理部６３に出力する。
【００２３】
二値化処理部６３は、前処理部６２から入力された撮影画像データを二値化することにより、撮影画像データから二値画像データを生成する。より詳細には、二値化処理部６３は、撮影画像データの全画素について、輝度値が予め設定された閾値以上の画素に「１」を与え、それ以外の画素に「０」を与えることにより、二値画像データを生成する。上記輝度値の閾値は、被検査物（本実施形態では、パネル）の外観において正常ではない部位すなわち欠陥を有する部位に対応する二値化画素に「１」が与えられるように、被検査物の種類や用途に応じて、適宜設定される。二値化処理部６３は、生成した二値画像データをラベリング部６４に出力する。以下では、二値画像データの画素を二値化画素と呼んで、撮影画像データの画素と区別する。
【００２４】
図３の（ａ）および（ｂ）に、例として、撮影画像データＰ１および該撮影画像データＰ１から生成された二値画像データＤＰ１を示す。図３の（ａ）に示す撮影画像データＰ１において、画素ｐ１〜ｐ４は、上記の閾値以上の輝度を有しており、それ以外の画素は、上記の閾値未満の輝度を有している。そのため、図３の（ｂ）に示すように、二値画像データＤＰ１では、撮影画像データＰ１の画素ｐ１〜ｐ４に対応する二値化画素ｄｐ１〜ｄｐ４に「１」（白色）が与えられ、それ以外の二値化画素に「０」（黒色）が与えられる。
【００２５】
ラベリング部６４は、二値化処理部６３から入力された二値画像データのラベリングを行う。より詳細には、ラベリング部６４は、所定のラベリング基準に基づいて、二値画像データから、「１」を与えられた二値化画素が連続している領域（クラスター）を検出して、一つの領域内の全ての二値化画素に対して、同じラベル番号を付与する。このとき、ラベリング部６４は、他の領域内の二値化画素に付与したラベル番号とは異なるラベル番号を付与する。
【００２６】
上記ラベリング基準として、上下方向または左右方向に互いに接している「１」の二値化画素に同一のラベル番号を付与する４連結の基準、あるいは、上下左右いずれかの方向または斜め方向に互いに接している「１」の二値化画素に同一のラベル番号を付与する８連結の基準のいずれかが採用される。本実施形態では８連結の基準を採用する。
【００２７】
ラベリング部６４は、「１」を付与された全ての二値化画素に対してラベリングを行った後、二値画像データを特徴量算出部６５に出力する。以下では、二値画像データにおいて、同一ラベル番号を持つ二値化画素からなる欠陥候補領域を、ブロブと称する。
【００２８】
特徴量算出部６５は、ラベリング部６４より入力された二値画像データに含まれる各ブロブの特徴量を計算する。特徴量算出部６５は、二値画像データと、二値画像データに含まれる全てのブロブの特徴量とを、ブロブ群抽出部６６に出力する。
【００２９】
ここで、ブロブの特徴量とは、ブロブの特徴を示す情報である。本実施形態では、ブロブの特徴量として、同一の直線状欠陥に対応するブロブであれば同一または類似の値を示すような特徴量を用いる。これにより、特徴量の類似したブロブを１つの直線状欠陥に対応するものと判定することができる。ブロブの特徴量は、例えば、ブロブの幅、長さ、角度、面積、または、ブロブを構成する二値化画素に対応する撮影画像データの画素の平均コントラスト（以下では、単にブロブの平均コントラストと称する）である。ブロブの面積は、ブロブを構成する二値化画素の個数で表すことができる。ブロブと同じ重心座標を有するとともに、重心周りの二次モーメントが該ブロブと等しい楕円である慣性等価楕円の式を計算し、算出した慣性等価楕円の主軸方向を表す主軸角度φ、主軸長Ｌｍ、副軸長Ｌｎを、ブロブの幅、長さ、角度に代えて、特徴量として採用することもできる（実施形態２、３）。
【００３０】
本実施形態では、特徴量として、ブロブの平均コントラストを採用する。ブロブの平均コントラストは、ブロブ中の「１」を与えられた二値化画素に対応する撮影画像データ上の画素のコントラストＣｎを足し合わせて、ブロブの面積で割った値である。
【００３１】
以下に、画素のコントラストＣｎの算出方法について、図４を用いて説明する。図４は、撮影画像データを表す模式図である。同図において、各ブロックが画素に対応しており、ブロック中の文字列は、各ブロックに対応する画素の輝度を表している。
【００３２】
図４において、注目画素Ｘ（輝度値；Ｌ）は、二値画像データにおいて「１」が付与された１つの二値化画素に対応している。注目画素Ｘには、上下左右方向および斜め方向に、合計８つの画素（輝度値；Ｌ１〜Ｌ８）が隣接している。図４中の数式に示すように、注目画素ＸのコントラストＣｎは、注目画素Ｘの輝度Ｌから、注目画素Ｘの周囲の８つの画素の輝度Ｌ１〜Ｌ８の平均値を引くことによって求められる。
【００３３】
ブロブ群抽出部６６は、特徴量算出部６５から入力されたブロブの中から、以下の手順に従って、ブロブ群（その定義を後述する）の抽出を行う。
【００３４】
まず、ブロブ群抽出部６６は、ハフ変換の手法により、直線であって、その直線に乗ったブロブの数が最大となる直線（以下では、最大ブロブ数直線と称する）を算出する。ここで、直線に乗ったブロブとは、直線に乗った二値化画素を含むブロブのことである。より詳細には、ブロブ群抽出部６６は、ブロブが位置付けられる座標系を、直交座標（ｘ，ｙ）から極座標（θ，ρ）に変換した上で、所定の間隔を置いた角度θおよび距離ρごとに、その角度θおよび距離ρで定義される直線に乗ったブロブの数を計算する。そして、ブロブ群抽出部６６は、算出したブロブの数に基づいて、最大ブロブ数直線を計算する。また、ブロブ群抽出部６６は、最大ブロブ数直線を規定する角度θおよび距離ρを得る。
【００３５】
その後、ブロブ群抽出部６６は、極座標（θ，ρ）から直交座標（ｘ，ｙ）に逆変換することによって、最大ブロブ数直線を規定する角度θおよび距離ρから、直交座標系における最大ブロブ数直線の式を導出する。
【００３６】
次に、ブロブ群抽出部６６は、特徴量算出部６５より入力された二値画像データに含まれるブロブの中から、最大ブロブ数直線に乗ったブロブの集合を抽出する。以下では、ブロブ群抽出部６６によって抽出された、最大ブロブ数直線上のブロブの集合をブロブ群と称する。ブロブ群抽出部６６は、抽出したブロブ群を、直線上ブロブ連結部６７に出力する。
【００３７】
直線上ブロブ連結部６７は、ブロブ群抽出部６６から入力されたブロブ群に含まれる複数のブロブが所定の条件を持たす場合に、上記複数のブロブを構成する各二値化画素のラベル番号を同一にする。これにより、直線上ブロブ連結部６７は、上記複数のブロブ同士をグループ化する。このように複数のブロブのラベル番号同士を同一にすることによって上記複数のブロブをグループ化することを、以下では「連結する」と呼ぶ。なお、直線上ブロブ連結部６７によるブロブの連結処理の詳細について、後述する「直線上ブロブ連結処理Ｓ７の詳細」の項目で説明する。直線上ブロブ連結部６７は、連結処理後のブロブを、装置制御部５０の直線状欠陥判定部５１に出力する。
【００３８】
［画像処理部６０および装置制御部５０の動作；パネルの検査処理の流れ］
次に、図５を参照して、画像処理部６０および装置制御部５０の動作について詳細に説明する。図５は、パネルの検査処理の流れを示すフローチャートである。
【００３９】
図５に示すように、パネルの検査処理では、まず、データ取得部６１がデータを取得する（Ｓ１）。このデータには、カメラ３０またはデータ記憶部７０から入力される撮影画像データと、装置制御部５０から入力される画像処理実行信号などの制御データとが含まれる。データ取得部６１は、撮影画像データおよび制御データを前処理部６２に出力する。
【００４０】
前処理部６２は、撮影画像データに対する前処理として、照明器２０からパネルに光Ｌが照射されることによって生じる撮影画像データにおける明るさのムラを除去するシェーディング補正処理、および／または、ノイズを除去するための平滑化フィルタ処理等を、制御データに応じて実行する（Ｓ２）。
【００４１】
次に、二値化処理部６３は、撮影画像データを二値化することにより、二値画像データを生成する（Ｓ３）。
【００４２】
続いて、ラベリング部６４が、二値化処理部６３により生成された二値画像データにおいて、「１」を与えられた二値化画素に対し、ラベリングを行う（Ｓ４、欠陥候補領域検出ステップ）。これにより、「１」を与えられた全ての二値化画素は、同一のラベル番号を有する二値化画素からなるブロブに分類される。
【００４３】
その後、特徴量算出部６５が、二値画像データに含まれる各ブロブの特徴量を計算する（Ｓ５、特徴量算出ステップ）。本実施形態では、ブロブの特徴量として、ブロブの平均コントラストが計算される。
【００４４】
続いて、ブロブ群抽出部６６が、ハフ変換の手法を用いて、特徴量算出部６５によって特徴量を算出されたブロブの中から、最大ブロブ数直線に乗ったブロブで構成される一群のブロブ群を抽出する（Ｓ６、欠陥候補領域抽出ステップ）。なお、ブロブ群抽出部６６は、ブロブ群の抽出するために、ハフ変換以外の方法を用いてもよい。
【００４５】
次に、直線上ブロブ連結部６７が、ブロブ群抽出部６６によって抽出されたブロブ群に含まれるブロブの特徴量同士を比較し、その特徴量同士が類似する場合に、それらのブロブを互いに連結する直線上ブロブ連結処理を行う（Ｓ７、欠陥候補領域グループ化ステップ）。なお、直線上ブロブ連結処理Ｓ７の詳細を後述する。
【００４６】
最後に、直線状欠陥判定部５１が、予め設定された判定基準に基づいて、直線上ブロブ連結部６７により直線上ブロブ連結処理Ｓ７を実施された後のブロブが直線状欠陥に対応するか否かを判定する（Ｓ８、直線状欠陥判定ステップ）。予め設定された判定基準は、例えば、ブロブの面積、長さ、および平均コントラストのうち少なくとも１つが、所定値以上であることであってよい。
【００４７】
直線状欠陥判定部５１は、二値画像データに含まれる各ブロブが被検査物の直線状欠陥に対応するか否かを示す判定結果を外部に出力する（Ｓ９）。以上で、パネルの検査処理は終了する。
【００４８】
［直線上ブロブ連結処理Ｓ７の詳細］
図６および図７を用いて、直線上ブロブ連結部６７によって実行される直線上ブロブ連結処理Ｓ７の詳細な手順を説明する。図６は、直線上ブロブ連結処理Ｓ７の流れを示すフローチャートである。また、図７は、二値画像データの一例を示す図である。
【００４９】
図６に示すように、直線上ブロブ連結処理Ｓ７では、まず、ステップＳ６（図５参照）でブロブ群抽出部６６により抽出されたブロブ群に含まれる一つのブロブ（比較元ブロブ）と、ブロブ群に含まれる他のブロブ（被比較ブロブ）との間で、特徴量すなわち平均コントラストを比較する（Ｓ７１）。比較元ブロブは、ブロブ群の中から、重心Ｇのｘ座標の値（図７では、矢印の方向がｘ軸方向である）が小さなブロブが順番に選択される。ここで、ブロブの重心Ｇとは、ブロブの一次モーメントがゼロとなる回転中心のことである。例えば、図７では、直線ｆ１に乗ったブロブにおいて、ブロブｂ１がまず比較元ブロブとして選択される。
【００５０】
被比較ブロブは、比較元ブロブから所定の距離Ｒ以内に存在するブロブである。より詳細には、比較元ブロブの重心Ｇから測って、あるブロブの重心Ｇが距離Ｒ以内に存在する場合、そのブロブは被比較ブロブとなる。例えば、図７では、ブロブｂ１が比較元ブロブである場合、ブロブｂ１の重心Ｇから距離Ｒ以内に存在するブロブｂ２が被比較ブロブとなる。一方、ブロブｂ１〜ｂ３のいずれかが比較元ブロブである場合、ブロブｂ１〜ｂ３の重心Ｇから距離Ｒよりも離れているブロブｂ５は、被比較ブロブにならない。なお、比較元ブロブのフェレ径（ブロブに外接する最小矩形）の中心から測って、あるブロブのフェレ径の中心が距離Ｒ以内に存在する場合、そのブロブを被比較ブロブとしてもよい。その他にも、比較元ブロブに近い順に１つ以上のブロブを被比較ブロブとしてもよい。あるいは、比較元ブロブ内の所定の基準点から距離Ｒ以内に存在するブロブを被比較ブロブとしてもよい。。
【００５１】
なお、二値化画素の面積を１とするとき、面積が１、すなわち１つの二値化画素で構成されるブロブは、ノイズ成分であることが多い。そのため、比較元ブロブから所定の距離Ｒ以内に存在するブロブであっても、面積が１であるブロブは、被比較ブロブから除外する。例えば、図７では、ブロブｂ３から距離Ｒ以内に、ブロブｂ４が存在する。しかしながら、ブロブｂ４の面積が１であるため、ブロブｂ４は、ブロブｂ３の被比較ブロブには含まれない。
【００５２】
次に、比較元ブロブと被比較ブロブとの間で、平均コントラスト値同士が類似しているか否かを判定する（Ｓ７２）。具体的には、比較元ブロブおよび被比較ブロブの平均コントラストをそれぞれＡＣ１、ＡＣ２とするとき、平均コントラスト同士の比ＡＣ２／ＡＣ１が、予め設定した閾値Ｔｈ０以上かつＴｈ１以下である場合、すなわち、
【００５３】
【数１】
2015040827.tif 000003
【００５４】
の条件が満たされる場合に、これらの平均コントラストが類似していると判定する。なお、ここで言う「類似している」ことには、同一であることも含まれる。ことには、条件式Ａが満たされる場合、比較元ブロブおよび被比較ブロブは、平均コントラスト同士が類似しているので、同一の直線状欠陥に対応する可能性が高い。一方、条件式Ａが満たされない場合、比較元ブロブおよび被比較ブロブは、平均コントラスト同士が類似していないので、同一の直線状欠陥に対応する可能性が低い。従って、閾値Ｔｈ０およびＴｈ１を適切に設定することによって、条件式Ａに基づき、比較元ブロブと被比較ブロブとが同一の直線状欠陥に対応するか否かを判定することができる。
【００５５】
なお、被比較ブロブが複数存在する場合、比較元ブロブと、各被比較ブロブとの間で、平均コントラスト値が類似しているか否かを判定する。いずれの比較元ブロブと被比較ブロブとの間においても、平均コントラスト値同士が類似していない場合（Ｓ７２でＮｏ）、直線上ブロブ連結処理Ｓ７は終了する。
【００５６】
一方、比較元ブロブと被比較ブロブとの間で、平均コントラスト値同士が類似している場合（Ｓ７２でＹｅｓ）、直線上ブロブ連結部６７は、比較元ブロブと被比較ブロブとを連結する（Ｓ７３）。なお、比較元ブロブから距離Ｒの範囲内に、複数の被比較ブロブが存在しており、比較元ブロブの平均コントラスト値と、ある被比較ブロブの平均コントラスト値とが類似している場合、直線上ブロブ連結部６７は、比較元ブロブと、上記ある被比較ブロブと、上記ある被比較ブロブよりも比較元ブロブに近い位置に存在する全ての被比較ブロブとを連結する。すなわち、比較元ブロブの平均コントラスト値と、ある被比較ブロブの平均コントラスト値とが類似している場合、比較元ブロブから上記ある被比較ブロブまでの間にある全ての被比較ブロブを、比較元ブロブと連結する。
【００５７】
以上で、直線上ブロブ連結処理Ｓ７は終了する。
【００５８】
ここで、図８を用いて、直線上ブロブ連結処理Ｓ７において連結されないブロブの例、および連結されるブロブの例を説明する。図８の（ａ）および（ｂ）は、どちらも二値画像データ中のブロブの例を示す図であり、（ａ）は連結されないブロブの例を示し、（ｂ）は連結されるブロブの例を示す。同図には、ブロブｂ６〜ｂ９の近傍に、各ブロブの平均コントラストＡＣ１、ＡＣ２を示している。ここでは、上記条件式Ａにおいて、Ｔｈ０＝０．８０、Ｔｈ１＝１．２５とする。
【００５９】
図８の（ａ）では、直線ｆ２に乗った２つのブロブｂ６およびｂ７のうち、一方のブロブｂ６の平均コントラストＡＣ１が３０であり、もう一方のブロブｂ７の平均コントラストＡＣ２が６０となっている。従って、ＡＣ２／ＡＣ１＝２＞Ｔｈ１であり、条件式Ａに示す条件が満たされない。ゆえに、直線上ブロブ連結部６７は、これらのブロブｂ６およびｂ７を連結しない。
【００６０】
一方、図８の（ｂ）では、直線ｆ３に乗った２つのブロブｂ８およびｂ９は、平均コントラストＡＣ１、ＡＣ２がどちらも６０である。従って、ＡＣ２／ＡＣ１＝１であり、条件式Ａに示す条件が満たされる。ゆえに、直線上ブロブ連結部６７は、これらのブロブｂ８およびｂ９を連結する。
【００６１】
［従来の検査装置との対比］
一般的に、撮影画像データにおいて、一つの直線状欠陥に対応する画像領域に含まれる画素の間で輝度の大小がある場合、撮影画像データを二値画像データ化した際に、一つの直線状欠陥に対応する画素領域が複数のブロブに分離される場合がある。この場合、従来の検査方法では、分離された各ブロブは、それぞれ、ブロブの長さまたは面積等の点で判定基準を満たさない可能性が高いので、欠陥には対応しないと誤って判定される可能性が高い。一方、本実施形態の検査システム１では、パネルの検査処理のステップＳ７において、類似する特徴量を有するブロブが連結される。連結されたブロブは、ブロブの長さおよび面積が連結前よりも大きくなるので、ステップＳ８において、被検査物の直線状欠陥に対応するブロブであると正しく判定される可能性が高い。従って、検査システム１は、直線状欠陥を正確に検出することができる。
【００６２】
〔実施形態２〕
本発明の他の実施形態について、図９〜図１０に基づいて説明すれば、以下のとおりである。なお、説明の便宜上、前記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を省略する。
【００６３】
本実施形態の検査装置２は、前記実施形態１の検査システム１の構成において、画像処理部６０の代わりに画像処理部２６０（欠陥判定装置）を備えている。画像処理部２６０は、画像処理部６０の構成において、直線上ブロブ連結部６７の代わりに、直線上ブロブ連結部２６７を備えている。直線上ブロブ連結部２６７は、前記実施形態のパネルの検査処理において、直線上ブロブ連結処理Ｓ２０７（直線上欠陥候補領域グループ化ステップ）を実行する。
【００６４】
直線上ブロブ連結部２６７は、直線上ブロブ連結処理Ｓ２０７において、比較元ブロブと被比較ブロブとの間で、平均コントラストだけでなく、慣性等価楕円の主軸角度も比較する。慣性等価楕円の主軸角度φは、以下の式で求められる。
【００６５】
【数２】
2015040827.tif 000004
【００６６】
ここで、上記の数式中、Ｕｘｘ、Ｕｙｙ、およびＵｘｙは、それぞれ、ブロブの重心Ｇ周りの二次モーメントＵの成分である。なお、これらの値の算出方法は公知であるから（例えば特許文献１参照）、ここでは説明を省略する。
【００６７】
以下に、直線上ブロブ連結処理Ｓ２０７の詳細を説明する。
【００６８】
［直線上ブロブ連結処理Ｓ２０７の詳細］
図９を用いて、直線上ブロブ連結部２６７によって実行される直線上ブロブ連結処理Ｓ２０７の詳細な手順を説明する。図９は、直線上ブロブ連結処理Ｓ２０７の流れを示すフローチャートである。
【００６９】
図９に示すように、直線上ブロブ連結処理Ｓ２０７では、まず、比較元ブロブと、被比較ブロブとの間で、特徴量を比較する（Ｓ２７１）。このとき比較される特徴量は、ブロブの平均コントラストおよび慣性等価楕円の主軸角度である。
【００７０】
次に、比較元ブロブの平均コントラストと、被比較ブロブの平均コントラストとが類似するか否かを判定する（Ｓ２７２）。比較元ブロブの平均コントラストと、被比較ブロブの平均コントラストとが類似していない場合（Ｓ２７２でＮｏ）、直線上ブロブ連結処理Ｓ２０７は終了する。
【００７１】
一方、比較元ブロブの平均コントラストと、被比較ブロブの平均コントラストとが類似している場合（Ｓ２７２でＹｅｓ）、比較元ブロブに対応する慣性等価楕円の主軸角度と、被比較ブロブに対応する慣性等価楕円の主軸角度とが類似するか否かを判定する（Ｓ２７３）。より詳細には、比較元ブロブに対応する慣性等価楕円の主軸角度をαとし、被比較ブロブに対応する慣性等価楕円の主軸角度をβとするとき、主軸角度同士の比α／βが、予め設定した閾値Ｔｈ２以上かつＴｈ３以下である場合、すなわち、
【００７２】
【数３】
2015040827.tif 000005
【００７３】
の条件が満たされる場合に、これらの主軸角度が類似していると判定する。
【００７４】
なお、被比較ブロブが複数存在する場合、比較元ブロブと、各被比較ブロブとの間で、主軸角度が類似しているか否かを判定する。条件式Ｂが満たされる場合、主軸角度同士が類似しているので、比較元ブロブおよび被比較ブロブは、同一の直線状欠陥に対応する可能性が高い。なぜならば、あるブロブが直線状欠陥に対応する場合、そのブロブに対応する慣性等価楕円の主軸角度は、直線状欠陥の向きに関連すると考えられる。従って、比較元ブロブおよび被比較ブロブの慣性等価楕円の主軸角同士が類似していることは、これらのブロブが同一の直線上欠陥に対応していることを示すと考えられるためである。一方、条件式Ｂが満たされない場合、主軸角度同士が類似していないので、比較元ブロブおよび被比較ブロブは、同一の直線状欠陥に対応する可能性が低い。従って、閾値Ｔｈ２およびＴｈ３を適切に設定することによって、条件式Ｂに基づき、比較元ブロブと被比較ブロブとが同一の直線状欠陥に対応するか否かを判定することができる。
【００７５】
比較元ブロブおよび被比較ブロブの慣性等価楕円同士の間で、主軸角度同士が類似していない場合（Ｓ２７３でＮｏ）、直線上ブロブ連結処理Ｓ２０７は終了する。一方、比較元ブロブおよび被比較ブロブの慣性等価楕円同士の間で、主軸角度同士が類似している場合（Ｓ２７３でＹｅｓ）、直線上ブロブ連結部２６７は、比較元ブロブと被比較ブロブとを連結する（Ｓ２７４）。
【００７６】
以上で、直線上ブロブ連結処理Ｓ２０７は終了する。
【００７７】
上で説明したように、直線上ブロブ連結処理Ｓ２０７では、比較元ブロブと非比較ブロブとを連結するか否かの判定条件として、平均コントラストの比に加えて、慣性等価楕円の主軸角度の比も考慮に入れる。これにより、比較元ブロブと被比較ブロブとが連結される条件が、前記実施形態１のそれよりも厳格になる。このことは、比較元ブロブと被比較ブロブとが同一の直線状欠陥に対応するか否かの判定が、より正確になることを意味する。その結果、直線状欠陥の誤検出をより抑制することができる。
【００７８】
ここで、図１０を用いて、直線上ブロブ連結処理Ｓ２０７において連結されるブロブの例、および連結されないブロブの例を説明する。図１０の（ａ）および（ｂ）は、どちらも二値画像データの例である。ここでは、上記条件式Ｂにおいて、Ｔｈ２＝０．８０、Ｔｈ３＝１．２５とする。
【００７９】
図１０の（ａ）において、直線ｆ４に乗った２つのブロブｂ１０およびｂ１１に対応する慣性等価楕円の主軸角度αおよびβが、どちらも４０度である。従って、α／β＝１であり、条件式Ｂに示す条件が満たされる。ゆえに、直線上ブロブ連結部２６７は、これらのブロブｂ１０およびｂ１１を連結する。一方、図１０の（ｂ）において、直線ｆ５に乗った２つのブロブｂ１２およびｂ１３のうち、ブロブｂ１２に対応する慣性等価楕円の主軸角度αは４０度であり、ブロブｂ１３に対応する慣性等価楕円の主軸角度αは８０度である。従って、α／β＝２＞Ｔｈ３であり、条件式Ｂに示す条件が満たされない。ゆえに、直線上ブロブ連結部２６７は、これらのブロブｂ１２およびｂ１３を連結しない。
【００８０】
〔実施形態３〕
本発明の他の実施形態について、図１１〜図１２に基づいて説明すれば、以下のとおりである。なお、説明の便宜上、前記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を省略する。
【００８１】
本実施形態の検査装置３は、前記実施形態１の検査システム１の構成において、画像処理部６０の代わりに画像処理部３６０（欠陥判定装置）を備えている。画像処理部３６０は、画像処理部６０の構成において、直線上ブロブ連結部６７の代わりに、直線上ブロブ連結部３６７を備えている。直線上ブロブ連結部３６７は、前記実施形態のパネルの検査処理において、直線上ブロブ連結処理Ｓ３０７（直線上欠陥候補領域グループ化ステップ）を実行する。
【００８２】
直線上ブロブ連結部３６７は、直線上ブロブ連結処理Ｓ３０７において、比較元ブロブと被比較ブロブとの間で、平均コントラストおよび慣性等価楕円の主軸方向だけでなく、慣性等価楕円の副軸長も比較する。慣性等価楕円の副軸長Ｌｎは、以下の式で求められる。
【００８３】
【数４】
2015040827.tif 000006
【００８４】
以下に、直線上ブロブ連結処理Ｓ３０７の詳細を説明する。
【００８５】
［直線上ブロブ連結処理Ｓ３０７の詳細］
図１１を用いて、直線上ブロブ連結部３６７によって実行される直線上ブロブ連結処理Ｓ３０７の詳細な手順を説明する。図１１は、直線上ブロブ連結処理Ｓ３０７の流れを示すフローチャートである。
【００８６】
図１１に示すように、直線上ブロブ連結処理Ｓ３０７では、まず、比較元ブロブと、被比較ブロブとの間で、特徴量を比較する（Ｓ３７１）。このとき比較される特徴量は、ブロブの平均コントラスト、慣性等価楕円の主軸角度および副軸長である。
【００８７】
次に、比較元ブロブの平均コントラストと、被比較ブロブの平均コントラストとが類似するか否かを判定する（Ｓ３７２）。比較元ブロブの平均コントラストと、被比較ブロブの平均コントラストとが類似していない場合（Ｓ３７２でＮｏ）、直線上ブロブ連結処理Ｓ３０７は終了する。
【００８８】
一方、比較元ブロブの平均コントラストと、被比較ブロブの平均コントラストとが類似している場合（Ｓ３７２でＹｅｓ）、比較元ブロブに対応する慣性等価楕円の主軸角度と、被比較ブロブに対応する慣性等価楕円の主軸角度とが類似するか否かを判定する（Ｓ３７３）。このときの具体的な判定条件は、前記実施形態２で説明したとおりである。
【００８９】
比較元ブロブに対応する慣性等価楕円の主軸角度と、被比較ブロブに対応する慣性等価楕円の主軸角度とが類似していない場合（Ｓ３７３でＮｏ）、直線上ブロブ連結処理Ｓ３０７は終了する。
【００９０】
一方、比較元ブロブに対応する慣性等価楕円の主軸角度と、被比較ブロブに対応する慣性等価楕円の主軸角度とが類似している場合（Ｓ３７３でＹｅｓ）、比較元ブロブに対応する慣性等価楕円の副軸長と、被比較ブロブに対応する慣性等価楕円の副軸長とが類似するか否かを判定する（Ｓ３７４）。
【００９１】
より詳細には、比較元ブロブに対応する慣性等価楕円の副軸長をＬｎ１とし、被比較ブロブに対応する慣性等価楕円の副軸長をＬｎ２とするとき、主軸角度同士の比Ｌｎ１／Ｌｎ２が、予め設定した閾値Ｔｈ４以上かつＴｈ５以下である場合、すなわち、
【００９２】
【数５】
2015040827.tif 000007
【００９３】
の条件が満たされる場合に、これらの副軸長が類似していると判定する。
【００９４】
なお、被比較ブロブが複数存在する場合、比較元ブロブと、各被比較ブロブとの間で、副軸長が類似しているか否かをそれぞれ判定する。条件式Ｃが満たされる場合、副軸長同士が類似しているので、比較元ブロブおよび被比較ブロブは、同一の直線状欠陥に対応する可能性が高い。なぜならば、あるブロブが直線状欠陥に対応する場合、そのブロブに対応する慣性等価楕円の副軸長は、直線状欠陥の太さに関連すると考えられる。従って、比較元ブロブおよび被比較ブロブの慣性等価楕円の副軸長同士が類似していることは、これらのブロブが同一の直線上欠陥に対応していることを示すと考えられるためである。一方、条件式Ｃが満たされない場合、副軸長同士が類似していないので、比較元ブロブおよび被比較ブロブは、同一の直線状欠陥に対応する可能性が低い。従って、閾値Ｔｈ４およびＴｈ５を適切に設定することによって、条件式Ｃに基づき、比較元ブロブと被比較ブロブとが同一の直線状欠陥に対応するか否かを判定することができる。
【００９５】
比較元ブロブおよび被比較ブロブの慣性等価楕円同士の間で、副軸長同士が類似していない場合（Ｓ３７４でＮｏ）、直線上ブロブ連結処理Ｓ３０７は終了する。一方、比較元ブロブおよび被比較ブロブの慣性等価楕円同士の間で、副軸長同士が類似している場合（Ｓ３７４でＹｅｓ）、直線上ブロブ連結部３６７は、比較元ブロブと被比較ブロブとを連結する（Ｓ３７５）。
【００９６】
以上で、直線上ブロブ連結処理Ｓ３０７は終了する。
【００９７】
ここで説明したように、直線上ブロブ連結処理Ｓ３０７では、比較元ブロブと非比較ブロブとを連結するか否かの判定条件として、平均コントラストの比および慣性等価楕円の主軸角度の比に加えて、慣性等価楕円の副軸長の比も考慮に入れる。これにより、比較元ブロブと被比較ブロブとが連結されるための条件が、前記実施形態１および２のそれよりも厳格になる。このことは、比較元ブロブと被比較ブロブとが同一の直線状欠陥に対応するか否かの判定が、より正確になることを意味する。その結果、直線状欠陥の誤検出をより抑制することができる。
【００９８】
ここで、図１２を用いて、直線上ブロブ連結処理Ｓ３０７において連結されるブロブの例、および連結されないブロブの例を説明する。図１２の（ａ）および（ｂ）は、どちらも二値画像データの例である。ここでは、上記条件式Ｃにおいて、Ｔｈ４＝０．８０、Ｔｈ５＝１．２５とする。
【００９９】
図１２の（ａ）において、直線ｆ６に乗った２つのブロブｂ１４およびｂ１５に対応する慣性等価楕円の副軸長Ｌｎ１およびＬｎ２が、二値化画素の辺の長さ単位で、どちらも２．８である。従って、Ｌｎ１／Ｌｎ２＝１であり、条件式Ｃに示す条件が満たされる。ゆえに、直線上ブロブ連結部３６７は、これらのブロブｂ１４およびｂ１５を連結する。一方、図１２の（ｂ）において、直線ｆ７に乗った２つのブロブｂ１６およびｂ１７のうち、ブロブｂ１６に対応する慣性等価楕円の副軸長Ｌｎ１は２．８であり、ブロブｂ１７に対応する慣性等価楕円の副軸長Ｌｎ２は４．２である。従って、Ｌｎ１／Ｌｎ２＝０．６６・・＜Ｔｈ４であり、条件式Ｃに示す条件が満たされない。ゆえに、直線上ブロブ連結部３６７は、これらのブロブｂ１６およびｂ１７を連結しない。
【０１００】
［変形例］
本実施形態３の一変形例では、直線上ブロブ連結部３６７は、直線上ブロブ連結処理Ｓ３０７において、比較元ブロブと被比較ブロブとの間で、ブロブの平均コントラスト、慣性等価楕円の主軸方向、および慣性等価楕円の副軸長に加えて、さらに、主軸長を比較してもよい。慣性等価楕円の主軸長Ｌｍは、以下の式で求められる。
【０１０１】
【数６】
2015040827.tif 000008
【０１０２】
または、直線上ブロブ連結部３６７は、直線上ブロブ連結処理Ｓ３０７において、比較元ブロブと被比較ブロブとの間で、ブロブの平均コントラスト、慣性等価楕円の主軸方向および副軸長のいずれかに加えて、主軸長を比較してもよい。
【０１０３】
なお、ブロブの特徴量としての幅、長さ、および角度は、ブロブの慣性等価楕円から求められるものに限られない。ブロブの特徴量としての幅、長さ、および角度は、ブロブの形状に基づいて求められる軸の幅、長さ、および角度であればよい。
【０１０４】
直線上ブロブ連結処理Ｓ３０７において、比較元ブロブと被比較ブロブとの間で比較される特徴量の数が多いほど、比較元ブロブと被比較ブロブとが連結されるための条件を、より厳格にすることができる。このことは、比較元ブロブと被比較ブロブとが同一の直線状欠陥に対応するか否かの判定が、より正確になることを意味する。一方、直線上ブロブ連結処理Ｓ３０７において、比較元ブロブと被比較ブロブとの間で比較される特徴量の数が少ないほど、直線上ブロブ連結処理Ｓ３０７に要する時間、および画像処理部３６０への負荷を、より減少させることができる。
【０１０５】
〔ソフトウェアによる実現例〕
検査システム１〜３の制御ブロック（特に、コントローラ４０、装置制御部５０、および画像処理部６０）は、集積回路（ＩＣチップ）等に形成された論理回路（ハードウェア）によって実現してもよいし、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を用いてソフトウェアによって実現してもよい。
【０１０６】
後者の場合、検査システム１は、各機能を実現するソフトウェアであるプログラムの命令を実行するＣＰＵ、上記プログラムおよび各種データがコンピュータ（またはＣＰＵ）で読み取り可能に記録されたＲＯＭ（Read Only Memory）または記憶装置（これらを「記録媒体」と称する）、上記プログラムを展開するＲＡＭ（Random Access Memory）などを備えている。そして、コンピュータ（またはＣＰＵ）が上記プログラムを上記記録媒体から読み取って実行することにより、本発明の目的が達成される。上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、上記プログラムは、該プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介して上記コンピュータに供給されてもよい。なお、本発明は、上記プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。
【０１０７】
［本発明の別の表現］
本発明は、以下のように表現することもできる。
【０１０８】
(a)画像データにおける欠陥候補および該欠陥候補の特徴量である欠陥候補特徴量を判定する欠陥候補判定手段と、
(b)前期欠陥候補のうち画像データ内における同一直線方向に存在する複数の欠陥候補を１つの第１の欠陥候補群としてグループ化する第１の欠陥候補グループ化手段と、
(c)前記一つの欠陥候補群に属する複数の欠陥候補どうしの欠陥候補特徴量を比較する欠陥候補特徴量比較手段と、
(d)前記欠陥候補特徴量の比較を行った複数の欠陥候補のうち、欠陥候補特徴量が近似した複数の欠陥候補を１つの第２の欠陥候補群として再グループ化する第２の欠陥候補グループ化手段と、
を備えた欠陥判定装置。
【０１０９】
上記欠陥判定装置は、一つの欠陥候補群に属する複数の欠陥候補どうしの欠陥候補特徴量を比較は、同一直線上に存在する欠陥候補のうち、被比較対象の欠陥候補に対して直線方向に近い側の欠陥候補から少なくとも１つ以上の欠陥候補と比較することにより行ってもよい。
【０１１０】
上記欠陥判定装置は、一つの欠陥候補群に属する複数の欠陥候補どうしの欠陥候補特徴量を比較は、同一直線上に存在する欠陥候補のうち、被比較対象の欠陥候補に対して直線方向に近い側の欠陥候補から少なくとも２個以上の欠陥候補と比較することにより行ってもよい。
【０１１１】
上記欠陥判定装置は、前記欠陥候補の特徴量は該欠陥候補を構成する画素の輝度値をもとに算出したコントラスト値であってもよい。
【０１１２】
上記欠陥判定装置は、前記欠陥候補の特徴量は該欠陥候補を構成する画素の領域から判定した主軸角度であってもよい。
【０１１３】
上記欠陥判定装置は、前記欠陥候補の特徴量は該欠陥候補を構成する画素の領域から判定した主軸長であってもよい。
【０１１４】
〔まとめ〕
本発明の態様１に係る検査装置（装置制御部５０、画像処理部６０、２６０、３６０）は、被検査物の直線状欠陥を検出するための欠陥候補を判定する欠陥判定装置であって、上記被検査物の画像データから欠陥候補領域を検出する欠陥候補領域検出部（ラベリング部６４）と、上記欠陥候補領域検出部に検出された上記欠陥候補領域の所定の特徴量を算出する特徴量算出部（６５）と、上記欠陥候補領域検出部により検出された上記欠陥候補領域のうち、上記画像データにおいて同一直線上に存在する欠陥候補領域を抽出する欠陥候補領域抽出部（ブロブ群抽出部６６）と、上記欠陥候補領域抽出部により抽出された同一直線上の欠陥候補領域のうち、上記特徴量算出部により算出された上記特徴量が互いに類似する欠陥候補領域を、一群の欠陥候補領域としてグループ化する欠陥候補領域グループ化部（直線上ブロブ連結部６７）と、を備えている。
【０１１５】
上記の構成によれば、画像データにおいて同一直線に乗った欠陥候補領域が抽出され、またそれらの欠陥候補領域の特徴量が算出されて、抽出された欠陥候補領域のうち、特徴量同士が類似する欠陥候補領域がグループ化される。
【０１１６】
そのため、画像データにおいて、被検査物の直線状欠陥に対応する画素領域が複数の欠陥候補領域で構成されている場合であっても、これらの複数の欠陥候補領域は、類似する特徴量を有するので、グループ化される。こうしてグループ化された欠陥候補領域は、グループ化前の各欠陥候補領域と比較して、長さおよび面積等の点で、直線状欠陥に対応する画素領域である蓋然性が高い。従って、グループ化後の欠陥候補領域は、グループ化前の各欠陥候補領域と比較して、直線状欠陥に対応する欠陥候補領域として正しく判定される可能性が高くなる。また、上記の構成によれば、類似する特徴量を有する欠陥候補領域をグループ化するため、同一直線上にあっても、特徴量が類似しない欠陥候補領域はグループ化されない。よって、同一直線上の欠陥候補領域を無条件にグループ化する従来法と比べて、直線状欠陥を正確に判定することができる。
【０１１７】
本発明の態様２に係る検査装置（装置制御部５０、画像処理部６０、２６０、３６０）は、上記態様１において、上記欠陥候補領域グループ化部（直線上ブロブ連結部６７）は、上記欠陥候補領域抽出部（ブロブ群抽出部６６）により抽出された同一直線上の欠陥候補領域のうち、任意の欠陥候補領域と、該任意の欠陥候補領域からの距離が近い順に少なくとも１つ以上の欠陥候補領域との間で、それぞれ上記特徴量を比較し、上記特徴量が類似する欠陥候補領域をグループ化する構成であってもよい。
【０１１８】
上記の構成によれば、同一の直線上の欠陥候補領域のうち、少なくとも最も距離の近い欠陥候補領域の間で特徴量が比較されて、特徴量が類似する欠陥候補領域がグループ化される。そのため、同一の直線上の欠陥候補領域の各々の間で特徴量を比較する構成よりも、グループ化処理に要する時間や、グループ化処理を実行する欠陥候補領域グループ化部の負荷を低減することができる。また、距離が近い複数の欠陥候補領域は、距離が遠い複数の欠陥候補領域と比較して、同じ直線状欠陥に対応する可能性が高い。そのため、距離が近い欠陥候補領域の間で特徴量を比較する上記の構成は、距離が遠い欠陥候補領域の間で特徴量を比較する構成よりも、グループ化処理の効率がよい。
【０１１９】
本発明の態様３に係る検査装置（装置制御部５０、画像処理部６０、２６０、３６０）は、上記態様２において、上記欠陥候補領域グループ化部（直線上ブロブ連結部６７）は、上記欠陥候補領域抽出部（ブロブ群抽出部６６）により抽出された同一直線上の欠陥候補領域のうち、任意の欠陥候補領域と、該任意の欠陥候補領域からの距離が近い順に少なくとも２つ以上の欠陥候補領域との間で、それぞれ上記特徴量を比較し、上記特徴量が類似する欠陥候補領域をグループ化する構成であってもよい。
【０１２０】
上記の構成によれば、距離が近い順に２つ以上の欠陥候補領域の間で特徴量が比較されて、特徴量が類似する欠陥候補領域がグループ化される。これにより、同一の直線状欠陥に対応する欠陥候補領域の間に、ごみなどの異物に対応する欠陥候補領域が存在する場合であっても、同一の直線上欠陥に対応する欠陥候補領域を１つにグループ化することができる。例えば、同一の直線状欠陥に対応する２つの欠陥候補領域の間に、直線状欠陥とは無関係の異物に対応した、上記２つの欠陥候補領域とは特徴量の類似しない欠陥候補領域が存在する場合であっても、上記２つの欠陥候補領域が１つのグループとしてグループ化される。その結果、１つの直線状欠陥に対応する欠陥候補領域としてグループ化すべき領域が断裂することを防ぐことができる。
【０１２１】
本発明の態様４に係る検査装置（装置制御部５０、画像処理部６０）は、上記態様１〜３のいずれかにおいて、上記所定の特徴量は、上記欠陥候補領域に対応する上記画像データ上の画素領域を構成する画素の輝度値に基づいて算出されてもよい。
【０１２２】
上記の構成によれば、特徴量が、欠陥候補領域に対応する画像データ上の画素領域を構成する画素の輝度値に基づいて算出される。一般的に、画像データにおいて、直線状欠陥に対応する画素領域は、周囲の画素領域よりも輝度が高くなる。そのため、直線状欠陥に対応する画素領域中の画素は、周囲の画素とのコントラストが大きいという特徴を有する。そこで、例えば、欠陥候補領域に対応する画像データ上の画素領域を構成する全ての画素のコントラスト値の平均値を特徴量とした場合、直線状欠陥に対応する欠陥候補領域の特徴量同士は類似する一方、直線状欠陥に対応する欠陥候補領域の特徴量と、その直線状欠陥に対応しない欠陥候補領域の特徴量とは類似しないことになる。そのため、このように定義される特徴量を用いて、同一の直線状欠陥に対応する欠陥候補領域を正確に検出し、グループ化することができる。
【０１２３】
本発明の態様５に係る検査装置（装置制御部５０、画像処理部２６０）は、上記態様１〜４のいずれかにおいて、上記所定の特徴量は、上記欠陥候補領域の形状に基づいて求められる軸の角度であってもよい。
【０１２４】
本発明の態様６に係る検査装置（装置制御部５０、画像処理部３６０）は、上記態様１〜４のいずれかにおいて、上記所定の特徴量は、上記欠陥候補領域の形状に基づいて求められる軸の長さであってもよい。
【０１２５】
上記の構成によれば、特徴量が、欠陥候補領域の形状に基づいて求められる軸の角度または長さである。例えば、欠陥候補領域に対応する慣性等価楕円の主軸の角度または副軸の長さであってよい。ここで、欠陥候補領域に対応する慣性等価楕円とは、該欠陥候補領域と同じ重心座標を有するとともに、重心周りの二次モーメントが該欠陥候補領域と等しい楕円のことである。ある欠陥候補領域が直線状欠陥に対応する場合、その欠陥候補領域に対応する慣性等価楕円の主軸角度は、直線状欠陥の向きに関連すると考えられる。また、慣性等価楕円の副軸長は、直線状欠陥の太さに関連すると考えられる。そのため、同一の直線状欠陥に対応する欠陥候補領域の慣性等価楕円の主軸角度および副軸長は、互いに類似する。一方、ある直線状欠陥に対応する欠陥候補領域の慣性等価楕円の主軸角度および副軸長と、その直線状欠陥には対応しない欠陥候補領域の慣性等価楕円の主軸角度および副軸長とは類似しない。従って、欠陥候補領域の慣性等価楕円の主軸角度または副軸長を特徴量とした場合、直線状欠陥に対応する欠陥候補領域の特徴量同士は類似する一方、直線状欠陥に対応するブロブの特徴量と、その直線状欠陥に対応しない欠陥候補領域の特徴量とは類似しないことになる。そのため、このように定義される特徴量を用いて、同一の直線状欠陥に対応する欠陥候補領域を正確に検出し、グループ化することができる。
【０１２６】
本発明の態様７に係る検査装置（装置制御部５０、画像処理部６０、２６０、３６０）は、上記態様１〜６のいずれかにおいて、上記欠陥候補領域グループ化部がグループ化した欠陥候補領域が上記直線状欠陥に対応するか否かを、所定の判定条件に基づいて判定する直線状欠陥判定部をさらに備えてもよい。
【０１２７】
上記の構成によれば、グループ化された欠陥候補領域が直線状欠陥に対応するか否かが、直線状欠陥判定部によって判定される。前述のように、グループ化された欠陥候補領域は、グループ化前の各欠陥候補領域と比較して、長さおよび面積等の点で、直線状欠陥に対応する画素領域である蓋然性が高い。従って、グループ化後の欠陥候補領域は、グループ化前の各欠陥候補領域と比較して、直線状欠陥に対応する欠陥候補領域として正しく判定される可能性が高くなる。
【０１２８】
本発明の態様８に係る検査方法は、被検査物の直線状欠陥を検出するための欠陥候補を判定する欠陥判定装置による欠陥判定方法であって、上記被検査物の画像データから欠陥候補領域を検出する欠陥候補領域検出ステップと、上記欠陥候補領域検出ステップにおいて検出された上記欠陥候補領域の所定の特徴量を算出する特徴量算出ステップと、上記欠陥候補領域検出ステップにおいて検出された上記欠陥候補領域のうち、上記画像データにおいて同一直線上に存在する欠陥候補領域を抽出する欠陥候補領域抽出ステップと、上記欠陥候補領域抽出ステップにおいて抽出された同一直線上の欠陥候補領域のうち、上記特徴量算出ステップにおいて算出された上記特徴量が互いに類似する欠陥候補領域を、一群の欠陥候補領域としてグループ化する欠陥候補領域グループ化ステップと、上記欠陥候補領域グループ化ステップでグループ化された欠陥候補領域が上記直線状欠陥に対応するか否かを、所定の判定条件に基づいて判定する直線状欠陥判定ステップと、を含んでいる。
【０１２９】
上記の構成によれば、上記態様１に係る検査装置と同じ効果を奏することができる。
【０１３０】
本発明の各態様に係る検査装置（装置制御部５０、画像処理部６０、２６０、３６０）は、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを上記検査装置が備える各手段（特に、装置制御部５０、画像処理部６０）として動作させることにより上記検査装置をコンピュータにて実現させる検査装置の直線状欠陥検出制御プログラム、およびそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に入る。
【０１３１】
本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。さらに、各実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を組み合わせることにより、新しい技術的特徴を形成することができる。
【産業上の利用可能性】
【０１３２】
本発明は、液晶ディスプレイのパネルなどの被検査物の外観を検査する検査装置、特に、被検査物の直線状欠陥を検出する検査装置に利用することができる。
【符号の説明】
【０１３３】
５０  装置制御部（欠陥判定装置）
６０、２６０、３６０  画像処理部（欠陥判定装置）
５１  直線状欠陥判定部
６４  ラベリング部（欠陥候補領域検出部）
６５  特徴量算出部
６６  ブロブ群抽出部（欠陥候補領域抽出部）
６７  直線上ブロブ連結部（欠陥候補領域グループ化部）
【図１】
2015040827.tif 000009
【図２】
2015040827.tif 000010
【図３】
2015040827.tif 000011
【図４】
2015040827.tif 000012
【図５】
2015040827.tif 000013
【図６】
2015040827.tif 000014
【図７】
2015040827.tif 000015
【図８】
2015040827.tif 000016
【図９】
2015040827.tif 000017
【図１０】
2015040827.tif 000018
【図１１】
2015040827.tif 000019
【図１２】
2015040827.tif 000020