(57)【要約】【課題】ムラ成分以外の輝度変化成分を十分にかつ短時間で除去可能なノイズ除去方法および装置、このノイズ除去方法および装置を前処理として備えるムラ欠陥検査方法および装置を提供すること。【解決手段】処理対象画像の各画素をノイズ除去フィルタで処理することで得られた各画素のフィルタ効果輝度値に基づいて処理結果画像を生成する。ノイズ除去フィルタは、処理対象である対象画素Ｘから所定距離離れてかつ対象画素Ｘの周囲に配置された各周囲画素の輝度値Ｓ１〜Ｓ２０を取得し、これらの輝度値Ｓ１〜Ｓ２０を大きさの順にソートした際に中央値およびその近傍となる所定数の周囲画素の輝度平均値を求め、この輝度平均値をフィルタ効果輝度値とする。このようなノイズ除去フィルタによる処理を複数回、対象画素から周囲画素までの距離を変えて、かつ、処理結果画像を処理対象画像として、繰り返す。【選択図】図７
2008070242.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ムラ欠陥検査の前処理としてムラ成分以外の輝度変化成分を処理対象画像からノイズ除去フィルタを用いて除去し処理結果画像を生成するノイズ除去方法であって、
前記処理対象画像の各画素を前記ノイズ除去フィルタで処理することで得られた各画素のフィルタ効果輝度値に基づいて処理結果画像を生成するフィルタ処理工程を備え、
前記ノイズ除去フィルタは、処理対象である対象画素から所定距離離れてかつ前記対象画素の周囲に配置された各周囲画素の輝度値を取得し、これらの輝度値を大きさの順にソートした際に中央値およびその近傍となる所定数の前記周囲画素の輝度平均値を求め、この輝度平均値をフィルタ効果輝度値とし、
前記フィルタ処理工程では、前記ノイズ除去フィルタによる処理を複数回、前記対象画素から前記周囲画素までの距離を変えて、かつ、前記処理結果画像を前記処理対象画像として、繰り返す
ことを特徴とするノイズ除去方法。
【請求項２】
請求項１に記載のノイズ除去方法において、
前記フィルタ処理工程では、前記ノイズ除去フィルタによる処理を繰り返す際に、前記対象画素から前記周囲画素までの距離をより小さい距離からより大きい距離へと変更する
ことを特徴とするノイズ除去方法。
【請求項３】
請求項１または２に記載のノイズ除去方法において、
前記フィルタ処理工程の前に、
検査対象を撮像する撮像工程と、
撮像した画像から予め作成しておいた背景画像との差分をとる背景画像差分処理工程と、
背景差分処理された画像から表示エリアの抽出を行う表示エリア抽出工程と、を備え、
前記フィルタ処理工程では、前記表示エリア工程で抽出された画像を処理する
ことを特徴とするノイズ除去方法。
【請求項４】
請求項１から３のいずれかに記載のノイズ除去方法により行われる前処理工程と、
前記前処理工程で最終的に得られた前記処理結果画像を強調対象画像としてその各画素をムラ成分強調フィルタで処理することでムラ成分強調値を得るムラ成分強調工程と、
前記ムラ成分強調工程で得られた各画素の前記ムラ成分強調値に基づいてムラ欠陥を検出するムラ欠陥検出工程と、を備え、
前記ムラ成分強調フィルタは、処理対象である対象画素から所定距離離れてかつ前記対象画素の周囲に配置された各輝度比較画素の輝度値を取得し、これらの輝度値を大きさの順にソートした際に中央値およびその近傍となる所定数の前記輝度比較画素の輝度平均値を求め、この輝度平均値と前記対象画素の輝度値との差分を前記ムラ成分強調値とし、
前記ムラ欠陥検出工程では、各画素の前記ムラ成分強調値を所定の閾値と比較してムラ欠陥候補の画素を抽出することによりムラ欠陥を検出する
ことを特徴とするムラ欠陥検査方法。
【請求項５】
請求項４に記載のムラ欠陥検査方法において、
前記前処理工程の後、前記処理結果画像を縮小して縮小画像を作成する縮小画像作成工程を備え、
前記ムラ成分強調工程では、前記縮小画像を前記強調対象画像としてムラ成分強調フィルタで処理する
ことを特徴とするムラ欠陥検査方法。
【請求項６】
請求項５に記載のムラ欠陥検査方法において、
前記縮小画像作成工程では、縮小倍率が互いに異なる複数の前記縮小画像を作成し、
前記ムラ成分強調工程では、前記各縮小画像をそれぞれ前記強調対象画像として前記ムラ成分強調フィルタで処理し、前記各縮小画像間で対応する画素同士の前記ムラ成分強調値のうち絶対値が最大のものを選択する合成処理を行い、
前記ムラ欠陥検出工程では、前記合成処理において選択された前記ムラ成分強調値に基づいてムラ欠陥を検出する
ことを特徴とするムラ欠陥検査方法。
【請求項７】
請求項４または５に記載のムラ欠陥検査方法において、
前記ムラ成分強調工程は、前記対象画素から前記輝度比較画素までの距離が互いに異なる複数種類の前記ムラ成分強調フィルタを使用し、これらのムラ成分強調フィルタにより前記強調対象画像をそれぞれ処理し、前記距離が互いに異なる各フィルタそれぞれの処理結果において同じ位置の画素同士の前記各ムラ成分強調値のうち絶対値が最大のものを選択する合成処理を行い、
前記ムラ欠陥検出工程では、前記合成処理において選択された前記ムラ成分強調値に基づいてムラ欠陥を検出する
ことを特徴とするムラ欠陥検査方法。
【請求項８】
ムラ欠陥検査の前処理としてムラ成分以外の輝度変化成分を処理対象画像からノイズ除去フィルタを用いて除去し処理結果画像を生成するノイズ除去装置であって、
前記処理対象画像の各画素を前記ノイズ除去フィルタで処理することで得られた各画素のフィルタ効果輝度値に基づいて処理結果画像を生成するフィルタ処理手段を備え、
前記ノイズ除去フィルタは、処理対象である対象画素から所定距離離れてかつ前記対象画素の周囲に配置された各周囲画素の輝度値を取得し、これらの輝度値を大きさの順にソートした際に中央値およびその近傍となる所定数の前記周囲画素の輝度平均値を求め、この輝度平均値をフィルタ効果輝度値とし、
前記フィルタ処理手段は、前記ノイズ除去フィルタによる処理を複数回、前記対象画素から前記周囲画素までの距離を変えて、かつ、前記処理結果画像を前記処理対象画像として、繰り返す
ことを特徴とするノイズ除去装置。
【請求項９】
請求項８に記載のノイズ除去装置と、
前記ノイズ除去装置により最終的に得られた処理結果画像を強調対象画像としてその各画素をムラ成分強調フィルタで処理することでムラ成分強調値を得るムラ成分強調手段と、
前記ムラ成分強調手段により得られた各画素の前記ムラ成分強調値に基づいてムラ欠陥を検出するムラ欠陥検出手段と、を備え、
前記ムラ成分強調フィルタは、処理対象である対象画素から所定距離離れてかつ前記対象画素の周囲に配置された各輝度比較画素の輝度値を取得し、これらの輝度値を大きさの順にソートした際に中央値およびその近傍となる所定数の前記輝度比較画素の輝度平均値を求め、この輝度平均値と前記対象画素の輝度値との差分をムラ成分強調値とし、
前記ムラ欠陥検出手段は、各画素の前記ムラ成分強調値を所定の閾値と比較してムラ欠陥候補の画素を抽出することによりムラ欠陥を検出する
ことを特徴とするムラ欠陥検査装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、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等の製造における検査工程など、各種製品の検査工程において、ムラ欠陥を精度よく自動的に検出するためのノイズ除去方法および装置、ムラ欠陥検査方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）パネルなどにおける表示欠陥の一種である面系欠陥は、形状が不定でありコントラストも低いため、自動検出することが難しい。この面系欠陥であるが、特徴から大まかに分類すると、シミ、スジ、ムラ、線の４つの欠陥に分類される。この中でも、ムラ欠陥は特に背景画像との輝度差が小さく、形状や大きさが不定であるため、検出が難しい。このため、ムラ成分を強調する処理を行った後、ムラ欠陥を抽出することが行われている。
【０００３】
従来、ムラ成分強調およびムラ欠陥検出の前処理としてのノイズ除去工程では、平滑化処理か平坦化処理が行われている（特許文献１〜４）。なお、これらの特許文献にはシミ欠陥検出に関するものも含まれるが、シミ欠陥やムラ欠陥はいずれも、表示領域の或る領域が他の領域と輝度差を有する状態であって、このうち面積が比較的小さいものをシミ欠陥、比較的大きいものをムラ欠陥と呼ぶことが多く、これらシミ欠陥、ムラ欠陥の検出方法は概念的に一部共通する。
【０００４】
ところで平滑化処理や平坦化処理には通常、局所平均フィルタやメディアンフィルタ等が用いられる。ここで、ノイズ除去に局所平均フィルタを用いた場合には、ムラ欠陥に対してノイズとなる輝度変化成分を除去しきれない。また、メディアンフィルタを用いた場合には、ノイズのみを除去するためのフィルタ操作の調整が難しく、ムラ欠陥に対してノイズとなる輝度変化成分を除去しずらい。また、処理に非常に時間が掛かる。
【０００５】
このように従来のムラ成分強調およびムラ欠陥検出の前処理は必ずしも有効ではなかったため、前処理を行わず、ムラ成分を強調する処理を行った後、ムラ欠陥を抽出する前にノイズ除去工程を実施する例もあった（特許文献５）。
ここで、特許文献５におけるムラ成分の強調処理では、検査対象の画素を中心にその周囲に略円状に配列された画素が規定されたフィルタが用いられ、検査画像の画素毎にこのフィルタが掛けられる。このムラ成分強調フィルタは、処理対象となる画素の周囲の各画素を輝度の大きさの順にソートした際の中央値およびその近傍の数画素の輝度平均値と、中心の処理対象画素の輝度との差分を得ることで、フィルタ領域内のムラ欠陥を強調する。
このようなムラ成分強調処理は、検査画像を何段階かに縮小した各縮小画像についてそれぞれ行われたり、処理対象画素から周りの画素までの距離を変えて複数回行われ、取得された複数の強調結果画像を合成することにより、最終的な強調結果を得る。
【０００６】
【特許文献１】特開２００４−５３４７７号公報
【特許文献２】特開２００５−３２６３２３号公報
【特許文献３】特開２００５−１４０６５５号公報
【特許文献４】特開２００６−１３３０５５号公報
【特許文献５】特開２００６−１４５２２８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上述のように、ムラ成分協調およびムラ欠陥検出の前処理に局所平均フィルタやメディアンフィルタを使用することはノイズ除去の有効性および処理時間の点で問題があった。しかしながら、前処理の有効性さえ確保できれば、前処理を実施し、ムラ欠陥に対してノイズとなる輝度変化成分を除去したうえでムラ欠陥検査を行うことにより、ムラ欠陥の検出精度を向上したい。
なお、特許文献５では特殊なムラ成分強調フィルタが用いられているが、このフィルタによる強調結果には、ムラ欠陥と共に、スジ、線などの線状欠陥も含まれることになる。このようにノイズが入った強調結果が合成されることにより、ムラ欠陥の検出精度が低下してしまう。
【０００８】
本発明の目的は、ムラ成分以外の輝度変化成分を十分にかつ短時間で除去可能なノイズ除去方法および装置、このノイズ除去方法および装置を前処理として備えるムラ欠陥検査方法および装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明のノイズ除去方法は、ムラ欠陥検査の前処理としてムラ成分以外の輝度変化成分を処理対象画像からノイズ除去フィルタを用いて除去し処理結果画像を生成するノイズ除去方法であって、前記処理対象画像の各画素を前記ノイズ除去フィルタで処理することで得られた各画素のフィルタ効果輝度値に基づいて処理結果画像を生成するフィルタ処理工程を備え、前記ノイズ除去フィルタは、処理対象である対象画素から所定距離離れてかつ前記対象画素の周囲に配置された各周囲画素の輝度値を取得し、これらの輝度値を大きさの順にソートした際に中央値およびその近傍となる所定数の前記周囲画素の輝度平均値を求め、この輝度平均値をフィルタ効果輝度値とし、前記フィルタ処理工程では、前記ノイズ除去フィルタによる処理を複数回、前記対象画素から前記周囲画素までの距離を変えて、かつ、前記処理結果画像を前記処理対象画像として、繰り返すことを特徴とする。
【００１０】
本発明のノイズ除去装置は、ムラ欠陥検査の前処理としてムラ成分以外の輝度変化成分を処理対象画像からノイズ除去フィルタを用いて除去し処理結果画像を生成するノイズ除去装置であって、前記処理対象画像の各画素を前記ノイズ除去フィルタで処理することで得られた各画素のフィルタ効果輝度値に基づいて処理結果画像を生成するフィルタ処理手段を備え、前記ノイズ除去フィルタは、処理対象である対象画素から所定距離離れてかつ前記対象画素の周囲に配置された各周囲画素の輝度値を取得し、これらの輝度値を大きさの順にソートした際に中央値およびその近傍となる所定数の前記周囲画素の輝度平均値を求め、この輝度平均値をフィルタ効果輝度値とし、前記フィルタ処理手段は、前記ノイズ除去フィルタによる処理を複数回、前記対象画素から前記周囲画素までの距離を変えて、かつ、前記処理結果画像を前記処理対象画像として、繰り返すことを特徴とする。
【００１１】
これらの各発明によれば、処理対象画像の各画素を対象画素としてその周囲の各周囲画素を輝度の大きさ順にソートした際にこれら周囲画素の代表値として中央値およびその近傍の輝度平均値をフィルタ効果輝度値とするとともに、処理結果画像を再度処理対象画像として、対象画素から周囲の周囲画素との距離を変えてノイズ除去フィルタ処理を２回以上繰り返すことにより、ムラ欠陥に対してノイズとなる線、スジなどの輝度変化成分を良好に除去できる。
【００１２】
すなわち、ノイズ除去フィルタには、フィルタ領域の中心の対象画素と、対象画素の周りに配置された各周囲画素とがそれぞれ規定されており、各周囲画素の輝度値の中央値およびその近傍平均値を中心の対象画素の輝度値とする手法により、線、スジなど、ムラ欠陥よりも輝度変化（濃淡）が大きいノイズの多くが除去される。この処理を対象画素と周囲画素との距離を変えて、かつノイズ除去フィルタの処理結果画像を処理対象画像として繰り返す再帰的な処理により、様々なサイズおよび形状のノイズを除去できる。
また、対象画素と周囲画素との距離を適宜設定することにより、除去可能なノイズの大きさを設定できるため、ノイズ除去フィルタの操作が容易となる。
【００１３】
ここで、本発明におけるノイズ除去フィルタの処理は、各周囲画素の輝度値をソートし、中央値およびその近傍の所定数の画素の輝度平均値を計算するだけなので、メディアンフィルタなどと比べて処理時間を大幅に短縮できる。すなわち、対象画素から所定距離内の全画素の輝度値を計算するメディアンフィルタでは、周囲画素のみの輝度値を計算する本発明と比べて処理時間が掛かり、しかも対象画素と周囲画素との距離が大きくなるほど計算対象の画素数が累進的に増加するため処理時間が非常に掛かってしまう。
これに対して、本発明では、周囲画素に計算対象が限定され、しかも、輝度値でソートした際の中央値およびその近傍の所定数の画素のみの輝度平均をとるので、対象画素から周囲画素までの距離（フィルタ径）が大きくなっても処理時間にさほど影響しない。ノイズ除去フィルタ処理を繰り返す回数は、例えば２〜５回程度に設定してよい。
【００１４】
加えて、本発明では、対象画素から周囲画素までの距離を変えてノイズ除去フィルタを再帰的に掛けることによって様々なサイズのノイズを除去しており、複数回のフィルタ処理結果を合成する手法は採られない。
ここで、１回のノイズ除去フィルタ処理ではノイズの形状、大きさなどによっては除去しきれないことが多いため、フィルタ処理結果を合成するとノイズ除去に関して誤差が多く含まれる結果となる。
これに対して、本発明では、対象画素と周囲画素との距離を変え、この距離に適合するノイズが除去された処理結果画像に対してノイズ除去フィルタ処理を繰り返すので、ノイズを精度良く除去できる。
【００１５】
以上のように、本発明のノイズ除去方法がムラ成分以外の輝度変化成分の除去に有効であることから、このようなノイズ除去処理をムラ成分強調およびムラ欠陥検出の前処理として導入することにより、ノイズに影響されずにムラ欠陥を精度良く検出することが可能となる。
【００１６】
なお、輝度値の大きさの順にソートした際に中央値およびその近傍となる所定数の周囲画素とは、各周囲画素を輝度値順にソートした際の中央値（メディアン値）を含む所定数の周囲画素を意味する。ここで、所定数は、周囲画素数の１／２未満が好ましく、周囲画素数に対して十分に小さい値である２画素程度がより好ましい。但し、これに限定されるものではない。この輝度平均値が計算される周囲画素の所定数は、対象画素と周囲画素との距離が大きいほど、多くすることができる。
【００１７】
本発明のノイズ除去方法では、前記フィルタ処理工程では、前記ノイズ除去フィルタによる処理を繰り返す際に、前記対象画素から前記周囲画素までの距離をより小さい距離からより大きい距離へと変更することが好ましい。
【００１８】
この発明によれば、対象画素から周囲画素までの距離を小さい値から徐々に大きくしていくことにより、フィルタ領域サイズに適合するノイズが順次除去されるので、各種の形状、サイズであるノイズの殆どをより高精度に除去できる。
すなわち、前記距離がノイズに対して大き過ぎると周囲画素すべてが同程度の輝度値となり、フィルタのノイズ除去効果が出にくいが、この距離を小さい方から次第に大きくしていくことで、ノイズを殆ど取り残すことなく精度良く除去できる。そして、前記距離が相対的に大きい際には既に相対的に小さい距離のフィルタ領域サイズに適合するノイズが除去されているので、異なるサイズ、形状のノイズに影響されずに各種サイズ、形状のノイズをそれぞれ精度良く除去できる。
【００１９】
本発明のノイズ除去方法では、前記フィルタ処理工程の前に、検査対象を撮像する撮像工程と、撮像した画像から予め作成しておいた背景画像との差分をとる背景画像差分処理工程と、背景差分処理された画像から表示エリアの抽出を行う表示エリア抽出工程と、を備え、前記フィルタ処理工程では、前記表示エリア工程で抽出された画像を処理することが好ましい。
【００２０】
ここで、背景画像とは、検査対象に生じる欠陥以外のムラ等の影響を除去するために用意されるものであり、例えば、２０枚程度の良品サンプル画像を平均化したものなどが利用される。
本発明では、背景画像差分処理により、例えば、撮像するために用いられる照明やレンズ等の検査対象以外のものによって生じるムラ等の影響を無くすことができる。そして、表示エリア抽出により、撮像した画像から外縁部（エッジ）などを除去し検査対象とする表示エリアのみを切り出すことができる。これらによって、ノイズを効率的に精度良く除去できる。
【００２１】
本発明のムラ欠陥検査方法は、前述のノイズ除去方法により行われる前処理工程と、前記前処理工程で最終的に得られた前記処理結果画像を強調対象画像としてその各画素をムラ成分強調フィルタで処理することでムラ成分強調値を得るムラ成分強調工程と、前記ムラ成分強調工程で得られた各画素の前記ムラ成分強調値に基づいてムラ欠陥を検出するムラ欠陥検出工程と、を備え、前記ムラ成分強調フィルタは、処理対象である対象画素から所定距離離れてかつ前記対象画素の周囲に配置された各輝度比較画素の輝度値を取得し、これらの輝度値を大きさの順にソートした際に中央値およびその近傍となる所定数の前記輝度比較画素の輝度平均値を求め、この輝度平均値と前記対象画素の輝度値との差分を前記ムラ成分強調値とし、前記ムラ欠陥検出工程では、各画素の前記ムラ成分強調値を所定の閾値と比較してムラ欠陥候補の画素を抽出することによりムラ欠陥を検出することを特徴とする。
【００２２】
本発明のムラ欠陥検査装置は、前述のノイズ除去装置と、前記ノイズ除去装置により最終的に得られた処理結果画像を強調対象画像としてその各画素をムラ成分強調フィルタで処理することでムラ成分強調値を得るムラ成分強調手段と、前記ムラ成分強調手段により得られた各画素の前記ムラ成分強調値に基づいてムラ欠陥を検出するムラ欠陥検出手段と、を備え、前記ムラ成分強調フィルタは、処理対象である対象画素から所定距離離れてかつ前記対象画素の周囲に配置された各輝度比較画素の輝度値を取得し、これらの輝度値を大きさの順にソートした際に中央値およびその近傍となる所定数の前記輝度比較画素の輝度平均値を求め、この輝度平均値と前記対象画素の輝度値との差分をムラ成分強調値とし、前記ムラ欠陥検出手段は、各画素の前記ムラ成分強調値を所定の閾値と比較してムラ欠陥候補の画素を抽出することによりムラ欠陥を検出することを特徴とする。
【００２３】
これらの各発明によれば、前述したノイズ除去処理を前処理として行い、ムラ成分以外の輝度変化成分がムラ欠陥検査対象から殆ど除去されるので、ノイズ除去処理された処理結果画像についてムラ成分を強調し、この強調結果に基づいてムラ欠陥検出を行うことで、ムラ欠陥のみを格段に精度良く検出することができる。
ここで、本発明のムラ欠陥検査には、ムラ成分強調フィルタを使用し、このムラ成分強調フィルタは、対象画素の周囲の輝度比較画素を輝度の大きさ順にソートした際の中央値およびその近傍となる所定数の画素の輝度平均値と、対象画素の輝度値との差分をムラ成分強調値としている。このようにムラ成分が強調されることで、例えば輝度比較画素を対象画素に対して上下左右のみに配置した場合に比べて、面状に広がるムラ欠陥を確実に検出することができる。
【００２４】
なお、輝度比較画素すべての輝度平均値と対象画素の輝度値との差分をムラ強調値として算出するムラ成分強調フィルタを用いた場合には、処理結果に欠陥周囲（エッジ部分）に実際には存在しないムラ成分が生じてこのムラ部分を誤検出してしまうおそれがあるところ、本発明では、前記構成のムラ成分強調フィルタにより、前記誤検出となるムラ成分が生じることなく、ムラ成分を高精度に検出することができる。
また、本発明におけるムラ成分強調フィルタは、対象画素と輝度比較画素との距離を適宜設定することで、フィルタ領域サイズに適合し検出可能なムラ欠陥の大きさを設定できるので、フィルタ操作を容易にできる。
【００２５】
さらに、ムラ成分強調フィルタにおいて、輝度値の大きさの順にソートした際に中央値およびその近傍となる所定数の輝度比較画素とは、各輝度比較画素を輝度値順にソートした際の中央値（メディアン値）を含む所定数の輝度比較画素を意味する。ここで、所定数は、輝度比較画素数の１／２未満が好ましく、輝度比較画素数に対して十分に小さい値である２〜４画素程度がより好ましい。但し、これに限定されるものではない。この輝度平均値が計算される輝度比較画素の所定数は、対象画素と輝度比較画素との距離が大きいほど、多くすることができる。
【００２６】
本発明のムラ欠陥検査方法では、前記前処理工程の後、前記処理結果画像を縮小して縮小画像を作成する縮小画像作成工程を備え、前記ムラ成分強調工程では、前記縮小画像を前記強調対象画像としてムラ成分強調フィルタで処理することが好ましい。
【００２７】
この発明によれば、縮小画像をムラ成分強調処理の対象とすることにより、等倍画像を処理する場合と比べて、より大きなムラ成分を強調できるとともに処理時間を短縮できる。
【００２８】
本発明のムラ欠陥検査方法では、前記縮小画像作成工程では、縮小倍率が互いに異なる複数の前記縮小画像を作成し、前記ムラ成分強調工程では、前記各縮小画像をそれぞれ前記強調対象画像として前記ムラ成分強調フィルタで処理し、前記各縮小画像間で対応する画素同士の前記ムラ成分強調値のうち絶対値が最大のものを選択する合成処理を行い、前記ムラ欠陥検出工程では、前記合成処理において選択された前記ムラ成分強調値に基づいてムラ欠陥を検出することが好ましい。
【００２９】
この発明によれば、倍率が互いに異なる各縮小画像の間では、同一のムラ欠陥のサイズがそれぞれ異なるため、各縮小画像にムラ成分強調フィルタをそれぞれ適用することで、様々なサイズのムラ成分を強調することができる。すなわち、各縮小画像において、ムラ成分強調フィルタに対する相対的なムラ成分のサイズを変更することができるので、ムラ成分のサイズに応じた複数種類のフィルタを用意しなくても、各種サイズのムラ成分を強調できる。
【００３０】
そのうえ、各縮小画像からそれぞれ得られたムラ成分強調結果を合成するので、各サイズのムラ欠陥を確実に検出することができる。このため、各縮小画像についての強調結果を個別に評価する必要が無く、合成結果のみを評価すればよいので、様々なサイズのムラ欠陥を容易に検出・評価することができる。
なお、前述のノイズ除去処理によってムラ成分以外のノイズの殆どが除去されているからこそ、ムラ強調結果の合成処理に伴う誤差発生を防止できる。
【００３１】
本発明のムラ欠陥検査方法では、前記ムラ成分強調工程は、前記対象画素から前記輝度比較画素までの距離が互いに異なる複数種類の前記ムラ成分強調フィルタを使用し、これらのムラ成分強調フィルタにより前記強調対象画像をそれぞれ処理し、前記距離が互いに異なる各フィルタそれぞれの処理結果において同じ位置の画素同士の前記各ムラ成分強調値のうち絶対値が最大のものを選択する合成処理を行い、前記ムラ欠陥検出工程では、前記合成処理において選択された前記ムラ成分強調値に基づいてムラ欠陥を検出することが好ましい。
【００３２】
この発明によれば、前記距離が互いに異なる各ムラ成分強調フィルタにより、フィルタ領域サイズにそれぞれ適合する様々なサイズのムラ成分を強調することができる。
また、各ムラ成分強調フィルタによりそれぞれ得られたムラ成分強調結果を合成するので、各サイズのムラ欠陥を容易かつ確実に検出することができる。
なお、前述のノイズ除去処理によってムラ成分以外のノイズの殆どが除去されているからこそ、ムラ強調結果の合成処理に伴う誤差発生を防止できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３３】
以下、本発明の一実施形態を図面を参照して説明する。
［１．ムラ欠陥検査装置の全体構成］
図１は、本実施形態に係るムラ欠陥検査装置の構成ブロック図である。
図１において、１は検査対象である液晶パネル（ＬＣＤ、液晶ライトバルブ）、２は画像投写装置であるプロジェクタであり、液晶パネル１を外部からセットできるようになっている。３は液晶パネル１に各種パターンを出力可能なパターンジェネレータ、４はスクリーン、５はスクリーン４に投影された画像を撮影する撮像手段としてのＣＣＤカメラであり、液晶パネル１の解像度以上の解像度を有するＣＣＤ（Charge Coupled Devices）を搭載している。６はパターンジェネレータ３およびＣＣＤカメラ５を制御し、液晶パネル１の画像領域におけるムラ欠陥を画像処理により検出するコンピュータ装置、７はコンピュータ装置６に接続された表示装置（モニタ）である。
【００３４】
［２．コンピュータ装置（画像処理装置）の内部構成］
コンピュータ装置６は、画像入力手段６０と、背景画像差分処理手段６１と、表示エリア抽出手段６２と、ノイズ除去装置としてのノイズ除去手段６３と、縮小画像作成手段６４と、ムラ成分強調手段６５と、ムラ欠陥抽出手段６６と、ｂｌｏｂ処理手段６７と、欠陥ランク分類手段６８とを備えている。
【００３５】
コンピュータ装置６の画像入力手段６０は、ＣＣＤカメラ５の撮像画像をコンピュータ装置６への入力画像として取り込み、この入力画像を図示しない記憶手段に記憶する。
背景画像差分処理手段６１は、入力画像と予め作成された背景画像との差分を取り、検査対象以外のものによって生じる欠陥状の輝度変化を除去した背景差分画像を得る。
【００３６】
表示エリア抽出手段６２は、背景差分画像から液晶パネル１の画像領域に相当する部分のみを抽出する表示エリア抽出工程を実施する。
【００３７】
ノイズ除去手段６３は、表示エリア抽出手段６２で抽出された画像を処理対象画像として、ノイズ除去フィルタにより、ムラ成分以外の線、スジなどの輝度変化成分（ノイズ）を除去する。ノイズ除去手段６３はノイズ除去フィルタを処理するフィルタ処理手段を有する。
【００３８】
縮小画像作成手段６４は、後の処理で比較的大きなムラ欠陥を検出するために、ノイズ除去手段６３により得られた処理結果画像を１／８サイズに縮小する。
【００３９】
ムラ成分強調手段６５は、縮小画像作成手段６４による縮小画像を強調対象画像とし、この縮小画像にムラ成分強調フィルタを適用してムラ成分を強調する。
【００４０】
ムラ欠陥抽出手段６６は、ムラ成分強調手段６５で得られたムラ成分強調値を所定の閾値と比較してムラ欠陥候補を抽出する。なお、ムラ欠陥には、周りの画素よりも輝度値が高い白ムラ欠陥と、周りの画素よりも輝度値が低い黒ムラ欠陥とがある。このため、閾値として、白ムラ欠陥閾値と、黒ムラ欠陥閾値とがそれぞれ設定されている。
【００４１】
ｂｌｏｂ処理手段６７は、ムラ欠陥抽出手段６６が欠陥候補として抽出した領域の面積と、この欠陥候補領域内の画素の輝度平均値とを求める。
【００４２】
欠陥ランク分類手段６８は、ｂｌｏｂ処理手段６７で求めた面積および輝度平均値に基づいてムラ欠陥のランクを評価し、各検査対象がいずれの欠陥ランクに該当するかを分類する。
本実施形態では、ムラ欠陥抽出手段６６、ｂｌｏｂ処理手段６７、および欠陥ランク分類手段６８により、ムラ欠陥検出手段が構成されている。
【００４３】
［３．ムラ欠陥検査工程のフロー］
図２は、本実施形態のムラ欠陥検査装置によるムラ欠陥検査工程を示すフローチャートである。コンピュータ装置６（図１）のＣＰＵ等が各手段６０〜６８をプログラムとしてそれぞれ実行することによって、図２に示す各工程がそれぞれ行われる。
【００４４】
このムラ欠陥検査に際して、本実施形態の検査対象である液晶パネル１をプロジェクタ２の内部にセットし、コンピュータ装置６からパターンジェネレータ３に所定の画像情報を入力して液晶パネル１の画像領域を所定の表示状態とする。このとき、コンピュータ装置６でパターンジェネレータ３を制御することにより、液晶パネル１の画像領域にテストパターンを表示してもよい。この液晶パネル１の画像表示領域における表示画像をプロジェクタ２の投写レンズによりスクリーン４に拡大投写する。
このスクリーン４に投影された画像をＣＣＤカメラ５で撮像し、撮像した画像についてコンピュータ装置６でムラ欠陥を検出し、その検出結果を表示装置７に表示する。
【００４５】
以下、図２に示したムラ欠陥検査の各工程について説明する。
［４−１．撮像工程］
撮像工程Ｓ１では、スクリーン４に投影された画像をＣＣＤカメラ５で撮像し、撮像した画像を画像入力手段６０によってコンピュータ装置６の内部に入力画像として取り込む。このとき、撮像データは図示しないＡ／Ｄ変換器により、４０９６階調（１２ビット）のデジタルデータに変換される。
【００４６】
［４−２．背景画像差分処理工程］
次の背景画像差分処理工程Ｓ２では、背景画像差分処理手段６１により、プロジェクタ２の光源ランプや投写レンズなど液晶パネル以外のものによって欠陥とみなされる輝度変化成分を入力画像から除去する。
この背景画像差分処理工程Ｓ２では、図３（Ａ）に示す入力画像（投影画像）から図３（Ｂ）に示す背景画像を減算して、図３（Ｃ）に示す背景差分画像を作成する。図３（Ｂ）の背景画像は、液晶パネル１以外のランプやレンズ等の光学系の輝度変化成分を示す画像である。すなわち、ランプやレンズ等による輝度変化成分は入力画像および背景画像の両方に生じるため、入力画像から背景画像を減算すれば、液晶パネル以外に起因する輝度変化成分を含まない背景差分画像が得られる。
【００４７】
［４−３．表示エリア抽出工程］
続いて、表示エリア抽出工程Ｓ３では、表示エリア抽出手段６２により、検査対象である液晶パネル１の画像領域に相当する部分のみをステップＳ２で得られた背景差分画像から抽出する。
具体的に、表示エリア抽出工程Ｓ３では、図４（Ａ）に示す背景差分画像の四隅をパターンマッチング処理により検出し、この四隅の座標の位置関係が長方形になるようにアフィン変換することで表示エリアを抽出する。なお、パターンマッチングによる画像四隅の検出は、例えば画像四隅における数十画素×数十画素の４つの各領域に対して、予め用意した基準画像との間でパターンマッチング処理を行うことで、四隅の座標を特定するものである。
このような表示エリア抽出工程Ｓ３により、図４（Ｂ）に示すように、図４（Ａ）の背景差分画像からスクリーン４の外縁部（エッジ）が除去され、且つ正確な長方形とされた表示エリア（検査対象エリア）のみが抽出される。
【００４８】
［４−４．ノイズ除去工程］
次に、ノイズ除去工程Ｓ４では、ステップＳ５のムラ成分強調処理の前処理として、ノイズ除去手段６３により、図４（Ｂ）の表示エリア抽出処理された画像からムラ成分以外の輝度変化成分を除去する。
このノイズ除去工程Ｓ４では、図５〜図８に示したノイズ除去フィルタを用いて段階的にノイズ除去を行う（フィルタ処理工程）。
なお、ステップＳ１からこのステップＳ４までは、画像の縮小処理を行うことなく等倍（１倍）画像において処理を行う。
【００４９】
図５は、フィルタ領域中心の対象画素Ｘの周りに対象画素Ｘから１画素離れた各周囲画素を規定した「距離１」のノイズ除去フィルタを示す。
ノイズ除去工程Ｓ４では、まず、表示エリア抽出工程Ｓ３で抽出された画像を処理対象画像として、この処理対象画像の各画素を対象に図５のノイズ除去フィルタを掛ける。
【００５０】
ノイズ除去フィルタは、各周囲画素を輝度値の大きさの順にソートした際に中央値およびその近傍となる所定数の画素の輝度平均値を対象画素のフィルタ効果輝度値とするように構成されている。本実施形態では、この輝度平均値が計算される周囲画素数は２画素に設定されている。
図５のフィルタの場合、各周囲画素は８個あり、これらの各周囲画素の輝度値をＳ１〜Ｓ８として、このＳ１〜Ｓ８を大きさ順にソートした際に、例えば、Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３，Ｓ６，Ｓ７，Ｓ８，Ｓ４，Ｓ５の順だとしたら、周囲画素が偶数個あるためその中央値はＳ６およびＳ７となる。ここで、輝度平均値を計算する画素数は２画素であるため、中央値のＳ６，Ｓ７の平均値がそのとき処理されている対象画素のフィルタ効果輝度値となる。
【００５１】
ノイズ除去手段６３は、このノイズ除去フィルタを処理対象画像の各画素に掛け、画素毎に得られたフィルタ効果輝度値に基づいて処理結果画像を生成する。すなわち、処理結果画像の各画素の輝度値には、画素毎のフィルタ効果輝度値がそれぞれ設定される。この処理結果画像において、対象画素Ｘと周囲画素との距離（１画素）に適合した形状、サイズの輝度変化成分、すなわち輝点の多くが除去されている。
【００５２】
次に、ノイズ除去手段６３は、図５のフィルタで得られた処理結果画像に対して、図６に示す「距離２」のノイズ除去フィルタを掛ける。すなわち、図５のフィルタで処理した処理結果画像が、図６のフィルタの処理対象画像となる。
図６のフィルタは、フィルタ領域中心の対象画素Ｘの周りに対象画素Ｘから２画素離れた各周囲画素を規定しており、各周囲画素は１２個あり、各周囲画素の輝度値であるＳ１〜Ｓ１２を大きい順にソートした際に中央値およびその近傍となる２つの画素の輝度平均値をフィルタ効果輝度値とする。
ノイズ除去手段６３は、図５のノイズ除去フィルタと同様に図６のノイズ除去フィルタも処理対象画像の各画素に掛け、各画素について得られたフィルタ効果輝度値に基づいて処理結果画像を作成する。この処理結果画像において、対象画素Ｘと周囲画素との距離（２画素）に適合した形状、サイズの線、スジなどのノイズが除去されている。
【００５３】
そして、ノイズ除去手段６３は、この図６のフィルタで得られた処理結果画像に対して、図７に示すノイズ除去フィルタを掛け、さらに、その処理結果画像を処理対象画像として、図８に示すノイズ除去フィルタを掛ける。
すなわち、ノイズ除去手段６３は、図５〜図８のフィルタを順次用いることで、対象画素Ｘから周囲画素までの距離をより小さい値からより大きい値へと変更する。
【００５４】
図７は、フィルタ領域中心の対象画素Ｘの周りに対象画素Ｘから４画素離れた各周囲画素を規定した「距離４」のノイズ除去フィルタを示す。このフィルタの各周囲画素は２０個あり、各周囲画素の輝度値であるＳ１〜Ｓ２０を大きい順にソートした際に中央値およびその近傍となる２つの画素の輝度平均値をフィルタ効果輝度値とする。
図８は、フィルタ領域中心の対象画素Ｘの周りに対象画素Ｘから８画素離れた各周囲画素を規定した「距離８」のノイズ除去フィルタを示す。このフィルタの各周囲画素は４４個あり、各周囲画素の輝度値であるＳ１〜Ｓ４４を大きい順にソートした際に中央値およびその近傍となる２つの画素の輝度平均値をフィルタ効果輝度値とする。
【００５５】
このように、図５〜図８の各フィルタを順次、処理結果画像を処理対象画像として再帰的に使用することにより、各種形状、各種サイズであるノイズの殆どが除去される。
図９は、ノイズ除去工程Ｓ４を行う前の画像を示し、図１０は、ノイズ除去工程Ｓ４において図５〜図８のノイズ除去フィルタを順次適用し、最終的に得られた処理結果画像を示す。
【００５６】
［４−５．縮小画像作成工程］
次に、縮小画像作成工程Ｓ５では、縮小画像作成手段６４により、ノイズ除去工程Ｓ４で最終的に得られた処理結果画像を縮小した縮小画像を作成する。
本実施形態の縮小画像作成工程Ｓ５では、ノイズ除去工程Ｓ４の処理結果画像のサイズに対して例えば１／８サイズに縮小した画像を作成する。具体的に、１／８サイズの縮小画像を作成する場合には、ノイズ除去工程Ｓ４の処理結果画像の縦方向２画素、横方向２画素の計４画素の平均値を１画素とすることで１／２サイズの縮小画像を作成し、この１／２縮小画像の４画素の平均値を１画素とすることで１／４サイズの縮小画像を作成し、さらに１／４縮小画像の４画素の平均値を１画素とすることで１／８サイズの縮小画像を作成する。
【００５７】
従って、ノイズ除去工程Ｓ４の処理結果画像である原画像が１２００×１０００の１２０万画素とすると、１／２の縮小画像は６００×５００の３０万画素、１／４の縮小画像は３００×２５０の７万５千画素、１／８の縮小画像は１５０×１２５の１万８７５０画素を有することになる。
【００５８】
［４−６．ムラ成分強調工程］
次に、ムラ成分強調工程Ｓ６では、ムラ成分強調手段６５により、縮小画像を強調対象画像としてムラ成分を強調する。すなわち、輝度変化が微小なムラ欠陥の検出を容易化するため、このムラ成分強調工程Ｓ６で縮小画像の各画素にムラ成分強調フィルタを掛けて、画像中のムラ欠陥を強調する。
【００５９】
ムラ成分強調フィルタは、図１１に示すように、処理対象となる対象画素と、この対象画素から所定距離離れて対象画素の周囲に配置された各輝度比較画素とをそれぞれ規定している。このムラ成分強調フィルタは、各輝度比較画素をその輝度値でソートして輝度値の大きさの順にならべた際の中央値およびその近傍となる所定数の画素の輝度平均値を求め、対象画素の輝度値の前記輝度平均値との差分をムラ成分強調値として算出する。
例えば、図１２に示すムラ成分強調フィルタにおいて、対象画素の輝度値をＯ、輝度比較画素の輝度値をＳ１からＳ３２とした場合、Ｓ１からＳ３２の輝度値をその大きさの順にソートする。このフィルタでは各輝度被各画素が偶数個あるためその中央値となる画素は２つあり、輝度平均値を計算する画素数を２画素とする場合は、この中央値をとる２画素の輝度値の平均を計算し、輝度平均値を計算する画素数を４画素とする場合は、この中央値をとる２画素とこの２画素の両側の２画素との合計４画素の輝度値の平均を計算すればよい。
【００６０】
ここで、図１２に示すムラ成分強調フィルタは、対象画素から上下、左右の輝度比較画素までの距離が６画素分であり、対象画素と他の輝度比較画素との間の距離もおおむね６画素分である。本実施形態のムラ成分強調フィルタは、輝度比較画素で囲まれた面積よりも一回り小さい面積のムラ欠陥の抽出に適する。
また、本実施形態では、対象画素と輝度比較画素との距離が互いに異なる複数種類のムラ成分強調フィルタを使用する。具体的に、前記の距離に応じて距離３画素フィルタ、距離６画素フィルタ（図１２）、距離１２画素フィルタの３種類のフィルタを使用し、ムラ成分強調手段６５は、各フィルタの結果を合成する。
【００６１】
図１３には、距離３，６，１２画素の各フィルタの強調結果を合成した結果が示されている。この合成処理は、各フィルタの強調結果において、同じ位置の画素同士のムラ成分強調結果値のうち絶対値が最大となる値を選択するものである。
なお、ムラ成分強調フィルタの径（対象画素から輝度比較画素までの距離）が、ムラ欠陥の大きさに比べて非常に大きい場合、輝度比較画素が他のムラ領域に位置するときそのムラ成分に影響されてムラを正しく検出することができない。このため、ムラ成分強調フィルタは、検出しようとするムラ欠陥の大きさよりも僅かに大きいもの、例えば１〜３画素程度の寸法分、大きいものを用いることが好ましい。本実施形態のムラ強調フィルタにより、欠陥周囲に存在しないムラ成分が出力されることもなく、ムラ成分を高精度に強調できる。
従って、距離３，６，１２画素の各フィルタの強調結果を合成するようにすれば、距離３，６，１２の各サイズに対応したムラ成分が強調されて検出することができる。
【００６２】
［４−７．ムラ欠陥抽出工程］
次に、ムラ欠陥抽出工程Ｓ７では、ムラ欠陥抽出手段６６により、白ムラ欠陥を切り出す閾値と黒ムラ欠陥を切り出す閾値とによってムラ成分強調画像からムラ欠陥候補の領域を切り出す。ここで、各閾値は適宜設定できるが、例えば、ムラ成分強調画像（合成画像）のムラ成分強調値（輝度値）の平均値と、その標準偏差とを求め、これらに基づいて設定することもできる（下記式参照）。
白ムラ欠陥閾値  wslevel＝avr＋α・σ＋β1
黒ムラ欠陥閾値  bslevel＝avr−α・σ＋β2
ここで、avrは合成画像のムラ成分強調値の平均値、σは合成画像のムラ成分強調値の標準偏差、α，β1，β2は任意の数で、検査対象となる画像の状況により適宜決定される。
【００６３】
ここで、αを１に設定して計算した白ムラ欠陥閾値および黒ムラ欠陥閾値で、合成画像を２値化した結果を、図１４、図１５に示す。図１４は白ムラ欠陥閾値で切り出した白ムラ欠陥候補であり、図１５は黒ムラ欠陥閾値で切り出した白ムラ欠陥候補である。図１４、図１５とも、白く表示された領域が、切り出されたムラ欠陥候補の領域である。
【００６４】
［４−８．ｂｌｏｂ処理工程］
次に、ｂｌｏｂ処理工程Ｓ８は、ｂｌｏｂ処理手段６７により、白ムラ欠陥候補画像（図１４）と、黒ムラ欠陥候補画像（図１５）に対し、欠陥候補として切り出した領域の面積と、輝度平均値とを求める。
【００６５】
［４−９．欠陥ランク分類工程］
最後に、欠陥ランク分類工程Ｓ９では、欠陥ランク分類手段６８により、算出された欠陥候補領域の面積および輝度平均値により、その画像におけるムラ欠陥のランクを分類する。
欠陥ランク分類手段６８で求められた欠陥ランクは、表示装置７に表示され、検査員は検査対象の液晶パネル１の欠陥ランクを容易に把握することができる。
【００６６】
［５．本実施形態による効果］
本実施形態によれば、次のような効果がある。
（１）本実施形態のムラ欠陥検査では、ムラ成分強調工程Ｓ６の前処理としてノイズ除去工程Ｓ４を備え、ノイズ除去工程Ｓ４では、複数のノイズ除去フィルタ（図５〜図８）を順次使用することによって対象画素Ｘから周囲画素までの距離を変更し、かつ、前回のフィルタ処理の処理結果画像を次回のフィルタ処理の処理対象画像として処理を繰り返す点に特徴を有する。これによって、輝点、線、スジなど、ムラ欠陥よりも輝度変化（濃淡）が大きく、様々なサイズおよび形状を有するノイズの殆どを除去できる。
これにより、輝度変化の度合が微少なムラ欠陥に関し、そのムラ成分の強調処理およびムラ欠陥候補の抽出処理を精度良く行うことができる。つまりムラ欠陥の検出精度を格段に向上させることができる。
【００６７】
（２）ノイズ除去フィルタの処理は、各周囲画素の輝度値をソートし、中央値およびその近傍の所定数の画素の輝度平均値を計算するだけなので、メディアンフィルタなどと比べて処理時間を大幅に短縮できる。
【００６８】
（３）また、対象画素Ｘから周囲画素までの距離を小さい値から徐々に大きくしていくことにより、フィルタ領域サイズに適合するノイズが処理対象画像から順次除去されるので、各種の形状、各種サイズのノイズの殆どをより高精度に除去できる。
【００６９】
（４）背景画像差分処理工程Ｓ２により、プロジェクタ２のランプやレンズ等の検査対象以外に起因するムラ等の影響を無くすことができる。そして、表示エリア抽出工程Ｓ３により、撮像した画像から外縁部（エッジ）などが除去されるので、この抽出された画像において、ノイズを効率的に精度良く除去できる。よって、ムラ成分の強調処理、ムラ欠陥の検出処理も効率的に精度良く行える。
【００７０】
（５）また、ムラ成分強調工程Ｓ６におけるムラ成分強調フィルタの使用により、例えば輝度比較画素を対象画素に対して上下左右のみに配置した場合に比べて、面状に広がるムラ欠陥を確実に検出することができる。
【００７１】
（６）さらに、ムラ成分強調工程Ｓ６の前に縮小画像作成工程Ｓ５を実施し、ムラ成分強調は縮小画像について行うので、等倍画像を処理する場合と比べて、より大きなムラ成分を強調できるとともに処理時間を短縮できる。
【００７２】
（７）そして、対象画素と輝度比較画素との距離が互いに異なる各ムラ成分強調フィルタ（距離３，６，１２画素の各フィルタ）の使用により、フィルタ領域サイズにそれぞれ適合する様々なサイズのムラ成分を強調することができる。
【００７３】
（８）白ムラ欠陥および黒ムラ欠陥は、共に同じムラ成分強調フィルタで強調され、ムラ欠陥抽出手段６６で白ムラ欠陥用の閾値と、黒ムラ欠陥用の閾値とを使い分けるだけで、白ムラ欠陥および黒ムラ欠陥の両方を簡単に検出することができる。
【００７４】
［本発明の変形例］
以下、本発明における変形例を示す。
前記実施形態におけるムラ成分強調処理に関し、前記実施形態では、対象画素と輝度比較画素との距離が異なる複数種類のムラ成分強調フィルタを使用して各フィルタの強調結果を合成したが、これに限らず、所定サイズ、所定形状のムラ成分を強調する場合は、１種類のムラ成分強調フィルタのみを使用しても良い。
【００７５】
ところで、複数のムラ成分強調結果を合成する場合においては、前記実施形態のように複数種類の距離３，６，１２画素の各ムラ成分強調フィルタを使用する場合に限らず、縮小倍率が互いに異なる複数の縮小画像についてそれぞれ、前記距離が同じムラ成分強調フィルタを掛け、各縮小画像についての強調結果を合成しても良い。
このようにすれば、各縮小画像の間では、同一のムラ欠陥のサイズがそれぞれ異なるため、各縮小画像にムラ成分強調フィルタをそれぞれ適用することで、様々なサイズのムラ成分を強調することができる。すなわち、各縮小画像において、ムラ成分強調フィルタに対する相対的なムラ成分のサイズを変更することができるので、ムラ成分のサイズに応じた複数種類のフィルタを用意しなくても、各種サイズのムラ成分を強調できる。
【００７６】
前記実施形態では、白ムラ欠陥用および黒ムラ欠陥用の各閾値を設定し、白ムラ欠陥および黒ムラ欠陥の両方を検出できるようにしていたが、一方の欠陥のみを検出してもよい。例えば、白ムラ欠陥のみを検出すればよい場合には、黒ムラ欠陥用閾値との比較処理を行わずに処理してもよい。
前記実施形態では、ノイズ除去工程Ｓ４の前に、背景画像差分処理工程Ｓ２および表示エリア抽出工程Ｓ３を実施していたが、これらは撮像した画像の状態によっては実施しなくてもよい。また、縮小画像作成工程Ｓ５も、検出するムラのサイズによっては実施しなくてもよい。
【００７７】
本発明において、ノイズ除去およびムラ欠陥の検出対象としては、前記実施形態のような液晶パネルに限られない。本発明は、プラズマディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ、ＤＭＤ（ダイレクト・ミラー・デバイス）などの表示体部品、ならびにそれらを使用した表示装置・製品の検査に利用することができる。前記実施形態では、液晶パネルを備え、前面のスクリーンに投写レンズにより画像を拡大投写するフロントプロジェクタを示したが、スクリーン後方から画像を投写するリアプロジェクタの検査にも勿論適用できる。
さらに、本発明は、各種表示装置の検査に限らず、表示外観検査でムラ欠陥検出を行うものについて広く利用でき、例えば、家電製品のケースや車のボディなどの表面塗装や、印刷物の印刷面のムラ検査にも問題なく利用できる。
要するに、本発明は、周囲と輝度差があるムラの検出に関して利用できるため、輝度ムラ欠陥や色ムラ欠陥の検出に利用できる。
【００７８】
本発明を実施するための最良の構成、方法などは、以上の記載で開示されているが、本発明は、これに限定されるものではない。すなわち、本発明は、主に特定の実施形態に関して特に図示され、かつ、説明されているが、本発明の技術的思想および目的の範囲から逸脱することなく、以上述べた実施形態に対し、形状、材質、数量、その他の詳細な構成において、当業者が様々な変形を加えることができるものである。
したがって、上記に開示した形状、材質などを限定した記載は、本発明の理解を容易にするために例示的に記載したものであり、本発明を限定するものではないから、それらの形状、材質などの限定の一部もしくは全部の限定を外した部材の名称での記載は、本発明に含まれるものである。
【図面の簡単な説明】
【００７９】
【図１】本発明の実施形態におけるムラ欠陥検査装置の構成ブロック図。
【図２】ムラ欠陥検査装置によるムラ欠陥検査工程を示すフローチャート。
【図３】背景画像差分処理を示す説明図。
【図４】表示エリア抽出処理を示す説明図。
【図５】ノイズ除去処理で使用する「距離１」のノイズ除去フィルタを示す図。
【図６】ノイズ除去処理で使用する「距離２」のノイズ除去フィルタを示す図。
【図７】ノイズ除去処理で使用する「距離４」のノイズ除去フィルタを示す図。
【図８】ノイズ除去処理で使用する「距離８」のノイズ除去フィルタを示す図。
【図９】ノイズ除去処理前の画像を示す図。
【図１０】ノイズ除去処理後の画像を示す図。
【図１１】ムラ成分強調処理で使用するムラ成分強調フィルタの例を示す図。
【図１２】ムラ成分強調フィルタの対象画素および各輝度比較画素の輝度値を符号で示した図。
【図１３】「距離３」、「距離６」、および「距離１２」の各ムラ成分強調フィルタによる強調結果を合成した画像を示す図。
【図１４】合成画像から白ムラ欠陥閾値で切り出した白ムラ欠陥候補を示す図。
【図１５】合成画像から黒ムラ欠陥閾値で切り出した黒ムラ欠陥候補を示す図。
【符号の説明】
【００８０】
１・・・液晶パネル（検査対象）、２・・・プロジェクタ、５・・・ＣＣＤカメラ（撮像手段）、６１・・・背景画像差分処理手段、６２・・・表示エリア抽出手段、６３・・・ノイズ除去手段（ノイズ除去装置）、６４・・・縮小画像作成手段、６５・・・ムラ成分強調手段、６６・・・ムラ欠陥抽出手段、Ｓ２・・・背景画像差分処理工程、Ｓ３・・・表示エリア抽出工程、Ｓ４・・・ノイズ除去工程（前処理工程）、Ｓ５・・・縮小画像作成工程、Ｓ６・・・ムラ成分強調工程、Ｓ７・・・ムラ欠陥抽出工程。
【図１】
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【図２】
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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１１】
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【図１２】
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【図１４】
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【図１５】
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【図３】
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【図４】
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【図９】
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【図１０】
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【図１３】
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