(57)【要約】【課題】取得したカラー画像の色の情報から、人間の目でも検出が難しいような、色の不均一部分を検出し、計算量は極めて少なくして高速化を実現できる色むら検査装置を提供すること。【解決手段】スキャン方向と直角に１次元配列された各素子からスキャンして得られる標準画像からの情報を実値とし、得られた実値の最高値と同一となるように、各実値に掛ける補正係数を各素子ごとに算出し、検査対象から得られた画像情報において、同位置の素子から得られる実値に対して、標準画像から算出した同位置の素子の該補正係数を、各素子ごとに演算処理して補正することを特徴とする。また、検査対象からの入力光をフィルタを介在させてカメラに入力する光量を調整するとともに、カメラからの入力に１０ｂｉｔを用いた後、８ｂｉｔに情報を減らした特徴空間を形成する処理をし、該特徴空間において前記補正係数を各素子ごとに算出する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
色むら検査装置において、スキャン方向と直角に１次元配列された各素子からスキャンして得られる標準画像からの情報を実値とし、得られた実値の最高値と同一となるように、各実値に掛ける補正係数を各素子ごとに算出し、
検査対象から得られた画像情報において、同位置の素子から得られる実値に対して、標準画像から算出した同位置の素子の該補正係数を、各素子ごとに演算処理して補正することを特徴とする色むら検査装置。
【請求項２】
検査対象からの入力光をフィルタを介在させてカメラに入力する光量を調整するとともに、
カメラからの入力に１０ｂｉｔを用いた後、８ｂｉｔに情報を減らした特徴空間を形成する処理をし、該特徴空間において前記補正係数を各素子ごとに算出することを特徴とする請求項１に記載の色むら検査装置。
【請求項３】
カラー画像からこのカラー画像における色の出現頻度情報を持つカラーヒストグラムを作成し、得られたカラーヒストグラムから前記出現頻度情報を抽出し、この抽出された頻度の低い部分を前記カラー画像における色の不均一部分として検出するとともに、頻度の高い部分を前記カラー画像における色の均一部分として検出し、
前記不均一部分に補正係数を掛けて均一部分となるように補正処理することを特徴とする色むら検査装置。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
従来、微妙な色の均一性評価は、熟練技術者の感性に基づく目視検査あるいは照度値比較法を用いた自動化の試みも一部行われてはいるが、色が連続的に変化し境界が不鮮明であるなど、定量的な評価は難しかった。特に、広幅機能性フィルム、大型液晶パネルなどの微妙な色均一性検査においては検出が難しい色の不均一部分は周囲との色の差が少なく境界が不鮮明なことが多い。
しかし、高機能性フィルムや、大型液晶表示装置などでは、広域の表示エリア全体で、極めて均一な色再現性が要求され、微妙な色むらでも基本性能に関わる重大な欠陥となるため、このような装置では、微妙な色むらでさえ検査が必要不可欠となってきた。特に、高機能性フィルム、あるいは、半導体ウエファー上に発生する、むら、色むらなどは、製造時に何らかの原因で発生する微妙な物性的変化として現れ、重大な欠陥となることから、欠陥検査の手法として微妙な、色均一性評価が重要になっている。
【０００２】
従来、色の均一性評価は、色むら、輝度むらの評価として、熟練技能者の官能目視検査に依存しているのが現状である。これらを自動化する試みも、数例行われ初めてはいる。これらの色均一性評価は、色が連続的に変化し境界が不鮮明であったり、どこにいくつ存在するかまでは分からないため、定量的な評価が難しく、むらを判別するため取得画像を適切な領域に分割し、領域内、領域間の色特徴の比較や分布を調べ、人間の感覚特性を取り込んだ評価を行っている。
例えば、特許文献１には、カラー画像からこのカラー画像における色の出現頻度情報を持つカラーヒストグラムを作成し、得られたカラーヒストグラムから前記出現頻度情報を抽出し、この抽出された頻度の低い部分を前記カラー画像における色の不均一部分として検出するとともに、頻度の高い部分を前記カラー画像における色の均一部分として検出することが記載されている。
【特許文献１】特開２００４−１８５２４６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかし、色むらは、色が連続的に変化し境界が不鮮明で、その個数や大きさ、位置も不明確である。しかも、むら検出は人間の視覚特性に大きく依存するという問題がある。例えば、色相の変化と明度の変化では、明度の変化に敏感であったり、エッジの勾配が緩やかなときは、同じ明度差でも視認しにくかったり、黄系と紫系では認識能力が異なったりする。
さらに、熟練度や年齢によりむらの検出レベルが異なる場合や、同じ人でも検査時の体調により検出レベルに違いが生じることもあり、むらは定量的な評価が難しく、むら検出には人間の視覚特性や心理的な要因が大きく影響するという問題もある。
近時、液晶表示装置などのむら検査では、検査基準が微妙すぎ人間の官能ぎりぎりのところでむら検査が行われている。
ＲＧＢカラーカメラで、各色８ビット２５６階調の画像が取得できたとすると、この画像は人間の色の分解能より高い画像で、人間が認識できる色むらは全て検出できるはずである。よって、人間の感度を越える色の不均一部分まで抽出しておけば、人間が、むらと判断する候補は抽出された中に存在する。この抽出された部分が、色むらかどうかを検出する場合、むらの種類や、人間の官能特性に基づいて判断することで、むら検出を抽出部と判定部に分けて実行することが可能となる。抽出部のアルゴリズムはほぼ一定で、判定部のみ被検査物のむら判定の基準に合わせて変更することで、種々のむら検査に対応できる柔軟性のあるアルゴリズムが構築できる。
しかし、実際の撮像系にはノイズや量子化誤差があり、ＲＧＢ各８ビット全て有効に利用できるわけではない。また、人間の色識別の分解能は低いが、人間は検査時に、検査対象物を、最もむらの見えやすい、方向角度から見ることが可能であるため、検査方向角度が固定としたカメラでは、さらに高い色分解能が要求される。
また、例えば、高機能性フィルムを初めとする、視野角依存性が強い検査対象では、２次元カメラなど、内部の素子の大きさより視野領域が広い過ぎる場合では、素子の内側と外側で、光学的同一条件とはならないため、検査自体不正確になるなど問題がある。
そこで、本発明は、人間の感覚特性に合わない、即ち人間では検出できないような不均一部分まで検出でき、検出部分の色の特徴を、検査対象物に応じて、さらに詳しく調べることで、人間の感覚特性に合わせた色むらの判定を可能とする色むら検査装置を提供することを目的とする。
また、本発明の他の目的は、取得したカラー画像の色の情報から、人間の目でも検出が難しいような、色の不均一部分を検出し、計算量は極めて少なくして高速化を実現できる色むら検査装置を提供することである。
【発明の効果】
【０００４】
本発明の色むら検査装置は、不均一部分の色の出現頻度は均一部分に較べて極めて小さく、この頻度情報を判定閾値として用いることで、微妙な不均一部分を評価検査することができる。
また、この頻度情報を、ＲＧＢカラーヒストグラム空間を特徴量として用いて求めることで、人間の目でも検出が難しい色の不均一部分まで検出でき、しかも計算量は極めて少なく高速に色むらを検査することができる。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本機では、カメラからの入力は各色１０ｂｉｔとし、８ｂｉｔに情報を減ずる際、各色のバランスが取れるように演算を行いながら、特徴空間にデータを受け渡し、近傍圧縮でノイズを除去し、有効色分解能を上げ、不均一部分を抽出する。
実際には、このＲＧＢ空間で頻度を比較するのは現実的でなく、カラー画像のカラー値をこのＲＧＢ空間より得られる頻度で置き換えた頻度画像を用いる。すなわち、
（１）本発明の色むら検査装置は、スキャン方向と直角に１次元配列された各素子からスキャンして得られる標準画像からの情報を実値とし、得られた実値の最高値と同一となるように、各実値に掛ける補正係数を各素子ごとに算出し、検査対象から得られた画像情報において、同位置の素子から得られる実値に対して、標準画像から算出した同位置の素子の該補正係数を、各素子ごとに演算処理して補正することを特徴とする。
【０００６】
（２）また、本発明の色むら検査装置は、前記（１）において、検査対象からの入力光をフィルタを介在させてカメラに入力する光量を調整するとともに、カメラからの入力に１０ｂｉｔを用いた後、８ｂｉｔに情報を減らした特徴空間を形成する処理をし、該特徴空間において前記補正係数を各素子ごとに算出することを特徴とする。
（３）さらに、本発明の色むら検査装置は、カラー画像からこのカラー画像における色の出現頻度情報を持つカラーヒストグラムを作成し、得られたカラーヒストグラムから前記出現頻度情報を抽出し、この抽出された頻度の低い部分を前記カラー画像における色の不均一部分として検出するとともに、頻度の高い部分を前記カラー画像における色の均一部分として検出し、前記不均一部分に補正係数を掛けて均一部分となるように補正処理することを特徴とする。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
本発明において、不均一部分の抽出法として次のようにする。均一な領域Ａに不均一領域Ｂ（不均一部分）がある、取得画像をＲＧＢカラーヒストグラム空間にプロットすると、不均一部分と均一部分の二つのクラスタに分かれ、お互いに距離の近い場所にプロットされる。領域Ａ、ＢがそれぞれクラスタＡ、Ｂにプロットされる。ＲＧＢ空間にプロットされた各点の位置に、その色の出現頻度を表す頻度情報を持たせたとすると、均一部分の頻度は大きく、不均一部分の頻度は小さくなる。頻度情報を有するＲＧＢカラーヒストグラム空間で、不均一部分は均一部分に較べて頻度は小さい。この頻度情報を閾値とすれば、極めてセンシティブに二つの領域を区別することができる。具体的には，カラー画像を，座標を表す２つの独立変数ｘ，ｙの関数ｆ（ｘ，ｙ）によって表現すると、頻度画像ｇ（ｘ，ｙ）は、カラー画像ｆ（ｘ，ｙ）のＲＧＢ値（たとえば赤）を、カラーヒストグラム空間より得られる頻度値（たとえば２）に置き換えることにより得られる。この頻度画像において頻度の低い部分が不均一部分でありむらの候補となる。
この時，均一部分と不均一部分を分ける頻度の閾値をｄとし、ｄより小さい頻度の画素を、その頻度値に応じて濃淡表示したものを頻度特徴検出画像ｇｄ（ｘ，ｙ）と呼ぶ。不均一領域は，均一領域よりも色の出現頻度が小さいため、値が閾値ｄより小さい部分が不均一領域として検出される。不均一領域が複数ある場合は、ｄ値により検出される不均一領域の大きさが変わってくる。
本発明の色むら検査装置の開発に当たり、一実施形態として大型液晶表示装置用途に塗布したカラーフィルタを検査対象（被検査物）とした。また、検査装置は、取付治具交換により、高機能性フィルムや多数の色むらの検出検査対象物に、交換可能な光学機構とした。さらに、カラー画像取得には、検出の光学条件を同一とするため、１次元高精度１０ｂｉｔ  ＲＧＢカラーラインセンサカメラを採用した。このため、１次元ラインセンサーカメラの場合では、素子長を考慮し、視野角依存性の影響の無い範囲でレンズ倍率を定め、視野幅を選定すれば、取付角を含め、光学的同一条件となり評価検査が行えるようになる。
検査装置は、この１次元ラインセンサーカメラを視野幅分Ｘ軸Ｙ軸に移動できる機構を備え、光源として、極めて安定なライン型白色蛍光照明を、透過と反射の２系列搭載した。さらに、色むら検査装置として高性能を維持するため、外乱光を遮る暗室構造とした。  
そして、ＲＧＢカラーヒストグラム空間を、特徴量として使用する際、各特徴空間のレンジが狭いほうが良い結果が出る傾向にあるため、ＲＧＢの各バンドを８ビットで処理することを前提に、特徴空間の最適化を行った。
最適化は、カメラの入力を、各色１０ｂｉｔとし、８ｂｉｔに情報を減ずる際、各色のバランスが取れるように演算を行いながら、特徴空間にデータを受け渡しノイズを除去し、有効色分解能を極力上げて不均一部分を抽出した。
【０００８】
［色むらの検出手順］
説明した従来法の不均一部分の抽出方法では、前記ｄの値により抽出される不均一部分の大きさが変わってくる。よって、本実施形態で用いた色むら検出の手順を図１に示す。
前提として、被検査物の均一性が高い場合、むらを検出するためには、照明、カメラを含む、光学系の高い均一性が要求される。
光源には、ＲＧＢカメラで撮像を行う場合、その波長成分と合致した出力を持った光源を使用する必要がある。また、可能な限り均一なライン光を出せる光源が必要である。そこで実験を重ねた結果、ライン型蛍光照明が極めて有効であった。
照明および、撮像系の均一性が低い場合には、全くむらの無い均一性の高い被検査物を撮影し、キャリブレーションを行う必要がある。
そこで、１次元カラーラインセンサカメラの素子方向（水平方向）の照明ムラを補正するため、補正係数を乗じて原画像を補正した。この補正係数には照明のムラとレンズの歪みによるムラも同時に含まれる。これらの補正係数の取得は、ムラの無いサンプルを用いて、照明とレンズを同一条件にして検査画像を取得することにより可能となる。あるいは、スキャン方向（垂直方向）に平行にムラが無い画像でも補正係数を得ることは可能となる。具体的には、１次元配列された素子の１ピクセルごとの位置に対して、欠陥のない画像の最高値となるよう係数を掛け算し同一レベルとし、補正係数を算出する。
すなわち、キャリブレーションはｄの値を大きくしても不均一領域（部分）が現れないようにＲＧＢのバランスを調整し取得画像を補正する。具体的には取得した画像の各ＲＧＢ値に画像の位置に応じた係数を乗じる。また、不均一部分を抽出するために検出するむらの種類、人間の感覚特性を考慮してｄの値を決定する。そして、この時抽出される不均一部分が多めになるようにｄの値を設定する。あるいは、抽出される不均一部分が一定の値、たとえば５０％になるようにｄの値を設定することもできる（図１のむら検出手順を参照）。
【０００９】
抽出された不均一部分より、さらに評価パラメータを抽出し、人間の感覚特性に合わない部分を除去することもできる。たとえば、面積の小さな領域、均一領域と、明度差や色度差の小さいものなどを除去できる。
【００１０】
［色むら検査装置］
カラーヒストグラム空間を特徴量として用いた検査装置を構成する場合、色むら検査対象とするワークの光学特性を十分考慮した、低ノイズで安定したカラー画像取得ができる光学系を構成することが重要となる。
【００１１】
［光学系の基本事項］
以下に本検査装置で考慮した光学系の基本事項を示す。
１）偏光特性や視野角依存特性などがある検査対象でも、視野内、視野幅内で、同一光学検査条件とする光学系を構成する。
２）検出の忠実度を上げるため、カメラには、プリズムで分光してＲＧＢ各成分をそれぞれのセンサで受けることができるものを使用する。また、ＲＧＢの各センサが見ている個所が同一になるように、そのずれが基本的に無いものを使用する。
３）カメラ固有のノイズを極力減らすため可能な限り低ノイズの、ダイナミックレンジの広いカメラを使用する。  
４）照明系には、低ノイズで、視野内各所で極めて均一で、安定した明るさとなる照明装置を使用し、これを、複数の検査対象ワークに対応させるため、透過方式と反射方式の２系統を使用できるようにする。
５）検査対象ワークに対するカメラの設置角は、最適なコントラストを得るため変更可能な機構とする。
６）同様に照明系においてもワークに対する照明の設置角は、最適なコントラストを得るため、変更可能な機構とする。
７）画像取得時に動作ノイズが回り込まないようシールドなど十分に配慮する。
８）検査対象ワークの広域の検査を可能とするＸ軸Ｙ軸が移動できる、大型のスキャナ機構を搭載する。
９）微妙な色むらを安定的に検出するために、検出部を暗箱に収納し、外乱光の影響を避ける機構とする。
以上のように、カラーヒストグラム空間を特徴量としたアルゴリズムで安定した検出が行えるような検査装置となるよう構成した。
【００１２】
［検査装置のブロック］
図２に示す本実施形態の色むら検査装置の主要構成の各部を以下に説明する。
１）色むら検査装置の画像取得手段には、１次元ＲＧＢ２０４８ｄｏｔ各色１０ｂｉｔ３ＣＣＤ型カラーラインセンサを使用した。
１ピクセル１０μ素子長２０．５ｍｍに対し、分解能１０μ〜２５μ、視野幅２０．５ｍｍ〜５１ｍｍ、ワークディスタンス１７４ｍｍ、倍率０．４〜１．０の高精細マクロレンズを搭載した。１次元型カメラと、このマクロレンズの倍率を適宜組み合わせることで、特に偏光特性や、視野角依存特性がある検査対象ワークであっても１次元視野幅内は、ほぼ同一光学検査条件とすることができる。図３に、視野と視野角の関係を説明する。
【００１３】
２）１次元ＲＧＢ２０４８ｄｏｔ各色１０ｂｉｔ３ＣＣＤ型カラーラインセンサカメラは、プリズムで分光してＲＧＢ各成分をそれぞれ別のＣＣＤセンサで受けることができるものを使用した。また、ＲＧＢの各センサが見ている個所のずれが１ｄｏｔ以内の同一になるよう精密に調整を行たものを搭載した。１ｄｏｔのズレであっても、頻度情報はＲＧＢカラーヒストグラム空間の特徴量エラーとして検出されるため、検出の正確性、忠実度を損なわないため重要である。また、カメラ固有のノイズを極力減らすため１０ｂｉｔのダイナミックレンジが広く、低ノイズのカメラを使用した。
３）照明系には、低ノイズで、視野内各所で極めて均一で、安定した明るさとなる白色系蛍光型ライン照明装置を使用し、これを、複数の検査対象に対応させるため、機構下部に透過方式と機構上部に反射方式の２系統を設置し使用できるようにした。
４）画像取得時、最良のコントラストを得るため検査対象に対するカメラの設置角は変更可能な機構とし、同様に照明系においても検査対象に対する照明の設置角が変更可能な機構とした。さらに、画像取得時に動作ノイズが回り込み画像演算に影響を与えないよう電気配線を含む電子機材のシールドなどは十分に配慮した。
５）検査対象ワークの広域の検査を可能とするＸ軸Ｙ軸が移動できるＡＣサーボ型スキャナ機構を搭載し、本機で検査可能な最大サイズを当面６５０ｍｍｘ５５０ｍｍに設定した。検査可能な最大サイズは必要に応じ、更に大きくする変更をすることは問題はなく容易である。機構下部の透過型ライン型照明は、上部１次元カメラと同期しながら、光軸を合わせ同様に、Ｘ軸Ｙ軸が移動できる、ＡＣサーボで駆動する。
スキャン状態を図４に示し、透過照明との同期移動の状態を図５に示す。
６）画像処理演算には、汎用のＣＰＵを機構下部に設置し、これに画像取得のための、画像キャプチャボードを搭載し、Ｘ軸、Ｙ軸を初め、機構制御のためのサーボユニット、その他、コントローラを配した。
【００１４】
［テスト運用］
テスト運用では、液晶用に塗布したガラス基板を使用した。ガラス基板には機構下部から、均一な、白色ライン型蛍光照明を使用した、透過光型光学系を構成し、１次元カラーラインセンサカメラの取付角は最良のコントラストとなるよう調整し、約５°程度光軸より傾けて固定した。図６にＲを塗布したガラス基板を撮影した原画像を示す。図６を見ても人間の官能検査では良否判断は難しい。なお、非検査箇所が存在する場合など、ｄｍｉｎ値を調整することで、出現頻度が少ない部分、例えば、枠線、印刷文字などは検出対象から除外することもできる。
【００１５】
［照明，レンズの不均一性の補正］
図６を見ると、中央部に比べて両端の明度が低く、照明の照射ムラがあることが分かる。中央部の水平方向の濃度断面を図７に示す。図７の上段がＲで、下段がＧである。このまま取得画像を処理すれば、両側の明度の低い部分が不均一部分として抽出され忠実度は失われ不正確となる。図８に原画像のまま処理した場合を示す。これを、ｎ＝１０、ｄ７０００、ｄｍｉｎ＝１の条件で検査すると図８のようになった。この図８で、白画素が均一領域で、濃度を持つ画素が不均一領域（部分）を示す。
【００１６】
この場合本来のムラの部分より両側の明度の低下部分、すなわち照明ムラが検出されている。レンズの収差による歪みも同様に画像の両端に現れるが、そのレベルは小さく、照明ムラの方が支配的となる。そこで、標準画像をスキャンした図６を見ると、ほとんど垂直方向にはムラがないため、この画像自身を用いて補正係数を取得し、検査対象である画像を補正する。すなわち、図６の標準画像（欠陥のないサンプル画像）を、水平方向（図における幅方向＝横筋）に素子を並べ、垂直方向（図における縦方向＝長手方向）に走査して、この画像から得られた情報を実値とする。しかし、実値は、照明やレンズなどに起因する誤差を含むものであるので、本発明においては、まずこの実値の補正を行い補正係数を取得する。補正係数取得の方法は、１次元配列された素子１ピクセルごとの実値を比較し、実値の最高値と同一となるように、各実値に掛ける補正係数を、各素子ごとに算出する。すなわち、幅方向における両端部から得られる実値を引き上げる補正を行う。そして、実際の検査対象から得られた画像情報において、同位置の素子から得られる実値に対して、標準画像から算出した同位置の素子の補正係数を、各素子ごとに演算処理する。
【００１７】
図９に原画像の補正画像を、また、図１０に、この補正画像の中央部分の水平方向の濃度断面を示す。図７と比べ照明ムラの影響が低減され、補正された画像、図９を用いて処理を行った結果を図１１に示す。均一性が原画像に比べると極めて高くなっているため、検出の閾値ｄをかなり大きくとり、ｎ＝１０、ｄ３００００、ｄｍｉｎ＝１の条件での検査結果を図１１に示す。特に水平方向の塗布ムラが適正に検出されていることがわかる。
【００１８】
［垂直方向にむらが延出している場合の検出例］
むらがスキャン方向に平行な図１２に示すように垂直方向に延出している場合について説明する。いわゆる縦筋の場合である。この場合は、照明むらの補正係数をこの画像自身から取得することはできない。そのため、垂直方向にはむらのない同色のフィルタを同一条件で撮影し、この画像より補正係数を取得する方法を一部採用している。図１２用いて検出した画像を図１３に示す。
検出結果を見ると両側の明度が低くなっている部分を不均一部分として検出している。また、図１３の補正画像を図１４に示し、図１４より検出した画像を図１５に示す。この補正画像は、図１２の検査対象ワークを、９０°回転させて取得した画像より得た補正係数を用いて作成した。この結果、図１３の検出結果よりかなり改善されていることが分かる。
【００１９】
［ノイズの除去］
ラインセンサカメラにより取得される画像は、ＣＣＤ素子、増幅回路、電源回路、制御回路、照明などのノイズを含み、ノイズはＣＣＤ固定パターンノイズや電源、クロックなどの影響による周期的なノイズ、熱雑音や照明のゆらぎなどに起因するランダムノイズなどある。
【００２０】
図１１の部分拡大図を、図１６に示す。これを見ると、ランダムノイズと周期的なノイズが不均一部分として検出されていることが分かる。これらノイズのうちランダムノイズを除去する方法を搭載した。この方法は検出された頻度特徴検出画像において、注目画素の近傍の頻度を調べ、その近傍の合計値が設定した閾値を越えた場合に、注目画素を除去し、越えない場合はそのまま残すという方法を駆使している。
【００２１】
図１６の画像にこの手法を適用した結果を図１７に示す。頻度の低い部分が集中している箇所はそのままで、まばらに点在するノイズが除去されていることがわかる。
【００２２】
［RGBのレベル補正］
通常、カラーカメラの使用方法は、「色」の判別に使用したり、撮像した色を忠実に表したりする用途に用いられている。本実施形態の色むら検査装置では、１次元カラーラインセンサカメラを使用するが、撮像された画像はＲＧＢのバランスをとり、基本的に、グレーに見えるよう撮像する。この情報から特徴空間を用いて解析することで、欠陥を抽出できるような処理を行う。特徴空間による処理は、カラー画像でありながら、極めて高速に検査が行える。特徴空間を使用する際には、各特徴空間のレンジが狭いほうが良い結果が期待できる。本装置では、ＲＧＢの各バンドを８ビットで処理することを前提とし、特徴空間の最適化を行った。特徴空間における解析は、ＲＧＢ成分をベクトルとして扱うため、８ビットで飽和しないように解析を行う必要があり、撮像する輝度レベルはＲＧＢ各バンドで１２８になるように撮像時調整を行っている。
しかし、カラーフィルタの場合では、ＲＧＢ成分がすべて１２８の値を示すのは困難である。カラーフィルタ本来の目的はその色しか通さないためである。そこで、検査対象ワークそのものの色は、フィルタで透過量を落とす。ただし、フィルタそのものの色だけを都合の良い明るさに落としてくれるフィルタは簡単には作れない。
そこで、ある程度まで既存のフィルタで光量を調整し、カメラからの入力には１０ｂｉｔを用い、８ｂｉｔに情報を減らす際、各バンドのバランスが取れるように演算を行い、特徴空間にデータを入れる処置を施した。図１８に、青フィルタを計測する場合に緑成分が不足した場合を示す。右側に示したかっこの範囲のみを計算に使用する。
この条件を満たすためには次の用件を満たすハードウェアで構成する必要がある。カメラには、プリズムで分光してＲＧＢ各成分をそれぞれのセンサで受けることができる、３ＣＣＤ型１次元カラーラインセンサカメラを使用する。またＲＧＢの各センサが見ている個所が同一位置、同列になるよう、各センサピクセルのずれが、１ｄｏｔ以内に精密に調整した。
【実施例】
【００２３】
［色むら検査機によるサンプル画像］
以下に本発明の色むら検査装置によって検出された、微妙なむらの検出画像を、図１９〜図２１に示す。図１９（ｂ）、）（ｄ）、図２０の下、図２１の下の画像が本実施形態の検査装置で処理を行った画像であり、むらがはっきりと認識できる。
【産業上の利用可能性】
【００２４】
本発明の色むら検査装置は、色むら検出のアルゴリズムを、不均一部分の抽出とむら判定の２つの部分に分け、判定部を対象とするむらの種類や評価基準により変更することで、汎用性の高いものであり、頻度情報を有するカラーヒストグラム空間を利用し、色の出現頻度を較べることで均一領域と不均一領域を分離し、抽出された不均一部分を、各種むらに対する人間の評価基準や感覚特性を基に、調整することで、むらの検査を行うことができる。
特に、液晶用ガラスパネルの塗布を対象として、人間のむらの官能における明度差と、大きさに対する知覚特性を基に、不均一部分の抽出と、色むらの検査を行うために効果的である。
さらに、不均一部分抽出アルゴリズムは、種々の色むらに対して有効で、例え、テクスチャ成分があるものにも適用ができる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本実施形態におけるむら検出手順を示す説明図である。
【図２】本実施形態の色むら検査装置の主要構成の各部を示す説明図である。
【図３】本実施形態における視野と視野角の関係を示す説明図である。
【図４】本実施形態におけるスキャン状態を示す説明図である。
【図５】本実施形態における透過照明との同期移動の状態を示す説明図である。
【図６】本実施形態におけるＲを塗布したガラス基板を撮影した原画像を示す説明図である。
【図７】図６の中央部の水平方向の濃度断面を示す説明図である。
【図８】図６の原画像のまま処理した場合を示す説明図である。
【図９】原画像の補正画像を示す説明図である。
【図１０】図９の補正画像の中央部分の水平方向の濃度断面を示す説明図である。
【図１１】図９を用いて処理を行った結果を示す説明図である。
【図１２】垂直方向にむらが延出している場合の検出例を示す説明図である。
【図１３】図１２用いて検出した画像を示す説明図である。
【図１４】図１３の補正画像を示す説明図である。
【図１５】図１４より検出した画像を示す説明図である。
【図１６】図１１の部分拡大図を示す説明図である。
【図１７】図１６の画像を処理した結果を示す説明図である。
【図１８】青フィルタを計測する場合に緑成分が不足した場合を示す説明図である。
【図１９】本実施形態の色むら検査装置によって検出された微妙なむらの検出画像を示す説明図である。
【図２０】本実施形態の色むら検査装置によって検出された微妙なむらの検出画像を示す説明図である。
【図２１】本実施形態の色むら検査装置によって検出された微妙なむらの検出画像を示す説明図である。
【図１】
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【図１８】
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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１９】
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【図２０】
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【図２１】
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