(57)【要約】【課題】白スジに限らず、黒スジも検出でき、さらに各種サイズのスジを適切に検出することを目的とする。【解決手段】被検査対象１の画面を撮像し、その画面から被検査部の画像を抽出し、被検査部の画像と背景画像との差を取って検査対象以外のスジを除去する背景差分画像を作成し、背景差分画像のムラを除去する平坦化処理を行う前処理手段６０〜６３と、前処理された画像から複数段階の縮小画像を作成する縮小画像作成手段６４と、各縮小画像に対してスジを強調するため異なる方向に線検出フィルタをかける線検出フィルタ処理手段６５と、異なる方向でスジ欠陥が強調された各画像の全領域における画素の輝度値に基づく統計データを計算する統計データ処理手段６６と、統計データに基づいて輝度値の閾値を設定し、統計データと該閾値から欠陥候補を抽出する欠陥候補有無判断手段６７とを有してなる。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検査対象の画面を撮像した画像を複数段階に縮小して複数の縮小画像を作成する工程と、
各縮小画像に対してスジ欠陥を強調して検出するために異なる方向に対して線検出フィルタをかける工程と、
異なる方向でスジ欠陥が強調されたそれぞれの画像の所定領域における画素の輝度値に基づく統計データを計算する工程と、
統計データに基づいて輝度値の閾値を設定し、統計データと該閾値から欠陥候補の有無を判断する工程と、
を有することを特徴とする画面のスジ欠陥検出方法。
【請求項２】
前記縮小画像を作成する工程を行う前に、被検査対象の画面を撮像し、その画面の中から被検査部の画像部分を抽出する工程と、
抽出した被検査部の画像と背景画像との差を取って被検査対象以外によって生じる輝度変化を除去した背景差分画像を作成する工程と、
背景差分画像におけるムラの影響を除去する平坦化処理を行う工程と、
を設けたことを特徴とする請求項１記載の画面のスジ欠陥検出方法。
【請求項３】
前記異なる方向に対して線検出フィルタをかける工程は、水平線の強調処理を行う横線検出フィルタと、垂直の線の強調処理を行う縦線検出フィルタと、＋４５°の斜め線検出フィルタと、−４５°の斜め線検出フィルタとによって行われることを特徴とする請求項１又は２記載の画面のスジ欠陥検出方法。
【請求項４】
前記線検出フィルタをかける工程は、線検出フィルタをかけると同時に当該画像の階調の中央値をオフセット値として加算することを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の画面のスジ欠陥検出方法。
【請求項５】
前記統計データを計算する工程における統計データは、異なる方向でスジ欠陥が強調処理されたそれぞれの画像の所定領域における各画素の輝度値を取得し、取得した輝度値から求めた所定領域全体における平均値、標準偏差、最大値及び最小値であることを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の画面のスジ欠陥検出方法。
【請求項６】
前記欠陥候補の有無を判断した工程以降に、欠陥候補有りの画像に対して、白スジ又は黒スジの欠陥候補の抽出と、評価値基準データを求めるｂｌｏｂ処理を行う工程と、
ｂｌｏｂ処理により求めた白スジ又は黒スジの欠陥候補の評価値基準データと所定領域全体の輝度値の統計データに基づいて所定の式により欠陥評価値を算出する評価値計算処理を行う工程と、
を設けたことを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載の画面のスジ欠陥検出方法。
【請求項７】
前記ｂｌｏｂ処理を行う工程における評価値基準データは、白スジ又は黒スジの欠陥候補の最大輝度、最小輝度、面積であることを特徴とする請求項６記載の画面のスジ欠陥検出方法。
【請求項８】
前記評価値計算処理を行う工程における欠陥評価値は、白スジ又は黒スジの欠陥候補の最大輝度、最小輝度、面積の情報と、所定領域全体の輝度値の平均値、標準偏差に基づいて所定の式により求めたものであることをを特徴とする請求項６記載の画面のスジ欠陥検出方法。
【請求項９】
被検査対象の画面を撮像した画像を複数段階に縮小して複数の縮小画像を作成する縮小画像作成手段と、
各縮小画像に対してスジ欠陥を強調して検出するために異なる方向に対して線検出フィルタをかける線検出フィルタ処理手段と、
異なる方向でスジ欠陥が強調されたそれぞれの画像の所定領域における画素の輝度値に基づく統計データを計算する統計データ処理手段と、
統計データに基づいて輝度値の閾値を設定し、統計データと該閾値から欠陥候補の有無を判断する欠陥候補有無判断手段と、
を有することを特徴とする画面のスジ欠陥検出装置。
【請求項１０】
被検査対象の画面を撮像し、その画面の中から被検査部の画像部分を抽出する検査部抽出手段と、
抽出した被検査部の画像と背景画像との差を取って被検査対象以外によって生じる輝度変化を除去した背景差分画像を作成する背景差分処理手段と、
背景差分画像におけるムラの影響を除去する平坦化処理を行って前記縮小画像作成手段に送る平坦化処理手段と、
を設けたことを特徴とする請求項９記載の画面のスジ欠陥検出装置。
【請求項１１】
前記線検出フィルタ処理手段は、水平線の強調処理を行う横線検出フィルタと、垂直の線の強調処理を行う縦線検出フィルタと、＋４５°の斜め線検出フィルタと、−４５°の斜め線検出フィルタとからなることを特徴とする請求項９又は１０記載の画面のスジ欠陥検出装置。
【請求項１２】
前記線検出フィルタ処理手段は、線検出フィルタをかけると同時に当該画像の階調の中央値をオフセット値として加算することを特徴とする請求項９〜１１記載の画面のスジ欠陥検出装置。
【請求項１３】
前記統計データ処理手段が計算する統計データは、異なる方向でスジ欠陥が強調処理されたそれぞれの画像の所定領域における各画素の輝度値を取得し、取得した輝度値から求めた所定領域全体における平均値、標準偏差、最大値及び最小値であることを特徴とする請求項９〜１２のいずれかに記載の画面のスジ欠陥検出装置。
【請求項１４】
前記欠陥候補有無判断手段が判断した欠陥候補有りの画像に対して、白スジ又は黒スジの欠陥候補の抽出と、評価値基準データを求めるｂｌｏｂ処理を行うｂｌｏｂ処理手段と、
ｂｌｏｂ処理手段が求めた白スジ又は黒スジの欠陥候補の評価値基準データと所定領域全体の輝度値の統計データに基づいて所定の式により欠陥評価値を算出する評価値計算処理を行う評価値処理手段と、
を有することを特徴とする請求項９〜１３のいずれかに記載の画面のスジ欠陥検出装置。
【請求項１５】
前記ｂｌｏｂ処理手段がｂｌｏｂ処理により求めた評価値基準データは、白スジ又は黒スジの欠陥候補の最大輝度、最小輝度、面積であることを特徴とする請求項１４記載の画面のスジ欠陥検出装置。
【請求項１６】
前記評価値処理手段が評価値計算処理を行う欠陥評価値は、白スジ又は黒スジの欠陥候補の最大輝度、最小輝度、面積の情報と、所定領域全体の輝度値の平均値、標準偏差に基づいて所定の式により求めたものであることをを特徴とする請求項１４記載の画面のスジ欠陥検出装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
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において、スジ欠陥を精度よく自動的に検出する画面のスジ欠陥検出方法及び装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来のＬＣＤパネル検査における線ムラ検出方法は、ＬＣＤパネルの濃淡画像の各画素を注目画素とし、各注目画素毎に、注目画素を中心とする所定範囲内において、垂直方向、水平方向および少なくとも２つの斜め方向毎に、画素値の足し込み演算を行い、各演算結果のうちの最大値を当該注目画素の画素値とする処理を行うことにより、線ムラ抽出用画像を生成するステップ、ならびに線ムラ抽出用画像を所定の閾値を用いて２値化処理することにより、線ムラを検出するステップを備えてなるものである（例えば、特許文献１参照。）。
【０００３】
【特許文献１】
特開平１０−２４０９３３号公報（第１頁、図１）
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
従来のＬＣＤパネル検査における線ムラ検出方法は、ＬＣＤパネルの濃淡画像の各注目画素毎に、注目画素を中心とする所定範囲内において、垂直方向、水平方向および少なくとも２つの斜め方向毎に、画素値の足し込み演算を行い、各演算結果のうちの最大値を当該注目画素の画素値とする処理を行うことにより、線ムラ抽出用画像を生成し、背景よりも輝度の高い線ムラを検出するようにしているから、背景よりも輝度の低い線ムラ、例えば黒スジは検出することができない。
また、細いスジと太いスジでは、一般に別の閾値を用いて欠陥を抽出する必要があるが、従来例では、このサイズ毎の配慮がなされていないため、目視検査との整合性がとれないという問題点があった。
【０００５】
本発明はかかる問題点を解決するためになされたもので、白スジに限らず、黒スジも検出でき、さらに各種サイズのスジを適切に検出することができる画面のスジ欠陥検出方法及び装置を得ることを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る画面のスジ欠陥検出方法は、被検査対象の画面を撮像した画像を複数段階に縮小して複数の縮小画像を作成する工程と、各縮小画像に対してスジ欠陥を強調して検出するために異なる方向に対して線検出フィルタをかける工程と、異なる方向でスジ欠陥が強調されたそれぞれの画像の所定領域における画素の輝度値に基づく統計データを計算する工程と、統計データに基づいて輝度値の閾値を設定し、統計データと該閾値から欠陥候補の有無を判断する工程とを有するものである。
【０００７】
このように構成したことにより、被検査対象の画面を撮像した画像を複数段階に縮小して複数の縮小画像を作成し、各縮小画像に対してスジ欠陥を強調して検出するために異なる方向に対して線検出フィルタをかけ、異なる方向でスジ欠陥が強調されたそれぞれの画像の全領域における画素の輝度値に基づく統計データを計算し、統計データに基づいて輝度値の閾値を設定し、統計データと該閾値から欠陥候補の有無を判断するようにしたので、各画像について白スジがなく、さらに各種サイズのスジもない良品かどうかの判定を短時間で容易にすることができる。
【０００８】
また、前記縮小画像を作成する工程を行う前に、被検査対象の画面を撮像し、その画面の中から被検査部の画像部分を抽出する工程と、抽出した被検査部の画像と背景画像との差を取って被検査対象以外によって生じる輝度変化を除去した背景差分画像を作成する工程と、背景差分画像におけるムラの影響を除去する平坦化処理を行う工程とを設けたので、縮小画像を作成する工程で縮小される画像は、照明やレンズなど被検査対象以外によって生じるスジもなく、ムラの影響もないために、線検出フィルタをかける工程によって得られる画像は被検査対象のスジ欠陥だけが強調されたものとなる。
【０００９】
さらに、本発明に係る画面のスジ欠陥検出方法において、前記異なる方向に対して線検出フィルタをかける工程は、水平線の強調処理を行う横線検出フィルタと、垂直の線の強調処理を行う縦線検出フィルタと、＋４５°の斜め線検出フィルタと、−４５°の斜め線検出フィルタとによって行われる。
このように構成したことにより、画面の横、縦、斜めに表れるスジ欠陥を強調処理することができる。
【００１０】
また、本発明に係る画面のスジ欠陥検出方法において、前記線検出フィルタをかける工程は、線検出フィルタをかけると同時に当該画像の階調の中央値をオフセット値として加算するものである。
このように構成したことにより、線検出フィルタ処理された画像について、白スジだけでなく、黒スジについても各画素の輝度値に基づく統計データを計算し、統計データに基づいて白スジと黒スジの輝度値の閾値を設定し、統計データとこれらの閾値から欠陥候補の有無を判断するようにしたため、各画像について白スジ又は黒スジがなく、さらに各種サイズのスジもない良品かどうかの判定を短時間で容易にすることができる。
【００１１】
さらに、本発明に係る画面のスジ欠陥検出方法において、前記統計データを計算する工程における統計データは、異なる方向でスジ欠陥が強調処理されたそれぞれの画像の所定領域における各画素の輝度値を取得し、取得した輝度値から求めた所定領域全体における平均値、標準偏差、最大値及び最小値であるので、白スジと黒スジの輝度値の閾値は平均値と標準偏差とに基づいて設定することができる。
【００１２】
さらに、本発明に係る画面のスジ欠陥検出方法において、前記欠陥候補の有無を判断した工程以降に、欠陥候補有りの画像に対して、白スジ又は黒スジの欠陥候補の抽出と、評価値基準データを求めるｂｌｏｂ処理を行う工程と、ｂｌｏｂ処理により求めた白スジ又は黒スジの欠陥候補の評価値基準データと所定領域全体の輝度値の統計データに基づいて所定の式により欠陥評価値を算出する評価値計算処理を行う工程を設けたものである。
【００１３】
このように構成したことにより、欠陥候補有りの画像に対して、白スジ又は黒スジの欠陥候補の抽出と、評価値基準データを求めるｂｌｏｂ処理を行い、その後にｂｌｏｂ処理により求めた白スジ又は黒スジの欠陥候補の評価値基準データと画面全体の輝度値の統計データに基づいて所定の式により欠陥評価値を算出する評価値計算処理を行うことにより、評価値計算処理により求めた評価値により白スジ又は黒スジの欠陥のランクを決定することができ、白スジ又は黒スジについて欠陥サイズの大小にかかわらず、スジ欠陥を高精度に検出することができ、しかもｂｌｏｂ処理の対象が欠陥候補有りの画像だけであるために演算時間が短かくて済み、欠陥のランク付けも短時間に行うことができることとなった。
【００１４】
さらに、本発明に係る画面のスジ欠陥検出方法において、前記ｂｌｏｂ処理を行う工程における評価値基準データは、白スジ又は黒スジの欠陥候補の最大輝度、最小輝度、面積であり、前記評価値計算処理を行う工程における欠陥評価値は、白スジ又は黒スジの欠陥候補の最大輝度、最小輝度、面積の情報と、所定領域全体の輝度値の平均値、標準偏差に基づいて所定の式により求めたものであるので、欠陥候補における白スジと黒スジの欠陥の程度を、定量的に評価することができる。
【００１５】
また、本発明に係る画面のスジ欠陥検出装置は、被検査対象の画面を撮像した画像を複数段階に縮小して複数の縮小画像を作成する縮小画像作成手段と、各縮小画像に対してスジ欠陥を強調して検出するために異なる方向に対して線検出フィルタをかける線検出フィルタ処理手段と、異なる方向でスジ欠陥が強調されたそれぞれの画像の所定領域における画素の輝度値に基づく統計データを計算する統計データ処理手段と、統計データに基づいて輝度値の閾値を設定し、統計データと該閾値から欠陥候補の有無を判断する欠陥候補有無判断手段とを有するものである。
【００１６】
このように構成したことにより、縮小画像作成手段が被検査対象の画面を撮像した画像を複数段階に縮小して複数の縮小画像を作成し、線検出フィルタ処理手段が各縮小画像に対してスジ欠陥を強調して検出するために異なる方向に対して線検出フィルタをかけ、統計データ処理手段が異なる方向でスジ欠陥が強調されたそれぞれの画像の全領域における画素の輝度値に基づく統計データを計算し、欠陥候補有無判断手段が統計データに基づいて輝度値の閾値を設定し、統計データと該閾値から欠陥候補の有無を判断するようにしたため、各画像について白スジがなく、さらに各種サイズのスジもない良品かどうかの判定を短時間で容易にすることができる。
【００１７】
また、前記縮小画像作成手段が縮小画像を作成する前に、画像入力手段が被検査対象の画面を撮像し、表示エリア抽出手段がその画像の中から被検査部の画面部分を抽出し、背景差分処理手段が抽出した被検査部の画像と背景画像との差を取って被検査対象以外によって生じる輝度変化を除去した背景差分画像を作成し、平坦化処理手段が背景差分画像におけるムラの影響を除去する平坦化処理を行うので、縮小画像作成手段によって縮小される画像は被検査対象以外によって生じるスジもなく、ムラの影響もないために、線検出フィルタ処理手段によって線検出フィルタがかけられる画像は被検査対象のスジ欠陥だけが強調されたものとなる。
【００１８】
さらに、本発明に係る画面のスジ欠陥検出装置において、前記線検出フィルタ処理手段は、水平線の強調処理を行う横線検出フィルタと、垂直の線の強調処理を行う縦線検出フィルタと、＋４５°の斜め線検出フィルタと、−４５°の斜め線検出フィルタとする。
このように構成したことにより、画面の横、縦、斜めに表れるスジ欠陥を強調処理することができる。
【００１９】
また、本発明に係る画面のスジ欠陥検出装置において、前記線検出フィルタ処理手段は線検出フィルタをかけると同時に当該画像の階調の中央値をオフセット値として加算するようにしたものである。
このように構成したことにより、線検出フィルタ処理された画像について、各画素の輝度値に基づく統計データを計算し、統計データに基づいて白スジだけでなく黒スジについても輝度値の閾値を設定し、これらの閾値から欠陥候補を抽出するようにしたので、処理時間のかかる線検出フィルタ処理を白スジと黒スジで別々に行う必要がなくなり、処理時間を短縮することができる。
【００２０】
さらに、本発明に係る画面のスジ欠陥検出装置において、前記統計データ処理手段が計算する統計データは、異なる方向でスジ欠陥が強調処理されたそれぞれの画像の所定領域における各画素の輝度値を取得し、取得した輝度値から求めた画面全体における平均値、標準偏差、最大値及び最小値であるので、白スジと黒スジの輝度値の閾値は平均値と標準偏差とに基づいて設定することができる。
【００２１】
また、本発明に係る画面のスジ欠陥検出装置において、前記欠陥候補有無判断手段が判断した欠陥候補有りの画像に対して、白スジ又は黒スジの欠陥候補の抽出と評価値基準データを求めるｂｌｏｂ処理を行うｂｌｏｂ処理手段と、ｂｌｏｂ処理手段が求めた白スジ又は黒スジの欠陥候補の評価値基準データと所定領域全体の輝度値の統計データに基づいて所定の式により
欠陥評価値を算出する評価値計算処理を行う評価値処理手段とを有するものである。
【００２２】
このように構成したことにより、前記ｂｌｏｂ処理手段が白スジ又は黒スジの欠陥候補の抽出と、評価値基準データを求めるｂｌｏｂ処理を行い、その後に評価値処理手段がｂｌｏｂ処理により求めた白スジ又は黒スジの欠陥候補の評価値基準データと所定領域全体の輝度値の統計データに基づいて所定の式により欠陥評価値を算出する評価値計算処理を行うことにより、評価値計算処理により求めた評価値により白スジ又は黒スジの欠陥のランクを決定することができ、白スジ又は黒スジについて欠陥サイズの大小にかかわらず、スジ欠陥を高精度に検出することができ、しかもｂｌｏｂ処理の対象が欠陥候補有りの画像だけであるために演算時間が短かくて済み、欠陥のランク付けも短時間に行うことができることとなった。
【００２３】
また、本発明に係る画面のスジ欠陥検出装置において、前記ｂｌｏｂ処理手段がｂｌｏｂ処理により求めた評価値基準データは、白スジ又は黒スジの欠陥候補の最大輝度、最小輝度、面積であり、前記評価値処理手段が評価値計算処理を行う欠陥評価値は、白スジ又は黒スジの欠陥候補の最大輝度、最小輝度、面積の情報と、所定領域全体の輝度値の平均値、標準偏差に基づいて所定の式により求めたものであるので、欠陥候補における白スジと黒スジの欠陥の程度を定量的に評価することができる。
【００２４】
【発明の実施の形態】
図１は本発明の実施の形態１に係る画面のスジ欠陥検出装置の構成を示すブロック図である。
図１において、１は検査対象である液晶ライトバルブ、２は画像投影装置であるプロジェクタであり、液晶ライトバルブ１を外部からセットできるようになっている。３は液晶ライトバルブ１に各種パターンを出力するパターン生成装置である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であるＣＣＤカメラであり、液晶ライトバルブ１の解像度以上の解像度を有するＣＣＤを搭載している。
６はパターンジェネレータ３及びＣＣＤカメラ５を制御し、液晶ライトバルブ１のスジ欠陥を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である。
【００２５】
コンピュータ装置６は、画像入力手段６０と、表示エリア抽出手段６１と、背景画像差分処理手段６２と、平坦化処理手段６３と、縮小画像作成手段６４と、線検出フィルタ処理手段６５と、統計データ計算手段６６と、欠陥候補有無判断手段６７と、ｂｌｏｂ処理手段６８と、評価値処理手段６９とから構成されている。
コンピュータ装置６の画像入力手段６０には、ＣＣＤカメラ５で撮像された取込画像の画像データが入力される。その取込画像は図示しない記憶手段に記憶される。
表示エリア抽出部６１は、取込画像から被検査部の画像部分だけを抽出する。
背景画像差分処理手段６２は、表示エリアの画像と予め作成された背景画像との差を取って検査対象以外のものによって生じるスジを除去した背景差分画像を得る。
【００２６】
平坦化処理手段６３は、背景差分画像の広い範囲のムラの影響を除去する。
縮小画像作成手段６４は、平坦化処理された画像から複数段階の縮小画像を作成する。
線検出フィルタ処理手段６５は、各縮小画像に対して異なる方向の線検出フィルタをかけてスジ欠陥を強調して検出する。
統計データ計算手段６６はスジ欠陥が強調された画像の全領域における各画素の輝度値から画面全体の輝度値の平均値、標準偏差、最大値及び最小値を算出する。
【００２７】
欠陥候補有無判断手段６７は、輝度値の平均値、標準偏差、最大値及び最小値に基づいて白スジ及び黒スジの閾値を設定し、これらの値と該閾値とから欠陥候補の有無を判断する。
ｂｌｏｂ処理手段は６８は、欠陥候補の白スジ又は黒スジの抽出と最大輝度、最小輝度、面積を求める。
評価値処理手段６９は、ｂｌｏｂ処理により求めた白スジ又は黒スジの欠陥候補の最大輝度、最小輝度、面積の情報と画面全体の輝度値の平均値、標準偏差に基づいて所定の式により欠陥評価値を算出する。
【００２８】
次に、本発明の実施の形態１のスジ欠陥検出装置の動作について説明する。
図２はこの実施の形態１のスジ欠陥検出装置の動作を説明するためのフローチャートである。図２に示す動作はコンピュータ装置６上で実行されるプログラムにより実現されているものである。
まず、プロジェクタ２に検査対象の液晶ライトバルブ１をセットし、コンピュータ装置６によりパターンジェネレータ３を制御して液晶ライトバルブ１上に特定の明るさのパターンを表示させ、それをプロジェクタ２によりスクリーン４に投影する。そして、スクリーン４上に投影された画像をＣＣＤカメラ５で撮影し、その撮影データの画像をコンピュータ装置６に出力し、コンピュータ装置６によりスジ欠陥検出処理を行い、液晶ライトバルブ１のスジ欠陥の検出結果を表示装置７に表示する。
【００２９】
ここで、コンピュータ装置６によるスジ欠陥検出の動作について図２のフローチャートに基づいて説明する。
まず、スクリーン４上に投影された画像をＣＣＤカメラ５で撮影し、その撮影データの画像がコンピュータ装置６の画像入力手段６０に取り込まれる、このとき撮影データは、図示しないＡ／Ｄ変換器により、４０９６階調のデジタルデータとして、コンピュータ装置６に取り込まれる（ステップＳ１）。
次に、表示エリア抽出手段６１は、取り込まれた画像データの中から、被検査部の画面部分だけを抽出する表示エリア抽出を行う（ステップＳ２）。
この抽出画面は、被検査部画像の四隅の座標をパターンマッチング処理（画像データの四隅付近の数十画素×数十画素の４つの小領域に対して、それぞれ予め用意した４つの隅基準画像とパターンマッチング処理を行い、四隅の座標を特定する）により検出することで抽出することができる。
【００３０】
続いて、背景画像差分処理手段６２は、照明やレンズなど液晶ライトバルブ１以外のものによって生じる欠陥状の輝度変化を除去するための背景画像差分処理を行う（ステップＳ３）。
この背景画像差分処理は、図３の（ａ）に示す検査対象画像データの被検査部の画面部分だけが抽出された画像から図３の（ｂ）に示す背景画像を減算し、輝度データがマイナスにならないように、オフセット値として２０４８（４０９６階調の１／２の値）を加算して、図３の（ｃ）に示す背景差分画像を作成するもので、その背景差分画像は２つの画像で対応する画素毎の差の画像となる。なお、この背景画像は、できるだけ欠陥のないサンプルを複数枚撮像し、その平均化画像を作成、その画像から被検査部の画面部分だけを抽出して作成したものである。
【００３１】
なお、図５の（ａ）に示すグラフは、図３の（ａ）と同様の図４の（ａ）の被検査部の画面部分だけが抽出された画像である背景差分処理前画像の点線部分における輝度値をプロットしたものである。図５の（ｂ）に示すグラフは、図３の（ｂ）と同様の図４の（ｂ）の背景画像の点線部分における輝度値をプロットしたものである。図５の（ｃ）に示すグラフは、図３の（ｃ）と同様の図４の（ｃ）の背景差分処理後画像の点線部分における輝度値をプロットしたものである。このように図４及び図５を見ると、背景画像差分処理によって照明やレンズなど液晶ライトバルブ１以外のものによって生じる欠陥状の輝度変化が除去されていることが分かる。
【００３２】
次に、平坦化処理手段６３は背景画像差分処理された背景差分画像に対して平坦化処理を行う（ステップＳ４）。この平坦化処理は、背景画像差分処理された背景差分画像の輝度の緩やかな変化を平坦にする処理であり、比較的広い範囲にわたるムラの影響を除去するために行われるものである。
かかる平坦化処理は、フィルタ処理又はモフォロジ処理によって行われる。
【００３３】
さらに、縮小画像作成手段６５は、平坦化処理された画像を縮小するサイズ変更処理を行う（ステップＳ５）。
このサイズ変更処理は、図６に示すように、平坦化処理された画像を１／２、１／４、１／８、１／１６及び１／３２と５段階の縮小画像を作成するものである。例えば、１／２の縮小画像は平坦化処理された画像の４画素の平均値を１画素として作成するものである。また、１／４の縮小画像は１／２の縮小画像の４画素の平均値を１画素として作成する。
【００３４】
従って、平坦化処理された画像が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、１／１６の縮小画像は７５×６２の４６５０画素、１／３２の縮小画像は３８×３１の１１７８画素ということになる。
このように、平坦化処理された画像から５段階の縮小画像を作成するのは、後述する線検出フィルタが所定の大きさのスジ欠陥しか強調させて検出できないので、逆に画像サイズを変えて種々の大きさのスジ欠陥を検出できるようにしたものである。
【００３５】
次に、線検出フィルタ処理手段６５は、５段階の縮小画像に対してそれぞれ線検出フィルタ処理を行う（ステップＳ６）。この線検出フィルタ処理は、そのままでは微少なレベルの白・黒スジ・ラビスジ欠陥の検出が難しいために、画像の中のスジ欠陥のみを強調するように、１つの縮小画像に対して、３枚の画像のコピーを作成して、それぞれの画像に対して１種類ずつの線検出フィルタを適用、計４種類の線検出フィルタをかけて欠陥強調演算を行うものである。
【００３６】
４種類の線検出フィルタには、水平の線の強調処理を行う横線検出フィルタと、垂直の線の強調処理を行う縦線検出フィルタと、＋４５°の線の強調処理を行う斜め線検出フィルタと、−４５°の線の強調処理を行う斜め線検出フィルタとがある。
従って、図８の（ａ）に示す５段階の縮小画像に対してそれぞれ３枚の画像のコピーを作成して、それぞれの画像に対して１種類、計４種類の線検出フィルタ処理を行うと、図８の（ｂ）に示すように各縮小画像から横線検出処理、縦線検出処理、＋４５°線検出処理及び−４５°線検出処理がされた４つの画像が得られ、合計２０個のスジ欠陥が強調処理された画像を得ることとなる。
なお、上記の説明では、縮小画像作成手段６４でサイズ変更処理を行う画像は平坦化処理された画像としているが、画像入力手段６０によって取り込まれた画像を縮小画像作成手段６４によって直ちに縮小し、線検出フィルタ処理手段６５によって線検出フィルタ処理を行っても欠陥強調演算ができることはいうまでもない。
【００３７】
これら４種類の線検出フィルタは共に、着目する画素周辺を含む数画素×数画素（図７では、７×７画素）サイズの小領域に対して、検出対象となる縦線、横線、＋４５°斜め線、−４５°斜め線の成分があるかを検出するため、その成分が存在するときに、着目する画素と、その周囲の画素との輝度値の関係から、畳み込み演算により強調されるように重み付けを行ったフィルタである。
図７の（ａ）は水平の線を強調する横線検出フィルタ、図７の（ｂ）は垂直の線を強調する縦線検出フィルタ、図７の（ｃ）は＋４５°の線を強調する斜め線検出フィルタ、図７の（ｄ）は−４５°の線を強調するもう一つの斜め線検出フィルタの一例を示している。
【００３８】
なお、図７で示す４種類の線検出フィルタをかけた画像は、白スジはプラスの値の階調として表れるが、黒スジはマイナスの値の階調として表れる。画像処理のフォーマットでは画像データは通常正の値しかとれないため、そのままでは黒スジの成分は０となり、処理した画像データには黒スジのデータは存在しないため検出することができない。このように、図９の（ａ）のようにオフセット値が加算されていないグラフは白スジは表れるが、黒スジは表れないことを示している。
そこで、同じ画像から黒スジも検出できるように、画面が１２ｂｉｔの４０９６階調で表されるときにはその半分の２０４８の値を、フィルタ処理の結果にオフセット値として加える処理を行う。これにより、黒スジのデータもプラスの値の階調として表れるので、１回のフィルタ処理で白スジと黒スジの欠陥を検出することが可能となる。図９の（ｂ）のようにオフセット値が加算されているグラフは白スジも黒スジも表われていることを示している。なお、画像フォーマットが、８ｂｉｔのグレイスケールの場合、２５６階調となり、その半分の１２８の値をフィルタ処理の結果にオフセット値として加える。
【００３９】
次に、統計データ計算手段６６は、５段階の縮小画像に対してそれぞれ４種類の線検出フィルタ処理を行って得た２０個のスジ欠陥が強調処理された画像についてそれぞれの全領域における各画素の輝度値を取得し、画面全体の平均値、標準偏差、最大値及び最小値を求める統計データ計算処理を行う（ステップＳ７）。
即ち、横線検出処理された５段階の縮小画像のそれぞれにつき、全領域における各画素の輝度値を取得し、画面全体の輝度値の平均値、標準偏差、最大値及び最小値を求める。また、縦線検出処理された５段階の縮小画像のそれぞれにつき、全領域における各画素の輝度値を取得し、画面全体の平均値、標準偏差、最大値及び最小値を求める。さらに、＋４５°斜め線検出処理された５段階の縮小画像のそれぞれにつき、全領域における各画素の輝度値を取得し、画面全体の平均値、標準偏差、最大値及び最小値を求める。更にまた、−４５°の斜め線検出処理された５段階の縮小画像のそれぞれにつき、全領域における各画素の輝度値を取得し、画面全体の平均値、標準偏差、最大値及び最小値を求める。
【００４０】
そして、欠陥候補有無判断出手段６７では、横線検出処理と縦線検出処理と＋４５°斜め線検出処理及び−４５°斜め線検出処理された、２０個の画像から求めたそれぞれの平均値、標準偏差、最大値及び最小値に基づいて次式により、各画像の横線閾値、縦線閾値、＋４５°斜め線閾値と−４５°の斜め線閾値を計算により求める。
横線閾値＝ａｖｅｒａｇｅ（横線検出処理画像の平均値）±ａ１＊σ（横線検出処理画像の標準偏差）
縦線閾値＝ａｖｅｒａｇｅ（縦線検出処理画像の平均値）±ａ２＊σ（縦線検出処理画像の標準偏差）
＋４５°斜め線閾値＝ａｖｅｒａｇｅ（＋４５°斜め線検出処理画像の平均値）±ａ３＊σ（＋４５°斜め線検出処理画像の標準偏差）
−４５°斜め線閾値＝ａｖｅｒａｇｅ（−４５°斜め線検出処理画像の平均値）±ａ４＊σ（−４５°斜め線検出処理画像の標準偏差）
ａ１  、ａ２  、ａ３  、ａ４    は、ある決められた定数である。
なお、１つの式の計算結果として２つの値が閾値として算出されるが、＋で求めた閾値は白スジ検出のための閾値となり、線検出処理画像の中でこの閾値以上のものを白スジ欠陥候補として検出し、−で求めた閾値は黒スジ検出のための閾値となり、線検出処理画像の中でこの閾値以下のものを黒スジ欠陥候補として検出することになる。
【００４１】
しかし、その前に線検出処理画像内にスジ欠陥候補があるかどうか調べる、すなわち、横線検出処理された各画像から取得した画面全体の輝度値の最大値と最小値、縦線検出処理された各画像から取得した画面全体の輝度値の最大値と最小値、＋４５°斜め線検出処理された各画像から取得した画面全体の輝度値の最大値と最小値、−４５°斜め線検出処理された各画像から取得した画面全体の輝度値の最大値と最小値と、計算された閾値から、各検出処理画面の中にスジ欠陥の候補が存在するかどうか判断を行う（ステップＳ８）。
【００４２】
横線検出処理された各画像については、その画像の輝度値の最大値が横線閾値（＋計算）を超えている場合に、白スジのある欠陥候補のものとして、次の粒子解析処理（ｂｌｏｂ処理）へと進む。
また、その画像の輝度値の最小値が横線閾値（−計算）を超えていない場合に、黒スジのある画像として、次のｂｌｏｂ処理へと進む。輝度値の最大値が横線閾値（＋計算）を超えておらず、且つ輝度値の最小値が横線閾値（−計算）を超えている場合には、白スジ、黒スジがなく良品のものとして次のｂｌｏｂ処理は行わない。
【００４３】
また、縦線検出処理された各画像についても、その画像の輝度値の最大値が縦線閾値（＋計算）を超えている場合に、白スジのある欠陥候補のものとして、次のｂｌｏｂ処理へと進む。
また、その画像の輝度値の最小値が縦線閾値（−計算）を超えていない場合に、黒スジのある画像として、次のｂｌｏｂ処理へと進む。輝度値の最大値が横線閾値（＋計算）を超えておらず、且つ輝度値の最小値が横線閾値（−計算）を超えている場合には、白スジ、黒スジがなく良品のものとして次のｂｌｏｂ処理は行わない。
【００４４】
また、＋４５°斜め線検出処理された各画像についても、その画像の輝度値の最大値が＋４５°斜め線閾値（＋計算）を超えている場合に、白スジのある欠陥候補のものとして、次のｂｌｏｂ処理へと進む。
また、その画像の輝度値の最小値が＋４５°斜め線閾値（−計算）を超えていない場合に、黒スジのある画像として、次のｂｌｏｂ処理へと進む。輝度値の最大値が＋４５°斜め線閾値（＋計算）を超えておらず、且つ輝度値の最小値が＋４５°斜め線閾値（−計算）を超えている場合には、白スジ、黒スジがなく良品のものとして次のｂｌｏｂ処理は行わない。
【００４５】
さらに、−４５°斜め線検出処理された各画像についても、その画像の輝度値の最大値が−４５°斜め線閾値（＋計算）を超えている場合に、白スジのある欠陥候補のものとして、次のｂｌｏｂ処理へと進む。
また、その画像の輝度値の最小値が−４５°斜め線閾値（−計算）を超えていない場合に、黒スジのある画像として、次のｂｌｏｂ処理へと進む。輝度値の最大値が−４５°斜め線閾値（＋計算）を超えておらず、且つ輝度値の最小値が−４５°斜め線閾値（−計算）を超えている場合には、白スジ、黒スジがなく良品のものとして次のｂｌｏｂ処理は行わない。
【００４６】
次に、ｂｌｏｂ処理手段６８は、画像に白スジ、または黒スジの欠陥候補があると判定された画像についてだけ、欠陥候補の抽出を行い、その評価値を求めるため、前処理として横線検出処理画像、縦線検出処理画像、＋４５°斜め線検出処理画像、−４５°斜め線検出処理画像の中の、白スジ又は黒スジの欠陥候補の最大輝度、最小輝度、面積を求めるｂｌｏｂ処理を行う（ステップＳ９）。
ｂｌｏｂ処理を行うためには、画像を２値化しなければならないが、このための閾値は横線閾値、縦線閾値、＋４５°斜め線閾値、−４５°斜め線閾値を使用する。図１０はｂｌｏｂ処理を行うために２値化された画像を示す。
【００４７】
例えば、横線検出処理された画像に、白スジ欠陥候補があると判定されたならば、＋で計算された横線閾値を使い、それ以上の部分を白スジ欠陥候補として２値化する。２値化された画像には、複数点の欠陥候補がクラスタとして存在するが、その全てについて面積を求め、２値化してクラスタとなった領域の範囲内で、２値化をかける前の画像から最大輝度値を求める。
また、横線検出処理された画像に、黒スジ欠陥候補があると判定されたならば、−で計算された横線閾値を使い、それ以下の部分を黒スジ欠陥候補として２値化する。白スジの場合と同様に、２値化された画像には、複数点の欠陥候補がクラスタ存在するが、その全てについて面積を求め、２値化してクラスタとなった領域の範囲内で、２値化をかける前の画像から最小輝度値を求める。
【００４８】
さらに、縦線検出処理された画像に、白スジ欠陥候補があると判定されたならば、＋で計算された縦線閾値を使い、それ以上の部分を白スジ欠陥候補として２値化する。２値化された画像には、複数点の欠陥候補がクラスタとして存在するが、その全てについて面積を求め、２値化してクラスタとなった領域の範囲内で、２値化をかける前の画像から最大輝度値を求める。
また、縦線検出処理された画像に、黒スジ欠陥候補があると判定されたならば、−で計算された縦線閾値を使い、それ以下の部分を黒スジ欠陥候補として２値化する。白スジの場合と同様に、２値化された画像には、複数点の欠陥候補がクラスタとして存在するが、その全てについて面積を求め、２値化してクラスタとなった領域の範囲内で、２値化をかける前の画像から最小輝度値を求める。
【００４９】
さらに、＋４５°斜め線検出処理された画像に、白スジ欠陥候補があると判定されたならば、＋で計算された＋４５°斜め線閾値を使い、それ以上の部分を白スジ欠陥候補として２値化する。２値化された画像には、複数点の欠陥候補がクラスタとして存在するが、その全てについて面積を求め、２値化してクラスタとなった領域の範囲内で、２値化をかける前の画像から最大輝度値を求める。
また、＋４５°斜め線検出処理された画像に、黒スジ欠陥候補があると判定されたならば、−で計算された＋４５°斜め線閾値を使い、それ以下の部分を黒スジ欠陥候補として２値化する。白スジの場合と同様に、２値化された画像には、複数点の欠陥候補がクラスタとして存在するが、その全てについて面積を求め、２値化してクラスタとなった領域の範囲内で、２値化をかける前の画像から最小輝度値を求める。
【００５０】
さらに、−４５°斜め線検出処理された画像に、白スジ欠陥候補があると判定されたならば、＋で計算された−４５°斜め線閾値を使い、それ以上の部分を白スジ欠陥候補として２値化する。２値化された画像には、複数点の欠陥候補がクラスタとして存在するが、その全てについて面積を求め、２値化してクラスタとなった領域の範囲内で、２値化をかける前の画像から最大輝度値を求める。
また、−４５°斜め線検出処理された画像に、黒スジ欠陥候補があると判定されたならば、−で計算された−４５°斜め線閾値を使い、それ以下の部分を黒スジ欠陥候補として２値化する。白スジの場合と同様に、２値化された画像には、複数点の欠陥候補がクラスタとして存在するが、その全てについて面積を求め、２値化してクラスタとなった領域の範囲内で、２値化をかける前の画像から最小輝度値を求める。
【００５１】
そして、評価値処理手段６９は、ｂｌｏｂ処理により求めた横線検出処理画像、縦線検出処理画像、＋４５°斜め線検出処理画像、−４５°斜め線検出処理画像の中の、白スジ又は黒スジの欠陥候補の最大輝度、最小輝度、面積の情報と、画面全体の輝度値の平均値、標準偏差に基づいて欠陥評価値を算出する評価値の計算処理を行う（ステップＳ１０）。
欠陥候補における白スジ又は黒スジの欠陥評価値（Ｅｖ）は次式により計算して求める。
白スジ
Ｅｖ（ｉ、ｎ）＝Ｋ（ｉ）＊Ｓ（ｎ）＊（Ｌｍａｘ（ｎ）−Ｌａｖｅ（ｉ））／σ（ｉ）
黒スジ
Ｅｖ（ｉ、ｎ）＝Ｋ（ｉ）＊Ｓ（ｎ）＊（Ｌａｖｅ（ｉ）−Ｌｍｉｎ（ｎ））／σ（ｉ）
Ｋ（ｉ）＝縮小画面係数、ｉ＝画面番号、ｎ＝ｂｌｏｂ番号、
Ｌｍａｘ（ｎ）＝欠陥候補の最大輝度、Ｌｍｉｎ（ｎ）＝欠陥候補の最小輝度、
Ｓ（ｎ）＝欠陥候補の面積、Ｌａｖｅ（ｉ）＝画面全体の平均輝度、
σ（ｉ）＝画面全体の輝度の標準偏差
そして、全ての評価値の最大値を取得して、この値により検査対象パネルの白スジ又は黒スジの欠陥のランクを決定する。
【００５２】
この実施の形態によれば、コンピュータ装置６は、まず検査対象である液晶ライトバルブ１の画面全体を含むＣＣＤカメラ５によって取り込まれた画像に対し、画像の中から被検査部の画面部分だけを抽出する表示エリア抽出処理を行い、さらに液晶ライトバルブ以外のものによって生じるスジを除去する背景画像差分処理を行い、その後に背景画像差分処理された背景差分画像の比較的広い範囲にわたるムラの影響を除去する平坦化処理をし、さらに平坦化処理された画像を５段階に縮小するサイズ変更処理を行い、５段階の縮小画像に対してそれぞれ横線、縦線、±４５°の斜め線の欠陥を強調して検出するために４種類の線検出フィルタにより線検出フィルタ処理を行い、かかる処理によって得た２０個のスジ欠陥が強調処理された画像について、当該画像の階調の中央値をオフセット値として加算し、それぞれの全領域における各画素の輝度値を取得し、画面全体の輝度値の平均値、標準偏差、最大値及び最小値を求める統計データ計算処理を行い、統計データ計算処理で求めた平均値と標準偏差から白スジを判定する横線、縦線、斜め線閾値を設定し、また黒スジを判定する横線、縦線、斜め線閾値を設定し、画面の輝度値の最大値がこれら白スジを判定する横線、縦線、斜め線閾値を超えているか否かで画面に白スジの欠陥がないかどうかの一次判定を行い、画面の輝度値の最小値がこれら黒スジを判定する横線、縦線、斜め線閾値を超えているか否かで画面に黒スジの欠陥がないかどうかの一次判定を行うようにしたので、各画像について、白スジ、黒スジの欠陥がなく、さらに各種サイズのスジもない良品かどうかの判定を短時間で容易にすることができる。
【００５３】
さらに、欠陥があると判定された欠陥候補の画像に対しては、評価値計算の前処理として欠陥候補の白スジ又は黒スジの最大輝度、最小輝度、面積を求めるｂｌｏｂ処理を行い、その後にｂｌｏｂ処理により求めた欠陥候補の白スジ又は黒スジの最大輝度、最小輝度、面積の情報と、画面全体の輝度値の平均値、標準偏差に基づいて所定の式により欠陥評価値を算出する評価値計算処理を行い、評価値計算処理により求めた評価値の最大値により白スジ又は黒スジの欠陥のランクを決定するようにしたので、白スジ又は黒スジについて欠陥サイズの大小にかかわらず、スジ欠陥を高精度に検出することができ、しかもｂｌｏｂ処理の対象が欠陥候補有りの画像だけであるために演算時間が短かくて済み、欠陥のランク付けも短時間に行うことができることとなった。
【００５４】
この実施の形態では、検査対象を液晶ライトバルブとして説明したが、液晶パネルや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）等の表示体部品並びにそれらを使った表示装置・製品検査にも適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施の形態の画面のスジ欠陥検出装置の構成を示すブロック図。
【図２】同画面のスジ欠陥検出装置の動作を説明するためのフローチャート。
【図３】同画面のスジ欠陥検出装置の背景画像差分処理を示す図。
【図４】同画面のスジ欠陥検出装置の背景画像差分処理の前画像、背景画像、後画像における輝度値の切り出し位置を点線で示した図。
【図５】図４の各画像から切り出した輝度値をそれぞれ示すグラフ。
【図６】同画面のスジ欠陥検出装置の縮小画像の作成手順を示す図。
【図７】同画面のスジ欠陥検出装置に用いる各種の線検出フィルタの例を示す図。
【図８】同画面のスジ欠陥検出装置で線検出フィルタ処理された画像を示す図。
【図９】同画面のスジ欠陥検出装置で線検出フィルタ処理された各種画像の輝度値をそれぞれ示すグラフ。
【図１０】同画面のスジ欠陥検出装置でｂｌｏｂ処理を行うために２値化された画像を示す図。
【符号の説明】
１  検査対象の液晶ライトバルブ、２  プロジェクタ、３  パターンジェネレータ、３  スクリーン、５  ＣＣＤカメラ、６  コンピュータ装置、７  表示装置、６４  縮小画像作成手段、６５  線検出フィルタ処理手段、６６  統計データ計算手段、６７  欠陥候補有無判断手段。
【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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