(57)【要約】【課題】画面の画素ムラ欠陥を自動的に検出可能にするとともに、その欠陥の定量化を可能にした画素ムラ欠陥の検出方法及びその検出装置を提供する。【解決手段】検査対象の画面１０をＣＣＤカメラ６により撮像する工程と、撮像によりコンピュータ７に取り込まれた画像から背景画像１４との差をとり検査画像（背景差分画像）１５を作成する工程と、前記検査画像の隣接画素の輝度差をソーベルフィルタにより強調するフィルタ処理を行う工程と、前記検査画像を複数のエリアに分割し、その分割エリア１６ごとに輝度値の統計計算を行う工程と、前記統計計算による統計データに基づいて画素ムラ欠陥２０を定量評価する工程とを有する。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査対象の画面を撮像する工程と、
撮像により取り込まれた画像から背景画像との差をとり検査画像を作成する工程と、
前記検査画像の隣接画素の輝度差を強調するフィルタ処理を行う工程と、
前記検査画像を複数のエリアに分割し、その分割エリアごとに輝度値の統計計算を行う工程と、
前記統計計算による統計データに基づいて画素ムラ欠陥を定量評価する工程と、
を有することを特徴とする画素ムラ欠陥の検出方法。
【請求項２】
前記検査画像を作成する工程は、前記検査対象の画面を含む画像から表示エリアを抽出し、この表示エリアに幾何学的変形を施して長方形にする工程を有することを特徴とする請求項１記載の画素ムラ欠陥の検出方法。
【請求項３】
前記フィルタ処理を行う前に、前記検査画像の各画素について膨張処理を行うことを特徴とする請求項１または２記載の画素ムラ欠陥の検出方法。
【請求項４】
前記フィルタ処理において、ソーベルフィルタ、またはラプラシアンフィルタを用いることを特徴とする請求項１乃至３記載の画素ムラ欠陥の検出方法。
【請求項５】
前記分割エリアごとの統計計算において、分割エリアごとの輝度値の標準偏差を求め、その中から抽出された最大標準偏差を前記画素ムラ欠陥の評価値とすることを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の画素ムラ欠陥の検出方法。
【請求項６】
前記最大標準偏差を予め設定された閾値と比較することにより画素ムラ欠陥の有無を判定することを特徴とする請求項５記載の画素ムラ欠陥の検出方法。
【請求項７】
前記閾値は製品の良品ランク毎に何段階かに設定されており、良品の中でのランクを同時に判定することを特徴とする請求項６記載の画素ムラ欠陥の検出方法。
【請求項８】
請求項１乃至７のいずれかに記載の画素ムラ欠陥の検出方法を用いることを特徴とする画素ムラ欠陥の検出装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、液晶パネル等の検査工程において、画面の画素ムラ欠陥を自動的に検出する画素ムラ欠陥の検出方法及びその検出装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
液晶表示装置等の画面に現れる欠陥には、点欠陥、線欠陥、面欠陥（あるいはシミ・ムラ欠陥とも呼ばれる。）などがある。これらの欠陥は画質を落とすものであるから、表示体の外観検査の対象となっている。従来は人による目視検査が普通であったが、最近では自動検査が行われるようになってきている。上記のようなそれぞれの欠陥に対する自動的な検査方法には既に多くの提案があり、その一例として特許文献１がある。
この特許文献１は、点・線・面の欠陥を３段階の閾値を用いて、偽欠陥の誤検出を防ぎつつ、それぞれの欠陥を分離抽出する方法である。
【０００３】
【特許文献１】
特開平９−２８８０３７号公報（特許請求の範囲、段落［００１９］〜［００４８］、図１〜図１０）
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、画像のがさがさ感、ざらざら感といったような表示素子単位の輝度変化がある範囲にわたって存在するような状態（このような感覚を与える欠陥をここでは「画素ムラ欠陥」と呼ぶ。）は、上記の点・線・面欠陥の範疇には属さず、検出対象の埒外であった。
【０００５】
そこで、本発明は、上記のような画面の画素ムラ欠陥を自動的に検出可能にするとともに、その欠陥の定量化を可能にした画素ムラ欠陥の検出方法及びその検出装置を提供することを目的としている。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る画素ムラ欠陥の検出方法は、検査対象の画面を撮像する工程と、撮像により取り込まれた画像から背景画像との差をとり検査画像を作成する工程と、前記検査画像の隣接画素の輝度差を強調するフィルタ処理を行う工程と、前記検査画像を複数のエリアに分割し、その分割エリアごとに輝度値の統計計算を行う工程と、前記統計計算による統計データに基づいて画素ムラ欠陥を定量評価する工程とを有することを特徴とする。
【０００７】
本発明において、画素ムラ欠陥とは、液晶パネルなどの表示デバイスの１画素１画素の輝度のバラツキによる欠陥であり、表示エリアのある領域あるいは全体に輝度の高い画素と輝度の低い画素が複数混在している状態である。このため、均一な画像を表示しようとしても、細かいサイズの輝度のバラツキが目立ち、木目の粗い、ざらざら、がさがさした感じの表示となる。
一方、一般的にムラ欠陥と呼ばれるものは、表示エリアのある領域が他の領域と輝度の差がある状態であり、画素ムラのような画素単位で輝度差があるようなものではなく、もっと広い領域にわたって、周りに比べて明るい領域や暗い領域がある状態をいう。
【０００８】
上記のような画素ムラ欠陥を検出するために、本発明では、検査対象の画面を撮像し、その画像から背景画像との差をとって検査画像を作成する。そして、この検査画像をフィルタ処理することにより、隣接画素の輝度差を強調する。この画像強調のフィルタ処理によって、検査画像中に存在するならその画素ムラ欠陥の成分を明瞭にすることができる。すなわち、このフィルタ処理によって、画素ムラ欠陥を定性的に検出することができる。
さらに、検査画像を複数のエリアに分割し、分割エリアごとに輝度値の統計計算を行うことによって、各分割エリアの輝度値分布がわかる。これにより、画素ムラ欠陥の発生領域を特定することができるとともに、その統計データに基づいて画素ムラ欠陥を定量的に評価することができる。
【０００９】
本発明において、前記検査画像を作成する工程は、前記検査対象の画面を含む画像から表示エリアを抽出し、この表示エリアに幾何学的変形を施して長方形にする工程を有する。
検査画像は検査対象の画面を撮像した画像を基にして作成されるので、検査対象の画面が例えばプロジェクタによりスクリーン上に投射された画像であるような場合には、その画像にスクリーンの縁部分が入っていたり、表示エリアの部分がスクリーンに対して斜めになっていたりすることがある。そこで、検査画像を作成する場合には、検査対象の画面を含む画像から表示エリアを抽出し、この表示エリアに幾何学的変形を施して長方形にすることにより、上記のような画像の歪み、変形等を補正することができる。
【００１０】
また、本発明では、ブラックマトリクスと言われる画素と画素を区切るパターンによる影響を低減するために、前記フィルタ処理を行う前に、前記検査画像の各画素について膨張処理を行うこととしている。これは、画素部とブラックマトリクス部の明るさが違うために、前記フィルタ処理で、画素部とブラックマトリクス部の輝度差が強調され、画素ムラ欠陥と区別することができにくくなるので、膨張処理によってブラックマトリクス部の影響を予め検査画像中から除去するようにしている。
【００１１】
また、フィルタ処理においては、ソーベルフィルタ、またはラプラシアンフィルタを用いるようにしている。
これらのフィルタは二次元の微分フィルタであり、画像すなわち画素ムラ欠陥のエッジや輪郭を強調する機能を有するので、その後の統計処理による欠陥の検出が容易になる。
【００１２】
また、本発明では、前記分割エリアごとの統計計算において、分割エリアごとの輝度値の標準偏差を求め、その中から抽出された最大標準偏差を前記画素ムラ欠陥の評価値とするものである。
前述したように、分割エリアごとに各画素の輝度値を統計計算することにより、各分割エリアの輝度値分布を求めることができる。そしてさらに、各分割エリアの輝度値の標準偏差を求めることができるので、それらの標準偏差の中から最大の標準偏差を抽出することによって、この最大標準偏差を画素ムラ欠陥の評価値とするものである。最大標準偏差は画素ムラ欠陥が集中的に発生している箇所を示し、かつ欠陥の有無、製品（部品を含む。以下、同じ。）の良否等を定量的に判定する尺度となり得るものであるから、これを評価値とすることによって、画素ムラ欠陥を定量的に評価することができる。
【００１３】
従って、前記最大標準偏差を予め設定された閾値と比較することにより画素ムラ欠陥の有無を判定することとしている。すなわち、最大標準偏差が閾値以下であれば画素ムラ欠陥はなしと判定され、その製品は良品とされる。このように最大標準偏差と閾値とを比較することにより、製品の良・不良を自動的に判別することができ、自動検査が可能となる。
また、前記閾値を製品の良品ランク別に何段階かに設定することにより、画素ムラ欠陥のランク付け、製品の等級化が可能となる。
なお、これらの統計データは品質管理に活用することができる。
【００１４】
本発明に係る画素ムラ欠陥の検出装置は、請求項１乃至７のいずれかに記載の画素ムラ欠陥の検出方法を用いることを特徴とする。
具体的には、撮像手段と、画像処理を行う検査装置本体とからなり、検査装置本体は通常、コンピュータにより構成される。このコンピュータに前記の各処理を行う検査プログラムを組み込むことによって画素ムラ欠陥を自動的に検査することができる。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、図面を用いて本発明の実施の形態を説明する。
図１は本発明の実施の形態を示す画素ムラ欠陥検出装置の構成図である。
この実施形態では、例えば、検査対象の画面１０をプロジェクタ１によるＴＦＴ素子を用いた液晶パネル（液晶ライトバルブともいう）２の画面としている。検査を行う場合には、プロジェクタ１によりスクリーン３に画像４を投射する。画像４はパターンジェネレータ５により所定のパターンを液晶パネル２に与えることによって描写される。撮像手段として例えばＣＣＤカメラ６により画像４を撮像し、その画像データを図示しないＡ／Ｄ変換器によりアナログ信号からデジタル信号に変換して検査装置本体であるコンピュータ７に取り込む。このとき、画像データはＡ／Ｄ変換器により画素毎に例えば、黒を“０”、白を“４０９５”とする１２ビットのデータで４０９６階調の輝度値であらわされる。さらにコンピュータ７はメモリに取り込まれた画像４の画像データを後述する方法により処理することにより、画素ムラ欠陥を検出する。欠陥検出にあたっては欠陥を強調するフィルタ処理が行われる。また、検出された欠陥を定量的に評価する評価値が演算される。これらの検査結果は表示装置８に表示される。
【００１６】
図２は画素ムラ欠陥検出処理に用いられるフローチャート、図３は入力画像、表示エリア補正画像、背景画像及び背景差分画像の模式図である。この検出処理は前記のコンピュータ７または画像処理装置に組み込まれた検査プログラムに従って自動的に行われる。
図２のフローチャートに従って処理手順を説明する。
（１）表示エリア抽出処理（ステップＳ１）
表示エリアの抽出とは、撮像により取り込まれた入力画像から検査対象の画面部分のみを抽出することをいう。例えば、図３（ａ）は撮像時の入力画像である。この図に示すように、撮像時の入力画像１１にはスクリーン３の縁部分３１を含んでいたり、また画面部分に対応する表示エリア画像１２が正確に長方形でなくスクリーン３に対して斜めに歪んでいたりすることがある。これは、スクリーン３と撮像手段のＣＣＤカメラ６とが厳密に平行でなかったり、またＣＣＤカメラ６のレンズ等の特性などにより歪みを起こしたりすることに起因するものである。また、前記のように間接的でなく、液晶パネル等の画像を直接撮像した場合でも入力画像の歪みや変形等が生じる場合がある。もちろん、上記のような縁部分が入らないように撮像手段や検査対象の画面を正確にセットして撮像した場合、例えば撮像手段の視野を検出対象の画面部分全体が収まるように正確にセットされている場合には、この表示エリア抽出処理および次に述べる補正処理は省略することが可能であり、撮像により取り込まれた画像が直接、原画像となる。
【００１７】
入力画像１１が図３（ａ）のように歪んだりしているような場合には、同図（ｂ）に示すように、画面部分の表示エリア画像１２のみを抽出し、これに幾何学的変形を施して正確な長方形になるように補正した表示エリア補正画像１３を作成する。この表示エリア補正画像１３がここでは実際の検査対象となる原画像である。
幾何学的変形による画像の補正処理は、前記スクリーン３の縁部分３１を含まない表示エリア画像１２をその四隅の座標をパターンマッチング処理により検出し、その座標が長方形の四隅の座標に合致するように座標変換することにより行う。
このときに設定する長方形のサイズを、例えば１２００×１０００画素サイズとすることで、原画像１３の画像サイズは１２００×１０００画素となる。このサイズについては、特に固定しているわけではなく、ＣＣＤカメラの画素サイズと同等か、それに近いサイズで設定すればよい。
【００１８】
（２）背景画像差分処理（ステップＳ２）
背景画像の差分処理とは、前記のように作成された原画像１３から、図３（ｃ）に示すような予め作成しておいた背景画像１４を減算する処理である。この背景画像１４は、例えば欠陥の少ない液晶パネルを本発明の装置構成で２０枚程度撮像して、その画像を平均化したものであり、予め前記原画像１３と同様な方法で作成されている。背景画像１４はコンピュータ７のメモリに記憶されている。背景画像差分処理の結果、図３（ｄ）に示すような背景差分画像すなわち検査画像１５が得られる。そして、もしあるとすれば、この背景差分画像（検査画像）１５の中に画素ムラ欠陥２０が存在することになる。
【００１９】
（３）膨張処理（ステップＳ３）
膨張（Ｄｉｌａｔｅ）処理は、例えば、液晶ライトバルブに駆動素子等の遮光部としてブラックマトリクスが存在している場合に、そのブラックマトリクスの影響を低減するために行われる。
この膨張処理は、例えば、ある注目画素を中心とする近傍の８画素を含めた領域、つまり注目画素を中心とする３×３画素領域の中の最大値を注目画素とおきかえるマキシマムフィルタ処理を行うものである。この処理によって、白領域が膨張し、微少な黒領域であるブラックマトリクス部分が縮小されるために、ブラックマトリクスの成分を低減することができる。この膨張処理では、マキシマムフィルタに限定されるわけではなく、白領域を膨張させるモフォロジ処理等を使用してもよい。
【００２０】
（４）ソーベルフィルタ処理（ステップＳ４）
ソーベル（Ｓｏｂｅｌ）フィルタは、画像（ここでは、欠陥）のエッジや輪郭を検出し、強調するフィルタの一種であり、隣接するピクセル間の差異（傾き）を輝度値としてあらわすことで、画像のエッジや輪郭を検出するものである。例えば、図４に示すような３×３画素の領域にソーベルフィルタを適用する場合、中心のＥ画素の輝度値ＬＲは、以下の公式により計算される。
ＬＲ＝（Ｘ２＋Ｙ２）１／２
但し、Ｘ＝（Ｃ＋２Ｆ＋Ｉ）−（Ａ＋２Ｄ＋Ｇ）
Ｙ＝（Ａ＋２Ｂ＋Ｃ）−（Ｇ＋２Ｈ＋Ｉ）
このソーベルフィルタを用いて、画像の左上隅から右へ、及び下へ１画素ずつずらしながら右下隅までフィルタをかけ、各画素の輝度値を演算する。その一例を図５に示す。同図の（ａ）は処理前の各画素の輝度値をあらわし、（ｂ）はソーベルフィルタ処理後の輝度値の演算結果をあらわしている。
この結果から明らかなように、フィルタ処理後においては隣接画素間の輝度値の差が検出され、且つ強調されるため、画像のエッジや輪郭が明瞭にあらわされることになる。
このような画像（欠陥）強調処理のフィルタには、ほかにラプラシアン（Ｌａｐｌａｃｉａｎ）フィルタ等があり、このフィルタを用いてもよい。
【００２１】
（５）エリア分割処理（ステップＳ５）
前記のソーベルフィルタ処理後に、検査画像１５を水平および垂直に分割し複数のエリアに分割する。ここでは、図６に示すように、４×４の１６個のエリア１６に分割している。画像を複数のエリアに分割する目的は、次に述べる各分割エリア１６ごとの輝度値を統計処理することにより、画素ムラ欠陥の発生箇所を特定するとともに、画素ムラ欠陥の定量化を図ることにある。
なお、画像のエリア分割数は多くするほど、局所的な領域の画素ムラ欠陥を検出できるようになり、検出精度も上がる。しかし、実施例では、実際の画素ムラ欠陥が、面積的には表示エリアの４分の１程度の領域をしめるような出方をしていることから、この程度の分割でよいと思われる４×４の１６分割を選択している。
【００２２】
（６）各分割エリア内の統計計算（ステップＳ６）
分割エリア１６ごとに分割エリア内の各画素の輝度値の統計計算を行う。そして、分割エリア１６ごとに輝度値の標準偏差σを求める。
例えば、図７は分割エリアごとの輝度値の標準偏差σを３次元的にあらわしたグラフである。図７のグラフは前記表示装置８に表示される。
【００２３】
（７）最大標準偏差の抽出（ステップＳ７）
これは、前記のように求められた分割エリアごとの輝度値の標準偏差σの中から最大値（最大標準偏差）σｍａｘを求める工程である。最大標準偏差σｍａｘは画素ムラ欠陥が最も集中的に発生している領域をあらわすとともに、画素ムラ欠陥中の輝度値分布が最も高い箇所をあらわしている。したがって、本実施形態では最大標準偏差σｍａｘを画素ムラ欠陥の検出の際の評価値としている。
そこで、画素ムラ欠陥の検出にあたっては、所定の閾値を設定し、最大標準偏差σｍａｘがこの閾値以下であれば画素ムラ欠陥なしと判定する。また、閾値は製品の良品ランク毎に何段階かに設定することができる。これにより画素ムラ欠陥の良品内のランク（等級）付けや製品の等級化が可能となる。例えば、液晶パネルをＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）のカラー別に、プロジェクタのライトバルブとして使用する場合に、比視感度は緑のとき（波長λ＝５５５ｎｍのとき）が最も高いので、緑のライトバルブのランクを設定する閾値が最も厳しく他の場合よりも小さい値に設定される。
【００２４】
この実施形態は、以上のように構成されているので、液晶パネル等の表示デバイスの画面に存在する画素ムラ欠陥を定量的に自動検出することができる。
また、最大標準偏差でもって画素ムラ欠陥を評価するものであるので、製品や部品の品質データを集計、分析することにより、品質管理に役立てることができ、更なる品質の向上を目指した手法を構築することも可能になる。
【００２５】
本発明は、前記のようなＴＦＴ素子を用いた液晶パネルに限られるものではなく、その他のダイオード素子を用いた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）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ものであり、これらに使用した場合でも本発明の範囲から除外されるものでないことはいうまでもない。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態による画素ムラ欠陥検出装置の構成図。
【図２】画素ムラ欠陥の検出処理を示すフローチャート。
【図３】入力画像、表示エリア補正画像、背景画像及び背景差分画像の模式図。
【図４】ソーベルフィルタの一例を示す説明図。
【図５】ソーベルフィルタの処理前、処理後の数値例を示す説明図。
【図６】画像のエリア分割の一例を示す説明図。
【図７】分割エリアごとの輝度値の標準偏差を示すグラフ。
【符号の説明】
１  プロジェクタ、２  液晶パネル、３  スクリーン、４  画像、５  パターンジェネレータ、６  ＣＣＤカメラ、７  コンピュータ、８  表示装置、１０  検査対象画面、１１  入力画像、１２  表示エリア画像、１３  原画像（表示エリア補正画像）、１４  背景画像、１５  検査画像（背景差分画像）、１６  分割エリア、２０  画素ムラ欠陥、３１  スクリーンの縁部分
【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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