(57)【要約】【課題】コントラストの低い、あるいはサイズの小さい欠陥に対しても高い検出力を有するとともに、シミ欠陥として検出するための閾値を検出画像内の輝度統計データに基づいて自動的に決定し、さらに検出されたシミ欠陥の定量評価を可能にしたシミ欠陥の検出方法及びその検出装置を提供する。【解決手段】検査対象の画面をＣＣＤカメラ６により撮像し、撮像により取り込まれた画像から、予め作成しておいた背景画像１４との差をとり検査画像１５を作成し、検査画像の平坦化処理を行い、平坦化画像１６から複数段階の縮小画像を作成し、縮小画像のそれぞれに対して欠陥強調のためのフィルタ処理を行い、フィルタ処理後における画像１７内の各画素の輝度値の統計データを計算し、その輝度統計データに基づいて閾値を決定し欠陥候補の有無を判断し、前記閾値を用いて欠陥候補有りと判断された画像から欠陥候補を抽出する。【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、予め作成しておいた背景画像との差をとり検査画像を作成する工程と、
前記検査画像の平坦化処理を行う工程と、
前記平坦化画像から複数段階の縮小画像を作成する工程と、
前記縮小画像のそれぞれに対して欠陥強調のためのフィルタ処理を行う工程と、
前記フィルタ処理後における画像内の各画素の輝度値の統計データを計算する工程と、
その輝度統計データに基づいて閾値を決定し欠陥候補の有無を判断する工程と、
前記閾値を用いて欠陥候補有りと判断された画像から欠陥候補を抽出する工程と、
を有することを特徴とするシミ欠陥の検出方法。
【請求項２】
取り込み画像のデータは、１２ビットの４０９６階調以上であることを特徴とする請求項１記載のシミ欠陥の検出方法。
【請求項３】
前記背景画像は、同一の光学系および同一の撮像系により撮像された複数の画像を平均化したものであることを特徴とする請求項１または２記載のシミ欠陥の検出方法。
【請求項４】
前記フィルタ処理において、トップハットフィルタまたはウェルフィルタを用いることを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載のシミ欠陥の検出方法。
【請求項５】
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乃至４のいずれかに記載のシミ欠陥の検出方法。
【請求項６】
前記欠陥候補の有無を判断する閾値は、明欠陥および暗欠陥ごとに決定されることを特徴とする請求項１乃至５のいずれかに記載のシミ欠陥の検出方法。
【請求項７】
前記欠陥候補の有無を判断する閾値は、前記輝度統計データの平均値および標準偏差を用いて決定されることを特徴とする請求項６記載のシミ欠陥の検出方法。
【請求項８】
前記抽出された欠陥候補について、欠陥候補の特性値を求めるｂｌｏｂ処理を行い、ｂｌｏｂ処理により求められた欠陥候補の特性値と前記輝度統計データに基づいて評価値を算出する工程をさらに有することを特徴とする請求項１乃至７のいずれかに記載のシミ欠陥の検出方法。
【請求項９】
前記ｂｌｏｂ処理により求めた特性値は、欠陥候補の最大輝度、および最小輝度であることを特徴とする請求項８記載のシミ欠陥の検出方法。
【請求項１０】
前記欠陥候補の評価値は、明欠陥および暗欠陥ごとに算出されることを特徴とする請求項１乃至９のいずれかに記載のシミ欠陥の検出方法。
【請求項１１】
前記欠陥候補の評価値は、前記輝度統計データの平均値、標準偏差と、欠陥候補の最大輝度、最小輝度を用いて算出されることを特徴とする請求項８または１０記載のシミ欠陥の検出方法。
【請求項１２】
前記欠陥候補の評価値の大きさにより、製品の良品ランクの分類をすることを特徴とする請求項１０または１１記載のシミ欠陥の検出方法。
【請求項１３】
請求項１乃至１２のいずれかに記載のシミ欠陥の検出方法を用いることを特徴とするシミ欠陥の検出装置。
【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、画面のシミ欠陥を自動的に検出するシミ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の中の一つにシミ欠陥と呼ばれるものがある。シミ欠陥とは、表示画面のある領域が他の領域と輝度の差がある状態であり、ある程度狭い範囲で、周りに比べて明るい部分や暗い部分がある状態である。しかし、厳密な定義はなく欠陥サイズの小さいムラ欠陥あるいはシミ欠陥と呼ばれている。かかるムラ欠陥もしくはシミ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。ムラ欠陥もしくはシミ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、例えば、特許文献１がある。
特許文献１は、撮像により取り込んだ原画像データを最下位とする階層化処理を行って検査領域データを作成し、該検査領域データに対しテクスチャ解析を行って二次元統計データを作成し、この二次元統計データからムラ欠陥を検出する方法である。
【０００３】
【特許文献１】
特開平１０−１０００７号公報（特許請求の範囲、段落［００１０］〜［００２１］、図１〜図６）
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、特許文献１の検出方法では、欠陥の強調処理を行っていないため、ミクロ階層においては、コントラストの低い欠陥、特にサイズの小さい欠陥に対する検出力が不足し、またマクロ階層においても、照明の光源の影響や撮像レンズなどの影響で生ずる輝度の変動と検査したい欠陥との区別ができないといった問題点がある。
【０００５】
本発明は、上記のような問題点に鑑みてなされたものであり、コントラストの低い、あるいはサイズの小さい欠陥に対しても高い検出力を有するとともに、シミ欠陥として検出するための閾値を検出画像内の輝度統計データに基づいて自動的に決定し、さらに検出されたシミ欠陥の定量評価を可能にしたシミ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】
本発明に係るシミ欠陥の検出方法は、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、予め作成しておいた背景画像との差をとり検査画像を作成する工程と、
前記検査画像の平坦化処理を行う工程と、
前記平坦化画像から複数段階の縮小画像を作成する工程と、
前記縮小画像のそれぞれに対して欠陥強調のためのフィルタ処理を行う工程と、前記フィルタ処理後における画像内の各画素の輝度値の統計データを計算する工程と、
その輝度統計データに基づいて閾値を決定し欠陥候補の有無を判断する工程と、前記閾値を用いて欠陥候補有りと判断された画像から欠陥候補を抽出する工程と、
を有することを特徴とする。
【０００７】
本発明では、コントラストの低い、あるいはサイズの大きいシミ欠陥から小さいシミ欠陥まで検出できるようにするために、まず、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である検査画像を作成する。そして、この検査画像の平坦化処理を行い、その平坦化画像から複数段階にわたって画像サイズを縮小する画像サイズ縮小処理を行う。この縮小処理により、検査画像内の大小様々なシミ欠陥も縮小され、その結果複数の縮小画像のどれかに、後述する処理により検出可能なサイズの欠陥として存在することとなる。次に、縮小画像のそれぞれに対して欠陥強調のためのフィルタ処理を行うことによって、シミ欠陥のコントラストが強調される。従って、欠陥サイズの大小、あるいはコントラストの高低にかかわらず、シミ欠陥を高精度に検出することができる。すなわち、シミ欠陥の検出力が高いものである。
さらに、シミ欠陥の有無を判断し、欠陥候補の抽出を行うための閾値が、検出画像内の各画素の輝度値の統計データを計算することにより、その輝度統計データに基づいて自動的に決定される。そして、その閾値と統計データから欠陥候補の有無を判断するようにしたので、各検出画像について、欠陥の無い良品であるかどうかの判定を短時間で容易に行うことができる。
さらに、欠陥候補有りと判断された画像に対して、前記閾値を用いて欠陥候補を抽出し、その欠陥候補の特性値を求めるｂｌｏｂ処理を行い、この特性値と前記統計データに基づいて所定の式により欠陥候補の評価値を算出するため、欠陥候補の程度を定量的に評価することができる。
【０００８】
また、本発明において、撮像により画像を取り込む際、その取り込み画像のデータは、１２ビットの４０９６階調以上とするのが好ましい。
このような高解像度の画像データを用いることにより、前記輝度統計データの精度が上がるため、欠陥検出精度の更なる向上を図ることが可能となる。また、後述する欠陥候補の評価値の精度も向上する。
【０００９】
背景画像は、同一の光学系および同一の撮像系により撮像された複数の画像を平均化したものがよい。
背景画像は、検査対象以外によって生じる輝度変化を除去し、検査対象の欠陥を抽出するためにつくられる。従って、背景画像は検査対象以外によって生じる輝度変化のみの画像であり、同一の光学系および同一の撮像系により、できるだけ欠陥の少ない表示画面を複数撮像し、それらの撮像された複数の画像を平均化することによって、画像内にランダムに存在する検査対象の欠陥部分の成分は弱められ、画像内に常に同じ位置に存在する、スクリーンや照明、もしくはレンズ特性等検査対象以外によって生じる輝度変化のみが残る背景画像が得られる。
【００１０】
また、前記フィルタ処理においては、トップハットフィルタまたはウェルフィルタを用いる。
シミ欠陥には明欠陥（白シミ欠陥）と暗欠陥（黒シミ欠陥）があるので、この両方の欠陥を検出可能とするために、トップハットフィルタまたはウェルフィルタを用いる。トップハットフィルタは明欠陥をプラスの方向へ強調し、ウェルフィルタは暗欠陥をプラスの方向へ強調する作用を有する。そして特に本発明では、明欠陥、暗欠陥共に同じトップハットフィルタを使用して、かつフィルタ処理と同時にオフセット値として上記４０９６の半値２０４８を加えることで、白シミ欠陥、黒シミ欠陥の両方を検出できるようにしている。
【００１１】
本発明において、検査画像を作成する工程は、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。
【００１２】
上記のように、白シミ欠陥と黒シミ欠陥の両方を検出できるようにするために、欠陥候補の閾値は、明欠陥および暗欠陥ごとに決定するものである。
また、抽出された欠陥候補について、ｂｌｏｂ処理を用いて欠陥候補の特性値を取得し、この特性値と輝度統計データに基づいて評価値を算出する工程をさらに有することを特徴としている。
従って、欠陥候補を客観的・定量的に評価することができ、かつ、正確な評価を行うことができる。
また、欠陥候補の評価値は、閾値の場合と同様に、明欠陥および暗欠陥ごとに算出される。
【００１３】
閾値は、輝度統計データの平均値および標準偏差を用いて決定される。例えば、明欠陥を抽出するための白シミ閾値は、平均輝度データ＋ａ１×標準偏差
暗欠陥を抽出するための黒シミ閾値は、平均輝度データ−ａ２×標準偏差
なる計算式より求めることができる。計算式のａ１、ａ２は、ある決められた定数である。
また、欠陥候補の評価値は、輝度統計データの平均値、標準偏差とｂｌｏｂ処理により求めた欠陥候補の最大値、最小値を用いて算出される。
従って、シミ欠陥を製品（部品を含む。以下、同じ。）別に客観的に評価することができ、シミ欠陥のランク付け、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】
本発明に係るシミ欠陥の検出装置は、請求項１乃至１２のいずれかに記載のシミ欠陥の検出方法を用いることを特徴としている。
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シミ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シミ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、その画像信号を図示しない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は画像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、明・暗欠陥ごとにシミ欠陥を検出する。欠陥検出にあたっては複数の縮小サイズによる縮小画像と欠陥強調のためのフィルタ処理を行ったうえで、検出画像内の輝度情報の統計処理を行い、その統計データをもとに欠陥候補を抽出するための閾値を決定して欠陥候補を抽出し、さらに、抽出された欠陥候補について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はシミ欠陥検出処理に用いられるフローチャート、図３は入力画像からシミ欠陥検出画像に至るまでの各段階における画像処理後の画像の模式図である。このシミ欠陥の検出処理は上記のコンピュータ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。
【００１７】
（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、またプロジェクタ１の投射レンズ特性やＣＣＤカメラ６のレンズ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、上記のように間接的撮像でなく、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３１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内に検出対象の画面部分全体が収まるように視野が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。
【００１８】
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。
【００１９】
（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、上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（同一光学系および同一撮像系からなる構成）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。  この背景画像１４を原画像１３から減算することによって、原画像１３に含まれている検査対象以外のスクリーンや撮像手段の照明、プロジェクタ１の投射レンズ特性等によって生じる明るさの変化を除去することができる。また、この差分処理では、輝度データがマイナスの値とならないようにオフセット値として２０４８（４０９６×１／２）を加えている。
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の中にサイズやコントラストの異なるシミ欠陥２０あるいはサイズの比較的大きいムラ欠陥２１が存在することになる。
【００２０】
（３）平坦化処理（ステップＳ３）
背景差分画像（検査画像）１５には、表示エリア全体に生じる大きな輝度変化、すなわち人間が見てもそれほど問題にならないような広い範囲にわたって明るいところや暗いところがあるといった明るさの変化や、上記のようにサイズの比較的大きいムラ欠陥２１などが含まれるおそれがあるので、これらを検出対象から除外するために、背景差分画像すなわち検査画像１５に対して平坦化処理を行う。この平坦化処理によって、照度ムラのような大きな明るさの変化やサイズの大きいムラ欠陥は除去されるので、比較的小さいサイズのシミ欠陥やコントラストの異なるシミ欠陥のみが残った図３（ｅ）に示すような平坦化画像１６が得られる。
なお、平坦化処理とは、平滑化フィルタを用いた処理、あるいはモフォロジ処理などによって平滑化する処理である。
【００２１】
（４）画像サイズ縮小処理（ステップＳ４〜Ｓ８）
シミ欠陥のサイズは小さいといってもその中でも様々な大きさのものがあり、またシミ欠陥のコントラストについても高いものや低いものなど様々である。
後述するトップハットフィルタは、所定のサイズのシミ欠陥しか強調できないので、平坦化画像１６内に存在する様々なサイズのシミ欠陥に対応させるために、平坦化画像１６から複数段階にわたって画像サイズを縮小する処理を行う。ここでは、元画像１２００×１０００ピクセルの平坦化画像１６から、１／２（６００×５００ピクセル）、１／４（３００×２５０ピクセル）、１／８（１５０×１２５ピクセル）、１／１６（７５×６２ピクセル）、１／３２（３８×３１ピクセル）の５段階に縮小した５枚の縮小画像を作成している。
画像サイズの縮小方法は、図４に示すように、元画像の４画素分の輝度データの平均値を新たな画像の１画素に割り付けることにより１／２サイズに縮小する。この方法を繰り返すことにより、画像サイズを１／２ずつ縮小することができる。
このように平坦化画像１６の画像サイズを次第に縮小していくことによって、縮小画像のどれかに、トップハットフィルタで強調できるサイズのものが存在することになる。
【００２２】
（５）トップハットフィルタ処理（ステップＳ９〜Ｓ１３）
次に、各縮小画像に対して空間フィルタとしてトップハット（Ｔｏｐｈａｔ）フィルタを使用してシミ欠陥のコントラストを強調する。トップハットフィルタは、コントラスト強調を行うフィルタで、例えば図５に示すように７×７画素で構成されており、注目画素に対してこのフィルタ構成数値と畳み込み演算を行うことにより、画素内に背景と比べて約３×３画素くらいのサイズの明点（ここでは白シミ欠陥）が存在するときに、これを強調するものである。
しかし、トップハットフィルタは明点を強調した結果はプラスの値となるため、明欠陥（白シミ）の検出には有効であるが、暗点（ここでは黒シミ欠陥）を強調した結果はマイナスの値となり、画像処理の画像フォーマットでは通常正の値しかとれないため、結果は０と置き換えられ、暗欠陥（黒シミ）の検出には難点がある。そこで、トップハットフィルタ処理で畳み込み演算を行うと同時にオフセット値として２０４８の値を加えることで、本来はマイナスの値となる暗点の強調部分をプラスにして、その結果トップハットフィルタ処理のみで、明点と暗点の強調処理を可能にする。もちろん、空間フィルタはトップハットフィルタに限定されるものではなく、暗点を強調した結果がプラスの値となる（トップハットフィルタとは符号が逆になる）ウェル（Ｗｅｌｌ）フィルタ（図６参照）を使用してもよい。また、これらの空間フィルタのフィルタサイズ、重み付け等も図示のものに限定されるものではない。
【００２３】
図３（ｆ）は、縮小画像に上記のトップハットフィルタ処理を行ったときの検出画像１７を模式的に示すものである（但し、わかりやすくするために画像サイズは同じサイズで図示してある。実際には縮小サイズである）。
上記のようなトップハットフィルタ処理とオフセット処理を同時に行うことにより、白シミ、黒シミを強調した結果を一度で取得することができ、シミ欠陥２０の検出が容易になる。
なお、図３（ｆ）で欠陥の強調がなされていないサイズのシミ欠陥については、何段階かに縮小されることで強調可能なサイズとなった他の縮小画像において同様の方法で欠陥が強調されることになる。
【００２４】
（６）統計計算（ステップＳ１４〜Ｓ１８）
次に、上記検出画像１７内の各画素の輝度値に基づく統計データの計算を行う。統計データの計算では、画像全体での輝度値の平均値Ｌａｖｅ、標準偏差σ、最大値Ｌｍａｘ、最小値Ｌｍｉｎを求める。これら４つの輝度統計データから、白シミ、黒シミの閾値を、例えば次のように決定する。
白シミ閾値：Ｌａｖｅ＋ａ１×σ
黒シミ閾値：Ｌａｖｅ−ａ２×σ
ここで、ａ１、ａ２は、ある決められた定数である。
従って、白シミ、黒シミを検出するための閾値を、検出画像１７内の輝度データを統計計算することにより、その輝度統計データに基づいて自動的に決定することができる。そのため、閾値が人為的・試行錯誤的でなく、客観的・相対的なものとなる。
【００２５】
（７）チェック１：欠陥候補の有無の判定（ステップＳ１９）
そして、上記検出画像１７内に白シミ欠陥や黒シミ欠陥の候補があるかどうかを、上記閾値に基づいて１回目のチェックを行う。すなわち、統計データの計算で求めた輝度値の最大値Ｌｍａｘが白シミ閾値を超えていれば、検出画像１７内に白シミ欠陥があると判定し、輝度値の最小値Ｌｍｉｎが黒シミ閾値以下であれば、検出画像１７内に黒シミ欠陥があると判定する。もし、欠陥候補が皆無であれば、この段階でその製品は良品と判定され、検査を終了する。
【００２６】
（８）ｂｌｏｂ処理（ステップＳ２０〜Ｓ２４）
上記チェック１で検出画像１７内に欠陥候補があると判定された場合には、閾値を用いて欠陥候補を抽出し、ｂｌｏｂ処理を行って欠陥候補の特性値を計算する。ｂｌｏｂとは、画像内に存在する特定範囲の値を持った「かたまり」のことであり、ここでは白シミ閾値以上の領域、もしくは黒シミ閾値以下の領域である欠陥候補となる。従って、白シミ閾値と黒シミ閾値を用いて２値化処理で欠陥候補を抽出し、その抽出された領域に対して画像処理の手法であるｂｌｏｂ処理を行って、欠陥候補の特性値を計算する。
ここでは欠陥候補の特性値として、領域の重心位置Ｘ，Ｙ座標と、白シミ欠陥候補であれば領域内の輝度の最大値（Ｌｍａｘ（ｎ））、黒シミ欠陥の候補であれば領域内の輝度の最小値（Ｌｍｉｎ（ｎ））を求める。
【００２７】
（９）チェック２：評価値の計算（ステップＳ２５）
この２回目（つまり最終的な）チェックにおいて、欠陥候補として抽出された欠陥候補に対して、欠陥の程度を定量化するため評価値計算を行う。評価値は、（上記）縮小された画像毎に求められた輝度統計データ（平均値Ｌａｖｅ（ｉ）、標準偏差σ（ｉ）、ｉは縮小画像の画面番号）とｂｌｏｂ処理により求められた特性値（最大値Ｌｍａｘ（ｎ）、最小値Ｌｍｉｎ  （ｎ）、ｎはｂｌｏｂ番号）を用いて、次式により評価値を計算する。
白シミ：
Ｅｖ（ｎ）＝ｋ（ｉ）×（Ｌｍａｘ（ｎ）−Ｌａｖｅ  （ｉ））／σ（ｉ）
黒シミ：
Ｅｖ（ｎ）＝ｋ（ｉ）×（Ｌａｖｅ  （ｉ）−Ｌｍｉｎ（ｎ））／σ（ｉ）
但し      ｋ（ｉ）＝縮小画面係数              ｉ＝画面番号
Ｌｍａｘ（ｎ）＝欠陥候補の最大輝度        ｎ＝Ｂｌｏｂ番号
Ｌｍｉｎ（ｎ）＝欠陥候補の最小輝度
Ｌａｖｅ＝画像全体の平均輝度
σ＝画像全体の輝度の標準偏差
これらの計算式により評価値を求めることにより、欠陥候補として抽出された白シミ欠陥、黒シミ欠陥を、座標位置、個数（Ｂｌｏｂ番号）と共に、客観的なデータで定量的に評価することができ、白シミ欠陥、黒シミ欠陥の有無を判断するだけではなく、欠陥の程度に基づくランクを決定することができる。従って、シミ欠陥の検出精度が高いものとなる。
【００２８】
この評価値に対し、ランク分類するための閾値は、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。これによりシミ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。
【００２９】
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シミ欠陥を欠陥サイズの大小にかかわらず、またコントラストの高低にかかわらず、高精度に自動的に検出することができ、かつ、シミ欠陥を個々に定量的に評価することができる。
また、輝度統計データに基づいてシミ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収集・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となる。
【００３０】
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シミ欠陥検出装置の構成図。
【図２】シミ欠陥の検出処理を示すフローチャート。
【図３】入力画像からシミ欠陥検出画像に至るまでの各画像の模式図。
【図４】画像サイズの縮小方法の説明図。
【図５】トップハットフィルタの一例を示す図。
【図６】ウェルフィルタの一例を示す図。
【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  平坦化画像、１７  検出画像、２０  シミ欠陥、２１  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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