(57)【要約】【課題】最小限の空間フィルタによる微分処理で候補領域を抽出し、該領域の微分前の画像データを基に色ムラを判定し、高精度で検査できるようにする。【解決手段】対象物を撮像した対象画像を基に周期性パターンの色ムラを検査する際、前処理（Ｓ２）の後の対象画像を縦横とも１ラインの２次微分フィルタで強調し（Ｓ３）、該強調画像を上側と下側の２つの閾値でそれぞれ２値化して、色ムラの強分布画像と弱分布画像を作成し（Ｓ４、５）、強分布画像中の色ムラに対応する弱分布画像中の色ムラの領域のみを候補領域とし（Ｓ６）、該候補領域の形状データを算出し（Ｓ７）、それが色ムラに該当し、且つ、該候補領域と全ての領域を除いた領域とに、それぞれ対応する対象画像の領域の平均輝度値の差を算出し（Ｓ８′）、該平均輝度差が基準値を超えた場合に不良と判定する（Ｓ９）。【選択図】　　　図２
2004053477.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
面方向に周期性パターンが一様に形成されている対象物を撮像して入力した対象画像を処理して周期性パターンに存在する色ムラを検査する色ムラ検査方法において、
前記対象画像を最少限の空間フィルタで強調して強調画像を作成し、
該強調画像を上側と下側の２つの閾値でそれぞれ２値化して、色ムラ強分布画像と色ムラ弱分布画像を作成し、
色ムラ強分布画像中の色ムラに対応する色ムラ弱分布画像中の色ムラの領域のみをラベリングして候補領域が抽出された候補領域ラベリング画像を作成し、
抽出された候補領域の中から不良の色ムラを選択する際、該候補領域に対応する前記対象画像の領域の平均輝度値と、抽出された全ての候補領域を除いた領域に対応する前記対象画像の領域の平均輝度値との差を算出し、算出された平均輝度差が予め設定されている基準値を超えた場合に不良と判定することを特徴とする色ムラ検査方法。
【請求項２】
請求項１において、
前記空間フィルタが、縦１ラインの２次微分フィルタ、横１ラインの２次微分フィルタ、及びこれらを中心要素を重ねて交差させた構成の２次微分フィルタであることを特徴とする色ムラ検査方法。
【請求項３】
請求項１において、
前記候補領域の中から不良の色ムラを選択する際、更に、該候補領域の形状データを算出し、該形状データが予め作成されている色ムラの形状データに該当した場合に不良と判定することを特徴とする色ムラ検査方法。
【請求項４】
請求項３において、
前記形状データが、面積、最大径、水平フィレ径、垂直フィレ径であることを特徴とする色ムラ検査方法。
【請求項５】
面方向に周期性パターンが一様に形成されている対象物を撮像して対象画像を入力する撮像手段と、入力された対象画像を処理して色ムラを検出する画像処理手段とを備えている色ムラ検査装置において、
前記画像処理手段が、最少限の空間フィルタで対象画像の色ムラを強調して強調画像を作成する強調手段と、
上側閾値と下側閾値とを設定する閾値設定手段と、
設定された上側閾値を用いて前記強調画像を２値化して色ムラ強分布画像を作成する色ムラ強分布抽出手段と、
設定された下側閾値を用いて前記強調画像を２値化して色ムラ弱分布画像を作成する色ムラ弱分布抽出手段と、
色ムラ強分布画像中の色ムラに対応する色ムラ弱分布画像中の色ムラの領域のみをラベリングして候補領域が抽出された候補領域ラベリング画像を作成する色ムラ候補選定手段と、
抽出された候補領域に対応する前記対象画像の領域の平均輝度値と、抽出された全ての候補領域を除いた領域に対応する前記対象画像の領域の平均輝度値との差を算出する平均輝度差解析手段と、
算出された平均輝度差が予め設定されている基準値を超えた場合に不良と判定する平均輝度差判定手段と、を備えていることを特徴とする色ムラ検査装置。
【請求項６】
面方向に周期性パターンが一様に形成されている対象物を撮像して対象画像を入力する撮像手段と、入力された対象画像を処理して色ムラを検出する画像処理手段とを備えている色ムラ検査装置において、
前記画像処理手段が、最少限の空間フィルタで対象画像の色ムラを強調して強調画像を作成する強調手段と、
上側閾値と下側閾値とを設定する閾値設定手段と、
設定された上側閾値を用いて前記強調画像を２値化して色ムラ強分布画像を作成する色ムラ強分布抽出手段と、
設定された下側閾値を用いて前記強調画像を２値化して色ムラ弱分布画像を作成する色ムラ弱分布抽出手段と、
色ムラ強分布画像中の色ムラに対応する色ムラ弱分布画像中の色ムラの領域のみをラベリングして候補領域が抽出された候補領域ラベリング画像を作成する色ムラ候補選定手段と、
抽出された候補領域に関して形状データを算出する色ムラ候補解析手段と、
算出された形状データが予め作成されている色ムラの形状データに該当した場合に不良と判定する形状データ判定手段と、
抽出された候補領域に対応する前記対象画像の領域の平均輝度値と、抽出された全ての候補領域を除いた領域に対応する前期対象画像の領域の平均輝度値との差を算出する平均輝度差解析手段と、
算出された平均輝度差が予め設定されている基準値を超えた場合に不良と判定する平均輝度差判定手段と、
該平均輝度差判定手段及び前記形状データ判定手段による両判定結果に基づいて色ムラの欠陥を判定する最終判定手段と、を備えていることを特徴とする色ムラ検査装置。
【請求項７】
請求項５又は６において、
前記空間フィルタが、縦１ラインの２次微分フィルタ、横１ラインの２次微分フィルタ、及びこれらを中心要素を重ねて交差させた構成の２次微分フィルタであることを特徴とする色ムラ検査装置。
【請求項８】
請求項６において、
前記形状データが、面積、最大径、水平フィレ径、垂直フィレ径であることを特徴とする色ムラ検査装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明が属する技術分野】
本発明は、同一面積の微細開口部が面方向に一様に配設された光透過性の周期性パターンを有する対象物について、そのパターンの不均一性に起因する色ムラを検査する際に適用して好適な、色ムラ検査方法及び装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
同一面積の微細開口部が面方向に一様に配設された光透過性の周期性パターンを有する対象物としては、例えば液晶ディスプレイ用のカラーフィルタや、ＰＤＰ（Ｐｌａｓｍａ　　Ｄｉｓｐｌａｙ　Ｐａｎｅｌ）の背面板等の製品が知られている。このような製品は、周期性パターンが全体に亘って均一に形成されていることが重要であることから、その均一性に乱れが生じている場合は不良品として排除する必要がある。
【０００３】
このような周期性パターンの乱れは、ＣＣＤカメラや撮像管等の画像入力装置を用いて対象物を撮像して画像データを入力し、その画像データを画像処理することによって、入力した画像に存在する色（明るさ）の変化である色ムラの有無を検査することが考えられる。ところが、画像データにおける色ムラは微妙な階調の変化として現われるため、単純な２値化処理では色ムラの有無が判定できない。
【０００４】
そこで、本出願人は、対象物を撮像することにより入力された対象画像の色ムラを短時間で強調する処理を行うことができる上に、検査精度を向上することができるようにするために、特開２０００−１９９７４５（特願平１１−２３３４１）により、周期性パターンを有する対象物を撮像して入力した対象画像を処理して周期性パターンに存在する色ムラを検査する方法として、前記対象画像を最少限の空間フィルタで強調して強調画像を作成し、該強調画像を上側と下側の２つの閾値でそれぞれ２値化して、色ムラ強分布画像と色ムラ弱分布画像を作成し、色ムラ強分布画像中の色ムラに対応する色ムラ弱分布画像中の色ムラの領域のみをラベリングして候補領域が抽出された候補領域ラベリング画像を作成し、抽出された候補領域の中から不良の色ムラを選択すると共に、その選択の際に該候補領域の形状データを算出し、該形状データが予め作成されている色ムラの形状データに該当し、且つ、同候補領域に対応する前記強調画像の輝度値の平均値を算出し、該平均値が予め設定されている基準値を超えた場合に不良と判定する技術を提案している。
【０００５】
以下、この検査技術について詳述する。図７は、上記提案技術に適用される色ムラ検査装置の概略構成を示すブロック図である。
【０００６】
この検査装置は、図示しないシャドウマスク等の周期性パターンを有する対象物を撮像して対象画像を入力する画像入力装置（撮像手段）１０と、入力された対象画像から色ムラを検出するための画像処理を行う画像処理装置１２とを備えている。
【０００７】
上記画像処理装置１２は、入力された対象画像に混入されているノイズを除去する平滑化処理を行う前処理部１４と、前処理後の対象画像（被検査画像）を最少限の空間フィルタで対象画像の色ムラを強調して強調画像を作成する色ムラ強調部（強調手段）１６と、上側閾値を設定する色ムラ強分布抽出用閾値設定部１８Ａと下側閾値を設定する色ムラ弱分布抽出用閾値設定部１８Ｂと、設定された上側閾値を用いて前記強調画像を２値化して色ムラ強分布画像を作成する色ムラ強分布抽出部２０と、設定された下側閾値を用いて前記強調画像を２値化して色ムラ弱分布画像を作成する色ムラ弱分布抽出部２２と、色ムラ強分布画像中の色ムラに対応する色ムラ弱分布の色ムラの領域のみをラベリングして候補領域が抽出された候補領域ラベリング画像を作成する色ムラ候補選定部２４と、抽出された候補領域に関して形状データを算出する色ムラ候補形状データ解析部２６と、算出された形状データから色ムラの良否を判定する形状データ判定部２８と、該判定部２８に判定条件を設定する形状データ判定条件設定部３０と、前記色ムラ候補選定部２４により選定（抽出）された色ムラの候補領域に対応する前記強調画像の輝度値の平均値を算出する色ムラ候補対応強調画像の平均値解析部３２と、算出された輝度値の平均値が、予め設定されている判定条件である基準値を超えた場合に不良と判定する強調画像の平均値判定部３４と、該判定部３４に対して上記基準値を設定する平均値判定条件設定部３６と、上記平均値判定部３４及び前記形状データ判定部２８によるそれぞれの判定結果に基づいて色ムラの欠陥を判定するＯＫ／ＮＧ判定部３８とを備えている。
【０００８】
この検査装置について詳述すると、前記色ムラ強調部１６では、従来と同様に対象画像に対して周囲との色（明るさ）の違いを強調するフィルタリング処理を行って強調画像を作成するが、従来とは異なり、沢山の空間フィルタを使用する形状に依存した強調処理は行わず、最少限必要な空間フィルタのみを使用して強調処理を行う。
【０００９】
具体的には、図８（Ａ）〜図１０（Ａ）に示したように、長さと幅が次第に大きくなる縦方向の楕円状（スジ状）の色ムラの場合であれば、それぞれ対応させて（Ｂ）に示したように、そのムラの幅に対応する数の係数２の強調要素と、加算すると零になる数の係数−１の要素とからなる横１ラインの２次微分フィルタを使用する。但し、これらの図では、ムラの幅と係数２の要素の数とは正確に対応して示されていない。
【００１０】
このように、使用する空間フィルタを、ムラの長さや方向に合わせずに横方向に１ラインとし、係数２の強調要素の数をムラの幅のみに合わせて調整することにより、使用する空間フィルタの数を大幅に削減できることから、計算にあまり時間がかからないようにできる。しかも、１ラインずつ処理することになるため、ムラの方向に対する依存性は非常に小さくなる。但し、横方向１ラインの空間フィルタでは、完全に横向きの楕円状の色ムラは検出できないため、図８（Ｂ）〜図１０（Ｂ）に示したフィルタを縦向きにした縦方向１ラインの空間フィルタ（図示省略）も別途用意する必要がある。
【００１１】
又、図１１（Ａ）〜図１３（Ａ）に示したように、大きさが順に大きくなる略円状（シミ状）の色ムラに対しては、それぞれ対応させて（Ｂ）に示した構成の空間フィルタ（２次微分フィルタ）を適用する。ここでも、色ムラの大きさとフィルタの大きさとは必ずしも対応して示されていないが、各フィルタは前記図８（Ｂ）〜図１０（Ｂ）に示した横方向１ラインのフィルタと、構成が同一の縦方向１ラインのフィルタとを、中心要素を交差させて重ね合わせることにより、該要素の係数を４とした構成になっている。
【００１２】
従って、図１０（Ｂ）のフィルタを組み合わせた図１３（Ｂ）のフィルタは、縦横がそれぞれＮ画素の円状ムラを強調する場合に適しており、係数４の中心要素の上下左右にそれぞれ係数２の要素が（Ｎ−１）／２個ずつ配列され、更にその外側にそれぞれＮ個の係数−１の要素が配列された構成になっている。それ故、このような円状のムラに適用する空間フィルタも、強調処理は縦横に１ライン分の計算で済むことから、大幅に処理時間の短縮を図ることができる。
【００１３】
前記閾値設定部１８Ａ、１８Ｂにより設定する上側閾値と下側閾値は、それぞれ色ムラ強分布抽出部２０と色ムラ弱分布抽出部２２において、色ムラ強分布抽出処理と色ムラ弱分布抽出処理で２値化処理を行うための閾値である。上側及び下側の各閾値の決定方法としては、以下の方法が考えられる。
【００１４】
方法１：静的決定方法
対象物の代表的なサンプルを用いて事前に求めておく。この場合、用いるサンプルは多いほどよい。
【００１５】
方法２：動的決定方法
強調画像の統計量から決定する。例えば、分散を求め、そのＮ倍を上側閾値、Ｍ倍を下側閾値とする。但し、Ｎ＞Ｍとする。
【００１６】
方法３：動的決定方法
いわゆるＰタイル法を使い、例えば、以下のようにする。
【００１７】
上側閾値Ｔｕ＝画像のＮ％の値の画素が対象となる階調値
下側閾値Ｔｂ＝上側閾値Ｔｕ−Ｍ
【００１８】
この場合、Ｍは定数でもよいし、Ｔｕの値に応じて、例えばその７０％の値とするというように、変えてもよい。なお、上記ＴｕやＴｂの値には、予め限界値ＴｕＬとＴｂＬを設けておき、これを下回る場合に限界値で書き換える等の処理を行うと更に信頼性を高くすることができる。その際、限界値は前記方法１等で求めておくことができる。
【００１９】
前記色ムラ強分布抽出部２０では、前記色ムラ強調部１６で作成された強調画像に対して、前記閾値設定部１８Ａで求めた上側閾値で２値化処理して色ムラ強分布画像を作成する。この処理で強調画像中の色ムラの程度の強い部分が対象として抽出された２値画像が作成される。この２値画像では、不良となる色ムラの領域が対象として抽出される可能性が高いが、形状的に良品としてもよい色ムラの領域も抽出される。
【００２０】
前記色ムラ弱分布抽出部２２では、前記閾値設定部１８Ｂで作成された強調画像に対して、同様に求めた下側閾値で２値化処理して色ムラ弱分布画像を作成する。この処理により、強調画像中では色ムラの良、不良に拘らず、ある程度以上の強さの色ムラが存在する領域が対象として抽出された２値画像が得られる。この２値画像には、色ムラが発生している領域、つまりムラの形状が抽出されている。
【００２１】
前記色ムラ候補選定部２４では、色ムラ強分布画像に抽出されている強い色ムラが存在する強領域をラベルとして選択し、色ムラ弱分布画像に抽出されている対象領域から、上記色ムラ強分布画像の強領域に対応する領域のみをラベリングして不良である可能性の高い候補領域として抽出し、それを候補領域ラベリング画像とする。
【００２２】
前記色ムラ候補解析部２６では、上記候補領域ラベリング画像中にラベリングされている各候補領域に関して、形状データを算出する。この形状データの例としては、例えば面積、最大径、水平フィレ径、垂直フィレ径等を挙げることができる。この形状データについて、図１４に実線で外形を示したムラ（対象領域）を例に説明すると、このムラが内接する矩形を考え、この矩形の縦横の長さＡ、Ｂがそれぞれ垂直フィレ径、水平フィレ径であり、Ｃが最大径である。
【００２３】
前記形状データ判定部２８では、算出された形状データから色ムラの良否判定を行う。これは、得られた形状データが検出対象とする色ムラの形状条件に合致した場合に、そのムラを不良と判定する処理である。これは、複数の条件から判定を行う処理なので、例えば単純な条件判断、ニューロ処理、ファジー処理等の方法を採用することができる。又、前記形状データ判定条件設定部３０には、円状、楕円状の各色ムラについて、欠陥（不良）として判定すべき形状データが予め保存されている。前記平均値解析部３２、平均値判定部３４、平均値判定条件設定部３６、ＯＫ／ＮＧ判定部３４の機能については、便宜上後述する。
【００２４】
次に、上述した検査装置による処理手順について、図１５のフローチャートに従って説明する。
【００２５】
まず、前記画像入力装置１０により対象物を撮像して対象画像を入力し（ステップ１）、該対象画像に対して、前記前処理部１２によりノイズ除去や、シャドウマスクであれば更に透過率画像を作成する等の前処理を行って、図１６にイメージを示した被検査画像（処理済の対象画像）を作成する（ステップ２）。
【００２６】
次いで、この被検査画像に対して、前記色ムラ強調部１６により、前記図８（Ｂ）〜図１３（Ｂ）に示したような２次微分処理用の空間フィルタを用いてフィルタリング処理する色ムラ強調処理を行い、図１７にイメージを示した強調画像を作成する（ステップ３）。次いで、前記色ムラ強分布抽出部２０により、上記強調画像からムラの強い部分を２値化して抽出する色ムラ強分布抽出処理を行い、図１８にイメージを示した色ムラ強分布画像を作成すると共に、前記色ムラ弱分布抽出部２２により、上記強調画像からムラの弱い部分（強い部分も含む）を２値化して抽出する色ムラ弱分布抽出処理を行い、図１９に示した色ムラ弱分布画像を作成する（ステップ４、５）。
【００２７】
次いで、前記色ムラ候補選定部２４により、上記図１９の色ムラ弱分布画像から、前記図１８の色ムラ強分布画像の強領域を含む候補領域を抽出（ラベリング）する色ムラ候補領域選定処理を行って、図２０に示した候補領域ラベリング画像を得る（ステップ６）。
【００２８】
次いで、前記色ムラ候補形状データ解析部２６により、図２１にイメージを示したように、ラベリングした個々の候補領域について、前述した形状データを算出する（ステップ７）と共に、前記平均値解析部３２により微分値の平均値を算出する（ステップ８）処理を行ない、その後、これらステップ７、８の各算出結果に対して判定処理を行なう（ステップ９）。
【００２９】
上記ステップ８で実行される微分値の平均値の算出は、前記平均値解析部３２において、前記色ムラ候補選定部２４から入力される前記図２０に示したラベリング画像として抽出された候補領域に対応する、前記図１７に示した強調画像上の領域の輝度値の平均を求めることである。これは、前記図８〜１０に示したスジ（楕円）状色ムラ用と前記図１１〜１３に示したシミ（円）状色ムラ用の２次微分フィルタにより、前記図１６の被検査画像をフィルタリングして得られた微分値（強調画像の輝度値）を前記候補領域の範囲について積算（積分）し、その積算値を面積（画素数）で除算することにより、単位面積（１画素）当たりの輝度値（平均値）を算出することに当る。
【００３０】
この平均値の算出を、図２３（Ａ）及び（Ｂ）の上段にそれぞれ示した色ムラ候補１及び２に関する強調画像の輝度のプロフィルを例に、更に具体的に説明する。
【００３１】
この図２３（Ａ）及び（Ｂ）に示したプロファイルが、便宜上円形の色ムラの中心を通るライン上の輝度であるとすると、高い閾値（上側閾値）で２値化した強分布画像と低い閾値（下側閾値）で２値化した弱分布画像は、それぞれ中段と下段に図示したように、共に同じであるため、前記ラベリング画像としては同一の候補領域として抽出され、同程度の色ムラとして認識されることになる。
【００３２】
即ち、前述した強分布画像の強領域を決める閾値と弱分布画像によるムラの形状の２種類の情報から判定する場合には、上記色ムラ候補１と２は区別できないことになる。ところが、両者のプロファイルを比較すると、色ムラ候補２の方が全体として輝度値が大きいことが分かる。実際に、共に同一の候補領域として選択されるが輝度値の大きい後者のみを欠陥として選択したい場合がある。
【００３３】
そこで、上記候補領域、即ち弱分布画像の抽出範囲内にある全画素の輝度値を積算し、その積算値を同範囲の面積（画素数）で除算して平均値をそれぞれ算出すると、図２３のプロファイルに重ねて示したように、色ムラ候補１と２の平均値は明確に異なる。
【００３４】
従って、前記平均値判定条件設定部３６により、上記両平均値の間の図中”閾値の範囲”に、判定条件としての基準値を設定することにより、前記平均値判定部３４により、全体としての輝度値が大きい色ムラ候補２の方を欠陥とし、色ムラ候補１の方を実用上の良品として区別することができる。
【００３５】
以上詳述した提案済み技術によれば、ムラの形状に応じて多数の空間フィルタを用いる強調処理を行う必要がないので、短い処理時間で検査することができる。又、図示は省略するが被検査画像の周縁部に生じる不感帯（検査できない領域）を小さくすることができるので、未検出を少なくすることができ、又、ムラの強さと形状を使って判定することができるので、誤検出を少なくすることができる。更に、前記形状データ判定部２８により前記図２３に示した形状データに基づく判定ができると共に、前記平均値判定部３４による強調画像（微分画像）の輝度値（微分値）の平均値をムラの強さを表わす尺度として使用する判定もできるため、高精度で色ムラを検査することができる。
【００３６】
以上のように、提案済みの前記検査技術によれば、短い処理時間で高精度に色ムラ検査を行うことができるという優れた利点がある。
【００３７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、本発明者が更に詳細に検討した結果、前記検査技術には、色ムラを判定する基準の１つとして使用した微分値の平均値は、２次微分画像から計算しているため、以下の新たな問題があることが明らかになった。
【００３８】
２次微分処理に用いられるフィルタは前記図８〜図１３に示したように、中心の注目画素とある方向の画素間で輝度の差をとっているに過ぎない。即ち、シミ状色ムラ（以下、単にシミともいう）では注目画素と上下左右の両方向の画素間の差であり、スジ状色ムラ（以下、単にスジともいう）では左右あるいは上下の２方向の画素間の差であることから、シミの場合に４方向以外の斜めの方向の情報（画素の輝度値）を使っておらず、スジの場合は２方向だけでそれ以外の情報を使っていないことになるため、検出精度に若干問題が残る。その上、得られる２次微分画像の微分値がシミとスジで異なることから、前記判定に使用する閾値もそれぞれ異なる値で設定しなければならない。
【００３９】
本発明は、上述した新たな問題点を解決するべくなされたもので、最小限の空間フィルタを使用して微分処理を行うことにより、色ムラの候補領域を短時間で抽出すると共に、色ムラの判定を微分前の対象画像における全方向の情報を用いて行うことにより、色ムラ検査を一段と高精度で行うことができる色ムラの検査方法及び装置を提供することを課題とする。
【００４０】
【課題を解決するための手段】
本発明は、面方向に周期性パターンが一様に形成されている対象物を撮像して入力した対象画像を処理して周期性パターンに存在する色ムラを検査する色ムラ検査方法において、前記対象画像を最少限の空間フィルタで強調して強調画像を作成し、該強調画像を上側と下側の２つの閾値でそれぞれ２値化して、色ムラ強分布画像と色ムラ弱分布画像を作成し、色ムラ強分布画像中の色ムラに対応する色ムラ弱分布画像中の色ムラの領域のみをラベリングして候補領域が抽出された候補領域ラベリング画像を作成し、抽出された候補領域の中から不良の色ムラを選択する際、該候補領域に対応する前記対象画像の領域の平均輝度値と、抽出された全ての候補領域を除いた領域に対応する前記対象画像の領域の平均輝度値との差を算出し、算出された平均輝度差が予め設定されている基準値を超えた場合に不良と判定することにより、前記課題を解決したものである。
【００４１】
本発明は、又、面方向に周期性パターンが一様に形成されている対象物を撮像して対象画像を入力する撮像手段と、入力された対象画像を処理して色ムラを検出する画像処理手段とを備えている色ムラ検査装置において、前記画像処理手段が、最少限の空間フィルタで対象画像の色ムラを強調して強調画像を作成する強調手段と、上側閾値と下側閾値とを設定する閾値設定手段と、設定された上側閾値を用いて前記強調画像を２値化して色ムラ強分布画像を作成する色ムラ強分布抽出手段と、設定された下側閾値を用いて前記強調画像を２値化して色ムラ弱分布画像を作成する色ムラ弱分布抽出手段と、色ムラ強分布画像中の色ムラに対応する色ムラ弱分布画像中の色ムラの領域のみをラベリングして候補領域が抽出された候補領域ラベリング画像を作成する色ムラ候補選定手段と、抽出された候補領域に対応する前記対象画像の領域の平均輝度値と、抽出された全ての候補領域を除いた領域に対応する前記対象画像の領域の平均輝度値との差を算出する平均輝度差解析手段と、算出された平均輝度差が予め設定されている基準値を超えた場合に不良と判定する平均輝度差判定手段と、を備えたことにより、同様に前記課題を解決したものである。
【００４２】
本発明は、又、面方向に周期性パターンが一様に形成されている対象物を撮像して対象画像を入力する撮像手段と、入力された対象画像を処理して色ムラを検出する画像処理手段とを備えている色ムラ検査装置において、前記画像処理手段が、最少限の空間フィルタで対象画像の色ムラを強調して強調画像を作成する強調手段と、上側閾値と下側閾値とを設定する閾値設定手段と、設定された上側閾値を用いて前記強調画像を２値化して色ムラ強分布画像を作成する色ムラ強分布抽出手段と、設定された下側閾値を用いて前記強調画像を２値化して色ムラ弱分布画像を作成する色ムラ弱分布抽出手段と、色ムラ強分布画像中の色ムラに対応する色ムラ弱分布画像中の色ムラの領域のみをラベリングして候補領域が抽出された候補領域ラベリング画像を作成する色ムラ候補選定手段と、抽出された候補領域に関して形状データを算出する色ムラ候補解析手段と、算出された形状データが予め作成されている色ムラの形状データに該当した場合に不良と判定する形状データ判定手段と、抽出された候補領域に対応する前記対象画像の領域の平均輝度値と、抽出された全ての候補領域を除いた領域に対応する前期対象画像の領域の平均輝度値との差を算出する平均輝度差解析手段と、算出された平均輝度差が予め設定されている基準値を超えた場合に不良と判定する平均輝度差判定手段と、該平均輝度差判定手段及び前記形状データ判定手段による両判定結果に基づいて色ムラの欠陥を判定する最終判定手段と、を備えたことにより、同様に前記課題を解決したものである。
【００４３】
即ち、本発明においては、面方向に周期性パターンが一様に形成されている対象物を撮像して入力した対象画像に対して、直線状や十字状の最小限の空間フィルタを適用して作成される強調画像から色ムラ候補領域を抽出すると共に、該候補領域に対応する対象画像の領域の輝度値の平均値と、抽出された全ての候補領域を除いた領域に対応する対象画像の領域（非ムラ部）の輝度値の平均値との差に基づいて色ムラを判定して検査するようにした。そのため、候補領域の抽出を少ない計算量で短時間で実行できる上に、候補領域に関する平均輝度値の算出を強調（微分）処理する前の対象画像の、それも全方向の輝度データを使って行うようにしたので、多くの情報量を基に、しかも同一の閾値を用いて、色ムラを判定できることから、一段と高精度で迅速な色ムラの検査を行うことができるようになった。
【００４４】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
【００４５】
図１は、本発明に係る一実施形態の色ムラ検査装置の概略構成を示す、前記図７に相当するブロック図である。なお、この図１において、図７と同一部分は実質的に同一なので、同一の符号を付してその詳細な説明を省略する。
【００４６】
本実施形態の色ムラ検査装置は、前記図７に示した提案済みの検査装置が備えている前記平均値解析部３２、強調画像の平均値判定部３４及び平均値判定条件設定部３６の代わりに、前記色ムラ候補選定部２４により選定（抽出）された色ムラの候補領域に対応する被検査画像（前処理前の対象画像）の輝度値の平均値と、抽出された全ての候補領域を除いた領域（非ムラ部）に対応する同被検査画像の輝度値の平均値の差（平均輝度差）を算出する色ムラ候補・非ムラ部対応対象画像の平均輝度差解析部４０と、算出された平均輝度差が、予め設定されている判定条件である基準値を超えた場合に不良と判定する対象画像の平均輝度差判定部４２と、該判定部４２に対して上記基準値を設定する平均輝度差判定条件設定部４４とを備えるようにし、前記平均輝度差判定部４２及び前記形状データ判定部２８によるそれぞれの判定結果に基づいて、ＯＫ／ＮＧ判定部（最終判定手段）３８により色ムラの欠陥を判定するようにした以外は、提案済みのものと実質的に同一である。
【００４７】
本実施形態においては、前記図１５に相当する図２のフローチャートに処理手順を示したように、ステップ１で画像入力装置１０により検査対象を撮像して対象画像を入力し、該対象画像に対して、前記図１５の場合と同様のステップ２〜７までの処理を行うと共に、ステップ８′と９′で示した平均輝度差の算出と判定の各処理を行なうようにしている。従って、ステップ７までの処理の詳細な説明は省略する。
【００４８】
本実施形態について詳述すると、上記ステップ８′で実行される平均輝度差の算出は、前記平均輝度差解析部４０において、前記色ムラ候補選定部２４から入力される前記図２０に示したラベリング画像として抽出された任意の色ムラ候補領域と、抽出された全ての候補領域を除いた、ムラが生じていない背景に当る領域とに対応する、前記画像入力装置１０から入力される前記図１６に示した被検査画像上の領域の輝度値の平均値をそれぞれ算出し、両者の差を求めることである。
【００４９】
以下に、このステップ８´の平均輝度差の算出方法について、図３のフローチャートに従って詳細に説明する。
【００５０】
まず、前記図２０に相当する図４（Ａ）にイメージを示す候補領域ラベリング画像で、ラベル１〜３で示す抽出された全ての候補領域を除いたラベル０の、同図（Ｂ）に示す非ムラ部の領域を抽出する（ステップ１１）。次いで、同図（Ｃ）にイメージを示す検査対象を撮像した対象画像から、同図（Ｄ）に示す上記ラベル０（非ムラ部）の領域に相当（対応）する対象画像を抽出し（ステップ１２）、該領域に対応する対象領域内の輝度値の平均値を、平均輝度値Ｂとする（ステップ１３）。
【００５１】
その後、抽出された候補領域に当る各ラベルｉの領域毎にステップ１５〜２０の処理を実施する（ステップ１４）。即ち、ステップ１５でｉ＝１とし、同図（Ｅ）に示すように、このラベルｉのみの候補領域を抽出し（ステップ１６）、次いでこの候補領域に相当する同図（Ｆ）（同図（Ｃ）と同じ）に示す対象画像の領域を、同図（Ｇ）のように抽出した後、該領域に相当する対象画像の輝度値の平均値を算出し、平均輝度値Ａとする。その後、平均輝度値Ａから平均輝度値Ｂを引くことにより、ラベルｉの平均輝度差（白ムラの場合は正、黒ムラの場合は負となる）を算出し（ステップ１９）、この計算を対象の候補領域が無くなるまで繰り返す（ステップ２０）。
【００５２】
以上のようにして、前記図２のフローチャートにおけるステップ８´の処理が終了した後、各候補領域毎に得られた平均輝度差を色ムラの判定基準とする。
【００５３】
前記ステップ９′の判定処理では、各候補領域の中で、前記ステップ７で算出された形状データが検出対象とする色ムラの形状条件に合致し、且つ前記ステップ８′で算出された平均輝度差の絶対値が予め定めた閾値以上の場合に、その候補領域を色ムラ不良と判定する。なお、この判定に使用する閾値は予めサンプルを使って適正な値に設定しておく。
【００５４】
以上詳述した本実施形態によれば、前記提案済みの技術では判定基準の１つである微分値の平均値が、最大４方向の情報しか使用していなかったのに対し、本実施形態では微分前の対象画像のデータについて全方向の情報を用いるようにしたので、より高い検出精度で色ムラを検査することができるようになる。又、上記判定に使用する微分値の平均値は、シミとスジとで判定の基にしている２次微分画像のデータが異なっているために、別々の閾値が必要であったのに対し、本実施形態によれば、シミとスジを共に同一の透過率画像を基に判定しているので、両者の判定基準である平均輝度差の算出方法が全く同一であることから、閾値は１つでよい。しかも、非ムラ部の対象画像は一様であるため、前記平均輝度値Ｂは一度計算するだけでよい。
【００５５】
又、フィルタの大きさが変わっても、判定基準の算出方法が変わらないので、同じ閾値を使うことができるため、従来に比べて大幅にパラメータの数を減少させることができる。
【００５６】
なお、本実施形態は、検査対象物が面方向に同一面積の開口部からなる周期性パターンが一様に形成されているカラーフィルタやＰＤＰの背面板であるため、面方向に徐々の開口面積が変化しているため透過光画像自体にシューディングが生じているシャドーマスクには適用できない。
【００５７】
但し、シャドーマスクの場合には、本実施形態の場合と実質的に同程度の精度で色ムラを検査できる以下の方法が考えられる。
【００５８】
図５には、被検査画像である前処理後の対象画像が、シャドーマスクの透過光像を撮像して得られる画像データを光源のみを撮像して得られる画像データで除算して作成される透過率画像である場合について、上記ステップ８′に相当する処理のイメージを示した。この平均輝度差の算出処理は、各ラベル領域（候補領域）毎に行う。
【００５９】
この処理では、まず、図５（Ａ）にラベリング画像のイメージを示すように、該画像上の色ムラ候補領域（ハッチング部）に対応する、同図（Ｂ）に示す対象画像上の領域（クロスハッチング部）の平均輝度値Ａを算出し、次いで、同図（Ｃ）に示す色ムラ候補領域の周囲領域（ハッチング部）に対応する、同図（Ｄ）に示す対象画像上の領域（クロスハッチング部）の平均輝度値Ｂを算出する。その後、同図（Ｅ）に式をイメージで示すように、平均輝度値Ａから平均輝度値Ｂを引くことにより、平均輝度差（白ムラの場合は正、黒ムラの場合は負となる）を算出し、この差を色ムラの判定基準とする。
【００６０】
色ムラ候補領域の周囲領域は、図６に示すように、（Ａ）の色ムラ候補領域を、例えば５回（画素）程度膨張処理することにより作成される（Ｂ）の膨張画像に形成されている膨張領域から、（Ａ）の色ムラ候補領域を引くことにより、（Ｃ）のように作成することができる。
【００６１】
以上のように処理することにより、シャドーマスクの場合にも、同程度の検査精度を得ることが可能である。但し、対象とする各候補領域毎に上記図６に示した膨張処理により周囲領域を求める処理が必要である。
【００６２】
これに対して、本実施形態の場合は、シャドーマスクとは異なり、カラーフィルタ、ＰＤＰ背面板等の非ムラ部が平坦でシェーディングがない試料を検査対象としているため、色ムラ候補領域のムラの強さを表す、「候補領域と周囲の領域の輝度差」を算出する際に、各候補領域毎に領域の減算処理や膨張処理、候補領域の周囲の領域の平均輝度値の算出処理を行う必要がないため、アルゴリズムが簡単になり、高速な処理ができるという利点がある。
【００６３】
以上、本発明について具体的に説明したが、本発明は、前記実施形態に示したものに限られるものでなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。
【００６４】
例えば、前記実施形態では、形状データ判定部２８による判定と、平均輝度差判定部４２による判定とを併用して最終的に良、不良を判定する場合を示したが、これに限定されず、平均輝度差に基づく判定のみを行ってもよい。
【００６５】
又、前記実施形態では、平均輝度差の算出を行う対象画像が、前処理前の入力画像であっても、該入力画像にノイズ除去処理を行った画像であってもよい。
【００６６】
【発明の効果】
以上説明したとおり、本発明によれば、最小限の空間フィルタを使用して微分処理を行うことにより、色ムラの候補領域を短時間で抽出すると共に、色ムラの判定を微分前の対象画像における全方向の情報を用いて行うようにしたことにより、色ムラ検査を高精度に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る一実施形態の色ムラ検査装置の概略構成を示すブロック図
【図２】本実施形態の色ムラ検査装置による処理手順を示すフローチャート
【図３】平均輝度差の算出の詳細手順を示すフローチャート
【図４】平均輝度差の算出の詳細手順の画像イメージを示す説明図
【図５】シャドーマスクを撮像した対象画像の平均輝度差の算出方法を示す説明図
【図６】対象画像における色ムラ候補領域の周囲領域の求め方を示す説明図
【図７】提案済の色ムラ検査装置の概略構成を示すブロック図
【図８】楕円状のムラと対応する空間フィルタの関係を示す説明図
【図９】楕円状のムラと対応する空間フィルタの関係を示す他の説明図
【図１０】楕円状のムラと対応する空間フィルタの関係を示す更に他の説明図
【図１１】円状のムラと対応する空間フィルタの関係を示す説明図
【図１２】円状のムラと対応する空間フィルタの関係を示す他の説明図
【図１３】円状のムラと対応する空間フィルタの関係を示す更に他の説明図
【図１４】ムラの形状データを示す説明図
【図１５】提案済の検査装置による処理手順を示すフローチャート
【図１６】被検査画像のイメージを示す説明図
【図１７】強調画像のイメージを示す説明図
【図１８】色ムラ強分布画像のイメージを示す説明図
【図１９】色ムラ弱分布画像のイメージを示す説明図
【図２０】候補領域ラベリング画像のイメージを示す説明図
【図２１】形状データ算出のイメージを示す説明図
【図２２】判定結果のイメージを示す説明図
【図２３】提案済み検査技術による処理の特徴を示す説明図
【符号の説明】
１０…画像入力装置
１２…画像処理部
１４…前処理部
１６…色ムラ強調部
１８…閾値設定部
２０…色ムラ強分布抽出部
２２…色ムラ弱分布抽出部
２４…色ムラ候補選定部
２６…色ムラ候補形状データ解析部
２８…形状データ判定部
３０…形状データ判定条件設定部
３８…ＯＫ／ＮＧ判定部
４０…平均輝度差解析部
４２…平均輝度差判定条件設定部
４４…平均輝度差判定部
【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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【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１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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