(57)【要約】【課題】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するように構成することにより、画面のムラ欠陥を欠陥サイズの大小にかかわらず、高精度に自動的に検出するとともに、検出されたムラ欠陥の定量評価を可能にする。【解決手段】検査対象の画面１０をＣＣＤカメラ６で撮像し、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を作成し、検査画像またはその縮小画像に対して複数段階の画像の平坦化処理を行い、第１及び第２の平坦化画像１６、１７を作成し、検査画像またはその縮小画像と第１の平坦化画像１６との画像間、及び第１の平坦化画像１６と第２の平坦化画像１７との画像間で、それぞれ差分処理を行い、差分処理により得られる画像内の輝度データを統計計算し、その統計データに基づいて閾値を決定し欠陥候補を抽出し、さらに欠陥候補の評価値を算出する。【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、
前記検査画像または該検査画像を縮小した縮小画像に対して複数段階の画像の平坦化処理を行い、第１および第２の平坦化画像を作成する工程と、
前記検査画像または該検査画像の縮小画像と前記第１の平坦化画像との画像間、および前記第１の平坦化画像と第２の平坦化画像との画像間で、それぞれ差分処理を行う工程と、
前記差分処理により得られる画像内の各画素の輝度データを統計計算する工程と、
その輝度統計データに基づいて閾値を決定し欠陥候補を抽出する工程と、
を有することを特徴とするムラ欠陥の検出方法。
【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記載のムラ欠陥の検出方法。
【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記載のムラ欠陥の検出方法。
【請求項４】
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３のいずれかに記載のムラ欠陥の検出方法。
【請求項５】
前記欠陥候補の閾値は、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４のいずれかに記載のムラ欠陥の検出方法。
【請求項６】
前記抽出された欠陥候補について、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５のいずれかに記載のムラ欠陥の検出方法。
【請求項７】
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６のいずれかに記載のムラ欠陥の検出方法。
【請求項８】
前記閾値は、前記輝度統計データの平均値、標準偏差を用いて決定されることを特徴とする請求項５記載のムラ欠陥の検出方法。
【請求項９】
前記欠陥候補の評価値は、欠陥候補の面積、欠陥候補の輝度の最大値または最小値と、前記輝度統計データの平均値、標準偏差とを用いて算出されることを特徴とする請求項６または７記載のムラ欠陥の検出方法。
【請求項１０】
前記評価値の結果から、欠陥の程度による複数段階のランクに分類することを特徴とする請求項９記載のムラ欠陥の検出方法。
【請求項１１】
請求項１乃至１０のいずれかに記載のムラ欠陥の検出方法を用いることを特徴とする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、画面の表示ムラを自動的に検出する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の中の一つにムラ欠陥と呼ばれるものがある。ムラ欠陥とは、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である。かかるムラ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、２がある。
特許文献１は、撮像により取り込んだ画像を所定数のメッシュに分割し、各メッシュ内の各画素の濃度値を積算した画像と、その濃度加算値を平均化した画像との差分を求める方法である。
また、特許文献２は、撮像した画像を複数の閾値で２値化した２値化画像を作成し、その２値化画像に対してムラ欠陥を検査する方法である。
【０００３】
【特許文献１】
特開平８−１４５９０４号公報（特許請求の範囲、段落［００１１］〜［００２４］、図１〜図８）
【特許文献２】
特開平６−１４７８６７号公報（特許請求の範囲、段落［００１１］〜［００１５］、図１、図２）
【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、検出可能な欠陥サイズがメッシュ分割の大きさに依存するため、メッシュサイズに対応する大きさのものしか検出することができない。そのため検出可能な欠陥サイズが限定され、種々のサイズをカバーすることができないという問題がある。
また、特許文献２の検出方法では、閾値を複数設定する必要があるが、欠陥サイズに対応する閾値をどのように決定するかが大きな問題である。従って、閾値の決定如何によって欠陥検出精度上の問題が生じてくる。
【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、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するように構成することにより、画面のムラ欠陥を欠陥サイズの大小にかかわらず、高精度に自動的に検出するとともに、検出されたムラ欠陥の定量評価を可能にした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、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、
前記検査画像または該検査画像を縮小した縮小画像に対して複数段階の画像の平坦化処理を行い、第１および第２の平坦化画像を作成する工程と、
前記検査画像または該検査画像の縮小画像と前記第１の平坦化画像との画像間、および前記第１の平坦化画像と第２の平坦化画像との画像間で、それぞれ差分処理を行う工程と、
前記差分処理により得られる画像内の各画素の輝度データを統計計算する工程と、
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、ムラ欠陥を検出するために、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、この検査画像または検査画像の縮小画像に対して複数段階にわたって画像の平坦化処理を行い、平坦化処理により得られた第１の平坦化画像との画像間で、および第１と第２の平坦化画像どうしでそれぞれ差分処理を行うことによって複数の検出画像を得る。上記検査画像内にムラ欠陥が存在する場合には、比較的大きいサイズのムラ欠陥は第１の検出画像内に残り、比較的小さいサイズのムラ欠陥は第２の検出画像内に残ることになる。
これらのムラ欠陥を欠陥候補として抽出するために、閾値を決める。閾値は検出画像内の各画素の輝度データを統計計算し、その輝度統計データに基づいて決定される。従って、欠陥候補として抽出するための閾値が画像内の輝度統計データに基づいて自動的に決定されるので、大小様々なムラ欠陥を精度よく検出することができる。
【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、１画素で１２ビット以上のデータを使用し、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、２５６階調では検出できなかったムラ欠陥を検出できるようになり、また輝度分解能が向上するため、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を用いる。
これによって、検査対象内にランダムに存在する欠陥部分の成分は弱められ、それ以外の毎回同じ位置に存在する、スクリーンや撮像手段の照明、もしくはレンズ特性等によって生じる欠陥状の輝度変化のみが画像内に残る背景画像が得られる。
【００１０】
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。
【００１１】
ムラ欠陥には明欠陥（白ムラ欠陥）と暗欠陥（黒ムラ欠陥）がある。これらの明欠陥、暗欠陥の両方を検出できるようにするために、上記の欠陥候補の閾値は、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、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。
【００１２】
閾値は、画面全体の輝度統計データの平均値（平均輝度データ）、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ムラ閾値は、
平均輝度データ＋ａ１×標準偏差
暗欠陥を抽出するための黒ムラ閾値は、
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。ここに、ａ１、ａ２は、ある決められた定数である。また、ここで計算された閾値と、画面全体の輝度統計データの最大値（最大輝度データ）、最小値（最小輝度データ）を比較して、検査画像にムラ欠陥候補があるかどうかの判断を行う。
【００１３】
また、欠陥候補の評価値は、欠陥候補の面積、最大輝度値または最小輝度値と、画面全体での輝度統計データの平均値、標準偏差とを用いて算出される。
評価値は、各画面の白ムラ欠陥候補及び黒ムラ欠陥候補ごとに算出される。
従って、ムラ欠陥のランク付けによる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】
本発明に係るムラ欠陥の検出装置は、請求項１乃至１０のいずれかに記載のムラ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ビットのデータに変換され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・暗のムラ欠陥を検出する。欠陥検出にあたっては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は入力画像からムラ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。このムラ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などにより検出し、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。このようにして、入力画像１１の歪みや変形等を補正し、検査対象の画面部分のみを抽出した原画像１３を作成することができる。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のファイルサイズは、例えば１２００×１０００画素サイズとなる。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。原画像１３から背景画像１４を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となる液晶パネルに存在する欠陥以外の、撮像手段の照明やレンズ特性等によって生じる欠陥状の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、差分処理の時にオフセット値として２０４８（４０９６階調×１／２の値）を加えている。また、背景画像１４は、同一の光学系および同一の撮像系を用いて撮像した、複数枚（例えば、２０枚程度）のできるだけ欠陥の少ない液晶パネルのサンプル画像に基づいて、それらのサンプル画像の輝度データを平均化して作成したものであり、予め原画像１３と同様な方法で作成され、コンピュータ７の画像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の中に大小様々な大きさのムラ欠陥２０が存在することになる。
【００２０】
（３）画像サイズ縮小処理（ステップＳ３）
ここでの処理は、背景差分画像（検査画像）１５の中には大小様々な大きさの欠陥が存在するので、検出しようとする（欠陥の大きさに対応するよう）ムラ欠陥サイズ以下の欠陥（シミやスジ欠陥）を除去するため、適当な画像サイズに検査画像１５を縮小するものである。例えば、検査画像１５を４分の１の画像サイズ、すなわち３００×２５０ピクセルに縮小する。なお、縮小比は１／４に限定されるものではない。
縮小処理では、例えば、図４に示すように、元画像（ここでは検査画像１５）の４画素分の輝度データの平均値を新たに１画素に割り付ける１／２縮小処理を２回繰り返す方法などにより縮小画像を作成する。
このように検査画像１５の画像サイズを縮小することによって、欠陥検出に要する処理時間を短縮することができるというメリットもある。
なお、図３ではすべての画像が同じサイズで図示してあるが、（ｅ）から（ｆ）の画像は実際は１／４に縮小された画像である。また、（ｄ）の背景差分画像（検査画像）の１／４縮小画像は図示を省略している。
ここでは画像サイズの縮小について述べたが、もちろん、必ずしも縮小しなくてもよく、例えば、平滑化フィルタ処理を用い、フィルタサイズを調整して、検出するムラ欠陥サイズ以下の欠陥を除去してもよい。
【００２１】
（４）画像複製処理（ステップＳ４）
ムラ欠陥をそれ以外の背景の部分（欠陥の無い部分）から分離するための処理を行うため、後述するように少なくとも３枚の画像を必要とするため、背景差分画像（検査画像）１５の１／４縮小画像の複製（コピー）画像を作成することとしている。また、このコピー画像を、ムラ欠陥以外のシミ・点・線欠陥などの検出にも利用することができる。
【００２２】
（５）平坦化処理（ステップＳ５、Ｓ６）
次に、ムラ欠陥をそれ以外の背景の部分（欠陥の無い部分）から分離するための前処理として、背景差分画像（検査画像）１５に対して平坦化処理を複数段階にわたって行う。ここでは、２段階の平坦化処理を行っている。
第１段階の平坦化１処理（ステップＳ５）では、検査画像１５の１／４縮小画像またはそのコピー画像をもとに、図３（ｅ）に示すような第１の平坦化画像１６が作成される。
この第１段階の平坦化処理では、モフォロジー処理を応用した処理などで、割と小さな輝度変化を残して、大きな輝度変化は平坦化するように処理を行う。
第２段階の平坦化２処理（ステップＳ６）では、この第１の平坦化画像１６から、さらに平坦化した第２の平坦化画像１７が作成される（図３（ｆ）参照）。
この第２段階の平坦化処理では、大きな輝度変化を除去した第１の平坦化画像１６から、平滑化フィルタを用いた処理などで、更に小さな輝度変化を平坦化するように処理を行う。
【００２３】
（６）差分処理（ステップＳ７、Ｓ８）
このステップＳ７の差分処理では、検査画像１５の１／４縮小画像またはそのコピー画像（図３の（ｄ）画像）から、第１の平坦化画像１６（図３の（ｅ）画像）を減算する。この処理により、図３（ｇ）に示すような第１の検出画像１８が得られる。この第１の検出画像１８では、サイズの小さいムラ欠陥は除去され、サイズの比較的大きいムラ欠陥２０ａのみが残ることになる。
次に、ステップＳ８の差分処理では、第１の平坦化画像１６（図３の（ｅ）画像）から第２の平坦化画像１７（図３の（ｆ）画像）を減算する。すると、図３（ｈ）に示すような第２の検出画像１９が得られる。この第２の検出画像１９では、サイズの小さいムラ欠陥２０ｂのみが残ることになる。
【００２４】
（７）統計計算（ステップＳ９、Ｓ１０）
次に、上記ムラ欠陥検出画像１８、１９内の各画素の輝度データを用いて画面全体での輝度データの統計量計算を行う。統計計算では、輝度データの平均値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、白ムラ、黒ムラの閾値を、例えば次のように決定する。
白ムラ閾値：Ｌａｖｅ＋ａ１×σ
黒ムラ閾値：Ｌａｖｅ−ａ２×σ
ここに、ａ１、ａ２は、ある決められた定数である。
従って、白ムラ、黒ムラを検出するための閾値を、ムラ欠陥検出画像１８、１９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】
（８）チェック１：欠陥候補の有無を判断（ステップＳ１１）
そして、上記ムラ欠陥検出画像１８、１９内に白ムラ欠陥や黒ムラ欠陥があるかどうかを、上記閾値に基づいて１回目のチェックを行う。このチェック１では、上記各閾値に基づいて白側、黒側の欠陥候補があるかチェックを行う。まず、Ｌｍａｘが白ムラ閾値を超えているかチェックし、超えているならばその画像内に白ムラ欠陥候補があると判断する。次に、Ｌｍｉｎが黒ムラ閾値以下であるかチェックし、それ以下であるならばその画像内に黒ムラ欠陥候補があると判断する。もし、欠陥候補が皆無であれば、この段階でムラ欠陥無しと判定され、検査は終了する。
【００２６】
（９）ブロブ処理（ステップＳ１２、Ｓ１３）
上記チェック１で欠陥候補があると判断された場合は、閾値で欠陥候補を抽出する。このとき、チェック１で白ムラ欠陥候補があると判断されている場合には、白ムラ閾値以上のものを欠陥候補として抽出し、黒ムラ欠陥候補があると判断されている場合には、黒ムラ閾値以下のものを欠陥候補として抽出する。両方あると判断されている場合には、両方抽出する。その抽出された欠陥候補についてブロブ（Ｂｌｏｂ）処理を行い、抽出された欠陥候補の面積（Ｓ（ｎ））と白ムラ欠陥候補であれば輝度値の最大値Ｌｍａｘ（ｎ）、黒ムラ欠陥候補であれば輝度値の最小値Ｌｍｉｎ（ｎ）を求める。ブロブ（Ｂｌｏｂ）とは、２値化処理などで切り出された画像内に存在する特定のグレイスケールの値、または値の範囲を持った「かたまり」（領域）のことであり、従って、ここでいう「ブロブ（Ｂｌｏｂ）処理」とは、ブロブツールなどを用いて、抽出された欠陥候補領域内の様々な特性値を求めることをいう。ここで求められた欠陥候補領域内の特性値は次に述べる評価値の計算で使用する。
【００２７】
（１０）チェック２：評価値の計算（ステップＳ１４）
この２回目（つまり最終的な）チェックにおいて、欠陥候補として検出されブロブ処理が行われたムラ欠陥候補について、上記輝度統計データ（平均値Ｌａｖｅ、標準偏差σ）と、ブロブ処理で求めた特性値（面積Ｓ（ｎ）、最大値Ｌｍａｘ（ｎ）、最小値Ｌｍｉｎ（ｎ））を用いて、次式により評価値を計算する。
2004212311.tif 000003
これらの計算式により、欠陥候補として検出された白ムラ欠陥、黒ムラ欠陥を、その大きさ（面積）、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る。従って、ムラ欠陥の検出精度が高いものとなる。
【００２８】
また、算出された評価値は不良判断のために用いるだけでなく、その値の大きさに基づいて製品をいくつかのグループに分類することで、ムラ欠陥のランク（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近辺のとき）が最も高いので、評価値の最も小さい方のランクのものをＧの製品、次に大きいランクのものをＲの製品、その次のものをＢの製品、さらにそれ以上の評価値のものを不良として、等級化することができる。
【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ムラ欠陥を欠陥サイズの大小にかかわらず、高精度に自動的に検出することができ、かつ、それらの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（液晶ライトバルブ）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ムラ欠陥検出装置の構成図。
【図２】ムラ欠陥の検出処理を示すフローチャート。
【図３】入力画像からムラ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。
【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  第１の平坦化画像、１７  第２の平坦化画像、１８  第１の検出画像、１９  第２の検出画像、２０  ムラ欠陥、２０ａ  サイズ大のムラ欠陥、２０ｂ  サイズ小のムラ欠陥、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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