(57)【要約】【課題】液晶パネルの表示欠陥検査方法及び表示欠陥検査装置に関し、微細或いは微弱な各種の表示欠陥を高精度に且つ短時間で検出する。【解決手段】液晶パネル１の各画素ドット２を構成する各色ドット３〜５毎に、前記液晶パネル１を構成する画素ドット２のピッチの１／ｎ（但し、ｎ≧３０）のピクセルピッチのラインセンサ６で撮像したのち、撮像した画像を解析する対象となる表示欠陥の種類に応じて画像の解像度を選択し、選択した解像度の画像から対象となる種類の表示欠陥を検出する。【選択図】            図１
2004279239.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
液晶パネルの各画素ドットを構成する各色ドット毎に、前記液晶パネルを構成する画素ドットのピッチの１／ｎ（但し、ｎ≧３０）のピクセルピッチのラインセンサで撮像する工程と、撮像した画像を解析する対象となる表示欠陥の種類に応じて画像の解像度を選択する工程と、前記選択した解像度の画像から対象となる種類の表示欠陥を検出工程とを有することを特徴とする液晶パネルの表示欠陥検出方法。
【請求項２】
上記各色ドット毎の撮像画像に基づいて、前記各色ドットに相当する分解能より高解像度の検査用画像を構成し、前記検査用画像に基づいて点欠陥或いは線欠陥の少なくとも一方を検出することを特徴とする請求項１記載の液晶パネルの表示欠陥検出方法。
【請求項３】
上記各色ドット毎の撮像画像から色毎の強度補正を行ってグレースケールの画像を構成することを特徴とする請求項１記載の液晶パネルの表示欠陥検出方法。
【請求項４】
上記グレースケールの画像に基づいて、エリアセンサに換算した１ピクセルの分解能が１００〜３００μｍの解像度の検査用画像を構成し、前記検査用画像に基づいてラビングムラを検出することを特徴とする請求項３記載の液晶パネルの表示欠陥検出方法。
【請求項５】
上記検査用画像を二次元フーリエ変換によって空間周波数画像を取得し、前記空間周波数画像における原点を通る直線上に点在するスペクトルの有無によってラビングムラを判定することを特徴とする請求項４記載の液晶パネルの表示欠陥検出方法。
【請求項６】
上記グレースケールの画像に基づいて、エリアセンサに換算した１ピクセルの分解能が１０００μｍより低解像度の検査用画像を構成し、前記検査用画像に基づいてギャップムラを検出することを特徴とする請求項３記載の液晶パネルの表示欠陥検出方法。
【請求項７】
上記検査用画像における隣接する局所領域同士の類似度を相互相関関数を用いて算出し、算出した類似度が予め設定した値より小さい場合にギャップムラ有りと判定することを特徴とする請求項６記載の液晶パネルの表示欠陥検出方法。
【請求項８】
検査対象となる液晶パネルを構成する画素のピッチの１／ｎ（但し、ｎ≧３０）のピクセルピッチのラインセンサ、前記ラインセンサで撮像した画像を解析する対象となる表示欠陥の種類に応じた解像度の画像を構成する解像度選択手段、前記選択した解像度の画像から対象となる種類の表示欠陥を検出するための検出手段を備えたことを特徴とする液晶パネルの表示欠陥検出装置。
【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の表示欠陥検出方法及び表示欠陥検査装置に関するものであり、例えば、高精細に撮影した液晶パネルの画像からラビングムラやギャップムラ等の各種の表示欠陥の種類に応じて解像度を選択して欠陥検出を行うための手法に特徴のある液晶パネルの表示欠陥検出方法及び表示欠陥検査装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来より液晶表示装置は、各種の電子機器の表示手段として用いられていたが、近年、パーソナルコンピュータやテレビ等のモニターとしても多用されており、より高品質の画像の表示が可能な液晶表示装置が要望されている。
【０００３】
この様な高品質の液晶表示装置を提供するためには、製造工程での画質検査が必要になり、従来においては、専門の検査員が、見る角度を変えながら、目視によって輝度ムラ等の表示欠陥を評価し、良否の判定をおこなっていた。
【０００４】
この検査員により目視評価は、ヒトの主観的要素が入るため定量的な判定が困難であるという問題があり、また、マンパワーを必要とするために液晶表示装置の低価格化を妨げる大きな要因になっている。
【０００５】
そこで、近年、この様な表示欠陥を自動的に判定する方法が各種提案されている。例えば、検査対象の液晶パネルをカメラで撮像し、撮像した画像におけるムラを強調して判定基準を超えた部分をムラとして良否の判定を行っている（例えば、特許文献１参照）。
また、液晶パネルの法線方向に検出器を設置して、撮像した画像からムラを検出ことも提案されている（例えば、特許文献２参照）。
【０００６】
また、カメラ光軸に対して液晶パネルの様々に傾けた状態で撮像し、得られた画像からムラの強度を算出し、その最大値を求めることで、ムラが最も強調される状態での強度を得ることも提案されている（例えば、特許文献３参照）。
【０００７】
【特許文献１】
特開平６−３２５９０５号公報
【特許文献２】
特開平２−１９３２７１号公報
【特許文献１】
特開平８−１７８８００号公報
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、自動検査による方法では、画像として見え方が異なるミクロな欠陥とマクロなムラを、それぞれ個別の装置で検査・評価しているのが現状であり、検査工程に多種類の検査装置を必要とし、その都度撮像工程が必要になるので、全検査工程に多くの時間を要するという問題がある。
【０００９】
また、従来の自動検査装置においては、撮像手段として、一般にＣＣＤエリアセンサを用いているが、ＣＣＤエリアセンサでは分解能が十分ではなく、特に、高品質な液晶表示装置においては、微細な欠陥或いは微弱なムラが問題になるが、この様な微細な欠陥或いは微弱なムラを検出するためにはなおさら分解能が不十分となる。
【００１０】
また、従来の画像欠陥検出方法においては、その検出のためのアルゴリズムが簡単すぎ、測定段階におけるノイズ或いは解析段階におけるノイズの影響を受けやすく、表示欠陥の検出精度が十分ではないという問題がある。
【００１１】
したがって、本発明は、微細或いは微弱な各種の表示欠陥を高精度に且つ短時間で検出することを目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
図１は、本発明の原理的構成の説明図でであり、ここで、図１を参照して本発明における課題を解決するための手段を説明する。
なお、図１（ａ）は本発明の原理的構成を示すフロー図であり、また、図１（ｂ）は、液晶パネル１の画素ドット２とラインセンサ６のピクセル７との関係の説明図である。
図１（ａ）及び（ｂ）参照
（１）本発明は、液晶パネル１の表示欠陥検出方法において、液晶パネル１の各画素ドット２を構成する各色ドット３〜５毎に、前記液晶パネル１を構成する画素ドット２のピッチの１／ｎ（但し、ｎ≧３０）のピクセルピッチのラインセンサ６で撮像する工程と、撮像した画像を解析する対象となる表示欠陥の種類に応じて画像の解像度を選択する工程と、前記選択した解像度の画像から対象となる種類の表示欠陥を検出工程とを有することを特徴とする。
【００１３】
表示欠陥を検出するに当たっては、表示欠陥の種類に応じて解析に好適な解像度が異なるので、この様な高解像度のラインセンサ６を用いて液晶パネル１を撮像し、取得した画像から任意の解像度の検査用画像を構成することによって、一度の撮像によって、各種の表示欠陥の検査を行うことが可能になり、それによって、表示欠陥検査に要する時間及び費用を大幅に低減することができる。
【００１４】
この場合、ピクセル７のピッチが液晶パネル１を構成する画素ドット２のピッチの１／ｎ（但し、ｎ≧３０）の高解像度のラインセンサ６を用いて、各画素ドット２をカラフィルターに対応する色ドット３〜５毎に撮像することによって、カラフィルターに起因する表示欠陥等を高精度に検出することが可能になる。
【００１５】
（２）また、本発明は、上記（１）において、各色ドット３〜５毎の撮像画像に基づいて、各色ドット３〜５に相当する分解能より高解像度の検査用画像を構成し、検査用画像に基づいて点欠陥或いは線欠陥の少なくとも一方を検出することを特徴とする。
【００１６】
カラーフィルターに起因する欠陥としては、点欠陥或いは線欠陥が典型的なものであり、その場合には高解像度が要求されるので、検査用画像として、高解像度の画像を撮像画像から構成することが必要となる。
但し、この場合の解像度の下限は、要求される仕様等によって適宜設定されるものであるが、現在の検査員による目視評価と同等以上の精度で行うためには、各色ドット３〜５に相当する分解能（現状では１００μｍ）より高解像度が必要となる。
【００１７】
（３）また、本発明は、上記（１）において、各色ドット３〜５毎の撮像画像から色毎の強度補正を行ってグレースケールの画像を構成することを特徴とする。
【００１８】
また、カラーフィルターに起因しない表示欠陥を検出するためには、全体の画像が必要になるが、その場合には、各色ドット３〜５毎の撮像画像から色毎の強度補正を行ったグレースケールの画像を用いて検出することが望ましい。
【００１９】
（４）また、本発明は、上記（３）において、グレースケールの画像に基づいて、エリアセンサに換算した１ピクセルの分解能が１００〜３００μｍの解像度の検査用画像を構成し、前記検査用画像に基づいてラビングムラを検出することを特徴とする。
【００２０】
ラビングムラはカラーフィルターに起因しない表示欠陥であるので、グレースケールの画像を用いることが好適であり、且つ、その場合には高解像度が要求されるので、検査用画像として、高解像度の画像を撮像画像から構成することが必要となる。
但し、この場合の解像度の下限は、要求される仕様等によって適宜設定されるものであるが、現在の検査員による目視評価と同等以上の精度で行うためには、エリアセンサに換算した１ピクセルの分解能が１００〜３００μｍの解像度が必要となる。
【００２１】
（５）また、本発明は、上記（４）において、検査用画像を二次元フーリエ変換によって空間周波数画像を取得し、前記空間周波数画像における原点を通る直線上に点在するスペクトルの有無によってラビングムラを判定することを特徴とする。
【００２２】
また、ラビングムラを検出する際には、検査用画像に二次元フーリエ変換をおこない空間周波数画像を取得する。
この時、ラビングムラは空間周波数画像における原点を通る直線上に点在するスペクトルとして現れるので、このスペクトルの有無によってラビングムラを高精度に検出することができる。
【００２３】
（６）また、本発明は、上記（３）において、グレースケールの画像に基づいて、エリアセンサに換算した１ピクセルの分解能が１０００μｍより低解像度の検査用画像を構成し、前記検査用画像に基づいてギャップムラを検出することを特徴とする。
【００２４】
ギャップムラはカラーフィルターに起因しない表示欠陥であるので、グレースケールの画像を用いることが好適であり、且つ、ギャップムラはマクロな欠陥であるので低解像度の画像の望ましく、検査用画像として、低解像度の画像を撮像画像から構成することが必要となる。
但し、この場合の解像度の上限も、要求される仕様等によって適宜設定されるものであるが、現在の検査員による目視評価と同等以上の精度及びスループットで行うためには、エリアセンサに換算した１ピクセルの分解能が１０００μｍより低解像度が必要となる。
【００２５】
（７）また、本発明は、上記（６）において、検査用画像における隣接する局所領域同士の類似度を相互相関関数を用いて算出し、算出した類似度が予め設定した値より小さい場合にギャップムラ有りと判定することを特徴とする。
【００２６】
この場合、検査用画像における隣接する局所領域同士の類似度を相互相関関数を用いて算出することによって、ギャップムラを高精度で且つ簡単に検出することが可能になる。
【００２７】
（８）また、本発明は、液晶パネル１の表示欠陥検出装置において、検査対象となる液晶パネル１を構成する画素のピッチの１／ｎ（但し、ｎ≧３０）の画素ピッチのラインセンサ６、ラインセンサ６で撮像した画像を解析する対象となる表示欠陥の種類に応じた解像度の画像を構成する解像度選択手段、選択した解像度の画像から対象となる種類の表示欠陥を検出するための検出手段を備えたことを特徴とする。
【００２８】
上述の各種の表示欠陥の検出が可能な表示欠陥検出装置を実現するためには、少なくとも、検査対象となる液晶パネル１を構成する画素ドット２のピッチの１／ｎ（但し、ｎ≧３０）の画素ピッチのラインセンサ６、撮像した画像を解析する対象となる表示欠陥の種類に応じた解像度の画像を構成する解像度選択手段、選択した解像度の画像から対象となる種類の表示欠陥を検出するための検出手段を備えることが必要になる。
【００２９】
【発明の実施の形態】
ここで、図２乃至図１６を参照して、本発明の実施の形態の液晶パネルの表示欠陥検出工程を説明するが、基本的なフローは図１（ａ）に示した通りであり、図１（ａ）に示したフローに沿って説明する。
図２（ａ）参照
図２（ａ）は、本発明の実施の形態に用いる液晶パネル撮影装置の概念的構成図であり、ステージ１１上に検査対象となる液晶パネル２１を載置し、この液晶パネル２１をＣＣＤラインセンサユニット１２で撮像する。
【００３０】
図２（ｂ）参照
この場合のＣＣＤラインセンサユニット１２は、例えば、７５００画素のＣＣＤラインセンサ１３、屈折率分布型のロッドレンズアレイ１４、及び、信号処理回路１５を収容した筐体１６から構成され、このＣＣＤラインセンサユニット１２を−５０°，−２５°，０°，２５°，５０°の撮影角度になるように配置して液晶パネル２１を撮影するものである。
【００３１】
まず、基本的フローにおける▲１▼液晶パネル２１の撮像工程を図３乃至図５を参照して説明する。
図３参照
図３は、本発明の実施の形態における画像取得のフローチャートであり、ここでは、液晶パネル２１のカラーフィルターに対応するＲ，Ｇ，Ｂの各色ドット毎に撮像した画像を対象とする。
【００３２】
一般に、ＣＣＤラインセンサ１３のピクセルサイズ（ピッチ）は、おおよそ１０×１０μｍ程度が多く、検査対象とする液晶パネル２１のドットサイズ（おおよそ３色×横１００μｍ×縦３００μｍ）より微小であるため、ＣＣＤラインセンサ１３のピクセルを相当数まとめて平均し、液晶パネル２１を構成する画素ドットのピッチの１／３のピッチ、即ち、各色ドットのサイズに等しいラインセンサを実現している．
ここでは、各色ドット毎に１０個ピクセルを平均する。
【００３３】
まず、パネル画像の取込みに先立って、図４に示すように、液晶パネル２１及びＣＣＤラインセンサ１３の基準点の整合を行う。
図４参照
ＣＣＤラインセンサ１３でパネル画面を映像化する際に、液晶パネル２１の端点（原点）に相当する画素ドット２２中の色ドット、例えば、Ｒドット２３とＣＣＤラインセンサ１３の基準ピクセル１７とを一致させ、ＣＣＤラインセンサ１３の長軸をパネルのｘ軸或いはｙ軸に平行に、ラインのほぼ中央部に整列させる。
なお、図ではＣＣＤラインセンサ１３の長軸をｘ軸に沿って配置している。
【００３４】
次に、液晶パネル２１中の任意のラインに存在する画素ドット２２中の色ドットを一定時間間隔Ｔ１  で順次に点灯させ、その都度ＣＣＤラインセンサ１３で撮影する。
この操作を図３に示すように、Ｌｉｎｅ１  ，Ｌｉｎｅ２  ，・・・と順次繰り返し、対象とするパネル画面をＣＣＤラインセンサ１３で走査する。
【００３５】
図５参照
この時、ＣＣＤラインセンサ１３の各ピクセル１８の出力をチェックし、一定値以上の出力を有し連続するピクセル１８をサブセットとする。
なお、サブセットは、色ドットであるＲドット２３，Ｇドット２４，Ｂドット２５に対応して、Ｒサブセット，Ｇサブセット，Ｂサブセットとし、図に示すようにこれらの各色サブセットが各画素ドット２２にＴ１  の時間間隔で順次現れる。
【００３６】
このそれぞれの色サブセットに属し活性化するピクセル数Ｐｎ  を液晶パネル２１の各色ドット毎に計数し、Ｐｎ  個のピクセルの出力の平均値を求め、これを画素ドット当りのＲ，Ｇ，Ｂのラインセンサの出力とし、画素ドット２２を最小単位とするカラーパネルの画像「画像１」とする。
なお、ここでは、ＣＣＤラインセンサ１３のピクセル１８の幅が１０μｍで、液晶パネル２１の各画素ドット２２を構成する各色ドットの幅が１００μｍであるので、Ｐｎ  ＝１０（１００μｍ／１０μｍ）となる。
【００３７】
次いで、図１に示すように、
▲２▼得られた「画像１」をクリッピングし、以後の画像処理に適する形状、サイズ、解像度に調整し、「点・線欠陥検出処理」、「ラビングムラ検出処理」及び「ギャップムラ検出処理」を行うが、「ラビングムラ検出処理」及び「ギャップムラ検出処理」の場合には、それに先立って▲３▼カラーからグレースケールへの変換及びモアレ低減処理を行う。
【００３８】
なお、「点・線欠陥検出処理」の場合には、点欠陥には、カラーフィルタの色ムラ等による特定のカラー成分にのみ現れる欠陥が存在し、画像モードの変換によってこの種のムラの特徴がノイズの中に埋没するのを防止するために、▲３▼カラーからグレースケールへの変換及びモアレ低減処理は行わない。
【００３９】
次に、図６を参照して、Ｉ．点・線欠陥検出処理を説明する。
点欠陥は液晶パネル２１の１ドット或いは数ドットが一塊として纏まった微小領域の欠陥であり、主に点灯しない黒点或いは点灯したままの輝点、または、カラーフィルタが欠損している場合は、色ドットに対応して赤、青、緑などのカラーフィルタの「色ムラ」として現れる。
【００４０】
図６参照
図６は点欠陥、線欠陥の検出のためのフローチャートであり、上で取得した「画像１」をクリッピングした後、まず、
Ｉ−▲１▼必要に応じて解像度変更Ｉを行い「画像２」を得る。
この場合、ムラ（欠陥）の大きさが微小であるので、液晶パネル２１の色ドットと同程度の高解像度のパネルの画像が必要となり、ＣＣＤエリアセンサ換算で１ピクセルの分解能が１００〜３００μｍ程度の解像度が必要となる。
【００４１】
次いで、
Ｉ−▲２▼微分処理を行う。
ここでは、例えば、Ｐｒｅｗｉｔｔ微分フィルタを用いて「画像２」の微分処理を行い、欠陥箇所を顕著化した後、
Ｉ−▲３▼閾値処理を行い２値画像を得る。
【００４２】
次いで、
Ｉ−▲４▼孤立している種々の微小領域にラベリングを行った後に、
Ｉ−▲５▼領域の面積を計測し、
Ｉ−▲６▼予め定めた一定範囲内の大きさ有するか否かにより２値画像を得て、
Ｉ−▲７▼予め定めた一定範囲内の大きさと形状を有する領域を点（線）欠陥とする。
【００４３】
このように、高解像度の「画像２」を用いるとともに、微分処理→２値化処理ラベリング処理→面積計測→２値画像形成を順次行うことによって自動的に点・線欠陥を検査員の目視評価と同程度の精度及びスループットで行うことが可能になる。
【００４４】
次に、図７乃至図１１を参照して、ＩＩ．ラビングムラ検出処理を説明する。
ラビングムラは、配向膜のラビング工程におけるラビングローラの不良等が原因で起こるため、このラビングムラが存在するパネル画像には、線幅が細い平行線群が特徴として現れる。
【００４５】
このような繊細な線幅を検出するためには高解像度のパネル画像が必要であり、平行線群を検出するために、フーリェ変換による空間周波数分析による手法を用いる。
【００４６】
図７参照
図７は本発明の実施の形態におけるラビングムラ検出のフローチャートであり、高解像度のカラー画像「画像１」をグレースケールの濃淡（白黒）画像に変換した後、まず、
ＩＩ−▲１▼解像度変換ＩＩを施しラビング処理に適切な解像度の「画像３」を得る。
ここでは、ＣＣＤエリアセンサ換算で１ピクセルの分解能が１００〜３００μｍ程度のパネル画像とする。
【００４７】
次いで、
ＩＩ−▲２▼アフィン変換を用いてＦＦＴ（高速フーリェ変換）に適した画像サイズ（ｘ′−ｙ′平面）に変換し、濃度補正を行ったのち、
ＩＩ−▲３▼２次元ＦＦＴを施して空間周波数画像（  ｕ−ｖ平面）  を得る。
なお、２次元ＦＦＴ後の画像サイズ（ｘ′−ｙ′平面）は、Ｎ×Ｎ（通常はＮを２のべき乗）とし、ここでは、Ｎ＝５１２とする。
【００４８】
図８参照
図８は、「画像３」からアフィン変換により変換したｘ′−ｙ′平面画像であり、ここでは、ラビングムラ３１を表す斜線を実際より、かなり強調して図示している。
【００４９】
図９参照
図９は、２次元ＦＦＴを行って得た空間周波数画像（ｕ−ｖ平面画像）であり、空間周波数画像上のラビングムラの特徴は、ｕ−ｖ平面の原点（０，０）を通る直線上に点在する強いスペクトルとして現れる。
この直線の方向は、アフィン変換した後の画像（ｘ′−ｙ′平面）に現れるラビングムラの方向に垂直となる性質を有する。
なお、図９においては、実際に得られる白黒画像を反転して示している。
【００５０】
次いで、図７に示すように、
ＩＩ−▲４▼空間周波数画像（ｕ−ｖ平面）を極座標（ｒ−θ平面）に変換した後、
ＩＩ−▲５▼θ＝θ０  となる角度を求め、これに垂直な方向（θ０  ±９０°）にラビングムラの平行線群を検出する。
【００５１】
図１０及び図１１参照
図１０は、ｕ−ｖ平面と極座標のｒ−θの関係を示す図であり、また、図１１はｒ−θ平面上にラビング角θ＝θ０  を検出した状態を例示した図であり、平行線群の位置する角度θ０  がラビング角となる。
なお、図１１においては、実際に得られる白黒画像を反転して示している。
【００５２】
但し、この時のラビング角θ＝θ０  を主観的にではなく、客観的に自動的に取得するためには、
ＩＩ−▲６▼２値化処理
が必要になる。
【００５３】
図１２参照
この２値値化処理において、ラビングムラの高調波のスペクトルの様子をわかりやすく可視化するために、ラビングムラのある角度θのときのｒを横軸として、そのときのスペクトル強度のグラフを求めたのが図１２である。
【００５４】
この時、各θにおいてｒを変化させたときのスペクトル強度の微分値の総和ｅ（θ）を求める。
但し、空間周波数画像におけるｕ軸及びｖ軸上、即ち、θ＝０°及び、θ＝９０゜の時の微分値の総和ｅ（θ＝０°）及びｅ（θ＝９０°）両端の不連続がもたらす偽のスペクトルの影響が大きいため、スペクトル強度のｒについての微分値の総和ｅ（θ）を単純にしきい値処理してもラビングムラの角度を割り出すことはできない。
【００５５】
そこで、ラビングムラの周波数成分が他の周波数成分とは異なり、空間周波数画像上でのｕ軸及びｖ軸に対して線対称でないという性質を持っているので、その性質を利用して、ラビングムラの角度を割り出すために、微分値の総和ｅ（θ）を使用した下記の係数ｇ（θ）を各θについて算出する。
【数１】
2004279239.tif 000003
【００５６】
この係数ｇ（θ）は、ラビングムラ部分において、θ＝０゜及びθ＝９０゜の係数に比べ、非常に大きな絶対値となるので、この係数ｇ（θ）をしきい値処理することで、ラビングムラの有無の検出及びラビング角度θの割り出しが可能となる。
【００５７】
図１３参照
図１３は、係数ｇ（θ）の説明図であり、係数ｇ（θ）が予め設定したしきい値より大きな場合にラビングムラの有と判定し、ラビンクムラ有りと判定された位置の角度θ０  をラビング角とする。
【００５８】
このように、高解像度の「画像３」を用いるとともに、アフィン変換→フーリエ変換→極座標変換→ラビング角度θ０  の算出→２値化処理を順次行うことによって自動的にラビングムラの有無を検査員の目視評価と同程度の精度及びスループットで行うことが可能になる。
【００５９】
次に、図１４を参照して、ＩＩＩ．ギャップムラ検出処理を説明する。
ギャップムラはＴＦＴ（薄膜トランジスタ）基板及びＣＦ（カラーフィルタ）基板との間に設けるスペーサの分布が不均一であることに主に起因し、液晶パネル画像上では巨視的な濃度の変化として現れる。
このため解像度をある程度粗くしても検出結果には影響を及ぼさず、また、検出のための処理時間の短縮のために低解像度の画像を用いる。
【００６０】
図１４参照
図１４は、本発明の実施の形態におけるギャップムラの検出のためのフローチャートであり、高解像度のカラー画像「画像１」をグレースケールの濃淡（白黒）画像に変換した後、まず、
ＩＩＩ  −▲１▼解像度変換ＩＩＩ  を施しギャップムラ検出処理に適切な低解像度の「画像４」を得る。
なお、ここでは、「画像４」はＣＣＤエリアセンサ換算で１ピクセルの分解能が１０００μｍ程度の画像とする。
【００６１】
次いで、
ＩＩＩ  −▲２▼類似度の計算・検出
を行うので、ここで図１５を参照して説明する。
図１５（ａ）及び（ｂ）参照
この類似度の計算・検出において、まず、パネル画像上の（Ｋ，Ｊ）にその原点を有する大きさＭ×Ｎの局所領域ＡｒｅａＣＮと、ｘ軸及びｙ軸に沿ってそれぞれ±ＤＦだけずれ、同じ大きさの隣接する４個の局所領域ＡｒｅａＬ  、ＡｒｅａＲ  、ＡｒｅａＵ  、及び、ＡｒｅａＤ  をそれぞれ設定する。
【００６２】
次に、ＡｒｅａＣＮとＡｒｅａＬ  の類似度ＣｏｒＣＮ−Ｌ、ＡｒｅａＣＮとＡｒｅａＲ  の類似度ＣｏｒＣＮ−Ｒ、ＡｒｅａＣＮとＡｒｅａＵ  の類似度ＣｏｒＣＮ−Ｕ、及び、ＡｒｅａＣＮとＡｒｅａＤ  の類似度ＣｏｒＣＮ−Ｄを、次式の相関関数を用いて計算する。
【数２】
2004279239.tif 000004
但し、ｆａ  （ｉ，ｊ）及びｆｂ  （ｉ，ｊ）は、パネル画像上の局所領域ａ及びｂの（ｉ，ｊ）における濃度値をそれぞれ表す。
【００６３】
次に、４つの類似度の平均値（ＣｏｒＣＮ−Ｌ＋ＣｏｒＣＮ−Ｒ＋ＣｏｒＣＮ−Ｕ＋ＣｏｒＣＮ−Ｄ）／４を算出し、これをパネル画像の（Ｋ，Ｊ）点における類似度とする。
この類似度を表す相関値は＋１  〜−１の範囲の値をとり、＋１或いは−１  に近いほど画像の類似性は高い。
【００６４】
次に、ＡｒｅａＣＮの原点、即ち、液晶パネル画像上での（Ｋ，Ｊ）点をｘ軸およびｙ軸に沿ってそれぞれ±ＳＦだけシフトさせ、再び、この±ＳＦだけシフトさせた領域と±ＤＦだけずれた四つの局所領域との類似度を算出する。
【００６５】
ＩＩＩ  −▲３▼相関（類似度）画像の形成。
このような手順を液晶パネル画像上に存在する全ての四つの局所領域について繰返して、全ての点における類似度を求め、求めた類似度を濃淡値とする相関画像を得る。
【００６６】
次いで、濃淡の相関画像の階調を顕著化するために、
ＩＩＩ  −▲４▼微分処理
を行う。
ここでは、例えば、Ｐｒｅｗｉｔｔ微分フィルタ処理を行うが、Ｐｒｅｗｉｔｔ微分フィルタ処理により、原画像上での巨視的な濃淡の変化は強調され、白く現れる。
【００６７】
ここでは、この巨視的なエッジのみが検出対象であるので、次に、微分処理を行った画像について、
ＩＩＩ  −▲５▼２値化処理
を行い、白黒の２値画像を得る。
【００６８】
次いで、２値画像で得られた種々の領域に対して、これらの領域の識別および領域毎の面積を求めるためにラベリング処理を行い、面積が一定値以下の小領域を除去する
ＩＩＩ  −▲６▼小領域除去
を行い、ギャップムラに相当する相関画像を得る。
【００６９】
図１６（ａ）及び（ｂ）参照
図１６は  ギャップムラの検出結果の説明図であり、図１６（ａ）は「画像１」におけるギャップムラ３２及び他の表示欠陥を強調して示した図であり、図１６（ｂ）の最終的に得た白黒の２値画像であり、ギャップムラ３２は白で表されている。
図１６（ａ）及び図１６（ｂ）の対比から明らかなように、本発明の手法によって精度良くギャップムラ３２を検出することができる。
【００７０】
このように、低解像度の「画像４」を用いるとともに、類似度の計算・検出→相関（類似度画像）→微分処理→２値化処理→小領域除去を順次行うことによって自動的にギャップムラの有無を検査員の目視評価と同程度の精度及びスループットで行うことが可能になる。
【００７１】
以上、本発明の実施の形態を説明してきたが、本発明は実施の形態に記載した構成に限られるものではなく、各種の変更が可能である。
例えば、上記の実施の形態におけるギャップムラ検出処理においては、類似度を測る例として広く使われている相互相関を用いたが、上記の式の代わりに、二つの関数ｆａ  （ｉ，ｊ），ｆｂ  （ｉ，ｊ）をフーリェ変換した関数Ｈａ  （ｉ，ｊ），Ｈｂ  （ｉ，ｊ）の積Ｈａ  （ｉ，ｊ）×Ｈｂ  （ｉ，ｊ）を取った後、逆変換する方法もあるが、これらは等価である。
【００７２】
また、上記の実施の形態の説明においては、０°の撮影角度で撮像した場合を例に説明してきたが、撮像角度は０°に限られるものではなく、ＣＣＤラインセンサユニットに取り付けた他の撮影角度のＣＣＤラインセンサで撮像した画像を用いることは言うまでもないことである。
【００７３】
即ち、表示欠陥に種類によっては０°以外の撮影角度で撮像した画像の方が表示欠陥が明瞭に現れることが知られているので、その場合には、表示欠陥が明瞭に現れる撮影角度で撮像した画像を用いることが望ましい。
但し、０°からずれるにしたがって、ＣＣＤラインセンサの出力特性が低下するので、それに応じてダイナミックレンジの広い画像の撮像が可能なＣＣＤ蓄積時間を選択することが可能になる。
【００７４】
【発明の効果】
本発明によれば、原画像の取得工程は１回だけであり、取得した原画像を検出対象に応じた解像度に変更したのち各種の表示欠陥の検出を行っているので、液晶パネルのラビングムラやギャップムラ等の各種の表示欠陥を自動的に高スループットで行うことができ、それによって、液晶パネルの製造コストの低減に寄与するところが大きい。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の原理的構成の説明図である。
【図２】本発明の実施の形態に用いる液晶パネル撮像装置の概念的構成図である。
【図３】本発明の実施の形態における画像取得のフローチャートである。
【図４】本発明の実施の形態における液晶パネルとＣＣＤラインセンサの基準点の整合方法の説明図である。
【図５】本発明の実施の形態におけるＣＣＤラインセンサの出力の説明図である。
【図６】本発明の実施の形態における点欠陥、線欠陥の検出のフローチャートである。
【図７】本発明の実施の形態におけるラビングムラ検出のフローチャートである。
【図８】アフィン変換により変換したｘ′−ｙ′平面画像である。
【図９】２次元ＦＦＴを行って得た空間周波数画像（ｕ−ｖ平面画像）である。
【図１０】ｕ−ｖ平面と極座標のｒ−θの関係の説明図である。
【図１１】ラビング角θ＝θ０  の検出状態の説明図である。
【図１２】角度θにおけるスペクトル強度のｒ依存性の説明図である。
【図１３】係数ｇ（θ）の説明図である。
【図１４】本発明の実施の形態におけるギャップムラ検出のフローチャートである。
【図１５】隣接する局所領域の説明図である。
【図１６】ギャップムラの検出結果の説明図である。
【符号の説明】
１  液晶パネル
２  画素ドット
３〜５  色ドット
６  ラインセンサ
７  ピクセル
１１  ステージ
１２  ＣＣＤラインセンサユニット
１３  ＣＣＤラインセンサ
１４  ロッドレンズアレイ
１５  信号処理回路
１６  筐体
１７  基準ピクセル
１８  ピクセル
２１  液晶パネル
２２  画素ドット
２３  Ｒドット
２４  Ｇドット
２５  Ｂドット
３１  ラビングムラ
３２  ギャップムラ
【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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