(57)【要約】【課題】検査対象の画面欠陥の状態に合わせてフィルタ構成数値を遺伝的アルゴリズムを用いて自動計算させることにより微調整ができるようにして、検出力を向上させた空間フィルタおよびその作成方法、並びにその空間フィルタを作成するための自動計算プログラム、並びにその空間フィルタを用いた画面欠陥の検査方法及び検査装置を提供する。【解決手段】遺伝的アルゴリズムを用いて、構成数値が実数のフィルタを作成する。また、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、検査画像に対し前記空間フィルタを用い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１６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閾値を決定し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】
遺伝的アルゴリズムを用いて作成した画像処理用の空間フィルタであって、前記空間フィルタを構成するフィルタ数値が実数からなることを特徴とする空間フィルタ。
【請求項２】
前記フィルタ数値が、フィルタ中心に対して対称に配置されていることを特徴とする請求項１記載の空間フィルタ。
【請求項３】
前記フィルタ数値が、フィルタ中心に対して実質的に円形に配置されていることを特徴とする請求項１または２記載の空間フィルタ。
【請求項４】
フィルタ中心に対して実質的に等距離のエリアに入れるデータは同じ数値であることを特徴とする請求項３記載の空間フィルタ。
【請求項５】
画像処理用の空間フィルタを遺伝的アルゴリズムに基づいて作成する方法において、
検出対象を含む入力画像の中に、空間フィルタで検出すべき欠陥部分を含む検出領域と、検出しなくても良い正常部分を含む領域の複数の区画された検出領域を設定する工程と、
前記空間フィルタのデータを符号化して、一次元データに展開することにより、前記遺伝的アルゴリズムの遺伝子として設定する工程と、
前記遺伝子の中の数値を、実数の乱数を発生させて埋める工程と、
前記遺伝子を実数からなる組み合わせで多数個用意する工程と、
用意した遺伝子に対して、交叉処理および／または突然変異処理を実行することにより、新たな遺伝子を発生させながら世代交代を繰り返す工程と、
交叉処理および／または突然変異処理により発生した新たな遺伝子を、前記符号化と逆の手順により前記空間フィルタに戻して、前記区画された検出領域の画像に対して、フィルタ処理を行う工程と、
前記フィルタ処理における欠陥部分の検出領域の演算結果と正常部分の検出領域の演算結果の絶対値との差が最大となり、且つ画像の平坦な部分における演算結果が０となるような遺伝子パターンを求める工程と、
を有することを特徴とする空間フィルタの作成方法。
【請求項６】
検出対象を含む入力画像の中に、空間フィルタで検出すべき欠陥部分を含む検出領域と、検出しなくても良い正常部分を含む領域の複数の区画された検出領域を設定する機能と、
前記空間フィルタのデータを符号化して、一次元データに展開することにより、遺伝的アルゴリズムの遺伝子として設定する機能と、
前記遺伝子の中の数値を、実数の乱数を発生させて埋める機能と、
前記遺伝子を実数からなる組み合わせで多数個記憶させておき、この記憶させた遺伝子に対して、交叉処理および／または突然変異処理を実行することにより、新たな遺伝子を発生させながら世代交代を繰り返す機能と、
交叉処理および／または突然変異処理により発生した新たな遺伝子を、前記符号化と逆の手順により前記空間フィルタに戻して、前記区画された検出領域の画像に対して、フィルタ処理を行う機能と、
前記フィルタ処理における欠陥部分の検出領域の演算結果と正常部分の検出領域の演算結果の絶対値との差が最大となり、且つ画像の平坦な部分における演算結果が０となるような遺伝子パターンを求める機能と、をコンピュータに実現させることを特徴とする空間フィルタ作成プログラム。
【請求項７】
検査対象の画面欠陥を検出する画像処理のフィルタ処理において、請求項１乃至４のいずれかに記載の空間フィルタ、または請求項５に記載の作成方法により作成された空間フィルタ、もしくは請求項６に記載の作成プログラムにより作成された空間フィルタを用いることを特徴とする画面欠陥の検査方法。
【請求項８】
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に対して閾値を設定し欠陥候補を抽出する工程と、
を有し、
前記フィルタ処理において、請求項１乃至４のいずれかに記載の空間フィルタ、または請求項５に記載の作成方法により作成された空間フィルタ、もしくは請求項６に記載の作成プログラムにより作成された空間フィルタを用いることを特徴とする画面欠陥の検査方法。
【請求項９】
検査対象の画面を撮像する撮像手段と、請求項７に記載の空間フィルタ作成プログラムを組み込んだコンピュータとを備え、該コンピュータまたは該コンピュータとは別のコンピュータが、請求項７または８に記載の画面欠陥の検査方法を実施するように構成されたことを特徴とする画面欠陥の検査装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像処理に用いられる空間フィルタに関し、特に、遺伝的アルゴリズム（Ｇｅｎｅｔｉｃ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）を用いて作成した空間フィルタおよびその作成方法、並びにその空間フィルタを作成するための自動計算プログラム、並びにその空間フィルタを用いたシミ欠陥等の画面欠陥の検査方法及び検査装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、液晶表示装置等の画面の欠陥を画像処理で検出する場合、欠陥の特徴を強調するために空間フィルタを使用したフィルタ処理が行われる。フィルタ処理では、検出したい欠陥の種類（線状・点状・面状欠陥等）や、大きさなどに合わせて、空間フィルタを構成する数値や、空間フィルタの形状を工夫している。そして、このようにして作成した空間フィルタを用いて、検査対象の画像の中から、欠陥のある部分を選択的に抽出し、検出の精度を上げている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
【特許文献１】
特開２００１−２８０５９号公報（段落［００１７］〜［００２１］、図２〜図６）
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
画像処理を用いた欠陥検出にフィルタ処理を用いた場合、欠陥を効率よく、かつ選択的に検出するよう、空間フィルタの構成数値や形状を調整する必要があるが、従来例では、今までに存在している空間フィルタをベースにしており、また、特許文献１に示されるように、フィルタ構成数値は整数となっているため、調整作業に限界があり、検出力を上げるのが難しいといった問題があった。
また、フィルタ構成数値の調整については、欠陥に合わせて空間フィルタを自動計算させる方法がなかったため、人が経験から行っていた。従って、空間フィルタの作成者への負担が大きく、その作成にも大いに時間がかかるという問題があった。
【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、検査対象の画面欠陥の状態に合わせてフィルタ構成数値を遺伝的アルゴリズムを用いて自動計算させることにより微調整ができるようにして、検出力を向上させた空間フィルタおよびその作成方法、並びにその空間フィルタを作成するための自動計算プログラム、並びにその空間フィルタを用いた画面欠陥の検査方法及び検査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】
本発明に係る空間フィルタは、遺伝的アルゴリズムを用いて作成した画像処理用の空間フィルタであって、前記空間フィルタを構成するフィルタ数値が実数からなることを特徴とする。
本発明の空間フィルタ（以下、単に「フィルタ」とも記述する。）は、遺伝的アルゴリズムをベースとして自動計算された、構成数値が実数のフィルタであるため、検出したい欠陥の大きさや輝度変化などに即時に対応させることができるとともに、微調整が可能なため、検出力を向上させることができる。
【０００７】
また、本発明の空間フィルタにおいては、フィルタ数値が、フィルタ中心に対して対称に配置されているものである。
従って、同じ数値をフィルタ中心に対して点対称にコピーで配置するだけでよいので、データ量を実質的に減らすことができ、フィルタの自動計算時間を短縮することができる。
【０００８】
また、前記フィルタ数値をフィルタ中心に対して実質的に円形に配置することにより、通常の四角形形状のフィルタで発生する四隅付近の輝度変化の影響を受けることがなくなり、欠陥サイズが大きなものに対しても、精度のよい欠陥検出が可能となる。また、データ量がさらに少なくなるため、フィルタの自動計算時間をより短縮することができる。
【０００９】
さらに、フィルタ中心に対して実質的に等距離のエリアに入れるデータを同じ数値とすることにより、実質的に円形のフィルタを構成することができ、データ量も一段と少なくなるので、フィルタの自動計算時間を大幅に短縮することが可能となる。
【００１０】
また、本発明に係る空間フィルタの作成方法は、画像処理用の空間フィルタを遺伝的アルゴリズムに基づいて作成する方法において、
検出対象を含む入力画像の中に、空間フィルタで検出すべき欠陥部分を含む検出領域と、検出しなくても良い正常部分を含む領域の複数の区画された検出領域を設定する工程と、
前記空間フィルタのデータを符号化して、一次元データに展開することにより、前記遺伝的アルゴリズムの遺伝子として設定する工程と、
前記遺伝子の中の数値を、実数の乱数を発生させて埋める工程と、
前記遺伝子を実数からなる組み合わせで多数個用意する工程と、
用意した遺伝子に対して、交叉処理および／または突然変異処理を実行することにより、新たな遺伝子を発生させながら世代交代を繰り返す工程と、
交叉処理および／または突然変異処理により発生した新たな遺伝子を、前記符号化と逆の手順により前記空間フィルタに戻して、前記区画された検出領域の画像に対して、フィルタ処理を行う工程と、
前記フィルタ処理における欠陥部分の検出領域の演算結果と正常部分の検出領域の演算結果の絶対値との差が最大となり、且つ画像の平坦な部分における演算結果が０となるような遺伝子パターンを求める工程と、を有することを特徴としている。
【００１１】
遺伝的アルゴリズムを用いれば、多数個用意された遺伝子に対して、交叉処理、突然変異処理を行い、新たな遺伝子を構築しながら世代交代を繰り返すことで、多数個用意された遺伝子の中から、最適解または最適解に近い準最適解を求めることができる。すなわち、フィルタの作成と検証を行うために、検出対象を含む入力画像を用い、その画像の中に複数の区画された検出領域を設定し、二次元で設定されるフィルタデータを符号化して一次元に展開することで、遺伝的アルゴリズムの遺伝子として設定し、さらに遺伝子の中の数値を、実数の乱数を発生させて埋め、この遺伝子を多数個用意し、用意した遺伝子を用いて、交叉処理および／または突然変異処理を行って発生した新たな遺伝子を、前記符号化と逆の手順によりフィルタに戻して、検出領域の画像に対してフィルタ処理を行い、フィルタ処理での欠陥部分の検出領域の演算結果と正常部分の検出領域の演算結果の絶対値との差が最大となり、且つ画像の平坦な部分における演算結果が０となるような遺伝子パターンを探し出す。このようにすることによって、設定した検出対象を検出するのに最適な実数からなるフィルタを自動的に作成することができる。
【００１２】
また、本発明に係る空間フィルタ作成プログラムは、検出対象を含む入力画像の中に、空間フィルタで検出すべき欠陥部分を含む検出領域と、検出しなくても良い正常部分を含む領域の複数の区画された検出領域を設定する機能と、
前記空間フィルタのデータを符号化して、一次元データに展開することにより、遺伝的アルゴリズムの遺伝子として設定する機能と、
前記遺伝子の中の数値を、実数の乱数を発生させて埋める機能と、
前記遺伝子を実数からなる組み合わせで多数個記憶させておき、この記憶させた遺伝子に対して、交叉処理および／または突然変異処理を実行することにより、新たな遺伝子を発生させながら世代交代を繰り返す機能と、
交叉処理および／または突然変異処理により発生した新たな遺伝子を、前記符号化と逆の手順により前記空間フィルタに戻して、前記区画された検出領域の画像に対して、フィルタ処理を行う機能と、
前記フィルタ処理における欠陥部分の検出領域の演算結果と正常部分の検出領域の演算結果の絶対値との差が最大となり、且つ画像の平坦な部分における演算結果が０となるような遺伝子パターンを求める機能と、をコンピュータに実現させることを特徴としている。
【００１３】
従って、このように構成された遺伝的アルゴリズムに基づく自動計算プログラムによって、本発明の空間フィルタを自動的に作成することができ、かつ、検出対象の欠陥の状態に対応した、検出力の高い空間フィルタを短時間に作成することができる。
また、このプログラムで自動計算を行うにあたっては、予めフィルタ数値の上限と下限を設定しておく。その範囲内で、構成数値が実数の最適なフィルタが自動計算される。
【００１４】
前記入力画像に、実際の欠陥を検出すべき画像を用いるか、または輝度差および／または大きさを段階的に変えた欠陥部分を有する人為的に作成した画像を用いる。
人為的に欠陥を作成した疑似画像を用いた場合には、実際の画像を用いるよりも、様々な欠陥パターンを考慮することができ、フィルタの作成と検証をある程度実際のケースに相応した状態で短時間に行うことができる。
【００１５】
また、本発明に係る画面欠陥の検査方法は、検査対象の画面欠陥を検出する画像処理のフィルタ処理において、請求項１乃至４のいずれかに記載の空間フィルタ、または請求項５に記載の作成方法により作成された空間フィルタ、もしくは請求項６に記載の作成プログラムにより作成された空間フィルタを用いることを特徴とする。
従って、構成数値が実数のフィルタを用いてフィルタ処理が行われるので、欠陥の状態に合わせて細かい調整が可能となるため、検出力を向上させることが可能となる。
【００１６】
また、本発明の画面欠陥の検出方法は、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に対して閾値を設定し欠陥候補を抽出する工程と、を有し、
前記フィルタ処理において、請求項１乃至４のいずれかに記載の空間フィルタ、または請求項５に記載の作成方法により作成された空間フィルタ、もしくは請求項６に記載の作成プログラムにより作成された空間フィルタを用いることを特徴としている。
【００１７】
また、本発明に係る画面欠陥の検査装置は、検査対象の画面を撮像する撮像手段と、請求項６に記載の空間フィルタ作成プログラムを組み込んだコンピュータとを備え、該コンピュータまたは該コンピュータとは別のコンピュータが、請求項７または８に記載の画面欠陥の検査方法を実施するように構成されたことを特徴とする。
遺伝的アルゴリズムをベースとした空間フィルタ作成プログラムと欠陥検出処理を実行する検査プログラムとは、検査装置本体である同じコンピュータに搭載してもよく、別のコンピュータに搭載してもよい。
別々のコンピュータシステムで実現する場合には、空間フィルタ作成用のパソコンで本発明の空間フィルタを作成し、検査装置側のコンピュータでその空間フィルタを使用してフィルタ処理を行うことになる。
【００１８】
【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。
実施の形態１．
Ａ．遺伝的アルゴリズムの処理フロー
まず、本発明で適用した遺伝的アルゴリズムの処理フローについて、図１のフローチャートに従って説明する。なお、Ａ（１）からＡ（５）までの説明は、遺伝的アルゴリズムの一例であり、本実施形態において、この処理に限定されるものではない。
（１）初期解集団の生成（ステップＳ１）
遺伝的アルゴリズム（以下、「ＧＡ」と略記することもある。）は、問題を解くとき、解を遺伝子の形で表現する。図５に、遺伝子の形で表した解のイメージを示す。解を構成する数値として０と１の２つの値が入っているが、この値に限定されるというわけではなく、問題に合わせて値を入れる。場合によっては、数値ではなく文字が入る場合もある。
解を遺伝子の形に置き換えることができなければ、ＧＡは適用できないため、そのままでは置き換えられないような問題に対しては、問題を解釈し直して、解を遺伝子の形に展開しなければならない。このときに、問題の解と遺伝子の形は同じでなくても、変換をかけることで１対１に対応すれば問題はない。
解を遺伝子の形に置き換えることができたら、遺伝子の形で表される解を、初期解集団として数十から数百個位用意しておく。用意する解の個数は、状況によって更に多いこともあり、実施例では、初期解を１０００個用意した。
用意する解は、なるべく偏りがないように、解の取り得る範囲内で、値をランダムに分散させる。適用する問題によっては、解が成り立たないパターン（致死遺伝子）も存在することになるが、次の（２）で述べる評価値を０（最低値）にして対応するか、その時点でその遺伝子を解集団の中から消去するなどして対応する。
解の遺伝子の形は、実際の問題に適用するときには、図５に示すように一次元のデータ列で表されていれば、どのような形態で実現してもよい。プログラムを組む場合、配列で表すことが多く、実施例でも配列（例えば、６４ビットの浮動小数点数で構成される配列。実数の中には整数も含まれているので、データ型式については特に限定がなく、３２ビットの整数樋データで構成される配列でもかまわない。）を使用している。
【００１９】
（２）解の評価値計算（ステップＳ２、Ｓ６）
次に、生成した解を評価できるように、評価関数を設定する。評価関数は、遺伝子の形で表されている解を、実際の解（ここでは、フィルタ構成）に戻した場合に、どれだけ最適解に近いかを示す指標（評価値）を算出するものであり、最適解に近ければ近いほど大きい値が出力されるように設定をする。評価関数は、特に数値的計算に限定されるわけではなく、あるアルゴリズムの結果として求められるものでもよい。実施例では、遺伝子の形で表されている解をフィルタ構成の形に戻し、検出領域に対してフィルタ処理をかける処理をベースに評価関数を設定しており、画像の平坦な部分で０となり、かつ欠陥部分に対しての処理結果と、正常部分に対しての処理結果の絶対値との差が大きいほど、欠陥部分をよく検出していることになり、優秀な解となるので、これを評価関数としている。
ＧＡは、この評価関数の結果として求められる評価値を用いて、解の優劣を判断しながら、優秀な解を残すように処理を行っていく。
【００２０】
（３）処理を行う解の選択（ステップＳ３）
解を遺伝子の形に置き換え、評価関数が設定できたら、解に対して交叉、突然変異の処理を行っていくことになるが、交叉処理は解を２つ使用するので、処理を行うために解集団の中から解を２つ選択しなければならない。
ＧＡでは、優秀な解から更に優秀な解が生成されるという仮定で処理を行っていくので、解の選択は、親の解集団の中から、評価値が高ければ（優秀な解）高い確率で、低ければ（劣性な解）低い確率で、選択されるように操作を行って解を選択する。
こうすることにより、評価値の低い解については使用される確率が低くなり、自然と淘汰されていく。
【００２１】
（４）交叉、突然変異処理（ステップＳ４、Ｓ５）
選択された解に対して、図６、図７に示すように、交叉処理（交配）、突然変異処理の操作を行い、新たな解を生成する。
【００２２】
［交叉］
遺伝子の形で表された解を任意の位置で切り、２つの解（親）の間で交換して、新たな解（子）を生成する。この処理で、今までとは違うパターンの解を生成する（収束近くの処理では、同じ解が生成されることもあるが、特に問題とならない）。
図６は交叉処理の例を示すものである。交叉させる方法は何種類かあり、図６では、１点を切る方法（１点交叉）を示している。このほかに、２点で切る方法（２点交叉）や、交叉するパターンをランダムに選択する方法もあり、これらの方法を使用してもよい。
交叉処理を行った結果、解として存在しないパターン（致死遺伝子）が発生する場合があるが、このときは評価値を０（最低値）にして対応するか、評価値で対応できない場合には、致死遺伝子が発生しないように交叉をコントロールする。
【００２３】
［突然変異］
解の一部をランダムに選択し、他のデータで置き換える。図７では、１個所データを置き換えているが、場合によっては数個所同時に変える場合もある。
この操作を行うことにより、処理の途中で局所解に陥った場合でも、そこから抜け出し、さらに最適解に収束させることが可能となる。
突然変異処理でも、致死遺伝子が発生する場合があるので、交叉処理と同様に評価値で対応するか、データ生成時に致死遺伝子にならないようにコントロールする。
【００２４】
（５）終了判断（ステップＳ７）
交叉処理、突然変異処理を行っていきながら、世代毎に評価値が一番高いものを保持していき、目的に合った値（最適解）、もしくは解として扱って問題のないレベルの値（準最適解）が発生したところで、処理を終了する。解が終了するレベルに達していなかった場合には、ステップＳ３の解の選択処理に戻り、繰り返しＧＡの処理を行っていく。
適用する問題によっては、計算している解が最適解に近いものであるか、はっきりわからない場合もあるが、このときは、繰り返しの回数で強制的に処理を終了させるか、人が世代毎の評価値最大値の変化を見ながら、解のレベルを判断して（例えば、世代交代毎の評価値最大値の上昇カーブがほぼ水平に落ち着いてきたとき）処理を終了させる。
【００２５】
Ｂ．遺伝的アルゴリズムのフィルタ自動計算プログラムへの適用
（１）フィルタの遺伝子表現
フィルタに遺伝的アルゴリズムを適用するにあたり、まず解を遺伝子の形で表現しなければならない。本発明では、フィルタデータ（フィルタを構成する数値または係数）が解となるので、これを遺伝子の形で表現する。画像処理で使用されるフィルタデータは、二次元データである。
図８に、５×５画素フィルタのフィルタデータを、一次元データに展開する例を示す。この図は、二次元配列を行ごとに分解し、一次元の形で再結合することで遺伝子形を表現した例である。この方法については、同じ処理の中でルールさえ変えなければ問題なく、例えば列ごとに展開するなど、他の方法で一次元データに展開しても特にかまわない。
【００２６】
遺伝子の形が決まったら、その中を数値で埋めていく。このとき、値が分散するように乱数を利用して埋めていく。実施例では実数の乱数を発生させて使用している。
ここで、フィルタ数値の取り得る上限および下限の範囲をどのように設定するかが問題となる。実施例では、上限を１０、下限を−１０として設定し、その範囲内で乱数を発生させ、解を生成した。
上限、下限については、この値に限定されるというわけではなく、実際の画像処理では、フィルタ数値の取り得るデータの範囲は、検出感度のバイアスとして働くだけであるので同一処理内で上限、下限の条件さえ固定しておけば、処理に影響を与えるわけではなく、特に問題とはならない。
因みに、上限と下限の制限を設けない場合には、計算量が膨大になり、処理が収束せず、また検出感度がばらつくため、解が優秀であるかどうか比較することができなくなる。
【００２７】
（２）フィルタ解の評価関数設定
解を評価するための評価関数の設定を行う。
欠陥検出を行うフィルタ処理では、
（ａ）検出対象に欠陥の特徴がある場合、処理結果はなるべく大きくなる。
（ｂ）何もなく平坦なデータの場合、処理結果は０になる。
（ｃ）欠陥の特徴と負の相関関係があるような場合、処理結果は負で絶対値がなるべく大きくなる。
以上の、３つの条件が成り立つことが望ましい。
ただ、（ｃ）の条件については、（ｂ）の条件が成立していれば、（ａ）とちょうど逆の関係になるため考慮する必要はなく、実施例の処理では除外している。
その他に、平坦なデータでなく、輝度変化はあるが、欠陥として検出したくない部分については、処理結果が小さくなるように考慮する。
【００２８】
以上の条件から、自動計算を行う対象画像の中から設計するフィルタサイズで、欠陥として検出したい部分、検出したくない部分を、人が判断して数点選択し、そのデータを用いて評価値を求める。
実施例では、複数のエリアを使う部分がポイントであり、複数選択することにより平滑化の効果もあるため、処理の安定化を同時に図ることができる。
また、同じ部分を複数選択することで、その部分を他の部分より、より強く反応するように計算させることも可能であり、また、検出する場所により係数を掛けて調整を行い、計算させることも可能である。すなわち、欠陥として検出したい複数部分のフィルタ処理結果の和と、欠陥として検出したくない複数部分のフィルタ処理結果の絶対値の和の差が大きく、且つ画像の平坦な部分における演算結果が０となった場合に評価値が高くなるように評価関数を設定して評価値を求める。
【００２９】
図９は、アルゴリズムの作成と検証用に使用した、パネル欠陥の疑似サンプルを示すものである。
実際に欠陥をサンプリングしたものを、アルゴリズム検証に使用するためには、なるべく欠陥パターンの落ちがないように、様々なバリエーションの画像を揃えなければならないが、それにはかなりの時間を必要とするため、実施例では輝度値、面積を段階的に変えて作成した疑似シミ２０を使って、アルゴリズムの作成と検証を行っている。
この図９は、実施例で作成したプログラムのエリア設定画像で、検出したい部分２１を４個所、検出したくない部分２２を５個所、計９個所設定している。選択したエリアは、四角形で囲まれた部分であり、この四角形の中に疑似シミ２０の入っているエリアが検出したい部分２１であり、その他の四角形のエリアが検出したくない部分２２である。なお、選択した検出エリア２１、２２の画像サイズはいずれも３５×３５画素である。
【００３０】
設定した検出エリア２１、２２の画像を用いて、評価値を求めるわけであるが、評価値の計算には、フィルタ処理の演算として一般的に用いられているたたみ込み演算をそのまま利用した。
図２は、図１の評価値計算処理におけるサブルーチンを示す。解の形で表される一次元配列を、図８で示す処理とは逆の処理を行って、二次元データであるフィルタの形に戻し（ステップＳ２１またはＳ６１）、上記選択した対象エリア２１、２２に対して、たたみ込み演算を行う（ステップＳ２２またはＳ６２）。
まず、輝度変化が無い部分では結果が０になるように、フィルタ数値の全ての総和が０になるように、フィルタ数値の全てに、オフセット値を加算する。オフセット値は、フィルタ構成数値の総和をフィルタ構成数値の個数（例えば、１５×１５画素フィルタの場合は２２５個、後述する円形フィルタの場合は数値が入るエリアの個数）で割り、正負の符号を反転することで計算する。
この、オフセット値を加算したフィルタに対して、上記エリア設定における、フィルタで検出したい部分（不良エリア）２１については、たたみ込み演算を行い、その結果をそのまま加算し、検出したくない部分（正常エリア）２２については、結果の絶対値をとって減算し、設定した全ての部分でこの演算を行うことにより、評価値を求める。
【００３１】
（３）交叉処理
図３は、図１の交叉処理におけるサブルーチンを示すものである。
前述したように、交叉処理では、予め用意された初期解、または図１の交叉、突然変異処理後に入れ替えられた解の集団の中から、解を２つ選択する（ステップＳ４１）。ついで、解の切断位置を乱数で設定し（ステップＳ４２）、図６のように親の解の間でデータの一部を交換して子の解を生成する（ステップ４３）。
【００３２】
（４）突然変異処理
図４は、図１の突然変異処理におけるサブルーチンを示すものである。
突然変異処理では、まず突然変異位置（親の解のデータの一部を交換する位置）を乱数で設定する（ステップＳ５１、図７参照）。そして、親の解のデータの一部を交換して子の解を生成し（ステップＳ５２）、生成された子の解を親と交換して新たな解を生成する（ステップ５３）。
このように、交叉、突然変異処理を繰り返しながら、生成した新たな解（子）で親を入れ替え、その入れ替えられた解（親）に対して、図１のステップＳ６の評価値計算を行うことによって、フィルタ数値を最適解に近づけていくことができる。
【００３３】
次に、前述したフィルタの遺伝子表現について、実施例とともに説明する。
実施例１では、フィルタを構成する二次元空間（正方形エリア）の全てのデータを用いて、遺伝子表現を行った。このような構成をとることにより、検出目的の欠陥が、計算するために設定した、フィルタサイズ内に収まりさえすれば、それを強調するフィルタを自動計算することができる。
線形欠陥の場合でも、長さ方向に収まらない場合はあるが、線の方向にフィルタを移動した場合に、それぞれの位置での特徴はそれほど変わらないため、そのまま使用できる。ただ、この構成では全てのデータを考慮して計算を行うため、計算量が多くなり、計算に時間がかかるデメリットが発生する。また、計算されるフィルタが、欠陥の形状に振られてしまうため、欠陥の形状が円形から離れるほど、その欠陥に対して限定的にしか検出を行うことができないといった限定されたフィルタとなる。
線状欠陥を検出する場合は、必ずこのようなフィルタになるため仕方がないが、面状欠陥（シミ・ムラ等）では、なるべく方向性に依存しない形で、検査に適用するフィルタの枚数を減らし、一般的に使用できるような構成とする必要がある。
【００３４】
そこで、実施例２では、データ生成に制限を加えて、フィルタの方向依存性をなくし、計算した結果が、面状欠陥に一般的に適用できるような構成となるように、計算した例を示す。なお、ベースは遺伝的アルゴリズムであるので、遺伝子表現が変わるのみで、それ以外の部分は変わらない。
計算の対象となる欠陥は、線状欠陥では必ず方向性が生じるため、方向性が無く、ある程度の固まりとなった、シミ欠陥のような形状のものを対象とする。
フィルタの構成にあたっては、以下に示す考え方、手法を適用する。
【００３５】
（ｉ）対称性の利用
画像処理で使用されるフィルタの中で、ある程度の固まりとなったものを検出するフィルタは、一般的にフィルタの中心を軸にして、データが点対称に配置される。
この条件に方向依存性をなくす条件を加えると、さらにデータの配置は限定され、縦方向の軸、横方向の軸、斜め方向の２つの軸、計４つの軸を中心にして、データは対称に配置される。
図１０は、対称性を利用したデータ配置例を示すものである。この手法によれば、図１０の太線で囲まれた領域のデータを作成して、同図の太線枠外の、同じ符号の位置に値をコピーするだけでよい。
この制限により、９×９画素フィルタの場合を例にとると、実施例１では８１個のデータを処理に使用しなければならいが、対称性を利用することにより、処理に使うデータを１５個に減らすことができる。
【００３６】
（ｉｉ）円形フィルタの適用
設計するフィルタサイズが大きくなるに従い、横方向と斜め方向の径が大きく異なってくるため、以下に示す問題点が発生する。
図１１は、それを説明するための図で、９×９画素のフィルタの例を示している。実際には、フィルタ構成数値はポイントの値であり、エリア情報はないが、説明上分かりやすいように四角形のエリアとして表している。
図１１に示すように、横方向、縦方向の径に対して、斜め方向にはその径以上となる余分な領域があり、このエリアは、フィルタ計算上、余分に考慮されるエリアとなる。例えば、図１１のｂの位置に輝点があった場合、フィルタ計算値に影響を及ぼすが、中心から同じ距離にあるａの位置に輝点があった場合は、フィルタ処理の範囲外であり、フィルタ計算値に影響を与えない。従って、ｂの位置はフィルタ値を計算するにあたり、イレギュラーの領域となっている。
【００３７】
そこで、この問題を解決するため、フィルタ形状を円形に近づけ、余分なエリアを処理から省く。
図１２に、９×９画素フィルタに、（ｉ）のデータの対称性の考え方と、ここでの考え方を併せて適用した場合の、データ配置の例を示す。
画像処理では、離散データを扱うため、図１２に示すように正確には円形にならない。しかし、そのまま正方形の状態で処理を行うよりは、各方向とも多少改善はされる。また、図１２に示すように、円形フィルタを考慮することで、１５個のデータを更に１３個に減らすことができるため、データ量の観点からも有利になる。
【００３８】
なお、図１２で設定した処理エリアは、図１１で示した円に触れているエリア以内を処理対象のエリアとし、それ以外のエリアは、処理から省くエリアとして設定している。
この定義については、限定されているわけではなく、円で区切られた領域の面積を比較して、円の内側の面積が大きければ、処理エリアとして設定するように定義してもよく、あるいは横方向エリアも小さくなるが、円の内側に完全に入っているエリアを処理エリアとして設定してもよい。また円は中心画素の中心で考慮しているが、これを中心画素の外側に持っていっても特にかまわない。
【００３９】
（ｉｉｉ）等距離エリアは同じデータで処理
フィルタ処理では、フィルタの中心がフィルタ処理の結果を格納する位置となる。従って、フィルタ構成数値は、検出対象を考慮した場合に、近傍の画素が中心の画素に対してどのくらいの影響を与えているかを示す係数である、ともいえる。そうすると、中心の画素から等距離にあるものは、同じ影響を与えなければならないはずであるので、中心画素から等距離にあるものは、同じ数値にならなければならない。
この考え方を、９×９画素のフィルタに適用した結果を、図１３に示す。
図１２と同様に、画像処理では離散データを扱うため、データを生成する１／８のエリア内に厳密に等距離になるエリアは存在しない。そこで、図１３では中心からの距離を０．３ステップ（画素）ごとに区切り、同じステップ内に入るものを等距離データとして、同じ数値に設定している。例えば、図１３において、ｄの値は、中心の画素ａから、０．３×（１３〜１４）＝３．９〜４．２画素となり、この範囲のエリアは等距離データとして、同じ数値に設定されている。
このような処理を行うことにより、更に１３個から１０個にデータを減らすことができる。なお、図１３では距離を０．３ステップごとに区切ったが、この値は特に限定されるものではなく、１でも０．５でも処理の中で固定されていればよい。
【００４０】
また、このような形態をとることにより、中心からの距離データにより、フィルタ構成数値に重み付けを行うことも可能である。例えば、中心に近いほどその画素の影響は大きく、中心から外れるほど影響が小さくなるように、フィルタ構成数値を設計することが可能になる。
例えば、図１４の（ａ）は全領域で同じデータ範囲を設定したものであるが、図１４の（ｂ）に示すように、図１３のａの値の中心位置は＋１０〜−１０の範囲でデータを設定して、中心の距離から外れるほど、この範囲を小さくしていき、一番端のデータである図１３のｅの値は、＋５〜−５の範囲で設定する。そして、この間のデータは距離の割合により配分してデータ範囲を設定し、遺伝的アルゴリズムで計算することも可能である。
以上の操作を行うことにより、フィルタの方向依存性をなくすことができ、また遺伝的アルゴリズムの計算量を減らすことができ、計算時間を短くすることができる。
【００４１】
図１５は、前述した遺伝的アルゴリズムをベースに自動計算した２７×２７画素のフィルタ数値の一例を示すものである。このフィルタは実質的に円形フィルタで構成されており、フィルタ構成数値は小数点以下３桁の実数からなっている。従って、シミのような欠陥に対して、実数によりフィルタのパターンをより細かく調整できるため、検出力を向上させることができる。
一方、図１６は、同じ２７×２７画素のフィルタ数値を整数で構成した例を示すものである。これは、本発明者の今までの経験に基づいて作成したものであり、図１５の実数フィルタと図１６の整数フィルタを、あるシミ画像に適用したときの結果は次のとおりであった。
実数フィルタ  評価値７．３９
整数フィルタ  評価値７．３２
評価値は、シミ画像に対してフィルタ処理をかけ、その結果を正規化するため、シミの部分の最大値輝度値が、画面全体の輝度値の分散値σの何倍になるかを求めたものである。
この結果、評価値を用いた検出力についてはほとんど同じような検出結果となっている。しかし、実数フィルタの場合は、自動計算のため、十数秒で作成できるのに対し、整数フィルタの場合は作成・評価のために試行錯誤を繰り返さなければならず、相当な時間がかかる。
なお、図１７は、遺伝的アルゴリズムにおいて解が収束しない例を示すものである。この場合は、フィルタ数値が全く無意味な実数となっていることが分かる。
【００４２】
その他の実施例
また、実施例１では正方形のフィルタ、実施例２では領域を円形にしたフィルタを設定したが、フィルタ形状については、このほかの形状でもよい。例えば、線を検出するフィルタでは、図１８（ａ）、（ｂ）に示すような長方形が考えられるし、その他の任意に設定した形状でも問題はない。
また、フィルタサイズについても特に限定はないが、１０×１０画素から５５×５５画素位まで、シミ欠陥の大きさに対応できるように合わせることができる。
【００４３】
以上のように、この実施形態によれば、対象となる欠陥に合わせてフィルタを自動計算することで、構成数値が実数のフィルタを極めて短時間で作成することができる。しかも、欠陥のサイズや輝度差等の状態に合わせて構成数値を細かく調整することができるため、欠陥に対する検出力を向上させることができる。
さらに、フィルタサイズやフィルタ形状が限定されず自由に設計することができるため、様々な欠陥の検出に迅速に対応させることができる。
【００４４】
実施の形態２．
図１９は、本発明の画面欠陥検査装置の概要を示す構成図である。
この実施形態は、前述した遺伝的アルゴリズムに基づいて自動計算した空間フィルタを用いて、液晶表示画面のシミ欠陥を検出する例を示すものである。
ここでは、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の投射画面としている。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には、遺伝的アルゴリズムに基づくフィルタ作成用の自動計算プログラムと欠陥検出のための検査プログラムが組み込まれており、これらのプログラムに従って、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、上記自動計算プログラムにより作成されたフィルタを用いて、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。
【００４５】
図２０はシミ欠陥検出処理に用いられるフローチャート、図２１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２０のフローチャートに従って処理手順を説明する。
【００４６】
（１）表示エリア抽出処理（ステップＳ１１）
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２１（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の投射レンズの特性や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。
【００４７】
入力画像１１が図２１（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の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表示エリア画像１２の全ての画素データを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。
【００４８】
（２）背景画像差分処理（ステップＳ１２）
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２１（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、差分処理後にオフセット値として２０４８（４０９６階調の×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撮像画像に基づいて、それらの撮像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２１（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２５が存在することになる。
【００４９】
（３）フィルタ処理（ステップ１３）
このフィルタ処理では、前述したように、遺伝的アルゴリズムに基づく自動計算プログラムによって作成された空間フィルタ、例えば図１５に示すフィルタ構成数値が実数からなるフィルタを用いて、上記背景差分画像（検査画像）１５に対してフィルタ処理を行う。
フィルタ処理の結果、図２１（ｅ）に示すような検出画像１６が得られる。すなわち、このフィルタは、検出したいシミ欠陥２５の大きさやコントラストに合わせて作成されているため、フィルタ処理により、その大きさやコントラストに対応するシミ欠陥を強調することができる。大きさやコントラストに対応していないシミ欠陥やその他の欠陥部分に対しては、別途それに対応するフィルタを自動計算プログラムに従って作成することで、強調処理を行うことができる。
なお、このフィルタ処理を行う前に、シミ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に対してノイズ除去の効果のある平坦化処理を行ってもよい。
【００５０】
（４）統計計算（ステップＳ１４）
次に、上記のように、シミ欠陥２５または欠陥候補と考えられる部分（領域）が強調された検出画像１６に対して、その検出画像１６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計算を行う。統計計算では、輝度データの平均値Ａｖｅと標準偏差σを求める。この２つの輝度統計データから、白シミ、黒シミを検出するための閾値を、例えば次のように決定する。
白シミ閾値：Ａｖｅ＋Ｋσ
黒シミ閾値：Ａｖｅ−Ｋσ
ただし、Ｋは任意の数値で、通常、２〜４に設定される。この数値は、検出対象に合わせてフィルタ処理の演算結果により調整する。
従って、白シミ、黒シミを検出するための閾値を、検出画像１６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。
【００５１】
（５）欠陥候補の抽出（ステップＳ１５）
そして、上記検出画像１６内に白シミ欠陥や黒シミ欠陥があるかどうかを、上記閾値に基づいて判断する。すなわち、上記フィルタ処理の演算結果Ｉが、
Ｉ＞Ａｖｅ＋Ｋσとなる領域があれば、その領域を白シミ欠陥候補として抽出する。また、
Ｉ＜Ａｖｅ−Ｋσとなる領域があれば、その領域を黒シミ欠陥候補として抽出する。
また、フィルタ処理の演算結果Ｉが、上記２つの閾値の範囲内に入っているときには、シミ欠陥は皆無であるので、この段階でその製品は良品と判定され、検査を終了する。
【００５２】
（６）ブロブ処理（ステップＳ１６）
上記抽出処理において、白シミ欠陥候補、あるいは黒シミ欠陥候補、もしくは両方の欠陥候補が抽出された場合には、その欠陥候補についてブロブ（Ｂｌｏｂ）処理を行い、欠陥候補の大きさ、座標位置、識別するための番号、輝度値を求める。このとき、抽出された欠陥候補が白シミ欠陥候補であれば輝度値の最大値を、黒シミ欠陥候補であれば輝度値の最小値を求める。また、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、その領域の様々な特性値を求める処理で、画像処理で使用される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。
【００５３】
（７）評価値の計算（ステップＳ１７）
ここでは、欠陥候補として検出されブロブ処理が行われたシミ欠陥について、上記輝度統計データ（平均値Ａｖｅ、標準偏差σ）と、ブロブ処理で求めた特性値（輝度最大値、輝度最小値）を用いて、次式により評価値Ｅを計算する。
白シミ：
Ｅ＝（輝度最大値−Ａｖｅ）／σ
黒シミ：
Ｅ＝（Ａｖｅ−輝度最小値）／σ
これらの計算式により、欠陥候補として検出された白シミ欠陥、黒シミ欠陥を、その大きさ（面積）、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る。従って、シミ欠陥の検出精度が高いものとなる。なお、シミ欠陥の面積は、当該シミ欠陥に対応する領域の画素数を数えることで求めることができる。また、シミ欠陥の座標位置はその切り出された形状の重心位置のＸ，Ｙ座標より求めることができる。
【００５４】
また、上述した閾値を良品側にシフトして欠陥候補を抽出し、その欠陥候補の評価値を計算した結果で何段階かに製品をいくつかのグループに分類することで、良品内でのシミ欠陥のランク（等級）付けや製品の等級化及び不良の判別が可能となる。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、緑のときが最も厳しく、例えば欠陥候補抽出の閾値計算の係数を２にとり、この閾値で欠陥候補が抽出されないものをＧの製品、欠陥候補が抽出され評価値の計算結果として全ての欠陥候補の評価値が３未満のものをＲの製品、３以上で不良の閾値としている４未満のものをＢの製品、それ以上を不良として、等級化することができる。
従って、良品内で製品を等級別に区分することができ、また同じ等級内でも上・中・下などのグレード分けも可能となる。
【００５５】
この実施形態は、以上のように遺伝的アルゴリズムに基づいて自動計算された、構成数値が実数のフィルタを用いてシミ欠陥を強調処理するものであるので、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。
【００５６】
なお、この実施形態では、遺伝的アルゴリズムに基づくフィルタ作成用の自動計算プログラムと欠陥検出のための検査プログラムは、同じコンピュータ（検査装置本体）７に組み込まれている例で説明したが、別々のコンピュータに搭載してもよい。別々のコンピュータで実現する場合には、検査プログラムのみをこのコンピュータ（検査装置本体）７に組み込み、空間フィルタ作成用コンピュータで自動計算された結果の空間フィルタのデータを画面欠陥の検査に携わるコンピュータ（検査装置本体）７で使用してもよい。
【００５７】
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、またパネルだけに限らず印刷物等表示物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】遺伝的アルゴリズムの処理フローを示すフローチャート。
【図２】図１の評価値計算処理のサブルーチンを示すフローチャート。
【図３】図１の交叉処理のサブルーチンを示すフローチャート。
【図４】図１の突然変異処理のサブルーチンを示すフローチャート。
【図５】遺伝子の形で表した解のイメージ図。
【図６】交叉処理の説明図。
【図７】突然変異処理の説明図。
【図８】二次元フィルタデータを遺伝子の形に展開する場合の説明図。
【図９】ＧＡの作成と検証に用いた疑似欠陥画像の模式図。
【図１０】対称性を利用したデータ配置例を示すフィルタの構成図。
【図１１】正方形フィルタの問題点を示す説明図。
【図１２】円形フィルタのデータ配置例を示す構成図。
【図１３】円形フィルタの他のデータ配置例を示す構成図。
【図１４】フィルタデータの取り得る範囲を示す説明図。
【図１５】実数の円形フィルタの例を示す図。
【図１６】比較例としての、整数の円形フィルタの例を示す図。
【図１７】遺伝的アルゴリズムの解が収束しないフィルタの例を示す図。
【図１８】実数の長方形フィルタの例を示す図。
【図１９】本発明の実施の形態による画面欠陥検査装置の構成図。
【図２０】シミ欠陥の検出処理を示すフローチャート。
【図２１】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。
【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  検出画像、２０  疑似シミ、２１  欠陥エリア、２２  正常エリア、２５  シミ欠陥、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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
2004239870.tif 000012
【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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