(57)【要約】【課題】ノイズ成分の軽減を計り、ムラ部のみを安定的、高精度に検出可能な、周期性パターンにおけるスジ状ムラの検査方法の提供にある。【解決手段】撮像された周期性パターン上のスジ状ムラの検査方法で、前記周期性パターンの２次元撮像画像を縦、横方向に別個に輝度データを積算して積算データ２１とし、この積算データの移動平均を計算して積算移動平均データ２２を得、これら積算データと積算移動平均データとの差分を計算して差分データを得、該差分データに閾値を設け、その閾値以上のデータをスジ状ムラと判定する周期性パターンにおけるスジ状ムラの検査方法とするものである。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像装置により撮像された周期性パターン上のスジ状ムラの検査方法であって、前記周期性パターンの２次元撮像画像を縦、横方向に別個に輝度データを積算し、積算データを算出する過程と、前記積算データの移動平均を計算し、積算移動平均データを算出する過程と、前記積算データと積算移動平均データとの差分を計算し、差分データを算出する過程と、前記差分データに閾値を設け、その閾値以上のデータをスジ状ムラと判定する過程とを有することを特徴とする周期性パターンにおけるスジ状ムラの検査方法。
【請求項２】
上記積算移動平均データを算出する際において、対象点を中心とする移動平均を計算することとし、この場合に計算が不可能となる両端の積算移動平均データを、計算が可能な範囲の両端のデータを基に最小２乗法により積算移動平均データを算出する手段を有することを特徴とする請求項１記載の周期性パターンにおけるスジ状ムラの検査方法。
【請求項３】
上記積算移動平均データの両端の算出時に最小２乗法により求められた点における差分データから、閾値によりスジ状ムラと判定する場合において、その閾値を前記の最小２乗法により求められた点に限って別の値を用いる手段を有することを特徴とする請求項１または２記載の周期性パターンにおけるスジ状ムラの検査方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、周期性パターンを有する製品におけるスジ状ムラの検査方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、ムラ検査方法として、原画像と平滑化画像との差分をとり、その差分画像を求め、閾値によりムラ部を判定する方法がある（例えば、特許文献１参照。）。
【０００３】
また、原画像に２次微分処理を施し、ムラ部を強調することによって、閾値によりムラ部を判定する方法がある（例えば、特許文献２参照。）。
【０００４】
以下に上記先行技術文献を示す。
【特許文献１】特開２０００−２９２３１１号公報
【特許文献２】特開２０００−１１１４９２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、上記従来技術においては、２次元画像上での処理であるため、ノイズ成分が残り易く、特にスジ状ムラの検査としては、最適な検査とは言えないものであった。
【０００６】
本発明は、かかる従来技術の問題点を解決するものであり、その課題とするところは、ノイズ成分の軽減を計り、ムラ部のみを安定的、高精度に検出可能な、周期性パターンにおけるスジ状ムラの検査方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に於いて上記課題を達成するために、まず請求項１の発明では、撮像装置により撮像された周期性パターン上のスジ状ムラの検査方法であって、前記周期性パターンの２次元撮像画像を縦、横方向に別個に輝度データを積算し、積算データを算出する過程と、前記積算データの移動平均を計算し、積算移動平均データを算出する過程と、前記積算データと積算移動平均データとの差分を計算し、差分データを算出する過程と、前記差分データに閾値を設け、その閾値以上のデータをスジ状ムラと判定する過程とを有することを特徴とする周期性パターンにおけるスジ状ムラの検査方法としたものである。
【０００８】
また、請求項２の発明では、上記積算移動平均データを算出する際において、対象点を中心とする移動平均を計算することとし、この場合に計算が不可能となる両端の積算移動平均データを、計算が可能な範囲の両端のデータを基に最小２乗法により積算移動平均データを算出する手段を有することを特徴とする請求項１記載の周期性パターンにおけるスジ状ムラの検査方法としたものである。
【０００９】
さらにまた、請求項３の発明では、上記積算移動平均データの両端の算出時に最小２乗法により求められた点における差分データから、閾値によりスジ状ムラと判定する場合において、その閾値を前記の最小２乗法により求められた点に限って別の値を用いる手段を有することを特徴とする請求項１または２記載の周期性パターンにおけるスジ状ムラの検査方法としたものである。
【発明の効果】
【００１０】
本発明は以上の構成であるから、下記に示す如き効果がある。
【００１１】
即ち、上記本発明によれば、周期性パターンの２次元撮像画像を縦、横方向に別個に輝度データとして積算することによって、ノイズ成分の軽減を計り、さらにこの積算データから積算移動平均データを求め、この積算データと積算移動平均データとの差分データを求めることによって、照明のシェージングやレンズの収差等の画的な変動が起因となるノイズ成分を軽減し、スジ状ムラのみを安定的、高精度に検出することができる。
【００１２】
また、積算移動平均データを算出して最小２乗法を用いているので、より正確で最適な周期性パターンにおけるスジ状ムラの検査方法とすることができる。
【００１３】
さらにこのスジ状ムラの検査方法によれば、通常、検査後に行われている検査ＮＧ品のレビュー（再検査、再確認）の負荷が大幅に軽減されるという利点を有する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下本発明を実施するための最良の形態を図面にて詳細に説明する。
【００１５】
上記本発明の周期性パターンにおけるスジ状ムラの検査方法は、まづ図１に示すような検査対象物１１の場合には、周期的パターンエリア１３のみを切り出し、図２に示すようにこの切り出した２次元画像データに対して積算データ２１を計算する。（ここでは、図１の縦方向への積算のみを説明するが、同様な処理過程を横方向にも実施する。）
次に、この図２に示す積算データ２１から注目点を対象とする積算移動平均データ２２を計算する。ここで、移動平均計算範囲は変更可能となっている。しかし、この積算移動平均データ２１はその両端で計算が不可能なため（注目点を中心とする移動平均を計算しているため）、計算不可能な領域については、移動平均計算可能範囲２４の両端のデータを基に最小２乗法により最端部の最小２乗法による移動平均計算範囲２３を計算する。
【００１６】
次に、上記積算データ２１と積算移動平均データ２２との差分を計算し、図３に示すように差分データ３１を得る。この差分データ３１に閾値３２を設けスジ状ムラ部の判定を行う。
【００１７】
但し、最小２乗法により移動平均を求めた範囲２３については、あくまでも最小２乗法による予測値であるため、誤差が生じることが予想される。これに適応するために、最小２乗法による移動平均計算範囲２３については、移動平均計算可能範囲２４の閾値３２とは別個の値３３を設定可能とした。
【００１８】
この様に、スジ状ムラに特化した検査方法を提供することで、スジ状ムラに限っては高精度に検査可能となる。
【産業上の利用可能性】
【００１９】
上記本発明の周期性パターンにおけるスジ状ムラの検査方法の活用例として、例えば、カラーテレビ用ブラウン管に用いるシャドウマスク、液晶表示パネル用のカラーフィルタ、フォトマスク、フレンネルレンズなどのスジ状ムラの検査方法が挙げられ、優れた実用上の効果を発揮する。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明の周期性パターンにおけるスジ状ムラの検査方法を適用する検査対象物のイメージ図である。
【図２】本発明の周期性パターンにおけるスジ状ムラの検査方法で得られる積算データ及び積算移動平均データの一事例を示す説明図である。
【図３】本発明の周期性パターンにおけるスジ状ムラの検査方法で得られる差分データ及び閾値の一事例を示す説明図である。
【符号の説明】
【００２１】
１１‥‥検査対象物
１２‥‥スジ状ムラ
１３‥‥周期的パターンエリア
２１‥‥積算データ
２２‥‥積算移動平均データ
２３‥‥最小２乗法による移動平均計算範囲
２４‥‥移動平均計算可能範囲
３１‥‥差分データ
３２‥‥移動平均計算可能範囲の閾値
３３‥‥最小２乗法による移動平均計算範囲の閾値
【図１】
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【図２】
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【図３】
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