(57)【要約】【課題】目視検査に近い検査を行うことができる色むら検査装置を提供する。【解決手段】被検査ディスプレイ２の表示を可変フィルタ２１を透過してＣＣＤカメラ２２で取得して検査ＰＣ１１で処理する。検査ＰＣ１１は、取得したＲＧＢ画像を均等色空間画像に変換した後、Ｌｕｖそれぞれで低解像度画像と中解像度画像と高解像度画像からなる多重解像度画像を算出する。各解像度画像のＬｕｖそれぞれの画像で近傍微分をとって絶対値（空間微分画像）を算出し、それぞれに重み付けを行う「Ｍｐ（ｘ，ｙ）＝｛（ＫｌｐΔＬｐ（ｘ，ｙ））２＋（ＫｕｐΔＵｐ（ｘ，ｙ））２＋（ＫｖｐΔＶｐ（ｘ，ｙ））２｝１／２」。そして、各領域毎に、各解像度（ｐ）別の色差（（Ｉｐ））に重み（Ｗ（ｐ））をかけて最大値をとり、領域毎の最大値から、さらに最大値をとって色ムラの値として評価する。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
表示装置を検査する色むら検査装置において、
前記表示装置の表示画面からＲＧＢそれぞれの画像を入力する入力手段と、
該入力手段で入力したＲＧＢ画像を、明度を表すＬ及びｕ並びにｖの均等色空間画像に変換する変換手段と、
前記均等色空間画像のＬ、ｕ、ｖ成分それぞれについて、異なる解像度Ｐの多重解像度画像Ｌｐ、Ｕｐ、Ｖｐを生成する多重解像度画像生成手段と、
各解像度Ｐの画像Ｌｐ、Ｕｐ、Ｖｐそれぞれの空間微分画像ΔＬｐ、ΔＵｐ、ΔＶｐを生成する空間微分画像生成手段と、
各解像度Ｐ毎に異なる重み係数Ｋｌｐ、Ｋｕｐ、Ｋｖｐによって、各解像度Ｐの画像ΔＬｐ、ΔＵｐ、ΔＶｐの各画素ΔＬｐ（ｘ，ｙ）、ΔＵｐ（ｘ，ｙ）、ΔＶｐ（ｘ，ｙ）について、次式（１）によりＭｐ（ｘ，ｙ）を算出する演算手段と、
Ｍｐ（ｘ，ｙ）＝｛（ＫｌｐΔＬｐ（ｘ，ｙ））２＋（ＫｕｐΔＵｐ（ｘ，ｙ））２＋（ＫｖｐΔＶｐ（ｘ，ｙ））２｝１／２  ・・・・・（１）
各解像度ＰのＭｐ（ｘ，ｙ）の最大値Ａｐを求めるとともに、各解像度の最大値Ａｐの最大値Ａを求め、求められた最大値Ａをムラの評価値として評価する評価手段と、を備えたことを特徴とする色むら検査装置。
【請求項２】
前記多重解像度画像において、高解像度画像の演算で用いる明度に対応する前記重み係数Ｋｌｐを、低解像度画像の演算で用いる前記重み係数Ｋｌｐより大きな値に設定したことを特徴とする請求項１記載の色むら検査装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、プラズマディスプレイや液晶ディスプレイ等の表示装置に発生する色むら等を検査する色むら検査装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、プラズマディスプレイや液晶ディスプレイ等の表示装置を検査する方法としては、被検査物を撮影した画像の各画素または部分領域内で平均したＲＧＢ輝度値の上下限値から外れた個数や面積で検出する装置や、隣接する領域の輝度値との差を検出する装置などが考案されている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
ここで、人間は明度と色及びムラのエッジ部変化率の情報等を総合して判断するため、輝度差が同じ場合には、面積が大きくてもエッジ部変化率の小さな色ムラは許容する一方、面積が小さくエッジ部変化率の大きな色ムラはＮＧとする検査を行う必要がある。
【０００４】
しかし、前述した従来の検査装置では、輝度差のしきい値で判断するため、輝度差が同じ場合には、小さな面積の色ムラよりも大きな面積の色ムラをＮＧとしてしまい、目視検査と合致した検査を行う事ができなかった。
【０００５】
本発明は、このような従来の課題に鑑みてなされたものであり、目視検査に近い検査を行うことができる色むら検査装置を提供することを目的とするものである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
前記課題を解決するために本発明の色むら検査装置にあっては、表示装置を検査する色むら検査装置において、前記表示装置の表示画面からＲＧＢそれぞれの画像を入力する入力手段と、該入力手段で入力したＲＧＢ画像を、明度を表すＬ及びｕ並びにｖの均等色空間画像に変換する変換手段と、前記均等色空間画像のＬ、ｕ、ｖ成分それぞれについて、異なる解像度Ｐの多重解像度画像Ｌｐ、Ｕｐ、Ｖｐを生成する多重解像度画像生成手段と、各解像度Ｐの画像Ｌｐ、Ｕｐ、Ｖｐそれぞれの空間微分画像ΔＬｐ、ΔＵｐ、ΔＶｐを生成する空間微分画像生成手段と、各解像度Ｐ毎に異なる重み係数Ｋｌｐ、Ｋｕｐ、Ｋｖｐによって、各解像度Ｐの画像ΔＬｐ、ΔＵｐ、ΔＶｐの各画素ΔＬｐ（ｘ，ｙ）、ΔＵｐ（ｘ，ｙ）、ΔＶｐ（ｘ，ｙ）について、次式（１）によりＭｐ（ｘ，ｙ）を算出する演算手段と、
【０００７】
Ｍｐ（ｘ，ｙ）＝｛（ＫｌｐΔＬｐ（ｘ，ｙ））２＋（ＫｕｐΔＵｐ（ｘ，ｙ））２＋（ＫｖｐΔＶｐ（ｘ，ｙ））２｝１／２  ・・・・・（１）
【０００８】
各解像度ＰのＭｐ（ｘ，ｙ）の最大値Ａｐを求めるとともに、各解像度の最大値Ａｐの最大値Ａを求め、求められた最大値Ａをムラの評価値として評価する評価手段と、を備えている。
【０００９】
すなわち、撮影等で入力したＲＧＢ画像をＬｕｖの均等色空間に変換し、明度（Ｌ）と色（ｕ，ｖ）の情報を得て、Ｌｕｖ成分それぞれの画像を複数の多重解像度画像に変換し、各解像度画像を空間微分し、空間微分画像の各画素の値をＬｕｖ成分毎及び解像度毎に異なる重み付けして足して得られる数の総ての最大値により、ムラを検出する。
【００１０】
これにより、ムラの面積やエッジの程度により、明度と色の変化に対する注目度を変え、目視検査と合致したムラの検出が行われる。
【００１１】
好ましくは、前記多重解像度画像において、高解像度画像の演算で用いる明度に対応する前記重み係数Ｋｌｐを、低解像度画像の演算で用いる前記重み係数Ｋｌｐより大きな値に設定した。
【００１２】
すなわち、目視検査では、小さなムラは明度を重視し、大きく滑らかなムラは色を重視する傾向がある（小さなムラは高解像度画像で、大きなムラは低解像度画像で検出する）。よって、Ｌ（明度）成分の重み係数Ｋｌｐは、高解像度画像において比較的大きく、低解像度画像において比較的小さく設定する。
【００１３】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の一実施の形態を図に従って説明する。図１は、本実施の形態にかかる色むら検査装置１を示す図であり、この色むら検査装置１は、プラズマディスプレイや液晶ディスプレイ等の被検査ディスプレイ２に発生する色ムラや輝度ムラの検査に加えて点状ムラや線状ムラを検査する装置である。
【００１４】
この色むら検査装置１は、検査ＰＣ１１を中心に構成されており、該検査ＰＣ１１は、前記被検査ディスプレイ２へ表示信号を出力するように構成されている。これにより、検査ＰＣ１１からの信号に応じた均一な濃度の灰色やＲＧＢ等のグラフィック表示を被検査ディスプレイ２で表示できるように構成されており、白点灯時と黒点灯時には、白（灰色）に対して、色ムラがないかを判断できるように構成されている。また、ＲＧＢそれぞれを点灯させる検査では、他の色が点灯していないかを検査することができるように構成されている。
【００１５】
また、前記色むら検査装置１は、可変フィルタ２１と、該可変フィルタ２１を透過して前記被検査ディスプレイ２での表示を撮影するＣＣＤカメラ２２とを備えている。このＣＣＤカメラ２２は、モノクロが採用されており、アナログ部が１ＣＨのため、ＲＧＢ３ＣＨカメラに比べ、チヤネル間のバランス（電気的特性）が安定する。また、１枚の画像を得るために、同一条件で複数回の画像を入力して平均化することで、対ノイズ性を向上させることができる。
【００１６】
前記可変フィルタ２１は、Ｒ、Ｇ、Ｂ、及び無色フィルタを備えた色フィルタ３１と、濃い色のフィルタ及び透明のフィルタを備えた減光フィルタ３２とによって構成されており、この可変フィルタ２１は、前記検査ＰＣ１１からの信号に基づいて、制御信号を出力するフィルタ制御部３３によって制御されるように構成されており、前記各フィルタが選択されるように構成されている。
【００１７】
すなわち、白色表示時の色ムラ検査には、色フィルタをＲ、Ｇ、Ｂに切り換えながら画像入力を行う。また、高輝度表示で行う検査の場合は、濃い減光フィルタを選択し、低輝度表示の検査の場合は、透過フィルタを選択してカメラ入力する。これにより、色分解とダイナミックレンジ拡大が図れるように構成されている。
【００１８】
そして、前記ＣＣＤカメラ２２は、カメラインターフェース４１を介して、検査ＰＣ１１に接続されており、前記ＣＣＤカメラ２２で撮影された画像が前記検査ＰＣ１１へ送られるように構成されている。
【００１９】
前記検査ＰＣ１１は、プログラムに従って動作するように構成されており、次のような基本的な考えに対応した処理を行うように構成されている。
【００２０】
（１）色ムラや輝度ムラは、ある領域（領域１）の色度や輝度と、別の領域（領域２）の色度や輝度とが異なる場合に生じる。
【００２１】
（２）検査は、領域１と領域２の色度の差や輝度の差を、決められたしきい値と比較することで行う。
【００２２】
（３）このしきい値は、領域１と領域２の距離に応じて変化させる。すなわち、領域１と領域２の距離が離れている場合は、しきい値を大きくし（検査を甘く）、逆に、近い場合はしきい値を小さく（検査を厳しく）する。
【００２３】
（４）領成自体がディスプレイ中央付近の場合は厳しく、隅の場合は甘く検査する。
【００２４】
（５）上記検査を、画像の１画素毎に行うと、組み合わせ数が膨大になるとともに、カメラのノイズの影響を受けやすいので、実際には、次に説明する手法で検査を行う。
【００２５】
すなわち、色むら検査アルゴリズムでは、画像入力処理として、適切なフィルタを選択した後、ＣＣＤカメラ２２によって複数回画像入力を行い平均化する。そして、多重解像度画像処理において、図２に示すように、平均化された原画像５１から、空間的な平均化を行い、解像度が異なる低解像度画像５２と中解像度画像５３と高解像度画像５４とからなる多重解像度画像を生成する。
【００２６】
なお、本実施の形態の多重解像度画像処理では、低解像度画像５２と中解像度画像５３と高解像度画像５４との三つの解像度の画像を生成した場合を例に挙げて説明したがこれに限定されるものでは無く、さらに多数の画像を生成した方が良いことは言うまでもない。
【００２７】
このとき、粗い画像である前記低解像度画像５２では、全体的なムラが小さな情報量で表わせられるが、局所的なムラは消去される。また、細かい画像である前記高解像度画像５４では、局所的なムラが保持されるといった特徴が現れる。
【００２８】
そして、色ムラ検査処理では、ＣＣＤカメラ２２からＲＧＢの３チヤネルの画像を入力し、これらを均等色空間に１画素ずつ変換する。具体的には、ＲＧＢフィルタの出力値、または、ＲＧＢを個別に表示した場合の計測値から、一旦、ＸＹＺ表色系に変換した後、一般的に良く知られた均等色空間（ＣＩＥＬＡＢまたはＣＩＥＬＵＶ）に変換する。そして、均等色空間で２点の相対的な色差や絶対的な色差を求める。
【００２９】
２つの色の色差は、それぞれの色度値の差を（ΔＬ、Δａ、Δｂ）とすると、
【００３０】
｛（ΔＬ（ｘ，ｙ））２＋（Δａ（ｘ，ｙ））２＋（Δｂ（ｘ，ｙ））２｝１／２
または、
【００３１】
｛（ΔＬ（ｘ，ｙ））２＋（Δｕ（ｘ，ｙ））２＋（Δｖ（ｘ，ｙ））２｝１／２
実際には、それぞれに重みをつけて、
【００３２】
Ｍｐ（ｘ，ｙ）＝｛（ＫｌΔＬ（ｘ，ｙ））２＋（ＫｕΔｕ（ｘ，ｙ））２＋（ＫｖΔｖ（ｘ，ｙ））２｝１／２
の値を色の差とする。
【００３３】
このとき、Ｋｌ、Ｋｕ、Ｋｖは重み定数で、面的なムラ（遠い距離にある色差）と、エッジのはっきりするムラ（近い距離にある色差）、線や点のムラで、それぞれの重みを変化させる。
【００３４】
つまり、図３に示すように、上下にグラデーションが掛けられ、中央部に白色部６１が存在する原画像の場合、低解像度画像５２では、上下で隣接する画素での差が大きく、中解像度画像５３では、上下で隣接する画素での差が小さくなる。そして、高解像度画像５４では、中部に存在する白色部６１と、その上部とにおいて、大きな差が発生するため、これらを考慮に入れて、Ｋｌ、Ｋｕ、Ｋｖの重み定数を設定するものとする。
【００３５】
このような色ムラ検査アルゴリズムの実施を、図４に示すように、前記検査ＰＣ１１の記録領域に記憶されたプログラムの処理手順に従って説明すると、白色表示での検査７１では、検査用ディスプレイ２に白色（高輝度）表示を行い（Ｓ１）、減光フィルタを選択した状態で（Ｓ２）、ＲＧＢそれぞれのフィルタを順次選択しつつそれぞれ複数回画像入力を行い、それぞれ平均化してＲＧＢ画像を生成した後（Ｓ３〜Ｓ８）、ムラ検査（ここでは色ムラ検査）を行う（Ｓ９）。
【００３６】
なお、前述と同様の処理を、検査用ディスプレイに黒色（低輝度）を表示した場合７２と、検査用ディスプレイにＲＧＢの各色を表示した場合７３〜７５とで行うものとする。このとき、ＲＧＢの各色のみ点灯させた各検査工程７３〜７５では、点灯させた色に対応するフィルタと減光フィルタを組合せ、他の色フィルタは透過フィルタとの組合せで使用する。
【００３７】
このムラ検査では、ＲＧＢ（３次元）それぞれの画像を、一般的に良く知られている均等色空間画像（Ｌ、Ｕ、Ｖ）の情報に変換した後、Ｌｕｖそれぞれで、低解像度画像５２と中解像度画像５３と高解像度画像５４とからなる多重解像度画像（Ｌｐ、Ｕｐ、Ｖｐ）を算出する。
【００３８】
そして、グラデーションムラ検査を行う際には、各解像度画像５２〜５４（主に低解像度画像５２）のＬＵＶそれぞれの画像で近傍微分をとって絶対値（空間微分画像）を得る。この処理によって、注目画素が近傍とどの程度の色差があるかを把握することができる。
【００３９】
具体的に説明すると、例えばＬ（ｘ，ｙ）に付いて微分画像は、
ΔＬ（ｘ，ｙ）＝Ｅｌ（ｘ，ｙ）２＋Ｅ２（ｘ，ｙ）２｝１／２
【００４０】
Ｅ１（ｘ，ｙ）＝Ｌ（ｘ一１，ｙ−１）＋２Ｌ（ｘ，ｙ−１）＋Ｌ（ｘ＋１，ｙ−１）一Ｌ（ｘ−１，ｙ＋１）−２Ｌ（ｘ，ｙ＋１）−Ｌ（ｘ＋１，ｙ＋１）
【００４１】
Ｅ２（ｘ，ｙ）＝Ｌ（ｘ−１，ｙ−１）＋２Ｌ（ｘ−１，ｙ）＋Ｌ（ｘ−１，ｙ＋１）−Ｌ（ｘ＋１，ｙ−１）−２Ｌ（ｘ＋１，ｙ）−Ｌ（ｘ＋１，ｙ＋１）
【００４２】
Ｌは濃度、ｘ，ｙは画素座標を示す。
【００４３】
次に、重み付きの色差を計算を行う。「差」は、上記の微分でとられているので、重み（Ｋｌ，Ｋｕ，Ｋｖ）を付けて、ＬＵＶそれぞれの微分値の二乗和をとれば良いことになる（和のあとに平方根）。この段階で、ＬＵＶの３チヤネルは１チヤネルの色差情報になる。
【００４４】
ここまでを、演算式で表すと、次式（１）となる。Ｐは各解像度を表す。
【００４５】
Ｍｐ（ｘ，ｙ）＝｛（ＫｌｐΔＬｐ（ｘ，ｙ））２＋（ＫｕｐΔＵｐ（ｘ，ｙ））２＋（ＫｖｐΔＶｐ（ｘ，ｙ））２｝１／２    ・・・・・（１）
【００４６】
そして、各解像度画像５２〜５４で、画面を大きく何分割（例えば７×４分割）して、それぞれの領域内で色差情報を平均化する。この時、二乗平均をとったり、ある値以上の画素のみを平均化したり、領域内の最大値の１／２程度以上の画素を平均したり、あるいは、領域内の最大値を平均化しないで出力したりする。これらの出力値は、各解像度画像５２〜５４の各領域毎に１つの値である。
【００４７】
このときの重みＫｌｐ、Ｋｕｐ、Ｋｖｐを、解像度に依らず一定とした場合図５〜図７に示す特徴を抽出する。
【００４８】
すなわち、図５は、高解像度画像５４での特徴を示す図であり、図５の（ａ）には、原画像における全体的なムラを示す大ムラ８１と、中程度ムラを示す中ムラ８２と、小さなムラを示す小ムラ８３を示す曲線が示されている。また、図５の（ｂ）は、この画像の空間微分値の絶対値を示すものであり、演算後における大ムラ８４と中ムラ８５と小ムラ８６を示す曲線が示されている。
【００４９】
また、図６は、中解像度画像５３での特徴を示す図であり、図６の（ａ）には、原画像における全体的なムラを示す大ムラ９１と、中程度ムラを示す中ムラ９２と、小さなムラを示す小ムラ９３を示す曲線が示されている。また、図４の（ｂ）は、この画像の空間微分値の絶対値を示すものであり、演算後における大ムラ９４と中ムラ９５と小ムラ９６を示す曲線が示されている。
【００５０】
さらに、図７は、低解像度画像５２での特徴を示す図であり、図７の（ａ）には、原画像における全体的なムラを示す大ムラ１０１と、中程度ムラを示す中ムラ１０２と、小さなムラを示す小ムラ１０３を示す曲線が示されている。また、図７の（ｂ）は、この画像の空間微分値の絶対値を示すものであり、演算後における大ムラ１０４と中ムラ１０５と小ムラ１０６を示す曲線が示されている。
【００５１】
なお、図５の各ムラ８１〜８３、図６の各ムラ９１〜９３、及び図７の各ムラ１０１〜１０３は、目視検査において、同程度に見えるムラである。
【００５２】
これらから分かるように、原画像における大ムラでは、ムラ８４→９４→１０４の順でエッジが急峻になる。これにより、Ｍｐは低解像度画像１０４で最大となる（図７の（ｂ）参照）。また、原画像において中ムラでは、Ｍｐは中解像度画像９５で最大となる（図６の（ｂ）参照）。さらに、原画像において小ムラでは、Ｍｐは高解像度画像８６で最大となる（図５の（ｂ）参照）。
【００５３】
これらの特徴を考慮して、Ｌｕｖ全体の重み係数を高解像度画像５４においては大きく、低解像度画像５２においては小さく設定することで、各解像度８６，９５，１０４で検出されるムラを同じレベルで評価することが可能となる。
【００５４】
また、目視評価によると、小さくエッジの鋭いムラは、色ムラより輝度ムラが目立つ傾向がある。そこで、明度の重み係数ＫｌｐをＫｕｐ、Ｋｖｐと比較して、高解像度画像５４においては大きく、低解像度画像５２においては小さく設定することで、高解像度画像５４では明度の差を重視し、低解像度画像５２では色の差を重視して、人間の目視検査と類似した検査が行えるよう設定する。
【００５５】
具体的な各重み係数の比率としては、高解像度画像５４において、Ｋｌｐ：Ｋｕｐ：Ｋｖｐ＝１０：２：１．５程度に設定し、低解像度画像においては、Ｋｌｐ：Ｋｕｐ：Ｋｖｐ＝２：１：１程度に設定する。また、中解像度画像においては、Ｋｌｐ：Ｋｕｐ：Ｋｖｐ＝５：１．８：１．２程度に設定することが望ましい。
【００５６】
また、エッジムラを検査する際には、各解像度画像５２〜５４（主に高解像度画像５４）のＬＵＶを、平滑化した後、間引き処理を行う。これにより、エッジを保ったままノイズを低減することができる。その後、それぞれの画像で近傍微分をとって絶対値をとり、それ以降の処理は、前述した処理をと全く同様である。
【００５７】
そして、各検査での出力を評価（検査）する際には、各解像度別、各領域毎に、各解像度（ｐ）別のＭｐの最大値Ａｐをとる。次に、領域毎に上記最大値Ａｐが出力されるので、さらに、これらの最大値Ａをとって色ムラの値とする。また、画面中央部での重み付けを大きく、周辺部での重み付けを小さく設定する。
【００５８】
そして、ムラ度があるしきい値以上の場合、その被検査ディスプレイはＮＧと判断する。
【００５９】
以上の構成にかかる本実施の形態において、低解像度画像５２での重み付けを小さくし、高解像度画像５４での重み付けを大きくすることができる。このため、目視検査では目立たないが、低解像度画像５２における空間微分画像で大きな値となる大きく緩やかなムラであっても、目視検査により近い判定を行うことができる。
【００６０】
また、ムラの面積やエッジの程度により、明度と色の変化に対する注目度を変える、すなわち高解像度画像５４の演算で用いる明度に対応する重み係数Ｋｌｐを、低解像度画像５２の演算で用いる重み係数Ｋｌｐより大きな値に設定することで、エッジ部の急峻なムラについては色の差より明度の差を重視し、エッジ部の緩慢なムラについては、色の差を重視して検査することができる。よって、人間が行っている目視検査に合致した画質品位の判定を行うことができる。
【００６１】
そして、Ｌｕｖ成分及び各解像度５２〜５４の重み係数Ｋｌｐ、Ｋｕｐ、Ｋｖｐを変更することによって、エッジ部の急峻な小ムラ（高解像度での重み）と緩慢な大ムラ（低解像度での重み）とのどちらを重視して検査するか（一般には、高解像度画像５４の重みは、低解像度画像５２での重みより大きい図５〜図７参照）、または、明度の異なるムラと色の異なるムラとのどちらを重視して検査するかを容易に変更することができる。
【００６２】
さらに、各解像度画像５２〜５４の内での検査結果の最大値を選ぶため、ムラの大きさの変化に対応した検査を行うことができる。
【００６３】
加えて、領域別での重み付けを変更、具体的には、画面中央部での重み付けを大きく、周辺部での重み付けを小さくすることによって、より目視検査に近い判定を行うことが可能となる。
【００６４】
【発明の効果】
以上説明したように本発明の色むら検査装置にあっては、低解像度画像での重み付けを小さくし、高解像度画像での重み付けを大きくすることができる。このため、目視検査では目立たないが、低解像度画像における空間微分画像で大きな値となる大きく緩やかなムラであっても、目視検査により近い判定を行うことができる。
【００６５】
また、エッジの程度により、明度と色の変化に対する注目度を変えることによって、エッジ部の急峻なムラについては明度の差を重視し、エッジ部の緩慢なムラについては、色の差を重視して検査することができる。よって、人間が行っている目視検査に合致した画質品位の判定を行うことができる。
【００６６】
そして、Ｌｕｖ成分及び各解像度の重み係数を変更すれば、エッジ部の急峻なムラと緩慢なムラとのどちらを重視して検査するか、または、明度の異なるムラと色の異なるムラとのどちらを重視して検査するかを容易に変更することができる。
【００６７】
加えて、領域別での重み付けを変更、具体的には、画面中央部での重み付けを大きく、周辺部での重み付けを小さくすることによって、より目視検査に近い判定を行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施の形態を示すブロック図である。
【図２】同実施の形態の多重解像度画像を示す説明図である。
【図３】同実施の形態の各解像度画像で現れる値の変化を示す説明図である。
【図４】同実施の形態の処理手順を示すフローチャートである。
【図５】同実施の形態の高解像度画像での特徴を示す説明図である。
【図６】同実施の形態の中解像度画像での特徴を示す説明図である。
【図７】同実施の形態の低解像度画像での特徴を示す説明図である。
【符号の説明】
１    色むら検査装置
２    被検査ディスプレイ
１１    検査ＰＣ
２２    ＣＣＤカメラ
５２    低解像度画像
５３    中解像度画像
５４    高解像度画像
【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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