(57)【要約】【課題】パターンマッチングを用いた画像処理検査において、画像処理検査に要する処理時間の短縮を図ることが可能な画像処理検査方法および画像処理検査装置を提供する。【解決手段】特に被検査画像１５の濃淡勾配ベクトルの大きさ分布１９に基づいて、パターンマッチングする座標範囲を決定する。換言すれば、被検査画像１５のうちパターンマッチングする必要のある範囲すなわち検査すべき範囲を、パターンマッチングする前に予め絞り込む。【選択図】      図１
2005031952.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査対象物の入力画像を画像処理によって検査する方法であって、
入力画像の画素値の変化率の大きさを求める勾配算出工程と、
入力画像のうち、前記変化率の大きさに基づいてパターンマッチングする範囲を決定する範囲決定工程と、
入力画像のうち範囲決定工程で決定される範囲の画像と、予め定めるパターン画像とをパターンマッチングするパターンマッチング工程とを有することを特徴とする画像処理検査方法。
【請求項２】
範囲決定工程は、
画素値の変化率の大きさが予め定める変化率の大きさを超えるとき、前記画素値の座標を、パターンマッチングする範囲に含めることを特徴とする請求項１に記載の画像処理検査方法。
【請求項３】
範囲決定工程は、
画素値の変化率の大きさが、予め定める変化率の大きさを超える画素値の座標を求める段階と、
前記座標にラベリング処理を行う段階と、
ラベリング処理された複数の座標の連結の仕方を表す特徴量に基づいて、パターンマッチングする範囲を決定する段階とを有することを特徴とする請求項１に記載の画像処理検査方法。
【請求項４】
パターンマッチング工程は、
画素値の変化率の方向を求める段階と、
前記段階で求められる方向に基づいて、パターン画像を回転する角度を決定する段階とを有することを特徴とする請求項１に記載の画像処理検査方法。
【請求項５】
パターンマッチング工程は、
複数のパターン画像を定める段階と、
各パターン画像と入力画像とのパターンマッチングによる類似度を求める段階と、
前記類似度に基づいて、入力画像の検査対象部分を検出する段階とを含むことを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の画像処理検査方法。
【請求項６】
検査対象物の入力画像を画像処理によって検査する装置であって、
入力画像の画素値の変化率の大きさを求める勾配算出手段と、
入力画像のうち、前記変化率の大きさに基づいてパターンマッチングする範囲を決定する範囲決定手段と、
入力画像のうち範囲決定手段によって決定される範囲の画像と、予め定めるパターン画像とをパターンマッチングするパターンマッチング手段とを有することを特徴とする画像処理検査装置。
【請求項７】
範囲決定手段は、
画素値の変化率の大きさが予め定める変化率の大きさを超えるとき、前記画素値の座標を、パターンマッチングする範囲に含めることを特徴とする請求項６に記載の画像処理検査装置。
【請求項８】
範囲決定手段は、
画素値の変化率の大きさが、予め定める変化率の大きさを超える画素値の座標を求める座標算出手段と、
前記座標にラベリング処理を行うラベリング処理手段とを有し、
ラベリング処理手段によってラベリング処理された複数の座標の連結の仕方を表す特徴量に基づいて、パターンマッチングする範囲を決定することを特徴とする請求項６に記載の画像処理検査装置。
【請求項９】
パターンマッチング手段は、
画素値の変化率の方向を求めておき、求められる方向に基づいて、パターン画像を回転する角度を決定することを特徴とする請求項６に記載の画像処理検査装置。
【請求項１０】
パターンマッチング手段は、
複数のパターン画像を定めておき、各パターン画像と入力画像とのパターンマッチングによる類似度を求め、前記類似度に基づいて、入力画像の検査対象部分を検出することを特徴とする請求項６に記載の画像処理検査装置。
【請求項１１】
入力画像は、検査対象物に照射した反射光、散乱光および回折光の少なくともいずれか一つを受光し撮像した画像であることを特徴とする請求項６〜１０のいずれかに記載の画像処理検査装置。
【請求項１２】
パターン画像は、検査対象部分を含む検査対象物を撮像した画像から、少なくとも前記検査対象部分を抽出した画像であることを特徴とする請求項１１に記載の画像処理検査装置。
【請求項１３】
請求項６〜１２のいずれかに記載の画像処理検査装置を含む液晶基板検査装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像処理検査方法および画像処理検査装置に関し、検査対象物の入力画像を画像処理によって検査する技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
工業品の製造工程において、たとえば検査員の目視検査によって、工業品に欠陥部分などがあるか否かを検査している。このような目視検査では、検査する検査員の感覚、経験および疲労状態などによって、検査基準のばらつきおよび欠陥部分の見逃しなどがある。しかも所望の数量の工業品を、予め定める時間内に製造するとき、工業品に発生し得る欠陥部分を見逃すことなく目視検査しなければならない。したがって検査員の身体的負担が大きくなる。
【０００３】
一方、検査対象物の入力画像を画像処理によって検査する画像検査装置が実用に供されている。画像処理検査において、入力画像から検出すべき欠陥部分がある一定のパターンを示す場合には、パターンマッチングを用いることが有用である。
【０００４】
パターンマッチングを用いる画像処理検査装置および画像処理検査方法としては、たとえばカラー複写装置による紙幣の偽造防止を図る技術（特許文献１）が提案されている。前記特許文献１によれば、先ず低解像度で色分布を計測した後、この計測した色分布と、予め記録されている色分布とを比較する。これによって画像の粗認識を行い、紙幣の疑いがある場合にのみパターンマッチングする。
【０００５】
【特許文献１】
特開平１１−３１６８３９号公報
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
パターンマッチングを単に用いる技術では、検査対象物が大きくなればなる程、その検査対象物の入力画像と予め定めるパターン画像とをパターンマッチングする処理時間が大きくなる。前記パターン画像の種類が多くなればなる程、その検査対象物の入力画像と全パターン画像とをパターンマッチングする処理時間が大きくなる。したがって前記技術では、実用的なタクトタイム内で検査を完了することが困難である。
【０００７】
特許文献１に記載の技術では、入力画像の大きさに対し、入力画像に出現する欠陥部分の大きさが、予め定められる大きさよりも小さい場合には、次のような問題がある。すなわち入力画像の濃淡のむらなどによって、低解像度ではパターンが検出できなくなる。
【０００８】
さらに入力画像に存在する欠陥部分が、予め定める欠陥部分のパターン画像の角度と異なる角度になる可能性がある場合には、パターンマッチングする都度、パターン画像を順次回転させパターンマッチングする必要がある。したがって検査対象物が大きくなればなる程またはパターン画像の種類が多くなればなる程、その検査対象物の入力画像とパターン画像とをパターンマッチングする処理時間が大きくなる。それ故特許文献１に記載の技術では、実用的なタクトタイム内で検査を完了することが困難である。
【０００９】
したがって本発明の目的は、パターンマッチングを用いた画像処理検査において、画像処理検査に要する処理時間の短縮を図ることが可能な画像処理検査方法および画像処理検査装置を提供することである。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
本発明は、検査対象物の入力画像を画像処理によって検査する方法であって、
入力画像の画素値の変化率の大きさを求める勾配算出工程と、
入力画像のうち、前記変化率の大きさに基づいてパターンマッチングする範囲を決定する範囲決定工程と、
入力画像のうち範囲決定工程で決定される範囲の画像と、予め定めるパターン画像とをパターンマッチングするパターンマッチング工程とを有することを特徴とする画像処理検査方法である。
【００１１】
本発明に従えば、勾配算出工程において、入力画像の画素値の変化率の大きさを求める。次に範囲決定工程において、入力画像のうち、前記変化率の大きさに基づいてパターンマッチングする範囲を決定する。その後パターンマッチング工程において、入力画像のうち範囲決定工程で決定される範囲の画像と、予め定めるパターン画像とをパターンマッチングする。このように検査対象物の入力画像を画像処理によって検査する。
【００１２】
特に、入力画像の画素値の変化率の大きさに基づいて、パターンマッチングする範囲を決定している。換言すれば、入力画像のうちパターンマッチングする必要のある範囲すなわち検査すべき範囲を、パターンマッチングする前に予め絞り込んでいる。したがって本発明の画像処理検査方法に従えば、入力画像全体を余すことなくパターンマッチングする従来の技術と比べて、画像処理検査に要する処理時間を大幅に短縮することが可能となる。
【００１３】
また本発明は、範囲決定工程は、
画素値の変化率の大きさが予め定める変化率の大きさを超えるとき、前記画素値の座標を、パターンマッチングする範囲に含めることを特徴とする。
【００１４】
本発明に従えば、範囲決定工程では、画素値の変化率の大きさが予め定める変化率の大きさを超えるとき、前記画素値の座標をパターンマッチングする範囲に含めている。仮にパターン画像と合致するような画像が存在する範囲では、画素値の変化率の大きさが、予め定める変化率の大きさを超える。逆にパターン画像と合致するような画像か、ないしはパターン画像と合致はしないが何らかのパターンがある画像が存在しない範囲では、画素値の変化率の大きさが、予め定める変化率の大きさを超えない。このように入力画像のうちの任意の範囲について、パターン画像と合致するような画像が存在するか否かを、予め定める変化率の大きさから判断している。したがってパターン画像と合致するような画像が明らかに存在しない範囲については、パターンマッチングを省略することができる。それ故画像処理検査に要する処理時間を大幅に短縮することが可能となる。
【００１５】
また本発明は、範囲決定工程は、
画素値の変化率の大きさが、予め定める変化率の大きさを超える画素値の座標を求める段階と、
前記座標にラベリング処理を行う段階と、
ラベリング処理された複数の座標の連結の仕方を表す特徴量に基づいて、パターンマッチングする範囲を決定する段階とを有することを特徴とする。
【００１６】
本発明に従えば、最初の段階で、画素値の変化率の大きさが、予め定める変化率の大きさを超える画素値の座標を求める。次の段階で前記座標にラベリング処理を行う。その後ラベリング処理された複数の座標の連結の仕方を表す特徴量に基づいて、パターンマッチングする範囲を決定する。このように画素値の変化がある全ての座標についてパターンマッチングするのではなく、複数の座標の連結の仕方を表す特徴量に基づいて、パターンマッチングする範囲を決定している。したがって画像処理検査に要する処理時間の短縮を図ることができる。
【００１７】
また本発明は、パターンマッチング工程は、
画素値の変化率の方向を求める段階と、
前記段階で求められる方向に基づいて、パターン画像を回転する角度を決定する段階とを有することを特徴とする。
【００１８】
本発明に従えば、画素値の変化率の方向を求め、この方向に基づいてパターン画像を回転する角度を決定している。このように決定される角度に基づいて、パターン画像を回転し、パターンマッチングすることが可能となる。したがって本発明の画像処理検査方法に従えば、従来技術のように各設定角度毎にパターン画像を回転させるような複雑な処理をする必要がないので、画像処理検査に要する処理を高速化することができる。
【００１９】
また本発明は、パターンマッチング工程は、
複数のパターン画像を定める段階と、
各パターン画像と入力画像とのパターンマッチングによる類似度を求める段階と、
前記類似度に基づいて、入力画像の検査対象部分を検出する段階とを含むことを特徴とする。
【００２０】
本発明に従えば、最初の段階で複数のパターン画像を定めておき、次の段階で、各パターン画像と入力画像とのパターンマッチングによる類似度を求める。その後の段階で前記類似度に基づいて、入力画像の検査対象部分を検出している。このように類似度に基づいて、検査対象部分であるか否かを判断しているうえ、各パターン画像に対応する検査対象部分を種類別に分けることが可能となる。
【００２１】
また本発明は、検査対象物の入力画像を画像処理によって検査する装置であって、
入力画像の画素値の変化率の大きさを求める勾配算出手段と、
入力画像のうち、前記変化率の大きさに基づいてパターンマッチングする範囲を決定する範囲決定手段と、
入力画像のうち範囲決定手段によって決定される範囲の画像と、予め定めるパターン画像とをパターンマッチングするパターンマッチング手段とを有することを特徴とする画像処理検査装置である。
【００２２】
本発明に従えば、勾配算出手段によって、入力画像の画素値の変化率の大きさを求める。範囲決定手段によって、入力画像のうち前記変化率の大きさに基づいてパターンマッチングする範囲を決定する。その後パターンマッチング手段によって、入力画像のうち範囲決定手段によって決定される範囲の画像と、予め定めるパターン画像とをパターンマッチングする。このように検査対象物の入力画像を画像処理によって検査する。
【００２３】
特に、入力画像の画素値の変化率の大きさに基づいて、パターンマッチングする範囲を決定している。換言すれば、入力画像のうちパターンマッチングする必要のある範囲すなわち検査すべき範囲を、パターンマッチングする前に予め絞り込んでいる。したがって本発明の画像処理検査装置に従えば、入力画像全体を余すことなくパターンマッチングする従来の技術と比べて、画像処理検査に要する処理時間を大幅に短縮することが可能となる。
【００２４】
また本発明は、範囲決定手段は、
画素値の変化率の大きさが予め定める変化率の大きさを超えるとき、前記画素値の座標を、パターンマッチングする範囲に含めることを特徴とする。
【００２５】
本発明に従えば、範囲決定手段によって、画素値の変化率の大きさが予め定める変化率の大きさを超えるとき、前記画素値の座標をパターンマッチングする範囲に含めている。仮にパターン画像と合致するような画像が存在する範囲では、画素値の変化率の大きさが、予め定める変化率の大きさを超える。逆にパターン画像と合致するような画像か、ないしはパターン画像と合致はしないが何らかのパターンがある画像が存在しない範囲では、画素値の変化率の大きさが、予め定める変化率の大きさを超えない。
【００２６】
このように入力画像のうちの任意の範囲について、パターン画像と合致するような画像が存在するか否かを、予め定める変化率の大きさから判断している。したがってパターン画像と合致するような画像が明らかに存在しない範囲については、パターンマッチングを省略することができる。それ故画像処理検査に要する処理時間を大幅に短縮することが可能となる。
【００２７】
また本発明は、範囲決定手段は、
画素値の変化率の大きさが、予め定める変化率の大きさを超える画素値の座標を求める座標算出手段と、
前記座標にラベリング処理を行うラベリング処理手段とを有し、
ラベリング処理手段によってラベリング処理された複数の座標の連結の仕方を表す特徴量に基づいて、パターンマッチングする範囲を決定することを特徴とする。
【００２８】
本発明に従えば、座標算出手段によって、画素値の変化率の大きさが、予め定める変化率の大きさを超える画素値の座標を求める。次にラベリング処理手段によって、前記座標にラベリング処理を行う。このラベリング処理手段によってラベリング処理された複数の座標の連結の仕方を表す特徴量に基づいて、パターンマッチングする範囲を決定する。このように画素値の変化がある全ての座標についてパターンマッチングするのではなく、複数の座標の連結の仕方を表す特徴量に基づいて、パターンマッチングする範囲を決定している。したがって画像処理検査に要する処理時間の短縮を図ることができる。
【００２９】
また本発明は、パターンマッチング手段は、
画素値の変化率の方向を求めておき、求められる方向に基づいて、パターン画像を回転する角度を決定することを特徴とする。
【００３０】
本発明に従えば、画素値の変化率の方向を求めておき、この方向に基づいてパターン画像を回転する角度を決定している。このように決定される角度に基づいて、パターン画像を回転し、パターンマッチングすることが可能となる。したがって本発明の画像処理検査装置に従えば、従来技術のように各設定角度毎にパターン画像を回転させるような複雑な処理をする必要がないので、画像処理検査に要する処理を高速化することができる。
【００３１】
また本発明は、パターンマッチング手段は、
複数のパターン画像を定めておき、各パターン画像と入力画像とのパターンマッチングによる類似度を求め、前記類似度に基づいて、入力画像の検査対象部分を検出することを特徴とする。
【００３２】
本発明に従えば、複数のパターン画像を定めておき、各パターン画像と入力画像とのパターンマッチングによる類似度を求める。前記類似度に基づいて、入力画像の検査対象部分を検出している。このように類似度に基づいて、検査対象部分であるか否かを判断しているうえ、各パターン画像に対応する検査対象部分を種類別に分けることが可能となる。
【００３３】
また本発明は、入力画像は、検査対象物に照射した反射光、散乱光および回折光の少なくともいずれか一つを受光し撮像した画像であることを特徴とする。
【００３４】
本発明に従えば、検査対象物に照射した反射光、散乱光および回折光の少なくともいずれか一つを受光し撮像することで入力画像を得ることができる。
【００３５】
また本発明は、パターン画像は、検査対象部分を含む検査対象物を撮像した画像から、少なくとも前記検査対象部分を抽出した画像であることを特徴とする。
【００３６】
本発明に従えば、検査対象部分を含む検査対象物を撮像した画像から、少なくとも前記検査対象部分を抽出することで、パターン画像を得ることができる。
【００３７】
また本発明は、前記画像処理検査装置を含む液晶基板検査装置である。
本発明に従えば、前記画像処理検査装置を含む液晶基板検査装置を実現することができる。すなわち液晶基板の入力画像を、画像処理によって検査することができる。
【００３８】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明の実施形態に係る画像処理検査方法を示すフローチャートである。図２は、液晶基板検査装置１の構成を概略示す図である。本実施形態は、たとえば液晶基板を撮像した入力画像を画像処理によって検査する液晶基板検査装置に、本発明の画像処理検査装置を適用した場合の一例を示す。以下の説明は、画像処理検査方法についての説明をも含む。
【００３９】
図２に示すように、画像処理検査装置を含む液晶基板検査装置１は、液晶基板撮像部２と、検査制御部３と、画像処理検査部４とを有する。検査制御部３は、工場の工程管理システム５と電気的に接続されている。検査制御部３による制御に基づいて、液晶基板撮像部２にて液晶基板が撮像される。画像処理検査部４は、撮像された画像を検査しその検査結果を検査制御部３に送る。検査制御部３は、検査結果を工程管理システム５へ送る。
【００４０】
図３は、液晶基板撮像部２の構成を概略示す斜視図である。液晶基板撮像部２は、搬送手段としての搬送ステージ６と、照明手段としての照明７と、撮像手段としてのラインＣＣＤカメラ８（ＣＣＤカメラ：Ｃｈａｒｇｅ  Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅカメラ）とを備えている。搬送ステージ６は、検査対象物である液晶基板９を照明７およびＣＣＤカメラ８に対して相対的に搬送する機能を有する。照明７は、前記検査制御部３からの制御によって点灯し、液晶基板９を照明する。ラインＣＣＤカメラ８は、液晶基板９からの回折光を受光するように構成されている。したがって液晶基板撮像部２は、特に搬送ステージ６の搬送機能によって液晶基板９全面を撮像可能に構成されている。
【００４１】
検査制御部３からの制御によって照明７が点灯した後、搬送ステージ６は、その一表面部に搭載された液晶基板９を矢符Ａ１にて示す基板撮像方向に搬送する。この搬送量は、液晶基板９全面を撮像できるだけのストロークである。搬送ステージ６によって液晶基板９を搬送している間、ラインＣＣＤカメラ８で連続して液晶基板９を撮像する。その結果、液晶基板９全面の画像である液晶基板画像を取得する。ラインＣＣＤカメラ８は画像処理検査部４に電気的に接続されており、前記液晶基板画像は画像処理検査部４に送られる。
【００４２】
図４は、画像処理検査部４の構成を概略示す図である。画像処理検査部４は、画像入力部１０と、演算部１１と、記憶部１２と、結果出力部１３とを備えている。画像入力部１０は、ラインＣＣＤカメラ８からの液晶基板画像１４を受け取る。演算部１１は、画像処理演算を行う。記憶部１２は、液晶基板画像１４および演算結果を記憶する。結果出力部１３は、検査制御部３に演算結果を送る。
【００４３】
すなわちステップｓ０で画像処理検査が開始すると、ステップｓ１に移行する。ステップｓ１において、画像入力部１０で受け取られた液晶基板画像１４に、たとえばノイズ除去のための平滑化処理を施す。この平滑化処理は図１において前処理として図示する。ステップｓ１で前処理された画像は、被検査画像１５として記憶部１２に記憶する。この被検査画像１５が入力画像に相当する。
【００４４】
次にステップｓ２の濃淡勾配分布算出工程に移行し、被検査画像１５の後述する濃淡勾配分布を算出する。このステップｓ２は、図５に示すフローチャートでステップＳ１０で示す濃淡勾配絶対値分布算出と，ステップＳ１１で示す濃淡勾配方向とを経ることで実現されている。この濃淡勾配分布算出工程において、濃淡勾配ベクトルの大きさの分布１９と濃淡勾配ベクトルの方向分布２０とを算出したうえで、記憶部１２にそれぞれ記憶する。
【００４５】
図６は、濃淡勾配分布を算出する方法を説明する図である。ステップｓ２の濃淡勾配分布算出工程では、ステップｓ１０にて濃淡勾配ベクトルの大きさを算出する。すなわち被検査画像１５の二次元の画像において、算出点１６（Ｘｓ，Ｙｓ）に対し、ＸｓをＸｏからＸｅまで矢符Ｘにて示す方向に、ＹｓをＹｏからＹｅまで矢符Ｙにて示す方向に、画像全面を処理するように変化させる。前記（Ｘｓ，Ｙｓ）は、算出点１６の座標と同義である。前記二次元の画像とは、図６に示すように被検査画像１５の原点１７（Ｘｏ，Ｙｏ）から端点１８（Ｘｅ，Ｙｅ）に分布する二次元の画像である。濃淡勾配ベクトルの大きさが、画素値の変化率の大きさに相当する。濃淡勾配ベクトルの大きさを濃淡勾配絶対値という場合もある。
【００４６】
図７は、濃淡勾配分布を算出する方法を示し、算出点とこの算出点に隣接する８点とを示す図である。つまり算出点１６（Ｘｓ，Ｙｓ）では、算出点１６に隣接する８点に対し、座標（Ｘ，Ｙ）における被検査画像１５の画像濃淡値をＶ（Ｘ，Ｙ）とすると、数１に示す濃淡勾配ベクトルの大きさＧ（Ｘｓ，Ｙｓ）を算出し、濃淡勾配ベクトルの大きさの分布１９の座標（Ｘｓ，Ｙｓ）に格納する。このように濃淡勾配ベクトルの大きさの分布１９を得る。数１が勾配算出手段に相当する。
【００４７】
【数１】
2005031952.tif 000003
【００４８】
具体的に、濃淡勾配ベクトルの大きさＧ（Ｘｓ，Ｙｓ）は、第１項に第２項を加えることで求められる。第１項は、算出点１６の左右に隣接する２点の画像濃淡値の差の二乗に、算出点１６の上下に隣接する２点の画像濃淡値の差の二乗を加えた値の平方根を、「２」で除す。第２項は、算出点１６の斜めに隣接する２点の画像濃淡値の差の二乗に、算出点の別の斜めに隣接する２点の画像濃淡値の差の二乗を加えた値を、「８」で除したうえで平方根を求める。
【００４９】
前述のように濃淡勾配ベクトルの大きさを算出し、さらにステップｓ１１にて濃淡勾配ベクトルの方向を算出する。すなわち被検査画像１５の二次元の画像において、算出点１６（Ｘｓ，Ｙｓ）に対し、ＸｓをＸｏからＸｅまでＹｓをＹｏからＹｅまで画像全面を処理するように変化させる。濃淡勾配ベクトルの方向が画素値の変化率の方向に相当する。濃淡勾配ベクトルの方向を濃淡勾配方向という場合もある。図５においては、ステップｓ１１を濃淡勾配方向算出と表記する。
【００５０】
算出点１６（Ｘｓ，Ｙｓ）では、算出点１６に隣接する８点に対し、座標（Ｘ，Ｙ）における被検査画像１５の画像濃淡値をＶ（Ｘ，Ｙ）とすると、数２に示す濃淡勾配ベクトルの方向Ｄ（Ｘｓ，Ｙｓ）を算出し、濃淡勾配ベクトルの方向分布２０の座標（Ｘｓ，Ｙｓ）に格納する。このように濃淡勾配ベクトルの方向分布２０を得る。
【００５１】
【数２】
2005031952.tif 000004
【００５２】
具体的に、濃淡勾配ベクトルの方向Ｄ（Ｘｓ，Ｙｓ）は、次のように求められる。算出点１６の上下に隣接する２点の画像濃淡値の差を、算出点１６の左右に隣接する２点の画像濃淡値の差で除す。この値の平方根のａｒｃｔａｎを求める。求められる値に「１８０」を乗じ、「π」で除す。このように濃淡勾配ベクトルの方向Ｄ（Ｘｓ，Ｙｓ）を求める。ただし算出点１６の左右に隣接する２点の画像濃淡値の差が「０」のとき、濃淡勾配ベクトルの方向Ｄ（Ｘｓ，Ｙｓ）は「９０」に定められる。
【００５３】
ステップｓ２の後、ステップｓ３に移行し、濃淡勾配ベクトルの大きさを判定する。この濃淡勾配ベクトルの大きさ判定工程において、濃淡勾配ベクトルの大きさの分布１９と、予め記憶部１２に記憶された検査レシピ情報２１とからパターンマッチング処理座標リスト２２を作る。より具体的には、濃淡勾配ベクトルの大きさ判定工程ステップｓ３では、濃淡勾配ベクトルの大きさの分布１９と、検査レシピ情報２１とを記憶部１２から読み込む。検査レシピ情報２１には濃淡勾配ベクトルの大きさの閾値と、検査に使用する複数のパターン画像の種類と、検査に使用する複数パターン画像の種類毎の類似度閾値を格納している。
【００５４】
その後、濃淡勾配ベクトルの大きさの分布１９の各座標点における濃淡勾配ベクトルの大きさと、検査レシピ情報２１に予め登録されている濃淡勾配ベクトルの大きさの閾値とを比較する。濃淡勾配ベクトルの大きさの閾値を越える濃淡勾配ベクトルの大きさの座標を登録し、パターンマッチング処理座標リスト２２を作る。濃淡勾配ベクトルの大きさ判定工程ステップｓ３が、範囲決定手段に相当する。前記閾値が、予め定める画素値の変化率の大きさに相当する。前述の濃淡勾配ベクトルの大きさ判定工程ステップｓ３は、後述するラベリング処理工程を含む濃淡勾配ベクトルの大きさ判定工程であってもよい（図２２参照）。
【００５５】
次にステップｓ４のパターンマッチング工程において、被検査画像１５と、前記パターンマッチング処理座標リスト２２と、濃淡勾配ベクトルの方向分布２０と、予め記憶部１２に記憶されたパターン情報２３と、検査レシピ情報２１とを読み込む。その後検査に必要なパターンマッチングを行い、類似度を算出する。
【００５６】
パターン情報２３は図９に示すパターン画像２５を１つないしは複数を格納している。算出された類似度は、パターン類似度結果情報２４として記憶部１２に保存する。パターンマッチング工程がパターンマッチング手段に相当する。
【００５７】
図８は、パターンマッチング工程を示すフローチャートである。図９は、パターンマッチング工程におけるパターン画像２５を説明する図である。図１０は、パターンマッチング工程における被検査画像１５を説明する図である。図１１は、パターン画像２５を回転させる回転角度αを示す図である。図１２は、回転後の回転パターン画像２６を説明するための図である。図１３は、類似度を算出する工程を説明するための図である。
【００５８】
パターン画像２５は、たとえば欠陥部分を含む液晶基板９を撮像した画像から、少なくとも前記欠陥部分を抽出した画像である。前記欠陥部分が検査対象部分に相当する。パターンマッチング工程、ステップｓ４では、先ず読込工程、ステップｓ２０において、被検査画像１５と、パターンマッチング処理座標リスト２２と、濃淡勾配ベクトルの方向分布２０と、予め記憶部１２に記憶されたパターン情報２３および検査レシピ情報２１とを読み込む。次にパターン画像選択工程、ステップｓ２１において、検査レシピ情報２１から検査に使用するパターン画像の種類を読み出し、さらにパターン情報２３から前記種類に該当するパターン画像２５と、パターン回転中心座標２７と、パターン回転中心勾配ベクトルの方向２８とを読み込む。その後マッチング座標確認工程、ステップｓ２２に移行する。
【００５９】
マッチング座標確認工程において、パターンマッチング処理座標リスト２２からパターンマッチングするマッチング座標２９を読み込む。さらに濃淡勾配ベクトルの方向分布２０のマッチング座標２９における濃淡勾配ベクトルの方向３０を読み込む。次にパターン画像回転工程、ステップｓ２３において、濃淡勾配ベクトルの方向３０と、パターン回転中心勾配ベクトルの方向２８とが一致するようにパターン画像２５を回転させる目的で、回転角度αを算出する。すなわち、濃淡勾配ベクトルの方向３０とパターン回転中心勾配ベクトルの方向２８との差を求めて回転角度αを算出する。その結果パターン回転中心座標２９を中心に、パターン画像２５を回転角度αだけ回転した回転パターン画像２６を得る。
【００６０】
次に類似度算出工程、ステップｓ２４において、数３に示す類似度を算出する。すなわち回転パターン画像２６の回転中心座標２７と被検査画像１５のマッチング座標２９とにおいて、回転パターン画像２６を回転中心座標２７が被検査画像１５のマッチング座標２９（Ｘｓ，Ｙｓ）と一致するように平行移動した際に、回転パターン画像２６が重なる領域をＫ（Ｘｓ，Ｙｓ）とする。さらに回転パターン画像２６の座標（Ｘ，Ｙ）における濃淡値をＷ（Ｘ，Ｙ）としたときに、数３に示す類似度Ｎ（Ｘｓ，Ｙｓ）を算出する。
【００６１】
【数３】
2005031952.tif 000005
【００６２】
具体的に類似度Ｎ（Ｘｓ，Ｙｓ）は、以下にように求められる。座標（Ｘ，Ｙ）における被検査画像１５の画像濃淡値Ｖ（Ｘ，Ｙ）に、回転パターン画像２６の座標（Ｘ，Ｙ）における濃淡値Ｗ（Ｘ，Ｙ）を乗じる。そして領域Ｋ（Ｘｓ，Ｙｓ）に含まれる全ての座標（Ｘ，Ｙ）について、Ｖ（Ｘ，Ｙ）×Ｗ（Ｘ，Ｙ）の総和を求める。
【００６３】
領域Ｋ（Ｘｓ，Ｙｓ）に含まれる全ての座標（Ｘ，Ｙ）について、画像濃淡値Ｖ（Ｘ，Ｙ）の二乗の総和を求めておき、領域Ｋ（Ｘｓ，Ｙｓ）に含まれる全ての座標（Ｘ，Ｙ）について、濃淡値Ｗ（Ｘ，Ｙ）の二乗の総和を求める。さらにこれらの総和を乗じた値の平方根を求める。前述のＶ（Ｘ，Ｙ）×Ｗ（Ｘ，Ｙ）の総和から、前記平方根を求めた値を除すことによって、類似度Ｎ（Ｘｓ，Ｙｓ）を算出する。
【００６４】
このように算出された類似度と、マッチング座標２９と、パターン画像の種類とをパターン類似度結果情報２４に登録する。パターンマッチング処理座標リスト２２に登録された全ての座標について、ステップｓ２２〜ｓ２５のステップを繰り返す。さらに検査レシピ情報２１に登録された全ての種類のパターン画像について、ステップｓ２１〜ｓ２６のステップを繰り返す。これによって、パターン類似度結果情報２４を得る。
【００６５】
次に基板判定工程、ステップｓ５に移行する。この工程では、パターン類似度結果情報２４と検査レシピ情報２１とから、液晶基板９の欠陥の個数と、各欠陥の座標と、欠陥の種類とを判定する。その検査結果を、基板検査結果情報３１として記憶部１２に保存する。具体的に基板判定工程、ステップｓ１４において、パターン類似度結果情報２４の各マッチング座標２９における各パターン画像の種類毎の類似度と、検査レシピ情報２１に登録されたパターン画像の種類毎の類似度閾値とを比較する。
【００６６】
この類似度閾値を超えるパターン画像２５の種類について、予めパターン画像の種類の組み合わせによって決めた欠陥の種類を判別し、基板検査結果情報３１に欠陥の種類とその座標とを登録する。全てのマッチング座標２９に対し、欠陥の種類の判別を行った後、同一種類の欠陥が座標上で連続している部分をラベリングによって判別する。この連続部分の個数をその種類の欠陥の個数とし、連続部分に含まれる領域を囲む矩形領域の座標およびサイズを、欠陥の座標およびサイズとして基板検査結果情報３１に登録する。
【００６７】
次に結果出力部１３は、基板検査結果情報３１とパターン類似度結果情報２４とを検査制御部３に送る。次に検査制御部３は、基板検査結果情報３１とパターン類似度結果情報２４とを工程管理システム５へ送る。工程管理システム５はこの情報をもとに、検査を行った液晶基板９をさらに目視検査するのか、不良として払い出すのか、リペアするかなどの次工程を決定する。
【００６８】
図１４は、被検査画像１５Ａの一例を説明する図である。図１５は、パターン画像３２の一例を説明する図である。図１６は、被検査画像１５Ａの濃淡勾配ベクトルの大きさ分布３３を示す図である。図１７は、パターン画像３２の濃淡勾配ベクトルの大きさ分布３４を示す図である。  図１４に示すように被検査画像１５Ａの一部には、図１５に示すパターン画像３２に近似するパターンが存在する。前記パターンを被検査画像１５Ａから検出するのを目的とする。被検査画像の各画素に対し濃度勾配分布を求め、図１６に示す濃淡勾配ベクトルの大きさ分布３３であって、被検査画像１５Ａの濃淡勾配ベクトルの大きさ分布３３を得る。
【００６９】
図１８は、被検査画像１５Ａの濃淡勾配ベクトルの大きさ分布３３にラベリング処理を施した結果３５を説明する図である。図１９は、テンプレート画像３２の濃淡勾配ベクトルの大きさ分布３４にラベリング処理を施した結果３６を説明する図である。図２０および図２１は、濃淡勾配ベクトルの大きさ分布３３にラベリング処理を施した結果３５に基づき、被検査画像１５Ａとパターン画像３２とをパターンマッチングする状態を説明する図である。ラベリング処理を、単に、ラベリングという場合がある。
【００７０】
被検査画像１５Ａの濃淡勾配ベクトルの大きさの分布３３から、濃淡勾配ベクトルの大きさ閾値を越える座標を抽出し、ラベリング処理することで、図１８に示すようなグループ３７，３８，３９を得る。すなわちラベリング処理によってグループ分けされたグループ３７，３８，３９を得ることができ、それぞれのグループにおける重心位置の濃度勾配ベクトルの方向３７Ｄ，３８Ｄ，３９Ｄが得られる。
【００７１】
パターン画像の濃淡勾配ベクトルの大きさの分布３４から、濃淡勾配ベクトルの大きさ閾値を越える座標を抽出し、ラベリング処理することで、図１９に示す結果３６を得られる。この結果３６のうち、グループ化されたグループ４０の重心における濃淡勾配ベクトルの方向４１が矢符で示される。
【００７２】
グループ３９に対して、パターンマッチングを行う様子を示した画像４２が図２０である。濃淡勾配ベクトル３９Ｄに、パターン画像の重心の濃淡勾配ベクトル方向４１が一致するようにパターン画像を回転させる。その後、濃淡勾配ベクトルの大きさ分布の重心位置が一致するような座標において類似度を算出する。この場合パターンはあまり一致せず、類似度は低くなる。この類似度は類似度閾値より低く、この座標には検出すべきパターンはないと判定される。
【００７３】
同様にグループ３８に対して、パターンマッチングを行う様子を示した画像４３が図２１である。濃淡勾配ベクトルの方向３８Ｄに、パターン画像の重心の濃淡勾配ベクトル方向４１が一致するようにパターン画像を回転させる。その後、濃淡勾配ベクトルの大きさ分布の重心位置が一致するような座標において類似度を算出する。この場合パターンは一致し、類似度は高くなる。この類似度が類似度閾値より高い場合、この座標には検出すべきパターンがあると判定される。
【００７４】
同様にグループ３７に対して、パターンマッチングを行う。濃淡勾配ベクトルの方向３７Ｄにパターン画像の重心の濃淡勾配ベクトル方向４１が一致するようにパターン画像を回転させる。その後、濃淡勾配ベクトルの大きさ分布の重心位置が一致するような座標において類似度を算出する。この場合パターンは全く一致せず、類似度はかなり低くなる。この類似度は、類似度閾値より低くなり、この座標には検出すべきパターンがないと判定される。
【００７５】
図２２は、ラベリングを用いた濃淡勾配ベクトルの大きさ判定工程ステップｓ３０を示すフローチャートである。この濃淡勾配ベクトルの大きさ判定工程、ステップｓ３０では、二値化工程、ステップｓ３１で濃淡勾配ベクトルの大きさの分布１９と、検査レシピ情報２１とを記憶部１２から読み込む。そして濃淡勾配ベクトルの大きさの分布１９の各座標点における濃淡勾配ベクトルの大きさと、検査レシピ情報２１に予め登録されている濃淡勾配ベクトルの大きさの閾値とを比較する。濃淡勾配ベクトルの大きさの閾値を超える濃淡勾配ベクトルの大きさの座標を、パターンマッチング処理座標候補リスト４４に登録する。
【００７６】
次にラベリング処理工程、ステップｓ３２において、前記パターンマッチング処理座標候補リスト４４にある座標を、連続するグループにグループ化するラベリング処理を行う。次に特徴量算出工程、ステップｓ３３に移行し、ラベリング処理工程でグループ化された各グループについて特徴量である重心座標を算出する。その後前記重心座標に基づいて、パターンマッチング処理座標リスト２２を作る。前記濃淡勾配ベクトルの大きさ判定工程が、範囲決定手段に相当する。二値化工程が、座標算出手段に相当する。ラベリング処理工程が、ラベリング処理手段に相当する。
【００７７】
以上説明した画像処理検査方法によれば、濃淡勾配分布算出工程、ステップｓ２において、濃淡勾配ベクトルの大きさを求める。その後、濃淡勾配ベクトルの大きさ判定工程、ステップｓ３において、濃淡勾配ベクトルの大きさ分布１９と、予め記憶部１２に記憶された検査レシピ情報２１とからパターンマッチング処理座標リスト２２を作っている。
【００７８】
特に被検査画像１５の濃淡勾配ベクトルの大きさ分布１９に基づいて、パターンマッチングする座標範囲を決定している。換言すれば、被検査画像１５のうちパターンマッチングする必要のある範囲すなわち検査すべき範囲を、パターンマッチングする前に予め絞り込んでいる。したがって本画像処理検査方法によれば、被検査画像全体を余すことなくパターンマッチングする従来の技術と比べて、画像処理検査に要する処理時間を大幅に短縮することが可能となる。
【００７９】
また本画像処理検査方法によれば、濃淡勾配ベクトルの大きさ判定工程、ステップｓ３では、濃淡勾配ベクトルの大きさの分布の各座標点における濃淡勾配ベクトルの大きさと、検査レシピ情報２１に予め登録されている濃淡勾配ベクトルの大きさの閾値とを比較し、濃淡勾配ベクトルの大きさの閾値を越える濃淡勾配ベクトルの大きさの座標を登録しパターンマッチング処理座標リスト２２を作っている。
【００８０】
仮にパターン画像と合致するような画像が存在する範囲では、濃淡勾配ベクトルの大きさが前記閾値を越える。逆にパターン画像と合致するような画像が存在しないような範囲では、濃淡勾配ベクトルの大きさが前記閾値を越えない。このように被検査画像１５のうちの任意の範囲について、パターン画像と合致するような画像が存在するか否かを、濃淡勾配ベクトルの大きさの閾値から判断している。したがってパターン画像と合致するような画像が明らかに存在しない範囲については、パターンマッチングを省略することができる。それ故、画像処理検査に要する処理時間を大幅に短縮することが可能となる。
【００８１】
図２２に示す画像処理検査方法によれば、特にラベリング工程、ステップｓ３２において、パターンマッチング処理座標候補リスト２２にある座標を、連続するグループにグループ化するラベリング処理を施している。次に特徴量算出工程、ステップｓ３３において、ラベリング工程でグループ化された各グループについて重心座標を算出し、パターンマッチング処理座標リスト２２を作っている。
【００８２】
このように濃淡差のある全ての座標についてパターンマッチングするのではなく、複数の座標の連結の仕方を表す重心座標に基づいて、パターンマッチングする座標範囲を決定している。したがって画像処理検査に要する処理時間の短縮を一層図ることができる。
【００８３】
また画像処理検査方法によれば、濃淡勾配ベクトルの方向分布算出工程、ステップｓ１１において、濃淡勾配ベクトルの方向Ｄ（Ｘｓ，Ｙｓ）を算出し、前記方向に基づいてパターン画像を回転する角度αを決定している。このように決定される角度αに基づいて、パターン画像を回転し、パターンマッチングすることが可能となる。したがって本画像処理検査方法によれば、従来技術のように各設定角度毎にパターン画像を回転させるような複雑な処理をする必要がないので、画像処理検査に要する処理を高速化することができる。
【００８４】
また画像処理検査方法によれば、類似度算出工程、ステップｓ２４において、類似度Ｎ（Ｘｓ，Ｙｓ）を算出し、特に算出された類似度に基づいて、この座標には検出すべきパターンがあるのかないのかを判定している。しかも検査レシピ情報２１に登録された全種類のパターン画像に対応する検査対象部分を、種類別に分けることが可能となる。
【００８５】
本発明の実施の他の形態として、入力画像は、液晶基板に照射した反射光または散乱光を受光し撮像した画像であってもよい。検査対象物は、必ずしも液晶基板に限定されるものではない。その他、前記実施形態に、特許請求の範囲を逸脱しない範囲において種々の部分的変更を行う場合もある。
【００８６】
【発明の効果】
以上のように本発明によれば、特に、入力画像の画素値の変化率の大きさに基づいて、パターンマッチングする範囲を決定している。換言すれば、入力画像のうちパターンマッチングする必要のある範囲すなわち検査すべき範囲を、パターンマッチングする前に予め絞り込んでいる。したがって本発明の画像処理検査方法によれば、入力画像全体を余すことなくパターンマッチングする従来の技術と比べて、画像処理検査に要する処理時間を大幅に短縮することが可能となる。
【００８７】
また本発明によれば、範囲決定工程では、画素値の変化率の大きさが予め定める変化率の大きさを超えるとき、前記画素値の座標をパターンマッチングする範囲に含めている。仮にパターン画像と合致するような画像が存在する範囲には、画素値の変化率の大きさが、予め定める変化率の大きさを超える。逆にパターン画像と合致するような画像が存在しない範囲には、画素値の変化率の大きさが、予め定める変化率の大きさを超えない。このように入力画像のうちの任意の範囲について、パターン画像と合致するような画像が存在するか否かを、予め定める変化率の大きさから判断している。したがってパターン画像と合致するような画像が明らかに存在しない範囲については、パターンマッチングを省略することができる。それ故画像処理検査に要する処理時間を大幅に短縮することが可能となる。
【００８８】
また本発明によれば、最初の段階で、画素値の変化率の大きさが、予め定める変化率の大きさを超える画素値の座標を求める。次の段階で前記座標にラベリング処理を行う。その後ラベリング処理された複数の座標の連結の仕方を表す特徴量に基づいて、パターンマッチングする範囲を決定する。このように画素値の変化がある全ての座標についてパターンマッチングするのではなく、複数の座標の連結の仕方を表す特徴量に基づいて、パターンマッチングする範囲を決定している。したがって画像処理検査に要する処理時間の短縮を図ることができる。
【００８９】
また本発明によれば、画素値の変化率の方向を求め、この方向に基づいてパターン画像を回転する角度を決定している。このように決定される角度に基づいて、パターン画像を回転し、パターンマッチングすることが可能となる。したがって本発明の画像処理検査方法によれば、従来技術のように各設定角度毎にパターン画像を回転させるような処理を用いる必要がないので、画像処理検査に要する処理を高速化することができる。
【００９０】
また本発明によれば、最初の段階で複数のパターン画像を定めておき、次の段階で、各パターン画像と入力画像とのパターンマッチングによる類似度を求める。その後の段階で前記類似度に基づいて、入力画像の検査対象部分を検出している。このように類似度に基づいて、検査対象部分であるか否かを判断しているうえ、各パターン画像に対応する検査対象部分を種類別に分けることが可能となる。
【００９１】
また本発明によれば、勾配算出手段によって、入力画像の画素値の変化率の大きさを求め、特に範囲決定手段によって、入力画像のうち前記変化率の大きさに基づいてパターンマッチングする範囲を決定している。換言すれば、入力画像のうちパターンマッチングする必要のある範囲すなわち検査すべき範囲を、パターンマッチングする前に予め絞り込んでいる。したがって本発明の画像処理検査装置によれば、入力画像全体を余すことなくパターンマッチングする従来の技術と比べて、画像処理検査に要する処理時間を大幅に短縮することが可能となる。
【００９２】
また本発明によれば、範囲決定手段によって、画素値の変化率の大きさが予め定める変化率の大きさを超えるとき、前記画素値の座標をパターンマッチングする範囲に含めている。仮にパターン画像と合致するような画像が存在する範囲では、画素値の変化率の大きさが、予め定める変化率の大きさを超える。逆にパターン画像と合致するような画像が存在しない範囲では、画素値の変化率の大きさが、予め定める変化率の大きさを超えない。
【００９３】
このように入力画像のうちの任意の範囲について、パターン画像と合致するような画像が存在するか否かを、予め定める変化率の大きさから判断している。したがってパターン画像と合致するような画像が明らかに存在しない範囲については、パターンマッチングを省略することができる。それ故画像処理検査に要する処理時間を大幅に短縮することが可能となる。
【００９４】
また本発明によれば、座標算出手段によって、画素値の変化率の大きさが、予め定める変化率の大きさを超える画素値の座標を求める。次にラベリング処理手段によって、前記座標にラベリング処理を行う。このラベリング処理手段によってラベリング処理された複数の座標の連結の仕方を表す特徴量に基づいて、パターンマッチングする範囲を決定する。このように画素値の変化がある全ての座標についてパターンマッチングするのではなく、複数の座標の連結の仕方を表す特徴量に基づいて、パターンマッチングする範囲を決定している。したがって画像処理検査に要する処理時間の短縮を図ることができる。
【００９５】
また本発明によれば、画素値の変化率の方向を求めておき、この方向に基づいてパターン画像を回転する角度を決定している。このように決定される角度に基づいて、パターン画像を回転し、パターンマッチングすることが可能となる。したがって本発明の画像処理検査装置によれば、従来技術のように各設定角度毎にパターン画像を回転させるような複雑な処理をする必要がないので、画像処理検査に要する処理を高速化することができる。
【００９６】
また本発明によれば、複数のパターン画像を定めておき、各パターン画像と入力画像とのパターンマッチングによる類似度を求める。前記類似度に基づいて、入力画像の検査対象部分を検出している。このように類似度に基づいて、検査対象部分であるか否かを判断しているうえ、各パターン画像に対応する検査対象部分を種類別に分けることが可能となる。
【００９７】
また本発明によれば、検査対象物に照射した反射光、散乱光および回折光の少なくともいずれか一つを受光し撮像することで入力画像を得ることができる。
【００９８】
また本発明によれば、検査対象部分を含む検査対象物を撮像した画像から、少なくとも前記検査対象部分を抽出することで、パターン画像を得ることができる。
【００９９】
また本発明によれば、画像処理検査装置を含む液晶基板検査装置を実現することができる。すなわち液晶基板の入力画像を、画像処理によって検査することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態に係る画像処理検査方法を示すフローチャートである。
【図２】液晶基板検査装置１の構成を概略示す図である。
【図３】液晶基板撮像部２の構成を概略示す斜視図である。
【図４】画像処理検査部４の構成を概略示す図である。
【図５】濃淡勾配分布を算出する方法を示すフローチャートである。
【図６】濃淡勾配分布を算出する方法を説明する図である。
【図７】濃淡勾配分布を算出する方法を示し、算出点とこの算出点に隣接する８点とを示す図である。
【図８】パターンマッチング工程を示すフローチャートである。
【図９】パターンマッチング工程におけるパターン画像２５を説明する図である。
【図１０】パターンマッチング工程における被検査画像１５を説明する図である。
【図１１】パターン画像２５を回転させる回転角度αを示す図である。
【図１２】回転後の回転パターン画像２６を説明するための図である。
【図１３】類似度を算出する工程を説明するための図である。
【図１４】被検査画像１５Ａの一例を説明する図である。
【図１５】テンプレート画像３２の一例を説明する図である。
【図１６】被検査画像１５Ａの濃淡勾配ベクトルの大きさ分布３３を示す図である。
【図１７】テンプレート画像３２の濃淡勾配ベクトルの大きさ分布３４を示す図である。
【図１８】被検査画像１５Ａの濃淡勾配ベクトルの大きさ分布３３にラベリング処理を施した結果３５を説明する図である。
【図１９】テンプレート画像３２の濃淡勾配ベクトルの大きさ分布３４にラベリング処理を施した結果３６を説明する図である。
【図２０】濃淡勾配ベクトルの大きさ分布３３にラベリング処理を施した結果３５に基づき、被検査画像１５Ａとテンプレート画像３２とをパターンマッチングする状態を説明する図である。
【図２１】濃淡勾配ベクトルの大きさ分布３３にラベリング処理を施した結果３５に基づき、被検査画像１５Ａとテンプレート画像３２とをパターンマッチングする状態を説明する図である。
【図２２】ラベリングを用いた濃淡勾配ベクトルの大きさ判定工程ステップｓ３０を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１  液晶基板検査装置
３  検査制御部
４  画像処理検査部
６  搬送ステージ
７  照明
８  ラインＣＣＤカメラ
９  液晶基板
１２  記憶部
１５  被検査画像
１９  濃淡勾配ベクトルの大きさの分布
２０  濃淡勾配ベクトルの方向分布
２１  検査レシピ情報
２５  パターン画像
３２  テンプレート画像
【図１】
2005031952.tif 000006
【図２】
2005031952.tif 000007
【図３】
2005031952.tif 000008
【図４】
2005031952.tif 000009
【図５】
2005031952.tif 000010
【図６】
2005031952.tif 000011
【図７】
2005031952.tif 000012
【図８】
2005031952.tif 000013
【図９】
2005031952.tif 000014
【図１０】
2005031952.tif 000015
【図１１】
2005031952.tif 000016
【図１２】
2005031952.tif 000017
【図１３】
2005031952.tif 000018
【図１４】
2005031952.tif 000019
【図１５】
2005031952.tif 000020
【図１６】
2005031952.tif 000021
【図１７】
2005031952.tif 000022
【図１８】
2005031952.tif 000023
【図１９】
2005031952.tif 000024
【図２０】
2005031952.tif 000025
【図２１】
2005031952.tif 000026
【図２２】
2005031952.tif 000027