(57)【要約】【課題】欠陥検出速度を犠牲にすることなく高い欠陥検出精度でフラットパネルの欠陥を検出し得る欠陥検出装置を実現することにある。【解決手段】欠陥検出装置としてのフラットパネル検査システム１００は、フラットパネル２００を撮像して得られた画像データに基づいてフラットパネル２００の欠陥領域を特定する画像処理部１０４を備えている。画像処理部１０４は、上記画像データにおける各画素の濃淡値から、画素列毎の平均濃淡値を減算し、得られた差分値に対して閾値処理を行って欠陥領域を特定する。【選択図】図１
2007315967.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像表示パネルを撮像して得られた画像データに基づいて該画像表示パネルにおける欠陥領域を特定する画像処理手段を備えた欠陥検出装置であって、
上記画像処理手段は、
上記画像データにおける各画素列について、該画素列に属する画素群の平均濃淡値を算出する第１の平均濃淡値算出手段と、
上記画像データにおける各画素の濃淡値から該画素を含む画素列の上記平均濃淡値を減算し、差分値を算出する第１の差分値算出手段と、
上記第１の差分値算出手段により得られた差分値の大きさが予め定められた第１の閾値以上になる画素に対応する上記画像表示パネルの被撮像領域を欠陥領域として特定する第１の欠陥領域特定手段と、
を含んでいることを特徴とする欠陥検出装置。
【請求項２】
上記画像処理手段は、
上記画像データにおいて上記画素列と直交する各画素行について、該画素行に属する画素群の平均濃淡値を算出する第２の平均濃淡値算出手段と、
上記画像データにおける各画素の濃淡値から該画素を含む画素行の上記平均濃淡値を減算し、差分値を算出する第２の差分値算出手段と、
上記第２の差分値算出手段により得られた差分値の大きさが予め定められた第２の閾値以上になる画素に対応する上記画像表示パネルの被撮像領域を欠陥領域として特定する第２の欠陥領域特定手段と、
を更に含んでいる、ことを特徴とする請求項１に記載の欠陥検出装置。
【請求項３】
上記画像処理手段は、
各画素列の上記平均濃淡値と基準濃淡値との差分値を算出する第３の差分値算出手段と、
上記第３の差分値算出手段により得られた差分値の大きさが予め定めれた第３の閾値以上になる画素列に対応する上記画像表示パネルの被撮像領域を線欠陥領域として特定する線欠陥領域特定手段と、
を更に含んでいる、ことを特徴とする請求項１または２に記載の欠陥検出装置。
【請求項４】
上記画像処理手段は、
上記画像データにおいて上記画素列と直交する各画素行について、該画素行に属する画素群の平均濃淡値を算出する第４の平均濃淡値算出手段と、
各画素行の上記平均濃淡値と基準濃淡値との差分値を算出する第４の差分値算出手段と、
上記第４の差分値算出手段により得られた差分値の大きさが予め定めれた第４の閾値以上になる画素行に対応する上記画像表示パネルの被撮像領域を線欠陥領域として特定する線欠陥領域特定手段と、
を更に含んでいる、ことを特徴とする請求項１または２に記載の欠陥検出装置。
【請求項５】
上記画像表示パネルにカラー画像を表示させるための表示用信号であって、上記画像表示パネルを撮像して得られる上記画像データにおいて色毎に濃淡値の偏りが生じないよう調整された表示用信号を生成する表示用信号生成手段を更に備えている、ことを特徴とする請求項１から４のうち何れか１項に記載の欠陥検出装置。
【請求項６】
上記画像データは、該画像データの各画素に対応する上記画像表示パネル上の被撮像領域の一辺の長さが、上記画像表示パネルを構成する絵素の一辺の長さの１／２倍以上となる解像度で撮像されたものである、ことを特徴とする請求項１から５のうち何れか１項に記載の欠陥検出装置。
【請求項７】
上記画像データは、該画像データの各画素に対応する上記画像表示パネル上の被撮像領域の一辺の長さが、上記画像表示パネルにおける絵素間距離以下となる解像度で撮像されたものである、ことを特徴とする請求項１から５のうち何れか１項に記載の欠陥検出装置。
【請求項８】
上記画像データは、上記画像表示パネルを区分して得られる各小部分を撮像した画像データであることを特徴とする請求項１から７のうち何れか１項に記載の欠陥検出装置。
【請求項９】
画像表示パネルを撮像して得られた画像データを処理し、該画像表示パネルの欠陥を検出する画像処理工程を含む欠陥検出方法であって、
上記画像解析工程は、
上記画像データにおける各画素列について、該画素列に属する画素群の平均濃淡値を算出する第１の平均濃淡値算出工程と、
上記画像データにおける各注目画素の濃淡値と該注目画素を含む画素列の上記平均濃淡値との差分値を算出する第１の差分値算出工程と、
上記第１の差分値算出手段により得られた差分値の大きさが予め定められた第１の閾値以上になる画素に対応する上記画像表示パネルの被撮像領域を欠陥領域として検出する欠陥領域検出工程と、
を含んでいることを特徴とする欠陥検出方法。
【請求項１０】
コンピュータを、請求項１から８のうち何れか１項に記載の欠陥検出装置の上記画像処理手段として動作させるためのプログラムであって、
上記画像処理手段に含まれている上記各手段として、コンピュータを機能させるための欠陥検出プログラム。
【請求項１１】
請求項１０に記載のプログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理により画像表示パネルの欠陥検出を行う欠陥検出装置、欠陥検出方法、欠陥検出プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイ、あるいは、液晶プロジェクタ等の画像表示装置に用いられるフラットパネルの品質を検査するために、画像処理により欠陥を検出する技術が広く利用されている。フラットパネルに発生し得る欠陥としては、（１）フラットパネルを構成する各絵素の不良に起因する点欠陥、および、（２）信号ラインの接触不良、隣接信号ライン間の短絡、あるいは、駆動ドライバ素子の不良等に起因する線欠陥が挙げられ、これらの欠陥を適切に検出する必要がある。
【０００３】
これらの欠陥を検出するための手法としては、所定の表示パターンを表示させたフラットパネルを撮像し、得られた画像データに画像処理を施すことにより欠陥を検出する方法が一般的である。画像データからフラットパネルの欠陥を検出するための代表的な画像処理としては、所定の閾値以上の輝度を有する画素に対応するフラットパネル上の被撮像領域を輝点欠陥（欠陥により規定値より明るく表示される絵素）として検出し、また、所定の閾値以下の輝度を有する画素に対応するフラットパネル上の被撮像領域を黒点欠陥（欠陥により規定値より暗く表示される絵素）として検出するものが挙げられる。
【０００４】
しかしながら、大型のフラットパネルを検査対象とする場合、該フラットパネルを撮像して得られた画像データにおいて、画像周辺部の濃淡値が低下するシェーディングが発生する。シェーディングが発生する主な要因としては、撮像に用いるカメラレンズの収差、および、被撮像領域の位置に応じたカメラレンズ・被撮像領域間の距離の変動などが挙げられる。また、検査対象のフラットパネルが透過型液晶パネルである場合、液晶パネル全体の輝度ムラが、バックライトの配置に応じて現れる。
【０００５】
図１３は、フラットパネル２００を撮像して得られる画像データにおけるシェーエディングの様子を説明するための説明図である。図１３の上部に描いたグラフは、フラットパネル２００を撮像して得られる画像データのうち、フラットパネル２００上の図示した直線ａａ´に対応する画素行の濃淡値のプロファイル（各画素の濃淡値を、画素列毎にプロットしたもの）を示している。また、図１３の左側に描いたグラフは、フラットパネル２００上の直線ｂｂ’に対応する画素列の濃淡値のプロファイルを示している。
【０００６】
ここで、実線で描いたグラフＤ１とＤ２とは、それぞれ白点灯パターンを表示している正常なフラットパネル２００を撮像して得られるものであり、点線で描いたグラフＤ１’とＤ２’とは、白点灯パターンより輝度を下げて全点灯させた正常なフラットパネル２００を撮像して得られるものである。これらのグラフから見て取れるように、正常なフラットパネル２００を撮像して得られた画像データであっても、シェーディングにより、画像中心部の濃淡値が高く、画像端部の濃淡値が低い画像データとなる。このため、フラットパネル２００を撮像して得られる画像データにおいて、欠陥によって輝度が低下した領域を撮像した画素とシェーディングにより濃淡値が低下している画素とを閾値処理により区別することが困難になる。なお、グラフＤ１’とＤ２’とからわかるように、暗いパターンを表示させた場合、フラットパネル２００全体の輝度が下がるため、シェーディング量も相対的に小さいものとなる。
【０００７】
図１３ではさらに、バックライトの配置に応じて起こりえる輝度ムラの発生状態も示している。グラフＤ１”は、白点灯パターンを表示している透過型液晶パネルを撮像して得られる画像データにおける濃淡値の変化を示したものである。透過型液晶パネルを検査対象とする場合、蛍光管等のバックライトを透過型液晶パネルの背面に複数配置する必要があり、バックライト直上を撮像した画素の濃淡値は比較的高くなる一方、バックライトとバックライトとの中間位置では濃淡値が下がる傾向が現れる。
【０００８】
従って、単にフラットパネルを撮像した画像データを用いる欠陥検出では、検査対象であるフラットパネルが大型化するにつれて検査精度が低下する。そこで、フラットパネルを撮像した画像データにシェーディング補正を施し、補正後の画像データに基づいて欠陥検出を行う検査方法が用いられている。シェーディング補正の方法としては、大型の平滑化フィルタを用いてシェーディング量を計算し、加減算処理等により撮像画像からシェーディングを取り除くという手法が一般的である。シェーディング補正のための平滑化フィルタとしては、通常、各画素の濃淡値を周囲１０数画素×１０数画素〜５０数画素×５０数画素程度の濃淡値から算出する大型画素サイズの平滑化フィルタが用いられる。
【０００９】
しかしながら、上記大型画素サイズの平滑化フィルタを用いてシェーディング補正を行う場合、（１）平滑化フィルタの画素サイズが大きくなればなる程、画像端部におけるフィルタ演算の演算精度が低下する、（２）平滑化フィルタの画素サイズが大きくなればなる程、フィルタ処理のための演算量が増大し、処理速度が低下する、という問題を招来する。
【００１０】
上記１つ目の問題点について、図１４を参照しながら説明する。図１４に示したように、フラットパネル２００を撮像して得られた画像データに対して平滑化フィルタによるフィルタ処理を施す場合、フラットパネル２００の端部２００ｘに対応する画素群Ｄｘの濃淡値を算出するためには、フラットパネル２００外部に対応する周辺画素群Ｄｙの濃淡値を用いる必要が生じる。しかしながら、周辺画素群Ｄｙの濃淡値は、フラットパネルの輝度とは無関係に定まるものであるため、これらの画素群に対して仮想的な濃淡値を代入した上でフィルタ処理演算を行う必要が生じる。このため、フラットパネル端部２００ｘに対応する画素群Ｄｘについては、平滑化フィルタの演算精度が低下する。
【００１１】
以上のことから、点・線欠陥の検出精度を向上させるためには、シェーディング補正を行う必要があるが、大型画素サイズの平滑化フィルタを用いた従来のシェーディング補正では、フラットパネル端部に対する検査精度を確保することが困難であり、また、検査速度の向上が困難であるという問題が生じていた。そこで、シェーディング補正に代わる欠陥検出方法、あるいは、平滑化フィルタを用いずにシェーディング補正を行う欠陥検出方法が必要とされる。
【００１２】
特許文献１には、全点灯パターンを表示させた液晶パネルを撮像して得られた全点灯画像と、全消灯パターンを表示させた液晶パネルとを撮像して得られた全消灯画像との差分画像を用いることにより、シェーディング補正を行わずに、輝点欠陥と黒点欠陥とを検出する技術が記載されている。特許文献１に記載の技術について、図１５と図１６とを参照してさらに詳しく説明すれば以下のとおりである。
【００１３】
図１５は、特許文献１に記載の検査装置の要部構成を示したブロック図である。図１５に示したように、まず、全点灯パターンを表示させた液晶パネルを撮像して得られた全点灯画像と、全消灯パターンを表示させた液晶パネルとを撮像して得られた全消灯画像とが、それぞれ、全点灯パターン画像メモリ５１と全消灯パターン画像メモリ５２とに格納される。続いて、全点灯パターン画像メモリ５１と全消灯パターン画像メモリ５２とに格納された画像データの差分画像が画像比較回路５３により生成される。そして、生成された差分画像は、平滑化処理部５４により平滑化された上で、黒点欠陥検出用２値化回路部５５と輝点欠陥検出用２値化回路部５６とに供給される。
【００１４】
黒点欠陥検出用２値化回路部５５は、平滑化された差分画像のうち、所定の閾値以下の濃淡値を有する画素に画素値１を割り当てた２値化データを生成し、輝点欠陥検出用２値化回路部５６は、平滑化された差分画像のうち、所定の閾値以上の濃淡値を有する画素に画素値１を割り当てた２値化データを生成する。比較検出回路５７は、これら２つの２値化データに対し論理和を取る。画像切出し部５９は、比較検出回路５７にて得られた画像データと、マスクパターン画像メモリ５８に格納された、実際の検出有効領域を特定するマスクパターン画像との論理積を取り、検出有効領域のみの欠陥画像を得る。次に、ノイズ除去処理部６０により、欠陥画像に対して膨張・収縮処理等の画像フィルタを用いたノイズ除去処理を行う。領域検出回路部６１は、欠陥部分の特徴量から欠陥領域を抽出し、判定処理部６２が、最終的な良否の判定を行う。
【００１５】
図１６は、上記従来の検査装置の作用を説明するためのものであり、上記各部による処理が施された画像データを示す説明図である。画像データ７０と画像データ７１とは、それぞれ、全点灯パターンと全消灯パターンとを表示させた液晶パネルを撮像して得られる、全点灯画像と全消灯画像とである。図面中、濃淡値が高い領域は、平行斜線で示されている。すなわち、全点灯画像７０では、領域７５ａ・ｂに黒点欠陥が存在し、全消灯画像７１では、領域７５ｃに輝点欠陥が存在している。画像データ７２は、全点灯画像と全消灯画像との差分画像に、平滑化処理・２値化処理・論理和の上記各処理を施して得られる画像データである。７３はマスクパターン画像であり、検出有効領域７６が指定されている。画像７４は、画像データ７２とマスクパターン画像７３との論理積をとって得られる画像データである。画像データ７４から、欠陥領域７５ａ〜ｃを特定することができる。
【００１６】
また、特許文献２には、大型画像サイズのフィルタ処理によらずにシェーディング補正を行い、検査対象パネルの線欠陥を精度良く検出する技術が記載されている。当該従来技術におけるシェーディング補正は、検査対象パネルを撮像して得られる画像データから予め作成された基準画像の画像データを減算することにより行われる。この基準画像は、欠陥のない良品のフラットパネルを複数撮像して得られた画像データを平均化し、該画像データを平滑化フィルタにて平滑化することにより得られるものである。
【００１７】
特許文献２に記載の技術において、シェーディング補正が施された被補正後画像から線欠陥を検出する方法は以下のとおりである。すなわち、被補正画像に対し、水平方向および垂直方向のエッジ検出フィルタ（水平及び垂直方向の微分系フィルタ）処理を施し、方向毎に得られたフィルタ処理結果を積算する。さらに、フラットパネルの絵素部分と絵素間の非表示領域との輝度値の差により発生する濃淡値の変動を抑制するため、上記積算により得られた画像データに対して移動平均フィルタ等を用いて平坦化を行い、得られた画像データにおける濃淡値のピークから特徴量を算出することにより、線欠陥を検出する。
【特許文献１】特開平７−１７５４４２（公開日：平成７年年７月１４日）
【特許文献２】特開２００５−１７２５５９（公開日：平成１７年６月３０日）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１８】
しかしながら、上記従来の欠陥検出装置においては、検査対象となるフラットパネルが大型化するにつれ、欠陥検出精度または欠陥検出速度のうち少なくとも何れか一方が低下してしまうという問題があった。
【００１９】
上記問題について、もう少し詳しく説明すれば以下の通りである。
【００２０】
上述したように、フラットパネルを撮像して得られる画像データにおいては、シェーディングによりフラットパネル周辺部に対応する画素で濃淡値の低下が起こる。従って、この濃淡値の低下を補正するシェーディング補正を行う必要が生じる。しかし、この場合、大型画素サイズの平滑化フィルタ等を用いる必要があるため、欠陥検出速度の低下やフラットパネル端部に対する欠陥検出精度の悪化という問題を招来する。
【００２１】
また、フラットパネルを撮像して得られた画像データにおいては、絵素に対応する画素の濃淡値と絵素間の非表示領域に対応する画素の濃淡値との間で不連続な変化が生じ得る。このため、画像データ全体に対して単一の閾値を用いる２値化処理では、処理結果が安定しないという問題を生じる。
【００２２】
また、フラットパネルに全点灯パターンと全消灯パターンとを表示させ、それぞれの状態のフラットパネルを撮像して得られる２枚の画像の差分画像に基づいて欠陥検出を行う特許文献１に記載の技術では、撮像時間が余分にかかり欠陥検出速度が低下するという問題があった。特に大型画素サイズのフラットパネルを撮像する場合、エリアセンサタイプの撮像装置では、フラットパネル全体を複数の領域に分割して撮像する必要がある。
また、ラインセンサタイプの撮像装置では、撮像装置またはフラットパネルをステージ機構で移動させながら撮像するので、画像データを生成するために数秒の撮像時間が必要となる。このため、上記検査速度の低下は深刻なものとなる。
【００２３】
さらに、上記差分画像におけるシェーディング量は、単に全点灯パターンを表示させたフラットパネルを撮像して得られる画像データと比べて小さくなるものの、完全になくなる訳ではない。これは、全点灯パーンを撮像した画像データと前照灯パターンを撮像した画像データとではシェーディング量が異なるため、差分をとってもシェーディング量を完全に打ち消すことはできないためである。従って、特許文献１に記載の技術を用いたとしても、検査精度を向上させるためには、結局シェーディング補正が必要になり、やはり欠陥検出速度の低下が起こる。
【００２４】
また、シェーディング補正用基準画像を用いて補正を行う特許文献２に記載の技術では、予め良品のフラットパネルを撮像した画像を複数サンプリングし、これらの画像を用いて補正用基準画像を生成する必要がある。しかし、補正用基準画像を作成するために良品のフラットパネルを撮像する時点と、実際に欠陥検出を行う時点とでは、バックライトや外部照明等の経年変化や、計測装置のメンテナンス等により撮像条件が変化し得る。従って、常に良好な検査結果を得るためには、撮像条件が変わる度に補正用基準画像を作成する必要が生じるという問題がある。
【００２５】
さらに、特許文献２に記載の技術では、エッジ検出用の微分系フィルタを用いて線欠陥検出を行う。しかしながら、微分系フィルタは、フラットパネルの絵素部分と絵素間の非表示部分との輝度値のギャップが要因で発生する濃淡値の差を拾いやすいため、この濃淡値の差を抑制する平滑化フィルタによる前処理を行う必要が生じる。しかし、この平滑化フィルタは、フラットパネルの欠陥に基づく濃淡値の差も平滑化してしまうため、欠陥検出精度が低下する要因となり得る。
【００２６】
また、フラットパネルを撮像して得られる画像データにおいて発生し得るモアレを軽減するためには、フラットパネル１絵素あたり８〜１０画素平方程度の解像度にて撮像を行う必要がある。しかし、フラットパネルが大型化するにつれて、このような解像度で撮像して欠陥検出を行うことは、処理速度および装置コストの面から現実的ではなくなる。そこで、上記解像度より低い解像度でフラットパネルを撮像することになるが、そうすると、モアレの影響による欠陥検出精度の低下を招来する。
【００２７】
本発明は上記の問題に鑑みてなされたものであり、その目的は、欠陥検出速度を犠牲にすることなく高い欠陥検出精度でフラットパネルの欠陥を検出し得る欠陥検出装置を実現することにある。
【課題を解決するための手段】
【００２８】
本発明の欠陥検出装置は、上記課題を解決するために、画像表示パネルを撮像して得られた画像データに基づいて該画像表示パネルにおける欠陥領域を特定する画像処理手段を備えた欠陥検出装置であって、上記画像処理手段は、上記画像データにおける各画素列について、該画素列に属する画素群の平均濃淡値を算出する第１の平均濃淡値算出手段と、上記画像データにおける各画素の濃淡値から該画素を含む画素列の上記平均濃淡値を減算し、差分値を算出する第１の差分値算出手段と、上記第１の差分値算出手段により得られた差分値の大きさが予め定められた第１の閾値以上になる画素に対応する上記画像表示パネルの被撮像領域を欠陥領域として特定する第１の欠陥領域特定手段と、を含んでいることを特徴としている。
【００２９】
上記の構成によれば、上記画像データにおける各画素行の濃淡値が、上記画像表示パネルの欠陥以外の理由で変動するものであったとしても、該変動が画素行毎に一様な変動であれば、該濃淡値から画素列毎の平均濃淡値を減算することにより、上記濃淡値から該変動分を取り除くことができる。従って、上記差分値は、上記画像表示パネルの欠陥に対応する部分でのみ大きな絶対値を持つことになる。
【００３０】
画像表示パネルの欠陥以外の理由で起こり得る、上記画像データにおける画素行毎の濃淡値の変動としては、シェーディングが挙げられる。さらに、上記画像表示パネルがカラー画像表示用パネルである場合、上記変動の例として、該画像表示パネルの各絵素列に割り当てられる色の違い（輝度の違い）に起因する濃淡値の変動が挙げられる。また、上記変動の他の例としては、上記画像データの解像度が一定の値よりも低い場合に発生し得る、モアレに起因する濃淡値の変動、および、画像データの解像度が一定の値よりも高い場合に発生し得る、画像表示パネルの表示領域（絵素部分）と非表示領域（絵素間領域）とに対応する画素間の濃淡値の不連続な変動等が挙げられる。
【００３１】
従って、上記構成によれば、一般に、シェーディングの影響を排除した上で、閾値処理による欠陥特定を行うことができるので、欠陥検出精度を高めることができるという効果を奏する。しかも、シェーディングの影響を排除するために、大型画素サイズの平滑化フィルタを使用する必要は最早ないので、高速な欠陥検出を行うことができるという効果を奏する。
【００３２】
さらに、上記構成によれば、シェーディングの除去と同時に、各絵素列に割り当てられる色の違い、モアレ、および、非表示領域に起因する画素行毎の濃淡値の変動成分も同時に取り除くことができる。従って、上記構成によれば、カラー画像表示用パネルの欠陥検出、モアレが発生するような低解像度の画像データを用いた欠陥検出、および、非表示領域を解像し得る高解像度の画像データを用いた欠陥検出のいずれにも対応することが可能な欠陥検出装置を実現することができる。
【００３３】
なお、上記画像表示パネルが垂直方向と水平方向とに配列された絵素を含んで構成されている場合、上記画像データは、上記画像表示パネルの垂直方向が上記画素列方向と一致するように撮像されたものであっても良いし、あるいは、上記画像表示パネルの水平方向が上記画素列方向と一致するように撮像されたものであっても良い。さらに、上記画像データは、上記画像表示パネルの垂直方向または水平方向の何れか一方が上記画素列方向と厳密にあるいは近似的に一致するように撮像されたものであることが好ましいが、本発明は必ずしもこれに限定されるものではない。
【００３４】
なお、上記第１の閾値は正の値であり、上記欠陥領域特定手段は、上記差分値が当該第１の閾値より大きいとき、その画素が輝点欠陥に対応する画素であることを特定する構成としても良い。また、上記第１の閾値は負の値であり、上記欠陥領域特定手段は、上記差分値が当該第１の閾値より小さいとき、その画素が黒点欠陥に対応する画素であることを特定する構成としても良い。
【００３５】
本発明の欠陥検出装置においては、上記画像処理手段は、上記画像データにおいて上記画素列と直交する各画素行について、該画素行に属する画素群の平均濃淡値を算出する第２の平均濃淡値算出手段と、上記画像データにおける各画素の濃淡値から該画素を含む画素行の上記平均濃淡値を減算し、差分値を算出する第２の差分値算出手段と、上記第２の差分値算出手段により得られた差分値の大きさが予め定められた第２の閾値以上になる画素に対応する上記画像表示パネルの被撮像領域を欠陥領域として特定する第２の欠陥領域特定手段と、を更に含んでいる、ことが好ましい。
【００３６】
上記の構成によれば、上記画像データにおける各画素列の濃淡値が、上記画像表示パネルの欠陥以外の理由で変動するものであったとしても、該変動が画素列毎に一様な変動であれば、該濃淡値から画素行毎の平均濃淡値を減算することにより、上記差分値から該変動分を取り除くことができる。従って、上記差分値は、上記画像表示パネルの欠陥に対応する部分でのみ大きな絶対値を持つことになる。
【００３７】
上述したとおり、上記画像データにおいて画素行毎に一様に生じる濃淡値の変動は上記第１の差分値算出手段により除去される。そして、上記構成によれば、さらに、上記画像データにおける画素列毎に一様に生じる濃淡値の変動が上記第２の差分手段により除去される。
【００３８】
従って、上記の構成によれば、画像表示パネルの欠陥以外の理由で起こり得る、上記画像データにおける濃淡値の変動が画素行毎の一様性または画素列毎の一様性のうち少なくとも一方を有しているものであれば、上記第１の欠陥領域特定手段または上記第２の欠陥領域特定手段のうち何れか一方は、欠陥以外の理由で起こりえる濃淡値の上記変動の影響を受けることなく正しく上記画像表示パネルの欠陥領域を特定し得る。
【００３９】
従って、上記構成によれば、さらに確実に、上記画像表示パネルの欠陥領域を特定し得る欠陥検出装置を実現することができるという効果を奏する。
【００４０】
本発明の欠陥検出装置においては、上記画像処理手段は、上記画像データにおける各画素列について、該画素列に属する画素群の平均濃淡値を算出する第３の平均濃淡値算出手段と、各画素列の上記平均濃淡値と基準濃淡値との差分値を算出する第３の差分値算出手段と、上記第３の差分値算出手段により得られた差分値の大きさが予め定めれた第３の閾値以上になる画素列に対応する上記画像表示パネルの画像表示パネルの被撮像領域を線欠陥領域として特定する線欠陥領域特定手段と、を更に含んでいる、ことが好ましい。
【００４１】
上記画像データのある画素列に対応する上記画像表示パネル上の被撮像領域に線欠陥がある場合、当該画素列の平均濃淡値は、その他の画素列の平均濃淡値に比べて一段と高い（輝線欠陥の場合）あるいは一段と低い（黒線欠陥の場合）値となる。従って、画素列毎の平均濃淡値と上記基準値との差分値に閾値処理を施す上記構成によれば、上記画像表示パネル上の線欠陥領域に対応する画素群を特定することができる。従って、上記構成によれば、画像表示パネル上の線欠陥領域を検出できるようになるという更なる効果を奏する。
【００４２】
なお、上記基準濃淡値は、上記画像表示パネルの特性、および、上記画像表示パネルを撮像して上記画像データを生成する撮像装置の特性に応じて予め特定され、当該欠陥検出装置に記憶された特定の値でも良いし、あるいは、上記第３の平均濃淡値算出手段により算出された画素行毎の平均濃淡値から特定のアルゴリズムにより算出される可変な値であっても良い。
【００４３】
本発明の欠陥検出装置においては、上記画像処理手段は、上記画像データにおいて上記画素列と直交する各画素行について、該画素行に属する画素群の平均濃淡値を算出する第４の平均濃淡値算出手段と、各画素行の上記平均濃淡値と基準濃淡値との差分値を算出する第４の差分値算出手段と、上記第４の差分値算出手段により得られた差分値の大きさが予め定めれた第４の閾値以上になる画素行に対応する上記画像表示パネルの被撮像領域を線欠陥領域として特定する線欠陥領域特定手段と、を更に含んでいることが好ましい。
【００４４】
上記画像データのある画素行に対応する上記画像表示パネル上の被撮像領域に線欠陥がある場合、当該画素行の平均濃淡値は、その他の画素列の平均濃淡値に比べて一段と高い（輝線欠陥の場合）あるいは一段と低い（黒線欠陥の場合）値となる。従って、画素列毎の平均濃淡値と上記基準値との差分値に閾値処理を施す上記構成によれば、上記画像表示パネル上の線欠陥領域に対応する画素群を特定することができる。従って、上記構成によれば、画像表示パネル上の線欠陥領域を検出できるようになるという更なる効果を奏する。
【００４５】
なお、上記基準濃淡値は、上記画像表示パネルの特性、および、上記画像表示パネルを撮像して上記画像データを生成する撮像装置の特性に応じて予め特定され、当該欠陥検出装置に記憶された特定の値でも良いし、あるいは、上記第３の平均濃淡値算出手段により算出された画素行毎の平均濃淡値から特定のアルゴリズムにより算出される可変な値であっても良い。
【００４６】
本発明の欠陥検出装置は、上記画像表示パネルにカラー画像を表示させるための表示用信号であって、上記画像表示パネルを撮像して得られる上記画像データにおいて色毎に濃淡値の偏りが生じないよう調整された表示用信号を生成する表示用信号生成手段を更に備えていることが好ましい。
【００４７】
上記構成によれば、上記画像表示パネルには、上記画像表示パネルを撮像して得られる上記画像データにおいて色毎に濃淡値の偏りが生じないよう調整された表示用信号が供給されるので、上記画像データにおいては、画像表示パネルの絵素の色毎の輝度の違いに起因する濃淡値の揺らぎが生じない。従って、上記構成によれば、上記表示用信号生成手段を除いて、モノクロ画像表示用パネルを検査する場合と全く同様の構成でカラー画像表示用画像表示パネルを検査することができる。従って、上記構成によれば、モノクロ画像表示用パネルと、カラー画像表示用パネルの双方に対応する欠陥検出装置を、低コストに実現できるという更なる効果を奏する。
【００４８】
本発明の欠陥検出装置においては、上記画像データは、該画像データの各画素に対応する上記画像表示パネル上の被撮像領域の一辺の長さが、上記画像表示パネルを構成する絵素の一辺の長さの１／２倍以上となる解像度で撮像されたものである、ことが好ましい。
【００４９】
上記構成によれば、欠陥検出精度を犠牲にすることなく、小さな画像サイズの画像データによって欠陥検出を行うことができるので、欠陥検出速度の高速化、および、装置コストの低減を図ることができるという更なる効果を奏する。
【００５０】
本発明の欠陥検出装置においては、上記画像データは、該画像データの各画素に対応する上記画像表示パネル上の被撮像領域の一辺の長さが、上記画像表示パネルにおける絵素間距離以下となる解像度で撮像されたものである、ことが好ましい。
【００５１】
上記構成によれば、上記画像表示パネルの絵素間に存在する非表示領域を確実に抽出することができるため、非表示領域を除去するためのマスク画像を生成することができ、絵素部分の欠陥検出精度を向上させることができるという更なる効果を奏する。
【００５２】
本発明の欠陥検出装置においては、上記画像データは、上記画像表示パネルを区分して得られる各小部分を撮像した画像データであることが好ましい。
【００５３】
上記の構成によれば、上記画像表示パネルを撮像する撮像手段に対し、上記画像表示パネルが回転している場合でも、すなわち、上記画像表示パネル上で一直線上に並んだ絵素群（同一絵素列、あるいは、同一絵素行に属する絵素群）を、該画像表示パネルパネルを撮像して得られる画像データ上で、一直線上に並んだ画素群（同一画素列、あるいは、同一画素行に属する画素群）で撮像することができない場合でも、この回転による悪影響を低減することができる。従って、撮像装置の取り付け精度、あるいは、該撮像装置により撮像される上記画像表示パネルの設置精度を緩和することが可能になるという効果を奏する。
【００５４】
本発明の欠陥検出装置は、上記画像データを記憶する画像データ記憶部と、上記画像処理手段に含まれる上記各手段の機能を実現するためのプログラムの命令を実行するプログラム実行部と、を備えて構成され得る。
【００５５】
本発明の欠陥検出方法は、上記課題を解決するために、画像表示パネルを撮像して得られた画像データを処理し、該画像表示パネルの欠陥を検出する画像処理工程を含む欠陥検出方法であって、上記画像解析工程は、上記画像データにおける各画素列について、該画素列に属する画素群の平均濃淡値を算出する第１の平均濃淡値算出工程と、上記画像データにおける各注目画素の濃淡値と該注目画素を含む画素列の上記平均濃淡値との差分値を算出する第１の差分値算出工程と、上記第１の差分値算出手段により得られた差分値の大きさが予め定められた第１の閾値以上になる画素に対応する上記画像表示パネルの被撮像領域を欠陥領域として検出する欠陥領域検出工程と、を含んでいることを特徴としている。
【００５６】
上記の構成によれば、上記画像データにおける各画素行の濃淡値が、上記画像表示パネルの欠陥以外の理由で変動するものであったとしても、該変動が画素行毎に一様な変動であれば、該濃淡値から画素列毎の平均濃淡値を減算することにより、上記濃淡値から該変動分を取り除くことができる。従って、上記差分値は、上記画像表示パネルの欠陥に対応する部分でのみ大きな絶対値を持つことになる。
【００５７】
画像表示パネルの欠陥以外の理由で起こり得る、上記画像データにおける画素行毎の濃淡値の変動としては、シェーディングが挙げられる。さらに、上記画像表示パネルがカラー画像表示用パネルである場合、上記変動の例として、該画像表示パネルの各絵素列に割り当てられる色の違い（輝度の違い）に起因する濃淡値の変動が挙げられる。また、上記変動の他の例としては、上記画像データの解像度が一定の値よりも低い場合に発生し得る、モアレに起因する濃淡値の変動、および、画像データの解像度が一定の値よりも高い場合に発生し得る、画像表示パネルの表示領域（絵素部分）と非表示領域（絵素間領域）とに対応する画素間の濃淡値の不連続な変動等が挙げられる。
【００５８】
従って、上記構成によれば、一般に、シェーディングの影響を排除した上で、閾値処理による欠陥特定を行うことができるので、欠陥検出精度を高めることができるという効果を奏する。しかも、シェーディングの影響を排除するために、大型画素サイズの平滑化フィルタを使用する必要は最早ないので、高速な欠陥検出を行うことができるという効果を奏する。
【００５９】
さらに、上記構成によれば、シェーディングの除去と同時に、各絵素列に割り当てられる色の違い、モアレ、および、非表示領域に起因する画素行毎の濃淡値の変動成分も同時に取り除くことができる。従って、上記構成によれば、カラー画像表示用パネルの欠陥検出、モアレが発生するような低解像度の画像データを用いた欠陥検出、および、非表示領域を解像し得る高解像度の画像データを用いた欠陥検出のいずれにも対応することが可能な欠陥検出装置を実現することができる。
【００６０】
なお、上記画像表示パネルが垂直方向と水平方向とに配列された絵素を含んで構成されている場合、上記画像データは、上記画像表示パネルの垂直方向が上記画素列方向と一致するように撮像されたものであっても良いし、あるいは、上記画像表示パネルの水平方向が上記画素列方向と一致するように撮像されたものであっても良い。さらに、上記画像データは、上記画像表示パネルの垂直方向または水平方向の何れか一方が上記画素列方向と厳密にあるいは近似的に一致するように撮像されたものであることが好ましいが、本発明は必ずしもこれに限定されるものではない。
【００６１】
なお、上記第１の閾値は正の値であり、上記欠陥領域特定手段は、上記差分値が当該第１の閾値より大きいとき、その画素が輝点欠陥に対応する画素であることを特定する構成としても良い。また、上記第１の閾値は負の値であり、上記欠陥領域特定手段は、上記差分値が当該第１の閾値より小さいとき、その画素が黒点欠陥に対応する画素であることを特定する構成としても良い。
【００６２】
なお、上記画像処理手段は、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを上記各手段として動作させることにより上記画像処理手段をコンピュータにて実現させる画像処理プログラム、およびそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に入る。
【発明の効果】
【００６３】
以上のように、本発明の欠陥検出装置は、画像表示パネルを撮像して得られた画像データに基づいて該画像表示パネルにおける欠陥領域を特定する画像処理手段を備えた画像表示パネル欠陥検出装置であって、上記画像処理手段は、上記画像データにおける各画素列について、該画素列に属する画素群の平均濃淡値を算出する第１の平均濃淡値算出手段と、上記画像データにおける各画素の濃淡値から該画素を含む画素列の上記平均濃淡値を減算し、差分値を算出する第１の差分値算出手段と、上記第１の差分値算出手段により得られた差分値の大きさが予め定められた第１の閾値以上になる画素に対応する上記画像表示パネルの被撮像領域を欠陥領域として特定する第１の欠陥領域特定手段と、を含んでいる。
【００６４】
また、以上のように、本発明の欠陥検出方法は、画像表示パネルを撮像して得られた画像データを処理し、該画像表示パネルの欠陥を検出する画像処理工程を含む欠陥検出方法であって、上記画像解析工程は、上記画像データにおける各画素列について、該画素列に属する画素群の平均濃淡値を算出する第１の平均濃淡値算出工程と、上記画像データにおける各注目画素の濃淡値と該注目画素を含む画素列の上記平均濃淡値との差分値を算出する第１の差分値算出工程と、上記第１の差分値算出手段により得られた差分値の大きさが予め定められた第１の閾値以上になる画素に対応する上記画像表示パネルの被撮像領域を欠陥領域として検出する欠陥領域検出工程と、を含んでいる。
【００６５】
従って、上記構成によれば、シェーディングの影響を排除した上で、閾値処理による欠陥特定を行うことができるので、欠陥検出精度を高めることができるという効果を奏する。しかも、シェーディングの影響を排除するために、大型画素サイズの平滑化フィルタを使用する必要は最早ないので、高速な欠陥検出を行うことができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００６６】
本発明の欠陥検出装置に関する実施の一形態について、図１〜図１２に基づいて説明すれば以下のとおりである。
〔フラットパネル検査システムの構成〕
図１は、本実施の形態に係るフラットパネル検査システム１００（欠陥検出装置）の概略構成を示した概略構成図である。図１に示したフラットパネル２００は、フラットパネル検査システム１００が検査を行う検査対象であり、例えば、液晶表示パネルである。
【００６７】
図１に示したように、フラットパネル検査システム１００は、撮像装置１０１、画像入力部１０２、画像メモリ１０３、画像処理部１０４、統括管理部１０５、計測制御部１０６、パターンジェネレータ１０７、パネル駆動・制御回路部１０８、および、バックライト制御部１０９を備えている。以下、上記各部について説明する。
【００６８】
撮像装置１０１は、フラットパネル２００の一部、あるいは、全部を撮像するための手段であり、例えば、エリアセンサカメラやラインセンサカメラである。撮像装置１０１が撮像した画像データは、画像入力部１０２に渡される。画像入力部１０２は、撮像装置１０１から得た画像信号を、画像処理部１０３が処理可能な画像データに変換し、該画像データを画像メモリ１０３に格納する。具体的には、画像入力部１０２は、撮像装置１０１から得た画像信号をＡ／Ｄ変換し、各画素に量子化（デジタル化）された濃淡値が割り当てられた画像データを、画像メモリ１０３に格納する。画像メモリ１０３に格納された画像データは、任意のタイミングで、画像処理部１０４により参照され得る。画像処理部１０４は、画像メモリ１０３に格納された画像データに対して、フラットパネル２００の欠陥を検出するための画像処理を行う。画像処理部１０４が行う画像処理の詳細については、後述する。画像処理部１０４は、処理結果を特徴量として統括管理部１０４に渡す。統括管理部１０４は、画像処理部１０４から得た特徴量に基づいて、フラットパネル２００の良否判定を行い、結果を出力する。
【００６９】
計測制御部１０６、パターンジェネレータ１０７、パネル駆動・制御回路部１０８、および、バックライト制御部１０９は、検査対象であるフラットパネル２００を制御し、検査に適した状態に維持するための構成である。パターンジェネレータ１０７は、フラットパネル２００に供給する所定の表示信号を生成する。パターンジェネレータ１０７が生成する表示信号については、後述する。パターンジェネレータ１０７により生成された表示信号は、パネル駆動・制御回路部１０８に渡される。パネル駆動・制御回路部１０８は、パターンジェネレータ１０７から得た表示信号に基づいてフラットパネル２００を駆動・制御し、フラットパネル２００に所定の映像パターンを表示させる。バックライト制御部１０９は、フラットパネル２００のバックライトとなるパネル照明を点灯させる。なお、バックライト制御部１０９は、検査対象となるフラットパネル２００が透過型液晶パネルである場合に必要となる構成であり、省略することも可能である。また、バックライト制御部１０９が制御するパネル照明は、フラットパネル２００に搭載されたバックライトであっても良い。あるいは、フラットパネル２００にバックライトが搭載されていない場合には、フラットパネル検査システム１００がバックライトとなるパネル照明（不図示）を備え、バックライト制御部１０９が当該パネル照明を制御する構成としても良い。計測制御部１０６は、上記各部を制御する。具体的には、検査開始時に、（１）所定の表示信号を生成するようパターンジェネレータ１０７を制御し、（２）当該表示信号に基づいてフラットパネル２００の駆動を開始するようパネル駆動・制御回路１０８を制御し、同時に、必要に応じて、（３）パネル照明の点灯を開始するようバックライト制御部１０９を制御する。
〔画像処理部１０４による欠陥検出の原理〕
次に、上述した画像処理部１０４（図１）による欠陥検出の原理について、図３を参照しながら説明する。図３は、フラットパネル２００（図１）の構成と、該フラットパネル２００を撮像して得られた画像データにおける濃淡値のプロファイルを示した説明図である。なお、図３では、図面を簡略化するために、フラットパネル２００は、４行１２列の絵素配列からなるものとし、絵素２００ａに輝点欠陥が、絵素２００ｂに黒点欠陥があるものとしている。
【００７０】
図３上部に実線で示したグラフＭ１は、上記フラットパネル２００を撮像して得られた画像データにおける、画素列毎の平均濃淡値のプロファイル（各画素列に属する画素の平均濃淡値を、画素列毎にプロットしたもの）を示している。ここで、黒点欠陥絵素２００ａや輝点欠陥絵素２００ｂが存在しても、画素列毎の平均濃淡値Ｍ１は周期的に変動し、これら点欠陥の影響は現れていない点に注意されたい。これは、図３ではフラットパネル２００は４×１２絵素からなるものとして図面を簡略化しているが、実際のフラットパネル２００は数百〜数千絵素平方程度の絵素数を有するものであり、特定の画素列に数個の欠陥絵素（点欠陥）があったとしても、画素列毎の平均濃淡値Ｍ１に与える影響は僅かなものに過ぎないためである。
【００７１】
図３の直線ａａ´は、欠陥絵素２００ａ・ｂ上を通り、フラットパネル２００の水平方向に平行に引かれた直線である。図３上部に点線で示されたグラフＤａａ´は、上記画像データにおいてこの直線ａａ´に対応する画素行の濃淡値のプロファイル（各画素の濃淡値を、画素列毎にプロットしたもの）を示している。図３に示したとおり、欠陥絵素２００ａ・ｂに対応する画素列以外では、平均濃淡値Ｍ１と濃淡値Ｄａａ´とが良く一致する。一方、輝点欠陥２００ａに対応する画素列では、濃淡値Ｄａａ´が平均濃淡値Ｍ１より大きくなり、黒点欠陥２００ｂに対応する画素列では、濃淡値Ｄａａ´が平均濃淡値Ｍ１より小さくなる。従って、濃淡値Ｄａａ´から平均濃淡値Ｍ１を減算して得られる差分値Ｄａａ´−Ｍ１の大きさは、図３に示したように、欠陥絵素２００ａ・ｂに対応する画素列でのみ、一定の値より大きくなる。
【００７２】
そこで、差分値Ｄａａ´−Ｍ１の大きさを所定の閾値で２値化すれば、欠陥絵素２００ａ・ｂに対応する画素を抽出することがでる。全ての画素行について、上述した処理を繰り返せば、上記画像データにおいて欠陥絵素に対応する画素を全て抽出することができる。
【００７３】
なお、画像データの画像左端に近い画素列に属する画素、および、画像右端に近い画素列に属する画素は、シェーディングにより、他の画素に比べて濃淡値が下がり得る。しかしながら、各画素行の濃淡値（例えば、濃淡値Ｄａａ´）のシェーディング量と、画素列毎の平均濃淡値Ｍ１におけるシェーディング量は概ね一致するので、差分を取ることによりこれらのシェーディング量は打ち消される。従って、各画素行の濃淡値と画素列毎の平均濃淡値との差分値（例えば、差分値Ｄａａ´−Ｍ１）に対して閾値処理を行えば、シェーディング補正を行わなくとも、フラットパネル２００上の欠陥領域に対応する画素を精度良く特定することができる。
【００７４】
図３において左側に示したグラフは、画素行毎の平均濃淡値Ｍ２と、直線ｂｂ´に対応する画素列の濃淡値Ｄｂｂ´と、直線ｃｃ´に対応する画素列の濃淡値Ｄｃｃ´とを示したものである。これらを利用して、フラットパネル２００の欠陥領域に対応する画素を特定する原理は、各画素行の濃淡値と画素列毎の平均濃淡値との差分からフラットパネル２００の欠陥領域に対応する画素を特定する上述の原理と同様であるので、その説明を省略する。
【００７５】
なお、図３では、フラットパネル２００の絵素がストライプ型（縦縞型）に整然と配置された場合について、画素列毎の平均濃淡値と画素行毎の平均濃淡値とのうち、少なくとも何れか一方に基づいて、フラットパネル２００の欠陥領域に対応する画素を特定する原理を説明したが、この原理はフラットパネル２００の絵素がその他のパターンで配列されている場合にも、適用することができる。
【００７６】
一例として、絵素が千鳥型に配列されたフラットパネル２００を図４に示す。図４において左側に示したグラフは、画素行毎の平均濃淡値Ｍ２と、直線ｂｂ´に対応する画素列の濃淡値Ｄｂｂ´と、直線ｃｃ´に対応する画素列の濃淡値Ｄｃｃ´とを示したものである。ここで、撮像装置１０１の解像度は、画像データの１画素に対応する被撮像領域のサイズが、フラットパネル２００の１絵素のサイズに相当する程度、あるいは、それより低い解像度に設定されている。すなわち、濃淡値Ｄｂｂ´および濃淡値Ｄｃｃ´は、それぞれ、直線ｂｂ´および直線ｃｃ´を含む幅１絵素以上の帯状領域の輝度値に対応する。従って、濃淡値Ｄｂｂ´および濃淡値Ｄｃｃ´は、欠陥絵素２００ａ・ｂに対応する画素行以外では、平均濃淡値Ｍ２と良く一致するようになる。一方、欠陥絵素２００ａ・ｂに対応する画素行では、濃淡値Ｄｂｂ´および濃淡値Ｄｃｃ´は、平均濃淡値Ｍ２と一定以上の差を有するものになる。従って、絵素が千鳥型に配列されている場合でも、絵素がストライプ型に配列されている場合と同様、上述した原理により、欠陥領域を検出することができる。
〔画像処理部１０４の構成〕
次に、以上の原理に基づいてフラットパネル２００（図１）の欠陥を特定する画像処理部１０４（図１）の構成について、図２を参照しながら、さらに詳しく説明する。図２は、画像処理部１０４の要部構成を示した機能ブロック図である。図２に示したように、画像処理部１０４は、列平均濃淡値演算処理部１１１、行平均濃淡値演算処理部１１２、マルチプレクサ部１１３、ライン差分演算処理部１１４、および、欠陥特定処理部１１５を含んで構成されている。上記各部について、以下、順に説明する。
【００７７】
・  列平均濃淡値演算処理部１１１
列平均濃淡値演算処理部１１１は、画像メモリ１０３に記憶された画像データの各画素列について、該画素列に属する画素群の平均濃淡値を算出するための手段であり、加算処理部１１１ａと除算処理部１１１ｂとを含んで構成されている。ここで、加算処理部１１１ａは、画像メモリ１０３に記憶された画像データの各画素列に属する画素群の濃淡値を加算し、画素列毎にその和を算出するものである。また、除算処理部１１１ｂは、各画素列に属する画素群の濃淡値の和を該画素群の画素数で除算し、画素列毎の平均濃淡値を算出するものである。例えば、画像メモリ１０３に記録された画像データが６４０列×４８０行の画素からなる画像データである場合、列平均濃淡値演算処理部１１１は、同一画素列に配列された４８０画素の濃淡値を加算処理部１１１ａにて加算し、得られた濃淡値の和を濃淡値和除算手段１１１ｂにて４８０で除算することにより、各画素列の平均濃淡値を算出する。そして、この処理を６４０回繰り返すことにより、全ての画素列の平均濃淡値を算出する。
【００７８】
・  行平均濃淡値演算処理部１１２
行平均濃淡値演算処理部１１２は、画像メモリ１０３に記憶された画像データの各画素行について、該画素行に属する画素群の平均濃淡値を算出するための手段であり、加算処理部１１２ａと除算処理部１１２ｂとを含んで構成されている。ここで、加算処理部１１２ａは、画像メモリ１０３に記憶された画像データの各画素行に属する画素群の濃淡値を加算し、その和を算出するものである。また、除算処理部１１２ｂは、各画素行に属する画素群の濃淡値の和を該画素群の画素数で除算し、画素行毎の平均濃淡値を算出するものである。例えば、画像メモリ１０３に記録された画像データが６４０列×４８０行の画素からなる画像データである場合、行平均濃淡値演算処理部１１２は、同一画素行に配列された６４０画素の濃淡値を加算処理部１１２ｂにて加算し、得られた濃淡値の和を除算処理部１１２ｂにて６４０で除算することにより、各画素行の平均濃淡値を算出する。そして、この処理を４８０回繰り返すことにより、全ての画素行の平均濃淡値を算出する。
【００７９】
なお、図１の画像処理部１０４は、列平均濃淡値演算処理部１１１と行平均濃淡値演算処理部１１２とを含んで構成されているが、本発明はこれに限定されるものではない。すなわち、上述したように、画像処理部１０４は、列毎の平均濃淡値と行毎の平均濃淡値とのうち何れか一方だけを用いてフラットパネル２００の欠陥領域を特定し得るものであり、列平均濃淡値演算処理部１１１と行平均濃淡値演算処理部１１２とのうち何れか一方のみを含む構成とすることも可能である。特に、図３に示したような、ストライプ型に絵素が配列されたフラットパネル２００に対しては、画素列毎の平均濃淡値と画素行毎の平均濃淡値とのうち何れか一方だけを用いて十分高い精度で欠陥領域を検出することができる。従って、このような場合には、画像処理部１０４において、列平均濃淡値演算処理部１１１と行平均濃淡値演算処理部１１２とのうち何れか一方を省略し、装置の簡単化を図ることが好ましい。また、図３に示したようなストライプ型以外の絵素配列を有するフラットパネルに対しては、欠陥検出精度を保つために、列平均濃淡値演算処理部１１１と行平均濃淡値演算処理部１１２との両方を備え、列毎の平均濃淡値と行毎の平均濃淡値との両方を用いて欠陥領域を特定するように画像処理部１０４を構成することが好ましい。
【００８０】
・  マルチプレクサ部１１３
列平均濃淡値演算処理部１１１により算出された画素列毎の平均濃淡値、および、行平均濃淡値演算処理部１１２により算出された画素行毎の平均濃淡値は、マルチプレクサ部１１３に供給される。マルチプレクサ部１１３は、これらの平均濃淡値の何れか一方、あるいは両方をライン差分演算処理部１１４に渡す。
【００８１】
なお、マルチプレクサ部１１３が、どの平均濃淡値をライン差分演算処理部１１４に渡すかは、絵素の配列パターンやカラー／モノクロ表示の種別などの検査対象フラットパネルの特性に応じて切り替え可能に構成されている。マルチプレクサ部１１３が出力する平均濃淡値の切り替えは、例えば、予め外部情報として登録された検査対照フラットパネルの種類を参照して行われる。また、上述したように、列平均濃淡値演算処理部１１１と行平均濃淡値演算処理部１１２とのうち何れか一方は省略することが可能であり、この場合、マルチプレクサ部１１３も省略され得る。
【００８２】
・  ライン差分演算処理部１１４
マルチプレクサ部１１３から画素列毎の平均濃淡値が供給されると、ライン差分演算処理部１１４は、画像メモリに記憶された画像データにおける各画素の濃淡値から該画素を含む画素列の平均濃淡値を減算し、差分値を算出する。具体的には、画像メモリに記憶された画像データから各画素行の画像データを抽出し、該画素行に属する各画素の濃淡値から該画素を含む画素列の平均濃淡値を減算する処理を、画素行数分繰り返すことにより、差分画像を生成する。
【００８３】
マルチプレクサ部１１３から画素行毎の平均濃淡値が供給されると、ライン差分演算処理部１１４は、上記画素行毎の差分演算処理に加え、画素列毎の差分演算処理を実行する。すなわち、ライン差分演算処理部１１４は、画像メモリに記憶された画像データにおける各画素の濃淡値と該画素を含む画素行の平均濃淡値との差分値を算出する。具体的には、画像メモリに記憶された画像データから各画素列の画像データを抽出し、該画素列に属する各画素の濃淡値から該画素を含む画素行の平均濃淡値を減算する処理を、画素列数分繰り返すことにより、差分画像を生成する。
【００８４】
・  欠陥特定処理部１１５
ライン差分演算処理部１１４により生成された差分画像は、欠陥特定処理部１１５に渡される。欠陥特定処理部１１５は、得られた差分画像において差分値の大きさが予め定められた閾値以上になる画素に対応するフラットパネルの被撮像領域を欠陥領域として特定するための手段であり、黒点欠陥検出用２値化処理部１１５ａと輝点欠陥検出用２値化処理部１１５ｂと特徴量抽出部１１５ｃとを含んで構成されている。
【００８５】
ライン差分演算処理部１１４にて生成された差分画像は、フラットパネル２００の輝点欠陥に対応する画素が正の濃淡値を有し、黒点欠陥に対応する画素が負の濃淡値を有する画像データとなる。黒点欠陥検出用２値化処理部１１５ａは、上記差分画像において所定の負の閾値Ｔｈ１以下の濃淡値を有する画素に１を割り当て、それ以外の画素に０を割り当てた黒点欠陥検出用２値化データを生成する。一方、輝点欠陥検出用２値化処理部１１５ｂは、上記差分画像において所定の正の閾値Ｔｈ２以上の濃淡値を有する画素に濃淡値１を割り当て、それ以外の画素に０を割り当てた輝点欠陥検出用２値化データを生成する。
【００８６】
これらの欠陥検出用２値化データは、特徴量抽出部１１５ｃに渡される。特徴量抽出部１１５ｃは、黒点欠陥検出用２値化データおよび輝点欠陥検出用２値化データから、フラットパネル２００に存在する欠陥を特定する特徴量を抽出する。ここで、特徴量抽出部１１５ｃが抽出する特徴量とは、検査対象であるフラットパネル２００上の欠陥領域を特定するための情報であり、例えば、欠陥領域の位置、形状、大きさ、連結性などの情報が含まれ得る。特徴量抽出部１１５ｃにより抽出された特徴量は、図１に示した統括管理部１０５に送られ、フラットパネル２００の最終的な良否判定に利用される。
【００８７】
・  画像処理部１０４による画像処理方法
画像処理部１０４による画像処理方法について、図５に示したフローチャートを参照しながら説明する。当該画像処理方法に含まれる各工程を順に説明すれば、以下のとおりである。
【００８８】
（ステップＳ１）撮像装置１０１が、検査対象となるフラットパネル２００を撮像し、得られた画像データが、画像メモリ１０３に格納される。
【００８９】
（ステップＳ２）列平均濃淡値演算処理部１１１の加算処理部１１１ａが、画像メモリ１０３に記憶された画像データの各画素列について、該画素列に属する画素群の濃淡値を加算する。
【００９０】
（ステップＳ３）列平均濃淡値演算処理部１１１の除算処理部１１１ｂが、各画素列に属する画素群の濃淡値の和を該画素群の画素数で除算する。
【００９１】
（ステップＳ４）行平均濃淡値演算処理部１１２の加算処理部１１２ａが、画像メモリ１０３に記憶された画像データの各画素行について、該画素行に属する画素群の濃淡値を加算する。
【００９２】
（ステップＳ５）行平均濃淡値演算処理部１１２の除算処理部１１２ｂが、各画素行に属する画素群の濃淡値の和を該画素群の画素数で除算する。
【００９３】
なお、ステップＳ２・Ｓ３と、ステップＳ４・Ｓ５は、同時並列的に行われても良いし、順に行われても良い。また、上述したとおり、ステップＳ２・Ｓ３とステップＳ４・Ｓ５とのうち、何れか一方は省略し得る。
【００９４】
（ステップＳ６）後続の処理に利用する平均値濃淡値の種類（画素列毎の平均濃淡値と画素行毎の平均濃淡値とのうちの何れか一方、あるいは、両方）が決定される。画素列毎の平均濃淡値を利用する場合は、後述するステップＳ７が、画素行毎の平均濃淡値を利用する場合は後述するステップＳ８が、両方の平均濃淡値を利用する場合は、ステップＳ７とＳ８との両方が実行される。
【００９５】
（ステップＳ７）ライン差分演算処理部１１４が、画像メモリに記憶された画像データから各画素行の画像データを抽出し、該画素行に属する各画素の濃淡値から該画素を含む画素列の平均濃淡値を減算することにより、差分画像を生成する。
【００９６】
（ステップＳ８）ライン差分演算処理部１１４が、画像メモリに記憶された画像データから各画素列の画像データを抽出し、該画素列に属する各画素の濃淡値から該画素を含む画素行の平均濃淡値を減算することにより、差分画像を生成する。
【００９７】
（ステップＳ９）黒点欠陥検出用２値化処理部１１５ａが、差分画像において所定の負の閾値Ｔｈ１以下の濃淡値を有する画素に１を割り当て、それ以外の画素に０を割り当てた黒点欠陥検出用２値化データを生成する。
【００９８】
（ステップＳ１０）輝点欠陥検出用２値化処理部１１５ｂが、差分画像において所定の正の閾値Ｔｈ２以上の濃淡値を有する画素に１を割り当て、それ以外の画素に０を割り当てた輝点欠陥検出用２値化データを生成する。
【００９９】
（ステップＳ１１）特徴量抽出部１１５ｃが、黒点欠陥検出用２値化データおよび輝点欠陥検出用２値化データから、フラットパネル２００に存在する欠陥を特定する特徴量を抽出する。
【０１００】
（ステップＳ１２）統括管理部１０４が、画像処理部１０４から得た特徴量に基づいて、フラットパネル２００の良否判定を行う。
【０１０１】
以上のようにすれば、平均濃淡値を算出し、画像データとの差分画像を生成することにより、フラットパネルの絵素間の濃淡値の変動部分と、カメラのレンズ特性や照明条件等の要因で発生するシェーディング量とを同時に除去し、フラットパネル２００の欠陥領域を精度良く検出することができる。また、以上の方法によれば、シェーディング補正のための平滑化フィルタを用いる必要がないため、演算処理の高速化を図ることができ、画像端での演算精度を保つこともできる。
【０１０２】
なお、フラットパネル検査システム１００の画像処理手段である画像処理部１０４は、列平均濃淡値演算処理部１１１と行平均濃淡値演算処理部１１２とを備えるものであるが、本発明の画像処理手段はこれに限るものではない。例えば、画像処理部１０４から列平均濃淡値演算処理部１１１と行平均濃淡値演算処理部１１２とのうち何れか一方を省略した構成を有するものも、本発明の技術範囲に含まれる。
【０１０３】
特に、検査対象パネル２００が垂直方向と水平方向とに配列された絵素を含んで構成されているものであったり、モノクロ画像表示用フラットパネルであったりする場合には、濃淡値演算処理部１１１と行平均濃淡値演算処理部１１２とのうち何れか一方を省略し、画素列毎の平均濃淡値または画素行毎の平均濃淡値のみに基づいて欠陥領域の特定するよう構成を簡略化したとしても、欠陥検出精度は保たれる。従って、検査対象となるフラットパネルが上記のようなものに限定されている場合、以上のような簡略構成を採用することにより、処理速度を向上させ、また、装置コストを低減することができる。
【０１０４】
一方、検査対象パネル２００が千鳥型の絵素配列パターンを有するものであったり、カラー画像表示用フラットパネルであったりする場合には、画像処理部１０４は、上述のように、列平均濃淡値演算処理部１１１と行平均濃淡値演算処理部１１２とを備え、画素列毎の平均濃淡値に基づいた欠陥領域の特定と、画素行毎の平均濃淡値に基づく欠陥領域の特定とを行う構成とすることが好ましい。以上のように画像処理部１０４を構成するれば、画素列毎の平均濃淡値に基づいた欠陥領域の特定と、画素行毎の平均濃淡値に基づく欠陥領域の特定とのうち、何れか一方の精度が低下したとしても、他方により欠陥検出精度の低下を補うことができる。
〔カラー画像表示用フラットパネルに関する補足説明〕
通常、カラー画像表示用フラットパネルは、全ての絵素が正常に機能している場合でも、人間の視覚特性に合わせて、白色点灯時の各原色（Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青））に対応する絵素間で輝度が同一にならないように調整されている。また、仮にフラットパネル側でＲ・Ｇ・Ｂの各原色に対応する絵素が同一輝度で発光していたとしても、該フラットパネルを撮像して得られる画像データは、撮像装置の光学特性に応じて、原色毎に異なった濃淡値を有するものとなる。このため、カラー画像表示用フラットパネルを撮像して得られた画像データ自体に対して閾値処理による欠陥検出を行うと、色毎の輝度の違いに由来する濃淡値の変動の影響を受けて、欠陥検出精度が低下する。
【０１０５】
しかしながら、上記画像処理部１０４（図１）による欠陥検出方法によれば、検査対象となるフラットパネル２００（図１）がカラー画像表示用フラットパネルの場合であっても、精度良く欠陥領域を特定することができる。このことについて、以下、図６を参照しながら説明する。
【０１０６】
図６は、フラットパネル２００がカラー表示用フラットパネルである場合に得られる画像データの特性を説明するための説明図である。図６に示したように、カラー表示用フラットパネル２００は、Ｒ・Ｇ・Ｂの各原色に対応する絵素列が巡回的に配列して構成されている。例えば、絵素２００Ｒと同一絵素列に属する絵素は全て赤の絵素であり、絵素２００Ｇと同一絵素列に属する絵素は全て緑の絵素であり、絵素２００Ｂと同一絵素列に属する絵素は全て青の絵素になっている。
【０１０７】
図６の上部に実線で示したグラフＭ１は、フラットパネル２００を撮像して得られた画像データにおける、画素列毎の平均濃淡値のプロファイル（各画素列に属する画素の平均濃淡値を、画素列毎にプロットしたもの）である。また、点線で示したグラフＤａａ´は、直線ａａ´に対応する画素行の濃淡値のプロファイル（各画素の濃淡値を、画素列毎にプロットしたもの）である。なお、ここでは、フラットパネル２００において同一色の絵素群が並ぶ方向（図６では垂直方向）と、同一画素列に属する画素が並ぶ方向とが一致するように撮像された画像データを仮定している。
【０１０８】
このような画像データを用いた場合、フラットパネル２００の欠陥領域に対応する部分以外では、各画素行の濃淡値（たとえば、濃淡値Ｄａａ´）の振る舞いと、画素列毎の平均濃淡値Ｍ１との振る舞いとが一致する。従って、差分値Ｄａａ´−Ｍに対して閾値処理を行って欠陥領域を特定する本発明の方法によれば、色毎の輝度の違いに由来する濃淡値の変動も、シェーディングによる濃淡値の変動と同時に除去できるので、検査対象となるフラットパネル２００がカラー画像表示用フラットパネルの場合であっても、精度良く欠陥領域を特定することができる。
【０１０９】
なお、フラットパネル２００において同一の原色が割り当てられる絵素列が並ぶ方向と、同一画素列に属する画素が並ぶ方向とが一致するように撮像された画像データが利用できない場合、パターンジェネレータ１０７は、カラー画像表示用フラットパネル３００を撮像して得られる画像データにおいて色毎に濃淡値の偏りが生じないよう調整された表示用信号を生成するものであることが好ましい。これにより、カラー画像表示用フラットパネル３００の検査時においても、モノクロ画像表示用フラットパネルと同一の検査精度で欠陥検出を行うことができる。
〔画像データの撮像解像度についの補足説明〕
通常、フラットパネルの欠陥を検出するために用いられる画像データは、フラットパネルの絵素一辺につき、８〜１０画素程度以上の画素数を割り当てて撮像された画像データである。これは低解像度で撮像された画像データ自体に対して閾値処理による欠陥検出を行うと、モアレに由来する濃淡値の変動の影響を受けて、欠陥検出精度が低下するためである。
【０１１０】
しかしながら、画像処理部１０４部（図１）による上述した欠陥検出方法によれば、撮像装置１０１（図１）の解像度を下げても、発生するモアレの影響により精度を落とすことなく、フラットパネルの欠陥領域を特定することができる。このことについて、図７を参照しながら説明する。
【０１１１】
図７は、フラットパネル２００の拡大図であり、４×３＝１２絵素からなるフラットパネルの一部分を示したものである。図７の長方形状の領域２００ａは、１つの絵素を表す。一方、９行８列に配列された正方形状の領域（例えば領域Ｄａ）は、フラットパネル２００を撮像して得られる画像データの各画素に対応する被撮像領域を示したものである。すなわち、図７は、フラットパネル２００が、水平方向に１絵素辺り約２画素、垂直方向に１絵素あたり約３画素の解像度で撮像されることを表している。図７に示した解像度でフラットパネル２００を撮像すると、各画素に対応する被撮像領域において、表示領域（絵素領域）が占める部分の面積と、非表示領域（絵素間領域）が占める部分の面積との割合が少しずつずれてゆき、その結果、撮像された画像データにおける濃淡値の揺らぎ（モアレ）が生じる。このため、低解像度で撮像された画像データ自体に対して閾値処理による欠陥検出を行うと、モアレに由来する濃淡値の変動の影響を受けて、欠陥検出精度の低下する。
【０１１２】
図７の上部に実線で示したグラフＭ１は、上記フラットパネル２００を撮像して得られた画像データにおける、画素列毎の平均濃淡値のプロファイル（各画素列に属する画素の平均濃淡値を、画素列毎にプロットしたもの）を示したものである。また、点線で示したグラフＤａａ´は、直線ａａ´に対応する画素行の濃淡値のプロファイル（各画素の濃淡値を、画素列毎にプロットしたもの）を示している。図７に示したとおり、輝点欠陥絵素２００ｂに対応する画素列以外では、平均濃淡値Ｍ１と濃淡値Ｄａａ´とが良く一致する。これは、モアレの発生パターンが、各画素行で概ね同一であるためである。
【０１１３】
本発明の画像処理部１０４は、上述したように、濃淡値Ｄａａ´から平均濃淡値Ｍ１を減算して得られる差分値Ｄａａ´−Ｍの大きさに基づいてフラットパネル２００の欠陥領域を特定するものである。従って、モアレによる濃淡値の変動もシェーディングによる濃淡値の変動と同時に除去できるので、図７に示したような低解像度でフラットパネル２００を撮像して得られる画像データに基づいて欠陥検出を行ったとしても、モアレによる検出精度の低下を招来することはない。
【０１１４】
このため、例えば、画像データの各画素に対応するフラットパネル２００上の被撮像領域の一辺の長さが、フラットパネル２００を構成する絵素の一辺の長さの１／２倍以上となる解像度で撮像された画像データを用いて、フラットパネル２００の欠陥検出を行うことが可能になる。このような、低解像度の画像データを用いることで、処理速度の高速化と装置コストの低下とを実現することができる。
【０１１５】
以上、欠陥検出のために用いる画像データが低解像度の場合でも、本発明の欠陥検出方法が有効に機能することについて説明したが、逆に画像データが高解像度の場合でも、本発明の欠陥検出は有効に機能する。
【０１１６】
図８は、高解像度で撮像された画像データに基づく欠陥検出の原理を説明する説明図である。図８には、３×３＝９絵素を含む、フラットパネル２００の一部が拡大されて示されている。長方形状の領域２００ａはフラットパネル２００のひとつの絵素を表し、正方形状の小領域Ｄａはフラットパネル２００を撮像して得られる画像データの１つの画素に対応する撮像領域を表す。
【０１１７】
図８上部に実線で示したグラフＭ１は、上記フラットパネル２００を撮像して得られた画像データにおける、画素列毎の平均濃淡値のプロファイルを示すものであり、点線で示されたグラフＤａａ´は、直線ａａ´に対応する画素行の濃淡値のプロファイルを示すものである。一方、図８の左側に実線で示したグラフＭ２は、画素列毎の平均濃淡値のプロファイルを示すものであり、点線で示されたグラフＤｂｂ´は、直線ｂｂ´に対応する画素行の濃淡値のプロファイルを示している。
【０１１８】
図８に示したように、各画素に対応する撮像領域の一辺の長さを絵素間距離以下にすると、各画素行の濃淡値の変動、および、画素列の濃淡値の変動において、表示領域（絵素が占める領域）と非表示領域（絵素間の領域）の分離性が良くなる。このため、上記像度で撮像された画像データ自体に対して閾値処理による欠陥検出を行うと、黒点欠陥に対応する画素と非表示領域に対応する画素との弁別が困難になるという問題を生じ得る。
【０１１９】
しかしながら、このような画像データを用いた場合でも、フラットパネル２００の欠陥領域に対応する部分以外では、各画素行の濃淡値（たとえば、濃淡値Ｄａａ´）の振る舞いと、画素列毎の平均濃淡値Ｍ１との振る舞いとが一致する。従って、差分値Ｄａａ´−Ｍに対して閾値処理を行って欠陥領域を特定する本発明の方法によれば、非表示領域に由来する濃淡値の変動も、シェーディングによる濃淡値の変動と同時に除去できる。このため、画像データの各画素に対応するフラットパネル２００上の被撮像領域の一辺の長さが、フラットパネル２００における絵素間距離以下となる解像度で撮像された画像データを用いても、フラットパネル２００の欠陥検出を行うことが可能になる。
【０１２０】
また、各画素に対応する撮像領域の一辺の長さを絵素間距離以下にした場合、画素列毎の平均濃淡値Ｍ１、および、画素行毎の平均濃淡値Ｍ２を利用して、絵素間の非表示領域を除去するためのマスク画像を生成する構成とすることも可能である。このマスク画像を使って、フラットパネル２００を撮像して得られた画像データから表示領域（絵素領域）のみを抽出した画像を生成し、これを用いた欠陥検出を行うことで、欠陥検出の精度を向上させることができる。なお、表示領域の画像のみを抽出した画像から、再度、表示領域のみの画素列毎の平均濃淡値および／または画素行毎の平均濃淡値を算出する構成としても良い。このようにして得られた平均濃淡値を用いて欠陥検出を行うことで、欠陥検出精度を一層向上させることができる。
〔画像データの撮像範囲に関する補足説明〕
フラットパネル２００の大型化・高精細化、および、該フラットパネル２００を撮像する撮像解像度の高解像度化により、フラットパネル２００上で一直線上に並んだ絵素群（垂直方向に並んだ同一絵素列、あるいは、水平方向に並んだ同一絵素行に属する絵素群）を、該フラットパネルパネルを撮像して得られる画像データ上で、一直線上に並んだ画素群（同一画素列、あるいは、同一画素行に属する画素群）で撮像することが困難になるためである。
【０１２１】
図９は、検査対象であるフラットパネル２００と、該フラットパネル２００を撮像して得られる画像データとの関係を示す説明図である。図９に点線で示した矩形は、被撮像領域、すなわち、その輝度値が濃淡値として画像データに格納される領域を示したものである。図９に示したように、フラットパネル２００の絵素列方向（垂直方向）と画像データの画素列方向とは、角度α＞０（回転量）をなしており、一致していない。このため、例えば、同一絵素列に属する絵素２００ａと絵素２００ｂとを、同一画素列に属する直線ａａ’上の画素群で撮像することができなくなる。このように、同一絵素列に属する絵素群を同一画素列に属する画素群で撮像できなくなると、画像処理部１０４における、画像データから非表示領域（絵素間領域）に由来する濃淡値の変動を除去する能力が低下し得る。
【０１２２】
画像処理部１０４が欠陥検出のために用いる画像データは、フラットパネル２００の全部を撮像した画像データであっても良いし、その一部を撮像した画像データであっても良いが、上記問題に対処するためには、フラットパネル２００を区分して得られる各小部分Ｐ１〜Ｐ４を撮像して得られる画像データであることが好ましい。この場合、画像処理部１０４は、各小部分Ｐ１〜Ｐ４を撮像して得られた画像データを上述した方法に従って処理し、欠陥検出を行う。すなわち、各小部分Ｐ１〜Ｐ４を撮像して得られた画像データ毎に、画素列毎の平均濃淡値が算出され、各画素行の濃淡値との差分が算出される。すなわち、Ｐ１を撮像して得られた画像データに対しては、Ｐ１における平均濃淡値を用い、Ｐ２を撮像して得られた画像データに対しては、Ｐ２における平均濃淡値を用い、順次演算処理を行う。
【０１２３】
なお、フラット２００の区分については、非表示領域（絵素間領域）に由来する濃淡値の変動を除去することが可能なものであれば十分であるが、具体的には、例えば、各小部分を渡る画素列に対するズレ量が、絵素サイズ（絵素の１辺の長さ）の１／４以下になるように上記フラットパネルを区分することが好ましい。例えば、図９では、フラットパネル２００全体（１辺１０２４絵素とする）を渡る直線ａａ´上の画素列は、約１絵素のズレ量を有している。従って、各小部分でのズレ量を１／４絵素程度に抑えるには、各小部分１辺の長さが２５６絵素（＝１０２４÷４）以下になるよう、フラットパネルを区分すれば良い。
【０１２４】
以上のことから、フラットパネル２００を区分して得られる各小部分Ｐ１〜Ｐ４を撮像して得られる画像データに基づいて欠陥検出を行う構成を採用すれば、フラットパネル２００の絵素列方向と画像データの画素列方向とが必ずしも一致しない場合でも、欠陥検出精度を悪化させずに、フラットパネル２００の欠陥検出を行うことが可能になる。
〔変形例〕
上記画像処理部１０４（図１）の一変形例について説明する。本変形例は、検査対象のフラットパネルにおける線欠陥を検出するためのものである。
【０１２５】
フラットパネル上の線欠陥を検出する従来の方法としては、フラットパネル上の欠陥領域を点欠陥として検出した上で、検出された点欠陥同士の連結性を判定して線欠陥を特定する方法が一般的である。連結性の判定には、通常、検出された点欠陥を膨張処理により統合し、ラベリング処理によって隣接する点欠陥をひとつの塊（線欠陥）として特定する方法が用いられる。しかしながら、このような方法では、線欠陥の開始点、終了点、方向等を明確化するために、ラベリング処理の結果からフェレ径、１次モーメント、２次モーメント等の特徴量を算出する演算負荷の大きい処理を行うことが必要になる。このため、以上のような従来の線欠陥の検出方法においては、処理時間が増大するという問題が発生していた。
【０１２６】
しかしながら、フラットパネルにおける線欠陥は、主に、隣接する信号ラインの短絡、信号ラインの接触不良、あるいは、駆動ドライバ素子不良等に起因するものである。従って、線欠陥の発生方向は、絵素の配列方向、すなわち、フラットパネルの水平方向または垂直方向に限定される。本変形例の線欠陥検出方法は、この点に着目して効率の高い線欠陥検出方法を提供するものである。
（画像処理部１０４´による線欠陥検出の原理）
以下、本変形例における線欠陥検出の原理について、図１０および図１１を参照しながら説明する。
【０１２７】
図１０は、フラットパネル２００（図１）において垂直方向に発生した線欠陥を検出する原理を説明するための説明図であり、フラットパネル２００の構成と、該フラットパネル２００を撮像して得られた画像データにおける濃淡値のプロファイルとを示している。図１０では、直線ｂｂ´上で垂直方向に並んだ３つの絵素（平行斜線で示す）において欠陥が発生した場合を示している。
【０１２８】
図１１は、フラットパネル２００において水平方向に発生した線欠陥を検出する原理を説明するための説明図である。水平方向に発生した線欠陥を検出を検出する原理は、画像データにおける画素行と画素列との役割を交換するだけで、垂直方向の線欠陥を検出する原理と同等なものであるので、以下、図１０に基づいて、垂直方向の線欠陥についてのみ説明する。
【０１２９】
図１０上部に実線で示したグラフＭ１は、フラットパネル２００を撮像して得られる画像データにおける、画素列毎の平均濃淡値のプロファイル（各画素列に属する画素の平均濃淡値を、画素列毎にプロットしたもの）を、線欠陥が発生していない場合について示したものである。一方、図１０上部に点線で示したグラフＭ１’は、画素列毎の平均濃淡値のプロファイルを、上記欠陥絵素が輝点欠陥である場合について示したものであり、グラフＭ１”は、画素列毎の平均濃淡値のプロファイルを、上記欠陥絵素が黒点欠陥である場合について示したものである。また、図１０に示したグラフＬは、画素列毎の平均濃淡値Ｍ１’（またはＭ１”）の変動範囲を代表する基準濃淡値を示している。この基準濃淡値Ｌとしては、例えば、画素列毎の平均濃淡値Ｍ１’の極大値のうち、正常絵素列に対応する極大値を線形補間して得られる濃淡値を用いることができる。ただし、基準濃淡値として用いることができる濃淡値はこれに限らず、画素列毎の平均濃淡値Ｍ１’の極小値のうち、正常画素に対応する極小値を線形補間して得られる濃淡値や、平均濃淡値Ｍ１’を画素列に渡ってさらに平均して得られる平均濃淡値等であってもあっても良い。
【０１３０】
図１０から分かるように、基準濃淡値Ｌと画素列毎の平均濃淡値Ｍ１’（またはＭ１”）との差は、線欠陥に対応する画素列において特に大きくなる。従って、画素列毎の平均濃淡値Ｍ１’（またはＭ１”）から基準濃淡値Ｌを減算し、得られた差分値に対して閾値Ｔｈ３による２値化処理を行うことにより、線欠陥に対応する画素列を特定することができる。ここで、閾値Ｔｈ３は、検査対象となるフラットパネル２００の特性や基準濃淡値ｌの算出方法に応じて予め定められた特定の値である。なお、上記基準濃淡値を算出する方法については、後述する。
【０１３１】
以上のように線欠陥に対応することが特定された画素列のにおいて、欠陥領域に対応する画素とそれ以外の画素とを弁別すれば、線欠陥が垂直方向に伸びている範囲（開始点と終了点）を特定することができる。例えば、まず、線欠陥に対応する直線ｂｂ´上にある画素列の濃淡値Ｄｂｂ´から画素行毎の平均濃淡値Ｍ２を減算し、得られた差分値Ｍ２−Ｄｂｂ´の大きさを所定の閾値で２値化することにより、上記画素列に属する画素のなかで欠陥領域に対応する画素を特定する。そして、上記画素列における連続する画素群であって、該画素群に属する各画素の１／２絵素範囲内の近傍に必ず欠陥領域に対応する画素が存在する画素群を、線欠陥に対応する画素群と特定する。以上のように特定された線欠陥に対応する画素群によれば、上記線欠陥が垂直方向に伸びている範囲を正しく特定することができる。
（画像処理部１０４´の構成）
次に、以上の原理によりフラットパネルにおける線欠陥を特定し得る画像処理部１０４´の構成について、図１２を参照しながら説明する。図１２は、画像処理部１０４´の要部構成を示した機能ブロック図である。
【０１３２】
図１２に示したように、画像処理部１０４´は、列平均濃淡値演算処理部１１１、行平均濃淡値演算処理部１１２、マルチプレクサ部１１３、ライン差分演算処理部１１４、欠陥検出用２値化処理部１１５、および、特徴量抽出部１１６に加え、さらに、基準濃淡値算出処理部１１７と差分演算処理部１１８と線欠陥検出用２値化処理部１１９とを備えている。
【０１３３】
なお、図１２の画像処理部１０４´における基準濃淡値算出処理部１１７と差分演算処理部１１８とを除く機能ブロックは、図１の画像処理部１０４のものと同一である。そこで、図１２において、図１の画像処理部１０４と同一機能を有するブロックについては、図１と同一の部材番号を付すことにより、その説明を省略する。以下では、本変形例に係る画像処理部１０４´に特有の構成である基準濃淡値算出部１１７と、差分演算処理部１１８と、線欠陥検出用２値化処理部１１９とについて、順に説明する。
・  基準濃淡値算出処理部１１７
マルチプレクサ部１１３から画素列毎の平均濃淡値が供給されると、基準濃淡値算出処理部１１７は、取得した画素列毎の平均濃淡値から基準濃淡値を計算する。具体的には、例えば、画素列毎の平均濃淡値Ｍ１’（図１０）の極大値のうち、正常絵素列に対応する極大値を線形補間して得られる値を基準濃淡値として算出する。
【０１３４】
平均濃淡値Ｍ１’の極大値のうち、正常絵素列に対応する極大値を線形補間して得られる値を基準濃淡値として算出する場合、基準濃淡値算出処理部１１７は、第１の特定画素範囲に渡る濃淡値の中から最大の濃淡値を得る最大値フィルタと、第１の特定画素範囲よりも広い第２の特定画素範囲に渡る濃淡値の中から最小の濃淡値を得る最小値フィルタとを、画素列毎の平均濃淡値Ｍ１’に順に適用する。
【０１３５】
例えば、画像データが１絵素あたり５画素の解像度でフラットパネルを撮像したものである場合、画素列毎の平均濃淡値Ｍ１’の極大値は５画素毎に現れる。そこで、１絵素あたりの画素数の２〜３倍程度の画素数、例えば１０画素を最大値検出画素範囲とし、この最大値検出画素範囲に含まれる画素の平均濃淡値の最大値を検出する最大値フィルタを平均濃淡値Ｍ１’に対して適用する。これにより、各画素列の平均濃淡値を、該画素列の周囲１０画素列の平均濃淡値のうちで最大の平均濃淡値に置換することができる。
【０１３６】
ただし、最大値フィルタによる以上の処理だけでは、線欠陥に対応する画素列の近傍の画素列に、輝点欠陥に由来する異常に高い濃淡値が割り当てられてしまう。そこで、上記最大値フィルタの出力濃淡値に、上記最大値検出画素範囲の１．２〜２倍程度（例えば１２〜３０画素）の最小値検出画素範囲をもつ最小値フィルタを適用する。これにより、線欠陥に対応する画素列の近傍の画素列に対しても、正常画素に対応する極大値を割り当てることができる。従って、この最小値フィルタの出力濃淡値は、図１０にてグラフＬとして示したように、画素列毎の平均濃淡値Ｍ１’の極大値のうち、正常絵素列に対応する極大値を線形補間して得られる濃淡値となる。
【０１３７】
一方、マルチプレクサ部１１３から画素行毎の平均濃淡値が供給されると、基準濃淡値算出処理部１１７は、取得した画素行毎の平均濃淡値から基準濃淡値を計算する。具体的には、例えば、画素行毎の平均濃淡値Ｍ２’（図１１）の極大値のうち、正常絵素行に対応する極大値を線形補間して得られる値を基準濃淡値として算出する。なお、基準濃淡値算出処理部１１７が画素行毎の平均濃淡値から上記基準濃淡値を算出する方法は、上述した画素列毎の平均濃淡値から基準濃淡値を算出する方法において、画素列と画素行とを反転したものにすぎないので、その説明は省略する。
・  差分演算処理部１１８
マルチプレクサ部１１３から画素列毎の平均濃淡値が供給されると、差分演算処理部１１８は、該画素列毎の平均濃淡値と、基準濃淡値算出処理部１１７から供給された基準濃淡値とを比較し、前者から後者を減算する。そして、差分演算処理部１１８は、上記減算の結果得られた差分値を線欠陥用２値化処理部１１９に渡す。
【０１３８】
一方、マルチプレクサ部１１３から画素行毎の平均濃淡値が供給されると、差分演算処理部１１８は、該画素行毎の平均濃淡値と、基準濃淡値算出処理部１１７から供給された基準濃淡値とを比較し、前者から後者を減算する。そして、差分演算処理部１１８は、上記減算の結果得られた差分値を線欠陥用２値化処理部１１９に渡す。
・  線欠陥検出用２値化処理部１１９
差分演算処理部１１８にて生成された差分値は、線欠陥に対応する画素列（あるいは画素行）で相対的に大きな絶対値を有するものとなる。この差分値を取得した線欠陥検出用２値化処理部１１９は、該差分値の絶対値が所定の閾値Ｔｈ３以上の画素列（あるいは画素行）に１を割り当て、それ以外の画素列（あるいは画素行）に０を割り当てた線欠陥検出用２値化データを生成する。該線欠陥検出用２値化データは、特徴量抽出部１１５ｃに渡される。特徴量抽出部１１５ｃは、上記線欠陥検出用２値化データから、線欠陥が発生している絵素列の位置（あるいは絵素行の位置）を特定する。
【０１３９】
以上のように、画像処理部１０９´によれば、検査対象のフラットパネルに発生する垂直方向あるいは水平方向の線欠陥を特定することができる。しかも、画像処理部１０９´は、以上のように、計算負荷の大きい、ラベリング処理や特徴量の算出処理を行うことなく線欠陥を特定することができるので、従来の線欠陥検出方法と比べ、より少ない演算量でより高速に線欠陥を検出することができるという利点を持つ。
〔付記事項〕
なお、本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能である。すなわち、請求項に示した範囲で適宜変更した技術的手段を組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。例えば、本発明は以下のように構成することができる。
【０１４０】
例えば、本発明のフラットパネル欠陥検出装置は、被検査用フラットパネル上に被検査用表示パターンを表示させ、撮像装置にて被検査用表示パターンを撮像した被画像データを画像メモリ内に格納し、被画像データの情報からフラットパネルの点及び線欠陥部分を検出するフラットパネル欠陥検出装置において、被画像データから各垂直方向画素毎に水平平均濃淡値を算出する水平平均濃淡値演算手段または、各水平方向画素毎に垂直平均濃淡値を算出する垂直平均濃淡値演算手段または、前記両演算手段を備えた水平垂直平均濃淡値演算手段の何れかの平均濃淡値演算手段を備え、次に被画像データから各水平画素毎に垂直平均濃淡値を減算する手段または、被画像データから各垂直画素毎に水平平均濃淡値を減算する手段により差分画像データを生成する手段を備え、生成された差分画像データにおいて所定の第１の閾値以上の輝度値となる画素を輝点・輝線欠陥として、また、差分画像データの所定の第２の閾値以下の輝度値となる画素を黒点・黒線欠陥として抽出する手段を備えることにより、フラットパネルの点・線欠陥を検出するように構成することができる。
【０１４１】
また、例えば、本発明のフラットパネル欠陥検出装置は、被検査用フラットパネルの絵素の配置パターンがストライプ型（縦縞型）に対応した前記垂直平均濃淡値を算出する演算手段または、水平平均濃淡値を算出する演算手段を備えるように構成することもできる。
【０１４２】
また、例えば、本発明のフラットパネル欠陥検出装置は、平均濃淡値演算手段として水平平均濃淡値演算手段を備えてモノクロ表示用フラットパネルの点・線欠陥を検出するように構成することもできる。
【０１４３】
また、例えば、本発明のフラットパネル欠陥検出装置は、撮像装置にてカラー表示用フラットパネルを撮像する場合、カラー表示用フラットパネルのＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）が同じ濃淡輝度値として撮像を実現するための表示用信号発生器を備えることにり、カラー表示用フラットパネルの点・線欠陥を検出するように構成することもできる。
【０１４４】
また、例えば、本発明のフラットパネル欠陥検出装置は、平均濃淡値演算手段として垂直平均濃淡値演算手段を備えることにより、カラー表示用フラットパネルの点・線欠陥を検出するように構成することもできる。
【０１４５】
また、例えば、本発明のフラットパネル欠陥検出装置は、フラットパネルの１絵素に対し、水平方向または、垂直方向の何れかにおいて撮像素子１〜２未満画素で撮像装置にて撮像するように構成することもできる。
【０１４６】
また、例えば、本発明のフラットパネル欠陥検出装置は、フラットパネルの各絵素間の非表示領域に対し、水平方向及び垂直方向において撮像素子１画素以上で撮像装置にて撮像することもできる。
【０１４７】
また、例えば、本発明のフラットパネル欠陥検出装置は、前記垂直平均濃淡値を算出する演算手段と垂直平均濃淡値の最大値を線形補間する手段と線形補間した値から垂直平均濃淡値を減算する手段を備えることにより欠陥を検出する手段を備え、また、前記水平平均濃淡値を算出する演算手段から連続する点欠陥を検出する手段を備えることにより、垂直方向の線欠陥を検出するように構成することもできる。
【０１４８】
また、例えば、本発明のフラットパネル欠陥検出装置は、前記水平平均濃淡値を算出する演算手段と水平平均濃淡値の最大値を線形補間する手段と線形補間した値から水平平均濃淡値を減算する手段を備えることにより欠陥を検出する手段を備え、また、前記垂直平均濃淡値を算出する演算手段から連続する点欠陥を検出する手段を備えることにより、水平方向の線欠陥を検出するように構成することもできる。
【０１４９】
また、例えば、本発明のフラットパネル欠陥検出装置は、前記垂直平均濃淡値または、水平平均濃淡値を算出する場合、被画像データを画像メモリ内を複数のエリアに分割し、各エリアに対する垂直平均濃淡値または、水平平均濃淡値を算出し、各エリアに対応する被画像データから各エリアに対応する垂直平均濃淡値を減算する手段または、各エリアに対応する被画像データから各エリアに対応する水平平均濃淡値を減算する手段により差分画像データを生成することにより、撮像した被画像データが回転した状態におけるフラットパネルの点・線欠陥を検出するように構成することもできる。
【０１５０】
また、例えば、本発明のフラットパネル欠陥検出装置は、画像メモリ内に格納された被画像データをコンピュータによるソフト演算処理手段を備えることにより、フラットパネルの点・線欠陥を検出するように構成することもできる。
【０１５１】
最後に、本発明のフラットパネル欠陥検出装置１００、特に画像処理部１０４・１０４´は、上記各機能をハードウエアロジックによって達成することを基本としているが、これらの機能の一部または、全部をコンピュータによるソフトウエア処理によって実現してもよい。すなわち、本発明のフラットパネル欠陥検出装置１００、特に画像処理部１０４・１０４´の上記各ブロックは、ハードウエアロジックによって構成されるものであってもよいし、次のようにＣＰＵを用いてソフトウェアによって実現されるものであってもよい。
【０１５２】
すなわち、上記フラットパネル欠陥検出装置は、各機能を実現する制御プログラムの命令を実行するＣＰＵ（central processing unit）、上記プログラムを格納したＲＯＭ（read only memory）、上記プログラムを展開するＲＡＭ（random access memory）、上記プログラムおよび各種データを格納するメモリ等の記憶装置（記録媒体）などを備え得る。そして、本発明の目的は、上述した機能を実現するソフトウェアである上記フラットパネル欠陥検出装置の制御プログラムのプログラムコード（実行形式プログラム、中間コードプログラム、ソースプログラム）をコンピュータで読み取り可能に記録した記録媒体を、上記フラットパネル欠陥検出装置に供給し、そのコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に記録されているプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成することができる。
【０１５３】
上記記録媒体としては、例えば、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フロッピー（登録商標）ディスク／ハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ／ＣＤ−Ｒ等の光ディスクを含むディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カード等のカード系、あるいはマスクＲＯＭ／ＥＰＲＯＭ／ＥＥＰＲＯＭ／フラッシュＲＯＭ等の半導体メモリ系などを用いることができる。
【０１５４】
また、上記フラットパネル欠陥検出装置を通信ネットワークと接続可能に構成し、上記プログラムコードは通信ネットワークを介して供給してもよい。この通信ネットワークとしては、特に限定されず、例えば、インターネット、イントラネット、エキストラネット、ＬＡＮ、ＩＳＤＮ、ＶＡＮ、ＣＡＴＶ通信網、仮想専用網（virtual private network）、電話回線網、移動体通信網、衛星通信網等が利用可能である。また、通信ネットワークを構成する伝送媒体としては、特に限定されず、例えば、ＩＥＥＥ１３９４、ＵＳＢ、電力線搬送、ケーブルＴＶ回線、電話線、ＡＤＳＬ回線等の有線でも、ＩｒＤＡやリモコンのような赤外線、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、８０２．１１無線、ＨＤＲ、携帯電話網、衛星回線、地上波デジタル網等の無線でも利用可能である。なお、本発明は、上記プログラムコードが電子的な伝送で具現化された、搬送波に埋め込まれたコンピュータデータ信号の形態でも実現され得る。
【産業上の利用可能性】
【０１５５】
本発明のフラットパネル検査装置は、黒点欠陥、輝点欠陥、黒線欠陥、および、輝線欠陥を検出する検査装置として利用でき、特に大型のフラットパネルに対する検査装置として好適に利用することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１５６】
【図１】本発明の実施形態を示すものであり、フラットパネル欠陥検査システムの概略構成を示す概略構成図である。
【図２】本発明の実施形態を示すものであり、図１のフラットパネル欠陥検査システムに含まれる画像処理部の要部構成を示す機能ブロック図である。
【図３】本発明の実施形態を示すものであり、図２の画像処理部によるフラットパネルの欠陥検出の原理を説明するための説明図である。
【図４】本発明の実施形態を示すものであり、図２の画像処理部によるフラットパネルの欠陥検出の原理を説明するための説明図である。
【図５】本発明の実施形態を示すものであり、図２の画像処理部により実行される欠陥検出方法の概略を示すフローチャートである。
【図６】本発明の実施形態を示すものであり、図２の画像処理部によるカラー画像表示用フラットパネルの欠陥検出の原理を説明するための説明図である。
【図７】本発明の実施形態を示すものであり、低解像の画像データを用いて欠陥検出を行う場合について説明する説明図である。
【図８】本発明の実施形態を示すものであり、高解像の画像データを用いて欠陥検出を行う場合について説明する説明図である。
【図９】本発明の実施形態を示すものであり、フラットパネルを区分して得られる小部分を撮像した画像データを用いて欠陥検出を行う場合について説明する説明図である。
【図１０】本発明の実施形態を示すものであり、フラットパネルで絵素列方向に発生した線欠陥を検出する原理について説明する説明図である。
【図１１】本発明の実施形態を示すものであり、フラットパネルで絵素行方向に発生した線欠陥を検出する原理について説明する説明図である。
【図１２】本発明の実施形態を示すものであり、図２の画像処理手部を、線欠陥を特定し得るように変形した変形例である。
【図１３】従来技術を示すものであり、シェーディングの発生原理を説明する説明図である。
【図１４】従来技術を示すものであり、平滑化フィルタによりシェーディング補正を行う場合に起こりえる問題点について説明するための説明図である。
【図１５】従来技術を示すものであり、差分画像を用いることによりシェーディングを軽減し得る欠陥検出装置の要部構成を示す機能ブロック図である。
【図１６】図１５の従来技術における、フラットパネルの欠陥検出方法を説明するための説明図である。
【符号の説明】
【０１５７】
１００      フラットパネル検査システム（欠陥検出装置）
１０１      撮像装置
１０２      画像入力部
１０３      画像メモリ
１０４      画像処理部（画像処理手段）
１０５      統括管理部
１０６      計測制御部
１０７      パターンジェネレータ（表示用信号生成手段）
１０８      パネル駆動・制御回路
１０９      バックライト
１１１      列平均濃淡値演算処理部（第１の平均濃淡値算出手段）
１１２      行平均濃淡値演算処理部（第２の平均濃淡値算出手段）
１１３      マルチプレクサ部
１１４      ライン差分演算処理部（第１・第２の差分値算出手段）
１１５      欠陥特定処理部
１１５ａ    黒点欠陥検出用２値化処理部（第１の欠陥領域特定手段）
１１５ｂ    輝点欠陥検出用２値化処理部（第２の欠陥領域特定手段）
１１５ｃ    特徴量抽出部
１１８      差分演算処理部（第３・第４の差分値算出手段）
１１９      線欠陥検出用２値化処理部（線欠陥領域特定手段）
２００      フラットパネル（画像表示パネル）
【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】
2007315967.tif 000015
【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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