(57)【要約】【課題】カラーフィルタ基板のカラーフィルタの画素ムラを感度良く検査するためのカラーフィルタの画素ムラ検査方法及び検査装置を提供することを目的とする。【解決手段】カラーフィルタ基板のカラーフィルタを撮像し、各色画素の輝度、色度の測定データを取得し、各色画素毎に分類された測定データ集団より管理上下限を決めて統計的異常値抽出を行い、異常値があった場合その異常値サンプルを取り除き、再度異常値を取り除いた母集団に対し管理上下限を決めて統計的異常値抽出を行い、異常値データの検出を行う。この作業を最終的に異常値が検出されなくなるまで行い、検出された異常値データの位置を色づけなどで示し、判定結果を区分け表示する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも以下の工程を具備することを特徴とするカラーフィルタの画素ムラ検査方法。
（ａ）カラーフィルタ基板のカラーフィルタを撮像し、各色画素の輝度、色度の測定データを取得するステップ１の工程。
（ｂ）前記輝度、色度の測定データを読み込み、各色画素毎に分類するステップ２の工程。
（ｃ）前記輝度、色度の測定データを演算処理し、各色画素毎に統計量（平均値、標準偏差）を算出するステップ３の工程。
（ｄ）算出された前記統計量（平均値、標準偏差）より外れた測定データを異常域として設定するステップ４の工程。
（ｅ）前記異常域とされた測定データの有無を判定するステップ５の工程。
（ｆ）ステップ５の工程で異常値が存在する場合は、ステップ６の工程へ進み、異常発生位置を記録し、異常値を測定データ母集団より除外して新たな母集団を形成し、各色画素毎に統計量（平均値、標準偏差）を算出するステップ３の工程、異常値を検出するステップ４の工程及び異常値を判定するステップ５の工程を異常値が存在しなくなるまで繰り返す工程。
（ｇ）異常値を判定するステップ５の工程で異常値が存在しない場合は、ステップ７の工程へ進み、判定結果を区分け表示する工程。
【請求項２】
カラーフィルタ基板のカラーフィルタを撮像し、各色画素の輝度、色度データを取得する画像データ取得手段（１０）と、
輝度、色度の測定データを各々の画素色毎に分類する測定データ分類手段（２０）と、
前記輝度、色度の測定データを演算処理し、各々の画素色毎に統計量（平均値、標準偏差）を算出する統計量算出手段（３０）と、
算出された前記統計量（平均値、標準偏差）より外れた測定データを異常値として判定する異常値判定手段（４０）と、
判定結果を区分け表示する表示手段（５０）と、
装置全体の制御を行う制御手段（６０）とを具備することを特徴とするカラーフィルタの画素ムラ検査装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、基板上に形成されたカラーフィルタの画素ムラの良否を精度良く判定するための検査方法及び検査装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
液晶表示装置等の画面に現れる欠陥には、点、線、面状の異常の他に異物、ヌケなどがある。これらの欠陥は画質を落とす要因となりうるので管理対象となっている。
従来このような欠陥は人による目視検査が普通であったが、最近では画素も小さくなり、人の目での判定も難しくなったため自動検査が行われるようになってきている。
【０００３】
自動検査では、カメラなどで取得した画像を処理して、欠陥、ムラを特定し検出する方法が一般的である。
欠陥、ムラの自動的な検査方法には既に多くの装置、方法が提案されており、その一例として、印刷物等の物品色を複数個所において測色を行い、測色値の統計量に基づいて良否判定を行う色調検査装置と色調検査方法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。これは、測色対象の複数個所において測色を行い各々の測色値を出力する測色手段と、前記測色値の統計量を演算する演算手段と、前記統計量に基づいて前記測色対象の良否判定を行う判定手段とを備えており、演算処理で得られた測色値の平均値と標準偏差と予め設定された検査基準の閾値との比較判定処理を行って、良否判定を行うというもので、これらほとんどは予め限度見本のようなものを使用し、これを標準として閾値を設定しておきこれとの比較で良品、不良品を分ける方法である。
【０００４】
しかしながら、上記のような方法では、予め検査の良否を判定するための基準値、範囲を設定しているが、画素ムラ等のムラ良否判定に当たっては、製造工程ロット間のバラツキを考慮した検査基準、範囲を設定するのが難しい。
元来目視検査というのは本来の規則性の乱れている部分を見つけるものである。
閾値管理というのは常にまったく同じものを検査するには目視検査と同等の有効性がある。
しかし、検査物理量（輝度，色度など）が全体的にシフトし、規則性は乱れないが数値は異なるということが発生する場合には、そのたびに閾値を変えなければならず誤作動もしくは誤検知の要因ともなりうる。
【特許文献１】特開平２００３−２８７１９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
そもそも上記画素ムラの検出というのは、通常の状態外を検出することである。
ここで通常とは検出器の誤差と表示装置製作の工程能力の２つよりなる変動を考慮した状態以内にあることをいい、それ以外は異常と考えることができる。
そこで工程異常を最も論理立って検出する方法、統計的異常値判定法を撮像した画像より得られる輝度、色度などの情報に適用し、カラーフィルタの画素ムラ検査方法及び検査装置を編み出した。
【０００６】
本発明は、上記問題点に鑑み考案されたもので、カラーフィルタ基板のカラーフィルタの画素ムラを感度良く検査するためのカラーフィルタの画素ムラ検査方法及び検査装置を提供することを目的とする。
【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においては、少なくとも以下の工程を具備することを特徴とするカラーフィルタの画素ムラ検査方法としたものである。
（ａ）カラーフィルタ基板のカラーフィルタを撮像し、各色画素の輝度、色度の測定データを取得するステップ１の工程。
（ｂ）前記輝度、色度の測定データを読み込み、各色画素毎に分類するステップ２の工程。
（ｃ）前記輝度、色度の測定データを演算処理し、各色画素毎に統計量（平均値、標準偏差）を算出するステップ３の工程。
（ｄ）算出された前記統計量（平均値、標準偏差）より外れた測定データを異常域として設定するステップ４の工程。
（ｅ）前記異常域とされた測定データの有無を判定するステップ５の工程。
（ｆ）ステップ５の工程で異常値が存在する場合は、ステップ６の工程へ進み、異常発生位置を記録し、異常値を測定データ母集団より除外して新たな母集団を形成し、各色画素毎に統計量（平均値、標準偏差）を算出するステップ３の工程、異常値を検出するステップ４の工程及び異常値を判定するステップ５の工程を異常値が存在しなくなるまで繰り返す工程。
（ｇ）異常値を判定するステップ５の工程で異常値が存在しない場合は、ステップ７の工程へ進み、判定結果を区分け表示する工程。
【０００８】
また、請求項２においては、カラーフィルタ基板のカラーフィルタを撮像し、各色画素の輝度、色度データを取得する画像データ取得手段１０と、
輝度、色度の測定データを各色画素毎に分類する測定データ分類手段２０と、
前記輝度、色度の測定データを演算処理し、各々の画素色毎に統計量（平均値、標準偏差）を算出する統計量算出手段３０と、
算出された前記統計量（平均値、標準偏差）より外れた測定データを異常値として判定する異常値判定手段４０と、
判定結果を区分け表示する表示手段５０と、
検査装置全体の制御を行う制御手段６０とを具備することを特徴とするカラーフィルタの画素ムラ検査装置としたものである。
【発明の効果】
【０００９】
本発明のカラーフィルタの画素ムラ検査方法及び検査装置を用いることにより、カラーフィルタ基板上のカラーフィルタの画素ムラを感度良く検査することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、本発明の実施の形態について説明する。
図２は、本発明のカラーフィルタの画素ムラ検査装置の一実施例を示す模式構成概略図である。
カラーフィルタの画素ムラ検査装置１００は、図２に示すように、カラーフィルタ基板のカラーフィルタを撮像し、各画素の輝度、色度の測定データを取得する画像取得手段１０と、画像取得手段１０で得られた輝度、色度の測定データを各々の画素色毎に分類する測定データ分類手段２０と、前記輝度、色度の測定データを演算処理し、各々の画素色毎に統計量（平均値、標準偏差）を算出する統計量算出手段３０と、算出された前記統計量（平均値、標準偏差）より外れた測定データを異常値として判定する異常値判定手段４０と、判定結果を区分け表示する表示手段５０と、装置全体の制御を行う制御手段６０とから構成されている。
【００１１】
画像取得手段１０では、カラーカメラなどでカラーフィルタを撮像し、各画素の輝度、
色度の測定データを取得する。
撮像はエリア、ラインカメラまたは予め撮像された画像をスキャナー等で取り込むなど色々あるがＰＣ、画像ボード、プロセッサーボードなどで処理できるようにするすべての方法が対象となる。
測定データ分類手段２０と、統計量算出手段３０と、異常値判定手段４０とはそれぞれコンピュータ内にプログラム化されて設定されており、制御手段６０にて随時制御処理を行って、検査結果が表示手段５０に表示される。
【００１２】
測定データ分類手段２０は、図１のフロー工程図ではステップ２に相当し、取得したデータは画像ピクセル毎に輝度などの画像情報で予め設定したカテゴリー毎に分類し、それぞれのカテゴリー内を統計処理の母集団とする。
統計量算出手段３０は、図１のフロー工程図ではステップ３に相当し、これら母集団毎に分類パラメータの統計量（平均値、標準偏差）を算出する。
異常値判定手段４０は、図１のフロー工程図ではステップ４、５、６に相当し、平均値（ｘ）と標準偏差（ｓ）を使い、異常域（ｘ±ｓ）算出し、図１のフロー工程に従って、遂次異常を検出してゆく。
表示手段５０は、ステップ７で最終的な結果を表示する。
図１は、本発明のカラーフィルタの画素ムラ検査方法の一実施例を示すフローチャートである。
本発明のカラーフィルタの画素ムラ検査方法は、カラーフィルタ基板のカラーフィルタを撮像し、各色画素の輝度、色度の測定データを取得し、各色画素毎に分類された測定データ集団より管理上下限を決めて統計的異常値抽出を行い、異常値があった場合その異常値サンプルを取り除き、再度異常値を取り除いた母集団に対し管理上下限を決めて統計的異常値抽出を行い、異常値データの検出を行う。この作業を最終的に異常値が検出されなくなるまで行い、検出された異常値データの位置を色づけなどで示し、判定結果を区分け表示する。
【００１３】
カラーフィルタ基板７１のカラーフィルタを撮像し、各色画素の輝度、色度の測定データを取得するステップ１の工程では、カラーカメラなどでカラーフィルタを撮像し、各画素の輝度、色度の測定データを取得する。
図３は、カラーフィルタ基板７１のカラーフィルタを撮像した元画像の一例を示す。
撮像はエリア、ラインカメラまたは予め撮像された画像をスキャナー等で取り込むなど色々あるがＰＣ、画像ボード、プロセッサーボードなどで処理できるようにするすべての方法が対象となる。
【００１４】
前記輝度、色度の測定データを読み込み、各色画素毎に分類するステップ２の工程では、各色画素毎に取り込んだ輝度、色度の測定データを読み込み、各色画素（ここでは、赤画素部、緑画素部、青画素部）毎に分類する。
また、各色画素毎に分類された輝度、色度のデータは、位置情報も併せ持っている。
なお本例では、特に用いなかったが必要に応じて画像処理することもあることを付け加える。
【００１５】
前記輝度、色度の測定データを演算処理し、各色画素毎に統計量（平均値、標準偏差）を算出するステップ３の工程では、分類された各集団ごとに統計パラメータを算出し、管理上下限の設定は、平均値（ｘ）に許容値を足したものを上限、引いたものを下限とし、許容値の算出法は経験的、統計的、仕様いろいろあるが本例では標準偏差（ｓ）を適用し上下限をｘ±３ｓとした。
図４に、図３に示すカラーフィルタ基板７１のカラーフィルタ元画像の四角の実線で囲んだ赤色画素Ｒの輝度データの１回目の管理上限Ｘ1＋３Ｓ1Ｒ、管理下限Ｘ1−３Ｓ1Ｒの設定例を点線で示す。
【００１６】
算出された前記統計量（平均値、標準偏差）より外れた測定データを異常値として検出するステップ４の工程では、ステップ３で設定した管理上限Ｘ1＋３Ｓ1Ｒ、管理下限Ｘ1−３Ｓ1Ｒより外れた測定データを異常値として検出する。
図４に、赤色画素Ｒの輝度データの１回目の管理上限Ｘ1＋３Ｓ1Ｒ、管理下限Ｘ1−３Ｓ1Ｒの設定例に対して、異常値として検出された測定データの一例を丸囲み点線内に示す。このように、第1回のステップ３で設定した管理上限Ｘ1＋３Ｓ1Ｒ、管理下限Ｘ1−３Ｓ1Ｒに対して、丸囲み点線内で示すデータが異常値域として検出される。
【００１７】
異常値判定を行うステップ５の工程で異常値が存在するため、ステップ６の工程へ進み、異常発生位置を記録し、異常値を測定データ母集団より除外して新たな母集団を形成し、各色画素毎に統計量（平均値、標準偏差）を算出するステップ３の工程、異常値を検出するステップ４の工程及び異常値を判定するステップ５の工程を異常値が存在しなくなるまで繰り返す。
図４に、赤色画素Ｒの輝度データのステップ３の工程、ステップ４の工程及びステップ５の工程をｎ回繰り返した結果、ｎ回目の管理上限Ｘn＋３ＳnＲ、管理下限Ｘn−３ＳnＲの設定例を実線で示す。
これは、異常値がゼロの場合の管理上限Ｘn＋３ＳnＲ、管理下限Ｘn−３ＳnＲである。
【００１８】
ステップ３で設定した管理上限Ｘn＋３ＳnＲ、管理下限Ｘn−３ＳnＲより外れた測定データを異常値として検出する。
図４に、赤色画素Ｒの輝度データのｎ回目の管理上限Ｘn＋３ＳnＲ、管理下限Ｘn−３ＳnＲの設定例に対して、異常値として検出された測定データの一例を丸囲み実線内に示す。この結果、赤色画素Ｒの輝度データのｎ回目の管理上限Ｘn＋３ＳnＲ、管理下限Ｘn−３ＳnＲの設定例に対して、丸囲み実線内の測定データが異常として検出された。
【００１９】
異常値を判定するステップ５の工程で異常値が存在しない場合は、ステップ７の工程へ進み、判定結果を区分け表示する工程へ進む。
上記赤色画素Ｒの測定データの異常値データのプロット例を図５に示す。
この結果、通常の肉眼判定で判定しづらい画素ムラも、本発明のカラーフィルタの画素ムラ検査方法を適用することにより、感度良く検査することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明のカラーフィルタの画素ムラ検査方法の一実施例を示すフローチャートである。
【図２】本発明のカラーフィルタの画素ムラ検査装置の一実施例を示す模式構成図である。
【図３】カラーフィルタ基板のカラーフィルタを撮像した元画像の一例を示す説明図である。
【図４】本発明のカラーフィルタの画素ムラ検査方法にて設定された管理上下限と異常値域の抽出例を示す説明図である。
【図５】異常値域データのプロット例を示す説明図である。
【符号の説明】
【００２１】
１０……画像データ取得手段
２０……測定データ分類手段
３０……統計量算出手段
４０……異常値判定手段
５０……表示手段
６０……制御手段
７１……カラーフィルタ基板
１００……画素ムラ検査装置
【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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