(57)【要約】【課題】画像表示装置に生じる表示欠陥のうち、特に、すじ欠陥またはしみ欠陥を高精度に判別することができる欠陥判別方法を提供すること。【解決手段】表示欠陥の慣性主軸ａを算出し、慣性主軸ａに垂直で表示欠陥に外接する長さＡの２つの外接短辺と、慣性主軸ａに平行で表示欠陥に外接する長さＢの２つの外接長辺とによって、表示欠陥に外接する外接矩形を設定し、所定の第１閾値αおよび第２閾値βを、それぞれ、外接矩形の縦横比率Ｂ／Ａおよび外接矩形（面積Ａ・Ｂ）における表示欠陥（面積Ｓ）の占有比率の逆数Ａ・Ｂ／Ｓと比較し、比較結果に基づいて表示欠陥の種類を判別する。【選択図】図６
2007192625.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像表示装置の表示欠陥の種類を判別する欠陥判別方法であって、
前記画像表示装置によって表示される画像のデータから表示欠陥を抽出する欠陥抽出ステップと、
前記表示欠陥の慣性主軸を算出する慣性主軸算出ステップと、
前記慣性主軸に垂直で前記表示欠陥に外接する２つの外接短辺と、前記慣性主軸に平行で前記表示欠陥に外接する２つの外接長辺とによって、前記表示欠陥に外接する外接矩形を設定する外接矩形設定ステップと、
前記外接矩形の縦横比率、および、前記外接矩形における前記表示欠陥の占有比率に基づいて、前記表示欠陥の種類を判別する欠陥判別ステップと
を備えることを特徴とする欠陥判別方法。
【請求項２】
請求項１に記載の欠陥判別方法において、
前記表示欠陥の種類を判別するための閾値α１（＞１）および閾値β１（＞１）を設定する閾値設定ステップが設けられ、
前記欠陥判別ステップでは、前記外接短辺の長さをＡ，前記外接長辺の長さをＢ，前記表示欠陥の面積をＳとして、前記外接矩形の縦横比率Ｂ／Ａ、および、前記外接矩形における前記表示欠陥の占有比率の逆数Ａ・Ｂ／Ｓを、それぞれ、前記閾値α１および前記閾値β１と比較し、少なくとも、α１≦Ｂ／Ａ、かつ、β１≦Ａ・Ｂ／Ｓ、が満たされる場合には、当該表示欠陥をすじ状のすじ欠陥であると判別する
ことを特徴とする欠陥判別方法。
【請求項３】
請求項２に記載の欠陥判別方法において、
前記閾値設定ステップでは、前記閾値α１よりも大きな閾値γ１を設定し、
前記欠陥判別ステップでは、まず、前記外接矩形の縦横比率Ｂ／Ａを前記閾値γ１と比較し、γ１≦Ｂ／Ａ、が満たされる場合には、前記閾値α１および前記閾値β１による欠陥判別を行わずに、当該表示欠陥をすじ欠陥であると判別する
ことを特徴とする欠陥判別方法。
【請求項４】
請求項１から請求項３のいずれかに記載の欠陥判別方法において、
前記表示欠陥の種類を判別するための閾値α２（＞１）および閾値β２（＞１）を設定する閾値設定ステップが設けられ、
前記欠陥判別ステップでは、前記外接短辺の長さをＡ，前記外接長辺の長さをＢ，前記表示欠陥の面積をＳとして、前記外接矩形の縦横比率Ｂ／Ａ、および、前記外接矩形における前記表示欠陥の占有比率の逆数Ａ・Ｂ／Ｓを、それぞれ、前記閾値α２および前記閾値β２と比較し、少なくとも、α２＞Ｂ／Ａ、かつ、β２＞Ａ・Ｂ／Ｓ、が満たされる場合には、当該表示欠陥をしみ状のしみ欠陥であると判別する
ことを特徴とする欠陥判別方法。
【請求項５】
請求項２または請求項３に記載の欠陥判別方法において、
前記閾値設定ステップでは、前記閾値α１が2より大きな値に設定される
ことを特徴とする欠陥判別方法。
【請求項６】
請求項２，請求項３，請求項５のいずれかに記載の欠陥判別方法において、
前記閾値設定ステップでは、前記閾値β１が2.5より大きな値に設定される
ことを特徴とする欠陥判別方法。
【請求項７】
請求項４に記載の欠陥判別方法において、
前記閾値設定ステップでは、前記閾値α２が2より大きな値に設定される
ことを特徴とする欠陥判別方法。
【請求項８】
請求項４または請求項７に記載の欠陥判別方法において、
前記閾値設定ステップでは、前記閾値β２が2.5より大きな値に設定される
ことを特徴とする欠陥判別方法。
【請求項９】
画像表示装置の表示欠陥の種類を判別する欠陥判別装置であって、
前記画像表示装置によって表示される画像のデータから表示欠陥を抽出する欠陥抽出手段と、
前記表示欠陥の慣性主軸を算出する慣性主軸算出手段と、
前記慣性主軸に垂直で前記表示欠陥に外接する２つの外接短辺と、前記慣性主軸に平行で前記表示欠陥に外接する２つの外接長辺とによって、前記表示欠陥に外接する外接矩形を設定する外接矩形設定手段と、
前記外接矩形の縦横比率、および、前記外接矩形における前記表示欠陥の占有比率に基づいて、前記表示欠陥の種類を判別する欠陥判別手段と
を備えることを特徴とする欠陥判別装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像表示装置の表示欠陥の種類を判別する欠陥判別方法および欠陥判別装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、人間の視覚に頼って行われてきた画像表示装置の良否検査は、近年、機械によって自動的に行われるようになってきている。しかしながら、機械による自動検査では、人間の視覚と同程度の検査精度が実現されるまでには至っておらず、現在も種々の改良が試みられている。
【０００３】
例えば、画像表示装置に生じる表示欠陥の種類（例えば、すじ欠陥，しみ欠陥，点欠陥）によって人間の視覚上の感じ方が異なるという点に着目して、各表示欠陥の検査に先立って当該各表示欠陥の種類を判別することが行われている（例えば、特許文献１参照）。そして、表示欠陥の各種類ごとに人間の視覚特性を考慮に入れた最適な検査処理を予め設定しておき、表示欠陥の種類の判別結果に応じた最適な検査処理を当該表示欠陥に対して行うことにより、人間の視覚と同程度の精度で表示欠陥を検査しようとする試みが行われている。
【０００４】
特許文献１の欠陥判別方法は、画像全体に対して膨張・収縮処理を繰り返し行うことによって、画像に含まれる各表示欠陥の種類を判別する方法であり、画像に複数の表示欠陥が含まれていたとしても、膨張・収縮処理は画像全体に対して一括で行えばよいため、処理の迅速化を図ることができる。
【０００５】
【特許文献１】特開平９−２８８０３７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、逆に、特許文献１の欠陥判別方法では、画像全体に対して行う膨張・収縮処理に基づいて、画像に含まれる個々の表示欠陥の種類を判別しているため、必然的に、個々の表示欠陥についての判別精度は低下せざるを得ない。したがって、種類の判別が難しい表示欠陥については、種類の判別を誤ってしまうことがあり、結果的に、検査精度が低下してしまうという問題があった。
【０００７】
本発明の目的は、画像表示装置に生じる表示欠陥のうち、特に、すじ欠陥またはしみ欠陥を高精度に判別することができる欠陥判別方法および欠陥判別装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の欠陥判別方法は、画像表示装置の表示欠陥の種類を判別する欠陥判別方法であって、前記画像表示装置によって表示される画像のデータから表示欠陥を抽出する欠陥抽出ステップと、前記表示欠陥の慣性主軸を算出する慣性主軸算出ステップと、前記慣性主軸に垂直で前記表示欠陥に外接する２つの外接短辺と、前記慣性主軸に平行で前記表示欠陥に外接する２つの外接長辺とによって、前記表示欠陥に外接する外接矩形を設定する外接矩形設定ステップと、前記外接矩形の縦横比率、および、前記外接矩形における前記表示欠陥の占有比率に基づいて、前記表示欠陥の種類を判別する欠陥判別ステップとを備えることを特徴とする。
【０００９】
このような本発明の欠陥判別方法によれば、判別対象の表示欠陥が延びている方向に沿った慣性主軸を算出し、当該慣性主軸に沿って設定した外接矩形を利用して、当該表示欠陥の種類を高精度に判別することができる。具体的には、外接矩形の縦横比率、および、外接矩形における表示欠陥の占有比率に基づいて、当該表示欠陥の種類を判別する。例えば、外接矩形の縦横比率が大きく、外接矩形における表示欠陥の占有比率が小さい場合には、当該表示欠陥をすじ欠陥であると判別し、外接矩形の縦横比率が小さく、外接矩形における表示欠陥の占有比率が大きい場合には、当該表示欠陥をしみ欠陥であると判別し、それ以外の場合には、当該表示欠陥をしみ欠陥およびしみ欠陥以外の種類の表示欠陥であると判別する。
なお、本発明の欠陥判別方法では、画像全体に対して判別処理（膨張・収縮処理）を行う特許文献１の欠陥判別方法とは異なり、判別対象の各表示欠陥ごとに判別処理を行っているので、個々の表示欠陥についての判別精度を向上させることができる。
【００１０】
本発明の欠陥判別方法では、前記表示欠陥の種類を判別するための閾値α１（＞１）および閾値β１（＞１）を設定する閾値設定ステップが設けられ、前記欠陥判別ステップでは、前記外接短辺の長さをＡ，前記外接長辺の長さをＢ，前記表示欠陥の面積をＳとして、前記外接矩形の縦横比率Ｂ／Ａ、および、前記外接矩形における前記表示欠陥の占有比率の逆数Ａ・Ｂ／Ｓを、それぞれ、前記閾値α１および前記閾値β１と比較し、少なくとも、α１≦Ｂ／Ａ、かつ、β１≦Ａ・Ｂ／Ｓ、が満たされる場合には、当該表示欠陥をすじ状のすじ欠陥であると判別することが好ましい。
【００１１】
このような本発明の欠陥判別方法によれば、閾値α１および閾値β１に基づいて、画像表示装置に生じる表示欠陥のうち、特に、すじ欠陥を高精度に判別することができる。ここで、閾値α１は、外接矩形の縦横比率Ｂ／Ａ（≧１）についての閾値である。例えば、表示欠陥が細長く延びていて、外接矩形の縦横比率Ｂ／Ａが大きい場合には、α１≦Ｂ／Ａとなって、閾値α１による判別式が満たされる。また、閾値β１は、外接矩形（面積Ａ・Ｂ）における表示欠陥（面積Ｓ）の占有比率の逆数Ａ・Ｂ／Ｓ（≧１）についての閾値である。例えば、外接矩形における表示欠陥の占有比率が小さく、逆数Ａ・Ｂ／Ｓが大きい場合には、β１≦Ａ・Ｂ／Ｓとなって、閾値β１による判別式が満たされる。そして、本発明の欠陥判別方法では、少なくとも前記両判別式が満たされる場合には、表示欠陥がすじ欠陥であると判別する。ここで、閾値α１による判別式が満たされることから得られる、表示欠陥の外接矩形の縦横比率が大きいという情報、および、閾値β１による判別式が満たされることから得られる、外接矩形における表示欠陥の占有比率が小さいという情報は、いずれも、表示欠陥がすじ状であることを示唆する情報である。したがって、閾値α１および閾値β１によれば、すじ欠陥を高精度に判別することができる。
【００１２】
本発明の欠陥判別方法では、前記閾値設定ステップでは、前記閾値α１よりも大きな閾値γ１を設定し、前記欠陥判別ステップでは、まず、前記外接矩形の縦横比率Ｂ／Ａを前記閾値γ１と比較し、γ１≦Ｂ／Ａ、が満たされる場合には、前記閾値α１および前記閾値β１による欠陥判別を行わずに、当該表示欠陥をすじ欠陥であると判別することが好ましい。
【００１３】
このような本発明の欠陥判別方法では、表示欠陥の外接矩形の縦横比率Ｂ／Ａが閾値α１よりも大きな閾値γ１よりも大きく、当該表示欠陥が所定程度以上に細長く延びていることが示唆される場合には、閾値α１および閾値β１による判別を省略して、当該表示欠陥をすじ欠陥であると判別する。このように、閾値γ１による判別式が満たされれば、閾値α１および閾値β１による判別を省略して判別処理を終えることができるので、処理の迅速化を図ることができる。
【００１４】
本発明の欠陥判別方法では、前記表示欠陥の種類を判別するための閾値α２（＞１）および閾値β２（＞１）を設定する閾値設定ステップが設けられ、前記欠陥判別ステップでは、前記外接短辺の長さをＡ，前記外接長辺の長さをＢ，前記表示欠陥の面積をＳとして、前記外接矩形の縦横比率Ｂ／Ａ、および、前記外接矩形における前記表示欠陥の占有比率の逆数Ａ・Ｂ／Ｓを、それぞれ、前記閾値α２および前記閾値β２と比較し、少なくとも、α２＞Ｂ／Ａ、かつ、β２＞Ａ・Ｂ／Ｓ、が満たされる場合には、当該表示欠陥をしみ状のしみ欠陥であると判別することが好ましい。
【００１５】
このような本発明の欠陥判別方法によれば、閾値α２および閾値β２に基づいて、画像表示装置に生じる表示欠陥のうち、特に、しみ欠陥を高精度に判別することができる。ここで、閾値α２による判別式および閾値β２による判別式は、すじ欠陥を判別するための本発明の欠陥判別方法に関して前述した閾値α１による判別式および閾値β１による判別式の不等号の向きを逆にしたものである。したがって、すじ欠陥を判別するための本発明の欠陥判別方法とは逆に、外接矩形の縦横比率Ｂ／Ａが小さい場合に閾値α２による判別式が満たされ、外接矩形における表示欠陥の占有比率が大きい場合に閾値β２による判別式が満たされる。そして、閾値α２による判別式が満たされることから得られる、表示欠陥の外接矩形の縦横比率が小さいという情報、および、閾値β２による判別式が満たされることから得られる、外接矩形における表示欠陥の占有比率が大きいという情報は、いずれも、表示欠陥がしみ状であることを示唆する情報なので、閾値α２および閾値β２によれば、しみ欠陥を高精度に判別することができる。
【００１６】
本発明の欠陥判別方法では、前記閾値設定ステップでは、前記閾値α１が2より大きな値に設定されることが好ましい。さらに、閾値α１が2.5より大きな値に設定されれば、なお好ましい。
【００１７】
本発明の欠陥判別方法では、前記閾値設定ステップでは、前記閾値β１が2.5より大きな値に設定されることが好ましい。さらに、閾値β１が3より大きな値に設定されれば、なお好ましい。
【００１８】
本発明の欠陥判別方法では、前記閾値設定ステップでは、前記閾値α２が2より大きな値に設定されることが好ましい。さらに、閾値α２が2.5より大きな値に設定されれば、なお好ましい。
【００１９】
本発明の欠陥判別方法では、前記閾値設定ステップでは、前記閾値β２が2.5より大きな値に設定されることが好ましい。さらに、閾値β２が3より大きな値に設定されれば、なお好ましい。
【００２０】
本発明の欠陥判別装置は、画像表示装置の表示欠陥の種類を判別する欠陥判別装置であって、前記画像表示装置によって表示される画像のデータから表示欠陥を抽出する欠陥抽出手段と、前記表示欠陥の慣性主軸を算出する慣性主軸算出手段と、前記慣性主軸に垂直で前記表示欠陥に外接する２つの外接短辺と、前記慣性主軸に平行で前記表示欠陥に外接する２つの外接長辺とによって、前記表示欠陥に外接する外接矩形を設定する外接矩形設定手段と、前記外接矩形の縦横比率、および、前記外接矩形における前記表示欠陥の占有比率に基づいて、前記表示欠陥の種類を判別する欠陥判別手段とを備えることを特徴とする。
【００２１】
このような本発明の各欠陥判別装置は、前述した本発明の各欠陥判別方法を実施するための構成を備えているので、当該各欠陥判別方法と同じ各作用・効果を奏することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
続いて、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
【００２３】
（１）欠陥判別装置の構成
図１は、欠陥判別装置の構成を示す機能的ブロック図である。
欠陥判別装置は、画像表示装置１の表示欠陥の種類を判別する装置であって、画像表示装置１によって表示される画像を撮像する撮像部２と、欠陥判別における全般的な制御を行う判別制御部３とを備えて構成されている。
【００２４】
画像表示装置１は、表示制御部１１から入力される画像信号に基づいて画像を表示する装置であり、欠陥判別時には撮像部２による撮像用のテーブル１２に載置される。
撮像部２は、撮像面上に整列配置された多数の撮像画素（ＣＣＤなど）によって、画像表示装置１によって表示される画像を撮像する。
判別制御部３は、画像データ取得手段３１と、欠陥抽出手段３２と、重心算出手段３３と、慣性主軸算出手段３４と、外接矩形設定手段３５と、閾値設定手段３６と、欠陥判別手段３７とを備えて構成されている。
【００２５】
画像データ取得手段３１は、表示制御部１１を介して画像表示装置１に所望の検査用画像を表示させるとともに、撮像部２によって当該検査用画像を撮像させ、画像データを取得する手段である。
欠陥抽出手段３２は、画像データ取得手段３１によって取得された画像データに含まれる表示欠陥を抽出する手段である。
重心算出手段３３は、欠陥抽出手段３２によって抽出された表示欠陥の重心を算出する手段である。
慣性主軸算出手段３４は、欠陥抽出手段３２によって抽出された表示欠陥の慣性主軸を算出する手段である。
外接矩形設定手段３５は、慣性主軸算出手段３４によって算出された表示欠陥の慣性主軸に垂直で当該表示欠陥に外接する２つの外接短辺と、当該慣性主軸に平行で当該表示欠陥に外接する２つの外接長辺とによって、当該表示欠陥に外接する外接矩形を設定する手段である。
閾値設定手段３６は、欠陥抽出手段３２によって抽出された表示欠陥の種類を判別するための閾値α，β，γを設定する手段である。
欠陥判別手段３７は、欠陥抽出手段３２によって抽出された表示欠陥の種類を、閾値設定手段３６によって設定された閾値α，β，γに基づいて判別する手段であり、すじ状のすじ欠陥を判別するためのすじ欠陥判別手段３７１と、しみ状のしみ欠陥を判別するためのしみ欠陥判別手段３７２とを備えて構成されている。
【００２６】
（２）欠陥判別方法
続いて、以上のような構成を備える欠陥判別装置によって行われる欠陥判別方法について説明する。
図２は、欠陥判別の流れを示すフローチャートである。
【００２７】
Ｓ１では、閾値設定手段３６が、画像表示装置１に生じる表示欠陥の種類を判別するための閾値α，β，γを設定する。本実施形態では、α＝2，β＝2.5，γ＝5と設定する。ここで、閾値γは、閾値αよりも大きな値に設定されている。
【００２８】
Ｓ２では、画像データ取得手段３１が、表示制御部１１を介して画像表示装置１に所望の検査用画像を表示させるとともに、撮像部２によって当該検査用画像を撮像させ、画像データを取得する。ここで、画像表示装置１に表示させる検査用画像は、表示欠陥が目立つように、模様の無い一様な画像とすることが好ましい。
【００２９】
Ｓ３では、欠陥抽出手段３２が、Ｓ２において取得された画像データに含まれる表示欠陥を抽出する。
まず、欠陥抽出手段３２は、Ｓ２において取得された画像データに対して、当該画像データに含まれる表示欠陥を強調するような欠陥強調処理を行う（Ｓ３ａ）。なお、欠陥強調処理の詳細については、特願２００４−１６３６４３号に開示されているので、ここでは説明を省略する。
続いて、欠陥抽出手段３２は、所定の２値化閾値に基づいて、欠陥強調処理後の画像データを２値化する（Ｓ３ｂ）。欠陥強調処理後の画像データにおいては、表示欠陥に相当する部分の画素値が、それ以外の部分の画素値よりも大きくなっているところ、適当な２値化閾値を設定すれば当該両部分を峻別することができる。このような２値化閾値によって、表示欠陥に相当する部分の画素値が１であり、それ以外の部分の画素値が０である２値画像データを生成することができる。
続いて、欠陥抽出手段３２は、２値画像データにおいて互いに隣接する画素値１の各画素（各欠陥画素）を連結し、連結された各画素群に対して１から始まる自然数の欠陥番号を付ける（Ｓ３ｃ）。ここで、各連結画素群に対して付けられる番号を「欠陥番号」と表記したのは、当該各連結画素群が、それぞれ、画像データに含まれる１つの表示欠陥に対応しているからである。すなわち、画像データに含まれる表示欠陥の数をＮ（自然数）とすれば、当該各表示欠陥に対応する各連結画素群には、それぞれ、１〜Ｎの欠陥番号ｎが付けられることになる。以下、記載の簡潔化のため、画像データに含まれる各表示欠陥を、当該各表示欠陥に対応する各連結画素群に付けられた１〜Ｎの欠陥番号ｎによって、「欠陥番号ｎの表示欠陥」と表すことにする。
【００３０】
Ｓ４では、種類の判別対象の表示欠陥として、欠陥番号１の表示欠陥が選択される。図３は、選択された表示欠陥の例を示す。この図の例では、斜線によるハッチングによって示されている画素値１の画素（欠陥画素）が連結されて、湾曲したすじ状のすじ欠陥が構成されている。
【００３１】
Ｓ５では、重心算出手段３３が、Ｓ４において選択された表示欠陥の重心を算出する。表示欠陥の重心の各座標ｉＧ，ｊＧは、各画素の座標を自然数ｉ，ｊによって（ｉ，ｊ）と表した場合に以下の式１によって定義される２値画像データｆ（ｉ，ｊ）＝０（非欠陥画素），１（欠陥画素）のｐ＋ｑ次のモーメントｍｐｑによって、ｉＧ＝ｍ１０／ｍ００，ｊＧ＝ｍ０１／ｍ００と表される。図４に、図３の例において算出される重心Ｇ（ｉＧ，ｊＧ）を示す。
【００３２】
【数１】
2007192625.tif 000003
【００３３】
なお、式１の右辺におけるΣは、欠陥画素（ｆ＝１）について和をとることを意味している。
【００３４】
Ｓ６では、慣性主軸算出手段３４が、Ｓ４において選択された表示欠陥の慣性主軸を算出する。表示欠陥の慣性主軸の方向θは、以下の式２によって定義される重心Ｇ（ｉＧ，ｊＧ）周りの重心モーメントＭｐｑによって、以下の式３によって表される。
【００３５】
【数２】
2007192625.tif 000004
【００３６】
【数３】
2007192625.tif 000005
【００３７】
なお、式３では、重心Ｇを座標原点として計算している。図５に、図３の例において算出される慣性主軸ａを示す。この図に示されるように、慣性主軸ａの方向は、表示欠陥が延びている方向である。
【００３８】
続いて、慣性主軸算出手段３４は、重心Ｇを座標原点として、慣性主軸ａの方程式（式４）と、慣性主軸ａに垂直な軸ｂ（図５参照）の方程式（式５）を算出する。
【００３９】
【数４】
2007192625.tif 000006
【００４０】
【数５】
2007192625.tif 000007
【００４１】
Ｓ７では、外接矩形設定手段３５が、Ｓ６において算出された表示欠陥の慣性主軸に垂直で当該表示欠陥に外接する２つの外接短辺と、当該慣性主軸に平行で当該表示欠陥に外接する２つの外接長辺とによって、当該表示欠陥に外接する外接矩形を設定する。
【００４２】
まず、２つの外接短辺を設定するために、軸ｂから最も遠い欠陥画素を当該軸ｂの両側においてそれぞれ見つける。具体的には、以下の式６によって表される座標（ｉ，ｊ）の画素と軸ｂとの距離Ｄを全ての欠陥画素について算出し、距離Ｄが最大になる欠陥画素を当該軸ｂの両側においてそれぞれ見つける。なお、以下の式６におけるｋは、軸ｂの傾きであり、具体的には、式５に示されるように、ｋ＝１／｛−ｔａｎ（９０−θ）｝、である。
【００４３】
【数６】
2007192625.tif 000008
【００４４】
そして、図６に示されるように、軸ｂの両側においてそれぞれ見つけられた各欠陥画素を通って、当該軸ｂに平行な直線ｂ１およびｂ２を描く。
【００４５】
同様に、２つの外接長辺を設定するために、慣性主軸ａから最も遠い欠陥画素を当該慣性主軸ａの両側においてそれぞれ見つける。具体的には、前記式６によって表される座標（ｉ，ｊ）の画素と慣性主軸ａとの距離Ｄを全ての欠陥画素について算出し、距離Ｄが最大になる欠陥画素を当該慣性主軸ａの両側においてそれぞれ見つける。なお、ここでの距離Ｄの計算においては、前記式６におけるｋは、慣性主軸ａの傾きであり、具体的には、式４に示されるように、ｋ＝ｔａｎ（９０−θ）、である。そして、図６に示されるように、慣性主軸ａの両側においてそれぞれ見つけられた各欠陥画素を通って、当該慣性主軸ａに平行な直線ａ１およびａ２を描く。
【００４６】
以上のようにして、４つの直線ａ１，ａ２，ｂ１，ｂ２が描かれ、当該４つの直線によって、表示欠陥に外接する外接矩形が設定される。以下、図６に示されるように、外接矩形の外接短辺の長さをＡ，外接長辺の長さをＢとする。なお、表示欠陥の形によっては外接矩形が正方形に設定されることもあり、この場合は、Ａ＝Ｂとなる。
【００４７】
Ｓ８では、欠陥判別手段３７が、Ｓ４において選択された表示欠陥の種類を、Ｓ１において設定された閾値α，β，γに基づいて判別する。図７は、欠陥判別の流れを示すフローチャートである。
【００４８】
Ｓ９では、すじ欠陥判別手段３７１が、Ｓ１において設定された閾値γ＝5と、Ｓ７において設定された外接矩形の縦横比率Ｂ／Ａとを比較し、γ≦Ｂ／Ａ、が満たされるか否かを判定する。そして、γ≦Ｂ／Ａ、が満たされる場合（Ｙｅｓ）には、表示欠陥をすじ欠陥であると判別する。
【００４９】
Ｓ９において、γ≦Ｂ／Ａ、が満たされない場合（Ｎｏ）には、Ｓ１０において、すじ欠陥判別手段３７１が、Ｓ１において設定された閾値α＝2および閾値β＝2.5と、Ｓ７において設定された外接矩形の縦横比率Ｂ／Ａおよび当該外接矩形における表示欠陥の占有比率の逆数Ａ・Ｂ／Ｓとをそれぞれ比較し、α≦Ｂ／Ａ、かつ、β≦Ａ・Ｂ／Ｓ、が満たされるか否かを判定する。ここで、Ｓは、表示欠陥の面積であり、前記式１によって定義されるモーメントｍｐｑによって、Ｓ＝ｍ００と表される。そして、α≦Ｂ／Ａ、かつ、β≦Ａ・Ｂ／Ｓ、が満たされる場合（Ｙｅｓ）には、表示欠陥をすじ欠陥であると判別する。
【００５０】
Ｓ１０において、α≦Ｂ／Ａ、かつ、β≦Ａ・Ｂ／Ｓ、が満たされない場合（Ｎｏ）には、Ｓ１１において、しみ欠陥判別手段３７２が、α＞Ｂ／Ａ、かつ、β＞Ａ・Ｂ／Ｓ、が満たされるか否かを判定する。そして、α＞Ｂ／Ａ、かつ、β＞Ａ・Ｂ／Ｓ、が満たされる場合（Ｙｅｓ）には、表示欠陥をしみ欠陥であると判別する。
【００５１】
Ｓ１１において、α＞Ｂ／Ａ、かつ、β＞Ａ・Ｂ／Ｓ、が満たされない場合（Ｎｏ）には、表示欠陥は、すじ欠陥およびしみ欠陥以外の種類の表示欠陥（例えば、点欠陥）であると判別される。
【００５２】
以上のような欠陥判別処理Ｓ８が終了すると、Ｓ１２（図２）において、欠陥番号Ｎ（表示欠陥の総数）まで表示欠陥の種類の判別が終了したか否かが判定される。以降、Ｎ個全ての表示欠陥について種類の判別が終了する（Ｓ１２：Ｙｅｓ）まで、判別対象の表示欠陥の欠陥番号が１ずつ加算されながら（Ｓ１３）、Ｓ５〜Ｓ８の処理が繰り返し行われる。
【００５３】
以上のように、画像表示装置１に生じるＮ個全ての表示欠陥についての種類の判別が終了すると、種類の判別された各表示欠陥についての検査処理が行われる。検査処理は、表示欠陥の種類（特に、すじ欠陥，しみ欠陥）ごとに人間の視覚特性を考慮に入れて最適なものが予め設定されている。そして、表示欠陥の種類の判別結果に応じた最適な検査処理を当該表示欠陥に対して行うことにより、人間の視覚と同程度の精度で表示欠陥を検査することができる。
【００５４】
以上のような実施形態によれば、判別対象の表示欠陥が延びている方向に沿った慣性主軸を算出し、当該慣性主軸に沿って設定した外接矩形を利用して、当該表示欠陥の種類を高精度に判別することができる。
【００５５】
以上のような実施形態では、Ｓ１０において、α≦Ｂ／Ａ、かつ、β≦Ａ・Ｂ／Ｓ、が満たされる場合には、表示欠陥がすじ欠陥であると判別している。ここで、第１の式が満たされることから得られる、表示欠陥の外接矩形の縦横比率Ｂ／Ａが大きいという情報、および、第２の式が満たされることから得られる、外接矩形における表示欠陥の占有比率Ｓ／Ａ・Ｂが小さいという情報は、いずれも、表示欠陥がすじ状であることを示唆する情報である。したがって、両式によれば、すじ欠陥を高精度に判別することができる。
【００５６】
以上のような実施形態では、Ｓ１１において、α＞Ｂ／Ａ、かつ、β＞Ａ・Ｂ／Ｓ、が満たされる場合には、表示欠陥がしみ欠陥であると判別している。ここで、第１の式が満たされることから得られる、表示欠陥の外接矩形の縦横比率Ｂ／Ａが小さいという情報、および、第２の式が満たされることから得られる、外接矩形における表示欠陥の占有比率Ｓ／Ａ・Ｂが大きいという情報は、いずれも、表示欠陥がしみ状であることを示唆する情報である。したがって、両式によれば、しみ欠陥を高精度に判別することができる。
【００５７】
以上のような実施形態では、Ｓ９において、表示欠陥の外接矩形の縦横比率Ｂ／Ａが閾値α（＝2）よりも大きな閾値γ（＝5）よりも大きく、当該表示欠陥が所定程度以上に細長く延びていることが示唆される場合には、Ｓ１０における閾値αおよび閾値βによる判別を省略して、当該表示欠陥をすじ欠陥であると判別している。このように、Ｓ９において、γ≦Ｂ／Ａ、が満たされれば、Ｓ１０における処理を省略して判別処理を終えることができるので、処理の迅速化を図ることができる。
【００５８】
以上のような実施形態では、判別対象の各表示欠陥ごとに判別処理を行っているので、個々の表示欠陥についての判別精度を向上させることができる。
【００５９】
本発明は、以上のような実施形態によって限定されるものではなく、当該実施形態を、本発明の目的を達成できる範囲内において変形したものであれば、本発明の技術的範囲に含まれる。
【００６０】
前記実施形態では、Ｓ３において画像データに含まれる表示欠陥を抽出するために、欠陥強調，２値化，欠陥番号付けの各処理を行っていたが、これ以外の欠陥抽出方法を採用してもよい。すなわち、本発明の主要な目的は、抽出された表示欠陥に対して高精度な欠陥判別処理を施すことにあるので、欠陥抽出方法は何でもよく、特に限定されることはない。
【００６１】
前記実施形態では、Ｓ１０におけるすじ欠陥判別用の閾値と、Ｓ１１におけるしみ欠陥判別用の閾値とを、同一の値（α，β）に設定していたが、別々の値に設定してもよい。すなわち、Ｓ１０におけるすじ欠陥判別用の閾値としてα１，β１を設定し、Ｓ１１におけるしみ欠陥判別用の閾値としてα２，β２を設定してもよい。この場合、４つの閾値α１，β１，α２，β２を、それぞれ、判別目的に合わせて最適な値に設定することができるので、より高精度に表示欠陥の種類を判別することができる。
【産業上の利用可能性】
【００６２】
本発明は、画像表示装置に生じる表示欠陥の種類の判別に利用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００６３】
【図１】欠陥判別装置の構成を示す機能的ブロック図である。
【図２】欠陥判別の流れを示すフローチャートである。
【図３】表示欠陥の例を示す図である。
【図４】図３の例において算出される表示欠陥の重心を示す図である。
【図５】図３の例において算出される表示欠陥の慣性主軸を示す図である。
【図６】図３の例において設定される表示欠陥の外接矩形を示す図である。
【図７】欠陥判別の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００６４】
１…画像表示装置，２…撮像部，３…判別制御部，１１…表示制御部，１２…テーブル，３１…画像データ取得手段，３２…欠陥抽出手段，３３…重心算出手段，３４…慣性主軸算出手段，３５…外接矩形設定手段，３６…閾値設定手段，３７…欠陥判別手段，３７１…すじ欠陥判別手段，３７２…しみ欠陥判別手段。
【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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