(57)【要約】【課題】表示デバイスの線状欠陥評価を精度良く行うことができる表示欠陥評価方法を提供すること。【解決手段】線状欠陥検出方法は、表示デバイスの撮像画像を取得する撮像画像取得処理工程Ｓ１と、撮像画像に検査対象領域を設定する検査領域設定処理工程Ｓ２と、撮像画像から高周波成分と線状欠陥成分を除去した差分画像を作成して撮像画像から差分する差分処理工程Ｓ３と、差分処理画像から高周波成分を除去する平滑化処理工程Ｓ４と、平滑化処理画像で各ピクセルの輝度データを縦方向および横方向に積算し、各方向のプロファイルデータを作成する１次元積算処理工程Ｓ５と、各プロファイルデータに対して移動平均処理を行う移動平均処理工程Ｓ６と、移動平均処理後のプロファイルデータから隣接する各ピクセルのデータの差分値を求め、差分値と閾値とを比較して変化が大きい箇所を抽出して線状欠陥として検出する欠陥検出処理工程Ｓ７とを有する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
表示デバイスを撮像して取得した撮像画像に基づいて前記表示デバイスの線状欠陥を検出する線状欠陥検出方法であって、
前記表示デバイスを撮像して撮像画像を取得する撮像画像取得処理工程と、
前記撮像画像において検査対象領域を設定する検査領域設定処理工程と、
前記撮像画像に対して高周波成分および線状欠陥成分を除去した差分画像を作成し、撮像画像に対して前記差分画像を差分して差分処理画像を求める差分処理工程と、
前記差分処理画像に対して高周波成分を除去する平滑化処理工程と、
平滑化処理された画像における各ピクセルの輝度データを縦方向および横方向にそれぞれ積算して、縦方向および横方向のプロファイルデータを作成する１次元積算処理工程と、
前記各プロファイルデータに対して移動平均処理を行ってノイズ成分を除去して線状欠陥成分を強調する移動平均処理工程と、
移動平均処理を行ったプロファイルデータから、隣接する各ピクセルのデータの差分値を求め、この差分値と予め設定された閾値とを比較してプロファイルデータの変化が大きい箇所を抽出して線状欠陥として検出する欠陥検出処理工程と、
を有することを特徴とする線状欠陥検出方法。
【請求項２】
請求項１に記載の線状欠陥検出方法において、
前記差分処理工程は、前記撮像画像を複製した画像に対し、前記撮像画像における表示デバイスの画素のサイズに比べて大きなサイズのガウシアンフィルタを適用して差分画像を作成し、前記撮像画像から前記差分画像を差分し、かつ、予め設定された設定値を加算して差分処理画像を求めることを特徴とする線状欠陥検出方法。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の線状欠陥検出方法において、
前記平滑化処理工程は、前記差分処理画像に対し、前記撮像画像における表示デバイスの画素のサイズに比べて小さなサイズのガウシアンフィルタを適用して平滑化画像を作成することを特徴とする線状欠陥検出方法。
【請求項４】
請求項１から請求項３のいずれかに記載の線状欠陥検出方法において、
前記欠陥検出処理工程は、隣接する各ピクセルのデータの差分値を求め、その差分値の絶対値に対して移動平均処理を行い、その処理結果を前記閾値と比較してプロファイルデータの変化が大きい箇所を抽出して線状欠陥として検出することを特徴とする線状欠陥検出方法。
【請求項５】
請求項１から請求項４のいずれかに記載の線状欠陥検出方法において、
前記検査領域設定処理工程は、撮像画像の外周部の輝度変化を検出し、輝度が変化した位置を検査領域と被検査領域の境界と判断して検査領域を設定することを特徴とする線状欠陥検出方法。
【請求項６】
表示デバイスを撮像して取得した撮像画像に基づいて前記表示デバイスの線状欠陥を検出する線状欠陥検出装置であって、
前記表示デバイスを撮像して撮像画像を取得する撮像画像取得手段と、
前記撮像画像において検査対象領域を設定する検査領域設定手段と、
前記撮像画像に対して高周波成分および線状欠陥成分を除去した差分画像を作成し、撮像画像に対して前記差分画像を差分して差分処理画像を求める差分処理手段と、
前記差分処理画像に対して高周波成分を除去する平滑化処理手段と、
平滑化処理された画像における各ピクセルの輝度データを縦方向および横方向にそれぞれ積算して、縦方向および横方向のプロファイルデータを作成する１次元積算処理手段と、
前記各プロファイルデータに対して移動平均処理を行ってノイズ成分を除去して線状欠陥成分を強調する移動平均処理手段と、
移動平均処理を行ったプロファイルデータから、隣接する各ピクセルのデータの差分値を求め、この差分値と予め設定された閾値とを比較してプロファイルデータの変化が大きい箇所を抽出して線状欠陥として検出する欠陥検出処理手段と、
を有することを特徴とする線状欠陥検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、液晶パネルなどの表示デバイス及びその応用製品であるプロジェクタなどの表示装置などにおいて、線状欠陥を検出する線状欠陥検出方法および線状欠陥検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
液晶パネルに代表される表示デバイスは、主にＴＦＴによって駆動している。この素子のある一部分に不良が発生すると、そのＸ方向ないしＹ方向に最小画素のライン状の表示不良を起こす。これは線状欠陥と呼ばれており、画面全体をグレー階調で表示した場合に、それよりも明るいラインまたは暗いラインが現れる。
【０００３】
このような線状欠陥を検出する方法として、撮像画像に対して平滑化処理を行ってノイズを除去し、水平および垂直方向に積算して線状欠陥を検出する方法が提案されている（特許文献１参照）。
また、線状欠陥を検出する方法として、水平および垂直検出フィルタを掛け、複数の矩形領域に分割してその領域内で積算して線状欠陥を検出する方法も提案されている（特許文献２参照）。
さらに、線状欠陥を検出する為に１次導関数波形を求め、ピーク位置をカウントして線状欠陥を検出する方法も提案されている（特許文献３参照）。
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−１６８１０３号公報
【特許文献２】特開２００５−１７２５５９号公報
【特許文献３】特開２００６−２０１５２３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１の検出方法では、液晶パネルなどの線状欠陥を検出する場合に、ブラックマトリクスの影響が大きく、プロファイルを作成しても振幅が大きくなってしまい閾値検出が行いにくいといった問題がある。
また、特許文献２の検出方法では、液晶パネルなどの線状欠陥を検出する場合に、欠陥以外の成分が画像上に載ってくるので、この方法を用いると線状欠陥以外を誤検出してしまうといった問題がある。
【０００６】
さらに、特許文献３の検出方法では、ブラックマトリクスなどの成分をカウントしてしまい、ノイズが増えて線状欠陥の検出を満足に行なえないといった問題がある。
以上のような問題は、液晶パネルにおいて線状欠陥を検出する場合に限らず、プラズマディスプレイや有機ＥＬディスプレイ等のブラックマトリクスで各画素を区分けしている各種表示デバイスにおいて線状欠陥を検出する場合にも共通する問題であった。
【０００７】
本発明の目的は、表示デバイスの線状欠陥評価を精度良く行うことができる表示欠陥評価方法および表示欠陥評価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】
本発明の表示欠陥評価方法は、表示デバイスを撮像して取得した撮像画像に基づいて前記表示デバイスの線状欠陥を検出する線状欠陥検出方法であって、前記表示デバイスを撮像して撮像画像を取得する撮像画像取得処理工程と、前記撮像画像において検査対象領域を設定する検査領域設定処理工程と、前記撮像画像に対して高周波成分および線状欠陥成分を除去した差分画像を作成し、撮像画像に対して前記差分画像を差分して差分処理画像を求める差分処理工程と、前記差分処理画像に対して高周波成分を除去する平滑化処理工程と、平滑化処理された画像における各ピクセルの輝度データを縦方向および横方向にそれぞれ積算して、縦方向および横方向のプロファイルデータを作成する１次元積算処理工程と、前記各プロファイルデータに対して移動平均処理を行ってノイズ成分を除去して線状欠陥成分を強調する移動平均処理工程と、移動平均処理を行ったプロファイルデータから、隣接する各ピクセルのデータの差分値を求め、この差分値と予め設定された閾値とを比較してプロファイルデータの変化が大きい箇所を抽出して線状欠陥として検出する欠陥検出処理工程と、を有することを特徴とする。
【０００９】
このような本発明では、撮像画像取得処理工程で検査対象の表示デバイスを撮像して画像を取得し、検査領域設定処理工程で撮像画像から非検査領域を除外して検査対象領域の画像のみにする。
なお、撮像画像取得処理工程では、線状欠陥を検出するために十分な分解能が得られるように、例えば、液晶パネル等の表示デバイスの１画素を、ＣＣＤカメラの６画素で撮像し、撮像画像では表示デバイスの１画素を６ピクセルで表示するように設定することが好ましい。なお、画素とピクセルは一般に同じ意味で用いられるが、本発明では、原則、検査対象の表示デバイスの画素は画素と表記し、ＣＣＤカメラなどの撮像手段の画素、つまり撮像画像の各画素はピクセルと表記する。
【００１０】
そして、差分処理工程においては、撮像画像と、撮像画像の差分画像との差分処理画像を求めているので、画像上にのってくる照明によるシェーディングや、レンズによる周辺減光などの低周波成分は差分処理によって除去される。例えば、所定サイズのガウシアンフィルタなどのローパスフィルタを適用すると、表示デバイスの各画素の周囲に配置されたブラックマトリクスに代表される高周波成分や線状欠陥が除去されて低周波成分のみの差分画像が作成される。従って、撮像画像から差分画像を差分すると、各画像にそれぞれ含まれる低周波成分は除去され、差分処理画像は撮像画像に含まれる線状欠陥やブラックマトリクスなどの高周波成分のみを有する画像となる。
【００１１】
次に、平滑化処理工程において、この差分処理画像に対して、例えば、所定サイズのガウシアンフィルタなどのローパスフィルタを適用しているので、線状欠陥を消さずに、差分処理画像からブラックマトリクスに代表される高周波成分が除去される。
そして、１次元積算処理工程において、各ピクセルの輝度データを縦方向および横方向にそれぞれ積算すると、縦方向や横方向に沿った線状欠陥部分の輝度値が積算され、その積算値は欠陥ではない部分の積算値と大きく異なるため、線状欠陥部分を強調することができる。なお、前記縦方向および横方向とは、例えば、表示デバイスの各画素がＴＦＴ回路で駆動される場合、ＴＦＴ回路のデータ線および走査線にそれぞれ沿った方向である。
さらに、本発明では、移動平均処理工程を行うことでノイズ成分を除去でき、欠陥検出処理工程において隣接する各ピクセルのデータの差分値つまり変化量を求め、閾値と比較して変化量が大きな箇所があれば線状欠陥が存在することを検出できる。
【００１２】
従って、本発明によれば、特に、差分処理工程および平滑化処理工程を備えることで、照明によるシェーディングや、レンズによる周辺減光などの低周波成分と、ブラックマトリクスに代表される高周波成分の影響を除去でき、検査対象の線状欠陥を抽出できる。さらに、１次元積算処理工程によって線状欠陥を強調できるので、淡い線状欠陥であっても強調することができる。そして、移動平均処理工程および欠陥検出処理工程によって、さらにノイズを除去し、各画素データの変化量を閾値と比較することで線状欠陥部分を確実に検出することができる。このため、本発明によれば、線状欠陥の評価を精度良く行うことができる。
【００１３】
本発明において、前記差分処理工程は、前記撮像画像を複製した画像に対し、前記撮像画像における表示デバイスの画素のサイズに比べて大きなサイズのガウシアンフィルタを適用して差分画像を作成し、前記撮像画像から前記差分画像を差分し、かつ、予め設定された設定値を加算して差分処理画像を求めることが好ましい。
ここで、前記ガウシアンフィルタのサイズとしては、例えば、表示デバイスの1画素が撮像画像の６ピクセルで表示されている場合に、縦横が３１ピクセルのサイズにするなど、表示デバイスの１画素よりも大きなサイズであればよい。このガウシアンフィルタのサイズは、表示デバイスのブラックマトリクスに代表される高周波成分と線状欠陥成分とを除去できるサイズに設定すればよい。
また、前記設定値としては、前記差分処理工程において、差分結果がマイナス値になった場合にプラスの値に変換できる値であればよく、例えば、検査対象を撮像した際の撮像画像の階調値の中間値などに設定すればよい。すなわち、撮像画像の階調値が１２ビット（４０９６階調）で表される場合、前記設定値は、そのほぼ中間値である２０４９等に設定すればよい。
【００１４】
このような本発明では、複製した撮像画像に大きなサイズのガウシアンフィルタを適用することで、ブラックマトリクスに代表される高周波成分と線状欠陥成分とが除去され、照明によるシェーディングや、レンズによる周辺減光などの低周波数成分のみの差分画像を得ることができる。従って、この差分画像を撮像画像から差分すれば、各画像にそれぞれ含まれる低周波数成分は削除され、前記高周波成分と線状欠陥成分を含む差分処理画像を得ることができる。
さらに、差分処理画像は、前記差分処理に設定値を加えているので、撮像画像から差分画像を引いた際、つまり撮像画像の各ピクセルのデータ（輝度値）から差分画像の各ピクセルのデータを引いた際に、マイナス値になったピクセルがあったとしても、前記差分結果の各ピクセルに設定値（例えば階調中間値）を加算することで、すべてのピクセル値をプラスの値に設定でき、その後の画像処理を容易に行うことができる。
【００１５】
本発明において、前記平滑化処理工程は、前記差分処理画像に対し、前記撮像画像における表示デバイスの画素のサイズに比べて小さなサイズのガウシアンフィルタを適用して平滑化画像を作成することが好ましい。
ここで、前記ガウシアンフィルタのサイズとしては、表示デバイスの画素のサイズに比べて小さなサイズであればよく、ブラックマトリクスに代表される高周波成分を除去でき、線状欠陥成分は除去しないサイズであればよい。例えば、表示デバイスの1画素が撮像画像の６ピクセルで表示されている場合に、その約半分の大きさとなる３×１ピクセルのサイズのフィルタを適用すればよい。
【００１６】
このような本発明では、差分処理画像に対して小さいサイズのガウシアンフィルタを適用しているので、差分処理画像においてブラックマトリクスに代表される高周波成分を除去できる。
【００１７】
本発明において、前記欠陥検出処理工程は、隣接する各ピクセルのデータの差分値を求め、その差分値の絶対値に対して移動平均処理を行い、その処理結果を前記閾値と比較してプロファイルデータの変化が大きい箇所を抽出して線状欠陥として検出することが好ましい。
【００１８】
このような本発明では、隣接する各ピクセルのデータの差分値を求めることで変化量を算出できる。
また、この変化量は、プラス値およびマイナス値となることがあるため、そのまま閾値を比較する場合には、プラスおよびマイナスの閾値をそれぞれ設ける必要がある。これに対し、本発明では、差分値の絶対値を閾値と比較しているので、単一の閾値を設定すればよい。
さらに、差分値の絶対値の移動平均処理を行っているのでノイズを除去して線状欠陥部分のみが変化量が大きくなるようにでき、線状欠陥を高精度に検出できる。
【００１９】
本発明において、前記検査領域設定処理工程は、撮像画像の外周部の輝度変化を検出し、輝度が変化した位置を検査領域と被検査領域の境界と判断して検査領域を設定することが好ましい。
このような本発明では、撮像画像の外周輝度変化位置を検出するだけで検査領域を設定できるので、検査領域を容易に検出できる。
【００２０】
本発明の線状欠陥検出装置は、表示デバイスを撮像して取得した撮像画像に基づいて前記表示デバイスの線状欠陥を検出する線状欠陥検出装置であって、前記表示デバイスを撮像して撮像画像を取得する撮像画像取得手段と、前記撮像画像において検査対象領域を設定する検査領域設定手段と、前記撮像画像に対して高周波成分および線状欠陥成分を除去した差分画像を作成し、撮像画像に対して前記差分画像を差分して差分処理画像を求める差分処理手段と、前記差分処理画像に対して高周波成分を除去する平滑化処理手段と、平滑化処理された画像における各ピクセルの輝度データを縦方向および横方向にそれぞれ積算して、縦方向および横方向のプロファイルデータを作成する１次元積算処理手段と、前記各プロファイルデータに対して移動平均処理を行ってノイズ成分を除去して線状欠陥成分を強調する移動平均処理手段と、移動平均処理を行ったプロファイルデータから、隣接する各ピクセルのデータの差分値を求め、この差分値と予め設定された閾値とを比較してプロファイルデータの変化が大きい箇所を抽出して線状欠陥として検出する欠陥検出処理手段と、を有することを特徴とする。
【００２１】
本発明によれば、前記線状欠陥検出方法と同じ作用効果が得られる。また、本発明の線状欠陥検出装置においても、請求項２から５に記載の前記各発明の構成を限定してもよく、この場合も前記各発明と同様の作用効果が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
〔表示パネルの線状欠陥検出装置の構成〕
図１に示すように、本実施形態の線状欠陥検出装置１は、検査対象となる検査用パネル２の線状欠陥を評価するものである。本実施形態の検査用パネル２は液晶パネルであるが、カットおよび組立前の部品段階の液晶パネルである。
また、検査用パネル２の線状欠陥とは、検査用パネル２において周囲の画素に比べて透過率が異なるライン状の欠陥部分である。この線状欠陥は、例えば、ＴＦＴ回路で駆動される液晶パネルなどの表示デバイスにおいて、前記ＴＦＴ回路の素子の一部分に不良が発生すると、そのＸ方向またはＹ方向（走査線方向またはデータ線方向）にライン状の表示不良を起こすことで発生する。従って、画面全体をグレー階調で表示した場合に、周囲の画素に比べて明るいラインまたは暗いラインが現れ、これらを線状欠陥と呼んでいる、
本実施形態の線状欠陥検出装置１は、検査用パネル２において、線状欠陥部分があればその欠陥部分を強調して検出するものである。
【００２３】
線状欠陥検出装置１は、ＸＹ方向に移動可能なＸＹステージ３と、ＸＹステージ３上に載置されたバックライト４と、このバックライト４上に載置された検査用パネル２を撮像するＣＣＤカメラ５と、検査用パネル２を駆動する駆動装置６と、ＣＣＤカメラ５及び駆動装置６に接続される処理装置７と、表示装置８とを備えて構成される。
【００２４】
ＸＹステージ３は、ＸＹステージ３の上面に沿った平面内において、図１に示すＸ方向と、このＸ方向に直交するＹ方向への移動が可能とされている。
バックライト４は、液晶パネルである検査用パネル２で検査画像を表示させるために用いられる。すなわち、検査用パネル２は、駆動装置６によって各画素の透過率が制御され、これによりバックライト４からの光の透過量がコントロールされ、検査用パネル２で表示される画像を様々な階調（明るさ）に制御できる。
【００２５】
ＣＣＤカメラ５は、前記ＸＹ方向に対して直交するＺ方向に移動可能なＺステージ（図示略）などに支持され、ＣＣＤカメラ５のフォーカスを調整可能に構成されている。
したがって、検査用パネル２及びＣＣＤカメラ５の位置を相対的にＸＹＺ方向に移動させることが可能とされている。
このＣＣＤカメラ５としては、カラーカメラを用いてもよいが、本実施形態では検査用パネル２の明るさの変化を撮影できればよいため、モノクロのＣＣＤカメラを利用している。
駆動装置６は、処理装置７によって制御され、検査用パネル２に線状欠陥を検出するためのパターンを描画する処理を行う。
【００２６】
処理装置７は、ＣＣＤカメラ５で撮像されたデジタル画像データを取得して保存するとともに、以下に説明する線状欠陥検出処理を行う。
このため、処理装置７は、図２にも示すように、撮像画像取得手段７１、検査領域設定手段７２、差分処理手段７３、平滑化処理手段７４、１次元積算処理手段７５、移動平均処理手段７６、欠陥検出処理手段７７、欠陥判定手段７８を備えている。
【００２７】
撮像画像取得手段７１は、ガラス基板上に形成された液晶パネルからなる検査用パネル２をＣＣＤカメラ５で撮像して、撮像画像を取得する処理を行う。
検査領域設定手段７２は、撮像された画像からパネルの縁を検出して除外し、非検査領域を除外して検査領域を設定する処理を行う。
差分処理手段７３は、差分画像を作成し、撮像画像および差分画像間で差分処理を行う。
平滑化処理手段７４は、差分処理後の画像に対して平滑化を行ないブラックマトリクスの影響を抑える平滑化処理を行う。
１次元積算処理手段７５は、縦および横方向のピクセルデータの積算を行ない、プロファイル情報を作成する１次元積算処理を行う。
移動平均処理手段７６は、プロファイル情報内から欠陥成分のみを強調させる移動平均処理を行う。
欠陥検出処理手段７７は、各ピクセル間でデータの変化が大きいところを、閾値を用いて線状欠陥を抽出する線状欠陥検出処理を行う。
欠陥判定手段７８は、上記線状欠陥検出処理をガラス基板面内の全てで行なったか判定し、全て行っていれば検出結果を表示装置８に表示する欠陥判定処理を行う。
【００２８】
〔検査用パネルの線状欠陥検出方法〕
以下、上記各手段における処理つまり「検査用パネル２の線状欠陥検出方法」の詳細を図３のフローチャートも参照して説明する。
まず、事前準備として、ＸＹステージ３上にはバックライト４が置かれているため、その上に検査対象となるカット・組み立て前の液晶パネル（検査用パネル２）をセットする。その上方に、検査用パネル２の画像を取得するためのＣＣＤカメラ５を設置する。
【００２９】
そして、本実施形態での線状欠陥検出方法の概略は以下の通りである。
すなわち、駆動装置６を用いて検査用パネル２に線状欠陥検出のためのパターンを描画した後、バックライト４の透過照明にて得られる検査用パネル２の画像を、レンズを通してＣＣＤカメラ５の撮像素子に結像し、デジタル画像として処理装置７に保存する。
そして、処理装置７において、保存した画像に対して、線状欠陥を検出する処理を行なう。このとき使用するＣＣＤカメラ５のレンズは、線状欠陥を検出するのに十分な分解能を持った物を用いるため、ＣＣＤカメラ５によって得られる画像は検査用パネル２の一部となる。検査用パネル２の全面に対して検査を行なうため、ＸＹステージ３を動かしながら検査用パネル２の画像を取得して検出処理を行なう。検出処理終了後、その処理結果を処理装置７に付属の表示装置８に出力し、検出結果を確認する。
【００３０】
以上の線状欠陥検出方法を、図３に示すフローチャートを参照して詳細に説明する。
［１．撮像画像取得処理］
線状欠陥検出処理が開始されると、処理装置７の撮像画像取得手段７１は、ＸＹステージ３を適切な位置に移動し、かつ、駆動装置６を介して検査用パネル２の駆動を制御するとともに、ＣＣＤカメラ５を用いてＸＹステージ３上に置かれた検査用パネル２を撮像し、撮像画像を処理装置７のメモリに保存する撮像画像取得処理を実行する（Ｓ１）。
このときの照明の明るさとＣＣＤカメラ５の設定値は、予め調整しておく。具体的な調整条件は、ＣＣＤカメラ５で撮像した画像面内の平均輝度レベルがほぼ中央値（輝度値を１２ビットつまり４０９６階調で保存できる場合には例えば「２０４８」）に設定する。撮像された画像２０の例を図４に示す。図４の画像２０には、画素に沿って横方向（Ｘ方向、走査線方向）に伸びる線状欠陥２１と、縦方向（Ｙ方向、データ線方向）に伸びる線状欠陥２２とが表示されている。
【００３１】
［２．検査領域設定処理］
上記撮像画像取得処理工程Ｓ１が終了すると、処理装置７の検査領域設定手段７２は、保存した撮像画像２０の中に検査対象外となる領域が含まれているか否かを判定し、検査対象外の領域が存在した場合に対象外領域を画像から削除し、検査対象領域のみの画像にする検査領域設定処理を実行する（Ｓ２）。
ここで、対象外領域は、具体的には、パネル端（カット部分）などである。このため、検査領域設定手段７２は、図５の矢印で示すように、撮像画像２０端部の上下左右方向の１ピクセルについてスキャンを行ない、その結果を見て判断を行なう。図５に示すように、通常、検査用パネル２の表示領域は輝度値がほぼ中央値となるように制御されているので、撮像画像２０における表示領域２５部分はグレー表示となる。一方、検査用パネル２の端部の領域は撮像画像２０において黒い領域２６となり、何もパターニングされていない領域（透明ガラス領域）は撮像画像２０において白い領域２７となる。よって、これらの輝度差からエッジつまり表示領域２５と領域２６との境界位置を探し、非検査領域の有無を確認する。
そして、検査領域設定手段７２は、非検査領域が存在すると判断した場合は、対象外領域（図５では、領域２６，２７）を、撮像画像から削除する処理を行なう。一方、検査領域設定手段７２は、非検査領域が無いと判断すれば、対象外領域を削除する処理は行わない。
【００３２】
［３．差分処理］
検査領域設定処理工程Ｓ２が終了すると、差分処理手段７３は、対象外領域が削除された画像を用いて差分画像を作成する差分処理を実行する（Ｓ３）。
すなわち、差分処理手段７３は、メモリに保存されている撮像画像を複製し、その撮像画像に対して平均化処理を行なう。そして、平均化処理で得られた画像を差分画像とする。この平均化処理は、画像上に載ってくる照明によるシェーディングや、レンズによる周辺減光といった低周波成分の影響を除去する処理である。
【００３３】
以下、この差分処理をより具体的に説明する。
まず、差分処理手段７３は、撮像画像取得処理工程Ｓ１で撮像した画像を用いて、差分画像を作成する。すなわち、差分処理手段７３は、撮像画像において検査用パネル２の１画素のサイズに対して、大きいサイズのガウシアンフィルタを適用して平均化処理を行う。本実施形態では、検査用パネル２の１画素が撮像画像において約６ピクセルの大きさであるのに対し、３１×３１ピクセルのサイズのガウシアンフィルタを用いて平均化処理を行った。これにより、ブラックマトリクスに代表されるような高周波成分と線状欠陥成分とが除去され、低周波成分のみの画像が作成される。この画像を差分画像とする。
【００３４】
次に、差分処理手段７３は、撮像画像取得処理工程Ｓ１で撮像した「撮像画像」と、上記で作成した「差分画像」で差分処理を行う。これにより得られた画像を「差分処理画像」とすると、この差分処理は下記の式１に表すことができる。
差分処理画像＝撮像画像−差分画像＋中間値……式１
ここで、中間値とは、撮像画像の階調が１２ビット（４０９６階調）であれば、そのほぼ中間の「２０４９」に設定している。
式１で中間値を加算しているのは、撮像画像の各画素の輝度値から差分画像の各画素の輝度値を引いた際にマイナス値になったとしても、前記中間値を加算することでプラスの値にすることができるためである。これにより、前記処理画像の各画素の輝度値は、中間階調（グレー）を基準とした値となり、各輝度のばらつきも確認しやすくなる。
【００３５】
［４．平滑化処理］
差分処理工程Ｓ３が終了すると、平滑化処理手段７４は、差分処理工程Ｓ３にて作成された前記差分処理画像に対して高周波成分を除去する平滑化処理を実行する（Ｓ４）。
具体的には、平滑化処理手段７４は、差分処理画像に対してガウシアンフィルタを適用する。このフィルタサイズは、撮像画像における検査用パネル２の１画素のサイズよりも大きいサイズに設定し、例えば、画素サイズのおよそ２倍程度の大きさとする。このガウシアンフィルタの適用により、ブラックマトリクスに代表される高周波成分の影響を抑えることができる。
さらに、縦方向（Ｙ方向）の平均化処理を行い、高周波成分の影響をさらに減少する。この平均化処理を行うことにより、次の１次元積算処理時の振幅振れを抑えることができる。なお、平均化処理を行うフィルタのサイズは、液晶１画素の半分程度のサイズにすればよい。例えば、本実施形態では、前述の通り、検査用パネル２の１画素が撮像画像上で６ピクセル程度なので、平滑化処理手段７４は、サイズが３×１ピクセルのフィルタを適用して縦方向の平均化処理を行っている。
このような平滑化処理工程Ｓ４により、線状欠陥を消さずに高周波成分のみを除去し、さらに線状欠陥輝度の積算方向の安定性を増すことができる。
【００３６】
［５．１次元積算処理］
平滑化処理工程Ｓ４が終了すると、１次元積算処理手段７５は、図６に示すように、平滑化処理が行なわれた処理画像２０Ａに対して、縦方向（Ｙ方向）に１ピクセルずつ積算し、その結果を１次元配列に格納する１次元積算処理を実行する（Ｓ５）。
また、図示を略すが、１次元積算処理手段７５は、横方向（Ｘ方向）にも１ピクセルずつ積算して、その結果を１次元配列に格納する１次元積算処理も実行する（Ｓ５）。
【００３７】
［６．移動平均処理］
１次元積算処理工程Ｓ５が終了すると、移動平均処理手段７６は、１次元積算処理結果の各プロファイル情報（縦方向のプロファイル情報と横方向のプロファイル情報）に対して処理を行ない、欠陥を抽出しやすいように移動平均処理を行う（Ｓ６）。
具体的には、移動平均処理手段７６は、移動平均を行ないノイズ成分の除去を行なう。本実施形態では、着目ピクセルと、この着目ピクセルの前後それぞれ２ピクセルの計５つのピクセルの平均値を求めて前記着目ピクセルの処理値とし、着目ピクセルを１ピクセル毎移動しながら平均値を求める処理を行っている。すなわち、まず、ピクセル位置「１〜５」の５つのピクセルのデータ値の平均を求め、着目ピクセルであるピクセル位置「３」の処理値とし、次にピクセル位置「２〜６」の５つのピクセルのデータ値の平均を求めて着目ピクセルであるピクセル位置「４」の処理値とする。移動平均処理手段７６は、このような移動平均処理を、着目ピクセルを順次移動させながら行い、その結果をメモリに記憶している。
【００３８】
図７には、この移動平均処理前つまり１次元積算処理工程Ｓ５を行った結果のプロファイル情報を示す。また、図８には、移動平均処理工程Ｓ６を行った処理後のプロファイル情報を示す。これらの図７，８に示すように、移動平均処理工程Ｓ６を行うことで、細かいノイズ成分が除去される。
なお、移動平均処理手段７６は、この移動平均処理工程Ｓ６を、縦方向のプロファイル情報と、横方向のプロファイル情報とに対してそれぞれ実行する。
【００３９】
［７．欠陥抽出処理］
移動平均処理工程Ｓ６が終了すると、欠陥検出処理手段７７は、移動平均処理工程Ｓ６で平滑化されたプロファイル情報に対して、隣り合っているピクセル位置からの変化量を調べて欠陥を抽出する欠陥抽出処理を行う（Ｓ７）。
なお、前記変化量は、通常０を中心に増減する。このため、変化量を閾値と比較して変化量が大きいものを抽出する場合、通常は、プラス側の閾値の他にマイナス側の閾値も設けなければならない。
一方、本実施形態では、単一の閾値を用いて欠陥判定を行うため、欠陥検出処理手段７７は、変化量の絶対値を求めている。次に、欠陥検出処理手段７７は、この絶対値の変化量に対して移動平均を求め、移動平均が所定の閾値以上であれば欠陥、閾値未満であれば欠陥ではないと判断する。
図９は、欠陥検出処理工程Ｓ７におけるプロファイル情報と閾値を示している。閾値は約０．３に設定されている。
なお、欠陥検出処理手段７７は、この欠陥検出処理工程Ｓ７も、縦方向の１次元積算処理結果に移動平均処理を行った縦方向のプロファイル情報と、横方向の１次元積算処理結果に移動平均処理を行った横方向のプロファイル情報とに対してそれぞれ実行し、縦方向に沿った線状欠陥と、横方向に沿った線状欠陥とを検出する。
【００４０】
［８．全画面終了判定処理］
欠陥検出処理工程Ｓ７が終了すると、処理装置７の欠陥判定手段７８は、検査用パネル２の全画面に対して処理を行ったかを判定する（Ｓ８）。すなわち、前述したように、撮像画像取得処理工程Ｓ１でＣＣＤカメラ５によって得られる画像は検査用パネル２の一部となるため、検査用パネル２の全面を撮像してＳ１〜Ｓ７の処理を行うには、複数回の処理が必要となる。このため、処理装置７は、Ｓ８で全画面処理完了していないと判定された場合には、撮像画像取得処理工程Ｓ１に戻って処理を続行する。この場合、撮像画像取得手段７１は、ＸＹステージ３を移動して、検査用パネル２においてまだ撮影されていない箇所をＣＣＤカメラ５で撮像して処理を継続する。
【００４１】
［９．総合判定処理]
全画面終了判定処理工程Ｓ８において、検査用パネル２の全画面に対して、Ｓ１〜Ｓ７の処理が終了していると判定された場合、欠陥判定手段７８は、検査用パネル２を撮像した各画像に対する欠陥検出処理工程Ｓ７の処理結果に基づいて、図１０に示すような処理結果画像３０を表示装置８に表示して総合判定処理を行う（Ｓ９）。
図１０の処理結果画像３０において、最外周は検査用パネル２のガラス基板の外周を示す。そして、その中の升目一つ一つがＣＣＤカメラ５で撮像される１画面となる。また、処理結果画像３０内のグレー表示されている領域３１は、液晶が設けられた液晶面に対応する。このように、ひとつのガラス基板上に複数の液晶面を共取りするように設置されており、欠陥判定手段７８は各液晶面内で欠陥が有るか否かを判定するために結果を合成し、表示装置８に表示する。このため、検査員は表示装置８に表示される処理結果画像３０を確認すれば、どの液晶面に欠陥が生じているのかを容易に把握できる。
なお、図１０には縦方向の線状欠陥のみを表示しているが、横方向の線状欠陥も検出された場合には、図１０の領域３１内に横方向の線状欠陥も合わせて表示すればよい。
【００４２】
上述した本実施形態によれば、次のような効果を奏することができる。
（１）差分処理手段７３および平滑化処理手段７４によって、差分処理工程Ｓ３および平滑化処理工程Ｓ４を行っているので、照明によるシェーディングや、レンズによる周辺減光などの低周波成分と、ブラックマトリクスに代表される高周波成分の影響を抑えることができる。このため、実際の線状欠陥部分の情報を消すことなく、ノイズ情報のみを除去することができ、線状欠陥を高精度に検出することができる。
【００４３】
（２）また、１次元積算処理手段７５による１次元積算処理工程Ｓ５を行っているので、淡い線状欠陥つまり周囲に対する輝度差が小さい線状欠陥であっても、欠陥部分のピクセルの輝度値を積算することで正常な部分の積算値との差を大きくできて線状欠陥を強調することができる。このため、淡い線状欠陥であっても精度良くかつ自動的に検出することができる。
【００４４】
（３）移動平均処理手段７６による移動平均処理工程Ｓ６を行っているので、１次元積算処理工程Ｓ５の積算結果に含まれるノイズ成分を除去することができ、ノイズの影響で線状欠陥を誤検出してしまうことを防止できて高精度に検出できる。
【００４５】
（４）欠陥検出処理手段７７による欠陥検出処理工程Ｓ７においては、隣り合っているピクセルの変化量を求めているので、輝度値の変化が大きい部分つまり線状欠陥部分を強調できて高精度に検出できる。
また、欠陥検出処理手段７７は、前記変化量を絶対値としてから閾値と比較しているので、単一の閾値を設定するだけでよく、正負両方の閾値を設定して比較する必要がないため、線状欠陥部分を容易に検出することができる。
【００４６】
（５）欠陥判定手段７８は、図１０に示すように、検査用パネル２の平面状態で線状欠陥部分を示しているので、検査員は線状欠陥の発生状態を容易に把握できる。
【００４７】
〔変形例〕
なお、本発明を実施するための最良の構成などは、以上の記載で開示されているが、本発明はこれに限定されるものではない。すなわち、前記実施形態は、本発明を限定するものではないから、それらの形状、材質などの限定の一部若しくは全部の限定を外した部材の名称での記載は、本発明に含まれるものである。
【００４８】
例えば、差分処理工程Ｓ３や平滑化処理工程Ｓ４ではローパスフィルタとしてガウシアンフィルタを適用していたが、同様の機能が得られるものであれば他のローパスフィルタを用いてもよい。
また、本発明の線状欠陥検出装置１は、液晶パネルの表示検査に限らず、各種の表示デバイスの線状欠陥検査に広く利用できる。
例えば、前記実施形態では、透過型の液晶パネルを検査していたが、LCOS(Liquid  Crystal  on  Silicon)等の反射型のパネルを検査してもよい。
さらに、本発明で検査対象としては、プラズマディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ、ＤＭＤ（ダイレクト・ミラー・デバイス）などの各種表示パネルの検査にも利用できる。特に、本発明は、ブラックマトリクスのような高周波成分が撮像画素に含まれている検査対象において、その高周波成分の影響を除去して線状欠陥を検出する場合に広く利用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】本発明の実施形態に係る線状欠陥検出装置の構成を示す図である。
【図２】前記実施形態の処理装置の構成を示すブロック図である。
【図３】前記実施形態の線状欠陥検出方法を示すフローチャートである。
【図４】線状欠陥を含む撮像画像を示す図である。
【図５】パネル端部を含む撮像画像を示す図である。
【図６】１次元積算処理を説明する説明図である。
【図７】１次元積算処理結果を示すプロファイル情報を示すグラフである。
【図８】移動平均処理結果を示すプロファイル情報を示すグラフである。
【図９】欠陥検出処理を示すプロファイル情報を示すグラフである。
【図１０】総合判定処理の処理結果画像を示す図である。
【符号の説明】
【００５０】
１…線状欠陥検出装置、２…検査用パネル、３…ＸＹステージ、４…バックライト、５…ＣＣＤカメラ、６…駆動装置、７…処理装置、８…表示装置、７１…撮像画像取得手段、７２…検査領域設定手段、７３…差分処理手段、７４…平滑化処理手段、７５…１次元積算処理手段、７６…移動平均処理手段、７７…欠陥検出処理手段、７８…欠陥判定手段。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図１０】
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