偏光フィルム原反に対する欠陥検査を行う自動光学検査機から得られた検査結果データを格納する格納部と、前記検査結果データに含まれた欠陥位置情報に基づいて検査対象原反の単位領域別の欠陥発生密度を算出し、前記欠陥発生密度が所定値以上となる欠陥密度異常領域数に基づいて前記検査対象原反の欠陥密度異常指数を算出する欠陥データ分析部と、前記検査対象原反の欠陥密度異常指数が所定の許容値以上である場合に不良原反と判定する原反品質判定部と、を含む偏光フィルム原反の品質判定システム。前記自動光学検査機の検査結果データを共通フォーマットに変換するデータ変換部をさらに含み、前記欠陥データ分析部は、前記共通フォーマットに変換された検査結果データに基づいてデータを分析することを特徴とする請求項1に記載の偏光フィルム原反の品質判定システム。前記欠陥データ分析部は、前記検査結果データに含まれた輝点欠陥情報に基づいて、前記検査対象原反内の輝点欠陥数を前記検査対象原反の長さで割ることで得られる単位長さ当たりの輝点欠陥数をさらに算出し、前記原反品質判定部は、前記算出された単位長さ当たりの輝点欠陥数に基づいて原反の不良可否を判定し、前記単位長さ当たりの輝点欠陥数の算出は、前記輝点欠陥のうちの前記自動光学検査機でOK判定された輝点欠陥とNG判定された輝点欠陥とを区分してそれぞれ行われることを特徴とする請求項1に記載の偏光フィルム原反の品質判定システム。前記検査結果データには、前記自動光学検査機で検出された欠陥パターン情報が含まれ、前記パターン情報は、前記欠陥の幅、長さ、形態、円形性、線形性情報を含み、前記欠陥データ分析部は、前記パターン情報のうちの少なくとも一つを用いて重要欠陥を数値化することにより、検査対象原反の重要欠陥数または単位長さ当たりの重要欠陥数をさらに算出し、前記重要欠陥は、TACフィルムのシワ、PVAフィルムのシワ、下部TACフィルムのムラ、コーティング層のスジ、粘着層のスジ及び押され性のスジのうちの少なくとも一つを含み、前記原反品質判定部は、前記重要欠陥数または前記単位長さ当たりの重要欠陥数が所定の許容値以上である場合に、前記検査対象原反を不良原反と判定することを特徴とする請求項1に記載の偏光フィルム原反の品質判定システム。前記欠陥データ分析部は、前記検査対象原反の第1単位領域別の欠陥発生密度及び第2単位領域別の欠陥発生密度をそれぞれ算出し、前記第1単位領域は、前記検査対象原反をN×Mの行列形態に区画した場合のそれぞれの区分領域に該当し、前記第2単位領域は、前記検査対象原反の長さをL等分した時のそれぞれの区分領域に該当し、前記欠陥密度異常領域数は、前記第1単位領域別の欠陥発生密度が第3許容値以上である第1単位領域の数と、前記第2単位領域別の欠陥発生密度が第4許容値以上である第2単位領域の数とを合算した値に該当することを特徴とする請求項1に記載の偏光フィルム原反の品質判定システム。前記欠陥データ分析部は、前記単位領域別の欠陥発生密度の算出を、未塗工状態の偏光フィルム原反及び塗工状態の偏光フィルムの原反に対してそれぞれ行い、前記原反品質判定部は、前記未塗工状態の偏光フィルム原反に対する未塗工欠陥密度異常指数が所定の第5許容値以上である場合及び前記塗工状態の偏光フィルム原反に対する塗工欠陥密度異常指数が所定の第6許容値以上である場合のうちのいずれか一つに該当する場合を不良原反と判定することを特徴とする請求項1に記載の偏光フィルム原反の品質判定システム。前記欠陥データ分析部は、前記未塗工欠陥密度異常指数に第1加重値を付与した値と、前記塗工欠陥密度異常指数に第2加重値を付与した値とを合算した密度異常合算指数を算出し、前記原反品質判定部は、前記算出された密度異常合算指数が所定の第7許容値以上である場合に不良原反と判定することを特徴とする請求項6に記載の偏光フィルム原反の品質判定システム。前記密度異常合算指数と大小比較される前記第7許容値は、前記自動光学検査機によりNG判定された欠陥がマーキングされない確率である欠陥流出率に基づいて算定されることを特徴とする請求項7に記載の偏光フィルム原反の品質判定システム。偏光フィルム原反に対する欠陥検査を行う自動光学検査機の検査結果データを用いて検査対象原反の品質を判定する方法であって、前記検査結果データに含まれた欠陥位置情報に基づいて、検査対象原反の単位領域別の欠陥発生密度を算出する段階と、前記欠陥発生密度が所定値以上となる欠陥密度異常領域数に基づいて、前記検査対象原反の欠陥密度異常指数を算出する段階と、前記検査対象原反の欠陥密度異常指数が所定の許容値以上である場合に不良原反と判定する段階と、を含む偏光フィルム原反の品質判定方法。前記検査結果データに含まれた輝点欠陥情報に基づいて、前記検査対象原反内の輝点欠陥数を前記検査対象原反の長さで割ることで得られる単位長さ当たりの輝点欠陥数を算出する段階と、前記単位長さ当たりの輝点欠陥数が所定の許容値以上である場合に前記検査対象原反を不良原反と判定する段階と、をさらに含み、前記単位長さ当たりの輝点欠陥数の算出は、前記輝点欠陥のうちの前記自動光学検査機によりOK判定された輝点欠陥と、NG判定された輝点欠陥とを区分してそれぞれ行われることを特徴とする請求項9に記載の偏光フィルム原反の品質判定方法。前記検査結果データには、前記自動光学検査機で検出された欠陥パターン情報が含まれ、前記パターン情報は、前記欠陥の幅、長さ、形態、円形性、線形性情報を含み、前記パターン情報のうちの少なくとも一つを用いて重要欠陥を数値化することにより、検査対象原反の重要欠陥数または単位長さ当たりの重要欠陥数をさらに算出する段階と、前記重要欠陥は、TACフィルムのシワ、PVAフィルムのシワ、下部TACフィルムのムラ、コーティング層のスジ、粘着層のスジ及び押され性のスジのうちの少なくとも一つを含み、前記重要欠陥数または前記単位長さ当たりの重要欠陥数が所定の許容値以上である場合に前記検査対象原反を不良原反と判定する段階と、をさらに含むことを特徴とする請求項9に記載の偏光フィルム原反の品質判定方法。前記単位領域別の欠陥発生密度を算出する段階は、前記検査対象原反の第1単位領域別の欠陥発生密度及び第2単位領域別の欠陥発生密度をそれぞれ算出し、前記第1単位領域は、前記検査対象原反をN×Mの行列形態に区画した場合のそれぞれの区分領域に該当し、前記第2単位領域は、前記検査対象原反の長さをL等分した場合のそれぞれの区分領域に該当し、前記欠陥密度異常領域数は、前記第1単位領域別の欠陥発生密度が第3許容値以上である第1単位領域の数と、前記第2単位領域別の欠陥発生密度が第4許容値以上である第2単位領域の数とを合算した値に該当することを特徴とする請求項9に記載の偏光フィルム原反の品質判定方法。前記単位領域別の欠陥発生密度の算出は、未塗工状態の偏光フィルム原反及び塗工状態の偏光フィルム原反に対してそれぞれ行われ、前記検査対象原反の不良を判定する段階は、前記未塗工状態の偏光フィルム原反に対する未塗工欠陥密度異常指数が所定の第5許容値以上である場合及び前記塗工状態の偏光フィルム原反に対する塗工欠陥密度異常指数が所定の第6許容値以上である場合のうちのいずれか一つに該当する場合を不良原反と判定することを特徴とする請求項9に記載の偏光フィルム原反の品質判定方法。前記未塗工欠陥密度異常指数に第1加重値を付与した値と前記塗工欠陥密度異常指数に第2加重値を付与した値とを合算した密度異常合算指数を算出する段階をさらに含み、前記検査対象原反の不良を判定する段階は、前記算出された密度異常合算指数が所定の第7許容値以上である場合に不良原反と判定することを特徴とする請求項13に記載の偏光フィルム原反の品質判定方法。前記密度異常合算指数と大小比較される前記第7許容値は、前記自動光学検査機によりNG判定された欠陥がマーキングされない確率である欠陥流出率に基づいて算定されることを特徴とする請求項14に記載の偏光フィルム原反の品質判定方法。請求項9から請求項15のいずれか1項に記載の方法を実行させるためのプログラムを記録したコンピューター読み取り可能な記録媒体。本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたもので、その目的は、偏光フィルム原反の品質判定に対する正確性及び信頼性を向上することができる品質判定システム及び方法を提供することにある。本発明の他の目的は、自動光学検査機の検査結果データを用いて原反品質の判定に重要な情報を獲得及びこれを後工程に伝達することにより、不良原反に対する早期警報システムとしての機能を行う品質判定システム及び方法を提供することにある。本発明のまた他の目的は、欠陥流出率が高く現れると予想される原反を自動選別する品質判定システム及び方法を提供することにある。本発明の一実施形態によれば、偏光フィルム原反に対する欠陥検査を行う自動光学検査機から得られた検査結果データを格納する格納部と、上記検査結果データに含まれた欠陥位置情報に基づいて検査対象原反の単位領域別の欠陥発生密度を算出し、上記欠陥発生密度が所定値以上となる欠陥密度異常領域数に基づいて上記検査対象原反の欠陥密度異常指数を算出する欠陥データ分析部と、上記検査対象原反の欠陥密度異常指数が所定の許容値以上である場合に不良原反と判定する原反品質判定部と、を含む偏光フィルム原反の品質判定システムが提供される。一実施例で、上記自動光学検査機の検査結果データを共通フォーマットに変換するデータ変換部をさらに含み、上記欠陥データ分析部は、上記共通フォーマットに変換された検査結果データに基づいて、データ分析を行うことができる。一実施例で、上記欠陥データ分析部は、上記検査結果データに含まれた輝点欠陥情報に基づいて、上記検査対象原反内の輝点欠陥数を上記検査対象原反の長さで割ることで得られる単位長さ当たりの輝点欠陥数をさらに算出し、上記原反品質判定部は、上記算出された単位長さ当たりの輝点欠陥数に基づいて原反の不良可否を判定し、上記単位長さ当たりの輝点欠陥数の算出は、上記輝点欠陥のうちの上記自動光学検査機によりOK判定された輝点欠陥とNG判定された輝点欠陥とを区分してそれぞれ行われることができる。一実施例において、上記検査結果データには、上記自動光学検査機で検出された欠陥パターン情報が含まれ、上記パターン情報は、上記欠陥の幅、長さ、形態、円形性、線形性情報を含み、上記欠陥データ分析部は、上記パターン情報のうちの少なくとも1つに基づいて、検査対象原反の外観欠陥数または単位長さ当たりの外観欠陥数をさらに算出し、ここで、上記外観欠陥は、TACトリアセチルセルロースフィルムのシワ、PVAポリビニルアルコールフィルムのシワ、下部TACフィルムのムラ、コーティング層のスジ、粘着層のスジ及び押され性のスジのうちの少なくとも1つを含み、上記原反品質判定部は、上記外観欠陥数または上記単位長さ当たりの外観欠陥数が所定の許容値以上である場合に上記検査対象原反を不良原反と判定することができる。一実施例で、上記欠陥データ分析部は、上記検査対象原反の第1単位領域別の欠陥発生密度及び第2単位領域別の欠陥発生密度をそれぞれ算出し、ここで、上記第1単位領域は、上記検査対象原反をN×Mの行列形態に区画した場合のそれぞれの区分領域に該当し、上記第2単位領域は、上記検査対象原反の長さをL等分した場合のそれぞれの区分領域に該当し、上記欠陥密度異常領域数は、上記第1単位領域別の欠陥発生密度が第3許容値以上である第1単位領域の数と、上記第2単位領域別の欠陥発生密度が第4許容値以上である第2単位領域の数とを合算した値に該当することができる。一実施例で、上記欠陥データ分析部は、上記単位領域別の欠陥発生密度の算出を、未塗工状態の偏光フィルム原反及び塗工状態の偏光フィルム原反に対してそれぞれ行い、上記原反品質判定部は、上記未塗工状態の偏光フィルム原反に対する未塗工欠陥密度異常指数が所定の第5許容値以上である場合及び上記塗工状態の偏光フィルム原反に対する塗工欠陥密度異常指数が所定の第6許容値以上である場合のうちのいずれか1つに該当する場合を不良原反と判定することができる。一実施例で、上記欠陥データ分析部は、上記未塗工欠陥密度異常指数に第1加重値を付与した値と、上記塗工欠陥密度異常指数に第2加重値を付与した値とを合算した密度異常合算指数を算出し、上記原反品質判定部は、上記算出された密度異常合算指数が所定の第7許容値以上である場合に不良原反と判定することができる。ここで、上記密度異常合算指数と大小比較される上記第7許容値は、上記自動光学検査機によりNG判定された欠陥がマーキングされない確率である欠陥流出率に基づいて算定することができる。本発明の他の実施形態によれば、偏光フィルム原反に対する欠陥検査を行う自動光学検査機の検査結果データを用いて検査対象原反の品質を判定する方法であって、上記検査結果データに含まれた欠陥位置情報に基づいて、検査対象原反の単位領域別の欠陥発生密度を算出する段階と、上記欠陥発生密度が所定値以上となる欠陥密度異常領域数に基づいて上記検査対象原反の欠陥密度異常指数を算出する段階と、上記検査対象原反の欠陥密度異常指数が所定の許容値以上である場合に不良原反と判定する段階と、を含む偏光フィルム原反の品質判定方法が提供される。本発明の実施例によれば、偏光フィルム原反の品質判定の正確性及び信頼性を向上させることができる。また、本発明の実施例によれば、自動光学検査機の検査結果データを用いて原反品質判定に重要な情報を獲得及びこれを後工程に伝達することにより、不良原反に対する早期警報システムとしての機能を行い、後工程で原反品質別のプロセスを構築することや、追加検査に要される費用及び時間を低減することができる。また、本発明の実施例によれば、欠陥流出率が高く現われると予想される原反を自動選別することができる。本発明は多様な変更を加えることができ、様々な実施例を有することができるため、特定実施例を図面に例示し、詳細に説明する。しかし、これは本発明を特定の実施形態に限定するものではなく、本発明の思想及び技術範囲に含まれるあらゆる変更、均等物ないし代替物を含むものとして理解されるべきである。本発明を説明するに当たって、係る公知技術に対する具体的な説明が本発明の要旨をかえって不明にすると判断される場合、その詳細な説明を省略する。また、本明細書の説明過程で使用される数字例えば、第1、第2などは1つの構成要素を他の構成要素から区別するための識別記号に過ぎない。以下では、先ず、本発明の理解を助けるために自動光学検査機について手短に説明する。図1は、偏光フィルム原反に対する欠陥検査を行う自動光学検査機の一例を示す図面である。作製された偏光フィルムは、原反の形態で保管されるが、このような偏光フィルム原反は、欠陥検査時に巻出部図示せずから巻き出され、ローラ12により所定の進行方向に搬送される。このとき、偏光フィルム10の搬送速度は、エンコーダ11などのような速度感知装置によりセンシングされて、後の欠陥位置情報の生成に用いられる。ここで、上記自動光学検査機は、少なくとも1つの照明装置21と、これに対応する少なくとも1つの撮像装置22とを備えた光学装置20を含むことにより、上記搬送中である偏光フィルムに対する光学映像を得ることができる。光学装置20の構成及び設計方式は、上記自動光学検査機を用いて検出しようとする欠陥の項目すなわち、種類及び内容に応じて異なり得るが、一般的に自動光学検査機は、偏光フィルムに対する透過検査、反射検査、偏光遮断検査クロスcross検査ともいうなどを行う。よって、光学装置20は、検査しようとする欠陥の項目に応じて反射照明及びこれに対応する撮像装置と透過照明及びこれに対応する撮像装置とを選択的にまたは並列的に駆動させることにより、様々な欠陥の類型を検出するための光学映像を得ることができるように設計される。このように、光学装置20から得られた光学映像は、映像分析/検査装置40に伝達され、映像分析/検査装置40は、伝達された光学映像を分析することにより偏光フィルム原反に存在する様々な欠陥を検出することができる。また、映像分析/検査装置40は、検出された欠陥データ以下、検査結果データというを生成し、これを格納する。このとき、上記検査結果データによる欠陥発生位置は、マーキングシステム30に伝達され、上記マーキングシステム30のマーキング制御部32は、マーキング手段31を制御することにより上記欠陥発生位置に相応して上記偏光フィルムに欠陥表示がマーキングされるようにする。また、上記検査結果データは、出力装置50、表示装置60などに伝送されてその結果を出力でき、管理者のサーバ70に伝送されて格納及び管理されることができる。上記のような欠陥検査が終了すると、偏光フィルムは、巻取部図示せずに再び巻かれて、元の通りに原反の形態で保管することができるようになる。以下、図2及び図3に基づいて、図4ないし図10を参照しながら、本発明の実施例に係る偏光フィルム原反の品質判定方法及びそのシステムについて説明する。図2及び図3は、本発明の実施例に係る偏光フィルム原反の品質判定システム及びそのシステムでの品質判定方法を説明するための図面である。本発明に係る偏光フィルム原反の品質判定システム及びその方法は、図2に示すように、大きく三つの段階に分けて行われる。具体的に、自動光学検査機の検査結果データの変換段階S100、欠陥データの分析段階S200及び原反品質判定段階S300に分けられる。すなわち、本発明は、偏光フィルム原反に対する光学的欠陥検査を行う自動光学検査機から得られた検査結果データをその前提とし、検査しようとする偏光フィルム原反以下、検査対象原反というの品質を判定するための新規な方法を提供する。本発明に係る偏光フィルム原反の品質判定方法及びシステムによれば、より信頼性の高い原反品質判定ができるとともに、原反別に品質水準の尺度となる様々な情報を得ることができるので、原反別のその品質に合わせた後工程プロセスを構築することができる。これは、後述する説明から、より明確に理解できよう。以下、図3を参照して上記の各段階S100、S200、S300について順次説明する。ただし、以下で説明する各段階を行う主体は、前述した自動光学検査機から分離して独立して実現されてもよく、自動光学検査機と一体に結合された形態で実現されてもよい。また、後述する原反品質判定方法の各段階は、これを実行させるための命令語のプログラムを記録したコンピューター読み取り可能な記録媒体例えば、ハードディスク、CD-ROMなどに含まれて提供されることもできることは当業者にとって明らかなことである。検査結果データの変換段階S100自動光学検査機の検査結果データは、一般的にデータベースdatabaseまたはエクセルexcelのようなファイル形式で格納される。自動光学検査機は、個別原反LOTに対する検査結果として欠陥の明るさ、幅、長さ、大きさ面積、形態円形性/線形性、検出光学群投射/反射/偏光遮断など様々なデータを生成して格納することができる。ここで、上記検査結果データのデータ伝送には、多数の使用者または管理者の接近性確保のためにFTPfiletransferprotocolが使用されてもよい。このように伝送された検査結果データは、本発明による原反品質判定システム内の格納部110に格納でき、分析フォーマットの一元化のためにデータ変換部120で所定の共通フォーマットに変換されることができる。ここで、上記共通フォーマットは、データ言語であるマークアップ言語、例えばXMLExtensibleMarkupLanguage、HTMLなどであってもよい。よって、以後のデータ分析は、変換されたXMLなどで行われることができる。ただし、上記のような検査結果データ変換段階S100は、ライン別の検査機格納データの形式が異なり得ることから、異機種の検査機から得られたデータを分析するために一元化された共通フォーマットに変換させるためのものであり、これと異なって、検査機の格納データの形式がすべて同じである場合には、本段階を省略可能である。さらに、それぞれの格納データの形式が異なる場合にもそれぞれのデータの形式に合わせてデータ分析を行うこともできるので、このような場合にも省略できることは勿論である。欠陥データの分析段階S200欠陥データの分析段階S200では、各原反LOTにおいて、図8に示すように、総7つの品質判定尺度を算出する作業を行うことができる。図8を参照すると、上記7つの品質判定尺度には、3つの欠陥密度異常指数トータル指数/未塗工指数/塗工指数、2つの輝点DPM輝点DPMOK、輝点DPMNG、重要欠陥数、マーキングトータルDPMが含まれる。ただし、図8に例示した品質判定尺度がすべて必須なものではなく、これらの一部のみを使用してもよく、これに加えて他の品質判定尺度をさらに使用してもよいことは明らかなことである。すなわち、本実施例では、上記7つの品質判定尺度すべてに対する分析結果数値を算出し、上記7つの尺度のうちのいずれか1つでも所定の許容値以上の値を示す原反は不良原反と判断することを仮定して説明するが、上記7つの尺度のうちの少なくとも1つに対する分析を行うことで不良原反を判断することも可能であることは明らかなことである。以下、上記7つの品質判定尺度について順次説明する。本段階による欠陥データの分析は、欠陥データ分析部130により行われる。欠陥密度異常指数の算出自動光学検査機は、個別原反LOTに対して、図4に示すように、原反の幅/長さに対するマーキング位置を記録する。本明細書における原反の長さは、自動光学検査機により原反が搬送される進行方向に対応する長さと定義され、原反の幅は、その進行方向に直交する方向に対応する長さと定義される。本発明の原反品質判定システムにおける欠陥データ分析部130は、自動光学検査機の検査結果データから、図4に示すような欠陥マーキングマップ欠陥位置情報を獲得しS210、これを分析して原反の区間別の欠陥発生密度を算出する。原反の区間別の欠陥発生密度の算出は、原反を所定の単位領域別に区分し、このように区分された単位領域のそれぞれにおける欠陥発生密度を算出することにより行われるS212。これを図5を参照して説明すると、次の通りである。区間別の欠陥発生密度は、図5に示すように、M/D方向原反の長さ方向とT/D方向原反の幅方向に対して設定された各単位領域別にその値が算出されるが、その密度算出方法は、下記の式1で算出することができる。ここで、MCiは、MDi領域の総欠陥数であり、TCiは、TDi領域の総欠陥数である。すなわち、M/D方向における各単位領域別の欠陥発生密度すなわち、MDiは、検査対象原反をN×Mの行列形態に区画することで分割される各単位領域に存在する総欠陥数すなわち、MCiを、その単位領域の面積すなわち、WmHmで割ることにより算出される。そして、T/D方向における各単位領域別の欠陥発生密度すなわち、TDiは、検査対象原反の長さをL等分することで分割される各単位領域に存在する総欠陥数すなわち、TCiを、その単位領域の面積すなわち、Wf×Hfで割ることにより算出される。ここで、原反におけるM/D方向の単位領域、T/D方向の単位領域を定義するWm、Hm、Hfは、設定パラメータとして設計上適切な値を有するように可変的に構成してもよい。そして、Wfは、原反の幅として設定される。以後、欠陥データ分析部130は、上述したように、算出された単位領域別の欠陥発生密度に基づいて欠陥密度異常領域数を算出するS214。欠陥密度異常領域数は、算出された欠陥発生密度に対して、上記原反品質判定システムにより予め設定された基準値を超過する領域の総数として算出される。図6は、各単位領域に対するM/D方向の欠陥発生密度及びT/D方向の欠陥発生密度を算出した例を示すものであって、M/D方向の密度基準値が3に、T/D方向の密度基準値が1にそれぞれ設定されていると仮定すると、上記欠陥密度異常領域数は、上記基準値を超過する領域であるM/D方向における4つと、T/D方向における1つとを合算した5つとなる。すなわち、上記算出された欠陥密度異常領域数は、原反内の単位領域別に、欠陥が密集して発生した程度、すなわち、欠陥密集度を数値化して表現したものである。欠陥密集度が高いということは、欠陥が特定時点すなわち、原反内の特定区間に集中して連続的に発生したことを意味する。よって、欠陥が特定区間に集中して連続的に発生する場合は、自動光学検査機の欠陥検出プロセスに過負荷がかかるので、システムの性能問題のために欠陥のすべてをマーキングすることができない場合が発生する確率が高くなる。欠陥密度異常領域数の算出は、上記のような欠陥流出の可能性すなわち、NG欠陥が存在するが、マーキングされない可能性を判断するに有用に用いられる。すなわち、欠陥密集度を数値化した密度値は、欠陥流出率と密接な関係を有しているので、原反品質判定の主要項目として構成される。上記のように、欠陥密度異常領域数が算出されると、欠陥データ分析部130は、算出された欠陥密度異常領域数を予め定義された方式に従って指数化して表現した欠陥密度異常指数を算出するS216。欠陥密度異常指数は、図8に例示するように、トータル指数、未塗工指数、塗工指数に分けて算出されるが、これは、欠陥密度異常領域数を未塗工検査機と塗工検査機のそれぞれ及びこれらを総合したトータル指数に区分して、後にEWEarlyWarning指数を用いた不良原反判定段階で利用するためである。このような未塗工指数及び塗工指数に区分して算出するために、本発明の原反品質判定システムにおける欠陥データ分析部130は、上述した欠陥発生密度の算出段階から未塗工状態の偏光フィルム原反及び塗工状態の偏光フィルム原反の場合を区分して上記密度算出作業を行うことができる。ここで、上記未塗工指数及び塗工指数は、例えば、下記の式2で算出することができる。ここで、Aは、未塗工状態の偏光フィルム原反に対する欠陥密度異常領域数であり、Bは、塗工状態の偏光フィルム原反に対する欠陥密度異常領域数であり、Cは、検査対象である偏光フィルム原反の長さを示す。また、上記の式2において、各指数を算出するために1000を掛けることは、1000m当たりの欠陥発生密度を算出するためである。また、上記のトータル指数は、例えば、下記の式3のように、未塗工検査機と塗工検査機のそれぞれからの算出データここでは、上記未塗工指数及び塗工指数を意味するに、所定の加重値をそれぞれ付与することにより算出することができる。ここで、a1は、未塗工指数に付与する加重値を意味し、a2は、塗工指数に付与する加重値を意味し、a1及びa2は、0より大きく、1より小さいか等しく設定することができる。上記のように、トータル指数を算定するために未塗工指数及び塗工指数を区分して、それぞれに所定の加重値を付与する理由は、未塗工状態での偏光フィルム原反に存在する欠陥密度と、塗工状態での偏光フィルム原反に存在する欠陥密度とを、後の不良原反の判定時に、互いに異なる重要度として活用できるからである。よって、上記の各加重値は偏光フィルムの作製工程の特性に合わせて適切な値に設定することができる。輝点DPMの算出輝点欠陥は、欠陥の大きさが小さい微細欠陥であって、目視検査によっても視認し難いため、不良検出が極めて難しい欠陥類型である。よって、本発明の原反品質判定システムでは、欠陥類型別のDPMとして輝点DPMを別に分類し、これを不良原反判定に用いる。また、上記輝点DPMは、不良原反判定以後の後工程プロセスに伝達されて、後工程に有用な情報として活用される。上記DPMDefectpermeterは、原反内の欠陥発生頻度を数値化したものであって、欠陥全体の発生数を原反長さで割った値として定義される。上記輝点DPMの算出に必要な原反内の総輝点欠陥数は、自動光学検査機の検査結果データに含まれた輝点欠陥brightdefect情報から得ることができるS220。自動光学検査機の検査結果データは、偏光遮断検査クロス検査により検出された輝点欠陥情報を含んでもよい。偏光遮断検査によれば、すべての光偏光を含むが偏光フィルムを透過しないことになっているが、偏光フィルムの欠陥のために、一部の偏光が偏光フィルムの一部の領域位置を透過する輝点欠陥が発生し、このような輝点欠陥情報が上記検査結果データに記録されることになる。よって、本発明の原反品質判定システムにおける欠陥データ分析部130は、上記検査結果データに含まれた輝点欠陥情報に基づいて原反内の輝点欠陥数を算出することができ、これにより、輝点DPMを算出することができるS222。本発明の実施例において、上記輝点DPMは、下記の式4で算出することができる。ここで、上記Siは、自動光学検査機により検出モニタリングされたが、欠陥の程度が低いためにマーキング判定されなかった輝点欠陥、すなわち、OK判定された輝点欠陥を意味し、Tiは、マーキング判定された、すなわちNG判定された輝点欠陥を意味する。上記のOK判定された輝点欠陥Siは、それぞれの単一ピクセルの場合には欠陥として判定し難い微細な欠陥であるが、これらの個数が多くなったり、または1箇所に集中して分布されると不良として判定され得る微細な欠陥であるので、本実施例ではNG判定された輝点欠陥に対する輝点DPMすなわち、上記輝点DPMNG参照とともに輝点DPMOKも別途算出している。よって、本発明の原反品質判定システムは、輝点欠陥の重要度を勘案して輝点DPMNG及び輝点DPMOKをすべて考慮する。重要欠陥数の算出本発明の実施例による原反品質判定システムは、上述した輝点欠陥の他にも様々な重要欠陥類型を選別して算出するように構成することができる。よって、上記重要欠陥数は、本発明のシステムで定義された特定欠陥類型の発生数を意味し、重要欠陥には、例えばTACフィルムのシワ、PVAフィルムのシワ、下部TACフィルムのムラASコーティングのスジ、NCFT/Dのスジ粘着層のスジ、押され性のスジなどがある。上記のPVAフィルムは、通常、偏光特性を示す偏光素子として活用されるものであって、偏光フィルムのコア層を構成し、上記TACフィルムは、上記PVAフィルムを支持及び保護する用途として活用されるものであって、上記PVAフィルムコア層の両面に積層され、粘着層は、偏光フィルムを後に液晶パネルに付着するための用途として上記TACフィルム上に積層されるものである。また、上記ASコーティングは、偏光フィルムの静電気防止用コーティングを意味し、押され性のスジは、自動光学検査時にローラによって押されて発生するスジを意味する。上記のような6つの欠陥類型は、視認性が低く、特定領域での発生頻度が高くて自動光学検査機により発生欠陥の全体をマーキングすることができない危険性の高い欠陥群の代表的な類型である。よって、本発明の原反品質判定システムでは、上記のような重要欠陥の発生件数を自動弁別して原反品質判定にともに使用する。しかし、上記重要欠陥は一例に過ぎず、上述した例示と異なるように選択してもよいことは明らかなことである。上記のような重要欠陥数は、自動光学検査機の検査結果データに含まれた欠陥パターン情報に基づいて算出することができるS230。上記検査結果データには、検出された欠陥の欠陥発生形態について、その大きさ、幅、長さ、面積、円形性/線形性などのパターン情報が含まれることができる。よって、本発明の原反品質判定システムの欠陥データ分析部130は、外観上の欠陥の特徴を、上記欠陥パターンデータを用いて数値化した特徴に変換することにより、上記の例示のような重要欠陥を判別することができるS232。例えば、TACフィルムのシワの場合、図7Aに示すように、一般的にその欠陥形態が円形性である可能性は低く、欠陥の長さ/幅の割合が高い、すなわち、欠陥の幅に比べて長さが大きい外観上の特徴を有している。これについて、図7B及び図7Cを参照すると、欠陥の長さを欠陥の幅で割った割合が2以上、欠陥面積を、欠陥の最長の長さを直径にする仮想の円の面積で割った割合がA以下であり、欠陥面積がB以上である欠陥の場合を上記のTACフィルムのシワと判定することがその例である。上記のように、本発明の原反品質判定システムにおける欠陥データ分析部130は、欠陥毎に現われる外観上の特徴に基づいた、欠陥に対する特徴的なデータの組み合わせにより各重要欠陥形態を数値化して判別する。このとき、重要欠陥毎に現われる特徴的なパターン情報欠陥類型の弁別要素は、自動光学検査機での過去検査累積データを分析することにより得ることができる。その他にも、欠陥類型別の弁別要素を捜す方法として様々な統計方法を使用できることは勿論である。重要欠陥数は、上記TACフィルムのシワに関する例示のように、予め特定した特定欠陥類型に対してそれぞれの弁別要素を設定し、その設定条件に該当する欠陥を重要欠陥として認識する。この場合、上記輝点欠陥の場合と同様に、重要欠陥弁別時にもOK判定された欠陥とNG判定された欠陥をともに考慮することができる。これは、マーキング判定から落ちた、視認性の弱い欠陥発生情報を後工程に提供できるという点で非常に有用な情報として活用できる。この場合、上記重要欠陥数は、DPMで表現することも可能である。マーキングトータルDPMの算出マーキングトータルDPMは、自動光学検査機から欠陥マーキングされたDPMとして算出される。マーキングトータルDPMの算出S242は、下記の式5で求めることができる。ここで、欠陥マーキングMi数は、自動光学検査機の検査結果データに含まれた欠陥マーキング情報に基づいて算出することができるS240。上記マーキングトータルDPMは、原反内の欠陥発生頻度を代表する値であって、後の品質判定に重要項目として使用される。原反品質判定段階S300本段階では、上述した欠陥データ分析段階S200で算出された欠陥密度異常指数トータル/未塗工/塗工指数、輝点DPMOK/NG、重要欠陥数及びマーキングトータルDPMの総7つの情報を用いて不良原反を選別する。これは、本発明のシステムにおける原反品質判定部140により行われることができる。原反品質判定部140は、図8に例示するように、原反品質判定のための7つの尺度のうちのいずれか一つの項目でも所定の許容値EW基準、k1~k7参照を超過する場合に、当該原反を不良原反と判定するS310、S320、S330、S340。上記のEW基準は、不良原反選別の正確性が量産過程で検証された適切な値に設定することができる。図9は、各原反LOTの欠陥流出率すなわち、NG欠陥がマーキングから落ちた割合及びEW指数のうちのトータル指数をマッチングした例を示すものである。原反品質判定部140は、例えば、欠陥流出率を0.3以下の品質水準に確保する目的であれば、上記の図9に基づいてEW基準トータル指数をk1ここで、k1は正の数と設定することにより、上記許容値を超過する原反を不良原反と判定する。したがって、不良原反判定の正確性のためには、原反別の欠陥流出率と各EW指数のマッチング関係を統計的な相関関係により累積集計する作業を行うことで、適切なEW基準を設定する必要がある。上記のような方法により、適切なEW基準が設定されると、設定されたEW基準を適用することにより図9及び図10参照、その基準許容値を超過する不良原反と超過しない原反を選別することができる。すなわち、本発明の原反品質判定システム及び方法によれば、不良原反に対する早期警報EarlyWarningを行うことにより、欠陥流出率が高いと予想される原反LOTに対しては後工程で予め認知し、該原反の欠陥流出を防止できる別途の工程を設けることができる。また不良原反として選別されなかった原反LOTについては、後工程で別途の目視検査を行わなくてもよく、または検査プロセスを簡素化できるので、追加検査のための時間と費用を低減することができる利点がある。図9には、総8つの原反LOTにおいて、EW指数k1以内の6つの原反に対しては、後工程で別途の検査を行わなくても流出率0.3以下の品質水準を確保することができるということを示している。以上では、本発明の実施例を参照して説明したが、該当技術分野で通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載した本発明の思想及び領域から逸脱しない範囲内で本発明を多様に修正及び変更することができることを理解できよう。