JP2004219291A - 画面の線欠陥検出方法及び装置 - Google Patents

Abstract

【課題】線欠陥で白線に限らず黒線も検出でき、さらに検出精度の向上を目的とする。
【解決手段】被検査対象１の画面を撮像した画像に対して線欠陥を強調して検出するため異なる方向に対してそれぞれエッジ検出フィルタをかけるエッジ検出フィルタ処理手段６４と、異なる方向で線欠陥が強調された線検出画像をそれぞれ複数の矩形に分割し、分割領域毎に線欠陥が強調された方向に各画素の輝度値を積算して積算値を取得する分割プロファイル処理を行う分割プロファイル処理手段６５と、線欠陥が強調されたそれぞれの分割領域における積算値に基づく統計データを計算する統計データ計算手段６６と、統計データに基づいて積算値の閾値を設定し、統計データと該閾値から欠陥候補を抽出する欠陥候補抽出手段６７とを有してなる。
【選択図】 図１

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、液晶パネル等の表示デバイスやその応用製品であるプロジェクタの製造における検査工程において、縦或いは横方向に連続して現れる線欠陥を精度よく自動的に検出する画面の線欠陥検出方法及び装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来のＬＣＤパネル検査における線ムラ検出方法は、ＬＣＤパネルの濃淡画像の各画素を注目画素とし、各注目画素毎に、注目画素を中心とする所定範囲内において、垂直方向、水平方向および少なくとも２つの斜め方向毎に、画素値の足し込み演算を行い、各演算結果のうちの最大値を当該注目画素の画素値とする処理を行うことにより、線ムラ抽出用画像を生成するステップ、ならびに線ムラ抽出用画像を所定のしきい値を用いて２値化処理することにより、線ムラを検出するステップを備えてなるものである（例えば、特許文献１参照。）。
【０００３】
【特許文献１】
特開平１０−２４０９３３号公報（第１頁、図１）
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
従来のＬＣＤパネル検査における線ムラ検出方法は、ＬＣＤパネルの濃淡画像の各注目画素毎に、注目画素を中心とする所定範囲内において、垂直方向、水平方向および少なくとも２つの斜め方向毎に、画素値の足し込み演算を行い、各演算結果のうちの最大値を当該注目画素の画素値とする処理を行うことにより、線ムラ抽出用画像を生成し、背景よりも輝度の高い線ムラを検出するようにしているから、背景よりも輝度の低い線、例えば黒線は検出することができないために検出精度が低いという問題点があった。
【０００５】
本発明はかかる問題点を解決するためになされたもので、線欠陥で白線に限らず、黒線も検出でき、さらに検出精度が向上した画面の線欠陥検出方法及び装置を得ることを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る画面の線欠陥検出方法は、被検査対象の画面を撮像した画像に対して線欠陥を強調して検出するため異なる方向に対してそれぞれエッジ検出フィルタをかける工程と、異なる方向で線欠陥が強調されたエッジ検出画像をそれぞれ複数の矩形に分割し、分割領域毎に線欠陥が強調された方向に各画素の輝度値を積算して積算値を取得する分割プロファイル処理を行う工程と、線欠陥が強調されたそれぞれの分割領域における積算値に基づく統計データを計算する工程と、統計データに基づいて積算値の閾値を設定し、統計データと該閾値から欠陥候補を抽出する工程とを有するものである。
【０００７】
このように構成したことにより、被検査対象の画面を撮像した画像に対して線欠陥を強調して検出するため異なる方向に対してそれぞれエッジ検出フィルタをかけ、異なる方向で線欠陥が強調された線検出画像をそれぞれ複数の矩形に分割し、分割領域毎に線欠陥が強調された方向に各画素の輝度値を積算して積算値を取得する分割プロファイル処理を行い、線欠陥が強調されたそれぞれの分割領域における積算値に基づく統計データを計算し、統計データに基づいて積算値の閾値を設定し、統計データと該閾値から欠陥候補を抽出するようにしたので、各分割領域の画像について異なる方向でそれぞれ線欠陥がなく良品かどうかの判定を短時間で容易にすることができる。
【０００８】
また、本発明に係る画面の線欠陥検出方法において、前記エッジ検出フィルタをかける工程を行う前に、被検査対象の画面を撮像し、その画面の中から被検査部の画像部分を抽出し、抽出した被検査部の画像と背景画像との差を取って被検査部以外によって生じる欠陥状の輝度変化を除去した背景差分画像を作成する前処理を行う工程と、背景差分画像におけるムラの影響を除去する平坦化処理を行う工程とを設けたものである。
このように構成したことにより、エッジ検出フィルタがかけられる画像には被検査部以外によって生じる欠陥状の輝度変化がなく、ムラの影響もないため、エッジ検出フィルタをかける工程によって得られる画像は線欠陥だけが強調されたものとなる。
【０００９】
また、本発明に係る画面の線欠陥検出方法において、前記異なる方向にエッジ検出フィルタをかける工程は、水平エッジの強調処理を行い水平線検出画像を得る水平エッジ検出フィルタと、垂直エッジの強調処理を行い垂直線検出画像を得る垂直エッジ検出フィルタとによって行われる。
このよう構成したことにより、画面の水平、垂直に表れる線欠陥を強調処理することができる。
【００１０】
また、本発明に係る画面の線欠陥検出方法において、前記エッジ検出フィルタをかけると同時に、エッジ検出フィルタをかけた画像に対して当該画像の階調の中央値をオフセット値として加算する工程を設けたものである。
このように構成したことにより、エッジ検出フィルタ処理された画像について、線の両側のエッジ情報を１枚の画像で把握することができ、また白線だけでなく、黒線についても検出することが可能となった。
【００１１】
さらに、本発明に係る画面の線欠陥検出方法において、前記分割プロファイル処理を行う工程は水平方向のエッジ検出処理がされた水平線検出画像を縦方向に複数の矩形に分割し、各分割領域の各画素の輝度値を横方向に積算して積算値を取得する水平プロファイル処理を行う工程と、垂直方向のエッジ検出処理がされた垂直線検出画像を横方向に複数の矩形に分割し、各分割領域の各画素の輝度値を縦方向に積算して積算値を取得する垂直プロファイル処理を行う工程とからなるものである。
このように構成したことにより、水平プロファイル処理を行う工程で取得する複数の矩形に分割された各分割領域の積算値は画面全体の明るさの変動の影響を受けにくく、薄い水平の線欠陥が検出でき、また分割したことにより画面全体の幅と比較して割と短い水平の線欠陥も検出できるものとなる。また、垂直プロファイル処理を行う工程で取得する複数の矩形に分割された各分割領域の積算値は画面全体の明るさの変動の影響を受けにくく、薄い垂直の線欠陥が検出でき、また分割したことにより画面全体の高さと比較して割と短い垂直の線欠陥も検出できるものとなった。
【００１２】
さらに、本発明に係る画面の線欠陥検出方法において、前記統計データを計算する工程における統計データは、分割プロファイル工程で各分割領域から取得した積算値から求めた平均値、標準偏差、最大値及び最小値であり、前記欠陥候補抽出工程で統計データに基づいて設定する閾値は、分割プロファイル処理によって各分割領域から取得した積算値から求めた平均値と標準偏差に基づいて所定の式により算出したものである。
このように構成したことにより、欠陥候補抽出工程で線欠陥を有する候補を統計的処理により抽出することができる。
【００１３】
また、本発明に係る画面の線欠陥検出方法において、前記欠陥候補を抽出した工程以降に、欠陥候補の統計データに基づいて所定の式により線欠陥評価値を算出し、その欠陥評価値が予め設定された所定の閾値を超えているか否かで線欠陥候補があっても、それが良品レベルかどうかの判定をする工程を設けたものである。
このように構成したことにより、線欠陥候補があると判定された画像の統計データに基づいて所定の式により線欠陥評価値を算出し、その欠陥評価値が予め設定された所定の閾値を超えているか否かで線欠陥候補があっても、それが良品レベルかどうかの判定をすることができるので、線欠陥の欠陥ランクを決定することができ、しかも欠陥ランクを決定する対象が欠陥候補だけであるために演算時間が短くて済み、欠陥のランク付けも短時間に行うことができる。
【００１４】
さらに、本発明に係る画面の線欠陥検出方法において、前記良品レベルかどうかの判定をする工程における線欠陥評価値は、線欠陥候補があると判定された画像の分割領域毎に求めた平均値、標準偏差、最大値及び最小値に基づいて所定の式により算出したものであるので、欠陥候補における線欠陥評価値を所定の式より正確に求めることができる。
【００１５】
また、本発明に係る画面の線欠陥検出装置は、被検査対象の画面を撮像した画像に対して線欠陥を強調して検出するため異なる方向に対してそれぞれエッジ検出フィルタをかけるエッジ検出フィルタ処理手段と、異なる方向で線欠陥が強調された線検出画像をそれぞれ複数の矩形に分割し、分割領域毎に線欠陥が強調された方向に各画素の輝度値を積算して積算値を取得する分割プロファイル処理を行う分割プロファイル処理手段と、線欠陥が強調されたそれぞれの分割領域における積算値に基づく統計データを計算する統計データ処理手段と、統計データに基づいて積算値の閾値を設定し、統計データと該閾値から欠陥候補を抽出する欠陥候補抽出手段とを有するものである。
【００１６】
このように構成したことにより、エッジ検出フィルタ処理手段が被検査対象の画面を撮像した画像に対して線欠陥を強調して検出するため異なる方向に対してそれぞれエッジ検出フィルタをかけ、分割プロファイル処理手段が異なる方向で線欠陥が強調された線検出画像をそれぞれ複数の矩形に分割し、分割領域毎に線欠陥が強調された方向に各画素の輝度値を積算して積算値を取得し、統計データ処理手段が線欠陥が強調されたそれぞれの分割領域における積算値に基づく統計データを計算し、欠陥候補抽出手段が統計データに基づいて積算値の閾値を設定し、統計データと該閾値から欠陥候補を抽出するようにしたので、各分割領域の画像について異なる方向でそれぞれ線欠陥がなく良品かどうかの判定を短時間で容易にすることができる。
【００１７】
さらに、本発明に係る画面の線欠陥検出装置において、被検査対象の画面を撮像し、その画面の中から被検査部の画像部分を抽出し、抽出した被検査部の画像と背景画像との差を取って被検査部以外によって生じる欠陥状の輝度変化を除去した背景差分画像を作成する前処理を行う前処理手段と、背景差分画像におけるムラの影響を除去する平坦化処理を行ってエッジ検出フィルタ処理手段に送る平坦化処理手段とを設けたものである。
このように構成したことにより、エッジ検出フィルタ処理手段によってエッジ検出フィルタがかけられる画像には被検査部以外によって生じる欠陥状の輝度変化がなく、ムラの影響もないため、エッジ検出フィルタをかける工程によって得られる画像は線欠陥だけが強調されたものとなる。
【００１８】
さらに、本発明に係る画面の線欠陥検出装置において、前記エッジ検出フィルタ処理手段は、水平エッジの強調処理を行い水平線検出画像を得る水平エッジ検出フィルタと、垂直エッジの強調処理を行い垂直線検出画像を得る垂直エッジ検出フィルタとからなる。
このように構成したことにより、画面の水平、垂直に表れる線欠陥を強調処理することができる。
【００１９】
また、本発明に係る画面の線欠陥検出装置において、前記エッジ検出フィルタ処理手段によってエッジ検出フィルタをかけると同時に当該画像の階調の中央値をオフセット値として加算するオフセット加算手段を設けたものである。
このように構成したことにより、エッジ検出フィルタ処理された画像について、白線だけでなく、黒線についても検出することが可能となった。
【００２０】
また、本発明に係る画面の線欠陥検出装置において、前記分割プロファイル処理手段は、水平方向のエッジ検出処理がされた水平線検出画像を縦方向に複数の矩形に分割し、各分割領域の各画素の輝度値を横方向に積算してして積算値を取得する水平プロファイル処理と、垂直方向のエッジ検出処理がされた水平線画像を横方向に複数の矩形に分割し、各分割領域の各画素の輝度値を縦方向に積算して積算値を取得する垂直プロファイル処理とを行うものである。
このように構成したことにより、水平プロファイル処理で取得する複数の矩形に分割された各分割領域の積算値は画面全体の明るさの変動の影響を受けにくく、また分割したことにより画面全体の幅と比較して割と短い水平の線欠陥も検出できるものとなり、垂直プロファイル処理で取得する複数の矩形に分割された各分割領域の積算値は画面全体の明るさの変動の影響を受けにくく、また分割したことにより画面全体の高さと比較して割と短い垂直の線欠陥も検出できるものとなった。
【００２１】
また、本発明に係る画面の線欠陥検出装置において、前記統計データ処理手段が計算する統計データは、分割プロファイル処理手段によって各分割領域から取得した積算値から求めた平均値、標準偏差、最大値及び最小値であり、前記欠陥候補抽出手段が統計データに基づいて設定する閾値は、分割プロファイル処理によって各分割領域から取得した積算値から求めた平均値と標準偏差に基づいて所定の式により算出したものである。
このように構成したことにより、欠陥候補抽出工程で線欠陥を有する候補を統計的処理により抽出することができる。
【００２２】
さらに、本発明に係る画面の線欠陥検出装置において、前記欠陥候補が抽出した欠陥候補の画像の統計データに基づいて所定の式により線欠陥評価値を算出し、その欠陥評価値が予め設定された所定の閾値を超えているか否かで線欠陥候補があっても、それが良品レベルかどうかの判定をする評価値処理手段を設けたものである。
このように構成したことにより、線欠陥候補があると判定された画像の欠陥候補の統計データに基づいて所定の式により線欠陥評価値を算出し、その欠陥評価値が予め設定された所定の閾値を超えているか否かで線欠陥候補があっても、それが良品レベルかどうかの判定をすることができるので、線欠陥の欠陥ランクを決定することができ、しかも欠陥ランクを決定する対象が欠陥候補がある画像だけであるために演算時間が短くて済み、欠陥のランク付けも短時間に行うことができる。
【００２３】
さらに、本発明に係る画面の線欠陥検出装置において、前記評価値処理手段が算出する線欠陥評価値は、線欠陥候補がある画像の分割領域毎に求めた平均値、標準偏差、最大値及び最小値に基づいて所定の式により算出したものであるので、欠陥候補のある画像における線欠陥評価値を所定の式より正確に求めることができる。
【００２４】
【発明の実施の形態】
図１は本発明の実施の形態に係る画面の線欠陥検出装置の構成を示すブロック図である。
図１において、１は検査対象である液晶ライトバルブ、２は画像投影装置であるプロジェクタであり、液晶ライトバルブ１を外部からセットできるようになっている。３は液晶ライトバルブ１に各種パターンを出力するパターン生成装置であるパターンジェネレータ、４はスクリーン、５はスクリーン４に投影された画像を撮影する画像取り込み装置であるＣＣＤカメラであり、液晶ライトバルブ１の解像度以上の解像度を有するＣＣＤを搭載している。
６はパターンジェネレータ３及びＣＣＤカメラ５を制御し、液晶ライトバルブ１の線欠陥を検出するコンピュータ装置、７はコンピュータ装置６に接続された表示装置である。
【００２５】
コンピュータ装置６は、画像入力手段６０と、表示エリア抽出手段６１と、背景画像差分処理手段６２と、平坦化処理手段６３と、エッジ検出フィルタ処理手段６４と、分割プロファイル処理手段６５と、統計データ計算手段６６と、欠陥候補抽出手段６７と、評価値処理手段６８とから構成されている。
コンピュータ装置６の画像入力手段６０には、ＣＣＤカメラ５で撮像された画像データが入力される。その取込画像は図示しない記憶手段に記憶される。
表示エリア抽出手段６１は、取込画像から被検査部の表示エリアである画像部分だけを抽出する。
背景画像差分処理手段６２は、表示エリアの画像と予め作成された背景画像との差を取って検査対象以外のものによって生じる欠陥状の輝度変化を除去した背景差分画像を作成する。
【００２６】
平坦化処理手段６３は、背景差分画像の広い範囲のムラの影響を除去する。
エッジ検出フィルタ処理手段６４は、平坦化処理された画像から水平・垂直のエッジ検出フィルタをかけて水平線検出画像と垂直線検出画像を作成する。
分割プロファイル処理手段６５は、水平線検出画像を縦方向に４分割し、各分割された領域の各画素の輝度値を横方向に積算して積算値を取得する水平プロファイル処理と、垂直線検出画像を横方向に４分割し、各分割された領域の各画素の輝度値を縦方向に積算して積算値を取得する垂直プロファイル処理とを行う。統計データ計算手段６６は水平プロファイル処理された各分割領域における各行の積算値から分割領域画面全体の輝度値の平均値、標準偏差、最大値及び最小値と、垂直プロファイル処理された各分割領域における各列の積算値から分割領域画面全体の輝度値の平均値、標準偏差、最大値及び最小値とを算出する。
【００２７】
欠陥候補抽出手段６７は水平プロファイル処理された各分割領域の各行の積算値の平均値、標準偏差、最大値及び最小値と、垂直プロファイル処理された各分割領域の各列の積算値の平均値、標準偏差、最大値及び最小値とに基づいて線欠陥候補を抽出する横線閾値及び縦線閾値を設定し、これらの値と横線閾値及び縦線閾値とから線欠陥を有する欠陥候補のある画像を抽出する。
評価値処理手段６８は水平プロファイル処理された欠陥候補のある画像の、各分割領域の各行の積算値の平均値、標準偏差、最大値及び最小値と、垂直プロファイル処理された欠陥候補のある画像の、各分割領域の各列の積算値の平均値、標準偏差、最大値及び最小値とに基づいて所定の式により白評価値と黒評価値を算出する。
【００２８】
次に、本発明の実施の形態の線欠陥検出装置の動作について説明する。
図２はこの実施の形態の線欠陥検出装置の動作を説明するためのフローチャートである。図２に示す動作はコンピュータ装置６上で実行されるプログラムにより実現されているものである。
まず、プロジェクタ２に検査対象の液晶ライトバルブ１をセットし、コンピュータ装置６によりパターンジェネレータ３を制御して液晶ライトバルブ１上に特定の明るさのパターンを表示させ、それをプロジェクタ２によりスクリーン４に投影する。そして、スクリーン４上に投影された画像をＣＣＤカメラ５で撮影し、その撮影データの画像をコンピュータ装置６に出力し、コンピュータ装置６により線欠陥検出処理を行い、液晶ライトバルブ１の線欠陥の検出結果を表示装置７に表示する。
【００２９】
ここで、コンピュータ装置６による線欠陥検出の動作について図２のフローチャートに基づいて説明する。
まず、スクリーン４上に投影された画像をＣＣＤカメラ５で撮影し、その画像がコンピュータ装置６の画像入力手段６０に取り込まれる（ステップＳ１）。このとき撮像データは図示しないＡ／Ｄ変換器により画素毎に例えば、黒を“０”、白を“４０９５”とする１２ビットのデジタルデータに変換され、４０９６階調の輝度値であらわされる。
次に、表示エリア抽出手段６１は、取り込まれた画像データの中から被検査部の表示エリアである画面部分だけを抽出する表示エリア抽出を行う（ステップＳ２）。
この抽出画面は、被検査部画像の四隅の座標をパターンマッチング処理（画像データの四隅付近の数十画素×数十画素の４つの小領域に対して、それぞれ予め用意した４つの隅基準画像とパターンマッチング処理を行い、四隅の座標を特定する）により検出することで抽出することができる。
【００３０】
続いて、背景画像差分処理手段６２は、照明やレンズなど液晶ライトバルブ１以外のものによって生じる欠陥状の輝度変化を除去するための背景画像差分処理を行う（ステップＳ３）。
この背景画像差分処理は、図３の（ａ）に示す検査対象画像データの被検査部の画面部分だけが抽出された画像（背景差分処理前画像）から図３の（ｂ）に示す背景画像を減算して図３の（ｃ）に示す背景差分画像を作成するもので、その背景差分画像は２つの画像で対応する画素毎の差の画像となる。なお、この背景画像は、できるだけ欠陥のないサンプルを複数枚撮像し、その平均化画像を作成、その画像から被検査部の画面部分だけを抽出して作成したものである。
【００３１】
次に、平坦化処理手段６３は、背景画像差分処理された背景差分画像に対して平坦化処理を行う（ステップＳ４）。この平坦化処理は、背景画像差分処理された背景差分画像の輝度の緩やかな変化を平坦にする処理であり、比較的広い範囲にわたるムラの影響を除去するために行われるものである。
かかる平坦化処理は、フィルタ処理を応用した処理又はモフォロジ処理によって行われる。
【００３２】
次に、エッジ検出フィルタ処理手段６４は、平坦化処理された画像の複製を２つ作成し、１つの複製画像については水平エッジ検出フィルタにより水平エッジ検出処理を行って水平エッジが強調処理された図５の（ａ）に示すような水平線検出画像を作成すると共に、もう１つの複製画像については垂直エッジ検出フィルタにより垂直エッジ検出処理を行って垂直エッジが強調処理された図５の（ｂ）に示すような垂直線検出画像を作成する（ステップＳ５）。この水平・垂直のエッジ検出フィルタ処理は、平坦化処理された画像では微少なレベルの白・黒線欠陥の検出が難しいために、水平・垂直のエッジ検出フィルタをかけて線欠陥の強調演算を行うものである。
【００３３】
これら水平・垂直のエッジ検出フィルタには、水平エッジ検出処理を行う水平エッジ検出フィルタと、垂直エッジ検出処理を行う垂直エッジ検出フィルタとがある。
これら水平・垂直のエッジ検出フィルタは共に、着目する画素を含む数画素×数画素の小領域に対して、その中にエッジ成分があるかどうかを検出するため、エッジ成分が存在するときに着目する画素とその周囲の画素との輝度値の関係から、畳み込み演算を行うことにより強調されるように、各画素の重み付けを行ったフィルタである。
図４の（ａ）は水平エッジ検出の水平エッジ検出フィルタ、図４の（ｂ）は垂直エッジ検出の垂直エッジ検出フィルタの一例を示している。
【００３４】
なお、図４（ａ）及び図４（ｂ）の水平・垂直のエッジ検出フィルタをかけた画像は、線の両側で（エッジの状態により）、片側はプラスの階調、反対側はマイナスの階調の値として表れる。画像処理のフォーマットでは画像データは通常正の値しか取れないため、そのままではマイナスの成分は０となり、処理の対象から外れてしまう。
そこで、同じ画像から両方のエッジが検出できるように、画面が１２ｂｉｔの４０９６階調で表されるときにはその半分の２０４８の値を、フィルタ処理の結果にオフセット値として加える処理を行う。これにより、マイナスとなった成分もプラスの値の階調として表れるので、１回のフィルタ処理で両方のエッジ成分を検出することが可能となる。なお、画像のフォーマットが８ｂｉｔのグレイスケールの場合、２５６階調となり、その半分の１２８の値を、フィルタ処理の結果にオフセット値として加えることとなる。
【００３５】
次に、分割プロファイル処理手段６５は水平エッジ検出処理された水平線検出画像を縦方向に４分割し、各分割された領域の各画素の輝度値を横方向に積算して積算値を取得する水平プロファイル処理と、垂直エッジ検出処理された垂直線検出画像を横方向に４分割し、各分割された領域の各画素の輝度値を縦方向に積算して積算値を取得する垂直プロファイル処理とを行う（ステップＳ６）。
さらに、統計データ計算手段６６は水平プロファイル処理された各分割領域における各行の積算値から分割領域画面全体の輝度値の平均値、標準偏差、最大値及び最小値と、垂直プロファイル処理された各分割領域における各列の積算値から分割領域画面全体の輝度値の平均値、標準偏差、最大値及び最小値とを算出する統計データ計算処理を行う（ステップＳ７）。図６の（ａ）は水平プロファイル処理されて取得した水平プロファイルデータを示し、図６の（ｂ）は垂直プロファイル処理されて取得した垂直プロファイルデータを示す。
このように、水平プロファイル処理の際に水平線検出画像を縦方向に４分割し、垂直プロファイル処理の際に垂直線検出画像を縦方向に４分割するようにしているのは、分割前の大きな水平線検出画像又は垂直線検出画像では明るさの変動により薄い線欠陥が埋もれてしまうおそれがあるのと、短い線欠陥ではそれ以外の部分も積算されるため線欠陥の成分が薄まってしまうおそれがあるが、分割した小さな画像では明るさの変動の影響を受けにくいために薄い線欠陥も検出することができ、また分割することにより線欠陥以外の部分のデータが少なくなり、積算を行っても欠陥成分があまり薄まらず短い線欠陥でも検出することができるからである。
【００３６】
そして、欠陥候補抽出手段６７では、水平プロファイル処理された各分割領域の各行の積算値の平均値、標準偏差、最大値及び最小値と、垂直プロファイル処理された各分割領域の各列の積算値の平均値、標準偏差、最大値及び最小値とに基づいてそれぞれ次式により、横線閾値と縦線閾値を計算により求める。各式のａ_１，ａ_２は、ある決められた定数である。
横線閾値（水平線）＝ａｖｅｒａｇｅ（平均値）±ａ_１＊σ（標準偏差）
縦線閾値（垂直線）＝ａｖｅｒａｇｅ（平均値）±ａ_２＊σ（標準偏差）
なお、１つの式の計算結果として２つの値が閾値として算出されるが、＋で求めた閾値はフィルタ処理によりプラス側へ強調されたエッジの閾値となり、分割プロファイル処理された画像のなかでこの閾値以上のものを線欠陥候補として検出する。また、−で求めた閾値はフィルタ処理によりマイナス側へ強調されたエッジの閾値となり、分割プロファイル処理された画像のなかでこの閾値以下のものを線欠陥候補として検出する（ステップＳ８）。
【００３７】
即ち、水平プロファイル処理された各分割領域画像については、その画像の積算値の最大値が横線閾値（＋計算）を超えている場合に、水平の線欠陥候補のある画像として、次の評価値処理へと進む。
また、その画像の積算値の最小値が横線閾値（−計算）を超えていない場合には、同じく水平の線欠陥候補のある画像として、次の評価値処理へと進む。
従って、その画像の積算値の最大値が横線閾値（＋計算）を超えておらず、且つ積算値の最小値が横線閾値（−計算）を超えている場合には、水平の線欠陥がなく良品のものとし（ステップＳ９）、後述の評価値計算の評価値処理は行わない。
【００３８】
また、垂直プロファイル処理された各分割領域画像については、その画像の積算値の最大値が縦線閾値（＋計算）を超えている場合に、垂直の欠陥候補のある画像として、次の評価値処理へと進む。
また、その画像の積算値の最小値が縦線閾値（−計算）を超えていない場合には、垂直の線欠陥候補のある画像として、次の評価値処理へと進む。
従って、その画像の積算値の最大値が縦線閾値（＋計算）を超えておらず、且つ積算値の最小値が縦線閾値（−計算）を超えている場合には、垂直の線欠陥がなく良品のものとし（ステップＳ９）、後述の評価値計算の評価値処理は行わない。
【００３９】
そして、水平プロファイル処理された各分割領域画像について、その画像の積算値の最大値が横線閾値（＋計算）以上と抽出されたものと、その画像の積算値の最小値が横線閾値（−計算）を超えていないとして抽出されたものである水平線の欠陥候補と、垂直プロファイル処理された各分割領域画像について、その画像の積算値の最大値が縦線閾値（＋計算）以上と抽出されたものと、その画像の積算値の最小値が縦線閾値（−計算）を超えていないとして抽出されたものである垂直線の欠陥候補については、各分割領域画像から求めた平均値、標準偏差、最大値及び最小値に基づいてそれぞれ次式により、線評価値Ｈと線評価値Ｂとを計算により求める（ステップＳ１０）。
線評価値Ｈ＝（最大値−平均値）／標準偏差
線評価値Ｂ＝（平均値−最小値）／標準偏差
さらに、線評価値Ｈと線評価値Ｂについては、線欠陥候補ではあるが、良品として問題がないレベルの値を閾値として設定しておく。
【００４０】
そこで、水平プロファイル処理された各分割領域画像における最大値が横線閾値以上と抽出されたものについては、線評価値Ｈ＞閾値又は線評価値Ｂ＞閾値の場合は、水平の線欠陥のあるレベルのものと評価し、それ以外は水平の線欠陥候補ではあるが、良品として問題がないレベルのものと評価する。
また、垂直プロファイル処理された各分割領域画像における最大値が縦線閾値以上と抽出されたものについては、線評価値Ｈ＞閾値又は線評価値Ｂ＞閾値の場合は、垂直の線欠陥のあるレベルのものと評価し、それ以外は垂直の線欠陥候補ではあるが、良品として問題がないレベルのものと評価する（ステップＳ１１）。
【００４１】
この実施の形態によれば、コンピュータ装置６は、まず検査対象である液晶ライトバルブ１の画面全体を含むＣＣＤカメラ５によって取り込まれた画像に対し、画像の中から被検査部の画面部分をだけを抽出する表示エリア抽出処理を行い、さらに液晶ライトバルブ１以外のものによって生じる欠陥状の輝度変化を除去する背景画像差分処理を行い、その後に背景画像差分処理された背景差分画像の比較的広い範囲にわたるムラの影響を除去する平坦化処理をする。
【００４２】
さらに平坦化処理された画像に対してそれぞれ横線、縦線の欠陥を強調して検出するために水平・垂直のエッジ検出フィルタにより水平エッジ・垂直エッジ検出処理を行って線欠陥が強調処理された水平線検出画像と垂直線検出画像を作成し、その水平線検出画像を縦方向に４分割し、各分割された領域の各画素の輝度値を横方向に積算して積算値を取得する水平プロファイル処理と、その垂直線検出画像を横方向に４分割し、各分割された領域の各画素の輝度値を縦方向に積算して積算値を取得する垂直プロファイル処理とを行い、水平プロファイル処理された各分割領域における各行の積算値から分割領域の積算値の輝度値の平均値、標準偏差、最大値及び最小値と、垂直プロファイル処理された各分割領域における各列の積算値から分割領域の積算値の平均値、標準偏差、最大値及び最小値とを算出する統計データ計算処理を行う。
【００４３】
そして、統計データ計算処理で求めた平均値と標準偏差から、水平の線欠陥候補の有無を判定する横線閾値及び垂直の線欠陥候補の有無を判定する縦線閾値を設定し、水平プロファイル処理及び垂直プロファイル処理された各分割領域の積算値の最大値が線欠陥を判定する横線、縦線閾値を超えているか否かで画面に線欠陥がないかどうか、また画面の積算値の最小値がもう１つの線欠陥候補を判定する横線、縦線閾値を超えているか否かで画面に線欠陥がないかどうかの一次判定を行うようにしたので、各分割領域画像について、白線、黒線がない良品か、或いは白線、黒線の線欠陥がある欠陥候補かどうかの判定を短時間で容易にすることができる。
【００４４】
さらに、線欠陥があると判定された欠陥候補の画像に対しては、分割領域の積算値の平均値、標準偏差、最大値及び最小値に基づいて所定の式により線評価値Ｈと線評価値Ｂを算出する評価値計算処理を行い、評価値計算処理により求めた線評価値Ｈと線評価値Ｂが予め設定された線欠陥候補ではあるが問題ないレベルの値の閾値をこえているかどうかで線欠陥候補の欠陥ランクを決定するようにしたので、線欠陥について薄い線欠陥や短い線欠陥を高精度に検出することができ、しかも評価値の計算対象が欠陥候補だけであるために演算時間が短くて済み、欠陥のランク付けも短時間に行うことができることとなった。
【００４５】
この実施の形態では、検査対象を液晶ライトバルブとして説明したが、液晶パネルや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）等の表示体部品並びにそれらを使った表示装置・製品検査にも適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施の形態の線欠陥検出装置の構成を示すブロック図。
【図２】同線欠陥検出装置の動作を説明するためのフローチャート。
【図３】同線欠陥検出装置の背景画像差分処理を示す図。
【図４】同線欠陥検出装置に用いる各種のエッジ検出フィルタの例を示す図。
【図５】同線欠陥検出装置でエッジ検出フィルタ処理された線欠陥検出画像を示す図。
【図６】同線欠陥検出装置で分割プロファイル処理されたプロファイルデータを示す図。
【符号の説明】
１ 検査対象の液晶ライトバルブ、２ プロジェクタ、３ パターンジェネレータ、３ スクリーン、５ ＣＣＤカメラ、６ コンピュータ装置、７ 表示装置、６４ エッジ検出フィルタ処理手段、６５ 分割プロファイル処理手段、６６ 統計データ計算手段、６７ 欠陥候補抽出手段。

Claims (16)

1. 被検査対象の画面を撮像した画像に対して線欠陥を強調して検出するため異なる方向に対してそれぞれエッジ検出フィルタをかける工程と、異なる方向で線欠陥が強調されたエッジ検出画像をそれぞれ複数の矩形に分割し、分割領域毎に線欠陥が強調された方向に各画素の輝度値を積算して積算値を取得する分割プロファイル処理を行う工程と、
   線欠陥が強調されたそれぞれの分割領域における積算値に基づく統計データを計算する工程と、
   統計データに基づいて積算値の閾値を設定し、統計データと該閾値から欠陥候補を抽出する工程と、
   を有することを特徴とする画面の線欠陥検出方法。
2. 前記エッジ検出フィルタをかける工程を行う前に、被検査対象の画面を撮像し、その画面の中から被検査部の画像部分を抽出し、抽出した被検査部の画像と背景画像との差を取って被検査部以外によって生じる欠陥状の輝度変化を除去した背景差分画像を作成する前処理を行う工程と、
   背景差分画像におけるムラの影響を除去する平坦化処理を行う工程と、
   を設けたことを特徴とする請求項１記載の画面の線欠陥検出方法。
3. 前記異なる方向にエッジ検出フィルタをかける工程は、水平エッジの強調処理を行い水平線検出画像を得る水平エッジ検出フィルタと、垂直エッジの強調処理を行い垂直線検出画像を得る垂直エッジ検出フィルタとによって行われることを特徴とする請求項１〜２のいずれかに記載の画面の線欠陥検出方法。
4. 前記エッジ検出フィルタをかける工程は、エッジ検出フィルタをかけると同時に当該画像に対して当該画像の階調の中央値をオフセット値として加算することを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の画面の線欠陥検出方法。
5. 前記分割プロファイル処理を行う工程は水平方向のエッジ検出処理がされた水平線検出画像を縦方向に複数の矩形に分割し、各分割領域の各画素の輝度値を横方向に積算して積算値を取得する水平プロファイル処理を行う工程と、垂直方向のエッジ検出処理がされた垂直線検出画像を横方向に複数の矩形に分割し、各分割領域の各画素の輝度値を縦方向に積算して積算値を取得する垂直プロファイル処理を行う工程とからなることを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の画面の線欠陥検出方法。
6. 前記統計データを計算する工程における統計データは、分割プロファイル工程で各分割領域から取得した積算値から求めた平均値、標準偏差、最大値及び最小値であり、前記欠陥候補抽出工程で統計データに基づいて設定する閾値は、分割プロファイル処理によって各分割領域から取得した積算値から求めた平均値と標準偏差に基づいて所定の式により算出したものであることを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載の画面の線欠陥検出方法。
7. 前記欠陥候補を抽出した工程以降に、線欠陥候補があると判定された画像について、欠陥候補の統計データに基づいて所定の式により線欠陥評価値を算出し、その欠陥評価値が予め設定された所定の閾値を超えているか否かで欠陥候補があっても、それが良品レベルかどうかの判定をする工程を設けたことを特徴とする請求項１〜６のいずれかに記載の画面の線欠陥検出方法。
8. 前記良品レベルかどうかの判定をする工程における線欠陥評価値は、線欠陥候補があると判定された画像の分割領域毎に求めた平均値、標準偏差、最大値及び最小値に基づいて所定の式により算出したものであることを特徴とする請求項７記載の画面の線欠陥検出方法。
9. 被検査対象の画面を撮像した画像に対して線欠陥を強調して検出するため異なる方向に対してそれぞれエッジ検出フィルタをかけるエッジ検出フィルタ処理手段と、
   異なる方向で線欠陥が強調された線検出画像をそれぞれ複数の矩形に分割し、分割領域毎に線欠陥が強調された方向に各画素の輝度値を積算して積算値を取得する分割プロファイル処理を行う分割プロファイル処理手段と、
   線欠陥が強調されたそれぞれの分割領域における積算値に基づく統計データを計算する統計データ処理手段と、
   統計データに基づいて積算値の閾値を設定し、統計データと該閾値から欠陥候補を抽出する欠陥候補抽出手段と、
   を有することを特徴とする画面の線欠陥検出装置。
10. 被検査対象の画面を撮像し、その画面の中から被検査部の画像部分を抽出し、抽出した被検査部の画像と背景画像との差を取って被検査部以外によって生じる欠陥状の輝度変化を除去した背景差分画像を作成する前処理を行う前処理手段と、
    背景差分画像におけるムラの影響を除去する平坦化処理を行ってエッジ検出フィルタ処理手段に送る平坦化処理手段と、
    を設けたことを特徴とする請求項９記載の画面の線欠陥検出装置。
11. 前記エッジ検出フィルタ処理手段は、水平エッジの強調処理を行い水平線検出画像を得る水平エッジ検出フィルタと、垂直エッジの強調処理を行い垂直線検出画像を得る垂直エッジ検出フィルタとからなることを特徴とする請求項９又は１０記載の画面の線欠陥検出装置。
12. 前記エッジ検出フィルタ処理手段はエッジ検出フィルタをかけると同時に当該画像の階調の中央値をオフセット値として加算するオフセット加算手段を設けたことを特徴とする請求項９〜１１のいずれかに記載の画面の線欠陥検出装置。
13. 前記分割プロファイル処理手段は、水平方向のエッジ検出処理がされた水平線検出画像を縦方向に複数の矩形に分割し、各分割領域の各画素の輝度値を横方向に積算して積算値を取得する水平プロファイル処理と、垂直方向のエッジ検出処理がされた垂直線検出画像を横方向に複数の矩形に分割し、各分割領域の各画素の輝度値を縦方向に積算して積算値を取得する垂直プロファイル処理とを行うことを特徴とする請求項９〜１２記載の画面の線欠陥検出装置。
14. 前記統計データ処理手段が計算する統計データは、分割プロファイル処理手段によって各分割領域から取得した積算値から求めた平均値、標準偏差、最大値及び最小値であり、前記欠陥候補抽出手段が統計データに基づいて設定する閾値は、分割プロファイル処理によって各分割領域から取得した積算値から求めた平均値と標準偏差に基づいて所定の式により算出したものであることを特徴とする請求項９〜１３記載の画面の線欠陥検出装置。
15. 前記欠陥候補処理手段が抽出した線欠陥候補がある画像について、各分割領域毎の統計データに基づいて所定の式により線欠陥評価値を算出し、その欠陥評価値が予め設定された所定の閾値を超えているか否かで線欠陥候補があっても、それが良品レベルかどうかの判定をする評価値処理手段を設けたことを特徴とする請求項９〜１４のいずれかに記載の画面の線欠陥検出装置。
16. 前記評価値処理手段が算出する線欠陥評価値は、線欠陥候補がある画像の分割領域毎に求めた平均値、標準偏差、最大値及び最小値に基づいて所定の式により算出したものであることを特徴とする請求項１５記載の画面の線欠陥検出装置。

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