JP2004239733A - 画面の欠陥検出方法及び装置 - Google Patents

Abstract

【課題】明欠陥に限らず暗欠陥も検出でき、さらに欠陥を検出する際の処理時間を短くすることを目的とする。
【解決手段】被検査対象の画面を撮像した画像に対して各種欠陥を強調して検出するため欠陥強調処理を行う工程と、欠陥強調処理された画像に対して画像を表示している階調の略中央値をオフセット値として加算する工程と、オフセット値が加算された画像の画素の輝度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明欠陥と暗欠陥を抽出するための閾値をそれぞれ設定し、統計データとこれら閾値から明欠陥と暗欠陥の欠陥候補を抽出する工程とを有してなるものである。
【選択図】 図２

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、液晶ライトバルブ等の表示デバイスやその応用製品であるプロジェクタ等の製造における検査工程において、点欠陥やシミ・ムラ欠陥等の欠陥を精度良く自動的に検出する画面の欠陥検出方法及び装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、光変調装置である液晶パネル上の輝点や暗点などの点欠陥を検出する点欠陥検出装置は、処理装置のノイズ除去機能により、画像撮り込み装置により取り込まれた画像データに含まれる、画像撮り込み装置のノイズを除去し、処理装置の点欠陥強調機能により、ノイズが除去された画像データに対して、輝点欠陥強調用の空間フィルタ及び暗点欠陥強調用の空間フィルタを使用して畳み込み演算処理を行い、光変調装置の点欠陥部を強調し、処理装置の点欠陥部が強調された画像データに基づいて、光変調装置上の点欠陥を検出し、点欠陥情報を出力するようにしたものである（例えば、特許文献１参照。）。
【０００３】
【特許文献１】
特開２００１−２２８０５０号公報（第９頁、図１）
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
上記のような従来の点欠陥検出装置では、画像撮り込み装置により取り込まれた画像データに含まれる輝点欠陥は輝点欠陥強調用の空間フィルタにより強調された画像データに基づいて、光変調装置上の輝点欠陥を検出し、画像撮り込み装置により取り込まれた画像データに含まれる暗点欠陥は暗点欠陥強調用の空間フィルタにより強調された画像データに基づいて、光変調装置上の黒点欠陥を検出するというように、画像データに対して２度のフィルタ処理が必要となるため、点欠陥の検出に処理時間がかかるという問題点があった。
【０００５】
本発明は、このような問題点を解決するためになされたものであり、点欠陥やシミ・ムラ欠陥等の欠陥で、白いものに限らず黒いものも検出でき、欠陥を検出する際の処理時間を短くすることができる画面の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各種欠陥を強調して検出するため欠陥強調処理を行う工程と、欠陥強調処理された画像に対して画像を表示している階調の略中央値をオフセット値として加算する工程と、オフセット値が加算された画像の画素の輝度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明欠陥と暗欠陥を抽出するための閾値をそれぞれ設定し、統計データとこれら閾値から明欠陥と暗欠陥の欠陥候補を抽出する工程とを有している。
【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各種欠陥を強調して検出するため欠陥強調処理を行い、欠陥強調処理された画像に対して画像を表示している階調の略中央値をオフセット値として加算し、オフセット値が加算された画像の画素の輝度値に基づく統計データを計算し、統計データに基づいて明欠陥と暗欠陥を抽出するための閾値をそれぞれ設定し、統計データとこれら閾値から明欠陥と暗欠陥の欠陥候補を抽出するようにしたので、１回の欠陥強調処理で被検査対象の画面の明欠陥と暗欠陥の欠陥を検出でき、欠陥を検出する際の処理時間を短くすることができる。
【０００８】
また、本発明に係る画面の欠陥検出方法において、前記欠陥強調処理を行う工程における欠陥強調処理は、前記欠陥が点欠陥の場合は輝点欠陥強調フィルタをかけるようにしたので、点欠陥を簡単なフィルタ処理で強調することができる。
【０００９】
さらに、本発明に係る画面の欠陥検出方法において、前記欠陥強調処理を行う工程における欠陥強調処理は、前記欠陥がシミ欠陥の場合は被検査対象の画面を撮像した画像を複数段階に縮小して複数の縮小画像を作成し、各縮小画像に対してそれぞれシミ欠陥強調フィルタをかけるようにしたので、各種サイズのシミ欠陥を簡単なフィルタ処理で強調することができる。
【００１０】
また、本発明に係る画面の欠陥検出方法において、前記欠陥強調処理を行う工程における欠陥強調処理は、前記欠陥がムラ欠陥の場合は被検査対象の画面を撮像した画像から所定のサイズの縮小画像を作成し、その縮小画像と縮小画像のコピーを平坦化処理した画像との第１の差分画像と、前記平坦化処理した画像と当該平坦化処理した画像を再度平坦化処理した画像との第２の差分画像とを作成するようにしたので、所定サイズのムラ欠陥を強調することができる。
【００１１】
さらに、本発明に係る画面の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、欠陥が強調処理された画像の所定領域における各画素の輝度値を取得し、取得した輝度値から求めた所定領域全体における平均値、標準偏差、最大値及び最小値であり、前記欠陥候補を抽出する工程で統計データに基づいて設定する明欠陥と暗欠陥を抽出するための閾値は、欠陥が強調処理された画像から取得した輝度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ので、欠陥候補を抽出する工程で欠陥を有する画像を統計処理により抽出することができる。
【００１２】
【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撮り込み装置である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の点欠陥を検出する演算手段であ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。
【００１３】
コンピュータ装置６は、画像入力手段６１と、表示エリア抽出手段６２と、背景画像差分処理手段６３と、欠陥強調処理手段６４と、オフセット値加算手段６５と、明・暗欠陥抽出手段６６と、結果表示処理手段６７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６１には、ＣＣＤカメラ５で撮像された取込画像の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。
【００１４】
表示エリア抽出手段６２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６３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を除去した背景差分画像を作成する。
欠陥強調処理手段６４は、背景差分画像に対して輝点欠陥強調用の空間フィルタを使用して畳み込み演算処理を行って液晶ライトバルブ１の点欠陥部を強調する処理を行う。
【００１５】
オフセット値加算手段６５は、点欠陥部が強調された画像の各画素の輝度値に画面を表示している階調の中央値をオフセット値として加算する。
明・暗欠陥抽出手段６６はオフセット値が加算された画像に対して明欠陥抽出用の輝度の明るい領域を抽出するための閾値と暗欠陥抽出用の輝度の暗い領域を抽出するための閾値をそれぞれ設定し、これらの２つの閾値で切り出し、明・暗欠陥が抽出された画像を得る処理を行う。
結果表示処理手段６７は、明・暗欠陥が抽出された画像の結果を表示装置７に表示するための処理を行う。
【００１６】
次に、本発明の実施の形態の画面の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画面の欠陥検出装置の動作にを説明する為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により欠陥検出処理を行い、液晶ライトバルブ１の欠陥の検出結果を表示装置７に表示する。
【００１７】
ここで、コンピュータ装置６による点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、その撮影データ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、このとき撮影データは、図示しないＡ／Ｄ変換器により、４０９６階調のデジタルデータとして、コンピュータ装置６に取り込まれる（ステップＳ１）。
次に、表示エリア抽出手段６２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。
【００１８】
続いて、背景画像差分処理手段６３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抽出された画像から図３の（ｂ）に示す背景画像を減算し、輝度変化がマイナスにならないようにオフセット値として４０９８階調の１／２の値を加算して、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し、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。
以上のステップＳ１からＳ３までが前処理といわれるものである。
【００１９】
そして、背景差分画像では、微少なレベルの輝点欠陥などの検出が難しいため、空間フィルタを使用して欠陥強調処理を行う（ステップＳ４）。
この実施の形態では、空間フィルタとして輝点欠陥の強調には７×７Ｔｏｐｈａｔフィルタを使用して、点欠陥の強調処理を行っている。
この７×７Ｔｏｐｈａｔ フィルタは、周囲に対して孤立しているかを検出するため、着目する画素の値を、その周囲の画素の値との差がより強調されるように重み付けをして畳み込み演算するためのフィルタであり、例えば図４に示すような空間フィルタである７×７Ｔｏｐｈａｔ フィルタの一例を示している。
【００２０】
ここで、点欠陥の強調について説明する。
輝点と暗点の点欠陥である明欠陥と暗欠陥を有する画像を模式的に図５に示す。図５の画像に対して７×７Ｔｏｐｈａｔフィルタにより強調処理した結果は、図６の（ａ）に示すような背景との輝度差が小さい輝点欠陥が強調され、明欠陥が検出しやすい画像となっている。一方、背景との輝度差が小さい暗欠陥は強調されにくく、暗欠陥は検出されにくい画像となっている。なお、図６の（ａ）はＴｏｐｈａｔフィルタ処理された画像を示し、図６の（ｂ）は図６の（ａ）の画像を輝度の明るい領域を抽出するための所定の閾値で切り出して輝点の明欠陥を強調して検出した画像である。
このように、Ｔｏｐｈａｔフィルタをかけた画像は、明の点欠陥を示す輝点はプラスの値の階調として表れるが、暗の点欠陥を示す暗点はマイナスの値の階調として表れる。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とれないため、そのままでは暗点の成分は０となり、処理した画像データには暗点のデータは存在しないため検出することはできない。
【００２１】
そこで、同じ画像から暗点も検出できるように、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（ステップＳ５）。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。
これにより、暗点のデータ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輝点と暗点の点欠陥（明欠陥と暗欠陥）を検出することが可能となる。図７の（ａ）の画像はフィルタ処理の結果の画像にオフセット値を加えて処理した画像である。
【００２２】
そして、明・暗欠陥抽出処理手段６６では、オフセット値を加算した画像に対して輝度の明るい領域を抽出するための閾値と輝度の暗い領域を抽出するための閾値という２種類の閾値でそれぞれ切り出し、切り出した画像を合成して、図７の（ｂ）に示すような明欠陥と暗欠陥を検出した画像が得られる。
即ち、点欠陥抽出用画像において、明欠陥抽出用の閾値より大きな輝度値を持つ画素が明欠陥であると判別することができ、暗欠陥抽出用の閾値より小さな輝度値を持つ画素が暗欠陥であると判別することができる。
ここで、輝度の明るい領域を抽出するための閾値と輝度の暗い領域を抽出するための閾値は点欠陥強調処理手段６４によって点欠陥が強調処理された画像の画面全体から取得した輝度値の平均値と標準偏差とに基づいて次式により計算して求める。
明領域抽出の閾値＝ａｖｅｒａｇｅ（平均値）＋４＊σ（標準偏差）
暗領域抽出の閾値＝ａｖｅｒａｇｅ（平均値）−４＊σ（標準偏差）
なお、上記式で標準偏差をかける倍率は４に限定されるものでなく、点欠陥の程度に応じて適宜に決定されるものである。
【００２３】
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以外のものよって生じる欠陥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を行った画像に対してＴｏｐｈａｔフィルタにより背景との輝度差が輝度の小さい輝点欠陥が強調される点欠陥強調処理を行っている。
かかる７×７Ｔｏｐｈａｔ フィルタは、周囲に対して孤立しているものが強調されているので、液晶ライトバルブ１の点欠陥のような周囲に対して孤立しているものは強調され、モアレ縞のように周囲に対して孤立していないものは強調されないため、モアレ縞が発生している画像においても、液晶ライトバルブ１の点欠陥部のみが強調される。
【００２４】
さらに、点欠陥が強調処理された画像にその画像の階調の中央値をオフセット値として加算し、オフセット値を加算した画像に対して輝度の明るい領域を抽出するための閾値と輝度の暗い領域を抽出するための閾値という２種類の閾値で二値化して明欠陥と暗欠陥の点欠陥を検出できる画像を得るようにしたので、１回のフィルタ処理で液晶ライトバルブ１の明欠陥と暗欠陥を検出でき、欠陥を検出する際の処理時間を短くすることができる。
【００２５】
この実施の形態は、画面の点欠陥を検出する方法及び装置について説明しているが、画面のシミを検出する場合にも前記実施の形態と同様に、演算手段であるコンピュータ装置６が前処理した画像に対して複数の縮小画像を作成し、コンピュータ装置６の欠陥強調処理手段６４が各縮小画像についてＴｏｐｈａｔフィルタをそれぞれかけ、オフセット値加算手段６５がフィルタ処理をかけた各画像にその画像の階調の中央値をオフセット値として加算し、明・暗欠陥抽出手段６６がオフセット値を加算した画像から各画素の輝度値を取得し、画素の輝度値に基づく統計データを計算し、統計データに基づいて輝度値の閾値を設定し、統計データと該閾値から白と黒のシミである明欠陥と暗欠陥を有する欠陥候補を抽出するようにしている。
【００２６】
また、画面のムラを検出する場合にも、前記実施の形態と同様に、演算手段であるコンピュータ装置６が前処理した画像に対して所定サイズの縮小画像を作成し、コンピュータ装置６の欠陥強調処理手段６４がその縮小画像と縮小画像のコピーを平坦化処理した画像との欠陥を強調した第１の差分画像と、前記平坦化処理した画像と当該平坦化処理した画像を再度平坦化処理した画像との欠陥を強調した第２の差分画像とを作成し、オフセット値加算手段６５が第１と第２の差分画像のそれぞれについて、当該画像の階調の中央値をオフセット値として加算し、明・暗欠陥抽出手段６６がオフセット値を加算した画像に対して各画素の輝度値を取得し、画素の輝度値に基づく統計データを計算し、統計データに基づいて輝度値の閾値を設定し、統計データと該閾値から白と黒のムラである明欠陥と暗欠陥を有する欠陥候補を抽出するようにしている。
【００２７】
なお、画面のシミ検出とムラ検出の場合における画素の輝度値に基づく統計データは、欠陥が強調処理された画像の所定領域における各画素の輝度値を取得し、取得した輝度値から求めた所定領域全体における平均値、標準偏差、最大値及び最小値である。また、シミ検出とムラ検出の場合における白と黒のシミ又はムラである明欠陥と暗欠陥を有する欠陥候補を抽出する輝度値の閾値は上記点欠陥の場合と同様に、欠陥が強調処理された画像の画面全体から取得した輝度値の平均値と標準偏差とに基づいて次式により計算して求める。
閾値＝ａｖｅｒａｇｅ（平均値）＋４＊σ（標準偏差）
閾値＝ａｖｅｒａｇｅ（平均値）−４＊σ（標準偏差）
なお、上記式で標準偏差をかける倍率は４に限定されるものでなく、シミやムラの欠陥の程度に応じて適宜に決定されるものである。
このように、画面の点欠陥を検出する場合だけでなく、シミを検出する場合やムラを検出する場合にも、欠陥が強調処理された画像にその画像の階調の中央値をオフセット値として加算し、オフセット値を加算した画像については白シミや白ムラだけでなく、黒シミや黒ムラも検出することができることとなった。
【００２８】
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（デジタルミラーデバイス）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】実施の形態の画面の欠陥検出装置の構成を示すブロック図。
【図２】同画面の欠陥検出装置の動作を示すためのフローチャート。
【図３】同画面の欠陥検出装置の背景画像差分処理を示す図。
【図４】同画面の欠陥検出装置に用いる７×７Ｔｏｐｈａｔ フィルタの一例を示す図。
【図５】同画面の欠陥検出装置の明欠陥と暗欠陥を有する画像。
【図６】同画面の欠陥検出装置でＴｏｐｈａｔ フィルタ処理された画像。
【図７】同画面の欠陥検出装置で明・暗欠陥抽出処理された画像。
【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、４ スクリーン、５ ＣＣＤカメラ、６ コンピュータ装置、７ 表示装置、６１ 画像入力手段、６２ 表示エリア抽出手段、６３ 背景画像差分処理手段、６４ 欠陥強調処理手段、６５ オフセット値加算手段、６６ 明・暗欠陥抽出手段、６７ 欠陥表示処理手段。

Claims (7)

1. 被検査対象の画面を撮像した画像に対して各種欠陥を強調して検出するため欠陥強調処理を行う工程と、
   欠陥強調処理された画像に対して画像を表示している階調の略中央値をオフセット値として加算する工程と、
   オフセット値が加算された画像の画素の輝度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明欠陥と暗欠陥を抽出するための閾値をそれぞれ設定し、統計データとこれら閾値から明欠陥と暗欠陥の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欠陥検出方法。
2. 前記欠陥強調処理を行う工程における欠陥強調処理は、前記欠陥が点欠陥の場合は輝点欠陥強調フィルタをかけることであることを特徴とする請求項１記載の画面の欠陥検出方法。
3. 前記欠陥強調処理を行う工程における欠陥強調処理は、前記欠陥がシミ欠陥の場合は被検査対象の画面を撮像した画像を複数段階に縮小して複数の縮小画像を作成し、各縮小画像に対してそれぞれシミ欠陥強調フィルタをかけることであることを特徴とする請求項１記載の画面の欠陥検出方法。
4. 前記欠陥強調処理を行う工程における欠陥強調処理は、前記欠陥がムラ欠陥の場合は被検査対象の画面を撮像した画像から所定のサイズの縮小画像を作成し、その縮小画像と縮小画像のコピーを平坦化処理した画像との第１の差分画像と、前記平坦化処理した画像と当該平坦化処理した画像を再度平坦化処理した画像との第２の差分画像とを作成することであることを特徴とする請求項１記載の画面の欠陥検出方法。
5. 前記統計データを計算する工程における統計データは、欠陥が強調処理された画像の所定領域における各画素の輝度値を取得し、取得した輝度値から求めた所定領域全体における平均値、標準偏差、最大値及び最小値であることを特徴とする請求項１記載の画面の欠陥検出方法。
6. 前記欠陥候補を抽出する工程で統計データに基づいて設定する明欠陥と暗欠陥を抽出するための閾値は、欠陥が強調処理された画像から取得した輝度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欠陥検出方法。
7. 前記請求項１〜６のいずれかに記載の画面の欠陥検出方法を実施する演算手段を有することを特徴とする画面の欠陥検出装置。

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