JPH0414991A - カラーブラウン管のモアレ検査方法およびその装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、シャドウマスク式カラーブラウン管製造後の
画質検査項目のうち、モアレ検査に対するカラーブラウ
ン管の検査方法とその装置に関するものである。

〔従来の技術〕

シャドウマスク式のカラーブラウン管において発生する
モアレに関しては、従来、数多くの研究がなされてきた
。モアレは、電子銃からの電子ビームを、偏向回路によ
って偏向コイルに加えた電圧に応し発生する磁界により
偏向して得られる、シャドウマスク上での電子ビーム電
流密度の２次元分布と、シャドウマスクに開けられた開
孔の２次元的形状および配置によるビーム透過特性、あ
るいはブラウン管面内側に塗布された蛍光ドット上の発
光効率分布との積により生じる干渉成分の発生により、
目に見えるような縞模様や、あるいは粒子状の模様が観
察されるものである（表示させる絵柄との干渉もあるが
、ブラウン管の製造品質を確認するための画質検査では
、絵柄なしの全面均一のラスタ画面を用いるため、以後
、絵柄との干渉に起因するモアレは扱わない）。

従来の研究の主眼は、ブラウン管の設計において、如何
にモアレの発生を少なく抑えるかという問題にあった。

例えば、プロシーデインゲス、オブーｘス・アイ・デ、
１’　　（Ｐｒｏｃ、　ｏｆ　Ｓ　Ｉ　Ｄ）　ｖｏｌ。

２８／４　（１９８７）ｐｐ４１５〜４１８では、シャ
ドウマスク孔の配置バタン、配置間隔やラスタ走査にお
ける走査線の間隔や太さなどの設計パラメータと、モア
レ発生の状況・程度との関係を論じており、モアレの影
響を少なくするパラメータの選択方針を掲げている。ま
た同様に、いくつかの設計パラメータの設計値に関し、
モアレが少ないブラウン管を製造するための条件を特許
化した、米国特許第４３２６１４７号のような例もある
。

〔発明が解決しようとする課題〕

上記従来技術は、いずれも設計段階において、各パラメ
ータ設定時にどれだけモアレが発生するかを理論的に予
測することを基本とするものである。しかし、実際のブ
ラウン管製造段階では、全ての製品が正確に設計値通り
の規格を満たすわけではなく、組立て精度範囲内でのば
らつきや電子銃のフィラメント表面状態の物理的・化学
的不均一さなど、ブラウン管の各構成部位における種々
の変動要因あるいは欠陥要因が絡み合って、設計値通り
ではない様々な変化を生じることは避けられない。モア
レについても同様に、設計段階で十分にモアレの発生を
抑えたブラウン管でも、シャドウマスクの孔の配列の微
妙なばらつきや、電子ビームのスポット形状のばらつき
、偏向回路・偏向コイルと偏向ヨークの相性などによる
、走査線軌跡の微妙なずれが生み出すシャドウマスク面
上での照射強度分布の不均一さなどにより、微弱な、時
にはかなりはっきりしたモアレ縞が観察されることがあ
る。

従来の設計パラメータの設定方法に関する技術は、上記
のような問題を扱うものではない。したがって、製造後
の最終的かつ総合的な製品品質を評価するものの１つと
して、実装発光状態での目視によるモアレの画質検査を
行うことが不可欠であった。本発明は上記モアレ検査を
、人手に頼らず自動的に行うための技術に関するもので
あるが、ラスタ画面を背景に縞模様あるいは木目模様の
ような形で現われるモアレは、時にはかなり高いコント
ラストをもって観察されることもあるが、通常はかなり
低コントラストのバタンであり、特に良品判定基準が極
めて厳しいレベルに置かれる現状を考えると、通常の画
像処理では自動検圧が難しい。

本発明は、従来の設計段階におけるパラメータ設計技術
ではカバーできない、実装発光時でのモアレ発生状態の
検査を、ブラウン管製造に関する画質検査の１項目とし
て、人手に頼ることなく自動的に行えるモアレ検査方法
を得ることを目的とする。

〔課題を解決するための手段〕

上記目的は、ブラウン管面に映し出されたラスタ画面の
輝度分布を取り込むＴＶカメラと、Ａ／Ｄ変換器と画像
メモリとからなる画像データ入力手段と、画像データを
２次元フーリエ変換および逆変換を行う手段と、空間周
波数フィルタの演算、画像のシフト、スペクトル成分の
解析等を行う計算処理手段を備えることにより達成され
る。

また、ラスタ画面の輝度分布をコヒーレント光の強度分
布に変換するコヒーレント・インコヒーレント変換手段
と、２次元フーリエ変換を行うためのフーリエ変換光学
系と、光学的にフィルタリングやシフト（光軸ずらし）
を行う手段を備えることによって達成される。

〔作用〕

画像入力手段は、被検査ブラウン管上に映し出された単
色ラスタ画面の輝度分布を、デジタル画像データとして
画像メモリ上に取り込む。この画像データに対して２次
元の離散的フーリエ変換を施すことにより得られる２次
元フーリエスペクトルには、主として、蛍光体ドツトの
六方格子状の周期的配列に対応する蛍光体ドツト配列の
六方格子ヲ、９０度回転したような周期的スペクトルパ
タンか現われる。これに加えてモアレが発生し、隣り合
う２つの縦方向ドツト列の間に輝度差を生じることによ
って、ラスタ画面上の輝度分布に。

畳の目のような模様が横方向に並ぶように現われた場合
は、スペクトルパタン上における蛍光体ドツトによる主
スペクトル成分の他に、上記主スペクトルの周期的配置
の横方向周期の２分の１の周波数だけ、横方向にずれた
位置の周波数を中心として、モアレパタンのフーリエス
ペクトルが畳み込まれている。本発明によるモアレ検査
方法では。

上記モアレによるスペクトル成分の大きさを調べること
によってモアレの有無を検出し、また、上記スペクトル
成分のみを空間周波数フィルタを用いて抽出したものを
フーリエ逆変換することにより、モアレを強調した画像
が得られる。また、上記スペクトルパタンは蛍光ドツト
配列を搬送波信号とし、それに比較して低い周波数成分
を主に持つと考えられるモアレパタンを変調信号とみな
して、振幅変調を行った８力信号に対応するスペクトル
と考えることができ、振幅変調波を復調するプロセスに
呼応して、モアレスペクトル成分の１つをＤＣ成分まで
周波数シフトして逆変換を行うことにより１元の変調信
号であるモアレパタンを復調した画像が得られる。

これらの強調画像や復調画像の濃淡値や強度分布を調べ
ることにより、モアレの程度や発生状況を評価すること
ができる。

〔実施例〕

つぎに本発明の実施例を図面とともに説明する。

第１図は本発明によるカラーブラウン管のモアレ検査方
法の一実施例を示すフローチャート、第２図（ａ）〜（
ｆ）は蛍光体配列スペクトルの説明図、第３図は上記第
２図の補助説明図、第４図はドツト配列周波数算出方法
の説明図、第５図は撮像時倍率に関する説明図、第６図
はモアレ発生をスペクトルにより説明する図、第７図は
モアレの微細構造に関する説明図、第８図はモアレ検出
原理に関する説明図、第９図はモアレ成分抽出を行うフ
ィルタの通過帯域の説明図、第１０図は本実施例の検査
装置の構成例を示す図、第１１図は本実施例の他の検査
装置例の構成を示す図である。

第１図において１画像人力１ではＴＶカメラを用いて撮
像したブラウン管面上のラスタ画面の輝度分布を、Ａ／
Ｄ変換器によりデジタル化して画像メモリにデジタル画
像データとして蓄える。２次元フーリエ変換２では、画
像データに対して２次元の離散的フーリエ変換を行い、
２次元フーリエスペクトルを算出する。つぎに、蛍光ド
ツト配列周波数の算出３では、フーリエスペクトル中に
存在する蛍光ドツト配列により形成される周期的スペク
トルの基本周波数を求める。４では上記蛍光ドツト配列
周波数の算出３で求められた蛍光ドツトスペクトル基本
周波数の、２分の１だけずれた周波数の位置に畳み込ま
れているモアレ成分を抽出するため、２次元周波数領域
において帯域通過フィルタ　（Ｂａｎｄ　Ｐａ５ｓ　Ｆ
ｉｌｔｅｒ：　Ｂ　Ｐ　Ｆ）をかける。２次元フーリエ
逆変換５では、さきにステップ４においてＢＰＦをかけ
られたスペクトルを、２次元の離散的フーリエ逆変換に
よって実画像に戻すことにより、モアレ縞が強調された
画像を得る。一方、周波数シフト６では、先にステップ
４でＢＰＦをかけられたスペクトルを、モアレ周波数が
Ｏ（直流）となるように横方向シフトを行う。２次元フ
ーリエ逆変換７では、シフトされたスペクトルを２次元
フーリエ逆変換により実画像に戻すことによって、モア
レパタンの低周波成分が復調された画像を得る。さらに
８では、復調されたモアレパタン画像を用いて、その画
像の統計量や縞模様方向への投影分布を求めることによ
って、モアレの強度評価パラメータを算出する。

つぎに第１図に示した各ステップについて、より詳細に
説明する。まずはじめに、第１図のステップ１において
検査対象画像をＴＶカメラにより撮像し、Ａ／Ｄ変換器
によりデジタル化し、画像メモリにデジタル画像データ
として蓄える画像入力を行う。撮像の際は、後のステッ
プで解析する有限の大きさを持つ離散的な２次元フーリ
エスペクトルデータ中に、蛍光ドツト配列による周期的
なスペクトル成分が最低限１周期分程度含まれ、かつ、
その基本周期が小さくなり過ぎないようにするため、適
度な光学系の倍率をとって撮像する。

具体的には、ステップ３に示す蛍光ドツト配列周波数算
呂のステップで説明する。つぎの２次元フーリエ変換２
では、画像人力１において画像メモリに蓄えられた画像
データに対し、２次元の離散的フーリエ変換を施す。ス
テップ３では、後のステップで解析するモアレ成分の周
波数を求めるのに先立って、蛍光ドツト配列により形成
される周期的スペクトルの基本周波数を求める。ステッ
プ３の処理内容を説明する前に、まず、蛍光ドツト配列
により形成されるスペクトルの様子について、第２図を
用い定性的に説明する。なお、これはシャドウマスク面
上に−様な電流密度分布が形成される場合と同様である
。第２図（ａ）は単色ラスタ画面において発光している
蛍光ドツト配列の様子を示したもので、ドツトピッチを
ｄで表している６　（ａ）では単に円形パタンを六方格
子上に並ぺて模式的に表したが、実際の蛍光体の発光効
率分布は各ドツト上で（ｃ）に示すようになっており、
上記ドツトが第２図（ｅ）に示した六方格子の各格子点
上に配置されたものが、上記第２図（ａ）になる（なお
、ここで発光効率というのは、蛍光体に照射される電子
ビームの電流密度の大きさに対する１発光輝度の大きさ
の比である）。

（ａ）に示す蛍光ドツト配列の２次元的な発光効率分布
をｆ（ｘ、ｙ）と表すことにする。第２図（ｂ）は（ａ
）に示す蛍光ドツト配列の効率分布ｆのフーリエスペク
トルの様子を表したものである。上記スペクトルをＦ（
ｕ、ｖ）と表すことにする。ｕ、ｖは２次元空間周波数
であり、また、Ｆ（ｕ、ｖ）＝Ｆ（ｆ（ｘ、ｙ））であ
る。なお、ｆ（−Ｃ，ｙ）に２次元のフーリエ変換を施
すことをＦ（ｆｃｘ、ｙ）＞のように表記することにし
た。

また、その逆変換は戸−１で表記することにする。

さて、先の説明により（ａ）の蛍光ドツト配列の効率分
布は、（Ｃ）に示す蛍光体上での効率分布が（ｅ）に示
す六方格子の各格子点上に配置されたものであるが、こ
れをそれぞれのフーリエスペクトルと関連づけて表して
みる。まず、（ｃ）の効率分布をｇ（ｘ、ｙ）、（ｅ）
の六方格子をｈ（ｘ。

ｙ）と表すことにする。また、これらのフーリエスペク
トルをそれぞれＧ（ｕ、ｖ）ニア（ｇ（ｘ。

ｙ））、Ｈ（ｕ、ｖ）＝′ｆ；（ｈ（ｘ、ｙ））とする
。

この時、Ｇ（ｕｔ　Ｖ）は第２図（ｄ）に示すようにな
る。また、Ｈ（ｕ、ｖ）は同図（ｆ）に示すようになる
。蛍光ドツトピッチの大きさと蛍光体そのものの大きさ
との比率から、（ｄ、）の円対称的なスペクトルの山が
持つ周波数の拡がりは、（ｆ）に示す逆六方格子のピッ
チに対しである程度の大きさを持っている。ここで、ｇ
（ｘ、ｙ）がｈ（ｘ、ｙ）と畳み込まれた結果がｆ（ｘ
、ｙ）であること、すなわち、■を２つの２変数関数の
畳み込みを表す記号としてｆ　（ｘ　＋　ｙ　）”　ｇ
　（Ｘ　＋ｙ）■ｈ（ｘ、ｙ）が成り立つことから、フ
ーリエ変換における畳み込みの定理より、Ｆ（ｕ、ｖ）
＝Ｇ（ｕ、ｖ）・Ｈ（ｕ、ｖ）であることが導かれる。

すなわち、同図（ｄ）の分布と（ｆ）の分布を掛は算し
たものが（ｂ）に示すスペクトルである。（ｄ）のスペ
クトル形状に対応して（ｂ）のスペクトルでは、中心（
ｙＸ点）から遠ざかるに従って強度が弱まっている。ま
た、（ｆ）の逆六方格子のピッチはｄを蛍光体のドツト
ピッチとしてこれに等しい。（ｅ）の蛍光体配列の六方
格子のフーリエ変換が（ｆ）のようになることの定性的
な説明を、第３図を使って説明する。第３図の（ａ）、
（ｃ）、、（ｅ）は、第２図（ｅ）に点線で示した六方
格子点を形成する３方向の平行線群を、１つ１つ個別に
描いたものである。それぞれ直線上での値が１で、それ
以外の点では０となるような関数ｈａ（ｘ、ｙ）、ｈｂ
（ｗｅ　ｙＬ　ｈｅ（ｘ、ｙ）をとると、第２図（ｅ）
の格子点配列ｈ（ｘ、ｙ）はｈ　（ｘ　＋　ｙ）”　ｈ
ａ（ｘ　ｒ　ｙ）　・ｈｂ（ｘ　＋　ｙ）ｈｅ（ｘ、ｙ
）と表されることになる。この両辺をフーリエ変換する
と、ｈａ、ｈｂ、ｈｅのフーリエ変換をそれぞれＨａ、
Ｈｂ、Ｈｅとして、Ｈ（ｕ、ｖ）＝Ｈａ（ｕ、ｖ）［株
］Ｈｂ（ｕ、　ｖ）■Ｈｅ（ｕ、ｖ）となる。ここで、
Ｈａ、Ｈｂ、Ｈｅの様子をそれぞれ示したのが第３図の
（ｂ）、（ｄ、）、（ｆ）である。

これらのバタンかそれぞれ同図の（ａ）、（ｃ）。

（ｄ）のスペクトルになっていることは、２次元フーリ
エ変換の定義に戻って考えると理解に難しくない。さら
に先に説明したように、Ｈａ、　Ｈｂ。

Ｈｅを続けて畳み込むことによりＨが得られることに対
応して、同ＷＩ（ｂ）、（ｄ）、（ｅ）のスペクトルバ
タンを順次畳み込むことによって、第２図（ｆ）の逆六
方格子バタンか得られることは容易に理解される（なお
、上記説明はｈａ、　ｈｂ、　ｈｅの３つを全て用いた
が、これらの中の任意の２つによって同様な説明が可能
である）。さて、上記のように蛍光ドツト配列により形
成される逆六方格子状のスペクトルバタン（第２図（ｂ
））の説明をしたが、第１図のステップ３における処理
内容を第４図を用いて説明する。第４＠　（ａ）は第１
１のステップ２で得られた２次元フーリエスペクトルを
、あるしきい値で二値化したものである。

先に説明したように、この逆格子状スペクトルは中心が
最も大きな値を持ち１周辺に遠ざかるにつれて次第に小
さな値になる。したがって、適当なしきい値を選べば、
第４図（ａ）に示すように、直流成分（原点）と基本波
に当たる６つの格子点（図中丸印で囲んだ点）以外の格
子点スペクトルは消すことができる。ただし、上記７点
以外に二値化で残る成分が全くないとは限らない。ここ
で、得られた二値画像から、同図（ｂ）に示すように原
点を中心とする半径Ｒの円周上またはその近傍に、強い
成分をもつ点状のスペクトルがのっているような状態を
見つけ出し、その時の只の値を、蛍光ドツト配列基本周
波数（以後、単純にＦｄと際に画像データとして取り込
んだ画像は、光学系の倍率が決まっていない場合には、
スペクトルバタンからドツト配列周波数を上述のように
して求めることができる。ただし、上記議論では実寸法
およびその逆数の次元をもつ周波数を単位として表して
きたが、ＮＸＮ画素のデジタル画像に対する離散的フー
リエ変換の場合には１画像中のドツトピッチをＤ画素と
すれば、フーリエスペクトルついて考える８第５図（ａ
）は光学系の倍率がやや低過ぎる場合について示してい
る。ただし、この図ではピントをややずらして、折り返
し雑音が発生しないような場合を想定している。実際に
は後述するように、蛍光ドツト配列周波数の半分の周波
数のところに、モアレによるスペクトルが現われるので
、もう少し倍率を落とすことができると考えられる。同
図（ｂ）は逆に倍率がやや高い場合で、周波数分解能が
低くなるため、誤差が増加することが考えられる。

つぎに第１図のステップ４では、モアレ発生時にスペク
トル中に現われるモアレスペクトル成分の抽出を行う。

まず、第６図を用いてラスタ画面の様子を考察する。第
６図（ａ）はドツト配列の発光効率分であり、（ｂ）は
そのスペクトルである。これらは第２図の（ａ）、（ｂ
）と同様である。

また、（Ｃ）は電子ビームのラスタ走査の軌跡を示し、
（ｄ）は上記軌跡に沿って走査される電子ビームのスポ
ット形状の電流密度分布を表す。

（Ｃ）において走査線間隔はＱであり２通常はｄの１〜
２倍位の大きさをとる。また、（ｄ）におけるスポット
のサイズはｄの２〜３倍から数倍程度である。（Ｃ）お
よび（ｄ）のスペクトルの様子を示すと、それぞれ（ｅ
）、（ｆ）のようになる。

（ｃ）の軌跡に（ｄ）のビームスポットが畳み込まれた
ものがシャドウマスク面上での電流密度分布になり、そ
のスペクトルは（ｅ）と（ｆ）との積で表される。（ｇ
）はこれを図示したもので、（ｆ）のプロファイルが反
映され、原点（直流）から遠ざかるに従ってスペクトル
が弱くなっている。最終的にブラウン管面上に現われる
ラスタ画面の輝度分布は、蛍光ドツト配列効率分布（ａ
）とシャドウマスク面上の電流密度分布との積であり、
そのスペクトルは（ｂ）と（ｇ）とを畳み込んだ（ｈ）
のような形になる。この図では（ｇ）のスペクトル点の
うち、値が大きい原点および原点からの距離が１７Ｑで
ある２点のみを書き込み、後者をＸ印で示した。また、
上記モアレの原因となり得る蛍光ドツト配列と、走査線
がつくる電流密度分布との干渉項にあたるＸ印のスペク
トルは、蛍光ドツト配列スペクトルパタンを横方向に−
Ｆｄだけずらした位置を中心とする。パタンとみなすこ
とができることは、本実施例のモアレの検出原理の基本
をなす事柄である。

つぎに、モアレ発生時の典型的な一形態を第７図に示す
例で説明する。第７図（ａ）は蛍光体配列から縦に並ぶ
隣り合う２つの列を、抜き出して描いたものである。こ
れらのドツト列に、（ｂ）に破線で示したような縦方向
に１周期的（周期＋２）な電流密度分布で電子ビームが
照射されているものとする。なお、横方向の分布は均一
であるとする。同図（ｂ）に実線で描かれた曲線は、（
ａ）のドツト位置に対応したシャドウマスク孔を通過し
た電子ビームが、蛍光面上に到達したときの発光強度分
布を表している。上記発光強度分布から蛍光ドツトの中
心位置における強度だけを抜き出し、それらを補間して
みると同図（ｃ）のようになっている。この例では、Ａ
列の縦方向の明るさの周期的変化と、Ｂ列のそれとの間
で位相が反転しているかのような状況になっている。こ
のような場合、隣り合う２つの縦ライン間で明暗のコン
トラストがはっきりつく部分と、輝度差が小さく殆どコ
ントラストを感じない部分が観察される（同図（ｄ））
。コントラストが大きくつく部分は、丁度畳の目のよう
な細かい模様が横方向に伸びているように見え、また、
コントラストがない部分は、畳の目の部分を仕切ってい
るように見え、これがモアレ縞として人の目に感じられ
るようになっている。上記のようなモアレ状態でのフー
リエスペクトルは、第６図（ｈ）におけるＸ印の位置が
ｄとＱとの大きさの関係によって、蛍光ドツト配列によ
る逆六方格子スペクトル点の横に並ぶ。

任意の２点の中間付近に落ちるような場合や、電子ビー
ム形状の異状により同図（ｆ）のスペクトルが拡がり、
同図（ｇ）の士−より外側の成分がΩ 無規できなくなっているような場合（これは、例えばビ
ームスポット形状にピークが２つ出た場合などがある）
など、設計値からの何らかの状態のずれにより発生する
状況であると考えられる。このような状態のモアレを検
出するのは、ノイズ中に埋もれた低コントラストの物体
を検出する時のように、高感度なカメラを用いて撮像し
、単純二値化あるいは適応二値化等を行い、二値画像処
理を行う一般的な方法やノイズに埋もれた画像の統計的
な性質に基づく信号検出理論を適用するなどの、通常の
方法では難しい。なぜならば、このモアレ縞は上記の通
り、細部構造としてはコントラストが高い部分が含まれ
ており、輝度が高い部分あるいは低い部分が連続して縞
模様を形成しているわけでないからである。本実施例は
、上記モアレ特有な構造をモデル化し、つぎに示すよう
に、モアレ縞のパタンを抽出する方法を考察し採用した
ものである。第８図（ａ）は、先に説明したモアレの畳
の目模様のコントラストに対応した強度分布であるとす
る。ただし、ｍ（ｘ＋ｙ）の値が○付近となる場所がモ
アレ縞としてｍｓされ、ｍの符号は１畳の目の明暗の並
びの位相に対応する。

これをモアレ原パタンまたはモアレパタンと呼ぶことに
する。また、ここでは上記分布をｍ（ｘ。

ｙ）と表記する。つぎに同図（ｂ）に示すように。

蛍光体の縦並びの各列で１または−１の値をとり、隣り
合う２つの列では異符号となるような関数ｇ（ｘ、ｙ）
をとる。ここでは簡単のため。

ドツトピッチであり、ψは２つの隣り合う蛍光体の縦の
列の中間位置で、ｇ（ｘ、ｙ）＝○となるようにとられ
た定数である。ここで、ｍとｇの積を考えると同図（ｃ
）のようになる。これに適当なオフセットレベルａ（ｘ
、ｙ）を加えてやり、ａ　（ｘ、　＋　ｙ　）　＋　ｍ
　（ｘ　＋　ｙ　）・ｇ（ｘ、ｙ）が正の値になるよう
にすると、同図（ｄ）に示すようになる。このパタンは
、モアレの縞模様と畳の目とを模擬的に表しており、こ
れに蛍光ドツト配列の発光効率分布ｆ（ｘ、ｙ）（第２
図（ａ）、第６図（ａ）の分布）を掛けたものが、モア
レを含んだ検査画像を近似していると考える。これをｈ
（ｘ。

ｙ）とするとｈ（ｘ、ｙ）＝（ａ（ｘｔ　ｙ）＋ｍ（ｘ
ｔｙ）・ｇ（ｘ、ｙ））・ｆ（ｘ、ｙ）であり、ａ、ｆ
。

ｇｖｂｒｍのフーリエスペクトルをそれぞれＡ。

Ｆ、Ｇ、Ｈ，Ｍとすると、 Ｈ（ｕ、ｖ）＝（Ａ（ｕ、ｖ）＋Ｍ（ｕ、ｖ）ΦＧ（ｕ
、ｖ））ΦＦ（ｕ、ｖ）＝Ａ（ｕ、ｖ）■Ｆ（ｕ、ｖ）
＋Ｍ（ｕ、ｖ）＠（Ｆ（ｕ、ｖ）■Ｇ（ｕ、ｖ）） が成り立つ。同図（ｅ）、（ｆ）、（ｇ）にそれぞれ、
Ｆ（ｕ、ｖＬ　Ｇ（ｕ、、ｖＬ　Ｆ（ｕ＋　ｖ）■Ｇ（
ｕ。

■）の様子を示した。なお、（ｇ）では・印がＦ■Ｇの
スペクトルを示し、Ｘ印はＦのスペクトルである。これ
は丁度互いに横方向に−Ｆｄだけずれた位置にあること
が判る。一方、ｍ　（ｘ　ｔ　ｙ　）およびａ（ｘｔｙ
）はドツト配列バタンと較べて低い周波数に成分が集中
していると考えられ、また、Ｈ（ｕ、ｖ）は同図（ｇ）
のＸ印の各スペクトル点のまわりにＡ（ｕ、ｖ）が、・
印の各スペクトル点のまわりにＭ（ｕ、ｖ）が畳み込ま
れた形になっているため、・印のスペクトル点の１つを
とり、その周辺に帯域通過フィルタ（ＢＰＦ）を設けて
フィルタリングを行えば、そのスペクトル点にシフトさ
れたＭ（ｕ、ｖ）だけが抽出される。第１図のステップ
４はこのフィルタリング処理を行うもので、例えば第９
図に示す斜線部のように通過帯域をとることができる。

ただし、上記通過帯域が小さすぎると、モアレバタンが
持つ変化分を十分にカバーできなくなる。また、大きす
ぎると他のスペクトル、例えば第８図（ｇ）のＸ印のま
わりに畳み込まれた。Ａ（ｕ、ｖ）の成分の影響を受け
やすくなる。

第１図のステップ４で抽出されたスペクトルを、同図の
ステップ５において逆フーリエ変換すると、ステップ４
のフィルタ処理で通過帯域を設けたスペクトル点に対応
する正弦波とｍ　（ｘ　＋　ｙ　）との積のバタンか得
られ、モアレパタンだけが強調されているような画像に
なる。この画像により、モアレの様子を見易い形で提示
することが可能である。また、第１図のステップ６にお
いて、ステップ４で通過帯域を設けたスペクトル点に畳
み込まれているＭ（ｕ、ｖ）を、そのスペクトル点が原
点になるようにスペクトルをシフトし、続くステップ７
において逆フーリエ変換を施せば、モアレパタンそのも
のであるｍ　（ｘ　＋　ｙ　）が得られることになる。

この過程は、ｆ（ｘ、ｙ）、ｇ（Ｘ＋　ｙ）を搬送波と
し、ｍ　（Ｘ　＋　ｙ　）を信号波とした時の振幅変調
波の中から１つの側帯波をフィルタにより抽出し、搬送
波と同じ周波数の複素正弦波を乗じることにより周波数
変換し、ベースバンドの信号を直接得る振幅変調波の復
調方法としてとらえることができるので、ステップ７の
逆変換による画像を復調画像と呼ぶことにする。この復
調画像に対して、ステップ８においては平均値や分散を
求めることにより、モアレの強さの程度や縞模様の目立
ち易さに関わる画像の均一さなどを評価することが考え
られる。あるいは縞の方向性を判定しその方向への投影
分布をとることで、モアレ縞の強度プロファイルを求め
、その振幅を算出して評価に用いることなどが考えられ
る。

以上、本発明の一実施例に係る処理手順を具体的に説明
したが、つぎに第１０図を用いて、本実施例を具体化し
た検査装置の一構成例を説明する。

第１０図において、１０は検査対象となるブラウン管で
、単色ラスタ画面が映し出されている。

１１は上記ラスタ画面上の発光輝度分布をポリ定するた
めの白黒ＴＶカメラである。１２は上記ＴＶカメラ１１
の出力信号をデジタル数値に変化するＡＤ変換器である
。１３は撮り込んだ検査対象原画像を格納する原画像メ
モリを示し、１４は原画像に２次元層数的フーリエ変換
を施したスペクトル画像を格納する画像メモリである。

１５１１．６は一時記憶用の画像メモリで、空間周波数
フィルタの通過周波数特性画像、フィルタをかけた後の
スペクトル画像、その他の演算の途中結果画像などを記
憶する画像メモリ群である。１７は強肩または復調結果
画像を格納する画像メモリである。

１８は２次元画像に対して離散的フーリエ変換および逆
変換を高速で行うためのＦＦＴ演算専用回路である。１
９，２０．２１はそれぞれ画像処理を高速に行うハード
ウェア回路で、１９は多値画像間の四則演算や濃淡ヒス
トグラム算出などを行う多値画像演算回路、２０は上記
多値画像を二値化する二値化処理回路、２１は二値画像
間の論理演算を行ったり、各種の特徴抽出や特徴量算出
などを行う二値画像処理回路である。２２は全体の動作
の制御や画像以外の量の演算を行うホストＣＰＵである
。なお、各部分の間のデータのやりとりは、データバス
２３により行われる。

つぎに、各部の役割およびデータの流れについて、第１
図のフローチャートに沿った形で説明する。まず最−初
に、ＴＶカメラを用いて撮像した画像を原画像メモリ１
３に転送・格納する。つぎに上記原画像データはＦＦＴ
演算回路１８に転送され、２次元離散的フーリエ変換が
施される。その結果として、２次元のフーリエスペクト
ル画像が画像メモリ１４に格納される。つぎに蛍光ドツ
ト配列周波数を算出するために、二値化回路２ｏにより
スペクトル画像１４を適当なしきい値で二値化し、その
結果を一時記憶用の画像メモリ１５に格納する。二値化
のしきい値はスペクトル画像に対して、多値画像演算回
路１９ないしはホストＣＰＵ２２により求められた濃度
ヒストグラムを参照して大まかに決められ、実際に二値
化回路２０により二値化されたこ値画像より、第４図（
ｂ）に示すように、スペクトル平面の原点からほぼ等距
離の位置に大きな値を持つ６つの点が、六角形状に配置
されるようにホストＣＰＵ２２によって微調整される。

このようにして、スペクトルの二値化画像における、六
角形状に配置された大きな値をもつスペクトル点を見つ
けること５によって、ホストＣＰＵ２２は蛍光ドツト配
列周波数Ｆｄを算出する。なお、このようなスペクトル
点が見つからない場合は、ブラウン管が発光していない
とか、光学系の倍率が不適当であるなどの状態になって
いることが考えられる。つぎに、モアレ成分周波数を中
心とする空間周波数フィルタ処理を行うために、ホスト
ＣＰＵ２２は蛍光ドツト配列周波数Ｆｄをもとにして、
第９図に斜線で示したような周波数領域を通過する空間
周波数フィルタの周波数特性画像を、−時格納用画像メ
モリ１６に書き込み、続いて多値画像演算回路１９によ
り、スペクトル１４と周波数特性１６との積をとって、
−時記憶用画像メモリ１５にその結果を上書き（前に格
納されたデータは消去される）する。ここで、フィルタ
リングされたスペクトル画像１５に対し、ＦＦＴ演算回
路１８により逆ＦＦＴを施すことによりモアレ強調画像
を得る。また、スペクトル画像１５を多値画像演算回路
１９によって画像メモリ１６に格納し、続いてこの画像
に対してＦＦＴ演算回路１８により逆ＦＦＴを施すこと
により、モアレ復調画像を得ることができる。これを画
像メモリ１７に格納しておけば、画像処理用演算回路１
９，２０．２１を用いて、あるいはホストＣＰＵ２２自
身に蓄えられたプロプラムにより、モアレの強度評価を
行うことができる。

つぎに本発明の他の実施例を第１１図により説明する。

本実施例では処理速度を上げるために、フーリエ変換お
よび逆変換を光学的フーリエ変換により行う。第１１図
において、３２は検査対象のブラウン管であり５単色ラ
スタ画面が映し出されている。上記ラスタ画面上の輝度
分布に比例した強度分布をもつコヒーレント光を得るた
めに、空間光変調素子（インコヒーレン１−・コヒーレ
ント変換器）３４を用いる。ラスタ画面からの光線はレ
ンズ３１により半透鏡３３Ａに反射されたのち、空間光
変調素子３４上に結像される。それと同時にレーザ光源
３０からのコヒーレント光が、空間光変調素子３４に入
射されると、空間光変調素子３４からラスタ画面の輝度
分布によって強度変調を受けたコヒーレント光が図の右
側に出射される。上記コヒーレント光の強度分布は、フ
ーリエ変換レンズ３５Ａによって瞬時にフーリエ変換さ
れる（ただし、これは離散的でない連続変数上でのフー
リエ変換である）。レンズ３５Ａは、その焦点距離Ｆだ
け空間光変調素子３４から離れた位置に置かれ、その反
対側の焦点位置には液晶シャッタ３６が置かれており、
この面上にフーリエ変換スペクトル像が結像される。ま
た同時に、スペクトル像は半透鏡３３Ｂによって反射さ
れ、しンズ３５ＡからＦの距離にあるＴＶカメラ３７Ａ
によって撮像され、ＡＤ変換器３８Ａによりデジタル数
値に変換されて、スペクトル画像用の画像メモリ３９Ａ
に格納される。ＣＰＵ４０は画像メモリ３９Ａのスペク
トル画像より蛍光ドツト配列周波数を求め、モアレ成分
のまわりに通過帯域を持つＢＰＦ特性を設定する。この
通過帯域特性に対応して液晶シャッタ３６の透過率を制
御することにより、上記シャッタ３６を通過後のスペク
トル像は、空間周波数領域においてフィルタリングされ
ることになる。これを、さらにフーリエ変換レンズ３５
Ｂによって逆フーリエ変換することにより、モアレ強調
画像が得られる。ただし、液晶シャッタとレンズ３５Ｂ
との距離は、やはりレンズの焦点距離と一致するように
とる。このような構成によりフーリエ変換および逆変換
は瞬時に行われる。さらに、レンズ３５Ｂの焦点位置に
ＴＶ左カメラ７Ｂを置き、モアレ強調画像を撮像してＡ
Ｄ変換器３８　Ｂにより数値化し、画像メモリ３９Ｂに
格納することにより、ＣＰＵ４０はモアレの強さを評価
することができる。

〔発明の効果〕

上記のように本発明によるカラーブラウン管のモアレ検
査方法は、シャドウマスクを用いたカラーブラウン管の
モアレ検査方法において、ブラウン管の管面全体に均一
な単色（３原色の赤または緑または青のうちの１色）の
ラスタ画面を映し呂した状態で、六方格子状に配列した
蛍光体ドツト上の輝度値の分布を調べ、隣り合う２つの
縦方向ドツト列の輝度差またはそれに関係する特徴量を
算出することにより、モアレの検出またはモアレの程度
評価を行うことにより、ブラウン管の設計段階では予測
できない、個々の製品のばらつきによるモアレ不良の自
動検査が可能になる。またモアレの状態を強調して表示
することができるので、不良パタンの解析支援に役立た
せることができる。

また、ブラウン管の高精細化に伴い困難になる画質検査
の、自動化による製品品質向上に寄与することができる
。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明によるカラーブラウン管のモアレ検査方
法における一実施例のフローチャートを示す図、第２図
（ａ）〜（ｆ）は蛍光体配列スペクトルをそれぞれ説明
する図、第３図（ａ）〜（ｆ）は上記第２図の補助説明
図、第４図（ａ）。 （ｂ）はドツト配列周波数算出方法の説明図、第５図（
ａ）および（ｂ）は撮像時倍率に関する説明図、第６図
（ａ）〜（ｈ）はそれぞれモアレ発生をスペクトルによ
り説明する図、第７図（ａ）〜（ｄ）はそれぞれモアレ
の微細構造に関する説明図、第８図（ａ）〜（ｇ）はモ
アレ検出原理をそれぞれ説明する図、第９図はモアレ成
分抽出を行うフィルタの通過帯域を説明する図、第１０
図は第１図に示す実施例を具体化した検査装置の構成例
を示す図、第１１図は他の実施例による装置構成を示す
図である。 １０．３２・・・被測定用ブラウン管 １１．３７Ａ、３１Ｂ−ＴＶカメラ ２０・・・二値化回路 ２２・・・ホストＣＰＵ ３４・・・空間光変調素子 ３９Ａ・・・スペクトル画像用メモリ ３９Ｂ・・・強調画像用メモリ

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、シャドウマスクを用いたカラーブラウン管のモアレ
   検査方法において、ブラウン管の管面全体に均一な単色
   （３原色の赤または緑または青の中の１色）のラスタ画
   面を映し出した状態で、六方格子状に配列した蛍光体ド
   ット上の輝度値の分布を調べ、隣り合う２つの縦方向ド
   ット列の輝度差、またはそれに関係する特徴量を算出す
   ることにより、モアレの検出またはモアレの程度評価を
   行うことを特徴とするカラーブラウン管のモアレ検査方
   法。 ２、上記ラスタ画面は、ＴＶカメラとＡ／Ｄ変換器と画
   像メモリとを備えた画像入力手段により、２次元輝度分
   布を取り込み、得られた輝度分布の２次元画像データに
   対し、２次元離散的フーリエ変換を施して求められる２
   次元フーリエスペクトルに対し、シャドウマスク孔また
   は蛍光ドットの六方格子状配列により形成される、周期
   的スペクトルの横方向周期の２分の１だけ横方向（正の
   方向または負の方向）にずれた周波数を、中心とするス
   ペクトル成分の大きさを調べることにより、上記ラスタ
   画面上に現われるモアレの有無を検出することを特徴と
   する特許請求の範囲第１項に記載したカラーブラウン管
   のモアレ検査方法。 ３、上記横方向に２分の１だけずれた周波数を中心とす
   るスペクトル成分の大きさを調べることは、上記スペク
   トル成分だけを選択的に通過させる通過帯域フィルタを
   用いて、空間周波数フィルタ処理を行い、得られたフー
   リエスペクトルに対して２次元フーリエ逆変換を行い、
   モアレ成分だけを選択的に抽出した強調画像を得るもの
   であることを特徴とする特許請求の範囲第２項に記載し
   たカラーブラウン管のモアレ検査方法。 ４、上記フーリエスペクトルに対して行う２次元フーリ
   エ逆変換は、通過帯域フィルタによる空間周波数フィル
   タ処理を行ったのち、得られたフーリエスペクトルに対
   して直ちに行うのではなく、上記空間周波数フィルタが
   選択する帯域の中心周波数が０になるように、フーリエ
   スペクトルを横方向にシフトし、得られたスペクトルに
   対し２次元フーリエ逆変換することにより、モアレ縞の
   目で見たときの低周波パタンを復調することを特徴とす
   る特許請求の範囲第３項に記載したカラーブラウン管の
   モアレ検査方法。 ５、上記空間周波数フィルタ処理は、上記スペクトルの
   周波数シフト処理と、順序を入れ換えたものであること
   を特徴とする特許請求の範囲第４項に記載したカラーブ
   ラウン管のモアレ検査方法。 ６、上記モアレの強調画像または上記モアレの復調画像
   は、それらの画像における平均値あるいは分散などの統
   計量を求めることにより、上記モアレの強さの程度を評
   価することを特徴とする特許請求の範囲第３項または第
   ４項に記載したカラーブラウン管のモアレ検査方法。 ７、上記強調画像または復調画像の統計量を求めること
   は、これら画像内に存在するモアレ縞模様の方向性を検
   出し、その方向にとった濃淡画像の投影分布曲線の振幅
   を求めることにより、モアレの強さの程度を評価するも
   のであることを特徴とする特許請求の範囲第６項に記載
   したカラーブラウン管のモアレ検査方法。 ８、上記２次元離散的フーリエ変換を施すことにより２
   次元フーリエスペクトルを得る方法は、空間光変調素子
   とレーザ光源を用いたインコヒーレント・コヒーレント
   変換方法により、ラスタ画面の輝度分布をコヒーレント
   光の輝度分布に変換し、フーリエ変換光学系を用いて、
   ラスタ画面の輝度分布の２次元フーリエスペクトルを求
   めるものであることを特徴とする特許請求の範囲第２項
   に記載したカラーブラウン管のモアレ検査方法。 ９、上記フーリエ変換光学系を用いて得た２次元フーリ
   エスペクトルは、得られたスペクトル面に空間周波数フ
   ィルタ処理と等価な空間フィルタを光学的に施し、さら
   に逆変換を同じくフーリエ変換光学系を用いて行い、強
   調画像を得ることを特徴とする特許請求の範囲第８項に
   記載したカラーブラウン管のモアレ検査方法。 １０、上記光学的空間周波数フィルタ処理は、上記周波
   数シフトを光学的に行う処理を組み合わせて、復調画像
   を得ることを特徴とする特許請求の範囲第９項に記載し
   たカラーブラウン管のモアレ検査方法。 １１、シャドウマスクを用いたカラーブラウン管のモア
   レ検査装置において、ラスタ画面を撮影するＴＶカメラ
   と、該ＴＶカメラによる原画像データに２次元離散的フ
   ーリエ変換を行う手段と、２次元フーリエスペクトル画
   像を二値化する二値化回路と、上記スペクトル画像をフ
   ィルタリングしてモアレ強調画像を得る手段と、上記ス
   ペクトル画像を横方向に周波数シフトして逆フーリエ変
   換を行う手段と、それぞれの画像を格納する画像メモリ
   、および各種演算処理を行う中央演算処理装置（ＣＰＵ
   ）とを備えたことを特徴とするカラーブラウン管のモア
   レ検査装置。