ムラ欠陥検査装置及び方法並びにムラ欠陥検査プログラムを記録した記録媒体
【課題】液晶ディスプレイに用いるカラーフィルタ等のように周期パターンを持つ部品に対し、数値的一定基準にてムラ欠陥を検査できるようにすることを課題とする。
【解決手段】部品の画像輝度データから、画像輝度分布データを作成することによって画像輝度データを規格化し、規格化された画像輝度データが、1つのしきい値よりも小さいか又はもう１つのしきい値よりも大きいところをムラ欠陥候補部とし、隣接するムラ欠陥候補部を１つのムラ欠陥候補領域として面積と平均輝度値を算出し、ムラ欠陥候補領域の周辺部をムラ欠陥候補周辺部として平均輝度値を算出し、ムラ欠陥候補領域の面積の大きさ、及びムラ欠陥候補領域とムラ欠陥候補周辺部の平均輝度値の差の大きさから、ムラ欠陥部を検出する。
【解決手段】部品の画像輝度データから、画像輝度分布データを作成することによって画像輝度データを規格化し、規格化された画像輝度データが、1つのしきい値よりも小さいか又はもう１つのしきい値よりも大きいところをムラ欠陥候補部とし、隣接するムラ欠陥候補部を１つのムラ欠陥候補領域として面積と平均輝度値を算出し、ムラ欠陥候補領域の周辺部をムラ欠陥候補周辺部として平均輝度値を算出し、ムラ欠陥候補領域の面積の大きさ、及びムラ欠陥候補領域とムラ欠陥候補周辺部の平均輝度値の差の大きさから、ムラ欠陥部を検出する。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、液晶ディスプレイに用いるカラーフィルタ等のような周期パターンを持つ部品に対し、数値的一定基準にてムラ欠陥を検査する装置及び方法並びにプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】一般に液晶の表示部となるカラーフィルタは、全面に渡って光の３原色であるＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青紫）の各色を、均一の濃度に保つ事が要求される。しかしながら、レジストの品質や、塗布時の温度条件、露光条件等の製造上の設定により、部分的に濃度変化が現れてしまう。この濃度変化部分がムラと称される。このムラを数値的一定基準にて検出、判定を行う事はカラーフィルタの品質保証に大きく影響する。従来は、ムラ欠陥を、検査員の目視検査より、全数検査することによって判定・検出を行っていた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、検査員の身体的あるいは精神的状態で検査結果が異なる事や、個々の検査員によってムラ検出の判定基準が相違することから、検査結果が変ってしまうという問題があり、ある規格化された数値的一定基準でのムラ欠陥の判定は困難であり、カラーフィルタの一定した品質保証は難しかった。さらに視覚的に認識が困難なムラ欠陥を検査員が全数検査しなければならないため、作業上の負荷が大きいという問題があった。
【０００４】本発明は、上記問題に対処するためになされたもので、液晶ディスプレイに用いるカラーフィルタ等のように周期パターンを持つ部品に対し、数値的一定基準にてムラ欠陥を検査できるようにすることを課題とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明において上記の課題を達成するために、まず請求項１の発明では、カラーフィルタ等のように周期パターンを持つ部品のムラ欠陥を検査する装置であって、（ａ）部品の一部又は全体について、撮影装置から得られる画像輝度データを記憶する手段と、（ｂ）記憶された画像輝度データから、画像輝度分布データを作成する手段と、（ｃ）画像輝度分布データより、最頻輝度値、最大輝度値、及び最小輝度値を算出する手段と、（ｄ）最頻輝度値、最大輝度値、及び最小輝度値を用いて、画像輝度データを規格化し、規格化された画像輝度データが、1つのしきい値よりも小さいか又はもう１つのしきい値よりも大きいところをムラ欠陥候補部とする手段と、（ｅ）隣接するムラ欠陥候補部を、１つのムラ欠陥候補領域として認識するために、ラベリングする手段と、（ｆ）ムラ欠陥候補領域の座標、面積、平均輝度値を算出する手段と、（ｇ）ムラ欠陥候補領域の周辺部を、ムラ欠陥候補周辺部とし、そのムラ欠陥候補周辺部の平均輝度値を算出する手段と、（ｈ）ムラ欠陥候補領域の面積の大きさ、及びムラ欠陥候補領域の平均輝度値とムラ欠陥候補周辺部の平均輝度値との差の大きさから、ムラ欠陥部を検出する手段と、（ｉ）ムラ欠陥部の座標、面積、平均輝度を保存する手段と、を具備することを特徴とするムラ欠陥検査装置としたものである。
【０００６】また請求項２の発明は、カラーフィルタ等のように周期パターンを持つ部品のムラ欠陥を検査する方法であって、（ａ）部品の一部又は全体について、撮影装置から得られる画像輝度データを記憶するステップと、（ｂ）記憶された画像輝度データから、画像輝度分布データを作成するステップと、（ｃ）画像輝度分布データより、最頻輝度値、最大輝度値、及び最小輝度値を算出するステップと、（ｄ）最頻輝度値、最大輝度値、及び最小輝度値を用いて、画像輝度データを規格化し、規格化された画像輝度データが、1つのしきい値よりも小さいか又はもう１つのしきい値よりも大きいところをムラ欠陥候補部とするステップと、（ｅ）隣接するムラ欠陥候補部を、１つのムラ欠陥候補領域として認識するために、ラベリングするステップと、（ｆ）ムラ欠陥候補領域の座標、面積、平均輝度値を算出するステップと、（ｇ）ムラ欠陥候補領域の周辺部を、ムラ欠陥候補周辺部とし、そのムラ欠陥候補周辺部の平均輝度値を算出するステップと、（ｈ）ムラ欠陥候補領域の面積の大きさ、及びムラ欠陥候補領域の平均輝度値とムラ欠陥候補周辺部の平均輝度値との差の大きさから、ムラ欠陥部を検出するステップと、（ｉ）ムラ欠陥部の座標、面積、平均輝度を保存するステップと、を含むことを特徴とするムラ欠陥検査方法としたものである。
【０００７】また請求項３の発明は、コンピュータによってカラーフィルタ等のように周期パターンを持つ部品のムラ欠陥を検査するためのプログラムを記録した記録媒体であって、そのプログラムは、（ａ）部品の一部又は全体について、撮影装置から得られる画像輝度データを記憶するステップと、（ｂ）記憶された画像輝度データから、画像輝度分布データを作成するステップと、（ｃ）画像輝度分布データより、最頻輝度値、最大輝度値、及び最小輝度値を算出するステップと、（ｄ）最頻輝度値、最大輝度値、及び最小輝度値を用いて、画像輝度データを規格化し、規格化された画像輝度データが、1つのしきい値よりも小さいか又はもう１つのしきい値よりも大きいところをムラ欠陥候補部とするステップと、（ｅ）隣接するムラ欠陥候補部を、１つのムラ欠陥候補領域として認識するために、ラベリングするステップと、（ｆ）ムラ欠陥候補領域の座標、面積、平均輝度値を算出するステップと、（ｇ）ムラ欠陥候補領域の周辺部を、ムラ欠陥候補周辺部とし、そのムラ欠陥候補周辺部の平均輝度値を算出するステップと、（ｈ）ムラ欠陥候補領域の面積の大きさ、及びムラ欠陥候補領域の平均輝度値とムラ欠陥候補周辺部の平均輝度値との差の大きさから、ムラ欠陥部を検出するステップと、（ｉ）ムラ欠陥部の座標、面積、平均輝度を保存するステップと、を含むことを特徴とするムラ欠陥検査プログラムを記録した記録媒体としたものである。
【０００８】
【発明の実施の形態】１．周期パターンを持つ部品製造ライン上のカラーフィルタは、図３のように、ガラス基板１１の上にパネル部１２が複数並んでいる。最終的には、パネル部１２は個々に切り離されて、液晶表示用カラーフィルタとなる。パネル部１２を拡大すると、図４のように、光の３原色であるＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青紫）のカラー薄膜が、平面上で周期的パターンをなして並んでいる。絵素１３は、Ｒ又はＧ又はＢで着色されている個々のブロックである。
【０００９】本発明は、このような周期パターンを持つ部品に広く適用できるもので、色は３原色に限られることなく、また色を問題とせずグレー階調の周期パターンであっても良い。以下、製造ライン上のカラーフィルタに対する実施の形態を説明することによって、本発明の実施の形態を説明する。また、製造ライン上のカラーフィルタを、単にカラーフィルタと略称する。
【００１０】２．ムラ欠陥検査装置ムラ欠陥検査装置は、図１に示すように、入力装置である撮像装置１を持つ汎用コンピュータである。撮影装置１は、カラーフィルタのパネル部１２全体からの画像輝度データをデジタルデータとして出力する。
【００１１】ムラ欠陥検査プログラムは、補助記憶装置４に保管されており、ムラ検査が行われるときに主記憶装置２にロードされる。そして、中央処理装置３は、主記憶装置にロードされたムラ欠陥検査プログラムに従って、ムラ欠陥検査方法を実行する。その概要は、以下の通りである。
【００１２】まず、中央処理装置３は、撮像装置１より出力された画像輝度データを、補助記憶装置４に記憶する。次に、補助記憶装置４に記憶された画像輝度データを利用して、カラーフィルタのパネル部１２におけるムラ欠陥の検出、判定を行う。最後に、ムラ欠陥判定結果を、補助記憶装置４に記憶する。
【００１３】３．ムラ欠陥検査方法以下、ムラ欠陥検査プログラムに従って、中央処理装置３が実行するムラ欠陥検査方法を、図２のフローチャートを用いて詳細に説明する。
【００１４】Ｓ（ステップ）１；撮像装置より出力される画像輝度データを記憶。
撮像装置によって撮像されたカラーフィルタにおける未検査のパネル部１２の画像輝度データを補助記憶装置４に記憶する。ここで、撮像データより記憶される画像輝度データは、Ｒ、Ｇ、Ｂの各色の各絵素毎に輝度データを持っている。ここで、色をc、絵素座標を(x,y)として、各色の各絵素での輝度データをＤ(c,x,y)と表す事にする。
【００１５】Ｓ（ステップ）２；画像輝度分布データを作成。
補助記憶装置４に記憶された各色に対する画像輝度データについて、各階調ごとに、その輝度の度数を計算し、度数分布を求める。この度数分布を、画像輝度分布データと呼ぶ。
【００１６】Ｓ（ステップ）３；最頻輝度値、最大輝度値、最小輝度値導出。
画像輝度分布データを使用して、各色における最頻輝度値Ｄmid、最大輝度値Ｄmax、最小輝度値Ｄminを算出する。但し、この時特定するＤmin、Ｄmaxは、図５に示す様に、連続した画像輝度分布データに基づいたヒストグラムの両端であり、これから外れたＤoutの様な画像ノイズ及び異常部と思われる特異点は最大及び最小輝度値とは認知しない事を前提とする。また、最頻輝度値Ｄmidは、図５のヒストグラムから理解できるように、最も度数の大きな輝度値のことである。
【００１７】Ｓ（ステップ）４；ムラ欠陥候補部検出処理。
輝度データＤ(c,x,y)を２値化し、各色における絵素を正常部とムラ欠陥候補部に２分する。この時二値化した輝度データをＤ'(c,x,y)とし、Ｄ'(c,x,y)＝０を正常部、Ｄ'(c,x,y)＝１をムラ欠陥候補部と定義する。また、Ａ＝｜Ｄmin−Ｄmax｜と定義し、予め３つの判定定数Ｋ、α、βを設定しておく。Ｋは、規格階調数と呼ばれ、ＤminとＤmaxの間の階調数を、この規格階調数に再設定するための定数である。αとβ（α＜β）は、輝度しきい値と呼ばれ、ＡとＫによって規格化された輝度データＤ(c,x,y)を２値化するための閾値である。
【００１８】以下の（１）式又は（２）式によって二値化がなされる。（１）式では、Ｋ（Ｄ(c,x,y)−Ｄmin）／Ａによって、輝度データＤ(c,x,y)を規格化している。他方、（２）式では、Ｋ（Ｄ(c,x,y)−（２Ｄmid−Ｄmax））／Ａによって、輝度データＤ(c,x,y)を規格化している。
【００１９】｜Ｄmin−Ｄmid｜≦｜Ｄmax−Ｄmid｜の場合、 Ｋ（Ｄ(c,x,y)−Ｄmin）／Ａ＜αならば、Ｄ'(c,x,y)＝１ α≦Ｋ（Ｄ(c,x,y)−Ｄmin）／Ａ≦βならば、Ｄ'(c,x,y)＝０ Ｋ(Ｄ(c,x,y)−Ｄmin)／Ａ＞βならば、Ｄ'(c,x,y)＝１ （１）
【００２０】｜Ｄmin−Ｄmid｜＞｜Ｄmax−Ｄmid｜の場合、 Ｋ（Ｄ(c,x,y)−（２Ｄmid−Ｄmax））／Ａ＜αならば、Ｄ'(c,x,y)＝１ α≦Ｋ（Ｄ(c,x,y)−（２Ｄmid−Ｄmax））／Ａ≦βならば、Ｄ'(c,x,y)＝０ Ｋ（Ｄ(c,x,y)−（２Ｄmid−Ｄmax））／Ａ＞βならば、Ｄ'(c,x,y)＝１ （２）
【００２１】Ｓ（ステップ）５；ラベリング。
ステップ４で、画像輝度データは、各色ごとにムラ欠陥候補部と正常部に分離されたが、データ的に分離されているだけで、ムラという面欠陥としては認識されていない。そこで、図6に示す通り、Ｄ'(c,x,y)=1が隣接しているムラ欠陥候補部を１つの面欠陥として認識するためラベリングする。この時、１つの面欠陥として認識するためにラベリングしたムラ欠陥候補部からなる集合を、ムラ欠陥候補領域と呼ぶことにする。そして、ラベル番号＝ｎ（ｎは自然数）と設定したムラ欠陥候補領域に対して、Ｄ''(c,x,y,n)を（３）式で定義する。
【００２２】Ｄ''(c,x,y,n)＝Ｄ(c,x,y) （３）
【００２３】Ｓ（ステップ）６；ムラ欠陥候補領域の座標、面積、平均輝度値算出。
Ｄ''(c,x,y,n)を使用して、ラベル番号＝ｎのムラ欠陥候補領域について、座標(Xn,Yn)、面積Ｓn、平均輝度値<Ｄn>を（４）、（５）、（６）式に示す様に各色ごとに算出する。
【００２４】
(Xn,Yn)＝(Xnmin＋(Xnmax−Xnmin)/2,Ynmin＋(Ynmax−Ynmin)/2) （４）
【００２５】ここで、Xnmaxはラベル番号＝ｎのムラ欠陥候補領域内での画像輝度データの最大Ｘ座標、Xnminはラベル番号＝ｎのムラ欠陥候補領域内での画像輝度データの最小Ｘ座標、Ynmaxはラベル番号＝ｎのムラ欠陥候補領域内での画像輝度データの最大Ｙ座標、Ynminはラベル番号＝ｎのムラ欠陥候補領域内での画像輝度データの最小Ｙ座標である。
【００２６】Ｓn＝Ｎ （５）
【００２７】ここで、Ｎはラベル番号＝ｎのムラ欠陥候補領域内での画像輝度データの数である。
【００２８】
<Ｄn>＝(ΣＤ''(c,x,y,n))／Ｎ （６）
【００２９】ここで、Σはラベル番号＝ｎのムラ欠陥候補領域内での画像輝度データについて和を取る。
【００３０】Ｓ（ステップ）７；ムラ欠陥候補周辺部の平均輝度値の算出。
図７に示すように、ムラ欠陥候補領域２１内でＸ方向に隣接するムラ欠陥候補部がｍ個あった場合、その両端からＸ方向に２ｍ個の絵素をムラ欠陥候補周辺部とし、そこにおける画像輝度データＤ(c,x,y)から、<Ｄn>と同様にして、ムラ欠陥候補周辺部の平均輝度値<Ｄnout>を、各色ごとに算出する。
【００３１】Ｓ（ＳＥＴＰ）８；ムラ欠陥部検出。
各色ごとに、Ｓn、<Ｄn>、<Ｄnout>よりムラ欠陥部を、以下の（７）式の判断基準に従って検出する。
【００３２】ラベル番号＝ｎのムラ欠陥候補領域について、Ｓn＞δ且つ|<Ｄn>−<Ｄnout>|＞γならば、ムラ欠陥部であると判断して、Ｄ''(c,x,y,n)とＤ(c,x,y)を、ｎに再設定し、Ｓn≦δまたは|<Ｄn>−<Ｄnout>|≦γならば、正常部であると判断して、Ｄ''(c,x,y,n)とＤ(c,x,y)を、０に再設定する。（７）
【００３３】ここで、δはムラ欠陥面積しきい値、γはムラ欠陥輝度しきい値であり、両者は予め定められた定数である。
【００３４】以上の再設定によって、Ｄ(c,x,y)＞０の部分がムラ欠陥部となる。
【００３５】Ｓ（ステップ）９；検査終了？
すべてのパネル部について、ムラ欠陥検査が終了したのであれば、ＹＥＳとなり、Ｓ（ステップ）１０に進む。他方、未検査のパネル部があれば、ＮＯとなり、Ｓ（ステップ）１に戻る。
【００３６】Ｓ（ステップ）１０；判定結果の保存。
検出されたムラ欠陥部の各色ごとの座標、面積、平均輝度値を、補助記憶装置４に保存する。
【００３７】以上のムラ欠陥検査方法の説明から理解できるように、ステップ１〜８及びステップ１０での処理は、請求項１記載のムラ欠陥検査装置の各手段が行う処理と一致している。
【００３８】
【発明の効果】本発明は、常にばらつきのない一定の基準でムラ欠陥の判定ができ、一定した基準にてカラーフィルタの品質保証をする事ができるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明装置の構成図。
【図２】本発明方法の処理の流れを説明するフローチャート。
【図３】製造ライン上のカラーフィルタの外観を説明する図。
【図４】パネル部の拡大図。
【図５】最頻輝度値、最大輝度値、最小輝度値の導出を説明する図。
【図６】ラベリングを説明する図。
【図７】ムラ欠陥候補周辺部を説明する図。
【符号の説明】
１…撮像装置
２…主記憶装置
３…中央処理装置（ＣＰＵ）
４…補助記憶装置
５…ラベル番号＝５のムラ欠陥候補領域
６…ラベル番号＝６のムラ欠陥候補領域
１１…ガラス基板
１２…パネル部
１３…絵素
２０…ムラ欠陥候補周辺部
２１…ムラ欠陥候補領域
Ｂ…青紫の薄膜
Ｇ…緑の薄膜
Ｒ…赤の薄膜
ｍ…ムラ欠陥候補領域内でＸ方向に隣接するムラ欠陥候補部の数
Ｄmid…最頻輝度値
Ｄmin…最小輝度値
Ｄmax…最大輝度値
Ｄout…特異点
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、液晶ディスプレイに用いるカラーフィルタ等のような周期パターンを持つ部品に対し、数値的一定基準にてムラ欠陥を検査する装置及び方法並びにプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】一般に液晶の表示部となるカラーフィルタは、全面に渡って光の３原色であるＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青紫）の各色を、均一の濃度に保つ事が要求される。しかしながら、レジストの品質や、塗布時の温度条件、露光条件等の製造上の設定により、部分的に濃度変化が現れてしまう。この濃度変化部分がムラと称される。このムラを数値的一定基準にて検出、判定を行う事はカラーフィルタの品質保証に大きく影響する。従来は、ムラ欠陥を、検査員の目視検査より、全数検査することによって判定・検出を行っていた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、検査員の身体的あるいは精神的状態で検査結果が異なる事や、個々の検査員によってムラ検出の判定基準が相違することから、検査結果が変ってしまうという問題があり、ある規格化された数値的一定基準でのムラ欠陥の判定は困難であり、カラーフィルタの一定した品質保証は難しかった。さらに視覚的に認識が困難なムラ欠陥を検査員が全数検査しなければならないため、作業上の負荷が大きいという問題があった。
【０００４】本発明は、上記問題に対処するためになされたもので、液晶ディスプレイに用いるカラーフィルタ等のように周期パターンを持つ部品に対し、数値的一定基準にてムラ欠陥を検査できるようにすることを課題とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明において上記の課題を達成するために、まず請求項１の発明では、カラーフィルタ等のように周期パターンを持つ部品のムラ欠陥を検査する装置であって、（ａ）部品の一部又は全体について、撮影装置から得られる画像輝度データを記憶する手段と、（ｂ）記憶された画像輝度データから、画像輝度分布データを作成する手段と、（ｃ）画像輝度分布データより、最頻輝度値、最大輝度値、及び最小輝度値を算出する手段と、（ｄ）最頻輝度値、最大輝度値、及び最小輝度値を用いて、画像輝度データを規格化し、規格化された画像輝度データが、1つのしきい値よりも小さいか又はもう１つのしきい値よりも大きいところをムラ欠陥候補部とする手段と、（ｅ）隣接するムラ欠陥候補部を、１つのムラ欠陥候補領域として認識するために、ラベリングする手段と、（ｆ）ムラ欠陥候補領域の座標、面積、平均輝度値を算出する手段と、（ｇ）ムラ欠陥候補領域の周辺部を、ムラ欠陥候補周辺部とし、そのムラ欠陥候補周辺部の平均輝度値を算出する手段と、（ｈ）ムラ欠陥候補領域の面積の大きさ、及びムラ欠陥候補領域の平均輝度値とムラ欠陥候補周辺部の平均輝度値との差の大きさから、ムラ欠陥部を検出する手段と、（ｉ）ムラ欠陥部の座標、面積、平均輝度を保存する手段と、を具備することを特徴とするムラ欠陥検査装置としたものである。
【０００６】また請求項２の発明は、カラーフィルタ等のように周期パターンを持つ部品のムラ欠陥を検査する方法であって、（ａ）部品の一部又は全体について、撮影装置から得られる画像輝度データを記憶するステップと、（ｂ）記憶された画像輝度データから、画像輝度分布データを作成するステップと、（ｃ）画像輝度分布データより、最頻輝度値、最大輝度値、及び最小輝度値を算出するステップと、（ｄ）最頻輝度値、最大輝度値、及び最小輝度値を用いて、画像輝度データを規格化し、規格化された画像輝度データが、1つのしきい値よりも小さいか又はもう１つのしきい値よりも大きいところをムラ欠陥候補部とするステップと、（ｅ）隣接するムラ欠陥候補部を、１つのムラ欠陥候補領域として認識するために、ラベリングするステップと、（ｆ）ムラ欠陥候補領域の座標、面積、平均輝度値を算出するステップと、（ｇ）ムラ欠陥候補領域の周辺部を、ムラ欠陥候補周辺部とし、そのムラ欠陥候補周辺部の平均輝度値を算出するステップと、（ｈ）ムラ欠陥候補領域の面積の大きさ、及びムラ欠陥候補領域の平均輝度値とムラ欠陥候補周辺部の平均輝度値との差の大きさから、ムラ欠陥部を検出するステップと、（ｉ）ムラ欠陥部の座標、面積、平均輝度を保存するステップと、を含むことを特徴とするムラ欠陥検査方法としたものである。
【０００７】また請求項３の発明は、コンピュータによってカラーフィルタ等のように周期パターンを持つ部品のムラ欠陥を検査するためのプログラムを記録した記録媒体であって、そのプログラムは、（ａ）部品の一部又は全体について、撮影装置から得られる画像輝度データを記憶するステップと、（ｂ）記憶された画像輝度データから、画像輝度分布データを作成するステップと、（ｃ）画像輝度分布データより、最頻輝度値、最大輝度値、及び最小輝度値を算出するステップと、（ｄ）最頻輝度値、最大輝度値、及び最小輝度値を用いて、画像輝度データを規格化し、規格化された画像輝度データが、1つのしきい値よりも小さいか又はもう１つのしきい値よりも大きいところをムラ欠陥候補部とするステップと、（ｅ）隣接するムラ欠陥候補部を、１つのムラ欠陥候補領域として認識するために、ラベリングするステップと、（ｆ）ムラ欠陥候補領域の座標、面積、平均輝度値を算出するステップと、（ｇ）ムラ欠陥候補領域の周辺部を、ムラ欠陥候補周辺部とし、そのムラ欠陥候補周辺部の平均輝度値を算出するステップと、（ｈ）ムラ欠陥候補領域の面積の大きさ、及びムラ欠陥候補領域の平均輝度値とムラ欠陥候補周辺部の平均輝度値との差の大きさから、ムラ欠陥部を検出するステップと、（ｉ）ムラ欠陥部の座標、面積、平均輝度を保存するステップと、を含むことを特徴とするムラ欠陥検査プログラムを記録した記録媒体としたものである。
【０００８】
【発明の実施の形態】１．周期パターンを持つ部品製造ライン上のカラーフィルタは、図３のように、ガラス基板１１の上にパネル部１２が複数並んでいる。最終的には、パネル部１２は個々に切り離されて、液晶表示用カラーフィルタとなる。パネル部１２を拡大すると、図４のように、光の３原色であるＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青紫）のカラー薄膜が、平面上で周期的パターンをなして並んでいる。絵素１３は、Ｒ又はＧ又はＢで着色されている個々のブロックである。
【０００９】本発明は、このような周期パターンを持つ部品に広く適用できるもので、色は３原色に限られることなく、また色を問題とせずグレー階調の周期パターンであっても良い。以下、製造ライン上のカラーフィルタに対する実施の形態を説明することによって、本発明の実施の形態を説明する。また、製造ライン上のカラーフィルタを、単にカラーフィルタと略称する。
【００１０】２．ムラ欠陥検査装置ムラ欠陥検査装置は、図１に示すように、入力装置である撮像装置１を持つ汎用コンピュータである。撮影装置１は、カラーフィルタのパネル部１２全体からの画像輝度データをデジタルデータとして出力する。
【００１１】ムラ欠陥検査プログラムは、補助記憶装置４に保管されており、ムラ検査が行われるときに主記憶装置２にロードされる。そして、中央処理装置３は、主記憶装置にロードされたムラ欠陥検査プログラムに従って、ムラ欠陥検査方法を実行する。その概要は、以下の通りである。
【００１２】まず、中央処理装置３は、撮像装置１より出力された画像輝度データを、補助記憶装置４に記憶する。次に、補助記憶装置４に記憶された画像輝度データを利用して、カラーフィルタのパネル部１２におけるムラ欠陥の検出、判定を行う。最後に、ムラ欠陥判定結果を、補助記憶装置４に記憶する。
【００１３】３．ムラ欠陥検査方法以下、ムラ欠陥検査プログラムに従って、中央処理装置３が実行するムラ欠陥検査方法を、図２のフローチャートを用いて詳細に説明する。
【００１４】Ｓ（ステップ）１；撮像装置より出力される画像輝度データを記憶。
撮像装置によって撮像されたカラーフィルタにおける未検査のパネル部１２の画像輝度データを補助記憶装置４に記憶する。ここで、撮像データより記憶される画像輝度データは、Ｒ、Ｇ、Ｂの各色の各絵素毎に輝度データを持っている。ここで、色をc、絵素座標を(x,y)として、各色の各絵素での輝度データをＤ(c,x,y)と表す事にする。
【００１５】Ｓ（ステップ）２；画像輝度分布データを作成。
補助記憶装置４に記憶された各色に対する画像輝度データについて、各階調ごとに、その輝度の度数を計算し、度数分布を求める。この度数分布を、画像輝度分布データと呼ぶ。
【００１６】Ｓ（ステップ）３；最頻輝度値、最大輝度値、最小輝度値導出。
画像輝度分布データを使用して、各色における最頻輝度値Ｄmid、最大輝度値Ｄmax、最小輝度値Ｄminを算出する。但し、この時特定するＤmin、Ｄmaxは、図５に示す様に、連続した画像輝度分布データに基づいたヒストグラムの両端であり、これから外れたＤoutの様な画像ノイズ及び異常部と思われる特異点は最大及び最小輝度値とは認知しない事を前提とする。また、最頻輝度値Ｄmidは、図５のヒストグラムから理解できるように、最も度数の大きな輝度値のことである。
【００１７】Ｓ（ステップ）４；ムラ欠陥候補部検出処理。
輝度データＤ(c,x,y)を２値化し、各色における絵素を正常部とムラ欠陥候補部に２分する。この時二値化した輝度データをＤ'(c,x,y)とし、Ｄ'(c,x,y)＝０を正常部、Ｄ'(c,x,y)＝１をムラ欠陥候補部と定義する。また、Ａ＝｜Ｄmin−Ｄmax｜と定義し、予め３つの判定定数Ｋ、α、βを設定しておく。Ｋは、規格階調数と呼ばれ、ＤminとＤmaxの間の階調数を、この規格階調数に再設定するための定数である。αとβ（α＜β）は、輝度しきい値と呼ばれ、ＡとＫによって規格化された輝度データＤ(c,x,y)を２値化するための閾値である。
【００１８】以下の（１）式又は（２）式によって二値化がなされる。（１）式では、Ｋ（Ｄ(c,x,y)−Ｄmin）／Ａによって、輝度データＤ(c,x,y)を規格化している。他方、（２）式では、Ｋ（Ｄ(c,x,y)−（２Ｄmid−Ｄmax））／Ａによって、輝度データＤ(c,x,y)を規格化している。
【００１９】｜Ｄmin−Ｄmid｜≦｜Ｄmax−Ｄmid｜の場合、 Ｋ（Ｄ(c,x,y)−Ｄmin）／Ａ＜αならば、Ｄ'(c,x,y)＝１ α≦Ｋ（Ｄ(c,x,y)−Ｄmin）／Ａ≦βならば、Ｄ'(c,x,y)＝０ Ｋ(Ｄ(c,x,y)−Ｄmin)／Ａ＞βならば、Ｄ'(c,x,y)＝１ （１）
【００２０】｜Ｄmin−Ｄmid｜＞｜Ｄmax−Ｄmid｜の場合、 Ｋ（Ｄ(c,x,y)−（２Ｄmid−Ｄmax））／Ａ＜αならば、Ｄ'(c,x,y)＝１ α≦Ｋ（Ｄ(c,x,y)−（２Ｄmid−Ｄmax））／Ａ≦βならば、Ｄ'(c,x,y)＝０ Ｋ（Ｄ(c,x,y)−（２Ｄmid−Ｄmax））／Ａ＞βならば、Ｄ'(c,x,y)＝１ （２）
【００２１】Ｓ（ステップ）５；ラベリング。
ステップ４で、画像輝度データは、各色ごとにムラ欠陥候補部と正常部に分離されたが、データ的に分離されているだけで、ムラという面欠陥としては認識されていない。そこで、図6に示す通り、Ｄ'(c,x,y)=1が隣接しているムラ欠陥候補部を１つの面欠陥として認識するためラベリングする。この時、１つの面欠陥として認識するためにラベリングしたムラ欠陥候補部からなる集合を、ムラ欠陥候補領域と呼ぶことにする。そして、ラベル番号＝ｎ（ｎは自然数）と設定したムラ欠陥候補領域に対して、Ｄ''(c,x,y,n)を（３）式で定義する。
【００２２】Ｄ''(c,x,y,n)＝Ｄ(c,x,y) （３）
【００２３】Ｓ（ステップ）６；ムラ欠陥候補領域の座標、面積、平均輝度値算出。
Ｄ''(c,x,y,n)を使用して、ラベル番号＝ｎのムラ欠陥候補領域について、座標(Xn,Yn)、面積Ｓn、平均輝度値<Ｄn>を（４）、（５）、（６）式に示す様に各色ごとに算出する。
【００２４】
(Xn,Yn)＝(Xnmin＋(Xnmax−Xnmin)/2,Ynmin＋(Ynmax−Ynmin)/2) （４）
【００２５】ここで、Xnmaxはラベル番号＝ｎのムラ欠陥候補領域内での画像輝度データの最大Ｘ座標、Xnminはラベル番号＝ｎのムラ欠陥候補領域内での画像輝度データの最小Ｘ座標、Ynmaxはラベル番号＝ｎのムラ欠陥候補領域内での画像輝度データの最大Ｙ座標、Ynminはラベル番号＝ｎのムラ欠陥候補領域内での画像輝度データの最小Ｙ座標である。
【００２６】Ｓn＝Ｎ （５）
【００２７】ここで、Ｎはラベル番号＝ｎのムラ欠陥候補領域内での画像輝度データの数である。
【００２８】
<Ｄn>＝(ΣＤ''(c,x,y,n))／Ｎ （６）
【００２９】ここで、Σはラベル番号＝ｎのムラ欠陥候補領域内での画像輝度データについて和を取る。
【００３０】Ｓ（ステップ）７；ムラ欠陥候補周辺部の平均輝度値の算出。
図７に示すように、ムラ欠陥候補領域２１内でＸ方向に隣接するムラ欠陥候補部がｍ個あった場合、その両端からＸ方向に２ｍ個の絵素をムラ欠陥候補周辺部とし、そこにおける画像輝度データＤ(c,x,y)から、<Ｄn>と同様にして、ムラ欠陥候補周辺部の平均輝度値<Ｄnout>を、各色ごとに算出する。
【００３１】Ｓ（ＳＥＴＰ）８；ムラ欠陥部検出。
各色ごとに、Ｓn、<Ｄn>、<Ｄnout>よりムラ欠陥部を、以下の（７）式の判断基準に従って検出する。
【００３２】ラベル番号＝ｎのムラ欠陥候補領域について、Ｓn＞δ且つ|<Ｄn>−<Ｄnout>|＞γならば、ムラ欠陥部であると判断して、Ｄ''(c,x,y,n)とＤ(c,x,y)を、ｎに再設定し、Ｓn≦δまたは|<Ｄn>−<Ｄnout>|≦γならば、正常部であると判断して、Ｄ''(c,x,y,n)とＤ(c,x,y)を、０に再設定する。（７）
【００３３】ここで、δはムラ欠陥面積しきい値、γはムラ欠陥輝度しきい値であり、両者は予め定められた定数である。
【００３４】以上の再設定によって、Ｄ(c,x,y)＞０の部分がムラ欠陥部となる。
【００３５】Ｓ（ステップ）９；検査終了？
すべてのパネル部について、ムラ欠陥検査が終了したのであれば、ＹＥＳとなり、Ｓ（ステップ）１０に進む。他方、未検査のパネル部があれば、ＮＯとなり、Ｓ（ステップ）１に戻る。
【００３６】Ｓ（ステップ）１０；判定結果の保存。
検出されたムラ欠陥部の各色ごとの座標、面積、平均輝度値を、補助記憶装置４に保存する。
【００３７】以上のムラ欠陥検査方法の説明から理解できるように、ステップ１〜８及びステップ１０での処理は、請求項１記載のムラ欠陥検査装置の各手段が行う処理と一致している。
【００３８】
【発明の効果】本発明は、常にばらつきのない一定の基準でムラ欠陥の判定ができ、一定した基準にてカラーフィルタの品質保証をする事ができるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明装置の構成図。
【図２】本発明方法の処理の流れを説明するフローチャート。
【図３】製造ライン上のカラーフィルタの外観を説明する図。
【図４】パネル部の拡大図。
【図５】最頻輝度値、最大輝度値、最小輝度値の導出を説明する図。
【図６】ラベリングを説明する図。
【図７】ムラ欠陥候補周辺部を説明する図。
【符号の説明】
１…撮像装置
２…主記憶装置
３…中央処理装置（ＣＰＵ）
４…補助記憶装置
５…ラベル番号＝５のムラ欠陥候補領域
６…ラベル番号＝６のムラ欠陥候補領域
１１…ガラス基板
１２…パネル部
１３…絵素
２０…ムラ欠陥候補周辺部
２１…ムラ欠陥候補領域
Ｂ…青紫の薄膜
Ｇ…緑の薄膜
Ｒ…赤の薄膜
ｍ…ムラ欠陥候補領域内でＸ方向に隣接するムラ欠陥候補部の数
Ｄmid…最頻輝度値
Ｄmin…最小輝度値
Ｄmax…最大輝度値
Ｄout…特異点
【特許請求の範囲】
【請求項１】カラーフィルタ等のように周期パターンを持つ部品のムラ欠陥を検査する装置であって、（ａ）部品の一部又は全体について、撮影装置から得られる画像輝度データを記憶する手段と、（ｂ）記憶された画像輝度データから、画像輝度分布データを作成する手段と、（ｃ）画像輝度分布データより、最頻輝度値、最大輝度値、及び最小輝度値を算出する手段と、（ｄ）最頻輝度値、最大輝度値、及び最小輝度値を用いて、画像輝度データを規格化し、規格化された画像輝度データが、1つのしきい値よりも小さいか又はもう１つのしきい値よりも大きいところをムラ欠陥候補部とする手段と、（ｅ）隣接するムラ欠陥候補部を、１つのムラ欠陥候補領域として認識するために、ラベリングする手段と、（ｆ）ムラ欠陥候補領域の座標、面積、平均輝度値を算出する手段と、（ｇ）ムラ欠陥候補領域の周辺部を、ムラ欠陥候補周辺部とし、そのムラ欠陥候補周辺部の平均輝度値を算出する手段と、（ｈ）ムラ欠陥候補領域の面積の大きさ、及びムラ欠陥候補領域の平均輝度値とムラ欠陥候補周辺部の平均輝度値との差の大きさから、ムラ欠陥部を検出する手段と、（ｉ）ムラ欠陥部の座標、面積、平均輝度を保存する手段と、を具備することを特徴とするムラ欠陥検査装置。
【請求項２】カラーフィルタ等のように周期パターンを持つ部品のムラ欠陥を検査する方法であって、（ａ）部品の一部又は全体について、撮影装置から得られる画像輝度データを記憶するステップと、（ｂ）記憶された画像輝度データから、画像輝度分布データを作成するステップと、（ｃ）画像輝度分布データより、最頻輝度値、最大輝度値、及び最小輝度値を算出するステップと、（ｄ）最頻輝度値、最大輝度値、及び最小輝度値を用いて、画像輝度データを規格化し、規格化された画像輝度データが、1つのしきい値よりも小さいか又はもう１つのしきい値よりも大きいところをムラ欠陥候補部とするステップと、（ｅ）隣接するムラ欠陥候補部を、１つのムラ欠陥候補領域として認識するために、ラベリングするステップと、（ｆ）ムラ欠陥候補領域の座標、面積、平均輝度値を算出するステップと、（ｇ）ムラ欠陥候補領域の周辺部を、ムラ欠陥候補周辺部とし、そのムラ欠陥候補周辺部の平均輝度値を算出するステップと、（ｈ）ムラ欠陥候補領域の面積の大きさ、及びムラ欠陥候補領域の平均輝度値とムラ欠陥候補周辺部の平均輝度値との差の大きさから、ムラ欠陥部を検出するステップと、（ｉ）ムラ欠陥部の座標、面積、平均輝度を保存するステップと、を含むことを特徴とするムラ欠陥検査方法。
【請求項３】コンピュータによってカラーフィルタ等のように周期パターンを持つ部品のムラ欠陥を検査するためのプログラムを記録した記録媒体であって、そのプログラムは、（ａ）部品の一部又は全体について、撮影装置から得られる画像輝度データを記憶するステップと、（ｂ）記憶された画像輝度データから、画像輝度分布データを作成するステップと、（ｃ）画像輝度分布データより、最頻輝度値、最大輝度値、及び最小輝度値を算出するステップと、（ｄ）最頻輝度値、最大輝度値、及び最小輝度値を用いて、画像輝度データを規格化し、規格化された画像輝度データが、1つのしきい値よりも小さいか又はもう１つのしきい値よりも大きいところをムラ欠陥候補部とするステップと、（ｅ）隣接するムラ欠陥候補部を、１つのムラ欠陥候補領域として認識するために、ラベリングするステップと、（ｆ）ムラ欠陥候補領域の座標、面積、平均輝度値を算出するステップと、（ｇ）ムラ欠陥候補領域の周辺部を、ムラ欠陥候補周辺部とし、そのムラ欠陥候補周辺部の平均輝度値を算出するステップと、（ｈ）ムラ欠陥候補領域の面積の大きさ、及びムラ欠陥候補領域の平均輝度値とムラ欠陥候補周辺部の平均輝度値との差の大きさから、ムラ欠陥部を検出するステップと、（ｉ）ムラ欠陥部の座標、面積、平均輝度を保存するステップと、を含むことを特徴とするムラ欠陥検査プログラムを記録した記録媒体。
【請求項１】カラーフィルタ等のように周期パターンを持つ部品のムラ欠陥を検査する装置であって、（ａ）部品の一部又は全体について、撮影装置から得られる画像輝度データを記憶する手段と、（ｂ）記憶された画像輝度データから、画像輝度分布データを作成する手段と、（ｃ）画像輝度分布データより、最頻輝度値、最大輝度値、及び最小輝度値を算出する手段と、（ｄ）最頻輝度値、最大輝度値、及び最小輝度値を用いて、画像輝度データを規格化し、規格化された画像輝度データが、1つのしきい値よりも小さいか又はもう１つのしきい値よりも大きいところをムラ欠陥候補部とする手段と、（ｅ）隣接するムラ欠陥候補部を、１つのムラ欠陥候補領域として認識するために、ラベリングする手段と、（ｆ）ムラ欠陥候補領域の座標、面積、平均輝度値を算出する手段と、（ｇ）ムラ欠陥候補領域の周辺部を、ムラ欠陥候補周辺部とし、そのムラ欠陥候補周辺部の平均輝度値を算出する手段と、（ｈ）ムラ欠陥候補領域の面積の大きさ、及びムラ欠陥候補領域の平均輝度値とムラ欠陥候補周辺部の平均輝度値との差の大きさから、ムラ欠陥部を検出する手段と、（ｉ）ムラ欠陥部の座標、面積、平均輝度を保存する手段と、を具備することを特徴とするムラ欠陥検査装置。
【請求項２】カラーフィルタ等のように周期パターンを持つ部品のムラ欠陥を検査する方法であって、（ａ）部品の一部又は全体について、撮影装置から得られる画像輝度データを記憶するステップと、（ｂ）記憶された画像輝度データから、画像輝度分布データを作成するステップと、（ｃ）画像輝度分布データより、最頻輝度値、最大輝度値、及び最小輝度値を算出するステップと、（ｄ）最頻輝度値、最大輝度値、及び最小輝度値を用いて、画像輝度データを規格化し、規格化された画像輝度データが、1つのしきい値よりも小さいか又はもう１つのしきい値よりも大きいところをムラ欠陥候補部とするステップと、（ｅ）隣接するムラ欠陥候補部を、１つのムラ欠陥候補領域として認識するために、ラベリングするステップと、（ｆ）ムラ欠陥候補領域の座標、面積、平均輝度値を算出するステップと、（ｇ）ムラ欠陥候補領域の周辺部を、ムラ欠陥候補周辺部とし、そのムラ欠陥候補周辺部の平均輝度値を算出するステップと、（ｈ）ムラ欠陥候補領域の面積の大きさ、及びムラ欠陥候補領域の平均輝度値とムラ欠陥候補周辺部の平均輝度値との差の大きさから、ムラ欠陥部を検出するステップと、（ｉ）ムラ欠陥部の座標、面積、平均輝度を保存するステップと、を含むことを特徴とするムラ欠陥検査方法。
【請求項３】コンピュータによってカラーフィルタ等のように周期パターンを持つ部品のムラ欠陥を検査するためのプログラムを記録した記録媒体であって、そのプログラムは、（ａ）部品の一部又は全体について、撮影装置から得られる画像輝度データを記憶するステップと、（ｂ）記憶された画像輝度データから、画像輝度分布データを作成するステップと、（ｃ）画像輝度分布データより、最頻輝度値、最大輝度値、及び最小輝度値を算出するステップと、（ｄ）最頻輝度値、最大輝度値、及び最小輝度値を用いて、画像輝度データを規格化し、規格化された画像輝度データが、1つのしきい値よりも小さいか又はもう１つのしきい値よりも大きいところをムラ欠陥候補部とするステップと、（ｅ）隣接するムラ欠陥候補部を、１つのムラ欠陥候補領域として認識するために、ラベリングするステップと、（ｆ）ムラ欠陥候補領域の座標、面積、平均輝度値を算出するステップと、（ｇ）ムラ欠陥候補領域の周辺部を、ムラ欠陥候補周辺部とし、そのムラ欠陥候補周辺部の平均輝度値を算出するステップと、（ｈ）ムラ欠陥候補領域の面積の大きさ、及びムラ欠陥候補領域の平均輝度値とムラ欠陥候補周辺部の平均輝度値との差の大きさから、ムラ欠陥部を検出するステップと、（ｉ）ムラ欠陥部の座標、面積、平均輝度を保存するステップと、を含むことを特徴とするムラ欠陥検査プログラムを記録した記録媒体。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【公開番号】特開２０００−１１３１８８（Ｐ２０００−１１３１８８Ａ）
【公開日】平成１２年４月２１日（２０００．４．２１）
【国際特許分類】
【出願番号】特願平１０−２８３９４４
【出願日】平成１０年１０月６日（１９９８．１０．６）
【出願人】（０００００３１９３）凸版印刷株式会社 (10,630)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成１２年４月２１日（２０００．４．２１）
【国際特許分類】
【出願日】平成１０年１０月６日（１９９８．１０．６）
【出願人】（０００００３１９３）凸版印刷株式会社 (10,630)
【Ｆターム（参考）】
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