固体撮像素子の検査装置及び方法
【課題】主観評価における画質妨害度と相関の取れた色むら・色シェーディング検査を行うことができる固体撮像素子の検査装置を提供する。
【解決手段】色むら・色シェーディング検査装置３０は、以下のユニットを備える。通信回路３１は、デジタルスチルカメラ２０の画像データを取り込む。画像メモリ３２は、通信回路３１で取り込んだ画像データを記憶する。演算手段３３は、画像データの色むら度・色シェーディング度を数値化する。判定手段３４は、数値化された値の合格・不合格を判断する。制御手段３５は、演算手段３３、判定手段３４を制御する。
【解決手段】色むら・色シェーディング検査装置３０は、以下のユニットを備える。通信回路３１は、デジタルスチルカメラ２０の画像データを取り込む。画像メモリ３２は、通信回路３１で取り込んだ画像データを記憶する。演算手段３３は、画像データの色むら度・色シェーディング度を数値化する。判定手段３４は、数値化された値の合格・不合格を判断する。制御手段３５は、演算手段３３、判定手段３４を制御する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ＣＣＤ、デジタルスチルカメラ、デジタルビデオカメラなどの固体撮像素子及び固体撮像装置の色むら及び色シェーディングを検査する固体撮像素子の検査装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
固体撮像素子は、多数の画素が平面格子状に形成されているが、製造上各画素に開口むら、エッチングむら、フィルタの染色むらなどが生じ、固体撮像素子の全受光面において均一な受光特性を持たせることが困難である。これにより局所的な色むら、あるいは広範囲にわたっての色シェーディングが問題となることがある。
【０００３】
従来、このような色むら、色シェーディングの第１の検査技術として、人による基準画像目視比較による目視評価で良品、不良品を判断する手法があった。
【０００４】
また、第２の検査技術として以下の手法もあった。固体撮像素子及び固体撮像装置から出力される画像データをＲ−Ｙ 、Ｂ−Ｙなどの複数の色データに変換する。更に、画像データに対して複数の領域を設定し、各領域内の複数の色データの平均値を算出する。算出した平均値を全領域において同種の色データ毎に比較し、最大値と最小値を求め、同種の色データ毎に最大値と最小値の差データを全種の色データについて算出する。そして上記差データと予め設定されたしきい値と比較し、良品、不良品の検査を行っていた（特許文献１を参照）。
【特許文献１】特開平０５−０６０６５０
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、人が目視検査を行う第１の検査技術では、色むら、色シェーディング度合いの定量化が難しいという問題がある。例えば、同一のオペレーターが長時間検査を行った際に、検査結果にばらつきが生じてしまう可能性がある。更に、検査を行う人が変わった場合には、個々による検査の差が生じてしまう。
【０００６】
また、第２の検査技術では、人が目視検査を行う第１の検査技術より、色むら、色シェーディング度合いを定量化することが可能である。しかし、最終的に算出される最大値と最小値の差データが互いの色相を考慮していない、または人の色に対する感性に対して定量化されていないなどのために、人の視覚特性に合致しないことが多々あった。
【０００７】
本発明の目的は、主観評価における画質妨害度と相関の取れた色むら・色シェーディング検査を行うことができる固体撮像素子の検査装置及び方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するために、請求項１記載の固体撮像装置の検査装置は、固体撮像素子から出力される画像データ内に複数の測定領域を設定し、各測定領域の色ベクトルを演算する色ベクトル演算手段と、前記色ベクトル演算手段で演算された各領域の色ベクトルの色相角に基づき、前記測定領域間の色差値を演算する色差値演算手段と、前記色差値演算手段の演算結果に基づいて前記固体撮像素子の良品、不良品を判定する判定手段とを備えることを特徴とする。
【０００９】
請求項３記載の固体撮像装置の検査装置は、固体撮像素子から出力される画像データ内に複数の測定領域を設定し、前記測定領域間の色ベクトルを演算する領域間色ベクトル演算手段と、前記領域間色ベクトル演算手段で演算された測定領域間の色ベクトルの色相角に基づき、前記測定領域間の色差値を演算する色差値演算手段と、前記色差値演算手段の演算結果に基づいて前記固体撮像素子の良品、不良品を判定する判定手段とを備えることを特徴とする。
【００１０】
請求項５記載の固体撮像装置の検査方法は、固体撮像素子から出力される画像データ内に複数の測定領域を設定し、各測定領域の色ベクトルを演算する色ベクトル演算ステップと、前記色ベクトル演算ステップで演算された各領域の色ベクトルの色相角に基づき、前記測定領域間の色差値を演算する色差値演算ステップと、前記色差値演算ステップの演算結果と予め設定されたしきい値とを比較して、前記固体撮像素子の良品、不良品を判定する判定ステップとを備えることを特徴とする。
【００１１】
請求項７記載の固体撮像装置の検査方法は、固体撮像素子から出力される画像データ内に複数の測定領域を設定し、前記測定領域間の色ベクトルを演算する領域間色ベクトル演算ステップと、前記領域間色ベクトル演算ステップで演算された測定領域間の色ベクトルの色相角に基づき、前記測定領域間の色差値を演算する色差値演算ステップと、
前記色差値演算ステップの演算結果と予め設定されたしきい値と比較して、前記固体撮像素子または固体撮像装置の良品、不良品を判定する判定ステップとを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
固体撮像素子の検査装置は、固体撮像素子から出力される画像データ内に複数の測定領域を設定し、各測定領域の色ベクトルを演算する色ベクトル演算手段と、色ベクトル演算手段で演算された各領域の色ベクトルの色相角に基づき、測定領域間の色差値を演算する色差値演算手段と、色差値演算手段の演算結果に基づいて固体撮像素子の良品、不良品を判定する判定手段とを備える。
【００１３】
この構成により、主観評価における画質妨害度と相関の取れた色むら・色シェーディング検査を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照しながら詳細に説明する。
【００１５】
図１は、本発明の実施の形態に係る色むら・色シェーディング検査装置が検査対象である固体撮像装置と接続された状態のブロック図である。
【００１６】
図１において、検査対象に均一な面の光を発生させる光源１０、色むら・色シェーディング検査対象である固体撮像装置としてのデジタルスチルカメラ２０、デジタルスチルカメラ２０の検査を行う色むら・色シェーディング検査装置３０が示される。
【００１７】
デジタルスチルカメラ２０は、以下のユニットを備える。
【００１８】
レンズ２１は、光源１０からの光をＣＣＤ（固体撮像素子）２２へ集光する。ＣＣＤ（固体撮像素子）２２は、光を電気信号へ変換する。Ａ／Ｄ変換回路２３は、ＣＣＤ（固体撮像素子）２２から出力されるアナログ映像信号をデジタル信号へ変換する。
【００１９】
画像メモリ２４は、デジタル信号に変換された画像データを記憶する。通信回路２５は、外部に画像データの送信を行う。制御手段（ＣＰＵ）２６は、上記各ユニットを制御する。
【００２０】
色むら・色シェーディング検査装置３０は、以下のユニットを備える。
【００２１】
通信回路３１は、デジタルスチルカメラ２０の画像データを取り込む。画像メモリ３２は、通信回路３１で取り込んだ画像データを記憶する。演算手段（色ベクトル演算手段、色差値演算手段、領域間色ベクトル演算手段）３３は、画像データの色むら度・色シェーディング度を数値化する。
【００２２】
ここで、色ベクトル演算手段は、画像データ内に複数の測定領域を設定し、各測定領域の色ベクトルを演算する。また、色差値演算手段は、色ベクトル演算手段で演算された各領域の色ベクトルの色相角に基づき、測定領域間の色差値を演算する。また、領域間色ベクトル演算手段は、画像データ内に複数の測定領域を設定し、測定領域間の色ベクトルを演算する。更に色差値演算手段は、領域間色ベクトル演算手段で演算された測定領域間の色ベクトルの色相角に基づき、測定領域間の色差値を演算する。
【００２３】
判定手段３４は、数値化された値の合格（良品）・不合格（不良品）を判定する。更に詳しくは、色差値演算手段の演算結果と予め設定されたしきい値とを比較して、固体撮像素子または固体撮像装置の良品、不良品を判定する。
【００２４】
制御手段３５は、色ベクトル演算手段、色差値演算手段、領域間色ベクトル演算手段としての演算手段３３、判定手段３４を制御する。本実施の形態では、演算手段３３、判定手段３４、制御手段３５は、ＣＰＵ３６上のソフトウェアで各機能を実現している。
【００２５】
図２は、図１におけるデジタルスチルカメラで撮影する画像データを色むら・色シェーディング検査装置で検査する色むら・色シェーディング検査処理の手順の第１の例を示すフローチャートである。
【００２６】
図２において、色むら・色シェーディング検査処理に先立ち、まず、検査対象であるデジタルスチルカメラ２０で光源１０の均一な面の光を撮影する（ステップＳ１０１）。
【００２７】
撮影された均一な面の光は、レンズ２１、ＣＣＤ２２、Ａ／Ｄ変換回路２３を通じてデジタル信号に変換され、画像メモリ２４に蓄積される。
【００２８】
そして、通信回路２５、３１を経て最終的に色むら・色シェーディング検査装置３０の画像メモリ３２に画像データとして蓄積される（ステップＳ１０２）。尚、Ａ／Ｄ変換回路２３は色むら・色シェーディング検査装置３０の内部に持っても構わない。
【００２９】
図３は、図１における色むら・色シェーディング検査装置の複数の測定領域として、画像データ内にＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、４つの測定領域を設定した例を示す図である。
【００３０】
まず、図４に示すように画像データ内の複数の測定領域の色ベクトルを求める（ステップＳ１０３）。各測定領域の色ベクトルＯＡ，ベクトルＯＢ，ベクトルＯＣ，ベクトルＯＤは、例えば、画像ファイルがＪＰＥＧの場合、各領域のＣｒの積分値をＣｒ（領域）、Ｃｂの積分値をＣｂ（領域）とすると、以下のようになる。
【００３１】
【数１】
上記色ベクトルは、図４のように色空間座標上で表される。
【００３２】
次に、各測定領域間、即ち、Ａ−Ｂ領域間、Ａ−Ｃ領域間、Ａ−Ｄ領域間、Ｂ−Ｃ領域間、Ｂ−Ｄ領域間、Ｃ−Ｄ領域間の位相角を演算する（ステップＳ１０４）。
【００３３】
色相角を求める一例として、各領域の色ベクトルの色相角の差分を取る方法がある。具体的には、図４において、Ａ−Ｂ領域間の色相角θＡ−Ｂを求める場合、以下の式が成立する。
θＡ−Ｂ =｜θＡ − θＢ｜＝｜ｔａｎ−１（ Ｃｂ（Ａ） ／Ｃｒ（Ａ） ） − ｔａｎ−１（ Ｃｂ（Ｂ） ／Ｃｒ（Ｂ） ）｜
同様にＡ−Ｃ領域間、Ａ−Ｄ領域間、Ｂ−Ｃ領域間、Ｂ−Ｄ領域間、Ｃ−Ｄ領域間の色相角θＡ−Ｃ，θＡ−Ｄ，θＢ−Ｃ，θＢ−Ｄ，θＣ−Ｄは、以下の式が成立する。
θＡ−Ｃ =｜θＡ − θＣ｜＝｜ｔａｎ−１（ Ｃｂ（Ａ） ／Ｃｒ（Ａ） ） − ｔａｎ−１（ Ｃｂ（Ｃ） ／Ｃｒ（Ｃ） ）｜
θＡ−Ｄ =｜θＡ − θＤ｜＝｜ｔａｎ−１（ Ｃｂ（Ａ） ／Ｃｒ（Ａ） ） − ｔａｎ−１（ Ｃｂ（Ｄ） ／Ｃｒ（Ｄ） ）｜
θＢ−Ｃ =｜θＢ − θＣ｜＝｜ｔａｎ−１（ Ｃｂ（Ｂ） ／Ｃｒ（Ｂ） ） − ｔａｎ−１（ Ｃｂ（Ｃ） ／Ｃｒ（Ｃ） ）｜
θＢ−Ｄ =｜θＢ − θＤ｜＝｜ｔａｎ−１（ Ｃｂ（Ｂ） ／Ｃｒ（Ｂ） ） − ｔａｎ−１（ Ｃｂ（Ｄ） ／Ｃｒ（Ｄ） ）｜
θＣ−Ｄ =｜θＣ − θＤ｜＝｜ｔａｎ−１（ Ｃｂ（Ｃ） ／Ｃｒ（Ｃ） ） − ｔａｎ−１（ Ｃｂ（Ｄ） ／Ｃｒ（Ｄ） ）｜
図４では、θＡ−ＤとθＢ−Ｃのみ記している。
【００３４】
また、色相角を求める一例として、各領域間の色ベクトルの色相角を算出する方法もある。例えば領域Bと領域Cの色相角θB-Cを算出する場合、図５のように、
BC(→)= OB(→)−OC(→) = ( |Cr(B)−Cr(C)| , |Cb(B)−Cb(C)|)
とし、
θB-C ＝ tan-1( （ |Cb(B)−Cb(C)| / |Cr(B)−Cr(C)| ）
とする。同様にA-B領域間 , A-C領域間 , A-D領域間 , B-C領域間, B-D領域間 , C-D領域間の色相角θA-B，θA-C，θA-D，θB-D，θC-D は、
θA-B ＝ tan-1( （|Cb(A)−Cb(B)| / |Cr(A)−Cr(B)| ）
θA-C ＝ tan-1( （|Cb(A)−Cb(C)| / |Cr(A)−Cr(C)| ）
θA-D ＝ tan-1( （|Cb(A)−Cb(D)| / |Cr(A)−Cr(D)| ）
θB-D ＝ tan-1( （|Cb(B)−Cb(D)| / |Cr(B)−Cr(D)| ）
θC-D ＝ tan-1( （|Cb(C)−Cb(D)| / |Cr(C)−Cr(D)| ）
としてもよい。
【００３５】
以上の計算により算出したθＡ−Ｂ、θＡ−Ｃ、θＡ−Ｄ、θＢ−Ｄ、θＣ−Ｄから各測定領域間の色差値を演算する。
【００３６】
本発明は、この測定領域間の色ベクトル演算式に色相角を加味して、人の色むら・色シェーディングに対する主観特性と相関を持たせたことを特徴とする。
【００３７】
以下は、色相角演算方法を用いた測定領域間の色差値演算式の一例で色相角が大きい程、色差値が大きくなる式になっている。複数の測定領域間の色差値をそれぞれＣＡ−Ｂ、ＣＡ−Ｃ、ＣＡ−Ｄ、ＣＢ−Ｃ、ＣＢ−Ｄ、ＣＣ−Ｄとし、色相角影響度係数をｋとすると、
【００３８】
【数２】
とする。
【００３９】
ステップＳ１０６で測定領域間ＣＡ−Ｂ、ＣＡ−Ｃ、ＣＡ−Ｄ、ＣＢ−Ｃ、ＣＢ−Ｄ、ＣＣ−Ｄの色差値が規定値以下であるか否かを判断する。規格値以下であった場合、検査合格とし（ステップＳ１０７）、規格値を超える場合、検査不合格と判定する（ステップＳ１０８）。
【００４０】
ここで、図２において、ステップＳ１０６では、演算値を規格値と比較した結果の検査不合格の場合にはさらに補正処理を行うようにしても良い。なお、ステップ１０７で検査合格であった場合、補正処理は不要となる。
【００４１】
図６は、図２のステップＳ１０８において、規格値を超え、検査不合格と判断された場合に行われる色むら・色シェーディング補正処理の手順を示すフローチャートである。
【００４２】
図６において、まず、領域Ａ、領域Ｂ、領域Ｃ、領域Ｄの各領域の色相角の差から各領域の色シェーディング補正係数を算出する（ステップＳ２０１）。領域ＡとＣ、領域ＢとＤ、領域ＡとＢ、領域ＣとＤの色相角の差がθＡ−Ｃ・θＢ−Ｄ・θＡ−Ｂ・θＣ−Ｄの時、各領域の色むら・色シェーディング補正係数をＲＡ−Ｃ、ＲＢ−Ｄ、ＲＡ−Ｂ、ＲＣ−Ｄとする。
【００４３】
また、色相角の差が１８０°になる時、補正係数ＲＡ−Ｃ、ＲＢ−Ｄ、ＲＡ−Ｂ、ＲＣ−Ｄが最大の１となるようにすると、各領域間から算出される補正係数の一例として、以下のように表される。
ＲＡ−Ｃ ＝ ｜Ｓｉｎ（θＡ−Ｃ ／ ２ ）｜
ＲＢ−Ｄ ＝ ｜Ｓｉｎ（θＢ−Ｃ ／ ２ ）｜
ＲＡ−Ｂ ＝ ｜Ｓｉｎ（θＡ−Ｂ ／ ２ ）｜
ＲＣ−Ｄ ＝ ｜Ｓｉｎ（θＣ−Ｄ ／ ２ ）｜
次に、各領域の色むら・色シェーディング補正係数であるＲＡ−Ｃ、ＲＢ−Ｄ、ＲＡ−Ｂ、ＲＣ−Ｄの最大値から、画面全体、即ち全領域にかける補正係数Ｒを求める（ステップＳ２０２）。
【００４４】
最大補正量をｋとし、補正量を色相角の差により最大補正量乃至最大補正量×１／２まで可変させるとした場合、各領域の色むら・色シェーディング補正係数の最大値がＲＡ−Ｃであった場合、本実施の形態では、以下の式のように設定する。
Ｒ ＝ ｋ × １ ／ ２ ×｜ＲＡ−Ｃ + １｜
次に、上記で算出した補正係数Ｒを使用した具体的な色むら・色シェーディング補正方法の一例を説明する。
【００４５】
図７は、図２のステップＳ１０３で取り込んだ画像を６×４に分割した例を示す図で、各領域には領域名が付けてある。実際に使用する分割数は多い方が精度の高い補正を行えるが、補正データのメモリ容量は分割数が多くなれば多くなる程増加する。
【００４６】
まず、図７の全領域ｘ１ｙ１〜ｘ６ｙ４のＸ方向に対して、
【００４７】
【数３】
【００４８】
の色差信号Ｃｒの積分値Ｃｒ（xmyn） と、色差信号Ｃｂの積分値Ｃｂ（xmyn）の値からＣｒ、Ｃｂ毎に近似曲線を算出する。
【００４９】
各領域の中心座標にＣｒ、Ｃｂ値をプロットした場合、近似曲線は、Ｃｒは曲線３０、Ｃｂは曲線３２となる。この近似曲線はＸ方向の色むら・色シェーディング量を表現していると言える。
【００５０】
この近似曲線をＣｒ、Ｃｂともに完全に補正した場合が色むら・色シェーディングの完全補正になるため、Ｃｒは曲線３０、Ｃｂは曲線３２の近似曲線を最大補正係数ｋとすることが可能である。
【００５１】
補正に際し、補正係数Ｒの近似曲線Ｃｒは曲線３１、Ｃｂは曲線３３を使用して、各画素毎に近似曲線係数Ｒの掛け算を行う。この作業を全行、ここではｙ４まで行い、全画面の補正を行う（ステップＳ２０３）。そして、本処理を終了する。
【００５２】
尚、本実施の形態では、水平方向のみ近似曲線を求め補正を行ったが、垂直方向で同様な補正を行っても構わない。また、水平方向、垂直方向、両者の近似曲線を算出し、両近似曲線係数の掛け算を行い、補正を行っても構わない。
【００５３】
また、色むら・色シェーディング検査装置３０は、色むら・色シェーディング検査機能のみ有してもよいし、色むら・色シェーディング補正機能を有していてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１】発明の実施の形態に係る色むら・色シェーディング検査装置が検査対象である固体撮像装置と接続された状態のブロック図である。
【図２】図１におけるデジタルスチルカメラで撮影する画像データを色むら・色シェーディング検査装置で検査する色むら・色シェーディング検査処理の手順の第１の例を示すフローチャートである。
【図３】図１における色むら・色シェーディング検査装置の測定領域として、画像データ内にＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、４つの測定領域を設定した例を示す図である。
【図４】図１におけるデジタルスチルカメラの色相角を表す色空間座標を示す図である（その１）。
【図５】図１におけるデジタルスチルカメラの色相角を表す色空間座標を示す図である（その２）。
【図６】図２のステップＳ１１２で実行される色むら・色シェーディング補正処理の手順を示すフローチャートである。
【図７】図１における色むら・色シェーディング検査装置による色シェーディング補正方法を表す説明図である。
【符号の説明】
【００５５】
１０ 光源
２０ デジタルスチルカメラ
２１ レンズ
２２ ＣＣＤ
２３ Ａ／Ｄ変換回路
２４ 画像メモリ
２５ 通信回路
２６ 制御手段
３０ 色むら、色シェーディング検査装置
３１ 通信回路
３２ 画像メモリ
３３ 演算手段
３４ 判定手段
３５ 制御手段
３６ ＣＰＵ
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ＣＣＤ、デジタルスチルカメラ、デジタルビデオカメラなどの固体撮像素子及び固体撮像装置の色むら及び色シェーディングを検査する固体撮像素子の検査装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
固体撮像素子は、多数の画素が平面格子状に形成されているが、製造上各画素に開口むら、エッチングむら、フィルタの染色むらなどが生じ、固体撮像素子の全受光面において均一な受光特性を持たせることが困難である。これにより局所的な色むら、あるいは広範囲にわたっての色シェーディングが問題となることがある。
【０００３】
従来、このような色むら、色シェーディングの第１の検査技術として、人による基準画像目視比較による目視評価で良品、不良品を判断する手法があった。
【０００４】
また、第２の検査技術として以下の手法もあった。固体撮像素子及び固体撮像装置から出力される画像データをＲ−Ｙ 、Ｂ−Ｙなどの複数の色データに変換する。更に、画像データに対して複数の領域を設定し、各領域内の複数の色データの平均値を算出する。算出した平均値を全領域において同種の色データ毎に比較し、最大値と最小値を求め、同種の色データ毎に最大値と最小値の差データを全種の色データについて算出する。そして上記差データと予め設定されたしきい値と比較し、良品、不良品の検査を行っていた（特許文献１を参照）。
【特許文献１】特開平０５−０６０６５０
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、人が目視検査を行う第１の検査技術では、色むら、色シェーディング度合いの定量化が難しいという問題がある。例えば、同一のオペレーターが長時間検査を行った際に、検査結果にばらつきが生じてしまう可能性がある。更に、検査を行う人が変わった場合には、個々による検査の差が生じてしまう。
【０００６】
また、第２の検査技術では、人が目視検査を行う第１の検査技術より、色むら、色シェーディング度合いを定量化することが可能である。しかし、最終的に算出される最大値と最小値の差データが互いの色相を考慮していない、または人の色に対する感性に対して定量化されていないなどのために、人の視覚特性に合致しないことが多々あった。
【０００７】
本発明の目的は、主観評価における画質妨害度と相関の取れた色むら・色シェーディング検査を行うことができる固体撮像素子の検査装置及び方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するために、請求項１記載の固体撮像装置の検査装置は、固体撮像素子から出力される画像データ内に複数の測定領域を設定し、各測定領域の色ベクトルを演算する色ベクトル演算手段と、前記色ベクトル演算手段で演算された各領域の色ベクトルの色相角に基づき、前記測定領域間の色差値を演算する色差値演算手段と、前記色差値演算手段の演算結果に基づいて前記固体撮像素子の良品、不良品を判定する判定手段とを備えることを特徴とする。
【０００９】
請求項３記載の固体撮像装置の検査装置は、固体撮像素子から出力される画像データ内に複数の測定領域を設定し、前記測定領域間の色ベクトルを演算する領域間色ベクトル演算手段と、前記領域間色ベクトル演算手段で演算された測定領域間の色ベクトルの色相角に基づき、前記測定領域間の色差値を演算する色差値演算手段と、前記色差値演算手段の演算結果に基づいて前記固体撮像素子の良品、不良品を判定する判定手段とを備えることを特徴とする。
【００１０】
請求項５記載の固体撮像装置の検査方法は、固体撮像素子から出力される画像データ内に複数の測定領域を設定し、各測定領域の色ベクトルを演算する色ベクトル演算ステップと、前記色ベクトル演算ステップで演算された各領域の色ベクトルの色相角に基づき、前記測定領域間の色差値を演算する色差値演算ステップと、前記色差値演算ステップの演算結果と予め設定されたしきい値とを比較して、前記固体撮像素子の良品、不良品を判定する判定ステップとを備えることを特徴とする。
【００１１】
請求項７記載の固体撮像装置の検査方法は、固体撮像素子から出力される画像データ内に複数の測定領域を設定し、前記測定領域間の色ベクトルを演算する領域間色ベクトル演算ステップと、前記領域間色ベクトル演算ステップで演算された測定領域間の色ベクトルの色相角に基づき、前記測定領域間の色差値を演算する色差値演算ステップと、
前記色差値演算ステップの演算結果と予め設定されたしきい値と比較して、前記固体撮像素子または固体撮像装置の良品、不良品を判定する判定ステップとを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
固体撮像素子の検査装置は、固体撮像素子から出力される画像データ内に複数の測定領域を設定し、各測定領域の色ベクトルを演算する色ベクトル演算手段と、色ベクトル演算手段で演算された各領域の色ベクトルの色相角に基づき、測定領域間の色差値を演算する色差値演算手段と、色差値演算手段の演算結果に基づいて固体撮像素子の良品、不良品を判定する判定手段とを備える。
【００１３】
この構成により、主観評価における画質妨害度と相関の取れた色むら・色シェーディング検査を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照しながら詳細に説明する。
【００１５】
図１は、本発明の実施の形態に係る色むら・色シェーディング検査装置が検査対象である固体撮像装置と接続された状態のブロック図である。
【００１６】
図１において、検査対象に均一な面の光を発生させる光源１０、色むら・色シェーディング検査対象である固体撮像装置としてのデジタルスチルカメラ２０、デジタルスチルカメラ２０の検査を行う色むら・色シェーディング検査装置３０が示される。
【００１７】
デジタルスチルカメラ２０は、以下のユニットを備える。
【００１８】
レンズ２１は、光源１０からの光をＣＣＤ（固体撮像素子）２２へ集光する。ＣＣＤ（固体撮像素子）２２は、光を電気信号へ変換する。Ａ／Ｄ変換回路２３は、ＣＣＤ（固体撮像素子）２２から出力されるアナログ映像信号をデジタル信号へ変換する。
【００１９】
画像メモリ２４は、デジタル信号に変換された画像データを記憶する。通信回路２５は、外部に画像データの送信を行う。制御手段（ＣＰＵ）２６は、上記各ユニットを制御する。
【００２０】
色むら・色シェーディング検査装置３０は、以下のユニットを備える。
【００２１】
通信回路３１は、デジタルスチルカメラ２０の画像データを取り込む。画像メモリ３２は、通信回路３１で取り込んだ画像データを記憶する。演算手段（色ベクトル演算手段、色差値演算手段、領域間色ベクトル演算手段）３３は、画像データの色むら度・色シェーディング度を数値化する。
【００２２】
ここで、色ベクトル演算手段は、画像データ内に複数の測定領域を設定し、各測定領域の色ベクトルを演算する。また、色差値演算手段は、色ベクトル演算手段で演算された各領域の色ベクトルの色相角に基づき、測定領域間の色差値を演算する。また、領域間色ベクトル演算手段は、画像データ内に複数の測定領域を設定し、測定領域間の色ベクトルを演算する。更に色差値演算手段は、領域間色ベクトル演算手段で演算された測定領域間の色ベクトルの色相角に基づき、測定領域間の色差値を演算する。
【００２３】
判定手段３４は、数値化された値の合格（良品）・不合格（不良品）を判定する。更に詳しくは、色差値演算手段の演算結果と予め設定されたしきい値とを比較して、固体撮像素子または固体撮像装置の良品、不良品を判定する。
【００２４】
制御手段３５は、色ベクトル演算手段、色差値演算手段、領域間色ベクトル演算手段としての演算手段３３、判定手段３４を制御する。本実施の形態では、演算手段３３、判定手段３４、制御手段３５は、ＣＰＵ３６上のソフトウェアで各機能を実現している。
【００２５】
図２は、図１におけるデジタルスチルカメラで撮影する画像データを色むら・色シェーディング検査装置で検査する色むら・色シェーディング検査処理の手順の第１の例を示すフローチャートである。
【００２６】
図２において、色むら・色シェーディング検査処理に先立ち、まず、検査対象であるデジタルスチルカメラ２０で光源１０の均一な面の光を撮影する（ステップＳ１０１）。
【００２７】
撮影された均一な面の光は、レンズ２１、ＣＣＤ２２、Ａ／Ｄ変換回路２３を通じてデジタル信号に変換され、画像メモリ２４に蓄積される。
【００２８】
そして、通信回路２５、３１を経て最終的に色むら・色シェーディング検査装置３０の画像メモリ３２に画像データとして蓄積される（ステップＳ１０２）。尚、Ａ／Ｄ変換回路２３は色むら・色シェーディング検査装置３０の内部に持っても構わない。
【００２９】
図３は、図１における色むら・色シェーディング検査装置の複数の測定領域として、画像データ内にＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、４つの測定領域を設定した例を示す図である。
【００３０】
まず、図４に示すように画像データ内の複数の測定領域の色ベクトルを求める（ステップＳ１０３）。各測定領域の色ベクトルＯＡ，ベクトルＯＢ，ベクトルＯＣ，ベクトルＯＤは、例えば、画像ファイルがＪＰＥＧの場合、各領域のＣｒの積分値をＣｒ（領域）、Ｃｂの積分値をＣｂ（領域）とすると、以下のようになる。
【００３１】
【数１】
上記色ベクトルは、図４のように色空間座標上で表される。
【００３２】
次に、各測定領域間、即ち、Ａ−Ｂ領域間、Ａ−Ｃ領域間、Ａ−Ｄ領域間、Ｂ−Ｃ領域間、Ｂ−Ｄ領域間、Ｃ−Ｄ領域間の位相角を演算する（ステップＳ１０４）。
【００３３】
色相角を求める一例として、各領域の色ベクトルの色相角の差分を取る方法がある。具体的には、図４において、Ａ−Ｂ領域間の色相角θＡ−Ｂを求める場合、以下の式が成立する。
θＡ−Ｂ =｜θＡ − θＢ｜＝｜ｔａｎ−１（ Ｃｂ（Ａ） ／Ｃｒ（Ａ） ） − ｔａｎ−１（ Ｃｂ（Ｂ） ／Ｃｒ（Ｂ） ）｜
同様にＡ−Ｃ領域間、Ａ−Ｄ領域間、Ｂ−Ｃ領域間、Ｂ−Ｄ領域間、Ｃ−Ｄ領域間の色相角θＡ−Ｃ，θＡ−Ｄ，θＢ−Ｃ，θＢ−Ｄ，θＣ−Ｄは、以下の式が成立する。
θＡ−Ｃ =｜θＡ − θＣ｜＝｜ｔａｎ−１（ Ｃｂ（Ａ） ／Ｃｒ（Ａ） ） − ｔａｎ−１（ Ｃｂ（Ｃ） ／Ｃｒ（Ｃ） ）｜
θＡ−Ｄ =｜θＡ − θＤ｜＝｜ｔａｎ−１（ Ｃｂ（Ａ） ／Ｃｒ（Ａ） ） − ｔａｎ−１（ Ｃｂ（Ｄ） ／Ｃｒ（Ｄ） ）｜
θＢ−Ｃ =｜θＢ − θＣ｜＝｜ｔａｎ−１（ Ｃｂ（Ｂ） ／Ｃｒ（Ｂ） ） − ｔａｎ−１（ Ｃｂ（Ｃ） ／Ｃｒ（Ｃ） ）｜
θＢ−Ｄ =｜θＢ − θＤ｜＝｜ｔａｎ−１（ Ｃｂ（Ｂ） ／Ｃｒ（Ｂ） ） − ｔａｎ−１（ Ｃｂ（Ｄ） ／Ｃｒ（Ｄ） ）｜
θＣ−Ｄ =｜θＣ − θＤ｜＝｜ｔａｎ−１（ Ｃｂ（Ｃ） ／Ｃｒ（Ｃ） ） − ｔａｎ−１（ Ｃｂ（Ｄ） ／Ｃｒ（Ｄ） ）｜
図４では、θＡ−ＤとθＢ−Ｃのみ記している。
【００３４】
また、色相角を求める一例として、各領域間の色ベクトルの色相角を算出する方法もある。例えば領域Bと領域Cの色相角θB-Cを算出する場合、図５のように、
BC(→)= OB(→)−OC(→) = ( |Cr(B)−Cr(C)| , |Cb(B)−Cb(C)|)
とし、
θB-C ＝ tan-1( （ |Cb(B)−Cb(C)| / |Cr(B)−Cr(C)| ）
とする。同様にA-B領域間 , A-C領域間 , A-D領域間 , B-C領域間, B-D領域間 , C-D領域間の色相角θA-B，θA-C，θA-D，θB-D，θC-D は、
θA-B ＝ tan-1( （|Cb(A)−Cb(B)| / |Cr(A)−Cr(B)| ）
θA-C ＝ tan-1( （|Cb(A)−Cb(C)| / |Cr(A)−Cr(C)| ）
θA-D ＝ tan-1( （|Cb(A)−Cb(D)| / |Cr(A)−Cr(D)| ）
θB-D ＝ tan-1( （|Cb(B)−Cb(D)| / |Cr(B)−Cr(D)| ）
θC-D ＝ tan-1( （|Cb(C)−Cb(D)| / |Cr(C)−Cr(D)| ）
としてもよい。
【００３５】
以上の計算により算出したθＡ−Ｂ、θＡ−Ｃ、θＡ−Ｄ、θＢ−Ｄ、θＣ−Ｄから各測定領域間の色差値を演算する。
【００３６】
本発明は、この測定領域間の色ベクトル演算式に色相角を加味して、人の色むら・色シェーディングに対する主観特性と相関を持たせたことを特徴とする。
【００３７】
以下は、色相角演算方法を用いた測定領域間の色差値演算式の一例で色相角が大きい程、色差値が大きくなる式になっている。複数の測定領域間の色差値をそれぞれＣＡ−Ｂ、ＣＡ−Ｃ、ＣＡ−Ｄ、ＣＢ−Ｃ、ＣＢ−Ｄ、ＣＣ−Ｄとし、色相角影響度係数をｋとすると、
【００３８】
【数２】
とする。
【００３９】
ステップＳ１０６で測定領域間ＣＡ−Ｂ、ＣＡ−Ｃ、ＣＡ−Ｄ、ＣＢ−Ｃ、ＣＢ−Ｄ、ＣＣ−Ｄの色差値が規定値以下であるか否かを判断する。規格値以下であった場合、検査合格とし（ステップＳ１０７）、規格値を超える場合、検査不合格と判定する（ステップＳ１０８）。
【００４０】
ここで、図２において、ステップＳ１０６では、演算値を規格値と比較した結果の検査不合格の場合にはさらに補正処理を行うようにしても良い。なお、ステップ１０７で検査合格であった場合、補正処理は不要となる。
【００４１】
図６は、図２のステップＳ１０８において、規格値を超え、検査不合格と判断された場合に行われる色むら・色シェーディング補正処理の手順を示すフローチャートである。
【００４２】
図６において、まず、領域Ａ、領域Ｂ、領域Ｃ、領域Ｄの各領域の色相角の差から各領域の色シェーディング補正係数を算出する（ステップＳ２０１）。領域ＡとＣ、領域ＢとＤ、領域ＡとＢ、領域ＣとＤの色相角の差がθＡ−Ｃ・θＢ−Ｄ・θＡ−Ｂ・θＣ−Ｄの時、各領域の色むら・色シェーディング補正係数をＲＡ−Ｃ、ＲＢ−Ｄ、ＲＡ−Ｂ、ＲＣ−Ｄとする。
【００４３】
また、色相角の差が１８０°になる時、補正係数ＲＡ−Ｃ、ＲＢ−Ｄ、ＲＡ−Ｂ、ＲＣ−Ｄが最大の１となるようにすると、各領域間から算出される補正係数の一例として、以下のように表される。
ＲＡ−Ｃ ＝ ｜Ｓｉｎ（θＡ−Ｃ ／ ２ ）｜
ＲＢ−Ｄ ＝ ｜Ｓｉｎ（θＢ−Ｃ ／ ２ ）｜
ＲＡ−Ｂ ＝ ｜Ｓｉｎ（θＡ−Ｂ ／ ２ ）｜
ＲＣ−Ｄ ＝ ｜Ｓｉｎ（θＣ−Ｄ ／ ２ ）｜
次に、各領域の色むら・色シェーディング補正係数であるＲＡ−Ｃ、ＲＢ−Ｄ、ＲＡ−Ｂ、ＲＣ−Ｄの最大値から、画面全体、即ち全領域にかける補正係数Ｒを求める（ステップＳ２０２）。
【００４４】
最大補正量をｋとし、補正量を色相角の差により最大補正量乃至最大補正量×１／２まで可変させるとした場合、各領域の色むら・色シェーディング補正係数の最大値がＲＡ−Ｃであった場合、本実施の形態では、以下の式のように設定する。
Ｒ ＝ ｋ × １ ／ ２ ×｜ＲＡ−Ｃ + １｜
次に、上記で算出した補正係数Ｒを使用した具体的な色むら・色シェーディング補正方法の一例を説明する。
【００４５】
図７は、図２のステップＳ１０３で取り込んだ画像を６×４に分割した例を示す図で、各領域には領域名が付けてある。実際に使用する分割数は多い方が精度の高い補正を行えるが、補正データのメモリ容量は分割数が多くなれば多くなる程増加する。
【００４６】
まず、図７の全領域ｘ１ｙ１〜ｘ６ｙ４のＸ方向に対して、
【００４７】
【数３】
【００４８】
の色差信号Ｃｒの積分値Ｃｒ（xmyn） と、色差信号Ｃｂの積分値Ｃｂ（xmyn）の値からＣｒ、Ｃｂ毎に近似曲線を算出する。
【００４９】
各領域の中心座標にＣｒ、Ｃｂ値をプロットした場合、近似曲線は、Ｃｒは曲線３０、Ｃｂは曲線３２となる。この近似曲線はＸ方向の色むら・色シェーディング量を表現していると言える。
【００５０】
この近似曲線をＣｒ、Ｃｂともに完全に補正した場合が色むら・色シェーディングの完全補正になるため、Ｃｒは曲線３０、Ｃｂは曲線３２の近似曲線を最大補正係数ｋとすることが可能である。
【００５１】
補正に際し、補正係数Ｒの近似曲線Ｃｒは曲線３１、Ｃｂは曲線３３を使用して、各画素毎に近似曲線係数Ｒの掛け算を行う。この作業を全行、ここではｙ４まで行い、全画面の補正を行う（ステップＳ２０３）。そして、本処理を終了する。
【００５２】
尚、本実施の形態では、水平方向のみ近似曲線を求め補正を行ったが、垂直方向で同様な補正を行っても構わない。また、水平方向、垂直方向、両者の近似曲線を算出し、両近似曲線係数の掛け算を行い、補正を行っても構わない。
【００５３】
また、色むら・色シェーディング検査装置３０は、色むら・色シェーディング検査機能のみ有してもよいし、色むら・色シェーディング補正機能を有していてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１】発明の実施の形態に係る色むら・色シェーディング検査装置が検査対象である固体撮像装置と接続された状態のブロック図である。
【図２】図１におけるデジタルスチルカメラで撮影する画像データを色むら・色シェーディング検査装置で検査する色むら・色シェーディング検査処理の手順の第１の例を示すフローチャートである。
【図３】図１における色むら・色シェーディング検査装置の測定領域として、画像データ内にＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、４つの測定領域を設定した例を示す図である。
【図４】図１におけるデジタルスチルカメラの色相角を表す色空間座標を示す図である（その１）。
【図５】図１におけるデジタルスチルカメラの色相角を表す色空間座標を示す図である（その２）。
【図６】図２のステップＳ１１２で実行される色むら・色シェーディング補正処理の手順を示すフローチャートである。
【図７】図１における色むら・色シェーディング検査装置による色シェーディング補正方法を表す説明図である。
【符号の説明】
【００５５】
１０ 光源
２０ デジタルスチルカメラ
２１ レンズ
２２ ＣＣＤ
２３ Ａ／Ｄ変換回路
２４ 画像メモリ
２５ 通信回路
２６ 制御手段
３０ 色むら、色シェーディング検査装置
３１ 通信回路
３２ 画像メモリ
３３ 演算手段
３４ 判定手段
３５ 制御手段
３６ ＣＰＵ
【特許請求の範囲】
【請求項１】
固体撮像素子から出力される画像データ内に複数の測定領域を設定し、各測定領域の色ベクトルを演算する色ベクトル演算手段と、
前記色ベクトル演算手段で演算された各領域の色ベクトルの色相角に基づき、前記測定領域間の色差値を演算する色差値演算手段と、
前記色差値演算手段の演算結果に基づいて前記固体撮像素子の良品、不良品を判定する判定手段と、
を備えることを特徴とする固体撮像素子の検査装置。
【請求項２】
前記判定手段は、前記色差値演算手段の演算結果と予め設定されたしきい値とを比較して、前記固体撮像素子の良品、不良品を判定する
ことを特徴とする請求項１に記載の検査装置。
【請求項３】
固体撮像素子から出力される画像データ内に複数の測定領域を設定し、前記測定領域間の色ベクトルを演算する領域間色ベクトル演算手段と、
前記領域間色ベクトル演算手段で演算された測定領域間の色ベクトルの色相角に基づき、前記測定領域間の色差値を演算する色差値演算手段と、
前記色差値演算手段の演算結果に基づいて前記固体撮像素子の良品、不良品を判定する判定手段と、
を備えることを特徴とする固体撮像素子の検査装置。
【請求項４】
前記判定手段は、前記色差値演算手段の演算結果と予め設定されたしきい値とを比較して、前記固体撮像素子の良品、不良品を判定することを特徴とする請求項３に記載の固体撮像素子の検査装置。
【請求項５】
固体撮像素子から出力される画像データ内に複数の測定領域を設定し、各測定領域の色ベクトルを演算する色ベクトル演算ステップと、
前記色ベクトル演算ステップで演算された各領域の色ベクトルの色相角に基づき、前記測定領域間の色差値を演算する色差値演算ステップと、
前記色差値演算ステップの演算結果と予め設定されたしきい値とを比較して、前記固体撮像素子の良品、不良品を判定する判定ステップと、
を備えることを特徴とする固体撮像素子の検査方法。
【請求項６】
前記判定ステップは、前記色差値演算ステップの演算結果と予め設定されたしきい値とを比較して、前記固体撮像素子の良品、不良品を判定することを特徴とする請求項５に記載の固体撮像素子の検査方法。
【請求項７】
固体撮像素子から出力される画像データ内に複数の測定領域を設定し、前記測定領域間の色ベクトルを演算する領域間色ベクトル演算ステップと、
前記領域間色ベクトル演算ステップで演算された測定領域間の色ベクトルの色相角に基づき、前記測定領域間の色差値を演算する色差値演算ステップと、
前記色差値演算ステップの演算結果と予め設定されたしきい値と比較して、前記固体撮像素子または固体撮像装置の良品、不良品を判定する判定ステップと、
を備えることを特徴とする固体撮像素子の検査方法。
【請求項８】
前記判定ステップは、前記色差値演算ステップの演算結果と予め設定されたしきい値と比較して、前記固体撮像素子の良品、不良品を判定することを特徴とする請求項７に記載の固体撮像素子の検査方法。
【請求項１】
固体撮像素子から出力される画像データ内に複数の測定領域を設定し、各測定領域の色ベクトルを演算する色ベクトル演算手段と、
前記色ベクトル演算手段で演算された各領域の色ベクトルの色相角に基づき、前記測定領域間の色差値を演算する色差値演算手段と、
前記色差値演算手段の演算結果に基づいて前記固体撮像素子の良品、不良品を判定する判定手段と、
を備えることを特徴とする固体撮像素子の検査装置。
【請求項２】
前記判定手段は、前記色差値演算手段の演算結果と予め設定されたしきい値とを比較して、前記固体撮像素子の良品、不良品を判定する
ことを特徴とする請求項１に記載の検査装置。
【請求項３】
固体撮像素子から出力される画像データ内に複数の測定領域を設定し、前記測定領域間の色ベクトルを演算する領域間色ベクトル演算手段と、
前記領域間色ベクトル演算手段で演算された測定領域間の色ベクトルの色相角に基づき、前記測定領域間の色差値を演算する色差値演算手段と、
前記色差値演算手段の演算結果に基づいて前記固体撮像素子の良品、不良品を判定する判定手段と、
を備えることを特徴とする固体撮像素子の検査装置。
【請求項４】
前記判定手段は、前記色差値演算手段の演算結果と予め設定されたしきい値とを比較して、前記固体撮像素子の良品、不良品を判定することを特徴とする請求項３に記載の固体撮像素子の検査装置。
【請求項５】
固体撮像素子から出力される画像データ内に複数の測定領域を設定し、各測定領域の色ベクトルを演算する色ベクトル演算ステップと、
前記色ベクトル演算ステップで演算された各領域の色ベクトルの色相角に基づき、前記測定領域間の色差値を演算する色差値演算ステップと、
前記色差値演算ステップの演算結果と予め設定されたしきい値とを比較して、前記固体撮像素子の良品、不良品を判定する判定ステップと、
を備えることを特徴とする固体撮像素子の検査方法。
【請求項６】
前記判定ステップは、前記色差値演算ステップの演算結果と予め設定されたしきい値とを比較して、前記固体撮像素子の良品、不良品を判定することを特徴とする請求項５に記載の固体撮像素子の検査方法。
【請求項７】
固体撮像素子から出力される画像データ内に複数の測定領域を設定し、前記測定領域間の色ベクトルを演算する領域間色ベクトル演算ステップと、
前記領域間色ベクトル演算ステップで演算された測定領域間の色ベクトルの色相角に基づき、前記測定領域間の色差値を演算する色差値演算ステップと、
前記色差値演算ステップの演算結果と予め設定されたしきい値と比較して、前記固体撮像素子または固体撮像装置の良品、不良品を判定する判定ステップと、
を備えることを特徴とする固体撮像素子の検査方法。
【請求項８】
前記判定ステップは、前記色差値演算ステップの演算結果と予め設定されたしきい値と比較して、前記固体撮像素子の良品、不良品を判定することを特徴とする請求項７に記載の固体撮像素子の検査方法。
【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２００８−２７０９８０（Ｐ２００８−２７０９８０Ａ）
【公開日】平成２０年１１月６日（２００８．１１．６）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００７−１０８５６１（Ｐ２００７−１０８５６１）
【出願日】平成１９年４月１７日（２００７．４．１７）
【出願人】（０００００１００７）キヤノン株式会社 (59,756)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２０年１１月６日（２００８．１１．６）
【国際特許分類】
【出願日】平成１９年４月１７日（２００７．４．１７）
【出願人】（０００００１００７）キヤノン株式会社 (59,756)
【Ｆターム（参考）】
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