画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび記録媒体
【課題】 他の色の画素との輝度差の大きい色の画素が存在しない場合であっても、高速かつ高精度に画素の色を判定し、検査時間を短縮することができる画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび記録媒体を提供する。
【解決手段】 欠陥部位検出部４は、画像データに基づいて、欠陥部位を判定する。プロファイル取得部５は、画像データに基づいて、表示パネル９の画素ごとにプロファイル値、たとえば輝度値を算出する。欠陥部位色判定部７は、算出されたプロファイル値の変化を表す変化パターンに基づいて、基準位置リストを作成する。そして、作成した基準位置リストに基づいて、欠陥部位の色を判定し、色ごとに予め設定された評価基準に基づいて、欠陥部位の良否判定を行う。
【解決手段】 欠陥部位検出部４は、画像データに基づいて、欠陥部位を判定する。プロファイル取得部５は、画像データに基づいて、表示パネル９の画素ごとにプロファイル値、たとえば輝度値を算出する。欠陥部位色判定部７は、算出されたプロファイル値の変化を表す変化パターンに基づいて、基準位置リストを作成する。そして、作成した基準位置リストに基づいて、欠陥部位の色を判定し、色ごとに予め設定された評価基準に基づいて、欠陥部位の良否判定を行う。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、表示パネルの欠陥を検査する画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび記録媒体に関し、特に、液晶表示パネルなどのフラットパネルディスプレイを点灯させて欠陥を検査するパネル点灯検査に適した画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
液晶表示パネルなどのフラットパネルディスプレイは、軽量、薄型および低消費電力などの特性を活かして、家電製品や情報端末装置などのディスプレイとして、幅広い分野で使用されている。こうしたフラットパネルディスプレイの製造現場では、各製造工程において電気的動作検査や、表示パネルを点灯させて検査する表示パネル欠陥検査などの種々の検査が行われ、品質が管理されている。
【０００３】
このような検査うち、表示パネル欠陥検査では、表示パネルを実際に点灯させて、輝点や黒点などの点欠陥、輝線や黒線などの線欠陥、および表示パネルのむらなどの各欠陥について、許容できる欠陥であるか、許容できない欠陥であるかが判定される。
【０００４】
従来技術による点灯検査は、作業者による目視検査によって、欠陥の判定が行われる。しかし、目視検査は、作業者の個人差による判定結果のばらつきや、作業者による処理能力に差が生じる。これらのばらつきや差をなくすために、表示パネル欠陥検査を自動で行う自動検査装置が導入されている。
【０００５】
この自動検査装置は、点欠陥および線欠陥などの欠陥のように、判定基準を数値化することができる欠陥を判定する場合には、判定結果のばらつきをなくすことができので、統一された判定を行うために適している。最終製品が表示パネルであるとき、欠陥が問題となるのは、製品である表示パネルに表示される映像を鑑賞者が鑑賞した際に、鑑賞者が目視で欠陥を認識する場合である。したがって、表示パネルの欠陥判定の基準については、目視による輝度を基準とするのが実状である。
【０００６】
しかし、自動検査装置による検査と目視検査とでは、色ごとの相対的な感度が異なる。たとえば、目視で同じ輝度の赤色（Ｒ）、緑色（Ｇ）および青色（Ｂ）の３色の輝点でも、自動検査装置の色ごとの相対的な感度は、目視に比べて、緑色が低く、青色が高い。このため、自動検査装置で全色の欠陥判定基準を同一に設定した場合、色ごとの欠陥検出感度は緑色が小さく、青色が高くなる。したがって、緑色輝点の欠陥で感度を調整すると、実際は問題ないレベルの目視輝度の青色輝点をより多く欠陥として検出してしまい、検出過多となる。反対に、青色輝点の欠陥で感度を調整すると、問題となる目視輝度の緑色輝点が検出されず、検出過少となる。このように、色ごとに欠陥判定基準を設定しない場合は検査精度が低下するという問題がある。
【０００７】
したがって、自動検査装置に、色ごとに目視の感度に合わせた欠陥の判定基準を設定すれば、このような問題は解消し、精度よく検査を行うことができる。しかし、そのためには自動検査装置が、画素ごとに色を判定する必要がある。
【０００８】
画素ごとに色を判定する従来技術として特許文献１に記載される欠陥検査装置がある。この欠陥検査装置は、表示パネルを撮像素子で撮像することによって得られる画像データに基づいて、表示パネルの各色画素（特許文献１では「絵素」と記載されているが、本願の「画素」に相当するので以下「画素」という）の輝度分布を検出し、色画素ごとの輝度差による輝度分布の周期性を利用して、欠陥部位の色判定を行い、判定した色に基づく判定基準によって、欠陥部位の良否判定を行う。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２００９−８５８９２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
特許文献１に記載される欠陥検査装置は、検査対象の表示パネルの色画素が３色であり、それぞれが相互に判定可能な程度に異なる輝度差があるので、周期性を利用して色判定を行うことができる。しかし、他の色画素のいずれとも判定可能な程度に輝度差が大きい色画素が少なくとも１色以上存在しない場合は、周期性を利用した色判定を行うことができない。たとえば、Ｒ、Ｇ、Ｂ、および黄色（Ｙ）の４色の色画素からなる表示パネルにおいて、ＹとＧとの輝度差が小さく、かつＲとＢとの輝度差が小さい場合、色判定を行う画素の輝度値に基づいて、各画素がＹもしくはＧの画素群に属するのか、またはＲもしくはＢの画素群に属するのかを判定することは容易であるが、ＹであるのかＧであるのかの判定、およびＲであるかＢであるかの判定は困難であり、結果として、画素の色を候補の色を１色にまで絞り込んで判定することはできない。
【００１１】
本発明の目的は、他の色の画素との輝度差の大きい色の画素が存在しない場合であっても、高速かつ高精度に画素の色を判定し、検査時間を短縮することができる画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび記録媒体を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明は、複数の色の画素が少なくとも１つの方向に周期的に配列される表示パネルに表示される予め定める検査パターンの画像を撮像素子によって撮像して得られる画像データに基づいて、各画素の特徴を表す特徴量を前記周期的に配列される方向に表す特徴量分布を生成する特徴量分布生成部と、
特徴量分布生成部によって生成された特徴量分布が示す特徴量の変化パターンの特徴に基づいて、画素の色を判定する色判定部とを含むことを特徴とする画像処理装置である。
【００１３】
また本発明は、前記表示パネルは、異なる色の画素が２方向に周期的に配列され、
前記特徴量分布生成部は、前記２方向の特徴量分布を生成し、
前記色判定部は、前記２方向の特徴量分布が示す特徴量の変化パターンの特徴に基づいて画素の色を判定することを特徴とする。
【００１４】
また本発明は、前記特徴量分布生成部によって生成された特徴量分布に基づいて、基準となる色の画素の位置を表す基準位置リストを作成する基準位置リスト作成部をさらに含み、
前記色判定部は、基準位置リスト作成部によって作成された基準位置リストに基づいて画素の色を判定することを特徴とする。
【００１５】
また本発明は、前記予め定める検査パターンは、１画素ごとに点灯と非点灯とを繰り返すパターンであることを特徴とする。
【００１６】
また本発明は、前記特徴量の変化パターンは、少なくとも３個以上の異なる特徴量から構成されることを特徴とする。
【００１７】
また本発明は、前記特徴量の変化の予測パターンを表わす予測パターン情報を予め記録する記録部をさらに含み、
前記色判定部は、前記特徴量分布生成部によって生成された特徴量分布が示す特徴量の変化パターンと、記録部に記録される予測パターン情報が示す予測パターンとを照合することによって、画素の色を判定することを特徴とする。
【００１８】
また本発明は、前記基準位置リスト作成部は、前記変化パターンの特徴に基づいて、表示パネルの画素の色の一部の色の画素について作成した基準位置リストを第１の基準位置リストとし、前記第１の基準位置リストに基づいて、第１の基準位置リストとして作成された色と異なる色の画素の位置を表す第２の基準位置リストを作成し、
前記色判定部は、前記基準位置リスト作成部によって作成された第２の基準位置リストに基づいて、画素の色を判定することを特徴とする。
【００１９】
また本発明は、複数の色の画素が少なくとも１つの方向に周期的に配列される表示パネルに表示される予め定める検査パターンの画像を撮像素子によって撮像して得られる画像データに基づいて、各画素の特徴を表す特徴量を前記周期的に配列される方向に表す特徴量分布を生成する特徴量分布生成工程と、
特徴量分布生成工程で生成された特徴量分布が示す特徴量の変化パターンの特徴に基づいて、画素の色を判定する色判定工程とを有することを特徴とする画像処理方法である。
【００２０】
また本発明は、コンピュータを、
複数の色の画素が少なくとも１つの方向に周期的に配列される表示パネルに表示される予め定める検査パターンの画像を撮像素子によって撮像して得られる画像データに基づいて、各画素の特徴を表す特徴量を前記周期的に配列される方向に表す特徴量分布を生成する特徴量分布生成部と、
特徴量分布生成部によって生成された特徴量分布が示す特徴量の変化パターンの特徴に基づいて、画素の色を判定する色判定部として機能させるためのプログラムである。
【００２１】
また本発明は、前記プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、複数の色の画素が少なくとも１つの方向に周期的に配列される表示パネルに表示される予め定める検査パターンの画像を撮像素子によって撮像して得られる画像データに基づいて、各画素の特徴を表す特徴量を前記周期的に配列される方向に表す特徴量分布を生成する。そして、色判定部は、特徴量分布生成部によって生成された特徴量分布が示す特徴量の変化パターンの特徴に基づいて、画素の色を判定する。したがって、他の色の画素とのプロファイル値の差、たとえば輝度差の大きい色の画素が存在しない場合であっても、高速かつ高精度に画素の色を判定することができ、表示パネルの欠陥の検査に用いれば、検査時間を短縮することができる。また、たとえば、通常状態では従来技術による方法で色判定が可能な表示パネルであっても、バックライト異常などで、表示パネルの一部のエリアの輝度値が大幅に減少するような突発的なトラブルが発生した状態では色判定ができない。それに対して、本発明は輝度値の変化パターンを用いているので、エリアの輝度値の変動に影響されずに正確に判定することができる。
【００２３】
また本発明によれば、前記表示パネルは、異なる色の画素が２方向に周期的に配列される。前記特徴量分布生成部は、前記２方向の特徴量分布を生成する。そして、前記色判定部は、前記２方向の特徴量分布が示す特徴量の変化パターンの特徴に基づいて画素の色を判定する。したがって、色の異なる画素の配列方向が２方向であっても色の色判定を行うことができる。
【００２４】
また本発明によれば、基準位置リスト作成部は、前記特徴量分布生成部によって生成された特徴量分布に基づいて、基準となる色の画素の位置を表す基準位置リストを作成する。そして、前記色判定部は、基準位置リスト作成部によって作成された基準位置リストに基づいて画素の色を判定する。したがって、特徴量分布に基づいて作成された基準位置リストが示す基準となる色の画素の位置に基づいて、画素の色を判定するので、画素の色を正確に判定することができる。
【００２５】
また本発明によれば、前記予め定める検査パターンは、１画素ごとに点灯と非点灯とを繰り返すパターンである。したがって、隣接する画素の輝度の影響を排除することができ、画素の色を正確に判定することができる。また、色判定専用の複数の単色点灯パターンを使用する必要がなく、欠陥部位を検出するための検査パターンと、同一とすることができる。すなわち、撮像素子によって撮像されて得られる単一の画像データを用いて、欠陥部位の検出と色の判定とを行うことができる。
【００２６】
また本発明によれば、前記特徴量の変化パターンは、少なくとも３個以上の異なる特徴量から構成される。したがって、３個以上の色の画素から構成される表示パネルでも画素の色の判定を行うことができる。
【００２７】
また本発明によれば、記録部は、前記特徴量の変化の予測パターンを表わす予測パターン情報を予め記録する。そして、前記色判定部は、前記特徴量分布生成部によって生成された特徴量分布が示す特徴量の変化パターンと、記録部に記録される予測パターン情報が示す予測パターンとを照合することによって、画素の色を判定する。したがって、予測パターンを用いるので、より確実に色を判定することができる。
【００２８】
また本発明によれば、前記基準位置リスト作成部は、前記変化パターンの特徴に基づいて、表示パネルの画素の色の一部の色の画素について作成した基準位置リストを第１の基準位置リストとし、前記第１の基準位置リストに基づいて、第１の基準位置リストとして作成された色と異なる色の画素の位置を表す第２の基準位置リストを作成し、前記色判定部は、前記基準位置リスト作成部によって作成された第２の基準位置リストに基づいて、画素の色を判定する。したがって、一部の色の画素の幅よりも異なる色の画素の幅が大きければ、第２の基準位置リストの位置座標精度は第１の基準位置リストよりも向上し、結果として第２の基準位置リストを基準とした欠陥部位の相対座標の位置精度が上昇し、欠陥部位の色判定精度を改善することができる。
【００２９】
また本発明によれば、特徴量分布生成工程では、複数の色の画素が少なくとも１つの方向に周期的に配列される表示パネルに表示される予め定める検査パターンの画像を撮像素子によって撮像して得られる画像データに基づいて、各画素の特徴を表す特徴量を前記周期的に配列される方向に表す特徴量分布を生成する。そして、色判定工程では、特徴量分布生成工程で生成された特徴量分布が示す特徴量の変化パターンの特徴に基づいて、画素の色を判定する。したがって、他の色の画素とのプロファイル値の差、たとえば輝度差の大きい色の画素が存在しない場合であっても、高速かつ高精度に画素の色を判定し、検査時間を短縮することができる。また、たとえば、通常状態では従来技術による方法で色判定が可能な表示パネルであっても、バックライト異常などで、表示パネルの一部のエリアの輝度値が大幅に減少するような突発的なトラブルが発生した状態では色判定ができない。それに対して、本発明は輝度値の変化パターンを用いているので、エリアの輝度値の変動に影響されずに正確に判定することができる。
【００３０】
また本発明によれば、コンピュータを、複数の色の画素が少なくとも１つの方向に周期的に配列される表示パネルに表示される予め定める検査パターンの画像を撮像素子によって撮像して得られる画像データに基づいて、各画素の特徴を表す特徴量を前記周期的に配列される方向に表す特徴量分布を生成する特徴量分布生成部と、特徴量分布生成部によって生成された特徴量分布が示す特徴量の変化パターンの特徴に基づいて、画素の色を判定する色判定部として機能させるためのプログラムとして提供することができる。
【００３１】
また本発明によれば、前記プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体として提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】本発明の一実施形態である画像処理装置を含む表示パネル欠陥検査装置１の概略の構成を示すブロック図である。
【図２】検査装置１の全体の構成を模式的に示す斜視図である。
【図３】検査装置１が実行する検査処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図４】画像データの取得およびコントラストの算出を説明するための図である。
【図５】欠陥部位候補の検出および欠陥強度の算出方法を説明するための図である。
【図６】４色表示パネル用のプロファイル値の変化パターンの特徴によって色を判定する原理を説明するための図である。
【図７】６色表示パネル用のプロファイル値の変化パターンの特徴によって色を判定する原理を説明するための図である。
【図８】欠陥部位色判定部７が実行する基準位置リスト作成処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図９】基準位置リストに基づいて欠陥部位５０の色を判定する原理を説明するための図である。
【図１０】第１の基準位置リストを基に作成した第２の基準位置リストに基づいて欠陥部位５０の色を判定する原理を説明するための図である。
【００３３】
図１は、本発明の一実施形態である画像処理装置を含む表示パネル欠陥検査装置１の概略の構成を示すブロック図である。表示パネル欠陥検査装置（以下、「検査装置」という）１は、後述する画像処理装置を含み、各画素の特徴を表す特徴量の分布の変化の特徴を利用して、表示パネル９における欠陥部位の色を判定し、判定した色に基づいて、欠陥部位の良否を判定する。本発明に係る画像処理方法は、画像処理装置によって実行される。
【００３４】
検査装置１は、撮像部２、パターン表示部３、欠陥部位検出部４、プロファイル取得部５、基準位置リスト作成部６、欠陥部位色判定部７、および主制御部８を含んで構成される。
【００３５】
撮像部２は、検査対象である表示パネル９に表示される画像を撮像し、撮像した画像を表す画像データを生成し、生成した画像データを欠陥部位検出部４およびプロファイル取得部５などに送る。撮像部２の具体的構成は、後述する。
【００３６】
パターン表示制御部であるパターン表示部３は、表示パネル９に接続されており、表示パネル９の画素の点灯および非点灯を切り換えて、欠陥検査のための予め定める検査パターンを表示パネル９に表示させる。予め定める検査パターンとしては、複数種類のパターンが用いられる。たとえば後述するストライプパターン、あるいは白べたや黒べたのパターンがある。パターン表示部３は、たとえば、表示パネル９を点灯させるための回路から構成される。パターン表示部３は、パーソナルコンピュータ（以下「ＰＣ」という）によって構成することもできる。パターン表示部３と表示パネル９との接続が有線の場合、人手によって接続する必要があるので、この接続は無線であることが好ましい。
【００３７】
欠陥部位検出部４は、撮像部２から受け取った画像データに基づいて、欠陥部位を検出する。欠陥部位は、画素の一部分であり、製品として許容されない欠陥である可能性の部分である。絵素は、複数の色の画素から構成される。
【００３８】
特徴量分布生成部であるプロファイル取得部５は、撮像部２から受け取った画像データに基づいて、プロファイルを取得する。プロファイルは、プロファイル値の分布を表す。プロファイル値は、各画素の特徴を表す特徴量、たとえば各画素の輝度値である。したがって、プロファイルは、特徴量分布であり、たとえばプロファイル値が輝度値であれば、プロファイルは、輝度分布である。
【００３９】
基準位置リスト作成部６は、プロファイル取得部５によって取得されたプロファイルに基づいて、基準位置リストを作成する。基準位置リストは、基準となる色の画素の位置を表す一覧表である。基準位置リストは、表示パネル９の画素の色と、表示パネル９内における画素の位置とを対応付ける対応情報を含む。
【００４０】
色判定部および良否判定部である欠陥部位色判定部７は、基準位置リスト作成部６によって作成された基準位置リストに基づいて、欠陥部位検出部４によって検出された欠陥部位の色を判定し、判定した色に基づいて、欠陥部位の良否判定、つまり欠陥部位が製品として許容されるか否かの判定を行う。
【００４１】
主制御部８は、撮像部２、パターン表示部３、欠陥部位検出部４、プロファイル取得部５、基準位置リスト作成部６、おおび欠陥部位色判定部７を制御する。主制御部８は、図示しないデータベースに接続され、検出した欠陥に関する情報をデータベースに記憶し蓄積する。
【００４２】
表示パネル９は、検査装置１による欠陥検査の対象である。表示パネル９は、複数の色の画素を含み、その複数の色の画素が少なくとも１つの方向に周期的に配列される。換言すると、表示パネル９は、複数の色の画素が一定方向にマトリクス状に配列されたものである。したがって、表示パネル９の画素は、規則性を持って配列されており、ランダムな配列ではない。表示パネル９は、表示画面に複数の色の画素を有し、各画素を点灯または非点灯にすることによって、絵素を表示するものであればよく、特に限定されない。表示パネル９は、たとえば、液晶表示パネル、プラズマ表示パネル、エレクトロルミネセンス（Electro-Luminescence：略称「ＥＬ」）表示パネル、あるいはブラウン管表示装置などによって構成することができる。
【００４３】
パターン表示部３、欠陥部位検出部４、プロファイル取得部５、基準位置リスト作成部６、欠陥部位色判定部７、および主制御部８は、１台ないし複数台のＰＣで構成することも可能である。パターン表示部３と、表示パネル９および主制御部８との接続は、有線であっても無線であってもよい。無線接続の場合は、検査装置１の設置の煩雑さを解消することができる。
【００４４】
図２は、検査装置１の全体の構成を模式的に示す斜視図である。検査装置１は、撮像部２およびパターン表示部３の他に、搬送コンベア１２および制御ボックス１３をさらに備えている。さらに、検査装置１は、これらの構成要素と有線または無線接続される図示しない検査装置制御部を備えており、この検査装置制御部によって、これらの構成要素が統括して制御される。検査装置１は、検査対象となる表示パネル９が欠陥を有しているか否かを検出し、検出した欠陥が製品として許容することができるものであるか否かを判定する。
【００４５】
撮像部２は、撮像カメラ１０と、撮像カメラ１０を載置する撮像カメラステージ１１とを含んで構成される。撮像カメラ１０は、たとえば、ラインセンサまたはエリアセンサなどによって構成される。撮像カメラ１０がラインセンサの場合、撮像カメラステージ１１は、撮像カメラ１０が表示パネル９の表示面をスキャンすることができるように、表示パネル９の表示面に対して平行に撮像カメラ１０を駆動する。撮像カメラ１０がエリアセンサの場合、撮像カメラ１０は撮像カメラステージ１１に固定されたままでよい。
【００４６】
搬送コンベア１２は、検査装置制御部の指示によって、表示パネル９を撮像カメラ１０の撮像領域まで搬送し、表示パネル９が撮像領域に達すると停止する。図２では、表示パネル９を１つだけ記載しているが、表示パネル９は、検査終了後、搬送コンベア１２によって、次の工程に搬送されるとともに、次の検査対象となる表示パネル９が搬送コンベア１２によって搬送されてくる。したがって、検査装置１は、複数の表示パネル９の欠陥検査を順次、自動的に行うことができる。
【００４７】
制御ボックス１３内には、欠陥部位検出部４、プロファイル取得部５、基準位置リスト作成部６、欠陥部位色判定部７、および主制御部８が格納されている。制御ボックス１３には、撮像部２およびパターン表示部３が接続されている。制御ボックス１３内の主制御部８は、撮像部２およびパターン表示部３を制御する。撮像カメラ１０は、撮像した画像を表す画像データを生成し、生成した画像データを制御ボックス１３に送る。パターン表示部３は、制御ボックス１３から検査パターンの画像を表す画像情報を受け取る。パターン表示部３は、受け取った画像情報に基づいて、表示パネル９に検査パターンの画像を表示させるための点灯制御を行う。
【００４８】
制御ボックス１３は、表示パネル９に表示される検査パターンの画像を、撮像カメラ１０によって撮像して得られる画像データを処理して、表示パネル９の欠陥を検査する画像処理装置として機能し、パターン表示部３も、この画像処置装置の一部として機能する。欠陥検査の結果は、上述したデータベースに記憶され格納される。図２では、制御ボックス１３は、１台のＰＣによって構成されているが、複数台のＰＣによって構成されていてもよい。
【００４９】
検査装置１は、搬送コンベア１２によって搬送される表示パネル９の欠陥を自動検査する。すなわち、検査装置１に表示パネル９が搬送されると、表示パネル９に接続されたパターン表示部３によって、表示パネル９に検査パターンの画像が表示される。撮像部２の撮像カメラ１０は、表示パネル９に表示された検査パターンの画像を撮像し、撮像した画像を表す画像データを生成する。撮像部２は、生成した画像データを、欠陥部位検出部４、プロファイル取得部５および基準位置リスト作成部６に送る。
【００５０】
欠陥部位検出部４は、撮像部２から受け取った画像データに基づいて、欠陥部位を検出する。そして、欠陥部位色判定部７は、検出された欠陥部位の色を判定し、判定した色に基づいて、その欠陥部位が許容範囲であるか否かを判定する。
【００５１】
図３は、検査装置１が実行する検査処理の処理手順を示すフローチャートである。検査装置１は、図３に示した処理手順に従って、表示パネル９を撮像して得られる画像データに基づいて欠陥部位を検出し、その欠陥部位の色を判定することによって、表示パネル９の欠陥を検査する。
【００５２】
搬送コンベア１２によって、表示パネル９が撮像カメラ１０の撮像領域まで搬送され、表示パネル９が撮像領域に達して停止した後、パターン表示部３によって、表示パネル９に検査パターンの画像が表示されると、ステップＳ１に移る。
【００５３】
ステップＳ１では、撮像部２の撮像カメラ１０は、表示パネル９に表示された検査パターンの画像の全面を撮像し、撮像した画像を表す画像データを生成し、生成した画像データを、欠陥部位検出部４、プロファイル取得部５および基準位置リスト作成部６に送る。ステップＳ２では、欠陥部位検出部４は、撮像部２から受け取った画像データに基づいて、各画素のコントラストを全画素について算出する。
【００５４】
ステップＳ３では、欠陥部位検出部４は、算出したコントラストの中から、欠陥候補となるコントラストを抽出する。ステップＳ４では、欠陥部位検出部４は、抽出した欠陥候補となるコントラストに基づいて、欠陥部位候補を検出し、検出した欠陥部位候補の欠陥強度を算出する。ステップＳ５では、欠陥部位検出部４は、算出した欠陥強度に基づいて、欠陥部位を判定する。
【００５５】
特徴量分布生成工程であるステップＳ６では、プロファイル取得部５は、欠陥部位周囲の画素のプロファイルを取得する。色判定工程であるステップＳ７では、欠陥部位色判定部７は、取得されたプロファイルが示すプロファイル値が変化する変化パターンの特徴に基づいて、欠陥部位の色を判定する。ステップＳ８では、欠陥部位色判定部７は、判定された欠陥部位の色に基づいて、色別に欠陥を判定して、検査処理を終了する。
【００５６】
このように、検査装置１での検査処理は、欠陥部位を検出する工程、すなわち、ステップＳ１〜Ｓ５と、検出された欠陥部位の色を判定する工程、すなわち、ステップＳ６，Ｓ７と、判定された欠陥部位の色ごとに予め設定された判定基準に基づいて、欠陥部位の許容性を判定する工程、すなわち、ステップＳ８とを有している。
【００５７】
以下、一例として、点欠陥を検査する場合の検査装置１の各処理、具体的には、コントラストの算出、欠陥候補となるコントラストの抽出、欠陥部位候補の検出、欠陥強度の算出、欠陥部位の判定、欠陥部位周囲の画素のプロファイル値の変化パターンの検出、欠陥部位の色の判定、および欠陥の判定について、図３に示したフローチャートを参照しながら、具体的に説明する。
【００５８】
図４は、画像データの取得およびコントラストの算出を説明するための図である。表示パネル９は、たとえば図４に示すような複数の絵素１５がマトリクス状に配置されている。各絵素１５は、赤色（Ｒ）画素１７、緑色（Ｇ）画素１８、青色（Ｂ）画素１９、および黄色（Ｙ）画素１６の４色の画素から構成される。つまり、本実施形態における表示パネル９は、Ｒ、Ｇ、Ｂ、およびＹのカラーフィルタを備えた液晶表示パネルである。図４では、３つの絵素１５が示されている。このように、表示パネル９は、複数の画素１６，１７，１８，１９が、一定方向に周期的に、そして規則的に配列されている。
【００５９】
撮像カメラ１０は、複数の撮像素子２０を含んで構成される。撮像素子２０は、たとえば電荷結像素子（Charge Coupled Device：略称「ＣＣＤ」）によって構成される。撮像カメラ１０によって表示パネル９を撮像する際には、表示パネル９の各画素１６，１７，１８，１９に対して、撮像カメラ１０の撮像素子２０が割当てられる。このとき、表示パネル９の表示面と、撮像カメラ１０の撮像面、つまり複数の撮像素子２０からなる撮像面とは、互いに平行となっている。図４では、一例として、撮像素子２０が、１絵素当たり４８個、つまり各画素１６，１７，１８，１９に対して、それぞれ６行×２列の１２個の撮像素子２０が割当てられる例を示している。
【００６０】
ステップＳ１では、撮像部２は、このように割当てられた撮像素子２０が、それぞれの撮像素子２０の位置に対応する表示パネル９上の各地点の輝度値を検出し、表示パネル９全体に表示された画像の画像データを生成する。
【００６１】
次に、ステップＳ２では、欠陥部位検出部４は、撮像された画像データに基づいて、コントラストを算出する。コントラストの算出方法は、特に限定されるものではない。以下、図４に示した注目点である地点Ａに輝点欠陥などの点欠陥があり、地点Ａのコントラストを計算する場合を例にして説明する。地点Ａのコントラストは、地点Ａの輝度値と、地点Ａを含む絵素１５に隣接する同じ色の絵素１５内の同じ位置にある比較点である２つの地点Ｂ１，Ｂ２について、地点Ａの輝度値と地点Ｂ１，Ｂ２の輝度値とを比較して決定する。たとえば、Ａ地点の輝度値をＩａ、Ｂ１地点の輝度値をＩｂ１、およびＢ２の地点の輝度値をＩｂ２とすると、Ａ地点のコントラストＣａは、式（１）によって算出することができる。
Ｃａ＝Ｉａ−｛（Ｉｂ１＋Ｉｂ２）／２｝ …（１）
【００６２】
図４に示した例では、注目点である地点Ａに対する比較点を、注目点が存在する絵素１５の左右に隣接する同じ色の絵素１５内の同じ位置に割り当てられる撮像素子２０の画素（以下「隣接画素」という）の地点Ｂ１，Ｂ２としたが、比較点を設定する撮像素子２０の画素は、この隣接画素に限定されるものではなく、たとえば、注目点から左右に各々２絵素離れた、または２絵素以上離れた絵素１５内の同じ位置に割り当てられる撮像素子２０の画素を、比較点を設定する撮像素子２０の画素としてもよい。同じ位置とは、画素１６〜１９の１つの画素に６行×２列の１２個の撮像素子２０が割り当てられているとした場合、割り当てられている撮像素子２０の位置が、相互に異なる絵素１５内の同じ色の画素間で同じ行かつ同じ列にあるということである。また、上下方向にある絵素１５の中にある撮像素子２０の画素を比較点の設定対象とすることもできるし、左右方向および上下方向にある絵素の中にある撮像素子２０の画素を比較点の設定対象とすることもできる。
【００６３】
また、比較点を設定する撮像素子２０の画素の画素数を多くすれば、コントラストに対するノイズの影響を低減することができる。比較点を設定する撮像素子２０の画素の画素数を少なくすれば、コントラストの算出時間、つまりコントラストを算出するための処理時間を短くすることができる。したがって、比較点を設定する撮像素子２０の画素の画素数は、検査装置１全体の検査時間を考慮して設定する必要がある。
【００６４】
このようにして、ステップＳ２では、表示パネル９に表示された画像の全面の画像データについて、表示パネル９の画素ごとにコントラストを算出する。なお、ステップＳ２で算出したコントラストは、式（１）によって算出されるコントラストＣａに代えて、式（２）によって算出されるコントラストＣａ’とすることもできる。
Ｃａ’＝２Ｉａ／（Ｉｂ１＋Ｉｂ２） …（２）
【００６５】
次に、ステップＳ３では、欠陥部位検出部４は、ステップＳ２で算出されたコントラストの中から、欠陥候補となるコントラストを抽出する。この抽出は、たとえば、ステップＳ２で算出されたコントラストの値と、予め設定される判定値（以下「閾値」ともいう）Ｓとを比較し、コントラストの値が閾値Ｓ以上である場合、Ａ地点のコントラストＣａを欠陥候補とする。なお、この判定値Ｓは、表示パネル９の画素１６〜１９のすべての色に共通する値である。判定値Ｓの設定方法は特に限定されるものではなく、たとえば、検出しなければならない最低限度の欠陥を検出することができる値に設定すればよい。図４に示した例の場合、注目点である地点Ａに欠陥、たとえば輝点欠陥があるため、ステップＳ３では、地点ＡのコントラストＣａ、つまり地点Ａが、欠陥候補とされる。また、判定値Ｓは、実欠陥のコントラストの最小値から、検査装置１の検出再現性を差し引いた値であることが望ましい。
【００６６】
次に、ステップＳ４では、欠陥部位検出部４は、ステップＳ３で欠陥候補と判定されたコントラストについて、欠陥部位候補を検出するとともに、その欠陥部位候補の欠陥強度を算出する。欠陥部位候補の検出、および、欠陥強度の算出方法は、特に限定されるものではなく、たとえば以下のようにして算出することができる。
【００６７】
図５は、欠陥部位候補の検出および欠陥強度の算出方法を説明するための図である。図５に示した地点Ａは、ステップＳ３で欠陥候補と判定された地点である。図３に示したＳ５では、地点Ａの周囲でコントラストの値が予め設定される判定値Ｒ以上である地点を抽出する。地点Ａの周囲は、表示パネル９の画素で数画素程度の範囲である。
【００６８】
そして、地点Ａと、地点Ａの周囲の地点であって、判定値Ｒ以上のコントラストの値の地点とを、欠陥部位候補２１とする。すなわち、図５に示した例の場合、地点Ａを含み四角で囲った部分が、欠陥部位候補２１となる。具体的には、図５では、地点Ａの周囲の撮像素子２０ａ〜２０ｅにより撮像された５つの地点が、判定値Ｒ以上のコントラストの値を示す。従って、欠陥部位候補２１が、地点Ａと、撮像素子２０ａ〜２０ｅによって撮像された５つの地点とから構成されることになる。
【００６９】
このような欠陥部位候補２１における欠陥強度Ｉは、例えば、各地点のコントラストの合計とすることができる。ここで、欠陥部位候補２１が、欠陥候補として抽出された地点ＡのコントラストＣａ以外に、ｎ個のコントラストＣ１〜Ｃｎを有するとすると、欠陥強度Ｉは、式（３）によって算出することができる。
Ｉ＝Ｃａ＋（Ｃ１＋Ｃ２＋・・・＋Ｃｎ） …（３）
【００７０】
なお、「Ｃ１＋Ｃ２＋・・・＋Ｃｎ」は、欠陥部位候補２１における、欠陥候補として抽出された地点Ａを除く地点のコントラストの和である。
【００７１】
図５に示した例の場合、欠陥候補として抽出された地点ＡのコントラストＣａ以外に、５個の地点のコントラストＣ１〜Ｃ５を有している。したがって、欠陥部位候補２１の欠陥強度Ｉは、式（４）式によって算出されることになる。
Ｉ＝Ｃａ＋Ｃ１＋Ｃ２＋Ｃ３＋Ｃ４＋Ｃ５ …（４）
【００７２】
次に、ステップＳ５では、欠陥部位検出部４は、ステップＳ４で算出された欠陥部位候補２１の欠陥強度Ｉと、予め設定される判定値Ｔとを比較し、欠陥強度Ｉが判定値Ｔ以上である場合に、その欠陥部位候補２１が、欠陥部位であると判定する。この判定値Ｔは、後述する色ごとに設定される予め設定される判定値Ｕの最小値に設定するか、検査装置１の検出再現性を考慮して、その最小値よりもやや小さい値に設定する。
【００７３】
このように、欠陥部位候補２１は、地点Ａと地点Ａの周囲の撮像素子２０ａ〜２０ｅによって撮像された５つの地点とから形成されており、所定の面積を有している。このため、ステップＳ５で欠陥部位を判定するためには、その判定の指標として、面積ファクタが必要となる。そこで、ステップＳ４では、面積ファクタを加えた指標として、欠陥強度Ｉを算出している。すなわち、地点Ａと、地点Ａの周囲の判定値Ｒ以上のコントラストを示す地点とを欠陥部位候補２１としている。つまり、ステップＳ４では、欠陥部位候補２１の面積を加味して欠陥強度Ｉを算出しており、判定値Ｒは、単に欠陥部位候補２１の面積を算出するための値である。
【００７４】
そして、ステップＳ５では、このようにステップＳ４で算出した欠陥部位候補２１の欠陥強度Ｉが判定値Ｔ以上である場合に、欠陥部位候補２１が、欠陥部位であると判定される。
【００７５】
ステップＳ４では、地点Ａと、地点Ａの周囲の判定値Ｒ以上のコントラストである地点とを、欠陥部位候補２１としているので、欠陥部位候補２１の面積は変動する。しかし、たとえば、欠陥部位候補２１の面積を地点数で除算することによって、面積は、地点数に依存することがなくなり、固定された面積のコントラストの和を欠陥強度Ｉ’として、ステップＳ４，Ｓ５の各処理を行うこともできる。
【００７６】
検査装置１における欠陥部位の判定方法は、上述の判定方法に限定されるものではなく、他の種々の方法を適用することができる。つまり、欠陥部位の判定方法は、検出する欠陥の種類に応じて、その欠陥を判定することができる方法を、任意に設定すればよい。また、上述の説明では、例として、輝点欠陥を検出しているが、検査装置１では、黒点欠陥の場合も同様の方法を取ることができる。ただし、輝点欠陥と黒点欠陥とでは、コントラスト値が正負逆となるため、この点を考慮して、黒点欠陥を検出するための判定値を設定する必要がある。
【００７７】
このように、ステップＳ１〜Ｓ５では、表示パネル９の欠陥部位を判定する。そして、後続の処理、つまりでは、ステップＳ６以降の処理では、判定された欠陥部位の色を判定する。
【００７８】
ステップＳ６では、プロファイル取得部５は、画素が周期的に配列され方向のプロファイル値を検出する。プロファイル値は、画像データから算出した画素ごとの特徴量である。特徴量は、たとえば、各画素の輝度や幅などの特徴量である。
【００７９】
図６は、４色表示パネル用のプロファイル値の変化パターンの特徴によって色を判定する原理を説明するための図である。図６（ａ）は、ストライプパターンの一例を示す図である。ストライプパターンは、点灯している画素と点灯していない画素とが繰り返されるパターンである。図６（ｂ）は、図６（ａ）に示したストライプパターンのプロファイルを表すグラフ４０の一例を示す図である。
【００８０】
図６では、Ｒ・Ｇ・Ｂ・Ｙの４色の画素からなる表示パネル９について検査する場合を例にしている。ここで４色の画素からなる表示パネル９を例に挙げている理由は、点灯と非点灯とが繰り返されるストライプパターンを検査パターンとして利用する場合について、わかりやすく説明するために、画素の色の種類の数が偶数である表示パネル９を例示するためである。しかしながら、３色の画素からなる表示パネル９のように、画素の色の種類の数が奇数である表示パネル９の場合についても、画素の配列が２周期分の６画素、つまりＲ、Ｇ、Ｂ、Ｒ、ＧおよびＢを１周期とするストライプパターンを検査パターンとして使用すれば同等であるし、後述するように若干色判定精度が低下するが、すべての色の画素を点灯する全点灯パターンを用いてもよい。
【００８１】
以下、欠陥部位の色判定を行うために使用するプロファイル値の具体的な例として、画素の輝度値を使用する場合を説明する。プロファイルとして、輝度値をとる画素としては欠陥部周辺の、欠陥を含まない画素を使用することが望ましい。この理由は、欠陥を含む画素で輝度値をとる場合は、欠陥のある画素の輝度値が正常値からずれるため、輝度値が変化する変化パターンの特徴を正確に判定することができないためである。なお、欠陥等により輝度値は変化する変化パターンがずれるために、色判定に失敗した際の対応については、基準位置リストの作成の説明で詳細に後述する。
【００８２】
図６では、Ｒ、Ｇ、ＢおよびＹの４色の画素が、Ｙを第１番目、Ｒを第２番目、Ｇを第３番目、Ｂを第４番目として、以降画素周期配列方向に周期的に配列される表示パネル９について示している。画素周期配列方向は、異なる色のパネル画素が周期的に配列されている方向であり、図６の場合は、Ｒ、Ｇ、ＢおよびＹの４色の画素が周期的に配列される方向である。Ｒ、Ｇ、ＢおよびＹの４色の画素のうち、奇数番目にある色ＹおよびＧのみを点灯し、偶数番目にある色ＲおよびＢを非点灯にし、点灯と非点灯とが繰り返されるストライプパターン（以下「奇数点灯パターン」という）を検査パターンとして使用している。
【００８３】
Ｒ、Ｇ、ＢおよびＹの全色を点灯する全点灯パターンを検査パターンとして使用しても判定可能であるが、奇数点灯パターンを使用している理由は、点灯する画素に隣接する隣接する画素を非点灯にすることによって、点灯する画素の輝度値を撮像素子２０で撮像して測定する際に、隣接する画素の輝度が混入することがないので、各画素のプロファイル値を正確に算出することができ、輝度値を検出する精度を向上することができるからである。
【００８４】
また、ストライプパターンは、隣接する画素同士の電気的なリーク不良を検査する際に一般に使用される検査パターンであるので、このようなストライプパターンを検査パターンとして使用している場合は、色判定にも流用できるという利点がある。すなわち、色判定用の表示パターンを追加する必要がない。また、ストライプパターンは、次に述べるように、閾値を用いて表示パネル９の各画素に割り当てられる撮像素子２０の画素（以下「ＣＣＤ撮像画素」という）を判定する場合にも有利である。
【００８５】
次に、奇数点灯パターンを表示させた表示パネル９を撮像した画像を表す画像データに基づいて、プロファイル値を算出する手順を説明する。画素ごとのプロファイル値を算出するには、まず初めに、表示パネル９の画素（以下「パネル画素」という）ごとに割り当てられるＣＣＤ撮像画素を分離する必要がある。そこで、まず閾値を用いて、点灯しているパネル画素に割り当てられるＣＣＤ撮像画素と、点灯していない画素に割り当てられるＣＣＤ撮像画素とを分離する。閾値による分離は、全点灯パターンのような場合でも明画素と暗画素とを判定することができる程度に輝度差があれば可能であるが、ストライプパターンを用いれば輝度差を大きくとれるので有利である。
【００８６】
分離の結果、たとえば、それぞれのパネル画素にＣＣＤ撮像画素が画素周期配列方向にｎ画素割り当てられている場合は、ＣＣＤ撮像画素がｎ画素ごとの周期で、点灯している画素に割り当てられているＣＣＤ撮像画素と、点灯していない画素に割り当てられているＣＣＤ撮像画素とが、繰り返し配列しているように認識され、パネル画素ごとに割り当てられるＣＣＤ撮像画素を分離することができる。
【００８７】
次に、分離されたＣＣＤ撮像画素に基づいて、パネル画素ごとにプロファイル値を算出する。たとえば、同一のパネル画素に割り当てられていると判定されたＣＣＤ撮像画素ごとに、輝度値を平均した輝度平均値や、輝度値の最大値を算出して、各パネル画素のプロファイル値とする。輝度値以外のプロファイル値の取り方としては、色ごとにパネル画素のサイズが異なる場合に、各パネル画素に割り当てられるＣＣＤ撮像画素の数を画素幅とし、画素幅をプロファイル値として使用する方法がある。しかしながら、一般的に各画素に割り当てられるＣＣＤ撮像画素の数は、高々数画素にすぎないので、画素幅の算出量は誤差を多く含み、精度が低下する問題がある。したがって、一般的にはプロファイル値として輝度値を用いる。
【００８８】
続いて、点灯している画素であるＹおよびＧの画素の輝度差が予め定める基準値より小さい場合に、画素の色がＹであるかＧであるかを判定する方法を説明する。予め定める基準値は、たとえば「０」である。すなわち、２色の場合は輝度値の大小関係から判定すればよく、必然的に基準値は０となる。しかし、全色点灯して４色のプロファイルを判定する必要がある場合であって、輝度値が大小大中……の並びの場合などは、大と小との差と、大と中との差の違いを判定するために、複数の基準値を設定する必要がある。その場合は、基準値の設定前にあらかじめ各色の輝度値を測定しておき、たとえば色Ｒ，Ｇ，Ｂ，Ｙの各輝度値がそれぞれ「５０」、「２０」、「５０」および「３０」である場合、隣接画素の輝度差は、それぞれ「＋３０」、「＋２０」、「−２０」および「−３０」の４通りと予測される。したがって、各輝度差を判別する基準値として予測輝度値の間をとるようにすればよく、その場合基準値は「＋２５」、「０」および「−２５」の３つの値を設定することになる。予測輝度差の間を埋めるという概念でいうと、上述したとおり２色の場合、必然的に基準値は「０」のみでよいことになる。
【００８９】
ここで、図６（ｂ）に示したプロファイルのグラフ４０は、表示パネル９のＹおよびＧのみを点灯させたときのプロファイル値の分布、すなわち輝度値の変化パターンを示している。横軸は、画素周期配列方向座標を示し、縦軸が各パネル画素の輝度値を示す。画素周期配列方向座標は、画素周期配列方向の座標である。
【００９０】
従来技術として特許文献１に記載される方法は、ＹおよびＧの画素ごとの輝度値を個別に閾値を用いて判定し、画素の色がＹであるかＧであるかの色判定を実施している。ここで、輝度値は、パネル画素とＣＣＤ撮像画素との位置関係によって値が変動するモアレの現象によって、ばらつきを含んでいる。また、検査対象が液晶パネルの場合には、検査装置１は表示パネル９に対して撮像カメラ１０が対向する表示面の裏面から光を照射するバックライトを含んでおり、一部のバックライトが故障や寿命により輝度が低下し、表示パネル９の一部のエリアの輝度値が大幅に減少するような突発的なトラブルが発生した状態では、通常状態と比較して当該エリアの画素の輝度値が低下する。
【００９１】
したがって、図６に丸印で示した箇所４１のように、Ｙの輝度値の変化量が予め定める基準値よりも小さい場合は、輝度値のばらつきによって、閾値で判定するときに誤った判定を行う可能性があり、正確な色判定を行うことができない。これに対し、本実施形態では、輝度値の変化パターンの特徴として、隣接するＹのパネル画素とＧのパネル画素との輝度値の大小関係を利用し、色判定を行う。換言すれば、本実施形態では判定画素の輝度値のみならず、判定画素の両隣の輝度値を含めた３画素の輝度値の変化パターンを用いて色判定を行う。ここで変化パターンは、隣接画素の特徴量の差をそれぞれ算出した値の組を用いている。また、特徴量として輝度値を用いている。
【００９２】
図６に示したプロファイルのグラフ４０では、それぞれのＹの画素に隣接するＧの画素の輝度値は、Ｙの画素の輝度値に比べて必ず小さい値になっている。したがって、隣接するＹおよびＧのパネル画素の輝度値のピークからなる組それぞれで、輝度値の大小関係を比較し、隣接するピークの輝度値よりも輝度値が大きいピークはＹのパネル画素であり、隣接するピークの輝度値よりも輝度値が小さいピークはＧのパネル画素であると判定することによって、輝度のばらつきの影響を受けずに正確な判定が可能となる。この場合、変化パターンの特徴は、隣接する同じ色の異なる２個所の画素の特徴量の差を、隣接する同じ色の画素の組ごとにそれぞれ算出した値である。
【００９３】
上述したように、輝度値の差分値を用いて色判定を行う方法以外に、プロファイル値の変化の予測パターンを表わす予測パターン情報を予め図示しない記録装置に記録しておき、プロファイル値の実際の測定結果と、記録装置に記録される予測パターン情報が示す予測パターンとを照合することによって、画素の色判定を行ってもよい。記録装置は、記録部である。
【００９４】
たとえば、図６に示した輝度値の変化パターンは、ＧおよびＹの高輝度のピークと、ＲおよびＢの低輝度のピークとが繰り返し発現する鋸刃状である。さらに、図６に示す変化パターンから、ＧおよびＹの高輝度のピークは、ＹのピークのほうがＧのピークよりも輝度値が高いことが予測される。このような鋸刃状の変化パターンを予め記録装置に記録しておく。色判定を行う際は、まず測定したプロファイル値の変化パターン（以下「測定パターン」という）と、記録装置に記録される予測パターン情報が示す予測パターンとの位置と輝度値とを突き合わせる位置合わせを行う。
【００９５】
具体的には、測定パターンの高濃度のピークのうち注目する高濃度のピーク（以下「頂点」という）の位置と、予測パターンの頂点のうち注目する頂点の位置が一致するように、まず、予測パターンの座標を全体にＸ方向に移動することによって、測定パターンとＸ方向の位置を合致させ、さらに、予測パターンの座標を全体にＹ方向に移動することによって、測定パターンとＹ方向の位置、つまり輝度値の位置を合致させる。
【００９６】
次に、測定パターンと予測パターンとを比較して、非合致度を算出する。非合致度とはたとえば頂点および谷点の各点で、測定パターンと予測パターンとの差分値の絶対値を算出して合計したものを非合致度として用いる。谷点は、低濃度のピークである。非合致度が小さいほど測定パターンと予測パターンとの違いが少なく、より合致している。
【００９７】
具体的には、まず、予測パターンの注目する頂点が、位置合わせを行った測定パターンの注目する頂点の隣の頂点に合うように、１頂点分ずらして、再度位置合わせを行い、非合致度を算出する。次に、さらに１頂点分ずらして算出した非合致度の比較を行う。たとえば、予測パターンの注目画素をＧとする場合、予測パターンの注目画素が測定パターンのＧの頂点に合う場合と、Ｙの頂点に合う場合の２通りが考えられるが、Ｇのピークに合う場合のほうが非合致度が小さくなる。そこで、１頂点分ずらして算出した非合致度同士を比較し、非合致度が小さいときに予測パターンの注目画素と重ねた測定パターンのピークがＧであると判定することができる。
【００９８】
また、上述したように予測パターンを利用して色判定を行う場合、プロファイル値の変化パターンの周期性を利用すると、同一周期パターンの繰り返しとして複数の周期分のパターンを予測できるので、予測パターンとしては、１周期分のパターンを記録すれば十分である。
【００９９】
図７は、６色表示パネル用のプロファイル値の変化パターンの特徴によって色を判定する原理を説明するための図である。図７（ａ）は、全点灯パターンの一例を示す図である。図７（ｂ）は、図７（ａ）に示した全点灯パターンのＹ方向のプロファイルを表すグラフ４５の一例を示す図である。図７（ｃ）は、図７（ａ）に示した全点灯パターンのＸ方向のプロファイルを表すグラフ４６の一例を示す図である。
【０１００】
Ｙ方向およびＸ方向は、いずれも異なる色の画素が周期的に配列される方向、つまり画素周期配列方向である。Ｙ方向およびＸ方向は、相互に直交する方向であり、たとえばＸ方向は表示パネル９の横方向であり、Ｙ方向は表示パネル９の縦方向である。図７に示した例では、プロファイル値として輝度値を使用している。グラフ４５の縦軸は輝度値であり、横軸はＹ方向座標である。グラフ４６の縦軸は輝度値であり、横軸はＸ方向座標である。
【０１０１】
図７に示し例では、表示パネル９は、赤色（Ｒ）、緑色（Ｇ）、青（Ｂ）、マゼンタ色（Ｍ）、シアン色（Ｃ）、および黄色（Ｙ）の６色のパネル画素から構成される。図７（ａ）に示した例では、１つの絵素１５は、Ｒ、ＧおよびＢの３色のパネル画素が下段に配置され、Ｍ、ＣおよびＹの３色のパネル画素が上段に配置されている。Ｘ方向に３色の異なる色のパネル画素が周期的に配列され、Ｙ方向に２色の異なる色のパネル画素が周期的に配列されている。
【０１０２】
図７に示した例では、Ｘ方向およびＹ方向のそれぞれの方向にプロファイル値を積算し、積算したそれぞれのプロファイル値の変化パターンの特徴から、基準となる色を判定する。たとえば、図７（ｂ）に示したプロファイルのグラフ４５は、Ｘ方向にＲ、ＧおよびＢの輝度値を積算したＲＧＢ混合輝度値と、Ｘ方向にＭ、ＹおよびＣの輝度値を積算したＭＹＣ混合輝度値とが、Ｙ方向に変化する変化パターンを示している。図７（ｂ）では、ＲＧＢ混合輝度値をＲ＋Ｇ＋Ｂとし、ＭＹＣ混合輝度値をＭ＋Ｃ＋Ｙとして示している。
【０１０３】
図７（ｂ）に示したプロファイルのグラフ４５では、ＭＹＣ混合輝度値よりもＲＧＢ混合輝度値が相対的に大きく、隣接する混合輝度値を比較して、混合輝度値が両隣の混合輝度値よりも大きい輝度値の配列をＭ、ＹおよびＣからなる配列であると判定することができる。
【０１０４】
同様に、図７（Ｃ）に示したプロファイルのグラフ４６は、Ｙ方向にＲおよびＭの輝度値を積算したＲＭ混合輝度値と、Ｙ方向にＧおよびＹの輝度値を積算したＧＹ混合輝度値と、Ｙ方向にＢおよびＣの輝度値を積算したＢＣ混合輝度値とが、Ｘ方向に変化する変化パターンを示している。図７（ｃ）では、ＲＭ混合輝度値をＲ＋Ｍとし、ＧＹ混合輝度値をＧ＋Ｙとし、ＢＣ混合輝度値をＣ＋Ｂとして示している。
【０１０５】
図７（Ｃ）に示したプロファイルのグラフ４６では、ＲＭ混合輝度値、ＧＹ混合輝度値、ＢＣ混合輝度値の中でＧＹ混合輝度値が最も大きい輝度値を示しており、両隣の混合輝度値との大小関係の比較によって、ＧおよびＹからなる配列を判定することができる。
【０１０６】
グラフ４５によって判定されたＭ、ＹおよびＣの配列、ならびにグラフ４６によって判定されたＧおよびＹの配列に基づいて、両方の配列に属するパネル画素をＹ、つまり黄色として判定することができる。このように、欠陥部位色判定部７は、変化パターンの周期性に基づいて、画素の色の判定を行っている。
【０１０７】
図８は、欠陥部位色判定部７が実行する基準位置リスト作成処理の処理手順を示すフローチャートである。図３に示したステップＳ７が実行されると、ステップＴ１に移る。ステップＳ７では、欠陥部位周囲のプロファイルに基づいて、欠陥部位の色判定を行っている。欠陥部位周囲は、通常１０画素以内程度の範囲である。
【０１０８】
欠陥部位の色判定は、基準位置リストに基づいて行うことが望ましく、図８に示したフローチャートは、この基準位置リストの作成方法を示したものである。図８は、Ｒ、Ｇ、ＢおよびＹの４色の表示パネル９の場合についての基準位置リスト作成処理を示している。
【０１０９】
ステップＴ１では、欠陥部位色判定部７は、基準位置リストを作成するために、空の基準位置リストを作成する。
【０１１０】
ステップＴ２では、欠陥部位色判定部７は、色判定に使用する色の組として、ＹおよびＧの組を選択し、画像データからプロファイルを算出する。ステップＴ３では、欠陥部位色判定部７は、プロファイルからＹおよびＧの組のピーク位置を取得する。ステップＴ４では、欠陥部位色判定部７は、ピーク位置を１つ選択する。ピーク位置とは、プロファイル中のピークの位置、つまり画素周期配列方向座標で示される表示パネル９上の位置である。
【０１１１】
ステップＴ５では、欠陥部位色判定部７は、選択した１つのピーク位置のプロファイル値と、隣接するピーク位置のプロファイル値とを比較し、選択した１つのピーク位置のプロファイル値が隣接する左右両側のピーク位置のプロファイル値に比べて大きいか否かを判定する。選択した１つのピーク位置のプロファイル値が隣接する左右両側のピーク位置のプロファイル値に比べて大きいとき、ステップＴ６に進む。選択した１つのピーク位置のプロファイル値が隣接する左右両側のピーク位置のプロファイル値に比べて大きくないとき、ステップＴ８に進む。
【０１１２】
ステップＴ６では、欠陥部位色判定部７は、選択した１つのピーク位置をＹに設定し、設定したＹに対応付けたピーク位置を表すピーク位置情報を基準位置リストに追加する。ピーク位置情報は、対応情報である。ステップＴ７では、欠陥部位色判定部７は、プロファイルのすべてのピーク位置を選択したか否かを判定する。すべてのピーク位置を選択したとき、基準位置リスト作成処理を終了し、すべてのピーク位置を選択しなかったとき、ステップＴ１１に進む。
【０１１３】
ステップＴ８では、欠陥部位色判定部７は、選択した１つのピーク位置のプロファイル値が隣接する左右両側のピーク位置のプロファイル値に比べて小さいか否かを判定する。選択した１つのピーク位置のプロファイル値が隣接する左右両側のピーク位置のプロファイル値に比べて小さいとき、ステップＴ９に進む。選択した１つのピーク位置のプロファイル値が隣接する左右両側のピーク位置のプロファイル値に比べて小さくないとき、ステップＴ１０に進む。
【０１１４】
ステップＴ９では、欠陥部位色判定部７は、選択した１つのピーク位置をＧに設定し、設定したＧに対応付けたピーク位置を表すピーク位置情報を基準位置リストに追加し、ステップＴ７に進む。ステップＴ１０では、欠陥部位色判定部７は、選択した１つのピーク位置の色は、ＹおよびＧのいずれにも該当しないので、該当ピーク位置を色失敗判定として基準位置リストに設定し、設定した色失敗判定に対応付けたピーク位置を表すピーク位置情報を基準位置リストに追加して、ステップＴ７に進む。ステップＴ１１では、欠陥部位色判定部７は、新たなピーク位置を選択し、ステップＴ５に戻る。
【０１１５】
図９は、基準位置リストに基づいて欠陥部位５０の色を判定する原理を説明するための図である。図９（ａ）は、欠陥部位５０に最も近いピーク位置が色判定失敗でない場合の例である。図９（ｂ）は、欠陥部位５０に最も近いピーク位置が色判定失敗である場合の例である。図９には、欠陥部位５０、色判定成功基準位置５１および色判定失敗基準位置５２が示されている。色判定成功基準位置５１は、基準位置リストにＧが設定されているピーク位置である。色判定失敗基準位置５２は、Ｇが設定されるべきピーク位置の基準位置リストに色判定失敗が設定されているピーク位置である。図９に示した例は、色判定成功基準位置５１として、Ｇを用いたが、Ｙを用いてもよい。色判定成功基準位置５１および色判定失敗基準位置５２を総称して基準位置という。
【０１１６】
図９（ａ）に示すように、欠陥部位色判定部７は、欠陥部位５０に最も近い色判定成功基準位置５１から欠陥部位５０への相対座標を算出し、算出した相対座標と、表示パネル９の画素の配列の周期性とに基づいて、欠陥部位５０の色を判定する。すなわち、色判定成功基準位置５１の色はＧであるので、Ｇのピーク位置を基点とする相対座標によって、欠陥部位５０の色を判定することができる。換言すると、欠陥部位５０の色判定は、欠陥部位５０に最も近い色判定成功基準位置５１を選出し、選出した色判定成功基準位置５１から欠陥部位５０への相対座標を算出し、算出した相対座標から前記の原理によって欠陥部位の色を判定する手順で行う。欠陥部位５０に最も近い基準位置が色判定失敗基準位置５２の場合も、図９（ｂ）に示すように最も近い色判定成功基準位置５１を使用して、相対座標を算出する。
【０１１７】
図９に示した例では、欠陥部位５０に最も近い１つの色判定成功基準位置５１から欠陥部位５０への相対座標を算出しているが、欠陥部位５０に最も近い複数の色判定成功基準位置５１から欠陥部位５０への相対座標を算出してもよい。このように、欠陥部位色判定部７は、基準位置リストに含まれるピーク位置情報が示す色と、その色に対応付けられたピーク位置とからなる組のうち、任意の１組もしくは複数の組からの欠陥部位５０の相対的な位置関係に基づいて、欠陥部位５０の画素の色を判定する。
【０１１８】
図１０は、第１の基準位置リストを基に作成した第２の基準位置リストに基づいて欠陥部位５０の色を判定する原理を説明するための図である。図９に示した基準位置リストの応用として、第１の基準位置リストを基に第２の基準位置リストを作成し、作成した第２の基準位置リストに基づいて、欠陥部位の色判定を行ってもよい。第２の基準位置リストは、第１の基準位置リストとして作成された色と異なる色の画素の位置を表すリストである。
【０１１９】
プロファイル値の差は、ＲおよびＢの組での差よりも、ＹおよびＧの組での差のほうが大きいので、ＹおよびＧの組で色を判定するほうが有利である。ところが、画素の幅については、ＹおよびＧの幅よりもＲおよびＢの幅のほうが大きいので、ＲまたはＢに基づいて、欠陥部位の位置を判定するほうが有利である。以下、ＲまたはＢに基づいて欠陥部位の位置を判定する場合について説明する。
【０１２０】
まず、図８に示したフローチャートに従って、欠陥部位色判定部７は、ＹおよびＧの画素について基準位置リストを作成し、作成した基準位置リストを第１の基準位置リストとする。第１の基準位置リストに設定されたピーク位置の位置情報は、ＹおよびＧの画素のピーク位置の位置情報である。Ｇの画素の幅がＢの画素の幅に比べて小さいので、Ｇの画素の中心座標を算出する精度は、Ｂの画素の中心座標を算出する精度に比べて低い。すなわち、Ｇの画素のピーク位置の位置情報は、Ｂの画素のピーク位置の位置情報よりも位置精度が低い。
【０１２１】
ところが、Ｇの画素のピーク位置の位置情報は、Ｇの画素の右隣に存在する画素をＢと判定するためには、十分な位置精度をもっている。そこで、欠陥部位色判定部７は、第１の基準位置リストに設定されているＧのピーク位置の画素の右側の画素をＢと色判定する。そして、画像データに基づいて、Ｂの画素の中心座標を算出し、算出した中心座標の位置とＢとの対応関係を設定した第２の基準位置リストを作成する。第２の基準位置リストに設定された位置は、第１の基準位置リストに設定された位置よりも位置精度が向上しているので、欠陥部位の位置を算出する精度が改善され、結果として欠陥部位の色判定の精度が向上する。
【０１２２】
図１０（ａ）は、欠陥部位５０に最も近いＢの画素の位置が色判定失敗でない場合の例である。図１０（ｂ）は、欠陥部位５０に最も近いＢの画素の位置が色判定失敗である場合の例である。図１０には、欠陥位置部位５０、色判定成功第１基準位置５３、色判定失敗第１基準位置５４、色判定成功第２基準位置５５、および色判定失敗第２基準位置５６が示されている。色判定成功第１基準位置５３は、第１基準位置リストにＧが設定されているピーク位置である。色判定失敗第１基準位置５４は、Ｇが設定されるべきピーク位置の第１基準位置リストに色判定失敗が設定されているピーク位置である。色判定成功第２基準位置５５は、第２基準位置リストにＢが設定されている位置である。色判定失敗第２基準位置５６は、Ｂが設定されるべき位置の第２基準位置リストに色判定失敗が設定されているピーク位置である。
【０１２３】
欠陥部位色判定部７は、第１基準位置リストにＧが設定されているとき、そのＧの画素に隣接する位置の画素の色をＢと判定し、そのＢの画素の位置をＢに対応付けて、第２基準位置リストに設定する。また、第１基準位置リストに色判定失敗が設定されているピーク位置がＧの画素であるとき、そのＧの画素に隣接するＢを色判定失敗と判定し、そのＢの画素の位置を色判定失敗に対応付けて、第２基準位置リストに設定する。
【０１２４】
図１０に示した例は、色判定成功第１基準位置５３としてＧを用い、色判定成功第２基準位置５５としてＢを用いたが、ＧおよびＢに代えて、ＹおよびＲを用いてもよい。色判定成功第１基準位置５３、色判定失敗第１基準位置５４、色判定成功第２基準位置５５、および色判定失敗第２基準位置５６を総称して基準位置という。
【０１２５】
図１０（ａ）に示すように、欠陥部位色判定部７は、色判定成功第２基準位置５５から欠陥部位５０への相対座標を算出し、算出した相対座標と、表示パネル９の画素の配列の周期性とに基づいて、欠陥部位５０の色を判定する。すなわち、色判定成功第２基準位置５５の色はＢであるので、Ｂの位置を基点とする相対座標によって、欠陥部位５０の色を判定することができる。
【０１２６】
換言すると、欠陥部位５０の色判定は、第２基準位置判定リストから、欠陥部位５０に最も近い色判定成功第２基準位置５５を選出し、選出した色判定成功第２基準位置５５から欠陥部位５０への相対座標を算出し、算出した相対座標から前記の原理によって欠陥部位の色判定をする手順で行う。欠陥部位５０に最も近い基準位置が色判定失敗第２基準位置５６である場合も、図１０（ｂ）に示すように最も近い色判定成功第２基準位置５５を使用して、相対座標を算出する。
【０１２７】
このように、プロファイルのピーク位置による色を判定するときに使用する色の組にプロファイル値の変化パターンを検出するために有利な輝度差が大きい色の組を使用し、かつ欠陥部位の相対座標を算出するときに必要な中心座標を算出するために有利な幅の広い画素の色を使用することによって、色判定精度と位置判定精度とを共に高い水準にすることが可能となる。
【０１２８】
図３に示したステップＳ８では、欠陥部位色判定部７は、色判定を行った欠陥部位について、色ごとに予め設定した評価基準に基づいて、欠陥判定を行う。欠陥検査は、欠陥部位が製品として許容範囲にはいるか否か、つまり欠陥部位の良否判定を行うことである。一般に、撮像カメラ１０、たとえばＣＣＤカメラの色ごとの検出感度は、人間の目の検出感度と異なる。したがって、色ごとに基準を設定しない場合、判定する色の欠陥は、過多検出あるいは過少検出となり、検査精度が低下する。本実施形態では、まず色判定しない状態で欠陥部位を多めに検出し、ステップＳ６，Ｓ７で説明した方法によって欠陥部位の色判定を行い、判定した色ごとの評価基準に基づいて最終的な欠陥判定を行う。したがって、色ごとの過多検出や過少検出を防いで、精度よくかつ効率的に欠陥を検出することができる。
【０１２９】
上述した実施形態では、本発明の画像処理装置は、撮像カメラ１０によって撮像して得られる画像データを処理して、表示パネル９の欠陥を検査する検査装置１に含まれる画像処理装置として説明したが、その他にも、撮像カメラ１０によって得られる画像データに基づいて、欠陥を修正する欠陥修正装置であって、修正対象の画素の色を画像データに基づいて判定する欠陥修正装置等にも用いることが可能である。
【０１３０】
検査装置１は、液晶表示パネル、プラズマ表示パネル、ＥＬ表示パネル等の表示パネルを用いた表示装置やブラウン管表示装置等の様々な表示装置の欠陥検査に適用することができる。
【０１３１】
本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、請求項に開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
【０１３２】
最後に、撮像部２およびパターン表示部３は、ハードウエアによって構成される。また、欠陥部位検出部４、プロファイル取得部５、基準位置リスト作成部６、欠陥部位色判定部７および主制御部８は、ハードウェアによって構成してもよいし、次のように中央処理装置（Central Processing Unit：略称「ＣＰＵ」）を用いてプログラムを実行することによって実現してもよい。
【０１３３】
すなわち、検査装置１は、各機能を実現するプログラムの命令を実行するＣＰＵ、このプログラムを記憶したリードオンリーメモリ（Read Only Memory：：略称「ＲＯＭ」）、このプログラムを展開するランダムアクセスメモリ（Random Access Memory：略称「ＲＡＭ」）、およびこのプログラムおよび各種データを記憶するメモリ等の記憶装置や記録媒体などを備えている。そして、検査装置１は、上述した機能を実現するソフトウェアであるプログラム、たとえば輝度算出プログラムなどプログラムのプログラムコード、たとえば実行形式プログラム、中間コードプログラム、あるいはソースプログラムなどのプログラムコードをコンピュータで読み取り可能に記録した記録媒体を、検査装置１に供給し、そのコンピュータ、またはＣＰＵもしくはＭＰＵ（Micro Processing Unit）が記録媒体に記録されているプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成可能である。
【０１３４】
上述したログラムコードを記録した記録媒体としては、たとえば、磁気テープやカセットテープなどのテープ系、フレキシブルディスク／ハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）／ＭＯ（Magneto Optical Disk）／ＭＤ（Mini Disc）／ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）／ＣＤ−Ｒ（Compact Disk
Recordable）等の光ディスクを含むディスク系、ＩＣ（Integrated Circuit）カード（メモリカードを含む）／光カード等のカード系、あるいはマスクＲＯＭ／ＥＰＲＯＭ（
Erasable Programmable Read Only Memory）／ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable
Programmable Read Only Memory）／フラッシュＲＯＭ等の半導体メモリ系などを用いることができる。
【０１３５】
また、検査装置１を通信ネットワークと接続可能に構成し、上述したプログラムコードを、通信ネットワークを介して供給してもよい。この通信ネットワークとしては、特に限定されるものではなく、たとえば、インターネット、イントラネット、エキストラネット、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＩＳＤＮ（Integrated Services Digital Network）、ＶＡＮ（Value Added Network）、ＣＡＴＶ（Community Antenna Television）通信網、仮想専用網（Virtual Private Network）、電話回線網、移動体通信網、衛星通信網等が利用可能である。また、通信ネットワークを構成する伝送媒体としては、特に限定されるものではなく、たとえば、ＩＥＥＥ（Institute of Electrical and Electronic
Engineers）１３９４、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）、電力線搬送、ケーブルテレビジョン（ＴＶ）回線、電話線、ＡＤＳＬ（Asymmetric Digital Subscriber Line）回線等の有線でも、ＩｒＤＡ（Infrared Data Association）やリモートコントローラのような赤外線、ブルートゥース（Bluetooth（登録商標））、８０２．１１無線、ＨＤＲ（High Data Rate）、携帯電話網、衛星回線、地上波デジタル網等の無線でも利用可能である。なお、本発明は、上述したプログラムコードが電子的な伝送で具現化された、搬送波に埋め込まれたコンピュータデータ信号の形態でも実現され得る。
【０１３６】
このように、プロファイル取得部５は、複数の色の画素が少なくとも１つの方向に周期的に配列される表示パネル９に表示される予め定める検査パターンの画像を撮像素子２０によって撮像して得られる画像データに基づいて、各画素の特徴を表すプロファイル値を前記周期的に配列される方向に表すプロファイルを生成する。そして、欠陥部位色判定部７は、プロファイル取得部５によって生成されたプロファイルが示すプロファイル値の変化パターンの特徴に基づいて、画素の色を判定する。したがって、他の色の画素とのプロファイル値の差、たとえば輝度差の大きい色の画素が存在しない場合であっても、高速かつ高精度に画素の色を判定することができ、表示パネル９の欠陥の検査に用いれば、検査時間を短縮することができる。また、たとえば、通常状態では従来技術による方法で色判定が可能な表示パネル９であっても、バックライト異常などで、表示パネル９の一部のエリアの輝度値が大幅に減少するような突発的なトラブルが発生した状態では色判定ができない。それに対して、本発明は輝度値の変化パターンを用いているので、エリアの輝度値の変動に影響されずに正確に判定することができる。
【０１３７】
さらに、表示パネル９は、異なる色の画素が２方向に周期的に配列される。プロファイル取得部５は、前記２方向のプロファイルを生成する。そして、欠陥部位色判定部７は、前記２方向のプロファイルが示すプロファイル値の変化パターンの特徴に基づいて画素の色を判定する。したがって、色の異なる画素の配列方向が２方向であっても色の色判定を行うことができる。
【０１３８】
さらに、基準位置リスト作成部６は、プロファイル取得部５によって生成されたプロファイルに基づいて、基準となる色の画素の位置を表す基準位置リストを作成する。そして、欠陥部位色判定部７は、基準位置リスト作成部６によって作成された基準位置リストに基づいて画素の色を判定する。したがって、プロファイルに基づいて作成された基準位置リストが示す基準となる色の画素の位置に基づいて、画素の色を判定するので、画素の色を正確に判定することができる。
【０１３９】
さらに、前記予め定める検査パターンは、１画素ごとに点灯と非点灯とを繰り返すパターンである。したがって、隣接する画素の輝度の影響を排除することができ、画素の色を正確に判定することができる。また、色判定専用の複数の単色点灯パターンを使用する必要がなく、欠陥部位を検出するための検査パターンと、同一とすることができる。すなわち、撮像素子２０によって撮像されて得られる単一の画像データを用いて、欠陥部位の検出と色の判定とを行うことができる。
【０１４０】
さらに、プロファイル値の変化パターンは、少なくとも３個以上の異なるプロファイル値から構成される。したがって、３個以上の色の画素から構成される表示パネル９でも画素の色の判定を行うことができる。
【０１４１】
さらに、図示しない記録装置は、プロファイル値の変化の予測パターンを表わす予測パターン情報を予め記録する。そして、欠陥部位色判定部７は、プロファイル取得部５によって生成されたプロファイル値の変化パターンと、記録装置に記録される予測パターン情報が示す予測パターンとを照合することによって、画素の色を判定する。したがって、予測パターンを用いるので、より確実に色を判定することができる。
【０１４２】
さらに、基準位置リスト作成部６は、前記変化パターンの特徴に基づいて、表示パネル９の画素の色の一部の色の画素について作成した基準位置リストを第１の基準位置リストとし、前記第１の基準位置リストに基づいて、第１の基準位置リストとして作成された色と異なる色の画素の位置を表す第２の基準位置リストを作成し、欠陥部位色判定部７は、基準位置リスト作成部６によって作成された第２の基準位置リストに基づいて、画素の色を判定する。したがって、一部の色の画素の幅よりも異なる色の画素の幅が大きければ、第２の基準位置リストの位置座標精度は第１の基準位置リストよりも向上し、結果として第２の基準位置リストを基準とした欠陥部位の相対座標の位置精度が上昇し、欠陥部位の色判定精度を改善することができる。
【０１４３】
さらに、図３に示したフローチャートで、ステップＳ６では、複数の色の画素が少なくとも１つの方向に周期的に配列される表示パネル９に表示される予め定める検査パターンの画像を撮像素子２０によって撮像して得られる画像データに基づいて、各画素の特徴を表すプロファイル値を前記周期的に配列される方向に表すプロファイルを生成する。そして、ステップＳ７では、ステップＳ６で生成されたプロファイルが示すプロファイル値の変化パターンの特徴に基づいて、画素の色を判定する。したがって、他の色の画素とのプロファイル値の差、たとえば輝度差の大きい色の画素が存在しない場合であっても、高速かつ高精度に画素の色を判定し、検査時間を短縮することができる。また、たとえば、通常状態では従来技術による方法で色判定が可能な表示パネル９であっても、バックライト異常などで、表示パネル９の一部のエリアの輝度値が大幅に減少するような突発的なトラブルが発生した状態では色判定ができない。それに対して、本発明は輝度値の変化パターンを用いているので、エリアの輝度値の変動に影響されずに正確に判定することができる。
【０１４４】
さらに、コンピュータを、複数の色の画素が少なくとも１つの方向に周期的に配列される表示パネル９に表示される予め定める検査パターンの画像を撮像素子２０によって撮像して得られる画像データに基づいて、各画素の特徴を表すプロファイル値を前記周期的に配列される方向に表すプロファイルを生成するプロファイル取得部５と、プロファイル取得部５によって生成されたプロファイルが示すプロファイル値の変化パターンの特徴に基づいて、画素の色を判定する欠陥部位色判定部７として機能させるためのプログラムとして提供することができる。
【０１４５】
さらに、前記プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体として提供することができる。
【符号の説明】
【０１４６】
１ 検査装置
２ 撮像部
３ パターン
４ 欠陥部位検出部
５ プロファイル取得部
６ 基準位置リスト作成部
７ 欠陥部位色判定部
８ 主制御部
９ 表示パネル
１０ 撮像カメラ
１１ 撮像カメラステージ
１２ 搬送コンベア
１３ 制御ボックス
１４ ＣＣＤ撮像画素
１５ 絵素
１６〜１９ 画素
２０，２０ａ〜２０ｅ 撮像素子
２１ 欠陥部位候補
【技術分野】
【０００１】
本発明は、表示パネルの欠陥を検査する画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび記録媒体に関し、特に、液晶表示パネルなどのフラットパネルディスプレイを点灯させて欠陥を検査するパネル点灯検査に適した画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
液晶表示パネルなどのフラットパネルディスプレイは、軽量、薄型および低消費電力などの特性を活かして、家電製品や情報端末装置などのディスプレイとして、幅広い分野で使用されている。こうしたフラットパネルディスプレイの製造現場では、各製造工程において電気的動作検査や、表示パネルを点灯させて検査する表示パネル欠陥検査などの種々の検査が行われ、品質が管理されている。
【０００３】
このような検査うち、表示パネル欠陥検査では、表示パネルを実際に点灯させて、輝点や黒点などの点欠陥、輝線や黒線などの線欠陥、および表示パネルのむらなどの各欠陥について、許容できる欠陥であるか、許容できない欠陥であるかが判定される。
【０００４】
従来技術による点灯検査は、作業者による目視検査によって、欠陥の判定が行われる。しかし、目視検査は、作業者の個人差による判定結果のばらつきや、作業者による処理能力に差が生じる。これらのばらつきや差をなくすために、表示パネル欠陥検査を自動で行う自動検査装置が導入されている。
【０００５】
この自動検査装置は、点欠陥および線欠陥などの欠陥のように、判定基準を数値化することができる欠陥を判定する場合には、判定結果のばらつきをなくすことができので、統一された判定を行うために適している。最終製品が表示パネルであるとき、欠陥が問題となるのは、製品である表示パネルに表示される映像を鑑賞者が鑑賞した際に、鑑賞者が目視で欠陥を認識する場合である。したがって、表示パネルの欠陥判定の基準については、目視による輝度を基準とするのが実状である。
【０００６】
しかし、自動検査装置による検査と目視検査とでは、色ごとの相対的な感度が異なる。たとえば、目視で同じ輝度の赤色（Ｒ）、緑色（Ｇ）および青色（Ｂ）の３色の輝点でも、自動検査装置の色ごとの相対的な感度は、目視に比べて、緑色が低く、青色が高い。このため、自動検査装置で全色の欠陥判定基準を同一に設定した場合、色ごとの欠陥検出感度は緑色が小さく、青色が高くなる。したがって、緑色輝点の欠陥で感度を調整すると、実際は問題ないレベルの目視輝度の青色輝点をより多く欠陥として検出してしまい、検出過多となる。反対に、青色輝点の欠陥で感度を調整すると、問題となる目視輝度の緑色輝点が検出されず、検出過少となる。このように、色ごとに欠陥判定基準を設定しない場合は検査精度が低下するという問題がある。
【０００７】
したがって、自動検査装置に、色ごとに目視の感度に合わせた欠陥の判定基準を設定すれば、このような問題は解消し、精度よく検査を行うことができる。しかし、そのためには自動検査装置が、画素ごとに色を判定する必要がある。
【０００８】
画素ごとに色を判定する従来技術として特許文献１に記載される欠陥検査装置がある。この欠陥検査装置は、表示パネルを撮像素子で撮像することによって得られる画像データに基づいて、表示パネルの各色画素（特許文献１では「絵素」と記載されているが、本願の「画素」に相当するので以下「画素」という）の輝度分布を検出し、色画素ごとの輝度差による輝度分布の周期性を利用して、欠陥部位の色判定を行い、判定した色に基づく判定基準によって、欠陥部位の良否判定を行う。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２００９−８５８９２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
特許文献１に記載される欠陥検査装置は、検査対象の表示パネルの色画素が３色であり、それぞれが相互に判定可能な程度に異なる輝度差があるので、周期性を利用して色判定を行うことができる。しかし、他の色画素のいずれとも判定可能な程度に輝度差が大きい色画素が少なくとも１色以上存在しない場合は、周期性を利用した色判定を行うことができない。たとえば、Ｒ、Ｇ、Ｂ、および黄色（Ｙ）の４色の色画素からなる表示パネルにおいて、ＹとＧとの輝度差が小さく、かつＲとＢとの輝度差が小さい場合、色判定を行う画素の輝度値に基づいて、各画素がＹもしくはＧの画素群に属するのか、またはＲもしくはＢの画素群に属するのかを判定することは容易であるが、ＹであるのかＧであるのかの判定、およびＲであるかＢであるかの判定は困難であり、結果として、画素の色を候補の色を１色にまで絞り込んで判定することはできない。
【００１１】
本発明の目的は、他の色の画素との輝度差の大きい色の画素が存在しない場合であっても、高速かつ高精度に画素の色を判定し、検査時間を短縮することができる画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび記録媒体を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明は、複数の色の画素が少なくとも１つの方向に周期的に配列される表示パネルに表示される予め定める検査パターンの画像を撮像素子によって撮像して得られる画像データに基づいて、各画素の特徴を表す特徴量を前記周期的に配列される方向に表す特徴量分布を生成する特徴量分布生成部と、
特徴量分布生成部によって生成された特徴量分布が示す特徴量の変化パターンの特徴に基づいて、画素の色を判定する色判定部とを含むことを特徴とする画像処理装置である。
【００１３】
また本発明は、前記表示パネルは、異なる色の画素が２方向に周期的に配列され、
前記特徴量分布生成部は、前記２方向の特徴量分布を生成し、
前記色判定部は、前記２方向の特徴量分布が示す特徴量の変化パターンの特徴に基づいて画素の色を判定することを特徴とする。
【００１４】
また本発明は、前記特徴量分布生成部によって生成された特徴量分布に基づいて、基準となる色の画素の位置を表す基準位置リストを作成する基準位置リスト作成部をさらに含み、
前記色判定部は、基準位置リスト作成部によって作成された基準位置リストに基づいて画素の色を判定することを特徴とする。
【００１５】
また本発明は、前記予め定める検査パターンは、１画素ごとに点灯と非点灯とを繰り返すパターンであることを特徴とする。
【００１６】
また本発明は、前記特徴量の変化パターンは、少なくとも３個以上の異なる特徴量から構成されることを特徴とする。
【００１７】
また本発明は、前記特徴量の変化の予測パターンを表わす予測パターン情報を予め記録する記録部をさらに含み、
前記色判定部は、前記特徴量分布生成部によって生成された特徴量分布が示す特徴量の変化パターンと、記録部に記録される予測パターン情報が示す予測パターンとを照合することによって、画素の色を判定することを特徴とする。
【００１８】
また本発明は、前記基準位置リスト作成部は、前記変化パターンの特徴に基づいて、表示パネルの画素の色の一部の色の画素について作成した基準位置リストを第１の基準位置リストとし、前記第１の基準位置リストに基づいて、第１の基準位置リストとして作成された色と異なる色の画素の位置を表す第２の基準位置リストを作成し、
前記色判定部は、前記基準位置リスト作成部によって作成された第２の基準位置リストに基づいて、画素の色を判定することを特徴とする。
【００１９】
また本発明は、複数の色の画素が少なくとも１つの方向に周期的に配列される表示パネルに表示される予め定める検査パターンの画像を撮像素子によって撮像して得られる画像データに基づいて、各画素の特徴を表す特徴量を前記周期的に配列される方向に表す特徴量分布を生成する特徴量分布生成工程と、
特徴量分布生成工程で生成された特徴量分布が示す特徴量の変化パターンの特徴に基づいて、画素の色を判定する色判定工程とを有することを特徴とする画像処理方法である。
【００２０】
また本発明は、コンピュータを、
複数の色の画素が少なくとも１つの方向に周期的に配列される表示パネルに表示される予め定める検査パターンの画像を撮像素子によって撮像して得られる画像データに基づいて、各画素の特徴を表す特徴量を前記周期的に配列される方向に表す特徴量分布を生成する特徴量分布生成部と、
特徴量分布生成部によって生成された特徴量分布が示す特徴量の変化パターンの特徴に基づいて、画素の色を判定する色判定部として機能させるためのプログラムである。
【００２１】
また本発明は、前記プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、複数の色の画素が少なくとも１つの方向に周期的に配列される表示パネルに表示される予め定める検査パターンの画像を撮像素子によって撮像して得られる画像データに基づいて、各画素の特徴を表す特徴量を前記周期的に配列される方向に表す特徴量分布を生成する。そして、色判定部は、特徴量分布生成部によって生成された特徴量分布が示す特徴量の変化パターンの特徴に基づいて、画素の色を判定する。したがって、他の色の画素とのプロファイル値の差、たとえば輝度差の大きい色の画素が存在しない場合であっても、高速かつ高精度に画素の色を判定することができ、表示パネルの欠陥の検査に用いれば、検査時間を短縮することができる。また、たとえば、通常状態では従来技術による方法で色判定が可能な表示パネルであっても、バックライト異常などで、表示パネルの一部のエリアの輝度値が大幅に減少するような突発的なトラブルが発生した状態では色判定ができない。それに対して、本発明は輝度値の変化パターンを用いているので、エリアの輝度値の変動に影響されずに正確に判定することができる。
【００２３】
また本発明によれば、前記表示パネルは、異なる色の画素が２方向に周期的に配列される。前記特徴量分布生成部は、前記２方向の特徴量分布を生成する。そして、前記色判定部は、前記２方向の特徴量分布が示す特徴量の変化パターンの特徴に基づいて画素の色を判定する。したがって、色の異なる画素の配列方向が２方向であっても色の色判定を行うことができる。
【００２４】
また本発明によれば、基準位置リスト作成部は、前記特徴量分布生成部によって生成された特徴量分布に基づいて、基準となる色の画素の位置を表す基準位置リストを作成する。そして、前記色判定部は、基準位置リスト作成部によって作成された基準位置リストに基づいて画素の色を判定する。したがって、特徴量分布に基づいて作成された基準位置リストが示す基準となる色の画素の位置に基づいて、画素の色を判定するので、画素の色を正確に判定することができる。
【００２５】
また本発明によれば、前記予め定める検査パターンは、１画素ごとに点灯と非点灯とを繰り返すパターンである。したがって、隣接する画素の輝度の影響を排除することができ、画素の色を正確に判定することができる。また、色判定専用の複数の単色点灯パターンを使用する必要がなく、欠陥部位を検出するための検査パターンと、同一とすることができる。すなわち、撮像素子によって撮像されて得られる単一の画像データを用いて、欠陥部位の検出と色の判定とを行うことができる。
【００２６】
また本発明によれば、前記特徴量の変化パターンは、少なくとも３個以上の異なる特徴量から構成される。したがって、３個以上の色の画素から構成される表示パネルでも画素の色の判定を行うことができる。
【００２７】
また本発明によれば、記録部は、前記特徴量の変化の予測パターンを表わす予測パターン情報を予め記録する。そして、前記色判定部は、前記特徴量分布生成部によって生成された特徴量分布が示す特徴量の変化パターンと、記録部に記録される予測パターン情報が示す予測パターンとを照合することによって、画素の色を判定する。したがって、予測パターンを用いるので、より確実に色を判定することができる。
【００２８】
また本発明によれば、前記基準位置リスト作成部は、前記変化パターンの特徴に基づいて、表示パネルの画素の色の一部の色の画素について作成した基準位置リストを第１の基準位置リストとし、前記第１の基準位置リストに基づいて、第１の基準位置リストとして作成された色と異なる色の画素の位置を表す第２の基準位置リストを作成し、前記色判定部は、前記基準位置リスト作成部によって作成された第２の基準位置リストに基づいて、画素の色を判定する。したがって、一部の色の画素の幅よりも異なる色の画素の幅が大きければ、第２の基準位置リストの位置座標精度は第１の基準位置リストよりも向上し、結果として第２の基準位置リストを基準とした欠陥部位の相対座標の位置精度が上昇し、欠陥部位の色判定精度を改善することができる。
【００２９】
また本発明によれば、特徴量分布生成工程では、複数の色の画素が少なくとも１つの方向に周期的に配列される表示パネルに表示される予め定める検査パターンの画像を撮像素子によって撮像して得られる画像データに基づいて、各画素の特徴を表す特徴量を前記周期的に配列される方向に表す特徴量分布を生成する。そして、色判定工程では、特徴量分布生成工程で生成された特徴量分布が示す特徴量の変化パターンの特徴に基づいて、画素の色を判定する。したがって、他の色の画素とのプロファイル値の差、たとえば輝度差の大きい色の画素が存在しない場合であっても、高速かつ高精度に画素の色を判定し、検査時間を短縮することができる。また、たとえば、通常状態では従来技術による方法で色判定が可能な表示パネルであっても、バックライト異常などで、表示パネルの一部のエリアの輝度値が大幅に減少するような突発的なトラブルが発生した状態では色判定ができない。それに対して、本発明は輝度値の変化パターンを用いているので、エリアの輝度値の変動に影響されずに正確に判定することができる。
【００３０】
また本発明によれば、コンピュータを、複数の色の画素が少なくとも１つの方向に周期的に配列される表示パネルに表示される予め定める検査パターンの画像を撮像素子によって撮像して得られる画像データに基づいて、各画素の特徴を表す特徴量を前記周期的に配列される方向に表す特徴量分布を生成する特徴量分布生成部と、特徴量分布生成部によって生成された特徴量分布が示す特徴量の変化パターンの特徴に基づいて、画素の色を判定する色判定部として機能させるためのプログラムとして提供することができる。
【００３１】
また本発明によれば、前記プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体として提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】本発明の一実施形態である画像処理装置を含む表示パネル欠陥検査装置１の概略の構成を示すブロック図である。
【図２】検査装置１の全体の構成を模式的に示す斜視図である。
【図３】検査装置１が実行する検査処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図４】画像データの取得およびコントラストの算出を説明するための図である。
【図５】欠陥部位候補の検出および欠陥強度の算出方法を説明するための図である。
【図６】４色表示パネル用のプロファイル値の変化パターンの特徴によって色を判定する原理を説明するための図である。
【図７】６色表示パネル用のプロファイル値の変化パターンの特徴によって色を判定する原理を説明するための図である。
【図８】欠陥部位色判定部７が実行する基準位置リスト作成処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図９】基準位置リストに基づいて欠陥部位５０の色を判定する原理を説明するための図である。
【図１０】第１の基準位置リストを基に作成した第２の基準位置リストに基づいて欠陥部位５０の色を判定する原理を説明するための図である。
【００３３】
図１は、本発明の一実施形態である画像処理装置を含む表示パネル欠陥検査装置１の概略の構成を示すブロック図である。表示パネル欠陥検査装置（以下、「検査装置」という）１は、後述する画像処理装置を含み、各画素の特徴を表す特徴量の分布の変化の特徴を利用して、表示パネル９における欠陥部位の色を判定し、判定した色に基づいて、欠陥部位の良否を判定する。本発明に係る画像処理方法は、画像処理装置によって実行される。
【００３４】
検査装置１は、撮像部２、パターン表示部３、欠陥部位検出部４、プロファイル取得部５、基準位置リスト作成部６、欠陥部位色判定部７、および主制御部８を含んで構成される。
【００３５】
撮像部２は、検査対象である表示パネル９に表示される画像を撮像し、撮像した画像を表す画像データを生成し、生成した画像データを欠陥部位検出部４およびプロファイル取得部５などに送る。撮像部２の具体的構成は、後述する。
【００３６】
パターン表示制御部であるパターン表示部３は、表示パネル９に接続されており、表示パネル９の画素の点灯および非点灯を切り換えて、欠陥検査のための予め定める検査パターンを表示パネル９に表示させる。予め定める検査パターンとしては、複数種類のパターンが用いられる。たとえば後述するストライプパターン、あるいは白べたや黒べたのパターンがある。パターン表示部３は、たとえば、表示パネル９を点灯させるための回路から構成される。パターン表示部３は、パーソナルコンピュータ（以下「ＰＣ」という）によって構成することもできる。パターン表示部３と表示パネル９との接続が有線の場合、人手によって接続する必要があるので、この接続は無線であることが好ましい。
【００３７】
欠陥部位検出部４は、撮像部２から受け取った画像データに基づいて、欠陥部位を検出する。欠陥部位は、画素の一部分であり、製品として許容されない欠陥である可能性の部分である。絵素は、複数の色の画素から構成される。
【００３８】
特徴量分布生成部であるプロファイル取得部５は、撮像部２から受け取った画像データに基づいて、プロファイルを取得する。プロファイルは、プロファイル値の分布を表す。プロファイル値は、各画素の特徴を表す特徴量、たとえば各画素の輝度値である。したがって、プロファイルは、特徴量分布であり、たとえばプロファイル値が輝度値であれば、プロファイルは、輝度分布である。
【００３９】
基準位置リスト作成部６は、プロファイル取得部５によって取得されたプロファイルに基づいて、基準位置リストを作成する。基準位置リストは、基準となる色の画素の位置を表す一覧表である。基準位置リストは、表示パネル９の画素の色と、表示パネル９内における画素の位置とを対応付ける対応情報を含む。
【００４０】
色判定部および良否判定部である欠陥部位色判定部７は、基準位置リスト作成部６によって作成された基準位置リストに基づいて、欠陥部位検出部４によって検出された欠陥部位の色を判定し、判定した色に基づいて、欠陥部位の良否判定、つまり欠陥部位が製品として許容されるか否かの判定を行う。
【００４１】
主制御部８は、撮像部２、パターン表示部３、欠陥部位検出部４、プロファイル取得部５、基準位置リスト作成部６、おおび欠陥部位色判定部７を制御する。主制御部８は、図示しないデータベースに接続され、検出した欠陥に関する情報をデータベースに記憶し蓄積する。
【００４２】
表示パネル９は、検査装置１による欠陥検査の対象である。表示パネル９は、複数の色の画素を含み、その複数の色の画素が少なくとも１つの方向に周期的に配列される。換言すると、表示パネル９は、複数の色の画素が一定方向にマトリクス状に配列されたものである。したがって、表示パネル９の画素は、規則性を持って配列されており、ランダムな配列ではない。表示パネル９は、表示画面に複数の色の画素を有し、各画素を点灯または非点灯にすることによって、絵素を表示するものであればよく、特に限定されない。表示パネル９は、たとえば、液晶表示パネル、プラズマ表示パネル、エレクトロルミネセンス（Electro-Luminescence：略称「ＥＬ」）表示パネル、あるいはブラウン管表示装置などによって構成することができる。
【００４３】
パターン表示部３、欠陥部位検出部４、プロファイル取得部５、基準位置リスト作成部６、欠陥部位色判定部７、および主制御部８は、１台ないし複数台のＰＣで構成することも可能である。パターン表示部３と、表示パネル９および主制御部８との接続は、有線であっても無線であってもよい。無線接続の場合は、検査装置１の設置の煩雑さを解消することができる。
【００４４】
図２は、検査装置１の全体の構成を模式的に示す斜視図である。検査装置１は、撮像部２およびパターン表示部３の他に、搬送コンベア１２および制御ボックス１３をさらに備えている。さらに、検査装置１は、これらの構成要素と有線または無線接続される図示しない検査装置制御部を備えており、この検査装置制御部によって、これらの構成要素が統括して制御される。検査装置１は、検査対象となる表示パネル９が欠陥を有しているか否かを検出し、検出した欠陥が製品として許容することができるものであるか否かを判定する。
【００４５】
撮像部２は、撮像カメラ１０と、撮像カメラ１０を載置する撮像カメラステージ１１とを含んで構成される。撮像カメラ１０は、たとえば、ラインセンサまたはエリアセンサなどによって構成される。撮像カメラ１０がラインセンサの場合、撮像カメラステージ１１は、撮像カメラ１０が表示パネル９の表示面をスキャンすることができるように、表示パネル９の表示面に対して平行に撮像カメラ１０を駆動する。撮像カメラ１０がエリアセンサの場合、撮像カメラ１０は撮像カメラステージ１１に固定されたままでよい。
【００４６】
搬送コンベア１２は、検査装置制御部の指示によって、表示パネル９を撮像カメラ１０の撮像領域まで搬送し、表示パネル９が撮像領域に達すると停止する。図２では、表示パネル９を１つだけ記載しているが、表示パネル９は、検査終了後、搬送コンベア１２によって、次の工程に搬送されるとともに、次の検査対象となる表示パネル９が搬送コンベア１２によって搬送されてくる。したがって、検査装置１は、複数の表示パネル９の欠陥検査を順次、自動的に行うことができる。
【００４７】
制御ボックス１３内には、欠陥部位検出部４、プロファイル取得部５、基準位置リスト作成部６、欠陥部位色判定部７、および主制御部８が格納されている。制御ボックス１３には、撮像部２およびパターン表示部３が接続されている。制御ボックス１３内の主制御部８は、撮像部２およびパターン表示部３を制御する。撮像カメラ１０は、撮像した画像を表す画像データを生成し、生成した画像データを制御ボックス１３に送る。パターン表示部３は、制御ボックス１３から検査パターンの画像を表す画像情報を受け取る。パターン表示部３は、受け取った画像情報に基づいて、表示パネル９に検査パターンの画像を表示させるための点灯制御を行う。
【００４８】
制御ボックス１３は、表示パネル９に表示される検査パターンの画像を、撮像カメラ１０によって撮像して得られる画像データを処理して、表示パネル９の欠陥を検査する画像処理装置として機能し、パターン表示部３も、この画像処置装置の一部として機能する。欠陥検査の結果は、上述したデータベースに記憶され格納される。図２では、制御ボックス１３は、１台のＰＣによって構成されているが、複数台のＰＣによって構成されていてもよい。
【００４９】
検査装置１は、搬送コンベア１２によって搬送される表示パネル９の欠陥を自動検査する。すなわち、検査装置１に表示パネル９が搬送されると、表示パネル９に接続されたパターン表示部３によって、表示パネル９に検査パターンの画像が表示される。撮像部２の撮像カメラ１０は、表示パネル９に表示された検査パターンの画像を撮像し、撮像した画像を表す画像データを生成する。撮像部２は、生成した画像データを、欠陥部位検出部４、プロファイル取得部５および基準位置リスト作成部６に送る。
【００５０】
欠陥部位検出部４は、撮像部２から受け取った画像データに基づいて、欠陥部位を検出する。そして、欠陥部位色判定部７は、検出された欠陥部位の色を判定し、判定した色に基づいて、その欠陥部位が許容範囲であるか否かを判定する。
【００５１】
図３は、検査装置１が実行する検査処理の処理手順を示すフローチャートである。検査装置１は、図３に示した処理手順に従って、表示パネル９を撮像して得られる画像データに基づいて欠陥部位を検出し、その欠陥部位の色を判定することによって、表示パネル９の欠陥を検査する。
【００５２】
搬送コンベア１２によって、表示パネル９が撮像カメラ１０の撮像領域まで搬送され、表示パネル９が撮像領域に達して停止した後、パターン表示部３によって、表示パネル９に検査パターンの画像が表示されると、ステップＳ１に移る。
【００５３】
ステップＳ１では、撮像部２の撮像カメラ１０は、表示パネル９に表示された検査パターンの画像の全面を撮像し、撮像した画像を表す画像データを生成し、生成した画像データを、欠陥部位検出部４、プロファイル取得部５および基準位置リスト作成部６に送る。ステップＳ２では、欠陥部位検出部４は、撮像部２から受け取った画像データに基づいて、各画素のコントラストを全画素について算出する。
【００５４】
ステップＳ３では、欠陥部位検出部４は、算出したコントラストの中から、欠陥候補となるコントラストを抽出する。ステップＳ４では、欠陥部位検出部４は、抽出した欠陥候補となるコントラストに基づいて、欠陥部位候補を検出し、検出した欠陥部位候補の欠陥強度を算出する。ステップＳ５では、欠陥部位検出部４は、算出した欠陥強度に基づいて、欠陥部位を判定する。
【００５５】
特徴量分布生成工程であるステップＳ６では、プロファイル取得部５は、欠陥部位周囲の画素のプロファイルを取得する。色判定工程であるステップＳ７では、欠陥部位色判定部７は、取得されたプロファイルが示すプロファイル値が変化する変化パターンの特徴に基づいて、欠陥部位の色を判定する。ステップＳ８では、欠陥部位色判定部７は、判定された欠陥部位の色に基づいて、色別に欠陥を判定して、検査処理を終了する。
【００５６】
このように、検査装置１での検査処理は、欠陥部位を検出する工程、すなわち、ステップＳ１〜Ｓ５と、検出された欠陥部位の色を判定する工程、すなわち、ステップＳ６，Ｓ７と、判定された欠陥部位の色ごとに予め設定された判定基準に基づいて、欠陥部位の許容性を判定する工程、すなわち、ステップＳ８とを有している。
【００５７】
以下、一例として、点欠陥を検査する場合の検査装置１の各処理、具体的には、コントラストの算出、欠陥候補となるコントラストの抽出、欠陥部位候補の検出、欠陥強度の算出、欠陥部位の判定、欠陥部位周囲の画素のプロファイル値の変化パターンの検出、欠陥部位の色の判定、および欠陥の判定について、図３に示したフローチャートを参照しながら、具体的に説明する。
【００５８】
図４は、画像データの取得およびコントラストの算出を説明するための図である。表示パネル９は、たとえば図４に示すような複数の絵素１５がマトリクス状に配置されている。各絵素１５は、赤色（Ｒ）画素１７、緑色（Ｇ）画素１８、青色（Ｂ）画素１９、および黄色（Ｙ）画素１６の４色の画素から構成される。つまり、本実施形態における表示パネル９は、Ｒ、Ｇ、Ｂ、およびＹのカラーフィルタを備えた液晶表示パネルである。図４では、３つの絵素１５が示されている。このように、表示パネル９は、複数の画素１６，１７，１８，１９が、一定方向に周期的に、そして規則的に配列されている。
【００５９】
撮像カメラ１０は、複数の撮像素子２０を含んで構成される。撮像素子２０は、たとえば電荷結像素子（Charge Coupled Device：略称「ＣＣＤ」）によって構成される。撮像カメラ１０によって表示パネル９を撮像する際には、表示パネル９の各画素１６，１７，１８，１９に対して、撮像カメラ１０の撮像素子２０が割当てられる。このとき、表示パネル９の表示面と、撮像カメラ１０の撮像面、つまり複数の撮像素子２０からなる撮像面とは、互いに平行となっている。図４では、一例として、撮像素子２０が、１絵素当たり４８個、つまり各画素１６，１７，１８，１９に対して、それぞれ６行×２列の１２個の撮像素子２０が割当てられる例を示している。
【００６０】
ステップＳ１では、撮像部２は、このように割当てられた撮像素子２０が、それぞれの撮像素子２０の位置に対応する表示パネル９上の各地点の輝度値を検出し、表示パネル９全体に表示された画像の画像データを生成する。
【００６１】
次に、ステップＳ２では、欠陥部位検出部４は、撮像された画像データに基づいて、コントラストを算出する。コントラストの算出方法は、特に限定されるものではない。以下、図４に示した注目点である地点Ａに輝点欠陥などの点欠陥があり、地点Ａのコントラストを計算する場合を例にして説明する。地点Ａのコントラストは、地点Ａの輝度値と、地点Ａを含む絵素１５に隣接する同じ色の絵素１５内の同じ位置にある比較点である２つの地点Ｂ１，Ｂ２について、地点Ａの輝度値と地点Ｂ１，Ｂ２の輝度値とを比較して決定する。たとえば、Ａ地点の輝度値をＩａ、Ｂ１地点の輝度値をＩｂ１、およびＢ２の地点の輝度値をＩｂ２とすると、Ａ地点のコントラストＣａは、式（１）によって算出することができる。
Ｃａ＝Ｉａ−｛（Ｉｂ１＋Ｉｂ２）／２｝ …（１）
【００６２】
図４に示した例では、注目点である地点Ａに対する比較点を、注目点が存在する絵素１５の左右に隣接する同じ色の絵素１５内の同じ位置に割り当てられる撮像素子２０の画素（以下「隣接画素」という）の地点Ｂ１，Ｂ２としたが、比較点を設定する撮像素子２０の画素は、この隣接画素に限定されるものではなく、たとえば、注目点から左右に各々２絵素離れた、または２絵素以上離れた絵素１５内の同じ位置に割り当てられる撮像素子２０の画素を、比較点を設定する撮像素子２０の画素としてもよい。同じ位置とは、画素１６〜１９の１つの画素に６行×２列の１２個の撮像素子２０が割り当てられているとした場合、割り当てられている撮像素子２０の位置が、相互に異なる絵素１５内の同じ色の画素間で同じ行かつ同じ列にあるということである。また、上下方向にある絵素１５の中にある撮像素子２０の画素を比較点の設定対象とすることもできるし、左右方向および上下方向にある絵素の中にある撮像素子２０の画素を比較点の設定対象とすることもできる。
【００６３】
また、比較点を設定する撮像素子２０の画素の画素数を多くすれば、コントラストに対するノイズの影響を低減することができる。比較点を設定する撮像素子２０の画素の画素数を少なくすれば、コントラストの算出時間、つまりコントラストを算出するための処理時間を短くすることができる。したがって、比較点を設定する撮像素子２０の画素の画素数は、検査装置１全体の検査時間を考慮して設定する必要がある。
【００６４】
このようにして、ステップＳ２では、表示パネル９に表示された画像の全面の画像データについて、表示パネル９の画素ごとにコントラストを算出する。なお、ステップＳ２で算出したコントラストは、式（１）によって算出されるコントラストＣａに代えて、式（２）によって算出されるコントラストＣａ’とすることもできる。
Ｃａ’＝２Ｉａ／（Ｉｂ１＋Ｉｂ２） …（２）
【００６５】
次に、ステップＳ３では、欠陥部位検出部４は、ステップＳ２で算出されたコントラストの中から、欠陥候補となるコントラストを抽出する。この抽出は、たとえば、ステップＳ２で算出されたコントラストの値と、予め設定される判定値（以下「閾値」ともいう）Ｓとを比較し、コントラストの値が閾値Ｓ以上である場合、Ａ地点のコントラストＣａを欠陥候補とする。なお、この判定値Ｓは、表示パネル９の画素１６〜１９のすべての色に共通する値である。判定値Ｓの設定方法は特に限定されるものではなく、たとえば、検出しなければならない最低限度の欠陥を検出することができる値に設定すればよい。図４に示した例の場合、注目点である地点Ａに欠陥、たとえば輝点欠陥があるため、ステップＳ３では、地点ＡのコントラストＣａ、つまり地点Ａが、欠陥候補とされる。また、判定値Ｓは、実欠陥のコントラストの最小値から、検査装置１の検出再現性を差し引いた値であることが望ましい。
【００６６】
次に、ステップＳ４では、欠陥部位検出部４は、ステップＳ３で欠陥候補と判定されたコントラストについて、欠陥部位候補を検出するとともに、その欠陥部位候補の欠陥強度を算出する。欠陥部位候補の検出、および、欠陥強度の算出方法は、特に限定されるものではなく、たとえば以下のようにして算出することができる。
【００６７】
図５は、欠陥部位候補の検出および欠陥強度の算出方法を説明するための図である。図５に示した地点Ａは、ステップＳ３で欠陥候補と判定された地点である。図３に示したＳ５では、地点Ａの周囲でコントラストの値が予め設定される判定値Ｒ以上である地点を抽出する。地点Ａの周囲は、表示パネル９の画素で数画素程度の範囲である。
【００６８】
そして、地点Ａと、地点Ａの周囲の地点であって、判定値Ｒ以上のコントラストの値の地点とを、欠陥部位候補２１とする。すなわち、図５に示した例の場合、地点Ａを含み四角で囲った部分が、欠陥部位候補２１となる。具体的には、図５では、地点Ａの周囲の撮像素子２０ａ〜２０ｅにより撮像された５つの地点が、判定値Ｒ以上のコントラストの値を示す。従って、欠陥部位候補２１が、地点Ａと、撮像素子２０ａ〜２０ｅによって撮像された５つの地点とから構成されることになる。
【００６９】
このような欠陥部位候補２１における欠陥強度Ｉは、例えば、各地点のコントラストの合計とすることができる。ここで、欠陥部位候補２１が、欠陥候補として抽出された地点ＡのコントラストＣａ以外に、ｎ個のコントラストＣ１〜Ｃｎを有するとすると、欠陥強度Ｉは、式（３）によって算出することができる。
Ｉ＝Ｃａ＋（Ｃ１＋Ｃ２＋・・・＋Ｃｎ） …（３）
【００７０】
なお、「Ｃ１＋Ｃ２＋・・・＋Ｃｎ」は、欠陥部位候補２１における、欠陥候補として抽出された地点Ａを除く地点のコントラストの和である。
【００７１】
図５に示した例の場合、欠陥候補として抽出された地点ＡのコントラストＣａ以外に、５個の地点のコントラストＣ１〜Ｃ５を有している。したがって、欠陥部位候補２１の欠陥強度Ｉは、式（４）式によって算出されることになる。
Ｉ＝Ｃａ＋Ｃ１＋Ｃ２＋Ｃ３＋Ｃ４＋Ｃ５ …（４）
【００７２】
次に、ステップＳ５では、欠陥部位検出部４は、ステップＳ４で算出された欠陥部位候補２１の欠陥強度Ｉと、予め設定される判定値Ｔとを比較し、欠陥強度Ｉが判定値Ｔ以上である場合に、その欠陥部位候補２１が、欠陥部位であると判定する。この判定値Ｔは、後述する色ごとに設定される予め設定される判定値Ｕの最小値に設定するか、検査装置１の検出再現性を考慮して、その最小値よりもやや小さい値に設定する。
【００７３】
このように、欠陥部位候補２１は、地点Ａと地点Ａの周囲の撮像素子２０ａ〜２０ｅによって撮像された５つの地点とから形成されており、所定の面積を有している。このため、ステップＳ５で欠陥部位を判定するためには、その判定の指標として、面積ファクタが必要となる。そこで、ステップＳ４では、面積ファクタを加えた指標として、欠陥強度Ｉを算出している。すなわち、地点Ａと、地点Ａの周囲の判定値Ｒ以上のコントラストを示す地点とを欠陥部位候補２１としている。つまり、ステップＳ４では、欠陥部位候補２１の面積を加味して欠陥強度Ｉを算出しており、判定値Ｒは、単に欠陥部位候補２１の面積を算出するための値である。
【００７４】
そして、ステップＳ５では、このようにステップＳ４で算出した欠陥部位候補２１の欠陥強度Ｉが判定値Ｔ以上である場合に、欠陥部位候補２１が、欠陥部位であると判定される。
【００７５】
ステップＳ４では、地点Ａと、地点Ａの周囲の判定値Ｒ以上のコントラストである地点とを、欠陥部位候補２１としているので、欠陥部位候補２１の面積は変動する。しかし、たとえば、欠陥部位候補２１の面積を地点数で除算することによって、面積は、地点数に依存することがなくなり、固定された面積のコントラストの和を欠陥強度Ｉ’として、ステップＳ４，Ｓ５の各処理を行うこともできる。
【００７６】
検査装置１における欠陥部位の判定方法は、上述の判定方法に限定されるものではなく、他の種々の方法を適用することができる。つまり、欠陥部位の判定方法は、検出する欠陥の種類に応じて、その欠陥を判定することができる方法を、任意に設定すればよい。また、上述の説明では、例として、輝点欠陥を検出しているが、検査装置１では、黒点欠陥の場合も同様の方法を取ることができる。ただし、輝点欠陥と黒点欠陥とでは、コントラスト値が正負逆となるため、この点を考慮して、黒点欠陥を検出するための判定値を設定する必要がある。
【００７７】
このように、ステップＳ１〜Ｓ５では、表示パネル９の欠陥部位を判定する。そして、後続の処理、つまりでは、ステップＳ６以降の処理では、判定された欠陥部位の色を判定する。
【００７８】
ステップＳ６では、プロファイル取得部５は、画素が周期的に配列され方向のプロファイル値を検出する。プロファイル値は、画像データから算出した画素ごとの特徴量である。特徴量は、たとえば、各画素の輝度や幅などの特徴量である。
【００７９】
図６は、４色表示パネル用のプロファイル値の変化パターンの特徴によって色を判定する原理を説明するための図である。図６（ａ）は、ストライプパターンの一例を示す図である。ストライプパターンは、点灯している画素と点灯していない画素とが繰り返されるパターンである。図６（ｂ）は、図６（ａ）に示したストライプパターンのプロファイルを表すグラフ４０の一例を示す図である。
【００８０】
図６では、Ｒ・Ｇ・Ｂ・Ｙの４色の画素からなる表示パネル９について検査する場合を例にしている。ここで４色の画素からなる表示パネル９を例に挙げている理由は、点灯と非点灯とが繰り返されるストライプパターンを検査パターンとして利用する場合について、わかりやすく説明するために、画素の色の種類の数が偶数である表示パネル９を例示するためである。しかしながら、３色の画素からなる表示パネル９のように、画素の色の種類の数が奇数である表示パネル９の場合についても、画素の配列が２周期分の６画素、つまりＲ、Ｇ、Ｂ、Ｒ、ＧおよびＢを１周期とするストライプパターンを検査パターンとして使用すれば同等であるし、後述するように若干色判定精度が低下するが、すべての色の画素を点灯する全点灯パターンを用いてもよい。
【００８１】
以下、欠陥部位の色判定を行うために使用するプロファイル値の具体的な例として、画素の輝度値を使用する場合を説明する。プロファイルとして、輝度値をとる画素としては欠陥部周辺の、欠陥を含まない画素を使用することが望ましい。この理由は、欠陥を含む画素で輝度値をとる場合は、欠陥のある画素の輝度値が正常値からずれるため、輝度値が変化する変化パターンの特徴を正確に判定することができないためである。なお、欠陥等により輝度値は変化する変化パターンがずれるために、色判定に失敗した際の対応については、基準位置リストの作成の説明で詳細に後述する。
【００８２】
図６では、Ｒ、Ｇ、ＢおよびＹの４色の画素が、Ｙを第１番目、Ｒを第２番目、Ｇを第３番目、Ｂを第４番目として、以降画素周期配列方向に周期的に配列される表示パネル９について示している。画素周期配列方向は、異なる色のパネル画素が周期的に配列されている方向であり、図６の場合は、Ｒ、Ｇ、ＢおよびＹの４色の画素が周期的に配列される方向である。Ｒ、Ｇ、ＢおよびＹの４色の画素のうち、奇数番目にある色ＹおよびＧのみを点灯し、偶数番目にある色ＲおよびＢを非点灯にし、点灯と非点灯とが繰り返されるストライプパターン（以下「奇数点灯パターン」という）を検査パターンとして使用している。
【００８３】
Ｒ、Ｇ、ＢおよびＹの全色を点灯する全点灯パターンを検査パターンとして使用しても判定可能であるが、奇数点灯パターンを使用している理由は、点灯する画素に隣接する隣接する画素を非点灯にすることによって、点灯する画素の輝度値を撮像素子２０で撮像して測定する際に、隣接する画素の輝度が混入することがないので、各画素のプロファイル値を正確に算出することができ、輝度値を検出する精度を向上することができるからである。
【００８４】
また、ストライプパターンは、隣接する画素同士の電気的なリーク不良を検査する際に一般に使用される検査パターンであるので、このようなストライプパターンを検査パターンとして使用している場合は、色判定にも流用できるという利点がある。すなわち、色判定用の表示パターンを追加する必要がない。また、ストライプパターンは、次に述べるように、閾値を用いて表示パネル９の各画素に割り当てられる撮像素子２０の画素（以下「ＣＣＤ撮像画素」という）を判定する場合にも有利である。
【００８５】
次に、奇数点灯パターンを表示させた表示パネル９を撮像した画像を表す画像データに基づいて、プロファイル値を算出する手順を説明する。画素ごとのプロファイル値を算出するには、まず初めに、表示パネル９の画素（以下「パネル画素」という）ごとに割り当てられるＣＣＤ撮像画素を分離する必要がある。そこで、まず閾値を用いて、点灯しているパネル画素に割り当てられるＣＣＤ撮像画素と、点灯していない画素に割り当てられるＣＣＤ撮像画素とを分離する。閾値による分離は、全点灯パターンのような場合でも明画素と暗画素とを判定することができる程度に輝度差があれば可能であるが、ストライプパターンを用いれば輝度差を大きくとれるので有利である。
【００８６】
分離の結果、たとえば、それぞれのパネル画素にＣＣＤ撮像画素が画素周期配列方向にｎ画素割り当てられている場合は、ＣＣＤ撮像画素がｎ画素ごとの周期で、点灯している画素に割り当てられているＣＣＤ撮像画素と、点灯していない画素に割り当てられているＣＣＤ撮像画素とが、繰り返し配列しているように認識され、パネル画素ごとに割り当てられるＣＣＤ撮像画素を分離することができる。
【００８７】
次に、分離されたＣＣＤ撮像画素に基づいて、パネル画素ごとにプロファイル値を算出する。たとえば、同一のパネル画素に割り当てられていると判定されたＣＣＤ撮像画素ごとに、輝度値を平均した輝度平均値や、輝度値の最大値を算出して、各パネル画素のプロファイル値とする。輝度値以外のプロファイル値の取り方としては、色ごとにパネル画素のサイズが異なる場合に、各パネル画素に割り当てられるＣＣＤ撮像画素の数を画素幅とし、画素幅をプロファイル値として使用する方法がある。しかしながら、一般的に各画素に割り当てられるＣＣＤ撮像画素の数は、高々数画素にすぎないので、画素幅の算出量は誤差を多く含み、精度が低下する問題がある。したがって、一般的にはプロファイル値として輝度値を用いる。
【００８８】
続いて、点灯している画素であるＹおよびＧの画素の輝度差が予め定める基準値より小さい場合に、画素の色がＹであるかＧであるかを判定する方法を説明する。予め定める基準値は、たとえば「０」である。すなわち、２色の場合は輝度値の大小関係から判定すればよく、必然的に基準値は０となる。しかし、全色点灯して４色のプロファイルを判定する必要がある場合であって、輝度値が大小大中……の並びの場合などは、大と小との差と、大と中との差の違いを判定するために、複数の基準値を設定する必要がある。その場合は、基準値の設定前にあらかじめ各色の輝度値を測定しておき、たとえば色Ｒ，Ｇ，Ｂ，Ｙの各輝度値がそれぞれ「５０」、「２０」、「５０」および「３０」である場合、隣接画素の輝度差は、それぞれ「＋３０」、「＋２０」、「−２０」および「−３０」の４通りと予測される。したがって、各輝度差を判別する基準値として予測輝度値の間をとるようにすればよく、その場合基準値は「＋２５」、「０」および「−２５」の３つの値を設定することになる。予測輝度差の間を埋めるという概念でいうと、上述したとおり２色の場合、必然的に基準値は「０」のみでよいことになる。
【００８９】
ここで、図６（ｂ）に示したプロファイルのグラフ４０は、表示パネル９のＹおよびＧのみを点灯させたときのプロファイル値の分布、すなわち輝度値の変化パターンを示している。横軸は、画素周期配列方向座標を示し、縦軸が各パネル画素の輝度値を示す。画素周期配列方向座標は、画素周期配列方向の座標である。
【００９０】
従来技術として特許文献１に記載される方法は、ＹおよびＧの画素ごとの輝度値を個別に閾値を用いて判定し、画素の色がＹであるかＧであるかの色判定を実施している。ここで、輝度値は、パネル画素とＣＣＤ撮像画素との位置関係によって値が変動するモアレの現象によって、ばらつきを含んでいる。また、検査対象が液晶パネルの場合には、検査装置１は表示パネル９に対して撮像カメラ１０が対向する表示面の裏面から光を照射するバックライトを含んでおり、一部のバックライトが故障や寿命により輝度が低下し、表示パネル９の一部のエリアの輝度値が大幅に減少するような突発的なトラブルが発生した状態では、通常状態と比較して当該エリアの画素の輝度値が低下する。
【００９１】
したがって、図６に丸印で示した箇所４１のように、Ｙの輝度値の変化量が予め定める基準値よりも小さい場合は、輝度値のばらつきによって、閾値で判定するときに誤った判定を行う可能性があり、正確な色判定を行うことができない。これに対し、本実施形態では、輝度値の変化パターンの特徴として、隣接するＹのパネル画素とＧのパネル画素との輝度値の大小関係を利用し、色判定を行う。換言すれば、本実施形態では判定画素の輝度値のみならず、判定画素の両隣の輝度値を含めた３画素の輝度値の変化パターンを用いて色判定を行う。ここで変化パターンは、隣接画素の特徴量の差をそれぞれ算出した値の組を用いている。また、特徴量として輝度値を用いている。
【００９２】
図６に示したプロファイルのグラフ４０では、それぞれのＹの画素に隣接するＧの画素の輝度値は、Ｙの画素の輝度値に比べて必ず小さい値になっている。したがって、隣接するＹおよびＧのパネル画素の輝度値のピークからなる組それぞれで、輝度値の大小関係を比較し、隣接するピークの輝度値よりも輝度値が大きいピークはＹのパネル画素であり、隣接するピークの輝度値よりも輝度値が小さいピークはＧのパネル画素であると判定することによって、輝度のばらつきの影響を受けずに正確な判定が可能となる。この場合、変化パターンの特徴は、隣接する同じ色の異なる２個所の画素の特徴量の差を、隣接する同じ色の画素の組ごとにそれぞれ算出した値である。
【００９３】
上述したように、輝度値の差分値を用いて色判定を行う方法以外に、プロファイル値の変化の予測パターンを表わす予測パターン情報を予め図示しない記録装置に記録しておき、プロファイル値の実際の測定結果と、記録装置に記録される予測パターン情報が示す予測パターンとを照合することによって、画素の色判定を行ってもよい。記録装置は、記録部である。
【００９４】
たとえば、図６に示した輝度値の変化パターンは、ＧおよびＹの高輝度のピークと、ＲおよびＢの低輝度のピークとが繰り返し発現する鋸刃状である。さらに、図６に示す変化パターンから、ＧおよびＹの高輝度のピークは、ＹのピークのほうがＧのピークよりも輝度値が高いことが予測される。このような鋸刃状の変化パターンを予め記録装置に記録しておく。色判定を行う際は、まず測定したプロファイル値の変化パターン（以下「測定パターン」という）と、記録装置に記録される予測パターン情報が示す予測パターンとの位置と輝度値とを突き合わせる位置合わせを行う。
【００９５】
具体的には、測定パターンの高濃度のピークのうち注目する高濃度のピーク（以下「頂点」という）の位置と、予測パターンの頂点のうち注目する頂点の位置が一致するように、まず、予測パターンの座標を全体にＸ方向に移動することによって、測定パターンとＸ方向の位置を合致させ、さらに、予測パターンの座標を全体にＹ方向に移動することによって、測定パターンとＹ方向の位置、つまり輝度値の位置を合致させる。
【００９６】
次に、測定パターンと予測パターンとを比較して、非合致度を算出する。非合致度とはたとえば頂点および谷点の各点で、測定パターンと予測パターンとの差分値の絶対値を算出して合計したものを非合致度として用いる。谷点は、低濃度のピークである。非合致度が小さいほど測定パターンと予測パターンとの違いが少なく、より合致している。
【００９７】
具体的には、まず、予測パターンの注目する頂点が、位置合わせを行った測定パターンの注目する頂点の隣の頂点に合うように、１頂点分ずらして、再度位置合わせを行い、非合致度を算出する。次に、さらに１頂点分ずらして算出した非合致度の比較を行う。たとえば、予測パターンの注目画素をＧとする場合、予測パターンの注目画素が測定パターンのＧの頂点に合う場合と、Ｙの頂点に合う場合の２通りが考えられるが、Ｇのピークに合う場合のほうが非合致度が小さくなる。そこで、１頂点分ずらして算出した非合致度同士を比較し、非合致度が小さいときに予測パターンの注目画素と重ねた測定パターンのピークがＧであると判定することができる。
【００９８】
また、上述したように予測パターンを利用して色判定を行う場合、プロファイル値の変化パターンの周期性を利用すると、同一周期パターンの繰り返しとして複数の周期分のパターンを予測できるので、予測パターンとしては、１周期分のパターンを記録すれば十分である。
【００９９】
図７は、６色表示パネル用のプロファイル値の変化パターンの特徴によって色を判定する原理を説明するための図である。図７（ａ）は、全点灯パターンの一例を示す図である。図７（ｂ）は、図７（ａ）に示した全点灯パターンのＹ方向のプロファイルを表すグラフ４５の一例を示す図である。図７（ｃ）は、図７（ａ）に示した全点灯パターンのＸ方向のプロファイルを表すグラフ４６の一例を示す図である。
【０１００】
Ｙ方向およびＸ方向は、いずれも異なる色の画素が周期的に配列される方向、つまり画素周期配列方向である。Ｙ方向およびＸ方向は、相互に直交する方向であり、たとえばＸ方向は表示パネル９の横方向であり、Ｙ方向は表示パネル９の縦方向である。図７に示した例では、プロファイル値として輝度値を使用している。グラフ４５の縦軸は輝度値であり、横軸はＹ方向座標である。グラフ４６の縦軸は輝度値であり、横軸はＸ方向座標である。
【０１０１】
図７に示し例では、表示パネル９は、赤色（Ｒ）、緑色（Ｇ）、青（Ｂ）、マゼンタ色（Ｍ）、シアン色（Ｃ）、および黄色（Ｙ）の６色のパネル画素から構成される。図７（ａ）に示した例では、１つの絵素１５は、Ｒ、ＧおよびＢの３色のパネル画素が下段に配置され、Ｍ、ＣおよびＹの３色のパネル画素が上段に配置されている。Ｘ方向に３色の異なる色のパネル画素が周期的に配列され、Ｙ方向に２色の異なる色のパネル画素が周期的に配列されている。
【０１０２】
図７に示した例では、Ｘ方向およびＹ方向のそれぞれの方向にプロファイル値を積算し、積算したそれぞれのプロファイル値の変化パターンの特徴から、基準となる色を判定する。たとえば、図７（ｂ）に示したプロファイルのグラフ４５は、Ｘ方向にＲ、ＧおよびＢの輝度値を積算したＲＧＢ混合輝度値と、Ｘ方向にＭ、ＹおよびＣの輝度値を積算したＭＹＣ混合輝度値とが、Ｙ方向に変化する変化パターンを示している。図７（ｂ）では、ＲＧＢ混合輝度値をＲ＋Ｇ＋Ｂとし、ＭＹＣ混合輝度値をＭ＋Ｃ＋Ｙとして示している。
【０１０３】
図７（ｂ）に示したプロファイルのグラフ４５では、ＭＹＣ混合輝度値よりもＲＧＢ混合輝度値が相対的に大きく、隣接する混合輝度値を比較して、混合輝度値が両隣の混合輝度値よりも大きい輝度値の配列をＭ、ＹおよびＣからなる配列であると判定することができる。
【０１０４】
同様に、図７（Ｃ）に示したプロファイルのグラフ４６は、Ｙ方向にＲおよびＭの輝度値を積算したＲＭ混合輝度値と、Ｙ方向にＧおよびＹの輝度値を積算したＧＹ混合輝度値と、Ｙ方向にＢおよびＣの輝度値を積算したＢＣ混合輝度値とが、Ｘ方向に変化する変化パターンを示している。図７（ｃ）では、ＲＭ混合輝度値をＲ＋Ｍとし、ＧＹ混合輝度値をＧ＋Ｙとし、ＢＣ混合輝度値をＣ＋Ｂとして示している。
【０１０５】
図７（Ｃ）に示したプロファイルのグラフ４６では、ＲＭ混合輝度値、ＧＹ混合輝度値、ＢＣ混合輝度値の中でＧＹ混合輝度値が最も大きい輝度値を示しており、両隣の混合輝度値との大小関係の比較によって、ＧおよびＹからなる配列を判定することができる。
【０１０６】
グラフ４５によって判定されたＭ、ＹおよびＣの配列、ならびにグラフ４６によって判定されたＧおよびＹの配列に基づいて、両方の配列に属するパネル画素をＹ、つまり黄色として判定することができる。このように、欠陥部位色判定部７は、変化パターンの周期性に基づいて、画素の色の判定を行っている。
【０１０７】
図８は、欠陥部位色判定部７が実行する基準位置リスト作成処理の処理手順を示すフローチャートである。図３に示したステップＳ７が実行されると、ステップＴ１に移る。ステップＳ７では、欠陥部位周囲のプロファイルに基づいて、欠陥部位の色判定を行っている。欠陥部位周囲は、通常１０画素以内程度の範囲である。
【０１０８】
欠陥部位の色判定は、基準位置リストに基づいて行うことが望ましく、図８に示したフローチャートは、この基準位置リストの作成方法を示したものである。図８は、Ｒ、Ｇ、ＢおよびＹの４色の表示パネル９の場合についての基準位置リスト作成処理を示している。
【０１０９】
ステップＴ１では、欠陥部位色判定部７は、基準位置リストを作成するために、空の基準位置リストを作成する。
【０１１０】
ステップＴ２では、欠陥部位色判定部７は、色判定に使用する色の組として、ＹおよびＧの組を選択し、画像データからプロファイルを算出する。ステップＴ３では、欠陥部位色判定部７は、プロファイルからＹおよびＧの組のピーク位置を取得する。ステップＴ４では、欠陥部位色判定部７は、ピーク位置を１つ選択する。ピーク位置とは、プロファイル中のピークの位置、つまり画素周期配列方向座標で示される表示パネル９上の位置である。
【０１１１】
ステップＴ５では、欠陥部位色判定部７は、選択した１つのピーク位置のプロファイル値と、隣接するピーク位置のプロファイル値とを比較し、選択した１つのピーク位置のプロファイル値が隣接する左右両側のピーク位置のプロファイル値に比べて大きいか否かを判定する。選択した１つのピーク位置のプロファイル値が隣接する左右両側のピーク位置のプロファイル値に比べて大きいとき、ステップＴ６に進む。選択した１つのピーク位置のプロファイル値が隣接する左右両側のピーク位置のプロファイル値に比べて大きくないとき、ステップＴ８に進む。
【０１１２】
ステップＴ６では、欠陥部位色判定部７は、選択した１つのピーク位置をＹに設定し、設定したＹに対応付けたピーク位置を表すピーク位置情報を基準位置リストに追加する。ピーク位置情報は、対応情報である。ステップＴ７では、欠陥部位色判定部７は、プロファイルのすべてのピーク位置を選択したか否かを判定する。すべてのピーク位置を選択したとき、基準位置リスト作成処理を終了し、すべてのピーク位置を選択しなかったとき、ステップＴ１１に進む。
【０１１３】
ステップＴ８では、欠陥部位色判定部７は、選択した１つのピーク位置のプロファイル値が隣接する左右両側のピーク位置のプロファイル値に比べて小さいか否かを判定する。選択した１つのピーク位置のプロファイル値が隣接する左右両側のピーク位置のプロファイル値に比べて小さいとき、ステップＴ９に進む。選択した１つのピーク位置のプロファイル値が隣接する左右両側のピーク位置のプロファイル値に比べて小さくないとき、ステップＴ１０に進む。
【０１１４】
ステップＴ９では、欠陥部位色判定部７は、選択した１つのピーク位置をＧに設定し、設定したＧに対応付けたピーク位置を表すピーク位置情報を基準位置リストに追加し、ステップＴ７に進む。ステップＴ１０では、欠陥部位色判定部７は、選択した１つのピーク位置の色は、ＹおよびＧのいずれにも該当しないので、該当ピーク位置を色失敗判定として基準位置リストに設定し、設定した色失敗判定に対応付けたピーク位置を表すピーク位置情報を基準位置リストに追加して、ステップＴ７に進む。ステップＴ１１では、欠陥部位色判定部７は、新たなピーク位置を選択し、ステップＴ５に戻る。
【０１１５】
図９は、基準位置リストに基づいて欠陥部位５０の色を判定する原理を説明するための図である。図９（ａ）は、欠陥部位５０に最も近いピーク位置が色判定失敗でない場合の例である。図９（ｂ）は、欠陥部位５０に最も近いピーク位置が色判定失敗である場合の例である。図９には、欠陥部位５０、色判定成功基準位置５１および色判定失敗基準位置５２が示されている。色判定成功基準位置５１は、基準位置リストにＧが設定されているピーク位置である。色判定失敗基準位置５２は、Ｇが設定されるべきピーク位置の基準位置リストに色判定失敗が設定されているピーク位置である。図９に示した例は、色判定成功基準位置５１として、Ｇを用いたが、Ｙを用いてもよい。色判定成功基準位置５１および色判定失敗基準位置５２を総称して基準位置という。
【０１１６】
図９（ａ）に示すように、欠陥部位色判定部７は、欠陥部位５０に最も近い色判定成功基準位置５１から欠陥部位５０への相対座標を算出し、算出した相対座標と、表示パネル９の画素の配列の周期性とに基づいて、欠陥部位５０の色を判定する。すなわち、色判定成功基準位置５１の色はＧであるので、Ｇのピーク位置を基点とする相対座標によって、欠陥部位５０の色を判定することができる。換言すると、欠陥部位５０の色判定は、欠陥部位５０に最も近い色判定成功基準位置５１を選出し、選出した色判定成功基準位置５１から欠陥部位５０への相対座標を算出し、算出した相対座標から前記の原理によって欠陥部位の色を判定する手順で行う。欠陥部位５０に最も近い基準位置が色判定失敗基準位置５２の場合も、図９（ｂ）に示すように最も近い色判定成功基準位置５１を使用して、相対座標を算出する。
【０１１７】
図９に示した例では、欠陥部位５０に最も近い１つの色判定成功基準位置５１から欠陥部位５０への相対座標を算出しているが、欠陥部位５０に最も近い複数の色判定成功基準位置５１から欠陥部位５０への相対座標を算出してもよい。このように、欠陥部位色判定部７は、基準位置リストに含まれるピーク位置情報が示す色と、その色に対応付けられたピーク位置とからなる組のうち、任意の１組もしくは複数の組からの欠陥部位５０の相対的な位置関係に基づいて、欠陥部位５０の画素の色を判定する。
【０１１８】
図１０は、第１の基準位置リストを基に作成した第２の基準位置リストに基づいて欠陥部位５０の色を判定する原理を説明するための図である。図９に示した基準位置リストの応用として、第１の基準位置リストを基に第２の基準位置リストを作成し、作成した第２の基準位置リストに基づいて、欠陥部位の色判定を行ってもよい。第２の基準位置リストは、第１の基準位置リストとして作成された色と異なる色の画素の位置を表すリストである。
【０１１９】
プロファイル値の差は、ＲおよびＢの組での差よりも、ＹおよびＧの組での差のほうが大きいので、ＹおよびＧの組で色を判定するほうが有利である。ところが、画素の幅については、ＹおよびＧの幅よりもＲおよびＢの幅のほうが大きいので、ＲまたはＢに基づいて、欠陥部位の位置を判定するほうが有利である。以下、ＲまたはＢに基づいて欠陥部位の位置を判定する場合について説明する。
【０１２０】
まず、図８に示したフローチャートに従って、欠陥部位色判定部７は、ＹおよびＧの画素について基準位置リストを作成し、作成した基準位置リストを第１の基準位置リストとする。第１の基準位置リストに設定されたピーク位置の位置情報は、ＹおよびＧの画素のピーク位置の位置情報である。Ｇの画素の幅がＢの画素の幅に比べて小さいので、Ｇの画素の中心座標を算出する精度は、Ｂの画素の中心座標を算出する精度に比べて低い。すなわち、Ｇの画素のピーク位置の位置情報は、Ｂの画素のピーク位置の位置情報よりも位置精度が低い。
【０１２１】
ところが、Ｇの画素のピーク位置の位置情報は、Ｇの画素の右隣に存在する画素をＢと判定するためには、十分な位置精度をもっている。そこで、欠陥部位色判定部７は、第１の基準位置リストに設定されているＧのピーク位置の画素の右側の画素をＢと色判定する。そして、画像データに基づいて、Ｂの画素の中心座標を算出し、算出した中心座標の位置とＢとの対応関係を設定した第２の基準位置リストを作成する。第２の基準位置リストに設定された位置は、第１の基準位置リストに設定された位置よりも位置精度が向上しているので、欠陥部位の位置を算出する精度が改善され、結果として欠陥部位の色判定の精度が向上する。
【０１２２】
図１０（ａ）は、欠陥部位５０に最も近いＢの画素の位置が色判定失敗でない場合の例である。図１０（ｂ）は、欠陥部位５０に最も近いＢの画素の位置が色判定失敗である場合の例である。図１０には、欠陥位置部位５０、色判定成功第１基準位置５３、色判定失敗第１基準位置５４、色判定成功第２基準位置５５、および色判定失敗第２基準位置５６が示されている。色判定成功第１基準位置５３は、第１基準位置リストにＧが設定されているピーク位置である。色判定失敗第１基準位置５４は、Ｇが設定されるべきピーク位置の第１基準位置リストに色判定失敗が設定されているピーク位置である。色判定成功第２基準位置５５は、第２基準位置リストにＢが設定されている位置である。色判定失敗第２基準位置５６は、Ｂが設定されるべき位置の第２基準位置リストに色判定失敗が設定されているピーク位置である。
【０１２３】
欠陥部位色判定部７は、第１基準位置リストにＧが設定されているとき、そのＧの画素に隣接する位置の画素の色をＢと判定し、そのＢの画素の位置をＢに対応付けて、第２基準位置リストに設定する。また、第１基準位置リストに色判定失敗が設定されているピーク位置がＧの画素であるとき、そのＧの画素に隣接するＢを色判定失敗と判定し、そのＢの画素の位置を色判定失敗に対応付けて、第２基準位置リストに設定する。
【０１２４】
図１０に示した例は、色判定成功第１基準位置５３としてＧを用い、色判定成功第２基準位置５５としてＢを用いたが、ＧおよびＢに代えて、ＹおよびＲを用いてもよい。色判定成功第１基準位置５３、色判定失敗第１基準位置５４、色判定成功第２基準位置５５、および色判定失敗第２基準位置５６を総称して基準位置という。
【０１２５】
図１０（ａ）に示すように、欠陥部位色判定部７は、色判定成功第２基準位置５５から欠陥部位５０への相対座標を算出し、算出した相対座標と、表示パネル９の画素の配列の周期性とに基づいて、欠陥部位５０の色を判定する。すなわち、色判定成功第２基準位置５５の色はＢであるので、Ｂの位置を基点とする相対座標によって、欠陥部位５０の色を判定することができる。
【０１２６】
換言すると、欠陥部位５０の色判定は、第２基準位置判定リストから、欠陥部位５０に最も近い色判定成功第２基準位置５５を選出し、選出した色判定成功第２基準位置５５から欠陥部位５０への相対座標を算出し、算出した相対座標から前記の原理によって欠陥部位の色判定をする手順で行う。欠陥部位５０に最も近い基準位置が色判定失敗第２基準位置５６である場合も、図１０（ｂ）に示すように最も近い色判定成功第２基準位置５５を使用して、相対座標を算出する。
【０１２７】
このように、プロファイルのピーク位置による色を判定するときに使用する色の組にプロファイル値の変化パターンを検出するために有利な輝度差が大きい色の組を使用し、かつ欠陥部位の相対座標を算出するときに必要な中心座標を算出するために有利な幅の広い画素の色を使用することによって、色判定精度と位置判定精度とを共に高い水準にすることが可能となる。
【０１２８】
図３に示したステップＳ８では、欠陥部位色判定部７は、色判定を行った欠陥部位について、色ごとに予め設定した評価基準に基づいて、欠陥判定を行う。欠陥検査は、欠陥部位が製品として許容範囲にはいるか否か、つまり欠陥部位の良否判定を行うことである。一般に、撮像カメラ１０、たとえばＣＣＤカメラの色ごとの検出感度は、人間の目の検出感度と異なる。したがって、色ごとに基準を設定しない場合、判定する色の欠陥は、過多検出あるいは過少検出となり、検査精度が低下する。本実施形態では、まず色判定しない状態で欠陥部位を多めに検出し、ステップＳ６，Ｓ７で説明した方法によって欠陥部位の色判定を行い、判定した色ごとの評価基準に基づいて最終的な欠陥判定を行う。したがって、色ごとの過多検出や過少検出を防いで、精度よくかつ効率的に欠陥を検出することができる。
【０１２９】
上述した実施形態では、本発明の画像処理装置は、撮像カメラ１０によって撮像して得られる画像データを処理して、表示パネル９の欠陥を検査する検査装置１に含まれる画像処理装置として説明したが、その他にも、撮像カメラ１０によって得られる画像データに基づいて、欠陥を修正する欠陥修正装置であって、修正対象の画素の色を画像データに基づいて判定する欠陥修正装置等にも用いることが可能である。
【０１３０】
検査装置１は、液晶表示パネル、プラズマ表示パネル、ＥＬ表示パネル等の表示パネルを用いた表示装置やブラウン管表示装置等の様々な表示装置の欠陥検査に適用することができる。
【０１３１】
本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、請求項に開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
【０１３２】
最後に、撮像部２およびパターン表示部３は、ハードウエアによって構成される。また、欠陥部位検出部４、プロファイル取得部５、基準位置リスト作成部６、欠陥部位色判定部７および主制御部８は、ハードウェアによって構成してもよいし、次のように中央処理装置（Central Processing Unit：略称「ＣＰＵ」）を用いてプログラムを実行することによって実現してもよい。
【０１３３】
すなわち、検査装置１は、各機能を実現するプログラムの命令を実行するＣＰＵ、このプログラムを記憶したリードオンリーメモリ（Read Only Memory：：略称「ＲＯＭ」）、このプログラムを展開するランダムアクセスメモリ（Random Access Memory：略称「ＲＡＭ」）、およびこのプログラムおよび各種データを記憶するメモリ等の記憶装置や記録媒体などを備えている。そして、検査装置１は、上述した機能を実現するソフトウェアであるプログラム、たとえば輝度算出プログラムなどプログラムのプログラムコード、たとえば実行形式プログラム、中間コードプログラム、あるいはソースプログラムなどのプログラムコードをコンピュータで読み取り可能に記録した記録媒体を、検査装置１に供給し、そのコンピュータ、またはＣＰＵもしくはＭＰＵ（Micro Processing Unit）が記録媒体に記録されているプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成可能である。
【０１３４】
上述したログラムコードを記録した記録媒体としては、たとえば、磁気テープやカセットテープなどのテープ系、フレキシブルディスク／ハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）／ＭＯ（Magneto Optical Disk）／ＭＤ（Mini Disc）／ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）／ＣＤ−Ｒ（Compact Disk
Recordable）等の光ディスクを含むディスク系、ＩＣ（Integrated Circuit）カード（メモリカードを含む）／光カード等のカード系、あるいはマスクＲＯＭ／ＥＰＲＯＭ（
Erasable Programmable Read Only Memory）／ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable
Programmable Read Only Memory）／フラッシュＲＯＭ等の半導体メモリ系などを用いることができる。
【０１３５】
また、検査装置１を通信ネットワークと接続可能に構成し、上述したプログラムコードを、通信ネットワークを介して供給してもよい。この通信ネットワークとしては、特に限定されるものではなく、たとえば、インターネット、イントラネット、エキストラネット、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＩＳＤＮ（Integrated Services Digital Network）、ＶＡＮ（Value Added Network）、ＣＡＴＶ（Community Antenna Television）通信網、仮想専用網（Virtual Private Network）、電話回線網、移動体通信網、衛星通信網等が利用可能である。また、通信ネットワークを構成する伝送媒体としては、特に限定されるものではなく、たとえば、ＩＥＥＥ（Institute of Electrical and Electronic
Engineers）１３９４、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）、電力線搬送、ケーブルテレビジョン（ＴＶ）回線、電話線、ＡＤＳＬ（Asymmetric Digital Subscriber Line）回線等の有線でも、ＩｒＤＡ（Infrared Data Association）やリモートコントローラのような赤外線、ブルートゥース（Bluetooth（登録商標））、８０２．１１無線、ＨＤＲ（High Data Rate）、携帯電話網、衛星回線、地上波デジタル網等の無線でも利用可能である。なお、本発明は、上述したプログラムコードが電子的な伝送で具現化された、搬送波に埋め込まれたコンピュータデータ信号の形態でも実現され得る。
【０１３６】
このように、プロファイル取得部５は、複数の色の画素が少なくとも１つの方向に周期的に配列される表示パネル９に表示される予め定める検査パターンの画像を撮像素子２０によって撮像して得られる画像データに基づいて、各画素の特徴を表すプロファイル値を前記周期的に配列される方向に表すプロファイルを生成する。そして、欠陥部位色判定部７は、プロファイル取得部５によって生成されたプロファイルが示すプロファイル値の変化パターンの特徴に基づいて、画素の色を判定する。したがって、他の色の画素とのプロファイル値の差、たとえば輝度差の大きい色の画素が存在しない場合であっても、高速かつ高精度に画素の色を判定することができ、表示パネル９の欠陥の検査に用いれば、検査時間を短縮することができる。また、たとえば、通常状態では従来技術による方法で色判定が可能な表示パネル９であっても、バックライト異常などで、表示パネル９の一部のエリアの輝度値が大幅に減少するような突発的なトラブルが発生した状態では色判定ができない。それに対して、本発明は輝度値の変化パターンを用いているので、エリアの輝度値の変動に影響されずに正確に判定することができる。
【０１３７】
さらに、表示パネル９は、異なる色の画素が２方向に周期的に配列される。プロファイル取得部５は、前記２方向のプロファイルを生成する。そして、欠陥部位色判定部７は、前記２方向のプロファイルが示すプロファイル値の変化パターンの特徴に基づいて画素の色を判定する。したがって、色の異なる画素の配列方向が２方向であっても色の色判定を行うことができる。
【０１３８】
さらに、基準位置リスト作成部６は、プロファイル取得部５によって生成されたプロファイルに基づいて、基準となる色の画素の位置を表す基準位置リストを作成する。そして、欠陥部位色判定部７は、基準位置リスト作成部６によって作成された基準位置リストに基づいて画素の色を判定する。したがって、プロファイルに基づいて作成された基準位置リストが示す基準となる色の画素の位置に基づいて、画素の色を判定するので、画素の色を正確に判定することができる。
【０１３９】
さらに、前記予め定める検査パターンは、１画素ごとに点灯と非点灯とを繰り返すパターンである。したがって、隣接する画素の輝度の影響を排除することができ、画素の色を正確に判定することができる。また、色判定専用の複数の単色点灯パターンを使用する必要がなく、欠陥部位を検出するための検査パターンと、同一とすることができる。すなわち、撮像素子２０によって撮像されて得られる単一の画像データを用いて、欠陥部位の検出と色の判定とを行うことができる。
【０１４０】
さらに、プロファイル値の変化パターンは、少なくとも３個以上の異なるプロファイル値から構成される。したがって、３個以上の色の画素から構成される表示パネル９でも画素の色の判定を行うことができる。
【０１４１】
さらに、図示しない記録装置は、プロファイル値の変化の予測パターンを表わす予測パターン情報を予め記録する。そして、欠陥部位色判定部７は、プロファイル取得部５によって生成されたプロファイル値の変化パターンと、記録装置に記録される予測パターン情報が示す予測パターンとを照合することによって、画素の色を判定する。したがって、予測パターンを用いるので、より確実に色を判定することができる。
【０１４２】
さらに、基準位置リスト作成部６は、前記変化パターンの特徴に基づいて、表示パネル９の画素の色の一部の色の画素について作成した基準位置リストを第１の基準位置リストとし、前記第１の基準位置リストに基づいて、第１の基準位置リストとして作成された色と異なる色の画素の位置を表す第２の基準位置リストを作成し、欠陥部位色判定部７は、基準位置リスト作成部６によって作成された第２の基準位置リストに基づいて、画素の色を判定する。したがって、一部の色の画素の幅よりも異なる色の画素の幅が大きければ、第２の基準位置リストの位置座標精度は第１の基準位置リストよりも向上し、結果として第２の基準位置リストを基準とした欠陥部位の相対座標の位置精度が上昇し、欠陥部位の色判定精度を改善することができる。
【０１４３】
さらに、図３に示したフローチャートで、ステップＳ６では、複数の色の画素が少なくとも１つの方向に周期的に配列される表示パネル９に表示される予め定める検査パターンの画像を撮像素子２０によって撮像して得られる画像データに基づいて、各画素の特徴を表すプロファイル値を前記周期的に配列される方向に表すプロファイルを生成する。そして、ステップＳ７では、ステップＳ６で生成されたプロファイルが示すプロファイル値の変化パターンの特徴に基づいて、画素の色を判定する。したがって、他の色の画素とのプロファイル値の差、たとえば輝度差の大きい色の画素が存在しない場合であっても、高速かつ高精度に画素の色を判定し、検査時間を短縮することができる。また、たとえば、通常状態では従来技術による方法で色判定が可能な表示パネル９であっても、バックライト異常などで、表示パネル９の一部のエリアの輝度値が大幅に減少するような突発的なトラブルが発生した状態では色判定ができない。それに対して、本発明は輝度値の変化パターンを用いているので、エリアの輝度値の変動に影響されずに正確に判定することができる。
【０１４４】
さらに、コンピュータを、複数の色の画素が少なくとも１つの方向に周期的に配列される表示パネル９に表示される予め定める検査パターンの画像を撮像素子２０によって撮像して得られる画像データに基づいて、各画素の特徴を表すプロファイル値を前記周期的に配列される方向に表すプロファイルを生成するプロファイル取得部５と、プロファイル取得部５によって生成されたプロファイルが示すプロファイル値の変化パターンの特徴に基づいて、画素の色を判定する欠陥部位色判定部７として機能させるためのプログラムとして提供することができる。
【０１４５】
さらに、前記プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体として提供することができる。
【符号の説明】
【０１４６】
１ 検査装置
２ 撮像部
３ パターン
４ 欠陥部位検出部
５ プロファイル取得部
６ 基準位置リスト作成部
７ 欠陥部位色判定部
８ 主制御部
９ 表示パネル
１０ 撮像カメラ
１１ 撮像カメラステージ
１２ 搬送コンベア
１３ 制御ボックス
１４ ＣＣＤ撮像画素
１５ 絵素
１６〜１９ 画素
２０，２０ａ〜２０ｅ 撮像素子
２１ 欠陥部位候補
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の色の画素が少なくとも１つの方向に周期的に配列される表示パネルに表示される予め定める検査パターンの画像を撮像素子によって撮像して得られる画像データに基づいて、各画素の特徴を表す特徴量を前記周期的に配列される方向に表す特徴量分布を生成する特徴量分布生成部と、
特徴量分布生成部によって生成された特徴量分布が示す特徴量の変化パターンの特徴に基づいて、画素の色を判定する色判定部とを含むことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記表示パネルは、異なる色の画素が２方向に周期的に配列され、
前記特徴量分布生成部は、前記２方向の特徴量分布を生成し、
前記色判定部は、前記２方向の特徴量分布が示す特徴量の変化パターンの特徴に基づいて画素の色を判定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記特徴量分布生成部によって生成された特徴量分布に基づいて、基準となる色の画素の位置を表す基準位置リストを作成する基準位置リスト作成部をさらに含み、
前記色判定部は、基準位置リスト作成部によって作成された基準位置リストに基づいて画素の色を判定することを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記予め定める検査パターンは、１画素ごとに点灯と非点灯とを繰り返すパターンであることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記特徴量の変化パターンは、少なくとも３個以上の異なる特徴量から構成されることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記特徴量の変化の予測パターンを表わす予測パターン情報を予め記録する記録部をさらに含み、
前記色判定部は、前記特徴量分布生成部によって生成された特徴量分布が示す特徴量の変化パターンと、記録部に記録される予測パターン情報が示す予測パターンとを照合することによって、画素の色を判定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記基準位置リスト作成部は、前記変化パターンの特徴に基づいて、表示パネルの画素の色の一部の色の画素について作成した基準位置リストを第１の基準位置リストとし、前記第１の基準位置リストに基づいて、第１の基準位置リストとして作成された色と異なる色の画素の位置を表す第２の基準位置リストを作成し、
前記色判定部は、前記基準位置リスト作成部によって作成された第２の基準位置リストに基づいて、画素の色を判定することを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項８】
複数の色の画素が少なくとも１つの方向に周期的に配列される表示パネルに表示される予め定める検査パターンの画像を撮像素子によって撮像して得られる画像データに基づいて、各画素の特徴を表す特徴量を前記周期的に配列される方向に表す特徴量分布を生成する特徴量分布生成工程と、
特徴量分布生成工程で生成された特徴量分布が示す特徴量の変化パターンの特徴に基づいて、画素の色を判定する色判定工程とを有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項９】
コンピュータを、
複数の色の画素が少なくとも１つの方向に周期的に配列される表示パネルに表示される予め定める検査パターンの画像を撮像素子によって撮像して得られる画像データに基づいて、各画素の特徴を表す特徴量を前記周期的に配列される方向に表す特徴量分布を生成する特徴量分布生成部と、
特徴量分布生成部によって生成された特徴量分布が示す特徴量の変化パターンの特徴に基づいて、画素の色を判定する色判定部として機能させるためのプログラム。
【請求項１０】
請求項９に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１】
複数の色の画素が少なくとも１つの方向に周期的に配列される表示パネルに表示される予め定める検査パターンの画像を撮像素子によって撮像して得られる画像データに基づいて、各画素の特徴を表す特徴量を前記周期的に配列される方向に表す特徴量分布を生成する特徴量分布生成部と、
特徴量分布生成部によって生成された特徴量分布が示す特徴量の変化パターンの特徴に基づいて、画素の色を判定する色判定部とを含むことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記表示パネルは、異なる色の画素が２方向に周期的に配列され、
前記特徴量分布生成部は、前記２方向の特徴量分布を生成し、
前記色判定部は、前記２方向の特徴量分布が示す特徴量の変化パターンの特徴に基づいて画素の色を判定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記特徴量分布生成部によって生成された特徴量分布に基づいて、基準となる色の画素の位置を表す基準位置リストを作成する基準位置リスト作成部をさらに含み、
前記色判定部は、基準位置リスト作成部によって作成された基準位置リストに基づいて画素の色を判定することを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記予め定める検査パターンは、１画素ごとに点灯と非点灯とを繰り返すパターンであることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記特徴量の変化パターンは、少なくとも３個以上の異なる特徴量から構成されることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記特徴量の変化の予測パターンを表わす予測パターン情報を予め記録する記録部をさらに含み、
前記色判定部は、前記特徴量分布生成部によって生成された特徴量分布が示す特徴量の変化パターンと、記録部に記録される予測パターン情報が示す予測パターンとを照合することによって、画素の色を判定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記基準位置リスト作成部は、前記変化パターンの特徴に基づいて、表示パネルの画素の色の一部の色の画素について作成した基準位置リストを第１の基準位置リストとし、前記第１の基準位置リストに基づいて、第１の基準位置リストとして作成された色と異なる色の画素の位置を表す第２の基準位置リストを作成し、
前記色判定部は、前記基準位置リスト作成部によって作成された第２の基準位置リストに基づいて、画素の色を判定することを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項８】
複数の色の画素が少なくとも１つの方向に周期的に配列される表示パネルに表示される予め定める検査パターンの画像を撮像素子によって撮像して得られる画像データに基づいて、各画素の特徴を表す特徴量を前記周期的に配列される方向に表す特徴量分布を生成する特徴量分布生成工程と、
特徴量分布生成工程で生成された特徴量分布が示す特徴量の変化パターンの特徴に基づいて、画素の色を判定する色判定工程とを有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項９】
コンピュータを、
複数の色の画素が少なくとも１つの方向に周期的に配列される表示パネルに表示される予め定める検査パターンの画像を撮像素子によって撮像して得られる画像データに基づいて、各画素の特徴を表す特徴量を前記周期的に配列される方向に表す特徴量分布を生成する特徴量分布生成部と、
特徴量分布生成部によって生成された特徴量分布が示す特徴量の変化パターンの特徴に基づいて、画素の色を判定する色判定部として機能させるためのプログラム。
【請求項１０】
請求項９に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【公開番号】特開２０１２−１１３５０９（Ｐ２０１２−１１３５０９Ａ）
【公開日】平成２４年６月１４日（２０１２．６．１４）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−２６１８４３（Ｐ２０１０−２６１８４３）
【出願日】平成２２年１１月２４日（２０１０．１１．２４）
【出願人】（０００００５０４９）シャープ株式会社 (33,933)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年６月１４日（２０１２．６．１４）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年１１月２４日（２０１０．１１．２４）
【出願人】（０００００５０４９）シャープ株式会社 (33,933)
【Ｆターム（参考）】
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