CN1920539A - 缺陷检测方法与缺陷检测装置 - Google Patents

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小岛广一
金泽英祐
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Abstract

缺陷检测方法，包括：拍摄具有同一重复图案的被检查物，取得图像的图像取得步骤；和对所取得的图像进行缺陷强调处理的缺陷强调处理步骤。缺陷强调处理步骤(ST3)具有：在摄像图像中依次选择检查对象点的检查对象点选择步骤(ST31)；和分别求得所选择的检查对象点的亮度值，与设置在其周围的多个比较对象点的亮度值之间的差值，选择各个亮度差数据中值最小者，作为上述检查对象点的缺陷强调值的缺陷强调值计算步骤(ST32)。

Description

缺陷检测方法与缺陷检测装置
技术领域
本发明涉及一种在液晶面板等显示设备及作为其应用产品的投影仪等的制造中的检查步骤等各种产品的检查步骤中，高精度自动检测出低对比度(contrast)的缺陷的缺陷检测方法以及装置。
背景技术
TFT(Thin Film Transistor)面板等液晶面板检查中，污迹、不均、亮点、黑点等缺陷，由于形状不稳定并且对比度也低，因此很难通过检查装置自动检测。所以，目前检查还是通过检查员的目视来进行，为了削减制造成本，迫切需要检查的自动化。
另外，污迹或不均缺陷是指显示画面的某个区域与其他区域有亮度差的状态，是在某个程度的范围内，与周围相比，有较亮部分或较暗部分的状态。另外，通常多将缺陷面积较小的情况称作污迹缺陷，较大的情况称作不均缺陷。并且，将面积小的点状缺陷称作亮点缺陷、黑点缺陷。
以前，作为让液晶面板这样的，将透光并点亮的像素部分与区分像素的黑底(black matrix)部分以相同的重复模式设置的被检查物的缺陷检测自动化的方法，公知的有使用检查对象点周围的8点的像素数据进行检测的8邻近点相邻比较方式(例如参照文献：特开2004-28836号公报)。
该文献中，将夹持检查对象点而设置的左右、上下、倾斜方向的相邻的8个点中，选择用于与检查对象点的比较中所使用的最佳的两点(左右的两点，或上下的两点，或各个斜向的两点中的任一个)，将其平均值与检查对象点的亮度数据进行比较，判断缺陷的有无。另外，最适于比较的两点的选择，将两点的亮度数据进行比较，在该两点的亮度数据相等的情况下，判断为最适于比较的两点。
但是，上述文献中，例如在液晶面板的4角部中，夹持检查对象点而设置的两点中的一方，设置在黑底部分中，另一方设置在像素部分中，因此存在亮度数据不等的两点。因此，无法选择最适于比较的两点，产生疑似缺陷，存在判断为检查范围对象外，无法高精度进行角部的缺陷检测的问题。
另外，上述液晶面板中，检查对象点与进行比较的两点这3个点，必须均设置在像素部分或黑底部分中的任一方中，因此检查对象点与比较点的间距必须与像素的间距相一致，存在检查作业变得复杂这一问题。
发明内容
本发明鉴于以上问题，主要目的在于，提供一种即使在被检查物的角部，也能够检测出缺陷，并且能够容易地检测出缺陷的缺陷检测方法与装置。
本发明的缺陷检测方法，包括：拍摄具有同一重复图案的被检查物，取得图像的图像取得步骤，与对所取得的图像进行缺陷强调处理的缺陷强调处理步骤，其特征在于：上述缺陷强调处理步骤具有：在摄像图像中依次选择检查对象点的检查对象点选择步骤；以及从所选择的检查对象点的亮度值，减去设置在其周围的多个比较对象点的亮度值，求出各个差，选择各个亮度差数据中值最小者，作为上述检查对象点的缺陷强调值的缺陷强调值计算步骤。
另外，检查对象点与比较对象点，例如可以通过拍摄TFT面板等被检查物的CCD照相机的摄像像素单位来设定。
本发明中，缺陷强调处理步骤中，从所选择的检查对象点的亮度值中，减去设置在其周围的多个比较对象点的亮度值，求出各个差，选择各个亮度差数据中值最小者，作为上述检查对象点的缺陷强调值，因此即使在角部也能够检测出缺陷特别是亮缺陷。
例如，在TFT面板之类的TFT像素部分与黑底(black matrix)部分交互以同一图案形成的被检查物中，多个比较对象点中，至少1个位于与检查对象点相同的区域就可以，也即如果检查对象点位于TFT像素部分中，任一个比较对象点也位于TFT像素部分中就可以，如果检查对象点位于黑底部分中，任一个比较对象点也位于黑底部分中就可以，因此在TFT面板的角部等以前无法进行缺陷检查的部分中，也能够可靠而高精度地检查。
也即，如果检查对象点中没有缺陷，就变为与比较对象点大致相同的亮度值，作为从检查对象点的亮度值减去比较对象点的亮度值所得到的差的数据的缺陷强调值的值也变为较小的值，从而能够判断没有缺陷。
另外，在检查对象点中有缺陷(亮缺陷)的情况下，即使是值最小的差数据，与没有亮缺陷的情况相比，也变为值较大的缺陷强调值，因此能够判断存在亮缺陷。
另外，以前必须将检查对象点与夹持该检查对象点设置的两个比较对象点设置在同一个区域中，需要进行让检查对象点与各个比较对象点间的配置间距，匹配例如TFT像素或黑底的配置间距等的调整，缺陷检测作业变得复杂。与此相对，本发明中，由于只需要将检查对象点与1个比较对象点设置在同一个区域中即可，因此能够容易地进行调整作业，从而能够简化缺陷检测作业。
本发明的缺陷检测方法，包括拍摄具有同一重复图案的被检查物，取得图像的图像取得步骤，与对所取得的图像进行缺陷强调处理的缺陷强调处理步骤，其特征在于，上述缺陷强调处理步骤具有：在摄像图像中依次选择检查对象点的检查对象点选择步骤；以及从所选择的检查对象点周围所设置的多个比较对象点的亮度值中，减去上述所选择的检查对象点的亮度值，求出各个差，选择各个亮度差数据中值最小者，作为上述检查对象点的缺陷强调值的缺陷强调值计算步骤。
本发明中，缺陷强调处理步骤中，从所选择的检查对象点周围所设置的多个比较对象点的亮度值中，减去检查对象点的亮度值，求出各个差，选择各个亮度差数据中值最小者，作为上述检查对象点的缺陷强调值，因此即使在角部也能够检测出缺陷特别是暗缺陷。
因此，在TFT面板的角部等以前无法进行缺陷检查的部分中，也能够可靠而高精度地检查。也即，如果检查对象点中没有缺陷，就变为与比较对象点大致相同的亮度值，从作为比较对象点的亮度值中减去检查对象点的亮度值所得到的差数据的缺陷强调值的值也变为较小的值，因此能够判断没有缺陷。
另外，在检查对象点中有缺陷(暗缺陷)的情况下，即使是值最小的差值数据，与没有暗缺陷的情况相比，也变为值较大的缺陷强调值，因此能够判断存在暗缺陷。
本发明中，只需要将检查对象点与1个比较对象点设置在同一个区域中就可以，因此能够容易地进行调整作业，从而能够简化缺陷检测作业。
本发明的缺陷检测方法，包括拍摄具有同一重复图案的被检查物，取得图像的图像取得步骤，与对所取得的图像进行缺陷强调处理的缺陷强调处理步骤，其特征在于，上述缺陷强调处理步骤具有：在摄像图像中依次选择检查对象点的检查对象点选择步骤；以及从所选择的检查对象点的亮度值中，减去设置在其周围的多个比较对象点的亮度值，求出各个差，选择各个亮度差数据中值最小者，作为上述检查对象点的亮缺陷用缺陷强调值，并且从所选择的检查对象点周围所设置的多个比较对象点的亮度值中，减去上述所选择的检查对象点的亮度值，求出各个差，选择各个亮度差数据中值最小者，作为上述检查对象点的暗缺陷用缺陷强调值的缺陷强调值计算步骤。
本发明中，将检查对象点的亮度值减去比较对象点的亮度值所求出的各个亮度差数据的最小值，作为上述检查对象点的亮缺陷用缺陷强调值，将比较对象点的亮度值减去检查对象点的亮度值所求出的各个亮度差数据的最小值，作为上述检查对象点的暗缺陷用缺陷强调值，因此即使在角部也能够高精度检测出亮缺陷与暗缺陷。
本发明的缺陷检测方法，包括拍摄具有同一重复图案的被检查物，取得图像的图像取得步骤，与对所取得的图像进行缺陷强调处理的缺陷强调处理步骤，其特征在于，上述缺陷强调处理步骤具有：在摄像图像中依次选择检查对象点的检查对象点选择步骤；以及分别求出所选择的检查对象点的亮度值，与设置在其周围的多个比较对象点的亮度值之间的差，选择各个亮度差数据中绝对值最小者，作为上述检查对象点的缺陷强调值的缺陷强调值计算步骤。
另外，检查对象点与比较对象点，例如可以通过拍摄TFT面板等被检查物的CCD(Charge Coupled Devices)照相机的摄像像素单位来设定。
本发明中，缺陷强调处理步骤中，分别求出检查对象点的亮度值，与其周围的多个比较对象点的亮度值之间的差，将绝对值最小的差值数据，作为该检查对象点的缺陷强调值，因此即使在角部也能够检测出缺陷特别是亮缺陷。
例如，在TFT面板之类的TFT像素部分与黑底部分交互以同一图案形成的被检查物中，多个比较对象点中，至少1个位于与检查对象点相同的区域就可以，也即如果检查对象点位于TFT像素部分中，任一个比较对象点也位于TFT像素部分中就可以，如果检查对象点位于黑底部分中，任一个比较对象点也位于黑底部分中就可以，因此在TFT面板的角部等以前无法进行缺陷检查的部分中，也能够可靠而高精度地进行检查。
也即，如果检查对象点中没有缺陷，就变为与比较对象点大致相同的亮度值，作为其差数据的缺陷强调值的值也变为较小的值，能够判断没有缺陷。
另外，在检查对象点中有缺陷(亮缺陷或暗缺陷)的情况下，即使是绝对值最小的差数据，与没有缺陷的情况相比，也变为绝对值较大的缺陷强调值，因此能够判断存在缺陷。
另外，以前必须将检查对象点与夹持该检查对象点设置的两个比较对象点设置在同一个区域中，需要进行让检查对象点与各个比较对象点间的配置间距，匹配例如TFT像素或黑底的配置间距等的调整，缺陷检测作业变得复杂。与此相对，本发明中，由于只需要将检查对象点与1个比较对象点设置在同一个区域中就可以，因此能够容易地进行调整作业，从而能够简化缺陷检测作业。
本发明中，最好还具有：对通过上述缺陷强调值计算步骤所得到的缺陷强调结果使用中值滤波器，进行噪声成分的去除处理的噪声去除步骤；将通过噪声去除步骤去除了噪声成分的缺陷强调结果的各个缺陷强调值，与给定的阈值进行比较，提取缺陷部分的缺陷提取步骤；以及取得包括由缺陷提取步骤所提取的缺陷部分的面积与位置的缺陷信息，判断缺陷内容的缺陷判断步骤。
噪声去除步骤中，中值滤波器，例如可以使用例如将3×3的9像素的各个缺陷强调值的中值(中央值)设为位于3×3的中心处的对象点的缺陷强调值的中值滤波器。
通过使用这样的中值滤波器，能够去除缺陷以外的噪声，从而能够更加高精度地检测出缺陷。
并且，缺陷提取步骤中，将去除了噪声的缺陷强调结果的缺陷强调值与给定的阈值进行比较，提取缺陷部分。
例如，在从检查对象点的亮度值减去比较对象点的亮度值求出差值的情况下，如果比较对象点是比其他部分亮的亮缺陷，缺陷强调值就变为正值，如果是较暗的暗缺陷就变为负值。这种情况下，在预先设定的亮缺陷阈值以上的区域中提取亮缺陷部分，在暗缺陷阈值以下的区域中提取暗缺陷部分，适当设定阈值，通过这样能够高精度检测出缺陷部分。另外，在检测缺陷部分时，求出了比较对象点的亮度值减去检查对象点的亮度值的差值的情况下，暗缺陷的强调值也变为正值，因此可以将预先设定的暗缺陷用阈值以上的区域作为暗缺陷部分提取。
进而，缺陷判断步骤中，取得缺陷部分的面积或位置等缺陷信息，根据该信息评价判断缺陷内容，因此能够客观地评价缺陷，还能够进行分级，因此能够容易地判断不良品。
本发明中，最好让上述缺陷强调步骤，使得从检查对象点到各个比较对象点的距离不同，进行缺陷强调处理，并进行将所得到的缺陷强调值中最大者作为该检查对象点的缺陷强调值的合成处理，输出1个缺陷强调结果。
本发明中，如果检查对象点与周围的各个比较对象点均进入到1个缺陷区域内，则由于各个对象点的亮度值的差值也较小，因此无法检测出缺陷。另外，如果检查对象点与比较对象点间的距离过大，则在检查对象点与比较对象点存在于不同的缺陷区域中等情况下，无法准确检测出缺陷。也即，本发明中，对应于检查对象点与比较对象点间的距离，使得能够检测出的缺陷的大小不同。
因此，如果使得检查对象点与比较对象点间的距离不同，依次进行缺陷强调处理，就能够对对应于该距离的缺陷分别进行强调。因此，如果将各个缺陷强调结果进行合成处理，就能够通过该合成处理结果，容易地检测出尺寸不同的缺陷的产生位置及其大小。
本发明中，最好让上述比较对象点，夹持检查对象点分别设置在左右、上下、斜方向，总计设有8个。
比较对象点，通常在检查对象点的周围设置4个以上就可以了，但如果在检查对象点的左右、上下、斜方向总计设置8个，就能够高精度并高效率检测出缺陷。也即，检查对象点较多，虽然能够提高缺陷检测精度，但增加了差值处理数，处理效率降低。与此相对，如果像本发明这样，设置8个比较对象点，就能够实现检测精度与处理效率的两全。
本发明的缺陷检测装置，包括拍摄具有同一重复图案的被检查物，取得图像的图像取得机构，与对所取得的图像进行缺陷强调处理的缺陷强调处理机构，其特征在于，上述缺陷强调处理机构具有：在摄像图像中依次选择检查对象点的检查对象点选择部；以及从所选择的检查对象点的亮度值中，减去设置在其周围的多个比较对象点的亮度值，求出各个差，选择各个亮度差数据中值最小者，作为上述检查对象点的缺陷强调值的缺陷强调值计算部。
本发明的缺陷检测装置，包括拍摄具有同一重复图案的被检查物，取得图像的图像取得机构，与对所取得的图像进行缺陷强调处理的缺陷强调处理机构，其特征在于，上述缺陷强调处理机构具有：在摄像图像中依次选择检查对象点的检查对象点选择部；以及从所选择的检查对象点周围所设置的多个比较对象点的亮度值中，减去上述所选择的检查对象点的亮度值，求出各个差，选择各个亮度差数据中值最小者，作为上述检查对象点的缺陷强调值的缺陷强调值计算部。
本发明的缺陷检测装置，包括拍摄具有同一重复图案的被检查物，取得图像的图像取得机构，与对所取得的图像进行缺陷强调处理的缺陷强调处理机构，其特征在于，上述缺陷强调处理机构具有：在摄像图像中依次选择检查对象点的检查对象点选择部；以及从所选择的检查对象点的亮度值中，减去设置在其周围的多个比较对象点的亮度值，求出各个差，选择各个亮度差数据中值最小者，作为上述检查对象点的亮缺陷用缺陷强调值，并且从所选择的检查对象点周围所设置的多个比较对象点的亮度值中，减去上述所选择的检查对象点的亮度值，求出各个差，选择各个亮度差数据中值最小者，作为上述检查对象点的暗缺陷用缺陷强调值的缺陷强调值计算部。
本发明的缺陷检测装置，包括拍摄具有同一重复图案的被检查物，取得图像的图像取得机构，与对所取得的图像进行缺陷强调处理的缺陷强调处理机构，其特征在于，上述缺陷强调处理机构具有：在摄像图像中依次选择检查对象点的检查对象点选择部；以及分别求出所选择的检查对象点的亮度值，与设置在其周围的多个比较对象点的亮度值之间的差，选择各个亮度差数据中绝对值最小者，作为上述检查对象点的缺陷强调值的缺陷强调值计算部。
本发明的缺陷检查装置，最好还具有：对通过上述缺陷强调值计算步骤所得到的缺陷强调结果使用中值滤波器，进行噪声成分的去除处理的噪声去除机构；将通过噪声去除机构去除了噪声成分的缺陷强调结果的各个缺陷强调值，与给定的阈值进行比较，提取缺陷部分的缺陷提取机构；以及取得包括由缺陷提取机构所提取的缺陷部分的面积与位置的缺陷信息，判断缺陷内容的缺陷判断机构。
以上的各个缺陷检测装置，也能够起到与上述缺陷检测方法同样的作用效果。
附图说明
图1为本发明的实施方式的画面缺陷检测装置的方框结构图。
图2为说明该缺陷检测装置的动作的流程图。
图3为说明缺陷强调处理步骤的动作的流程图。
图4为表示对摄像图像的检查对象点与比较对象点的配置例子的图。
图5为表示本实施方式中所检测出的缺陷的例子的图。
图6为表示本实施方式中没有检测出的污迹缺陷的例子的图。
图7为表示检查对象点与比较对象点的另一配置例子的图。
图8为表示检查对象点与比较对象点的另一配置例子的图。
图9为表示缺陷检测结果的图。
图10为表示本实施方式中所检测出的缺陷的例子的图。
图11为表示通过第2实施方式检测出图10所示的缺陷的结果的图。
图12为表示通过第1实施方式检测出图10所示的缺陷的结果的图。
图13为表示检查对象点与比较对象点的配置的变形例的图。
具体实施方式
[第1实施方式]
图1为表示本发明的第1实施方式的相关缺陷检测装置之构成的框图。
图1中，1为作为检查对象的液晶面板(TFT面板)，2为光源。3为作为给液晶面板1输出各种图案的图案生成装置的图案发生器，5为作为摄影液晶面板1的摄影机构的CCD照相机，搭载了具有液晶面板1的分辨率以上的分辨率的CCD。6为作为控制图案发生器3与CCD照相机5，检测出液晶面板1的缺陷的图像处理机构的计算机装置，7为与计算机装置6相连接的显示装置。
计算机装置6，由图像输入机构60、缺陷强调处理机构61、噪声去除机构62、缺陷提取机构63、以及缺陷判断机构64构成。
计算机装置6的图像输入机构60中，被输入由CCD照相机5所拍摄的取入图像的图像数据。该取入图像存储在未图示的存储机构中。因此，实施通过图像输入机构60使用CCD照相机5拍摄检查对象的图像取得步骤(摄影步骤)。
缺陷强调处理机构61，实施对所取得的图像进行缺陷强调处理的缺陷强调处理步骤，具有：实施在摄像图像中依次选择检查对象点的检查对象点选择步骤的检查对象点选择部611；和缺陷强调值计算部612，其实施分别求出所选定的检查对象点的亮度值与多个设置在其周围的比较对象点的亮度值的差，选择各个亮度差数据中值最小的，作为上述检查对象点的缺陷强调值的缺陷强调值计算步骤。
另外，缺陷中包括相对其他像素部分亮度值高的亮缺陷，和亮度值低的暗缺陷。因此，本实施方式的缺陷强调值计算部612，分别计算出亮缺陷用缺陷强调值与暗缺陷用缺陷强调值。
噪声去除机构62，实施对缺陷强调处理机构61所得到的结果(亮缺陷用缺陷强调结果与暗缺陷用缺陷强调结果)，分别使用中值滤波器，去除噪声的噪声去除步骤。
缺陷提取机构63，将噪声去除机构62所处理的结果与给定的阈值进行比较，提取缺陷候补。另外，阈值设定有亮缺陷阈值与暗缺陷阈值，通过将去除了噪声的亮缺陷强调结果与亮缺陷阈值进行比较，提取亮缺陷区域，通过将去除了噪声的暗缺陷强调结果与暗缺陷阈值进行比较，提取暗缺陷区域。
缺陷判断机构64，根据所提取的各个缺陷区域的面积、位置等，评价缺陷的等级，对此次的检查对象相当于哪一个缺陷等级进行分类。
接下来，对本发明的实施方式的缺陷检测装置的动作进行说明。
图2为说明本实施方式的缺陷检测装置的动作的流程图。图2所示的动作，通过在计算机装置6上所执行的程序来实现。
首先，如果设置了检查对象的液晶面板1，便通过计算机装置6控制图案发生器3，在液晶面板1上显示特定的图像图案(步骤1，以下将步骤简称作“ST”)。
另外，通过图案发生器3所显示的图像图案，例如有为了容易检测出暗缺陷而将全画面显示为白色的全白画面图案、为了容易检测出亮缺陷而将全画面显示为黑色的全黑画面图案、以及中间色调的画面图案等，对应于要检测出的缺陷种类，适当设定。
接下来，图像输入机构60进行通过CCD照相机5拍摄液晶面板1的图像，并获取该拍摄数据的图像的图像取得步骤(摄影步骤)(ST2)。此时，摄影数据通过未图示的A/D变换器，作为4096灰度(12位)的数字数据，输出给计算机装置6。
接下来，缺陷强调处理机构61，进行对所取得的图像强调缺陷的缺陷强调处理步骤(ST3)。该缺陷强调处理步骤ST3，是由于低对比度的缺陷很难直接检测出来，而进行只对图像中的缺陷进行强调的处理。缺陷强调处理步骤ST3，通过图3所示的处理流程实施。
缺陷强调处理机构61，首先，通过检查对象点选择部611选定成为检查对象的检查对象点(ST31)。由于检查对象点与比较对象点的相对位置(方向与距离)被预先设定，因此如果选择检查对象点，便同时选择比较对象点。
本实施方式中，如图4所示，通过与液晶面板1的TFT像素11相比分辨率高(尺寸小)的CCD照相机5的各个摄像像素单位选定对象点。另外，图4中，被矩形所包围的部分是液晶面板1的TFT像素11的部分，其之间是黑底12部分。
本实施方式中，夹持检查对象点O上下(纵向)设置比较对象点S1、S5，夹持检查对象点O左右(横向)设置比较对象点S7、S3。另外，夹持检查对象点O斜向(从右斜上向左斜下方向)设置比较对象点S2、S6，夹持检查对象点O斜向(从左斜上向右斜下方向)设置比较对象点S8、S4。
并且，各个比较对象点S1与S5、比较对象点S2与S6、比较对象点S3与S7、比较对象点S4与S8设置在以检查对象点O为中心的点对称的位置上。
另外，各个比较对象点S1、检查对象点O、比较对象点S5，与比较对象点S2、S3、S4，与比较对象点S8、S7、S6，分别在纵向上对齐设置。
同样，各个比较对象点S2、S1、S8，与比较对象点S3、检查对象点O、比较对象点S7，与比较对象点S4、S5、S6，分别在横向上对齐设置。
也即，比较对象点S1与比较对象点S2、S8间的尺寸，或比较对象点S5与比较对象点S4、S6间的尺寸，设为与检查对象点O和比较对象点S3、S7间的尺寸(横间距尺寸)L1相同的尺寸。
另外，比较对象点S3与比较对象点S2、S4间的尺寸，或比较对象点S7与比较对象点S6、S8间的尺寸，设为与检查对象点O和比较对象点S1、S5间的尺寸(纵间距尺寸)L2相同的尺寸。
上述横间距尺寸L1，设为与液晶面板1的像素11的横间距尺寸，也即像素11的中心点和与其横向相邻的像素11的中心点之间的间距尺寸(黑底12的中心点与夹持像素11的黑底12的中心点的间距也一样)不同的尺寸。本实施方式中，横间距尺寸L1，与像素11的间距尺寸相比设置地较大。
同样，上述纵间距尺寸L2，设为与液晶面板1的像素11的纵间距尺寸，也即像素11的中心点和与其上下相邻的像素11的中心点之间的间距尺寸(黑底12的中心点与夹持像素11的黑底12的中心点的间距也一样)不同的尺寸。本实施方式中，纵间距尺寸L2，与像素11的间距尺寸相比也设置地较大。
本发明中，只要比较对象点S1～S8中的任一个处于与检查对象点O相同的区域就可以，也即在检查对象点O位于像素11部分中的情况下，只要比较对象点S1～S8中的任一个处于像素11部分中就可以，不需要像以前那样，将检查对象点O与夹持其的2个比较对象点这3个点设置在同一个区域中。因此，各个间距尺寸L1、L2，不需要符合像素11的间距尺寸。
另外，根据同样的理由，横间距尺寸L1与纵间距尺寸L2，既可以是相同的尺寸，又可以是不同的尺寸。
如图3所示，如果进行了检查对象点O以及比较对象点S1～S8的选择步骤(ST31)，则缺陷强调处理机构61便执行缺陷强调值的计算步骤(ST32)。具体地说，缺陷强调处理机构61的缺陷强调值计算部612，进行亮缺陷的缺陷强调值的计算与暗缺陷强调值的计算。
缺陷强调值计算部612，首先为了计算出亮缺陷的缺陷强调值，而求出检查对象点O的亮度值减去各个比较对象点S 1～S8的亮度值之后的差F。也即，在设检查对象点O的亮度值为“O”，比较对象点S1～S8各自的亮度值为“S1～S8”时，使用下式1～8，计算出差F1～F8。
F1＝O-S1(式1)
F2＝O-S2(式2)
F3＝O-S3(式3)
F4＝O-S4(式4)
F5＝O-S5(式5)
F6＝O-S6(式6)
F7＝O-S7(式7)
F8＝O-S8(式8)
缺陷强调值计算部612进行过以上的计算之后，选择F1～F8的各个值中最小的值，将该值作为检查对象点O中的亮缺陷用缺陷强调结果。
例如，在比较对象点S1～S8所包围的区域内不存在缺陷的情况下，变为检查对象点O的亮度值与各个比较对象点S1～S8的亮度值几乎没有差别的状态。因此，上述F1至F8均为比较小的值。
另外，如图5所示，在比较对象点S1～S8所包围的区域内，存在与其他部分相比较亮的缺陷70，检查对象点O为其一部分的情况下，与检查对象点O相比，各个比较对象点S1～S8的亮度值变低。因此，上述F1至F8与没有缺陷70的情况相比，变为较大的值。
另外，如图6所示，在一部分比较对象点S5、S6、S7与检查对象点O一起，包括在缺陷70内的情况下，包括在缺陷70中的比较对象点S5～S7的亮度值与检查对象点O的亮度值的差变小。
也即，如图5所示，在比较对象点S1～S8所包围的区域内存在亮缺陷70的情况下，上述F1至F8均变为较大的值。另外，在没有亮缺陷的情况下，或如图6所示，在缺陷70没有被包括在比较对象点S1～S8所包围的区域内的情况下，上述F1至F8的至少1个变为较小的值。因此，如果选择上述F1至F8中的最小值，就能够检测出是否存在包括检查对象点O，并且容纳在被比较对象点S1～S8所包围的区域内的亮缺陷70，因此可以将该最小值作为各个检查对象点O的缺陷强调值存储。
接下来，缺陷强调值计算部612，为了计算出暗缺陷的缺陷强调值，而求出各个比较对象点S1～S8的亮度值减去检查对象点O的亮度值之后的差F。也即，使用下式9～16，计算出差F9～F16。
F9＝S1-O(式9)
F10＝S2-O(式10)
F11＝S3-O(式11)
F12＝S4-O(式12)
F13＝S5-O(式13)
F14＝S6-O(式14)
F15＝S7-O(式15)
F16＝S8-O(式16)
缺陷强调值计算部612进行过以上的计算之后，选择F9～F16的各个值中最小的值，将该值作为检查对象点O中的暗缺陷用缺陷强调结果。
也即，与上述亮缺陷的情况下相同，在比较对象点S1～S8所包围的区域内存在暗缺陷的情况下，上述F9至F16均为比较大的值。另外，在不存在暗缺陷的情况下，或在缺陷70没有被包括在比较对象点S1～S8所包围的区域内的情况下，上述F9至F16的至少1个变为较小的值。因此，如果选择上述F9至F16中的最小值，就能够检测出是否存在包括检查对象点O，并且容纳在被比较对象点S1～S8所包围的区域内的亮缺陷70，因此可以将该最小值作为各个检查对象点O的缺陷强调值存储。
缺陷强调处理机构61，如图3所示，判断所取得的所有图像是否完成了亮缺陷与暗缺陷的缺陷强调处理(ST33)，在处理未完成的情况下，移动检查对象点O(ST31)，进行缺陷强调值计算步骤ST32。也即，在将检查对象点O设定为CCD照相机5的摄像像素单位的情况下，可以每摄像像素依次移动检查对象点O，进行缺陷强调值计算步骤ST32。
另外，在ST33中处理完成的情况下，判断是否需要缺陷检查尺寸的变更(ST34)。
缺陷强调处理机构61的缺陷强调处理，适于比由比较对象点S 1～S8所包围的面积小一圈的面积的缺陷的提取。也即，如图6所示，无法进行面积大于比较对象点S1～S8所包围的面积的缺陷的检测，另外，面积大幅小于比较对象点S1～S8所包围的面积的缺陷中，比较对象点S1～S8的任一个中设有其他缺陷的可能性较高，检测精度降低。
因此，在要强调的缺陷的尺寸有多个的情况下，可以对应于该尺寸设定检查对象点O与比较对象点S1～S8之间的距离，进行上述检查对象点选择步骤ST31与缺陷强调值计算步骤ST32。
因此，缺陷强调处理机构61，在ST34中设为检测其他尺寸的缺陷的情况下，变更检查对象点O与比较对象点S1～S8的距离(ST35)，再次重复执行检查对象点选择步骤ST31与缺陷强调值计算步骤ST32。
本实施方式中，如图7与图8所示，使得从检查对象点O到比较对象点S1～S8之间的距离不同，对检查对象图像全体进行缺陷强调值计算步骤ST32，通过图7的设定检测出比图5的缺陷小一圈的缺陷，并通过图8的设定检测出更小的缺陷。
缺陷强调处理机构61，重复ST31～ST35的处理，在预先指定的尺寸的缺陷的检测结束，ST34中判断为“否”的情况下，合成各个尺寸的亮缺陷强调结果作为1个亮缺陷强调结果，合成各个尺寸的暗缺陷强调结果作为1个暗缺陷强调结果，分别输出各个结果(ST36)。
例如，在将检查对象点O与比较对象点S1～S8间的距离，变更为图4、7、8所示的3种，并进行了缺陷强调计算步骤ST32的情况下，能够得到亮缺陷用与暗缺陷用各3个的缺陷强调结果，因此，最后合成各自的缺陷强调结果。各个缺陷强调结果，存储在检查对象点O的排列也即对应于CCD照相机5的摄像像素的排列中，因此通过将各个缺陷强调结果相同的点(摄像像素)的缺陷强调值之间进行比较，将最大值作为该检查对象点O的缺陷强调值，就能够合成缺陷强调结果。
像这样合成处理强调结果，是为了提高检测精度。也即，通过让检查对象点O与比较对象点S1～S8的距离不同，能够高精度检测出大小不同的各种缺陷。并且，在从各个强调结果中提取缺陷并分别评价的情况下，1个缺陷有时被分为大小不同的强调结果检测出来，从而使得实际的缺陷与强调结果不一致。因此，为了让结果相一致而合成多个强调结果，通过这样将分离的缺陷合成为1个，提高检测精度。
缺陷强调处理步骤ST3结束之后，如图2所示，噪声去除机构62，实施对上述缺陷强调处理步骤ST3的结果也即亮缺陷检测图像与暗缺陷检测图像，分别作用中值滤波器，将因噪声而分离的缺陷成分连接起来并平滑化，去除缺陷以外的噪声的噪声去除步骤(ST4)。中值滤波器，例如可以使用例如将3×3的9像素的各个亮度值的中值(中央值)设为位于3×3的中心处的对象点的亮度值的中值滤波器。
接下来，缺陷提取机构63，实施对去除了噪声后的各个缺陷强调结果，设定切出亮缺陷的阈值与切出暗缺陷的阈值，切出各个缺陷候补的区域的缺陷提取步骤(ST5)。也即，缺陷提取机构63，对亮缺陷强调结果，将亮缺陷阈值以上的区域作为亮缺陷区域检测出来，对暗缺陷强调结果，将暗缺陷阈值以上的区域作为暗缺陷区域检测出来。
这里，各个阈值可以对应于图像的状况，设定最佳的值。例如可以求出缺陷强调值(亮度值)的平均值及其标准偏差，通过以下公式设定阈值。
亮缺陷阈值  wslevel＝avr+α1·σ+β1
暗缺陷阈值  bslevel＝avr+α2·σ+β2
这里，avr是各个缺陷强调值的平均值，σ是各个缺陷强调值的标准偏差，α1、α2、β1、β2是任意的数，根据成为检查对象的图像的状况适当决定。
这里，噪声去除机构62处理后的结果通过给定的缺陷阈值进行2值化之后的结果，如图9所示。图9示出了通过亮缺陷阈值切出亮缺陷强调结果，显示为黑色的区域，表示所提取的亮缺陷区域。另外，虽然未图示，但缺陷提取机构63，还利用暗缺陷阈值，将噪声去除机构62处理过的暗缺陷强调结果2值化，提取暗缺陷区域。
接下来，缺陷判断机构64，实施对亮缺陷提取图像与暗缺陷提取图像求出缺陷区域的面积或位置，通过所计算出的缺陷区域的面积或位置，分类该图像中的缺陷的等级的缺陷判断步骤(ST6)。
缺陷判断机构64所求出的缺陷等级，显示在显示装置7中，检查员能够容易地掌握检查对象的液晶面板1的缺陷等级。
根据本实施方式，具有以下效果。
(1)缺陷强调处理机构61，求出对所拍摄的图像所设定的检查对象点O的亮度值，与设定在其周围的8个比较对象点S 1～S8的亮度值之间的差，将该值中最小的值作为检查对象点O的缺陷强调值，因此如果8个比较对象点S1～S8中至少1个，位于与检查对象点O相同的区域(被检查物的同样图案)中，就能够强调该缺陷并检测出来。因此，即使液晶面板1的角部中有缺陷，也能够高精度检测出来，即使低对比度的缺陷存在于同一重复图案内，也能够高精度检测出来。
(2)不需要像以前那样，将夹持检查对象点设置的两个比较对象点设置在同一个区域内，因此检查对象点O以及各个比较对象点S1～S8间的距离，不需要对应TFT像素11或黑底12等相同图案的设置间距，能够容易地进行检查对象点O或比较对象点S1～S8的设定作业，从而能够简化缺陷检测作业。
(3)进而，通过适当设定检查对象点O与比较对象点S1～S8的距离，能够设定可强调的缺陷的大小，因此能够容易地且高精度检测出要检测的尺寸的缺陷。
另外，缺陷强调处理步骤ST3中，在使得检查对象点O与比较对象点S1～S8的距离不同，并进行缺陷强调值计算步骤ST32，对各种尺寸的缺陷进行了强调处理之后，在缺陷强调结果合成步骤ST36中合成缺陷强调结果，因此只通过评价该合成结果，就能够集中各个尺寸的缺陷并容易地检测出来。
(4)本实施方式中，缺陷强调值通过检查对象点O的亮度值与比较对象点S1～S8的亮度值之间的差计算出来，不使用位于检查对象点O与比较对象点S1～S8间的点的亮度值。因此，如果缺陷小于被比较对象点S1～S8所包围的区域，并且包含有检查对象点，则即使缺陷的大小发生了某个程度的变化，也能够与以前的根据检查员的目视的判断一样，检测出缺陷。因此，不需要将检查对象点O以及比较对象点S1～S8的距离尺寸设置地太小，从而相应能够减少变更上述距离的缺陷强调值计算步骤ST32的次数，也能缩短检查时间。
(5)亮缺陷强调值通过上述F1～F8的最小值计算出来，暗缺陷强调值通过上述F9～F16的计算值计算出来，因此能够分别高精度强调亮缺陷或暗缺陷的缺陷部分，通过由缺陷提取机构63分别通过亮缺陷用阈值与暗缺陷用阈值提取，就能够简单并高精度地检测出亮缺陷与暗缺陷双方。因此，能够通过简单的处理高效检测出各种缺陷。
(6)由于能够通过缺陷判断机构64，对所提取的缺陷的等级进行分类，因此能够短时间进行缺陷的客观分级，检查者能够容易地判断缺陷的程度，从而能够短时间容易地判断是否是佳品。
[第2实施方式]
接下来，对本发明的第2实施方式进行说明。
本实施方式中，只有缺陷强调值计算部612中的缺陷强调值的计算步骤ST32的具体处理方法不同，其他处理与上述第1实施方式相同，因此对不同部分进行说明。
具体地说，缺陷强调处理机构61的缺陷强调值计算部612，求出检查对象点O的亮度值减去各个比较对象点S1～S8的亮度值之后的差F。也即，在设检查对象点O的亮度值为“O”，比较对象点S1～S8各自的亮度值为“S1-S8”时，使用下式17～24，计算出差F17～F24。
F17＝O-S1(式17)
F18＝O-S2(式18)
F19＝O-S3(式19)
F20＝O-S4(式20)
F21＝O-S5(式21)
F22＝O-S6(式22)
F23＝O-S7(式23)
F24＝O-S8(式24)
缺陷强调值计算部612进行过以上的计算之后，选择F17～F24的各个值中绝对值最小的值，将该值作为检查对象点O中的缺陷强调结果。
例如，在比较对象点S1～S8所包围的区域内不存在缺陷的情况下，变为检查对象点O的亮度值与各个比较对象点S1～S8的亮度值几乎没有差别的状态。因此，上述F17至F24均为比较小的值。
另外，在比较对象点S1～S8所包围的区域内，存在与其他部分相比较亮的缺陷70或较暗的缺陷，检查对象点O为其一部分的情况下，与检查对象点O相比，各个比较对象点S1～S8的亮度值的差增大。因此，上述F17至F24的绝对值与没有缺陷70的情况相比，变为较大的值。
另外，在一部分比较对象点S5、S6、S7与检查对象点O一起，包括在缺陷70内的情况下，虽然不包括在缺陷70中的比较对象点的亮度值与检查对象点的亮度值的差增大，但包括在缺陷70中的比较对象点的亮度值与检查对象点O的亮度值的差减小。
也即，在比较对象点S1～S8所包围的区域内存在缺陷70的情况下，上述F17至F24的绝对值均变为较大的值。另外，在没有缺陷的情况下，或在缺陷70没有被包括在比较对象点S1～S8所包围的区域内的情况下，上述F17至F24的绝对值的至少1个变为较小的值。因此，如果从上述F17至F24中选择绝对值最小者，就能够检测出是否存在包括检查对象点O，并且容纳在被比较对象点S1～S8所包围的区域内的缺陷70，因此可以将该绝对值最小的值作为各个检查对象点O的缺陷强调值存储。
缺陷强调处理机构61，判断所取得的所有图像是否完成了缺陷强调处理，在处理未完成的情况下，移动检查对象点O，进行缺陷强调值计算步骤ST32。也即，在将检查对象点O设为CCD照相机5的摄像像素单位的情况下，可以每摄影像素依次移动检查对象点O，进行缺陷强调值计算步骤。
另外，在ST33中处理完成的情况下，与上述第1实施方式一样，判断是否需要缺陷检查尺寸的变更(ST34)。
另外，在要强调的缺陷的尺寸有多个的情况下，与上述第1实施方式一样，可以对应于该尺寸设定检查对象点O与比较对象点S1～S8间的距离，进行上述检查对象点选择步骤ST31与缺陷强调值计算步骤ST32。
缺陷强调处理机构61，与上述第1实施方式一样，重复ST31～ST35的处理，在预先指定的尺寸的缺陷的检测结束，ST34中判断为“否”的情况下，合成各个尺寸的陷强调结果作为1个缺陷强调结果输出(ST36)。
缺陷强调处理步骤ST3结束之后，噪声去除机构62，与上述第1实施方式一样，实施对上述缺陷强调处理步骤ST3的结果作用中值滤波器，将因噪声而分离的缺陷成分连接起来并平滑化，去除缺陷以外的噪声的噪声去除步骤(ST4)。
接下来，缺陷提取机构63，实施对去除了噪声后的各个缺陷强调结果，设定切出亮缺陷的阈值与切出暗缺陷的阈值，切出各个缺陷候补的区域的缺陷提取步骤(ST5)。
这里，各个阈值与上述第1实施方式一样，可以对应于图像的状况，设定最佳的值。
接下来，缺陷判断机构64，实施对亮缺陷提取图像与暗缺陷提取图像求出缺陷区域的面积或位置，通过所计算出的缺陷区域的面积或位置，分类该图像中的缺陷的等级的缺陷判断步骤(ST6)。
缺陷判断机构64所求出的缺陷等级，显示在显示机构7中，检查员能够容易地掌握检查对象的液晶面板1的缺陷等级。
这样的第2实施方式也一样，能够起到与上述第1实施方式相同的作用效果。
另外，第2实施方式中，将检查对象点的亮度值与比较对象点的亮度值之差的绝对值的最小点作为缺陷强调值，因此在亮缺陷检测与暗缺陷检测时，只通过式17～式24就能够求出。因此，与亮缺陷通过式1～式8计算出缺陷强调值，暗缺陷通过式9～式16计算出缺陷强调值的第1实施方式相比，能够缩短处理时间。
但是，在如图10所示的数字图形中图案的边界部分不稳定的情况下，如果像第2实施方式这样使用求出绝对值的最小值的方法，便有可能如图11所示，在该边界部分产生误检测。与此相对，在像上述第1实施方式那样，在亮缺陷用与暗缺陷用中分别求出缺陷强调值并评价缺陷的情况下，如图12所示，具有上述图案的边界部分没有缺陷的误检测，能够高精度只检测出缺陷部分的优点。
另外，本发明并不仅限于上述各个实施方式。
例如，上述实施方式中，为了对应各种缺陷大小，而在缺陷强调处理步骤ST3中，使得检查对象点O与比较对象点S1～S8的距离不同，进行缺陷强调值计算步骤ST32，但根据作为检测对象的缺陷的大小，也可以不进行检查对象点O与比较对象点S1～S8的距离的变更，只通过一种大小进行处理。
另外，比较对象点S1～S8，并不仅限于横间距尺寸L1及纵间距尺寸L2相同，还可以如图13所示，使用横间距尺寸L1与纵间距尺寸L2不同者。
另外，上述实施方式中，检查对象点O与左右的比较对象点S3、S7间的各个尺寸L1相同，但也可以不同。同样，检查对象点O与上下的比较对象点S1、S5间的各个尺寸L2也可以不同。
另外，各个比较对象点S1～S8的设置成了格子状，但也可以例如将比较对象点S2、S4、S6、S8，设置在到检查对象点O的距离与比较对象点S1、S3、S5、S7相同的位置上，也即，可以将各个比较对象点S1～S8设置在以检查对象点O为中心的圆周上。
另外，比较对象点S1～S8的个数并不仅限于8个，还可以对应于被检查物的图案或要检查的缺陷大小、形状等来设定。例如，在像上述实施方式那样，将黑底12设置成格子状，并设置了TFT像素11的情况下，可以至少设置检查对象点O的上下的比较对象点S1、S5，与左右的比较对象点S3、S7这4个比较对象点。
总之，本发明中，由于是检测出被比较对象点所包围的区域内的缺陷的处理，因此为了让比较对象点能够划分区域，只要包围检查对象点O设置4个以上就可以，还可以设置6个或8个、乃至9个以上。
上述第1实施方式中，缺陷强调值计算部612中，通过式1至式8计算出亮缺陷用缺陷强调值，通过式9至式16计算出暗缺陷用缺陷强调值，但在只检测亮缺陷与暗缺陷的任一方的情况下，可以只计算出任一方的缺陷强调值，缺陷提取机构63中，使用计算出了亮缺陷与暗缺陷中的任一方的阈值的缺陷强调值，提取缺陷区域。
另外，上述第2实施方式中，能够设定亮缺陷用与暗缺陷用各个阈值，检测出亮缺陷与暗缺陷双方，但也可以只检测出一方的缺陷。例如，在可以只检测出亮缺陷的情况下，可以不进行与暗缺陷用阈值的比较处理而进行处理。
上述实施方式中，光源2夹持液晶面板1设置在CCD照相机5的相反侧，但也可以将光源2设置在CCD照相机5侧，进行落射照明。另外，上述实施方式中，直接通过CCD照相机5拍摄液晶面板1，但也可以像投影仪那样，将液晶面板1的显示图像投影在屏幕上，通过CCD照相机5拍摄该投影图像。
另外，噪声去除机构62的噪声去除步骤ST4，并不仅限于使用3×3的中值滤波器，还可以进行公知的噪声去除处理。
另外，上述实施方式中，通过缺陷判断机构64根据缺陷部分的面积等判断缺陷等级，但也可以通过其他方法/步骤来判断缺陷。总之，缺陷判断机构64只要能够根据缺陷强调处理机构61所强调过的缺陷，判断其是否符合缺陷就可以。
上述实施方式中，在变更了检查对象点O与比较对象点S1～S8间的距离的情况下，合成各个处理结果进行判断，但也可以分别判断每一个缺陷强调处理的结果中是否有缺陷。但是，根据合成结果来判断，能够更有效率地检测出缺陷。
缺陷的检测对象，并不仅限于使用上述TFT元件的液晶面板1，还可以在使用其他二极管元件等的液晶面板或等离子显示器、EL显示器等显示设备、以及使用它们的显示装置/产品的检查中使用，上述使用情况当然也包括在本发明的范围内。
另外，本发明并不仅限于各种显示装置的检查，例如在布线图案或印刷图案等中有缺陷的情况下，由于如果将其拍摄下来并得到有缺陷的图像，就能够检测出该缺陷，因此能够应用于各种产品的表面涂装或印刷物、布线等的缺陷检查。
总之，本发明在被测物的摄影图案中较亮部分或较暗部分，也即亮度不同的部分以同一图案重复的情况下，如果存在与周围有亮度差的缺陷，就能够检测出来，因此能够广泛应用于亮度污迹缺陷或颜色污迹缺陷的检测等中。

Claims (12)

1.一种缺陷检测方法，包括：拍摄具有同一重复图案的被检查物，取得图像的图像取得步骤；和对所取得的图像进行缺陷强调处理的缺陷强调处理步骤，
所述缺陷强调处理步骤具有：
检查对象点选择步骤，其在摄像图像中依次选择检查对象点；以及
缺陷强调值计算步骤，其从所选择的检查对象点的亮度值中减去设置在其周围的多个比较对象点的亮度值，求出各个差值，选择各个亮度差数据中值最小者，作为所述检查对象点的缺陷强调值。
2.一种缺陷检测方法，包括：拍摄具有同一重复图案的被检查物，取得图像的图像取得步骤；和对所取得的图像进行缺陷强调处理的缺陷强调处理步骤，
所述缺陷强调处理步骤具有：
检查对象点选择步骤，其在摄像图像中依次选择检查对象点；以及
缺陷强调值计算步骤，其从所选择的检查对象点周围所设置的多个比较对象点的亮度值中，减去所述所选择的检查对象点的亮度值，求出各个差值，选择各个亮度差数据中值最小者，作为所述检查对象点的缺陷强调值。
3.一种缺陷检测方法，包括：拍摄具有同一重复图案的被检查物，取得图像的图像取得步骤；和对所取得的图像进行缺陷强调处理的缺陷强调处理步骤，
所述缺陷强调处理步骤具有：
检查对象点选择步骤，其在摄像图像中依次选择检查对象点；以及
缺陷强调值计算步骤，其从所选择的检查对象点的亮度值中，减去设置在其周围的多个比较对象点的亮度值，求出各个差值，选择各个亮度差数据中值最小者，作为所述检查对象点的亮缺陷用缺陷强调值，并且从所选择的检查对象点周围所设置的多个比较对象点的亮度值中减去所述所选择的检查对象点的亮度值，求出各个差值，选择各个亮度差数据中值最小者，作为所述检查对象点的暗缺陷用缺陷强调值。
4.一种缺陷检测方法，包括：拍摄具有同一重复图案的被检查物，取得图像的图像取得步骤；和对所取得的图像进行缺陷强调处理的缺陷强调处理步骤，
所述缺陷强调处理步骤具有：
检查对象点选择步骤，其在摄像图像中依次选择检查对象点；以及
缺陷强调值计算步骤，其分别求出所选择的检查对象点的亮度值和设置在其周围的多个比较对象点的亮度值之间的差值，选择各个亮度差数据中绝对值最小者，作为所述检查对象点的缺陷强调值。
5.如权利要求1～4中任一项所述的缺陷检测方法，其特征在于，还具有：
噪声去除步骤，其对通过所述缺陷强调值计算步骤所得到的缺陷强调结果使用中值滤波器，进行噪声成分的去除处理；
缺陷提取步骤，其将通过噪声去除步骤去除了噪声成分的缺陷强调结果的各个缺陷强调值，与给定的阈值进行比较，提取缺陷部分；以及
缺陷判断步骤，其取得包括由缺陷提取步骤所提取的缺陷部分的面积与位置的缺陷信息，判断缺陷内容。
6.如权利要求1～5中任一项所述的缺陷检测方法，其特征在于，
所述缺陷强调处理步骤，使得从检查对象点到各个比较对象点的距离不同，进行缺陷强调处理，并进行将所得到的缺陷强调值中最大者作为该检查对象点的缺陷强调值的合成处理，输出1个缺陷强调结果。
7.如权利要求1～6中任一项所述的缺陷检测方法，其特征在于，
所述比较对象点，夹持检查对象点分别设置在左右、上下、斜方向，总计设有8个。
8.一种缺陷检测装置，包括：拍摄具有同一重复图案的被检查物，取得图像的图像取得机构；和对所取得的图像进行缺陷强调处理的缺陷强调处理机构，
所述缺陷强调处理机构具有：
检查对象点选择部，其在摄像图像中依次选择检查对象点；以及
缺陷强调值计算部，其从所选择的检查对象点的亮度值中减去设置在其周围的多个比较对象点的亮度值，求出各个差值，选择各个亮度差数据中值最小者，作为所述检查对象点的缺陷强调值。
9.一种缺陷检测装置，包括：拍摄具有同一重复图案的被检查物，取得图像的图像取得机构；和对所取得的图像进行缺陷强调处理的缺陷强调处理机构，
所述缺陷强调处理机构具有：
检查对象点选择部，其在摄像图像中依次选择检查对象点；以及
缺陷强调值计算部，其从所选择的检查对象点周围所设置的多个比较对象点的亮度值中，减去所述所选择的检查对象点的亮度值，求出各个差值，选择各个亮度差数据中值最小者，作为所述检查对象点的缺陷强调值。
10.一种缺陷检测装置，包括：拍摄具有同一重复图案的被检查物，取得图像的图像取得机构；和对所取得的图像进行缺陷强调处理的缺陷强调处理机构，
所述缺陷强调处理机构具有：
检查对象点选择部，其在摄像图像中依次选择检查对象点；以及
缺陷强调值计算部，其从所选择的检查对象点的亮度值中，减去设置在其周围的多个比较对象点的亮度值，求出各个差值，选择各个亮度差数据中值最小者，作为所述检查对象点的亮缺陷用缺陷强调值，并且从所选择的检查对象点周围所设置的多个比较对象点的亮度值中，减去所述所选择的检查对象点的亮度值，求出各个差值，选择各个亮度差数据中值最小者，作为所述检查对象点的暗缺陷用缺陷强调值。
11.一种缺陷检测装置，包括：拍摄具有同一重复图案的被检查物，取得图像的图像取得机构；和对所取得的图像进行缺陷强调处理的缺陷强调处理机构，
所述缺陷强调处理机构具有：
检查对象点选择部，其在摄像图像中依次选择检查对象点；以及
缺陷强调值计算部，其分别求出所选择的检查对象点的亮度值，与设置在其周围的多个比较对象点的亮度值之间的差值，选择各个亮度差数据中绝对值最小者，作为所述检查对象点的缺陷强调值。
12.如权利要求8～11中任一项所述的缺陷检测装置，其特征在于，还具有：
噪声去除机构，其对通过所述缺陷强调值计算部所得到的缺陷强调结果使用中值滤波器，进行噪声成分的去除处理；
缺陷提取机构，其将通过噪声去除机构去除了噪声成分的缺陷强调结果的各个缺陷强调值，与给定的阈值进行比较，提取缺陷部分；以及
缺陷判断机构，其取得包括由缺陷提取机构所提取的缺陷部分的面积与位置的缺陷信息，判断缺陷内容。
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Cited By (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101382502B (zh) * 2007-09-07 2011-07-27 鸿富锦精密工业（深圳）有限公司 表面污点检测系统及其检测方法
CN102841102A (zh) * 2012-09-05 2012-12-26 同济大学 一种损伤阈值测量中微小尺度损伤点的识别方法及装置
CN103033343A (zh) * 2012-12-13 2013-04-10 京东方科技集团股份有限公司 检测彩色滤光片中亚像素偏移的方法及装置
CN102132147B (zh) * 2008-08-26 2013-10-16 夏普株式会社 缺陷检测装置
CN103685839A (zh) * 2012-09-14 2014-03-26 株式会社理光 图像检查设备和图像检查方法
CN103913461A (zh) * 2013-01-07 2014-07-09 北京兆维电子(集团)有限责任公司 一种tft-lcd点灯自动光学检测的图像处理方法
CN104166250A (zh) * 2013-05-20 2014-11-26 冠捷投资有限公司 一种平面显示器面板均匀度检测方法及其系统
CN104508469A (zh) * 2012-08-31 2015-04-08 夏普株式会社 缺陷分类装置、缺陷分类方法、控制程序和记录介质
CN105388165A (zh) * 2014-09-01 2016-03-09 东友精细化工有限公司 偏光膜的缺陷监控方法
CN106646939A (zh) * 2016-11-17 2017-05-10 南京华东电子信息科技股份有限公司 一种Mura缺陷检出方法
CN108107611A (zh) * 2016-11-24 2018-06-01 研祥智能科技股份有限公司 一种自适应缺陷检测方法、装置及电子设备
CN108962109A (zh) * 2018-07-24 2018-12-07 南京中电熊猫平板显示科技有限公司 一种显示面板的检测方法及其检测装置
CN108986099A (zh) * 2018-09-13 2018-12-11 格力电器（武汉）有限公司 手操器检测装置
CN110579477A (zh) * 2018-06-11 2019-12-17 Hb技术有限公司 自动修复系统的缺陷检测装置及方法
CN110987992A (zh) * 2020-01-02 2020-04-10 上海市建筑科学研究院有限公司 基于背散射成像的外墙外保温系统内部缺陷定量识别方法
CN114383815A (zh) * 2021-12-13 2022-04-22 长春希达电子技术有限公司 一种显示屏像素失控点快速检测方法

Families Citing this family (29)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4799329B2 (ja) * 2006-09-07 2011-10-26 株式会社東芝 ムラ検査方法、表示パネルの製造方法及びムラ検査装置
JP5239275B2 (ja) * 2007-09-19 2013-07-17 セイコーエプソン株式会社 欠陥検出方法および欠陥検出装置
CN101719352B (zh) * 2008-10-09 2012-07-25 北京京东方光电科技有限公司 液晶盒成盒后检测装置和方法
JP5257063B2 (ja) * 2008-12-26 2013-08-07 セイコーエプソン株式会社 欠陥検出方法および欠陥検出装置
JP4664417B2 (ja) * 2009-03-26 2011-04-06 シャープ株式会社 表示パネル点灯検査装置、及び表示パネル点灯検査方法。
JP5557482B2 (ja) * 2009-06-23 2014-07-23 株式会社日立製作所 検査性評価方法
JP5716278B2 (ja) * 2010-02-05 2015-05-13 セイコーエプソン株式会社 異物検出装置および異物検出方法
CN102467863B (zh) * 2010-11-17 2014-09-03 北京京东方光电科技有限公司 Tft-lcd电学不良测试电路和测试方法
DE112011105010B4 (de) 2011-03-29 2019-07-18 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Erkennung von Kratzern auf einem Bild
US9704236B2 (en) 2011-09-27 2017-07-11 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Detecting printing effects
TWI477766B (zh) 2012-12-18 2015-03-21 Ind Tech Res Inst 檢測裝置以及檢測方法
KR101828536B1 (ko) * 2013-04-11 2018-02-12 한화테크윈 주식회사 패널 검사 방법 및 장치
CN103760170A (zh) * 2013-12-26 2014-04-30 中国电子科技集团公司第四十一研究所 一种基于机器视觉技术的烟包内衬缺损检测方法
CN104516609B (zh) * 2014-12-19 2018-06-12 深圳市华星光电技术有限公司 内嵌式触摸面板的检测方法及制造方法
CN104528061B (zh) * 2014-12-31 2016-09-28 中国电子科技集团公司第四十一研究所 一种基于机器视觉技术的条盒香烟缺包检测装置
WO2016207703A1 (en) * 2015-06-23 2016-12-29 Bosch Car Multimedia Portugal, S.A. Apparatus and method for detection of pixel or sub-pixel functional defects of an image display
CN104992657B (zh) * 2015-07-27 2017-09-22 京东方科技集团股份有限公司 mura补偿模块和方法、显示装置和方法
CN105301810A (zh) * 2015-11-24 2016-02-03 上海斐讯数据通信技术有限公司 一种屏幕缺陷检测方法及装置
CN106290391B (zh) * 2016-08-01 2019-07-05 凌云光技术集团有限责任公司 一种对液晶屏进行表面氧化检测的系统及方法
KR102596206B1 (ko) * 2016-12-13 2023-10-30 강원대학교산학협력단 영상 분석을 이용한 건해삼 등급 분류 시스템
US10249033B1 (en) 2016-12-20 2019-04-02 Palantir Technologies Inc. User interface for managing defects
US10620618B2 (en) * 2016-12-20 2020-04-14 Palantir Technologies Inc. Systems and methods for determining relationships between defects
CN106959381A (zh) * 2017-03-22 2017-07-18 京东方科技集团股份有限公司 一种面板测试装置
US11314721B1 (en) * 2017-12-07 2022-04-26 Palantir Technologies Inc. User-interactive defect analysis for root cause
WO2020061736A1 (zh) * 2018-09-25 2020-04-02 西安诺瓦电子科技有限公司 显示设备故障检测方法、设备、系统及计算机可读介质
US11538149B2 (en) * 2019-07-31 2022-12-27 Samsung Display Co., Ltd. Spot detection device, spot detection method, and display device
NL2023747B1 (en) * 2019-09-02 2021-05-12 Suss Microtec Lithography Gmbh Method and test system for assessing the quality of a multi-channel micro- and/or subwavelength-optical projection unit
US20230194915A1 (en) * 2021-12-22 2023-06-22 Communications Test Design, Inc. Method of detecting defective pixels in electronic displays
DE102022116099B3 (de) * 2022-06-28 2023-12-28 Carl Zeiss Industrielle Messtechnik Gmbh Oberflächeninspektionssystem und Verfahren zur Erfassung von Oberflächendefekten

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH1166311A (ja) 1997-08-08 1999-03-09 Hitachi Tobu Semiconductor Ltd むら検査方法および装置
JP4165932B2 (ja) 1998-07-21 2008-10-15 東芝ソリューション株式会社 明暗検査装置および明暗検査方法
JP4560969B2 (ja) * 2001-02-27 2010-10-13 パナソニック株式会社 欠陥検査方法
US6712535B2 (en) * 2001-04-30 2004-03-30 Microsoft Corporation Keyboard with improved lateral region
TW594148B (en) * 2001-06-01 2004-06-21 Univ Kent State Ohio A color liquid crystal display of passive matrix design
JP3904419B2 (ja) * 2001-09-13 2007-04-11 株式会社日立製作所 検査装置および検査システム
JP3973024B2 (ja) 2002-06-26 2007-09-05 株式会社ブイ・テクノロジー 撮像検査装置における８近傍点隣接比較方式による欠陥検出方法、欠陥検出システム
JP3747909B2 (ja) * 2002-12-24 2006-02-22 ソニー株式会社 画素欠陥検出補正装置及び画素欠陥検出補正方法
JP2004239870A (ja) * 2003-02-10 2004-08-26 Seiko Epson Corp 空間フィルタ、空間フィルタの作成方法、空間フィルタ作成プログラム、画面欠陥の検査方法及び装置
JP2005140655A (ja) * 2003-11-07 2005-06-02 Seiko Epson Corp シミ欠陥の検出方法及びその検出装置
JP2005172559A (ja) 2003-12-10 2005-06-30 Seiko Epson Corp パネルの線欠陥検出方法及び装置
JP2006133055A (ja) 2004-11-05 2006-05-25 Seiko Epson Corp ムラ欠陥検出方法及び装置、空間フィルタ、ムラ欠陥検査システム並びにムラ欠陥検出方法のプログラム
JP2006145228A (ja) 2004-11-16 2006-06-08 Seiko Epson Corp ムラ欠陥検出方法及び装置

Cited By (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101382502B (zh) * 2007-09-07 2011-07-27 鸿富锦精密工业（深圳）有限公司 表面污点检测系统及其检测方法
CN102132147B (zh) * 2008-08-26 2013-10-16 夏普株式会社 缺陷检测装置
CN104508469A (zh) * 2012-08-31 2015-04-08 夏普株式会社 缺陷分类装置、缺陷分类方法、控制程序和记录介质
CN102841102A (zh) * 2012-09-05 2012-12-26 同济大学 一种损伤阈值测量中微小尺度损伤点的识别方法及装置
US9390493B2 (en) 2012-09-14 2016-07-12 Ricoh Company, Ltd. Image inspection apparatus, image inspection method, and control program of image inspection apparatus
CN103685839A (zh) * 2012-09-14 2014-03-26 株式会社理光 图像检查设备和图像检查方法
US9898814B2 (en) 2012-09-14 2018-02-20 Ricoh Company, Ltd. Image inspection apparatus, image inspection method, and control program of image inspection apparatus
CN103685839B (zh) * 2012-09-14 2016-06-15 株式会社理光 图像检查设备和图像检查方法
CN103033343A (zh) * 2012-12-13 2013-04-10 京东方科技集团股份有限公司 检测彩色滤光片中亚像素偏移的方法及装置
CN103913461A (zh) * 2013-01-07 2014-07-09 北京兆维电子(集团)有限责任公司 一种tft-lcd点灯自动光学检测的图像处理方法
CN104166250A (zh) * 2013-05-20 2014-11-26 冠捷投资有限公司 一种平面显示器面板均匀度检测方法及其系统
CN105388165B (zh) * 2014-09-01 2019-05-03 东友精细化工有限公司 偏光膜的缺陷监控方法
CN105388165A (zh) * 2014-09-01 2016-03-09 东友精细化工有限公司 偏光膜的缺陷监控方法
CN106646939A (zh) * 2016-11-17 2017-05-10 南京华东电子信息科技股份有限公司 一种Mura缺陷检出方法
CN106646939B (zh) * 2016-11-17 2019-11-19 南京华东电子信息科技股份有限公司 一种Mura缺陷检出方法
CN108107611B (zh) * 2016-11-24 2021-01-12 研祥智能科技股份有限公司 一种自适应缺陷检测方法、装置及电子设备
CN108107611A (zh) * 2016-11-24 2018-06-01 研祥智能科技股份有限公司 一种自适应缺陷检测方法、装置及电子设备
CN110579477A (zh) * 2018-06-11 2019-12-17 Hb技术有限公司 自动修复系统的缺陷检测装置及方法
CN110579477B (zh) * 2018-06-11 2022-06-07 Hb技术有限公司 自动修复系统的缺陷检测装置及方法
CN108962109A (zh) * 2018-07-24 2018-12-07 南京中电熊猫平板显示科技有限公司 一种显示面板的检测方法及其检测装置
CN108986099A (zh) * 2018-09-13 2018-12-11 格力电器（武汉）有限公司 手操器检测装置
CN110987992A (zh) * 2020-01-02 2020-04-10 上海市建筑科学研究院有限公司 基于背散射成像的外墙外保温系统内部缺陷定量识别方法
CN114383815A (zh) * 2021-12-13 2022-04-22 长春希达电子技术有限公司 一种显示屏像素失控点快速检测方法
CN114383815B (zh) * 2021-12-13 2023-11-14 长春希达电子技术有限公司 一种显示屏像素失控点快速检测方法

Also Published As

Publication number Publication date
US7978903B2 (en) 2011-07-12
KR100819412B1 (ko) 2008-04-07
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C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
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WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

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