JP2001527645A - ムラ欠陥検出方法および検出装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 画像からブロッブ参照マスクを形成するステップ（８２０）と、画像から参照画像を形成するステップと、第１のブロッブを含む画像の一部を、画像の一部に対応する参照画像の一部と置き換えることによって、画像から改変画像を形成するステップ（８４０）と、改変画像に応答して、画像中に第２のブロッブを配置するステップ（８６０）と、を包含する、画像中にブロッブを配置するための方法。

Description

【発明の詳細な説明】 ムラ欠陥検出方法および検出装置 発明の背景 本発明は、画像中の多くのタイプの欠陥を検出するための方法および装置に関 する。より詳細には、本発明は、基板の画像上で異なるレベルのコントラストを 有する欠陥を検出するための方法および装置に関する。典型的な基板は、液晶デ ィスプレイ（ＬＣＤ）、プラズマディスプレイ、半導体ウェハー、織物（ｔｅｘ ｔｉｌｅ）、材木（ｌｕｍｂｅｒ）などを含む。 フラットパネル液晶ディスプレイ（ＦＰＬＣＤ）、プラズマディスプレイ、よ び他のタイプのディスプレイの使用は、急速に伸び続けている。携帯テレビ、ビ デオレコーダ、ノートブックコンピュータ、小型携帯（ｈａｎｄｈｅｌｄ）コン ピュータ、パーソナルディジタル補助装置（ＰＤＡ）、エンジニアリングワーク ステーション、光精細度テレビジョン（ＨＤＴＶ）、時計などの消費財がそのよ うなディスプレイを使用している。そのようなディスプレイが要求され続けてい ることに基いて、産業は最先端技術を用いた製造ラインに大量の資本投資を行っ た。 しかし、そのような資本出資にもかかわらず、産業は、そのような基板の最終 試験および検査の実行は主に人間の試験オペレータに依存している。試験オペレ ータは、欠陥について各ディスプレイの様々な視覚的な試験を行い、オペレータ の知覚に基いてディスプレイを合格品あるいは不合格品とする。そのような検査 は、動作不可能な画素などの画素ベースの欠陥と画素が周囲の画素よりも明るか ったり暗かったりするディスプレイ上のエリアなどのエリアベースの欠陥とを含 むが、これらに限られない。検査の質および完全さは、合格あるいは不合格とし て特徴づけられるディスプレイの限られたサンプルを用いて訓練された個々の試 験オペレータに依存する。従って、検査結果は非常に主観的で、誤りが生じ易く 、様々な製造工程の質を監視、制御および改善するために一貫かつ有効に用いら れ得ない。さらに、試験基準が主観的である結果として、産業規模の品質標準に 欠 ける。 有効な工程の監視およびディスプレイ製造サイクルおよび制御は、自動検査機 による量的検査法によってのみ可能である。初期の自動検査機の一つの例は、１ ９９２年本願の譲受人であるＰｈｏｔｏｎ Ｄｙｎａｍｉｃｓ，Ｉｎｃ．（ＰＤ Ｉ）によって考案されている。図１は、ＦＰＬＣＤ製造工程１０などの、基板の 最終試験段階の間の自動検査機の役割を示している。ＦＰＬＣＤは、セル完成２ ０、フラットパネル検査システム３０による第１の検査、モジュール組み立て４ ０、フラットパネル検査システム５０による第２の検査、輸送６０、およびフラ ットパネル検査システム７０による着荷検査を受ける。通信ネットワーク８０は 、フラットパネル検査システムにおける各検査と工程制御ワークステーション９ ０との間にインタフェースを与える。ムラ欠陥 「ムラ（Ｍｕｒａ）」欠陥は、エリアベースのコントラストタイプの欠陥であ り、画素が均一であるべきときに一群の画素がその周囲の画素よりも明るかった り暗かったりする欠陥である。ムラ欠陥は、「Ａｌｌｕｋ」欠陥としても公知で ある。一般的に、そのようなコントラストタイプの欠陥は、ムラ欠陥として分類 されるまでは「ブロッブ（ｂｌｏｂ）」と称されている。製造工程には、ディス プレイ上でムラ欠陥を引き起こす問題を有する多くの段階がある。ＦＰＬＣＤの 場合には、そのような問題は、ソース線あるいはゲート線の位置合わせずれ、デ ィスプレイの層間の汚染物質、非均一な液晶層および以下に記載されるような他 の問題を含む。 製造上の種々のタイプの問題が、典型的には、異なる特徴的な形状を有するム ラ欠陥を引き起こす。例えば、ＦＰＬＣＤの場合には、ソース線の位置合わせの 問題によりディスプレイ上に垂直方向の縞が生じる。さらに、製造上の異なるタ イプの問題が、典型的には、異なるレベルのコントラストを有するムラ欠陥を引 き起こす。ＦＰＬＣＤの例では、ゲート線の位置合わせの問題によりディスプレ イ上に高コントラストの水平方向の縞が生じ、液晶層が非均一であることによっ て低コントラストのストロータイプ（ｓｔｒａｗ−ｔｙｐｅ）パターンが生じる 。 典型的なムラ欠陥の特徴およびこれに関連する製造上の問題のさらなる記載は、 本願の譲受人に譲渡された、１９９６年５月２２日に提出された同時係属（ｃｏ ｐｅｎｄｉｎｇ）出願第０８／６５１，４１７号に見出され得る。特許出願第０ ８／６５１，４１７号は、本明細書においてあらゆる目的のために参考として援 用される。 製造上の問題の中にはある特定のタイプのムラ欠陥を生じさせるものがあるの で、そのような製造上の問題を確認および除去することによって、その後の工程 を行う間にしばしばムラ欠陥が減少する。しかし、高コントラストの欠陥が同時 に存在する場合に、画像の低コントラストのムラ欠陥を認識することは困難であ ることが多い。その結果、ムラ欠陥が存在するあるいは存在しないという誤った 判定によって、欠陥の原因あるいは理由を誤認することが多い。 必要とされるのは、ムラ欠陥を検出するための改善された技術および装置であ る。 発明の要旨 本発明は、基板の画像上のブロッブを検出するための方法および装置を開示す る。 本発明の好ましい実施態様によると、画像中にブロッブを配置するための方法 は、画像からブロッブ参照マスクを形成するステップであって、ブロッブ参照マ スクはブロッブが存在する場合は第１のブロッブを含む画像の一部を示す一部を 含む、ステップと、画像から参照画像を形成するステップであって、参照画像は 画像に対応する、ステップと、を包含する。この方法はまた、ブロッブが存在す る場合は第１のブロッブを含む画像の一部を、画像の一部に対応する参照画像の 一部と置き換えることによって画像から改変画像を形成するステップと、改変画 像に応答して画像中に第２のブロッブを配置するステップと、も包含する。 別の実施態様によると、画像中にブロッブを配置するための複数のプロセッサ を含むシステムのためのコンピュータプログラム製品であって、複数のプロセッ サの各々が１つを越えるプロセッサのグループに構成可能であるコンピュータプ ログラム製品は、第１のグループのプロセッサを導き、画像からブロッブ参照マ スクを形成するコードであって、ブロッブ参照マスクは、ブロッブが存在する場 合は第１のブロッブを含む両像の一部を示す一部を含む、コードと、第２のグル ープのプロセッサを導き、画像から参照画像を形成するコードであって、参照画 像が画像に対応する、コードと、第３のグループのプロセッサを導き、ブロッブ が存在する場合は第１のブロッブを含む画像の一部を画像の一部に対応する参照 画像の一部と置き換えることによって両像から改変画像を形成するコードと、第 ４のグループのプロセッサを導き、改変画像に応答して画像中に第２のブロッブ を配置するコードと、を含む。 本発明のさらに別の実施態様によると、画像中にブロッブを配置するためのシ ステムは、画像からブロッブ参照マスクを形成するための画像マスクユニットで あって、ブロッブ参照マスクは、ブロッブがある場合は第１のブロッブを含む画 像の一部を示す一部を含む、画像マスクユニットと、画像から参照画像を形成す る参照ユニットであって、参照画像は画像に対応する参照ユニットと、を含む。 システムはまた、ブロッブが存在する場合は第１のブロッブを含む画像の一部を 画像の一部に対応する参照画像の一部と置き換えることによって、画像から改変 画像を形成する改変ユニットと、改変画像に応答して画像中に第２のブロッブを 配置する配置ユニットと、も含む。 本発明の性質および利点のさらなる理解は、明細書の残る部分および図面を参 照することによって達成され得る。 図面の簡単な説明 図１は、ＦＰＬＣＤの製造工程の最終試験段階の間の自動検査機の役割を示す 。 図２は、典型的なラインムラ欠陥を図示する。 図３は、典型的なエリアムラ欠陥を図示する。 図４Ａは、本発明による検査装置のある実施態様を概略図である。 図４Ｂは、本発明のある実施態様によるシステムのブロック図である。 図５Ａは、ムラ検出構造のブロック図を示す。 図５Ｂは、本発明によるムラ検出構造のより詳細なブロック図を図示する。 図６は、本発明によるムラ検出法の簡略化された流れ図である。 図７は、初期設定ブロックのブロック図のある実施態様を図示する。 図８ａおよび図８ｂは、初期設定ブロックの動作の簡略化された流れ図である 。 図９ａは、本発明による区分（ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ）ブロック中の典型 的なモジュールのブロック図を図示する。 図９ｂは、典型的なモジュールの動作の簡略化された流れ図を図示する。 図１０は、本発明のある実施態様による区分ブロック中の典型的なモジュール のブロック図を図示する。 図１１は、本発明のある実施態様による、第１の区分マスクからブロッブを除 去する工程を図示する。 図１２は、典型的なモジュールの動作の簡略化された流れ図である。 図１３は、本発明のある実施態様による、区分ブロック中の典型的なモジュー ルのブロック図を図示する。 図１４は、本発明のある実施態様による、第２の区分マスクからブロッブを除 去する工程を図示する。 図１５は、典型的なモジュールの動作の簡略化された流れ図である。 図１６は、本発明のある実施態様による区分ブロック中の典型的なモジュール のブロック図を図示する。 図１７ａは、本発明のある実施態様によるモジュール内のソベル（Ｓｏｂｅｌ ）モジュールのブロック図を図示する。 図１７ｂは、本発明のある実施態様による、第３の区分マスクからブロッブを 除去する工程を図示する。 図１８ａおよび図１８ｂは、典型的なモジュールの動作の簡略化された流れ図 である。 図１９は、本発明のある実施態様による区分ブロック中の典型的なモジュール のブロック図を図示する。 図２０は、本発明のある実施態様による、第４の区分マスクからブロッブを除 去する工程を図示する。 図２１は、典型的なモジュールの動作の簡略化された流れ図である。 図２２は、本発明のある実施態様による区分ブロック中の典型的なモジュール のブロック図を図示する。 図２３は、本発明のある実施態様による、第５の区分マスクからブロッブを除 去する工程を図示する。 図２４は、典型的なモジュールの動作の簡略化された流れ図である。 図２５は、本発明のある実施態様による区分ブロック中の典型的なモジュール のブロック図を図示する。 図２６は、本発明のある実施態様による、第６の区分マスクからブロッブを除 去する工程を図示する。 図２７は、モジュールの動作の簡略化された流れ図である。 図２８は、本発明のある実施態様による区分ブロック中の典型的なモジュール のブロック図を図示する。 図２９は、本発明のある実施態様による、第７の区分マスクからブロッブを除 去する工程を図示する。 図３０は、モジュールの動作の簡略化された流れ図である。 図３１は、本発明のある実施態様による区分ブロック中の典型的なモジュール のブロック図を図示する。 図３２は、本発明のある実施態様による、第８の区分マスクからブロッブを除 去する工程を図示する。 図３３は、モジュールの動作の簡略化された流れ図である。 図３４は、本発明のある実施態様による区分ブロック中の典型的なモジュール のブロック図を図示する。 図３５は、本発明のある実施態様による、第９の区分マスクからブロッブを除 去する工程を図示する。 図３６は、モジュールの第１の部分の動作の簡略化された流れ図である。 図３７は、モジュールの第２の部分のブロック図である。 図３８は、モジュールの第２の部分の動作の簡略化された流れ図である。 図３９は、本発明のある実施態様による区分ブロック中の典型的なモジュール のブロック図を図示する。 図４０は、本発明のある実施態様による、第１０の区分マスクからブロッブを 除去する工程を図示する。 図４１は、モジュールの動作の簡略化された流れ図である。 図４２は、本発明のある実施態様による区分ブロック中の典型的なモジュール のブロック図を図示する。 図４３は、本発明のある実施態様による、第１１の区分マスクからブロッブを 除去する工程を図示する。 図４４は、モジュールの動作の簡略化された流れ図である。 図４５は、本発明のある実施態様による区分ブロック中の典型的なモジュール のブロック図を図示する。 図４６は、モジュールの動作の簡略化された流れ図である。 図４７は、本発明のある実施態様による、第１２の区分マスクからブロッブを 特徴づける工程を図示する。 図４８は、本発明のある実施態様による区分ブロック中の典型的なモジュール のブロック図を図示する。 図４９は、モジュールの動作の簡略化された流れ図である。 図５０は、本発明のある実施態様による、第１３の区分マスクからブロッブを 特徴づける工程を図示する。 図５１は、本発明のある実施態様による区分ブロック中の典型的なモジュール のブロック図を図示する。 図５２は、モジュールの動作の簡略化された流れ図である。 図５３は、本発明のある実施態様による、第１４の区分マスクからブロッブを 特徴づける工程を図示する。 図５４は、本発明のある実施態様による区分ブロック中の典型的なモジュール のブロック図を図示する。 図５５は、モジュールの動作の簡略化された流れ図である。 図５６は、本発明のある実施態様による、第１５の区分マスクからブロッブを 特徴づける工程を図示する。 図５７ａから図５７ｐは、本発明の実施例を図示する。 特定の実施態様の記載Ｉ．用語の説明 以下の用語は、本明細書の記載において以下の一般的な意味を有することが意 図される。 Ａ．ムラ欠陥：例および定義 ムラ欠陥は、欠陥を取り巻く隣接エリアとは異なる、あるいは異常な照度エリ ア（基板上の画素）として定義され、パターン化輝度非均一性（Ｐａｔｔｅｒｎ ｅｄ Ｂｒｉｇｈｔｎｅｓｓ Ｎｏｎ−Ｕｎｉｆｏｒｍｉｔｙ）（ＢＮＵ）とも 称される。ＢＮＵは、概して、基板に対して標準位置の画像取得装置によって測 定され、概して、コントラストは非常に低い。基板の領域は、その領域を取り囲 む画素よりも明くあるいは暗く現れる画素を含むことが多く、特定のコントラス トしきい値限界、すなわちＢＮＵに達するあるいはそれを越えると、ムラ欠陥と して分類される。ムラ欠陥の境界線は、ムラ欠陥中でさえも常に明確に定義され ているわけではない。さらに、ムラ欠陥内のＢＮＵは、同質ではないこともあり 得る。 それに対して、画素欠陥は、それぞれの画素に隣接する画素よりも高いあるい は低い照度点として定義される。画素欠陥は、個々の画素、画素群、あるいは視 覚的に検査されると明らかである画素のライン切片を含み得る。 ムラ欠陥の特徴的な外観、サイズ、形状、コントラストなどに関するアプリオ リな知識によって、ムラ欠陥の検出を簡易化することが可能になる。ムラ種の２ つの例示的タイプ、すなわち、ラインムラ欠陥およびエリアムラ欠陥が以下に記 載され、図２および図３によってそれぞれ図示される。 １．ラインムラ欠陥 図２は、典型的なラインムラ欠陥を図示している。ラインムラ欠陥は、周囲の 照度とは異なる、細い直線のあるいは曲線の照度片として定義される。すなわち 、ラインムラ欠陥を構成する画素は、ラインムラ欠陥を取り巻く画素の値と比較 すると異常な両素値を有している。この欠陥は、基板中のいかなる場所において も 始端かつ終端を有し得、基板の全長にわたり得る。ラインムラ欠陥は、片の長さ および幅ならびに生じる角度によって分類される。典型的には、そのような欠陥 は２０を越える長さ対幅比を有している。以下の形状、サイズおよび位置によっ て分類されるいくつかのタイプのラインムラ欠陥がある。また、これらの欠陥を 生じさせる典型的な製造工程も挙げられる。 ａ）ラビングラインムラ、「ストロームラ」 i） パネル内の任意の場所におけるラビング角度での細く短いあるいは長 いライン切片。 ii） 上記のような太く短いあるいは長いライン切片。 注：この２つのラビングラインムラタイプは、単独あるいはグループのいず れかで生じ得、ラビング工程において用いられた機械ローラの表面が不完全であ ることによる配向層ラビング工程に関連する。 ｂ）不規則ラインムラ パネルエリア内の任意の場所においても生じる弧およびＬ字型ライン切片。 注：不規則ラインムラは、偏光板とガラスとの間に閉じ込められた粒子ある いは繊維汚染、洗浄工程残留物あるいは配向層ラビング工程によって生じること が多い。 ｃ）ブロック境界線ラインムラ パネルのドライバブロックの長さにわたって延びる、水平方向あるいは垂直 方向の、パネル縁（edge）に対して垂直な細く長いライン。 注：ブロック境界ラインムラは不適切なドライバブロック電圧によって生じ ることが多い。 ２．エリアムラ欠陥 図３は、典型的なエリアムラ欠陥を図示している。エリアムラ欠陥は、隣接部 分とは異なる照度群（基板上の画素）として定義される。すなわち、エリアムラ 欠陥を構成する画素は、エリアムラ欠陥を取り巻く画素の値と比較すると、異常 な画素値を有する。エリアムラ欠陥のサイズは、スポット形状のムラについては 直径がおおよそ６個の画素からパネル表示エリアのおおよそ２５％の範囲にわた る。以下の形状、サイズおよび位置によって分類されるいくつかのタイプのエリ アムラ欠陥がある。また、これらの欠陥を生じさせる典型的な製造工程も挙げら れる。 ａ）スポットムラ i） 楕円形のスポットであり、楕円率は円からほぼ線まで変化し得る。 注：楕円形のスポットムラは、セル間隙の変化あるいはスペーサボールの密 集によって生じることが多い。 ｉｉ）円形の密集タイプスポット 注：密集タイプスポットムラは、スペーサボールに静電気電荷が蓄積される ことによって生じることが多い。 ｂ）充填口ムラ（Ｆｉｌｌ Ｐｏｒｔ Ｍｕｒａ） i） 充填口に位置する楕円形 ii） 充填口から弧を描く複数のライン 注：両方のタイプの充填口ムラも、液晶材料の汚染によって生じることが多 い。 ｃ）パネル縁ムラ i） パネル活性エリアの周辺全体の周囲に位置する。 注：パネル縁ムラは、偏光板の変形（ｖａｒｉａｔｉｏｎ）あるいは未硬化 エポキシ板材料の局所的な漏れによって生じることが多い。 ｄ）不規則形状ムラ i） 波状の弧型は、小さく厚い形状から、より規則的なＬ字型に及ぶ。 注：不規則形状ムラは、偏光板とガラス洗浄工程残留物との間に閉じ込めら れた粒子あるいは繊維汚染、あるいは配向層ラビング工程によって生じるこ とが多い。 Ｂ．画像処理動作 以下は、典型的には画素毎に行われ、かつ本発明の実施態様において用いられ る周知の画像処理動作の簡単な要約である。典型的には、以下の関数は、例えば 正方形である全方向性か、あるいは例えば水平である方向性であり得る。従って 、 例えば、垂直Ｓｏｂｅｌフィルタは垂直方向に縁を強化し、水平平滑化関数は水 平方向の縁を減少させる。以下の関数は、典型的に、中間調あるいは二値（ｂｉ ｎａｒｙ）（ブール）画像について用いられ得る。 ＡＮＤ−ＡＮＤ関数は、画素毎に２つの入力二値画像の間でブールＡＮＤ演算 を提供し、それによって出力画像を生成する。 ガウス導関数（ｄｅｒｉｖａｔｉｖｅ）−ガウスフィルタの導関数は、典型的 には、縁強化のために用いられる。そのようなフィルタリングを行うためには、 ガウス核の導関数は、典型的には画像に畳み込まれる。典型的な７×７の形成要 素については、ガウスフィルタの水平導関数の一列の典型的な値は、以下の｛１ ，４，３，０，−３，−４，−１｝である。 差分−差分関数は、画素毎に第２の入力画像から第１の入力画像を減算し、標 識づけられた差分画像を生成する。 核−核は、典型的には、様々な関数を行うために画像に畳み込まれる値のアレ イである。核は、正方形、矩形、線などに形成され得る。核中の値に依存して、 Ｓｏｂｅｌフィルタ、平滑化フィルタ、鋭利化（ｓｈａｒｐｅｎｉｎｇ）フィル タなどの機能が行われ得る。 大きさ（Ｍａｇｎｉｔｕｄｅ）−大きさ（Ｍａｇ）関数は、絶対値関数に相当 する。この関数は、画素値の標識を除去あるいは無視し、画素の正の値を戻す（ ｒｅｔｕｒｎ）。 ＭＡＸ−ＭＡＸ関数は、特定の画素の周囲の領域から最大の画素値を、その特 定の画素についての新しい値として戻す。 ＭＩＮ−ＭＩＮ関数は、特定の画素の周囲の領域から最小の画素値を、その特 定の画素についての新しい値として戻す。 形態開放（Ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃａｌ Ｏｐｅｎｉｎｇ）−開放は、典型的 には、画像上の明スポットを除去するために用いられる。中間調あるいは二値開 放関数を行うためには、典型的にはＭＩＮ関数が画像上で行われる。次いで、Ｍ ＡＸ関数が画像上で行われる。 形態閉鎖−閉鎖は、典型的には画像上の隣接する明スポットを結合するために 用いられる。中間調あるいは二値閉鎖関数を行うためには、典型的にはＭＡＸ関 数が画像上で行われる。次いで、ＭＩＮ関数が画像上で行われる。 ＯＲ−ＯＲ関数は、画素毎に２つの入力二値画像の間でブールＯＲ演算を提供 し、出力画像を生成する。 平滑化−平滑化演算（ｏｐｅｒａｔｉｏｎ）は、典型的には、画像から高周波 数を低減させるために用いられる。平滑化演算を行うためには、平滑化核が典型 的には画像に畳み込まれる。典型的な３×３形成要素については、平滑化フィル タの典型的な値は、スケーリング因数が１／９の｛１，１，１，１，１，１，１ ，１，１｝である。 Ｓｏｂｅｌ演算子−Ｓｏｂｅｌ演算子あるいはフィルタは、典型的には、縁増 加のために用いられる。Ｓｏｂｅｌフィルタリングを行うためには、Ｓｏｂｅｌ 核は、典型的には、画像に畳み込まれる。典型的な３×３形成要素については、 垂直Ｓｏｂｅｌフィルタの典型的な値は｛−１／４，−１／２，−１／４，０， ０，０，１／４，１／２，１／４｝である。 総計−総計関数は、画素毎に第２の入力画像に第１の入力画像を加算し、総計 画像を生成する。 しきい値−しきい値は、典型的には、中間調入力画像に応答して二値出力画像 を生成する。しきい値関数を行うためには、まずしきい値が決定される。しきい 値はユーザ規定であっても、あるいは他の関数の結果によって規定されてもよい 。二値画像の値は、典型的には、最大あるいは最小画素値であり、例えば、８ビ ット画像については「高（ハイ）」画素は強度２５５に設定され、「低（ロー） 」画素は強度０に設定される。しきい値は正であっても負であってもよく、例え ば、１２ビット標識づけ画像については、しきい値は１２５、−３００、−１５ ０などであり得る。 ＸＯＲ−排他的ＯＲ（ＸＯＲ）関数は、本明細書中では２つの方法で用いられ る。二値の場合には、ＸＯＲ関数は、画素毎に入力値に応答して従来のブールＸ ＯＲ機能性（ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌｉｔｙ）を提供する。例えば、２つの入力画 素が両方ともハイあるいはローである場合、出力はローであり、２つの入力画素 がそれぞれハイおよびローである場合、出力はハイである。 中間調の場合には、ＸＯＲ関数は、画素毎に出力セレクタとして用いられる。 例えば、中間調ＸＯＲ関数への入力が第１の画像、第２の画像および第３の画像 であると仮定すると、出力は４である。第３の画像は典型的には二値参照画像で あるのに対して、他の画像は中間調画像である。例えば、第３の画像中の画素が ハイである領域に応答して、第４の画像中の画素は第１の画像中の画素と等しく 設定される。さらに、第３の画像中の画素がローである領域に応答して、第４の 画像中の画素は第２の画像中の画素と等しく設定される。 中間調ＸＯＲ関数の一例は、図１３に見られ得る。図示されるように、Ｅ２お よびＢＳ ９８０は入力画像であり、Ｒ１ １１５０は二値画像であり、Ｋ２ １５６０は得られる画像である。この例において、Ｒ１ １１５０における画素 がハイである領域において、Ｋ２ １５６０における画素はＥ２における対応す る画素と等しく、Ｒ１ １１５０における画素がローである領域において、Ｋ２ １５６０における画素はＢＳ ９８０における対応する画素と等しい。 中間調ＸＯＲの別の例は、図５７Ａ、図５７Ｂ、図５７Ｌおよび図５７Ｍにお いて見られ得る。この例において、図５７Ａおよび図５７Ｂは入力画像であり、 図５７Ｌは二値参照画像であり、図５７Ｍは得られる画像である。図示されるよ うに、図５７Ｌが明るい領域、すなわち、活性ハイ状態である領域において、図 ５７Ｍは図５７Ａと同一である。さらに、図５７Ｌが暗い領域、すなわち、活性 ロー状態である領域において、図５７Ｍは図５７Ｂと同一である。ＩＩ．システムの概観 図４Ａは、本発明による検査装置４００の実施態様を単純に示している。本発 明は、好ましくは、Ｐｈｏｔｏｎ Ｄｙｎａｍｉｃｓ，Ｉｎｃ．からまだ入手可 能ではない機械に具現化される。検査装置は、ＬＣＤパネル４１０などのような フラットパネルディスプレイを含む。ＬＣＤパネル４１０は滑動可能な台４３０ の上に配置され、蝶番を付けられたフレーム４４０はディスプレイパネルを所定 位置に固定するために嵌められる。滑動可能な台４３０によって、ＣＣＤタイプ カメラなどのカメラ４５０の下でｘ−ｙ平面内にＬＣＤパネルを容易に配置する ことが可能になる。また、滑動可能な台によって、カメラに対してＬＣＤパネル を移動させることも可能になる。あるいは、カメラをＬＣＤパネルに対して移動 させるために、カメラがｘ−ｙ平面上に取り付けられる。可撓性のリボンタイプ の配線は、テストシステム中の画素駆動回路から蝶番を付けられたフレーム４４ ０上の導電体に駆動信号を供給する。カメラ４５０は、好ましくは、高解像度カ メラであり、検査装置の上部４６０の中に収容されている。モニタ４７０、コン ピュータ４８０、およびキーボード４９０も図示されている。検査装置は、他の 特徴の中で複数のカラーフィルタを含む。そのような検査装置の一例は、米国特 許出願第０８／３９４，６６８号（代理人登録番号第１４１１６−３５−２号） に示され、この米国特許出願はあらゆる目的について本明細書において参考とし て援用される。 フラットパネルディスプレイ（ＦＰＤ）は、光ブロッキング縁部によって囲ま れた規則的にパターン化された発光エリアを含む。発光エリアは電気的にアドレ ス指定（ａｄｄｒｅｓｓｅｄ）され、多くの場合において画素と称される。画素 は、典型的には不透明の縁部により互いに同間隔をおき、それによって二次元周 期的パターンを形成する。 ＣＣＤカメラはフラットパネルディスプレイと同様の構成を有し得る。カメラ 画素に当たる光の量に比例する電気信号を（電圧を用いて）変換することによっ て、カメラ内の各画素は光に応答する。カメラ画素は、典型的には、光に応答し ない縁部を含む。各画素は互いに同間隔をおき、二次元周期的パターンも形成す る、画素のパターンは、ＣＣＤカメラに当たる画像を規定する光強度の別個のサ ンプリング点を形成する。 図４Ｂは、本発明のある実施態様によるシステム５００のブロック図である。 システム５００は、モニタ５１０、コンピュータ５２０、キーボード５３０、指 示装置（ｐｏｉｎｔｉｎｇ ｄｅｖｉｃｅ）、画像センサ５４０および配置装置 ５５０を備えている。コンピュータ５２０は、プロセッサ５６０などの周知のコ ンピュータ構成要素、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）５７０などのメモリ格 納装置、ディスクドライブ５８０および上記の構成要素を相互接続するシステム バス５９０を備えている。ネットワークインタフェース装置（図示せず）はシス テムバス５９０と結合し、ネットワークアクセスをシステム５００に与え得る。 プロセッサ５６０は、特化された画像処理ハードウェアプロセッサを含み得る。 マウス、トラックボールおよび描画タブレットは、指示装置の例である。ＲＡ Ｍ５７０およびディスクドライブ５８０は、データおよびコンピュータプログラ ムの格納のための有形媒体の例であり、他のタイプの有形媒体はフロッピーディ スク、着脱可能なハードディスク、ネットワークサーバ、ＣＤ−ＲＯＭおよびバ ーコードなどの光学記憶媒体、フラッシュメモリなどの半導体メモリ、読出し専 用メモリ（ＲＯＭ）、ＡＳＩＣおよびバッテリ付き（ｂａｔｔｅｒｙ−ｂａｃｋ ｅｄ）揮発性メモリなどを含む。システムバスは、ＰＣＩバス、ＶＭＥバスなど であり得る。 配置装置５５０によって、上記のように、ユーザが基板に対して画像センサ５ ４０を配置することが可能になる。ｘ−ｙステッパステーションは公知の配置装 置の一例にすぎない。 画像センサ５４０によって、ユーザが検査されている基板の画像を取得するこ とが可能になる。典型的な画像センサはＣＣＤカメラ、線走査カメラなどを含む 。好ましい実施態様においては、画像センサ５４０は、上記のようにＦＰＬＣＤ の画像を得るＫｏｄａｋの２Ｋ×２Ｋ １０ビットＣＣＤアレイカメラである。 ある実施態様において、システム５００は、Ｓｕｎ Ｍｉｃｒｏｓｙｓｔｅｍ ｓ，Ｉｎｃ．のＳｏｌａｒｉｓ^TMオペレーティングシステムおよびＰｈｏｔｏｎ Ｄｙｎａｍｉｃｓ，Ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｅｄから入手可能な専売ソフトウエ アを実行するＳｕｎ ＳｐａｒｃＳｔａｔｉｏｎ^TMコンピュータを含む。 別の実施態様において、システム５００は、Ｄａｔａｃｕｂｅ，Ｉｎｃ．のＭ ａｘ ＰＣＩ画像処理アクセレータボードを含む、Ｓｕｎ Ｍｉｃｒｏｓｙｓｔ ｅｍｓのＳｏｌａｒｉｓオペレーティングシステムおよびＰｈｏｔｏｎ Ｄｙｎ ａｍｉｃｓ，Ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｅｄから入手可能な専売ソフトウエアを実行 するＳｕｎ Ｕｌｔｒａコンピュータを含む。 図４Ｂは本発明を具現化するシステムを表す図であり、システムのタイプの一 つを表すものにすぎない。多くのシステムタイプおよび構成が本発明に関連した 使用に適していることが当業者には容易に明らかになる。ＩＩＩ．詳細な実施態様 Ａ．概観 図５ａは、ムラ検出構造のブロック図を示す。図５ａは、初期設定ブロック６ ００、逐次強化（ｓｅｑｕｅｎｔｉａｌ ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ）しきい値区 分ブロック（区分ブロック）６１０、およびブロッブおよび形状分析ブロック６ ２０を含む。 図５ｂは、本発明の好ましい実施態様によるムラ検出構造のより詳細なブロッ ク図を示す。図示されているように、初期設定ブロック６００は、目的の領域（ ＲＯＩ）６３０を区分ブロック６１０に与える。次いで、区分ブロック６１０は ブロッブ分析ブロック６２０に結合し、区分ブロック６１０とブロッブ分析ブロ ック６２０との間で画像６４０を伝達する。区分ブロック６１０は、好ましくは 、複数の処理モジュール６５０から７９０を含む。 図６は、本発明によるムラ検出方法の簡略化した流れ図である。図６は図５Ｂ の実施態様を便宜上参照するステップ８００から８６０を含む。 動作において、ステップ８００で、検査される基板の画像がまず得られる。あ る実施態様において、オンアセンブリライン（オンライン）処理については、画 像は上記のように任意の従来の画像取得装置あるいは画像センサを用いても得ら れ得る。あるいは、別の実施態様において、画像は、以下で述べるように、有形 媒体、他の画像処理ハードウェア装置あるいはソフトウェアモジュールからの出 力、あるいは前の画像処理繰り返しの結果から引き出され得る（ｒｅｔｒｉｅｖ ｅ）。本発明のある実施態様において、取得された画像はおおよそ２Ｋ×２Ｋ× １０ビットである。この取得された画像は、好ましくは、処理速度を向上するた めにはおおよそ１Ｋ×１Ｋにサブサンプリングされる。 ステップ８１０で、初期設定ブロック６００は画像から目的の領域６３０を決 定し、区分ブロック６１０に画像を渡す。ステップ８２０で、区分ブロック６１ ０は、画像および目的の領域６３０に応答し、ブロッブが存在する場合は「ブロ ッブ参照マスク」の形で第１の組のブロックを決定する。本発明の好ましい実施 例において、区分ブロック６１０は、高コントラストの画像内のブロッブを検出 することによって開始する。次いで、ステップ８３０で、ブロッブ分析ブロック ６２０はブロッブ参照マスクから欠陥を決定し、欠陥報告を生成する。 ステップ８４０では、欠陥に応答し、区分ブロック６１０は改変画像を形成す る。以下で記載するように、区分ブロック６１０によって形成される改変画像は 、ステップ８３０において見出される欠陥がない画像を概ね示すものである。 次いで、ステップ８５０では、区分ブロック６１０は改変画像および目的の領 域６３０から別のブロッブ参照マスクの形で次の組のブロッブを決定する。好ま しい実施態様において、このステップでは、典型的に、区分ブロック６１０は、 ステップ８２０などの前の検出ステップにおけるよりも低いコントラストを有す る画像中のブロッブを検出する。次いでステップ８６０で、ブロッブ分析ブロッ ク６２０は、新しいブロッブ参照マスクから欠陥を決定し、欠陥報告を生成する 。 次いでこの工程は、本発明の好ましい実施態様において、好ましくは各連続す るブロッブ検出ステップについて異なるコントラストしきい値を用いて複数回繰 り返される。本発明の別の実施態様においては、決定ステップ８２０は、対角線 ブロッブなどの特徴的ブロッブの一つのタイプを決定し、ステップ８５０は垂直 ブロッキングブロッブなどの別のタイプのブロッブを決定する。より詳細な流れ 図は以下に記載する。 本発明の実施態様において、ステップ８２０においてブロッブが検出されない 場合、便宜上のためだけに工程はステップ８３０からステップ８４０まで続く。 そのような場合、ステップ８４０における改変画像は、元の画像と実質的に同一 に見える。別の実施態様において、ステップ８２０においてブロッブが決定され ない場合、例えば、ステップ８００において得られる画像はステップ８４０ある いはステップ８５０に直接渡される。 Ｂ．初期設定ブロック 図７は、初期設定ブロック９００のブロック図のある実施態様を図示している 。初期設定ブロック９００は、基板位置づけブロック９１０、目的領域（ＲＯＩ ）生成ブロック９２０、マスク生成器９３０および処理モジュール９４０を含む 。ＲＯＩ生成ブロックは、様々な目的領域（ＲＯＩ）９５０を含む。マスク生成 器９３０はマスクＲ_L９６０を含む。処理モジュール９４０は、抽出画像Ｌ９７ ０、第１の参照画像９８０および第２の参照画像９９０を提供する。 基板配置ブロック９１０は取得された画像の実際の部分を決定すると、処理速 度を向上させるための処理を行う。次いで、取得した画像の部分に基いて、ＲＯ Ｉ生成ブロック９２０は様々な目的領域（ＲＯＩ）９５０を決定する。 本発明の好ましい実施態様において、様々なＲＯＩ９５０は、取得した画像上 でのブロッブ検出を容易にするために用いられる。典型的には、ユーザは、例え ば、ある欠陥が典型的に位置する場所およびある欠陥の外観などの、典型的な欠 陥の特徴に関するアプリオリな情報を知る。従って、欠陥が最も位置づけられる と思われる特定の領域内のブロッブについて探索あるいは処理を行うことによっ て、ユーザは必要とされる処理時間を短縮し得る。従って、様々なＲＯＩ９５０ は、本発明の好ましい実施態様において用いるために、基板配置ブロック９１０ によって配置され形成される。 基板配置ブロック９１０からの取得した画像の一部に応答して、マスク生成器 ９３０は、取得画像の目的とはされない領域のマスクを除去する（ｍａｓｋ−ｏ ｕｔ）ために用いられるＬＣＤマスクＲ_L９６０を決定する。 取得画像および基板配置ブロック９１０に応答して、処理モジュール９４０は 様々な処理を行い、抽出画像Ｌ９７０、第１の参照画像９８０および第２の参照 画像９９０を得る。 図８ａおよび図８ｂは、初期設定ブロック９００の操作の簡略化した流れ図で ある。図８は、図７の実施態様を便宜上参照するステップ１０００から１０４０ を含む。 まずステップ１０００で、基板配置ブロック９１０は、処理されるべき画像の 部分の正確な位置合わせ（ｐｒｏｐｅｒ ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ）を決定す る。典型的には、ＬＣＤディスプレイの取得画像は、ＬＣＤディスプレイだけで はなくＬＣＤの周囲の小さい縁部も含む。この「オーバースキャン」縁部は続く 処理を行うときには無視するべきであり、従って取得画像の一部のみが処理され る。このオーバースキャンは、典型的には、画像センサ、光学素子などの縁の非 線形性の影響を抑制するために行われる。本発明の別の実施態様において、いか なるオーバースキャン縁部も除去するために取得画像は前処理され得、従って、 基板配置ブロック９１０あるいはステップ１０００は含まれない。基板配置ブロ ック９１０を含む実施態様においては、ステップ１０１０で、マスク生成器９３ ０は続いて行われる処理ステップの間に縁部領域のマスクを除去するためのＬＣ ＤマスクＲ_L９６０を決定する。 次いで、ステップ１０２０において、続く処理を容易にするために、様々なＲ ＯＩ９５０がＲＯＩ生成ブロック９２０によって決定される。本実施態様におい て、図７に図示される様々なＲＯＩ９５０は、画像のＬＣＤ部分のマスクを除去 するＲＯＩであるＲＯＩ_L、画像の縁部および画像の水平ブロッキング領域およ び垂直ブロッキング領域のマスクを除去するＲＯＩであるＲＯＩ_R、画像の垂直 ブロッキング領域以外全ての領域のマスクを除去するＲＯＩであるＲＯＩ_P、画 像の水平ブロッキング領域以外全ての領域のマスクを除去するＲＯＩであるＲＯ Ｉ_Q、および画像の縁部のマスクを除去するＲＯＩであるＲＯＩ_Eを含む。特定の 実施態様に依存して、より大きい数のＲおよびより少ない数のＲＯＩが様々なＲ ＯＩ９５０について前もって決定され得る。さらに、本発明の別の実施態様にお いて、画像全体上で処理が行われ得、従ってＲＯＩ生成ブロック９２０すなわち ステップ１０２０は含まれない。 上記のステップと同時にあるいは異なる時点で、処理モジュール９４０は取得 画像を処理する。好ましくは、ステップ１０３０で抽出画像Ｌ９７０が形成され 、ステップ１０４０で第１の参照画像９８０が決定され、ステップ１０５０で第 ２の参照画像９９０が決定される。 図８ｂは、本発明の好ましい実施態様におけるステップ１０４０がステップ１ ０６０から１０８０を含むことを示している。ステップ１０６０で、抽出画像Ｌ ９７０に応答し、抽出画像Ｌ９７０に中間調開放形態操作が行われる。好ましく は、図７に示されるように、１１×１１の核が開放のＭＩＮ部分に用いられ、１ １×１１の核が開放のＭＡＸ部分に用いられる。 次いで、ステップ１０７０において、中間調閉鎖形態操作が画像に行われる。 好ましくは、図７に示されるように、１１×１１の核が閉鎖のＭＡＸ部分に用い られ、１１×１１核が閉鎖のＭＩＮ部分に用いられる。次いで、ステップ１０８ ０において、平滑化関数が行われ、第１の参照画像９８０および第２の参照画像 ９９０が形成される。抽出画像Ｌ９７０から第１の参照画像９８０および第２の 参照画像９９０を算出するための他の方法、技術および処理ステップが、本発明 の別の実施態様において予見され得、考えられる。 上記のステップ全体は、ソフトウェアモジュール内で行われ、より好ましくは 、専門ハードウェア処理モジュールおよびソフトウェア処理モジュールを組み合 わせて行われ得る。 Ｃ．区分ブロックおよびブロッブ分析モジュール ０．概観 図９ａは、本発明のある実施態様による区分ブロック６１０における典型的な モジュール１０８１のブロック図を示す。図９ａは、典型的には、欠陥強化モジ ュール１０８２、中間調画像置換モジュール１０８３、減算モジュール１０８４ 、大きさモジュール１０８５、しきい値器１０８６、ブール形態フィルタ１０８ ７、ブロッブ除去（ｒｅｊｅｃｔｉｏｎ）モジュール１０８８、ブール拡張器１ ０８９、ブールＸＯＲモジュール１０９０、およびブールＡＮＤモジュール１０ ９１を含む。モジュール１０８１への入力は、抽出画像Ｌ９７０、第１の参照画 像９８０、（存在する場合は前段階からの）ブロッブ参照マスク１０９２、ＲＯ Ｉ_P１０９３、ＲＯＩ_L９６０を含む。モジュール１０８１からの出力は、新しい ブロッブ参照マスク１０９４を含む。 モジュール１０８１は、典型的には、異なるユーザ選択ムラ欠陥に対応するブ ロッブを決定するためおよびそれに応答して新しいブロッブ参照マスク１０９４ を生成するために用いられる。上記のモジュールの記載は、以下の図面の流れ図 と関連して与えられる。 図９ｂは、モジュール１０８１の動作の簡略化した流れ図である。図９ｂは、 図９ａの実施態様を便宜上参照するステップ１０９５から１１０５を含む。 まず、ステップ１０９５において、分析のために特定の欠陥を引き出し、かつ 強化画像（Ｅｐ）を形成するように抽出画像Ｌ９７０が強化される。例えば、（ 垂直方向に指向された）Ｓラインムラ欠陥に対応するブロッブを検出するとき、 水平方向のブロッブは画像から抑制される。 次いで、ステップ１０９６において、改変画像（Ｋ_p）が、ブロッブ参照マス ク１０９２を用いて、第１の参照画像９８０（Ｂ_s）および強化画像（Ｅ_p）の中 間調画像置換に応答して形成される。この中間調置換は、本明細書において中間 調ＸＯＲ関数とも称され、中間調置換モジュール１０８３を用いて行われる。 用語説明の章で述べたように、改変画像（Ｋ_p）内の画素は、中間調置換と共 に、画素毎に強化画像（Ｅ_p）あるいは第１の参照画像９８０のいずれかから取 得される。強化画像（Ｅ_p）、第１の参照画像９８０、およびブロッブ参照マス ク１０９２は典型的には同じ画素解像度を有するので、ブロッブ参照マスク１０ ９２中の各画素は強化画像（Ｅ_p）中の各画素および第１の参照画像９８０中の 各画素に対応する。さらに、ブロッブ参照マスク１０９２中の画素は、前にブロ ッブが示されていたか否かに対応し、典型的にはオンあるいはオフのいずれか、 または黒あるいは白のいずれかなどであるので、ブロッブ参照マスク１０９２中 の画素値は改変画像（Ｋ_p）の元の値（ｓｏｕｒｃｅ）を選択するために用いら れる。例えば、ブロッブ参照マスク１０９２中の位置（２５０，２５０）にある 画素がハイである場合、改変画像（Ｋ_p）中の位置（２５０，２５０）にある画 素値は強化画像（Ｅ_p）中の位置（２５０，２５０）にある画素の値と等しく設 定される。さらに、ブロッブ参照マスク１０９２中の位置（１０２４，３）にあ る画素がローである場合、改変画像（Ｋ_p）中の位置（１０２４，３）にある画 素値は第１の参照画像９８０中の位置（１０２４，３）にある画素の値と等しく 設定される。 要するに、好ましい実施態様において、改変画像（Ｋ_p）は、ブロッブがブロ ッブ参照マスク１０９２中に存在する部分を除いて、強化画像（Ｅ_p）から形成 される。ブロッブが存在するこれらの部分において、改変画像（Ｋ_p）は、第１ の参照画像９８０の対応する部分から形成される。上記の工程の特定の例は、以 下の章で記載される。 本実施態様の第一回目の繰り返しにおいて、「前のブロッブ」が確認されない あるいはブロッブ参照マスク１０９２がない場合、ステップ１０９６は省略され る。 次いで、好ましい実施態様において、ステップ１０９７で、残るブロッブを強 調する（ｈｉｇｈｌｉｇｈｔ）ために減算モジュール１０８４を用いて、従来の ように画素毎に第１の参照画像９８０から改変画像（Ｋ_p）が減算される。ステ ップ１０９８で、減算結果は標識づけされ得るので、大きさモジュール１０８５ はあらゆる標識を除去する。典型的な実施態様において、明ブロッブおよび暗ブ ロッブの両方が同時に決定される。別の実施態様においては、ステップ１０９８ は省かれ、標識データは保存され得る。 次いで、ステップ１０９９で、ユーザ規定しきい値を用いて画像（Ａ_p）が典 型的に二値化される。しきい値器１０８６のしきい値は、検出されるブロッブの タイプおよび明るさによって調整され得る。次いで、ステップ１１０１において 、典型的には、しきい値づけされた（ｔｈｒｅｓｈｏｌｄｅｄ）画像（Ｔ_p）は ブール形態フィルタ１０８７を通過し、ブロッブを除去あるいはブロッブを結合 させる。 次いで、ステップ１１０２で、ブロッブ除去モジュール１０８８は、典型的に は、この段階の基準を満たさないブロッブを画像（Ｐ_p）から除去する。例えば 、（水平）Ｇラインムラ欠陥に対応するブロッブを決定する段階では、対角線状 あるいは垂直線状に現れるブロッブは画像（Ｐ_p）から抑制される。さらに、い くつかの実施態様において、ブロッブ除去モジュール１０８８は、典型的なブロ ッブ形状のアプリオリな知識に基いてブロッブを増加あるいは「拡大」する。こ の画像は、Ｐ番目区分マスクと称される。 次いで、ステップ１１０３において、好ましくは再びブロッブ形状のアプリオ リな知識に基づいて、結合されるべき個々のブロッブを結合させるためにブール 拡張関数が画像（Ｐ_p）に行われる。この画像は、Ｐ番目修正区分マスク（Ｍ_p） と称される。 次いで、ステップ１１０４において、Ｐ番目修正区分マスク（Ｍ_p）およびＬ ＣＤマスクＲ_L９６０における画素の間に論理ＸＯＲを行うことによって、この 段階についてのブロッブ参照マスク（Ｒ_G）が形成される。ブロッブ参照マスク Ｒ_Gは、典型的には、例えば黒はこの段階でブロッブが位置する場所を示し、白 はその他の場所を示す二値画像である。次いで、ステップ１１０５で、（存在す る場合は）（前の）ブロッブ参照マスク（Ｐ_P-1）１０９２とこの段階のブロッ ブ参照マスク（Ｒ_G）とを組み合わせることによって、Ｐ番目ブロッブ参照マス ク（ＲＯＩ_P）が形成される。 本実施態様の第一回目の繰り返しにおいて、「前のブロッブ」が確認されない 場合、ステップ１１０５は省かれる。 本発明の別の実施態様において、上記の各ステップはそれ自体が一連のステッ プを包含し得る。さらに、上記の全てのステップが行われる必要はなく、さらに は、上で挙げていない付加的なステップが異なる段階で行われ得る。 以下の詳細な記載について、下付き文字のｐの値は段階番号を表し、用語が段 階番号の後に示される。例えば、段階６において、Ｒ₅は第５のブロッブ参照マ スクを指し、Ｋ₆は第６の改変画像を指す。別の例として、段階１０において、 第６のブロッブ参照マスク、第７の改変画像、第７のブロッブ参照マスク、ある いは第８の改変画像などが存在しなくとも、Ｒ₉は第９のブロッブ参照マスクを 指し、Ｋ₁₀は第１０の改変画像を指す。 上記のステップは、全体がソフトウェアモジュール内で行われるか、あるいは より好ましくは、専門ハードウェア処理モジュールおよびソフトウェア処理モジ ュールの組み合わせを用いて行われ得る。さらに、同一のモジュールは好ましく は続く段階において用いられる。例えば、減算モジュール１０８４は、好ましく は、図１０、図１３、図１９などの異なる関数を行うために用いられる。 以下で用いられる段階番号は本発明のある実施態様に対応するが、本発明の別 の実施態様において段階が行われる順序を制限するものでは全くない。段階の順 序の再配列および／または段階の省略は、本発明の別の実施態様において確実に 意図される。 １．Ｓラインムラ欠陥 図１０は、本発明のある実施態様による区分ブロック６１０内の典型的なモジ ュール１１００のブロック図を示す。モジュール１１００への入力は、抽出画像 Ｌ９７０、目的領域ＲＯＩ_E、ＬＣＤマスクＲ_L９６０および第１の参照画像Ｂ_s ９８０を含む。モジュール１１００は、ブロッブ除去モジュール１１１０を含む 第１のブロッブ参照マスク１１５０を提供する処理モジュールを含む。 モジュール１１００は、典型的には、ソース線（Ｓライン）タイプムラ欠陥に 対応するブロッブを決定するために用いられる。モジュール１１００は、コント ラストなどのあるブロッブ基準を満たすブロッブの組を表す第１の区分マスク１ １４０を形成する。モジュール１１００はまた、典型的には、第１の区分マスク １１４０内のどのブロッブがソース線ムラ欠陥を表すブロッブか、およびどのブ ロッブがそのような欠陥を表さないブロッブかを決定する。修正された第１の区 分マスク１１２０は、ソース線ムラ欠陥を示すブロッブから形成される。 図１１は、本発明のある実施態様による、第１の区分マスク１１４０からブロ ッブを除去する工程を図示している。 図１１は、第１の区分マスク１１４０内のブロッブがＳ₁よりも大きいサイズ カウントを有する場合、すべてのブロッブが第１の区分マスク１１４０から除去 されることを、ある実施態様において示している。あるいは、正方形ブール拡張 関数が好ましくは行われ、修正された第１の区分マスク１１２０が形成される。 次いで、修正された第１の区分マスク１１２０内のブロッブが垂直方向に指向し 、Ｈ₁画素よりも高さが高く、Ｗ₁画素よりも幅が狭い場合、これらはＳラインム ラ欠陥に対応するブロッブとして分類される。基準を満たさないブロッブは除去 される。Ｓ₁、Ｈ₁およびＷ₁についての値は、現行の特許開示を考慮して従来の 実験法によって当業者によって決定され得る。 典型的なＳライン欠陥は画像の高さの大部分を通る垂直方向の片として現れる ので、ラインが途中で「消失」する場合、画像の高さを通るブロッブが存在する ブロッブに置き換えられる。この詳細は、実施例第ＩＶ章および図５７Ｃおよび 図５７Ｄにおいて述べられる。 図１２は、モジュール１１００の動作の簡略化した流れ図である。図１２は、 図１０の実施態様を便宜上参照とするステップ１３００から１３９０を含む。 まず、ステップ１３００において、抽出画像Ｌ９７０に応答して、垂直中間調 開放、次いで垂直中間調閉鎖が画像（Ｌ）に行われる。図示されるように、この ステップは、典型的には、列挙した核の大きさ、すなわち、垂直中間調開放につ いては１×７を、次いで垂直中間調閉鎖については７×１を用いて行われる。次 いで、ステップ１３１０で、画像（Ｃ₁）は垂直平滑化フィルタを通過させられ る。図示されるように、典型的な核の大きさは１×７である。次いで、ステップ １３２０で、平滑化された画像（Ｅ₁）は、画素毎ベースで第１の参照画像９８ ０（Ｂ_s）から減算され、次いでステップ１３３０で各画素の絶対値が決定され る。 次いで、ステップ１３４０で、しきい値を用いて絶対値画像（Ａ₁）が二値化 される。絶対値画像（Ａ₁）のしきい値は、好ましくはＲＯＩ_Eによって規定され るＲＯＩ内のみに生じる。ＲＯＩ_Eは縁領域を除く目的領域を含むので、しきい 値づけは、縁領域の内側の絶対値画像（Ａ₁）の領域に生じる。ある実施態様の しきい値の特定の値は、以下の章において与えられる。 次いで、ステップ１３５０で、しきい値づけ画像（Ｔ₁）は、垂直ブール開放 関数を用いて処理される。この段階で、第１の区分マスク１１４０が形成される 。しきい値レベルは、好ましくはユーザ規定である。 ステップ１３６０で、ブロッブ除去モジュール１１１０に関して上記した基準 に基づき、Ｓラインムラ欠陥についての長さ基準Ｓ₁を満たさないブロッブが、 好ましくは第１の区分マスク１１４０から除去される。次いで、ステップ１３７ ０で、画像（Ｑ₁）が、従来のブール拡張関数を用いて処理される。この段階で 、修正された第１の区分マスク１１２０が形成される。ステップ１３８０で、上 記のようにブロッブ分析ブロック６１０によって、Ｓラインムラ欠陥を満たすブ ロッブは、好ましくはオンラインあるいは後にオフラインで特徴づけられる。 本発明の別の実施態様において、続くブロッブあるいは比較的低コントラスト のブロッブの検出あるいは特徴づけのみにユーザが関心がある場合、ステップ１ ３８０は行われない。この場合、Ｓラインムラ欠陥に対応するブロッブが存在し えるが、ブロッブを分析する必要はない。 次いで、ステップ１３９０で、修正された第１の区分マスク１１２０中の画素 がＬＣＤマスクＲ_L９６０内の対応する画素で論理ＸＯＲ演算され、Ｓラインブ ロッブ参照マスク（Ｒ_s）および第１のブロッブ参照マスク１１５０（Ｒ₁）を形 成する。本発明の好ましい実施態様において、第１のブロッブ参照マスク１１５ ０（二値画像）は、ブロッブがある場合はＳラインムラ欠陥に対応するブロッブ が存在する領域（論理的ロー状態）を除くすべての領域で論理的ハイ状態である 。 すべての画像がＳラインムラ欠陥に対応するブロッブを含むわけではなく、そ の結果、修正された第１の区分マスク１１２０および第１のブロッブ参照マスク １１５０は全くブロッブを含まないことがあり得る。本発明の好ましい実施態様 において、第１の区分マスク１１４０あるいは修正された第１の区分マスク１１ ２０中にブロッブが報告されない場合でも、ステップ１３９０を行い続けること が便宜上好ましい。 第１の区分マスク１１４０、修正された第１の区分マスク１１２０および第１ のブロッブ参照マスク１１５０を決定するための他の方法、技術および処理ステ ップが、本発明の別の実施態様において予測され得、意図される。 ２．Ｇラインムラ欠陥 図１３は、本発明のある実施態様による区分ブロック６１０中の典型的なモジ ュール１５００のブロック図を示す。モジュール１５００への入力は、抽出画像 Ｌ９７０、第１の参照画像Ｂ_s９８０、第１のブロッブ参照マスクＲ₁１１５０、 ＲＯＩ_EおよびＬＣＤマスクＲ_L９６０を含む。モジュール１５００は、第２の区 分マスク１５４０、第２のブロッブ参照マスク１５５０、第２の改変画像１５６ ０、ゲート線（Ｇライン）ブロッブ参照マスク１５７０および修正された第２の 区分マスク１５２０を提供する処理モジュール１５３０を含む。 モジュール１５００は、典型的には、ゲート線（Ｇライン）タイプムラ欠陥に 対応するブロッブを決定するために用いられる。モジュール１５００は、コント ラストなどのあるブロッブ基準を満たすブロッブの組を表す第２の区分マスク１ ５４０を形成する。モジュール１５００はまた、典型的には、第２の区分マスク １５４０内のどのブロッブがゲート線ムラ欠陥を表すブロッブか、およびどのブ ロッブがそのような欠陥を表さないブロッブかを決定する。修正された第２区分 マスク１５２０は、ゲート線ムラ欠陥を示すブロッブから形成される。 図１４は、本発明のある実施態様による、第２の区分マスク１５４０からブロ ッブを除去する工程を図示している。 図１４は、第２の区分マスク１５４０内のブロッブがＳ₂よりも大きいサイズ カウントを有する場合、すべてのブロッブが第２の区分マスク１５４０から除去 されることを、ある実施態様において示している。あるいは、正方形ブール拡張 関数が好ましくは行われ、修正された第２の区分マスク１５２０が形成される。 次いで、修正された第２の区分マスク１５２０内のブロッブが水平方向に配向さ れ、かつＷ₂画素よりも幅が広く、Ｈ₂画素よりも高さが低い場合、これらはＧラ インムラ欠陥に対応するブロッブとして分類される。基準を満たさないブロッブ は除去される。Ｓ₂、Ｈ₂およびＷ₂についての値は、現行の特許開示を考慮して 従来の実験法によって当業者によって決定され得る。 典型的なＧライン欠陥は画像の幅の大部分を通る水平方向の片として現れるの で、ラインが途中で「消失」するあるいは切断される場合、画像の幅を通るブロ ッブが、存在するブロッブの代わりとなる。この詳細は、実施例第ＩＶ章および 図５７Ｆおよび図５７Ｇにおいて述べられる。 図１５は、モジュール１５００の動作の簡略化した流れ図である。図１５は、 図１３の実施態様を便宜上参照するステップ１６００から１７１０を含む。 まず、ステップ１６００において、抽出画像Ｌ９７０に応答して、７×１核を 用いた水平中間調開放、次いで１×７核を用いた水平中間調閉鎖が画像（Ｌ）に 行われる。次いで、ステップ１６１０で、画像（Ｃ₂）は水平平滑化フィルタを 通過させられる。典型的な核の大きさは７×１である。これらのステップは欠陥 強化ステップの例である。 次いで、ステップ１６２０で、第１のブロッブ参照マスク１１５０を参照し、 第１の参照画像９８０（Ｂ_s）および平滑化画像（Ｅ₂）の中間調ＸＯＲ演算に応 答して、第２の改変画像１５６０が形成される。用語説明の章において述べたよ うに、好ましくは、第２の改変画像１５６０内の画素は、第１のブロッブ参照マ スク１１５０内の画素値に依存して画素毎に決定される。 例えば、第１のブロッブ参照マスク１１５０中の画素値が高い場合、第２の改 変画像１５６０中の対応する画素は、平滑化画像（Ｅ₂）内の対応する画素に従 って設定される。さらに、第１のブロッブ参照マスク１１５０中の画素値が低い 場合、第２の改変画像１５６０中の対応する画素は、第１の参照画像Ｂ_s９８０ 内の対応する画素に従って設定される。要するに、第１のブロッブ参照マスクが ローである部分では、平滑化画像（Ｅ₂）の対応する部分は、第１の参照画像９ ８０（Ｂ_s）の対応する部分に置き換えられる。 本発明の別の実施態様において、ステップ１６００およびステップ１６１０は 含まれない。そのような実施態様において、ステップ１６２０では、第２の改変 画像１５６０は、第１のブロッブ参照マスクが低画素を有する部分を除いて、抽 出画像Ｌ９７０に等しい。これらの部分において、第２の改変画像１５６０は、 第１の参照画像９８０（Ｂ_s）の対応部分に等しい。 次いで、ステップ１６３０で、第２の改変画像１５６０が画素毎に第１の参照 画像９８０（Ｂ_s）から減算され、次いでステップ１６４０で各画素の絶対値が 決定される。 次いで、ステップ１６５０で、しきい値を用いて絶対値画像（Ａ₂）が二値化 される。絶対値画像（Ａ₂）のしきい値は、好ましくはＲＯＩ_Eによって特定され る目的の領域内のみに生じる。ＲＯＩ_Eは縁領域を除くので、しきい値づけは、 縁領域の内側の絶対値画像（Ａ₂）の領域に生じる。 それに続き、ステップ１６６０で、しきい値づけ画像（Ｔ₂）は、水平ブール 開放関数を用いて処理される。この段階で、第２の区分マスク１５４０が形成さ れる。しきい値レベルは、好ましくはユーザ規定可能である。 ステップ１６７０で、図１４のブロッブ除去モジュール１５１０に関して上記 した基準に基づき、Ｇラインムラ欠陥についての長さ基準（Ｓ₂）を満たさない ブロッブが、好ましくは第２の区分マスク１５４０から除去される。次いで、ス テップ１６８０で、画像（Ｑ₂）は、従来のブール拡張関数を用いて処理される 。ステップ１６９０で、上記のようにブロッブ分析ブロック６２０によって、Ｇ ラインムラ欠陥を満たすブロッブは、好ましくはオンラインあるいは後にオフラ インで特徴づけられる。この段階で、修正された第２の区分マスク１５２０が形 成される。 本発明の別の実施態様において、続ブロッブあるいは比較的低コントラストの ブロッブの検出あるいは特徴づけのみにユーザが関心がある場合、ステップ１６ ９０は行われない。このような場合、Ｇラインムラ欠陥に対応するブロッブが存 在しえるが、これらのブロッブを分析する必要はない。 次いで、ステップ１７００で、ＬＣＤマスクＲ_L９６０内の対応する画素を用 いて、修正された第２の区分マスク１５２０中の画素が論理ＸＯＲ演算され、Ｇ ラインブロッブ参照マスク１５７０（Ｒ_G）が形成される。本発明の好ましい実 施態様において、Ｇライン参照マスク１５７０（Ｒ_G）（二値画像）は、ブロッ ブがある場合はＧラインムラ欠陥に対応するブロッブが存在する領域（論理的に ロー状態）を除く全ての領域で論理的にハイ状態である。 次いで、ステップ１７１０で、第１のブロッブ参照マスク１１５０（Ｒ₁）内 の対応する画素を用いてＧラインブロッブ参照マスク１５７０（Ｒ_G）が論理Ａ ＮＤ演算され、合成ブロッブ参照マスクである第２のブロッブ参照マスク１５５ ０（Ｒ₂）が形成される。本発明の好ましい実施態様において、第２のブロッブ 参照マスク１５５０（Ｒ₂）（二値画像）は、ムラ欠陥が存在する領域（論理的 にロー状態）を除く全ての領域で論理的にハイ状態である。本実施例においては 、ブロッブがある場合は、ブロッブはＳラインムラ欠陥およびＧラインムラ欠陥 が存在する領域に対応する。 全ての画像がＧラインムラ欠陥に対応するブロッブを含むわけではなく、その 結果、修正された第２の区分マスク１５２０およびＧラインブロッブ参照マスク １５７０（Ｒ_G）は全くブロッブを含まないことがあり得る。本発明の好ましい 実施態様において、第２の区分マスク１５４０あるいは修正された第２の区分マ スク１５２０中にブロッブが報告されない場合でも、ステップ１７００およびス テップ１７１０を行い続けることが便宜上好ましい。 第２の区分マスク１５４０、修正された第２の区分マスク１５２０、Ｇライン ブロッブ参照マスク１５７０（Ｒ_G）および第２のブロッブ参照マスク１５５０ を決定するための他の方法、技術および処理ステップが、本発明の別の実施態様 において予測され得、意図される。 ３．ストロームラ欠陥 図１６は、本発明のある実施態様による区分ブロック６１０内の典型的なモジ ュール１８００のブロック図を示す。モジュール１８００への入力は、抽出画像 Ｌ９７０、第１の参照画像Ｂ_s９８０、第２のブロッブ参照マスク１５５０、目 的領域ＲＯＩ_EおよびＬＣＤマスクＲ_L９６０を含む。モジュール１８００は、 第３のブロッブ参照マスク１８５０を提供する処理モジュール１８３０を含む。 モジュール１８００は、典型的には、ストロータイプムラ欠陥に対応するブロ ッブを決定するために用いられる。モジュール１８００は、コントラストなどの ある、ブロッブ基準を満たすブロッブの組を表す第３の区分マスク１８２０を形 成する。 モジュール１８００は、典型的には、ソース線（Ｓライン）タイプムラ欠陥に 対応するブロッブを決定するために用いられる。モジュール１８００は、コント ラストなどの、あるブロッブ基準を満たすブロッブの組を表す第３の区分マスク １８４０を形成する。モジュール１８００はまた、典型的には、第３の区分マス ク１８４０内のどのブロッブがストロームラ欠陥を表すブロッブか、およびどの ブロッブがそのような欠陥を表さないブロッブかを決定する。修正された第３の 区分マスク１８２０は、ストロームラ欠陥を示すブロッブから形成される。 図１７Ｂは、本発明のある実施態様による、第３の区分マスク１８４０からブ ロッブを除去する工程を図示している。 図１７Ｂは、第３の区分マスク１８４０内のブロッブがＳ₃よりも大きいサイ ズカウントを有する場合、すべてのブロッブが第３の区分マスク１８４０から除 去されることを、ある実施態様において示している。あるいは、正方形ブール拡 張関数が好ましくは行われ、修正された第３の区分マスク１８２０が形成される 。Ｓ₃についての値は、現行の特許開示を考慮して従来の実験法によって当業者 によって決定され得る。 図１７Ａは、本発明のある実施態様によるモジュール１８００内のＳｏｂｅｌ モジュール２１３０のブロック図を示す。Ｓｏｂｅｌモジュール２１３０は、複 数の処理モジュール２１４０を含む。Ｓｏｂｅｌモジュール２１３０は、第３の 改変画像１８６０を入力として受け取り、処理画像２１５０（Ｅ₃）を形成する 。 図１８ａおよび図１８ｂは、モジュール１８００の動作の簡略化した流れ図で ある。図１８ａは図１６の実施態様を便宜上参照とするステップを含む。 まず、ステップ１９２０で、第２のブロッブ参照マスク１５５０を参照しなが ら第１の参照画像９８０（Ｂ_s）と抽出画像Ｌ９７０との中間調ＸＯＲ演算に応 答して、第３の改変画像１８６０が形成される。用語説明の章において述べたよ うに、好ましくは、第３の改変画像１８６０内の画素は、第２のブロッブ参照マ スク１５５０内の画素値に依存して画素毎に決定される。 例えば、第２のブロッブ参照マスク１５５０中の画素値が高い場合、第３の改 変画像１８６０中の対応する画素は、抽出画像Ｌ９７０内の対応する画素に従っ て設定される。さらに、第２のブロッブ参照マスク１５５０中の画素値が低い場 合、第３の改変画像１８６０中の対応する画素は、第１の参照画像Ｂ_s９８０内 の対応する画素に従って設定される。 次いで、ステップ１９３０で、第３の改変画像１８６０がＳｏｂｅｌ勾配（ｇ ｒａｄｉｅｎｔ）を通過させられる。本発明の好ましい実施態様において、Ｓｏ ｂｅｌ勾配はステップ２１６０から２１８０によって形成される。 まず、ステップ２１６０で、第３の改変画像１８６０は水平Ｓｏｂｅｌフィル タおよび垂直Ｓｏｂｅｌフィルタの両方に好ましくは同時に入力され、それに次 いで、それぞれ水平Ｓｏｂｅｌ勾配（Ｈ₃）および垂直Ｓｏｂｅｌ勾配（Ｖ₃）の 両方が形成される。次いで、ステップ２１７０で、水平Ｓｏｂｅｌ勾配（Ｈ₃） および垂直Ｓｏｂｅｌ勾配（Ｖ₃）の大きさがそれぞれ得られる。次いで、ステ ップ２１８０で、大きさ画像（Ｘ₃）および大きさ画像（Ｙ₃）は従来のように画 素毎に加算され、処理画像２１５０が形成される。 次いで、ステップ１９５０で、処理画像２１５０（Ｅ₃）がしきい値を用いて 二値化される。特に、処理画像（Ｅ₃）のしきい値は、好ましくはＲＯＩ_Rによっ て特定される目的の領域内のみに生じる。この場合、ＲＯＩ_Rは、水平ブロック 領域、垂直ブロック領域および縁部領域を除く目的の領域を含む。 その後、ステップ１９６０で、しきい値づけ画像（Ｔ₃）は形態（ｍｏｒｐｈ ｉｃ）プロセッサを用いて処理される。しきい値は、好ましくはユーザ規定可能 である。 本発明の本実施態様において、形態プロセッサは、隣接し、かつ検出されるブ ロッブと同じタイプのブロッブに見えるブロッブを検出するために用いられる。 さらに、形態プロセッサは、画像から個々の画素異常を除去するために用いられ る。本実施態様において、この機能は、典型的には、近接する画素の値について 中心画素の周りの領域を走査することによって行われる。例えば、中心画素の値 が高く、近接する画素の値が低い場合、中心画素は低く設定される。 ステップ１９７０で、図１７Ｂのブロッブ除去モジュール１８１０に関して上 記した基準に基づき、ストロームラ欠陥について数（ｃｏｕｎｔ）基準（Ｓ₃） を満たさないブロッブが、好ましくは第３の区分マスク１８４０から除去される 。次いで、ステップ１９８０で、画像（Ｑ₃）が従来のブール拡張関数を用いて 処理され、修正された第３の区分マスク１８２０が形成される。ステップ１９９ ０で、上記のようにブロッブ分析ブロック６２０によって、ストロームラ欠陥を 満たすブロッブは、好ましくはオンラインあるいは後にオフラインで特徴づけら れる。 本発明の別の実施態様において、続くブロッブあるいは比較的低コントラスト のブロッブの検出あるいは特徴づけのみにユーザが関心がある場合、ステップ１ ９９０は行われない。このような場合、ストロームラ欠陥に対応するブロッブが 存在しえるが、これらのブロッブを分析する必要はない。 次いで、ステップ２０００で、マスクＲ_L９６０内の対応する画素を用いて第 ３の区分マスク１８２０中の画素が論理ＸＯＲ演算され、ストロー参照マスク１ ８７０（Ｒ_T）が形成される。本発明の好ましい実施態様において、ストロー参 照マスク１８７０（Ｒ_T）（二値画像）は、ブロッブがある場合はストロームラ 欠陥に対応するブロッブが存在する領域（論理的にロー状態）を除く全ての領域 で論理的にハイ状態である。 次いで、ステップ２０１０で、第２のブロッブ参照マスク１５５０（Ｒ₂）内 の対応する画素を用いてブロッブ参照マスク１８７０（Ｒ_T）中の画素が論理Ａ ＮＤ演算され、この段階に検出されるブロッブの合成マスクである第３のブロッ ブ参照マスク１８５０（Ｒ₃）が形成される。本発明の好ましい実施態様におい て、第３のブロッブ参照マスク１８５０（二値画像）は、ムラ欠陥が存在する領 域（論理的にロー状態）を除く全ての領域で論理的にハイ状態である。本実施例 においては、ブロッブがある場合は、ブロッブはＳラインムラ欠陥、Ｇラインム ラ欠陥およびストロームラ欠陥が存在する領域に対応する。 全ての画像がストロームラ欠陥に対応するブロッブを含むわけではなく、その 結果、第３の区分マスク１８２０およびストローブロッブ参照マスク１８７０ （Ｒ_T）は全くブロッブを含まないことがあり得る。本発明の好ましい実施態様 において、第３の区分マスク１８２０中にブロッブが報告されない場合でも、ス テップ２０００およびステップ２０１０を行い続けることが便宜上好ましい。 第３の区分マスク１８２０、トローブロッブ参照マスク１８７０（Ｒ_T）およ び第３のブロッブ参照マスク１８５０を決定するための他の方法、技術および処 理ステップが、本発明の別の実施態様において予測され得、意図される。 ４．強白色ムラ欠陥 図１９は、本発明のある実施態様による区分ブロック６１０内の典型的なモジ ュール２２００のブロック図を示す。モジュール２２００への入力は、抽出画像 Ｌ９７０、第１の参照画像Ｂ_S９８０、第３のブロッブ参照マスク１８５０およ びＬＣＤマスクＲ_L９６０を含む。モジュール２２００は、第４の区分マスク２ ２２０、修正された第４の区分マスク２２２０、強白色ブロッブ参照マスク２２ ７０および第１の差分画像２２８０を提供する処理モジュール２２３０を含む。 モジュール２２００は、典型的には、強白色タイプムラ欠陥に対応するブロッ ブを決定するために用いられる。モジュール２２００は、コントラストなどの、 あるブロッブ基準を満たすブロッブの組を表す強白色ブロッブ参照マスク２２４ ０を形成する。モジュール２２００はまた、典型的には、第４の区分マスク２２ ４０内のどのブロッブが強白色ムラ欠陥を表すブロッブか、およびどのブロッブ がそのような欠陥を表さないブロッブかを決定する。修正された第４の区分マス ク２２２０は、強白色ムラ欠陥を示すブロッブから形成される。 図２０は、本発明のある実施態様による、第４の区分マスク２２４０からブロ ッブを除去する工程を図示している。 図２０は、第４の区分マスク２２４０内のブロッブがＳ₄よりも大きいサイズ カウントを有する場合、すべてのブロッブが第４の区分マスク２２４０から除去 されることを、ある好ましい実施態様において示している。あるいは、正方形ブ ール拡張関数が好ましくは行われ、修正された第４の区分マスク２２２０が形成 される。次いで、前段階でストロームラ欠陥に対応するブロッブが検出されなか った場合、縁部に接触せず、大きさがＷ₄×Ｈ₄あるいはそれよりも小さいブロ ッブについては、白色内部スポットとして分類される。Ｗ₅およびＨ₅内にありか つ角部領域内にあるブロッブについては、白色角部ブルームとして分類される。 角部に接触しないが縁部から距離Ｄ₆内にあるブロッブについては、白色縁部ブ ルームとして分類される。ストロームラ欠陥に対応するブロッブが検出された場 合、これらのブロッブはストロームラ欠陥に対応するブロッブとして分類される 。 基準を満たさないブロッブは、典型的には除去される。Ｓ₄、Ｗ₄、Ｈ₄、Ｗ₅、 Ｈ₅およびＤ₆についての値は、現行の特許開示を考慮して従来の実験法によって 当業者によって決定され得る。 図２１は、モジュール２２００の動作の簡略化した流れ図である。図２１は図 １９の実施態様を便宜上参照するステップを含む。 まず、ステップ２３２０で、第３のブロッブ参照マスク１８５０を参照しなが ら第１の参照画像９８０（Ｂ_S）および抽出画像Ｌ９７０の中間調ＸＯＲ演算に 応答して、第４の改変画像２２６０が形成される。用語説明の章において述べた ように、好ましくは、第４の改変画像２２６０内の画素は、第３のブロッブ参照 マスク１８５０内の画素値に依存して画素毎に決定される。 例えば、第３のブロッブ参照マスク１８５０中の画素値が高い場合、抽出画像 Ｌ９７０内の対応する画素は、第４の改変画像２２６０中の対応する画素として 出力される。さらに、第２のブロッブ参照マスク１５５０中の画素値が低い場合 、第１の参照画像Ｂ_S９８０内の対応する画素は第４の改変画像２２６０中の対 応する画素として出力される。 次いで、ステップ２３３０で、第４の改変画像２２６０が参照画像９８０（Ｂ_S ）から画素毎に減算され、第１の差分画像２２８０が形成される。次いで、ス テップ２３５０で、第１の差分画像２２８０がしきい値を用いて二値化される。 しきい値の特定の値は以下の章で与えられる。この段階で、第４の区分マスク２ ２４０が形成される。しきい値は、好ましくはユーザ規定可能である。 ステップ２３８０で、ブロッブ除去モジュール２２１０に関して上記した基準 に基づき、ストロームラ欠陥あるいは強白色ムラ欠陥についての基準を満たさな いブロッブが、好ましくは第４の区分マスク２２４０から除去される。次いで、 ステップ２４００で、画像（Ｑ₄）は、従来のブール拡張関数を用いて処理され る。ステップ２３９０で、上記のようにブロッブ分析ブロック６２０によって、 ストロームラ欠陥あるいは強白色ムラ欠陥を満たすブロッブは、好ましくはオン ラインあるいは後にオフラインで特徴づけられる。この段階で、修正された第４ の区分マスク２２２０が形成される。 本発明の別の実施態様において、他のタイプの欠陥あるいは低コントラストの ブロッブの検出あるいは特徴づけのみにユーザが関心がある場合、ステップ２３ ９０は行われない。このような場合、ストロームラ欠陥あるいは強白色ムラ欠陥 に対応するブロッブが存在し得るが、これらのブロッブを分析されない。 次いで、ステップ２４１０で、ＬＣＤマスクＲ_L９６０内の対応する画素を用 いて修正された第４の区分マスク２２２０中の画素が論理ＸＯＲ演算され、強白 色ブロッブ参照マスク２２７０（Ｒ_W）が形成される。本発明の好ましい実施態 様において、強白色ブロッブ参照マスク２２７０（Ｒ_W）（二値画像）は、ブロ ッブがある場合は強白色ムラ欠陥に対応するブロッブが存在する領域（論理的に ロー状態）を除く全ての領域で論理的にハイ状態である。 第４の区分マスク２２４０、修正された第４の区分マスク２２２０および強白 色ブロッブ参照マスク２２７０（Ｒ_W）を決定するための他の方法、技術および 処理ステップが、本発明の別の実施態様において予測され得、意図される。 ５．強黒色ムラ欠陥 図２２は、本発明のある実施態様による区分ブロック６１０内の典型的なモジ ュール２５００のブロック図を示す。モジュール２５００への入力は、第１の差 分画像２２８０（Ｄ₄）、強白色ブロッブ参照マスク２２７０、第３のブロッブ 参照マスク１８５０およびＬＣＤマスクＲ_L９６０を含む。モジュール２５００ は、強黒色ブロッブ参照マスク２５７０、強ブロッブ参照マスク２５８０および 第５のブロッブ参照マスク２５５０を提供する処理モジュールを含む。 モジュール２５００は、典型的には、強黒色タイプムラ欠陥に対応するブロッ ブを決定するために用いられる。モジュール２５００は、コントラストなどの、 あるブロッブ基準を満たすブロッブの組を表す強黒色ブロッブ参照マスク２５４ ０を形成する。モジュール２５００は、第５の区分マスク２５４０内のどのブロ ッブが強黒色ムラ欠陥を表すブロッブか、およびどのブロッブがそのような欠陥 を表さないブロッブかを決定する。修正された第５の区分マスク２５２０は、強 黒色ムラ欠陥を示すブロッブから形成される。 図２３は、本発明のある実施態様による、第５の区分マスク２５４０からブロ ッブを除去する工程を図示している。 図２３は、第５の区分マスク２５４０内のブロッブがＳ₅よりも大きいサイズ カウントを有する場合、すべてのブロッブが第５の区分マスク２５４０から除去 されることを、ある好ましい実施態様において示している。あるいは、正方形ブ ール拡張関数が好ましくは行われ、修正された第５の区分マスク２５２０が形成 される。次いで、前段階でストロームラ欠陥に対応するブロッブが検出されなか った場合、縁部に接触せず、大きさがＷ₇×Ｈ₇あるいはそれよりも小さいブロッ ブについては、黒色内部スポットとして分類される。Ｗ₈およびＨ₈内にあり、か つ角部領域内にあるブロッブについては、黒色角部ブルームとして分類される。 角部に接触しないが縁部から距離Ｄ₉内にあるブロッブについては、黒色縁部ブ ルームとして分類される。ストロームラ欠陥に対応するブロッブが検出された場 合、これらのブロッブはストロームラ欠陥に対応するブロッブとして分類される 。 基準を満たさないブロッブは、典型的には除去される。Ｓ₅、Ｗ₇、Ｈ₇、Ｗ₈、 Ｈ₈およびＤ₉についての値は、現行の特許開示を考慮して従来の実験法によって 当業者によって決定され得る。 図２４は、モジュール２５００の動作の簡略化した流れ図である。図２４は図 ２２の実施態様を便宜上参照するステップを含む。 まず、ステップ２６５０で、モジュール２２００（図１９）からの第１の差分 画像２５８０がしきい値を用いて二値化される。しきい値の特定の値は以下の章 で与えられる。この段階で、第５の区分マスク２５４０が形成される。しきい値 は、好ましくはユーザ規定可能である。 本発明の別の実施態様において、モジュール２５００は、モジュール２２００ 中に図示されるように中間調ＸＯＲモジュールおよび差分モジュールを含み得、 モジュール２５００自体が第１の差分画像２５８０を生成させ得る。しかし、前 ステージあるいは前段階において前に生成された画像を用いることによって、処 理時間が短縮される。 ステップ２６７０で、ブロッブ除去モジュール２５１０に関して上記した基準 に基づき、ストロームラ欠陥あるいは強黒色ムラ欠陥についての基準を満たさな いブロッブが、好ましくは第５の区分マスク２５４０から除去される。次いで、 ステップ２６８０で、画像（Ｑ₅）は、従来のブール拡張関数を用いて処理され る。この段階で、修正された第５の区分マスク２５２０が形成される。ステップ ２６９０で、上記のようにブロッブ分析ブロック６２０によって、ストロームラ 欠陥あるいは強黒色ムラ欠陥を満たすブロッブは、好ましくはオンラインあるい は後にオフラインで特徴づけられる。 本発明の別の実施態様において、他のタイプの欠陥あるいは低コントラストの ブロッブの検出あるいは特徴づけのみにユーザが関心がある場合、ステップ２６ ９０は行われない。このような場合、ストロームラ欠陥あるいは強黒色ムラ欠陥 に対応するブロッブが存在し得るが、これらのブロッブを分析されない。 次いで、ステップ２７００で、ＬＣＤマスクＲ_L９６０内の対応する画素を用 いて、修正された第５の区分マスク２５２０中の画素が論理ＸＯＲ演算され、強 黒色ブロッブ参照マスク２５７０（Ｒ_B）が形成される。本発明の好ましい実施 態様において、強黒色ブロッブ参照マスク２５７０（Ｒ_B）（二値画像）は、ブ ロッブがある場合は強黒色ムラ欠陥に対応するブロッブが存在する領域（論理的 にロー状態）を除く全ての領域で論理的にハイ状態である。 次いで、ステップ２７１０で、強白色参照マスク２２７０（Ｒ_W）内の対応す る画素を用いて強黒色ブロッブ参照マスク２５７０（Ｒ_B）中の画素が論理ＡＮ Ｄ演算され、強ブロッブ参照マスク２５８０が形成される。本発明の好ましい実 施態様において、強ブロッブ参照マスク２５８０（二値画像）は、ブロッブがあ る場合は強白色ムラ欠陥あるいは強黒色ムラ欠陥にが存在する領域（論理的にロ ー状態）を除く全ての領域で論理的にハイ状態である。 次いで、ステップ２７２０で、第３のブロッブ参照マスク１８５０（Ｒ₃）内 の対応する画素を用いて、強ブロッブ参照マスク２５８０中の画素が論理ＡＮＤ 演算され、別の合成ブロッブ参照マスクである第５のブロッブ参照マスク２５５ ０（Ｒ₅）が形成される。本発明の好ましい実施態様において、第５のブロッブ 参照マスク２５５０（二値画像）は、ムラ欠陥が存在する領域（論理的にロー状 態）を除く全ての領域で論理的にハイ状態である。本実施例においては、ブロッ ブがある場合は、ブロッブはＳラインムラ欠陥、Ｇラインムラ欠陥、ストローム ラ欠陥、強白色欠陥および／または強黒色欠陥が存在する領域に対応する。 全ての画像が強ブロッブムラ欠陥に対応するブロッブを含むわけではなく、そ の結果、修正された第５の区分マスク２５２０、強黒色ブロッブ参照マスク２５ ７０（Ｒ_B）などは全くブロッブを含まないことがあり得る。本発明の好ましい 実施態様において、第５の区分マスク２５４０、あるいは修正された第５の区分 マスク２５２０などの中でブロッブが報告されない場合でも、ステップ２７００ から２７２０を行い続けることがプログラミングの便宜上好ましい。 第５の区分マスク２５４０、修正された第５の区分マスク２５２０、強黒色ブ ロッブ参照マスク２５７０（Ｒ_B）、強ブロッブ参照マスク２５８０および第５ のブロッブ参照マスク２５５０を決定するための他の方法、技術および処理ステ ップが、本発明の別の実施態様において予測され得、意図される。 ６．水平線ムラ欠陥 図２５は、本発明のある実施態様による区分ブロック６１０内の典型的なモジ ュール２６００のブロック図を示す。モジュール２６００は、ブロッブ除去モジ ュール２６１０を含む。モジュール２６００への入力は、抽出画像Ｌ９７０、第 １の参照画像Ｂ_s９８０、第５のブロッブ参照マスク２５５０および目的領域Ｒ ＯＩ_Rを含む。モジュール２６００は、典型的には、Ｇライン欠陥ではない水平 線タイプムラ欠陥に対応するブロッブを決定するために用いられる。モジュール ２６００は、第６の改変画像２６６０、第６の区分マスク２６４０、コントラス トなどのあるブロッブ基準を満たすブロッブの組を表す修正された第６の区分マ スク２６２０を形成する。 図２６は、本発明のある実施態様による、第６の区分マスク２６４０からブロ ッブを除去する工程を図示している。 図２６は、第６の区分マスク２６４０内のブロッブがＳ₆よりも大きいサイズ カウントを有する場合、すべてのブロッブが第６の区分マスク２６４０から除去 されることを、ある好ましい実施態様において示している。あるいは、正方形ブ ール拡張関数が好ましくは行われ、修正された第６の区分マスク２６２０が形成 される。次いで、長さがＬ₁₀あるいはそれ以上であるブロッブが水平線ムラとし て分類され、基準を満たさないブロッブが除去される。Ｓ₆およびＬ₁₀について の値は、現行の特許開示を考慮して従来の実験法によって当業者によって決定さ れ得る。 図２７は、モジュール２６００の動作の簡略化した流れ図である。図２７は図 ２５の実施態様を便宜上参照するステップを含む。 まず、ステップ２７２０で、第５のブロッブ参照マスク２５５０を参照しなが ら第１の参照画像９８０（Ｂ_S）と抽出画像Ｌ９７０との中間調ＸＯＲ演算に応 答して、第６の改変画像２６６０が形成される。用語説明の章において述べたよ うに、好ましくは、第６の改変画像２６６０内の画素は、第５のブロッブ参照マ スク２５５０内の画素値に依存して画素毎に決定される。 次いで、ステップ２７３０で、第６の改変画像２６６０が垂直Ｓｏｂｅｌ導関 数フィルタリングステップを通過させられる。本発明の好ましい実施態様におい て、関数はガウスフィルタの垂直導関数であり、水平線あるいは水平特徴を強調 するために用いられる。水平縁を強調するための他の方法が代わりに用いられ得 る。ステップ２７４０で、ステップ２７３０の結果は典型的には標識づけされる ので、各画素の絶対値が水平線あるいは水平特徴の大きさを得るために決定され る。 次いで、ステップ２７５０で、しきい値を用いて絶対値画像（Ａ₆）が二値化 される。特に、絶対値画像（Ａ₆）のしきい値は、好ましくはＲＯＩ_Rによって規 定される目的領域ＲＯＩ内のみに生じる。目的領域ＲＯＩ_Rはブロッキング領域 および縁部領域を除く。しきい値レベルは、好ましくはユーザ規定可能である。 次いで、ステップ２７６０で、しきい値づけ画像（Ｔ₆）は、水平ブール開放 関数を用いて処理される。この段階で、第６の区分マスク２６４０が形成される 。 ステップ２７７０で、図２６においてブロッブ除去モジュール２６１０に関し て上記した基準に基づき、水平線ムラ欠陥についての長さ基準Ｓ₆を満たさない ブロッブが、好ましくは第６の区分マスク２６４０から除去される。次いで、ス テップ２７８０で、画像（Ｑ₆）は、従来のブール拡張関数を用いて処理される 。ステップ２７９０で、上記のようにブロッブ分析ブロック６２０によって、水 平線ムラ欠陥を満たすブロッブは、好ましくはオンラインあるいは後にはオフラ インで特徴づけられる。この段階で、修正された第６の区分マスク２６２０が形 成される。 本発明の別の実施態様において、続くブロッブあるいは比較的低コントラスト のブロッブの検出あるいは特徴づけのみにユーザが関心がある場合、ステップ２ ７９０は行われない。この場合、水平線ムラ欠陥に対応するブロッブが存在し得 るが、これらのブロッブは分析されない。 第６の区分マスク２６４０および修正された第６の区分マスク２６２０を決定 するための他の方法、技術および処理ステップが、本発明の別の実施態様におい て予測され得、意図される。 ７．垂直線ムラ欠陥 図２８は、本発明のある実施態様による区分ブロック６１０内の典型的なモジ ュール２８００のブロック図を示す。モジュール２８００は、ブロッブ除去モジ ュール２８１０を含む。モジュール２８００への入力は、第６の改変画像２６６ ０および目的領域ＲＯＩ_Rを含む。モジュール２８００は、典型的には、Ｓライ ン欠陥あるいは垂直ブロック欠陥ではない垂直線タイプムラ欠陥に対応するブロ ッブを決定するために用いられる。モジュール２８００は、第７の区分マスク２ ８４０およびコントラストなどのあるブロッブ基準を満たすブロッブの組を表す 修正された第７の区分マスク２８２０を形成する。 図２９は、本発明のある実施態様による、第７の区分マスク２８４０からブロ ッブを除去する工程を図示している。 図２９は、第７の区分マスク２８４０内のブロッブがＳ₇よりも大きいサイズ カウントを有する場合、すべてのブロッブが第７の区分マスク２８４０から除去 されることを、ある実施態様において示している。あるいは、正方形ブール拡張 関数が好ましくは行われ、修正された第７の区分マスク２８２０が形成される。 次いで、長さがＬ₁₁あるいはそれ以上であるブロッブが垂直線ムラとして分類 され、基準を満たさないブロッブが除去される。Ｓ₇およびＬ₁₁についての値は 、現行の特許開示を考慮して従来の実験法によって当業者によって決定され得る 。 図３０は、モジュール２８００の動作の簡略化した流れ図である。図３０は図 ２８の実施態様を便宜上参照するステップを含む。 まず、ステップ２９３０で、第６の改変画像２６６０が水平Ｓｏｂｅｌ導関数 フィルタリングステップを通過させられる。本発明の好ましい実施態様において 、関数はガウスフィルタの水平導関数であり、垂直線あるいは垂直特徴を強調す るために用いられる。垂直縁を強調するための他の方法が代わりに用いられ得る 。ステップ２９４０で、ステップ２９３０の結果は典型的には標識づけされるの で、各画素の絶対値が垂直線あるいは垂直特徴の大きさを得るために決定される 。 次いで、ステップ２９５０で、しきい値を用いて絶対値画像（Ａ₇）が二値化 される。特に、絶対値画像（Ａ₇）のしきい値は、好ましくはＲＯＩ_Rによって規 定される目的領域内のみに生じる。目的領域ＲＯＩ_Rはブロッキング領域および 縁部領域を除く。しきい値レベルは、好ましくはユーザ規定可能である。 それに続き、ステップ２９６０で、しきい値づけ画像（Ｔ₇）は、垂直ブール 開放関数を用いて処理される。この段階で、第７の区分マスク２８４０が形成さ れる。 ステップ２９７０で、図２９においてブロッブ除去モジュール２８１０に関し て上記した基準に基づき、垂直線ムラ欠陥についての長さ基準Ｓ₇を満たさない ブロッブが、好ましくは第７の区分マスク２８４０から除去される。次いで、ス テップ２９８０で、画像（Ｑ₇）が、従来のブール拡張関数を用いて処理される 。ステップ２９９０で、上記のようにブロッブ分析ブロック６２０によって、垂 直線ムラ欠陥を満たすブロッブは、好ましくはオンラインあるいは後にはオフラ インで特徴づけられる。この段階で、修正された第７の区分マスク２８２０が形 成される。 本発明の別の実施態様において、続くブロッブあるいは比較的低コントラスト のブロッブの検出あるいは特徴づけのみにユーザが関心がある場合、ステップ２ ９９０は行われない。このような場合、垂直線ムラ欠陥に対応するブロッブが存 在し得るが、これらのブロッブは分析されない。 第７の区分マスク２８４０および修正された第７の区分マスク２８２０を決定 するための他の方法、技術および処理ステップが、本発明の別の実施態様におい て予測され得、意図される。 ８．正の対角線ムラ欠陥 垂直線ムラ欠陥を検出するための工程と同様の工程が、好ましくは正の対角線 ムラ欠陥を決定するために行われる。 図３１は、本発明のある実施態様による区分ブロック６１０内の典型的なモジ ュール３０００のブロック図を示す。モジュール３０００は、第８の区分マスク ３０４０および修正された第８の区分マスク３０２０を形成する。 図３２は、本発明のある実施態様による、Ｓ₈を越えるサイズカウントを有す るブロッブあるいは長さＬ₁₂未満のブロッブの除去を含む、第８の区分マスク３ ０４０からブロッブを除去する工程を図示している。 図３３は、ステップ３１３０から３１９０を含む、モジュール３０００の好ま しい動作の簡略化した流れ図である。 本実施態様において、Ｓｏｂｅｌフィルタ、しきい値、ブール開放動作および ブロッブ除去基準Ｓ₈およびＬ₁₂は、好ましくは、左下から右上への正の対角線 欠陥を強調し検出するために選択される。第８の区分マスク３０４０および修正 された第８の区分マスク３０２０を決定するための他の方法、技術および処理ス テップが、本発明の別の実施態様において予測され得、意図される。 ９．負の対角線ムラ欠陥 正の対角線ムラ欠陥を検出するための工程と同様の工程が、好ましくは負の対 角線ムラ欠陥を決定するために行われる。 図３４は、本発明のある実施態様による区分ブロック６１０内の典型的なモジ ュール３２００の第一の部分のブロック図を示す。モジュール３２００は、第９ の区分マスク３２４０および修正された第９の区分マスク３２２０を形成する。 図３５は、本発明のある実施態様による、Ｓ₉を越えるサイズカウントを有す るブロッブあるいは長さＬ₁₃未満のブロッブの除去を含む第９の区分マスク３ ２４０からブロッブを除去する工程を図示している。 図３６は、ステップ３３３０から３３９０を含む、モジュール３２００の第１ の部分の好ましい動作の簡略化した流れ図である。 本実施態様において、Ｓｏｂｅｌフィルタ、しきい値、ブール開放動作および ブロッブ除去基準Ｓ₉およびＬ₁₃は、好ましくは、左上から右下への負の対角線 欠陥を強調し検出するために選択される。第９の区分マスク３２４０および修正 された第９の区分マスク３２２０を決定するための他の方法、技術および処理ス テップが、本発明の別の実施態様において予測され得、意図される。 図３７は、モジュール３２００の第２の部分のブロック図を示す。モジュール ３２００の第２の部分への入力は、修正された第６の区分マスク２６２０、修正 された第７の区分マスク２８２０、修正された第８の区分マスク３０２０、修正 された第９の区分マスク３２２０、ＬＣＤマスクＲ_L９６０および第５のブロッ ブ参照マスク２５５０を含む。モジュール３２００の第２の部分は、ラインブロ ッブ参照マスク３２７０および第９のブロッブ参照マスク３２５０を形成する。 図３８は、モジュール３２００の第２の部分の動作の簡略化した流れ図である 。図３８は、図３７の実施態様を便宜上参照するステップを含む。 上記のように、本実施態様において用いられる画像マスクについての協約は、 ロー、すなわち黒であるブロッブを表す領域を除くマスクのすべての領域がハイ 、すなわち白であるというものである。別の実施態様において、すべての領域は 、ブロッブを表す領域（白）を除いて黒である。 まず、ステップ３３００で、修正された第６の区分マスク２６２０、修正され た第７の区分マスク２８２０、修正された第８の区分マスク３０２０および修正 された第９の区分マスク３２２０がともに画素毎に論理ＯＲ演算され、ラインム ラ区分マスク３２７５が形成される。上記で開示した協約の結果、ラインムラ区 分マスク３２７５は、上記の区分マスクすべてが黒である領域、すなわち、全て の区分マスクがブロッブの存在を認める領域を除いて、すべての領域において白 である。 次いで、ステップ３３１０で、ラインムラ区分マスク３２７５中の画素が、マ スクＲＯＩＲ_L９６０中の対応する画素で論理ＸＯＲ演算され、ラインブロッブ 参照マスク３２７０が形成される。 次いで、ステップ３３２０で、ラインブロッブ参照マスク３２７０中の画素が 第５のブロッブ参照マスク２５５０（Ｒ₅）内の対応する画素と論理ＡＮＤ演算 され、第９のブロッブ参照マスク３２５０（Ｒ₉）が形成される。本発明の好ま しい実施態様において、第９のブロッブ参照マスク３２５０（二値画像）は、ブ ロッブがある場合はラインムラ欠陥が存在する領域（論理的にロー）を除く全て の領域で論理的にハイである。本実施例において、欠陥が存在する場合は、ブロ ッブは、前段階および現段階において欠陥がある領域に対応する。 ラインブロッブ参照マスク３２７０（Ｒ_B）および第９のブロッブ参照マスク ３２５０を決定するための他の方法、技術および処理ステップが、本発明の別の 実施態様において予測され得、意図される。 １０．水平ブロッキングムラ欠陥 水平線ムラ欠陥（第６章）を検出するための工程と同様の工程が、好ましくは 水平ブロッキングムラ欠陥を決定するために行われる。 図３９は、本発明のある実施態様による区分ブロック６１０内の典型的なモジ ュール３４００のブロック図を示す。モジュール３４００は、第１０の改変画像 ３４６０、第１０の区分マスク３４４０および修正された第１０の区分マスク３ ４２０を形成する。 図４０は、本発明のある実施態様による、Ｓ₁₀を越えるサイズカウントを有す るブロッブ、あるいはＷ₁₈未満でかつＨ₁₈を越えるブロッブの除去を含む、第１ ０の区分マスク３４４０からブロッブを除去する工程を図示している。 図４１は、ステップ３５２０から３５９０を含む、モジュール３４００の動作 の簡略化した流れ図である。 好ましい実施態様において、第９のブロッブ参照マスク３２５０が第１０の改 変画像３４６０を形成するために用いられる。さらに、垂直導関数フィルタ、し きい値、ブール開放動作、ブロッブ除去基準Ｓ₁₀、Ｗ₁₈およびＨ₁₈などは、好ま しくは、水平ブロック欠陥を強調し検出するために選択される。第１０の区分マ スク３４４０および修正された第１０の区分マスク３４２０を決定するための 他の方法、技術および処理ステップが、本発明の別の実施態様において予測され 得、意図される。 １１．垂直ブロッキングムラ欠陥 垂直線ムラ欠陥（第７章）を検出するための工程と同様の工程が、垂直ブロッ キングムラ欠陥を決定するために好ましくは行われる。 図４２は、本発明のある実施態様による区分ブロック６１０内の典型的なモジ ュール３６００のブロック図を示す。モジュール３６００は、第１１の区分マス ク３６４０および修正された第１１の区分マスク３６２０を形成する。 図４３は、本発明のある実施態様による、Ｓ₁₁を越えるサイズカウントを有す るブロッブ、あるいはＨ₁₉未満でかつＷ₁₉を越えるブロッブの除去を含む、第１ １の区分マスク３６４０からブロッブを除去する工程を図示している。 図４４は、ステップ３７３０から３７９０を含む、モジュール３６００の動作 の簡略化した流れ図である。 好ましい実施態様において、水平導関数フィルタ、しきい値、ブール開放動作 、ブロッブ除去基準Ｓ₁₁、Ｈ₁₉およびＷ₁₉などは、好ましくは、垂直ブロック欠 陥を強調し検出するために選択される。第１１の区分マスク３６４０および修正 された第１１の区分マスク３６２０を決定するための他の方法、技術および処理 ステップが、本発明の別の実施態様において予測され得、意図される。 １２．明領域ムラ欠陥 図４５は、本発明のある実施態様による区分ブロック６１０内の典型的なモジ ュール３８００のブロック図を示す。モジュール３８００への入力は、抽出画像 Ｌ９７０、第１の参照画像Ｂ_S９８０、および第９のブロッブ参照マスク３２５ ０を含む。モジュール３８００は、典型的には、明領域ムラ欠陥に対応するブロ ッブを決定するために用いられる。モジュール３８００は、第１２の改変画像３ ８６０、第１２の区分マスク３８４０、およびコントラストなどのあるブロッブ 基準を満たすブロッブの組を表す修正された第１２の区分マスクを形成する。 図４６は、モジュール３８００の動作の簡略化した流れ図である。図４６は、 図４５の実施態様を便宜上参照するステップを含む。 まず、ステップ３９２０で、第９のブロッブ参照マスク３２５０を参照しなが ら、第１の参照画像９８０（Ｂ_S）と抽出画像Ｌ９７０との中間調ＸＯＲ演算に 応答して、第１２の改変画像３８６０が形成される。上記のように、好ましくは 、第１２の改変画像３８６０内の画素は、第９のブロッブ参照マスク３２５０内 の画素値に依存して画素毎に決定される。 次いで、ステップ３９３０で、第１２の改変画像３８６０が、参照画像９８０ （Ｂ_S）から画素毎に減算される。 次いで、ステップ３９５０で、差分画像（Ｄ₁₂）がしきい値を用いて二値化さ れる。特に、差分画像（Ｄ₁₂）のしきい値は、好ましくは画像全体に生じる。 図４７は、本発明のある実施態様による、Ｓ₁₂を越えるサイズカウントを有す るブロッブの除去を含む、第１２の区分マスク３８２０からブロッブを特徴づけ る工程を図示している。 図４７は、前段階でストロームラ欠陥に対応するブロッブが検出されなかった 場合をある好ましい実施態様において示している。段階数がＣ₁₂よりも大きい場 合、縁部に接触し、縁部から距離Ｄ₁₄以内にあるブロッブについては、白境界部 ルームとして分類され、残りのブロッブは一般明領域として分類される。段階数 がＣ₁₂以下である場合、白縁部に接触し、縁部から距離Ｄ₁₄以内にあるブロッブ については、縁部ブルームとして分類され、残りのブロッブは一般明領域として 分類される。ストロームラ欠陥に対応するブロッブが前段階で検出された場合、 これらの新しいブロッブはストロームラとして分類される。Ｓ₁₂、距離Ｄ₁₄およ びＣ₁₂についての値は、現行の特許開示を考慮して従来の実験法によって当業者 によって決定され得る。 ステップ３９８０で、画像（Ｐ₁₂）が従来のブール拡張関数を用いて処理され る。ステップ３９９０で、明領域ムラ欠陥基準を満たすブロッブは、上記のよう にブロッブ分析ブロック６２０によって、好ましくはオンラインあるいは後には オフラインで特徴づけられる。この段階で、修正された第１２の区分マスク３８ ２０が形成される。 本発明の別の実施態様において、続くブロッブあるいは比較的低コントラスト のブロッブの検出あるいは特徴づけのみにユーザが関心がある場合、ステップ３ ９９０は行われない。このような場合、明領域ムラ欠陥に対応するブロッブが存 在し得るが、これらのブロッブは分析されない。 第１２の区分マスク３８２０を決定するための他の方法、技術および処理ステ ップが、本発明の別の実施態様において予測され得、意図される。 １３．暗領域ムラ欠陥 図４８は、本発明のある実施態様による区分ブロック６１０内の典型的なモジ ュール４０００のブロック図を示す。モジュール４０００への入力は、差分画像 （Ｄ₁₂）を含む。モジュール４０００は、典型的には、暗領域ムラ欠陥に対応す るブロッブを決定するために用いられる。モジュール４０００は、第１３の区分 マスク４０４０およびコントラストなどのあるブロッブ基準を満たすブロッブの 組を表す修正された第１３の区分マスク４０２０を形成する。 図４９は、モジュール４０００の動作の簡略化した流れ図である。図４１は、 図４８の実施態様を便宜上参照するステップを含む。 まず、ステップ４１５０で、差分画像（Ｄ₁₂）は、しきい値を用いて二値化さ れる。特に、差分画像（Ｄ₁₂）のしきい値は、好ましくは、画像全体に生じる。 本発明の本実施態様において、形態プロセッサは、隣接し、かつ検出されるブ ロッブと同じタイプのブロッブに見えるブロッブを検出するために用いられる。 さらに、形態プロセッサは、画像から個々の画素異常を除去するために用いられ る。本実施態様において、この機能は、典型的には、近接する画素の値について 中心画素の周りの領域を走査することによって行われる。例えば、中心画素の値 が高く、近接する画素の値が低い場合、中心画素は低く設定される。 図５０は、本発明のある実施態様による、Ｓ₁₃を越えるサイズカウントを有す るブロッブの除去を含む、第１３の区分マスク４０２０からブロッブを特徴づけ る工程を図示している。 図５０は、前段階でストロームラ欠陥に対応するブロッブが検出されなかった 場合をある好ましい実施態様において示している。段階数がＣ₁₃よりも大きい 場合、縁部に接触し、縁部から距離Ｄ₁₆あるいはそれ以内にあるブロッブについ ては、暗縁部ブルームとして分類され、残りのブロッブは一般暗領域として分類 される。段階数がＣ₁₃以下である場合、縁部に接触し、縁部から距離Ｄ₁₆以内に あるブロッブについては、暗縁部ブルームとして分類され、残りのブロッブは一 般暗領域として分類される。ストロームラ欠陥に対応するブロッブが前段階で検 出された場合、これらの新しいブロッブはストロームラとして分類される。Ｓ₁₃ 、距離Ｄ₁₆およびＣ₁₃についての値は、現行の特許開示を考慮して従来の実験法 によって当業者によって決定され得る。 次いで、ステップ４１８０で、画像（Ｐ₁₃）が従来のブール拡張関数を用いて 処理される。ステップ４１９０で、暗領域ムラ欠陥基準を満たすブロッブは、上 記のようにブロッブ分析ブロック６２０によって、好ましくはオンラインあるい は後にはオフラインで特徴づけられる。この段階で、修正された第１３の区分マ スク４０２０が形成される。 本発明の別の実施態様において、続くブロッブあるいは比較的低コントラスト のブロッブの検出あるいは特徴づけのみにユーザが関心がある場合、ステップ４ １９０は行われない。このような場合、暗領域ムラ欠陥に対応するブロッブが存 在し得るが、これらのブロッブは分析されない。 第１３の区分マスク４０２０を決定するための他の方法、技術および処理ステ ップが、本発明の別の実施態様において予測され得、意図される。 １４．明ＢＮＵムラ欠陥 図５１は、本発明のある実施態様による区分ブロック６１０内の典型的なモジ ュール４１００のブロック図を示す。モジュール４１００への入力は、参照画像 Ｂ_S９８０および第２の参照画像Ｂ₁９９０を含む。モジュール４１００は、典型 的には、広域明輝度非均一（ｂｒｉｇｈｔ ｂｒｉｇｈｔｎｅｓｓ−ｎｏｎ−ｕ ｎｉｆｏｒｍｉｔｉｅｓ ＢＮＵ）を決定するために用いられる。モジュール４ １００は、第１４の区分マスク４１４０およびコントラストなどのあるブロッブ 基準を満たすブロッブの組を表す修正された第14の区分マスク４１２０を形成す る。 図５２は、モジュール４１００の動作の簡略化した流れ図である。図５２は、 図５１の実施態様を便宜上参照するステップを含む。 まず、ステップ４２３０で、第１の参照画像Ｂ_S９８０および第２の参照画像 ９９０が画素毎に減算される。 まず、ステップ４２５０で、差分画像（Ｄ₁₄）は、しきい値を用いて二値化さ れる。特に、差分画像（Ｄ₁₄）のしきい値は、好ましくは、画像全体上に生じる 。その後、ステップ４２６０で、しきい値づけされた画像（Ｔ₁₄）は、形態プロ セッサを用いて処理される。 本発明の本実施態様において、形態プロセッサは、隣接し、かつ検出されるブ ロッブと同じタイプのブロッブに見えるブロッブを検出するために用いられる。 さらに、形態プロセッサは、画像から個々の両素異常を除去するために用いられ る。本実施態様において、この機能は、典型的には、近接する画素の値について 中心画素の周りの領域を走査することによって行われる。次いで、ステップ４２ ７０で、ある基準を満たさないブロッブが除去される。 次いで、ステップ４２８０で、従来のブール拡張関数を用いて画像が処理され る。ステップ４２９０で、明ＢＮＵムラ欠陥基準を満たすブロッブは、上記のよ うにブロッブ分析ブロック６２０によって、好ましくはオンラインあるいは後に はオフラインで特徴づけられる。この段階で、修正された第１４の区分マスク４ １２０が形成される。 本発明の別の実施態様において、続くブロッブあるいは比較的低コントラスト のブロッブの検出あるいは特徴づけのみにユーザが関心がある場合、ステップ４ ２９０は行われない。このような場合、明ＢＮＵムラ欠陥に対応するブロッブが 存在し得るが、これらのブロッブは分析されない。 修正された第１４の区分マスク４１２０を決定するための他の方法、技術およ び処理ステップが、本発明の別の実施態様において予測され得、意図される。 図５３は、本発明のある実施態様による、Ｓ₁₄を越えるサイズカウントを有す るブロッブの除去を含む、第１４の区分マスク４１４０からブロッブを特徴づけ る工程を図示している。Ｓ₁₄、Ｗ₂₁およびＨ₂₁についての値は、現行の特許開示 を考慮して従来の実験法によって当業者によって決定され得る。１５．暗ＢＮＵムラ欠陥 図５４は、本発明のある実施態様による区分ブロック６１０内の典型的なモジ ュール４３００のブロック図を示す。モジュール４３００への入力は、差分画像 Ｄ₁₄を含む。モジュール４３００は、典型的には、広域暗ＢＮＵを決定するため に用いられる。モジュール４３００は、第１５の区分マスク４３４０およびコン トラストなどのあるブロッブ基準を満たすブロッブの組を表す修正された第１５ の区分マスク４３２０を形成する。 図５５は、モジュール４３００の動作の簡略化した流れ図である。図５５は、 図５４の実施態様を便宜上参照するステップを含む。 まず、ステップ４４５０で、差分画像（Ｄ₁₄）は、しきい値を用いて二値化さ れる。特に、差分画像（Ｄ₁₄）のしきい値は、好ましくは、画像全体に生じる。 その後、ステップ４４６０で、しきい値づけされた画像（Ｔ₁₅）は、形態プロセ ッサを用いて処理される。 本発明の本実施態様において、形態プロセッサは、隣接し、かつ検出されるブ ロッブと同じタイプのブロッブに見えるブロッブを検出するために用いられる。 さらに、形態プロセッサは、画像から個々の画素異常を除去するために用いられ る。本実施態様において、この機能は、典型的には、近接する画素の値について 中心画素の周りの領域を走査することによって行われる。次いで、ステップ４４ ７０で、ブロッブ除去ステップが行われる。 図５６は、本発明のある実施態様による、Ｓ₁₅を越えるサイズカウントを有す るブロッブの除去を含む、第１５の区分マスク４３４０からブロッブを特徴づけ る工程を図示している。Ｓ₁₅、Ｗ₂₃およびＨ₂₃についての値は、現行の特許開示 を考慮して従来の実験法によって当業者によって決定され得る。 次いで、ステップ４４８０で、画像（Ｐ₁₅）が従来のブール拡張関数を用いて 処理される。ステップ４４９０で、暗ＢＮＵムラ欠陥基準を満たすブロッブは、 上記のようにブロッブ分析ブロック６２０によって、好ましくはオンラインある いは後にはオフラインで特徴づけられる。この段階で、修正された第１５の区分 マスク４３４０が形成される。 本発明の別の実施態様において、続くブロッブあるいは比較的低コントラスト のブロッブの検出あるいは特徴づけのみにユーザが関心がある場合、ステップ４ ４９０は行われない。このような場合、暗ＢＮＵムラ欠陥に対応するブロッブが 存在し得るが、これらのブロッブは分析されない。 修正された第１５の区分マスク４３４０を決定するための他の方法、技術およ び処理ステップが、本発明の別の実施態様において予測され得、意図される。 １６．パラメータ ブロッブおよび形状分析モジュール６２０についての典型的なブロッブ検出は 、ブロッブ処理時間を短縮するための各段階におけるブロッブの境界づけ（ｂｏ ｕｎｄｉｎｇ）ボックスの決定を含む。さらに、各段階のブロッブは、典型的に は、以下の特徴、ボックス幅、ボックス高さ、エリア、周囲長さによって特徴づ けられる。他の例示的なパラメータは、コントラストなどを含む。 以下は、異なる段階について上記のそれぞれのモジュールにおいて用いられる パラメータの例示的な一覧であり、表中の値は特定の実施態様および用途に応じ て変化することが理解されるべきである。従って、表中の値は、多くの可能な実 施態様の一つを例示するにすぎない。 表１ ムラしきい値：Ｔ_n 表２ ムラサイズ確認：Ｓ_n 表３ ムラ制約：Ｗ_n、Ｈ_n、Ｄ_n 表４ ムラ段階数：Ｃ_n 表５ ムラ測定 ＩＶ．実施例 図５７ａから図５７ｐは、本発明の実施例を図示している。 図５７ａは、垂直Ｓライン欠陥４５１０、水平Ｇライン欠陥４５２０、垂直線 欠陥４５３０およびストロームラ欠陥４５４０を含む典型的な画像４５００を図 示している。典型的な画像４５００は、典型的には、視野角歪みにより強度が異 なるエリア４５５０および４５６０を含む。典型的には、これらの領域は、本発 明においては無視され、別の用途においては検査される。 図５７ｂは、典型的な画像４５００に応答して形成される第１の参照画像を示 している。 図５７ｃは、垂直線切片のしきい値検出の結果を示している。Ｓライン欠陥の 検出の際には、Ｓライン欠陥の領域に配置されない４５３０などの欠陥は無視さ れる。 図５７ｃに図示されるように、Ｓライン欠陥４５１０は断絶部４５７０を有し ている。しかし、典型的なＳラインがどのように現れるかについて従来の知識が 公知であるので、Ｓライン欠陥全体が図５７ｄにおいて検出される。図５７ｄは 、「第１の」ブロッブ参照マスクを図示している。 図５７ｅは、「第２の」改変画像を示している。これは第１のブロッブ参照マ スクが存在するエリアであり、第１の参照マスクの対応する部分が典型的な画像 ４５００に置き換わる。図に見られ得るように、断絶部４５８０はこの置き換え によって生じる。 図５７ｆは、水平ブロッブの検出を図示し、図５７ｇは、Ｇラインブロッブ参 照マスクを図示する。 図５７ｈは、図５７ｄと図５７ｇとの間の論理ＡＮＤである「第２の」ブロッ ブ参照マスクを図示する。 図５７ｉは、「第３の」改変画像を図示する。これは第２のブロッブ参照マス クが存在するエリアであり、第１の参照マスクの対応する部分が典型的な画像４ ５００に置き換わる。図に見られ得るように、断絶部４５９０および４６００は この置き換えによって生じる。 図５７ｊは、ストローブロッブの検出を図示し、図５７ｋは、正方形ブール拡 張ステップ後のストロー参照マスクを図示する。 図５７１は、図５７ｋと図５７ｈとの間の論理ＡＮＤである「第３の」ブロッ ブ参照マスクを図示する。 図５７ｍは、「第４の」改変画像を図示する。これは第３のブロッブ参照マス クが存在するエリアであり、第１の参照マスクの対応する部分が典型的な画像４ ５００に置き換わる。 図５７ｎは、ラインブロッブの検出を図示し、図５７ｏは、ラインブロッブ参 照マスクを図示する。 図５７ｏは、図５７ａと図５７ｌとの間の論理ＡＮＤである「第４の」ブロッ ブ参照マスクを図示する。 図５７ｐは、「第５の」改変画像を図示する。これは第４のブロッブ参照マス クが存在するエリアであり、第１の参照マスクの対応する部分が典型的な画像４ ５００に置き換わる。 他のタイプのブロッブのさらなる検出および特徴づけが考えられる。 結論 上記の明細書において、本発明が、特定の例示的な実施態様を参照して記載さ れた。多くの変更あるいは改変が容易に考えられる。 実施態様は、画像に第１の工程を行い、次いで第１の工程の出力に第２の工程 を行うことに関して記載される。しかし、処理は、連続的な処理パイプラインあ るいはフレーム毎に行われ得ることが明確に理解されるべきである。典型的な例 において、Ｓｏｂｅｌフィルタ（３×３）が画像に行われ、次いでしきい値関数 が行われると仮定する。処理パイプライン内では画像は画素のストリームである ので、Ｓｏｂｅｌフィルタからの出力画素は、典型的には、処理パイプライン上 で、Ｓｏｂｅｌフィルタに入力後におおよそ３つの画素ラインとして現れる。次 いで、Ｓｏｂｅｌフィルタが画像全体を処理し終わる前でも、出力画素は即座に しきい値関数に入力され得る。典型的には処置のためにいくぶんかの待ち時間が あるが、続くモジュールによる処理は、典型的には、前のモジュールが終了する 前に開始し得る。この概念は、当業者に公知である。 上記の実施態様において、ブロッブ参照マスクは、ブロッブが存在する論理的 にローの領域を除く全ての領域において論理的にハイであった。従って、異なる 段階のブロッブ参照マスクを組み合わせるためには、ブールＡＮＤ関数が用いら れた。別の実施態様において、ブロッブ参照マスクは、ブロッブが存在する論理 的にハイである領域を除く全ての領域において論理的にローである。従って、異 なる段階のブロッブ参照マスクを組み合わせるためには、ブールＯＲ関数が好ま しくは用いられる。 別の実施態様において、異なる段階のブロッブ参照マスクは組み合わせられな い。その結果、全ての前段階から欠陥を「除去」のとは対照的に、ユーザはある 段階のみの欠陥を「除去」し得る。 本発明の実施態様は、図示された段階に制限されない。上記の段階のサブセッ トを含む実施態様および明白に開示されていない段階を含む実施態様が考えられ る。 さらに、異なる順序で段階を有する実施態様が考えられる。例えば、好ましい 実施態様において、段階１２および段階１３は、段階１０および段階１１の前に 行われ得る。本明細書に開示されているものと異なる段階の順序を有することに よって、ある欠陥の検出が向上され得る。 さらに、段階は、図示されているものと異なる機能およびモジュールを用いて 処理され得る。異なるフィルタについて異なる因子が考えられるだけではなく、 異なる欠陥を強調および配置するための異なる技術も考えられる。従って、本発 明の多くの実施態様が考えられ、当業者には公知である。 現在請求されている発明は、陰極線管較正および検査システム、半導体ウェハ ー検査および位置合わせシステム、マスク検査システム、ウェブ検査システム、 レンチキュラーレンズ検査、金属検査、織物検査、表面粒子検査、ガラス基板検 査、偏光シート検査（透過特性、傷などについて）、Ｘ線分析（癌、乳房Ｘ線写 真など）などの医学用途などの技術の他の分野にも適用され得る。 従って、明細書および図面は、限定的な意味ではなく例示的な意味で見られる べきである。しかし、添付の請求項に記載されるような本発明の広汎な意図およ び範囲から逸脱せずに、様々な改変および変更が本発明に行い得ることが明らか である。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １．画像にブロッブを配置するための方法であって、該方法は、 該画像からブロッブ参照マスクを形成するステップであって、該ブロッブ参照 マスクは、ブロッブが存在する場合に、第１のブロッブを含む該画像の一部を指 示する一部を含むステップと、 該画像から参照画像を形成するステップであって、該参照画像は該画像に対応 するステップと、 ブロッブが存在する場合に、該第１のブロッブを含む該画像の該一部を、該画 像の該一部に対応する該参照画像の一部と置き換えることによって、該画像から 改変画像を形成するステップと、 該改変画像に応答して該画像中の第２のブロッブを配置するステップと、 を包含する、方法。 ２．前記ブロッブ参照マスクを改変することによって、前記第２のブロッブを 含む前記画像の一部を指示する一部を含むステップをさらに包含する、請求項１ に記載の方法。 ３．前記第２のブロッブを含む前記画像の前記一部を、該第２のブロッブを含 む該画像の該一部に対応する前記参照画像の一部と置き換えることによって、該 画像から別の改変画像を形成するステップと、 該別の改変画像に応答して、該画像中に第３のブロッブを配置するステップと 、 をさらに包含する、請求項１に記載の方法。 ４．前記別の改変画像を形成する前記ステップが、ブロッブが存在する場合に 、前記第１のブロッブを含む前記画像の前記一部を、前記参照画像の前記一部と 置き換えるステップをさらに包含する、請求項３に記載の方法。 ５．前記第２のブロッブを含む前記画像の前記一部を、該第２のブロッブを含 む該画像の該一部に対応する前記参照画像の一部と置き換えることによって、前 記改変画像を改変するステップと、 該改変画像に応答して、該画像中に第３のブロッブを配置するステップと、 をさらに包含する、請求項１に記載の方法。 ６．前記参照画像を形成する前記ステップが、前記画像に画像処理機能を行う ステップを包含する、請求項１に記載の方法。 ７．前記画像処理機能を行う前記ステップが、前記画像に形態操作を行うステ ップを包含する、請求項６に記載の方法。 ８．前記画像処理機能を行う前記ステップが、前記画像に平滑化動作を行うス テップを包含する、請求項７に記載の方法。 ９．前記第２のブロッブを特徴づけるステップをさらに包含する、請求項１に 記載の方法。 １０．前記改変画像を形成する前記ステップの前に、前記画像に画像処理機能 を行うステップをさらに包含する、請求項１に記載の方法。 １１．減少したコントラストブロッブを有する画像を形成する方法であって、 該方法は、 第１の画像の一部にブロッブを配置するステップであって、該ブロッブは該第 １の画像に関する第１のコントラストを有するステップと、 該第１の画像から参照画像を形成するステップであって、該参照画像は、該第 １の画像の該一部に対応する一部を有するステップと、 該第１の画像の該一部を該参照画像の該一部と置き換えることによって、該第 １の画像から第２の画像を形成するステップと、 を包含する、方法。 １２．前記第２の画像に応答して、前記第１の画像の別の一部に別のブロッブ を配置するステップであって、該別のブロッブは該第１の両像に関する第２のコ ントラストを有するステップを有し、前記参照画像は該第１の画像の別の一部に 対応する別の一部を含むステップと、 該第１の画像の該別の一部を該参照画像の該別の一部と置き換えることによっ て、該第１の画像から第３の画像を形成するステップと、をさらに包含する請求 項１１に記載の方法。 １３．前記第３の画像を形成する前記ステップが、前記第１の画像の前記一部 を前記参照画像の前記一部と置き換えるステップをさらに包含する、請求項１２ に記載の方法。 １４．前記第１のコントラストが前記第２のコントラストよりも大きい、請求 項１２に記載の方法。 １５．前記第１のコントラストが、前記第１の画像の前記一部内の少なくとも 一つの画素の値と前記参照画像の前記一部内の少なくとも一つの画素の値との間 の差の絶対値を含む、請求項１２に記載の方法。 １６．前記第２のコントラストが、前記第１の画像の前記別の一部内の少なく とも一つの画素の値と前記参照画像の前記別の一部内の少なくとも一つの画素の 値との間の差の絶対値を含む、請求項１５に記載の方法。 １７．前記参照画像を形成する前記ステップが、前記第１の画像に画像処理機 能を行うステップを包含する、請求項１１に記載の方法。 １８．前記画像処理機能を行う前記ステップが、前記第１の画像に形態操作を 行うステップを包含する、請求項１１に記載の方法。 １９．前記画像処理機能を行う前記ステップが、前記第１の画像に平滑化動作 を行うステップを包含する、請求項１１に記載の方法。 ２０．前記ブロッブを特徴づけるステップをさらに包含する、請求項１１に記 載の方法。 ２１．前記別のブロッブを特徴づけるステップをさらに包含する、請求項１２ に記載の方法。 ２２．前記第１の画像から第２の画像を形成する前記ステップの前に、該第１ の画像に画像処理機能を行うステップをさらに包含する、請求項１１に記載の方 法。 ２３．前記第１の画像中に前記ブロッブを配置する前記ステップが、該第１の 画像をしきい値づけするステップを包含する、請求項１１に記載の方法。 ２４．前記第１の画像中に前記ブロッブを配置する前記ステップが、該第１の 画像を第１のしきい値でしきい値づけするステップを包含し、 前記第１の画像中に前記別のブロッブを配置する前記ステップが、前記第２の 画像を第２のしきい値でしきい値づけするステップを包含し、該第２のしきい値 は該第１のしきい値よりも小さい、請求項１２に記載の方法。 ２５．画像中にブロッブを配置するためのシステムであって、該システムは、 該画像からブロッブ参照マスクを形成する画像マスクユニットであって、該ブ ロッブ参照マスクは、ブロッブが存在する場合は、第１のブロッブを含む該画像 の一部を示す一部を含む、画像マスクユニットと、 該画像から参照画像を形成する参照ユニットであって、該参照画像は該画像に 対応する、参照ユニットと、 ブロッブが存在する場合は、該第１のブロッブを含む該画像の該一部を、該画 像の該一部に対応する該参照画像の一部と置き換えることによって、該画像から 改変画像を形成する改変ユニットと、 該改変画像に応答して、該画像中に第２のブロッブを配置する配置ユニットと 、 を包含する、システム。 ２６．画像中にブロッブを配置するための複数のプロセッサを含むシステムの ためのコンピュータプログラム製品であって、各該複数のプロセッサはプロセッ サの一つを超えるグループに構成可能である、該コンピュータシステムは、 プロセッサの第１のグループを導き、該画像からブロッブ参照マスクを形成す るコードであって、該ブロッブ参照マスクは、ブロッブが存在する場合は、第１ のブロッブを含む該画像の一部を示す一部を含む、コードと、 プロセッサの第２のグループを導き、該画像から参照画像を形成するコードで あって、該参照画像は該画像に対応する、コードと、 プロセッサの第３のグループを導き、ブロッブが存在する場合は、該第１のブ ロッブを含む該画像の該一部を、該画像の該一部に対応する該参照画像の一部と 置き換えることによって、改変画像を形成するコードと、 該改変画像に応答して、プロセッサの第４のグループを導き、該画像中に第２ のブロッブを配置するコードと、 を含むコンピュータ読出し可能メモリを備えた、コンピュータシステム。