JP2004219176A - Method and apparatus for detecting pixel irregulality failing - Google Patents

Method and apparatus for detecting pixel irregulality failing Download PDF

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JP2004219176A
JP2004219176A JP2003004963A JP2003004963A JP2004219176A JP 2004219176 A JP2004219176 A JP 2004219176A JP 2003004963 A JP2003004963 A JP 2003004963A JP 2003004963 A JP2003004963 A JP 2003004963A JP 2004219176 A JP2004219176 A JP 2004219176A
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pixel
pixel unevenness
screen
detecting
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JP2003004963A
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Japanese (ja)
Inventor
Masaaki Noda
正明 野田
Koichi Kojima
広一 小島
Hironari Ichikawa
裕也 市川
Original Assignee
Seiko Epson Corp
セイコーエプソン株式会社
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Publication date
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a method for detecting a pixel irregulality failing capable of automatically detecting the pixel irregulality flaw of a screen and enabling the quantitative detection of the flaw, and a detector therefor. <P>SOLUTION: This detection method for the pixel irregulality flaw has a process for imaging a screen 10 to be inspected by a CCD camera 6, a process for taking the difference with a background image 14 from the image taken in a computer 7 by imaging to form an inspection image (background difference image) 15, a process for performing filter processing which enhances the brightness difference between the adjacent pixels of the inspection image by a Sobel filter, a process for dividing the inspection image into a plurality of areas to statistically calculate a brightness value at every divided area 16 and a process for quantitatively evaluating the pixel irregulality flaw 20 on the basis of the statistical data due to statistical calculation. <P>COPYRIGHT: (C)2004,JPO&NCIPI

Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、液晶パネル等の検査工程において、画面の画素ムラ欠陥を自動的に検出する画素ムラ欠陥の検出方法及びその検出装置に関する。
【0002】
【従来の技術】
液晶表示装置等の画面に現れる欠陥には、点欠陥、線欠陥、面欠陥(あるいはシミ・ムラ欠陥とも呼ばれる。)などがある。これらの欠陥は画質を落とすものであるから、表示体の外観検査の対象となっている。従来は人による目視検査が普通であったが、最近では自動検査が行われるようになってきている。上記のようなそれぞれの欠陥に対する自動的な検査方法には既に多くの提案があり、その一例として特許文献1がある。
この特許文献1は、点・線・面の欠陥を3段階の閾値を用いて、偽欠陥の誤検出を防ぎつつ、それぞれの欠陥を分離抽出する方法である。
【0003】
【特許文献1】
特開平9−288037号公報(特許請求の範囲、段落[0019]〜[0048]、図1〜図10)
【0004】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、画像のがさがさ感、ざらざら感といったような表示素子単位の輝度変化がある範囲にわたって存在するような状態(このような感覚を与える欠陥をここでは「画素ムラ欠陥」と呼ぶ。)は、上記の点・線・面欠陥の範疇には属さず、検出対象の埒外であった。
【0005】
そこで、本発明は、上記のような画面の画素ムラ欠陥を自動的に検出可能にするとともに、その欠陥の定量化を可能にした画素ムラ欠陥の検出方法及びその検出装置を提供することを目的としている。
【0006】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る画素ムラ欠陥の検出方法は、検査対象の画面を撮像する工程と、撮像により取り込まれた画像から背景画像との差をとり検査画像を作成する工程と、前記検査画像の隣接画素の輝度差を強調するフィルタ処理を行う工程と、前記検査画像を複数のエリアに分割し、その分割エリアごとに輝度値の統計計算を行う工程と、前記統計計算による統計データに基づいて画素ムラ欠陥を定量評価する工程とを有することを特徴とする。
【0007】
本発明において、画素ムラ欠陥とは、液晶パネルなどの表示デバイスの1画素1画素の輝度のバラツキによる欠陥であり、表示エリアのある領域あるいは全体に輝度の高い画素と輝度の低い画素が複数混在している状態である。このため、均一な画像を表示しようとしても、細かいサイズの輝度のバラツキが目立ち、木目の粗い、ざらざら、がさがさした感じの表示となる。
一方、一般的にムラ欠陥と呼ばれるものは、表示エリアのある領域が他の領域と輝度の差がある状態であり、画素ムラのような画素単位で輝度差があるようなものではなく、もっと広い領域にわたって、周りに比べて明るい領域や暗い領域がある状態をいう。
【0008】
上記のような画素ムラ欠陥を検出するために、本発明では、検査対象の画面を撮像し、その画像から背景画像との差をとって検査画像を作成する。そして、この検査画像をフィルタ処理することにより、隣接画素の輝度差を強調する。この画像強調のフィルタ処理によって、検査画像中に存在するならその画素ムラ欠陥の成分を明瞭にすることができる。すなわち、このフィルタ処理によって、画素ムラ欠陥を定性的に検出することができる。
さらに、検査画像を複数のエリアに分割し、分割エリアごとに輝度値の統計計算を行うことによって、各分割エリアの輝度値分布がわかる。これにより、画素ムラ欠陥の発生領域を特定することができるとともに、その統計データに基づいて画素ムラ欠陥を定量的に評価することができる。
【0009】
本発明において、前記検査画像を作成する工程は、前記検査対象の画面を含む画像から表示エリアを抽出し、この表示エリアに幾何学的変形を施して長方形にする工程を有する。
検査画像は検査対象の画面を撮像した画像を基にして作成されるので、検査対象の画面が例えばプロジェクタによりスクリーン上に投射された画像であるような場合には、その画像にスクリーンの縁部分が入っていたり、表示エリアの部分がスクリーンに対して斜めになっていたりすることがある。そこで、検査画像を作成する場合には、検査対象の画面を含む画像から表示エリアを抽出し、この表示エリアに幾何学的変形を施して長方形にすることにより、上記のような画像の歪み、変形等を補正することができる。
【0010】
また、本発明では、ブラックマトリクスと言われる画素と画素を区切るパターンによる影響を低減するために、前記フィルタ処理を行う前に、前記検査画像の各画素について膨張処理を行うこととしている。これは、画素部とブラックマトリクス部の明るさが違うために、前記フィルタ処理で、画素部とブラックマトリクス部の輝度差が強調され、画素ムラ欠陥と区別することができにくくなるので、膨張処理によってブラックマトリクス部の影響を予め検査画像中から除去するようにしている。
【0011】
また、フィルタ処理においては、ソーベルフィルタ、またはラプラシアンフィルタを用いるようにしている。
これらのフィルタは二次元の微分フィルタであり、画像すなわち画素ムラ欠陥のエッジや輪郭を強調する機能を有するので、その後の統計処理による欠陥の検出が容易になる。
【0012】
また、本発明では、前記分割エリアごとの統計計算において、分割エリアごとの輝度値の標準偏差を求め、その中から抽出された最大標準偏差を前記画素ムラ欠陥の評価値とするものである。
前述したように、分割エリアごとに各画素の輝度値を統計計算することにより、各分割エリアの輝度値分布を求めることができる。そしてさらに、各分割エリアの輝度値の標準偏差を求めることができるので、それらの標準偏差の中から最大の標準偏差を抽出することによって、この最大標準偏差を画素ムラ欠陥の評価値とするものである。最大標準偏差は画素ムラ欠陥が集中的に発生している箇所を示し、かつ欠陥の有無、製品(部品を含む。以下、同じ。)の良否等を定量的に判定する尺度となり得るものであるから、これを評価値とすることによって、画素ムラ欠陥を定量的に評価することができる。
【0013】
従って、前記最大標準偏差を予め設定された閾値と比較することにより画素ムラ欠陥の有無を判定することとしている。すなわち、最大標準偏差が閾値以下であれば画素ムラ欠陥はなしと判定され、その製品は良品とされる。このように最大標準偏差と閾値とを比較することにより、製品の良・不良を自動的に判別することができ、自動検査が可能となる。
また、前記閾値を製品の良品ランク別に何段階かに設定することにより、画素ムラ欠陥のランク付け、製品の等級化が可能となる。
なお、これらの統計データは品質管理に活用することができる。
【0014】
本発明に係る画素ムラ欠陥の検出装置は、請求項1乃至7のいずれかに記載の画素ムラ欠陥の検出方法を用いることを特徴とする。
具体的には、撮像手段と、画像処理を行う検査装置本体とからなり、検査装置本体は通常、コンピュータにより構成される。このコンピュータに前記の各処理を行う検査プログラムを組み込むことによって画素ムラ欠陥を自動的に検査することができる。
【0015】
【発明の実施の形態】
以下、図面を用いて本発明の実施の形態を説明する。
図1は本発明の実施の形態を示す画素ムラ欠陥検出装置の構成図である。
この実施形態では、例えば、検査対象の画面10をプロジェクタ1によるTFT素子を用いた液晶パネル(液晶ライトバルブともいう)2の画面としている。検査を行う場合には、プロジェクタ1によりスクリーン3に画像4を投射する。画像4はパターンジェネレータ5により所定のパターンを液晶パネル2に与えることによって描写される。撮像手段として例えばCCDカメラ6により画像4を撮像し、その画像データを図示しないA/D変換器によりアナログ信号からデジタル信号に変換して検査装置本体であるコンピュータ7に取り込む。このとき、画像データはA/D変換器により画素毎に例えば、黒を“0”、白を“4095”とする12ビットのデータで4096階調の輝度値であらわされる。さらにコンピュータ7はメモリに取り込まれた画像4の画像データを後述する方法により処理することにより、画素ムラ欠陥を検出する。欠陥検出にあたっては欠陥を強調するフィルタ処理が行われる。また、検出された欠陥を定量的に評価する評価値が演算される。これらの検査結果は表示装置8に表示される。
【0016】
図2は画素ムラ欠陥検出処理に用いられるフローチャート、図3は入力画像、表示エリア補正画像、背景画像及び背景差分画像の模式図である。この検出処理は前記のコンピュータ7または画像処理装置に組み込まれた検査プログラムに従って自動的に行われる。
図2のフローチャートに従って処理手順を説明する。
(1)表示エリア抽出処理(ステップS1)
表示エリアの抽出とは、撮像により取り込まれた入力画像から検査対象の画面部分のみを抽出することをいう。例えば、図3(a)は撮像時の入力画像である。この図に示すように、撮像時の入力画像11にはスクリーン3の縁部分31を含んでいたり、また画面部分に対応する表示エリア画像12が正確に長方形でなくスクリーン3に対して斜めに歪んでいたりすることがある。これは、スクリーン3と撮像手段のCCDカメラ6とが厳密に平行でなかったり、またCCDカメラ6のレンズ等の特性などにより歪みを起こしたりすることに起因するものである。また、前記のように間接的でなく、液晶パネル等の画像を直接撮像した場合でも入力画像の歪みや変形等が生じる場合がある。もちろん、上記のような縁部分が入らないように撮像手段や検査対象の画面を正確にセットして撮像した場合、例えば撮像手段の視野を検出対象の画面部分全体が収まるように正確にセットされている場合には、この表示エリア抽出処理および次に述べる補正処理は省略することが可能であり、撮像により取り込まれた画像が直接、原画像となる。
【0017】
入力画像11が図3(a)のように歪んだりしているような場合には、同図(b)に示すように、画面部分の表示エリア画像12のみを抽出し、これに幾何学的変形を施して正確な長方形になるように補正した表示エリア補正画像13を作成する。この表示エリア補正画像13がここでは実際の検査対象となる原画像である。
幾何学的変形による画像の補正処理は、前記スクリーン3の縁部分31を含まない表示エリア画像12をその四隅の座標をパターンマッチング処理により検出し、その座標が長方形の四隅の座標に合致するように座標変換することにより行う。
このときに設定する長方形のサイズを、例えば1200×1000画素サイズとすることで、原画像13の画像サイズは1200×1000画素となる。このサイズについては、特に固定しているわけではなく、CCDカメラの画素サイズと同等か、それに近いサイズで設定すればよい。
【0018】
(2)背景画像差分処理(ステップS2)
背景画像の差分処理とは、前記のように作成された原画像13から、図3(c)に示すような予め作成しておいた背景画像14を減算する処理である。この背景画像14は、例えば欠陥の少ない液晶パネルを本発明の装置構成で20枚程度撮像して、その画像を平均化したものであり、予め前記原画像13と同様な方法で作成されている。背景画像14はコンピュータ7のメモリに記憶されている。背景画像差分処理の結果、図3(d)に示すような背景差分画像すなわち検査画像15が得られる。そして、もしあるとすれば、この背景差分画像(検査画像)15の中に画素ムラ欠陥20が存在することになる。
【0019】
(3)膨張処理(ステップS3)
膨張(Dilate)処理は、例えば、液晶ライトバルブに駆動素子等の遮光部としてブラックマトリクスが存在している場合に、そのブラックマトリクスの影響を低減するために行われる。
この膨張処理は、例えば、ある注目画素を中心とする近傍の8画素を含めた領域、つまり注目画素を中心とする3×3画素領域の中の最大値を注目画素とおきかえるマキシマムフィルタ処理を行うものである。この処理によって、白領域が膨張し、微少な黒領域であるブラックマトリクス部分が縮小されるために、ブラックマトリクスの成分を低減することができる。この膨張処理では、マキシマムフィルタに限定されるわけではなく、白領域を膨張させるモフォロジ処理等を使用してもよい。
【0020】
(4)ソーベルフィルタ処理(ステップS4)
ソーベル(Sobel)フィルタは、画像(ここでは、欠陥)のエッジや輪郭を検出し、強調するフィルタの一種であり、隣接するピクセル間の差異(傾き)を輝度値としてあらわすことで、画像のエッジや輪郭を検出するものである。例えば、図4に示すような3×3画素の領域にソーベルフィルタを適用する場合、中心のE画素の輝度値Lは、以下の公式により計算される。
=(X+Y1/2
但し、X=(C+2F+I)−(A+2D+G)
Y=(A+2B+C)−(G+2H+I)
このソーベルフィルタを用いて、画像の左上隅から右へ、及び下へ1画素ずつずらしながら右下隅までフィルタをかけ、各画素の輝度値を演算する。その一例を図5に示す。同図の(a)は処理前の各画素の輝度値をあらわし、(b)はソーベルフィルタ処理後の輝度値の演算結果をあらわしている。
この結果から明らかなように、フィルタ処理後においては隣接画素間の輝度値の差が検出され、且つ強調されるため、画像のエッジや輪郭が明瞭にあらわされることになる。
このような画像(欠陥)強調処理のフィルタには、ほかにラプラシアン(Laplacian)フィルタ等があり、このフィルタを用いてもよい。
【0021】
(5)エリア分割処理(ステップS5)
前記のソーベルフィルタ処理後に、検査画像15を水平および垂直に分割し複数のエリアに分割する。ここでは、図6に示すように、4×4の16個のエリア16に分割している。画像を複数のエリアに分割する目的は、次に述べる各分割エリア16ごとの輝度値を統計処理することにより、画素ムラ欠陥の発生箇所を特定するとともに、画素ムラ欠陥の定量化を図ることにある。
なお、画像のエリア分割数は多くするほど、局所的な領域の画素ムラ欠陥を検出できるようになり、検出精度も上がる。しかし、実施例では、実際の画素ムラ欠陥が、面積的には表示エリアの4分の1程度の領域をしめるような出方をしていることから、この程度の分割でよいと思われる4×4の16分割を選択している。
【0022】
(6)各分割エリア内の統計計算(ステップS6)
分割エリア16ごとに分割エリア内の各画素の輝度値の統計計算を行う。そして、分割エリア16ごとに輝度値の標準偏差σを求める。
例えば、図7は分割エリアごとの輝度値の標準偏差σを3次元的にあらわしたグラフである。図7のグラフは前記表示装置8に表示される。
【0023】
(7)最大標準偏差の抽出(ステップS7)
これは、前記のように求められた分割エリアごとの輝度値の標準偏差σの中から最大値(最大標準偏差)σmaxを求める工程である。最大標準偏差σmaxは画素ムラ欠陥が最も集中的に発生している領域をあらわすとともに、画素ムラ欠陥中の輝度値分布が最も高い箇所をあらわしている。したがって、本実施形態では最大標準偏差σmaxを画素ムラ欠陥の検出の際の評価値としている。
そこで、画素ムラ欠陥の検出にあたっては、所定の閾値を設定し、最大標準偏差σmaxがこの閾値以下であれば画素ムラ欠陥なしと判定する。また、閾値は製品の良品ランク毎に何段階かに設定することができる。これにより画素ムラ欠陥の良品内のランク(等級)付けや製品の等級化が可能となる。例えば、液晶パネルをR(赤)、G(緑)、B(青)のカラー別に、プロジェクタのライトバルブとして使用する場合に、比視感度は緑のとき(波長λ=555nmのとき)が最も高いので、緑のライトバルブのランクを設定する閾値が最も厳しく他の場合よりも小さい値に設定される。
【0024】
この実施形態は、以上のように構成されているので、液晶パネル等の表示デバイスの画面に存在する画素ムラ欠陥を定量的に自動検出することができる。
また、最大標準偏差でもって画素ムラ欠陥を評価するものであるので、製品や部品の品質データを集計、分析することにより、品質管理に役立てることができ、更なる品質の向上を目指した手法を構築することも可能になる。
【0025】
本発明は、前記のようなTFT素子を用いた液晶パネルに限られるものではなく、その他のダイオード素子を用いた液晶パネルやプラズマディスプレイ、有機ELディスプレイ、DMD(ダイレクト・ミラー・デバイス)などの表示体部品、ならびにそれらを使用した表示装置・製品の検査に利用することができるものであり、これらに使用した場合でも本発明の範囲から除外されるものでないことはいうまでもない。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の実施の形態による画素ムラ欠陥検出装置の構成図。
【図2】画素ムラ欠陥の検出処理を示すフローチャート。
【図3】入力画像、表示エリア補正画像、背景画像及び背景差分画像の模式図。
【図4】ソーベルフィルタの一例を示す説明図。
【図5】ソーベルフィルタの処理前、処理後の数値例を示す説明図。
【図6】画像のエリア分割の一例を示す説明図。
【図7】分割エリアごとの輝度値の標準偏差を示すグラフ。
【符号の説明】
1 プロジェクタ、2 液晶パネル、3 スクリーン、4 画像、5 パターンジェネレータ、6 CCDカメラ、7 コンピュータ、8 表示装置、10 検査対象画面、11 入力画像、12 表示エリア画像、13 原画像(表示エリア補正画像)、14 背景画像、15 検査画像(背景差分画像)、16 分割エリア、20 画素ムラ欠陥、31 スクリーンの縁部分
[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to a pixel unevenness detection method for automatically detecting a pixel unevenness defect on a screen in an inspection process of a liquid crystal panel or the like, and to a detection apparatus therefor.
[0002]
[Prior art]
Defects appearing on a screen of a liquid crystal display device and the like include point defects, line defects, and surface defects (also called spot / uneven defects). Since these defects deteriorate the image quality, they are subject to a visual inspection of the display. Conventionally, a visual inspection by a person has been usual, but recently, an automatic inspection has been performed. There have already been many proposals for an automatic inspection method for each of the above-mentioned defects, and Patent Document 1 is an example.
This patent document 1 discloses a method of separating and extracting each of defects at points, lines, and planes using three levels of thresholds while preventing false detection of false defects.
[0003]
[Patent Document 1]
JP-A-9-288037 (claims, paragraphs [0019] to [0048], FIGS. 1 to 10)
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
However, a state in which the luminance of the display element unit exists over a certain range, such as an image having a sloppy or rough feeling (a defect that gives such a feeling is referred to as a “pixel unevenness defect” here) is described above. It did not belong to the category of point, line, and surface defects, and was out of the scope of the detection target.
[0005]
Accordingly, an object of the present invention is to provide a method for detecting a pixel unevenness defect and a device for detecting the same, which enable automatic detection of the above-described pixel unevenness defect on the screen and enable quantification of the defect. And
[0006]
[Means for Solving the Problems]
A method for detecting a pixel unevenness defect according to the present invention includes a step of imaging a screen to be inspected, a step of creating an inspection image by taking a difference from a background image from an image captured by the imaging, and a step of forming adjacent pixels of the inspection image. Performing a filter process for enhancing the brightness difference of the inspection image, dividing the inspection image into a plurality of areas, and performing a statistical calculation of the brightness value for each of the divided areas, and performing pixel unevenness based on the statistical data obtained by the statistical calculation. And a step of quantitatively evaluating the defect.
[0007]
In the present invention, the pixel unevenness defect is a defect due to a variation in luminance of each pixel of a display device such as a liquid crystal panel, and a plurality of high- and low-luminance pixels coexist in a display area or in an entire region. It is in the state of doing. For this reason, even if an attempt is made to display a uniform image, a variation in luminance of a fine size is conspicuous, and the display has a rough, grainy, and rugged feel.
On the other hand, what is generally referred to as an unevenness defect is a state in which a certain area of the display area has a difference in luminance from another area. This refers to a state in which a bright area or a dark area is present over a wide area compared to the surrounding area.
[0008]
In order to detect the above-mentioned pixel unevenness defect, in the present invention, an inspection target screen is imaged, and an inspection image is created by taking a difference between the image and a background image. Then, by filtering this inspection image, the luminance difference between adjacent pixels is emphasized. By this image enhancement filter processing, if it exists in the inspection image, the component of the pixel unevenness defect can be clarified. That is, the pixel unevenness defect can be qualitatively detected by the filtering process.
Further, by dividing the inspection image into a plurality of areas and performing statistical calculation of luminance values for each divided area, the luminance value distribution of each divided area can be found. This makes it possible to specify the region where the pixel unevenness has occurred, and to quantitatively evaluate the pixel unevenness based on the statistical data.
[0009]
In the present invention, the step of creating the inspection image includes a step of extracting a display area from an image including the screen to be inspected, and applying a geometric deformation to the display area to make it a rectangle.
Since the inspection image is created based on an image obtained by capturing the screen of the inspection target, if the inspection target screen is an image projected on the screen by, for example, a projector, the image includes an edge portion of the screen. Or the display area may be oblique to the screen. Therefore, when an inspection image is created, a display area is extracted from an image including a screen to be inspected, and the display area is subjected to geometric deformation to form a rectangle, thereby distorting the image as described above. Deformation and the like can be corrected.
[0010]
Further, in the present invention, in order to reduce the influence of a pattern that separates pixels called a black matrix, expansion processing is performed on each pixel of the inspection image before performing the filtering processing. This is because the brightness difference between the pixel portion and the black matrix portion is emphasized by the filter process because the brightness between the pixel portion and the black matrix portion is different, and it becomes difficult to distinguish the pixel portion from the pixel unevenness defect. Thus, the influence of the black matrix portion is removed from the inspection image in advance.
[0011]
In the filter processing, a Sobel filter or a Laplacian filter is used.
These filters are two-dimensional differential filters and have a function of enhancing the edge or contour of an image, that is, a pixel unevenness defect, so that the subsequent statistical processing facilitates detection of the defect.
[0012]
Further, in the present invention, in the statistical calculation for each of the divided areas, a standard deviation of a luminance value for each divided area is obtained, and a maximum standard deviation extracted therefrom is used as an evaluation value of the pixel unevenness defect.
As described above, the luminance value distribution of each divided area can be obtained by statistically calculating the luminance value of each pixel for each divided area. Further, since the standard deviation of the luminance value of each divided area can be obtained, the maximum standard deviation is extracted from those standard deviations, and this maximum standard deviation is used as the evaluation value of the pixel unevenness defect. It is. The maximum standard deviation indicates a location where pixel unevenness defects are intensively generated, and can serve as a scale for quantitatively determining the presence or absence of a defect, the quality of a product (including parts, the same applies hereinafter), and the like. Therefore, by using this as the evaluation value, the pixel unevenness defect can be quantitatively evaluated.
[0013]
Therefore, the presence / absence of a pixel unevenness defect is determined by comparing the maximum standard deviation with a preset threshold value. That is, if the maximum standard deviation is equal to or less than the threshold value, it is determined that there is no pixel unevenness defect, and the product is regarded as a non-defective product. By comparing the maximum standard deviation with the threshold value in this way, it is possible to automatically determine whether the product is good or defective, thereby enabling an automatic inspection.
Further, by setting the threshold value in several stages for each good product rank, it is possible to rank pixel unevenness defects and to classify products.
These statistical data can be used for quality control.
[0014]
A pixel unevenness detecting apparatus according to the present invention uses the pixel unevenness detecting method according to any one of claims 1 to 7.
More specifically, the inspection apparatus includes an imaging unit and an inspection apparatus main body that performs image processing. The inspection apparatus main body is generally configured by a computer. By incorporating an inspection program for performing each of the above-described processes into this computer, it is possible to automatically inspect for pixel unevenness defects.
[0015]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 is a configuration diagram of a pixel unevenness defect detection apparatus according to an embodiment of the present invention.
In this embodiment, for example, the screen 10 to be inspected is a screen of a liquid crystal panel (also referred to as a liquid crystal light valve) 2 using a TFT element by the projector 1. When performing an inspection, the image 4 is projected on the screen 3 by the projector 1. The image 4 is drawn by giving a predetermined pattern to the liquid crystal panel 2 by the pattern generator 5. For example, an image 4 is picked up by a CCD camera 6 as an image pickup means, and the image data is converted from an analog signal to a digital signal by an A / D converter (not shown), and is taken into a computer 7 which is a main body of the inspection apparatus. At this time, the image data is represented by, for example, 12-bit data with black being “0” and white being “4095” for each pixel by the A / D converter with a luminance value of 4096 gradations. Further, the computer 7 detects the pixel unevenness defect by processing the image data of the image 4 captured in the memory by a method described later. In detecting a defect, a filter process for emphasizing the defect is performed. Further, an evaluation value for quantitatively evaluating the detected defect is calculated. These inspection results are displayed on the display device 8.
[0016]
FIG. 2 is a flowchart used in the pixel unevenness defect detection processing, and FIG. 3 is a schematic diagram of an input image, a display area correction image, a background image, and a background difference image. This detection processing is automatically performed according to the inspection program incorporated in the computer 7 or the image processing apparatus.
The processing procedure will be described according to the flowchart of FIG.
(1) Display area extraction processing (step S1)
Extracting a display area means extracting only a screen portion to be inspected from an input image captured by imaging. For example, FIG. 3A shows an input image at the time of imaging. As shown in this figure, the input image 11 at the time of imaging includes the edge portion 31 of the screen 3 or the display area image 12 corresponding to the screen portion is not exactly rectangular but is distorted obliquely with respect to the screen 3. May go out. This is due to the fact that the screen 3 and the CCD camera 6 as the imaging means are not strictly parallel to each other, or that the screen 3 is distorted due to the characteristics of the lens or the like of the CCD camera 6. In addition, even when an image of a liquid crystal panel or the like is directly captured instead of indirectly, distortion or deformation of the input image may occur. Of course, in the case where the image pickup means and the screen of the inspection target are accurately set so as not to include the edge portion as described above and the image is picked up, for example, the field of view of the image pickup means is set accurately so that the entire screen portion of the detection target fits. In this case, the display area extraction processing and the correction processing described below can be omitted, and the image captured by imaging directly becomes the original image.
[0017]
When the input image 11 is distorted as shown in FIG. 3A, only the display area image 12 of the screen portion is extracted as shown in FIG. A display area correction image 13 that is deformed and corrected to an accurate rectangle is created. Here, the display area correction image 13 is an original image to be actually inspected.
In the image correction processing by the geometric deformation, the coordinates of the four corners of the display area image 12 that does not include the edge portion 31 of the screen 3 are detected by pattern matching processing, and the coordinates match the coordinates of the four corners of the rectangle. This is performed by converting the coordinates to.
By setting the size of the rectangle set at this time to, for example, 1200 × 1000 pixels, the image size of the original image 13 becomes 1200 × 1000 pixels. This size is not particularly fixed, and may be set to a size equal to or close to the pixel size of the CCD camera.
[0018]
(2) Background image difference processing (step S2)
The background image difference process is a process of subtracting a previously created background image 14 as shown in FIG. 3C from the original image 13 created as described above. The background image 14 is, for example, an image obtained by imaging about 20 liquid crystal panels with few defects with the apparatus configuration of the present invention and averaging the images, and is created in advance in the same manner as the original image 13. . The background image 14 is stored in the memory of the computer 7. As a result of the background image difference processing, a background difference image as shown in FIG. If so, the pixel difference defect 20 exists in the background difference image (inspection image) 15.
[0019]
(3) Expansion processing (step S3)
The dilation processing is performed, for example, when a liquid crystal light valve includes a black matrix as a light-shielding portion such as a driving element, in order to reduce the influence of the black matrix.
In this expansion processing, for example, a maximum filter process is performed in which a region including eight neighboring pixels centered on a certain pixel of interest, that is, a maximum value in a 3 × 3 pixel region centered on the pixel of interest is replaced with the pixel of interest. Things. By this processing, the white region expands and the black matrix portion, which is a minute black region, is reduced, so that the components of the black matrix can be reduced. This expansion processing is not limited to the maximum filter, and a morphology processing or the like for expanding a white area may be used.
[0020]
(4) Sobel filter processing (step S4)
The Sobel filter is a type of filter that detects and enhances edges and contours of an image (here, a defect), and expresses a difference (inclination) between adjacent pixels as a luminance value, thereby obtaining an edge of the image. And contours. For example, when applying the Sobel filter in the region of 3 × 3 pixels as shown in FIG. 4, the luminance values L R E-pixels in the center is calculated by the following formula.
LR = (X 2 + Y 2 ) 1/2
Where X = (C + 2F + I)-(A + 2D + G)
Y = (A + 2B + C)-(G + 2H + I)
Using this Sobel filter, the filter is applied to the lower right corner while shifting one pixel at a time from the upper left corner of the image to the right and downward, and the luminance value of each pixel is calculated. An example is shown in FIG. FIG. 7A shows the luminance value of each pixel before processing, and FIG. 7B shows the calculation result of the luminance value after Sobel filter processing.
As is apparent from the result, after the filtering process, the difference in the luminance value between the adjacent pixels is detected and emphasized, so that the edge and the outline of the image are clearly displayed.
Other filters for such image (defect) enhancement processing include a Laplacian filter or the like, and this filter may be used.
[0021]
(5) Area division processing (step S5)
After the above-mentioned Sobel filter processing, the inspection image 15 is divided horizontally and vertically into a plurality of areas. Here, as shown in FIG. 6, the area is divided into 16 4 × 4 areas 16. The purpose of dividing the image into a plurality of areas is to statistically process the brightness value of each of the divided areas 16 described below to specify the location of the pixel unevenness defect and to quantify the pixel unevenness defect. is there.
It should be noted that as the number of area divisions of an image increases, the pixel unevenness defect in a local region can be detected, and the detection accuracy increases. However, in this embodiment, since the actual pixel unevenness defect appears in such a manner as to cover an area about one-fourth of the display area, it is considered that such a division is sufficient. × 4 16 divisions are selected.
[0022]
(6) Statistical calculation in each divided area (step S6)
Statistical calculation of the luminance value of each pixel in the divided area is performed for each divided area 16. Then, the standard deviation σ of the luminance value is obtained for each divided area 16.
For example, FIG. 7 is a graph three-dimensionally representing the standard deviation σ of the luminance value for each divided area. The graph of FIG. 7 is displayed on the display device 8.
[0023]
(7) Extraction of maximum standard deviation (step S7)
This is a step of obtaining the maximum value (maximum standard deviation) σmax from among the standard deviations σ of the luminance values for the divided areas obtained as described above. The maximum standard deviation σmax represents a region where the pixel unevenness defect occurs most intensively, and a portion where the luminance value distribution in the pixel unevenness defect is the highest. Therefore, in the present embodiment, the maximum standard deviation σmax is used as an evaluation value when detecting a pixel unevenness defect.
Therefore, in detecting a pixel unevenness defect, a predetermined threshold value is set, and if the maximum standard deviation σmax is equal to or smaller than the threshold value, it is determined that there is no pixel unevenness defect. Further, the threshold value can be set in several steps for each good product rank. As a result, it is possible to assign a rank (grade) in a non-defective product of the pixel unevenness defect and to classify the product. For example, when a liquid crystal panel is used as a light valve of a projector for each of R (red), G (green), and B (blue) colors, the relative luminous efficiency is best when green (wavelength λ = 555 nm). Since it is high, the threshold value for setting the rank of the green light valve is set to the strictest value smaller than in other cases.
[0024]
Since this embodiment is configured as described above, it is possible to quantitatively and automatically detect a pixel unevenness defect present on the screen of a display device such as a liquid crystal panel.
In addition, since pixel unevenness defects are evaluated using the maximum standard deviation, the quality data of products and parts can be aggregated and analyzed, which can be used for quality control, and a method aimed at further improving quality is developed. It is also possible to build.
[0025]
The present invention is not limited to a liquid crystal panel using the above-described TFT element, and displays such as a liquid crystal panel, a plasma display, an organic EL display, and a DMD (direct mirror device) using other diode elements. It can be used for inspection of body parts and display devices and products using them, and it is needless to say that the use of such components is not excluded from the scope of the present invention.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a configuration diagram of a pixel unevenness defect detection device according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a flowchart showing a process for detecting a pixel unevenness defect.
FIG. 3 is a schematic diagram of an input image, a display area correction image, a background image, and a background difference image.
FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of a Sobel filter.
FIG. 5 is an explanatory diagram showing examples of numerical values before and after processing by a Sobel filter.
FIG. 6 is an explanatory diagram showing an example of area division of an image.
FIG. 7 is a graph showing a standard deviation of luminance values for each divided area.
[Explanation of symbols]
Reference Signs List 1 projector, 2 liquid crystal panel, 3 screen, 4 images, 5 pattern generator, 6 CCD camera, 7 computer, 8 display device, 10 inspection target screen, 11 input image, 12 display area image, 13 original image (display area correction image) ), 14 background image, 15 inspection image (background difference image), 16 divided areas, 20 pixel unevenness defect, 31 screen edge

Claims (8)

  1. 検査対象の画面を撮像する工程と、
    撮像により取り込まれた画像から背景画像との差をとり検査画像を作成する工程と、
    前記検査画像の隣接画素の輝度差を強調するフィルタ処理を行う工程と、
    前記検査画像を複数のエリアに分割し、その分割エリアごとに輝度値の統計計算を行う工程と、
    前記統計計算による統計データに基づいて画素ムラ欠陥を定量評価する工程と、
    を有することを特徴とする画素ムラ欠陥の検出方法。
    Imaging a screen to be inspected;
    Taking a difference from the background image from the image captured by the imaging to create an inspection image;
    Performing a filtering process to enhance the luminance difference between adjacent pixels of the inspection image,
    Dividing the inspection image into a plurality of areas, and performing a statistical calculation of a luminance value for each of the divided areas;
    A step of quantitatively evaluating the pixel unevenness defect based on the statistical data by the statistical calculation,
    A method for detecting pixel unevenness defects.
  2. 前記検査画像を作成する工程は、前記検査対象の画面を含む画像から表示エリアを抽出し、この表示エリアに幾何学的変形を施して長方形にする工程を有することを特徴とする請求項1記載の画素ムラ欠陥の検出方法。2. The method according to claim 1, wherein the step of creating the inspection image includes a step of extracting a display area from an image including the screen to be inspected, and applying a geometric deformation to the display area to form a rectangle. Method for detecting pixel unevenness defects.
  3. 前記フィルタ処理を行う前に、前記検査画像の各画素について膨張処理を行うことを特徴とする請求項1または2記載の画素ムラ欠陥の検出方法。3. The method according to claim 1, wherein an expansion process is performed on each pixel of the inspection image before performing the filtering process. 4.
  4. 前記フィルタ処理において、ソーベルフィルタ、またはラプラシアンフィルタを用いることを特徴とする請求項1乃至3記載の画素ムラ欠陥の検出方法。4. The method according to claim 1, wherein a Sobel filter or a Laplacian filter is used in the filtering.
  5. 前記分割エリアごとの統計計算において、分割エリアごとの輝度値の標準偏差を求め、その中から抽出された最大標準偏差を前記画素ムラ欠陥の評価値とすることを特徴とする請求項1乃至4のいずれかに記載の画素ムラ欠陥の検出方法。5. The statistical calculation for each divided area, wherein a standard deviation of a luminance value for each divided area is obtained, and a maximum standard deviation extracted from the standard deviation is used as an evaluation value of the pixel unevenness defect. The method for detecting a pixel unevenness defect according to any one of the above.
  6. 前記最大標準偏差を予め設定された閾値と比較することにより画素ムラ欠陥の有無を判定することを特徴とする請求項5記載の画素ムラ欠陥の検出方法。6. The method according to claim 5, wherein the presence or absence of a pixel unevenness defect is determined by comparing the maximum standard deviation with a preset threshold value.
  7. 前記閾値は製品の良品ランク毎に何段階かに設定されており、良品の中でのランクを同時に判定することを特徴とする請求項6記載の画素ムラ欠陥の検出方法。7. The method according to claim 6, wherein the threshold value is set in several steps for each non-defective product rank, and the rank among non-defective products is determined simultaneously.
  8. 請求項1乃至7のいずれかに記載の画素ムラ欠陥の検出方法を用いることを特徴とする画素ムラ欠陥の検出装置。An apparatus for detecting a pixel unevenness defect, comprising using the method for detecting a pixel unevenness defect according to claim 1.
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