JP2004239733A - Defect detection method and apparatus of screen - Google Patents

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JP2004239733A
JP2004239733A JP2003028478A JP2003028478A JP2004239733A JP 2004239733 A JP2004239733 A JP 2004239733A JP 2003028478 A JP2003028478 A JP 2003028478A JP 2003028478 A JP2003028478 A JP 2003028478A JP 2004239733 A JP2004239733 A JP 2004239733A
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defect
image
screen
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dark
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JP2003028478A
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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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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To detect both of a light defect and a dark defect and reduce a process time for detecting the defects. <P>SOLUTION: A defect detection method has a process for implementing a defect enhancement process for enhancing and detecting the various defects in an image of a captured screen as an object to be inspected, a process for adding a median of gray levels of a displayed image as an offset to the defect enhanced image, a process for calculating statistical data based on pixel intensity of an offset added image and a process for setting threshold values for extracting the light defect and the dark defect based on the statistical data and extracting defect candidates of the light defect and the dark defect based on the statistical data and the threshold values. <P>COPYRIGHT: (C)2004,JPO&NCIPI

Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、液晶ライトバルブ等の表示デバイスやその応用製品であるプロジェクタ等の製造における検査工程において、点欠陥やシミ・ムラ欠陥等の欠陥を精度良く自動的に検出する画面の欠陥検出方法及び装置に関する。
【0002】
【従来の技術】
従来、光変調装置である液晶パネル上の輝点や暗点などの点欠陥を検出する点欠陥検出装置は、処理装置のノイズ除去機能により、画像撮り込み装置により取り込まれた画像データに含まれる、画像撮り込み装置のノイズを除去し、処理装置の点欠陥強調機能により、ノイズが除去された画像データに対して、輝点欠陥強調用の空間フィルタ及び暗点欠陥強調用の空間フィルタを使用して畳み込み演算処理を行い、光変調装置の点欠陥部を強調し、処理装置の点欠陥部が強調された画像データに基づいて、光変調装置上の点欠陥を検出し、点欠陥情報を出力するようにしたものである(例えば、特許文献1参照。)。
【0003】
【特許文献1】
特開2001−228050号公報(第9頁、図1)
【0004】
【発明が解決しようとする課題】
上記のような従来の点欠陥検出装置では、画像撮り込み装置により取り込まれた画像データに含まれる輝点欠陥は輝点欠陥強調用の空間フィルタにより強調された画像データに基づいて、光変調装置上の輝点欠陥を検出し、画像撮り込み装置により取り込まれた画像データに含まれる暗点欠陥は暗点欠陥強調用の空間フィルタにより強調された画像データに基づいて、光変調装置上の黒点欠陥を検出するというように、画像データに対して2度のフィルタ処理が必要となるため、点欠陥の検出に処理時間がかかるという問題点があった。
【0005】
本発明は、このような問題点を解決するためになされたものであり、点欠陥やシミ・ムラ欠陥等の欠陥で、白いものに限らず黒いものも検出でき、欠陥を検出する際の処理時間を短くすることができる画面の欠陥検出方法及び装置を得ることを目的とする。
【0006】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る画面の欠陥検出方法は、被検査対象の画面を撮像した画像に対して各種欠陥を強調して検出するため欠陥強調処理を行う工程と、欠陥強調処理された画像に対して画像を表示している階調の略中央値をオフセット値として加算する工程と、オフセット値が加算された画像の画素の輝度値に基づく統計データを計算する工程と、統計データに基づいて明欠陥と暗欠陥を抽出するための閾値をそれぞれ設定し、統計データとこれら閾値から明欠陥と暗欠陥の欠陥候補を抽出する工程とを有している。
【0007】
このように構成したことにより、被検査対象の画面を撮像した画像に対して各種欠陥を強調して検出するため欠陥強調処理を行い、欠陥強調処理された画像に対して画像を表示している階調の略中央値をオフセット値として加算し、オフセット値が加算された画像の画素の輝度値に基づく統計データを計算し、統計データに基づいて明欠陥と暗欠陥を抽出するための閾値をそれぞれ設定し、統計データとこれら閾値から明欠陥と暗欠陥の欠陥候補を抽出するようにしたので、1回の欠陥強調処理で被検査対象の画面の明欠陥と暗欠陥の欠陥を検出でき、欠陥を検出する際の処理時間を短くすることができる。
【0008】
また、本発明に係る画面の欠陥検出方法において、前記欠陥強調処理を行う工程における欠陥強調処理は、前記欠陥が点欠陥の場合は輝点欠陥強調フィルタをかけるようにしたので、点欠陥を簡単なフィルタ処理で強調することができる。
【0009】
さらに、本発明に係る画面の欠陥検出方法において、前記欠陥強調処理を行う工程における欠陥強調処理は、前記欠陥がシミ欠陥の場合は被検査対象の画面を撮像した画像を複数段階に縮小して複数の縮小画像を作成し、各縮小画像に対してそれぞれシミ欠陥強調フィルタをかけるようにしたので、各種サイズのシミ欠陥を簡単なフィルタ処理で強調することができる。
【0010】
また、本発明に係る画面の欠陥検出方法において、前記欠陥強調処理を行う工程における欠陥強調処理は、前記欠陥がムラ欠陥の場合は被検査対象の画面を撮像した画像から所定のサイズの縮小画像を作成し、その縮小画像と縮小画像のコピーを平坦化処理した画像との第1の差分画像と、前記平坦化処理した画像と当該平坦化処理した画像を再度平坦化処理した画像との第2の差分画像とを作成するようにしたので、所定サイズのムラ欠陥を強調することができる。
【0011】
さらに、本発明に係る画面の欠陥検出方法において、前記統計データを計算する工程における統計データは、欠陥が強調処理された画像の所定領域における各画素の輝度値を取得し、取得した輝度値から求めた所定領域全体における平均値、標準偏差、最大値及び最小値であり、前記欠陥候補を抽出する工程で統計データに基づいて設定する明欠陥と暗欠陥を抽出するための閾値は、欠陥が強調処理された画像から取得した輝度値から求めた平均値と標準偏差に基づいて所定の式により算出したものであるので、欠陥候補を抽出する工程で欠陥を有する画像を統計処理により抽出することができる。
【0012】
【発明の実施の形態】
図1は本発明の実施の形態に係る画面の欠陥検出装置の構成を示すブロック図である。
図1において、1は検査対象である液晶ライトバルブ、2は画像投影装置であるプロジェクタであり、液晶ライトバルブ1を外部からセットできるようになっている。3は液晶ライトバルブ1に各種パターンを出力するパターン生成装置であるパターンジェネレータ、4はスクリーン、5はスクリーン4に投影された画像を撮影する画像撮り込み装置であるCCDカメラであり、液晶ライトバルブ1の解像度以上の解像度を有するCCDを搭載している。
6はパターンジェネレータ3及びCCDカメラ5を制御し、液晶ライトバルブ1の点欠陥を検出する演算手段であるコンピュータ装置、7はコンピュータ装置6に接続された表示装置である。
【0013】
コンピュータ装置6は、画像入力手段61と、表示エリア抽出手段62と、背景画像差分処理手段63と、欠陥強調処理手段64と、オフセット値加算手段65と、明・暗欠陥抽出手段66と、結果表示処理手段67とから構成されている。
コンピュータ装置6の画像入力手段61には、CCDカメラ5で撮像された取込画像の画像データが入力される。その取込画像は図示しない記憶手段に記憶される。
【0014】
表示エリア抽出手段62は、取込画像から被検査部の表示エリアである画像部分だけを抽出する。
背景画像差分処理手段63は、表示エリアの画像と予め作成された背景画像との差を取って検査対象以外のものによって生じる欠陥を除去した背景差分画像を作成する。
欠陥強調処理手段64は、背景差分画像に対して輝点欠陥強調用の空間フィルタを使用して畳み込み演算処理を行って液晶ライトバルブ1の点欠陥部を強調する処理を行う。
【0015】
オフセット値加算手段65は、点欠陥部が強調された画像の各画素の輝度値に画面を表示している階調の中央値をオフセット値として加算する。
明・暗欠陥抽出手段66はオフセット値が加算された画像に対して明欠陥抽出用の輝度の明るい領域を抽出するための閾値と暗欠陥抽出用の輝度の暗い領域を抽出するための閾値をそれぞれ設定し、これらの2つの閾値で切り出し、明・暗欠陥が抽出された画像を得る処理を行う。
結果表示処理手段67は、明・暗欠陥が抽出された画像の結果を表示装置7に表示するための処理を行う。
【0016】
次に、本発明の実施の形態の画面の欠陥検出装置の動作について説明する。
図2はこの実施の形態の画面の欠陥検出装置の動作にを説明する為のフローチャートである。図2に示す動作はコンピュータ装置6上で実行されるプログラムにより実現されているものである。
まず、プロジェクタ2に検査対象の液晶ライトバルブ1をセットし、コンピュータ装置6によりパターンジェネレータ3を制御して液晶ライトバルブ1上に特定のパターンを表示させ、それをプロジェクタ2によりスクリーン4に投影する。そして、スクリーン4上に投影された画像をCCDカメラ5で撮影し、その撮影データの画像をコンピュータ装置6に出力し、コンピュータ装置6により欠陥検出処理を行い、液晶ライトバルブ1の欠陥の検出結果を表示装置7に表示する。
【0017】
ここで、コンピュータ装置6による点欠陥検出の動作について図2のフローチャートに基づいて説明する。
まず、スクリーン4上に投影された画像をCCDカメラ5で撮影し、その撮影データの画像がコンピュータ装置6の画像入力手段60に取り込まれる、このとき撮影データは、図示しないA/D変換器により、4096階調のデジタルデータとして、コンピュータ装置6に取り込まれる(ステップS1)。
次に、表示エリア抽出手段62は、取り込まれた画像データの中から、被検査部の表示エリアである画面部分だけを抽出する表示エリア抽出を行う(ステップS2)。
この抽出画面は、被検査部画像の四隅の座標をパターンマッチング処理(画像データの四隅付近の数十画素×数十画素の4つの小領域に対して、それぞれ予め用意した4つの隅基準画像とパターンマッチング処理を行い、四隅の座標を特定する)により検出することで抽出することができる。
【0018】
続いて、背景画像差分処理手段63は、照明やレンズなど液晶ライトバルブ1以外のものによって生じる欠陥を除去するための背景画像差分処理を行う(ステップS3)。
この背景画像差分処理は、図3の(a)に示す検査対象画像データの被検査部の画面部分だけ抽出された画像から図3の(b)に示す背景画像を減算し、輝度変化がマイナスにならないようにオフセット値として4098階調の1/2の値を加算して、図3の(c)に示す背景差分画像を作成するもので、その背景差分画像は2つの画像で対応する画素毎の差の画像となる。なお、この背景画像は、できるだけ欠陥のないサンプルを複数枚撮像し、その平均化画像を作成し、その画像から被検査部の画面部分だけを抽出して作成したものである。
以上のステップS1からS3までが前処理といわれるものである。
【0019】
そして、背景差分画像では、微少なレベルの輝点欠陥などの検出が難しいため、空間フィルタを使用して欠陥強調処理を行う(ステップS4)。
この実施の形態では、空間フィルタとして輝点欠陥の強調には7×7Tophatフィルタを使用して、点欠陥の強調処理を行っている。
この7×7Tophat フィルタは、周囲に対して孤立しているかを検出するため、着目する画素の値を、その周囲の画素の値との差がより強調されるように重み付けをして畳み込み演算するためのフィルタであり、例えば図4に示すような空間フィルタである7×7Tophat フィルタの一例を示している。
【0020】
ここで、点欠陥の強調について説明する。
輝点と暗点の点欠陥である明欠陥と暗欠陥を有する画像を模式的に図5に示す。図5の画像に対して7×7Tophatフィルタにより強調処理した結果は、図6の(a)に示すような背景との輝度差が小さい輝点欠陥が強調され、明欠陥が検出しやすい画像となっている。一方、背景との輝度差が小さい暗欠陥は強調されにくく、暗欠陥は検出されにくい画像となっている。なお、図6の(a)はTophatフィルタ処理された画像を示し、図6の(b)は図6の(a)の画像を輝度の明るい領域を抽出するための所定の閾値で切り出して輝点の明欠陥を強調して検出した画像である。
このように、Tophatフィルタをかけた画像は、明の点欠陥を示す輝点はプラスの値の階調として表れるが、暗の点欠陥を示す暗点はマイナスの値の階調として表れる。画像処理のフォーマットでは画像データは通常正の値しかとれないため、そのままでは暗点の成分は0となり、処理した画像データには暗点のデータは存在しないため検出することはできない。
【0021】
そこで、同じ画像から暗点も検出できるように、画面が12bitの4096階調で表されるときにはその半分の2048の値を、フィルタ処理の結果にオフセット値として加える処理を行う(ステップS5)。なお、画像のフォーマットが8bitのグレイスケールの場合、256階調となり、その半分の128の値を、フィルタ処理の結果にオフセット値として加えることとなる。
これにより、暗点のデータもプラスの値の階調として表れるので、1回のフィルタ処理で輝点と暗点の点欠陥(明欠陥と暗欠陥)を検出することが可能となる。図7の(a)の画像はフィルタ処理の結果の画像にオフセット値を加えて処理した画像である。
【0022】
そして、明・暗欠陥抽出処理手段66では、オフセット値を加算した画像に対して輝度の明るい領域を抽出するための閾値と輝度の暗い領域を抽出するための閾値という2種類の閾値でそれぞれ切り出し、切り出した画像を合成して、図7の(b)に示すような明欠陥と暗欠陥を検出した画像が得られる。
即ち、点欠陥抽出用画像において、明欠陥抽出用の閾値より大きな輝度値を持つ画素が明欠陥であると判別することができ、暗欠陥抽出用の閾値より小さな輝度値を持つ画素が暗欠陥であると判別することができる。
ここで、輝度の明るい領域を抽出するための閾値と輝度の暗い領域を抽出するための閾値は点欠陥強調処理手段64によって点欠陥が強調処理された画像の画面全体から取得した輝度値の平均値と標準偏差とに基づいて次式により計算して求める。
明領域抽出の閾値=average(平均値)+4*σ(標準偏差)
暗領域抽出の閾値=average(平均値)−4*σ(標準偏差)
なお、上記式で標準偏差をかける倍率は4に限定されるものでなく、点欠陥の程度に応じて適宜に決定されるものである。
【0023】
この実施の形態によれば、コンピュータ装置6は、まず検査対象である液晶ライトバルブ1の画面全体を含むCCDカメラ5によって取り込まれた画像に対し、画像の中から被検査部の画面部分だけを抽出する表示エリア抽出処理を行い、さらに液晶ライトバルブ1以外のものよって生じる欠陥を除去する背景画像差分処理を行い、その後に背景画像差分処理を行った画像に対してTophatフィルタにより背景との輝度差が輝度の小さい輝点欠陥が強調される点欠陥強調処理を行っている。
かかる7×7Tophat フィルタは、周囲に対して孤立しているものが強調されているので、液晶ライトバルブ1の点欠陥のような周囲に対して孤立しているものは強調され、モアレ縞のように周囲に対して孤立していないものは強調されないため、モアレ縞が発生している画像においても、液晶ライトバルブ1の点欠陥部のみが強調される。
【0024】
さらに、点欠陥が強調処理された画像にその画像の階調の中央値をオフセット値として加算し、オフセット値を加算した画像に対して輝度の明るい領域を抽出するための閾値と輝度の暗い領域を抽出するための閾値という2種類の閾値で二値化して明欠陥と暗欠陥の点欠陥を検出できる画像を得るようにしたので、1回のフィルタ処理で液晶ライトバルブ1の明欠陥と暗欠陥を検出でき、欠陥を検出する際の処理時間を短くすることができる。
【0025】
この実施の形態は、画面の点欠陥を検出する方法及び装置について説明しているが、画面のシミを検出する場合にも前記実施の形態と同様に、演算手段であるコンピュータ装置6が前処理した画像に対して複数の縮小画像を作成し、コンピュータ装置6の欠陥強調処理手段64が各縮小画像についてTophatフィルタをそれぞれかけ、オフセット値加算手段65がフィルタ処理をかけた各画像にその画像の階調の中央値をオフセット値として加算し、明・暗欠陥抽出手段66がオフセット値を加算した画像から各画素の輝度値を取得し、画素の輝度値に基づく統計データを計算し、統計データに基づいて輝度値の閾値を設定し、統計データと該閾値から白と黒のシミである明欠陥と暗欠陥を有する欠陥候補を抽出するようにしている。
【0026】
また、画面のムラを検出する場合にも、前記実施の形態と同様に、演算手段であるコンピュータ装置6が前処理した画像に対して所定サイズの縮小画像を作成し、コンピュータ装置6の欠陥強調処理手段64がその縮小画像と縮小画像のコピーを平坦化処理した画像との欠陥を強調した第1の差分画像と、前記平坦化処理した画像と当該平坦化処理した画像を再度平坦化処理した画像との欠陥を強調した第2の差分画像とを作成し、オフセット値加算手段65が第1と第2の差分画像のそれぞれについて、当該画像の階調の中央値をオフセット値として加算し、明・暗欠陥抽出手段66がオフセット値を加算した画像に対して各画素の輝度値を取得し、画素の輝度値に基づく統計データを計算し、統計データに基づいて輝度値の閾値を設定し、統計データと該閾値から白と黒のムラである明欠陥と暗欠陥を有する欠陥候補を抽出するようにしている。
【0027】
なお、画面のシミ検出とムラ検出の場合における画素の輝度値に基づく統計データは、欠陥が強調処理された画像の所定領域における各画素の輝度値を取得し、取得した輝度値から求めた所定領域全体における平均値、標準偏差、最大値及び最小値である。また、シミ検出とムラ検出の場合における白と黒のシミ又はムラである明欠陥と暗欠陥を有する欠陥候補を抽出する輝度値の閾値は上記点欠陥の場合と同様に、欠陥が強調処理された画像の画面全体から取得した輝度値の平均値と標準偏差とに基づいて次式により計算して求める。
閾値=average(平均値)+4*σ(標準偏差)
閾値=average(平均値)−4*σ(標準偏差)
なお、上記式で標準偏差をかける倍率は4に限定されるものでなく、シミやムラの欠陥の程度に応じて適宜に決定されるものである。
このように、画面の点欠陥を検出する場合だけでなく、シミを検出する場合やムラを検出する場合にも、欠陥が強調処理された画像にその画像の階調の中央値をオフセット値として加算し、オフセット値を加算した画像については白シミや白ムラだけでなく、黒シミや黒ムラも検出することができることとなった。
【0028】
この実施の形態では、検査対象を液晶ライトバルブとして説明したが、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(デジタルミラーデバイス)等の表示体部品並びにそれらを使った表示装置・製品検査にも適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】実施の形態の画面の欠陥検出装置の構成を示すブロック図。
【図2】同画面の欠陥検出装置の動作を示すためのフローチャート。
【図3】同画面の欠陥検出装置の背景画像差分処理を示す図。
【図4】同画面の欠陥検出装置に用いる7×7Tophat フィルタの一例を示す図。
【図5】同画面の欠陥検出装置の明欠陥と暗欠陥を有する画像。
【図6】同画面の欠陥検出装置でTophat フィルタ処理された画像。
【図7】同画面の欠陥検出装置で明・暗欠陥抽出処理された画像。
【符号の説明】
1 検査対象の液晶ライトバルブ、2 プロジェクタ、3 パターンジェネレータ、4 スクリーン、5 CCDカメラ、6 コンピュータ装置、7 表示装置、61 画像入力手段、62 表示エリア抽出手段、63 背景画像差分処理手段、64 欠陥強調処理手段、65 オフセット値加算手段、66 明・暗欠陥抽出手段、67 欠陥表示処理手段。
[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention provides a screen defect detection method for automatically and accurately detecting defects such as point defects and spot / mura defects in an inspection process in the production of a display device such as a liquid crystal light valve or a projector which is an application product thereof, and Equipment related.
[0002]
[Prior art]
Conventionally, a point defect detection device that detects a point defect such as a bright spot or a dark spot on a liquid crystal panel, which is a light modulation device, is included in image data captured by an image capturing device due to a noise removal function of a processing device. , The noise of the image capturing device is removed, and the spatial filter for bright point defect enhancement and the spatial filter for dark point defect enhancement are used for the image data from which noise has been removed by the point defect enhancement function of the processing device. The convolution operation is performed to emphasize the point defect portion of the light modulation device. Based on the image data in which the point defect portion of the processing device is emphasized, the point defect on the light modulation device is detected, and the point defect information is obtained. This is output (for example, see Patent Document 1).
[0003]
[Patent Document 1]
JP 2001-228050 A (page 9, FIG. 1)
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
In the conventional point defect detection device as described above, the bright spot defect included in the image data captured by the image capturing device is based on the image data emphasized by the spatial filter for bright spot defect enhancement. The dark spot defect included in the image data captured by the image capturing device is detected based on the image data emphasized by the spatial filter for enhancing the dark spot defect. Since the image data needs to be filtered twice, such as to detect a defect, there is a problem that it takes a long processing time to detect a point defect.
[0005]
The present invention has been made in order to solve such problems, and can detect not only white but also black defects such as point defects and spot / uneven defects. It is an object of the present invention to provide a method and an apparatus for detecting a defect on a screen which can shorten the time.
[0006]
[Means for Solving the Problems]
A screen defect detection method according to the present invention includes a step of performing a defect enhancement process for enhancing and detecting various defects in an image obtained by capturing an image of a screen of an inspection target; Adding the approximate center value of the gray scale displaying the offset value as an offset value, calculating statistical data based on the luminance value of the pixel of the image to which the offset value has been added, and determining a bright defect based on the statistical data. Setting a threshold for extracting a dark defect, and extracting defect candidates of a bright defect and a dark defect from the statistical data and the threshold.
[0007]
With this configuration, a defect enhancement process is performed to enhance and detect various defects in an image obtained by capturing an image of the screen of the inspection target, and an image is displayed on the image subjected to the defect enhancement process. The approximate center value of the gradation is added as an offset value, statistical data based on the luminance value of the pixel of the image to which the offset value is added is calculated, and a threshold for extracting a bright defect and a dark defect based on the statistical data is calculated. By setting each of them and extracting the defect candidates of the bright defect and the dark defect from the statistical data and these threshold values, it is possible to detect the bright defect and the dark defect of the screen to be inspected by one defect emphasis process, The processing time for detecting a defect can be shortened.
[0008]
In the defect detection method for a screen according to the present invention, in the defect emphasizing process in the step of performing the defect emphasizing process, if the defect is a point defect, a bright spot defect emphasis filter is applied. Can be emphasized by simple filtering.
[0009]
Further, in the screen defect detection method according to the present invention, the defect emphasizing process in the step of performing the defect emphasizing process includes reducing the image obtained by capturing the screen of the inspection target in a plurality of stages when the defect is a spot defect. Since a plurality of reduced images are created and a stain defect emphasis filter is applied to each of the reduced images, stain defects of various sizes can be emphasized by simple filter processing.
[0010]
In the defect detection method for a screen according to the present invention, the defect enhancement processing in the step of performing the defect enhancement processing may include, if the defect is a non-uniform defect, a reduced image of a predetermined size from an image obtained by capturing the screen of the inspection target. And a first difference image between the reduced image and an image obtained by flattening a copy of the reduced image, and a first difference image of the flattened image and an image obtained by flattening the flattened image again. Since the second difference image and the second difference image are created, it is possible to emphasize uneven defects having a predetermined size.
[0011]
Further, in the screen defect detection method according to the present invention, the statistical data in the step of calculating the statistical data, the luminance value of each pixel in a predetermined area of the image in which the defect is enhanced processing is obtained, from the obtained luminance value The average value, the standard deviation, the maximum value, and the minimum value of the obtained entire predetermined area, and the threshold for extracting the light defect and the dark defect set based on the statistical data in the step of extracting the defect candidate, Since it is calculated by a predetermined formula based on the average value and the standard deviation obtained from the luminance value obtained from the image subjected to the enhancement processing, the image having the defect is extracted by the statistical processing in the step of extracting the defect candidate. Can be.
[0012]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a screen defect detection apparatus according to an embodiment of the present invention.
In FIG. 1, reference numeral 1 denotes a liquid crystal light valve to be inspected, and reference numeral 2 denotes a projector, which is an image projection device. The liquid crystal light valve 1 can be set from outside. Reference numeral 3 denotes a pattern generator, which is a pattern generator for outputting various patterns to the liquid crystal light valve 1. Reference numeral 4 denotes a screen. Reference numeral 5 denotes a CCD camera, which is an image capturing device that captures an image projected on the screen 4. A CCD having a resolution of 1 or more is mounted.
Reference numeral 6 denotes a computer device which controls the pattern generator 3 and the CCD camera 5 to detect a point defect of the liquid crystal light valve 1, and 7 denotes a display device connected to the computer device 6.
[0013]
The computer device 6 includes an image input unit 61, a display area extraction unit 62, a background image difference processing unit 63, a defect emphasis processing unit 64, an offset value addition unit 65, a bright / dark defect extraction unit 66, And a display processing means 67.
Image data of a captured image captured by the CCD camera 5 is input to the image input means 61 of the computer device 6. The captured image is stored in storage means (not shown).
[0014]
The display area extracting means 62 extracts only the image portion which is the display area of the inspected portion from the captured image.
The background image difference processing unit 63 calculates a difference between the image in the display area and a previously created background image to create a background difference image from which defects caused by something other than the inspection target are removed.
The defect emphasis processing means 64 performs a convolution operation process on the background difference image using a spatial filter for bright spot defect emphasis, thereby emphasizing a point defect portion of the liquid crystal light valve 1.
[0015]
The offset value adding means 65 adds, as an offset value, the median value of the gray scale displaying the screen to the luminance value of each pixel of the image in which the point defect is emphasized.
The light / dark defect extraction means 66 sets a threshold for extracting a bright area for extracting a bright defect and a threshold for extracting a dark area for extracting a dark defect for the image to which the offset value is added. Each is set, cut out at these two thresholds, and processing is performed to obtain an image from which bright and dark defects have been extracted.
The result display processing means 67 performs a process for displaying the result of the image from which the light / dark defect has been extracted on the display device 7.
[0016]
Next, the operation of the screen defect detection device according to the embodiment of the present invention will be described.
FIG. 2 is a flowchart for explaining the operation of the screen defect detection apparatus according to this embodiment. The operation shown in FIG. 2 is realized by a program executed on the computer device 6.
First, the liquid crystal light valve 1 to be inspected is set on the projector 2, the pattern generator 3 is controlled by the computer device 6, a specific pattern is displayed on the liquid crystal light valve 1, and the pattern is projected on the screen 4 by the projector 2. . Then, the image projected on the screen 4 is photographed by the CCD camera 5, the image of the photographed data is output to the computer 6, and the computer 6 performs defect detection processing. Is displayed on the display device 7.
[0017]
Here, the operation of the point defect detection by the computer device 6 will be described based on the flowchart of FIG.
First, an image projected on the screen 4 is photographed by the CCD camera 5, and an image of the photographed data is taken into the image input means 60 of the computer device 6. At this time, the photographed data is converted by an A / D converter (not shown). , And 4096-gradation digital data are taken into the computer device 6 (step S1).
Next, the display area extracting means 62 extracts a display area for extracting only a screen portion which is a display area of the inspection target from the captured image data (step S2).
This extraction screen is a pattern matching process for the coordinates of the four corners of the image of the part to be inspected (for four small areas of several tens of pixels × several tens of pixels near the four corners of the image data, four corner reference images prepared in advance and The pattern can be extracted by performing pattern matching processing and specifying the coordinates of the four corners).
[0018]
Subsequently, the background image difference processing means 63 performs a background image difference process for removing a defect caused by something other than the liquid crystal light valve 1, such as illumination or a lens (step S3).
In this background image difference processing, the background image shown in FIG. 3B is subtracted from the image of the inspection target image data shown in FIG. A value of 1/2 of 4098 gradations is added as an offset value so as not to cause the background difference image shown in FIG. 3C, and the background difference image is a pixel corresponding to two pixels. An image of each difference is obtained. The background image is obtained by imaging a plurality of samples having as few defects as possible, creating an averaged image thereof, and extracting only the screen portion of the inspection target from the image.
The above steps S1 to S3 are called pre-processing.
[0019]
In the background difference image, it is difficult to detect a minute level of bright spot defect or the like, so that a defect enhancement process is performed using a spatial filter (step S4).
In this embodiment, a 7 × 7 Tophat filter is used to emphasize a bright point defect as a spatial filter, and the point defect is emphasized.
In order to detect whether the filter is isolated with respect to the surroundings, the 7 × 7 Tophat filter performs a convolution operation by weighting the value of the pixel of interest so that the difference from the value of the surrounding pixels is more emphasized. For example, a 7 × 7 Tophat filter which is a spatial filter as shown in FIG. 4 is shown.
[0020]
Here, enhancement of point defects will be described.
FIG. 5 schematically shows an image having a bright defect and a dark defect, which are point defects of a bright point and a dark point. As a result of enhancing the image of FIG. 5 by the 7 × 7 Tophat filter, a bright spot defect having a small luminance difference from the background as shown in FIG. Has become. On the other hand, a dark defect having a small luminance difference from the background is hardly emphasized, and the dark defect is hardly detected. FIG. 6A shows an image subjected to the Tophat filter processing, and FIG. 6B shows an image obtained by cutting out the image shown in FIG. 6A at a predetermined threshold value for extracting a bright region. It is an image detected by highlighting a bright defect of a point.
As described above, in the image subjected to the Tophat filter, a bright point indicating a bright point defect appears as a gray level having a positive value, whereas a dark point indicating a dark point defect appears as a gray level having a negative value. In the image processing format, image data usually takes only a positive value, so that the component of the dark point becomes 0 as it is, and it cannot be detected because there is no dark point data in the processed image data.
[0021]
Thus, when the screen is represented by 12 bits of 4096 gradations, a value of 2048 which is half of the value is added as an offset value to the result of the filter processing so that a dark point can be detected from the same image (step S5). When the image format is an 8-bit gray scale, the image has 256 gradations, and a half value of 128 is added to the result of the filter processing as an offset value.
As a result, the data of the dark point also appears as a tone having a positive value, so that point defects (bright and dark defects) of the bright point and the dark point can be detected by one filtering process. The image of FIG. 7A is an image obtained by adding an offset value to the image resulting from the filtering process.
[0022]
Then, the light / dark defect extraction processing means 66 cuts out the image to which the offset value has been added using two types of thresholds, a threshold for extracting a bright region and a threshold for extracting a dark region. Then, the extracted images are combined to obtain an image in which a light defect and a dark defect are detected as shown in FIG.
That is, in the point defect extraction image, a pixel having a luminance value larger than the bright defect extraction threshold can be determined to be a bright defect, and a pixel having a luminance value smaller than the dark defect extraction threshold can be determined as a dark defect. Can be determined.
Here, the threshold value for extracting the bright region and the threshold value for extracting the dark region are the average of the luminance values obtained from the entire screen of the image in which the point defect is emphasized by the point defect emphasis processing means 64. It is calculated and calculated by the following equation based on the value and the standard deviation.
Bright area extraction threshold = average (average value) + 4 * σ (standard deviation)
Threshold for dark area extraction = average (average value)-4 * σ (standard deviation)
Note that the magnification by which the standard deviation is multiplied in the above equation is not limited to 4, but is appropriately determined according to the degree of the point defect.
[0023]
According to this embodiment, the computer device 6 first compares only the screen portion of the part to be inspected from among the images captured by the CCD camera 5 including the entire screen of the liquid crystal light valve 1 to be inspected. A display area extraction process for extraction is performed, a background image difference process for removing a defect caused by something other than the liquid crystal light valve 1 is performed, and then a background image difference process is performed on the image subjected to the background image difference process by a Tophat filter. A point defect emphasis process is performed in which a bright point defect having a small difference in luminance is emphasized.
In the 7 × 7 Tophat filter, a filter that is isolated with respect to the surroundings is emphasized. Therefore, a filter that is isolated with respect to the surroundings such as a point defect of the liquid crystal light valve 1 is emphasized, and a moire fringe is formed. In the image in which the moire fringe is generated, only the point defect portion of the liquid crystal light valve 1 is emphasized even if the image is not isolated from the surroundings.
[0024]
Further, a threshold value for extracting a bright region from the image obtained by adding the median value of the gradation of the image as an offset value to the image in which the point defect is emphasized and a dark region from the image to which the offset value is added is added. In order to obtain an image in which point defects such as a light defect and a dark defect can be detected by binarizing with two types of threshold values, that is, a threshold value for extracting a light defect and a dark defect of the liquid crystal light valve 1 by one filtering process. The defect can be detected, and the processing time for detecting the defect can be shortened.
[0025]
In this embodiment, a method and an apparatus for detecting a point defect on a screen are described. However, in the case of detecting a stain on a screen, similarly to the above-described embodiment, the computer device 6 serving as an arithmetic unit is configured to perform preprocessing. A plurality of reduced images are created for the reduced image, the defect enhancement processing means 64 of the computer device 6 applies a Tophat filter to each reduced image, and the offset value adding means 65 applies a filtering process to each of the reduced images. The median value of the gradation is added as an offset value, the brightness / dark defect extraction means 66 obtains the brightness value of each pixel from the image to which the offset value has been added, calculates statistical data based on the brightness value of the pixel, Is set based on the threshold value, and a defect candidate having a light defect and a dark defect, which are white and black spots, is extracted from the statistical data and the threshold value.
[0026]
Also, in the case of detecting the unevenness of the screen, similarly to the above-described embodiment, a reduced image of a predetermined size is created for the image pre-processed by the computer 6 as the calculating means, and the defect enhancement of the computer 6 is performed. The processing means 64 re-flattens the first difference image in which the defect between the reduced image and the image obtained by flattening the copy of the reduced image is emphasized, and the flattened image and the flattened image are again processed. A second difference image in which a defect from the image is emphasized is created, and an offset value adding unit 65 adds, for each of the first and second difference images, a median value of the gradation of the image as an offset value; The brightness / dark defect extraction means 66 obtains the luminance value of each pixel for the image to which the offset value has been added, calculates statistical data based on the luminance value of the pixel, and sets a threshold value of the luminance value based on the statistical data. And so as to extract the defect candidate from the statistical data and the threshold value having a bright defect and dark defect is unevenness in black and white.
[0027]
The statistical data based on the luminance values of the pixels in the case of detecting the spots and unevenness of the screen is obtained by acquiring the luminance values of the respective pixels in a predetermined area of the image in which the defect is emphasized, and obtaining the predetermined luminance values from the acquired luminance values. The average value, standard deviation, maximum value and minimum value in the entire area. In addition, in the case of spot detection and unevenness detection, the threshold value of the luminance value for extracting a defect candidate having a bright defect and a dark defect, which are white and black stains or unevenness, is emphasized as in the case of the point defect. Based on the average value and the standard deviation of the luminance values obtained from the entire screen of the obtained image, it is calculated by the following equation.
Threshold = average (average value) + 4 * σ (standard deviation)
Threshold = average (average value) -4 * σ (standard deviation)
Note that the magnification by which the standard deviation is multiplied in the above formula is not limited to 4, but is appropriately determined according to the degree of the spot or unevenness defect.
In this way, not only when detecting a point defect on the screen, but also when detecting a spot or unevenness, the median of the gradation of the image is used as the offset value in the image in which the defect is emphasized. With respect to the image to which the addition and the offset value are added, not only white spots and white spots but also black spots and black spots can be detected.
[0028]
In this embodiment, the inspection object is described as a liquid crystal light valve. However, display parts such as a liquid crystal panel, a plasma display, an organic EL display, a DMD (digital mirror device), and a display device and a product inspection using the same are also applicable. Can be applied.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of a screen defect detection device according to an embodiment.
FIG. 2 is a flowchart showing the operation of the defect detection device on the same screen.
FIG. 3 is a diagram showing a background image difference process of the defect detection device on the same screen.
FIG. 4 is a diagram showing an example of a 7 × 7 Tophat filter used in the defect detection device on the same screen.
FIG. 5 is an image having a bright defect and a dark defect of the defect detection device on the same screen.
FIG. 6 is an image subjected to Tophat filtering by the defect detection device on the same screen.
FIG. 7 is an image subjected to bright / dark defect extraction processing by the defect detection device on the same screen.
[Explanation of symbols]
1. Liquid crystal light valve to be inspected, 2 projector, 3 pattern generator, 4 screen, 5 CCD camera, 6 computer device, 7 display device, 61 image input device, 62 display area extraction device, 63 background image difference processing device, 64 defect Emphasis processing means, 65 offset value adding means, 66 light / dark defect extracting means, 67 defect display processing means.

Claims (7)

  1. 被検査対象の画面を撮像した画像に対して各種欠陥を強調して検出するため欠陥強調処理を行う工程と、
    欠陥強調処理された画像に対して画像を表示している階調の略中央値をオフセット値として加算する工程と、
    オフセット値が加算された画像の画素の輝度値に基づく統計データを計算する工程と、
    統計データに基づいて明欠陥と暗欠陥を抽出するための閾値をそれぞれ設定し、統計データとこれら閾値から明欠陥と暗欠陥の欠陥候補を抽出する工程と、
    を有することを特徴とする画面の欠陥検出方法。
    A step of performing a defect enhancement process to enhance and detect various defects in an image obtained by capturing a screen of the inspection target;
    A step of adding, as an offset value, a substantially median value of the gradation displaying the image to the image subjected to the defect enhancement processing;
    Calculating statistical data based on the luminance value of the pixel of the image to which the offset value has been added;
    Setting a threshold for extracting a light defect and a dark defect based on the statistical data, respectively, and extracting a defect candidate for a light defect and a dark defect from the statistical data and these thresholds;
    A screen defect detection method, comprising:
  2. 前記欠陥強調処理を行う工程における欠陥強調処理は、前記欠陥が点欠陥の場合は輝点欠陥強調フィルタをかけることであることを特徴とする請求項1記載の画面の欠陥検出方法。2. The screen defect detection method according to claim 1, wherein the defect emphasizing process in the step of performing the defect emphasizing process is to apply a bright spot defect emphasizing filter when the defect is a point defect.
  3. 前記欠陥強調処理を行う工程における欠陥強調処理は、前記欠陥がシミ欠陥の場合は被検査対象の画面を撮像した画像を複数段階に縮小して複数の縮小画像を作成し、各縮小画像に対してそれぞれシミ欠陥強調フィルタをかけることであることを特徴とする請求項1記載の画面の欠陥検出方法。The defect emphasizing process in the step of performing the defect emphasizing process, when the defect is a stain defect, creates a plurality of reduced images by reducing the image obtained by capturing the screen of the inspection target screen in a plurality of stages, and performs 2. The screen defect detection method according to claim 1, wherein a stain defect emphasis filter is applied to each of the images.
  4. 前記欠陥強調処理を行う工程における欠陥強調処理は、前記欠陥がムラ欠陥の場合は被検査対象の画面を撮像した画像から所定のサイズの縮小画像を作成し、その縮小画像と縮小画像のコピーを平坦化処理した画像との第1の差分画像と、前記平坦化処理した画像と当該平坦化処理した画像を再度平坦化処理した画像との第2の差分画像とを作成することであることを特徴とする請求項1記載の画面の欠陥検出方法。The defect emphasizing process in the step of performing the defect emphasizing process includes, when the defect is a non-uniform defect, creating a reduced image of a predetermined size from an image obtained by capturing the screen of the inspection target, and copying the reduced image and the reduced image. A first difference image from the flattened image; and a second difference image between the flattened image and the flattened image. The method according to claim 1, wherein the screen defect is detected.
  5. 前記統計データを計算する工程における統計データは、欠陥が強調処理された画像の所定領域における各画素の輝度値を取得し、取得した輝度値から求めた所定領域全体における平均値、標準偏差、最大値及び最小値であることを特徴とする請求項1記載の画面の欠陥検出方法。The statistical data in the step of calculating the statistical data, the luminance value of each pixel in a predetermined area of the image in which the defect has been emphasized processing is obtained, the average value, the standard deviation, the maximum in the entire predetermined area obtained from the obtained luminance value 2. The method according to claim 1, wherein the value is a minimum value.
  6. 前記欠陥候補を抽出する工程で統計データに基づいて設定する明欠陥と暗欠陥を抽出するための閾値は、欠陥が強調処理された画像から取得した輝度値から求めた平均値と標準偏差に基づいて所定の式により算出したものであることを特徴とする請求項1〜5のいずれかに記載の画面の欠陥検出方法。The threshold for extracting the bright defect and the dark defect set based on the statistical data in the step of extracting the defect candidate is based on the average value and the standard deviation obtained from the luminance value obtained from the image in which the defect is emphasized. 6. The screen defect detection method according to claim 1, wherein the screen defect is calculated by a predetermined formula.
  7. 前記請求項1〜6のいずれかに記載の画面の欠陥検出方法を実施する演算手段を有することを特徴とする画面の欠陥検出装置。7. A screen defect detection apparatus, comprising: an arithmetic unit for performing the screen defect detection method according to claim 1.
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Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006194657A (en) * 2005-01-12 2006-07-27 Yokogawa Electric Corp Pseudo defective image creation method and device using it
JP2006275812A (en) * 2005-03-29 2006-10-12 Seiko Epson Corp Edge defect detection method, edge defect detector, edge defect detection program, and recording medium
JP2006323032A (en) * 2005-05-17 2006-11-30 Sony Corp Apparatus and method for repairing defective pixel of flat panel display device
JP2007240343A (en) * 2006-03-09 2007-09-20 Toppan Printing Co Ltd Method for inspecting application uneveness
CN105976664A (en) * 2016-05-06 2016-09-28 武汉华星光电技术有限公司 Method and system for display frame defects of liquid crystal module group and LCD
CN106093073A (en) * 2016-06-02 2016-11-09 昆山国显光电有限公司 Base board defect location positioning method and device and system
CN107272234A (en) * 2017-07-31 2017-10-20 上海斐讯数据通信技术有限公司 A kind of detection method and system based on lcd panel test picture
CN108844966A (en) * 2018-07-09 2018-11-20 广东速美达自动化股份有限公司 A kind of screen detection method and detection system

Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006194657A (en) * 2005-01-12 2006-07-27 Yokogawa Electric Corp Pseudo defective image creation method and device using it
JP4513962B2 (en) * 2005-01-12 2010-07-28 横河電機株式会社 Pseudo defect image creation method and apparatus using the same
JP2006275812A (en) * 2005-03-29 2006-10-12 Seiko Epson Corp Edge defect detection method, edge defect detector, edge defect detection program, and recording medium
JP4613662B2 (en) * 2005-03-29 2011-01-19 セイコーエプソン株式会社 Edge defect detection method, edge defect detection apparatus, edge defect detection program, recording medium
JP2006323032A (en) * 2005-05-17 2006-11-30 Sony Corp Apparatus and method for repairing defective pixel of flat panel display device
JP2007240343A (en) * 2006-03-09 2007-09-20 Toppan Printing Co Ltd Method for inspecting application uneveness
CN105976664A (en) * 2016-05-06 2016-09-28 武汉华星光电技术有限公司 Method and system for display frame defects of liquid crystal module group and LCD
CN106093073A (en) * 2016-06-02 2016-11-09 昆山国显光电有限公司 Base board defect location positioning method and device and system
CN106093073B (en) * 2016-06-02 2019-09-17 昆山国显光电有限公司 Base board defect location positioning method and device and system
CN107272234A (en) * 2017-07-31 2017-10-20 上海斐讯数据通信技术有限公司 A kind of detection method and system based on lcd panel test picture
CN107272234B (en) * 2017-07-31 2020-12-18 台州市吉吉知识产权运营有限公司 Detection method and system based on liquid crystal display test picture
CN108844966A (en) * 2018-07-09 2018-11-20 广东速美达自动化股份有限公司 A kind of screen detection method and detection system

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