JP2006139777A - 視覚モデルによりフラットパネル表示装置を検出する方法と装置 - Google Patents

Abstract

【課題】本発明は視覚モデルによりフラットパネル表示装置を検出する方法と装置を提供する。
【解決手段】フラットパネル表示装置に存在されるムラの欠点が現れ、即ち、ハードウェアかソフトウェアにより差異認識の発生システムを行い、撮影システムを利用し、テストパネルのイメージ画面が得られ、次に背景模擬システムで参照イメージを取り、情報検出の発生システムによる検出参照情報。以下の工程から構成される。テストパネルのイメージを捕獲する工程、捕獲したイメージを調整すると共に、テストイメージと参照イメージを発生する工程、前端処理、イメージ情報の推定及びイメージ情報の整合工程からなる認識発生の流れにより、テストイメージと参照イメージが生じる工程、最後に夫々のテスト情報をまとめて検知図及び検知数値が生じる工程、これらの検出図及び検出数値を利用し、フラットパネル表示装置のイメージ品質良悪を評判するパネルの良悪の判断工程よりなる。
【選択図】図５

Description

本発明は視覚モデルによりフラットパネル表示装置を検出する方法と装置に関し、特に、視覚モデルが生じる検出図と検出数値により表示装置の品質を評判し、全体のパネルを考えると共に直接に検出方法により全てのパネル品質の良悪がはっきり分かる。

フラットパネル表示装置の汎用につれて、例えば、液晶表示装置（LCD）がテレビ、パソコン用のモニター、携帯電話、各種家庭電気用品などに大幅に使用され、且つ、液晶表示装置のパネルの品質が大量生産の状態では大切なものとなり、例えば、色彩、コントラスト、反応時間、輝度などであり、LCDの背景均一度に関して、LCDの輝度、ムラ状況を観察することにより判断し、ムラは表示装置の輝度、色彩の不均一により各種ラインの状況を発生し、最も簡単の判断方法は黒画面とその他の段階画面に切替えることにより、各種の異なる角度からよく観察し、各種のプロセスの欠点の発生につれて、フラットパネル表示装置は各種のムラが見えられ、各種の瑕が例えば、横のライン或いは４５°のライン、ブロック、円形のブロックがあり、ある隈にブロックがある可能性であり、これらの瑕のローコントラスト、不規則の表示なので、ムラがひどい瑕程度はフラットパネル表示装置のパネルの品質良悪の判断に対して、大切な参照となっていく。

しかし、従来の技術では、ムラの判断に対して、直接にフラットパネル表示装置の画面の瑕を観察することにより判断するので、以下のような欠点がある。
１．検査、画面を取り難い。
２．各種状況のムラは分類し難く、それぞれのメーカの定義が異なり、判断の標準が欠けている。
３．ムラが記載されいない欠点程度のレベルがなく、あっでも認識の標準がない。

国際組織VESA（VEDIO ELECTRONICS Standards Association）には、各種タイプのムラの定義（VESA FPDM ２303-8）があるが、単に簡単な定義であり、その欠点程度とその判断の解決提案はない。

従来に係る技術に、一部に掲示されたムラの検出装置とその方法があり、アメリカの発明案におけるUS6154561にはムラに関する定義が掲示され、図1Aを示すように、瑕があるフラットパネル表示装置１０のライン型のムラを含み、それは異なって不正の画素とは隣接し、例えばライン、曲線c、L型ラインa、垂直ラインb、細いラインe、太いラインfなどが発生する。また、図1Bを示すブロック型ムラように、ダークブロックi、ライトブロックgなどのムラ、更に、パネルの境界で生じる縁端ブロックh
と縁端ライトブロックjなどのムラを含む。

例えば、アメリカ特許のUS5917935が臨界値を設定することにより、ムラの瑕と背景値とは比較し、ムラがひどい瑕程度を求め、統計リストを作成し、且つ、図２を示すような流れ図とこの統計リストにより異なる定義のムラの状態ように分類することと掲示されている。この工程は以下の工程から構成される。表示パネルから最初の画面を捕獲する工程（工程２０１）、この最初の画面により複数のサンプル画面が生じる工程（工程２０２）、異なるニーズに応じてそれぞれのサブサンプル画面をフィルターし、画面の各種ヒストグラムによる所定の特徴フィルターの工程（工程２０３）、更に画面のそれぞれに、臨界値を設定し、この臨界値によって特徴ブロック（blob）が生じる工程（工程２０４）、また、特徴ブロックの分析によって上記最初の画面のムラ瑕を判断する工程（工程２０５）、そのムラの瑕を特徴とする工程（工程２０６）、及び最後の調整動作を行い、これにより、エラー検知を去除し、あるムラの分類を決定する工程（工程２０７）。

上記特許の工程によれば、各種のムラ分類のみを、例えば、ラインムラ、スポットムラ、充填ムラ、縁端ムラ、ブロックムラなど判断し、各種のパターンに対して表示パネルの品質の判断を行わっていない。

２００３年の国際表示装置セミナ(International Display Workshops,IDW)に掲示されたJND（Just Noticeable Difference）と、SEMUを定義とするムラ分析方法（Mura Analysis Methed by Using JNDluminance and the SEMU definition）に、各種のムラ演算程度に対するものであり、しかし、それは簡単しすぎ、且つ少数のパラメータのみを含み、表示パネルの品質の判断に足りない。上記の所謂JNDは従来に係る、肉眼により差異を観察する方法を示す。

SEMU国際標準はプレート表示画素に関するムラ検査の測定定義（SEMI D31-1102）が掲示されている。しかし、以上がムラの定義或いは分析に共に表示装置の面積、コントラスト、背景輝度に限定され、全体として、簡単しすぎ、よくフラットパネル表示装置の欠点を表すことができない。従って、従来の技術は以下の欠点がある。
１．人工の検査を採用するので信頼度が低く、疑問があることもある。
２．ムラで物理の記載か分類のみを取って人間の感知を考えないので、モジュールは簡単し過ぎる。
３．ひどいムラのみに記載し、表示装置の品質に判断しない。
４．自動検査技術の依頼区別（セグメンテーション）の検出を複数実行し、即ち、各種のムラが異なるパターンに検査し、複数のパラメータが決定できなく、新しいムラがあると、新しい演算法が必要である。

しかし、本発明の好ましい実施例について、従来のJNDマップが採用され、その応用に関し、アメリカ特許US6285797に掲示された「JNDマップによりイメージ品質を判断する方法」を参照することができる。

本発明は視覚モデルによりフラットパネル表示装置を検出する方法と装置であり、例えば、CCD素子かCMOSなどの感光素子によりイメージを取ることを図り、更に、参照イメージを引用し、人工検査の欠点を除去し、所定の演算方法と視覚モデルにより検出図と検知図が生じ、例えば、JNDマップ及びJND値が表示装置の品質の判断により、即ち、全体的な表示パネルを考えて、ムラの定義を考えることはではなく、直接に検査方法によりパネルの全体の品質の良悪を取る。

本発明は視覚モデルによりフラットパネル表示装置を検出する方法と装置に関し、撮影システムによりイメージを取り、更に、視覚モデルにより検出図（JNDマップ）と検知図（JND値）が生じ、表示装置の品質の判断により、パネルの全体を考えると共に、直接に検査方法によりパネルの全体の品質の良悪が分かる。

本発明が記載された装置は差異認識の発生システムと、差異認識の発生システムに接続される撮影システムと、差異認識の発生システムに接続される背景模擬システム、参照イメージが生じると、視覚モデルを視覚モデルシステム乃至差異認識の発生システムに導入する視覚モデルシステムと、差異認識の発生システムに接続され、検出するための参照情報が生じる情報検出の発生システムとを含む。

上記の検出方法の工程は撮影システムによりテストパネルのイメージを捕獲するテストパネルのイメージの発生工程と、背景により参照イメージの発生を模擬する工程と、テストパネルのイメージと上記参照イメージを、差異認識発生システムにより認識流れが生じる工程と、認識流れが生じるテスト情報を結合し、検出図を発生する工程と、認識流れが生じるテスト情報から数学手段により検出数値を求める工程と、上記検出図と上記検出数値により上記表示装置の品質良悪を判断する上記フラットパネル表示装置の良悪の判断工程とを含む。

本発明は視覚モデルによりフラットパネル表示装置を検出する方法と装置に関し、CCD素子或いはCMOSなどの感光素子によりイメージを取り、更に、視覚モデルにより検出図（JNDマップ）と検出値（JND値）が生じ、表示装置の品質の判断により、パネルの全体を考えると共に、直接に検査方法によりパネルの全体の品質の良悪が分かる。

本発明は少なくとも以下の利点がある
１．従来の検査機器が依然として信頼度が低い人工検出が採用され、本発明が人工の 作業でフラットパネル表示装置の検査の疑問をもたらすことを避けることにある。
２．ムラがひどい程度に精度がよく合理的な検査度を提出する。
３．ムラのひどい程度が記載されているだけではなくこれにより表示パネルの品質が得られる。
４．フラットパネル表示装置にムラの検査レベルを作ることにより、メーカが表示装置の品質に対する疑問を解決する。
５．区分検査がなく、即ち、異なるムラのそれぞれに分析を行うはなく、全体的な表示パネルを考え、新しいムラによる必要とする新しい演算過程を省略する。
６．視覚モデルにより、検出図（例えばJNDマップ）の発生を導入し、視覚モデルにおいて、形状、面積、コントラストなどの要素を考えるため、将来は異なるプロセスがあっても異なるムラが発生されると、その品質を評価できる。
７．本発明で使用された検出図（例えばJNDマップ）により不明確、不明なムラ瑕が表す。

図３が本発明は視覚モデルによりフラットパネル表示装置を検出する装置を示す略図であり、本発明の装置による検出図（好ましい実施例が例えば、JNDマップ）と検出値（例えば、JND値）がフラットパネル表示装置のパネル３１の良悪を判断することを目的とする。先ず、撮影システム３２内部に内蔵されている、例えばCCD素子かCMOSなどの感光素子によりイメージを取り、イメージ捕獲システム３４を利用し、テスト表示装置の画素を取り、このとき、背景模擬システム３３により実際な雰囲気の必要に応じて、関連の背景が導入され、捕獲されたテストイメージが対照の参照イメージがあり、客観なイメージが得られる。

捕獲されたイメージと参照イメージを差異認識の発生システム３５に導入し、所定の演算方法と視覚モデルにより、出力システム３６を通じて、検出図３７及び検出値３８が生じ、この出力システム３６が表示装置、グラフイなどにより行うことが可能であり、検査者はその検出図３７及び検出値３８によりパネル３１の品質を判断するようにする。

図４は本発明に係る各部システムを示す接続図、本発明はフラットパネル表示装置のムラ瑕を表すために、即ち、ハードウェアかソフトウェアによる差異認識の発生システムを利用し、差異認識の発生システム４５における撮影システム４１に接続することにより、テスト表示装置のイメージ画面を取り、更に差異認識の発生システム４５の背景模擬システム４３により参照イメージを得る。この差異認識の発生システム４５は肉眼視覚システムの模擬の視覚モデルを更に導入し、観点条件４６を加えて、検査者（例えば、パネルメーカ）から適当に調整値を加入でき、発生した検査値が適当に異なるテスト環境の結果に反応され、モデル較正４８に導入されてもよく、システムの模型を提供し、その入力のパラメーターの変更により、各種のテスト環境に適応でき、最後に、差異認識の発生システム４５の検出情報の発生システム４９に接続することにより、検出参照情報を発生し、検出情報の発生システム４９は例えば、表示装置かグラフィ、本発明の検出図（JNDマップ）と検出値（JND値）などの出力システム（図３を参照）に接続できる。

図５は本発明に係る視覚モデルによりフラットパネル表示装置を検出する方法を示す流れ図、それはテストパネルの取り出しと背景の導入の工程、テストイメージと参照イメージが生じる工程、更に、差異認識の発生システムにより認識の流れが生する工程を含む。以下のような工程がある。

先ずは、撮影システムからテストパネルイメージを捕獲し（工程５１）、次に例えば、イメージ位相差の補正、ノイズの去除、イメージ角度の調整、比率、大きさを輝度値に転換する調整捕獲したイメージを調整し（工程５２）、テストイメージを発生し（工程５３）、且つ、検査環境を考え、背景イメージを模擬し（工程５４）、参照イメージの発生、この参照イメージが均一の背景でもよいし、普通の人々に不均一の背景イメージが受けらる（工程５５）。

テストイメージと参照イメージを上記の差異認識の発生システムにより認識流れが生じ、この工程はフロント処理、イメージ情報の推定、及び各パラメータの結合などを有する。この認識流れが観点条件を導入でき、検査者が適当に調整値を加え、出た検査値が適当に異なるテスト環境の結果に反応され、或いは、模型校正を導入でき、全体として、システムの模型を提供し、その中のパラメータを変更することにより、各種のテスト環境に合う。（工程５６）

フロント処理はイメージエッジのサーチ、表示装置範囲の捕獲、イメージの調整、エッジの補償、テスト環境の環境光を模擬でき、補正するなどを含む。（工程５６１、５６４）

また、イメージ情報の推定はこの時、複数の流れの、例えば人間要素のパラメータを導入し、以下のような工程がある（その詳細内容は図８を参照し、ここでは省略する）。
a.光の適応補正
b.チャネル分析
c.コントラスト計算
d.コントラスト度のフィルター
e.傾斜効果の補正
f.穴径補正

上記パラメータのそれぞれの補正により、各種の異なる参照値からイメージ情報を推定することを図ることを目的とし、より正確な検査データを求める（工程５６２、５６５）。

イメージ情報の工程の結合は工程５６２、５６５におけるテストイメージと参照イメージからなるイメージ情報を捕獲し、異なるテスト情報（チャネル）の相互動作を考え、イメージ情報の推定工程に生じるチャネルのそれぞれの結果には一層補正する。（工程５６３、５６６）

それぞれのテスト情報の結合（チャネル）は、図４を示す差異認識の発生システムにより例えば、JNDマップの検出図が生じ、この検出図がそれぞれのチャネルでもよいし、輝度値と色彩度の検出図でもよいし、以上のそれぞれのテストパラメータの検出図を結合してもよい。（工程５７）

平均値の演算、数学の手段であり、好ましい実施例がミンコウスキー ポーリングの平均値方法（工程５８）により、検出図のそれぞれが例えばJNDマップの検出値に結合する（例えばJND値）。（工程５９）

検出値と検出図でフラットパネル表示装置のイメージ品質の判断とし、パネルの良悪を判断し、且つ、検出図から肉眼が受けられた差異最大領域が得られる。（工程６０）

図６は図５を示すイメージの捕獲の調整の工程５２の詳細的な流れであり、以下のような工程がある。

イメージの捕獲の調整の工程を開始し、テスト表示装置のパネルと各種のテスターを準備する。（工程６０１）

次は、捕獲したイメージを校正し、例えば、捕獲イメージのずれの調整、ノイズの去除、イメージの角度、比率、大きさの調整。（工程６０５）

イメージは転換を介してサンプルし、例えば、デジタル処理は、表示装置のイメージを検査設備のイメージに独立に転換し、輝度値或いはCIE国際照明委員が採用された色彩空間（CIELAB）は検査の結果が客観に得られ、環境と設備の瑕に影響がない。（工程６０７）

図７は図５を示す工程５６で認識流れにおけるフロント処理工程の流れを発生し、以下の工程を含む。

フロント処理工程の開始（工程７０１）

処理工程はイメージエッジの検知を更に含み、正確なイメージエッジが得られ、検知の誤差を低下する。（工程７０３）

エッジの補償の作りは即ち、適当にエッジの幅とイメージ輝度を補正し、エッジによる効果を記載する。（工程７０５）

イメージを適当に補正し、各検査設備を必要とするイメージが異なると、必要に応じて調整する。（工程７０７）

環境パラメータの補正は例えば環境光源の補正、環境影響の去除、より正確な検査結果を得る。（工程７０９）

図８は本発明に係る図５を示す認識流れの発生におけるイメージ情報の推定工程の流れであり、以下の工程がある。

イメージ情報の推定工程の開始（工程８０１）

肉眼が光の適応度に対する視覚モデルにより、光の適応を調整し、肉眼が異なる輝度の反応を反応する。（工程８０３）

チャネルの分析は、即ち、イメージ分析を異なるテスト情報（チャネル）によりイメージの分析が異なるチャネルのイメージが生じ、例えば、ピラミッド分析方法、コルテックス変換或いは一つのチャネルのみを使用し完成する。（工程８０５）

コントラストの演算は各種チャネルイメージのコントラストを求める。（工程８０７）

コントラスト度のフィルターは人々が異なる環境、空間周波数では異なるコントラスト度があり、即ち、これにより上記工程８０７のコントラストを補正し結果を得る。（工程８０９）

傾斜効果の補正は人々が傾斜角度の視覚度の差異によって設計され、即ち、異なる方向の傾斜度に、上記工程８０９の結果を補正する。（工程８１１）

穴徑の補正は視覚モデルによりフラットパネル表示装置を検出する方法と装置に関し、撮影システムにより、認識流れを介して、検出図と検出数値が生じ、これにより表示装置の品質を評判し、全体のパネルを考えると共に直接に検出方法により全てのパネル品質の良悪がはっきり分かる。

以上は本発明は確かに、珍しい発明ものであると共に、産業の利用可能性、新規性及び進歩性を有し、完全に発明の特許要がイメージ中心（視覚焦点）とイメージ縁端の傾斜度の差異に補正する。（工程８１３）

以上の各パラメータの補正により異なる各種の参照値からイメージ情報が推定される目的を達成し、より正確な検知数を求める。

以上のように、本発明は視覚モデル件に合うので、特許法に従って出願する。詳細に審査して頂いて早く特許を許可でき、これにより発明人の権利を保護する。以上の記載がただ本発明の好ましい実施例だけであり、本発明の請求項に限定されることはない。よって、本発明の明細書と図示内容による等価構造の変化が共に本発明の特許範囲に含まれることを言明する。

従来に係るムラ検知方法におけるムラ種類を示す概略図である。 従来に係るムラ検知方法におけるムラ種類を示す概略図である。 従来に係るムラ検知方法を示す流れ図である。 本発明に係る視覚モデルによりフラットパネル表示装置を検出する装置を示す概略図である。 本発明に係る要部システムの接続を示す略図である。 本発明に係る視覚モデルによりフラットパネル表示装置を検出する方法を示す流れ図である。 本発明に係るイメージ捕獲の調整工程を示す流れ図である。 本発明に係る前端処理工程を示す流れ図である。 本発明に係るイメージ情報の推定工程を示す流れ図である。

符号の説明

Ｌ型ライン a
垂直ライン b
曲線 c
細いライン e
太いライン f
縁端ブロック h
ライトブロック g
ダークブロック i
縁端ライトブロック j
フラットパネル表示装置 １０
パネル ３１
撮影システム ３２
背景模擬システム ３３
イメージ捕獲システム ３４
差異認識の発生システム ３５
出力システム ３６
検出図 ３７
検出値 ３８
撮影システム ４１
背景模擬システム ４３
差異認識の発生システム ４５
観点条件 ４６
視覚モデル ４７
モデル較正 ４８
検出情報の発生システム ４９

Claims (22)

1. 視覚モデルによりフラットパネル表示装置を検出する方法であって、
   撮影システムにより上記テストパネルのイメージを捕獲するテストパネルのイメージの発生工程と、
   背景により参照イメージを模擬する発生工程と、
   テストパネルのイメージと上記参照イメージを、差異認識発生システムにより上記認識流れが生じる工程と、
   上記認識流れが生じるテスト情報を結合し、検出図を発生する工程と、
   上記認識流れが生じるテスト情報から数学手段により検出数値を求める工程と、
   上記検出図と上記検出数値により上記表示装置の品質良悪を判断する上記フラットパネル表示装置の良悪の判断工程とを含むことを特徴とする視覚モデルによりフラットパネル表示装置を検出する方法。
2. 上記撮影システムがCCD素子かCMOSなどの感光素子であることを特徴とする請求項１に記載の視覚モデルによりフラットパネル表示装置を検出する方法。
3. テストパネルのイメージの発生工程後、更に捕獲イメージを調整する工程を有し、上記調整工程は、テストパネルのイメージすれの調整、ノイズの削除などを行うテストパネルイメージの補正の工程と、表示装置のイメージを、上記テストフラットパネル表示装置に独立されるイメージを転換するテストパネルのイメージの転換工程を少なくとも含むことを特徴とする請求項１に記載の視覚モデルによりフラットパネル表示装置を検出する方法。
4. 参照イメージが無欠点の背景であることを特徴とする請求項１に記載の視覚モデルによりフラットパネル表示装置を検出する方法。
5. 上記認識流れの工程が更にテストパネルのイメージと上記参照イメージのエッジを求め、上記テストパネルの範囲、上記テストパネルイメージの程度の調整、エッジの補償を捕獲し、且つ、検出環境の光度を模擬し、補正できるテストパネルのイメージの前端処理工程と、
   複数の、例えばライト補正、チャネル分析、コントラスト計算、コントラスト度のフィルター、傾斜効果の補正、及び穴径補正の流れパラメータ、を導入するテストパネルイメージ情報の推定工程と、
   前端処理と上記イメージ情報の推定工程における上記テストパネルイメージと上記参照イメージのイメージ情報を捕獲し、各パラメータの影響を考え、補正するテストパネルのイメージ情報の結合工程を含むことを特徴とする請求項１に記載の視覚モデルによりフラットパネル表示装置を検出する方法。
6. 上記認識流れにおける前端処理工程の流れが上記テストパネルのイメージのエッジを検出する工程と、
   上記テストパネルのイメージの程度を補正する工程と、
   エッジ効果を補償する工程と、
   環境光源が上記検出工程に与える影響のような環境パラメータを補償する工程を含むことを特徴とする請求項５に記載の視覚モデルによりフラットパネル表示装置を検出する方法。
7. 上記テストパネルのイメージのそれぞれサイズの画素のコントラスト数値を求める工程と、
   人々が異なる環境、空間周波数による異なるコントラスト度に従って、上記コントラスト数値をコントラスト度を補正する工程と、
   人々が異なる傾斜角度の空間周波数による異なるコントラスト度に従って上記テストパネルのイメージの傾斜効果を補正する工程と、
   上記イメージテストパネルによる異なるチャネルの画素を分析する工程と、
   人々がイメージ中心及びイメージ周囲による異なる感度に従って上記穴徑を補正する工程を含むことを特徴とする請求項５に記載の視覚モデルによりフラットパネル表示装置を検出する方法。
8. 上記チャネルの画素を分析する工程が、チャネルの分析、コルテックス変換或いは、一つか一つ以上のチャネルにより完成することを特徴とする請求項７に記載の視覚モデルによりフラットパネル表示装置を検出する方法。
9. 上記認識流れが視界条件と模型を導入し、補正を行う工程であることを特徴とする請求項１に記載の視覚モデルによりフラットパネル表示装置を検出する方法。
10. 検出図がJND図であることを特徴とする請求項１に記載の視覚モデルによりフラットパネル表示装置を検出する方法。
11. 検出数値がJND値であることを特徴とする請求項１に記載の視覚モデルによりフラットパネル表示装置を検出する方法。
12. 上記数学手段が平均数値の求めにより得られることを特徴とする請求項１に記載の視覚モデルによりフラットパネル表示装置を検出する方法。
13. 上記平均数値がミンコウスキー プーリングにより得ることを特徴とする請求項１２に記載の視覚モデルによりフラットパネル表示装置を検出する方法。
14. 上記検出図により肉眼が上記フラットパネル表示装置における欠点差異の最大領域を検出できるをことを特徴とする請求項１に記載の視覚モデルによりフラットパネル表示装置を検出する方法。
15. 視覚モデルによりフラットパネル表示装置を検出する装置であって、差異認識の発生システムと、
    上記差異認識の発生システムに接続され、表示装置のテストパネルイメージを捕獲し、上記差異認識の発生システムに伝送される撮影システムと、
    上記差異認識の発生システムに接続され、参照イメージが生じる背景模擬システムと、
    視覚モデルを上記差異認識の発生システムに導入する視覚モデルシステムと、
    上記差異認識の発生システムに接続され、検出するための参照情報が生じる情報検出の発生システムとを含むことを特徴とする視覚モデルによりフラットパネル表示装置を検出する装置。
16. 情報検出の発生システムによる検出図であることを特徴とする請求項１５に記載の視覚モデルによりフラットパネル表示装置を検出する装置。
17. 情報検出の発生システムによる検出数値であることを特徴とする請求項１５に記載の視覚モデルによりフラットパネル表示装置を検出する装置。
18. 上記撮影システムがCCD素子かCMOSなどの感光素子であることを特徴とする請求項１５に記載の視覚モデルによりフラットパネル表示装置を検出する装置。
19. 上記情報検出の発生システムが出力システムに接続され、表示装置かグラフ方法により行われることを特徴とする請求項１５に記載の視覚モデルによりフラットパネル表示装置を検出する装置。
20. 上記差異認識の発生システムがハードウェアかソフトウェアにより行われることを特徴とする請求項１５に記載の視覚モデルによりフラットパネル表示装置を検出する装置。
21. 上記差異認識の発生システムが更に視界条件に接続され、生じる検出結果が適度に異なるテスト環境があることを特徴とする請求項１５に記載の視覚モデルによりフラットパネル表示装置を検出する装置。
22. 上記差異認識の発生システムが更にモデル較正装置に接続されることを特徴とする請求項１５に記載の視覚モデルによりフラットパネル表示装置を検出する装置。

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