JP2007218829A - Pixel irregularity inspection method and inspection device of color filter - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、基板上に形成されたカラーフィルタの画素ムラの良否を精度良く判定するための検査方法及び検査装置に関する。 The present invention relates to an inspection method and an inspection apparatus for accurately determining the quality of pixel unevenness of a color filter formed on a substrate.
液晶表示装置等の画面に現れる欠陥には、点、線、面状の異常の他に異物、ヌケなどがある。これらの欠陥は画質を落とす要因となりうるので管理対象となっている。
従来このような欠陥は人による目視検査が普通であったが、最近では画素も小さくなり、人の目での判定も難しくなったため自動検査が行われるようになってきている。
Defects appearing on the screen of a liquid crystal display device include foreign matter and missing in addition to point, line, and surface abnormalities. These defects are a management target because they can cause image quality degradation.
Conventionally, such a defect is usually visually inspected by a person. Recently, however, pixels have become smaller and it has become difficult to determine with the human eye, so an automatic inspection has been performed.
自動検査では、カメラなどで取得した画像を処理して、欠陥、ムラを特定し検出する方法が一般的である。
欠陥、ムラの自動的な検査方法には既に多くの装置、方法が提案されており、その一例として、印刷物等の物品色を複数個所において測色を行い、測色値の統計量に基づいて良否判定を行う色調検査装置と色調検査方法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。これは、測色対象の複数個所において測色を行い各々の測色値を出力する測色手段と、前記測色値の統計量を演算する演算手段と、前記統計量に基づいて前記測色対象の良否判定を行う判定手段とを備えており、演算処理で得られた測色値の平均値と標準偏差と予め設定された検査基準の閾値との比較判定処理を行って、良否判定を行うというもので、これらほとんどは予め限度見本のようなものを使用し、これを標準として閾値を設定しておきこれとの比較で良品、不良品を分ける方法である。
In automatic inspection, a method is generally used in which an image acquired by a camera or the like is processed to identify and detect defects and unevenness.
Many devices and methods have already been proposed for automatic inspection methods for defects and unevenness. As an example, the color of articles such as printed materials is measured at a plurality of locations, and based on the statistics of the colorimetric values. A color tone inspection apparatus and a color tone inspection method for determining pass / fail are proposed (see, for example, Patent Document 1). The colorimetric means performs colorimetry at a plurality of locations to be measured and outputs each colorimetric value, the arithmetic means for calculating the statistic of the colorimetric value, and the colorimetry based on the statistic. And a determination means for performing pass / fail judgment of the target, and performing a pass / fail judgment process by comparing the average value and standard deviation of the colorimetric values obtained by the calculation process with a preset inspection standard threshold value. Most of these are methods in which a sample like a limit sample is used in advance, and a threshold is set with this as a standard, and a non-defective product and a defective product are separated by comparison with this.
しかしながら、上記のような方法では、予め検査の良否を判定するための基準値、範囲を設定しているが、画素ムラ等のムラ良否判定に当たっては、製造工程ロット間のバラツキを考慮した検査基準、範囲を設定するのが難しい。
元来目視検査というのは本来の規則性の乱れている部分を見つけるものである。
閾値管理というのは常にまったく同じものを検査するには目視検査と同等の有効性がある。
しかし、検査物理量（輝度，色度など）が全体的にシフトし、規則性は乱れないが数値は異なるということが発生する場合には、そのたびに閾値を変えなければならず誤作動もしくは誤検知の要因ともなりうる。
Originally visual inspection is to find the part where the regularity is disturbed.
Threshold management is as effective as visual inspection to always inspect the exact same thing.
However, if the inspection physical quantity (luminance, chromaticity, etc.) shifts as a whole and the regularity is not disturbed but the numerical values are different, the threshold must be changed each time. It can also be a factor in detection.
そもそも上記画素ムラの検出というのは、通常の状態外を検出することである。
ここで通常とは検出器の誤差と表示装置製作の工程能力の２つよりなる変動を考慮した状態以内にあることをいい、それ以外は異常と考えることができる。
そこで工程異常を最も論理立って検出する方法、統計的異常値判定法を撮像した画像より得られる輝度、色度などの情報に適用し、カラーフィルタの画素ムラ検査方法及び検査装置を編み出した。
In the first place, the detection of the pixel unevenness is detection outside the normal state.
Here, “normal” means that it is within a state that takes into account fluctuations consisting of two of the error of the detector and the process capability of manufacturing the display device, and otherwise it can be considered abnormal.
Therefore, a method for detecting process abnormality most logically and a statistical abnormal value determination method were applied to information such as luminance and chromaticity obtained from a captured image, and a pixel unevenness inspection method and inspection device for a color filter were devised.
本発明は、上記問題点に鑑み考案されたもので、カラーフィルタ基板のカラーフィルタの画素ムラを感度良く検査するためのカラーフィルタの画素ムラ検査方法及び検査装置を提供することを目的とする。 The present invention has been devised in view of the above problems, and an object thereof is to provide a color filter pixel unevenness inspection method and inspection apparatus for inspecting pixel unevenness of a color filter of a color filter substrate with high sensitivity.
本発明に於いて上記課題を達成するために、まず請求項１においては、少なくとも以下の工程を具備することを特徴とするカラーフィルタの画素ムラ検査方法としたものである。
（ａ）カラーフィルタ基板のカラーフィルタを撮像し、各色画素の輝度、色度の測定データを取得するステップ１の工程。
（ｂ）前記輝度、色度の測定データを読み込み、各色画素毎に分類するステップ２の工程。
（ｃ）前記輝度、色度の測定データを演算処理し、各色画素毎に統計量（平均値、標準偏差）を算出するステップ３の工程。
（ｄ）算出された前記統計量（平均値、標準偏差）より外れた測定データを異常域として設定するステップ４の工程。
（ｅ）前記異常域とされた測定データの有無を判定するステップ５の工程。
（ｆ）ステップ５の工程で異常値が存在する場合は、ステップ６の工程へ進み、異常発生位置を記録し、異常値を測定データ母集団より除外して新たな母集団を形成し、各色画素毎に統計量（平均値、標準偏差）を算出するステップ３の工程、異常値を検出するステップ４の工程及び異常値を判定するステップ５の工程を異常値が存在しなくなるまで繰り返す工程。
（ｇ）異常値を判定するステップ５の工程で異常値が存在しない場合は、ステップ７の工程へ進み、判定結果を区分け表示する工程。
In order to achieve the above-mentioned object in the present invention, first, a first aspect of the present invention is a color filter pixel unevenness inspection method characterized by comprising at least the following steps.
(A) Step 1 of capturing a color filter of a color filter substrate and acquiring measurement data of luminance and chromaticity of each color pixel.
(B) Step 2 of reading the luminance and chromaticity measurement data and classifying the data for each color pixel.
(C) The step 3 of calculating the statistics (average value, standard deviation) for each color pixel by calculating the luminance and chromaticity measurement data.
(D) The process of Step 4 in which measurement data deviating from the calculated statistics (average value, standard deviation) is set as an abnormal area.
(E) Step 5 of determining whether or not there is measurement data in the abnormal region.
(F) If an abnormal value exists in the process of step 5, the process proceeds to the process of step 6 to record the abnormality occurrence position, exclude the abnormal value from the measurement data population, and form a new population. A step of repeating the step 3 of calculating a statistic (average value, standard deviation) for each pixel, the step 4 of detecting an abnormal value, and the step 5 of determining an abnormal value until no abnormal value exists.
(G) A step of determining whether an abnormal value does not exist in the step 5 of determining an abnormal value, and proceeding to a step 7 to display the determination result in a divided manner.
また、請求項２においては、カラーフィルタ基板のカラーフィルタを撮像し、各色画素の輝度、色度データを取得する画像データ取得手段１０と、
輝度、色度の測定データを各色画素毎に分類する測定データ分類手段２０と、
前記輝度、色度の測定データを演算処理し、各々の画素色毎に統計量（平均値、標準偏差）を算出する統計量算出手段３０と、
算出された前記統計量（平均値、標準偏差）より外れた測定データを異常値として判定する異常値判定手段４０と、
判定結果を区分け表示する表示手段５０と、
検査装置全体の制御を行う制御手段６０とを具備することを特徴とするカラーフィルタの画素ムラ検査装置としたものである。
According to a second aspect of the present invention, the image data acquisition means 10 for imaging the color filter of the color filter substrate and acquiring the luminance and chromaticity data of each color pixel;
Measurement data classification means 20 for classifying measurement data of luminance and chromaticity for each color pixel;
A statistic calculating means 30 for calculating the luminance and chromaticity measurement data and calculating a statistic (average value, standard deviation) for each pixel color;
An abnormal value determination means 40 for determining measurement data deviating from the calculated statistics (average value, standard deviation) as an abnormal value;
Display means 50 for displaying the determination result in a divided manner;
The present invention is a color filter pixel unevenness inspection apparatus characterized by comprising a control means 60 for controlling the entire inspection apparatus.
本発明のカラーフィルタの画素ムラ検査方法及び検査装置を用いることにより、カラーフィルタ基板上のカラーフィルタの画素ムラを感度良く検査することが可能となる。 By using the color filter pixel unevenness inspection method and inspection apparatus of the present invention, it is possible to inspect the color filter pixel unevenness on the color filter substrate with high sensitivity.
以下、本発明の実施の形態について説明する。
図２は、本発明のカラーフィルタの画素ムラ検査装置の一実施例を示す模式構成概略図である。
カラーフィルタの画素ムラ検査装置１００は、図２に示すように、カラーフィルタ基板のカラーフィルタを撮像し、各画素の輝度、色度の測定データを取得する画像取得手段１０と、画像取得手段１０で得られた輝度、色度の測定データを各々の画素色毎に分類する測定データ分類手段２０と、前記輝度、色度の測定データを演算処理し、各々の画素色毎に統計量（平均値、標準偏差）を算出する統計量算出手段３０と、算出された前記統計量（平均値、標準偏差）より外れた測定データを異常値として判定する異常値判定手段４０と、判定結果を区分け表示する表示手段５０と、装置全体の制御を行う制御手段６０とから構成されている。
Embodiments of the present invention will be described below.
FIG. 2 is a schematic configuration schematic diagram showing an embodiment of the color filter pixel unevenness inspection apparatus of the present invention.
As shown in FIG. 2, the pixel unevenness inspection apparatus 100 for a color filter captures an image of a color filter on a color filter substrate and acquires measurement data of luminance and chromaticity of each pixel, and an image acquisition unit 10. The measurement data classification means 20 for classifying the luminance and chromaticity measurement data obtained in step 1 for each pixel color, and the luminance and chromaticity measurement data are calculated and processed for each pixel color. A statistic calculation means 30 for calculating (value, standard deviation), an abnormal value determination means 40 for determining measurement data deviating from the calculated statistic (average value, standard deviation) as an abnormal value, and a determination result. The display unit 50 includes a display unit 50 and a control unit 60 that controls the entire apparatus.
画像取得手段１０では、カラーカメラなどでカラーフィルタを撮像し、各画素の輝度、
色度の測定データを取得する。
撮像はエリア、ラインカメラまたは予め撮像された画像をスキャナー等で取り込むなど色々あるがＰＣ、画像ボード、プロセッサーボードなどで処理できるようにするすべての方法が対象となる。
測定データ分類手段２０と、統計量算出手段３０と、異常値判定手段４０とはそれぞれコンピュータ内にプログラム化されて設定されており、制御手段６０にて随時制御処理を行って、検査結果が表示手段５０に表示される。
The image acquisition means 10 captures a color filter with a color camera or the like,
Acquire chromaticity measurement data.
There are various types of imaging such as capturing an area, a line camera, or a pre-captured image with a scanner or the like, but all methods enabling processing with a PC, an image board, a processor board, etc. are targeted.
The measurement data classification means 20, the statistic calculation means 30, and the abnormal value determination means 40 are each programmed and set in a computer, and the control means 60 performs control processing as needed to display the inspection results. It is displayed on the means 50.
測定データ分類手段２０は、図１のフロー工程図ではステップ２に相当し、取得したデータは画像ピクセル毎に輝度などの画像情報で予め設定したカテゴリー毎に分類し、それぞれのカテゴリー内を統計処理の母集団とする。
統計量算出手段３０は、図１のフロー工程図ではステップ３に相当し、これら母集団毎に分類パラメータの統計量（平均値、標準偏差）を算出する。
異常値判定手段４０は、図１のフロー工程図ではステップ４、５、６に相当し、平均値（ｘ）と標準偏差（ｓ）を使い、異常域（ｘ±ｓ）算出し、図１のフロー工程に従って、遂次異常を検出してゆく。
表示手段５０は、ステップ７で最終的な結果を表示する。
図１は、本発明のカラーフィルタの画素ムラ検査方法の一実施例を示すフローチャートである。
本発明のカラーフィルタの画素ムラ検査方法は、カラーフィルタ基板のカラーフィルタを撮像し、各色画素の輝度、色度の測定データを取得し、各色画素毎に分類された測定データ集団より管理上下限を決めて統計的異常値抽出を行い、異常値があった場合その異常値サンプルを取り除き、再度異常値を取り除いた母集団に対し管理上下限を決めて統計的異常値抽出を行い、異常値データの検出を行う。この作業を最終的に異常値が検出されなくなるまで行い、検出された異常値データの位置を色づけなどで示し、判定結果を区分け表示する。
The measurement data classification means 20 corresponds to step 2 in the flow process diagram of FIG. 1, and the acquired data is classified for each category set in advance by image information such as luminance for each image pixel, and each category is statistically processed. The population of
The statistic calculation means 30 corresponds to step 3 in the flow process diagram of FIG. 1, and calculates the statistic (average value, standard deviation) of the classification parameter for each population.
The abnormal value determination means 40 corresponds to steps 4, 5, and 6 in the flow process diagram of FIG. 1, and uses the average value (x) and the standard deviation (s) to calculate the abnormal region (x ± s). The abnormalities are detected sequentially according to the flow process.
The display means 50 displays the final result in step 7.
FIG. 1 is a flowchart showing an embodiment of a method for inspecting pixel unevenness of a color filter according to the present invention.
The method for inspecting pixel unevenness of the color filter of the present invention captures the color filter of the color filter substrate, obtains measurement data of luminance and chromaticity of each color pixel, and manages upper and lower limits from the measurement data group classified for each color pixel The statistical outlier is extracted, and if there is an abnormal value, the abnormal value sample is removed, then the upper and lower limits are determined for the population from which the abnormal value is removed, and the statistical outlier is extracted. Perform data detection. This operation is performed until no abnormal value is finally detected, the position of the detected abnormal value data is indicated by coloring, and the determination results are displayed separately.
カラーフィルタ基板７１のカラーフィルタを撮像し、各色画素の輝度、色度の測定データを取得するステップ１の工程では、カラーカメラなどでカラーフィルタを撮像し、各画素の輝度、色度の測定データを取得する。
図３は、カラーフィルタ基板７１のカラーフィルタを撮像した元画像の一例を示す。
撮像はエリア、ラインカメラまたは予め撮像された画像をスキャナー等で取り込むなど色々あるがＰＣ、画像ボード、プロセッサーボードなどで処理できるようにするすべての方法が対象となる。
In step 1 in which the color filter of the color filter substrate 71 is imaged and the luminance and chromaticity measurement data of each color pixel is acquired, the color filter is imaged by a color camera or the like, and the luminance and chromaticity measurement data of each pixel is obtained. To get.
FIG. 3 shows an example of an original image obtained by imaging the color filter of the color filter substrate 71.
There are various types of imaging such as capturing an area, a line camera, or a pre-captured image with a scanner or the like, but all methods enabling processing with a PC, an image board, a processor board, etc. are targeted.
前記輝度、色度の測定データを読み込み、各色画素毎に分類するステップ２の工程では、各色画素毎に取り込んだ輝度、色度の測定データを読み込み、各色画素（ここでは、赤画素部、緑画素部、青画素部）毎に分類する。
また、各色画素毎に分類された輝度、色度のデータは、位置情報も併せ持っている。
なお本例では、特に用いなかったが必要に応じて画像処理することもあることを付け加える。
In the step 2 of reading the luminance and chromaticity measurement data and classifying each color pixel, the luminance and chromaticity measurement data captured for each color pixel is read and each color pixel (here, red pixel portion, green color) is read. The pixel portion and the blue pixel portion are classified.
The luminance and chromaticity data classified for each color pixel also has position information.
Although not particularly used in this example, it is added that image processing may be performed as necessary.
前記輝度、色度の測定データを演算処理し、各色画素毎に統計量（平均値、標準偏差）を算出するステップ３の工程では、分類された各集団ごとに統計パラメータを算出し、管理上下限の設定は、平均値（ｘ）に許容値を足したものを上限、引いたものを下限とし、許容値の算出法は経験的、統計的、仕様いろいろあるが本例では標準偏差（ｓ）を適用し上下限をｘ±３ｓとした。
図４に、図３に示すカラーフィルタ基板７１のカラーフィルタ元画像の四角の実線で囲んだ赤色画素Ｒの輝度データの１回目の管理上限Ｘ1＋３Ｓ1Ｒ、管理下限Ｘ1−３Ｓ1Ｒの設定例を点線で示す。
In the step 3 of calculating the luminance and chromaticity measurement data and calculating a statistical amount (average value, standard deviation) for each color pixel, a statistical parameter is calculated for each classified group. The lower limit is set by taking the average value (x) plus the allowable value as the upper limit, and subtracting it as the lower limit. There are various methods for calculating the allowable value empirically, statistically, and specifications, but in this example the standard deviation (s ) And the upper and lower limits were set to x ± 3 s.
FIG. 4 shows the first management upper limit X 1 + 3S 1 R and management lower limit X 1 -3S 1 R of the luminance data of the red pixel R surrounded by the solid line of the color filter original image of the color filter substrate 71 shown in FIG. An example of setting is shown with a dotted line.
算出された前記統計量（平均値、標準偏差）より外れた測定データを異常値として検出するステップ４の工程では、ステップ３で設定した管理上限Ｘ1＋３Ｓ1Ｒ、管理下限Ｘ1−３Ｓ1Ｒより外れた測定データを異常値として検出する。
図４に、赤色画素Ｒの輝度データの１回目の管理上限Ｘ1＋３Ｓ1Ｒ、管理下限Ｘ1−３Ｓ1Ｒの設定例に対して、異常値として検出された測定データの一例を丸囲み点線内に示す。このように、第1回のステップ３で設定した管理上限Ｘ1＋３Ｓ1Ｒ、管理下限Ｘ1−３Ｓ1Ｒに対して、丸囲み点線内で示すデータが異常値域として検出される。
In the step 4 of detecting measurement data deviating from the calculated statistics (average value, standard deviation) as an abnormal value, the management upper limit X 1 + 3S 1 R and the management lower limit X 1 -3S 1 set in step 3 are used. Measurement data deviating from R is detected as an abnormal value.
FIG. 4 circles an example of measurement data detected as an abnormal value with respect to the setting example of the first management upper limit X 1 + 3S 1 R and the management lower limit X 1 -3S 1 R of the luminance data of the red pixel R. Shown in dotted lines. Thus, the data indicated within the circled dotted line is detected as an abnormal value range with respect to the management upper limit X 1 + 3S 1 R and the management lower limit X 1 -3S 1 R set in the first step 3.
異常値判定を行うステップ５の工程で異常値が存在するため、ステップ６の工程へ進み、異常発生位置を記録し、異常値を測定データ母集団より除外して新たな母集団を形成し、各色画素毎に統計量（平均値、標準偏差）を算出するステップ３の工程、異常値を検出するステップ４の工程及び異常値を判定するステップ５の工程を異常値が存在しなくなるまで繰り返す。
図４に、赤色画素Ｒの輝度データのステップ３の工程、ステップ４の工程及びステップ５の工程をｎ回繰り返した結果、ｎ回目の管理上限Ｘn＋３ＳnＲ、管理下限Ｘn−３ＳnＲの設定例を実線で示す。
これは、異常値がゼロの場合の管理上限Ｘn＋３ＳnＲ、管理下限Ｘn−３ＳnＲである。
Since there is an abnormal value in the process of step 5 for performing the abnormal value determination, the process proceeds to the process of step 6 to record the abnormality occurrence position, exclude the abnormal value from the measurement data population, and form a new population. The process of step 3 for calculating the statistics (average value, standard deviation) for each color pixel, the process of step 4 for detecting the abnormal value, and the process of step 5 for determining the abnormal value are repeated until no abnormal value exists.
In FIG. 4, as a result of repeating Step 3, Step 4 and Step 5 of the luminance data of the red pixel R n times, the nth management upper limit X n + 3S n R, management lower limit X n -3S n An example of setting R is shown by a solid line.
This is the management upper limit X n + 3S n R and the management lower limit X n -3S n R when the abnormal value is zero.
ステップ３で設定した管理上限Ｘn＋３ＳnＲ、管理下限Ｘn−３ＳnＲより外れた測定データを異常値として検出する。
図４に、赤色画素Ｒの輝度データのｎ回目の管理上限Ｘn＋３ＳnＲ、管理下限Ｘn−３ＳnＲの設定例に対して、異常値として検出された測定データの一例を丸囲み実線内に示す。この結果、赤色画素Ｒの輝度データのｎ回目の管理上限Ｘn＋３ＳnＲ、管理下限Ｘn−３ＳnＲの設定例に対して、丸囲み実線内の測定データが異常として検出された。
Measurement data that deviates from the management upper limit X n + 3S n R and the management lower limit X n −3S n R set in step 3 are detected as abnormal values.
FIG. 4 circles an example of measurement data detected as an abnormal value with respect to the setting example of the nth management upper limit X n + 3S n R and the management lower limit X n −3S n R of the luminance data of the red pixel R. Shown in solid line. As a result, the measurement data within the circled solid line was detected as abnormal with respect to the setting example of the nth management upper limit X n + 3S n R and the management lower limit X n −3S n R of the luminance data of the red pixel R.
異常値を判定するステップ５の工程で異常値が存在しない場合は、ステップ７の工程へ進み、判定結果を区分け表示する工程へ進む。
上記赤色画素Ｒの測定データの異常値データのプロット例を図５に示す。
この結果、通常の肉眼判定で判定しづらい画素ムラも、本発明のカラーフィルタの画素ムラ検査方法を適用することにより、感度良く検査することが可能となる。
If no abnormal value exists in the process of step 5 for determining the abnormal value, the process proceeds to the process of step 7, and the process proceeds to a process of displaying the determination result in a divided manner.
A plot example of abnormal value data of the measurement data of the red pixel R is shown in FIG.
As a result, pixel unevenness that is difficult to determine by normal naked eye determination can be inspected with high sensitivity by applying the pixel unevenness inspection method of the color filter of the present invention.
１０……画像データ取得手段
２０……測定データ分類手段
３０……統計量算出手段
４０……異常値判定手段
５０……表示手段
６０……制御手段
７１……カラーフィルタ基板
１００……画素ムラ検査装置
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 ... Image data acquisition means 20 ... Measurement data classification means 30 ... Statistics amount calculation means 40 ... Abnormal value determination means 50 ... Display means 60 ... Control means 71 ... Color filter substrate 100 ... Pixel unevenness inspection apparatus
Claims (2)
（ａ）カラーフィルタ基板のカラーフィルタを撮像し、各色画素の輝度、色度の測定データを取得するステップ１の工程。
（ｂ）前記輝度、色度の測定データを読み込み、各色画素毎に分類するステップ２の工程。
（ｃ）前記輝度、色度の測定データを演算処理し、各色画素毎に統計量（平均値、標準偏差）を算出するステップ３の工程。
（ｄ）算出された前記統計量（平均値、標準偏差）より外れた測定データを異常域として設定するステップ４の工程。
（ｅ）前記異常域とされた測定データの有無を判定するステップ５の工程。
（ｆ）ステップ５の工程で異常値が存在する場合は、ステップ６の工程へ進み、異常発生位置を記録し、異常値を測定データ母集団より除外して新たな母集団を形成し、各色画素毎に統計量（平均値、標準偏差）を算出するステップ３の工程、異常値を検出するステップ４の工程及び異常値を判定するステップ５の工程を異常値が存在しなくなるまで繰り返す工程。
（ｇ）異常値を判定するステップ５の工程で異常値が存在しない場合は、ステップ７の工程へ進み、判定結果を区分け表示する工程。 A pixel unevenness inspection method for a color filter, comprising at least the following steps.
(A) Step 1 of capturing a color filter of a color filter substrate and acquiring measurement data of luminance and chromaticity of each color pixel.
(B) Step 2 of reading the luminance and chromaticity measurement data and classifying the data for each color pixel.
(C) The step 3 of calculating the statistics (average value, standard deviation) for each color pixel by calculating the luminance and chromaticity measurement data.
(D) The process of Step 4 in which measurement data deviating from the calculated statistics (average value, standard deviation) is set as an abnormal area.
(E) Step 5 of determining whether or not there is measurement data in the abnormal region.
(F) If an abnormal value exists in the process of step 5, the process proceeds to the process of step 6 to record the abnormality occurrence position, exclude the abnormal value from the measurement data population, and form a new population. A step of repeating the step 3 of calculating a statistic (average value, standard deviation) for each pixel, the step 4 of detecting an abnormal value, and the step 5 of determining an abnormal value until no abnormal value exists.
(G) A step of determining whether an abnormal value does not exist in the step 5 of determining an abnormal value, and proceeding to a step 7 to display the determination result in a divided manner.
輝度、色度の測定データを各々の画素色毎に分類する測定データ分類手段（２０）と、
前記輝度、色度の測定データを演算処理し、各々の画素色毎に統計量（平均値、標準偏差）を算出する統計量算出手段（３０）と、
算出された前記統計量（平均値、標準偏差）より外れた測定データを異常値として判定する異常値判定手段（４０）と、
判定結果を区分け表示する表示手段（５０）と、
装置全体の制御を行う制御手段（６０）とを具備することを特徴とするカラーフィルタの画素ムラ検査装置。 Image data acquisition means (10) for imaging the color filter of the color filter substrate and acquiring luminance and chromaticity data of each color pixel;
Measurement data classification means (20) for classifying the measurement data of luminance and chromaticity for each pixel color;
Statistic calculation means (30) for calculating the luminance and chromaticity measurement data and calculating a statistic (average value, standard deviation) for each pixel color;
An abnormal value determining means (40) for determining measurement data deviating from the calculated statistics (average value, standard deviation) as an abnormal value;
Display means (50) for displaying the judgment results in a classified manner;
A pixel unevenness inspection apparatus for a color filter, comprising: control means (60) for controlling the entire apparatus.
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| JP2010032494A (en) * | 2008-06-27 | 2010-02-12 | Toppan Printing Co Ltd | Device and method for inspecting color filter, and method of manufacturing color filter |
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2006
- 2006-02-20 JP JP2006042095A patent/JP2007218829A/en active Pending
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010032494A (en) * | 2008-06-27 | 2010-02-12 | Toppan Printing Co Ltd | Device and method for inspecting color filter, and method of manufacturing color filter |
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