JP2009036582A - 平面表示パネルの検査方法、検査装置及び検査プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】画像処理による自動検査の結果を官能検査の結果と一致させることができる平面表示パネルの検査方法、検査装置及び検査プログラムを提供する。
【解決手段】平面表示パネルを複数回撮像して複数枚の撮像画像を取得し、前記複数枚の撮像画像を加算して平均画像を作成する工程と、前記平均画像を縮小した後拡大することにより、前記平均画像から背景画像を作成し、前記平均画像と前記背景画像との差画像を作成する工程と、前記差画像からムラ欠陥を抽出する工程と、前記抽出されたムラ欠陥をその形状及び大きさに基づいて分類する工程と、を備えたことを特徴とする平面表示パネルの検査方法が提供される。
【選択図】図２

Description

本発明は、平面表示パネルの検査方法、検査装置及び検査プログラムに関する。

液晶パネルなどの平面表示パネル（ＦＰＤ：Flat Panel Display）の製造プロセスにおいては、組み立てたパネルの検査を行っている。この検査は、従来は検査員による官能検査によって行われてきたが、近年は画像処理による自動検査も行われている。このような自動検査は、液晶パネルをＣＣＤ（Charge-Coupled Device：電荷結合素子）などの撮像デバイスによって撮像して画像を取得し、この画像中において、例えば、輝度が他の領域の輝度と異なる領域を抽出することによって行われている（例えば、特許文献１参照。）。

しかしながら、単純に画像中における各領域の輝度を比較するだけでは、自動検査の結果を官能検査の結果と一致させることができないという問題がある。

特開平１０−９６６８１号公報

本発明の目的は、画像処理による自動検査の結果を官能検査の結果と一致させることができる平面表示パネルの検査方法、検査装置及び検査プログラムを提供することである。

本発明の一態様によれば、平面表示パネルを複数回撮像して複数枚の撮像画像を取得し、前記複数枚の撮像画像を加算して平均画像を作成する工程と、前記平均画像を縮小した後拡大することにより、前記平均画像から背景画像を作成し、前記平均画像と前記背景画像との差画像を作成する工程と、前記差画像からムラ欠陥を抽出する工程と、前記抽出されたムラ欠陥をその形状及び大きさに基づいて分類する工程と、を備えたことを特徴とする平面表示パネルの検査方法が提供される。

本発明の他の一態様によれば、平面表示パネルを撮像して撮像画像を取得する撮像手段と、複数枚の前記撮像画像を加算して平均画像を作成し、前記平均画像を縮小した後拡大することにより前記平均画像から背景画像を作成し、前記平均画像と前記背景画像との差画像を作成し、前記差画像からムラ欠陥を抽出し、前記抽出されたムラ欠陥をその形状及び大きさに基づいて分類する演算手段と、を備えたことを特徴とする平面表示パネルの検査装置が提供される。

本発明の更に他の一態様によれば、コンピューターに、平面表示パネルの複数枚の撮像画像を加算して平均画像を作成する手順と、前記平均画像を縮小した後拡大することにより、前記平均画像から背景画像を作成し、前記平均画像と前記背景画像との差画像を作成する手順と、前記差画像からムラ欠陥を抽出する手順と、前記抽出されたムラ欠陥をその形状及び大きさに基づいて分類する手順と、を実行させることを特徴とする平面表示パネルの検査プログラムが提供される。

本発明の更に他の一態様によれば、複数色の発光素子が一の方向に配列された絵素がマトリクス状に配列された平面表示パネルの検査方法であって、前記平面表示パネルを撮像して画像を取得する工程と、前記画像において、前記平面表示パネルの一の前記発光素子に対応する領域における輝度値の平均値と、前記一の発光素子から前記一の方向に前記一絵素分離隔した他の前記発光素子に対応する領域における輝度値の平均値との差の値を求める工程と、を備えたことを特徴とする平面表示パネルの検査方法が提供される。

本発明の更に他の一態様によれば、複数色の発光素子が一の方向に配列された絵素がマトリクス状に配列された平面表示パネルの検査装置であって、前記平面表示パネルを撮像して画像を取得する撮像手段と、前記画像において、前記平面表示パネルの一の前記発光素子に対応する領域における輝度値の平均値と、前記一の発光素子から前記一の方向に前記一絵素分離隔した他の前記発光素子に対応する領域における輝度値の平均値との差の値を求める演算手段と、を備えたことを特徴とする平面表示パネルの検査装置が提供される。

本発明の更に他の一態様によれば、複数色の発光素子が一の方向に配列された絵素がマトリクス状に配列された平面表示パネルの検査プログラムであって、コンピューターに、前記平面表示パネルの画像において、前記平面表示パネルの一の前記発光素子に対応する領域における輝度値の平均値と、前記一の発光素子から前記一の方向に前記一絵素分離隔した他の前記発光素子に対応する領域における輝度値の平均値との差の値を求める手順を実行させることを特徴とする平面表示パネルの検査プログラムが提供される。

本発明の更に他の一態様によれば、平面表示パネルを撮像して画像を取得する工程と、前記画像における前記平面表示パネルの一の発光素子に相当する一の領域から、他の発光素子に相当する他の領域を、前記一の領域と前記他の領域との位置関係を前記画像の画素の大きさ未満の距離だけずらした上で減算して、複数枚の差画像を作成する工程と、前記複数枚の差画像における相互に対応する画素について、輝度値が最も小さい画素を選択することにより、前記複数枚の差画像を組み合わせた合成差画像を作成する工程と、を備えたことを特徴とする平面表示パネルの検査方法が提供される。

本発明の更に他の一態様によれば、平面表示パネルを撮像して画像を取得する撮像手段と、前記画像における前記平面表示パネルの一の発光素子に相当する一の領域から、他の発光素子に相当する他の領域を、前記一の領域と前記他の領域との位置関係を前記画像の画素の大きさ未満の距離だけずらした上で減算して、複数枚の差画像を作成し、前記複数枚の差画像における相互に対応する画素について、輝度値が最も小さい画素を選択することにより、前記複数枚の差画像を組み合わせた合成差画像を作成する演算手段と、を備えたことを特徴とする平面表示パネルの検査装置が提供される。

本発明の更に他の一態様によれば、コンピューターに、平面表示パネルの画像における前記平面表示パネルの一の発光素子に相当する一の領域から、他の発光素子に相当する他の領域を、前記一の領域と前記他の領域との位置関係を前記画像の画素の大きさ未満の距離だけずらした上で減算して、複数枚の差画像を作成する手順と、前記複数枚の差画像における相互に対応する画素について、輝度値が最も小さい画素を選択することにより、前記複数枚の差画像を組み合わせた合成差画像を作成する手順と、を実行させることを特徴とする平面表示パネルの検査プログラムが提供される。

本発明の更に他の一態様によれば、検査用パターンを表示した平面表示パネルを撮像して、その垂直方向が前記平面表示パネルの表示領域の垂直方向と一致した画像を取得する工程と、前記画像における前記検査用パターンに相当する領域の直下域において、前記垂直方向に配列された画素列の輝度値を加算して輝度加算プロファイルを作成する工程と、前記輝度加算プロファイルについて一次移動平均差分プロファイルを作成する工程と、を備えたことを特徴とする平面表示パネルの検査方法が提供される。

本発明の更に他の一態様によれば、平面表示パネルを撮像して画像を取得する撮像手段と、前記画像における前記検査用パターンに相当する領域の直下域において、前記垂直方向に配列された画素列の輝度値を加算して輝度加算プロファイルを作成し、前記輝度加算プロファイルについて一次移動平均差分プロファイルを作成する演算手段と、を備え、前記撮像は、前記平面表示パネルに検査用パターンを表示させ、前記画像の垂直方向が前記平面表示パネルの表示領域の垂直方向と一致するようにして行うことを特徴とする平面表示パネルの検査装置が提供される。

本発明の更に他の一態様によれば、コンピューターに、検査用パターンを表示した平面表示パネルの画像であって、その垂直方向が前記平面表示パネルの表示領域の垂直方向と一致した画像について、前記画像における前記検査用パターンに相当する領域の直下域において、前記垂直方向に配列された画素列の輝度値を加算して輝度加算プロファイルを作成する手順と、前記輝度加算プロファイルについて一次移動平均差分プロファイルを作成する手順と、を実行させることを特徴とする平面表示パネルの検査プログラムが提供される。

本発明によれば、画像処理による自動検査の結果を官能検査の結果と一致させることができる平面表示パネルの検査方法、検査装置及び検査プログラムを実現することができる。

以下、図面を参照しつつ、本発明の実施形態について説明する。
以下の各実施形態においては、平面表示パネル（ＦＰＤ）の例として、液晶パネルの欠陥を検出する。液晶パネルにおいては、例えば、複数の絵素が、マトリクス状に周期的に配列されている。なお、本明細書において「絵素」とは、液晶パネル等の平面表示パネルにおける表示単位をいう。「絵素」は１組の発光素子から構成されており、例えば、各１個の赤色素子、緑色素子及び青色素子から構成されている。以下の各実施形態において検査対象とする液晶パネルは、例えば、携帯電話機用の表示パネルである。また、本明細書において「画素」とは、画像の表示単位をいう。

先ず、本発明の第１の実施形態について説明する。
第１の実施形態は、液晶パネルにおけるムラ欠陥の検査を行う実施形態である。ムラ欠陥とは、液晶パネルの複数の絵素を含む領域にわたって発現するマクロ的な欠陥である。
図１は、本実施形態に係る液晶パネルの検査装置を例示する模式図である。
図１に示すように、本実施形態に係る液晶パネルの検査装置１においては、ステージ２が設けられている。ステージ２は、上面が平坦面となっており、この上面を左右方向、前後方向及び上下方向の３軸で移動させることができる。ステージ２の上面上には、上方に向けて平面的に光を出射するバックライト３が取り付けられている。バックライト３上には、検査対象物である液晶パネルＬを載置するための検査台４が設けられている。

また、検査台４の上方には、撮像手段としてのＣＣＤ（Charge-Coupled Device：電荷結合素子）カメラ５が設けられている。ＣＣＤカメラ５は、レンズが下向きになるように設置されており、検査台４上に載置された液晶パネルＬを撮像することができる。そして、ステージ２は、その上面を３軸で移動させることにより、バックライト３及び検査台４の位置を制御し、ＣＣＤカメラ５に対する液晶パネルＬの相対的な位置を調整することができる。

更に、検査装置１には、ステージ２及びＣＣＤカメラ５を制御すると共に、ＣＣＤカメラ５が取得した撮像画像を記憶するコンピューター６が設けられている。また、コンピューター６は、液晶パネルＬを制御して、各画素の光の透過率を選択することもできる。更に、コンピューター６は、撮像画像に対して画像処理を施して検査に適した画像とした上で、この画像を用いて液晶パネルＬのムラ欠陥を検出し分類する演算手段としても機能する。

次に、上述の如く構成された本実施形態に係る検査装置の動作、すなわち、本実施形態に係る液晶パネルの検査方法について説明する。
図２は、本実施形態に係る液晶パネルの検査方法を例示するフローチャート図である。

先ず、図２のステップＳ１に示すように、液晶パネルＬについて、画像ノイズが抑制された画像を取得する。画像ノイズとは、撮像画像に発生している輝度の不均一のうち、空間周波数が高い高周波成分である。
以下、画像ノイズが抑制された画像の取得方法を詳細に説明する。
図３は、本実施形態における液晶パネルの撮像及び画像ノイズ除去方法を詳細に例示するフローチャート図である。図３は、図２に示すステップＳ１の内容を詳細に示すものである。
図４（ａ）は、液晶パネルの撮像画像を模式的に例示する画像図であり、（ｂ）は、横軸に撮像画像における水平方向の位置をとり、縦軸に輝度値をとって、輝度プロファイルを例示するグラフ図である。

先ず、図３のステップＳ１１及び図１に示すように、液晶パネルＬを検査台４上に載置し、ＣＣＤカメラ５の撮像位置に位置させる。そして、コンピューター６が液晶パネルＬを制御して、例えば全ての画素を透過状態として白表示とする。そして、バックライト３を点灯させる。この状態で、ＣＣＤカメラ５が液晶パネルＬを撮像して撮像画像Ａ０（図４（ａ）参照）を取得する。撮像画像Ａ０は、コンピューター６に対して出力され、コンピューター６において記憶される。

図４（ａ）に示すように、撮像画像Ａ０には、ムラ欠陥Ｄが発生しているものとする。また、撮像画像Ａ０には、輝度が他の部分の輝度と異なるような疑似ムラＧが存在することがある。疑似ムラＧは、撮像画像に発生している輝度の不均一のうち、空間周波数が低い低周波成分であり、例えば、シェーディングなどによって発生する。図４（ａ）に示す例では、疑似ムラＧは、液晶パネルＬの端部に輝度が相対的に低い領域として出現している。ムラ欠陥Ｄは、人に視認されるため、欠陥となる。これに対して、疑似ムラＧは、人には認識されず、欠陥とはならない。従って、液晶パネルの自動検査結果を官能試験結果と一致させるためには、疑似ムラＧを検出せずに、ムラ欠陥Ｄのみを検出することが必要である。

しかしながら、図４（ｂ）に示すように、撮像画像Ａ０のムラ欠陥Ｄを通過する画素列Ｑ_Ｌにおいて輝度プロファイルを作成し、単純に輝度が他の領域の輝度と異なる領域を抽出することによって欠陥の検出を行うと、ムラ欠陥Ｄと共に疑似ムラＧも欠陥として検出されてしまう。また、このような輝度プロファイルにおいて、ムラ欠陥Ｄに相当する部分は、輝度プロファイルの画像ノイズ（高周波ノイズ）に埋もれてしまい、ムラ欠陥Ｄに相当する部分を輝度プロファイルの他の部分から区別することは困難である。

そこで、本実施形態においては、本工程（図２のステップＳ１）において画像ノイズを抑制すると共に、後述する次工程（ステップＳ２）において疑似ムラを除去した上で、ムラ欠陥の抽出（ステップＳ３）及び分類（ステップＳ４）を行っている。

すなわち、図３のステップＳ１１に示すように、最初の撮像画像Ａ０を取得した後、ステップＳ１２に示すように、再度液晶パネルＬの撮像を行って他の撮像画像を取得し、ステップＳ１３に示すように、ステップＳ１１において取得した撮像画像に、ステップＳ１２において取得した撮像画像を加算する。そして、このような撮像画像の加算を、所定の回数（Ｍ回）だけ行う。すなわち、ステップＳ１４において、加算回数がＭ回に達したかどうかを判断し、加算回数がＭ回に達するまで、撮像（ステップＳ１２）及び加算（ステップＳ１３）を繰り返す。

加算回数がＭ回に達したら、ステップＳ１５に進み、加算画像の各画素の輝度値をＭで除す。これにより、加算画像を平均化する。平均化された加算画像においては、各画素の輝度が撮像画像と同じレベルになる。このようにして、加算画像を時間的に平均化する。

次に、ステップＳ１６に示すように、平均化された加算画像を平滑化する。例えば、画像にガウシアンフィルタなどの平滑化フィルタをかける。これにより、画像を空間的に平均化し、画像ノイズを抑制する。このようにして、撮像画像Ａ０から画像ノイズが除去された平均画像Ａ１を得る。

次に、図２のステップＳ２に示すように、平均画像Ａ１から疑似ムラを除去する。
図５（ａ）は、平均画像から背景画像を作成する方法及び平均画像の輝度プロファイルを例示する図であり、（ｂ）は背景画像及びその輝度プロファイルを例示する図であり、（ｃ）は差画像及びその輝度プロファイルを例示する図である。
図５に示す輝度プロファイルは、画像中の画素列Ｑ_Ｌにおいて測定されたものである。
図６（ａ）乃至（ｄ）は、横軸に画像中の位置をとり縦軸に輝度値をとって輝度プロファイルを例示するグラフ図及び差画像の輝度値の算出方法を示す図である。

図５（ａ）に示すように、平均画像Ａ１においては、本来検出したいムラ欠陥Ｄの他に、低周波の疑似ムラＧが発生している。先ず、この平均画像Ａ１から、空間周波数が低い背景のみを抽出して背景画像Ａ２を作成する。
具体的には、平均画像Ａ１について、縮小及び平滑化をＮ回繰り返し、その後、拡大及び平滑化をＮ回繰り返すことにより、背景画像Ａ２を作成する。このとき、画像を縮小する際の縮小率は例えば５０％とする。すなわち、元の画像において２行２列に配列された４個の画素から、縮小後の１個の画素を作成する。また、画像を拡大する際の拡大率は例えば２００％とする。すなわち、元の画像における１個の画素から、２行２列に配列され輝度値が相互に等しい４個の画素を作成する。また、画像の平滑化は、例えばガウシアンフィルタを用いて行う。そして、縮小及び拡大の回数（Pyramid Layer数）Ｎの値は、背景画像Ａ２に残留させたくない不均一領域のサイズを「Background Feature Size」とするとき、下記数式１によって決定する。例えば、「Background Feature Size」を６４とするとき、Ｎの値は６である。これにより、図５（ｂ）に示すように、背景画像Ａ２を作成する。なお、縮小の回数と拡大の回数とは必ずしも同じでなくてもよいが、背景画像Ａ２のサイズは、平均画像Ａ１のサイズと等しくする必要がある。

次に、図５（ｃ）に示すように、平均画像Ａ１から背景画像Ａ２を減じ、差画像Ａ３を作成する。このとき、平均画像Ａ１における座標（ｘ，ｙ）に位置する画素の輝度値をＲ（ｘ，ｙ）とし、背景画像Ａ２における座標（ｘ，ｙ）に位置する画素の輝度値をＴ（ｘ，ｙ）とし、差画像Ａ３における座標（ｘ，ｙ）に位置する画素の輝度値をＳ（ｘ，ｙ）とし、差画像Ａ３内におけるＳ（ｘ，ｙ）の最大値をｓｍａｘとし、最小値をｓｍｉｎとし、輝度値の調整量をＳｈｉｆｔとし、輝度値の階調範囲を０乃至２５５（２５６階調）とするとき、Ｓ（ｘ，ｙ）は、図６（ａ）乃至（ｄ）に示す各場合において、図６（ａ）乃至（ｄ）に示す数式により算出する。

すなわち、図６（ａ）に示すように、常にＲ（ｘ，ｙ）≧Ｔ（ｘ，ｙ）であり、ｓｍｉｎ≧０である場合には、下記数式に従ってＳ（ｘ，ｙ）を算出する。
Ｓ（ｘ，ｙ）＝Ｒ（ｘ，ｙ）−Ｔ（ｘ，ｙ）＋Ｓｈｉｆｔ
Ｓｈｉｆｔ＝｛２５５−（ｓｍａｘ−ｓｍｉｎ）｝／２

また、図６（ｂ）に示すように、常にＲ（ｘ，ｙ）＜Ｔ（ｘ，ｙ）であり、ｓｍｉｎ＜０である場合には、下記数式に従ってＳ（ｘ，ｙ）を算出する。
Ｓ（ｘ，ｙ）＝｜Ｒ（ｘ，ｙ）−Ｔ（ｘ，ｙ）｜＋Ｓｈｉｆｔ
Ｓｈｉｆｔ＝｛２５５−（ｓｍａｘ−ｓｍｉｎ）｝／２

更に、図６（ｃ）に示すように、画像内でＲ（ｘ，ｙ）とＴ（ｘ，ｙ）との大小関係が逆転しており、ｓｍａｘ−ｓｍｉｎ＞２５５である場合には、下記数式に従ってＳ（ｘ，ｙ）を算出する。
Ｓ（ｘ，ｙ）＝｛Ｒ（ｘ，ｙ）−Ｔ（ｘ，ｙ）＋｜ｓｍｉｎ｜｝×｛２５５／（ｓｍａｘ−ｓｍｉｎ）｝

更にまた、図６（ｄ）に示すように、図６（ａ）、（ｂ）、（ｃ）以外の場合、すなわち、画像内でＲ（ｘ，ｙ）とＴ（ｘ，ｙ）との大小関係が逆転しており、ｓｍａｘ−ｓｍｉｎ≦２５５である場合には、には、下記数式に従ってＳ（ｘ，ｙ）を算出する。
Ｓ（ｘ，ｙ）＝Ｒ（ｘ，ｙ）−Ｔ（ｘ，ｙ）＋Ｓｈｉｆｔ
Ｓｈｉｆｔ＝｜ｓｍｉｎ｜＋｛２５５−（ｓｍａｘ−ｓｍｉｎ）｝／２

これにより、Ｓ（ｘ，ｙ）の値が階調範囲から逸脱しておらず、輝度値が適正である差画像Ａ３を求めることができる。この結果、図５（ｃ）に示すように、差画像Ａ３においては、疑似ムラＧが除去され、ムラ欠陥Ｄのみが抽出される。但し、この段階ではムラ欠陥Ｄはコントラストが低く、自動処理による抽出は困難である。

そこで、次に、図２のステップＳ３に示すように、差画像Ａ３からムラ欠陥Ｄを抽出する処理を行う。
図７（ａ）は、この抽出処理に使用するフィルタのカーネルを例示する図であり、（ｂ）は、輝度の差分強度を強調する方法を例示する図であり、（ｃ）は、輝度の差分方向を強調する方法を例示する図である。
図８（ａ）は、差画像Ａ３及びその輝度プロファイルを例示する図であり、（ｂ）は、差画像Ａ３に対して図７（ｂ）に示す差分強度強調処理を施した強度強調画像Ａ４及びその輝度プロファイルを例示する図であり、（ｃ）は、差画像Ａ３に対して図７（ｃ）に示す差分方向強調処理を施した方向強調画像Ａ５を例示する図である。
なお、図示の便宜上、図８（ａ）に例示する差画像Ａ３におけるムラ欠陥Ｄの分布は、図５（ｃ）に例示した分布とは異なっている。
図９は、横軸に輝度値をとり、縦軸に画素数をとって、画像の背景部分及びムラ欠陥部分の輝度分布を例示するグラフ図である。

図７（ａ）に示すように、ムラ欠陥の抽出処理に使用するフィルタは、対象とする画素Ｑを中心として、４つの矩形状の領域ａ〜ｄが２行２列のマトリクス状に配列されたものである。各領域には、水平方向にＮｘ個の画素、垂直方向にＮｙ個の画素が配列されている。Ｎｘ及びＮｙの値は、抽出しようとするムラ欠陥Ｄの大きさに応じて設定する。

そして、図７（ｂ）に示すように、強度強調画像Ａ４における画素Ｑの輝度値Ｅｍを、下記数式によって算出する。なお、下記数式における「Σａ」とは、領域ａに属する画素の輝度値の積算値である。「Σｂ」、「Σｃ」、「Σｄ」についても同様である。
Ｅｍ＝√（Ｓｘ^２＋Ｓｙ^２）
Ｓｘ＝（Σｂ＋Σｄ）−（Σａ＋Σｃ）
Ｓｙ＝（Σｃ＋Σｄ）−（Σａ＋Σｂ）

また、図７（ｃ）に示すように、方向強調画像Ａ５における画素Ｑの輝度値Ｅｄを、下記数式によって算出する。
Ｅｄ＝ｔａｎ^−１（Ｓｙ／Ｓｘ）

これにより、図８（ａ）に示す差画像Ａ３に対して図７（ｂ）に示す差分強度強調処理を施して、図８（ｂ）に示す強度強調画像Ａ４を作成する。強度強調画像Ａ４においては、領域ａ〜ｄ間の輝度値の差分の大きさＥｍが濃淡表示されている。また、図８（ａ）に示す差画像Ａ３に対して図７（ｃ）に示す差分方向強調処理を施して、図８（ｃ）に示す方向強調画像Ａ５を作成する。方向強調画像Ａ５においては、輝度値の差分の方向Ｅｄが濃淡表示されている。このようにして、ムラ欠陥Ｄを強調する。

そして、強度強調画像Ａ４又は方向強調画像Ａ５（以下、総称して「ムラ候補ラベル画像Ａ６」という）において、適当な「ムラ抽出閾値」を設定し、輝度値がこのムラ抽出閾値以上又は以下である画素からなる領域を、ムラ欠陥Ｄに相当する領域であると認定する。これにより、ムラ候補ラベル画像Ａ６からムラ欠陥Ｄを抽出することができる。

図９に示すように、ムラ候補ラベル画像Ａ６において、背景部分の画素の輝度値のヒストグラムＨ_Ｂとムラ欠陥部分の画素の輝度値のヒストグラムＨ_Ｄとは、相互に独立している。背景部分の画素の輝度値の平均値をμ_Ｂとし、標準偏差をσ_Ｂとし、ムラ欠陥部分の画素の輝度値の平均値をμ_Ｄとし、標準偏差をσ_Ｄとするとき、ムラ抽出能力Ｍ_ＳＮを下記数式２のように定義する。

ムラ抽出能力Ｍ_ＳＮは、背景部分のヒストグラムＨ_Ｂとムラ欠陥部分のヒストグラムＨ_Ｄとの離隔の程度を表わしている。本発明者等が調査した結果、Ｍ_ＳＮの値が１．０以上となると、ムラ欠陥の抽出率、すなわち、官能検査の結果との一致率が８４％以上となり、ムラ欠陥をほぼ確実に抽出できるようになった。そして、本実施形態の方法によれば、ムラ抽出能力Ｍ_ＳＮは１．４であり、抽出率は９２．５％であった。この結果、液晶パネルＬの良否判定及び後述するムラ欠陥の分類において、ほぼ１００％の正答率を得ることができた。

次に、図２のステップＳ４に示すように、抽出されたムラ欠陥Ｄを、その形状及び大きさに基づいて分類する。
図１０は、本実施形態におけるムラ欠陥の分類方法を例示するフローチャート図であり、
図１１は、ムラ欠陥の面積及び周囲長の計測方法を例示する図であり、
図１２は、ムラ欠陥の位置検出方法を例示する図であり、
図１３（ａ）はフィレ径の計測方法を例示する図であり、（ｂ）は最大フィレ径及び最小フィレ径の決定方法を例示する図であり、
図１４（ａ）は、画像のパネル領域を例示する図であり、（ｂ）は、横軸に画像の水平方向の位置をとり、縦軸に輝度加算値をとって、（ａ）に示すパネル領域の輝度値を垂直方向に加算した輝度プロジェクションを例示するグラフ図であり、（ｃ）及び（ｄ）は、ワク状ムラに該当しないムラ欠陥を例示する図である。

先ず、図１０のステップＳ４１に示すように、ムラ候補ラベル画像Ａ６において、抽出されたムラ欠陥の面積Ｓ及び周囲長Ｐを計測する。このとき、図１１に示すように、ムラ欠陥の面積Ｓは、ムラ欠陥に該当する画素Ｑの個数を数えることにより計測する。図１１に示す例では、Ｓ＝１０である。また、ムラ欠陥の周囲長Ｐは、ムラ欠陥の外縁の長さを計測して求める。このとき、ムラ欠陥の最外周部分に配置された画素Ｑが一列に配列されている場合は、ムラ欠陥の外縁が画素の外縁と一致しているものとし、画素１個当たりの外縁の長さを１とする。一方、ムラ欠陥の最外周部分に配置された画素Ｑが階段状に配置されている場合は、ムラ欠陥の外縁が画素の対角線と一致しているものとし、画素１個当たりの対角線の長さを１．４１４とする。従って、図１１に示す例では、Ｐ＝（１×１０）＋（１．４１４×３）＝１４．２４２である。

次に、ステップＳ４２に示すように、ムラ欠陥の面積Ｓ及び周囲長Ｐから、下記数式に基づいて、ムラ欠陥の幅Ｂ及び長さＬを決定する。
Ｓ＝Ｌ×Ｂ
Ｐ＝２×（Ｌ＋Ｂ）
なお、ムラ欠陥の幅Ｂ及び長さＬは、必ずしも実際のムラ欠陥の形状には対応しておらず、上記数式に基づいて決定した仮想的な矩形の寸法である。

次に、ステップＳ４３に示すように、下記数式により、伸張率Ｅを求める。
Ｅ＝Ｌ／Ｂ
そして、Ｅ＜３であればステップＳ４４に進み、Ｅ≧３であればステップＳ４５に進む。

ステップＳ４４においては、下記数式に従って、真円度Ｃを算出する。
Ｃ＝Ｐ^２／４πＳ
真円度Ｃは１以上の値をとり、真円度Ｃの値が１に近い程、ムラ欠陥の形状は真円に近いことになる。
そして、Ｃ≦１．５であればステップＳ４６に進み、このムラ欠陥は「しみ状ムラ」であると判定する。一方、Ｃ＞１．５であればステップＳ４７に進み、このムラ欠陥は「その他の領域状ムラ」であると判定する。

一方、ステップＳ４５においては、ムラ欠陥の位置を検出する。
すなわち、図１２に示すように、ムラ候補ラベル画像Ａ６における液晶パネルＬの表示領域に相当する領域（以下、「パネル領域」という）Ｒの幅、すなわち、水平方向の長さをＷｐとし、パネル領域Ｒの高さ、すなわち、垂直方向の長さをＨｐとし、パラメータをαｗ、αｈとするとき、パネル領域Ｒにおける水平方向両端部からの距離が（Ｗｐ／αｗ）以下であるか、又は垂直方向両端部からの距離が（Ｈｐ／αｈ）以下である枠状の領域を、パネル領域Ｒの周辺部Ｒ_２とし、それ以外の領域を中央部Ｒ_１とする。なお、αｗ、αｈは、例えばそれぞれ４乃至６である。そして、ムラ欠陥Ｄが中央部Ｒ_１にあるか周辺部Ｒ_２にあるかを判定する。
この結果、ムラ欠陥Ｄが中央部Ｒ_１にあればステップＳ４８に進み、周辺部Ｒ_２にあればステップＳ４９に進む。

ステップＳ４８においては、ムラ欠陥Ｄの最大フィレ径Ｆ_ＭＡＸ及び最小フィレ径Ｆ_ＭＩＮを求める。
例えば、図１３（ａ）に示すように、対象とするムラ欠陥Ｄについて、画像の水平方向におけるフィレ径Ｆ_０と、画像の水平方向に対して４５°傾斜した方向におけるフィレ径Ｆ_４５と、画像の垂直方向におけるフィレ径Ｆ_９０と、画像の水平方向に対して１３５°傾斜した方向におけるフィレ径Ｆ_１３５を求める。そして、これらのフィレ径のうちで最大のフィレ径を最大フィレ径Ｆ_ＭＡＸとし、最小のフィレ径を最小フィレ径Ｆ_ＭＩＮとする。なお、このとき、図１３（ｂ）に示すように、より多くの方向においてムラ欠陥Ｄのフィレ径を求め、その中から最大フィレ径Ｆ_ＭＡＸ及び最小フィレ径Ｆ_ＭＩＮを選んでもよい。例えば、１°ずつ傾斜した１８０の方向において、ムラ欠陥Ｄのフィレ径を求めてもよい。

次に、ステップＳ４８からステップＳ５０に進み、下記数式に従ってフィレ伸張率Ｅ_Ｆを求める。
Ｅ_Ｆ＝Ｆ_ＭＡＸ／Ｆ_ＭＩＮ
フィレ伸張率Ｅ_Ｆはムラ欠陥のアスペクト比に類似する量であり、数値が大きいほど細長く、数値が小さいほど、すなわち１に近いほど、真円に近いことになる。

次に、ステップＳ５０からステップＳ５１に進み、下記数式に従って伸張率比Ｅ_Ｒを求める。
Ｅ_Ｒ＝Ｅ_Ｆ／Ｅ
伸張率比Ｅ_Ｒはムラ欠陥の直線性を表わしており、数値が大きいほど、すなわち１に近いほど直線性が高く、数値が小さいほど直線性が低い。
そして、Ｅ_Ｒ≧０．５である場合には、ステップＳ５２に進み、このムラ欠陥が「すじ状ムラ」であると判定する。一方、Ｅ_Ｒ＜０．５である場合には、ステップＳ５３に進み、ムラ欠陥の面積Ｓが８００以下（Ｓ≦８００）である場合には、ステップＳ５４に進み、このムラ欠陥が「その他の線状ムラ」であると判定する。一方、Ｓ＞８００である場合には、上述のステップＳ４４に進む。

一方、上述のステップＳ４５においてムラ欠陥Ｄが周辺部Ｒ_２にあると判定され、ステップＳ４９に進んだ場合には、図１４（ａ）及び（ｂ）に示すように、画像Ａ６のパネル領域における各画素の輝度値を、水平方向及び垂直方向にそれぞれ投影して輝度プロジェクションを求める。図１４（ｂ）は、画像Ａ６の輝度値を垂直方向に投影した例である。すなわち、図１４（ｂ）の縦軸は、垂直方向に配列された複数の画素における輝度値の加算値を示している。

次に、ステップＳ４９からステップＳ５５に進み、ステップＳ４９において求めた輝度プロジェクションに基づいて、周辺部Ｒ_２における輝度加算値の平均値Ｗ_ａｖｅ及び最大値Ｗ_ｍａｘを算出する。

次に、ステップＳ５６に示すように、周辺部Ｒ_２における輝度加算値の平均値Ｗ_ａｖｅに対する最大値Ｗ_ｍａｘの比（Ｗ_ｍａｘ／Ｗ_ａｖｅ）を算出する。そして、パラメータβを設定し、比（Ｗ_ｍａｘ／Ｗ_ａｖｅ）とパラメータβとの大小関係を判定する。βの値は、例えば、２乃至３程度とする。そして、（Ｗ_ｍａｘ／Ｗ_ａｖｅ）≧βであれば、ステップＳ５７に進み、このムラ欠陥は「ワク状ムラ」であると判定する。一方（Ｗ_ｍａｘ／Ｗ_ａｖｅ）＜βであれば、上述のステップＳ４８に進む。なお、図１４（ｃ）及び（ｄ）に示すようなムラ欠陥は、（Ｗ_ｍａｘ／Ｗ_ａｖｅ）＜βとなる。
このようにして、図２のステップＳ４に示すムラ欠陥の分類が終了する。

本実施形態においては、上述のムラ欠陥の抽出及び分類を、コンピューター６（図１参照）によって行っている。すなわち、コンピューター６には、検査プログラムが格納されている。この検査プログラムは、コンピューター６に、以下の手順（１）〜（４）を実行させるプログラムである。

（１）複数枚の撮像画像Ａ０を加算して平均画像Ａ１を作成する手順（ステップＳ１）
（２）平均画像Ａ１を縮小し、その後拡大することにより、平均画像Ａ１から背景画像を作成Ａ２し、平均画像Ａ１と背景画像Ａ２との差画像Ａ３を作成する手順（ステップＳ２）
（３）差画像Ａ３からムラ欠陥Ｄを抽出する手順（ステップＳ３）
（４）抽出されたムラ欠陥Ｄをその形状及び大きさに基づいて分類する手順（ステップＳ４）
なお、各手順の具体的な内容は上述のとおりである。また、本実施形態においては、撮像画像Ａ０はＣＣＤカメラ５により液晶パネルＬを複数回撮像して取得したものである。

なお、上述の如く、コンピューターによってムラ欠陥の抽出及び分類を行う場合には、中間画像である画像Ａ０〜Ａ６をいちいちモニター等に表示する必要はなく、数値データの集合として扱い、演算に供すればよい。すなわち、本明細書において「画像を作成する」と記載されているときは、必ずしもこの画像を人が視認できるような態様で表わす必要はなく、数値データの集合として作成すればよい。「プロファイルを作成する」と記載されているときも同様である。

次に、本実施形態の効果について説明する。
本実施形態においては、ステップＳ１に示す工程において、液晶パネルＬの撮像画像Ａ０を時間的及び空間的に平均化することにより、画像ノイズを抑制している。また、ステップＳ２に示す工程において、画像ノイズが抑制された平均画像Ａ１から低周波成分のみを抽出して背景画像Ａ２を作成し、平均画像Ａ１と背景画像Ａ２との差画像Ａ３を作成することにより、疑似ムラを除去している。このように、撮像画像に発生している輝度の不均一のうち、高周波成分である画像ノイズと低周波成分である疑似ムラを除去することにより、誤検出を防止すると共に、ムラ欠陥を抽出しやすくしている。そして、ステップＳ３に示すように、ムラ欠陥における輝度値の差分の大きさ及び方向を強調することにより、ムラ欠陥を抽出している。これにより、ムラ欠陥を高い精度で検出することができ、画像処理による自動検査の結果を官能検査の結果と一致させることができる。

また、本実施形態においては、ステップＳ４に示す工程において、図１０に示す手順で処理を進めることにより、ムラ欠陥の分類を行っている。これにより、ムラ欠陥を、人手を介さずに自動的に分類することができる。

次に、本発明の第２の実施形態について説明する。
第２の実施形態は、液晶パネルにおける画素欠陥の検査を行う実施形態である。「画素欠陥」とは、液晶パネルにおける各発光素子の欠陥をいい、例えば、駆動信号によらず常に発光する「輝点」、常に発光しない「滅点」があり、それ以外にも、１個の発光素子の一部の領域のみが発光しない場合がある。

本実施形態に係る検査装置の構成は、前述の第１の実施形態に係る検査装置１（図１参照）と同様であるが、コンピューター６の動作のみが異なっている。以下、本実施形態に係る検査装置の動作、すなわち、本実施形態に係る液晶パネルの検査方法について説明する。
図１５は、本実施形態に係る検査方法を例示する図である。

先ず、図１に示すように、ＣＣＤカメラ５が、液晶パネルＬを撮像し、画像を取得する。このとき、ＣＣＤカメラ５は、液晶パネルＬの各絵素に複数の撮像素子を割り当てて撮像する。なお、この画像はＣＣＤカメラ５によって取得された撮像画像をそのまま使用してもよく、複数枚の撮像画像を加算して作成してもよく、コントラストの強調などの処理が施されていてもよい。

図１５に示すように、この画像においては、液晶パネルＬの表示領域に相当する領域（パネル領域）Ｒが形成されており、パネル領域Ｒにおいては、液晶パネルＬの絵素に相当する領域（以下、「絵素像」という）Ｅがマトリクス状に周期的に配列されている。また、各絵素像Ｅには、液晶パネルＬの赤色の発光素子に相当する領域（以下、「赤色素子像Ｊ_Ｒ」という）と、緑色の発光素子に相当する領域（以下、「緑色素子像Ｊ_Ｇ」という）と、青色の発光素子に相当する領域（以下、「青色素子像Ｊ_Ｂ」という）が含まれている。以下、赤色素子像Ｊ_Ｒ、緑色素子像Ｊ_Ｇ、青色素子像Ｊ_Ｂを総称して素子像Ｊともいう。撮像画像において、赤色素子像Ｊ_Ｒ、緑色素子像Ｊ_Ｇ、青色素子像Ｊ_Ｂは、一方向に沿って繰り返し配列されており、この一方向に対して直交する他の方向においては、同色の素子像Ｊが続けて配列されている。そして、各素子像Ｊは、複数個の画素Ｑにより構成されている。各画素Ｑは、ＣＣＤカメラ５の各撮像素子に対応するものである。画素Ｑの端縁と素子像Ｊの端縁とは、必ずしも一致していない。

コンピューター６は、ＣＣＤカメラ５が取得した液晶パネルＬの画像において、検査対象とする発光素子の素子像Ｊ_１における輝度値の平均値Ｖ_ａｖｅ１を計測する。また、この検査対象とする発光素子から、各色の発光素子が繰り返し配列された方向に１絵素分離隔した他の素子の素子像Ｊ_２における輝度値の平均値Ｖ_ａｖｅ２を計測する。素子像Ｊ_１と素子像Ｊ_２とは同色の素子像であり、図１５に示す例では緑色の素子像である。次に、平均値Ｖ_ａｖｅ１から平均値Ｖ_ａｖｅ２を減じて、差（Ｖ_ａｖｅ１−Ｖ_ａｖｅ２）を求める。そして、この演算を全ての素子像Ｊについて順次行っていき、差の値が他の素子像の差の値と異なる素子像を抽出する。この素子像が、欠陥である発光素子に対応している。これにより、液晶パネルＬの画素欠陥を検出する。

本実施形態においては、上述の画素欠陥の抽出を、コンピューター６（図１参照）によって行っている。すなわち、コンピューター６には、検査プログラムが格納されている。この検査プログラムは、コンピューター６に、以下の手順（１）〜（４）を実行させるプログラムである。

（１）複数色の発光素子が一の方向に配列された絵素がマトリクス状に配列された液晶パネルを撮像して取得された画像において、素子像Ｊ_１における輝度値の平均値Ｖ_ａｖｅ１を求める手順
（２）素子像Ｊ_１から複数色の素子像の配列方向に１つの絵素像Ｅ分だけ離隔した素子像Ｊ_２における輝度値の平均値Ｖ_ａｖｅ２を求める手順
（３）差（Ｖ_ａｖｅ１−Ｖ_ａｖｅ２）を求める手順
（４）差（Ｖ_ａｖｅ１−Ｖ_ａｖｅ２）が画像全体の差（Ｖ_ａｖｅ１−Ｖ_ａｖｅ２）の分布から外れている素子像を抽出する手順

次に、本実施形態の効果について説明する。
本実施形態によれば、検査対象となる素子像の輝度値の平均値を、各色の画素の配列方向に１絵素分離隔した同色の素子像の輝度値の平均値と比較することにより、欠陥の検出を行っている。これにより、ＳＮ（Signal-to-Noise：信号対雑音）比が高い画素欠陥の検査を行うことができる。

以下、本実施形態の効果を、比較例と比較して説明する。
先ず、第１の比較例として、単純差分法による検査方法について説明する。
図１６は、単純差分法による検査方法を例示する図であり、
図１７（ａ）乃至（ｃ）は、横軸に位置をとり縦軸に輝度値又はその差分値をとって単純差分法による検査結果を例示する図であり、（ａ）は図１６に示す画素列Ｑ_Ｌに沿った輝度プロファイルを示し、（ｂ）は（ａ）に示すプロファイルを１絵素分ずらした輝度プロファイルを示し、（ｃ）は（ａ）から（ｂ）を減じた単純差分プロファイルを示す。

図１６に示すように、単純差分法においては、撮像画像において、同色の素子像Ｊの配列方向に延びる画素列Ｑ_Ｌに沿って輝度プロファイルを測定する。これにより、図１７（ａ）に示すような輝度プロファイルを得ることができる。このとき、輝度プロファイルにおける正常な発光素子に相当する部分の波形は絵素間でほぼ一致すると考えられるが、ある発光素子が滅点となっていると、この発光素子に相当する部分Ｃの輝度値は低くなると考えられる。

次に、図１７（ｂ）に示すように、図１６（ａ）に示す輝度プロファイルを１絵素分ずらした輝度プロファイルを作成する。そして、図１７（ｃ）に示すように、図１７（ａ）に示す元プロファイルから図１７（ｂ）に示す１絵素分ずらしたプロファイルを減じた差分プロファイルを作成する。このとき、図１７（ａ）に示す元プロファイルにおいて、正常な発光素子に相当する部分の波形は絵素間でほぼ一致すると考えられるため、図１７（ｃ）に示す差分プロファイルにおいては、正常な発光素子に相当する部分の振幅は相対的に小さくなり、欠陥である発光素子に相当する部分の振幅は相対的に大きくなると考ことができる。

次に、第２の比較例として、一次移動平均差分法による検査方法について説明する。
図１８（ａ）乃至（ｃ）は、横軸に位置をとって一次移動平均差分法による検査結果を例示する図であり、（ａ）は縦軸に輝度値をとって図１６に示す画素列Ｑ_Ｌに沿った輝度プロファイルから後方移動平均Ａ_Ｊを求める方法を示し、（ｂ）は縦軸に輝度値をとってこの輝度プロファイルから前方移動平均Ｂ_Ｊを求める方法を示し、（ｃ）は縦軸に（Ｂ_Ｊ−Ａ_Ｊ）の値をとって一次移動平均差分のプロファイルを示す。

一次移動平均差分法においては、図１６に示す画素列Ｑ_Ｌに沿って輝度プロファイルを測定し、図１８（ａ）及び（ｂ）に示す輝度プロファイルを取得する。なお、図１８（ａ）に示すプロファイルと（ｂ）に示すプロファイルとは相互に同一なものである。そして、連続する２つの絵素像間の境界位置を基準位置として、この基準位置の後方の絵素像Ｅの輝度平均値（後方移動平均Ａ_Ｊ）を求めると共に、基準位置の前方の絵素像Ｅの輝度平均値（前方移動平均Ｂ_Ｊ）を求める。そして、図１８（ｃ）に示すように、（Ｂ_Ｊ−Ａ_Ｊ）の値を求め、位置ごとにプロットする。これにより、その前方又は後方に欠陥がある基準位置についての差（Ｂ_Ｊ−Ａ_Ｊ）の値の絶対値は、前方又は後方に欠陥がない基準位置についての差（Ｂ_Ｊ−Ａ_Ｊ）の値の絶対値よりも大きくなる。そこで、図１８（ｃ）に示すプロファイルから、欠陥のある発光素子を検出することができる。

次に、上述の第２の実施形態、第１の比較例、第２の比較例に係る方法による検査結果について説明する。
図１９（ａ）乃至（ｃ）は、横軸に位置をとり、縦軸に輝度差をとって、欠陥部分の輝度差プロファイルを例示するグラフ図であり、（ａ）は本実施形態（移動平均絵素比較法）に係る検査方法による結果を示し、（ｂ）は第１の比較例（単純差分法）による結果を示し、（ｃ）は第２の比較例（一次移動平均差分法）による結果を示す。各図においては、全体が発光しない発光素子（全欠点）、半分の領域が発光しない発光素子（１／２）、４分の１の領域が発光しない発光素子（１／４）、８分の１の領域が発光しない発光素子の検査結果（１／８）を示している。

図１９（ａ）乃至（ｃ）に示すように、本実施形態において作成された輝度差（Ｖ_ａｖｅ１−Ｖ_ａｖｅ２）のプロファイルは、第１の比較例において作成された輝度差のプロファイル及び第２の比較例において作成された輝度差（Ｂ_Ｊ−Ａ_Ｊ）のプロファイルと比較して、欠陥に相当するピークが明瞭である。従って、本実施形態によれば、欠陥を確実に検出することができる。

図２０は、横軸に輝度値をとり、縦軸に画素数をとって、正常部及び欠陥部の輝度値の分布を例示するグラフ図である。
図２０に示すように、液晶パネルの撮像画像において、正常部の画素の輝度値のヒストグラムＨ_ＯＫと欠陥部の画素の輝度値のヒストグラムＨ_ＮＧとは、相互に独立している。そして、欠陥部の最大輝度値及び最小輝度値のうち、正常部の平均輝度値との差の絶対値が大きい方の値をピーク値とし、正常部の平均輝度値と欠陥部のピーク値との差の絶対値をｄとし、正常部の輝度値の標準偏差をσとするとき、比（ｄ／σ）を検出感度と定義する。検出感度の値が大きいほど、欠陥の検出が容易であり、検査方法として優れているといえる。上述の各方法により検出した欠陥部と正常部についての検出感度を、表１に示す。

表１から、本実施形態に係る検査方法は、第１及び第２の比較例に係る検査方法と比較して、検出感度が著しく高く、検査方法として優れていることがわかる。この理由として、以下のことが考えられる。
第１の比較例に示す単純差分法においては、輝度プロファイルにおける正常な発光素子に相当する部分の波形は絵素間でほぼ一致すると仮定したが、実際には、画像における素子像と画素との位置関係には、「ずれ」が存在する。この「ずれ」のずれ量は、輝度プロファイルを作成する方向、すなわち、同色の素子像が配列されている方向において変動する。このため、輝度プロファイルを１絵素分ずらして差分をとる単純差分法においては、ある絵素の輝度プロファイルの形状と、この絵素から１絵素分ずれた位置にある絵素の輝度プロファイルの形状との間に差異が発生し、この差異が差分値に反映されてしまい、ノイズとなる。この結果、ＳＮ比が低くなってしまう。

また、第２の比較例に示す一次移動平均差分法においては、素子像ごとに輝度値の平均値を求めるため、画素レベルのノイズは抑制することができるものの、やはり同色の素子像の配列方向に離隔した絵素間では輝度値の平均値に差が生じてしまい、平均値の差（Ｂ_Ｊ−Ａ_Ｊ）が変動する。
これに対して、本実施形態によれば、同色の素子像が配列された方向ではなく、異色の素子像が配列された方向に離隔した画素間で、輝度値の平均値を比較している。異色の素子像が配列された方向においては、素子像と画素との位置関係のずれはあまり変動しないと考えられるため、輝度値の差の変動が抑制され、欠陥の抽出を精度よく行うことができる。

次に、本発明の第３の実施形態について説明する。
第３の実施形態は、液晶パネルにおける微小欠陥の検査を行う実施形態である。「微小欠陥」とは、例えばパネル内異物のように、大きさが絵素よりも小さい欠陥をいう。
本実施形態に係る検査装置の構成は、前述の第１の実施形態に係る検査装置１（図１）と同様であるが、コンピューター６の動作のみが異なっている。以下、本実施形態に係る検査装置の動作、すなわち、本実施形態に係る液晶パネルの検査方法について説明する。

図２１（ａ）は微小欠陥がある素子像を例示する画像図であり、（ｂ）は正常な素子像を例示する画像図であり、（ｃ）はそれらの輝度プロファイルを例示するグラフ図であり、（ｄ）は（ａ）と（ｂ）との差画像を例示する画像図である。
図２２は、本実施形態に係る検査方法を例示する図であり、（ａ）は微小欠陥がある素子像を例示する画像図であり、（ｂ）は正常な素子像を例示する画像図であり、（ｃ）はそれらの輝度プロファイルをそのまま重ね合わせたグラフ図であり、（ｄ）は輝度プロファイルを−０．５画素分ずらして重ね合わせたグラフ図であり、（ｅ）は輝度プロファイルを＋０．５画素分ずらして重ね合わせたグラフ図であり、（ｆ）は合成差画像を例示する画像図である。

先ず、前述の第２の実施形態と同様な方法により、ＣＣＤカメラ５が液晶パネルＬを撮像し、画像を取得する。これにより、微小欠陥Ｍがある発光素子の素子像Ａ（図２１（ａ）参照）と、正常な発光素子の素子像Ｂ（図２１（ｂ）参照）とが取得される。これらの素子像においては、下記（１）、（２）のノイズ要因が存在する。
（１）絵素像の大きさが画素の大きさの整数倍ではないことによる輝度値の変動
（２）画像歪に起因する１画素以下のレベルにおける絵素像の形状の変動

このため、図２１（ｃ）に示すように、素子像Ａの輝度プロファイルと素子像Ｂの輝度プロファイルとを重ね合わせると、微小欠陥Ｍ以外の部分にも、局所的にずれが発生する。この局所的なずれの存在により、図２１（ｄ）に示すように、素子像Ａと素子像Ｂとの差画像には、ノイズが発生する。図２１（ｃ）に示すように、輝度プロファイル間のずれは局所的なものであるため、単純に一方の輝度プロファイルをずらしただけでは、両輝度プロファイルを完全に一致させることはできない。また、前述の第２の実施形態のように、各素子像の輝度平均値を比較することによって微小欠陥がある発光素子を検出することも考えられるが、微小欠陥が発光素子と比べて小さい場合には、微小欠陥が素子像の輝度平均値に与える影響が小さく、欠陥を精度よく検出することができない。

そこで、本実施形態においては、図２２に示すように、素子像Ａ（図２２（ａ））及び素子像Ｂ（図２２（ｂ））について、複数種類、例えば３種類の差画像を作成する。すなわち、図２２（ｃ）に示すように、素子像Ａから素子像Ｂをそのまま減じて第１の差画像を作成する。また、図２２（ｄ）に示すように、素子像Ａから、素子像Ｂを−０．５画素分ずらした上で減じて、第２の差画像を作成する。更に、図２２（ｅ）に示すように、素子像Ａから、素子像Ｂを＋０．５画素分ずらした上で減じて、第３の差画像を作成する。

次に、図２２（ｆ）に示すように、これらの３枚の差画像における相互に対応する画素について、輝度値が最も小さい画素を選択することにより、これらの差画像を組み合わせた合成差画像を作成する。例えば、図２１（ｃ）乃至（ｅ）に示す領域Ｃを組み合わせて、合成差画像を作成する。そして、この合成差画像を使用して、微小欠陥の検出を行う。

なお、素子像Ｂを素子像Ａに対してずらす量は、０．５画素分に限定されず、１画素分未満の量であればよく、素子像の形状及び画像歪の程度などによって決定すればよい。また、差画像の枚数は３枚に限定されず、２枚又は４枚以上であってもよい。また、素子像Ｂを素子像Ａに対してずらす方向も、相互に逆方向となる２方向には限定されず、１方向又は３方向以上であってもよい。

本実施形態においては、上述の微小欠陥の抽出を、コンピューター６（図１参照）によって行っている。すなわち、コンピューター６には、検査プログラムが格納されている。この検査プログラムは、コンピューター６に、以下の手順（１）及び（２）を実行させるプログラムである。

（１）液晶パネルの画像における素子像Ａから素子像Ｂを、素子像Ａと素子像Ｂとの位置関係を画素の大きさ未満の距離だけずらした上で減算し、複数枚の差画像を作成する手順
（２）これらの複数枚の差画像における相互に対応する画素について、輝度値が最も小さい画素を選択することにより、これらの複数枚の差画像を組み合わせた合成差画像を作成する手順
なお、本実施形態においては、上述の如く、差画像の枚数は３枚とし、素子像Ａと素子像Ｂとの位置関係をずらす量は、０画素分（ずらしなし）、−０．５画素分及び＋０．５画素分としている。

次に、本実施形態の効果について説明する。
本実施形態においては、上述の如く、３枚の差画像から１枚の合成差画像を作成している。この合成差画像は、３枚の差画像から輝度値が最も小さい部分が組み合わされて作成されているため、上述のノイズ要因（１）（絵素像の大きさが画素の大きさの整数倍ではないこと）及びノイズ要因（２）（画像歪により１画素以下のレベルで絵素像の形状の変動が生じること）を解消することができる。この結果、図２２（ｆ）に示すように、合成差画像においては、微小欠陥Ｍ以外の部分の輝度値が低く抑えられる。従って、この合成差画像を使用して検査を行うことにより、微小欠陥を精度よく検出することができる。

次に、本発明の第４の実施形態について説明する。
第４の実施形態は、液晶パネルにおけるゴースト及びクロストークの検査を行う実施形態である。「ゴースト」及び「クロストーク」とは、液晶パネルに一定のパターンを表示させたときに出現する画像欠陥である。以下、「ゴースト」及び「クロストーク」について説明する。

図２３（ａ）は、ゴーストの検査を行う際に液晶パネルに表示させるテストパターンを例示する図であり、（ｂ）は、液晶パネルに出現したゴーストを例示する図であり、
図２４（ａ）は、クロストークの検査を行う際に液晶パネルに表示させるテストパターンを例示する図であり、（ｂ）は、液晶パネルに出現したクロストークを例示する図である。

図２３（ａ）に示すように、ゴーストの検査用テストパターンは、灰色の背景Ｂ_Ｇに、複数の矩形の黒色パターンＰ_Ｂを画面の水平方向に沿って配列させたパターンである。このようなテストパターンを液晶パネルに表示させると、図２３（ｂ）に示すように、黒色パターンＰ_Ｂの直下に、黒色パターンＰ_Ｂに接するようにゴーストＧｈが出現する。ゴーストＧｈの形状は黒色パターンＰ_Ｂの形状と同じ矩形である。例えば、この液晶パネルの階調数が２５６階調（輝度値：０〜２５５）であるとき、灰色の背景Ｂ_Ｇの輝度値を１８９とし、黒色パターンＰ_Ｂの輝度値を０とする。このとき、ゴーストＧｈの輝度値は例えば１８１となり、背景Ｐ_Ｇよりもやや暗い。このため、ゴーストＧｈは人に欠陥として認識される。

一方、図２４（ａ）に示すように、クロストークの検査用テストパターンは、灰色の背景Ｂ_Ｇに、矩形の白色パターンＰ_Ｗを１つ配置し、この白色パターンＰ_Ｗの水平方向両側に、黒色パターンＰ_Ｂを１つずつ配置させたパターンである。このようなテストパターンを液晶パネルに表示させると、図２４（ｂ）に示すように、黒色パターンＰ_Ｂの直下における一方の端部、例えば画面右側の端部領域に、黒色パターンＰ_Ｂに接するようにクロストークＣＴが出現する。クロストークＣＴの形状は画面の垂直方向に延びるストライプ状である。例えば、灰色の背景Ｂ_Ｇの輝度値を１９１とし、白色パターンＰ_Ｗの輝度値を２５５とし、黒色パターンＰ_Ｂの輝度値を０とする。このとき、クロストークＣＴの輝度値は例えば２０３となり、背景Ｂ_Ｇよりもやや明るい。このため、クロストークＣＴは人に欠陥として認識される。

以下、本実施形態に係る液晶パネルの検査装置及び検査方法について説明する。本実施形態に係る検査装置の構成は、前述の第１の実施形態に係る検査装置１（図１）と同様であるが、コンピューター６の動作のみが異なっている。次に、本実施形態に係る検査装置の動作、すなわち、本実施形態に係る液晶パネルの検査方法について説明する。

先ず、ゴーストの検査方法について説明する。
図２５（ａ）は、横軸に画像の水平方向における位置をとり、縦軸に輝度加算値をとって、ゴーストを含む領域の輝度加算プロファイルを例示するグラフ図であり、（ｂ）は横軸に画像の水平方向における位置をとり、縦軸に（ａ）に示す輝度加算プロファイルの一次移動平均差分をとって、ゴーストを含む領域の一次移動平均差分プロファイルを例示するグラフ図である。

先ず、図１に示す液晶パネルＬに図２３（ａ）に示すテストパターンを表示させる。このとき、図２３（ｂ）に示すように、液晶パネルＬの表示領域には、テストパターンの他にゴーストＧｈが出現するものとする。この状態で、ＣＣＤカメラ５によって液晶パネルＬを撮像する。このとき、液晶パネルＬの表示領域の水平・垂直方向と、ＣＣＤカメラ５によって取得される撮像画像の水平・垂直方向とを一致させる。

次に、図２３（ｂ）に示す領域Ｔ_Ｇにおいて、画像の垂直方向に配列された画素の輝度値を加算する。これにより、画像の垂直方向に積算され、水平方向に沿った輝度加算プロファイルを得ることができる。なお、領域Ｔ_Ｇは、画像における黒パターンＰ_Ｂに相当する領域の直下域を含む領域であって、ゴーストＧｈが発生する領域である。

図２５（ａ）に示すように、この輝度加算プロファイルにおいては、ゴーストＧｈに相当する部分の輝度加算値は、その周囲の輝度加算値と比較して、やや低くなっている。しかし、この輝度加算プロファイルは全体的に右上がりに傾斜しており、また、ＳＮ比は例えば約１．０７と低いため、輝度加算値の値に基づいてゴーストを検出することは困難である。

そこで、図２５（ａ）に示す輝度加算プロファイルについて、一次移動平均差分を算出する。一次移動平均差分の算出方法は、前述の第２の実施形態の第２の比較例（図１８参照）において説明したとおりである。すなわち、輝度加算プロファイルに対して、輝度値を絵素像毎に平均化した上で、基準位置の前後間で差分をとる。これにより、図２５（ａ）に示す輝度加算プロファイルに対して平滑化処理及び微分処理を施したような効果を奏し、図２５（ｂ）に示す一次移動平均差分プロファイルを得ることができる。

図２５（ｂ）に示すように、一次移動平均差分プロファイルにおいては、ゴーストＧｈと背景Ｂ_Ｇとの境界においてピークが出現する。また、ＳＮ比は例えば２．５９〜３．２４と高くなる。これにより、ゴーストを容易に検出することができる。

次に、クロストークの検査方法について説明する。
図２６（ａ）は、横軸に画像の水平方向における位置をとり、縦軸に輝度加算値をとって、クロストークを含む領域の輝度加算プロファイルを例示するグラフ図であり、（ｂ）は横軸に画像の水平方向における位置をとり、縦軸に（ａ）に示す輝度加算プロファイルの一次移動平均差分をとって、クロストークを含む領域の一次移動平均差分プロファイルを例示するグラフ図である。

先ず、図１に示す液晶パネルＬに図２４（ａ）に示すテストパターンを表示させる。このとき、図２４（ｂ）に示すように、液晶パネルＬの表示領域には、テストパターンの他にクロストークＣＴが出現するものとする。この状態で、ＣＣＤカメラ５によって液晶パネルＬを撮像する。このとき、液晶パネルＬの表示領域の水平・垂直方向と、ＣＣＤカメラ５によって取得される撮像画像の水平・垂直方向とを一致させる。

次に、図２４（ｂ）に示す領域Ｔ_ＣＴにおいて、画像の垂直方向に配列された画素の輝度値を加算する。これにより、画像の垂直方向に積算され、水平方向に沿った輝度加算プロファイルを得ることができる。なお、領域Ｔ_ＣＴは、画像における白パターンＰ_Ｗに相当する領域の直下域及び黒パターンＰ_Ｂに相当する領域の直下域を含む領域であって、クロストークＣＴが発生する領域である。

図２６（ａ）に示すように、この輝度加算プロファイルにおいては、クロストークＣＴに相当する部分の輝度加算値は、その周囲の輝度加算値と比較して、やや高くなっている。しかし、前述のゴーストの場合と同様に、この輝度加算プロファイルは全体的に右上がりに傾斜しており、また、ＳＮ比は例えば約１．０８と低いため、輝度加算値の値に基づいてクロストークを検出することは困難である。

そこで、図２６（ａ）に示す輝度加算プロファイルについて、一次移動平均差分を算出する。これにより、図２６（ｂ）に示す一次移動平均差分プロファイルを得ることができる。
図２６（ｂ）に示すように、この一次移動平均差分プロファイルにおいては、クロストークＣＴが出現している部分においてピークが出現する。また、ＳＮ比は例えば４．４６〜４．９２と高くなる。これにより、クロストークを容易に検出することができる。

本実施形態においては、上述のゴースト及びクロストークの検出を、コンピューター６（図１参照）によって行っている。すなわち、コンピューター６には、検査プログラムが格納されている。この検査プログラムは、コンピューター６に、検査用パターン、例えば、上述の黒パターン及び白パターンを表示した液晶パネルの画像であって、その垂直方向が液晶パネルの表示領域の垂直方向と一致した画像について、以下の手順（１）及び（２）を実行させるプログラムである。

（１）画像における検査用パターンに相当する領域の直下域において、画像の垂直方向に配列された画素列の輝度値を加算して輝度加算プロファイルを作成する手順
（２）輝度加算プロファイルについて一次移動平均差分プロファイルを作成する手順

次に、本実施形態の効果について説明する。
本実施形態においては、上述の如く、輝度値の垂直方向の加算値を算出して水平方向の輝度加算プロファイルを作成し、その一次移動平均差分プロファイルを作成することにより、自動的にゴースト及びクロストークを検出することができる。これにより、検査結果が官能検査の結果と一致する自動検査を行うことができる。

なお、上述の例においては、一次移動平均差分を算出する際に、絵素像ごとに輝度加算値の平均値をとり、基準位置の前後の絵素像間で差分をとっているが、本実施形態はこれに限定されず、より広い領域ごとに輝度加算値の平均値及び差分をとってもよい。また、テストパターンの配置も、上述の例には限定されない。

また、前述の第１乃至第４の実施形態においては、バックライトが取り付けられる前の状態の液晶パネルを検査する例を示したが、本発明はこれに限定されない。すなわち、前述の各実施形態においては、液晶パネルにバックライトが取り付けられたモジュールに対しても検査を行うことができる。この場合の検査装置は、図１に示す検査装置からバックライト３を除いた構成となる。

以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明はこれらの実施形態に限定されるものではない。例えば、前述の各実施形態に対して、当業者が適宜、構成要素の追加、削除若しくは設計変更を行ったもの、又は工程の追加、削除若しくは条件変更を行ったものも、本発明の要旨を備えている限り、本発明の範囲に含有される。例えば、前述の各実施形態においては、平面表示パネルが液晶パネルである例を示したが、本発明はこれに限定されない。また、前述の各実施形態においては、液晶パネルの検査を検査プログラムによってソフトウェア的に実施する例を示したが、専用のハードウェアを使用して実施してもよい。更に、前述の各実施形態においては、撮像手段としてＣＣＤカメラを使用する例を示したが、本発明はこれに限定されず、例えば、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor：相補型金属酸化膜半導体）センサーを使用してもよい。

本発明の第１の実施形態に係る液晶パネルの検査装置を例示する模式図である。 第１の実施形態に係る液晶パネルの検査方法を例示するフローチャート図である。 第１の実施形態における液晶パネルの撮像及び画像ノイズ除去方法を詳細に例示するフローチャート図である。 （ａ）は、液晶パネルの撮像画像を模式的に例示する画像図であり、（ｂ）は、横軸に撮像画像における水平方向の位置をとり、縦軸に輝度値をとって、輝度プロファイルを例示するグラフ図である。 （ａ）は、平均画像から背景画像を作成する方法及び平均画像の輝度プロファイルを例示する図であり、（ｂ）は背景画像及びその輝度プロファイルを例示する図であり、（ｃ）は差画像及びその輝度プロファイルを例示する図である。 （ａ）乃至（ｄ）は、横軸に画像中の位置をとり縦軸に輝度値をとって輝度プロファイルを例示するグラフ図及び差画像の輝度値の算出方法を示す図である。 （ａ）は、この抽出処理に使用するフィルタのカーネルを例示する図であり、（ｂ）は、輝度値の差分強度を強調する方法を例示する図であり、（ｃ）は、輝度値の差分方向を強調する方法を例示する図である。 （ａ）は、差画像Ａ３及びその輝度プロファイルを例示する図であり、（ｂ）は、差画像Ａ３に対して図７（ｂ）に示す差分強度強調処理を施した強度強調画像Ａ４及びその輝度プロファイルを例示する図であり、（ｃ）は、差画像Ａ３に対して図７（ｃ）に示す差分方向強調処理を施した方向強調画像Ａ５を例示する図である。 横軸に輝度値をとり、縦軸に画素数をとって、画像の背景部分及びムラ欠陥部分の輝度分布を例示するグラフ図である。 第１の実施形態におけるムラ欠陥の分類方法を例示するフローチャート図である。 ムラ欠陥の面積及び周囲長の計測方法を例示する図であり。 ムラ欠陥の位置検出方法を例示する図である。 （ａ）はフィレ径の計測方法を例示する図であり、（ｂ）は最大フィレ径及び最小フィレ径の決定方法を例示する図である。 （ａ）は、画像のパネル領域を例示する図であり、（ｂ）は、横軸に画像の水平方向の位置をとり、縦軸に輝度加算値をとって、（ａ）に示すパネル領域の輝度値を垂直方向に加算した輝度プロジェクションを例示するグラフ図であり、（ｃ）及び（ｄ）は、ワク状ムラに該当しないムラ欠陥を例示する図である。 第２の実施形態に係る検査方法を例示する図である。 単純差分法による検査方法を例示する図である。 （ａ）乃至（ｃ）は、横軸に位置をとり縦軸に輝度値又はその差分値をとって単純差分法による検査結果を例示する図であり、（ａ）は図１６に示す画素列Ｑ_Ｌに沿った輝度プロファイルを示し、（ｂ）は（ａ）に示すプロファイルを１絵素分ずらした輝度プロファイルを示し、（ｃ）は（ａ）から（ｂ）を減じた単純差分プロファイルを示す。 （ａ）乃至（ｃ）は、横軸に位置をとって一次移動平均差分法による検査結果を例示する図であり、（ａ）は縦軸に輝度値をとって図１６に示す画素列Ｑ_Ｌに沿った輝度プロファイルから後方移動平均Ａ_Ｊを求める方法を示し、（ｂ）は縦軸に輝度値をとってこの輝度プロファイルから前方移動平均Ｂ_Ｊを求める方法を示し、（ｃ）は縦軸に（Ｂ_Ｊ−Ａ_Ｊ）の値をとって一次移動平均差分のプロファイルを示す。 （ａ）乃至（ｃ）は、横軸に位置をとり、縦軸に輝度差をとって、欠陥部分の輝度差プロファイルを例示するグラフ図であり、（ａ）は第２の実施形態（移動平均絵素比較法）に係る検査方法による結果を示し、（ｂ）は第１の比較例（単純差分法）による結果を示し、（ｃ）は第２の比較例（一次移動平均差分法）による結果を示す。 横軸に輝度値をとり、縦軸に画素数をとって、正常部及び欠陥部の輝度値の分布を例示するグラフ図である。 （ａ）は微小欠陥がある素子像を例示する画像図であり、（ｂ）は正常な素子像を例示する画像図であり、（ｃ）はそれらの輝度プロファイルを例示するグラフ図であり、（ｄ）は（ａ）と（ｂ）との差画像を例示する画像図である。 第３の実施形態に係る検査方法を例示する図であり、（ａ）は微小欠陥がある素子像を例示する画像図であり、（ｂ）は正常な素子像を例示する画像図であり、（ｃ）はそれらの輝度プロファイルをそのまま重ね合わせたグラフ図であり、（ｄ）は輝度プロファイルを−０．５画素分ずらして重ね合わせたグラフ図であり、（ｅ）は輝度プロファイルを＋０．５画素分ずらして重ね合わせたグラフ図であり、（ｆ）は合成差画像を例示する画像図である。 （ａ）は、ゴーストの検査を行う際に液晶パネルに表示させるテストパターンを例示する図であり、（ｂ）は、液晶パネルに出現したゴーストを例示する図である。 （ａ）は、クロストークの検査を行う際に液晶パネルに表示させるテストパターンを例示する図であり、（ｂ）は、液晶パネルに出現したクロストークを例示する図である。 （ａ）は、横軸に画像の水平方向における位置をとり、縦軸に輝度加算値をとって、ゴーストを含む領域の輝度加算プロファイルを例示するグラフ図であり、（ｂ）は横軸に画像の水平方向における位置をとり、縦軸に（ａ）に示す輝度加算プロファイルの一次移動平均差分をとって、ゴーストを含む領域の一次移動平均差分プロファイルを例示するグラフ図である。 （ａ）は、横軸に画像の水平方向における位置をとり、縦軸に輝度加算値をとって、クロストークを含む領域の輝度加算プロファイルを例示するグラフ図であり、（ｂ）は横軸に画像の水平方向における位置をとり、縦軸に（ａ）に示す輝度加算プロファイルの一次移動平均差分をとって、クロストークを含む領域の一次移動平均差分プロファイルを例示するグラフ図である。

符号の説明

１ 検査装置、２ ステージ、３ バックライト、４ 検査台、５ ＣＣＤカメラ、６ コンピューター、Ａ０ 撮像画像、Ａ１ 平均画像、Ａ２ 背景画像、Ａ３ 差画像、Ａ４ 強度強調画像、Ａ５ 方向強調画像、Ａ６ ムラ候補ラベル画像、Ｂ_Ｇ 背景、ＣＴ クロストーク、Ｄ ムラ欠陥、Ｅ 絵素像、Ｇ 疑似ムラ、Ｇｈ ゴースト、Ｈ_Ｂ 背景部分のヒストグラム、Ｈ_Ｄ ムラ欠陥部分のヒストグラム、Ｈ_ＯＫ 正常部の画素の輝度値のヒストグラム、Ｈ_ＮＧ 欠陥部の画素の輝度値のヒストグラム、Ｊ、Ｊ_１、Ｊ_２ 素子像、Ｊ_Ｒ 赤色素子像、Ｊ_Ｇ 緑色素子像、Ｊ_Ｂ 青色素子像、Ｌ 液晶パネル、Ｐ_Ｂ 黒色パターン、Ｐ_Ｗ 白色パターン、Ｑ 画素、Ｑ_Ｌ 画素列、Ｒ 液晶パネルの表示領域に相当する領域、Ｔ_Ｇ、Ｔ_ＣＴ 領域

Claims (12)

1. 平面表示パネルを複数回撮像して複数枚の撮像画像を取得し、前記複数枚の撮像画像を加算して平均画像を作成する工程と、
   前記平均画像を縮小した後拡大することにより、前記平均画像から背景画像を作成し、前記平均画像と前記背景画像との差画像を作成する工程と、
   前記差画像からムラ欠陥を抽出する工程と、
   前記抽出されたムラ欠陥をその形状及び大きさに基づいて分類する工程と、
   を備えたことを特徴とする平面表示パネルの検査方法。
2. 平面表示パネルを撮像して撮像画像を取得する撮像手段と、
   複数枚の前記撮像画像を加算して平均画像を作成し、前記平均画像を縮小した後拡大することにより前記平均画像から背景画像を作成し、前記平均画像と前記背景画像との差画像を作成し、前記差画像からムラ欠陥を抽出し、前記抽出されたムラ欠陥をその形状及び大きさに基づいて分類する演算手段と、
   を備えたことを特徴とする平面表示パネルの検査装置。
3. コンピューターに、
   平面表示パネルの複数枚の撮像画像を加算して平均画像を作成する手順と、
   前記平均画像を縮小した後拡大することにより、前記平均画像から背景画像を作成し、前記平均画像と前記背景画像との差画像を作成する手順と、
   前記差画像からムラ欠陥を抽出する手順と、
   前記抽出されたムラ欠陥をその形状及び大きさに基づいて分類する手順と、
   を実行させることを特徴とする平面表示パネルの検査プログラム。
4. 複数色の発光素子が一の方向に配列された絵素がマトリクス状に配列された平面表示パネルの検査方法であって、
   前記平面表示パネルを撮像して画像を取得する工程と、
   前記画像において、前記平面表示パネルの一の前記発光素子に対応する領域における輝度値の平均値と、前記一の発光素子から前記一の方向に前記一絵素分離隔した他の前記発光素子に対応する領域における輝度値の平均値との差の値を求める工程と、
   を備えたことを特徴とする平面表示パネルの検査方法。
5. 複数色の発光素子が一の方向に配列された絵素がマトリクス状に配列された平面表示パネルの検査装置であって、
   前記平面表示パネルを撮像して画像を取得する撮像手段と、
   前記画像において、前記平面表示パネルの一の前記発光素子に対応する領域における輝度値の平均値と、前記一の発光素子から前記一の方向に前記一絵素分離隔した他の前記発光素子に対応する領域における輝度値の平均値との差の値を求める演算手段と、
   を備えたことを特徴とする平面表示パネルの検査装置。
6. 複数色の発光素子が一の方向に配列された絵素がマトリクス状に配列された平面表示パネルの検査プログラムであって、
   コンピューターに、
   前記平面表示パネルの画像において、前記平面表示パネルの一の前記発光素子に対応する領域における輝度値の平均値と、前記一の発光素子から前記一の方向に前記一絵素分離隔した他の前記発光素子に対応する領域における輝度値の平均値との差の値を求める手順を実行させることを特徴とする平面表示パネルの検査プログラム。
7. 平面表示パネルを撮像して画像を取得する工程と、
   前記画像における前記平面表示パネルの一の発光素子に相当する一の領域から、他の発光素子に相当する他の領域を、前記一の領域と前記他の領域との位置関係を前記画像の画素の大きさ未満の距離だけずらした上で減算して、複数枚の差画像を作成する工程と、
   前記複数枚の差画像における相互に対応する画素について、輝度値が最も小さい画素を選択することにより、前記複数枚の差画像を組み合わせた合成差画像を作成する工程と、
   を備えたことを特徴とする平面表示パネルの検査方法。
8. 平面表示パネルを撮像して画像を取得する撮像手段と、
   前記画像における前記平面表示パネルの一の発光素子に相当する一の領域から、他の発光素子に相当する他の領域を、前記一の領域と前記他の領域との位置関係を前記画像の画素の大きさ未満の距離だけずらした上で減算して、複数枚の差画像を作成し、前記複数枚の差画像における相互に対応する画素について、輝度値が最も小さい画素を選択することにより、前記複数枚の差画像を組み合わせた合成差画像を作成する演算手段と、
   を備えたことを特徴とする平面表示パネルの検査装置。
9. コンピューターに、
   平面表示パネルの画像における前記平面表示パネルの一の発光素子に相当する一の領域から、他の発光素子に相当する他の領域を、前記一の領域と前記他の領域との位置関係を前記画像の画素の大きさ未満の距離だけずらした上で減算して、複数枚の差画像を作成する手順と、
   前記複数枚の差画像における相互に対応する画素について、輝度値が最も小さい画素を選択することにより、前記複数枚の差画像を組み合わせた合成差画像を作成する手順と、
   を実行させることを特徴とする平面表示パネルの検査プログラム。
10. 検査用パターンを表示した平面表示パネルを撮像して、その垂直方向が前記平面表示パネルの表示領域の垂直方向と一致した画像を取得する工程と、
    前記画像における前記検査用パターンに相当する領域の直下域において、前記垂直方向に配列された画素列の輝度値を加算して輝度加算プロファイルを作成する工程と、
    前記輝度加算プロファイルについて一次移動平均差分プロファイルを作成する工程と、
    を備えたことを特徴とする平面表示パネルの検査方法。
11. 平面表示パネルを撮像して画像を取得する撮像手段と、
    前記画像における前記検査用パターンに相当する領域の直下域において、前記垂直方向に配列された画素列の輝度値を加算して輝度加算プロファイルを作成し、前記輝度加算プロファイルについて一次移動平均差分プロファイルを作成する演算手段と、
    を備え、
    前記撮像は、前記平面表示パネルに検査用パターンを表示させ、前記画像の垂直方向が前記平面表示パネルの表示領域の垂直方向と一致するようにして行うことを特徴とする平面表示パネルの検査装置。
12. コンピューターに、
    検査用パターンを表示した平面表示パネルの画像であって、その垂直方向が前記平面表示パネルの表示領域の垂直方向と一致した画像について、前記画像における前記検査用パターンに相当する領域の直下域において、前記垂直方向に配列された画素列の輝度値を加算して輝度加算プロファイルを作成する手順と、
    前記輝度加算プロファイルについて一次移動平均差分プロファイルを作成する手順と、
    を実行させることを特徴とする平面表示パネルの検査プログラム。