JP2009128083A - 画質検査装置および画質検査方法 - Google Patents

Abstract

【課題】二次元画像の欠陥強度を高精度かつ安定に算出することのできる画質検査装置および画質検査方法を提供する。
【解決手段】 ＣＣＤカメラ１から出力されるＲＧＢ撮像画像データは、画質検査装置２に入力される。画質検査装置２は、検査対象となる二次元画像の検査領域に対して後述する補正を行う補正手段２１と、補正手段２１により補正された後の上記二次元画像の反対色成分を取得する反対色成分取得手段２２と、反対色成分取得手段２２により取得された反対色成分を用いて、欠陥候補を抽出する欠陥候補抽出手段２３と、欠陥候補抽出手段２３で抽出された領域について欠陥強度を算出する欠陥強度算出手段２４と、欠陥強度算出手段２４により算出された欠陥強度に基づいて欠陥の有無を判定する判定手段２５と、を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、二次元画像の画質を検査する画質検査装置および画質検査方法に関する。

表示デバイスの製造工程では、組立工程に移行する前にパネル単体で欠陥検査が行われている。これはパネル製造工程で発生する画素欠陥を検査し、組立て前に欠陥箇所のリペアを行い、あるいはリペア不可能なパネルは次工程に送らず処分するためである。

従来のような検査員による目視検査では、個体差、バラツキが多く、高精度に検査することが困難であり、また、近年の表示デバイスの大型化、高精細化に伴い、広範囲を短時間で検査することも困難になっているため、ムラ欠陥の検査においても自動検査装置への代替が望まれている。

検査対象は、表示デバイス、撮像デバイス、投影デバイス上に生じるムラ欠陥である。ムラは、製造工程におけるガラス基板の膜厚の変化や、カラーフィルタの膜厚の変化、液晶の配向異常など様々な要因によって生じる。塊状のムラや帯状のムラなど、形状、向き、発生位置、サイズ（周波数）は様々である。

表示デバイスを検査対象とした従来の自動検査装置としては、検査対象デバイスに正対する位置に高画素のモノクロＣＣＤカメラに撮影レンズを組合せ、検査対象デバイスを撮像するものが知られている。カメラは被検査パネルに対して精度よく上下、左右とも傾き調整をした状態で設置される。

撮像された画像は、画像データのノイズ補正を行う「画像補正処理」、欠陥候補を抽出する「欠陥候補抽出処理」、抽出された欠陥候補の面積、体積、コントラスト等の特徴量を計算する「特徴量計算処理」、計算された特徴量と予め設定された閾値とを比較して欠陥であるか否かを判断する「判定処理」を経て、検査結果データとして出力される。

図１０は、輝度に対するＭＴＦ特性を利用した画質検査装置による検査手順を示すフローチャートである。

この手法は、欠陥の強度を、その欠陥のコントラストとその欠陥形状に対する認識限界（JND）コントラストとの比で表現し、“Ｓｅｍｕ“という単位で、客観的な計量値として表現しようとするものであり、検査対象の多様な変化（背景輝度や欠陥形状など）を考慮している。

尚、計量単位“Ｓｅｍｕ“は、２００２年にＳＥＭＩスタンダードにおいて提案されているものである。

まず、ＭＴＦ特性とは、図１１（ａ）に示すような明暗の正弦波状の縞パターンにおいて、人間が認識感知することのできる限界のコントラスト変化の逆数で表される感度特性であり、空間周波数に対する人間の視覚感度特性は図１１（ｂ）に示すような或る周波数でピークを有する特性曲線となる。すなわち、人間の視覚は或る細かさに敏感であることが示される。

具体的には、図１１（ｃ）に示すように、或る視角の範囲にある波数の正弦波を表示させたとき、空間周波数は、

空間周波数(cpd)＝波数／視角（度） ・・・式（１）
で表され、また、認識限界（Ｃ_ＪＮＤ、ＪＮＤ：just noticeable difference）コントラストは、感知できる最小輝度変化を“ΔＬ“、背景輝度を“Ｌ_ＢＧ“とした場合、

Ｃ_ＪＮＤ＝ΔＬ／Ｌ_ＢＧ×１００ ・・・式（２）
で表される。そして、式（１）と式（２）の逆数の関係がＭＴＦ特性“Ｓ_ＭＴＦ“となる。

但し、画質検査に用いるためには、２次元のＭＴＦ特性への拡張が必要になる。なお、２次元のＭＴＦ特性に関しては、角度による感度の違いも報告されている。

図１７の「画像補正処理」では、ステップＳ００１において、入力された画像データに対して、光学特性の補正、シェーディング補正、欠陥サイズへの対応及び高周波ノイズ除去等のため、縮小処理及び平滑化処理等の前処理を行う。

「欠陥候補抽出処理」では、ステップＳ００２において、ラプラシアン型、ソーベル型、射影等の強調フィルタにより欠陥候補の輝度差を強調する。次に、ステップＳ００３において、輝度差が強調された画像を閾値で２値化し、当該閾値を超過した部分（あるいは満たない部分）を欠陥候補として抽出して出力する。

特徴量計算処理では、ステップＳ００４において、「欠陥候補抽出処理」で抽出された欠陥候補を正規化した欠陥形状を生成する。正規化は、例えば、欠陥候補内部の最大輝度と欠陥候補周辺の輝度から行う。

次に、ステップＳ００５では、正規化された欠陥形状に対して２次元フーリエ変換等の処理を行い、欠陥形状を形成する周波数成分“Ｐｏｗｅｒ（ｕ（ｈ，ｖ））”を抽出する。ここで、ｕ（ｈ，ｖ）は空間周波数である。

一方、ステップＳ００６では、空間周波数“（ｕ（ｈ，ｖ））”、背景輝度“Ｌ_ＢＧ”、欠陥の大きさ“（Ｘ，Ｙ）”及び角度方向“φ”等をそれぞれパラメータとして、２次元に拡張されたＭＴＦ特性
“Ｓ_ＭＴＦ（ｕ（ｈ，ｖ），Ｌ_ＢＧ，Ｘ，Ｙ，φ）“
を計算する。

また、ステップＳ００７では、欠陥領域の輝度値と欠陥周辺の輝度値から、式（２）より、欠陥のコントラスト“Ｃ_Ｘ”を算出しておく。

次に、ステップＳ００８では、得られた周波数成分“Ｐｏｗｅｒ（ｕ（ｈ，ｖ））”と２次元ＭＴＦ特性
“Ｓ_ＭＴＦ（ｕ（ｈ，ｖ），Ｌ_ＢＧ，Ｘ，Ｙ，φ）“
とから、次式により欠陥形状に対する認識限界コントラスト“Ｃ_ＪＮＤ“を計算する。

最後に、ステップＳ００９では、欠陥のコントラスト“Ｃ_Ｘ“と欠陥形状に対する認識限界コントラスト“Ｃ_ＪＮＤ“から、次式により欠陥強度（Ｓｅｍｕ）を計算する。
Ｓｅｍｕ＝Ｃ_Ｘ／Ｃ_ＪＮＤ ・・・式（４）

「判定処理」では、ステップＳ０１０において、「特徴量計算手順」で計算された欠陥強度（Ｓｅｍｕ）と予め設定された閾値とを比較して欠陥であるか否かを判断し、もし、欠陥であると判断された場合には、ステップＳ０１１において、検出された欠陥の情報を出力データにまとめる。

「特徴量計算処理」および「判定処理」は、「欠陥候補抽出処理」で抽出された全ての候補領域に対して実行される。
特開２００５−３２６３２３号公報 情学誌Vol.60, No.2, p129-136, 2006 視覚系空間周波数特性に基づく輝度ムラ強度定量化手法，岸卓人 SEMI D31-1102 FPD画質検査における輝度ムラの計量単位（Semu）の定義 日本写真学会誌Vol.65, No.2, p121-127, 2002 視覚系空間周波数応答の方向依存性（１），石原徹弥 日本写真学会誌Vol.65, No.2, p128-133, 2002 視覚系空間周波数応答の方向依存性（２），石原徹弥

上記のＭＴＦ特性を利用した画質検査を色ムラの欠陥強度算出に適用するために、反対色成分を利用することが考えられる。

物体の色を表すのに、一般的には、CIELAB表色系（国際照明委員会CIEにより規格化）が使用されるが、評価の際に基準条件（光源(D65)、照度(1000lx)、背景輝度(L^＊=50のグレー)、サンプルサイズ(4度以上)、サンプルは均一色）を満たす必要があり、基準条件に合わない場合には、観察条件に応じて係数を設定する必要が生じる。しかしながら、発生する色ムラは多種多様であり、光源、背景条件も様々であるため、基準条件に合わすことは難しく、単純にCIELABを適用することは困難である。

そこで、検査対象の三刺激値画像を取得し、三刺激値を反対色成分に変換し、それぞれの反対色成分のMTFによる認識限界コントラストと色ムラの反対色成分におけるコントラストの比を求め、その比を重み付け積算することにより、色ムラの欠陥強度を算出することができる。

ここで反対色成分とは、Heringの反対色説（網膜には、白−黒、赤−緑、青−黄に応答する3種の受光器が存在し、すべての色の特性は、これらの受光器の応答量の割合で示される）に基づくものであり、黄色味の赤色はあるが、緑色味の赤色はないという経験的事実を良く説明し、人間の色覚特性を良く表すものである。w/kは輝度成分であり、r/gは赤−緑、b/yは青−黄に対する色度成分である。参考に、図１２に三刺激値と反対色成分の分光特性を示す。

三刺激値（X, Y, Z）から反対色成分(w/k, r/g, b/y)の各値(wk, rg, by)への変換は、次式に示す行列演算により行われる。

また、図１３にある条件にいて１つの反対色成分のみを変化させ他の２つの成分を固定としたときのCIELAB表色系上で挙動例を示す。図１３に示すａ^＊ｂ^＊平面において、色度成分r/gはａ^＊軸にほぼ水平に変化し、色度成分b/yはややｂ^＊軸に対し若干の傾きをもった変化をしており、それぞれ赤−緑、青−黄の方向に変化している様子がわかる。輝度成分w/k成分はほとんど変化せず色度成分が除かれている様子がわかる。図１３に示すＬ^＊ｃ^＊平面においては、輝度成分w/kのみ大きく変化し、色度成分r/g、b/yはほとんど変化しない。このように、上記の式（５）により、反対色成分変換は妥当に行われている。尚、他の条件では、それぞれを平行移動させたところを軸として変化することになる。

反対色成分でのコントラストの算出はそれぞれ、上記の式（２）と同様、
Ｃ_ｗｋ＝Δｗｋ／ＢＧ_ｗｋ×１００ ・・・式（６）
Ｃ_ｒｇ＝Δｒｇ／ＢＧ_ｒｇ×１００ ・・・式（７）
Ｃ_ｂｙ＝Δｂｙ／ＢＧ_ｂｙ×１００ ・・・式（８）
で表される。

反対色成分のＭＴＦの傾向を図１４に示す。輝度成分w/kは、或る周波数でピークを有する特性曲線となり、図１１（ｂ）に示す輝度に対するＭＴＦと同様の傾向をもち、人間の輝度成分に対する視覚は或る細かさに敏感であることを示している。これに対し、色度成分r/g、b/yは、高周波に向かうほど、感度が低下する特性曲線を有し、輝度成分に対する傾向とは異なる傾向となる。
反対色成分における欠陥強度は、反対色成分における欠陥のコントラスト（C_wk、C_rg、C_by）と、それぞれ対応する反対色成分のMTFによって得られる認識限界コントラスト（C_JNDwk、C_JNDrg、C_JNDby）により以下の式で算出される。
Ｓｅｍｕ_ｗｋ＝Ｃ_ｗｋ／Ｃ_{ＪＮＤｗｋ} ・・・式（９）
Ｓｅｍｕ_ｒｇ＝Ｃ_ｒｇ／Ｃ_{ＪＮＤｒｇ} ・・・式（１０）
Ｓｅｍｕ_ｂｙ＝Ｃ_ｂｙ／Ｃ_{ＪＮＤｂｙ} ・・・式（１１）

しかし、カラー画像入力による色ムラ検査を行う場合、以下の問題点が挙げられる。
（１）反対色成分のうち、r/g成分、b/y成分は、図１２に示すように、負値をとる場合がある。そのため、r/g成分、b/y成分の背景値が０近傍をとる場合、符号変化により、算出されるコントラストが著しく変動してしまう。例えば、正弦状の輝度分布の円欠陥に対し、JNDコントラストを実験的に求め、式（６）〜（９）の算出式でコントラストを計算すると、b/y成分において、正負にばらつき傾向を得ることができない。
（２）色ムラは、反対色成分が複雑に混合したものといえ、１つの成分だけでなく他の成分の背景値の影響が現れる。現状の１つの成分の背景値のみを考慮し欠陥強度を算出する手法では、反対色成分が複雑に混合した欠陥の強度を客観的に表現することは困難である。
（３）Ｓｅｍｕ値はそれぞれの反対色成分のJNDコントラストに対する比で定量化しているが、ある成分での比と別の成分での比が同じ値でも、反対色成分により、その比と目立ち具合との関係は異なる。各反対色成分で同一のSEMU値を示す場合でも、同一の目立ち具合とはならない。言い換えると、各反対色成分で、１つの成分のみ変化させた際、同じ目立ち具合になった状態でのＳｅｍｕ値を算出した場合、等しいＳｅｍｕ値とはならない。
（４）色ムラは、反対色成分が複雑に混合したものといえ、現状のように１つの成分に対する欠陥強度だけでは、反対色成分が複雑に混合した結果初めて目立って見えるような欠陥の強度を客観的に表現することは困難である。

本発明の目的は、二次元画像の欠陥強度を高精度かつ安定に算出することのできる画質検査装置および画質検査方法を提供することにある。

本発明の画質検査装置は、二次元画像の画質を検査する画質検査装置において、検査対象となる二次元画像の反対色成分を取得する反対色成分取得手段と、前記反対色成分取得手段により取得された反対色成分を用いて、前記二次元画像の欠陥強度を認識限界コントラストとの比として算出する欠陥強度算出手段と、を備え、前記欠陥強度算出手段は、複数の反対色成分を用いて特定の反対色成分についての欠陥強度を算出することを特徴とする。
この画質検査装置によれば、複数の反対色成分を用いて特定の反対色成分についての欠陥強度を算出するので、高精度かつ安定に欠陥強度を算出できる。

前記欠陥強度算出手段により算出された前記欠陥強度に基づいて前記二次元画像の画質を判定する判定手段を備えてもよい。

前記欠陥強度算出手段は、検査対象となる第１の二次元画像の前記反対色成分取得手段により取得された反対色成分を用いて第１の欠陥強度を算出するとともに、検査対象となる第２の二次元画像の前記反対色成分取得手段により取得された反対色成分を用いて第２の欠陥強度を算出し、前記判定手段は、前記欠陥強度算出手段で算出された前記第１の欠陥強度および前記第２の欠陥強度を比較することで前記第１の二次元画像および前記第２の二次元画像の画像差分を判定してもよい。

前記欠陥強度算出手段は、特定の反対色成分の前記欠陥強度を算出するに際して、すべての反対色成分の背景値を使用してもよい。

前記欠陥強度算出手段は、特定の反対色成分の前記欠陥強度を算出するのに必要な欠陥コントラストの算出に際して、当該特定の反対色成分での欠陥領域と背景の差分を輝度成分での背景値で除算することにより当該欠陥コントラストを算出してもよい。

前記欠陥強度算出手段は、各反対色成分について算出された欠陥強度に重み付けすることで総合的な欠陥強度を算出してもよい。

前記反対色成分取得手段により取得された反対色成分を用いて欠陥候補を抽出する欠陥候補抽出手段を備え、前記欠陥候補抽出手段は、すべての反対色成分に基づく抽出結果の論理和を、前記欠陥強度算出手段による前記欠陥強度の算出対象となる欠陥候補として抽出してもよい。

本発明の画質検査方法は、二次元画像の画質を検査する画質検査方法において、検査対象となる二次元画像の反対色成分を取得するステップと、前記反対色成分を取得するステップにより取得された反対色成分を用いて、前記二次元画像の欠陥強度を認識限界コントラストとの比として算出するステップと、を備え、前記欠陥強度を算出するステップでは、複数の反対色成分を用いて特定の反対色成分についての欠陥強度を算出することを特徴とする。
この画質検査方法によれば、複数の反対色成分を用いて特定の反対色成分についての欠陥強度を算出するので、高精度かつ安定に欠陥強度を算出できる。

前記欠陥強度を算出するステップでは、特定の反対色成分の前記欠陥強度を算出するに際して、すべての反対色成分の背景値を使用してもよい。

前記欠陥強度を算出するステップでは、特定の反対色成分の前記欠陥強度を算出するのに必要な欠陥コントラストの算出に際して、当該特定の反対色成分での欠陥領域と背景の差分を輝度成分での背景値で除算することにより当該欠陥コントラストを算出してもよい。

前記欠陥強度を算出するステップでは、各反対色成分について算出された欠陥強度に重み付けすることで総合的な欠陥強度を算出してもよい。

前記反対色成分を取得するステップにより取得された反対色成分を用いて欠陥候補を抽出するステップを備え、前記欠陥候補を抽出するステップでは、すべての反対色成分に基づく抽出結果の論理和を、前記欠陥強度算出手段による前記欠陥強度の算出対象となる欠陥候補として抽出してもよい。

本発明の画質検査装置によれば、複数の反対色成分を用いて特定の反対色成分についての欠陥強度を算出するので、高精度かつ安定に欠陥強度を算出できる。

本発明の画質検査方法によれば、複数の反対色成分を用いて特定の反対色成分についての欠陥強度を算出するので、高精度かつ安定に欠陥強度を算出できる。

以下、図１〜図９を参照して、本発明による画質検査装置の実施形態について説明する。

図１は、一実施形態の画質検査装置の構成を示すブロック図である。

検査対象デバイス３に正対する位置には、撮影レンズを組合せた高画素のモノクロＣＣＤカメラ１が配置され、これにより検査対象デバイスを撮像する。ＣＣＤカメラ１は被検査パネルに対して、精度よく上下、左右とも傾き調整をした状態で設置される。

また、モノクロＣＣＤカメラ１の撮影レンズと検査対象デバイス３の間には、ＲＧＢ波長の光をそれぞれ透過するＲＧＢカラーフィルタ１１Ｒ，１１Ｇ，１１Ｂを有するターレット１１が挿入され、ターレット１１はステッピングモータやサーボモータなどの回転駆動部に支持されて高速に回転、位置決めが可能な構造となっている。ターレットは撮影シーケンスと連動してプログラマブルに回転し、高速に任意のフィルタ選択が可能である。

ターレットとモノクロカメラを組み合わせた構成に代えて、ターレットを用いずにカラーフィルタを内蔵した３ＣＣＤカメラによる構成も可能である。

また、ＲＧＢカラーフィルタの代わりに、モノクロカメラの分光特性も考慮したうえで、ＸＹＺ三刺激値の画像を直接撮像できるように設計したＸ，Ｙ，Ｚフィルタを用いる、あるいは2次元色彩計を使用するなどして、ＸＹＺ三刺激値の画像を直接入力する構成も可能である。

ＣＣＤカメラ１から出力されるＲＧＢ撮像画像データは、画質検査装置２に入力される。

画質検査装置２は、検査対象となる二次元画像の検査領域に対して後述する補正を行う補正手段２１と、補正手段２１により補正された後の上記二次元画像の反対色成分を取得する反対色成分取得手段２２と、反対色成分取得手段２２により取得された反対色成分を用いて、欠陥候補を抽出する欠陥候補抽出手段２３と、欠陥候補抽出手段２３で抽出された領域について欠陥強度を算出する欠陥強度算出手段２４と、欠陥強度算出手段２４により算出された欠陥強度に基づいて欠陥の有無を判定する判定手段２５と、を備える。

補正手段２１の機能は後述するステップＳ２０１の処理に、反対色成分取得手段２２の機能は後述するステップＳ２０２〜ステップＳ２０３の処理に、欠陥候補抽出手段２３の機能は後述するステップＳ２０４〜ステップＳ２０５の処理に、欠陥強度算出手段２４の機能は後述するステップＳ２０７〜ステップＳ２１２の処理に、判定手段２５の機能は後述する「判定処理」に、それぞれ対応する。

図２は、画質検査装置２による検査手順を示すフローチャートである。図２に示すように、検査手順は、入力されるＲＧＢ画像データを補正する「画像補正処理」と、ＲＧＢ画像からw/k, r/g, b/yの反対色画像に変換する「画像変換処理」と、各画像から欠陥候補を抽出する「欠陥候補抽出処理」と、抽出された欠陥候補の欠陥強度Ｓｅｍｕ値を計算する「特徴量計算処理」、計算された特徴量（Ｓｅｍｕ値）と予め設定された閾値とを比較して欠陥であるか否かを判断する「判定処理」で構成される。

まず、「画像補正処理」では、ステップＳ２０１において、前処理として、ＣＣＤカメラ１から入力された各ＲＧＢ画像に対して、光学特性の補正、欠陥サイズへの対応及び高周波ノイズ除去等のため、シェーディング補正、縮小処理及び平滑化処理等を行う。

次に、「画像変換処理」では、ステップＳ２０２において、ＲＧＢ画像を３枚の三刺激値画像（Ｘ，Ｙ，Ｚ）に変換し出力する。ステップＳ２０３では、上記の式（５）を用いて、入力された３枚の三刺激値画像を３枚の反対色成分画像(w/k, r/g, b/y)に変換し、出力する。

「欠陥候補抽出処理」では、ステップＳ２０４において、入力された各反対色成分画像(w/k, r/g, b/y)に対して、ラプラシアン型、ソーベル型、射影等の強調フィルタにより欠陥候補の反対色成分値の差を強調する。そして、ステップＳ２０５では、反対色成分値の差が強調された画像を閾値で２値化し、当該閾値を超過した部分（あるいは満たない部分）を欠陥候補として抽出して出力する。

次に、ステップＳ２０６では、それぞれ、ステップＳ２０４〜ステップＳ２０５の処理により各反対色成分画像に対して抽出された欠陥候補領域の論理和（ＯＲ）をとり、全ての欠陥候補領域を抽出する。例えば、図３のようにb/y成分でのみ候補領域が抽出された場合にも、b/y成分だけでなく、w/k成分、r/g成分でも該当する領域に対し「特徴量計算処理」を実行する。

「特徴量計算処理」では、ステップＳ２０７において、モノクロ画像入力時と同様、欠陥候補の正規化を行い、ステップＳ２０８において、欠陥形状を形成する周波数成分
Ｐｏｗｅｒ_ｉ（ｕ_ｈ，ｕ_ｖ）
を抽出する。ここで、ｉは各反対色成分w/k.、r/g、b/yである。

一方、ステップＳ２０９において、空間周波数ｕ_ｈ、ｕ_ｖ、全ての反対色成分での背景値ＢＧ_ｗｋ、ＢＧ_ｒｇ、ＢＧ_ｂｙ、欠陥の大きさＸ，Ｙ及び角度方向φ等をそれぞれパラメータとして、２次元に拡張されたＭＴＦ特性Ｓ_ＭＴＦ（ｕ_ｈ，ｕ_ｖ，ＢＧ_ｗｋ，ＢＧ_ｒｇ，ＢＧ_ｂｙ，Ｘ，Ｙ，φ）を計算する。ここでは、他の背景値の影響を考慮し、全ての反対色成分での背景値を使用する。

また、ステップＳ２１０においては、欠陥領域の各反対色成分値と輝度成分w/kの背景値から、下式より、各反対色成分における欠陥コントラストＣ_iを算出する。
Ｃ_ｗｋ＝Δｗｋ／ＢＧ_ｗｋ×１００ ・・・式（１３）
Ｃ_ｒｇ＝Δｒｇ／ＢＧ_ｗｋ×１００ ・・・式（１４）
Ｃ_ｂｙ＝Δｂｙ／ＢＧ_ｗｋ×１００ ・・・式（１５）

このように、コントラスト計算は、いずれの反対色成分においても輝度成分w/k背景値で除算することにより行う。

次に、ステップS２１１において、得られた周波数成分Ｐｏｗｅｒ_ｉ（ｕ_ｈ，ｕ_ｖ）と２次元ＭＴＦ特性Ｓ_ＭＴＦ（ｕ_ｈ，ｕ_ｖ，ＢＧ_ｉ，Ｘ，Ｙ，φ）から、次式により対象とする反対色成分における欠陥形状に対する認識限界コントラストＣ_ＪＮＤｉを計算する。

最後に、ステップＳ２１２において、対象とする反対色成分における欠陥のコントラストＣ_ｉと欠陥形状に対する認識限界コントラストＣ_ＪＮＤｉから、上記の式（９）〜（１１）により、対象とする反対色成分に対する欠陥強度（Ｓｅｍｕ）を計算する。

「判定処理」では、ステップＳ２１２において、「特徴量計算処理」により算出された各反対色成分(w/k, r/g, b/y)における欠陥強度Ｓｅｍｕ_ｗｋ，Ｓｅｍｕ_ｒｇ，Ｓｅｍｕ_ｂｙを重み付け関数ｆ（Ｓｅｍｕ_ｉ）により、各反対色成分において同一の目立ち具合の欠陥が同一の欠陥強度となるように重み付けし、総合欠陥強度関数ｇ（Ｓｅｍｕ_ｗｋ，Ｓｅｍｕ_ｒｇ，Ｓｅｍｕ_ｂｙ）により総合的な欠陥強度（Ｓｅｍｕ）を算出する。

ここで、重み付け関数ｆ（Ｓｅｍｕ_ｉ）としては、例えば、
ｆ（Ｓｅｍｕ_ｉ）＝Ｓｅｍｕ_ｉ ^α ・・・式（１７）
などを用い、総合欠陥強度関数ｇ（Ｓｅｍｕ_ｗｋ，Ｓｅｍｕ_ｒｇ，Ｓｅｍｕ_ｂｙ）として、
Ｓｅｍｕ＝Ｓｅｍｕ_ｗｋ ^α×Ｓｅｍｕ_ｒｇ ^β×Ｓｅｍｕ_ｂｙ ^γ ・・・式（１８）
などを用いる。

ステップＳ２１３では、計算された総合的な欠陥強度（Ｓｅｍｕ）と予め設定された閾値とを比較して欠陥であるか否かを判断し、もし、欠陥であると判断された場合には、ステップＳ２１４において、検出された欠陥の情報を出力データにまとめる。

以上のように、本実施形態の画質検査装置によれば、各反対色成分のコントラストを各反対色成分での欠陥領域と背景の差分を輝度成分w/kでの背景値で除算することで取得することにより、各反対色成分の背景値が０近傍の際に生じる符号変化の不具合が改善できる。

また、各反対色成分におけるMTF特性を全ての反対色成分における背景値の関数として求めることにより、他の成分の背景値の影響を考慮できる。

さらに、各反対色成分で算出される欠陥強度を重み付け関数で補正することにより、反対色成分において同一の目立ち具合の欠陥を同一の欠陥強度として表現できる。

さらにまた、各反対色成分のいずれかで抽出される全ての欠陥候補領域に対し、全ての反対色成分での欠陥強度を算出し、次に、各反対色成分で算出される補正欠陥強度から、総合欠陥強度関数を用いて総合欠陥強度を算出している。このため、反対色成分が複雑に混合した結果初めて目立って見えるような欠陥の強度を客観的に表現できる。

このように、これまで客観的に定量化することができなかった、実際のデバイスで発生する様々な形状の色ムラの欠陥強度を定量化し、欠陥強度として客観的な数値を出力する高精度な検査が可能となる。

図４は、ＸＹＺ三刺激値の画像を直接入力する場合の構成例を示すブロック図である。

図４の例では、モノクロカメラの分光特性も考慮したうえで、図１におけるＲＧＢカラーフィルタの代わりに、ＸＹＺ三刺激値の画像を直接撮像できるように設計したＸ，Ｙ，Ｚフィルタ１２Ｘ，１２Ｙ，１２Ｚを備えるターレット１２を使用している。２次元色彩計を使用するなどして、ＸＹＺ三刺激値の画像を直接入力可能としてもよい。

図４に示す構成の場合、図１において、入力画像データＲ，Ｇ，Ｂを入力画像データＸ，Ｙ，Ｚに変更したものになる。この場合、画質検査装置２Ａの反対色成分取得手段２２Ａに三刺激値画像データＸ，Ｙ，Ｚが直接入力される。「画像補正処理」では、図２のステップＳ２０１の処理に代えて、前処理として、入力された各三刺激値画像データＸ，Ｙ，Ｚに対して、光学特性の補正、欠陥サイズへの対応及び高周波ノイズ除去等のため、シェーディング補正、縮小処理及び平滑化処理等を行う。「画像変換処理」では、ステップＳ２０２に相当する処理は不要となり、ステップＳ２０３に相当する処理により、入力された３枚の三刺激値画像を３枚の反対色成分画像(w/k, r/g, b/y)に変換し、出力する。以降の処理は、図１および図２の例と同様である。

この場合には、ＲＧＢ画像からＸＹＺ画像に変換する処理を必要としないため、処理時間の短縮が可能となる。

図５は、複数の特徴量を組み合わせて欠陥の程度を判定する画質検査装置の構成例を示すブロック図である。

図５に示すように、画質検査装置２Ｂには、欠陥強度算出手段２４に加えて、第１の特徴量計算手段、第２の特徴量計算手段・・・等の特徴量計算手段群２６が設けられ、判定手段２５Ａでは、欠陥強度算出手段２４により算出される反対色成分欠陥強度と、特徴量計算手段群２６により算出されるその他の特徴量（位置情報、サイズ、色情報、欠陥周辺領域の特徴量など）を組み合わせて欠陥の程度の判定を行う。

検査対象によっては、欠陥強度（すなわち目で感じる欠陥の度合い）だけで判断するのではなく、欠陥の種類や欠陥の発生位置などによっては、欠陥強度が小さくても不良として検出したい場合がある。欠陥強度では表現しきれない２次的な特徴量（位置情報、大きさ、色情報、欠陥周辺領域の特徴量など）と組み合わせることにより、その点を加味した上での判定が可能となる。

また、対象とする画像において、背景全体がざらついているなどの場合には、同じ欠陥強度でも視覚的に目立たなくなる場合がある。また、欠陥の近傍に他の欠陥がある場合、欠陥強度が小さくても視覚的に目立つ場合がある。このような場合に対応するため、欠陥周辺の特徴量と組み合わせることにより、補正した判定を可能としている。

図６は、ＣＣＤカメラ１のカメラ出力値／三刺激値変換パラメータによる補正を行う構成例を示すブロック図である。

図６に示すように、反対色画像を生成するに際して、反対色成分取得手段２２では、ＣＣＤカメラ１のカメラ出力値／三刺激値変換パラメータをファイル２７から読み出し、カメラ出力値を補正する。

これにより、反対色成分取得手段２２に対し、実際の三刺激値の情報を与えることができるため、精度の高い欠陥強度の算出が可能になる。

図７は分光輝度計を使用する例を示すブロック図である。

図７の例では、ＣＣＤカメラ１に加えて分光輝度計５を併用し、ＲＧＢカラーフィルタを通し検査対象デバイス３の三刺激値を測定する。図７に示すように、分光輝度計５で得られた分光輝度データは、ＣＣＤカメラ１からのＲＧＢ画像データとともに変換パラメータ生成部５１に与えられる。変換パラメータ生成部５１は、分光輝度データおよびＲＧＢ画像データからＣＣＤカメラ１のカメラ出力値／三刺激値変換パラメータを生成し、ファイル２７に格納する。このカメラ出力値／三刺激値変換パラメータは、図６の場合と同様、反対色成分取得手段２２で使用される。分光輝度の測定は、検査対象デバイスの変更時、ロット変更時、デバイス品種の変更時、あるいはメンテナンス時に行う。

このように、検査対象のデバイス３をリアルタイムに測定したカメラ出力値／三刺激値変換パラメータを使用することで、光源や撮像装置のバラツキや経時変化にも対応した欠陥強度算出が可能となる。

図８は、認識限界感度モデルパラメータを用いる構成例を示すブロック図である。

図８の例では、認識限界感度モデルパラメータを外部ファイル２８として用意し、認識限界感度モデルパラメータを画質検査装置２に与え、欠陥強度の算出に使用する。認識限界感度モデルパラメータは、各反対成分に対応する欠陥候補抽出手段２３、欠陥強度算出手段２４および判定手段２５での各処理の一部あるいは全部に渡される。

このように、認識限界感度モデルパラメータを外部から入力することにより、メンテナンス性が向上し、精度の高い欠陥強度の算出が可能になる。例えば、検査対象デバイスの特性をリアルタイムに測定し、そのデータから認識限界感度モデルパラメータを生成し使用することで、デバイス間の特性のばらつきや経時変化にも対応した欠陥強度算出が可能となる。

図９は、本発明の画質検査方法を画像差分評価装置に適用した構成例を示すブロック図である。

図９の例では、画像データＡと比較する画像データＢ（例えば画像データＡを圧縮した画像や画像データＡを伝送した画像）を画像差分評価装置６に入力し、画像データＡに対し、補正手段６１ａ、反対色成分取得手段６２ａ、欠陥強度算出手段６３ａおよび判定手段６４ａにより、画像データＢに対し、補正手段６１ｂ、反対色成分取得手段６２ｂ、欠陥強度算出手段６３ｂおよび判定手段６４ｂにより、それぞれの欠陥強度を定量化する。さらに、両者の欠陥強度を判定比較部６５で比較し、画像の変化を検査する。

このように、本発明の画質検査方法を画像差分評価装置に適用することで、画像の差分・劣化を視覚の認識限界感度に基づいた定量的な値で評価でき、客観的に理解しやすい評価値を算出できる。また、個々の形状に対する劣化を評価することができる。例えば以下のような対象に利用できる。
（１）画像圧縮性能評価
圧縮前後の画像を画像データＡ，Ｂに設定することにより行う。
（２）画像伝送性能評価
伝送前後の画像を画像データＡ，Ｂに設定することにより行う。
（３）印刷物変化の検査
マスタの印刷物を撮像した画像を画像データＡに、その後印刷したものを撮像した画像を画像Ｂに設定することにより行う。
（４）塗装物変化の検査
照明条件、対象物位置精度を安定させ、あるいは、画像処理による照明条件補正機能、対象物位置補正機能を付加し、マスタとなる塗装物を撮像した画像を画像データＡに、その後塗装したものを撮像した画像を画像Ｂに設定することにより行う。

本発明による画質検査装置は、上記実施形態に限定されることはなく、例えば、以下の形態とすることもできる。
（１）シアン、マゼンタ、イエローの各波長帯域の光をそれぞれ透過させるフィルタとモノクロカメラを組み合わせ、各波長帯域の光から反対色成分を演算して取得してもよい。
（２）XYZ等色関数の

の各波長帯域の光をそれぞれ透過させるフィルタとモノクロカメラを組み合わせ、各波長帯域の光から反対色成分を演算して取得してもよい。
具備する構成をとることを特徴とする検査装置
（３）ｘｙ表色系などで示される色度図上の独立した少なくとも３点の色度フィルタとモノクロカメラを組み合わせ、各波長帯域の光から反対色成分を演算して取得してもよい。
（４）撮像素子と撮影レンズの間に複屈折素子を具備し、モアレを除去又は軽減するようにしてもよい。

以上説明したように、本発明の画質検査装置によれば、複数の反対色成分を用いて特定の反対色成分についての欠陥強度を算出するので、高精度かつ安定に欠陥強度を算出できる。

本発明の適用範囲は上記実施形態に限定されることはない。本発明は、二次元画像の画質を検査する画質検査装置および画質検査方法に対し、広く適用することができる。

一実施形態の画質検査装置の構成を示すブロック図。 画質検査装置による検査手順を示すフローチャート。 候補領域の抽出方法を示す図。 ＸＹＺ三刺激値の画像を直接入力する場合の構成例を示すブロック図。 複数の特徴量を組み合わせて欠陥の程度を判定する画質検査装置の構成例を示すブロック図。 カメラ出力値／三刺激値変換パラメータによる補正を行う構成例を示すブロック図。 分光輝度計を使用する例を示すブロック図。 認識限界感度モデルパラメータを用いる構成例を示すブロック図。 本発明の画質検査方法を画像差分評価装置に適用した構成例を示すブロック図。 輝度に対するＭＴＦ特性を利用した画質検査装置による検査手順を示すフローチャート。 視覚感度特性等を示す図であり、（ａ）は明暗の正弦波状の縞パターンを示す図、（ｂ）は空間周波数に対する人間の視覚感度特性を示す図、（ｃ）は或る視角の範囲にある波数の正弦波を表示させた状態を示す図。 三刺激値と反対色成分の分光特性を示す図。 CIELAB表色系上で挙動例を示す図。 反対色成分のＭＴＦの傾向を示す図。

符号の説明

２ 画質検査装置
２２ 反対色成分取得手段
２３ 欠陥候補抽出手段
２４ 欠陥強度算出手段
２５ 判定手段
６２ａ 反対色成分取得手段
６３ａ 欠陥候補抽出手段
６４ａ 欠陥強度算出手段
６２ｂ 反対色成分取得手段
６３ｂ 欠陥候補抽出手段
６４ｂ 欠陥強度算出手段
６５ 判定手段

Claims (12)

1. 二次元画像の画質を検査する画質検査装置において、
   検査対象となる二次元画像の反対色成分を取得する反対色成分取得手段と、
   前記反対色成分取得手段により取得された反対色成分を用いて、前記二次元画像の欠陥強度を認識限界コントラストとの比として算出する欠陥強度算出手段と、
   を備え、
   前記欠陥強度算出手段は、複数の反対色成分を用いて特定の反対色成分についての欠陥強度を算出することを特徴とする画質検査装置。
2. 前記欠陥強度算出手段により算出された前記欠陥強度に基づいて前記二次元画像の画質を判定する判定手段を備えることを特徴とする請求項１に記載の画質検査装置。
3. 前記欠陥強度算出手段は、検査対象となる第１の二次元画像の前記反対色成分取得手段により取得された反対色成分を用いて第１の欠陥強度を算出するとともに、検査対象となる第２の二次元画像の前記反対色成分取得手段により取得された反対色成分を用いて第２の欠陥強度を算出し、
   前記判定手段は、前記欠陥強度算出手段で算出された前記第１の欠陥強度および前記第２の欠陥強度を比較することで前記第１の二次元画像および前記第２の二次元画像の画像差分を判定することを特徴とする請求項２に記載の画質検査装置。
4. 前記欠陥強度算出手段は、特定の反対色成分の前記欠陥強度を算出するに際して、すべての反対色成分の背景値を使用することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の画質検査装置。
5. 前記欠陥強度算出手段は、特定の反対色成分の前記欠陥強度を算出するのに必要な欠陥コントラストの算出に際して、当該特定の反対色成分での欠陥領域と背景の差分を輝度成分での背景値で除算することにより当該欠陥コントラストを算出することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の画質検査装置。
6. 前記欠陥強度算出手段は、各反対色成分について算出された欠陥強度に重み付けすることで総合的な欠陥強度を算出することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の画質検査装置。
7. 前記反対色成分取得手段により取得された反対色成分を用いて欠陥候補を抽出する欠陥候補抽出手段を備え、
   前記欠陥候補抽出手段は、すべての反対色成分に基づく抽出結果の論理和を、前記欠陥強度算出手段による前記欠陥強度の算出対象となる欠陥候補として抽出することを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の画質検査装置。
8. 二次元画像の画質を検査する画質検査方法において、
   検査対象となる二次元画像の反対色成分を取得するステップと、
   前記反対色成分を取得するステップにより取得された反対色成分を用いて、前記二次元画像の欠陥強度を認識限界コントラストとの比として算出するステップと、
   を備え、
   前記欠陥強度を算出するステップでは、複数の反対色成分を用いて特定の反対色成分についての欠陥強度を算出することを特徴とする画質検査方法。
9. 前記欠陥強度を算出するステップでは、特定の反対色成分の前記欠陥強度を算出するに際して、すべての反対色成分の背景値を使用することを特徴とする請求項８に記載の画質検査方法。
10. 前記欠陥強度を算出するステップでは、特定の反対色成分の前記欠陥強度を算出するのに必要な欠陥コントラストの算出に際して、当該特定の反対色成分での欠陥領域と背景の差分を輝度成分での背景値で除算することにより当該欠陥コントラストを算出することを特徴とする請求項８または９に記載の画質検査方法。
11. 前記欠陥強度を算出するステップでは、各反対色成分について算出された欠陥強度に重み付けすることで総合的な欠陥強度を算出することを特徴とする請求項８〜１０のいずれか１項に記載の画質検査方法。
12. 前記反対色成分を取得するステップにより取得された反対色成分を用いて欠陥候補を抽出するステップを備え、
    前記欠陥候補を抽出するステップでは、すべての反対色成分に基づく抽出結果の論理和を、前記欠陥強度算出手段による前記欠陥強度の算出対象となる欠陥候補として抽出することを特徴とする請求項８〜１１のいずれか１項に記載の画質検査方法。

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