JP2014119362A - Automatic unevenness detecting device and automatic unevenness detecting method for flat-panel display - Google Patents

Automatic unevenness detecting device and automatic unevenness detecting method for flat-panel display Download PDF

Info

Publication number
JP2014119362A
JP2014119362A JP2012275259A JP2012275259A JP2014119362A JP 2014119362 A JP2014119362 A JP 2014119362A JP 2012275259 A JP2012275259 A JP 2012275259A JP 2012275259 A JP2012275259 A JP 2012275259A JP 2014119362 A JP2014119362 A JP 2014119362A
Authority
JP
Grant status
Application
Patent type
Prior art keywords
image
unit
unevenness
panel display
automatic
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2012275259A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP6043178B2 (en )
Inventor
Hideo Nakaya
秀雄 中屋
Tsutomu Ichikawa
勉 市川
Original Assignee
Lg Display Co Ltd
エルジー ディスプレイ カンパニー リミテッド
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date

Links

Images

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To achieve labor saving and acceleration of an inspection step in automatically detecting an ununiform (uneven) area through image processing, so as to reduce manufacturing costs of a flat-panel display that is a final product.SOLUTION: An automatic unevenness detecting device performs image processing, with a pre-processing unit (21), a defect candidate extracting unit (22), and a determination unit (23), to an input image in a light emitting state of a flat-panel display photographed with a camera. The pre-processing unit (21) removes a noise component from the input image without eliminating an influence of a pixel structure from the input image; and the defect candidate extracting unit (22) calculates a first threshold on the basis of a distribution of luminance histograms to create a first binarized image, calculates a white pixel ratio to the first binarized image in a target block of a predetermined size, and uses a predetermined second threshold to the ratio calculated for each pixel, so as to create a second binarized image to be a candidate area of ununiformity in luminance.

Description

本発明は、フラットパネルディスプレイの製造工程で生じる輝度や色の不均一性(ムラ)を、画像データに基づく演算処理を行うことで自動検出するためのフラットパネルディスプレイの自動ムラ検出装置および自動ムラ検出方法に関する。 The present invention is an automatic non-uniformity detector and automatic unevenness of a flat panel display for automatic detection by non-uniformity of brightness and color caused in the manufacturing process of flat panel display (the unevenness) performs arithmetic processing based on the image data It relates to a method for detecting.

近年、様々な種類のフラットパネルディスプレイが開発され、製品化されている。 Recently, various types of flat panel displays have been developed and commercialized. このようなフラットパネルディスプレイの画質を低下させる欠陥の一つとして、輝度や色の不均一性(ムラ)がある。 One of the defects reduce the image quality of such a flat panel display, there is non-uniformity of brightness and color (uneven).

生産現場におけるムラの検査は、従来、検査員により目視で行われていた。 Inspection of unevenness in production sites has traditionally been performed by visual by inspectors. しかしながら、多くの時間、検査人員、費用が必要とされるため、検査の自動化が望まれており、一部自動化が進んでいる。 However, much time, the inspection personnel, since costs are required, automation has been demanded of the inspection, is progressing partially automated.

このような自動化の方法の一例として、発光したフラットパネルをカメラで撮影し、画像処理によってムラの検出を行う技術が開発され、検査工程において利用されるようになってきている(例えば、非特許文献1参照)。 As an example of such an automated process, taking the emitted flat panel a camera, a technique for detecting the unevenness by image processing have been developed and come to be used in the inspection process (e.g., non-patent references 1).

しかしながら、従来技術には、以下のような課題がある。 However, the conventional art has the following problems.
このような自動検査は、まだまだ性能は十分でなく、特定の点欠陥や線欠陥以外の様々な欠陥に対応できるものではなかった。 Such automatic inspection still performance is not sufficient, it did not accommodate various defects other than the specific point defects and line defects.

従来の画像処理による欠陥検査の一般的な流れは、大別すると、以下の3つの部分に分けられる。 The general flow of the defect inspection by the conventional image processing is roughly divided into three parts.
(1)前処理部(フィルタ等によるノイズ除去、画素構造除去、背景画像予測除去等) (1) pre-processing unit (noise removal by a filter or the like, a pixel structure removed, the background image prediction removal, etc.)
(2)欠陥候補抽出部(欠陥に係わる特徴量を計算、2値化、ラベリングすることで、候補を抽出) (2) defect candidate extracting section (calculating the feature quantity relating to the defect, binarization, by labeling, extracts candidate)
(3)判定部(経験に基づいた判断ルールで欠陥部分を特定、表示) (3) determination unit (specifying the defect portion at decision rules based on experience, display)

それぞれの画像処理部分では、検出対象となる欠陥の種類や撮影環境などに応じた複数の異なる処理が採用されるが、概ね複雑な処理になることが多く、安定的に検出性能が得られるとはいえなかった。 In each of the image processing portion, a plurality of different processing in accordance with a defect type and imaging environment to be detected is employed, it is often made of a generally complex processing, the stable detection performance is obtained high-end did not.

ここで、具体的に、前処理部において生じる問題について説明する。 Here, specifically, the problem will be described that occur in the pre-processing unit. フラットパネルディスプレイの欠陥は、輝度(明暗)の微妙な変化となって見えることが多い。 Defects of the flat panel display is often look a subtle change in the luminance (brightness). しかしながら、フラットパネルディスプレイは、固定画素構造のパネルであるため、画素単位の構造がカメラ撮影による画像に明暗として写り、そのままでは、フラットパネルディスプレイの欠陥を検出する妨げになることがある。 However, flat panel displays are the panels of a fixed pixel structure-through the light and dark image structure of the pixel unit by the camera photographing, is intact, it may hinder the detection of defects of a flat panel display.

問題を避けるためには、所定の帯域を通過するフィルタをかけることで、画素構造を見えなくし、ディスプレイの各画素に表示された明暗情報のみを取り出すことを行わなければならない。 To avoid the problem, by applying a filter that passes a predetermined band, eliminating visible pixel structure, it must perform to retrieve only the brightness information displayed on each pixel of the display. しかしながら、フィルタをかけることによって、本来検出すべき欠陥の特徴をもなまらせてしまうことになり、以降の欠陥検出処理が難しくなるという新たな問題が生じる。 However, by applying the filter, will be thus also blunted characteristics of the defect to be detected originally, a new problem arises in that the defect detection and the subsequent processes becomes difficult.

また、検出対象となる欠陥の種類やパネルの種類によって、帯域通過フィルタの特性や以降の欠陥検出処理アルゴリズムを微妙に調整する必要があり、さらに作業工程が増えるという問題も誘発する。 Also, depending on the type of the type and panel defects to be detected, it is necessary to delicately adjust the defect detection processing algorithm characteristics and subsequent bandpass filters, also induces a problem of further working steps is increased.

また、フィルタサイズの大きいローパスフィルタなどで背景画像予測を行い、入力画像から減算することで、ムラ部分の強調とともに、ノイズと分離し、ある閾値で2値化することで、ムラの検出を行うことが考えられる。 Further, it performs background image prediction such as a large low-pass filter of the filter size is subtracted from the input image, enhancement with the unevenness portions, and separated from the noise, by binarization with a threshold, and detects the irregularity it is conceivable. しかしながら、このような検出に当たっては、フィルタのサイズを大きくして十分なローパス効果を実現しないと、ムラの検出性能に影響することとなる。 However, when such a detection, when the size of the filter is increased to not realize sufficient low-pass effect, so that the influence on the detection performance of the unevenness. このため、ハードウェアの負担が増大するとともに、ソフトウェアの処理時間が長くなるという問題も生じ、最終製品であるフラットパネルディスプレイのコスト高への影響が生じる。 Therefore, the burden on the hardware increases, also caused a problem that the processing time of the software becomes longer, the final product impact on the cost of flat panel display occurs.

本発明は、前記のような課題を解決するためになされたものであり、フラットパネルディスプレイの検査工程において、画像処理により不均一性(ムラ)領域を自動検出する際に、検査工程の省力化、高速化を図り、最終製品であるフラットパネルディスプレイのコストダウンを達成することのできるフラットパネルディスプレイの自動ムラ検出装置および自動ムラ検出方法を得ることを目的とする。 The present invention has been made to solve the problems described above, in the inspection process of a flat panel display, the image processing non-uniformity (unevenness) area when the automatic detection, labor saving inspection process , achieving faster and to obtain an automatic unevenness detecting device and an automatic irregularity detection method of a flat panel display that the cost of flat panel display as a final product can be achieved.

本発明に係るフラットパネルディスプレイの自動ムラ検出装置は、カメラにより撮像されたフラットパネルディスプレイの発光状態の画像を入力画像として取り込み、入力画像に対して前処理を行う前処理部、前処理部の出力画像に対してムラ候補領域の抽出処理を行う欠陥候補抽出部、および欠陥候補抽出部により抽出されたムラ候補領域の真偽判定を行う判定部とによる画像処理を施すことで、ムラ領域の有無を判定するフラットパネルディスプレイの自動ムラ検出装置であって、前処理部は、フラットパネルディスプレイが有する画素構造の影響を入力画像から除去することなく、入力画像からカメラノイズおよび背景ノイズを除去し、後段の欠陥候補抽出部に出力し、欠陥候補抽出部は、前処理部の出力画像に対して輝度ヒストグラ Automatic unevenness detecting device of a flat panel display according to the present invention takes an image of the light emitting state of the flat panel display which is captured by the camera as an input image, processing unit before performing the preprocessing on the input image, the preprocessing unit defect candidate extracting unit for extracting processing unevenness candidate region with respect to the output image, and the unevenness candidate region extracted by the defect candidate extracting unit by performing image processing by a determining unit that performs authenticity determination, the uneven region whether an automatic unevenness detecting device of a flat panel display determines, preprocessing unit, without removing the influence of the pixel structure having a flat panel display from the input image, the camera noise and background noise removal from the input image , and it outputs the defect candidate extracting unit in the subsequent stage, the defect candidate extracting unit luminance histogram for the output image of the preprocessing unit を算出し、算出した輝度ヒストグラムの分布に基づいて第1の閾値を算出し、前処理部の出力画像に対して第1の閾値を用いることで第1の2値化画像を生成し、第1の2値化画像に対して、所定サイズの注目ブロック内で白画素の比率を算出する処理を、1画素毎に注目ブロックを移動させながら実行し、各画素について算出された比率に対して所定の第2の閾値を用いることで、ムラ候補領域となる第2の2値化画像を生成するものである。 Calculates, based on the distribution of the calculated luminance histogram to calculate a first threshold value, to generate a first binarized image by using a first threshold value to the output image of the pre-processing unit, the for one of the binary image, the processing of calculating the ratio of white pixels within the target blocks of a predetermined size, with respect to the ratio of running while moving the block of interest for each pixel was calculated for each pixel by using a predetermined second threshold value, and generates a second binary image becomes uneven candidate region.

また、本発明に係るフラットパネルディスプレイの自動ムラ検出方法は、カメラにより撮像されたフラットパネルディスプレイの発光状態の画像を入力画像として取り込み、入力画像に対して前処理を行う前処理部、前処理部の出力画像に対してムラ候補領域の抽出処理を行う欠陥候補抽出部、および欠陥候補抽出部により抽出されたムラ候補領域の真偽判定を行う判定部とによる画像処理を施すことで、ムラ領域の有無を判定するフラットパネルディスプレイの自動ムラ検出方法であって、前処理部において、フラットパネルディスプレイが有する画素構造の影響を入力画像から除去することなく、入力画像からカメラノイズおよび背景ノイズを除去し、後段の欠陥候補抽出部に出力するステップと、欠陥候補抽出部において、前処理部の The automatic irregularity detection method of a flat panel display according to the present invention takes an image of the light emitting state of the flat panel display which is captured by the camera as an input image, processing unit before performing the preprocessing on the input image, preprocessing defect candidate extracting unit for extracting processing unevenness candidate region with respect to the output image parts, and a by by performing image processing defect candidate extracting unit determination unit for performing authenticity determination of the extracted unevenness candidate region by unevenness an automatic irregularity detection method of a flat panel display determines the presence or absence of areas, in the preprocessing unit, without removing the influence of the pixel structure having a flat panel display from the input image, the camera noise and background noise from the input image removed, and outputting the defect candidate extracting unit in the subsequent stage, the defect candidate extracting section, of the preprocessing unit 力画像に対して輝度ヒストグラムを算出するステップと、算出した輝度ヒストグラムの分布に基づいて第1の閾値を算出するステップと、前処理部の出力画像に対して第1の閾値を用いることで第1の2値化画像を生成するステップと、第1の2値化画像に対して、所定サイズの注目ブロック内で白画素の比率を算出する処理を、1画素毎に注目ブロックを移動させながら実行し、各画素について算出された比率に対して所定の第2の閾値を用いることで、ムラ候補領域となる第2の2値化画像を生成するステップとを備えるものである。 Calculating a luminance histogram with respect to the force image, first by using the steps of calculating a first threshold based on the distribution of the calculated luminance histogram, the first threshold value to the output image of the preprocessing unit generating a binary image of 1, with respect to the first binarized image, the processing of calculating the ratio of white pixels within the target blocks of a predetermined size, while moving the block of interest for each pixel run, by using a predetermined second threshold value with respect to the ratio calculated for each pixel, in which and generating a second binary image becomes uneven candidate region.

本発明によれば、フラットパネルディスプレイが有する画素構造の影響を入力画像から除去する処理を不要とすることで前処理部を大幅にカットし、欠陥候補抽出部で画素構造を積極的に利用した手法を採用することにより、検査工程の省力化、高速化を図り、最終製品であるフラットパネルディスプレイのコストダウンを達成することのできるフラットパネルディスプレイの自動ムラ検出装置および自動ムラ検出方法を得ることができる。 According to the present invention, it cuts significantly preprocessing unit by eliminating the need for processing to remove the influence of the pixel structure having a flat panel display from the input image, using a pixel structure aggressively defect candidate extracting unit by adopting the method, labor saving inspection process, achieving faster to obtain an automatic unevenness detecting device and an automatic irregularity detection method of a flat panel display that the cost of flat panel display as a final product can be achieved can.

本発明の実施の形態1におけるフラットパネルディスプレイの自動ムラ検出装置の全体構成図である。 In the first embodiment of the present invention is an overall configuration diagram of an automatic unevenness detecting device of a flat panel display. 本発明の実施の形態1における画像処理部による一連処理を示したフローチャートである。 Is a flowchart showing a series processing by the image processing unit in the first embodiment of the present invention. 本発明の実施の形態1における画像処理部による具体的な処理画像を示した説明図である。 Is an explanatory view showing a specific processing image by the image processing unit in the first embodiment of the present invention. 従来の画像処理部による一連処理を示したフローチャートである。 It is a flowchart showing a series processing by a conventional image processing unit.

以下、本発明のフラットパネルディスプレイの自動ムラ検出装置および自動ムラ検出方法の好適な実施の形態につき図面を用いて説明する。 Hereinafter will be described with reference to the accompanying drawings a preferred embodiment of an automatic unevenness detecting device and an automatic irregularity detection method of the flat panel display of the present invention.
なお、本願発明は、任意のパターンで発光したフラットパネルディスプレイのカメラ撮像画像をコンピュータに取り込み、画像処理によって自動的にムラを検出する手法において、以下のような手段を有することを技術的特徴とするものである。 Incidentally, the present invention takes the camera captured image of the flat panel display emits light in any pattern to a computer, the method of detecting automatically unevenness by image processing, and technical characterized in that it comprises the following means it is intended to.
(特徴1)前処理部において、背景ノイズ除去後、例えば大津の手法(例えば、非特許文献2参照)によって輝度ヒストグラムから閾値を算出して、その閾値と比較することで2値化を行う第1の2値化手段(特徴2)第1の2値化処理手段による2値化処理結果において、所定のブロック内の白の画素の比率を算出する手段(特徴3)算出した比率を所定の閾値と比較して2値化する第2の2値化手段 In (feature 1) pre-processing unit, after the background noise removal, for example Otsu technique (for example, see Non-Patent Document 2) to calculate the threshold from the luminance histogram by performing binarization by comparing its threshold first in the binarization processing result by the first binarizing means (feature 2) the first binarization means, means for calculating the ratio of white pixels in a predetermined block (feature 3) calculated ratio a predetermined second binarization means for binarizing compared with a threshold value

さらに、以下の技術的特徴を有することもできる。 It is also possible to have the following technical features.
(特徴4)第2の2値化処理手段による2値化処理結果を、オープニング(収縮/膨張)処理またはクロージング(膨張/収縮)処理によって整形することで欠陥候補領域を特定し、不均一性(ムラ)領域の判定を行う手段 (Feature 4) The binarization result by the second binarization means to identify the defect candidate region by shaping the opening (shrinkage / expansion) process or closing (expansion / contraction) process, nonuniformity (unevenness) means for determining regions

実施の形態1. The first embodiment.
図1は、本発明の実施の形態1におけるフラットパネルディスプレイの自動ムラ検出装置の全体構成図である。 Figure 1 is an overall configuration diagram of an automatic unevenness detecting device of a flat panel display in accordance with the first embodiment of the present invention. 図1に示した本実施の形態1におけるフラットパネルディスプレイの自動ムラ検出装置は、カメラ10、画像処理部20、および表示部30を備えて構成され、検査対象であるフラットパネルディスプレイ(以下、「検査パネル1」と称す)の自動ムラ検出を行う。 Automatic unevenness detecting device of a flat panel display in the first embodiment shown in FIG. 1, the camera 10 is configured to include an image processing unit 20 and the display unit 30, a flat panel display (hereinafter to be tested, " performs an automatic non-uniformity detection of the inspection panel 1 is referred to as ").

画像処理部20は、カメラ10で撮像された検査パネル1の発光状態に対して画像処理を施すことで、ムラが発生している領域を特定し、表示部30に特定した場所を表示させることができる。 The image processing unit 20, by performing image processing on the light emission state of the test panel 1 taken by the camera 10, to identify the region in which unevenness is generated, by displaying a specific location on the display unit 30 can. そして、この画像処理部20は、前処理部21、欠陥候補抽出部22、および判定部23を備えて構成されている。 Then, the image processing unit 20, the preprocessing section 21 is configured to include a defect candidate extracting section 22, and the determination unit 23.

前処理部21は、後段の欠陥候補抽出部22による処理を行うために、カメラ10で撮像された画像の補正処理を行う部分であり、具体的な処理例としては、以下のようなものが挙げられる。 Preprocessing unit 21, for processing by the subsequent defect candidate extracting section 22, a portion that performs correction processing of an image captured by the camera 10, as a specific processing example, it includes the following and the like.
・拡大/縮小処理 ・幾何学的補正 ・シェーディング補正 ・ノイズ除去(平滑化フィルタ、メディアンフィルタ等) And expansion / contraction processing and geometric correction, shading correction, noise removal (smoothing filter, median filter, etc.)
・画素構造除去 ・背景画像予測除去 · Pixel structure removed and background image predictive removed

また、欠陥候補抽出部22は、前処理部21を経た画像に対して、ムラに相当する欠陥部分の候補領域を抽出する部分であり、具体的な処理例としては、以下のようなものが挙げられる。 Further, the defect candidate extracting section 22, to the pre-processing unit 21 through image, a portion for extracting a candidate region of the defect portions corresponding to non-uniformity, as a specific processing example, include the following and the like.
・エンハンス処理 ・エッジ検出(ラプラシアンフィルタ、ソーベルフィルタ等) - enhancement processing and edge detection (Laplacian filter, a Sobel filter or the like)
・第1の特徴量計算 ・2値化 ・孤立点除去 ・膨張/収縮処理 ・ラベリング · First feature amount calculation, binarization, isolated point removal and expansion / contraction processing and labeling

さらに、判定部23は、欠陥候補抽出部22により抽出された候補領域について、ムラであるか否かを最終判断する部分であり、具体的な処理例としては、以下のようなものが挙げられる。 Furthermore, the determination unit 23, the candidate region extracted by the defect candidate extracting section 22, a portion for final decision whether it is uneven, as a specific processing example, include the following .
・第2の特徴量計算 ・識別(閾値判定、分類等) · Second feature quantity calculation and identification (threshold decision, classification, etc.)

次に、フローチャートおよび説明図を用いて、本実施の形態1における自動ムラ検出方法について具体的に説明する。 Next, with reference to the flow chart and illustration, it will be specifically described automatic unevenness detecting method in the first embodiment. 図2は、本発明の実施の形態1における画像処理部20による一連処理を示したフローチャートである。 Figure 2 is a flowchart showing a series processing by the image processing unit 20 in the first embodiment of the present invention. また、図3は、本発明の実施の形態1における画像処理部20による具体的な処理画像を示した説明図である。 Further, FIG. 3 is an explanatory diagram showing a specific processing image by the image processing unit 20 in the first embodiment of the present invention. さらに、図4は、従来の画像処理部による一連処理を示したフローチャートである。 Further, FIG. 4 is a flowchart showing a series processing by a conventional image processing unit.

まず始めに、ステップS201において、カメラ10により撮影された検査パネル1の画像が、前処理部21に入力画像(図3(a)参照)として入力される。 First, in step S201, the inspection panel 1 of the image captured by the camera 10 is input as an input image to the preprocessing section 21 (see Figure 3 (a)). 前処理部21は、詳細を図示しないが、入力画像に対してカメラノイズ除去を施した後、さらに、背景画像を予測して背景ノイズ除去後の画像を生成する(図3(b)参照)。 Preprocessing section 21 does not show details, after performing camera noise removal on the input image, further, to generate an image after the background noise removal by predicting the background image (see FIG. 3 (b)) .

次に、ステップS211において、欠陥候補抽出部22は、前処理部21により生成された背景ノイズ除去後の画像に対して、ヒストグラム処理を実行し、背景ノイズ除去後の画像の輝度の度数分布を求める。 Next, in step S211, the defect candidate extracting section 22, to the pre-processing unit 21 image after the background noise removal generated by, it executes the histogram processing, the frequency distribution of the luminance of the image after the background noise removal Ask.

次に、ステップS212において、欠陥候補抽出部22は、輝度の度数分布のバランスから2値化に最適な閾値を求める手法としてよく知られている、例えば大津の手法を使用して、次段の閾値処理で使用する第1の閾値TH1を算出する。 Next, in step S212, the defect candidate extracting unit 22 is well known as a technique to find the optimal threshold binarization balance of the frequency distribution of brightness, for example using Otsu method, the next stage calculating a first threshold value TH1 used in thresholding.

次に、ステップS213において、欠陥候補抽出部22は、前処理部21により生成された背景ノイズ除去後の画像の各画素に対して、ステップS212で算出された第1の閾値TH1との比較を行うことで、白(1)と黒(0)に2値化された第1の2値化画像を生成する(図3(c)参照)。 Next, in step S213, the defect candidate extracting unit 22, for each pixel in the pre-processing unit 21 image after the background noise removal generated by the comparison with the first threshold value TH1 which is calculated in step S212 by performing, for generating a first binarized image that is binarized to white (1) black (0) (see Figure 3 (c)).

次に、ステップS214において、欠陥候補抽出部22は、ステップS213で生成された第1の2値化画像に対して、所定の注目ブロック内で白(1)画素を計数し、注目ブロックの全画素数との比率を計算する。 Next, in step S214, the defect candidate extracting section 22, to the first binarized image generated in step S213, count the white (1) pixel in a given block of interest, all of the block of interest calculating the ratio of the number of pixels. 当該比率は、例えば、15×15画素からなる注目ブロックを1画素毎に移動しながら計算される。 The ratio is calculated, for example, while moving the focus block consisting of 15 × 15 pixels for each pixel.

次に、ステップS215において、欠陥候補抽出部22は、ステップS214により各画素について計算された白画素比率を、所定の第2の閾値TH2と比較することで、白(1)黒(0)に2値化された第2の2値化画像を生成する(図3(d)参照)。 Next, in step S215, the defect candidate extracting unit 22, a white pixel ratio calculated for each pixel by step S214, the by comparing a predetermined second threshold value TH2, white (1) black (0) generating a second binary image binarized (see FIG. 3 (d)).

ここで、第2の閾値TH2について、さらに説明を加える。 Here, the second threshold value TH2, further added description. 輝度の明るい欠陥を検出する場合には、欠陥候補抽出部22は、TH2をTH2Hに置き換え、白画素比率がTH2H以上の場合には白(1)、白画素比率がTH2H未満の場合には黒(0)に2値化することで、白領域が輝度の明るい欠陥に対応した2値化画像を生成する。 When detecting defect brighter luminance is defect candidate extracting section 22 replaces the TH2 to TH2H, white if the white pixel ratio is not less than TH2H is (1), black if white pixel ratio is less than TH2H (0) by binarizing, for generating a binary image white areas corresponding to the defect brighter luminance.

一方、輝度の暗い欠陥を検出する場合には、欠陥候補抽出部22は、TH2をTH2Lに置き換え、白画素比率がTH2L以上の場合には白(1)、白画素比率がTH2L未満の場合には黒(0)に2値化することで、黒領域が輝度の暗い欠陥に対応した2値化画像を生成する。 On the other hand, when detecting the dark defect brightness, the defect candidate extracting section 22 replaces the TH2 to TH2L, white if the white pixel ratio is not less than TH2L is (1), a white pixel ratio in the case of less than TH2L than binarizing the black (0), to produce a binary image, black areas corresponding to dark defect luminance.

次に、ステップS216において、欠陥候補抽出部22は、ステップS215で生成された第2の2値化画像に対して、オープニング/クロージング処理として、孤立点除去や領域連結を実行する。 Next, in step S216, the defect candidate extracting section 22, to the second binarized image generated in step S215, the as the opening / closing processing, executes the isolated point removal and areas connected.

次に、ステップS217において、欠陥候補抽出部22は、ステップS216によるオープニング/クロージング処理後の2値化画像の中から、白または黒の閉領域として識別される領域を抽出することで、欠陥部の候補領域を抽出する。 Next, in step S217, the defect candidate extracting section 22, from the binarized image after opening / closing process in step S216, to extract a region identified as a closed region of white or black, defect to extract a candidate region.

さらに、ステップS218において、欠陥候補抽出部22は、ステップS217により抽出された欠陥部の候補領域をラベリングすることにより、欠陥候補画像とすることができる。 Further, in step S218, the defect candidate extracting unit 22, by labeling the candidate area of ​​the defect portion extracted in step S217, may be a defect candidate image.

そして、最後に、ステップS221において、判定部23は、ステップS218で生成された欠陥候補画像に関し、経験に基づいた判断ルールで欠陥部分およびその属性を特定し、結果を表示部30に表示する。 Finally, in step S221, the determination unit 23 relates the defect candidate image generated in step S218, to identify the defective portion and its attributes at decision rules based on experience, it is displayed on the display unit 30 the results.

より具体的には、判定部23は、ステップS218により特定された不均一性(ムラ)領域候補の各領域内で、輝度値やコントラスト比やSEMU値等のパラメータを演算する(ここで、「SEMU」とは、SEMI(Semiconductor Equipment and Materials International)において、ムラの測定単位として定義されたものであり、「SEMI MURA」の略称に相当する)。 More specifically, the determination unit 23, in each region of the non-uniformity (unevenness) region candidate identified in the step S218, calculates the parameters such as brightness values, contrast ratio and SEMU value (here, " the SEMU "in SEMI (Semiconductor Equipment and Materials International), has been defined as a measure of the unevenness, which corresponds to the abbreviation of" SEMI MURA "). さらに、判定部23は、ステップS218で生成された欠陥候補画像を表示部30に表示させるとともに、演算で求めた各パラメータを各候補領域に対応させて表示させることができる。 Furthermore, the determination unit 23 causes display defect candidate image generated in step S218 on the display unit 30, the parameters determined in operation can be displayed in correspondence with each candidate region.

この結果、検査者は、表示内容に基づいた総合的な判断をすることで、不均一性(ムラ)領域の真偽判定を行うことができる。 As a result, the examiner by a comprehensive judgment based on the display content, it is possible to perform the authenticity determination of the inhomogeneity (irregularity) region. また、検査者の経験に基づいて、各パラメータからムラの発生の有無を判定するための評価値をあらかじめ設定しておくことで、判定部23は、演算で求めた各パラメータを各評価値と比較することによって、自動ムラ判定を行うことも可能である。 Further, based on the inspector's experience, by setting the evaluation value for determining the presence or absence of occurrence of unevenness from the parameters in advance, the determination unit 23, the evaluation values ​​of each parameter calculated in operation by comparison, it is also possible to perform the automatic unevenness determination.

図4は、従来の画像処理部による一連処理を示したフローチャートであり、図2に示した本実施の形態1の画像処理部による一連処理を示したフローチャートとの対比を説明する。 Figure 4 is a flowchart showing a series processing by a conventional image processing unit, illustrating a comparison with the flow chart showing a series processing by the image processing unit of the first embodiment shown in FIG. 図4に示したように、従来技術における前処理部21は、固定画素構造を有するフラットパネルディスプレイの画素単位の構造がカメラ撮影による画像に明暗として写るため、所定の帯域を通過させるフィルタリング処理により、画素構造を除去していた(図4のステップS402参照)。 As shown in FIG. 4, the pre-processing unit 21 in the prior art, since the structure of the pixel of the flat panel display having a fixed pixel structure objects appear as light and dark image by the camera imaging, the filtering process to pass a predetermined band It had been removed a pixel structure (see step S402 in FIG. 4).

しかしながら、発明が解決しようとする課題として上述したように、フィルタをかけることによって、本来検出すべき欠陥の特徴をもなまらせてしまうことになり、以降の欠陥検出処理が難しくなるという問題が生じていた。 However, as described above as a problem to be solved invention, by filtering, will be thus also blunted characteristics of the defect to be detected originally, there is a problem in that the defect detection and the subsequent processes becomes difficult which was. さらに、検出対象となる欠陥の種類やパネルの種類によって、帯域通過フィルタの特性や以降の欠陥検出処理アルゴリズムを微妙に調整する必要があり、さらに作業工程が増えるという問題もあった。 Furthermore, depending on the type of the type and panel defects to be detected, it is necessary to delicately adjust the defect detection processing algorithm characteristics and subsequent bandpass filters, there is a problem that further working steps is increased.

これに対して、本実施の形態1における画像処理部20は、画素構造の除去処理を前処理部21によって行うことなく、欠陥候補抽出部22において、パネルの画素構造を積極的に利用して、2種類の2値化処理による簡単なロジックおよびハードウェアで欠陥部分の特徴を抽出している。 In contrast, the image processing unit 20 in the first embodiment, without performing the removal processing of the pixel structure by the preprocessing section 21, the defect candidate extracting section 22, a pixel structure of a panel utilizing positively , and it extracts the feature of the defect portion in two simple logic and hardware by binarization processing. さらに、オープニング/クロージング処理、およびラベリング処理による簡単なロジックおよびハードウェアで、欠陥部分の特徴をより高精度に抽出している。 Furthermore, the opening / closing process, and simple logic and hardware by labeling processing, and extracts the feature of the defect portion with higher accuracy.

この結果、高速に、本来の欠陥を高精度に抽出することができ、検査工程の省力化、高速化を実現することで、最終製品であるフラットパネルディスプレイのコストダウンを達成することができる。 As a result, a high speed, can extract the original defect with high precision, labor saving inspection process, to realize a high speed, it is possible to achieve the cost down of the flat panel display as a final product. なお、本実施の形態1における自動ムラ検出方法は、スポット状の欠陥や、ある程度の面積を持った欠陥の検査に対して特に有効である。 The automatic irregularity detection method in the first embodiment, and a spot-like defects is particularly effective for the inspection of defects having a certain area.

以上のように、実施の形態1によれば、画素構造の除去処理を前処理によって行うことなく、パネルの画素構造を積極的に利用して、欠陥候補領域の抽出を行うことができる。 As described above, according to the first embodiment, without performing the pre-treatment process of removing the pixel structure, a pixel structure of the panel by using positively, it is possible to extract the defect candidate regions. この結果、検査工程の省力化、高速化を実現できるとともに、最終製品であるフラットパネルディスプレイのコストダウンを達成することができるフラットパネルディスプレイの自動ムラ検出装置および自動ムラ検出方法を得ることができる。 As a result, it is possible to obtain labor saving inspection process, it is possible to realize high-speed, automatic unevenness detecting device and an automatic irregularity detection method of a flat panel display which can achieve the cost down of the flat panel display is the final product .

1 検査パネル、10 カメラ、20 画像処理部、21 前処理部、22 欠陥候補抽出部、23 判定部、30 表示部。 1 test panel, 10 camera, 20 image processing unit, 21 pre-processing unit, 22 the defect candidate extracting unit, 23 determining unit, 30 display unit.

Claims (4)

  1. カメラにより撮像されたフラットパネルディスプレイの発光状態の画像を入力画像として取り込み、前記入力画像に対して前処理を行う前処理部、前記前処理部の出力画像に対してムラ候補領域の抽出処理を行う欠陥候補抽出部、および前記欠陥候補抽出部により抽出された前記ムラ候補領域の真偽判定を行う判定部とによる画像処理を施すことで、ムラ領域の有無を判定するフラットパネルディスプレイの自動ムラ検出装置であって、 Capture images of the light emitting state of the flat panel display which is captured by the camera as an input image, processing unit before performing the preprocessing on the input image, the extraction process of the unevenness candidate region with respect to the output image of the preprocessing unit defect candidate extracting unit that performs, and the defect candidate extracting image processing by the applied by a determining unit that performs authenticity determination of extracted said unevenness candidate regions by the unit, the automatic unevenness of a flat panel display determines the presence or absence of unevenness region a detection device,
    前記前処理部は、前記フラットパネルディスプレイが有する画素構造の影響を前記入力画像から除去することなく、前記入力画像からカメラノイズおよび背景ノイズを除去し、後段の前記欠陥候補抽出部に出力し、 The pre-processing unit, said without removing the influence of the pixel structure flat panel display has from the input image, to remove the camera noise and background noise from the input image, and outputs the defect candidate extracting unit in the subsequent stage,
    前記欠陥候補抽出部は、 The defect candidate extracting unit
    前記前処理部の出力画像に対して輝度ヒストグラムを算出し、 Calculating the luminance histogram for the output image of the preprocessing unit,
    算出した前記輝度ヒストグラムの分布に基づいて第1の閾値を算出し、 The first threshold value based on the calculated distribution of the luminance histogram is calculated.
    前記前処理部の出力画像に対して前記第1の閾値を用いることで第1の2値化画像を生成し、 Generating a first binarized image by using the first threshold value to the output image of the preprocessing unit,
    前記第1の2値化画像に対して、所定サイズの注目ブロック内で白画素の比率を算出する処理を、1画素毎に前記注目ブロックを移動させながら実行し、各画素について算出された前記比率に対して所定の第2の閾値を用いることで、前記ムラ候補領域となる第2の2値化画像を生成する フラットパネルディスプレイの自動ムラ検出装置。 Relative to the first binarized image, the processing of calculating the ratio of white pixels within the target blocks of a predetermined size, the block of interest run while moving for each pixel was calculated for each pixel the by using a predetermined second threshold value with respect to the ratio, automatic unevenness detecting device of a flat panel display for generating a second binary image to be the unevenness candidate region.
  2. 請求項1に記載のフラットパネルディスプレイの自動ムラ検出装置において、 In automatic unevenness detecting device of a flat panel display according to claim 1,
    前記欠陥候補抽出部は、 The defect candidate extracting unit
    前記第2の2値化画像に対して収縮/膨張処理を実行することで孤立点除去および領域連結を行った後、白または黒の閉領域を抽出し、 After isolated point removal and regions linked by executing contraction / expansion processing on the second binarized image, extracting a closed region of white or black,
    抽出した前記閉領域をラベリングすることで、前記ムラ候補領域をさらに絞り込み、後段に出力する フラットパネルディスプレイの自動ムラ検出装置。 By labeling the extracted said closed region, further narrowing, automatic unevenness detecting device of a flat panel display to be output to the subsequent stage of the unevenness candidate region.
  3. 請求項1または2に記載のフラットパネルディスプレイの自動ムラ検出装置において、 In automatic unevenness detecting device of a flat panel display according to claim 1 or 2,
    前記判定部は、前記欠陥候補抽出部により算出された前記ムラ候補領域のそれぞれの領域について、輝度値あるいはコントラスト比に基づくパラメータを算出して所定の評価値と比較することで、前記ムラ候補領域の真偽判定を行う フラットパネルディスプレイの自動ムラ検出装置。 The determination unit, for each of the regions of the unevenness candidate areas calculated by the defect candidate extracting unit, is compared with a predetermined evaluation value by calculating a parameter based on the luminance value or the contrast ratio, the nonuniformity candidate region automatic unevenness detecting device of a flat panel display for performing authenticity determination of.
  4. カメラにより撮像されたフラットパネルディスプレイの発光状態の画像を入力画像として取り込み、前記入力画像に対して前処理を行う前処理部、前記前処理部の出力画像に対してムラ候補領域の抽出処理を行う欠陥候補抽出部、および前記欠陥候補抽出部により抽出された前記ムラ候補領域の真偽判定を行う判定部とによる画像処理を施すことで、ムラ領域の有無を判定するフラットパネルディスプレイの自動ムラ検出方法であって、 Capture images of the light emitting state of the flat panel display which is captured by the camera as an input image, processing unit before performing the preprocessing on the input image, the extraction process of the unevenness candidate region with respect to the output image of the preprocessing unit defect candidate extracting unit that performs, and the defect candidate extracting image processing by the applied by a determining unit that performs authenticity determination of extracted said unevenness candidate regions by the unit, the automatic unevenness of a flat panel display determines the presence or absence of unevenness region a detection method,
    前記前処理部において、前記フラットパネルディスプレイが有する画素構造の影響を前記入力画像から除去することなく、前記入力画像からカメラノイズおよび背景ノイズを除去し、後段の前記欠陥候補抽出部に出力するステップと、 In the pretreatment section, the step of the without removing the influence of the pixel structure flat panel display has from the input image, to remove the camera noise and background noise from the input image, and outputs the defect candidate extracting unit in the subsequent stage When,
    前記欠陥候補抽出部において、 In the defect candidate extracting unit,
    前記前処理部の出力画像に対して輝度ヒストグラムを算出するステップと、 Calculating a luminance histogram for the output image of the preprocessing unit,
    算出した前記輝度ヒストグラムの分布に基づいて第1の閾値を算出するステップと、 Calculating a first threshold based on the distribution of the calculated and the brightness histogram,
    前記前処理部の出力画像に対して前記第1の閾値を用いることで第1の2値化画像を生成するステップと、 Generating a first binarized image by using the first threshold value to the output image of the preprocessing unit,
    前記第1の2値化画像に対して、所定サイズの注目ブロック内で白画素の比率を算出する処理を、1画素毎に前記注目ブロックを移動させながら実行し、各画素について算出された前記比率に対して所定の第2の閾値を用いることで、前記ムラ候補領域となる第2の2値化画像を生成するステップと を備えるフラットパネルディスプレイの自動ムラ検出方法。 Relative to the first binarized image, the processing of calculating the ratio of white pixels within the target blocks of a predetermined size, the block of interest run while moving for each pixel was calculated for each pixel the by using a predetermined second threshold value with respect to the ratio, automatic irregularity detection method of a flat panel display comprising the steps of: generating a second binary image to be the unevenness candidate region.
JP2012275259A 2012-12-18 2012-12-18 Automatic unevenness detecting device and an automatic irregularity detection method of the flat panel display Active JP6043178B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2012275259A JP6043178B2 (en) 2012-12-18 2012-12-18 Automatic unevenness detecting device and an automatic irregularity detection method of the flat panel display

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2012275259A JP6043178B2 (en) 2012-12-18 2012-12-18 Automatic unevenness detecting device and an automatic irregularity detection method of the flat panel display

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2014119362A true true JP2014119362A (en) 2014-06-30
JP6043178B2 JP6043178B2 (en) 2016-12-14

Family

ID=51174314

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2012275259A Active JP6043178B2 (en) 2012-12-18 2012-12-18 Automatic unevenness detecting device and an automatic irregularity detection method of the flat panel display

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP6043178B2 (en)

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS6315573A (en) * 1986-07-08 1988-01-22 Nec Corp Image signal correction circuit
JPH06233112A (en) * 1993-01-29 1994-08-19 Fuji Photo Film Co Ltd Black frame detecting method for microfilm reader
JPH1096681A (en) * 1996-07-30 1998-04-14 Asahi Glass Co Ltd Method, apparatus for inspecting display and evaluation method for the same
JP2003215048A (en) * 2002-01-25 2003-07-30 Murata Mfg Co Ltd Defect-part detection method
JP2005331929A (en) * 2004-04-19 2005-12-02 Semiconductor Energy Lab Co Ltd Image analysis method, image analysis program, and pixel evaluation system therewith
JP2007322257A (en) * 2006-06-01 2007-12-13 Dainippon Screen Mfg Co Ltd Method and device for inspecting unevenness, and program

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS6315573A (en) * 1986-07-08 1988-01-22 Nec Corp Image signal correction circuit
JPH06233112A (en) * 1993-01-29 1994-08-19 Fuji Photo Film Co Ltd Black frame detecting method for microfilm reader
JPH1096681A (en) * 1996-07-30 1998-04-14 Asahi Glass Co Ltd Method, apparatus for inspecting display and evaluation method for the same
JP2003215048A (en) * 2002-01-25 2003-07-30 Murata Mfg Co Ltd Defect-part detection method
JP2005331929A (en) * 2004-04-19 2005-12-02 Semiconductor Energy Lab Co Ltd Image analysis method, image analysis program, and pixel evaluation system therewith
JP2007322257A (en) * 2006-06-01 2007-12-13 Dainippon Screen Mfg Co Ltd Method and device for inspecting unevenness, and program

Also Published As

Publication number Publication date Type
JP6043178B2 (en) 2016-12-14 grant

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US8775101B2 (en) Detecting defects on a wafer
US7162073B1 (en) Methods and apparatuses for detecting classifying and measuring spot defects in an image of an object
US5237621A (en) Product appearance inspection methods and apparatus employing low variance filter
US20070071304A1 (en) Defect detecting device, image sensor device, image sensor module, image processing device, digital image quality tester, and defect detecting method
JP2003083907A (en) Defect inspecting method and its apparatus
JP2004294202A (en) Defect detection method and device of screen
US20140105482A1 (en) Detecting Defects on a Wafer Using Defect-Specific Information
CN101256157A (en) Method and apparatus for testing surface defect
Yun et al. Real-time vision-based defect inspection for high-speed steel products
US20070047801A1 (en) Defect detecting method and defect detecting device
US20080226175A1 (en) Apparatus, method, and program for face feature point detection
JP2004093338A (en) Appearance inspection device and appearance inspection method
WO2010093733A2 (en) Detecting defects on a wafer
US5917957A (en) Method of and apparatus for processing an image
US20060093235A1 (en) Image processing method and image processing apparatus
JPH08101915A (en) Defect inspection method and device therefor
CN102393397A (en) System and method for detecting surface defects of magnetic shoe
JP2001028059A (en) Method and device for color unevenness inspection
CN103218961A (en) Method and system for liquid crystal display (LCD) defect online detection
CN102175700A (en) Method for detecting welding seam segmentation and defects of digital X-ray images
JP2003066398A (en) Method of classifying and processing unevenness of liquid crystal display panel, apparatus for the same and program
JP2005165387A (en) Method and device for detecting stripe defective of picture and display device
JP2004226272A (en) Method and apparatus for detecting stain defect
JP2006090921A (en) Visual examination device, threshold determining method visual examination method and program for functionalizing computer as visual examination device
US20140270474A1 (en) Detecting Defects on a Wafer

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20150409

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20160223

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20160226

A521 Written amendment

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20160523

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20161108

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20161111

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6043178

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150