JP3431075B2 - 液晶ディスプレイパネルムラの分類処理方法、その装置及びプログラム - Google Patents
液晶ディスプレイパネルムラの分類処理方法、その装置及びプログラムInfo
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Description
【0001】
【発明の属する技術分野】この発明は、液晶ディスプレ
イパネルのモジュール検査におけるパネルムラの分類処
理に関し、特に異なる視野角から撮影して複数のパネル
撮影画像を利用したムラ分類処理に関する。
イパネルのモジュール検査におけるパネルムラの分類処
理に関し、特に異なる視野角から撮影して複数のパネル
撮影画像を利用したムラ分類処理に関する。
【0002】
【従来の技術】液晶ディスプレイパネルのムラ検査の自
動化は各所で取組みが行れている。その場合、パネル正
面から撮り込んだ1枚のムラ画像に対して画像処理技術
によりムラを検出する方法が一般的である。
動化は各所で取組みが行れている。その場合、パネル正
面から撮り込んだ1枚のムラ画像に対して画像処理技術
によりムラを検出する方法が一般的である。
【0003】また、ムラの検出条件を最適化するため
に、検出のための各種パラメータのしきい値を細分化し
てムラ領域を検出していた。この方法の問題点として
は、パラメータ設定が多種にわたり、さらに、微妙なし
きい値を設定しなければならないため、チューニングが
煩雑になる。また、品種が変わると段取り換え等で余分
な作業が発生する。そのために、液晶ディスプレイパネ
ルの最終検査であるモジュール検査では、目視による官
能検査がいまだ主流となっている。
に、検出のための各種パラメータのしきい値を細分化し
てムラ領域を検出していた。この方法の問題点として
は、パラメータ設定が多種にわたり、さらに、微妙なし
きい値を設定しなければならないため、チューニングが
煩雑になる。また、品種が変わると段取り換え等で余分
な作業が発生する。そのために、液晶ディスプレイパネ
ルの最終検査であるモジュール検査では、目視による官
能検査がいまだ主流となっている。
【0004】従来の液晶ディスプレイパネルのムラ検査
アルゴリズムとしては、例えば、ムラ領域と周辺領域の
大きさ並びにムラ領域の幾何学的な大きさを数値演算処
理で行ったもの(特開平10−96681号公報)や、
差分加算手段から得られる差分情報で干渉縞と表示パネ
ルの輝度ムラを排除して、表示パネルの欠陥画素を検出
したもの(特開平11−119684号公報)、2階層
での検査(マクロ検査+ミクロ検査)するもの(特開平
10−10007号公報)があった。
アルゴリズムとしては、例えば、ムラ領域と周辺領域の
大きさ並びにムラ領域の幾何学的な大きさを数値演算処
理で行ったもの(特開平10−96681号公報)や、
差分加算手段から得られる差分情報で干渉縞と表示パネ
ルの輝度ムラを排除して、表示パネルの欠陥画素を検出
したもの(特開平11−119684号公報)、2階層
での検査(マクロ検査+ミクロ検査)するもの(特開平
10−10007号公報)があった。
【0005】
【発明が解決しようとする課題】これらの従来技術は、
ある一方向だけから取得した画像からムラ領域を検出す
るものであった。しかし、視野角に依存するような構造
的パネルムラ、例えばギャップムラのように正面画像か
らではムラの判別が煩雑で、且つ判別しずらい。パネル
を傾けることでムラ領域の輝度値が明らかに変化する構
造的パネルムラなどに対しては、1枚の画像だけでムラ
を検出し、パネルムラを正確に分類することは原理的に
無理がある。
ある一方向だけから取得した画像からムラ領域を検出す
るものであった。しかし、視野角に依存するような構造
的パネルムラ、例えばギャップムラのように正面画像か
らではムラの判別が煩雑で、且つ判別しずらい。パネル
を傾けることでムラ領域の輝度値が明らかに変化する構
造的パネルムラなどに対しては、1枚の画像だけでムラ
を検出し、パネルムラを正確に分類することは原理的に
無理がある。
【0006】
【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めに、請求項1の発明は、液晶ディスプレイパネルの表
面状に発生する構造的な欠陥を検出する方法において、
複数の視野角から撮り込んだ液晶ディスプレイパネルの
表面画像群について、その欠陥ムラが持つ特徴を視野角
から得られた画像間の論理演算処理結果と画像から得ら
れる特徴量とを用いて、パネルムラ種類を分類する方法
を提供する。画像データとして視野角依存性輝度データ
を利用するしても良い。
めに、請求項1の発明は、液晶ディスプレイパネルの表
面状に発生する構造的な欠陥を検出する方法において、
複数の視野角から撮り込んだ液晶ディスプレイパネルの
表面画像群について、その欠陥ムラが持つ特徴を視野角
から得られた画像間の論理演算処理結果と画像から得ら
れる特徴量とを用いて、パネルムラ種類を分類する方法
を提供する。画像データとして視野角依存性輝度データ
を利用するしても良い。
【0007】この発明によれば、パネルムラの検出を一
方向からの画像だけを処理するのでは無く、異なる視野
角から撮り込んだ画像群を使用することで、煩雑なパラ
メータの設定をすることなく構造的パネルムラを検出す
ることができ、パネルムラを構造に起因する欠陥の種類
に効率良く分類できる。
方向からの画像だけを処理するのでは無く、異なる視野
角から撮り込んだ画像群を使用することで、煩雑なパラ
メータの設定をすることなく構造的パネルムラを検出す
ることができ、パネルムラを構造に起因する欠陥の種類
に効率良く分類できる。
【0008】また請求項2の発明は、請求項1の発明の
各処理工程の一部を、プログラマブルゲートアレイのよ
うなハードウェアで構成して、並列に高速に液晶ディス
プレイパネルのムラを分類処理する装置を提供する。こ
のような発明では、液晶ディスプレイパネルのモジュー
ル検査の工程を高速化できる。
各処理工程の一部を、プログラマブルゲートアレイのよ
うなハードウェアで構成して、並列に高速に液晶ディス
プレイパネルのムラを分類処理する装置を提供する。こ
のような発明では、液晶ディスプレイパネルのモジュー
ル検査の工程を高速化できる。
【0009】さらに、請求項3の発明は、液晶ディスプ
レイパネルを異なる視野角から撮影した複数の画像群を
取り込み、液晶ディスプレイパネルのムラを分類するた
めのコンピュータを、請求項1の発明の各処理をそれぞ
れ実現する手段として機能させる液晶ディスプレイパネ
ルムラを分類処理するプログラムを提供する。
レイパネルを異なる視野角から撮影した複数の画像群を
取り込み、液晶ディスプレイパネルのムラを分類するた
めのコンピュータを、請求項1の発明の各処理をそれぞ
れ実現する手段として機能させる液晶ディスプレイパネ
ルムラを分類処理するプログラムを提供する。
【0010】
【発明の実施形態】以下、本発明の具体例を、図面を参
照して説明する。図1は、液晶ディスプレイパネル表面
状に表れる代表的なパネルムラ欠陥とその形状を示す。
図中、 は複数の細線状として現れるラビングムラ、
はブロック境界の線状ムラ、 は不規則な線状ム
ラ、 は点状ムラ・ギャップムラ、は不規則な形状
ムラ、 はパネル端に発生するムラ、は注入口に発
生するムラ、はバックライト欠陥ムラである。
照して説明する。図1は、液晶ディスプレイパネル表面
状に表れる代表的なパネルムラ欠陥とその形状を示す。
図中、 は複数の細線状として現れるラビングムラ、
はブロック境界の線状ムラ、 は不規則な線状ム
ラ、 は点状ムラ・ギャップムラ、は不規則な形状
ムラ、 はパネル端に発生するムラ、は注入口に発
生するムラ、はバックライト欠陥ムラである。
【0011】図2は、これらの代表的な欠陥ムラの見え
方が方向に依存する特徴をまとめた表である。ラビング
ムラ は、液晶ディスプレイパネル正面から見ると見
ずらいが、液晶ディスプレイパネル上側を5度〜10度
の浅い角度起こして見ると見やすい。ブロック境界の線
状ムラは正面から白又は黒っぽく見え判別し易く、液
晶パネルを傾けては見ずらく、不規則な線状ムラは正
面から白又は黒っぽく見えて判別し易いが、傾けた角度
では判別がしずらい、点状・ギャップムラ は、正面
から見ると白っぽく見える場合が多いが、左右傾けた角
度から見ると黒く見える場合が多く、下側を起こす浅い
角度から見ると、さらに白っぽく見える場合が多い。不
規則な形状ムラ は、正面から白又は黒っぽく見え判
別し易い。
方が方向に依存する特徴をまとめた表である。ラビング
ムラ は、液晶ディスプレイパネル正面から見ると見
ずらいが、液晶ディスプレイパネル上側を5度〜10度
の浅い角度起こして見ると見やすい。ブロック境界の線
状ムラは正面から白又は黒っぽく見え判別し易く、液
晶パネルを傾けては見ずらく、不規則な線状ムラは正
面から白又は黒っぽく見えて判別し易いが、傾けた角度
では判別がしずらい、点状・ギャップムラ は、正面
から見ると白っぽく見える場合が多いが、左右傾けた角
度から見ると黒く見える場合が多く、下側を起こす浅い
角度から見ると、さらに白っぽく見える場合が多い。不
規則な形状ムラ は、正面から白又は黒っぽく見え判
別し易い。
【0012】液晶ディスプレイパネル端のムラ は正
面から見ても、傾けて見ても白っぽく見え、注入口ムラ
は、正面から見ると白っぽく見える場合が多く、傾
けた角度でも同様に見える。バックライトに起因する白
点のスポットムラは、正面からは判別しにくいが、左
右約30度以上傾けた角度では、はっきりと白点状に見
える。
面から見ても、傾けて見ても白っぽく見え、注入口ムラ
は、正面から見ると白っぽく見える場合が多く、傾
けた角度でも同様に見える。バックライトに起因する白
点のスポットムラは、正面からは判別しにくいが、左
右約30度以上傾けた角度では、はっきりと白点状に見
える。
【0013】液晶ディスプレイパネルの場合、液晶膜の
微妙な厚さやうねり等により透過光の指向性が変わるの
で、上下左右あらゆる角度から見るとパネルムラの検出
精度は増加する。本発明では、様々な視野角から液晶デ
ィスプレイパネルを撮影した画像群を組み合わせてパネ
ルムラ検出に使用することを特徴とする。
微妙な厚さやうねり等により透過光の指向性が変わるの
で、上下左右あらゆる角度から見るとパネルムラの検出
精度は増加する。本発明では、様々な視野角から液晶デ
ィスプレイパネルを撮影した画像群を組み合わせてパネ
ルムラ検出に使用することを特徴とする。
【0014】図3は、本発明で使用するイメージセンサ
(CCDセンサ,リニアセンサ,エリアセンサ等)で液
晶ディスプレイパネルの中心を基準に上下左右の4方向
で浅く、又は深い角度で傾斜させて撮影した液晶ディス
プレイパネルの画像群の一例を示す。画像イは液晶パネ
ルの正面から撮像した液晶パネルの画像、画像ロはパネ
ルの右側を浅い角度例えば10度起こした傾きで撮影し
た液晶パネルの画像、画像ヘは右側を深い角度例えば6
0度起こした傾きで撮影した液晶パネルの画像、画像ハ
は左側を浅い角度例えば10度起こした傾きで撮影した
液晶パネルの画像、画像トは左側を深い角度例えば60
度起こした傾きで撮影した液晶パネルの画像、画像ニは
上側を浅い角度例えば10度起こした傾きで撮影した液
晶パネルの画像、画像チは上側を深い角度例えば60度
起こした傾きで撮影した液晶パネルの画像、画像ホは下
側を浅い角度例えば10度起こした傾きで撮像した液晶
パネルの画像、画像リは下側を深い角度例えば60度起
こした傾きで撮像した液晶パネルの画像を表している。
ただし、使用する撮影画像の枚数及び角度については、
図3の画像群の例に限定するものではない。
(CCDセンサ,リニアセンサ,エリアセンサ等)で液
晶ディスプレイパネルの中心を基準に上下左右の4方向
で浅く、又は深い角度で傾斜させて撮影した液晶ディス
プレイパネルの画像群の一例を示す。画像イは液晶パネ
ルの正面から撮像した液晶パネルの画像、画像ロはパネ
ルの右側を浅い角度例えば10度起こした傾きで撮影し
た液晶パネルの画像、画像ヘは右側を深い角度例えば6
0度起こした傾きで撮影した液晶パネルの画像、画像ハ
は左側を浅い角度例えば10度起こした傾きで撮影した
液晶パネルの画像、画像トは左側を深い角度例えば60
度起こした傾きで撮影した液晶パネルの画像、画像ニは
上側を浅い角度例えば10度起こした傾きで撮影した液
晶パネルの画像、画像チは上側を深い角度例えば60度
起こした傾きで撮影した液晶パネルの画像、画像ホは下
側を浅い角度例えば10度起こした傾きで撮像した液晶
パネルの画像、画像リは下側を深い角度例えば60度起
こした傾きで撮像した液晶パネルの画像を表している。
ただし、使用する撮影画像の枚数及び角度については、
図3の画像群の例に限定するものではない。
【0015】図4は、本発明のムラ欠陥を識別する処理
のアルゴリズム手順を示す図である。図3の複数の画像
を例に手順を説明する。液晶ディスプレイパネルをテー
ブルに載せて、図3の例のように傾きなし(正面)を始
めに、その中心を基準として所定の方向(上下,左
右)、所定の角度(10度,60度)、所定順序でテー
ブルを傾けて、そのときの液晶ディスプレイパネル面を
イメージセンサ(CCDセンサ,ラインセンサ,エリア
センサ等)で撮影し、複数の撮影画像イ〜リを本発明の
装置に順次取り込む(ステップS10,S11〜S1
8)。液晶パネルの輝度分布測定における所定角度デー
タを撮影画像データとして使用しても良い。
のアルゴリズム手順を示す図である。図3の複数の画像
を例に手順を説明する。液晶ディスプレイパネルをテー
ブルに載せて、図3の例のように傾きなし(正面)を始
めに、その中心を基準として所定の方向(上下,左
右)、所定の角度(10度,60度)、所定順序でテー
ブルを傾けて、そのときの液晶ディスプレイパネル面を
イメージセンサ(CCDセンサ,ラインセンサ,エリア
センサ等)で撮影し、複数の撮影画像イ〜リを本発明の
装置に順次取り込む(ステップS10,S11〜S1
8)。液晶パネルの輝度分布測定における所定角度デー
タを撮影画像データとして使用しても良い。
【0016】図4の手順は、ムラ領域検出処理を各撮影
画像毎に並列処理する場合の手順である。撮影された画
像イ〜リがムラ領域検出処理(ステップS30〜S3
8)によりムラ領域画像イイ〜リリが検出される(ステ
ップS40〜S48)。傾斜したパネルを撮影した画像
ロ〜リは正面から撮影した画像イに比べて歪んでいた
め、画像上の座標がずれる。このため、傾斜して撮影し
た画像の座標を正面から撮影した画像の座標に一致させ
て、複数の画像において対応する画素が一致するように
補正する。傾斜して撮影した画像では、後で正面画像と
幾何学的座標を合わせて画像処理するために、幾何座標
補正処理(ステップS21〜S28)はムラ検出処理
(ステップS31〜S38)の前に行われる。
画像毎に並列処理する場合の手順である。撮影された画
像イ〜リがムラ領域検出処理(ステップS30〜S3
8)によりムラ領域画像イイ〜リリが検出される(ステ
ップS40〜S48)。傾斜したパネルを撮影した画像
ロ〜リは正面から撮影した画像イに比べて歪んでいた
め、画像上の座標がずれる。このため、傾斜して撮影し
た画像の座標を正面から撮影した画像の座標に一致させ
て、複数の画像において対応する画素が一致するように
補正する。傾斜して撮影した画像では、後で正面画像と
幾何学的座標を合わせて画像処理するために、幾何座標
補正処理(ステップS21〜S28)はムラ検出処理
(ステップS31〜S38)の前に行われる。
【0017】ステップS30〜S38のムラ領域検出処
理では、線状のムラと面状に広がりを持つムラに対して
感度良く検出するために、画像処理として公知のテクス
チャー解析処理と空間微分フィルタ処理の両手法の少な
くとも一方の処理を使用する。このムラ領域検出処理の
詳細については、後述する。
理では、線状のムラと面状に広がりを持つムラに対して
感度良く検出するために、画像処理として公知のテクス
チャー解析処理と空間微分フィルタ処理の両手法の少な
くとも一方の処理を使用する。このムラ領域検出処理の
詳細については、後述する。
【0018】ステップS30〜S38のムラ領域検出処
理で得られたムラ領域画像イイ〜リリを用いて、ムラ領
域論理演算処理を行う(ステップS5)。図5にムラ領
域論理演算処理の論理和演算処理と論理積演算処理とを
模式的に示す。論理和演算処理で検出された検出領域
を、MURA_ORで、論理積演算処理で検出された検出領域
を、MURA_AND で表す。
理で得られたムラ領域画像イイ〜リリを用いて、ムラ領
域論理演算処理を行う(ステップS5)。図5にムラ領
域論理演算処理の論理和演算処理と論理積演算処理とを
模式的に示す。論理和演算処理で検出された検出領域
を、MURA_ORで、論理積演算処理で検出された検出領域
を、MURA_AND で表す。
【0019】正面の撮影画像イに対しては、上記ムラ領
域検出処理を施しても検出されないが、別の視野角から
撮り込んだ画像に対しても上記ムラ領域論理演算処理を
施したときに検出されるムラ検出領域が、MURA_ORであ
る。一方、複数の視野角の画像について上記ムラ領域論
理演算処理で検出されるムラ検出領域が、MURA_ANDで
ある。
域検出処理を施しても検出されないが、別の視野角から
撮り込んだ画像に対しても上記ムラ領域論理演算処理を
施したときに検出されるムラ検出領域が、MURA_ORであ
る。一方、複数の視野角の画像について上記ムラ領域論
理演算処理で検出されるムラ検出領域が、MURA_ANDで
ある。
【0020】これらのムラ領域論理演算処理は、パネル
ムラ検出の精度を高める役割を持つと共に、液晶ディス
プレイパネルの構造的ムラの種類を視野角の見え方の特
徴(図2参照)により大まかに分類する処理である。ム
ラ領域論理演算処理の論理式は、画像群に現れる構造的
ムラの特徴を基に論理演算して、構造的ムラを分類識別
できる論理式であれば良い。また、一つの画像に現れる
特徴だけで構造的ムラの種類が充分判断されるときは、
論理演算処理は省略することができる(経路R)。
ムラ検出の精度を高める役割を持つと共に、液晶ディス
プレイパネルの構造的ムラの種類を視野角の見え方の特
徴(図2参照)により大まかに分類する処理である。ム
ラ領域論理演算処理の論理式は、画像群に現れる構造的
ムラの特徴を基に論理演算して、構造的ムラを分類識別
できる論理式であれば良い。また、一つの画像に現れる
特徴だけで構造的ムラの種類が充分判断されるときは、
論理演算処理は省略することができる(経路R)。
【0021】抽出したムラ検出領域MURA_ORとMURA_AN
D について、パネルムラを分類する。図4の手順に示す
ように、まずムラ上位分類処理を行い(ステップS
6)、次にムラ下位分類処理を行って(ステップS
7)、液晶ディスプレイパネルの構造的欠陥であるムラ
を種類別に出力する。
D について、パネルムラを分類する。図4の手順に示す
ように、まずムラ上位分類処理を行い(ステップS
6)、次にムラ下位分類処理を行って(ステップS
7)、液晶ディスプレイパネルの構造的欠陥であるムラ
を種類別に出力する。
【0022】ステップS6のムラ上位分類処理について
説明する。図6はムラ上位分類するパラメ−タ,輝度,
伸長度,太さ度の定義及び上位分類の算出方法を示す。
図6(a)のハッチングした領域は、ムラ領域検出処理
で得られたMURA_ORとMURA_AND の各領域を表す。該領
域画像から得られるムラ領域の明るさを表す、ムラ領域
の形状を表すパラメータによりパネルムラ種類を大まか
に、例えば8種類に分類する。ムラ上位分類処理では、
パネルムラの種類は、輝度及び形状だけでも求まる分類
分けであり、液晶ディスプレイパネルの構造に起因する
パネルムラの分類分けにはあたらない。
説明する。図6はムラ上位分類するパラメ−タ,輝度,
伸長度,太さ度の定義及び上位分類の算出方法を示す。
図6(a)のハッチングした領域は、ムラ領域検出処理
で得られたMURA_ORとMURA_AND の各領域を表す。該領
域画像から得られるムラ領域の明るさを表す、ムラ領域
の形状を表すパラメータによりパネルムラ種類を大まか
に、例えば8種類に分類する。ムラ上位分類処理では、
パネルムラの種類は、輝度及び形状だけでも求まる分類
分けであり、液晶ディスプレイパネルの構造に起因する
パネルムラの分類分けにはあたらない。
【0023】具体的には、図6(a)のハッチングを施
したムラ領域論演算画像のムラ領域から、ムラ領域の明
るさを表す輝度V、ムラ領域の長さを表す伸長度S、ム
ラ領域の太さを表す太さ度Fのパラメータを抽出する。
図6(b)に示すようにしきい値で抽出したパラメータ
値を分類する。例えば、輝度値では8ビット濃度値とし
たときの最大値255を1とし、パネル背景の輝度値を
0.5とし、0.5より大きいしきい値、0.5より小
さいしきい値を設け、検出した画素の輝度が大きいしき
い値より大きいときはV1(「明」)で、小さいしきい
値より小さいときはV2(「暗」)で表す。同様に伸長
度及び太さ度のしきい値より大きい値、小さい値をそれ
ぞれS1とS2、F1とF2で表す。図6の画像サイズ
はパネルの対角線の長さである。
したムラ領域論演算画像のムラ領域から、ムラ領域の明
るさを表す輝度V、ムラ領域の長さを表す伸長度S、ム
ラ領域の太さを表す太さ度Fのパラメータを抽出する。
図6(b)に示すようにしきい値で抽出したパラメータ
値を分類する。例えば、輝度値では8ビット濃度値とし
たときの最大値255を1とし、パネル背景の輝度値を
0.5とし、0.5より大きいしきい値、0.5より小
さいしきい値を設け、検出した画素の輝度が大きいしき
い値より大きいときはV1(「明」)で、小さいしきい
値より小さいときはV2(「暗」)で表す。同様に伸長
度及び太さ度のしきい値より大きい値、小さい値をそれ
ぞれS1とS2、F1とF2で表す。図6の画像サイズ
はパネルの対角線の長さである。
【0024】この組合せにより、パネルムラの上位分類
として [V1S1F1]・・・明大ムラ [V1S1F2]・・・明線状ムラ [V1S2F1]・・・明点状ムラ [V1S2F2]・・・明面状ムラ [V2S1F1]・・・暗大ムラ [V2S1F2]・・・暗線状ムラ [V2S2F1]・・・暗点状ムラ [V2S2F2]・・・暗面状ムラ の8通りに分類できる。
として [V1S1F1]・・・明大ムラ [V1S1F2]・・・明線状ムラ [V1S2F1]・・・明点状ムラ [V1S2F2]・・・明面状ムラ [V2S1F1]・・・暗大ムラ [V2S1F2]・・・暗線状ムラ [V2S2F1]・・・暗点状ムラ [V2S2F2]・・・暗面状ムラ の8通りに分類できる。
【0025】次に、ムラ下位分類処理(ステップS7)
について説明する。ムラ領域論理演算処理(ステップS
5)で求めたMURA_OR領域とMURA_AND領域 又はムラ領
域論理演算を省略した検出領域(経路Rの出力)につい
て、輝度・形状による上位分類と、その領域の濃淡度
M,位置S,群度G,視野角Θ等の特徴量P2であるパ
ラメータとを組合せて、ムラを分類する(Z)ことによ
り、液晶ディスプレイパネル表面状に発生するムラを構
造に起因するパネルムラとして分類して出力する。図7
に本発明のムラ分類識別処理例を示す。
について説明する。ムラ領域論理演算処理(ステップS
5)で求めたMURA_OR領域とMURA_AND領域 又はムラ領
域論理演算を省略した検出領域(経路Rの出力)につい
て、輝度・形状による上位分類と、その領域の濃淡度
M,位置S,群度G,視野角Θ等の特徴量P2であるパ
ラメータとを組合せて、ムラを分類する(Z)ことによ
り、液晶ディスプレイパネル表面状に発生するムラを構
造に起因するパネルムラとして分類して出力する。図7
に本発明のムラ分類識別処理例を示す。
【0026】濃淡度Mは、ムラ領域とその周辺領域との
濃度差を表し、位置Sは、ムラ領域の画像上での発生場
所を表し、群度Gは、指定領域内に同一種類のムラ領域
が複数個存在する割合を表し、視野角Θは、どの角度か
らの撮り込み画像が検出に有効であるかを表すパラメー
タである。輝度Vと濃淡度Mの演算は、MURA−OR
領域についてはムラが検出される画像について、MUR
A−AND領域についてはその代表画面について演算す
ると良い。構造的ムラの識別に有効な特徴を示す指標で
あれば、上記以外の特徴量を使用しても良いのは当然で
ある。
濃度差を表し、位置Sは、ムラ領域の画像上での発生場
所を表し、群度Gは、指定領域内に同一種類のムラ領域
が複数個存在する割合を表し、視野角Θは、どの角度か
らの撮り込み画像が検出に有効であるかを表すパラメー
タである。輝度Vと濃淡度Mの演算は、MURA−OR
領域についてはムラが検出される画像について、MUR
A−AND領域についてはその代表画面について演算す
ると良い。構造的ムラの識別に有効な特徴を示す指標で
あれば、上記以外の特徴量を使用しても良いのは当然で
ある。
【0027】図7のムラ領域論理演算(例)は、図2の
液晶ディスプレイパネルにおける代表的なムラの見え方
の特徴に対応して、構造的ムラ欠陥のムラ領域を検出す
るムラ領域論理演算例を例示したものである。第1欄の
ギャップムラ検出領域に対する論理演算は、画像イイと
画像へへ、画像トトとの間の論理積で処理される例であ
る。この論理演算式とは別に、例えば画像イイと画像ニ
ニ、画像チチ間との論理積でも、更に、画像イイと画像
ニニ、画像チチ間、画像へへ、画像トトとの間での3者
間での論理積で論理演算しても良い。場合によっては、
白欠陥と黒欠陥の論理積をムラ領域論理演算に使用して
も良い。パネルムラの,,〜は図2に示される
ように正面画像イだけで充分ムラ検出できると判断され
るので、ムラ領域論理演算は省略できる(図7の第4欄
〜第7欄)。
液晶ディスプレイパネルにおける代表的なムラの見え方
の特徴に対応して、構造的ムラ欠陥のムラ領域を検出す
るムラ領域論理演算例を例示したものである。第1欄の
ギャップムラ検出領域に対する論理演算は、画像イイと
画像へへ、画像トトとの間の論理積で処理される例であ
る。この論理演算式とは別に、例えば画像イイと画像ニ
ニ、画像チチ間との論理積でも、更に、画像イイと画像
ニニ、画像チチ間、画像へへ、画像トトとの間での3者
間での論理積で論理演算しても良い。場合によっては、
白欠陥と黒欠陥の論理積をムラ領域論理演算に使用して
も良い。パネルムラの,,〜は図2に示される
ように正面画像イだけで充分ムラ検出できると判断され
るので、ムラ領域論理演算は省略できる(図7の第4欄
〜第7欄)。
【0028】前記したムラ領域検出処理では、テクスチ
ャー解析処理と空間微分フィルタ処理を用いる。空間微
分フィルタ処理は、図8にあるように、各画素について
図に示すようなフィルタを用いて水平微分、垂直微分、
両者の組合せによる斜微分処理を行う処理で、濃度値の
変化が激しい線状のムラ及びムラの境界を検出する。
ャー解析処理と空間微分フィルタ処理を用いる。空間微
分フィルタ処理は、図8にあるように、各画素について
図に示すようなフィルタを用いて水平微分、垂直微分、
両者の組合せによる斜微分処理を行う処理で、濃度値の
変化が激しい線状のムラ及びムラの境界を検出する。
【0029】テクスチャー解析処理は、図9にあるよう
に、濃度生起行列により画像の局所領域のコントラスト
を検出する方法で、そのコントラスト値が高い領域をム
ラとして検出する。各画素を中心とし5×5の領域を作
成する。領域に対し、図9に示す水平(Horizontal)・垂
直(Vertical)方向のフィルタ処理、及び水平微分後に垂
直微分を行う斜方微分処理を行い、輝度変化の激しい画
素を検出する。
に、濃度生起行列により画像の局所領域のコントラスト
を検出する方法で、そのコントラスト値が高い領域をム
ラとして検出する。各画素を中心とし5×5の領域を作
成する。領域に対し、図9に示す水平(Horizontal)・垂
直(Vertical)方向のフィルタ処理、及び水平微分後に垂
直微分を行う斜方微分処理を行い、輝度変化の激しい画
素を検出する。
【0030】同時濃度正規行列:領域内において,ある
画素点(x, y)の濃度がi(x, y)であるとき、点(x,
y) から一定の変位δ=(Δm,Δn) だけ離れた画素点
(x+Δm,y+Δn)の濃度がj(x+Δm, y+Δn)である
確率Pδ(0,1)を計算する。図10は、4×4 画
素からなる画像の例である。この画像でδ=(1,0) と
してPδ(0,1)を求めると、図 (b)のようになる。
たとえば、Pδ(0,1)の値は、m方向( 図9
(a))に隣り合った (Δm= 1) 濃度パターンの個数
である.この画像では(0,1)は図9 (a) に(
)で示すように二つあり、これを同図 (b) に2で示
す。
画素点(x, y)の濃度がi(x, y)であるとき、点(x,
y) から一定の変位δ=(Δm,Δn) だけ離れた画素点
(x+Δm,y+Δn)の濃度がj(x+Δm, y+Δn)である
確率Pδ(0,1)を計算する。図10は、4×4 画
素からなる画像の例である。この画像でδ=(1,0) と
してPδ(0,1)を求めると、図 (b)のようになる。
たとえば、Pδ(0,1)の値は、m方向( 図9
(a))に隣り合った (Δm= 1) 濃度パターンの個数
である.この画像では(0,1)は図9 (a) に(
)で示すように二つあり、これを同図 (b) に2で示
す。
【0031】次に,行列の各要素を全要素の和で正規化
する.正規化されたを使いコントラスト特徴量の計算処
理を行う。コントラスト特徴量の計算式を以下の式
(1)を示す。式(1)は、画素対の濃度差の画像全体
についての平均を表し、濃度差が高い画素対が多いほ
ど、値は大きくなる。
する.正規化されたを使いコントラスト特徴量の計算処
理を行う。コントラスト特徴量の計算式を以下の式
(1)を示す。式(1)は、画素対の濃度差の画像全体
についての平均を表し、濃度差が高い画素対が多いほ
ど、値は大きくなる。
【0032】
【数1】
【0033】なお、空間微分フィルタによる線状ムラの
検出処理及び濃度生起行列によるコントラスト検出処理
は、ムラ領域を検出するための一手法であり、これに限
定するものではない。
検出処理及び濃度生起行列によるコントラスト検出処理
は、ムラ領域を検出するための一手法であり、これに限
定するものではない。
【0034】実施例2
図4の実施例は、ムラ検出分類処理をソフトウェアプロ
グラムを用いてパソコンやワークステーション上で実現
する例である。この実施例では、処理アルゴリズムのム
ラ領域検出の各処理(ステップS10,S20〜S4
0,S11,S21〜S40・・・・)については、ハ
ードウェア化しやすい処理である。このムラ領域検出処
理をDSP(Digital Signal Processor) またはFPG
A(FieldProgrammable Gate Array)のようなプログラ
マブルゲートアレイを利用することで並列化処理が可能
となり、ひいては高速な処理として実現できる。
グラムを用いてパソコンやワークステーション上で実現
する例である。この実施例では、処理アルゴリズムのム
ラ領域検出の各処理(ステップS10,S20〜S4
0,S11,S21〜S40・・・・)については、ハ
ードウェア化しやすい処理である。このムラ領域検出処
理をDSP(Digital Signal Processor) またはFPG
A(FieldProgrammable Gate Array)のようなプログラ
マブルゲートアレイを利用することで並列化処理が可能
となり、ひいては高速な処理として実現できる。
【0035】図10は本発明のムラ検出処理をプログマ
ラブルゲートアレイで構成した液晶ディスプレイパネル
ムラの分類処理装置例の概念図を示す。図中、1はコン
ピュータで構成する液晶ディスプレイパネルムラの分類
処理装置、2は液晶ディスプレイパネル撮影装置、3は
パネルムラの分類処理装置1からの制御信号、4は液晶
パネル面をイメージセンサで撮影した画像信号を表して
いる。制御信号3は、液晶パネルのバックライトを点灯
させ、液晶ディスプレイパネルを載せたテーブルを所定
方向、所定角度、所定の順序で駆動し、液晶ディスプレ
イパネルが上記所定の方向、所定の角度のとき(例えば
図3の位置)、イメージセンサでパネルを撮影してその
画像信号を順次液晶ディスプレイパネルムラの分類処理
装置1に出力する。
ラブルゲートアレイで構成した液晶ディスプレイパネル
ムラの分類処理装置例の概念図を示す。図中、1はコン
ピュータで構成する液晶ディスプレイパネルムラの分類
処理装置、2は液晶ディスプレイパネル撮影装置、3は
パネルムラの分類処理装置1からの制御信号、4は液晶
パネル面をイメージセンサで撮影した画像信号を表して
いる。制御信号3は、液晶パネルのバックライトを点灯
させ、液晶ディスプレイパネルを載せたテーブルを所定
方向、所定角度、所定の順序で駆動し、液晶ディスプレ
イパネルが上記所定の方向、所定の角度のとき(例えば
図3の位置)、イメージセンサでパネルを撮影してその
画像信号を順次液晶ディスプレイパネルムラの分類処理
装置1に出力する。
【0036】さらに、図中、5は出力メモリ、6は画像
信号を取り込む入力メモリ、7は液晶パネルの所定方
向、所定角度における撮影画像信号、8はゲートアレ
イ、8Aは幾何座標補正処理(図4のステップS21,
・・S28)を論理演算するゲートアレイ、8Bはムラ
領域検出処理(図4のステップS30,・・S38)を
論理演算するゲートアレイ、9はバス、10は撮影され
た画像ごとに画像信号を記録する画像メモリ、11はC
PU、11Mはメモリ、12は表示装置、13は入力装
置を表している。
信号を取り込む入力メモリ、7は液晶パネルの所定方
向、所定角度における撮影画像信号、8はゲートアレ
イ、8Aは幾何座標補正処理(図4のステップS21,
・・S28)を論理演算するゲートアレイ、8Bはムラ
領域検出処理(図4のステップS30,・・S38)を
論理演算するゲートアレイ、9はバス、10は撮影され
た画像ごとに画像信号を記録する画像メモリ、11はC
PU、11Mはメモリ、12は表示装置、13は入力装
置を表している。
【0037】メモリ11Mには、コンピュータ制御プロ
グラム、液晶ディスプレイパネル撮影装置2のテーブル
駆動、撮影制御、画像信号等を制御するプログラム及び
パネルムラを分類する分類処理プログラムを格納してい
る。液晶ディスプレイパネル撮影装置2の出力画像信号
4は入力メモリ6に各画像毎に記憶される。各画像信号
7はそれぞれゲートアレイ8の画像毎に並列に設けられ
た論理演算処理回路に入力され、ムラ領域検出処理、幾
何上補正処理が実行され、ムラ領域検出画像信号が出力
される。出力した各ムラ領域検出画像信号は対応する画
像メモリ10に記録される。
グラム、液晶ディスプレイパネル撮影装置2のテーブル
駆動、撮影制御、画像信号等を制御するプログラム及び
パネルムラを分類する分類処理プログラムを格納してい
る。液晶ディスプレイパネル撮影装置2の出力画像信号
4は入力メモリ6に各画像毎に記憶される。各画像信号
7はそれぞれゲートアレイ8の画像毎に並列に設けられ
た論理演算処理回路に入力され、ムラ領域検出処理、幾
何上補正処理が実行され、ムラ領域検出画像信号が出力
される。出力した各ムラ領域検出画像信号は対応する画
像メモリ10に記録される。
【0038】画像メモリに記憶されたデータをもとに、
CPU11はムラ領域論理演算処理(図4のステップS
5)、ムラ上位分類処理(図4のステップS6)、ムラ
下位分類処理(図4のステップS7)を実行し、液晶パ
ネルムラを分類識別して表示装置12に表示出力する。
入力装置13のキーボード、マウスにより、制御信号、
パラメータの定義、しきい値、論理演算式、論理演算に
使用する画像等を設定する。
CPU11はムラ領域論理演算処理(図4のステップS
5)、ムラ上位分類処理(図4のステップS6)、ムラ
下位分類処理(図4のステップS7)を実行し、液晶パ
ネルムラを分類識別して表示装置12に表示出力する。
入力装置13のキーボード、マウスにより、制御信号、
パラメータの定義、しきい値、論理演算式、論理演算に
使用する画像等を設定する。
【0039】現状では、CPUがPentium III、クロッ
ク周波数700MHz使用のパソコンを用いた場合で、1
00万画素の画像データ1枚に対して処理をした場合、
ムラ領域検出処理の処理時間は、ムラ領域論理演算処理
からムラ下位分類処理の後処理に対して、約10倍乃至
20倍の時間がかかる。全体として約1分の処理時間が
必要である。DSPまたはFPGAのようなプログラマ
ブルゲートアレイを用いると処理時間は、最低でも約1
/100に時間短縮化が可能である。
ク周波数700MHz使用のパソコンを用いた場合で、1
00万画素の画像データ1枚に対して処理をした場合、
ムラ領域検出処理の処理時間は、ムラ領域論理演算処理
からムラ下位分類処理の後処理に対して、約10倍乃至
20倍の時間がかかる。全体として約1分の処理時間が
必要である。DSPまたはFPGAのようなプログラマ
ブルゲートアレイを用いると処理時間は、最低でも約1
/100に時間短縮化が可能である。
【0040】実施例3
液晶ディスプレイパネルを異なる視野角から撮影した複
数の画像群を取り込み、液晶ディスプレイパネルのムラ
を分類識別するための図4に示されたような手順を実施
するプログラムを作成する。例えば、図10のコンピュ
ータのメモリ11Mに該プログラムをインストール又は
ダウンロードし、コンピュータを図4の手順を実施する
手段として機能させる。
数の画像群を取り込み、液晶ディスプレイパネルのムラ
を分類識別するための図4に示されたような手順を実施
するプログラムを作成する。例えば、図10のコンピュ
ータのメモリ11Mに該プログラムをインストール又は
ダウンロードし、コンピュータを図4の手順を実施する
手段として機能させる。
【0041】
【発明の効果】輝度ムラ部分の検出において、角度を変
えた方向からの画像データ群、つまり偏光された画像デ
ータ群を用いて精度良くムラを検出でき、液晶ディスプ
レイパネルの構造に起因するムラを分類することができ
る。液晶製造分野について、製造の最終検査工程での省
力化に貢献すると同時に、液晶パネルの品質保証、信頼
性向上につながる。
えた方向からの画像データ群、つまり偏光された画像デ
ータ群を用いて精度良くムラを検出でき、液晶ディスプ
レイパネルの構造に起因するムラを分類することができ
る。液晶製造分野について、製造の最終検査工程での省
力化に貢献すると同時に、液晶パネルの品質保証、信頼
性向上につながる。
【図面の簡単な説明】
【図1】液晶ディスプレイパネル表面状に表れる代表的
なムラ欠陥とその形状を示す図である。
なムラ欠陥とその形状を示す図である。
【図2】液晶ディスプレイパネルにおける代表的なムラ
の見え方の特徴を示す表である。
の見え方の特徴を示す表である。
【図3】本発明で使用するイメージセンサで撮影した液
晶ディスプレイパネルの画像群の一例を示す。
晶ディスプレイパネルの画像群の一例を示す。
【図4】本発明のムラ欠陥を識別する処理のアルゴリズ
ム手順を示す図である。
ム手順を示す図である。
【図5】本発明のムラ領域論理演算処理の論理和演算処
理と論理積演算処理を模式的に示す図である。
理と論理積演算処理を模式的に示す図である。
【図6】本発明のムラ上位分類するパラメ−タ、輝度、
伸長度、太さ度の定義及び上位分類の算出方法を示す図
である。。
伸長度、太さ度の定義及び上位分類の算出方法を示す図
である。。
【図7】本発明のムラ分類識別処理例を示す図である。
【図8】空間微分フィルタ処理を説明する図を示す。
【図9】テクスチャー解析処理を説明する図を示す。
【図10】本発明の液晶ディスプレイパネルムラの分類
処理装置例の概念図を示す。
処理装置例の概念図を示す。
【符号の説明】
〜 分類識別される欠陥ムラの種類
イ〜リ 複数の液晶パネル撮影画像
S30〜S38 ムラ領域検出ステップ
S5 ムラ領域論理演算処理ステップ
S6 ムラ上位分類処理ステップ
S8 ムラ下位分類処理ステップ
MURA−AND/OR ムラ検出領域
V,S,F ムラ領域の輝度、形状パラメータ
P2 有効な特徴パラメータ
1 液晶ディスプレイパネルムラの分類処理装置
2 液晶ディスプレイパネル撮影装置
8 ゲートアレイ
10 画像メモリ
11 CPU
11M メモリ
フロントページの続き
(72)発明者 大隈 義信
熊本県熊本市長嶺西1丁目8−104 オ
オクマ電子株式会社内
(56)参考文献 特開2000−214426(JP,A)
特開2001−124661(JP,A)
特開 平11−101712(JP,A)
特開 平7−84229(JP,A)
(58)調査した分野(Int.Cl.7,DB名)
G02F 1/13 101
Claims (3)
- 【請求項1】 液晶ディスプレイパネルを異なる視野角
から撮影して、取り込んだ画像群に対して、テクスチャ
−解析処理と空間微分フィルタ処理の少なくとも何れか
を使用してムラ領域を検出する画像処理と、 該処理により得られたムラ画像群間で画像論理演算処理
を行うムラ領域論理演算処理と、 ムラ領域論理処理により得られたムラ検出領域を、さら
に、その領域の形状や輝度を表すパラメータとを組み合
わせで領域の形状を分類するムラ上位分類処理と、 各ムラ検出領域についてムラ上位分類処理で得られた分
類と、ムラの分布状態や検出視野角度、位置などのパラ
メータとの組み合わせにより、液晶ディスプレイパネル
ムラを分類するムラ下位分類処理とを含むことを特徴と
する液晶ディスプレイパネルムラの分類処理方法。 - 【請求項2】 液晶ディスプレイパネルを異なる視野角
から撮影して、撮影した画像をそれぞれ入力する手段
と、 上記撮影した画像をそれぞれ取り込み、テクスチャ−解
析処理と空間微分フィルタ処理の少なくとも何れかを使
用してムラ領域を検出する画像処理手段と、 複数のムラ領域画像群間で画像論理演算処理を行いムラ
検出領域を検出するムラ領域論理演算処理手段と、 ムラ検出領域を、さらに、その領域の形状や輝度を表す
パラメータとを組み合わせで領域の形状を分類するムラ
上位分類処理手段と、 各ムラ検出領域について、ムラ上位分類処理手段で得ら
れた分類と分布状態や検出視野角度、位置などのパラメ
ータとを組み合わせて、液晶ディスプレイパネルのムラ
を分類する下位分類手段とを具備し、 上記各手段を、プログラマブルゲートアレイのような電
子ハードウェアで構成することを特徴とする液晶ディス
プレイパネルムラの分類処理装置。 - 【請求項3】 液晶ディスプレイパネルを異なる視野角
から撮影した複数の画像群を取り込み、液晶ディスプレ
イパネルのムラを分類処理するためのコンピュータを、 液晶ディスプレイパネルを異なる視野角から撮影して、
取り込んだ画像群に対して、テクスチャ−解析処理と空
間微分フィルタ処理の少なくとも何れかを使用してムラ
領域を検出する画像処理手段、 複数のムラ領域画像群間で画像論理演算処理を行いムラ
検出領域を検出するムラ領域論理演算処理手段、 ムラ検出領域を、さらに、その領域の形状や輝度を表す
パラメータとを組み合わせで領域の形状を分類するムラ
上位分類処理手段、 各ムラ検出領域について、ムラ上位分類処理手段で得ら
れた分類と分布状態や検出視野角度、位置などのパラメ
ータとを組み合わせて、液晶ディスプレイパネルのムラ
を分類する下位分類手段として機能させることを特徴と
する液晶ディスプレイパネルムラの分類処理プログラ
ム。
Priority Applications (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2001256942A JP3431075B2 (ja) | 2001-08-27 | 2001-08-27 | 液晶ディスプレイパネルムラの分類処理方法、その装置及びプログラム |
PCT/JP2002/008597 WO2003019274A1 (fr) | 2001-08-27 | 2002-08-27 | Procede pour trier les non-uniformites d'un panneau a cristaux liquides, appareil de tri et support d'informations contenant un programme effectuant le tri |
US10/488,393 US20050007364A1 (en) | 2001-08-27 | 2002-08-27 | Method for sorting ununiformity of liquid crystal display panel sorting apparatus, and information recorded medium with recorded program for executing this sorting |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2001256942A JP3431075B2 (ja) | 2001-08-27 | 2001-08-27 | 液晶ディスプレイパネルムラの分類処理方法、その装置及びプログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2003066398A JP2003066398A (ja) | 2003-03-05 |
JP3431075B2 true JP3431075B2 (ja) | 2003-07-28 |
Family
ID=19084689
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2001256942A Expired - Fee Related JP3431075B2 (ja) | 2001-08-27 | 2001-08-27 | 液晶ディスプレイパネルムラの分類処理方法、その装置及びプログラム |
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Country | Link |
---|---|
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WO (1) | WO2003019274A1 (ja) |
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KR20080020454A (ko) * | 2006-08-29 | 2008-03-05 | 노바텍 마이크로일렉트로닉스 코포레이션 | 평판 디스플레이에서 불균일 영역 보상 장치 및 그 보상방법 |
JP4799329B2 (ja) * | 2006-09-07 | 2011-10-26 | 株式会社東芝 | ムラ検査方法、表示パネルの製造方法及びムラ検査装置 |
US8026927B2 (en) * | 2007-03-29 | 2011-09-27 | Sharp Laboratories Of America, Inc. | Reduction of mura effects |
KR101587176B1 (ko) * | 2007-04-18 | 2016-01-20 | 마이크로닉 마이데이타 에이비 | 무라 검출 및 계측을 위한 방법 및 장치 |
JP2009036582A (ja) * | 2007-07-31 | 2009-02-19 | Toshiba Corp | 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 |
JP5250871B2 (ja) | 2008-12-24 | 2013-07-31 | インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション | ムラ評価装置、ムラ評価方法、ディスプレイ検査装置、およびプログラム |
US20110012908A1 (en) * | 2009-07-20 | 2011-01-20 | Sharp Laboratories Of America, Inc. | System for compensation of differential aging mura of displays |
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WO2013031866A1 (ja) * | 2011-08-31 | 2013-03-07 | シャープ株式会社 | 表示装置の検査装置及び検査方法 |
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WO2014140047A2 (en) | 2013-03-12 | 2014-09-18 | Micronic Mydata AB | Method and device for writing photomasks with reduced mura errors |
JP6182024B2 (ja) * | 2013-08-30 | 2017-08-16 | 株式会社トプコンテクノハウス | ムラ測定方法およびムラ測定装置 |
KR102130144B1 (ko) * | 2013-12-31 | 2020-07-03 | 엘지디스플레이 주식회사 | 얼룩 보상 방법과 이를 이용한 표시장치 |
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CN104914133B (zh) * | 2015-06-19 | 2017-12-22 | 合肥京东方光电科技有限公司 | 摩擦缺陷检测装置 |
CN105137670A (zh) * | 2015-09-25 | 2015-12-09 | 京东方科技集团股份有限公司 | 液晶滴注系统及控制方法 |
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