JP3584507B2 - パタンムラ検査装置 - Google Patents
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Description
【産業上の利用分野】
本発明は、カラーフィルタやシャドウマスク等の被検査物の原画像を撮像して画素データを作成し、その画素データを加工処理し、その加工画像の輝度差から被検査物のパタンムラを検出するパタンムラ検査装置に関する。
【0002】
【従来の技術】
従来カラーフィルタやシャドウマスク等の周期的なパタンを有する物品のパタンムラを検査する方法としては目視検査が採用されていた。また、カメラによって撮像して画像処理する方法としては2値化法を用いたものがある。この2値化法とは被検査物の画素データの有する何らかの特徴量を予め設定された許容範囲と比較し、これを逸脱するものを欠陥として取扱うものである。一方、パタンムラ等の画像の欠陥を見出す公知技術として被検査物を撮像して得られた画像データを基にして所定の画像演算処理を行うものがある。具体的には、m行,n列の周期パタンを有する被検査物を撮像し、明度分布I(X,Y)を求め、この平均値のトラッキングデータT1(X,Y)とI(X,Y)との明度差を表わす検出用データF1(X,Y)を求め、このF1(X,Y)の値に基づいて欠陥を検出し被検査物の良否を判定するものである。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】
カラーフィルムやシャドウマスク等の被検査物を目視検査する従来技術では、ムラ検出の個人差が大きく、かつ個人によっても時間的変動があり正確な検査が出来ない問題点がある。また、CCDカメラ等によりパタンムラを検査する場合、目視でかろうじて見えるムラでもCCDカメラではコントラストがとらえられず発見出来ない問題点がある。また、前記した2値化法によるものは、前記の画素データの特徴量の1つでも許容範囲を越えるとその被検査物は不良品として判定される恐れもあるので許容範囲を十分に広くとる必要があり、良品,不良品の竣別が出来ない問題点があった。また、前記した画像演算処理を用いた公知技術により欠陥品を比較的正確に判定することは可能であるが、局部的に発生し易いパタンムラの検出手段としては画像処理方法が不十分であり、特に後記するシェーディング補正や動的蓄積法による人間の感性に依存する処理等が施されていないため、パタンムラの検査としては今一つ不十分な方法である。
【0004】
本発明は、以上の事情に鑑みて創案されたものであり、周期パタンを有するカラーフィルタやシャドウマスク等の被検査物のパタンムラを目視によらず、かつ人間の感性を考慮して正確に、かつ自動検査出来るパタンムラ検査装置を提供することを目的とする。
【0005】
【課題を解決するための手段】
本発明は、以上の目的を達成するために、複数色の分割素を規則的に配置した周期パタンを有する被検査物の原画像を読み取る撮像手段と、前記原画像を加工処理して前記周期パタンに含まれるムラを強調した加工画像を生成する処理手段と、前記加工画像を演算処理して前記ムラを検出する演算手段とを備えた検査装置であって、前記処理手段は、前記原画像から同一色の分割素を選択的に切り出し、それ等を連続的に継ぎ合わせて単一色の加工画像を合成するパタンムラ検査装置を構成する。更に、周期パタンを有する被検査物の原画像を読み取る撮像手段と、前記原画像を加工処理して前記周期パタンに含まれるムラを強調した加工画像を生成する処理手段と、前記加工画像を演算処理して前記ムラを検出する演算手段とを備えた検査装置であって、前記撮像手段は画素ピッチ以内で前記被検査物を相対的に微少移動して複数の原画像を読み取り、前記処理手段は、前記複数の原画像を重ね合わせて加工画像を合成するパタンムラ検査装置を構成するものである。
【0006】
【作用】
被検査物の原画像を表わす画素データを撮像手段により求める。被検査物の周期パタンに対応するフィルタを用いてそのフィルタに含まれる原画像の画素データを遂次合算して新たな画素データを求め、この画素データを基にしてシュレッシュホールド(閾値)との対比を行ってパタンムラを検出する。また、カラーフィルタの場合には同一色の分割素を光学フィルタ又は自動的な画像処理により選択的に切り出し、継ぎ合わせた上で前記と同様な処理を行う。更に、被検査物を微少移動して原画像の撮像を遂次行い、これ等を合成して人間の視覚的感性に応じたパタンムラ検出を行うようにしている。
【0007】
【実施例】
以下、本発明の実施例を図面に基づき説明する。(実施例1)は請求項1,(実施例2)は請求項2にそれぞれ対応した実施例である。また、図1乃至図9は(参考例1)に対応し、図10乃至図17は(実施例1)に対応し、図18乃至図24は(実施例2)に対応するものである。
【0008】
(参考例1)
図1はカラーテレビに組み込まれるシャドウマスクを被検査物とする場合の本参考例1の全体構成図、図2は画像処理用フィルタと原画像との配置状態を示す平面図、図3は本参考例1の動作を説明するためのフローチャート、図4乃至図7は本参考例1の加工処理およびパタンムラ検出方法を説明するための説明用平面図および線図、図8はエリアセンサを用いて検査する場合の検査装置の構成図、図9はXYステージおよびラインセンサを用いて検査する場合の検査装置の構成図である。
【0009】
図2に示すように、シャドウマスク1は周期パタン2を有するものからなり、横方向のパタンの周期をT横とし、縦方向のパタンの周期をT縦とする。また、画像処理用のフィルタ3は横方向にN個のパタンを包含し、縦方向にM個のパタンを包含するサイズとする。M,Nはいずれも整数であり、フィルタ3の面積はシャドウマスク1の画像よりも小さい。説明の都合上、フィルタ3の横方向(X方向)サイズをD1(N・T横)で表わし、縦方向(Y方向)サイズをD2(M・T縦)で表わす。図1に示すように、本参考例1では撮像手段としてCCDセンサ4と照明装置5を用いる。被検査物のシャドウマスク1を照明光源5の近傍に配置し、上方にCCDセンサ4を配置する。CCDセンサ4には画像処理装置6が連結する。画像処理装置6には処理手段7,演算手段8,判定手段9等が設けられ、処理手段7は後記する画素データ処理を行って加工画像を作成するものであり、演算手段8は前記加工画像を基にして所定の演算を行うものである。また、判定手段9は予め定めたシュレッシュホールド(閾値)と前記の演算結果とを比較してパタンムラの判定を行うものである。また、前記した画像処理用フィルタはシャドウマスク1を撮像した原画像上に重ね合わされ、画素単位毎に縦横に遂次移動して遂次合算処理を行うものである。
【0010】
次に、本参考例1の動作を図1乃至図3により説明する。まず、シャドウマスク1の全画像の画素データをCCDセンサ4から画像処理装置6に入力しX,Y座標における画素の輝度G(X,Y)を求める(ステップ100)。図4はX,Y座標におけるG(X,Y)を示すが、パタンムラ10がある領域に渡って含まれている。次に、フィルタ3を図2のようにシャドウマスク1の画像に重合する(ステップ101)。次に、X,Y位置におけるフィルタ3内のすべての画素の輝度G(X,Y)の値を合算し、次の(1)式のN(X,Y)を演算し、パタンムラ10が強調された加工画像を作成する(ステップ102)。
【0011】
【数1】
【0012】
次に、この加工画像を基にして(2)式により特定のY方向範囲におけるN(X,Y)の合算値のH(X)を演算する(ステップ103)。すなわち、Y方向の所定範囲に含まれるN(X,Y)をX軸に撮像してX方向プロファイルを作成する。
【0013】
【数2】
【0014】
図5に示すように、横軸にXをとり、縦軸にH(X)を表示した線図を作成し、曲線Aを求める(ステップ104)。次に、予め定めたシュレッシュホールド(閾値)H0(X)により図6に示すようにH(X)との比較を行う(ステップ105)。図示のようにH(X)がH0(X)より下廻る部分(Bで示す)があれば(Yesの場合)この部分にパタンムラ10があると判定する(ステップ106)。ない場合(noの場合)はパタンムラ10がないと判定する(ステップ107)。なお、前記はパタンムラ10が暗い場合について説明したが、パタンムラ10が明るい場合は図7に示すようにH(X)ーX線図においてシュレッシュホールドH0(X)より上廻るH(X)の部分(Cで示す)がパタンムラ10と判定する。以上の処理および演算によりパタンムラ10の部分がクローブアップされるため、正確な判定が行われる。以上、本参考例1によれば、カラーフィルタやシャドウマスクの画像をエリアセンサ等によってコンピュータの画像メモリに入力した後、縦,横の長さが周期の整数倍であるフィルタ(マスク)を設け、画像メモリのあるところをマスクで囲み、マスク内のすべての画素の輝度を加算した値を輝度とする画素を形成する。画像メモリの他の部分のところに対しても同様な処理を行い、像を形成することにより輝度ムラを強調する。シャドウマスクは金属板に周期的に円状の孔があいているものであり、孔の孔径がすべて均一であれば正常であるが、孔径が若干大きいものが群がっている場合、シャドウマスクを離れて目でみると白く抜けているように見える。あるいは孔径が若干小さいものはシャドウマスクを離れて目で見ると黒いシミのように見える場合がある。そこで、前記マスクを用いた画像処理により前述した白抜きや黒いシミを画像上で再現している。
【0015】
図8は被検査物としてカラーフィルタ1aを用いた場合の本参考例1の構成図であり、各色毎に前記の場合と同様な処理,演算を行うことによりパタンムラを検出することが出来る。また、図9はXYステージ11を用い、この上に図略の被検査物を搭載し、撮像手段としてラインセンサ12を用いた場合の構成図であり、前記と同様な方法によりパタンムラを検出することが出来る。
【0016】
(実施例1)
図10は本実施例の全体構成図、図11は被検査物のカラーフィルタを撮像した全体像の部分平面図、図12はカラーフィルタのR部のみを切り出した状態を示す平面図、図13は切り出されたR部を集合処理した状態を示す平面図。図14,図15は本実施例のパタンムラの検出方法を説明するための説明用平面図および線図、図16は本実施例の動作を説明するためのフローチャート、図17は図10における光学カットフィルタを使用しない場合における本実施例の作用を説明するためのフローチャートである。
【0017】
図10に示すように、本実施例はRGB(赤,緑,青)三原色を有するRGBカラーフィルタ1aを被検査物とした場合のそれぞれの色におけるパタンムラを検出する検査装置である。RGBカラーフィルタ1aはR,G,Bの複数色の分割素を規則的に配置した周期パタンを有するものであり、例えば、アクティブマトリックス型液晶表示素子に組み込まれる。本実施例の検査装置では、R,G,Bの内の一色を選択的に切り出すため光学カットフィルタ13を使用する。その他の構成要素については図1に示したものとほぼ同一の機能を有するものであり、重後説明を省略する。
【0018】
図16のフローチャートに示すように、まず、光学カットフィルタ13を操作し検査すべき色を決める(ステップ200)。ここでは、R色のみを選択的に透過するカットフィルタを設定している。次に、撮像しRの分割素の画素データを求める(ステップ201)。次に、バックグランドを除くためのシェーディング補正を行う(ステップ202)。シェーディング補正とはバックグランド(影部)を除去するための処理であり、具体的には被検査物のない場合の元の画素データを予め求め被検査物の画素データから前記の元の画素データの値を差し引くことにより行われる。これ等の処理は画像処理装置6により行われる。次に、図12に示すようにRの画素データだけを切り出し、それ等を図13に示すように集合させ、Rだけの画素データを作る(ステップ203)。以下、参考例1と同様にG(X,Y)(図14),N(X,Y),H(X)を求め、図15に示すようにH(X)ーX線図を作り、シュレッシュホールドのH0(X)と比較し、パタンムラ(Bで示す)を求める(ステップ204)。なお、本実施例はG(X,Y)を一旦N(X,Y)に加工してから閾処理を行っているがG(X,Y)を直接閾処理してもよい。以上の実施例ではフィルタ13を用いたが、これを使用しないで図11に示す全体像を撮像した後、R,G,Bの分割素のいずれかを選択的に切り出す処理を画像処理装置6側でソフトウェア的に行わせてもよい。すなわち、図17に示すように、この場合にはまず全体の撮像を行い(ステップ200a)、前記したシェーディング補正を行った後(ステップ201a)、R,G,Bのいずれか1つを切り出す画像処理を行う(ステップ202a)。次に、切り出された1つの色の画素データを集合させる集合処理を行う(ステップ203a)。以上の本実施例1によればカラーフィルタの画像をカラーのエリアセンサ等によってコンピュータの画像メモリに入力した後、カラーフィルタのRGBのRもしくはGもしくはBの部分だけをよせあつめRもしくはGもしくはBだけからなるつなぎ目なしの面を作り、その面においてムラを検査することを特徴とする。従来カラーフィルタの検査は照明を用いて目視検査が行われていた。特に、ムラ検査は個人差が大きく、個人によっても時間的な変動があった。カラーフィルタのムラ等、目視でかろうじて見えてもCCDセンサなどでは微妙なコントラストがとらえられなかった。そこで、一色のみを寄せ集める画像処理を施し、色ムラを強調した上で検査を行う。
【0019】
(実施例2)
図18は本実施例の全体構成図、図19は本実施例における撮像処理方法を説明するための模式図、図20乃至図22は本実施例におけるパタンムラの検出方法を説明するための説明用平面図および線図、図23はパタンムラの範囲を示す平面図、図24は本実施例の動作を説明するためのフローチャートである。
【0020】
本実施例は動的蓄積法検査と言われるもので被検査物のパタンムラ等の欠陥を見出す場合に固定して見るよりもわずかに動かして観察することにより、より高精度な欠陥検出が行われるという実経験を基にして考えられた検査方法である。まず、図18により本実施例の全体構成を説明する。被検査物のRGBカラーフィルタ1aはX,Y方向に移動可能にステージコントローラ14により作動される透明なステージ15上に搭載される。制御装置16はステージコントローラ14の動作制御を行うと共に画像処理装置6をコントロールする。次に、本実施例の検査方法を図24のフローチャートにより図19を参照しながら説明する。まず、処理開始(ステップ300)し、被検査物として例えばRGBカラーフィルタ1aを撮像する(ステップ301)。これが図19の符号17で示したフレームとして記録される(ステップ302)。次に、ステージ15を画素ピッチをこえない微少量だけ移動し(ステップ303)、再びカラーフィルタ1aを撮像する。これが図19の符号18で示した第2フレームとして記録される。この画素データを前の符号17の画素データに加算する加算処理(ステップ304)が行われる。同様にステージ15を更に微少量移動し、図19の符号19に示すように画素データを第3フレームとして記録し加算処理を繰返し行う。加算結果は図19の符号20に示される。加算回数を所定値Mと比較し(ステップ305)、Mに一致するまで前記のステップを繰返し行い、Mの値に一致したら符号20に示した画素データを記録する(ステップ306)。次に、前記の各ステップによる検査方法が被検査物の対象領域を走査したか否かを判断し(ステップ307)、走査が完了している場合(Yesの場合)は前記符号20の画素データを基にして前記実施例において説明したパタンムラ検査を行いパタンムラを検査する(ステップ308)。一方、走査が完了していない場合(Noの場合)は再びステップ301に戻り前記と同様な処理を行う。
【0021】
図20は図19の符号20に示した撮像による画像を示す平面図である。図21は前記実施例において説明したG(X,Y)の線図であり、図22はH(X)−X線図である。H(X)−X線図とシュレッシュホールドとの比較により、図23に示すようにG(X,Y)図においてパタンムラ10の位置が検出される。以上、本実施例2によればエリアセンサを対象物に対して移動しながらいくつかのフレーム画像をメモリに蓄積し、いくつかのフレーム画像を加算処理してメモリに入力することにより、コントラストを上げてムラ検出を可能とする。従来カラーフィルタの検査は照明を用いて目視検査が行われていた。特にムラ検査は個人差が大きく、個人によっても時間的な変動があった。カラーフィルタのムラ等,目視でかろうじて見えてもCCDセンサは微妙なコントラストがとらえられなかった。そこで、CCDセンサに対して対象物を移動しながら各瞬時におけるCCD線画像を一定時間だけ蓄積する。そして数フレームの画像を加算することによりムラのコントラストを強調してとらえ、ムラを自動検出する。
【0022】
【発明の効果】
本発明によれば、次のような顕著な効果を奏する。
1)被検査物の画素データをフィルタリング処理することによりパタンムラが強調される。このため、パタンムラを正確に検出することが出来る。
2)ソフトウェアに基づく画像処理によりパタンムラの検出が行われるため個人差が生じない。
3)カラーフィルタのような色付パタンでもそれぞれの色調毎にパタンムラを検出することが出来る。
4)シェーディング補正のプロセスを採用することによりバックグランドの誤差がなくなり、より正確なパタンムラ検出が出来る。
5)被検査物を少しずらしながら撮像することにより、人間の視覚特性に近い撮像処理によるパタンムラ強調が行われ、より正確な検出が可能である。
6)自動検査のためオンライン検査が可能である。また、処理スピードも早い。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の参考例1における検査装置の全体構成図。
【図2】画像処理用の認定領域と被検査物の原画像との関係を示す平面図。
【図3】本実施例の動作を説明するためのフローチャート。
【図4】撮像された画素データのX,Y位置における輝度G(X,Y)を表わす平面図。
【図5】G(X,Y)のフィルタ処理によって求められたN(X,Y)のH(X)値とXとの関係を示す線図。
【図6】パタンムラの検出,判定を説明する線図。
【図7】白抜パタンムラの検出,判定を説明するための線図。
【図8】カラーフィルタのパタンムラを検査する場合の参考例1の全体構成図。
【図9】ステージとライセンサを用いた本実施例のパタンムラ検査装置の一例を示す全体構成図。
【図10】RGBカラーフィルムのパタンムラを光学カットフィルタを用いて検査する実施例1の全体構成図。
【図11】RGBカラーフィルタの全体像の一部平面図。
【図12】図11の全体像からの切り出されたRの画素データを示す平面図。
【図13】図12のRの画素データを集合処理した状態を示す平面図。
【図14】実施例1における輝度G(X,Y)を示す平面図。
【図15】実施例1におけるパタンムラの検出,判定方法を説明するための線図。
【図16】実施例1の動作を説明するためのフローチャート。
【図17】実施例1において光学カットフィルタを使用しないでパタンムラを検出する処理プロセスを説明するためのフローチャート。
【図18】本発明の実施例2における検査装置の全体構成図。
【図19】実施例2における撮像方法を示す説明用断面図。
【図20】実施例2における合成画像を示す平面図。
【図21】実施例2におけるG(X,Y)を示す平面図。
【図22】実施例2におけるパタンムラの検出方法を説明する平面図。
【図23】実施例2におけるパタンムラの領域を示す平面図。
【図24】実施例2のパタンムラの検出,判定を説明するためのフローチャート。
Claims (2)
- 複数色の分割素を規則的に配置した周期パタンを有する被検査物の原画像を読み取る撮像手段と、前記原画像を加工処理して前記周期パタンに含まれるムラを強調した加工画像を生成する処理手段と、前記加工画像を演算処理して前記ムラを検出する演算手段とを備えた検査装置であって、前記処理手段は、前記原画像から同一色の分割素を選択的に切り出し、それ等を連続的に継ぎ合わせて単一色の加工画像を合成することを特徴とするパタンムラ検査装置。
- 周期パタンを有する被検査物の原画像を読み取る撮像手段と、前記原画像を加工処理して前記周期パタンに含まれるムラを強調した加工画像を生成する処理手段と、前記加工画像を演算処理して前記ムラを検出する演算手段とを備えた検査装置であって、前記撮像手段は画素ピッチ以内で前記被検査物を相対的に微少移動して複数の原画像を読み取り、前記処理手段は、前記複数の原画像を重ね合わせて加工画像を合成することを特徴とするパタンムラ検査装置。
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