JP3941403B2 - 画像濃淡ムラ検出方法及びこの検査装置 - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は本来検査領域内全域において一定濃度であることが期待される検査対象物に生じた部分的な濃淡ムラを撮像画像から解析、検出する画像処理方法に関するものであり、特にカラーフィルターなどのムラ検査において用いられる画像処理方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
カラー液晶表示装置の色表示用のカラーフィルターやカラービデオカメラ等の色分解用カラーフィルターの製品検査として画像解析装置を用いたムラの検査が行われている。この画像解析装置は通常、画像入力装置、コンピュータ、照明および付属装置類からなり、カラーフィルターを透過光撮影することによって画像データを得た後、コンピュータによって画像処理を行い、ムラ領域を特定している。
これに用いられる画像処理方法としては、撮像画像データの１画素毎にデジタルフィルタ、２次微分処理等を施した後、別途設定した閾値と比較して閾値を越えた部分をムラ領域として特定するというものである。
【０００３】
しかしながら、製造プロセス上の避けられない要因からカラーフィルターには液ハネや粉塵に起因する小さな点状のムラからレジストコーティング装置に起因するスジ状、同心円状の大きなムラまで様々な大きさのムラが発生するのが現実である。また、人間の視覚特性上、サイズの大きなムラは輝度差が小さくても目立ちやすくなることが解っている。
【０００４】
従来の方法では検出しようとするムラのサイズ、形状毎にデジタルフィルタを複数用意し、それらを繰り返し適用することによってあらゆる種類のムラを検出しようとするものであった。この場合特に大きいサイズのムラを検出するデジタルフィルタはマトリックスのサイズも大きくなるため計算量が膨大となり、時間上の制約からある程度以上のサイズのデジタルフィルタを適用することは現実的ではなかった。また、サイズの大きなムラは検出すべき輝度差が小さいため画像に重畳されたノイズ等の影響を受け、誤検出が発生しがちであった。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
本発明はこのような従来の課題に鑑みなされたものであり、従来の技術で説明した製品検査の画像処理部分に対する解決手段を提供するものである。本発明の目的とするところは、カラーフィルターなどの検査に適用してあらゆるサイズのムラを要求品質に合わせて感度良く検出すること、特にサイズが大きく、濃度差の小さいムラを誤検出を抑えつつ感度良く高速に検出させることにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するためになされた請求項１に記載の発明は、検査対象物を撮影して得られた２次元濃淡画像を解析し、部分的に濃度が高いあるいは低い領域（ムラ領域）を特定する画像解析において、
（１）検査対象物を撮像装置で、原撮像画像と原撮像画像に対し縮尺の異なる１つ以上の縮小撮像画像とを作成する工程と、
（２）原撮像画像および縮小撮像画像のそれぞれに別途設定した受光光量値閾値との比較結果に基づいて、閾値範囲外の受光光量値を持つ撮像画像を構成するドットに図（例えば黒ドットとして１）、それ以外のドットに背景（例えば白ドットとして０）を割り当てて２値化処理をする工程と、
（３）原撮像画像及び縮小撮像画像の図（黒ドットとして１）であるドットが互いに隣接してなる領域を求めて各領域の面積を演算する工程と
（４）さらに前記（３）に記載する工程で算出した原撮影画像及び縮小撮像画像の各領域の面積が、別途設定した面積閾値以下のものは除外して、背景（例えば白として０）とする２値化処理をする工程と、
（５）（４）の工程で面積閾値以下のものが除外され２値化処理された縮小撮像画像を、面積閾値以下のものが除外され２値化処理された原撮像画像に論理和としてマッピングする工程と、
（６）マッピングして得られる２値画像において図（黒ドットとして１）である領域をムラ領域であるとする工程と、
を少なくとも有することを特徴とする画像濃淡ムラ検出方法である。
【０００７】
また請求項２に記載の発明は、原撮像画像および縮小撮像画像のそれぞれにデジタルフィルタ等の画像処理を適用した後、請求項１に記載した処理工程を行なうことを特徴とする画像濃淡ムラ検出方法である。
この方法は、必要に応じて撮像画像にノイズ除去、アンシャープ、強調処理等の画像処理を施し、目的とするムラのコントラストを高めておくことで後の処理がし易くなる。
【０００８】
また請求項３に記載の発明は、（ａ）検査対象物を照射する光源と、（ｂ）透過光或いは反射光で、検査対象物の原撮像画像、および原撮像画像とは縮尺の異なる１つ以上の縮小撮像画像を撮像する撮像装置と、（ｃ）撮像装置から得られた原撮像画像および縮小撮像画像、原撮像画像および縮小撮像画像を受光光量値閾値及び面積閾値で２値化処理したデータ、及びマッピングされたデータをそれぞれ記憶するメモリと、原撮像画像および縮小撮像画像を受光光量値閾値及び面積閾値で２値化処理する２値化処理手段と、受光光量値閾値及び面積閾値で２値化処理された縮小撮像画像を、受光光量値閾値及び面積閾値で２値化処理された原撮像画像に論理和としてマッピングするマッピング手段と、これらを制御・管理するＣＰＵとを少なくとも具備する演算処理コンピュータと、（ｄ）受光光量値閾値及び面積閾値を入力する入力装置と（ｅ）演算処理された画像を表示する表示装置と、から構成されていることを特徴とする画像濃淡ムラ検出装置である。
【０００９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明を図面に基づいて詳細に説明する。
図１は、２個の撮像倍率の異なる撮像画像において、画像濃度ムラ検出方法を示すフローチャートであり、図２〜図５は、この方法によって処理・表示される画像を示す平面図である。
【００１０】
検査対象物を撮像装置で撮像し、原撮像画像と縮小撮像画像を得る。（ｓｔｅｐ１）
図２は原撮像画像を原寸（等）倍率、縮小撮像画像を縮小倍率６０％で検査対象物を撮像した画像であり、（ａ）は原寸（等）倍率の原撮像画像、（ｂ）は縮小撮像画像をそれぞれ示す平面図である。
図２（ａ）に示す如く、原撮像画像（１０）には、濃度が高く面積が大きい領域（１１ａ）、濃度が高く面積が小さい領域（１１ｂ）、濃度が低く面積が大きい領域（１２ａ、１３）、濃度が低く面積が小さい領域（１２ｂ）が混在した画像が得られたとする。
同様に、図２（ｂ）に示す如く、縮小撮像画像（２０）にも、それそれが縮小された状態で、濃度が高く面積が大きい領域（２１ａ）、濃度が高く面積が小さい領域（２１ｂ）、濃度が低く面積が大きい領域（２２ａ、２３）、濃度が低く面積が小さい領域（２２ｂ）が混在した画像が得られる。
【００１１】
検査対象物を撮像して得られる画素（ドット）受光光量値を、設定された下限及び上限の受光光量値閾値で２値化する。（ｓｔｅｐ２）
図６に示すように検査対象物を透過光で撮像すると、濃度の高い領域は受光光量値が小さく、反対に濃度の低い領域は受光光量値が大きくなる。この撮像して得られた受光光量値を前記閾値で２値化すると、図３（ａ）（ｂ）に示すように上限の閾値より濃度の高い領域（１１ａ、１１ｂ、２１ａ、２１ｂ）及び下限の閾値より濃度の低い領域（１２a、１２ｂ、２２ａ、２２ｂ、１３）に対応するドッドが図（以下１−ドットと記す）となり、これ以外の領域に対応するドッドが背景（以下０−ドットと記す）となる。
【００１２】
次に図３（ａ）、（ｂ）に示す受光量値閾値で２値化された１―ドットの領域（１１ａ、１１ｂ、１２ａ、１２ｂ、１３，２１ａ、２１ｂ、２２ａ、２２ｂ、２３）でドットが互いに隣接している領域の面積を演算し算出する。（ｓｔｅｐ３）
【００１３】
この図３（ａ）、（ｂ）に対して、別途入力された面積閾値より小さい領域を０−ドットに割り当て２値化し、背景として消去する。（ｓｔｅｐ４）
この背景として消去した画像が図４（ａ）、（ｂ）である。
図４（ａ）において、図３（ａ）に示した面積閾値より小さい領域（１１ｂ）は消去されており、図４（ｂ）において、図３（ｂ）に示した面積閾値より小さい領域（２１ｂ、２３）は消去されている。
このように、図４（ａ）と、図（ｂ）とは、相似形にならない現象は、上記の受光光量値閾値、面積閾値をムラとして検出する感度に応じて、（すなわち、どの程度の濃度差をムラとするのか、どの位の大きさをムラとするのか、要求される製品の品質基準に応じて）、撮像画像毎に設定されるために起こり得ることである。
この例では、図４（ａ）で図３（ａ）の１−ドッドである１３の領域が残り、図４（ｂ）では、図３（ｂ）の２３の領域が消去されているが、当然のことながら閾値の設定によっては反対に図４（ａ）の１３の領域が消去され、図４（ｂ）の２３の領域が残ることもある。
【００１４】
ｓｔｅｐ４で作成された図４（ａ）、（ｂ）の２値化された画像を論理和としてマッピングする。（ｓｔｅｐ５）
すなわち、図４（ｂ）の縮小撮像画像を図４（ａ）の原撮像画像の大きさに拡大し、両者を重ね合わせで、図５に示すように論理和が１−ドット（黒）となる領域がムラであると検出されることになる。（ｓｔｅｐ６）
【００１５】
上述のムラ検出方法において、縮小画像を作成することにより画像に重畳したノイズも同時に縮小され、ノイズ成分を減少させることが可能となる。また、１つ以上ある縮小画像のうち、発生したムラのサイズに適合した縮小率の縮小画像においてはムラ部分のコントラストを向上させることが可能になるが、この作用は縮小率が高い画像、すなわちサイズの大きなムラに関して特に効果が大きい。
続いて原撮像画像および各縮小撮像画像についてそれぞれ２値化を行ない、しかる後に面積閾値以下の領域を除外することによってさらにノイズの誤検出を減少させることが可能となる。最後に原撮像２値化画像および各縮小撮像２値化画像の論理和をとることによってあらゆるサイズのムラを感度良く検出することが可能となる。また、縮小撮像画像を作成し、その縮小撮像画像に対して処理を行なうことにより計算の負荷が少なく、高速な処理が可能となる。
本発明の処理方法は上記各作用の結果として、あらゆるサイズのムラを感度良く検出すること、特にサイズが大きく、輝度差の小さいムラを誤検出を抑えつつ感度良く高速に検出することが可能になるという作用をもたらす。
【００１６】
図６に、このムラ検出方法を実現する装置をブロック図で示す。
光源（１）から検査対象物（２）に照射し、透過光或いは反射光によりＣＣＤ撮像素子、フォトマル撮像素子等を用いた撮像装置（３）で受光光量を電気信号に変換し、この受光光量値データを演算処理コンピュータ（４）に入力し処理する。演算処理コンピュータ（４）には受光光量値データを例えば８ビット、２５６階調に変換してメモリ（４ａ）に記憶させる。
この受光光量値データをキーボード等の入力装置（６）で入力された受光光量値閾値（６ａ）によって、受光光量値閾値の上限値より大きい受光光量値、及び下限値より小さい受光光量値が１−ドット、これ以外の受光光量値は０−ドットとする２値化手段（４ｂ）によって２値化されメモリ（４ａ）に記憶させる。
【００１７】
更に、受光光量値閾値で２値化されたデータを、入力装置（６）で入力された面積閾値（６ｂ）より小さい領域を０−ドット、面積閾値より大きい領域を１−ドットとする２値化手段（４ｂ）によって２値化されメモリ（４ａ）に記憶させる。
【００１８】
この面積閾値で２値化された原撮像画像と縮小撮像画像を論理和としてマッピング手段（４ｃ）でマッピングしてメモリ（４ａ）に記憶させると同時に、ＣＲＴや液晶ディスプレイ或いはプリンター等の表示手段（７）で表示させる。
【００１９】
ムラ検出は上記の受光光量値閾値、面積閾値に依存するので、検査対象物の要求品質によって変化させれば良い。全く検査対象物にムラがなければ何も表示されない。
また、上記の説明では、縮小撮像画像が１個であるが、検査対象物の要求品質によって２個以上であってもよい。縮小画像を得るにはレンズの拡大率、レンズー被写体間の距離を変える方法や原画像の画像処理によって縮小してもよい。
【００２０】
【実施例】
以下に、 本発明の実施例を説明する。
［実施例１]
検査対象物を撮像装置で撮像し８００×６００ドット、２５６階調の原撮像画像（図７（ａ））、及び図７（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）に示すように１／２縮小（４００×３００ドット）、１／４縮小（２００×１５０ドット）、１／８縮小（１００×７５ドット）の縮小撮像画像を作成した。
【００２１】
これらに対して受光光量値閾値として、原撮像画像に対して下限５０、上限２０５、
１／２縮小撮像画像に対して、下限６５、上限１９０、
１／４縮小撮像画像に対して、下限８０、上限１７５、
１／８縮小撮像画像に対して、下限９５、上限１６０
をそれぞれ設定し2値化処理を行なった。この２値化処理された画像を図８にそれぞれ示す。
【００２２】
得られた図８に示す２値化画像に対し、原撮像画像に対して面積閾値３ドット、１／２縮小撮像画像に対して面積閾値１０ドット、１／８縮小撮像画像に対して面積閾値２０ドット、１／８縮小撮像画像に対して面積閾値３０ドットを設定し、それそれ閾値以下の面積を持つ領域を除外した。この面積閾値で２値化した画像を図９に示す。
【００２３】
上記の受光光量閾値及び面積閾値で２値化された図９に示す各縮小撮像２値化画像を原撮像２値化画像に論理和をとってマッピングした結果が図１０であり、黒く表示された部分がムラであると判定されたことになる。
【００２４】
図７に示す画像に輪郭強調させるデジタルフィルタをかけた画像に対して、上記の実施例１のごとき処理を行ない、各縮小撮像２値化画像を原撮像２値化画像に論理和をとってマッピングすることによりムラを検出してもよい。
【００２５】
【発明の効果】
以上詳細に説明したように、本発明の処理によれば、縮小画像を作成することにより画像に重畳したノイズを減少させることが可能となるという効果が得られる。
また、１つ以上ある縮小画像のうち、発生したムラのサイズに適合した縮小率の縮小画像においてはムラ部分のコントラストを向上させることが可能になるという効果が得られるが、この作用は縮小率が高い画像、すなわちサイズの大きなムラに関して特に高い効果を奏する。続いて原画像および各縮小画像についてそれぞれ２値化を行ない、しかる後に面積閾値以下の領域を除外することによってさらにノイズの誤検出を減少させることが可能となるという効果が得られる。
最後に原撮像２値化画像および各縮小撮像２値化画像の論理和をとることによってあらゆるサイズのムラを感度良く検出することが可能となるという効果が得られる。また、縮小撮像画像を作成し、その縮小画像に対して処理を行なうことにより計算の負荷が少なく、高速な処理が可能となるという効果も得られる。
本発明の処理方法は上記各効果の結果として、あらゆるサイズのムラを要求品質に応じて感度良く検出すること、特にサイズが大きく、輝度差の小さいムラを誤検出を抑えつつ感度良く高速に検出することが可能になるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の画像濃淡ムラ検出方法を示すフローチャートである。
【図２】検査対象物を撮像した画像を示す図である。
【図３】図２を受光光量値閾値で２値化した図である。
【図４】図３を面積閾値で２値化した図である。
【図５】画像濃淡ムラを検出した図である。
【図６】画像濃淡ムラ検出装置のブロック図である。
【図７】実施例１の検査対象物を撮像した図であり、
（ａ）は原撮像画像、（ｂ）は１／２縮小画像、（ｃ）は１／４縮小画像、（ｄ）は１／８縮小画像を、それぞれ示す。
【図８】図７を受光光量値閾値で２値化した図であり、
（ａ）は原撮像画像、（ｂ）は１／２縮小画像、（ｃ）は１／４縮小画像、（ｄ）は１／８縮小画像を、それぞれ受光光量値で２値化した図である。
【図９】図８を面積閾値で２値化した図であり、
（ａ）は原撮像画像、（ｂ）は１／２縮小画像、（ｃ）は１／４縮小画像、（ｄ）は１／８縮小画像を、それぞれ面積閾値で２値化した図である。
【図１０】実施例１の画像濃淡ムラを検出した図である。
【符号の説明】
１…光源 ２…検査対象物
３…撮像装置 ４…演算処理コンピュータ
４ａ…メモリ ４ｂ…２値化手段
４ｃ…マッピング手段 ５…ＣＰＵ
６…入力装置 ６ａ…受光光量値閾値
６ｂ…面積閾値 ７…表示装置
１０…原撮像画像
１１ａ…濃度が高く面積が大きいムラ領域
１１ｂ…濃度が高く面積が小さいムラ領域
１２ａ…濃度が低く面積が大きいムラ領域
１２ｂ…濃度が低く面積が小さいムラ領域
１３…濃度が高く面積が大きいムラ領域
２０…縮小撮像画像
２１ａ…濃度が高く面積が大きいムラ領域
２１ｂ…濃度が高く面積が小さいムラ領域
２２ａ…濃度が低く面積が大きいムラ領域
２２ｂ…濃度が低く面積が小さいムラ領域
２３…濃度が高く面積が大きいムラ領域
３０…ムラ表示画面

Claims (3)

1. 検査対象物を撮影して得られた２次元濃淡画像を解析し、部分的に濃度が高いあるいは低い領域（ムラ領域）を特定する画像解析において、
   （１）検査対象物を撮像装置で、原撮像画像と原撮像画像に対し縮尺の異なる１つ以上の縮小撮像画像とを作成する工程と、
   （２）原撮像画像および縮小撮像画像のそれぞれに別途設定した受光光量値閾値との比較結果に基づいて、閾値範囲外の受光光量値を持つ撮像画像を構成するドットに図（例えば黒ドットとして１）、それ以外のドットに背景（例えば白ドットとして０）を割り当てて２値化処理をする工程と、
   （３）原撮像画像及び縮小撮像画像の図（黒ドットとして１）であるドットが互いに隣接してなる領域を求めて各領域の面積を演算する工程と
   （４）さらに前記（３）に記載する工程で算出した原撮影画像及び縮小撮像画像の各領域の面積が、別途設定した面積閾値以下のものは除外して、背景（例えば白として０）とする２値化処理をする工程と、
   （５）（４）の工程で面積閾値以下のものが除外され２値化処理された縮小撮像画像を、面積閾値以下のものが除外され２値化処理された原撮像画像に論理和としてマッピングする工程と、
   （６）マッピングして得られる２値画像において図（黒ドットとして１）である領域をムラ領域であるとする工程と、を少なくとも有することを特徴とする画像濃淡ムラ検出方法。
2. 原撮像画像および縮小撮像画像のそれぞれにデジタルフィルタ等の画像処理を適用した後、請求項１に記載した処理工程を行なうことを特徴とする画像濃淡ムラ検出方法。
3. （ａ）検査対象物を照射する光源と、
   （ｂ）透過光或いは反射光で、検査対象物の原撮像画像、および原撮像画像とは縮尺の異なる１つ以上の縮小撮像画像を撮像する撮像装置と、
   （ｃ）撮像装置から得られた原撮像画像および縮小撮像画像、原撮像画像および縮小撮像画像を受光光量値閾値及び面積閾値で２値化処理したデータ、及びマッピングされたデータをそれぞれ記憶するメモリと、原撮像画像および縮小撮像画像を受光光量値閾値及び面積閾値で２値化処理する２値化処理手段と、受光光量値閾値及び面積閾値で２値化処理された縮小撮像画像を、受光光量値閾値及び面積閾値で２値化処理された原撮像画像に論理和としてマッピングするマッピング手段と、これらを制御・管理するＣＰＵとを少なくとも具備する演算処理コンピュータと、
   （ｄ）受光光量値閾値及び面積閾値を入力する入力装置と
   （ｅ）演算処理された画像を表示する表示装置と、
   から構成されていることを特徴とする画像濃淡ムラ検出装置。

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