JP3985891B2

JP3985891B2 - Image defect detection apparatus and image defect detection method

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Publication number: JP3985891B2
Application number: JP2001380697A
Authority: JP
Inventors: 智昭住田; 俊輔長澤
Original assignee: Sharp Corp
Current assignee: Sharp Corp
Priority date: 2001-12-13
Filing date: 2001-12-13
Publication date: 2007-10-03
Anticipated expiration: 2021-12-13
Also published as: JP2003187222A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像欠陥検出装置に関し、特に、表示装置に表示された画像の欠陥を検出するためのしきい値を設定して、画像の欠陥を高精度で検出する画像欠陥検出装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
液晶パネルを使用した表示装置等のように均一な透過特性が要求される表示装置等は、その表示画像に欠陥がないか否かをその生産工程において検査している。このような欠陥検査は、主に、作業者による目視検査によって行われている。目視検査は、周囲環境差、個人差等の影響を受けやすいので、適切な検査結果を得ることが困難である。
【０００３】
このような背景から、本発明者らは、表示画像の欠陥を検出する欠陥検査を目視検査から自動検査へと自動化するために、表示画像の欠陥を自動的に検出する画像欠陥検出装置を特願２０００−１０７０１５号において提案している。この画像欠陥検出装置は、画像を構成する画素を表す画素データをデジタル化し、デジタル化した画素データに基づいて比較値を算出し、算出した比較値と予め設定されたしきい値とに基づいて表示画像の欠陥を自動的に検出する。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
このような画像欠陥検出装置によって表示画像の欠陥を自動的に検出するためには、表示画像の欠陥を検出するためのしきい値を予め設定しておかなければならない。予め設定しておくべきしきい値は、生産現場において採取した多量の画像データを熟練者が目視することによって定められている。
【０００５】
しかしながら、多量の画像データを生産現場において採取する作業には多くの時間と労力とが必要であり、採取した多量の画像データを熟練者が目視してしきい値を定める作業にも多くの時間と労力とが必要であるという問題がある。
【０００６】
本発明は、係る問題を解決するためになされたものであり、その目的は、表示画像の欠陥を検出するためのしきい値を自動的に設定することができる画像欠陥検出装置および画像欠陥検出方法を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る画像欠陥検出装置は、複数の画素によって構成される画像を撮像する撮像手段と、該画像の欠陥を検出するためのＮ個の検出領域と（Ｎは、２以上の整数）、該Ｎ個の検出領域にそれぞれ対応するＮ個の基準領域とを該画像に設定する領域設定手段と、前記各検出領域内の複数の画素をそれぞれ表示するための複数の画素表示データと、前記各検出領域に対応する前記基準領域内の複数の画素をそれぞれ表示するための複数の画素表示データとに基づいて、前記各検出領域ごとに比較値をそれぞれ算出する比較値算出手段と、該比較値算出手段によって算出されたＮ個の該比較値をその値の順番に並べ替える並べ替え手段と、該並べ替え手段によって並べ替えられた該Ｎ個の比較値のうち該比較値の値の小さい方からＪ番目の比較値と（Ｊ＋ｗ）番目の比較値との差分と（Ｊおよびｗは、１≦Ｊ≦Ｎ−ｗ、１≦ｗ≦Ｎをそれぞれ満足する整数）、予め定められたしきい値設定用基準値とに基づいて、該画像の欠陥の有無を判定するためのしきい値を設定するしきい値設定手段と、該しきい値と該Ｎ個の比較値とに基づいて、該画像の欠陥を検出する欠陥検出手段とを具備し、前記しきい値設定手段は、前記比較値の値の小さい方からＪ番目の比較値と（Ｊ＋ｗ）番目の比較値との差分が、前記予め定められたしきい値設定用基準値よりも大きいときは、該（Ｊ＋ｗ）番目の比較値を前記しきい値として設定することを特徴とし、そのことにより上記目的が達成される。
【０００８】
前記並べ替え手段は、前記Ｎ個の比較値を昇順に並べ替えてもよい。
【００１０】
前記並べ替え手段は、前記Ｊ番目の比較値と（Ｊ＋ｗ）番目の比較値との差分が、前記予め定められたしきい値設定用基準値よりも大きくないときは、ユーザによって入力されたデータに基づいて前記しきい値を設定してもよい。
【００１１】
前記画像欠陥検出装置は、複数種類の画像の欠陥を検出し、前記領域設定手段は、前記Ｎ個の検出領域と前記Ｎ個の基準領域とを前記複数種類の画像の欠陥ごとに設定し、前記比較値算出手段は、前記Ｎ個の比較値を前記複数種類の画像の欠陥ごとに算出し、前記並べ替え手段は、前記Ｎ個の比較値を前記複数種類の画像の欠陥ごとに並べ替え、前記しきい値設定手段は、前記しきい値を前記複数種類の画像の欠陥ごとに設定し、前記欠陥検出手段は、前記複数種類の画像の欠陥ごとに設定されたしきい値と、該複数種類の画像の欠陥ごとに算出されたＮ個の比較値とに基づいて、前記画像の欠陥を該複数種類の画像の欠陥ごとに検出してもよい。
【００１２】
前記複数種類の画像の欠陥は、点欠陥とシミ欠陥と線欠陥とムラ欠陥とを含んでいてもよい。
【００１３】
前記画像は、色相系（赤、緑および青等）の色成分を有しており、前記比較値算出手段は、各色成分ごとに前記Ｎ個の比較値を算出し、前記並べ替え手段は、各色成分ごとに該Ｎ個の比較値を並べ替え、前記しきい値設定手段は、各色成分ごとに前記しきい値を設定し、前記欠陥検出手段は、各色成分ごとに前記画像の欠陥を検出してもよい。
【００１４】
本発明に係る画像欠陥検出方法は、複数の画素によって構成される画像を撮像する撮像工程と、該画像の欠陥を検出するためのＮ個の検出領域と（Ｎは、２以上の整数）、該Ｎ個の検出領域にそれぞれ対応するＮ個の基準領域とを設定する領域設定工程と、前記各検出対象領域内の複数の画素をそれぞれ表示するための複数の画素表示データと、前記各検出対象領域に対応する前記基準領域内の複数の画素をそれぞれ表示するための複数の画素表示データとに基づいて、前記各検出領域ごとに比較値をそれぞれ算出する比較値算出工程と、該比較値算出工程によって算出されたＮ個の該比較値を該Ｎ個の比較値の値の順番に並べ替える並べ替え工程と、該並べ替え工程によって並べ替えられた該Ｎ個の比較値のうち該比較値の値の小さい方からＪ番目の比較値と（Ｊ＋ｗ）番目の比較値との差分と（Ｊおよびｗは、１≦Ｊ≦Ｎ−ｗ、１≦ｗ≦Ｎをそれぞれ満足する整数）、予め定められたしきい値設定用基準値とに基づいて、該画像の欠陥の有無を判定するためのしきい値を設定するしきい値設定工程と、該しきい値設定工程によって設定された該しきい値と該比較値算出工程によって算出された該Ｎ個の比較値とに基づいて、該画像の欠陥を検出する欠陥検出工程とを包含し、前記しきい値設定工程において、前記比較値の値の小さい方からＪ番目の比較値と（Ｊ＋ｗ）番目の比較値との差分が、前記予め定められたしきい値設定用基準値よりも大きいときは、該（Ｊ＋ｗ）番目の比較値を前記しきい値として設定することを特徴とし、そのことにより上記目的が達成される。
【００１５】
【発明の実施の形態】
本実施の形態に係る画像欠陥検出装置を説明する。本実施の形態に係る画像欠陥検出装置は、液晶パネルの表示画面等のように均一な透過特性が要求される表示装置等によって表示される画像における欠陥を検出するためのしきい値を自動的に設定する。
【００１６】
図１は、本実施の形態に係る画像欠陥検出装置１００のブロック図である。画像欠陥検出装置１００は、液晶パネルの表示画面に表示される画像の欠陥を検出する。画像欠陥検出装置１００は、レンズ１およびカメラ２を有する撮像部３を備えている。撮像部３は、液晶パネル２５の表示画面に表示される画像を、レンズ１を通してカメラ２によって撮像する。
【００１７】
撮像部３には、ＡＤ変換器４が接続されている。ＡＤ変換器４は、撮像部３によって撮像された画像を表す画像データをアナログデジタル（ＡＤ）変換する。ＡＤ変換器４の出力はメモリ５に与えられており、メモリ５は、ＡＤ変換器４によってＡＤ変換された画像データを格納する。
【００１８】
メモリ５に格納された画像データは、ＲＧＢ分離器６によって、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）および青（Ｂ）の各色成分ごとに分離される。ＲＧＢ分離器６によって分離された画像データは、Ｒ、ＧおよびＢの各成分ごとにメモリ７に格納される。ここでは、ＲＧＢ分離器６にてＲ、ＧおよびＢに分離しているが、他の色相系に分離してもよい。
【００１９】
画像欠陥検出装置１００は、領域設定部１７を備えている。領域設定部１７は、撮像部３によって撮像された画像における欠陥を検出するためのＮ個の検出領域と（Ｎは、２以上の整数）、Ｎ個の検出領域にそれぞれ対応するＮ個の基準領域とを、撮像部３によって撮像された画像の撮像領域に設定する。
【００２０】
画像欠陥検出装置１００には、検査部８が設けられている。図２は、検査部８のブロック図である。検査部８は、領域記憶部１８と比較値算出部１９と欠陥検出部２０とを備えている。領域記憶部１８には、領域設定部１７によって設定されたＮ個の検出領域の位置を表す位置データと、Ｎ個の検出領域にそれぞれ対応するＮ個の基準領域の位置を表す位置データとが格納されている。比較値算出部１９は、メモリ７に格納された画像データを構成する複数の画素データのうち領域記憶部１８に格納された各検出領域内の複数の画素データと、各検出領域に対応する基準領域内の画素データとに基づいて、各検出領域ごとに比較値をそれぞれ算出する。欠陥検出部２０は、比較値算出部１９によって算出されたＮ個の比較値と、後述するように自動的に設定されるしきい値とに基づいて、撮像部３によって撮像された画像の欠陥を検出する。
【００２１】
画像欠陥検出装置１００は、並べ替え部１０を備えている。並べ替え部１０は、比較値算出部１９によって算出されたＮ個の比較値をＮ個の比較値の値の順番に並べ替える。
【００２２】
画像欠陥検出装置１００には、しきい値設定部１２が設けられている。しきい値設定部１２は、撮像部３によって撮像された画像の欠陥の有無を判定するためのしきい値を自動的に設定する。しきい値設定部１２は、分布判定部１１を備えている。分布判定部１１は、並べ替え部１０によって並べ替えられたＮ個の比較値のうち比較値の値の小さい方からＪ番目の比較値と（Ｊ＋ｗ）番目の比較値との差分と（Ｊおよびｗは、１≦Ｊ≦Ｎ−ｗ、１≦ｗ≦Ｎをそれぞれ満足する整数）、予め定められたしきい値設定用基準値とに基づいて、並べ替えられたＮ個の比較値の分布状態を判定し、所定の分布状態であると判定したときは、（Ｊ＋ｗ）番目の比較値をしきい値として設定する。しきい値設定部１２には、しきい値レジスタ１３が設けられており、しきい値レジスタ１３は、分布判定部１１によって設定されたしきい値を格納する。
【００２３】
画像欠陥検出装置１００は、結果出力部１５としきい値入力部１６とを備えている。結果出力部１５は、分布判定部１１によってＮ個の比較値の分布状態が所定の分布状態でないと判定されたときに、Ｎ個の比較値の分布状態を表示する。しきい値入力部１６は、Ｎ個の比較値の分布状態が所定の分布状態でないと判定され、Ｎ個の比較値の分布状態が結果出力部１５に表示されたときに、しきい値を入力するために操作される。画像欠陥検出装置１００には、画像欠陥検出装置１００の全体の動作を制御する中央処理装置（ＣＰＵ）１４が設けられている。
【００２４】
図３は、画像欠陥検出装置１００が検出する画像の欠陥の説明図である。画像欠陥検出装置１００は、複数種類の欠陥を検出することができる。複数種類の欠陥には、点欠陥２１、シミ欠陥２２、線欠陥２３およびムラ欠陥２４が含まれている。点欠陥２１とは、１つの画素を表示するための画素表示データの値が、その周囲の画素を表す画素表示データの値よりも極端に大きい（または小さい）欠陥とする。シミ欠陥２２とは、水平方向および垂直方向に沿って面状に隣接する複数の画素をそれぞれ表示するための画素表示データの値が、その周囲の画素を表示するための画素表示データの値よりも、点欠陥２１程に極端ではないけれども、かなり大きい（または小さい）欠陥とする。線欠陥２３とは、シミ欠陥２２と同様に、点欠陥２１程に極端ではないけれども、その周囲の画素を表示するための画素表示データの値よりもかなり大きい（または小さい）値を有する画素表示データによって表される複数の画素が所定の方向に沿って線状に隣接している欠陥とする。図３に示す例では、複数の画素が水平方向に沿って線状に隣接している線欠陥２３と、垂直方向に沿って線状に隣接している線欠陥２３とが示されている。ムラ欠陥２４とは、その周囲の画素を表示するための画素表示データの値との差がシミ欠陥２２よりもさらに小さい複数の画素が、シミ欠陥２２よりも広い範囲にわたって隣接している欠陥とする。
【００２５】
図４は、実施の形態に係る画像欠陥検出装置１００による画像欠陥検出方法を示すフローチャートである。
【００２６】
まず、画像の欠陥を検出するためのＮ個の検出領域と、Ｎ個の検出領域にそれぞれ対応するＮ個の基準領域とを領域設定部１７を操作して撮像領域に設定し、検査部８に設けられた領域記憶部１８に格納する。
【００２７】
Ｎ個の検出領域とＮ個の基準領域とは、Ｒ、Ｇ、Ｂの各色成分ごとに設定される。Ｒ、Ｇ、Ｂの各色成分ごとに設定されたＮ個の検出領域とＮ個の基準領域とは、さらに、画像欠陥検出装置１００が検出する欠陥の種類に応じて設定される。
【００２８】
図５は、点欠陥２１を検出するための検出領域２６と基準領域２７を撮像領域に設定する方法を説明する図である。まず、検出領域２６を撮像領域２８に設定する。検出領域２６は、３画素×３画素のマトリックスサイズに設定されている。点欠陥２１は、通常、１画素の欠陥であるけれども、ＡＤ変換器４におけるＡＤ変換等によって画像データが鈍るために、１画素の欠陥がその周囲の画素に影響するおそれがある。従って、検出領域２６はこのような画像データの鈍りを考慮して、１画素よりも大きい３画素×３画素等のマトリックスサイズに設定することが好ましい。次に、検出領域２６に隣接するように３画素×３画素の基準領域２７を設定する。図５に示す例では、検出領域２６の左横に隣接する例を示している。
【００２９】
このようにして、撮像領域２８の全体を覆うように、点欠陥２１を検出するＮ個の検出領域２６を設定するとともに、Ｎ個の検出領域２６にそれぞれ隣接するＮ個の基準領域を設定する。
【００３０】
シミ欠陥２２を検出するための検出領域および基準領域は、前述した点欠陥２１を検出するための検出領域２６および基準領域２７のマトリックスサイズよりも大きいマトリックスサイズによってそれぞれ設定する。
【００３１】
図６は、線欠陥２３を検出するための検出領域２６Ａと基準領域２７Ａとを撮像領域２８に設定する方法を説明する図である。例えば垂直方向に沿った線欠陥２３を検出するためには、垂直方向に沿って細長いマトリックスサイズを有する検出領域２６Ａおよび基準領域２７Ａを設定する。検出領域２６Ａおよび基準領域２７Ａのマトリックスサイズは、例えば、２画素（水平方向）×５０画素（垂直方向）である。水平方向に沿った線欠陥２３を検出するためには、水平方向に沿って細長いマトリックスサイズを有する検出領域および基準領域を設定すればよい。
【００３２】
図７は、ムラ欠陥２４を検出するための検出領域２６Ｂと基準領域２７Ｂを撮像領域２８に設定する方法を説明する図である。ムラ欠陥２４を検出するための検出領域２６Ｂおよび基準領域２７Ｂは、前述したシミ欠陥２２を検出するための検出領域および基準領域のマトリックスサイズよりもさらに大きいマトリックスサイズによってそれぞれ設定する。検出領域２６Ｂおよび基準領域２７Ｂのマトリックスサイズは、例えば、３０画素×３０画素である。ムラ欠陥２４においては、画素表示データが複数の画素にわたって徐々に変化するために、検出領域２６Ｂに対して適当な距離をあけて基準領域２７Ｂを設定することが好ましい。
【００３３】
このように、画像欠陥装置１００が検出する欠陥の種類に応じて検出領域および基準領域を撮像領域に設定する（Ｓ３１）。
【００３４】
次に、比較値算出部１９は、各検出領域内の複数の画素をそれぞれ表示するための複数の画素表示データと、各検出対象領域に対応する基準領域内の複数の画素をそれぞれ表示するための複数の画素表示データとに基づいて、比較値を各検出領域ごとにそれぞれ算出する。
【００３５】
例えば、点欠陥２１を検出するための検出領域２６と基準領域２７に対して、検出領域２６内の３×３＝９個の画素をそれぞれ表示するための９個の画素表示データの合計値と、基準領域２７内の３×３＝９個の画素をそれぞれ表示するための９個の画素表示データの合計値との差分の絶対値を比較値として算出する（Ｓ３２）。
【００３６】
例えば、１画素を表示するための画素表示データの値が、８ビットによって表される０以上２５５以下の値であり、画素表示データの理想的な値が８ビットによって表される１２８であるときに、検出領域２６内の３×３＝９個の画素表示データの合計値が１１５０であり、対応する基準領域２７内の３×３＝９個の画素表示データの合計値が１１００であれば、１１５０−１１００＝５０として、比較値５０が算出される。
【００３７】
シミ欠陥２２、線欠陥２３およびムラ欠陥２４を検出するための検出領域および基準領域に対しても、点欠陥２１と同様に、検出領域内の画素表示データの合計値と、基準領域２７内の画素表示データの合計値との差分の絶対値を比較値としてそれぞれ算出する。
【００３８】
次に、設定したＮ個の検出領域のすべてについて比較値を算出したか否かが判断される（Ｓ３３）。設定したＮ個の検出領域２６のすべてについて比較値を算出していないと判断されたときは（Ｓ３３においてＮＯ）、未だ比較値を算出していない検出領域２６および基準領域２７を指定するアドレスを生成し（Ｓ３４）、Ｓ３２へ戻り、Ｓ３４において生成したアドレスが指定する検出領域２６および基準領域２７について比較値を算出する。
【００３９】
Ｎ個の検出領域２６のすべてについて比較値を算出したと判断されたときは（Ｓ３３においてＹＥＳ）、比較値算出部１９は、算出したＮ個の検出領域に対応するＮ個の比較値を比較値記憶部９へ格納する（Ｓ３５）。このようにして、比較値算出部１９はＮ個の検出領域２６と、Ｎ個の検出領域２６にそれぞれ対応するＮ個の基準領域２７に基づいてＮ個の比較値を算出する。
【００４０】
そして、Ｒ、ＧおよびＢのすべての色成分における画像データについてＮ個の比較値を算出したか否かが判断される（Ｓ３６）。すべての色成分の画像データについてＮ個の比較値を算出していないと判断されたときは（Ｓ３６においてＮＯ）、Ｓ３２へ戻り、未だ比較値を算出していない色成分の画像データについて比較値を算出する。
【００４１】
すべての色成分の画像データについてＮ個の比較値を算出したと判断されたときは（Ｓ３６においてＹＥＳ）、点欠陥２１、シミ欠陥２２、線欠陥２３およびムラ欠陥２４のすべての種類の欠陥についてＮ個の比較値を算出したか否かが判断される（Ｓ３７）。すべての種類の欠陥についてＮ個の比較値を算出していないと判断されたときは（Ｓ３７においてＮＯ）、Ｓ３１へ戻り、未だ算出していない欠陥の種類について検出領域と基準領域とを設定する。
【００４２】
すべての種類の欠陥についてＮ個の比較値を算出したと判断されたときは（Ｓ３７においてＹＥＳ）、並べ替え部１０は、比較値記憶部９に格納された各Ｎ個の比較値を各色成分毎に、および各欠陥の種類ごとに昇順に並べ替える（Ｓ３８）。
【００４３】
図８は、並べ替え部１０によって並べ替えられたＮ個の比較値の値を結ぶようにプロットした比較値分布曲線６１を示すグラフである。図８において、横軸は、昇順に並べ替えられた各比較値の順位を示しており、縦軸は、各比較値の値（絶対値）を示している。図８に示す例は、Ｒの色成分における点欠陥２１を検出するための検出領域２６および基準領域２７に基づいて算出され、並べ替えられたＮ個の比較値に基づいて算出された比較値分布曲線を示している。
【００４４】
液晶パネル２５の透過特性が表示画面の全体にわたって完全に均一であるならば、検出領域内の画素表示データと基準領域内の画素表示データとは等しくなるので、各比較値の値は、本来は、ゼロになるはずである。しかし、表示画面の周辺部は中心部よりも透過する光が弱くなる傾向があることからもわかるように、表示画面上の異なる領域では透過特性に差が生じる。従って、図６に示すように検査領域２６と基準領域２７とを隣接させて比較値を算出したとしても、比較値の値はゼロにならず、ある程度の値を示す。
【００４５】
Ｎ個の比較値を昇順に並べ替えると、通常は、比較値分布曲線６１に示すように比較値は分布する。比較値分布曲線６１においては、１番目の順位から、最大順位の１／２の順位である（Ｎ／２）番目の順位を表す中間順位までは、中間順位に近づいても比較値の値は殆ど増加しない。中間順位からＮ番目の比較値を表す最大順位までは、中間順位から離れて最大順位に近づくにしたがって、比較値の値は大きく増加する。
【００４６】
図９は、実施の形態に係る画像欠陥検出方法におけるしきい値設定部１２の詳細な動作を示すフローチャートである。まず、並べ替えられた比較値の順位を表す順位変数Ｊに、最大順位の１／２の順位である中間順位を設定する（Ｓ５１）。
【００４７】
そして、下記に示す（式１）に基づいて、順位がＪ番目の比較値と（Ｊ＋ｗ）番目の比較値との差分ｄを求める（Ｓ５２）。
【００４８】
ｄ＝Ｈ（Ｊ＋ｗ）−Ｈ（Ｊ）（式１）、
ここで、
Ｈ（Ｊ）：Ｊ番目の順位の比較値の値を示す関数、
Ｊ：比較値の順位を表す順位変数、
ｗ：順位幅、
ｄ：順位がＪ番目の比較値と（Ｊ＋ｗ）番目の比較値との差分、
順位Ｊおよび順位幅ｗは、１≦Ｊ≦Ｎ−ｗ、１≦ｗ≦Ｎをそれぞれ満足する整数とする。
【００４９】
（式１）は、比較値分布曲線６１の傾きを求める計算に相当する。順位幅ｗは、比較値の総数Ｎに応じて予め定められる。例えば、比較値の総数Ｎを１０００、中間順位を５００としたときに、順位幅ｗを５に設定する。
【００５０】
そして、Ｓ５２において求められた差分ｄが予め定められたしきい値設定用基準値Ｓよりも大きいか否かが判断される（Ｓ５３）。差分ｄが予め定められたしきい値設定用基準値Ｓよりも大きいと判断されたときは（Ｓ５３においてＹＥＳ）、（Ｊ＋ｗ）番目の比較値の値Ｈ（Ｊ＋ｗ）をしきい値に設定する（Ｓ５７）。
【００５１】
差分ｄが予め定められたしきい値設定用基準値Ｓよりも大きくないと判断されたときは（Ｓ５３においてＮＯ）、順位変数Ｊに１を加算する（Ｓ５４）。そして、順位変数Ｊの値が最大順位以上であるか否かが判断される（Ｓ５５）。順位変数Ｊの値が最大順位よりも小さいときは（Ｓ５５においてＮＯ）、Ｓ５２へ戻り差分ｄを求める。
【００５２】
順位変数Ｊの値が最大順位以上であると判断されたときは（Ｓ５５においてＹＥＳ）、並べ替えられたＮ個の比較値が、比較値分布曲線６１に示すように、中間順位から離れて最大順位に近づくほど大きく増加するように分布していないと判断する。この場合、しきい値を自動的に設定することはできないので、ユーザがしきい値を設定するためのユーザ設定画面を結果出力部１５に出力する（Ｓ５６）。
【００５３】
しきい値設定用基準値Ｓは、例えば、比較値の総数Ｎが１０００であって、（Ｈ（Ｊ＋ｗ）−Ｈ（Ｊ））の最大値が５０程度のときに、１０となるように設定する。
【００５４】
図１０は、中間順位から離れて最大順位に近づいても、比較値の値が大きく増加するように分布していない比較値分布曲線６１Ａを示すグラフである。図６と同様に、横軸は並べ替えられた各比較値の順位を示しており、縦軸は各比較値の値（絶対値）を示している。
【００５５】
比較値分布曲線６１Ａにおいては、中間順位から最大順位へ近づいても、比較値の値が図６に示す比較値分布曲線６１のように大きく増加しないので、差分ｄが予め定められたしきい値設定用基準値Ｓよりも大きくならない。このため、しきい値を自動的に設定することができない。
【００５６】
図１１は、しきい値を自動的に設定することができないときに、ユーザがしきい値を設定するためのユーザ設定画面の説明図である。図１１に示す例では、画面の左半分に、比較値分布曲線６１Ａを示すグラフが表示されており、画面の右半分には、並べ替えられた比較値の数であるＮ個に相当するサンプル数、Ｎ個の比較値の値の最小値、最大値、中間値が表示できるようになっており、比較値分布曲線６１Ａを示すグラフの下には、任意の順位の比較値の値を表示できるようになっている。この場合、撮像部３によって撮像された画像を同時に表示してもよい。このように画面に表示された情報に基づいて、ユーザが任意のしきい値を入力することができるようになっている。
【００５７】
図１０に示す比較値分布曲線６１Ａが得られたときは、検査対象である液晶パネル２５が画像欠陥のない良品である場合もあるが、液晶パネル２５が画像欠陥のある不良品である場合であっても、検査すべき欠陥の種類によっては、例えば、検出領域２６および基準領域２７のマトリックスサイズの設定が不適切であるために、検出領域２６と基準領域２７との比較値（差分）がその画像欠陥を適切に表す値にならないために、液晶パネル２５に画像欠陥が存在するにもかかわらず、比較値の値が大きく増加するように分布していない比較値分布曲線６１Ａが得られるおそれがある。このような場合においても画像欠陥を正しく検出することができるようにするために、図１０に示す比較値分布曲線６１Ａが得られたときは、図１１に示すユーザ設定画面を表示し、しきい値入力部１６を操作することによってユーザがしきい値を設定することができるようにしている。
【００５８】
ＧおよびＢの色成分における点欠陥についても、同様にして、しきい値を設定することができる。
【００５９】
欠陥の種類に応じて検出領域および基準領域のマトリックスサイズ等は異なるので、算出される比較値は欠陥の種類に応じて異なる。例えば、シミ欠陥を検出するための比較値は、点欠陥を検出するための比較値よりも１０倍程度大きい。この場合、シミ欠陥を検出するための比較値を１／１０倍に正規化して処理し、図８または図１０に示すような点欠陥を検出する検出領域および基準領域に基づいて算出された比較値のグラフと同程度の値の比較値を有するグラフとして表示する。線欠陥、ムラ欠陥を検出するための比較値も同様に、重み付けした係数を乗算して、正規化して処理し、図８または図１０に示すようなグラフとして表示する。
【００６０】
以上のように本実施の形態によれば、並べ替え部１０によって並べ替えられたＮ個の比較値のうち比較値の値の小さい方からＪ番目の比較値と（Ｊ＋ｗ）番目の比較値との差分と（Ｊおよびｗは、１≦Ｊ≦Ｎ−ｗ、１≦ｗ≦Ｎをそれぞれ満足する整数）、予め定められたしきい値設定用基準値Ｓとに基づいて、画像の欠陥の有無を判定するためのしきい値を設定するしきい値設定部１２を設けているので、表示画像の欠陥を検出するためのしきい値を自動的に設定することができる。
【００６１】
また、しきい値設定部１２は複数種類の画像の欠陥ごとにしきい値を設定するので、画像の欠陥の種類に応じて欠陥の有無を最適に判定することができる。
【００６２】
さらに、しきい値設定部１２は各色成分ごとにしきい値を設定するので、各色成分に応じて欠陥の有無を最適に判定することができる。
【００６３】
さらに、画像の欠陥の種類に応じて比較値を正規化するので、しきい値を容易に比較し、解析することができるとともに、ユーザがしきい値を容易に設定することができる。
【００６４】
さらに、しきい値設定部１２は、比較値の値の小さい方からＪ番目の比較値と（Ｊ＋ｗ）番目の比較値との差分が、予め定められたしきい値設定用基準値よりも大きいときは、（Ｊ＋ｗ）番目の比較値を前記しきい値として設定するので、容易にしきい値を設定することができる。
【００６５】
さらに、しきい値設定部１２は、Ｊ番目の比較値と（Ｊ＋ｗ）番目の比較値との差分が、予め定められたしきい値設定用基準値よりも大きくないときは、ユーザによって入力されたデータに基づいてしきい値を設定するので、比較値が予め想定していた分布モデルに基づいて分布しているか否かを容易に検証することができ、予め想定していた分布モデルに基づいて分布していなかったときは、速やかにユーザがしきい値を設定することができる。
【００６６】
なお、液晶パネルの表示画面に表示される画像の欠陥を検出する例を示したが、本発明はこれに限定されない。出力に均一性が要求される製造物の検査に対しても本発明を適用することができる。例えば、固体撮像素子等のように出力に均一性が要求される素子によって表示される画像の欠陥の検査、塗装状態の均一性の検査およびブラウン管に表示される画像の欠陥の検査に対しても本発明を適用することができる。
【００６７】
また、カメラ２にＡＤ変換器４が接続されている例を示したが、ＡＤ変換器４はカメラ２に内蔵されていてもよい。
【００６８】
さらに、ＡＤ変換器４によって画像データをＡＤ変換した後にＲＧＢ分離器６によって画像データをＲ、Ｇ、Ｂの各色成分ごとに分離する例を示したが、画像データをＲ、Ｇ、Ｂの各色成分ごとに分離した後で、ＡＤ変換してもよい。
【００６９】
【発明の効果】
以上のように本発明によれば、表示画像の欠陥を検出するためのしきい値を自動的に設定することができる画像欠陥検出装置および画像欠陥検出方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施の形態に係る画像欠陥検出装置のブロック図
【図２】実施の形態に係る画像欠陥検出装置を構成する検査部のブロック図
【図３】実施の形態に係る画像欠陥検出装置が検出する画像欠陥の説明図
【図４】実施の形態に係る画像欠陥検出方法を示すフローチャート
【図５】実施の形態に係る、点欠陥を検出するための検出領域と基準領域を撮像領域に設定する方法を説明する図
【図６】実施の形態に係る、線欠陥を検出するための検出領域と基準領域を撮像領域に設定する方法を説明する図
【図７】実施の形態に係る、ムラ欠陥を検出するための検出領域と基準領域を撮像領域に設定する方法を説明する図
【図８】実施の形態に係る画像欠陥検出装置の並べ替え部によって並べ替えられた比較値の分布の例を示すグラフ
【図９】実施の形態に係る画像欠陥検出方法におけるしきい値設定部の詳細な動作を示すフローチャート
【図１０】実施の形態に係る画像欠陥検出装置の並べ替え部によって並べ替えられた比較値の分布の他の例を示すグラフ
【図１１】実施の形態に係る画像欠陥検出装置のユーザ設定画面の説明図
【符号の説明】
３撮像部
１０並べ替え部
１２しきい値設定部
１７領域設定部
１９比較値算出部
２０欠陥検出部
ｄ差分
Ｓしきい値設定用基準値[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to an image defect detection apparatus, and more particularly to an image defect detection apparatus that sets a threshold value for detecting a defect in an image displayed on a display device and detects an image defect with high accuracy.
[0002]
[Prior art]
A display device that requires uniform transmission characteristics, such as a display device using a liquid crystal panel, inspects its display image for defects in its production process. Such defect inspection is mainly performed by visual inspection by an operator. Since the visual inspection is easily affected by environmental differences and individual differences, it is difficult to obtain an appropriate inspection result.
[0003]
Against this background, the present inventors specialize in an image defect detection device that automatically detects defects in a display image in order to automate the defect inspection for detecting defects in the display image from visual inspection to automatic inspection. This is proposed in Japanese Patent Application No. 2000-107015. This image defect detection apparatus digitizes pixel data representing pixels constituting an image, calculates a comparison value based on the digitized pixel data, and based on the calculated comparison value and a preset threshold value Automatically detect defects in the displayed image.
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
In order to automatically detect a defect in a display image by such an image defect detection device, a threshold value for detecting a defect in the display image must be set in advance. The threshold value that should be set in advance is determined by a skilled person viewing a large amount of image data collected at the production site.
[0005]
However, it takes a lot of time and labor to collect a large amount of image data at the production site, and it also takes a lot of time to set a threshold by visually checking a large amount of collected image data. And labor are necessary.
[0006]
The present invention has been made to solve such a problem, and an object of the present invention is to provide an image defect detection apparatus and an image defect detection capable of automatically setting a threshold for detecting a defect in a display image. It is to provide a method.
[0007]
[Means for Solving the Problems]
An image defect detection apparatus according to the present invention includes an imaging unit that captures an image composed of a plurality of pixels, N detection areas for detecting defects in the image (N is an integer of 2 or more), Area setting means for setting N reference areas respectively corresponding to the N detection areas in the image; Said A plurality of pixel display data for respectively displaying a plurality of pixels in each detection region; Said Corresponding to each detection area Said Based on a plurality of pixel display data for displaying each of a plurality of pixels in the reference region, Said A comparison value calculating means for calculating a comparison value for each detection region; a rearranging means for rearranging the N comparison values calculated by the comparison value calculating means in the order of the values; and The difference between the J-th comparison value and the (J + w) -th comparison value from the smallest comparison value among the N comparison values rearranged (J and w are 1 ≦ J ≦ N− w, an integer satisfying 1 ≦ w ≦ N), and a threshold value for setting a threshold value for determining the presence / absence of a defect in the image based on a predetermined threshold setting reference value Setting means; and defect detection means for detecting defects in the image based on the threshold value and the N comparison values; In the threshold value setting means, the difference between the J-th comparison value and the (J + w) -th comparison value from the smaller value of the comparison value is larger than the predetermined threshold setting reference value. When the (J + w) th comparison value is set as the threshold value And the above-mentioned object is achieved.
[0008]
The sorting means may sort the N comparison values in ascending order.
[0010]
When the difference between the J-th comparison value and the (J + w) -th comparison value is not greater than the predetermined threshold setting reference value, the rearranging unit is configured to input data input by a user. The threshold value may be set based on
[0011]
The image defect detection device detects defects of a plurality of types of images, and the region setting unit sets the N detection regions and the N reference regions for each of the defects of the plurality of types of images, The comparison value calculation unit calculates the N comparison values for each defect of the plurality of types of images, and the rearrangement unit rearranges the N comparison values for each defect of the plurality of types of images. The threshold value setting means sets the threshold value for each of the plurality of types of image defects, and the defect detection means sets the threshold value set for each of the plurality of types of image defects. The image defect may be detected for each of the plurality of types of image defects based on the N comparison values calculated for each of the plurality of types of image defects.
[0012]
The plurality of types of image defects may include point defects, spot defects, line defects, and unevenness defects.
[0013]
The image has color components of a hue system (red, green, blue, etc.), the comparison value calculation means calculates the N comparison values for each color component, and the rearrangement means The N comparison values are rearranged for each color component, the threshold value setting means sets the threshold value for each color component, and the defect detection means detects a defect in the image for each color component. May be.
[0014]
An image defect detection method according to the present invention includes an imaging step of capturing an image composed of a plurality of pixels, N detection areas for detecting defects in the image (N is an integer of 2 or more), An area setting step for setting N reference areas respectively corresponding to the N detection areas; Said A plurality of pixel display data for respectively displaying a plurality of pixels in each detection target region; Said Corresponding to each detection target area Said Based on a plurality of pixel display data for displaying each of a plurality of pixels in the reference region, Said A comparison value calculation step for calculating a comparison value for each detection region; and a rearrangement step for rearranging the N comparison values calculated by the comparison value calculation step in the order of the values of the N comparison values. The difference between the J-th comparison value and the (J + w) -th comparison value from the smaller of the comparison value values among the N comparison values sorted in the sorting step (J and w are 1 ≦ J ≦ N−w, integers satisfying 1 ≦ w ≦ N), and a threshold value for determining the presence or absence of defects in the image based on a predetermined threshold setting reference value Based on the threshold value setting step for setting the threshold value, the threshold value set in the threshold value setting step, and the N comparison values calculated in the comparison value calculation step. Includes defect detection process to detect In the threshold value setting step, the difference between the J-th comparison value and the (J + w) -th comparison value from the smaller value of the comparison value is determined based on the predetermined threshold value setting reference value. Is also larger, the (J + w) th comparison value is set as the threshold value. And the above-mentioned object is achieved.
[0015]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
An image defect detection apparatus according to this embodiment will be described. The image defect detection apparatus according to the present embodiment automatically sets a threshold value for detecting defects in an image displayed by a display apparatus that requires uniform transmission characteristics such as a display screen of a liquid crystal panel. Set to.
[0016]
FIG. 1 is a block diagram of an image defect detection apparatus 100 according to the present embodiment. The image defect detection device 100 detects a defect in an image displayed on the display screen of the liquid crystal panel. The image defect detection apparatus 100 includes an imaging unit 3 having a lens 1 and a camera 2. The imaging unit 3 captures an image displayed on the display screen of the liquid crystal panel 25 with the camera 2 through the lens 1.
[0017]
An AD converter 4 is connected to the imaging unit 3. The AD converter 4 performs analog-digital (AD) conversion on image data representing an image captured by the imaging unit 3. The output of the AD converter 4 is given to the memory 5, and the memory 5 stores the image data AD-converted by the AD converter 4.
[0018]
The image data stored in the memory 5 is separated for each color component of red (R), green (G) and blue (B) by the RGB separator 6. The image data separated by the RGB separator 6 is stored in the memory 7 for each of R, G, and B components. Here, although R, G and B are separated by the RGB separator 6, they may be separated into other hue systems.
[0019]
The image defect detection device 100 includes an area setting unit 17. The area setting unit 17 includes N detection areas (N is an integer of 2 or more) for detecting defects in the image captured by the imaging unit 3, and N references corresponding to the N detection areas, respectively. The area is set as the imaging area of the image captured by the imaging unit 3.
[0020]
The image defect detection apparatus 100 is provided with an inspection unit 8. FIG. 2 is a block diagram of the inspection unit 8. The inspection unit 8 includes an area storage unit 18, a comparison value calculation unit 19, and a defect detection unit 20. The area storage unit 18 includes position data representing the positions of the N detection areas set by the area setting unit 17 and position data representing the positions of the N reference areas respectively corresponding to the N detection areas. Stored. The comparison value calculation unit 19 includes a plurality of pixel data in each detection region stored in the region storage unit 18 among a plurality of pixel data constituting the image data stored in the memory 7 and a reference corresponding to each detection region. A comparison value is calculated for each detection region based on the pixel data in the region. The defect detection unit 20 detects defects in the image captured by the imaging unit 3 based on the N comparison values calculated by the comparison value calculation unit 19 and a threshold value that is automatically set as will be described later. Is detected.
[0021]
The image defect detection apparatus 100 includes a rearrangement unit 10. The rearrangement unit 10 rearranges the N comparison values calculated by the comparison value calculation unit 19 in the order of the values of the N comparison values.
[0022]
The image defect detection apparatus 100 is provided with a threshold setting unit 12. The threshold setting unit 12 automatically sets a threshold for determining the presence or absence of a defect in the image captured by the imaging unit 3. The threshold setting unit 12 includes a distribution determination unit 11. The distribution determination unit 11 calculates the difference between the J-th comparison value and the (J + w) -th comparison value from the smallest comparison value among the N comparison values sorted by the sorting unit 10 (J and w is an integer satisfying 1 ≦ J ≦ N−w and 1 ≦ w ≦ N, respectively, and a distribution of N comparison values rearranged based on a predetermined threshold setting reference value When the state is determined and it is determined that the state is a predetermined distribution state, the (J + w) th comparison value is set as a threshold value. The threshold value setting unit 12 is provided with a threshold value register 13, and the threshold value register 13 stores the threshold value set by the distribution determining unit 11.
[0023]
The image defect detection apparatus 100 includes a result output unit 15 and a threshold value input unit 16. The result output unit 15 displays the distribution state of the N comparison values when the distribution determination unit 11 determines that the distribution state of the N comparison values is not the predetermined distribution state. The threshold value input unit 16 determines the threshold value when the distribution state of the N comparison values is determined not to be a predetermined distribution state and the distribution state of the N comparison values is displayed on the result output unit 15. Operated to input. The image defect detection apparatus 100 is provided with a central processing unit (CPU) 14 that controls the overall operation of the image defect detection apparatus 100.
[0024]
FIG. 3 is an explanatory diagram of image defects detected by the image defect detection apparatus 100. The image defect detection apparatus 100 can detect a plurality of types of defects. The plurality of types of defects include a point defect 21, a spot defect 22, a line defect 23, and a mura defect 24. The point defect 21 is a defect in which the value of pixel display data for displaying one pixel is extremely larger (or smaller) than the value of pixel display data representing the surrounding pixels. The spot defect 22 is a value of pixel display data for displaying a plurality of pixels adjacent in a planar shape along the horizontal direction and the vertical direction from the value of pixel display data for displaying the surrounding pixels. Although it is not as extreme as the point defect 21, it is a considerably large (or small) defect. The line defect 23, like the spot defect 22, is not as extreme as the point defect 21, but has a value that is significantly larger (or smaller) than the value of the pixel display data for displaying the surrounding pixels. It is assumed that a plurality of pixels represented by data are adjacent to each other in a line along a predetermined direction. In the example illustrated in FIG. 3, a line defect 23 in which a plurality of pixels are linearly adjacent along the horizontal direction and a line defect 23 where the pixels are linearly adjacent along the vertical direction are illustrated. The unevenness defect 24 is a defect in which a plurality of pixels whose difference from the pixel display data value for displaying the surrounding pixels is smaller than the spot defect 22 are adjacent over a wider range than the spot defect 22. To do.
[0025]
FIG. 4 is a flowchart illustrating an image defect detection method performed by the image defect detection apparatus 100 according to the embodiment.
[0026]
First, N detection areas for detecting image defects and N reference areas respectively corresponding to the N detection areas are set as imaging areas by operating the area setting unit 17, and the inspection unit 8 Is stored in the area storage unit 18 provided in.
[0027]
N detection areas and N reference areas are set for each of R, G, and B color components. The N detection areas and the N reference areas set for each of the R, G, and B color components are further set according to the type of defect detected by the image defect detection apparatus 100.
[0028]
FIG. 5 is a diagram for explaining a method of setting the detection area 26 and the reference area 27 for detecting the point defect 21 as the imaging area. First, the detection area 26 is set to the imaging area 28. The detection area 26 is set to a matrix size of 3 pixels × 3 pixels. Although the point defect 21 is usually a defect of one pixel, since the image data is dulled by AD conversion or the like in the AD converter 4, the defect of one pixel may affect the surrounding pixels. Therefore, the detection area 26 is preferably set to a matrix size such as 3 × 3 pixels larger than one pixel in consideration of such dullness of the image data. Next, a reference area 27 of 3 pixels × 3 pixels is set so as to be adjacent to the detection area 26. In the example illustrated in FIG. 5, an example adjacent to the left side of the detection region 26 is illustrated.
[0029]
In this way, N detection areas 26 for detecting the point defects 21 are set so as to cover the entire imaging area 28, and N reference areas adjacent to the N detection areas 26 are set. .
[0030]
The detection area and the reference area for detecting the spot defect 22 are set by a matrix size larger than the matrix size of the detection area 26 and the reference area 27 for detecting the point defect 21 described above.
[0031]
FIG. 6 is a diagram for explaining a method of setting the detection area 26 </ b> A and the reference area 27 </ b> A for detecting the line defect 23 in the imaging area 28. For example, in order to detect the line defect 23 along the vertical direction, a detection area 26A and a reference area 27A having an elongated matrix size along the vertical direction are set. The matrix size of the detection area 26A and the reference area 27A is, for example, 2 pixels (horizontal direction) × 50 pixels (vertical direction). In order to detect the line defect 23 along the horizontal direction, a detection area and a reference area having an elongated matrix size along the horizontal direction may be set.
[0032]
FIG. 7 is a diagram illustrating a method for setting the detection area 26 </ b> B and the reference area 27 </ b> B for detecting the mura defect 24 in the imaging area 28. The detection area 26B and the reference area 27B for detecting the mura defect 24 are respectively set by a matrix size larger than the matrix size of the detection area and the reference area for detecting the spot defect 22 described above. The matrix size of the detection area 26B and the reference area 27B is, for example, 30 pixels × 30 pixels. In the mura defect 24, since the pixel display data gradually changes over a plurality of pixels, it is preferable to set the reference region 27B with an appropriate distance from the detection region 26B.
[0033]
As described above, the detection area and the reference area are set as the imaging area according to the type of defect detected by the image defect apparatus 100 (S31).
[0034]
Next, the comparison value calculation unit 19 displays a plurality of pixel display data for displaying a plurality of pixels in each detection region and a plurality of pixels in a reference region corresponding to each detection target region, respectively. The comparison value is calculated for each detection region based on the plurality of pixel display data.
[0035]
For example, with respect to the detection area 26 for detecting the point defect 21 and the reference area 27, a total value of 9 pixel display data for displaying 3 × 3 = 9 pixels in the detection area 26, respectively. Then, the absolute value of the difference from the total value of nine pixel display data for displaying 3 × 3 = 9 pixels in the reference area 27 is calculated as a comparison value (S32).
[0036]
For example, when the value of pixel display data for displaying one pixel is a value between 0 and 255 represented by 8 bits, and the ideal value of the pixel display data is 128 represented by 8 bits If the total value of 3 × 3 = 9 pixel display data in the detection area 26 is 1150 and the total value of 3 × 3 = 9 pixel display data in the corresponding reference area 27 is 1100, The comparison value 50 is calculated as 1150-1100 = 50.
[0037]
Similarly to the point defect 21, the total value of the pixel display data in the detection area and the reference area 27 are also detected for the detection area and the reference area for detecting the spot defect 22, the line defect 23, and the unevenness defect 24. The absolute value of the difference from the total value of the pixel display data is calculated as a comparison value.
[0038]
Next, it is determined whether comparison values have been calculated for all of the set N detection areas (S33). When it is determined that comparison values have not been calculated for all of the set N detection areas 26 (NO in S33), addresses for designating detection areas 26 and reference areas 27 for which comparison values have not yet been calculated are specified. Generate (S34), return to S32, and calculate a comparison value for the detection area 26 and the reference area 27 specified by the address generated in S34.
[0039]
When it is determined that comparison values have been calculated for all N detection regions 26 (YES in S33), comparison value calculation unit 19 compares N comparison values corresponding to the calculated N detection regions. The value is stored in the value storage unit 9 (S35). In this way, the comparison value calculation unit 19 calculates N comparison values based on the N detection areas 26 and the N reference areas 27 corresponding to the N detection areas 26, respectively.
[0040]
Then, it is determined whether or not N comparison values have been calculated for the image data for all the R, G, and B color components (S36). If it is determined that N comparison values have not been calculated for the image data of all color components (NO in S36), the process returns to S32 and the comparison values for the color component image data for which the comparison values have not been calculated yet. Is calculated.
[0041]
When it is determined that N comparison values have been calculated for image data of all color components (YES in S36), all types of defects such as point defect 21, spot defect 22, line defect 23, and mura defect 24 are detected. It is determined whether or not N comparison values have been calculated (S37). When it is determined that N comparison values have not been calculated for all types of defects (NO in S37), the process returns to S31, and detection areas and reference areas are set for the types of defects that have not yet been calculated. .
[0042]
When it is determined that N comparison values have been calculated for all types of defects (YES in S37), rearrangement unit 10 converts each of N comparison values stored in comparison value storage unit 9 into each color component. The data is rearranged in ascending order for each defect type and each defect type (S38).
[0043]
FIG. 8 is a graph showing the comparison value distribution curve 61 plotted so as to connect the values of the N comparison values rearranged by the rearrangement unit 10. In FIG. 8, the horizontal axis indicates the rank of each comparison value rearranged in ascending order, and the vertical axis indicates the value (absolute value) of each comparison value. The example shown in FIG. 8 is a comparison value calculated based on the N comparison values that are calculated based on the detection region 26 and the reference region 27 for detecting the point defect 21 in the R color component. A distribution curve is shown.
[0044]
If the transmission characteristics of the liquid crystal panel 25 are completely uniform over the entire display screen, the pixel display data in the detection area and the pixel display data in the reference area are equal. Should be zero. However, as can be seen from the fact that the transmitted light tends to be weaker in the peripheral part of the display screen than in the central part, there is a difference in transmission characteristics in different regions on the display screen. Therefore, even if the comparison value is calculated with the inspection region 26 and the reference region 27 adjacent to each other as shown in FIG. 6, the value of the comparison value does not become zero but shows a certain value.
[0045]
When N comparison values are rearranged in ascending order, the comparison values are normally distributed as shown by the comparison value distribution curve 61. In the comparative value distribution curve 61, the value of the comparative value is from the first rank to the intermediate rank representing the (N / 2) th rank, which is ½ of the maximum rank, even when approaching the intermediate rank. Little increase. From the intermediate rank to the maximum rank representing the Nth comparison value, the value of the comparison value greatly increases as the distance from the intermediate rank approaches the maximum rank.
[0046]
FIG. 9 is a flowchart showing a detailed operation of the threshold setting unit 12 in the image defect detection method according to the embodiment. First, an intermediate rank that is ½ of the maximum rank is set in the rank variable J that represents the rank of the sorted comparison values (S51).
[0047]
Then, based on (Expression 1) shown below, a difference d between the J-th comparison value and the (J + w) -th comparison value is obtained (S52).
[0048]
d = H (J + w) −H (J) (Formula 1),
here,
H (J): a function indicating the value of the comparison value of the Jth rank,
J: Rank variable indicating the rank of the comparison value,
w: rank range,
d: difference between the J-th order comparison value and the (J + w) -th comparison value,
The rank J and the rank width w are integers satisfying 1 ≦ J ≦ N−w and 1 ≦ w ≦ N, respectively.
[0049]
(Expression 1) corresponds to the calculation for obtaining the slope of the comparison value distribution curve 61. The rank width w is determined in advance according to the total number N of comparison values. For example, when the total number N of comparison values is 1000 and the intermediate rank is 500, the rank width w is set to 5.
[0050]
Then, it is determined whether or not the difference d obtained in S52 is larger than a predetermined threshold setting reference value S (S53). When it is determined that the difference d is larger than a predetermined threshold value setting reference value S (YES in S53), the value H (J + w) of the (J + w) th comparison value is set as the threshold value. (S57).
[0051]
When it is determined that the difference d is not greater than the predetermined threshold setting reference value S (NO in S53), 1 is added to the rank variable J (S54). Then, it is determined whether or not the value of the rank variable J is greater than or equal to the maximum rank (S55). When the value of rank variable J is smaller than the maximum rank (NO in S55), the process returns to S52 to obtain difference d.
[0052]
When it is determined that the value of rank variable J is greater than or equal to the maximum rank (YES in S55), the rearranged N comparison values are separated from the middle rank and are maximum as shown in comparison value distribution curve 61. It is judged that it is not distributed so as to increase greatly as it approaches the ranking. In this case, since the threshold value cannot be automatically set, a user setting screen for the user to set the threshold value is output to the result output unit 15 (S56).
[0053]
For example, the threshold setting reference value S is set to be 10 when the total number N of comparison values is 1000 and the maximum value of (H (J + w) −H (J)) is about 50. To do.
[0054]
FIG. 10 is a graph showing a comparative value distribution curve 61A that is not distributed so that the value of the comparative value increases greatly even if the maximum ranking is moved away from the intermediate ranking. Similar to FIG. 6, the horizontal axis indicates the order of each comparison value rearranged, and the vertical axis indicates the value (absolute value) of each comparison value.
[0055]
In the comparative value distribution curve 61A, even if the intermediate ranking approaches the maximum ranking, the value of the comparative value does not increase as much as the comparative value distribution curve 61 shown in FIG. 6, so the difference d is a predetermined threshold value. It will not be larger than the setting reference value S. For this reason, the threshold value cannot be set automatically.
[0056]
FIG. 11 is an explanatory diagram of a user setting screen for the user to set a threshold value when the threshold value cannot be set automatically. In the example shown in FIG. 11, a graph showing the comparison value distribution curve 61A is displayed on the left half of the screen, and on the right half of the screen is a sample corresponding to N that is the number of comparison values rearranged. The minimum value, maximum value, and intermediate value of the number of N comparison values can be displayed. Below the graph showing the comparison value distribution curve 61A, the values of the comparison values of any rank are displayed. It can be done. In this case, you may display the image imaged by the imaging part 3 simultaneously. Based on the information displayed on the screen as described above, the user can input an arbitrary threshold value.
[0057]
When the comparative value distribution curve 61A shown in FIG. 10 is obtained, the liquid crystal panel 25 to be inspected may be a non-defective product having no image defect, but the liquid crystal panel 25 is a defective product having an image defect. Even in such a case, depending on the type of defect to be inspected, for example, since the setting of the matrix size of the detection region 26 and the reference region 27 is inappropriate, the comparison value (difference) between the detection region 26 and the reference region 27 is Since the image defect is not a value that appropriately represents the image defect, there is a risk that a comparison value distribution curve 61A that is not distributed so that the value of the comparison value increases greatly despite the presence of the image defect in the liquid crystal panel 25 may be obtained. There is. In order to enable correct detection of image defects even in such a case, when the comparison value distribution curve 61A shown in FIG. 10 is obtained, the user setting screen shown in FIG. By operating the value input unit 16, the user can set a threshold value.
[0058]
The threshold value can be set similarly for point defects in the G and B color components.
[0059]
Since the matrix size and the like of the detection area and the reference area differ depending on the type of defect, the calculated comparison value differs depending on the type of defect. For example, the comparison value for detecting a spot defect is about 10 times larger than the comparison value for detecting a point defect. In this case, the comparison value for detecting the spot defect is normalized and processed by 1/10 times, and the comparison calculated based on the detection area and the reference area for detecting the point defect as shown in FIG. 8 or FIG. It is displayed as a graph having a comparative value with the same value as the value graph. Similarly, the comparison value for detecting the line defect and the mura defect is multiplied by a weighted coefficient, normalized, processed, and displayed as a graph as shown in FIG. 8 or FIG.
[0060]
As described above, according to the present embodiment, among the N comparison values rearranged by the rearrangement unit 10, the J-th comparison value and the (J + w) -th comparison value from the smaller comparison value value (J and w are integers satisfying 1 ≦ J ≦ N−w and 1 ≦ w ≦ N, respectively) and a predetermined threshold setting reference value S, Since the threshold value setting unit 12 for setting the threshold value for determining the presence or absence is provided, the threshold value for detecting a defect in the display image can be automatically set.
[0061]
Further, since the threshold value setting unit 12 sets a threshold value for each of a plurality of types of image defects, the presence or absence of defects can be optimally determined according to the type of image defect.
[0062]
Furthermore, since the threshold value setting unit 12 sets a threshold value for each color component, the presence / absence of a defect can be optimally determined according to each color component.
[0063]
Furthermore, since the comparison value is normalized according to the type of image defect, the threshold values can be easily compared and analyzed, and the user can easily set the threshold value.
[0064]
Further, the threshold value setting unit 12 has a difference between the J-th comparison value and the (J + w) -th comparison value from the smaller comparison value, which is larger than a predetermined threshold setting reference value. In this case, since the (J + w) th comparison value is set as the threshold value, the threshold value can be easily set.
[0065]
Further, the threshold value setting unit 12 is inputted by the user when the difference between the Jth comparison value and the (J + w) th comparison value is not larger than a predetermined threshold setting reference value. Since the threshold value is set based on the obtained data, it can be easily verified whether the comparison value is distributed based on the distribution model that is assumed in advance, and based on the distribution model that is assumed in advance. The user can quickly set a threshold value.
[0066]
In addition, although the example which detects the defect of the image displayed on the display screen of a liquid crystal panel was shown, this invention is not limited to this. The present invention can also be applied to inspection of products that require uniformity in output. For example, for inspection of defects in images displayed by elements that require uniformity in output, such as solid-state imaging devices, inspection of uniformity of coating conditions, and inspection of defects in images displayed on CRTs The present invention can be applied.
[0067]
Further, although an example in which the AD converter 4 is connected to the camera 2 is shown, the AD converter 4 may be built in the camera 2.
[0068]
Further, an example in which image data is separated into R, G, and B color components by the RGB separator 6 after AD conversion of the image data by the AD converter 4 is shown. However, the image data is separated into R, G, and B colors. After separating each component, AD conversion may be performed.
[0069]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, it is possible to provide an image defect detection apparatus and an image defect detection method capable of automatically setting a threshold value for detecting a defect in a display image.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram of an image defect detection apparatus according to an embodiment.
FIG. 2 is a block diagram of an inspection unit constituting the image defect detection device according to the embodiment.
FIG. 3 is an explanatory diagram of image defects detected by the image defect detection device according to the embodiment.
FIG. 4 is a flowchart showing an image defect detection method according to the embodiment.
FIG. 5 is a diagram for explaining a method of setting a detection area and a reference area for detecting point defects as an imaging area according to the embodiment;
FIG. 6 is a diagram for explaining a method of setting a detection area and a reference area for detecting a line defect as an imaging area according to the embodiment;
FIG. 7 is a diagram for explaining a method of setting a detection region and a reference region for detecting a mura defect as an imaging region according to an embodiment;
FIG. 8 is a graph showing an example of the distribution of comparison values rearranged by the rearrangement unit of the image defect detection device according to the embodiment;
FIG. 9 is a flowchart showing a detailed operation of the threshold setting unit in the image defect detection method according to the embodiment.
FIG. 10 is a graph showing another example of the distribution of comparison values rearranged by the rearrangement unit of the image defect detection device according to the embodiment;
FIG. 11 is an explanatory diagram of a user setting screen of the image defect detection device according to the embodiment;
[Explanation of symbols]
3 Imaging unit
10 Sorting part
12 Threshold setting section
17 Area setting section
19 Comparison value calculator
20 Defect detection unit
d Difference
S Reference value for threshold setting

Claims

Imaging means for imaging an image composed of a plurality of pixels;
Area setting means for setting N detection areas for detecting defects in the image (N is an integer of 2 or more) and N reference areas respectively corresponding to the N detection areas. When,
A plurality of pixel display data for a plurality of pixels to display each of the respective detection region, the to a plurality of pixel display data for a plurality of pixels to display each of the reference field corresponding to each detection region based on a comparison value calculation means for calculating each comparative value to each of said detection regions,
Rearrangement means for rearranging the N comparison values calculated by the comparison value calculation means in the order of the values;
The difference between the Jth comparison value and the (J + w) th comparison value from the smaller of the comparison value values among the N comparison values rearranged by the rearrangement means (J and w are 1 ≦ J ≦ N−w, integers satisfying 1 ≦ w ≦ N), and a threshold value for determining the presence / absence of a defect in the image based on a predetermined threshold setting reference value Threshold setting means to set;
A defect detection means for detecting a defect in the image based on the threshold value and the N comparison values;
In the threshold value setting means, the difference between the J-th comparison value and the (J + w) -th comparison value from the smaller value of the comparison value is larger than the predetermined threshold setting reference value. In this case, the image defect detection apparatus is characterized in that the (J + w) th comparison value is set as the threshold value .

The image defect detection apparatus according to claim 1, wherein the rearranging unit rearranges the N comparison values in ascending order.

When the difference between the J-th comparison value and the (J + w) -th comparison value is not greater than the predetermined threshold setting reference value, the rearranging unit is configured to input data input by a user. The image defect detection device according to claim 1, wherein the threshold value is set based on the threshold value.

The image defect detection device detects defects of a plurality of types of images,
The area setting means sets the N detection areas and the N reference areas for each defect of the plurality of types of images,
The comparison value calculation means calculates the N comparison values for each defect of the plurality of types of images,
The rearranging means rearranges the N comparison values for each defect of the plurality of types of images,
The threshold setting means sets the threshold for each defect of the plurality of types of images,
The defect detection means detects defects in the image based on a threshold value set for each defect of the plurality of types of images and N comparison values calculated for the defects of the plurality of types of images. The image defect detection apparatus according to claim 1, wherein the defect is detected for each defect of the plurality of types of images.

The image defect detection device according to claim 4 , wherein the plurality of types of image defects include a point defect, a spot defect, a line defect, and a mura defect.

The image has a hue-based (red, green, blue, etc.) color component,
The comparison value calculation means calculates the N comparison values for each color component,
The rearranging means rearranges the N comparison values for each color component,
The threshold value setting means sets the threshold value for each color component,
The image defect detection device according to claim 1, wherein the defect detection unit detects a defect of the image for each color component.

An imaging step of imaging an image composed of a plurality of pixels;
An area setting step for setting N detection areas for detecting defects in the image (N is an integer of 2 or more), and N reference areas respectively corresponding to the N detection areas;
A plurality of pixel display data for displaying said plurality of pixel display data for a plurality of pixels to display each of the respective detection target region, a plurality of pixels of the reference field corresponding to each detection target region, respectively based on the bets, the comparison value calculation step for calculating each comparative value to each of said detection regions,
A rearrangement step of rearranging the N comparison values calculated by the comparison value calculation step in the order of the values of the N comparison values;
The difference between the J-th comparison value and the (J + w) -th comparison value from the smaller of the N comparison values rearranged by the rearrangement step (J and w are 1 ≦ J ≦ N−w, integers satisfying 1 ≦ w ≦ N), and a threshold value for determining the presence / absence of a defect in the image based on a predetermined threshold setting reference value A threshold setting process to be set;
A defect detection step of detecting a defect of the image based on the threshold value set by the threshold value setting step and the N comparison values calculated by the comparison value calculation step ;
In the threshold value setting step, the difference between the J-th comparison value and the (J + w) -th comparison value from the smallest value of the comparison value is larger than the predetermined threshold value setting reference value. In this case, the image defect detection method is characterized in that the (J + w) th comparison value is set as the threshold value .