JP4399494B2 - 欠陥検出装置、欠陥検出方法、イメージセンサデバイスおよびイメージセンサモジュール - Google Patents

Description

本発明は、イメージセンサデバイスを製造する検査工程において、精度よく欠陥を検出する欠陥検出装置、欠陥検出方法、イメージセンサデバイス、イメージセンサモジュール、欠陥検出プログラム、およびコンピュータ読取可能な記録媒体に関する。

デジタル画像の品質を検査する際、画素値が不均一に変化する領域である欠陥領域の有無を判定することは非常に重要である。特に近年では、デジタルスチルカメラおよびカメラ内蔵携帯電話等、イメージセンサデバイスの需要の裾野が広がっている。それに伴い、イメージセンサデバイスの高品質化が大きく求められており、イメージセンサデバイスから得られるデジタル画像（イメージセンサ画像）に発生する欠陥領域として、シミ欠陥、ムラ欠陥および線欠陥等を検査工程において検出することへの要求が高まっている。

つまり、イメージセンサデバイスは良品であっても、画素座標に対して画素値が緩やかに変化しているシェーディングという成分と、ノイズ成分とによって、画像値が一定となることはない。特に、イメージセンサ画像において、シミ欠陥、ムラ欠陥または線欠陥等が存在すると、それぞれの欠陥に応じて画素値が画素座標に対して複雑に変化するため、これら欠陥を検出することは容易ではなく、高感度に検出する画質検査法が求められている。

ここで、シミ欠陥とは、ある領域における複数の画素値のそれぞれが、周囲の画素値に対して、点欠陥における差分よりも小さな差がある状態を指す。なお、点欠陥とは、イメージセンサ画像における１つの画素値が、その周囲の８画素の画像値に比べて著しく大きな差があり突出(あるいは陥没)した値となる状態を指す。ムラ欠陥とは、シミ欠陥の画素よりもさらに画素値の差が小さい複数の画素が、シミ欠陥よりも広い領域に集まった状態を指す。また、線欠陥とは、イメージセンサ画像における列方向、行方向または任意の角度での斜め方向に並ぶ画素値が、その周囲の画素値に比べて著しく大きな差があり突出(あるいは陥没)した値となる状態を指す。

なお、シェーディングとは、画素座標に対して画素値が緩やかに変化し、イメージセンサ画像の上下左右の終端部分に向かって画素値が小さくなっていく状態を指す。シェーディングは、画像中央の画素に対して、画像端の画素の感度低下が原因で発生する。

従来、イメージセンサ画像、液晶パネル等のフラットパネルディスプレイのシミ欠陥、ムラ欠陥および線欠陥等の検査は、検査員の目視により行われてきた。しかしながら、これらの検査は、検査員の主観的判断に頼った検査となるため、検査員間の検査基準のばらつき、または検査時の検査員の体調により、検査結果が一定にならないといった問題がある。また、これらの検査は、各欠陥の定量化が難しいという問題もある。そこで近年では、イメージセンサデバイス等の製造工程において、各欠陥を定量化し、それらを検出する検査装置が開発されており、この検査装置における自動化も行われている。そして、この検査装置は、一般的には、実際に画像を撮像し、この画像に対して画像処理を行うことによって各欠陥の検出を行っている。

例えば、特許文献１では、以下に示す欠陥検出方法が開示されている。この欠陥検出方法では、まず、撮像手段によって撮像された画像（検出画像）の画像値に対して、欠陥の種類に応じて複数の縮小サイズによる縮小画像を作成したり、欠陥強調のためのフィルタ処理を行ったうえで、明・暗欠陥毎に検出画像内の輝度情報の統計処理を行う。その後、その統計データをもとに欠陥候補を検出するための閾値を決定して欠陥候補を検出し、検出された欠陥候補について定量的に評価値を演算する。これにより、欠陥の種類に応じて検出画像に欠陥候補があるか否かを判定することができる。

具体的な例として、この欠陥検出方法におけるシミ欠陥検出処理では、まず、平滑化フィルタを応用した処理、またはモフォロジ処理等（平滑化処理）を行う。次に、平滑化処理により得られた画像を各種のサイズに縮小させて縮小画像を作成する。その後、各縮小画像に対して空間フィルタであるトップハットフィルタを使用してシミ欠陥のコントラストを強調する。このとき、暗点の強調処理が行えるようにオフセット処理も行う。そして、検出画像内の各画素の輝度値に基づいて統計計算を行い、この統計計算により得られた統計データから閾値を設定する。この設定された輝度の閾値に基づいて、検出画像に欠陥候補をあるか否かを判定する。
特開２００４−２９４２０２号公報（２００４年１０月２１日公開）

しかしながら、特許文献１では、シミ欠陥、スジ欠陥、ムラ欠陥および線欠陥検出処理の何れにおいても、ノイズ成分を除去するために平滑化処理が行われるが、この平滑化処理だけでは依然としてノイズ成分の影響が大きい。このため、特許文献１の欠陥検出方法では、欠陥候補の有無を誤判定してしまう虞がある。

例えば、図２４に示すような後述するエッジ検出が行われた画像に対して、特許文献１に係る統計処理が行われた場合、図２５に示すように、検出したい欠陥領域Ａ（図２４参照）がノイズ成分に埋もれてしまっていることがわかる。このため、特許文献１の欠陥検出方法では、本来欠陥候補ありとして判定されるべき欠陥であるにも拘わらず、欠陥候補なしと誤判定されてしまう虞がある。

また、特許文献１では、検出画像としてＲＧＢ合成による輝度画像を用いている。このため、特許文献１の欠陥検出方法では、ＲＧまたはＧＢの組合せにより欠陥が発生するイメージセンサデバイスに対しては欠陥候補の有無を誤判定してしまう虞がある。

例えば、図２６に示す画像は、輝度画像に対して、後述するエッジ検出を行った画像である。このエッジ検出された画像に対して統計処理が行われた場合、図２７に示すように、検出したい線欠陥の検出感度が悪くなっており、本来線欠陥として検出されない程度のものが強調されていることがわかる。従って、この場合にも特許文献１の欠陥検出方法では、本来検出されるべきである線欠陥を検出できない虞がある。

本発明は上記の問題点に鑑みなされたものであり、その目的は、イメージセンサ画像の欠陥領域を強調することによって、精度よく欠陥領域を検出することが可能な欠陥検出装置、欠陥検出方法、イメージセンサデバイスおよびイメージセンサモジュールを提供することにある。

本発明に係る欠陥検出装置は、上記課題を解決するため、自身の周囲の領域に比べて画素値が不均一に変化する領域である欠陥領域を、デジタル画像内から検出する欠陥検出装置であって、上記欠陥領域として検出すべき領域に対応する画素値が、上記欠陥領域以外の領域の画素値に対して強調されるように、上記欠陥領域を検出する対象となる検査対象画像内の画素値を補正する画素値補正部と、上記検査対象画像を複数のブロックに分割すると共に、各ブロック内に存在する画素の画素値を加算した値であるブロック加算値、または上記ブロック加算値を各ブロック内に存在する画素数で割ることによって求めた値であるブロック平均値を求めるブロック分割処理部とを備え、上記ブロック加算値または上記ブロック平均値は、上記ブロック加算値または上記ブロック平均値の外れ値があるか否かを統計処理により判定することで上記欠陥領域の有無を判定する欠陥領域有無判定部に対して出力される。

上記構成によれば、検査対象画像に欠陥領域が存在する場合には、画素値補正部において、この欠陥領域の画素値が強調されるように画素値が補正される。また、ブロック分割処理部では、検査対象画像が複数のブロックに分割されると共に、ブロック加算値またはブロック平均値が求められる。つまり、欠陥検出装置では、検査対象画像に対して、画素値補正部とブロック分割処理部とによる処理がそれぞれ行われる。そして、ブロック分割処理部において求められたブロック加算値またはブロック平均値は、欠陥領域有無判定部に対して出力される。その後、欠陥領域有無判定部において、このブロック加算値またはブロック平均値に基づく統計処理が行われ、検査対象画像に対する欠陥領域の有無が判定される。

これにより、検査対象画像に存在する欠陥領域とノイズ成分とが確実に区別されるため、精度よく欠陥領域を検出することができる。また、欠陥領域の有無に対する誤判定を抑制することができる。

なお、ブロック分割処理部によって、欠陥領域有無判定部に対して出力されるブロック加算値またはブロック平均値を求める処理が行われるタイミングは、画素値補正部による処理前でも処理後でもよい。すなわち、画素値補正部が検査対象画像の画素値を補正する前に、ブロック分割処理部が検査対象画像の各ブロックのブロック加算値またはブロック平均値を求めてもよいし、画素値補正部が検査対象画像の画素値を補正した後に、ブロック加算値またはブロック平均値を求めてもよい。

上記ブロック分割処理部は、上記画素値補正部において画素値が補正された検査対象画像を分割することが好ましい。また、上記画素値補正部は、上記ブロック分割処理部において分割されたブロック内の画素値を補正し、上記ブロック分割処理部は、上記画素値補正部において画素値が補正された各ブロックのブロック加算値またはブロック平均値を求めることが好ましい。さらに、上記画素値補正部は、上記ブロック分割処理部において複数のブロックに分割され、かつ、上記ブロック加算値またはブロック平均値が求められた上記検査対象画像の画素値を補正することが好ましい。

上記構成によれば、検査対象画像に対して、画素値補正部およびブロック分割処理部での処理が行われる。これにより、検査対象画像に存在する欠陥領域とノイズ成分とが確実に区別されるため、精度よく欠陥領域を検出することができる。また、欠陥領域の有無に対する誤判定を抑制することができる。

上記画素値補正部は、上記検査対象画像に対して、上記検査対象画像の画素値の高い領域ほど画素値変化を大きくするフィルタを適用することによって実現されていることが好ましい。

上記構成によれば、画素値補正部では、検査対象画像の画素値の高い領域ほど画素値変化を大きくするフィルタを用いることによって、欠陥領域の画素値が強調されるように画素値を補正している。これにより、検査対象画像に存在する欠陥領域とノイズ成分とが確実に区別されるため、精度よく欠陥領域を検出することができる。

本発明に係る欠陥検出装置は、上記課題を解決するため、自身の周囲の領域に比べて画素値が不均一に変化する領域である欠陥領域を、デジタル画像内から検出する欠陥検出装置であって、上記欠陥領域を検出する対象となる検査対象画像を、上記欠陥領域の形状に応じて予め設定されたブロック形状に分割すると共に、各ブロック内に存在する画素の画素値を加算した値であるブロック加算値、または上記ブロック加算値を各ブロック内に存在する画素数で割ることによって求めた値であるブロック平均値を求めるブロック分割処理部を備え、上記ブロック加算値または上記ブロック平均値は、上記ブロック加算値または上記ブロック平均値の外れ値があるか否かを統計処理により判定することで上記欠陥領域の有無を判定する欠陥領域有無判定部に対して出力される。

上記構成によれば、ブロック分割処理部において、欠陥領域の形状に応じて予め設定されたブロック形状に分割されると共に、各ブロックのブロック加算値またはブロック平均値が求められる。そして、このブロック加算値またはブロック平均値が欠陥領域有無判定部に対して出力されることにより、欠陥領域有無判定部において、このブロック加算値またはブロック平均値に基づく統計処理が行われ、検査対象画像に対する欠陥領域の有無が判定される。

これにより、ブロック分割処理部は、欠陥領域に対応した各ブロック形状を用いて、各欠陥領域の検査をそれぞれ行うことができるため、各欠陥領域に特化した検出を精度よく行うことができる。また、ブロック分割処理部において処理された検査対象画像のブロック加算値またはブロック平均値を用いて、欠陥領域有無判定部での処理が行われるため、欠陥領域の有無に対する誤判定を抑制することができる。

上記ブロック形状は、縦長の長方形であることが好ましい。例えば、検査対象画像がＣＣＤセンサまたはＣＭＯＳセンサ等の撮像手段によって撮像された場合には、検査対象画像の垂直方向を貫く縦線欠陥が生じ易くなる。上記構成によれば、ブロック分割処理部において用いられるブロック形状には縦長の長方形が含まれているため、縦線欠陥を確実に検出することができる。

上記ブロック形状は、横長の長方形であることが好ましい。例えば、液晶パネルまたはプラズマパネル等のフラットパネルディスプレイに表示されるデジタル画像が検査対象画像となる場合には、検査対象画像の水平方向を貫く横線欠陥が生じている虞がある。上記構成によれば、ブロック分割処理部において用いられるブロック形状には横長の長方形が含まれているため、横線欠陥を確実に検出することができる。

本発明に係る欠陥検出装置は、上記課題を解決するため、自身の周囲の領域に比べて画素値が不均一に変化する領域である欠陥領域を、デジタル画像内から検出する欠陥検出装置であって、上記欠陥領域を検出する対象となる検査対象画像から、色差画像を作成する画像作成部と、上記画像作成部において作成された色差画像を複数のブロックに分割すると共に、各ブロック内に存在する画素の画素値を加算した値であるブロック加算値、または上記ブロック加算値を各ブロック内に存在する画素数で割ることによって求めた値であるブロック平均値を求めるブロック分割処理部とを備え、上記ブロック加算値または上記ブロック平均値は、上記ブロック加算値または上記ブロック平均値の外れ値があるか否かを統計処理により判定することで上記欠陥領域の有無を判定する欠陥領域有無判定部に対して出力される。

上記構成によれば、画像作成部において検査対象画像として色差画像が作成されている。ブロック分割処理部では、この色差画像を複数のブロックに分割すると共に、各ブロックのブロック加算値またはブロック平均値を求める。そして、このブロック加算値またはブロック平均値が欠陥領域有無判定部に対して出力されることにより、欠陥領域有無判定部において、このブロック加算値またはブロック平均値に基づく統計処理が行われ、検査対象画像に対する欠陥領域の有無が判定される。

これにより、色変化による検査対象画像の不良を検出することができる。また、色変化による不良が検査対象画像の垂直方向または水平方向のある一列に存在する場合には、縦線欠陥または横線欠陥を精度よく検出することができる。さらに、ブロック分割処理部において処理された色差画像のブロック加算値またはブロック平均値を用いて、欠陥領域有無判定部での処理が行われるため、欠陥領域の有無に対する誤判定を抑制することができる。

上記ブロック分割処理部は、隣り合うブロック同士を重ね合わせるように、上記検査対象画像を複数のブロックに分割することが好ましい。

隣り合うブロックを重ね合わせずに検査対象画像を複数のブロックに分割する場合、欠陥領域が、隣接するブロックに跨って発生する場合がある。このような場合、欠陥領域が、異なる２ブロックにおけるブロック加算値またはブロック平均値に分散されて影響を与えるために、欠陥領域の有無を適切に判定できない場合がある。

上記構成によれば、ブロック分割処理部は、隣り合うブロック同士を重ね合わせるように検査対象画像を複数のブロックに分割するため、欠陥領域を１ブロック内に確実に収めることができる。これにより、欠陥領域の影響が異なる２ブロックのブロック加算値またはブロック平均値に影響を与えることを防止することができるため、欠陥領域を感度よく検出することができる。

ある画素の画素値が、その周囲の画素値に比べて突出した値となる点欠陥を、上記検査対象画像から除去する点欠陥除去部と、上記点欠陥除去部において点欠陥が除去された検査対象画像に対して、フィルタを用いてノイズ成分を除去するノイズ除去部と、上記ノイズ除去部においてノイズ成分が除去された検査対象画像を圧縮する画像圧縮部とをさらに備えることが好ましい。

上記構成によれば、検査対象画像は、点欠陥除去部において点欠陥が除去され、ノイズ除去部においてノイズ成分が除去される。これにより、検出対象外である点欠陥が、ノイズ除去部での処理を行う前に検査対象画像から取り除かれているため、点欠陥が検出対象であるシミ欠陥等の欠陥領域として検出されることを防止できる。また、画像圧縮部において、検査対象画像が圧縮されるため、検査対象画像のデータ量が削減されると共に、ノイズ除去部によって除去できなかったノイズ成分を取り除くことができる。

なお、上記構成の欠陥検出装置は、イメージセンサデバイスまたはイメージセンサモジュールに備えられていてもよい。

本発明に係る欠陥検出方法は、上記課題を解決するため、自身の周囲の領域に比べて画素値が不均一に変化する領域である欠陥領域を、デジタル画像内から検出する欠陥検出方法であって、上記欠陥領域として検出すべき領域に対応する画素値が、上記欠陥領域以外の領域の画素値に対して強調されるように、上記欠陥領域を検出する対象となる検査対象画像内の画素値を補正する画素値補正ステップと、上記検査対象画像を複数のブロックに分割すると共に、各ブロック内に存在する画素の画素値を加算した値であるブロック加算値、または上記ブロック加算値を各ブロック内に存在する画素数で割ることによって求めた値であるブロック平均値を求めるブロック分割処理ステップとを有し、上記ブロック加算値または上記ブロック平均値を、上記ブロック加算値または上記ブロック平均値の外れ値があるか否かを統計処理により判定することで上記欠陥領域の有無を判定する欠陥領域有無判定部に対して出力する。

上記構成の欠陥検出方法によれば、各ステップにおいて本発明に係る欠陥検出装置と同様の処理が実現されているため、本発明に係る欠陥検出装置と同様の作用効果を得ることができる。

本発明に係る欠陥検出方法は、上記課題を解決するため、自身の周囲の領域に比べて画素値が不均一に変化する領域である欠陥領域を、デジタル画像内から検出する欠陥検出方法であって、上記欠陥領域を検出する対象となる検査対象画像を、上記欠陥領域の形状に応じて予め設定されたブロック形状に分割すると共に、各ブロック内に存在する画素の画素値を加算した値であるブロック加算値、または上記ブロック加算値を各ブロック内に存在する画素数で割ることによって求めた値であるブロック平均値を求めるブロック分割処理ステップを有し、上記ブロック加算値または上記ブロック平均値を、上記ブロック加算値または上記ブロック平均値の外れ値があるか否かを統計処理により判定することで上記欠陥領域の有無を判定する欠陥領域有無判定部に対して出力する。

上記構成の欠陥検出方法によれば、各ステップにおいて本発明に係る欠陥検出装置と同様の処理が実現されているため、本発明に係る欠陥検出装置と同様の作用効果を得ることができる。

本発明に係る欠陥検出方法は、上記課題を解決するため、自身の周囲の領域に比べて画素値が不均一に変化する領域である欠陥領域を、デジタル画像内から検出する欠陥検出方法であって、上記欠陥領域を検出する対象となる検査対象画像から、色差画像を作成する画像作成ステップと、上記画像作成ステップにおいて作成された色差画像を複数のブロックに分割すると共に、各ブロック内に存在する画素の画素値を加算した値であるブロック加算値、または上記ブロック加算値を各ブロック内に存在する画素数で割ることによって求めた値であるブロック平均値を求めるブロック分割処理ステップとを有し、上記ブロック加算値または上記ブロック平均値を、上記ブロック加算値または上記ブロック平均値の外れ値があるか否かを統計処理により判定することで上記欠陥領域の有無を判定する欠陥領域有無判定部に対して出力する。

上記構成の欠陥検出方法によれば、各ステップにおいて本発明に係る欠陥検出装置と同様の処理が実現されているため、本発明に係る欠陥検出装置と同様の作用効果を得ることができる。

また、コンピュータに上記欠陥検出方法を実行させる欠陥検出プログラムにより、コンピュータを用いて本発明の欠陥検出方法と同様の作用効果を得ることができる。さらに、上記欠陥検出プログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶させることにより、任意のコンピュータ上で上記欠陥検出プログラムを実行させることができる。

本発明に係る欠陥検出装置は、以上のように、上記欠陥領域として検出すべき領域に対応する画素値が、上記欠陥領域以外の領域の画素値に対して強調されるように、上記欠陥領域を検出する対象となる検査対象画像内の画素値を補正する画素値補正部と、上記検査対象画像を複数のブロックに分割すると共に、各ブロック内に存在する画素の画素値を加算した値であるブロック加算値、または上記ブロック加算値を各ブロック内に存在する画素数で割ることによって求めた値であるブロック平均値を求めるブロック分割処理部とを備え、上記ブロック加算値または上記ブロック平均値は、上記ブロック加算値または上記ブロック平均値の外れ値があるか否かを統計処理により判定することで上記欠陥領域の有無を判定する欠陥領域有無判定部に対して出力される。

これにより、検査対象画像に存在する欠陥領域とノイズ成分とが確実に区別されるため、精度よく欠陥領域を検出することができる。また、欠陥領域の有無に対する誤判定を抑制することができる。

また、本発明に係る欠陥検出装置は、以上のように、上記欠陥領域を検出する対象となる検査対象画像を、上記欠陥領域の形状に応じて予め設定されたブロック形状に分割すると共に、各ブロック内に存在する画素の画素値を加算した値であるブロック加算値、または上記ブロック加算値を各ブロック内に存在する画素数で割ることによって求めた値であるブロック平均値を求めるブロック分割処理部を備え、上記ブロック加算値または上記ブロック平均値は、上記ブロック加算値または上記ブロック平均値の外れ値があるか否かを統計処理により判定することで上記欠陥領域の有無を判定する欠陥領域有無判定部に対して出力される。

これにより、ブロック分割処理部は、欠陥領域に対応した各ブロック形状を用いて、各欠陥領域の検査をそれぞれ行うことができるため、各欠陥領域に特化した検出を精度よく行うことができる。また、ブロック分割処理部において処理された検査対象画像に対して、欠陥領域有無判定部での処理が行われるため、欠陥領域の有無に対する誤判定を抑制することができる。

また、本発明に係る欠陥検出装置は、以上のように、上記欠陥領域を検出する対象となる検査対象画像から、色差画像を作成する画像作成部と、上記画像作成部において作成された色差画像を複数のブロックに分割すると共に、各ブロック内に存在する画素の画素値を加算した値であるブロック加算値、または上記ブロック加算値を各ブロック内に存在する画素数で割ることによって求めた値であるブロック平均値を求めるブロック分割処理部とを備え、上記ブロック加算値または上記ブロック平均値は、上記ブロック加算値または上記ブロック平均値の外れ値があるか否かを統計処理により判定することで上記欠陥領域の有無を判定する欠陥領域有無判定部に対して出力される。

これにより、検査対象画像における色変化による不良についても検出することができる。また、色変化による不良が検査対象画像の垂直方向または水平方向のある一列に存在する場合には、縦線欠陥または横線欠陥を精度よく検出することができる。さらに、ブロック分割処理部において処理された色差画像のブロック加算値またはブロック平均値を用いて、欠陥領域有無判定部での処理が行われるため、欠陥領域の有無に対する誤判定を抑制することができる。

〔１．装置の基本構成〕
本発明の一実施形態について図１〜図２７に基づいて説明すると以下の通りである。

図１は、本実施形態に係る欠陥検出装置１の概略構成を示すブロック図である。欠陥検出装置１は、輝度／色差画像作成部（画像作成部）１１、点欠陥除去部１２、ノイズ除去部１３、画像圧縮部１４、エッジ検出部１５、画素値補正部１６、ブロック分割処理部１７、統計処理部１８（欠陥領域有無判定部）および良否判定部１９（欠陥領域有無判定部）を備えている。

輝度／色差画像作成部１１は、例えばイメージセンサデバイスに備えられたＣＣＤ（charge coupled devices）センサ等の撮像手段（図示しない）によって撮像された、検査対象となるイメージデータ画像（検査対象画像）を取り込み、この検査対象画像から輝度画像または色差画像を作成する。輝度画像とは、図４または図５に示すように、図２または図３に示すＲＧＢ（Ｒ：赤・Ｇ：緑・Ｂ：青）で表された検査対象画像のカラー原画の画素値を、以下に示す式、
Ｙ＝０．２９９×Ｒ＋０．５８７×Ｇ＋０．１１４×Ｂ
を用いて輝度信号Ｙに変換した画像のことである。なお、図２に示す検査対象画像のカラー原画から図４に示す輝度画像が作成され、図３に示す検査対象画像のカラー原画から図５の輝度画像が作成される。

また、色差画像とは、図６に示すように、図３に示すＲＧＢで表された検査対象画像のカラー原画の画素値を、以下に示す式、
Ｕ＝Ｂ−Ｙ
＝−０．２９９×Ｒ−０．５８７×Ｇ＋０．８８６×Ｂ＋オフセット
Ｖ＝Ｒ−Ｙ
＝０．７０１×Ｒ−０．５８７×Ｇ−０．１１４×Ｂ＋オフセット
を用いて色差信号ＵおよびＶに変換した画像のことである。ここで、Ｙは上述した輝度信号を示す。また、オフセットは、中間階調の値を示すものであり、例えば、８ビットの場合には、オフセット＝１２８、１０ビットの場合には、オフセット＝５１２である。なお、図６に示す色差画像は、図３に示す検査対象画像のカラー原画にＵ＝Ｂ−Ｙの式を用いて作成したものであるが、これに限られたものではなく、Ｖ＝Ｒ−Ｙの式を用いて作成してもよい。

点欠陥除去部１２は、例えば点欠陥除去フィルタを用いて、検査対象画像における点欠陥を除去する処理を行う。なお、点欠陥除去フィルタとは、例えば、注目画素を中心とする３×３領域の９個の画素について、画素値の中央値、最大値、最小値を求める。そして、注目画素の画素値が最大値（最小値）で、かつ周囲８画素と比較して有意差がある場合には、注目画素の画素値を中央値に置き換えるフィルタを意味する。また、点欠陥フィルタは、これに限られたものではなく、上記９画素の平均値、または注目画素の周囲８画素の平均値に置き換えるフィルタであってもよい。

ノイズ除去部１３は、例えば平滑化フィルタを用いることで検査対象画像のノイズを除去する処理を行う。ここで、平滑化フィルタとは、画像の高周波成分がカットされノイズを除去することができるフィルタを意味する。例えば、注目画素を中心とした３×３領域の９個の画素値の平均値を求め、該平均値を注目画素の画素値とするフィルタが、平滑化フィルタに相当する。

画像圧縮部１４は、検査対象画像の縦横サイズを小さくして、検査対象画像を圧縮する処理を行うものである。これにより、検査対象画像のデータ量が削減されると共に、ノイズ除去部１３によって除去できなかったノイズ成分を取り除くことができる。

エッジ検出部１５は、例えばラプラシアンフィルタを用いてシミ欠陥、ムラ欠陥および線欠陥等のエッジを顕在化する処理を行う。ここで、ラプラシアンフィルタとは、画像の濃淡変化のエッジを抽出するためのフィルタである。例えば、注目画素の画素値を４倍した値から、上下左右の画素（４近傍の画素）の画素値を引き、それを注目画素の画素値とするフィルタである。

画素値補正部１６は、フィルタを用いて画素値の補正を行う。これにより、さらにノイズを除去すると共に、検査対象画像内の欠陥領域を強調することができる。なお、画素値補正部１６における処理の詳細に関しては後述する。

ブロック分割処理部１７は、検査対象画像をメッシュ状に分割して、複数のブロックを生成する。また、ブロック分割処理部１７は、複数のブロックに分割された検査対象画像に対して、各ブロック内の全画素値を加算した値であるブロック加算値を求める。ここではブロック加算値を求めているが、これに限られたものではなく、ブロック内の全画素値の平均値やモード（最頻値）、標準偏差等、そのブロックを代表することが可能な値が求められればよい。分割された各ブロックの面積が異なる場合には、ブロック加算値の代わりに、各ブロック内の全画素値の平均値であるブロック平均値を求めてもよい。なお、ブロック分割処理部１７における処理の詳細に関しても後述する。

統計処理部１８は、シミ欠陥、ムラ欠陥および線欠陥等が存在するブロックを検出するために、ブロック分割処理部１７にて求められたブロック加算値またはブロック平均値に対して統計処理を行う。ブロック内にシミ欠陥、ムラ欠陥および線欠陥等の異常が存在する場合、その欠陥の存在するブロックのブロック加算値またはブロック平均値が統計的に外れた値となっている。そこで、統計処理部１８は、具体的には、複数のブロックそれぞれについて求められたブロック加算値またはブロック平均値の最大値、平均値および標準偏差を求めている。

良否判定部１９は、ブロック加算値の最大値に対して外れ値の判定を行い、そのブロック加算値またはブロック平均値が外れ値か否かを判定することにより、検査対象画像そのものの良否を判定する。外れ値の判定は、以下の式、
評価値（最大）＝（最大値−平均値）／標準偏差≧判定閾値
を用いて行うものとする。ここで、上記式における最大値、平均値および標準偏差は、統計処理部１８により求められるものである。

さらに、良否判定部１９は、ブロック分割処理部１７により分割された複数のブロックのそれぞれについて、シミ欠陥、ムラ欠陥および線欠陥等が含まれているか否かを判定する。この場合、上記判定は、以下の式、
評価値＝（各ブロックのブロック加算値−平均値）／標準偏差≧判定閾値
を用いて行うものとする。ここで、上記式における平均値および標準偏差は、統計処理部１８により求められるものである。なお、良否判定部１９の判定閾値を決定する方法については後述する。

また、欠陥検出装置１には、メモリ（図示しない）が備えられている。メモリには、各種処理に必要なフィルタ、パラメータ、演算結果が記憶されている。例えば、メモリは、ノイズ除去部１３おいて用いる平滑化フィルタ、画素値補正部１６において用いるフィルタ、ブロック分割処理部１７にて求められるブロック加算値またはブロック平均値、統計処理部１８にて求められるブロック加算値の平均値等、および良否判定部１９から出力される良否判定結果を記憶する。

〔２．良否判定部における処理〕
ここで、良否判定部１９において決定される判定閾値を求める方法を以下に説明する。なお、以下の説明では、ブロック加算値を用いた場合について述べているが、ブロック加算値の代わりにブロック平均値を用いてもよい。

図７は、ブロック加算値の分布を示すヒストグラムの一例である。図７において、横軸はブロック加算値、縦軸はブロック数を表している。検査対象画像が良品のイメージセンサデバイスから得られた画像であれば、点欠陥除去部１２、ノイズ除去部１３および画像圧縮部１４において除去できなかったノイズ成分が支配的となり、ブロック加算値またはブロック平均値の分布は正規分布に近い形を示す。このため、良品のイメージセンサから得られた画像のブロック加算値の平均値と標準偏差とを用いて判定閾値を求める。

ここで、判定閾値は、基準となる良品画像を１つまたは複数個用意し、各良品画像についてブロック加算値またはブロック平均値を求め、
判定閾値＝（ブロック加算値の最大値−ブロック加算値の平均値）
／ブロック加算値の標準偏差
として決定してもよい。

なお、判定閾値は、統計処理部１８（図１参照）で求められたブロック加算値の平均値を用いることにより求められているが、これに限られたものではなく、ブロック加算値の平均値の代わりに、ブロック加算値のモード（最頻値）またはメジアン（中間値）を用いてもよい。

また、判定閾値は、上記式を用いることにより求められているが、これに限られたものではなく、スミルノフ・グラブス棄却検定を用いて、データ数ｎと棄却域α（＝０．０１など）から決定されてもよい。なお、スミルノフ・グラブス棄却検定とは、同じ母集団からのサンプルデータに対して、統計的な外れ値を検定する方法である。この方法を用いると、有意水準（棄却域ともいう、通常、０．０１, ０．０５の値がよく用いられる）とサンプルデータ数を決定することで、検定対象のデータが外れ値か否かを決める閾値を一意的に決定することができる。

なお、良否判定に用いられる値（評価値）は、標準偏差で正規された値となっているので、判定閾値は、絶対値でなく、標準偏差に対する倍率として設定されている。このように判定閾値を設定することで、検査対象画像間の画素値ばらつきに影響されない良否判定が可能となる。

次に、良否判定部１９における処理について説明する。検査対象画像から生成されるブロック毎に良否判定を行う場合のフローを図８に示す。

先ず、良否判定部１９は、検査対象画像内で良否判定処理が未だ行われていないブロックを１つ選択し（Ｓ３０）、選択されたブロックにおける評価値を求める（Ｓ３１）。なお、評価値は、以下の式、
評価値＝（選択されたブロックにおけるブロック加算値−平均値）／標準偏差
に基づいて求められる。

そして、良否判定部１９は、評価値と判定閾値とを比較し（Ｓ３２）、評価値が判定閾値以上ならば、検査対象画像が不良であると判定し、そのブロックの座標と評価値をメモリに書き込む（Ｓ３３）。

一方、評価値が判定閾値未満であれば、良否判定部１９は、検査対象画像が良好であると判定し、まだ良否判定の処理が行われていないブロック（未処理ブロック）があるか否かを判断する（Ｓ３４）。未処理ブロックがあるようであれば、Ｓ３０の処理に戻る。

Ｓ３４の判断において未処理ブロックがないと判断された場合、検査対象画像における欠陥の有無をメモリに書き込む（Ｓ３５）。Ｓ３５では、Ｓ３３でメモリに書き込んだか否かで画像の良否判定を行ってもよいし、Ｓ３３で書き込んだ評価値をさらに判定して、その検査対象画像の品質のランクを求めて、メモリに書き込む処理を行っても良い。

この検査対象画像の品質のランクを求める処理について、具体的な説明を行う。品質のランクを求めるためには、評価値と判定閾値との差の大きさに応じて、複数のランクを設定することが可能である。例えば、評価値と判定閾値との差の大きさについて、「大」・「中」・「小」という３段階の基準を設けるとともに、検査対象画像の品質ランクについても「不良程度大」・「不良程度中」・「不良程度小」という３段階の基準を設けてもよい。または、判定閾値を複数設けることで、検査対象画像の品質ランクを評価してもよい。

また、良否判定部１９における処理は、上述したように検査対象画像から生成される各ブロックについて行うもの以外に、ブロック加算値の最大値に基づいて行うことも可能である。この場合の処理フローについて、図９を用いて説明する。

まず、良否判定部１９は、評価値（最大）を、以下の式、
評価値（最大）＝（ブロック加算値の最大値−ブロック加算値の平均値）／標準偏差
に基づいて求める（Ｓ４０）。

そして、良否判定部１９は、Ｓ４０にて求められた評価値（最大）と判定閾値との大小比較を行い（Ｓ４１）、Ｓ４２またはＳ４３にてその判定結果をメモリに書き込む。

〔３．処理フローの概要〕
次に、図１０は、欠陥検出装置１が検査対象画像に対して欠陥の検出を行う場合の処理の流れを示すフローチャートである。

輝度／色差画像作成部１１は、検査対象画像を取り込むと、輝度画像または色差画像を作成する（Ｓ１）。輝度／色差画像作成部１１によって作成された輝度画像または色差画像は、点欠陥除去部１２において、例えば点欠陥除去フィルタを用いることにより点欠陥が除去され（Ｓ２）、ノイズ除去部１３において、例えば平滑化フィルタを用いることによりノイズ成分が除去される（Ｓ３）。そして、検査対象画像のデータ量を削減すると共に、ノイズ成分をさらに除去するために、画像圧縮部１４によって検査対象画像が圧縮される（Ｓ４）。その後、エッジ検出部１５によって、圧縮された検査対象画像に存在するシミ欠陥、ムラ欠陥および線欠陥等のエッジが顕在化される（Ｓ５）。

欠陥のエッジが顕在化された検査対象画像に対して、画素値補正部１６による画素値補正が行われることにより、各種欠陥が強調されることになる（Ｓ６）。その後、ブロック分割処理部１７によって、欠陥が強調された検査対象画像がブロック分割されると共に、各ブロックのブロック加算値またはブロック平均値が求められる（Ｓ７）。そして、このブロック加算値またはブロック平均値を用いて、統計処理部１８による統計処理、すなわち、ブロック加算値またはブロック平均値の最大値、平均値および標準偏差が求められる（Ｓ８）。これらの値から求められる評価値と、前述の判定閾値とを比較することにより、検査対象画像そのものの良否、または各ブロックに欠陥が含まれているか否かを判定する（Ｓ９）。

以上の構成により、本実施形態に係る欠陥検出装置１は、画素値補正部１６を備えていることによって、検査対象画像に存在する欠陥領域とノイズ成分とが確実に区別されるため、精度よく欠陥領域を検出することができる。また、欠陥領域の有無に対する誤判定を抑制することができる。

また、欠陥検出装置１は、ブロック分割処理部１７を備えていることによって、シミ欠陥、ムラ欠陥および線欠陥等、欠陥領域の種類に応じてブロックの形状を決定する。これにより、各欠陥領域に特化した検出を精度よく行うことができる。加えて、ブロック分割処理部１７は、予め用意された、シミ欠陥、線欠陥、および斜めに走る欠陥に対応する各ブロック形状を用いて検査を行っている。これにより、画素値補正部１６による処理が行われない場合であっても、各欠陥領域に特化した検出を精度よく行うことができる。

さらに、欠陥検出装置１は、輝度／色差画像作成部１１を備えており、色差画像を作成していることによって、検査対象画像における色変化による不良についても検出することができる。また、色変化による不良が検査対象画像の垂直方向または水平方向のある一列に存在する場合には、縦線欠陥または横線欠陥を精度よく検出することができる。

なお、図１０に示す欠陥検出装置１の処理では、Ｓ６およびＳ７において、画素値補正部１６による処理が行われた後にブロック分割処理部１７による処理が行われている。しかしながら、この処理順序に限られたものではなく、ブロック分割処理部１７による処理が行われた後に画素値補正部１６による処理が行われてもよい。

具体的には、図１０に示すＳ５においてエッジ検出部１５でエッジ検出された検査対象画像に対して、ブロック分割処理部１７は、ブロック分割を行うと共に、各ブロックのブロック加算値またはブロック平均値を求める。その後、このブロック分割処理部１７による処理が行われた検査対象画像に対して、画素値補正部１６が画素値の補正を行う。つまり、画素値補正部１６は、ブロック分割処理部１７において求められたブロック加算値またはブロック平均値に対して補正を行うこととなる。

また、エッジ検出部１５でエッジ検出された検査対象画像に対して、ブロック分割処理部１７がブロック分割のみを行った後、画素値補正部１６による処理が行われてもよい。この場合、このブロック分割され、かつ、画素値の補正が行われた検査対象画像は、画素値補正部１６による処理後、ブロック分割処理部１７に出力される。そして、ブロック分割処理部１７において、この検査対象画像の各ブロックのブロック加算値またはブロック平均値を求める処理が行われる。

さらに、図１０のＳ３〜Ｓ５における、ノイズ除去部１３、画像圧縮部１４およびエッジ検出部１５の処理順序は、これに限られたものではなく、どの順序で処理が行われてもよい。

また、本実施形態に係る欠陥検出装置１には、統計処理部１８と良否判定部１９とが備えられているが、これに限られたものではなく、統計処理部１８と良否判定部１９とが、例えば、テスタ等の外部装置に備えられていてもよい。

以下に、画素値補正部１６による処理、およびブロック分割処理部１７による処理についての詳細を説明する。また、色差画像を用いた場合の欠陥検出についての詳細を説明する。

〔４．画素値補正部における処理〕
画素値補正部１６は、図１１に示すフィルタを用いて、検査対象画像の画素値を補正する。図１１に示すフィルタでは、横軸が補正前の画素値、縦軸が補正後の画素値を示している。検査対象画像にこのフィルタを適用することによって、図１１に示すように、例えば、画素値が低い部分の変化量ａ１よりも画素値が高い部分の変化量ａ２が大きくなっていることがわかる。従って、このフィルタは、検査対象画像の画素値の高い領域ほど補正後の画素値変化を大きくするため、画素値補正部１６によって補正された検査対象画像は、暗い領域に比べ相対的に明るい領域が強調されることとなる。

具体的には、輝度／色差画像作成部１１において、図２に示す検査対象画像のカラー原画から図４に示す輝度画像が作成される。この輝度画像に上記Ｓ２〜Ｓ４（図１０参照）の処理が行われた後、図２４に示すように、エッジ検出部１５によってエッジ検出される。このエッジ検出された画像に対して、画素値補正部１６においてフィルタを通すことによって、図１２に示す画像を得る。

従来の欠陥検出装置では、図２４に示すエッジ検出後の画像の検出したい欠陥領域Ａがノイズ成分と区別されにくいため、図２５に示すように、統計処理を行った後の画像では、欠陥領域Ａがノイズ成分に埋もれてしまい、欠陥領域Ａを見逃してしまう虞がある。しかしながら、本実施形態に係る欠陥検出装置１は、画素値補正部１６を備えていることによって、図１２に示すように、ノイズ成分より明るい領域である欠陥領域Ａを、ノイズ成分と区別して強調している。図１２に示す画像に対して、ブロック分割処理部１７および統計処理部１８による処理が行われることによって、図１３に示すように、検出したい欠陥領域Ａを確実に検出することができる。

このように、欠陥検出装置１は、画素値補正部１６を備えていることにより、検査対象画像に存在する欠陥領域とノイズ成分とが確実に区別されるため、精度よく欠陥領域を検出することができる。これにより、欠陥検出装置１では、欠陥領域の有無に対する誤判定を抑制することができる。

なお、画素値補正部１６は、図１１に示すフィルタを用いることにより、検査対象画像の画素値の補正を行っているが、これに限られたものではなく、例えば、図１４（ａ）〜（ｃ）に示すフィルタを用いることによって画素値の補正を行ってもよい。

図１４（ａ）〜（ｃ）は、図１１と同様に、横軸が補正前の画素値、縦軸が補正後の画素値を示している。図１４（ａ）は、画素値の低い部分を強調するフィルタである。画素値補正部１６においてこのフィルタが用いられることによって、画素値の高い点シミ欠陥成分のコントラストが低下し、ブロック分割処理部１７によって平均化される。これにより、点シミ欠陥成分を弱めることができるため、面積の大きい、かつ周囲の画素との輝度差が小さいシミ欠陥を、点欠陥または点シミ欠陥の影響を受けることなく検出することができる。このため、画素値補正部１６による処理が行われた検査対象画像に対して、ブロック分割処理部１７および統計処理部１８による処理が行われることによって、面積の大きい、かつ周囲の画素との輝度差が小さいシミ欠陥を確実に検出することができる。なお、点シミ欠陥とは、点欠陥より若干大きいが、通常のシミ欠陥よりは小さい欠陥を指す。

また、図１４（ｂ）および（ｃ）は、それぞれ任意の位置を強調できるフィルタである。特に図１４（ｃ）のフィルタを用いることによって、特定の画素値レベルのコントラストを向上させることができるため、その画素値レベルよりも高い値を持つ欠陥を強調させることができる。これにより、さらに、シミ欠陥およびムラ欠陥を効果的に検出することができる。なお、図１４（ｂ）は、特定の画素値レベルのみを強調することができるフィルタであり、その画素値レベル付近の値を多く持つシミ欠陥を強調させることができる。

〔５．ブロック分割処理部における処理〕
次に、ブロック分割処理部１７におけるブロック分割について説明する。欠陥検出装置１では、ブロック分割処理部１７は、画素値補正部１６によって強調された欠陥領域が、シミ欠陥であるか、ムラ欠陥であるか、または線欠陥であるかに応じて、ブロックの形状を決定した上で分割を行う。

ブロック分割処理部１７は、例えば図１５（ａ）に示すように、検査対象画像を、シミ欠陥のエッジを包含する正方形あるいは正方形に近い長方形に分割する。なお、１ブロックのサイズによっては、検査対象画像を左上から順に分割していくと、検査対象画像の端においてブロックに含まれない画素が存在する場合がある。その場合は、画像の端にあわせるようにブロック分割を行えばよい。さらには、ブロックの分割は、特に左上から順でなくてもよく、検査対象画像の全画素を含むように分割できればよい。また、上記シミ欠陥のエッジは、図１５（ａ）に示される形状のブロックを複数用いることによって包含される。なお、後述のブロック分割についても同様である。

また、上記欠陥領域が線欠陥である場合、特に、この線欠陥が縦線欠陥である場合、ブロック分割処理部１７は、例えば図１５（ｂ）に示すように、線欠陥のエッジを包含する縦長の細い長方形に分割する。特に、撮像手段がＣＣＤセンサまたはＣＭＯＳセンサである場合には、撮像された画像に縦線欠陥が生じることが多い。従って、この縦線欠陥用として、図１５（ｂ）に示す縦長の細い長方形に分割することは有効である。

さらに、上記欠陥領域が横線欠陥である場合には、ブロック分割処理部１７は、例えば図１５（ｃ）に示すように、線欠陥のエッジを包含する横長の細い長方形に分割する。特に、液晶パネルまたはプラズマパネル等のフラットパネルディスプレイに表示されるデジタル画像では、横線欠陥を生じていることがある。この横線欠陥用として、図１５（ｃ）に示す横長の細い長方形に分割することは有効である。

また、上記欠陥領域が斜めに走る欠陥の場合には、ブロック分割処理部１７は、例えば図１５（ｄ）に示すように、この斜めに走る欠陥のエッジを包含する平行四辺形に分割する。なお、この分割では、例えば、検査対象画像の水平方向に対して、４５°および−４５°となっている（内角の１つが４５°または１３５°）平行四辺形を用いているが、他の角度を示す平行四辺形であってもよい。

このように、欠陥検出装置１は、ブロック分割処理部１７を備えていることにより、検査対象画像に現れる欠陥領域の種類に応じてブロックの形状を決定するため、各欠陥領域に特化した検出を精度よく行うことができる。

なお、ブロック分割処理部１７は、画素値補正部１６が欠陥領域を強調した検査対象画像に対してブロックの形状を決定しているが、図１０に示すＳ５においてエッジ検出部１５でエッジ検出された検査対象画像を用いてもよい。

この場合、ブロック分割処理部１７は、シミ欠陥、線欠陥（縦線欠陥または横線欠陥）および斜めに走る欠陥に応じて、図１５（ａ）〜（ｄ）のブロック形状を予め決めておき、エッジ検出された検査対象画像に対して、各ブロック形状による検査を行う。

具体的には、まず、ブロック分割処理部１７は、図１５（ａ）に示す正方形の分割を行う。その後、ブロック加算値またはブロック平均値を求めて、統計処理部１８の処理へと移行し、良否判定部１９にて、検査対象画像内にシミ欠陥があるか否かを判定する。次に、図１５（ｂ）に示す縦長の長方形の分割を行う。そして、同様に統計処理部１８および良否判定部１９での処理により、検査対象画像内に縦線欠陥があるか否かを判定する。特に液晶パネル等のフラットパネルディスプレイが用いられる場合には、統計処理部１８および良否判定部１９によって検査対象画像内に横線欠陥があるか否かを判定するために、ブロック分割処理部１７にて図１５（ｃ）に示す横長の長方形の分割を行う。その後、図１５（ｄ）に示す平行四辺形の分割を行った後、統計処理部１８および良否判定部１９での処理により、検査対象画像内に斜めに走る欠陥があるか否かを判定する。なお、検査対象画像に対する各ブロック形状による検査を行う順番は、どのような順番であってもよい。また、検査対象画像に対する各ブロック形状による検査を行う場合、点欠陥除去部１２、ノイズ除去部１３、画像圧縮部１４、エッジ検出部１５および画素値補正部１６の処理における、パラメータまたはフィルタの種類は、各ブロックの形状に応じて変更してもよい。

ここで、検査対象画像に縦線欠陥が含まれている場合の、ブロック分割処理部１７での処理について、図１６〜図１９を用いて説明する。

図１６は、検査対象画像として用いられる輝度画像であり、この輝度画像には、検出すべき縦線欠陥が含まれているものとする。この輝度画像に対し、図１０に示すＳ２〜Ｓ５の処理がなされると、図１７に示すように、エッジ検出された輝度画像が得られる。この輝度画像に対し、ブロック分割処理部１７における処理が行われる。

図１８は、ブロック分割処理部１７が、図１５（ｂ）に示す縦長の長方形の分割を行った後、統計処理部１８が統計処理を行った結果を示す画像である。また、図１９は、ブロック分割処理部１７が、図１５（ａ）に示す正方形の分割を行った後、統計処理部１８が統計処理を行った結果を示す画像である。

図１９に示すように、ブロック分割処理部１７において正方形の分割が行われた場合には、検出すべき縦線欠陥の感度が小さい。このため、良否判定部１９において、検出すべき縦線欠陥が欠陥領域であると判定されにくい。これに対し、図１８に示すように、ブロック分割処理部１７において長方形の分割が行われた場合には、検出すべき縦線欠陥の感度が最も大きい。このため、良否判定部１９において、検出すべき縦線欠陥を精度よく検出することができることがわかる。

このように、欠陥検出装置１は、エッジ検出部１５でエッジ検出された検査対象画像を用いた場合、すなわち検査対象画像に対して画素値補正部１６による処理が行われない場合であっても、この検査対象画像に対して、図１５（ａ）〜（ｄ）に示されるブロック形状を用いて検査を行っている。つまり、ブロック分割処理部１７に予め用意された、シミ欠陥、線欠陥、および斜めに走る欠陥に対応する各ブロック形状を用いて検査を行っている。これにより、検査対象画像に現れる各欠陥領域に特化した検出を精度よく行うことができる。

〔６．色差画像を用いた場合の処理〕
また、本実施形態に係る欠陥検出装置１は、輝度／色差画像作成部１１において、輝度画像または色差画像を作成している。ここで、検査対象画像から縦線欠陥を検出する場合について以下に述べる。なお、この縦線欠陥検出に関しては、検査対象画像に対して画素値補正部１６による処理が行われるか否かを問わない。また、ブロック分割処理部１７では、例えば図１５（ｂ）に示す縦長の長方形のブロック分割がなされているものとする。

まず、輝度／色差画像作成部１１は、図３に示す検査対象画像のカラー原画から、図５に示す輝度画像、および図６に示す色差画像を作成する。作成された輝度画像および色差画像は、それぞれ図１０に示すＳ２〜Ｓ５の処理がなされる。図２０は、Ｓ５においてエッジ検出部１５によるエッジ検出された色差画像を示し、図２６は、図２０と同様にエッジ検出された輝度画像を示す。

この輝度画像および色差画像に対して、ブロック分割処理部１７によって、縦長の長方形にブロック分割された後、ブロック加算値またはブロック平均値が求められる。このブロック加算値またはブロック平均値に基づいて、統計処理部１８による統計処理が行われた結果が図２１および図２７に示す画像である。

ここで、検査対象画像が輝度画像である場合には、図２７に示すように、縦線欠陥として検出されるべきものが欠陥領域として検出されていないが、検査対象画像が色差画像である場合には、図２１に示すように、縦線欠陥として検出されるべきものが検出されている。

従って、欠陥検出装置１では、輝度／色差画像作成部１１を備えており、色差画像を作成している。これにより、検査対象画像に色変化による不良が存在する場合に、その不良を検出することができる。特に、色変化による不良が縦一列に存在する場合には、縦線欠陥を検出することができる。ここで、この理由について、図２２を用いて以下に説明する。

図２２は、イメージセンサ画像のカラーフィルタ配列の一例、並びに、イメージセンサ画像の画素とカラー画像、輝度画像および色差画像の画素との関係とを示す。イメージセンサ画像の各画素は、図２２に示すように、それぞれＲ、ＧまたはＢ信号を示しており、イメージセンサ画像の４画素分が、カラー画像、輝度画像または色差画像の１画素分に相当する。また、イメージセンサ画像のカラーフィルタは、ＲＧＲＧＲＧ・・・（すなわち、ＲＧの組）とＧＢＧＢＧＢ・・・（すなわち、ＧＢの組）とで表される縦列が交互に繰り返されるように規則的に配列されている。

ここで、ある縦一列に縦線欠陥が生じた場合、その縦一列の画素値は、その縦一列の２列左側あるいは２列右側である同色フィルタ配列の画素値とは異なり、カラーデジタル画像上では色変化を伴うように見える。従って、色情報である色差画像を用いた場合に、色変化による不良が縦一列に存在する場合には、縦線欠陥の検出を精度よく行うことができるのである。

なお、上記では、ブロック分割処理部１７において、色差画像に対して縦長の長方形にブロック分割を行った場合について述べているが、これに限られたものではない。例えば、ブロック分割処理部１７は、図１５（ｃ）に示す横長の長方形にブロック分割してもよい。この場合、ある横一列に横線欠陥が生じている場合に、縦線欠陥が生じた場合と同様、その横一列の画素値は色変化を伴うように見える。このため、色変化による不良が横一列に存在する場合には、横線欠陥の検出を精度よく行うことができる。

また、図６における色差画像は、検査対象画像を色差信号Ｕに変換した画像であるが、これに限るものではなく、色差信号Ｖに変換した画像を用いても同様の結果を得ることができる。

なお、図５に示す輝度画像に含まれる縦線欠陥は、図１６に示す輝度画像に含まれる縦線欠陥よりも検出されにくいものである。すなわち、図３に示す検査対象画像のカラー原画に含まれる縦線欠陥は、図１６に示す輝度画像のもとになる検査対象画像のカラー原画に含まれる縦線欠陥よりも検出されにくいものである。

上述のように、欠陥検出装置１では、輝度／色差画像作成部１１が、図６に示すような色差画像を作成している。このため、欠陥検出装置１は、検査対象画像に、ブロック分割処理部１７が縦長の長方形にブロック分割しただけでは検出されにくいような縦線欠陥が含まれている場合であっても、上記色差画像を用いることによって、この縦線欠陥を精度よく検出することができる。なお、ブロック分割処理部１７が横長の長方形にブロック分割した場合も同様の効果を得ることができる。

以上の構成により、本実施形態に係る欠陥検出装置１は、画素値補正部１６を備えていることによって、検査対象画像に存在する欠陥領域とノイズ成分とが確実に区別されるため、精度よく欠陥領域を検出することができる。これにより、欠陥領域の有無に対する誤判定を抑制することができる。

また、欠陥検出装置１は、ブロック分割処理部１７を備えていることによって、シミ欠陥、ムラ欠陥および線欠陥等、欠陥領域の種類に応じてブロックの形状を決定する。これにより、各欠陥領域に特化した検出を精度よく行うことができる。加えて、ブロック分割処理部１７は、予め用意された、シミ欠陥、線欠陥、および斜めに走る欠陥に対応する各ブロック形状を用いて検査を行っている。これにより、画素値補正部１６による処理が行われない場合であっても、各欠陥領域に特化した検出を精度よく行うことができる。

さらに、欠陥検出装置１は、輝度／色差画像作成部１１を備えており、色差画像を作成していることによって、色変化による不良についても検出することができる。特に、色変化による不良が縦一列または横一列に存在する場合には、縦線欠陥または横線欠陥の検出を精度よく行うことが可能となる。

〔７．実装例〕
図２３は、本実施形態に係る欠陥検出装置１を内蔵したイメージセンサモジュール２の概略構成を示すブロック図である。イメージセンサモジュール２は、イメージセンサデバイス３およびデジタルシグナルプロセッサ（digital signal processor；以降、ＤＳＰと称す）４を備えている。また、ＤＳＰ４は、本実施形態に係る欠陥検出装置１を備えている。

イメージセンサデバイス３は、内部に持つ各画素のフォトダイオード等によって光信号を取り込み、この光信号を電気信号に変換する。そして、この電気信号を後段のＤＳＰ４において処理できるようにデジタル変換した画像ＣをＤＳＰ４に出力する。

ＤＳＰ４は、デジタル信号処理に特化したマイクロプロセッサであり、高速な処理を実現している。ＤＳＰ４内に入力された画像Ｃは、ＤＳＰ４内に備えられた欠陥検出装置１に入力され、上述したような処理（図１０参照）が行われ、画像Ｃに対する良否判定が行われる。この画像Ｃに対する判定結果に基づいて、例えばＤＳＰ４内の欠陥検出装置１に備えられたデバイス良否判定部（図示しない）によって、イメージセンサデバイス３またはイメージセンサモジュール２の良否判定が行われる。なお、イメージセンサデバイス３の良否判定結果は、例えばイメージセンサモジュール２を検査する検査装置の表示手段（図示しない）に出力される。

このように、イメージセンサモジュール２が欠陥検出装置１を備えていることにより、イメージセンサデバイス３が取り込んだ画像の良否判定を精度よく行うことができるため、イメージセンサデバイス３の良否判定に関しても精度よく検査することができる。

なお、欠陥検出装置１は、図２３に示すように、イメージセンサモジュール２内のＤＳＰ４内に備えられているが、イメージセンサモジュール２内に備えられていればよく、例えばイメージセンサデバイス３内に備えられていてもよい。また、欠陥検出装置１は、イメージセンサモジュール２の内部ではなく外部装置に実装されていてもよく、例えばＲＧＢ分離部、ＣＰＵ（central processing unit）部、および複数のメモリ等を有する画像処理装置（図示しない）内、またはデジタル画像の品質を検査するテスタ装置（図示しない）に実装されていてもよい。この場合、欠陥検出装置１の全ての機能が上記外部装置に備えられる必要はなく、例えば統計処理部１８、良否判定部１９等、図１に示すブロックの処理工程の途中から、上記外部装置に備えられていてもよい。また、本実施形態に係る欠陥検出装置１では、エッジ検出部１５がシミ欠陥、ムラ欠陥、線欠陥等のエッジを顕在化した後に、画素値補正部１６による処理が行われている。しかしながら、これに限られたものではなく、画素値補正部１６による処理が行われた後に、エッジ検出部１５による処理を行う構成であってもよい。

〔８．補足〕
さらに、本実施形態に係る欠陥検出装置により実行される欠陥検出方法は、コンピュータにて実行されるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に、プログラムとして記録することもできる。この結果、本実施形態に係る欠陥検出方法を行うプログラムを記録した記録媒体を持ち運び自在に提供することができる。

記録媒体としては、マイクロコンピュータで処理が行われるために図示しないメモリ、たとえばＲＯＭ（read only memory）のようなプログラムメディアであってもよく、図示しない外部記憶装置としてのプログラム読取装置が設けられ、そこに記録媒体を挿入することで読み取り可能なプログラムメディアであってもよい。

いずれの場合においても、格納されているプログラムはマイクロプロセッサがアクセスして実行させる構成であってもよいし、プログラムを読み出し、読み出されたプログラムは、マイクロコンピュータの図示されていないプログラム記憶エリアにダウンロードされて、そのプログラムが実行される方式であってもよい。この場合、ダウンロード用のプログラムは予め本体装置に格納されているものとする。

ここで、上記プログラムメディアは、本体と分離可能に構成される記録媒体であり、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フロッピー（登録商標）ディスクやハードディスク等の磁気ディスク並びにＣＤ−ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ等の光ディスクのディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カード等のカード系、あるいはマスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）、フラッシュＲＯＭ等による半導体メモリを含めた固定的にプログラムを担持する媒体であってもよい。

また、この場合、インターネットを含む通信ネットワークを接続可能なシステム構成であることから、通信ネットワークからプログラムをダウンロードするように流動的にプログラムを担持する媒体であってもよい。なお、このように通信ネットワークからプログラムをダウンロードする場合には、そのダウンロード用のプログラムは予め受信機に格納しておくか、あるいは別の記録媒体からインストールされるものであってもよい。

本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能である。すなわち、請求項に示した範囲で適宜変更した技術的手段を組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。

本発明に係る欠陥検出装置によれば、イメージセンサデバイスにおける欠陥の有無を精度よく検出できる。特に、本発明に係る欠陥検出装置は、高品質化が求められているイメージセンサデバイスの品質検査に好適であり、フラットパネルディスプレイ(例えば、液晶パネルやプラズマパネル)に表示されるデジタル画像の検査にも応用可能である。

本発明の一実施形態に係る欠陥検出装置の概略構成を示すブロック図である。 図１に示す欠陥検出装置において用いられる検査対象画像のカラー原画を示す図である。 図１に示す欠陥検出装置において用いられる検査対象画像の他のカラー原画を示す図である。 図２に示す検査対象画像のカラー原画から作成された輝度画像を示す図である。 図３に示す検査対象画像のカラー原画から作成された輝度画像を示す図である。 図３に示す検査対象画像のカラー原画から作成された色差画像を示す図である。 図１に示す欠陥検出装置のブロック分割処理部により求められるブロック加算値の分布を表すヒストグラムの一例を示す図である。 図１に示す欠陥検出装置における良否判定部が、検査対象画像から生成されるブロック毎に良否判定を行う場合のフローチャートである。 図１に示す欠陥検出装置における良否判定部が、統計処理部によって求められるブロック加算値の最大値に基づいて良否判定を行う場合のフローチャートである。 図１に示す欠陥検出装置における処理の流れを示すフローチャートである。 図１に示す欠陥検出装置の画素値補正部において用いられるフィルタの一例を示す図である。 図１に示す欠陥検出装置の画素値補正部において図１１に示すフィルタが用いられた場合の結果の画像を示す図である。 図１２に示す画像に対して図１に示す欠陥検出装置の統計処理部が処理を行った画像を示す図である。 （ａ）〜（ｃ）は、図１に示す欠陥検出装置の画素値補正部において用いられるフィルタの他の例を示す図である。 （ａ）〜（ｄ）は、図１に示す欠陥検出装置のブロック分割処理部におけるブロック分割の一例を示す図である。 図１に示す欠陥検出装置において用いられる検査対象画像の輝度画像を示す図である。 図１６に示す輝度画像に対して、図１に示す欠陥検出装置のエッジ検出部がエッジ検出を行った画像を示す図である。 図１７に示す画像に対して、図１に示す欠陥検出装置のブロック分割処理部が縦長の長方形にブロック分割を行った後、統計処理部が処理を行った画像を示す図である。 図１７に示す画像に対して、図１に示す欠陥検出装置のブロック分割処理部が正方形にブロック分割を行った後、統計処理部が処理を行った画像を示す図である。 図６に示す色差画像に対して、図１に示す欠陥検出装置のエッジ検出部がエッジ検出を行った画像を示す図である。 図２０に示す画像に対して、図１に示す欠陥検出装置の統計処理部が処理を行った画像を示す図である。 イメージセンサ画像のカラーフィルタ配列の一例、並びに、イメージセンサ画像の画素とカラー画像、輝度画像および色差画像の画素との関係とを示す図である。 図１に示す欠陥検出装置を内蔵したイメージセンサモジュールの概略構成を示すブロック図である。 図４に示す輝度画像に対して、図１に示す欠陥検出装置のエッジ検出部がエッジ検出を行った画像を示す図である。 図２４に示す画像に対して、従来の欠陥検出方法によって統計処理が行われた場合の画像を示す図である。 図５に示す輝度画像に対して、図１に示す欠陥検出装置のエッジ検出部がエッジ検出を行った画像を示す図である。 図２６に示す画像に対して、従来の欠陥検出方法によって統計処理が行われた場合の画像を示す図である。

符号の説明

１ 欠陥検出装置
２ イメージセンサモジュール
３ イメージセンサデバイス
１１ 輝度／色差画像作成部（画像作成部）
１２ 点欠陥除去部
１３ ノイズ除去部
１４ 画像圧縮部
１６ 画素値補正部
１７ ブロック分割処理部
１８ 統計処理部（欠陥領域有無判定部）
１９ 良否判定部（欠陥領域有無判定部）

Claims (5)

1. 自身の周囲の領域に比べて画素値が不均一に変化する領域である欠陥領域を、イメージセンサ画像内から検出する欠陥検出装置であって、
   上記欠陥領域を検出する対象となる検査対象画像から、色差画像を作成する画像作成部と、
   ある画素の画素値が、その周囲の画素値に比べて突出した値となる点欠陥を、上記画像作成部によって作成された色差画像から除去する点欠陥除去部と、
   平滑化フィルタを用いて、上記点欠陥除去部によって点欠陥が除去された色差画像のノイズ成分を除去するノイズ除去部と、
   上記ノイズ除去部によってノイズ成分が除去された色差画像を圧縮する画像圧縮部と、
   上記画像圧縮部によって圧縮された色差画像内の欠陥領域のエッジを顕在化するエッジ検出部と、
   上記エッジ検出部によって欠陥領域のエッジが顕在化された色差画像に対して、この色差画像の画素値の高い領域ほど画素値変化を大きくするフィルタを適用することによって、上記欠陥領域として検出すべき領域に対応する画素値が、上記欠陥領域以外の領域の画素値に対して強調されるように、上記エッジ検出部によって欠陥領域のエッジが顕在化された色差画像内の画素値を補正する画素値補正部と、
   上記画素値補正部によって画素値が補正された色差画像を複数のブロックに分割すると共に、各ブロック内に存在する画素の画素値を加算した値であるブロック加算値、または上記ブロック加算値を各ブロック内に存在する画素数で割ることによって求めた値であるブロック平均値を求めるブロック分割処理部とを備え、
   上記ブロック加算値または上記ブロック平均値は、上記ブロック加算値または上記ブロック平均値の外れ値があるか否かを統計処理により判定することで上記欠陥領域の有無を判定する欠陥領域有無判定部に対して出力されることを特徴とする欠陥検出装置。
2. 上記ブロック分割処理部は、隣り合うブロック同士を重ね合わせるように、上記色差画像を複数のブロックに分割することを特徴とする請求項１に記載の欠陥検出装置。
3. 請求項１または２に記載の欠陥検出装置を備えることを特徴とするイメージセンサデバイス。
4. 請求項１または２に記載の欠陥検出装置を備えることを特徴とするイメージセンサモジュール。
5. 自身の周囲の領域に比べて画素値が不均一に変化する領域である欠陥領域を、イメージセンサ画像内から検出する欠陥検出方法であって、
   上記欠陥領域を検出する対象となる検査対象画像から、色差画像を作成する画像作成ステップと、
   ある画素の画素値が、その周囲の画素値に比べて突出した値となる点欠陥を、上記画像作成ステップによって作成された色差画像から除去する点欠陥除去ステップと、
   平滑化フィルタを用いて、上記点欠陥除去ステップによって点欠陥が除去された色差画像のノイズ成分を除去するノイズ除去ステップと、
   上記ノイズ除去ステップによってノイズ成分が除去された色差画像を圧縮する画像圧縮ステップと、
   上記画像圧縮ステップによって圧縮された色差画像内の欠陥領域のエッジを顕在化するエッジ検出ステップと、
   上記エッジ検出ステップによって欠陥領域のエッジが顕在化された色差画像に対して、この色差画像の画素値の高い領域ほど画素値変化を大きくするフィルタを適用することによって、上記欠陥領域として検出すべき領域に対応する画素値が、上記欠陥領域以外の領域の画素値に対して強調されるように、上記エッジ検出ステップによって欠陥領域のエッジが顕在化された色差画像内の画素値を補正する画素値補正ステップと、
   上記画素値補正ステップによって画素値が補正された色差画像を複数のブロックに分割すると共に、各ブロック内に存在する画素の画素値を加算した値であるブロック加算値、または上記ブロック加算値を各ブロック内に存在する画素数で割ることによって求めた値であるブロック平均値を求めるブロック分割処理ステップとを有し、
   上記ブロック加算値または上記ブロック平均値は、上記ブロック加算値または上記ブロック平均値の外れ値があるか否かを統計処理により判定することで上記欠陥領域の有無を判定する欠陥領域有無判定部に対して出力することを特徴とする欠陥検出方法。