JP4416825B2 - 画像検査処理装置、画像検査処理方法、プログラム、及び、記録媒体 - Google Patents

Description

本発明は、階調表示が可能な被検査物の表示面を当該表示面の撮像画像に基づき検査する画像検査処理装置、画像検査処理方法、プログラム、及び記録媒体に関する。

フラットパネルディスプレイの検査において、検出すべき欠陥は種類、サイズ及び輝度等は様々である。したがって、目視による判定ではこれらの欠陥の判定に個人差が生じてしまい、一定の基準での判定が困難であるといった問題がある。

フラットパネルディスプレイにおける画像検査において、ＣＣＤ等の撮像素子を有するエリアセンサが有効であると考えられている。なぜなら、目視による判定では個人差が生じてしまうという上記の問題に対して、撮像素子により撮像した画像を用いた検査では欠陥を一定の基準において判定できるからである。また、撮像素子の高密度化、画素ずらし法及び超解像技術等の発達により、検査対象であるフラットパネルディスプレイを撮像した画像は高解像化しており、欠陥検出に必要な分解能の確保が可能な点も挙げられる。

しかしながら、フラットパネルディスプレイの検査における欠陥には、低輝度欠陥及び低輝度欠陥よりもはるかに輝度の高い高輝度欠陥があり、対象物における光の範囲（ダイナミックレンジ）は非常に広い。このため、目視と比較してダイナミックレンジの狭いＣＣＤ等の撮像素子においては低輝度欠陥の未検出、及び高輝度欠陥の飽和（ハレーション）により正確な欠陥ランクの判定ができないといった問題がある。

このような問題は、高輝度の飽和（ハレーション）が起こり得る画像検査処理装置一般において生じ得る問題である。上記の問題を解決するために、以下に記載の特許文献１及び特許文献２の方法が開示されている。

特許文献１に記載の方法では、検査において未検出は最も避けるべき事態であるとして、低輝度欠陥の未検出を避けるために高輝度欠陥がハレーションする条件（露光時間など）を許容している。

特許文献２に記載の方法では、撮像素子の限界電荷量、電荷量が閾値電荷量に到達した時間、及びシャッタ時間に基づいてシャッタ時間に蓄積され得た電荷量を推定し、ハレーションを原因として損なわれた輝度情報を復元することを可能にしている。
特開２００１−２２８０４９号公報（公開日：２００１年８月２４日） 特開２００８−１７１７６号公報（公開日：２００８年１月２４日）

フラットパネルディスプレイの欠陥検査においては、欠陥を単純に検出するだけでなくその輝度、サイズ、他の絵素との差、及び比（コントラスト）といった特徴量によって欠陥のランクを判定することが重要となる。なぜなら、検出した欠陥が全て検査不合格になるのではなく、欠陥のサイズ及び輝度が小さければ合格となるし、また欠陥の種類によってリペア工程が異なるからである。

しかしながら、特許文献１及び特許文献２に記載の方法では以下の問題が生じる。

まず、特許文献１に記載の方法においては、低輝度欠陥の未検出を避けることはできるが、本来の輝度情報はハレーションによって損なわれてしまうため、高輝度欠陥に対して正確な欠陥の判定ができない。

また、特許文献２に記載のハレーション領域における輝度の補正方法においては、撮像素子全数に対して電荷量及びシャッタ時間の測定をする必要がある。このため、特殊なハードウェアが必要となり装置化が困難となることが予想される。

本発明は上記の問題に鑑みなされたものであり、その目的は、ハレーション領域の輝度を補正することによって、判定のための特徴量を本来の値と同等に算出し、正確な欠陥ランクの判定を可能にする画像検査処理装置を提供することにある。

上記課題を解決するために、本発明に係る画像検査処理装置は、階調表示が可能な被検査物を、当該被検査物における表示面の撮像画像に基づき検査する画像検査処理装置であって、上記撮像画像におけるハレーション領域の面積、当該ハレーション領域の周辺画素の輝度、当該周辺画素から内側の画素全てを含んだ領域の面積、当該ハレーション領域内の輝度の推定ピーク位置をそれぞれ算出する算出手段と、上記算出された各値に基づく所定の輝度分布モデルを上記ハレーション領域に適用することによって、当該ハレーション領域内の各画素の実質輝度値を推定する推定手段と、を備えていることを特徴としている。

上記の構成によれば、本発明の画像検査処理装置は、階調表示が可能な被検査物を、当該被検査物における表示面の撮像画像に基づき検査する。ここでいう被検査物とはたとえば液晶表示パネルなどのフラットパネルディスプレイのことである。当該被検査物は文字や画像を表示面に階調表示する機能を有しており、本発明の画像検査処理装置は、当該階調表示時に画素の欠陥があるか否かを特に検査する。

画像検査処理装置は、表示面の撮像画像から、次に示す各種の値を算出する。すなわち、上記撮像画像におけるハレーション領域の面積、当該ハレーション領域の周辺画素の輝度、当該周辺画素から内側の画素全てを含んだ領域の面積、当該ハレーション領域内の輝度の推定ピーク位置をそれぞれ算出する。ここでいうハレーション領域とは、撮像画像を構成する画素の輝度値が最大値（たとえば８階調の場合は２５５）に達してしまった領域のことである。

画像検査処理装置は、このハレーション領域を構成する画素の実質輝度値を推定する。具体的には、まず、上述の通りに算出した各値に基づく所定の輝度分布モデル（たとえば二次曲線モデル）を上記ハレーション領域に適用する。これにより、当該ハレーション領域内の各画素の実質輝度値を推定する。こうして得た実質輝度値は、ハレーション領域における本来の輝度値に近いものとなる。したがって、この実質輝度値に基づく特徴量を算出し、この特徴量に基づく正確な欠陥ランクを判定することが可能になる。

以上のように、画像検査処理装置によれば、従来の目視検査と齟齬のない正確な欠陥ランクの判定が可能になるという効果を奏する。

本発明に係る画像検査処理方法は、階調表示が可能な被検査物を、当該被検査物における表示面の撮像画像に基づき検査する画像検査処理装置が実行する画像検査処理方法であって、上記撮像画像におけるハレーション領域の面積、当該ハレーション領域の周辺画素の輝度、当該周辺画素から内側の画素全てを含んだ領域の面積、当該ハレーション領域内の輝度の推定ピーク位置をそれぞれ算出する算出ステップと、上記算出された各値に基づく所定の輝度分布モデルを上記ハレーション領域に適用することによって、当該ハレーション領域内の各画素の実質輝度値を推定する推定ステップと、を備えていることを特徴としている。

上記の構成によれば、本発明に係る画像検査処理装置と同様の作用効果を奏する。

本発明に係る画像検査処理装置において、上記算出手段は、上記撮像画像において輝度値が最大値となっている画素が連続して集まった領域を上記ハレーション領域とし、当該ハレーション領域を構成する画素の数から上記ハレーション領域の面積を算出することが好ましい。

上記の構成によれば、上記ハレーション領域の面積を上記ハレーション領域を構成する画素の数に対応して算出するので、ハレーション領域における面積を正確に算出できるという更なる効果を奏する。

本発明に係る画像検査処理装置において、上記算出手段は、上記周辺画素の平均輝度値を算出し、上記推定手段は、上記各値に加えて上記平均輝度値にも基づく上記輝度分布モデルに、上記ハレーション領域を適用することが好ましい。

上記の構成によれば、上記周辺画素の平均輝度値に基づく上記輝度分布モデルを算出するため、より正確な上記ハレーション領域における実質輝度値を算出することができるという更なる効果を奏する。

本発明に係る画像検査処理装置において、上記算出手段は、上記周辺画素の画素数と上記ハレーション領域における画素数との和を、上記周辺画素から内側の画素全てを含んだ領域の上記面積として算出することが好ましい。

上記の構成によれば、上記周辺画素から内側の画素全てを含んだ領域の面積を、上記周辺画素の画素数と上記ハレーション領域における画素数とに対応して算出するので、該面積を正確に算出できるという更なる効果を奏する。

本発明に係る画像検査処理装置において、上記算出手段は、上記ハレーション領域の形状から当該ハレーション領域の重心を算出し、当該重心を上記推定ピーク位置とする事が好ましい。

上記の構成によれば、上記ハレーション領域の形状から当該ハレーション領域の重心を算出し、当該重心を上記推定ピーク位置とするので、推定ピーク位置をより正確に算出することができるという更なる効果を奏する。

本発明に係る画像検査処理装置において、上記輝度分布モデルは曲線グラフであり、上記推定手段は、曲線補間によって、上記ハレーション領域の輝度値を推定することが好ましい。

上記の構成によれば、上記輝度分布モデルは曲線グラフであるので、直線グラフよりも、推定する輝度値をより実際の輝度分布に近づけることができるという更なる効果を奏する。

なお、上記画像検査処理装置は、コンピュータによって実現してもよい。この場合、コンピュータを上記各手段として動作させることにより上記画像検査処理装置をコンピュータにおいて実現するプログラム、およびその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も、本発明の範疇に入る。

本発明に係る画像検査処理装置は、以上のように、撮像画像におけるハレーション領域内の各画素の実質輝度値を推定できるので、欠陥のランクを正確に判定できる効果を奏する。

本発明の一実施形態について図面に基づいて説明すれば以下のとおりである。なお、本発明は一実施形態の画像検査処理装置に限定されず、あらゆる画像検査処理装置に適用することができる。

（画像検査処理装置の構成）
図１は、本実施形態に係る画像検査処理装置１の構成を示す概略図である。図１に示すように、画像検査処理装置１は、撮像装置２、制御装置４及び表示装置６を備えている。

撮像装置２は、筺体の内部にレンズ８（光学的結像手段）及び撮像素子（固体撮像素子）１０を備えている。撮像素子１０は複数の画素からなる。

制御装置４は、画像処理装置１２及び画像メモリ１４を備えている。

表示装置６は、欠陥情報表示部３２を備えている。

図２は本発明を実施する画像検査処理装置１のブロック図である。図２に示すように、制御装置４が備える画像処理装置１２は、画像データ保存部１８、欠陥探索部２０、ハレーション欠陥画像保存部２２、通常欠陥情報保存部３０、ハレーション領域輝度補正処理部２４、特徴量算出部２６、及び欠陥評価部２８を備えている。各部材の詳細については後述する。

一般的に、フラットパネルディスプレイ１６においては、隣接する画素よりも著しく明るい又は暗い画素、すなわち欠陥が存在している。

画像検査処理装置１は、披検査パネル１６（フラットパネルディスプレイ、被検査物）の表示面を検査する装置である。特に、披検査パネル１６の表示面を構成する画素の欠陥を検出する。当該検査時に、撮像装置２が備える撮像素子１０は被検査パネル１６の像を画像信号に変換し、制御装置４は撮像装置２が取得した被検査パネル１６の画像データにおける欠陥の検出を行なう。ここで、検出した欠陥がいわゆるハレーションを起こしていることがあり、画像検査処理装置１は、このハレーションを起こした領域の輝度値を補正する機能を有している。

（ハレーションの原理）
まず、撮像画像においてハレーションが生じる要因について、以下に説明する。以下では、２５６階調の表示を行なう撮像素子１０を用いて画像を取得した場合を考える。撮像素子１０は、フォトダイオードによって光を電荷に変換し、変換した電荷を蓄える。電荷量が限界に達していなければ、撮像素子１０は蓄積された電荷量に応じて０〜２５５までの階調を表現する。しかしながら、電荷量が飽和している場合には、撮像素子１０に対して露光時間内にどれだけ多くの光が照射されたとしても、階調は２５５で表現されてしまう。この状態がハレーションであり、このハレーションにより実質輝度は損なわれることになる。

実質輝度が損なわれた場合に以下のような問題が生じる。すなわち、欠陥が存在するハレーション領域における輝度は全て２５５として表現されてしまうため、輝度に基づいて算出される実質の特徴量は、ハレーションしていない状態よりも小さくなってしまう。このため、従来の目視検査と同様に、正確な欠陥ランクの判定をすることが困難になる。したがって、欠陥検出の合否判定が安定的に行われず、未検出及び過検出の増大につながる懼れがある。

以上のことからハレーションは極力避けるべき状態と言える。しかしながら、高輝度欠陥のハレーションは避けることができない。なぜなら、低輝度の欠陥を検出するためにある程度の感度が必要となるため、露光時間を長く設定するなどの対応が必要となるからである。画像検査処理装置１は、詳しくは後述するが、発生したハレーションをうまく補正して、欠陥画素の実質輝度値を推定する。

（欠陥探索方法）
次に、ハレーション領域における輝度補正の前段階となる欠陥の探索方法について図２及び図３を参照して説明する。本発明の画像検査処理装置１は、欠陥がハレーションしている場合に輝度補正をする。一方、欠陥がハレーションしていなければ輝度補正はしない。

まず、図２を参照して欠陥の探索方法の概略を説明する。撮像装置２が備えるレンズ８は、被検査パネル（フラットパネルディスプレイ）１６の像を撮像素子１０の撮像面上に結像させる。撮像素子１０は、レンズ８によって光学的に結像された被検査パネル１６の像を、空間的に離散化させてサンプリングし、それらの像を画像信号に変換する。本実施形態において、複数の撮像素子１０は、例えばＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅｓ）イメージセンサ、及びＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ−Ｏｘｉｄｅ＝Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）イメージセンサを使用することができる。

制御装置４は撮像装置２を制御し、撮像装置２が取得した被検査パネル１６の撮像画像データを画像メモリ１４に保存し、画像処理装置１２によって欠陥の探索を行なう。

表示装置６は、撮像装置２が取得した撮像画像、及び撮像画像に対しての欠陥の探索結果等を表示する。

撮像装置２によって撮像された画像データは、画像処理装置１２内の画像データ保存部１８が保存する。欠陥探索部２０は、保存された画像データに対して欠陥の探索を行なう。欠陥探索部２０による欠陥の探索は次の（ａ）〜（ｇ）の工程により行われる；差分値の算出（ａ）、差分画像の生成（ｂ）、正規化コントラストの算出（ｃ）、正規化コントラストの二値化処理（ｄ）、二値化領域における面積と正規化コントラストの算出（ｅ）、二値化領域の正規化コントラストの足し合わせ（ｆ）、正規化コントラスト体積と、良品部正規化コントラスト体積との比較（ｇ）。

欠陥の探索は、全画素に対して（ａ）〜（ｄ）の処理を行い、二値化閾値を越えた画素のみ抽出し（ｅ）〜（ｇ）の処理を行なう。

欠陥を検出するためには、欠陥が無い画素（以下背景画素４０と称する）と欠陥がある画素（以下欠陥画素３８と称する）との差異を判別する必要がある。この判別のために、画像検査処理装置１は、いわゆる差分画像を利用する。図３を参照して差分画像生の成方法を説明する。

図３に示すように、欠陥探索部２０は、欠陥３６がある欠陥画素３８と、欠陥画素３８の周囲に存在する画素であって、１絵素に対して該欠陥画素３８と同じ相対位置関係においてＣＣＤ画素が割り当てられている背景画素４０との差分をとる（処理ａ）ことによって差分画像を生成する（処理ｂ）。このとき、欠陥画素３８と比較する背景画素４０は極力欠陥画素３８近傍のいくつかの画素の平均を用いる。これにより、欠陥画素３８と背景画素４０との差異が明らかになる。

また、フラットパネルディスプレイ１６一般において輝度に分布（シェーディング）が存在するため、パネル各位置における輝度の値は異なる。この影響を考慮して、欠陥探索部２０は、背景画素４０における輝度においてその差分値を正規化する（処理ｃ）。この正規化した差分の値を正規化コントラストと呼び、欠陥の特徴を表すひとつの指標として用いる。欠陥探索部２０は、この正規化コントラストに対して閾値を設定して、全ての画素に対して二値化処理を行なう（処理ｄ）。二値化処理において二値化閾値を超える画素が互いに隣接して集まっている一群を二値化領域とする。欠陥探索部２０は、二値化領域における面積、及び二値化領域を構成する各画素に対して正規化コントラストを算出する（処理ｅ）。欠陥探索部２０は、一群の二値化領域の各画素の正規化コントラストを全て合算したものを正規化コントラスト体積として算出する（処理ｆ）。この値は、欠陥のサイズ及び輝度を内包した値となる。

一方、欠陥が存在しない領域における最大の正規化コントラスト体積を、良品部正規化コントラスト体積とする。良品部正規化コントラスト体積は理論的には０であるが、実際にはノイズ等の影響により値が算出される。したがって、この値を欠陥が無い場合の正規化コントラスト体積とする。

本実施形態においては、二値化領域の正規化コントラスト体積が良品部正規化コントラスト体積を超えている場合に、欠陥探索部２０は該二値化領域を欠陥として検出する（処理ｇ）。また、欠陥の検出における判断指標は正規化コントラスト体積に限られたものではなく、輝度又は差分値などを用いても良い。これらの処理によって検出された欠陥の情報（座標、輝度、正規化コントラスト、及び正規化コントラスト体積など）をハレーション欠陥画像保存部２２又は通常欠陥情報保存部３０が保存する。

上述したように正確な欠陥ランクの判定をするためにはハレーション領域における輝度を実質の輝度に補正する必要がある。このため、欠陥画素３８を調べて輝度が２５５に達しているものをハレーションしているとみなし、ハレーション欠陥画像保存部２２が画像を保存する。一方、輝度が２５５未満の欠陥画素３８はハレーションしていないとみなす。ハレーションしていない画素は補正しないので、通常欠陥情報保存部３０が欠陥情報のみを保存する。ここまでが、ハレーション領域の輝度補正を行なう前段階となる。

次に、ハレーションしていると判断した欠陥画素３８に対して、図２におけるハレーション領域輝度補正処理部２４は欠陥画素３８の輝度を実質輝度に補正する。次に、特徴量算出部２６は実質輝度に応じた特徴量を算出する。最後に、欠陥評価部２８は正確な欠陥ランクの判定をする。上記のハレーション領域輝度補正処理部２４、特徴量算出部２６、及び欠陥評価部２８における処理を以下に説明する。

（輝度補正方法の概略）
本発明に係る画像処理装置１２は、欠陥が存在するハレーション領域における画素の輝度を補正し実質輝度を求めることによって、本来の妥当な欠陥ランクの判定をする。以下に、ハレーション領域における画素の輝度の補正方法について図４〜図７を参照して説明する。

まず、補正方法の概略を説明する。図４は、ハレーション領域における画素の輝度補正方法のフロー図である。画像処理装置１２は、図４に示すように撮像画像におけるハレーション領域の面積（Ｓ_ｈ）、該ハレーション領域の周辺画素の平均輝度（Ｉ_ｎ）、該周辺画素から内側の画素全てを含んだ領域（周辺画素を含む）の面積（Ｓ_ｎ）、ハレーション領域内の輝度の推定ピーク位置（ハレーション領域の重心）、をそれぞれ求め、求めたこれらのものに基づく輝度分布モデルを作成する。この輝度分布モデルを、ハレーション領域における欠陥がある画素に適用することによって欠陥がある画素の実質輝度を求める。本実施形態において、画像処理装置１２は、ハレーション境界画素、ハレーション境界画素の１画素外側の周辺画素、及びハレーション境界画素の２画素外側の周辺画素の３画素を用いて輝度分布モデルを作成する。ここで周辺画素を、ハレーション領域からｎ画素外側の画素とする。

図５は、ハレーション領域における欠陥がある画素を表した概略図である。まず、図５（ａ）に示すように、ハレーションしていると判定された欠陥がある画素及びその周辺の所定数における画素を含んだ画像を、ハレーション欠陥画像保存部２２は保存する。図５（ａ）に示す中央付近の斜線部はハレーション領域における欠陥がある画素４２であり、灰色部はハレーションしていない領域における欠陥がある画素４４である。図５（ｂ）は、図５（ａ）における欠陥の形状を対称な円形モデルとして簡易モデル化した図である。図５に示すハレーション領域における欠陥がある画素４２及び４２´において輝度は全て２５５と表現される。すなわち、実質輝度が損なわれている。この場合に、該ハレーション領域における欠陥がある画素４２及び４２´に対してハレーション領域輝度補正処理部２４は補正を行い実質輝度を算出する。

（輝度補正の具体的方法）
次に、輝度の補正方法について具体的に説明する。ハレーション領域輝度補正処理部２４は、図５（ｂ）におけるハレーション領域における欠陥がある画素４２´の面積Ｓ_ｈ、ハレーション領域からｎ画素外側の周辺画素の平均輝度Ｉ_ｎ、及び該周辺画素から内側の画素全てを含んだ領域の面積Ｓ_ｎを算出する。ハレーション領域における欠陥がある画素４２´の面積Ｓ_ｈは、図５（ａ）における斜線部の面積であり、ハレーション領域における画素数に対応する。

図６は、ハレーション領域における輝度の補正方法を示すグラフである。円形に仮定した欠陥を直径方向に一次元的に見た、欠陥座標位置に対する輝度を示している。図６（ａ）は、ハレーションモデルの輝度分布を示すグラフである。図６（ｂ）は、輝度２次曲線補間説明図である。

欠陥の形状を図５（ｂ）に示すような対称な円形モデルとして考えると、図６（ａ）に示すような、円形モデルの中心を輝度のピークとした左右対称の輝度分布が推測される。
このとき、ハレーション領域の面積をＳ_ｈ、ハレーション領域からｎ画素外側の周辺画素から内側の画素全てを含んだ領域の面積をＳ_ｎとするので、それぞれの半径は√S_ｈ、√S_ｎと表すことができる。また、この円形の中心をハレーション領域の重心として考える。

次に、ハレーション領域における輝度補正に用いられる画素について説明する。

図６（ａ）に示すようにハレーション領域における画素４６の輝度は飽和状態にある２５５の値となり、図６（ａ）に示す斜線部における実質輝度と異なる。したがって、実質輝度の補正に用いることはできない。また、周辺画素４８ａ〜４８ｃの輝度はハレーション境界部から外側になるほど、つまり４８ａから４８ｃになるにつれて背景画素４０との差異が小さくなる。したがって、あまり外側の画素は輝度の補正に用いることはできない。そこで、ハレーション領域輝度補正処理部２４は補正の第一段階として、図６（ｂ）に示すハレーション領域境界画素５２の輝度を算出する。本実施形態では算出方法として、ハレーション領域境界画素５２の周辺１画素外側の平均輝度Ｉ_ｎとオフセット量Ｉ_０とからハレーション領域境界画素５２の実質輝度を算出するものとする。

（オフセット量算出方法）
次に図７を参照して、オフセット量Ｉ_０の算出方法を説明する。

図７はＰＳＦ（Ｐｏｉｎｔ Ｓｐｒｅａｄ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）の説明図である。背景画素４０よりも輝度が高いパタンの撮像を行った場合に、その撮像画像は図７における線５６に示すようにエッジの完全にたった状態で表示されるわけではなく、曲線５８に示すように一般に拡がりを伴って表示される。これは、レンズを透過した光が点拡がりすることが原因であり、レンズ光学系を用いる場合には必ず考慮する必要がある。この点拡がりはＰＳＦ、いわゆる点拡がり関数に依存しており、このＰＳＦが明らかであれば光の拡がり方を予測できる。そこで、装置における光学系のＰＳＦを予め測定しておき、これを用いてパタンの拡がりを推測しておくことによって飽和輝度である２５５付近の光の拡がりの勾配を算出することができる。

この勾配から、画像処理装置１２はオフセット量Ｉ_０を算出する。このオフセット量Ｉ_０を、図６（ｂ）に示すハレーション境界画素５２と、その１画素外側の画素５４との輝度Ｉ_１の差として適用する。これにより、ハレーション境界画素５２の推測される実質輝度はＩ_１＋Ｉ_０となる。

なお、光学系（主にレンズの性能）によってＰＳＦは異なるので、今回用いたＩ_１＋Ｉ_０によって全ての事例をカバーできるわけではない。しかしながら、用いる光学系ごとのＰＳＦを測定しオフセット量を求めることにより、用いる光学系ごとに実質輝度を算出することができる。

（輝度分布モデル推定方法）
以上の情報を用いて、ハレーション領域輝度補正処理部２４はハレーション領域の輝度分布を推定する。本実施形態においては、図５に示すような円形のハレーション領域を推定しているため、ハレーション領域の輝度のピーク位置は円の中心となり、ピーク位置に対して輝度が対称になる形状となっている。このため、図６（ｂ）のようにピーク位置をＸ軸方向の原点としたモデルで考えることができる。このとき、図６（ｂ）のように横軸を位置、縦軸を輝度として考えるとハレーション境界画素５２の座標は（√S_ｈ、Ｉ_１＋Ｉ_０）となり、ｎ画素外側の周辺画素の座標は(√S_ｎ、Ｉ_ｎ)となる。

ここで実際の画素の輝度分布について考える。ハレーションしていない画素の輝度の分布は、ピークを持つ三角錐に近い形状と考えられる。なぜなら、フラットパネルディスプレイの検査においてはコスト及びタクト面から十分な分解能が確保できない場合が多く、分解能に対して輝点のサイズが小さくなるため本来の形状が再現されないからである。補間については、実際の形状に近い補間方法を用いる必要があるが、直線補間の場合では実形状との不一致が考えられるので曲線での補間が妥当と考えられる。本実施形態においては、画像処理装置１２は２次曲線での補間を実施する。また、２次曲線に限らず２次以上のＮ次曲線やガウシアン曲線などその他の曲線を用いても良い。２次曲線を用いた場合、この曲線の式は下記式（１）で表される。

式（１）におけるｘは画素の位置、Ｉはｘの位置での輝度を表し、ａ、ｂ及びｃはそれぞれ２次曲線の係数となる。ｃは、Ｙ軸との切片、つまりピーク位置での輝度となる。この１式における係数はハレーション境界画素（√S_ｈ、Ｉ_１＋Ｉ_０）、１画素外側の周辺画素(√S_１、Ｉ_１)、及び２画素外側の周辺画素(√S_２、Ｉ_２)を用いて下記式（２）、式（３）及び式（４）で表すことができる。

(輝度分布モデルを適用した輝度補正方法)
次に、ハレーション領域輝度補正処理部２４は、求めた２次曲線の輝度分布モデルを実際のハレーション領域における欠陥がある画素４２に適用する。その際、基準となる位置を定める必要があるので、該ハレーション領域の重心をモデルの輝度ピーク位置として定める。各画素からピーク位置までの距離は重心から各画素までの距離を適用する。これにより、ハレーション領域輝度補正処理部２４は、ハレーション領域における欠陥がある各画素４２の補正された輝度を算出し、この輝度情報を行列として保存する。次に、特徴量算出部２６はこの輝度情報を用いて、ハレーション領域における欠陥がある画素４２について正規化コントラスト体積の算出を行なう。最後に、欠陥評価部２８は、算出された正規化コントラスト体積に基づいて欠陥ランクの判定を行なう。

（輝度補正の効果）
図８は、欠陥ランクに対する正規化コントラスト体積を示す図である。図８における円６０はハレーション領域を示す。図８に示すように、ハレーション領域における輝度補正前の正規化コントラスト体積は、ハレーションしない条件、つまり実質の特徴量との間に齟齬がある。換言すれば、欠陥ランク間の差が小さい。しかしながら、輝度補正後の欠陥では正規化コントラスト体積はハレーションしない条件にほぼ一致しており、実質の特徴量まで補正できていることがわかる。

また、本実施形態では欠陥の輝度、正規化コントラスト、及び面積の全てを結果に反映させるために正規化コントラスト体積を用いているが、評価指標としてはそれに限らず輝度、正規化コントラスト、及び面積のいずれかを用いてもよい。

（プログラムおよび記録媒体）
最後に、画像処理装置１２に含まれている各ブロックは、ハードウェアロジックによって構成すればよい。または、次のように、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）を用いてソフトウェアによって実現してもよい。

すなわち画像処理装置１２は、各機能を実現するウェブページの命令を実行するＣＰＵ、このウェブページを格納したＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、上記ウェブページを実行可能な形式に展開するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、および、上記ウェブページおよび各種データを格納するメモリ等の記憶装置（記録媒体）を備えている。この構成により、本発明の目的は、所定の記録媒体によっても、達成できる。

この記録媒体は、上述した機能を実現するソフトウェアである画像処理装置１２のウェブページのプログラムコード（実行形式プログラム、中間コードプログラム、ソースプログラム）をコンピュータで読み取り可能に記録していればよい。画像処理装置１２に、この記録媒体を供給する。これにより、コンピュータとしての画像処理装置１２（またはＣＰＵやＭＰＵ）が、供給された記録媒体に記録されているプログラムコードを読み出し、実行すればよい。

プログラムコードを画像処理装置１２に供給する記録媒体は、特定の構造または種類のものに限定されない。すなわちこの記録媒体は、たとえば、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／ハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ／ＣＤ−Ｒ等の光ディスクを含むディスク系、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／ＥＥＰＲＯＭ／フラッシュＲＯＭ等の半導体メモリ系などとすることができる。

また、画像処理装置１２を通信ネットワークと接続可能に構成しても、本発明の目的を達成できる。この場合、上記のプログラムコードを、通信ネットワークを介して画像処理装置１２に供給する。この通信ネットワークは画像処理装置１２にプログラムコードを供給できるものであればよく、特定の種類または形態に限定されない。たとえばインターネット、イントラネット、エキストラネット、ＬＡＮ、ＩＳＤＮ、ＶＡＮ、ＣＡＴＶ通信網、仮想専用網（Ｖｉｒｔｕａｌ Ｐｒｉｖａｔｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、電話回線網、移動体通信網、衛星通信網等であればよい。

この通信ネットワークを構成する伝送媒体も、プログラムコードを伝送可能な任意の媒体であればよく、特定の構成または種類のものに限定されない。たとえばＩＥＥＥ１３９４、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）、電力線搬送、ケーブルＴＶ回線、電話線、ＡＤＳＬ（Ａｓｙｍｍｅｔｒｉｃ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ Ｌｉｎｅ）回線等の有線でも、ＩｒＤＡやリモコンのような赤外線、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、８０２．１１無線、ＨＤＲ、携帯電話網、衛星回線、地上波デジタル網等の無線でも利用可能である。なお本発明は、上記プログラムコードが電子的な伝送で具現化された、搬送波に埋め込まれたコンピュータデータ信号の形態でも実現され得る。

〔付記事項〕
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。

本発明は、例えば、以下のように表現することもできる。

１．画像検査装置において、撮像画像におけるハレーション領域とその周辺画素の輝度値、面積を抽出する手段と、前記ハレーション領域の形状から実質輝度のピーク位置を算出する手段と、前記周辺画素の位置と前記実質輝度ピーク位置との位置関係と周辺画素輝度値からハレーション領域における画素の実質輝度値を推定する手段を備え、前記ハレーション領域における輝度分布の形状を実質の輝度分布に補正することを特徴とした、画像検査処理装置。

２．１に記載の画像検査処理装置において、撮像画像を構成する画素が飽和した状態（ハレーション）にあるかを判定し、連結した飽和画素の数からハレーション領域の面積を算出する手段と、そのハレーション領域からｎ画素外側にある周辺画素における個々の輝度値とそれら周辺画素の平均輝度値を算出する手段と、前記周辺画素数とハレーション領域における画素数との和から周辺画素までの面積を算出する手段を備えた、画像検査処理装置。

３．１に記載の画像検査処理装置において、ハレーション領域の形状からその領域の重心を算出し、この重心を領域における補正後のピーク輝度値をとるピーク位置とする、画像検査処理装置。

４．１に記載の画像検査処理装置において、２に記載の周辺画素における平均輝度値と面積、ハレーション領域の面積を用いてハレーションにより失われた実質輝度値を曲線補間によって推定することを特徴とした、画像検査処理装置。

本発明の画像検査処理装置は、被検査パネルを撮像装置にて撮像することにより被検査パネルの欠陥検査を行なう画像検査処理装置一般において広く適用できる。

本発明の実施形態を示すものであり、画像検査処理装置の全体構成図である。 本発明の実施形態を示すものであり、画像検査処理装置のブロック図である。 本発明の実施形態を示すものであり、差分画像生成方法を示す図である。 本発明の実施形態を示すものであり、ハレーション領域における画素の輝度補正方法のフロー図である。 本発明の実施形態を示すものであり、ハレーション領域における欠陥がある画素を表した概略図である。 本発明の実施形態を示すものであり、ハレーション領域における輝度の補正方法を示すグラフである。 本発明の実施形態を示すものであり、ＰＳＦによる点拡がりを説明する図である。 本発明の実施形態を示すものであり、ハレーション領域における輝度補正による効果を示す図である。

符号の説明

１ 画像検査処理装置
２ 撮像装置
４ 制御装置
６ 表示装置
８ レンズ
１０ 撮像素子
１２ 画像処理装置
１４ 画像メモリ
１６ 披検査物
１８ 画像データ保存部
２０ 欠陥探索部（算出手段）
２２ ハレーション欠陥画像保存部
２４ ハレーション領域輝度補正処理部（推定手段）
２６ 特徴量算出部
２８ 欠陥評価部
３０ 通常欠陥情報保存部
３２ 欠陥情報表示部
３６ 欠陥部
３８ 欠陥画素
４０ 背景画素
４２ ハレーション領域における欠陥がある画素
４４ ハレーションしていない領域における欠陥がある画素
５２ ハレーション境界画素

Claims (9)

1. 階調表示が可能な被検査物を、当該被検査物における表示面の撮像画像に基づき検査する画像検査処理装置であって、
   上記撮像画像におけるハレーション領域の面積、当該ハレーション領域の周辺画素の輝度、当該周辺画素から内側の画素全てを含んだ領域の面積、当該ハレーション領域内の輝度の推定ピーク位置をそれぞれ算出する算出手段と、
   上記算出された各値に基づく所定の輝度分布モデルを上記ハレーション領域に適用することによって、当該ハレーション領域内の各画素の実質輝度値を推定する推定手段と、を備えていることを特徴とする画像検査処理装置。
2. 上記算出手段は、上記撮像画像において輝度値が最大値となっている画素が連続して集まった領域を上記ハレーション領域とし、当該ハレーション領域を構成する画素の数から上記ハレーション領域の面積を算出することを特徴とする請求項１に記載の画像検査処理装置。
3. 上記算出手段は、上記ハレーション領域の周辺画素の輝度の値として、上記周辺画素の平均輝度値を算出することを特徴とする請求項１または２に記載の画像検査処理装置。
4. 上記算出手段は、
   上記周辺画素の画素数と上記ハレーション領域における画素数との和を、上記周辺画素から内側の画素全てを含んだ領域の上記面積として算出することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の画像検査処理装置。
5. 上記算出手段は、上記ハレーション領域の形状から当該ハレーション領域の重心を算出し、当該重心を上記推定ピーク位置とすることを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の画像検査処理装置。
6. 上記輝度分布モデルは曲線グラフであり、
   上記推定手段は、曲線補間によって、上記ハレーション領域の輝度値を推定することを特徴とする請求項１〜５の何れか１項に記載の画像検査処理装置。
7. 階調表示が可能な被検査物を、当該被検査物における表示面の撮像画像に基づき検査する画像検査処理装置が実行する画像検査処理方法であって、
   上記撮像画像におけるハレーション領域の面積、当該ハレーション領域の周辺画素の輝度、当該周辺画素から内側の画素全てを含んだ領域の面積、当該ハレーション領域内の輝度の推定ピーク位置をそれぞれ算出する算出ステップと、
   上記算出された各値に基づく所定の輝度分布モデルを上記ハレーション領域に適用することによって、当該ハレーション領域内の各画素の実質輝度値を推定する推定ステップと、を備えていることを特徴とする画像検査処理方法。
8. 請求項１から６のいずれか１項に記載の画像検査処理装置を動作させるプログラムであって、コンピュータを上記の各手段として機能させるためのプログラム。
9. 請求項８に記載のプログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

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