JP5889778B2 - フラットパネルディスプレイの自動ムラ検出装置および自動ムラ検出方法 - Google Patents

Description

本発明は、フラットパネルディスプレイの製造工程で生じる輝度や色の不均一性（ムラ）を、画像データに基づく演算処理を行うことで自動検出するためのフラットパネルディスプレイの自動ムラ検出装置および自動ムラ検出方法に関する。

近年、様々な種類のフラットパネルディスプレイが開発され、製品化されている。このようなフラットパネルディスプレイの画質を低下させる欠陥の一つとして、輝度や色の不均一性（ムラ）がある。

生産現場におけるムラの検査は、従来、検査員により目視で行われていた。しかしながら、多くの時間、検査人員、費用が必要とされるため、検査の自動化が望まれており、一部自動化が進んでいる。

このような自動化の方法の一例として、発光したフラットパネルをカメラで撮影し、画像処理によってムラの検出を行う技術が開発され、検査工程において利用されるようになってきている（例えば、非特許文献１参照）。

大谷哲也他、「フラットパネルディスプレイの画質検査アルゴリズム」、横河技法、ｖｏｌ．４７ Ｎｏ．３（２００３）

しかしながら、従来技術には、以下のような課題がある。
このような自動検査は、まだまだ性能は十分でなく、特定の点欠陥や線欠陥以外の様々な欠陥に対応できるものではなかった。

図９は、従来のフラットパネルディスプレイの自動ムラ検出装置による一連のムラ検出処理に関するフローチャートである。図９に示した流れは、大別すると、以下の３つの部分に分けられる。
（１）前処理部（フィルタ等によるノイズ除去、背景画像推定等）
（２）欠陥候補抽出部（２値化、ラベリングすることで、候補を抽出）
（３）判定部（欠陥にかかわる特徴量を抽出、経験に基づいた判断ルールで欠陥部分を特定、表示）

それぞれの画像処理部分では、検出対象となる欠陥の種類や撮影環境などに応じた複数の異なる処理が採用されるが、概ね複雑な処理になることが多く、安定的に検出性能が得られるとはいえなかった。

ここで、検出対象であるムラは、不定形であり、その形状や大きさが様々あり、また、概して振幅（背景との差分）が小さい。そのため前処理部において、背景画像推定を行う際には、様々な形状や大きさに対応して十分に除去することは困難であり、よって背景差分画像における振幅は、より小さくなる。したがって、従来からよく使用されている２値化処理では、不定形ムラの検出は、容易でないという問題があった。

本発明は、前記のような課題を解決するためになされたものであり、検査工程において、画像処理により不均一性（ムラ）領域を自動検出する際の高精度化を実現することのできるフラットパネルディスプレイの自動ムラ検出装置および自動ムラ検出方法を得ることを目的とする。

本発明に係るフラットパネルディスプレイの自動ムラ検出装置は、カメラにより撮像されたフラットパネルディスプレイの発光状態の画像を入力画像として取り込み、入力画像に対して前処理を行う前処理部、前処理部の出力画像に対してムラ候補領域の抽出処理を行う欠陥候補抽出部、および欠陥候補抽出部により抽出されたムラ候補領域の真偽判定を行う判定部とによる画像処理を施すことで、ムラ領域の有無を判定するフラットパネルディスプレイの自動ムラ検出装置であって、欠陥候補抽出部は、前処理部の出力画像に対してエッジ検出処理を施すことでムラ候補領域の抽出を行う機能を有し、エッジ検出処理により検出されたエッジ領域によって囲まれた内部の閉じた領域を有する閉領域を第１のムラ候補群として抽出し、エッジ検出処理により検出されたエッジ領域のうちで閉領域を構成しない領域の近傍において、出力画像に対して２次微分フィルタ処理を行った出力値の絶対値が第１の所定閾値以上である領域を補助領域として抽出し、抽出した補助領域のうちで２次微分値の符号が全て同一である領域と、閉領域を構成しないエッジ領域とによって囲まれた領域を補助領域に併合し、併合された補助領域を暫定ムラ候補群として特定し、特定した暫定ムラ候補群の全周囲長に対する、閉領域を構成しないエッジ領域と接している暫定ムラ候補群の周囲長の割合を、暫定ムラ候補群を構成する全ての領域について算出し、割合が第２の所定閾値以上である領域を第２のムラ候補群とし、第２のムラ候補群を第１のムラ候補群を構成する領域に加えて最終的なムラ候補領域として特定し、後段の判定部に対して出力するものである。

また、本発明に係るフラットパネルディスプレイの自動ムラ検出方法は、カメラにより撮像されたフラットパネルディスプレイの発光状態の画像を入力画像として取り込み、入力画像に対して前処理を行う前処理部、前処理部の出力画像に対してエッジ検出処理を施すことでムラ候補領域の抽出処理を行う欠陥候補抽出部、および欠陥候補抽出部により抽出されたムラ候補領域の真偽判定を行う判定部とによる画像処理を施すことで、ムラ領域の有無を判定するフラットパネルディスプレイの自動ムラ検出方法であって、欠陥候補抽出部において、エッジ検出処理により検出されたエッジ領域により囲まれた内部の閉じた領域を有する閉領域を第１のムラ候補群として抽出するステップと、エッジ検出処理により検出されたエッジ領域のうちで閉領域を構成しない領域の近傍において、出力画像に対して２次微分フィルタ処理を行った出力値の絶対値が第１の所定閾値以上である領域を補助領域として抽出するステップと、抽出した補助領域のうちで２次微分値の符号が全て同一である領域と、閉領域を構成しないエッジ領域とによって囲まれた領域を補助領域に併合し、併合後の補助領域を暫定ムラ候補群として特定するステップと、特定した暫定ムラ候補群の全周囲長に対する、閉領域を構成しないエッジ領域と接している暫定ムラ候補群の周囲長の割合を、暫定ムラ候補群を構成する全ての領域について算出し、割合が第２の所定閾値以上である領域を第２のムラ候補群とし、第２のムラ候補群を第１のムラ候補群を構成する領域に加えて最終的なムラ候補領域として特定し、後段の判定部に対して出力するステップとを備えるものである。

本発明によれば、前処理後の出力画像に対してエッジ検出処理を行うとともに、２次微分フィルタ出力を用いた領域演算を行うことで、エッジ検出に基づく閉領域と準閉領域を抽出してムラ候補領域を特定し、従来の２値化処理では検出できなかった不定形のムラを精度よく検出することにより、検査工程において、画像処理により不均一性（ムラ）領域を自動検出する際の高精度化を実現することのできるフラットパネルディスプレイの自動ムラ検出装置および自動ムラ検出方法を得ることができる。

本発明の実施の形態１におけるフラットパネルディスプレイの自動ムラ検出装置の全体構成図である。 本発明の実施の形態１における画像処理部による一連処理を示したフローチャートである。 本発明の実施の形態１における画像処理部による具体的な処理画像を示した説明図である。 本発明の実施の形態１における準閉領域抽出処理に関する説明図である。 本発明の実施の形態１におけるフラットパネルディスプレイの自動ムラ検出装置の欠陥候補抽出部２２内で用いられる２次微分フィルタ処理部の構成図である。 本発明に実施の形態１における２次微分フィルタ処理部内の複数のフィルタ４１に関する例示図である。 本発明の実施の形態１における２次微分フィルタ処理部の一連処理を示した説明図である。 本発明の実施の形態１におけるエッジ検出処理に関して、従来の２次微分フィルタを用いた場合と本発明の２次微分フィルタを用いた場合との比較を示した説明図である。 従来のフラットパネルディスプレイの自動ムラ検出装置による一連のムラ検出処理に関するフローチャートである。

以下、本発明のフラットパネルディスプレイの自動ムラ検出装置および自動ムラ検出方法の好適な実施の形態につき図面を用いて説明する。
なお、本発明は、任意のパターンで発光したフラットパネルディスプレイのカメラ撮像画像をコンピュータに取り込み、画像処理によって自動的にムラを検出する手法において、不定形ムラを精度よく検出するものである。

ここで、不定形ムラについては、上述のように、その特性に対し、背景差分画像に対して２値化処理を行うという従来の検出方法は、決して適切ではなかった。しかしながら、背景差分画像において、ムラの周辺付近の画素値変化は、比較的保存され易い。

そこで、本発明では、エッジ検出を背景差分画像に適用することで、不定形ムラが、より検出し易くなる点に着目している。この時、ムラは、閉じたエッジの内側の、他とは分離した領域（閉領域）として検出されることが期待される。

ただし、ノイズなどの様々な要因によって、エッジが閉じずに、他の領域と繋がっている場合（準閉領域）もあり得る。そこで、本願発明では、準閉領域に関して、エッジを閉じる、あるいは他の領域と分離することを補助するなどの処理を施し、エッジ検出に基づくムラ候補領域の特定を高精度に行うことを技術的特徴としている。

実施の形態１．
図１は、本発明の実施の形態１におけるフラットパネルディスプレイの自動ムラ検出装置の全体構成図である。図１に示した本実施の形態１におけるフラットパネルディスプレイの自動ムラ検出装置は、カメラ１０、画像処理部２０、および表示部３０を備えて構成され、検査対象であるフラットパネルディスプレイ（以下、「検査パネル１」と称す）の自動ムラ検出を行う。

画像処理部２０は、カメラ１０で撮像された検査パネル１の発光状態に対して画像処理を施すことで、ムラが発生している領域を特定し、表示部３０に特定した場所を表示させることができる。そして、この画像処理部２０は、前処理部２１、欠陥候補抽出部２２、および判定部２３を備えて構成されている。

前処理部２１は、後段の欠陥候補抽出部２２による処理を行うために、カメラ１０で撮像された画像の補正処理を行う部分であり、具体的な処理例としては、以下のようなものが挙げられる。
・拡大／縮小処理
・幾何学的補正
・シェーディング補正
・ノイズ除去（平滑化フィルタ、メディアンフィルタ等）
・画素構造除去（処理画像に写ったディスプレイの画素の除去）
・背景画像予測除去

また、欠陥候補抽出部２２は、前処理部２１を経た画像に対して、ムラに相当する欠陥部分の候補領域を抽出する部分であり、具体的な処理例としては、以下のようなものが挙げられる。
・エンハンス処理
・エッジ検出（ラプラシアンフィルタ、ソーベルフィルタ等）
・第１の特徴量計算
・２値化
・孤立点除去
・膨張／収縮処理
・ラベリング

さらに、判定部２３は、欠陥候補抽出部２２により抽出された候補領域について、ムラであるか否かを最終判断する部分であり、具体的な処理例としては、以下のようなものが挙げられる。
・第２の特徴量計算
・識別（閾値判定、分類等）

次に、図１の全体構成図に加えて、フローチャートおよび説明図を用いて、本実施の形態１における自動ムラ検出方法について具体的に説明する。図２は、本発明の実施の形態１における画像処理部２０による一連処理を示したフローチャートである。また、図３は、本発明の実施の形態１における画像処理部２０による具体的な処理画像を示した説明図である。

なお、図２のフローチャートでは、本発明の技術的特徴である欠陥候補抽出部２２の一連処理を詳述しており、前処理部２１によるステップＳ２０１の前処理、および判定部２３による判定処理は、先の図９に示した従来技術の処理内容に準ずるものとする。

ステップＳ２０１において、フラットパネルディスプレイを撮影したカメラ画像は、前処理部２１に入力され、ノイズ除去をした後、背景画像を予測し、入力との差分を計算して背景差分画像を生成する（図３（ａ）参照）。そして、前処理後の画像は、欠陥候補抽出部２２に入力される。

そして、欠陥候補抽出部２２は、ステップＳ２１１において、２次微分フィルタ処理を行って、２次微分値画像を生成する（図３（ｂ１）参照）。さらに、欠陥候補抽出部２２は、ステップＳ２１２において、ゼロクロス検出処理を行うことによって、エッジ領域を検出する（図３（ｂ２）参照）。このようにして、欠陥候補抽出部２２は、ステップＳ２１１およびステップＳ２１２の処理により、前処理部２１から入力した背景差分画像に対して、エッジ検出を行う。

次に、ステップＳ２１３において、欠陥候補抽出部２２は、ステップＳ２１２によるエッジ検出結果に対して、閉領域抽出処理を行い、検出されたエッジ領域（とフレーム端と）によって完全に囲まれて他とは分離された領域があれば、これらを閉領域として抽出する。このような閉領域抽出処理には、ラベリング処理が用いられる。抽出された各閉領域は、ムラ候補群１を構成する（図３（ｂ３）参照）。

なお、ステップＳ２１１およびステップＳ２１２によるエッジ検出処理は、ノイズの影響などによって、必ずしもムラの全てのエッジを検出できるとは限らない。したがって、エッジ領域によって完全には囲まれていないが、ムラと見なし得る領域（準閉領域）も存在する。

そこで、欠陥候補抽出部２２は、このようなムラと見なし得る領域を抽出するために、ステップＳ２１４およびステップＳ２１５に示した処理を行う。具体的には、まずステップＳ２１４において、欠陥候補抽出部２２は、エッジ領域と併せて用いる補助領域の抽出処理を行う。

欠陥候補抽出部２２は、この補助領域抽出処理としては、例えば、２次微分フィルタの出力において、その絶対値が所定の閾値ＴＨＤより大きい（｜２次微分値｜＞ＴＨＤ）領域を特定することで、補助領域の抽出を実行する（図３（ｂ４）参照）。

次に、ステップＳ２１５において、欠陥候補抽出部２２は、ステップＳ２１４で抽出された補助領域のうち、ステップＳ２１２により抽出されたエッジ領域に隣接している領域、あるいは一部重なっている領域を、準閉領域として抽出する。抽出された各準閉領域は、ムラ候補群２を構成する（図３（ｂ５）および（ｂ６）参照）。

ここで、ステップＳ２１５による準閉領域抽出処理について、図４を用いて詳細に説明する。図４は、本発明の実施の形態１における準閉領域抽出処理に関する説明図である。この図４には、［１］〜［４］の４つの処理が記載されており、以下に、個別に説明する。

［１］第１の処理：重ね合わせ処理
まず始めに、欠陥候補抽出部２２は、ステップＳ２１４で抽出された、｜２次微分値｜が所定の閾値ＴＨＤより大きい領域（図４（ａ）参照、以下、この領域のことを｜２次微分値｜大領域と称す）と、ステップＳ２１２で抽出されたエッジ領域（図４（ｂ）参照）と重ね合わせる。

なお、欠陥候補抽出部２２は、両者が重複する領域では、エッジ領域を優先して重ね合わせる。また、図４（ａ）において、縦線と横線とでハッチングされた領域は、｜２次微分値｜大領域のうち、微分値が正である領域を意味している。一方、左上から右下にハッチングされた領域は、｜２次微分値｜大領域のうち、微分値が負である領域を意味している。

［２］第２の処理：特定領域抽出処理
次に、欠陥候補抽出部２２は、ラベリング処理を用いて、エッジ領域と｜２次微分値｜大領域とによって囲まれた領域があるかを調べる。さらに、囲まれた領域ごとに、それに接する全ての｜２次微分値｜大領域の微分値の符号（正か負か）を調べ、符号が全て同一である領域のみを抽出する（図４（ｃ）参照）。図４（ｃ）中で、右上から左下にハッチングされ、符号Ｒ１、Ｒ２で示された２つの領域が、符号が全て同一であるとして抽出された領域に相当する。

［３］第３の処理：暫定のむら候補領域抽出処理
次に、欠陥候補抽出部２２は、第２の処理により抽出した領域Ｒ１、Ｒ２のそれぞれと、それに接する全ての｜２次微分値｜大領域とをマージし、１個の｜２次微分値｜大領域とする（図４（ｄ）参照）。この時点における全ての｜２次微分値｜大領域を、暫定のムラ候補群２とする。

［４］第４の処理：最終的なムラ候補の特定
最後に、欠陥候補抽出部２２は、第３の処理で特定された暫定のムラ候補群２のそれぞれにおいて、エッジ領域に接している周囲部分長の和と全周囲長とを求める。さらに、欠陥候補抽出部２２は、それらの比が、所定の閾値ＴＨＬよりも大きい（Σエッジ接触部分長／全周囲長＞ＴＨＬ）領域の集合を、最終的なムラ候補群２として特定する（図４（ｅ）参照）。

このような４段階の処理を経ることで、図４（ｅ）の例では、左上から右下にハッチングされ、符号Ｒ３で示された領域が、エッジによる閉領域は構成しないものの、準閉領域として、最終的に抽出されることとなる。

次に、図２のフローチャートのステップＳ２１６以降の説明に戻る。
ステップＳ２１６において、欠陥候補抽出部２２は、マージ処理および整形処理を行う。具体的には、欠陥候補抽出部２２は、ステップＳ２１３で抽出されたムラ候補群１と、ステップＳ２１５で抽出されたムラ候補群２とをマージする（図３（ｂ７）参照）。また、欠陥候補抽出部２２は、マージされた画像におけるエッジ領域を、各ムラ候補の領域と、それ以外の背景領域との間に適宜振り分けて、マージ、整形するといった領域処理をさらに行う（図３（ｂ８）参照）。

また、欠陥候補抽出部２２は、続くステップＳ２１７において、後段の判定部２３に出力する前に、必要に応じて改めてラベリング処理を行って、各ムラ候補に最終的なラベルを付け、最終ムラ候補を特定する。なお、欠陥候補抽出部２２は、ムラ候補群１およびムラ候補群２の生成段階で、統一的なラベル付けを行っておいてもよい。

そして、最後に、判定部２３は、ステップＳ２２１において、ステップＳ２１７により特定された最終ムラ候補ごとに、面積や振幅（背景との差分）などの特徴量を算出し、算出した特徴量に基づいて、誤検出を排除するなどして、最終的にムラとして判断すべきものを特定し、またその種類やレベルの判定を行う（図３（ｃ）参照）。

そして、判定部２３は、ムラ領域を指定した画像を、表示部３０に表示させる。また、判定部２３は、表示部３０に表示させた画像、特徴量、ムラの種類やレベル、およびムラ検出画像を、ファイルに保存することもできる。

なお、上述したステップＳ２１１において使用する２次微分フィルタには、既知のフィルタの一例であるラプラシアンフィルタの他、例えば、波形に応じて特性を切り換えるフィルタ（「切換型のフィルタ」）も適用でき、図５を用いて、切換型のフィルタの具体例について詳細に説明する。

図５は、本発明の実施の形態１におけるフラットパネルディスプレイの自動ムラ検出装置の欠陥候補抽出部２２内で用いられる２次微分フィルタ処理部の構成図である。この２次微分フィルタ処理部４０は、並列構成となっている（Ｎ＋１）個のフィルタ４１（０）〜４１（Ｎ）と、微分値評価部４２とを備えて構成されている。

この２次微分フィルタ処理部４０の動作について、図６〜図８を参照して説明する。図６は、本発明に実施の形態１における２次微分フィルタ処理部４０内の複数のフィルタ４１に関する例示図である。図６では、微分方向の異なる複数のカーネルからなる４つの１次元の２次微分フィルタを例示している。

また、図７は、本発明の実施の形態１における２次微分フィルタ処理部４０の一連処理を示した説明図である。２次微分フィルタ処理部４０は、ステップＳ７０１において、背景差分画像を取り込み、並列に設けられたそれぞれのフィルタを通過させることで、それぞれの向きごとの２次微分値ｇ０〜ｇ３を算出する。

次に、微分値評価部４２は、ステップＳ７０２において、算出された２次微分値ｇ０〜ｇ３を、その正負に応じて２つの組に分けて、正の２次微分値の総和ｇＰと、負の２次微分値の総和ｇＭを算出する。

次に、微分値評価部４２は、ステップＳ７０３ａにおいて、それぞれの絶対値｜ｇＰ｜、｜ｇＭ｜の大きさを比較して、絶対値の大きい方のｇＰあるいはｇＭを、切換型のフィルタの出力値ｇとする。あるいは、微分値評価部４２は、ステップＳ７０３ｂにおいて、２次元ベクトルｇ＝（ｇＰ、ｇＭ）を、切換型のフィルタの出力値ｇとしてもよい。

そして、先に説明したステップＳ２１４の処理において、欠陥候補抽出部２２は、｜２次微分値｜大領域の抽出を、ｇＰ、ｇＭごとに行う。なお、このような処理においては、各抽出領域がその一部で重なる場合（例えば、異なるエッジが交差している箇所）が考えられるが、準閉領域抽出処理によるムラ候補群２の抽出には影響しない。

図８は、本発明の実施の形態１におけるエッジ検出処理に関して、従来の２次微分フィルタを用いた場合と本発明の２次微分フィルタを用いた場合との比較を示した説明図である。図８に示したように、エッジ検出に切換型の２次微分フィルタを適用した場合には、ラプラシアンフィルタのような特性が対照的なフィルタを適用した場合よりも、検出されるムラのエッジが閉じ易く、ムラ候補群１あるいはムラ候補群２として、抽出され易くすることができる。この結果、エッジ検出する際に、切換型の２次微分フィルタを適用することにより、ムラの検出精度を向上させることができる。

なお、ベースとなる微分方向の異なる複数の１次元の２次微分フィルタに関する、個数、カーネル、タップは、上述した図６の内容に限る必要はない。例えば、簡単には、ｇ０およびｇ１の２方向の微分値のみを用いる、あるいは、微分方向に応じて複数のタップ（適用する画素の組）を切り換えて用いるなどしてもよい。

また、ｇＰ、ｇＭについても、総和値を用いる場合に限る必要はなく、それぞれｇｉ（ｉ＝０〜Ｎ）の最大値および最小値とする、あるいはｇｉをソーティングして最大値側のＮ／２個の和および最小値側のＮ／２個の和とするなどのバリエーションも可能である。

以上のように、実施の形態１によれば、エッジ検出結果に基づいて、閉領域によるムラ候補群ととともに準閉領域によるムラ候補群を求め、２つのムラ候補群をマージ、整形処理することで、最終のムラ候補を特定している。この結果、ムラ検出精度の向上を図った上で、検査工程の省力化、高速化を実現できるとともに、最終製品であるフラットパネルディスプレイのコストダウンを達成することができるフラットパネルディスプレイの自動ムラ検出装置および自動ムラ検出方法を得ることができる。

さらに、エッジ検出に当たって、切換型の２次微分フィルタを用いることにより、閉領域によるムラ候補群と準閉領域によるムラ候補群を検出しやすくすることで、ムラ検出精度のさらなる向上を実現できる。

１ 検査パネル、１０ カメラ、２０ 画像処理部、２１ 前処理部、２２ 欠陥候補抽出部、２３ 判定部、３０ 表示部。

Claims (4)

1. カメラにより撮像されたフラットパネルディスプレイの発光状態の画像を入力画像として取り込み、前記入力画像に対して前処理を行う前処理部、前記前処理部の出力画像に対してムラ候補領域の抽出処理を行う欠陥候補抽出部、および前記欠陥候補抽出部により抽出された前記ムラ候補領域の真偽判定を行う判定部とによる画像処理を施すことで、ムラ領域の有無を判定するフラットパネルディスプレイの自動ムラ検出装置であって、
   前記欠陥候補抽出部は、
   前記前処理部の出力画像に対してエッジ検出処理を施すことで前記ムラ候補領域の抽出を行う機能を有し、
   前記エッジ検出処理により検出されたエッジ領域によって囲まれた内部の閉じた領域を有する閉領域を第１のムラ候補群として抽出し、
   前記エッジ検出処理により検出された前記エッジ領域のうちで前記閉領域を構成しない領域の近傍において、前記出力画像に対して２次微分フィルタ処理を行った出力値の絶対値が第１の所定閾値以上である領域を補助領域として抽出し、
   抽出した前記補助領域のうちで２次微分値の符号が全て同一である領域と、前記閉領域を構成しないエッジ領域とによって囲まれた領域を前記補助領域に併合し、併合後の補助領域を暫定ムラ候補群として特定し、
   特定した前記暫定ムラ候補群の全周囲長に対する、前記閉領域を構成しないエッジ領域と接している前記暫定ムラ候補群の周囲長の割合を、前記暫定ムラ候補群を構成する全ての領域について算出し、前記割合が第２の所定閾値以上である領域を第２のムラ候補群とし、前記第２のムラ候補群を前記第１のムラ候補群を構成する領域に加えて最終的なムラ候補領域として特定し、後段の前記判定部に対して出力する
   フラットパネルディスプレイの自動ムラ検出装置。
2. 請求項１に記載のフラットパネルディスプレイの自動ムラ検出装置において、
   前記欠陥候補抽出部は、前記出力画像に対して前記２次微分フィルタ処理を行う際に、波形に応じて特性を切り換える２次元の切換型２次微分フィルタを用いる
   フラットパネルディスプレイの自動ムラ検出装置。
3. 請求項２に記載のフラットパネルディスプレイの自動ムラ検出装置において、
   前記欠陥候補抽出部で用いられる前記２次元の切換型２次微分フィルタは、
   微分する方向の異なる複数のカーネルからなり、前記出力画像に対して並列に２次微分フィルタ処理を行う複数の１次元２次微分フィルタと、
   前記複数の１次元２次微分フィルタのそれぞれの微分値出力を受け、それぞれの前記微分値出力から１つの２次微分値を算出する微分値評価部と
   で構成されるフラットパネルディスプレイの自動ムラ検出装置。
4. カメラにより撮像されたフラットパネルディスプレイの発光状態の画像を入力画像として取り込み、前記入力画像に対して前処理を行う前処理部、前記前処理部の出力画像に対してエッジ検出処理を施すことでムラ候補領域の抽出処理を行う欠陥候補抽出部、および前記欠陥候補抽出部により抽出された前記ムラ候補領域の真偽判定を行う判定部とによる画像処理を施すことで、ムラ領域の有無を判定するフラットパネルディスプレイの自動ムラ検出方法であって、
   前記欠陥候補抽出部において、
   前記エッジ検出処理により検出されたエッジ領域により囲まれた内部の閉じた領域を有する閉領域を第１のムラ候補群として抽出するステップと、
   前記エッジ検出処理により検出された前記エッジ領域のうちで前記閉領域を構成しない領域の近傍において、前記出力画像に対して２次微分フィルタ処理を行った出力値の絶対値が第１の所定閾値以上である領域を補助領域として抽出するステップと、
   抽出した前記補助領域のうちで２次微分値の符号が全て同一である領域と、前記閉領域を構成しないエッジ領域とによって囲まれた領域を前記補助領域に併合し、併合後の補助領域を暫定ムラ候補群として特定するステップと、
   特定した前記暫定ムラ候補群の全周囲長に対する、前記閉領域を構成しないエッジ領域と接している前記暫定ムラ候補群の周囲長の割合を、前記暫定ムラ候補群を構成する全ての領域について算出し、前記割合が第２の所定閾値以上である領域を第２のムラ候補群とし、前記第２のムラ候補群を前記第１のムラ候補群を構成する領域に加えて最終的なムラ候補領域として特定し、後段の前記判定部に対して出力するステップと
   を備えるフラットパネルディスプレイの自動ムラ検出方法。

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