JP6182024B2 - ムラ測定方法およびムラ測定装置 - Google Patents

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Description

本発明は、表示箇所におけるムラを測定するムラ測定方法、およびそれを用いるムラ測定装置に関する。
従来から、光源を用いて形成されて均一的な明るさでの表示が求められる表示箇所を有する表示装置では、その表示箇所にムラが生じているか否かの検査が行われている。そのような表示装置としては、例えば、ＦＰＤやプロジェクタにより投影されたスクリーンやＬＥＤやＯＬＥＤや自動車のインストルメントパネル等があげられる。このようなムラの有無の検査は、人間の目視により行うことが一般的であるが、バラつきの無い判断基準を設定するために自動的にムラの検出を行う検出装置が考えられている（特許文献１参照）。
その従来の検出装置では、測定（検出）対象とする表示装置と同様の表示装置であって欠陥の少ない複数の表示装置における表示箇所の画像データ（その輝度値）の平均値から、測定対象とする表示装置の表示箇所の画像データ（その輝度値）を減算して検査画像を生成する。この従来の検出装置では、生成した検査画像を複数のエリアに分割し、その各エリアにおける輝度値の標準偏差を算出し、その中の最大値をムラの検出の際の評価値とする。そして、従来の検出装置では、その評価値が適宜設定した閾値を超えている場合にはムラがあるものと判定し、評価値が閾値を超えていない場合にはムラがないものと判定する。また、従来の検出装置では、その評価値に基づいてムラの程度を判別することができる。このため、従来の検出装置では、バラつきの無い判断基準に基づいて、表示装置における表示箇所のムラの有無を検出することができ、検出したムラの程度を示すことができる。
特開２００４−２１９１７６号公報
しかしながら、従来の検出装置では、輝度値の差分である検査画像の各エリアにおける輝度値の標準偏差を用いていることから、それぞれのエリア内の複数の輝度値の全てを用いるので、算出結果に基づいて検出したムラが人間の目視により検出したムラと適合しない場面が生じてしまう。また、従来の検出装置では、エリア内の複数の輝度値の全てを用いた算出結果に基づいて検出したムラの程度を示すことから、そのムラの程度が人間の目視により示されるムラの程度と適合しない場面が生じてしまう。このため、より適切にムラの有無を検出すること、および検出したムラの程度をより適切に示す観点から改善の余地が生じる。
本発明は、上記の事情に鑑みて為されたもので、表示箇所におけるムラの測定を適切に行うことのできるムラ測定方法を提供することを目的とする。
上記した課題を解決するために、請求項１に記載のムラ測定方法は、表示箇所におけるムラを測定するムラ測定方法であって、前記表示箇所の全領域での各輝度値から前記表示箇所における全体統計情報を算出し、前記全体統計情報から輝度値で見た指定範囲を算出する工程と、前記指定範囲内の各輝度値から前記指定範囲における指定統計情報を算出し、前記指定統計情報から輝度値で見た２つの閾値を算出する工程と、２つの前記閾値を用いて前記表示箇所における明るい領域と暗い領域との２種類の領域を設定する工程と、を含み、設定した前記明るい領域と前記暗い領域とを前記表示箇所におけるムラとして検出することを特徴とする。
請求項２のムラ測定方法は、請求項１に記載のムラ測定方法であって、前記指定統計情報は、前記指定範囲内の各輝度値の平均値である指定平均を有し、２つの前記閾値は、前記指定平均を基準として設定することを特徴とする。
請求項３のムラ測定方法は、請求項２に記載のムラ測定方法であって、さらに、前記指定範囲内の各輝度値から前記指定範囲における正規分布の半値半幅を求める工程を含み、前記全体統計情報は、前記表示箇所の全領域での各輝度値の平均値である全体平均を有し、２つの前記閾値は、基準とする前記指定平均よりも大きな上側閾値と、基準とする前記指定平均よりも小さな下側閾値と、を有し、前記上側閾値は、前記全体平均が前記指定平均よりも大きい場合、前記指定平均と前記半値半幅とを加算した値に、前記全体平均と前記指定平均との差分を加算した値とするとともに、前記全体平均が前記指定平均よりも小さい場合、前記指定平均と前記半値半幅とを加算した値とし、前記下側閾値は、前記全体平均が前記指定平均よりも大きい場合、前記指定平均から前記半値半幅を減算した値とするとともに、前記全体平均が前記指定平均よりも小さい場合、前記指定平均から前記半値半幅を減算した値から、前記全体平均と前記指定平均との差分を減算した値とすることを特徴とする。
請求項４のムラ測定方法は、請求項１から請求項３のいずれか１項のムラ測定方法であって、前記全体統計情報は、前記表示箇所の全領域での各輝度値の平均値である全体平均と、前記表示箇所の全領域での各輝度値の標準偏差である全体標準偏差と、を有し、前記指定範囲は、前記全体平均に前記全体標準偏差を加算した値と、前記全体平均から全体標準偏差を減算した値と、の間とすることを特徴とする。
請求項５のムラ測定方法は、請求項１から請求項４のいずれか１項に記載のムラ測定方法であって、前記指定統計情報は、前記指定範囲内の各輝度値の平均値である指定平均を有し、さらに、検出したムラのうちの算出対象とするムラにおける評価の基準となる輝度としての基準輝度を求め、前記基準輝度と前記指定平均とを用いてムラの程度を示す絶対的な数値を算出する工程を含むことを特徴とする。
請求項６のムラ測定方法は、請求項５に記載のムラ測定方法であって、前記基準輝度は、輝度値で見て算出対象とするムラの全画素数に対して所定の割合となる順番に位置する画素データの輝度値を仮基準輝度とし、算出対象とするムラを前記仮基準輝度でＡ群とＢ群とに区画し、前記Ｂ群における輝度値の範囲を前記Ａ群における輝度値の大きさであるＡ群輝度差と前記Ｂ群における輝度値の大きさであるＢ群輝度差との比で分割し、その分割点となる輝度値とすることを特徴とする。
請求項７のムラ測定方法は、請求項５または請求項６に記載のムラ測定方法であって、ムラの程度を示す絶対的な数値は、前記基準輝度と前記指定平均との差分の絶対値を、算出対象とするムラの面積の逆数に基づく値で除算して算出することを特徴とする。
請求項８のムラ測定方法は、請求項５から請求項７のいずれか１項に記載のムラ測定方法であって、さらに、算出したムラの程度を示す絶対的な数値を用いて、前記表示箇所において各ムラが全体に及ぼす影響の観点からの評価としての数値を算出する工程を含むことを特徴とする。
請求項９のムラ測定方法は、請求項５から請求項７のいずれか１項に記載のムラ測定方法であって、さらに、前記表示箇所の各ムラにおけるムラの程度を示す絶対的な数値のうちの最も大きな値の所定の割合となる値よりもムラの程度を示す絶対的な数値が大きな値となるムラを全て選出し、その選出したムラの程度を示す絶対的な数値の平均値を用いて、前記表示箇所において各ムラが全体に及ぼす影響の観点からの評価としての数値を算出する工程を含むことを特徴とする。
請求項１０のムラ測定方法は、請求項９に記載のムラ測定方法であって、前記表示箇所において各ムラが全体に及ぼす影響の観点からの評価としての数値を算出するための式における定数は、前記表示箇所と等しい規格とされた複数の表示箇所をサンプルとして用意して、前記各サンプルにおける選出したムラの程度を示す絶対的な数値の平均値と目視評価値とに基づいて求めることを特徴とする。
請求項１１のムラ測定方法は、請求項１０に記載のムラ測定方法であって、前記表示箇所において各ムラが全体に及ぼす影響の観点からの評価としての数値を算出するための式を２つ設定し、用意した前記各サンプルの前記目視評価値における良品と不良品との境となる値である良否境界値に基づいて、前記表示箇所において各ムラが全体に及ぼす影響の観点からの評価としての数値を算出する式を使い分けることを特徴とする。
請求項１２のムラ測定方法は、請求項１１に記載のムラ測定方法であって、さらに、用意した前記各サンプルを前記良否境界値に基づいて求めた評価閾値により２つの群に分類する工程を含み、前記表示箇所において各ムラが全体に及ぼす影響の観点からの評価としての数値を算出するために設定した２つの式の一方は、一方の前記群に分類した前記各サンプルにおける選出したムラの程度を示す絶対的な数値の平均値と前記目視評価値とに基づいて求め、前記表示箇所において各ムラが全体に及ぼす影響の観点からの評価としての数値を算出するために設定した２つの式の他方は、他方の前記群に分類した前記各サンプルにおける選出したムラの程度を示す絶対的な数値の平均値と前記目視評価値とに基づいて求めることを特徴とする。
請求項１３のムラ測定方法は、請求項１２に記載のムラ測定方法であって、前記表示箇所の各ムラにおけるムラの程度を示す絶対的な数値のうちの最も大きな値の所定の割合となる値よりもムラの程度を示す絶対的な数値が大きな値となるムラを全て選出し、その選出したムラの程度を示す絶対的な数値の平均値に基づく値を求め、当該平均値に基づく値が前記評価閾値よりも大きい場合には前記一方の式を用いて、かつ当該平均値に基づく値が前記評価閾値よりも小さい場合には前記他方の式を用いて、前記表示箇所において各ムラが全体に及ぼす影響の観点からの評価としての数値を算出することを特徴とする。
請求項１４のムラ測定方法は、請求項１から請求項１３のいずれか１項に記載のムラ測定方法であって、さらに、検出したムラのうちの算出対象とするムラにおけるムラ平均コントラストを用いて、ムラの程度を前記表示箇所内での評価として示す相対的な数値を算出する工程を含むことを特徴とする。
請求項１５のムラ測定方法は、請求項１から請求項１４のいずれか１項に記載のムラ測定方法であって、さらに、検出した各ムラが予め設定した重み付け領域内に位置する場合、前記重み付け領域内に位置する画素データの輝度値に対して適宜重み付けを行う工程を含むことを特徴とする。
請求項１６のムラ測定装置は、表示箇所の輝度データを取得する面測定機と、前記面測定機からの前記輝度データを用いて前記表示箇所におけるムラを検出する制御機と、を備え、前記制御機は、前記表示箇所の全領域での各輝度値から前記表示箇所における全体統計情報を算出し、前記全体統計情報から輝度値で見た指定範囲を算出し、算出した前記指定範囲内の各輝度値から前記指定範囲における指定統計情報を算出し、前記指定統計情報から輝度値で見た２つの閾値を算出し、算出した２つの前記閾値を用いて前記表示箇所における明るい領域と暗い領域との２種類の領域を設定し、設定した前記明るい領域と前記暗い領域とを前記表示箇所におけるムラとして検出する評価部を有することを特徴とする。
請求項１７のムラ測定装置は、請求項１６に記載のムラ測定装置であって、前記制御機は、前記評価部に加えて、前記面測定機から出力される前記輝度データを読み込むデータ取得部と、前記輝度データから評価用データを再生成する再生成部と、を有し、前記評価部は、前記評価用データを用いて前記表示箇所におけるムラを検出することを特徴とする。
本発明のムラ測定方法によれば、ムラとして検出した明るい領域および暗い領域を人間が目視により検出したムラに適合させることができ、表示箇所におけるムラの測定を適切に行うことができる。
上記した構成に加えて、前記指定統計情報は、前記指定範囲内の各輝度値の平均値である指定平均を有し、２つの前記閾値は、前記指定平均を基準として設定することとすると、２つの閾値の基準となる指定平均を表示箇所の全領域における輝度値の全体平均よりも、表示箇所の全領域における輝度値の分布で見た画素データの個数のピーク値に近いものとすることができ、ムラとして検出した明るい領域および暗い領域を、人間が目視により検出したムラに適合させることができる。
上記した構成に加えて、さらに、前記指定範囲内の各輝度値から前記指定範囲における正規分布の半値半幅を求める工程を含み、前記全体統計情報は、前記表示箇所の全領域での各輝度値の平均値である全体平均を有し、２つの前記閾値は、基準とする前記指定平均よりも大きな上側閾値と、基準とする前記指定平均よりも小さな下側閾値と、を有し、前記上側閾値は、前記全体平均が前記指定平均よりも大きい場合、前記指定平均と前記半値半幅とを加算した値に、前記全体平均と前記指定平均との差分を加算した値とするとともに、前記全体平均が前記指定平均よりも小さい場合、前記指定平均と前記半値半幅とを加算した値とし、前記下側閾値は、前記全体平均が前記指定平均よりも大きい場合、前記指定平均から前記半値半幅を減算した値とするとともに、前記全体平均が前記指定平均よりも小さい場合、前記指定平均から前記半値半幅を減算した値から、前記全体平均と前記指定平均との差分を減算した値とすることとすると、ムラとして検出した明るい領域および暗い領域を、人間が目視により検出したムラに適合させることができる。
上記した構成に加えて、前記全体統計情報は、前記表示箇所の全領域での各輝度値の平均値である全体平均と、前記表示箇所の全領域での各輝度値の標準偏差である全体標準偏差と、を有し、前記指定範囲は、前記全体平均に前記全体標準偏差を加算した値と、前記全体平均から全体標準偏差を減算した値と、の間とすることとすると、表示箇所の全体平均（輝度値）から大きく外れてはいない信頼性の高い各輝度値（画素データ）をより適切に取り込めるように、指定範囲を求めることができ、ムラとして検出した明るい領域および暗い領域を人間が目視により検出したムラにより適切に適合させることができる。
上記した構成に加えて、前記指定統計情報は、前記指定範囲内の各輝度値の平均値である指定平均を有し、さらに、検出したムラのうちの算出対象とするムラにおける評価の基準となる輝度としての基準輝度を求め、前記基準輝度と前記指定平均とを用いてムラの程度を示す絶対的な数値を算出する工程を含むこととすると、人間が目視により検出したムラに適合する各ムラにおける各画素データ（その輝度値）に基づいて当該絶対的な数値を算出することができるので、ムラの程度としての絶対的な数値を適切に求めることができる。
上記した構成に加えて、前記基準輝度は、輝度値で見て算出対象とするムラの全画素数に対して所定の割合となる順番に位置する画素データの輝度値を仮基準輝度とし、算出対象とするムラを前記仮基準輝度でＡ群とＢ群とに区画し、前記Ｂ群における輝度値の範囲を前記Ａ群における輝度値の大きさであるＡ群輝度差と前記Ｂ群における輝度値の大きさであるＢ群輝度差との比で分割し、その分割点となる輝度値とすることとすると、ムラの程度を示す絶対的な数値の算出のための基準輝度を、算出対象とするムラにおける輝度値の分布の態様に適合させることができるので、より適切に当該絶対な数値を算出することができる。
上記した構成に加えて、ムラの程度を示す絶対的な数値は、前記基準輝度と前記指定平均との差分の絶対値を、算出対象とするムラの面積の逆数に基づく値で除算して算出することとすると、指定平均に対する算出対象とするムラにおける明るさの影響と、当該ムラの面積が人間の視覚に与える影響と、の双方のバランスを考慮したムラの程度を示す絶対的な数値を算出することができ、見た目の感覚により適合させることができる。
上記した構成に加えて、さらに、算出したムラの程度を示す絶対的な数値を用いて、前記表示箇所において各ムラが全体に及ぼす影響の観点からの評価としての数値を算出する工程を含むこととすると、当該評価としての数値を適切に算出することができる。
上記した構成に加えて、さらに、前記表示箇所の各ムラにおけるムラの程度を示す絶対的な数値のうちの最も大きな値の所定の割合となる値よりもムラの程度を示す絶対的な数値が大きな値となるムラを全て選出し、その選出したムラの程度を示す絶対的な数値の平均値を用いて、前記表示箇所において各ムラが全体に及ぼす影響の観点からの評価としての数値を算出する工程を含むこととすると、当該絶対的な数値が最も大きなムラだけではなく、最も大きな絶対的な数値の所定の割合となる値よりも大きなムラの当該絶対的な数値を用いることから、より適切に当該評価としての数値を算出することができる。これは次のことによる。表示箇所の各ムラにおけるムラの程度を示す絶対的な数値の全ての平均値を用いた場合、算出した評価としての数値が絶対的な数値のうち小さな値の影響を受けたものとなる。すると、評価としての数値は、表示箇所におけるムラとして最も目に入り易いものの値を小さくしたものに基づくものとなってしまう。また、表示箇所の各ムラにおけるムラの程度を示す絶対的な数値のうち単に最も大きなものを用いた場合、その値に近いムラの程度を示す絶対的な数値を切り捨てたものに基づいて、評価としての数値を算出することとなる。すると、評価としての数値は、絶対的な数値が最も大きい絶対的な数値に近いものであるか否かに拘わらず、一律に考慮しないものに基づくものとなるので、曖昧さを有する人間の感覚とは異なるものとなってしまう。これに対して、上記した構成では、最も大きな値の所定の割合となる値のみを用いていることから、絶対的な数値のうち小さな値の影響を無くすことができ、表示箇所におけるムラとして最も目に入り易いものの値を小さくしたものとすることを抑制することができる。また、上記した構成では、最も大きな値のみではなく、その所定の割合となる値も併せて用いていることから、最も大きい絶対的な数値に近い絶対的な数値を併せて用いることができ、曖昧さを有する人間の感覚に近付けることができる。このため、上記した構成では、より適切に当該評価としての数値を算出することができる。
上記した構成に加えて、前記表示箇所において各ムラが全体に及ぼす影響の観点からの評価としての数値を算出するための式における定数は、前記表示箇所と等しい規格とされた複数の表示箇所をサンプルとして用意して、前記各サンプルにおける選出したムラの程度を示す絶対的な数値の平均値と目視評価値とに基づいて求めることとすると、算出した評価としての数値を、人間の目視による目視評価値と相関のある指標としての値とすることができ、実際に目視により決定した目視評価値に極めて近いものとすることができる。
上記した構成に加えて、前記表示箇所において各ムラが全体に及ぼす影響の観点からの評価としての数値を算出するための式を２つ設定し、用意した前記各サンプルの前記目視評価値における良品と不良品との境となる値である良否境界値に基づいて、前記表示箇所において各ムラが全体に及ぼす影響の観点からの評価としての数値を算出する式を使い分けることとすると、より適切に表示箇所において各ムラが全体に及ぼす影響の観点からの評価としての数値を算出することができる。
上記した構成に加えて、さらに、用意した前記各サンプルを前記良否境界値に基づいて求めた評価閾値により２つの群に分類する工程を含み、前記表示箇所において各ムラが全体に及ぼす影響の観点からの評価としての数値を算出するために設定した２つの式の一方は、一方の前記群に分類した前記各サンプルにおける選出したムラの程度を示す絶対的な数値の平均値と前記目視評価値とに基づいて求め、前記表示箇所において各ムラが全体に及ぼす影響の観点からの評価としての数値を算出するために設定した２つの式の他方は、他方の前記群に分類した前記各サンプルにおける選出したムラの程度を示す絶対的な数値の平均値と前記目視評価値とに基づいて求めることとすると、２つの式をより適切なものとすることができ、より適切に表示箇所において各ムラが全体に及ぼす影響の観点からの評価としての数値を算出することができる。
上記した構成に加えて、前記表示箇所の各ムラにおけるムラの程度を示す絶対的な数値のうちの最も大きな値の所定の割合となる値よりもムラの程度を示す絶対的な数値が大きな値となるムラを全て選出し、その選出したムラの程度を示す絶対的な数値の平均値に基づく値を求め、当該平均値に基づく値が前記評価閾値よりも大きい場合には前記一方の式を用いて、かつ当該平均値に基づく値が前記評価閾値よりも小さい場合には前記他方の式を用いて、前記表示箇所において各ムラが全体に及ぼす影響の観点からの評価としての数値を算出することとすると、設定した２つの式を適切に使い分けることができ、より適切に表示箇所において各ムラが全体に及ぼす影響の観点からの評価としての数値を算出することができる。
上記した構成に加えて、さらに、検出したムラのうちの算出対象とするムラにおけるムラ平均コントラストを用いて、ムラの程度を前記表示箇所内での評価として示す相対的な数値を算出する工程を含むこととすると、人間が目視により検出したムラに適合する各ムラにおける各画素データに基づいて当該相対的な数値を算出することができるので、ムラの程度としての相対的な数値を適切に求めることができる。
上記した構成に加えて、さらに、検出した各ムラが予め設定した重み付け領域内に位置する場合、前記重み付け領域内に位置する画素データの輝度値に対して適宜重み付けを行う工程を含むこととすると、測定対象とする表示箇所の仕様や特性や要求される態様に応じて、各ムラに関する測定結果としての数値を求めることができ、使い勝手を向上させることができる。
本発明に係る一例としてのムラ測定装置１０の構成を模式的に示す説明図である。 ムラ測定装置１０の制御機１２の再生成部１５における再生成処理の様子を示す説明図であり、（ａ）は表示箇所５１を含む範囲の輝度データＬｄを取得する様子を示し、（ｂ）は取得した表示箇所５１を含む範囲の輝度データＬｄを示し、（ｃ）は表示箇所５１が傾いていない状態となるように輝度データＬｄを回転するとともにその表示箇所５１に相当する箇所を切り抜いた様子を示し、（ｄ）は切り抜いた表示箇所５１に相当する箇所の輝度データＬｄを指定されたデータサイズ（評価用データＥｄ）に再生成する様子を示す。 評価部１６にて実行されるムラ測定制御処理（ムラ測定方法）を示すフローチャートである。 評価部１６にて実行されるムラ測定制御処理（ムラ測定方法）におけるムラ検出制御処理を示すフローチャートである。 評価用データＥｄにおける画素データの分布を示すグラフと、そのグラフ上に算出した指定範囲Ａａと、を示す説明図であり、そのグラフにおいて縦軸を画素データの個数で示すとともに横軸を各画素データにおける輝度値で示している。 評価用データＥｄにおける画素データの分布を示す図５と同様のグラフと、そのグラフ上に算出した平均Ａｖｅ２と、を示す説明図である。 指定範囲Ａａ内の各画素データにおける正規分布Ｎ（ｈ）を示す図５と同様のグラフと、そのグラフ上に算出した半値半幅ＨＷＨＭと、を示す説明図である。 指定範囲Ａａ内の各画素データにおける正規分布Ｎ（ｈ）を示す図５と同様のグラフと、そのグラフ上に求めた上側閾値ＴＨＢｒｉｇｈｔおよび下側閾値ＴＨＤａｒｋと、を示す説明図である。 評価用データＥｄにおいて各画素データを３つの種類に分類する様子を示す説明図であり、（ａ）は表示箇所５１を示す画像の状態の評価用データＥｄを示し、（ｂ）は各画素データが３つの種類に分類された状態の評価用データＥｄを示す。 評価用データＥｄにおいて、表示箇所５１に４つの明るい領域Ｂと３つの暗い領域Ｄとが設定された様子を示す説明図である。 評価部１６にて実行されるムラ測定制御処理（ムラ測定方法）における相対値算出制御処理を示すフローチャートである。 測定対象とする表示箇所（表示箇所５１）において単一の明るい領域Ｂと単一の暗い領域Ｄとを設定したものと仮定して基準輝度Ｌｂを求める様子を示す説明図であり、（ａ）は評価用データＥｄにおける画素データの分布を示す図５と同様のグラフを破線で示すとともに、明るい領域Ｂとなる全ての画素データとなる明画素群Ｄｂと、暗い領域Ｄとなる全ての画素データとなる暗画素群Ｄｄと、を示し、（ｂ）は（ａ）の明画素群Ｄｂを対象として仮基準輝度Ｌｉを基準としたＡ群およびＢ群と、その中における基準輝度Ｌｂと、の概念を示す。 評価部１６にて実行されるムラ測定制御処理（ムラ測定方法）における絶対値算出制御処理を示すフローチャートである。 評価部１６にて実行されるムラ測定制御処理（ムラ測定方法）における評価値算出制御処理を示すフローチャートである。 評価部１６にて実行されるムラ測定制御処理（ムラ測定方法）の評価値算出制御処理において用いる式（１０）における係数Ａおよび係数Ｂの設定の方法を示すフローチャートである。 係数Ａおよび係数Ｂを設定するための各サンプルＣｎにおける常用対数Ｌｎと目視評価値Ｅｗとを示す表である。 各サンプルＣｎが分散している様子を示すグラフであり、縦軸を目視評価値Ｅｗで示すとともに横軸を常用対数Ｌｎで示している。 重み付け制御処理において、各境界線Ｂｌ１、各境界線Ｂｌ２および各境界線Ｂｌ３により表示箇所５１に設定された重み付け領域ＡＷを示す説明図である。 図１８に示す線分Ｌｓ上における重み値Ｗｅｉｇｈｔの変化の様子を示すグラフであり、縦軸を振幅倍率Ｒ（％）で示すとともに、横軸を線分Ｌｓ上における位置で示している。 評価部１６にて実行されるムラ測定制御処理（ムラ測定方法）の重み付け制御処理を示すフローチャートである。 実施例２の評価部１６にて実行されるムラ測定制御処理（ムラ測定方法）の評価値算出制御処理において用いる式（１２）および式（１３）における係数Ａ１、係数Ｂ１、係数Ａ２および係数Ｂ２の設定の方法を示すフローチャートである。 各サンプルＣｎが分散している様子を示す図１７と同様のグラフにおいて、良否境界値Ｂｖと評価閾値ＴＨｉとＯＫ群とＮＧ群との関係性を示す説明図である。 各サンプルＣｎが分散している様子を示す図１７と同様のグラフにおいて、ＯＫ群に分類された各サンプルＣｎと直線式（Ｅｗ＝Ａ１×Ｌｎ＋Ｂ１）との関係性を示す説明図である。 各サンプルＣｎが分散している様子を示す図１７と同様のグラフにおいて、ＮＧ群に分類された各サンプルＣｎと直線式（Ｅｗ＝Ａ２×Ｌｎ＋Ｂ２）との関係性を示す説明図である。 実施例２の評価部１６にて実行されるムラ測定制御処理（ムラ測定方法）における評価値算出制御処理を示すフローチャートである。 測定対象とする表示装置の表示箇所の他の例としての表示装置６０を示す説明図である。
以下に、本願発明に係るムラ測定方法の発明の実施の形態、およびそれを用いるムラ測定装置の発明の実施の形態について図面を参照しつつ説明する。
本発明に係るムラ測定方法の一実施例としての実施例１のムラ測定方法、およびそのムラ測定方法を用いる一実施例としての実施例１のムラ測定装置１０を、図１から図２０を用いて説明する。ムラ測定装置１０は、図１に示すように、光源を用いて形成されて均一的な明るさでの表示が求められる面状の表示箇所を有する表示装置（実施例１では表示装置５０の表示箇所５１（図２等参照））において、その表示箇所のムラを測定することにより、表示箇所（表示装置）のムラに関する検査を可能とするものである。そのムラとは、表示箇所（表示箇所５１）を視認した者が認識する輝度等の不均一性を言う。このため、ムラは、輝度の不均一性に対するコントラスト差や面積比等の要因に、人間の視覚特性が大きく影響することで認識されるものと考えられる。このことから、ムラが生じているか否かの判断や、ムラが生じていた場合に当該ムラがどの程度であるのかの判断は、検査する人間によって変化するものであり、また同一人物であっても検査した日の体調や精神面等の影響によって変化するものであり、それらの判断基準にバラつきが生じてしまう。このことを鑑みて、ムラ測定装置１０は、表示装置における表示箇所にムラが生じているか否かと、ムラが生じていた場合に当該ムラの程度と、の測定を設定した判断基準に基づいて行うものであり、それぞれの測定結果としての数値を算出する。
その面状の表示箇所を有する表示装置としては、光源を用いて形成されているものであればよく、例えば、ＦＰＤ（フラットパネルディスプレイ）や、プロジェクタにより投影されたスクリーンや、ＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ−Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）や、ＯＬＥＤ（Ｏｒｇａｎｉｃ Ｌｉｇｈｔ−Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）や、自動車のインストルメントパネル等があげられる。なお、その表示箇所おいて均一的な明るさでの表示が求められるとは、全領域において均一的な明るさでの表示が求められるものであってもよく、複数の領域に分けられるとともに領域毎に均一的な明るさでの表示が求められるものであってもよい。実施例１が測定対象とする表示装置５０は、図１および図２に示すように、ＦＰＤとされている。このため、実施例１の表示装置５０では、そこにおける表示画面が面状の表示箇所５１となる。そして、ムラ測定装置１０は、その表示箇所５１における複数の点（箇所）の輝度を一度に計測する所謂面計測を行うものである。
ムラ測定装置１０は、面測定機１１と制御機１２とを備える。その面測定機１１は、測定対象としての表示装置５０の表示箇所５１の輝度データＬｄ（図２参照）を取得する。面測定機１１は、制御機１２（その後述するデータ取得部１４）に接続されており、取得した輝度データＬｄを制御機１２（データ取得部１４）へと出力する。面測定機１１は、実施例１では、任意の箇所の画像を撮影することのできる撮像装置（カメラ）であり、その撮影対象とする範囲の調整が可能とされている。そして、面測定機１１は、調整された範囲の画像を撮影することにより、当該範囲内の画像を面状の輝度データＬｄ（画像データ）として出力する。その輝度データＬｄは、面測定機１１が内蔵するＣＣＤ等の撮像素子の画素（有効画素数）のそれぞれにおける輝度値を示す画素データの集まりで構成されており、各画素データが高い分解能で輝度値を示すものとされている。このため、ムラ測定装置１０では、表示装置５０における表示箇所５１となる平坦な画面を撮影対象とする範囲内に位置させるべく調整することにより、表示箇所５１を含む範囲の面状で高い分解能の輝度データＬｄを取得する。その面測定機１１には、制御機１２が接続されており、そこで取得した輝度データＬｄを制御機１２（後述するデータ取得部１４）へと出力することが可能とされている。
その制御機１２は、面測定機１１から入力された輝度データＬｄに基づいて、表示箇所５１におけるムラを検出するとともに、その検出した各ムラに関する測定結果としての数値（後述する相対値Ｓｅｍｕ、絶対値ＭＶおよび評価値ＭＩ）を算出する。また、制御機１２は、面測定機１１における動作を制御する。その制御機１２は、制御部１３とデータ取得部１４と再生成部１５と評価部１６と操作部１７と表示部１８とメモリ部１９とを有する。この制御機１２は、実施例１では、メモリ部１９に専用のプログラムを記憶させたＰＣ（パーソナルコンピュータ）で形成されており、データ取得部１４と再生成部１５と評価部１６とがプログラムにより構成されている。なお。制御機１２は、ムラ測定装置１０の専用の機器として設計されているものであってもよく、そこにおいてデータ取得部１４と再生成部１５と評価部１６とが電子回路により専用に構成されているものであってもよく、実施例１の構成に限定されるものではない。また、面測定機１１と制御機１２とは、一体的な構成とされている、すなわち単一の機器として形成されているものであってもよく、実施例１の構成に限定されるものではない。さらに、専用のプログラムは、制御部１３の後述する記憶部１３ａに記憶されるものであってもよい。
その制御部１３は、操作部１７に為された操作に基づく駆動処理や、データ取得部１４における面測定機１１からの輝度データＬｄ（図２参照）の取得処理や、再生成部１５における評価用データＥｄ（図２参照）の再生成処理や、評価部１６における面測定機１１からの輝度データＬｄに基づくムラ測定制御処理（図３のフローチャート参照）や、表示部１８の駆動の制御処理等を、メモリ部１９もしくは内蔵する記憶部１３ａに記憶されたプログラムにより統括的に行う。制御部１３は、ムラ測定制御処理により求めた測定結果等を表示部１８に適宜表示させる。操作部１７、表示部１８およびメモリ部１９には、図示は略すが制御部１３を介して電力が供給され、それぞれの動作の実行が可能とされている。制御部１３は、操作部１７への操作に基づいて、あるいはメモリ部１９（記憶部１３ａ）に記憶されたプログラムに従って、上述した各動作（制御）を適宜実行する。
データ取得部１４は、測定の対象としての表示装置５０の表示箇所５１の輝度データＬｄ（図２参照）を取得する。このデータ取得部１４は、面測定機１１に接続されており、その面測定機１１から出力される輝度データＬｄを直接読み込むことが可能とされている。データ取得部１４は、再生成部１５に接続されており、読み込んだ輝度データＬｄを再生成部１５に伝送する。また、データ取得部１４は、読み込んだ輝度データＬｄを、制御部１３を介してメモリ部１９に記憶（保存）させることが可能とされている。
その再生成部１５は、データ取得部１４から伝送された面状の輝度データＬｄ（図２参照）あるいはメモリ部１９に格納された面状の輝度データＬｄから、評価用データＥｄ（図２参照）を再生成する再生成処理を行う。この再生成処理について図１および表示装置５０の表示箇所５１を測定対象とした一場面を示す図２を用いて説明する。その図２に示す例では、理解容易のために、撮影対象とする範囲（図２（ａ）の一点鎖線参照）を、表示装置５０（その表示箇所５１）に対して傾いた状態であることを強調して示している。図２（ａ）に示すように、面測定機１１で、表示装置５０における表示箇所５１（平坦な画面）を撮影対象とする範囲（一点鎖線参照）内に位置させて撮影することにより、その表示箇所５１を含む範囲の面状で高い分解能の輝度データＬｄを取得したものとする。このとき、測定体操とする表示箇所５１を撮影対象とする範囲における周辺部にあまり近接させない、換言すると撮影対象とする範囲内において表示箇所５１の周辺にある程度の隙間を生じさせるように当該表示箇所５１を撮影することが望ましい。これは、以下のことによる。面測定機１１では、撮影対象とする範囲における周辺部にディストーション等の影響が生じてしまうことから、補正処理によりその影響を打ち消している。その補正処理は、適切に設定されているものではあるが、周辺部にあまり近接させない方が当該補正処理の影響すなわちディストーション等の影響を小さなものとすることができるので、より適切な輝度データＬｄを取得できる。また、面測定機１１が内蔵する撮像素子では、周辺部に位置する受光素子からの出力信号（各画素における輝度値を示す画素データ）の信頼性が、それらの内側に位置する受光素子からの出力信号の信頼性よりも低い。これは、面測定機１１の撮像素子では、周辺部に位置する受光素子における感度の精度が、それらの内側に位置する受光素子における感度の精度よりも低いこと等に起因するものと考えられる。このため、周辺部にあまり近接させない方が、信頼性の高い各受光素子からの出力信号を用いることができるので、より適切な輝度データＬｄを取得できる。
すると、輝度データＬｄでは、図２（ｂ）に示すように、表示箇所５１全体を含みつつその表示箇所５１（表示装置５０）が傾いた状態となる。このままでは、輝度データＬｄには、表示箇所５１の他に表示装置５０におけるフレーム箇所や表示装置５０以外の箇所（背景等）が含まれているとともに表示箇所５１が傾いており、ムラの検出等を行うムラ測定制御処理（図３のフローチャート参照）を行うことが容易ではない。このため、再生成部１５は、ムラ測定制御処理を行うことを容易なものとすべく、測定対象となる表示箇所５１が傾いていない状態となるように輝度データＬｄを適宜回転させる（図２（ｃ）参照）。また、再生成部１５は、輝度データＬｄのうち、測定対象となる表示箇所５１に相当する箇所のみを切り抜く（所謂トリミングする）（図２（ｃ）参照）。なお、この図２（ｃ）では、輝度データＬｄのうち、切り抜かれた表示箇所５１に相当する箇所を実線で示すとともに、そこを除く箇所を二点鎖線で示している。その後、再生成部１５は、切り抜いた表示箇所５１に相当する箇所の輝度データＬｄを、指定されたデータサイズに再生成する（図２（ｄ）参照）。なお、この図２（ｄ）では、理解容易のために、輝度データＬｄにおける全体を表示箇所５１に相当する箇所の輝度データＬｄで埋めたものとして示しているが、指定されたデータサイズとするものであればよい。このため、再生成された表示箇所５１に相当する箇所の輝度データＬｄは、指定されたデータサイズの個数（Ｎ個とする）の画素データの集まりで構成されている。このように指定されたデータサイズに再生成した表示箇所５１に相当する箇所の輝度データＬｄが評価用データＥｄとなる。このため、上記した各動作が再生成部１５における再生成処理となる。この再生成部１５は、図１に示すように、評価部１６に接続されており、再生成した評価用データＥｄを評価部１６に伝送する。
なお、この再生成処理では、撮影対象とする範囲の内方に表示箇所５１全体を位置させつつその周辺箇所も当該範囲内に位置させるものとしているので、表示箇所５１に相当する箇所の評価用データＥｄの再生成のための動作を容易なものとしつつ適切な評価用データＥｄの取得を可能とすることができる。これは、撮影対象とする範囲を表示箇所５１全体に一致させた場合、上述したようにディストーション等の影響が大きくなってその補正処理の影響が大きくなることや、信頼性の低い各受光素子からの出力信号も用いることによる。また、周辺箇所も含めて表示箇所５１全体が当該範囲の内方に位置するための面測定機１１での調整は、撮影対象とする範囲を表示箇所５１全体に一致させることに比較して遥かに容易であることから、輝度データＬｄの取得のための作業も極めて容易なものとすることができ、表示箇所５１の測定のための作業を極めて容易なものとすることができる。
その評価部１６は、測定対象（表示箇所５１）の検査のために、再生成部１５から伝送された評価用データＥｄを用いて、その測定対象におけるムラを検出するとともに、その検出した各ムラに関する測定結果としての数値（後述する相対値Ｓｅｍｕ、絶対値ＭＶおよび評価値ＭＩ）を算出するムラ測定制御処理（図３のフローチャート参照）を行う。そのムラ測定制御処理については、後に詳細に説明する。
操作部１７は、制御機１２における各種の動作を実行させるための操作を行う箇所であり、測定対象におけるムラの測定（検査）のための動作を実行させるための操作や、面測定機１１により表示箇所５１の輝度データＬｄを取得するための操作を行うことが可能とされている。この操作部１７は、実施例１では、制御機１２がＰＣで形成されていることから、図示は略すがＰＣに接続されたキーボードや、マウス等のポインティングデバイスで構成されている。なお、操作部１７は、表示部１８をタッチパネルの機能を搭載するものとして、その表示部１８により構成するものであってもよい。
表示部１８は、液晶ディスプレイで形成されており、制御部１３の制御下で、測定対象（表示箇所５１）におけるムラの検査のための画面や、面測定機１１で取得した輝度データＬｄや、再生成部１５で生成した評価用データＥｄや、ムラ測定制御処理により求めた測定結果等を表示する。その測定結果等とは、後述する各画素データが３つの種類に分類された評価用データＥｄ（図９（ｂ）参照）や、後述する明るい領域Ｂおよび暗い領域Ｄが設定された評価用データＥｄ（図１０参照）や、各ムラに関する測定結果としての数値（後述する相対値Ｓｅｍｕ、絶対値ＭＶおよび評価値ＭＩ）である。
メモリ部１９は、制御部１３の制御下で、各種データやプログラムを記憶する。そのメモリ部１９は、実施例１では、制御機１２（ＰＣ）を面測定機１１と協働してムラ測定装置１０を構成させるための専用のプログラムを記憶（保存）するとともに、面測定機１１から出力されてデータ取得部１４が読み込んだ輝度データＬｄを適宜記憶（保存）する。
次に、評価部１６において実行される、本発明に係るムラ測定方法の一実施例としての実施例１のムラ測定方法を実行するムラ測定制御処理について、図３から図２０を用いて説明する。その図３は、実施例１における評価部１６にて実行されるムラ測定制御処理（ムラ測定方法）を示すフローチャートである。以下、図３のフローチャートの各ステップ（各工程）について説明する。このムラ測定制御処理（ムラ測定方法）は、再生成部１５から評価用データＥｄが入力されることにより開始される。
ステップＳ１では、ムラ検出制御処理を行って、ステップＳ２へ進む。このステップＳ１では、再生成部１５からの評価用データＥｄを用いて表示箇所５１におけるムラを検出するムラ検出制御処理（図４のフローチャート参照）を行う。このムラ検出制御処理については、後に詳細に説明する。
ステップＳ２では、ステップＳ１でのムラ検出制御処理に続き、重み付け制御処理を実行するか否かを判断し、Ｙｅｓの場合はステップＳ３へ進み、Ｎｏの場合はステップＳ４へ進む。このステップＳ２では、後述する重み付け制御処理を行う旨の設定が為されているか否かを判断することで、重み付け制御処理を実行するか否かを判断する。ステップＳ２では、実施例１では、操作部１７に為された操作に基づいて、制御部１３の制御下で重み付け制御処理を行う旨の設定がされているか否かを判断する。実施例１では、その操作部１７により重み付け制御処理を行う旨の設定が為される際、後述する振幅倍率Ｒや、重み付けによる増大あるいは減少の方向性が、併せて設定される。
ステップＳ３では、ステップＳ２での重み付け制御処理を実行するとの判断に続き、重み付け制御処理を行って、ステップＳ４へ進む。このステップＳ３では、ステップＳ１のムラ検出制御処理で検出した各ムラ（後述する明るい領域Ｂおよび暗い領域Ｄ（図１０参照））における各画素データの輝度値に対して、測定対象とする表示箇所５１における位置に応じて適宜重み付けを行う重み付け制御処理（図２０のフローチャート参照）を行う。この重み付け制御処理については、後に詳細に説明する。
ステップＳ４では、ステップＳ３での重み付け制御処理、あるいは、ステップＳ２での重み付け制御処理を実行しないとの判断に続き、相対値算出制御処理を行って、ステップＳ５へ進む。このステップＳ４では、ステップＳ１のムラ検出制御処理で検出した各ムラ、あるいは、重み付け制御処理が施された当該各ムラに対して、ムラの程度を相対的な数値で示す相対値Ｓｅｍｕを算出する相対値算出制御処理（図１１のフローチャート参照）を行う。この相対値算出制御処理については、後に詳細に説明する。
ステップＳ５では、ステップＳ４での相対値算出制御処理に続き、絶対値算出制御処理を行って、ステップＳ６へ進む。このステップＳ５では、ステップＳ１のムラ検出制御処理で検出した各ムラ、あるいは、重み付け制御処理が施された当該各ムラに対して、ムラの程度を絶対的な数値で示す絶対値ＭＶを算出する絶対値算出制御処理（図１３のフローチャート参照）を行う。この絶対値算出制御処理については、後に詳細に説明する。
ステップＳ６では、ステップＳ５での絶対値算出制御処理に続き、評価値算出制御処理を行って、ムラ測定制御処理（ムラ測定方法）を終了する。このステップＳ６では、ステップＳ５の絶対値算出制御処理で算出した絶対値ＭＶを用いて、ムラ検出制御処理で検出した各ムラを有する測定対象（表示箇所５１）の評価を数値で示す評価値ＭＩを算出する評価値算出制御処理（図１４のフローチャート参照）を行う。この評価値算出制御処理については、後に詳細に説明する。
なお、上記したムラ測定制御処理（ムラ測定方法（図３のフローチャート））では、相対値算出制御処理（ステップＳ４）の後に絶対値算出制御処理（ステップＳ５）を行うものとしているが、絶対値算出制御処理を相対値算出制御処理の前に行うものとしてもよく、絶対値算出制御処理と相対値算出制御処理とを同時に行うものとしてもよく、実施例１の構成に限定されるものではない。
次に、上述したムラ測定制御処理（ムラ測定方法（図３のフローチャート））におけるムラ検出制御処理（ステップＳ１）について説明する。そのムラ検出制御処理では、測定対象（表示箇所５１）の全領域での各輝度値から当該測定対象の全領域における統計的な情報である全体統計情報を算出し、その全体統計情報から輝度値で見た指定範囲Ａａ（図５等参照）を算出する。また、ムラ検出制御処理では、指定範囲Ａａ内の各輝度値から当該指定範囲Ａａにおける統計的な情報である指定統計情報を算出し、その指定統計情報から輝度値で見た２つの閾値を算出する。そして、ムラ検出制御処理では、算出した２つの閾値を用いて、明るい領域Ｂと暗い領域Ｄとそれらの中間領域Ｍとの３種類の領域を設定して（図１０参照）、各明るい領域Ｂおよび各暗い領域Ｄをムラとして検出する。以下では、ムラ検出制御処理の詳細について説明する。
図４は、実施例１における評価部１６にて実行されるムラ検出制御処理を示すフローチャートである。以下、図４のフローチャートの各ステップ（各工程）について説明する。このムラ検出制御処理は、再生成部１５から評価用データＥｄが入力されることにより開始される。
ステップＳ１１では、評価用データＥｄから全体統計情報を算出して、ステップＳ１２へ進む。このステップＳ１１では、評価用データＥｄにおける全ての画素データ（それが示す輝度値）を用いて、全体統計情報としての平均Ａｖｅ１（全体平均）と分散σ１ ２（全体分散）と標準偏差σ１（全体標準偏差）とを求める。ここで、評価用データＥｄにおける全ての画素データを用いることは、測定対象とする表示箇所５１における全て（指定されたデータサイズの個数（Ｎ個））の画素データを対象としていることとなる。このため、ステップＳ１１では、測定対象とする表示箇所５１の全領域における輝度値の統計的な情報である全体統計情報（Ａｖｅ１、σ１ ２、σ１）を算出していることとなる。その平均Ａｖｅ１と分散σ１ ２とは、評価用データＥｄを構成するＮ個の画素データ（輝度値）をｘｋ（ｋは最大値をＮとする０（ゼロ）を除く自然数）とすると、式（１）で求めることができる。なお、標準偏差σ１は、分散σ１ ２の平方根となる。
ステップＳ１２では、ステップＳ１１での評価用データＥｄの各画素データから全体統計情報を算出することに続き、指定範囲Ａａを求めて、ステップＳ１３へ進む。このステップＳ１２では、ステップＳ１１で算出した平均Ａｖｅ１と標準偏差σ１とを用いて、指定上限値ａ１と指定下限値ａ２（図５参照）とを、式（２）により算出する。

ａ１＝Ａｖｅ１＋σ１
ａ２＝Ａｖｅ１−σ１ ・・・・（２）
そして、ステップＳ１２では、評価用データＥｄのＮ個の画素データ（輝度値）のうち、輝度値で見た指定上限値ａ１と指定下限値ａ２との間を指定範囲Ａａ（図５参照）とする。このため、評価用データＥｄのＮ個の画素データのうち、輝度値が指定上限値ａ１よりも小さくかつ指定下限値ａ２とよりも大きな値となるものが、指定範囲Ａａの内方に存在するものとなる。その指定範囲Ａａの内方に存在する画素データの個数をＭ個とする。
ステップＳ１３では、ステップＳ１２での指定範囲Ａａを求めることに続き、指定範囲Ａａ内の各画素データから指定統計情報を算出して、ステップＳ１４へ進む。このステップＳ１３では、評価用データＥｄのうち指定範囲Ａａ内に存在する画素データ（それが示す輝度値）を用いて、指定統計情報としての平均Ａｖｅ２（指定平均（図６参照））と分散σ２ ２（指定分散）と標準偏差σ２（指定標準偏差）とを求める。ここで、評価用データＥｄのうち指定範囲Ａａ内に存在する画素データを用いることは、測定対象とする表示箇所５１において、平均Ａｖｅ１から大きく外れてはいない信頼性の高い各画素データ（（Ｍ個））を対象とすることとなる。このため、ステップＳ１３では、評価用データＥｄのうち信頼性の高いＭ個の画素データに基づいて輝度値の統計的な情報である指定統計情報（Ａｖｅ２、σ２ ２、σ２）を求めていることとなる。その平均Ａｖｅ２と分散σ２ ２とは、評価用データＥｄを構成するＭ個の画素データ（輝度値）をｘｈ（ｈは、最大値をＭとする０（ゼロ）を除く自然数）とすると、式（３）で求めることができる。なお、標準偏差σ２は、分散σ２ ２の平方根となる。
ステップＳ１４では、ステップＳ１３での指定範囲Ａａ内の各画素データから指定統計情報を算出することに続き、指定範囲Ａａ内の正規分布Ｎ（ｈ）を求めて、ステップＳ１５へ進む。このステップＳ１４では、ステップＳ１３で算出した平均Ａｖｅ２と標準偏差σ２とを用いて、指定範囲Ａａ内の各画素データにおける正規分布Ｎ（ｈ）（図７参照）を式（４）により算出する。
ステップＳ１５では、ステップＳ１４での指定範囲Ａａ内の正規分布Ｎ（ｈ）を求めることに続き、半値半幅ＨＷＨＭを求めて、ステップＳ１６へ進む。このステップＳ１５では、ステップＳ１４で算出した正規分布Ｎ（ｈ）における半値半幅ＨＷＨＭ（図７参照）を、ステップＳ１３で求めた標準偏差σ２を用いて、式（５）により算出する。
ＨＷＨＭ≒１．１７７４１０×σ２ ・・・・（５）
ステップＳ１６では、ステップＳ１５での半値半幅ＨＷＨＭを求めることに続き、上側閾値ＴＨＢｒｉｇｈｔと下側閾値ＴＨＤａｒｋとを求めて、ステップＳ１７へ進む。このステップＳ１６では、基本的にステップＳ１３で算出した平均Ａｖｅ２（その輝度値）を基準として、ステップＳ１５で求めた半値半幅ＨＷＨＭ（その輝度値）だけ変化した値を上側閾値ＴＨＢｒｉｇｈｔまたは下側閾値ＴＨＤａｒｋとする。換言すると、ステップＳ１６では、基本的に平均Ａｖｅ２（その輝度値）を中心として、明るい側と暗い側との両側に半値半幅ＨＷＨＭ（その輝度値）の範囲を設定し、その範囲の区切りとなる箇所を上側閾値ＴＨＢｒｉｇｈｔまたは下側閾値ＴＨＤａｒｋとする。また、ステップＳ１６では、ステップＳ１１で算出した平均Ａｖｅ１（輝度値）とステップＳ１３で算出した平均Ａｖｅ２（輝度値）との差分ΔＡｖｅ（輝度値）が正の値であるか負の値であるかに応じて、その差分ΔＡｖｅを上側閾値ＴＨＢｒｉｇｈｔまたは下側閾値ＴＨＤａｒｋの設定に用いる。詳細には、ΔＡｖｅ＞０である場合（図８参照）、換言すると平均Ａｖｅ１が平均Ａｖｅ２よりも大きい場合、上側閾値ＴＨＢｒｉｇｈｔ側に差分ΔＡｖｅを加算する。すなわち、ΔＡｖｅ＞０である場合、基準とする平均Ａｖｅ２が全体の平均Ａｖｅ１よりも小さくなる方向へと変化しているので、その変化分だけ上側閾値ＴＨＢｒｉｇｈｔを増加させる（広げる）。また、ΔＡｖｅ＜０である場合、換言すると平均Ａｖｅ１が平均Ａｖｅ２よりも小さい場合、下側閾値ＴＨＤａｒｋ側に差分ΔＡｖｅを加算（負の値であるから実質的に減算）する。すなわち、ΔＡｖｅ＜０である場合、基準とする平均Ａｖｅ２が全体の平均Ａｖｅ１よりも大きくなる方向へと変化しているので、その変化分だけ下側閾値ＴＨＤａｒｋを減少させる（広げる）。なお、Ａｖｅ＝０である場合は、何れに加算しても影響を及ぼさないので、除外している。このように、上側閾値ＴＨＢｒｉｇｈｔと下側閾値ＴＨＤａｒｋと（図８参照）は、式（６）により算出する。

ΔＡｖｅ＞０である場合
ＴＨＢｒｉｇｈｔ＝Ａｖｅ２＋ＨＷＨＭ＋ΔＡｖｅ
ＴＨＤａｒｋ＝Ａｖｅ２−ＨＷＨＭ
ΔＡｖｅ＜０である場合 ・・・（６）
ＴＨＢｒｉｇｈｔ＝Ａｖｅ２＋ＨＷＨＭ
ＴＨＤａｒｋ＝Ａｖｅ２−ＨＷＨＭ＋ΔＡｖｅ
但し、ΔＡｖｅ＝Ａｖｅ１−Ａｖｅ２
ステップＳ１７では、ステップＳ１６での上側閾値ＴＨＢｒｉｇｈｔと下側閾値ＴＨＤａｒｋとを求めることに続き、その上側閾値ＴＨＢｒｉｇｈｔおよび下側閾値ＴＨＤａｒｋを用いて評価用データＥｄの各画素データを３つの種類に分類して、ステップＳ１８へ進む。このステップＳ１７では、評価用データＥｄの全て（Ｎ個）の画素データのうち、上側閾値ＴＨＢｒｉｇｈｔよりも大きな輝度値であるものを明るい画素（図９（ｂ）の符号Ｂ´参照）に分類し、下側閾値ＴＨＤａｒｋよりも小さな輝度値であるものを暗い画素（図９（ｂ）の符号Ｄ´参照）に分類する。そして、ステップＳ１７では、評価用データＥｄの全ての画素データのうち、明るい画素にも暗い画素にも分類しなかった残りの全ての画素データを中間画素とする（図９（ｂ）の符号Ｍ´参照）。
ステップＳ１８では、ステップＳ１７での上側閾値ＴＨＢｒｉｇｈｔと下側閾値ＴＨＤａｒｋとを用いて評価用データＥｄの各画素データを３つの種類に分類することに続き、明るい領域Ｂおよび暗い領域Ｄを設定して、このムラ検出制御処理を終了する。このステップＳ１８では、ステップＳ１７で明るい画素に分類した画素データ（図９（ｂ）の符号Ｂ´参照）のうち、互いに隣り合うものを組み合わせて単一の領域を構成するもの（単一の塊）として取り扱う。ステップＳ１８では、実施例１では、評価用データＥｄのうちのいずれか１つの明るい画素（その画素データ）に注目し、その注目した画素に隣接する画素（その画素データ）が、ステップＳ１７で明るい画素に分類されたものであるか否かを判断し、明るい画素である場合には同様に当該画素に隣接する画素が明るい画素に分類されたものであるか否かを判断する、ということ繰り返す、いわゆるＢｌｏｂ処理を行うことにより上記した動作を実行する。その注目した画素に隣接する画素は、例えば、各画素が等しい矩形が行列状（縦横のそれぞれに並列して並べられている）とされている場合においては、表示箇所（表示箇所５１）における外縁部を除くと縦横に４個および斜めに４個の合計８個存在する。ステップＳ１８では、ステップＳ１７で分類した暗い画素（図９（ｂ）の符号Ｄ´参照）についても同様の処理を行う。これにより、ステップＳ１８では、評価用データＥｄに明るい画素が存在する場合には少なくとも１つの明るい領域Ｂを設定することとなり、評価用データＥｄに明るい画素が存在する場合には少なくとも１つの暗い領域Ｄを設定することとなる。このため、ステップＳ１８では、測定対象とする表示箇所５１における明るい領域Ｂおよび暗い領域Ｄ（それぞれゼロの場合も複数の場合もあり）を設定する（図１０参照）。このことから、測定対象とする表示箇所５１では、明るい領域Ｂと暗い領域Ｄとのいずれにも設定されなかった残りの領域が中間領域Ｍとなる（図１０参照）。なお、この図１０に示す例では、後述するように、４つの明るい領域Ｂと３つの暗い領域Ｄとが設定されている。
これにより、ムラ検出制御処理では、測定対象とする表示箇所５１における明るい領域Ｂおよび暗い領域Ｄ（それぞれゼロの場合も複数の場合もあり）を設定することができる。この明るい領域Ｂおよび暗い領域Ｄは、ステップＳ１６で求めた上側閾値ＴＨＢｒｉｇｈｔよりも明るい画素、もしくはステップＳ１６で求めた下側閾値ＴＨＤａｒｋよりも暗い画素であることから、測定対象とする表示箇所５１においてムラが生じている領域となる。このため、ムラ検出制御処理では、明るい領域Ｂおよび暗い領域Ｄを、ムラとして検出することとなる。
次に、ムラ測定制御処理（ムラ測定方法（図３のフローチャート））における相対値算出制御処理（ステップＳ４）について説明する。その相対値算出制御処理は、ムラ検出制御処理で検出した各ムラ（明るい領域Ｂおよび暗い領域Ｄ）に対して、それぞれのムラの程度を相対的な数値で示す相対値Ｓｅｍｕを算出する。なお、相対値算出制御処理は、上述したようにムラ測定制御処理（ムラ測定方法）において重み付け制御処理を実行する場合には、ムラ検出制御処理で検出されて適宜重み付け制御処理が施された各ムラ（明るい領域Ｂおよび暗い領域Ｄ）に対してそれぞれ相対値Ｓｅｍｕを算出する。その相対値Ｓｅｍｕは、ＳＥＭＩ Ｄ３１−１１０２（ＦＰＤ画質検査における輝度ムラの計量単位（Ｓｅｍｕ））で定義されている規格値である。相対値算出制御処理では、先ず、次のようにＣｘとＳｘとを求める。
Ｃｘは、算出対象とするムラ（各明るい領域Ｂまたは各暗い領域Ｄのいずれか１つ）におけるムラ平均コントラスト（背景の輝度値を１００％とした場合の当該ムラの輝度値との差分を単位％で示したもの）である。また、Ｓｘは、算出対象とするムラ（各明るい領域Ｂまたは各暗い領域Ｄのいずれか１つ）の面積（ｍｍ２）である。そして、相対値算出制御処理では、そのムラ平均コントラストＣｘと面積Ｓｘとを用いて、式（７）により測定対象とする表示箇所５１の対象とするムラの相対値Ｓｅｍｕを算出する。

このように実施例１における評価部１６にて実行される相対値算出制御処理を、図１１のフローチャートに示す。以下、図１１のフローチャートの各ステップ（各工程）について説明する。その図１１は、実施例１における評価部１６にて実行されるムラ測定制御処理（ムラ測定方法）における相対値算出制御処理を示すフローチャートである。この相対値算出制御処理は、ムラ検出制御処理で検出された明るい領域Ｂおよび暗い領域Ｄ（あるいはそこに適宜重み付け制御処理が施されたもの）に対して相対値Ｓｅｍｕを算出するものであることから、図３のフローチャートに示すように、基本的に図４に示すムラ検出制御処理が終了した後に開始される。
ステップＳ２１では、相対値算出制御処理の開始、あるいはステップＳ２４での全てのムラを算出対象としていないとの判断に続き、算出対象とするムラ（各明るい領域Ｂまたは各暗い領域Ｄのいずれか１つ）を決定して、ステップＳ２２へ進む。このステップＳ２１では、ムラ検出制御処理で検出された各ムラ（各明るい領域Ｂまたは各暗い領域Ｄ）のうち、未だ算出対象とされていないものの中からいずれか１つを選定して、算出対象を決定する。すなわち、相対値算出制御処理を開始した直後にあっては、ムラ検出制御処理で検出された全てのムラの中からいずれか１つを選定し、ステップＳ２４を経由した後にあっては、ムラ検出制御処理で検出された全てのムラのうち既に算出対象とされたものを除いた中からいずれか１つを選定する。
ステップＳ２２では、ステップＳ２１での算出対象とするムラの決定に続き、ムラ平均コントラストＣｘと面積Ｓｘとを求めて、ステップＳ２３へ進む。このステップＳ２２では、ステップＳ２１で決定した算出対象とするムラ（各明るい領域Ｂまたは各暗い領域Ｄのいずれか１つ）におけるムラ平均コントラストＣｘを求める。また、ステップＳ２２では、ステップＳ２１で決定した算出対象とするムラの面積（ｍｍ２）Ｓｘを求める。
ステップＳ２３では、ステップＳ２２でのムラ平均コントラストＣｘと面積Ｓｘとを求めることに続き、相対値Ｓｅｍｕを算出して、ステップＳ２４へ進む。このステップＳ２３では、算出対象とするムラのムラ平均コントラストＣｘと面積Ｓｘとを用いて、上述したように式（７）により測定対象とする表示箇所５１の算出対象とするムラの相対値Ｓｅｍｕを算出する。
ステップＳ２４では、ステップＳ２３での相対値Ｓｅｍｕの算出に続き、全てのムラを算出対象としたか否かを判断し、Ｙｅｓの場合は相対値算出制御処理を終了し、Ｎｏの場合はステップＳ２１に戻る。このステップＳ２４では、ムラ検出制御処理で検出された全てのムラを算出対象としたか否か、すなわち全てのムラの相対値Ｓｅｍｕを算出したか否かを判断する。
これにより、相対値算出制御処理では、測定対象とする表示箇所５１において、ムラ検出制御処理により検出された全てのムラ（各明るい領域Ｂおよび各暗い領域Ｄ（それぞれゼロの場合も複数の場合もあり）の相対値Ｓｅｍｕを算出することができる。
なお、実施例１の相対値算出制御処理では、ムラ検出制御処理で検出された全てのムラを算出対象とするものとしていたが、算出対象とするムラの条件を設定するもの(例えば、各明るい領域Ｂのみを対象とする等)であってもよく、実施例１に限定されるものではない。
次に、ムラ測定制御処理（ムラ測定方法（図３のフローチャート））における絶対値算出制御処理（ステップＳ５）について説明する。その絶対値算出制御処理は、ムラ検出制御処理で検出した各ムラ（明るい領域Ｂおよび暗い領域Ｄ）に対して、それぞれのムラの程度を絶対的な数値で示す絶対値ＭＶ（絶対値ＭｕｒａＶａｌｕｅ）を算出する。なお、絶対値算出制御処理は、上述したように重み付け制御処理を実行する場合には、ムラ検出制御処理で検出されて適宜重み付け制御処理が施された各ムラ（明るい領域Ｂおよび暗い領域Ｄ）に対してそれぞれ絶対値ＭＶを算出する。
絶対値算出制御処理では、絶対値ＭＶを求めるために、先ず、算出対象とするムラ（各明るい領域Ｂまたは各暗い領域Ｄのいずれか１つ）内での基準輝度Ｌｂを求める。この基準輝度Ｌｂは、算出対象とするムラにおける評価の基準となる輝度を示す。この基準輝度Ｌｂの求め方を、図１２を用いて説明する。その図１２では、理解容易のために、測定対象とする表示箇所（表示箇所５１）において、図１０とは異なり単一の明るい領域Ｂと単一の暗い領域Ｄとが設定されたものとする。このため、図１２（ａ）におけるグラフでは、上側閾値ＴＨＢｒｉｇｈｔよりも明るい画素の分布を示す明画素群Ｄｂが明るい領域Ｂ（その全ての画素データ）を示し、下側閾値ＴＨＤａｒｋよりも暗い画素の分布を示す暗画素群Ｄｄが暗い領域Ｄ（その全ての画素データ）を示す。また、図１２（ｂ）におけるグラフは、（ａ）の明画素群Ｄｂを対象として、後述する仮基準輝度Ｌｉを基準としたＡ群およびＢ群と、その中における基準輝度Ｌｂと、の概念を示している。
実施例１の絶対値算出制御処理では、基準輝度Ｌｂを求めるために、先ず仮基準輝度Ｌｉを求める。その仮基準輝度Ｌｉは、算出対象とするムラ（明るい領域Ｂまたは暗い領域Ｄ）における各画素データを輝度値で見て閾値（上側閾値ＴＨＢｒｉｇｈｔまたは下側閾値ＴＨＤａｒｋ）から遠い方から順に並べたものとして、輝度値の遠い方から全画素数に対して所定の割合の順番に位置する画素データの輝度値とする。その所定に割合は、実施例１では、３０％としており、輝度値の遠い方から全画素数に対して３０％（近い方から７０％）の順番に位置する画素データの輝度値を仮基準輝度Ｌｉとする（図１２（ｂ）参照）。すなわち、仮基準輝度Ｌｉは、全ての画素が等しい面積とされているものとすると、算出対象とするムラの面積Ｓｘに対して、輝度値の遠い方から３０％の面積（０．３Ｓｘ）を規定する順番に位置する画素データの輝度値となる。このため、仮基準輝度Ｌｉは、図１２（ａ）の明画素群Ｄｂを例にすると、図１２（ｂ）に示すように、輝度値の高い方から全画素数に対して３０％（低い方から７０％）の順番に位置する画素データ（輝度値の大きさ順で見て明画素群Ｄｂにおいて第３十分位数となる画素データ）の輝度値となる。同様に、仮基準輝度Ｌｉは、図１２（ａ）の暗画素群Ｄｄを例にすると、輝度値の低い方から全画素数に対して３０％（高い方から７０％）の順番に位置する画素データ（輝度値の大きさ順で見て暗画素群Ｄｄにおいて第７十分位数となる画素データ）の輝度値となる。
そして、絶対値算出制御処理では、算出対象とするムラにおいて、仮基準輝度Ｌｉよりも閾値側となる輝度値を有する各画素データをＡ群とし、そのＡ群における輝度値で見た大きさをＡ群輝度差αとする。このため、Ａ群輝度差αは、仮基準輝度Ｌｉと閾値（上側閾値ＴＨＢｒｉｇｈｔまたは下側閾値ＴＨＤａｒｋ）との差分の絶対値となる。また、絶対値算出制御処理では、算出対象とするムラにおいて、Ａ群としない残り（残部）をＢ群とし、そのＢ群における輝度値で見た大きさをＢ群輝度差βとする。このため、Ｂ群輝度差βは、算出対象とするムラにおける最大輝度値もしくは最小輝度値と仮基準輝度Ｌｉとの差分の絶対値となる。このことから、明画素群Ｄｂにおいては、上側閾値ＴＨＢｒｉｇｈｔから仮基準輝度Ｌｉの間の輝度値となる各画素データがＡ群となり、仮基準輝度Ｌｉ以上の輝度値となる各画素データがＢ群となる。また、暗画素群Ｄｄにおいては、下側閾値ＴＨＤａｒｋから仮基準輝度Ｌｉの間の輝度値となる各画素データがＡ群となり、仮基準輝度Ｌｉ以下の輝度値となる各画素データがＢ群となる。このＡ群とＢ群とにおける画素データの個数の比率は７：３となり、全ての画素が等しい面積とされているものとすると面積比も７：３となる。
絶対値算出制御処理では、上述したように設定したＢ群における輝度値で見た範囲を、閾値（上側閾値ＴＨＢｒｉｇｈｔまたは下側閾値ＴＨＤａｒｋ）から遠い方からＡ群輝度差αとＢ群輝度差βとの比で分割し、その分割点となる輝度値を基準輝度Ｌｂとする（図１２参照）。すなわち、明画素群Ｄｂにおいては、Ｂ群における最大輝度値と最少輝度値（仮基準輝度Ｌｉ）との間を、最大輝度値側を比率αとするとともに最少輝度値側を比率βとするように分割した際の分割点となる輝度値が基準輝度Ｌｂとなる。また、暗画素群Ｄｄにおいては、Ｂ群における最小輝度値と最大輝度値（仮基準輝度Ｌｉ）との間を、最小輝度値側を比率αとするとともに最大輝度値側を比率βとするように分割した際の分割点となる輝度値が基準輝度Ｌｂとなる。これらのことから、基準輝度Ｌｂは、明るい領域Ｂと暗い領域Ｄとで場合分けして式（８）で示すことができる。なお、式（８）では、明るい領域Ｂにおける最大輝度値をＲｌとし、暗い領域Ｄにおける最小輝度値をＲｓとする。
そして、絶対値算出制御処理では、上述したように求めた基準輝度Ｌｂに加えて、上述した平均Ａｖｅ２および面積Ｓｘを用いて、式（９）により測定対象とする表示箇所５１の対象とするムラの絶対値ＭＶを算出する。

この絶対値ＭＶは、式（９）に示すように、基準輝度Ｌｂと平均Ａｖｅ２（指定平均）との差分を用いていることから、算出対象とするムラの程度を絶対的な数値で示すものとなる。これに対して、相対値Ｓｅｍｕは、算出対象とするムラにおけるムラ平均コントラストを用いていることから、算出対象とするムラの程度を測定対象（表示箇所５１）内での評価としての相対的な数値で示すものとなる。
このように実施例１における評価部１６にて実行される絶対値算出制御処理を、図１３のフローチャートに示す。以下、図１３のフローチャートの各ステップ（各工程）について説明する。その図１３は、実施例１における評価部１６にて実行されるムラ測定制御処理（ムラ測定方法）における絶対値算出制御処理を示すフローチャートである。この絶対値算出制御処理は、図３のフローチャートに示すように、図１１に示す相対値算出制御処理が終了した後に開始される。なお、絶対値算出制御処理は、上述したように、相対値算出制御処理の前に行われるものであってもよく、相対値算出制御処理と同時に行われるものであってもよい。
ステップＳ３１では、絶対値算出制御処理の開始、あるいはステップＳ３５での全てのムラを算出対象としていないとの判断に続き、算出対象とするムラ（各明るい領域Ｂまたは各暗い領域Ｄのいずれか１つ）を決定して、ステップＳ３２へ進む。このステップＳ３１では、ムラ検出制御処理で検出された各ムラ（各明るい領域Ｂまたは各暗い領域Ｄ）のうち、未だ算出対象とされていないものの中からいずれか１つを選定して、算出対象を決定する。すなわち、絶対値算出制御処理を開始した直後にあっては、ムラ検出制御処理で検出された全てのムラの中からいずれか１つを選定し、ステップＳ３５を経由した後にあっては、ムラ検出制御処理で検出された全てのムラのうち既に算出対象とされたものを除いた中からいずれか１つを選定する。
ステップＳ３２では、ステップＳ３１での算出対象とするムラの決定に続き、仮基準輝度Ｌｉを求めて、ステップＳ３３へ進む。このステップＳ３２では、上述したように、ステップＳ３１で決定した算出対象とするムラ（各明るい領域Ｂまたは各暗い領域Ｄのいずれか１つ）における仮基準輝度Ｌｉを求める。
ステップＳ３３では、ステップＳ３２での仮基準輝度Ｌｉを求めることに続き、基準輝度Ｌｂを求めて、ステップＳ３４へ進む。このステップＳ３３では、上述したように、ステップＳ３１で決定した算出対象とするムラ（各明るい領域Ｂまたは各暗い領域Ｄのいずれか１つ）における基準輝度Ｌｂを求める。
ステップＳ３４では、ステップＳ３３での基準輝度Ｌｂを求めることに続き、絶対値ＭＶを算出して、ステップＳ３５へ進む。このステップＳ３４では、上述したように式（９）により測定対象とする表示箇所５１の算出対象とするムラの絶対値ＭＶを算出する。
ステップＳ３５では、ステップＳ３４での絶対値ＭＶの算出に続き、全てのムラを算出対象としたか否かを判断し、Ｙｅｓの場合は絶対値算出制御処理を終了し、Ｎｏの場合はステップＳ３１に戻る。このステップＳ３５では、ムラ検出制御処理で検出された全てのムラを算出対象としたか否か、すなわち全てのムラの絶対値ＭＶを算出したか否かを判断する。
これにより、絶対値算出制御処理では、測定対象とする表示箇所５１において、ムラ検出制御処理により検出された全てのムラ（明るい領域Ｂおよび暗い領域Ｄ（それぞれゼロの場合も複数の場合もあり）の絶対値ＭＶを算出することができる。
なお、実施例１の絶対値算出制御処理では、ムラ検出制御処理で検出された全てのムラを算出対象とするものとしていたが、算出対象とするムラの条件を設定するもの(例えば、各明るい領域Ｂのみを対象とする等)であってもよく、実施例１に限定されるものではない。
次に、ムラ測定制御処理（ムラ測定方法（図３のフローチャート））における評価値算出制御処理（ステップＳ６）について説明する。その評価値算出制御処理では、絶対値算出制御処理で算出した絶対値ＭＶを用いて、評価値ＭＩ（評価値ＭｕｒａＩｎｄｅｘ）を算出する。その評価値ＭＩは、測定対象としての表示箇所５１（表示装置５０）において、ムラ検出制御処理で検出した各ムラが全体に及ぼす影響の観点からの評価としての数値を示す。この評価値算出制御処理を図１４のフローチャートに示す。以下、図１４のフローチャートの各ステップ（各工程）について説明する。その図１４は、実施例１における評価部１６にて実行されるムラ測定制御処理（ムラ測定方法）における評価値算出制御処理を示すフローチャートである。この評価値算出制御処理は、図３のフローチャートに示すように、図１３に示す絶対値算出制御処理が終了した後に開始される。
ステップＳ４１では、表示箇所５１における各ムラの絶対値ＭＶのうちの最も大きな絶対値ＭＶを選出して、ステップＳ４２へ進む。このステップＳ４１では、測定対象とする表示箇所５１において、絶対値算出制御処理（図１３参照）により算出した各ムラ（明るい領域Ｂおよび暗い領域Ｄ）の絶対値ＭＶのうち、最も大きな絶対値ＭＶを選出する。
ステップＳ４２では、ステップＳ４１での最も大きな絶対値ＭＶの選出に続き、その最も大きな絶対値ＭＶの所定の割合となる値よりも大きな値の絶対値ＭＶであるムラを全て選出して、ステップＳ４３へ進む。このステップＳ４２では、ステップＳ４１で選出した最も大きな絶対値ＭＶの所定の割合（実施例１では７０％とする）となる値を算出する。そして、ステップＳ４２では、測定対象とする表示箇所５１において、算出した所定の割合（７０％）となる値よりも大きな値の絶対値ＭＶであるムラを全て（最大となるムラも含む）選出する。なお、この所定の割合は、適宜設定することができる。
ステップＳ４３では、ステップＳ４２での最も大きな絶対値ＭＶの所定の割合となる値よりも大きな値の絶対値ＭＶであるムラを全て選出することに続き、代表ＭＶｔを求めて、ステップＳ４４へ進む。このステップＳ４３では、ステップＳ４２で選出した絶対値ＭＶの平均値を算出し、その算出した値を測定対象とする表示箇所５１における代表ＭＶｔ（代表ＭｕｒａＶａｌｕｅ（符号は絶対値ＭＶとの区別のため、ＭＶｔとする））とする。なお、ステップＳ４３では、測定対象とする表示箇所５１において、最も大きな絶対値ＭＶの所定の割合（７０％）となる値よりも大きな値の絶対値ＭＶとなるムラが他に存在しない場合、最も大きな絶対値ＭＶをそのまま測定対象とする表示箇所５１における代表ＭＶｔとする。
ステップＳ４４では、ステップＳ４３での代表ＭＶｔを求めることに続き、評価値ＭＩを算出して、評価値算出制御処理を終了する。このステップＳ４４では、算出した測定対象とする表示箇所５１における代表ＭＶｔを用いて、式（１０）により表示箇所５１の評価値ＭＩを算出する。なお、その式（１０）における係数Ａおよび係数Ｂの設定の方法については後述する。
ＭＩ＝Ａ×Ｌｏｇ１０（ＭＶｔ）＋Ｂ ・・・・（１０）
次に、その式（１０）における係数Ａおよび係数Ｂの設定の方法を、図１５のフローチャートに示す。以下、図１５のフローチャートの各ステップ（各工程）について、図１６および図１７を用いて説明する。その図１５は、実施例１における評価部１６にて実行されるムラ測定制御処理（ムラ測定方法）の評価値算出制御処理において用いる式（１０）における係数Ａおよび係数Ｂの設定の方法を示すフローチャートである。この係数Ａおよび係数Ｂの設定のために、先ず、図１６に示すように、測定対象とする表示箇所５１（それを有する表示装置５０）と等しい規格とされた複数の表示箇所５１（表示装置５０）をサンプルＣｎ（ｎは、ゼロを除く自然数（図１６に示す例ではｎ＝１〜２０））として用意する。なお、このサンプルＣｎの数（ｎの上限値）は、数十とすることが望ましい。
ステップＳ５１では、各サンプルＣｎにおける代表ＭＶｔを求めて、ステップＳ５２へ進む。このステップＳ５１では、用意した各サンプルＣｎに対して、図１４のフローチャートにおけるステップＳ４１からステップＳ４３までと同様の工程を行うことにより、各サンプルＣｎにおける代表ＭＶｔを求める。
ステップＳ５２では、ステップＳ５１での各サンプルＣｎにおける代表ＭＶｔを求めることに続き、その常用対数Ｌｎを算出して、ステップＳ５３へ進む。このステップＳ５２では、ステップＳ５１で求めた各サンプルＣｎにおける代表ＭＶｔを用いて、その常用対数Ｌｎ（Ｌｎ＝Ｌｏｇ１０（ＭＶｔ））を算出する。
ステップＳ５３では、ステップＳ５２での常用対数Ｌｎの算出に続き、各サンプルＣｎにおける目視評価値Ｅｗを決定して、ステップＳ５４へ進む。このステップＳ５３では、各サンプルＣｎに対して、検査官（例えば、ムラ測定装置１０の使用者）が目視により評価値としての目視評価値Ｅｗを決定する。この目視評価値Ｅｗは、それぞれのサンプルＣｎを目視した検査官が、当該サンプルＣｎにおけるムラの程度を段階的な数値で示すものであり、その段階的な数値における良品と不良品との境界が設定されている。目視評価値Ｅｗは、実施例１では、ムラが殆ど目立たないものを１として５までの５段階の数値で示すものとして、２以下を良品とし３以上を不良品としている（図１７参照）。なお、この目視評価値Ｅｗにおける段階的な数値の範囲（段階数）と、そこにおける良品と不良品との境界と、は、実施例１では操作部１７（図１参照）の操作により設定可能とされている。
ステップＳ５４では、ステップＳ５３での目視評価値Ｅｗの決定に続き、係数Ａおよび係数Ｂを求めて、係数Ａおよび係数Ｂの設定の処理（工程）を終了する。このステップＳ５４では、図１７に示すように、各サンプルＣｎを、常用対数Ｌｎと目視評価値Ｅｗとで示すグラフに記述する。そして、ステップＳ５４では、その記述したグラフからＭ推定法（ロバスト推定法）を用いて、Ｅｗ＝Ａ×Ｌｎ＋Ｂにおける係数Ａおよび係数Ｂを求める。ここで、代表ＭＶｔを常用対数Ｌｎとしているのは、各サンプルＣｎを図１７に示すような直線状の式（Ｅｗ＝Ａ×Ｌｎ＋Ｂ）で示すためである。
なお、この式（１０）における係数Ａおよび係数Ｂの設定では、各サンプルＣｎを目視評価値Ｅｗで見て、その目視評価値Ｅｗが取り得る範囲の全域に渡って満遍無く分布するように、各サンプルＣｎ（等しい規格とされた複数の表示箇所５１（表示装置５０））を用意することが望ましい。その目視評価値Ｅｗが取り得る範囲とは、ムラの程度を段階的な数値として設定した範囲であり、実施例１では、１から５となる。これは、以下のことによる。式（１０）における係数Ａおよび係数Ｂの設定では、上述したように各サンプルＣｎを常用対数Ｌｎと目視評価値Ｅｗとで示すグラフに記述し、その記述したグラフからＭ推定法（ロバスト推定法）を用いて、Ｅｗ＝Ａ×Ｌｎ＋Ｂにおける係数Ａおよび係数Ｂを求めている。このため、偏った範囲の目視評価値Ｅｗのみを各サンプルＣｎとして用いると、Ｅｗ＝Ａ×Ｌｎ＋Ｂが、目視評価値Ｅｗが取り得る範囲の全域に渡る傾向を示しているものとはならない場面が生じる得ることが考えられる。よって、目視評価値Ｅｗが取り得る範囲の全域に渡って満遍無く分布するように各サンプルＣｎを用意することにより、より適切に係数Ａおよび係数Ｂすなわち式（１０）を設定することができ、より適切に評価値ＭＩを算出することができることとなる。
また、この式（１０）における係数Ａおよび係数Ｂの設定では、各サンプルＣｎにおける目視評価値Ｅｗを決定する際（ステップＳ５３）、検査する検査官による差異や、同一の検査官であっても検査した日の体調や精神面等の影響による差異を考慮して設定することが望ましい。
これにより、評価値算出制御処理では、上述したように求めた係数Ａおよび係数Ｂを適用した式（１０）を用いて評価値ＭＩを算出することが可能となる。このため、評価値算出制御処理では、図１４のフローチャートにおいて、ステップＳ４１→ステップＳ４２→ステップＳ４３へと進むことにより測定対象とする表示箇所５１における代表ＭＶｔを求め、ステップＳ４４へと進むことによりその代表ＭＶｔを式（１０）に当て嵌めることで測定対象とする表示箇所５１の評価値ＭＩを算出することができる。この評価値算出制御処理では、式（１０）を用いて評価値ＭＩを算出することから、当該評価値ＭＩを実際に検査官が目視により決定した目視評価値Ｅｗに極めて近いものとすることができる。また、評価値算出制御処理では、式（１０）を用いて評価値ＭＩを算出することから、当該評価値ＭＩにおける分解能を目視評価値Ｅｗよりも高いものとすることができる。そして、評価値算出制御処理では、このように算出した評価値ＭＩを四捨五入することにより、目視評価値Ｅｗと同様の段階的な数値とすることもできる。この場合、上述したように係数Ａおよび係数Ｂを設定していることから、その段階的な数値を検査官が目視により決定した目視評価値Ｅｗと略一致させることができる。
なお、実施例１の評価値算出制御処理では、代表ＭＶｔの常用対数Ｌｎを用いていたが（図１４のフローチャート参照）、常用対数とすることのない代表ＭＶｔと目視評価値Ｅｗとを用いて、評価値ＭＩを算出するための式（その定数）を求めるものとし、式（１０）に替えて当該式により評価値ＭＩを算出するものとしてもよい。
また、上記した係数Ａおよび係数Ｂの設定の方法（図１５のフローチャート）では、各サンプルＣｎにおける代表ＭＶｔの常用対数Ｌｎを算出（ステップＳ５１→ステップＳ５２）の後に各サンプルＣｎにおける目視評価値Ｅｗの決定（ステップＳ５３）を行うものとしているが、順序を入れ替えるものであってもよく、同時に行うものであってもよく、実施例１に限定されるものではない。
次に、ムラ測定制御処理（ムラ測定方法（図３のフローチャート））における重み付け制御処理（ステップＳ３）について説明する。この重み付け制御処理は、ムラ検出制御処理により検出された各ムラ（明るい領域Ｂおよび暗い領域Ｄ）における各画素データの輝度値に対して、測定対象とする表示箇所５１における位置に応じて適宜重み付けを行うものである。重み付け制御処理は、図３のフローチャートに示すように、相対値算出制御処理（ステップＳ４）、絶対値算出制御処理（ステップＳ５）およびそれに基づく評価値算出制御処理（ステップＳ６）を行う前に実行するものであり、相対値Ｓｅｍｕ、絶対値ＭＶおよび評価値ＭＩを求める元となる各画素データの輝度値の重要度合を適宜変化させる。そして、重み付け制御処理は、操作部１７に為された操作に基づき、制御部１３の制御下で適宜実行の有無や、後述する振幅倍率Ｒや、重み付けによる増大あるいは減少の方向性が設定される。
実施例１の重み付け制御処理では、図１８に示すように、測定対象とする表示箇所５１における上下左右の縁部および四隅に重み付けを行うことを可能としている。これは、実施例１では、測定対象とする表示箇所５１が、ＦＰＤである表示装置５０の表示画面とされていることによる。すなわち、ＦＰＤでは、上下左右の縁部および四隅に漏れ光が発生し易いことから、当該漏れ光がムラ検出制御処理により上下左右の縁部および四隅でムラとして検出された際の取り扱いを予め決めておくためである。その取扱いとは、例えば、漏れ光を問題としない（ムラとして扱わない）場合には、重み付けにより当該漏れ光を無視することができ、漏れ光を重要視する（ムラの中でも特に重要視する）場合には、重み付けにより当該漏れ光を強調する。
実施例１の重み付け制御処理では、重み付けを行うための重み付け領域ＡＷを、次のように設定する。先ず、表示箇所５１（表示画面）において、上下の縁部に設定領域Ａｓ１を設定するとともに、左右の縁部に設定領域Ａｓ２を設定する。この設定領域Ａｓ１および設定領域Ａｓ２は、実施例１では、測定対象とする表示箇所５１（表示画面（評価用データＥｄ））の全域に対する割合として、操作部１７により設定する。詳細には、設定領域Ａｓ１は、測定対象とする表示箇所５１（表示画面（評価用データＥｄ））を縦幅方向（図１８を正面視して上下方向）で見た割合（パーセンテージ）として設定する。この設定領域Ａｓ１は、実施例１の図１８に示す例では、当該表示箇所５１の縦幅方向の１５％（上下の縁部のそれぞれに１５％）に設定している。同様に、設定領域Ａｓ２は、測定対象とする表示箇所５１（表示画面（評価用データＥｄ））を横幅方向（図１８を正面視して左右方向）で見た割合（パーセンテージ）として設定する。この設定領域Ａｓ２は、実施例１の図１８に示す例では、当該表示箇所５１の横幅方向の１５％（左右の縁部のそれぞれに１５％）に設定している。
そして、実施例１の重み付け制御処理では、表示箇所５１において、上下の外縁辺部の中央の中心点Ｐｃ１を中心としつつ設定領域Ａｓ１と設定領域Ａｓ２との交点を通る楕円となる２つの境界線Ｂｌ１を設定する。また、表示箇所５１において、左右の外縁辺部の中央の中心点Ｐｃ２を中心としつつ設定領域Ａｓ１と設定領域Ａｓ２との交点を通る楕円となる２つの境界線Ｂｌ２を設定する。さらに、表示箇所５１において、四隅の頂点Ｐｃ３を中心としつつ設定領域Ａｓ１と設定領域Ａｓ２との交点を通る円となる４つの境界線Ｂｌ３を設定する。この各境界線Ｂｌ１、各境界線Ｂｌ２および各境界線Ｂｌ３と、表示箇所５１における周縁部と、で囲まれた領域を重み付け領域ＡＷ（図１８においてハッチを付した領域）とする。このように、実施例１の重み付け制御処理では、操作部１７による設定領域Ａｓ１および設定領域Ａｓ２の設定に基づいて、重み付け領域ＡＷを設定する。
このため、重み付け領域ＡＷでは、表示箇所５１における四隅の近傍において、それぞれ重複領域Ｏｌ１と重複領域Ｏｌ２と重複領域Ｏｌ３と（図１８においてドットを付して示す）が形成されている。その各重複領域Ｏｌ１では、境界線Ｂｌ１で規定される領域と、境界線Ｂｌ３で規定される領域と、の２つの領域が重複している。また、各重複領域Ｏｌ２では、境界線Ｂｌ２で規定される領域と、境界線Ｂｌ３で規定される領域と、の２つの領域が重複している。そして、各重複領域Ｏｌ３では、境界線Ｂｌ１で規定される領域と、境界線Ｂｌ２で規定される領域と、境界線Ｂｌ３で規定される領域と、の３つの領域が重複している。その重み付け領域ＡＷでは、表示箇所５１における周縁部に向かうに連れて重み付けの値である重み値Ｗｅｉｇｈｔの絶対値を大きくするように設定している。なお、表示箇所５１における重み付け領域ＡＷ以外の領域（図１８の例ではハッチが付されていない中央付近の領域）は、重み値Ｗｅｉｇｈｔが１（振幅倍率Ｒ＝１００％）とされている。
実施例１では、重み値Ｗｅｉｇｈｔは、各中心点（Ｐｃ１、Ｐｃ２、Ｐｃ３）から、それぞれが対応する各境界線Ｂｌ１、各境界線Ｂｌ２および各境界線Ｂｌ３へと向かうコサイン（ｃｏｓ）カーブに従って変化するものとしている。すなわち、境界線Ｂｌ１で規定される領域と、境界線Ｂｌ２で規定される領域と、境界線Ｂｌ３で規定される領域と、では、互いに異なるコサイン（ｃｏｓ）カーブに従って変化されて重み値Ｗｅｉｇｈｔが設定されている。その重み値Ｗｅｉｇｈｔが、図１８に示す線分Ｌｓ上において変化する様子を図１９のグラフに示す。この図１９のグラフでは、縦軸を振幅倍率Ｒで示しており、Ｒ＝１００％を重み値Ｗｅｉｇｈｔ＝１としている。すると、重み値Ｗｅｉｇｈｔは、振幅倍率Ｒが０（ゼロ）％よりも大きく１００％未満（ムラを弱める（ムラにおける各輝度値を減少させる））である場合と、振幅倍率Ｒが１００％よりも大きい場合（ムラを強める（ムラにおける各輝度値を増大させる））と、振幅倍率Ｒが１００％である場合と、で場合分けして式（１１）で示すことができる。その式（１１）では、対応する中心点（Ｐｃ１、Ｐｃ２、Ｐｃ３）から表示箇所５１における任意の点Ｐａまでの距離をｄｒとし、対応する中心点（Ｐｃ１、Ｐｃ２、Ｐｃ３）から任意の点Ｐａを経て対応する境界線（Ｂｌ１、Ｂｌ２、Ｂｌ３）までの距離をｄｂとする（図１８参照）。
このように設定された各重み値Ｗｅｉｇｈｔは、０％＜Ｒ＜１００％である（ムラを弱める）場合には、Ｒ≦Ｗｅｉｇｈｔ≦１となり、Ｒ＞１００％である（ムラを強める）場合には、１≦Ｗｅｉｇｈｔ≦Ｒとなる。ここで、実施例１では、境界線Ｂｌ１で規定される領域と、境界線Ｂｌ２で規定される領域と、境界線Ｂｌ３で規定される領域と、では、互いに異なるコサイン（ｃｏｓ）カーブに従って変化されて重み値Ｗｅｉｇｈｔが設定されている。このため、実施例１では、各重複領域Ｏｌ１と各重複領域Ｏｌ２とにおいて、それぞれ２種類の重み値Ｗｅｉｇｈｔが設定されていることとなり、各重複領域Ｏｌ３において、３種類の重み値Ｗｅｉｇｈｔが設定されていることとなる。このことから、実施例１の重み付け制御処理では、重複して設定された重み値Ｗｅｉｇｈｔのうち、最も突出した値を採用するものとしている。すなわち、実施例１の重み付け制御処理では、０％＜Ｒ＜１００％である（ムラを弱める）場合には、複数の重み値Ｗｅｉｇｈｔのうち最も小さなものを採用し、Ｒ＞１００％である（ムラを強める）場合には、複数の重み値Ｗｅｉｇｈｔのうち最も大きなものを採用するものとしている。
このように実施例１における評価部１６にて実行されるムラ測定制御処理（ムラ測定方法）の重み付け制御処理を、図２０のフローチャートに示す。以下、図２０のフローチャートの各ステップ（各工程）について説明する。この重み付け制御処理は、図３のフローチャートに示すように、重み付け制御処理を実行することが選択されている場面において、図４に示すムラ検出制御処理が終了した後に開始される。
ステップＳ６１では、重み付け領域ＡＷを設定して、ステップＳ６２へ進む。このステップＳ６１では、操作部１７により設定された設定領域Ａｓ１および設定領域Ａｓ２の情報を取得し、その取得した設定領域Ａｓ１および設定領域Ａｓ２に基づいて重み付け領域ＡＷを設定する（図１８参照）。
ステップＳ６２では、ステップＳ６１での重み付け領域ＡＷの設定に続き、重み付けによる方向性の設定を取得して、ステップＳ６３へ進む。このステップＳ６２では、操作部１７により設定された重み付けによる方向性、すなわちムラにおける各輝度値を重み付けにより増大させるのか、ムラにおける各輝度値を重み付けにより減少させるのか、の方向性の情報を取得する。
ステップＳ６３では、ステップＳ６２での重み付けによる方向性の設定の取得に続き、振幅倍率Ｒの設定を取得して、ステップＳ６４へ進む。このステップＳ６３では、操作部１７により設定された振幅倍率Ｒの情報を取得する。
ステップＳ６４では、ステップＳ６３での振幅倍率Ｒの設定の取得に続き、重み付け領域ＡＷ内のムラにおける各輝度値に重み付けを行って、重み付け制御処理を終了する。このステップＳ６４では、式（１１）を用いて、ムラ検出制御処理を行った後の重み付け領域ＡＷ（図１８参照）内の任意の点Ｐａにおける画素データの輝度値に対して適宜重み付けを行うことを、重み付け領域ＡＷ内のムラの全ての画素データに対して行う。
なお、上記した重み付け制御処理（図２０のフローチャート）では、重み付け領域ＡＷを設定（ステップＳ６１）、重み付けによる方向性の設定の取得（ステップＳ６２）、振幅倍率Ｒの設定の取得（ステップＳ６３）の順に処理を行うものとしているが、それらの順序を適宜入れ替えるものであってもよく、それらを同時に行うものであってもよく、実施例１に限定されるものではない。
この重み付け制御処理では、式（１１）を用いることで、ムラ検出制御処理を行った後の重み付け領域ＡＷ（図１８参照）内の任意の点Ｐａにおける画素データの輝度値に対して、設定された方向性に設定された振幅倍率Ｒで適宜重み付けを行うことができる。このため、ムラ測定制御処理では、適宜重み付けした画素データの輝度値に基づいて、相対値算出制御処理により相対値Ｓｅｍｕを求め、絶対値算出制御処理により絶対値ＭＶを求め、評価値算出制御処理により評価値ＭＩを求める。これにより、実施例１のムラ測定制御処理では、測定対象とする表示箇所５１において、上下左右の縁部および四隅における重要度を考慮しつつ相対値Ｓｅｍｕ、絶対値ＭＶおよび評価値ＭＩを求めることができる。
なお、重み付け制御処理（図２０のフローチャート）では、上述したように重み付け領域ＡＷおよびその中での重み値Ｗｅｉｇｈｔを設定していたが、重み付け領域ＡＷの設定、およびその中での重み値Ｗｅｉｇｈｔの設定（変化の態様等）は、測定対象とする表示箇所の態様に応じて適宜設定すればよく、実施例１の構成に限定されるものではない。
次に、ムラ測定装置１０を用いて表示装置５０の表示箇所５１におけるムラを測定する際の動作について説明する。先ず、図１に示すように、面測定機１１を表示装置５０の表示箇所５１に対向させて配置する。この後の以下に示すムラ測定装置１０での動作は、操作部１７に為された操作に基づき、制御部１３の制御下で適宜行われる。面測定機１１では、表示箇所５１となる平坦な画面が撮影対象とする範囲内に位置されて、当該表示箇所５１にピントが合わせられることで、表示箇所５１を含む範囲の面状で高い分解能の輝度データＬｄを取得する（図２（ａ）参照）。その輝度データＬｄは、制御機１２のデータ取得部１４に読み込まれて再生成部１５に伝送され、その再生成部１５での再生成処理により評価用データＥｄに再生成される（図２参照）。そしてその再生成された評価用データＥｄが評価部１６へと伝送されて、その評価部１６においてムラ測定制御処理が行われる。なお、その評価用データＥｄは、メモリ部１９から評価部１６へと伝送されたものであってもよい。そして、評価部１６においてムラ測定制御処理が行われる評価用データＥｄは、表示部１８に適宜表示される。
そのムラ測定制御処理では、図３のフローチャートにおいて、ステップＳ１へと進むことにより、ムラ検出制御処理（図４のフローチャート）が実行されて、評価用データＥｄを用いて表示箇所５１におけるムラを検出する。すなわち、図４のフローチャートにおいて、ステップＳ１１→ステップＳ１２へと進むことにより、全体統計情報から指定上限値ａ１と指定下限値ａ２とを算出して、指定範囲Ａａを求める（図５参照）。その後、図４のフローチャートにおいて、ステップＳ１３へと進むことにより、指定範囲Ａａ内の各画素データから指定統計情報（平均Ａｖｅ２、分散σ２ ２、標準偏差σ２）を算出する（図６参照）。そして、図４のフローチャートにおいて、ステップＳ１４へと進むことにより、指定範囲Ａａ内の各画素データにおける正規分布Ｎ（ｈ）を求め（図７参照）、ステップＳ１５へと進むことにより、その正規分布Ｎ（ｈ）における半値半幅ＨＷＨＭ（図７参照）を算出する。その後、図４のフローチャートにおいて、ステップＳ１６へと進むことにより、平均Ａｖｅ２と半値半幅ＨＷＨＭとを用いて上側閾値ＴＨＢｒｉｇｈｔおよび下側閾値ＴＨＤａｒｋを求める（図８参照）。そして、図４のフローチャートにおいて、ステップＳ１７へと進むことにより、評価用データＥｄの各画素データを３つの種類に分類し、表示箇所５１を示す画像である評価用データＥｄ（図９（ａ）参照）から、各画素データが３つの種類に分類された評価用データＥｄ（図９（ｂ）参照）を生成する。その後、図４のフローチャートにおいて、ステップＳ１８へと進むことにより、３つの種類の分類に基づいて、明るい領域Ｂおよび暗い領域Ｄを設定する（図１０参照）。その表示箇所５１を示す画像である評価用データＥｄ（図９（ａ）参照）、各画素データが３つの種類に分類された評価用データＥｄ（図９（ｂ）参照）、明るい領域Ｂおよび暗い領域Ｄが設定された評価用データＥｄ（図１０参照）は、表示部１８に適宜表示される。この図１０に示す例では、表示箇所５１の四隅の周辺に４つの明るい領域Ｂ（個別に示す際には符号Ｂの後に１から４の番号を付して示す）が設定されるとともに、表示箇所５１の上および左右の縁部に３つの暗い領域Ｄ（個別に示す際には符号Ｂの後に１から３の番号を付して示す）が設定されている。このように、ムラ検出制御処理では、表示箇所５１における明るい領域Ｂおよび暗い領域Ｄを設定することができ、それらをムラとして検出する。
その後、ムラ測定制御処理では、図３のフローチャートにおいて、ステップＳ２へと進むことにより、重み付け制御処理を実行するか否かが判断される。そして、ムラ測定制御処理では、実行する旨の設定が為されている場合には重み付け制御処理を実行して相対値算出制御処理へ進み（ステップＳ２→ステップＳ３→ステップＳ４）、実行する旨の設定が為されていない場合には重み付け制御処理を実行することなく相対値算出制御処理へ進む（ステップＳ２→ステップＳ４）。そのムラ測定制御処理では、重み付け制御処理を実行する場合（ステップＳ２→ステップＳ３）、図２０のフローチャートにおいて、ステップＳ６１→ステップＳ６２→ステップＳ６３→ステップＳ６４へと進むことにより、ムラ検出制御処理で検出したムラ、すなわち４つの明るい領域Ｂおよび３つの暗い領域Ｄにおける設定された重み付け領域ＡＷ内に位置する画素データの輝度値に対して、設定された方向性に設定された振幅倍率Ｒで適宜重み付けを行う。
そして、ムラ測定制御処理では、図３のフローチャートにおいて、ステップＳ４へと進むことにより、相対値算出制御処理（図１１のフローチャート）が実行されて、ムラ検出制御処理で検出した各ムラ（４つの明るい領域Ｂおよび３つの暗い領域Ｄ）に対して、対応する画素データの輝度値（重み付け制御処理を実行した場合には重み付けされた輝度値）を用いて、相対値Ｓｅｍｕを算出する。すなわち、相対値算出制御処理では、図１１のフローチャートにおいて、ステップＳ２１へ進むことにより、算出対象とするムラを決定する。その後、相対値算出制御処理では、図１１のフローチャートにおいて、ステップＳ２２へ進むことにより、算出対象とするムラのムラ平均コントラストＣｘと面積Ｓｘとを求める。そして、相対値算出制御処理では、図１１のフローチャートにおいて、ステップＳ２３へ進むことにより、ムラ平均コントラストＣｘと面積Ｓｘとを用いて式（７）により相対値Ｓｅｍｕを算出する。相対値算出制御処理では、この各工程をムラ検出制御処理で検出された全てのムラに対して行うまで繰り返して（ステップＳ２４→ステップＳ２１）、全てのムラ（４つの明るい領域Ｂおよび３つの暗い領域Ｄ）の相対値Ｓｅｍｕを算出する。
また、ムラ測定制御処理では、図３のフローチャートにおいて、ステップＳ５へと進むことにより、相対値算出制御処理（図１３のフローチャート）が実行されて、ムラ検出制御処理で検出した各ムラ（４つの明るい領域Ｂおよび３つの暗い領域Ｄ）に対して、対応する画素データの輝度値（重み付け制御処理を実行した場合には重み付けされた輝度値）を用いて、絶対値ＭＶを算出する。すなわち、絶対値算出制御処理では、図１３のフローチャートにおいて、ステップＳ３１へ進むことにより、算出対象とするムラを決定する。その後、絶対値算出制御処理では、図１３のフローチャートにおいて、ステップＳ３２へ進むことにより、算出対象とするムラにおける仮基準輝度Ｌｉを求め、ステップＳ３３へ進むことにより、当該ムラにおける基準輝度Ｌｂを求める。そして、絶対値算出制御処理では、図１３のフローチャートにおいて、ステップＳ３４へ進むことにより、算出対象とするムラの基準輝度Ｌｂと平均Ａｖｅ２（指定平均）と面積Ｓｘとを用いて式（９）により絶対値ＭＶを算出する。絶対値算出制御処理では、この各工程をムラ検出制御処理で検出された全てのムラに対して行うまで繰り返して（ステップＳ３５→ステップＳ３１）、全てのムラ（４つの明るい領域Ｂおよび３つの暗い領域Ｄ）の絶対値ＭＶを算出する。なお、上述したように、各ムラにおける相対値Ｓｅｍｕと絶対値ＭＶとを求める順番については特に規定はなく、逆の順番であってもよく、同時に行うものであってもよい。その算出された各ムラにおける相対値Ｓｅｍｕと絶対値ＭＶとは、表示部１８に適宜表示される。
そして、ムラ測定制御処理では、図３のフローチャートにおいて、ステップＳ６へと進むことにより、評価値算出制御処理（図１４のフローチャート）が実行されて、絶対値算出制御処理により求めた絶対値ＭＶに基づいて、評価値ＭＩを算出する。すなわち、評価値算出制御処理では、図１４のフローチャートにおいて、ステップＳ４１へ進むことにより、表示箇所５１における各ムラの絶対値ＭＶのうちの最も大きな絶対値ＭＶを選出する。その後、評価値算出制御処理では、図１４のフローチャートにおいて、ステップＳ４２へ進むことにより、選出した最も大きな絶対値ＭＶの所定の割合となる値よりも大きな値の絶対値ＭＶであるムラを全て選出する。そして、評価値算出制御処理では、図１４のフローチャートにおいて、ステップＳ４３へ進むことにより、選出した全てのムラの絶対値ＭＶに基づいて代表ＭＶｔを求める。その後、評価値算出制御処理では、図１４のフローチャートにおいて、ステップＳ４４へ進むことにより、求めた代表ＭＶｔを用いて式（１０）により評価値ＭＩを算出する。
この評価値算出制御処理では、式（１０）を用いていることから、目視評価値Ｅｗよりも高い分解能を有する評価値ＭＩを算出することができるとともに、その評価値ＭＩを四捨五入することにより、目視評価値Ｅｗと同様の段階的な数値とすることができる。その算出された測定対象とする表示箇所５１における評価値ＭＩや、それを四捨五入した値は、表示部１８に適宜表示される。
本発明に係る一実施例としての実施例１のムラ測定方法（ムラ測定制御処理）では、測定対象とする表示箇所５１の全領域での各輝度値から当該測定対象における全体統計情報（Ａｖｅ１、σ１ ２、σ１）を算出し、その全体統計情報から指定範囲Ａａを算出する。また、ムラ測定方法では、その指定範囲Ａａ内の各輝度値から当該指定範囲Ａａにおける指定統計情報（Ａｖｅ２、σ２ ２、σ２）を算出し、その指定統計情報から２つの閾値を算出し、その２つの閾値を用いて明るい領域Ｂと暗い領域Ｄとの２種類の領域を設定する。そして、ムラ測定方法では、設定した明るい領域Ｂと暗い領域Ｄとをムラとして検出する。このように、ムラ測定方法では、測定対象とする表示箇所５１の全領域での各輝度値から直接ムラの検出のための基準を設定するのではなく、全領域での各輝度値から算出した指定範囲Ａａでの各輝度値からムラの検出のための基準となる２つの閾値を設定する。このため、ムラ測定方法では、ムラ（明るい領域Ｂおよび暗い領域Ｄ）の検出のための２つの閾値を、表示箇所５１の全領域での各輝度値の平均（平均Ａｖｅ１）から大きく外れてはいない信頼性の高い各輝度値（画素データ）に基づいて設定することができる。換言すると、ムラ測定方法では、表示箇所５１の全領域での各輝度値のうち、輝度値で見て大勢が分布する範囲の各輝度値（画素データ）に基づいて、ムラ（明るい領域Ｂおよび暗い領域Ｄ）の検出のための２つの閾値を設定することができる。これにより、ムラ測定方法では、ムラとして検出した明るい領域Ｂおよび暗い領域Ｄを、人間が目視により検出したムラに適合させることができる。これは、全領域での各輝度値から直接ムラの検出のための基準を設定すると、大勢が分布する範囲から突出した輝度値が含まれてしまうことにより、例えば、表示箇所５１の全領域における輝度値の分布で見た画素データの個数のピーク値に近いもの（値）であってもムラとして検出してしまうことのように、人間が目視により検出したムラと適合しない場面が生じてしまうことによる。
また、ムラ測定方法では、測定対象とする表示箇所５１の全領域における全体統計情報（Ａｖｅ１、σ１ ２、σ１）に基づいて算出した指定範囲Ａａにおける指定統計情報（Ａｖｅ２、σ２ ２、σ２）を求め、その平均Ａｖｅ２（指定平均）を基準としてムラの検出のための２つの閾値を設定する。このため、ムラ測定方法では、２つの閾値の基準となる平均Ａｖｅ２を、表示箇所５１の全領域における輝度値の平均Ａｖｅ１よりも、表示箇所５１の全領域における輝度値の分布で見た画素データの個数のピーク値に近いものとすることができる。これにより、ムラ測定方法では、その個数のピーク値に近い平均Ａｖｅ２を基準として２つの閾値を設定するので、ムラとして検出した明るい領域Ｂおよび暗い領域Ｄを、人間が目視により検出したムラに適合させることができる。これは、全領域での各輝度値の平均Ａｖｅ１を基準として２つの閾値を設定すると、平均Ａｖｅ２よりも個数のピーク値に近くはない値を基準としてムラを検出してしまうことにより、人間が目視により検出したムラと適合しない場面が生じてしまうことによる。
さらに、ムラ測定方法では、測定対象とする表示箇所５１の全領域における全体統計情報（Ａｖｅ１、σ１ ２、σ１）に基づいて算出した指定範囲Ａａにおける指定統計情報（Ａｖｅ２、σ２ ２、σ２）を求め、その平均Ａｖｅ２を基準としてムラの検出のための２つの閾値を設定する。このように、ムラ測定方法では、表示箇所５１の全領域における輝度値の分布で見た画素データの個数のピーク値もしくは極大値と基準とするのではなく、上述したように求めた平均Ａｖｅ２を基準としている。このため、ムラ測定方法では、ムラとして検出した明るい領域Ｂおよび暗い領域Ｄを、人間が目視により検出したムラにより適切に適合させることができる。これは、表示箇所５１の全領域における輝度値の分布で見た画素データの個数では、複数の極大値が存在する場合があるので、単にピーク値もしくは極大値を基準としてしまうと、人間が目視により検出したムラと適合しない場面が生じてしまうことによる。
ムラ測定方法では、測定対象とする表示箇所５１の全領域における全体統計情報（Ａｖｅ１、σ１ ２、σ１）に基づいて算出した指定範囲Ａａにおける指定統計情報（Ａｖｅ２、σ２ ２、σ２）を求め、その平均Ａｖｅ２を基準としてムラの検出のための２つの閾値を設定して、その２つの閾値を用いて明るい領域Ｂと暗い領域Ｄとの２種類の領域をムラとして検出する。このように、ムラ測定方法では、測定対象とする表示箇所（実施例１では表示箇所５１（表示装置５０））における統計情報（全体統計情報、指定統計情報）に基づいてムラ（明るい領域Ｂおよび暗い領域Ｄ）を検出している。このため、ムラ測定方法では、使用者等がパラメータ等を設定することなく、かつ測定対象とする表示箇所の種類や特性に拘わらず一定の基準でムラ（明るい領域Ｂおよび暗い領域Ｄ）を検出することができる。また、ムラ測定方法では、測定対象とする表示箇所における統計情報に基づいてムラを検出しているので、許容されるものであるか否か（全体に及ぼす影響の観点からの評価の観点での良品であるか否か）に拘わらず確実にムラを検出することができる。
ムラ測定方法では、個数のピーク値に近い平均Ａｖｅ２を基準として指定範囲Ａａにおける正規分布Ｎ（ｈ）の半値半幅ＨＷＨＭだけ変化した値に、全体の輝度値の平均Ａｖｅ１と当該平均Ａｖｅ２との差分ΔＡｖｅを、その差分ΔＡｖｅが正であるか負であるかに応じて一方の閾値の設定に用いる。そのムラ測定方法では、平均Ａｖｅ１が平均Ａｖｅ２よりも大きい場合、上側閾値ＴＨＢｒｉｇｈｔ側に差分ΔＡｖｅを加算して（ＴＨＢｒｉｇｈｔ＝Ａｖｅ２＋ＨＷＨＭ＋ΔＡｖｅ）、上側閾値ＴＨＢｒｉｇｈｔを算出する。また、ムラ測定方法では、平均Ａｖｅ１が平均Ａｖｅ２よりも小さい場合、下側閾値ＴＨＤａｒｋ側に差分ΔＡｖｅを加算（負の値であるから実質的に減算）して（ＴＨＤａｒｋ＝Ａｖｅ２−ＨＷＨＭ＋ΔＡｖｅ）、下側閾値ＴＨＤａｒｋを算出する。このため、ムラ測定方法では、表示箇所５１の全領域における輝度値の平均Ａｖｅ１を基準とすると、平均Ａｖｅ１に対して平均Ａｖｅ２が変位した側にΔＡｖｅだけ一方の閾値を変位させていることとなる。これにより、ムラ測定方法では、平均Ａｖｅ２を基準とすると、測定対象とする表示箇所５１の全体的な明るさに応じていずれか一方の閾値で規定されるムラとしない輝度値の範囲を広げることができる。このため、例えば、平均Ａｖｅ２が全体の平均Ａｖｅ１よりも小さいということは、表示箇所５１が全体的に暗い傾向であるので、明るい箇所がより強調されて見える場面であるが、平均Ａｖｅ２を基準として上側閾値ＴＨＢｒｉｇｈｔを差分ΔＡｖｅだけ大きくすることで、見た目の感覚に適合させることができる。同様に、例えば、平均Ａｖｅ２が全体の平均Ａｖｅ１よりも大きいということは、表示箇所５１が全体的に明るい傾向であるので、暗い箇所がより強調されて見える場面であるが、平均Ａｖｅ２を基準として下側閾値ＴＨＤａｒｋを差分ΔＡｖｅだけ小さくすることで、見た目の感覚に適合させることができる。このため、ムラ測定方法では、ムラとして検出した明るい領域Ｂおよび暗い領域Ｄを、人間が目視により検出したムラにより適切に適合させることができる。
ムラ測定方法では、個数のピーク値に近い平均Ａｖｅ２を基準として指定範囲Ａａにおける正規分布Ｎ（ｈ）の半値半幅ＨＷＨＭだけ変化した値に、全体の輝度値の平均Ａｖｅ１と当該平均Ａｖｅ２との差分ΔＡｖｅを、その差分ΔＡｖｅが正であるか負であるかに応じて一方の閾値の設定に用いる。このため、ムラ測定方法では、平均Ａｖｅ２を基準として、平均Ａｖｅ１が変位する側に差分ΔＡｖｅだけ一方の閾値を変位させていることとなる。これにより、ムラ測定方法では、平均Ａｖｅ２を基準とすると、大勢が分布する範囲から離れる輝度値の画素データであっても全体の平均Ａｖｅ１を考慮していずれか一方の閾値で規定されるムラとしない輝度値の範囲を広げることができる。すなわち、平均Ａｖｅ２が全体の平均Ａｖｅ１よりも小さいということは、輝度値で見て大勢が分布する範囲よりも大きい領域に平均Ａｖｅ１を押し上げるだけの大きい輝度値の画素データが存在することとなる。このため、平均Ａｖｅ２を基準とすると上側閾値ＴＨＢｒｉｇｈｔを差分ΔＡｖｅだけ大きくすることにより、平均Ａｖｅ２に半値半幅ＨＷＨＭを加算した値よりも大きくかつ上側閾値ＴＨＢｒｉｇｈｔよりも小さな輝度値（その画素データ）をムラとして検出しないものとすることができる。同様に、平均Ａｖｅ２が全体の平均Ａｖｅ１よりも大きいということは、輝度値で見て大勢が分布する範囲よりも小さい領域に平均Ａｖｅ１を押し下げるだけの小さい輝度値の画素データが存在することとなる。このため、平均Ａｖｅ２を基準とすると下側閾値ＴＨＤａｒｋを差分ΔＡｖｅだけ小さくすることにより、平均Ａｖｅ２から半値半幅ＨＷＨＭを減算した値よりも小さくかつ下側閾値ＴＨＤａｒｋよりも大きな輝度値（その画素データ）をムラとして検出しないものとすることができる。このため、ムラ測定方法では、ムラとして検出した明るい領域Ｂおよび暗い領域Ｄを、人間が目視により検出したムラにより適切に適合させることができる。
ムラ測定方法では、測定対象とする表示箇所５１の全領域における全体統計情報（Ａｖｅ１、σ１ ２、σ１）を算出し、その平均Ａｖｅ１と標準偏差σ１とを用いて指定上限値ａ１と指定下限値ａ２とを算出して指定範囲Ａａを求めている。このため、ムラ測定方法では、表示箇所５１の全領域での各輝度値の平均（平均Ａｖｅ１）から大きく外れてはいない信頼性の高い各輝度値（画素データ）をより適切に取り込めるように、指定範囲Ａａを求めることができる。このため、ムラ測定方法では、ムラとして検出した明るい領域Ｂおよび暗い領域Ｄを、人間が目視により検出したムラにより適切に適合させることができる。
ムラ測定方法では、算出対象とするムラ（各明るい領域Ｂまたは各暗い領域Ｄのいずれか１つ）におけるムラ平均コントラスト（その値）を用いて、相対値Ｓｅｍｕを算出する。このため、ムラ測定方法では、それぞれのムラの程度を、測定対象（表示箇所５１）内での評価としての相対的な数値で示す相対値Ｓｅｍｕを算出することができる。
ムラ測定方法では、人間が目視により検出したムラに適合する各ムラ（明るい領域Ｂおよび暗い領域Ｄ）に対して、それぞれのムラの程度を相対的な数値で示す相対値Ｓｅｍｕを算出する。このため、ムラ測定方法では、人間が目視により検出したムラに適合する各ムラにおける各画素データ（その輝度値）に基づいて相対値Ｓｅｍｕを算出することができるので、ムラの程度としての相対的な数値を適切に求めることができる。
ムラ測定方法では、算出対象とするムラにおける評価の基準となる輝度としての基準輝度Ｌｂから、当該ムラを有する測定対象とする表示箇所５１の指定範囲Ａａにおける各輝度値の平均Ａｖｅ２を減算した値を用いて、絶対値ＭＶを算出する。このため、ムラ測定方法では、それぞれのムラの程度を絶対的な数値で示す絶対値ＭＶを算出することができる。
ムラ測定方法では、人間が目視により検出したムラに適合する各ムラ（明るい領域Ｂおよび暗い領域Ｄ）に対して、それぞれのムラの程度を絶対的な数値で示す絶対値ＭＶを算出する。このため、ムラ測定方法では、人間が目視により検出したムラに適合する各ムラにおける各画素データ（その輝度値）に基づいて絶対値ＭＶを算出することができるので、ムラの程度としての絶対的な数値を適切に求めることができる。
ムラ測定方法では、基準輝度Ｌｂから平均Ａｖｅ２を減算した値を用いて絶対値ＭＶを算出していることから、当該絶対値ＭＶに基づいて人間の目視による評価である目視評価値Ｅｗと相関のある指標としての評価値ＭＩを算出することができる。これは以下のことによる。相対値Ｓｅｍｕは、算出対象とするムラにおけるムラ平均コントラストを用いるものであることから、測定対象とした表示箇所５１内における割合に基づくものとなるので、測定対象とした表示箇所５１内における各ムラの違いを示す数値となり、測定対象とする表示箇所５１（表示装置５０）と等しい規格とされた各表示箇所５１との比較には相応しくない。これに対し、絶対値ＭＶは、基準輝度Ｌｂから平均Ａｖｅ２を減算した値である差分を用いるものであることから、絶対的な大きさに基づくものとなるので、測定対象とする表示箇所５１（表示装置５０）と等しい規格とされた各表示箇所５１との比較が可能な数値となる。このため、ムラ測定方法では、絶対値ＭＶを算出しているので、それに基づく代表ＭＶｔと目視評価値Ｅｗとの関係式（式（１０））を導くことができる。これにより、ムラ測定方法では、その関係式（式（１０））を用いることで、当該絶対値ＭＶに基づいて人間の目視による評価である目視評価値Ｅｗと相関のある指標としての評価値ＭＩを算出することができる。
ムラ測定方法では、輝度値で見て全画素数に対して所定の割合（実施例１では遠い方から３０％）となる順番に位置する画素データの輝度値を仮基準輝度Ｌｉとし、算出対象とするムラをその仮基準輝度ＬｉでＡ群とＢ群とに区画する。そして、ムラ測定方法では、そのＢ群における輝度値の範囲を、Ａ群における輝度値の大きさであるＡ群輝度差αとＢ群における輝度値の大きさであるＢ群輝度差βとの比で分割し、その分割点となる輝度値を基準輝度Ｌｂとする。このため、ムラ測定方法では、絶対値ＭＶの算出のための基準輝度Ｌｂを、算出対象とするムラにおける輝度値の分布の態様に適合させることができるので、より適切に絶対値ＭＶを算出することができる。
ムラ測定方法では、絶対値ＭＶを算出する算出式（式（９））において、基準輝度Ｌｂと平均Ａｖｅ２（指定平均）との差分の絶対値を分子としている。このため、ムラ測定方法では、算出対象とするムラにおける基準輝度Ｌｂの表示箇所５１の平均Ａｖｅ２との差が大きくなるほど絶対値ＭＶを大きな値とするとともに、当該差が小さくなるほど絶対値ＭＶを小さな値とすることができる。ここで、測定対象（表示箇所５１）では、算出対象とするムラにおける明るさが平均Ａｖｅ２と乖離するほど、当該ムラが目立つこととなり、算出対象とするムラにおける明るさが平均Ａｖｅ２に近付くほど、当該ムラが目立たなくなる。このため、ムラ測定方法では、算出したムラの程度を示す絶対的な数値である絶対値ＭＶを、見た目の感覚に適合させることができる。
ムラ測定方法では、絶対値ＭＶを算出する算出式（式（９））において、基本的に算出対象とするムラの面積Ｓｘの逆数を分母としている。このため、ムラ測定方法では、算出対象とするムラの面積Ｓｘが小さくなるほど絶対値ＭＶを小さな値とするとともに、当該面積Ｓｘが大きくなるほど絶対値ＭＶを大きな値とすることができる。ここで、表示箇所５１では、算出対象とするムラの面積Ｓｘが小さくなるほど当該ムラが目立たなくなり、算出対象とするムラの面積Ｓｘが大きくなるほど当該ムラが目立つこととなる。このため、ムラ測定方法では、算出したムラの程度を示す絶対的な数値である絶対値ＭＶを、見た目の感覚により適合させることができる。
ムラ測定方法では、絶対値ＭＶを算出する算出式（式（９））の分母において、算出対象とするムラの面積Ｓｘを単純に逆数として用いるのではなく、ムラの面積Ｓｘが人間の視覚に与える影響を考慮して設定した式（ＣＪＮＤ）における逆数として当該面積Ｓｘを用いている。このため、ムラ測定方法では、算出対象とするムラの面積Ｓｘが極めて小さい場合には絶対値ＭＶを極めて小さくすることができ、当該面積Ｓｘが大きくなるにつれて絶対値ＭＶを大きくすることができ、当該面積Ｓｘがある程度を超えて大きくなると当該面積Ｓｘの大きさの変化に対する絶対値ＭＶの変化の割合を小さなものとすることができる。その絶対値ＭＶの変化は、算出式（式（９））が式（ＣＪＮＤ）を用いたものであることから、ムラの面積Ｓｘが人間の視覚に与える影響を考慮したものとなる。このため、ムラ測定方法では、算出したムラの程度を示す絶対的な数値である絶対値ＭＶを、見た目の感覚により適合させることができる。
ムラ測定方法では、絶対値ＭＶを算出する算出式（式（９））の分母を、ムラの面積Ｓｘを逆数として用いつつ当該面積Ｓｘが人間の視覚に与える影響を考慮して設定した式（ＣＪＮＤ）としている。このため、ムラ測定方法では、ムラの面積Ｓｘが所定の大きさを超えるまでは、分母（式（ＣＪＮＤ））を１よりも大きな値とし、かつ当該面積Ｓｘが所定の大きさを超えると分母（式（ＣＪＮＤ））を１よりも小さな値とすることができる。このことから、ムラ測定方法では、算出対象とするムラの面積Ｓｘが所定の大きさを超えるまでは、ムラにおける明るさの影響を弱めた絶対値ＭＶとし、かつ当該ムラの面積Ｓｘが所定の大きさを超えると、ムラにおける明るさの影響を強調した絶対値ＭＶとする。このため、ムラ測定方法では、算出したムラの程度を示す絶対的な数値である絶対値ＭＶを、見た目の感覚により適合させることができる。
ムラ測定方法では、絶対値ＭＶを算出する算出式（式（９））において、基準輝度Ｌｂと平均Ａｖｅ２（指定平均）との差分の絶対値を分子とし、ムラの面積Ｓｘを逆数として用いつつ当該面積Ｓｘが人間の視覚に与える影響を考慮して設定した式（ＣＪＮＤ）を分母としている。このため、ムラ測定方法では、例えば、等しい平均Ａｖｅ２（指定平均）の中に等しい基準輝度Ｌｂとなる２つのムラが存在しているものとしても、それぞれのムラの面積Ｓｘの大きさが異なるものであれば、当該面積Ｓｘが小さいムラの絶対値ＭＶを小さな値とし、当該面積Ｓｘが大きいムラの絶対値ＭＶを大きな値とする。同様に、ムラ測定方法では、例えば、等しい平均Ａｖｅ２（指定平均）の中に等しい面積Ｓｘの２つのムラが存在しているものとしても、それぞれのムラの基準輝度Ｌｂが異なるものであれば、当該基準輝度Ｌｂと平均Ａｖｅ２との差分の絶対値が小さいムラの絶対値ＭＶを小さな値とし、当該基準輝度Ｌｂと平均Ａｖｅ２との差分の絶対値が大きいムラの絶対値ＭＶを大きな値とする。換言すると、ムラ測定方法では、例えば、面積Ｓｘの小さいムラでは、面積Ｓｘの大きいムラと比較すると、基準輝度Ｌｂと平均Ａｖｅ２との差分の絶対値を大きくしないと、すなわち平均Ａｖｅ２に対する基準輝度Ｌｂの差異を大きくしないと、絶対値ＭＶを等しい値とすることができない。このため、ムラ測定方法では、面積Ｓｘが小さくなるほど、より濃いムラもしくはより薄いムラしか絶対値ＭＶを大きくすることはなく、面積Ｓｘが大きくなるほど、それほど濃いムラもしくはそれほど薄いムラではなくても絶対値ＭＶを大きくする。このように、ムラ測定方法では、平均Ａｖｅ２に対する算出対象とするムラにおける明るさの影響と、当該ムラの面積Ｓｘが人間の視覚に与える影響と、の双方のバランスを考慮した絶対値ＭＶを算出することができる。よって、ムラ測定方法では、算出したムラの程度を示す絶対的な数値である絶対値ＭＶを、見た目の感覚により適合させることができる。
ムラ測定方法では、適切に求められた絶対値ＭＶを用いて評価値ＭＩを算出するので、測定対象としての表示箇所５１（表示装置５０）において各ムラが全体に及ぼす影響の観点からの評価としての数値である評価値ＭＩを適切に算出することができる。
ムラ測定方法では、測定対象としての表示箇所５１において、その最も大きな絶対値ＭＶの所定の割合（実施例１では７０％）となる値よりも大きな値の絶対値ＭＶであるムラを全て選出し、その選出した絶対値ＭＶの平均値を算出して代表ＭＶｔとする。そして、ムラ測定方法では、その代表ＭＶｔを用いて評価値ＭＩを算出する。このため、ムラ測定方法では、絶対値ＭＶが最も大きなムラだけではなく、最も大きな絶対値ＭＶの所定の割合（７０％）となる値よりも大きなムラの絶対値ＭＶを用いて、評価値ＭＩの算出のための代表ＭＶｔを求めていることから、より適切に評価値ＭＩを算出することができる。これは次のことによる。測定対象としての表示箇所５１の各ムラにおけるムラの程度を示す絶対値ＭＶの全ての平均値を用いた場合、算出した評価値ＭＩが各ムラのうち絶対値ＭＶが小さな値となる各ムラの影響を受けたものとなる。すると、代表ＭＶｔは、表示箇所５１におけるムラとして最も目に入り易いものの値（絶対値ＭＶ）を小さくしたものとなってしまい、評価値ＭＩは、その小さな値に基づくものとなってしまう。これに対して、ムラ測定方法では、最も大きな絶対値ＭＶの所定の割合（７０％）となる絶対値ＭＶのみを用いていることから、絶対値ＭＶが小さな値となる各ムラの影響を無くすことができ、代表ＭＶｔを表示箇所５１におけるムラとして最も目に入り易いものの値（絶対値ＭＶ）を小さくしたものとすることを抑制することができる。ここで、単に絶対値ＭＶが小さな値となる各ムラの影響を無くすだけであれば、最も大きい絶対値ＭＶを代表ＭＶｔとすることも考えられる。しかしながら、ムラ測定方法では、上述したように最も大きな絶対値ＭＶの所定の割合（７０％）となる値よりも大きいすべての絶対値ＭＶを用いて、評価値ＭＩの算出のための代表ＭＶｔを求めている。これは以下のことによる。人間は、一般的に、測定対象（表示箇所５１）全体の平均的な明るさに対して明るい箇所または暗い箇所をムラとして感じる。これは、各ムラの基準輝度が、測定対象（表示箇所５１）全体におけるピーク値近辺の平均的な明るさとの差が大きいことを感じ取っているものと考えられる。このため、ムラ測定方法では、各ムラにおいて、このような明るさの差が大きいものほど、絶対値ＭＶが大きな値となるものとしている。加えて、ムラ測定方法では、その絶対値ＭＶを、ムラの面積も考慮して見た目の感覚により適合させた値としていることから、当該絶対値ＭＶを見ることで各ムラの絶対的な程度を認識することを可能としている。このことから、測定対象（表示箇所５１）全体の評価（評価値ＭＩの算出）には、当該測定対象（表示箇所５１）のうち最も大きい絶対値ＭＶとなるムラのみを用いること（代表とすること）が相応しいものと考えられる。ところが、例えば、測定対象（表示箇所５１）に同値程度の大きい絶対値ＭＶを持つムラが複数個存在しているものとした場合、その各ムラのうちのいずれが最大のムラであるかを判断することは困難であるとともに、各ムラの程度を絶対値ＭＶと同等に細かに順序付けすることも困難であり、検査官によって異なる見解が出てしまう場合がある。これは、人間がムラとして感じる際の分解能が絶対値ＭＶの分解能よりも低いものであることから、当該絶対値ＭＶが近くなるものでは人間がムラとして感じる際にバラつきが生じてしまうことに起因するものと考えられる。逆に、例えば、測定対象（表示箇所５１）に最も大きい絶対値ＭＶを持つムラの他には、それと大きな差がある小さい絶対値ＭＶを持つムラが複数個存在しているものとした場合、その各ムラのうちのいずれが最大のムラであるかを判断することは容易であり、いずれの検査官であっても等しい見解が出るものと思われる。これは、人間がムラとして感じる際の分解能を超えた分だけ絶対値ＭＶの差があれば、人間がムラとして感じる際にバラつきが生じないことに起因するものと考えられる。このように、人間が感じる測定対象（表示箇所５１）全体の評価には曖昧さが含まれる。このため、ムラ測定方法では、最も大きな絶対値ＭＶの所定の割合（７０％）となる値よりも大きいすべての絶対値ＭＶを用いて代表ＭＶｔを求めることにより、絶対値ＭＶが小さな値となる各ムラの影響を無くしつつ、人間の曖昧さを加味することができる。換言すると、人間が感じる分解能よりも高い絶対値ＭＶの最大値のみをそのまま代表ＭＶｔとして用いると、曖昧さを有する人間の感覚とは隔たりが生じてしまう虞がある。ここで、測定対象とする表示箇所５１において、最も大きな絶対値ＭＶの所定の割合（７０％）となる値よりも大きな値の絶対値ＭＶとなるムラが他に存在しない場合、最も大きな絶対値ＭＶをそのまま測定対象とする表示箇所５１における代表ＭＶｔとしている。この場合、最も大きい絶対値ＭＶを持つムラの他には、曖昧さとして取り込みたい範囲を超えた小さな絶対値ＭＶを持つムラしか存在しないこととなる。このような場面では、人間がムラとして感じる際にバラつきが生じないことから、絶対値ＭＶが小さな値となる各ムラの影響を無くすことも併せて考えると、最も大きな値の絶対値ＭＶをそのまま代表ＭＶｔとしても、曖昧さを有する人間の感覚とは隔たりが生じることを防止することができる。このことから、ムラ測定方法では、そのように求めた代表ＭＶｔに基づいて評価値ＭＩを算出することにより、当該評価値ＭＩを人間の見た目の感覚により適合させることができる。よって、ムラ測定方法では、より適切に評価値ＭＩを算出することができる。
ムラ測定方法では、測定対象としての表示箇所５１において、代表ＭＶｔを求める際に用いる絶対値ＭＶの境界値を、最も大きな絶対値ＭＶに対する所定の割合とするとともに、当該所定の割合を適宜設定可能なものとしている。このため、ムラ測定方法では、評価値ＭＩを算出する際に、絶対値ＭＶの大きさで見て、曖昧さとして取り込みたい範囲であるとともに影響を無くしたい範囲を、任意に設定することができる。このことから、ムラ測定方法では、例えば、測定対象（実施例１では表示箇所５１）に応じたり、ムラ測定装置１０の使用者の感覚に合わせたりして、評価値ＭＩを算出する際の傾向を適宜設定することができるので、様々な測定対象に対応しつつムラ測定装置１０の使用者の感覚に適合させることができ、使い勝手を向上させることができる。
ムラ測定方法では、評価値ＭＩを算出するための式（１０）における係数Ａおよび係数Ｂを、測定対象とする表示箇所５１（表示装置５０）と等しい規格とされた複数の表示箇所５１をサンプルＣｎとして用意して、それぞれの代表ＭＶｔ（実施例１ではその常用対数Ｌｎ）と検査官による目視評価値Ｅｗとに基づいて求める。このため、ムラ測定方法では、算出した評価値ＭＩを、人間の目視による評価である目視評価値Ｅｗと相関のある指標としての値とすることができ、実際に検査官が目視により決定した目視評価値Ｅｗに極めて近いものとすることができる。
ムラ測定方法では、評価値ＭＩを算出するための式（１０）における係数Ａおよび係数Ｂを求めるために用いる各サンプルＣｎの目視評価値Ｅｗを、ムラの程度を段階的な数値で示すものとするとともに、その段階的な数値における良品と不良品との境界を設定している。このため、ムラ測定方法では、測定対象としての表示箇所５１の代表ＭＶｔ（実施例１ではその常用対数Ｌｎ）から式（１０）を用いて評価値ＭＩを算出することにより、当該評価値ＭＩを、人間の目視による評価である目視評価値Ｅｗと相関のある指標とすることができるとともに、人間の目視による良品と不良品との評価と相関のある指標とすることができる。このことから、ムラ測定方法では、細かなパラメータの設定を要することなくムラを定量化することができるとともに、それを人間の目視による段階的な評価に適合させて細分化（レベル分け）可能とすることができる。これに対し、上記した従来技術では、画素ムラ欠陥の有無を判断するための閾値としてのパラメータを設定する必要があるが、この閾値（パラメータ）を人間の目視による評価と相関のあるものとすることは困難である。よって、ムラ測定方法では、従来技術と比較して、簡易にかつ適切に人間の目視による評価（目視評価値Ｅｗ）と相関のある評価値ＭＩを算出することを可能とすることができ、ムラに起因する表示箇所５１の評価を見た目の感覚に適合させることができる。
ムラ測定方法では、評価値ＭＩを算出するための式（１０）における係数Ａおよび係数Ｂを求めるために用いる各サンプルＣｎの目視評価値Ｅｗを、ムラの程度を段階的な数値で示すものとするとともにその段階的な数値における良品と不良品との境界を設定して、実際に検査官が目視により決定している。このため、ムラ測定方法では、算出する評価値ＭＩを、簡易にかつ適切に検査官すなわちムラ測定装置１０の使用者の感覚に合わせたものとすることができる。よって、ムラ測定方法では、ムラ測定装置１０の使用者の感覚に適合した評価値ＭＩを算出するものとすることができるので、使い勝手を向上させることができる。
ムラ測定方法では、複数のサンプルＣｎを用いて求めた係数Ａおよび係数Ｂにより規定される式（１０）により評価値ＭＩを算出しているので、その評価値ＭＩにおける分解能を目視評価値Ｅｗよりも高いものとすることができる。
ムラ測定方法では、複数のサンプルＣｎを用いて求めた係数Ａおよび係数Ｂにより規定される式（１０）により評価値ＭＩを算出しているので、その評価値ＭＩを四捨五入することにより目視評価値Ｅｗと同様の段階的な数値とすることもでき、その段階的な数値を検査官が目視により決定した目視評価値Ｅｗと略一致させることができる。
ムラ測定方法では、算出対象とするムラにおける輝度値の分布の態様に適合させた基準輝度Ｌｂから、当該ムラを有する測定対象とする表示箇所５１の指定範囲Ａａにおける各輝度値の平均Ａｖｅ２を減算した値を用いて、絶対値ＭＶを算出する。また、ムラ測定方法では、その算出した絶対値ＭＶに基づいて代表ＭＶｔを求める。さらに、ムラ測定方法では、同様の方法で複数のサンプルＣｎの代表ＭＶｔを算出するとともに、各サンプルＣｎの目視評価値Ｅｗを検査官により求めている。ついで、ムラ測定方法では、各サンプルＣｎの目視評価値Ｅｗと、各サンプルＣｎの代表ＭＶｔ（その常用対数Ｌｎ）と、に基づいて式（１０）における係数Ａおよび係数Ｂを求める。そして、ムラ測定方法では、そのように求めた係数Ａおよび係数Ｂを適用した式（１０）に、上述したように求めた測定対象とする表示箇所５１の代表ＭＶｔを当て嵌めることで、当該表示箇所５１の評価値ＭＩを算出する。このため、ムラ測定方法では、算出した評価値ＭＩを実際に検査官が目視により決定した目視評価値Ｅｗに極めて近いものとすることができる。
ムラ測定方法では、先ず、測定対象とする表示箇所（表示箇所５１）における統計情報（全体統計情報、指定統計情報）に基づいて各ムラを検出する。その後、ムラ測定方法では、その検出した各ムラの絶対値ＭＶを算出し、その絶対値ＭＶを用いて測定対象とする表示箇所５１における代表ＭＶｔを算出する。そして、ムラ測定方法では、ムラの程度を段階的な数値で示しつつ段階的な数値における良品と不良品との境界を設定した目視評価値Ｅｗに基づいて求めた係数Ａおよび係数Ｂを適用した式（１０）により、測定対象とする表示箇所５１の評価値ＭＩを算出する。このため、ムラ測定方法では、先ず、使用者等がパラメータ等を設定することなく、かつ測定対象とする表示箇所の種類や特性に拘わらず一定の基準でムラ（明るい領域Ｂおよび暗い領域Ｄ）を検出することができる。そして、ムラ測定方法では、人間の目視による評価（目視評価値Ｅｗ）と相関のある指標であるとともに人間の目視による良品と不良品との評価と相関のある指標としての評価値ＭＩを算出することができる。このため、ムラ測定方法では、細かなパラメータの設定を要することなくムラを定量化することができるとともに、それを人間の目視による段階的な評価に適合させて細分化（レベル分け）可能とすることができる。換言すると、ムラ測定方法では、測定対象とする表示箇所５１における統計情報に基づいて一定の基準でムラを検出し、その検出した各ムラに基づいて定量化し人間の目視による段階的な評価に適合させて細分化（レベル分け）した評価値ＭＩを算出することにより、検出した各ムラが許容できるものであるか否かの見極めを可能とすることができる。ここで、上記した従来技術では、人間の目視による評価と相関のあるものとすることが困難な閾値としてのパラメータを用いて、画素ムラ欠陥の有無を判断している。これに対し、ムラ測定方法では、各ムラを検出することとは別に、検出した各ムラに基づいて算出した人間の目視による評価（目視評価値Ｅｗ）と相関のある評価値ＭＩで当該各ムラが許容できるものであるか否かの見極めを可能とする。よって、ムラ測定方法では、従来技術と異なり、一定の基準でムラを検出するとともに、その検出したムラが許容できるものであるかを見た目の感覚に適合させて判断することを可能とすることができる。
ムラ測定方法では、測定対象とする表示箇所５１における統計情報に基づいて一定の基準でムラを検出し、その検出した各ムラに基づいて定量化し人間の目視による段階的な評価に適合させて細分化（レベル分け）した評価値ＭＩを算出することにより、検出した各ムラが許容できるものであるか否かの見極めを可能とする。ここで、従来技術では、測定領域を複数のエリアに分割し、その各々のエリアにおいて標準偏差を求めていることから、分割したエリアに対するムラの大きさの差異の影響を受けてしまう。すなわち、従来技術では、例えば、分割したエリアの大きさに対してムラの大きさが格段に大きい場合、標準偏差自体が小さくなってしまう。このことから、従来技術では、分割したエリアの大きさがムラに対して適切ではない場合には、適切に画素ムラ欠陥の有無を判断することが困難となってしまう。これに対し、ムラ測定方法では、単一の領域を構成するもの（単一の塊）として各ムラを検出するとともに、その検出した各ムラに基づいて算出した人間の目視による評価（目視評価値Ｅｗ）と相関のある評価値ＭＩで当該各ムラが許容できるものであるか否かの見極めを可能とする。このため、ムラ測定方法では、従来技術と異なり、検出した各ムラの大きさに拘わらず、当該ムラが許容できるものであるかを見た目の感覚に適合させて判断することを可能とすることができる。
ムラ測定方法では、面測定機１１により測定対象とする表示箇所５１を撮影するだけで、測定対象とする表示箇所５１において各ムラ（各明るい領域Ｂおよび各暗い領域Ｄ）を検出して、その各ムラの相対値Ｓｅｍｕおよび絶対値ＭＶを算出する。また、ムラ測定方法では、その絶対値ＭＶに基づいて、測定対象とする表示箇所５１の評価値ＭＩを算出し、その評価値ＭＩを適宜四捨五入する。このため、ムラ測定方法では、面測定機１１により測定対象とする表示箇所５１を撮影するだけで、当該表示箇所５１におけるムラを検出するとともに、その検出した各ムラに関する測定結果としての数値を算出するので、バラつきの無い判断基準に基づいて自動的な評価をすることができる。
ムラ測定方法では、検出した各ムラにおける重み付け領域ＡＷ内に位置する画素データの輝度値に対して適宜重み付けを行うことができる。このため、ムラ測定方法では、検出した各ムラが予め設定した重み付け領域ＡＷ内に位置する場合、予め設定したその重み付け領域ＡＷ内における各ムラの取り扱いに従って相対値Ｓｅｍｕ、絶対値ＭＶおよび評価値ＭＩを求めることができる。これにより、ムラ測定方法では、測定対象とする表示箇所（表示箇所５１）の仕様や特性や要求される態様に応じて、相対値Ｓｅｍｕ、絶対値ＭＶおよび評価値ＭＩを求めることができ、使い勝手を向上させることができる。
ムラ測定方法では、求めた相対値Ｓｅｍｕ、絶対値ＭＶおよび評価値ＭＩを当該表示箇所５１にフィードバックすることで、当該表示箇所５１におけるムラを適切に補正したり、効率よく低減したりすることができる。
本発明に係るムラ測定装置の一実施例としての実施例１のムラ測定装置１０では、本発明に係る一実施例としての実施例１のムラ測定方法（ムラ測定制御処理）を実行するものであることから、上述した各効果を得ることができる。
また、ムラ測定装置１０では、ムラとしての各明るい領域Ｂおよび各暗い領域Ｄを設定すると、その各明るい領域Ｂおよび各暗い領域Ｄが表示された評価用データＥｄを、表示部１８に適宜表示させる。このため、ムラ測定装置１０の使用者は、測定対象とする表示箇所５１において、設定された各ムラ（各明るい領域Ｂおよび各暗い領域Ｄ）を確認することができ、使い勝手を向上させることができる。
したがって、本発明に係る一実施例としての実施例１のムラ測定方法では、測定対象とする表示装置５０の表示箇所５１におけるムラの測定を適切に行うことができる。
次に、本発明の実施例２のムラ測定方法、およびそのムラ測定方法を用いる実施例２のムラ測定装置１０Ｂ（図１参照）について、図２１から図２５を用いて説明する。この実施例２のムラ測定方法（ムラ測定装置１０Ｂ）は、評価部１６にて実行されるムラ測定制御処理（ムラ測定方法）における評価値算出制御処理が、実施例１のムラムラ測定方法（ムラ測定装置１０）とは異なる例である。この実施例２のムラ測定方法（ムラ測定装置１０Ｂ）は、基本的な構成および各工程は上記した実施例１のムラ測定方法（ムラ測定装置１０）と同様であることから、等しい構成および工程の個所には同じ符号を付し、その詳細な説明は省略する。
実施例２のムラ測定方法（ムラ測定装置１０Ｂ）では、ムラ測定制御処理（ムラ測定方法）の評価値算出制御処理において、評価値ＭＩの算出するために式（１２）および式（１３）を設定している。

ＭＩ＝Ａ１×Ｌｏｇ１０（ＭＶｔ）＋Ｂ１ ・・・（１２）
ＭＩ＝Ａ２×Ｌｏｇ１０（ＭＶｔ）＋Ｂ２ ・・・（１３）
この式（１２）および式（１３）は、基本的に実施例１の評価値算出制御処理で評価値ＭＩの算出に用いる式（１０）と同様のものであり、それぞれ係数Ａをそれとは異なる係数Ａ１または係数Ａ２とし、かつ係数Ｂをそれとは異なる係数Ｂ１または係数Ｂ２としたものである。先ず、この式（１２）および式（１３）における係数Ａ１および係数Ｂ１と、係数Ａ２および係数Ｂ２と、の設定の方法について説明する。図２１は、実施例２のムラ測定装置１０Ｂの評価部１６にて実行されるムラ測定制御処理（ムラ測定方法）の評価値算出制御処理において用いる式（１２）および式（１３）における係数Ａ１、係数Ｂ１、係数Ａ２および係数Ｂ２の設定の方法を示すフローチャートである。以下、図２１のフローチャートの各ステップ（各工程）について、図２２から図２４を用いて説明する。この係数Ａ１、係数Ｂ１、係数Ａ２および係数Ｂ２の設定のために、先ず、実施例１と同様に、測定対象とする表示箇所５１（それを有する表示装置５０）と等しい規格とされた複数の表示箇所５１（表示装置５０）をサンプルＣｎとして用意する。
ステップＳ７１では、各サンプルＣｎにおける代表ＭＶｔを求めて、ステップＳ７２へ進む。このステップＳ７１では、用意した各サンプルＣｎに対して、実施例１の図１４のフローチャートにおけるステップＳ４１からステップＳ４３までと同様の工程を行うことにより、各サンプルＣｎにおける代表ＭＶｔを求める。
ステップＳ７２では、ステップＳ７１での各サンプルＣｎにおける代表ＭＶｔを求めることに続き、その常用対数Ｌｎを算出して、ステップＳ７３へ進む。このステップＳ７２では、ステップＳ７１で求めた各サンプルＣｎにおける代表ＭＶｔを用いて、その常用対数Ｌｎ（Ｌｎ＝Ｌｏｇ１０（ＭＶｔ））を算出する。
ステップＳ７３では、ステップＳ７２での常用対数Ｌｎの算出に続き、各サンプルＣｎにおける目視評価値Ｅｗを決定して、ステップＳ７４へ進む。このステップＳ７３では、各サンプルＣｎに対して、検査官（例えば、ムラ測定装置１０Ｂの使用者）が目視により評価値としての実施例１と同様の目視評価値Ｅｗを決定する。
ステップＳ７４では、ステップＳ７３での目視評価値Ｅｗの決定に続き、係数Ａ０および係数Ｂ０を求めて、ステップＳ７５へ進む。このステップＳ７４では、図２２に示すように、各サンプルＣｎを、常用対数Ｌｎと目視評価値Ｅｗとで示すグラフに記述する。そして、ステップＳ７４では、その記述したグラフからＭ推定法（ロバスト推定法）を用いて、Ｅｗ＝Ａ０×Ｌｎ＋Ｂ０における係数Ａ０および係数Ｂ０を求める。ここで、代表ＭＶｔを常用対数Ｌｎとしているのは、実施例１と同様に、各サンプルＣｎを図２２に示すような直線状の式（Ｅｗ＝Ａ０×Ｌｎ＋Ｂ０）で示すためである。なお、この係数Ａ０および係数Ｂ０は、実施例１の図１５のフローチャートで設定した係数Ａおよび係数Ｂと同様のものとなる。
ステップＳ７５では、ステップＳ７４での係数Ａ０および係数Ｂ０を求めることに続き、評価閾値ＴＨｉを求めて、ステップＳ７６へ進む。このステップＳ７５では、ステップＳ７４で用いた式（Ｅｗ＝Ａ０×Ｌｎ＋Ｂ０）に、ステップＳ７４で求めた係数Ａ０および係数Ｂ０を適用するとともに、目視評価値Ｅｗに良否境界値Ｂｖを適用する（Ｂｖ＝Ａ０×Ｌｎ＋Ｂ０）ことで、良否境界値Ｂｖとなる常用対数Ｌｎ（代表ＭＶｔ）を求める。そして、その求めた常用対数Ｌｎを評価閾値ＴＨｉとする。その良否境界値Ｂｖは、目視評価値Ｅｗにおける良品と不良品との境となる値である。実施例２では、目視評価値Ｅｗを実施例１と同様のものとしていることから、２以下を良品とし３以上を不良品としているので、良否境界値Ｂｖは２．５となる。このため、評価閾値ＴＨｉは、（２．５＝Ａ０×ＴＨｉ＋Ｂ０）により求めることができる。なお、目視評価値Ｅｗにおける段階的な数値の範囲（段階数）と、そこにおける良品と不良品との境界と、は、実施例１と同様に操作部１７（図１参照）の操作により設定可能とされていることから、それらの設定により良否境界値Ｂｖは変化する。
ステップＳ７６では、ステップＳ７５での評価閾値ＴＨｉを求めることに続き、各サンプルＣｎをＯＫ群とＮＧ群とに分類して、ステップＳ７７へ進む。このステップＳ７６では、各サンプルＣｎを、その代表ＭＶｔの常用対数Ｌｎが評価閾値ＴＨｉよりも小さいか否かを判断することによりＯＫ群とＮＧ群とに分類する。ステップＳ７６では、図２２に示すように、代表ＭＶｔの常用対数Ｌｎが評価閾値ＴＨｉよりも小さい値となるサンプルＣｎをＯＫ群に分類し、代表ＭＶｔの常用対数Ｌｎが評価閾値ＴＨｉよりも大きい値となるサンプルＣｎをＮＧ群に分類する。そして、実施例２では、常用対数Ｌｎが評価閾値ＴＨｉと等しい値となるサンプルＣｎをＯＫ群に分類するものとする。なお、常用対数Ｌｎが評価閾値ＴＨｉと等しい値となるサンプルＣｎをＮＧ群に分類するものとしてもよい。このとき、代表ＭＶｔの常用対数Ｌｎと評価閾値ＴＨｉとで分類していることから、目視評価値Ｅｗが良否境界値Ｂｖ（２．５）より大きくても、ＯＫ群に分類されるサンプルＣｎが存在し得り、目視評価値Ｅｗが良否境界値Ｂｖ（２．５）以下であっても、ＮＧ群に分類されるサンプルＣｎが存在し得る。
ステップＳ７７では、ステップＳ７６での各サンプルＣｎをＯＫ群とＮＧ群とに分類することに続き、係数Ａ１および係数Ｂ１を求めて、ステップＳ７８へ進む。このステップＳ７７では、図２３に示すように、ＯＫ群に分類した各サンプルＣｎを、ステップＳ７２で算出した常用対数Ｌｎと、ステップＳ７３で決定した目視評価値Ｅｗと、で示すグラフに記述する。そして、ステップＳ７７では、その記述したグラフからＭ推定法（ロバスト推定法）を用いて、Ｅｗ＝Ａ１×Ｌｎ＋Ｂ１における係数Ａ１および係数Ｂ１を求める。ここで、代表ＭＶｔを常用対数Ｌｎとしているのは、ステップＳ７４と同様に、各サンプルＣｎを図２３に示すような直線状の式（Ｅｗ＝Ａ１×Ｌｎ＋Ｂ１）で示すためである。
ステップＳ７８では、ステップＳ７７での係数Ａ１および係数Ｂ１を求めることに続き、係数Ａ２および係数Ｂ２を求めて、係数Ａ１、係数Ｂ１、係数Ａ２および係数Ｂ２の設定の処理（工程）を終了する。このステップＳ７８では、図２４に示すように、ＮＧ群に分類した各サンプルＣｎを、ステップＳ７２で算出した常用対数Ｌｎと、ステップＳ７３で決定した目視評価値Ｅｗと、で示すグラフに記述する。そして、ステップＳ７８では、その記述したグラフからＭ推定法（ロバスト推定法）を用いて、Ｅｗ＝Ａ２×Ｌｎ＋Ｂ２における係数Ａ２および係数Ｂ２を求める。ここで、代表ＭＶｔを常用対数Ｌｎとしているのは、ステップＳ７４およびステップＳ７７と同様に、各サンプルＣｎを図２４に示すような直線状の式（Ｅｗ＝Ａ２×Ｌｎ＋Ｂ２）で示すためである。
なお、上記した係数Ａ１、係数Ｂ１、係数Ａ２および係数Ｂ２の設定の処理（工程）（図２１のフローチャート）では、係数Ａ１および係数Ｂ１を求めた（ステップＳ７７）後に係数Ａ２および係数Ｂ２を求める（ステップＳ７８）ものとしているが、順序を入れ替えるものであってもよく、同時に行うものであってもよく、実施例２に限定されるものではない。
これにより、実施例２の評価値算出制御処理では、上述したように求めた係数Ａ１および係数Ｂ１を適用した式（１２）を用いて評価値ＭＩを算出することと、上述したように求めた係数Ａ２および係数Ｂ２を適用した式（１３）を用いて評価値ＭＩを算出することと、が可能となる。その式（１２）は、上述したように、ＯＫ群に分類した各サンプルＣｎに基づいて求めた係数Ａ１および係数Ｂ１を適用したものであることから、代表ＭＶｔを常用対数Ｌｎで見てＯＫ群に分類される表示箇所（表示箇所５１）に適合している。また、式（１３）は、上述したように、ＮＧ群に分類した各サンプルＣｎに基づいて求めた係数Ａ２および係数Ｂ２を適用したものであることから、代表ＭＶｔを常用対数Ｌｎで見てＮＧ群に分類される表示箇所（表示箇所５１）に適合している。
その式（１２）または式（１３）を用いる実施例２のムラ測定装置１０Ｂの評価部１６にて実行されるムラ測定制御処理（ムラ測定方法）の評価値算出制御処理を、図２５のフローチャートに示す。以下、図２５のフローチャートの各ステップ（各工程）について説明する。
ステップＳ８１では、表示箇所５１における各ムラの絶対値ＭＶのうちの最も大きな絶対値ＭＶを選出して、ステップＳ８２へ進む。このステップＳ８１では、測定対象とする表示箇所５１において、絶対値算出制御処理（実施例１の図１３参照）により算出した各ムラ（明るい領域Ｂおよび暗い領域Ｄ）の絶対値ＭＶのうち、最も大きな絶対値ＭＶを選出する。
ステップＳ８２では、ステップＳ８１での最も大きな絶対値ＭＶの選出に続き、その最も大きな絶対値ＭＶの所定の割合となる値よりも大きな値の絶対値ＭＶであるムラを全て選出して、ステップＳ８３へ進む。このステップＳ８２では、ステップＳ８１で選出した最も大きな絶対値ＭＶの所定の割合（実施例２では７０％とする）となる値を算出する。そして、ステップＳ８２では、測定対象とする表示箇所５１において、算出した所定の割合（７０％）となる値よりも大きな値の絶対値ＭＶであるムラを全て（最大となるムラも含む）選出する。なお、この所定の割合は、適宜設定することができる。
ステップＳ８３では、ステップＳ８２での最も大きな絶対値ＭＶの所定の割合となる値よりも大きな値の絶対値ＭＶであるムラを全て選出することに続き、代表ＭＶｔを求めて、ステップＳ８４へ進む。このステップＳ８３では、ステップＳ８２で選出した絶対値ＭＶの平均値を算出し、その算出した値を測定対象とする表示箇所５１における代表ＭＶｔとする。なお、ステップＳ８３では、測定対象とする表示箇所５１において、最も大きな絶対値ＭＶの所定の割合（７０％）となる値よりも大きな値の絶対値ＭＶとなるムラが他に存在しない場合、最も大きな絶対値ＭＶをそのまま測定対象とする表示箇所５１における代表ＭＶｔとする。
ステップＳ８４では、ステップＳ８３での代表ＭＶｔを求めることに続き、表示箇所５１をＯＫ群に分類するか否かを判断し、Ｙｅｓの場合はステップＳ８５へ進み、Ｎｏの場合はステップＳ８６へ進む。このステップＳ８４では、算出した測定対象とする表示箇所５１における代表ＭＶｔの常用対数Ｌｎを算出し、その算出した常用対数Ｌｎが評価閾値ＴＨｉよりも小さいか否かを判断することによりＯＫ群もしくはＮＧ群に分類する。その評価閾値ＴＨｉは、係数Ａ１、係数Ｂ１、係数Ａ２および係数Ｂ２の設定の処理（工程）（図２１のフローチャート）で用いたものと同様である。ステップＳ８４では、算出した常用対数Ｌｎが評価閾値ＴＨｉよりも小さい値であると、測定対象とする表示箇所５１をＯＫ群に分類するものと判断し（Ｙｅｓ）、算出した常用対数Ｌｎが評価閾値ＴＨｉよりも大きい値であると測定対象とする表示箇所５１をＮＧ群に分類するものと判断する（Ｎｏ）。そして、実施例２では、算出した常用対数Ｌｎが評価閾値ＴＨｉと等しい値であると測定対象とする表示箇所５１をＯＫ群に分類するものと判断する（Ｙｅｓ）。なお、算出した常用対数Ｌｎが評価閾値ＴＨｉと等しい値であると測定対象とする表示箇所５１をＮＧ群に分類分類するものと判断する（Ｎｏ）ものとしてもよい。
ステップＳ８５では、ステップＳ８４での表示箇所５１をＯＫ群に分類するとの判断に続き、式（１２）により評価値ＭＩを算出して、評価値算出制御処理を終了する。このステップＳ８５では、ステップＳ８４で測定対象とする表示箇所５１をＯＫ群に分類したことから、上述した式（１２）を用いて評価値ＭＩを算出するものとする。すなわち、ステップＳ８５では、算出した表示箇所５１における代表ＭＶｔを用いて、上述した式（１２）により表示箇所５１の評価値ＭＩを算出する。なお、このステップＳ８５で算出した評価値ＭＩでは、ＯＫ群に分類した（代表ＭＶｔの常用対数Ｌｎが評価閾値ＴＨｉよりも小さい）場面ではあるが、良否境界値Ｂｖ（２．５）を超える場合がある。その場合であっても、算出した評価値ＭＩを、評価値算出制御処理による結果として出力するものとする。
ステップＳ８６では、ステップＳ８４での表示箇所５１をＯＫ群に分類しないとの判断に続き、式（１３）により評価値ＭＩを算出して、評価値算出制御処理を終了する。このステップＳ８６では、ステップＳ８４で表示箇所５１をＮＧ群に分類したことから、上述した式（１３）を用いて評価値ＭＩを算出するものとする。すなわち、ステップＳ８６では、算出した測定対象とする表示箇所５１における代表ＭＶｔを用いて、上述した式（１３）により表示箇所５１の評価値ＭＩを算出する。なお、このステップＳ８６で算出した評価値ＭＩでは、ＮＧ群に分類した（代表ＭＶｔの常用対数Ｌｎが評価閾値ＴＨｉよりも大きい）場面ではあるが、良否境界値Ｂｖ（２．５）を下回る場合がある。その場合であっても、算出した評価値ＭＩを、評価値算出制御処理による結果として出力するものとする。
これにより、実施例２の評価値算出制御処理では、図２５のフローチャートにおいて、ステップＳ８１→ステップＳ８２→ステップＳ８３へと進むことにより測定対象とする表示箇所５１における代表ＭＶｔを求める。その後、実施例２の評価値算出制御処理では、図２５のフローチャートにおいて、ステップＳ８４へと進むことにより、ステップＳ８３で求めた代表ＭＶｔに基づいて表示箇所５１をＯＫ群もしくはＮＧ群に分類する。そして、実施例２の評価値算出制御処理では、ＯＫ群に分類した場合、図２５のフローチャートにおいて、ステップＳ８４→ステップＳ８５へと進むことにより、表示箇所５１における代表ＭＶｔを式（１２）に当て嵌めることで測定対象とする表示箇所５１の評価値ＭＩを算出する。また、実施例２の評価値算出制御処理では、ＮＧ群に分類した場合、図２５のフローチャートにおいて、ステップＳ８４→ステップＳ８６へと進むことにより、表示箇所５１における代表ＭＶｔを式（１３）に当て嵌めることで測定対象とする表示箇所５１の評価値ＭＩを算出する。
なお、実施例２の評価値算出制御処理では、代表ＭＶｔの常用対数Ｌｎを用いていたが（図２５のフローチャート参照）、常用対数とすることのない代表ＭＶｔと目視評価値Ｅｗとを用いて、評価値ＭＩを算出するための式（その定数）を求めるものとし、式（１２）もしくは式（１３）に替えて当該式により評価値ＭＩを算出するものとしてもよい。
また、上記した係数Ａ１、係数Ｂ１、係数Ａ２および係数Ｂ２の設定の方法（図２１のフローチャート）では、各サンプルＣｎにおける代表ＭＶｔの常用対数Ｌｎを算出（ステップＳ７１→ステップＳ７２）の後に各サンプルＣｎにおける目視評価値Ｅｗの決定（ステップＳ７３）を行うものとしているが、順序を入れ替えるものであってもよく、同時に行うものであってもよく、実施例２に限定されるものではない。
実施例２のムラ測定方法（ムラ測定制御処理）では、基本的に実施例１のムラ測定方法（ムラ測定制御処理）と同様の構成であることから、基本的に実施例１と同様の効果を得ることができる。
それに加えて、実施例２のムラ測定方法（ムラ測定制御処理）では、評価値ＭＩを算出する際、場面に応じて式（１２）と式（１３）とを使い分けているので、より適切に評価値ＭＩを算出することができる。これは、以下のことによる。評価値ＭＩの算出のための式（式（１０））を単一のものとすると、そこにおける各係数（係数Ａ、係数Ｂ）を求める際に、全てのサンプルＣｎ（その代表ＭＶｔ（その常用対数Ｌｎ）および目視評価値Ｅｗ）を用いることとなる。この全てのサンプルＣｎでは、それらが分布する全ての領域において、等しい単一の傾向を有しているものとは限らない。このため、単一の式（式（１０））の各係数（係数Ａ、係数Ｂ）には、傾向が変化することに起因して誤差が蓄積され易くなってしまい、それを用いた式（式（１０））により算出する評価値ＭＩに影響が及んでしまう虞がある。これに対し、実施例２のムラ測定方法では、場面に応じて式（１２）と式（１３）とを使い分けているため、傾向が異なっている場合であってもその影響を小さくすることができるので、各係数（係数Ａ１、係数Ｂ１、係数Ａ２、係数Ｂ２）に誤差が蓄積されることを抑制することができる。このため、実施例２のムラ測定方法では、より適切に評価値ＭＩを算出することができる。
また、実施例２のムラ測定方法では、良否境界値Ｂｖとなる常用対数Ｌｎ（代表ＭＶｔ）を評価閾値ＴＨｉとして、その評価閾値ＴＨｉを基準として、評価値ＭＩを算出するための式（式（１２）、式（１３））の使い分けを行っている。そして、実施例２のムラ測定方法では、その良否境界値Ｂｖを、目視評価値Ｅｗにおける良品と不良品との境となる値としている。このため、実施例２のムラ測定方法では、目視評価値Ｅｗにおける良品と不良品との境となる値に基づいて、評価値ＭＩを算出するための式（式（１２）、式（１３））の使い分けを行っているので、各式（式（１２）、式（１３））をより適切なものとすることができ、より適切に評価値ＭＩを算出することができる。
したがって、本発明に係る一実施例としての実施例２のムラ測定方法では、測定対象とする表示装置５０の表示箇所５１におけるムラの測定を適切に行うことができる。
なお、上記した各実施例では、本発明に係る実施例１および実施例２としてのムラ測定方法（ムラ測定制御処理）について説明したが、表示箇所におけるムラを測定するムラ測定方法であって、前記表示箇所の全領域での各輝度値から前記表示箇所における全体統計情報を算出し、前記全体統計情報から輝度値で見た指定範囲を算出する工程と、前記指定範囲内の各輝度値から前記指定範囲における指定統計情報を算出し、前記指定統計情報から輝度値で見た２つの閾値を算出する工程と、２つの前記閾値を用いて前記表示箇所における明るい領域と暗い領域との２種類の領域を設定する工程と、を含み、設定した前記明るい領域と前記暗い領域とを前記表示箇所におけるムラとして検出するムラ測定方法であればよく、上記した各実施例に限定されるものではない。
また、上記した各実施例では、測定対象とする表示装置の表示箇所がＦＰＤとされていたが、光源を用いて形成されて均一的な明るさでの表示が求められる面状の表示箇所を有する表示装置であれば、ＬＥＤや、プロジェクタにより投影されたスクリーンや、ＯＬＥＤや、自動車のインストルメントパネル等であってもよく、上記した各実施例に限定されるものではない。なお、測定対象とする表示装置６０が、例えば、図２６に示すように、表示領域６１に、各種の目盛り６２、指針６３、目盛りの表示内容等を示す表示記号６４、および方向指示記号６５が設けられた自動車のインストルメントパネルであるものとする。その表示装置６０（インストルメントパネル）では、目盛り６２、指針６３、表示記号６４および方向指示記号６５に加えて、それらの背景となる表示領域６１が光るものとされている。この場合、その表示装置６０では、目盛り６２、指針６３、表示記号６４および方向指示記号６５を含む表示領域６１が表示箇所５１となる。このため、ムラ測定装置１０（１０Ｂ）では、面測定機１１で表示箇所５１としての表示領域６１の輝度データＬｄを取得した後、再生成部１５において表示領域６１のみを切り抜いて評価用データを再生成するものとすればよい。また、例えば、表示領域６１における背景となる箇所と、目盛り６２、指針６３、表示記号６４および方向指示記号６５と、で求められる明るさ等が異なる場合、その求められる明るさに応じて適宜重み付けを行うようにすればよい。すなわち、表示領域６１における背景となる箇所や、目盛り６２、指針６３、表示記号６４および方向指示記号６５となる箇所を、それぞれ重み付け領域ＡＷとして設定するとともに、それぞれにおける重み値Ｗｅｉｇｈｔを適宜設定すればよい。
さらに、上記した各実施例では、ムラ測定制御処理（ムラ測定方法）の絶対値算出制御処理において、基準輝度Ｌｂを上述したように求めていたが、算出対象とするムラにおける評価の基準となる輝度を示すものであれば、例えば、算出対象とするムラ（明るい領域Ｂまたは暗い領域Ｄ）における各画素データの輝度値の平均値を用いるものであってもよく、上記した各実施例に限定されるものではない。
上記した各実施例では、ムラ測定制御処理（ムラ測定方法）の絶対値算出制御処理において、仮基準輝度Ｌｉを求める際のＡ群とＢ群との画素データの個数の所定の割合（比率）を７：３としていたが、上記した絶対値算出制御処理と同様に基準輝度Ｌｂおよび仮基準輝度Ｌｉを求めるものであれば、上記した所定の割合（比率）は適宜設定すればよく、上記した各実施例に限定されるものではない。
上記した各実施例では、評価値ＭＩを算出するための代表ＭＶｔを上述したように求めていたが、最も大きな絶対値ＭＶの所定の割合（各実施例では７０％）を他の数値（０％から１００％の任意の値）に変更するものであってもよく、所定の割合を設定することなく最も大きな絶対値ＭＶのみを用いるものであってもよく、上記した各実施例に限定されるものではない。なお、最も大きな絶対値ＭＶの所定の割合としたものから代表ＭＶｔを求めることによる上記した絶対値ＭＶが小さな値となる各ムラの影響を無くしつつ人間の曖昧さを加味するという効果を得るためには、０％（全ての絶対値ＭＶを用いる）や１００％（単に最も大きい絶対値ＭＶのみを用いる）とすることを除外する必要がある。ここで、測定対象（表示箇所５１）において、最も大きな絶対値ＭＶの所定の割合（各実施例では７０％）となる値よりも大きな値の絶対値ＭＶとなるムラが他に存在しない場合に、最も大きな絶対値ＭＶをそのまま測定対象における代表ＭＶｔとすることは、当該測定対象における他のムラの絶対値ＭＶを考慮した上で代表ＭＶｔの算出に用いていないことから、単に最も大きい絶対値ＭＶのみを用いる場合とは異なり、上記した絶対値ＭＶが小さな値となる各ムラの影響を無くしつつ人間の曖昧さを加味するという効果を得ることができる。
上記した各実施例では、面測定機１１を用いていたが、測定対象とする表示箇所５１の輝度データＬｄ（評価用データＥｄ）を取得することにより、その表示箇所５１に対してムラ測定方法（ムラ測定制御処理）を実行することができるものであれば、輝度データＬｄ（評価用データＥｄ）を取得する方法やムラ測定装置１０（１０Ｂ）の構成が異なるものであってもよく、上記した各実施例に限定されるものではない。
以上、本発明のムラ測定方法を各実施例に基づき説明してきたが、具体的な構成については各実施例に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない限り、設計の変更や追加等は許容される。
１０、１０Ｂ ムラ測定装置
１１ 面測定機
１２ 制御機
１４ データ取得部
１５ 再生成部
１６ 評価部
５１ 表示箇所
６１ （表示箇所の一例としての）表示領域
６２ （表示箇所の一例としての）目盛り
６３ （表示箇所の一例としての）指針
６４ （表示箇所の一例としての）表示記号
６５ （表示箇所の一例としての）方向指示記号
Ａａ 指定範囲
Ａｖｅ１ （全体統計情報の全体平均の一例としての）平均
σ１ ２ （全体統計情報の全体分散の一例としての）分散
σ１ （全体統計情報の全体標準偏差の一例としての）標準偏差
Ａｖｅ２ （指定統計情報の指定平均の一例としての）平均
σ２ ２ （指定統計情報の指定分散の一例としての）分散
σ２ （指定統計情報の指定標準偏差の一例としての）標準偏差
ＴＨＢｒｉｇｈｔ 上側閾値
ＴＨＤａｒｋ 下側閾値
ＡＷ 重み付け領域
Ｂ 明るい領域
Ｄ 暗い領域
Ｃｎ サンプル
Ｅｄ 評価用データ
Ｅｗ 目視評価値
ＨＷＨＭ 半値半幅
Ｌｂ 基準輝度
Ｌｄ 輝度データ
Ｌｉ 仮基準輝度
ＭＩ （評価としての数値の一例としての）評価値
ＭＶ （絶対的な数値の一例としての）絶対値
Ｓｅｍｕ （相対的な数値の一例としての）相対値
Ｎ（ｉ） 正規分布
α Ａ群輝度差
β Ｂ群輝度差

Claims (17)

  1. 表示箇所におけるムラを測定するムラ測定方法であって、
    前記表示箇所の全領域での各輝度値から前記表示箇所における全体統計情報を算出し、前記全体統計情報から輝度値で見た指定範囲を算出する工程と、
    前記指定範囲内の各輝度値から前記指定範囲における指定統計情報を算出し、前記指定統計情報から輝度値で見た２つの閾値を算出する工程と、
    ２つの前記閾値を用いて前記表示箇所における明るい領域と暗い領域との２種類の領域を設定する工程と、を含み、
    設定した前記明るい領域と前記暗い領域とを前記表示箇所におけるムラとして検出することを特徴とするムラ測定方法。
  2. 前記指定統計情報は、前記指定範囲内の各輝度値の平均値である指定平均を有し、
    ２つの前記閾値は、前記指定平均を基準として設定することを特徴とする請求項１に記載のムラ測定方法。
  3. 請求項２に記載のムラ測定方法であって、
    さらに、前記指定範囲内の各輝度値から前記指定範囲における正規分布の半値半幅を求める工程を含み、
    前記全体統計情報は、前記表示箇所の全領域での各輝度値の平均値である全体平均を有し、
    ２つの前記閾値は、基準とする前記指定平均よりも大きな上側閾値と、基準とする前記指定平均よりも小さな下側閾値と、を有し、
    前記上側閾値は、前記全体平均が前記指定平均よりも大きい場合、前記指定平均と前記半値半幅とを加算した値に、前記全体平均と前記指定平均との差分を加算した値とするとともに、前記全体平均が前記指定平均よりも小さい場合、前記指定平均と前記半値半幅とを加算した値とし、
    前記下側閾値は、前記全体平均が前記指定平均よりも大きい場合、前記指定平均から前記半値半幅を減算した値とするとともに、前記全体平均が前記指定平均よりも小さい場合、前記指定平均から前記半値半幅を減算した値から、前記全体平均と前記指定平均との差分を減算した値とすることを特徴とするムラ測定方法。
  4. 前記全体統計情報は、前記表示箇所の全領域での各輝度値の平均値である全体平均と、前記表示箇所の全領域での各輝度値の標準偏差である全体標準偏差と、を有し、
    前記指定範囲は、前記全体平均に前記全体標準偏差を加算した値と、前記全体平均から全体標準偏差を減算した値と、の間とすることを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載のムラ測定方法。
  5. 請求項１から請求項４のいずれか１項に記載のムラ測定方法であって、
    前記指定統計情報は、前記指定範囲内の各輝度値の平均値である指定平均を有し、
    さらに、検出したムラのうちの算出対象とするムラにおける評価の基準となる輝度としての基準輝度を求め、前記基準輝度と前記指定平均とを用いてムラの程度を示す絶対的な数値を算出する工程を含むことを特徴とするムラ測定方法。
  6. 前記基準輝度は、輝度値で見て算出対象とするムラの全画素数に対して所定の割合となる順番に位置する画素データの輝度値を仮基準輝度とし、算出対象とするムラを前記仮基準輝度でＡ群とＢ群とに区画し、前記Ｂ群における輝度値の範囲を前記Ａ群における輝度値の大きさであるＡ群輝度差と前記Ｂ群における輝度値の大きさであるＢ群輝度差との比で分割し、その分割点となる輝度値とすることを特徴とする請求項５に記載のムラ測定方法。
  7. ムラの程度を示す絶対的な数値は、前記基準輝度と前記指定平均との差分の絶対値を、算出対象とするムラの面積の逆数に基づく値で除算して算出することを特徴とする請求項５または請求項６に記載のムラ測定方法。
  8. 請求項５から請求項７のいずれか１項に記載のムラ測定方法であって、
    さらに、算出したムラの程度を示す絶対的な数値を用いて、前記表示箇所において各ムラが全体に及ぼす影響の観点からの評価としての数値を算出する工程を含むことを特徴とするムラ測定方法。
  9. 請求項５から請求項７のいずれか１項に記載のムラ測定方法であって、
    さらに、前記表示箇所の各ムラにおけるムラの程度を示す絶対的な数値のうちの最も大きな値の所定の割合となる値よりもムラの程度を示す絶対的な数値が大きな値となるムラを全て選出し、その選出したムラの程度を示す絶対的な数値の平均値を用いて、前記表示箇所において各ムラが全体に及ぼす影響の観点からの評価としての数値を算出する工程を含むことを特徴とするムラ測定方法。
  10. 前記表示箇所において各ムラが全体に及ぼす影響の観点からの評価としての数値を算出するための式における定数は、前記表示箇所と等しい規格とされた複数の表示箇所をサンプルとして用意して、前記各サンプルにおける選出したムラの程度を示す絶対的な数値の平均値と目視評価値とに基づいて求めることを特徴とする請求項９に記載のムラ測定方法。
  11. 前記表示箇所において各ムラが全体に及ぼす影響の観点からの評価としての数値を算出するための式を２つ設定し、
    用意した前記各サンプルの前記目視評価値における良品と不良品との境となる値である良否境界値に基づいて、前記表示箇所において各ムラが全体に及ぼす影響の観点からの評価としての数値を算出する式を使い分けることを特徴とする請求項１０に記載のムラ測定方法。
  12. 請求項１１に記載のムラ測定方法であって、
    さらに、用意した前記各サンプルを前記良否境界値に基づいて求めた評価閾値により２つの群に分類する工程を含み、
    前記表示箇所において各ムラが全体に及ぼす影響の観点からの評価としての数値を算出するために設定した２つの式の一方は、一方の前記群に分類した前記各サンプルにおける選出したムラの程度を示す絶対的な数値の平均値と前記目視評価値とに基づいて求め、
    前記表示箇所において各ムラが全体に及ぼす影響の観点からの評価としての数値を算出するために設定した２つの式の他方は、他方の前記群に分類した前記各サンプルにおける選出したムラの程度を示す絶対的な数値の平均値と前記目視評価値とに基づいて求めることを特徴とするムラ測定方法。
  13. 請求項１２に記載のムラ測定方法であって、
    前記表示箇所の各ムラにおけるムラの程度を示す絶対的な数値のうちの最も大きな値の所定の割合となる値よりもムラの程度を示す絶対的な数値が大きな値となるムラを全て選出し、その選出したムラの程度を示す絶対的な数値の平均値に基づく値を求め、当該平均値に基づく値が前記評価閾値よりも大きい場合には前記一方の式を用いて、かつ当該平均値に基づく値が前記評価閾値よりも小さい場合には前記他方の式を用いて、前記表示箇所において各ムラが全体に及ぼす影響の観点からの評価としての数値を算出することを特徴とするムラ測定方法。
  14. 請求項１から請求項１３のいずれか１項に記載のムラ測定方法であって、
    さらに、検出したムラのうちの算出対象とするムラにおけるムラ平均コントラストを用いて、ムラの程度を前記表示箇所内での評価として示す相対的な数値を算出する工程を含むことを特徴とするムラ測定方法。
  15. 請求項１から請求項１４のいずれか１項に記載のムラ測定方法であって、
    さらに、検出した各ムラが予め設定した重み付け領域内に位置する場合、前記重み付け領域内に位置する画素データの輝度値に対して適宜重み付けを行う工程を含むことを特徴とするムラ測定方法。
  16. 表示箇所の輝度データを取得する面測定機と、前記面測定機からの前記輝度データを用いて前記表示箇所におけるムラを検出する制御機と、を備え、
    前記制御機は、前記表示箇所の全領域での各輝度値から前記表示箇所における全体統計情報を算出し、前記全体統計情報から輝度値で見た指定範囲を算出し、算出した前記指定範囲内の各輝度値から前記指定範囲における指定統計情報を算出し、前記指定統計情報から輝度値で見た２つの閾値を算出し、算出した２つの前記閾値を用いて前記表示箇所における明るい領域と暗い領域との２種類の領域を設定し、設定した前記明るい領域と前記暗い領域とを前記表示箇所におけるムラとして検出する評価部を有することを特徴とするムラ測定装置。
  17. 前記制御機は、前記評価部に加えて、前記面測定機から出力される前記輝度データを読み込むデータ取得部と、前記輝度データから評価用データを再生成する再生成部と、を有し、
    前記評価部は、前記評価用データを用いて前記表示箇所におけるムラを検出することを特徴とする請求項１６に記載のムラ測定装置。
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KR102457527B1 (ko) * 2018-01-25 2022-10-21 한화정밀기계 주식회사 플립 칩의 플럭스 도포 상태 검사 방법

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JP3218789B2 (ja) * 1993-03-29 2001-10-15 東レ株式会社 中空糸モジュールの検査装置
JPH10197453A (ja) * 1997-01-16 1998-07-31 Dainippon Screen Mfg Co Ltd 光学的むら検査装置および光学的むら検査方法
JP3431075B2 (ja) * 2001-08-27 2003-07-28 科学技術振興事業団 液晶ディスプレイパネルムラの分類処理方法、その装置及びプログラム
JP2004212311A (ja) * 2003-01-08 2004-07-29 Seiko Epson Corp ムラ欠陥の検出方法及び装置
JP2005326323A (ja) * 2004-05-17 2005-11-24 Yokogawa Electric Corp 画質検査装置
JP2009180583A (ja) * 2008-01-30 2009-08-13 Fujifilm Corp ディスプレイの輝度ムラ評価方法および装置

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