JP6325520B2 - むら検査システム、むら検査方法およびむら検査プログラム - Google Patents

Description

本開示は、カラー映像等におけるむら検査（色むら検査および輝度むら検査）を行うむら検査システム、むら検査方法およびむら検査プログラムに関する。

従来、カラー映像表示が可能なＣＲＴ（Cathode Ray Tube）やＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等を用いた表示装置の量産工程における色むらや輝度むらの検査は、主に、限度見本との比較による官能検査を用いて行われている。この手法は、検査対象としての表示装置の表示画面を人間が直接視認することにより行われるため、実際の使用状態に近い検査であり、かつ簡便な手法である。

ところが、この手法では、個々の検査員の能力に頼る部分が大きいことから、検査員間の個人差や検査員の疲労の度合いなどによって検査品質が左右されてしまい、安定した検査をすることが困難である。

そこで、検査員の能力に頼らない客観的なむら検査の手法が、いくつか提案されている（例えば、特許文献１〜５および非特許文献１〜３）。

特開平１−２２５２９６号公報 特開平１０−２８００号公報 特開２００３−５７１４６号公報 特開平１０−９６６８１号公報 特開２００７−１９８８５０号公報

SID06 DIGEST 31.1 Information Display 2007 1 pp2-6 Proc. IS&T and SID Ninth Color Imaging Conference, 2001: p153-157.

ところで、このようなむら検査（色むら検査および輝度むら検査）では、一般に、更なる適切な手法が求められており、そのような手法の提案が望まれる。

したがって、適切なむら検査を行うことが可能なむら検査システム、むら検査方法およびむら検査プログラムを提供することが望ましい。

本開示のむら検査システムは、検査対象の撮像画像を取得するための撮像部と、撮像画像に基づいて、色むら検査用画像および輝度むら検査用画像をそれぞれ生成する画像生成部と、色むら検査用画像および輝度むら検査用画像の双方を用いて、評価パラメータを算出する算出部と、算出された評価パラメータを用いてむら検査を行う検査部とを備えたものである。上記画像生成部は、撮像画像に対して色成分と輝度成分との画像分離処理を行うことにより、色成分画像および輝度成分画像をそれぞれ生成すると共に、これらの色成分画像および輝度成分画像に対して視覚の空間周波数特性を考慮したフィルタ処理を個別に行い、このフィルタ処理後の色成分画像および輝度成分画像に基づいて色むら検査画像および輝度むら検査用画像をそれぞれ生成する。上記算出部は、色および輝度の双方に対するむら視感度を考慮して、評価パラメータを算出する。また、上記画像生成部は、上記画像分離処理の際に、撮像画像の各単位領域において、三刺激値（Ｘ，Ｙ，Ｚ）の座標系における（Ｘｉ，Ｙｉ，Ｚｉ）信号を用いて、（ＸＣ，ＹＣ，ＺＣ）信号からなる上記色成分画像と、（ＸＬ，ＹＬ，ＺＬ）信号からなる上記輝度成分画像とを、それぞれ生成する。

本開示のむら検査方法は、検査対象の撮像画像を取得するステップと、撮像画像に基づいて、色むら検査用画像および輝度むら検査用画像をそれぞれ生成する生成ステップと、色むら検査用画像および輝度むら検査用画像の双方を用いて、評価パラメータを算出する算出ステップと、算出した評価パラメータを用いてむら検査を行う検査ステップとを含むようにしたものである。上記生成ステップでは、撮像画像に対して色成分と輝度成分との画像分離処理を行うことにより、色成分画像および輝度成分画像をそれぞれ生成すると共に、これらの色成分画像および輝度成分画像に対して視覚の空間周波数特性を考慮したフィルタ処理を個別に行い、このフィルタ処理後の色成分画像および輝度成分画像に基づいて色むら検査画像および輝度むら検査用画像をそれぞれ生成する。上記算出ステップでは、色および輝度の双方に対するむら視感度を考慮して、評価パラメータを算出する。また、上記生成ステップでは、上記画像分離処理の際に、撮像画像の各単位領域において、三刺激値（Ｘ，Ｙ，Ｚ）の座標系における（Ｘｉ，Ｙｉ，Ｚｉ）信号を用いて、（ＸＣ，ＹＣ，ＺＣ）信号からなる上記色成分画像と、（ＸＬ，ＹＬ，ＺＬ）信号からなる上記輝度成分画像とを、それぞれ生成する。

本開示のむら検査プログラムは、検査対象の撮像画像を取得するステップと、撮像画像に基づいて、色むら検査用画像および輝度むら検査用画像をそれぞれ生成する生成ステップと、色むら検査用画像および輝度むら検査用画像の双方を用いて、評価パラメータを算出する算出ステップと、算出した評価パラメータを用いてむら検査を行う検査ステップとをコンピュータに実行させるようにしたものである。上記生成ステップでは、撮像画像に対して色成分と輝度成分との画像分離処理を行うことにより、色成分画像および輝度成分画像をそれぞれ生成すると共に、これらの色成分画像および輝度成分画像に対して視覚の空間周波数特性を考慮したフィルタ処理を個別に行い、このフィルタ処理後の色成分画像および輝度成分画像に基づいて色むら検査画像および輝度むら検査用画像をそれぞれ生成する。上記算出ステップでは、色および輝度の双方に対するむら視感度を考慮して、評価パラメータを算出する。また、上記生成ステップでは、上記画像分離処理の際に、撮像画像の各単位領域において、三刺激値（Ｘ，Ｙ，Ｚ）の座標系における（Ｘｉ，Ｙｉ，Ｚｉ）信号を用いて、（ＸＣ，ＹＣ，ＺＣ）信号からなる上記色成分画像と、（ＸＬ，ＹＬ，ＺＬ）信号からなる上記輝度成分画像とを、それぞれ生成する。

本開示の一実施の形態のむら検査システム、むら検査方法およびむら検査プログラムでは、検査対象の撮像画像に基づいて色むら検査用画像および輝度むら検査用画像がそれぞれ生成され、これらの色むら検査用画像および輝度むら検査用画像の双方を用いて評価パラメータが算出され、この評価パラメータを用いてむら検査が行われる。ここで、評価パラメータを算出する際には、色および輝度の双方に対するむら視感度を考慮して算出される。これにより、そのような視感度を考慮せずにむら検査を行う場合と比べ、人間の感覚により合致した客観的なむら検査（色むら検査および輝度むら検査）が実現される。また、色むら検査用画像および輝度むら検査用画像を生成する際には、撮像画像に対して色成分と輝度成分との画像分離処理が行われた後に、視覚の空間周波数特性を考慮したフィルタ処理が行われる。これにより、このような画像分離処理を行わずに上記フィルタ処理を行う場合とは異なり、偽の色むら成分や偽の輝度むら成分が発生してしまうことが回避され、より正確なむら検査が実現される。

本開示の一実施の形態のむら検査システム、むら検査方法およびむら検査プログラムによれば、色むら検査用画像および輝度むら検査用画像の双方を用いて評価パラメータを算出する際に、色および輝度の双方に対するむら視感度を考慮して算出するようにしたので、人間の感覚により合致した客観的なむら検査を実現することができる。また、色むら検査用画像および輝度むら検査用画像を生成する際には、色成分と輝度成分との画像分離処理を行った後に視覚の空間周波数特性を考慮したフィルタ処理を行うようにしたので、偽の色むら成分や偽の輝度むら成分の発生を回避し、より正確なむら検査を実現することができる。よって、適切なむら検査を行うことが可能となる。

本開示の一実施の形態に係るむら検査システムの概略構成例を検査対象としての表示装置と共に表す模式図である。 図１に示した画像処理装置において行うむら検査処理の一例を表す流れ図である。 図２に示したフィルタ処理・色むら検査用画像の生成の際のステップの詳細を表す流れ図である。 図２に示した彩度の算出手法の一例を表す特性図である。 色グループごとの色むら領域の面積率と色むらの主観評価値との関係の一例を表す特性図である。 色むら領域における最大彩度と色むらの主観評価値との関係の一例を表す特性図である。 色むら検査処理用に作成される画像の一例を表す図である。 色むら検査処理用に作成される画像の他の例を表す図である。 色むら検査処理用に作成される画像の他の例を表す図である。 色むら検査処理用に作成される画像の他の例を表す図である。 彩度エッジ領域および輝度エッジ領域の定義について説明するための模式図である。 図２に示したフィルタ処理・輝度むら検査用画像の生成の際のステップの詳細を表す流れ図である。 輝度むら検査処理用に作成される画像の一例を表す図である。 輝度むら検査処理用に作成される画像の他の例を表す図である。 輝度むら検査処理用に作成される画像の他の例を表す図である。 輝度むら検査処理用に作成される画像の他の例を表す図である。 実施例１に係る各種の主観評価値と色むら評価値との関係を表す特性図である。 実施例１に係る各種の主観評価値と輝度むら評価値との関係を表す特性図である。 実施例１に係る各種の主観評価値と総合評価値との関係を表す特性図である。 実施例２に係る評価条件について説明するための図である。 実施例２に係る評価条件について説明するための他の図である。 実施例２に係る輝度エッジ画像を表す図である。 比較例および実施例３に係る彩度エッジ画像および２値化色むら画像を表す図である。 比較例および実施例３に係る輝度エッジ画像および２値化輝度むら画像を表す図である。 単位視角当たりの変化量をエッジ閾値として用いた場合の効果について説明するための図である。 変形例１に係るむら検査システムの概略構成例を検査対象と共に表す模式図である。 変形例２に係るむら検査システムの概略構成例を検査対象と共に表す模式図である。

以下、本開示の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。なお、説明は以下の順序で行う。
１．実施の形態（色成分・輝度成分の画像分離処理後にフィルタ処理を行うむら検査例）
２．変形例１，２（画像処理機能をサーバ内に設けてネットワークに接続した構成例）
３．その他の変形例

＜実施の形態＞
［構成］
図１は、本開示の一実施の形態に係るむら検査システム（むら検査システム１）の概略構成例を、検査対象としての表示装置４と共に模式的に表したものである。このむら検査システム１は、表示装置４等において表示されるカラー映像について、色むらの検査および輝度むらの検査を含めた総合的なむら検査を行うものであり、画像処理装置２および撮像装置３（撮像部）を備えている。ここで、表示装置４としては、例えば、ＣＲＴやＬＣＤ、ＰＤＰ（Plasma Display Panel）、有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイなどの各種のディスプレイを適用することが可能である。なお、本開示の一実施の形態に係るむら検査方法およびむら検査プログラムは、本実施の形態のむら検査システム１において具現化されるため、以下併せて説明する。

（撮像装置３）
撮像装置３は、上記したむら検査における検査対象である、表示装置４の表示画面（カラー表示画面）を撮像するためのものである。この撮像装置３は、例えばＣＣＤ（Charge Coupled Devices）やＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）などからなる撮像素子を用いて構成されている。撮像装置３による撮像により得られた撮像画像（撮像データＤin）は、接続配線１０を介して画像処理装置２へ出力されるようになっている。なお、図１では、接続配線１０が有線の配線である場合について示しているが、撮像装置３と画像処理装置２との間を無線で接続するようにしてもよい。

（画像処理装置２）
画像処理装置２は、撮像装置３から出力される撮像データＤinに基づいてむら検査を行い、その検査結果としての検査結果データＤoutを出力するものであり、例えば図に示したようなＰＣ（Personal Computer）などを用いて構成されている。この画像処理装置２は、画像生成部２１、パラメータ算出部２２（算出部）および検査処理部２３（検査部）を有している。

画像生成部２１は、撮像データＤinに基づいて所定の画像処理を行うことにより、後述する色むら検査用画像および輝度むら検査用画像をそれぞれ生成するものである。具体的には、色むら検査用画像として、ここでは後述する、色むら画像（色むら画像データＤ１１）、彩度エッジ画像（彩度エッジ画像データＤ１２）および２値化色むら画像（２値化色むら画像データＤ１３）をそれぞれ生成する。また、輝度むら検査用画像として、ここでは後述する、輝度むら画像（輝度むら画像データＤ２１）、輝度エッジ画像（輝度エッジ画像データＤ２２）および２値化輝度むら画像（２値化輝度むら画像データＤ２３）をそれぞれ生成する。このようにして色むら検査用画像および輝度むら検査用画像を生成する際に、画像生成部２１は、後述する色成分と輝度成分との画像分離処理を行った後に、視覚の空間周波数特性を考慮した所定のフィルタ処理を行う。また、画像生成部２１は、色による色むら視感度の相違を考慮した補正処理（後述するゲイン補正処理）を行いつつ、上記した色むら検査用画像を生成するようになっている。なお、この画像生成部２１における画像処理（画像生成処理）の詳細については後述する。

パラメータ算出部２２は、画像生成部２１により生成された色むら検査用画像（上記した各種の画像データＤ１１〜Ｄ１３）および輝度むら検査用画像（上記した各種の画像データＤ２１〜Ｄ２３）の双方を用いて、後述するむら検査の際の各種の評価パラメータを算出するものである。具体的には、色むら検査用画像（各種の画像データＤ１１〜Ｄ１３）を用いて、後述する色むら評価値Ｅｃ（色むらパラメータ）を算出する。また、輝度むら検査用画像（各種の画像データＤ２１〜Ｄ２３）を用いて、後述する輝度むら評価値Ｅｌ（輝度むら評価パラメータ）を算出する。そして、これらの色むら評価値Ｅｃと輝度むら評価値Ｅｌとを重み付け加算することにより、上記した評価パラメータとしての総合評価値Ｅ（総合評価パラメータ）を算出する。この際、本実施の形態では、パラメータ算出部２２は、色および輝度の双方に対するむら視感度を考慮して、総合評価値Ｅを算出するようになっている。なお、このパラメータ算出部２２における算出処理の詳細についても後述する。

検査処理部２３は、パラメータ算出部２２において算出された総合評価値Ｅを用いて、検査対象である表示装置４の表示画面についてのむら検査（色むらの検査および輝度むらの検査を含めた総合的なむら検査）を行うものである。これにより、その検査結果としての検査結果データＤoutが、検査処理部２３から出力されるようになっている。なお、この検査処理部２３におけるむら検査処理の詳細についても後述する。

［作用・効果］
続いて、本実施の形態のむら検査システム１の作用および効果について説明する。

（１．基本動作）
このむら検査システム１では、撮像装置３によって検査対象である表示装置４の表示画面が撮像されると、撮像画像（撮像データＤin）が得られる。この撮像データＤinは、接続配線１０を介して画像処理装置２内の画像生成部２１へ入力される。

画像生成部２１は、撮像データＤinに基づいて所定の画像処理を行うことにより、色むら検査用画像（各種の画像データＤ１１〜Ｄ１３）および輝度むら検査用画像（各種の画像データＤ２１〜Ｄ２３）をそれぞれ生成する。次いで、パラメータ算出部２２は、これらの色むら検査用画像および輝度むら検査用画像の双方を用いて、むら検査の際の評価パラメータである統合評価値Ｅを算出する。そして、検査処理部２３は、この総合評価値Ｅを用いて、検査対象である表示装置４の表示画面についてのむら検査を行う。これにより、その検査結果としての検査結果データＤoutが、検査処理部２３から出力される。

（２．むら検査処理の詳細）
次に、本実施の形態のむら検査システム１における画像処理装置２によるむら検査処理について、詳細に説明する。図２は、この画像処理装置２において行うむら検査処理の一例を流れ図で表したものである。

（２−１．前処理）
まず、画像生成部２１は、上記したように、撮像装置３から接続配線１０を介して、検査対象の撮像画像（撮像データＤin）を取得する（図２のステップＳ１０１）。

次に、画像生成部２１は、撮像データＤinの信号を、三刺激値Ｘ，Ｙ，Ｚからなる（Ｘｉ，Ｙｉ，Ｚｉ）信号に変換する（ステップＳ１０２）。具体的には、例えば撮像データＤinがｓＲＧＢ規格の映像信号である場合、以下の（１）式を用いて変換を行う。また、他の規格の映像信号の場合も、同様に規格に従って変換を行うことにより、（Ｘｉ，Ｙｉ，Ｚｉ）信号を生成する。なお、ここでは、撮像データＤinの信号を（Ｘｉ，Ｙｉ，Ｚｉ）信号に変換する場合について説明しているが、撮像装置３によって直接、（Ｘｉ，Ｙｉ，Ｚｉ）信号を取得するようにしてもよい。

続いて、画像生成部２１は、この（Ｘｉ，Ｙｉ，Ｚｉ）信号に対して、前処理としての所定のノイズ除去処理を行う（ステップＳ１０３）。具体的には、例えばMedian Filter等の空間フィルタを用いることにより、撮像装置３の種類や撮像条件に起因したノイズを除去する処理を行う。ただし、場合によっては、そのようなノイズ除去処理を行わないようにしてもよい。また、撮像データＤinがｓＲＧＢ規格の映像信号である場合には、この撮像データＤinに対して直接ノイズ除去処理を行うようにしてもよい。

（画像分離処理）
そして、画像生成部２１は、このようなノイズ除去処理後の（Ｘｉ，Ｙｉ，Ｚｉ）信号に対して、以下説明する色成分と輝度成分との画像分離処理を行うことにより、色成分画像（色成分画像データＤ１０）および輝度成分画像（輝度成分画像データＤ２０）をそれぞれ生成する（ステップＳ１０４）。

具体的には、画像生成部２１は、ノイズ除去処理後の（Ｘｉ，Ｙｉ，Ｚｉ）信号に基づいて、以下のようにして色成分画像データＤ１０を生成する。すなわち、ノイズ除去処理後の（Ｘｉ，Ｙｉ，Ｚｉ）信号から、色分布情報を保持しつつ輝度分布情報を欠落させることにより、（ＸＣ，ＹＣ，ＺＣ）信号からなる色成分画像データＤ１０を生成する。このとき、輝度分布情報を欠落させるため、ＹＣを算出する際には、Ｙｉの平均値または最頻値を全ての撮像画素（表示画素）に対して付与するようにする。ただし、付与する値としては、Ｙｉの平均値または最頻値には限られず、一定の値であればよい。また、色分布情報を保持するため、ＸＣ，ＺＣを算出する際には、以下の（２）式を用いて（Ｘ，Ｙ，Ｚ）から算出される（ａ^＊，ｂ^＊）の値が変わらないように、上記したＹｃを用いて算出する。

ここで、（ａ^＊，ｂ^＊）の値とは、ＣＩＥ（国際照明委員会）により１９７６年に勧告されたＣＩＥ１９７６ Ｌ^＊ａ^＊ｂ^＊色空間（ＣＩＥＬＡＢ色空間）における値である。このＣＩＥＬＡＢ色空間は、均等色空間として勧告されており、人間の知覚的な色の見えに対して均等性を考慮した空間となっている。また、（２）式中のＸｎ，Ｙｎ，Ｚｎは、完全拡散反射面の三刺激値である。

より具体的には、画像生成部２１は以下の（３）式および（４）式を用いて、ＸＣ，ＺＣを算出する。
・ａ^＊（Ｘｉ，Ｙｉ，Ｚｉ）＝ａ^＊（ＸＣ，ＹＣ，ＺＣ）となるように、
５００×［ｆ（Ｘｉ／Ｘｎ）−ｆ（Ｙｉ／Ｙｎ）］
＝５００×［ｆ（ＸＣ／Ｘｎ）−ｆ（ＹＣ／Ｙｎ）］ ……（３）
・ｂ^＊（Ｘｉ，Ｙｉ，Ｚｉ）＝ｂ^＊（ＸＣ，ＹＣ，ＺＣ）となるように、
２００×［ｆ（Ｙｉ／Ｙｎ）−ｆ（Ｚｉ／Ｚｎ）］
＝２００×［ｆ（ＹＣ／Ｙｎ）−ｆ（ＺＣ／Ｚｎ）］ ……（４）

一方、画像生成部２１は、ノイズ除去処理後の（Ｘｉ，Ｙｉ，Ｚｉ）信号に基づいて、以下のようにして輝度成分画像データＤ２０を生成する。すなわち、ノイズ除去処理後の（Ｘｉ，Ｙｉ，Ｚｉ）信号から、輝度分布情報を保持しつつ色分布情報を欠落させることにより、（ＸＬ，ＹＬ，ＺＬ）信号からなる輝度成分画像データＤ２０を生成する。このとき、輝度分布情報を保持するため、ＹＬを算出する際には、Ｙｉの値をそのまま全ての撮像画素（表示画素）に対して付与するようにする。また、色分布情報を欠落させるため、ＸＬ，ＺＬを算出する際には、上記した（ａ^＊，ｂ^＊）の値が０（ゼロ）となるように、上記したＹＬを用いて算出する。

より具体的には、画像生成部２１は以下の（５）式および（６）式を用いて、ＸＬ，ＺＬを算出する。
・ａ^＊（ＸＬ，ＹＬ，ＺＬ）＝０となるように、
５００×［ｆ（ＸＬ／Ｘｎ）−ｆ（ＹＬ／Ｙｎ）］＝０ ……（５）
・ｂ^＊（ＸＬ，ＹＬ，ＺＬ）＝０となるように、
２００×［ｆ（ＹＬ／Ｙｎ）−ｆ（ＺＬ／Ｚｎ）］＝０ ……（６）

（２−２．フィルタ処理・色むら検査用画像の生成）
続いて、画像生成部２１は、このようにして生成された色成分画像（色成分画像データＤ１０）に対して所定のフィルタ処理を行うと共に、フィルタ処理後の色成分画像データＤ１０に基づいて色むら検査用画像（各種の画像データＤ１１〜Ｄ１３）を生成する（ステップＳ１１）。

図３は、このフィルタ処理・色むら検査用画像の生成の際のステップの詳細（ステップＳ１１１〜Ｓ１１９）を、流れ図で表わしたものである。

（フィルタ処理）
このステップでは、まず、画像生成部２１は、（ＸＣ，ＹＣ，ＺＣ）信号からなる色成分画像データＤ１０に対して、以下の（７）式により規定される（ｗ／ｋ，ｒ／ｇ，ｂ／ｙ）変換を行う（図３のステップＳ１１１）。これにより、（Ｘ，Ｙ，Ｚ）座標から（ｗ／ｋ，ｒ／ｇ，ｂ／ｙ）座標への座標変換が行われる。そして、このような座標変換後の（ｗ／ｋ，ｒ／ｇ，ｂ／ｙ）に対し、３つの軸（成分）ごとにそれぞれ２次元フーリエ変換を行い、空間周波数に展開する。なお、（ｗ／ｋ）は（白／黒）を意味し、（ｒ／ｇ）は（赤／緑）を意味し、（ｂ／ｙ）は（青／黄）を意味している。

次いで、画像生成部２１は、２次元フーリエ変換後のデータに対して、視覚の空間周波数特性（Contrast Sensitivity Factor）を考慮したフィルタ処理を行う（ステップＳ１１２）。ここで、この視覚の空間周波数特性は、主観評価実験によって求められたものであり、人間の物体認識における反対色空間によって規定されていると共に、（ｗ／ｋ，ｒ／ｇ，ｂ／ｙ）の３つの軸に対応したものとなっている。このような視角の空間周波数特性を考慮したフィルタを行うことにより、画像を人間の感性により近づける処理が可能となる。なお、このフィルタ処理後は、２次元逆フーリエ変換を行うことにより、（ｗ／ｋ，ｒ／ｇ，ｂ／ｙ）座標へと戻す。

次に、画像生成部２１は、フィルタ処理後の（ｗ／ｋ，ｒ／ｇ，ｂ／ｙ）信号に対して、以下の（８）式により規定される（Ｘ，Ｙ，Ｚ）変換を行う（ステップＳ１１３）。これにより、（ｗ／ｋ，ｒ／ｇ，ｂ／ｙ）座標から（Ｘ，Ｙ，Ｚ）座標への座標変換が行われる。

このようにして本実施の形態では、撮像画像データＤinに対して色成分と輝度成分との画像分離処理が行われた後に、視覚の空間周波数特性を考慮したフィルタ処理が行われる。これにより、このような画像分離処理を行わずに上記フィルタ処理を行う場合とは異なり、偽の色むら成分が発生してしまうことが回避され、より正確なむら検査が実現される。

ここで、このような偽の色むら成分が発生するのは、以下の理由によるものである。すなわち、上記したフィルタ処理の際の空間周波数特性において、輝度成分の軸である（ｗ／ｋ）と色成分の軸である（ｒ／ｇ），（ｂ／ｙ）とでは、その低周波特性が大きく異なっている。そして、前述した（２）式から分かるように、Ｌ^＊は基本的にＹのみから算出される一方、（ａ^＊，ｂ^＊）の算出にはＹの値も使用される。このため、視角の空間周波数特性が大きく異なるフィルタ処理が施された（ｗ／ｋ）の影響を大きく受けたＹ値を用いると、元々存在しなかった色度分布情報が生成され、画像に偽の色むらが発生し易くなるのである。そこで本実施の形態では、上記したように画像分離処理を行った後に視覚の空間周波数特性を考慮したフィルタ処理を行うことで、このような色成分と輝度成分とでの空間周波数特性（低周波特性）の相違に起因した、偽の色むら成分の発生を回避するようにしている。

続いて、画像生成部２１は、上記した（Ｘ，Ｙ，Ｚ）変換により得られる（Ｘ，Ｙ，Ｚ）信号に基づいて、前述した（２）式を用いることにより、前述した（ａ^＊，ｂ^＊）を算出する（ステップＳ１１４）。

次に、画像生成部２１は、各撮像画素において、色による色むら視感度の相違を考慮した補正処理（ゲイン補正処理）を行いつつ、前述した各種の色むら検査用画像を生成する。詳細には、各撮像画素においてそのような補正処理を行いつつ、彩度Ｃを算出する。具体的には、まず、画像生成部２１は、ステップＳ１１４において算出したａ^＊に対し、色むら視感度の相違を考慮した補正処理として、以下の（９）式により表わされるゲイン補正処理（ゲインαを用いた補正処理）を行う（ステップＳ１１５）。そして、画像生成部２１は、ステップＳ１１４，Ｓ１１５において算出した（ａ^＊’，ｂ^＊）を用いて、以下の（１０）式により、彩度Ｃを撮像画素ごとに算出する（ステップＳ１１６）。
ａ^＊’＝（α×ａ^＊）
（ａ^＊＞０のとき：ゲインα＞１、ａ^＊≦０のとき：ゲインα＝１） ……（９）
Ｃ＝｛（ａ^＊’）^２＋（ｂ^＊）^２｝^１／２
＝｛（α×ａ^＊）^２＋（ｂ^＊）^２｝^１／２ ……（１０）

このようなゲイン補正処理は、例えば図４に示したような（ａ^＊，ｂ^＊）座標系を考えると、（ａ^＊，ｂ^＊）＝（ａ１，ｂ１）の点を、（ａ^＊，ｂ^＊）＝（α×ａ１，ｂ１）の点に変換（補正）することに対応する。これにより、ゲイン補正処理前後における彩度Ｃを示す曲線は、図４中に示したようになる。すなわち、ゲイン補正処理前における彩度Ｃを示す曲線は円形状となっているのに対し、ゲイン補正処理後における彩度Ｃを示す曲線は、ａ^＊＞０の領域において、図４中の矢印で示したように、円形状ではなく惰円形状となっている。

ここで、このようなゲイン補正処理を行った後に彩度Ｃを算出するようにしているのは、以下の理由によるものである。すなわち、人間が感じる色むらの視感度（色むら視感度）が、色むらを構成する色の種類に応じて変化してしまうためである。

具体的には、まず、色むら視感度（ＭＥ値；人間によるむら（ここでは色むら）の主観評価値）には、色グループごとの色むら領域の面積率（検査対象の全領域（表示画面内の全ての表示画素領域）に対する色グループごとの色むら領域の面積率）によって、差異が生じる。すなわち、例えば図５Ａに示したように、赤（Ｒ）系、オレンジ（Ｏ）系およびマゼンダ（Ｍ）系の色に対応する色グループでの面積率ではそれぞれ、黄緑（ＹＧ）系、緑（Ｇ）系および水色（ＬＢ）系の色に対応する色グループでの面積率と比べ、同一の面積率の値におけるＭＥ値（色むら視感度）が高くなる。

また、色むら視感度（ＭＥ値）には、後述する最大彩度Ｃmax（色むら領域の全領域における最大彩度）を示す色が属する色グループによっても、差異が生じる。すなわち、例えば図５Ｂに示したように、赤（Ｒ）系、オレンジ（Ｏ）系またはマゼンダ（Ｍ）系の色に対応する色グループに属する色が最大彩度Ｃmaxを示す場合には、黄緑（ＹＧ）系、緑（Ｇ）系または水色（ＬＢ）系の色に対応する色グループに属する色が最大彩度Ｃmaxを示す場合と比べ、同一の最大彩度Ｃmaxの値におけるＭＥ値（色むら視感度）が高くなる。

そこで、本実施の形態では画像生成部２１において、上記したような色による色むら視感度の相違を考慮したゲイン補正処理を行いつつ、彩度Ｃを算出している。具体的には、色むら視感度が相対的に高い色グループ（赤（Ｒ）系、オレンジ（Ｏ）系およびマゼンダ（Ｍ）系の色に対応する色グループ）に対応するａ^＊＞０の領域について、選択的にａ^＊の値を増加させる補正（ゲイン補正）を行う。これにより、色による色むら視感度の相違を考慮せずにむら検査（色むら検査）を行う場合と比べ、人間の感覚により合致した客観的なむら検査が実現される。

（色むら検査用画像の生成）
次に、画像生成部２１は、このようにして算出された彩度Ｃを用いて、撮像画像から、色むら検査用画像の１つである色むら画像（色むら画像データＤ１１）を生成する（ステップＳ１１７）。すなわち、撮像画素ごとの彩度Ｃの値からなる色むら画像を生成する。これにより、例えば図６Ａに示したような、色むら画像データＤ１１からなる色むら画像が生成される。

次いで、画像生成部２１はまた、算出された彩度Ｃを用いて、撮像画像から、色むら検査用画像の１つである彩度エッジ画像（彩度エッジ画像データＤ１２）を生成する（ステップＳ１１８）。具体的には、例えばSobelフィルタ処理等を行うことによって彩度エッジ領域を特定し、彩度エッジ画像を生成する。これにより、例えば図６Ｂに示したような、彩度エッジ画像データＤ１２からなる彩度エッジ画像が生成される。

ここで、このときに特定される彩度エッジ領域とは、例えば、検査対象（表示画面）における単位長さ当たりの彩度変化量（彩度エッジ強度）、または、単位視角当たりの彩度変化量が、所定の閾値（彩度エッジ閾値）以上となっている領域として定義される。具体的には、例えば図７（Ａ）に示したように、人間が感じる色むらの感度に合うように表示画面４０上の単位長さ当たりに対して定められた彩度エッジ閾値（例えば、（ｄＣ^＊／ｍｍ）＝２．０）以上となっている領域（例えば図７（Ａ）中の領域Ａｅ）を、彩度エッジ領域として特定する。あるいは、例えば図７（Ｂ）に示したように、人間が感じる色むらの感度に合うように観察者（眼Ｅｙ）による単位視角θ当たりに対して定められた彩度エッジ閾値（例えば、（ｄＣ^＊／arcmin）＝０．８７３）以上となっている領域（例えば図７（Ｂ）中の領域Ａｅ）を、彩度エッジ領域として特定する。なお、このときの視角θとしては、例えば以下のようにして定義されたものを用いるのが望ましい。すなわち、人間の視力が１．０の場合には、人間が判別可能な角度の分解能は、１度の１／６０である１分と定義されていることから、このような人間の視覚特性を考慮して１分を用いて定義されたものを用いるのが望ましい。この点は以下同様であるが、このような定義に限定されるものではない。

続いて、画像生成部２１は更に、生成された色むら画像（色むら画像データＤ１１）を用いて２値化色むら画像（２値化色むら画像データＤ１３）を生成し、色むら領域を特定する（ステップＳ１１９）。この際、各撮像画素における彩度Ｃの大きさに基づいて、色むら領域を特定する。具体的には、彩度Ｃの値が所定の閾値（例えば、２．０）以上である撮像画素については、色むら領域に属する撮像画素であると判断する一方、彩度Ｃの値が上記閾値未満である撮像画素については、色むら領域に属しない撮像画素であると判断することにより、色むら領域を特定する。これにより、例えば図６Ｃに示した２値化色むら画像（２値化色むら画像データＤ１３）のように、色むら領域が特定される。なお、この図６Ｃに示した２値化色むら画像では、色むら領域が赤表示されると共に、それ以外の領域が黒表示されている（２値化画像となっている）。

（２−３．色むら評価値Ｅｃの算出）
続いて、パラメータ算出部２２は、以下のようにして色むら評価値Ｅｃを算出する（図２のステップＳ１２１〜Ｓ１２２）。

まず、パラメータ算出部２２は、上記のようにして生成された各種の色むら検査用画像（色むら画像データＤ１１、彩度エッジ画像データＤ１２および２値化色むら画像データＤ１３）を用いて、以下説明する各種のパラメータを算出する（ステップＳ１２１）。

具体的には、パラメータ算出部２２は、彩度エッジ画像（彩度エッジ画像データＤ１２）を用いて、検査対象の全領域（表示画面内の全ての表示画素領域）に対する彩度エッジ領域の面積率である、彩度エッジ面積率Ｓceを算出する。

また、パラメータ算出部２２は、２値化色むら画像（２値化色むら画像データＤ１３）を用いて、検査対象の全領域（表示画面内の全ての表示画素領域）に対する色むら領域の面積率である、色むら面積率Ｓｃを算出する。

更に、パラメータ算出部２２は、色むら画像（色むら画像データＤ１１）を用いて、色むら領域の全領域における最大彩度Ｃmaxを算出する。例えば、図６Ａに示した色むら画像の例では、図６Ｄ中に「×」印で示した撮像画素において、最大彩度Ｃmaxを示している。

そして、パラメータ算出部２２は、このようにして算出された、彩度エッジ面積率Ｓceと色むら面積率Ｓｃと最大彩度Ｃmaxとを重み付け加算することにより、色むら評価値Ｅｃを算出する（ステップＳ１２２）。具体的には、パラメータ算出部２２は、例えば以下の（１１）式を用いることにより、色むら評価値Ｅｃを算出する。なお、この（１１）式において、定数（係数）ｋ１，ｋ２，ｋ３はそれぞれ重み付け係数を表し、ｃ１は所定の定数（０（ゼロ）を含む）を表している。
Ｅｃ＝ｋ１×Ｓce＋ｋ２×Ｓｃ＋ｋ３×Ｃmax＋ｃ１ ……（１１）

（２−４．フィルタ処理・輝度むら検査用画像の生成）
また、画像生成部２１は、前述のステップＳ１０４（画像分離処理）において生成された輝度成分画像（輝度成分画像データＤ２０）に対して、以下の処理を行う。すなわち、前述した所定のフィルタ処理を行うと共に、フィルタ処理後の輝度成分画像データＤ２０に基づいて輝度むら検査用画像（各種の画像データＤ２１〜Ｄ２３）を生成する（ステップＳ１３）。

図８は、このフィルタ処理・輝度むら検査用画像の生成の際のステップの詳細（ステップＳ１３１〜Ｓ１３８）を、流れ図で表わしたものである。

（フィルタ処理）
このステップでは、まず、画像生成部２１は、（ＸＬ，ＹＬ，ＺＬ）信号からなる輝度成分画像データＤ２０に対して、前述した（７）式により規定される（ｗ／ｋ，ｒ／ｇ，ｂ／ｙ）変換を行う（図８のステップＳ１３１）。これにより、（Ｘ，Ｙ，Ｚ）座標から（ｗ／ｋ，ｒ／ｇ，ｂ／ｙ）座標への座標変換が行われる。そして、このような座標変換後の（ｗ／ｋ，ｒ／ｇ，ｂ／ｙ）に対し、３つの軸ごとにそれぞれ２次元フーリエ変換を行い、空間周波数に展開する。

次いで、画像生成部２１は、２次元フーリエ変換後のデータに対して、前述したステップＳ１１２と同様にして、視覚の空間周波数特性を考慮したフィルタ処理を行う（ステップＳ１３２）。なお、このフィルタ処理後は、２次元逆フーリエ変換を行うことにより、（ｗ／ｋ，ｒ／ｇ，ｂ／ｙ）座標へと戻す。

次に、画像生成部２１は、フィルタ処理後の（ｗ／ｋ，ｒ／ｇ，ｂ／ｙ）信号に対して、前述した（８）式により規定される（Ｘ，Ｙ，Ｚ）変換を行う（ステップＳ１３３）。これにより、（ｗ／ｋ，ｒ／ｇ，ｂ／ｙ）座標から（Ｘ，Ｙ，Ｚ）座標への座標変換が行われる。

ここでも本実施の形態では、撮像画像データＤinに対して色成分と輝度成分との画像分離処理が行われた後に、視覚の空間周波数特性を考慮したフィルタ処理が行われる。これにより、このような画像分離処理を行わずに上記フィルタ処理を行う場合とは異なり、前述した色成分と輝度成分とでの空間周波数特性（低周波特性）の相違に起因した偽の輝度むら成分が発生してしまうことが回避され、より正確なむら検査が実現される。

次に、画像生成部２１は、上記した（Ｘ，Ｙ，Ｚ）変換により得られる（Ｘ，Ｙ，Ｚ）信号に基づいて、Ｌ^＊（明度）を算出する（ステップＳ１３４）。具体的には、画像生成部２１は前述した（２）式を用いることにより、Ｌ^＊を撮像画素ごとに算出する。

次いで、画像生成部２１は、白色画像の全領域（ここでは、表示装置４の表示画面に表示された白色画像の全ての表示画素領域）におけるＬ^＊の平均値である、平均輝度Ｌ^＊aveを算出する（ステップＳ１３５）。

（輝度むら検査用画像の生成）
次に、画像生成部２１は、このようにして算出されたＬ^＊および平均輝度Ｌ^＊aveを用いて、撮像画像から、輝度むら検査用画像の１つである輝度むら画像（輝度むら画像データＤ２１）を生成する（ステップＳ１３６）。具体的には、撮像画素ごとのＬ^＊と平均輝度Ｌ^＊aveとの差分値の絶対値である輝度差ΔＬ^＊（＝｜Ｌ^＊−Ｌ^＊ave｜）を撮像画素ごとに算出し、この輝度差ΔＬ^＊からなる輝度むら画像を生成する。これにより、例えば図９Ａに示したような、輝度むら画像データＤ２１からなる輝度むら画像が生成される。なお、このとき、上記のように輝度差ΔＬ^＊を用いて輝度むら画像を生成する代わりに、Ｌ^＊の値を用いて輝度むら画像を生成するようにしてもよい。

次いで、画像生成部２１はまた、算出されたＬ^＊を用いて、撮像画像から、輝度むら検査用画像の１つである輝度エッジ画像（輝度エッジ画像データＤ２２）を生成する（ステップＳ１３７）。例えばSobelフィルタ処理等を行うことによって輝度エッジ領域を特定し、輝度エッジ画像を生成する。これにより、例えば図９Ｂに示したような、輝度エッジ画像データＤ２２からなる輝度エッジ画像が生成される。

ここで、このときに特定される輝度エッジ領域とは、例えば、検査対象（表示画面）における単位長さ当たりの輝度変化量（輝度エッジ強度）、または、単位視角当たりの輝度変化量が、所定の閾値（輝度エッジ閾値）以上となっている領域として定義される。具体的には、ここでも例えば図７（Ａ）に示したように、表示画面４０上の単位長さ当たりに対して定められた輝度エッジ閾値（例えば、（ｄＬ^＊／ｍｍ）＝０．５）以上となっている領域（例えば図７（Ａ）中の領域Ａｅ）を、輝度エッジ領域として特定する。あるいは、例えば図７（Ｂ）に示したように、観察者（眼Ｅｙ）による単位視角θ当たりに対して定められた輝度エッジ閾値（例えば、（ｄＬ^＊／arcmin）＝０．２１８）以上となっている領域（例えば図７（Ｂ）中の領域Ａｅ）を、輝度エッジ領域として特定する。

続いて、画像生成部２１は更に、生成された輝度むら画像（輝度むら画像データＤ２１）を用いて２値化輝度むら画像（２値化輝度むら画像データＤ２３）を生成し、輝度むら領域（明暗部領域）を特定する（ステップＳ１３８）。この際、各撮像画素における輝度差ΔＬ^＊の大きさに基づいて、輝度むら領域を特定する。具体的には、輝度差ΔＬ^＊の値が所定の閾値（例えば、０．３）以上である撮像画素については、輝度むら領域に属する撮像画素であると判断する一方、輝度差ΔＬ^＊の値が上記閾値未満である撮像画素については、輝度むら領域に属しない撮像画素であると判断することにより、輝度むら領域を特定する。これにより、例えば図９Ｃに示した２値化輝度むら画像（２値化輝度むら画像データＤ２３）のように、輝度むら領域が特定される。なお、この図９Ｃに示した２値化輝度むら画像では、輝度むら領域が白表示されると共に、それ以外の領域が黒表示されている（２値化画像となっている）。

（２−５．輝度むら評価値Ｅｌの算出）
続いて、パラメータ算出部２２は、以下のようにして輝度むら評価値Ｅｌを算出する（図２のステップＳ１４１〜Ｓ１４２）。

まず、パラメータ算出部２２は、上記のようにして生成された各種の輝度むら検査用画像（輝度むら画像データＤ２１、輝度エッジ画像データＤ２２および２値化輝度むら画像データＤ２３）を用いて、以下説明する各種のパラメータを算出する（ステップＳ１４１）。

具体的には、パラメータ算出部２２は、輝度エッジ画像（輝度エッジ画像データＤ２２）を用いて、検査対象の全領域（表示画面内の全ての表示画素領域）に対する輝度エッジ領域の面積率である、輝度エッジ面積率Ｓleを算出する。

また、パラメータ算出部２２は、２値化輝度むら画像（２値化輝度むら画像データＤ２３）を用いて、検査対象の全領域（表示画面内の全ての表示画素領域）に対する輝度むら領域の面積率である、輝度むら面積率Ｓｌを算出する。

更に、パラメータ算出部２２は、輝度むら画像（輝度むら画像データＤ２１）を用いて、輝度むら領域の全領域における輝度（Ｌ^＊）と平均輝度Ｌ^＊aveとの差分値の絶対値の最大値である、最大輝度差ΔＬ^＊max（＝Max｜Ｌ^＊−Ｌ^＊ave｜）を算出する。例えば、図９Ａに示した輝度むら画像の例では、図９Ｄ中に「×」印で示した撮像画素において、最大輝度差ΔＬ^＊maxを示している。

そして、パラメータ算出部２２は、このようにして算出された、輝度エッジ面積率Ｓleと輝度むら面積率Ｓｌと最大輝度差ΔＬ^＊maxとを重み付け加算することにより、輝度むら評価値Ｅｌを算出する（ステップＳ１４２）。具体的には、パラメータ算出部２２は、例えば以下の（１２）式を用いることにより、輝度むら評価値Ｅｌを算出する。なお、この（１２）式において、定数（係数）ｋ４，ｋ５，ｋ６はそれぞれ重み付け係数を表し、ｃ２は所定の定数（０を含む）を表している。
Ｅｌ＝ｋ４×Ｓle＋ｋ５×Ｓｌ＋ｋ６×ΔＬ^＊max＋ｃ２ ……（１２）

（２−６．総合評価値Ｅの算出・むら検査処理）
次に、パラメータ算出部２２は、このようにして求められた色むら評価値Ｅｃおよび輝度むら評価値Ｅｌに基づいて、例えば以下の（１３）式を用いることにより、むら検査の際の総合評価値Ｅを算出する（ステップＳ１５１）。すなわち、色むら評価値Ｅｃと輝度むら評価値Ｅｌとを重み付け加算することにより、総合評価値Ｅを算出する。これにより、以下説明するむら検査の際に、色むら評価値Ｅｃと輝度むら評価値Ｅｌとの重み付けを反映させた検査を行うことが可能となる。なお、この（１３）式において、定数（係数）Ａ，Ｂはそれぞれ重み付け係数を表し、ｃ３は所定の定数（０を含む）を表している。
Ｅ＝Ａ×Ｅｃ＋Ｂ×Ｅｌ＋ｃ３ ……（１３）

ここで本実施の形態では、パラメータ算出部２２は、色および輝度の双方に対するむら視感度を考慮して、総合評価値Ｅを算出する。具体的には、上記した重み付け係数Ａ，Ｂがそれぞれ、色および輝度の双方に対するむら視感度を考慮して決定されるようになっている。このように、総合評価値Ｅを算出する際に、色および輝度の双方に対するむら視感度を考慮して算出されることにより、そのような視感度を考慮せずにむら検査を行う場合と比べ、人間の感覚により合致した客観的なむら検査が実現される。

続いて、検査処理部２３は、このようにして求められた総合評価値Ｅを用いて、検査対象である表示装置４の表示画面についてのむら検査を行い、その検査結果としての検査結果データＤoutを生成する（ステップＳ１５２）。具体的には、例えば、総合評価値Ｅが大きくなるのに応じて、検査対象におけるむら（色むらおよび輝度むらのうちの少なくとも一方）の度合いが大きいと判断する。一方、総合評価値Ｅが小さくなるのに応じて、検査対象におけるむらの度合いが小さいと判断する。あるいは、総合評価値Ｅが所定の閾値以上である場合には、検査対象が不良品であると判断する一方、総合評価値Ｅが上記閾値未満である場合には、検査対象が良品であると判断する。以上により、画像処理装置２によるむら検査処理が終了となる。

（実施例１）
ここで、図１０は、これまで説明した各種の評価値と人間による主観評価値（ＭＥ値）との関係（相間）を示す一実施例（実施例１）を表したものである。具体的には、図１０Ａは、実施例１に係る色むら評価値Ｅｃと主観評価値（ＭＥ値）との相間を表し、図１０Ｂは、実施例１に係る輝度むら評価値Ｅｌと主観評価値（ＭＥ値）との相間を表し、図１０Ｃは、実施例１に係る総合評価値Ｅと主観評価値（ＭＥ値）との相間を表している。なお、これらの図中に示した、線形直線における決定係数Ｒ^２は、その値が「１」により近い大きい値となるのに従って、むら検査の精度がより高くなっていることを示す。

まず、図１０（Ａ）に示した例は、主観評価は被験者として１９歳〜２４歳の男女各２５名に対するマグニチュード推定法による評価結果に基づくものとなっている。また、この例では、彩度エッジ面積率Ｓceに対する重み付け係数ｋ１＝１２．８、色むら面積率Ｓｃに対する重み付け係数ｋ２＝４．０、最大彩度Ｃmaxに対する重み付け係数ｋ３＝０．０２として、色むら評価値Ｅｃを算出している。この例では決定係数Ｒ^２＝０．９４となっており、非常に高い相関を示していることが分かる。

一方、図１０（Ｂ）に示した例は、図１０（Ａ）の場合と同様の条件によるマグニチュード推定法による評価結果に基づくものとなっている。また、この例では、輝度エッジ面積率Ｓleに対する重み付け係数ｋ４＝１９．９、輝度むら面積率Ｓｌに対する重み付け係数ｋ５＝１．９、最大輝度差ΔＬ^＊maxに対する重み付け係数ｋ６＝０．１９として、輝度むら評価値Ｅｌを算出している。この例においても決定係数Ｒ^２＝０．９４となっており、非常に高い相関を示していることが分かる。

他方、図１０（Ｃ）に示した例も、図１０（Ａ）の場合と同様の条件によるマグニチュード推定法による評価結果に基づくものとなっている。また、この例では、色むら評価値Ｅｃに対する重み付け係数Ａ＝０．６３、輝度むら評価値Ｅｌに対する重み付け係数Ｂ＝０．７１として、総合評価値Ｅを算出している。この例においても決定係数Ｒ^２＝０．９５となっており、非常に高い相関を示していることが分かる。

（実施例２）
また、図１１Ａ，図１１Ｂおよび図１２は、前述した単位長さ当たりの変化量または単位視角当たりの変化量と所定のエッジ閾値との比較によってエッジ領域（輝度エッジ領域）を特定する際の、エッジ領域の相違を対比して示す一実施例（実施例２）を表したものである。

具体的には、図１１Ａは、実施例２に係る、検査対象である表示画面のサイズ［inch］と、各サイズ（８，４０，８０inch）における観察者の適正視距離［ｍｍ］および１ｍｍ当たりの視角［°］との関係を表したものである。また、図１１Ｂは、図９Ａ中に示した各適正視距離と１ｍｍ当たりの視角との関係を、模式的に表したものである。

一方、図１２は、図１１Ａ，図１１Ｂ中に示した各適正視距離（表示画面の各サイズ）について、輝度エッジ閾値として前述した（ｄＬ^＊／ｍｍ）＝０．５を用いた場合の輝度エッジ画像（輝度エッジ画像データＤ２２）と、前述した（ｄＬ^＊／arcmin）＝０．２１８を用いた場合の輝度エッジ画像とを対比して表したものである。すなわち、輝度エッジ領域を、表示画面における単位長さ当たりの輝度変化量（輝度エッジ強度）を用いて定義した場合と、単位視角当たりの輝度変化量を用いて定義した場合とについて、特定されるエッジ領域の相違を対比して示している。

これらの図１１Ａ，図１１Ｂおよび図１２に示した実施例２により、単位視角当たりの輝度変化量を用いて輝度エッジ領域を定義した場合（輝度エッジ閾値：（ｄＬ^＊／arcmin）＝０．２１８の場合）には、以下の効果も得られることが分かる。すなわち、表示画面における単位長さ当たりの輝度変化量を用いて輝度エッジ領域を定義した場合（輝度エッジ閾値：（ｄＬ^＊／ｍｍ）＝０．５の場合）とは異なり、表示画面のサイズ（観察者の適正視距離）に依存せずに一定の輝度エッジ領域を特定することが可能となる。よって、むら検査の際の精度を向上させることができる。

なお、この実施例２では、輝度エッジ領域を特定する際のエッジ領域の相違について示したが、彩度エッジ領域を特定する際のエッジ領域の相違についても同様のことが言える。すなわち、単位視角当たりの彩度変化量を用いて彩度エッジ領域を定義した場合には、表示画面における単位長さ当たりの彩度変化量を用いて彩度エッジ領域を定義した場合とは異なり、表示画面のサイズ（観察者の適正視距離）に依存せずに一定の彩度エッジ領域を特定することが可能となる。

（実施例３）
図１３は、比較例および実施例３に係る彩度エッジ画像（彩度エッジ画像データＤ１２）および２値化色むら画像（２値化色むら画像データＤ１３）をそれぞれ、対比して表したものである。また、図１３は、比較例および実施例３に係る輝度エッジ画像（輝度エッジ画像データＤ２２）および２値化輝度むら画像（２値化輝度むら画像データＤ２３）をそれぞれ、対比して表したものである。

ここで、実施例３は、本実施の形態の画像分離処理を行った後に前述のフィルタ処理を行う場合の一実施例に対応し、比較例は、本実施の形態の画像分離処理を行わずに前述のフィルタ処理を行う場合の例に対応している。また、図１３では、色むらのない画像を検査対象としている一方、図１４では、輝度むらのない画像を検査対象としている。

図１３に示した例では、検査対象が色むらのない画像であるのにもかかわらず、比較例においては、彩度エッジ画像および２値化色むら画像ともに、前述した偽の色むら成分が発生してしまっている（判定結果：×）。したがって、この比較例では、正確な色むら検査の実施が困難である。これに対して実施例３では、そのような偽の色むら成分の発生が回避されている（判定結果：○）。つまり、本実施の形態の画像分離処理を行った後に前述のフィルタ処理を行うことにより、色空間変換における偽の色むら情報が紛れ込むことなく、より正確な色むら検査を行うことが可能となると言える。

また、図１４に示した例では、検査対象が輝度むらのない画像であるのにもかかわらず、比較例においては、２値化輝度むら画像に前述した偽の輝度むら成分が発生してしまっている（判定結果：×）。したがって、比較例では正確な輝度むら検査の実施が困難である。これに対して実施例３では、そのような偽の輝度むら成分の発生が回避されている（判定結果：○）。つまり、本実施の形態の画像分離処理を行った後に前述のフィルタ処理を行うことにより、色空間変換における偽の輝度むら情報が紛れ込むことなく、より正確な輝度むら検査を行うことが可能となると言える。

以上のように本実施の形態では、色むら検査用画像（各種の画像データＤ１１〜Ｄ１３）および輝度むら検査用画像（各種の画像データＤ２１〜Ｄ２３）の双方を用いて総合評価値Ｅを算出する際に、色および輝度の双方に対するむら視感度を考慮して算出するようにしたので、人間の感覚により合致した客観的なむら検査（色むらの検査および輝度むらの検査を含めた総合的なむら検査）を実現することができる。また、そのような色むら検査用画像および輝度むら検査用画像を生成する際に、色成分と輝度成分との画像分離処理を行った後に視覚の空間周波数特性を考慮したフィルタ処理を行うようにしたので、偽の色むら成分や偽の輝度むら成分の発生を回避し、より正確なむら検査を実現することができる。よって、適切なむら検査を行うことが可能となる。

また、色むら検査用画像を生成する際に、撮像画像の各撮像画素において、色による色むら視感度の相違を考慮した補正処理（ａ^＊に対するゲイン補正処理）を行いつつ彩度Ｃを算出するようにしたので、人間の感覚に更に合致した客観的なむら検査を実現することができ、更に適切なむら検査を行うことが可能となる。

また、人間の感覚により合致した客観的なむら検査が実現されるため、開発や設計段階での品質評価に用いることにより、開発や設計の効率化を図ることが可能となる。

更に、本実施の形態のむら検査を、例えば、製品を量産する際の検査工程に導入することにより、安定かつ迅速なむら検査を行うことが可能となり、検査工程の効率改善や、製品の品質の安定化を図ることが可能となる。

加えて、単位視角当たりの変化量（輝度変化量および彩度変化量）を用いてエッジ領域（輝度エッジ領域および彩度エッジ領域）を定義するようにしたので、以下説明するように、表示画面上における微小のエッジ領域を特定することも可能となる。すなわち、まず、例えば図１５に示したように、例えば０．１［rad］以上の視角に相当する幅だけ離れた画素間での輝度差や彩度差等を用いてエッジ領域を特定する場合には、例えば表示画面のサイズが４０［inch］や８０［inch］の大型になると、微小のエッジ領域の特定ができなくなる。これは、図１５中に示したように、０．１［rad］の視角に相当する表示画面上の幅が、数１００［ｍｍ］もの大きさになってしまうからである。これに対して、単位視角当たりの変化量を用いてエッジ領域を定義する場合、例えば図１５中に示したように単位視角＝１［’］とすると、表示画面のサイズが大型になっても、この単位視角に相当する表示画面上の幅を１［ｍｍ］未満に抑えることができる。これらのことから、例えば、表示画面サイズが大型となったり、高精細な携帯型ディスプレイを適正な視距離から観察する場合等を考慮しても、微小のエッジ領域を特定することができ、むら検査の際の精度を向上させることが可能となる。

なお、上記したように単位視角当たりの変化量を用いてエッジ領域を定義する代わりに、視距離に応じて表示画面における単位長さ当たりの変化量（輝度変化量および彩度変化量）の閾値（エッジ閾値）を変化させることによって、エッジ領域を定義するようにしてもよい。具体的には、例えば以下の（１４）式および（１５）式を用いて、輝度エッジ閾値および彩度エッジ閾値を規定するようにしてもよい。なお、これらの式において、Ｄは視距離［ｍｍ］を、Ｌth（＝０．５）は、Ｄ＝１５００［ｍｍ］のときの単位長さ当たりの輝度エッジ閾値を、Ｃth（＝２．０）は、Ｄ＝１５００［ｍｍ］のときの単位長さ当たりの彩度エッジ閾値を、それぞれ表している。このように、視距離に応じて単位長さ当たりのエッジ閾値を変化させることによってエッジ領域を定義するようにした場合にも、単位視角当たりの変化量を用いてエッジ領域を定義する場合と同様に、微小のエッジ領域を特定することができ、むら検査の際の精度を向上させることが可能となる。
輝度エッジ閾値：（ｄＬ^＊／ｄｘ）＝Ｌth×（１５００／Ｄ） ……（１４）
彩度エッジ閾値：（ｄＣ^＊／ｄｘ）＝Ｃth×（１５００／Ｄ） ……（１５）

＜変形例＞
続いて、上記実施の形態の変形例（変形例１，２）について説明する。これらの変形例１，２は、実施の形態で説明した画像処理部２の機能（画像生成部２１、パラメータ算出部２２および検査処理部２２の機能）のうちの少なくとも一部をサーバ内に設け、ネットワーク接続するようにした例（クラウド化された構成例）に対応している。なお、実施の形態における構成要素と同一のものには同一の符号を付し、適宜説明を省略する。

［変形例１］
（構成）
図１６は、変形例１に係るむら検査システム（むら検査システム１Ａ）の概略構成例を、検査対象４Ａ〜４Ｄと共に模式的に表したものである。本変形例のむら検査システム１Ａは、サーバ２Ａと、このサーバ２Ａと有線または無線のネットワークＮＷを介して接続された、複数組（この例では４組）の撮像装置（撮像部）３Ａ〜３Ｄおよび制御装置５Ａ〜５Ｄと管理装置（管理部）６と、を備えている。

また、これら４組の撮像装置３Ａ〜３Ｄおよび制御装置５Ａ〜５Ｄは、検査対象４Ａ〜４Ｄを製造する際の工程（製造工程）Ａ〜Ｄごとに配置されており、後述するように、これらの工程Ａ〜Ｄごとに個別に、上記実施の形態で説明したむら検査が行われるようになっている。ここで、工程Ａは、検査対象４Ａ（バックライト）の製造工程に対応し、工程Ｂは、検査対象４Ｂ（液晶パネル）の製造工程に対応している。また、工程Ｃは、検査対象４Ｃ（パネルモジュール）の製造工程に対応し、工程Ｄは、検査対象４Ｄ（最終製品である液晶表示装置）の製造工程に対応している。

なお、本変形例に係るむら検査方法およびむら検査プログラムは、本変形例のむら検査システム１Ａにおいて具現化されるため、以下併せて説明する。

サーバ２Ａは、画像生成部２１、パラメータ算出部２２および検査処理部２２の各々を含んで構成されている。換言すると、画像生成部２１、パラメータ算出部２２および検査処理部２２がいずれも、サーバ２Ａ内に設けられている。このサーバ２Ａは、例えば、制御装置５Ａ〜５Ｄの個体識別記号、撮像装置３Ａ〜３Ｄの個別認識記号、またはユーザの個別認識記号を認識する機能を有している。また、例えば、転送される撮像データＤinの保存およびむら検査処理を行い、検査結果データＤoutを自身に保存する機能、または制御装置５Ａ〜５Ｄ側へ転送する機能を有している。このようなサーバ２Ａは、例えば、高速かつ大規模にクラスタ化された画像処理・データ保存装置により構成されている。

制御装置５Ａ〜５Ｄはそれぞれ、上記したネットワークＮＷを介してサーバ２Ａに接続されており、撮像装置３Ａ〜３Ｄの動作およびデータ送受信の制御を行うと共に、むら検査結果を表示する機能も有している。具体的には、撮像装置３Ａ〜３Ｄから得られる撮像データＤinをネットワークＮＷを介してサーバ２Ａへ送信すると共に、サーバ２Ａから供給される検査結果データＤoutを受信して自身の表示部に表示することが可能となっている。また、この際、例えば、ネットワークＮＷの回線容量等の設備の必要に応じて、撮像データＤinを圧縮転送することも可能となっている。このように本変形例では、撮像装置３Ａ〜３Ｄはそれぞれ、サーバ２Ａと間接的に（制御装置５Ａ〜５Ｄを介して）ネットワーク接続されている。なお、このような制御装置５Ａ〜５Ｄはそれぞれ、例えばＰＣ（Personal Computer）などを用いて構成されている。

管理装置６は、詳細は後述するように、上記した工程４Ａ〜４Ｄごとに行われるむら検査の結果（検査結果データＤout）を一括して管理する機能を有している。

（作用・効果）
ここで、例えば、上記実施の形態で説明したＰＣ等からなる画像処理装置２を用いて、工程Ａ〜Ｄごとに別々にむら検査を行うようにした場合、以下の問題が生じ得る。

まず、１つ目の問題点として、以下のものが挙げられる。すなわち、例えば、工程Ａで使用された撮像装置３ＡがＸＹＺフィルタタイプであると共に、データ点数が１００万画素であるものとすると、１００万ドットのデータ列が、３つの撮像データＤinとしてそれぞれ得られることになる。これは、通常のテキストファイルとしても約４０ＭＢのデータ量となる。このような撮像データＤinに基づいて上記実施の形態で説明した一連のむら検査処理を行う場合、画像分離処理だけでも２倍のデータ量に膨らみ、１ステップの作業用の確保メモリ量は、その１０倍程度まで膨らむことになる。

また、仮に、色むら検査用画像（各種の画像データＤ１１〜Ｄ１３）および輝度むら検査用画像（各種の画像データＤ２１〜Ｄ２３）を後の管理用に保存する場合、ビットマップデータとして保存しても、１回の検査工程で１００万画素のデータが６枚となり、約６ＭＢ必要となる。加えて、数値列データとして保存する場合には、約１００ＭＢ程度の容量となる。このように、トレーサビリティを保持した管理を行う場合、１台１工程で１５０ＭＢ近い保存領域と、４００ＭＢのデータ展開を連続して行うだけの作業メモリとが必要となる。例えば、年間１００万台の製造を行う場合は、１台あたりの製造タクトは約３０秒となり、１日あたり約４３０ＧＢもの保管容量が必要となる。

こうした膨大なデータ処理と保管とを工程ごとに行うことは非常にコストがかかり、更に工程Ｂ，工程Ｃ，工程Ｄと進むにつれてデータ量は増大し、その検査のどこかで不良判定が発生しても、トレーサビリティを確保することは容易でない。

また、２つ目の問題点として、以下のものが挙げられる。すなわち、例えば最近の表示装置の製造手法としては、１か所で最終製品まで製造されることは稀であり、部材組み立てごとに製造工場、更には国を跨いだ輸送がなされているのが現状である。ところが、途中の出荷検査や入荷検査での検査体制は未だ不備が多く、むらの様な不具合がどの段階で発生したかの管理を行うことは、現実的には困難である。

そこで本変形例のむら検査システム１Ａでは、上記したように、画像処理部２の各機能（画像生成部２１、パラメータ算出部２２および検査処理部２２）をサーバ２Ａ内に設け、各工程Ａ〜Ｄに配置された撮像装置３Ａ〜３Ｄおよび制御装置５Ａ〜５Ｄとネットワーク接続するようにしている。これにより、高速演算処理が可能な高額な画像処理装置２は、例えばデータ圧縮・転送の機能を有する安価なＰＣ等へ置き換えることが可能となり、生産コストの削減が見込まれる。つまり、各工程Ａ〜Ｄでは、撮像装置３Ａ〜３Ｄによる撮像画像Ｄinの取得および検査結果データＤoutの表示のみが行われることとなり、製造コストが削減されると共に、検査による製造タクトを圧迫することも回避される。したがって、より適切なむら検査を高速かつ安価に実現し、品質管理を容易に行うことが可能となる。

また、各工程Ａ〜Ｄでの検査情報が一元管理されるようになれば、検査工程で判明した不具合のトレーサビリティが確保され、不具合の原因調査および対策策定も速やかに行うことが可能となる。例えば、工程Ｄでの検査で不良が発生した場合に、ひも付された他の工程のデータを参照することにより、累積されて発生した不良なのか、あるいは突発的に工程Ｄ内のみで発生した不良なのかを判断する、といったことが可能となる。よって、不良の発生原因の早急な究明が可能となり、製造不良を最小限に食い止めることが可能となる。また、累積されて発生した不良の場合には、早急にその設計にフィードバックをかけることも可能となり、不良品が累積してしまう事も防ぐことが可能となる。更に、出荷および着荷で同一の検査を行うようにすれば、輸送による不具合も見出すことが容易となり、全体にわたる品質管理が容易となる。加えて、評価結果算出のための作業が一元管理されることから、各工程での作業ミスや意図的な改ざん等を防ぐことができ、品質管理が容易になる。このようにして品質管理が容易となり、一般消費者へ提供する製品の品質保持、ひいては品質の向上および在庫管理調整も容易に行えるようになる。

更に、例えば、ネットワークＮＷ上のサーバ管理者が、画像処理装置２の削減可能な費用の代わりに、管理費用としてユーザに課金し管理を行うようにすれば、ユーザは常時高速な演算処理とデータの管理保存の恩恵とを享受することが可能となる。したがって、安価になった検査コストを活かして出荷および着荷での検査を行うようにすれば、輸送中に起きた不具合等についても管理することが可能となる。なお、この際の課金手法としては、例えば、画像サイズ、画像データサイズもしくは処理時間、またはこれらの組合せに応じて、ユーザ認識記号を有するユーザに課金・請求する、といったものが挙げられる。

なお、本変形例では、画像生成部２１、パラメータ算出部２２および検査処理部２２がいずれもサーバ２Ａ内に設けられている場合を例に挙げて説明したが、これには限られない。すなわち、画像生成部２１、パラメータ算出部２２および検査処理部２２のうちの少なくとも１つが、単一のサーバ２Ａ内に設けられているようにしてもよい。また、むら検査システム１Ａ内に、複数の撮像装置（撮像部）ではなく１つの撮像装置のみが設けられているようにしてもよい。

［変形例２］
図１７は、変形例２に係るむら検査システム（むら検査システム１Ｂ）の概略構成例を、検査対象４Ａ〜４Ｄと共に模式的に表したものである。本変形例のむら検査システム１Ｂは、サーバ２Ａと、このサーバ２Ａと有線または無線のネットワークＮＷを介して接続された、複数（この例では４つ）の撮像装置３Ａ〜３Ｄと管理装置６と、を備えている。すなわち、変形例１のむら検査システム１Ａにおいて、工程Ａ〜Ｄごとの制御装置５Ａ〜５Ｄを省いた（設けないようにした）ものに対応し、他の構成は基本的に同様となっている。なお、本変形例に係るむら検査方法およびむら検査プログラムは、本変形例のむら検査システム１Ａにおいて具現化されるため、以下併せて説明する。

本変形例では、撮像装置３Ａ〜３ＤがそれぞれネットワークＮＷを介してサーバ２Ａに接続されており、データ送受信を行う機能も有している。具体的には、得られた撮像データＤinをネットワークＮＷを介してサーバ２Ａへ送信すると共に、サーバ２Ａから供給される検査結果データＤoutを受信することが可能となっている。また、この際、例えば、ネットワークＮＷの回線容量等の設備の必要に応じて、撮像データＤinを圧縮転送することも可能となっている。このように本変形例では、撮像装置３Ａ〜３Ｄはそれぞれ、サーバ２Ａと直接的に（制御装置５Ａ〜５Ｄを介さずに）ネットワーク接続されている。

このような構成の本変形例においても、基本的には上記変形例１と同様の作用により、同様の効果を得ることが可能である。

また、特に本変形例では、制御装置５Ａ〜５Ｄが不要とすることができるため、各工程でのコストを更に削減することが可能となる。

なお、本変形例においても、画像生成部２１、パラメータ算出部２２および検査処理部２２のうちの少なくとも１つが、単一のサーバ２Ａ内に設けられているようにしてもよい。また、むら検査システム１Ｂ内に、複数の撮像装置（撮像部）ではなく１つの撮像装置のみが設けられているようにしてもよい。

＜その他の変形例＞
以上、実施の形態および変形例を挙げて本開示の技術を説明したが、本技術はこれらの実施の形態等に限定されず、種々の変形が可能である。

例えば、上記実施の形態等では、色むら評価値Ｅｃとして、彩度エッジ面積率Ｓce、色むら面積率Ｓｃおよび最大彩度Ｃmaxの３つのパラメータを用いる場合について説明したが、これらに加えて（あるいはこれらの代わりに）、他のパラメータを用いるようにしてもよい。加えて、これらの３つのパラメータのうちの少なくとも１つ以上のパラメータを、色むら評価値Ｅｃとして用いるようにしてもよい。ただし、これらの３つのパラメータのうち、特に、彩度エッジ面積率Ｓceおよび色むら面積率Ｓｃの２つのパラメータを少なくとも用いるようにするのが望ましい。これは、人間が色むらの程度を判断する際に、特に空間的な広がりを重視する傾向にあるため、これらの２つのパラメータが、色むら評価値Ｅｃにおける寄与が相対的に大きいからである。

また、上記実施の形態等では、輝度むら評価値Ｅｌとして、輝度エッジ面積率Ｓle、輝度むら面積率Ｓｌおよび最大輝度差ΔＬ^＊maxの３つのパラメータを用いる場合について説明したが、これらに加えて（あるいはこれらの代わりに）、他のパラメータを用いるようにしてもよい。加えて、これらの３つのパラメータのうちの少なくとも１つ以上のパラメータを、輝度むら評価値Ｅｌとして用いるようにしてもよい。ただし、これらの３つのパラメータのうち、特に、輝度エッジ面積率Ｓleおよび輝度むら面積率Ｓｌの２つのパラメータを少なくとも用いるようにするのが望ましい。これは、人間が輝度むらの程度を判断する際に、特に空間的な広がりを重視する傾向にあるため、これらの２つのパラメータが、輝度むら評価値Ｅｌにおける寄与が相対的に大きいからである。

更に、上記実施の形態等では、色むら検査用画像および輝度むら検査用画像の例をそれぞれ具体的に挙げて説明したが、色むら検査用画像および輝度むら検査用画像としては、上記実施の形態で挙げたものには限られない。

加えて、上記実施の形態等では、色むら検査用画像を生成する際に、色による色むら視感度の相違を考慮した補正処理（ゲイン補正処理）を行いつつ彩度Ｃを算出する場合について説明したが、場合によってはそのようなゲイン補正処理を行わないようにしてもよい。

また、上記実施の形態等では、むら検査の検査対象が、カラー映像表示を行う表示装置における表示画面である場合について説明したが、本技術の検査対象は、表示装置以外のもの（例えば、照明装置（バックライトなど））であってもよい。

更に、上記実施の形態等では、主に、むら検査システムにおいて撮像装置と画像処理装置とが別体となっている場合について説明したが、これらの装置がそれぞれ、同一の装置内に設けられているようにしてもよい。

加えて、上記実施の形態等で説明した一連の処理（画像生成部、算出部、検査部および管理部等の各機能）は、ハードウェア（回路）で行われるようにしてもよいし、ソフトウェア（プログラム）で行われるようにしてもよい。ソフトウェアで行われるようにした場合、そのソフトウェアは、上記した各機能をコンピュータ（ＰＣやサーバ内のマイクロコンピュータ等）により実行させるためのプログラム群で構成される。各プログラムは、例えば、上記コンピュータに予め組み込まれて用いられてもよいし、ネットワークや記録媒体から上記コンピュータにインストールして用いられてもよい。

なお、本技術は以下のような構成を取ることも可能である。
［１］
検査対象の撮像画像を取得するための撮像部と、
前記撮像画像に基づいて、色むら検査用画像および輝度むら検査用画像をそれぞれ生成する画像生成部と、
前記色むら検査用画像および前記輝度むら検査用画像の双方を用いて、評価パラメータを算出する算出部と、
算出された評価パラメータを用いてむら検査を行う検査部と
を備え、
前記画像生成部は、
前記撮像画像に対して色成分と輝度成分との画像分離処理を行うことにより、色成分画像および輝度成分画像をそれぞれ生成すると共に、
前記色成分画像および前記輝度成分画像に対して視覚の空間周波数特性を考慮したフィルタ処理を個別に行い、前記フィルタ処理後の色成分画像および輝度成分画像に基づいて前記色むら検査画像および前記輝度むら検査用画像をそれぞれ生成し、
前記算出部は、色および輝度の双方に対するむら視感度を考慮して、前記評価パラメータを算出する
むら検査システム。
［２］
前記算出部は、
前記色むら検査用画像を用いて色むら評価パラメータを算出すると共に、前記輝度むら検査用画像を用いて輝度むら評価パラメータを算出し、
前記色むら評価パラメータと前記輝度むら評価パラメータとを重み付け加算することにより、前記評価パラメータとしての総合評価パラメータを算出する
上記［１］に記載のむら検査システム。
［３］
前記色むら評価パラメータをＥｃ、前記輝度むら評価パラメータをＥｌ、重み付け係数をＡ，Ｂとしたとき、
前記総合評価パラメータＥは、以下の（１）式により表わされると共に、
前記重み付け係数Ａ，Ｂはそれぞれ、前記むら視感度を考慮して決定される
上記［２］に記載のむら検査システム。
Ｅ＝Ａ×Ｅｃ＋Ｂ×Ｅｌ …（１）
［４］
前記検査部は、
前記総合評価パラメータが大きくなるのに応じて、前記検査対象におけるむらの度合いが大きいと判断すると共に、
前記総合評価パラメータが小さくなるのに応じて、前記検査対象におけるむらの度合いが小さいと判断する
上記［２］または［３］に記載のむら検査システム。
［５］
前記画像生成部は、前記フィルタ処理後の色成分画像に対して、色による色むら視感度の相違を考慮した補正処理を行ったうえで、前記色むら検査用画像を生成する
上記［１］ないし［４］のいずれかに記載のむら検査システム。
［６］
前記画像生成部は、
前記フィルタ処理後の色成分画像の各単位領域において、前記補正処理を行った後に彩度を算出し、
算出された彩度を用いて、前記色むら検査用画像を生成する
上記［５］に記載のむら検査システム。
［７］
前記画像生成部は、
前記フィルタ処理後の色成分画像の各単位領域において、ＣＩＥＬＡＢ色空間における（ａ^＊，ｂ^＊）をそれぞれ算出し、
算出されたａ^＊に対して、前記補正処理としての以下の（２）式により表わされるゲイン補正処理を行った後に、以下の（３）式を用いて彩度Ｃを算出する
上記［６］に記載のむら検査システム。
ａ^＊’＝（α×ａ^＊）
（ａ^＊＞０のとき：ゲインα＞１、ａ^＊≦０のとき：ゲインα＝１） …（２）
Ｃ＝｛（ａ^＊’）^２＋（ｂ^＊）^２｝^１／２ …（３）
［８］
前記色むら評価パラメータとして、
前記検査対象の全領域に対する彩度エッジ領域の面積率である彩度エッジ面積率と、
前記検査対象の全領域に対する色むら領域の面積率である色むら面積率と
を少なくとも用いる
上記［２］ないし［７］のいずれかに記載のむら検査システム。
［９］
前記色むら評価パラメータとして、
前記彩度エッジ面積率と、前記色むら面積率と、前記色むら領域の全領域における最大彩度とを用いる
上記［８］に記載のむら検査システム。
［１０］
前記算出部は、
前記色むら検査用画像を用いて、前記彩度エッジ面積率、前記色むら面積率および前記最大彩度をそれぞれ算出し、
前記彩度エッジ面積率と前記色むら面積率と前記最大彩度とを重み付け加算することにより、前記色むら評価パラメータを算出する
上記［９］に記載のむら検査システム。
［１１］
前記輝度むら評価パラメータとして、
前記検査対象の全領域に対する輝度エッジ領域の面積率である輝度エッジ面積率と、
前記検査対象の全領域に対する輝度むら領域の面積率である輝度むら面積率と
を少なくとも用いる
上記［２］ないし［１０］のいずれかに記載のむら検査システム。
［１２］
前記輝度むら評価パラメータとして、
前記輝度エッジ面積率と、前記輝度むら面積率と、前記輝度むら領域の全領域における輝度と白色画像における平均輝度との差分値の絶対値の最大値である最大輝度差とを用いる
上記［１１］に記載のむら検査システム。
［１３］
前記算出部は、
前記輝度むら検査用画像を用いて、前記輝度エッジ面積率、前記輝度むら面積率および前記最大輝度差をそれぞれ算出し、
前記輝度エッジ面積率と前記輝度むら面積率と前記最大輝度差とを重み付け加算することにより、前記輝度むら評価パラメータを算出する
上記［１２］に記載のむら検査システム。
［１４］
前記画像生成部、前記算出部および前記検査部のうちの少なくとも１つが、単一のサーバ内に設けられると共に、
前記撮像部が、前記サーバと直接または間接的にネットワークを介して接続された１または複数の撮像装置内に設けられている
上記［１］ないし［１３］のいずれかに記載のむら検査システム。
［１５］
前記検査対象を製造する際の複数の工程ごとに、前記撮像装置が配置され、
前記複数の工程ごとに個別に、前記検査部によるむら検査が行われる
上記［１４］に記載のむら検査システム。
［１６］
前記ネットワークに接続されると共に、前記複数の工程ごとに行われる前記むら検査の結果を一括して管理する管理部を更に備えた
上記［１５］に記載のむら検査システム。
［１７］
前記画像生成部、前記算出部および前記検査部がいずれも前記サーバ内に設けられると共に、前記撮像部が前記１または複数の撮像装置内に設けられており、
前記撮像画像が、前記撮像装置から前記ネットワークを介して前記サーバへ供給されると共に、前記むら検査の結果データが、前記サーバから前記ネットワークを介して前記撮像装置側へ供給される
上記［１４］ないし［１６］のいずれかに記載のむら検査システム。
［１８］
前記検査対象が、カラー映像表示を行う表示装置における表示画面である
上記［１］ないし［１７］のいずれかに記載のむら検査システム。
［１９］
検査対象の撮像画像を取得するステップと、
前記撮像画像に基づいて、色むら検査用画像および輝度むら検査用画像をそれぞれ生成する生成ステップと、
前記色むら検査用画像および前記輝度むら検査用画像の双方を用いて、評価パラメータを算出する算出ステップと、
算出した評価パラメータを用いてむら検査を行う検査ステップと
を含み、
前記生成ステップでは、
前記撮像画像に対して色成分と輝度成分との画像分離処理を行うことにより、色成分画像および輝度成分画像をそれぞれ生成すると共に、
前記色成分画像および前記輝度成分画像に対して視覚の空間周波数特性を考慮したフィルタ処理を個別に行い、前記フィルタ処理後の色成分画像および輝度成分画像に基づいて前記色むら検査画像および前記輝度むら検査用画像をそれぞれ生成し、
前記算出ステップでは、色および輝度の双方に対するむら視感度を考慮して、前記評価パラメータを算出する
むら検査方法。
［２０］
検査対象の撮像画像を取得するステップと、
前記撮像画像に基づいて、色むら検査用画像および輝度むら検査用画像をそれぞれ生成する生成ステップと、
前記色むら検査用画像および前記輝度むら検査用画像の双方を用いて、評価パラメータを算出する算出ステップと、
算出した評価パラメータを用いてむら検査を行う検査ステップと
をコンピュータに実行させると共に、
前記生成ステップでは、
前記撮像画像に対して色成分と輝度成分との画像分離処理を行うことにより、色成分画像および輝度成分画像をそれぞれ生成すると共に、
前記色成分画像および前記輝度成分画像に対して視覚の空間周波数特性を考慮したフィルタ処理を個別に行い、前記フィルタ処理後の色成分画像および輝度成分画像に基づいて前記色むら検査画像および前記輝度むら検査用画像をそれぞれ生成し、
前記算出ステップでは、色および輝度の双方に対するむら視感度を考慮して、前記評価パラメータを算出する
むら検査プログラム。

本出願は、日本国特許庁において２０１３年３月４日に出願された日本特許出願番号２０１３−４１５７３号を基礎として優先権を主張するものであり、これらの出願のすべての内容を参照によって本出願に援用する。

当業者であれば、設計上の要件や他の要因に応じて、種々の修正、コンビネーション、サブコンビネーション、および変更を想到し得るが、それらは添付の請求の範囲やその均等物の範囲に含まれるものであることが理解される。

Claims (20)

1. 検査対象の撮像画像を取得するための撮像部と、
   前記撮像画像に基づいて、色むら検査用画像および輝度むら検査用画像をそれぞれ生成する画像生成部と、
   前記色むら検査用画像および前記輝度むら検査用画像の双方を用いて、評価パラメータを算出する算出部と、
   算出された評価パラメータを用いてむら検査を行う検査部と
   を備え、
   前記画像生成部は、
   前記撮像画像に対して色成分と輝度成分との画像分離処理を行うことにより、色成分画像および輝度成分画像をそれぞれ生成すると共に、
   前記色成分画像および前記輝度成分画像に対して視覚の空間周波数特性を考慮したフィルタ処理を個別に行い、前記フィルタ処理後の色成分画像および輝度成分画像に基づいて前記色むら検査画像および前記輝度むら検査用画像をそれぞれ生成し、
   前記算出部は、色および輝度の双方に対するむら視感度を考慮して、前記評価パラメータを算出し、
   前記画像生成部は、前記画像分離処理の際に、前記撮像画像の各単位領域において、三刺激値（Ｘ，Ｙ，Ｚ）の座標系における（Ｘｉ，Ｙｉ，Ｚｉ）信号を用いて、（ＸＣ，ＹＣ，ＺＣ）信号からなる前記色成分画像と、（ＸＬ，ＹＬ，ＺＬ）信号からなる前記輝度成分画像とを、それぞれ生成する
   むら検査システム。
2. 前記算出部は、
   前記色むら検査用画像を用いて色むら評価パラメータを算出すると共に、前記輝度むら検査用画像を用いて輝度むら評価パラメータを算出し、
   前記色むら評価パラメータと前記輝度むら評価パラメータとを重み付け加算することにより、前記評価パラメータとしての総合評価パラメータを算出する
   請求項１に記載のむら検査システム。
3. 前記色むら評価パラメータをＥｃ、前記輝度むら評価パラメータをＥｌ、重み付け係数をＡ，Ｂとしたとき、
   前記総合評価パラメータＥは、以下の（１）式により表わされると共に、
   前記重み付け係数Ａ，Ｂはそれぞれ、前記むら視感度を考慮して決定される
   請求項２に記載のむら検査システム。
   Ｅ＝Ａ×Ｅｃ＋Ｂ×Ｅｌ …（１）
4. 前記検査部は、
   前記総合評価パラメータが大きくなるのに応じて、前記検査対象におけるむらの度合いが大きいと判断すると共に、
   前記総合評価パラメータが小さくなるのに応じて、前記検査対象におけるむらの度合いが小さいと判断する
   請求項２に記載のむら検査システム。
5. 前記画像生成部は、前記フィルタ処理後の色成分画像に対して、色による色むら視感度の相違を考慮した補正処理を行ったうえで、前記色むら検査用画像を生成する
   請求項１に記載のむら検査システム。
6. 前記画像生成部は、
   前記フィルタ処理後の色成分画像の各単位領域において、前記補正処理を行った後に彩度を算出し、
   算出された彩度を用いて、前記色むら検査用画像を生成する
   請求項５に記載のむら検査システム。
7. 前記画像生成部は、
   前記フィルタ処理後の色成分画像の各単位領域において、ＣＩＥＬＡＢ色空間における（ａ^*，ｂ^*）をそれぞれ算出し、
   算出されたａ^*に対して、前記補正処理としての以下の（２）式により表わされるゲイン補正処理を行った後に、以下の（３）式を用いて彩度Ｃを算出する
   請求項６に記載のむら検査システム。
   ａ^*’＝（α×ａ^*）
   （ａ^*＞０のとき：ゲインα＞１、ａ^*≦０のとき：ゲインα＝１） …（２）
   Ｃ＝｛（ａ^*’）²＋（ｂ^*）²｝^1/2 …（３）
8. 前記色むら評価パラメータとして、
   前記検査対象の全領域に対する彩度エッジ領域の面積率である彩度エッジ面積率と、
   前記検査対象の全領域に対する色むら領域の面積率である色むら面積率と、
   前記色むら領域の全領域における最大彩度と、
   のうちの少なくとも１つを用いる
   請求項２に記載のむら検査システム。
9. 前記色むら評価パラメータとして、
   前記彩度エッジ面積率と、前記色むら面積率と、前記最大彩度とを用いる
   請求項８に記載のむら検査システム。
10. 前記算出部は、
    前記色むら検査用画像を用いて、前記彩度エッジ面積率、前記色むら面積率および前記最大彩度をそれぞれ算出し、
    前記彩度エッジ面積率と前記色むら面積率と前記最大彩度とを重み付け加算することにより、前記色むら評価パラメータを算出する
    請求項９に記載のむら検査システム。
11. 前記輝度むら評価パラメータとして、
    前記検査対象の全領域に対する輝度エッジ領域の面積率である輝度エッジ面積率と、
    前記検査対象の全領域に対する輝度むら領域の面積率である輝度むら面積率と、
    前記輝度むら領域の全領域における輝度と白色画像における平均輝度との差分値の絶対値の最大値である最大輝度差と、
    のうちの少なくとも１つを用いる
    請求項２に記載のむら検査システム。
12. 前記輝度むら評価パラメータとして、
    前記輝度エッジ面積率と、前記輝度むら面積率と、前記最大輝度差とを用いる
    請求項１１に記載のむら検査システム。
13. 前記算出部は、
    前記輝度むら検査用画像を用いて、前記輝度エッジ面積率、前記輝度むら面積率および前記最大輝度差をそれぞれ算出し、
    前記輝度エッジ面積率と前記輝度むら面積率と前記最大輝度差とを重み付け加算することにより、前記輝度むら評価パラメータを算出する
    請求項１２に記載のむら検査システム。
14. 前記画像生成部、前記算出部および前記検査部のうちの少なくとも１つが、単一のサーバ内に設けられると共に、
    前記撮像部が、前記サーバと直接または間接的にネットワークを介して接続された１または複数の撮像装置内に設けられている
    請求項１に記載のむら検査システム。
15. 前記検査対象を製造する際の複数の工程ごとに、前記撮像装置が配置され、
    前記複数の工程ごとに個別に、前記検査部によるむら検査が行われる
    請求項１４に記載のむら検査システム。
16. 前記ネットワークに接続されると共に、前記複数の工程ごとに行われる前記むら検査の結果を一括して管理する管理部を更に備えた
    請求項１５に記載のむら検査システム。
17. 前記画像生成部、前記算出部および前記検査部がいずれも前記サーバ内に設けられると共に、前記撮像部が前記１または複数の撮像装置内に設けられており、
    前記撮像画像が、前記撮像装置から前記ネットワークを介して前記サーバへ供給されると共に、前記むら検査の結果データが、前記サーバから前記ネットワークを介して前記撮像装置側へ供給される
    請求項１４に記載のむら検査システム。
18. 前記検査対象が、カラー映像表示を行う表示装置における表示画面である
    請求項１に記載のむら検査システム。
19. 検査対象の撮像画像を取得するステップと、
    前記撮像画像に基づいて、色むら検査用画像および輝度むら検査用画像をそれぞれ生成する生成ステップと、
    前記色むら検査用画像および前記輝度むら検査用画像の双方を用いて、評価パラメータを算出する算出ステップと、
    算出した評価パラメータを用いてむら検査を行う検査ステップと
    を含み、
    前記生成ステップでは、
    前記撮像画像に対して色成分と輝度成分との画像分離処理を行うことにより、色成分画像および輝度成分画像をそれぞれ生成すると共に、
    前記色成分画像および前記輝度成分画像に対して視覚の空間周波数特性を考慮したフィルタ処理を個別に行い、前記フィルタ処理後の色成分画像および輝度成分画像に基づいて前記色むら検査画像および前記輝度むら検査用画像をそれぞれ生成し、
    前記算出ステップでは、色および輝度の双方に対するむら視感度を考慮して、前記評価パラメータを算出し、
    前記生成ステップでは、前記画像分離処理の際に、前記撮像画像の各単位領域において、三刺激値（Ｘ，Ｙ，Ｚ）の座標系における（Ｘｉ，Ｙｉ，Ｚｉ）信号を用いて、（ＸＣ，ＹＣ，ＺＣ）信号からなる前記色成分画像と、（ＸＬ，ＹＬ，ＺＬ）信号からなる前記輝度成分画像とを、それぞれ生成する
    むら検査方法。
20. 検査対象の撮像画像を取得するステップと、
    前記撮像画像に基づいて、色むら検査用画像および輝度むら検査用画像をそれぞれ生成する生成ステップと、
    前記色むら検査用画像および前記輝度むら検査用画像の双方を用いて、評価パラメータを算出する算出ステップと、
    算出した評価パラメータを用いてむら検査を行う検査ステップと
    をコンピュータに実行させると共に、
    前記生成ステップでは、
    前記撮像画像に対して色成分と輝度成分との画像分離処理を行うことにより、色成分画像および輝度成分画像をそれぞれ生成すると共に、
    前記色成分画像および前記輝度成分画像に対して視覚の空間周波数特性を考慮したフィルタ処理を個別に行い、前記フィルタ処理後の色成分画像および輝度成分画像に基づいて前記色むら検査画像および前記輝度むら検査用画像をそれぞれ生成し、
    前記算出ステップでは、色および輝度の双方に対するむら視感度を考慮して、前記評価パラメータを算出し、
    前記生成ステップでは、前記画像分離処理の際に、前記撮像画像の各単位領域において、三刺激値（Ｘ，Ｙ，Ｚ）の座標系における（Ｘｉ，Ｙｉ，Ｚｉ）信号を用いて、（ＸＣ，ＹＣ，ＺＣ）信号からなる前記色成分画像と、（ＸＬ，ＹＬ，ＺＬ）信号からなる前記輝度成分画像とを、それぞれ生成する
    むら検査プログラム。