JPH11136659A - 画像中の濃度むら補正方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 複雑な処理アルゴリズムを必要とすることな
く、画像の大局的濃度むら（濃度シェーディング）の影
響を受けずに、欠陥処理を容易に行うことを可能とす
る、画像中の濃度むら補正方法を提供する。 【解決手段】 被検査体を撮像して得られる濃淡画像の
各画素の濃度データから、注目画素の濃度データと注目
画素の周辺で選択的に選ばれた背景画素の濃度データと
を比較することによって、上記被検査体表面に、予め存
在する画像中の濃度むら補正し、欠陥処理を簡単に行え
るようにする。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、被検査体例えば電
子機器分野等で使用される液晶パネル、ＣＲＴパネル等
の電子部品の表面に現れる点欠陥をその製造ラインにお
いて検査するために、上記被検査体を撮像素子で撮像し
て得られる上記表面の点欠陥に対応する画素を抽出する
際、濃淡画像むら（以下、濃度シェーディングと呼ぶ）
をできるだけ除去し平担化補正（以下、濃度シェーディ
ング補正と呼ぶ）を行う画像中の濃度むら補正方法であ
る。

【０００２】

【従来の技術】従来技術による画像中の濃度むら補正方
法では、濃度変動部分の画素とその周囲に存在する画素
の濃度データ間の差を演算し、画像中の濃度シェーディ
ング補正画素を検出している。なお、濃度シェーディン
グの発生原因は、 １）被検査体に照射する照明強度のバラツキ、 ２）レンズ特性による入力光量のバラツキ、 ３）被検査体の場所による透過率・反射率のバラツキ が挙げられる。

【０００３】図８は、被検査体を撮像素子で撮像して得
られる濃淡画像５０および処理領域５１の各画素のＸ方
向、Ｙ方向の座標位置と、各画素の濃度データａ11〜ａ
55を示す。注目画素ａ33とその周囲のａ11〜ａ32、ａ34
〜ａ55の２４個の画素からなる部分画像５２を設定す
る。次に、フィルタ処理によって、注目画素ａ33の濃度
データと、部分画像５２内でそれ以外の領域に存在する
画素ａ11〜ａ32，ａ34〜ａ55の濃度データとの間の差を
演算し、画像中の濃度シェーディング補正を行ってい
る。次いで、処理領域５１内で部分画像５２を次々に設
定して、同様な処理を行う。なお、濃度階調は０〜２５
５の２５６階調である。０が暗い側、２５５が明るい側
である。従来例では、図９，１０に示す濃度データにつ
いて、以下の計算を行う手法がある。 １／４×（ａ33×４−（ａ31＋ａ13＋ａ53＋ａ35））＋
１２８

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】図１１，１２が上記処
理によって得られた濃度プロファイル及び濃度データを
示す。Ｘ軸方向に沿って濃度データが低くなっていく濃
度シェーディングが補正されるものの、周辺よりも明る
い部分である処理前濃度変動部分（Ａ）の周囲には、従
来技術の上記処理の副作用である周辺よりも暗い部分で
ある処理後濃度変動部分（Ｂ）が現れる。例えば、対象
背景濃度に対して所定しきい値より明るい部分及び暗い
部分を検出する場合、この処理を行うと問題が生じる。
つまり、本来、背景濃度より明るい白点しかない対象に
対して、従来技術の処理の副作用により黒点が発生し、
白点とともに黒点を検出してしまう。また、周辺に黒点
があるだけで注目画素が白点になってしまう場合も発生
する。例えば、処理後の画像に対して濃度データ１２０
以下を黒点、濃度データ１４０以上を白点とすると、以
下のようになる。 白点：１個 １８５（６，６） 黒点：４個 １１５（６，４）、１１３（４，６） １１４（８，６）、１１３（６，８） なお、ここでは、「濃度データ（水平方向座標値，垂直
方向座標値）」として表している。よって、例えば、
「１８５（６，６）」は、濃度データが１８５である座
標は、その水平方向座標値が６、その垂直方向座標値が
６であることを意味している。ここで、明らかに、黒点
はもともと存在していないものであるから、虚報であ
る。

【０００５】点欠陥検出において、白点あるいは黒点の
いずれかのみが検出対象であれば、上記の副作用は問題
にならない。しかし、両方が検出対象であれば、問題が
複雑になるのは明白である。従って、本発明の目的は、
上記問題を解決することにあって、複雑な処理アルゴリ
ズムを必要とすることなく、画像の大局的濃度むら（濃
度シェーディング）の影響を受けずに、欠陥処理を容易
に行うことを可能とする、画像中の濃度むら補正方法を
提供することにある。

【０００６】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するた
め、本発明は以下のように構成している。本発明の第１
態様によれば、被検査体を撮像して得られる濃淡画像の
各画素の濃度データから、上記濃淡画像中に存在する濃
度むらを除去する方法において、上記被検査体の上記濃
淡画像中に、全周囲に近接画素を有する注目画素を配し
た任意の形状及び大きさの部分画像を設定し、設定され
た上記各部分画像について、上記近接画素からなる特定
の領域に属する複数濃度データより求めた中央濃度デー
タと上記注目画素の濃度データとの差を求めて上記濃淡
画像中に存在する濃度むらを除去することを行うことを
特徴とする画像中の濃度むら補正方法を提供する。本発
明の第２態様によれば、上記近接画素からなる特定の領
域に属する複数濃度データのうち、最も大きい濃度デー
タと最も小さい濃度データ以外の濃度データを選択し、
それらの平均値を求めて上記中央濃度データとするよう
にした第１態様に記載の画像中の濃度むら補正方法を提
供する。

【０００７】

【発明の実施の形態及び実施例】以下に、本発明にかか
る実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。図１
は、本発明の一実施形態にかかる画像中の濃度むら補正
方法のフローチャートである。まず、図１において、ス
テップＳ１の被検査体の撮像工程で、被検画像の各画素
の濃淡の程度をあらわす濃度データを作成する。図２に
みるように、被検査体の一例としての部品１（例えば、
点灯された液晶パネル）の裏面から光源３の光を照射
し、カメラ２で撮影する。このカメラ２はＣＣＤセンサ
を備えており、各画素毎の濃淡信号が得られ、これはデ
ジタル化された形でコンピュータ４に送り込まれる。コ
ンピュータ４の中では、画素の行と列に対応した形で、
例えば８ｂｉｔ（０〜２５５）の濃度データとして濃淡
画像５が格納される。なお、コンピュータ４は、下記の
処理を実行するプログラムがプログラムメモリ６に設定
されている。

【０００８】図１のステップＳ２の処理領域設定工程で
は、コンピュータ４に入力された入力画像のうち濃度む
ら補正処理を行う領域７を設定する。次に、図１のステ
ップＳ３の部分画像設定工程を行う。本実施形態の場
合、図３に示すように、上記濃度むら補正処理を行う領
域７中の部分画像１０は注目画素１１に割り当てられる
中心画素とその周囲の４つの周辺画素１２，１３，１
４，１５とからなる構成としている。部分画像中の中心
画素を注目画素とし、注目画素から”Ｌ画素”離れた４
つの周辺画素を設定する。ここでは、Ｌ＝２とする。そ
の理由は、欠陥の幅が１画素とするとき、経験的にその
１〜２倍離れるようにＬ＝２とするのが好ましいからで
ある。

【０００９】さらに、ステップＳ４の濃度補正計算工程
に進む。これは、図４に示すように、周辺画素濃度ソー
ト回路３１、背景濃度計算回路３２、補正濃度計算回路
３３とから構成している。なお、上記濃度補正計算工程
を行う構成としては、このような回路から構成するもの
に限らず、図１３に示すように、上記周辺画素濃度ソー
ト回路３１、上記背景濃度計算回路３２、上記補正濃度
計算回路３３にそれぞれ対応する周辺画素濃度ソート部
５３１、背景濃度計算部５３２、補正濃度計算部５３３
とを備える演算部５００と、カメラなどにより取り込ま
れた演算すべきデータを記憶する入力フレームメモリ５
０２と、入力フレームメモリ５０２から得られたデータ
を演算部５００で演算するとき、１画素ずつずらせると
きなどには入出力シフトレジスタ５０１でシフトさせて
演算部５００での演算を行う入出力シフトレジスタ５０
１と、演算部５００での演算結果を出力するための出力
データを記憶する出力フレームメモリ５０３とを備えた
構成でも、同様に実施することができる。図３に従っ
て、まず、注目画素１１に対して周辺画素濃度ソート回
路３１では、４つの周辺画素１２，１３，１４，１５の
濃度データａ、ｂ、ｃ、ｄを大きい順番に並べる。ここ
では、ａ＝１００、ｂ＝９０、ｃ＝１０５、ｄ＝９８と
すると、濃度データはｃ、ａ、ｄ、ｂの順にソートして
並べ変えられる。

【００１０】次に、背景濃度計算回路３２では、濃度デ
ータの大きい順番に並べられた濃度データｃ，ａ，ｄ，
ｂのうち最も大きい濃度データｃと最も小さい濃度デー
タｂ以外の濃度データｄ，ｂを選択し、それらの平均値
が求められて、中央濃度データとしての背景濃度ｂａｃ
ｋと考える。ここでは、濃度データｃとｂが除かれ、濃
度データａとｄの平均値＝（１００＋９８）／２＝９９
が求められる。次に、補正濃度計算回路３３では、注目
画素１１と背景濃度ｂａｃｋとの比較が行われる。注目
画素１１の濃度データｅと背景濃度ｂａｃｋとでは以下
の計算が行われる。

【数１】ｅ−ｂａｃｋ＋１２８ 注目画素１１が周辺に対して、濃度データｅが大きけれ
ば、計算結果が１２８以上となり、小さければ１２８以
下となる。ここで、数１の式で１２８を加算するのは、
２５６階調の真ん中の値である１２８を境に、１２８よ
り２５５側を白側とし、１２８より０側を黒側とするた
め、１２８を加算して白側か黒側かを計算するためであ
る。１２８自体は白側でも黒側でもないベースとなる。
そして、上記した数１の式での結果により、注目画素と
周辺画素との間で演算することにより、濃度補正を行
う。

【００１１】上記したように部分画像１０に対する濃度
補正処理が終わると（図１のステップＳ５）、再びステ
ップＳ３の部分画像設定工程を行う。すなわち、図３に
示すように、横に１画素分ずらせたのち、部分画像２０
を設定し、上記と同様の処理を行う。この処理が終わる
と、再び１画素分ずらせて同じ処理を繰り返し行って、
処理領域７の右端の画素を注目画素とする処理が終了し
たのち、図３に示すように一段下げ、部分画像３０を設
定し、同様の処理を行う。このようにして、処理領域７
のすべての画素に対して処理が行われると、処理が終了
し、濃度シェーディング画像が生成される。なお、１画
素ずつずらせることに限らず、間引き走査を行う場合に
は、例えば３画素ずつずらせることもできる。図５，６
は、図９，１０に濃度プロファイル及び濃度データとし
て示す画像に対して本実施形態の画像中の濃度むら補正
方法により得られた画像である。図１１，１２の従来例
と異なり、副作用すなわち処理前濃度変動部分（Ａ）の
周囲に周辺よりも暗い部分である処理後濃度変動部分
（Ｂ）が発生していないのがわかる。Ｘ軸方向に沿って
濃度データが低くなっていった濃度シェーディングが確
実に補正をされると同時に、周辺よりも明るい部分であ
る処理前濃度変動部分（Ａ）の周囲に従来技術の処理で
発生した周辺よりも暗い部分である処理後濃度変動部分
（Ｂ）が現れない。

【００１２】従来例と同様に、濃度データ１２０以下を
黒点、濃度データ１４０以上を白点とすると、以下のよ
うになる。 白点：１個 １８５（６，６） 副作用による、虚報欠陥を検出することなく確実に点欠
陥を検出可能である。ここでは、点欠陥について白点を
例にあげたが、黒点についても同様の効果が得られる。
なお、上記の実施形態では周辺画素を４個として説明し
たが、周辺画素の個数はこれに限定されない。例えば、
図８に示す周辺画素のうちＬ＝２の１６個（ａ11〜ａ1
5、ａ21、ａ25、ａ31、ａ35、ａ41、ａ45、ａ51〜ａ5
5）を選択することも考えられる。この場合、濃度デー
タの大きい値から小さい値まで並べた順番で、中央の何
個から平均値を求めるかについても特定はしない。実用
上は、周辺画素の半分の画素の平均値を使用することが
多い。周辺画素が１６個の場合は、中央８個の平均値を
使用する。

【００１３】また、図７（ａ）、（ｂ）、（ｃ）には本
発明の上記実施形態における注目画素及び周辺画素の様
々なタイプを示している。図７（ａ）は、Ｌ＝２で周辺
画素が４個のタイプを示す。○が注目画素、●が周辺画
素である。図７（ｂ）は、Ｌ＝２で周辺画素が１６個の
タイプを示す。また、上記の処理と同時に平滑化をかけ
ることも可能である。注目画素及び周辺画素をともに近
傍画素の平均値を代表濃度データに置き換える。図７
（ｃ）は、その例を示している。Ｌ＝４で近傍４画素と
の合計５個の平均値を代表濃度として上記で述べた処理
を行う。

【００１４】上記実施形態にかかる画像中の濃度むら補
正方法によれば、非常に少ない計算方法により有効な濃
度シェーディング補正が実現できる。従来まで、点欠陥
検出を行う際に、スプライン曲面近似のような複雑な処
理を用いて、副作用の影響が発生しないように工夫して
いた。この場合、同じ３２ビットＣＰＵで処理を５１２
×５１２の画像空間で行わせた場合、本実施形態にかか
る方法と従来の方法とでは以下の結果となっていた。
（参考文献：精密工学会 画像応用技術Ｖｏｌ．１０，
Ｎｏ．４「カラー液晶ディスプレイの画像評価技術」、
特にｐ．２７〜ｐ．２８及び図５のむら検出アルゴリズ
ムと図６の多次元複合画質判定を参照のこと） 従来のスプライン曲面近似 ：１０００ｍｓ 本実施形態の方法 ： １００ｍｓ よって、従来の方法と上記実施形態の方法とでは、約１
／１０の処理時間短縮が図られた。特に、液晶パネルを
代表とする表示素子の欠陥検査では、高感度で点欠陥の
検査を行う必要がある。従来までの濃度シェーディング
補正では上記で述べた副作用が大きな問題となってい
た。本実施形態では、その副作用が発生せず非常に大き
な効果を得ている。あわせて、図７（ｃ）で示したよう
な注目画素と周辺画素の組み合わせにより、平滑化程度
の条件を変えて処理を行うことも可能である。

【００１５】上記実施形態によれば、上記被検査体を撮
像して得られる濃淡画像の各画素の濃度データから、上
記注目画素の周辺の特定領域の複数の近接画素例えば注
目画素の周辺で選択的に選ばれた複数の背景画素（周辺
画素）の最大と最小の濃度データを除いた残りの濃度デ
ータの平均値を求めて中央濃度データとし、注目画素の
濃度データと中央濃度データの両者を比較することによ
って、数１を利用して、上記被検査体表面に予め存在す
る濃度シェーディングを補正し、欠陥処理を簡単に行う
ことができる。よって、注目画素の周辺画素のうちから
選択的に画素濃度を選び、注目画素と比較するため、注
目画素と周辺画素に同時に欠陥がない限り、従来例で課
題となっていた処理の副作用が発生しない。なお、比較
すべき画素を増やせば、注目画素と周辺画素とに同時に
欠陥がある場合の頻度を小さくすることができる。本発
明の場合、検査対象となる画像としては、例えば、点灯
状態に限らず、非点灯状態の液晶パネルやＣＲＴパネル
などの物品の表面をビデオカメラ等で写した画像だけで
なく、完全に人工的に作った画像も使用することができ
る。

【００１６】

【発明の効果】本発明によれば、上記被検査体を撮像し
て得られる濃淡画像の各画素の濃度データから、上記注
目画素の濃度データと、該注目画素の周辺の特定領域に
属する複数の近接画素より求めた中央濃度データとを選
び、両者を比較することによって、上記被検査体表面に
予め存在する濃度シェーディングを補正し、欠陥処理を
簡単に行うことができる。よって、注目画素の周辺画素
のうちから選択的に画素濃度を選び、注目画素と比較す
るため、注目画素と周辺画素に同時に欠陥がない限り、
従来例で課題となっていた処理の副作用が発生しない。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明の一実施形態にかかる画像中の濃度む
ら補正方法を示すフローチャートである。

【図２】 上記実施形態にかかる画像中の濃度むら補正
方法を実施するためのシステム構成例を示す図である。

【図３】 上記実施形態の画像中の濃度むら補正方法に
おいて濃淡画像における部分画像の設定を示す図であ
る。

【図４】 上記実施形態の画像中の濃度むら補正方法に
おいて濃度補正計算工程の回路構成を示す図である。

【図５】 上記実施形態にかかる濃度むら補正方法によ
る処理後の濃度データに基づく濃度プロファイルを示す
図である。

【図６】 図５の上記実施形態にかかる濃度むら補正方
法による処理後の濃度データを示す図である。

【図７】 （ａ），（ｂ），（ｃ）はそれぞれ注目画素
と周辺画素との関係を示す図である。

【図８】 濃淡画像における部分画素の設定を示す図で
ある。

【図９】 処理前濃度データの濃度プロファイルを示す
図である。

【図１０】 図９の処理前濃度データを示す図である。

【図１１】 従来例の処理後濃度データに基づく濃度プ
ロファイルを示す図である。

【図１２】 図１１の従来例の処理後の上記濃度データ
を示す図である。

【図１３】 図４の上記実施形態の変形例にかかる画像
中の濃度むら補正方法において濃度補正計算工程のソフ
トウェアでの構成を示す図である。

【符号の説明】

Ｓ１：撮像工程、Ｓ２：処理領域設定工程、Ｓ３：部分
画像設定工程、Ｓ４：濃度補正計算工程、１：部品、
２：カメラ、３：照明、４：コンピュータ、５：濃淡画
像、６：プログラムメモリ、７：処理領域、１０，２
０，３０：部分画像、１１：注目画素、１２，１３，１
４，１５：周辺画素、５０：濃淡画像、５１：処理領
域、５２：部分画像

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 被検査体（１）を撮像して得られる濃淡
   画像の各画素の濃度データから、上記濃淡画像中に存在
   する濃度むらを除去する方法において、 上記被検査体の上記濃淡画像中に、全周囲に近接画素
   （１２，１３，１４，１５）を有する注目画素（１１）
   を配した任意の形状及び大きさの部分画像（１０）を設
   定し、 設定された上記各部分画像について、上記近接画素から
   なる特定の領域に属する複数濃度データより求めた中央
   濃度データと上記注目画素の濃度データとの差を求めて
   上記濃淡画像中に存在する濃度むらを除去することを行
   うことを特徴とする画像中の濃度むら補正方法。
2. 【請求項２】 上記近接画素からなる特定の領域に属す
   る複数濃度データのうち、最も大きい濃度データと最も
   小さい濃度データ以外の濃度データを選択し、それらの
   平均値を求めて上記中央濃度データとするようにした請
   求項１に記載の画像中の濃度むら補正方法。