JPH1151876A - 被検査体の筋ムラ検出方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 この発明は、筋状の線欠陥を検出するのに適
した被検査体の筋ムラ検出方法を提供することを目的と
する。 【解決手段】 被検査体表面の撮像画像に対して第１の
所定方向に射影処理を行って上記第１方向に直交する第
２方向に対する射影分布波形を求め、得られた射影分布
波形から筋ムラが生じるおそれのある特徴点を抽出し、
抽出された各特徴点の筋ムラとして見える度合いを示す
評価値を、その特徴点の輝度積算値と隣接する特徴点の
輝度積算値との差およびそれらの特徴点間の上記第２方
向の距離に基づいて算出する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、ＬＣＤパネル、圧延
ロール等の被検査体の筋ムラ検出方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】ＬＣＤ（liquid crystal display) パネ
ルの検査は、人間の目視による検査が主流である。しか
し、近年、検査基準の定量化、生産性の向上のために自
動検査が試みられている。

【０００３】ＬＣＤパネルの自動検査では、ＣＣＤ（ch
arge coupled device)カメラ等の撮像装置によってＬＣ
Ｄパネルが撮像され、その撮像画像の２値化画像に基づ
いて、ＬＣＤパネルの欠陥の検査が行なわれる。ＬＣＤ
パネルの欠陥には、点欠陥、線欠陥、面欠陥等がある。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】この発明は、筋状の線
欠陥を検出するのに適した被検査体の筋ムラ検出方法を
提供することを目的とする。

【０００５】

【課題を解決するための手段】この発明による第１の被
検査体の筋ムラ検出方法は、被検査体表面の撮像画像に
対して第１の所定方向に射影処理を行って上記第１方向
に直交する第２方向に対する射影分布波形を求め、得ら
れた射影分布波形から筋ムラが生じるおそれのある特徴
点を抽出し、抽出された各特徴点の筋ムラとして見える
度合いを示す評価値を、その特徴点の輝度積算値と隣接
する特徴点の輝度積算値との差およびそれらの特徴点間
の上記第２方向の距離に基づいて算出することを特徴と
する。

【０００６】特徴点は、たとえば、射影分布波形におい
てその前後の線分の勾配の向きが変化する点である。特
徴点は、射影分布波形においてその前後の線分の勾配の
向きが変化する点およびその前後の線分の勾配の向きは
同じであるがそれらの線分の勾配が大きく変化する点で
あってもよい。

【０００７】各特徴点の筋ムラとして見える度合いを示
す評価値は、たとえば、その特徴点の輝度積算値と隣接
する特徴点の輝度積算値との差およびそれらの特徴点間
の上記第２方向の距離に基づいて算出された評価変数
と、所定の評価関数とに基づいて算出される。上記所定
の評価関数としては、たとえば、横軸に評価変数をとり
縦軸に評価値をとった場合に、最初は緩やかに立ち上が
り、途中からその傾きが急となった後、傾きが緩やかに
なるといった曲線で表される評価関数が用いられる。

【０００８】この発明による第２の被検査体の筋ムラ検
出方法は、被検査体表面の撮像画像に対して第１の所定
方向に射影処理を行って上記第１方向に直交する第２方
向に対する射影分布波形を求め、得られた射影分布波形
に対して平滑化処理を行い、平滑化処理によって得られ
た波形から筋ムラが生じるおそれのある特徴点を抽出
し、各特徴点の筋ムラとして見える度合いを示す評価値
を、その特徴点の輝度積算値と隣接する特徴点の輝度積
算値との差およびそれらの特徴点間の上記第２方向の距
離に基づいて算出することを特徴とする。

【０００９】特徴点は、たとえば、平滑化処理によって
得られた波形においてその前後の線分の勾配の向きが変
化する点である。特徴点は、平滑化処理によって得られ
た波形においてその前後の線分の勾配の向きが変化する
点およびその前後の線分の勾配の向きは同じであるがそ
れらの線分の勾配が大きく変化する点であってもよい。

【００１０】各特徴点の筋ムラとして見える度合いを示
す評価値は、たとえば、その特徴点の輝度積算値と隣接
する特徴点の輝度積算値との差およびそれらの特徴点間
の上記第２方向の距離に基づいて算出された評価変数
と、所定の評価関数とに基づいて算出される。上記所定
の評価関数としては、たとえば、横軸に評価変数をとり
縦軸に評価値をとった場合に、最初は緩やかに立ち上が
り、途中からその傾きが急となった後、傾きが緩やかに
なるといった曲線で表される評価関数が用いられる。

【００１１】

【発明の実施の形態】以下、この発明をＬＣＤパネル検
査に適用した場合の実施の形態について説明する。

【００１２】〔１〕第１の実施の形態の説明

【００１３】図１は、ＬＣＤパネル検査における筋ムラ
検出方法を示している。ＣＣＤカメラによってＬＣＤパ
ネルが撮像され、その撮像画像に基づいて縦筋（筋ム
ラ）が検出される。撮像画像は、白が”２５５”、黒
が”０”の２５６階調の濃淡画像であるものとする。

【００１４】（１） まず、ＣＣＤカメラによって撮像
された画像が取り込まれる（ステップ１）。

【００１５】（２） 次に、得られた撮像画像内のＬＣ
Ｄパネル領域内の画像に対して、垂直方向（Ｙ方向）の
射影（プロジェクション）処理が行なわれる（ステップ
２）。

【００１６】つまり、垂直方向に輝度値が加算される。
図２は、射影処理によって得られた波形（各水平方向
（Ｘ方向）位置毎の輝度積算値）を示している。白い縦
筋が現れているところでは、輝度積算値は、正常部分の
輝度積算値より大きな値となる。また、黒い縦筋が現れ
ているところでは、輝度積算値は、正常部分の輝度積算
値より小さな値となる。

【００１７】（３） 得られた射影結果に対して、微小
なピーク点を削除するために、平滑化処理が行なわれる
（ステップ３）。図３は、平滑化処理によって得られた
波形の一部を示している。

【００１８】（４）次に、平滑化処理によって得られた
波形から、ピーク点および変極点を探索するための探索
処理が行なわれる（ステップ４）。

【００１９】ここでピーク点とは、たとえば、図３のＰ
１、Ｐ４のようにその前後の線分の勾配の向きが変化す
る点をいう。また、変極点とは、たとえば、図３のＰ９
のようにその前後の線分の勾配の向きは同じであるがそ
れらの線分の勾配が大きく変化する点をいう。

【００２０】図４は、ピーク点および変極点の探索処理
手順を示している。Ｘ座標値を示す変数ｘが１に設定さ
れる（ステップ１１）。以下の説明において、Ｙ（ｘ）
は、平滑化処理によって得られた波形におけるＸ座標値
ｘに対する輝度積算値を表す。また、Ｑ（ｘ）は、平滑
化処理によって得られた波形上のＸ座標値ｘに対応する
点を表すものとする。

【００２１】Ｘ座標値（ｘ−１）に対する輝度積算値Ｙ
（ｘ−１）とＸ座標値ｘに対する輝度積算値Ｙ（ｘ）と
の差ｆ１が算出される（ステップ１２）。

【００２２】また、Ｘ座標値ｘに対する輝度積算値Ｙ
（ｘ）と、Ｘ座標値（ｘ＋１）に対する輝度積算値Ｙ
（ｘ＋１）との差ｆ２が算出される（ステップ１３）。

【００２３】平滑化処理によって得られた波形上のｘ座
標ｘに対応する点Ｑ（ｘ）がピーク点である場合には、
ｆ１の符号とｆ２の符号とは互いに異なるはずである。

【００２４】そこで、点Ｑ（ｘ）がピーク点であるか否
かを判別するために、ｆ１とｆ２との積が０より小さい
か否かが判別される（ステップ１４）。

【００２５】ｆ１とｆ２との積が０より小さいときに
は、点Ｑ（ｘ）がピーク点として記憶される（ステップ
１５）。つまり、探索されたピーク点の位置および輝度
積算値が記憶される。そして、ｘが１だけインクリメン
トされた後（ステップ１６）、ステップ１２に戻る。

【００２６】ステップ１４において、ｆ１とｆ２との積
が０以上である場合には、その点が変極点であるか否か
を判別するための処理が行なわれる。

【００２７】つまり、まず、点Ｑ（ｘ−１）と点Ｑ
（ｘ）とを結ぶ線分の傾き角ｋａｋ１が次の数式１に基
づいて算出される（ステップ１７）。

【００２８】

【数１】

【００２９】数１において、Δｘは、点Ｑ（ｘ−１）と
点Ｑ（ｘ）とのＸ方向の距離である。

【００３０】また、点Ｑ（ｘ）と点Ｑ（ｘ＋１）とを結
ぶ線分の傾き角ｋａｋ２が次の数式２に基づいて算出さ
れる（ステップ１８）。

【００３１】

【数２】

【００３２】数２において、Δｘは、点Ｑ（ｘ）と点Ｑ
（ｘ＋１）とのＸ方向の距離である。

【００３３】次に、ｋａｋ１がｋａｋ２の所定数倍（ｔ
ｈ×ｋａｋ２）より大きいか否かが判別される（ステッ
プ１９）。ｋａｋ１がｋａｋ２の所定数倍（ｔｈ×ｋａ
ｋ２）より大きい場合には、図５（ａ）に示すように、
点Ｑ（ｘ）は変極点であると判別される。したがって、
その場合には、点Ｑ（ｘ）が変極点として記憶される
（ステップ２０）。つまり、探索された変極点の位置お
よび輝度積算値が記憶される。そして、ｘが１だけイン
クリメントされた後（ステップ２１）、ステップ１２に
戻る。

【００３４】ｋａｋ１がｋａｋ２の所定数倍（ｔｈ×ｋ
ａｋ２）以下である場合には、ｋａｋ２がｋａｋ１の所
定数倍（ｔｈ×ｋａｋ１）より大きいか否かが判別され
る（ステップ２２）。ｋａｋ２がｋａｋ１の所定数倍
（ｔｈ×ｋａｋ１）より大きい場合には、図５（ｂ）に
示すように、点Ｑ（ｘ）は変極点であると判別される。
したがって、その場合には、点Ｑ（ｘ）が変極点として
記憶される（ステップ２０）。そして、ｘが１だけイン
クリメントされた後（ステップ２１）、ステップ１２に
戻る。

【００３５】ｋａｋ２がｋａｋ１の所定数倍（ｔｈ×ｋ
ａｋ１）以下である場合には、点Ｑ（ｘ）はピーク点で
も変極点でもないと判別される。したがって、この場合
には、ｘが１だけインクリメントされた後（ステップ２
３）、ステップ１２に戻る。

【００３６】以下の説明においては、ピーク点とは、探
索処理で探索されたピーク点のみならず探索処理で探索
された変極点を含むものとする。

【００３７】（５）次に、探索されたピーク点のうち、
ノイズのためにピーク点として現れた点および目視でき
ないような縦筋に対応するピーク点が無意ピーク点とし
て除去される（ステップ５）。たとえば、図３におい
て、Ｐ１、Ｐ４、Ｐ５、Ｐ７、Ｐ８、Ｐ９、Ｐ１０は、
有意ピーク点である。そして、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ６が無意
ピーク点である。

【００３８】無意ピーク点除去処理においては、図６に
示すように、まず、ルール１に基づく無意ピーク点削除
処理が行なわれる（ステップ３１）。次に、ルール２に
基づく無意ピーク点削除処理が行なわれる（ステップ３
２）。最後に、ルール３に基づく無意ピーク点削除処理
が行なわれる（ステップ３３）。

【００３９】ルール１に基づく無意ピーク点削除処理に
ついて説明する。ルール１に基づく無意ピーク点削除処
理においては、たとえば、図３のピーク点Ｐ２、Ｐ３の
ような、傾斜部に存在する小さなピーク点が削除され
る。

【００４０】ルール１では、次の第１条件、第２条件お
よび第３条件を全て満たしたピーク点が無意ピーク点と
して削除される。

【００４１】図７に示すように、注目ピーク点をＰ２と
し、注目ピーク点の左隣のピーク点をＰ１、注目ピーク
点の右隣のピーク点をＰ３、ピーク点Ｐ３の右隣のピー
ク点をＰ４とする。

【００４２】第１条件は、次の数式３で示される。つま
り、注目ピーク点Ｐ２とその左隣のピーク点Ｐ１との輝
度積算値の差｛Ｙ（Ｐ１）−Ｙ（Ｐ２）｝の絶対値が所
定値ｔｈ１より小さいか、注目ピーク点Ｐ２とその右隣
のピーク点Ｐ３との輝度積算値の差｛Ｙ（Ｐ２）−Ｙ
（Ｐ３）｝の絶対値が所定値ｔｈ１より小さいこと。

【００４３】

【数３】

【００４４】第２条件は、次の数式４で示される。つま
り、注目ピーク点Ｐ２とその右隣のピーク点Ｐ３とを結
ぶ線分の傾き角ｋａｋ（Ｐ２−Ｐ３）が、ピーク点Ｐ１
とピーク点Ｐ４とを結ぶ線分の傾き角ｋａｋ（Ｐ１−Ｐ
４）より小さいこと。

【００４５】

【数４】

【００４６】図８に示すように、第２条件を満たさない
場合には、注目ピーク点Ｐ２において、筋が目立つ。

【００４７】第３条件は、次の数式５で示される。つま
り、注目ピーク点Ｐ２とその右隣のピーク点Ｐ３とのＸ
方向の距離Ｄ（Ｐ２−Ｐ３）が、所定値ｔｈ２より短い
こと。

【００４８】

【数５】

【００４９】図９に示すように、第３条件を満たさない
場合には、注目ピーク点Ｐ２において、筋が目立つ。

【００５０】ルール２に基づく削除処理について説明す
る。ルール２に基づく削除処理においては、たとえば、
図３のピーク点Ｐ６のような、平坦部に存在する小さな
ピーク点が削除される。

【００５１】ルール２では、次の第１条件および第２条
件を全て満たしたピーク点が無意ピーク点として削除さ
れる。

【００５２】図１０に示すように、注目ピーク点をＰ３
とし、注目ピーク点の左隣のピーク点をＰ２とし、ピー
ク点Ｐ２の左隣のピーク点をＰ１とし、注目ピーク点の
右隣のピーク点をＰ４とする。

【００５３】第１条件は、次の数式６で示される。つま
り、注目ピーク点Ｐ３とその左隣のピーク点Ｐ２との輝
度積算値の差｛Ｙ（Ｐ２）−Ｙ（Ｐ３）｝の絶対値が所
定値ｔｈ４より小さく、かつ注目ピーク点Ｐ３とその右
隣のピーク点Ｐ４との輝度積算値の差｛Ｙ（Ｐ３）−Ｙ
（Ｐ４）｝の絶対値が所定値ｔｈ４より小さいこと。

【００５４】

【数６】

【００５５】第２条件は、次の数式７で示される。つま
り、ピーク点Ｐ２と注目ピーク点Ｐ３とを結ぶ線分の傾
き角ｋａｋ（Ｐ２−Ｐ３）に係数ａを掛けた値が、ピー
ク点Ｐ１とピーク点Ｐ２とを結ぶ線分の傾き角ｋａｋ
（Ｐ１−Ｐ２）より小さいこと。

【００５６】

【数７】

【００５７】図１１に示すように、第２条件を満たさな
い場合には、注目ピーク点Ｐ３において、筋が目立つ。

【００５８】ルール３に基づく削除処理について説明す
る。上述したように、ルール１に基づいて削除処理が行
なわれた後、ルール２に基づく削除処理が行なわれた場
合には、図１２に示すように、連続する３つのピーク点
Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３が直線的に並ぶ場合がある。図１２に
おいて、点Ｐがルール１またはルール２によって削除さ
れたピーク点である。このような場合に、ルール３に基
づく削除処理によって、真ん中のピーク点Ｐ２が削除さ
れる。

【００５９】ルール３では、次の第１条件、第２条件お
よび第３条件を全て満たしたピーク点が無意ピーク点と
して削除される。

【００６０】注目ピーク点をＰ２とし、注目ピーク点の
左隣のピーク点をＰ１とし、注目ピーク点の右隣のピー
ク点をＰ３とする。

【００６１】第１条件は、次の数式８で示される。つま
り、注目ピーク点Ｐ２とその左隣のピーク点Ｐ１とを結
ぶ直線の傾きの向きと、注目ピーク点Ｐ２とその右隣の
ピーク点Ｐ３とを結ぶ直線の傾きの向きとが等しいこ
と。

【００６２】

【数８】

【００６３】第２条件は、次の数式９で示される。つま
り、注目ピーク点Ｐ２とその左隣のピーク点Ｐ１とを結
ぶ直線の傾き角ｋａｋ（Ｐ１−Ｐ２）は、注目ピーク点
Ｐ２とその右隣のピーク点Ｐ３とを結ぶ直線の傾き角ｋ
ａｋ（Ｐ２−Ｐ３）のｂ倍より小さいこと。たとえば、
ｂ＝２である。

【００６４】

【数９】

【００６５】第３条件は、次の数式１０で示される。つ
まり、注目ピーク点Ｐ２とその左隣のピーク点Ｐ１とを
結ぶ直線の傾き角ｋａｋ（Ｐ１−Ｐ２）は、注目ピーク
点Ｐ２とその右隣のピーク点Ｐ３とを結ぶ直線の傾き角
ｋａｋ（Ｐ２−Ｐ３）のｃ倍より大きいこと。たとえ
ば、ｃ＝０．５である。

【００６６】

【数１０】

【００６７】第２条件および第３条件は、注目ピーク点
Ｐ２とその左隣のピーク点Ｐ１とを結ぶ直線の傾き角ｋ
ａｋ（Ｐ１−Ｐ２）と、注目ピーク点Ｐ２とその右隣の
ピーク点Ｐ３とを結ぶ直線の傾き角ｋａｋ（Ｐ２−Ｐ
３）とが所定範囲内にあることを規定するものである。
第２条件は、ｋａｋ（Ｐ１−Ｐ２）＞ｋａｋ（Ｐ２−Ｐ
３）の場合を想定したものであり、第３条件は、ｋａｋ
（Ｐ１−Ｐ２）＜ｋａｋ（Ｐ２−Ｐ３）の場合を想定し
たものである。

【００６８】（６）次に、有意ピーク点ごとに評価（ピ
ーク評価）が行なわれる（ステップ６）。

【００６９】注目ピーク点の輝度積算値とその右隣のピ
ーク点の輝度積算値の差をＬとする。また、注目ピーク
点とその右隣のピーク点とのＸ方向の距離Ｄに応じた重
みをＷとする。図１３は、距離Ｄと重みＷとの関係を示
している。図１３において、koubai1 は、たとえば、３
０（画素）に設定されている。つまり、距離Ｄが小さい
ほど、重みＷは大きくなる。注目ピーク点に対するピー
ク点評価値Ｆは、次の数式１１の評価式に基づいて算出
される。

【００７０】

【数１１】

【００７１】数式１１から明らかなように、注目ピーク
点に対するピーク点評価値Ｆは、注目ピーク点の輝度積
算値とその右隣のピーク点の輝度積算値の差Ｌが大き
く、注目ピーク点とその右隣のピーク点とのＸ方向の距
離Ｄが小さいほど、大きな値となる。評価値が大きいピ
ーク点ほど、縦筋として見える度合いが強いことを表し
ている。

【００７２】上記第１の実施の形態によれば、次のよう
な利点がある。つまり、１次元処理が主となるため、処
理の高速化が図れる。また、隣接ピーク点の間でピーク
点の評価を行なっているので、シェーディングの影響を
受けない。さらに、縦筋として見える度合いが数値化さ
れているために、縦筋強度をレベル分けすることができ
る。なお、図１のステップ３の平滑化処理を省略しても
よい。

【００７３】〔２〕第２の実施の形態の説明

【００７４】図１４は、ＬＣＤパネル検査における筋ム
ラ検出方法を示している。

【００７５】第２の実施の形態では、第１の実施の形態
のように、無意ピーク点の削除処理は行なわれない。そ
の代わり、無意ピーク点に対する評価値が小さくなるよ
うな評価関数を用いて評価値が算出される。

【００７６】（１） まず、ＣＣＤカメラによって撮像
された画像が取り込まれる（ステップ４１）。

【００７７】（２） 次に、取り込まれた画像内のＬＣ
Ｄパネル領域内の画像に対して、垂直方向（Ｙ方向）の
射影（プロジェクション）処理が行なわれる（ステップ
４２）。図２は、射影処理によって得られた波形（各水
平方向（Ｘ方向）位置毎の輝度積算値）を示している。
白い縦筋が現れているところでは、輝度積算値は、正常
部分の輝度積算値より大きな値となる。また、黒い縦筋
が現れているところでは、輝度積算値は、正常部分の輝
度積算値より小さな値となる。

【００７８】（３） 得られた射影結果に対して、微小
なピーク点を削除するために、平滑化処理が行なわれる
（ステップ４３）。図３は、平滑化処理によって得られ
た波形の一部を示している。

【００７９】（４）次に、平滑化処理によって得られた
波形から、ピーク点および変極点を探索するためのピー
ク点探索処理が行なわれる（ステップ４４）。この処理
は、図１のステップ４の探索処理と同じである。そし
て、探索されたピーク点および変極点の位置および輝度
積算値が抽出される。

【００８０】（５）次に、探索されたピーク点（変極点
も含む）ごとに評価（ピーク点評価）が行なわれる（ス
テップ４５）。

【００８１】まず、注目ピーク点に対する評価変数ｘ
が、上記実施の形態の評価値を求める数式１１と同一式
である次の数式１２に基づいて求められる。

【００８２】

【数１２】

【００８３】評価値Ｆは、次の数式１３の評価関数に基
づいて求められる。

【００８４】

【数１３】

【００８５】図１５は、上記数式の１３のwgtdiff を0
とし、koubai2 を１、３、５、１０に変化させた場合
の、評価関数曲線を示している。koubai2 は評価関数曲
線の傾きを規定する係数であり、wgtdiff は評価関数曲
線のＸ方向の平行移動量を規定する係数である。たとえ
ば、wgtdiff ＝0 、koubai2 ＝１０に設定される。

【００８６】このような評価関数を用いると、評価変数
ｘが小さいピーク点に対しては、より小さな評価値しか
与えられなくなるので、上記第１の実施の形態のよう
に、無意ピーク点の削除処理を行なわなくても済むとい
う利点がある。なお、図１４のステップ４３の平滑化処
理を省略してもよい。

【００８７】

【発明の効果】この発明によれば、筋状の線欠陥を検出
するのに適した被検査体の筋ムラ検出方法が得られる。

【図面の簡単な説明】

【図１】ＬＣＤパネル検査における筋ムラ検出方法を示
すフローチャートである。

【図２】射影処理によって得られた波形を示す波形図で
ある。

【図３】平滑化処理によって得られた波形の一部を示す
拡大図である。

【図４】ピーク点および変極点を探索するための処理手
順を示すフローチャートである。

【図５】図４のステップ１９およびステップ２２の処理
を説明するための模式図である。

【図６】無意ピーク点除去処理の手順を示すフローチャ
ートである。

【図７】ルール１を説明するための模式図である。

【図８】ルール１の第２条件を満たしていない場合の例
を示す模式図である。

【図９】ルール１の第３条件を満たしていない場合の例
を示す模式図である。

【図１０】ルール２を説明するための模式図である。

【図１１】ルール２の第２条件を満たしていない場合の
例を示す模式図である。

【図１２】ルール３を説明するための模式図である。

【図１３】注目ピーク点とその右隣のピーク点とのＸ方
向の距離Ｄと、重みＷとの関係を示すグラフである。

【図１４】ＬＣＤパネル検査における他の筋ムラ検出方
法を示すフローチャートである。

【図１５】評価関数を示すグラフである。

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 被検査体表面の撮像画像に対して第１の
   所定方向に射影処理を行って上記第１方向に直交する第
   ２方向に対する射影分布波形を求め、得られた射影分布
   波形から筋ムラが生じるおそれのある特徴点を抽出し、
   抽出された各特徴点の筋ムラとして見える度合いを示す
   評価値を、その特徴点の輝度積算値と隣接する特徴点の
   輝度積算値との差およびそれらの特徴点間の上記第２方
   向の距離に基づいて算出する被検査体の筋ムラ検出方
   法。
2. 【請求項２】 特徴点は、射影分布波形においてその前
   後の線分の勾配の向きが変化する点である請求項１に記
   載の被検査体の筋ムラ検出方法。
3. 【請求項３】 特徴点は、射影分布波形においてその前
   後の線分の勾配の向きが変化する点およびその前後の線
   分の勾配の向きは同じであるがそれらの線分の勾配が大
   きく変化する点である請求項１に記載の被検査体の筋ム
   ラ検出方法。
4. 【請求項４】 各特徴点の筋ムラとして見える度合いを
   示す評価値は、その特徴点の輝度積算値と隣接する特徴
   点の輝度積算値との差およびそれらの特徴点間の上記第
   ２方向の距離に基づいて算出された評価変数と、所定の
   評価関数とに基づいて算出され、上記評価関数として
   は、横軸に評価変数をとり縦軸に評価値をとった場合
   に、最初は緩やかに立ち上がり、途中からその傾きが急
   となった後、傾きが緩やかになるといった曲線で表され
   る評価関数が用いられる請求項１、２および３のいずれ
   かに記載の被検査体の筋ムラ検出方法。
5. 【請求項５】 被検査体表面の撮像画像に対して第１の
   所定方向に射影処理を行って上記第１方向に直交する第
   ２方向に対する射影分布波形を求め、得られた射影分布
   波形に対して平滑化処理を行い、平滑化処理によって得
   られた波形から筋ムラが生じるおそれのある特徴点を抽
   出し、各特徴点の筋ムラとして見える度合いを示す評価
   値を、その特徴点の輝度積算値と隣接する特徴点の輝度
   積算値との差およびそれらの特徴点間の上記第２方向の
   距離に基づいて算出する被検査体の筋ムラ検出方法。
6. 【請求項６】 特徴点は、平滑化処理によって得られた
   波形においてその前後の線分の勾配の向きが変化する点
   である請求項５に記載の被検査体の筋ムラ検出方法。
7. 【請求項７】 特徴点は、平滑化処理によって得られた
   波形においてその前後の線分の勾配の向きが変化する点
   およびその前後の線分の勾配の向きは同じであるがそれ
   らの線分の勾配が大きく変化する点である請求項５に記
   載の被検査体の筋ムラ検出方法。
8. 【請求項８】 各特徴点の筋ムラとして見える度合いを
   示す評価値は、その特徴点の輝度積算値と隣接する特徴
   点の輝度積算値との差およびそれらの特徴点間の上記第
   ２方向の距離に基づいて算出された評価変数と、所定の
   評価関数とに基づいて算出され、上記評価関数として
   は、横軸に評価変数をとり縦軸に評価値をとった場合
   に、最初は緩やかに立ち上がり、途中からその傾きが急
   となった後、傾きが緩やかになるといった曲線で表され
   る評価関数が用いられる請求項５、６および７のいずれ
   かに記載の被検査体の筋ムラ検出方法。