JPH1166311A - Method and device for checking unevenness - Google Patents

Method and device for checking unevenness

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JPH1166311A
JPH1166311A JP22755097A JP22755097A JPH1166311A JP H1166311 A JPH1166311 A JP H1166311A JP 22755097 A JP22755097 A JP 22755097A JP 22755097 A JP22755097 A JP 22755097A JP H1166311 A JPH1166311 A JP H1166311A
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JP
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unevenness
module
image
data string
curve
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Pending
Application number
JP22755097A
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Japanese (ja)
Inventor
Manabu Ichino
Norio Watabe
Hiroyuki Yaguchi
学 市野
典生 渡部
博之 矢口
Original Assignee
Hitachi Tobu Semiconductor Ltd
Tokyo Denki Univ
学校法人東京電機大学
日立東部セミコンダクタ株式会社
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To automatically check unevenness fault. SOLUTION: A computer 12 of an unevenness checking device 10 is provided with an A/D conversion module 13 which performs A/D conversion of an image signal from an image pickup device 11 that picks up the image of a display screen which is a surface 2 to be checked of LCD(liquid crystal display) 1, an image compression module 14, a flattening module 15 which flattens a curve that is constituted of luminance value of each pixel by a spline function, a noise eliminating module 16 which eliminates noise of a flattened curve, an emphasizing module 17 which emphasizes an unevenness fault part of a curve that is performed noise elimination and a fault deciding module 18 which sets threshold to an emphasized curve and decides an unevenness fault. Since check precision and the manufacturing yield of LCD can be improved and unevenness faults of various sizes can detected by operation processing at one time by automating LCD unevenness checking and ignoring human visual checking, it is possible to reduce check time.

Description

【発明の詳細な説明】 DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】 [0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、むら検査技術、特に、被検査面上のむら(所々に濃い所や淡い所があって一様でないこと。surface irregularity。)を高精度で検査する技術に関し、例えば、液晶ディスプレイ(liqu The present invention relates to the unevenness inspection techniques, in particular, it relates to a technique for inspecting unevenness on the inspected surface (.surface irregularity not uniform when there is a place deep in some places and pale place.) With high precision , for example, a liquid crystal display (liqu
id crystal display。 id crystal display. 以下、LCDという。 Hereinafter referred to as LCD. )の表示画面のむらを検出して検査するのに利用して有効な技術に関する。 The unevenness of the display screen of) using detect and to test a technique effectively.

【0002】 [0002]

【従来の技術】LCDの表示画面(以下、LCD画面という。)の欠陥の一つにむらに関する欠陥(以下、むら欠陥という。)がある。 BACKGROUND ART LCD display screen (hereinafter, referred to as the LCD screen.) Related defects one to unevenness of defects (hereinafter, referred to as uneven defect.) It is. このLCD画面のむら欠陥についての検査作業の自動化は、次のような理由できわめて困難である。 Automation of testing work on uneven defect of the LCD screen is extremely difficult for the following reasons. LCD画面の明るさは全体にわたって均一ではなく、例えば、中央部が明るく周辺部が暗い傾向がある。 Brightness of the LCD screen is not uniform throughout, for example, the peripheral portion bright central portion is dark trend. 他方、LCD画面のむら欠陥は明るさの変化に相当する。 On the other hand, unevenness defects of the LCD screen is equivalent to a change in brightness. このため、明るさが均一でないLCD画面中において単に明るさの偏差値を比較するだけでは、むら欠陥を抽出することができない。 Thus, simply comparing the brightness deviation of the LCD screen in non-uniform brightness can not be extracted unevenness defects. その結果、LCD画面のむら欠陥についての検査作業の自動化はきわめて困難になる。 As a result, automation of the inspection work on uneven defect of the LCD screen becomes extremely difficult. したがって、LCD画面のむら欠陥についての検査作業は、人間による目視検査作業によって実施されているのが実情である。 Accordingly, inspection work for unevenness defects LCD screen is a reality is being performed by visual inspection work by humans.

【0003】しかし、人間による目視検査作業には検査員による検査精度のばらつきや、人件費を要する等の問題点がある。 [0003] However, the visual inspection work by human beings there is a problem of such and variation of inspection accuracy by inspectors, required labor costs. そこで、波形処理のアルゴリズムうち周期的信号抽出アルゴリズムである自己相関関数演算を利用したむら検査装置が提案されている。 Therefore, unevenness inspection apparatus using the autocorrelation function calculation is an algorithm of which periodic signal extraction algorithm waveform processing have been proposed. このむら検査装置は、LCD画面の画像を取り込む画像取込みモジュールと、取込み画像の輝度値によって構成されたデータ列に自己相関関数演算を実行するモジュールと、自己相関関数演算によって求められたデータ列に閾値が設定されむら欠陥が判定される欠陥判定モジュールとを備えている。 The unevenness inspection apparatus includes an image capture module for capturing an image of the LCD screen, and a module for performing an autocorrelation function calculation data sequence constituted by luminance values ​​of the captured image, the data string obtained by the autocorrelation function calculation unevenness defect threshold value is set and a defect determination module is determined. 自己相関関数演算モジュールにおいては、データ列(波形信号に相当する。)の一点を中心に前後同数の点(以下、窓という。)の輝度値が積算され、この窓群に隣接する同数の窓群の輝度値が積算される。 In the autocorrelation function calculation module (corresponding to the waveform signal.) The data string before and after the same number of points around the one point (hereinafter, referred to as a window.) Luminance value is accumulated in the same number of windows adjacent to the window group luminance values ​​of the group are integrated. 次いで、両者の差が求められ、その差の値が前記中心点の値として記憶される。 Then, the difference therebetween is determined, the value of the difference is stored as the value of the center point. 以降、この処理が一点ずつずらされながら、データ列について繰り返されて行く。 And later, while this process is shifted by one point, going to be repeated for data columns. そして、差の値によってそれぞれ構成された各点が連続されてデータ列(波形信号に相当する。)が再生される。 Then, each of points constituting each (corresponding to the waveform signal.) Is continuously data string the value of the difference is played. この再生されたデータ列においては、窓数に対応した大きさでの輝度の変化が強調された状態になっているため、閾値を適切に設定することにより、むら欠陥を判定することができる。 In this reproduced data sequence, because the ready to change in brightness of a size corresponding to the window number is highlighted, by appropriately setting the threshold value, it is possible to determine the uneven defect.

【0004】なお、前記した自己相関関数演算を利用したむら検査装置を述べてある例としては、株式会社テクノタイムズ社が平成8年5月1日に発行の「月刊ディスプレイ5月号」P69〜P75、がある。 [0004] It should be noted, as an example that is mentioned the unevenness inspection apparatus using the self-correlation function calculation described above, Ltd. Techno Times, Inc., issued May 1, 1996 "Monthly Display May issue" P69~ P75, there is.

【0005】 [0005]

【発明が解決しようとする課題】前記したむら検査装置においては、窓の数によって強調されるむらの大きさが決まり、この窓の数は事前に指定する必要が有るため、 In [0008] unevenness inspection apparatus described above is determined the size of the unevenness is emphasized by the number of windows, the number of the window must be specified in advance there,
一回の演算によって強調することができるむらの大きさは限定されてしまう。 The size of the irregularities that can be highlighted by a single operation is limited. そこで、例えば、大中小の窓数を指定して自己相関関数演算を3回実施することにより、 Therefore, for example, by performing three times the autocorrelation function calculation to specify the window number of large, medium and small,
3段階のむらの大きさを求める必要がある。 It is necessary to calculate the size of the three levels of irregularity. このような複数回の演算を同一の演算モジュールによって実施すると、演算時間が長くなってしまう。 When carrying out the operation of such multiple times with the same computing module, the calculation time becomes long. 演算時間を短くするためには、演算モジュールを並列に構成する必要が有るため、演算モジュールがきわめて高価格になってしまう。 In order to shorten the calculation time, it is not necessary to configure the operation module in parallel there, operation module becomes extremely expensive.

【0006】本発明の目的は、効率よくむらを検査することができるむら検査技術を提供することにある。 An object of the present invention is to provide a unevenness inspection techniques that can be inspected efficiently unevenness.

【0007】本発明の前記ならびにその他の目的と新規な特徴は、本明細書の記述および添付図面から明らかになるであろう。 [0007] The above and other objects and novel features of the present invention will become apparent from the description of this specification and the accompanying drawings.

【0008】 [0008]

【課題を解決するための手段】本願において開示される発明のうち代表的なものの概要を説明すれば、次の通りである。 If outlines of typical ones of the inventions disclosed in the present application Means for Solving the Problems], it is as follows.

【0009】すなわち、むら検査装置は、被検査面の画像を取り込む画像取込みモジュールと、前記取込み画像の輝度値によって構成されたデータ列をスプライン関数によって平坦化する平坦化モジュールと、前記平坦化されたデータ列のむら欠陥の部分を強調する強調モジュールと、前記強調されたデータ列に閾値が設定されむら欠陥が判定される欠陥判定モジュールとを備えている。 [0009] That is, unevenness inspection apparatus, a flat module for flattening the image capturing module to capture images of the specimen surface by a data string constituted by luminance values ​​of the captured image spline function, being the planarization and the emphasizing enhancement module part of the uneven defect of a data string, the enhanced data stream threshold value is set to unevenness defect and a defect determination module is determined.

【0010】前記した手段において、画像取込みモジュールによって取り込まれた画像は輝度値のデータ列を構成される。 [0010] In the above-described means, an image captured by the image capture module is configured a data string of luminance values. 平坦化モジュールにおいて、輝度値のデータ列に基づいてスプライン関数によって平坦化されたデータ列が求められる。 In planarizing module, it is required flattened data string by a spline function based on the data string of luminance values. 強調モジュールにおいては平坦化されたデータ列のうちむら欠陥部分が強調される。 In enhancement module is emphasized Uchimura defective portion of the flattened data string. 欠陥判定モジュールにおいては、むら欠陥の部分を強調されたデータ列に閾値が設定されむら欠陥が判定される。 Defects in the determination module, unevenness defects set threshold to enhanced data sequence portion of the uneven defect is determined.

【0011】 [0011]

【発明の実施の形態】図1は本発明の一実施形態であるむら検査装置を示す模式図である。 Figure 1 DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION is a schematic diagram showing an unevenness inspection apparatus according to an embodiment of the present invention. 図2は同じくむら検査方法を示す工程図である。 Figure 2 is a process diagram similarly showing an unevenness inspection method. 図3以降はその作用を説明するための説明図である。 Figure 3 after is an explanatory diagram for explaining the action.

【0012】本実施形態において、本発明に係るむら検査装置は、被検査面であるLCD画面のむら欠陥を検査するむら検査装置10として構成されている。 In the present embodiment, unevenness inspection apparatus according to the present invention is configured as unevenness inspection device 10 for inspecting unevenness defects of the LCD screen is a surface to be inspected. 被検査物であるLCD1の第1主面には液晶の制御によって所望の画像を映し出すための表示画面2が形成されており、 The first major surface of LCD1 which is an object to be inspected and the display screen 2 is formed to project a desired image by controlling the liquid crystal,
この表示画面2の輝度のむらがむら検査装置10の検査対象になる。 Luminance unevenness of the display screen 2 is inspected unevenness inspection device 10. 本実施形態において、LCD1の表示画面(以下、被検査面という。)2は長方形に形成されており、水平走査線方向(以下、H方向という。)Hの長さが垂直走査線方向(以下、B方向という。)Bの長さよりも長くなっている。 In the present embodiment, the display screen of the LCD 1 (hereinafter, referred to as the surface to be inspected.) 2 is formed in a rectangular, horizontal scanning line direction (hereinafter, referred to as H direction.) The length of the H is the vertical scanning direction (hereinafter referred B direction.) is longer than the length of the B.

【0013】むら検査装置10は被検査面2の画像を取り込むための撮像装置11を備えている。 [0013] unevenness inspection apparatus 10 includes an imaging device 11 for capturing images of the inspected surface 2. 撮像装置11 The imaging device 11
はCCD(charge coupled device)カメラ等から構成されており、被検査面2を正面から撮像するように配置されている。 Is composed of a CCD (charge coupled device) camera or the like, are arranged so as to image the test surface 2 from the front. 撮像装置11の出力端にはパーソナルコンピュータ(以下、コンピュータという。)12が接続されている。 Personal computer to the output terminal of the imaging device 11 (hereinafter, referred to as a computer.) 12 are connected. コンピュータ12はA/D変換モジュール1 Computer 12 is A / D conversion module 1
3、画像圧縮モジュール14、平坦化モジュール15、 3, the image compression module 14, the planarizing module 15,
ノイズ除去モジュール16、強調化モジュール17、欠陥判定モジュール18、出力モジュール19を備えており、これらのモジュールは後述する作用を実行するように構成(プログラミング)されている。 Noise removing module 16, enhancement module 17, the defect determination module 18, and an output module 19, these modules are configured to perform functions described below (programming). また、コンピュータ12にはモニタやプリンタ等の出力機器20およびキーボードやマウス等の入力機器(図示せず)が接続されている。 Further, the computer 12 (not shown) input devices such as output device 20 and a keyboard and a mouse, such as a monitor or a printer is connected.

【0014】以下、前記構成に係るむら検査装置10による本発明の一実施形態であるむら検査方法を図2に示されている工程図に沿って説明する。 [0014] Hereinafter will be described with reference to process drawings shown in FIG. 2 the unevenness inspection method according to an embodiment of the present invention by the unevenness inspection device 10 according to the configuration.

【0015】本実施形態に係るむら検査方法の実施に際して、被検査物であるLCD1の被検査面2は予め指定された明るさおよびコントラストをもって駆動される。 [0015] In the practice of the unevenness inspection method according to the present embodiment, the inspected surface 2 of LCD1 which is an object to be inspected is driven with the brightness and contrast that is designated in advance.
この状態で、被検査面2はむら検査装置10の撮像装置11によって正面から撮像される。 In this state, it is imaged from the front by the imaging device 11 of the inspection surface 2 Hamura inspection apparatus 10. 撮像装置11は撮像した被検査面2の画像信号をコンピュータ12に入力する。 Imaging device 11 inputs an image signal of the inspected surface 2 captured in the computer 12. つまり、コンピュータ12に被検査面2の画像が取り込まれる。 That is, the image of the inspected surface 2 is taken into the computer 12.

【0016】続いて、図2に示されているように、A/ [0016] Subsequently, as shown in FIG. 2, A /
D変換工程22において、取込み画像はコンピュータ1 D conversion step 22, the captured image is computer 1
2のA/D変換モジュール13によってA/D変換される。 A / D converted by the second A / D conversion module 13. すなわち、A/D変換モジュール13は撮像装置1 That, A / D conversion module 13 the imaging apparatus 1
1からのアナログ画像信号を例えば256階調の輝度値のデジタル信号に変換する。 It converts the analog image signals from one to the digital signal of the luminance value of 256 gradations.

【0017】さらに、コンピュータ12の画像圧縮モジュール14は図2に示されている画像圧縮工程23を実施する。 Furthermore, the image compression module 14 of the computer 12 to implement the image compression process 23 shown in Figure 2. 例えば、画像圧縮工程23は1画素(ピクセル)置きに信号を間引くことにより実行される。 For example, an image compression process 23 is performed by thinning out signal every one pixel.

【0018】ここで、図3(a)と(b)、図4(a) [0018] Here, FIG. 3 (a) (b), FIGS. 4 (a)
と(b)は、被検査面の取込み画像(a)と、画素位置・輝度値の三次元グラフ(b)との関係を示しており、 And (b), the surface to be inspected of the captured image (a), shows the relationship between the three-dimensional graph of the pixel position and luminance value (b),
図3は良品の場合を、図4は不良品の場合をそれぞれ示している。 Figure 3 is a case of good respectively show the case 4 is defective. すなわち、図3(a)は良品被検査面の取込み画像(以下、良品画像という。)30を示しており、 That is, FIG. 3 (a) good surface to be inspected of the captured image (hereinafter, referred to as non-defective item image.) Shows a 30,
図4(a)は不良品被検査面の取込み画像(以下、不良品画像という。)40を示している。 4 (a) is defective test surface of the captured image (hereinafter, referred to as defective image.) Shows a 40. 図3(b)は良品画像30の画素位置・輝度値の三次元グラフ(以下、良品画像曲面という。)31を示しており、図4(b)は不良品画像40の画素位置・輝度値の三次元グラフ(以下、不良品画像曲面という。)41を示している。 3 (b) is a three-dimensional graph of the pixel position and luminance value of the non-defective image 30 (hereinafter, referred to as non-defective item image surface.) 31 is shown, FIG. 4 (b) pixel position and luminance value of the defective image 40 three-dimensional graph (hereinafter, referred to as defective image surface.) shows a 41. 図3 Figure 3
(b)および図4(b)において、三次元座標軸のX軸には取込み画像のH方向の画素位置が取られ、Y軸には取込み画像のY方向の画素位置が取られ、Z軸には輝度値が取られている。 (B) and in FIG. 4 (b), the X-axis of the three-dimensional coordinate axes H direction pixel position of the captured image is taken, Y direction of the pixel position of the captured image is taken in the Y-axis, the Z axis luminance value is taken. 輝度値は256階調で示されており、単位はない。 Luminance value is indicated by 256 gradations, the unit does not. 図4(b)に示された不良品画像曲面41の例では、座標位置(H 34 、B 22 ) を含む領域にむら欠陥Sがある。 In the example of defective images curved 41 shown in FIG. 4 (b), the region including the coordinate position (H 34, B 22) is uneven defective S.

【0019】ところで、明るさが均一でないLCD画面中において単に明るさの偏差値を比較するだけでは、むら欠陥を抽出することができないことは前述した。 By the way, simply comparing the brightness deviation of the LCD screen in non-uniform brightness, it is not possible to extract the unevenness defects mentioned above. これを図3および図4について説明すると、次の通りである。 This will be described FIG. 3 and FIG. 4 for, as follows. 図3(a)に示された良品画像30においては、向かって右側端部が全体的に暗くなっている。 In non-defective item image 30 shown in FIG. 3 (a), the right side end portion is entirely darkened. これに対して、図4(a)に示された不良品画像40においては、 In contrast, in the defective image 40 shown in FIG. 4 (a),
明るさ(輝度)が全体的に均一になっている。 Brightness (brightness) is in the entirely uniform. したがって、単に明るさの偏差値の比較だけで良品不良品を判定すると、図3(a)が不良品、図4(a)が良品と誤判定されてしまう。 Therefore, Simply determining good defective only comparison of brightness deviation of FIGS. 3 (a) is defective, FIGS. 4 (a) is erroneously determined as a good product.

【0020】ところが、図3(b)に示された良品画像曲面31においては、輝度値の最大差の値は大きいが、 [0020] However, in the non-defective image curved 31 shown in FIG. 3 (b), but the larger the value of the maximum difference in brightness values,
全体にわたって連続的(所謂傾斜的)に変化しているため、人間の目視観察によれば、むら欠陥はないと判定される。 Due to the changed continuously (so-called inclined manner) throughout, according to the human visual observation, unevenness defects are determined not. これに対して、図4(b)に示された不良品画像曲面41においては、輝度値の最大差の値は小さいが、 In contrast, in the defective image curved 41 shown in FIG. 4 (b), is small value of the maximum difference in brightness values,
輝度値が局所的に変化する場所が人間の目視観察によれば、むら欠陥Sとして判定される。 A place where the brightness value changes locally, according to the human visual observation, it is determined as unevenness defect S.

【0021】図5はH方向の画素位置と輝度値との関係を示したデータ列(曲線)であり、(a)は良品と判定される場合を、(b)は不良品と判定される場合をそれぞれ示している。 [0021] Figure 5 is a data string showing the relationship between the pixel position and luminance value of the H direction (curve), the case (a) is to be judged to be good, it is determined (b) the defective respectively show the case. 図5において、縦軸には輝度が取られ、横軸にはH方向の画素の座標が取られている。 5, the vertical axis is taken luminance, the horizontal axis of the H direction pixel coordinates have been taken. つまり、図5の曲線は取込み画像のH方向の各画素の輝度値によって構成されたデータ列に相当する。 That is, the curve of FIG. 5 corresponds to the data string constituted by the luminance value of each pixel in the H direction of the captured image. 図5(a)に示された良品曲線32において、輝度値の最大差の値D In good curve 32 shown in FIG. 5 (a), the value D of the maximum difference of the luminance values
1は大きいが、全体にわたって連続的に変化している。 1 is large, but continuously changes throughout.
これに対し、図5(b)に示された不良品曲線42においては、輝度値の最大差の値D 2は良品曲線32の最大差の値D 1よりも小さい。 In contrast, in the defective curve 42 shown in FIG. 5 (b), the value D 2 of the maximum difference of the luminance values is less than the value D 1 of the maximum difference good curve 32. また、不良品曲線42において、人間の目視観察によればむら欠陥Sと判定される座標値H 34を含む領域の輝度値の差の値D 3は、最大差の値D 2よりも小さい。 Further, in the defective curve 42, the value D 3 of the difference between the luminance value of the region including the coordinate value H 34 is determined to unevenness defect S according to the human visual observation is smaller than the value D 2 of the maximum difference.

【0022】今、輝度値の差の値によってむら欠陥を抽出するために、閾値を仮に不良品曲線42における最大差の値D 2に設定したと仮定すると、D 1 >D 2 、であるから、図5(a)の良品曲線32はむら欠陥が無いと判定される。 [0022] Now, in order to extract the irregularity defects by the value of the difference between the luminance values, assuming that the set value D 2 of the maximum difference if the defective curve 42 the threshold, because it is D 1> D 2, , it is determined that there is no good curve 32 Hamura defect of FIG. 5 (a). しかしながら、D 2 >D 3であるから、図5(b)のむら欠陥Sを見逃してしまう。 However, because it is D 2> D 3, FIG. 5 (b) Nomura miss defects S. そこで、輝度値と画素列との関係曲線(データ列)において、輝度値の連続的な変化を取り除いて、むら欠陥Sの局所的な輝度値の変化を残す必要がある。 Therefore, the relational curve between the luminance value and the pixel columns (data string), by removing a continuous change in the luminance value, it is necessary to leave the changes in local luminance values ​​of the uneven defect S.

【0023】そこで、本実施形態においては、図2に示されている平坦化工程24において輝度値と画素列との関係曲線に対して平坦化処理が実施される。 [0023] Therefore, in the present embodiment, the planarization process to the relational curve between the luminance value of the pixel columns in the flattening process 24 shown in FIG. 2 is performed. すなわち、 That is,
コンピュータ12の平坦化モジュール15は、次に示されている数式1を使用して、輝度値と画素列との関係曲線に対して平坦化処理を図6に示されているように実施する。 Planarizing module 15 of the computer 12, using equation 1, which is shown below, it is carried out as shown planarized in Figure 6 with respect to the relationship curve between the luminance values ​​and pixel columns. この平坦化処理によって、例えば、図4(b)に示された不良品画像曲面41を平坦化した三次元グラフ(以下、平坦化曲面という。)47が図7に示されているように仮想的に作成されることになる。 This planarization process, for example, virtual as FIG 4 (b) a three-dimensional graph of the defective image curved 41 shown to flatten (hereinafter referred to flatten the curved surface.) 47 is shown in FIG. 7 in will be created basis.

【0024】 [0024]

【数1】 [Number 1]

【0025】数式1は平坦化スプライン関数の評価関数であり、ここでは、σを最小にする平滑化曲線f(X) [0025] Equation 1 is an evaluation function of flattening spline functions, where the smoothed curve f which minimizes the sigma (X)
を求める。 The seek. 数式1中、xiは観測点のX軸の座標値であり、ここでは、図6(a)の各観測点43のX座標値であって、画素位置に相当する。 In Equation 1, xi is the coordinate value of the X-axis of the observation point, here, an X-coordinate value of each observation point 43 in FIG. 6 (a), corresponding to the pixel position. yiは観測点のY軸の座標値であり、ここでは、図6(a)の各観測点43のY yi is the coordinate value of the Y-axis of the observation point, here, Y of each observation point 43 in FIGS. 6 (a)
座標値であって、輝度値に相当する。 A coordinate value, corresponding to the luminance values. Wiは重みであり、観測点の値毎に設定することができるが、ここでは、全て「1.0」に設定した。 Wi is the weight, but can be set for each value of the observation point, here, was all set to "1.0". gは平滑化パラメータであり、gが小であると、観測点を正確に追従することができ、gが大であると、振動が少ない滑らかな曲線が得られる。 g is the smoothing parameter, and g is small, the observation points can be accurately follow, g is the is large, smooth curve vibration is small is obtained. ここでは、gは「50.0」に設定した。 Here, g is set to "50.0". 数式1の右辺の後段は任意の区間で区切られた範囲の積分値である。 Subsequent right-hand side of Equation 1 is the integral value of the range separated by arbitrary section. したがって、a〜bの範囲はその区切られた範囲である。 Accordingly, the scope of a~b is its delimited range.

【0026】なお、スプライン曲線(spline curve ) [0026] It should be noted that the spline curve (spline curve)
は特定の連続性の条件を満たすように接続した曲線分の集まりとして定義付けされる曲線である。 A curve is defined as the set of curve segments connected to meet specific continuity conditions. スプライン関数とは節点と節点との間では一つの多項式が与えられ、 The spline function one polynomial is given between the node and the node,
異なった節点間にはそれぞれ一つの多項式が対応して、 Different in between the nodes in correspondence is one of the polynomial,
かつ、多項式と多項式との結び目である節点では滑らかな区分的多項式関数であり、ここでは、(2M−1)次の自然スプライン曲線の差分商を用いることによって、 And a smooth piecewise polynomial functions in a node is a knot of the polynomial and the polynomial, here, by using the difference quotient of (2M-1) following natural spline curve,
図6(b)に示されている平滑化曲線44の関数値f FIG 6 (b) are shown in the function value f of the smoothed curve 44
(X)を求める。 Determine the (X).

【0027】図6(a)は図5(b)に示された不良品曲線42の観測点43を示しており、図6(b)はその観測点43に基づいて数式1によって求めた平滑化曲線44を示している。 [0027] FIG. 6 (a) shows the observation point 43 of the defective curve 42 shown in FIG. 5 (b), 6 (b) is determined by Equation 1 based on the observation point 43 smooth It shows the curves 44. 図6(c)は各観測点43の平滑化曲線44との偏差値45を各観測点43毎に取ってグラフにした平坦化曲線46を示している。 FIG 6 (c) shows a flattening curve 46 that in the graph the deviation value 45 is taken at each observation point 43 between the smoothed curve 44 of each observation point 43. この平坦化曲線46によれば、輝度値と画素列との関係曲線である不良品曲線42において、輝度値の連続的な変化が取り除かれて、むら欠陥Sの局所的な変化が残されたことが、理解される。 According to this flattening curve 46, the defective curve 42 is a relational curve between the luminance value and the pixel column is removed a continuous change in the luminance value, local change in uneven defect S is left it is to be understood.

【0028】この平坦化処理が図4(b)に示された不良品画像曲面41における全ての不良品曲線42についてそれぞれ実行されることにより、図7に示されている平坦化曲面47が仮想的に作成されることになる。 [0028] By this flattening process is executed respectively for all the defective curve 42 in defective images curved 41 shown in FIG. 4 (b), the flattened curved surfaces 47 shown in FIG. 7 virtual in will be created basis.

【0029】以上のようにして平坦化された平坦化曲面47にはノイズ48が図7に示されているように混入しているため、このままではむら欠陥Sを自動的に認識するのは困難である。 [0029] Since the above noise 48 in the flattened curved 47 which is flattened as is mixed as shown in FIG. 7, it is difficult to automatically recognize the uneven defect S in this state it is.

【0030】そこで、本実施形態においては、ノイズ4 [0030] Therefore, in the present embodiment, noise 4
8が混入した平坦化曲面47に対してノイズ除去処理が、図2に示されているノイズ除去工程25において実施される。 8 is noise removal processing for flattening a curved surface 47 that is mixed is performed in the noise removing step 25 shown in FIG. すなわち、コンピュータ12のノイズ除去モジュール16は、次に示されている数式2を使用して、 That is, the noise removing module 16 of the computer 12, using equation 2 are shown below,
空間フィルタリング(space filtering ) を実施する。 Carrying out spatial filtering (space filtering).
この空間フィルタリングによって、例えば、図7に示された平坦化曲面47のノイズ48を除去した平滑化曲面49が、図8に示されているように仮想的に作成されることになる。 This spatial filtering, for example, smoothing curved 49 noise 48 to remove the flattening curved 47 shown in FIG. 7 will be created virtually as shown in Figure 8.

【0031】 [0031]

【数2】 [Number 2]

【0032】空間フィルタリングとは、画像空間または空間周波数領域において入力画像に何らかのフィルタ関数を当てはめて改良された画像を得る技術をいう。 [0032] The spatial filtering means a technique for obtaining an image having improved by applying some kind of filter functions to the input image in the image space or spatial frequency domain. デジタル処理において、画像空間のフィルタリングは局所的な積和演算(畳み込み)によって実行され、一般的に、 In digital processing, filtering of the image space is performed by local product-sum operation (convolution), in general,
n×nのマトリクスの演算子(オペレータ)が畳み込み関数として使用される。 n × n matrix operator (operator) is used as the convolution function. 数式2中、fは入力画像、gは空間フィルタリング後の出力画像、hはフィルタ関数である。 In Equation 2, f is the input image, g is the output image after the spatial filtering, h is the filter function. ここでは、フィルタ関数hとして、次の表1の「3×3」のマトリクス演算子が使用される。 Here, as a filter function h, matrix operators "3 × 3" in the following table 1 are used. 図8に示されている平滑化曲面49は、次の表1のうちスムージングが演算子として使用された場合の一例である。 Smoothing curved 49 as shown in FIG. 8 is an example of a case where the smoothing of the following Table 1 were used as operators.

【0033】 [0033]

【表1】 [Table 1]

【0034】以上のようにしてノイズ除去された平滑化曲面49であっても、むら欠陥Sは平滑化曲面49の変化の中に埋もれてしまうため、このままではむら欠陥S [0034] Even smoothed curved face 49 which is noise removed as described above, unevenness defects S since buried in the change of the smoothed curved face 49, unevenness defects S in this state
を自動的に認識するのは困難である。 It is difficult to recognize automatically.

【0035】そこで、本実施形態においては、図2に示されている強調化工程26において平滑化曲面49に対して強調化処理が実施される。 [0035] Therefore, in the present embodiment, emphasis processing is performed on the smoothed curved face 49 in the enhancement step 26 shown in FIG. すなわち、コンピュータ12の強調化モジュール17は次に示されている数式3 That is, Equation 3 enhancement module 17 of the computer 12 shown then
を使用して、強調化処理を実施する。 Use, to implement the enhancement process. この強調化処理によって、例えば、図8に示された平滑化曲面49のむら欠陥Sの部分が強調された強調化曲面50が図9(a) This enhancement process, for example, enhancement of the curved surface 50 of the indicated portion of the smoothed curved face 49 Nomura defect S is emphasized in Figure 8 Figure 9 (a)
に示されているように仮想的に作成されることになる。 It becomes virtually be created as shown in.

【0036】数式3 y=a x [0036] Equation 3 y = a x

【0037】数式3は指数関数であり、a>1のとき、 [0037] Equation 3 is an exponential function, when a> 1,
xの値が大きくなるにつれて、yの増加率が大きくなるという特徴がある。 As the value of x increases, there is a characteristic that the increase rate of y increases. この指数関数の特徴を利用するため、本実施形態においては、次の処理が実行される。 To utilize the features of this exponential, in the present embodiment, the following processing is executed.

【0038】例えば、図9(b)に示されているように、平滑化された平滑化曲線51の偏差値データについての平均値52が求められる。 [0038] For example, as shown in FIG. 9 (b), the average value 52 for the deviation value data of the smoothed curve 51 is smoothed is obtained. 各観測点xiの平均値5 The average value of each observation point xi 5
2との偏差値53がそれぞれ求められる。 Deviation 53 between 2 are obtained respectively. 求められた各観測点xiの偏差値53が、数式3のxの値に代入される。 Deviation 53 of the observation points xi obtained is substituted into the value of x in Equation 3. ここで、数式3において、aとしては「1.65」 Here, in the equation (3), as is a "1.65"
が、むら欠陥Sを強調化するのに最適値であることが、 But to be optimal values ​​to emphasize the uneven defect S,
コンピュータによる模擬実験によって明らかにされた。 It revealed by simulation by a computer.

【0039】以上のようにして求められた強調化曲面5 [0039] The above emphasis of curved surface was determined as of 5
0に関するデータは欠陥判定モジュール18に送られる。 0 related data is sent to the defect determination module 18. 欠陥判定モジュール18は予め設定された閾値と、 A threshold value set in advance the defect determination module 18,
強調化曲面50に関するデータとを比較する。 Comparing the data relating to enhancement of the curved surface 50. 欠陥判定モジュール18は閾値を超える部分がある場合には、むら欠陥が有ると判定し、全てのデータが閾値以下である場合には、むら欠陥は無く、良品であると判定する。 When the defect determination module 18 there is a part exceeding the threshold value, it is determined that the uneven defect there, if all of the data is below the threshold, unevenness defects without judges as non-defective.

【0040】本実施形態においては、強調化曲面50においてむら欠陥Sがきわめて強調されているため、むら欠陥判定のための閾値を図9(a)に示されている閾値54のように大きく設定しても、むら欠陥Sを見逃すことはない。 [0040] In this embodiment, larger set as enhancement of for uneven defect S is extremely emphasized in curved 50, unevenness defects threshold for judging FIG threshold is shown in (a) 54 also, not to be missed the uneven defect S. 他面、大きな閾値54を設定することにより、ノイズや連続的な輝度の変化をむら欠陥であると、 Other side, by setting a large threshold value 54, if there a change in the noise and continuous luminance unevenness defect,
誤判定するのを確実に回避することができる。 From being erroneous determination can be reliably avoided.

【0041】欠陥判定モジュール18による欠陥判定工程27の判定結果は、図2に示されている判定結果出力工程28を実施する出力モジュール19に送られる。 The determination result of the defect determination process 27 by the defect determination module 18 is sent to the output module 19 for implementing the decision result output step 28 shown in FIG. 出力モジュール19はモニタやプリンタ等の出力機器20 Output module 19 output device such as a monitor or a printer 20
に判定結果を被検査物である各LCD1に対応させて表示させる。 Is displayed in correspondence with each LCD1 is inspected object the determination result to. 例えば、むら欠陥が有りと判定された場合には、図9(a)の強調化曲面50に閾値54を適用して得られる画像がモニタやプリンタ等の出力機器20に表示される。 For example, if it is determined that there is unevenness defect image obtained by applying a threshold 54 to highlight of the curved surface 50 shown in FIG. 9 (a) is displayed on the output device 20 such as a monitor or a printer. この表示により、不良品と判定されたLCD This display the determined LCD defective
の被検査面におけるどの位置にどの程度の大きさのむら欠陥が有るのかを、作業者は認識することができる。 Of what degree of magnitude irregularity defect in a position that there in the inspected surface, the operator can recognize.

【0042】前記実施形態によれば次の効果が得られる。 The following advantages are provided according to the embodiment. (1) LCDの被検査面の取込み画像データをスプライン関数によって平坦化することにより、人間の目視検査によってむら欠陥と判定されない輝度値の連続的な変化を取り除いて、むら欠陥の局所的な輝度値の変化を残すことができるため、LCDの被検査面に対するむら検査を自動化することができる。 (1) by flattening the captured image data spline function of the inspection surface of the LCD, by removing a continuous change in not determined that nonuniformity defects by human visual inspection luminance values, local luminance irregularities defect it is possible to leave the change in value, it is possible to automate the unevenness inspection with respect to the inspection surface of the LCD.

【0043】(2) 人間の目視検査を省略することにより、検査精度のばらつきや人為的ミスを排除することができ、また、人件費を低減することができるため、製造コストを低減しつつ、LCDの製造歩留りを高めることができる。 [0043] (2) by omitting the human visual inspection, it is possible to eliminate variations and human error inspection accuracy, also it is possible to reduce the labor costs, while reducing the manufacturing cost, it is possible to increase the LCD manufacturing yield.

【0044】(3) 一度の演算処理によってあらゆる大きさのむら欠陥を検出して検査することができるため、検査時間を短縮することができる。 [0044] (3) it is possible to inspect and detect unevenness defects in all sizes by a single arithmetic operation, it is possible to shorten the inspection time.

【0045】(4) 自己相関関数演算を利用したむら検査装置のようにむらの大きさに対応するのに同種の演算処理を何回も繰り返さなくて済むため、当該むら検査装置に比べて検査時間を短縮することができるとともに、処理量の軽減によりむら検査装置のコストを低減することができる。 [0045] (4) Since it is unnecessary repeated many times processing of the same type to correspond to the size of unevenness as the autocorrelation function unevenness inspection apparatus using an operation, as compared with the unevenness inspection device inspecting it is possible to reduce the time, it is possible to reduce the cost of the unevenness inspection device by reduction of the processing amount.

【0046】(5) LCDの被検査面の取込み画像データをスプライン関数によって平坦化することにより、 [0046] (5) by flattened by spline function capturing image data of the inspected surface of the LCD,
大局的な明るさの変動を除去することができるため、被検査面に対する照明のばらつきや変動等の外部環境の影響を受けずに、検査精度を高めることができる。 It is possible to eliminate variations in the global brightness, without being affected by the external environment, such as lighting variations and variations with respect to the inspected surface, it is possible to improve the inspection accuracy.

【0047】(6) 平坦化後に強調化処理を実行することにより、むら欠陥の部分を強調することができるため、閾値を大きく設定することができ、欠陥判定精度をより一層高めることができる。 [0047] (6) by performing the enhancement processing after planarization, it is possible to emphasize the portions of the uneven defect, the threshold can be a large set, it is possible to improve the defect determination accuracy further.

【0048】(7) 取込み画像を圧縮することにより、演算処理を軽減することができるため、検査時間をより一層短縮することができる。 [0048] (7) by compressing the captured image, it is possible to reduce the calculation process, it is possible to further shorten the test time.

【0049】(8) 平坦化後にノイズ除去することにより、ノイズの影響を回避することができるため、検査精度をより一層高めることができる。 [0049] (8) by the noise removed after planarization, it is possible to avoid the influence of noise, it can be further enhanced inspection accuracy.

【0050】以上本発明者によってなされた発明を実施形態に基づき具体的に説明したが、本発明は前記実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることはいうまでもない。 [0050] Although the present invention made by the inventor has been concretely described based on the embodiments, that the present invention is not limited to the above embodiment, various modifications are possible without departing from the scope of the invention it is needless to say.

【0051】例えば、強調化工程は、指数関数を使用して実施するに限らず、数式2に表1のラプラシアンを演算子として使用して実施してもよい。 [0051] For example, enhancement step is not limited to be implemented by using an exponential function, may be performed using the equation 2 the Laplacian of Table 1 as an operator.

【0052】画像圧縮工程は、信号を一つ置きに間引く手段によって実施するに限らず、他の圧縮手段によって実施してもよいし、省略してもよい。 [0052] Image compression step is not limited to be implemented by means of thinning out every other signals, may be carried out by other compression means may be omitted.

【0053】ノイズ除去工程は、数式2の演算子にスムージングを使用するに限らず、他の演算子を使用してもよいし、空間フィルタリング以外のノイズ除去手段を使用してもよい。 [0053] noise removal process is not limited to use smoothing the operator equation 2, may be used to other operators, may be used denoising means other than spatial filtering. また、ノイズ除去工程は省略してもよい。 The noise removal process may be omitted.

【0054】撮像装置としては、エリアセンサを使用するに限らず、ラインセンサや撮像管等を使用することができる。 [0054] As the imaging device is not limited to using an area sensor, it is possible to use a line sensor and an imaging tube or the like.

【0055】以上の説明では主として本発明者によってなされた発明をその背景となった利用分野であるLCD [0055] The above is a description is mainly used field of the invention made by the inventors has been as the background LCD
のむら検査技術に適用した場合について説明したが、それに限定されるものではなく、CRTやプラズマ・ディスプレイの画面、シャドウマスク、スクリーン、感光フィルムや偏光フィルム、プリント配線基板、さらには、 Nomura has been described as applied to the inspection technology, is not limited thereto, CRT or plasma display screen, a shadow mask, screen, photosensitive film or a polarizing film, printed wiring board, and further,
メッキむらや塗装むら等のむら検査技術全般に適用することができる。 It can be applied to the unevenness inspection technology in general, such as plating unevenness and uneven paint.

【0056】 [0056]

【発明の効果】本願において開示される発明のうち代表的なものによって得られる効果を簡単に説明すれば、次の通りである。 To briefly explain advantageous effects obtained by typical ones of the inventions disclosed in the present application, according to the invention is as follows.

【0057】被検査面の取込み画像データをスプライン関数によって平坦化することにより、人間の目視検査によってむら欠陥と判定されない輝度値の連続的な変化を取り除いて、むら欠陥の局所的な輝度値の変化を残すことができるため、被検査面に対するむら検査を自動化することができる。 [0057] By flattening the captured image data spline function of the inspected surface, removing the continuous change of not determined that nonuniformity defects by human visual inspection luminance value, the local luminance values ​​of unevenness defects it is possible to leave the change, it is possible to automate the unevenness inspection for the inspected surface.

【図面の簡単な説明】 BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS

【図1】本発明の一実施形態であるむら検査装置を示す模式図である。 1 is a schematic view showing an unevenness inspection apparatus according to an embodiment of the present invention.

【図2】同じくむら検査方法を示す工程図である。 [2] which is also a process diagram showing an unevenness inspection method.

【図3】(a)は良品被検査面の取込み画像の画面図であり、(b)はその画素位置・輝度値の三次元グラフである。 3 (a) is a screen view of a captured image of good inspected surface, it is a three-dimensional graph of (b) is the pixel position and luminance value.

【図4】(a)は不良品被検査面の取込み画像の画面図であり、(b)はその画素位置・輝度値の三次元グラフである。 4 (a) is a screen view of a captured image of defective test surface is a three dimensional graph of (b) is the pixel position and luminance value.

【図5】画素位置と輝度値との関係を示したグラフであり、(a)は良品と判定される場合を、(b)は不良品と判定される場合をそれぞれ示している。 Figure 5 is a graph showing the relationship between the pixel position and luminance value, shows a case (a) is to be judged to be good, a case where it is determined (b) is a defective product, respectively.

【図6】平坦化工程を説明するための線図であり、 [Figure 6] is a diagram for explaining a planarization process,
(a)は図5(b)に示された不良品曲線の観測点を示し、(b)はその観測点に基づいて求めた平滑化曲線を示し、(c)は各観測点の平滑化曲線との偏差値を各観測点43毎に取った平坦化曲線を示している。 (A) shows the observation points of defective curve shown in FIG. 5 (b), (b) shows a smoothed curve obtained on the basis of the observation point, (c) smoothing of each observation point the deviation between the curve shows a flattening curve taken for each observation point 43.

【図7】平坦化工程によって得られる平坦化曲面を示す三次元グラフである。 7 is a three-dimensional graph showing the flattening curved surface obtained by the planarization process.

【図8】ノイズ除去工程によって得られる平滑化曲面を示す三次元グラフである。 8 is a three-dimensional graph showing the smoothing curved surface obtained by the noise removing process.

【図9】(a)は強調化工程によって得られる強調化曲面を示す三次元グラフ、(b)は強調化処理を説明するためのグラフである。 9 (a) is a three-dimensional graph showing the enhancement of a curved surface obtained by the enhancement step is a graph illustrating the (b) is emphasized treatment.

【符号の説明】 DESCRIPTION OF SYMBOLS

1…LCD(被検査物)、2…被検査面、S…むら欠陥、10…むら検査装置、11…撮像装置、12…コンピュータ、13…A/D変換モジュール、14…画像圧縮モジュール、15…平坦化モジュール、16…ノイズ除去モジュール、17…強調化モジュール、18…欠陥判定モジュール、19…出力モジュール、20…出力機器、21…画像取込み工程、22…A/D変換工程、2 1 ... LCD (inspection object), 2 ... inspected surface, S ... unevenness defect, 10 ... unevenness inspection device, 11 ... imaging unit, 12 ... computer, 13 ... A / D conversion module, 14 ... image compression module, 15 ... planarizing module, 16 ... noise removing module, 17 ... enhancement module, 18 ... defect determination module, 19 ... output module, 20 ... output device, step capture 21 ... image, 22 ... A / D conversion process, 2
3…画像圧縮工程、24…平坦化工程、25…ノイズ除去工程、26…強調化工程、27…欠陥判定工程、28 3 ... image compression process, 24 ... flattening step, 25 ... noise removing step, 26 ... enhancement step, 27 ... defect determination step, 28
…判定結果出力工程、30…良品被検査面の取込み画像(良品画像)、31…良品画像曲面、32…良品曲線、 ... determination result output step, 30 ... good test surface of the captured image (non-defective item image), 31 ... good image curved, 32 ... good curve,
40…不良品被検査面の取込み画像(不良品画像)、4 40 ... defective test surface of the captured image (defective image), 4
1…不良品画像曲面、42…不良品曲線、43…観測点、44…平滑化曲線、45…偏差値、46…平坦化曲線、47…平坦化曲面、48…ノイズ、49…平滑化曲面、50…強調化曲面、51…平滑化曲線、52…平均値、53…偏差値、54…閾値。 1 ... defective image curved, 42 ... defective curve, 43 ... observation point, 44 ... smoothed curve, 45 ... deviation, 46 ... flattening curve, 47 ... flattening curved, 48 ... Noise, 49 ... smoothed curved face , 50 ... enhancement of curved, 51 ... smoothed curve, 52 ... mean value, 53 ... deviation, 54 ... threshold.

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 矢口 博之 東京都千代田区神田錦町2の2 学校法人 東京電機大学内 ────────────────────────────────────────────────── ─── of the front page continued (72) inventor Hiroyuki Yaguchi, Chiyoda-ku, tokyo Nishikichō 2 of 2 school corporation in tokyo Denki University

Claims (10)

    【特許請求の範囲】 [The claims]
  1. 【請求項1】 被検査面の画像を取り込む画像取込み工程と、 前記取込み画像の輝度値によって構成されたデータ列をスプライン関数によって平坦化する平坦化工程と、 前記平坦化されたデータ列のむら欠陥の部分を強調する強調化工程と、 前記強調化されたデータ列に閾値が設定されむら欠陥が判定される欠陥判定工程と、 を備えていることを特徴とするむら検査方法。 1. A a process image capture capture an image of the inspected surface, unevenness defects of the a flattening step of flattening by the configuration data string spline function by the luminance value of the captured image, the flattened data sequence unevenness inspection method to highlight of the steps emphasize parts, wherein the enhancement of data string threshold value is set to uneven defect is and a defect determination process is determined.
  2. 【請求項2】 前記取込み画像信号を圧縮することを特徴とする請求項1に記載のむら検査方法。 2. A unevenness inspection method according to claim 1, characterized in that compressing the captured image signal.
  3. 【請求項3】 前記平坦化されたデータ列のノイズが除去されることを特徴とする請求項1または2に記載のむら検査方法。 3. A unevenness inspection method according to claim 1 or 2, characterized in that the noise of the flattened data string is removed.
  4. 【請求項4】 前記平坦化されたデータ列のノイズが空間フィルタリングによって除去されることを特徴とする請求項3に記載のむら検査方法。 4. The unevenness inspection method according to claim 3 in which the noise of the flattened data sequence is characterized in that it is removed by spatial filtering.
  5. 【請求項5】 前記平坦化されたデータ列が指数関数によって強調されることを特徴とする請求項1、2、3または4に記載のむら検査方法。 5. The unevenness inspection method according to claim 1, 2, 3 or 4, wherein the flattened data string is highlighted by an exponential function.
  6. 【請求項6】 被検査面の画像を取り込む画像取込みモジュールと、 前記取込み画像の輝度値によって構成されたデータ列をスプライン関数によって平坦化する平坦化モジュールと、 前記平坦化されたデータ列のむら欠陥部分を強調する強調化モジュールと、 前記強調されたデータ列に閾値が設定されむら欠陥が判定される欠陥判定モジュールと、 を備えていることを特徴とするむら検査装置。 6. A image capturing module to capture images of the specimen surface, unevenness defects of the the planarizing module for flattened by the configuration data string spline function by the luminance value of the captured image, the flattened data sequence and emphasizing enhancement module portions, unevenness inspection device, characterized in that the emphasized data string threshold value is set to uneven defect is and a defect determination module is determined.
  7. 【請求項7】 前記取込み画像信号を圧縮する画像圧縮モジュールを備えていることを特徴とする請求項6に記載のむら検査装置。 7. The unevenness inspection apparatus according to claim 6, characterized in that it comprises an image compression module for compressing the captured image signal.
  8. 【請求項8】 前記平坦化されたデータ列のノイズを除去するノイズ除去モジュールを備えていることを特徴とする請求項6または7に記載のむら検査装置。 8. unevenness inspection apparatus according to claim 6 or 7, characterized in that it comprises a noise removing module to remove noise of the flattened data string.
  9. 【請求項9】 前記平坦化されたデータ列のノイズを空間フィルタリングによって除去することを特徴とする請求項8に記載のむら検査装置。 9. unevenness inspection apparatus according to claim 8, characterized in that the removal by the noise spatial filtering of the flattened data string.
  10. 【請求項10】 前記平坦化されたデータ列を指数関数によって強調することを特徴とする請求項6、7、8または9に記載のむら検査装置。 10. unevenness inspection apparatus according to claim 6, 7, 8 or 9, characterized in that emphasized by the flattened data string exponential.
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Cited By (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6606394B1 (en) 1999-12-09 2003-08-12 Electronics And Telecommunications Research Institute Surface inspecting apparatus and method therefor
JP2006226837A (en) * 2005-02-17 2006-08-31 Fuji Film Microdevices Co Ltd Method and apparatus for inspecting stain
JP2006292501A (en) * 2005-04-08 2006-10-26 Hitachi Ltd Density analysis method from x-ray ct data, computer program for executing density analysis method, and density analysis system
JP2007251531A (en) * 2006-03-15 2007-09-27 Fujifilm Corp Image irregularity inspection apparatus, and method thereof
KR100819412B1 (en) 2005-08-26 2008-04-07 세이코 엡슨 가부시키가이샤 Defect detecting method and defect detecting device
JP2008158586A (en) * 2006-12-20 2008-07-10 Fuji Xerox Co Ltd Image processor and image processing program
US7583278B2 (en) 2002-12-27 2009-09-01 Sharp Kabushiki Kaisha Display drive method, display, and program therefor
WO2010140281A1 (en) * 2009-06-04 2010-12-09 シャープ株式会社 Signal processing device, control method for signal processing device, control program, and computer-readable storage medium having the control program recorded therein
US8391585B2 (en) 2006-12-28 2013-03-05 Sharp Kabushiki Kaisha Defect detecting device, defect detecting method, image sensor device, image sensor module, defect detecting program, and computer-readable recording medium
US8773594B2 (en) 2010-09-29 2014-07-08 Sharp Kabushiki Kaisha Signal processing device, and integrated circuit including oblique lowpass filtering and multiple sharpening components
US8811765B2 (en) 2009-11-17 2014-08-19 Sharp Kabushiki Kaisha Encoding device configured to generate a frequency component extraction signal, control method for an encoding device using the frequency component extraction signal, transmission system, and computer-readable recording medium having a control program recorded thereon
US8824825B2 (en) 2009-11-17 2014-09-02 Sharp Kabushiki Kaisha Decoding device with nonlinear process section, control method for the decoding device, transmission system, and computer-readable recording medium having a control program recorded thereon
US8891898B2 (en) 2010-02-15 2014-11-18 Sharp Kabushiki Kaisha Signal processing device and control program for sharpening images
WO2015020072A1 (en) * 2013-08-08 2015-02-12 株式会社 日立メディコ X-ray ct device and correction process device

Cited By (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6606394B1 (en) 1999-12-09 2003-08-12 Electronics And Telecommunications Research Institute Surface inspecting apparatus and method therefor
US7583278B2 (en) 2002-12-27 2009-09-01 Sharp Kabushiki Kaisha Display drive method, display, and program therefor
US8063921B2 (en) 2002-12-27 2011-11-22 Sharp Kabushiki Kaisha Display drive method, display, and program therefor
JP2006226837A (en) * 2005-02-17 2006-08-31 Fuji Film Microdevices Co Ltd Method and apparatus for inspecting stain
US7668344B2 (en) 2005-02-17 2010-02-23 Fujifilm Corporation Stain inspection method and apparatus
JP2006292501A (en) * 2005-04-08 2006-10-26 Hitachi Ltd Density analysis method from x-ray ct data, computer program for executing density analysis method, and density analysis system
JP4675133B2 (en) * 2005-04-08 2011-04-20 株式会社日立製作所 Computer programs and density analysis system for performing density analysis method from the X-ray ct data, the density analysis method
KR100819412B1 (en) 2005-08-26 2008-04-07 세이코 엡슨 가부시키가이샤 Defect detecting method and defect detecting device
JP4597079B2 (en) * 2006-03-15 2010-12-15 富士フイルム株式会社 Image unevenness inspection device and method
JP2007251531A (en) * 2006-03-15 2007-09-27 Fujifilm Corp Image irregularity inspection apparatus, and method thereof
JP2008158586A (en) * 2006-12-20 2008-07-10 Fuji Xerox Co Ltd Image processor and image processing program
US8391585B2 (en) 2006-12-28 2013-03-05 Sharp Kabushiki Kaisha Defect detecting device, defect detecting method, image sensor device, image sensor module, defect detecting program, and computer-readable recording medium
WO2010140281A1 (en) * 2009-06-04 2010-12-09 シャープ株式会社 Signal processing device, control method for signal processing device, control program, and computer-readable storage medium having the control program recorded therein
US8824825B2 (en) 2009-11-17 2014-09-02 Sharp Kabushiki Kaisha Decoding device with nonlinear process section, control method for the decoding device, transmission system, and computer-readable recording medium having a control program recorded thereon
US8811765B2 (en) 2009-11-17 2014-08-19 Sharp Kabushiki Kaisha Encoding device configured to generate a frequency component extraction signal, control method for an encoding device using the frequency component extraction signal, transmission system, and computer-readable recording medium having a control program recorded thereon
US8891898B2 (en) 2010-02-15 2014-11-18 Sharp Kabushiki Kaisha Signal processing device and control program for sharpening images
US8773594B2 (en) 2010-09-29 2014-07-08 Sharp Kabushiki Kaisha Signal processing device, and integrated circuit including oblique lowpass filtering and multiple sharpening components
WO2015020072A1 (en) * 2013-08-08 2015-02-12 株式会社 日立メディコ X-ray ct device and correction process device
CN105451658A (en) * 2013-08-08 2016-03-30 株式会社日立医疗器械 X-ray ct device and correction process device
JPWO2015020072A1 (en) * 2013-08-08 2017-03-02 株式会社日立製作所 X-ray ct apparatus and the correction processing unit
US9895128B2 (en) 2013-08-08 2018-02-20 Hitachi, Ltd. X-ray CT apparatus and correction processing device

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