TWI627854B - Uneven spot inspection system, uneven spot inspection method and uneven spot inspection program - Google Patents

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Abstract

不勻斑檢查系統係具備：攝像部，係用以取得檢查對象之攝像影像；和影像生成部，係根據攝像影像，分別生成色彩不勻斑檢查用影像及亮度不勻斑檢查用影像；和算出部，係使用色彩不勻斑檢查用影像及亮度不勻斑檢查用影像之雙方，算出評價參數；和檢查部，係使用所被算出的評價參數，來進行不勻斑檢查。影像生成部係藉由對攝像影像進行色彩成分和亮度成分的影像分離處理，以分別生成色彩成分影像及亮度成分影像，並且對色彩成分影像及亮度成分影像個別進行考慮到視覺之空間頻率特性的濾波處理，根據濾波處理後的色彩成分影像及亮度成分影像而分別生成色彩不勻斑檢查影像及亮度不勻斑檢查用影像。算出部，係考慮相對於色彩及亮度之雙方的不勻斑視感度，而算出評價參數。

Description

不勻斑檢查系統、不勻斑檢查方法及不勻斑檢查程式
本揭露係有關於，進行彩色映像等之不勻斑檢查(色彩不勻斑檢查及亮度不勻斑檢查)的不勻斑檢查系統、不勻斑檢查方法及不勻斑檢查程式。
先前，使用可顯示彩色映像等CRT(Cathode Ray Tube)或LCD(Liquid Crystal Display)等之顯示裝置的量產工程中的色彩不勻斑或亮度不勻斑之檢查，係主要是採用藉由和限度樣本之比較的感官檢查而為之。該手法係藉由人類直接觀看檢查對象的顯示裝置的顯示畫面而進行，因此是接近實際使用狀態的檢查，且是簡便的手法。
可是，在該手法中，依靠各個檢查員之能力的部分很大，因此檢查品質會受檢查員間之個人差或檢查員的疲勞程度等而被影響，難以穩定地檢查。
於是，不依靠檢查員之能力的客觀之不勻斑檢查之手法，係已被提出有數種(例如，專利文獻1~5及非專利文獻1~3)。
〔先前技術文獻〕 〔專利文獻〕
[專利文獻1]日本特開平1-225296號公報
[專利文獻2]日本特開平10-2800號公報
[專利文獻3]日本特開2003-57146號公報
[專利文獻4]日本特開平10-96681號公報
[專利文獻5]日本特開2007-198850號公報
〔非專利文獻〕
[非專利文獻1]SID06 DIGEST 31.1
[非專利文獻2]Information Display 2007 1 pp2-6
[非專利文獻3]Proc. IS&T and SID Ninth Color Imaging Conference，2001 : p153-157.
可是，在這類不勻斑檢查(色彩不勻斑檢查及亮度不勻斑檢查)中，一般而言，希望有更加適切的手法，希望能提出這樣的手法。
因此，可進行適切之不勻斑檢查的不勻斑檢查系統、不勻斑檢查方法及不勻斑檢查程式之提供，係被期待。
本揭露之一實施形態的不勻斑檢查系統，係具備：攝像部，係用以取得檢查對象之攝像影像；和影像 生成部，係根據攝像影像，分別生成色彩不勻斑檢查用影像及亮度不勻斑檢查用影像；和算出部，係使用色彩不勻斑檢查用影像及亮度不勻斑檢查用影像之雙方，算出評價參數；和檢查部，係使用所被算出的評價參數，來進行不勻斑檢查。上記影像生成部係藉由對攝像影像進行色彩成分和亮度成分的影像分離處理，以分別生成色彩成分影像及亮度成分影像，並且對這些色彩成分影像及亮度成分影像個別進行考慮到視覺之空間頻率特性的濾波處理，根據濾波處理後的色彩成分影像及亮度成分影像而分別生成色彩不勻斑檢查影像及亮度不勻斑檢查用影像。上記算出部，係考慮相對於色彩及亮度之雙方的不勻斑視感度，而算出評價參數。
本揭露之一實施形態的不勻斑檢查方法，係含有：取得檢查對象之攝像影像的步驟；和生成步驟，係根據攝像影像，分別生成色彩不勻斑檢查用影像及亮度不勻斑檢查用影像；和算出步驟，係使用色彩不勻斑檢查用影像及亮度不勻斑檢查用影像之雙方，算出評價參數；和檢查步驟，係使用所算出的評價參數，來進行不勻斑檢查。在上記生成步驟中，係藉由對攝像影像進行色彩成分和亮度成分的影像分離處理，以分別生成色彩成分影像及亮度成分影像，並且對這些色彩成分影像及亮度成分影像個別進行考慮到視覺之空間頻率特性的濾波處理，根據濾波處理後的色彩成分影像及亮度成分影像而分別生成色彩不勻斑檢查影像及亮度不勻斑檢查用影像。在上記算出步 驟中，係考慮相對於色彩及亮度之雙方的不勻斑視感度，而算出評價參數。
本揭露之一實施形態的不勻斑檢查程式，係令電腦執行：取得檢查對象之攝像影像的步驟；和生成步驟，係根據攝像影像，分別生成色彩不勻斑檢查用影像及亮度不勻斑檢查用影像；和算出步驟，係使用色彩不勻斑檢查用影像及亮度不勻斑檢查用影像之雙方，算出評價參數；和檢查步驟，係使用所算出的評價參數，來進行不勻斑檢查。在上記生成步驟中，係藉由對攝像影像進行色彩成分和亮度成分的影像分離處理，以分別生成色彩成分影像及亮度成分影像，並且對這些色彩成分影像及亮度成分影像個別進行考慮到視覺之空間頻率特性的濾波處理，根據濾波處理後的色彩成分影像及亮度成分影像而分別生成色彩不勻斑檢查影像及亮度不勻斑檢查用影像。在上記算出步驟中，係考慮相對於色彩及亮度之雙方的不勻斑視感度，而算出評價參數。
在本揭露之一實施形態的不勻斑檢查系統、不勻斑檢查方法及不勻斑檢查程式中，是根據檢查對象之攝像影像而分別生成色彩不勻斑檢查用影像及亮度不勻斑檢查用影像，使用這些色彩不勻斑檢查用影像及亮度不勻斑檢查用影像之雙方而算出評價參數，使用該評價參數來進行不勻斑檢查。此處，在評價參數算出之際，是考慮相對於色彩及亮度之雙方的不勻斑視感度而算出。藉此，相較於未考慮此種視感度就進行不勻斑檢查的情況，可實現 更符合人類感覺之客觀的不勻斑檢查(色彩不勻斑檢查及亮度不勻斑檢查)。又，在色彩不勻斑檢查用影像及亮度不勻斑檢查用影像生成之際，係對攝像影像進行色彩成分和亮度成分的影像分離處理之後，進行考慮視覺之空間頻率特性的濾波處理。藉此，與不進行如此影像分離處理就進行上記濾波處理的情況不同，可避免產生虛假的色彩不勻斑成分或虛假的亮度不勻斑成分，可實現較正確的不勻斑檢查。
若依據本揭露之一實施形態的不勻斑檢查系統、不勻斑檢查方法及不勻斑檢查程式，則在使用色彩不勻斑檢查用影像及亮度不勻斑檢查用影像之雙方而算出評價參數之際，是考慮到相對於色彩及亮度之雙方的不勻斑視感度而進行算出，因此可實現較符合人類感覺的客觀之不勻斑檢查。又，在色彩不勻斑檢查用影像及亮度不勻斑檢查用影像生成之際，係進行了色彩成分和亮度成分的影像分離處理之後才進行考慮視覺之空間頻率特性的濾波處理，因此可避免虛假的色彩不勻斑成分或虛假的亮度不勻斑成分之產生，可實現較正確的不勻斑檢查。因此，可進行適切之不勻斑檢查。
1‧‧‧不勻斑檢查系統
2‧‧‧影像處理裝置
3‧‧‧攝像裝置
4‧‧‧顯示裝置
5‧‧‧控制裝置
6‧‧‧管理裝置
10‧‧‧連接配線
21‧‧‧影像生成部
22‧‧‧參數算出部
23‧‧‧檢查處理部
40‧‧‧顯示畫面
Ae‧‧‧領域
Ey‧‧‧眼
NW‧‧‧網路
Din‧‧‧攝像資料
Dout‧‧‧檢查結果資料
D10‧‧‧色彩成分影像資料
D11‧‧‧色彩不勻斑影像資料
D12‧‧‧彩度邊緣影像資料
D13‧‧‧2值化色彩不勻斑影像資料
D20‧‧‧亮度成分影像資料
D21‧‧‧亮度不勻斑影像資料
D22‧‧‧亮度邊緣影像資料
D23‧‧‧2值化亮度不勻斑影像資料
[圖1]本揭露之一實施形態所述之不勻斑檢查系統的概略構成例，與身為檢查對象之顯示裝置一起表示的模式 圖。
[圖2]圖1所示之影像處理裝置中所進行的不勻斑檢查處理之一例的流程圖。
[圖3]圖2所示之濾波處理.色彩不勻斑檢查用影像的生成之際的步驟之細節的流程圖。
[圖4]圖2所示之彩度算出手法之一例的特性圖。
[圖5A]每一色彩群組的色彩不勻斑領域之面積率與色彩不勻斑之主觀評價值的關係之一例的特性圖。
[圖5B]色彩不勻斑領域中的最大彩度與色彩不勻斑之主觀評價值的關係之一例的特性圖。
[圖6A]色彩不勻斑檢查處理用而被作成之影像之一例的圖示。
[圖6B]色彩不勻斑檢查處理用而被作成之影像之另一例的圖示。
[圖6C]色彩不勻斑檢查處理用而被作成之影像之另一例的圖示。
[圖6D]色彩不勻斑檢查處理用而被作成之影像之另一例的圖示。
[圖7]彩度邊緣領域及亮度邊緣領域之定義的說明用模式圖。
[圖8]圖2所示之濾波處理．亮度不勻斑檢查用影像的生成之際的步驟之細節的流程圖。
[圖9A]亮度不勻斑檢查處理用而被作成之影像之一例的圖示。
[圖9B]亮度不勻斑檢查處理用而被作成之影像之另一例的圖示。
[圖9C]亮度不勻斑檢查處理用而被作成之影像之另一例的圖示。
[圖9D]亮度不勻斑檢查處理用而被作成之影像之另一例的圖示。
[圖10A]實施例1所述之各種主觀評價值與色彩不勻斑評價值之關係的特性圖。
[圖10B]實施例1所述之各種主觀評價值與亮度不勻斑評價值之關係的特性圖。
[圖10C]實施例1所述之各種主觀評價值與綜合評價值之關係的特性圖。
[圖11A]實施例2所述之評價條件的說明圖。
[圖11B]實施例2所述之評價條件的另一說明圖。
[圖12]實施例2所述之亮度邊緣影像的圖示。
[圖13]比較例及實施例3所述之彩度邊緣影像及2值化色彩不勻斑影像的圖示。
[圖14]比較例及實施例3所述之亮度邊緣影像及2值化亮度不勻斑影像的圖示。
[圖15]將每單位視角之變化量當作邊緣閾值使用時之效果的說明圖。
[圖16]變形例1所述之不勻斑檢查系統的概略構成圖與檢查對象一起表示的模式圖。
[圖17]變形例2所述之不勻斑檢查系統的概略構成圖 與檢查對象一起表示的模式圖。
以下，針對本揭露的實施形態，參照圖式而詳細說明。此外，說明係用以下順序進行。
1.實施形態(色彩成分、亮度成分之影像分離處理後進行濾波處理的不勻斑檢查例)
2.變形例1、2(將影像處理機能設在伺服器內而連接至網路的構成例)
3.其他變形例
<實施形態> 〔構成〕
圖1係本揭露之一實施形態所述之不勻斑檢查系統(不勻斑檢查系統1)的概略構成例，與身為檢查對象之顯示裝置4一起模式性表示。此不勻斑檢查系統1，係針對顯示裝置4等中所被顯示的彩色映像，進行包含色彩不勻斑之檢查及亮度不勻斑之檢查的綜合性不勻斑檢查，具備影像處理裝置2及攝像裝置3(攝像部)。此處，作為顯示裝置4，係可適用例如CRT或LCD、PDP(Plasma Display Panel)、有機EL(Electro Luminescence)顯示器等各種顯示器。此外，本揭露的一實施形態所述之不勻斑檢查方法及不勻斑檢查程式，係於本實施形態的不勻斑檢查系統1中被具體化，因此以下一併說明之。
(攝像裝置3)
攝像裝置3係用來拍攝上記不勻斑檢查中之檢查對象的顯示裝置4之顯示畫面(彩色顯示畫面)。此攝像裝置3係例如使用由CCD(Charge Coupled Devices)或CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)等所成之攝像元件而被構成。藉由攝像裝置3所進行攝像而得到的攝像影像(攝像資料Din)，係透過連接配線10而被輸出至影像處理裝置2。此外，在圖1中，雖然圖示連接配線10是有線之配線的情形，但攝像裝置3和影像處理裝置2之間亦可以無線而連接。
(影像處理裝置2)
影像處理裝置2係根據從攝像裝置3所輸出之攝像資料Din來進行不勻斑檢查，將其檢查結果的檢查結果資料Dout予以輸出，使用例如圖示之PC(Personal Computer)等而被構成。此影像處理裝置2係具有：影像生成部21、參數算出部22(算出部)及檢查處理部23(檢查部)。
影像生成部21係根據攝像資料Din而進行所定之影像處理，以分別生成後述的色彩不勻斑檢查用影像及亮度不勻斑檢查用影像。具體而言，作為色彩不勻斑檢查用影像，此處係分別生成後述的色彩不勻斑影像(色彩不勻斑影像資料D11)、彩度邊緣影像(彩度邊緣影像資 料D12)及2值化色彩不勻斑影像(2值化色彩不勻斑影像資料D13)。又，作為亮度不勻斑檢查用影像，此處係分別生成後述的亮度不勻斑影像(亮度不勻斑影像資料D21)、亮度邊緣影像(亮度邊緣影像資料D22)及2值化亮度不勻斑影像(2值化亮度不勻斑影像資料D23)。如此生成色彩不勻斑檢查用影像及亮度不勻斑檢查用影像之際，影像生成部21係進行了後述的色彩成分和亮度成分的影像分離處理之後，進行考慮視覺之空間頻率特性的所定之濾波處理。又，影像生成部21係一面進行考慮到顏色所致之色彩不勻斑視感度之差異的補正處理(後述的增益補正處理)，一面生成上記的色彩不勻斑檢查用影像。此外，此影像生成部21中的影像處理(影像生成處理)的細節，將於後述。
參數算出部22係使用影像生成部21所生成的色彩不勻斑檢查用影像(上記的各種影像資料D11~D13)及亮度不勻斑檢查用影像(上記的各種影像資料D21~D23)之雙方，來算出後述的不勻斑檢查之際的各種評價參數。具體而言，使用色彩不勻斑檢查用影像(各種影像資料D11~D13)，來算出後述的色彩不勻斑評價值Ec(色彩參數)。又，使用亮度不勻斑檢查用影像(各種影像資料D21~D23)，來算出後述的亮度不勻斑評價值El(亮度不勻斑評價參數)。然後，藉由將這些色彩不勻斑評價值Ec和亮度不勻斑評價值El進行加權加算，算出作為上記之評價參數的綜合評價值E(綜合評價 參數)。此時，在本實施形態中，參數算出部22係考慮相對於色彩及亮度之雙方的不勻斑視感度，來算出綜合評價值E。此外，此參數算出部22中的算出處理之細節，也將於後述。
檢查處理部23係使用參數算出部22中所算出的綜合評價值E，來進行關於檢查對象之顯示裝置4之顯示畫面的不勻斑檢查(包含色彩不勻斑之檢查及亮度不勻斑之檢查的綜合性不勻斑檢查)。藉此，其檢查結果的檢查結果資料Dout，係從檢查處理部23輸出。此外，此檢查處理部23中的不勻斑檢查處理之細節，也將於後述。
〔作用、效果〕
接著，說明本實施形態的不勻斑檢查系統1的作用及效果。
(1.基本動作)
在此不勻斑檢查系統1中，一旦藉由攝像裝置3拍攝了檢查對象的顯示裝置4之顯示畫面，便會獲得攝像影像(攝像資料Din)。此攝像資料Din，係透過連接配線10而被輸入至影像處理裝置2內的影像生成部21。
影像生成部21係根據攝像資料Din而進行所定之影像處理，以分別生成色彩不勻斑檢查用影像(各種影像資料D11~D13)及亮度不勻斑檢查用影像(各種影 像資料D21~D23)。接著，參數算出部22係使用這些色彩不勻斑檢查用影像及亮度不勻斑檢查用影像之雙方，算出不勻斑檢查之際的評價參數亦即綜合評價值E。然後，檢查處理部23係使用該綜合評價值E來進行關於檢查對象的顯示裝置4之顯示畫面的不勻斑檢查。藉此，其檢查結果的檢查結果資料Dout，係從檢查處理部23輸出。
(2.不勻斑檢查處理之細節)
接著，針對本實施形態的不勻斑檢查系統1中的影像處理裝置2所進行的不勻斑檢查處理，詳細說明。圖2係此影像處理裝置2中所進行的不勻斑檢查處理之一例的流程圖。
(2-1.前處理)
首先，影像生成部21係如上述，從攝像裝置3透過連接配線10，取得檢查對象的攝像影像(攝像資料Din)(圖2的步驟S101)。
接著，影像生成部21係將攝像資料Din的訊號，轉換成三刺激值X，Y，Z所成的(Xi，Yi，Zi)訊號(步驟S102)。具體而言，例如若攝像資料Din是sRGB規格之映像訊號，則使用以下的(1)式進行轉換。又，其他規格的映像訊號的情況下也是，藉由進行同樣依照規格之轉換，生成(Xi，Yi，Zi)訊號。此外，此處係針對攝像資料Din之訊號是被轉換成(Xi，Yi，Zi)訊號 的情形來說明，但亦可藉由攝像裝置3直接取得(Xi，Yi，Zi)訊號。
接著，影像生成部21係對此(Xi，Yi，Zi)訊號，進行前處理的所定之雜訊去除處理(步驟S103)。具體而言，例如使用Median Filter等之空間濾波器，以進行去除起因於攝像裝置3之種類或攝像條件之雜訊的處理。但是，隨著情況不同，亦可不進行這類雜訊去除處理。又，在攝像資料Din是sRGB規格之映像訊號的情況下，亦可對該攝像資料Din直接進行雜訊去除處理。
(影像分離處理)
然後，影像生成部21係對此種雜訊去除處理後的(Xi，Yi，Zi)訊號，藉由進行以下說明的色彩成分和亮度成分的影像分離處理，以分別生成色彩成分影像(色彩成分影像資料D10)及亮度成分影像(亮度成分影像資料D20)(步驟S104)。
具體而言，影像生成部21係根據雜訊去除處理後的(Xi，Yi，Zi)訊號，如以下所述般地生成色彩成 分影像資料D10。亦即，從雜訊去除處理後的(Xi，Yi，Zi)訊號，一面保持色彩分布資訊一面消除亮度分布資訊，以生成由(XC，YC，ZC)訊號所成之色彩成分影像資料D10。此時，為了消除亮度分布資訊，在算出YC之際，係將Yi的平均值或最頻繁值對全部的攝像像素(顯示像素)進行賦予。但是，作為所賦予的值，係不限於Yi的平均值或最頻繁值，亦可為一定的值。又，為了保持色彩分布資訊，在算出XC、ZC之際，係使用以下的(2)式而使從(X，Y，Z)所算出的(a*，b*)之值不會改變的方式，使用上記Yc而予以算出。
此處，所謂(a*，b*)之值，係CIE(國際照明委員會)於1976年所建議的CIE1976 L*a*b*色彩空間(CIELAB色彩空間)中的值。此CIELAB色彩空間係被建議作為均等色彩空間，是對人類知覺的顏色之視感而考慮均等性而得的空間。又，(2)式中的Xn，Yn，Zn，係為完全散射反射面的三刺激值。
更具體而言，影像生成部21係使用以下的 (3)式及(4)式，來算出XC，ZC。
．使得a*(Xi,Yi,Zi)=a*(XC,YC,ZC)500×[f(Xi/Xn)-f(Yi/Yn)]=500×[f(XC/Xn)-f(YC/Yn)]……(3)
．使得b*(Xi,Yi,Zi)=b*(XC,YC,ZC)200×[f(Yi/Yn)-f(Zi/Zn)]=200×[f(YC/Yn)-f(ZC/Zn)]……(4)
另一方面，影像生成部21係根據雜訊去除處理後的(Xi，Yi，Zi)訊號，如以下所述般地生成亮度成分影像資料D20。亦即，從雜訊去除處理後的(Xi，Yi，Zi)訊號，一面保持亮度分布資訊一面消除色彩分布資訊，以生成由(XL，YL，ZL)訊號所成之亮度成分影像資料D20。此時，為了保持亮度分布資訊，在算出YL之際，係將Yi之值直接對全部的攝像像素(顯示像素)進行賦予。又，為了消除色彩分布資訊，在算出XL、ZL之際，係以使得上記的(a*，b*)之值變成0(零)的方式，使用上記的YL而予以算出。
更具體而言，影像生成部21係使用以下的(5)式及(6)式，來算出XL，ZL。
．使得a*(XL,YL,ZL)=0 500×[f(XL/Xn)-f(YL/Yn)]=0……(5)
．使得b*(XL,YL,ZL)=0 200×[f(YL/Yn)-f(ZL/Zn)]=0……(6)
(2-2.濾波處理、色彩不勻斑檢查用影像之生成)
接著，影像生成部21係對如此所被生成的色彩成分 影像(色彩成分影像資料D10)進行所定之濾波處理，並且根據濾波處理後的色彩成分影像資料D10而生成色彩不勻斑檢查用影像(各種影像資料D11~D13)(步驟S11)。
圖3係此濾波處理、色彩不勻斑檢查用影像的生成之際的步驟之細節(步驟S111~S119)，以流程圖來表示。
(濾波處理)
在此步驟中，首先，影像生成部21係對由(XC，YC，ZC)訊號所成之色彩成分影像資料D10，進行以下的(7)式所規定的(w/k，r/g，b/y)轉換(圖3的步驟S111)。藉此，就進行了從(X，Y，Z)座標往(w/k，r/g，b/y)座標的座標轉換。然後，對此種座標轉換後的(w/k，r/g，b/y)，針對3個軸(成分)分別進行2維傅立葉轉換，展開成空間頻率。此外，(w/k)係代表(白/黑)，(r/g)係代表(紅/綠)，(b/y)係代表(藍/黃)。
接著，影像生成部21係針對2維元傅立葉轉換後之資料，進行考慮到視覺之空間頻率特性(Contrast Sensitivity Factor)的濾波處理(步驟S112)。此處，此視覺之空間頻率特性，係藉由主觀評價實驗而求得，是藉由人類的物體辨認時的相反色彩空間而被規定，同時，是對應於(w/k，r/g，b/y)的3個軸。藉由進行此種考慮到視覺之空間頻率特性的濾波，就可將影像進行接近於人類感覺的處理。此外，此濾波處理後，係藉由進行2維逆傅立葉轉換，而變回(w/k，r/g，b/y)座標。
接著，影像生成部21係對濾波處理後的(w/k，r/g，b/y)訊號，進行以下的(8)式所規定之(X，Y，Z)轉換(步驟S113)。藉此，就進行了從(w/k，r/g，b/y)座標往(X，Y，Z)座標的座標轉換。
如此一來在本實施形態中，係對攝像影像資料Din進行色彩成分和亮度成分的影像分離處理之後，進行考慮視覺之空間頻率特性的濾波處理。藉此，與不進行如此影像分離處理就進行上記濾波處理的情況不同，可避免產生虛假的色彩不勻斑成分，可實現較正確的不勻斑檢查。
此處，此種虛假的色彩不勻斑成分的發生原因，係為以下的理由。亦即，在上記的濾波處理之際的空 間頻率特性中，在亮度成分的軸(w/k)與色彩成分的軸(r/g)，(b/y)上，其低頻特性會有很大的差異。然後，由前述的(2)式可知，L*係基本上僅根據Y而被算出，另一方面，(a*，b*)之算出中則還使用了Y之值。因此，若使用會受到施行過視覺空間頻率特性大為不同之濾波處理的(w/k)很大影響的Y值，則會生成原本不存在的色度分布資訊，而容易在影像中發生虛假的色彩不勻斑。於是在本實施形態中，係進行如上述般地進行影像分離處理後才進行考慮到視覺之空間頻率特性的濾波處理，以避免此種起因於色彩成分和亮度成分之空間頻率特性(低頻特性)差異而導致的虛假的色彩不勻斑成分之發生。
接著，影像生成部21係根據上記(X，Y，Z)轉換所得之(X，Y，Z)訊號，使用前述的(2)式，而算出前述的(a*，b*)(步驟S114)。
接著，影像生成部21係於各攝像像素中，一面進行考慮到顏色所致之色彩不勻斑視感度之差異的補正處理(增益補正處理)，一面生成前述的各種色彩不勻斑檢查用影像。詳言之，在各攝像像素上一面進行此種補正處理，一面算出彩度C。具體而言，首先，影像生成部21係對步驟S114中所算出的a*，作為考慮到色彩不勻斑視感度之差異的補正處理，是進行以下的(9)式所表示的增益補正處理(使用到增益α的補正處理)(步驟S115)。然後，影像生成部21係使用步驟S114、S115中 所算出的(a*’，b*)，藉由以下的(10)式，針對每一攝像影像算出彩度C(步驟S116)。
a*’=(α×a*)(a*>0時：增益α>1、a*≦0時：增益α=1)……(9)
C={(a*’)2+(b*)2}1/2={(α×a*)2+(b*)2}1/2……(10)
此種增益補正處理，係若考慮例如圖4所示之(a*，b*)座標系，則對應於把(a*，b*)=(a1，b1)這點，轉換(補正)成(a*，b*)=(α×a1，b1)這點。藉此，增益補正處理前後的表示彩度C之曲線，係如圖4中所示。亦即，增益補正處理前的表示彩度C之曲線係為圓形狀，相對於此，增益補正處理後的表示彩度C之曲線，係於a*>0之領域中，如圖4中的箭頭所示，並非圓形狀而是橢圓形狀。
此處，如此在進行了增益補正處理之後才算出彩度C是基於以下的理由。亦即，人類感覺到的色彩不勻斑的視感度(色彩不勻斑視感度)，是會隨著構成色彩不勻斑的顏色之種類而變化。
具體而言，首先，色彩不勻斑視感度(ME值：人類感覺到的不勻斑(此處係為色彩不勻斑)的主觀評價值)中，會隨著每一色彩群組的色彩不勻斑領域之面積率(每一色彩群組之色彩不勻斑領域相對於檢查對象之全領域(顯示畫面內的全部顯示像素領域)的面積率)，而產生差異。亦即，例如圖5A所示，在紅色(R)系、橘色(O)系及洋紅(M)系之顏色所對應之色彩群組中的面積率，分別相較於黃綠(YG)系、綠(G)系及水藍 (LB)系之顏色所對應之色彩群組中的面積率，同一面積率之值時的ME值(色彩不勻斑視感度)係較高。
又，色彩不勻斑視感度(ME值)中，係也會隨著後述之表示最大彩度Cmax(色彩不勻斑領域之全領域中的最大彩度)之顏色所屬的色彩群組，而產生差異。亦即，例如圖5B所示，當隸屬於紅色(R)系、橘色(O)系或洋紅(M)系之顏色所對應之色彩群組中的顏色是表示最大彩度Cmax時，相較於隸屬於黃綠(YG)系、綠(G)系或水藍(LB)系之顏色所對應之色彩群組中的顏色是表示最大彩度Cmax的情形，同一最大彩度Cmax之值時的ME值(色彩不勻斑視感度)係較高。
於是，在本實施形態中，於影像生成部21中，一面進行如上述的考慮到顏色所致之色彩不勻斑視感度之差異的增益補正處理，一面算出彩度C。具體而言，關於色彩不勻斑視感度相對較高的色彩群組(紅色(R)系、橘色(O)系及洋紅(M)系之顏色所對應之色彩群組)所對應之a*>0之領域，進行選擇性令a*之值增加的補正(增益補正)。藉此，相較於進行未考慮到顏色所致之色彩不勻斑視感度之差異的不勻斑檢查(色彩不勻斑檢查)的情形，可實現較符合人類感覺的客觀之不勻斑檢查。
(色彩不勻斑檢查用影像之生成)
接著，影像生成部21係使用如此所被算出的彩度 C，從攝像影像，生成色彩不勻斑檢查用影像之1的色彩不勻斑影像(色彩不勻斑影像資料D11)(步驟S117)。亦即，生成由每一攝像像素之彩度C之值所成的色彩不勻斑影像。藉此，就會生成例如圖6A所示的由色彩不勻斑影像資料D11所成的色彩不勻斑影像。
接著，影像生成部21係還使用所算出的彩度C，從攝像影像，生成色彩不勻斑檢查用影像之1的彩度邊緣影像(彩度邊緣影像資料D12)(步驟S118)。具體而言，例如藉由進行Sobel濾波處理等而特定出彩度邊緣領域，生成彩度邊緣影像。藉此，就會生成例如圖6B所示的由彩度邊緣影像資料D12所成的彩度邊緣影像。
此處，此時所謂被特定的彩度邊緣領域係被定義為，例如，檢查對象(顯示畫面)中的每單位長度的彩度變化量(彩度邊緣強度)、或每單位視角的彩度變化量會是所定之閾值(彩度邊緣閾值)以上的領域。具體而言，例如圖7(A)所示，為了符合人類感覺到的色彩不勻斑的感度而將顯示畫面40上的對每單位長度所訂定之彩度邊緣閾值(例如成為(dC*/mm)=2.0)以上之領域(例如圖7(A)中的領域Ae)，特定成為彩度邊緣領域。或者，例如圖7(B)所示，為了符合人類感覺到的色彩不勻斑的感度而將對於觀察者(眼Ey)所致之每單位視角θ而訂定之彩度邊緣閾值(例如成為(dC*/arcmin)=0.873)以上之領域(例如圖7(B)中的領域Ae)，特定成為彩度邊緣領域。此外，作為此時 的視角θ，係使用例如以下所定義者，較為理想。亦即，當人類的視力是1.0的情況下，人類所能判別之角度的解析力，係被定義成1度的1/60亦即1分，因此使用考慮如此人類之視覺特性而使用1分來定義者，較為理想。這點在以下也同樣如此，但並非限定於如此定義。
接著，影像生成部21係還使用已被生成之色彩不勻斑影像(色彩不勻斑影像資料D11)來生成2值化色彩不勻斑影像(2值化色彩不勻斑影像資料D13)，將色彩不勻斑領域予以特定(步驟S119)。此時，根據各攝像像素中的彩度C之大小，來特定出色彩不勻斑領域。具體而言，針對彩度C之值是所定閾值(例如2.0)以上的攝像像素，判定是隸屬於色彩不勻斑領域的攝像像素，反之，針對彩度C之值未滿上記閾值的攝像像素，係判定不是隸屬於色彩不勻斑領域的攝像像素，藉此而特定出色彩不勻斑領域。藉此，例如圖6C所示的2值化色彩不勻斑影像(2值化色彩不勻斑影像資料D13)，色彩不勻斑領域就被特定。此外，在此圖6C所示的2值化色彩不勻斑影像中，色彩不勻斑領域係被紅色顯示，並且其以外的領域是被黑色顯示(成為2值化影像)。
(2-3.色彩不勻斑評價值Ec之算出)
接著，參數算出部22係如以下般地算出色彩不勻斑評價值Ec(圖2的步驟S121~S122)。
首先，參數算出部22係使用如上述般地所被 生成之各種色彩不勻斑檢查用影像(色彩不勻斑影像資料D11、彩度邊緣影像資料D12及2值化色彩不勻斑影像資料D13)，而算出以下說明的各種參數(步驟S121)。
具體而言，參數算出部22係使用彩度邊緣影像(彩度邊緣影像資料D12)，而算出彩度邊緣領域相對於檢查對象之全領域(顯示畫面內的全部顯示像素領域)的面積率，亦即彩度邊緣面積率Sce。
又，參數算出部22係使用2值化色彩不勻斑影像(2值化色彩不勻斑影像資料D13)，算出色彩不勻斑領域相對於檢查對象之全領域(顯示畫面內的全部顯示像素領域)的面積率，亦即色彩不勻斑面積率Sc。
然後，參數算出部22係使用色彩不勻斑影像(色彩不勻斑影像資料D11)，來算出色彩不勻斑領域之全領域中的最大彩度Cmax。例如，在圖6A所示的色彩不勻斑影像之例子中，係在圖6D中「×」所示的攝像像素，呈現最大彩度Cmax。
然後，參數算出部22係藉由將如此所被算出的彩度邊緣面積率Sce和色彩不勻斑面積率Sc和最大彩度Cmax，進行加權加算，以算出色彩不勻斑評價值Ec(步驟S122)。具體而言，參數算出部22係例如藉由使用以下的(11)式，而算出色彩不勻斑評價值Ec。此外，於此(11)式中，定數(係數)k1，k2，k3係分別表示加權係數，c1係表示所定之定數(包含0(零))。
Ec=k1×Sce+k2×Sc+k3×Cmax+c1……(11)
(2-4.濾波處理、亮度不勻斑檢查用影像之生成)
又，影像生成部21係對前述的步驟S104(影像分離處理)中所生成的亮度成分影像(亮度成分影像資料D20)，進行以下的處理。亦即，進行前述的所定之濾波處理，並且根據濾波處理後的亮度成分影像資料D20而生成亮度不勻斑檢查用影像(各種影像資料D21~D23)(步驟S13)。
圖8係此濾波處理、亮度不勻斑檢查用影像的生成之際的步驟之細節(步驟S131~S138)，以流程圖來表示。
(濾波處理)
在此步驟中，首先，影像生成部21係對由(XL，YL，ZL)訊號所成之亮度成分影像資料D20，進行前述的(7)式所規定的(w/k，r/g，b/y)轉換(圖8的步驟S131)。藉此，就進行了從(X，Y，Z)座標往(w/k，r/g，b/y)座標的座標轉換。然後，對此種座標轉換後的(w/k，r/g，b/y)，針對3個軸分別進行2維傅立葉轉換，展開成空間頻率。
接著，影像生成部21係針對2維元傅立葉轉換後之資料，和前述的步驟S112同樣地，進行考慮到視覺之空間頻率特性的濾波處理(步驟S132)。此外，此濾波處理後，係藉由進行2維逆傅立葉轉換，而變回 (w/k，r/g，b/y)座標。
接著，影像生成部21係對濾波處理後的(w/k，r/g，b/y)訊號，進行前述的(8)式所規定之(X，Y，Z)轉換(步驟S133)。藉此，就進行了從(w/k，r/g，b/y)座標往(X，Y，Z)座標的座標轉換。
此處也是，在本實施形態中，係對攝像影像資料Din進行色彩成分和亮度成分的影像分離處理之後，進行考慮視覺之空間頻率特性的濾波處理。藉此，與不進行如此影像分離處理就進行上記濾波處理的情況不同，可避免前述的起因於色彩成分和亮度成分之空間頻率特性(低頻特性)差異而導致的虛假的亮度不勻斑成分之發生，可實現較正確的不勻斑檢查。
接著，影像生成部21係根據上記(X，Y，Z)轉換所得之(X，Y，Z)訊號，算出L*(亮度)(步驟S134)。具體而言，影像生成部21係藉由使用前述的(2)式，而針對每一攝像像素算出L*。
接著，影像生成部21係算出白色影像之全領域(此處係為，顯示裝置4的顯示畫面上所被顯示之白色影像的全部顯示像素領域)中的L*之平均值平均亮度L*ave(步驟S135)。
(亮度不勻斑檢查用影像之生成)
接著，影像生成部21係使用如此所被算出的彩度L*及平均亮度L*ave，從攝像影像，生成亮度不勻斑檢查用 影像之1的亮度不勻斑影像(亮度不勻斑影像資料D21)(步驟S136)。具體而言，針對每一攝像像素，算出每一攝像像素的L*與平均亮度L*ave之差分值之絕對值亦即亮度差△L*(=| L*-L*ave |)，生成由該亮度差△L*所成之亮度不勻斑影像。藉此，就會生成例如圖9A所示的由亮度不勻斑影像資料D21所成的亮度不勻斑影像。此外，此時，亦可不是如上記般地使用亮度差△L*來生成亮度不勻斑影像，而是使用L*之值來生成亮度不勻斑影像。
接著，影像生成部21係還使用所算出的彩度L*，從攝像影像，生成亮度不勻斑檢查用影像之1的亮度邊緣影像(亮度邊緣影像資料D22)(步驟S137)。具體而言，例如藉由進行Sobel濾波處理等而特定出亮度邊緣領域，生成亮度邊緣影像。藉此，就會生成例如圖9B所示的由亮度邊緣影像資料D22所成的亮度邊緣影像。
此處，此時所謂被特定的亮度邊緣領域係被定義為，例如，檢查對象(顯示畫面)中的每單位長度的亮度變化量(亮度邊緣強度)、或每單位視角的亮度變化量會是所定之閾值(亮度邊緣閾值)以上的領域。具體而言，此處也是例如圖7(A)所示，將顯示畫面40上的對每單位長度所訂定之亮度邊緣閾值(例如成為(dL*/mm)=0.5)以上之領域(例如圖7(A)中的領域Ae)，特定成為亮度邊緣領域。或者，例如圖7(B)所示，將對於觀察者(眼Ey)所致之每單位視角θ所訂定 的亮度邊緣閾值(例如成為(dL*/arcmin)=0.218)以上之領域(例如圖7(B)中的領域Ae)，特定成為亮度邊緣領域。
接著，影像生成部21係還使用已被生成之亮度不勻斑影像(亮度不勻斑影像資料D21)來生成2值化亮度不勻斑影像(2值化亮度不勻斑影像資料D23)，將亮度不勻斑領域(明暗部領域)予以特定(步驟S138)。此時，根據各攝像像素中的亮度差△L*之大小，來特定出亮度不勻斑領域。具體而言，針對亮度差△L*之值是所定閾值(例如0.3)以上的攝像像素，判定是隸屬於亮度不勻斑領域的攝像像素，反之，針對亮度差△L*之值未滿上記閾值的攝像像素，係判定不是隸屬於亮度不勻斑領域的攝像像素，藉此而特定出亮度不勻斑領域。藉此，例如圖9C所示的2值化亮度不勻斑影像(2值化亮度不勻斑影像資料D23)，亮度不勻斑領域就被特定。此外，在此圖9C所示的2值化亮度不勻斑影像中，亮度不勻斑領域係被白色顯示，並且其以外的領域是被黑色顯示(成為2值化影像)。
(2-5.亮度不勻斑評價值El之算出)
接著，參數算出部22係如以下般地算出亮度不勻斑評價值El(圖2的步驟S141~S142)。
首先，參數算出部22係使用如上述般地所被生成之各種亮度不勻斑檢查用影像(亮度不勻斑影像資料 D21、亮度邊緣影像資料D22及2值化亮度不勻斑影像資料D23)，而算出以下說明的各種參數(步驟S141)。
具體而言，參數算出部22係使用亮度邊緣影像(亮度邊緣影像資料D22)，而算出亮度邊緣領域相對於檢查對象之全領域(顯示畫面內的全部顯示像素領域)的面積率，亦即亮度邊緣面積率Sle。
又，參數算出部22係使用2值化亮度不勻斑影像(2值化亮度不勻斑影像資料D23)，算出亮度不勻斑領域相對於檢查對象之全領域(顯示畫面內的全部顯示像素領域)的面積率，亦即亮度不勻斑面積率Sl。
然後，參數算出部22係使用亮度不勻斑影像(亮度不勻斑影像資料D21)，來算出亮度不勻斑領域之全領域中的亮度(L*)與平均亮度L*ave之差分值之絕對值的最大值亦即最大亮度差△L*max(=Max | L*-L*ave |)。例如，在圖9A所示的亮度不勻斑影像之例子中，係在圖9D中「×」所示的攝像像素，呈現最大亮度差△L*max。
然後，參數算出部22係藉由將如此所被算出的亮度邊緣面積率Sle和亮度不勻斑面積率Sl和最大亮度差△L*max進行加權加算，以算出亮度不勻斑評價值El(步驟S142)。具體而言，參數算出部22係例如藉由使用以下的(12)式，而算出亮度不勻斑評價值El。此外，於此(12)式中，定數(係數)k4，k5，k6係分別表示加權係數，c2係表示所定之定數(包含0)。
El=k4×Sle+k5×Sl+k6×△L*max+c2……(12)
(2-6.綜合評價值E之算出、不勻斑檢查處理)
接著，參數算出部22係基於如此所被求出之色彩不勻斑評價值Ec及亮度不勻斑評價值El，例如藉由使用以下的(13)式，而算出不勻斑檢查之際的綜合評價值E(步驟S151)。亦即，藉由將色彩不勻斑評價值Ec和亮度不勻斑評價值El進行加權加算，而算出綜合評價值E。藉此，在以下說明的不勻斑檢查之際，就可進行反映出色彩不勻斑評價值Ec與亮度不勻斑評價值El之加權的檢查。此外，於此(13)式中，定數(係數)A，B係分別表示加權係數，c3係表示所定之定數(包含0)。
E=A×Ec+B×El+c3……(13)
此處，在本實施形態中，參數算出部22係考慮相對於色彩及亮度之雙方的不勻斑視感度，來算出綜合評價值E。具體而言，上記的加權係數A，B係分別是考慮相對於色彩及亮度之雙方的不勻斑視感度而被決定。如此，在算出綜合評價值E之際，是考慮到相對於色彩及亮度之雙方的不勻斑視感度而進行算出，藉此，相較於未考慮此種視感度就進行不勻斑檢查的情況，可實現較符合人類感覺的客觀之不勻斑檢查。
接著，檢查處理部23係使用如此所被求出的綜合評價值E，來針對檢查對象的顯示裝置4之顯示畫面進行不勻斑檢查，生成其檢查結果的檢查結果資料Dout (步驟S152)。具體而言，例如，隨著綜合評價值E越大，則判斷檢查對象中的不勻斑(色彩不勻斑及亮度不勻斑之其中至少一方)的程度為越大。另一方面，隨著綜合評價值E越小，而判斷檢查對象的不勻斑之程度之程度為越小。或者，若綜合評價值E是所定閾值以上，則判斷為檢查對象是不良品，反之，若綜合評價值E是未滿上記閾值，則判斷為檢查對象是良品。藉由以上，影像處理裝置2所致之不勻斑檢查處理就結束。
(實施例1)
此處，圖10係表示，目前為止所說明的各種評價值和人類主觀評價值(ME值)之關係(相關)的一實施例(實施例1)。具體而言，圖10A係表示實施例1所述之色彩不勻斑評價值Ec和主觀評價值(ME值)之相關，圖10B係表示實施例1所述之亮度不勻斑評價值El和主觀評價值(ME值)之相關，圖10C係表示實施例1所述之綜合評價值E和主觀評價值(ME值)之相關。此外，這些圖中所示的線形直線上的決定係數R2係為，隨著其值越靠近「1」的越大的值，不勻斑檢查的精度就越高。
首先，圖10(A)所示的例子係主觀評價是根據被驗者是19歲~24歲的男女各25名的量級推定法所致之評價結果。又，在此例中，令對於彩度邊緣面積率Sce的加權係數k1=12.8、對於色彩不勻斑面積率Sc的加權係數k2=4.0、對於最大彩度Cmax的加權係數k3= 0.02，而算出色彩不勻斑評價值Ec。在此例中決定係數R2=0.94，可知呈現非常高的相關。
另一方面，圖10(B)所示的例子係根據和圖10(A)相同條件所致之量級推定法的評價結果。又，在此例中，令對於亮度邊緣面積率Sle的加權係數k4=19.9、對於亮度不勻斑面積率Sl的加權係數k5=1.9、對於最大亮度差△L*max的加權係數k6=0.19，而算出亮度不勻斑評價值El。在此例中也是，決定係數R2=0.94，可知呈現非常高的相關。
另一方面，圖10(C)所示的例子係也是根據和圖10(A)相同條件所致之量級推定法的評價結果。又，在此例中，令對於色彩不勻斑評價值Ec的加權係數A=0.63、對於亮度不勻斑評價值El的加權係數B=0.71，而算出綜合評價值E。在此例中也是，決定係數R2=0.95，可知呈現非常高的相關。
(實施例2)
又，圖11A，圖11B及圖12係藉由前述的每單位長度之變化量或每單位視角之變化量與所定之邊緣閾值的比較而特定出邊緣領域(亮度邊緣領域)之際，將邊緣領域之差異做比對而表示的一實施例(實施例2)。
具體而言，圖11A係表示實施例2所述之檢查對象的顯示畫面的尺寸[inch]、和各尺寸(8，40，80inch)下的觀察者的適切觀看距離[mm]及每1mm之視 角[°]之關係。又，圖11B係將圖9A中所示之各適切觀看距離與每1mm之視角之關係，予以模式性表示。
另一方面，圖12係針對圖11A、圖11B中所示的各適切觀看距離(顯示畫面之各尺寸)，作為亮度邊緣閾值是使用前述的(dL*/mm)=0.5時的亮度邊緣影像(亮度邊緣影像資料D22)，和使用前述的(dL*/arcmin)=0.218時的亮度邊緣影像加以比對而表示。亦即是表示了，若將亮度邊緣領域使用顯示畫面中的每單位長度之亮度變化量(亮度邊緣強度)來定義，則針對使用每單位視角之亮度變化量來定義的情形，將所被特定之邊緣領域之差異予以比對。
根據這些圖11A，圖11B及圖12所示的實施例2，可知使用每單位視角之亮度變化量來定義亮度邊緣領域的情形(亮度邊緣閾值：(dL*/arcmin)=0.218的情形)下，係還可獲得以下的效果。亦即，與使用顯示畫面中的每單位長度之亮度變化量來定義亮度邊緣領域的情形(亮度邊緣閾值：(dL*/mm)=0.5的情形)不同，不會依存於顯示畫面之尺寸(觀察者的適切觀看距離)而可特定出一定之亮度邊緣領域。因此，可提升不勻斑檢查之際的精度。
此外，在此實施例2中，雖然圖示亮度邊緣領域特定之際的邊緣領域之差異，但至於彩度邊緣領域特定之際的邊緣領域之差異，可說也是同樣如此。亦即，使用每單位視角之彩度變化量來定義彩度邊緣領域的時候， 係與使用顯示畫面中的每單位長度之彩度變化量來定義彩度邊緣領域的情形不同，不會依存於顯示畫面之尺寸(觀察者的適切觀看距離)而可特定出一定之彩度邊緣領域。
(實施例3)
圖13係比較例及實施例3所述之彩度邊緣影像(彩度邊緣影像資料D12)及2值化色彩不勻斑影像(2值化色彩不勻斑影像資料D13)，分別加以比對而表示。又，圖13係比較例及實施例3所述之亮度邊緣影像(亮度邊緣影像資料D22及2值化亮度不勻斑影像(2值化亮度不勻斑影像資料D23)，分別加以比對而表示。
此處，實施例3係對應於本實施形態之影像分離處理進行後進行前述之濾波處理時的一實施例，比較例係對應於不進行本實施形態之影像分離處理就進行前述之濾波處理時的例子。又，在圖13中，是將沒有色彩不勻斑之影像當作檢查對象，另一方面，在圖14中，是將沒有亮度不勻斑之影像當作檢查對象。
圖13所示的例子中，無關於檢查對象係為沒有色彩不勻斑之影像，於比較例中，彩度邊緣影像及2值化色彩不勻斑影像均發生了前述的虛假的色彩不勻斑成分(判定結果：×)。因此，在此比較例中，難以實施正確的色彩不勻斑檢查。相對於此，在實施例3中，避免了此種虛假的色彩不勻斑成分之發生(判定結果：○)。亦即，藉由本實施形態之影像分離處理進行後進行前述之濾 波處理，不會發生色彩空間轉換時的虛假色彩不勻斑資訊的混入，可以說是能夠進行較正確的色彩不勻斑檢查。
又，圖14所示的例子中，無關於檢查對象係為沒有亮度不勻斑之影像，於比較例中，在2值化亮度不勻斑影像裡發生了前述的虛假的亮度不勻斑成分(判定結果：×)。因此，在比較例中，難以實施正確的亮度不勻斑檢查。相對於此，在實施例3中，避免了此種虛假的亮度不勻斑成分之發生(判定結果：○)。亦即，藉由本實施形態之影像分離處理進行後進行前述之濾波處理，不會發生色彩空間轉換時的虛假亮度不勻斑資訊的混入，可以說是能夠進行較正確的亮度不勻斑檢查。
如以上所述在本實施形態中，在使用色彩不勻斑檢查用影像(各種影像資料D11~D13)及亮度不勻斑檢查用影像(各種影像資料D21~D23)之雙方而算出綜合評價值E之際，是考慮到相對於色彩及亮度之雙方的不勻斑視感度而進行算出，因此可實現較符合人類感覺的客觀之不勻斑檢查(包含色彩不勻斑之檢查及亮度不勻斑之檢查的綜合性不勻斑檢查)。又，在此種色彩不勻斑檢查用影像及亮度不勻斑檢查用影像生成之際，係進行了色彩成分和亮度成分的影像分離處理之後才進行考慮視覺之空間頻率特性的濾波處理，因此可避免虛假的色彩不勻斑成分或虛假的亮度不勻斑成分之產生，可實現較正確的不勻斑檢查。因此，可進行適切之不勻斑檢查。
又，生成色彩不勻斑檢查用影像之際，於攝 像影像的各攝像像素中，一面進行考慮到顏色所致之色彩不勻斑視感度之差異的補正處理(對a*的增益補正處理)，一面算出彩度C，因此可實現更符合人類感覺的客觀之不勻斑檢查，可進行更適切之不勻斑檢查。
又，由於實現了較符合人類感覺的客觀之不勻斑檢查，因此藉由使用於開發或設計階段中的品質評價，可達成開發或設計的效率化。
甚至，藉由將本實施形態的不勻斑檢查，導入例如產品量產之際的檢查工程，就可進行穩定且迅速的不勻斑檢查，可達成檢查工程的效率改善、產品品質穩定化。
甚至，由於使用每單位視角之變化量(亮度變化量及彩度變化量)來定義邊緣領域(亮度邊緣領域及彩度邊緣領域)，因此如以下所說明，可特定出顯示畫面上的微小邊緣領域。亦即，首先，例如圖15所示，例如在分離達相當於0.1[rad]以上之視角的寬度的像素間使用亮度差或彩度差等來特定出邊緣領域的情況下，則例如若顯示畫面之尺寸是40[inch]或80[inch]之大型者，則無法特定出微小的邊緣領域。這是因為，如圖15中所示，相當於0.1[rad]之視角的顯示畫面上之寬度，是達到數100[mm]之大小。相對於此，使用每單位視角之變化量來定義邊緣領域的時候，例如圖15中所示若令單位視角=1[’]，則即使顯示畫面之尺寸是大型，相當於該單位視角之顯示畫面上之寬度仍可抑制到未滿1[mm]。根據這些理 由，例如，即使顯示畫面尺寸是大型，考慮從適切觀察距離來觀察高精細攜帶型顯示器的情形等，仍可特定出微小的邊緣領域，可提升不勻斑檢查之際的精度。
此外，亦可不是如上述般地使用每單位視角之變化量來定義邊緣領域，而是隨著觀察距離而使顯示畫面中的每單位長度之變化量(亮度變化量及彩度變化量)之閾值(邊緣閾值)改變，來定義邊緣領域。具體而言，例如亦可使用以下的(14)式及(15)式，來規定亮度邊緣閾值及彩度邊緣閾值。此外，於這些式子中，D係表示觀察距離[mm]，Lth(=0.5)係表示D=1500[mm]時的每單位長度之亮度邊緣閾值，Cth(=2.0)係表示D=1500[mm]時的每單位長度之彩度邊緣閾值。如此，即使隨著觀察距離之改變每單位長度之邊緣閾值而定義邊緣領域的情況下，仍和使用每單位視角之變化量來定義邊緣領域的情形同樣地，可特定出微小的邊緣領域，可提升不勻斑檢查之際的精度。
亮度邊緣閾值：(dL*/dx)=Lth×(1500/D)……(14)
彩度邊緣閾值：(dC*/dx)=Cth×(1500/D)……(15)
<變形例>
接著，說明上記實施形態的變形例(變形例1、2)。這些變形例1、2係對應於，實施形態所說明的影像處理部2之機能(影像生成部21、參數算出部22及檢查處理部23之機能)的其中至少一部分設在伺服器內，連接至網路的例子(雲端化的構成例)。此外，與實施形態 中的構成元件相同者係標示同一符號，適宜省略說明。
〔變形例1〕 (構成)
圖16係變形例1所述之不勻斑檢查系統(不勻斑檢查系統1A)的概略構成例，與檢查對象4A~4D一起模式性表示。本變形例的不勻斑檢查系統1A，係具備：伺服器2A、和與該伺服器2A透過有線或無線之網路NW而連接的複數組(此例中係為4組)的攝像裝置(攝像部)3A~3D及控制裝置5A~5D和管理裝置(管理部)6。
又，這些4組攝像裝置3A~3D及控制裝置5A~5D，係對檢查對象4A~4D製造之際的工程(製造工程)A~D一一配置，如後述，在這些工程A~D個別地，進行上記實施形態所說明的不勻斑檢查。此處，工程A係對應於檢查對象4A(背光)之製造工程，工程B係對應於檢查對象4B(液晶面板)之製造工程。又，工程C係對應於檢查對象4C(面板模組)之製造工程，工程D係對應於檢查對象4D(最終產品的液晶顯示裝置)之製造工程。
此外，本變形例所述之不勻斑檢查方法及不勻斑檢查程式，係於本變形例的不勻斑檢查系統1A中被具體化，因此以下一併說明之。
伺服器2A係含有影像生成部21、參數算出部22及檢查處理部23之各者所構成。換言之，影像生成 部21、參數算出部22及檢查處理部23均被設置在伺服器2A內。此伺服器2A係例如，具有辨識控制裝置5A~5D之個體識別記號、攝像裝置3A~3D之個別識別記號、或使用者之個別識別記號的機能。又還具有，例如，進行所被傳輸之攝像資料Din的保存及不勻斑檢查處理，將檢查結果資料Dout保存於自身的機能，或是傳輸至控制裝置5A~5D側的機能。此種伺服器2A，係由例如高速且大規模叢集化的影像處理、資料保存裝置所構成。
控制裝置5A~5D係分別透過上記網路NW而連接至伺服器2A，進行攝像裝置3A~3D之動作及資料收送訊之控制，並且還具有顯示不勻斑檢查結果的機能。具體而言，可將從攝像裝置3A~3D所獲得之攝像資料Din透過網路NW而發送至伺服器2A，並且可將從伺服器2A所供給之檢查結果資料Dout予以接收並且顯示在自己的顯示部。又，此時，例如，因應網路NW的線路容量等之設備的必要，而亦可將攝像資料Din進行壓縮傳輸。如此在本變形例中，攝像裝置3A~3D係分別與伺服器2A間接地(透過控制裝置5A~5D)網路連接。此外，此種控制裝置5A~5D係分別使用例如PC(Personal Computer)等來構成。
管理裝置6，細節將於後述，係具有將上記工程4A~4D中分別進行的不勻斑檢查之結果(檢查結果資料Dout)予以統一管理之機能。
(作用、效果)
此處，例如，使用上記實施形態所說明的由PC等所成之影像處理裝置2，來針對工程A~D分別進行不勻斑檢查時，可能產生以下的問題。
首先，作為第1個問題點，列舉如下。亦即，例如，若假設工程A中所使用的攝像裝置3A係為XYZ濾波形式，並且資料點數是100萬像素，則100萬像點的資料列，係可被分別獲得成為3個攝像資料Din。這若以通常的文字檔案來說，係為約40MB的資料量。根據此種攝像資料Din來進行上記實施形態所說明之一連串不勻斑檢查處理的時候，光是影像分離處理就會膨脹成2倍的資料量，1步驟的作業用之確保記憶體量，係會膨脹到其10倍左右。
又，假設將色彩不勻斑檢查用影像(各種影像資料D11~D13)及亮度不勻斑檢查用影像(各種影像資料D21~D23)保存給後續管理用的情況下，即使以點陣圖資料來保存，1次檢查工程中100萬像素之資料會有6張，需要約6MB。再加上，若以數值列資料的方式而保存，則會是約100MB左右的容量。如此，若進行保持追蹤性能之管理，則1台1工程中會需要將近150MB的保存領域、和400MB的連續進行資料展開所需的作業記憶體。例如，一年進行100萬台的製造的情況下，每1台的製造節拍約為30秒，每1日就需要約430GB的保管容量。
如此龐大的資料處理和管理若對每一工程來進行將會花費非常大的成本，而且隨著工程B，工程C，工程D之進展，資料量會增大，即使其檢查的某處發生不良判定，要確保追蹤性能也並不容易。
又，作為第2個問題點，列舉如下。亦即，例如最近的顯示裝置之製造手法，係在1個地方製造成最終產品是很少見的，隨著每個零件組裝而需要跨越製造工廠、甚至跨國運送，才是現狀。可是，中途的出貨檢查或進貨檢查的檢查體制通常不夠完備，想要管理不勻斑的各種不良情形是在哪個階段發生，在現實上是困難的。
於是，在本變形例的不勻斑檢查系統1A中，係如上記，將影像處理部2的各機能(影像生成部21、參數算出部22及檢查處理部23)設置在伺服器2A內，與各工程A~D中所配置之攝像裝置3A~3D及控制裝置5A~5D進行網路連接。藉此，可高速演算處理的昂貴之影像處理裝置2，係可以置換成例如具有資料壓縮、傳輸機能的廉價PC等，可預期生產成本之削減。亦即，在各工程A~D中，係僅進行攝像裝置3A~3D所致之攝像影像Din之取得及檢查結果資料Dout之顯示，可削減製造成本，同時還可避免因檢查導致壓迫到製造節拍。因此，可高速且廉價地實現較適切的不勻斑檢查，可容易進行品質管理。
又，若各工程A~D中的檢查資訊是被統一管理，則檢查工程中所判明之不良情形的追蹤性能可被確 保，不良情形的原因調查及對策擬定也能夠迅速地進行。例如，若工程D中之檢查發生不良，則藉由參照關連到的其他工程之資料，判斷是否為累積發生的不良，還是突發性僅在工程D內發生的不良。因此，可以盡早究明不良的發生原因，可將製造不良拘限在最小限度。又，若是累積而發生不良，則亦可盡早回饋至設計上，也可防止不良品累積起來。甚至，若出貨及到貨都進行同一檢查，則也可容易找出運輸所致之不良情形，跨越整體的品質管理變得容易。加上由於評價結果算出所需之作業是被統一管理，因此可以防止各工程中的作業疏失或意圖性竄改等，品質管理變得容易。如此一來品質管理變得容易，對一般消費者提供之產品的品質保持、乃至於品質提升及庫存管理調整都可容易進行。
甚至，例如，網路NW上的伺服器管理者，係若取代影像處理裝置2之可削減的費用，以管理費用的方式向使用者課金進行管理，則使用者係可長期享受高速演算處理和資料管理保存之恩惠。因此，若活用變得廉價之檢查成本而進行出貨及到貨之檢查，則還可管理在輸送中發生的不良情形等。此外，作為此時的課金手法係可舉例如，隨著影像尺寸、影像資料大小或處理時間、或是這些的組合，來向具有使用者辨識記號的使用者進行課金‧請款。
此外，在本變形例中，雖然舉出影像生成部21、參數算出部22及檢查處理部23均被設置在伺服器 2A內的情形為例來說明，但不限於此。亦即，亦可為，影像生成部21、參數算出部22及檢查處理部23的其中至少1者，係被設置在單一伺服器2A內。又，在不勻斑檢查系統1A內，亦可不是設置複數攝像裝置(攝像部)而是僅設置1個攝像裝置。
〔變形例2〕
圖17係變形例2所述之不勻斑檢查系統(不勻斑檢查系統1B)的概略構成例，與檢查對象4A~4D一起模式性表示。本變形例的不勻斑檢查系統1B，係具備：伺服器2A、和與該伺服器2A透過有線或無線之網路NW而連接的複數(此例中係為4個)的攝像裝置3A~3D和管理裝置6。亦即，於變形例1的不勻斑檢查系統1A中，對應於省略工程A~D各自的控制裝置5A~5D(不設置)，其他構成基本上相同。此外，本變形例所述之不勻斑檢查方法及不勻斑檢查程式，係於本變形例的不勻斑檢查系統1A中被具體化，因此以下一併說明之。
在本變形例中，攝像裝置3A~3D係分別透過網路NW而連接至伺服器2A，還具有進行資料收送訊的機能。具體而言，可將所獲得之攝像資料Din透過網路NW而發送至伺服器2A，並且可將從伺服器2A所供給之檢查結果資料Dout予以接收。又，此時，例如，因應網路NW的線路容量等之設備的必要，而亦可將攝像資料Din進行壓縮傳輸。如此在本變形例中，攝像裝置3A~ 3D係分別與伺服器2A直接地(不透過控制裝置5A~5D)網路連接。
即使在如此構成的本變形例中也是，基本上藉由和上記變形例1同樣的作用，可獲得同樣的效果。
又，尤其在本變形例中，可以免除控制裝置5A~5D，因此可更為削減各工程的成本。
此外，在本變形例中也是，影像生成部21、參數算出部22及檢查處理部23的其中至少1者，係亦可被設置在單一伺服器2A內。又，在不勻斑檢查系統1B內，亦可不是設置複數攝像裝置(攝像部)而是僅設置1個攝像裝置。
<其他變形例>
以上雖然舉出實施形態及變形例來說明本揭露之技術，但本技術係不限定於這些實施形態等，可作各種變形。
例如，在上記實施形態等中，作為色彩不勻斑評價值Ec，是採用彩度邊緣面積率Sce、色彩不勻斑面積率Sc及最大彩度Cmax這3個參數的情形加以說明，但亦可使用其他參數來加入這些(或是取代這些)。甚至，亦可將這3個參數的其中至少1個以上之參數，當成色彩不勻斑評價值Ec來使用。但是，這3個參數當中，尤其是至少採用彩度邊緣面積率Sce及色彩不勻斑面積率Sc這2個參數，較為理想。這是因為，人類在判斷色彩 不勻斑的程度之際，尤其會有重視空間性擴展的傾向，因此這2個參數對於色彩不勻斑評價值Ec的貢獻相對較大。
又，在上記實施形態等中，作為亮度不勻斑評價值El，是採用亮度邊緣面積率Sle、亮度不勻斑面積率Sl及最大亮度差△L*max這3個參數的情形加以說明，但亦可使用其他參數來加入這些(或是取代這些)。甚至，亦可將這3個參數的其中至少1個以上之參數，當成亮度不勻斑評價值El來使用。但是，這3個參數當中，尤其是至少採用亮度邊緣面積率Sle及亮度不勻斑面積率Sl這2個參數，較為理想。這是因為，人類在判斷亮度不勻斑的程度之際，尤其會有重視空間性擴展的傾向，因此這2個參數對於亮度不勻斑評價值El的貢獻相對較大。
甚至，在上記實施形態等中，雖然分別具體舉出色彩不勻斑檢查用影像及亮度不勻斑檢查用影像的例子而說明，但作為色彩不勻斑檢查用影像及亮度不勻斑檢查用影像，係不限於上記實施形態所舉例者。
甚至，在上記實施形態等中，說明了生成色彩不勻斑檢查用影像之際，一面進行考慮到顏色所致之色彩不勻斑視感度之差異的補正處理(增益補正處理)，一面算出彩度C的情形，但亦可隨著情況不同而不進行此種增益補正處理。
又，在上記實施形態等中，雖然說明了不勻 斑檢查的檢查對象是進行彩色映像顯示之顯示裝置上的顯示畫面的情形，但本技術的檢查對象係亦可為顯示裝置以外的東西(例如照明裝置(背光等))。
甚至，在上記實施形態等中，主要說明了不勻斑檢查系統中攝像裝置和影像處理裝置是分別的個體的情形，但這些裝置亦可都是被設在同一裝置內。
甚至，上記實施形態等所說明的一連串處理(影像生成部、算出部、檢查部及管理部等之各機能)，係可由硬體(電路)來進行，也可由軟體(程式)來進行。以軟體來進行的情況下，該軟體係由使上記各機能被電腦(PC或伺服器內之微電腦)執行所需的程式群來構成。各程式係例如，可預載於上記電腦中而被使用，或可從網路或記錄媒體安裝到電腦來使用。
此外，本技術係亦可採取如下之構成。
[1]一種不勻斑檢查系統，係具備：攝像部，係用以取得檢查對象之攝像影像；和影像生成部，係根據前記攝像影像，分別生成色彩不勻斑檢查用影像及亮度不勻斑檢查用影像；和算出部，係使用前記色彩不勻斑檢查用影像及前記亮度不勻斑檢查用影像之雙方，算出評價參數；和檢查部，係使用所被算出的評價參數，來進行不勻斑檢查；前記影像生成部係 藉由對前記攝像影像進行色彩成分和亮度成分的影像分離處理，以分別生成色彩成分影像及亮度成分影像，並且對前記色彩成分影像及前記亮度成分影像個別進行考慮到視覺之空間頻率特性的濾波處理，根據前記濾波處理後的色彩成分影像及亮度成分影像而分別生成前記色彩不勻斑檢查影像及前記亮度不勻斑檢查用影像；前記算出部，係考慮相對於色彩及亮度之雙方的不勻斑視感度，而算出前記評價參數。
[2]如上記[1]所記載之不勻斑檢查系統，其中，前記算出部係使用前記色彩不勻斑檢查用影像而算出色彩不勻斑評價參數，並且使用前記亮度不勻斑檢查用影像而算出亮度不勻斑評價參數；藉由將前記色彩不勻斑評價參數和前記亮度不勻斑評價參數進行加權加算，以算出作為前記評價參數的綜合評價參數。
[3]如上記[2]所記載之不勻斑檢查系統，其中，令前記色彩不勻斑評價參數為Ec、令前記亮度不勻斑評價參數為El、令加權係數為A，B時，前記綜合評價參數E係可藉由以下的(1)式來表示，並且前記加權係數A，B係分別考慮前記不勻斑視感度而被決定： E=A×Ec+B×El…(1) 。
[4]如上記[2]或[3]所記載之不勻斑檢查系統，其中，前記檢查部係隨著前記綜合評價參數越大，而判斷前記檢查對象的不勻斑之程度為越大，並且隨著前記綜合評價參數越小，而判斷前記檢查對象的不勻斑之程度為越小。
[5]如上記[1]乃至[4]之任一項所記載之不勻斑檢查系統，其中，前記影像生成部係對於前記濾波處理後的色彩成分影像，進行考慮到顏色所致之色彩不勻斑視感度之差異的補正處理，然後才生成前記色彩不勻斑檢查用影像。
[6]如上記[5]所記載之不勻斑檢查系統，其中，前記影像生成部係於前記濾波處理後的色彩成分影像的各單位領域中，在進行前記補正處理之後，算出彩度；使用所被算出之彩度，來生成前記色彩不勻斑檢查用影像。
[7]如上記[6]所記載之不勻斑檢查系統，其中，前記影像生成部係於前記濾波處理後的色彩成分影像的各單位領域中，分別算出CIELAB色彩空間中的(a*，b*)；對於所被算出之a*，進行了作為前記補正處理之以下 (2)式所表示的增益補正處理後，使用以下的(3)式而算出彩度C a*’=(α×a*)(a*>0時：增益α>1、a*≦0時：增益α=1)…(2)
C={(a*’)2+(b*)2}1/2…(3)。
[8]如上記[2]乃至[7]之任一項所記載之不勻斑檢查系統，其中，至少使用：彩度邊緣領域相對於前記檢查對象之全領域的面積率亦即彩度邊緣面積率、和色彩不勻斑領域相對於前記檢查對象之全領域的面積率亦即色彩不勻斑面積率，來作為前記色彩不勻斑評價參數。
[9]如上記[8]所記載之不勻斑檢查系統，其中，使用前記彩度邊緣面積率、前記色彩不勻斑面積率、前記色彩不勻斑領域之全領域中的最大彩度，來作為前記色彩不勻斑評價參數。
[10]如上記[9]所記載之不勻斑檢查系統，其中，前記算出部係使用前記色彩不勻斑檢查用影像，而分別算出前記彩度邊緣面積率、前記色彩不勻斑面積率及前記最大彩度；藉由將前記彩度邊緣面積率和前記色彩不勻斑面積率和前記最大彩度進行加權加算，以算出前記色彩不勻斑評價參數。
[11]如上記[2]乃至[10]之任一項所記載之不勻斑檢 查系統，其中，至少使用：亮度邊緣領域相對於前記檢查對象之全領域的面積率亦即亮度邊緣面積率、和亮度不勻斑領域相對於前記檢查對象之全領域的面積率亦即亮度不勻斑面積率，來作為前記亮度不勻斑評價參數。
[12]如上記[11]所記載之不勻斑檢查系統，其中，使用前記亮度邊緣面積率、前記亮度不勻斑面積率、前記亮度不勻斑領域之全領域中的亮度與白色影像中的平均亮度之差分值之絕對值的最大值亦即最大亮度差，來作為前記亮度不勻斑評價參數。
[13]如上記[12]所記載之不勻斑檢查系統，其中，前記算出部係使用前記亮度不勻斑檢查用影像，而分別算出前記亮度邊緣面積率、前記亮度不勻斑面積率及前記最大亮度差；藉由將前記亮度邊緣面積率和前記亮度不勻斑面積率和前記最大亮度差進行加權加算，以算出前記亮度不勻斑評價參數。
[14]如上記[1]乃至[13]之任一項所記載之不勻斑檢查系統，其中，前記影像生成部、前記算出部及前記檢查部的其中至少1者，係被設置在單一伺服器內，並且 前記攝像部係被設置在，與前記伺服器直接或間接透過網路而連接的1或複數個攝像裝置內。
[15]如上記[14]所記載之不勻斑檢查系統，其中，針對前記檢查對象製造之際的複數工程，一一設置前記攝像裝置；對前記複數工程之每一者個別地以前記檢查部進行不勻斑檢查。
[16]如上記[15]所記載之不勻斑檢查系統，其中，還具備：管理部，係被連接至前記網路，並且將前記複數工程所分別進行的前記不勻斑檢查之結果予以統一管理。
[17]如上記[14]乃至[16]之任一項所記載之不勻斑檢查系統，其中，前記影像生成部、前記算出部及前記檢查部均被設置在前記伺服器內，並且前記攝像部是被設置在前記1或複數攝像裝置內；前記攝像影像係被從前記攝像裝置透過前記網路而供給至前記伺服器，並且前記不勻斑檢查之結果資料係從前記伺服器透過前記網路而被供給至前記攝像裝置側。
[18]如上記[1]乃至[17]之任一項所記載之不勻斑檢查系統，其中，前記檢查對象係為進行彩色映像顯示之顯示裝置上的顯示畫面。
[19]一種不勻斑檢查方法，係 含有：取得檢查對象之攝像影像的步驟；和生成步驟，係根據前記攝像影像，分別生成色彩不勻斑檢查用影像及亮度不勻斑檢查用影像；和算出步驟，係使用前記色彩不勻斑檢查用影像及前記亮度不勻斑檢查用影像之雙方，算出評價參數；和檢查步驟，係使用所算出的評價參數，來進行不勻斑檢查；在前記生成步驟中，係藉由對前記攝像影像進行色彩成分和亮度成分的影像分離處理，以分別生成色彩成分影像及亮度成分影像，並且對前記色彩成分影像及前記亮度成分影像個別進行考慮到視覺之空間頻率特性的濾波處理，根據前記濾波處理後的色彩成分影像及亮度成分影像而分別生成前記色彩不勻斑檢查影像及前記亮度不勻斑檢查用影像；在前記算出步驟中，係考慮相對於色彩及亮度之雙方的不勻斑視感度，而算出前記評價參數。
[20]一種不勻斑檢查程式，係令電腦執行：取得檢查對象之攝像影像的步驟；和生成步驟，係根據前記攝像影像，分別生成色彩不勻斑檢查用影像及亮度不勻斑檢查用影像；和算出步驟，係使用前記色彩不勻斑檢查用影像及前記亮度不勻斑檢查用影像之雙方，算出評價參數；和 檢查步驟，係使用所算出的評價參數，來進行不勻斑檢查；並且，在前記生成步驟中，係藉由對前記攝像影像進行色彩成分和亮度成分的影像分離處理，以分別生成色彩成分影像及亮度成分影像，並且對前記色彩成分影像及前記亮度成分影像個別進行考慮到視覺之空間頻率特性的濾波處理，根據前記濾波處理後的色彩成分影像及亮度成分影像而分別生成前記色彩不勻斑檢查影像及前記亮度不勻斑檢查用影像；在前記算出步驟中，係考慮相對於色彩及亮度之雙方的不勻斑視感度，而算出前記評價參數。
本申請係以在日本國特許廳於2013年3月4日提出申請的日本特許申請號2013-41573號為基礎而主張優先權，藉由參照這些申請的全部內容而在本申請中沿用。
只要是當業者，自然可因應設計上的要件或其他原因，來做各種修正、結合、次結合、及變更，但必須理解的是，這些仍包含於後附的申請範圍及其均等物之範圍。

Claims (19)

  1. 一種不勻斑檢查系統，係具備：攝像部，係用以取得檢查對象之攝像影像；和影像生成部，係根據前記攝像影像，分別生成色彩不勻斑檢查用影像及亮度不勻斑檢查用影像；和算出部，係使用前記色彩不勻斑檢查用影像及前記亮度不勻斑檢查用影像之雙方，算出評價參數；和檢查部，係使用所被算出的評價參數，來進行不勻斑檢查；前記影像生成部係藉由對前記攝像影像進行色彩成分和亮度成分的影像分離處理，以分別生成色彩成分影像及亮度成分影像，並且對前記色彩成分影像及前記亮度成分影像個別進行考慮到視覺之空間頻率特性的濾波處理，根據前記濾波處理後的色彩成分影像及亮度成分影像而分別生成前記色彩不勻斑檢查影像及前記亮度不勻斑檢查用影像；前記算出部，係考慮相對於色彩及亮度之雙方的不勻斑視感度，而算出前記評價參數，前記算出部，係藉由將色彩不勻斑評價參數和亮度不勻斑評價參數進行加權加算，以算出作為前記評價參數的綜合評價參數，其中，使用亮度邊緣面積率、亮度不勻斑面積率、亮 度不勻斑領域之全領域中的亮度與白色影像中的平均亮度之差分值之絕對值的最大值亦即最大亮度差，來作為前記亮度不勻斑評價參數。
  2. 如請求項1所記載之不勻斑檢查系統，其中，前記算出部係使用前記色彩不勻斑檢查用影像而算出前記色彩不勻斑評價參數，並且使用前記亮度不勻斑檢查用影像而算出前記亮度不勻斑評價參數。
  3. 如請求項2所記載之不勻斑檢查系統，其中，令前記色彩不勻斑評價參數為Ec、令前記亮度不勻斑評價參數為El、令加權係數為A，B時，前記綜合評價參數E係可藉由以下的(1)式來表示，並且前記加權係數A，B係分別考慮前記不勻斑視感度而被決定：E=A×Ec+B×El…(1)。
  4. 如請求項2所記載之不勻斑檢查系統，其中，前記檢查部係隨著前記綜合評價參數越大，而判斷前記檢查對象的不勻斑之程度為越大，並且隨著前記綜合評價參數越小，而判斷前記檢查對象的不勻斑之程度為越小。
  5. 如請求項1所記載之不勻斑檢查系統，其中，前記影像生成部係對於前記濾波處理後的色彩成分影 像，進行考慮到顏色所致之色彩不勻斑視感度之差異的補正處理，然後才生成前記色彩不勻斑檢查用影像。
  6. 如請求項5所記載之不勻斑檢查系統，其中，前記影像生成部係於前記濾波處理後的色彩成分影像的各單位領域中，在進行前記補正處理之後，算出彩度；使用所被算出之彩度，來生成前記色彩不勻斑檢查用影像。
  7. 如請求項6所記載之不勻斑檢查系統，其中，前記影像生成部係於前記濾波處理後的色彩成分影像的各單位領域中，分別算出CIELAB色彩空間中的(a*，b*)；對於所被算出之a*，進行了作為前記補正處理之以下(2)式所表示的增益補正處理後，使用以下的(3)式而算出彩度C a*’=(α×a*)(a*>0時：增益α>1、a*≦0時：增益α=1)…(2) C={(a*’)2+(b*)2}1/2…(3)。
  8. 如請求項2所記載之不勻斑檢查系統，其中，至少使用：彩度邊緣領域相對於前記檢查對象之全領域的面積率亦即彩度邊緣面積率、和色彩不勻斑領域相對於前記檢查對象之全領域的面積率亦即色彩不勻斑面積率，來作為前記色彩不勻斑評價參數。
  9. 如請求項8所記載之不勻斑檢查系統，其中，使用前記彩度邊緣面積率、前記色彩不勻斑面積率、前記色彩不勻斑領域之全領域中的最大彩度，來作為前記色彩不勻斑評價參數。
  10. 如請求項9所記載之不勻斑檢查系統，其中，前記算出部係使用前記色彩不勻斑檢查用影像，而分別算出前記彩度邊緣面積率、前記色彩不勻斑面積率及前記最大彩度；藉由將前記彩度邊緣面積率和前記色彩不勻斑面積率和前記最大彩度進行加權加算，以算出前記色彩不勻斑評價參數。
  11. 如請求項2所記載之不勻斑檢查系統，其中，前記亮度邊緣面積率係亮度邊緣領域相對於前記檢查對象之全領域的面積率、和前記亮度不勻斑面積率係亮度不勻斑領域相對於前記檢查對象之全領域的面積率。
  12. 如請求項1所記載之不勻斑檢查系統，其中，前記算出部係使用前記亮度不勻斑檢查用影像，而分別算出前記亮度邊緣面積率、前記亮度不勻斑面積率及前記最大亮度差；藉由將前記亮度邊緣面積率和前記亮度不勻斑面積率和前記最大亮度差進行加權加算，以算出前記亮度不勻斑評價參數。
  13. 如請求項1所記載之不勻斑檢查系統，其中，前記影像生成部、前記算出部及前記檢查部的其中至少1者，係被設置在單一伺服器內，並且前記攝像部係被設置在，與前記伺服器直接或間接透過網路而連接的1或複數個攝像裝置內。
  14. 如請求項13所記載之不勻斑檢查系統，其中，針對前記檢查對象製造之際的複數工程，一一設置前記攝像裝置；對前記複數工程之每一者個別地以前記檢查部進行不勻斑檢查。
  15. 如請求項14所記載之不勻斑檢查系統，其中，還具備：管理部，係被連接至前記網路，並且將前記複數工程所分別進行的前記不勻斑檢查之結果予以集體管理。
  16. 如請求項13所記載之不勻斑檢查系統，其中，前記影像生成部、前記算出部及前記檢查部均被設置在前記伺服器內，並且前記攝像部是被設置在前記1或複數攝像裝置內；前記攝像影像係被從前記攝像裝置透過前記網路而供給至前記伺服器，並且前記不勻斑檢查之結果資料係從前記伺服器透過前記網路而被供給至前記攝像裝置側。
  17. 如請求項1所記載之不勻斑檢查系統，其中，前記檢查對象係為進行彩色映像顯示之顯示裝置上的顯示畫面。
  18. 一種不勻斑檢查方法，係含有：取得檢查對象之攝像影像的步驟；和生成步驟，係根據前記攝像影像，分別生成色彩不勻斑檢查用影像及亮度不勻斑檢查用影像；和算出步驟，係使用前記色彩不勻斑檢查用影像及前記亮度不勻斑檢查用影像之雙方，算出評價參數；和檢查步驟，係使用所算出的評價參數，來進行不勻斑檢查；在前記生成步驟中，係藉由對前記攝像影像進行色彩成分和亮度成分的影像分離處理，以分別生成色彩成分影像及亮度成分影像，並且對前記色彩成分影像及前記亮度成分影像個別進行考慮到視覺之空間頻率特性的濾波處理，根據前記濾波處理後的色彩成分影像及亮度成分影像而分別生成前記色彩不勻斑檢查影像及前記亮度不勻斑檢查用影像；在前記算出步驟中，係考慮相對於色彩及亮度之雙方的不勻斑視感度，而算出前記評價參數，在前記算出步驟中，係藉由將色彩不勻斑評價參數和亮度不勻斑評價參數進行加權加算，以算出作為前記評價參數的綜合評價參數，其中，使用亮度邊緣面積率、亮度不勻斑面積率、亮度不勻斑領域之全領域中的亮度與白色影像中的平均亮度 之差分值之絕對值的最大值亦即最大亮度差，來作為前記亮度不勻斑評價參數。
  19. 一種不勻斑檢查程式，係令電腦執行：取得檢查對象之攝像影像的步驟；和生成步驟，係根據前記攝像影像，分別生成色彩不勻斑檢查用影像及亮度不勻斑檢查用影像；和算出步驟，係使用前記色彩不勻斑檢查用影像及前記亮度不勻斑檢查用影像之雙方，算出評價參數；和檢查步驟，係使用所算出的評價參數，來進行不勻斑檢查；並且，在前記生成步驟中，係藉由對前記攝像影像進行色彩成分和亮度成分的影像分離處理，以分別生成色彩成分影像及亮度成分影像，並且對前記色彩成分影像及前記亮度成分影像個別進行考慮到視覺之空間頻率特性的濾波處理，根據前記濾波處理後的色彩成分影像及亮度成分影像而分別生成前記色彩不勻斑檢查影像及前記亮度不勻斑檢查用影像；在前記算出步驟中，係考慮相對於色彩及亮度之雙方的不勻斑視感度，而算出前記評價參數，在前記算出步驟中，係藉由將色彩不勻斑評價參數和亮度不勻斑評價參數進行加權加算，以算出作為前記評價參數的綜合評價參數， 其中，使用亮度邊緣面積率、亮度不勻斑面積率、亮度不勻斑領域之全領域中的亮度與白色影像中的平均亮度之差分值之絕對值的最大值亦即最大亮度差，來作為前記亮度不勻斑評價參數。
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Families Citing this family (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2966430A4 (en) 2013-03-04 2017-01-11 Sony Corporation Unevenness inspection system, unevenness inspection method, and unevenness inspection program
JP6591176B2 (ja) * 2015-03-02 2019-10-16 池上通信機株式会社 保護フィルムのギラツキ評価値算出方法及び保護フィルムのギラツキ評価値算出装置
WO2017187827A1 (ja) * 2016-04-28 2017-11-02 株式会社イクス ムラ評価方法及びムラ評価装置
JP6338069B2 (ja) * 2016-10-31 2018-06-06 ソリッドビジョン株式会社 画像処理システム及び画像処理方法
JP7135318B2 (ja) * 2017-12-26 2022-09-13 大日本印刷株式会社 パネル付き表示装置
CN108877740B (zh) * 2018-07-25 2020-09-22 昆山国显光电有限公司 获取Mura补偿数据的方法、装置、计算机设备及存储介质
JP7331648B2 (ja) * 2019-11-12 2023-08-23 セイコーエプソン株式会社 分光測定方法および分光測定装置
TWI748297B (zh) * 2019-12-04 2021-12-01 瑞軒科技股份有限公司 自動化測試方法
TWI710778B (zh) 2019-12-04 2020-11-21 瑞軒科技股份有限公司 自動化測試系統及其裝置
KR102419806B1 (ko) 2020-05-14 2022-07-14 (주)에이앤아이 필터유닛을 포함하는 색상 및 휘도 측정장치
KR20220114794A (ko) 2021-02-09 2022-08-17 이레이노베이션 주식회사 바실러스 균주를 이용한 발효소금 및 그의 제조방법
US11763758B2 (en) * 2021-05-27 2023-09-19 Sharp Kabushiki Kaisha Luminance unevenness correction system and luminance unevenness correction method
CN113720583B (zh) * 2021-09-03 2023-10-20 王斌 一种基于图像可辨识度的显示屏可视角测量方法
CN113834785A (zh) * 2021-10-13 2021-12-24 康佳集团股份有限公司 一种屏幕色彩均匀性检测方法及装置

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI265727B (en) * 2004-11-29 2006-11-01 Yokogawa Electric Corp Image sensor inspection system
US20120327399A1 (en) * 2011-06-21 2012-12-27 Sony Corporation Unevenness inspection apparatus and unevenness inspection method

Family Cites Families (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4963828A (en) 1988-03-04 1990-10-16 Hitachi, Ltd. Picture quality testing method and apparatus for color cathode-ray tube
JP2528929B2 (ja) 1988-03-04 1996-08-28 株式会社日立製作所 カラ―ブラウン管の白色均一性自動評価方法
JPH102800A (ja) 1996-06-17 1998-01-06 Hitachi Ltd カラーディスプレイ装置の画質評価方法と画質評価装置およびカラーディスプレイ装置の製造方法
JP4000632B2 (ja) 1996-07-30 2007-10-31 旭硝子株式会社 表示装置の検査方法および検査装置
JP3618998B2 (ja) * 1998-01-26 2005-02-09 日本放送協会 画像処理に伴う画質劣化を評価するための画質評価装置
JP2001028059A (ja) * 1999-07-15 2001-01-30 Dainippon Printing Co Ltd 色ムラ検査方法及び装置
US6873743B2 (en) * 2001-03-29 2005-03-29 Fotonation Holdings, Llc Method and apparatus for the automatic real-time detection and correction of red-eye defects in batches of digital images or in handheld appliances
JP2003057146A (ja) * 2001-08-09 2003-02-26 Toshiba Corp カラーディスプレイ装置の評価方法および評価装置
DE10239801A1 (de) * 2002-08-29 2004-03-18 Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. Verfahren zum Extrahieren von Texturmerkmalen aus einem mehrkanaligen Bild
JP2006119073A (ja) * 2004-10-25 2006-05-11 Matsushita Electric Ind Co Ltd ディスプレイパネルの点灯画像検査方法
KR20070071277A (ko) * 2005-12-29 2007-07-04 엘지.필립스 엘시디 주식회사 액정표시소자의 중력불량 검사시스템 및 방법
CN100565630C (zh) 2006-01-04 2009-12-02 台湾薄膜电晶体液晶显示器产业协会 显示器多角度测量系统与方法
JP2007198850A (ja) * 2006-01-25 2007-08-09 Fujifilm Corp むら検査方法及びむら検査装置
JP5471306B2 (ja) * 2009-10-28 2014-04-16 ソニー株式会社 色むら検査装置および色むら検査方法
EP2966430A4 (en) 2013-03-04 2017-01-11 Sony Corporation Unevenness inspection system, unevenness inspection method, and unevenness inspection program

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI265727B (en) * 2004-11-29 2006-11-01 Yokogawa Electric Corp Image sensor inspection system
US20120327399A1 (en) * 2011-06-21 2012-12-27 Sony Corporation Unevenness inspection apparatus and unevenness inspection method

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
KUNIHIKO NAGAMINE ET AL, "A Quantitative Evaluation Method for Luminance and Color Uniformity of a Display Screen Based on Human Perception", IEICE TRANSACTIONS ON ELECTRONICS, INSTITUTE OF ELECTRONICS, TOKYO, JP, (20121101), vol.E95-C, no.11, Pages 1699-1706. *

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Publication number Publication date
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US10089754B2 (en) 2018-10-02
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