WO2014083921A1 - 欠陥判定装置、対応関係情報作成装置、欠陥判定方法、および対応関係情報作成方法 - Google Patents

欠陥判定装置、対応関係情報作成装置、欠陥判定方法、および対応関係情報作成方法 Download PDF

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WO2014083921A1
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pixel
value
luminance value
defect
pixels
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正和 柳瀬
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シャープ株式会社
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G01B11/30—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring roughness or irregularity of surfaces
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/89—Investigating the presence of flaws or contamination in moving material, e.g. running paper or textiles
    • G01N21/892—Investigating the presence of flaws or contamination in moving material, e.g. running paper or textiles characterised by the flaw, defect or object feature examined
    • G01N21/896—Optical defects in or on transparent materials, e.g. distortion, surface flaws in conveyed flat sheet or rod

Definitions

  • the present invention relates to a defect determination device, a correspondence relationship information creation device, a defect determination method, and a correspondence relationship information creation method.
  • a sheet body such as a liquid crystal panel is treated as a defective product because its characteristics change if there are defects such as minute irregularities on the surface or inside. Therefore, it is necessary to inspect the presence or absence of defects before shipping the sheet body.
  • Patent Documents 1 and 2 describe techniques for averaging the luminance values of a target pixel and peripheral pixels.
  • the illuminating device is rarely ideal, and if the accuracy of the arrangement position of the illuminating device is not good, or if the illuminating device has deteriorated over time, the luminance value non-uniformity unrelated to the defect, that is, , Noise will occur. Also, noise may occur depending on the shape and characteristics of the sheet body regardless of the presence or absence of defects. When there is not much difference between the luminance value of the pixel corresponding to the defect and the luminance value of the pixel in which noise occurs, the above-described defect determination device distinguishes the pixel corresponding to the defect from the pixel in which noise has occurred. As a result, the defect cannot be accurately determined.
  • the present invention solves such a problem, and relates to a defect determination apparatus capable of accurately determining a defect, a correspondence information creation apparatus according to the defect determination apparatus, a defect determination method, and the defect determination method.
  • the purpose is to provide a correspondence creation method.
  • the present invention is a defect determination device for determining whether or not each pixel of an image composed of a plurality of pixels representing a product to be inspected is a defect candidate pixel, A pixel-of-interest selection unit that selects one of the plurality of pixels as a pixel of interest; A reference pixel group including a plurality of pixels within a predetermined range based on predetermined setting condition information around the target pixel, the pixel group not including the target pixel and a pixel adjacent to the target pixel A reference pixel group extraction unit for extracting a pixel group; Calculates the average luminance value of all the pixels constituting the reference pixel group, and corresponds to the calculated average luminance value based on predetermined correspondence information indicating the correspondence relationship between the defect candidate determination value and the average luminance value.
  • a defect candidate determination value deriving unit for deriving a defect candidate determination value to be A difference value calculation unit for calculating a difference value between the luminance value of the target pixel and the average luminance value; And a defect candidate determination unit that determines whether or not the target pixel is a defect candidate pixel based on the difference value and the defect candidate determination value.
  • the setting condition information may include the predetermined range from a first position that is farther from the target pixel than a pixel adjacent to the target pixel, and from the first position. It is preferable that the information be a range up to a second position that is far from the pixel.
  • the present invention is a correspondence information creation device that creates the correspondence information in the defect determination device based on a model product selected in advance as a model of the inspection target product,
  • a model-target pixel selection unit that selects one of the plurality of pixels in an image including a plurality of pixels representing the model product as a target pixel;
  • a reference pixel group including a plurality of pixels within a predetermined range based on predetermined setting condition information around the target pixel, the pixel group not including the target pixel and a pixel adjacent to the target pixel
  • a model reference pixel group extraction unit for extracting a pixel group;
  • An exemplary product average luminance value calculating unit for calculating an average luminance value of all the pixels constituting the reference pixel group;
  • An exemplary product difference value calculation unit for calculating a difference value between the luminance value of the target pixel and the average luminance value; Based on the relationship between the average luminance value corresponding to each pixel of interest and the difference value, a defect candidate determination value corresponding
  • the present invention is also a defect determination method executed by the information processing apparatus, A pixel-of-interest selection step in which the information processing apparatus selects one of the plurality of pixels in an image composed of a plurality of pixels representing an inspection target product as a pixel of interest;
  • the information processing apparatus is a pixel group including a plurality of pixels within a predetermined range based on predetermined setting condition information around the pixel of interest, and includes the pixel of interest and a pixel adjacent to the pixel of interest
  • a reference pixel group extraction step for extracting a reference pixel group that is not a pixel group;
  • the information processing apparatus calculates an average luminance value of all the pixels constituting the reference pixel group, and calculates based on correspondence information indicating a correspondence relationship between a defect candidate determination value and an average luminance value, which is determined in advance.
  • a defect candidate determination value derivation step for deriving a defect candidate determination value corresponding to the average brightness value,
  • a difference value calculating step in which the information processing apparatus calculates a difference value between a luminance value of the target pixel and the average luminance value;
  • a defect determination method comprising: a defect candidate determination step for determining whether or not the target pixel is a defect candidate pixel based on the difference value and the defect candidate determination value. It is.
  • the present invention is a correspondence information creation method executed by an information processing apparatus, which creates the correspondence information in the defect determination method based on a model product selected in advance as a model of the inspection target product.
  • the information processing device selects the one of the plurality of pixels in the image composed of a plurality of pixels representing the model product as a target pixel;
  • the information processing apparatus is a pixel group including a plurality of pixels within a predetermined range based on predetermined setting condition information around the pixel of interest, and includes the pixel of interest and a pixel adjacent to the pixel of interest
  • a model reference pixel group extraction step for extracting a reference pixel group that is not a pixel group;
  • An exemplary product average luminance value calculating step in which the information processing apparatus calculates an average luminance value of all the pixels constituting the reference pixel group;
  • the information processing apparatus calculates a difference value between the luminance value of the target pixel and the average luminance value;
  • the information processing apparatus calculates a defect candidate determination value
  • a reference pixel group including a plurality of pixels within a predetermined range around a target pixel in an image representing an inspection target product is extracted. Then, a defect candidate determination value corresponding to the average luminance value is derived from the average luminance value in the reference pixel group and predetermined correspondence information, and the defect candidate determination value, the luminance value of the target pixel, and the average luminance Whether or not the target pixel is a defect candidate pixel is determined based on a difference value from the value.
  • a defect candidate determination value corresponding to the average luminance value is derived from the average luminance value in the reference pixel group and predetermined correspondence information, and the defect candidate determination value, the luminance value of the target pixel, and the average luminance Whether or not the target pixel is a defect candidate pixel is determined based on a difference value from the value.
  • whether or not the target pixel is a defect candidate pixel is determined based on the defect candidate determination value and the difference value between the luminance value and the average luminance value of the target pixel. Even if there is luminance unevenness in the image representing the inspection target product, it is possible to determine a pixel that is a defect as a defect candidate pixel with higher accuracy, and it is possible to accurately determine the defect.
  • a reference pixel group including a plurality of pixels within a predetermined range around a pixel of interest in an image representing a model product is extracted. Then, from the relationship between the average luminance value in the reference pixel group and the difference between the luminance value of the target pixel and the average luminance value, a defect candidate determination value corresponding to the average luminance value is calculated, and correspondence information is created. Is done. Therefore, even if noise occurs in any pixel in the reference pixel group, it is possible to create correspondence information that can accurately determine a defect. In addition, since the reference pixel group does not include the pixel of interest and the pixels adjacent to the pixel of interest, even if noise occurs in the pixel of interest and adjacent pixels, correspondence information that can accurately determine the defect is created. can do.
  • FIG. 1 is a perspective view showing an inspection system 1 including a defect determination device 11 according to the present invention.
  • FIG. 2 is a side view of the inspection system 1.
  • FIG. 3 is a block diagram showing the inspection system 1 according to the present invention.
  • the inspection system 1 is a system for inspecting whether or not there is a defect in the inspection target product using a sheet body such as a flat liquid crystal panel as the inspection target product.
  • the sheet body to be inspected may have any thickness, may have a relatively thin thickness generally referred to as “film”, and is generally referred to as “plate”. It may have a relatively thick thickness.
  • examples of the sheet body include a transparent or translucent optical film made of a thermoplastic resin such as a polarizing film or a retardation film, and a transparent or translucent plate-like body such as a glass plate or a liquid crystal panel.
  • seat body is not limited to a flat thing, You may have a gentle curvature.
  • the sheet body as described above is treated as a defective product because its characteristics change if there are defects such as minute irregularities on the surface or inside.
  • the inspection system 1 can determine whether the inspection target product is a non-defective product or a defective product by the defect determination device 11.
  • the inspection system 1 includes a conveyance unit 12 that conveys a sheet body in one longitudinal direction (hereinafter referred to as “Y direction”), and a width direction of the sheet body (hereinafter referred to as “Y direction”). , Referred to as “X direction”), a light irradiation unit 13 having a light source extending linearly, a photographing unit 14 for photographing a sheet, a conveyance control unit 15 for controlling the conveyance unit 12, and a defect determination device 11. Prepare.
  • the defect determination device 11 includes a target pixel selection unit 111, a reference pixel group extraction unit 112, a defect candidate determination value derivation unit 113, a difference value calculation unit 114, and a defect candidate determination unit 115.
  • the defect determination apparatus 11 also includes a control unit (not shown) that controls the light irradiation unit 13, the imaging unit 14, and the conveyance control unit 15.
  • the conveyance unit 12 is a device that conveys the sheet body in the Y direction, and moves in the Y direction along the rail portion 12a with the two rail portions 12a extending linearly in the Y direction and the sheet body placed thereon. Scanning stage 12b.
  • the transport controller 15 controls the movement of the scan stage 12b.
  • the moving speed of the scanning stage 12b that is, the conveying speed of the sheet member is set to 100 mm / second to 500 mm / second, for example.
  • the light irradiation unit 13 fixes the light source so that the linear light source extending in the X direction, which is a direction orthogonal to the Y direction, and the position of the light source become a fixed position with respect to the rail portion 12a of the transport unit 12 are not illustrated.
  • the light source is disposed above the sheet body so as to face the surface of the sheet body. Examples of the light source include a linear light source in which LEDs (Light Emitting Diodes) are arranged in an array (or a line), a linear light source in which a halogen lamp and a linear optical fiber light guide are combined, a halogen lamp and a long length And a linear light source combined with the rod.
  • the length of the light source in the Y direction is, for example, 30 mm
  • the length in the X direction is, for example, 400 mm
  • the distance from the light source to the surface of the sheet member is, for example, 100 mm.
  • the imaging unit 14 includes a line sensor camera of CCD (Charge Coupled Device) or CMOS (Complementary Metal-Oxide Semiconductor).
  • the line sensor camera is accompanied by a lens or the like for forming an optical image of a sheet body to be photographed on a light receiving element.
  • the line sensor camera is arranged above the sheet body so as to face the surface of the sheet body, and is focused so that the focal position exists on the surface of the sheet body, and the photographing position is fixed.
  • the line sensor camera is photographing one line on the surface of the sheet body, and the entire image of the sheet body is photographed when the sheet body is conveyed in the Y direction.
  • the defect determination device 11 includes a control arithmetic circuit such as a CPU (Central Processing Unit), a volatile memory such as a DDR SDRAM (Double Data Rate Synchronous Dynamic Random Access Memory), a flash ROM (Read Only Memory), and an EEPROM (registered trademark). ) And an information processing apparatus including a nonvolatile memory such as an HDD (Hard Disk Disk Drive).
  • a program for causing the defect determination device 11 to function as the target pixel selection unit 111, the reference pixel group extraction unit 112, the defect candidate determination value derivation unit 113, the difference value calculation unit 114, and the defect candidate determination unit 115 Data is stored, and the defect determination apparatus 11 performs these functions according to the program data.
  • the nonvolatile memory includes an exemplary product attention pixel selection unit according to the present invention, an exemplary product reference pixel group extraction unit according to the present invention, an exemplary product average luminance value calculation unit according to the present invention, and an exemplary product difference according to the present invention.
  • Program data for causing the defect determination device 11 to function as a value calculation unit and a correspondence relationship information creation unit according to the present invention is stored, and according to the program data, the defect determination device 11 performs correspondence relationship information according to the present invention. Functions as a creation device.
  • the correspondence information creation device according to the present invention creates correspondence information by executing the correspondence information creation method according to the present invention, and the defect determination device 11 is based on the created correspondence information. Then, the defect determination method according to the present invention is executed to determine the presence or absence of defects.
  • FIG. 4 is a flowchart showing the correspondence information creation method according to the present invention.
  • step S1 a sheet of a model article prepared in advance and confirmed to be non-defective by human eyes is photographed by the photographing unit 14, and a model image that is a large image including an image representing the model article is acquired. Is done.
  • the exemplary product image has a plurality of pixels arranged in the X direction and the Y direction.
  • step S2 the defect determination device 11 sets an exemplary product attention area from within the exemplary product image.
  • the model article attention area is an area corresponding to the model article in the model article image.
  • the defect determination apparatus 11 detects the position of a predetermined alignment mark from the model product image, identifies the position of the model product based on the position, and sets the model product attention area.
  • Step S3 is a model product attention pixel selection step according to the present invention, and in the model product attention pixel selection step, one of a plurality of pixels in the model product attention area set in step S2 is selected as a target pixel. It is selected by the model item attention pixel selection unit according to the present invention. Step S3 is repeated by step S7 to be described later, and all the pixels in the model item attention area are selected one by one in order. For example, the top leftmost pixel in the model attention area is sequentially selected in the right direction, and when going to the right edge, the next lower pixel is sequentially selected from the left edge to the right edge. Selection is sequentially made up to the lowest level in the region of interest.
  • Step S4 is an exemplary product reference pixel group extraction step according to the present invention.
  • a predetermined area around the target pixel selected in step S3 is determined based on predetermined setting condition information.
  • a reference pixel group which is a pixel group including a plurality of pixels within a range and does not include the pixel of interest and a pixel adjacent to the pixel of interest, is obtained by the exemplary product reference pixel group extraction unit according to the invention. Extracted.
  • the setting condition information is information stored in the non-volatile memory of the defect determination device 11, and a predetermined range is set from the first position that is farther from the target pixel than the pixel adjacent to the target pixel. This is information that is a range up to a second position that is farther from the target pixel than the position.
  • FIG. 5A and FIG. 5B show a part of the model item attention area. Pixels are arranged in the X direction and the Y direction, and among the arranged pixels, the hatched pixels are the reference pixel group.
  • the pixel surrounded by the one-dot chain line is the pixel A1 at the first position
  • the pixel surrounded by the two-dot chain line is the pixel B1 at the second position.
  • the pixel A1 is at a position farther from the target pixel C1 than the pixel adjacent to the target pixel C1 in FIG. 5A
  • the pixel B1 is at a position farther from the target pixel C1 than the pixel A1.
  • the pixels surrounded by the pixel A1 and the pixel B1, and the pixel A1 and the pixel B1 are pixels within a predetermined range, and all the pixels within the predetermined range are a reference pixel group.
  • pixels surrounded by the pixel A1 and the pixel B1 and the pixel A1 and the pixel B1 are pixels within a predetermined range. Among the pixels within the predetermined range, the target pixel C2 and the X coordinate value or the Y coordinate value Twelve pixels having the same value are reference pixel groups.
  • the position of the reference pixel group with respect to the target pixels C1, C2 may be determined in advance as XY coordinate values corresponding to the X coordinate value and the Y coordinate value of the target pixels C1, C2, or the pixels A1, A2, B1.
  • the XY coordinate value of B2 may be determined in advance, and the XY coordinate value of the reference pixel group may be calculated based on the XY coordinate value.
  • the XY coordinate values of the pixels A1 and A2 are set according to the expected size of the defect generated in the sheet body to be inspected.
  • the size of the defect in the image is expected to be 9 pixels ⁇ 9 pixels in the X direction and the Y direction, and the XY coordinates of the pixels A1 and A2 according to the size of the defect Value is set.
  • the XY coordinate values of the pixels B1 and B2 are set such that, for example, the distance between the target pixels C1 and C2 and the pixels A1 and A2 is set so that the distance between the pixels B1 and B2 and the target pixels C1 and C2 is not too long. The distance is set to be about 1.5 to 3 times. In FIGS.
  • the pixels A1, A2, B1, and B2 are arranged in a rectangular shape, but the pixels C1 and C2 that are a predetermined number of pixels away from the pixels of interest C1 and C2 are centered. It may be arranged in a circle.
  • Step S5 is a model average brightness value calculation step according to the present invention.
  • the arithmetic average value of the brightness values in each pixel of the reference pixel group extracted in step S4 that is, the average
  • the luminance value is calculated by the model average luminance value calculation unit according to the present invention.
  • the luminance value is, for example, a value of 256 gradations, and is an integer value of 0 or more and 255 or less.
  • Step S6 is a model product difference value calculation step according to the present invention.
  • the difference value between the luminance value of the target pixel and the average luminance value corresponding to the target pixel is included in the present invention. It is calculated by the model item difference value calculation unit.
  • the luminance value is an integer value of 0 or more and 255 or less
  • the difference value is also an integer value of 0 or more and 255 or less.
  • step S7 the defect determination apparatus 11 determines whether or not all the pixels in the model item attention area have been selected as the attention pixel. If all the pixels in the model attention area are selected as the attention pixel, the process proceeds to step S8. If any one of the pixels in the model attention area is not selected as the attention pixel, the process returns to step S3. .
  • step S8 a graph indicating the relationship between each difference value calculated in step S6 and the average luminance value corresponding to each difference value is created.
  • FIG. 6 shows this graph.
  • the horizontal axis represents the average luminance value
  • the vertical axis represents the difference value.
  • Step S9 is a correspondence information creating step according to the present invention.
  • the correspondence information creating unit according to the present invention sets the average luminance value based on the graph created in step S8. Corresponding defect candidate determination values are calculated, and correspondence information indicating the correspondence between the defect candidate determination values and the average luminance value is created.
  • step S9 first, a linear function is fitted to all points in the graph of FIG. 6 using the least square method.
  • FIG. 7A shows the fitted linear function by a one-dot chain line.
  • step S9 the slope of this linear function is temporarily stored.
  • step S9 the entire range of values that can be taken by the average luminance value is divided into small ranges of 1/20 to 1/5 of the entire range.
  • a broken line shown in FIG. 7B indicates each divided small range.
  • step S9 the point where the difference value is maximum is extracted in each small range. For example, in FIG. 7B, a point P at which the average luminance value is 55 and the difference value is 10 is a point where the difference value is maximum in a small range of the average luminance value of 47 to 63.
  • the coordinate value of each extracted point is temporarily stored.
  • step S9 a line segment that passes through the extracted point and becomes the slope of the linear function fitted with the slope is set in each small range. Then, in each small range, the point on the set line segment, the average luminance value is the lower limit value or the upper limit value in the range, and the point larger than the point where the difference value is extracted The difference value is calculated. Each calculated difference value is a defect candidate determination value corresponding to each average luminance value in each small range.
  • the line segment having the largest Y-intercept is selected from the line segments set in each small range, and the Y-intercept and the stored primary are selected. Based on a straight line determined by the slope of the function, an upper limit value in a small range without a point is set as a defect candidate determination value.
  • FIG. 7C shows a line segment in each small range with a one-dot chain line, and a defect candidate determination value corresponding to each average luminance value in each sub-range with a two-dot chain line.
  • Table 1 shows an example of each average luminance value and a defect candidate determination value corresponding to each average luminance value.
  • Table 1 is correspondence information according to the present invention, and is stored in the defect candidate determination value deriving unit 113.
  • the calculation method of the defect candidate determination value in step S9 which is the correspondence information creation step according to the present invention is not limited to the above method.
  • Other examples of the defect candidate determination value calculation method include the following method. That is, after determining the slope of the linear function shown in FIG. 7A, a point having the largest Y intercept is extracted from all the points in the graph of FIG. 6, and a straight line defined by the Y intercept and the slope is extracted. To decide. Then, using the determined straight line, the average luminance value is substituted into the straight line expression without being divided into small ranges, and a defect candidate determination value is obtained as an output. In this way, the defect candidate determination value can also be calculated.
  • FIG. 8 is a flowchart showing a defect determination method according to the present invention.
  • step T1 a sheet body that is an inspection target product is captured by the imaging unit 14, and an inspection target product image that is a large image including an image representing the inspection target product is acquired.
  • the product to be inspected is the same type as the model product.
  • the product image to be inspected has a plurality of pixels arranged in the X direction and the Y direction.
  • the defect determination device 11 sets an inspection target product attention area from within the inspection target product image.
  • the inspection target product attention area is an area corresponding to the inspection target product in the inspection target product image.
  • the defect determination device 11 detects the position of a predetermined alignment mark from the inspection object image, specifies the position of the inspection object based on the position, and sets the inspection object attention area.
  • Step T3 is a target pixel selection step according to the present invention.
  • the target pixel selection step one of the plurality of pixels in the inspection target product target region set in step T2 is selected as the target pixel. Selected by the unit 111.
  • Step T3 is repeated by step T8 described later, and all the pixels in the inspection target product attention area are selected one by one in order. For example, the leftmost pixel in the inspection target product's attention area is sequentially selected in the right direction, and when going to the right edge, the next lower pixel is sequentially selected from the left edge to the right edge. The items are sequentially selected up to the lowest level in the target product attention area.
  • Step T4 is a reference pixel group extraction step according to the present invention.
  • the reference pixel group extraction step is within a predetermined range around the target pixel selected in step T3 based on predetermined setting condition information.
  • a reference pixel group that is a pixel group that includes a plurality of pixels and that does not include the pixel of interest and a pixel adjacent to the pixel of interest is extracted by the reference pixel group extraction unit 112.
  • the setting condition information is information stored in the non-volatile memory of the defect determination device 11, and a predetermined range is set from the first position that is farther from the target pixel than the pixel adjacent to the target pixel. This is information that is a range up to a second position that is farther from the target pixel than the position. Since the setting condition information and the predetermined range have already been described with reference to FIGS. 5A and 5B, description thereof will be omitted.
  • Step T5 is a defect candidate determination value deriving step according to the present invention.
  • the defect candidate determination value deriving unit 113 calculates the average luminance value of the reference pixel group extracted in step T4.
  • the defect candidate determination value corresponding to the average luminance value is derived by the defect candidate determination value deriving unit 113 from the calculated average luminance value and the correspondence relationship information stored in the defect candidate determination value deriving unit 113. Is done. For example, when the correspondence information in Table 1 is stored in the defect candidate determination value deriving unit 113 and the average luminance value of the reference pixel group is 85, the defect candidate determination value is derived as 17.
  • Step T6 is a difference value calculation step according to the present invention.
  • the difference value calculation unit 114 calculates a difference value between the luminance value of the target pixel and the average luminance value corresponding to the target pixel. Is done. This difference value is an absolute value obtained by subtracting the average luminance value from the luminance value of the target pixel. When the luminance value is an integer value of 0 or more and 255 or less, the difference value is also an integer value of 0 or more and 255 or less. .
  • Step T7 is a defect candidate determination step according to the present invention, and the defect candidate determination step corresponds to the difference value based on the difference value calculated in step T6 and the defect candidate determination value derived in step T5.
  • the defect candidate determination unit 115 determines whether the target pixel to be processed is a defect candidate pixel. Specifically, the defect candidate determination unit 115 compares the difference value with the defect candidate determination value, and when the difference value exceeds the defect candidate determination value, the target pixel corresponding to the difference value is a defect candidate pixel.
  • the luminance value of the target pixel is replaced with “1”, and when the difference value is equal to or less than the defect candidate determination value, it is determined that the target pixel corresponding to the difference value is not a defect candidate pixel, and the target pixel The luminance value of the pixel is replaced with “0”. That is, the defect candidate determination unit 115 binarizes the luminance value of the target pixel based on the difference value and the defect candidate determination value.
  • step T8 the defect determination device 11 determines whether or not all the pixels in the inspection target product attention area have been selected as the attention pixels. If all the pixels in the inspection target product attention area are selected as the attention pixels, the process proceeds to step T9. If any one of all the pixels in the inspection target article attention area is not selected as the attention pixel, step T3 is performed. Return to.
  • step T ⁇ b> 9 the defect determination apparatus 11 determines that the pixel having the luminance value “1”, that is, the defect candidate pixel in which no other defect candidate pixel is adjacent, and several other defect candidate pixels are adjacent. It is determined that the generated noise is randomly generated noise, and the noise is removed. Specifically, the defect determination apparatus 11 sequentially executes a contraction filter on each defect candidate pixel and assigns a temporary luminance value. The contraction filter sets the provisional luminance value to “0” if there is at least one pixel having a luminance value “0” among the eight pixels adjacent to the defect candidate pixel, and 1 pixel having the luminance value “0”. If not, the filter sets the temporary luminance value to “1”.
  • the defect determination device 11 When the defect determination apparatus 11 finishes assigning temporary luminance values to all defect candidate pixels, the defect determination device 11 replaces the luminance value “1” of the defect candidate pixels with the temporary luminance value. As a result, the noise is removed, and the defect candidate pixels remain only in the area where the defect candidate pixels are dense, that is, the defect candidate area.
  • the shrinkage filter since the area of the defect candidate region is reduced by the shrinkage filter, it is preferable to increase the area of the defect candidate region by executing an expansion filter on each defect candidate pixel of the defect candidate region.
  • the expansion filter assigns a temporary luminance value “1” to the eight pixels if there is at least one pixel having a luminance value “1” among the eight pixels adjacent to the defect candidate pixel, and the luminance value “1”. If there is no pixel “”, the filter assigns a temporary luminance value “0” to the eight pixels.
  • the defect determination apparatus 11 finishes executing the dilation filter on each defect candidate pixel in all defect candidate areas, the pixel brightness value of the pixel assigned the temporary brightness value “1” at least once is set to “ For a pixel to which only the temporary luminance value “0” is assigned, the luminance value of the pixel is replaced with “0”.
  • step T10 the defect determination device 11 attaches labels in order from 1 to each defect candidate area. Thereby, the defect determination apparatus 11 can recognize how many defect candidate areas are present.
  • the defect determination device 11 calculates feature amounts in the order of labels for each defect candidate region.
  • the feature amount is, for example, the area (number of pixels) of the defect candidate region, the ferret diameter (X direction size, Y direction size) of the defect candidate region, the circularity of the defect candidate region, and the like.
  • the defect determination device 11 determines whether or not each defect candidate area is a defect area in the order of labels based on predetermined defect determination information.
  • the defect determination information is information stored in the non-volatile memory of the defect determination apparatus 11, for example, information that “a region having an area of 30 pixels or more is a defective region” or “an area is 12 pixels or more. And a region having a circularity of 0.8 or more is defined as a defect region.
  • step T13 the defect determination apparatus 11 determines whether the inspection target product is a non-defective product or a defective product based on the determination result in step T12 for each defect candidate region. For example, if there is even one defect determined in step T12 as a defective area, the defect determination apparatus 11 determines that the product to be inspected is a defective product, and one that is determined as a defective area in step T12. Otherwise, it is determined that the product to be inspected is a non-defective product.
  • a reference pixel group including a plurality of pixels within a predetermined range around a target pixel in an image representing an inspection target product is extracted. Then, a defect candidate determination value corresponding to the average luminance value is derived from the average luminance value in the reference pixel group and predetermined correspondence information, and the defect candidate determination value, the luminance value of the target pixel, and the average luminance Whether or not the target pixel is a defect candidate pixel is determined based on a difference value from the value.
  • a defect candidate determination value corresponding to the average luminance value is derived from the average luminance value in the reference pixel group and predetermined correspondence information, and the defect candidate determination value, the luminance value of the target pixel, and the average luminance Whether or not the target pixel is a defect candidate pixel is determined based on a difference value from the value.
  • the defect determination apparatus 11 determines whether or not the target pixel is a defect candidate pixel based on the defect candidate determination value and the difference value between the luminance value and the average luminance value of the target pixel. Therefore, even when there is luminance unevenness in the image representing the inspection target product, it is possible to determine a defective pixel as a defective candidate pixel with higher accuracy, and to accurately determine the defect.
  • the defect determination device 11 functions as a correspondence relationship information creation device according to the present invention, thereby extracting a reference pixel group composed of a plurality of pixels within a predetermined range around a pixel of interest in an image representing an exemplary product. Is done. Then, from the relationship between the average luminance value in the reference pixel group and the difference between the luminance value of the target pixel and the average luminance value, a defect candidate determination value corresponding to the average luminance value is calculated, and correspondence information is created. Is done. Therefore, even if noise occurs in any pixel in the reference pixel group, it is possible to create correspondence information that can accurately determine a defect.
  • the reference pixel group does not include the pixel of interest and the pixels adjacent to the pixel of interest, even if noise occurs in the pixel of interest and adjacent pixels, correspondence information that can accurately determine the defect is created. can do.
  • an information processing apparatus other than the defect determination apparatus 11 may create the correspondence information.

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Abstract

　本発明は、欠陥を正確に判定することができる欠陥判定装置である。欠陥判定装置（１１）は、複数の画素のうちの１つを注目画素として選択する注目画素選択部（１１１）と、予め定められる設定条件情報に基づいて、注目画素の周囲の所定範囲内にある複数の画素からなる画素群であって、該注目画素および該注目画素に隣接する画素を含まない画素群である参考画素群を抽出する参考画素群抽出部（１１２）と、参考画素群における平均輝度値を算出し、予め定められる対応関係情報に基づいて、該平均輝度値に対応する欠陥候補判定値を導出する欠陥候補判定値導出部（１１３）と、注目画素の輝度値と平均輝度値との差分値を算出する差分値算出部（１１４）と、差分値および欠陥候補判定値に基づいて、注目画素が欠陥候補画素であるか否かを判定する欠陥候補判定部（１１５）と、を備える。

Description

欠陥判定装置、対応関係情報作成装置、欠陥判定方法、および対応関係情報作成方法
　本発明は、欠陥判定装置、対応関係情報作成装置、欠陥判定方法、および対応関係情報作成方法に関する。
　液晶パネルなどのシート体は、表面または内部に微小な凹凸などの欠陥が存在すると、特性が変化してしまうので、不良品として取り扱われる。そこで、シート体の出荷前に、欠陥の有無の検査を行う必要がある。
　従来から、シート体を撮影して画像データを取得し、該画像データに基づく画像について判定を行うことで、欠陥の有無の検査が行われている。画像の判定に関して、特許文献１，２には、注目画素および周辺画素の輝度値を平均化する技術が記載されている。
特許第４８９３７８８号公報 特開２０１０－１４１４３５号公報
　特許文献１，２に記載の技術を欠陥の検査に応用すれば、注目画素および周辺画素の輝度値の平均値と該注目画素の輝度値との差分値を算出し、該差分値が大きいときに該注目画素が欠陥に対応していると判定する欠陥判定装置を構成することができる。この欠陥判定装置は、撮影のための照明装置などが理想的なものであれば、欠陥を正確に判定することができると考えられる。
　しかしながら、照明装置が理想的なものであることは稀であり、照明装置の配置位置の精度が良くなかったり、照明装置に経年劣化が生じていたりすると、欠陥とは関係ない輝度値のむら、すなわち、ノイズが発生してしまう。また、シート体の形状や特性によっても、欠陥の有無にかかわらず、ノイズが発生する場合がある。欠陥に対応する画素の輝度値とノイズが生じた画素の輝度値との間に差があまりないとき、上記の欠陥判定装置では、欠陥に対応する画素とノイズが生じた画素とを区別することができず、その結果、欠陥を正確に判定することができない。
　本発明は、このような課題を解決するものであり、欠陥を正確に判定することができる欠陥判定装置および該欠陥判定装置に係る対応関係情報作成装置ならびに欠陥判定方法および該欠陥判定方法に係る対応関係作成方法を提供することを目的とする。
　本発明は、検査対象品を表す、複数の画素からなる画像の各画素について個別に欠陥候補画素であるか否かを判定する欠陥判定装置であって、
　前記複数の画素のうちの１つを注目画素として選択する注目画素選択部と、
　前記注目画素の周囲の、予め定められる設定条件情報に基づく所定範囲内にある複数の画素からなる画素群であって、該注目画素および該注目画素に隣接する画素を含まない画素群である参考画素群を抽出する参考画素群抽出部と、
　前記参考画素群を構成する全ての画素の平均輝度値を算出し、予め定められる、欠陥候補判定値と平均輝度値との対応関係を示す対応関係情報に基づいて、算出した平均輝度値に対応する欠陥候補判定値を導出する欠陥候補判定値導出部と、
　前記注目画素の輝度値と前記平均輝度値との差分値を算出する差分値算出部と、
　前記差分値および前記欠陥候補判定値に基づいて、前記注目画素が欠陥候補画素であるか否かを判定する欠陥候補判定部と、を備えることを特徴とする欠陥判定装置である。
　また本発明の欠陥判定装置において、前記設定条件情報は、前記所定範囲を、前記注目画素に隣接する画素よりも該注目画素からの距離が遠い第１位置から、該第１位置よりも該注目画素からの距離が遠い第２位置までの範囲とする情報であることが好ましい。
　また本発明は、前記欠陥判定装置における前記対応関係情報を、前記検査対象品の模範として予め選ばれた模範品に基づいて作成する対応関係情報作成装置であって、
　前記模範品を表す、複数の画素からなる画像における前記複数の画素のうちの１つを注目画素として選択する模範品注目画素選択部と、
　前記注目画素の周囲の、予め定められる設定条件情報に基づく所定範囲内にある複数の画素からなる画素群であって、該注目画素および該注目画素に隣接する画素を含まない画素群である参考画素群を抽出する模範品参考画素群抽出部と、
　前記参考画素群を構成する全ての画素の平均輝度値を算出する模範品平均輝度値算出部と、
　前記注目画素の輝度値と前記平均輝度値との差分値を算出する模範品差分値算出部と、
　各注目画素に対応する前記平均輝度値と前記差分値との関係に基づいて、前記平均輝度値に対応する欠陥候補判定値を算出し、該欠陥候補判定値と前記平均輝度値との対応関係を示す対応関係情報を作成する対応関係情報作成部と、を備えることを特徴とする対応関係情報作成装置である。
　また本発明は、情報処理装置によって実行される欠陥判定方法であって、
　前記情報処理装置が、検査対象品を表す、複数の画素からなる画像における前記複数の画素のうちの１つを注目画素として選択する注目画素選択ステップと、
　前記情報処理装置が、前記注目画素の周囲の、予め定められる設定条件情報に基づく所定範囲内にある複数の画素からなる画素群であって、該注目画素および該注目画素に隣接する画素を含まない画素群である参考画素群を抽出する参考画素群抽出ステップと、
　前記情報処理装置が、前記参考画素群を構成する全ての画素の平均輝度値を算出し、予め定められる、欠陥候補判定値と平均輝度値との対応関係を示す対応関係情報に基づいて、算出した平均輝度値に対応する欠陥候補判定値を導出する欠陥候補判定値導出ステップと、
　前記情報処理装置が、前記注目画素の輝度値と前記平均輝度値との差分値を算出する差分値算出ステップと、
　前記情報処理装置が、前記差分値および前記欠陥候補判定値に基づいて、前記注目画素が欠陥候補画素であるか否かを判定する欠陥候補判定ステップと、を有することを特徴とする欠陥判定方法である。
　また本発明は、前記欠陥判定方法における前記対応関係情報を、前記検査対象品の模範として予め選ばれた模範品に基づいて作成する、情報処理装置によって実行される対応関係情報作成方法であって、
　前記情報処理装置が、前記模範品を表す、複数の画素からなる画像における前記複数の画素のうちの１つを注目画素として選択する模範品注目画素選択ステップと、
　前記情報処理装置が、前記注目画素の周囲の、予め定められる設定条件情報に基づく所定範囲内にある複数の画素からなる画素群であって、該注目画素および該注目画素に隣接する画素を含まない画素群である参考画素群を抽出する模範品参考画素群抽出ステップと、
　前記情報処理装置が、前記参考画素群を構成する全ての画素の平均輝度値を算出する模範品平均輝度値算出ステップと、
　前記情報処理装置が、前記注目画素の輝度値と前記平均輝度値との差分値を算出する模範品差分値算出ステップと、
　前記情報処理装置が、各注目画素に対応する前記平均輝度値と前記差分値との関係に基づいて、前記平均輝度値に対応する欠陥候補判定値を算出し、該欠陥候補判定値と前記平均輝度値との対応関係を示す対応関係情報を作成する対応関係情報作成部と、を有することを特徴とする対応関係情報作成方法である。
　本発明によれば、検査対象品を表す画像における注目画素の周囲の所定範囲内にある複数の画素からなる参考画素群が抽出される。そして、参考画素群における平均輝度値と予め定められる対応関係情報とから、該平均輝度値に対応する欠陥候補判定値が導出され、該欠陥候補判定値、および、注目画素の輝度値と平均輝度値との差分値に基づいて、該注目画素が欠陥候補画素であるか否かが判定される。従来技術では、検査対象品を表す画像内に輝度ムラがある場合に、特に明るい部分において、欠陥ではない画素も欠陥候補画素として多く誤判定されてしまう。これに対して、本発明では、欠陥候補判定値、および、注目画素の輝度値と平均輝度値との差分値に基づいて、該注目画素が欠陥候補画素であるか否かが判定されるので、検査対象品を表す画像内に輝度ムラがある場合であっても、より高精度に欠陥である画素を欠陥候補画素として判定可能となり、欠陥を正確に判定することができる。
　また本発明によれば、模範品を表す画像における注目画素の周囲の所定範囲内にある複数の画素からなる参考画素群が抽出される。そして、参考画素群における平均輝度値と、注目画素の輝度値と該平均輝度値との差分値との関係から、該平均輝度値に対応する欠陥候補判定値が算出され、対応関係情報が作成される。したがって、参考画素群の中のいずれかの画素にノイズが生じていても、欠陥を正確に判定可能な対応関係情報を作成することができる。また、参考画素群には、注目画素および該注目画素に隣接する画素は含まれないので、注目画素および隣接する画素にノイズが生じていても、欠陥を正確に判定可能な対応関係情報を作成することができる。
　本発明の目的、特色、および利点は、下記の詳細な説明と図面とからより明確になるであろう。
本発明に係る欠陥判定装置１１を備える検査システム１を示す斜視図である。 検査システム１を側方から見た図である。 本発明に係る検査システム１を示すブロック図である。 本発明に係る対応関係情報作成方法を示すフローチャートである。 第１位置および第２位置に基づく所定範囲について説明するための図である。 第１位置および第２位置に基づく所定範囲について説明するための図である。 各差分値と各差分値に対応する平均輝度値との関係を示すグラフである。 ステップＳ９の処理について説明するための図である。 ステップＳ９の処理について説明するための図である。 ステップＳ９の処理について説明するための図である。 本発明に係る欠陥判定方法を示すフローチャートである。
　以下図面を参考にして本発明の好適な実施形態を詳細に説明する。
　図１は、本発明に係る欠陥判定装置１１を備える検査システム１を示す斜視図である。図２は、検査システム１を側方から見た図である。図３は、本発明に係る検査システム１を示すブロック図である。検査システム１は、平板状の液晶パネルなどのシート体を検査対象品として、該検査対象品の欠陥の有無を検査するためのシステムである。
　検査対象品であるシート体は、どのような厚みを持つものであってもよく、一般に「フィルム」と呼ばれるような比較的薄い厚みを持つものであってもよく、一般に「板」と呼ばれるような比較的厚い厚みを持つものであってもよい。たとえば、シート体として、透明または半透明な、偏光フィルムまたは位相差フィルムなどの熱可塑性樹脂からなる光学フィルムや、透明または半透明な、ガラス板、液晶パネルなどの板状体を挙げることができる。なお、シート体は、平板状のものに限定されず、ゆるやかな曲率を有するものであってもよい。
　上記のようなシート体は、表面または内部に微小な凹凸などの欠陥が存在すると、特性が変化してしまうので、不良品として取り扱われる。検査システム１は、欠陥判定装置１１によって、検査対象品が良品か不良品かを判定することができる。
　図１、図２および図３に示すように、検査システム１は、シート体をその長手方向（以下、「Ｙ方向」と称する）一方に搬送する搬送部１２と、シート体の幅方向（以下、「Ｘ方向」と称する）に直線状に延びる光源を有する光照射部１３と、シート体を撮影する撮影部１４と、搬送部１２を制御する搬送制御部１５と、欠陥判定装置１１とを備える。
　欠陥判定装置１１は、注目画素選択部１１１と、参考画素群抽出部１１２と、欠陥候補判定値導出部１１３と、差分値算出部１１４と、欠陥候補判定部１１５とを備える。また、欠陥判定装置１１は、光照射部１３、撮影部１４、および搬送制御部１５を制御する図示しない制御部も有する。
　搬送部１２は、シート体をＹ方向に搬送する装置であり、Ｙ方向に直線状に延びる２つのレール部１２ａと、シート体が載置された状態でレール部１２ａに沿ってＹ方向に移動するスキャンステージ１２ｂとを備える。搬送制御部１５によって、スキャンステージ１２ｂの移動が制御される。スキャンステージ１２ｂの移動速度、すなわちシート体の搬送速度は、たとえば、１００ｍｍ／秒～５００ｍｍ／秒に設定される。
　光照射部１３は、Ｙ方向に直交する方向であるＸ方向に延びる直線状の光源と、該光源の位置が搬送部１２のレール部１２ａに対する固定位置となるように該光源を固定する図示しない固定部材とを備える。光源は、シート体の上方において、該シート体の表面に臨んで配置される。光源は、たとえば、ＬＥＤ(Light Emitting Diode)がアレイ状（またはライン状）に配置された線状光源、ハロゲンランプとライン状光ファイバライトガイドとが組み合わされた線状光源、ハロゲンランプと長尺のロッドとが組み合わされた線状光源などが挙げられる。光源のＹ方向の長さは、たとえば３０ｍｍであり、Ｘ方向の長さは、たとえば４００ｍｍであり、光源からシート体の表面までの距離は、たとえば１００ｍｍである。
　撮影部１４は、ＣＣＤ(Charge Coupled Device)またはＣＭＯＳ(Complementary Metal-Oxide Semiconductor)のラインセンサカメラを備える。ラインセンサカメラには、撮影対象であるシート体の光像を受光素子に結像させるためのレンズなどが付随する。ラインセンサカメラは、シート体の上方において、該シート体の表面に臨んで配置され、該シート体の表面上に焦点位置が存在するように合焦されて撮影位置が固定されている。ラインセンサカメラが撮影しているのは、シート体の表面の１ラインであり、該シート体がＹ方向に搬送されることによって、該シート体の全体画像が撮影される。
　欠陥判定装置１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などの制御演算回路、ＤＤＲ　ＳＤＲＡＭ(Double Data Rate Synchronous Dynamic Random Access Memory)などの揮発性メモリ、および、フラッシュＲＯＭ(Read Only Memory)、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）、ＨＤＤ(Hard Disk Drive)などの不揮発性メモリを備える情報処理装置によって実現される。不揮発性メモリには、注目画素選択部１１１、参考画素群抽出部１１２、欠陥候補判定値導出部１１３、差分値算出部１１４、および欠陥候補判定部１１５として欠陥判定装置１１を機能させるためのプログラムデータが記憶されており、該プログラムデータに従って、欠陥判定装置１１は、これらの機能を発揮する。また、不揮発性メモリには、本発明に係る模範品注目画素選択部、本発明に係る模範品参考画素群抽出部、本発明に係る模範品平均輝度値算出部、本発明に係る模範品差分値算出部、および本発明に係る対応関係情報作成部として欠陥判定装置１１を機能させるためのプログラムデータが記憶されており、該プログラムデータに従って、欠陥判定装置１１は、本発明に係る対応関係情報作成装置として機能する。本発明に係る対応関係情報作成装置は、本発明に係る対応関係情報作成方法を実行することにより、対応関係情報を作成するものであり、欠陥判定装置１１は、作成された対応関係情報に基づいて、本発明に係る欠陥判定方法を実行し、欠陥の有無を判定する。
　まず、本発明に係る対応関係情報作成方法について説明する。図４は、本発明に係る対応関係情報作成方法を示すフローチャートである。
　ステップＳ１では、予め用意された、人の目によって良品であることが確認された模範品のシート体が撮影部１４によって撮影され、模範品を表す画像を含む大きな画像である模範品画像が取得される。模範品画像は、Ｘ方向およびＹ方向に配列される複数の画素を有している。
　ステップＳ２では、欠陥判定装置１１によって、模範品画像内から模範品注目領域が設定される。模範品注目領域は、模範品画像内において模範品に対応する領域である。欠陥判定装置１１は、模範品画像内から予め定めるアライメントマークの位置を検出し、その位置を基に模範品の位置を特定し、模範品注目領域を設定する。
　ステップＳ３は、本発明に係る模範品注目画素選択ステップであり、該模範品注目画素選択ステップでは、ステップＳ２で設定された模範品注目領域における複数の画素のうちの１つが、注目画素として、本発明に係る模範品注目画素選択部によって選択される。ステップＳ３は、後述するステップＳ７によって繰り返され、模範品注目領域の全画素が１つずつ順番に選択される。たとえば、模範品注目領域内の最上段左端の画素から右方向に順次選択され、右端までいくと次は１つ下の段の画素が左端から右端まで順次選択され、これを繰り返して、模範品注目領域内の最下段まで順次選択される。
　ステップＳ４は、本発明に係る模範品参考画素群抽出ステップであり、該模範品参考画素群抽出ステップでは、予め定められる設定条件情報に基づいて、ステップＳ３で選択された注目画素の周囲の所定範囲内にある複数の画素からなる画素群であって、該注目画素および該注目画素に隣接する画素を含まない画素群である参考画素群が、本発明に係る模範品参考画素群抽出部によって抽出される。設定条件情報は、欠陥判定装置１１の不揮発性メモリに記憶されている情報であり、所定範囲を、注目画素に隣接する画素よりも該注目画素からの距離が遠い第１位置から、該第１位置よりも該注目画素からの距離が遠い第２位置までの範囲とする情報である。
　図５Ａおよび図５Ｂを用いて、第１位置および第２位置に基づく所定範囲について説明する。図５Ａおよび図５Ｂは、模範品注目領域の一部を示しており、Ｘ方向およびＹ方向に画素が配列され、配列される画素のうち、斜線が付された画素が参考画素群である。
　図５Ａにおいて、１点鎖線で囲まれる画素は第１位置にある画素Ａ１であり、２点鎖線で囲まれる画素は第２位置にある画素Ｂ１である。画素Ａ１は、図５Ａにおける注目画素Ｃ１に隣接する画素よりも該注目画素Ｃ１からの距離が遠い位置にあり、画素Ｂ１は、画素Ａ１よりも注目画素Ｃ１からの距離が遠い位置にある。図５Ａでは、画素Ａ１および画素Ｂ１ならびに画素Ａ１と画素Ｂ１とによって囲まれる画素が、所定範囲内の画素であり、この所定範囲内の画素全てが参考画素群となっている。
　図５Ｂにおいて、１点鎖線で囲まれる画素は第１位置にある画素Ａ２であり、２点鎖線で囲まれる画素は第２位置にある画素Ｂ２である。画素Ａ２は、図５Ｂにおける注目画素Ｃ２に隣接する画素よりも該注目画素Ｃ２からの距離が遠い位置にあり、画素Ｂ２は、画素Ａ２よりも注目画素Ｃ２からの距離が遠い位置にある。図５Ｂでは、画素Ａ１および画素Ｂ１ならびに画素Ａ１と画素Ｂ１とによって囲まれる画素が、所定範囲内の画素であり、この所定範囲内の画素のうち、注目画素Ｃ２とＸ座標値またはＹ座標値が同じ値となる１２個の画素が、参考画素群となっている。
　注目画素Ｃ１，Ｃ２に対する参考画素群の位置は、注目画素Ｃ１，Ｃ２のＸ座標値およびＹ座標値に対応して、ＸＹ座標値として予め定められてもよいし、画素Ａ１，Ａ２，Ｂ１，Ｂ２のＸＹ座標値が予め定められ、該ＸＹ座標値に基づいて参考画素群のＸＹ座標値が算出されてもよい。
　画素Ａ１，Ａ２のＸＹ座標値は、検査対象品となるシート体に生じる欠陥の予想される大きさに応じて設定される。たとえば、図５Ａおよび図５Ｂでは、画像内での欠陥の大きさがＸ方向およびＹ方向に９画素×９画素と予想されており、該欠陥の大きさに応じて画素Ａ１，Ａ２のＸＹ座標値が設定されている。画素Ｂ１，Ｂ２のＸＹ座標値は、画素Ｂ１，Ｂ２と注目画素Ｃ１，Ｃ２との距離が遠くなり過ぎないように、たとえば、該距離が注目画素Ｃ１，Ｃ２と画素Ａ１，Ａ２との距離の１．５倍～３倍程度の距離となるように、設定される。なお、図５Ａおよび図５Ｂでは、画素Ａ１，Ａ２，Ｂ１，Ｂ２は、矩形状に配置されているが、注目画素Ｃ１，Ｃ２からの距離が所定数画素となる、注目画素Ｃ１，Ｃ２を中心とする円状に配置されてもよい。
　ステップＳ４において、上記のようにして参考画素群が抽出されると、ステップＳ５に進む。ステップＳ５は、本発明に係る模範品平均輝度値算出ステップであり、該模範品平均輝度値算出ステップでは、ステップＳ４で抽出された参考画素群の各画素における輝度値の算術平均値、すなわち平均輝度値が、本発明に係る模範品平均輝度値算出部によって算出される。輝度値は、たとえば２５６階調の値であり、０以上２５５以下の整数値である。
　ステップＳ６は、本発明に係る模範品差分値算出ステップであり、該模範品差分値算出ステップでは、注目画素の輝度値と該注目画素に対応する平均輝度値との差分値が、本発明に係る模範品差分値算出部によって算出される。輝度値が０以上２５５以下の整数値である場合、差分値も０以上２５５以下の整数値となる。
　ステップＳ７では、欠陥判定装置１１は、模範品注目領域内の全画素が注目画素として選択されたか否かを判定する。模範品注目領域内の全画素が注目画素として選択されていればステップＳ８へ進み、模範品注目領域内の全画素のうちのいずれかの画素が注目画素として選択されていなければステップＳ３へ戻る。
　ステップＳ８では、ステップＳ６で算出された各差分値と各差分値に対応する平均輝度値との関係を示すグラフが作成される。図６に、このグラフを示す。図６のグラフは、横軸を平均輝度値とし、縦軸を差分値としている。
　ステップＳ９は、本発明に係る対応関係情報作成ステップであり、該対応関係情報作成ステップでは、ステップＳ８で作成されたグラフに基づいて、本発明に係る対応関係情報作成部によって、平均輝度値に対応する欠陥候補判定値が算出され、該欠陥候補判定値と平均輝度値との対応関係を示す対応関係情報が作成される。
　図７Ａ～図７Ｃを用いて、ステップＳ９の処理について説明する。ステップＳ９では、まず、最小２乗法を用いて、図６のグラフの全ての点を対象として、１次関数をフィッティングさせる。図７Ａに、フィッティングされた１次関数を１点鎖線で示す。ステップＳ９では、この１次関数の傾きが一時的に記憶される。
　次に、ステップＳ９では、平均輝度値が取り得る値の全範囲を、該全範囲の１／２０～１／５の小範囲に分割する。図７Ｂに示す破線は、分割された各小範囲を示している。そして、ステップＳ９では、各小範囲において、差分値が最大となる点を抽出する。たとえば、図７Ｂにおいて平均輝度値が５５、差分値が１０となる点Ｐは、４７～６３の平均輝度値の小範囲において差分値が最大となる点である。ステップＳ９では、抽出された各点の座標値が一時的に記憶される。
　次に、ステップＳ９では、抽出された点を通り、傾きがフィッティングされた１次関数の傾きとなる線分を、各小範囲において設定する。そして、各小範囲において、設定された線分上の点であって、平均輝度値が該範囲における下限値または上限値であり、かつ、差分値が抽出された点よりも大きい点の、該差分値を算出する。算出された各差分値が、各小範囲の各平均輝度値に対応する欠陥候補判定値である。なお、ある小範囲において点が１つも抽出されないときには、点がある各小範囲で設定された線分の中でＹ切片が最も大きい線分を選択し、そのＹ切片と上記記憶された１次関数の傾きとで決まる直線に基づいて、点がない小範囲における上限値を欠陥候補判定値とする。
　図７Ｃに、各小範囲における線分を１点鎖線で示し、各小範囲の各平均輝度値に対応する欠陥候補判定値を２点鎖線で示す。また、以下の表１に、各平均輝度値および各平均輝度値に対応する欠陥候補判定値の一例を示す。この表１は、本発明に係る対応関係情報であり、欠陥候補判定値導出部１１３に記憶される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000001
　なお、本発明に係る対応関係情報作成ステップであるステップＳ９における、欠陥候補判定値の算出方法は、上記の方法に限定されるものではない。欠陥候補判定値の算出方法の他の例としては、次のような方法が挙げられる。すなわち、図７Ａに示す１次関数の傾きを決定した後、図６のグラフの全ての点の中から最もＹ切片が大きくなる点を抽出し、そのＹ切片と上記傾きとで規定される直線を決定する。そして、小範囲に分割することなく、決定した直線を用いて、平均輝度値を直線の式に代入し、出力として欠陥候補判定値を得る。このようにして、欠陥候補判定値を算出することもできる。
　このようにして欠陥候補判定値導出部１１３に欠陥候補判定値が記憶されると、欠陥判定装置１１は、該欠陥候補判定値を用いて、検査対象品に対して、本発明に係る欠陥判定方法を実行して、欠陥の有無を判定する。図８は、本発明に係る欠陥判定方法を示すフローチャートである。
　ステップＴ１では、検査対象品となるシート体が撮影部１４によって撮影され、検査対象品を表す画像を含む大きな画像である検査対象品画像が取得される。検査対象品は、模範品と同じ種類の物である。検査対象品画像は、Ｘ方向およびＹ方向に配列される複数の画素を有している。
　ステップＴ２では、欠陥判定装置１１によって、検査対象品画像内から検査対象品注目領域が設定される。検査対象品注目領域は、検査対象品画像内において検査対象品に対応する領域である。欠陥判定装置１１は、検査対象品画像内から予め定めるアライメントマークの位置を検出し、その位置を基に検査対象品の位置を特定し、検査対象品注目領域を設定する。
　ステップＴ３は、本発明に係る注目画素選択ステップであり、該注目画素選択ステップでは、ステップＴ２で設定された検査対象品注目領域における複数の画素のうちの１つが、注目画素として、注目画素選択部１１１によって選択される。ステップＴ３は、後述するステップＴ８によって繰り返され、検査対象品注目領域の全画素が１つずつ順番に選択される。たとえば、検査対象品注目領域内の最上段左端の画素から右方向に順次選択され、右端までいくと次は１つ下の段の画素が左端から右端まで順次選択され、これを繰り返して、検査対象品注目領域内の最下段まで順次選択される。
　ステップＴ４は、本発明に係る参考画素群抽出ステップであり、該参考画素群抽出ステップでは、予め定められる設定条件情報に基づいて、ステップＴ３で選択された注目画素の周囲の所定範囲内にある複数の画素からなる画素群であって、該注目画素および該注目画素に隣接する画素を含まない画素群である参考画素群が、参考画素群抽出部１１２によって抽出される。設定条件情報は、欠陥判定装置１１の不揮発性メモリに記憶されている情報であり、所定範囲を、注目画素に隣接する画素よりも該注目画素からの距離が遠い第１位置から、該第１位置よりも該注目画素からの距離が遠い第２位置までの範囲とする情報である。設定条件情報および所定範囲については、図５Ａおよび図５Ｂを用いて既に説明したので、再度の説明は省略する。
　ステップＴ４において参考画素群が抽出されると、ステップＴ５に進む。ステップＴ５は、本発明に係る欠陥候補判定値導出ステップであり、該欠陥候補判定値導出ステップでは、ステップＴ４で抽出された参考画素群の平均輝度値が、欠陥候補判定値導出部１１３によって算出され、算出された平均輝度値と該欠陥候補判定値導出部１１３に記憶される対応関係情報とから、該平均輝度値に対応する欠陥候補判定値が、該欠陥候補判定値導出部１１３によって導出される。たとえば、表１の対応関係情報が欠陥候補判定値導出部１１３に記憶されている場合であって、参考画素群の平均輝度値が８５であるとき、欠陥候補判定値は１７と導出される。
　ステップＴ６は、本発明に係る差分値算出ステップであり、該差分値算出ステップでは、注目画素の輝度値と該注目画素に対応する平均輝度値との差分値が、差分値算出部１１４によって算出される。この差分値は、注目画素の輝度値から平均輝度値を減算した値の絶対値であり、輝度値が０以上２５５以下の整数値である場合、差分値も０以上２５５以下の整数値となる。
　ステップＴ７は、本発明に係る欠陥候補判定ステップであり、該欠陥候補判定ステップでは、ステップＴ６で算出された差分値およびステップＴ５で導出された欠陥候補判定値に基づいて、該差分値に対応する注目画素が欠陥候補画素であるか否かが、欠陥候補判定部１１５によって判定される。具体的には、欠陥候補判定部１１５は、差分値と欠陥候補判定値とを比較し、差分値が欠陥候補判定値を超えるときに、該差分値に対応する注目画素は欠陥候補画素であると判定し、該注目画素の輝度値を「１」に置き換え、差分値が欠陥候補判定値以下であるときに、該差分値に対応する注目画素は欠陥候補画素ではないと判定し、該注目画素の輝度値を「０」に置き換える。すなわち、欠陥候補判定部１１５は、差分値と欠陥候補判定値とに基づいて、注目画素の輝度値を２値化する。
　ステップＴ８では、欠陥判定装置１１は、検査対象品注目領域内の全画素が注目画素として選択されたか否かを判定する。検査対象品注目領域内の全画素が注目画素として選択されていればステップＴ９へ進み、検査対象品注目領域内の全画素のうちのいずれかの画素が注目画素として選択されていなければステップＴ３へ戻る。
　ステップＴ９では、欠陥判定装置１１は、輝度値が「１」の画素、すなわち欠陥候補画素のうち、隣接する他の欠陥候補画素が存在しないもの、および、隣接する他の欠陥候補画素が数画素だけのものについて、ランダムに生じたノイズであると判断して、該ノイズを除去する。具体的には、欠陥判定装置１１は、各欠陥候補画素に順に収縮フィルタを実行して、仮の輝度値をそれぞれ割り当てる。収縮フィルタは、欠陥候補画素に隣接する８画素のうちに、輝度値が「０」の画素が１つでもあれば仮の輝度値を「０」とし、輝度値が「０」の画素が１つもなければ仮の輝度値を「１」とするフィルタである。欠陥判定装置１１は、全ての欠陥候補画素に仮の輝度値を割り当て終えたら、欠陥候補画素の輝度値「１」を、該仮の輝度値に置き換える。これにより、ノイズは除去され、欠陥候補画素が密集した領域、すなわち欠陥候補領域のみに、欠陥候補画素が残ることになる。
　なお、収縮フィルタによって欠陥候補領域の面積が小さくなっているので、該欠陥候補領域の各欠陥候補画素に膨張フィルタを実行し、欠陥候補領域の面積を大きくすることが好ましい。膨張フィルタは、欠陥候補画素に隣接する８画素のうちに、輝度値が「１」の画素が１つでもあれば、該８画素に仮の輝度値「１」を割り当て、輝度値が「１」の画素が１つもなければ、該８画素に仮の輝度値「０」を割り当てるフィルタである。欠陥判定装置１１は、全ての欠陥候補領域の各欠陥候補画素に膨張フィルタを実行し終えたら、仮の輝度値「１」が１回以上割り当てられた画素については、該画素の輝度値を「１」に置き換え、仮の輝度値「０」のみが割り当てられた画素については、該画素の輝度値を「０」に置き換える。
　ステップＴ１０では、欠陥判定装置１１は、欠陥候補領域ごとに、１から順に、ラベルを付ける。これにより、欠陥判定装置１１は、欠陥候補領域がいくつあるのかを認識することができる。
　ステップＴ１１では、欠陥判定装置１１は、各欠陥候補領域について、ラベルの順に、特徴量を算出する。特徴量は、たとえば、欠陥候補領域の面積（画素数）、欠陥候補領域のフェレ径（Ｘ方向サイズ、Ｙ方向サイズ）、欠陥候補領域の円形度などである。
　ステップＴ１２では、欠陥判定装置１１は、各欠陥候補領域について、ラベルの順に、予め定められる欠陥判定情報に基づいて、欠陥領域であるか否かを判定する。欠陥判定情報は、欠陥判定装置１１の不揮発性メモリに記憶されている情報であり、たとえば、「面積が３０画素以上の領域を欠陥領域とする」という情報であったり、「面積が１２画素以上、かつ円形度が０．８以上の領域を欠陥領域とする」という情報であったりする。
　ステップＴ１３では、欠陥判定装置１１は、各欠陥候補領域についてのステップＴ１２における判定結果に基づいて、検査対象品が良品か不良品かを判定する。たとえば、欠陥判定装置１１は、ステップＴ１２において欠陥領域と判定されたものが１つでもあれば、検査対象品は不良品であると判定し、ステップＴ１２において欠陥領域と判定されたものが１つもなければ、検査対象品は良品であると判定する。
　以上のような欠陥判定装置１１によれば、検査対象品を表す画像における注目画素の周囲の所定範囲内にある複数の画素からなる参考画素群が抽出される。そして、参考画素群における平均輝度値と予め定められる対応関係情報とから、該平均輝度値に対応する欠陥候補判定値が導出され、該欠陥候補判定値、および、注目画素の輝度値と平均輝度値との差分値に基づいて、該注目画素が欠陥候補画素であるか否かが判定される。従来技術では、検査対象品を表す画像内に輝度ムラがある場合に、特に明るい部分において、欠陥ではない画素も欠陥候補画素として多く誤判定されてしまう。これに対して、欠陥判定装置１１では、欠陥候補判定値、および、注目画素の輝度値と平均輝度値との差分値に基づいて、該注目画素が欠陥候補画素であるか否かが判定されるので、検査対象品を表す画像内に輝度ムラがある場合であっても、より高精度に欠陥である画素を欠陥候補画素として判定可能となり、欠陥を正確に判定することができる。
　また、欠陥判定装置１１は、本発明に係る対応関係情報作成装置として機能し、それにより、模範品を表す画像における注目画素の周囲の所定範囲内にある複数の画素からなる参考画素群が抽出される。そして、参考画素群における平均輝度値と、注目画素の輝度値と該平均輝度値との差分値との関係から、該平均輝度値に対応する欠陥候補判定値が算出され、対応関係情報が作成される。したがって、参考画素群の中のいずれかの画素にノイズが生じていても、欠陥を正確に判定可能な対応関係情報を作成することができる。また、参考画素群には、注目画素および該注目画素に隣接する画素は含まれないので、注目画素および隣接する画素にノイズが生じていても、欠陥を正確に判定可能な対応関係情報を作成することができる。なお、欠陥判定装置１１以外の情報処理装置が対応関係情報を作成してもよい。
　本発明は、その精神または主要な特徴から逸脱することなく、他のいろいろな形態で実施できる。したがって、前述の実施形態はあらゆる点で単なる例示に過ぎず、本発明の範囲は請求の範囲に示すものであって、明細書本文には何ら拘束されない。さらに、請求の範囲に属する変形や変更は全て本発明の範囲内のものである。
　１　検査システム
　１１　欠陥判定装置
　１２　搬送部
　１３　光照射部
　１４　撮影部
　１１１　注目画素選択部
　１１２　参考画素群抽出部
　１１３　欠陥候補判定値導出部
　１１４　差分値算出部
　１１５　欠陥候補判定部

Claims (5)

  1. 　検査対象品を表す、複数の画素からなる画像の各画素について個別に欠陥候補画素であるか否かを判定する欠陥判定装置であって、
    　前記複数の画素のうちの１つを注目画素として選択する注目画素選択部と、
    　前記注目画素の周囲の、予め定められる設定条件情報に基づく所定範囲内にある複数の画素からなる画素群であって、該注目画素および該注目画素に隣接する画素を含まない画素群である参考画素群を抽出する参考画素群抽出部と、
    　前記参考画素群を構成する全ての画素の平均輝度値を算出し、予め定められる、欠陥候補判定値と平均輝度値との対応関係を示す対応関係情報に基づいて、算出した平均輝度値に対応する欠陥候補判定値を導出する欠陥候補判定値導出部と、
    　前記注目画素の輝度値と前記平均輝度値との差分値を算出する差分値算出部と、
    　前記差分値および前記欠陥候補判定値に基づいて、前記注目画素が欠陥候補画素であるか否かを判定する欠陥候補判定部と、を備えることを特徴とする欠陥判定装置。
  2. 　前記設定条件情報は、前記所定範囲を、前記注目画素に隣接する画素よりも該注目画素からの距離が遠い第１位置から、該第１位置よりも該注目画素からの距離が遠い第２位置までの範囲とする情報であることを特徴とする請求項１に記載の欠陥判定装置。
  3. 　請求項１に記載の欠陥判定装置における前記対応関係情報を、前記検査対象品の模範として予め選ばれた模範品に基づいて作成する対応関係情報作成装置であって、
    　前記模範品を表す、複数の画素からなる画像における前記複数の画素のうちの１つを注目画素として選択する模範品注目画素選択部と、
    　前記注目画素の周囲の、予め定められる設定条件情報に基づく所定範囲内にある複数の画素からなる画素群であって、該注目画素および該注目画素に隣接する画素を含まない画素群である参考画素群を抽出する模範品参考画素群抽出部と、
    　前記参考画素群を構成する全ての画素の平均輝度値を算出する模範品平均輝度値算出部と、
    　前記注目画素の輝度値と前記平均輝度値との差分値を算出する模範品差分値算出部と、
    　各注目画素に対応する前記平均輝度値と前記差分値との関係に基づいて、前記平均輝度値に対応する欠陥候補判定値を算出し、該欠陥候補判定値と前記平均輝度値との対応関係を示す対応関係情報を作成する対応関係情報作成部と、を備えることを特徴とする対応関係情報作成装置。
  4. 　情報処理装置によって実行される欠陥判定方法であって、
    　前記情報処理装置が、検査対象品を表す、複数の画素からなる画像における前記複数の画素のうちの１つを注目画素として選択する注目画素選択ステップと、
    　前記情報処理装置が、前記注目画素の周囲の、予め定められる設定条件情報に基づく所定範囲内にある複数の画素からなる画素群であって、該注目画素および該注目画素に隣接する画素を含まない画素群である参考画素群を抽出する参考画素群抽出ステップと、
    　前記情報処理装置が、前記参考画素群を構成する全ての画素の平均輝度値を算出し、予め定められる、欠陥候補判定値と平均輝度値との対応関係を示す対応関係情報に基づいて、算出した平均輝度値に対応する欠陥候補判定値を導出する欠陥候補判定値導出ステップと、
    　前記情報処理装置が、前記注目画素の輝度値と前記平均輝度値との差分値を算出する差分値算出ステップと、
    　前記情報処理装置が、前記差分値および前記欠陥候補判定値に基づいて、前記注目画素が欠陥候補画素であるか否かを判定する欠陥候補判定ステップと、を有することを特徴とする欠陥判定方法。
  5. 　請求項４に記載の欠陥判定方法における前記対応関係情報を、前記検査対象品の模範として予め選ばれた模範品に基づいて作成する、情報処理装置によって実行される対応関係情報作成方法であって、
    　前記情報処理装置が、前記模範品を表す、複数の画素からなる画像における前記複数の画素のうちの１つを注目画素として選択する模範品注目画素選択ステップと、
    　前記情報処理装置が、前記注目画素の周囲の、予め定められる設定条件情報に基づく所定範囲内にある複数の画素からなる画素群であって、該注目画素および該注目画素に隣接する画素を含まない画素群である参考画素群を抽出する模範品参考画素群抽出ステップと、
    　前記情報処理装置が、前記参考画素群を構成する全ての画素の平均輝度値を算出する模範品平均輝度値算出ステップと、
    　前記情報処理装置が、前記注目画素の輝度値と前記平均輝度値との差分値を算出する模範品差分値算出ステップと、
    　前記情報処理装置が、各注目画素に対応する前記平均輝度値と前記差分値との関係に基づいて、前記平均輝度値に対応する欠陥候補判定値を算出し、該欠陥候補判定値と前記平均輝度値との対応関係を示す対応関係情報を作成する対応関係情報作成部と、を有することを特徴とする対応関係情報作成方法。
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