JP2000105200A - Screen inspection method - Google Patents

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To permit an accurate treatment even when the density difference between a parameter curve and a background image is small by changing the number of plot points to Hough space corresponding to the density difference with the background density when the Hough transform is used to detect a line defect. SOLUTION: Screen inspection for detecting a line defect that appears in the display element and photo detector of electronic equipment is made for a gray level signal for each pixel from an object to be inspected such as a CCD where light is applied to. From an image being taken into a computer, the contrast of a defect part to a background is extracted, an extracted data point train is plotted as a parameter curve on a parameter plane by a specific method in Hough transform. A part where the value of a cell in the Hough space is maximized as a cell specific part is set to the parameter of the parameter curve, thus fitting the data point train to the parameter curve, and hence preventing the angle of generation and a position in a screen from being specified, and at the same time detecting a line of various depth of color.

Description

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

【０００１】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、電子機器分野など
で使用される液晶パネル，ＣＲＴパネル，ＰＤＰパネル
等の表示素子、およびＣＣＤ等の受光素子に現れる線欠
陥をその製造ラインにおいて検査するために、被検査体
を画像としてとらえ、その画像中の発生角度が特定でき
ない線欠陥に対応する濃淡画像の各画素の濃度データに
基づいて欠陥検出を行う欠陥検出装置に利用できる。以
下では、これを画面検査と総称する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention is directed to inspecting a line defect appearing on a display element such as a liquid crystal panel, a CRT panel, a PDP panel and a light receiving element such as a CCD used in the field of electronic equipment in a production line thereof. In addition, the present invention can be applied to a defect detection apparatus that captures an object to be inspected as an image and performs defect detection based on density data of each pixel of a grayscale image corresponding to a line defect whose occurrence angle in the image cannot be specified. Hereinafter, this is collectively referred to as screen inspection.

【０００２】[0002]

【従来の技術】従来、画面検査は人手で目視検査をする
か、自動機で画像処理を行うかの何れかで実施されてい
る。2. Description of the Related Art Conventionally, screen inspection has been carried out either by manual inspection or by image processing by an automatic machine.

【０００３】人手の場合は、機種が変更されても容易に
対応可能で、立ち上がりが早いが、欠陥の詳細位置を特
定するには時間がかかり、スループットが悪いという欠
点がある。また、検査感度の維持・統一に課題がある。[0003] In the case of manual operation, even if the model is changed, it can be easily dealt with and the rise is quick, but it takes a long time to specify the detailed position of the defect, and there is a drawback that the throughput is poor. There is also a problem in maintaining and unifying inspection sensitivity.

【０００４】一方、自動機の場合は、機種が変更される
と調整に多くの時間を要するが、欠陥位置の特定情報を
素早く認識するという利点がある。また、検査感度の維
持・統一がはかられた。On the other hand, in the case of an automatic machine, if the model is changed, it takes a lot of time for adjustment, but there is an advantage that the specific information of the defect position can be quickly recognized. In addition, the inspection sensitivity was maintained and unified.

【０００５】しかし、近年の部品の高精細化にともな
い、目視検査に関しては、ますますスループットが悪い
ことが顕著化してきた。画面検査において自動機が検査
するにあたって困難な検査のひとつに発生角度が特定で
きない微弱線欠陥が存在する。発生角度が特定できない
線の抽出にあたっては良く知られたハフ変換（ Hough
transform ）が用いられる。However, with the recent increase in the definition of components, it has become more and more remarkable that visual inspection has lower throughput. One of the difficult inspections for an automatic machine to inspect in a screen inspection is a weak line defect whose occurrence angle cannot be specified. The well-known Hough transform (Hough
transform) is used.

【０００６】近年、工業用途などでの位置を認識すべき
対象物の形状が複雑になってきており、直線および円，
楕円，放物線などの曲線（以下、直線を含めたこれらを
パラメータ曲線とする）の存在の有無および位置を認識
したいというニーズが大きくなっている。In recent years, the shape of an object whose position is to be recognized in an industrial application or the like has become complicated, and a straight line, a circle,
There is an increasing need to recognize the presence / absence and position of curves such as ellipses and parabolas (hereinafter, these including straight lines are referred to as parameter curves).

【０００７】これらを認識する手法は、最小自乗法によ
るもの、パターンマッチングによるものなど、いくつか
あるが、その中の１つにハフ変換によりパラメータ曲線
を当てはめることにより位置を認識する方法がある。There are several methods for recognizing these, such as a method based on the least squares method and a method based on pattern matching. Among them, there is a method for recognizing a position by applying a parameter curve to one of them by Hough transform.

【０００８】ハフ変換による方法は、他の方法に比べて
画像の大局的な特徴を促えられる、対象物の一部分が欠
けていても認識できる、ノイズに強い、計算コストが小
さい等の多くの優れた点があり、近年盛んに利用されつ
つある。特開平４−２９５９７３号公報にも記載されて
いる。The method based on the Hough transform has many advantages, such as being able to promote general features of an image, being able to recognize even if a part of an object is missing, being resistant to noise, and having a small calculation cost, as compared with other methods. It has an excellent point and has been actively used in recent years. It is also described in JP-A-4-295973.

【０００９】以下、図面を参照しながら、従来の方法の
一例について説明する。図１２は従来のハフ変換により
パラメータ曲線を当てはめることにより位置を認識する
方法の概要であり、この図で従来方法の概要を説明す
る。An example of a conventional method will be described below with reference to the drawings. FIG. 12 shows an outline of a conventional method for recognizing a position by applying a parameter curve by a Hough transform. The outline of the conventional method will be described with reference to FIG.

【００１０】ステップＳ１では、処理を行うパターンに
対しパラメータ曲線をあてはめるべきデータ点列を検出
する。ステップＳ２では、ハフ変換した曲線をパターン
平面に書き込む時のセルサイズをデータ点列の当てはめ
るパラメータ曲線からのずれの程度に応じて決定する。In step S1, a data point sequence to which a parameter curve is to be applied to a pattern to be processed is detected. In step S2, the cell size when the Hough-transformed curve is written on the pattern plane is determined according to the degree of deviation from the parameter curve to which the data point sequence is applied.

【００１１】ステップＳ３では、データ点列をハフ変換
する。ステップＳ４では、ハフ変換された曲線をパター
ン平面上の曲線が通ったセルに書き込む。In step S3, the data point sequence is Hough transformed. In step S4, the Hough-transformed curve is written in a cell on the pattern plane where the curve passes.

【００１２】ステップＳ５では、セルの値が最大となる
セルを探索することにより曲線の交点を探索する。ステ
ップＳ６では、得られたセルの座標より当てはめるべき
パラメータ曲線の曲線パラメータを計算し、これにより
パラメータ曲線の位置を認識する。In step S5, the intersection of the curve is searched by searching for the cell having the maximum cell value. In step S6, the curve parameters of the parameter curve to be applied are calculated from the obtained cell coordinates, thereby recognizing the position of the parameter curve.

【００１３】では、次にパラメータ曲線として直線を取
り上げた場合を例に詳細に説明する。図１３は認識した
い直線部を含む二次元パターンを示す。なお、この直線
部は必ずしも完全な直線でなくても良く、多少の凹凸、
欠けなどがあっても良い。Next, a case where a straight line is taken as a parameter curve will be described in detail as an example. FIG. 13 shows a two-dimensional pattern including a straight line portion to be recognized. In addition, this straight part does not necessarily need to be a perfect straight line,
There may be chips.

【００１４】１１に示すように認識したい直線部は、必
ずしも連続的な直線とはならない。また、１２に示すよ
うにノイズ等により直線部以外でも検出されている。１
３は背景である。The straight line portion to be recognized as shown in FIG. 11 is not always a continuous straight line. In addition, as shown in FIG. 12, noise is detected in areas other than the linear portion. 1
3 is a background.

【００１５】図１４は図１３の点線１４で示される部分
を拡大したもので、データ点列１６となっている。直線
の認識はこれらの点列に点線１５で示すような直線をハ
フ変換により当てはめることにより行う。FIG. 14 is an enlarged view of a portion indicated by a dotted line 14 in FIG. Recognition of a straight line is performed by applying a straight line as indicated by a dotted line 15 to these point sequences by Hough transform.

【００１６】次に、ハフ変換により点列に直線を当ては
める方法を説明する。図１５はｘ−ｙ平面上に当てはめ
るべき点列と直線を示したものである。以降このＸＹ平
面のようなデータ点列の存在する平面をパターン平面と
呼ぶ。Ａ点，Ｂ点，Ｃ点はデータ点列（ｘｉ，ｙｉ）
（ただし、ｉ＝１，２，３）で、１７は当てはめるべき
直線である。この直線１７は座標原点から下ろした垂線
の長さρ、ｘ軸とのなす角度θを用いて、 ρ ＝ ｘ・ｃｏｓθ ＋ ｙ・ｓｉｎθ ・・・（式１） と表せる。データ点列（ｘｉ，ｙｉ）（ｉ＝１，２，
３）は、この（式１）で表される直線上に存在するの
で、全ての点に対して、 ρ ＝ ｘｉ・ｃｏｓθ ＋ ｙｉ・ｓｉｎθ ・・・（式２） か成立する。この式からわかるように一点のデータは、
θρ平面上では１本の曲線となる。Next, a method of applying a straight line to a point sequence by the Hough transform will be described. FIG. 15 shows a point sequence and a straight line to be applied on the xy plane. Hereinafter, the plane on which the data point sequence exists, such as the XY plane, is referred to as a pattern plane. Points A, B, and C are data point sequences (xi, yi)
(However, i = 1, 2, 3), and 17 is a straight line to be applied. The straight line 17 can be expressed as follows: ρ = x · cos θ + y · sin θ (Equation 1) by using the length ρ of the perpendicular drawn from the coordinate origin and the angle θ formed with the x axis. Data point sequence (xi, yi) (i = 1, 2,
Since 3) exists on the straight line represented by (Equation 1), ρ = xi · cos θ + yi · sin θ (Equation 2) holds for all points. As can be seen from this equation, one point of data is
One curve is formed on the θρ plane.

【００１７】図１６はパターン平面上のデータ点列に対
応する曲線をθρ平面上に書いたものである。以降、こ
のθρ平面のようにパラメータ曲線のパラメータで構成
される平面をパラメータ平面と呼ぶ。FIG. 16 shows a curve corresponding to a data point sequence on the pattern plane drawn on the θρ plane. Hereinafter, a plane constituted by the parameters of the parameter curve such as the θρ plane is referred to as a parameter plane.

【００１８】このように、パターン平面の点列をパラメ
ータ平面上の曲線に変換することをハフ変換と呼ぶ。図
中Ａ，Ｂ，Ｃはデータ点列（ｘｉ，ｙｉ）（ｉ＝１，
２，３）に対応する（式２）で表されるパラメータ曲
線、Ｄは前記３つのパラメータ曲線の交点（ρ０，θ
０）である。Converting a sequence of points on a pattern plane into a curve on a parameter plane in this way is called Hough transform. In the figure, A, B, and C are data point sequences (xi, yi) (i = 1,
A parameter curve represented by (Equation 2) corresponding to (2, 3), D is an intersection (ρ0, θ) of the three parameter curves
0).

【００１９】図中に示すようにデータ点列が直線上にあ
るとするとデータ点列（ｘｉ，ｙｉ）（ｉ＝１，２，
３）に対応する（式２）のパラメータ曲線は、全てパラ
メータ平面上の１点で交わり、その交点の座標（ρ０，
θ０）は（式２）の直線のパラメータであるρとθとな
り直線の方程式が求められる。Assuming that the data point sequence is on a straight line as shown in the figure, the data point sequence (xi, yi) (i = 1, 2,
The parameter curves of (Expression 2) corresponding to (3) all intersect at one point on the parameter plane, and the coordinates (ρ0,
θ0) becomes ρ and θ which are the parameters of the straight line in (Equation 2), and the equation of the straight line is obtained.

【００２０】従って、パラメータ平面上で全てのパラメ
ータ曲線が交わる交点を探せばパターン平面での直線の
パラメータρ，θが求められ、直線の方程式（式１）が
わかり、直線の位置が認識できる。ハフ変換による直線
の当てはめは、このようにハフ変換とパラメータ曲線の
交点の探索からなる。Therefore, by searching for intersections where all the parameter curves intersect on the parameter plane, the parameters ρ and θ of the straight line on the pattern plane can be obtained, the equation of the straight line (Equation 1) can be found, and the position of the straight line can be recognized. The fitting of a straight line by the Hough transform thus includes the search for the intersection of the Hough transform and the parameter curve.

【００２１】次に点列のハフ変換とパラメータ曲線の交
点の探索について詳細に説明する。まず最初に、パラメ
ータ平面をある一定の大きさに分割する。この分割した
小領域をセルと呼ぶ。このようにセルに分割するのは次
の理由による。Next, the Hough transform of the point sequence and the search for the intersection of the parameter curve will be described in detail. First, the parameter plane is divided into a certain size. This divided small area is called a cell. Such division into cells is performed for the following reason.

【００２２】前記したようにデータ点列が正確に当ては
めるべきパラメータ曲線上にあれば、パラメータ平面上
での全てのパラメータ曲線は完全に１点で交わるが、デ
ータ点が少しでもパラメータ曲線からずれた場合は１点
で交わらず、さきほどの交点の近傍で交わる。As described above, if the data point sequence is on the parameter curve to be accurately applied, all the parameter curves on the parameter plane completely intersect at one point, but the data points slightly deviate from the parameter curve. In this case, they do not intersect at one point but intersect near the intersection.

【００２３】したがって、求める交点を探索する際は、
図１７に示すようにパラメータ平面を小領域、すなわち
セル１８に分割し、求めたい交点を含むセルでは通過す
る曲線が多いということを利用するためである。Therefore, when searching for the desired intersection,
This is because, as shown in FIG. 17, the parameter plane is divided into small areas, that is, the cells 18, and the fact that the cell including the intersection to be obtained has many passing curves is used.

【００２４】上記の様な理由で、セルのサイズはデータ
点列の当てはめるべきパラメータ曲線からのずれの程度
により適当な大きさを決定する。次に、この分割したセ
ルの初期値を０にセットする。パターン平面上のデータ
点をハフ変換しパラメータ平面上にパラメータ曲線を書
くときに、パラメータ曲線がセルを通れば１をカウント
する。別のパラメータ曲線が同じセル上を通ればまた１
カウントする。For the reasons described above, the size of the cell is determined appropriately according to the degree of deviation of the data point sequence from the parameter curve to be applied. Next, the initial value of the divided cell is set to 0. When a data point on the pattern plane is Hough transformed and a parameter curve is written on the parameter plane, 1 is counted if the parameter curve passes through a cell. 1 if another parameter curve passes on the same cell
Count.

【００２５】これをパラメータ平面上の全てのデータ点
について行った後、セルの値が最大値となったセルを探
索する。これが求めたい交点であり、このセルの座標が
パラメータ平面での直線のパラメータρ，θとなる。After performing this for all data points on the parameter plane, a search is made for the cell having the maximum cell value. This is the intersection to be obtained, and the coordinates of this cell are the parameters ρ and θ of the straight line on the parameter plane.

【００２６】図１８に１点のデータ点をハフ変換しパラ
メータ平面上に上記の方法でパラメータ曲線を書いてい
く時の様子を示す。セル１８の大きさは、θ方向がΔ
θ、ρ方向をΔρとする。図１９に図１６の３本のパラ
メータ曲線をパラメータ平面上に上記の方法で書き込ん
だ様子を示し、セルの値が最大値“３”となったセルが
求めたい交点であり、このセルの座標（θ０、ρ０）が
パラメータ平面での直線のパラメータとなる。図２０に
セルのカウントした結果を示し、セル１９が最大値をも
つセルとなっている。FIG. 18 shows a state in which one data point is Hough transformed and a parameter curve is written on the parameter plane by the above method. The size of the cell 18 is Δ in the θ direction.
Let the directions of θ and ρ be Δρ. FIG. 19 shows a state in which the three parameter curves of FIG. 16 are written on the parameter plane by the above-described method. The cell having the maximum cell value "3" is the intersection to be obtained, and the coordinates of this cell are shown in FIG. (Θ0, ρ0) is a parameter of a straight line on the parameter plane. FIG. 20 shows the result of counting the cells. Cell 19 is the cell having the maximum value.

【００２７】次に直線の当てはめ精度、つまり直線パラ
メータの計算精度について説明する。（式１）の直線の
パラメータ（θ，ρ）の計算される精度はセルの大きさ
に依存している。つまり、前述の交点探索において値が
最も大きくなり交点して求められたセルの中心座標を
（θ０，ρ０）とすると、（式１）の直線のパラメータ
（θ，ρ）は、 θ ＝ θ０ ± Δθ／２ ρ ＝ ρ０ ± Δρ／２ ・・・ （式３） と計算されて、精度はセルの大きさに依存する。この式
から明らかなように、セルのサイズが小さい方が直線パ
ラメータは高精度で計算できる。Next, the fitting accuracy of a straight line, that is, the calculation accuracy of a straight line parameter will be described. The calculated accuracy of the straight line parameter (θ, ρ) in (Equation 1) depends on the cell size. That is, assuming that the center coordinate of the cell obtained at the intersection where the value becomes the largest in the above-mentioned intersection search is (θ0, ρ0), the parameter (θ, ρ) of the straight line in (Equation 1) is θ = θ0 ± Δθ / 2ρ = ρ0 ± Δρ / 2 (Equation 3), and the accuracy depends on the size of the cell. As is clear from this equation, the smaller the cell size, the more accurate the linear parameter can be calculated.

【００２８】なお、この説明ではパラメータ曲線は直線
としているが曲線の方程式で未知のパラメータが２つの
ものは、全て上記した方法で当てはめ可能である。例え
ば、楕円の方程式は、 （ｘ−ｘ０）２／ａ２＋（ｙ−ｙ０）２／ａ２ ＝ １ ・・・（式４） と表され、このままではｘ０，ｙ０，ａ，ｂの４つの未
知のパラメータが存在するので、上記方法では当てはめ
不可能であるが、何らかの方法で４つのうちの２つのパ
ラメータ値を知ることができれば上記の方法で当てはめ
可能である。In this description, the parameter curve is a straight line, but any curve equation having two unknown parameters can be applied by the above-described method. For example, the equation of an ellipse is expressed as (x−x0) 2 / a2 + (y−y0) 2 / a2 = 1 (Equation 4), and the four unknowns of x0, y0, a, and b are left as they are. Since there are parameters, it is impossible to apply by the above method. However, if the parameter value of two out of four can be known by some method, it can be applied by the above method.

【００２９】[0029]

【発明が解決しようとする課題】しかし、図２３に示す
ように直線のコントラストが濃い部分２１と薄い部分２
２を含んでいる場合には、線の一部として認める濃度閾
値の設定の仕方によって２極化してしまい、期待通りの
線の抽出が不可能になる場合がある。However, as shown in FIG. 23, as shown in FIG.
In the case where 2 is included, the polarity may be polarized depending on the setting method of the density threshold value recognized as a part of the line, and the line may not be extracted as expected.

【００３０】図２３（ａ）は背景２３に比べて濃度値の
低い部分を線２１，２２として認める場合（以下、黒線
と呼ぶ）で、図２３（ｂ）は背景部の１２８階調を含む
黒線に沿った濃度プロファイルを示したものである。FIG. 23A shows a case where a portion having a lower density value than that of the background 23 is recognized as lines 21 and 22 (hereinafter referred to as black lines). FIG. FIG. 4 shows a density profile along a black line included.

【００３１】ここで、２５で示すように濃度閾値を高め
に設定すると、黒線（２１，２２を含む）以外の背景２
３の部分に多くのノイズ２４が現れ、ノイズもハフ空間
に多く含まれるため、図２１に示すように正確な線の特
定が不可能となる。Here, when the density threshold is set to a higher value as indicated by 25, the background 2 other than the black line (including 21 and 22) is set.
Since a lot of noise 24 appears in the portion 3 and a lot of noise is included in the Hough space, it is impossible to specify a line accurately as shown in FIG.

【００３２】また、２６で示すように濃度閾値を低めに
設定すると、黒線（２１，２２を含む）がかなり途切れ
途切れになり、ハフ空間のサンプル曲線が少なくなるた
め、図２２に示すように正確な線の特定が不可能とな
る。When the density threshold is set to a lower value as indicated by 26, the black lines (including 21 and 22) are considerably interrupted, and the number of sample curves in the Hough space is reduced, as shown in FIG. Accurate line identification becomes impossible.

【００３３】本発明は、点列の各点の当てはめるべきパ
ラメータ曲線と背景画像との濃度差（コントラスト差）
が小さい時でも高信頼度かつ高精度で当てはめることが
できる画面検査方法を提供することを目的とする。According to the present invention, the density difference (contrast difference) between the parameter curve to be applied to each point of the point sequence and the background image
It is an object of the present invention to provide a screen inspection method that can be applied with high reliability and high accuracy even when the value is small.

【００３４】[0034]

【課題を解決するための手段】本発明の画面検査方法
を、直線の場合を例に説明すると、本発明では、直線の
コントラストが濃い部分・薄い部分を含んでいる場合、
背景濃度との濃度差に応じてハフ空間へのプロット方法
点数を変動させることにより、ハフ空間における最大点
数をもつセルの抽出精度を高めることを特徴とする。The screen inspection method of the present invention will be described by taking the case of a straight line as an example. In the present invention, when the straight line includes a portion having a high contrast and a portion having a low contrast,
By changing the number of plotting points in the Hough space according to the density difference from the background density, the extraction accuracy of the cell having the maximum number of points in the Hough space is improved.

【００３５】この本発明によると、点列の各点の当ては
めるべきパラメータ曲線と背景画像との濃度差（コント
ラスト差）が小さい時でも高信頼度かつ高精度で当ては
めができる。According to the present invention, even when the density difference (contrast difference) between the parameter curve to be fitted to each point of the point sequence and the background image is small, the fitting can be performed with high reliability and high accuracy.

【００３６】[0036]

【発明の実施の形態】第１の発明は、コントラストに応
じてプロットする曲線のカウント値を変化させて欠陥の
検出を実行して画面検査することを特徴とする。DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS The first invention is characterized in that a screen inspection is carried out by changing the count value of a plotted curve in accordance with the contrast and executing a defect detection.

【００３７】第２の発明は、コントラストに応じてプロ
ットする線の幅を変化させて欠陥の検出を実行して画面
検査することを特徴とする。第３の発明は、コントラス
トに応じてプロットする曲線のカウント値および幅の両
方を変化させて欠陥の検出を実行して画面検査すること
を特徴とする。The second invention is characterized in that the screen inspection is performed by changing the width of the line to be plotted according to the contrast and executing the defect detection. The third invention is characterized in that the screen inspection is performed by changing both the count value and the width of the curve plotted in accordance with the contrast and executing the defect detection.

【００３８】以下、この発明の画面検査方法を具体的な
実施の形態に基づいて説明する。図１は、本発明の画面
検査方法を実行する画面欠陥検出装置を示す。光源２は
被検査体であるＣＣＤ撮像素子１に対して光を照射し、
ＣＣＤ撮像素子１からは各画素毎の濃淡信号が得られ、
これはデジタル化された形でコンピュータ４に送り込ま
れる。コンピュータ４の中では、画像メモリ３が存在
し、各画素毎の濃淡信号が画素の行と列に対応した形
で、例えば８ｂｉｔ（０〜２５５）の濃度データが格納
される。Hereinafter, the screen inspection method according to the present invention will be described based on specific embodiments. FIG. 1 shows a screen defect detection apparatus for executing the screen inspection method of the present invention. The light source 2 irradiates light to the CCD imaging device 1 which is an object to be inspected,
A gray-scale signal for each pixel is obtained from the CCD image sensor 1,
It is sent to the computer 4 in digitized form. In the computer 4, there is an image memory 3 in which density data of, for example, 8 bits (0 to 255) is stored in such a manner that the gray scale signal of each pixel corresponds to the row and column of the pixel.

【００３９】なお、コンピュータ４は、図２に示す処理
手順を実行するプログラムがプログラムメモリ５に設定
されている。ステップ＃１では、被検査体であるＣＣＤ
撮像素子１への光源２の照射を行う。ステップ＃２で
は、ＣＣＤ撮像素子１より画像を取り込む。ステップ＃
３では、コントラスト抽出部として、取り込んだ画像に
対して背景に対する欠陥部のコントラストを抽出する。In the computer 4, a program for executing the processing procedure shown in FIG. 2 is set in the program memory 5. In step # 1, the CCD as the object to be inspected is
Irradiation of the light source 2 to the image sensor 1 is performed. In step # 2, an image is captured from the CCD image sensor 1. Step #
In 3, the contrast of the defective portion with respect to the background is extracted from the captured image as a contrast extracting unit.

【００４０】ステップ＃４では、ハフ変換プロット部と
してコントラスト抽出部で抽出されたデータ点列を、パ
ラメータ平面にパラメータ曲線としてプロットする。ス
テップ＃５では、セル特定部としてハフ空間におけるセ
ルの値が最大値となるところをパラメータ曲線のパラメ
ータにすることによりデータ点列にパラメータ曲線を当
てはめることにより、取り込んだ画面内の発生角度およ
び位置の特定できない直線あるいは曲線のコントラスト
が濃い部分，薄い部分を含んでいるもの検出を行う。In step # 4, a data point sequence extracted by the contrast extraction unit as a Hough transformation plot unit is plotted as a parameter curve on a parameter plane. In step # 5, the location of the cell value in the Hough space as the cell specifying unit is set as the parameter of the parameter curve, and the parameter curve is applied to the data point sequence, thereby generating the angle and position in the captured screen. The line or curve which cannot be specified is detected if the line includes a portion having a high contrast or a portion having a low contrast.

【００４１】以下、本発明の画面検査方法を具体例に基
づいて説明する。従来方法と異なる点は「コントラスト
変換」と、「パターン空間上のセルへの曲線の書き込
み」の２点である。パラメータ曲線として直線を取り上
げ、図３に示すようにデータ点列の各点が様々なコント
ラストを含む場合を例に挙げて説明する。Hereinafter, the screen inspection method of the present invention will be described with reference to specific examples. Two points different from the conventional method are "contrast conversion" and "writing a curve to a cell in the pattern space". A straight line is taken as a parameter curve, and a case where each point of the data point sequence includes various contrasts as shown in FIG. 3 will be described as an example.

【００４２】ここでは、取り込んだ画像に対して、何ら
かの処理を施し、背景部２３を２５６階調の中央である
１２８階調とする。よく用いられる処理方法として、近
傍画素の濃度データを画素間で減算する差分処理があ
る。背景よりも高い濃度で現れる線欠陥を白線とし、背
景よりも低い濃度で現れる線欠陥を黒線としているが、
ここでは、黒線を対象とする。Here, some processing is performed on the captured image, and the background portion 23 is set to 128 gradations, which is the center of 256 gradations. As a frequently used processing method, there is a difference processing of subtracting density data of neighboring pixels between pixels. Line defects that appear at a higher density than the background are white lines, and line defects that appear at a lower density than the background are black lines.
Here, the black line is targeted.

【００４３】（実施の形態１） （実施の形態１）のステップ＃３のコントラスト抽出部
について説明する。背景部１２８階調に対するプリオフ
セット濃度プリ・オフセットを差し引きした以下のオフ
セット濃度オフセットから最低濃度０階調の間を３等分
する。(Embodiment 1) A description will be given of the contrast extraction unit in step # 3 of (Embodiment 1). From the following offset density offset obtained by subtracting the pre-offset density pre-offset for the background section 128 tones, the minimum density 0 tone is divided into three equal parts.

【００４４】 オフセット ＝ １２８ − プリ・オフセット プリ・オフセットが３０の場合、上記計算でオフセット
は９８であり、画像空間に対して、９８濃度以下のデー
タ点列が抽出される。Offset = 128−Pre-offset When the pre-offset is 30, the offset is 98 in the above calculation, and a data point sequence having a density of 98 or less is extracted in the image space.

【００４５】この際、コントラスト変換として、３等分
の場合、９８階調〜６６階調は１点、６５階調〜３３階
調は２点、３２階調〜０階調は３点となる。背景よりも
低い濃度になるほど点数は高くなる。図３のａは３点、
ｂは２点、ｃは１点が与えられる。At this time, when the contrast conversion is divided into three equal parts, 98 to 66 gray levels are 1 point, 65 to 33 gray levels are 2 points, and 32 to 0 gray levels are 3 points. . The lower the density, the higher the score. FIG. 3a shows three points,
b is given 2 points and c is given 1 point.

【００４６】なお、この際、プリオフセットおよび等分
数は状況に応じて変更可能である。また、必ずしも等分
割する必要もない。次に、ステップ＃４のハフ変換プロ
ット部について説明する。At this time, the pre-offset and the equal fraction can be changed according to the situation. Further, it is not always necessary to perform equal division. Next, the Hough transform plot unit in step # 4 will be described.

【００４７】図４に示すように、パターン空間に対して
コントラスト変換部において決定された点数をハフ曲線
としてプロットしていく。パラメータ曲線Ｌａ１が３点
でプロットされている。コントラストが大きいデータ点
ほど、点数が高くプロットされる。同様に他のパラメー
タ曲線Ｌｂ１，Ｌｃ１も同様にプロットされる。As shown in FIG. 4, the points determined by the contrast conversion unit in the pattern space are plotted as Hough curves. The parameter curve La1 is plotted at three points. Data points with higher contrast are plotted with higher scores. Similarly, other parameter curves Lb1 and Lc1 are plotted similarly.

【００４８】次に、ステップ＃５のセル特定部について
説明する。最初に０がセットされており、ここでは、最
大値をもつセル付近を示す。図５に示すように、ハフ変
換プロット部でプロットされたパラメータ平面における
ハフ曲線のセルを通るごとにカウントされた点数の最大
点数、ここでは６点をもつセルの座標６が、パラメータ
平面での直線のパラメータとなる。Next, the cell specifying unit in step # 5 will be described. Initially, 0 is set, which indicates the vicinity of the cell having the maximum value. As shown in FIG. 5, the maximum number of points counted each time the cell passes through the cell of the Hough curve in the parameter plane plotted by the Hough transform plotting unit, here, the coordinates 6 of the cell having 6 points is determined by the parameter plane. This is a straight line parameter.

【００４９】（実施の形態２） （実施の形態２）について説明する。（実施の形態１）
に対して、この（実施の形態２）ではステップ＃４のハ
フ変換プロット部が異なる。コントラストの点数に応じ
て周辺に幅をもたせる。(Embodiment 2) (Embodiment 2) will be described. (Embodiment 1)
On the other hand, in this (Embodiment 2), the Hough transform plot section in step # 4 is different. The width is given to the periphery according to the number of contrast points.

【００５０】図６に示すように、データ点の点数３の曲
線は片側の幅３で、パラメータＬａ２がプロセットされ
ている。同様に、パラメータ曲線Ｌｂ２，Ｌｃ２も同様
にデータ点の点数２の曲線は片側の幅２で、データ点の
点数１の片側の曲線は幅１で点数１をプロットする。図
７に示すように、セル特定部では同様に、ハフ変換プロ
ット部でプロットされたパラメータ平面における、ハフ
曲線のセルを通るごとにカウントされた点数の最大点
数、ここでは６点をもつセルの座標７がパラメータ平面
での直線のパラメータとなる。As shown in FIG. 6, a curve having a data point score of 3 has a width 3 on one side and a parameter La2 is preset. Similarly, for the parameter curves Lb2 and Lc2, a curve with a data point of 2 is plotted with a width of 2 on one side, and a curve with a data point of 1 is plotted with a width of 1 on a one side. As shown in FIG. 7, the cell specifying unit similarly calculates the maximum number of points counted every time the cell of the Hough curve passes through the cell on the parameter plane plotted by the Hough transform plotting unit. The coordinates 7 are the parameters of the straight line on the parameter plane.

【００５１】（実施の形態３） （実施の形態３）について説明する。（実施の形態１）
に対して、この（実施の形態３）のステップ＃４のハフ
変換プロット部が異なる。Embodiment 3 Embodiment 3 will be described. (Embodiment 1)
However, the Hough transform plotting unit in step # 4 of the third embodiment is different.

【００５２】コントラストの点数に応じて周辺に幅をも
たせると同時にプロット点数にも変化させる。図８に示
すように、データ点の点数３の曲線は片側の幅３で中央
に３点を与え中央から遠ざかるに連れて点数を下げる。
パラメータ曲線Ｌａ３がこれに従いプロットされてい
る。データ点の点数２、１も同様にパラメータ曲線Ｌｂ
３，Ｌｃ３がこれに従いプロットされる。The number of plot points is changed at the same time as the width is given to the periphery according to the number of contrast points. As shown in FIG. 8, a curve having a data point score of 3 has three points at the center with a width of 3 on one side, and the score decreases as the distance from the center increases.
The parameter curve La3 is plotted accordingly. Similarly, the data points 2 and 1 have the parameter curve Lb.
3, Lc3 is plotted accordingly.

【００５３】図９に示すように、セル特定部では同様
に、ハフ変換プロット部でプロットされたパラメータ平
面における、ハフ曲線のセルを通るごとにカウントされ
た点数の最大点数をもつセルの座標８がパラメータ平面
での直線のパラメータとなる。As shown in FIG. 9, the cell specifying unit similarly calculates the coordinates 8 of the cell having the maximum number of points counted each time it passes through the cell of the Hough curve on the parameter plane plotted by the Hough transform plotting unit. Is the parameter of the straight line on the parameter plane.

【００５４】なお、ここでは、幅は曲線の接線の方向と
垂直方向にのみ持たせているが、他の方向の幅も付加し
ても良い。また、曲線を書くときに曲線の中央のセルを
中心とした例えば５×５のサイズのマスクを用いて幅と
重みを持たせても良い。Here, the width is given only in the direction perpendicular to the direction of the tangent to the curve, but widths in other directions may be added. When writing a curve, the width and the weight may be given by using a mask having a size of, for example, 5 × 5 centered on the center cell of the curve.

【００５５】また、幅の重みの中央からの減少は直線
的、放物線的、指数関数的に減少されてもよい。ただ
し、９、４、１のように放物線的に減少させると最も良
い結果が得られる。The decrease of the width weight from the center may be reduced linearly, parabolically, or exponentially. However, the best results are obtained when the values are reduced parabolically, such as 9, 4, and 1.

【００５６】曲線の幅はデータ点列の各点の当てはめる
べきパラメータ曲線からのズレの程度とセルのサイズに
より調整する。すなわち、ズレの程度が大きいと予想さ
れるならば、幅は大きくし、ズレの程度が小さいと予想
されるならば幅は小さくすれば良い。The width of the curve is adjusted by the degree of deviation of each point of the data point sequence from the parameter curve to be applied and the cell size. That is, if the degree of deviation is expected to be large, the width may be increased, and if the degree of deviation is expected to be small, the width may be decreased.

【００５７】[0057]

【発明の効果】以上のように本発明の各請求項に記載の
画面欠陥検出方法によると、従来法に比較して、カウン
トされた点数の最大点数をもつセルの座標（θ０、ρ
０）の値が大きくなり、パラメータ平面での直線のパラ
メータの抽出が確実に行われる。As described above, according to the screen defect detecting method described in each claim of the present invention, the coordinates (θ0, ρ) of the cell having the maximum number of counted points are compared with the conventional method.
The value of 0) increases, and the extraction of straight line parameters on the parameter plane is reliably performed.

【００５８】ノイズを所々に含んでいる画像でも抽出す
べき線が背景に比べてある程度コントラストがある場合
は、従来法でもじゅうぶんな効果があったが、従来法で
は良好な結果を得ることができなかった場合である、直
線のコントラストが濃い部分・薄い部分を含んでいる場
合であっても本発明の方法では良好な結果が得られる。If the line to be extracted has a certain level of contrast compared to the background even in an image containing noise in some places, the conventional method provides a sufficient effect, but the conventional method can provide good results. Even in the case where there is no straight line, and in the case where the straight line includes a portion where the contrast is high or a portion where the contrast is low, good results can be obtained by the method of the present invention.

【００５９】例えば、図１０は従来法でａ点をパラメー
タ平面にプロットしたものであり、パラメータ曲線Ｌａ
０が示されている。同様に、他のデータ点列もプロット
していく。しかし、データ点列として認識させる濃度閾
値を９８、６５、３２と変化させる場合、図１１に示す
と同時に、以下のようになる。For example, FIG. 10 is a plot of the point a on the parameter plane according to the conventional method, and the parameter curve La
0 is shown. Similarly, another data point sequence is plotted. However, when the density threshold value to be recognized as a data point sequence is changed to 98, 65, and 32, the same as shown in FIG.

【００６０】 １）濃度閾値９８の場合、最大値セル９ ：３点 ２）濃度閾値６５の場合、最大値セル１０：２点 ３）濃度閾値３２の場合、最大値セル ：１点で特定
できない 上記１）の場合は、黒線のデータ点列を多く認識しよう
とする余り、ノイズを多くデータ点列に含んでしまうこ
とがある。いづれにしても、請求項１に記載の方法では
最大値セルの値が６点、請求項２に記載の方法では最大
値セルの値も６点、請求項３に記載の方法では最大値セ
ルの値も６点となる。コントラスト変動に対しては、強
い処理方法となる。1) In the case of the density threshold value 98, the maximum value cell 9: 3 points 2) In the case of the density threshold value 65, the maximum value cell 10: 2 points 3) In the case of the density threshold value 32, the maximum value cell: 1 point cannot be specified In the case of the above 1), a large amount of noise may be included in the data point sequence because there are too many attempts to recognize the data point sequence of the black line. In any case, the method of claim 1 has a maximum value cell value of 6 points, the method of claim 2 has a maximum value cell value of 6 points, and the method of claim 3 has a maximum value cell value of 6 points. Is also 6 points. This is a strong processing method for contrast fluctuation.

【００６１】これにより本発明によれば、液晶パネル等
の表示素子およびＣＣＤ等の受光素子に現れる直線のコ
ントラストが濃い部分，薄い部分を含んでいる線欠陥を
その製造ラインにおいて検査することができる。Thus, according to the present invention, it is possible to inspect, on a manufacturing line, a line defect including a portion having a high contrast and a portion having a low contrast of a straight line appearing on a display element such as a liquid crystal panel and a light receiving element such as a CCD. .

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図１】本発明の画面検査方法を実行する装置の構成図FIG. 1 is a configuration diagram of an apparatus that executes a screen inspection method of the present invention.

【図２】本発明の処理の流れを示すフローチャート図FIG. 2 is a flowchart showing the flow of processing according to the present invention;

【図３】黒線と黒線に沿う濃度プロファイル図FIG. 3 is a black line and a density profile diagram along the black line.

【図４】本発明の（実施の形態１）のパターン空間での
カウント方法の説明図FIG. 4 is an explanatory diagram of a counting method in a pattern space according to the first embodiment of the present invention.

【図５】同実施の形態のパターン空間でのカウント結果
図FIG. 5 is a view showing a count result in a pattern space according to the embodiment;

【図６】本発明の（実施の形態２）のパターン空間での
カウント方法の説明図FIG. 6 is an explanatory diagram of a counting method in a pattern space according to the second embodiment of the present invention.

【図７】同実施の形態のパターン空間でのカウント結果
図FIG. 7 is a view showing a count result in a pattern space according to the embodiment;

【図８】本発明の（実施の形態３）のパターン空間での
カウント方法の説明図FIG. 8 is an explanatory diagram of a counting method in a pattern space according to (Embodiment 3) of the present invention.

【図９】同実施の形態のパターン空間でのカウント結果
図FIG. 9 is a count result diagram in a pattern space according to the embodiment.

【図１０】発明の効果を説明するためのパターン空間で
のカウント方法の説明図FIG. 10 is an explanatory diagram of a counting method in a pattern space for describing an effect of the present invention;

【図１１】図１０でのパターン空間でのカウント結果図FIG. 11 is a count result diagram in the pattern space in FIG. 10;

【図１２】従来のパラメータ曲線当てはめ方法の処理の
流れを示すフローチャート図FIG. 12 is a flowchart showing a processing flow of a conventional parameter curve fitting method.

【図１３】認識したい直線部を含む二次元パターンを示
す図FIG. 13 is a diagram showing a two-dimensional pattern including a straight line portion to be recognized.

【図１４】図１３の一部の拡大図FIG. 14 is an enlarged view of a part of FIG.

【図１５】データ点列と当てはめるべき直線を示す図FIG. 15 is a diagram showing a data point sequence and a straight line to be fitted;

【図１６】図１２におけるデータ点列をハフ変換した結
果を示す図16 is a diagram showing a result of Hough transform of the data point sequence in FIG.

【図１７】セルの説明のためのパラメータ平面図FIG. 17 is a parameter plan view for explaining a cell.

【図１８】従来例により曲線を書き込む方法の説明図FIG. 18 is an explanatory diagram of a method of writing a curve according to a conventional example.

【図１９】従来例により複数の曲線を書き込んだ状態を
示す説明図FIG. 19 is an explanatory diagram showing a state where a plurality of curves are written according to a conventional example.

【図２０】セルのカウント結果を説明のためのパラメー
タ平面図FIG. 20 is a parameter plan view for explaining a cell count result.

【図２１】認識したい直線部を含む二次元パターンを示
す図FIG. 21 is a diagram showing a two-dimensional pattern including a linear part to be recognized;

【図２２】認識したい直線部を含む二次元パターンを示
す図FIG. 22 is a diagram showing a two-dimensional pattern including a linear portion to be recognized;

【図２３】認識したい直線を含む二次元パターンを示す
図FIG. 23 is a diagram showing a two-dimensional pattern including a straight line to be recognized;

【符号の説明】[Explanation of symbols]

＃１ 光源照射 ＃２ 画像取り込み ＃３ コントラスト抽出部 ＃４ ハフ変換プロット部 ＃５ セル特定部 ａ，ｂ，ｃ データ点列 Ａ，Ｂ，Ｃ パラメータ曲線 Ｌａ１〜Ｌａ３ パラメータ曲線 Ｌｂ１〜Ｌｂ３ パラメータ曲線 Ｌｃ１〜Ｌｃ３ パラメータ曲線 １ ＣＣＤ撮像素子 ２ 光源 ３ 画像メモリ ４ コンピュータ ５ プログラムメモリ ６，７，８，９，１０ 最大値セル １１ 認識したい直線部 １２ ノイズ １３ 背景 １４ 部分領域 １５ 当てはめた直線 １６ データ点列 １７ 当てはめるべき直線 １８，１９ セル ２１ 直線のコントラストが濃い部分 ２２ 直線のコントラストが薄い部分 ２３ 背景 ２４ ノイズ ２５ 濃度閾値 ２６ 濃度閾値 # 1 Light source irradiation # 2 Image capture # 3 Contrast extraction unit # 4 Hough transform plotting unit # 5 Cell specifying unit a, b, c Data point sequence A, B, C Parameter curves La1 to La3 Parameter curves Lb1 to Lb3 Parameter curves Lc1 ~ Lc3 Parameter curve 1 CCD image sensor 2 Light source 3 Image memory 4 Computer 5 Program memory 6,7,8,9,10 Maximum value cell 11 Straight line part to be recognized 12 Noise 13 Background 14 Partial area 15 Fitted straight line 16 Data point sequence 17 Line to be Fitted 18, 19 Cell 21 Line with High Contrast Contrast 22 Line with Low Contrast 23 Background 24 Noise 25 Density Threshold 26 Density Threshold

Claims (3)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項１】画面欠陥を撮像して得られる濃淡画像の各
画素の濃度データから線あるいは曲線欠陥を検出し位置
を特定するに際し、 データ点列の各点をハフ変換しパラメータ平面上に曲線
を書くときに、コントラスト抽出部により欠陥部位の画
素の欠陥強度を示すコントラストに応じてカウントをす
る値を抽出し、 ハフ空間プロット部によりカウント値を変化させた曲線
を書き、 セル特定部によりセルの値が最大値となるところをパラ
メータ曲線のパラメータとすることによりデータ点列に
パラメータ曲線を当てはめることにより、画面内の発生
角度および位置が特定できない線あるいは曲線欠陥の検
出を行う画面検査方法。When detecting a line or curve defect from density data of each pixel of a grayscale image obtained by imaging a screen defect and specifying a position, each point of a data point sequence is Hough transformed and a curve is drawn on a parameter plane. When writing, the contrast extraction unit extracts the value to be counted according to the contrast indicating the defect intensity of the pixel at the defective part, writes a curve with the count value changed by the Hough space plot unit, and writes the cell by the cell identification unit. A screen inspection method for detecting a line or a curve defect in which the occurrence angle and position in the screen cannot be specified by applying the parameter curve to the data point sequence by using the parameter curve as the parameter of the parameter curve where the maximum value is obtained. 【請求項２】画面欠陥を撮像して得られる濃淡画像の各
画素の濃度データから線あるいは曲線欠陥を検出し位置
を特定するに際し、 データ点列の各点をハフ変換しパラメータ平面上に曲線
を書くときに、コントラスト抽出部により欠陥部位の画
素の欠陥強度を示すコントラストに応じてカウントをす
る幅を抽出し、 ハフ空間プロット部によりカウントする幅を変化させた
曲線を書き、 セル特定部によりセルの値が最大値となるところをパラ
メータ曲線のパラメータとすることによりデータ点列に
パラメータ曲線を当てはめることにより、画面内の発生
角度および位置が特定できない線あるいは曲線欠陥の検
出を行う画面検査方法。2. When detecting a line or curve defect from density data of each pixel of a grayscale image obtained by imaging a screen defect and specifying a position, each point of the data point sequence is Hough transformed and a curve is drawn on a parameter plane. When writing, the width of counting is extracted by the contrast extraction unit according to the contrast indicating the defect intensity of the pixel at the defective part, and the curve with the changed width is written by the Hough space plotting unit. A screen inspection method for detecting a line or a curve defect in which the occurrence angle and position in the screen cannot be specified by applying the parameter curve to the data point sequence by setting the location of the cell value at the maximum value as a parameter of the parameter curve. . 【請求項３】画面欠陥を撮像して得られる濃淡画像の各
画素の濃度データから線あるいは曲線欠陥を検出し位置
を特定するに際し、 データ点列の各点をハフ変換しパラメータ平面上に曲線
を書くときに、コントラスト抽出部により欠陥部位の画
素の欠陥強度を示すコントラストに応じてカウントをす
る値および幅を抽出し、 ハフ空間プロット部によりカウントする値と幅を変化さ
せた曲線を書き、 セル特定部によりセルの値が最大値となるところをパラ
メータ曲線のパラメータとすることによりデータ点列に
パラメータ曲線を当てはめることにより、画面内の発生
角度および位置が特定できない線あるいは曲線欠陥の検
出を行う画面検査方法。3. When detecting a line or curve defect from density data of each pixel of a grayscale image obtained by imaging a screen defect and specifying a position, each point of the data point sequence is Hough transformed and a curve is drawn on a parameter plane. When writing, the value to be counted and the width to be counted according to the contrast indicating the defect intensity of the pixel at the defective portion are extracted by the contrast extraction unit, and the value and width to be counted are changed by the Hough space plotting unit, and the curve is written. By applying the parameter curve to the data point sequence by using the location of the maximum value of the cell by the cell identification unit as the parameter of the parameter curve, it is possible to detect a line or a curve defect whose generation angle and position in the screen cannot be identified. Screen inspection method to be performed.