JP2002139404A - Uneven luminance inspecting instrument and uneven color inspecting instrument - Google Patents
Uneven luminance inspecting instrument and uneven color inspecting instrumentInfo
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Abstract
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、輝度むら検査装置
及び色相検査装置に関する。特に、液晶表示モニタ等の
表示装置やそのバックライト等の面状光源などにおける
輝度むらや色相のむら等を検査するための装置に関す
る。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a luminance unevenness inspection apparatus and a hue inspection apparatus. In particular, the present invention relates to a device for inspecting unevenness of brightness and hue in a display device such as a liquid crystal display monitor and a planar light source such as a backlight thereof.
【０００２】[0002]
【背景技術】図１に示すような携帯電話機１や図２に示
すようなノート型パソコン２では、モノクロまたはカラ
ーの液晶表示モニタ３が用いられている。これらの液晶
表示モニタ３は、図３に示すように、モノクロ用または
カラー用の液晶表示パネル４と、ＬＥＤ等の光源５の光
を面状に広げて液晶表示パネル４を背面から照明するバ
ックライト６とからなっている。2. Description of the Related Art A monochrome or color liquid crystal display monitor 3 is used in a mobile phone 1 as shown in FIG. 1 and a notebook computer 2 as shown in FIG. As shown in FIG. 3, these liquid crystal display monitors 3 include a liquid crystal display panel 4 for monochrome or color, and a backlight for illuminating the liquid crystal display panel 4 from the back by spreading light of a light source 5 such as an LED in a plane. It consists of light 6.
【０００３】このような液晶表示モニタでは、その表示
面内における輝度の均一性が要求されており、カラー液
晶表示モニタでは、色相の均一性が求められている。同
様に、バックライトでも、その発光面内における輝度の
均一性が要求されている。しかしながら、製造上のバラ
ツキ等によって、表示面全体を例えば白色表示している
液晶表示モニタを正面から観察している場合でも、図４
に示すような輝度むらが生じて明部と暗部とが生じた
り、図５に示すような色むらが生じて部分的に色付いた
りすることがある。液晶表示モニタやバックライト等に
おける、輝度や色相の均一性は視認性に直接影響を与え
るものであり、商品性能を左右するものであるため、そ
の出荷時には輝度むらや色むら（色相のむら）を検査
し、不良品を除く必要がある。[0003] In such a liquid crystal display monitor, uniformity of luminance within the display surface is required, and in a color liquid crystal display monitor, uniformity of hue is required. Similarly, in a backlight, uniformity of luminance within a light emitting surface is required. However, due to manufacturing variations, etc., even when a liquid crystal display monitor that displays the entire display surface in white, for example, is observed from the front, FIG.
In some cases, brightness unevenness occurs as shown in FIG. 5 and a bright portion and a dark portion occur, or color unevenness occurs as shown in FIG. The uniformity of brightness and hue in a liquid crystal display monitor, backlight, etc. directly affects visibility and affects the performance of the product. It is necessary to inspect and remove defective products.
【０００４】液晶表示モニタ等の検査対象物の輝度むら
や色むらを検査する際には、一般的には、検査対象物を
直接目視で観察するか、もしくはＣＣＤカメラ等で撮像
した画像をモニタに映し出し、その画像を目視により観
察することで、良否判定検査を行なっている。[0004] When inspecting uneven brightness or color of an inspection object such as a liquid crystal display monitor, generally, the inspection object is directly observed visually or an image captured by a CCD camera or the like is monitored. The image is visually inspected, and a pass / fail inspection is performed.
【０００５】しかしながら、目視による検査方法では、
検査対象物の観察もしくは画像観察、検査判定結果の判
断、検査結果の入力作業が検査者による属人的作業とな
るため、次のような問題点がある。(1)検査者毎に熟練
度や判定基準が異なり、検査者間の検査精度のバラツキ
が大きい。(2)同一検査者であっても、そのときの体
調、気分などにより判定基準が一定せず、繰り返し検査
精度のバラツキが大きい。(3)モニタ画面もしくは検査
対象物を注視し続けなければならないため、検査者に対
する精神的・肉体的な負担が大きい。(4)一般に、機械
による検査に比べて検査速度が遅く、仮に検査速度を速
くしようとすると、異常個所を見逃してしまう可能性が
大きくなる。(5)検査判定結果を入力する際に入力ミス
が起きやすい。However, in the visual inspection method,
Observation or image observation of the inspection target, determination of the inspection determination result, and input of the inspection result are personal tasks performed by the inspector, and thus have the following problems. (1) The skill level and judgment criteria differ for each inspector, and there is large variation in inspection accuracy among the inspectors. (2) Even for the same examiner, the criterion is not constant due to the physical condition, mood, and the like at that time, and the accuracy of the repeated examination is large. (3) Mental and physical burdens on the inspector are large because the user must keep an eye on the monitor screen or the inspection object. (4) In general, the inspection speed is slower than the inspection using a machine, and if the inspection speed is increased, the possibility of missing an abnormal part increases. (5) Input errors are likely to occur when inputting the inspection determination results.
【０００６】そのため、装置による輝度むらや色むらの
検査方法が、従来からも提案されている。装置化されて
いる検査方法の例としては、検査対象物の検査エリア内
で数点〜数千点の絶対輝度を計測し、その絶対輝度値を
演算処理することで輝度むらの良否判定を行う方法があ
る。For this reason, a method of inspecting uneven brightness and uneven color by an apparatus has been conventionally proposed. As an example of the inspection method implemented as a device, the absolute luminance of several to thousands of points is measured in the inspection area of the inspection object, and the quality of the luminance unevenness is determined by calculating the absolute luminance value. There is a way.
【０００７】また、ＴＶカメラから取り込んだ画像を所
定のしきい値と比較することによって２値化した後、こ
の２値化画像をｍ×ｎ個のブロックパターンに変換し、
このブロックパターンと良品ブロックパターンとを比較
することにより、輝度むらの良否判定を行う方法（特開
平６−１１８０２４号公報）が知られている。Further, after binarizing an image taken from a TV camera by comparing it with a predetermined threshold value, the binarized image is converted into m × n block patterns,
There is known a method of comparing the block pattern with a non-defective block pattern to determine the quality of the uneven brightness (Japanese Patent Laid-Open No. Hei 6-118024).
【０００８】また、シャドウマスク等の明暗パターン
（白黒画像）を検査する方法としては、ＣＣＤカメラに
よってシャドウマスクのボケ画像を撮像し、このボケ画
像から正方形の処理領域を切り出し、各処理領域につい
て２次元フーリエ変換を行い、、その変換係数からパワ
ースペクトル分布を求めて、特定周波数領域におけるパ
ワースペクトル値を加算してパワースペクトル加算値を
算出し、その値と所定のしきい値とを比較することで輝
度むらの良否判定を行う方法（特開平９−６８４９７公
報）が知られている。As a method of inspecting a light-dark pattern (black-and-white image) such as a shadow mask, a blurred image of the shadow mask is picked up by a CCD camera, and a square processing area is cut out from the blurred image. Performing a dimensional Fourier transform, obtaining a power spectrum distribution from the transform coefficients, adding a power spectrum value in a specific frequency domain to calculate a power spectrum addition value, and comparing the value with a predetermined threshold value. (Japanese Patent Application Laid-Open No. 9-68497) is known for determining whether or not luminance unevenness is acceptable.
【０００９】[0009]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記の
ような従来の検査装置では、輝度むらや色むらを定量化
するアルゴリズムに人間の感性が反映されておらず、人
が視認検査しても不良品とされることのないような製品
（官能的良品）を検査装置では不良品と誤判定してしま
うことが多々あるという問題があった。また、第３の検
査装置では、検査アルゴリズムに空間ＦＦＴ（高速フー
リエ変換）処理を用いているため、画像処理装置の内部
で膨大な回数の演算を行う必要があり、その結果検査時
間が長くなるという問題点がある。同様に、第１及び第
２の検査装置でも、２次元空間で処理を行っているの
で、精度を上げるために検査エリア内の計測点やブロッ
クパターンの分割数（ｍ×ｎ）を大きくすると、処理デ
ータが急増し、やはり検査時間が長くなっていた。However, in the conventional inspection apparatus as described above, the human sensibility is not reflected in the algorithm for quantifying the luminance unevenness and the color unevenness, so that even if the visual inspection is performed by a human, the inspection is impossible. There is a problem that a product that is not regarded as a non-defective product (sensory non-defective product) is often erroneously determined as a defective product by the inspection apparatus. Further, in the third inspection apparatus, since the spatial FFT (fast Fourier transform) processing is used for the inspection algorithm, it is necessary to perform an enormous number of calculations inside the image processing apparatus, and as a result, the inspection time becomes long. There is a problem. Similarly, since the first and second inspection apparatuses also perform processing in a two-dimensional space, if the number of divisions (m × n) of measurement points and block patterns in the inspection area is increased in order to increase accuracy, The processing data increased rapidly, and the inspection time was also long.
【００１０】[0010]
【発明の開示】本発明の目的とするところは、人間の感
性を考慮した良品判定を行うことができ、さらに、検査
精度を落とすことなく空間周波スペクトルに変換する際
のデータ量を少なくすることができる輝度むら検査装置
と色むら検査装置を提供することにある。DISCLOSURE OF THE INVENTION An object of the present invention is to make it possible to judge non-defective products in consideration of human sensibility and to reduce the amount of data when converting to a spatial frequency spectrum without lowering the inspection accuracy. It is an object of the present invention to provide a luminance unevenness inspection device and a color unevenness inspection device that can perform the above-described methods.
【００１１】請求項１に記載の輝度むら検査装置は、検
査面内の輝度むらを検査するための装置であって、検査
対象物を撮像する手段と、前記撮像手段により得られた
画像を空間周波スペクトル画像に変換する手段と、前記
空間周波スペクトル画像の輝度を、原点を中心とする円
周上で平均化して輝度平均値を求める手段と、周波数の
変化に伴って値が徐々に増減する領域を有する補正係数
を記憶する手段と、周波数毎に前記輝度平均値と前記補
正係数を乗算して補正された輝度平均値を算出する手段
と、前記補正された輝度平均値の分布から少なくとも１
つの特徴量を抽出する手段と、前記特徴量と所定の基準
とを比較することによって検査対象物の輝度むらを評価
する手段とを備えたものである。なお、輝度を平均化す
るための円周の中心を定める原点とは、周波数空間にお
ける座標原点である。An apparatus for inspecting luminance unevenness according to claim 1 is an apparatus for inspecting luminance unevenness on an inspection surface, and includes means for imaging an object to be inspected, and an image obtained by the imaging means being spatially inspected. Means for converting to a frequency spectrum image, means for averaging the brightness of the spatial frequency spectrum image on a circumference centered on the origin to obtain a brightness average value, and the value gradually increases or decreases with a change in frequency. Means for storing a correction coefficient having a region, means for calculating the corrected luminance average value by multiplying the luminance average value and the correction coefficient for each frequency, and at least one of the following:
Means for extracting two characteristic amounts, and means for evaluating the uneven brightness of the inspection object by comparing the characteristic amounts with a predetermined reference. The origin that determines the center of the circumference for averaging the luminance is the coordinate origin in the frequency space.
【００１２】請求項１に記載した輝度むら検査装置にお
いては、撮像手段により撮像した画像を空間周波数スペ
クトル画像に変換した後、その空間周波スペクトル画像
から特徴量を抽出し、その特徴量を所定の基準と比較す
ることで検査対象物の輝度むらの良否判定をばらつきな
く一定の精度で、しかも高速で行え、液晶表示モニタや
面状光源等の品質管理を安定して行うことができる。こ
こで、画像を空間周波スペクトル画像に変換し円周上で
平均化した後、特徴量を抽出する前に、輝度平均値に補
正係数を乗算することで、輝度むらの認識しやすい領域
の輝度平均値だけを取り出し、データ量を小さくしてい
る。円周上で平均化してから特徴量を抽出することによ
り、検査時における検査対象物の角度による検査ばらつ
きや誤差を小さくでき、またデータ量も減らすことがで
きる。In the luminance unevenness inspection apparatus according to the first aspect, after converting an image taken by the imaging means into a spatial frequency spectrum image, a feature amount is extracted from the spatial frequency spectrum image, and the feature amount is converted to a predetermined value. By comparing with the standard, the quality of the unevenness of the brightness of the inspection object can be determined at a constant accuracy and at a high speed without variation, and the quality control of the liquid crystal display monitor, the planar light source and the like can be stably performed. Here, after converting the image into a spatial frequency spectrum image and averaging it on the circumference, before extracting the feature amount, the luminance average value is multiplied by a correction coefficient to obtain the luminance of the area where luminance unevenness is easily recognized. Only the average value is extracted to reduce the amount of data. By extracting the characteristic amount after averaging on the circumference, it is possible to reduce the inspection variation and error due to the angle of the inspection object at the time of inspection, and to reduce the data amount.
【００１３】この補正係数として、本発明においては、
周波数の変化に伴って値が徐々に増減する領域を有する
ものを用いているので、この補正係数を用いて輝度むら
に対する人の認識感度を表現することができる。よっ
て、従来のように、人が視認検査しても不良品とされる
ことのないような製品（官能的良品）を検査装置で不良
品と誤判定する可能性を少なくできる。In the present invention, the correction coefficient is
Since the one having a region whose value gradually increases and decreases with the change in frequency is used, the human recognition sensitivity to uneven brightness can be expressed using this correction coefficient. Therefore, unlike the related art, it is possible to reduce a possibility that a product (a sensory non-defective product) that is not determined to be defective even when visually inspected by a person is erroneously determined as a defective product by the inspection apparatus.
【００１４】上記補正係数は、輝度むらに対する人の認
識感度を表現したものであるということができる。この
ような補正係数としては、例えば連続的に変化する補正
係数や、所定の周波数領域内で滑らかに変化し（すなわ
ち、所定の周波数領域内で一定値であるものは除く。）
所定の周波数領域外では補正係数がゼロとなったものな
どがある。It can be said that the correction coefficient expresses a human recognition sensitivity to uneven brightness. As such a correction coefficient, for example, a correction coefficient that changes continuously or a coefficient that changes smoothly in a predetermined frequency region (that is, a coefficient that has a constant value in a predetermined frequency region) is excluded.
Outside the predetermined frequency range, there are cases where the correction coefficient becomes zero.
【００１５】請求項２に記載の輝度むら検査装置は、請
求項１に記載した輝度むら検査装置における前記空間周
波スペクトル画像変換手段が、変換前の画像を２のｎ乗
画素×２のｎ乗画素（ただし、ｎは正の整数）の画像サ
イズに圧縮もしくは拡大した後、この画像を空間周波ス
ペクトル画像に変換し、ついで、変換後の画像を変換前
のもとの画像サイズとなるように拡大もしくは圧縮する
ものであることを特徴としている。According to a second aspect of the present invention, the spatial frequency spectrum image conversion means in the uneven brightness inspection apparatus according to the first aspect converts the image before conversion into 2 n pixels × 2 n power. After compressing or expanding to an image size of pixels (where n is a positive integer), this image is converted to a spatial frequency spectrum image, and then the converted image is set to the original image size before the conversion. It is characterized by being expanded or compressed.
【００１６】輝度むら検査の検査アルゴリズムとして空
間周波スペクトル変換処理を用いると、画像処理装置の
内部で膨大な回数の演算を行う必要があり、その結果検
査時間が長くなる。これに対し、請求項２の輝度むら検
査装置においては、画像を２のｎ乗画素×２のｎ乗画素
（ただし、ｎは正の整数）の画像サイズに変換してから
空間周波スペクトル変換しているので、演算回数（２ｎ
×ｎ回）を非常に少なくでき、輝度むら検査の処理時間
を非常に短くできる。When spatial frequency spectrum conversion processing is used as an inspection algorithm for luminance unevenness inspection, an enormous number of calculations must be performed inside the image processing apparatus, and as a result, the inspection time becomes long. On the other hand, in the luminance unevenness inspection apparatus according to the second aspect, the image is converted to an image size of 2 n pixels × 2 n pixels (where n is a positive integer) and then subjected to spatial frequency spectrum conversion. The number of operations (2 n
× n times), and the processing time of the luminance unevenness inspection can be extremely shortened.
【００１７】請求項３に記載の色むら検査装置は、検査
面内の色むらを検査するための装置であって、検査対象
物を撮像する手段と、前記撮像手段により得られた少な
くとも２色の輝度画像を色相画像に変換する手段と、前
記色相変換手段により得られた色相画像を空間周波スペ
クトル画像に変換する手段と、前記空間周波スペクトル
画像の色相を、原点を中心とする円周上で平均化して色
相平均値を求める手段と、周波数の変化に伴って値が徐
々に増減する領域を有する補正係数を記憶する手段と、
周波数毎に前記色相平均値と前記補正係数を乗算して補
正された色相平均値を算出する手段と、前記補正された
色相平均値の分布から少なくとも１つの特徴量を抽出す
る手段と、前記特徴量と所定の基準とを比較することに
よって検査対象物の色むらを評価する手段とを備えたも
のである。A color unevenness inspection apparatus according to a third aspect of the present invention is an apparatus for inspecting color unevenness on an inspection surface, wherein a means for imaging an inspection object, and at least two colors obtained by the imaging means. Means for converting the luminance image into a hue image, means for converting the hue image obtained by the hue conversion means into a spatial frequency spectrum image, and the hue of the spatial frequency spectrum image on a circle around the origin. Means for calculating a hue average value by averaging, and means for storing a correction coefficient having a region in which the value gradually increases or decreases with a change in frequency,
Means for calculating a corrected hue average by multiplying the hue average by the correction coefficient for each frequency; means for extracting at least one feature amount from the distribution of the corrected hue average; Means for evaluating the color unevenness of the inspection object by comparing the amount with a predetermined reference.
【００１８】請求項３に記載した色むら検査装置におい
ては、撮像手段により撮像した画像から色相画像を生成
した後、これを空間周波数スペクトル画像に変換し、そ
の空間周波スペクトル画像から特徴量を抽出し、その特
徴量を所定の基準と比較することで検査対象物の色むら
の良否判定をばらつきなく一定の精度で、しかも高速で
行うものである。ここで、画像を空間周波スペクトル画
像に変換し円周上で平均化した後、特徴量を抽出する前
に、輝度平均値に補正係数を乗算することで、輝度むら
の認識しやすい領域の輝度平均値だけを取り出し、デー
タ量を小さくしている。円周上で平均化してから特徴量
を抽出することにより、検査時における検査対象物の角
度による検査ばらつきや誤差を小さくでき、またデータ
量も減らすことができる。In the color unevenness inspection apparatus according to the third aspect, a hue image is generated from an image picked up by an image pickup means, and then converted into a spatial frequency spectrum image, and a feature amount is extracted from the spatial frequency spectrum image. Then, by comparing the characteristic amount with a predetermined reference, it is possible to judge whether or not the color unevenness of the inspection object is good or not with a constant accuracy and at a high speed. Here, after converting the image into a spatial frequency spectrum image and averaging it on the circumference, before extracting the feature amount, the luminance average value is multiplied by a correction coefficient to obtain the luminance of the area where luminance unevenness is easily recognized. Only the average value is extracted to reduce the amount of data. By extracting the characteristic amount after averaging on the circumference, it is possible to reduce the inspection variation and error due to the angle of the inspection object at the time of inspection, and to reduce the data amount.
【００１９】この補正係数として、本発明においては、
周波数の変化に伴って値が徐々に増減する領域を有する
ものを用いているので、この補正係数を用いて色むらに
対する人の認識感度を表現することができる。よって、
従来のように、人が視認検査しても不良品とされること
のないような製品（官能的良品）を検査装置で不良品と
誤判定する可能性を少なくできる。As the correction coefficient, in the present invention,
Since an image having a region whose value gradually increases and decreases with a change in frequency is used, the human recognition sensitivity to color unevenness can be expressed using this correction coefficient. Therefore,
As in the related art, it is possible to reduce a possibility that a product (a sensory non-defective product) that is not determined to be defective even when visually inspected by a person is erroneously determined as a defective product by the inspection apparatus.
【００２０】上記補正係数は、色むらに対する人の認識
感度を表現したものであるということができる。このよ
うな補正係数としては、例えば連続的に変化する補正係
数や、所定の周波数領域内で滑らかに変化し（すなわ
ち、所定の周波数領域内で一定値であるものは除く。）
所定の周波数領域外では補正係数がゼロとなったものな
どがある。It can be said that the correction coefficient expresses a human recognition sensitivity to color unevenness. As such a correction coefficient, for example, a correction coefficient that changes continuously or a coefficient that changes smoothly in a predetermined frequency region (that is, a coefficient that has a constant value in a predetermined frequency region) is excluded.
Outside the predetermined frequency range, there are cases where the correction coefficient becomes zero.
【００２１】請求項４に記載の色むら検査装置は、請求
項３に記載された色むら検査装置における前記空間周波
スペクトル画像変換手段が、変換前の画像を２のｎ乗画
素×２のｎ乗画素（ただし、ｎは正の整数）の画像サイ
ズに圧縮もしくは拡大した後、この画像を空間周波スペ
クトル画像に変換し、ついで、変換後の画像を変換前の
もとの画像サイズとなるように拡大もしくは圧縮するも
のであることを特徴としている。According to a fourth aspect of the present invention, the spatial frequency spectrum image conversion means in the color unevenness inspection apparatus according to the third aspect converts the image before conversion into 2 n pixels × 2 n. After compressing or expanding to an image size of a power pixel (n is a positive integer), this image is converted into a spatial frequency spectrum image, and then the converted image has the original image size before the conversion. It is characterized by being expanded or compressed.
【００２２】請求項４の色むら検査装置においても、画
像を２のｎ乗画素×２のｎ乗画素（ただし、ｎは正の整
数）の画像サイズに変換してから空間周波スペクトル変
換しているので、演算回数を非常に少なくでき、輝度む
ら検査の処理時間を非常に短くできる。In the color nonuniformity inspection apparatus according to the fourth aspect, the image is converted to an image size of 2 n pixels × 2 n pixels (where n is a positive integer), and then subjected to spatial frequency spectrum conversion. Therefore, the number of operations can be extremely reduced, and the processing time of the luminance unevenness inspection can be extremely shortened.
【００２３】なお、この発明の以上説明した構成要素
は、可能な限り組み合わせることができる。The components of the present invention described above can be combined as much as possible.
【００２４】[0024]
【発明の実施の形態】（第１の実施形態）本発明の一実
施形態による輝度むら検査装置の構成を図６に示す。こ
の輝度むら検査装置１１は、モノクロＣＣＤカメラのよ
うな撮像装置１２と、画像処理装置１３と、モニタ１４
とから構成されている。また、図６では、検査対象物と
して、図３に示したようなバックライト（面状光源）６
を表している。このバックライト６は、高屈折率の透明
樹脂からなる導光板７の端部にＬＥＤ等の光源５を配設
し、光源５から出射された光を導光板７の内部に導入す
るようにしたものである。導光板７の内部に導入された
光は、図３に示すように、導光板７の上面と下面で全反
射しながら導光板７の内部を導光し、導光板７の下面に
刻設された光学パターン（プリズム）８で反射された光
のうち、導光板７の上面（光出射面）に対して全反射の
臨界角よりも小さな入射角で入射した光は導光板７の上
面から出射し、バックライト６が発光する。ここで、光
学パターン８の形状及び分布は、導光板７の実効領域が
均一な輝度で発光するように設計されている。なお、こ
の導光板７の上には、プリズムアレイシートやマイクロ
レンズアレイシートなどが重ねられることもある。検査
の準備としては、このバックライト６の光源５に電源１
５を接続してバックライト６を発光させる。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS (First Embodiment) FIG. 6 shows the configuration of an uneven luminance inspection apparatus according to one embodiment of the present invention. The luminance unevenness inspection device 11 includes an imaging device 12 such as a monochrome CCD camera, an image processing device 13, and a monitor 14.
It is composed of In FIG. 6, a backlight (planar light source) 6 as shown in FIG.
Is represented. In the backlight 6, a light source 5 such as an LED is disposed at an end of a light guide plate 7 made of a transparent resin having a high refractive index, and light emitted from the light source 5 is introduced into the light guide plate 7. Things. The light introduced into the light guide plate 7 guides the inside of the light guide plate 7 while being totally reflected by the upper and lower surfaces of the light guide plate 7 as shown in FIG. Of the light reflected by the optical pattern (prism) 8, the light incident on the upper surface (light emitting surface) of the light guide plate 7 at an incident angle smaller than the critical angle of total reflection is emitted from the upper surface of the light guide plate 7. Then, the backlight 6 emits light. Here, the shape and distribution of the optical pattern 8 are designed so that the effective area of the light guide plate 7 emits light with uniform luminance. Note that a prism array sheet, a microlens array sheet, or the like may be stacked on the light guide plate 7. In preparation for the inspection, the light source 5 of the backlight 6 is
5 is connected, and the backlight 6 emits light.
【００２５】使用する撮像装置１２としては、目的にあ
ったものであればよく、種類は特に限定されるものでは
ないが、例えばＫＯＤＡＫ社製のＭＥＧＡＰＬＵＳ１.
６ｉを用いることができる。また、撮像装置１２の設置
方向は、通常は検査対象物の発光面に対して垂直な方向
であるが、検査対象物の用途や実使用時に観察される方
向を考慮して、垂直な方向から傾いた方向に撮像装置１
２を設置してもよい。The type of the imaging device 12 to be used is not particularly limited as long as it is suitable for the purpose. For example, MEGAPLUS 1.K.
6i can be used. The installation direction of the imaging device 12 is usually a direction perpendicular to the light emitting surface of the inspection object, but is taken into consideration from the vertical direction in consideration of the application of the inspection object and the direction observed during actual use. Imaging device 1 in the tilted direction
2 may be installed.
【００２６】検査対象物の画像をできるだけ平行光とし
て撮像装置１２に撮像させるため、撮像装置１２は、検
査対象物からできるだけ充分に離して撮像することが望
ましい。例えば、８ビット階調（２５６階調）のモノク
ロＣＣＤカメラを用いた場合では、斜光による輝度減少
を１階調以下に抑えるためには、検査対象物と撮像装置
１２との距離（ワークディスタンス）Ｄは、検査対象物
の長手方向寸法の１０倍程度以上離しておくことが望ま
しい。In order for the image pickup device 12 to take an image of the object to be inspected as parallel light as much as possible, it is desirable that the image pickup device 12 takes an image as far as possible from the object to be inspected. For example, in the case of using a monochrome CCD camera having an 8-bit gray scale (256 gray scales), the distance (work distance) between the object to be inspected and the imaging device 12 is required to suppress the decrease in brightness due to oblique light to one gray scale or less. D is desirably set to be at least about 10 times the longitudinal dimension of the inspection object.
【００２７】画像処理装置１３は、後述のように、撮像
装置１２で得られた画像に対して画像変換や空間周波ス
ペクトル変換、特徴量演算等の処理を行なうものであ
る。画像処理装置１３も、機種は特に限定されるもので
はないが、例えば横河ＭＡＴ社製のｉＺｏｏを用いるこ
とができる。また、モニタ１４は、撮像装置による撮像
画像や画像処理装置１３による処理画像等を表示するた
めのものである。The image processing device 13 performs processes such as image conversion, spatial frequency spectrum conversion, and feature value calculation on the image obtained by the imaging device 12, as described later. The model of the image processing apparatus 13 is not particularly limited, but, for example, iZoo manufactured by Yokogawa MAT can be used. The monitor 14 is for displaying an image captured by the imaging device, a processed image by the image processing device 13, and the like.
【００２８】図７は上記輝度むら検査装置１１、特にそ
の画像処理装置１３の構成を示すブロック図である。画
像処理装置１３は、画像入力部１６、メモリ１７、ＦＦ
Ｔ変換処理部１８、輝度平均処理部１９、特徴量演算部
２０、良品判定部２１からなる。画像入力部１６は、撮
像装置１２で撮像された画像を受け取るためのインター
フェイス部であって、撮像装置１２で撮像された画像の
データを受け取ってメモリ１７に記憶させる。ＦＦＴ変
換処理部１８は、メモリ１７内に保存された画像データ
を読み出し、ＦＦＴ変換によって２次元実空間の輝度分
布（画像データ）Ｉ（ｘ、ｙ）を２次元の空間周波スペ
クトルＩ（ｆ、θ）に変換し、その空間周波スペクトル
画像をメモリに記憶させる。輝度平均処理部１９は、メ
モリ１７に記憶されている輝度の空間周波スペクトルＩ
（ｆ、θ）を読み出し、これを原点を中心とする円周の
周りで平均化処理し、空間周波数スペクトルを一次元化
して平均輝度分布Ｉm（ｆ）を周波数成分だけで表わ
し、これをメモリ１７に格納する。特徴量演算部２０
は、メモリ１７に記憶されている平均輝度分布Ｉm
（ｆ）を対象として、そこから特徴量を抽出する。良品
判定部２１は、特徴量演算部２０により抽出された特徴
量を所定の基準と比較し、検査対象物の良品、不良品を
判定し、判定結果をモニタ１４に表示させる。メモリ１
７は、特徴量演算部で用いられる補正関数や輝度平均値
を記憶しており、また、撮像装置から入力された画像デ
ータやＦＦＴ変換処理部で変換された空間周波スペクト
ル画像等のデータを処理のために一時的に保存する。FIG. 7 is a block diagram showing the structure of the luminance unevenness inspection apparatus 11, particularly the image processing apparatus 13. The image processing device 13 includes an image input unit 16, a memory 17, an FF
It comprises a T-transformation processing section 18, a luminance averaging processing section 19, a feature quantity calculation section 20, and a good item determination section 21. The image input unit 16 is an interface unit for receiving an image captured by the imaging device 12, and receives data of an image captured by the imaging device 12 and stores the data in the memory 17. The FFT transformation processing unit 18 reads out the image data stored in the memory 17 and converts the luminance distribution (image data) I (x, y) of the two-dimensional real space into a two-dimensional spatial frequency spectrum I (f, θ), and the spatial frequency spectrum image is stored in the memory. The luminance averaging unit 19 outputs the spatial frequency spectrum I of the luminance stored in the memory 17.
(F, θ) is read out, averaged around the circumference centered on the origin, the spatial frequency spectrum is made one-dimensional, and the average luminance distribution Im (f) is represented only by the frequency component, and this is stored in the memory. 17 is stored. Feature calculation unit 20
Is the average luminance distribution Im stored in the memory 17
For (f), the feature amount is extracted therefrom. The non-defective product determination unit 21 compares the feature value extracted by the feature value calculation unit 20 with a predetermined reference, determines a non-defective product or a defective product to be inspected, and displays the determination result on the monitor 14. Memory 1
Reference numeral 7 stores a correction function and a luminance average value used in the feature amount calculation unit, and processes image data input from the imaging apparatus and data such as a spatial frequency spectrum image converted by the FFT conversion processing unit. Temporarily save for.
【００２９】図８は上記輝度むら検査装置１１、特に画
像処理装置１３における、輝度むら検査のための処理手
順を説明するフローチャートである。このフローチャー
トに沿って説明すると、まず検査対象物であるバックラ
イト６の光源５に電源１５を接続して外部より電力を供
給し、バックライト６を面発光させて撮像装置１２で撮
像し、その撮像画像のデータをを画像処理装置１３へ入
力する（図８のステップＳ１）。画像処理装置１３内の
画像入力部１６は、この画像データをメモリ１７に格納
する。例えば、撮像装置１２により撮像された画像の輝
度Ｉを、図６のようにバックライト６上に定めた直交座
標ｘ、ｙ［あるいは、画素番号］を用いてＩ（ｘ,ｙ）
として表し、この輝度分布Ｉ（ｘ,ｙ）のデータをメモ
リ１７に格納する。また、この撮像画像は、モニタ１４
に表示される。FIG. 8 is a flowchart for explaining a processing procedure for the uneven brightness inspection in the uneven brightness inspection apparatus 11, particularly the image processing apparatus 13. Explaining in accordance with this flowchart, first, a power source 15 is connected to the light source 5 of the backlight 6 to be inspected, power is supplied from the outside, the backlight 6 emits surface light, and the image is captured by the imaging device 12. The data of the captured image is input to the image processing device 13 (Step S1 in FIG. 8). The image input unit 16 in the image processing device 13 stores the image data in the memory 17. For example, the luminance I of an image captured by the image capturing device 12 is calculated by using rectangular coordinates x and y [or a pixel number] defined on the backlight 6 as shown in FIG.
And the data of the luminance distribution I (x, y) is stored in the memory 17. This captured image is displayed on the monitor 14.
Will be displayed.
【００３０】ついで、ＦＦＴ変換処理部１８は、図８の
ステップＳ１で得られた図９（ａ）のような実空間にお
ける画像に対して空間周波スペクトル変換処理を行な
い、図９（ｂ）のような空間周波スペクトル画像を得る
（図８のステップＳ２）。そして、この空間周波スペク
トル画像の輝度を周波数成分ｆと角度成分θとに分解す
る。すなわち、実空間における２次元直交座標系で表現
された輝度分布Ｉ（ｘ、ｙ）を、周波数スペクトル空間
における二次元極座標系で表現された輝度分布Ｉ（ｆ、
θ）となるように空間ＦＦＴ変換する。ここで、ｆは周
波数、θは２次元周波スペクトル空間における基準方向
からの角度である。この変換後の画像は、画像処理装置
１３のメモリ１７内へ再度保存される。Next, the FFT transform processing section 18 performs a spatial frequency spectrum transform process on the image in the real space as shown in FIG. 9A obtained in step S1 of FIG. Such a spatial frequency spectrum image is obtained (step S2 in FIG. 8). Then, the luminance of the spatial frequency spectrum image is decomposed into a frequency component f and an angle component θ. That is, the luminance distribution I (x, y) expressed in the two-dimensional orthogonal coordinate system in the real space is replaced with the luminance distribution I (f, f, expressed in the two-dimensional polar coordinate system in the frequency spectrum space.
θ). Here, f is the frequency, and θ is the angle from the reference direction in the two-dimensional frequency spectrum space. The converted image is stored again in the memory 17 of the image processing device 13.
【００３１】この空間周波スペクトル変換を実行する際
には、撮像画像を圧縮又は拡大変換して撮像画像の画像
サイズ（画素サイズ）が２のｎ乗×２のｎ乗（ただし、
ｎは正の整数）、すなわち一辺が２ｎの正方行となるよ
うにして実行する。そして、空間周波スペクトル変換を
行なった後、変換された空間周波スペクトル画像を、再
びもとの元の画像サイズに拡大もしくは圧縮変換する。
例えば、もとの画像のサイズが、図１０（ａ）に示すよ
うに、１６００画素×１２８０画素であったとすると、
この画像を圧縮して図１０（ｂ）のような１０２４（＝
２９）画素×１０２４画素の画像サイズに変換する。つ
いで、実空間の画像を空間周波数スペクトル変換し、図
１０（ｃ）のように、１０２４画素×１０２４画素の空
間周波スペクトル画素を得る。この後、この１０２４画
素×１０２４画素の空間周波スペクトル画素を、もとの
画像のサイズと同じ１６００画素×１２８０画素の空間
周波スペクトル画素に拡大変換し、図１０（ｄ）のよう
な輝度平均化の対象となる画像を得る。When performing the spatial frequency spectrum conversion, the captured image is compressed or enlarged and the image size (pixel size) of the captured image is 2 n × 2 n (where
n is a positive integer), that is, each side is 2 n square rows. Then, after performing the spatial frequency spectrum conversion, the converted spatial frequency spectrum image is enlarged or compressed again to the original image size.
For example, if the size of the original image is 1600 pixels × 1280 pixels as shown in FIG.
This image is compressed to 1024 (=
2 9 ) Convert to an image size of pixels × 1024 pixels. Next, the image of the real space is subjected to spatial frequency spectrum conversion to obtain a spatial frequency spectral pixel of 1024 pixels × 1024 pixels as shown in FIG. Thereafter, the 1024 × 1024 spatial frequency spectrum pixels are enlarged and converted into 1600 × 1280 spatial frequency spectral pixels having the same size as the original image, and luminance averaging as shown in FIG. To obtain an image to be processed.
【００３２】このように画像を圧縮又は拡大変換して撮
像画像の画像サイズ（画素サイズ）が２のｎ乗×２のｎ
乗の正方行となるようにしてから空間周波スペクトル変
換を実行するのは、これにより空間ＦＦＴ処理における
乗算回数を少なくし、処理時間を短縮することができる
からである。例えば図１１（ａ）のように一辺の画素数
がＭ＝１０００個の画像を空間ＦＦＴ処理しようとすれ
ば、その乗算回数は、 となる。これに対し、空間ＦＦＴの理論によれば、図１
１（ｂ）のように一辺の画素数がＭ＝２１０個の画像を
空間ＦＦＴ処理する場合には、その乗算回数は、 となる。従って、後者の画像の方が若干画像サイズが大
きいにもかかわらず、処理時間は前者に比較して後者で
は約１／１００に短縮される。As described above, the image is compressed or enlarged and the image size (pixel size) of the captured image is 2 n × 2n
The reason why the spatial frequency spectrum conversion is performed after the squares of the power is obtained is that the number of times of the multiplication in the spatial FFT processing can be reduced and the processing time can be shortened. For example, as shown in FIG. 11 (a), if an image in which the number of pixels on one side is M = 1000 is to be subjected to spatial FFT processing, the number of multiplications is Becomes In contrast, according to the theory of spatial FFT, FIG.
If the 1 number of pixels one side as in (b) is the processing space FFT of M = 2 10 pieces of images, the number of multiplications, Becomes Therefore, although the latter image has a slightly larger image size, the processing time is reduced to about 1/100 in the latter image compared to the former image.
【００３３】一般的には、画像サイズがＭ１×Ｍ１（た
だし、Ｍ１≠２ｎ）の場合には、空間ＦＦＴ処理におけ
る演算回数が、 Ｍ１×Ｍ１ 回 となるのに対し、画素サイズがＭ２×Ｍ２（ただし、Ｍ
２＝２ｎ）の場合には、空間ＦＦＴ処理における演算回
数は、 Ｍ２×log２Ｍ２＝Ｍ２×ｎ 回 となる。従って、後者に対する前者の演算回数の比（演
算時間比Ｋ）は、Ｍ１≒Ｍ２とすると、 となる。図１２は、ｎ＝１〜１３までの各値について、
それぞれの画素サイズＭ２と上記演算時間比Ｋ（ただ
し、Ｍ１≒Ｍ２とする。）を表にしたものである。図１
２から分かるように、画素サイズが大きくなるほど演算
時間比Ｋは急激に大きくなっている。よって、画素サイ
ズがＭ２×Ｍ２（ただし、Ｍ２＝２ｎ）となるように画
像を圧縮または拡大変換した後に空間ＦＦＴ変換すれ
ば、ＦＦＴ処理に要する処理時間を非常に短くできるこ
とが分かる。Generally, when the image size is M1 × M1 (where M1 ≠ 2 n ), the number of operations in the spatial FFT processing is M1 × M1, whereas the pixel size is M2 × M1. M2 (however, M
2 = 2 n ), the number of operations in the spatial FFT processing is M2 × log 2 M2 = M2 × n. Therefore, if the ratio of the number of calculations of the former to the latter (calculation time ratio K) is M1 ≒ M2, Becomes FIG. 12 shows, for each value of n = 1 to 13,
The table shows the pixel size M2 and the operation time ratio K (here, M1 ≒ M2). FIG.
As can be seen from FIG. 2, as the pixel size increases, the operation time ratio K sharply increases. Therefore, it can be seen that the processing time required for the FFT processing can be significantly reduced by compressing or expanding the image so that the pixel size becomes M2 × M2 (M2 = 2 n ) and then performing the spatial FFT conversion.
【００３４】輝度平均処理部１９は、図８のステップ２
で得られた周波スペクトル画像に対して、図９（ｂ）又
は図１３のように周波スペクトル空間の原点を中心とし
て円を描き、この円周上で輝度Ｉ（ｆ、θ）を平均化処
理し、次の平均輝度分布（輝度平均値）Ｉm（ｆ）を得
る（図８のステップＳ３）。このとき、平均化と同時に
正規化を行なってもよい。 Ｉm（ｆ）＝（１／２π）∫Ｉ（ｆ、θ）ｄθ 具体的には、図１３に示すように、周波スペクトル空間
の原点を中心として半径（周波数）ｆ１、ｆ２、ｆ３、
…の同心円を描き、各円周上で輝度平均値Ｉm（ｆ
１）、Ｉm（ｆ２）、Ｉm（ｆ３）、…を演算する。そし
て、横軸に半径（周波数）ｆを定め、縦軸に平均輝度Ｉ
m（ｆ）をとって、各点をプロットすると、図１４のよ
うな平均輝度分布Ｉm（ｆ）を表す曲線が得られる。The luminance averaging processing section 19 performs step 2 in FIG.
9 (b) or 13, a circle is drawn around the origin of the frequency spectrum space, and the luminance I (f, θ) is averaged on the circumference. Then, the next average luminance distribution (luminance average value) Im (f) is obtained (step S3 in FIG. 8). At this time, normalization may be performed simultaneously with averaging. Im (f) = (1 / 2π) ∫I (f, θ) dθ Specifically, as shown in FIG. 13, the radii (frequency) f1, f2, f3,
… And draw a concentric circle on each circle, and the average luminance Im (f
1), Im (f2), Im (f3),... The radius (frequency) f is determined on the horizontal axis, and the average luminance I is plotted on the vertical axis.
When m (f) is taken and each point is plotted, a curve representing the average luminance distribution Im (f) as shown in FIG. 14 is obtained.
【００３５】このように輝度分布を角度について平均化
することにより、液晶表示モニタや携帯電話機等を傾け
て液晶表示モニタを観察する場合にも、輝度むらを小さ
くできる。また、変数の数を減らしてこの後の処理を簡
単にすることができる。By averaging the luminance distribution with respect to the angle in this way, even when observing the liquid crystal display monitor while tilting the liquid crystal display monitor or the portable telephone, the luminance unevenness can be reduced. Further, the number of variables can be reduced to simplify the subsequent processing.
【００３６】ついで、特徴量演算部２０は、図１５に示
すように、図８のステップ３で輝度平均処理部１９によ
り作成された平均輝度分布Ｉm（ｆ）に対して図１５
（ｂ）のような周波数毎の補正係数（重み）Ｇ（ｆ）を
掛けて、補正された平均輝度分布 Ｉc（ｆ）＝Ｇ（ｆ）×Ｉm（ｆ） を得る。この補正係数Ｇ（ｆ）は人間の輝度むらに対す
る反応の敏感さを表すものであって、その関数は連続し
た曲線で表される。特に、所定範囲（ｆＬ≦ｆ≦ｆＨ）
内では、人間の感性に応じて滑らかに変化する曲線とな
っている。例えば、図１５（ｂ）に示す例では、周波数
ｆがｆ＜ｆＬ＝０.１７Ｈｚまたはｆ＞ｆＨ＝１３４.６
８Ｈｚで補正係数Ｇ（ｆ）＝０となっており、ｆＬ≦ｆ
≦ｆＨの周波数域で補正係数Ｇ（ｆ）が滑らかに変化し
ている。この補正係数Ｇ（ｆ）については後ほど詳述す
るが、簡単に説明すると、この補正係数Ｇ（ｆ）は、ｆ
Ｌよりも低い周波数やｆＨよりも高い周波数で変化する
輝度むらに対して人の感度が非常に低く、計測対象周波
数の区間［ｆＬ、ｆＨ］の中央部では人の感度が非常に
高く、ｆＬから区間［ｆＬ、ｆＨ］の中央部にかけて、
あるいはｆＨから区間［ｆＬ、ｆＨ］の中央部にかけて
は人の感度は次第に変化していることを表している。Next, as shown in FIG. 15, the characteristic amount calculating section 20 calculates the average luminance distribution Im (f) created by the luminance average processing section 19 in step 3 of FIG.
The corrected average luminance distribution Ic (f) = G (f) × Im (f) is obtained by multiplying the correction coefficient (weight) G (f) for each frequency as in (b). The correction coefficient G (f) indicates the sensitivity of a human to the uneven brightness, and its function is represented by a continuous curve. In particular, a predetermined range (fL ≦ f ≦ fH)
Inside, it is a curve that changes smoothly according to human sensitivity. For example, in the example shown in FIG. 15B, the frequency f is f <fL = 0.17 Hz or f> fH = 134.6.
The correction coefficient G (f) = 0 at 8 Hz, and fL ≦ f
The correction coefficient G (f) changes smoothly in the frequency range ≤fH. The correction coefficient G (f) will be described in detail later.
The sensitivity of a person to luminance unevenness that changes at a frequency lower than L or a frequency higher than fH is very low, and the sensitivity of a person is very high at the center of the section [fL, fH] of the measurement target frequency. To the center of the section [fL, fH],
Alternatively, it indicates that the sensitivity of the person gradually changes from fH to the center of the section [fL, fH].
【００３７】ついで、特徴量演算部２０は、図１６
（ａ）に示すように、平均輝度分布Ｉc（ｆ）と所定の
輝度平均値（しきい値）Ｉth（例えば、正規化された輝
度平均値に対して、Ｉth＝０.３）とを比較し、図１６
（ｂ）のように平均輝度分布Ｉc（ｆ）のうちしきい値
Ｉth以下の部分をカットし、輝度平均値の大きな部分
（しきい値Ｉth以上の部分）だけを取り出す。そして、
最終的に残った平均輝度分布Ｉc（ｆ）の曲線から特徴
量を取り出す（図８のステップＳ４）。例えば、図１６
（ｂ）のように、 分布周波数幅 Ｗ＝ｆmax−ｆmin 輝度平均値幅 Ｈ＝Ｉmax−Ｉmin を演算し、輝度のばらつきを表わす特徴量とする。ここ
で、ｆmax、ｆmin、Ｉmax、Ｉminは、それぞれしきい値
Ｉth以上の平均輝度分布Ｉc（ｆ）における周波数の最
大値、最小値、輝度平均値の最大値、最小値である。Next, the feature value calculating section 20 determines whether
As shown in (a), the average luminance distribution Ic (f) is compared with a predetermined luminance average value (threshold) Ith (for example, Ith = 0.3 with respect to the normalized luminance average value). And FIG.
As shown in (b), the portion below the threshold value Ith in the average luminance distribution Ic (f) is cut, and only the portion having a large average luminance value (the portion above the threshold value Ith) is extracted. And
The characteristic amount is extracted from the finally remaining curve of the average luminance distribution Ic (f) (step S4 in FIG. 8). For example, FIG.
As shown in (b), the distribution frequency width W = fmax-fmin and the luminance average value width H = Imax-Imin are calculated, and are set as feature amounts representing the luminance variation. Here, fmax, fmin, Imax, and Imin are the maximum value, the minimum value, and the maximum and minimum values of the frequency in the average luminance distribution Ic (f) not less than the threshold value Ith, respectively.
【００３８】こうして演算された特徴量は、メモリ１７
に記憶され、必要に応じてモニタ１４に表示される。な
お、検査判定のための特徴量は、１つでも、１つ以上で
もよい。The feature values calculated in this way are stored in the memory 17.
And displayed on the monitor 14 as needed. Note that the number of features for inspection determination may be one, or one or more.
【００３９】こうして特徴量が抽出されると、良品判定
部２１は、ひとつひとつの特徴量とその基準値とを比較
し、その特徴量が基準値よりも良品側にあれば、その特
徴量に良品マークをつけ、不良品側にあれば不良品マー
クをつけ、各特徴量を判定した結果、良品マークが所定
個数以上あれば良品と判定し、良品マークが所定個数に
満たなければ不良品と判定し（図８のステップＳ５）、
良否判定結果はメモリ１７に保存させるか、あるいはモ
ニタ１４に表示させる。なお、良品と判定する基準は、
基準値より大きいことであっても、基準値より小さいこ
とであってもよい。When the characteristic amount is extracted in this way, the non-defective item judging section 21 compares each characteristic amount with its reference value. If the characteristic amount is on the non-defective side relative to the reference value, the non-defective item is judged to be non-defective. A mark is marked, if it is on the defective side, a defective mark is marked, and each characteristic amount is determined.As a result, if the number of non-defective marks is equal to or more than a predetermined number, it is determined to be non-defective, and if the number of non-defective marks is less than the predetermined number, it is determined to be defective (Step S5 in FIG. 8)
The pass / fail judgment result is stored in the memory 17 or displayed on the monitor 14. The criteria for determining a good product are:
It may be larger than the reference value or smaller than the reference value.
【００４０】例えば、図１７（ａ）のように、各特徴量
１、特徴量２、特徴量３の値が抽出されると、良品判定
部２１は予め定められている図１７（ｂ）のような基準
値と比較し、特徴量が基準値よりも小さければ、図１７
（ｃ）のようにその特徴量項目に良品マーク（図１７で
は、○印で表している。）をつけ、特徴量が基準値以上
であれば、不良品マーク（図１７では、×印で表してい
る。）をつけ、良品マークの個数をカウントして検査対
象物の良品、不良品を判定している。例えば、図１７
（ｄ）では、良品マークが２個以上であれば、良品と判
定している。For example, as shown in FIG. 17A, when the values of the characteristic amounts 1, 2 and 3 are extracted, the non-defective product judging unit 21 sets the predetermined value in FIG. 17B. Compared with such a reference value, and if the feature amount is smaller than the reference value, FIG.
As shown in FIG. 17C, a non-defective mark (indicated by a circle in FIG. 17) is attached to the feature quantity item, and if the feature quantity is equal to or larger than the reference value, a defective mark (in FIG. ), And the number of non-defective marks is counted to determine non-defective and non-defective inspection target objects. For example, FIG.
In (d), if there are two or more non-defective marks, it is determined to be non-defective.
【００４１】次に、上記補正係数Ｇ（ｆ）について説明
する。従来例においては、画像をＦＦＴ変換した後、空
間周波スペクトル画像のうちから特定周波数領域、例え
ば［ｆＬ、ｆＨ］の領域の部分を切り出してから特徴量
を抽出している。これは、図１８に破線で表したよう
に、 Ｇ（ｆ）＝１ （ｆＬ≦ｆ≦ｆＨのとき） Ｇ（ｆ）＝０ （ｆ＜ｆＬ、又は、ｆ＞ｆＨのと
き） で定義される補正係数Ｇ（ｆ）を用いるのと等価であ
る。従来例に相当する補正係数Ｇ（ｆ）では、ｆ＝ｆ
Ｌ、ｆ＝ｆＨで不連続に変化しており、しかも、区間
［ｆＬ、ｆＨ］では変化が無く、一定値となっている点
で、本発明で用いている補正係数とは異なっている。Next, the correction coefficient G (f) will be described. In the conventional example, after the image is subjected to the FFT transform, a characteristic frequency region, for example, a portion of a region of [fL, fH] is cut out from the spatial frequency spectrum image, and then the feature amount is extracted. This is defined by G (f) = 1 (when fL ≦ f ≦ fH) and G (f) = 0 (when f <fL or f> fH), as indicated by a broken line in FIG. This is equivalent to using the correction coefficient G (f). In the correction coefficient G (f) corresponding to the conventional example, f = f
It differs from the correction coefficient used in the present invention in that it changes discontinuously at L, f = fH, and there is no change in the section [fL, fH] and a constant value.
【００４２】しかしながら、人が輝度むらを認識する感
度（官能的輝度むら度合い）は、実際には、ある周波数
を境として突然変化する、このような不連続な補正係数
で表されるものではなく、連続的に、徐々に変化するも
のである。すなわち、周波数０.１〜５１２Ｈｚの範囲
において、輝度むら周波数の異なる１２枚のサンプルを
用意し、各サンプルに対して輝度むらが気になる強さを
０〜１００点（点数が高いほど輝度むらが大きい）まで
の点数で評価するテストを行った。かかるテストを１０
人に対して行い、各サンプル毎に評価点数を平均したも
のが図１９の図である。ただし、図１９では、横軸に周
波数ｆを対数目盛で表し、縦軸に輝度むら度合いの評価
点数（平均点）を表している。人が気になるむら度合い
と気にならないむら度合いの境を３０点であるとする
と、図１９の結果からは、人が気になるむら度合いの周
波数は、ｆＬ＝０.１７６３ＨｚとｆＨ＝１３４.６８Ｈ
ｚの間の周波数帯であることが分かる。よって、検査対
象品の輝度むらを検査する場合には、ｆＬ≦ｆ≦ｆＨの
周波数帯を問題（検査範囲）とし、しかも、その周波数
帯においても、図１９に示されているように、中央部で
ピークを持つ滑らかな補正係数を用いることにより、輝
度むらに対する人の感覚に基づいた検査を行うことが可
能になる。However, the sensitivity at which a person perceives uneven brightness (the degree of uneven brightness) is actually not represented by such a discontinuous correction coefficient, which suddenly changes at a certain frequency. , Continuously and gradually. That is, within the frequency range of 0.1 to 512 Hz, twelve samples having different luminance non-uniformity frequencies are prepared, and for each sample, the intensity at which the luminance non-uniformity is a concern is 0 to 100 points (the higher the score, the higher the luminance non-uniformity). Was large)). 10 such tests
FIG. 19 shows the result of evaluation performed on humans and averaging the evaluation scores for each sample. However, in FIG. 19, the horizontal axis represents the frequency f on a logarithmic scale, and the vertical axis represents the evaluation score (average score) of the luminance unevenness degree. Assuming that the boundary between the degree of non-uniformity of the person and the degree of non-uniformity is 30 points, the result of FIG. .68H
It can be seen that the frequency band is between z. Therefore, when inspecting the luminance unevenness of the inspection target product, the frequency band of fL ≦ f ≦ fH is regarded as a problem (inspection range), and even in that frequency band, as shown in FIG. By using a smooth correction coefficient having a peak in the section, it is possible to perform an inspection based on a human sense of uneven luminance.
【００４３】従来のように、図１８に破線で示すような
矩形の補正係数を用いた場合には、図１８でハッチング
を施した領域では、人の感覚では輝度むらを感じられな
いような検査対象物（官能的良品）も不良品と判定され
ていたが、図１８に実線で示すように滑らかに変化する
補正係数を用いれば、このような官能的良品が不良品と
判定されにくくなる。従って、意味のない不良品判定を
減らすことができ、無駄に不良品発生率を高くすること
が無くなり、人の感性に近づけた適正な良否判断を行う
ことが可能になる。When a rectangular correction coefficient as shown by a broken line in FIG. 18 is used as in the prior art, in a hatched area in FIG. The target object (sensory non-defective product) was also determined to be defective. However, if a correction coefficient that changes smoothly as shown by the solid line in FIG. 18 is used, it is difficult for such a sensory non-defective product to be determined to be defective. Therefore, it is possible to reduce meaningless defective product determination, and it is not necessary to increase the defective product occurrence rate unnecessarily, and it is possible to perform an appropriate quality determination close to human sensitivity.
【００４４】ただし、この検査対象となる周波数帯の下
限値ｆＬ、上限値ｆＨの値は、表示される画像の種類に
よって異なることがある。例えば、ひらがな、アルファ
ベット、数字のような簡単な文字を表示する場合には、
図２０（ａ）（ｂ）に示すように低周波成分が大きくな
るので、検査範囲の周波数帯も低周波側にシフトする。
また、漢字のような複雑な文字を表示する場合には、図
２１（ａ）（ｂ）に示すように高周波成分が大きくなる
ので、検査範囲の周波数帯も高周波側にシフトする。ま
た、図形画像の場合には、図２２（ａ）（ｂ）に示すよ
うに、検査範囲の周波数帯は広くなる。従って、この検
査範囲の周波数域（あるいは、補正係数の形状）は、検
査対象物の用途を考慮して決定するのが好ましい。な
お、周波数の値は、用いる撮像装置の画素数等によって
変わるので、絶対的なものではなく、検査対象物が同じ
であっても、検査装置の設計が異なれば補正係数も異な
ることになる。However, the lower limit value fL and the upper limit value fH of the frequency band to be inspected may differ depending on the type of the displayed image. For example, if you want to display simple characters like hiragana, alphabet, and numbers,
Since the low frequency component increases as shown in FIGS. 20A and 20B, the frequency band of the inspection range also shifts to the low frequency side.
When a complicated character such as a kanji is displayed, the high frequency component becomes large as shown in FIGS. 21A and 21B, so that the frequency band of the inspection range also shifts to the high frequency side. In the case of a graphic image, as shown in FIGS. 22A and 22B, the frequency band of the inspection range is wide. Therefore, it is preferable that the frequency range (or the shape of the correction coefficient) of the inspection range is determined in consideration of the use of the inspection object. Note that the value of the frequency varies depending on the number of pixels of the imaging device to be used and the like, and is not absolute. Even if the inspection object is the same, the correction coefficient will be different if the design of the inspection device is different.
【００４５】また、検査対象物によっては、図２３
（ａ）に示すように、それ自身の機能からくるパターン
やむらを有する場合がある。例えば、図３に示したよう
な液晶表示モニタ３では、導光板７の裏面に刻設された
光学パターン（プリズム）８が表面側からも観察され
る。そして、このような検査対象物では、良品であって
も、空間周波数スペクトル変換及び平均化処理を経た後
の平均輝度分布Ｉc（ｆ）には図２３（ｂ）のような良
品周波数パターンが表れる。これは、良品むらというべ
きものである。Also, depending on the inspection object, FIG.
As shown in (a), there may be a pattern or unevenness due to its own function. For example, in the liquid crystal display monitor 3 as shown in FIG. 3, the optical pattern (prism) 8 engraved on the back surface of the light guide plate 7 can be observed from the front side. Then, in such an inspection object, even if it is a non-defective product, a non-defective frequency pattern as shown in FIG. 23B appears in the average luminance distribution Ic (f) after the spatial frequency spectrum conversion and the averaging process. . This is what should be called non-uniformity.
【００４６】このような検査対象物の不良品（図２４
（ａ））を検査した場合には、図２４（ｂ）に示すよう
に良品周波数パターンに不良品の平均輝度分布が重畳す
ることになる。よって、このような検査対象物の場合に
は、良品周波数パターンは、不良品判定の際には除いて
おくことが望ましい。Such a defective inspection object (FIG. 24)
When (a) is inspected, the average luminance distribution of defective products is superimposed on the non-defective product frequency pattern as shown in FIG. Therefore, in the case of such an inspection object, it is desirable to remove the non-defective product frequency pattern when determining a defective product.
【００４７】そこで、このような良品むらを有する検査
対象物を良否判定する場合には、良品を検査したときの
良品周波数パターンを予めメモリに記憶させて検査装置
に登録しておく。そして、図２５に示すように、検査対
象物から図２５（ａ）のような平均輝度分布Ｉc（ｆ）
を得た後、そこから予め登録されている図２５（ｂ）の
良品周波数パターンを減算し、図２５（ｃ）のような不
良品からくる不良品むら周波数パターンの平均輝度分布
Ｉc（ｆ）を抽出する。そして、この不良品周波数パタ
ーンのみからなる平均輝度分布Ｉc（ｆ）を対象として
特徴量を抽出し、良否判定を行う。この処理を行なうこ
とで、白身にパターンやむらを持っている検査対象物に
ついての輝度むら検査を実現できる。In order to determine the quality of the inspection object having such non-uniformity, the non-defective frequency pattern at the time of non-defective inspection is stored in a memory in advance and registered in the inspection apparatus. Then, as shown in FIG. 25, the average luminance distribution Ic (f) as shown in FIG.
After that, the non-defective frequency pattern of FIG. 25 (b) registered in advance is subtracted therefrom, and the average luminance distribution Ic (f) of the defective non-uniform frequency pattern resulting from the defective product as shown in FIG. 25 (c) is obtained. Is extracted. Then, a characteristic amount is extracted for the average luminance distribution Ic (f) consisting of only the defective product frequency pattern, and the quality is determined. By performing this processing, it is possible to realize a luminance unevenness inspection for an inspection target having a pattern or unevenness in the white body.
【００４８】（第２の実施形態）図２６は本発明の別な
実施形態による色むら検査装置３１の構成を示す斜視図
である。この色むら検査装置３１は、ＲＧＢカラーＣＣ
Ｄカメラのような撮像装置３２と、画像処理装置３３
と、モニタ３４とから構成されている。(Second Embodiment) FIG. 26 is a perspective view showing the configuration of a color shading inspection apparatus 31 according to another embodiment of the present invention. The color non-uniformity inspection device 31 uses an RGB color CC.
An imaging device 32 such as a D camera, and an image processing device 33
And a monitor 34.
【００４９】使用する撮像装置３２としては、目的にあ
ったものであればよく、種類は特に限定されるものでは
ないが、例えばソニー社製のＸＣ−００３を用いること
ができる。検査対象物の画像をできるだけ平行光として
撮像装置３２に撮像させるため、撮像装置３２は、検査
対象物からできるだけ充分に離して撮像することが望ま
しい。例えば、検査対象物と撮像装置３２との距離（ワ
ークディスタンス）Ｄは、検査対象物の長手方向寸法の
１０倍程度以上離しておくことが望ましい。The imaging device 32 to be used is not particularly limited, as long as it is suitable for the purpose. For example, XC-003 manufactured by Sony Corporation can be used. In order to cause the imaging device 32 to capture the image of the inspection target as parallel light as much as possible, it is desirable that the imaging device 32 capture the image as far as possible from the inspection target. For example, it is desirable that the distance (work distance) D between the inspection object and the imaging device 32 be at least about 10 times the longitudinal dimension of the inspection object.
【００５０】画像処理装置３３は、撮像装置１２で得ら
れたカラー画像に対して色合成処理や画像変換、空間周
波スペクトル変換、特徴量演算等の処理を行なうもので
ある。画像処理装置１３も、機種は特に限定されるもの
ではないが、例えば横河ＭＡＴ社製のｉＺｏｏを用いる
ことができる。また、モニタ１４は、撮像装置による撮
像画像や画像処理装置１３による処理画像等を表示する
ためのものである。The image processing apparatus 33 performs processing such as color synthesis processing, image conversion, spatial frequency spectrum conversion, and feature value calculation on the color image obtained by the imaging apparatus 12. The model of the image processing apparatus 13 is not particularly limited, but, for example, iZoo manufactured by Yokogawa MAT can be used. The monitor 14 is for displaying an image captured by the imaging device, a processed image by the image processing device 13, and the like.
【００５１】図２７は上記輝度むら検査装置３１の構成
を示すブロック図である。画像処理装置３３は、画像入
力部１６、色相変換部３５、メモリ１７、ＦＦＴ変換処
理部１８、輝度平均処理部１９、特徴量演算部２０、良
品判定部２１からなる。このうち、画像入力部１６、メ
モリ１７、ＦＦＴ変換処理部１８、輝度平均処理部１
９、特徴量演算部２０および良品判定部２１は、第１の
実施形態において説明したものと同様な機能を備えてい
る。ただし、撮像装置３２から画像入力部１６へは、
赤、緑、青に分解された輝度画像が入力される。FIG. 27 is a block diagram showing a configuration of the uneven brightness inspection device 31. As shown in FIG. The image processing device 33 includes an image input unit 16, a hue conversion unit 35, a memory 17, an FFT conversion processing unit 18, a luminance averaging processing unit 19, a feature amount calculation unit 20, and a good item determination unit 21. Among them, the image input unit 16, the memory 17, the FFT conversion processing unit 18, the luminance averaging processing unit 1
9. The feature amount calculation unit 20 and the good item determination unit 21 have functions similar to those described in the first embodiment. However, from the imaging device 32 to the image input unit 16,
A luminance image separated into red, green, and blue is input.
【００５２】色相変換部３５には、画像入力部１６を通
じて撮像装置３２から、図２８に示すような赤色画像３
６、緑色画像３７、青色画像３８が入力される。色相変
換部３５は、赤色画像３６、緑色画像３７、青色画像３
８を得ると、例えば、 Ｉ＝０.３Ｒ＋０.５９Ｇ＋０.１１Ｂ の変換式により、３つの画像３６、３７、３８を１枚の
色相画像３９に変換する。ただし、Ｒ、Ｇ、Ｂは、同一
画素における赤色画像３６、緑色画像３７、青色画像３
８の輝度を表している。The hue conversion section 35 receives a red image 3 as shown in FIG.
6. A green image 37 and a blue image 38 are input. The hue conversion unit 35 includes a red image 36, a green image 37, and a blue image 3
When 8 is obtained, the three images 36, 37, and 38 are converted into one hue image 39 by the conversion formula of I = 0.3R + 0.59G + 0.11B, for example. Here, R, G, and B represent the red image 36, the green image 37, and the blue image 3 in the same pixel.
8 represents the luminance.
【００５３】こうして、色相変換部３５により色相画像
３９を得た後は、これを１枚のモノクロ画像とみなして
処理することにより、輝度むら検査（第１の実施形態）
の場合と同様にして色むらの検査及び良否判定を行うこ
とができる。After the hue image 39 is obtained by the hue conversion unit 35 in this way, it is regarded as one monochrome image and processed, thereby inspecting uneven brightness (first embodiment).
In the same manner as in the case (1), the inspection for color unevenness and the quality judgment can be performed.
【００５４】なお、上記各実施形態においては、画像処
理装置の代わりに画像処理機能を搭載したパソコンを用
いてもよい。また、検査判定結果をモニタに表示する必
要がない場合には、モニタを省略することも可能であ
る。In each of the above embodiments, a personal computer having an image processing function may be used instead of the image processing apparatus. When it is not necessary to display the inspection determination result on the monitor, the monitor can be omitted.
【００５５】[0055]
【発明の効果】本発明の輝度むら検査装置によれば、輝
度むら検査を機械化することで、良否判別のばらつきを
小さくでき、安定した良否判定を高速で行うことができ
る。しかも、特徴量抽出前の補正係数として、周波数の
変化に伴って値が徐々に増減する領域を有するものを用
いているので、輝度むらに対する人の認識感度を反映さ
せて輝度むらに対する良否判定を行うことができる。こ
の結果、人が視認検査しても不良品とされることのない
ような製品（官能的良品）を検査装置で不良品と誤判定
する可能性を少なくできる。According to the brightness unevenness inspection apparatus of the present invention, the variation in the quality determination can be reduced by mechanizing the brightness unevenness inspection, and stable quality determination can be performed at high speed. Moreover, since the correction coefficient before the feature amount extraction has a region whose value gradually increases and decreases with the change of the frequency, the pass / fail judgment for the luminance unevenness is reflected by reflecting the human recognition sensitivity to the luminance unevenness. It can be carried out. As a result, it is possible to reduce the possibility that a product (a sensory non-defective product) that is not determined to be defective even when visually inspected by a person is erroneously determined as a defective product by the inspection device.
【００５６】本発明の色むら検査装置によれば、色むら
検査を機械化することで、良否判別のばらつきを小さく
でき、安定した良否判定を高速で行うことができる。し
かも、特徴量抽出前の補正係数として、周波数の変化に
伴って値が徐々に増減する領域を有するものを用いてい
るので、色むらに対する人の認識感度を反映させて色む
らに対する良否判定を行うことができる。この結果、人
が視認検査しても不良品とされることのないような製品
（官能的良品）を検査装置で不良品と誤判定する可能性
を少なくできる。According to the color nonuniformity inspection apparatus of the present invention, by mechanizing the color nonuniformity inspection, it is possible to reduce variation in quality determination and to perform stable quality determination at high speed. Moreover, as the correction coefficient before extracting the characteristic amount, a coefficient having a region whose value gradually increases or decreases with a change in frequency is used. It can be carried out. As a result, it is possible to reduce the possibility that a product (a sensory non-defective product) that is not determined to be defective even when visually inspected by a person is erroneously determined to be defective by the inspection device.
【図１】携帯電話機の斜視図である。FIG. 1 is a perspective view of a mobile phone.
【図２】ノート型パソコンの斜視図である。FIG. 2 is a perspective view of a notebook computer.
【図３】携帯電話機やノート型パソコン等に用いられて
いる液晶表示モニタの概略断面図である。FIG. 3 is a schematic sectional view of a liquid crystal display monitor used in a mobile phone, a notebook personal computer, and the like.
【図４】輝度むらの生じている液晶表示モニタの画面を
示す図である。FIG. 4 is a diagram showing a screen of a liquid crystal display monitor in which uneven brightness occurs.
【図５】色むらの生じている液晶表示モニタの画面を示
す図である。FIG. 5 is a diagram showing a screen of a liquid crystal display monitor in which color unevenness occurs.
【図６】本発明の一実施形態による輝度むら検査装置の
構成を示す斜視図である。FIG. 6 is a perspective view showing a configuration of a luminance unevenness inspection apparatus according to an embodiment of the present invention.
【図７】同上の輝度むら検査装置の構成を示すブロック
図である。FIG. 7 is a block diagram showing a configuration of the uneven brightness inspection apparatus of the above.
【図８】同上の輝度むら検査装置における処理内容と処
理手順を示すフローチャートである。FIG. 8 is a flowchart showing processing contents and a processing procedure in the luminance unevenness inspection apparatus.
【図９】実空間の画像（ａ）を空間周波スペクトル画像
（ｂ）に変換する様子を説明する図である。FIG. 9 is a diagram illustrating a state in which an image in real space (a) is converted into a spatial frequency spectrum image (b).
【図１０】原画像を圧縮してから空間周波スペクトル変
換し、この後空間周波スペクトル画像を原画像と同じサ
イズに拡大するプロセスを説明する図である。FIG. 10 is a diagram illustrating a process of compressing an original image, converting the spatial frequency spectrum, and then expanding the spatial frequency spectrum image to the same size as the original image.
【図１１】画像サイズが１０００の画像を空間周波スペ
クトル変換する際の乗算回数（ａ）と画像サイズが２の
１０乗の画像を空間周波スペクトル変換する際の乗算回
数（ｂ）とを比較して説明する図である。FIG. 11 compares the number of multiplications (a) when converting an image having an image size of 1000 into a spatial frequency spectrum and the number of multiplications (b) when converting an image having an image size of 2 to the 10th power. FIG.
【図１２】一辺がｎの２乗の画像サイズの画像を変換す
る際の演算時間に対するほぼ同程度の画像サイズの画像
を変換する際の演算時間の比を例示する図である。FIG. 12 is a diagram exemplifying a ratio of a calculation time when converting an image having substantially the same image size to a calculation time when converting an image having an image size of n square of one side;
【図１３】周波スペクトル空間において、同心円状の各
円周上で輝度を平均化して輝度平均値を演算するようす
を示す説明図である。FIG. 13 is an explanatory diagram showing how to calculate a luminance average value by averaging luminance on each concentric circle in a frequency spectrum space.
【図１４】円周上で輝度を平均化して演算された平均輝
度分布の一例を示す図である。FIG. 14 is a diagram showing an example of an average luminance distribution calculated by averaging luminance on the circumference.
【図１５】特徴量演算部により平均輝度分布に所定の補
正係数を掛けて所定の重み付けを行うプロセスを説明す
る図である。FIG. 15 is a diagram illustrating a process of multiplying an average luminance distribution by a predetermined correction coefficient and performing predetermined weighting by a feature amount calculating unit.
【図１６】特徴量演算部により特徴量を抽出するプロセ
スを説明する図である。FIG. 16 is a diagram illustrating a process of extracting a feature value by a feature value calculation unit.
【図１７】良品判定部において、抽出した特徴量から検
査対象物の良品、不良品を判定するプロセスを説明する
図である。FIG. 17 is a diagram illustrating a process in which a non-defective product determination unit determines a non-defective product or a defective product of an inspection target from extracted feature amounts;
【図１８】従来の検査方法で用いられている補正係数と
本発明にかかる輝度むら検査装置で用いられている補正
係数を比較して示す図である。FIG. 18 is a diagram showing a comparison between a correction coefficient used in a conventional inspection method and a correction coefficient used in a luminance unevenness inspection apparatus according to the present invention.
【図１９】人が輝度むらを気にする周波数帯を実験的に
サンプリングした結果を示す図である。示す説明図表示
される対象により検査すべき周波数帯が異なることを示
す説明図FIG. 19 is a diagram illustrating a result of experimentally sampling a frequency band in which a person cares about uneven brightness. Explanatory diagram showing that the frequency band to be inspected differs depending on the displayed object
【図２０】検査対象物にひらがなが表示されている様子
と、その検査対象物から得た平均輝度分布を示す図であ
る。FIG. 20 is a diagram showing a state in which hiragana is displayed on the inspection object and an average luminance distribution obtained from the inspection object.
【図２１】検査対象物に漢字が表示されている様子と、
その検査対象物から得た平均輝度分布を示す図である。FIG. 21 shows a state in which kanji is displayed on the inspection object;
It is a figure showing the average luminance distribution obtained from the inspection object.
【図２２】検査対象物に図形画像が表示されている様子
と、その検査対象物から得た平均輝度分布を示す図であ
る。FIG. 22 is a diagram illustrating a state in which a graphic image is displayed on the inspection object and an average luminance distribution obtained from the inspection object.
【図２３】良品むらを有する検査対象物と、そのその検
査対象物から得た平均輝度分布（良品周波数パターン）
を示す図である。FIG. 23 shows an inspection object having non-defective unevenness and an average luminance distribution (non-defective frequency pattern) obtained from the inspection object.
FIG.
【図２４】良品むらと不良むらを有する検査対象物と、
そのその検査対象物から得た平均輝度分布を示す図であ
る。FIG. 24 shows an inspection object having non-defective unevenness and defective unevenness;
It is a figure showing the average luminance distribution obtained from the inspection object.
【図２５】不良むらと良品周波数パターンを含む平均輝
度分布から良品周波数パターンを減算して不良むらを抽
出するプロセスを説明する図である。FIG. 25 is a diagram illustrating a process of extracting a defective unevenness by subtracting a non-defective frequency pattern from an average luminance distribution including a defective unevenness and a non-defective frequency pattern.
【図２６】本発明の別な実施形態による色むら検査装置
の構成を示す斜視図である。FIG. 26 is a perspective view showing a configuration of a color shading inspection apparatus according to another embodiment of the present invention.
【図２７】同上の色むら検査装置の構成を示すブロック
図である。FIG. 27 is a block diagram showing a configuration of the color nonuniformity inspection device of the above.
【図２８】同上の色むら検査装置に含まれる色相変換部
における色合成の処理を説明する図である。FIG. 28 is a diagram illustrating color synthesis processing in a hue conversion unit included in the color nonuniformity inspection apparatus.
６ バックライト １２、３２ 撮像装置 １３、３３ 画像処理装置 １４、３４ モニタ １６ 画像入力部 １７ メモリ １８ 変換処理部 １９ 輝度平均処理部 ２０ 特徴量演算部 ２１ 良品判定部 ３１ 検査装置 ３２ 撮像装置 ３３ 画像処理装置 ３４ モニタ ３５ 色相変換部 Reference Signs List 6 backlight 12, 32 imaging device 13, 33 image processing device 14, 34 monitor 16 image input unit 17 memory 18 conversion processing unit 19 luminance averaging processing unit 20 feature amount calculation unit 21 non-defective product determination unit 31 inspection device 32 imaging device 33 image Processing unit 34 Monitor 35 Hue conversion unit
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 2G051 AA90 AB11 AB20 CA04 EA11 EA12 EA14 EA17 EB01 EC02 EC03 EC04 ED21 2G086 EE10 5B057 AA03 BA02 CA01 CA08 CA12 CA16 CD05 CE20 CG05 DA03 DB02 DB09 DC01 DC22 DC25 5L096 AA02 BA03 BA18 CA14 EA03 FA23 FA32 GA41 ──────────────────────────────────────────────────続 き Continued on the front page F term (reference) 2G051 AA90 AB11 AB20 CA04 EA11 EA12 EA14 EA17 EB01 EC02 EC03 EC04 ED21 2G086 EE10 5B057 AA03 BA02 CA01 CA08 CA12 CA16 CD05 CE20 CG05 DA03 DB02 DB09 DC01 DC22 DC02 5L03 A FA23 FA32 GA41
Claims (4)
置であって、 検査対象物を撮像する手段と、 前記撮像手段により得られた画像を空間周波スペクトル
画像に変換する手段と、 前記空間周波スペクトル画像の輝度を、原点を中心とす
る円周上で平均化して輝度平均値を求める手段と、 周波数の変化に伴って値が徐々に増減する領域を有する
補正係数を記憶する手段と、 周波数毎に前記輝度平均値と前記補正係数を乗算して補
正された輝度平均値を算出する手段と、 前記補正された輝度平均値の分布から少なくとも１つの
特徴量を抽出する手段と、 前記特徴量と所定の基準とを比較することによって検査
対象物の輝度むらを評価する手段とを備えた輝度むら検
査装置。1. An apparatus for inspecting luminance unevenness in an inspection plane, comprising: means for imaging an inspection object; means for converting an image obtained by the imaging means into a spatial frequency spectrum image; Means for averaging the brightness of the spatial frequency spectrum image on a circumference centered on the origin to obtain a brightness average value, and means for storing a correction coefficient having an area whose value gradually increases or decreases with a change in frequency. Means for multiplying the average luminance value and the correction coefficient for each frequency to calculate a corrected average luminance value; means for extracting at least one feature amount from the distribution of the corrected average luminance value; Means for evaluating the uneven brightness of the inspection object by comparing the characteristic amount with a predetermined reference.
は、変換前の画像を２のｎ乗画素×２のｎ乗画素（ただ
し、ｎは正の整数）の画像サイズに圧縮もしくは拡大し
た後、この画像を空間周波スペクトル画像に変換し、つ
いで、変換後の画像を変換前のもとの画像サイズとなる
ように拡大もしくは圧縮するものであることを特徴とす
る、請求項１に記載の輝度むら検査装置。2. The spatial frequency spectrum image converting means compresses or expands the image before conversion to an image size of 2 n pixels × 2 n pixels (where n is a positive integer), 2. The luminance unevenness according to claim 1, wherein the image is converted into a spatial frequency spectrum image, and then the converted image is enlarged or compressed to have the original image size before the conversion. Inspection equipment.
であって、 検査対象物を撮像する手段と、 前記撮像手段により得られた少なくとも２色の輝度画像
を色相画像に変換する手段と、 前記色相変換手段により得られた色相画像を空間周波ス
ペクトル画像に変換する手段と、 前記空間周波スペクトル画像の色相を、原点を中心とす
る円周上で平均化して色相平均値を求める手段と、 周波数の変化に伴って値が徐々に増減する領域を有する
補正係数を記憶する手段と、 周波数毎に前記色相平均値と前記補正係数を乗算して補
正された色相平均値を算出する手段と、 前記補正された色相平均値の分布から少なくとも１つの
特徴量を抽出する手段と、 前記特徴量と所定の基準とを比較することによって検査
対象物の色むらを評価する手段とを備えた色むら検査装
置。3. An apparatus for inspecting color unevenness in an inspection plane, comprising: means for imaging an inspection object; and means for converting a luminance image of at least two colors obtained by the imaging means into a hue image. Means for converting the hue image obtained by the hue conversion means into a spatial frequency spectrum image; means for averaging the hue of the spatial frequency spectrum image on a circumference centered on the origin to obtain a hue average value Means for storing a correction coefficient having an area whose value gradually increases and decreases with a change in frequency; means for calculating a corrected hue average value by multiplying the hue average value and the correction coefficient for each frequency Means for extracting at least one characteristic amount from the distribution of the corrected hue average values; and means for evaluating the color unevenness of the inspection object by comparing the characteristic amount with a predetermined reference. Color unevenness inspection apparatus.
は、変換前の画像を２のｎ乗画素×２のｎ乗画素（ただ
し、ｎは正の整数）の画像サイズに圧縮もしくは拡大し
た後、この画像を空間周波スペクトル画像に変換し、つ
いで、変換後の画像を変換前のもとの画像サイズとなる
ように拡大もしくは圧縮するものであることを特徴とす
る、請求項３に記載の色むら検査装置。4. The spatial frequency spectrum image converting means compresses or expands the image before conversion to an image size of 2 n pixels × 2 n pixels (where n is a positive integer), The color non-uniformity according to claim 3, wherein the image is converted into a spatial frequency spectrum image, and then the converted image is enlarged or compressed to have the original image size before the conversion. Inspection equipment.
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