JP2003066398A - 液晶ディスプレイパネルムラの分類処理方法、その装置及びプログラム - Google Patents
液晶ディスプレイパネルムラの分類処理方法、その装置及びプログラムInfo
- Publication number
- JP2003066398A JP2003066398A JP2001256942A JP2001256942A JP2003066398A JP 2003066398 A JP2003066398 A JP 2003066398A JP 2001256942 A JP2001256942 A JP 2001256942A JP 2001256942 A JP2001256942 A JP 2001256942A JP 2003066398 A JP2003066398 A JP 2003066398A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- unevenness
- liquid crystal
- image
- crystal display
- processing
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G02—OPTICS
- G02F—OPTICAL DEVICES OR ARRANGEMENTS FOR THE CONTROL OF LIGHT BY MODIFICATION OF THE OPTICAL PROPERTIES OF THE MEDIA OF THE ELEMENTS INVOLVED THEREIN; NON-LINEAR OPTICS; FREQUENCY-CHANGING OF LIGHT; OPTICAL LOGIC ELEMENTS; OPTICAL ANALOGUE/DIGITAL CONVERTERS
- G02F1/00—Devices or arrangements for the control of the intensity, colour, phase, polarisation or direction of light arriving from an independent light source, e.g. switching, gating or modulating; Non-linear optics
- G02F1/01—Devices or arrangements for the control of the intensity, colour, phase, polarisation or direction of light arriving from an independent light source, e.g. switching, gating or modulating; Non-linear optics for the control of the intensity, phase, polarisation or colour
- G02F1/13—Devices or arrangements for the control of the intensity, colour, phase, polarisation or direction of light arriving from an independent light source, e.g. switching, gating or modulating; Non-linear optics for the control of the intensity, phase, polarisation or colour based on liquid crystals, e.g. single liquid crystal display cells
- G02F1/1306—Details
- G02F1/1309—Repairing; Testing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0004—Industrial image inspection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/50—Depth or shape recovery
- G06T7/55—Depth or shape recovery from multiple images
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Nonlinear Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Crystallography & Structural Chemistry (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Devices For Indicating Variable Information By Combining Individual Elements (AREA)
- Liquid Crystal (AREA)
- Testing Of Optical Devices Or Fibers (AREA)
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】煩雑なパラメータの設定をすることなく、液晶
パネルのムラを正確に検出することができ、ムラを効率
良く分類し、その対策をとること。 【解決手段】液晶ディスプレイパネルを異なる視野角か
ら撮影して、取り込んだ画像群に対して、テクスチャ−
解析処理と空間微分フィルタ処理の少なくとも何れかを
使用してムラ領域を検出し、該処理により得られたムラ
画像群間で画像論理演算処理を行いムラ検出領域を演算
し、さらに、その領域の形状や輝度を表すパラメータと
を組み合わせで領域の形状でムラを上位分類処理し、各
ムラ検出領域についてのムラ上位分類と、ムラの分布状
態や検出視野角度、位置などのパラメータとの組み合わ
せて、液晶ディスプレイパネルのムラを分類する方法、
装置およびプログラム。
パネルのムラを正確に検出することができ、ムラを効率
良く分類し、その対策をとること。 【解決手段】液晶ディスプレイパネルを異なる視野角か
ら撮影して、取り込んだ画像群に対して、テクスチャ−
解析処理と空間微分フィルタ処理の少なくとも何れかを
使用してムラ領域を検出し、該処理により得られたムラ
画像群間で画像論理演算処理を行いムラ検出領域を演算
し、さらに、その領域の形状や輝度を表すパラメータと
を組み合わせで領域の形状でムラを上位分類処理し、各
ムラ検出領域についてのムラ上位分類と、ムラの分布状
態や検出視野角度、位置などのパラメータとの組み合わ
せて、液晶ディスプレイパネルのムラを分類する方法、
装置およびプログラム。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、液晶ディスプレ
イパネルのモジュール検査におけるパネルムラの分類処
理に関し、特に異なる視野角から撮影して複数のパネル
撮影画像を利用したムラ分類処理に関する。
イパネルのモジュール検査におけるパネルムラの分類処
理に関し、特に異なる視野角から撮影して複数のパネル
撮影画像を利用したムラ分類処理に関する。
【０００２】
【従来の技術】液晶ディスプレイパネルのムラ検査の自
動化は各所で取組みが行れている。その場合、パネル正
面から撮り込んだ１枚のムラ画像に対して画像処理技術
によりムラを検出する方法が一般的である。
動化は各所で取組みが行れている。その場合、パネル正
面から撮り込んだ１枚のムラ画像に対して画像処理技術
によりムラを検出する方法が一般的である。
【０００３】また、ムラの検出条件を最適化するため
に、検出のための各種パラメータのしきい値を細分化し
てムラ領域を検出していた。この方法の問題点として
は、パラメータ設定が多種にわたり、さらに、微妙なし
きい値を設定しなければならないため、チューニングが
煩雑になる。また、品種が変わると段取り換え等で余分
な作業が発生する。そのために、液晶ディスプレイパネ
ルの最終検査であるモジュール検査では、目視による官
能検査がいまだ主流となっている。
に、検出のための各種パラメータのしきい値を細分化し
てムラ領域を検出していた。この方法の問題点として
は、パラメータ設定が多種にわたり、さらに、微妙なし
きい値を設定しなければならないため、チューニングが
煩雑になる。また、品種が変わると段取り換え等で余分
な作業が発生する。そのために、液晶ディスプレイパネ
ルの最終検査であるモジュール検査では、目視による官
能検査がいまだ主流となっている。
【０００４】従来の液晶ディスプレイパネルのムラ検査
アルゴリズムとしては、例えば、ムラ領域と周辺領域の
大きさ並びにムラ領域の幾何学的な大きさを数値演算処
理で行ったもの（特開平１０−９６６８１号公報）や、
差分加算手段から得られる差分情報で干渉縞と表示パネ
ルの輝度ムラを排除して、表示パネルの欠陥画素を検出
したもの（特開平１１−１１９６８４号公報）、２階層
での検査（マクロ検査＋ミクロ検査）するもの（特開平
１０−１０００７号公報）があった。
アルゴリズムとしては、例えば、ムラ領域と周辺領域の
大きさ並びにムラ領域の幾何学的な大きさを数値演算処
理で行ったもの（特開平１０−９６６８１号公報）や、
差分加算手段から得られる差分情報で干渉縞と表示パネ
ルの輝度ムラを排除して、表示パネルの欠陥画素を検出
したもの（特開平１１−１１９６８４号公報）、２階層
での検査（マクロ検査＋ミクロ検査）するもの（特開平
１０−１０００７号公報）があった。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】これらの従来技術は、
ある一方向だけから取得した画像からムラ領域を検出す
るものであった。しかし、視野角に依存するような構造
的パネルムラ、例えばギャップムラのように正面画像か
らではムラの判別が煩雑で、且つ判別しずらい。パネル
を傾けることでムラ領域の輝度値が明らかに変化する構
造的パネルムラなどに対しては、１枚の画像だけでムラ
を検出し、パネルムラを正確に分類することは原理的に
無理がある。
ある一方向だけから取得した画像からムラ領域を検出す
るものであった。しかし、視野角に依存するような構造
的パネルムラ、例えばギャップムラのように正面画像か
らではムラの判別が煩雑で、且つ判別しずらい。パネル
を傾けることでムラ領域の輝度値が明らかに変化する構
造的パネルムラなどに対しては、１枚の画像だけでムラ
を検出し、パネルムラを正確に分類することは原理的に
無理がある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めに、請求項１の発明は、液晶ディスプレイパネルの表
面状に発生する構造的な欠陥を検出する方法において、
複数の視野角から撮り込んだ液晶ディスプレイパネルの
表面画像群について、その欠陥ムラが持つ特徴を視野角
から得られた画像間の論理演算処理結果と画像から得ら
れる特徴量とを用いて、パネルムラ種類を分類する方法
を提供する。画像データとして視野角依存性輝度データ
を利用するしても良い。
めに、請求項１の発明は、液晶ディスプレイパネルの表
面状に発生する構造的な欠陥を検出する方法において、
複数の視野角から撮り込んだ液晶ディスプレイパネルの
表面画像群について、その欠陥ムラが持つ特徴を視野角
から得られた画像間の論理演算処理結果と画像から得ら
れる特徴量とを用いて、パネルムラ種類を分類する方法
を提供する。画像データとして視野角依存性輝度データ
を利用するしても良い。
【０００７】この発明によれば、パネルムラの検出を一
方向からの画像だけを処理するのでは無く、異なる視野
角から撮り込んだ画像群を使用することで、煩雑なパラ
メータの設定をすることなく構造的パネルムラを検出す
ることができ、パネルムラを構造に起因する欠陥の種類
に効率良く分類できる。
方向からの画像だけを処理するのでは無く、異なる視野
角から撮り込んだ画像群を使用することで、煩雑なパラ
メータの設定をすることなく構造的パネルムラを検出す
ることができ、パネルムラを構造に起因する欠陥の種類
に効率良く分類できる。
【０００８】また請求項２の発明は、請求項１の発明の
各処理工程の一部を、プログラマブルゲートアレイのよ
うなハードウェアで構成して、並列に高速に液晶ディス
プレイパネルのムラを分類処理する装置を提供する。こ
のような発明では、液晶ディスプレイパネルのモジュー
ル検査の工程を高速化できる。
各処理工程の一部を、プログラマブルゲートアレイのよ
うなハードウェアで構成して、並列に高速に液晶ディス
プレイパネルのムラを分類処理する装置を提供する。こ
のような発明では、液晶ディスプレイパネルのモジュー
ル検査の工程を高速化できる。
【０００９】さらに、請求項３の発明は、液晶ディスプ
レイパネルを異なる視野角から撮影した複数の画像群を
取り込み、液晶ディスプレイパネルのムラを分類するた
めのコンピュータを、請求項１の発明の各処理をそれぞ
れ実現する手段として機能させる液晶ディスプレイパネ
ルムラを分類処理するプログラムを提供する。
レイパネルを異なる視野角から撮影した複数の画像群を
取り込み、液晶ディスプレイパネルのムラを分類するた
めのコンピュータを、請求項１の発明の各処理をそれぞ
れ実現する手段として機能させる液晶ディスプレイパネ
ルムラを分類処理するプログラムを提供する。
【００１０】
【発明の実施形態】以下、本発明の具体例を、図面を参
照して説明する。図１は、液晶ディスプレイパネル表面
状に表れる代表的なパネルムラ欠陥とその形状を示す。
図中、 は複数の細線状として現れるラビングムラ、
はブロック境界の線状ムラ、 は不規則な線状ム
ラ、 は点状ムラ・ギャップムラ、は不規則な形状
ムラ、 はパネル端に発生するムラ、は注入口に発
生するムラ、はバックライト欠陥ムラである。
照して説明する。図１は、液晶ディスプレイパネル表面
状に表れる代表的なパネルムラ欠陥とその形状を示す。
図中、 は複数の細線状として現れるラビングムラ、
はブロック境界の線状ムラ、 は不規則な線状ム
ラ、 は点状ムラ・ギャップムラ、は不規則な形状
ムラ、 はパネル端に発生するムラ、は注入口に発
生するムラ、はバックライト欠陥ムラである。
【００１１】図２は、これらの代表的な欠陥ムラの見え
方が方向に依存する特徴をまとめた表である。ラビング
ムラ は、液晶ディスプレイパネル正面から見ると見
ずらいが、液晶ディスプレイパネル上側を５度〜１０度
の浅い角度起こして見ると見やすい。ブロック境界の線
状ムラは正面から白又は黒っぽく見え判別し易く、液
晶パネルを傾けては見ずらく、不規則な線状ムラは正
面から白又は黒っぽく見えて判別し易いが、傾けた角度
では判別がしずらい、点状・ギャップムラ は、正面
から見ると白っぽく見える場合が多いが、左右傾けた角
度から見ると黒く見える場合が多く、下側を起こす浅い
角度から見ると、さらに白っぽく見える場合が多い。不
規則な形状ムラ は、正面から白又は黒っぽく見え判
別し易い。
方が方向に依存する特徴をまとめた表である。ラビング
ムラ は、液晶ディスプレイパネル正面から見ると見
ずらいが、液晶ディスプレイパネル上側を５度〜１０度
の浅い角度起こして見ると見やすい。ブロック境界の線
状ムラは正面から白又は黒っぽく見え判別し易く、液
晶パネルを傾けては見ずらく、不規則な線状ムラは正
面から白又は黒っぽく見えて判別し易いが、傾けた角度
では判別がしずらい、点状・ギャップムラ は、正面
から見ると白っぽく見える場合が多いが、左右傾けた角
度から見ると黒く見える場合が多く、下側を起こす浅い
角度から見ると、さらに白っぽく見える場合が多い。不
規則な形状ムラ は、正面から白又は黒っぽく見え判
別し易い。
【００１２】液晶ディスプレイパネル端のムラ は正
面から見ても、傾けて見ても白っぽく見え、注入口ムラ
は、正面から見ると白っぽく見える場合が多く、傾
けた角度でも同様に見える。バックライトに起因する白
点のスポットムラは、正面からは判別しにくいが、左
右約３０度以上傾けた角度では、はっきりと白点状に見
える。
面から見ても、傾けて見ても白っぽく見え、注入口ムラ
は、正面から見ると白っぽく見える場合が多く、傾
けた角度でも同様に見える。バックライトに起因する白
点のスポットムラは、正面からは判別しにくいが、左
右約３０度以上傾けた角度では、はっきりと白点状に見
える。
【００１３】液晶ディスプレイパネルの場合、液晶膜の
微妙な厚さやうねり等により透過光の指向性が変わるの
で、上下左右あらゆる角度から見るとパネルムラの検出
精度は増加する。本発明では、様々な視野角から液晶デ
ィスプレイパネルを撮影した画像群を組み合わせてパネ
ルムラ検出に使用することを特徴とする。
微妙な厚さやうねり等により透過光の指向性が変わるの
で、上下左右あらゆる角度から見るとパネルムラの検出
精度は増加する。本発明では、様々な視野角から液晶デ
ィスプレイパネルを撮影した画像群を組み合わせてパネ
ルムラ検出に使用することを特徴とする。
【００１４】図３は、本発明で使用するイメージセンサ
（ＣＣＤセンサ，リニアセンサ，エリアセンサ等）で液
晶ディスプレイパネルの中心を基準に上下左右の４方向
で浅く、又は深い角度で傾斜させて撮影した液晶ディス
プレイパネルの画像群の一例を示す。画像イは液晶パネ
ルの正面から撮像した液晶パネルの画像、画像ロはパネ
ルの右側を浅い角度例えば１０度起こした傾きで撮影し
た液晶パネルの画像、画像ヘは右側を深い角度例えば６
０度起こした傾きで撮影した液晶パネルの画像、画像ハ
は左側を浅い角度例えば１０度起こした傾きで撮影した
液晶パネルの画像、画像トは左側を深い角度例えば６０
度起こした傾きで撮影した液晶パネルの画像、画像ニは
上側を浅い角度例えば１０度起こした傾きで撮影した液
晶パネルの画像、画像チは上側を深い角度例えば６０度
起こした傾きで撮影した液晶パネルの画像、画像ホは下
側を浅い角度例えば１０度起こした傾きで撮像した液晶
パネルの画像、画像リは下側を深い角度例えば６０度起
こした傾きで撮像した液晶パネルの画像を表している。
ただし、使用する撮影画像の枚数及び角度については、
図３の画像群の例に限定するものではない。
（ＣＣＤセンサ，リニアセンサ，エリアセンサ等）で液
晶ディスプレイパネルの中心を基準に上下左右の４方向
で浅く、又は深い角度で傾斜させて撮影した液晶ディス
プレイパネルの画像群の一例を示す。画像イは液晶パネ
ルの正面から撮像した液晶パネルの画像、画像ロはパネ
ルの右側を浅い角度例えば１０度起こした傾きで撮影し
た液晶パネルの画像、画像ヘは右側を深い角度例えば６
０度起こした傾きで撮影した液晶パネルの画像、画像ハ
は左側を浅い角度例えば１０度起こした傾きで撮影した
液晶パネルの画像、画像トは左側を深い角度例えば６０
度起こした傾きで撮影した液晶パネルの画像、画像ニは
上側を浅い角度例えば１０度起こした傾きで撮影した液
晶パネルの画像、画像チは上側を深い角度例えば６０度
起こした傾きで撮影した液晶パネルの画像、画像ホは下
側を浅い角度例えば１０度起こした傾きで撮像した液晶
パネルの画像、画像リは下側を深い角度例えば６０度起
こした傾きで撮像した液晶パネルの画像を表している。
ただし、使用する撮影画像の枚数及び角度については、
図３の画像群の例に限定するものではない。
【００１５】図４は、本発明のムラ欠陥を識別する処理
のアルゴリズム手順を示す図である。図３の複数の画像
を例に手順を説明する。液晶ディスプレイパネルをテー
ブルに載せて、図３の例のように傾きなし（正面）を始
めに、その中心を基準として所定の方向（上下，左
右）、所定の角度（１０度，６０度）、所定順序でテー
ブルを傾けて、そのときの液晶ディスプレイパネル面を
イメージセンサ（ＣＣＤセンサ，ラインセンサ，エリア
センサ等）で撮影し、複数の撮影画像イ〜リを本発明の
装置に順次取り込む（ステップＳ１０，Ｓ１１〜Ｓ１
８）。液晶パネルの輝度分布測定における所定角度デー
タを撮影画像データとして使用しても良い。
のアルゴリズム手順を示す図である。図３の複数の画像
を例に手順を説明する。液晶ディスプレイパネルをテー
ブルに載せて、図３の例のように傾きなし（正面）を始
めに、その中心を基準として所定の方向（上下，左
右）、所定の角度（１０度，６０度）、所定順序でテー
ブルを傾けて、そのときの液晶ディスプレイパネル面を
イメージセンサ（ＣＣＤセンサ，ラインセンサ，エリア
センサ等）で撮影し、複数の撮影画像イ〜リを本発明の
装置に順次取り込む（ステップＳ１０，Ｓ１１〜Ｓ１
８）。液晶パネルの輝度分布測定における所定角度デー
タを撮影画像データとして使用しても良い。
【００１６】図４の手順は、ムラ領域検出処理を各撮影
画像毎に並列処理する場合の手順である。撮影された画
像イ〜リがムラ領域検出処理（ステップＳ３０〜Ｓ３
８）によりムラ領域画像イイ〜リリが検出される（ステ
ップＳ４０〜Ｓ４８）。傾斜したパネルを撮影した画像
ロ〜リは正面から撮影した画像イに比べて歪んでいた
め、画像上の座標がずれる。このため、傾斜して撮影し
た画像の座標を正面から撮影した画像の座標に一致させ
て、複数の画像において対応する画素が一致するように
補正する。傾斜して撮影した画像では、後で正面画像と
幾何学的座標を合わせて画像処理するために、幾何座標
補正処理（ステップＳ２１〜Ｓ２８）はムラ検出処理
（ステップＳ３１〜Ｓ３８）の前に行われる。
画像毎に並列処理する場合の手順である。撮影された画
像イ〜リがムラ領域検出処理（ステップＳ３０〜Ｓ３
８）によりムラ領域画像イイ〜リリが検出される（ステ
ップＳ４０〜Ｓ４８）。傾斜したパネルを撮影した画像
ロ〜リは正面から撮影した画像イに比べて歪んでいた
め、画像上の座標がずれる。このため、傾斜して撮影し
た画像の座標を正面から撮影した画像の座標に一致させ
て、複数の画像において対応する画素が一致するように
補正する。傾斜して撮影した画像では、後で正面画像と
幾何学的座標を合わせて画像処理するために、幾何座標
補正処理（ステップＳ２１〜Ｓ２８）はムラ検出処理
（ステップＳ３１〜Ｓ３８）の前に行われる。
【００１７】ステップＳ３０〜Ｓ３８のムラ領域検出処
理では、線状のムラと面状に広がりを持つムラに対して
感度良く検出するために、画像処理として公知のテクス
チャー解析処理と空間微分フィルタ処理の両手法の少な
くとも一方の処理を使用する。このムラ領域検出処理の
詳細については、後述する。
理では、線状のムラと面状に広がりを持つムラに対して
感度良く検出するために、画像処理として公知のテクス
チャー解析処理と空間微分フィルタ処理の両手法の少な
くとも一方の処理を使用する。このムラ領域検出処理の
詳細については、後述する。
【００１８】ステップＳ３０〜Ｓ３８のムラ領域検出処
理で得られたムラ領域画像イイ〜リリを用いて、ムラ領
域論理演算処理を行う（ステップＳ５）。図５にムラ領
域論理演算処理の論理和演算処理と論理積演算処理とを
模式的に示す。論理和演算処理で検出された検出領域
を、MURA＿ORで、論理積演算処理で検出された検出領域
を、MURA＿AND で表す。
理で得られたムラ領域画像イイ〜リリを用いて、ムラ領
域論理演算処理を行う（ステップＳ５）。図５にムラ領
域論理演算処理の論理和演算処理と論理積演算処理とを
模式的に示す。論理和演算処理で検出された検出領域
を、MURA＿ORで、論理積演算処理で検出された検出領域
を、MURA＿AND で表す。
【００１９】正面の撮影画像イに対しては、上記ムラ領
域検出処理を施しても検出されないが、別の視野角から
撮り込んだ画像に対しても上記ムラ領域論理演算処理を
施したときに検出されるムラ検出領域が、MURA＿ORであ
る。一方、複数の視野角の画像について上記ムラ領域論
理演算処理で検出されるムラ検出領域が、MURA＿ANDで
ある。
域検出処理を施しても検出されないが、別の視野角から
撮り込んだ画像に対しても上記ムラ領域論理演算処理を
施したときに検出されるムラ検出領域が、MURA＿ORであ
る。一方、複数の視野角の画像について上記ムラ領域論
理演算処理で検出されるムラ検出領域が、MURA＿ANDで
ある。
【００２０】これらのムラ領域論理演算処理は、パネル
ムラ検出の精度を高める役割を持つと共に、液晶ディス
プレイパネルの構造的ムラの種類を視野角の見え方の特
徴（図２参照）により大まかに分類する処理である。ム
ラ領域論理演算処理の論理式は、画像群に現れる構造的
ムラの特徴を基に論理演算して、構造的ムラを分類識別
できる論理式であれば良い。また、一つの画像に現れる
特徴だけで構造的ムラの種類が充分判断されるときは、
論理演算処理は省略することができる（経路Ｒ）。
ムラ検出の精度を高める役割を持つと共に、液晶ディス
プレイパネルの構造的ムラの種類を視野角の見え方の特
徴（図２参照）により大まかに分類する処理である。ム
ラ領域論理演算処理の論理式は、画像群に現れる構造的
ムラの特徴を基に論理演算して、構造的ムラを分類識別
できる論理式であれば良い。また、一つの画像に現れる
特徴だけで構造的ムラの種類が充分判断されるときは、
論理演算処理は省略することができる（経路Ｒ）。
【００２１】抽出したムラ検出領域MURA＿ORとMURA＿AN
D について、パネルムラを分類する。図４の手順に示す
ように、まずムラ上位分類処理を行い（ステップＳ
６）、次にムラ下位分類処理を行って（ステップＳ
７）、液晶ディスプレイパネルの構造的欠陥であるムラ
を種類別に出力する。
D について、パネルムラを分類する。図４の手順に示す
ように、まずムラ上位分類処理を行い（ステップＳ
６）、次にムラ下位分類処理を行って（ステップＳ
７）、液晶ディスプレイパネルの構造的欠陥であるムラ
を種類別に出力する。
【００２２】ステップＳ６のムラ上位分類処理について
説明する。図６はムラ上位分類するパラメ−タ，輝度，
伸長度，太さ度の定義及び上位分類の算出方法を示す。
図６（ａ）のハッチングした領域は、ムラ領域検出処理
で得られたMURA＿ORとMURA＿AND の各領域を表す。該領
域画像から得られるムラ領域の明るさを表す、ムラ領域
の形状を表すパラメータによりパネルムラ種類を大まか
に、例えば８種類に分類する。ムラ上位分類処理では、
パネルムラの種類は、輝度及び形状だけでも求まる分類
分けであり、液晶ディスプレイパネルの構造に起因する
パネルムラの分類分けにはあたらない。
説明する。図６はムラ上位分類するパラメ−タ，輝度，
伸長度，太さ度の定義及び上位分類の算出方法を示す。
図６（ａ）のハッチングした領域は、ムラ領域検出処理
で得られたMURA＿ORとMURA＿AND の各領域を表す。該領
域画像から得られるムラ領域の明るさを表す、ムラ領域
の形状を表すパラメータによりパネルムラ種類を大まか
に、例えば８種類に分類する。ムラ上位分類処理では、
パネルムラの種類は、輝度及び形状だけでも求まる分類
分けであり、液晶ディスプレイパネルの構造に起因する
パネルムラの分類分けにはあたらない。
【００２３】具体的には、図６（ａ）のハッチングを施
したムラ領域論演算画像のムラ領域から、ムラ領域の明
るさを表す輝度Ｖ、ムラ領域の長さを表す伸長度Ｓ、ム
ラ領域の太さを表す太さ度Ｆのパラメータを抽出する。
図６（ｂ）に示すようにしきい値で抽出したパラメータ
値を分類する。例えば、輝度値では８ビット濃度値とし
たときの最大値２５５を１とし、パネル背景の輝度値を
０．５とし、０．５より大きいしきい値、０．５より小
さいしきい値を設け、検出した画素の輝度が大きいしき
い値より大きいときはＶ１（「明」）で、小さいしきい
値より小さいときはＶ２（「暗」）で表す。同様に伸長
度及び太さ度のしきい値より大きい値、小さい値をそれ
ぞれＳ１とＳ２、Ｆ１とＦ２で表す。図６の画像サイズ
はパネルの対角線の長さである。
したムラ領域論演算画像のムラ領域から、ムラ領域の明
るさを表す輝度Ｖ、ムラ領域の長さを表す伸長度Ｓ、ム
ラ領域の太さを表す太さ度Ｆのパラメータを抽出する。
図６（ｂ）に示すようにしきい値で抽出したパラメータ
値を分類する。例えば、輝度値では８ビット濃度値とし
たときの最大値２５５を１とし、パネル背景の輝度値を
０．５とし、０．５より大きいしきい値、０．５より小
さいしきい値を設け、検出した画素の輝度が大きいしき
い値より大きいときはＶ１（「明」）で、小さいしきい
値より小さいときはＶ２（「暗」）で表す。同様に伸長
度及び太さ度のしきい値より大きい値、小さい値をそれ
ぞれＳ１とＳ２、Ｆ１とＦ２で表す。図６の画像サイズ
はパネルの対角線の長さである。
【００２４】この組合せにより、パネルムラの上位分類
として ［V1S1F1］・・・明大ムラ ［V1S1F2］・・・明線状ムラ ［V1S2F1］・・・明点状ムラ ［V1S2F2］・・・明面状ムラ ［V2S1F1］・・・暗大ムラ ［V2S1F2］・・・暗線状ムラ ［V2S2F1］・・・暗点状ムラ ［V2S2F2］・・・暗面状ムラ の８通りに分類できる。
として ［V1S1F1］・・・明大ムラ ［V1S1F2］・・・明線状ムラ ［V1S2F1］・・・明点状ムラ ［V1S2F2］・・・明面状ムラ ［V2S1F1］・・・暗大ムラ ［V2S1F2］・・・暗線状ムラ ［V2S2F1］・・・暗点状ムラ ［V2S2F2］・・・暗面状ムラ の８通りに分類できる。
【００２５】次に、ムラ下位分類処理（ステップＳ７）
について説明する。ムラ領域論理演算処理（ステップＳ
５）で求めたMURA＿OR領域とMURA＿AND領域 又はムラ領
域論理演算を省略した検出領域（経路Ｒの出力）につい
て、輝度・形状による上位分類と、その領域の濃淡度
Ｍ，位置Ｓ，群度Ｇ，視野角Θ等の特徴量Ｐ２であるパ
ラメータとを組合せて、ムラを分類する（Ｚ）ことによ
り、液晶ディスプレイパネル表面状に発生するムラを構
造に起因するパネルムラとして分類して出力する。図７
に本発明のムラ分類識別処理例を示す。
について説明する。ムラ領域論理演算処理（ステップＳ
５）で求めたMURA＿OR領域とMURA＿AND領域 又はムラ領
域論理演算を省略した検出領域（経路Ｒの出力）につい
て、輝度・形状による上位分類と、その領域の濃淡度
Ｍ，位置Ｓ，群度Ｇ，視野角Θ等の特徴量Ｐ２であるパ
ラメータとを組合せて、ムラを分類する（Ｚ）ことによ
り、液晶ディスプレイパネル表面状に発生するムラを構
造に起因するパネルムラとして分類して出力する。図７
に本発明のムラ分類識別処理例を示す。
【００２６】濃淡度Ｍは、ムラ領域とその周辺領域との
濃度差を表し、位置Ｓは、ムラ領域の画像上での発生場
所を表し、群度Ｇは、指定領域内に同一種類のムラ領域
が複数個存在する割合を表し、視野角Θは、どの角度か
らの撮り込み画像が検出に有効であるかを表すパラメー
タである。輝度Ｖと濃淡度Ｍの演算は、ＭＵＲＡ−ＯＲ
領域についてはムラが検出される画像について、ＭＵＲ
Ａ−ＡＮＤ領域についてはその代表画面について演算す
ると良い。構造的ムラの識別に有効な特徴を示す指標で
あれば、上記以外の特徴量を使用しても良いのは当然で
ある。
濃度差を表し、位置Ｓは、ムラ領域の画像上での発生場
所を表し、群度Ｇは、指定領域内に同一種類のムラ領域
が複数個存在する割合を表し、視野角Θは、どの角度か
らの撮り込み画像が検出に有効であるかを表すパラメー
タである。輝度Ｖと濃淡度Ｍの演算は、ＭＵＲＡ−ＯＲ
領域についてはムラが検出される画像について、ＭＵＲ
Ａ−ＡＮＤ領域についてはその代表画面について演算す
ると良い。構造的ムラの識別に有効な特徴を示す指標で
あれば、上記以外の特徴量を使用しても良いのは当然で
ある。
【００２７】図７のムラ領域論理演算（例）は、図２の
液晶ディスプレイパネルにおける代表的なムラの見え方
の特徴に対応して、構造的ムラ欠陥のムラ領域を検出す
るムラ領域論理演算例を例示したものである。第１欄の
ギャップムラ検出領域に対する論理演算は、画像イイと
画像へへ、画像トトとの間の論理積で処理される例であ
る。この論理演算式とは別に、例えば画像イイと画像ニ
ニ、画像チチ間との論理積でも、更に、画像イイと画像
ニニ、画像チチ間、画像へへ、画像トトとの間での３者
間での論理積で論理演算しても良い。場合によっては、
白欠陥と黒欠陥の論理積をムラ領域論理演算に使用して
も良い。パネルムラの，，〜は図２に示される
ように正面画像イだけで充分ムラ検出できると判断され
るので、ムラ領域論理演算は省略できる（図７の第４欄
〜第７欄）。
液晶ディスプレイパネルにおける代表的なムラの見え方
の特徴に対応して、構造的ムラ欠陥のムラ領域を検出す
るムラ領域論理演算例を例示したものである。第１欄の
ギャップムラ検出領域に対する論理演算は、画像イイと
画像へへ、画像トトとの間の論理積で処理される例であ
る。この論理演算式とは別に、例えば画像イイと画像ニ
ニ、画像チチ間との論理積でも、更に、画像イイと画像
ニニ、画像チチ間、画像へへ、画像トトとの間での３者
間での論理積で論理演算しても良い。場合によっては、
白欠陥と黒欠陥の論理積をムラ領域論理演算に使用して
も良い。パネルムラの，，〜は図２に示される
ように正面画像イだけで充分ムラ検出できると判断され
るので、ムラ領域論理演算は省略できる（図７の第４欄
〜第７欄）。
【００２８】前記したムラ領域検出処理では、テクスチ
ャー解析処理と空間微分フィルタ処理を用いる。空間微
分フィルタ処理は、図８にあるように、各画素について
図に示すようなフィルタを用いて水平微分、垂直微分、
両者の組合せによる斜微分処理を行う処理で、濃度値の
変化が激しい線状のムラ及びムラの境界を検出する。
ャー解析処理と空間微分フィルタ処理を用いる。空間微
分フィルタ処理は、図８にあるように、各画素について
図に示すようなフィルタを用いて水平微分、垂直微分、
両者の組合せによる斜微分処理を行う処理で、濃度値の
変化が激しい線状のムラ及びムラの境界を検出する。
【００２９】テクスチャー解析処理は、図９にあるよう
に、濃度生起行列により画像の局所領域のコントラスト
を検出する方法で、そのコントラスト値が高い領域をム
ラとして検出する。各画素を中心とし５×５の領域を作
成する。領域に対し、図９に示す水平(Horizontal)・垂
直(Vertical)方向のフィルタ処理、及び水平微分後に垂
直微分を行う斜方微分処理を行い、輝度変化の激しい画
素を検出する。
に、濃度生起行列により画像の局所領域のコントラスト
を検出する方法で、そのコントラスト値が高い領域をム
ラとして検出する。各画素を中心とし５×５の領域を作
成する。領域に対し、図９に示す水平(Horizontal)・垂
直(Vertical)方向のフィルタ処理、及び水平微分後に垂
直微分を行う斜方微分処理を行い、輝度変化の激しい画
素を検出する。
【００３０】同時濃度正規行列：領域内において，ある
画素点（x, y）の濃度がｉ（x, y）であるとき、点(x,
y) から一定の変位δ=(Δｍ，Δｎ) だけ離れた画素点
(x＋Δｍ,y＋Δn)の濃度がｊ(x＋Δｍ, y＋Δn)である
確率Ｐδ（０，１）を計算する。図１０は、４×４ 画
素からなる画像の例である。この画像でδ=(１,０) と
してＰδ（０，１）を求めると、図 (b)のようになる。
たとえば、Ｐδ（０，１）の値は、ｍ方向( 図９
（ａ））に隣り合った (Δｍ= １) 濃度パターンの個数
である．この画像では（０，１）は図９ (ａ) に（
）で示すように二つあり、これを同図 (ｂ) に２で示
す。
画素点（x, y）の濃度がｉ（x, y）であるとき、点(x,
y) から一定の変位δ=(Δｍ，Δｎ) だけ離れた画素点
(x＋Δｍ,y＋Δn)の濃度がｊ(x＋Δｍ, y＋Δn)である
確率Ｐδ（０，１）を計算する。図１０は、４×４ 画
素からなる画像の例である。この画像でδ=(１,０) と
してＰδ（０，１）を求めると、図 (b)のようになる。
たとえば、Ｐδ（０，１）の値は、ｍ方向( 図９
（ａ））に隣り合った (Δｍ= １) 濃度パターンの個数
である．この画像では（０，１）は図９ (ａ) に（
）で示すように二つあり、これを同図 (ｂ) に２で示
す。
【００３１】次に，行列の各要素を全要素の和で正規化
する．正規化されたを使いコントラスト特徴量の計算処
理を行う。コントラスト特徴量の計算式を以下の式
（１）を示す。式（１）は、画素対の濃度差の画像全体
についての平均を表し、濃度差が高い画素対が多いほ
ど、値は大きくなる。
する．正規化されたを使いコントラスト特徴量の計算処
理を行う。コントラスト特徴量の計算式を以下の式
（１）を示す。式（１）は、画素対の濃度差の画像全体
についての平均を表し、濃度差が高い画素対が多いほ
ど、値は大きくなる。
【００３２】
【数１】
【００３３】なお、空間微分フィルタによる線状ムラの
検出処理及び濃度生起行列によるコントラスト検出処理
は、ムラ領域を検出するための一手法であり、これに限
定するものではない。
検出処理及び濃度生起行列によるコントラスト検出処理
は、ムラ領域を検出するための一手法であり、これに限
定するものではない。
【００３４】実施例２
図４の実施例は、ムラ検出分類処理をソフトウェアプロ
グラムを用いてパソコンやワークステーション上で実現
する例である。この実施例では、処理アルゴリズムのム
ラ領域検出の各処理（ステップＳ１０，Ｓ２０〜Ｓ４
０，Ｓ１１，Ｓ２１〜Ｓ４０・・・・）については、ハ
ードウェア化しやすい処理である。このムラ領域検出処
理をＤＳＰ（Digital Signal Processor) またはＦＰＧ
Ａ(FieldProgrammable Gate Array)のようなプログラ
マブルゲートアレイを利用することで並列化処理が可能
となり、ひいては高速な処理として実現できる。
グラムを用いてパソコンやワークステーション上で実現
する例である。この実施例では、処理アルゴリズムのム
ラ領域検出の各処理（ステップＳ１０，Ｓ２０〜Ｓ４
０，Ｓ１１，Ｓ２１〜Ｓ４０・・・・）については、ハ
ードウェア化しやすい処理である。このムラ領域検出処
理をＤＳＰ（Digital Signal Processor) またはＦＰＧ
Ａ(FieldProgrammable Gate Array)のようなプログラ
マブルゲートアレイを利用することで並列化処理が可能
となり、ひいては高速な処理として実現できる。
【００３５】図１０は本発明のムラ検出処理をプログマ
ラブルゲートアレイで構成した液晶ディスプレイパネル
ムラの分類処理装置例の概念図を示す。図中、１はコン
ピュータで構成する液晶ディスプレイパネルムラの分類
処理装置、２は液晶ディスプレイパネル撮影装置、３は
パネルムラの分類処理装置１からの制御信号、４は液晶
パネル面をイメージセンサで撮影した画像信号を表して
いる。制御信号３は、液晶パネルのバックライトを点灯
させ、液晶ディスプレイパネルを載せたテーブルを所定
方向、所定角度、所定の順序で駆動し、液晶ディスプレ
イパネルが上記所定の方向、所定の角度のとき（例えば
図３の位置）、イメージセンサでパネルを撮影してその
画像信号を順次液晶ディスプレイパネルムラの分類処理
装置１に出力する。
ラブルゲートアレイで構成した液晶ディスプレイパネル
ムラの分類処理装置例の概念図を示す。図中、１はコン
ピュータで構成する液晶ディスプレイパネルムラの分類
処理装置、２は液晶ディスプレイパネル撮影装置、３は
パネルムラの分類処理装置１からの制御信号、４は液晶
パネル面をイメージセンサで撮影した画像信号を表して
いる。制御信号３は、液晶パネルのバックライトを点灯
させ、液晶ディスプレイパネルを載せたテーブルを所定
方向、所定角度、所定の順序で駆動し、液晶ディスプレ
イパネルが上記所定の方向、所定の角度のとき（例えば
図３の位置）、イメージセンサでパネルを撮影してその
画像信号を順次液晶ディスプレイパネルムラの分類処理
装置１に出力する。
【００３６】さらに、図中、５は出力メモリ、６は画像
信号を取り込む入力メモリ、７は液晶パネルの所定方
向、所定角度における撮影画像信号、８はゲートアレ
イ、８Ａは幾何座標補正処理（図４のステップＳ２１，
・・Ｓ２８）を論理演算するゲートアレイ、８Ｂはムラ
領域検出処理（図４のステップＳ３０，・・Ｓ３８）を
論理演算するゲートアレイ、９はバス、１０は撮影され
た画像ごとに画像信号を記録する画像メモリ、１１はＣ
ＰＵ、１１Ｍはメモリ、１２は表示装置、１３は入力装
置を表している。
信号を取り込む入力メモリ、７は液晶パネルの所定方
向、所定角度における撮影画像信号、８はゲートアレ
イ、８Ａは幾何座標補正処理（図４のステップＳ２１，
・・Ｓ２８）を論理演算するゲートアレイ、８Ｂはムラ
領域検出処理（図４のステップＳ３０，・・Ｓ３８）を
論理演算するゲートアレイ、９はバス、１０は撮影され
た画像ごとに画像信号を記録する画像メモリ、１１はＣ
ＰＵ、１１Ｍはメモリ、１２は表示装置、１３は入力装
置を表している。
【００３７】メモリ１１Ｍには、コンピュータ制御プロ
グラム、液晶ディスプレイパネル撮影装置２のテーブル
駆動、撮影制御、画像信号等を制御するプログラム及び
パネルムラを分類する分類処理プログラムを格納してい
る。液晶ディスプレイパネル撮影装置２の出力画像信号
４は入力メモリ６に各画像毎に記憶される。各画像信号
７はそれぞれゲートアレイ８の画像毎に並列に設けられ
た論理演算処理回路に入力され、ムラ領域検出処理、幾
何上補正処理が実行され、ムラ領域検出画像信号が出力
される。出力した各ムラ領域検出画像信号は対応する画
像メモリ１０に記録される。
グラム、液晶ディスプレイパネル撮影装置２のテーブル
駆動、撮影制御、画像信号等を制御するプログラム及び
パネルムラを分類する分類処理プログラムを格納してい
る。液晶ディスプレイパネル撮影装置２の出力画像信号
４は入力メモリ６に各画像毎に記憶される。各画像信号
７はそれぞれゲートアレイ８の画像毎に並列に設けられ
た論理演算処理回路に入力され、ムラ領域検出処理、幾
何上補正処理が実行され、ムラ領域検出画像信号が出力
される。出力した各ムラ領域検出画像信号は対応する画
像メモリ１０に記録される。
【００３８】画像メモリに記憶されたデータをもとに、
ＣＰＵ１１はムラ領域論理演算処理（図４のステップＳ
５）、ムラ上位分類処理（図４のステップＳ６）、ムラ
下位分類処理（図４のステップＳ７）を実行し、液晶パ
ネルムラを分類識別して表示装置１２に表示出力する。
入力装置１３のキーボード、マウスにより、制御信号、
パラメータの定義、しきい値、論理演算式、論理演算に
使用する画像等を設定する。
ＣＰＵ１１はムラ領域論理演算処理（図４のステップＳ
５）、ムラ上位分類処理（図４のステップＳ６）、ムラ
下位分類処理（図４のステップＳ７）を実行し、液晶パ
ネルムラを分類識別して表示装置１２に表示出力する。
入力装置１３のキーボード、マウスにより、制御信号、
パラメータの定義、しきい値、論理演算式、論理演算に
使用する画像等を設定する。
【００３９】現状では、ＣＰＵがPentium III、クロッ
ク周波数７００MHz使用のパソコンを用いた場合で、１
００万画素の画像データ１枚に対して処理をした場合、
ムラ領域検出処理の処理時間は、ムラ領域論理演算処理
からムラ下位分類処理の後処理に対して、約１０倍乃至
２０倍の時間がかかる。全体として約１分の処理時間が
必要である。ＤＳＰまたはＦＰＧＡのようなプログラマ
ブルゲートアレイを用いると処理時間は、最低でも約１
／１００に時間短縮化が可能である。
ク周波数７００MHz使用のパソコンを用いた場合で、１
００万画素の画像データ１枚に対して処理をした場合、
ムラ領域検出処理の処理時間は、ムラ領域論理演算処理
からムラ下位分類処理の後処理に対して、約１０倍乃至
２０倍の時間がかかる。全体として約１分の処理時間が
必要である。ＤＳＰまたはＦＰＧＡのようなプログラマ
ブルゲートアレイを用いると処理時間は、最低でも約１
／１００に時間短縮化が可能である。
【００４０】実施例３
液晶ディスプレイパネルを異なる視野角から撮影した複
数の画像群を取り込み、液晶ディスプレイパネルのムラ
を分類識別するための図４に示されたような手順を実施
するプログラムを作成する。例えば、図１０のコンピュ
ータのメモリ１１Ｍに該プログラムをインストール又は
ダウンロードし、コンピュータを図４の手順を実施する
手段として機能させる。
数の画像群を取り込み、液晶ディスプレイパネルのムラ
を分類識別するための図４に示されたような手順を実施
するプログラムを作成する。例えば、図１０のコンピュ
ータのメモリ１１Ｍに該プログラムをインストール又は
ダウンロードし、コンピュータを図４の手順を実施する
手段として機能させる。
【００４１】
【発明の効果】輝度ムラ部分の検出において、角度を変
えた方向からの画像データ群、つまり偏光された画像デ
ータ群を用いて精度良くムラを検出でき、液晶ディスプ
レイパネルの構造に起因するムラを分類することができ
る。液晶製造分野について、製造の最終検査工程での省
力化に貢献すると同時に、液晶パネルの品質保証、信頼
性向上につながる。
えた方向からの画像データ群、つまり偏光された画像デ
ータ群を用いて精度良くムラを検出でき、液晶ディスプ
レイパネルの構造に起因するムラを分類することができ
る。液晶製造分野について、製造の最終検査工程での省
力化に貢献すると同時に、液晶パネルの品質保証、信頼
性向上につながる。
【図１】液晶ディスプレイパネル表面状に表れる代表的
なムラ欠陥とその形状を示す図である。
なムラ欠陥とその形状を示す図である。
【図２】液晶ディスプレイパネルにおける代表的なムラ
の見え方の特徴を示す表である。
の見え方の特徴を示す表である。
【図３】本発明で使用するイメージセンサで撮影した液
晶ディスプレイパネルの画像群の一例を示す。
晶ディスプレイパネルの画像群の一例を示す。
【図４】本発明のムラ欠陥を識別する処理のアルゴリズ
ム手順を示す図である。
ム手順を示す図である。
【図５】本発明のムラ領域論理演算処理の論理和演算処
理と論理積演算処理を模式的に示す図である。
理と論理積演算処理を模式的に示す図である。
【図６】本発明のムラ上位分類するパラメ−タ、輝度、
伸長度、太さ度の定義及び上位分類の算出方法を示す図
である。。
伸長度、太さ度の定義及び上位分類の算出方法を示す図
である。。
【図７】本発明のムラ分類識別処理例を示す図である。
【図８】空間微分フィルタ処理を説明する図を示す。
【図９】テクスチャー解析処理を説明する図を示す。
【図１０】本発明の液晶ディスプレイパネルムラの分類
処理装置例の概念図を示す。
処理装置例の概念図を示す。
【符号の説明】
〜 分類識別される欠陥ムラの種類
イ〜リ 複数の液晶パネル撮影画像
Ｓ３０〜Ｓ３８ ムラ領域検出ステップ
Ｓ５ ムラ領域論理演算処理ステップ
Ｓ６ ムラ上位分類処理ステップ
Ｓ８ ムラ下位分類処理ステップ
MURA−AND/OR ムラ検出領域
Ｖ，Ｓ，Ｆ ムラ領域の輝度、形状パラメータ
Ｐ２ 有効な特徴パラメータ
１ 液晶ディスプレイパネルムラの分類処理装置
２ 液晶ディスプレイパネル撮影装置
８ ゲートアレイ
１０ 画像メモリ
１１ ＣＰＵ
１１Ｍ メモリ
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考）
Ｇ０９Ｆ 9/35 Ｇ０９Ｆ 9/35
(72)発明者 小山 善文
熊本県上益城郡益城町田原2081−10 財団
法人くまもとテクノ産業財団内
(72)発明者 大隈 義信
熊本県熊本市長嶺西１丁目８−104 オオ
クマ電子株式会社内
Ｆターム(参考） 2G051 AA73 AB02 AB11 CA03 CA04
EA08 EA12 EA14 EA16 EA19
EB01 EC01 ED21
2G086 EE10
2H088 FA12 FA24 FA30
5C094 AA03 AA41 AA43 BA43 GB10
5G435 AA01 AA17 AA19 BB12 KK05
KK10
Claims (3)
- 【請求項１】 液晶ディスプレイパネルを異なる視野角
から撮影して、取り込んだ画像群に対して、テクスチャ
−解析処理と空間微分フィルタ処理の少なくとも何れか
を使用してムラ領域を検出する画像処理と、 該処理により得られたムラ画像群間で画像論理演算処理
を行うムラ領域論理演算処理と、 ムラ領域論理処理により得られたムラ検出領域を、さら
に、その領域の形状や輝度を表すパラメータとを組み合
わせで領域の形状を分類するムラ上位分類処理と、 各ムラ検出領域についてムラ上位分類処理で得られた分
類と、ムラの分布状態や検出視野角度、位置などのパラ
メータとの組み合わせにより、液晶ディスプレイパネル
ムラを分類するムラ下位分類処理とを含むことを特徴と
する液晶ディスプレイパネルムラの分類処理方法。 - 【請求項２】 液晶ディスプレイパネルを異なる視野角
から撮影して、撮影した画像をそれぞれ入力する手段
と、 上記撮影した画像をそれぞれ取り込み、テクスチャ−解
析処理と空間微分フィルタ処理の少なくとも何れかを使
用してムラ領域を検出する画像処理手段と、 複数のムラ領域画像群間で画像論理演算処理を行いムラ
検出領域を検出するムラ領域論理演算処理手段と、 ムラ検出領域を、さらに、その領域の形状や輝度を表す
パラメータとを組み合わせで領域の形状を分類するムラ
上位分類処理手段と、 各ムラ検出領域について、ムラ上位分類処理手段で得ら
れた分類と分布状態や検出視野角度、位置などのパラメ
ータとを組み合わせて、液晶ディスプレイパネルのムラ
を分類する下位分類手段とを具備し、 上記各手段を、プログラマブルゲートアレイのような電
子ハードウェアで構成することを特徴とする液晶ディス
プレイパネルムラの分類処理装置。 - 【請求項３】 液晶ディスプレイパネルを異なる視野角
から撮影した複数の画像群を取り込み、液晶ディスプレ
イパネルのムラを分類処理するためのコンピュータを、 液晶ディスプレイパネルを異なる視野角から撮影して、
取り込んだ画像群に対して、テクスチャ−解析処理と空
間微分フィルタ処理の少なくとも何れかを使用してムラ
領域を検出する画像処理手段、 複数のムラ領域画像群間で画像論理演算処理を行いムラ
検出領域を検出するムラ領域論理演算処理手段、 ムラ検出領域を、さらに、その領域の形状や輝度を表す
パラメータとを組み合わせで領域の形状を分類するムラ
上位分類処理手段、 各ムラ検出領域について、ムラ上位分類処理手段で得ら
れた分類と分布状態や検出視野角度、位置などのパラメ
ータとを組み合わせて、液晶ディスプレイパネルのムラ
を分類する下位分類手段として機能させることを特徴と
する液晶ディスプレイパネルムラの分類処理プログラ
ム。
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001256942A JP3431075B2 (ja) | 2001-08-27 | 2001-08-27 | 液晶ディスプレイパネルムラの分類処理方法、その装置及びプログラム |
| PCT/JP2002/008597 WO2003019274A1 (fr) | 2001-08-27 | 2002-08-27 | Procede pour trier les non-uniformites d'un panneau a cristaux liquides, appareil de tri et support d'informations contenant un programme effectuant le tri |
| US10/488,393 US20050007364A1 (en) | 2001-08-27 | 2002-08-27 | Method for sorting ununiformity of liquid crystal display panel sorting apparatus, and information recorded medium with recorded program for executing this sorting |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001256942A JP3431075B2 (ja) | 2001-08-27 | 2001-08-27 | 液晶ディスプレイパネルムラの分類処理方法、その装置及びプログラム |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2003066398A true JP2003066398A (ja) | 2003-03-05 |
| JP3431075B2 JP3431075B2 (ja) | 2003-07-28 |
Family
ID=19084689
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001256942A Expired - Fee Related JP3431075B2 (ja) | 2001-08-27 | 2001-08-27 | 液晶ディスプレイパネルムラの分類処理方法、その装置及びプログラム |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US20050007364A1 (ja) |
| JP (1) | JP3431075B2 (ja) |
| WO (1) | WO2003019274A1 (ja) |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008064629A (ja) * | 2006-09-07 | 2008-03-21 | Toshiba Corp | ムラ検査方法、表示パネルの製造方法及びムラ検査装置 |
| KR100866368B1 (ko) * | 2006-08-29 | 2008-11-03 | 노바텍 마이크로일렉트로닉스 코포레이션 | 평판 디스플레이에서 불균일 영역 보상 하드웨어 장치 |
| JP2009036582A (ja) * | 2007-07-31 | 2009-02-19 | Toshiba Corp | 平面表示パネルの検査方法、検査装置及び検査プログラム |
| JP2010151527A (ja) * | 2008-12-24 | 2010-07-08 | Internatl Business Mach Corp <Ibm> | ムラ評価装置、ムラ評価方法、ディスプレイ検査装置、およびプログラム |
| WO2013031866A1 (ja) * | 2011-08-31 | 2013-03-07 | シャープ株式会社 | 表示装置の検査装置及び検査方法 |
| JP2014127062A (ja) * | 2012-12-27 | 2014-07-07 | Lg Display Co Ltd | フラットパネルディスプレイの自動ムラ検出装置および自動ムラ検出方法 |
| USRE45332E1 (en) | 2005-12-12 | 2015-01-13 | Novatek Microelectronics Corp. | Compensation device for non-uniform regions in flat panel display and method thereof |
| JP2015049095A (ja) * | 2013-08-30 | 2015-03-16 | 株式会社トプコンテクノハウス | ムラ測定方法およびムラ測定装置 |
| KR20150078838A (ko) * | 2013-12-31 | 2015-07-08 | 엘지디스플레이 주식회사 | 얼룩 보상 방법과 이를 이용한 표시장치 |
| JP2019144245A (ja) * | 2018-02-22 | 2019-08-29 | 三星ディスプレイ株式會社Ｓａｍｓｕｎｇ Ｄｉｓｐｌａｙ Ｃｏ．，Ｌｔｄ． | 前処理を含む線欠陥検出システム及び方法 |
Families Citing this family (22)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101182324B1 (ko) * | 2006-07-28 | 2012-09-20 | 엘지디스플레이 주식회사 | 평판표시장치의 화질제어 방법 |
| US8026927B2 (en) * | 2007-03-29 | 2011-09-27 | Sharp Laboratories Of America, Inc. | Reduction of mura effects |
| EP2147296A1 (en) * | 2007-04-18 | 2010-01-27 | Micronic Laser Systems Ab | Method and apparatus for mura detection and metrology |
| US20110012908A1 (en) * | 2009-07-20 | 2011-01-20 | Sharp Laboratories Of America, Inc. | System for compensation of differential aging mura of displays |
| JP5626559B2 (ja) * | 2010-02-09 | 2014-11-19 | アイシン精機株式会社 | 欠陥判定装置および欠陥判定方法 |
| DE112011105493T5 (de) * | 2011-08-02 | 2014-06-05 | Mitsubishi Electric Corporation | Herstellungsverfahren für Solarzellen und Solarzellen-Herstellungssystem |
| US8775132B2 (en) * | 2011-12-14 | 2014-07-08 | Shenzhen China Star Optoelectronics Technology Co., Ltd. | Selecting method of light guide plate of backlight module |
| WO2014140047A2 (en) | 2013-03-12 | 2014-09-18 | Micronic Mydata AB | Method and device for writing photomasks with reduced mura errors |
| JP6453780B2 (ja) | 2013-03-12 | 2019-01-16 | マイクロニック アーベーＭｙｃｒｏｎｉｃ Ａｂ | 機械的に形成されるアライメント基準体の方法及び装置 |
| KR102040746B1 (ko) * | 2015-03-20 | 2019-11-05 | 후아웨이 테크놀러지 컴퍼니 리미티드 | 디스플레이 뮤라 교정 방법, 장치, 및 시스템 |
| CN104914133B (zh) * | 2015-06-19 | 2017-12-22 | 合肥京东方光电科技有限公司 | 摩擦缺陷检测装置 |
| CN105137670A (zh) * | 2015-09-25 | 2015-12-09 | 京东方科技集团股份有限公司 | 液晶滴注***及控制方法 |
| CN105549240B (zh) * | 2016-03-11 | 2018-09-21 | 京东方科技集团股份有限公司 | 液晶显示器件的水波纹等级的测量方法和装置 |
| CN105785608B (zh) * | 2016-04-11 | 2019-04-30 | 努比亚技术有限公司 | 一种屏幕水波纹测试***和方法 |
| CN107203056B (zh) * | 2017-05-22 | 2019-12-24 | 深圳市华星光电技术有限公司 | 针对超高分辨率面板的mura处理方法 |
| CN107731200B (zh) * | 2017-10-31 | 2019-09-17 | 武汉华星光电技术有限公司 | 改善显示画面中鬼影的方法和*** |
| US10681344B2 (en) | 2017-12-15 | 2020-06-09 | Samsung Display Co., Ltd. | System and method for mura detection on a display |
| US10643576B2 (en) | 2017-12-15 | 2020-05-05 | Samsung Display Co., Ltd. | System and method for white spot Mura detection with improved preprocessing |
| TWI687898B (zh) | 2018-11-23 | 2020-03-11 | 宏碁股份有限公司 | 影像正規化方法及影像處理裝置 |
| CN110723478A (zh) * | 2019-09-27 | 2020-01-24 | 苏州精濑光电有限公司 | 一种显示面板检修装置 |
| CN114428412A (zh) * | 2020-10-29 | 2022-05-03 | 中强光电股份有限公司 | 影像辨识装置以及影像辨识方法 |
| CN115312009B (zh) * | 2021-05-07 | 2024-05-31 | 海信视像科技股份有限公司 | 图像显示方法和装置 |
Family Cites Families (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5764209A (en) * | 1992-03-16 | 1998-06-09 | Photon Dynamics, Inc. | Flat panel display inspection system |
| JPH0784229A (ja) * | 1993-09-14 | 1995-03-31 | Advantest Corp | 液晶パネル検査装置 |
| US5917935A (en) * | 1995-06-13 | 1999-06-29 | Photon Dynamics, Inc. | Mura detection apparatus and method |
| US6154561A (en) * | 1997-04-07 | 2000-11-28 | Photon Dynamics, Inc. | Method and apparatus for detecting Mura defects |
| JPH11101712A (ja) * | 1997-09-25 | 1999-04-13 | Sharp Corp | パネル面検査装置 |
| JP2000214426A (ja) * | 1999-01-27 | 2000-08-04 | Advanced Display Inc | 欠陥の分類方法およびこの方法を適用した液晶表示装置の製造方法 |
| JP2001124661A (ja) * | 1999-10-25 | 2001-05-11 | Horiba Ltd | 平面表示装置の品位検査方法およびその品位検査装置 |
-
2001
- 2001-08-27 JP JP2001256942A patent/JP3431075B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
2002
- 2002-08-27 WO PCT/JP2002/008597 patent/WO2003019274A1/ja active Application Filing
- 2002-08-27 US US10/488,393 patent/US20050007364A1/en not_active Abandoned
Cited By (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| USRE45332E1 (en) | 2005-12-12 | 2015-01-13 | Novatek Microelectronics Corp. | Compensation device for non-uniform regions in flat panel display and method thereof |
| KR101228131B1 (ko) * | 2006-08-29 | 2013-02-07 | 노바텍 마이크로일렉트로닉스 코포레이션 | 평판 디스플레이에서 불균일 영역 보상 장치 및 그 보상 방법 |
| KR100866368B1 (ko) * | 2006-08-29 | 2008-11-03 | 노바텍 마이크로일렉트로닉스 코포레이션 | 평판 디스플레이에서 불균일 영역 보상 하드웨어 장치 |
| US8320658B2 (en) | 2006-09-07 | 2012-11-27 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Unevenness inspection method, method for manufacturing display panel, and unevenness inspection apparatus |
| JP2008064629A (ja) * | 2006-09-07 | 2008-03-21 | Toshiba Corp | ムラ検査方法、表示パネルの製造方法及びムラ検査装置 |
| JP2009036582A (ja) * | 2007-07-31 | 2009-02-19 | Toshiba Corp | 平面表示パネルの検査方法、検査装置及び検査プログラム |
| JP2010151527A (ja) * | 2008-12-24 | 2010-07-08 | Internatl Business Mach Corp <Ibm> | ムラ評価装置、ムラ評価方法、ディスプレイ検査装置、およびプログラム |
| US8368750B2 (en) | 2008-12-24 | 2013-02-05 | International Business Machines Corporation | Non-uniformity evaluation apparatus, non-uniformity evaluation method, and display inspection apparatus and program |
| WO2013031866A1 (ja) * | 2011-08-31 | 2013-03-07 | シャープ株式会社 | 表示装置の検査装置及び検査方法 |
| JP2014127062A (ja) * | 2012-12-27 | 2014-07-07 | Lg Display Co Ltd | フラットパネルディスプレイの自動ムラ検出装置および自動ムラ検出方法 |
| JP2015049095A (ja) * | 2013-08-30 | 2015-03-16 | 株式会社トプコンテクノハウス | ムラ測定方法およびムラ測定装置 |
| KR20150078838A (ko) * | 2013-12-31 | 2015-07-08 | 엘지디스플레이 주식회사 | 얼룩 보상 방법과 이를 이용한 표시장치 |
| KR102130144B1 (ko) | 2013-12-31 | 2020-07-03 | 엘지디스플레이 주식회사 | 얼룩 보상 방법과 이를 이용한 표시장치 |
| JP2019144245A (ja) * | 2018-02-22 | 2019-08-29 | 三星ディスプレイ株式會社Ｓａｍｓｕｎｇ Ｄｉｓｐｌａｙ Ｃｏ．，Ｌｔｄ． | 前処理を含む線欠陥検出システム及び方法 |
| JP7274885B2 (ja) | 2018-02-22 | 2023-05-17 | 三星ディスプレイ株式會社 | 表示装置の欠陥識別システム及び方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| WO2003019274A1 (fr) | 2003-03-06 |
| JP3431075B2 (ja) | 2003-07-28 |
| US20050007364A1 (en) | 2005-01-13 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP3431075B2 (ja) | 液晶ディスプレイパネルムラの分類処理方法、その装置及びプログラム | |
| KR101958634B1 (ko) | 디스플레이 장치의 무라 검출 장치 및 방법 | |
| US8428334B2 (en) | Inspection System | |
| JP4799329B2 (ja) | ムラ検査方法、表示パネルの製造方法及びムラ検査装置 | |
| US20070047801A1 (en) | Defect detecting method and defect detecting device | |
| CN111474177A (zh) | 基于计算机视觉的液晶屏幕背光异物缺陷检测方法 | |
| JP2004294202A (ja) | 画面の欠陥検出方法及び装置 | |
| US5917957A (en) | Method of and apparatus for processing an image | |
| JP2005172559A (ja) | パネルの線欠陥検出方法及び装置 | |
| CN116503414A (zh) | 屏幕缺陷检测方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| JP2021140373A (ja) | 画像処理装置及び編物の染色品質評価方法 | |
| US5881164A (en) | Image data processing method and image data processing apparatus | |
| CN117611551A (zh) | 基于物联网的显示屏异常检测方法及*** | |
| CN112669272A (zh) | 一种aoi快速检测方法及快速检测*** | |
| JP2005164565A (ja) | 低解像度および高解像度映像におけるフラットパネル用光関連板要素の欠陥検出方法 | |
| CN114937003A (zh) | 一种针对玻璃面板的多类型缺陷检测***和方法 | |
| JP3127598B2 (ja) | 画像中の濃度変動構成画素抽出方法および濃度変動塊判定方法 | |
| JP3375763B2 (ja) | 平面型表示装置の検査方法およびその装置 | |
| JPH08159984A (ja) | パタンムラ検査装置 | |
| JPH11136659A (ja) | 画像中の濃度むら補正方法 | |
| JP3191419B2 (ja) | 線分検出方法 | |
| JP2861944B2 (ja) | 表示パネルの欠陥検査装置及び方法 | |
| JP3091039U (ja) | 撮像検査装置における８近傍点隣接比較方式による欠陥検出装置 | |
| KR20170122321A (ko) | 표시 패널의 광학 검사 방법 | |
| JP3604974B2 (ja) | 画面検査方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313115 |
|
| R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
| A072 | Dismissal of procedure [no reply to invitation to correct request for examination] |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A072 Effective date: 20040420 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |