JP2006133196A - Detection method of pixel uneveness defection, detection device for pixel uneveness defection, detection program for pixel uneveness defection, and recording medium with the program stored - Google Patents

Detection method of pixel uneveness defection, detection device for pixel uneveness defection, detection program for pixel uneveness defection, and recording medium with the program stored Download PDF

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a detection method of pixel uneveness defects, capable of accurately detecting the pixel uneveness defects existing in images. <P>SOLUTION: The detection technique of pixel uneveness defects detects pixel uneveness defects (a detection process ST300 for uneven pixels) from images acquired in an inspection image acquiring process ST100, and by a quantitative evaluation, based on the detected result in the detecting process of pixel uneveness, discrimination of pixel uneveness defects is conducted (a discrimination process ST400 of defects) in the images. The detection process ST300 of pixel uneveness is equipped with a domain-dividing process for dividing the image data to a plurality of regions of a predetermined area, a process (a detection process of extra pixels) for detecting extra pixels with brightness higher or lower than a predetermined threshold as compared with the surroundings in each region, a process (a counting process of extra pixels) for counting the number of detected extra pixels for each region, and a process (an extraction process of condidate pixel uneveness) for extracting the regions related to the pixel uneveness, based on the number of extra pixels counted by each region. <P>COPYRIGHT: (C)2006,JPO&NCIPI

Description

本発明は、画素ムラ欠陥検出方法、画素ムラ欠陥検出装置、画素ムラ検出プログラムおよびこのプログラムを記録した記録媒体に関し、例えば、液晶パネル等の表示デバイスやその応用製品であるプロジェクタのライトバルブ等を検査するにあたって、表示不良である画素ムラ欠陥を検出する方法等に関する。   The present invention relates to a pixel unevenness defect detection method, a pixel unevenness defect detection device, a pixel unevenness detection program, and a recording medium on which the program is recorded. For example, a display device such as a liquid crystal panel or a light valve of a projector that is an application product thereof. The present invention relates to a method for detecting a pixel non-uniformity defect that is a display defect in the inspection.

液晶パネル等の表示デバイスやその応用製品であるプロジェクタのライトバルブを製造するにあたっては、表示不良がないかの検査が行われている。表示不良としては、点欠陥、線欠陥、面欠陥などがあり、これらの表示不良を検出する方法が提案されている（特許文献１）。
この特許文献１では、点欠陥、線欠陥、面欠陥をそれぞれ分離抽出するために３段階の閾値を用いて画像を２値化する方法が開示されている。 When manufacturing a display device such as a liquid crystal panel and a light valve of a projector which is an application product thereof, an inspection for display defects is performed. Display defects include point defects, line defects, surface defects, and the like, and a method for detecting these display defects has been proposed (Patent Document 1).
This Patent Document 1 discloses a method of binarizing an image using a threshold of three stages in order to separately extract point defects, line defects, and surface defects.

特開平９−２８８０３７号公報Japanese Patent Laid-Open No. 9-288037

点欠陥、線欠陥、面欠陥の他に、表示不良としては、画素ムラ欠陥がある。
画素ムラ欠陥とは、素子の偏光不良のために表示素子単位の輝度変化がある範囲にわたって存在し、例えば、画面全体を同じ輝度で表示させようとした場合に、周囲よりも輝度が高すぎたり低すぎたりする画素が点々と存在する領域があるような現象である。
このような画素ムラ欠陥があると、画像にがさがさ感、ざらざら感を生じさせて画質を落とすという問題が生じる。
しかしながら、表示素子単位の欠陥である画素ムラ欠陥は、点欠陥、線欠陥、面欠陥のいずれとも異なっており、特許文献１に開示されるように画像を単純に２値化する方法では検出できなかった。このため、画素ムラ欠陥の有無の判別は、人の目による定性的な判断に頼っており、人によって判断が違っていたりする問題や、大量の製品を迅速に処理することが困難であるなどの問題があった。
そのため、画素ムラ欠陥を検出する方法が望まれていた。 In addition to point defects, line defects, and surface defects, pixel defects include pixel unevenness defects.
The pixel unevenness defect exists over a range where there is a luminance change in units of display elements due to defective polarization of the element.For example, when trying to display the entire screen with the same luminance, the luminance is too high compared to the surroundings. This is a phenomenon in which there are regions where pixels that are too low exist.
If there is such a pixel unevenness defect, there arises a problem that the image has a feeling of roughness or roughness and the image quality is lowered.
However, the pixel unevenness defect which is a defect of the display element unit is different from any of the point defect, the line defect, and the surface defect, and can be detected by the method of simply binarizing the image as disclosed in Patent Document 1. There wasn't. For this reason, the determination of the presence or absence of pixel unevenness defects depends on qualitative judgment by the human eye, and there are problems such as different judgments by people, and it is difficult to quickly process a large number of products. There was a problem.
Therefore, a method for detecting a pixel unevenness defect has been desired.

本発明の目的は、表示画像に存在する画素ムラ欠陥を精度よく検出する画素ムラ欠陥検出方法、画素ムラ欠陥検出装置、画素ムラ欠陥検出プログラムおよびこのプログラムを記録した記録媒体を提供することにある。   An object of the present invention is to provide a pixel unevenness defect detection method, a pixel unevenness defect detection apparatus, a pixel unevenness defect detection program, and a recording medium on which the program is recorded, which accurately detect pixel unevenness defects present in a display image. .

本発明の画素ムラ欠陥検出方法は、表示デバイスによって表示される画像内において周辺の画素に比べて輝度が高い画素または輝度が低い画素がある面積内に一定以上存在することによって表示された画像が不良となる画素ムラ欠陥を検出する画素ムラ欠陥検出方法であって、検査対象となる表示デバイスからの画像を取得する検査画像取得工程と、前記検査画像取得工程で取得された画像データに基づいて前記画像データ内の画素ムラを検出する画素ムラ検出工程と、前記画素ムラ検出工程による検出結果に基づいて前記表示デバイスの欠陥を判別する欠陥判別工程と、を備え、前記画素ムラ検出工程は、前記検査画像取得工程で取得された画像データを複数の領域に分割する領域分割工程と、前記領域ごとに周辺の画素に比べて輝度が高いもしくは低いとともに周辺の画素によって設定される基準値に対する輝度差が所定閾値以上である異常画素を検出する異常画素検出工程と、前記異常画素検出工程で検出された異常画素の数を前記領域ごとにカウントする異常画素カウント工程と、前記異常画素カウント工程においてカウントされた前記領域ごとの異常画素数に基づいて画素ムラとなる候補の領域を抽出する画素ムラ候補抽出工程と、を備え、前記欠陥判別工程は、前記画素ムラ候補抽出工程で抽出された領域についての定量的評価に基づいて前記表示デバイスの欠陥を判別することを特徴とする。   According to the pixel unevenness defect detection method of the present invention, an image displayed when an image displayed by a display device exists in a certain area in a certain area having pixels with higher or lower luminance than surrounding pixels. A pixel unevenness defect detection method for detecting a defective pixel unevenness defect, based on an inspection image acquisition step of acquiring an image from a display device to be inspected, and image data acquired in the inspection image acquisition step A pixel unevenness detecting step for detecting pixel unevenness in the image data; and a defect determining step for determining a defect of the display device based on a detection result of the pixel unevenness detecting step, wherein the pixel unevenness detecting step includes: A region dividing step for dividing the image data acquired in the inspection image acquiring step into a plurality of regions, and brightness higher than surrounding pixels for each region. Alternatively, an abnormal pixel detection step of detecting an abnormal pixel that is low and has a luminance difference with respect to a reference value set by surrounding pixels that is equal to or greater than a predetermined threshold, and the number of abnormal pixels detected in the abnormal pixel detection step for each region An abnormal pixel counting step of counting, and a pixel unevenness candidate extraction step of extracting candidate regions that become pixel unevenness based on the number of abnormal pixels for each of the regions counted in the abnormal pixel counting step. The step is characterized in that a defect of the display device is discriminated based on a quantitative evaluation of the region extracted in the pixel unevenness candidate extraction step.

このような構成において、表示デバイスからの画像を撮像するなどにより取得し（検査画像取得工程）、この取得した画像データを所定面積の複数の領域に分割する（領域分割工程）。
分割により生成された各領域内において、周囲に比べて輝度が所定の閾値よりも高いまたは低い異常画素を検出していき（異常画素検出工程）、検出された異常画素の数を領域ごとにカウントしていく（異常画素カウント工程）。
そして、領域ごとにカウントされた異常画素の数に基づいて画素ムラに繋がる領域を抽出する（画素ムラ候補抽出工程）。
このように画素ムラに繋がる候補として抽出した領域についての定量的な値に基づいて評価を行うことにより、例えば、表示デバイスによる画像に画素ムラ欠陥があって表示デバイスが不良品であることなどの欠陥判別を行う（欠陥判別工程）。 In such a configuration, an image from a display device is acquired by taking an image (inspection image acquisition step), and the acquired image data is divided into a plurality of regions having a predetermined area (region division step).
In each region generated by the division, abnormal pixels whose luminance is higher or lower than a predetermined threshold compared to the surroundings are detected (abnormal pixel detection process), and the number of detected abnormal pixels is counted for each region. (Abnormal pixel counting process).
Then, a region connected to pixel unevenness is extracted based on the number of abnormal pixels counted for each region (pixel unevenness candidate extraction step).
By performing evaluation based on the quantitative value of the region extracted as a candidate that leads to pixel unevenness in this way, for example, the image by the display device has a pixel uneven defect and the display device is defective. Defect determination is performed (defect determination step).

画素ムラ欠陥は、ある面積内に輝度の表示が不良な画素が点々と一定数以上存在することにより生じるところ、従来技術のように画像全体を単純に２値化するなどの処理だけでは検出不能であるが、上記構成による本発明によれば、周辺の画素に比べて輝度値が高いあるいは低いことにより周辺と輝度値が違っている画素を検出するので、画素ごとの輝度の違いで生じる画素ムラ欠陥につながる画素をピックアップすることができる。ここで、周辺に比べてわずかに輝度が異なるだけでは必ずしも画素ムラ欠陥につながらないところ、所定の閾値を設けて、異常画素検出工程で検出する異常画素としては周辺との輝度差が所定閾値以上である異常画素のみを検出することとしている。これにより、画像のざらつきとして感じられる輝度の違いを有し画素ムラ欠陥を生じさせて画像を劣化させる異常画素を検出することができる。
そして、このような異常画素を領域ごとに検出して、異常画素の数がある値以上となっている領域を抽出することにより画素ムラ欠陥につながる領域を抽出することができる。
さらに、このように画素ムラ候補となる領域を抽出できるので、これら抽出した領域について、抽出された領域の総面積、抽出された領域の総異常画素数および異常画素の平均輝度値などの定量的な値に基づいて自動的（演算処理的）に画素ムラ欠陥の判別を行うことができる。
すると、迅速かつ正確に画素ムラ欠陥の有無を判別し、表示デバイスの製品の良・不良を判断することができる。 The pixel unevenness defect is caused by a certain number or more of pixels having poor luminance display within a certain area, and cannot be detected only by processing such as simply binarizing the entire image as in the prior art. However, according to the present invention having the above-described configuration, pixels having a luminance value different from that of the periphery due to the luminance value being higher or lower than that of the surrounding pixels are detected. Pixels that lead to uneven defects can be picked up. Here, a slight difference in luminance compared to the surrounding area does not necessarily lead to pixel unevenness defects. However, a predetermined threshold is provided, and an abnormal pixel detected in the abnormal pixel detection step has a luminance difference of more than the predetermined threshold. Only certain abnormal pixels are detected. As a result, it is possible to detect an abnormal pixel having a luminance difference that is perceived as roughness of the image and causing a pixel unevenness defect to deteriorate the image.
Then, by detecting such abnormal pixels for each region and extracting a region in which the number of abnormal pixels is equal to or greater than a certain value, a region that leads to a pixel unevenness defect can be extracted.
In addition, since the regions that are pixel unevenness candidates can be extracted in this way, the extracted areas can be quantitatively analyzed such as the total area of the extracted regions, the total number of abnormal pixels in the extracted regions, and the average luminance value of the abnormal pixels. The pixel unevenness defect can be automatically (based on arithmetic processing) based on the correct value.
Then, the presence / absence of the pixel unevenness defect can be quickly and accurately determined, and the quality of the display device product can be determined.

ここで、異常画素検出工程において、周辺の画素に比べて輝度が高いもしくは低い画素を検出するにあたっては、着目画素を囲む８個の画素に比べてこれら８個の画素のいずれよりも輝度が高いもしくは低い画素を検出してもよく、あるいは、着目画素を囲む２４個の画素に比べてこれら２４個のいずれよりも輝度が高いもしくは低い画素を検出してもよく、着目する画素に対して周辺をどの程度の大きさにとるかは任意である。
また、周辺の画素のいずれよりも輝度が高いもしくは低い画素を検出するのみならず、ある範囲のなかで輝度が高い画素を上位からいくつか（例えば５個）検出し、輝度が低い画素を下位からいくつか（例えば５個）検出してもよい。
また、異常画素検出工程において、周辺の画素によって設定される基準値に対する輝度差が所定閾値以上である画素（異常画素）を検出するところ、この基準値としては、着目する画素から一つ飛ばして着目画素を囲む１６個の画素の平均輝度としてもよく、あるいは、着目する画素を囲む２４個の平均輝度としてもよく、着目画素を囲む周辺の画素に対して見た目に画像のざらつきを与えるほどに着目画素の輝度が隔たっていることを検出するために適切となる基準値を設定すればよい。また、閾値の値も特に限定されるものではない。
このように、異常画素検出工程において、異常画素を検出するための具体的な周辺の範囲、基準値、閾値等は、検査対象となる表示デバイスの大きさ、用途、品質基準等、種々目的に応じて変更されうるものである。 Here, in the abnormal pixel detection step, in detecting a pixel having a higher or lower luminance than the surrounding pixels, the luminance is higher than any of these eight pixels compared to the eight pixels surrounding the target pixel. Alternatively, a low pixel may be detected, or a pixel whose luminance is higher or lower than any of these 24 pixels compared to the 24 pixels surrounding the pixel of interest may be detected. It is arbitrary how large the is taken.
In addition to detecting pixels with higher or lower luminance than any of the surrounding pixels, several high-luminance pixels (for example, five) are detected from the upper level in a certain range, and lower luminance pixels are lower-level. Some (for example, 5) may be detected.
Further, in the abnormal pixel detection process, when a pixel (abnormal pixel) whose luminance difference with respect to a reference value set by surrounding pixels is equal to or greater than a predetermined threshold is detected, one reference value is skipped from the pixel of interest. The average luminance of the 16 pixels surrounding the pixel of interest may be the average luminance, or the average luminance of 24 pixels surrounding the pixel of interest may be set, so that the surrounding pixels surrounding the pixel of interest are visually rough. An appropriate reference value may be set to detect that the luminance of the pixel of interest is separated. Also, the threshold value is not particularly limited.
As described above, in the abnormal pixel detection process, specific peripheral ranges, reference values, threshold values, and the like for detecting abnormal pixels can be set for various purposes such as the size, application, and quality standard of the display device to be inspected. It can be changed accordingly.

本発明では、前記異常画素検出工程は、前記領域分割工程で分割された領域ごとに周辺と比べて輝度が高い画素である極大画素と輝度が低い画素である極小画素とを検出する極値画素検出フィルタ処理を行う極値画素検出工程と、前記極値画素検出工程で検出された前記極大画素および前記極小画素の輝度値に基づいて所定の閾値により画素ムラ欠陥に繋がる異常画素を分別する分別工程と、を備えることが好ましい。   In the present invention, the abnormal pixel detection step detects an extreme pixel that detects a maximum pixel that is a pixel having higher luminance than a surrounding region and a minimum pixel that is a pixel having low luminance for each region divided in the region division step. An extreme pixel detection process that performs detection filter processing, and a classification that classifies abnormal pixels that lead to pixel unevenness according to a predetermined threshold based on the luminance values of the maximum pixel and the minimum pixel detected in the extreme pixel detection process It is preferable to provide a process.

この構成において、極値画素検出フィルタ処理（極値画素検出工程）により周囲と輝度表示が異なる画素を検出する。
ここで、周囲に比べてわずかに輝度が違うだけでは画素ムラに繋がらないところ、分別工程において、周囲の画素に対してある閾値以上の差を有する画素のみを分別する。
このような構成によれば、まず、極値画素検出フィルタ処理ですべての極値画素（極大画素、極小画素）をピックアップしておいて、さらに、分別工程における閾値で絞りをかけるようにしているので、画素ムラに繋がる異常画素を逃すことがない。
また、分別工程で異常画素のみを分別することにより画素ムラにつながらない極値画素については画素ムラ欠陥を判断する際の対象外とすることにより、適切に画素ムラの有無を判断することができる。 In this configuration, pixels having different luminance display from the surroundings are detected by extreme pixel detection filter processing (extreme pixel detection step).
Here, if the luminance is slightly different from that of the surrounding area, pixel unevenness is not caused. However, in the classification step, only pixels having a difference of a certain threshold or more with respect to the surrounding pixels are classified.
According to such a configuration, all extreme pixels (maximum pixels, minimum pixels) are first picked up by the extreme pixel detection filter process, and further, the aperture is narrowed down by the threshold value in the separation process. Therefore, an abnormal pixel that leads to pixel unevenness is not missed.
In addition, it is possible to appropriately determine the presence / absence of pixel unevenness by excluding extreme pixels that do not lead to pixel unevenness by classifying only abnormal pixels in the classification step, and excluding them from the object of determining the pixel unevenness defect.

本発明では、前記領域分割工程における前記画像の分割によって生成される各領域に対応した領域を有する投票空間を生成する投票空間生成工程と、前記異常画素カウント工程において領域ごとにカウントした異常画素の数を前記投票空間の対応する領域に投票する投票工程と、を備え、前記画素ムラ候補抽出工程は、前記投票空間の各領域に投票された異常画素の数が所定の閾値以上である領域を抽出することが好ましい。   In the present invention, a voting space generating step for generating a voting space having a region corresponding to each region generated by dividing the image in the region dividing step, and abnormal pixels counted for each region in the abnormal pixel counting step. A voting step of voting a number to a corresponding region of the voting space, wherein the pixel unevenness candidate extracting step includes a region in which the number of abnormal pixels voted in each region of the voting space is equal to or greater than a predetermined threshold value. It is preferable to extract.

このような構成において、領域分割工程において検査対象である画像を複数の領域に分割するのに対応して、画像の分割で生成される領域に対応する領域を有する投票空間を生成する（投票空間生成工程）。このように生成された投票空間の各領域に異常画素カウント工程でカウントされた異常画素の数を投票していく（投票工程）。そして、このように投票空間の各領域に投票された異常画素の数に基づいて画素ムラ候補となる領域を抽出していく。
このような構成によれば、検査対象となる画像に対応して生成された投票空間に異常画素数等のデータを投票していくので、この投票空間における処理がそのまま検査対象となる画像に対応しており、投票空間において画素ムラ候補として抽出される領域の座標は、そのまま検査画像においても画素ムラ候補の領域となる。このように投票空間において画素ムラ検出の処理を行うことにより、画素ムラ検出の処理を簡便に検査画像に対応させることができる。 In such a configuration, in response to dividing the image to be inspected into a plurality of regions in the region dividing step, a voting space having a region corresponding to the region generated by image division is generated (voting space). Production process). The number of abnormal pixels counted in the abnormal pixel counting process is voted for each area of the voting space generated in this way (voting process). Then, based on the number of abnormal pixels voted for each area of the voting space in this way, an area that becomes a pixel unevenness candidate is extracted.
According to such a configuration, since data such as the number of abnormal pixels is voted in the voting space generated corresponding to the image to be inspected, the processing in this voting space directly corresponds to the image to be inspected. Thus, the coordinates of the region extracted as the pixel unevenness candidate in the voting space are directly the pixel unevenness candidate region in the inspection image. By performing the pixel unevenness detection process in the voting space in this manner, the pixel unevenness detection process can be easily associated with the inspection image.

なお、極値画素検出工程においては極大画素と極小画素とをそれぞれ別々に検出するので、投票空間生成工程において生成する投票空間としては、極大画素の数を投票するための高輝度画素投票空間と、極小画素の数を投票するための低輝度画素投票空間と、をそれぞれ別個に生成することが好ましい。   In the extreme pixel detection step, the maximum pixel and the minimum pixel are separately detected, so that the voting space generated in the voting space generation step is a high-luminance pixel voting space for voting the number of maximum pixels. Preferably, the low-luminance pixel voting space for voting the number of minimum pixels is separately generated.

本発明では、前記画素ムラ候補抽出工程で抽出された総ての領域における前記異常画素の総数をカウントする異常画素総数カウント工程と、前記異常画素についての平均輝度を算出する平均輝度算出工程と、を備え、前記欠陥判別工程は、異常画素総数と平均輝度との関係で予め規定された閾値曲線に対して前記異常画素総数カウント工程および前記平均輝度算出工程で算出された値を対比して前記表示デバイスの欠陥判別を行うことが好ましい。   In the present invention, an abnormal pixel total count step for counting the total number of the abnormal pixels in all regions extracted in the pixel unevenness candidate extraction step, an average luminance calculation step for calculating an average luminance for the abnormal pixels, And the defect determination step compares the values calculated in the abnormal pixel total count step and the average luminance calculation step with respect to a threshold curve defined in advance in relation to the total number of abnormal pixels and the average luminance. It is preferable to determine the defect of the display device.

このような構成において、画素ムラ候補として抽出された総ての領域中に存在する異常画素の総数をカウントする（異常画素総数カウント工程）。また、異常画素の平均輝度を算出する（平均輝度算出工程）。
そして、欠陥判別工程では、異常画素の総数と平均輝度との関係で予め規定された閾値曲線に基づいて表示デバイスによる画像に画素ムラ欠陥があるかないか、表示デバイスが不良品か良品かを判断する。
このように異常画素の数と平均輝度という定量的な値を閾値曲線に対比することで良品か不良品かの判断ができるので、自動的（演算処理的）に画素ムラ欠陥の判別を行うことができる。すると、迅速かつ正確に画素ムラ欠陥の有無を判別することができる。 In such a configuration, the total number of abnormal pixels present in all the regions extracted as pixel unevenness candidates is counted (abnormal pixel total number counting step). Also, the average luminance of abnormal pixels is calculated (average luminance calculation step).
Then, in the defect determination step, it is determined whether there is a pixel unevenness defect in the image by the display device based on a threshold curve defined in advance by the relationship between the total number of abnormal pixels and the average luminance, and whether the display device is defective or non-defective. To do.
In this way, it is possible to determine whether the product is non-defective or defective by comparing the quantitative value of the number of abnormal pixels and the average luminance with the threshold curve. Can do. Then, it is possible to quickly and accurately determine the presence or absence of a pixel unevenness defect.

ここで、前記欠陥判別工程において、異常画素総数と平均輝度との関係で予め規定された閾値曲線は、概して反比例の関係で規定され、異常画素数が少ない場合には異常画素の平均輝度が周囲の輝度から比較的大きくずれていても良品と判断し、異常画素数が多い場合には異常画素の平均輝度が周囲の輝度からずれる程度が小さいときに良品と判断することが好ましい。逆にいうと、異常画素数が少ない場合であっても異常画素の平均輝度が周囲と大きくずれていれば画像にざらつき感が生じるので、このような場合には不良品と判断する。また、異常画素数が多ければざらつきが目立つので、異常画素の平均輝度の周囲とのずれが小さい場合でも不良品であると判断する。
このような関係の閾値曲線によれば、人の目で感じる画像のざらつき感に近似した判断基準で良品・不良品の判断を行うことができる。 Here, in the defect determination step, the threshold curve defined in advance by the relationship between the total number of abnormal pixels and the average luminance is generally defined in an inversely proportional relationship, and when the number of abnormal pixels is small, the average luminance of the abnormal pixels is around. It is preferable to determine that the product is a non-defective product even if it is relatively deviated from the brightness of the product, and to determine that the product is a good product when the average brightness of the abnormal pixels is small from the surrounding brightness when the number of abnormal pixels is large. In other words, even if the number of abnormal pixels is small, if the average luminance of the abnormal pixels greatly deviates from the surroundings, a feeling of roughness occurs in the image. In such a case, it is determined as a defective product. Further, since the roughness is conspicuous if the number of abnormal pixels is large, it is determined that the product is defective even when the deviation from the average luminance around the abnormal pixels is small.
According to the threshold curve of such a relationship, a non-defective product / defective product can be determined on the basis of a determination criterion that approximates the roughness of an image that is felt by human eyes.

本発明では、前記画素ムラ候補抽出工程で抽出された領域数に基づいて画素ムラ候補として抽出された領域の総面積を算出する画素ムラ面積算出工程と、前記異常画素についての平均輝度を算出する平均輝度算出工程と、を備え、前記欠陥判別工程は、画素ムラ面積と平均輝度との関係で予め規定された閾値曲線に対して前記画素ムラ面積算出工程および前記平均輝度算出工程で算出された値を対比して前記表示デバイスの欠陥判別を行うことが好ましい。   In the present invention, a pixel unevenness area calculating step for calculating the total area of the regions extracted as pixel unevenness candidates based on the number of regions extracted in the pixel unevenness candidate extracting step, and calculating an average luminance for the abnormal pixels. An average luminance calculation step, wherein the defect determination step is calculated in the pixel unevenness area calculation step and the average luminance calculation step with respect to a threshold curve defined in advance in relation to the pixel unevenness area and the average luminance. It is preferable to determine the defect of the display device by comparing the values.

このような構成において、画素ムラ候補として抽出された領域の総面積を算出する（画素ムラ面積算出工程）また、異常画素の平均輝度を算出する（平均輝度算出工程）。
そして、欠陥判別工程では、画素ムラ面積と平均輝度との関係で予め規定された閾値曲線に基づいて表示デバイスによる画像に画素ムラ欠陥があるかないか、表示デバイスが不良品か良品かを判断する。
このように画素ムラ面積と平均輝度という定量的な値を閾値曲線に対比することで良品か不良品かの判断ができるので、自動的（演算処理的）に画素ムラ欠陥の判別を行うことができる。すると、迅速かつ正確に画素ムラ欠陥の有無を判別することができる。 In such a configuration, the total area of the regions extracted as pixel unevenness candidates is calculated (pixel unevenness area calculating step), and the average luminance of abnormal pixels is calculated (average luminance calculating step).
Then, in the defect determination step, it is determined whether there is a pixel unevenness defect in the image by the display device or whether the display device is defective or non-defective based on a threshold curve defined in advance by the relationship between the pixel unevenness area and the average luminance. .
Since it is possible to determine whether the product is non-defective or defective by comparing the quantitative values of the pixel unevenness area and the average luminance with the threshold curve in this manner, it is possible to automatically determine pixel unevenness defects (in terms of arithmetic processing). it can. Then, it is possible to quickly and accurately determine the presence or absence of a pixel unevenness defect.

ここで、前記欠陥判別工程において、画素ムラ面積と平均輝度との関係で予め規定された閾値曲線は、概して反比例の関係で規定され、画素ムラ面積が少ない場合には異常画素の平均輝度が周囲の輝度から比較的大きくずれていても良品と判断し、画素ムラ面積が多い場合には異常画素の平均輝度が周囲の輝度からずれる程度が小さいときに良品と判断することが好ましい。
逆にいうと、画素ムラ面積が小さい場合であっても異常画素の平均輝度が周囲と大きくずれていれば画像にざらつき感が生じるので、このような場合には不良品と判断する。また、画素ムラ面積が大きければざらつきが目立つので、異常画素の平均輝度の周囲とのずれが小さい場合でも不良品であると判断する。
このような関係の閾値曲線によれば、人の目で感じる画像のざらつき感に近似した判断基準で良品・不良品の判断を行うことができる。 Here, in the defect determination step, the threshold curve defined in advance by the relationship between the pixel unevenness area and the average luminance is generally defined by an inversely proportional relationship, and when the pixel unevenness area is small, the average luminance of the abnormal pixel is around. It is preferable to determine that the product is non-defective even if it is relatively deviated from the brightness of the pixel, and to determine that the pixel is non-defective when the average luminance of the abnormal pixel is small from the surrounding luminance when the pixel unevenness area is large.
In other words, even if the pixel unevenness area is small, if the average luminance of the abnormal pixels is greatly deviated from the surroundings, the image has a rough feeling. In such a case, it is determined as a defective product. Further, since the roughness is conspicuous when the pixel unevenness area is large, it is determined that the defective product is defective even when the deviation from the periphery of the average luminance of the abnormal pixel is small.
According to the threshold curve of such a relationship, a non-defective product / defective product can be determined on the basis of a determination criterion that approximates the roughness of an image that is felt by human eyes.

本発明では、前記検査画像取得工程は、背景画像を取得する背景画像取得工程と、検査対象となる前記表示デバイスによる画像を撮像する撮像工程と、前記撮像工程で撮像された画像データから前記背景画像を減算する背景画像差分処理工程と、を備えることが好ましい。   In the present invention, the inspection image acquisition step includes a background image acquisition step of acquiring a background image, an imaging step of capturing an image by the display device to be inspected, and the background from the image data captured in the imaging step. And a background image difference processing step of subtracting the image.

検査対象となる表示デバイスによる画像に存在する画素ムラを検出したいところ、例えば、画像を映すスクリーンやレンズに汚れ等が存在していると、検査対象の画像を正確に解析することができない。この点、本発明によれば、予め背景画像を撮像して、スクリーンやレンズに存在する汚れ等は背景画像差分処理により画像から除くので、検査対象となる画像データのみを取得することができ、検査画像に存在する画素ムラを正確に検出することができる。   When it is desired to detect pixel unevenness existing in an image by a display device to be inspected, for example, if a screen or lens on which an image is projected has dirt, the image to be inspected cannot be analyzed accurately. In this regard, according to the present invention, since a background image is captured in advance and dirt or the like present on the screen or lens is removed from the image by background image difference processing, only the image data to be inspected can be acquired. Pixel unevenness existing in the inspection image can be accurately detected.

なお、前記撮像工程で撮像された画像データから表示エリアの抽出を行う表示エリア抽出工程を備えていることが好ましい。例えば、レンズの影響で画像が樽型や糸巻き型等に歪む場合や、撮像機器の設置等により画像が傾く場合は、画像を補正して表示エリアを抽出し、これを検査対象画像とする。   In addition, it is preferable to provide the display area extraction process which extracts a display area from the image data imaged at the said imaging process. For example, when the image is distorted into a barrel shape, a pincushion shape, or the like due to the influence of the lens, or when the image is inclined due to installation of an imaging device or the like, the display area is extracted by correcting the image, and this is used as the inspection target image.

本発明では、前記背景画像差分処理工程にて処理された前記画像データに対して低周波成分を除去して高周波成分を強調するフィルタ処理を行う画素ムラ強調工程を備えることが好ましい。   In the present invention, it is preferable that the image data processed in the background image difference processing step includes a pixel unevenness enhancement step of performing a filter process for removing a low frequency component and enhancing a high frequency component.

このような画素ムラを強調するフィルタとしては、二次微分フィルタなどが例として挙げられる。例えば、二次微分フィルタ等のフィルタ処理により、着目画素が周囲の画素に対して有する輝度差（輝度高さ）を得ることができ、この輝度差（輝度高さ）の大小に基づいて異常画素の検出や、ひいては画素ムラの検出を行うことができる。   An example of a filter that emphasizes such pixel unevenness is a secondary differential filter. For example, it is possible to obtain a luminance difference (luminance height) that the pixel of interest has with respect to surrounding pixels by a filtering process such as a secondary differential filter, and an abnormal pixel based on the magnitude of the luminance difference (luminance height). , And consequently pixel unevenness can be detected.

本発明の画素ムラ欠陥検出装置は、表示デバイスによって表示される画像内において周辺の画素に比べて輝度が高い画素または輝度が低い画素がある面積内に一定以上存在することによって表示された画像が不良となる画素ムラ欠陥を検出する画素ムラ欠陥検出装置であって、検査対象となる表示デバイスからの画像を取得する検査画像取得手段と、前記検査画像取得手段で取得された画像データに基づいて前記画像データ内の画素ムラを検出する画素ムラ検出手段と、前記画素ムラ検出手段による検出結果に基づいて前記表示デバイスの欠陥を判別する欠陥判別手段と、を備え、前記画素ムラ検出手段は、前記検査画像取得手段で取得された画像データを複数の領域に分割する領域分割手段と、前記領域ごとに周辺の画素に比べて輝度が高いもしくは低いとともに周辺の画素によって設定される基準値に対する輝度差が所定閾値以上である異常画素を検出する異常画素検出手段と、前記異常画素検出手段で検出された異常画素の数を前記領域ごとにカウントする異常画素カウント手段と、前記異常画素カウント手段においてカウントされた前記領域ごとの異常画素数に基づいて画素ムラとなる候補の領域を抽出する画素ムラ候補抽出手段と、を備え、前記欠陥判別手段は、前記画素ムラ候補抽出手段で抽出された領域についての定量的評価に基づいて前記表示デバイスの欠陥を判別することを特徴とする。   According to the pixel unevenness defect detection apparatus of the present invention, an image displayed when a pixel having a higher luminance or a lower luminance than a surrounding pixel is present in a certain area within an image displayed by a display device is displayed. A pixel non-uniformity defect detection device that detects a defective pixel non-uniformity defect, based on inspection image acquisition means for acquiring an image from a display device to be inspected, and image data acquired by the inspection image acquisition means Pixel unevenness detection means for detecting pixel unevenness in the image data, and defect determination means for determining a defect of the display device based on a detection result by the pixel unevenness detection means, the pixel unevenness detection means, A region dividing unit that divides the image data acquired by the inspection image acquiring unit into a plurality of regions, and a luminance higher than the surrounding pixels for each region. Alternatively, an abnormal pixel detection unit that detects an abnormal pixel that is low and has a luminance difference with respect to a reference value set by surrounding pixels that is equal to or greater than a predetermined threshold, and the number of abnormal pixels detected by the abnormal pixel detection unit for each region. An abnormal pixel counting means for counting, and a pixel unevenness candidate extracting means for extracting a candidate area that becomes a pixel unevenness based on the number of abnormal pixels for each of the areas counted by the abnormal pixel counting means, and the defect determination The means is characterized by discriminating a defect of the display device based on a quantitative evaluation of the region extracted by the pixel unevenness candidate extraction means.

本発明の画素ムラ欠陥検出プログラムは、表示デバイスによって表示される画像内において周辺の画素に比べて輝度が高い画素または輝度が低い画素がある面積内に一定以上存在することによって表示された画像が不良となる画素ムラ欠陥を検出する画素ムラ欠陥検出装置に組み込まれたコンピュータに、検査対象となる表示デバイスからの画像を取得する検査画像取得工程と、前記検査画像取得工程で取得された画像データに基づいて前記画像データ内の画素ムラを検出する画素ムラ検出工程と、前記画素ムラ検出工程による検出結果に基づいて前記表示デバイスの欠陥を判別する欠陥判別工程と、を実行させるプログラムであって、前記画素ムラ検出工程は、前記検査画像取得工程で取得された画像データを複数の領域に分割する領域分割工程と、前記領域ごとに周辺の画素に比べて輝度が高いもしくは低いとともに周辺の画素によって設定される基準値に対する輝度差が所定閾値以上である異常画素を検出する異常画素検出工程と、前記異常画素検出工程で検出された異常画素の数を前記領域ごとにカウントする異常画素カウント工程と、前記異常画素カウント工程においてカウントされた前記領域ごとの異常画素数に基づいて画素ムラとなる候補の領域を抽出する画素ムラ候補抽出工程と、を備え、前記欠陥判別工程は、前記画素ムラ候補抽出工程で抽出された領域についての定量的評価に基づいて前記表示デバイスの欠陥を判別することを特徴とする。   According to the pixel unevenness defect detection program of the present invention, an image displayed when a pixel having a higher brightness or a lower brightness than a surrounding pixel is present within a certain area in an image displayed by a display device is displayed. An inspection image acquisition step of acquiring an image from a display device to be inspected in a computer incorporated in a pixel unevenness defect detection device that detects a defective pixel unevenness defect, and the image data acquired in the inspection image acquisition step A pixel non-uniformity detection step for detecting pixel non-uniformity in the image data, and a defect determination step for determining a defect of the display device based on a detection result of the pixel non-uniformity detection step. The pixel unevenness detecting step is a region division for dividing the image data acquired in the inspection image acquiring step into a plurality of regions. An abnormal pixel detection step for detecting an abnormal pixel whose luminance is higher or lower than the peripheral pixels for each region and whose luminance difference with respect to a reference value set by the peripheral pixels is equal to or greater than a predetermined threshold; and An abnormal pixel count step for counting the number of abnormal pixels detected in the pixel detection step for each region, and a candidate region that causes pixel unevenness based on the number of abnormal pixels for each region counted in the abnormal pixel count step A pixel unevenness candidate extracting step for extracting the display device, wherein the defect determining step determines a defect in the display device based on a quantitative evaluation of the region extracted in the pixel unevenness candidate extracting step. To do.

本発明の記録媒体は、前記画素ムラ欠陥検出プログラムを記録したことを特徴とする。   The recording medium of the present invention is characterized in that the pixel unevenness defect detection program is recorded.

このような構成によれば、上記発明と同様の作用効果を奏することができる。
すなわち、領域ごとに異常画素を検出して、異常画素の数がある値以上となっている領域を抽出することにより画素ムラ欠陥につながる領域を抽出することができる。さらに、このように画素ムラ候補となる領域を抽出できるので、これら抽出した領域についての定量的な値に基づいて自動的（演算処理的）に画素ムラ欠陥の判別を行うことができる。すると、迅速かつ正確に画素ムラ欠陥の有無を判別し、表示デバイスの製品の良・不良を判断することができる。 According to such a configuration, the same effects as those of the above-described invention can be achieved.
That is, by detecting abnormal pixels for each region and extracting a region where the number of abnormal pixels is greater than or equal to a certain value, a region that leads to a pixel unevenness defect can be extracted. Furthermore, since the pixel non-uniformity candidate regions can be extracted in this way, pixel non-uniformity defects can be determined automatically (in terms of arithmetic processing) based on quantitative values for these extracted regions. Then, the presence / absence of the pixel unevenness defect can be quickly and accurately determined, and the quality of the display device product can be determined.

また、ＣＰＵ（中央処理装置）やメモリ（記憶装置）を有するコンピュータに上記各工程を実行させるようにプログラムを構成すれば、各工程におけるパラメータを容易に変更することができる。例えば、領域分割工程における領域の面積の大きさ、異常画素を検出する際のフィルタおよび閾値、画素ムラ候補抽出工程における閾値など、各種のパラメータを検査対象となる画像の特性や検査の目的等に応じて容易に変更できる。
そして、このプログラムを記録媒体に記録して、この記録媒体をコンピュータに直接差し込んでプログラムをコンピュータにインストールしてもよく、記録媒体の情報を読み取る読み取り装置をコンピュータに外付けし、この読み取り装置からコンピュータにプログラムをインストールしてもよい。
なお、プログラムはインターネット、ＬＡＮケーブル、電話回線等の通信回線や無線によってコンピュータに供給されてインストールされてもよい。 Further, if a program is configured to cause a computer having a CPU (central processing unit) and a memory (storage device) to execute the above steps, parameters in each step can be easily changed. For example, various parameters such as the size of the area in the region dividing process, the filter and threshold value for detecting abnormal pixels, the threshold value in the pixel unevenness candidate extracting process, etc. can be used for the characteristics of the image to be inspected, the purpose of inspection, etc. Can easily be changed accordingly.
Then, the program may be recorded on a recording medium, and the recording medium may be directly inserted into the computer to install the program in the computer. A reading device that reads information on the recording medium is externally attached to the computer, and the reading device The program may be installed on the computer.
The program may be supplied and installed on a computer via a communication line such as the Internet, a LAN cable, a telephone line, or wirelessly.

以下、本発明の実施の形態を図示するとともに図中の各要素に付した符号を参照して説明する。
（第１実施形態）
本発明の画素ムラ欠陥検出方法に係る第１実施形態について説明する。
図１は、画素ムラ欠陥検出方法を実現する画素ムラ欠陥検出システム１００の全体構成図である。
このシステム１００は、画素ムラ欠陥があるかないかの検査対象となる液晶ライトバルブ１１２を内蔵して画像を投影する画像投影手段１１０と、液晶ライトバルブ１１２を駆動するパターンジェネレータ１２０と、画像投影手段１１０から投射される画像を映写するスクリーン１３４を有する映写部１３０と、スクリーン１３４に映写された画像を撮像するＣＣＤカメラ（撮像手段）１４０と、ＣＣＤカメラ１４０で撮像された画像データに基づいて画素ムラを検出するとともに画素ムラ欠陥の判別を行う演算処理部（画素ムラ欠陥検出装置）１５０と、を備えている。 DESCRIPTION OF EMBODIMENTS Hereinafter, embodiments of the present invention will be illustrated and described with reference to reference numerals attached to respective elements in the drawings.
(First embodiment)
A first embodiment according to a pixel unevenness defect detection method of the present invention will be described.
FIG. 1 is an overall configuration diagram of a pixel unevenness defect detection system 100 that realizes a pixel unevenness defect detection method.
This system 100 includes a liquid crystal light valve 112 to be inspected for whether there is a pixel unevenness defect, an image projection unit 110 that projects an image, a pattern generator 120 that drives the liquid crystal light valve 112, and an image projection unit. A projection unit 130 having a screen 134 for projecting an image projected from 110, a CCD camera (imaging means) 140 for capturing an image projected on the screen 134, and pixels based on image data captured by the CCD camera 140 And an arithmetic processing unit (pixel unevenness defect detection device) 150 that detects unevenness and determines pixel unevenness defects.

画像投影手段１１０は、光源１１１と、パターンジェネレータ１２０により駆動され光源１１１からの光を変調する液晶ライトバルブ（表示デバイス）１１２と、液晶ライトバルブ１１２からの光を集光して投射する投射レンズ１１４と、投射レンズ１１４からの光をスクリーン１３４に向けて反射するミラー１１３と、を備えている。
液晶ライトバルブ１１２は、画素ごとに液晶セルを備える液晶パネルであり、各液晶セルに偏光不良等があった場合、映写された画像に画素ムラ欠陥等の表示不良が生じることになる。
なお、この画像投影手段１１０は、例えば、プロジェクタ等の投射型画像表示デバイスを模したものである。 The image projection unit 110 is a light source 111, a liquid crystal light valve (display device) 112 that is driven by the pattern generator 120 and modulates the light from the light source 111, and a projection lens that collects and projects the light from the liquid crystal light valve 112. 114 and a mirror 113 that reflects the light from the projection lens 114 toward the screen 134.
The liquid crystal light valve 112 is a liquid crystal panel including a liquid crystal cell for each pixel. When each liquid crystal cell has a polarization defect or the like, a display defect such as a pixel unevenness defect occurs in a projected image.
The image projecting unit 110 imitates a projection type image display device such as a projector, for example.

パターンジェネレータ１２０は、液晶ライトバルブ１１２の各液晶セルを駆動する各スイッチング素子に駆動信号を印加して液晶ライトバルブ１１２を所定パターンで駆動する。
ここで、画素ムラ欠陥検出を行うにあたっては、総ての表示画素が同じ入力レベルで同じ輝度を示すかを検査するところ、パターンジェネレータ１２０は、総ての液晶セルを同じ入力レベルで駆動する。 The pattern generator 120 applies a drive signal to each switching element that drives each liquid crystal cell of the liquid crystal light valve 112 to drive the liquid crystal light valve 112 in a predetermined pattern.
Here, when performing pixel unevenness defect detection, it is inspected whether all display pixels exhibit the same luminance at the same input level, and the pattern generator 120 drives all liquid crystal cells at the same input level.

映写部１３０は、暗ボックス１３１と、この暗ボックス１３１内に設けられたスクリーン１３４と、を備える。そして、暗ボックス１３１は、画像投影手段１１０からの光が入射される開口部１３２と、ＣＣＤカメラ１４０でスクリーン１３４上の画像を撮像するための開口部１３３と、を有する。   The projection unit 130 includes a dark box 131 and a screen 134 provided in the dark box 131. The dark box 131 has an opening 132 into which light from the image projection unit 110 is incident, and an opening 133 for capturing an image on the screen 134 with the CCD camera 140.

ＣＣＤカメラ１４０は、スクリーン１３４上の映写された画像を撮像して、撮像した画像データを演算処理部１５０に出力する。
ここで、ＣＣＤカメラ１４０にて撮像された画像データに基づいて画素ムラ欠陥を検出するので、ＣＣＤカメラ１４０は液晶ライトバルブ１１２の階調数を超える階調数で画像を撮像する機能を有する必要がある。
例えば、液晶ライトバルブ１１２で２５６階調が表現されるとき、ＣＣＤカメラ１４０の画像データは、黒を“０”、白を“４０９５”とする１２ビットデータの階調数を有する。 The CCD camera 140 captures a projected image on the screen 134 and outputs the captured image data to the arithmetic processing unit 150.
Here, since the pixel unevenness defect is detected based on the image data captured by the CCD camera 140, the CCD camera 140 needs to have a function of capturing an image with the number of gradations exceeding the number of gradations of the liquid crystal light valve 112. There is.
For example, when 256 gradations are expressed by the liquid crystal light valve 112, the image data of the CCD camera 140 has the gradation number of 12-bit data in which “0” is black and “4095” is white.

演算処理部１５０は、ＣＰＵ（中央処理装置）と所定のメモリ（記憶装置）とを有し、画素ムラ欠陥検出プログラムが組み込まれることにより、図２に示されるように、検査画像取得手段２１０と、画素ムラ強調手段２２０と、画素ムラ検出手段２３０と、欠陥判別手段２４０と、しての機能を実現する。
ここで、検査画像取得手段２１０は、背景画像取得手段２１１と、画像データ取得手段２１２と、表示エリア抽出手段２１３と、背景差分処理手段２１４と、を備え、画素ムラ検出手段２３０は、領域分割手段３１０と、投票空間生成手段３２０と、投票手段３３０と、異常画素検出手段３４０と、異常画素カウント手段３５０と、画素ムラ候補抽出手段３６０と、異常画素総数カウント手段３７０と、平均輝度高さ算出手段（平均輝度算出手段）３８０と、画素ムラ面積算出手段３９０と、を備え、さらに、異常画素検出手段３４０は、極値画素検出手段３４１と、配列テーブル３４２と、分別手段３４３と、を備える。
なお、これら各手段の動作については、図３〜図６のフローチャートを参照して説明する。 The arithmetic processing unit 150 includes a CPU (central processing unit) and a predetermined memory (storage device), and by incorporating a pixel unevenness defect detection program, as shown in FIG. The functions of the pixel unevenness enhancement unit 220, the pixel unevenness detection unit 230, and the defect determination unit 240 are realized.
Here, the inspection image acquisition unit 210 includes a background image acquisition unit 211, an image data acquisition unit 212, a display area extraction unit 213, and a background difference processing unit 214. The pixel unevenness detection unit 230 includes an area division. Means 310, voting space generation means 320, voting means 330, abnormal pixel detection means 340, abnormal pixel count means 350, pixel unevenness candidate extraction means 360, abnormal pixel total count means 370, average luminance height A calculation unit (average luminance calculation unit) 380 and a pixel unevenness area calculation unit 390; and the abnormal pixel detection unit 340 further includes an extreme value pixel detection unit 341, an array table 342, and a classification unit 343. Prepare.
The operation of each means will be described with reference to the flowcharts of FIGS.

（画素ムラ欠陥検出方法）
次に、画素ムラ欠陥検出方法について、図３〜図６のフローチャートを参照して説明する。
まずＳＴ１００において、画素ムラ欠陥の検出を行う対象となる検査画像を取得する（検査画像取得工程）。
検査画像取得工程（検査画像取得手段の動作）について図４のフローチャートを参照して説明する。
検査画像取得工程ＳＴ１００にあっては、まず、ＳＴ１１０において、スクリーン１３４の汚れ等による影響を排除するためのベースとなる背景画像を取得する背景画像取得工程が背景画像取得手段２１１により行われる。
これは、予め欠陥（画素ムラ欠陥のほか、点欠陥、線欠陥、面欠陥）がほとんど無いと分かっている液晶ライトバルブ１１２を用いてスクリーン１３４に画像を映写し、この画像をＣＣＤカメラ１４０で撮像することにより行われる。撮像された画像データは、背景画像取得手段２１１に記憶される。このとき、２０枚程度の画像を撮像しそれらの平均をとって背景画像とする。 (Pixel unevenness detection method)
Next, the pixel unevenness defect detection method will be described with reference to the flowcharts of FIGS.
First, in ST100, an inspection image that is a target for detecting a pixel unevenness defect is acquired (inspection image acquisition step).
The inspection image acquisition process (operation of the inspection image acquisition means) will be described with reference to the flowchart of FIG.
In the inspection image acquisition step ST100, first, in ST110, the background image acquisition unit 211 performs a background image acquisition step of acquiring a background image serving as a base for eliminating the influence of dirt or the like on the screen 134.
This is because an image is projected on the screen 134 using the liquid crystal light valve 112 which is known to have almost no defects (in addition to pixel unevenness defects, point defects, line defects, and surface defects). This is done by taking an image. The captured image data is stored in the background image acquisition unit 211. At this time, about 20 images are picked up and the average of them is taken as the background image.

次に、ＳＴ１２０において検査対象となる液晶ライトバルブ１１２を画像投影手段１１０にセットしてスクリーン１３４に向けて画像を投射し（画像投射工程）、ＳＴ１３０においてこの画像をＣＣＤカメラ１４０で撮像する（画像データ取得工程）。撮像された画像データは、画像データ取得手段２１２に出力されて記憶される。   Next, in ST120, the liquid crystal light valve 112 to be inspected is set on the image projecting means 110, and an image is projected toward the screen 134 (image projection process). In ST130, this image is captured by the CCD camera 140 (image). Data acquisition process). The captured image data is output to and stored in the image data acquisition unit 212.

ＳＴ１４０において、検査対象となる画像データから背景画像を減算する背景画像差分処理工程が背景画像差分処理手段２１３により行われる。
これは、背景画像取得工程（ＳＴ１１０）で取得された背景画像を画像データ取得工程（ＳＴ１３０）で取得された画像データから減算して背景差分画像を生成する工程であり、二つの画像データの対応する画素ごとに輝度値を減算処理する。
このようにして取得された背景差分画像が画素ムラ欠陥の検出対象である検査画像となる。 In ST140, the background image difference processing means 213 performs a background image difference processing step of subtracting the background image from the image data to be inspected.
This is a step of generating a background difference image by subtracting the background image acquired in the background image acquisition step (ST110) from the image data acquired in the image data acquisition step (ST130). The luminance value is subtracted for each pixel to be processed.
The background difference image acquired in this way becomes an inspection image which is a detection target of the pixel unevenness defect.

ＳＴ１５０において、画像データから検査対象となる画面部分のみを抽出する表示エリア抽出工程が表示エリア抽出手段２１４により行われる。
スクリーン１３４に映写される画像は、スクリーン１３４の全面に対応するわけではなく、例えば、縁部分を除いた中央領域に映写されるところ、表示エリア抽出工程（ＳＴ１５０）では、画像データから不要部分をトリミングして表示エリアの画像のみを抽出する。このように表示エリアを抽出する方法としては、例えば、予め４隅を検出するエッジ検出パターンを用意しておいて、パターンマッチングにより表示エリアの４隅の座標を検出することにより表示エリアを特定することが例として挙げられる。
さらに、投射レンズ１１４の傾きによっては表示エリアが長方形ではなく台形になったりすることがあり、また、ＣＣＤカメラ１４０の傾きによっては長方形ではなく台形として撮像してしまう場合もあるので、検出された４隅の座標に基づいて長方形になるように変換しておく。 In ST150, the display area extracting unit 214 performs a display area extracting step of extracting only the screen portion to be inspected from the image data.
The image projected on the screen 134 does not correspond to the entire surface of the screen 134. For example, in the display area extraction step (ST150), unnecessary portions are extracted from the image data when projected in the central area excluding the edge portion. Trimming to extract only the image in the display area. As a method for extracting the display area in this way, for example, an edge detection pattern for detecting four corners is prepared in advance, and the display area is specified by detecting the coordinates of the four corners of the display area by pattern matching. As an example.
Furthermore, depending on the inclination of the projection lens 114, the display area may be trapezoidal instead of rectangular, and depending on the inclination of the CCD camera 140, it may be captured as a trapezoid instead of a rectangle. Based on the coordinates of the four corners, it is converted into a rectangle.

検査画像取得工程（ＳＴ１００）で検査画像が取得された後、ＳＴ２００において、この検査画像に存在する画素ムラを強調する画素ムラ強調工程が画素ムラ強調手段２２０にて行われる。
これは、例えば、検査画像に対して低周波成分を除去して高周波成分を強調するフィルタ処理を行う工程である。このようなフィルタとしては、図７に示される二次微分フィルタが例として挙げられ、図８の５×５の領域に二次微分フィルタを適用すると、着目画素である中心Ｍ画素が有する周辺画素に対する輝度高さＬＭは、次のように算出される。
ここで、輝度高さＬＭは、次の式で表されるところ、（一つ飛ばした）周辺画素の輝度値の平均（基準値）に対して着目する中心画素が有する輝度値の差（輝度高さ）を表す。よって、着目する中心画素の輝度値が周辺画素の平均輝度値に等しければ輝度高さは０であり、周辺画素の平均輝度よりも高かったり低かったりするとプラスあるいはマイナスの値となる。 After the inspection image is acquired in the inspection image acquisition step (ST100), the pixel unevenness enhancement unit 220 performs a pixel unevenness enhancement step of enhancing pixel unevenness existing in the inspection image in ST200.
This is, for example, a process of performing filter processing for removing low frequency components and enhancing high frequency components from the inspection image. An example of such a filter is the second-order differential filter shown in FIG. 7. When the second-order differential filter is applied to the 5 × 5 region in FIG. 8, the peripheral pixels of the center M pixel that is the target pixel are included. luminance level L M for is calculated as follows.
Here, the luminance height L M is expressed by the following equation, and the difference in luminance value (in the skipped one) of the luminance values of the center pixel to be focused on with respect to the average (reference value) of the luminance values of the peripheral pixels ( (Luminance height). Therefore, if the luminance value of the focused central pixel is equal to the average luminance value of the peripheral pixels, the luminance height is 0, and if the luminance value is higher or lower than the average luminance of the peripheral pixels, it becomes a positive or negative value.

ＬＭ＝Ｍ−（Ａ＋Ｂ＋Ｃ＋Ｄ＋Ｅ＋Ｆ＋Ｊ＋Ｋ＋Ｏ＋Ｐ＋Ｔ＋Ｕ＋Ｖ＋Ｗ＋Ｘ＋Ｙ）／１６ L M = M− (A + B + C + D + E + F + J + K + O + P + T + U + V + W + X + Y) / 16

このように総ての画素についてフィルタ処理を行って各画素の輝度高さＬＭを算出する。
一例として、図９にフィルタ処理前における各画素の輝度値を示し、図１０にフィルタ処理後における各画素の輝度高さを示す。 Thus for all of the pixels by performing a filtering process for calculating the luminance level L M of each pixel.
As an example, FIG. 9 shows the luminance value of each pixel before the filtering process, and FIG. 10 shows the luminance height of each pixel after the filtering process.

画素ムラ強調工程（ＳＴ２００）によるフィルタ処理が終了したところで、次に、ＳＴ３００において、検査画像から画素ムラ欠陥が存在する領域を検出する画素ムラ検出工程が画素ムラ検出手段２３０にて行われる。
画素ムラ検出工程（ＳＴ３００）について図５、図６のフローチャートを参照して説明する。
まず、ＳＴ３０１において、検査画像を複数の領域に分割する際の領域サイズを決定する（分割領域サイズ決定工程）。
画素ムラ欠陥は、ある面積（領域）内において、周辺と比べて輝度の異なる画素がある一定数以上存在している状態である。つまり、このような状態を検出するために検査画像を所定面積の領域に分割し、この領域内に周辺と比較して輝度が高いまたは低い画素がどの程度あるか検出してカウントすることになる。そこで、分割領域サイズ決定工程（ＳＴ３０１）では、画素ムラ欠陥を検出するのに適切な領域サイズを決定する。例えば、図１１に示されるように一つの画像は小さな画素の集合で構成されるところ、１００×１００画素を一つの領域とすることが例として挙げられる。 After the filtering process by the pixel unevenness enhancement step (ST200) is completed, a pixel unevenness detecting unit 230 performs a pixel unevenness detecting step for detecting a region where the pixel unevenness defect exists from the inspection image in ST300.
The pixel unevenness detection step (ST300) will be described with reference to the flowcharts of FIGS.
First, in ST301, an area size for dividing an inspection image into a plurality of areas is determined (division area size determining step).
The pixel unevenness defect is a state in which a certain number or more of pixels having different luminance compared to the surrounding area exist in a certain area (region). In other words, in order to detect such a state, the inspection image is divided into regions of a predetermined area, and the number of pixels having higher or lower luminance than the surroundings is detected and counted in this region. . Therefore, in the divided region size determination step (ST301), an appropriate region size is determined for detecting the pixel unevenness defect. For example, as shown in FIG. 11, one image is composed of a set of small pixels, and 100 × 100 pixels are used as one region.

次に、ＳＴ３０２において、分割領域サイズ決定工程（ＳＴ３０１）で決定された領域サイズに従って領域分割手段３１０により検査画像を分割する（領域分割工程、図１１参照）。
さらに、領域分割工程（ＳＴ３０２）で分割された検査画像の各領域に対応した領域を有する投票空間を投票空間生成手段３２０により二つ生成する（図１２、図１３参照）。
投票空間は、検査画像の各領域について検出された異常画素数やその異常の程度（異常画素の平均輝度高さ）をプロットしていくプロットテーブルであり、検査画像と同じサイズのものとして生成される。
そして、検査画像の各領域では、輝度が高い画素と低い画素を別々にカウントしていくので、投票空間としても、輝度が高い画素数を記録するための高輝度画素投票空間（図１２参照）と、輝度が低い画素数を記録するための低輝度画素投票空間（図１３参照）と、が用意される。 Next, in ST302, the inspection image is divided by the region dividing means 310 according to the region size determined in the divided region size determining step (ST301) (region dividing step, see FIG. 11).
Further, two voting spaces having areas corresponding to the respective areas of the inspection image divided in the area dividing step (ST302) are generated by the voting space generating means 320 (see FIGS. 12 and 13).
The voting space is a plot table that plots the number of abnormal pixels detected for each region of the inspection image and the degree of abnormality (average luminance height of the abnormal pixels), and is generated as having the same size as the inspection image. The
And in each area | region of a test | inspection image, since a pixel with high brightness | luminance and a low pixel are counted separately, the high brightness | luminance pixel voting space for recording the number of pixels with high brightness | luminance as a voting space (refer FIG. 12) And a low-luminance pixel voting space (see FIG. 13) for recording the number of pixels with low luminance.

次に、ＳＴ３０４において、領域ごとに周辺に比べて輝度が高いもしくは低いとともに周辺の画素に対する輝度の差が所定閾値以上である極値画素の検出を極値画素検出手段３４１により行う（極値画素検出工程）。
この工程は、周辺と比べて輝度高さが高い画素である極大画素と、輝度高さが低い画素である極小画素とを検出する異常画素検出フィルタ処理をそれぞれ行う工程である。
この極値画素検出フィルタは、例えば、図１４に示される３×３画素に対して、次の条件に合致する画素をそれぞれ極大画素、極小画素として検出する。
すなわち、極大画素を検出するにあたっては、周辺の８つの画素の輝度高さ（Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｆ、Ｇ、Ｈ、Ｉ）に対して中央の着目画素（Target）の輝度高さＥが高いことを検出する。また、極小画素を検出するにあたっては、周辺の８つの画素の輝度高さ（Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｆ、Ｇ、Ｈ、Ｉ）に対して中央の着目画素の輝度高さＥが低いことを検出する。 Next, in ST304, the extreme pixel detection unit 341 detects an extreme pixel in which the luminance is higher or lower than that of the surroundings for each region and the luminance difference with respect to the surrounding pixels is equal to or greater than a predetermined threshold (extreme pixel detection unit 341). Detection step).
This step is a step of performing abnormal pixel detection filter processing for detecting a maximal pixel that is a pixel having a higher luminance than the surroundings and a minimal pixel that is a pixel having a lower luminance.
This extreme pixel detection filter detects, for example, pixels that satisfy the following conditions as a maximum pixel and a minimum pixel with respect to the 3 × 3 pixels shown in FIG.
That is, in detecting the maximum pixel, the brightness height of the target pixel at the center with respect to the brightness heights (A, B, C, D, F, G, H, I) of the surrounding eight pixels. Detect that E is high. Further, in detecting the minimum pixel, the luminance height E of the central pixel of interest is lower than the luminance heights (A, B, C, D, F, G, H, I) of the surrounding eight pixels. Detect that.

Figure 2006133196
Figure 2006133196

各画素について異常画素検出フィルタでの処理（異常画素検出工程ＳＴ３０４）を行って、極大画素または極小画素があった場合には（ＳＴ３０５：ＹＥＳ）、ＳＴ３０６において、極大または極小画素の座標値（Ｘ，Ｙ）およびその画素の輝度高さを配列テーブル３４２に配列して格納していく（図１５、図１６参照）。
図１５に極大画素の座標値およびその輝度高さを示し、図１６に極小画素の座標値およびその輝度高さを示す。 When each pixel is processed by the abnormal pixel detection filter (abnormal pixel detection step ST304) and there is a maximum pixel or minimum pixel (ST305: YES), in ST306, the coordinate value (X , Y) and the luminance height of the pixel are arranged and stored in the arrangement table 342 (see FIGS. 15 and 16).
FIG. 15 shows the coordinate value of the maximal pixel and its luminance height, and FIG. 16 shows the coordinate value of the tiny pixel and its luminance height.

着目画素を順次移動させつつ（ＳＴ３１８）、領域内の総ての画素についてフィルタ検出が完了（ＳＴ３０７：ＹＥＳ）したところで、ＳＴ３０８において、配列テーブル３４２に格納（ＳＴ３０６）されたデータを所定の閾値によって分別手段３４３により分別する（分別工程）。
周辺の画素に対して輝度高さが高いまたは低い画素を検出して配列テーブル３４２に格納したところ（図１５、図１６）、周辺に比べて輝度高さが高いまたは低い場合であっても許容範囲であれば画素ムラ欠陥に繋がらない。
そこで、所定の閾値により輝度高さを分別して、画素ムラ欠陥に繋がる異常画素のみを抽出する。
極大画素および極小画素のそれぞれに対して極大閾値および極小閾値をそれぞれ設定し、極大画素については、輝度高さが６０以上の画素を抽出するとし、極小画素については、輝度高さが−６０以下の画素を抽出するとすることが例として挙げられる。 While the pixel of interest is sequentially moved (ST318) and filter detection is completed for all the pixels in the region (ST307: YES), in ST308, the data stored in the array table 342 (ST306) is set according to a predetermined threshold. Sorting is performed by the sorting unit 343 (sorting step).
When pixels having a high or low luminance level with respect to surrounding pixels are detected and stored in the array table 342 (FIGS. 15 and 16), even if the luminance level is higher or lower than the surrounding pixels, it is acceptable. If it is within the range, it will not lead to pixel unevenness defects.
Therefore, the luminance height is classified according to a predetermined threshold value, and only abnormal pixels that lead to pixel unevenness defects are extracted.
A maximum threshold value and a minimum threshold value are set for each of the maximum pixel and the minimum pixel, and for the maximum pixel, a pixel having a luminance height of 60 or more is extracted. For a minimum pixel, the luminance height is −60 or less. As an example, it is assumed that these pixels are extracted.

ここで、ＳＴ３０４の極値画素検出工程からＳＴ３０８の分別工程までの処理により、領域ごとに周辺の画素に比べて輝度が高いもしくは輝度が低い異常画素を検出する異常画素検出工程が構成されている。   Here, an abnormal pixel detection step for detecting abnormal pixels having higher or lower luminance than the surrounding pixels is configured for each region by the processing from the extreme pixel detection step of ST304 to the classification step of ST308. .

ＳＴ３０９において、抽出された極大の異常画素数および抽出された極小の異常画素数をそれぞれ異常画素カウント手段３５０でカウントし、さらに、ＳＴ３１０において、抽出された極大の異常画素および極小の異常画素の平均輝度高さをそれぞれ算出する。   In ST309, the number of extracted maximum abnormal pixels and the number of extracted minimum abnormal pixels are counted by the abnormal pixel counting means 350, respectively, and in ST310, the average of the extracted maximum abnormal pixels and the minimum abnormal pixels is averaged. Each brightness height is calculated.

ＳＴ３１１において、カウントされた極大の異常画素数および算出された極大異常画素の平均輝度高さを高輝度画素投票空間にプロットし（図１２参照）、カウントされた極小の異常画素数および算出された極小異常画素の平均輝度高さを低輝度画素投票空間にプロットする（図１３参照）。この工程は、投票手段３３０により実行される（投票工程）。
図１２、図１３では、極大異常画素および極小異常画素の数を投票した結果を示す。 In ST311, the counted maximum abnormal pixel number and the calculated average luminance height of the maximum abnormal pixel are plotted in the high luminance pixel voting space (see FIG. 12), and the counted minimum abnormal pixel number and the calculated The average luminance height of the minimal abnormal pixels is plotted in the low luminance pixel voting space (see FIG. 13). This step is executed by the voting means 330 (voting step).
12 and 13 show the results of voting the number of maximum abnormal pixels and minimum abnormal pixels.

検査画像内の領域を移動しつつ（ＳＴ３１９）、検査画像内の総ての領域について調査が完了したところで（ＳＴ３１２：ＹＥＳ）、次に、ＳＴ３１３において、画素ムラ候補を抽出する画素ムラ候補抽出工程が画素ムラ候補抽出手段３６０により行われる。
高輝度画素投票空間（図１２）および低輝度画素投票空間（図１３）の各領域には、極大の異常画素および極小の異常画素の数がそれぞれプロットされているところ、ある閾値以上の数の極大異常画素あるいは極小異常画素を有する領域を画素ムラ欠陥候補として抽出する。
例えば、高輝度画素投票空間（図１２）および低輝度画素投票空間（図１３）に対して、カウント数が３０以上の領域を画素ムラ欠陥候補して抽出することが例として挙げられる。
なお、この工程は、高輝度画素投票空間（図１２）と低輝度画素投票空間（図１３）とに対してそれぞれ独立して行われる。 A pixel unevenness candidate extraction step for extracting pixel unevenness candidates in ST313, after the investigation has been completed for all the areas in the inspection image (ST312: YES) while moving the areas in the inspection image (ST319). Is performed by the pixel unevenness candidate extraction means 360.
In each region of the high-luminance pixel voting space (FIG. 12) and the low-luminance pixel voting space (FIG. 13), the number of maximum abnormal pixels and minimum abnormal pixels is plotted. A region having a maximum abnormal pixel or a minimum abnormal pixel is extracted as a pixel unevenness defect candidate.
For example, extracting a region with a count number of 30 or more as a pixel unevenness defect candidate for the high-luminance pixel voting space (FIG. 12) and the low-luminance pixel voting space (FIG. 13) is an example.
This process is performed independently for the high-luminance pixel voting space (FIG. 12) and the low-luminance pixel voting space (FIG. 13).

次に、ＳＴ３１４において、画素ムラ候補として抽出された領域の面積を算出する画素ムラ面積算出工程が画素ムラ面積算出手段３９０にて行われ、さらに、ＳＴ３１５において、異常画素（極大異常画素、極小異常画素）のそれぞれの総数をカウントする異常画素総数カウント工程が異常画素総数カウント手段３７０にて行われる。
画素ムラ面積算出工程（ＳＴ３１４）では、高輝度画素投票空間（図１２）において画素ムラ候補である領域の面積Ｓmaxを算出し、低輝度画素投票空間（図１３）において画素ムラ候補である領域の面積Ｓminを算出する。
また、異常画素総数カウント工程（ＳＴ３１５）では、高輝度画素投票空間（図１２）において画素ムラ候補の全領域に存在する極大異常画素の総数ｗTmaxをカウントし、また、低輝度画素投票空間（図１３）において画素ムラ候補の全領域に存在する極小異常画素の総数ｗTminをそれぞれカウントする。 Next, in ST314, a pixel unevenness area calculating step for calculating the area of the region extracted as the pixel unevenness candidate is performed by the pixel unevenness area calculating means 390. Further, in ST315, abnormal pixels (maximum abnormal pixels, minimal abnormal pixels) are calculated. The abnormal pixel total count process for counting the total number of pixels) is performed by the abnormal pixel total count means 370.
In the pixel unevenness area calculating step (ST314), the area Smax of the region that is a pixel unevenness candidate in the high brightness pixel voting space (FIG. 12) is calculated, and the area that is a pixel unevenness candidate in the low brightness pixel voting space (FIG. 13). The area S min is calculated.
In the abnormal pixel total count step (ST315), the total number w Tmax of maximally abnormal pixels existing in the entire region of pixel unevenness candidates in the high luminance pixel voting space (FIG. 12) is counted, and the low luminance pixel voting space ( In FIG. 13), the total number w Tmin of the minimally abnormal pixels existing in the entire region of the pixel unevenness candidate is counted.

次に、ＳＴ３１６において全極大平均輝度高さ算出工程（平均輝度算出工程）が行われ、ＳＴ３１７において全極小平均輝度高さ算出工程（平均輝度算出工程）が行われる。この工程は、平均輝度高さ算出手段３８０にて実行される。
全極大平均輝度高さ算出工程（ＳＴ３１６）では、高輝度画素投票空間（図１２）において高輝度画素ムラ候補である総ての領域に存在する総ての極大異常画素についての平均輝度高さを算出する。
同様に、全極小平均輝度高さ算出工程（ＳＴ３１７）では、低輝度画素投票空間（図１３）において低輝度画素ムラ候補である総ての領域に存在する総ての極小異常画素についての平均輝度高さを算出する。
ここで、例えば、高輝度画素投票空間（図１２）において、高輝度画素ムラ候補として抽出された領域に１、２、…、ｋ、…Ｎmaxまでの番号を付し、第ｋ番目の領域に存在する極大異常画素の数をｗmax,k、この第ｋ番目の領域の極大平均輝度高さをLmax,kとするとき、全極大平均輝度高さは次の式で表される。 Next, in ST316, an all-maximum average luminance height calculation step (average luminance calculation step) is performed, and in ST317, an all-minimum average luminance height calculation step (average luminance calculation step) is performed. This step is executed by the average luminance height calculation means 380.
In the total maximum average brightness height calculation step (ST316), the average brightness height for all maximum abnormal pixels existing in all areas that are high brightness pixel unevenness candidates in the high brightness pixel voting space (FIG. 12) is calculated. calculate.
Similarly, in the all-minimum average luminance height calculation step (ST317), the average luminance for all the minimal abnormal pixels existing in all the regions that are candidates for low-luminance pixel unevenness in the low-luminance pixel voting space (FIG. 13). Calculate the height.
Here, for example, in the high luminance pixel voting space (FIG. 12), 1, 2 extracted region as a high luminance pixel unevenness candidate, denoted ..., k, the number of up to ... N max, the k-th region Where w max, k is the number of maximally abnormal pixels existing in, and L max, k is the maximal average luminance height of this k-th region, the total maximal average luminance height is expressed by the following equation.

Figure 2006133196
Figure 2006133196

このように、高輝度画素投票空間（図１２）において求められた画素ムラ候補である領域の面積Ｓmax、極大異常画素の総数ｗTmax、全極大平均輝度高さＬTmax、および、低輝度画素投票空間（図１３）において求められた画素ムラ候補である領域の面積Ｓmin、極小異常画素の総数ｗTmin、全極小平均輝度高さＬTminはそれぞれ所定のテーブル（図１７参照）に記憶される。 Thus, the area S max of the region which is a pixel unevenness candidate obtained in the high luminance pixel voting space (FIG. 12), the total number of maximum abnormal pixels w Tmax , the total maximum average luminance height L Tmax , and the low luminance pixels The area S min of the region which is a pixel unevenness candidate obtained in the voting space (FIG. 13), the total number of minimum abnormal pixels w Tmin , and the total minimum average luminance height L Tmin are respectively stored in a predetermined table (see FIG. 17). The

そして、画素ムラ欠陥検出工程（ＳＴ３００）における結果に基づき、ＳＴ４００において、検査対象である液晶ライトバルブ１１２が良品か不良品かの判別を行う欠陥判別工程を欠陥判別手段２４０にて行う。
欠陥判別工程（ＳＴ４００）では、画素ムラ候補検出工程（ＳＴ３００）で求められた極大異常画素の画素ムラ面積Ｓmax、極大画素総数ｗTmax、全極大平均輝度高さＬTmax、および、極小異常画素の画素ムラ面積Ｓmin、極小画素総数ｗTmin、全極小平均輝度高さＬTminをグラフにプロットして、総ての点が良品範囲に入っている場合に、液晶ライトバルブ１１２を良品であると判断する。
上記の値（Ｓmax、ｗTmax、ＬTmax、Ｓmin、ｗTmin、ＬTmin）をプロットするグラフとしては第１グラフと第２グラフとの二つがある。
第１グラフは、図１７に示されるように、（極大または極小）異常画素総数ｗTmax、ｗTminに対する（全極大または全極小）平均輝度高さＬTmax、ＬTminの関係を示すグラフ（ｗTmax−ＬTmax、ｗTmin−ＬTmin）である。
第２グラフは、図１８に示されるように、画素ムラ面積Ｓmax、Ｓminに対する（全極大または全極小）平均輝度高さＬTmax、ＬTminの関係を示すグラフ（Ｓmax−ＬTmax、Ｓmin−ＬTmin）である。 Then, based on the result in the pixel unevenness defect detection step (ST300), in ST400, the defect determination unit 240 performs a defect determination step for determining whether the liquid crystal light valve 112 to be inspected is a good product or a defective product.
In the defect determination step (ST400), the pixel unevenness area Smax of the maximum abnormal pixel obtained in the pixel unevenness candidate detection step (ST300), the maximum maximum pixel number wTmax , the total maximum average luminance height LTmax , and the minimum abnormal pixel When the pixel unevenness area S min , the total number of minimum pixels w Tmin , and the total minimum average luminance height L Tmin are plotted on a graph, and all the points are in the non-defective range, the liquid crystal light valve 112 is non-defective. Judge.
There are two graphs, the first graph and the second graph, for plotting the above values (S max , w Tmax , L Tmax , S min , w Tmin , L Tmin ).
As shown in FIG. 17, the first graph is a graph (w) showing the relationship between the average luminance heights L Tmax and L Tmin (total maximum or minimum) relative to the total number of abnormal pixels w Tmax and w Tmin (maximum or minimum). Tmax− L Tmax , w Tmin −L Tmin ).
As shown in FIG. 18, the second graph is a graph (S max −L Tmax , showing the relationship between the average luminance heights L Tmax and L Tmin (total maximum or total minimum) with respect to the pixel unevenness areas S max and S min . S min −L Tmin ).

第１グラフ（図１７）および第２グラフ（図１８）には、それぞれ良品範囲を規定する閾値曲線が設定されている。
総ての閾値曲線は、概して反比例の関係であり、例えば、第１グラフ（図１８）におけるｗTmax−ＬTmax（極大異常画素総数ｗTmaxに対する全極大平均輝度高さＬTmax）の閾値曲線Ｒ１では、極大異常画素総数ｗTmaxが少なければ平均輝度高さＬTmaxが（多少）大きくても良品範囲と判断し、また、平均輝度高さＬTmaxが小さければ極大異常画素総数ｗTmaxが多くても良品範囲と判断する関係を規定する。
また、例えば、第２グラフ（図１９）におけるＳmax−ＬTmax（画素ムラ面積Ｓmaxに対する全極大平均輝度高さＬTmax）の閾値曲線Ｒ２では、画素ムラ面積Ｓmaxが小さければ平均輝度高さＬTmaxが大きくても良品範囲と判断し、また、平均輝度高さＬTmaxが小さければ画素ムラ面積Ｓmaxが大きくても良品範囲と判断する関係を規定する。 In the first graph (FIG. 17) and the second graph (FIG. 18), threshold curves for defining the non-defective range are set.
All threshold curves are generally in an inversely proportional relationship. For example, the threshold curve R of w Tmax −L Tmax (the total maximum average luminance height L Tmax with respect to the maximum abnormal pixel total number w Tmax ) in the first graph (FIG. 18). 1 , if the maximum abnormal pixel total number w Tmax is small, it is determined that the average luminance height L Tmax is a good range even if the average luminance height LTmax is (somewhat) large, and if the average luminance height LTmax is small, the maximum abnormal pixel total number w Tmax is large. However, the relationship to be judged as the non-defective range is specified.
Further, for example, the threshold curve R 2 of the second graph S max -L Tmax (total maximum average brightness level for the pixel unevenness area S max L Tmax) in (19), the average luminance smaller pixel unevenness area S max Even if the height L Tmax is large, it is determined as a non-defective range, and when the average luminance height L Tmax is small, a relationship is determined to be determined as a non-defective range even if the pixel unevenness area S max is large.

総ての関係を第１グラフおよび第２グラフにプロットした様子を図１８、図１９に示す。なお、図１８の第１グラフでは、ｗTmax−ＬTmaxの点を「○」、ｗTmin−ＬTminの点を「×」、図１９の第２グラフでは、Ｓmax−ＬTmaxの点を「△」、Ｓmin−ＬTminの点を「□」で表している。 FIGS. 18 and 19 show how all the relationships are plotted in the first graph and the second graph. In the first graph of FIG. 18, the point of w Tmax −L Tmax is “◯”, the point of w Tmin −L Tmin is “×”, and in the second graph of FIG. 19, the point of S max −L Tmax is The points “Δ” and S min −L Tmin are represented by “□”.

ＳＴ５００において、総ての点が良品範囲に入っているか判断し、総ての点が良品範囲に入っている場合には（ＳＴ５００：ＹＥＳ）、検査対象である液晶ライトバルブ１１２は良品であると判断され、一点でも良品範囲から外れる場合には（ＳＴ５００：ＮＯ）、検査対象である液晶ライトバルブ１１２は不良品であると判断される。   In ST500, it is determined whether all the points are in the non-defective range. If all the points are in the non-defective range (ST500: YES), it is determined that the liquid crystal light valve 112 to be inspected is a non-defective product. If it is determined that even one point is out of the non-defective range (ST500: NO), it is determined that the liquid crystal light valve 112 to be inspected is defective.

このような画素ムラ欠陥検出方法によれば、次の効果を奏することができる。
（１）ある面積（領域）内に輝度の表示が不良な画素が点々と一定数以上存在することにより画素ムラ欠陥が生じるので、従来技術のように画像全体を単純に２値化するなどの処理だけでは検出できなかったが、上記構成によれば、領域ごとに異常画素を検出して（異常画素検出工程ＳＴ３０４〜ＳＴ３０８）、異常画素の数がある値以上となっている領域を抽出することにより、画素ムラ欠陥につながる領域を抽出することができる（画素ムラ候補抽出工程ＳＴ３１３）。 According to such a pixel unevenness defect detection method, the following effects can be obtained.
(1) Since a certain number of pixels with poor display of luminance exist within a certain area (region), a pixel unevenness defect occurs. Thus, the entire image is simply binarized as in the prior art. Although it could not be detected by processing alone, according to the above configuration, abnormal pixels are detected for each region (abnormal pixel detection steps ST304 to ST308), and regions where the number of abnormal pixels is equal to or greater than a certain value are extracted. Thus, it is possible to extract a region that leads to a pixel unevenness defect (pixel unevenness candidate extraction step ST313).

（２）画素ムラ候補となる領域を抽出できるので（画素ムラ候補抽出工程ＳＴ３１３）、これら抽出した領域について、抽出された領域の総面積Ｓmax、Ｓmin、抽出された領域の総異常画素数ｗTmax、ｗTminおよび異常画素の平均輝度高さＬTmax、ＬTminなどの定量的な値に基づいて自動的（演算処理的）に画素ムラ欠陥の判別を行うことができる（欠陥判別工程ＳＴ４００）。その結果、迅速かつ正確に画素ムラ欠陥の有無を判別し、液晶ライトバルブ１１２の製品の良・不良を判断することができる。 (2) it is possible to extract a region to be a pixel unevenness candidate (pixel unevenness candidate extraction step ST 313), for these extracted area, the total area S max of the extracted area, S min, the total number of abnormal pixels of the extracted region A pixel unevenness defect can be automatically (calculated) determined based on quantitative values such as w Tmax and w Tmin and average luminance heights L Tmax and L Tmin of abnormal pixels (defect determination step ST400). ). As a result, it is possible to quickly and accurately determine whether there is a pixel unevenness defect, and to determine whether the product of the liquid crystal light valve 112 is good or bad.

（３）極値画素検出工程（ＳＴ３０４）ですべての極値画素（極大画素、極小画素）をピックアップしておいて、さらに、分別工程（ＳＴ３０８）における閾値で絞りをかけるようにしているので、画素ムラに繋がる異常画素を逃すことがない。また、分別工程（ＳＴ３０８）で異常画素のみを分別することにより画素ムラにつながらない極値画素については画素ムラ欠陥を判断する際の対象外とすることにより、適切に画素ムラの有無を判断することができる。 (3) All extreme pixels (maximum pixels, minimum pixels) are picked up in the extreme pixel detection step (ST304), and further, the aperture is narrowed down with the threshold value in the classification step (ST308). Abnormal pixels that lead to pixel unevenness are not missed. In addition, it is possible to appropriately determine the presence or absence of pixel unevenness by excluding extremal pixels that do not lead to pixel unevenness by separating only abnormal pixels in the classification step (ST308), and excluding them from the object of determining pixel unevenness defects. Can do.

（４）領域分割工程（ＳＴ３０２）で画像データを分割して生成された領域に対応した領域を有する投票空間（高輝度画素投票空間、低輝度画素投票空間）を生成して（投票空間生成工程ＳＴ３０３）、投票空間に異常画素数等のデータを投票していくので（投票工程ＳＴ３１１）、この投票空間における処理がそのまま検査対象となる画像に対応しており、投票空間において画素ムラ候補として抽出される領域の座標は、そのまま検査画像においても画素ムラ候補の領域となる。
このように投票空間において画素ムラ検出の処理を行うことにより、画素ムラ検出の処理を簡便に検査画像に対応させることができる。 (4) A voting space (high luminance pixel voting space, low luminance pixel voting space) having an area corresponding to the area generated by dividing the image data in the area dividing process (ST302) is generated (voting space generating process) ST303) Since data such as the number of abnormal pixels is voted in the voting space (voting step ST311), the processing in this voting space corresponds to the image to be inspected as it is, and is extracted as a pixel unevenness candidate in the voting space. The coordinates of the area to be used are the pixel unevenness candidate areas in the inspection image as they are.
By performing the pixel unevenness detection process in the voting space in this manner, the pixel unevenness detection process can be easily associated with the inspection image.

（５）欠陥判別工程（ＳＴ４００）において、異常画素総数ｗTmax、ｗTmin、平均輝度高さＬTmax、ＬTmin、画素ムラ面積Ｓmax、Ｓminを第１グラフ（図１８）、第２グラフ（図１９）にプロットして、プロットされた点を閾値曲線（Ｒ１、Ｒ２等）に対比することで良品か不良品かの判断ができるので、自動的（演算処理的）に画素ムラ欠陥の判別を行うことができる。その結果、迅速かつ正確に画素ムラ欠陥の有無を判別することができる。 (5) In the defect determination step (ST400), the abnormal pixel total number w Tmax , w Tmin , average luminance height L Tmax , L Tmin , pixel unevenness area S max , S min are shown in the first graph (FIG. 18) and the second graph. By plotting in FIG. 19 and comparing the plotted points with threshold curves (R 1 , R 2, etc.), it is possible to determine whether the product is a non-defective product or a defective product. Defects can be identified. As a result, it is possible to quickly and accurately determine the presence or absence of pixel unevenness defects.

（６）欠陥判別工程（ＳＴ４００）において、例えば、閾値曲線Ｒ１は、極大異常画素総数ｗTmaxが少なければ平均輝度高さＬTmaxが（多少）大きくても良品範囲と判断し、また、平均輝度高さＬTmaxが小さければ極大異常画素総数ｗTmaxが多くても良品範囲と判断する関係を規定しており、このような閾値曲線によれば、人の目で感じる画像のざらつき感に近似した判断基準で良品・不良品の判断を行うことができる。 (6) In the defect determination step (ST400), for example, a threshold curve R 1, it is determined that the average luminance level L Tmax is (slightly) greater in the non-defective range The less the maximum error pixel total w Tmax, The average If the luminance height L Tmax is small, the relationship is determined to be a non-defective range even if the maximum abnormal pixel total number w Tmax is large. According to such a threshold curve, it approximates the roughness of the image felt by human eyes. It is possible to determine whether the product is non-defective or defective based on the determined criteria.

（７）背景画像差分処理工程（ＳＴ１４０）により、予め撮像された背景画像を検査対象の画像データから差分するので、スクリーン１３４に存在する汚れ等が除かれる。よって、検査対象となる画像データのみを取得することができ、検査画像に存在する画素ムラを正確に検出することができる。 (7) Since the background image captured in advance is subtracted from the image data to be inspected in the background image difference processing step (ST140), dirt and the like existing on the screen 134 are removed. Therefore, only image data to be inspected can be acquired, and pixel unevenness existing in the inspection image can be accurately detected.

（８）画素ムラ強調工程（ＳＴ２００）において、二次微分フィルタのフィルタ処理により、着目画素が周囲の画素に対して有する輝度差（輝度高さ）を得ることができ、各画素が周囲の画素に対して有する輝度差を求めることができ、この輝度差（輝度高さ）の大小に基づいて異常画素の検出や、ひいては画素ムラの検出を行うことができる。 (8) In the pixel unevenness emphasizing step (ST200), a luminance difference (luminance height) that the pixel of interest has with respect to surrounding pixels can be obtained by the filtering process of the secondary differential filter, and each pixel is a surrounding pixel. Can be obtained, and abnormal pixels can be detected and consequently pixel unevenness can be detected based on the magnitude of the luminance difference (luminance height).

なお、本発明は前述の実施形態に限定されず、本発明の目的を達成できる範囲での変形、改良等は本発明に含まれる。
例えば、検査画像取得工程ＳＴ１００において、表示エリア抽出工程ＳＴ１５０や背景画像差分処理工程ＳＴ１４０は、場合によっては省略されてもよい。例えば、画像投射工程ＳＴ１２０においてスクリーン１３４の全体に画像を投射したり、ＣＣＤカメラ１４０で画像を撮像する際に必要な部分のみを撮像したりするようにすれば、表示エリア抽出工程（ＳＴ１５０）は必要がない。
また、ＳＴ１００において、背景画像を取得するにあたっては欠陥が無いと分かっている液晶ライトバルブ１１２による画像を撮像する場合を例にして説明したが、液晶ライトバルブ１１２を設けない状態でスクリーン１３４に光を投影し、スクリーン１３４に投影された光の像を撮像して背景画像としてもよい。これにより、液晶ライトバルブ１１２を除いた光路（ミラー１１３、投射レンズ１１４、スクリーン１３４）に存在する汚れや欠陥等を含んだ背景画像を得ることができる。 It should be noted that the present invention is not limited to the above-described embodiment, and modifications, improvements, and the like within the scope that can achieve the object of the present invention are included in the present invention.
For example, in the inspection image acquisition step ST100, the display area extraction step ST150 and the background image difference processing step ST140 may be omitted depending on circumstances. For example, if an image is projected on the entire screen 134 in the image projection step ST120 or only a part necessary for capturing an image with the CCD camera 140 is captured, the display area extraction step (ST150) is performed. There is no need.
Further, in ST100, the case where an image is captured by the liquid crystal light valve 112, which is known to have no defect when acquiring a background image, has been described as an example. However, the light is applied to the screen 134 without the liquid crystal light valve 112 being provided. , And an image of light projected on the screen 134 may be taken as a background image. As a result, a background image including dirt, defects, etc. existing in the optical path (mirror 113, projection lens 114, screen 134) excluding the liquid crystal light valve 112 can be obtained.

画素ムラ強調工程ＳＴ２００における二次微分フィルタ処理により各画素が周囲の画素に対して有する輝度差を算出しておいて、この輝度差に基づいて画素ムラ検出工程ＳＴ３００を行う場合を説明したが、必ずしもこのようなフィルタ処理は必要ではなく、画素の輝度値に基づいて画素ムラ検出工程ＳＴ３００を行ってもよいことはもちろんである。   In the pixel unevenness enhancement step ST200, the luminance difference that each pixel has with respect to surrounding pixels is calculated by the secondary differential filter processing, and the pixel unevenness detection step ST300 is performed based on this luminance difference. Of course, such filter processing is not necessarily required, and the pixel unevenness detection step ST300 may be performed based on the luminance value of the pixel.

欠陥判別工程では、極大異常画素総数ｗTmaxや平均輝度高さＬTmax、画素ムラ面積Ｓmax等をグラフにプロットして閾値曲線（例えばＲ１、Ｒ２）との対比により欠陥判別を行うとしたが、欠陥判別の具体的手段は種々変更でき、画素ムラ欠陥検出工程ＳＴ３００で検出された画素ムラ候補の領域の各種データに基づいて欠陥判別を行えばよい。 In the defect determination step, when the maximum abnormal pixel total number w Tmax , the average luminance height L Tmax , the pixel unevenness area S max, etc. are plotted on a graph and defect determination is performed by comparison with threshold curves (for example, R 1 , R 2 ). However, the specific means of defect determination can be variously changed, and the defect determination may be performed based on various data of the pixel unevenness candidate area detected in the pixel unevenness defect detection step ST300.

本発明は、例えば、液晶パネル等の表示デバイスやその応用製品であるプロジェクタのライトバルブ等に画素ムラ欠陥があるか検査して良品、不良品の判断をする場合に利用できる。   The present invention can be used, for example, to determine whether a non-defective product or defective product is inspected by checking whether there is a pixel unevenness defect in a display device such as a liquid crystal panel or a light valve of a projector that is an application product thereof.

本発明の第１実施形態において、画素ムラ欠陥検出方法を実現する画素ムラ欠陥検出システムの全体構成図。1 is an overall configuration diagram of a pixel unevenness defect detection system that realizes a pixel unevenness defect detection method in a first embodiment of the present invention. FIG. 第１実施形態において、演算処理部の構成を示す図。The figure which shows the structure of the arithmetic processing part in 1st Embodiment. 第１実施形態において、画素ムラ欠陥検出方法の処理手順を示すフローチャート。5 is a flowchart illustrating a processing procedure of a pixel unevenness defect detection method in the first embodiment. 第１実施形態において、検査画像取得工程の処理手順を示すフローチャート。5 is a flowchart illustrating a processing procedure of an inspection image acquisition process in the first embodiment. 第１実施形態において、画素ムラ検出工程の処理手順を示すフローチャート。5 is a flowchart illustrating a processing procedure of a pixel unevenness detection step in the first embodiment. 第１実施形態において、画素ムラ検出工程の処理手順を示すフローチャート。5 is a flowchart illustrating a processing procedure of a pixel unevenness detection step in the first embodiment. 第１実施形態において、二次微分フィルタを示す図。The figure which shows a secondary differential filter in 1st Embodiment. 第１実施形態において、二次微分フィルタを適用する画素を示す図。The figure which shows the pixel which applies a secondary differential filter in 1st Embodiment. 各画素の輝度値の一例を示す図。The figure which shows an example of the luminance value of each pixel. 二次微分フィルタを適用して算出された各画素の輝度高さの一例を示す図。The figure which shows an example of the brightness | luminance height of each pixel calculated by applying a secondary differential filter. 第１実施形態において、画像データを領域分割した例を示す図。The figure which shows the example which divided the area | region of image data in 1st Embodiment. 第１実施形態において、高輝度画素投票空間を示す図。The figure which shows high-intensity pixel voting space in 1st Embodiment. 第１実施形態において、低輝度画素投票空間を示す図。The figure which shows the low-intensity pixel voting space in 1st Embodiment. 極値画素検出フィルタを適用する画素の一例を示す図。The figure which shows an example of the pixel to which an extreme value pixel detection filter is applied. 第１実施形態において、極大画素を配列した配列テーブルの一例を示す図。The figure which shows an example of the arrangement | sequence table which arranged the maximum pixel in 1st Embodiment. 第１実施形態において、極小画素を配列した配列テーブルの一例を示す図。The figure which shows an example of the arrangement | sequence table which arranged the minimum pixel in 1st Embodiment. 第１実施形態において、画素ムラ検出工程で検出された画素ムラ候補の領域における各種データを示すテーブル。The table which shows the various data in the area | region of the pixel nonuniformity candidate detected at the pixel nonuniformity detection process in 1st Embodiment. 第１実施形態において、欠陥判別工程の第１グラフを示す図。The figure which shows the 1st graph of a defect discrimination | determination process in 1st Embodiment. 第１実施形態において、欠陥判別工程の第２グラフを示す図。The figure which shows the 2nd graph of a defect discrimination | determination process in 1st Embodiment.

符号の説明Explanation of symbols

１００…画素ムラ欠陥検出システム、１１０…画像投影手段、１１１…光源、１１２…液晶ライトバルブ、１１３…ミラー、１１４…投射レンズ、１２０…パターンジェネレータ、１３０…映写部、１３１…暗ボックス、１３２…開口部、１３３…開口部、１３４…スクリーン、１４０…ＣＣＤカメラ、１５０…演算処理部、２１０…検査画像取得手段、２１１…背景画像取得手段、２１２…画像データ取得手段、２１３…背景差分処理手段、２１４…表示エリア抽出手段、２２０…画素ムラ強調手段、２３０…画素ムラ検出手段、２４０…欠陥判別手段、３１０…領域分割手段、３２０…投票空間生成手段、３３０…投票手段、３４０…異常画素検出手段、３４１…極値画素検出手段、３４２…配列テーブル、３４３…分別手段、３５０…異常画素カウント手段、３６０…画素ムラ候補抽出手段、３７０…異常画素総数カウント手段、３８０…平均輝度高さ算出手段、３９０…画素ムラ面積算出手段、Ｒ１…閾値曲線、Ｒ２…閾値曲線、Ｓmax…画素ムラ面積、Ｓmin…画素ムラ面積。 DESCRIPTION OF SYMBOLS 100 ... Pixel unevenness defect detection system, 110 ... Image projection means, 111 ... Light source, 112 ... Liquid crystal light valve, 113 ... Mirror, 114 ... Projection lens, 120 ... Pattern generator, 130 ... Projection part, 131 ... Dark box, 132 ... Opening, 133 ... opening, 134 ... screen, 140 ... CCD camera, 150 ... arithmetic processing unit, 210 ... inspection image acquisition means, 211 ... background image acquisition means, 212 ... image data acquisition means, 213 ... background difference processing means , 214 ... Display area extracting means, 220 ... Pixel unevenness enhancing means, 230 ... Pixel unevenness detecting means, 240 ... Defect determining means, 310 ... Area dividing means, 320 ... Voting space generating means, 330 ... Voting means, 340 ... Abnormal pixels Detection means, 341... Extreme pixel detection means, 342... Array table, 343. Normal pixel counting means, 360 ... pixel irregularity candidate extraction unit, 370 ... error pixel total count means, 380 ... average brightness level calculating means, 390 ... pixel uneven area calculating means, R 1 ... threshold curve, R 2 ... threshold curve, S max ... pixel uneven area, S min ... pixel uneven area.

Claims (10)

表示デバイスによって表示される画像内において周辺の画素に比べて輝度が高い画素または輝度が低い画素がある面積内に一定以上存在することによって表示された画像が不良となる画素ムラ欠陥を検出する画素ムラ欠陥検出方法であって、
検査対象となる表示デバイスからの画像を取得する検査画像取得工程と、
前記検査画像取得工程で取得された画像データに基づいて前記画像データ内の画素ムラを検出する画素ムラ検出工程と、
前記画素ムラ検出工程による検出結果に基づいて前記表示デバイスの欠陥を判別する欠陥判別工程と、を備え、
前記画素ムラ検出工程は、
前記検査画像取得工程で取得された画像データを複数の領域に分割する領域分割工程と、
前記領域ごとに周辺の画素に比べて輝度が高いもしくは低いとともに周辺の画素によって設定される基準値に対する輝度差が所定閾値以上である異常画素を検出する異常画素検出工程と、
前記異常画素検出工程で検出された異常画素の数を前記領域ごとにカウントする異常画素カウント工程と、
前記異常画素カウント工程においてカウントされた前記領域ごとの異常画素数に基づいて画素ムラとなる候補の領域を抽出する画素ムラ候補抽出工程と、を備え、
前記欠陥判別工程は、
前記画素ムラ候補抽出工程で抽出された領域についての定量的評価に基づいて前記表示デバイスの欠陥を判別する
ことを特徴とする画素ムラ欠陥検出方法。 A pixel that detects a pixel unevenness defect that causes a displayed image to be defective when a pixel having a luminance higher than that of surrounding pixels or a pixel having a lower luminance within a certain area in an image displayed by a display device exists within a certain area. An uneven defect detection method,
An inspection image acquisition step of acquiring an image from a display device to be inspected;
A pixel unevenness detecting step of detecting pixel unevenness in the image data based on the image data acquired in the inspection image acquiring step;
A defect determination step of determining a defect of the display device based on a detection result by the pixel unevenness detection step,
The pixel unevenness detection step includes
A region dividing step of dividing the image data acquired in the inspection image acquiring step into a plurality of regions;
An abnormal pixel detection step for detecting an abnormal pixel whose luminance is higher or lower than the surrounding pixels for each region and whose luminance difference with respect to a reference value set by the surrounding pixels is equal to or greater than a predetermined threshold;
An abnormal pixel counting step of counting the number of abnormal pixels detected in the abnormal pixel detection step for each region;
A pixel unevenness candidate extraction step of extracting candidate regions that become pixel unevenness based on the number of abnormal pixels for each of the regions counted in the abnormal pixel counting step,
The defect determination step includes
A pixel unevenness defect detection method, comprising: determining a defect of the display device based on a quantitative evaluation of the region extracted in the pixel unevenness candidate extraction step. 請求項１に記載の画素ムラ欠陥検出方法において、
前記異常画素検出工程は、
前記領域分割工程で分割された領域ごとに周辺と比べて輝度が高い画素である極大画素と輝度が低い画素である極小画素とを検出する極値画素検出フィルタ処理を行う極値画素検出工程と、
前記極値画素検出工程で検出された前記極大画素および前記極小画素の輝度値に基づいて所定の閾値により画素ムラ欠陥に繋がる異常画素を分別する分別工程と、を備える
ことを特徴とする画素ムラ欠陥検出方法。 The pixel unevenness defect detection method according to claim 1,
The abnormal pixel detection step includes
An extreme pixel detection step for performing an extreme pixel detection filter process for detecting a maximum pixel that is a pixel having a higher luminance than a surrounding pixel and a minimum pixel that is a pixel having a lower luminance for each region divided in the region division step; ,
A non-uniform pixel separation step of classifying abnormal pixels that are connected to a non-uniform pixel defect by a predetermined threshold based on the luminance values of the maximum pixel and the minimum pixel detected in the extreme pixel detection step. Defect detection method. 請求項１または請求項２に記載の画素ムラ欠陥検出方法において、
前記領域分割工程における前記画像の分割によって生成される各領域に対応した領域を有する投票空間を生成する投票空間生成工程と、
前記異常画素カウント工程において領域ごとにカウントした異常画素の数を前記投票空間の対応する領域に投票する投票工程と、を備え、
前記画素ムラ候補抽出工程は、前記投票空間の各領域に投票された異常画素の数が所定の閾値以上である領域を抽出する
ことを特徴とする画素ムラ欠陥検出方法。 In the pixel nonuniformity defect detection method of Claim 1 or Claim 2,
A voting space generating step for generating a voting space having a region corresponding to each region generated by dividing the image in the region dividing step;
A voting step for voting the number of abnormal pixels counted for each region in the abnormal pixel counting step to a corresponding region of the voting space, and
The pixel unevenness candidate extracting step includes extracting a region where the number of abnormal pixels voted for each region of the voting space is equal to or greater than a predetermined threshold. 請求項１から請求項３のいずれかに記載の画素ムラ欠陥検出方法において、
前記画素ムラ候補抽出工程で抽出された総ての領域における前記異常画素の総数をカウントする異常画素総数カウント工程と、
前記異常画素についての平均輝度を算出する平均輝度算出工程と、を備え、
前記欠陥判別工程は、異常画素総数と平均輝度との関係で予め規定された閾値曲線に対して前記異常画素総数カウント工程および前記平均輝度算出工程で算出された値を対比して前記表示デバイスの欠陥判別を行う
ことを特徴とする画素ムラ欠陥検出方法。 In the pixel nonuniformity defect detection method in any one of Claims 1-3,
An abnormal pixel total count step for counting the total number of abnormal pixels in all the regions extracted in the pixel unevenness candidate extraction step;
An average luminance calculation step for calculating an average luminance for the abnormal pixel, and
The defect determination step compares the values calculated in the abnormal pixel total count step and the average luminance calculation step with respect to a threshold curve defined in advance in relation to the total number of abnormal pixels and the average luminance. A pixel unevenness defect detection method characterized by performing defect discrimination. 請求項１から請求項４のいずれかに記載の画素ムラ欠陥検出方法において、
前記画素ムラ候補抽出工程で抽出された領域数に基づいて画素ムラ候補として抽出された領域の総面積を算出する画素ムラ面積算出工程と、
前記異常画素についての平均輝度を算出する平均輝度算出工程と、を備え、
前記欠陥判別工程は、画素ムラ面積と平均輝度との関係で予め規定された閾値曲線に対して前記画素ムラ面積算出工程および前記平均輝度算出工程で算出された値を対比して前記表示デバイスの欠陥判別を行う
ことを特徴とする画素ムラ欠陥検出方法。 In the pixel nonuniformity defect detection method in any one of Claims 1-4,
A pixel unevenness area calculating step of calculating the total area of the regions extracted as pixel unevenness candidates based on the number of regions extracted in the pixel unevenness candidate extracting step;
An average luminance calculation step for calculating an average luminance for the abnormal pixel, and
The defect determining step compares the values calculated in the pixel unevenness area calculating step and the average luminance calculating step with respect to a threshold curve defined in advance by the relationship between the pixel unevenness area and the average luminance. A pixel unevenness defect detection method characterized by performing defect discrimination. 請求項１から請求項５のいずれかに記載の画素ムラ欠陥検出方法において、
前記検査画像取得工程は、
背景画像を取得する背景画像取得工程と、
検査対象となる前記表示デバイスによる画像を撮像する撮像工程と、
前記撮像工程で撮像された画像データから前記背景画像を減算する背景画像差分処理工程と、を備える
ことを特徴とした画素ムラ欠陥検出方法。 In the pixel nonuniformity defect detection method in any one of Claims 1-5,
The inspection image acquisition step includes
A background image acquisition step of acquiring a background image;
An imaging step of capturing an image by the display device to be inspected;
And a background image difference processing step of subtracting the background image from the image data picked up in the image pickup step. 請求項６に記載の画素ムラ欠陥検出方法において、
前記背景画像差分処理工程にて処理された前記画像データに対して低周波成分を除去して高周波成分を強調するフィルタ処理を行う画素ムラ強調工程を備える
ことを特徴とする画素ムラ欠陥検出方法。 The pixel unevenness defect detection method according to claim 6,
A pixel unevenness defect detecting method comprising: a pixel unevenness enhancing step of performing a filter process for removing a low frequency component and enhancing a high frequency component from the image data processed in the background image difference processing step. 表示デバイスによって表示される画像内において周辺の画素に比べて輝度が高い画素または輝度が低い画素がある面積内に一定以上存在することによって表示された画像が不良となる画素ムラ欠陥を検出する画素ムラ欠陥検出装置であって、
検査対象となる表示デバイスからの画像を取得する検査画像取得手段と、
前記検査画像取得手段で取得された画像データに基づいて前記画像データ内の画素ムラを検出する画素ムラ検出手段と、
前記画素ムラ検出手段による検出結果に基づいて前記表示デバイスの欠陥を判別する欠陥判別手段と、を備え、
前記画素ムラ検出手段は、
前記検査画像取得手段で取得された画像データを複数の領域に分割する領域分割手段と、
前記領域ごとに周辺の画素に比べて輝度が高いもしくは低いとともに周辺の画素によって設定される基準値に対する輝度差が所定閾値以上である異常画素を検出する異常画素検出手段と、
前記異常画素検出手段で検出された異常画素の数を前記領域ごとにカウントする異常画素カウント手段と、
前記異常画素カウント手段においてカウントされた前記領域ごとの異常画素数に基づいて画素ムラとなる候補の領域を抽出する画素ムラ候補抽出手段と、を備え、
前記欠陥判別手段は、
前記画素ムラ候補抽出手段で抽出された領域についての定量的評価に基づいて前記表示デバイスの欠陥を判別する
ことを特徴とする画素ムラ欠陥検出装置。 A pixel that detects a pixel unevenness defect that causes a displayed image to be defective when a pixel having a luminance higher than that of surrounding pixels or a pixel having a lower luminance within a certain area in an image displayed by a display device exists within a certain area. An uneven defect detection device,
Inspection image acquisition means for acquiring an image from a display device to be inspected;
Pixel unevenness detection means for detecting pixel unevenness in the image data based on the image data acquired by the inspection image acquisition means;
Defect determining means for determining a defect of the display device based on a detection result by the pixel unevenness detecting means,
The pixel unevenness detecting means includes
Area dividing means for dividing the image data acquired by the inspection image acquiring means into a plurality of areas;
Abnormal pixel detection means for detecting an abnormal pixel whose luminance is higher or lower than the surrounding pixels for each region and whose luminance difference with respect to a reference value set by the surrounding pixels is a predetermined threshold value or more;
Abnormal pixel counting means for counting the number of abnormal pixels detected by the abnormal pixel detecting means for each region;
Pixel unevenness candidate extraction means for extracting candidate areas that become pixel unevenness based on the number of abnormal pixels for each of the areas counted in the abnormal pixel counting means,
The defect determination means includes
A pixel unevenness defect detection apparatus, wherein a defect of the display device is determined based on a quantitative evaluation of a region extracted by the pixel unevenness candidate extraction unit. 表示デバイスによって表示される画像内において周辺の画素に比べて輝度が高い画素または輝度が低い画素がある面積内に一定以上存在することによって表示された画像が不良となる画素ムラ欠陥を検出する画素ムラ欠陥検出装置に組み込まれたコンピュータに、
検査対象となる表示デバイスからの画像を取得する検査画像取得工程と、
前記検査画像取得工程で取得された画像データに基づいて前記画像データ内の画素ムラを検出する画素ムラ検出工程と、
前記画素ムラ検出工程による検出結果に基づいて前記表示デバイスの欠陥を判別する欠陥判別工程と、を実行させるプログラムであって、
前記画素ムラ検出工程は、
前記検査画像取得工程で取得された画像データを複数の領域に分割する領域分割工程と、
前記領域ごとに周辺の画素に比べて輝度が高いもしくは低いとともに周辺の画素によって設定される基準値に対する輝度差が所定閾値以上である異常画素を検出する異常画素検出工程と、
前記異常画素検出工程で検出された異常画素の数を前記領域ごとにカウントする異常画素カウント工程と、
前記異常画素カウント工程においてカウントされた前記領域ごとの異常画素数に基づいて画素ムラとなる候補の領域を抽出する画素ムラ候補抽出工程と、を備え、
前記欠陥判別工程は、
前記画素ムラ候補抽出工程で抽出された領域についての定量的評価に基づいて前記表示デバイスの欠陥を判別する
ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な画素ムラ欠陥検出プログラム。 A pixel that detects a pixel unevenness defect that causes a displayed image to be defective when a pixel having a luminance higher than that of surrounding pixels or a pixel having a lower luminance within a certain area in an image displayed by a display device exists within a certain area. In the computer built in the mura defect detection device,
An inspection image acquisition step of acquiring an image from a display device to be inspected;
A pixel unevenness detecting step of detecting pixel unevenness in the image data based on the image data acquired in the inspection image acquiring step;
A defect determination step of determining a defect of the display device based on a detection result by the pixel unevenness detection step,
The pixel unevenness detection step includes
A region dividing step of dividing the image data acquired in the inspection image acquiring step into a plurality of regions;
An abnormal pixel detection step for detecting an abnormal pixel whose luminance is higher or lower than the surrounding pixels for each region and whose luminance difference with respect to a reference value set by the surrounding pixels is equal to or greater than a predetermined threshold;
An abnormal pixel counting step of counting the number of abnormal pixels detected in the abnormal pixel detection step for each region;
A pixel unevenness candidate extraction step of extracting candidate regions that become pixel unevenness based on the number of abnormal pixels for each of the regions counted in the abnormal pixel counting step,
The defect determination step includes
A computer-readable pixel unevenness defect detection program characterized in that a defect of the display device is determined based on a quantitative evaluation of a region extracted in the pixel unevenness candidate extraction step. 請求項９に記載の画素ムラ欠陥検出プログラムを記録した記録媒体。   The recording medium which recorded the pixel nonuniformity defect detection program of Claim 9.
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