JP2008064629A - ムラ検査方法、表示パネルの製造方法及びムラ検査装置 - Google Patents

Abstract

【課題】検査員による官能検査の結果に近い結果を得ることができるムラ検査方法、このムラ検査方法を利用した表示パネルの製造方法、及びムラ検査装置を提供する。
【解決手段】パネル材におけるムラの有無を検査するムラ検査方法において、検査対象となるパネル材を複数水準の条件で撮像し（ステップＳ１）、この撮像結果から複数枚の一次画像を取得し（ステップＳ２）、これらの一次画像に画像の変化を強調するような処理を施して複数枚の二次画像を作成し（ステップＳ３）、これらの二次画像を所定の重み付けで合成して合成画像を作成し（ステップＳ４）、この合成画像に基づいてムラの有無を判定する（ステップＳ５）。そして、所定の重み付けを、ムラが発生している教示用のパネル材について二次画像を作成し、これらの二次画像を合成して合成画像を作成したときに、ムラが発生している領域とそれ以外の領域とを区別できるように決定する。
【選択図】図２

Description

本発明は、ムラ検査方法、表示パネルの製造方法及びムラ検査装置に関し、特に、パネル材におけるムラの有無を検査するムラ検査方法、このムラ検査方法を使用した表示パネルの製造方法、及びパネル材におけるムラの有無を検査するムラ検査装置に関する。

従来より、液晶表示パネルを製造する際には、組み立て後のパネルに対してムラの有無の検査を行っている。このムラ検査は、検査員の目視による官能検査により行っており、このため、検査コストが高いという問題がある。

そこで、近年、検査対象となるパネル材をカメラで撮像し、取得された画像に対して空間微分フィルタ等を適用して、ムラを自動的に検出する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照。）。しかしながら、この従来の自動検査方法においては、検査の結果が検査員の官能検査の結果と一致しないという問題があり、このため、実用化には至っていない。

特開２００３−０６６３９８号公報

本発明の目的は、検査員による官能検査の結果に近い結果を得ることができるムラ検査方法、このムラ検査方法を利用した表示パネルの製造方法、及びムラ検査装置を提供することである。

本発明の一態様によれば、パネル材におけるムラの有無を検査するムラ検査方法であって、検査対象となる前記パネル材を複数水準の条件で撮像して複数枚の一次画像を取得する工程と、前記複数枚の一次画像に画像の変化を強調するような処理を施して複数枚の二次画像を作成する工程と、前記複数枚の二次画像を所定の重み付けで合成して合成画像を作成する工程と、前記合成画像に基づいてムラの有無を判定する工程と、を備え、前記所定の重み付けを、ムラが発生している教示用の前記パネル材について前記複数枚の二次画像を作成し、これらの二次画像を合成して合成画像を作成したときに、前記ムラが発生している領域とそれ以外の領域とが区別できるように決定することを特徴とするムラ検査方法が提供される。

本発明の他の一態様によれば、表示パネルを組み立てる工程と、前記表示パネルにムラが発生しているか否かを検査する工程と、を備え、前記検査する工程において、前記表示パネルを前記検査対象となるパネル材として、前記ムラ検査方法を実施することを特徴とする表示パネルの製造方法が提供される。

本発明の更に他の一態様によれば、パネル材におけるムラの有無を検査するムラ検査装置であって、検査対象となる前記パネル材を複数水準の条件で撮像する撮像部と、前記撮像によって取得された複数枚の一次画像に画像の変化を強調するような処理を施して複数枚の二次画像を作成し、前記複数枚の二次画像を所定の重み付けで合成して合成画像を作成し、前記合成画像に基づいてムラの有無を判定する演算部と、を備え、前記所定の重み付けは、ムラが発生している教示用の前記パネル材について前記複数枚の二次画像を作成し、これらの二次画像を合成して合成画像を作成したときに、前記ムラが発生している領域とそれ以外の領域とが区別できるように決定されたものであることを特徴とするムラ検査装置が提供される。

本発明によれば、検査員による官能検査の結果に近い結果を得ることができるムラ検査方法、このムラ検査方法を利用した表示パネルの製造方法、及びムラ検査装置を実現することができる。

以下、図面を参照しつつ、本発明の実施形態について説明する。
先ず、本発明の第１の実施形態について説明する。
図１は、本実施形態に係るムラ検査装置を例示するブロック図である。

図１に示すように、本実施形態に係るムラ検査装置１は、パネル材１００における「ムラ」の有無を検査する装置である。「ムラ」とは、板状の部材（パネル材）の表面において、ある程度の面積を持ち、他の領域と色調又は輝度等の外観が異なる領域であって、欠陥として認識されるものをいう。パネル材１００は、例えば、ＦＰＤ（Flat Panel Display：平面型表示装置）等の複数の絵素が周期的に配列された表示パネルであり、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display：液晶表示装置）である。ムラ検査装置１には、撮像部２、演算部３、記憶部４及び入出力部５が設けられている。そして、演算部３は、撮像部２、記憶部４及び入出力部５にそれぞれ接続されている。

撮像部２は、検査対象となるパネル材１００を複数水準の条件で撮像する装置であり、例えば、複数の撮像素子が周期的に配列された撮像デバイスを備えている。条件とは、例えば、撮像角度、照明の明るさ、ズーム倍率、フォーカス位置、露光量、絞り量及びシャッタースピードからなる群から選択された１又は２以上の条件であり、パネル材１００が画像を表示する表示パネルである場合には、さらに、パネル材に表示させるテストパターンの色調及び階調も条件に含まれる。

演算部３は、撮像部２の撮像によって得られた撮像画像に基づいて複数枚の一次画像を取得し、この複数枚の一次画像に画像の変化を強調するような処理を施して複数枚の二次画像を作成し、これらの複数枚の二次画像を合成して合成画像を作成し、この合成画像に基づいてムラの有無を判定する部分である。二次画像を合成して合成画像を作成する際には、記憶部４に予め入力された重み付けを適用する。なお、「重み付け」とは、二次画像の画素値に乗じる１組の係数であり、二次画像の数と同じ個数の数値からなる組である。この重み付けは、ムラが発生している教示用のパネル材について複数枚の二次画像を作成し、これらを合成して合成画像を作成したときに、ムラが発生している領域とそれ以外の領域とが区別できるように決定されたものである。また、パネル材１００がＦＰＤである場合には、ＦＰＤの絵素の配列周期と撮像部２の撮像素子の配列周期との差に起因して、撮像画像にモアレが発生することがある。この場合には、演算部３は、撮像画像からモアレを除去して一次画像を取得する。演算部３は、例えば、パーソナルコンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit：中央処理装置）によって構成されており、例えば、撮像部２及び記憶部４の制御装置を兼ねている。

記憶部４は、撮像部２の撮像動作により取得された一次画像、演算部３によって使用される重み付け、並びに演算部３によって得られた演算結果、すなわち、二次画像、合成画像、判定結果等を記憶する装置である。記憶部４は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive：ハードディスクドライブ）等の記憶デバイスにより構成されている。

入出力部５は、使用者との間のインターフェースであり、演算部３に対して命令を入力すると共に、演算部３から出力された情報を表示するものである。また、記憶部４に対して前述の重み付けを入力する際のインターフェースでもある。入出力部５は、例えば、キーボード及びディスプレイ等により構成されている。なお、演算部３、記憶部４及び入出力部５は、１台のパーソナルコンピュータによって構成されていてもよい。

次に、上述の如く構成された本実施形態に係るムラ検査装置の動作、すなわち、本実施形態に係るムラ検査方法について説明する。
図２は、本実施形態に係るムラ検査方法を例示するフローチャート図であり、
図３は、本実施形態に係るムラ検査方法における画像情報の流れを例示する図である。

先ず、予め記憶部４に、二次画像を合成する際の重み付けを入力する。この重み付けは、検査員によってムラが発生していると判定されたパネル材を用意し、これを教示用のパネル材とし、この教示用のパネル材について複数枚の二次画像を作成し、これらの二次画像を前述の重み付けによって合成したときに、合成画像においてムラが発生している領域とそれ以外の領域とが区別できるように決定された重み付けである。例えば、教示用のパネル材に関する合成画像において、ムラが発生している領域の輝度のエントロピーのそれ以外の領域の輝度のエントロピーに対する比の値が極大になるように決定された重み付けである。この重み付けはムラの種類ごとに決定する。

このように、記憶部４に重み付けを入力した後、検査対象となるパネル材１００の検査を行う。以下、図２及び図３を参照して説明する。
先ず、図２のステップＳ１に示すように、撮像部２がパネル材１００を複数水準の条件で複数回撮像する。条件とは、例えば、撮像角度、照明の明るさ、ズーム倍率、フォーカス位置、露光量、絞り量又はシャッタースピードであり、パネル材１００が表示パネルである場合には、この表示パネルに表示させるテストパターンの色調又は階調であってもよい。例えば、パネル材１００の撮像角度を３水準に変化させながら、３回の撮像を行う。これにより、撮像部２から演算部３に対して、例えば３枚の撮像画像２０１ａ、２０１ｂ及び２０１ｃ（以下、総称して「撮像画像２０１」ともいう）が出力される。

次に、ステップＳ２に示すように、演算部３が、それぞれの撮像画像２０１から一次画像２０２ａ〜２０２ｃ（以下、総称して「一次画像２０２」ともいう）を取得する。すなわち、撮像画像２０１ａから一次画像２０２ａを取得し、撮像画像２０１ｂから一次画像２０２ｂを取得し、撮像画像２０１ｃから一次画像２０２ｃを取得する。このとき、もし、撮像画像にモアレが発生していたら、モアレを除去する処理を行う。また、必要に応じて、コントラストを高める画質補正、及び画像の形状を規格化する形状補正等の補正を行う。なお、撮像画像２０１に対して処理及び補正を行う必要がなければ、撮像画像２０１をそのまま一次画像２０２とする。

次に、ステップＳ３に示すように、複数枚の一次画像２０２に対して、画像の変化を強調するような処理を施して、複数枚の二次画像２０３を作成する。
例えば、一次画像２０２ａ〜２０２ｃをそれぞれ空間に関して微分することにより、空間微分画像２０４ａ〜２０４ｃ（以下、総称して「空間微分画像２０４」ともいう）を作成する。

また、相互に異なる水準の条件で撮像された２枚の一次画像２０２から作成された空間微分画像２０４の差画像２０５を作成する。例えば、空間微分画像２０４ａ及び２０４ｂから、これらの差画像２０５ａを作成し、空間微分画像２０４ｂ及び２０４ｃから、これらの差画像２０５ｂを作成する。

更に、相互に異なる水準の条件で撮像された３枚の一次画像２０２ａ〜２０２ｃに基づいて、１枚の和画像２０６を作成する。すなわち、和画像２０６における各領域（以下、「特定領域」という）ごとに、一次画像２０２ａにおける特定領域に相当する領域の画素値と、一次画像２０２ｂにおける特定領域の隣の領域に相当する領域の画素値と、一次画像２０２ｃにおける特定領域の隣の領域の更に隣の領域に相当する領域の画素値と、を所定の割合で加算して、和画像２０６の特定領域の画素値とする。この加算を、和画像２０６の全領域を順次特定領域として繰り返すことにより、和画像２０６を作成する。
空間微分画像２０４ａ〜２０４ｃ、差画像２０５ａ及び２０５ｂ、並びに和画像２０６が、二次画像２０３である。

次に、ステップＳ４に示すように、全ての二次画像２０３を、記憶部４に記憶されている所定の重み付けで合成して、合成画像２０７を作成する。合成画像２０７は、重み付けごと、すなわち、ムラの種類ごとに作成する。例えば、ムラの種類が４種類知られている場合には、記憶部４には重み付けを４通り記憶させておき、この重み付けごとに４枚の合成画像２０７ａ〜２０７ｄを作成する。

次に、ステップＳ５に示すように、合成画像２０７ａ〜２０７ｄに基づいて、ムラの有無を判定する。例えば、合成画像２０７ａ〜２０７ｄの全てにムラが認められなかった場合に、このパネル材１００を「ムラ無し」と判定し、合成画像２０７ａ〜２０７ｄのうち少なくとも１枚の画像にムラが認められた場合に、このパネル材１００を「ムラ有り」と判定する。

本実施形態によれば、図２のステップＳ４に示す工程において二次画像から合成画像を作成する際に適用する重み付けを、予め検査員によってムラがあると判定された領域が本検査方法によってもムラがあると判定され、検査員によってムラがないと判定された領域が本検査方法によってもムラがないと判定されるように決定している。これにより、検査員による官能検査の結果に近い結果を得ることができるムラ検査方法及びムラ検査装置を実現することができる。

次に、本発明の第２の実施形態について説明する。
本実施形態は、表示パネルの製造方法の実施形態である。
図４は、本実施形態に係る表示パネルの製造方法を例示するフローチャート図である。
先ず、図４のステップＳ１１に示すように、表示パネルを組み立てる。次に、ステップＳ１２に示すように、組み立てられた表示パネルについて、ムラ検査を行う。このとき、ステップＳ１２に示すムラ検査工程において、前述の第１の実施形態におけるムラ検査方法（図２参照）を実施する。これにより、表示パネルが製造される。
本実施形態によれば、ムラ検査工程を自動化することができるため、表示パネルを高い生産性で製造することができる。

次に、前述の各実施形態を具現化するための具体例について説明する。
先ず、第１の具体例について説明する。
本具体例は、前述の第１の実施形態の具体例である。本具体例に係るムラ検査装置は、パネル材として、例えば、携帯電話の表示画面を構成するＬＣＤのムラ検査を行うものである。
図５は、本具体例に係る検査装置を例示するブロック図であり、
図６は、撮像面に投影された表示パネルの絵素とカメラの撮像素子との関係を例示する図である。

図５に示すように、本具体例に係るムラ検査装置１１においては、撮像部２、演算部３、記憶部４及び入出力部５が設けられている。そして、撮像部２には、表示パネル１０１を支持する可動ステージ６と、表示パネル１０１を撮像するカメラ７が設けられている。可動ステージ６は、例えば、２軸のゴニオステージによって構成されており、表示パネル１０１の姿勢を２軸に沿って独立に制御することができる。

また、カメラ７は、ＣＣＤ（Charge-Coupled Device：電荷結合デバイス）等の複数の撮像素子が周期的に配列された撮像デバイス（図示せず）、及びこの撮像デバイスに対して集光する光学系（図示せず）により構成されている。カメラ７の撮像デバイスにおける撮像素子の配列密度は、カメラ７の撮像面に投影された表示パネル１０１の像における表示パネル１０１の絵素の配列密度よりも大きい。従って、カメラ７は、表示パネル１０１の各絵素を複数の撮像素子により撮像して撮像画像を取得する。例えば、図６に示すように、カメラ７の撮像面において、表示パネル１０１の１つの絵素１０１ａの像に対して、カメラ７の撮像素子７ａが９行９列のマトリクス状に合計で８１個配置される。なお、表示パネルの「絵素」とは、１組のＲＧＢの画素からなる表示の基本単位をいう。
更に、演算部３は、撮像画像における連続して配列された複数の画素を含む領域を、各領域の位置及び面積が所定の範囲内でランダムになるように設定し、それぞれの領域に含まれる複数の画素を合成して１つの画素を形成することにより、一次画像を作成する。
ムラ検査装置１１における上記以外の構成は、図１に示すムラ検査装置１の構成と同様である。

次に、本具体例に係るムラ検査装置の動作、すなわち、本具体例に係るムラ検査方法について説明する。
図７は、本具体例に係る検査方法を例示するフローチャート図であり、
図８は、表示パネルの絵素と合成単位領域との関係を例示する図である。
図９及び図１０は、本具体例に係る検査方法における画像情報の流れを例示する図である。なお、図９及び図１０は、図示を簡略化するために、一部の水準のみを示している。

また、図１１（ａ）及び（ｂ）は、横軸に画像上の位置をとり、縦軸に係数をとって、空間微分フィルタを例示するグラフ図であり、（ａ）は、正と負の２つのガウス関数を組み合わせたフィルタを示し、（ｂ）は、（ａ）と等価な１つの関数によって表されるフィルタを示す。
図１２は、横軸に画像上の位置をとり、縦軸に係数をとって、和画像を作成する方法を例示する図であり、
図１３（ａ）乃至（ｄ）は、合成画像及び二値画像を例示する図であり、（ａ）は合成画像を示し、（ｂ）は（ａ）に示す合成画像を二値化した二値画像を示し、（ｃ）は他の合成画像を示し、（ｄ）は（ｃ）に示す合成画像を二値化した二値画像を示す。
図１４（ａ）は教示用パネルを例示する図であり、（ｂ）は（ａ）に示す教示用パネルに対応するマスクを例示する図である。

以下、図５乃至図１４を参照して説明する。
先ず、予め記憶部４（図５参照）に、二次画像を合成する際の重み付けを表す「重みパラメータセット」を入力する。この重みパラメータセットの具体的な決定方法は後述する。記憶部４に重みパラメータセットが入力された状態で、検査対象となる表示パネル１０１の検査を行う。

先ず、図７のステップＳ２１に示すように可動ステージ６が表示パネル１０１を保持した状態で駆動することにより、カメラ７が表示パネル１０１を撮像する。これにより、撮像角度を変化させながら、表示パネル１０１を撮像する。例えば、撮像角度を−３０度から＋３０度の範囲で変化させながら、−３０度、−２０度、−１０度、−５度、０度、＋５度、＋１０度、＋２０度、＋３０度の９水準の撮像角度で撮像を行い、撮像画像３０１を取得する。そして、取得された撮像画像３０１を、演算部３に対して出力する。なお、「撮像角度」とは、表示パネル１０１の中心とカメラ７とを結ぶ直線と表示パネル１０１の表面の法線とのなす角度である。

図９に示すように、撮像角度が大きく、一度に表示パネル１０１の全領域においてフォーカスを合わせることができない場合は、１水準の撮像角度につき、フォーカス位置を相互に異ならせた複数枚の撮像画像を取得する。これにより、いずれかの撮像画像における合焦している領域３０１ａにより、表示パネル１０１の全領域がカバーされるようにする。なお、図９には、撮像角度が＋３０度であり、３枚の撮像画像を取得した場合を示している。

このとき、図６に示すように、表示パネル１０１の各絵素１０１ａを、例えば９行９列に配列された８１個の撮像素子７ａにより撮像する。これにより、撮像条件がサンプリング定理を満足し、撮像画像３０１には、絵素１０１ａの配列周期と撮像素子７ａの配列周期との干渉によるモアレは発生しない。

次に、ステップＳ２２に示すように、演算部３が撮像画像３０１に対して幾何学補正を行い、整形する。すなわち、撮像画像３０１は、カメラ７と表示パネル１０１の各部分との間の距離の違いによって歪んでいるため、これを一定の形状、例えば、表示パネル１０１の形状と相似の長方形に整形することにより、画像を規格化する。このとき、ステップＳ２１に示す撮像工程において、１水準についてフォーカス位置を相互に異ならせた複数枚の撮像画像を取得した場合は、各撮像画像の合焦している領域３０１ａ（図９参照）のみを組み合わせて１枚の画像とした上で、整形を行う。これにより、整形画像３０２を取得する。

整形画像は、表示パネルの絵素に比べて解像度が高く、各絵素の構造まで撮像されているため、マクロ的な欠陥であるムラの抽出には不向きである。また、撮像画像はデータのサイズが大きく、取り扱いが不便である。そこで、ステップＳ２３に示すように、整形画像３０２を縮小する。具体的には、平均して９行９列のマトリクス状に連続して配列された平均８１個の撮影画素７ａを合成して１つの画素を作成することにより、画像の解像度を低下させる。このとき、縮小後の画像の１つの画素が、表示パネル１０１のほぼ１つの絵素１０１ａに対応するようにする。

しかしながら、整形画像３０２を均一に縮小すると、縮小後の画像にモアレが発生してしまう。このため、図８に示すように、縮小前の画像において、縮小後に１つの画素となる領域（以下、「合成単位領域３０２ａ」という）の面積及び中心Ｃの位置を、所定の範囲内でランダムに設定する。例えば、合成単位領域の面積を９行９列の画素領域から１１行１１列の画素領域程度の範囲でランダムに設定し、中心Ｃの位置を基準位置から上下左右に１画素程度の範囲でランダムに設定する。また、整形画像の縮小は、ガウス関数で表される重みを付けて行い、このガウス関数の係数も、ランダムに設定する。

具体的には、画像の縮小率をＮとし、縮小後の画像における座標（ｘ，ｙ）に位置する画素の画素値をｐ（ｘ，ｙ）とし、縮小前の元画像における座標（Ｘ，Ｙ）に位置する画素の画素値をＰ（Ｘ，Ｙ）とし、元画像の各画像単位領域内において座標（ｉ，ｊ）に位置する画素の重み関数をＷ（ｉ，ｊ）とし、（−１）乃至（＋１）の範囲でランダムな値をとる乱数をｒｎｄ１、ｒｎｄ２、ｒｎｄ３とするとき、縮小後の画像における画素値ｐ（ｘ，ｙ）を、下記数式１及び数式２により算出する。

このようにして縮小した画像に、必要に応じて、コントラストを向上させる等の処理を施す。これにより、一次画像３０３が取得される。

次に、図１０及び図７のステップＳ２４に示すように、一次画像３０３の空間微分を行い、空間微分画像３０４を作成する。具体的には、それぞれの一次画像３０３に対して、図１１（ａ）に示すような正と負の２つのガウス関数を組み合わせたフィルタをかける。すなわち、一次画像３０３に対して、多重カーネルサイズによる多次元フィルタリングを適用する。このフィルタにおいては、負のガウス関数が正のガウス関数よりもブロードであり、ピーク高さの絶対値が小さくなっている。これにより、空間微分画像３０４は、一次画像３０３における空間的な画像の変化を強調した画像になる。例えば、１枚の一次画像３０３から、ガウス関数の形状を異ならせた２種類の空間微分画像３０４ａ及び３０４ｂを作成し、更に、空間微分画像３０４ａから空間微分画像３０４ｂを減じた差画像（空間微分画像３０４ｃ）及び空間微分画像３０４ｂから空間微分画像３０４ａを減じた差画像（空間微分画像３０４ｄ）を作成する。

また、図１１（ｂ）に示すように、図１１（ａ）に示す２つのガウス関数からなるフィルタとほぼ等価な１つの関数からなるフィルタを２種類用意し、これらのフィルタを一次画像３０３にかけることにより、空間微分画像３０４ｅ及び３０４ｆを作成する。このようにして、１枚の一次画像３０３から６枚の空間微分画像３０４を作成する。

次に、ステップＳ２５に示すように、空間微分画像３０４のうち、同じ種類のフィルタにより作成された画像であって、撮像角度の水準が１水準ずれた２枚の画像から、１枚の差画像３０５を形成する。例えば、図１０に示すように、撮像角度が＋３０度である空間微分画像３０４ａから、撮像角度が＋２０度である空間微分画像３０４ａを減じて、差画像３０５ａを作成する。また、撮像角度が＋３０度である空間微分画像３０４ｂから撮像角度が＋２０度である空間微分画像３０４ｂを減じて、差画像３０５ｂを作成する。同様にして、撮像角度が＋３０度である空間微分画像３０４ｃ〜３０４ｆから、撮像角度が＋２０度である空間微分画像３０４ｃ〜３０４ｆを減じて、差画像３０５ｃ〜３０５ｆを作成する。更に、他の撮像角度についても、同様にして、差画像３０５を作成する。差画像３０５は、撮像角度の変化に起因する画像の変化を強調した画像となる。

一方、ステップＳ２６に示すように、ステップＳ２４及びＳ２５に示す工程とは別に、連続した水準の撮像角度で撮像された３枚の一次画像３０３に基づいて、１枚の和画像３０６を作成する。具体的には、例えば、図１２に示すように、１つの極大値とこの極大値を挟む２つの極小値を持つ関数Ｆ（ｘ）を、３枚の一次画像に対して適用する。すなわち、和画像３０６の１つの画素（以下、「特定画素」という）の画素値を、下記（１）〜（３）の値の和とする。

（１）撮像角度が＋３０度の一次画像３０３におけるこの特定画素に対応する画素を含む領域Ｒ１（特定領域）の画素値に関数Ｆ（ｘ）を乗じた値。
（２）撮像角度が＋２０度の一次画像３０３における領域Ｒ１を挟む領域Ｒ２の画素値に関数Ｆ（ｘ）を乗じた値。
（３）撮像角度が＋１０度の一次画像３０３における領域Ｒ１及びＲ２を挟む領域Ｒ３の画素値に関数Ｆ（ｘ）を乗じた値。
なお、各領域Ｒ１〜Ｒ３に含まれる画素数は任意である。

そして、和画像３０６の各画素を特定画素として上述の計算を繰り返すことにより、和画像３０６を作成する。和画像３０６は、空間的な画像の変化、及び撮像角度の変化に起因する画像の変化の双方を強調した画像となる。

次に、ステップＳ２７に示すように、全ての二次画像、すなわち、空間微分画像３０４、差画像３０５及び和画像３０６を合成して、合成画像３０７を形成する。撮像角度が９水準である場合には、空間微分画像３０４の枚数は５４枚（９水準×６枚）であり、差画像３０５の枚数は４８枚（８水準×６枚）であり、和画像３０６の枚数は７枚（７水準）であるため、合計１０９枚の二次画像を合成して、１枚の合成画像３０７を形成する。また、撮像角度以外の条件も変化させて撮像した場合には、それらの撮像画像から得られた二次画像も併せて合成する。このとき、二次画像を合成する際の「重みパラメータセット」は、記憶部４（図５参照）に記憶されている重みパラメータセット、すなわち、検出したいムラの種類ごとに設定された重みパラメータセットを使用する。このようにして、ムラの種類ごとに合成画像を形成する。

次に、図１３及びステップＳ２８に示すように、合成画像３０７を所定の閾値で二値化して二値画像３０８を形成し、ムラの有無を識別する。すなわち、図１３（ａ）及び（ｂ）に示すような合成画像３０７を所定の閾値で二値化して、それぞれ（ｃ）及び（ｄ）に示すような二値画像３０８を形成し、ムラ３１０の有無を識別する。

次に、ステップＳ２９に示すように、この識別結果に基づいて、ムラの有無を判定する。すなわち、知られているムラの種類が１種類だけであるときは、ステップＳ２８における識別結果がそのまま判定結果となる。一方、複数種類のムラが知られており、複数枚の合成画像３０７を作成した場合には、複数枚の二値画像３０８を作成してＯＲ演算を行い、少なくとも１枚の合成画像３０７においてムラの発生が識別された場合には、「ムラ有り」と判定し、全ての合成画像３０７においてムラの発生が識別されなかった場合には、「ムラ無し」と判定する。なお、このとき、ムラの面積によってムラの発生程度をランク分けしてもよく、または、各合成画像３０７に関して、相互に異なる閾値を使用して複数枚の二値画像を形成し、ムラとその周囲との階調差によって、ムラの発生程度をランク分けしてもよい。

以下、重みパラメータセットの決定方法について説明する。先ず、図１４（ａ）に示すように、検査員によってムラが発生していると判定された表示パネルを用意し、これを教示用パネル１０１ｂとする。そして、教示用パネル１０１ｂにおいて、ムラ３１０ｂが発生している領域３１１を特定する。また、教示用パネル１０１ｂにおける領域３１１以外の領域を、領域３１２とする。

次に、図１４（ｂ）に示すように、教示用パネル１０１ｂに対応するマスクであって、領域３１１と領域３１２とを区別することができるようなマスク３２０を作成する。なお、同じ種類のムラについて、複数枚の教示用パネル１０１ｂを用意できた場合には、各教示用パネル１０１ｂに対応する複数枚のマスク３２０を作成する。

次に、教示用パネル１０１ｂに関して、図７のステップＳ２１乃至Ｓ２６に示す工程を実施し、複数枚の二次画像を作成する。次に、重みパラメータセットの初期値を任意に設定して、合成画像を作成する。次に、この合成画像にマスク３２０を適用して、領域３１１の輝度のエントロピーと、領域３１２の輝度のエントロピーとをそれぞれ求める。このとき、教示用パネル１０１ｂが複数枚ある場合には、全ての教示用パネル１０１ｂに関するデータを合算して、領域３１１のエントロピー及び領域３１２のエントロピーを１つずつ求める。

一般に、画像中のある領域において画像の変化が激しいと、この領域における輝度の変化が大きくなり、輝度ごとの出現確率を示すヒストグラムを作成したときに、その出現確率の分布がばらつく。そうすると、この領域の輝度のエントロピーが大きくなる。エントロピーＨ_ｆは、輝度をｆとし、ある輝度ｆの出現確率をＰ（ｆ）とし、輝度ｆの階調数をＬとするとき、下記数式３によって与えられる。

このようにして求めたエントロピーを利用して、領域３１２（ムラが発生していない領域）の輝度のエントロピーに対する領域３１１（ムラが発生している領域）の輝度のエントロピーの比の値を求める。以下、この比の値を「エントロピー比」という。エントロピー比を数式で表すと、以下のようになる。

エントロピー比＝（ムラ有り領域のエントロピー）／（ムラ無し領域のエントロピー）

次に、収束演算を行い、エントロピー比が極大になるように、重みパラメータセットを構成する各パラメータの値を調整する。具体的には、重みパラメータセットから１つのパラメータを選び、このパラメータ以外のパラメータの値を固定した状態で、この１つのパラメータの値を現在の値から一定量大きな値及び一定量小さな値に変化させる。そして、この３つの値のうち、エントロピー比が最も大きくなるような値を、このパラメータの新たな値とする。この操作を繰り返し、エントロピー比が極大値となったところで、このパラメータの値を一旦固定する。

次に、他のパラメータを１つ選び、同様な操作を行い、この他のパラメータの値を、エントロピー比が極大になるような値に調整する。この調整を全てのパラメータに対して行う。そして、全てのパラメータについての調整を、エントロピー比が一定値に収束するまで繰り返す。これにより、エントロピー比が極大値をとるような重みパラメータセットを決定することができる。その後、この決定された重みパラメータセットを、記憶部４に記憶させる。なお、ムラの種類が複数種類ある場合は、ムラの種類ごとに、重みパラメータセットを決定する。

このようにして、ムラが発生している教示用のパネル材について複数枚の二次画像を作成し、これらの二次画像を合成して合成画像を作成したときに、ムラが発生している領域とそれ以外の領域とが区別できるように、重みパラメータセットを決定する。

以下、本具体例の効果について説明する。
本具体例においては、図７のステップＳ２４〜Ｓ２６に示す工程において、一次画像から二次画像を作成するときに、空間的な画像変化を強調する空間微分画像、撮像角度の変化に起因する画像変化を強調する差画像、空間的な画像変化及び撮像角度の変化に起因する画像変化の双方を強調する和画像を作成している。これらの処理は、人間の視覚において行われている処理と類似するものである。以下、この点について詳細に説明する。

人間の網膜内には、視細胞からの信号が入力される「アマクリン細胞」が存在し、この「アマクリン細胞」には、視覚の空間的な変化を強調する細胞、時間的な変化を強調する細胞、及び時空間的な変化を強調する細胞が存在することがわかっている。このため、人間は、空間的、時間的及び時空間的に変化する対象を、容易に認識することができる。従って、表示パネルを目視検査する検査員が、従来のムラ検査装置によっては検出が困難であった欠陥を検出することができるのは、このようなアマクリン細胞の機能に基づいているものと推定される。例えば、検査員は、表示パネルのある領域の色調が、隣接する領域の色調と微妙に異なっていることを、空間的な変化を強調する細胞にサポートされて認識し、これをムラと判定できるものと推定される。また、検査員が表示パネルの角度を変えながらこの表示パネルを観察するときには、ある角度から見たときのみ視認されるムラを、時間的又は時空間的な変化を強調する細胞にサポートされて、検出することができるものと推定される。

そこで、本具体例においては、このような人間の視覚のサポート機能をシミュレートすることにより、人間の官能検査に近い結果を得ることを企図している。すなわち、アマクリン細胞による空間的な変化を強調する作用は、本具体例においては、ステップＳ２４に示すように、一次画像から空間微分画像を作成して空間的な変化を強調することにより、模擬している。

また、検査員が表示パネルの角度を変えながら観察するときに、アマクリン細胞による視覚の時間的及び時空間的な変化を強調する作用は、本具体例においては、ステップＳ２５及びＳ２６に示すように、相互に異なる撮像角度によって撮像された一次画像から差画像及び和画像を求めることにより、人間の視覚の時間軸の変化を撮像角度軸の変化に置き換えて、模擬している。すなわち、検査員が表示パネルの角度を変えながら観察するときは、時間軸と角度軸（条件軸）が同じ方向を向いており、検査員の視覚は時間軸の変化を強調している。これに対して、本具体例のムラ検査装置においては、角度軸の変化を強調するような画像処理を行うことにより、検査員の視覚と同様な効果を得ている。

なお、本具体例においては、撮像条件として撮像角度を変化させる例について説明したが、本実施形態はこれには限定されない。例えば、表示パネルのムラのなかには、表示パネルに緑色の光を発光させたときのみ出現し、他の色の光を発光させたとき、及び光を発光させないときには出現しないムラもある。検査員がこのようなムラを検査する場合、表示パネルに緑色の光のみを発光させ続けても、ムラを検出することは困難であるが、表示パネルの発光色を時間と共に徐々に変化させると、発光色が緑色になった時に、このムラを容易に検出することができる。これは、視覚の時間的な変化を強調する細胞の作用によるものと推定される。本実施形態によれば、検査対象である表示パネルに表示させるテストパターンの色調を複数の水準で設定し、各水準において表示パネルを撮像することにより、このような官能検査をシミュレートすることができる。

また、本具体例においては、二次画像から合成画像を作成する際に使用する重みパラメータセットを、検査員によってムラがあると判定された領域が本検査方法によってもムラがあると判定され、検査員によってムラがないと判定された領域が本検査方法によってもムラがないと判定されるように、決定している。すなわち、重みパラメータセットの決定に際して、官能検査とのすり合わせを行っている。

これにより、例えば、特定の撮像角度でないと認識されないようなムラについても、そのムラが出現する撮像角度に高い重み付けを付けることにより、確実に検出することができる。また、表示パネルの発光ばらつきや検査用の照明光の反射のように、検査員であれば明らかにムラではないと判断できるような画像内の異常領域を、合成画像から除外することができる。更に、このようにして、重みパラメータセットを決定することにより、検査の結果を官能検査の結果により一層近づけることができる。一般に、初めてムラの検査を行った人は、ムラを検出することができない。しかしながら、ムラ検査の経験を積むことにより、次第にムラを検出できるようになる。これは、人間の脳が学習することにより、視覚情報を最適化し、ムラの検出を容易にしているためと推定される。本具体例においては、上述の如く重みパラメータセットを決定することにより、人間の脳の可塑性をシミュレートし、ベテランの検査員の学習の成果を取り入れることができる。

更に、本具体例においては、表示パネルを撮像する際に、表示パネルの各絵素を複数の撮像素子によって撮像している。また、このようにして取得された撮像画像について、合成単位領域に属する複数の画素から１つの画素を合成することにより、撮像画像よりも解像度が低い一次画像を作成している。そして、このとき、各合成単位領域の位置及び面積並びに各画素の重み付けを、上記数式１及び数式２により、所定の範囲内でランダムに設定している。このように、撮像画像から一次画像を作成する際に、ランダムサンプリングを行うことにより、画像の周期性を破壊し、モアレを抑制することができる。また、一次画像の解像度を低減することにより、以後の処理における計算量を低減し、処理速度を向上させることができる。

なお、本具体例においては、撮像角度を制御するために、撮像部２に可動ステージ６を設ける例を示したが、表示パネル１０１を固定して、カメラ７を移動させてもよい。また、撮像角度の水準は、上述の例に限定されず、例えば、２軸に沿って変化させてもよい。更に、上述の重みパラメータセットの決定方法においては、各パラメータを、ある初期値からスタートさせ、収束演算によってエントロピー比が増加する方向への修正を繰り返して、一定値に収束させているため、エントロピー比が極大値になるような重みパラメータセットを見つけることはできるものの、その極大値が必ずしも最大値であるとは限らない。このため、初期値が異なると、異なる結果に収束してしまう可能性がある。これに対しては、複数の初期値をランダムに設定して収束演算を行い、収束した結果のうち、エントロピー比が最大となる結果を採用する方法、又は、遺伝的アルゴリズム若しくはアニーリング等、極値に陥りにくいアルゴリズムを使用する方法を用いることにより、重みパラメータセットが不適切な値に設定されてしまう危険を回避することができる。

次に、第２の具体例について説明する。
本具体例に係るムラ検査装置においては、図５に示すカメラ７に、テレセントリックレンズ（図示せず）が装着されている。これにより、表示パネル１０１を斜め方向から撮像したときに、表示パネルの全体に焦点を合わせることができる。また、撮像画像において、カメラ７と表示パネル１００の各部分との間の距離のばらつきに起因する画像の歪みを抑制することができる。この結果、図７のステップＳ２１に示す撮像工程において、大きな撮像角度で撮像する場合にも、撮像画像を１枚のみ取得すればよく、また、ステップＳ２２に示す整形工程において、整形の処理が容易又は不要である。本具体例における上記以外の構成、動作及び効果は、前述の第１の具体例と同様である。

次に、第３の具体例について説明する。
図１５は、本具体例に係るムラ検査装置の撮像部を例示する光学モデル図であり、
図１６は、本具体例において得られる撮像画像を例示する図である。
図１５に示すように、本具体例に係るムラ検査装置の撮像部１２においては、カメラ７から検査対象物である表示パネル１０１までの光路に介在するように、多面プリズム１８が設けられている。多面プリズム１８は、例えば、その片面が３行３列のマトリクス状に区画されており、各領域が相互に異なる角度にカットされた板状の透明部材である。
また、撮像部１２においては、可変ステージ６（図５参照）は設けられておらず、その替わりに、固定ステージ１６が設けられている。

図１５に示すように、本具体例においては、表示パネル１０１から相互に異なる９方向に出射した光が、多面プリズム１８を通過することにより屈折し、その進行方向が同一方向に変えられることにより、カメラ７に到達する。これにより、図１６に示すように、カメラ７は、表示パネル１０１を、相互に異なる９方向から一時に撮像することができる。この結果、取得された撮像画像３０１ｂには、相互に異なる９方向から見た表示パネル１０１が記録される。

本具体例によれば、前述の第１の具体例のように、表示パネル１０１の姿勢を変化させながら撮像を繰り返す必要がなく、１回の撮像により、表示パネル１０１を複数水準の撮像角度により撮像することができる。これにより、撮像角度の変更に要する時間を削減することができ、検査効率を向上させることができる。また、可変ステージが不要になるため、検査装置のコストを低減することができる。本具体例における上記以外の構成、動作及び効果は、前述の第１の具体例と同様である。

なお、本具体例においては、多面プリズム１８がカメラ７と表示パネル１０１との間に配置されている例を示したが、本実施形態はこれに限定されず、例えば、多面プリズムはカメラの内部に組み込まれていてもよく、若しくは、カメラを構成するレンズのうちの１枚以上のレンズが多面プリズム状に加工されていてもよい。又は、複数枚のミラーが、多面プリズムと同様な光学的作用を実現するように配置されていてもよい。

次に、第４の具体例について説明する。
図１７（ａ）乃至（ｆ）並びに図１８（ａ）及び（ｂ）は、横軸に画像上の位置又は周波数をとり、縦軸に信号の強度をとって、本具体例における信号処理方法を例示するグラフ図である。

本具体例においては、前述の第１の具体例とは異なり、図７のステップＳ２１に示す撮像工程において、カメラ７の撮像面におけるカメラ７の撮像素子の密度を表示パネル１０１の絵素密度程度とする。すなわち、表示パネル１０１の１つの絵素をカメラ７のほぼ１つの撮像素子によって撮像し、ステップＳ２３に示すような整形画像の縮小を行わない。その替わり、ステップＳ２２において作成した整形画像に対して、以下に示す信号処理を行う。

図１７（ａ）及び（ｂ）は、検査対象となる表示パネル１０１が出力する画像の信号を例示している。すなわち、図１７（ａ）及び（ｂ）の横軸は画像上の位置を表し、縦軸は信号の強度を表しており、（ａ）はこの表示パネルを正面、すなわち、撮像角度が０度となる方向から見た場合を示し、（ｂ）はこの表示パネルを正面から４５度傾斜した方向、すなわち、撮像角度が４５度となる方向から見た場合を示す。

このような表示パネルをカメラによって撮像し（ステップＳ２１）、整形すると（ステップＳ２２）、その整形画像の信号は、それぞれ図１７（ｃ）及び（ｄ）に示すような信号となる。この整形画像には、表示パネルの絵素の配列周期とカメラの撮像素子の配列周期との干渉によって生じるモアレが出現しており、このままでは、ムラ検査を行うことは困難である。

そこで、図１７（ｅ）及び（ｆ）に示すように、この信号にＦＦＴ（Fast Fourier Transform：高速フーリエ変換）を行い、空間軸の信号から周波数軸の信号に変換する。カメラにおける撮像素子（例えば、ＣＣＤ）の配列周波数をｆ_Ｃとし、カメラの投影面における表示パネル（例えば、ＬＣＤ）の絵素の配列周波数をｆ_Ｄとし、表示パネルに発生しているムラの空間周波数をｆ_Ｓとすると、モアレ及びムラの空間的な周波数は、撮像角度が０度のときと４５度のときで、下記表１のように変化する。

表１に示すように、撮像角度を変化させると、モアレの周波数とムラの周波数とが相互に異なる挙動で変化する。特に、撮像素子の配列周波数ｆ_Ｃと絵素の配列によって決まる周波数ｆ_Ｄとが、ムラの周波数ｆ_Ｓと比べて十分に近い値をとるとき、撮像角度の変化に伴う周波数の変化の違いが顕著になる。このため、図１７（ｅ）及び（ｆ）に示すように、周波数軸の信号において、モアレの周波数成分を特定することができる。

そして、図１７（ｅ）及び（ｆ）に示す信号から、モアレの周波数成分を除去する。これにより、図１８（ａ）に示す信号を得ることができる。次に、図１８（ａ）に示す信号に逆ＦＦＴを行い、周波数軸の信号から空間軸の信号に変換する。これにより、図１８（ｂ）に示すような空間軸の信号を得ることができる。以上の処理により、撮像画像からモアレを除去することができる。この画像を一次画像とする。以後、図７のステップＳ２４以降に示す工程を実施する。

本具体例によれば、前述の第１の具体例と比較して、カメラの解像度を低減することができ、ムラ検査装置のコストを抑えることができる。また、整形工程（ステップＳ２２）において扱うデータ量が減るため、処理速度を向上させることができる。本具体例における上記以外の構成、動作及び効果は、前述の第１の具体例と同様である。

次に、第５の具体例について説明する。
撮像によって取得された撮像画像には、検査対象となるムラの他にも、輝度分布が不均一な領域（以下、「疑似ムラ」という）が出現する場合がある。このような疑似ムラには、表示パネルの光学設計に起因するものと、撮像部の光学特性に起因するものとがある。表示パネルの光学設計に起因する疑似ムラとしては、例えば、拡散板の不均一性、導光板から液晶パネルに向かう光の出射方向の偏り、及び液晶パネルの視野角等に起因するものがある。このような疑似ムラが出現する場合において、検査対象となるムラを精度よく検出するためには、疑似ムラと検査対象となるムラとを識別する必要がある。

そこで、本具体例においては、予め、疑似ムラを含み、ムラを含まない基準画像を作成する。具体的には、表示パネルの光学設計に起因する疑似ムラについては、この表示パネルの設計データに基づいて光線追跡シミュレーションを行い、表示パネルのバックライトから出射した光線の軌跡を計算する。そして、この計算結果に基づいて、表示パネルとカメラとの位置関係を考慮して、撮像画像の輝度分布を推定する。また、撮像部の光学特性に起因する疑似ムラについては、積分球を用いて検出する。これにより、撮像画像に出現する疑似ムラを算出し、基準画像を作成する。

そして、図７のステップＳ２２に示す整形画像を取得する工程において、検査対象となる表示パネルから得られた整形画像から、基準画像を減算する。すなわち、整形画像と基準画像との差画像を求める。その後、この差画像を用いて、ステップＳ２３以降に示す工程を実施する。

従来、上述のような疑似ムラが発生する場合においては、疑似ムラと検査対象とするムラとを自動的に識別することが困難であり、検査員による判別に頼らざるを得なかった。このことも、ムラ検査の自動化を阻害する要因となっていた。しかしながら、本具体例によれば、疑似ムラが発生する場合においても、ムラの検出を自動的に精度よく行うことができる。本具体例における上記以外の構成、動作及び効果は、前述の第１の具体例と同様である。

次に、第６の具体例について説明する。
本具体例においては、予め良品の表示パネルの撮像画像を複数枚取得しておき、これらの平均画像を作成する。次に、この平均画像を整形して、基準画像とする。以後の工程は、前述の第５の具体例と同様である。すなわち、図７のステップＳ２２に示す工程において、検査対象となる表示パネルから得られた整形画像から基準画像を減算して差画像を求め、この差画像を用いて、ステップＳ２３以降に示す工程を実施する。本具体例によっても、第５の具体例と同様な効果を得ることができる。

次に、第７の具体例について説明する。
図１９は、本具体例に係るムラ検査方法を例示するフローチャート図であり、
図２０（ａ）乃至（ｃ）は、本具体例の予備検査において取得される一次画像を例示する模式図である。

図１９に示すように、本具体例においては、先ず、ステップＳ３１に示すように、検査対象となる全ての表示パネルに対して予備検査を行う。そして、この予備検査の結果、ムラが発生している可能性が高いと判定された表示パネルについてのみ、ステップＳ３２に示す本検査を行う。

ステップＳ３１に示す予備検査においては、撮像角度、拡大率（ズーム倍率）等の条件からなる組を複数組設定し、これらの条件について、前述の第１の具体例に係るムラ検査を、判定基準を過検出気味に設定して実施する。そして、ムラが検出された条件の組を中心として、各条件の水準を僅かに変化させて、再度、前述の判定基準を過検出気味にしてムラ検査を実施する。例えば、ムラが検出された条件を基本条件とし、この基本条件に対して拡大率、すなわち、表示パネルの絵素密度に対する撮像素子密度の比を異ならせた条件（拡大率変更条件）と、基本条件に対して撮像角度を異ならせた条件（撮像角度変更条件）との３条件を設定する。また、本具体例においては、少なくとも基本条件においては、表示パネルの各絵素をほぼ１つの撮像素子によって撮像する。

このようにして予備検査を行うと、図２０（ａ）乃至（ｃ）に示すような一次画像が得られる。図２０（ａ）は基本条件によって取得された画像であり、（ｂ）は拡大率変更条件によって取得された画像であり、（ｃ）は撮像角度変更条件によって取得された画像である。この予備検査においては、判定基準を過検出気味に設定してあるため、画像全体の輝度差が一定の範囲内にあるもの、すなわち、撮像画像の輝度分布が平坦であるもの以外は、ムラが発生している可能性があると判定される。例えば、撮像画像にモアレ及び照明の反射等が写り込んだ場合は、ムラの有無にかかわらず、ムラが発生している可能性があると判定される。

そこで、撮像条件が相互に異なる撮像画像同士を比較することにより、モアレ及び照明の反射を識別して、検査対象から除外する。すなわち、図２０（ａ）と（ｂ）とを比較すると、両者は拡大率が異なっているため、モアレ３３２の出現形態が変化する。これに対して、ムラ３３１の出現形態は変化しない。この出現形態の差異を利用して、モアレを識別して、このモアレを検査対象から除外する。また、図２０（ａ）と（ｃ）とを比較すると、両者は撮像角度が異なっているため、照明の反射３３３の出現形態が変化する。これに対して、ムラ３３１の出現形態は変化しない。これにより、照明の反射を識別して、これを検査対象から除外する。このようにして、ムラが発生している可能性が高い表示パネルを抽出する。

そして、このようにして抽出された表示パネルについてのみ、ステップＳ３２に示す本検査を実施する。このとき、予備検査において、ムラが発生している可能性が高いと判定された条件付近で、撮像条件を細かく変化させて撮像する。ステップＳ３２に示す本検査は、前述の第１の具体例に係るムラ検査と同じである。

本具体例によれば、予備検査を行うことにより、本検査において検査対象とする表示パネルの数及び条件の水準数を絞り込むことができるため、本検査に要する時間を短縮することができる。一方、予備検査においては、少ない水準数で、解像度が低い画像を使用して検査しているため、所要時間は短い。これにより、検査全体の所要時間を短縮することができる。このように、本具体例によれば、検出精度を確保しつつ、検査時間を短縮することができる。

次に、第８の具体例について説明する。
本具体例は、前述の第２の実施形態の具体例であり、より詳細には、図４のステップＳ１１に示す表示パネルの組立工程の具体例である。本具体例においては、表示パネルとしてＬＣＤを組立てる例について説明する。

先ず、アレイ基板を作製する。具体的には、例えば、ガラス基板上にポリシリコン層を成長させ、このポリシリコン層上にゲート絶縁膜を形成し、このゲート絶縁膜上にゲート電極を形成し、このゲート電極をマスクとしてポリシリコン層にＰ^＋イオンをドーピングする。これにより、ＴＦＴ（Thin Film Transistor：薄膜トランジスタ）を作製する。そして、ゲート電極を覆うように層間絶縁膜を成膜し、これにコンタクトホールを形成し、層間絶縁膜上に配線を形成する。これにより、ガラス基板上にＴＦＴを含む画素回路を形成する。その後、平坦化膜を形成し、ＩＴＯ（Indium tin oxide：インジウム錫酸化物）等からなる画素電極を形成し、セル列ごとにカラーフィルタ（ＣＯＡ：Color filter on Array）を形成する。

一方、他のガラス基板上にＩＴＯ等からなる対向電極を形成して、対向基板を作製する。そして、各アレイ基板上に液晶を滴下し、対向基板を貼り合わせて、両基板間を封止する。これにより、ＬＣＤが製造される。その後、図４のステップＳ１２に示すように、ムラの検査を行う。この検査については、前述の第１乃至第７のいずれかの具体例を適用することができる。

以上、実施形態及び具体例を参照して本発明の内容を説明したが、本発明はこれらの実施形態及び具体例には限定されない。例えば、前述の各具体例においては、ＬＣＤ等の表示パネルを検査する例を示したが、本発明はこれに限定されず、例えば、ＰＤＰ（Plasma Display Panel：プラズマディスプレイパネル）のムラ検査に対しても適用可能である。また、本発明においては、ムラ状の欠陥が出現するものであれば、どのようなものでも検査対象とすることができ、例えば、塗装の外観検査等に適用することができる。

また、前述の各具体例においては、撮像条件として主として撮像角度を変化させる例を示したが、本発明はこれに限定されず、例えば、照明の明るさ、ズーム倍率、フォーカス位置、露光量、絞り量及びシャッタースピードのうち１以上の条件を変化させてもよく、検査対象が表示パネルである場合には、これらの条件に加えて、表示パネルに表示させるテストパターンの色調及び／又は階調を変化させてもよい。

更に、前述の各具体例は、技術的に可能な限りにおいて、いかようにも組み合わせることができる。また、前述の各実施形態、各具体例及びこれらを組み合わせた例に対して、当業者が適宜設計変更並びに構成要素の追加及び削除を行ったものも、本発明の要旨を含む限り、本発明の範囲に含まれる。

本発明の第１の実施形態に係るムラ検査装置を例示するブロック図である。 第１の実施形態に係るムラ検査方法を例示するフローチャート図である。 第１の実施形態に係るムラ検査方法における画像情報の流れを例示する図である。 第２の実施形態に係る表示パネルの製造方法を例示するフローチャート図である。 第１の具体例に係る検査装置を例示するブロック図である。 第１の具体例において、撮像面に投影された表示パネルの絵素とカメラの撮像素子との関係を例示する図である。 第１の具体例に係る検査方法を例示するフローチャート図である。 表示パネルの絵素と合成単位領域との関係を例示する図である。 第１の具体例に係る検査方法における画像情報の流れを例示する図である。 第１の具体例に係る検査方法における画像情報の流れを例示する図である。 （ａ）及び（ｂ）は、横軸に画像上の位置をとり、縦軸に係数をとって、空間微分フィルタを例示するグラフ図であり、（ａ）は、正と負の２つのガウス関数を組み合わせたフィルタを示し、（ｂ）は、（ａ）と等価な１つの関数によって表されるフィルタを示す。 横軸に画像上の位置をとり、縦軸に係数をとって、和画像を作成する方法を例示する図である。 （ａ）乃至（ｄ）は、合成画像及び二値画像を例示する図であり、（ａ）は合成画像を示し、（ｂ）は（ａ）に示す合成画像を二値化した二値画像を示し、（ｃ）は他の合成画像を示し、（ｄ）は（ｃ）に示す合成画像を二値化した二値画像を示す。 （ａ）は教示用パネルを例示する図であり、（ｂ）は（ａ）に示す教示用パネルに対応するマスクを例示する図である。 第３の具体例に係るムラ検査装置の撮像部を例示する光学モデル図である。 第３の具体例において得られる撮像画像を例示する図である。 （ａ）乃至（ｆ）は、横軸に画像上の位置又は周波数をとり、縦軸に信号の強度をとって、本具体例における信号処理方法を例示するグラフ図である。 （ａ）及び（ｂ）は、横軸に位置又は周波数をとり、縦軸に信号の強度をとって、本具体例における信号処理方法を例示するグラフ図である。 第７の具体例に係るムラ検査方法を例示するフローチャート図である。 （ａ）乃至（ｃ）は、本具体例の予備検査において取得される一次画像を例示する模式図である。

符号の説明

１、１１ ムラ検査装置、２、１２ 撮像部、３ 演算部、４ 記憶部、５ 入出力部、６ 可変ステージ、７ カメラ、７ａ 撮像素子、１６ 固定ステージ、１８ 多面プリズム、１００ パネル材、１０１ 表示パネル、１０１ａ 絵素、１０１ｂ 教示用パネル、２０１、２０１ａ、２０１ｂ、２０１ｃ 撮像画像、２０２、２０２ａ、２０２ｂ、２０２ｃ 一次画像、２０３ 二次画像、２０４、２０４ａ、２０４ｂ、２０４ｃ 空間微分画像、２０５、２０５ａ、２０５ｂ 差画像、２０６ 和画像、２０７、２０７ａ、２０７ｂ、２０７ｃ、２０７ｄ 合成画像、３０１、３０１ｂ 撮像画像、３０１ａ 合焦している領域、３０２ 整形画像、３０２ａ 合成単位領域、３０３ 一次画像、３０４ａ〜３０４ｆ 空間微分画像、３０５ａ〜３０５ｆ 差画像、３０６ 和画像、３０７ 合成画像、３０８ 二値画像、３１０、３１０ｂ ムラ、３１１、３１２ 領域、３２０ マスク、３３１ ムラ、３３２ モアレ、３３３ 照明の反射、Ｃ 中心

Claims (9)

1. パネル材におけるムラの有無を検査するムラ検査方法であって、
   検査対象となる前記パネル材を複数水準の条件で撮像して複数枚の一次画像を取得する工程と、
   前記複数枚の一次画像に画像の変化を強調するような処理を施して複数枚の二次画像を作成する工程と、
   前記複数枚の二次画像を所定の重み付けで合成して合成画像を作成する工程と、
   前記合成画像に基づいてムラの有無を判定する工程と、
   を備え、
   前記所定の重み付けを、ムラが発生している教示用の前記パネル材について前記複数枚の二次画像を作成し、これらの二次画像を合成して合成画像を作成したときに、前記ムラが発生している領域とそれ以外の領域とが区別できるように決定することを特徴とするムラ検査方法。
2. 前記一次画像を取得する工程において、前記条件を、撮像角度、照明の明るさ、ズーム倍率、フォーカス位置、露光量、絞り量及びシャッタースピードからなる群から選択された１以上の条件とすることを特徴とする請求項１記載のムラ検査方法。
3. 前記パネル材は画像を表示する表示パネルであり、
   前記一次画像を取得する工程において、前記条件を、撮像角度、照明の明るさ、ズーム倍率、フォーカス位置、露光量、絞り量、シャッタースピード、並びに前記表示パネルに表示させるテストパターンの色調及び階調からなる群から選択された１以上の条件とすることを特徴とする請求項１記載のムラ検査方法。
4. 前記二次画像を作成する工程において、
   前記二次画像を、
   各前記一次画像を空間に関して微分して得られた空間微分画像、
   相互に異なる水準の前記条件で撮像された２枚の前記空間微分画像から算出された差画像、及び、
   相互に異なる水準の前記条件で撮像された複数枚の前記一次画像に基づく和画像、
   からなる群から選択された１以上の画像とし、
   前記和画像を、前記和画像の各特定領域ごとに、前記複数枚の一次画像のうちの第１の一次画像における前記特定領域に相当する領域の画素値と、第２の一次画像における前記特定領域の隣の領域に相当する領域の画素値と、を所定の割合で加算することにより作成することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載のムラ検査方法。
5. 前記所定の重み付けを、前記教示用のパネル材に関する前記合成画像において、前記それ以外の領域の輝度のエントロピーに対する前記ムラが発生している領域の輝度のエントロピーの比の値が極大になるように決定することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載のムラ検査方法。
6. 前記パネル材は複数の絵素が周期的に配列された表示パネルであり、
   前記一次画像を取得する工程は、
   前記表示パネルを撮像して撮像画像を得る工程と、
   前記撮像画像における連続して配列された複数の画素を合成して１つの画素を形成することにより前記一次画像を作成する工程と、
   を有し、
   前記撮像画像を得る工程において、前記表示パネルの各絵素をそれぞれ複数の撮像素子により撮像し、
   前記１つの画素を形成することにより一次画像を作成する工程において、前記撮像画像における前記複数の画素が配列された領域のそれぞれの位置及び面積を、所定の範囲内でランダムに設定することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載のムラ検査方法。
7. 前記パネル材は画像を表示する表示パネルであり、
   前記一次画像を取得する工程は、
   前記表示パネルを撮像して撮像画像を得る工程と、
   前記撮像画像を表す信号を空間軸の信号から周波数軸の信号に変換する工程と、
   前記周波数軸の信号からモアレに相当する周波数成分を除去する工程と、
   前記モアレに相当する周波数成分が除去された周波数軸の信号を空間軸の信号に変換する工程と、
   を有することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載のムラ検査方法。
8. 表示パネルを組み立てる工程と、
   前記表示パネルにムラが発生しているか否かを検査する工程と、
   を備え、
   前記検査する工程において、前記表示パネルを前記検査対象となるパネル材として、請求項１〜７のいずれか１つに記載のムラ検査方法を実施することを特徴とする表示パネルの製造方法。
9. パネル材におけるムラの有無を検査するムラ検査装置であって、
   検査対象となる前記パネル材を複数水準の条件で撮像する撮像部と、
   前記撮像によって取得された複数枚の一次画像に画像の変化を強調するような処理を施して複数枚の二次画像を作成し、前記複数枚の二次画像を所定の重み付けで合成して合成画像を作成し、前記合成画像に基づいてムラの有無を判定する演算部と、
   を備え、
   前記所定の重み付けは、ムラが発生している教示用の前記パネル材について前記複数枚の二次画像を作成し、これらの二次画像を合成して合成画像を作成したときに、前記ムラが発生している領域とそれ以外の領域とが区別できるように決定されたものであることを特徴とするムラ検査装置。