JP3854585B2

JP3854585B2 - Display defect detection method and display defect inspection apparatus for liquid crystal panel

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Publication number: JP3854585B2
Application number: JP2003071699A
Authority: JP
Inventors: 頼信園田; 広幸谷崎
Original assignee: Japan Science and Technology Agency; National Institute of Japan Science and Technology Agency
Current assignee: Japan Science and Technology Agency; National Institute of Japan Science and Technology Agency
Priority date: 2003-03-17
Filing date: 2003-03-17
Publication date: 2006-12-06
Anticipated expiration: 2023-03-17
Also published as: JP2004279239A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は液晶パネルの表示欠陥検出方法及び表示欠陥検査装置に関するものであり、例えば、高精細に撮影した液晶パネルの画像からラビングムラやギャップムラ等の各種の表示欠陥の種類に応じて解像度を選択して欠陥検出を行うための手法に特徴のある液晶パネルの表示欠陥検出方法及び表示欠陥検査装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来より液晶表示装置は、各種の電子機器の表示手段として用いられていたが、近年、パーソナルコンピュータやテレビ等のモニターとしても多用されており、より高品質の画像の表示が可能な液晶表示装置が要望されている。
【０００３】
この様な高品質の液晶表示装置を提供するためには、製造工程での画質検査が必要になり、従来においては、専門の検査員が、見る角度を変えながら、目視によって輝度ムラ等の表示欠陥を評価し、良否の判定をおこなっていた。
【０００４】
この検査員により目視評価は、ヒトの主観的要素が入るため定量的な判定が困難であるという問題があり、また、マンパワーを必要とするために液晶表示装置の低価格化を妨げる大きな要因になっている。
【０００５】
そこで、近年、この様な表示欠陥を自動的に判定する方法が各種提案されている。例えば、検査対象の液晶パネルをカメラで撮像し、撮像した画像におけるムラを強調して判定基準を超えた部分をムラとして良否の判定を行っている（例えば、特許文献１参照）。
また、液晶パネルの法線方向に検出器を設置して、撮像した画像からムラを検出ことも提案されている（例えば、特許文献２参照）。
【０００６】
また、カメラ光軸に対して液晶パネルの様々に傾けた状態で撮像し、得られた画像からムラの強度を算出し、その最大値を求めることで、ムラが最も強調される状態での強度を得ることも提案されている（例えば、特許文献３参照）。
【０００７】
【特許文献１】
特開平６−３２５９０５号公報
【特許文献２】
特開平２−１９３２７１号公報
【特許文献１】
特開平８−１７８８００号公報
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、自動検査による方法では、画像として見え方が異なるミクロな欠陥とマクロなムラを、それぞれ個別の装置で検査・評価しているのが現状であり、検査工程に多種類の検査装置を必要とし、その都度撮像工程が必要になるので、全検査工程に多くの時間を要するという問題がある。
【０００９】
また、従来の自動検査装置においては、撮像手段として、一般にＣＣＤエリアセンサを用いているが、ＣＣＤエリアセンサでは分解能が十分ではなく、特に、高品質な液晶表示装置においては、微細な欠陥或いは微弱なムラが問題になるが、この様な微細な欠陥或いは微弱なムラを検出するためにはなおさら分解能が不十分となる。
【００１０】
また、従来の画像欠陥検出方法においては、その検出のためのアルゴリズムが簡単すぎ、測定段階におけるノイズ或いは解析段階におけるノイズの影響を受けやすく、表示欠陥の検出精度が十分ではないという問題がある。
【００１１】
したがって、本発明は、微細或いは微弱な各種の表示欠陥を高精度に且つ短時間で検出することを目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
図１は、本発明の原理的構成の説明図であり、ここで、図１を参照して本発明における課題を解決するための手段を説明する。
なお、図１（ａ）は本発明の原理的構成を示すフロー図であり、また、図１（ｂ）は、液晶パネル１の画素ドット２とラインセンサ６のピクセル７との関係の説明図である。
図１（ａ）及び（ｂ）参照
（１）本発明は、液晶パネル１の表示欠陥検出方法において、液晶パネル１の各画素ドット２を構成する各色ドット３〜５毎に順次点灯して、各色ドット３〜５毎に前記液晶パネル１を構成する画素ドット２のピッチの１／ｎ（但し、ｎは３０以上の実数）のピクセルピッチのラインセンサ６で撮像する工程と、撮像した画像から解析する対象となる表示欠陥の種類に応じた解像度の画像を再構成する工程と、前記再構成した解像度の画像から対象となる種類の表示欠陥を検出工程とを有することを特徴とする。
【００１３】
表示欠陥を検出するに当たっては、表示欠陥の種類に応じて解析に好適な解像度が異なるので、この様な高解像度のラインセンサ６を用いて液晶パネル１を撮像し、取得した画像から任意の解像度の検査用画像を再構成することによって、一度の撮像によって、各種の表示欠陥の検査を行うことが可能になり、それによって、表示欠陥検査に要する時間及び費用を大幅に低減することができる。
【００１４】
この場合、ピクセル７のピッチが液晶パネル１を構成する画素ドット２のピッチの１／ｎ（但し、ｎは３０以上の実数）の高解像度のラインセンサ６を用いて、各画素ドット２をカラフィルターに対応する色ドット３〜５毎に撮像することによって、カラフィルターに起因する表示欠陥等を高精度に検出することが可能になる。
【００１５】
（２）また、本発明は、上記（１）において、各色ドット３〜５毎の撮像画像に基づいて、各色ドット３〜５に相当する分解能より高解像度の検査用画像を構成し、検査用画像に基づいて点欠陥或いは線欠陥の少なくとも一方を検出することを特徴とする。
【００１６】
カラーフィルターに起因する欠陥としては、点欠陥或いは線欠陥が典型的なものであり、その場合には高解像度が要求されるので、検査用画像として、高解像度の画像を撮像画像から構成することが必要となる。
但し、この場合の解像度の下限は、要求される仕様等によって適宜設定されるものであるが、現在の検査員による目視評価と同等以上の精度で行うためには、各色ドット３〜５に相当する分解能（現状では１００μｍ）より高解像度が必要となる。
【００１７】
（３）また、本発明は、上記（１）において、各色ドット３〜５毎の撮像画像から色毎の強度補正を行ってグレースケールの画像を構成することを特徴とする。
【００１８】
また、カラーフィルターに起因しない表示欠陥を検出するためには、全体の画像が必要になるが、その場合には、各色ドット３〜５毎の撮像画像から色毎の強度補正を行ったグレースケールの画像を用いて検出することが望ましい。
【００１９】
（４）また、本発明は、上記（３）において、グレースケールの画像に基づいて、エリアセンサに換算した１ピクセルの分解能が１００〜３００μｍの解像度の検査用画像を構成し、前記検査用画像に基づいてラビングムラを検出することを特徴とする。
【００２０】
ラビングムラはカラーフィルターに起因しない表示欠陥であるので、グレースケールの画像を用いることが好適であり、且つ、その場合には高解像度が要求されるので、検査用画像として、高解像度の画像を撮像画像から構成することが必要となる。
但し、この場合の解像度の下限は、要求される仕様等によって適宜設定されるものであるが、現在の検査員による目視評価と同等以上の精度で行うためには、エリアセンサに換算した１ピクセルの分解能が１００〜３００μｍの解像度が必要となる。
【００２１】
（５）また、本発明は、上記（４）において、検査用画像を二次元フーリエ変換によって空間周波数画像を取得し、前記空間周波数画像における原点を通る直線上に点在するスペクトルの有無によってラビングムラを判定することを特徴とする。
【００２２】
また、ラビングムラを検出する際には、検査用画像に二次元フーリエ変換をおこない空間周波数画像を取得する。
この時、ラビングムラは空間周波数画像における原点を通る直線上に点在するスペクトルとして現れるので、このスペクトルの有無によってラビングムラを高精度に検出することができる。
【００２３】
（６）また、本発明は、上記（３）において、グレースケールの画像に基づいて、エリアセンサに換算した１ピクセルの分解能が１０００μｍより低解像度の検査用画像を構成し、前記検査用画像に基づいてギャップムラを検出することを特徴とする。
【００２４】
ギャップムラはカラーフィルターに起因しない表示欠陥であるので、グレースケールの画像を用いることが好適であり、且つ、ギャップムラはマクロな欠陥であるので低解像度の画像の望ましく、検査用画像として、低解像度の画像を撮像画像から構成することが必要となる。
但し、この場合の解像度の上限も、要求される仕様等によって適宜設定されるものであるが、現在の検査員による目視評価と同等以上の精度及びスループットで行うためには、エリアセンサに換算した１ピクセルの分解能が１０００μｍより低解像度が必要となる。
【００２５】
（７）また、本発明は、上記（６）において、検査用画像における隣接する局所領域同士の類似度を相互相関関数を用いて算出し、算出した類似度が予め設定した値より小さい場合にギャップムラ有りと判定することを特徴とする。
【００２６】
この場合、検査用画像における隣接する局所領域同士の類似度を相互相関関数を用いて算出することによって、ギャップムラを高精度で且つ簡単に検出することが可能になる。
【００２７】
（８）また、本発明は、液晶パネル１の表示欠陥検出装置において、検査対象となる液晶パネル１を構成する画素のピッチの１／ｎ（但し、ｎは３０以上の実数）の画素ピッチのラインセンサ６、ラインセンサ６で撮像した画像から解析する対象となる表示欠陥の種類に応じた解像度の画像を再構成する解像度選択手段、再構成した解像度の画像から対象となる種類の表示欠陥を検出するための検出手段を備えたことを特徴とする。
【００２８】
上述の各種の表示欠陥の検出が可能な表示欠陥検出装置を実現するためには、少なくとも、検査対象となる液晶パネル１を構成する画素ドット２のピッチの１／ｎ（但し、ｎは３０以上の実数）の画素ピッチのラインセンサ６、撮像した画像から解析する対象となる表示欠陥の種類に応じた解像度の画像を再構成する解像度選択手段、再構成した解像度の画像から対象となる種類の表示欠陥を検出するための検出手段を備えることが必要になる。
【００２９】
【発明の実施の形態】
ここで、図２乃至図１６を参照して、本発明の実施の形態の液晶パネルの表示欠陥検出工程を説明するが、基本的なフローは図１（ａ）に示した通りであり、図１（ａ）に示したフローに沿って説明する。
図２（ａ）参照
図２（ａ）は、本発明の実施の形態に用いる液晶パネル撮影装置の概念的構成図であり、ステージ１１上に検査対象となる液晶パネル２１を載置し、この液晶パネル２１をＣＣＤラインセンサユニット１２で撮像する。
【００３０】
図２（ｂ）参照
この場合のＣＣＤラインセンサユニット１２は、例えば、７５００画素のＣＣＤラインセンサ１３、屈折率分布型のロッドレンズアレイ１４、及び、信号処理回路１５を収容した筐体１６から構成され、このＣＣＤラインセンサユニット１２を−５０°，−２５°，０°，２５°，５０°の撮影角度になるように配置して液晶パネル２１を撮影するものである。
【００３１】
まず、基本的フローにおける▲１▼液晶パネル２１の撮像工程を図３乃至図５を参照して説明する。
図３参照
図３は、本発明の実施の形態における画像取得のフローチャートであり、ここでは、液晶パネル２１のカラーフィルターに対応するＲ，Ｇ，Ｂの各色ドット毎に撮像した画像を対象とする。
【００３２】
一般に、ＣＣＤラインセンサ１３のピクセルサイズ（ピッチ）は、おおよそ１０×１０μｍ程度が多く、検査対象とする液晶パネル２１のドットサイズ（おおよそ３色×横１００μｍ×縦３００μｍ）より微小であるため、ＣＣＤラインセンサ１３のピクセルを相当数まとめて平均し、液晶パネル２１を構成する画素ドットのピッチの１／３のピッチ、即ち、各色ドットのサイズに等しいラインセンサを実現している．
ここでは、各色ドット毎に１０個ピクセルを平均する。
【００３３】
まず、パネル画像の取込みに先立って、図４に示すように、液晶パネル２１及びＣＣＤラインセンサ１３の基準点の整合を行う。
図４参照
ＣＣＤラインセンサ１３でパネル画面を映像化する際に、液晶パネル２１の端点（原点）に相当する画素ドット２２中の色ドット、例えば、Ｒドット２３とＣＣＤラインセンサ１３の基準ピクセル１７とを一致させ、ＣＣＤラインセンサ１３の長軸をパネルのｘ軸或いはｙ軸に平行に、ラインのほぼ中央部に整列させる。
なお、図ではＣＣＤラインセンサ１３の長軸をｘ軸に沿って配置している。
【００３４】
次に、液晶パネル２１中の任意のラインに存在する画素ドット２２中の色ドットを一定時間間隔Ｔ₁で順次に点灯させ、その都度ＣＣＤラインセンサ１３で撮影する。
この操作を図３に示すように、Ｌｉｎｅ₁，Ｌｉｎｅ₂，・・・と順次繰り返し、対象とするパネル画面をＣＣＤラインセンサ１３で走査する。
【００３５】
図５参照
この時、ＣＣＤラインセンサ１３の各ピクセル１８の出力をチェックし、一定値以上の出力を有し連続するピクセル１８をサブセットとする。
なお、サブセットは、色ドットであるＲドット２３，Ｇドット２４，Ｂドット２５に対応して、Ｒサブセット，Ｇサブセット，Ｂサブセットとし、図に示すようにこれらの各色サブセットが各画素ドット２２にＴ₁の時間間隔で順次現れる。
【００３６】
このそれぞれの色サブセットに属し活性化するピクセル数Ｐ_nを液晶パネル２１の各色ドット毎に計数し、Ｐ_n個のピクセルの出力の平均値を求め、これを画素ドット当りのＲ，Ｇ，Ｂのラインセンサの出力とし、画素ドット２２を最小単位とするカラーパネルの画像「画像１」とする。
なお、ここでは、ＣＣＤラインセンサ１３のピクセル１８の幅が１０μｍで、液晶パネル２１の各画素ドット２２を構成する各色ドットの幅が１００μｍであるので、Ｐ_n＝１０（１００μｍ／１０μｍ）となる。
【００３７】
次いで、図１に示すように、
▲２▼得られた「画像１」をクリッピングし、以後の画像処理に適する形状、サイズ、解像度に調整し、「点・線欠陥検出処理」、「ラビングムラ検出処理」及び「ギャップムラ検出処理」を行うが、「ラビングムラ検出処理」及び「ギャップムラ検出処理」の場合には、それに先立って▲３▼カラーからグレースケールへの変換及びモアレ低減処理を行う。
【００３８】
なお、「点・線欠陥検出処理」の場合には、点欠陥には、カラーフィルタの色ムラ等による特定のカラー成分にのみ現れる欠陥が存在し、画像モードの変換によってこの種のムラの特徴がノイズの中に埋没するのを防止するために、▲３▼カラーからグレースケールへの変換及びモアレ低減処理は行わない。
【００３９】
次に、図６を参照して、Ｉ．点・線欠陥検出処理を説明する。
点欠陥は液晶パネル２１の１ドット或いは数ドットが一塊として纏まった微小領域の欠陥であり、主に点灯しない黒点或いは点灯したままの輝点、または、カラーフィルタが欠損している場合は、色ドットに対応して赤、青、緑などのカラーフィルタの「色ムラ」として現れる。
【００４０】
図６参照
図６は点欠陥、線欠陥の検出のためのフローチャートであり、上で取得した「画像１」をクリッピングした後、まず、
Ｉ−▲１▼必要に応じて解像度変更Ｉを行い「画像２」を得る。
この場合、ムラ（欠陥）の大きさが微小であるので、液晶パネル２１の色ドットと同程度の高解像度のパネルの画像が必要となり、ＣＣＤエリアセンサ換算で１ピクセルの分解能が１００〜３００μｍ程度の解像度が必要となる。
【００４１】
次いで、
Ｉ−▲２▼微分処理を行う。
ここでは、例えば、Ｐｒｅｗｉｔｔ微分フィルタを用いて「画像２」の微分処理を行い、欠陥箇所を顕著化した後、
Ｉ−▲３▼閾値処理を行い２値画像を得る。
【００４２】
次いで、
Ｉ−▲４▼孤立している種々の微小領域にラベリングを行った後に、
Ｉ−▲５▼領域の面積を計測し、
Ｉ−▲６▼予め定めた一定範囲内の大きさ有するか否かにより２値画像を得て、
Ｉ−▲７▼予め定めた一定範囲内の大きさと形状を有する領域を点（線）欠陥とする。
【００４３】
このように、高解像度の「画像２」を用いるとともに、微分処理→２値化処理ラベリング処理→面積計測→２値画像形成を順次行うことによって自動的に点・線欠陥を検査員の目視評価と同程度の精度及びスループットで行うことが可能になる。
【００４４】
次に、図７乃至図１１を参照して、II．ラビングムラ検出処理を説明する。
ラビングムラは、配向膜のラビング工程におけるラビングローラの不良等が原因で起こるため、このラビングムラが存在するパネル画像には、線幅が細い平行線群が特徴として現れる。
【００４５】
このような繊細な線幅を検出するためには高解像度のパネル画像が必要であり、平行線群を検出するために、フーリェ変換による空間周波数分析による手法を用いる。
【００４６】
図７参照
図７は本発明の実施の形態におけるラビングムラ検出のフローチャートであり、高解像度のカラー画像「画像１」をグレースケールの濃淡（白黒）画像に変換した後、まず、
II−▲１▼解像度変換IIを施しラビング処理に適切な解像度の「画像３」を得る。
ここでは、ＣＣＤエリアセンサ換算で１ピクセルの分解能が１００〜３００μｍ程度のパネル画像とする。
なお、本発明におけるカラー画像「画像１」とは、Ｒ，Ｇ，Ｂの色ドット毎に取得したＲ色ドットの白黒画像、Ｇ色ドットの白黒画像、及び、Ｂ色ドットの白黒画像の集合体を意味する。
【００４７】
次いで、
II−▲２▼アフィン変換を用いてＦＦＴ（高速フーリェ変換）に適した画像サイズ（ｘ′−ｙ′平面）に変換し、濃度補正を行ったのち、
II−▲３▼２次元ＦＦＴを施して空間周波数画像( ｕ−ｖ平面) を得る。
なお、２次元ＦＦＴ後の画像サイズ（ｘ′−ｙ′平面）は、Ｎ×Ｎ（通常はＮを２のべき乗）とし、ここでは、Ｎ＝５１２とする。
【００４８】
図８参照
図８は、「画像３」からアフィン変換により変換したｘ′−ｙ′平面画像であり、ここでは、ラビングムラ３１を表す斜線を実際より、かなり強調して図示している。
【００４９】
図９参照
図９は、２次元ＦＦＴを行って得た空間周波数画像（ｕ−ｖ平面画像）であり、空間周波数画像上のラビングムラの特徴は、ｕ−ｖ平面の原点（０，０）を通る直線上に点在する強いスペクトルとして現れる。
この直線の方向は、アフィン変換した後の画像（ｘ′−ｙ′平面）に現れるラビングムラの方向に垂直となる性質を有する。
なお、図９においては、実際に得られる白黒画像を反転して示している。
【００５０】
次いで、図７に示すように、
II−▲４▼空間周波数画像（ｕ−ｖ平面）を極座標（ｒ−θ平面）に変換した後、
II−▲５▼θ＝θ₀となる角度を求め、これに垂直な方向（θ₀±９０°）にラビングムラの平行線群を検出する。
【００５１】
図１０及び図１１参照
図１０は、ｕ−ｖ平面と極座標のｒ−θの関係を示す図であり、また、図１１はｒ−θ平面上にラビング角θ＝θ₀を検出した状態を例示した図であり、平行線群の位置する角度θ₀がラビング角となる。
なお、図１１においては、実際に得られる白黒画像を反転して示している。
【００５２】
但し、この時のラビング角θ＝θ₀を主観的にではなく、客観的に自動的に取得するためには、
II−▲６▼２値化処理
が必要になる。
【００５３】
図１２参照
この２値値化処理において、ラビングムラの高調波のスペクトルの様子をわかりやすく可視化するために、ラビングムラのある角度θのときのｒを横軸として、そのときのスペクトル強度のグラフを求めたのが図１２である。
【００５４】
この時、各θにおいてｒを変化させたときのスペクトル強度の微分値の総和ｅ（θ）を求める。
但し、空間周波数画像におけるｕ軸及びｖ軸上、即ち、θ＝０°及び、θ＝９０゜の時の微分値の総和ｅ（θ＝０°）及びｅ（θ＝９０°）両端の不連続がもたらす偽のスペクトルの影響が大きいため、スペクトル強度のｒについての微分値の総和ｅ（θ）を単純にしきい値処理してもラビングムラの角度を割り出すことはできない。
【００５５】
そこで、ラビングムラの周波数成分が他の周波数成分とは異なり、空間周波数画像上でのｕ軸及びｖ軸に対して線対称でないという性質を持っているので、その性質を利用して、ラビングムラの角度を割り出すために、微分値の総和ｅ（θ）を使用した下記の係数ｇ（θ）を各θについて算出する。
【数１】

【００５６】
この係数ｇ（θ）は、ラビングムラ部分において、θ＝０゜及びθ＝９０゜の係数に比べ、非常に大きな絶対値となるので、この係数ｇ（θ）をしきい値処理することで、ラビングムラの有無の検出及びラビング角度θの割り出しが可能となる。
【００５７】
図１３参照
図１３は、係数ｇ（θ）の説明図であり、係数ｇ（θ）が予め設定したしきい値より大きな場合にラビングムラの有と判定し、ラビンクムラ有りと判定された位置の角度θ₀をラビング角とする。
【００５８】
このように、高解像度の「画像３」を用いるとともに、アフィン変換→フーリエ変換→極座標変換→ラビング角度θ₀の算出→２値化処理を順次行うことによって自動的にラビングムラの有無を検査員の目視評価と同程度の精度及びスループットで行うことが可能になる。
【００５９】
次に、図１４を参照して、III.ギャップムラ検出処理を説明する。
ギャップムラはＴＦＴ（薄膜トランジスタ）基板及びＣＦ（カラーフィルタ）基板との間に設けるスペーサの分布が不均一であることに主に起因し、液晶パネル画像上では巨視的な濃度の変化として現れる。
このため解像度をある程度粗くしても検出結果には影響を及ぼさず、また、検出のための処理時間の短縮のために低解像度の画像を用いる。
【００６０】
図１４参照
図１４は、本発明の実施の形態におけるギャップムラの検出のためのフローチャートであり、高解像度のカラー画像「画像１」をグレースケールの濃淡（白黒）画像に変換した後、まず、
III −▲１▼解像度変換III を施しギャップムラ検出処理に適切な低解像度の「画像４」を得る。
なお、ここでは、「画像４」はＣＣＤエリアセンサ換算で１ピクセルの分解能が１０００μｍ程度の画像とする。
【００６１】
次いで、
III −▲２▼類似度の計算・検出
を行うので、ここで図１５を参照して説明する。
図１５（ａ）及び（ｂ）参照
この類似度の計算・検出において、まず、パネル画像上の（Ｋ，Ｊ）にその原点を有する大きさＭ×Ｎの局所領域Ａｒｅａ_CNと、ｘ軸及びｙ軸に沿ってそれぞれ±ＤＦだけずれ、同じ大きさの隣接する４個の局所領域Ａｒｅａ_L、Ａｒｅａ_R、Ａｒｅａ_U、及び、Ａｒｅａ_Dをそれぞれ設定する。
【００６２】
次に、Ａｒｅａ_CNとＡｒｅａ_Lの類似度Ｃｏｒ_CN-L、Ａｒｅａ_CNとＡｒｅａ_Rの類似度Ｃｏｒ_CN-R、Ａｒｅａ_CNとＡｒｅａ_Uの類似度Ｃｏｒ_CN-U、及び、Ａｒｅａ_CNとＡｒｅａ_Dの類似度Ｃｏｒ_CN-Dを、次式の相関関数を用いて計算する。
【数２】

但し、ｆ_a（ｉ，ｊ）及びｆ_b（ｉ，ｊ）は、パネル画像上の局所領域ａ及びｂの（ｉ，ｊ）における濃度値をそれぞれ表す。
【００６３】
次に、４つの類似度の平均値（Ｃｏｒ_CN-L＋Ｃｏｒ_CN-R＋Ｃｏｒ_CN-U＋Ｃｏｒ_CN-D）／４を算出し、これをパネル画像の（Ｋ，Ｊ）点における類似度とする。この類似度を表す相関値は＋1 〜−１の範囲の値をとり、＋１或いは−1 に近いほど画像の類似性は高い。
【００６４】
次に、Ａｒｅａ_CNの原点、即ち、液晶パネル画像上での（Ｋ，Ｊ）点をｘ軸およびｙ軸に沿ってそれぞれ±ＳＦだけシフトさせ、再び、この±ＳＦだけシフトさせた領域と±ＤＦだけずれた四つの局所領域との類似度を算出する。
【００６５】
III −▲３▼相関（類似度）画像の形成。
このような手順を液晶パネル画像上に存在する全ての四つの局所領域について繰返して、全ての点における類似度を求め、求めた類似度を濃淡値とする相関画像を得る。
【００６６】
次いで、濃淡の相関画像の階調を顕著化するために、
III −▲４▼微分処理
を行う。
ここでは、例えば、Ｐｒｅｗｉｔｔ微分フィルタ処理を行うが、Ｐｒｅｗｉｔｔ微分フィルタ処理により、原画像上での巨視的な濃淡の変化は強調され、白く現れる。
【００６７】
ここでは、この巨視的なエッジのみが検出対象であるので、次に、微分処理を行った画像について、
III −▲５▼２値化処理
を行い、白黒の２値画像を得る。
【００６８】
次いで、２値画像で得られた種々の領域に対して、これらの領域の識別および領域毎の面積を求めるためにラベリング処理を行い、面積が一定値以下の小領域を除去する
III −▲６▼小領域除去
を行い、ギャップムラに相当する相関画像を得る。
【００６９】
図１６（ａ）及び（ｂ）参照
図１６はギャップムラの検出結果の説明図であり、図１６（ａ）は「画像１」におけるギャップムラ３２及び他の表示欠陥を強調して示した図であり、図１６（ｂ）の最終的に得た白黒の２値画像であり、ギャップムラ３２は白で表されている。
図１６（ａ）及び図１６（ｂ）の対比から明らかなように、本発明の手法によって精度良くギャップムラ３２を検出することができる。
【００７０】
このように、低解像度の「画像４」を用いるとともに、類似度の計算・検出→相関（類似度画像）→微分処理→２値化処理→小領域除去を順次行うことによって自動的にギャップムラの有無を検査員の目視評価と同程度の精度及びスループットで行うことが可能になる。
【００７１】
以上、本発明の実施の形態を説明してきたが、本発明は実施の形態に記載した構成に限られるものではなく、各種の変更が可能である。
例えば、上記の実施の形態におけるギャップムラ検出処理においては、類似度を測る例として広く使われている相互相関を用いたが、上記の式の代わりに、二つの関数ｆ_a（ｉ，ｊ），ｆ_b（ｉ，ｊ）をフーリェ変換した関数Ｈ_a（ｉ，ｊ），Ｈ_b（ｉ，ｊ）の積Ｈ_a（ｉ，ｊ）×Ｈ_b（ｉ，ｊ）を取った後、逆変換する方法もあるが、これらは等価である。
【００７２】
また、上記の実施の形態の説明においては、０°の撮影角度で撮像した場合を例に説明してきたが、撮像角度は０°に限られるものではなく、ＣＣＤラインセンサユニットに取り付けた他の撮影角度のＣＣＤラインセンサで撮像した画像を用いることは言うまでもないことである。
【００７３】
即ち、表示欠陥に種類によっては０°以外の撮影角度で撮像した画像の方が表示欠陥が明瞭に現れることが知られているので、その場合には、表示欠陥が明瞭に現れる撮影角度で撮像した画像を用いることが望ましい。
但し、０°からずれるにしたがって、ＣＣＤラインセンサの出力特性が低下するので、それに応じてダイナミックレンジの広い画像の撮像が可能なＣＣＤ蓄積時間を選択することが可能になる。
【００７４】
【発明の効果】
本発明によれば、原画像の取得工程は１回だけであり、取得した原画像を検出対象に応じた解像度に変更したのち各種の表示欠陥の検出を行っているので、液晶パネルのラビングムラやギャップムラ等の各種の表示欠陥を自動的に高スループットで行うことができ、それによって、液晶パネルの製造コストの低減に寄与するところが大きい。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の原理的構成の説明図である。
【図２】本発明の実施の形態に用いる液晶パネル撮像装置の概念的構成図である。
【図３】本発明の実施の形態における画像取得のフローチャートである。
【図４】本発明の実施の形態における液晶パネルとＣＣＤラインセンサの基準点の整合方法の説明図である。
【図５】本発明の実施の形態におけるＣＣＤラインセンサの出力の説明図である。
【図６】本発明の実施の形態における点欠陥、線欠陥の検出のフローチャートである。
【図７】本発明の実施の形態におけるラビングムラ検出のフローチャートである。
【図８】アフィン変換により変換したｘ′−ｙ′平面画像である。
【図９】２次元ＦＦＴを行って得た空間周波数画像（ｕ−ｖ平面画像）である。
【図１０】ｕ−ｖ平面と極座標のｒ−θの関係の説明図である。
【図１１】ラビング角θ＝θ₀の検出状態の説明図である。
【図１２】角度θにおけるスペクトル強度のｒ依存性の説明図である。
【図１３】係数ｇ（θ）の説明図である。
【図１４】本発明の実施の形態におけるギャップムラ検出のフローチャートである。
【図１５】隣接する局所領域の説明図である。
【図１６】ギャップムラの検出結果の説明図である。
【符号の説明】
１液晶パネル
２画素ドット
３〜５色ドット
６ラインセンサ
７ピクセル
１１ステージ
１２ＣＣＤラインセンサユニット
１３ＣＣＤラインセンサ
１４ロッドレンズアレイ
１５信号処理回路
１６筐体
１７基準ピクセル
１８ピクセル
２１液晶パネル
２２画素ドット
２３Ｒドット
２４Ｇドット
２５Ｂドット
３１ラビングムラ
３２ギャップムラ[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a display defect detection method and a display defect inspection apparatus for a liquid crystal panel. For example, the resolution is selected according to the type of various display defects such as rubbing unevenness and gap unevenness from an image of a liquid crystal panel taken with high definition. The present invention relates to a display defect detection method and a display defect inspection apparatus for a liquid crystal panel, which is characterized by a technique for detecting defects.
[0002]
[Prior art]
Conventionally, liquid crystal display devices have been used as display means for various electronic devices, but in recent years, liquid crystal display devices are also frequently used as monitors for personal computers, televisions, etc., and are capable of displaying higher quality images. Is desired.
[0003]
In order to provide such a high-quality liquid crystal display device, it is necessary to inspect the image quality in the manufacturing process. Conventionally, a specialist inspector visually displays brightness unevenness while changing the viewing angle. Defects were evaluated and quality was judged.
[0004]
Visual inspection by this inspector has the problem that quantitative judgment is difficult because of human subjective factors, and it is a major factor that hinders cost reduction of liquid crystal display devices because it requires manpower. It has become.
[0005]
In recent years, various methods for automatically determining such display defects have been proposed. For example, a liquid crystal panel to be inspected is imaged with a camera, and unevenness in the captured image is emphasized to determine whether or not a portion exceeding the determination criterion is unevenness (for example, refer to Patent Document 1).
It has also been proposed to detect a nonuniformity from a captured image by installing a detector in the normal direction of the liquid crystal panel (see, for example, Patent Document 2).
[0006]
In addition, the image is taken with the liquid crystal panel tilted in various directions with respect to the camera optical axis, the intensity of unevenness is calculated from the obtained image, and the maximum value is obtained to obtain the intensity in the state where unevenness is most emphasized. Has also been proposed (see, for example, Patent Document 3).
[0007]
[Patent Document 1]
JP-A-6-325905
[Patent Document 2]
Japanese Patent Laid-Open No. 2-193271
[Patent Document 1]
JP-A-8-178800
[0008]
[Problems to be solved by the invention]
However, the automatic inspection method currently inspects and evaluates micro-defects and macro-unevenness that differ in appearance as images using individual devices, and requires a variety of inspection devices in the inspection process. In addition, since an imaging process is required each time, there is a problem that a lot of time is required for the entire inspection process.
[0009]
Further, in the conventional automatic inspection apparatus, a CCD area sensor is generally used as an imaging means. However, the resolution of the CCD area sensor is not sufficient, and in particular, a high-quality liquid crystal display apparatus has a minute defect or weakness. However, the resolution is still insufficient to detect such fine defects or weak unevenness.
[0010]
Further, in the conventional image defect detection method, there is a problem that the algorithm for the detection is too simple, it is easily affected by noise in the measurement stage or noise in the analysis stage, and the display defect detection accuracy is not sufficient.
[0011]
Accordingly, an object of the present invention is to detect various display defects, which are fine or weak, with high accuracy and in a short time.
[0012]
[Means for Solving the Problems]
  FIG. 1 is an explanatory diagram of the principle configuration of the present invention. Here, means for solving the problems in the present invention will be described with reference to FIG.
  FIG. 1A is a flowchart showing the principle configuration of the present invention, and FIG. 1B is an explanatory diagram of the relationship between the pixel dots 2 of the liquid crystal panel 1 and the pixels 7 of the line sensor 6. It is.
  See FIGS. 1 (a) and (b)
  (1) The present invention configures each pixel dot 2 of the liquid crystal panel 1 in the display defect detection method of the liquid crystal panel 1.Light up sequentially for each color dot 3-5,For each color dot 3-5BeforeThe process of imaging with the line sensor 6 having a pixel pitch of 1 / n (where n is a real number of 30 or more) of the pitch of the pixel dots 2 constituting the liquid crystal panel 1, and a display defect to be analyzed from the captured image A step of reconstructing an image having a resolution corresponding to the type of the image, and a step of detecting a display defect of a target type from the image of the reconstructed resolution.
[0013]
  When detecting a display defect, the resolution suitable for analysis differs depending on the type of display defect. Therefore, the liquid crystal panel 1 is imaged using such a high-resolution line sensor 6, and an arbitrary resolution is obtained from the acquired image. Images for inspectionReBy configuring, it is possible to inspect various display defects by one imaging, thereby significantly reducing the time and cost required for the display defect inspection.
[0014]
  In this case, the pitch of the pixels 7 is 1 / n of the pitch of the pixel dots 2 constituting the liquid crystal panel 1 (where nIs a real number greater than 30), A display defect or the like caused by the color filter can be detected with high accuracy by imaging each pixel dot 2 for each of the color dots 3 to 5 corresponding to the color filter. It becomes possible.
[0015]
(2) Further, in the above (1), the present invention configures an inspection image having a resolution higher than the resolution corresponding to each color dot 3 to 5 based on the captured image for each color dot 3 to 5, and It is characterized in that at least one of a point defect or a line defect is detected based on an image.
[0016]
The defect caused by the color filter is typically a point defect or a line defect. In this case, a high resolution is required. Therefore, a high-resolution image is formed from a captured image as an inspection image. Is required.
However, the lower limit of the resolution in this case is set as appropriate according to the required specifications, etc., but corresponds to each color dot 3 to 5 in order to carry out with the accuracy equal to or better than the visual evaluation by the current inspector. Higher resolution than the resolution (currently 100 μm) is required.
[0017]
(3) Further, in the above (1), the present invention is characterized in that a grayscale image is formed by performing intensity correction for each color from the captured image for each of the color dots 3 to 5.
[0018]
Further, in order to detect a display defect not caused by the color filter, the entire image is required. In this case, a gray scale in which intensity correction is performed for each color from the captured image of each color dot 3 to 5. It is desirable to detect using these images.
[0019]
(4) Further, in the above (3), the present invention forms an inspection image having a resolution of 100 to 300 μm per pixel converted into an area sensor based on the grayscale image, and the inspection image Based on the above, rubbing unevenness is detected.
[0020]
Since rubbing unevenness is a display defect not caused by a color filter, it is preferable to use a grayscale image, and in that case, a high resolution is required, so a high resolution image is taken as an inspection image. It is necessary to compose from images.
However, the lower limit of the resolution in this case is set as appropriate according to the required specifications and the like, but in order to carry out with the accuracy equal to or better than the visual evaluation by the current inspector, 1 pixel converted into the area sensor The resolution of 100 to 300 μm is required.
[0021]
(5) Further, in the above (4), the present invention acquires a spatial frequency image from the inspection image by two-dimensional Fourier transform, and rubs unevenness depending on the presence or absence of a spectrum scattered on a straight line passing through the origin in the spatial frequency image. It is characterized by determining.
[0022]
When detecting rubbing unevenness, a two-dimensional Fourier transform is performed on the inspection image to obtain a spatial frequency image.
At this time, since the rubbing unevenness appears as a spectrum scattered on a straight line passing through the origin in the spatial frequency image, the rubbing unevenness can be detected with high accuracy by the presence or absence of this spectrum.
[0023]
(6) Further, according to the present invention, in the above (3), an inspection image in which the resolution of one pixel converted into an area sensor is lower than 1000 μm is formed on the basis of the grayscale image, Based on this, gap unevenness is detected.
[0024]
Since the gap unevenness is a display defect not caused by the color filter, it is preferable to use a gray scale image, and since the gap unevenness is a macro defect, a low resolution image is desirable. It is necessary to construct a resolution image from a captured image.
However, the upper limit of the resolution in this case is also set as appropriate according to the required specifications, etc., but in order to carry out with an accuracy and throughput equivalent to or better than the visual evaluation by the current inspector, it was converted to an area sensor. A resolution of 1 pixel is required to be lower than 1000 μm.
[0025]
(7) Further, in the above (6), the present invention calculates the similarity between adjacent local regions in the inspection image using a cross-correlation function, and the calculated similarity is smaller than a preset value. It is determined that there is gap unevenness.
[0026]
In this case, by calculating the similarity between adjacent local regions in the inspection image using the cross-correlation function, it is possible to easily detect gap unevenness with high accuracy.
[0027]
  (8) Further, according to the present invention, in the display defect detection device for the

liquid crystal panel

1, 1 / n (where n is the pitch of the pixels constituting the liquid crystal panel 1 to be inspected).Is a real number greater than 30) With a pixel pitch of 6) and an image captured by the line sensor 6FromAn image with a resolution corresponding to the type of display defect to be analyzedReResolution selection means to configure,ReconstructionIt is characterized by comprising a detecting means for detecting a display defect of a target type from an image having the resolution.
[0028]
  In order to realize the display defect detection apparatus capable of detecting the above-described various display defects, at least 1 / n (where n is the pitch of the pixel dots 2 constituting the liquid crystal panel 1 to be inspected)Is a real number greater than 30) Pixel pitch line sensor 6, captured imageFromAn image with a resolution corresponding to the type of display defect to be analyzedReResolution selection means to configure,ReconstructionIt is necessary to provide a detection means for detecting a display defect of a target type from an image having the resolution.
[0029]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Here, the display defect detection process of the liquid crystal panel according to the embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 2 to 16, but the basic flow is as shown in FIG. Description will be made along the flow shown in FIG.
See Fig. 2 (a)
FIG. 2A is a conceptual configuration diagram of a liquid crystal panel photographing apparatus used in the embodiment of the present invention. A liquid crystal panel 21 to be inspected is placed on a stage 11, and this liquid crystal panel 21 is placed on a CCD line. An image is taken by the sensor unit 12.
[0030]
Refer to FIG.
The CCD line sensor unit 12 in this case includes, for example, a CCD line sensor 13 having 7500 pixels, a refractive index distribution type rod lens array 14, and a housing 16 that houses a signal processing circuit 15. The liquid crystal panel 21 is photographed by arranging the units 12 so as to have photographing angles of −50 °, −25 °, 0 °, 25 °, and 50 °.
[0031]
First, the imaging process of the liquid crystal panel 21 in the basic flow will be described with reference to FIGS.
See Figure 3
FIG. 3 is a flowchart of image acquisition according to the embodiment of the present invention, and here, an image captured for each color dot of R, G, B corresponding to the color filter of the liquid crystal panel 21 is targeted.
[0032]
In general, the pixel size (pitch) of the CCD line sensor 13 is approximately 10 × 10 μm, which is smaller than the dot size (approximately 3 colors × 100 μm wide × 300 μm long) of the liquid crystal panel 21 to be inspected. A considerable number of pixels of the line sensor 13 are averaged together to realize a line sensor equal to 1/3 the pitch of the pixel dots constituting the liquid crystal panel 21, that is, the size of each color dot.
Here, 10 pixels are averaged for each color dot.
[0033]
First, prior to capturing the panel image, the reference points of the liquid crystal panel 21 and the CCD line sensor 13 are aligned as shown in FIG.
See Figure 4
When the CCD line sensor 13 visualizes the panel screen, the color dot in the pixel dot 22 corresponding to the end point (origin) of the liquid crystal panel 21, for example, the R dot 23 and the reference pixel 17 of the CCD line sensor 13 are matched. Then, the long axis of the CCD line sensor 13 is aligned with the center of the line in parallel with the x-axis or y-axis of the panel.
In the figure, the long axis of the CCD line sensor 13 is arranged along the x-axis.
[0034]
Next, the color dots in the pixel dots 22 existing on an arbitrary line in the liquid crystal panel 21 are replaced with a certain time interval T.₁Are sequentially turned on, and the CCD line sensor 13 takes a picture each time.
As shown in FIG.₁, Line₂,... Are sequentially repeated, and the target panel screen is scanned by the CCD line sensor 13.
[0035]
See Figure 5
At this time, the output of each pixel 18 of the CCD line sensor 13 is checked, and consecutive pixels 18 having an output of a predetermined value or more are set as a subset.
The subsets correspond to the R dots 23, G dots 24, and B dots 25, which are color dots, and are R subset, G subset, and B subset, and these color subsets are assigned to the pixel dots 22 as shown in the figure. T₁Appears sequentially at intervals of.
[0036]
Number of pixels P belonging to each color subset and activated_nIs counted for each color dot of the liquid crystal panel 21, and P_nAn average value of the outputs of the individual pixels is obtained, and this is used as the output of the R, G, and B line sensors per pixel dot, and the image “image 1” of the color panel having the pixel dot 22 as the minimum unit.
Here, since the width of the pixel 18 of the CCD line sensor 13 is 10 μm and the width of each color dot constituting each pixel dot 22 of the liquid crystal panel 21 is 100 μm, P_n= 10 (100 μm / 10 μm).
[0037]
Then, as shown in FIG.
(2) Clip the obtained “image 1” and adjust it to a shape, size and resolution suitable for the subsequent image processing, and “point / line defect detection processing”, “rubbing unevenness detection processing” and “gap unevenness detection processing” In the case of “rubbing unevenness detection processing” and “gap unevenness detection processing”, (3) color to grayscale conversion and moire reduction processing are performed prior to that.
[0038]
In the case of the “dot / line defect detection process”, the point defect includes a defect that appears only in a specific color component due to color unevenness of the color filter or the like. In order to prevent the image from being buried in noise, (3) color to gray scale conversion and moire reduction processing are not performed.
[0039]
Next, referring to FIG. The point / line defect detection process will be described.
A point defect is a defect in a minute region in which one dot or several dots of the liquid crystal panel 21 are gathered as a lump, and mainly a black spot that does not light or a bright spot that remains lit or a color filter is missing. Appears as "color unevenness" of color filters such as red, blue, and green corresponding to the dots.
[0040]
See FIG.
FIG. 6 is a flowchart for detecting a point defect and a line defect. After clipping the “image 1” acquired above,
I- (1) Resolution change I is performed as necessary to obtain “image 2”.
In this case, since the size of the unevenness (defect) is very small, a high-resolution panel image equivalent to the color dot of the liquid crystal panel 21 is required, and the resolution of one pixel is about 100 to 300 μm in terms of CCD area sensor. Resolution is required.
[0041]
Then
I- (2) Perform differentiation processing.
Here, for example, after performing differential processing of “image 2” using a Prewitt differential filter and making a defective portion noticeable,
I- (3) Threshold processing is performed to obtain a binary image.
[0042]
Then
I- (4) After labeling various isolated small areas,
I- (5) Measure the area of the area,
I- (6) Obtain a binary image according to whether or not it has a size within a predetermined range,
I- (7) An area having a size and shape within a predetermined range is defined as a point (line) defect.
[0043]
In this way, the high-resolution “image 2” is used, and the point / line defects are automatically evaluated visually by the inspector by sequentially performing differentiation processing → binarization processing labeling processing → area measurement → binary image formation. Can be performed with the same accuracy and throughput.
[0044]
Next, referring to FIGS. The rubbing unevenness detection process will be described.
The rubbing unevenness is caused by a rubbing roller defect or the like in the alignment film rubbing process. Therefore, a parallel line group having a narrow line width appears as a feature in the panel image in which the rubbing unevenness exists.
[0045]
In order to detect such a delicate line width, a high-resolution panel image is required, and in order to detect a parallel line group, a technique based on spatial frequency analysis using Fourier transform is used.
[0046]
  See FIG.
  FIG. 7 is a flowchart of rubbing unevenness detection according to the embodiment of the present invention. After converting a high-resolution color image “image 1” into a grayscale grayscale image (black and white),
II- (1) Resolution conversion II is performed to obtain “image 3” having a resolution suitable for rubbing processing.
  Here, it is assumed that the panel image has a resolution of one pixel of about 100 to 300 μm in terms of CCD area sensor.
  The color image “image 1” in the present invention is a set of a monochrome image of R dots, a monochrome image of G dots, and a monochrome image of B dots obtained for each R, G, B color dot. Means the body.
[0047]
Then
II- (2) Convert to image size (x'-y 'plane) suitable for FFT (Fast Fourier Transform) using affine transformation, and after density correction,
II- (3) A two-dimensional FFT is performed to obtain a spatial frequency image (uv plane).
Note that the image size (x′-y ′ plane) after the two-dimensional FFT is N × N (N is usually a power of 2), and here, N = 512.
[0048]
See FIG.
FIG. 8 is an x′-y ′ plane image converted from “image 3” by affine transformation, and here, the oblique lines representing the rubbing unevenness 31 are considerably emphasized from the actual state.
[0049]
See FIG.
FIG. 9 is a spatial frequency image (uv plane image) obtained by performing two-dimensional FFT, and the characteristic of rubbing unevenness on the spatial frequency image is on a straight line passing through the origin (0, 0) of the uv plane. It appears as a strong spectrum that is scattered around.
The direction of this straight line has the property of being perpendicular to the direction of the rubbing unevenness appearing in the image after affine transformation (x′-y ′ plane).
In FIG. 9, the actually obtained monochrome image is shown inverted.
[0050]
Then, as shown in FIG.
II- (4) After converting the spatial frequency image (uv plane) to polar coordinates (r-theta plane),
II− (5) θ = θ₀Is obtained, and the direction perpendicular to this (θ₀A parallel line group of rubbing unevenness is detected at ± 90 °.
[0051]
See FIGS. 10 and 11
FIG. 10 is a diagram showing the relationship between the uv plane and the polar coordinate r-θ, and FIG. 11 shows the rubbing angle θ = θ on the r-θ plane.₀Is a diagram illustrating the state of detecting the angle θ at which the parallel line group is located.₀Is the rubbing angle.
In FIG. 11, the actually obtained black and white image is shown inverted.
[0052]
However, the rubbing angle at this time θ = θ₀In order to automatically obtain objective data instead of subjectively,
II- (6) Binarization processing
Is required.
[0053]
See FIG.
In this binarization process, in order to visualize the state of the harmonic spectrum of the rubbing unevenness in an easy-to-understand manner, the graph of the spectral intensity at that time was obtained with r at the angle θ with the rubbing unevenness as the horizontal axis. FIG.
[0054]
At this time, the sum e (θ) of the derivative values of the spectrum intensity when r is changed at each θ is obtained.
However, the sum of differential values e (θ = 0 °) and e (θ = 90 °) at both ends on the u-axis and v-axis in the spatial frequency image, that is, when θ = 0 ° and θ = 90 °. Since the influence of the false spectrum caused by the continuation is great, the angle of rubbing unevenness cannot be determined by simply thresholding the sum e (θ) of the differential values with respect to r of the spectrum intensity.
[0055]
Therefore, since the frequency component of the rubbing unevenness is different from other frequency components, the rubbing unevenness is not line symmetric with respect to the u-axis and the v-axis on the spatial frequency image. To calculate the following coefficient g (θ) using the sum of differential values e (θ) for each θ.
[Expression 1]

[0056]
This coefficient g (θ) has a very large absolute value in the rubbing unevenness portion compared to the coefficients of θ = 0 ° and θ = 90 °, so that the coefficient g (θ) is subjected to threshold processing. It is possible to detect the presence or absence of rubbing unevenness and to determine the rubbing angle θ.
[0057]
See FIG.
FIG. 13 is an explanatory diagram of the coefficient g (θ). When the coefficient g (θ) is larger than a preset threshold, it is determined that there is rubbing unevenness, and the angle θ of the position where it is determined that there is rabbing unevenness.₀Is the rubbing angle.
[0058]
As described above, the high-resolution “image 3” is used, and affine transformation → Fourier transformation → polar coordinate transformation → rubbing angle θ₀By sequentially performing the calculation → binarization processing, it is possible to automatically perform the presence or absence of rubbing unevenness with the same accuracy and throughput as the visual evaluation of the inspector.
[0059]
Next, III. Gap unevenness detection processing will be described with reference to FIG.
The gap unevenness is mainly caused by the non-uniform distribution of spacers provided between the TFT (thin film transistor) substrate and the CF (color filter) substrate, and appears as a macroscopic density change on the liquid crystal panel image.
For this reason, even if the resolution is roughened to some extent, the detection result is not affected, and a low-resolution image is used to shorten the processing time for detection.
[0060]
See FIG.
FIG. 14 is a flowchart for detecting gap unevenness in the embodiment of the present invention. After the high-resolution color image “image 1” is converted into a grayscale grayscale (black and white) image,
III- (1) Resolution conversion III is performed to obtain a low-resolution “image 4” suitable for gap unevenness detection processing.
Here, “image 4” is an image in which the resolution of one pixel is about 1000 μm in terms of a CCD area sensor.
[0061]
Then
III-(2) Calculation and detection of similarity
Will be described with reference to FIG.
See FIGS. 15 (a) and 15 (b).
In calculating and detecting the similarity, first, a local area Area of size M × N having the origin at (K, J) on the panel image._CNAnd four adjacent local areas Area of the same size, shifted by ± DF along the x-axis and y-axis, respectively._L, Area_R, Area_UAnd Area_DSet each.
[0062]
Next, Area_CNAnd Area_LSimilarity Cor of_CN-L, Area_CNAnd Area_RSimilarity Cor of_CN-R, Area_CNAnd Area_USimilarity Cor of_CN-UAnd Area_CNAnd Area_DSimilarity Cor of_CN-DIs calculated using the following correlation function:
[Expression 2]

Where f_a(I, j) and f_b(I, j) represents the density value in (i, j) of local areas a and b on the panel image, respectively.
[0063]
Next, the average value of four similarities (Cor_CN-L+ Cor_CN-R+ Cor_CN-U+ Cor_CN-D) / 4 is calculated, and this is used as the similarity at the (K, J) point of the panel image. The correlation value representing the similarity takes a value in the range of +1 to -1, and the closer to +1 or -1, the higher the similarity of the images.
[0064]
Next, Area_CN, Ie, the (K, J) point on the liquid crystal panel image is shifted by ± SF along the x-axis and y-axis, respectively, and again shifted by ± DF from the region shifted by ± SF. The similarity with two local regions is calculated.
[0065]
III-3. Formation of correlation (similarity) image.
Such a procedure is repeated for all four local regions existing on the liquid crystal panel image to obtain the similarity at all points, and obtain a correlation image having the obtained similarity as a gray value.
[0066]
Next, in order to make the gradation of the light and dark correlation image noticeable,
III-(4) Differential processing
I do.
Here, for example, Prewitt differential filter processing is performed, but macroscopic shading change on the original image is emphasized and appears white by Prewitt differential filter processing.
[0067]
Here, since only this macroscopic edge is a detection target, next, for the image subjected to differentiation processing,
III-(5) Binarization processing
To obtain a black and white binary image.
[0068]
Next, a labeling process is performed on various regions obtained by the binary image in order to identify these regions and obtain an area for each region, and remove small regions whose area is a certain value or less.
III-▲ 6 ▼ Small area removal
To obtain a correlation image corresponding to gap unevenness.
[0069]
See FIGS. 16A and 16B
FIG. 16 is an explanatory diagram of the gap unevenness detection result, and FIG. 16A is a diagram in which the gap unevenness 32 and other display defects in “Image 1” are highlighted, and is the final view of FIG. The gap unevenness 32 is expressed in white.
As is clear from the comparison between FIG. 16A and FIG. 16B, the gap unevenness 32 can be detected with high accuracy by the method of the present invention.
[0070]
In this way, while using the low-resolution “image 4”, gap unevenness is automatically performed by sequentially performing calculation / detection of similarity → correlation (similarity image) → differentiation processing → binarization processing → small region removal. This can be performed with the same accuracy and throughput as the visual evaluation of the inspector.
[0071]
Although the embodiments of the present invention have been described above, the present invention is not limited to the configurations described in the embodiments, and various modifications can be made.
For example, in the gap unevenness detection process in the above embodiment, the cross-correlation widely used as an example of measuring the similarity is used. Instead of the above formula, two functions f_a(I, j), f_bFunction H obtained by Fourier transform of (i, j)_a(I, j), H_bThe product H of (i, j)_a(I, j) × H_bThere is a method of performing inverse transformation after taking (i, j), but these are equivalent.
[0072]
Further, in the description of the above embodiment, the case where the image is taken at the photographing angle of 0 ° has been described as an example. However, the imaging angle is not limited to 0 °, but other images attached to the CCD line sensor unit. Needless to say, an image picked up by a CCD line sensor at a shooting angle is used.
[0073]
That is, depending on the type of display defect, it is known that an image captured at an imaging angle other than 0 ° appears more clearly. In that case, imaging is performed at an imaging angle at which the display defect appears clearly. It is desirable to use the image obtained.
However, since the output characteristics of the CCD line sensor decrease as the angle deviates from 0 °, it is possible to select a CCD accumulation time that enables capturing an image with a wide dynamic range.
[0074]
【The invention's effect】
According to the present invention, the original image acquisition process is performed only once, and various display defects are detected after the acquired original image is changed to a resolution corresponding to the detection target. Various display defects such as gap unevenness can be automatically performed at a high throughput, which greatly contributes to the reduction of the manufacturing cost of the liquid crystal panel.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is an explanatory diagram of a basic configuration of the present invention.
FIG. 2 is a conceptual configuration diagram of a liquid crystal panel imaging device used in an embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a flowchart of image acquisition according to the embodiment of the present invention.
FIG. 4 is an explanatory diagram of a reference point matching method for a liquid crystal panel and a CCD line sensor according to an embodiment of the present invention.
FIG. 5 is an explanatory diagram of the output of the CCD line sensor in the embodiment of the present invention.
FIG. 6 is a flowchart of detection of point defects and line defects in the embodiment of the present invention.
FIG. 7 is a flowchart of rubbing unevenness detection according to the embodiment of the present invention.
FIG. 8 is an x′-y ′ plane image transformed by affine transformation.
FIG. 9 is a spatial frequency image (uv plane image) obtained by performing two-dimensional FFT.
FIG. 10 is an explanatory diagram of a relationship between a uv plane and r-θ of polar coordinates.
FIG. 11 is a rubbing angle θ = θ.₀It is explanatory drawing of this detection state.
FIG. 12 is an explanatory diagram of r dependence of spectral intensity at an angle θ.
FIG. 13 is an explanatory diagram of a coefficient g (θ).
FIG. 14 is a flowchart of gap unevenness detection according to the embodiment of the present invention.
FIG. 15 is an explanatory diagram of adjacent local regions.
FIG. 16 is an explanatory diagram of a gap unevenness detection result.
[Explanation of symbols]
1 LCD panel
2 pixel dots
3-5 color dots
6 Line sensor
7 pixels
11 stages
12 CCD line sensor unit
13 CCD line sensor
14 Rod lens array
15 Signal processing circuit
16 housing
17 Reference pixel
18 pixels
21 LCD panel
22 pixel dots
23 R dots
24 G dots
25 B dots
31 Rubbing unevenness
32 gap unevenness

Claims

Sequentially lit in each color dots constituting each pixel dots of the liquid crystal panel, the pixel pitch of 1 / n of the pitch of pixel dots constituting the front Symbol liquid crystal panel for each color dot (where, n is 30 or more real) A step of imaging with the line sensor, a step of reconstructing an image with a resolution corresponding to the type of display defect to be analyzed from the captured image, and a type of display defect of interest from the reconstructed resolution image A display defect detecting method for a liquid crystal panel.

An inspection image having a higher resolution than the resolution corresponding to each color dot is configured based on the captured image for each color dot, and at least one of a point defect or a line defect is detected based on the inspection image. The display defect detection method for a liquid crystal panel according to claim 1.

2. The display defect detection method for a liquid crystal panel according to claim 1, wherein a gray scale image is formed by performing intensity correction for each color from the captured image for each color dot.

An inspection image having a resolution of 100 to 300 μm per pixel converted to an area sensor is formed based on the gray scale image, and rubbing unevenness is detected based on the inspection image. 3. A method for detecting a display defect in a liquid crystal panel according to 3.

5. The liquid crystal according to claim 4, wherein a spatial frequency image is acquired from the inspection image by two-dimensional Fourier transform, and rubbing unevenness is determined based on presence or absence of a spectrum scattered on a straight line passing through an origin in the spatial frequency image. Panel display defect detection method.

An inspection image in which the resolution of one pixel converted into an area sensor is lower than 1000 μm based on the gray scale image is formed, and gap unevenness is detected based on the inspection image. 3. A method for detecting a display defect in a liquid crystal panel according to 3.

7. The similarity between adjacent local regions in the inspection image is calculated using a cross-correlation function, and it is determined that there is gap unevenness when the calculated similarity is smaller than a preset value. The display defect detection method of the liquid crystal panel as described.

Line sensor having a pixel pitch of 1 / n (where n is a real number of 30 or more ) of the pixels constituting the liquid crystal panel to be inspected, and the type of display defect to be analyzed from the image captured by the line sensor resolution selection means for reconstructing the resolution images corresponding to the reconstructed resolution image from subject to the type of display defect detection of the liquid crystal panel, characterized in that it comprises a detection means for detecting a display defect apparatus.