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WO2017187827A1 - ムラ評価方法及びムラ評価装置 - Google Patents

ムラ評価方法及びムラ評価装置 Download PDF

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WO2017187827A1
WO2017187827A1 PCT/JP2017/010556 JP2017010556W WO2017187827A1 WO 2017187827 A1 WO2017187827 A1 WO 2017187827A1 JP 2017010556 W JP2017010556 W JP 2017010556W WO 2017187827 A1 WO2017187827 A1 WO 2017187827A1
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function curve
spatial frequency
filter
unevenness
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村瀬　浩
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株式会社イクス
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    • G09G2360/16—Calculation or use of calculated indices related to luminance levels in display data

Definitions

  • the present invention relates to an unevenness evaluation method and an unevenness evaluation apparatus that can quantitatively evaluate unevenness of a display panel.
  • Display panels such as liquid crystal panels and organic EL panels cause unevenness due to manufacturing variations. Conventionally, it is desirable to quantitatively evaluate the degree of this unevenness to determine whether a product is non-defective or defective. Needs exist.
  • Patent Document 1 acquires luminance distribution information of a display panel (display), generates a contrast image obtained by dividing a luminance change amount obtained from a difference between luminance distribution information and background luminance by background luminance, and generates a contrast image.
  • 2D Fourier transform to obtain a 2D Fourier spectrum and multiply the 2D Fourier spectrum by a visual transfer function (contrast sensitivity function) according to human visual characteristics to obtain a convolution power spectrum.
  • a method of quantitatively evaluating the luminance unevenness of the display panel by inverse Fourier transform is described, and the Barten's formula is used for the above function in consideration of the background luminance dependency and the screen size dependency.
  • the present invention has been made in view of the above circumstances, and it is an object of the present invention to provide an unevenness evaluation method and an unevenness evaluation apparatus that enable quantitative evaluation of unevenness suitable for various uses and usage methods of display panels. .
  • the unevenness evaluation method is based on an imaging step of imaging a display image of a display panel by an imaging unit, and based on a captured image of the display image by the imaging unit.
  • the unevenness evaluation apparatus includes an imaging unit that captures a display image of the display panel, and a luminance that calculates the two-dimensional luminance distribution data of the display panel based on the captured image of the display image by the imaging unit.
  • an imaging unit that captures a display image of the display panel
  • a luminance that calculates the two-dimensional luminance distribution data of the display panel based on the captured image of the display image by the imaging unit.
  • the filter is configured by cascade connection of a low-pass filter and a high-pass filter.
  • a visual transfer function curve for a display panel in which the recognition sensitivity increases and reaches a peak and decreases as the spatial frequency increases,
  • the portion of the short-distance function curve that is close to the display panel increases the recognition sensitivity as the spatial frequency increases, and the peak portion of the short-distance function curve
  • Tsu mura By performing filtering using a filter having characteristics, the visual characteristics of humans when the display panel is viewed within a certain distance range are obtained. Evaluation value of Tsu mura can be calculated, it is possible to quantitatively evaluate suitable unevenness in various applications and uses of the display panel.
  • v 1 1-exp ( ⁇ f 0.75 ⁇ 1.333)
  • v 2 exp ( ⁇ f 1.2 ⁇ 0.163)
  • v 3 exp ⁇ -(f-7.59) 2 ⁇ 0.0246 ⁇ ⁇ 0.13 f: Spatial frequency (cycle / degree)
  • the evaluation value at low contrast which is important for evaluating the unevenness of the display panel, can be made highly reliable (in addition, unevenness with high contrast can be easily obtained without obtaining an evaluation value.
  • the filter is configured by cascade connection of a low-pass filter and a high-pass filter, the number of taps can be reduced and the amount of calculation required for evaluation can be reduced.
  • FIG. 1 shows an unevenness evaluation apparatus according to this embodiment.
  • the unevenness evaluation apparatus 1 quantitatively evaluates unevenness of the display panel 2 that is an organic EL panel.
  • the unevenness evaluation apparatus 1 includes a computer 6 having a control unit 3, a calculation unit 4, and a storage unit 5, and a predetermined pattern on the display panel 2.
  • a camera 11 including a camera body 8 having a solid-state imaging device such as a CCD and a lens 10 having a focus ring 9.
  • the unevenness evaluation apparatus 1 evaluates unevenness of the display panel 2
  • the display panel 2 is set at a predetermined position in front of the camera 11 so as to face the lens 10 (step 1).
  • the focus ring 9 is turned to adjust the focus of the camera 11 to the display panel 2 (step 2).
  • control unit 3 is transmitted to the alignment pattern display signal (RGB signal) to the pattern generator 7, and displays the alignment pattern P A shown in FIG. 3 on the display panel 2 (step 3).
  • Alignment pattern P A by particular pixel in a known position on the display panel 2 exhibits a white (gray), rectangular dots D are those aligned vertically and horizontally.
  • the control unit 3 causes the pattern generator 7 to send a test pattern display signal (RGB signal), and displays the test pattern PT shown in FIG. 4 on the display panel 2 (step 6).
  • the test pattern PT is a raster pattern in which all pixels of the display panel 2 exhibit white (gray) with a predetermined gradation.
  • the control unit 3 takes an image of the display panel 2 on which the test pattern PT is displayed by the camera 11 (step 7), and uses the calculation unit 4 to display the display panel 2 by the method described in, for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 2016-4037. Then, the two-dimensional luminance distribution data of the display panel 2 obtained thereby is stored in the storage unit 5 (step 8).
  • the control unit 3 converts the two-dimensional luminance distribution data into a JND index value (Step 9).
  • JND Just-Noticeable Difference
  • the JND index value Is a luminance value arranged from 1 to 1023 so that the luminance difference from the next index is exactly JND with 0.05 cd / m 2 as index 1.
  • the control unit 3 performs a filtering process using a two-dimensional digital filter and stores the result in the storage unit 5 (step 10).
  • the filter used here is a visual transfer function curve for a display panel, in which the recognition sensitivity increases as the spatial frequency increases, reaches a peak, and decreases according to the distance from the display panel.
  • V v 1 ⁇ (v 2 + v 3 ) ⁇ 1.46032
  • v 1 1-exp ( ⁇ f 0.75 ⁇ 1.333)
  • v 2 exp ( ⁇ f 1.2 ⁇ 0.163)
  • v 3 exp ⁇ -(f-7.59) 2 ⁇ 0.0246 ⁇ ⁇ 0.13 f: Spatial frequency (cycle / degree)
  • the filter is configured by cascading a low-pass filter (LPF) and a high-pass filter (HPF) having the characteristics shown in FIG. 6, and the high-pass filter is reduced by a factor of 1 / N as shown in FIG. It is composed of a combination of sampling, a low-pass filter and N times upsampling.
  • LPF low-pass filter
  • HPF high-pass filter
  • the output is a value that is swung plus / minus around 0, and this output is a part of the display panel 2.
  • the two-dimensional luminance distribution data shown in FIG. 8 is converted into a JND index value and then the filtering process is performed, the two-dimensional filtering data shown in FIG. 9 is obtained.
  • the control unit 3 calculates one evaluation value (amount of unevenness) by calculating the two-dimensional filtering data by the calculation unit 4.
  • the overall RMS value (effective value) is calculated by the following equation. (Step 11), and a comparison between the threshold value and a predetermined threshold is made to determine whether the display panel 2 is a good product or a defective product (Step 12).
  • the distance from the display panel is a visual transfer function curve for the display panel, the recognition sensitivity of which increases and reaches a peak as the spatial frequency increases.
  • a portion ⁇ S in which the recognition sensitivity increases as the spatial frequency increases in the short distance function curve V S having a short distance from the display panel, and the short distance function curve a portion P S of a peak in V S, the portion P L of peaks in the distance is long far function curve V L from a display panel of the plurality of visual transfer function curve V
  • the spatial frequency in the far function curve V L by performing a filtering process using a filter with a visual frequency characteristic substantially passing through the portions beta L recognition sensitivity with the increase is reduced, the distance that the display panel Evaluation value of unevenness that matches the human visual characteristic in the case of viewing can be calculated with ⁇ , it is possible to quantitatively evaluate suitable unevenness in various applications and uses of the display panel.
  • v 1 1-exp ( ⁇ f 0.75 ⁇ 1.333)
  • v 2 exp ( ⁇ f 1.2 ⁇ 0.163)
  • v 3 exp ⁇ -(f-7.59) 2 ⁇ 0.0246 ⁇ ⁇ 0.13 f: Spatial frequency (cycle / degree) Therefore, the evaluation value at low contrast, which is important for unevenness evaluation of display panels, can be made highly reliable, and the filter is composed of a cascade connection of a low-pass filter and a high-pass filter. The number of calculations required for evaluation can be reduced by reducing the number.
  • the high-pass filter is composed of a combination of 1 / N down-sampling, low-pass filter, and N-times up-sampling, so that the amount of calculation can be reduced to approximately 1 / N 2 .
  • the display panel is not limited to an organic EL panel, and may be a liquid crystal panel, a plasma display (PDP), a projection type projector, or the like.
  • the unevenness of the white (gray) raster pattern in which all RGB are lit is not evaluated, but only the red raster pattern in which only R is lit, the green raster pattern in which only G is lit, or only B. You may evaluate the nonuniformity about the lighted blue raster pattern, or the nonuniformity about display images other than a raster pattern.

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Abstract

【課題】　表示パネルの様々な用途や使用方法に好適なムラの定量評価を可能とするムラ評価方法を提供する。 【解決手段】表示パネルについての視覚伝達関数曲線を表示パネルからの距離別に複数想定した場合に、複数の視覚伝達関数曲線Ｖのうち表示パネルからの距離が近い近距離関数曲線ＶＳにおける空間周波数の増大に伴い認識感度が増大する部分αＳと、近距離関数曲線ＶＳにおけるピークの部分ＰＳと、複数の視覚伝達関数曲線Ｖのうち表示パネルからの距離が遠い遠距離関数曲線ＶＬにおけるピークの部分ＰＬと、遠距離関数曲線ＶＬにおける空間周波数の増大に伴い認識感度が減少する部分βＬとをほぼ通る視覚周波数特性を有するフィルタにより、表示パネルの二次元輝度分布データをフィルタ処理し、フィルタ処理された二次元フィルタリングデータに基づいて表示パネルの輝度ムラの評価値を算出する。

Description

ムラ評価方法及びムラ評価装置
　本発明は、表示パネルのムラを定量的に評価可能とするムラ評価方法及びムラ評価装置に関する。
　液晶パネルや有機ＥＬパネル等の表示パネルでは、製造上のばらつきに起因してムラが生じ、従来から、このムラの程度を定量的に評価して、良品／不良品の判定やグレーディングを行いたいというニーズが存在する。
　定量的な評価を簡単に行うには、ムラの振幅（コントラスト）で評価することが考えられるが、このような方法では、振幅は大きいが人間の視覚では気にならない（又は見えない）ムラがある表示パネルが不良品と判定されたり、あるいは、振幅は小さいが人間の視覚では気になる（又は見える）ムラがある表示パネルが良品と判定されたりする不都合がある。
　一方、特許文献１には、表示パネル（ディスプレイ）の輝度分布情報を取得し、輝度分布情報と背景輝度との差分から求めた輝度変化量を背景輝度で除算したコントラスト画像を生成し、コントラスト画像を２次元フーリエ変換して２次元フーリエスペクトルを求め、２次元フーリエスペクトルに人間の視覚特性に準じた視覚伝達関数（コントラスト感度関数）を乗算して畳み込みパワースペクトルを求め、畳み込みパワースペクトルを２次元フーリエ逆変換して表示パネルの輝度ムラを定量評価する方法が記載され、上記関数には、背景輝度依存性及び画面サイズ依存性を考慮してＢａｒｔｅｎの式が用いられている。
特開２００９－１８０５８３号公報
　ところで、表示パネルの大きさや視認距離は、その用途や使用方法によって変わるから、視覚伝達関数を一つ用いてムラの定量評価を行っても、様々な用途や使用方法に好適な評価とはなり難い。特許文献１では、画面サイズ依存性がＢａｒｔｅｎの式中の係数で考慮されているが、このことは、表示パネルの画面の大きさによって異なる視覚伝達関数（視覚周波数特性）が用いられることを意味し、同文献に記載の評価方法によっては、様々な画面サイズを包括して適切に定量評価を行い得るわけではない。
　本発明は、上記の事情に鑑みてなされたもので、表示パネルの様々な用途や使用方法に好適なムラの定量評価を可能とするムラ評価方法及びムラ評価装置を提供することを課題としている。
　上記課題を解決するために、本発明に係るムラ評価方法は、表示パネルの表示画像を撮像手段により撮像する撮像ステップと、前記撮像手段による前記表示画像の撮像画像に基づいて、前記表示パネルの二次元輝度分布データを算出する輝度分布データ算出ステップと、前記表示パネルについての視覚伝達関数曲線であって空間周波数の増大に伴い認識感度が増大してピークに達し減少するものを、前記表示パネルからの距離別に複数想定した場合に、前記複数の視覚伝達関数曲線のうち前記表示パネルからの距離が近い近距離関数曲線における空間周波数の増大に伴い認識感度が増大する部分と、前記近距離関数曲線におけるピークの部分と、前記複数の視覚伝達関数曲線のうち前記表示パネルからの距離が遠い遠距離関数曲線におけるピークの部分と、前記遠距離関数曲線における空間周波数の増大に伴い認識感度が減少する部分とをほぼ通る視覚周波数特性を有するフィルタにより、前記二次元輝度分布データをフィルタ処理するフィルタ処理ステップと、前記フィルタによりフィルタ処理された二次元フィルタリングデータに基づいて、前記表示パネルの輝度ムラの評価値を算出する評価値算出ステップとを含むことを特徴とする。
　また、本発明に係るムラ評価装置は、表示パネルの表示画像を撮像する撮像手段と、前記撮像手段による前記表示画像の撮像画像に基づいて、前記表示パネルの二次元輝度分布データを算出する輝度分布データ算出手段と、前記表示パネルについての視覚伝達関数曲線であって空間周波数の増大に伴い認識感度が増大してピークに達し減少するものを、前記表示パネルからの距離別に複数想定した場合に、前記複数の視覚伝達関数曲線のうち前記表示パネルからの距離が近い近距離関数曲線における空間周波数の増大に伴い認識感度が増大する部分と、前記近距離関数曲線におけるピークの部分と、前記複数の視覚伝達関数曲線のうち前記表示パネルからの距離が遠い遠距離関数曲線におけるピークの部分と、前記遠距離関数曲線における空間周波数の増大に伴い認識感度が減少する部分とをほぼ通る視覚周波数特性を有するフィルタにより、前記二次元輝度分布データをフィルタ処理するフィルタ処理手段と、前記フィルタによりフィルタ処理された二次元フィルタリングデータに基づいて、前記表示パネルの輝度ムラの評価値を算出する評価値算出手段とを有することを特徴とする。
　本発明に係るムラ評価方法及びムラ評価装置のいずれにおいても、前記視覚伝達関数曲線は、
　　Ｖ＝ｖ１×（ｖ２＋ｖ３）×１．４６０３２
　　ｖ１＝１－ｅｘｐ（－ｆ０．７５×１．３３３）
　　ｖ２＝ｅｘｐ（－ｆ１．２×０．１６３）
　　ｖ３＝ｅｘｐ｛－（ｆ－７．５９）２×０．０２４６｝×０．１３
　　ｆ：空間周波数（ｃｙｃｌｅ／ｄｅｇｒｅｅ）
で表されることが望ましく、前記フィルタは、ローパスフィルタとハイパスフィルタとのカスケード接続により構成されることが望ましい。
　本発明に係るムラ評価方法及びムラ評価装置によれば、表示パネルについての視覚伝達関数曲線であって空間周波数の増大に伴い認識感度が増大してピークに達し減少するものを、表示パネルからの距離別に複数想定した場合に、複数の視覚伝達関数曲線のうち表示パネルからの距離が近い近距離関数曲線における空間周波数の増大に伴い認識感度が増大する部分と、近距離関数曲線におけるピークの部分と、複数の視覚伝達関数曲線のうち表示パネルからの距離が遠い遠距離関数曲線におけるピークの部分と、遠距離関数曲線における空間周波数の増大に伴い認識感度が減少する部分とをほぼ通る視覚周波数特性を有するフィルタを用いてフィルタ処理を行うことにより、表示パネルをある距離範囲内で視認した場合の人間の視覚特性に合ったムラの評価値を算出することができ、表示パネルの様々な用途や使用方法に好適なムラの定量評価が可能となる。
　また、視覚伝達関数曲線が
　　Ｖ＝ｖ１×（ｖ２＋ｖ３）×１．４６０３２
　　ｖ１＝１－ｅｘｐ（－ｆ０．７５×１．３３３）
　　ｖ２＝ｅｘｐ（－ｆ１．２×０．１６３）
　　ｖ３＝ｅｘｐ｛－（ｆ－７．５９）２×０．０２４６｝×０．１３
　　ｆ：空間周波数（ｃｙｃｌｅ／ｄｅｇｒｅｅ）
で表される場合には、表示パネルのムラ評価で重要な低コントラストでの評価値を信頼性の高いものとすることができ（なお、コントラストが高いムラは、評価値を求めるまでもなく容易に不良と判定することができる。）、フィルタがローパスフィルタとハイパスフィルタとのカスケード接続により構成される場合には、タップ数を減らして評価に要する計算量を少なくすることができる。
　本発明によれば、表示パネルの様々な用途や使用方法に好適なムラの定量評価が可能となる。
発明を実施するための形態に係るムラ評価装置を示す説明図である。 図１のムラ評価装置によるムラ評価方法を示す流れ図である。 図１のムラ評価装置のアライメントパターンを示す説明図である。 図１のムラ評価装置のテストパターンを示す説明図である。 図１のムラ評価装置のフィルタ特性を示す説明図である。 図５のフィルタ特性を構成するローパスフィルタ及びハイパスフィルタの特性を示す説明図である。 図５のフィルタ特性を構成するローパスフィルタ及びハイパスフィルタの処理を示すブロック図である。 図１の表示パネルの二次元輝度分布データの例を示す説明図である。 図８の二次元輝度分布データを二次元フィルタリングデータに変換した例を示す説明図である。
　本発明を実施するための形態について、図面を用いて説明する。
　図１は、本形態に係るムラ評価装置を示す。このムラ評価装置１は、有機ＥＬパネルである表示パネル２のムラを定量的に評価するもので、制御部３、演算部４及び記憶部５を有するコンピュータ６と、表示パネル２に所定のパターンを表示させるパターン発生装置７と、ＣＣＤ等の固体撮像素子を有するカメラ本体８及びフォーカスリング９を有するレンズ１０からなるカメラ１１とを備える。
　図２に示すように、ムラ評価装置１が表示パネル２のムラを評価する際には、まず、表示パネル２をカメラ１１の前方の所定位置にレンズ１０と正対するようにセットし（ステップ１（図２において「Ｓ．１」と記載。以下同様。））、フォーカスリング９を回してカメラ１１のフォーカスを表示パネル２に合わせる（ステップ２）。
　次に、制御部３がパターン発生装置７にアライメントパターン表示信号（ＲＧＢ信号）を送出させ、図３に示すアライメントパターンＰＡを表示パネル２に表示させる（ステップ３）。アライメントパターンＰＡは、表示パネル２上で既知の位置にある特定のピクセルが白色（グレー）を呈することにより、四角形状のドットＤが縦横に並んだものである。制御部３は、そのアライメントパターンＰＡが表示された表示パネル２をカメラ１１により撮像して（ステップ４）、カメラ１１の撮像面上におけるアライメントパターンＰＡの像の位置を検出し（表示パネル２上の上記特定のピクセルがカメラ１１のどの撮像素子に対応するかを把握し）、演算部４により表示パネル２のピクセルとカメラ１１の撮像素子との対応関係（アライメント）を求め、その結果を記憶部５に記憶させる（ステップ５）。
　続いて、制御部３は、パターン発生装置７にテストパターン表示信号（ＲＧＢ信号）を送出させ、図４に示すテストパターンＰＴを表示パネル２に表示させる（ステップ６）。テストパターンＰＴは、表示パネル２の全ピクセルが所定の階調で白色（グレー）を呈するラスタパターンである。制御部３は、そのテストパターンＰＴが表示された表示パネル２をカメラ１１により撮像するとともに（ステップ７）、演算部４により、例えば特開２０１６－４０３７号公報に記載の方法で表示パネル２のピクセルごとの輝度を求め、これにより得られた表示パネル２の二次元輝度分布データを記憶部５に記憶させる（ステップ８）。
　この二次元輝度分布データについて、制御部３は、ＪＮＤインデックス値に変換する（ステップ９）。ＪＮＤ（Ｊｕｓｔ－Ｎｏｔｉｃｅａｂｌｅ　Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）とは、与えられた観察条件の下で、平均的人間観察者がちょうど識別可能である与えられたターゲットの（最小の）輝度差のことであり、ＪＮＤインデックス値とは、０．０５ｃｄ／ｍ２をインデックス１として、次のインデックスとの輝度差がちょうどＪＮＤとなるように１から１０２３まで並べた輝度値のことである。
　そして、ＪＮＤインデックス値の二次元データについて、制御部３は、２次元デジタルフィルタによりフィルタ処理を行い、その結果を記憶部５に記憶させる（ステップ１０）。ここで用いるフィルタは、図５に示すように、表示パネルについての視覚伝達関数曲線であって空間周波数の増大に伴い認識感度が増大してピークに達し減少するものを、表示パネルからの距離別に複数想定した場合に、複数の視覚伝達関数曲線Ｖのうち表示パネルからの距離が近い近距離関数曲線ＶＳにおける空間周波数の増大に伴い認識感度が増大する部分αＳと、近距離関数曲線におけるピークの部分ＰＳと、複数の視覚伝達関数曲線Ｖのうち表示パネルからの距離が遠い遠距離関数曲線ＶＬにおけるピークの部分ＰＬと、遠距離関数曲線における空間周波数の増大に伴い認識感度が減少する部分βＬとをほぼ通る視覚周波数特性を有し（図５の太線参照）、視覚伝達関数曲線は、次式で表される。
　　Ｖ＝ｖ１×（ｖ２＋ｖ３）×１．４６０３２
　　ｖ１＝１－ｅｘｐ（－ｆ０．７５×１．３３３）
　　ｖ２＝ｅｘｐ（－ｆ１．２×０．１６３）
　　ｖ３＝ｅｘｐ｛－（ｆ－７．５９）２×０．０２４６｝×０．１３
　　ｆ：空間周波数（ｃｙｃｌｅ／ｄｅｇｒｅｅ）
　また、フィルタは、図６に示す特性を有するローパスフィルタ（ＬＰＦ）とハイパスフィルタ（ＨＰＦ）とがカスケード接続されて構成され、ハイパスフィルタは、図７に示すように、Ｎ分の１倍のダウンサンプリング、ローパスフィルタ及びＮ倍のアップサンプリングの組合せにより構成される。
　ところで、ＪＮＤインデックス値の二次元データをフィルタ処理すると、フィルタは直流のゲインが０となっているため、出力は０を中心としてプラス／マイナスに振れた値となり、この出力が表示パネル２の各部のムラの濃さを表す。例えば図８に示す二次元輝度分布データをＪＮＤインデックス値に変換した後にフィルタ処理を行うと、図９に示す二次元フィルタリングデータが得られる。制御部３は、演算部４により、この二次元フィルタリングデータを演算処理して一つの評価値（ムラ量）を算出するが、ここでは、次式により、全体のＲＭＳ値（実効値）を計算し（ステップ１１）、それとあらかじめ定められた閾値との大小を比較して、表示パネル２が良品であるか不良品であるかを判断する（ステップ１２）。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　本形態に係るムラ評価装置１によるムラ評価方法では、表示パネルについての視覚伝達関数曲線であって空間周波数の増大に伴い認識感度が増大してピークに達し減少するものを、表示パネルからの距離別に複数想定した場合に、複数の視覚伝達関数曲線Ｖのうち表示パネルからの距離が近い近距離関数曲線ＶＳにおける空間周波数の増大に伴い認識感度が増大する部分αＳと、近距離関数曲線ＶＳにおけるピークの部分ＰＳと、複数の視覚伝達関数曲線Ｖのうち表示パネルからの距離が遠い遠距離関数曲線ＶＬにおけるピークの部分ＰＬと、遠距離関数曲線ＶＬにおける空間周波数の増大に伴い認識感度が減少する部分βＬとをほぼ通る視覚周波数特性を有するフィルタを用いてフィルタ処理を行うことにより、表示パネルをある距離範囲内で視認した場合の人間の視覚特性に合ったムラの評価値を算出することができ、表示パネルの様々な用途や使用方法に好適なムラの定量評価が可能となる。
　また、視覚伝達関数曲線が
　　Ｖ＝ｖ１×（ｖ２＋ｖ３）×１．４６０３２
　　ｖ１＝１－ｅｘｐ（－ｆ０．７５×１．３３３）
　　ｖ２＝ｅｘｐ（－ｆ１．２×０．１６３）
　　ｖ３＝ｅｘｐ｛－（ｆ－７．５９）２×０．０２４６｝×０．１３
　　ｆ：空間周波数（ｃｙｃｌｅ／ｄｅｇｒｅｅ）
で表されるから、表示パネルのムラ評価で重要な低コントラストでの評価値を信頼性の高いものとすることができ、フィルタがローパスフィルタとハイパスフィルタとのカスケード接続により構成されるから、タップ数を減らして評価に要する計算量を少なくすることができる。とりわけ、本形態では、ハイパスフィルタがＮ分の１倍のダウンサンプリング、ローパスフィルタ及びＮ倍のアップサンプリングの組合せにより構成されているので、計算量を大凡１／Ｎ２まで低減させることができる。
　以上、本発明を実施するための形態について例示したが、本発明の実施形態は上述したものに限られず、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更等してもよい。
　例えば、表示パネルは有機ＥＬパネルに限られず、液晶パネルやプラズマディスプレイ（ＰＤＰ）、あるいは、投影型のプロジェクタ等であってもよい。
　また、ＲＧＢ全てを点灯させた白色（グレー）のラスタパターンについてのムラを評価するのではなく、Ｒのみを点灯させた赤色のラスタパターン、Ｇのみを点灯させた緑色のラスタパターン若しくはＢのみを点灯させた青色のラスタパターンについてのムラ、又は、ラスタパターン以外の表示画像についてのムラを評価してもよい。
１　　　　　ムラ評価装置
２　　　　　表示パネル
３　　　　　制御部
４　　　　　演算部
５　　　　　記憶部
６　　　　　コンピュータ（輝度分布データ算出手段、フィルタ処理手段、評価値算出手段）
７　　　　　パターン発生装置
８　　　　　カメラ本体
９　　　　　フォーカスリング
１０　　　　レンズ
１１　　　　カメラ（撮像手段）
ＰＡ　　　　アライメントパターン
ＰＴ　　　　テストパターン
Ｖ　　　　　視覚伝達関数曲線
ＶＳ　　　　近距離関数曲線
αＳ　　　　近距離関数曲線における空間周波数の増大に伴い認識感度が増大する部分
ＶＬ　　　　遠距離関数曲線
βＬ　　　　遠距離関数曲線における空間周波数の増大に伴い認識感度が減少する部分
　　　　

Claims (6)

  1. 　表示パネルの表示画像を撮像手段により撮像する撮像ステップと、
    　前記撮像手段による前記表示画像の撮像画像に基づいて、前記表示パネルの二次元輝度分布データを算出する輝度分布データ算出ステップと、
    　前記表示パネルについての視覚伝達関数曲線であって空間周波数の増大に伴い認識感度が増大してピークに達し減少するものを、前記表示パネルからの距離別に複数想定した場合に、前記複数の視覚伝達関数曲線のうち前記表示パネルからの距離が近い近距離関数曲線における空間周波数の増大に伴い認識感度が増大する部分と、前記近距離関数曲線におけるピークの部分と、前記複数の視覚伝達関数曲線のうち前記表示パネルからの距離が遠い遠距離関数曲線におけるピークの部分と、前記遠距離関数曲線における空間周波数の増大に伴い認識感度が減少する部分とをほぼ通る視覚周波数特性を有するフィルタにより、前記二次元輝度分布データをフィルタ処理するフィルタ処理ステップと、
    　前記フィルタによりフィルタ処理された二次元フィルタリングデータに基づいて、前記表示パネルの輝度ムラの評価値を算出する評価値算出ステップとを含むことを特徴とするムラ評価方法。
  2. 　前記視覚伝達関数曲線が、
    　　Ｖ＝ｖ１×（ｖ２＋ｖ３）×１．４６０３２
    　　ｖ１＝１－ｅｘｐ（－ｆ０．７５×１．３３３）
    　　ｖ２＝ｅｘｐ（－ｆ１．２×０．１６３）
    　　ｖ３＝ｅｘｐ｛－（ｆ－７．５９）２×０．０２４６｝×０．１３
    　　ｆ：空間周波数（ｃｙｃｌｅ／ｄｅｇｒｅｅ）
    で表されることを特徴とする請求項１に記載のムラ評価方法。
  3. 　前記フィルタが、ローパスフィルタとハイパスフィルタとのカスケード接続により構成されることを特徴とする請求項１又は２に記載のムラ評価方法。
  4. 　表示パネルの表示画像を撮像する撮像手段と、
    　前記撮像手段による前記表示画像の撮像画像に基づいて、前記表示パネルの二次元輝度分布データを算出する輝度分布データ算出手段と、
    　前記表示パネルについての視覚伝達関数曲線であって空間周波数の増大に伴い認識感度が増大してピークに達し減少するものを、前記表示パネルからの距離別に複数想定した場合に、前記複数の視覚伝達関数曲線のうち前記表示パネルからの距離が近い近距離関数曲線における空間周波数の増大に伴い認識感度が増大する部分と、前記近距離関数曲線におけるピークの部分と、前記複数の視覚伝達関数曲線のうち前記表示パネルからの距離が遠い遠距離関数曲線におけるピークの部分と、前記遠距離関数曲線における空間周波数の増大に伴い認識感度が減少する部分とをほぼ通る視覚周波数特性を有するフィルタにより、前記二次元輝度分布データをフィルタ処理するフィルタ処理手段と、
    　前記フィルタによりフィルタ処理された二次元フィルタリングデータに基づいて、前記表示パネルの輝度ムラの評価値を算出する評価値算出手段とを有することを特徴とするムラ評価装置。
  5. 　前記視覚伝達関数曲線が、
    　　Ｖ＝ｖ１×（ｖ２＋ｖ３）×１．４６０３２
    　　ｖ１＝１－ｅｘｐ（－ｆ０．７５×１．３３３）
    　　ｖ２＝ｅｘｐ（－ｆ１．２×０．１６３）
    　　ｖ３＝ｅｘｐ｛－（ｆ－７．５９）２×０．０２４６｝×０．１３
    　　ｆ：空間周波数（ｃｙｃｌｅ／ｄｅｇｒｅｅ）
    で表されることを特徴とする請求項４に記載のムラ評価装置。
  6. 　前記フィルタが、ローパスフィルタとハイパスフィルタとのカスケード接続により構成されることを特徴とする請求項４又は５に記載のムラ評価装置。
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