缺陷檢測裝置及方法、圖像傳感器器件和模塊的製作方法

2023-07-14 14:10:56 4

專利名稱：缺陷檢測裝置及方法、圖像傳感器器件和模塊的製作方法
缺陷檢測裝置及方法、圖像傳感器器件和模塊 技術領城本發明涉及一種在製造圖像傳感器器件(Image Sensor Device)的 檢測步驟中，高精度地檢測缺陷的缺陷檢測裝置、缺陷檢測方法、圖像 傳感器器件、圖像傳感器模塊、缺陷檢測程序和計算機能夠讀取的記錄 介質。
背景技術：
在進行數字圖像品質測試時，對是否存在缺陷區域進行判斷是非常 重要的，所迷的缺陷區域是指像素值呈不均勻變化的區域。尤其是最近 幾年，靜態式數位照相機(Digital Still Camera)、內置照相機的可攜式 電話等對圖像傳感器器件的需求不斷擴大，與此相應地，就要求實現圖 像傳感器器件的高品質化，要求在測試步驟中對由圖像傳感器器件得到 的數字圖像(圖像傳感器圖像)中所產生的缺陷區域、即斑缺陷、不勻 缺陷以及線缺陷實施檢測。也就是說，即使圖像傳感器器件為合格品，由於像素值相對於像素 坐標發生緩慢變化的陰影(shading)成分以及噪聲成分的影響，像素值 不能保持一定。特別是，當圖像傳感器圖像中存在斑缺陷、不勻缺陷或 者線缺陷等時，像素值就會因各缺陷隨著像素坐標發生複雜的變化，所 以，難以檢出這些缺陷，因而需要一種靈敏度高的檢測缺陷的畫質檢測 方法。在此，"點缺陷"是指下述狀態的缺陷，即在圖像傳感器圖像中， 其中一個像素值與其周圍的像素值相比存在明顯且較大的差而成為比 較突出的值。另外，"斑缺陷"是指下述狀態的缺陷，即某區域中的 多個像素值中的任一像素值與周圍的像素值的差較"點缺陷"時與周圍 的像素值的差要小。"不勻缺陷"是指下述狀態的缺陷，即像素值之 間的差比"斑缺陷，，的像素值之間的差還要小，且多個像素所在的區域 比"斑缺陷"更大。"線缺陷"是指下述狀態的缺陷，即在圖像傳感 器圖像中列方向、行方向或者任意角度的斜方向上排列的像素值較之於 其周圍的像素值，存在著明顯的差而成為比較突出的值。
另外，"陰影，，是指下述狀態，即像素值相對於像素坐標發生緩 慢的變化，像素值朝著圖像傳感器圖像的上端部分、下端部分、左端部 分和右端部分逐漸變小。發生陰影的原因是由於相對於圖像中央的像 素，圖像端部像素的靈敏度降低。過去，通過檢測人員以目視來完成對圖像傳感器圖像、液晶屏等的 平板顯示器的斑缺陷、不勻缺陷以及線缺陷的檢測。但是，由於這種衝企 測依賴檢測人員的主觀判斷，所以，存在下述問題，即由於檢測人員 的檢測標準的偏差以及檢測人員在檢測時的身體狀況的影響，將導致檢 測結果不穩定。另外，還存在難以實現對各缺陷進行定量化的問題。對 此，最近幾年裡開發了在製造圖像傳感器器件等的製造步驟中將缺陷定 量化並進行檢測的檢測裝置，而且也正在開始推進利用該檢測裝置進行 的自動化檢測。通常，該檢測裝置拍攝圖像並對該圖像實施圖像處理來 檢測各缺陷。例如，專利文獻1 (日本國專利申請公開特開2004-294202號公報，
公開日2004年10月21日)揭示了以下這樣一種缺陷檢測方法。即， 首先根據缺陷的種類，將通過攝像元件所拍攝到的圖像(檢測圖像)的 圖像值來生成多個尺寸縮小的縮小圖像，或者在實施強調缺陷的濾波處 理之後，對檢測圖像內的每一明、暗缺陷進行亮度信息的統計處理。接 著，以該統計數椐為基礎，決定用於檢測缺陷候補的閾值後檢出缺陷候 補，並演算出被檢出的缺陷候補的定量評價值。由此，能夠根據缺陷的 種類來判斷檢測圖像中是否存在缺陷候補。具體來說，如下所迷地進行該缺陷檢測方法的斑缺陷檢測。即，首 先利用平滑濾波器進行處理，或者進行形態處理(平滑處理)。接著， 縮小通過平滑處理所得到的圖像並製作成各種尺寸的縮小圖像。之後， 利用空間濾波器即Top-Hat濾波器對各縮小圖像實施強調斑缺陷的對比 度。之後，進行失調處理使得暗點被強調。然後，根據檢測圖像內的各 像素的亮度值進行統計計算，並根據從該統計計算所得到的統計數據來 設定閾值。之後，根據所設定的亮度閾值來判斷在檢測圖像中是否存在 缺陷候補。但是，在專利文獻l中，對斑缺陷、條紋缺陷、不勻缺陷以及線缺 陷的的任一者進行檢測處理時，雖為了除去噪聲成分而實施平滑處理， 但僅僅通過平滑處理，由噪聲成分所帶來的影響依然較大。因此，利用
專利文獻1所記栽的缺陷檢測方法則有可能對有無缺陷候補作出錯誤地 判斷。例如，如圖24所示，對於已進行了邊緣檢測(將後述)的圖像實 施專利文獻1所述的統計處理時，得知如圖25所示要被檢出的缺陷 區域A (參照圖24)被噪聲成分所掩蓋而難以被檢出。因此，如果利用 專利文獻1所示的缺陷檢測方法，將會存在這樣的可能性，即，本應作 出有缺陷候補的判斷，卻錯誤地作出無缺陷候補的判斷。另外，在專利文獻1中，使用由RGB合成的亮度圖像作為檢測圖 像。因此，利用專利文獻1所揭示的缺陷檢測方法，則有可能對由於 RG或者RB的組合而產生缺陷的圖像傳感器器件作出缺陷候補有無的 錯誤判斷。例如，圖26所示的圖像是對亮度圖像實施了邊緣檢測後的圖像。 如圖27所示，對被邊緣檢測後的圖像實施統計處理時，得知對於要 被檢出的線缺陷而言檢測靈敏度降低，且本不應作為線缺陷被檢出的部 分卻被予以強調。因此，在這種情況下，利用專利文獻1的缺陷檢測方 法則難以檢出應被^r出的線缺陷。發明內容本發明是鑑於上述問題進行開發的，其目的在於提供一種通過對圖 像傳感器圖像的缺陷區域實施強調處理，從而能夠高精度地檢測缺陷的 缺陷檢測裝置、缺陷檢測方法、圖像傳感器器件、圖像傳感器模塊。為了解決上述課題，本發明的缺陷檢測裝置是一種從數字圖像內檢 測缺陷區域的缺陷檢測裝置，其中，該缺陷區域的像素值較之於該缺陷 區域周圍的區域的像素值呈不均勻的變化。本發明的缺陷檢測裝置，具 有像素值校正部，校正被檢測圖像內的像素值，使得應作為上述缺陷 區域檢出的區域的像素值相對於上述缺陷區域之外的區域的像素值被 強調，其中，上述被檢測圖像是要進行缺陷區域檢測的圖像、塊分割處 理部，將上述被檢測圖像分割成多個塊並且求出塊相加值或塊平均值， 其中，上述塊相加值是對各塊中存在的像素的像素值進行相加後所得到 的值，上述塊平均值是上述塊相加值除以該塊中存在的像素的個數所得 到的值；向缺陷區域有無判斷部輸出上述塊相加值或者塊平均值，其 中，該缺陷區域有無判斷部通過統計處理來判斷是否存在上述塊相加值
或者塊平均值的離群值，從而判斷是否存在上述缺陷區域。根據上述結構，在被檢測圖像中存在缺陷區域的情況下，像素值校 正部對被檢測圖像的像素值進行校正，使得該缺陷區域的像素值被強 調。另外，塊分割處理部將被檢測圖像分割為多個塊並求出塊相加值或 者塊平均值。即，在缺陷檢測裝置中，像素值校正部和塊分割處理部分 別對被檢測圖像進行處理。在塊分割處理部求得的塊相加值或者塊平均 值被輸出至缺陷區域有無判斷部。然後，缺陷區域有無判斷部根據該塊 相加值或者塊平均值進行統計處理，對被檢測圖像進行有無缺陷區域的 判斷。由此，由於能夠確實區分存在於被檢測圖像中的缺陷區域和噪聲成 分，所以能夠高精度地檢出缺陷區域。另外，能夠抑制對有無缺陷區域 所作的錯誤判斷。另外，塊相加值或者塊平均值將被輸出至缺陷區域有無判斷部，而 對於塊分割處理部求出該塊相加值或者塊平均值的處理的定時，可以在 像素值校正部進行處理之前，也可以在像素值校正部進行處理之後。 即，可以在像素值校正部對被檢測圖像的像素值實施校正之前，塊分割 處理部先求出被檢測圖像的各塊的塊相加值或者塊平均值，也可以在像 素值校正部對被檢測圖像的像素值實施校正之後，求出塊相加值或者塊 平均值。為了解決上述課題，本發明的缺陷檢測裝置是一種從數字圖像內檢 測缺陷區域的缺陷檢測裝置，其中，該缺陷區域的像素值較之於該缺陷 區域周圍的區域的像素值呈不均勻的變化。本發明的缺陷檢測裝置，具 有塊分割處理部，將被檢測圖像分割成預先根據上述缺陷區域的形狀設 定的塊形狀，並且求出塊相加值或塊平均值，其中，上述被檢測圖像是 要進行缺陷區域檢測的圖像，上述塊相加值是對各塊中存在的像素的像 素值進行相加後所得到的值，上迷塊平均值是上述塊相加值除以該塊中存在的像素的個數後所得到的值；向缺陷區域有無判斷部輸出上述塊相 加值或者塊平均值，其中，該缺陷區域有無判斷部通過統計處理來判斷 是否存在上述塊相加值或者塊平均值的離群值，從而判斷是否存在上述 缺陷區域。根據上述結構，在塊分割處理部中，將被檢測圖像分割成預先根據 上述缺陷區域的形狀設定的塊形狀，並且求出各塊的塊相加值或者塊平 均值。通過向缺陷區域有無判斷部輸出該塊相加值或者塊平均值，缺陷 區域有無判斷部根據該塊相加值或者塊平均值進行統計處理，對被檢測 圖像進行有無缺陷區域的判斷。由此，因為塊分割處理部利用與缺陷區域對應的各種塊形狀，各自 進行各缺陷區域的檢測，所以能夠高精度地對各缺陷區域進行特定的檢 測。另外，由於缺陷區域有無判斷部利用塊分割處理部實施處理所得到 的被檢測圖像的塊相加值或者塊平均值來進行處理，所以能夠抑制對有 無缺陷區域所作的錯誤判斷。為了解決上述課題，本發明的缺陷檢測裝置是一種從數字圖像內檢 測缺陷區域的缺陷檢測裝置，其中，該缺陷區域的像素值較之於該缺陷 區域周圍的區域的像素值呈不均勻的變化。本發明的缺陷檢測裝置，具有圖像生成部，根據被檢測圖像生成色差圖像，其中，上迷被檢測圖 像是要進行缺陷區域檢測的圖像、以及塊分割處理部，將上述圖像生成 部生成的色差圖像分割成多個塊並且求出塊相加值或者塊平均值，其 中，上述塊相加值是對各塊中存在的像素的像素值進行相加後所得到的 值，上述塊平均值是上述塊相加值除以該塊中存在的像素的個數後所得 到的值；向缺陷區域有無判斷部輸出上述塊相加值或者塊平均值，其 中，該缺陷區域有無判斷部通過統計處理來判斷是否存在上述塊相加值 或者塊平均值的離群值，從而判斷是否存在上述缺陷區域。根據上述結構，圖像生成部生成作為被檢測圖像的色差圖像。塊分 割處理部將色差圖像分割為多個塊，並且求出各塊的塊相加值或者塊平 均值。然後，該塊相加值或者塊平均值被輸出至缺陷區域有無判斷部， 缺陷區域有無判斷部;f艮據該塊相加值或者塊平均值進行統計處理，並對 被檢測圖像進行有無缺陷區域的判斷。由此，能夠檢出被檢測圖像中的由於色變化而產生的缺陷。另夕卜， 在由於色變化而導致的缺陷存在於被檢測圖像的垂直方向或者水平方 向上的某一列的情況下，能夠高精度地檢出縱線缺陷或者橫線缺陷。進 而，缺陷區域有無判斷部利用在塊分割處理部所處理的色差圖像的塊相 加值或者塊平均值進行處理，能夠抑制對有無缺陷區域所作的錯誤判 斷。為了解決上述課題，本發明的缺陷檢測方法是一種從數字圖像內檢 測缺陷區域的缺陷檢測方法，其中，該缺陷區域的像素值較之於該缺陷 區域周圍的區域的像素值呈不均勻的變化。本發明的缺陷檢測方法，包括像素值校正步驟，校正被檢測圖像內的像素值，使得應作為上述缺 陷區域檢出的區域的像素值相對於上述缺陷區域之外的區域的像素值 被強調，其中，上述被檢測圖像是要進行缺陷區域檢測的圖像、以及塊 分割處理步驟，將上述被檢測圖像分割成多個塊並且求出塊相加值或者 塊平均值，其中，上述塊相加值是對各塊中存在的像素的像素值進行相 加後所得到的值，上述塊平均值是上述塊相加值除以該塊中存在的像素 的個數後所得到的值；向缺陷區域有無判斷部輸出上述塊相加值或者塊 平均值，其中，該缺陷區域有無判斷部通過統計處理來判斷是否存在上 述塊相加值或者塊平均值的離群值，從而判斷是否存在上迷缺陷區域。 利用上述結構的缺陷檢測方法，由於在各步驟中實現了與本發明的 缺陷檢測裝置同樣的處理，所以能夠得到與本發明的缺陷檢測裝置相同 的作用和效果。為了解決上述課題，本發明的缺陷檢測方法是一種從數字圖像內檢 測缺陷區域的缺陷檢測方法，其中，該缺陷區域的像素值較之於該缺陷 區域周圍的區域的像素值呈不均勻的變化。本發明的缺陷檢測方法，具 有圖像生成步驟，根據被檢測圖像生成色差圖像，其中，上述被檢測 圖像是要進行缺陷區域檢測的圖像、以及塊分割處理步驟，將在上述圖 像生成步驟中生成的色差圖像分割成多個塊，並且求出塊相加值或者塊 平均值，其中，上述塊相加值是對各塊中存在的像素的像素值進行相加 後所得到的值，上述塊平均值是上述塊相加值除以該塊中存在的像素的 個數後所得到的值；向缺陷區域有無判斷部輸出上述塊相加值或者塊平 均值，其中，該缺陷區域有無判斷部通過統計處理來判斷是否存在上述 塊相加值或者塊平均值的離群值，從而判斷是否存在上述缺陷區域。利用上述結構的缺陷檢測方法，由於在各步驟中實現了與本發明的 缺陷檢測裝置同樣的處理，所以能夠得到與本發明的缺陷檢測裝置相同 的作用和效果。本發明的其他目的、特徵和優點在以下的描述中會變得十分明了 。 此外，以下參照附圖來明確本發明的優點。


圖1是表示本發明的一實施方式的缺陷檢測裝置的概要結構的框 圖。圖2是表示圖1所示的缺陷檢測裝置中所使用的被檢測圖像的彩色 原圖的圖。圖3是表示圖1所示的缺陷檢測裝置中所使用的被檢測圖像的另一 彩色原圖的圖。圖4是表示根椐圖2所示的被檢測圖像的彩色原圖所生成的亮度圖 像的圖。圖5是表示根據圖3所示的被檢測圖像的彩色原圖所生成的亮度圖 像的圖。圖6是表示根據圖3所示的被檢測圖像的彩色原圖所生成的色差圖 像的圖。圖7表示通過圖1所示的由缺陷檢測裝置的塊分割處理部求得的塊 相加值的分布的直方圖的一示例。圖8是表示圖l所示的缺陷檢測裝置中的優劣判斷部在對被檢測圖 像所生成的每一塊進行優劣判斷時的流程圖。圖9是表示圖1所示的缺陷檢測裝置中的優劣判斷部根據統計處理 部所求得的塊相加值的最大值進行優劣判斷時的流程圖。圖IO是表示圖1所示的缺陷檢測裝置中的處理順序的流程圖。圖11是表示圖1所示的缺陷檢測裝置的像素值校正部中所使用的 濾波器的一示例的圖。圖12是表示圖1所示的缺陷檢測裝置的像素值校正部中使用了圖 11所示的濾波器的情況下所得到圖像的圖。圖13是表示圖1所示的缺陷檢測裝置的統計處理部對圖12所示的 圖像進行處理後的圖像的圖。圖14 (a)是表示圖1所示的缺陷檢測裝置的像素值校正部中所使 用的濾波器的另一示例的圖。圖14 (b)是表示圖1所示的缺陷檢測裝置的像素值校正部中所使 用的濾波器的其他示例的圖。圖14 (c)是表示圖1所示的缺陷檢測裝置的像素值校正部中所使 用的濾波器的其它示例的圖。圖15 (a)是表示圖1所示的缺陷檢測裝置的塊分割處理部中的塊 分割的一示例的圖。
圖15 (b)是表示圖1所示的缺陷檢測裝置的塊分割處理部中的塊 分割的其他示例的圖。圖15 (c)是表示圖1所示的缺陷檢測裝置的塊分割處理部中的塊 分割的其他示例的圖。圖15 (d)是表示圖1所示的缺陷檢測裝置的塊分割處理部中的塊 分割的其他示例的圖。圖16是表示圖1所示的缺陷檢測裝置中所使用的被檢測圖像的亮 度圖像的圖。圖17是表示圖1所示的缺陷檢測裝置的邊緣檢測部對圖16所示的 亮度圖像進行邊緣檢測後的圖像的圖。圖18是表示圖1所示的缺陷檢測裝置的塊分割處理部將圖17所示 的圖像塊分割成縱向長的長方形後，統計處理部進行處理後的圖像的 圖。圖19是表示圖1所示的缺陷檢測裝置的塊分割處理部將圖17所示 的圖像塊分割成正方形後，統計處理部進行處理後的圖像的圖。圖20是表示圖1所示的缺陷檢測裝置的邊緣檢測部對圖6所示的 色差圖像進行邊緣檢測後的圖像的圖。圖21是表示圖1所示的缺陷檢測裝置的統計處理部對圖20所示的 圖像進行處理後的圖像的圖。圖22是表示圖像傳感器圖像的色彩濾波器排列的一示例，以及圖像傳感器圖像的像素和彩色圖像、亮度圖像、色差圖像的像素之間的相 關圖。圖23是表示內置了圖1所示的缺陷檢測裝置的圖像傳感器模塊的 概略結構的框圖。圖24是表示圖1所示的缺陷檢測裝置的邊緣檢測部對圖4所示的 亮度圖像進行邊緣檢測後的圖像的圖。圖25是表示利用現有技術的缺陷檢測方法對圖24所示的圖像進行 統計處理的情況下的圖像的圖。圖26是表示圖1所示的缺陷檢測裝置的邊緣檢測部對圖5所示的亮度圖像進行邊緣檢測後的圖像的圖。圖27是表示利用現有技術的缺陷檢測方法對圖26所示的圖像進行 統計處理的情況下的圖像的圖。
具體實施方式
U.裝置的基本結構)以下通過圖1 ~圖27說明本發明的一實施方式。圖1是表示本實施方式的缺陷檢測裝置1的概略結構的框圖。缺陷 檢測裝置l包括亮度/色差圖像生成部(圖像生成部)11、點缺陷去 除部12、噪聲去除部13、圖像壓縮部14、邊緣檢測部15、像素值校正 部16、塊分割處理部17、統計處理部18 (缺陷區域有無判斷部)和優 劣判斷部19 (缺陷區域有無判斷部)。亮度/色差圖像生成部11讀取成為檢測對象的圖像數據圖像(被 檢測圖像)，並根據該被檢測圖像生成亮度圖像或者色差圖像。其中， 該被檢測圖像是通過例如以圖像傳感器器件中具有的CCD (charge coupled devices)傳感器等的攝像元件(未圖示)所拍攝的。如圖4或 者圖5所示，亮度圖像是指利用下式Y=-0.299 x R+0.587 x G+0.114 x B將圖2或者圖3所示的以RGB (R:紅、G:綠、B:藍)所顯示的 被檢測圖像的彩色原圖的像素值變換成亮度信號Y的圖像。另外，利用 圖2所示的被檢測圖像的彩色原圖，生成圖4所示的亮度圖像；利用圖 3所示的被檢測圖像的彩色原圖，生成圖5的亮度圖像。另外，色差圖像是指如圖6所示的，利用下式U=B-Y=-0.299 x R誦0.587 x G+0.866 x B+失調 V=R-Y=0.701 x R-0.587 x G-0.144 x B+失調將圖3所示的以RGB所表示的被檢測圖像的彩色原圖的像素值變 換成色差信號U和V的圖像。在此，Y表示上述的亮度信號。另外，失 調表示中間灰階的值，例如，在8位時，失調=128,在10位時，失調 =512。另外，圖6所示的色差圖像是在圖3所示的被檢測圖像的彩色原 圖的基礎上利用U=B-Y的方程式生成的，但並不限定於此，也可以利 用V=R-Y的方程式來生成。點缺陷去除部12利用點缺陷去除濾波器來除去被檢測圖像中的點 缺陷。點缺陷去除濾波器是這樣一種濾波器，即，例如從以關注像素為
中心的3x3區域內的9個像素中求出像素值的中間值、最大值和最小 值，如果關注像素的像素值為最大值(最小值)，且較之於周圍的8個 像素存在有意差(Significance Difference)的情況下，將關注像素的像 素值置換為中間值。另外，點缺陷濾波器並不僅限於此，也可以是將關 注像素的像素值置換為上述9個像素的平均值或為關注像素周圍的8個像素的平均值的濾波器。噪聲去除部13通過使用平滑濾波器來除去被檢測圖像中的噪聲。 這裡的所述的平滑濾波器是指能夠去除圖像的高頻成分，去除噪聲的 濾波器。例如，求出以關注像素為中心的3x3區域中的9個像素的像 素值的平均值並將該平均值作為關注像素的像素值，這樣的濾波器相當 於平滑濾波器。圖像壓縮部14通過縮小被檢測圖像的縱向尺寸和橫向尺寸來對被 檢測圖像進行壓縮處理。由此，將減少被檢測圖像的數據量，且能夠除 去通過噪聲去除部13未能除去的噪聲成分。邊緣檢測部15使用例如拉普拉斯(Laplacian)濾波器來強調斑缺 陷、不勻缺陷和線缺陷的邊緣。這裡，所述的拉普拉斯濾波器是用於抽 取圖像濃淡變化的邊緣的濾波器。例如，關注像素的像素值的四倍值減 去上下左右的像素(4個附近像素)的像素值後所得到的值作為關注像 素的像素值，這樣的濾波器相當於拉普拉斯濾波器。像素值校正部16利用濾波器來校正像素值。由此，能夠進一步除 去噪聲，並且強調被檢測圖像中的缺陷區域。另外，關於像素值校正部 16所進行處理的詳細說明將於後述。塊分割處理部17將被檢測圖像分割為網格狀，從而生成多個塊。 另外，塊分割處理部17求出塊相加值，該塊相加值是對於被分割成多 個塊的被檢測圖像的每一塊中的全部像素值進行相加後所得到的值。在 此求出的是塊相加值，但並不限於此，如果能求出代表該塊的值即可， 例如塊內全部像素值的平均值、眾數(mode:最頻值)、標準偏差等。 在被分割的各塊的面積不同的情況下，也可以求出各塊內的全部像素值 的平均值即塊平均值，並以塊平均值來代替塊相加值。另外，關於塊分 割處理部17進行處理的詳細將在後面進行闡述。統計處理部18為了檢測存在有斑缺陷、不勻缺陷或線缺陷的塊而 對塊分割處理部17所求出的塊相加值或者塊平均值實施統計處理。如
果在塊內存在有斑缺陷、不勻缺陷或線缺陷等的異常情況，則上述缺陷所存在的塊的塊相加值或者塊平均值在銃計上就成為離群值(outlier)。 具體而言，統計處理部18進行下述的處理，即在多個塊的塊相加值 或者塊平均值中分別求出最大值、平均值、標準偏差。優劣判斷部19對塊相加值的最大值進行離群值判斷，即判斷該塊 相加值或者塊平均值是否為離群值，由此來判斷被檢測圖像的優劣。離 群值按照下述式來進行判斷。即，評價值(最大)==(最大值-平均值)/標準偏差>判斷閾值 在此，上式中的最大值、平均值和標準偏差是通過統計處理部18 求得的。進而，優劣判斷部19判斷在由塊分割部17所分割的多個塊中是否 含有斑缺陷、不勻缺陷或線缺陷。在這種情況下，上述判斷按照下式進 行。評價值=(各塊的塊相加值-平均值)/標準偏差>判斷閾值 在此，上式中的平均值和標準偏差是通過統計處理部18求得的。 另外，關於確定判斷閾值的方法，將在後面進行闡述。另外，在缺陷檢測裝置1中還包括存儲器(未圖示)。存儲器用來 存儲在各種處理中所需要的濾波器、參數和演算結果。例如，存儲器存 儲在噪聲去除部13中所使用的平滑濾波器、在像素值校正部16中所使 用的濾波器、通過塊分割處理部17求得的塊相加值或者塊平均值、通 過統計處理部18求得的塊相加值的平均值等，以及優劣判斷部19所輸 出的優劣判斷結果。(2.優劣判斷部的處理)以下說明由優劣判斷部19決定判斷閾值的求出方法。另外，在以 下說明中記述了利用塊相加值的情況，也可以為利用塊平均值來代替塊 相加值的情況。圖7是表示塊相加值分布的直方圖的一個示例。在圖7中，橫軸表 示塊相加值，縱軸表示塊的個數。如果被檢測圖像是從合格品的圖像傳 感器器件得到的圖像，那麼，在點缺陷去除部12、噪聲去除部13以及 圖像壓縮部14中未能除去的噪聲成分較為突出，塊相加值或者塊平均 值的分布呈近似於標準分布的形狀。由此，利用從合格品的圖像傳感器 所得到圖像的塊相加值的平均值和標準偏差來求出判斷閾值。
在此，判斷閾值可以依據下述求出，即，預備一個或多個優質圖像， 並求出各優質圖像的塊相加值或者塊平均值，判斷閾值=(塊相加值的最大值-塊相加值的平均值)/塊相加值 的標準偏差。另外，判斷閾值是利用統計處理部18 (參照圖1)所求出的塊相加 值的平均值來求出的，但並不限於此，也可以利用塊相加值的眾數(最 頻值)或者中位數(中間值)來代替塊相加值。另外，除了利用上式求出判斷閾值的方法之外，也可以利用斯米爾 諾夫剔除檢驗法，根椐數據量n和捨棄域ot ( =0.01等)來確定判斷閾 值。斯米爾諾夫(Smirnov Grubbs )剔除檢驗法是指，從取自同一母體 的取樣數據中檢驗出統計離群值的方法。根據該方法，通過確定有意水 平(也稱為"捨棄域，，，通常採用0.01、 0.05的值)和取樣數據量，從 而能夠單一地確定閾值，其中，該闞值用於決定被檢測對象的數據是否 為離群值。此外，在進行優劣判斷時所採用的值(評價值)是以標準偏差進行 標準化了的值，因此，判斷閾值不是絕對值，而是被設定為相對於標準 偏差的倍數。通過如上所述地設定判斷閾值，能夠進行不受被檢測圖像 間的像素值偏差影響的優劣判斷。接著，說明優劣判斷部19所進行的處理。圖8表示對每一個由被 檢測圖像生成的塊進行優劣判斷時的流程。首先，優劣判斷部19在被檢測圖像中選擇一個尚未進行優劣判斷 處理的塊(S30),然後，求出所選擇的塊的評價值(S31)。另外，通 過下式求出評價值，評價值=(所選擇的塊的塊相加值-平均值)/標準偏差。然後，優劣判斷部19對評價值和判斷閾值進行比較(S32)，如果 評價值大於或等於判斷闞值，就將被檢測圖像判斷為劣質圖像，並將該 塊的坐標和評價值寫入存儲器(S33)。另一方面，如果評價值小於判斷閾值，優劣判斷部19就將被檢測 圖像判斷為優質圖像，再判斷是否還有尚未進行優劣判斷處理的塊(未 處理塊)(S34)。如果有未處理塊，則返回S30的處理。如果在S34中判斷出不存在未處理塊時，就將被檢測圖像是否存在 缺陷的信息寫入存儲器(S35)。在S35中，也可以通過在S33中是否
寫入了存儲器來判斷圖像的優劣，還可以進行下述處理，即再次對S33 中寫入的評價值進行判斷，求出該被檢測圖像的品質等級，並將其寫入 存儲器。下面，具體說明求出被檢測圖像的品質等級的處理。為了求出品質 等級，可以根據評價值與判斷閾值之差，設定多個等級。例如，可以根 據評價值與判斷閾值之差的大小，將其設定為"大"、"中"、"小" 的三個等級的基準，而且，也可以將被檢測圖像的品質等級設定為"劣 質程度較高"、"劣質程度一般"、"劣質程度較低"的三個等級的基 準。另外，也可以通過設定多個判斷閾值，來評價被檢測圖像的品質等 級。此外，除如上所述地對由被檢測圖像所生成的各塊進行優劣判斷處 理之外，還可以根據塊相加值的最大值來實施優劣判斷部19的處理。 關於該情況下的處理流程，通過圖9進行說明。首先，優劣判斷部19根據下式求取評價值(最大)(S40)，即， 評價值(最大)=(塊相加值的最大值-塊相加值的平均值)/標 準偏差。然後，優劣判斷部19對在S40中求得的評價值(最大)和判斷閾 值進行大小比較(S41)，並在S42或S43中將判斷結果寫入存儲器。 (3.處理流程的概要)圖10是表示缺陷檢測裝置1對被檢測圖像進行缺陷檢測時的處理 順序的流程圖。亮度/色差圖像生成部11讀取被檢測圖像，並且生成亮度圖像或 者色差圖像(S1)。對於通過亮度/色差圖像生成部11所生成的亮度 圖像或者色差圖像，點缺陷去除部12例如利用缺陷去除濾波器來除去 點缺陷(S2 )，噪聲去除部13例如利用平滑濾波器來除去噪聲成分(S3 )。 之後，為了消減被檢測圖像的數據量並進一步除去噪聲成分，通過圖像 壓縮部14壓縮被檢測圖像(S4)。接著，通過邊緣檢測部15來強調被壓縮了的被檢測圖像中存在的斑缺陷、不勻缺陷或線缺陷等的邊緣 (S5 )。通過像素值校正部16對被強調了缺陷邊緣的被檢測圖像進行像素 值校正，各種缺陷將被強調(S6)。接著，通過塊分割處理部17對被 強調了缺陷的被檢測圖像進行塊分割，並且求出各塊的塊相加值或者塊 平均值(S7)。然後，利用該塊相加值或者塊平均值，通過統計處理部 18進行統計處理，即，求出塊相加值或者塊平均值中的最大值、平均值 和標準偏差(S8)。通過將從這些值求出的評價值與上述判斷閾值進行 比較，從而判斷被檢測圖像的優劣或者在各塊中是否存在缺陷(S9)。 根據上述結構，本實施方式的缺陷檢測裝置1通過設置有像素值校 正部16，確切區分存在於被檢測圖像中的缺陷區域和噪聲區域，因此， 能夠高精度地檢出缺陷區域。另外，還能夠抑制對有無缺陷區域所作出 的錯誤判斷。另夕卜，缺陷檢測裝置1由於設置有塊分割處理部17，從而根據斑缺 陷、不勻缺陷和線缺陷等缺陷區域的種類來決定塊的形狀。由此，能夠 高精度地對各缺陷區域進行特定的檢測。進而，塊分割處理部17利用 預先設置的，與斑缺陷、線缺陷和斜向生成的缺陷對應的各塊形狀來進 行檢測。由此，即使在不能通過像素值校正部16進行處理的情況下， 也能夠高精度地對各缺陷區域進行特定的檢測。進而，缺陷檢測裝置1由於具有亮度/色差圖像生成部U，生成色 差圖像，從而也能夠檢出被檢測圖像中由於色變化而產生的缺陷。另 外，在由於色變化而產生的缺陷位於被檢測圖像的垂直方向的某一列或 者水平方向的某一列的情況下，能夠高精度地檢出縱線缺陷或者橫線缺陷。此外，在圖IO所示的缺陷檢測裝置1的處理中，SG和S7是表示在 像素值校正部16所進行的處理結束後由塊分割處理部17開始進行的處 理。但是，本發明並不限於該處理順序，也可以是在塊分割處理部17 進行處理後由像素值校正部16開始進行的處理。具體來說，塊分割處理部17對圖10所示S5中的由邊緣檢測部15 檢測出邊緣的被檢測圖像進行塊分割，並且求出各塊的塊相加值或者塊 平均值。然後，像素值校正部16對已被該塊分割處理部17進行處理後 的被檢測圖像進行像素值校正。也就是說，像素值校正部16對通過塊 分割處理部17所求出的塊相加值或者塊平均值進行校正。另外，還可以是塊分割處理部17對由邊緣檢測部15檢測出邊緣 的被檢測圖像僅僅先進行塊分割，之後，由像素值校正部16進行處理。 在這種情況下，已被塊分割且又被校正了像素值的被檢測圖像在通過像 素值校正部16所進行的處理之後，被輸出至塊分割處理部17。接著， 在塊分割處理部17，求出該被檢測圖像的各塊的塊相加值或者塊平均 值。進而，在圖10的S3 S5中，噪聲去除部13、圖像壓縮部14和邊 緣檢測部15的處理順序並不限於上述，也可以按照任何順序進行處理。另外，在本實施方式的缺陷檢測裝置1中，設置有統計處理部18 和優劣判斷部19，但並不限於此，統計處理部18和優劣判斷部19也可 以被設置於諸如測試器等的外部裝置中。以下詳細說明像素值校正部16和塊分割處理部17進行的處理。另 外，詳細說明在利用色差圖像的情況下的缺陷檢測。(4,像素值校正部的處理)像素值校正部16利用如圖11所示的濾波器來校正被檢測圖像的像 素值。在圖11所示的濾波器中，橫軸表示校正前的像素值，縱軸表示 校正後的像素值。如圖11所示，通過對被檢測圖像使用該濾波器，得 知較之於像素值較低部分的變化量al，像素值較高部分的變化量a2 較大。因此，通過利用該濾波器，被檢測圖像的像素值越高的區域經校 正後，其像素值變化越大，所以在通過像素值校正部16校正的被檢測 圖像中，較之於相對較暗的區域，較亮的區域將被強調。具體來說，在亮度/色差圖像生成部11中，利用圖2所示的被檢 測圖像的彩色原圖生成如圖4所示的亮度圖像。在該亮度圖像進行了上 述S2 S4 (參照圖10)的處理之後，如圖24所示，通過邊緣檢測部15 來檢測邊緣。並且，在像素值校正部16通過濾波器對該被衝企測出邊緣 的圖像進行濾波，得到圖12所示的圖像。在現有技術的缺陷檢測裝置中，由於如圖24所示的在邊緣檢測後 的圖像中，難以區分要被檢出的缺陷區域A與噪聲成分，所以如圖25 所示，在進行了統計處理之後的圖像中，缺陷區域A被噪聲成分掩蓋， 從而存在忽略該缺陷區域A的可能性。但是，本實施方式的缺陷檢測裝 置1由於設置有像素值校正部16,所以，如圖12所示，能夠區分噪聲 成分和比噪聲成分明亮的區域即缺陷區域A，並對該缺陷區域A進行強 調。另外，對圖12所示的圖像，通過塊分割處理部17和統計處理部18 所進行的處理，如圖13所示那樣地能夠確實地檢測出要被檢出的缺陷 區域A。如上所述，缺陷檢測裝置1通過具有像素值校正部16,確實區分存
在於被檢測圖像中的缺陷區域和噪聲成分，所以能夠高精度地檢出缺陷 區域。由此，缺陷檢測裝置1能夠抑制對有無缺陷區域所作的錯誤判斷。另外，像素值校正部16通過使用如圖11所示的濾波器進行被檢測 圖像的像素值的校正，但並不限於此，也可以使用例如圖"(a) ~ (c) 所示的濾波器進行像素值的校正。與圖11相同，圖14 (a) ~ (c)的橫軸表示校正前的像素值，縱 軸表示校正後的像素值。圖14 (a)是表示用於強調像素值較低部分的 濾波器。通過在像素值校正部16中利用該濾波器，像素值較高的斑點 缺陷成分的對比度降低，並且通過塊分割處理部17被平均化。由此， 因為能夠減弱斑點缺陷成分，所以能夠不受點缺陷和斑點缺陷的影響， 檢出面積大而且與周圍像素的亮度差較小的斑缺陷。因此，能夠通過塊 分割處理部17和統計處理部18所進行的處理，確實地從像素值校正部 16進行了處理後的被檢測圖像中檢出面積較大並且與周圍像素的亮度 差較小的斑缺陷。另外，所謂斑點缺陷是指，比點缺陷大，但比通常的 斑缺陷小的缺陷。另外，圖14 (b)和(c)是能夠強調任意位置的濾波器。特別是通 過利用圖14(c)所示的濾波器，由於能夠提高特定的像素值水平的對 比度，所以能夠強調缺陷，該缺陷具有比像素值水平更高的值。由此， 能夠進一步有效地檢出斑缺陷和不勻缺陷。另外，圖14(b)表示的是 能夠僅僅強調特定的像素值水平的濾波器，所以能夠強調具有大量近似 該像素值水平的值的斑缺陷。(5.塊分割處理部的處理)以下說明塊分割處理部17所進行的塊分割處理。在缺陷檢測裝置1 中，塊分割處理部17根據被像素值校正部16強調的缺陷區域是斑缺 陷、不勻缺陷還是線缺陷來決定塊的形狀後並進行分割。如圖15 (a)所示，塊分割處理部17將被檢測圖像分割成包括斑缺 陷邊緣的正方形或者近似於正方形的長方形。另外，根據塊的尺寸，如 果從被檢測圖像的左上方開始依次進行分割，就會出現在被檢測圖像的 邊上存在有未被塊包含的像素。在這種情況下，按照圖像的邊進行塊分 割即可。另外，塊分割也可以不從左上方按順序進行，進行分割時只要 能夠包含被檢測圖像的全部像素即可。另外，通過使用多個如圖"(a) 所示形狀的塊，上述斑缺陷的邊緣將被包含在塊內。
另外，在上述缺陷區域為線缺陷的情況下，特別是該線缺陷為縱線缺陷的情況下，塊分割處理部17如圖15 (b)所示地將被檢測圖像分割 成包含線缺陷邊緣的縱向較長的細長方形。特別是當攝像元件是CCD 傳感器或者CMOS傳感器時，被攝像的圖像中容易產生縱線缺陷。因 此，對於該縱線缺陷，如圖15 (b)所示的將被檢測圖像分割成縱向較 長的細長方形較為有效。進而，在上述缺陷區域為橫線缺陷的情況下，塊分割處理部17如 圖15 (c)所示那樣地將被檢測圖像分割成包含線缺陷邊緣的橫向較長 的細長方形。特別是在液晶屏或者等離子屏等的平板顯示器上所顯示的 數字圖像中容易產生橫線缺陷。因此，如圖15 (c)所示的將被檢測圖 像分割成橫向較長的細長方形對於該橫線缺陷較為有效。另外，在上述缺陷區域為斜向缺陷的情況下，塊分割處理部17如 圖15 (d)所示那樣地將被檢測圖像分割成包含斜向缺陷邊緣的平行四 邊形。另外，在該分割中，可利用了例如相對被檢測圖像的水平方向呈 45°或者-45° (內角為45。或135° )的平行四邊形，也可以使用呈其它角度的平行四邊形。如上所述，缺陷檢測裝置1由於具有塊分割處理部17,根據被檢測 圖像中出現的缺陷區域的種類來決定塊的形狀，所以能夠高精度地對各 缺陷區域進行特定的檢測。另外，塊分割處理部17利用由像素值校正部16強調了缺陷區域的 被檢測圖像來決定塊形狀，也可以利用圖10所示S5中的由邊緣檢測部 15檢出邊緣的被檢測圖像來決定塊形狀。在這種情況下，塊分割處理部17根據斑缺陷、線缺陷(縱線缺陷 或者橫線缺陷)和斜向缺陷，預先決定圖15 (a) ~ (d)的塊形狀，通 過各塊形狀對檢出邊緣的被檢測圖像進行檢測。具體來說，首先，塊分割處理部17進行如圖15 (a)所示的正方形 分割。之後，求出塊相加值或者塊平均值，進行統計處理部18的處理， 並通過優劣判斷部19對被檢測圖像內是否存在斑缺陷進行判斷。然後， 進行圖15 (b)所示的縱向較長的長方形分割。接著，與上述相同地通 過統計處理部18和優劣判斷部19的處理，判斷被檢測圖像內是否存在 縱線缺陷。特別是在使用了液晶屏等的平板顯示器的情況下，為了通過 統計處理部18和優劣判斷部19來判斷被檢測圖像內是否存在橫線缺
陷，通過塊分割處理部17進行如圖15 (c)所示的橫向較長的長方形分 割。然後，在進行了如圖15 (d)所示的平行四邊形的分割後，通過統 計處理部18和優劣判斷部19的處理，判斷在被檢測圖像內是否存在斜 向缺陷。另外，也可以按照任何順序利用各塊形狀對被檢測圖像進行銓 測。此外，在利用各塊形狀對被檢測圖像進行檢測時，可以根據各塊的 形狀來變更點缺陷去除部12、噪聲去除部13、圖像壓縮部14、邊緣檢 測部15和像素值校正部16的處理中的參數或者濾波器的種類。在此，參照圖16~圖19說明在被檢測圖像中含有縱線缺陷的情況 下塊分割處理部17所進行的處理。圖16是作為被檢測圖像而被利用的亮度圖像，在該亮度圖像中含 有應被檢出的縱線缺陷。對該亮度圖像實施圖10所示的S2 ~ S5的處理 時，能夠得到如圖17所示的被檢出邊緣的亮度圖像。接著，塊分割處 理部17對該亮度圖像進行處理。圖18是表示在塊分割處理部17進行了以如圖15 (b)所示的縱向 較長的長方形進行分割後，統計處理部18進行統計處理後的結果圖像。 另外，圖19是表示在塊分割處理部H進行了如圖l5 (a)所示的正方 形分割後，統計處理部18進行了統計處理後的結果圖像。如圖19所示，在塊分割處理部17進行正方形分割的情況下，對於 應被檢出的縱線缺陷，靈敏度較低。因此，在優劣判斷部19中，難以 將應被檢出的縱線缺陷判斷為缺陷區域。對此，如圖18所示，當在塊 分割部17中進行了長方形的分割時，對於應被檢出的縱線缺陷，靈敏 度最高。因此，優劣判斷部19能夠高精度地檢出應被檢出的縱線缺陷。如上所述，在缺陷檢測裝置1利用由邊緣檢測部15已檢出邊緣的 被檢測圖像的情況下，即使在像素值校正部16不對被檢測圖像實施校 正處理，也可利用圖15(a) ~ (d)所示的塊形狀進行檢測。也就是說， 利用預先被設置在塊分割處理部17中的與斑缺陷、線缺陷和斜向缺陷 對應的各塊形狀進行檢測。由此，能夠高精度地對各缺陷區域進行特定 的衝全測。(6.利用色差圖像時的處理)本實施方式的缺陷檢測裝置1在亮度/色差圖像生成部11中生成 亮度圖像或者色差圖像。以下說明從被檢測圖像中檢出縱線缺陷的情 況。另外，關於該縱線缺陷的檢測，在此並不限定是否通過像素值校正
部16對被檢測圖像進行處理。另外，設在塊分割處理部17中，被檢測 圖像被塊分割成如圖15 (b)所示的縱長較長的長方形。首先，亮度/色差圖像生成部11根椐圖3所示的被檢測圖像的彩 色原圖生成圖5所示的亮度圖像和圖6所示的色差圖像。將生成的亮度 圖像和色差圖像分別通過圖IO所示的S2-S5進行處理。圖20表示在 S5中通過邊緣檢測部15檢出邊緣的色差圖像，圖26表示和圖20同樣 地檢出邊緣的亮度圖像。通過塊分割處理部17將該亮度圖像和色差圖像分割成縱向較長的 長方形後，求出塊相加值或者塊平均值。圖21和圖27是表示根據該塊 相加值或者塊平均值，通過統計處理部18進行統計處理後的結果圖像。在此，如圖27所示，當被檢測圖像為亮度圖像時，應作為縱線缺 陷而被檢出的缺陷區域卻沒有作為缺陷區域而被檢出；而如圖21所示， 當被檢測圖像為色差圖像時，則檢出了應作為縱線缺陷的缺陷區域。缺陷檢測裝置1具有亮度/色差圖像生成部11,生成色差圖像。由 此，在被檢測圖像由於色變化而存在缺陷的情況下，能夠檢出該缺陷。 特別是由於色變化所產生的缺陷為縱向一列的情況下，能夠檢出該縱線 缺陷。關於其理由，將在以下參照圖22進行說明。圖22是圖像傳感器圖像的色彩濾波器排列的一示例，並且表示了 圖像傳感器圖像的像素與彩色圖像、亮度圖像、色差圖像的像素之間的 相關圖。如圖22所示，圖像傳感器圖像的各像素分別表示為R、 G或者 B信號，圖像傳感器圖像的4個像素相當於彩色圖像、亮度圖像或者色 差圖像的l個像素。另外，圖像傳感器圖像的色彩濾波器被規則地排列 使得RGRGRG…(即，RG組)所表示的縱列和GBGBGB…(即，GB 組)所表示的縱列交替反覆排列。在此，當某一縱列中有縱線缺陷時，該縱列像素值不同於該縱列的 左側第2列或者右側第2列的同色濾波器排列的像素值，該縱列像素值 的變化在彩色數字圖像上被視為色變化。因此，在採用色信息即色差圖 像的情況下，當由於色變化而產生縱列的缺陷時，能夠高精度地檢出縱 線缺陷。另外，如上所述，在塊分割處理部17中，對色差圖像進行塊分割， 形成縱向較長的長方形，但並不限於此。塊分割處理部17也可以將色 差圖像塊分割成如圖15 (c)所示的橫向較長的長方形。在該情況下，
當在某一橫列中產生橫線缺陷時，與產生縱線缺陷的情況相同地，該橫 列像素值的變化在彩色數字圖像上被視為色變化。因此，當由於色變化 而產生橫列的缺陷時，能夠高精度地檢出橫線缺陷。另外，圖6所示的色差圖像是將被檢測圖像變換成色差信號U的圖 像，但並不限於此，利用變換成色差信號V的圖像也能夠得到同樣的結果。另外，圖5所示的亮度圖像所包含的縱線缺陷比圖16所示的亮度 圖像所包含的縱線缺陷更難以被檢出。即，圖3所示的被檢測圖像的彩 色原圖所包含的縱線缺陷較之於圖16所示亮度圖像的原圖所包含的縱. 線缺陷更難以被檢出，其中，該原圖是被檢測圖像的彩色原圖。如上所述，在缺陷檢測裝置1中，亮度/色差圖像生成部11如圖6 所示地生成色差圖像。所以，即使在被檢測圖像中含有僅通過塊分割處理部17將被檢測 圖像塊分割成縱向較長的長方形而難以檢出的縱線缺陷的情況下，缺陷 檢測裝置1能夠通過利用上述色差圖像，高精度地檢出上述縱線缺陷。 另外，在塊分割處理部17將被檢測圖像塊分割成橫向較長的長方形的 情況下也能夠獲得同樣的效果。根據上述結構，本實施方式的缺陷檢測裝置1由於具有像素值校正 部16，確實區分存在於被檢測圖像中的缺陷區域和噪聲成分，從而能夠 高精度地檢出缺陷區域。由此，能夠抑制對有無缺陷區域所作的錯誤判 斷。另外，缺陷檢測裝置1由於具有塊分割處理部17，其根據斑缺陷、 不勻缺陷和線缺陷等缺陷區域的種類來決定塊的形狀。所以，能夠高精 度地對各缺陷區域進行特定的檢測。進而，塊分割處理部17利用預先 設置的，與斑缺陷、線缺陷以及斜向生成的缺陷對應的各塊形狀進行檢 測。由此，即使在不能通過像素值校正部16進行處理的情況下，也能 夠高精度地對各缺陷區域進行特定的檢測。進而，缺陷檢測裝置1由於具有亮度/色差圖像生成部11，並生成 色差圖像，從而能夠檢出在被檢測圖像中的因色變化而引起的缺陷。特 別是，當因色變化而引起的缺陷為一縱向列或者一橫向列時，能夠高精 度地檢出縱線缺陷或者橫線缺陷。 (7.安裝例)
圖23是表示本實施方式的缺陷檢測裝置1中內置的圖像傳感器模 塊2的概略結構的框圖。圖像傳感器模塊2具備圖像傳感器器件3和數 字信號處理器(digital signal processor,以下簡稱為DSP )4。另夕卜，DSP4 具備本實施方式的缺陷檢測裝置1。圖像傳感器器件3通過其內部所有的各像素的光電二極體讀取光信號後，並將該光信號變換成電氣信號。將該電氣信號進行數字變換，並 變換成能夠在後一級的DSP4中進行處理的圖像C，並向DSP4輸出。DSP4是已特定的用於數位訊號處理的微處理器，能實現高速的處 理。圖像C被輸入至DSP4內所設置的缺陷檢測裝置1中並進行上迷處 理(參照圖10),之後對圖像C的優劣進行判斷。根據對該圖像C的 判斷結果，例如，通過被設置在DSP4內的缺陷檢測裝置1中的器件優 劣判斷部(未圖示)，對圖像傳感器器件3或者圖像傳感器模塊2的優 劣進行判斷。另外，圖像傳感器器件2的優劣判斷結果被輸出至諸如用 於檢查圖像傳感器模塊2的檢查裝置的顯示部(未圖示)。如上所述，由於圖像傳感器模塊2具有缺陷檢測裝置1,從而能夠 高精度地對圖像傳感器器件3所讀取的圖像的優劣進行判斷，所以，也 能夠高精度地檢測判斷出圖像傳感器器件3的優劣。另外，如圖23所示，缺陷檢測裝置1被設置於圖像傳感模塊2內 的DSP4中，但是，只要缺陷檢測裝置1被設置於圖像傳感器模塊2內 即可，例如，也可以被設置於圖像傳感器器件2的內部。另外，除了圖 像傳感器模塊2的內部以外，缺陷檢測裝置1也可以被安裝於外部裝置 中，例如能夠蜂皮安裝於具有RGB分離部、CPU ( central processing unit)部和有著多個存儲器等的圖像處理裝置(未圖示)中，或者也可以被安 裝於用於檢測數字圖像的品質的測試器(未圖示)中。在這種情況下， 缺陷檢測裝置1可不必具備上述全部功能，例如在外部裝置中設置如 圖1所示的塊處理步驟中，從中間開始的統計處理部18、優劣判斷部19 等。另外，本實施方式的缺陷測試裝置1,在邊緣檢測部15強調了斑缺 陷、不勻缺陷、線缺陷等的邊緣之後，像素值校正部16再進行處理。 但並不限於此，也可以是這樣的結構，即像素值校正部16先進行了處 理後，邊緣檢測部15再進行處理的結構。 (8.補充)由本實施方式的缺陷檢測裝置執行的缺陷檢測方法也可以作為程
序記錄於計算機可讀取的記錄介質中，其中，該記錄介質記錄了由計算
機執行的程序。其結果，能夠提供一種可自由攜帶的記錄介質，其記錄 了執行本實施方式的缺陷檢測方法的程序。
記錄介質也可以是用於在微計算機中進行處理的存儲器(未圖
示)，例如，可以是諸如ROM (read only memory)的程序介質，也可 以為下述可讀取的程序介質，即在設置的程序讀取裝置中插入記錄介 質從而進行讀取的程序介質，其中，該程序讀取裝置(未圖示)作為外 部存儲裝置。
不論是哪種情況，可以由微處理器存取並執行所保存的程序，也可 以採用下述方式，即讀出程序，將所讀出的程序下栽至微計算機的程 序存儲區(未圖示)中，執行該程序。在該情況下，下載用的程序被預 先保存於本體裝置中。
上述程序介質是可與本體分離的記錄介質，也可以是固定保持程序 的下述介質，即磁帶、盒式帶等的帶系統，包括軟盤、硬碟等的磁碟、 CD-ROM、 MO、 MD、 DVD等的光碟的盤系統，IC卡(包括存儲器卡)、 光卡等的卡系統，或者，掩模型ROM、 EPROM ( Erasable Programmable Read Only Memory) 、 EEPROM (Electrically Erasable Programmable Read Only Memory)、快閃記憶體ROM等的半導體存儲器系統。
另外，在上述情形下，由於其構成為能夠與包括網際網路在內的通 信網絡連接的系統，所以，也可以象從通信網絡下載程序那樣流動地保 持程序。此外，在從通信網絡下載程序的情況下，可預先將上述下載用 程序保存於接收機中，或者，從別的記錄介質中下載。
本發明並不限於上述實施方式，可以在權利要求所示的範圍內進行 各種變更。即，通過組合在權利要求所示的範圍內適度變更的技術手段 所得到的實施方式也被包含在本發明的技術範圍內。
如上所述，本發明的缺陷檢測裝置是一種從數字圖像內檢測缺陷區 域的缺陷檢測裝置,其中，該缺陷區域的像素值較之於該缺陷區域周圍 的區域的像素值呈不均勻的變化。本發明的缺陷檢測裝置，具有像素 值校正部，校正被檢測圖像內的像素值，使得應作為上述缺陷區域檢出 的區域的像素值相對於上述缺陷區域之外的區域的像素值被強調，其 中，上述被檢測圖像是要進行缺陷區域檢測的圖像、以及塊分割處理 部，將上述被檢測圖像分割成多個塊並且求出塊相加值或塊平均值，其
中，上述塊相加值是對各塊中存在的像素的像素值進行相加後所得到的 值，上述塊平均值是上述塊相加值除以該塊中存在的像素的個數所得到的值；向缺陷區域有無判斷部輸出上述塊相加值或者塊平均值，其中， 該缺陷區域有無判斷部通過統計處理來判斷是否存在上述塊相加值或 者塊平均值的離群值，從而判斷是否存在上述缺陷區域。根據上述結構，在被檢測圖像中存在缺陷區域的情況下，像素值校 正部校正像素值使得該缺陷區域的像素值被強調。另外，塊分割處理部 將被檢測圖像分割為多個塊並求出塊相加值或者塊平均值。即，在缺陷 檢測裝置中，像素值校正部和塊分割處理部各自對被檢測圖像進行處 理。在塊分割處理部求出的塊相加值或者塊平均值被輸出至缺陷區域有 無判斷部。然後，缺陷區域有無判斷部，根據該塊相加值或者塊平均值 進行統計處理，對被檢測圖像進行有無缺陷區域的判斷。由此，由於能夠確實區分存在於被檢測圖像中的缺陷區域和噪聲成 分，所以能夠高精度地檢出缺陷區域。另外，能夠抑制對有無缺陷區域 所作的錯誤判斷。另外，塊相加值或者塊平均值將被輸出至缺陷區域有無判斷部，而 對於塊分割處理部求出該塊相加值或者塊平均值的處理的定時，可以在 像素值校正部進行處理之前，也可以在像素值校正部進行處理之後。 即，可以在像素值校正部對被檢測圖像的像素值實施校正之前，塊分割 處理部先求出被檢測圖像的各塊的塊相加值或者塊平均值，也可以在像 素值校正部對被檢測圖像的像素值實施校正之後，求出塊相加值或者塊 平均值。進而，上述塊分割處理部優選對已由上述像素值校正部實施了像素 值校正的被檢測圖像進行分割。另外，上述像素值校正部優選對上述塊 分割處理部分割上述被檢測圖像所得的塊的像素值進行校正，上述塊分塊相加;或者二平均值。上述像素值校正部ll選對已由上述塊分割處理 部分割成多個塊並且求出了上述塊相加值或者塊平均值的上迷被檢測 圖像的像素值進行校正。根據上述結構，像素值校正部和塊分割處理部對被檢測圖像進行處 理。由此，由於能夠確實區分存在於被檢測圖像中的缺陷區域和噪聲成 分，所以能夠高精度地檢出缺陷區域。另外，能夠抑制對有無缺陷區域
所作的錯誤判斷。進而，上述像素值校正部優選通過利用濾波器對上述被檢測圖像進 行校正，使得被檢測圖像的像素值越高的區域，其像素值的變化越大。根椐上述結構，像素值校正部通過利用被檢測圖像的像素值越高的 區域其像素值變化越大的濾波器來校正像素值，所以，使得缺陷區域的 像素值被強調。由此，由於能夠確實區分存在於被檢測圖像中的缺陷區 域和噪聲成分，所以能夠高精度地檢出缺陷區域。本發明的缺陷檢測裝置是一種從數字圖像內檢測缺陷區域的缺陷 檢測裝置，其中，該缺陷區域的像素值較之於該缺陷區域周圍的區域的 像素值呈不均勻的變化。本發明的缺陷檢測裝置具有塊分割處理部，將 被檢測圖像分割成預先根據上述缺陷區域的形狀設定的塊形狀，並且求 出塊相加值或塊平均值，其.中，上述被檢測圖像是要進行缺陷區域檢測 的圖像，上述塊相加值是對各塊中存在的像素的像素值進行相加後所得 到的值，上述塊平均值是上述塊相加值除以該塊中存在的像素的個數後所得到的值；向缺陷區域有無判斷部輸出上述塊相加值或者塊平均值， 其中，該缺陷區域有無判斷部通過統計處理來判斷是否存在上述塊相加 值或者塊平均值的離群值，從而判斷是否存在上述缺陷區域。根據上迷結構，塊分割處理部將被檢測圖像分割成預先根據上述缺 陷區域的形狀設定的塊形狀，並且求出各塊的塊相加值或者塊平均值， 之後，將該塊相加值或者塊平均值輸出至缺陷區域有無判斷部。缺陷區 域有無判斷部根據該塊相加值或者塊平均值進行統計處理，並對被檢測 圖像進行有無缺陷區域的判斷。由此，因為塊分割處理部利用與缺陷區域對應的各塊形狀，各自進 行各缺陷區域的檢測，所以能夠高精度地對各缺陷區域進行特定的檢 測。另外，由於缺陷區域有無判斷部利用在塊分割處理部中所處理的被 檢測圖像的塊相加值或者塊平均值來進行處理，所以能夠抑制對有無缺 陷區域所作的錯誤判斷。上述塊形狀優選縱向較長的長方形。例如，當通過CCD傳感器或 者CMOS傳感器等的攝像元件拍攝被檢測圖像時，被檢測圖像中容易產 生貫通垂直方向的縱線缺陷。根據上述結構，由於在塊分割處理部中使 用的塊形狀包含了縱向較長的長方形，所以能夠確實地檢出縱線缺陷。上述塊形狀優選橫向較長的長方形。例如，當被顯示在液晶屏或者
等離子屏等的平板顯示器上的數字圖像成為被檢測圖像時，可能產生貫 通被檢測圖像的水平方向的橫線缺陷。根據上述結構，由於在塊分割處 理部中使用的塊形狀包含了橫向較長的長方形，所以能夠確實地檢出橫 線缺陷。本發明的缺陷檢測裝置是一種從數字圖像內檢測缺陷區域的缺陷 檢測裝置，其中，該缺陷區域的像素值較之於該缺陷區域周圍的區域的像素值呈不均勻的變化。本發明的缺陷檢測裝置，具有圖像生成部， 根據被檢測圖像生成色差圖像，其中，上述被檢測圖像是要進行缺陷區 域檢測的圖像、以及塊分割處理部，將上述圖像生成部生成的色差圖像 分割成多個塊並且求出塊相加值或者塊平均值，其中，上述塊相加值是 對各塊中存在的像素的像素值進行相加後所得到的值，上述塊平均值是 上述塊相加值除以該塊中存在的像素的個數後所得到的值；向缺陷區域 有無判斷部輸出上述塊相加值或者塊平均值，其中，該缺陷區域有無判 斷部通過統計處理來判斷是否存在上述塊相加值或者塊平均值的離群 值，從而判斷是否存在上述缺陷區域。根據上述結構，圖像生成部生成作為被檢測圖像的色差圖像。塊分 割處理部將色差圖像分割為多個塊，並且求出各塊的塊相加值或者塊平 均值。然後，該塊相加值或者塊平均值被輸出至缺陷區域有無判斷部， 缺陷區域有無判斷部根據該塊相加值或者塊平均值進行統計處理，並對 被檢測圖像進行有無缺陷區域的判斷。由此，能夠檢出被檢測圖像中由於色變化而產生的缺陷。另外，在 由於色變化而引起的缺陷存在於被檢測圖像的垂直方向或者水平方向 上的某一列的情況下，能夠高精度地檢出縱線缺陷或者橫線缺陷。進 而，缺陷區域有無判斷部利用塊分割處理部處理了的色差圖像的塊相加 值或者塊平均值進行處理，能夠抑制對有無缺陷區域所作的錯誤判斷。上述塊分割部優選將上述被檢測圖像分割成多個塊，使得相鄰的塊 存在彼此疊合的部分。如果使相鄰的塊彼此無重疊部分地將被檢測圖像分割為多個塊，缺 陷區域有時就會跨越相鄰的塊。在這種情況下，缺陷區域可能會被分 散，從而影響到不同的兩塊的塊相加值或者塊平均值，因此，有可能出 現不能恰當地判斷是否存在缺陷區域的情況。根據上述結構，塊分割處理部使相鄰的塊彼此有疊合部分地將被檢 測圖像分割為多個塊，因此，能夠可靠地將缺陷區域抑制在一個塊內。 由此，可以防止缺陷區域影響到不同的兩塊的塊相加值或者平均值，所 以，能夠高精度地檢出缺陷區域。進而，本發明的缺陷檢測裝置優選還具有點缺陷去除部，從上述 被檢測圖像中除去點缺陷，在該點缺陷中，某像素的像素值與其周圍的 像素值之差較大；噪聲去除部，利用濾波器除去被檢測圖像的噪聲成 分，其中，上述被檢測圖像是已被上述點缺陷去除部除去了點缺陷的圖 像；以及圖像壓縮部，對已由上述噪聲去除部除去了噪聲成分的被檢測 圖像進行壓縮處理。根據上述結構，在點缺陷去除部除去被檢測圖像的點缺陷，在噪聲 去除部除去被檢測圖像的噪聲成分。由此，因為在噪聲處理部進行處理 之前從被檢測圖像中除去作為檢測對象外的點缺陷，所以，能夠防止點 缺陷作為檢測對象的斑缺陷等的缺陷區域而被檢出。另外，由於圖像壓 縮部壓縮被檢測圖像，所以能夠減小被檢測圖像的數據量，並除去由噪 聲處理部沒能除去的噪聲成分。另外，上迷結構的缺陷檢測裝置也可以被設置於圖像傳感器器件或 者圖像傳感器模塊中。本發明的缺陷檢測方法是一種從數字圖像內檢出缺陷區域的缺陷 檢測方法，其中，該缺陷區域的像素值較之於該缺陷區域周圍區域的像 素值呈不均勻的變化。本發明的缺陷檢測方法，包括像素值校正步驟， 校正被檢測圖像內的像素值，使得應作為上述缺陷區域檢出的區域的像 素值相對於上述缺陷區域之外的區域的像素值被強調，其中，上述被檢 測圖像是要進行缺陷區域檢測的圖像、以及塊分割處理步驟，將上述被 檢測圖像分割成多個塊並且求出塊相加值或塊平均值，其中，上述塊相 加值是對各塊中存在的像素的像素值進行相加後所得到的值，上述塊平 均值是上述塊相加值除以該塊中存在的像素的個數所得到的值；向缺陷 區域有無判斷部輸出上述塊相加值或者塊平均值，其中，該缺陷區域有 無判斷部通過統計處理來判斷是否存在上述塊相加值或者塊平均值的 離群值，從而判斷是否存在上述缺陷區域。根據上迷結構的缺陷檢測方法，由於在各步驟中實現了與本發明的 缺陷檢測裝置同樣的處理，所以能夠得到與本發明的缺陷檢測裝置相同 的作用和效果。
本發明的缺陷檢測方法是一種從數字圖像內檢測缺陷區域的缺陷 檢測方法，其中，該缺P各區域的像素值較之於該缺陷區域周圍的區域的 像素值呈不均勻的變化。本發明的缺陷檢測方法，包括塊分割處理步 驟，將被檢測圖像分割成預先根據上述缺陷區域的形狀設定的塊形狀， 並且求出塊相加值或者塊平均值，其中，上述被檢測圖像是要進行缺陷 區域檢測的圖像，上述塊相加值是對各塊中存在的像素的像素值進行相 加後所得到的值，上述塊平均值是上述塊相加值除以該塊中存在的像素的個數後所得到的值；向缺陷區域有無判斷部輸出上述塊相加值或者塊 平均值，其中，該缺陷區域有無判斷部通過統計處理來判斷是否存在上 述塊相加值或者塊平均值的離群值，從而判斷是否存在上述缺陷區域。 根據上述結構的缺陷檢測方法，由於在各步驟中實現了與本發明的 缺陷檢測裝置同樣的處理，所以能夠得到與本發明的缺陷檢測裝置相同 的作用和效果。本發明的缺陷檢測方法是一種從數字圖像內檢測缺陷區域的缺陷 檢測方法，其中，該缺陷區域的像素值較之於該缺陷區域周圍的區域的 像素值呈不均勻的變化。本發明的缺陷檢測方法，包括圖像生成步驟， 根據被檢測圖像生成色差圖像，其中，上述被檢測圖像是要進行缺陷區 域檢測的圖像、以及塊分割處理步驟，將在上述圖像生成步驟中生成的 色差圖像分割成多個塊，並且求出塊相加值或者塊平均值，其中，上述 塊相加值是對各塊中存在的像素的像素值進行相加後所得到的值，上述 塊平均值是上述塊相加值除以該塊中存在的像素的個數後所得到的 值；向缺陷區域有無判斷部輸出上述塊相加值或者塊平均值，其中，該 缺陷區域有無判斷部通過統計處理來判斷是否存在上述塊相加值或者 塊平均值的離群值，從而判斷是否存在上述缺陷區域。根據上述結構的缺陷檢測方法，由於在各步驟中實現了與本發明的 缺陷檢測裝置同樣的處理，所以能夠得到與本發明的缺陷檢測裝置相同 的作用和效果。此外，藉助於使計算機執行上述缺陷檢測方法的缺陷檢測程序，利 用計算機也能夠獲得與本發明的缺陷檢測方法同樣的作用和效果。並 且，通過將上述缺陷檢測程序存儲於計算機可讀取的記錄介質中，可以 在任意的計算機上執行上述缺陷檢測程序。即，如上所迷，本發明的缺陷檢測裝置，具有像素值校正部，校
正被檢測圖像內的像素值，使得應作為上述缺陷區域檢出的區域的像素 值相對於上述缺陷區域之外的區域的像素值被強調，其中，上述被檢測 圖像是要進行缺陷區域檢測的圖像、以及塊分割處理部，將上述被檢測 圖像分割成多個塊並且求出塊相加值或塊平均值，其中，上述塊相加值 是對各塊中存在的像素的像素值進行相加後所得到的值，上述塊平均值是上述塊相加值除以該塊中存在的像素的個數所得到的值；向缺陷區域 有無判斷部輸出上述塊相加值或者塊平均值，其中，該缺陷區域有無判 斷部通過統計處理來判斷是否存在上述塊相加值或者塊平均值的離群 值，從而判斷是否存在上述缺陷區域。由此，由於能夠確實區分存在於被檢測圖像中的缺陷區域和噪聲成 分，所以能夠高精度地檢出缺陷區域。另外，能夠抑制對有無缺陷區域 所作的錯誤判斷。另外，本發明的缺陷檢測裝置，具有塊分割處理部，將被檢測圖像 分割成預先根據上述缺陷區域的形狀設定的塊形狀，並且求出塊相加值 或塊平均值，其中，上述被檢測圖像是要進行缺陷區域檢測的圖像，上 述塊相加值是對各塊中存在的像素的像素值進行相加後所得到的值，上 述塊平均值是上述塊相加值除以該塊中存在的像素的個數後所得到的 值；向缺陷區域有無判斷部輸出上述塊相加值或者塊平均值，其中，該 缺陷區域有無判斷部通過統計處理來判斷是否存在上述塊相加值或者 塊平均值的離群值，從而判斷是否存在上述缺陷區域。由此，因為塊分割處理部利用與缺陷區域對應的各塊形狀，各自進 行各缺陷區域的檢測，所以能夠高精度地對各缺陷區域特定的檢測。另 外，由於缺陷區域有無判斷部利用在塊分割處理部中已處理的被檢測圖 像的塊相加值或者塊平均值來進行處理，所以能夠抑制對有無缺陷區域 所作的錯誤判斷。另外，如上所述，本發明的缺陷檢測裝置，具有圖像生成部，根 據被檢測圖像生成色差圖像，其中，上述被檢測圖像是要進行缺陷區域 檢測的圖像、以及塊分割處理部，將上述圖像生成部生成的色差圖像分 割成多個塊並且求出塊相加值或者塊平均值，其中，上述塊相加值是對 各塊中存在的像素的像素值進行相加後所得到的值，上述塊平均值是上 述塊相加值除以該塊中存在的像素的個數後所得到的值；向缺陷區域有 無判斷部輸出上述塊相加值或者塊平均值，其中，該缺陷區域有無判斷
部通過統計處理來判斷是否存在上述塊相加值或者塊平均值的離群 值，從而判斷是否存在上述缺陷區域。由此，能夠檢出在被檢測圖像中的由於色變化而產生的缺陷。另 外，在由於色變化而導致的缺陷存在於被檢測圖像的垂直方向或者水平 方向上的某一列的情況下，能夠高精度地檢出縱線缺陷或者橫線缺陷。 進而，缺陷區域有無判斷部利用在塊分割處理部已處理了的色差圖像的 塊相加值或者塊平均值進行處理，能夠抑制對有無缺陷區域所作的錯誤 判斷。另外，通過本發明的缺陷檢測裝置，能夠高精度地檢出圖像傳感器 器件所存在的缺陷。本發明的缺陷檢測裝置特別適用於要求高品質的圖像傳感器器件的品質檢測，也可以應用於平板顯示器(例如液晶顯示 器或等離子顯示器)所顯示的數字圖像的檢測。以上，對本發明進行了詳細的說明，上述具體實施方式
或實施例僅 僅是揭示本發明的技術內容的示例，本發明並不限於上述具體示例，不 應對本發明進行狹義的解釋，可在本發明的精神和權利要求的範圍內進 行各種變更來實施之。
權利要求
1.一種缺陷檢測裝置，從數字圖像內檢測缺陷區域，其中，該缺陷區域的像素值較之於該缺陷區域周圍的區域的像素值呈不均勻的變化，其特徵在於，具有像素值校正部，校正被檢測圖像內的像素值，使得應作為上述缺陷區域檢出的區域的像素值相對於上述缺陷區域之外的區域的像素值被強調，其中，上述被檢測圖像是要進行缺陷區域檢測的圖像；以及塊分割處理部，將上述被檢測圖像分割成多個塊並且求出塊相加值或塊平均值，其中，上述塊相加值是對各塊中存在的像素的像素值進行相加後所得到的值，上述塊平均值是上述塊相加值除以該塊中存在的像素的個數所得到的值，向缺陷區域有無判斷部輸出上述塊相加值或者塊平均值，其中，該缺陷區域有無判斷部通過統計處理來判斷是否存在上述塊相加值或者塊平均值的離群值，從而判斷是否存在上述缺陷區域。
2. 根據權利要求1所述的缺陷檢測裝置，其特徵在於 上述塊分割處理部對已由上述像素值校正部實施了像素值校正的被檢測圖像進行分割。
3. 根據權利要求1所述的缺陷檢測裝置，其特徵在於 上述像素值校正部對上述塊分割處理部分割上述被檢測圖像所得的塊的像素值進行校正；上述塊分割處理部求出已由上述像素值校正部實施了像素值校正 的各塊的塊相加值或者塊平均值。
4. 根據權利要求1所述的缺陷檢測裝置，其特徵在於 上述像素值校正部對已由上述塊分割處理部分割成多個塊並且求出了上述塊相加值或者塊平均值的上述被檢測圖像的像素值進行校 正。
5，根據權利要求1所述的缺陷檢測裝置，其特徵在於 上述像素值校正部利用濾波器對上述被檢測圖像進行校正，使得在上述被檢測圖像中像素值越高的區域其像素值的變化越大。
6. —種缺陷檢測裝置，從數字圖像內檢測缺陷區域，其中，該缺陷區域的像素值較之於該缺陷區域周圍的區域的像素值呈不均勻的變化，其特徵在於 具有塊分割處理部，將被檢測圖像分割成預先根據上述缺陷區域的 形狀設定的塊形狀，並且求出塊相加值或塊平均值，其中，上述被檢測 圖像是要進行缺陷區域檢測的圖像，上述塊相加值是對各塊中存在的像 素的像素值進行相加後所得到的值，上述塊平均值是上述塊相加值除以 該塊中存在的像素的個數後所得到的值，向缺陷區域有無判斷部輸出上述塊相加值或者塊平均值，其中，該 缺陷區域有無判斷部通過統計處理來判斷是否存在上述塊相加值或者 塊平均值的離群值，從而判斷是否存在上述缺陷區域。
7. 根據權利要求6所述的缺陷檢測裝置，其特徵在於 上述塊形狀為縱向較長的長方形。
8. 根據權利要求6所述的缺陷檢測裝置，其特徵在於上述塊形狀為橫向較長的長方形。
9. 一種缺陷檢測裝置，從數字圖像內檢測缺陷區域，其中，該缺化，i特徵在於，具有 。 P 、， 、 、》》、'、圖像生成部，根據被檢測圖像生成色差圖像，其中，上述被檢測圖像是要進行缺陷區域檢測的圖像；以及塊分割處理部，將上迷圖像生成部生成的色差圖像分割成多個塊並且求出塊相加值或者塊平均值，其中，上述塊相加值是對各塊中存在的像素的像素值進行相加後所得到的值，上述塊平均值是上迷塊相加值除以該塊中存在的像素的個數後所得到的值，向缺陷區域有無判斷部輸出上述塊相加值或者塊平均值，其中，該 缺陷區域有無判斷部通過統計處理來判斷是否存在上述塊相加值或者 塊平均值的離群值，從而判斷是否存在上述缺陷區域。
10. 根據權利要求l、 6、 9中的任意一項所迷的缺陷檢測裝置，其 特徵在於上述塊分割部將上述被檢測圖像分割成多個塊，使得相鄰的塊存在 彼此疊合的部分。
11. 根據權利要求l、 6、 9中的任意一項所述的缺陷檢測裝置，其 特徵在於，還具有點缺陷去除部，從上述被檢測圖像中除去點缺陷，在該點缺陷中， 某像素的像素值與其周圍的像素值之差較大；噪聲去除部，利用濾波器除去被檢測圖像的噪聲成分，其中，上述被檢測圖像是已被上述點缺陷去除部除去了點缺陷的圖像；以及圖像壓縮部，對已由上述噪聲去除部除去了噪聲成分的被檢測圖像 進行壓縮處理。
12. —種圖像傳感器器件，其特徵在於 具有權利要求l、 6、 9中的任意一項所述的缺陷檢測裝置。
13. —種圖像傳感器模塊，其特徵在於 具有權利要求l、 6、 9中的任意一項所述的缺陷檢測裝置。
14. 一種缺陷檢測方法，從數字圖像內檢測缺陷區域，其中，該缺 陷區域的像素值較之於該缺陷區域周圍的區域的像素值呈不均勻的變 化，其特徵在於，包括像素值校正步驟，校正被檢測圖像內的像素值，使得應作為上述缺 陷區域檢出的區域的像素值相對於上述缺陷區域之外的區域的像素值 被強調，其中，上述被檢測圖像是要進行缺陷區域檢測的圖像；以及塊分割處理步驟，將上迷被檢測圖像分割成多個塊並且求出塊相加 值或者塊平均值，其中，上迷塊相加值是對各塊中存在的像素的像素值 進行相加後所得到的值，上述塊平均值是上述塊相加值除以該塊中存在的像素的個數後所得到的值，向缺陷區域有無判斷部輸出上述塊相加值或者塊平均值，其中，該 缺陷區域有無判斷部通過統計處理來判斷是否存在上述塊相加值或者 塊平均值的離群值，從而判斷是否存在上述缺陷區域。
15. —種缺陷檢測方法，從數字圖像內檢測缺陷區域，其中，該缺 陷區域的像素值較之於該缺陷區域周圍區域的像素值呈不均勻的變 化，其特徵在於包括塊分割處理步驟，將被檢測圖像分割成預先根據上述缺陷區域 的形狀設定的塊形狀，並且求出塊相加值或者塊平均值，其中，上述被 檢測圖像是要進行缺陷區域檢測的圖像，上述塊相加值是對各塊中存在 的像素的像素值進行相加後所得到的值，上述塊平均值是上述塊相加值 除以該塊中存在的像素的個數後所得到的值；向缺陷區域有無判斷部輸出上述塊相加值或者塊平均值，其中，該 缺陷區域有無判斷部通過統計處理來判斷是否存在上述塊相加值或者 塊平均值的離群值，從而判斷是否存在上述缺陷區域。
16. —種缺陷檢測方法，從數字圖像內檢測缺陷區域，其中，該缺 陷區域的像素值較之於該缺陷區域周圍的區域的像素值呈不均勻的變 化，其特徵在於，包括圖像生成步驟，根據被檢測圖像生成色差圖像，其中，上述被檢測 圖像是要進行缺陷區域檢測的圖像；以及塊分割處理步驟，將在上述圖像生成步驟中生成的色差圖像分割成 多個塊，並且求出塊相加值或者塊平均值，其中，上述塊相加值是對各 塊中存在的像素的像素值進行相加後所得到的值，上述塊平均值是上述 塊相加值除以該塊中存在的像素的個數後所得到的值，向缺陷區域有無判斷部輸出上述塊相加值或者塊平均值，其中，該塊平均^的離群值,；從而判斷是否存在上述缺陷區域。 -
全文摘要
本發明公開了缺陷檢測裝置及方法、圖像傳感器器件和模塊，缺陷檢測裝置包括像素值校正部，校正作為檢測缺陷區域的對象的被檢測圖像內的像素值，使被檢測圖像的缺陷區域相對於被檢測圖像的其它區域被強調；塊分割處理部，將像素值已校正的被檢測圖像分割成多塊並求出塊相加值或塊平均值，塊相加值是對各塊中所存在像素的像素值進行相加後所得到的值，塊平均值是上述塊相加值除以該塊中所存在的像素的個數後所得到的值；優劣判斷部，通過統計處理部的統計處理來判斷是否存在上述塊相加值或者塊平均值的離群值，從而判斷是否存在上述缺陷區域。通過強調圖像傳感器圖像的缺陷區域，可實現高精度地檢測缺陷區域的缺陷檢測裝置和缺陷檢測方法。
文檔編號G01M11/00GK101210890SQ200710160840
公開日2008年7月2日 申請日期2007年12月27日 優先權日2006年12月28日
發明者口井敏匡 申請人:夏普株式會社