光学機能シートの低コントラスト欠陥検出 に関する研究

光学機能シートの低コントラスト欠陥検出 に関する研究

Detection of Low-Contrast Defects on Optical Sheets

平成

15

廣瀬  修

Osamu HIROSE

Abstract

The purpose of my research is to develop the automatic inspection technique for the low-contrast defects on optical sheets. Optical sheets are indispensable materials for liquid crystal display (LCD). Automatic inspection of low-contrast defects is very difficult for applying as the current technology. Within the display market, insistence for high-resolution and large-sized display increases rapidly. Therefore, it requires that the two categories of defects must be detected. First is the point defect, which is similar in size to the display pixel (about 20μm minimum). In many cases, the point defect has high enough contrast, making it practical to apply the current commercial inspection equipments. Second is the low-contrast defect that can be recognized under a broader view. In contrast to the first, the automatic inspection of the low-contrast defect is very difficult for the following reasons. i) It is difficult to design the optimum observation system, because the mechanism of defect generation cannot be clarified. ii) Inspection standard is not quantitative.

This paper describes development of the automatic inspection technique for the slight convexo-concave defects and the color shading defects. These are the two most serious types of defects among the low-contrast ones.

The paper is composed of the following chapters.

Chapter 1 is the introduction of background of the research and review of the previous studies.

In chapter 2, a detection method for slight convexo-concave defects by using patterned illumination is proposed. The characteristic of the defects and problems on typical inspection equipments are explained in detail. The principle of the defect detection and the corresponding image processing algorithm is described.

The successful detection results are shown.

In chapter 3, the validation of the proposed method by using ray-tracing simulation is estimated, in order to disclose the detection limit. Detection sensitivities for various defect shapes are estimated based on computer graphics images generated by the simulation. Then a selection method of illumination pattern size is introduced.

Chapter 4 gives an estimation method of effective area in the patterned illumination that contributes to the defect observation, which evolve the technique in Chapter 3. Chapter 4 also shows a design method of the optical system, covering illumination pattern and optical alignment.

In chapter 5, a quantitative evaluation of the color shading defects on the anti-reflection coating is described. The mechanism that the defects are caused by local disturbance of coating thickness is disclosed.

Therefore, the correlation between coating thickness and the defects are described. Then limit of thickness change for non-defective area is indicated.

In chapter 6, an inspection method of color shading defect based on the quantitative evaluation described in chapter 5 is proposed. Variation of defect appearance with coating thickness and observation angle is given. Then, an inspection standard to judge the quality of anti-reflection coating, which is based on MacAdam's ellipsoid, is proposed.

目    次

第１章  緒論 1

1.1 光学機能シートの表面欠陥検出の背景 1

1.1.1 本研究の目的 1

1.1.2 光学機能シートとは 1

1.1.3 光学機能シートに要求される機能と品質管理 2

1.1.4 表面欠陥の種類と欠陥検査技術の整備状況 2

1.2 シート状製品の外観検査の自動化技術 3

1.2.1 一般的な外観検査装置 3

1.2.2 外観検査の応用分野と課題 4

1.2.3 欠陥の特徴 5

1.2.4 低コントラスト欠陥検査の従来技術と課題 6

1.3 本研究の新規性と成果 7

1.3.1 微小起伏欠陥 7

1.3.2 色むら欠陥 8

1.3.3 むら欠陥の官能検査の自動化に関する提案 8

1.4 本論文の構成 8

第２章  パターン照明を用いた微小起伏欠陥の検出 21

2.1 緒言 21

2.2  対象欠陥の特徴と検査の課題 22

2.2.1  対象欠陥の特徴 22 2.2.2  欠陥検査の課題と開発目標 22

2.3.  検出原理 23

2.3.1  欠陥撮影方法 23 2.3.2  輝度プロファイルモデル 23

2.3.3  欠陥検出アルゴリズム 24

2.4.  実験 26

2.4.1  実験方法 26 2.4.2  検出結果 26

2.5 ラインセンサを用いたインライン検査装置の開発 27

2.5.1 インライン検査のための課題 27

2.5.2 非同期画像入力による並列処理方法 28

2.5.3 画像解析時間の短縮 28

2.6 結言 29

第３章  微小起伏欠陥検出の光学シミュレーションによる評価 39

3.1 緒言 39

3.2  欠陥検出のシミュレーション 40

3.2.1  光学系の配置 40 3.2.2  受光面で観測される光強度分布の計算 41

3.2.3  欠陥形状モデルの作成 41

3.2.4 解析に使用したパラメータ 42

3.3  シミュレーションおよび実験結果 42 3.3.1  シミュレーションと実験との比較 42 3.3.2  欠陥の深さによる欠陥観測画像の違い 43 3.3.3  パターン周期による欠陥観測画像の違い 43 3.3.4  パターン周期と欠陥検出感度との関係 44

3.3.5  考察 44

3.4  光学配置と検出感度との関係 45

3.4.1 シミュレーション 45

3.4.2 実験 46

3.4.3 考察−欠陥の識別− 46

3.5  結言 47

第４章 光線の影響領域に基づく光学系の最適設計 59

4.1  緒言 59

4.2  光線の影響領域に基づく光学系の最適設計 60

4.2.1  光線追跡シミュレーション 60

4.2.2  影響領域の定義 61 4.2.3  影響領域の計算例 62 4.2.4  影響領域を用いた検出感度の評価 62

4.2.5  欠陥とパターンの位相との関係 63 4.2.6  影響量曲線と欠陥の見え方との関係 63

4.3  考察 64

4.3.1  光学系設計の簡易化 64 4.3.2  欠陥抽出方法の選定 64 4.3.3  既存設備の仕様変更の簡易化 65

5.3.2  反射防止膜から知覚される色 76

5.3.3  色むら発生の原理 77

5.4  実験 77

5.4.1  観測方法 77 5.4.2  色度によるむら欠陥の評価 77

5.4.3  「等価膜厚」に基づくむら欠陥の評価 78 5.4.4  観測角によるむらの見え方の変化 78

5.5  考察 79

5.6  結言 79

第６章  色むらの感覚評価の定量化および色むら低減に関する検討 91

6.1 緒言 91

6.2  検査対象と色むら欠陥 92 6.3  シミュレーションによる色むらの生成と評価 92

6.3.1  反射防止膜から知覚される色度 92 6.3.2  膜厚の違いによる色度変化 93

6.3.3  明度変化の取扱い 93 6.3.4  色むらの可判別性の評価 94

6.4  色むらの低減 94 6.4.1  色むらの見え方の違い 94

6.4.2  色むらを低減するための膜厚選定 95

6.5  結言 96

第７章  むら欠陥の官能検査の自動化に関する検討 105

7.1 緒言 105

7.2 特徴量の度数分布に基づく官能検査方法 105

7.2.1  むら欠陥の官能検査に関する仮説 106 7.2.2  仮説に基づく官能検査方法（特徴頻度法） 106

7.2.3  官能検査実験 107 7.2.4  しきい値曲線の設定方法 107

7.3 格子構造フィルムの濃淡むら欠陥検査 108

7.3.1  格子構造フィルムとむら欠陥検査の背景 108

7.3.2  欠陥検査における課題 109 7.4  回折パターンを用いた濃淡むら検査の基礎理論 109

7.4.1  フーリエ光学12),13) 109

7.4.2  格子構造フィルムによる回折パターン 111

7.4.3  欠陥検査原理 111 7.5  シミュレーション 112

7.5.1  光学配置とモデル 112

7.5.2  シミュレーション結果 112

7.6  実験 113

7.6.1  実験装置 113 7.6.2  実験結果 113 7.7  むら欠陥の官能検査への応用 114

7.7.1  線幅不良を表す特徴量の定義 114

7.7.2  むら欠陥の評価方法 114 7.7.3  特徴頻度法による合否判定 115

7.8  結言 115

第８章  結論 129

8.1 本研究の成果 129

8.1.1 各章の結論 129

8.1.2 研究成果の活用 130

8.2 今後の展望 131

各章構成論文リスト 133

謝      辞 135

第１章  緒論

1.1

1.1.1

  本研 究の目 的は ，各種デ ィスプ レイ の 部材と して使 用さ れ る光学 機能シ ート を対象 として ，シ ー ト表面 欠陥の 検出 技 術を確 立する こと に より品 質の高 いシ ートの 生産を 可能 に し，デ ィス プレイ の 品質向 上に寄 与す る ことで ある ．なか でも ，近年 重要 性が 高まっ ており 検出 が 困難な「低 コン トラ スト欠 陥」を対 象 として 欠陥検 出技 術 を確立 する．

1.1.2

  本論 文で取 扱う 光 学機能 シート とは ，液晶デ ィスプ レ イ ^1)-6)やプラ ズマデ ィ ス プ レ イ ^7)-9)等 の 表 示 装 置 に 使 用 さ れ る 各 種 の シ ー ト 状 部 材 を 総 称 す る も の である ．ディ スプ レ イに使 用され る部 材 には， アクリ ルシ ー ト ^10),11)，偏光フ

ィル ム ^12),13)，位相 差 フィル ム ¹⁴⁾，カラ ー フィル タ ¹⁵⁾などが あ る．

  一般 に，いずれ の 表示装 置も多 くの 部 材から 構成さ れて い る．そ の一 例とし て，液晶 ディス プレ イの基 本的な 構成 を 図

1.1

(a)

STN

(b)

TFT

こ れ ら の 図 は 光 源 を デ ィ ス プ レ イ の 後 方 に 配 置 す る バ ッ ク ラ イ ト 型 の 構 成 を 示して いる

(

)

2

1

2

(

)

1.1 (a)

STN

(b)

TFT

Red， Green， Blue

20)-22)

が前面に 貼付 さ れてい る場合 が多 い ．このよ うに，

1

1

結果と なる ．その た め，こ れら のフィ ル ムやシ ートに は液 晶 セル本 体と同 様に 厳しい 外観品 質が 要 求され る．

1.1.3

  光学 機能シ ート に は，本来の 光学 特性 のほか に，ディ ス プ レ イ の 見 や す さ ・ 使いや すさを 向上 さ せるた めの様 々な 付 加機能 が要求 され る ．例え ば，照明光 や背景 の画面 への 映 り込み を防止 する た めに，ディ スプレ イ 表面の シート には 防 眩 処 理

( Anti-glare ; AG )

( Anti-reflection ; AR )

と呼ば れる 光 学薄膜 が施さ れる ． また， 携帯端 末 の普及 に伴い ，傷 付 きや汚 れ防止 のた め のハー ドコー トや 防 汚コー ト等 ^14),20) のコー ティン グ技 術 の重要 性が増 して い る．自 動車 等に搭 載 される 車載端 末に おいて は，盛 夏の 高 温およ び厳冬 期の 低 温に耐 え得る 耐熱 ・ 耐寒性 ^14),20)が必 要であ る．オフィ ス や家庭 では視 野角

(

)

(

)

  これ らの機 能を 付 加する ため ，一見 し て

1

1.2

1

8

(

)

点状欠 陥には ，異物 ，気 泡など があ り，線状欠 陥には すじ 状 の擦過 傷や亀 裂等 がある ．こ れらの 欠 陥の多 くは正 常部 と 欠陥部 とのコ ント ラ ストが 高い ．その ため，光学 機能シ ー トに微 細欠陥 があ る と，デ ィス プレイ 上 でその 部分が 黒く つぶれ たり ，明 るい 輝点と なった り ，あ るい は

R,G,B

10μ m

20μm

(2)

  近年 のディ スプ レ イの大 型化に とも な い，広 い面 積を眺 め たとき に目に つく コント ラスト の低 い 欠陥が 大きな 問題 と なって いる ．この 種 の欠陥 は正常 部と の境界 が不鮮 明で あ るため 欠陥部 の抽 出 が困難 である ．ま た ，欠陥 サイ ズは上 述の微 細欠陥 と比 較 して大 きく ，面状 に 分布す るのが 特徴 で ある．低コ ントラ スト欠 陥には ，シー ト表面 の緩や かな 起 伏欠陥

(

)

  表

1.1

(

)

  本研 究では これ ら の欠陥 のうち ，既 存 技術の 適用が 困難 な 低コン トラス ト欠 陥を検 出対象 とす る ．

1.2

1.2.1

  画像 処理技 術の 検 査・産 業への 応用 に ついて のサー ベイ が ，中川 ^28),29)，原

30)，秦 ³¹⁾，江尻 ら ³²⁾によっ てまと めら れ ている ．また ，外 観 検査の 動向か ら 今後の 展開に つい て ワーク ショッ プ等 で 議論さ れている ^33)-40)．一般 に，工 程 内での 外観検 査に お いては ，欠 陥の検 出 に適し た観測 系は 工 程毎に 異なっ てい る．そ のた め，観 測 系の構 築と画 像処 理 システ ムとを 組合 わ せた開 発事例 が多 く報告 されて いる ^41)-51)．ここで は， シ ート状 製品の 自動 検 査に限 定して 従来 技術を 概説す る．

  図

1.3

用いら れる ．その た め，固 定光 学系を 用 いた検 査が可 能で あ ること が前提 とな る．後 述す るよう に ，この こと が低コ ン トラス ト欠陥 の自 動 検査に おいて 大き な障害 となっ てい る ．

  ライ ンセン サか ら の画像 データ は画 像 処理装 置に入 力さ れ ，画像 前処 理・二 値化・ 特徴量 計測 等 ^53)-55)が行われ ， 欠陥が 抽出さ れる ． 抽出さ れた欠 陥情 報 は，欠陥マ ップ の作 成，オペレ ータ への アラー ム出力 ，製造 記録帳 票の作 成等 の処理 に活用 され る ．帳票 によ る欠陥 情 報管理 では不 十分 な 場合は ，マ ーキン グ装置 と組合 せて ，実際の 製品の 欠陥 部 位また はそれ に準 じ る位置 に直接 マー キング を行う 場合 も ある．

  画像 処理エ ンジ ン として は，画像デ ー タを一 度メモ リへ 格 納しソ フトウ ェア によっ て解析 を行 う 方式と ，画 像処理 の ほとん どをハ ード ウ ェアで 行う方 式と がある ．実 際のイ ン ライン 検査の 現場 で は製品 は連続 して 搬 送され ている ため ， 撮像か ら欠陥 情報 出 力まで をリア ルタ イ ムに行 う必要 があ る ．その ため ，従来 実 用 化 さ れ て い る イ ン ラ イ ン 欠 陥 検 査 装 置 は 後 者 の ハ ー ド ウ ェ ア 方 式 に よ る ものが 多い ．しか し ，ハー ドウ ェア方 式 では搭 載され てい る 画像処 理アル ゴリ ズムに 限定さ れる た め多様 なニー ズに 対 する柔 軟性に は欠 け る．実 際，ハード ウェア 方式で は現 在 でも二 値化処 理が 基 本であ り，画像前 処 理等の パラメ ータ 設定が できる 程度 の シンプ ルなも のが 多 い．一 方，ソフト ウ ェア方 式は自 由な アルゴ リズム のコ ー ディン グが可 能で あ るが，処理 が複雑 に なるほ ど処理 時間 が長く なり ，製造 ラ イン速 度に追 いつ か なくな る．近年の マ イクロ プロセ ッサ の高速 化・メモリ の 大容量 化に伴 いソ フ トウェ ア方式 の実 用 事例は 増えて いる が，一 方で 検査に 要 求され る能力

(

)

1.2.2

  実際 の外観 検査 の 現場で は，検査対 象 物の特 性に応 じた シ ステム 開発が 重要 である と言わ れて い る．原 氏に よる欠 陥 の特徴 および 検査 の 要求能 力・コスト の分 類 ³⁰⁾は，外観検 査装置 の開発 にあ た り非常 に有用 であ る ．図

1.4

LSI

( A

)

CRT

( C

)

μ

m

)

1〜数 千万

  しか し，昨今の デ ィスプ レイ向 け外 観 検査は これと は様 子 が異な ってき てい

る．

1.1.4

大別さ れる．微細欠 陥の許 容サイ ズは 目 視の限 界を超 えつ つ あり，

A

C

2

1.2.3

  ここ では， 実際 の 製品検 査の現 場か ら みた欠 陥の特 徴を 述 べる．

(1)

  微 細欠 陥の 検査 に は固 定光 学系 が用 い られ る． 微細 欠陥 の 大き さは ，近 年 ， 目視の 限界に 近く な ってき ている ．そ の ため，検査 員の熟 練 度によ って欠 陥の 発見に 要する 時間 が 異なり ，単 位時間 あ たりの 検査量 には 個 人差が ある ．しか し，微細 欠陥 は高い コント ラスト をも ち ，欠陥サ イズ の特定 は容易 である ため ， 合否判 定基準 を明 確 に定め ること が可 能 である ．そ のため ，検査員 の熟練 度に よらず 一定の 判定 基 準の下 で検査 を行 う ことが できる ．

  微細 欠陥の 自動 検 査を考 えるう えで 問 題とな るのは ，設 備 コスト と期待 され る経済 効果と の関 係 である ．設 備コス ト は欠陥 の検出 に必 要 な解像 度，検査面 積，お よび 必要な 検 査速度 から決 まる が ，欠陥 サイ ズに対 し て検査 面積が 広大 である ため年 々設 備 コスト が高く なる 傾 向にあ る．

(2)

  低コ ントラ スト 欠 陥の検 査には ，微 細 欠陥と は異な る次 の

2

1

1.5

(

)

  これ らのこ とか ら ，低コ ント ラスト 欠 陥の自 動検査 を考 え る場合 には ，まず 欠陥 が知 覚さ れる 原 理を 明ら かに し， 次 にそ れに より 生じ る 物理 量を 計測 し ，

最 後 に 計 測 さ れ た 物 理 量 に 基 づ い て 欠 陥 の 程 度 を 定 量 評 価 す る と い う 手 順 が 必要で ある．

(3)

  本研 究の最 初の ス テップ として 目視 検 査の分 析を行 った 結 果，低 コン トラス ト欠陥 には大 別し て 微小起 伏欠陥 と色 む ら欠陥 の

2

  微小 起伏欠 陥は ，平面サ イズに 対す る 高さ方 向の変 位

(

)

1mm

cm，高 さ 方向の 変位は 数

m〜 100μ m

cm

  これ らのこ とか ら ，微小 起伏 欠陥と 色 むら欠 陥とで は，そ れぞれ 別の現 象が 生じて いると 考え ら れる．

1.2.4

(1)

  微小 起伏欠 陥は ，それを 直接視 認す る ことは 困難で ある ．しかし ，正 常部 と 比較し て欠陥 部で は 照明光 の反射 方向 あ るいは 透過方 向が 変 化する ．こ れを利 用して ，被 検査面 に 映った 光源の 映り 込 み像あ るいは 被検 査 面を透 過した 光源 像のひ ずみを 検出 す る方法 が多く 研究 さ れている ^56)-67)．実 際の生 産現場 へも 応用さ れてお り，自 動車の ボディ やガ ラ ス，金 属表 面等の 検 査にお いてそ の効 果が報 告され てい る ．

  被検 査体を 介し て 光源像 を観測 する こ れらの 手法で は，製 造ライ ン中で 観測 位置を 一定に 保持 す ること が重要 であ る ．しか し，本研究 が 対象と する光 学機 能シー トは自 動車 の ボディ やガラ スと は 異なり ，剛 性をほ と んども たない ．そ のため ，搬 送中に わ ずかな 反り等 の変 形 が生じ ること が避 け られず ，光 学系を 固定し た従来 の検 査 装置を そのま ま適 用 するこ とが困 難で あ る ^68)-71)．この問 題を解 決する ため に 従来報 告され てい る 手法で は，独自の 照 明装置 や画像 処理 アルゴ リズム と組 合 せた開 発例が 多い ．このこ とは ，フィ ル ムのよ うな比 較的

むらを 検出す るも の である ^72)-81)．しか し，こ れらの 手法 の 多くは 濃淡差 ある いは色 差とい う物 理 量の計 測にと どま っ ており ，人 間の感 覚 に左右 される 合否 判定基 準の定 量化 に は到っ ていな い．む らの程 度を表 す指 数 を独自 に定義 して 欠 陥を 判 定 する 装 置 ⁷⁶⁾も存 在 す るが ， 感覚 量 と の相 関 に つい て は 明ら か にさ れてい ない．

  むら 欠陥検 査が 必 要な製 品の中 には ，むらの 検出自 体が 非 常に困 難な場 合が 多い ．この ため ，高 度な画 像処理 アル ゴ リズム を用い て ，通 常の画 像処理 では 困難な 淡いむ らを 検 出する ための 研究 事 例が報 告され てい る ^82)-91)．また， む ら欠陥 は通常 ，検出 ができ ても評 価が 困 難であ る．その ため ，検 出され たむ ら を定量 評価す る手 法 も多く 研究さ れて い る ^92)-103)．さらに ，生産現 場の実 態に 合致し たむら 検査 を 行うた めには ，人 間 がむら 欠陥を 見た と きの感 覚的な 評価

104)-106)

を自動 化する 必要が ある．このた めには，画像 の輝度 差や色 差とい った 物 理 量 か ら ， 人 間 の 心 理 に 与 え る 影 響

(

)

  この ように ，むら 欠陥検 査に関 する 研 究は数 多くな され て いる ．しか し ，む ら 欠 陥 の 発 生 メ カ ニ ズ ム や 欠 陥 に よ っ て 生 じ る 光 学 現 象 は 対 象 に よ っ て そ れ ぞれ 異 な って い る． その た め 現在 は ， 図

1.6 (a)

3

1

2

3

1.6 (b)

1.3

1.3.1

  本研 究では ，まず ，1 つめの 低コ ント ラスト 欠陥で ある 微 小起伏 欠陥を 検出 するた め，パタ ーン 照明を 利用し た検 査 方法を 提案し た ．本 手法に よると ，こ れまで 困難で あっ た 起伏欠 陥を固 定光 学 系で検 出でき る．被 検査面 に映り こん だ照明 パター ンの 像 が欠陥 によっ てぼ け るとい う現象 を利 用 し，従 来法 と比較 し て 非 常 に シ ン プ ル な 装 置 構 成 お よ び 画 像 処 理 に て 信 頼 性 の 高 い 検 査 を 実 現 した ．また ，光線追 跡シミ ュレー ショ ン の手法 を用い て ，欠 陥の観 察像を コン ピュー タグラ フィ ッ クスに よって 評価 す る手法 を確立 した ．さらに ，欠 陥像の 形成に 寄与す るパ タ ーン照 明の範 囲を 示 す「影 響領 域」と い う概念 を新た に提 案し，これ に基づ い て最適 な照明 パタ ー ン配置 ，お よび画 像 処理ア ルゴリ ズム

の選定 方法を 確立 し た．一 般に ，実際 の 現場で は様々 な形 状 の欠陥 サンプ ルを 入手す ること が困 難 なため ，実 験検証 の みでは 光学系 の最 適 設計が 困難で あっ た．こ れら の手法 を 用いる ことに より ，実験検 証でき なか っ た形状 の欠陥 につ いても 検出感 度の 評 価が可 能にな り，装 置開発 期間の 短縮 が 期待で きる．また ， 従来，目視 による 欠 陥検査 では欠 陥の 有 無は検 出でき ても ，欠陥形 状と欠 陥の 見え方 との関 係は 明 らかで はなか った ．本研究 の成果 によ り ，どの 程度 の欠陥 が目立 って見 える の かを評 価でき るよ う になっ た．

1.3.2

  次に，2 つめ の低 コント ラスト 欠陥 で ある色 むら欠 陥に つ いて，欠 陥発 生の メカニ ズムを 明ら か にした ．色 むら欠 陥 が問題 となる 反射 防 止膜を 対象に ，膜 構成 と色 むら との 関 係を 基に ，「等 価膜 厚」 とい う概 念を 用 いて 色む らを 評価 する方 法を提 案し た ．そして ，観測 条件 と 色むら の見え 方の 関 係を明 らかに し，

色むら を低減 する 製 膜条件 を求め た．さ らに，人間 の視覚 感 度に基 づいた 色む ら判定 方法を 提案 し た．こ れに より，従 来目視 による 感覚 的 な評価 に頼ら ざる を得な かった 色む ら 検査に 定量的 な判 定 基準を 設定す るこ と が可能 にな っ た ．

1.3.3

  本研 究では さら に ，官能 検査 の自動 化 法を提 案した ．従 来 法の多 くはそ れぞ れ 孤 立 し た 個 々 の む ら 欠 陥 の 程 度 を 評 価 し て い る の に 対 し て 目 視 検 査 で は 被 検査面 全体を なが め て合否 を判定 して い る点に 注目し た．検 査面内 での特 徴量 の度数 分布を 求め ，この度 数分布 と目 視 による 評価結 果と を 比較し ，両 者の間 に相関 がある こと を 見出し た．

  本手 法を性 質の 異 なる

2

1.4

  本論 文は８ 章よ り 構成さ れてい る．

  第

1

  第

2

  第

4

  第

5

  第

6

  第

7

2

  第

8

参  考  文  献

[1]

2003,

2003

6

[2]

2002,

2002

6

[3]

,小 林 駿 介 共 編 ： 液 晶

,(1985).

[4]

,シ グ マ 出 版 ,(1996).

[5]

,尾 崎 雅 則 ： 液 晶 と デ ィ ス プ レ イ 応 用 の 基 礎,コ ロ ナ 社 ,(1994).

[6]

,日 刊 工 業 ,(1990).

[7]

,電 波 新 聞 社 ,(2002).

[8]

PDP

,精 密 工 学 会 誌 ,69,7,(2003) 919-923.

[9]

,本 多

PDP

,37,12,(1998) 63-66.

[10]

,落 合 伸 介 ,中 川 佳 美,山 本

[11]

,西 垣 善 樹 ,前 川 知 博 ： 液 晶 バ ッ ク ラ イ ト 用 ア ク リ ル 材 料 と 成

,住 友 化 学, 2002-II,(2002) 15-22.

[12]

,FPD Intelligence,3,10,(1998)77-80.

[13]

LCD

,第 8

'98,(1998).

[14] Optical Films for Liquid Crystal Display LCD

,住 友 化 学

[15]

,

,69,7,(2003) 900-904.

[16]

[17]

LCD

,MATERIAL STAGE,3,4,(2003) 29-33.

[18]

,永 田 賢 一：LCD

,MATERIAL STAGE,3,4,(2003) 39-42.

[19]

,精 密 工 学 会 誌 ,69,7,(2003) 905-910.

[20]

,蔵 田 信 行 ,東

,林

,波 岡

,水 口 圭

,

LCD

,

[24]

,

,

[25]

[26] Akiko Shimizu:Viewing Angle Improving Film for LCD, International Display Research Conference, Asia Display,(1998).

[27]

,

3

[28]

,電 気 学 会 論 文 誌 D,109,7,(1989) 458-462.

[29]

,第 11

,(1999) 89-94.

[30]

,第 4

, (1992) 115-116.

[31]

,精 密 工 学 会 誌 ,56,8,(1990) 1366-1380.

[32]

,111,2,(1991).

[33]

,佐 藤 宏 介 ,鷲 見 和 彦 ,岡 崎 信 一 郎 ,浅 野 敏 郎 ： パ ネ ル デ ィ ス カ ッ シ ョ ン 10

,

10

[34]

10

Industrial,31,2,(1999) 18-42.

[35]

,輿 水 大 和,谷 口 倫 一 郎 ,山 本 和 彦 ,岩 田 耕 一,角 田 興 俊 ： パ ネ ル デ ィ ス カ ッ

11

,(1999) 142-155.

[36]

Industrial,32,1,(2000) 14-44.

[37]

,上 田 博 唯 ,池 内 克 史,村 瀬

Machine vision

Multi-Media

12

,(2000).

[38]

Multi-Media

,

Industrial,33,2,(2001) 20-51.

[39] A.D.H.Thomas, M.G.Rodd, J.D.Holt and C.J.Neill: Real-time Industrial Visual Inspection: A Review, Real Time Imaging, (1995) 1:139-158.

[40] P.Aracti: Automated Visual Inspection in Europe, Present and Future, European Vision Association, (1995).

[41] J.Caron, L.Duvieubourg and J.G.Postaire: An Hyperbolic Filter for Defect Detection in the Packaging Industry, Int. Conf. on Quality Control by Artificial Vision, (1997) 207-211.

[42] A.Duflot and J.G.Postaire: A Mutli Processor Line Scan Vision System for

Dimensional Control in Flat Glass Industry, 14th Int. Symp. on Manufacturing and Robotics, (1992).

[43] F.Franchini and G.Longorbardi: Automatic Inspection with Optical Position Sensors, Opt. & Laser in Engineering 16, (1992).

[44] C.Fernandez, J.Suardiaz, A.Iborra and J.M.Fernandez-Merono: On-line Automated Visual Inspection for Quality Control within the Automobile Industry, Int. Conf. on Quality Control by Artificial Vision, (1999) 49-54.

[45] J.Caron, L.Duvieubourg and J.G.Postaire: Design Considerations for an Industrial Inspection System for Quality Control on Flat Product: Int. Conf. on Quality Control by Artificial Vision, (1999) 37-42.

[46] J.Caron, L.Duvieubourg, J.J.Orteu and P.Rovelte: Automatic Inspection System for Strip of Preweathered Zinc, Int. Conf. on Applications of Photonic Technology, (1997) 571-576.

[47] K.Goebbels and G.Ferrano: Automation of Surface Defect Detection and Evaluation, Conf. on Automated Inspection and High Speed Vision Architectures, SPIE 1223, (1993).

[48] L.Duvieubourg, A.Taleb-Ahmed, J.Caron and J.G.Postaire: Analyze of Recursive Filters for the Detection of Defects on Flat Product, Int. Conf. on Quality Control by Artificial Vision, (1999) 69-74.

[49] R.Stojanovic, P.Mitropulos, C.Koubias and G.Papadopoulos: Vision Inspection of Web Textile Fabric, Int. Conf. on Quality Control by Artificial Vision, (1999) 75-80.

[50] L.Northon, M.Bradshaw and A.J.Jewell: Machine Vision Inspection of Web Textile Fabric, Proc. British Machine Vision Conference, (1992) 217-226.

[51] L.J.Olsson and S.Gruber: Web Process Inspection Using Neural Classification of Scattering Light, IEEE Transaction on Industrial Electronics, 40, 2, (1993) 228-234.

[52]

,日 本 工 業 出 版 ,画 像 ラ ボ 4

,(2000).

[53]

,(1978).

[54] FEST Project

,(株)リ ン ク ス 出 版 事 業 部 ,(2001).

[55] (

,東 京 電 機 大

[56]

,

,

, 44, 4, (1999) 254.

[57]

SUZUKI

査 装 置 の 開 発

,

9

, (1997) 45-48.

[61]

,

,

, 12,(1997) 1754-1758.

[62] T.Someji, T.Yoshimura and N.Akiyama: Development of Automatic Surface Inspection System of Castings, Int. J. Jpn. Soc. Prec. Eng.,32,4, (1998) 278-283.

[63] M.Sakakibara: Development of Automatic Coating Defect Sensor by Image Processing, 22nd ISATA, (1990) 727-736.

[64 R.Seulin, F.Merienne and P.Gorria: Machine Vision System for Specular Surface Inspecsion: Use of Simulation Process as Tool for Design and Optimization, Int. Conf.

on Quality Control by Artificial Vision, (2001) 147-152.

[65] C.Sanderson, L.E.Weiss and S.K.Nayer: Structured Highlight Inspection of Specular Surfaces, IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 10, 1, (1988) 44-45.

[66] B.G.Batchelor, D.A.Hill and D.C.Hodgson: Automated Visual Inspection - Chapter 7:

Lighting and Viewing Techniques, IFS Publications Ltd. and North Holland, (1985).

[67] S.K.Nayer, K.Ikeuchi and T.Kanade: Surfacde Reflection: Physical and Geometrical Perspectives, IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 13, 7, (1991) 611-634.

[68] D.Aluze, C.Coulot, F.Meriaudeau, P.Gorria and C.Dumont: Machine Vision for the Control of Reflecting Non Plane Surface, J. of the Machine Vision Association, Society of Manufucturing Engineers, 14, 3, 1D-2D, (1998) 1-4.

[69] A.P.Pentland: A New Sense for Depth of Field, IEEE Trans. PAMI-9, 4, (1987) 523-531.

[70] M.Ishihara and H.Sasaki: High Speed 3-D Shape Measuring Apparatus Using Shape from Focus Method, J. Japan Soc. Prec. Eng., 63, 1, (1997) 124-128.

[71] I.Gurov and J.Vozniuk: Rough Surface Shape Retrieval in a Fringe Projection Technique by the Image Enhancement and Fringe Tracing Method, Int. Conf. on Quality Control by Artificial Vision, (2001) 79-83.

[72]

,月 刊 デ

[73]

,http://www.fast-corp.co.jp/

[74]

FPD

,http://www.photal.co.jp/

[75]

,

,

,

520 01/02,

[76]

ELDIM

,月 刊 デ ィ ス プ

[77]

,O plus E,No.222,

(1998) 524-531.

[78]

,電 子 材 料 1996

6

, (1996) 126-129.

[79]

,東 芝 技 術 公 開 集,13 ,72, (1995) 63-65.

[80]

LCD

Industrial,35,2,(2003) 64-67.

[81]

OMRON TECHNICS,36,4 (1996) 247-249.

[82]

,精 密 工

[83]

[84]

,大 江 俊 一 郎 ： 色 の 均 一 性 評 価 手 法 ,第 14

[85]

,大 江 俊 一 郎,

,川 人 美 洋 子 ： 藍 染 め の 色 む ら 検 出 手 法,

9

,(2003) 239-244.

[86]

,吉 田 靖 夫 ,藤 田 和 弘：ガ ボ ー ル 間 数 を 用 い た カ ラ ー 液 晶 デ ィ ス プ レ イ の

,(1997) 734-744.

[87]

,

,

,

,

14

67.

[88]

,

,

,梶 原 莞 爾：天 然 藍 染 め の 感 性 工 学 的 評 価 IV-色 む

,58,1,(2003) 214.

[89]

,橋 本

,第 10

[90]

,

[91]

,永 井 秀 明：印 刷 物 微 少 濃 淡 む ら の 高 精 度 検 出 法 に 関 す る 研 究 ,三 菱 重 工 技

[92]

,映 像 情 報 Industrial,35 ,3,(2003) 69-73.

[93]

,棚 橋 高 成,辻 智 ,田 村 徹,吉 武 良 治 ,森 口 喜 代：ヒ ュ ー マ ン イ ン フ ォ メ ー シ ョ

,映 像 情 報 メ デ ィ ア

[94]

,

,広 刈 正 義 ： パ タ ー ン 検 査 装 置 の た め の 色 彩 検 査 機 能 の 開 発,

PRMU,101,124,(2001) 17-24.

[95]

電 子 情 報 通 信 学 会 論 文 誌,J73-D2,6,(1990) 830-839.

[99]

,映 像 情 報 Industrial,35,2,(2003) 35-41.

[100]

,川 上 幸 治 ,琢 磨 幹 雄,花 房 秀 行 ： フ ァ ジ ー ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク を 用

,

6

[101]

,映 像 情 報 Industrial,35,3,(2003) 83-85.

[102]

,池 田 達 紀 ： Ｇ Ａ を 用 い た 電 子 デ ィ ス プ レ イ の 色 む ら 感 性 評 価 ,知 能 メ

[103]

,

,

（ シ ー ト ベ ル ト へ の 適 用 ）

,

6

,(1994) 83-86.

[104]

,

[105]

,

Industrial,35 ,2,(2003) 13-16.

[106] Toshio ASANO: Progress on 'Kansei' Measurement Technology and Its Application to Visual Inspection, Int. J. Japan Soc. Prec. Eng.,32,2 (1998) 85-89.

[107] Mauridhi Hery Purnomo, Toshio Asano, Eiji Shimizu: "Identification of color uniformity defect on the electronic displays by learning the human perception records", T.IEE Japan, 118-C,7/8, (1998) 1164-1169.

[108]

[109]

[110]

,石 丸 伊 知 郎 ： 電 子 デ ィ ス プ レ イ に お け る 色 む ら 感 覚 強 度 の 学 習 ,電 気

[111] Y.Yokoyama, N.Tsumura, H.Haneishi, Y.Miyake, J.Hayashi and M. Saito:"A New Color Management System Based on Human Perception and its Application to Recording and Reproduction of Art Paintings", Proc. of Fifth Color Imaging Conference, (1997) 169-172.

[112]

,加 藤 清 一：カ ラ ー フ ィ ル ム イ ン ラ イ ン 官 能 検 査 シ ス テ ム,第 6

,(1994) 87-92.

[113]

,安 富 文 夫,

6

,(1994) 93-97.

[114]

,安 富 文 夫,

,大 隈 正 人 ： 色 む ら 定 量 化 の た

3

,(1997)

85-88.

[115]

,精 密 工 学

[116]

,映 像 情 報 メ デ ィ ア 学 会 誌 ,52 ,4,(1998) 554-560.

[117]

,

,

[118]

1990

,(1990) 70.

Fig.1.1 Construction of typical Liquid Crystal Display (LCD)

Lightguide Polarizing Film Liquid Crystal Cell High-value added Polarizing Film Retardation Film

Backlight

Eye

(a) Super Twisted Nematic (STN) type

Lightguide Polarizing Film Liquid Crystal Cell TFT Substrate High-value added Polarizing Film Color Filter

Backlight

Eye

(b) Thin Film Transistor (TFT) type