JP2000258353A - 欠陥検査方法及びその装置 - Google Patents
欠陥検査方法及びその装置Info
- Publication number
- JP2000258353A JP2000258353A JP6529799A JP6529799A JP2000258353A JP 2000258353 A JP2000258353 A JP 2000258353A JP 6529799 A JP6529799 A JP 6529799A JP 6529799 A JP6529799 A JP 6529799A JP 2000258353 A JP2000258353 A JP 2000258353A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- density
- determination
- defect
- pixel
- inspection
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000007689 inspection Methods 0.000 title claims abstract description 115
- 230000007547 defect Effects 0.000 title claims abstract description 93
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 43
- 230000002950 deficient Effects 0.000 claims abstract description 62
- 238000002372 labelling Methods 0.000 claims description 13
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 5
- 238000001514 detection method Methods 0.000 abstract description 15
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 12
- 230000000873 masking effect Effects 0.000 description 8
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 2
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 検査対象物の撮像画像から得られる各画素毎
の濃度データに基づいて欠陥を検査する場合に，良品画
像と上記撮像画像との濃度差が所定の閾値内にあるか否
かで欠陥検出を行う場合には，検査対象物に，場所によ
る濃度のバラツキや生産ロット毎の濃度のバラツキ等が
あると誤判定される場合があった。 【解決手段】 全濃度データを局所領域に分割し（ステ
ップＳ３），画素単位の濃度データが上記局所領域内の
平均濃度から大きくかけ離れている場合にその画素を欠
陥画素であると判断する，相対的な欠陥判定を行う（ス
テップＳ７）。これにより，検査対象物の場所による濃
度のバラツキや，生産ロット毎の濃度のバラツキ等があ
る場合でも，そのバラツキの影響を受けることなく安定
して欠陥検出を行うことが可能である。またそれに先立
って，絶対濃度による閾値を用いた濃度判定を局所領域
単位で行う（ステップＳ５）。これにより，撮像画像の
濃度が少なくとも部分的に，極端に基準濃度データから
かけ離れてしまった場合には，その部分を欠陥であると
判断できる。
の濃度データに基づいて欠陥を検査する場合に，良品画
像と上記撮像画像との濃度差が所定の閾値内にあるか否
かで欠陥検出を行う場合には，検査対象物に，場所によ
る濃度のバラツキや生産ロット毎の濃度のバラツキ等が
あると誤判定される場合があった。 【解決手段】 全濃度データを局所領域に分割し（ステ
ップＳ３），画素単位の濃度データが上記局所領域内の
平均濃度から大きくかけ離れている場合にその画素を欠
陥画素であると判断する，相対的な欠陥判定を行う（ス
テップＳ７）。これにより，検査対象物の場所による濃
度のバラツキや，生産ロット毎の濃度のバラツキ等があ
る場合でも，そのバラツキの影響を受けることなく安定
して欠陥検出を行うことが可能である。またそれに先立
って，絶対濃度による閾値を用いた濃度判定を局所領域
単位で行う（ステップＳ５）。これにより，撮像画像の
濃度が少なくとも部分的に，極端に基準濃度データから
かけ離れてしまった場合には，その部分を欠陥であると
判断できる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は，例えばプリント基
板の配線パターンやボンディングパッド等の欠陥を検査
する欠陥検査方法及びその装置に係り，詳しくは，上記
プリント基板等の検査対象物の撮像画像から得られる濃
度データに基づいて，上記検査対象物の欠陥を検査する
欠陥検査方法及びその装置に関するものである。
板の配線パターンやボンディングパッド等の欠陥を検査
する欠陥検査方法及びその装置に係り，詳しくは，上記
プリント基板等の検査対象物の撮像画像から得られる濃
度データに基づいて，上記検査対象物の欠陥を検査する
欠陥検査方法及びその装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】プリント基板等の表面にできた傷，異
物，打痕，汚れ等の欠陥を検出する方法としては，従来
より，検査対象物の撮像画像と，良品より得られた基準
画像との差分処理を行って画像全体にわたる両者の濃度
差（絶対濃度の差）を求め，該濃度差が所定の閾値を超
える部分を欠陥であると判定する方法が広く用いられて
いる。
物，打痕，汚れ等の欠陥を検出する方法としては，従来
より，検査対象物の撮像画像と，良品より得られた基準
画像との差分処理を行って画像全体にわたる両者の濃度
差（絶対濃度の差）を求め，該濃度差が所定の閾値を超
える部分を欠陥であると判定する方法が広く用いられて
いる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】ところで，検査対象物
は，例えば生産ロットが変わると，濃度変化状態（相対
濃度）は同じでも平均濃度（絶対濃度）が微妙に変化す
る場合がある。このような場合に上記従来の欠陥検査方
法を用いると，対象画像と基準画像との絶対濃度の差に
基づいて欠陥判定がなされるため，上記閾値の設定によ
っては良品を欠陥品であると誤認してしまう可能性があ
った。また，このような誤認を防止するために上記閾値
を広く設定すると，欠陥判定の精度が低下し，今度は逆
に欠陥品を良品であると誤認する可能性が高くなってし
まう。尚，同じ生産ロットでも，撮像画像の場所によっ
て絶対濃度の値にバラツキが生じる場合もあり，この場
合も上記と全く同様のことが言える。本発明は上記事情
に鑑みてなされたものであり，その目的とするところ
は，検査対象物に，場所による濃度のバラツキや，生産
ロット毎の濃度のバラツキ等がある場合でも，安定して
欠陥検出を行うことが可能な欠陥検査方法及びその装置
を提供することである。
は，例えば生産ロットが変わると，濃度変化状態（相対
濃度）は同じでも平均濃度（絶対濃度）が微妙に変化す
る場合がある。このような場合に上記従来の欠陥検査方
法を用いると，対象画像と基準画像との絶対濃度の差に
基づいて欠陥判定がなされるため，上記閾値の設定によ
っては良品を欠陥品であると誤認してしまう可能性があ
った。また，このような誤認を防止するために上記閾値
を広く設定すると，欠陥判定の精度が低下し，今度は逆
に欠陥品を良品であると誤認する可能性が高くなってし
まう。尚，同じ生産ロットでも，撮像画像の場所によっ
て絶対濃度の値にバラツキが生じる場合もあり，この場
合も上記と全く同様のことが言える。本発明は上記事情
に鑑みてなされたものであり，その目的とするところ
は，検査対象物に，場所による濃度のバラツキや，生産
ロット毎の濃度のバラツキ等がある場合でも，安定して
欠陥検出を行うことが可能な欠陥検査方法及びその装置
を提供することである。
【０００４】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に，本発明は，検査対象物の撮像画像から得られる各画
素毎の濃度データに基づいて上記検査対象物の欠陥を検
査する欠陥検査方法において，上記検査対象物の撮像範
囲を所定の小領域に分割する領域分割工程と，上記領域
分割工程で得られた上記小領域毎に，上記検査対象物の
濃度データの平均濃度を算出する平均濃度算出工程と，
上記検査対象物の各画素毎の濃度データが，上記平均濃
度算出工程で得られた各小領域での平均濃度を基準とし
て予め設定された第１の濃度範囲内に含まれるか否かを
判断し，上記範囲内に含まれない場合にその画素を欠陥
画素であると判定する第１の判定工程と，上記第１の判
定工程で得られた各画素毎の判定結果に基づいて，上記
検査対象物の最終的な欠陥判定を行う最終判定工程とを
具備してなることを特徴とする欠陥検査方法として構成
されている。上記第１の濃度範囲は，例えば生産ロット
毎に適切な値に変更することが検査精度を高く維持する
上で望ましい。更に，上記平均濃度算出工程で算出され
た上記小領域毎の平均濃度が，所定の基準濃度データに
基づいて上記小領域毎に予め設定された第２の濃度範囲
内に含まれるか否かを判断し，上記平均濃度が上記範囲
内に含まれない場合にその小領域内の全画素を欠陥画素
であると判定する第２の判定工程を具備し，上記最終判
定工程において，上記第１の判定工程，及び上記第２の
判定工程で得られた判定結果に基づいて上記検査対象物
の最終的な欠陥判定を行うようにすれば，撮像画像の濃
度が少なくとも部分的に，極端に基準濃度データからか
け離れてしまった場合には，その部分を欠陥であると判
断できる。尚，上記第２の濃度範囲を多少広めに設定し
たとしても，欠陥は上記第１の判定工程における相対的
な判定で確実に認識されるため，欠陥判定の精度を低下
させる心配はない。尚，上記第２の濃度範囲について
も，例えば生産ロット毎に適切な値に変更することが検
査精度を高く維持する上で望ましい。また，上記第１の
判定工程と第２の判定工程の判定順序については，第２
の判定工程を先に行い，ここで欠陥と判定されなかった
小領域内の画素についてのみ上記第１の判定工程による
処理を行うようにすれば，欠陥検出処理全体の計算時間
を短縮することが可能である。更に，上記最終判定工程
において，上記欠陥画素をラベリングし，そのラベリン
グ結果に基づいて最終的な欠陥判定を行うようにすれ
ば，欠陥画素をまとまりとして捉えることができるた
め，通常ある程度のまとまりで現れることの多い欠陥の
判定を容易且つ精度良く行うことができる。この最終判
定においては，例えば上記ラベリングによって得られた
同一ラベルの欠陥画素数が所定の閾値を超えている場合
にのみ，そのラベルに係る欠陥画素を欠陥と判断するよ
うにすることが考えられる。更に，上記検査対象物の濃
度データに例えばマスキング処理を行い，所定の検査対
象領域内の濃度データのみに基づいて上記欠陥判定を行
うようにすれば，無駄のない高速な処理が可能である。
に，本発明は，検査対象物の撮像画像から得られる各画
素毎の濃度データに基づいて上記検査対象物の欠陥を検
査する欠陥検査方法において，上記検査対象物の撮像範
囲を所定の小領域に分割する領域分割工程と，上記領域
分割工程で得られた上記小領域毎に，上記検査対象物の
濃度データの平均濃度を算出する平均濃度算出工程と，
上記検査対象物の各画素毎の濃度データが，上記平均濃
度算出工程で得られた各小領域での平均濃度を基準とし
て予め設定された第１の濃度範囲内に含まれるか否かを
判断し，上記範囲内に含まれない場合にその画素を欠陥
画素であると判定する第１の判定工程と，上記第１の判
定工程で得られた各画素毎の判定結果に基づいて，上記
検査対象物の最終的な欠陥判定を行う最終判定工程とを
具備してなることを特徴とする欠陥検査方法として構成
されている。上記第１の濃度範囲は，例えば生産ロット
毎に適切な値に変更することが検査精度を高く維持する
上で望ましい。更に，上記平均濃度算出工程で算出され
た上記小領域毎の平均濃度が，所定の基準濃度データに
基づいて上記小領域毎に予め設定された第２の濃度範囲
内に含まれるか否かを判断し，上記平均濃度が上記範囲
内に含まれない場合にその小領域内の全画素を欠陥画素
であると判定する第２の判定工程を具備し，上記最終判
定工程において，上記第１の判定工程，及び上記第２の
判定工程で得られた判定結果に基づいて上記検査対象物
の最終的な欠陥判定を行うようにすれば，撮像画像の濃
度が少なくとも部分的に，極端に基準濃度データからか
け離れてしまった場合には，その部分を欠陥であると判
断できる。尚，上記第２の濃度範囲を多少広めに設定し
たとしても，欠陥は上記第１の判定工程における相対的
な判定で確実に認識されるため，欠陥判定の精度を低下
させる心配はない。尚，上記第２の濃度範囲について
も，例えば生産ロット毎に適切な値に変更することが検
査精度を高く維持する上で望ましい。また，上記第１の
判定工程と第２の判定工程の判定順序については，第２
の判定工程を先に行い，ここで欠陥と判定されなかった
小領域内の画素についてのみ上記第１の判定工程による
処理を行うようにすれば，欠陥検出処理全体の計算時間
を短縮することが可能である。更に，上記最終判定工程
において，上記欠陥画素をラベリングし，そのラベリン
グ結果に基づいて最終的な欠陥判定を行うようにすれ
ば，欠陥画素をまとまりとして捉えることができるた
め，通常ある程度のまとまりで現れることの多い欠陥の
判定を容易且つ精度良く行うことができる。この最終判
定においては，例えば上記ラベリングによって得られた
同一ラベルの欠陥画素数が所定の閾値を超えている場合
にのみ，そのラベルに係る欠陥画素を欠陥と判断するよ
うにすることが考えられる。更に，上記検査対象物の濃
度データに例えばマスキング処理を行い，所定の検査対
象領域内の濃度データのみに基づいて上記欠陥判定を行
うようにすれば，無駄のない高速な処理が可能である。
【０００５】また，上記欠陥検査方法を実施可能な装置
は，検査対象物の撮像画像から得られる各画素毎の濃度
データに基づいて上記検査対象物の欠陥を検査する欠陥
検査装置において，上記検査対象物の撮像範囲を所定の
小領域に分割する領域分割手段と，上記領域分割手段で
得られた上記小領域毎に，上記検査対象物の濃度データ
の平均濃度を算出する平均濃度算出手段と，上記検査対
象物の各画素毎の濃度データが，上記平均濃度算出手段
で得られた各小領域での平均濃度を基準として予め設定
された第１の濃度範囲内に含まれるか否かを判断し，上
記範囲内に含まれない場合にその画素を欠陥画素である
と判定する第１の判定手段と，上記第１の判定手段で得
られた各画素毎の判定結果に基づいて，上記検査対象物
の最終的な欠陥判定を行う最終判定手段とを具備してな
ることを特徴とする欠陥検査装置として構成されてい
る。
は，検査対象物の撮像画像から得られる各画素毎の濃度
データに基づいて上記検査対象物の欠陥を検査する欠陥
検査装置において，上記検査対象物の撮像範囲を所定の
小領域に分割する領域分割手段と，上記領域分割手段で
得られた上記小領域毎に，上記検査対象物の濃度データ
の平均濃度を算出する平均濃度算出手段と，上記検査対
象物の各画素毎の濃度データが，上記平均濃度算出手段
で得られた各小領域での平均濃度を基準として予め設定
された第１の濃度範囲内に含まれるか否かを判断し，上
記範囲内に含まれない場合にその画素を欠陥画素である
と判定する第１の判定手段と，上記第１の判定手段で得
られた各画素毎の判定結果に基づいて，上記検査対象物
の最終的な欠陥判定を行う最終判定手段とを具備してな
ることを特徴とする欠陥検査装置として構成されてい
る。
【０００６】
【作用】本発明によれば，第１の判定工程において，画
素単位の濃度データが小領域内の平均濃度から大きくか
け離れている場合にその画素を欠陥画素であると判断す
る，相対的な欠陥判定が行われるため，検査対象物の場
所による濃度のバラツキや，生産ロット毎の濃度のバラ
ツキ等がある場合でも，そのバラツキの影響を受けるこ
となく安定して欠陥検出を行うことが可能である。ま
た，第２の判定工程において，絶対濃度による第２の濃
度範囲を用いた濃度判定を小領域単位で行うことによ
り，撮像画像の濃度が少なくとも部分的に，極端に基準
濃度データからかけ離れてしまった場合には，その部分
を欠陥であると判断できる。尚，上記第２の濃度範囲を
多少広めに設定したとしても，欠陥は上記第１の判定工
程における相対的な判定で確実に認識されるため，欠陥
判定の精度を低下させる心配はない。また，この第２の
判定工程を第１の判定工程の前に行えば，欠陥検出処理
全体の計算時間を短縮することが可能である。更に，マ
スキング処理等によって検査領域以外の濃度データを排
除した後で欠陥判定を行えば，無駄のない高速な処理が
可能である。また，欠陥画素にラベリング処理を施せ
ば，欠陥画素をまとまりとして捉えることができるた
め，通常ある程度のまとまりで現れることの多い欠陥の
判定を容易且つ精度良く行うことができる。
素単位の濃度データが小領域内の平均濃度から大きくか
け離れている場合にその画素を欠陥画素であると判断す
る，相対的な欠陥判定が行われるため，検査対象物の場
所による濃度のバラツキや，生産ロット毎の濃度のバラ
ツキ等がある場合でも，そのバラツキの影響を受けるこ
となく安定して欠陥検出を行うことが可能である。ま
た，第２の判定工程において，絶対濃度による第２の濃
度範囲を用いた濃度判定を小領域単位で行うことによ
り，撮像画像の濃度が少なくとも部分的に，極端に基準
濃度データからかけ離れてしまった場合には，その部分
を欠陥であると判断できる。尚，上記第２の濃度範囲を
多少広めに設定したとしても，欠陥は上記第１の判定工
程における相対的な判定で確実に認識されるため，欠陥
判定の精度を低下させる心配はない。また，この第２の
判定工程を第１の判定工程の前に行えば，欠陥検出処理
全体の計算時間を短縮することが可能である。更に，マ
スキング処理等によって検査領域以外の濃度データを排
除した後で欠陥判定を行えば，無駄のない高速な処理が
可能である。また，欠陥画素にラベリング処理を施せ
ば，欠陥画素をまとまりとして捉えることができるた
め，通常ある程度のまとまりで現れることの多い欠陥の
判定を容易且つ精度良く行うことができる。
【０００７】
【発明の実施の形態】以下，添付図面を参照して本発明
の実施の形態及び実施例につき説明し，本発明の理解に
供する。尚，以下の実施の形態及び実施例は，本発明を
具体化した一例であって，本発明の技術的範囲を限定す
る性格のものではない。ここに，図１は本発明の実施の
形態に係る欠陥検査方法の処理手順の一例を示すフロー
チャート，図２は本発明の実施の形態に係る欠陥検査装
置Ａ１の概略構成を示すブロック図，図３は検査対象物
上での局所領域及び検査領域の設定の一例を示す説明
図，図４は平均濃度Ｇ（Ｘ，Ｙ）と閾値ｇ1 ，ｇ2 ，
ａ，ｂの関係の一例を示す濃度ヒストグラムである。本
実施の形態に係る欠陥検査装置Ａ１は，図２に示すよう
に，移動ステージ１，照明２，ＣＣＤカメラ３，画像検
出処理部４，画像メモリ５，検査演算処理部６，マスタ
ーＣＰＵ８，及び駆動制御部７を具備して構成されてい
る。上記移動ステージ１上には，プリント基板等の検査
対象物０が載置される。上記ＣＣＤカメラ３では，上記
移動ステージ１上に載置されて照明２により照らされた
検査対象物０の濃淡画像が撮像される。尚，上記移動ス
テージ１は，上記駆動制御部７の駆動によりＸ，Ｙ方向
に移動可能であり，これによって上記検査対象物０が上
記ＣＣＤカメラ３に対して相対的に位置決めされる。上
記画像検出処理部４では，上記ＣＣＤカメラ３で撮像さ
れた画像に基づいて画素毎の濃度データが生成される。
上記画像メモリ５には，欠陥検査の開始前に上記ＣＣＤ
カメラ３で撮像された良品画像に基づいて上記画像検出
処理部４で生成された良品の濃度データ（以下，基準濃
度データという）が予め記憶される。上記検査演算処理
部６では，上記画像検出処理部４で生成された上記検査
対象物０の濃度データ（以下，検査対象濃度データとい
う）と，上記画像メモリ５に予め記憶されている上記基
準濃度データとに基づいて，後述する欠陥検査処理（図
１）が実行され，各検査対象物０の欠陥判定が行われ
る。この検査演算処理部６が，平均濃度算出手段，第１
の判定手段，第２の判定手段，及び最終判定手段の一例
である。上記マスターＣＰＵ８では，上記検査演算処理
部６や上記駆動制御部７を含む装置Ａ１全般の制御が行
われる。
の実施の形態及び実施例につき説明し，本発明の理解に
供する。尚，以下の実施の形態及び実施例は，本発明を
具体化した一例であって，本発明の技術的範囲を限定す
る性格のものではない。ここに，図１は本発明の実施の
形態に係る欠陥検査方法の処理手順の一例を示すフロー
チャート，図２は本発明の実施の形態に係る欠陥検査装
置Ａ１の概略構成を示すブロック図，図３は検査対象物
上での局所領域及び検査領域の設定の一例を示す説明
図，図４は平均濃度Ｇ（Ｘ，Ｙ）と閾値ｇ1 ，ｇ2 ，
ａ，ｂの関係の一例を示す濃度ヒストグラムである。本
実施の形態に係る欠陥検査装置Ａ１は，図２に示すよう
に，移動ステージ１，照明２，ＣＣＤカメラ３，画像検
出処理部４，画像メモリ５，検査演算処理部６，マスタ
ーＣＰＵ８，及び駆動制御部７を具備して構成されてい
る。上記移動ステージ１上には，プリント基板等の検査
対象物０が載置される。上記ＣＣＤカメラ３では，上記
移動ステージ１上に載置されて照明２により照らされた
検査対象物０の濃淡画像が撮像される。尚，上記移動ス
テージ１は，上記駆動制御部７の駆動によりＸ，Ｙ方向
に移動可能であり，これによって上記検査対象物０が上
記ＣＣＤカメラ３に対して相対的に位置決めされる。上
記画像検出処理部４では，上記ＣＣＤカメラ３で撮像さ
れた画像に基づいて画素毎の濃度データが生成される。
上記画像メモリ５には，欠陥検査の開始前に上記ＣＣＤ
カメラ３で撮像された良品画像に基づいて上記画像検出
処理部４で生成された良品の濃度データ（以下，基準濃
度データという）が予め記憶される。上記検査演算処理
部６では，上記画像検出処理部４で生成された上記検査
対象物０の濃度データ（以下，検査対象濃度データとい
う）と，上記画像メモリ５に予め記憶されている上記基
準濃度データとに基づいて，後述する欠陥検査処理（図
１）が実行され，各検査対象物０の欠陥判定が行われ
る。この検査演算処理部６が，平均濃度算出手段，第１
の判定手段，第２の判定手段，及び最終判定手段の一例
である。上記マスターＣＰＵ８では，上記検査演算処理
部６や上記駆動制御部７を含む装置Ａ１全般の制御が行
われる。
【０００８】続いて，図１に示すフローチャートに従っ
て，主に上記検査演算処理部６において処理される欠陥
検査処理の手順について説明する。ここで，簡単のた
め，検査対象物０の撮像画像は図３に示すように１００
×１００画素で取得され，各画素をｐ（ｘ，ｙ），各画
素の濃度データをｇ（ｘ，ｙ）で表すものとする。ま
た，上記撮像画像上には，１０×１０画素を単位とする
局所領域（所定の小領域に相当）が設定されており，各
局所領域をＰ（Ｘ，Ｙ）で表すものとする。更に，上記
検査対象物０の撮像画像には，図３に示すような検査領
域（局所領域Ｐ（２，９）の拡大図に斜線で示す）が設
定されており，該検査領域以外の濃度データをマスキン
グするマスキングデータが予め用意されているものとす
る。
て，主に上記検査演算処理部６において処理される欠陥
検査処理の手順について説明する。ここで，簡単のた
め，検査対象物０の撮像画像は図３に示すように１００
×１００画素で取得され，各画素をｐ（ｘ，ｙ），各画
素の濃度データをｇ（ｘ，ｙ）で表すものとする。ま
た，上記撮像画像上には，１０×１０画素を単位とする
局所領域（所定の小領域に相当）が設定されており，各
局所領域をＰ（Ｘ，Ｙ）で表すものとする。更に，上記
検査対象物０の撮像画像には，図３に示すような検査領
域（局所領域Ｐ（２，９）の拡大図に斜線で示す）が設
定されており，該検査領域以外の濃度データをマスキン
グするマスキングデータが予め用意されているものとす
る。
【０００９】欠陥検査処理が開始されると，まず，検査
対象物０の検査対象濃度データがＣＣＤカメラ３及び画
像検出処理部４を介して検査演算処理部６に取り込まれ
る（ステップＳ１）。上記検査演算処理部６内に取り込
まれた検査対象濃度データは，上記マスキングデータを
用いてマスキングされ（具体的には，マスキングデータ
の一例である検査領域を示す位置データと各画素位置と
のＡＮＤ処理などによる），上記検査領域外の濃度デー
タが排除された後（ステップＳ２），上記１０×１０画
素の局所領域Ｐ（Ｘ，Ｙ）に分割される（ステップＳ
３：領域分割工程に相当）。尚，上記ステップＳ２とＳ
３の処理順は逆であっても全く差し支えない。続いて，
上記検査演算処理部６では，１つの局所領域Ｐ（Ｘ，
Ｙ）が取り出され，その局所領域に属する全ての濃度デ
ータｇ（ｘ，ｙ）の平均値Ｇ（Ｘ，Ｙ）が算出される
（ステップＳ４：平均濃度算出工程に相当）。そして，
上記平均値Ｇ（Ｘ，Ｙ）が次式を満たすか否かが判定
される（ステップＳ５：第２の判定工程に相当）。 ｇ1 （Ｘ，Ｙ） ≦ Ｇ（Ｘ，Ｙ） ≦ ｇ2 （Ｘ，Ｙ） … ここで，上記ｇ1 （Ｘ，Ｙ），ｇ2 （Ｘ，Ｙ）は，良品
の撮像画像より得られた基準濃度データに基づいて局所
領域毎に予め設定された閾値であり，共に絶対濃度値で
設定される。尚，上記ｇ1 （Ｘ，Ｙ），ｇ2 （Ｘ，Ｙ）
で規定される上記式の範囲が，第２の濃度範囲の一例
である。上記平均濃度Ｇ（Ｘ，Ｙ）が上記式を満たし
ていなければ，当該局所領域内の画素は全て欠陥画素で
あると判断され，当該局所領域内の全画素を対象として
２値化処理が行われる（ステップＳ８）。ここでいう２
値化処理とは，例えば欠陥画素を１とし，その他の良品
画素を０とする処理である。このように，絶対濃度によ
る閾値を用いた濃度判定を局所領域単位で行うことによ
り，撮像画像の濃度が少なくとも部分的に，極端に基準
濃度データからかけ離れてしまった場合に，その部分を
欠陥であると判断できる。尚，この局所領域単位の判定
を後述の画素単位での判定（ステップＳ７）の前に行う
ことにより，欠陥検出処理全体の計算時間を短縮するこ
とが可能である。
対象物０の検査対象濃度データがＣＣＤカメラ３及び画
像検出処理部４を介して検査演算処理部６に取り込まれ
る（ステップＳ１）。上記検査演算処理部６内に取り込
まれた検査対象濃度データは，上記マスキングデータを
用いてマスキングされ（具体的には，マスキングデータ
の一例である検査領域を示す位置データと各画素位置と
のＡＮＤ処理などによる），上記検査領域外の濃度デー
タが排除された後（ステップＳ２），上記１０×１０画
素の局所領域Ｐ（Ｘ，Ｙ）に分割される（ステップＳ
３：領域分割工程に相当）。尚，上記ステップＳ２とＳ
３の処理順は逆であっても全く差し支えない。続いて，
上記検査演算処理部６では，１つの局所領域Ｐ（Ｘ，
Ｙ）が取り出され，その局所領域に属する全ての濃度デ
ータｇ（ｘ，ｙ）の平均値Ｇ（Ｘ，Ｙ）が算出される
（ステップＳ４：平均濃度算出工程に相当）。そして，
上記平均値Ｇ（Ｘ，Ｙ）が次式を満たすか否かが判定
される（ステップＳ５：第２の判定工程に相当）。 ｇ1 （Ｘ，Ｙ） ≦ Ｇ（Ｘ，Ｙ） ≦ ｇ2 （Ｘ，Ｙ） … ここで，上記ｇ1 （Ｘ，Ｙ），ｇ2 （Ｘ，Ｙ）は，良品
の撮像画像より得られた基準濃度データに基づいて局所
領域毎に予め設定された閾値であり，共に絶対濃度値で
設定される。尚，上記ｇ1 （Ｘ，Ｙ），ｇ2 （Ｘ，Ｙ）
で規定される上記式の範囲が，第２の濃度範囲の一例
である。上記平均濃度Ｇ（Ｘ，Ｙ）が上記式を満たし
ていなければ，当該局所領域内の画素は全て欠陥画素で
あると判断され，当該局所領域内の全画素を対象として
２値化処理が行われる（ステップＳ８）。ここでいう２
値化処理とは，例えば欠陥画素を１とし，その他の良品
画素を０とする処理である。このように，絶対濃度によ
る閾値を用いた濃度判定を局所領域単位で行うことによ
り，撮像画像の濃度が少なくとも部分的に，極端に基準
濃度データからかけ離れてしまった場合に，その部分を
欠陥であると判断できる。尚，この局所領域単位の判定
を後述の画素単位での判定（ステップＳ７）の前に行う
ことにより，欠陥検出処理全体の計算時間を短縮するこ
とが可能である。
【００１０】一方，上記平均濃度Ｇ（Ｘ，Ｙ）が上記
式を満たしていれば，当該局所領域内の全画素につい
て，その濃度データｇ（ｘ，ｙ）が次式を満たすか否
かの判定が繰り返される（ステップＳ６→Ｓ７（第１の
判定工程に相当）→Ｓ９→Ｓ６…）。 (1-a/100) ×G(X,Y) ≦ g(x,y) ≦ (1-b/100) ×G(X,Y) … ここで，上記ａ，ｂは，図４に示すように，各局所領域
における平均濃度Ｇ（Ｘ，Ｙ）を基準とする所定の濃度
幅の設定に用いられる値（％）であり，上記基準濃度デ
ータに基づいて予め設定される。尚，上記ａ，ｂの値に
ついては，必ずしも局所領域毎に設定する必要はなく，
通常は例えばロット毎に変更する程度でよい。ここで，
上記ａ，ｂで規定される上記式の範囲が，第１の濃度
範囲の一例である。上記ステップＳ７において，上記ｇ
（ｘ，ｙ）が上記式を満たしていないと判定された画
素（例えば，図４に示すヒストグラムにおいて，Ｇ
（Ｘ，Ｙ）を基準とする−ａ％，＋ｂ％の範囲から外れ
ている画素）は欠陥画素であると判断され，上記２値化
処理に供される（ステップＳ８）。このように，画素単
位の濃度データが局所領域内の平均濃度から大きくかけ
離れている場合にその画素を欠陥画素であると判断す
る，相対的な欠陥判定を行うことで，検査対象物の場所
による濃度のバラツキや，生産ロット毎の濃度のバラツ
キ等がある場合でも，そのバラツキの影響を受けること
なく安定して欠陥検出を行うことが可能である。
式を満たしていれば，当該局所領域内の全画素につい
て，その濃度データｇ（ｘ，ｙ）が次式を満たすか否
かの判定が繰り返される（ステップＳ６→Ｓ７（第１の
判定工程に相当）→Ｓ９→Ｓ６…）。 (1-a/100) ×G(X,Y) ≦ g(x,y) ≦ (1-b/100) ×G(X,Y) … ここで，上記ａ，ｂは，図４に示すように，各局所領域
における平均濃度Ｇ（Ｘ，Ｙ）を基準とする所定の濃度
幅の設定に用いられる値（％）であり，上記基準濃度デ
ータに基づいて予め設定される。尚，上記ａ，ｂの値に
ついては，必ずしも局所領域毎に設定する必要はなく，
通常は例えばロット毎に変更する程度でよい。ここで，
上記ａ，ｂで規定される上記式の範囲が，第１の濃度
範囲の一例である。上記ステップＳ７において，上記ｇ
（ｘ，ｙ）が上記式を満たしていないと判定された画
素（例えば，図４に示すヒストグラムにおいて，Ｇ
（Ｘ，Ｙ）を基準とする−ａ％，＋ｂ％の範囲から外れ
ている画素）は欠陥画素であると判断され，上記２値化
処理に供される（ステップＳ８）。このように，画素単
位の濃度データが局所領域内の平均濃度から大きくかけ
離れている場合にその画素を欠陥画素であると判断す
る，相対的な欠陥判定を行うことで，検査対象物の場所
による濃度のバラツキや，生産ロット毎の濃度のバラツ
キ等がある場合でも，そのバラツキの影響を受けること
なく安定して欠陥検出を行うことが可能である。
【００１１】１つの局所領域について以上の処理が終了
すれば，次の局所領域について上記ステップＳ４以降の
処理が繰り返される。全ての局所領域について上記処理
が終了すると（ステップＳ１０），上記検査演算処理部
６では，欠陥であると判定され，２値化された画素に更
にラベリング処理を施し，そのラベリング結果に基づい
て，その検査対象物０の良品／不良品の最終判定がなさ
れる。通常，欠陥は数画素〜数百画素のまとまりで現れ
ることが多いが，その同一の欠陥画素のまとまりに同一
のラベルを付与し，上記欠陥画素のまとまり毎の判別が
できるようにする処理がここでのラベリング処理であ
る。このように，欠陥画素をラベリングしたことで，上
記欠陥画素をまとまり（欠陥領域）として捉えることが
できるため，欠陥判定を容易且つ精度良く行うことがで
きる。上記ラベリング処理によって抽出されたいくつか
の欠陥領域は，例えば重心等を算出することによりその
位置が特定でき，上記欠陥領域に属する画素数を算出す
ることによりその面積が得られる。上記良品／不良品の
最終判定は，例えば面積１０以上の欠陥が存在する場合
には不良品とし，それ以外は良品と判定するなど，検査
対象品種の基準に応じた適切な判定方法を適用すること
が可能である。
すれば，次の局所領域について上記ステップＳ４以降の
処理が繰り返される。全ての局所領域について上記処理
が終了すると（ステップＳ１０），上記検査演算処理部
６では，欠陥であると判定され，２値化された画素に更
にラベリング処理を施し，そのラベリング結果に基づい
て，その検査対象物０の良品／不良品の最終判定がなさ
れる。通常，欠陥は数画素〜数百画素のまとまりで現れ
ることが多いが，その同一の欠陥画素のまとまりに同一
のラベルを付与し，上記欠陥画素のまとまり毎の判別が
できるようにする処理がここでのラベリング処理であ
る。このように，欠陥画素をラベリングしたことで，上
記欠陥画素をまとまり（欠陥領域）として捉えることが
できるため，欠陥判定を容易且つ精度良く行うことがで
きる。上記ラベリング処理によって抽出されたいくつか
の欠陥領域は，例えば重心等を算出することによりその
位置が特定でき，上記欠陥領域に属する画素数を算出す
ることによりその面積が得られる。上記良品／不良品の
最終判定は，例えば面積１０以上の欠陥が存在する場合
には不良品とし，それ以外は良品と判定するなど，検査
対象品種の基準に応じた適切な判定方法を適用すること
が可能である。
【００１２】以上説明したように，本実施の形態に係る
欠陥検査方法では，ステップＳ７において，画素単位の
濃度データが局所領域内の平均濃度から大きくかけ離れ
ている場合にその画素を欠陥画素であると判断する，相
対的な欠陥判定を行っているため，検査対象物の場所に
よる濃度のバラツキや，生産ロット毎の濃度のバラツキ
等がある場合でも，そのバラツキの影響を受けることな
く安定して欠陥検出を行うことが可能である。また，ス
テップＳ５において，絶対濃度による閾値を用いた濃度
判定を局所領域単位で行うことにより，撮像画像の濃度
が少なくとも部分的に，極端に基準濃度データからかけ
離れてしまった場合には，その部分を欠陥であると判断
できる。尚，上記絶対濃度による閾値を多少広めに設定
したとしても，欠陥はステップＳ７における相対的な判
定で確実に認識されるため，欠陥判定の精度を低下させ
る心配はない。また，この局所領域単位の判定（ステッ
プＳ５）を画素単位での判定（ステップＳ７）の前に行
うことにより，欠陥検出処理全体の計算時間を短縮する
ことが可能である。更に，マスキング処理によって検査
領域以外の濃度データを排除した後で欠陥判定を行って
いるため，無駄のない高速な処理が可能である。また，
欠陥画素にラベリング処理を施すことにより，欠陥画素
をまとまりとして捉えることができるため，通常ある程
度のまとまりで現れることの多い欠陥の判定を容易且つ
精度良く行うことができる。
欠陥検査方法では，ステップＳ７において，画素単位の
濃度データが局所領域内の平均濃度から大きくかけ離れ
ている場合にその画素を欠陥画素であると判断する，相
対的な欠陥判定を行っているため，検査対象物の場所に
よる濃度のバラツキや，生産ロット毎の濃度のバラツキ
等がある場合でも，そのバラツキの影響を受けることな
く安定して欠陥検出を行うことが可能である。また，ス
テップＳ５において，絶対濃度による閾値を用いた濃度
判定を局所領域単位で行うことにより，撮像画像の濃度
が少なくとも部分的に，極端に基準濃度データからかけ
離れてしまった場合には，その部分を欠陥であると判断
できる。尚，上記絶対濃度による閾値を多少広めに設定
したとしても，欠陥はステップＳ７における相対的な判
定で確実に認識されるため，欠陥判定の精度を低下させ
る心配はない。また，この局所領域単位の判定（ステッ
プＳ５）を画素単位での判定（ステップＳ７）の前に行
うことにより，欠陥検出処理全体の計算時間を短縮する
ことが可能である。更に，マスキング処理によって検査
領域以外の濃度データを排除した後で欠陥判定を行って
いるため，無駄のない高速な処理が可能である。また，
欠陥画素にラベリング処理を施すことにより，欠陥画素
をまとまりとして捉えることができるため，通常ある程
度のまとまりで現れることの多い欠陥の判定を容易且つ
精度良く行うことができる。
【００１３】
【実施例】局所領域内に含まれる検査領域が狭く，局所
領域内の検査対象画素ｐ（ｘ，ｙ）の数が少ない場合に
は，平均濃度演算自体がノイズによる影響を受けやす
く，これによって式の判定でＮＧとなる場合がある。
このような事態を防止するため，局所領域内の検査対象
画素数が一定値よりも小さい場合には上記ステップＳ４
〜Ｓ１０の処理を行わず，その領域内の画素は良品とし
て処理することも可能である。また，上記式における
ｇ1 （Ｘ，Ｙ），ｇ2 （Ｘ，Ｙ），及び上記式におけ
るａ，ｂは，例えば生産ロット等が変わる毎にそれに合
わせて微調整することが，欠陥検出精度を高く維持する
上で望ましい。また，局所領域の設定についても，対象
とする検査対象物に応じて適当な広さに設定することが
望ましい。
領域内の検査対象画素ｐ（ｘ，ｙ）の数が少ない場合に
は，平均濃度演算自体がノイズによる影響を受けやす
く，これによって式の判定でＮＧとなる場合がある。
このような事態を防止するため，局所領域内の検査対象
画素数が一定値よりも小さい場合には上記ステップＳ４
〜Ｓ１０の処理を行わず，その領域内の画素は良品とし
て処理することも可能である。また，上記式における
ｇ1 （Ｘ，Ｙ），ｇ2 （Ｘ，Ｙ），及び上記式におけ
るａ，ｂは，例えば生産ロット等が変わる毎にそれに合
わせて微調整することが，欠陥検出精度を高く維持する
上で望ましい。また，局所領域の設定についても，対象
とする検査対象物に応じて適当な広さに設定することが
望ましい。
【００１４】
【発明の効果】以上説明したように，本発明は，検査対
象物の撮像画像から得られる各画素毎の濃度データに基
づいて上記検査対象物の欠陥を検査する欠陥検査方法に
おいて，上記検査対象物の撮像範囲を所定の小領域に分
割する領域分割工程と，上記領域分割工程で得られた上
記小領域毎に，上記検査対象物の濃度データの平均濃度
を算出する平均濃度算出工程と，上記検査対象物の各画
素毎の濃度データが，上記平均濃度算出工程で得られた
各小領域での平均濃度を基準として予め設定された第１
の濃度範囲内に含まれるか否かを判断し，上記範囲内に
含まれない場合にその画素を欠陥画素であると判定する
第１の判定工程と，上記第１の判定工程で得られた各画
素毎の判定結果に基づいて，上記検査対象物の最終的な
欠陥判定を行う最終判定工程とを具備してなることを特
徴とする欠陥検査方法として構成されているため，検査
対象物の場所による濃度のバラツキや，生産ロット毎の
濃度のバラツキ等がある場合でも，そのバラツキの影響
を受けることなく安定して欠陥検出を行うことが可能で
ある。上記第１の濃度範囲は，例えば生産ロット毎に適
切な値に変更することが検査精度を高く維持する上で望
ましい。更に，上記平均濃度算出工程で算出された上記
小領域毎の平均濃度が，所定の基準濃度データに基づい
て上記小領域毎に予め設定された第２の濃度範囲内に含
まれるか否かを判断し，上記平均濃度が上記範囲内に含
まれない場合にその小領域内の全画素を欠陥画素である
と判定する第２の判定工程を具備し，上記最終判定工程
において，上記第１の判定工程，及び上記第２の判定工
程で得られた判定結果に基づいて上記検査対象物の最終
的な欠陥判定を行うようにすれば，撮像画像の濃度が少
なくとも部分的に，極端に基準濃度データからかけ離れ
てしまった場合には，その部分を欠陥であると判断でき
る。尚，上記第２の濃度範囲を多少広めに設定したとし
ても，欠陥は上記第１の判定工程における相対的な判定
で確実に認識されるため，欠陥判定の精度を低下させる
心配はない。尚，上記第２の濃度範囲についても，例え
ば生産ロット毎に適切な値に変更することが検査精度を
高く維持する上で望ましい。また，上記第１の判定工程
と第２の判定工程の判定順序については，第２の判定工
程を先に行い，ここで欠陥と判定されなかった小領域内
の画素についてのみ上記第１の判定工程による処理を行
うようにすれば，欠陥検出処理全体の計算時間を短縮す
ることが可能である。更に，２値化された上記欠陥画素
を更にラベリングし，そのラベリング結果に基づいて最
終的な欠陥判定を行うようにすれば，欠陥画素をまとま
りとして捉えることができるため，通常ある程度のまと
まりで現れることの多い欠陥の判定を容易且つ精度良く
行うことができる。この最終判定においては，例えば上
記ラベリングによって得られた同一ラベルの欠陥画素数
が所定の閾値を超えている場合にのみ，そのラベルに係
る欠陥画素を欠陥と判断するようにすることが考えられ
る。更に，上記検査対象物の濃度データに例えばマスキ
ング処理を行い，所定の検査対象領域内の濃度データの
みに基づいて上記欠陥判定を行うようにすれば，無駄の
ない高速な処理が可能である。
象物の撮像画像から得られる各画素毎の濃度データに基
づいて上記検査対象物の欠陥を検査する欠陥検査方法に
おいて，上記検査対象物の撮像範囲を所定の小領域に分
割する領域分割工程と，上記領域分割工程で得られた上
記小領域毎に，上記検査対象物の濃度データの平均濃度
を算出する平均濃度算出工程と，上記検査対象物の各画
素毎の濃度データが，上記平均濃度算出工程で得られた
各小領域での平均濃度を基準として予め設定された第１
の濃度範囲内に含まれるか否かを判断し，上記範囲内に
含まれない場合にその画素を欠陥画素であると判定する
第１の判定工程と，上記第１の判定工程で得られた各画
素毎の判定結果に基づいて，上記検査対象物の最終的な
欠陥判定を行う最終判定工程とを具備してなることを特
徴とする欠陥検査方法として構成されているため，検査
対象物の場所による濃度のバラツキや，生産ロット毎の
濃度のバラツキ等がある場合でも，そのバラツキの影響
を受けることなく安定して欠陥検出を行うことが可能で
ある。上記第１の濃度範囲は，例えば生産ロット毎に適
切な値に変更することが検査精度を高く維持する上で望
ましい。更に，上記平均濃度算出工程で算出された上記
小領域毎の平均濃度が，所定の基準濃度データに基づい
て上記小領域毎に予め設定された第２の濃度範囲内に含
まれるか否かを判断し，上記平均濃度が上記範囲内に含
まれない場合にその小領域内の全画素を欠陥画素である
と判定する第２の判定工程を具備し，上記最終判定工程
において，上記第１の判定工程，及び上記第２の判定工
程で得られた判定結果に基づいて上記検査対象物の最終
的な欠陥判定を行うようにすれば，撮像画像の濃度が少
なくとも部分的に，極端に基準濃度データからかけ離れ
てしまった場合には，その部分を欠陥であると判断でき
る。尚，上記第２の濃度範囲を多少広めに設定したとし
ても，欠陥は上記第１の判定工程における相対的な判定
で確実に認識されるため，欠陥判定の精度を低下させる
心配はない。尚，上記第２の濃度範囲についても，例え
ば生産ロット毎に適切な値に変更することが検査精度を
高く維持する上で望ましい。また，上記第１の判定工程
と第２の判定工程の判定順序については，第２の判定工
程を先に行い，ここで欠陥と判定されなかった小領域内
の画素についてのみ上記第１の判定工程による処理を行
うようにすれば，欠陥検出処理全体の計算時間を短縮す
ることが可能である。更に，２値化された上記欠陥画素
を更にラベリングし，そのラベリング結果に基づいて最
終的な欠陥判定を行うようにすれば，欠陥画素をまとま
りとして捉えることができるため，通常ある程度のまと
まりで現れることの多い欠陥の判定を容易且つ精度良く
行うことができる。この最終判定においては，例えば上
記ラベリングによって得られた同一ラベルの欠陥画素数
が所定の閾値を超えている場合にのみ，そのラベルに係
る欠陥画素を欠陥と判断するようにすることが考えられ
る。更に，上記検査対象物の濃度データに例えばマスキ
ング処理を行い，所定の検査対象領域内の濃度データの
みに基づいて上記欠陥判定を行うようにすれば，無駄の
ない高速な処理が可能である。
【図１】 本発明の実施の形態に係る欠陥検査方法の処
理手順の一例を示すフローチャート。
理手順の一例を示すフローチャート。
【図２】 本発明の実施の形態に係る欠陥検査装置Ａ１
の概略構成を示すブロック図。
の概略構成を示すブロック図。
【図３】 検査対象物上での局所領域及び検査領域の設
定の一例を示す説明図。
定の一例を示す説明図。
【図４】 平均濃度Ｇ（Ｘ，Ｙ）と閾値ｇ1 ，ｇ2 ，
ａ，ｂの関係の一例を示す濃度ヒストグラム。
ａ，ｂの関係の一例を示す濃度ヒストグラム。
１…移動ステージ ２…照明 ３…ＣＣＤカメラ ４…画像検出処理部 ５…画像メモリ ６…検査演算処理部（平均濃度算出手段，第１の判定手
段，第２の判定手段，及び最終判定手段の一例） ７…駆動制御部 ８…マスターＣＰＵ
段，第２の判定手段，及び最終判定手段の一例） ７…駆動制御部 ８…マスターＣＰＵ
Claims (10)
- 【請求項１】 検査対象物の撮像画像から得られる各画
素毎の濃度データに基づいて上記検査対象物の欠陥を検
査する欠陥検査方法において，上記検査対象物の撮像範
囲を所定の小領域に分割する領域分割工程と，上記領域
分割工程で得られた上記小領域毎に，上記検査対象物の
濃度データの平均濃度を算出する平均濃度算出工程と，
上記検査対象物の各画素毎の濃度データが，上記平均濃
度算出工程で得られた各小領域での平均濃度を基準とし
て予め設定された第１の濃度範囲内に含まれるか否かを
判断し，上記範囲内に含まれない場合にその画素を欠陥
画素であると判定する第１の判定工程と，上記第１の判
定工程で得られた各画素毎の判定結果に基づいて，上記
検査対象物の最終的な欠陥判定を行う最終判定工程とを
具備してなることを特徴とする欠陥検査方法。 - 【請求項２】 上記第１の濃度範囲が変更可能な請求項
１記載の欠陥検査方法。 - 【請求項３】 上記平均濃度算出工程で算出された上記
小領域毎の平均濃度が，所定の基準濃度データに基づい
て上記小領域毎に予め設定された第２の濃度範囲内に含
まれるか否かを判断し，上記平均濃度が上記範囲内に含
まれない場合にその小領域内の全画素を欠陥画素である
と判定する第２の判定工程を具備し，上記最終判定工程
において，上記第１の判定工程，及び上記第２の判定工
程で得られた判定結果に基づいて上記検査対象物の最終
的な欠陥判定を行う請求項１又は２記載の欠陥検査方
法。 - 【請求項４】 上記第２の濃度範囲が変更可能な請求項
３記載の欠陥検査方法。 - 【請求項５】 上記第２の判定工程で欠陥と判定されな
かった小領域内の画素についてのみ，上記第１の判定工
程による処理を行う請求項３又は４記載の欠陥検査方
法。 - 【請求項６】 上記最終判定工程において，上記欠陥画
素をラベリングし，そのラベリング結果に基づいて最終
的な欠陥判定を行う請求項１〜５のいずれかに記載の欠
陥検査方法。 - 【請求項７】 上記ラベリングによって得られた同一ラ
ベルの欠陥画素数が所定の閾値を超えている場合にの
み，最終的な欠陥判定においてそのラベルに係る欠陥画
素を欠陥と判断する請求項６記載の欠陥検査方法。 - 【請求項８】 上記検査対象物の濃度データのうち，所
定の検査対象領域内の濃度データのみに基づいて上記欠
陥判定を行う請求項１〜７のいずれかに記載の欠陥検査
方法。 - 【請求項９】 検査対象物の撮像画像から得られる各画
素毎の濃度データに基づいて上記検査対象物の欠陥を検
査する欠陥検査装置において，上記検査対象物の撮像範
囲を所定の小領域に分割する領域分割手段と，上記領域
分割手段で得られた上記小領域毎に，上記検査対象物の
濃度データの平均濃度を算出する平均濃度算出手段と，
上記検査対象物の各画素毎の濃度データが，上記平均濃
度算出手段で得られた各小領域での平均濃度を基準とし
て予め設定された第１の濃度範囲内に含まれるか否かを
判断し，上記範囲内に含まれない場合にその画素を欠陥
画素であると判定する第１の判定手段と，上記第１の判
定手段で得られた各画素毎の判定結果に基づいて，上記
検査対象物の最終的な欠陥判定を行う最終判定手段とを
具備してなることを特徴とする欠陥検査装置。 - 【請求項１０】 上記平均濃度算出手段で算出された上
記小領域毎の平均濃度が，所定の基準濃度データに基づ
いて上記小領域毎に予め設定された第２の濃度範囲内に
含まれるか否かを判断し，上記平均濃度が上記範囲内に
含まれない場合にその小領域内の全画素を欠陥画素であ
ると判定する第２の判定手段を具備し，上記最終判定手
段において，上記第１の判定手段，及び上記第２の判定
手段で得られた判定結果に基づいて上記検査対象物の最
終的な欠陥判定を行う請求項９記載の欠陥検査装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6529799A JP2000258353A (ja) | 1999-03-11 | 1999-03-11 | 欠陥検査方法及びその装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6529799A JP2000258353A (ja) | 1999-03-11 | 1999-03-11 | 欠陥検査方法及びその装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000258353A true JP2000258353A (ja) | 2000-09-22 |
Family
ID=13282858
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP6529799A Pending JP2000258353A (ja) | 1999-03-11 | 1999-03-11 | 欠陥検査方法及びその装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2000258353A (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007114073A (ja) * | 2005-10-21 | 2007-05-10 | Dainippon Screen Mfg Co Ltd | 針痕検出装置および針痕検出方法 |
| JP2013185862A (ja) * | 2012-03-06 | 2013-09-19 | Toyota Motor Corp | 欠陥検査装置及び欠陥検査方法 |
| JP2015175706A (ja) * | 2014-03-14 | 2015-10-05 | オムロン株式会社 | 検査装置、検査方法、プログラムおよびその記録媒体 |
| WO2018150607A1 (ja) * | 2017-02-20 | 2018-08-23 | Ｓｅｒｅｎｄｉｐｉｔｙ株式会社 | 外観検査装置、照明装置、撮影照明装置 |
-
1999
- 1999-03-11 JP JP6529799A patent/JP2000258353A/ja active Pending
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007114073A (ja) * | 2005-10-21 | 2007-05-10 | Dainippon Screen Mfg Co Ltd | 針痕検出装置および針痕検出方法 |
| JP2013185862A (ja) * | 2012-03-06 | 2013-09-19 | Toyota Motor Corp | 欠陥検査装置及び欠陥検査方法 |
| JP2015175706A (ja) * | 2014-03-14 | 2015-10-05 | オムロン株式会社 | 検査装置、検査方法、プログラムおよびその記録媒体 |
| WO2018150607A1 (ja) * | 2017-02-20 | 2018-08-23 | Ｓｅｒｅｎｄｉｐｉｔｙ株式会社 | 外観検査装置、照明装置、撮影照明装置 |
| JPWO2018150607A1 (ja) * | 2017-02-20 | 2019-02-21 | Ｓｅｒｅｎｄｉｐｉｔｙ株式会社 | 外観検査装置、照明装置、撮影照明装置 |
| JP2020042044A (ja) * | 2017-02-20 | 2020-03-19 | Ｓｅｒｅｎｄｉｐｉｔｙ株式会社 | 外観検査装置、照明装置、撮影照明装置 |
| US10890537B2 (en) | 2017-02-20 | 2021-01-12 | Serendipity Co., Ltd | Appearance inspection device, lighting device, and imaging lighting device |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP3092892B2 (ja) | 半導体チップの外観検査方法および装置 | |
| JP2004077164A (ja) | 欠陥検査方法 | |
| KR20090066212A (ko) | 결함 검출 방법 및 결함 검출 장치 | |
| KR100759950B1 (ko) | 외관 검사 방법 및 그 장치 | |
| JP3589424B1 (ja) | 基板検査装置 | |
| KR20060070423A (ko) | 외관 검사 방법 및 그 장치 | |
| JP2000163579A (ja) | 外観検査方法およびその装置 | |
| JP2000009447A (ja) | テープキャリアの欠陥検出装置および欠陥検出方法 | |
| JP2002243655A (ja) | 電子部品の外観検査方法および外観検査装置 | |
| JP2000258353A (ja) | 欠陥検査方法及びその装置 | |
| JP5498109B2 (ja) | 欠陥検出装置および欠陥検出方法 | |
| JP2017161435A (ja) | 透明体の検査方法 | |
| JP2973663B2 (ja) | 瓶口の外観検査方法 | |
| JP3753234B2 (ja) | 欠陥検出方法 | |
| JP2000329699A (ja) | 欠陥検査方法及びその装置 | |
| JP3618589B2 (ja) | 欠陥検査方法及びその装置 | |
| JP5096940B2 (ja) | プリント配線板の検査方法及びその装置 | |
| JP4135367B2 (ja) | 欠陥部分検出方法 | |
| JP4474006B2 (ja) | 検査装置 | |
| JP2536745B2 (ja) | 基板のカツト状態検査方法 | |
| JPH1114317A (ja) | 外観検査方法及びその装置 | |
| JP2000012628A (ja) | テープキャリアの欠陥検出装置および欠陥検査システム | |
| JPH05108799A (ja) | 配線パターン検査装置 | |
| JPH06105227B2 (ja) | 外観検査装置 | |
| JPH07140090A (ja) | 外観検査の項目判別方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A977 | Report on retrieval |
Effective date: 20040315 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20040323 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20040511 |
|
| A02 | Decision of refusal |
Effective date: 20040615 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 |