JPH03282784A - 輝度ムラ検出方法 - Google Patents
輝度ムラ検出方法Info
- Publication number
- JPH03282784A JPH03282784A JP2083546A JP8354690A JPH03282784A JP H03282784 A JPH03282784 A JP H03282784A JP 2083546 A JP2083546 A JP 2083546A JP 8354690 A JP8354690 A JP 8354690A JP H03282784 A JPH03282784 A JP H03282784A
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- Japan
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- luminance
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- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
［発明の目的］
（産業上の利用分野）
本発明は、輝度ムラ検出方法に係り、特にテキスチャー
を有しない物体の輝度ムラ、傷などの検査を行なうとき
の画像の特徴量の算出方法に関する。
を有しない物体の輝度ムラ、傷などの検査を行なうとき
の画像の特徴量の算出方法に関する。
（従来の技術）
半導体サブストレート、磁気ディスク、それに光ディス
クなどにおいては、その表面に存在する疵やひび割れな
どの欠陥によって製品の品質が大きく左右されるため、
その表面を超精密加工して鏡面に近い状態とするととも
に、表面欠陥を精度よく検出することが必要である。表
面欠陥を検出する方法のうち、非破壊方式として代表的
なものは光学方式である。
クなどにおいては、その表面に存在する疵やひび割れな
どの欠陥によって製品の品質が大きく左右されるため、
その表面を超精密加工して鏡面に近い状態とするととも
に、表面欠陥を精度よく検出することが必要である。表
面欠陥を検出する方法のうち、非破壊方式として代表的
なものは光学方式である。
ところで、このような欠陥検出においては、被検査物体
表面の画像データから表面の輝度ムラや疵などの欠陥を
検出する場合、例えば特開昭６３１、０３９５２号公報
に開示されているように、全画面を所定数の画素数に対
応する矩形領域に区切り、矩形領域内の輝度の分布の分
散を矩形領域の特徴量として用いていた。
表面の画像データから表面の輝度ムラや疵などの欠陥を
検出する場合、例えば特開昭６３１、０３９５２号公報
に開示されているように、全画面を所定数の画素数に対
応する矩形領域に区切り、矩形領域内の輝度の分布の分
散を矩形領域の特徴量として用いていた。
（発明が解決しようとする課題）
上記従来の欠陥検出方式では、矩形領域の特徴量として
矩形領域内の輝度の分散を用いていたため、輝度ムラの
程度が小さな微妙な輝度ムラの場合、矩形領域内の輝度
の平均値の近傍の輝度の２乗平均の分散に対する寄与が
大きくなるので、良品部の矩形領域の分散と数値的に差
がでてこなくなりＳ／Ｎ比が悪いという問題点があった
。
矩形領域内の輝度の分散を用いていたため、輝度ムラの
程度が小さな微妙な輝度ムラの場合、矩形領域内の輝度
の平均値の近傍の輝度の２乗平均の分散に対する寄与が
大きくなるので、良品部の矩形領域の分散と数値的に差
がでてこなくなりＳ／Ｎ比が悪いという問題点があった
。
本発明は、上記事情に鑑みてなされたもので、上記従来
の画像の特徴量を用いて輝度ムラ、疵などを検出した場
合に問題となっていたＳ／Ｎ比の悪さを向上させた輝度
ムラ検出方法を提供することを目的とする。
の画像の特徴量を用いて輝度ムラ、疵などを検出した場
合に問題となっていたＳ／Ｎ比の悪さを向上させた輝度
ムラ検出方法を提供することを目的とする。
［発明の構成コ
（課題を解決するための手段と作用）
本発明は、上記目的を達成するために、被検査体の表面
を走査し検査表面の画像データを入力する画像入力手段
と、入力された画像データを所定画素数に対応する矩形
領域に分割し矩形領域内の輝度の分布を求める輝度分布
算出手段と、上記検査表面全体の輝度の平均値を算出す
る第１の平均値算出手段と、上記矩形賄域近傍の輝度の
平均値を算出する第２の平均値算出手段と、上記輝度分
布算出手段で求められた輝度分布に基づいて上記第１の
Ｎ「均値算出手段もしくは上記第２の平均値算出手段で
算出された平均値から求めた上記検査表面全体の輝度の
標準偏差の定数倍の領域外にある輝度の２乗平均の総和
を算出し矩形領域の特徴量とする特徴量算出手段とを具
備した構成としたので、非検査物体の表面の微妙な輝度
ムラ部や軽微な疵などをＳ／Ｎ比良（検出することがで
きる。
を走査し検査表面の画像データを入力する画像入力手段
と、入力された画像データを所定画素数に対応する矩形
領域に分割し矩形領域内の輝度の分布を求める輝度分布
算出手段と、上記検査表面全体の輝度の平均値を算出す
る第１の平均値算出手段と、上記矩形賄域近傍の輝度の
平均値を算出する第２の平均値算出手段と、上記輝度分
布算出手段で求められた輝度分布に基づいて上記第１の
Ｎ「均値算出手段もしくは上記第２の平均値算出手段で
算出された平均値から求めた上記検査表面全体の輝度の
標準偏差の定数倍の領域外にある輝度の２乗平均の総和
を算出し矩形領域の特徴量とする特徴量算出手段とを具
備した構成としたので、非検査物体の表面の微妙な輝度
ムラ部や軽微な疵などをＳ／Ｎ比良（検出することがで
きる。
（実施例）
以下、図面を参照して本発明の一実施例を説明する。
第１図は本発明の一実施例に使用される表面検査装置の
概略構成成因である。同図において、把持台１上に固定
された被検査体２、例えば半導体ウェハなどの検査表面
３に対して、斜め上方の光源４から照射光が照射される
。被検査体２の上方には、レンズ５およびＣＣＤあるい
は撮像管などで構成される撮像装置６が配設され、撮像
装置６はレンズ５を介して撮らえた検査表面３の反射光
学像をビデオ信号に変換する。撮像装置６で変換された
ビデオ信号は、画像処理計算機７に入力され、画像処理
計算機７内のＡ／Ｄコンバータ（不図示）により２５６
階調の輝度情報にディジタル変換され、画像処理計算機
７内の画像メモリ（不図示）に画像データとして保存さ
れる。続いて、欠陥部の認識が行われるが、認識の際に
おける輝度ムラ、疵などの検査アルゴリズムは、得られ
た画像データから欠陥の要因となる不良部分の画像の特
徴を反映する画像の特徴量を抽出し、統計的処理により
不良部分を認識するものである。また、画像処理計算機
７はホスト計算機８に接続されており、検査結果などの
検査データはホスト計算機８に保存される。
概略構成成因である。同図において、把持台１上に固定
された被検査体２、例えば半導体ウェハなどの検査表面
３に対して、斜め上方の光源４から照射光が照射される
。被検査体２の上方には、レンズ５およびＣＣＤあるい
は撮像管などで構成される撮像装置６が配設され、撮像
装置６はレンズ５を介して撮らえた検査表面３の反射光
学像をビデオ信号に変換する。撮像装置６で変換された
ビデオ信号は、画像処理計算機７に入力され、画像処理
計算機７内のＡ／Ｄコンバータ（不図示）により２５６
階調の輝度情報にディジタル変換され、画像処理計算機
７内の画像メモリ（不図示）に画像データとして保存さ
れる。続いて、欠陥部の認識が行われるが、認識の際に
おける輝度ムラ、疵などの検査アルゴリズムは、得られ
た画像データから欠陥の要因となる不良部分の画像の特
徴を反映する画像の特徴量を抽出し、統計的処理により
不良部分を認識するものである。また、画像処理計算機
７はホスト計算機８に接続されており、検査結果などの
検査データはホスト計算機８に保存される。
そこで、第２図は撮像装置６で撮り込んだ被検査体２で
ある半導体ウェハの検査表面３の原画像データを示すが
、第２図に示すように、疵９と輝度ムラ１０の２箇所の
欠陥部が存在する場合を例にとって、第３図に示すフロ
ーチャートを参照し、本発明の一実施例について説明す
る。
ある半導体ウェハの検査表面３の原画像データを示すが
、第２図に示すように、疵９と輝度ムラ１０の２箇所の
欠陥部が存在する場合を例にとって、第３図に示すフロ
ーチャートを参照し、本発明の一実施例について説明す
る。
まず、撮像装置６で撮り込んだ検査表面３の原画像デー
タを２５６階調の輝度情報にディジタル変換し、画像メ
モリに画像データとして保存する。
タを２５６階調の輝度情報にディジタル変換し、画像メ
モリに画像データとして保存する。
（ステップＳｌ）。入力された画像データの全画面を、
第４図に示すように、所定数の画素数に対応する矩形領
域に分割し、矩形領域内の輝度分布を算出する。（ステ
ップ８２）。第５図は第２図に示す原画像データにおけ
る輝度の分布を示すものであり、良品部１１は輝度平均
を中心に一定の拡がりを有する分布であるのに対し、疵
１２および輝度ムラ１３の欠陥部は良品部１１の輝度平
均に対し中心がずれた位置に輝度の分布を有する。この
ため、従来の検出方法は、矩形領域内の輝度の分布の分
散、つまり２乗平均を求め、その値が他の矩形領域の分
散の値に比べ大きいところを欠陥部として検出していた
。しかしながら、この従来の方法では、第５図のように
、欠陥部の輝度分布が、良品部１１の輝度分布に比べ明
らかに差異が認められる場合にはよいが、例えば第６図
のように、良品部１４と欠陥部１５の差異が少ない場合
には、Ｓ／Ｎ比か悪く欠陥部１５を検出することができ
なかった。この不具合点を本発明は以下のように解消し
ている。
第４図に示すように、所定数の画素数に対応する矩形領
域に分割し、矩形領域内の輝度分布を算出する。（ステ
ップ８２）。第５図は第２図に示す原画像データにおけ
る輝度の分布を示すものであり、良品部１１は輝度平均
を中心に一定の拡がりを有する分布であるのに対し、疵
１２および輝度ムラ１３の欠陥部は良品部１１の輝度平
均に対し中心がずれた位置に輝度の分布を有する。この
ため、従来の検出方法は、矩形領域内の輝度の分布の分
散、つまり２乗平均を求め、その値が他の矩形領域の分
散の値に比べ大きいところを欠陥部として検出していた
。しかしながら、この従来の方法では、第５図のように
、欠陥部の輝度分布が、良品部１１の輝度分布に比べ明
らかに差異が認められる場合にはよいが、例えば第６図
のように、良品部１４と欠陥部１５の差異が少ない場合
には、Ｓ／Ｎ比か悪く欠陥部１５を検出することができ
なかった。この不具合点を本発明は以下のように解消し
ている。
すなわち、検査表面３全体の検査領域の輝度の平均値を
算出し、矩形領域近傍の輝度の平均値を算出する。この
とき、輝度分布、輝度の平均から標準偏差１６も算出さ
れる。（ステップｓ３、ステップ８４）。
算出し、矩形領域近傍の輝度の平均値を算出する。この
とき、輝度分布、輝度の平均から標準偏差１６も算出さ
れる。（ステップｓ３、ステップ８４）。
続いて、ステップＳ２で求めた輝度分布に基づいて、ス
テップＳ３あるいはステップＳ４で求めた輝度の平均値
から算出された輝度の標準偏差１６の定数倍（例えば、
１． ５． ３． ０など）の領域外にある輝度の２乗
平均、つまり矩形領域内の輝度の２乗平均を条件付で求
め、その和を算出する。（ステップＳ５）。このとき、
輝度の平均として、全体の検査領域の輝度の平均を用い
るか、あるいは矩形領域近傍の輝度の１′均を用いるか
は、その被検査対象によって選択され、予め画像処理計
算機７に人力されている。ステップＳ５では、画像処理
計算機７の指示に従って、いずれか一方の輝度の平均を
選択して条件付２乗平均が求められる。ここで、全体の
輝度の平均を用いた場合には、検出感度は高くなるとい
う長所はあるが、シェーディングなどの全体にまたがる
輝度ムラが存在すると、矩形領域の輝度の中心とずれて
くるという短所がある。
テップＳ３あるいはステップＳ４で求めた輝度の平均値
から算出された輝度の標準偏差１６の定数倍（例えば、
１． ５． ３． ０など）の領域外にある輝度の２乗
平均、つまり矩形領域内の輝度の２乗平均を条件付で求
め、その和を算出する。（ステップＳ５）。このとき、
輝度の平均として、全体の検査領域の輝度の平均を用い
るか、あるいは矩形領域近傍の輝度の１′均を用いるか
は、その被検査対象によって選択され、予め画像処理計
算機７に人力されている。ステップＳ５では、画像処理
計算機７の指示に従って、いずれか一方の輝度の平均を
選択して条件付２乗平均が求められる。ここで、全体の
輝度の平均を用いた場合には、検出感度は高くなるとい
う長所はあるが、シェーディングなどの全体にまたがる
輝度ムラが存在すると、矩形領域の輝度の中心とずれて
くるという短所がある。
上記ステップＳ４およびステップＳ５の動作は、全矩形
領域に対して行なわれるまで繰返し行われる。
領域に対して行なわれるまで繰返し行われる。
（ステップＳＧ）。全矩形領域に対する演算が完了する
と、標準偏差の定数倍の値より輝度が低いところと高い
ところの２乗平均の総和が算出されるが、この総和を矩
形領域の特徴量として被検査体２の良品・不良品の判定
に利用される。このように、矩形領域内の輝度の２乗平
均を条件付、つまり輝度の平均から標準偏差の定数倍の
領域は外にある輝度を用いて求めることにより、第６図
に示すような輝度分布を有するものでも、Ｓ／Ｎ比良く
良品部と欠陥部を区別する特徴間が求まる。
と、標準偏差の定数倍の値より輝度が低いところと高い
ところの２乗平均の総和が算出されるが、この総和を矩
形領域の特徴量として被検査体２の良品・不良品の判定
に利用される。このように、矩形領域内の輝度の２乗平
均を条件付、つまり輝度の平均から標準偏差の定数倍の
領域は外にある輝度を用いて求めることにより、第６図
に示すような輝度分布を有するものでも、Ｓ／Ｎ比良く
良品部と欠陥部を区別する特徴間が求まる。
条件付２乗平均の総和、つまり矩形領域の特徴量が算出
されると、被検査体２の良品・不良品の判定が行われる
。（ステップＳ７）。この判定はホスト計算機８が行な
いその判定結果をホスト計算機７に保存してもよいし、
あるいはオペレータが判定しその判定結果をホスト計算
機７に保存してもよい。
されると、被検査体２の良品・不良品の判定が行われる
。（ステップＳ７）。この判定はホスト計算機８が行な
いその判定結果をホスト計算機７に保存してもよいし、
あるいはオペレータが判定しその判定結果をホスト計算
機７に保存してもよい。
なお、上記実施例では、輝度の平均を選択後、条件付２
乗平均の総和を算出するようにしたが、条件付２乗平均
の総和を算出した後、輝度の平均を選択しその選択に従
って次ステツプへ条件付２乗平均の総和を出力してもよ
い。
乗平均の総和を算出するようにしたが、条件付２乗平均
の総和を算出した後、輝度の平均を選択しその選択に従
って次ステツプへ条件付２乗平均の総和を出力してもよ
い。
また、上記実施例では、被検査体として半導体ウェハに
ついて説明したが、これに限らず、物体の表面で疵、輝
度ムラ、シミなどの局所的な輝度ムラを検出する全ての
表面検査に応用することができる。
ついて説明したが、これに限らず、物体の表面で疵、輝
度ムラ、シミなどの局所的な輝度ムラを検出する全ての
表面検査に応用することができる。
また、本発明は上記一実施例に限定されるものではなく
その主旨を逸脱しない範囲で変形可能であることは勿論
である。
その主旨を逸脱しない範囲で変形可能であることは勿論
である。
［発明の効果コ
以上詳述したように、本発明の輝度ムラ検出方法によれ
ば、輝度の平均から標準偏差の定数倍の領域は外にある
輝度の２乗平均の総和を矩形領域の特徴量とすることに
より、従来の矩形領域の分散を用いた方法ではＳ／Ｎ比
が悪く判別できなかった微妙な輝度ムラ部、軽妙な疵な
どをＳ／Ｎ比良く検出することができる。
ば、輝度の平均から標準偏差の定数倍の領域は外にある
輝度の２乗平均の総和を矩形領域の特徴量とすることに
より、従来の矩形領域の分散を用いた方法ではＳ／Ｎ比
が悪く判別できなかった微妙な輝度ムラ部、軽妙な疵な
どをＳ／Ｎ比良く検出することができる。
第１図は本発明の一実施例に使用される表面検査装置の
概略構成図、第２図は検出すべき疵と輝度ムラを例示す
る図、第３図は一実施例の動作を示すフローチャート、
第４図は分割された矩形領域を示す図、第５図は輝度分
布を示す図、第６図は良品部と欠陥部の差異が少ない輝
度分布を示す図である。 ２・・・被検査体、３・・・検査表面、４・・・光源（
画像入力手段）、 ５・・レンズ（画像入力手段）、 ６・・撮像装置（画像入力手段）、 ７・・・画像処理計算機（輝度分布算出手段、第１の平
均値算出手段、第２の平均値算出手段、特徴量算出手段
）。
概略構成図、第２図は検出すべき疵と輝度ムラを例示す
る図、第３図は一実施例の動作を示すフローチャート、
第４図は分割された矩形領域を示す図、第５図は輝度分
布を示す図、第６図は良品部と欠陥部の差異が少ない輝
度分布を示す図である。 ２・・・被検査体、３・・・検査表面、４・・・光源（
画像入力手段）、 ５・・レンズ（画像入力手段）、 ６・・撮像装置（画像入力手段）、 ７・・・画像処理計算機（輝度分布算出手段、第１の平
均値算出手段、第２の平均値算出手段、特徴量算出手段
）。
Claims (1)
- 被検査体の表面を走査し検査表面の画像データを入力す
る画像入力手段と、入力された画像データを所定画素数
に対応する矩形領域に分割し矩形領域内の輝度の分布を
求める輝度分布算出手段と、上記検査表面全体の輝度の
平均値を算出する第１の平均値算出手段と、上記矩形領
域近傍の輝度の平均値を算出する第２の平均値算出手段
と、上記輝度分布算出手段で求められた輝度分布に基づ
いて上記第１の平均値算出手段もしくは上記第２の平均
値算出手段で算出された平均値から求めた上記検査表面
全体の輝度の標準偏差の定数倍の領域外にある輝度の２
乗平均の総和を算出し矩形領域の特徴量とする特徴量算
出手段とを具備したことを特徴とする輝度ムラ検出方法
。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2083546A JPH03282784A (ja) | 1990-03-30 | 1990-03-30 | 輝度ムラ検出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2083546A JPH03282784A (ja) | 1990-03-30 | 1990-03-30 | 輝度ムラ検出方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH03282784A true JPH03282784A (ja) | 1991-12-12 |
Family
ID=13805510
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2083546A Pending JPH03282784A (ja) | 1990-03-30 | 1990-03-30 | 輝度ムラ検出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH03282784A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPWO2021245805A1 (ja) * | 2020-06-02 | 2021-12-09 |
-
1990
- 1990-03-30 JP JP2083546A patent/JPH03282784A/ja active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPWO2021245805A1 (ja) * | 2020-06-02 | 2021-12-09 | ||
| WO2021245805A1 (ja) * | 2020-06-02 | 2021-12-09 | コニカミノルタ株式会社 | 画質評価装置、画像形成装置および画質評価方法 |
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