JPH0713598B2 - 周期性パタ−ンの欠陥検査方法 - Google Patents
周期性パタ−ンの欠陥検査方法Info
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- JPH0713598B2 JPH0713598B2 JP9659385A JP9659385A JPH0713598B2 JP H0713598 B2 JPH0713598 B2 JP H0713598B2 JP 9659385 A JP9659385 A JP 9659385A JP 9659385 A JP9659385 A JP 9659385A JP H0713598 B2 JPH0713598 B2 JP H0713598B2
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- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
- G01N21/95—Investigating the presence of flaws or contamination characterised by the material or shape of the object to be examined
- G01N21/956—Inspecting patterns on the surface of objects
- G01N21/95607—Inspecting patterns on the surface of objects using a comparative method
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- Testing Of Optical Devices Or Fibers (AREA)
- Preparing Plates And Mask In Photomechanical Process (AREA)
- Exposure And Positioning Against Photoresist Photosensitive Materials (AREA)
- Testing Or Measuring Of Semiconductors Or The Like (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】 〔発明の利用分野〕 本発明は、カラーテレビ用ブラウン管に用いられるシヤ
ドウマスク、カラー撮像装置用色分解フイルタ、液晶表
示パネル用カラーフイルタ、電子管に用いられるメツシ
ユ状電極、VDTフイルタ、漏過装置用メツシユフイル
タ、ロータリーエンコーダ、リニアエンコーダ、IC用フ
オトマスク、フレネルレンズ、レンチキユラーレンズな
ど一定の光学的性質、形状をもつ単位（以下単位パター
ン）が一次元方向、或いは二次元方向に規制的に繰り返
し配列されている工業製品、あるいは単位パターンが、
その光学的性質、形状及び１次元方向、２次元方向の配
列ピツチが徐々に変化しながら繰り返し、配列されてい
る工業製品のキズ、ピンホール、黒点、ゴミなどの欠陥
を自動的に検査する方法に関するものである。
ドウマスク、カラー撮像装置用色分解フイルタ、液晶表
示パネル用カラーフイルタ、電子管に用いられるメツシ
ユ状電極、VDTフイルタ、漏過装置用メツシユフイル
タ、ロータリーエンコーダ、リニアエンコーダ、IC用フ
オトマスク、フレネルレンズ、レンチキユラーレンズな
ど一定の光学的性質、形状をもつ単位（以下単位パター
ン）が一次元方向、或いは二次元方向に規制的に繰り返
し配列されている工業製品、あるいは単位パターンが、
その光学的性質、形状及び１次元方向、２次元方向の配
列ピツチが徐々に変化しながら繰り返し、配列されてい
る工業製品のキズ、ピンホール、黒点、ゴミなどの欠陥
を自動的に検査する方法に関するものである。
従来、上記の様な工業製品の欠陥検査は、裸眼又は顕微
鏡を用いて眼視的に行なわれているのが通例であるが、
多数の製品を検査するためには多大の人手を必要とし、
また官能検査であるために検査精度及び信頼性に欠ける
という問題があった。
鏡を用いて眼視的に行なわれているのが通例であるが、
多数の製品を検査するためには多大の人手を必要とし、
また官能検査であるために検査精度及び信頼性に欠ける
という問題があった。
この様な問題を解決するために、等ピッチ配列の周期性
パターンをもつ工業製品に関しては、配列単位及び欠陥
の形状を十分に解像する様な顕微鏡的撮影手段によって
得られたビデオ信号を調べてパターン認識を行なうか、
あるいは欠陥のないパターンを同様に撮影して得られた
信号と比較する等の手段により欠陥を検出して検査する
方法などが提案され、一部実施されている例もあるが、
この様な方法では検出しようとする欠陥の大きさに応じ
た機械的精度が必要となり、微細な欠陥を検出するため
には高精度の装置が必要となるため、装置が高価とな
り、また顕微鏡的な撮影であるために一度に処理できる
画面の大きさが小さくなり、検査すべきパターン全体を
検査するのに多大の時間を要するなどの問題があった。
パターンをもつ工業製品に関しては、配列単位及び欠陥
の形状を十分に解像する様な顕微鏡的撮影手段によって
得られたビデオ信号を調べてパターン認識を行なうか、
あるいは欠陥のないパターンを同様に撮影して得られた
信号と比較する等の手段により欠陥を検出して検査する
方法などが提案され、一部実施されている例もあるが、
この様な方法では検出しようとする欠陥の大きさに応じ
た機械的精度が必要となり、微細な欠陥を検出するため
には高精度の装置が必要となるため、装置が高価とな
り、また顕微鏡的な撮影であるために一度に処理できる
画面の大きさが小さくなり、検査すべきパターン全体を
検査するのに多大の時間を要するなどの問題があった。
また周期的開口をもつ製品、たとえば電子管用メツシユ
状電極などについては、コヒーレント光を照射したとき
の周期性パターンによる光の回折現象を利用した光学的
フーリエ変換空間フイルタリング法が提案されている
が、この方法では検査速度、検出感度には優れているも
のの被検査パターン毎に空間フイルターを作成しなけれ
ばならず、かつ、精密な光学系が必要となるために装置
が高価となり、さらに、欠陥は検出できるが、その欠陥
開口の基準値に対する大小関係が判別できないなど問題
が多く、新たな検査方法が望まれていた。
状電極などについては、コヒーレント光を照射したとき
の周期性パターンによる光の回折現象を利用した光学的
フーリエ変換空間フイルタリング法が提案されている
が、この方法では検査速度、検出感度には優れているも
のの被検査パターン毎に空間フイルターを作成しなけれ
ばならず、かつ、精密な光学系が必要となるために装置
が高価となり、さらに、欠陥は検出できるが、その欠陥
開口の基準値に対する大小関係が判別できないなど問題
が多く、新たな検査方法が望まれていた。
本発明は、上記の様な問題を解決し、周期性パターンを
能率良く、高精度に検査でき、かつ欠陥の白黒判別がで
きる検査方法の提供を目的としたものである。
能率良く、高精度に検査でき、かつ欠陥の白黒判別がで
きる検査方法の提供を目的としたものである。
この目的を達成するため、本発明は、周期性パターンの
単位パターンを十分に解像しない、又は全く解像しない
様な大面積の撮影視野であっても、得られるビデオ信号
には欠陥情報が含まれ、画像処理の手法である画面加算
処理によるビデオ信号のランダムノイズ低減効果と、被
検査パターンを所定の方法で移動させたときに欠陥のな
い部分のビデオ信号パターンの移動の前後でほとんど変
化せず、移動の前後の画像データを減算すると、欠陥の
ない部分の単位パターンによるビデオ信号の変化と、撮
像系のシェーディング及び光学系のゴミなどによる固定
ノイズ成分とからなるビデオ信号の変化が消去され、欠
陥部のない部分の画像データは略０となり、欠陥部のみ
局部的に値が変化することを見出し、これにより欠陥の
検出を行なうようにしたもので、具体的にいうと、本発
明は、単位パターンの繰り返し配列からなる周期性パタ
ーンの局部的な欠陥を検査する方法において、検査すべ
き周期性パターンを所定の第１の位置で撮像して得た第
１の階調画像データと、この周期性パターンを上記所定
の位置から所定の方向に所定の距離だけ変位させた第２
の位置で撮像して得た第２の階調画像データとを用い、
第１の階調画像データから第２の階調画像データを減算
することにより固定ノイズ成分が除去された階調画像デ
ータを求め、この固定ノイズ成分が除去された階調画像
データに基づいて欠陥検査処理を行なうようにした点を
特徴とするものである。
単位パターンを十分に解像しない、又は全く解像しない
様な大面積の撮影視野であっても、得られるビデオ信号
には欠陥情報が含まれ、画像処理の手法である画面加算
処理によるビデオ信号のランダムノイズ低減効果と、被
検査パターンを所定の方法で移動させたときに欠陥のな
い部分のビデオ信号パターンの移動の前後でほとんど変
化せず、移動の前後の画像データを減算すると、欠陥の
ない部分の単位パターンによるビデオ信号の変化と、撮
像系のシェーディング及び光学系のゴミなどによる固定
ノイズ成分とからなるビデオ信号の変化が消去され、欠
陥部のない部分の画像データは略０となり、欠陥部のみ
局部的に値が変化することを見出し、これにより欠陥の
検出を行なうようにしたもので、具体的にいうと、本発
明は、単位パターンの繰り返し配列からなる周期性パタ
ーンの局部的な欠陥を検査する方法において、検査すべ
き周期性パターンを所定の第１の位置で撮像して得た第
１の階調画像データと、この周期性パターンを上記所定
の位置から所定の方向に所定の距離だけ変位させた第２
の位置で撮像して得た第２の階調画像データとを用い、
第１の階調画像データから第２の階調画像データを減算
することにより固定ノイズ成分が除去された階調画像デ
ータを求め、この固定ノイズ成分が除去された階調画像
データに基づいて欠陥検査処理を行なうようにした点を
特徴とするものである。
以下、実施例にもとづき本発明を詳細に説明する。
第１図は本発明にもる周期性パターンの検査方法の一実
施例で、第２図示の様に周期的な開口を単位パターン11
として持つパターンの開口面積の異常を検査する例に適
用した場合の方法について示したもので、直流電源９で
点灯される白熱ランプ８と拡散板７で構成される透過照
明部により被検査パターン６を照明し、TVカメラ１で検
査領域を撮影する。画像処理装置２はTVカメラの出力信
号をA/D変換してデジタル画像データとし、フレームメ
モリ及び演算器により画面の加算、減算を含む各種の画
像処理を高速で行うものである。３は制御部で画像処理
装置２及びXYステージ10と駆動部５で構成されるパター
ン移動機構を制御するものである。
施例で、第２図示の様に周期的な開口を単位パターン11
として持つパターンの開口面積の異常を検査する例に適
用した場合の方法について示したもので、直流電源９で
点灯される白熱ランプ８と拡散板７で構成される透過照
明部により被検査パターン６を照明し、TVカメラ１で検
査領域を撮影する。画像処理装置２はTVカメラの出力信
号をA/D変換してデジタル画像データとし、フレームメ
モリ及び演算器により画面の加算、減算を含む各種の画
像処理を高速で行うものである。３は制御部で画像処理
装置２及びXYステージ10と駆動部５で構成されるパター
ン移動機構を制御するものである。
そして、画像処理装置２と制御部３は、まず、被検査パ
ターン６を所定の第１の位置にセットし、このときTVカ
メラ１で撮像したして得た階調画像データを処理し、第
１の階調画像データとしてメモリに格納する。
ターン６を所定の第１の位置にセットし、このときTVカ
メラ１で撮像したして得た階調画像データを処理し、第
１の階調画像データとしてメモリに格納する。
次に、被検査パターン６を第１の位置から所定の方向に
所定距離変位させて第２の位置にセットし、そこでTVカ
メラ１で撮像して得た階調画像データを処理し、第２の
階調画像データとしてメモリに格納するのである。
所定距離変位させて第２の位置にセットし、そこでTVカ
メラ１で撮像して得た階調画像データを処理し、第２の
階調画像データとしてメモリに格納するのである。
第２図は、被検査パターン６の一例で、11は正常な単位
パターン、12、13は欠陥をもった単位パターンを表わ
す。
パターン、12、13は欠陥をもった単位パターンを表わ
す。
次に、この実施例によりパターン６の欠陥を検出する動
作について説明する。なお、ここでは、説明を簡単にす
るため、TVカメラ１によるビデオ信号の単位開口による
変化が無視できる撮影条件、例えば１画素に対応するパ
ターン面積に単位開口11が10個程度入る様な撮影条件と
し、パターンを移動させて、変位させる方向がTVカメラ
１の走査線方向で、パターンの変位距離が画素ピツチの
整数倍となっている場合について説明する。
作について説明する。なお、ここでは、説明を簡単にす
るため、TVカメラ１によるビデオ信号の単位開口による
変化が無視できる撮影条件、例えば１画素に対応するパ
ターン面積に単位開口11が10個程度入る様な撮影条件と
し、パターンを移動させて、変位させる方向がTVカメラ
１の走査線方向で、パターンの変位距離が画素ピツチの
整数倍となっている場合について説明する。
まず、第３図（ａ）はパターンの欠陥がある所を通る直
線上の光透過率分布を示す図で14は第２図のパターン13
に示す様に開口面積が正常なパターン11よりも大きい欠
陥（以下白点という）による光透過率の変化を示し、15
は第２図のパターン12に示す様に開口面積が正常なパタ
ーン11よりも小さい欠陥（以下黒点）による光透過率の
変化を示す。
線上の光透過率分布を示す図で14は第２図のパターン13
に示す様に開口面積が正常なパターン11よりも大きい欠
陥（以下白点という）による光透過率の変化を示し、15
は第２図のパターン12に示す様に開口面積が正常なパタ
ーン11よりも小さい欠陥（以下黒点）による光透過率の
変化を示す。
次に、第３図（ｂ）は第３図（ａ）と同じ線上を走査し
たビデオ信号を示す図で、パターンの照明ムラ、撮像面
の感度ムラなどによる緩やかな信号変化（シェーディン
グ）と光学系に付着したゴミなどによる信号に局部的変
化16とからなる固定ノイズ成分、及びビデオ信号処理回
路で発生するランダムノイズが示されている。
たビデオ信号を示す図で、パターンの照明ムラ、撮像面
の感度ムラなどによる緩やかな信号変化（シェーディン
グ）と光学系に付着したゴミなどによる信号に局部的変
化16とからなる固定ノイズ成分、及びビデオ信号処理回
路で発生するランダムノイズが示されている。
また、第３図（ｃ）は画像処理装置２により画面加算処
理した結果を示す図で、第３図（ｂ）のランダムノイズ
成分の比率が、加算回数をＮとしたときに、 にまで減少していることを示す。
理した結果を示す図で、第３図（ｂ）のランダムノイズ
成分の比率が、加算回数をＮとしたときに、 にまで減少していることを示す。
さらに、第３図（ｄ）はパターンを変位させて画面加算
処理をした結果を示し、パターンの移動と共にパターン
上の欠陥による信号も移動しているが、撮像系のシエー
デイング及び光学系のゴミなどによる信号16の位置は変
化していないことを示している。
処理をした結果を示し、パターンの移動と共にパターン
上の欠陥による信号も移動しているが、撮像系のシエー
デイング及び光学系のゴミなどによる信号16の位置は変
化していないことを示している。
そして、第３図（ｅ）は、第３図（ｃ）の画像データ
（第１の階調画像データ）から第３図（ｄ）の画像デー
タ（第２の階調画像データ）を減算した結果を示したも
ので、第３図（ｃ）、（ｄ）のデータに含まれていたシ
ェーディングや局部的変化16など、パターンの移動によ
っては変化しない固定ノイズ成分が消去されて、パター
ンの光透過率変化による信号と、低減されたランダムノ
イズ成分だけが残り、この結果、欠陥による信号はパタ
ーンの移動量に応じた画素数離れた位置で、その近傍の
平均値に対する値の差がほぼ同じで、符号が反転して現
われ、その反転する順序は欠陥の種類（白点，黒点）に
よって逆転していることが判る。
（第１の階調画像データ）から第３図（ｄ）の画像デー
タ（第２の階調画像データ）を減算した結果を示したも
ので、第３図（ｃ）、（ｄ）のデータに含まれていたシ
ェーディングや局部的変化16など、パターンの移動によ
っては変化しない固定ノイズ成分が消去されて、パター
ンの光透過率変化による信号と、低減されたランダムノ
イズ成分だけが残り、この結果、欠陥による信号はパタ
ーンの移動量に応じた画素数離れた位置で、その近傍の
平均値に対する値の差がほぼ同じで、符号が反転して現
われ、その反転する順序は欠陥の種類（白点，黒点）に
よって逆転していることが判る。
以上はパターンの変位前及び変位後、各々画面加算処理
を行った２画面画像データ間で減算する例を説明したも
のであるが、移動前の加算データから移動後の画面デー
タを加算と同一フレーム数減算しても結果は全く同じで
ありフレームメモリも１面のみで処理可能である。
を行った２画面画像データ間で減算する例を説明したも
のであるが、移動前の加算データから移動後の画面デー
タを加算と同一フレーム数減算しても結果は全く同じで
ありフレームメモリも１面のみで処理可能である。
したがって、以上の処理をした画像データをTVモニタ４
で観察すれば、欠陥部のみ明るさが局部的に変化してい
るため、容易に欠陥を認識でき、さらに欠陥部での周囲
に対する明暗の反転の順序で欠陥の種類（白点，黒点）
が識別できる。
で観察すれば、欠陥部のみ明るさが局部的に変化してい
るため、容易に欠陥を認識でき、さらに欠陥部での周囲
に対する明暗の反転の順序で欠陥の種類（白点，黒点）
が識別できる。
また、この画像データから、近傍平均値の減算、あるい
は微分処理、特にパターン移動が平行移動である場合に
はパターン上の一点が移動の前後で各々対応する画素間
の差を演算する画像処理を行うと、第３図（ｆ）に示す
様に、前記画像データのゆるやかな変化成分が除去さ
れ、所定の閾値との比較により自動的に欠陥を検出でき
る。
は微分処理、特にパターン移動が平行移動である場合に
はパターン上の一点が移動の前後で各々対応する画素間
の差を演算する画像処理を行うと、第３図（ｆ）に示す
様に、前記画像データのゆるやかな変化成分が除去さ
れ、所定の閾値との比較により自動的に欠陥を検出でき
る。
ところで、以上は画像データの加算、パターン移動、減
算によって欠陥による信号以外を消去する方法を説明し
たものであるが、撮影条件によっては単位パターンによ
るビデオ信号の変化が無視できない場合があり、この場
合には前記説明の様に、画素ピツチの整数倍の移動では
単位パターン信号が第４図（ｂ）に示す様に加減算後の
画像データに残り、微小な欠陥が検出できなくなる。な
お、第４図（ａ）は減算前のデータである。
算によって欠陥による信号以外を消去する方法を説明し
たものであるが、撮影条件によっては単位パターンによ
るビデオ信号の変化が無視できない場合があり、この場
合には前記説明の様に、画素ピツチの整数倍の移動では
単位パターン信号が第４図（ｂ）に示す様に加減算後の
画像データに残り、微小な欠陥が検出できなくなる。な
お、第４図（ａ）は減算前のデータである。
しかし、この様な場合には、例えば等ピッチ配列の周期
パターンでは配列ピツチの整数倍、ストライプ状パター
ンではストライプの方向へ、同心円パターンではその中
心で回転、単位パターンを回転させ、円周上に配列した
パターンでは、その配列の中心を回転中心として配列角
度の整数倍の回転を各々のパターン移動の条件として設
定すれば、各々欠陥のないパターンによる画像データは
移動の前後で変化せず、したがって、第５図（ａ），
（ｂ）に示す様に、加減算後の画像データは第３図
（ｅ）で示すものと同様な結果が得られ、微小な欠陥の
検出が可能となる。
パターンでは配列ピツチの整数倍、ストライプ状パター
ンではストライプの方向へ、同心円パターンではその中
心で回転、単位パターンを回転させ、円周上に配列した
パターンでは、その配列の中心を回転中心として配列角
度の整数倍の回転を各々のパターン移動の条件として設
定すれば、各々欠陥のないパターンによる画像データは
移動の前後で変化せず、したがって、第５図（ａ），
（ｂ）に示す様に、加減算後の画像データは第３図
（ｅ）で示すものと同様な結果が得られ、微小な欠陥の
検出が可能となる。
次にパターンの移動距離について説明する。第６図は欠
陥パターン17,18の光学像と、画素Ｐの関係、加減算後
の画像データＤの関係を説明する図で、第６図（ａ）は
パターン移動量が画素ピツチの整数倍、第６図（ｂ）は
整数倍でないときの例を示す。
陥パターン17,18の光学像と、画素Ｐの関係、加減算後
の画像データＤの関係を説明する図で、第６図（ａ）は
パターン移動量が画素ピツチの整数倍、第６図（ｂ）は
整数倍でないときの例を示す。
そして、第６図（ａ）では欠陥部の画像データＤが近傍
平均値に対して上下対称となるが、整数倍でない場合は
第６図（ｂ）の例で示す様に欠陥像による画像データＤ
の変化が隣接画素に振り分けられる割合がパターン移動
の前後で異なるために、近傍平均値に対する上下の対称
性が失なわれ、自動検出処理を行なう上で誤差の要因と
なる。
平均値に対して上下対称となるが、整数倍でない場合は
第６図（ｂ）の例で示す様に欠陥像による画像データＤ
の変化が隣接画素に振り分けられる割合がパターン移動
の前後で異なるために、近傍平均値に対する上下の対称
性が失なわれ、自動検出処理を行なう上で誤差の要因と
なる。
したがって、パターンの移動は、欠陥像とそれを受ける
画素との位置関係がパターンの移動の前後で同一となる
ことが好ましく、例えば画素の配列方向に移動させる場
合には、画素ピツチの整数倍に設定する方が良い結果が
得られる事になる。そこで、単位パターンによるビデオ
信号の変化が無視し得る場合には画素ピツチの整数倍、
無視できない場合にはパターンの配列ピツチと画素ピツ
チの公倍数を移動距離とすれば前述の欠陥のないパター
ンによる画像データの消去と、移動距離を画素ピツチの
整数倍にすることの両条件を満足する事が出来る。
画素との位置関係がパターンの移動の前後で同一となる
ことが好ましく、例えば画素の配列方向に移動させる場
合には、画素ピツチの整数倍に設定する方が良い結果が
得られる事になる。そこで、単位パターンによるビデオ
信号の変化が無視し得る場合には画素ピツチの整数倍、
無視できない場合にはパターンの配列ピツチと画素ピツ
チの公倍数を移動距離とすれば前述の欠陥のないパター
ンによる画像データの消去と、移動距離を画素ピツチの
整数倍にすることの両条件を満足する事が出来る。
ところで、以上の本発明の検査方法で必要なパターンの
変位は、加減算後の画像データから欠陥のないパターン
の情報の消去を不可欠の条件として、この条件のもと
で、可能ならば、欠陥像とそれを受ける画素との位置関
係を移動の前後で一致させる方が良好な結果が得られる
べきことを意味している。したがって、これらの条件を
満足すれば移動の方向は必ずしも画素の配列方向と一致
していなくても良い。
変位は、加減算後の画像データから欠陥のないパターン
の情報の消去を不可欠の条件として、この条件のもと
で、可能ならば、欠陥像とそれを受ける画素との位置関
係を移動の前後で一致させる方が良好な結果が得られる
べきことを意味している。したがって、これらの条件を
満足すれば移動の方向は必ずしも画素の配列方向と一致
していなくても良い。
次に、本発明の一実施例として、欠陥像と画素の位置関
係によって生ずる欠陥信号レベルの変動を低減する方法
について説明する。
係によって生ずる欠陥信号レベルの変動を低減する方法
について説明する。
第７図（ａ）は欠陥パターン17の像が一つの画素Ｐの中
央に、第７図（ｂ）は欠陥パターン17の像が４つの画素
Ｐの接点上にそれぞれある状態を示す。このように、同
一の欠陥であっても第７図（ａ）の様に欠陥による信号
変化のほとんどが１画素に集中する場合と、第７図
（ｂ）の様に４画素に分散される場合とでは、欠陥信号
レベルにほぼ４倍の差が生じ、この結果、欠陥検出の再
現性が低いという問題を生じる。しかして、この様な欠
陥信号の周囲画素への分散は、欠陥像を中心とした３×
３画素の領域内にその大部分が収まっており、その外側
への影響は無視できるため、画像処理でよく用いられる
空間フイルター処理により、最大３×３画素の近傍画素
加算処理を加減算後の画像データに対して行うと、欠陥
部において周囲の画素に分散した欠陥信号の合計が得ら
れ、欠陥信号レベルの変化を低減する事ができる。
央に、第７図（ｂ）は欠陥パターン17の像が４つの画素
Ｐの接点上にそれぞれある状態を示す。このように、同
一の欠陥であっても第７図（ａ）の様に欠陥による信号
変化のほとんどが１画素に集中する場合と、第７図
（ｂ）の様に４画素に分散される場合とでは、欠陥信号
レベルにほぼ４倍の差が生じ、この結果、欠陥検出の再
現性が低いという問題を生じる。しかして、この様な欠
陥信号の周囲画素への分散は、欠陥像を中心とした３×
３画素の領域内にその大部分が収まっており、その外側
への影響は無視できるため、画像処理でよく用いられる
空間フイルター処理により、最大３×３画素の近傍画素
加算処理を加減算後の画像データに対して行うと、欠陥
部において周囲の画素に分散した欠陥信号の合計が得ら
れ、欠陥信号レベルの変化を低減する事ができる。
次に、本発明のさらに別の一実施例として、欠陥の検出
と種類の判別を自動的に行う方法について説明する。
と種類の判別を自動的に行う方法について説明する。
第８図（ａ）はパターンを変位させる方向が画素の配列
方向と同じで、移動距離を画素ピツチの２倍とし、画面
加算処理を行った後、図で右側へパターン移動を行い、
加算と同一フレーム数、減算を行った結果の画像データ
の例を示したもので、20は白点欠陥、21は黒点欠陥によ
る画像データの局部的変化を示し、それ以外の部分は単
位パターンの配列ピツチ、大きさなどのゆるやかな変化
に応じた画像データの変化（低周波変化）を表わしてい
る。
方向と同じで、移動距離を画素ピツチの２倍とし、画面
加算処理を行った後、図で右側へパターン移動を行い、
加算と同一フレーム数、減算を行った結果の画像データ
の例を示したもので、20は白点欠陥、21は黒点欠陥によ
る画像データの局部的変化を示し、それ以外の部分は単
位パターンの配列ピツチ、大きさなどのゆるやかな変化
に応じた画像データの変化（低周波変化）を表わしてい
る。
ここで、欠陥部の画像データを詳しく見ると、欠陥が画
面加算時に対応する画素Ａ（22,22′）、と減算時に対
応する画素Ｂ（23,23′）が欠陥情報をもつ画素とし
て、パターンの変位距離、つまり画素２ピツチに対応す
る画素数（２画素）離れて現われ、各々の画素データ
IA,IB,その中点に対応する画素Ｃ（24,24′）の近傍平
均値をICとすると、IA−IC及びIB−ICは符号が反対の絶
対値がほぼ同じ値となり、この符号の順序が欠陥の種類
（白点，黒点）に対応し、IA−IBの絶対値が欠陥の大き
さに比例することが判る。また、IAとIBの平均値とICの
差は、IA−IBの値に対して十分に小さい比率となってい
ることも判る。そこで、IA−IBが得られる様な画像デー
タ処理、例えば第８図（ａ）に対してI(j)＝I(j-1)−I(
j+1)を演算すると第８図（ｂ）に示す様になり、I
(j-1),I(j+1)が、それぞれIA,IBとなる画素（25,25′）
に対しての欠陥の種類と大きさを示すデータとなり、ま
た前記、低周波変化も低減されるため、一定の閾値と比
較すれば、欠陥の検出と種類の判定が可能となる。
面加算時に対応する画素Ａ（22,22′）、と減算時に対
応する画素Ｂ（23,23′）が欠陥情報をもつ画素とし
て、パターンの変位距離、つまり画素２ピツチに対応す
る画素数（２画素）離れて現われ、各々の画素データ
IA,IB,その中点に対応する画素Ｃ（24,24′）の近傍平
均値をICとすると、IA−IC及びIB−ICは符号が反対の絶
対値がほぼ同じ値となり、この符号の順序が欠陥の種類
（白点，黒点）に対応し、IA−IBの絶対値が欠陥の大き
さに比例することが判る。また、IAとIBの平均値とICの
差は、IA−IBの値に対して十分に小さい比率となってい
ることも判る。そこで、IA−IBが得られる様な画像デー
タ処理、例えば第８図（ａ）に対してI(j)＝I(j-1)−I(
j+1)を演算すると第８図（ｂ）に示す様になり、I
(j-1),I(j+1)が、それぞれIA,IBとなる画素（25,25′）
に対しての欠陥の種類と大きさを示すデータとなり、ま
た前記、低周波変化も低減されるため、一定の閾値と比
較すれば、欠陥の検出と種類の判定が可能となる。
しかしながら、このとき、第８図（ｂ）に示す様に、欠
陥として検出すべき画素の両側に符号が反対で値がIA−
IBの半分のデータ（26,26′）が発生するため、閾値に
対して２倍以上の信号レベルをもつ欠陥に対しては偽欠
陥をも検出してしまう事になり、検出と種類の判定に不
都合を生ずる。
陥として検出すべき画素の両側に符号が反対で値がIA−
IBの半分のデータ（26,26′）が発生するため、閾値に
対して２倍以上の信号レベルをもつ欠陥に対しては偽欠
陥をも検出してしまう事になり、検出と種類の判定に不
都合を生ずる。
そこで、前記IA,IB,ICに於て（IA＋IB）/2−ICがIA−IB
に対して、一定の比率以下になる事を利用し、例えば第
８図（ａ）に対して （ただし、 はI(j)の近傍平均値とする）を演算して第８図（ｃ）を
得、所定の閾値と比較して偽欠陥を含む欠陥検出画素の
内、前記（IA＋IB）/2−ICが所定の値以下となる画素を
選別してやれば、前記偽欠陥を除外する事が出来、安定
した欠陥検出と種類の判定を行なうことができる。
に対して、一定の比率以下になる事を利用し、例えば第
８図（ａ）に対して （ただし、 はI(j)の近傍平均値とする）を演算して第８図（ｃ）を
得、所定の閾値と比較して偽欠陥を含む欠陥検出画素の
内、前記（IA＋IB）/2−ICが所定の値以下となる画素を
選別してやれば、前記偽欠陥を除外する事が出来、安定
した欠陥検出と種類の判定を行なうことができる。
次に、以上の実施例により周期性パターンの欠陥検査を
実施した例を示すと、単位パターンの直径が100μｍ、
配列ピツチが300μｍで第２図に示す様な配列をもつ周
期性パターンを第１図に示す様に透過光により照明し、
撮像管を用いたTVカメラ１で300×220mmの領域を撮影
し、撮影時間及び画像処理時間の合計が約５秒で単位パ
ターンの開口径が５μｍ異なる欠陥を自動的に検出し、
周囲に対する開口の大小の判定を行う事ができた。尚、
本発明で用いるTV撮影装置及び照明方法としては、欠陥
情報を含むビデオ信号が得られるものであればどのよう
なものでも全て利用でき、例えばTV撮影装置としては、
撮像管、固体撮像素子を用いたTVカメラ、イメージデイ
セクタやフライングスポツト管を用いた撮影装置、Ｘ線
TV撮影装置、電子顕微鏡撮像装置などが使用でき、ま
た、照明方法としては、透過光照明、透過暗視野照明、
反射暗視野照明、正反射照明などが用いられ、さらに照
明光の性質としては、コヒーレンス、分光特性、偏光な
ど何れも検出しようとする欠陥による信号のS/Nが高く
なる様に、又は検出する必要のない欠陥による信号レベ
ルが低くなる様に選択していずれによっても実施する事
が出来る。
実施した例を示すと、単位パターンの直径が100μｍ、
配列ピツチが300μｍで第２図に示す様な配列をもつ周
期性パターンを第１図に示す様に透過光により照明し、
撮像管を用いたTVカメラ１で300×220mmの領域を撮影
し、撮影時間及び画像処理時間の合計が約５秒で単位パ
ターンの開口径が５μｍ異なる欠陥を自動的に検出し、
周囲に対する開口の大小の判定を行う事ができた。尚、
本発明で用いるTV撮影装置及び照明方法としては、欠陥
情報を含むビデオ信号が得られるものであればどのよう
なものでも全て利用でき、例えばTV撮影装置としては、
撮像管、固体撮像素子を用いたTVカメラ、イメージデイ
セクタやフライングスポツト管を用いた撮影装置、Ｘ線
TV撮影装置、電子顕微鏡撮像装置などが使用でき、ま
た、照明方法としては、透過光照明、透過暗視野照明、
反射暗視野照明、正反射照明などが用いられ、さらに照
明光の性質としては、コヒーレンス、分光特性、偏光な
ど何れも検出しようとする欠陥による信号のS/Nが高く
なる様に、又は検出する必要のない欠陥による信号レベ
ルが低くなる様に選択していずれによっても実施する事
が出来る。
以上説明した様に、本発明によれば、周期性パターンを
もつ種々の工業製品の微小な欠陥を、その周期性パター
ンを構成する単位パターンが解像されない様な広い撮影
視野で撮影して、その画像データを処理する事により、
自動的に検出し、種類（白点，黒点）の判定を行う事が
可能となり、検査精度、信頼性及び能率の向上などの効
果が得られる。
もつ種々の工業製品の微小な欠陥を、その周期性パター
ンを構成する単位パターンが解像されない様な広い撮影
視野で撮影して、その画像データを処理する事により、
自動的に検出し、種類（白点，黒点）の判定を行う事が
可能となり、検査精度、信頼性及び能率の向上などの効
果が得られる。
第１図は本発明による周期性パターンの検査方法の一実
施例を示すブロツク図、第２図は周期性パターンの一例
を示す説明図、第３図（ａ）〜（ｆ）、第４図（ａ），
（ｂ），第５図（ａ），（ｂ）、第６図（ａ），
（ｂ）、第７図（ａ），（ｂ）、それに第８図（ａ）〜
（ｃ）はそれぞれ本発明の動作を示す説明図である。 １……TVカメラ、２……画像処理装置、３……制御部、
４……TVモニタ、５……駆動機構、６……被検査体、７
……拡散板、８……ランプ、９……直流電源、10……ス
テージ、11……単位パターン、12,13……欠陥、14,15…
…欠陥による透過率変化、16……光学系のゴミ等による
信号変化、17……欠陥像、27……閾値、28……近傍平均
値。
施例を示すブロツク図、第２図は周期性パターンの一例
を示す説明図、第３図（ａ）〜（ｆ）、第４図（ａ），
（ｂ），第５図（ａ），（ｂ）、第６図（ａ），
（ｂ）、第７図（ａ），（ｂ）、それに第８図（ａ）〜
（ｃ）はそれぞれ本発明の動作を示す説明図である。 １……TVカメラ、２……画像処理装置、３……制御部、
４……TVモニタ、５……駆動機構、６……被検査体、７
……拡散板、８……ランプ、９……直流電源、10……ス
テージ、11……単位パターン、12,13……欠陥、14,15…
…欠陥による透過率変化、16……光学系のゴミ等による
信号変化、17……欠陥像、27……閾値、28……近傍平均
値。
Claims (10)
- 【請求項１】単位パターンの繰り返し配列からなる周期
性パターンの局部的な欠陥を検査する方法において、検
査すべき周期性パターンを有する物体を所定の第１の位
置から所定の方向に所定の距離だけ離れた第２の位置に
変位させ、上記第１の位置で上記物体の周期性パターン
をフレーム単位で撮像して得た第１の階調画像データ
と、上記第１の位置で撮像した周期性パターンと同じ周
期性パターンを上記第２の位置でフレーム単位で撮像し
て得た第２の階調画像データとを用い、上記第１の階調
画像データから上記第２の階調画像データを減算するこ
とにより固定ノイズ成分が除去された階調画像データを
求め、この固定ノイズ成分が除去された階調画像データ
に基づいて欠陥検査処理を行うように構成したもので、
前記第１と第２の階調画像データが、共に復数回の撮像
による複数フレームにわたる階調データの各画素データ
ごとの加算による階調画像データであることを特徴とす
る周期性パターンの欠陥検査方法。 - 【請求項２】特許請求の範囲第１項において、上記周期
性パターンは、その単位パターンの形状、大きさ、配列
ピッチの少なくとも一つが所定の割合で変化して配列さ
れていることを特徴とする周期性パターンの欠陥検査方
法。 - 【請求項３】特許請求の範囲第１項又は第２項におい
て、上記第１と第２の階調画像データの撮像条件が、撮
像した階調データの各画素ごとのデータに現われる上記
単位パターンごとの変化による影響が充分に少なく無視
可能な状態となるように定められ、上記所定の方向が上
記画素の配列方向と一致し、かつ上記所定の距離が上記
画素ピッチの整数倍となるように構成されていることを
特徴とする周期性パターンの欠陥検査方法。 - 【請求項４】特許請求の範囲第１項又は第２項におい
て、上記所定の方向が単位パターンの配列方向と一致
し、かつ上記所定の距離が単位パターンの配列ピッチの
整数倍となるように構成されていることを特徴とする周
期性パターンの欠陥検査方法。 - 【請求項５】特許請求の範囲第１項又は第２項におい
て、上記所定の方向が単位パターンの配列方向と一致
し、かつ上記所定の距離が単位パターンの配列ピッチと
上記階調画像データの画素ピッチの公倍数となるように
構成されていることを特徴とする周期性パターンの欠陥
検査方法。 - 【請求項６】特許請求の範囲第１項又は第２項におい
て、上記周期性パターンがストライプ状パターンで、上
記所定の方向がこのストライプ状パターンの各ストライ
プの配列方向であり、かつ上記所定の距離が上記階調画
像データの画素ピッチの整数倍となるように構成されて
いることを特徴とする周期性パターンの欠陥検査方法。 - 【請求項７】特許請求の範囲第１項又は第２項におい
て、上記周期性パターンが同心円状パターンで、上記所
定の方向がこの同心円状パターンの中心を回転軸とした
回転移動方向となるように構成されていることを特徴と
する周期性パターンの欠陥検査方法。 - 【請求項８】特許請求の範囲第１項又は第２項におい
て、上記周期性パターンが単位パターンを円周上に配列
したパターンで、上記所定の方向がこの単位パターンの
配列方向と一致した円周方向であり、かつ上記所定の距
離が上記単位パターンの円周上での配列ピッチの整数倍
となるように構成されていることを特徴とする周期性パ
ターンの欠陥検査方法。 - 【請求項９】特許請求の範囲第１項又は第２項におい
て、上記欠陥検出処理が、最大で３×３画素の近傍デー
タの加算処理を含むように構成されていることを特徴と
する周期性パターンの欠陥検査方法。 - 【請求項１０】特許請求の範囲第１項又は第２項におい
て、上記欠陥検出処理が、上記減算して得た階調画像デ
ータに対して、上記周期性パターン上一点が画面加算時
に対応する画素をＡ、画面減算時に対応する画素をＢ、
それに画素Ａ、Ｂの中心に対応する画素をＣとしたとき
に、この画素Ｃの近傍平均値と、画素ＡとＢのデータの
平均値の差が画素ＡとＢのデータの差に比して充分に小
さく、かつ画素ＡとＢのデータの差が所定レベル以上で
ある点を欠陥と判断し、画素ＡとＢのデータの差の符号
と絶対値により欠陥の種類と大きさとを認知するように
構成されていることを特徴とする周期性パターンの欠陥
検査方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9659385A JPH0713598B2 (ja) | 1985-05-09 | 1985-05-09 | 周期性パタ−ンの欠陥検査方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9659385A JPH0713598B2 (ja) | 1985-05-09 | 1985-05-09 | 周期性パタ−ンの欠陥検査方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS61256237A JPS61256237A (ja) | 1986-11-13 |
| JPH0713598B2 true JPH0713598B2 (ja) | 1995-02-15 |
Family
ID=14169198
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP9659385A Expired - Lifetime JPH0713598B2 (ja) | 1985-05-09 | 1985-05-09 | 周期性パタ−ンの欠陥検査方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0713598B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101230203B1 (ko) * | 2010-12-28 | 2013-03-18 | 유진인스텍 주식회사 | 웨이퍼 연마헤드의 표면결함 검출장치 |
Families Citing this family (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS63198854A (ja) * | 1987-02-12 | 1988-08-17 | Nippon Sheet Glass Co Ltd | 型板ガラスの異物検出装置 |
| JPH0774821B2 (ja) * | 1987-10-02 | 1995-08-09 | 株式会社日立製作所 | 磁気記録媒体の計測方法 |
| JP2701872B2 (ja) * | 1987-11-21 | 1998-01-21 | 大日本印刷株式会社 | 面付パターンの欠陥検査装置 |
| JP2790284B2 (ja) * | 1988-06-03 | 1998-08-27 | 大日本印刷株式会社 | 周期性パターンの検査方法 |
| JPH01307646A (ja) * | 1988-06-03 | 1989-12-12 | Dainippon Printing Co Ltd | 周期性パターン検査方法 |
| JP2683246B2 (ja) * | 1988-06-03 | 1997-11-26 | 大日本印刷株式会社 | 欠陥検出方法 |
| JP2718510B2 (ja) * | 1988-06-13 | 1998-02-25 | 大日本印刷株式会社 | 着色周期性パターンの検査方法 |
| JP2507093B2 (ja) * | 1989-10-27 | 1996-06-12 | 株式会社クボタ | 欠陥検出方法 |
| JPH04148854A (ja) * | 1990-10-12 | 1992-05-21 | Mitsubishi Electric Corp | 表面欠陥探傷装置 |
| JPH0736001B2 (ja) * | 1990-10-31 | 1995-04-19 | 東洋ガラス株式会社 | びんの欠陥検査方法 |
| US20020031250A1 (en) * | 2000-03-29 | 2002-03-14 | Mikio Saito | Method and apparatus for examining through holes |
| TW571081B (en) * | 2000-04-27 | 2004-01-11 | Seiko Epson Corp | Method and apparatus for examining foreign matters in through holes |
| JP4013551B2 (ja) * | 2000-04-27 | 2007-11-28 | セイコーエプソン株式会社 | 透孔内異物検査方法及び透孔内異物検査装置 |
| JP5862422B2 (ja) * | 2012-03-30 | 2016-02-16 | 大日本印刷株式会社 | 画像処理装置、画像処理プログラム及び画像処理方法 |
Family Cites Families (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5497085A (en) * | 1978-01-17 | 1979-07-31 | Nippon Steel Corp | Signal processing method of optical detector for the surface flaw of steel band |
| US4292672A (en) * | 1979-03-19 | 1981-09-29 | Rca Corporation | Inspection system for detecting defects in regular patterns |
| JPS59192943A (ja) * | 1983-04-15 | 1984-11-01 | Hitachi Ltd | 繰返しパタ−ンの欠陥検査装置 |
| JPS6176941A (ja) * | 1984-09-21 | 1986-04-19 | Nippon Denso Co Ltd | ネジの外観不良の検査方法及びその装置 |
-
1985
- 1985-05-09 JP JP9659385A patent/JPH0713598B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101230203B1 (ko) * | 2010-12-28 | 2013-03-18 | 유진인스텍 주식회사 | 웨이퍼 연마헤드의 표면결함 검출장치 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS61256237A (ja) | 1986-11-13 |
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|---|---|---|---|
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