JPH07294451A - 塗布欠陥検出方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 塗布後に設置した塗布欠陥検出センサーによ
り塗布欠陥を検出する場合において、塗布欠陥検出能力
を向上させる方法を提供すること。 【構成】 塗布欠陥検出センサー１から得られた出力信
号波形に対して計算機３によって短時間フーリエ変換を
行い、時間−周波数平面上に表現されたエネルギー分布
の形状から塗布欠陥の種類を特定することで塗布欠陥の
種類判定能力を向上させることを特徴とする塗布欠陥検
出方法。 【効果】 時間−周波数二次元解析による定量的評価に
より、しきい値判定では検出が困難であるような塗布欠
陥の種類判定能力を向上させることができた。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、塗布後に設置した塗布
欠陥検出センサーから得られる出力信号波形の複合的信
号処理により塗布欠陥の種類等を高精度に判別する技術
に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来では、搬送中あるいは静止物体表面
に対して光学的な走査を行い、塗布欠陥検出センサー出
力信号波形に一定のしきい値を設けて塗布欠陥の有無及
びその種類を判定していた。例えば特開昭５８−１７４
８０、特開昭６２−２２３６５４号に記載されている。
従来法では、センサー出力信号波形の振幅情報から塗布
欠陥に関する情報を得ようとするものであり、塗布欠陥
の大きさと振幅値に線形関係が存在する場合に於いては
塗布欠陥の種類の特定は可能であるが、センサー出力信
号波形の振幅情報に差があらわれないような塗布欠陥に
ついてはその種類の特定は困難である。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】本発明はこのような現
状に鑑みてなされたものであって、しきい値判定では検
出できないような塗布欠陥の種類を特定するための複合
的信号処理方法を提供することを目的とするものであ
る。本発明における塗布欠陥とは、気泡等によるポイン
ト故障、筋状欠陥等の塗布操作で生じるあらゆる塗布故
障（以後これを塗布欠陥等と称す）をいう。

【０００４】

【課題を解決するための手段】上記課題は、塗布後に設
置した塗布欠陥検出センサーにより塗布欠陥を検出する
場合において、前記塗布欠陥検出センサーの出力信号波
形に短時間フーリエ解析を適用し、時間−周波数平面上
に表現された出力信号波形のエネルギー分布の形状から
塗布欠陥の種類を判別することにより塗布欠陥検出能力
を向上させることを特徴とする方法によって解決され
る。

【０００５】

【実施例および作用】図１は、本発明の一実施例を示し
た模式図である。本発明は塗布装置に取り付けられた塗
布欠陥検出センサー１、Ａ／Ｄ変換器２、計算機３、プ
リンター４、および警報装置５から構成されている。更
に、計算機３の内部では平均化処理部３−１、短時間フ
ーリエ解析実行部３−２、判定部３−３に分かれる。

【０００６】塗布された支持体７上に設置した塗布欠陥
検出センサー１は光源６からの透過光を受光する。本実
施例では、透過光をＣＣＤカメラによって受光する方式
が用いられているが、他の手段による検出方法、例えば
Ｈｅ−Ｎｅレーザー光を発するような形式でも以下の方
法にて処理が可能である。塗布欠陥検出センサー１から
は支持体７が通過中には、常時アナログ信号を出力する
ようにしておく。Ａ／Ｄ変換器２は塗布欠陥検出センサ
ー１からのアナログ出力信号を計算機３で処理するため
にデジタル信号に変換するための装置であり、これによ
り離散化されたデータ系列（以後これを時系列と称す）
に対して計算機３の内部で以下の演算処理が行われる。

【０００７】得られた時系列は計算機３の構成処理要素
の一つである平均化処理部３−１において平均化処理が
行われる。本件の如き信号処理においては、Ｓ／Ｎ比を
向上させる目的で信号の平均化処理が一般的に行われ
る。本実施例では、平均化処理３−１はＳ／Ｎ比を向上
させるために短時間フーリエ解析実行の前処理として行
われる処理である。平均化処理には移動平均、積算平均
化処理等があるが、本実施例では、積算平均化処理を採
用した。

【０００８】平均化処理部３−１において積算平均化処
理を施された時系列は短時間フーリエ解析部３−２に渡
される。短時間フーリエ解析部３−２（解析方法の詳細
については後述する）は時間−周波数平面上で表現され
るエネルギーを求めるために行われる処理である。短時
間フーリエ解析部３−２で計算されたエネルギー分布は
判定部３−３に渡される。判定部３−３は短時間フーリ
エ解析によって得られたエネルギー分布と、塗布欠陥ご
とにあらかじめ短時間フーリエ解析によって計算したエ
ネルギー分布（以後これを基準分布と称する）とを比較
演算することによって塗布欠陥の種類を判定するための
処理部である。

【０００９】判定部３−３において、プリンター４およ
び警報装置５に対して、異常であることを示す信号が判
定部３−３から送信される。プリンター４は、判定部３
−３からの異常信号を受信したとき、支持体７の種類、
塗布欠陥の種類、塗布欠陥検出時刻等の情報を記録する
ための装置である。警報装置５は、判定部３−３からの
異常信号を受信したとき、塗布欠陥の発生をブザーとラ
ンプによって報知させるための装置である。

【００１０】図２は複合的信号処理の手続きを示した図
である。平均化処理２０は、前記したように短時間フー
リエ解析実行前に、得られた時系列のＳ／Ｎ比を向上さ
せるために行われる処理である。平均化処理２０によっ
てＳ／Ｎ比を向上させた時系列に対してレベル判定２１
が行われる。

【００１１】レベル判定２１では、予め定められたレベ
ルと得られた時系列の振幅値との比較演算によって塗布
欠陥の有無判定を行う。予め定めたレベルを越えた時系
列については塗布欠陥有りと判断され、塗布欠陥等の種
類を特定するために該時系列に対して図３に示す解析窓
３１が設定される。解析窓設定２２際し、以下に示すよ
うな解析窓幅を定める。

【００１２】図３は、解析窓の概念を示した図である。
１０２４点の時系列３０において、横軸は時間、縦軸は
振幅値である。振幅値は最大値で無次元化してある。１
０２４点の時系列３０に対して２５６点の解析窓３１が
設定されている。解析窓３１に表示されている時系列は
１０２４点の時系列３０の一部分、すなわち解析窓幅３
０−１の分だけが切り出されており、解析窓３１の縦軸
の振幅値は解析窓３１の概念を示すために拡大表示して
いる。

【００１３】解析窓幅３０−１は２５６点に限定される
ものではなく通常、塗布欠陥等の種類によって決定す
る。例えば、気泡のようなものであれば、それに対応す
る時系列はパルス的な挙動を示すので解析窓幅３０−１
は小さく取り、低周波数成分を含んだ比較的緩やかな挙
動を示す時系列に対しては解析窓幅３０−１を大きく取
ることが可能である。

【００１４】本実施例では、気泡に対しては解析窓幅３
０−１を６４点に、気泡のようなポイント欠陥以外の塗
布欠陥に対しては１２８点とした。また、解析窓３１の
設定に際し、図３では一つの解析窓３１を設定している
が、複数個の解析窓を同時に設定することも可能であ
り、本実施例でも複数窓の設定の手法を包含している。
このように、同一の時系列に塗布欠陥の種類に応じた幅
を有する解析窓３１を複数個設定することによって、各
々の塗布欠陥を精度良く検出することができる。

【００１５】図２において、解析窓３１によって切り出
された時系列に対してフーリエ変換２３を実行する。フ
ーリエ変換２３の際に用いられる窓関数はスペクトル分
解能を向上させることからハニング窓の適用が望まし
い。

【００１６】解析窓の移動２４は、フーリエ変換２３の
直後に行われ、新たな時系列を切り出すために、図３に
おける時間軸方向３０−３に解析窓移動量３０−２分だ
け解析窓３１を移動させるための処理である。解析窓移
動量３０−２は、時間的変化が大きい場合には小さく設
定され、時間的変化が緩やかな場合には大きく設定され
る。

【００１７】本実施例では、解析窓移動量３０−２は予
備実験により検出すべき欠陥毎に定めた。例えば、筋状
欠陥に対しては解析窓幅３０−１の約１０分の１に設定
するのが望ましい。取り込まれた時系列に未処理部分が
存在する間、上記手続きは繰り返される。取り込まれた
時系列に未処理部分が存在しない場合にはマッチング処
理２６が実行される。

【００１８】このようにして、解析窓の移動２３によっ
て部分的に新たな時系列を取り出し、取り出された時系
列に対して短時間フーリエ解析を行い、再び解析窓３１
を移動させるという一連の手続きを繰り返すことによっ
て各々解析窓３１に対応したパワースペクトルが求めら
れたことになり、この各々のパワースペクトルの分布状
態によって塗布欠陥等の種別判定がリアルタイムで行わ
れたことになる。

【００１９】計算機３の判定部３−３で行われるマッチ
ング処理２６内では、塗布欠陥等の種類毎に定めた最大
エネルギー量に対して、分割処理を施す。分割数は塗布
欠陥の種類毎に予備実験によって定められる。本実施例
では、分割数は１０としたが、高速演算が可能な計算機
であれば分割数を増加させることも可能である。分割数
を増加させることによって、マッチング処理の精度を向
上させることができる。

【００２０】分割されたエネルギー領域毎にエネルギー
の総量を求め、予め塗布欠陥等について計算したエネル
ギー分布との比較演算が行われる。比較演算の結果、登
録された塗布欠陥等のエネルギー分布状況と合致した場
合には警報装置５に異常信号を送信した後、プリンター
４に塗布欠陥の種類、欠陥検出時刻等が印字される。計
算機３の判定部３−３内で塗布欠陥無しと判定された場
合には警報装置５およびプリンター４を作動させること
なく再度データの取り込みが実行される。

【００２１】図４は、塗布欠陥等の情報を含んだ１０２
４点の時系列を示した図である。図４（ａ）は単一筋欠
陥、図４（ｂ）は二重筋欠陥の時間領域波形である。二
重筋欠陥は単一筋欠陥と投影面積は同じであるが、筋状
欠陥が隣接して存在している場合を意味している。図４
（ａ）の単一筋欠陥及び図４（ｂ）の二重筋欠陥の振幅
値は共に７．８である。したがって、このような時系列
に対しては、しきい値判定によって塗布欠陥等の種類を
判別するのは極めて困難である。

【００２２】図５は上記した手続きによって時間−周波
数平面上に表現されたエネルギー分布を示した図であ
る。図５（ａ）に示した単一筋状欠陥のエネルギー分布
と図５（ｂ）に示した二重筋状欠陥のエネルギー分布と
比べると、エネルギーの比較的高い領域において分布状
態に明瞭な差が認められる。このように同じ投影面積を
有する塗布欠陥であっても、塗布欠陥の相対的位置関係
によって時間−周波数領域では高エネルギー領域におい
て決定的な差異が生じることを利用して、塗布欠陥等の
種類判定に適用される。

【００２３】時間−周波数平面上のエネルギー分布状態
の差は、上記した分割処理によって登録済み塗布欠陥等
との間で行われる比較演算によって容易に塗布欠陥等の
種別が判別される。

【００２４】

【発明の効果】本発明により、しきい値判定では検出が
困難であるような気泡、異物等による微小塗布欠陥の検
出能力を向上させることが可能となる。さらに、時間波
形の振幅情報からだけでは塗布欠陥の種類特定が困難で
あるような塗布欠陥等についても高精度に判定できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例の模式構成図

【図２】複合的信号処理手続きの流れ図

【図３】解析窓の設定方法概念図

【図４】異物等の情報を含んだ時系列データを示した図

【図５】解析結果の一例を示した図

【符号の説明】

１ 塗布欠陥検出センサー ２ Ａ／Ｄ変換器 ３ 計算機 ３−１ 平均化処理部 ３−２ 短時間フーリエ解析処理 ３−３ 判定部 ４ プリンター ５ 警報装置 ６ 光源 ７ 支持体 ２０ 平均化処理 ２１ レベル判定 ２２ 解析窓設定 ２３ フーリエ変換 ２４ 解析窓の移動 ２５ 未処理時系列有無判定 ２６ マッチング処理 ３０ １０２４点の時系列 ３０−１ 解析窓幅 ３０−２ 解析窓移動量 ３０−３ 解析窓移動方向 ３１ 解析窓 ４０ 筋状欠陥（単一筋）の時間領域波形 ４１ 筋状欠陥（二重筋）の時間領域波形 ５０ 筋状欠陥（単一筋）のエネルギー分布 ５１ 筋状欠陥（二重筋）のエネルギー分布

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 塗布後に設置した塗布欠陥検出センサー
   により塗布欠陥を検出する場合において、前記塗布欠陥
   検出センサーの出力信号波形に対して短時間フーリエ解
   析を行い、時間−周波数平面上に表現された出力信号波
   形のエネルギー分布の形状から塗布欠陥の種類を判別す
   ることにより塗布欠陥検出能力を向上させることを特徴
   とする塗布欠陥検出方法。
2. 【請求項２】 前記塗布欠陥検出方法において、該エネ
   ルギー分布の形状と予め登録されたエネルギー分布との
   比較演算により塗布欠陥の種類を判別することを特徴と
   する請求項１記載の塗布欠陥検出方法。