CN103649675B - 检查方法 - Google Patents

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Abstract

为了检查基板，首先在基板上设定测定区域，获得测定区域相关基准数据。接着，按颜色获得测定区域相关测定数据，针对测定区域，利用所获得的基准数据及各颜色测定数据，设定照明条件。然后，针对测定区域设定特征对象，比较对应于特征对象的基准数据与对应于已设定照明条件下的特征对象的测定数据，获得基准数据与测定数据之间的失真量。接着，通过补偿失真量，设定测定区域内的检查区域。由此，能够设定已补偿失真的正确的检查区域。

Description

检查方法
技术领域
本发明涉及检查方法，更具体地涉及基板的检查方法。
背景技术
通常，在电子装置内设有至少一个印刷电路板（printed circuit board;PCB），这种印刷电路板上装配有电路图形、连接焊盘部、与上述连接焊盘部电气连接的驱动芯片等各种电路元件。
通常，为了确认上述各种电路元件是否正确形成于或配置于上述印刷电路板而使用形状测定装置。
根据以往的形状测定装置，设定规定的测定区域，检查规定的电路元件是否正确形成于上述测定区域内。在以往的测定区域设定方法中，简单地将理论上需要存在电路元件的区域设定为测定区域。
测定区域应正确地设定在需要测定的位置，这样才能正确地对需要测定的电路元件进行测定，但印刷电路板等测定对象可能会出现基板的弯曲（Warp）、扭曲（Distortion）等变形的情况，以往的测定区域无法设定在需要进行测定的位置，因此导致出现由拍摄部的摄像头获得的图像与理论上电路元件所在位置存在一定差异的问题。
因此，要求设定对上述测定对象的失真予以合理补偿的测定区域。
发明内容
因此，本发明需要解决的技术问题是能够获得用于获取优质的特征对象的最优化照明条件并由此能够更加准确地设定检查区域的检查方法。
根据本发明的示例性的一个实施例，为了检查基板，首先在基板上设定测定区域。接着，获得上述测定区域相关基准数据。然后，按颜色获得上述测定区域相关测定数据。接着，针对上述测定区域，利用所获得的上述基准数据及上述各颜色测定数据，设定照明条件。然后，针对测定区域设定特征对象。接着，比较对应于上述特征对象的基准数据与对应于上述已设定照明条件下的上述特征对象的测定数据，获得上述基准数据与上述测定数据之间的失真量。然后，通过补偿上述失真量，设定上述测定区域内的检查区域。
针对上述测定区域，利用已获得的上述基准数据及上述各颜色的测定数据，设定照明条件的步骤，能够包括：在上述基准数据内，设定包含导电图形的基准蒙片（mask）区域及不包含上述导电图形的基准无蒙片（nomask）区域的步骤；在上述各颜色的测定数据内，设定对应于上述基准蒙片区域的测定蒙片区域及对应于上述基准无蒙片区域的测定无蒙片区域的步骤；以及将增加上述测定蒙片区域及上述测定无蒙片区域之间的灰度（grayscale）之差的照明设定为上述照明条件的步骤。
上述基准蒙片区域能够与构成上述基板的信号线布线用基板层（signal layer）相对应。
作为一个实施例，上述测定蒙片区域及上述测定无蒙片区域之间的灰度之差，能够由存在于上述测定区域内的上述测定蒙片区域的灰度的代表值与存在于上述测定区域内的上述测定无蒙片区域的灰度的代表值之差所定义。
作为再一个实施例，上述特征对象被设定为以块（block）为单位的特征块，以使包含上述测定区域内的规定形状，针对上述测定区域而设定特征对象的步骤能够在针对上述测定区域通过比较已获得的上述基准数据与上述各颜色测定数据而设定照明条件的步骤之前执行。
利用上述各自不同条件的各照明的测定数据而设定照明条件的步骤之前执行，上述测定蒙片区域及上述测定无蒙片区域之间的灰度之差由存在于上述特征块内的上述测定蒙片区域的灰度的代表值与存在于上述特征块内的上述测定无蒙片区域的灰度的代表值之差所定义。上述测定蒙片区域及上述测定无蒙片区域之间的灰度之差，能够由存在于上述特征块内的上述测定蒙片区域的灰度的代表值与存在于上述特征块内的上述测定无蒙片区域的灰度的代表值之差所定义。
上述颜色能够包含相互不同的第一颜色、第二颜色及第三颜色。上述第一颜色、第二颜色及第三颜色能够由测定装置直接获得。并且，上述颜色能够进一步包含组合上述第一颜色及上述第二颜色的第四颜色、组合上述第一颜色及上述第三颜色的第五颜色、组合上述第二颜色及上述第三颜色的第六颜色、组合上述第一颜色、上述第二颜色及上述第三颜色的第七颜色中的至少一种颜色。
上述失真量能够通过上述基准数据与上述测定数据之间的定量化的转换公式而获得，上述定量化的转换公式能够由通过比较上述基准数据与上述测定数据而获得的位置变化、倾斜度变化、大小变化及变形度中的至少一种以上所定义。
上述特征对象能够被设定为以块（block）为单位的特征块，以使包含上述测定区域内的规定形状，上述特征块的上述规定形状能够具有二维分离装置，以使消除因周边的形状导致的误认可能性。
根据本发明的示例性的再一个实施例，为了检查基板，首先在基板上设定测定区域。接着，针对上述测定区域，设定特征对象。然后，针对上述测定区域，照射各自不同条件的照明。接着，根据上述各自不同条件的照明，获得上述测定区域相关测定数据。然后，利用上述各自不同条件的各照明的测定数据，设定照明条件。接着，比较对应于上述特征对象的基准数据与通过上述已设定照明条件所获得的上述特征对象的测定数据，获得上述测定区域的失真量。然后，补偿上述失真量，设定上述测定区域内的检查区域。
作为一个实施例，在根据上述各自不同条件的照明而获得上述测定区域相关测定数据的步骤中，能够将具有2种以上颜色的照明分别照射于上述测定区域，分别成像而获得。上述颜色能够包含相互不同的第一颜色、第二颜色及第三颜色。上述第一颜色、第二颜色及第三颜色能够由测定装置直接获得，上述颜色能够进一步包含组合上述第一颜色及上述第二颜色的第四颜色、组合上述第一颜色及上述第三颜色的第五颜色、组合上述第二颜色及上述第三颜色的第六颜色、组合上述第一颜色、上述第二颜色及上述第三颜色的第七颜色中的至少一种颜色。
作为一个实施例，利用上述各自不同条件的各照明的测定数据而设定照明条件的步骤，能够包括：在上述基准数据内，设定包含上述特征对象的基准蒙片（mask）区域及不包含上述特征对象的基准无蒙片（no mask）区域的步骤；在上述各自不同条件的各照明的测定数据内，区分对应于上述基准蒙片区域的测定蒙片区域及对应于上述基准无蒙片区域的测定无蒙片区域的步骤；以及以上述测定蒙片区域及上述测定无蒙片区域之间的灰度（gray scale）为准，设定上述照明条件的步骤。上述基准蒙片区域至少能够包括构成上述基板的信号线布线用基板层（signal layer）。在以上述测定蒙片区域及上述测定无蒙片区域之间的灰度（gray scale）为准设定上述照明条件的步骤中，能够将增加上述测定蒙片区域及上述测定无蒙片区域之间的灰度（grayscale）之差的相应条件的照明设定为上述照明条件。上述测定蒙片区域及上述测定无蒙片区域之间的灰度之差由上述测定蒙片区域的灰度的代表值与上述测定无蒙片区域的灰度的代表值之差所定义。
上述特征对象能够被设定为以块（block）为单位的特征块，以使包含上述测定区域内的规定形状，针对上述测定区域而设定特征对象的步骤能够在利用上述各自不同条件的各照明的测定数据而设定照明条件的步骤之前执行，上述测定蒙片区域及上述测定无蒙片区域之间的灰度之差能够由存在于上述特征块内的上述测定蒙片区域的灰度的代表值与存在于上述特征块内的上述测定无蒙片区域的灰度的代表值之差所定义。
作为一个实施例，上述失真量能够通过上述基准数据与上述测定数据之间的定量化的转换公式而获得，上述定量化的转换公式能够由通过比较上述基准数据与上述测定数据而获得的位置变化、倾斜度变化、大小变化及变形度中的至少一种以上所定义。
作为一个实施例，上述特征对象能够被设定为以块（block）为单位的特征块，以使包含上述测定区域内的规定形状，上述特征块的上述规定形状能够具有二维分离装置，以使消除因周边的形状导致的误认可能性。
根据本发明的示例性的另一个实施例，为了检查基板，首先在基准数据内设定基准蒙片区域及基准无蒙片区域。接着，照射各自不同条件的照明，成像并获得数据。然后，在上述已获得数据中，区分对应于上述基准蒙片区域的测定蒙片区域及对应于上述基准无蒙片区域的测定无蒙片区域。接着，将增加上述测定蒙片区域及上述测定无蒙片区域之间的灰度（grayscale）之差的相应条件的照明设定为照明条件。
作为一个实施例，上述基板检查方法，还能够包括：利用上述已设定的照明条件，获得基板上的测定区域内的特征对象的数据的步骤；比较对应于上述特征对象的基准数据与以上述已设定的照明条件所获得的特征对象的数据，获得测定区域的失真量的步骤；以及补偿上述失真量，设定上述测定区域内的检查区域的步骤。
根据本发明，通过利用按颜色获得的测定区域相关测定数据信息，设定能够增加灰度差异的照明条件，能够获得用于获取优质的特征对象的最优化照明条件，由此能够更加准确地设定检查区域。
并且，基于上述已设定的检查区域，能够执行部件的不合格检查等作业，能够更加准确地判断上述基板的不合格与否等。
附图说明
图1是表示根据本发明的一个实施例的检查方法的流程图。
图2是表示在图1的检查方法中的基准数据的一例的俯视图。
图3是表示在图1的检查方法中的测定数据的一例的俯视图。
图4是表示设定图1的照明条件的一个实施例的流程图。
图5是表示用于说明增加图4的灰度之差的照明查找过程的一个实施例的图表。
图6是表示根据本发明的再一个实施例的检查方法的流程图。
具体实施方式
本发明能够进行各种变更，并且能够具有多种形态，在附图上例示特定实施例，并在本文中对其进行详细说明。但本发明并不受限于特定的公开形态，应理解为包含在本发明的思想及技术范围内的所有变更、等同技术方案以及替代技术方案。
第一、第二等术语能够用于说明各种结构要素，但上述结构要素并不受限于上述术语。上述术语仅仅用于将一个结构要素区别于另一个结构要素的目的。例如，在本发明的权利范围内，第一结构要素能够被命名为第二结构要素，同样，第二结构要素也能够被命名为第一结构要素。
在本发明中使用的术语仅仅是为了说明特定实施例，并不限定本发明。关于单数的表现，除非根据上下文具有明确含义，其包含复数的表现。在本发明中使用的“包含”或“具有”等术语，应理解为它是为了指定在说明书中记载的特征、数字、步骤、动作、结构要素、部件或它们的组合的存在性，并不是为了预先排除一个或一个以上的其他特征或数字、步骤、动作、结构要素、部件或它们的组合的存在性或附加可能性。
除非另行定义，包含技术性和科学性的术语，在此使用的所有术语具有与本领域技术人员通常理解上的含义。
通常使用的具有词典定义的术语，应解释为其含义与相关技术的上下文具有的含义一致，除非在本发明中明确定义，不应解释为过度理想化或过度形式化的含义。
下面将参照附图对本发明的优选实施例进行更加详细的说明。
图1是表示根据本发明的一个实施例的检查方法的流程图，图2是表示在图1的检查方法中的基准数据的一例的俯视图，图3是表示在图1的检查方法中的测定数据的一例的俯视图。
参照图1至图3，根据本发明的一个实施例，为了设定已补偿失真的检查区域，首先在基本上设定测定区域（FOV）S110。
上述测定区域（FOV）意味着为了检查上述基板的不合格与否而在上述基板上设定的规定的区域，例如，能够以安装于三维形状测定装置等检查装备的摄像头的拍摄范围（field of view）为准进行设定。
接着，获得上述测定区域（FOV）相关基准数据（RI）S120。
上述基准数据（RI），例如能够是如图2所示的上述基板100相关理论层面的平面图形。
作为一个实施例，上述基准数据（RI）能够从记录了上述基板相关形状的计算机辅助设计（CAD）信息或格柏（Gerber）信息获得。上述计算机辅助设计信息或格柏信息包含上述基板的设计基准信息，通常包含焊盘、电路图形、孔图形等相关配置信息。
作为再一个实施例，上述基准数据（RI）能够从通过学习模式得到的学习信息获得。上述学习模式，例如能够以下述方式实现，即，从数据库搜索基板信息，上述数据库搜索结果，如不存在基板信息，则实施裸板的学习，接着，完成上述裸板的学习，算出裸板的焊盘及布线信息等基板信息，将上述基板信息存储到上述数据库。即，在上述学习模式中，通过学习印刷电路板的裸板，获得印刷电路板的设计基准信息，通过上述学习模式获得学习信息，从而获得上述基准数据（RI）。
然后，按颜色获得上述测定区域（FOV）相关测定数据（PI）S130。
上述测定数据（PI），例如能够是如图3所示的以三维形状测定装置等检查装备对相应于上述基准数据（RI）的上述基板进行实际拍摄的图形。上述测定数据（PI）与如图2所示的上述基准数据（RI）相似，但由于上述基板100的弯曲、扭曲等，相比于上述基准数据（RI），多少有所变形。
作为一个实施例，上述测定数据（PI）利用上述检查装备的照明部，将光照射于上述测定区域（FOV），利用安装于上述检查装备的摄像头对上述照射的光的反射图形进行拍摄而获得。
作为一个实施例，上述颜色能够包含相互不同的第一颜色、第二颜色及第三颜色。即，上述照明部能够包含生成上述第一颜色的光的第一照明源、生成上述第二颜色的光的第二照明源以及生成上述第三颜色的光的第三照明源。由此，上述第一颜色、上述第二颜色及上述第三颜色通过上述检查装备的照明部直接获得。例如，上述第一颜色、上述第二颜色及上述第三颜色能够分别是红色（red）、绿色（Green）及蓝色（Blue）。
还能够获得根据不同于上述第一颜色、上述第二颜色及上述第三颜色的颜色的测定数据（PI）。例如，上述颜色还能够进一步包含组合上述第一颜色及上述第二颜色的第四颜色、组合上述第一颜色及上述第三颜色的第五颜色、组合上述第二颜色及上述第三颜色的第六颜色、组合上述第一颜色、上述第二颜色及上述第三颜色的第七颜色中的至少一种颜色。上述组合的颜色能够通过组合根据上述第一颜色、上述第二颜色及上述第三颜色的测定数据（PI）而生成。例如，上述第四颜色、上述第五颜色、上述第六颜色及上述第七颜色能够分别是黄色（Yellow）、紫红色（Magenta）、蓝绿色（Cyan）及白色（White）。
如上所述，上述测定数据（PI）是按颜色获得的，因此，按照上述颜色的数量，获得相互不同的测定数据。
接着，比较针对上述测定区域（FOV）所获得的上述基准数据（RI）及上述各颜色的测定数据（PI），设定照明条件S140，针对上述测定区域，设定特征对象S150。
上述照明条件的设定S140能够在上述特征对象的设定S150之前或之后执行。
图4是表示设定图1的照明条件的一个实施例的流程图。
参照图4，为了设定照明条件，首先，在上述基准数据（RI）内，设定包含导电图形的基准蒙片（mask）区域及不包含上述导电图形的基准无蒙片（no mask）区域S142。
上述导电图形，例如包含电路图形、孔（hole）图形等，具有对应于或包含于特征对象的形状。上述特征对象能够用作获得后述的上述基准数据（RI）与上述测定数据（PI）之间的失真量或上述基准数据（RI）与在上述基板上形成部件之后的测定数据之间的失真量的比较基准。
上述特征对象能够包含位于上述基准数据（RI）与上述测定数据内的规定坐标上的规定形状的对象，能够直接对应上述导电图形。例如，上述特征对象能够包含形成于上述基板的孔图形、弯曲电路图形的边角（Corner）部分等，通过以上述孔图形的中心点的坐标或弯曲电路图形的边角点的坐标为准，比较上述基准数据（RI）与上述测定数据，从而能够获得后述的失真量。
另外，上述特征对象能够是以块（Block）为单位的特征块（featureblock），以使包含规定的形状，上述导电图形能够对应上述特征块内的上述规定形状。在这种情况下，以包含在上述特征块内的各种形状的特征对象为准，相互比较上述基准数据（RI）与上述测定数据（PI），从而能够实施较为正确的比较。
上述以块为单位的多个特征块的上述规定形状，能够具有可定义二维平面的二维分离装置，以使消除因周边的形状导致的误认可能性。例如，上述特征块内能够包含折线、四角形、圆形以及它们的组合等，直线无法定义二维平面，因此，无法包含在上述特征块内。
上述基准数据（RI），如图2所示，能够区分为存在特征对象的基准蒙片区域（RM）与不存在特征对象的基准无蒙片区域（RNM）。
在图2中，存在上述特征对象的基准蒙片区域（RM）表示为灰色、不存在上述特征对象的基准无蒙片区域（RNM）表示为黑色进行区分。上述区分能够基于已设定的上述特征对象的类型等自动完成，也能够由作业人员通过直接选择而手动完成。
例如，上述基准蒙片区域（RM）能够对应于构成上述基板的信号线布线用基板层（signal layer），上述基准无蒙片区域（RNM）能够是除此以外的区域。
接着，在上述各颜色测定数据（PI）内，设定测定蒙片区域（MM）及测定无蒙片区域（MNM）S144。上述测定蒙片区域（MM）对应于上述基准蒙片区域（RM），上述测定无蒙片区域（MNM）对应于上述基准无蒙片区域（RNM）。
作为一个实施例，如图3所示，能够将上述各颜色测定数据（PI）分别区分为上述测定蒙片区域（MM）及上述测定无蒙片区域（MNM）。
然后，将增大上述测定蒙片区域（MM）及上述测定无蒙片区域（MNM）之间的灰度（gray scale）之差的照明设定为上述照明条件S146。
上述特征对象用作获得上述基准数据（RI）与上述测定数据（PI）的变换关系的比较标准，应正确地特定在上述基准数据（RI）与上述测定数据（PI）。在对应于上述特征对象的区域与邻接上述特征对象并且不对应于上述特征对象的区域之间的区别明确的情况下，正确的特定很容易。因此，关键在于查找对应于上述特征对象的区域与不对应于上述特征对象的区域之间的区别明确的照明条件。
例如，在上述按颜色获得的测定数据（PI）中，查找能够增大上述测定蒙片区域（MM）及上述测定无蒙片区域（MNM）之间的灰度之差的照明，将其设定为上述照明条件。
作为一个实施例，上述灰度差异能够由存在于上述测定区域（FOV）内的上述测定蒙片区域（MM）的灰度的代表值以及存在于上述测定区域（FOV）内的上述测定无蒙片区域（MNM）的灰度的代表值之间的差异所定义。例如，上述代表值能够包含平均值、中间值、众数值等。
作为再一个实施例，在上述特征对象为以块为单位的特征块的情况下，上述灰度之差能够由存在于上述特征块内的上述测定蒙片区域的灰度的代表值及存在于上述特征块内的上述测定无蒙片区域的灰度的代表值之差所定义。例如，上述代表值能够包含平均值、中间值、众数值等。
在这种情况下，上述特征对象能够在设定上述照明条件的步骤S140之前预先设定。
图5是表示用于说明增加图4的灰度之差的照明查找过程的一个实施例的图表。
参照图5，在上述按颜色获得的测定数据（PI）中，上述测定蒙片区域（MM）的灰度与上述测定无蒙片区域（MNM）的灰度以直方图（histogram）形式显示。
在上述直方图中，表示了两个向上凸起的形态，上述测定无蒙片区域（MNM）相当于左侧，上述测定蒙片区域（MM）相当于右侧。
例如，上述测定无蒙片区域（MNM）的灰度的代表值能够是第一众数值（Max1），上述测定蒙片区域（MM）的灰度的代表值能够是第二众数值（Max2）。当然，上述测定无蒙片区域（MNM）的灰度的代表值与上述测定蒙片区域（MM）的灰度的代表值能够是平均值、中间值等。
接着，比较对应于上述特征对象的基准数据与对应于根据上述已设定照明条件的上述特征对象的测定数据，获得上述基准数据与上述测定数据之间的失真量S160。
上述失真量能够由对应于上述比较用块的上述基准数据（RI）及上述测定数据（PI）之间的定量化的转换公式获得。
上述测定数据（PI）因上述基板的弯曲、扭曲等，相比于相当于理论基准信息的上述基准数据（RI）有所变形，但上述基准数据（RI）及上述测定数据（PI）之间的关系能够由根据上述失真量定义的转换公式而定义。
上述定量化的转换公式能够利用通过比较上述比较用块相关上述基准数据（RI）及上述测定数据（PI）而获得的位置变化、倾斜度变化、大小变化及变形度中的至少一种以上被进行定义。
另外，作为一例，上述转换公式能够由数学公式1表示。
数学公式1
PCADf(tm)＝Preal
在上述数学公式1中，PCAD是根据计算机辅助设计信息或格柏信息的目标（Target）的坐标，即，在上述基准数据（RI）中的坐标，f（tm）作为转换矩阵（transfer matrix），相当于上述转换公式，Preal是通过摄像头获得的在上述测定数据（PI）中的上述目标的坐标。求出在上述基准数据（RI）中的理论坐标PCAD与在上述测定数据（PI）中的实际坐标Preal，即可得知上述转换矩阵。
例如，上述转换矩阵能够包括根据n维空间上的点对应关系通过线性公式表现的仿射（affine）转换或透视（perspective）转换的坐标转换矩阵。为了定义坐标转换矩阵，能够合理地设定上述特征对象的数量，作为一例，在仿射转换的情况下，能够设定3个以上的特征对象；在透视转换的情况下，能够设定4个以上的特征对象。
另外，上述测定数据（PI），例如如图3所示，能够是在将部件装配于上述基板之前测定的数据（或拍摄的图形），能够是在将部件装配于上述基板之后测定的数据（或拍摄的图形）。
接着，补偿上述失真量，设定上述测定区域内的检查区域S170。
上述失真量表示相比于上述基准数据（RI）的在上述测定数据（PI）中发生的变形的程度，当对其进行补偿时，上述检查区域能够针对最初的测定区域（FOV）进一步接近实际基板相关形状。上述检查区域的设定能够针对上述测定区域（FOV）的全部或部分。
补偿上述失真量并设定上述测定数据（PI）内的检查区域时，能够更加准确地检查上述检查区域内的部件的不合格与否等。此时，上述测定数据（PI）为如图3所示的在部件装配之前测定的数据的情况下，另行获得部件装配后的测定数据并执行检查。另外，上述测定数据（PI）为在部件装配之后测定的数据的情况下，利用这一数据执行检查。
然后，能够选择性地检验上述已设定的检查区域是否有效。此时，上述检验能够直接应用用于获得上述失真量的特征对象或者另行应用用于检验的特征对象而执行。
图6是表示根据本发明的再一个实施例的检查方法的流程图。
参照图6，根据本发明的再一个实施例，为了设定对失真进行补偿的检查区域，首先在基板上设定测定区域S210。
本步骤与图1的测定区域设定步骤S110实质上相同，因此，在此省略重复的相关详细说明。
接着，针对上述测定区域，设定特征对象S220。
例如，本步骤实质上能够与图1的特征对象设定步骤S150相同。
然后，针对上述测定区域，照射各自不同条件的照明S230。
例如，本步骤的照明条件的概念，实质上能够与在图1至图5中说明的照明条件的概念相同。
接着，根据上述各自不同条件的照明，获得上述测定区域相关测定数据S240。
例如，本步骤的测定数据的概念，实质上能够与在图1至图5中说明的测定数据的概念相同，本步骤实质上能够与图1的获得测定数据的步骤S130相同。作为一个实施例，上述测定数据能够通过将具有2种以上颜色的照明分别照射于上述测定区域，分别成像而获得。
然后，利用上述各自不同条件的各颜色测定数据，设定照明条件S250。
例如，本步骤实质上能够与图1的照明条件设定步骤S140相同，上述照明条件的设定能够通过比较上述基准数据及上述各自不同条件的各照明测定数据而完成。
接着，比较对应于上述特征对象的基准数据与根据上述已设定照明条件所获得的上述特征对象的测定数据，获得上述测定区域的失真量S260。
例如，本步骤实质上能够与图1的获得失真量的步骤S160相同。
然后，补偿上述失真量，设定上述测定区域内的检查区域S270。
例如，本步骤实质上能够与图1的设定检查区域的步骤S170相同。
根据上述发明，通过利用按颜色获得的测定区域（FOV）相关测定数据（PI），设定能够增加灰度差异的照明条件，能够获得用于获取优质的特征对象的最优化照明条件，由此能够更加准确地设定检查区域。
并且，基于上述已设定的检查区域，能够执行部件的不合格检查等作业，能够更加准确地判断上述基板的不合格与否等。
在如上所述的本发明的详细说明中，参照了本发明的优选实施例进行了说明，但本领域从业人员或本领域技术人员应能够理解在不脱离根据权利要求书的本发明的思想及技术领域的范围内能够对本发明进行各种修改及变更。因此，上述说明及附图并不限定本发明的技术思想，而应解释为是对本发明的例示。

Claims (10)

1.一种检查方法，其特征在于，包括：
在基板上设定测定区域的步骤；
针对上述测定区域，设定特征对象的步骤；
针对上述测定区域，照射各自不同条件的照明的步骤；
根据上述各自不同条件的照明，获得上述测定区域相关测定数据的步骤；
利用上述各自不同条件的各照明的测定数据，设定照明条件，所述各照明的测定数据中包括上述特征对象的区域及不包括上述特征对象的区域之间的灰度(gray scale)差大地设定所述照明条件的步骤；
比较对应于上述特征对象的基准数据与通过上述已设定照明条件所获得的上述特征对象的测定数据，获得上述测定区域的失真量的步骤；以及
补偿上述失真量，设定上述测定区域内的检查区域的步骤。
2.根据权利要求1所述的检查方法，其特征在于，在根据上述各自不同条件的照明而获得上述测定区域相关测定数据的步骤中，将具有2种以上颜色的照明分别照射于上述测定区域，分别成像而获得。
3.根据权利要求2所述的检查方法，其特征在于，上述颜色包含相互不同的第一颜色、第二颜色及第三颜色。
4.根据权利要求3所述的检查方法，其特征在于，所述第一颜色、第二颜色及第三颜色通过测定装置而直接获得，
所述颜色，包含组合上述第一颜色及上述第二颜色的第四颜色、组合上述第一颜色及上述第三颜色的第五颜色、组合上述第二颜色及上述第三颜色的第六颜色、组合上述第一颜色、上述第二颜色及上述第三颜色的第七颜色中的至少一种颜色。
5.根据权利要求1所述的检查方法，其特征在于，利用上述各自不同条件的各照明的测定数据而设定照明条件的步骤，包括：
在上述基准数据内，设定包含上述特征对象的基准蒙片区域及不包含上述特征对象的基准无蒙片区域的步骤；
在上述各自不同条件的各照明的测定数据内，区分对应于上述基准蒙片区域的测定蒙片区域及对应于上述基准无蒙片区域的测定无蒙片区域的步骤；以及
以上述测定蒙片区域及上述测定无蒙片区域之间的灰度差大地，设定上述照明条件的步骤。
6.根据权利要求5所述的检查方法，其特征在于，上述基准蒙片区域至少包括构成上述基板的信号线布线用基板层。
7.根据权利要求1所述的检查方法，其特征在于，上述测定蒙片区域及上述测定无蒙片区域之间的灰度之差由上述测定蒙片区域的灰度的代表值与上述测定无蒙片区域的灰度的代表值之差所定义。
8.根据权利要求5所述的检查方法，其特征在于，上述特征对象被设定为以块为单位的特征块，以使包含上述测定区域内的规定形状，针对上述测定区域而设定特征对象的步骤在利用上述各自不同条件的各照明的测定数据而设定照明条件的步骤之前执行，上述测定蒙片区域及上述测定无蒙片区域之间的灰度之差由存在于上述特征块内的上述测定蒙片区域的灰度的代表值与存在于上述特征块内的上述测定无蒙片区域的灰度的代表值之差所定义。
9.根据权利要求1及权利要求5的任一项所述的检查方法，其特征在于，上述失真量通过上述基准数据与上述测定数据之间的定量化的转换公式而获得，上述定量化的转换公式由通过比较上述基准数据与上述测定数据而获得的位置变化、倾斜度变化、大小变化及变形度中的至少一种以上所定义。
10.根据权利要求1所述的检查方法，其特征在于，上述特征对象被设定为以块为单位的特征块，以使包含上述测定区域内的规定形状，上述特征块的上述规定形状具有二维分离装置，以使消除因周边的形状导致的误认可能性。
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