JP2000028543A - パターン検査方法および装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】取り除かれる微細異物等のように不良ではない
のに不良として検出され易い部分、すなわち不良検出に
おいてノイズとなる部分を有する検査対象であっても、
高い検査性能を得ることができるパターン検査方法およ
び装置の提供。 【解決手段】検査対象を撮像して得る検査対象画像デー
タからノイズ領域を抽出してノイズ領域抽出画像データ
を生成するノイズ領域抽出過程と、前記ノイズ領域抽出
画像データが示す前記検査対象画像データのノイズ領域
を、そのノイズ領域の周囲の画素の代表値によって置き
換え、ノイズ領域除去画像データを得るノイズ領域除去
過程と、前記ノイズ除去画像データに基づいて検査対象
の不良を抽出するパターン不良抽出過程と、を有するパ
ターン検査方法およびその方法を適用した装置。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は撮像データに基づい
て対象の検査を行う技術分野に属する。特に、周期的な
パターンを有する対象の、周期性やパターンの乱れを検
査するパターン検査方法および装置に関する。周期的な
パターンを有する対象としては、たとえば、カラーＣＲ
Ｔディスプレイのシャドウマスク、カラー撮像管の色分
解フィルタ、液晶表示装置のカラーフィルタ、電子管の
メッシュ状電極、ＶＤＴフィルタ、フォトマスク、フレ
ネルレンズ、レンチキュラーレンズ、等の精密工業製品
やその他製品として逐一挙げるまでもなく多くのものが
ある。本発明はこのような対象に適用するパターン検査
方法および装置を提供するものである。

【０００２】

【従来の技術】これら対象が、紙、フィルム、鉄板、塗
布面、印刷面等のようなもので、形状がウェブである場
合には、良く知られた検査方法が存在する。すなわち、
ウェブの移送方向と直角方向にレーザーの光スポットを
走査したり、リニアセンサカメラで走査することにより
得られる撮像信号に基づいて、異物、汚れ、傷、等の不
良を検出する方法である。撮像信号の内で対象のパター
ンによる信号成分を弱めるフィルタや隠すためのマスク
信号を生成し、一方不良による信号成分は微分すること
により強調して、不良信号を抽出することが行われる。

【０００３】上記のように、１次元の走査データに基づ
いて行われる検査では性能に限界があるため、対象の２
次元の領域を撮像して得た画像データに基づいて行う検
査方法も知られている。たとえば、特開平６−２５８２
４９号公報には、検査対象を撮像して得た画像データに
対して所定方向の２次微分フィルター処理を行い、その
方向のスジ不良を検出する方法が記載されている。ま
た、特開平６−２６５４７６号公報には、検査対象の透
過率のムラを画像処理により強調し見やすく表示して人
間の目視検査を補助する装置が記載されている。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】これらの検査装置はそ
れなりに検査性能を有するものであるが、ある種の検査
においては決して十分なものではない。たとえば、後の
工程では洗浄等により除かれるのであるが、その工程に
おいては対象に付着する微細異物等が存在し、その工程
においてその対象の検査を必要とする場合がある。この
場合、その微細異物を不良として検出しないように、微
細異物の特性に対しては検出感度を落とし、一方、検査
項目の特性に対しては検出感度を高めることが必要であ
る。ところが、従来の検査方法では微細異物の特性に対
して検出感度を落とすために、たとえば画像データの平
滑化処理が行われ、その平滑化処理が行われた画像デー
タに基づいて検査が行われる。その結果、検査性能が著
しく低下してしまうという問題がある。

【０００５】そこで本発明の目的は、取り除かれる微細
異物等のように不良ではないのに不良として検出され易
い部分、すなわち不良検出においてノイズとなる部分を
有する検査対象であっても、高い検査性能を得ることが
できるパターン検査方法および装置を提供することにあ
る。

【０００６】

【課題を解決するための手段】上記の目的は下記の本発
明によって達成される。すなわち、本発明のパターン検
査方法の第１の態様は、検査対象を撮像して得る検査対
象画像データからノイズ領域を抽出してノイズ領域抽出
画像データを生成するノイズ領域抽出過程と、前記ノイ
ズ領域抽出画像データが示す前記検査対象画像データの
ノイズ領域を、そのノイズ領域の周囲の画素の代表値に
よって置き換え、ノイズ領域除去画像データを得るノイ
ズ領域除去過程と、前記ノイズ除去画像データに基づい
て検査対象の不良を抽出するパターン不良抽出過程と、
を有するようにしたものである。

【０００７】本発明によれば、ノイズ領域抽出過程によ
り検査対象を撮像して得る検査対象画像データからノイ
ズ領域が抽出されノイズ領域抽出画像データが生成さ
れ、ノイズ領域除去過程によりノイズ領域抽出画像デー
タが示す検査対象画像データのノイズ領域が、そのノイ
ズ領域の周囲の画素の代表値によって置き換えられ、ノ
イズ領域除去画像データが得られ、パターン不良抽出過
程によりノイズ除去画像データに基づいて検査対象の不
良が抽出される。すなわち、ノイズ領域が除かれたこと
により検査へのその悪影響が除かれ、しかもノイズ領域
を除いて検査対象画像データのままのノイズ除去画像デ
ータに基づいて検査対象の不良が抽出される。したがっ
て、不良検出においてノイズとなる部分を有する検査対
象であっても、高い検査性能を得ることができるパター
ン検査方法が提供される。

【０００８】また本発明のパターン検査方法の第２の態
様は、第１の態様のパターン検査方法において、前記ノ
イズ領域は検査対象に付着する微細異物等によって生じ
るノイズ領域であるようにしたものである。本発明によ
れば、検査対象に付着する微細異物等による検査への悪
影響が除かれる。

【０００９】また本発明のパターン検査方法の第３の態
様は、第１または第２の態様のパターン検査装置におい
て、前記ノイズ領域抽出過程は、平滑化過程と、画像減
算過程と、２値化過程と、膨張処理過程と、を有し、前
記平滑処理過程は、前記検査対象画像データに対して平
滑化する処理を行い平滑化画像データを生成し、前記画
像減算過程は、前記平滑化画像データの各画素の画素値
から前記検査対象画像データの対応する画素の画素値を
減算する処理を行い減算画像データを生成し、前記２値
化過程は、前記減算画像データを２値化する処理を行い
２値化画像データを生成し、前記膨張処理過程は、前記
２値化画像データに対して膨張する処理を行い前記ノイ
ズ領域抽出画像データを生成するようにしたものであ
る。

【００１０】本発明によれば、平滑処理過程により、検
査対象画像データに対して平滑化する処理が行われ平滑
化画像データが生成され、画像減算過程により、平滑化
画像データの各画素の画素値から検査対象画像データの
対応する画素の画素値を減算する処理が行われ減算画像
データが生成され、２値化過程により、減算画像データ
を２値化する処理が行われ２値化画像データが生成さ
れ、膨張処理過程により、２値化画像データに対して膨
張する処理が行われノイズ領域抽出画像データが生成さ
れる。したがって、ノイズ領域の抽出を行うことができ
る。

【００１１】また本発明のパターン検査方法の第４の態
様は、第１〜第３のいずれかの態様のパターン検査装置
において、前記ノイズ領域除去過程は、ラベル付け過程
と、ラベルＮ抽出過程と、第２膨張処理過程と、第２画
像減算過程と、代表値演算過程と、画素置換過程と、繰
返し制御過程と、を有し、前記ラベル付け過程は、前記
ノイズ領域抽出画像データの各孤立領域に対してそれを
特定する番号を付与する処理を行いラベル付け画像デー
タを生成し、前記ラベルＮ抽出過程は、前記ラベル付け
画像データのラベルＮ領域だけを残す処理を行いラベル
Ｎ画像データを生成し、前記第２膨張処理過程は、前記
ラベルＮ画像データに対して膨張する処理を行いラベル
Ｎ膨張画像データを生成し、前記第２画像減算過程は、
前記ラベルＮ膨張画像データの各画素の画素値から前記
ラベルＮ画像データの対応する画素の画素値を減算する
処理を行いラベルＮ減算画像データを生成し、前記代表
値演算過程は、前記検査対象画像データから前記ラベル
Ｎ減算画像データに対応する画素の画素値を抽出し、そ
の画素値から代表値を演算する処理を行い、画素置換過
程は、前記検査対象画像データから前記ラベルＮ画像デ
ータに対応する画素の画素値を前記代表値に置換する処
理を行いラベルＮ領域除去画像データを生成し、前記繰
返し制御過程は、すべてのラベルＮ領域に対して上記過
程を繰返し、前記検査対象画像データからすべてのラベ
ルＮ領域を除去する処理の制御を行い前記ノイズ除去画
像データを生成する、ようにしたものである。

【００１２】本発明によれば、ラベル付け過程により、
ノイズ領域抽出画像データの各孤立領域に対してそれを
特定する番号を付与する処理が行われラベル付け画像デ
ータが生成され、ラベルＮ抽出過程により、ラベル付け
画像データのラベルＮ領域だけを残す処理が行われラベ
ルＮ画像データが生成され、第２膨張処理過程により、
ラベルＮ画像データに対して膨張する処理が行われラベ
ルＮ膨張画像データが生成され、第２画像減算過程によ
り、ラベルＮ膨張画像データの各画素の画素値からラベ
ルＮ画像データの対応する画素の画素値を減算する処理
が行われラベルＮ減算画像データが生成され、代表値演
算過程により、検査対象画像データからラベルＮ減算画
像データに対応する画素の画素値が抽出され、その画素
値から代表値を演算する処理が行われ、画素置換過程に
より、検査対象画像データからラベルＮ画像データに対
応する画素の画素値を代表値に置換する処理が行われラ
ベルＮ領域除去画像データが生成され、繰返し制御過程
により、すべてのラベルＮ領域に対して上記過程が繰返
され、検査対象画像データからすべてのラベルＮ領域を
除去する処理の制御が行われノイズ除去画像データが生
成される。したがって、検査対象画像データからノイズ
領域が除去される。

【００１３】また本発明のパターン検査方法の第５の態
様は、第１〜第４のいずれかの態様のパターン検査装置
において、前記代表値は、平均値、中央値、最頻値のい
ずれかであるようにしたものである。本発明によれば、
代表値は、平均値、中央値、最頻値のいずれかである。
したがって、検査対象画像データのノイズ領域が除去さ
れた部分の画素値は周辺部分とほぼ等しくなるから不良
として誤検出されることがない。

【００１４】また本発明のパターン検査装置は、検査対
象を撮像して得る検査対象画像データからノイズ領域を
抽出してノイズ領域抽出画像データを生成するノイズ領
域抽出手段と、前記ノイズ領域抽出画像データが示す前
記検査対象画像データのノイズ領域を、そのノイズ領域
の周囲の画素の代表値によって置き換え、ノイズ領域除
去画像データを得るノイズ領域除去手段と、前記ノイズ
除去画像データに基づいて検査対象の不良を抽出するパ
ターン不良抽出手段と、を有するようにしたものであ
る。

【００１５】本発明によれば、ノイズ領域抽出手段によ
り検査対象を撮像して得る検査対象画像データからノイ
ズ領域が抽出されノイズ領域抽出画像データが生成さ
れ、ノイズ領域除去手段によりノイズ領域抽出画像デー
タが示す検査対象画像データのノイズ領域が、そのノイ
ズ領域の周囲の画素の代表値によって置き換えられ、ノ
イズ領域除去画像データが得られ、パターン不良抽出手
段によりノイズ除去画像データに基づいて検査対象の不
良が抽出される。すなわち、ノイズ領域が除かれたこと
により検査へのその悪影響が除かれ、しかもノイズ領域
を除いて検査対象画像データのままのノイズ除去画像デ
ータに基づいて検査対象の不良が抽出される。したがっ
て、不良検出においてノイズとなる部分を有する検査対
象であっても、高い検査性能を得ることができるパター
ン検査装置が提供される。

【００１６】

【発明の実施の形態】次に、本発明について実施の形態
により説明する。本発明のパターン検査装置の構成を図
１に示す。図１において、１は撮像装置、２はパターン
検査装置の本体、３は表示装置、４は検査対象、５は検
査ステージ、６は光拡散板、７は照明光源、８は安定化
電源である。撮像装置１は２次元の領域を撮像して撮像
信号を出力する装置であれば特に限定はなく、たとえ
ば、ＣＣＤ等の２次元の固体撮像センサを使用するＣＣ
Ｄカメラを利用することができる。ＣＣＤセンサの出力
誤差要因の１つに暗電流があるが、その暗電流はＣＣＤ
センサの温度を下げることにより小さくすることができ
る。冷却装置を内蔵するＣＣＤカメラを使用すると、長
時間露光により暗い部分の明るさの僅かな違いを検出す
ることができ、検査性能が高まりより好適である。

【００１７】パターン検査装置の本体２はパーソナルコ
ンピュータ等のデータ処理装置のハードウェアとソフト
ウェアによって構成する。汎用または専用のデータ処理
装置だけで構成することも可能である。また、汎用のデ
ータ処理装置（たとえば、パーソナルコンピュータ）と
画像処理を高速で行うために専用の画像処理装置を組み
合わせることができる。また、撮像装置１が出力する撮
像信号を入力してディジタルデータに変換し画像データ
として記憶装置に記憶するためのインターフェースを有
する。また、図１には示していないが、入出力装置とし
て、キーボード、マウス、プリンタ等の周知の周辺装置
を有する。また、製造装置における生産品目に合わせ
て、検査条件を設定するためのデータを、ＬＡＮ（loca
l area network）に接続された生産管理システムから入
力したり、検査状況のデータを生産管理システムに出力
するためにＬＡＮに接続すると好適である。

【００１８】表示装置３はＣＲＴや液晶等のディスプレ
イ装置を使用することができる。表示装置３には、検査
対象の撮像画面、不良を抽出する処理過程の画像、抽出
した不良の位置、サイズ、種類を示す画面が表示され
る。また、パターン検査装置を操作するためのメニュー
表示、パターン検査装置による処理状況を示す表示が行
われる。検査対象４はウェブまたはシートの形態を有
し、検査が行われる際には、図１に示すように、ステー
ジ５の面に載せられている。ステージ５は検査対象４を
保持し、検査対象４の中央部分の検査領域においては、
光を通過させる透明なガラス、プラスチック等の板材で
構成するか、または空間とすることにより光の通過を妨
げないようにする。撮像装置１は検査対象４を通過する
光によって撮像を行う。

【００１９】光拡散板６は照明光源７の光を拡散して検
査領域全体に特性の均一な背面照明を形成する。光拡散
板６は表面をマット加工したガラス、プラスチック等の
透明材料、白色顔料等の光拡散物質を含むプラスティッ
ク等の材料、等を使用することができる。照明光源７は
蛍光灯、白熱灯、ハロゲンランプ、等を用いることがで
き特に限定はない。ただし、照明光源７は撮像装置１に
よって撮像が行われる間に明るさ（輝度）の変化が、検
査のための撮像において許容できる所定の範囲に収まっ
ていることが必要である。安定化電源８はそのためのも
のであり、照明光源７の明るさを安定に保つ。安定化電
源８としては通常は直流電源が用いられる。また場合に
よっては、たとえば残光時間の長い蛍光灯との組合せ
で、高周波交流電源が用いられる。

【００２０】次に、上記の構成において本発明のパター
ン検査装置の動作について説明する。本発明のパターン
検査装置における処理過程のフロー図を図２に示す。図
２に示すように、ステップＳ１のノイズ領域抽出処理、
ステップＳ２のノイズ領域除去処理、ステップＳ３のパ
ターン不良抽出処理の３つのステップから構成される。
この図２に示す処理過程の前に、図１に示したパターン
検査装置において、透過照明の明るさのムラ（分布）を
補正する目的で、検査対象４を検査ステージ５にセット
しない状態で撮像装置１によって撮像が行われ、補正用
の画像データが本体２に記憶される（詳細は後述す
る）。また、検査対象４を検査ステージ５にセットした
状態で撮像装置１によって撮像が行われ、検査用の画像
データ（検査対象画像データ）が本体２に記憶される。
図２に示す処理過程は、その状態から開始される。

【００２１】ステップＳ１のノイズ領域抽出処理におい
ては、検査対象を撮像して得る検査対象画像データから
ノイズ領域を抽出してノイズ領域抽出画像データを生成
する処理が行われる。ステップＳ２のノイズ領域除去処
理においては、ノイズ領域抽出画像データが示す検査対
象画像データのノイズ領域を、そのノイズ領域の周囲の
画素の代表値によって置き換えノイズ領域除去画像デー
タを得る処理が行われる。ステップＳ３のパターン不良
抽出処理においては、ノイズ除去画像データに基づいて
検査対象の不良を抽出する処理が行われる。

【００２２】図２に示す本発明のパターン検査装置にお
ける処理過程の模式図を図３に示す。図３（Ａ）は検査
対象４を撮像して得た画像データを示す図である。この
画像データでは黒いシミの部分とゴミの付着部分とが含
まれている。黒いシミの部分は不良として抽出すべき部
分、ゴミの付着部分は不良として抽出されないようにす
る部分である。この検査対象は本発明のパターン検査装
置が検査対象とする物品の一つであるシャドウマスクで
ある。図３（Ｂ）はゴミの付着部分を拡大して示す図で
あり、シャドウマスクの孔とそれを塞いでいるゴミの状
態を示したものである。

【００２３】画像データは行列配置した画素の値の集合
体である。画素の値、すなわち画素値はその位置の画像
の明るさ（透過率、輝度、濃度、等）に関係する値であ
る。図３（Ｃ）は図３（Ａ）の一点鎖線で示す行の画素
値をグラフとして示した図である。図３（Ａ）の一点鎖
線で示す行には黒いシミの部分とゴミの付着部分とが含
まれている。図３（Ｃ）のグラフに示すように、黒いシ
ミの部分における画素値はその周辺の画素値よりも若干
小さな値となっているのに対し、ゴミの付着部分におけ
る画素値はその周辺の画素値よりも極めて小さくなって
いる。

【００２４】ステップＳ１のノイズ領域抽出処理におい
ては、黒いシミの部分とゴミの付着部分との画素値の特
性上の相違に基づいて、ゴミの付着部分の画素を抽出す
る（詳細は後述する）。図３（Ｄ）は、抽出されたゴミ
の付着部分の一行の画素値をグラフとして示した図であ
る。次のステップＳ２のノイズ領域除去においては、図
３（Ｃ）における図３（Ｄ）の部分を、図３（Ｃ）にお
ける図３（Ｄ）の周辺の部分の画素値によって置換する
処理が行われる。その結果として、図３（Ｃ）における
ゴミの付着部分が除去された一行の画素値をグラフとし
て示した図、すなわち、図３（Ｅ）に示す図が得られ
る。説明の便宜上、図３においては一行の画素について
処理の過程を示したが、実際の処理は二次元に行列配置
する画素を対象に処理が行われる。

【００２５】次に本発明のパターン検査装置における処
理過程について詳細を説明する。図２のステップＳ１に
示したノイズ領域を抽出する処理過程の構成の好適な一
例をフロー図として図４に示す。また図３に示したのと
同様に、図４に示すノイズ領域を抽出する処理過程の模
式図を図５に示す。図５（Ａ）は検査対象４を撮像して
得た画像データを示す図である。この画像データでは黒
いシミの部分と、白いシミの部分と、ゴミの付着部分２
箇所とが含まれている。黒いシミの部分と白いシミの部
分は不良として抽出すべき部分、ゴミの付着部分２箇所
は不良として抽出されないようにする部分である。この
検査対象は本発明のパターン検査装置が検査対象とする
物品の一つ（一例）であるシャドウマスクである。その
シャドウマスクの孔とそれを塞いでいるゴミの状態は図
３（Ｂ）に示したと同様である。

【００２６】図５（Ｂ）は図５（Ａ）の一点鎖線で示す
行の画素値をグラフとして示した図である。図５（Ａ）
の一点鎖線で示す行には黒いシミの部分と、白いシミの
部分と、ゴミの付着部分２箇所とが含まれている。図５
（Ｂ）のグラフに示すように、黒いシミの部分における
画素値はその周辺の画素値よりも若干小さな値となって
いる。また、白いシミの部分における画素値はその周辺
の画素値よりも若干大きな値となっている。また、２箇
所のゴミの付着部分における画素値はその周辺の画素値
よりも極めて小さくなっている。

【００２７】まず、図４のステップＳ１１の平滑化処理
において、検査対象を撮像して得た検査対象画像データ
に対して平滑化する処理を行い平滑化画像データを生成
する。平滑化処理は空間フィルターによって画像データ
の空間周波数の高い成分を弱める処理である。たとえ
ば、注目画素の画素値Ｐ（ｉ，ｊ）と、その８近傍の画
素の画素値Ｐ（ｉ＋１，ｊ）、Ｐ（ｉ＋１，ｊ＋１）、
Ｐ（ｉ，ｊ＋１）、Ｐ（ｉ−１，ｊ＋１）、Ｐ（ｉ−
１，ｊ）、Ｐ（ｉ，ｊ−１）、Ｐ（ｉ−１，ｊ−１）、
Ｐ（ｉ＋１，ｊ−１）について、注目画素の新たな画素
値Ｐ１（ｉ，ｊ）を下記の数１によって演算する方法
（平均値フィルタ）、下記の数２によって演算する方法
（メディアンフィルタ）、下記の数３によって演算する
方法（最頻値フィルタ）、等が知られている。

【００２８】

【数１】Ｐ１（ｉ，ｊ） ＝ （Ｐ（ｉ，ｊ）＋Ｐ（ｉ
＋１，ｊ）＋Ｐ（ｉ＋１，ｊ＋１）＋Ｐ（ｉ，ｊ＋１）
＋Ｐ（ｉ−１，ｊ＋１）＋Ｐ（ｉ−１，ｊ）＋Ｐ（ｉ，
ｊ−１）＋Ｐ（ｉ−１，ｊ−１）＋Ｐ（ｉ＋１，ｊ−
１））／９

【数２】Ｐ１（ｉ，ｊ） ＝ 中央値（Ｐ（ｉ，ｊ），
Ｐ（ｉ＋１，ｊ），Ｐ（ｉ＋１，ｊ＋１），Ｐ（ｉ，ｊ
＋１），Ｐ（ｉ−１，ｊ＋１），Ｐ（ｉ−１，ｊ），Ｐ
（ｉ，ｊ−１），Ｐ（ｉ−１，ｊ−１），Ｐ（ｉ＋１，
ｊ−１）） ただし、中央値（）は、（）内の数値集団の中で大きさ
が中央に来る値（median）のことである。

【数３】Ｐ１（ｉ，ｊ） ＝ 最頻値（Ｐ（ｉ，ｊ），
Ｐ（ｉ＋１，ｊ），Ｐ（ｉ＋１，ｊ＋１），Ｐ（ｉ，ｊ
＋１），Ｐ（ｉ−１，ｊ＋１），Ｐ（ｉ−１，ｊ），Ｐ
（ｉ，ｊ−１），Ｐ（ｉ−１，ｊ−１），Ｐ（ｉ＋１，
ｊ−１）） ただし、最頻値（）は、（）内の数値集団の頻度分布に
おいて、度数が最も多い区間の代表的な値（普通はその
区間の中央値）のことである。

【００２９】数１、数２または数３の演算を全ての画素
を注目画素として行い（ｉ＝１，２，・・・，ｎ、ｊ＝
１，２，・・・，ｍ）、新たな画素値の画像データ（平
滑化画像データ）を得る。この空間フィルターによる処
理は必要ならば繰り返し行うことができる。この処理
を、説明の便宜上、一行の画素について示すと、図５
（Ｂ）の検査対象画像データから図５（Ｃ）の平滑化画
像データを生成する過程である。

【００３０】次に、図４のステップＳ１２の画像減算処
理において、平滑化画像データの各画素の画素値から検
査対象画像データの対応する画素の画素値を減算する処
理を行い減算画像データを生成する。すなわち、下記の
数４の演算を行う。

【数４】Ｐ２（ｉ，ｊ） ＝ Ｐ１（ｉ，ｊ） − Ｐ
（ｉ，ｊ） ただし、Ｐ（ｉ，ｊ）：検査対象画像データの配列
（ｉ，ｊ）の画素値 Ｐ１（ｉ，ｊ）：平滑化画像データの配列（ｉ，ｊ）の
画素値 Ｐ２（ｉ，ｊ）：減算画像データの配列（ｉ，ｊ）の画
素値 ｉ：１，２，・・・，ｎ ｊ：１，２，・・・，ｍ この処理を、説明の便宜上、一行の画素について示す
と、図５（Ｂ）の検査対象画像データと図５（Ｃ）の平
滑化画像データから図５（Ｄ）の減算画像データを生成
する過程である。

【００３１】次に、図４のステップＳ１３の２値化処理
において、減算画像データを２値化する処理を行い２値
化画像データを生成する。２値化処理において設定する
閾値は、周知の設定方法を使用することができる。たと
えば、所定の定数値とする、画素値のヒストグラムの谷
となる部分の値とする、多変量解析の判別分析法を適用
する、等により閾値を設定することができる。この処理
を、説明の便宜上、一行の画素について示すと、図５
（Ｄ）の減算画像データ（多値データ）を２値化処理し
て図５（Ｅ）の減算画像データ（２値データ）を生成す
る過程である。図５（Ａ）と図５（Ｅ）とを比較すると
明らかなように図５（Ａ）のゴミによるノイズ領域に対
応する部分が画素値“１”に、その他の部分が画素値
“０”になっている。

【００３２】次に、図４のステップＳ１４の膨張処理に
おいて、２値化画像データに対して画素値“１”で表さ
れる画像の部分を膨張する処理を行いノイズ領域抽出画
像データ（膨張画像データ）を生成する。２値化画像に
対する膨張処理の方法は周知であるからここでは説明を
省略する。この処理を、説明の便宜上、一行の画素につ
いて示すと、図５（Ｅ）の２値画像データを膨張処理し
て図５（Ｆ）のノイズ領域抽出画像データを生成する過
程である。図５（Ｅ）と図５（Ｆ）とを比較すると明ら
かなように図５（Ｅ）の画素値“１”で表される画像の
部分が膨張して範囲を広げている。これにより、ゴミに
よるノイズ領域の部分が完全に図５（Ｆ）の画素値
“１”の部分に含まれるようになる。以上で図２のステ
ップＳ１、および図４に示したノイズ領域抽出の処理過
程の説明を終える。

【００３３】次に本発明のパターン検査装置におけるノ
イズ領域除去の処理過程を説明する。図２のステップＳ
２に示したノイズ領域を除去する処理過程の構成の好適
な一例をフロー図として図６に示す。また図３に示した
のと同様に、図６に示すノイズ領域を抽出する処理過程
の模式図を図７および図８に示す。まず、図６のステッ
プＳ２１のラベル付け処理おいて、前述のノイズ領域抽
出過程で得られたノイズ領域抽出画像データの各孤立領
域に対してそれを特定する番号を付与する処理を行いラ
ベル付け画像データを生成する。ラベル付け処理は、た
とえば、各孤立領域の画素に画素値として、その孤立領
域を特定する番号を付与する処理で、隣接する画素が画
素値“１”であればその番号を付与し、隣接する画素が
画素値“０”であればそのままとする。このラベル付け
処理は周知であるからここでは説明の詳細は省略する。

【００３４】この処理を、説明の便宜上、一行の画素に
ついて示すと、図５（Ｆ）のノイズ領域抽出画像データ
をラベル付け処理して図７（Ａ１）のノイズ領域抽出画
像データを生成する処理である。図７（Ａ２）はラベル
付け画像データの画像を示す模式図である。図７（Ａ２
の一点鎖線は図７（Ａ１）の一行の画素の画素値との対
応関係を示している。図７および図８の他の図において
も同様である。

【００３５】次に、図６のステップＳ２２のラベルＮ抽
出処理おいて、ラベル付け画像データのラベルＮ領域だ
けを残す処理を行いラベルＮ画像データを生成する。こ
の処理を、説明の便宜上、一行の画素について示すと、
図７（Ａ１）の前述のラベル付け画像データをラベルＮ
抽出処理して図７（Ｂ１）のラベルＮ画像データを生成
する処理である。図７（Ｂ２）はラベルＮ画像データの
画像を示す模式図である。図７（Ａ２）と図７（Ｂ２）
とを比較することにより判るように、ここでは、番号が
“１”の孤立点だけが抽出される。

【００３６】次に、図６のステップＳ２３の第２膨張処
理おいて、ラベルＮ画像データに対して膨張する処理を
行いラベルＮ膨張画像データを生成する。この処理を、
説明の便宜上、一行の画素について示すと、図７（Ｂ
１）の前述のラベルＮ画像データを膨張処理して図７
（Ｃ１）のラベルＮ膨張画像データを生成する処理であ
る。図７（Ｃ２）はラベルＮ膨張画像データの画像を示
す模式図である。図７（Ｂ２）と図７（Ｃ２）とを比較
することにより判るように、ここでは、番号が“１”の
孤立点が膨張して示されている。

【００３７】次に、図６のステップＳ２４の第２画像減
算処理おいて、前述のラベルＮ膨張画像データの各画素
の画素値から前述のラベルＮ画像データの対応する画素
の画素値を減算する処理を行いラベルＮ減算画像データ
を生成する。この処理を、説明の便宜上、一行の画素に
ついて示すと、図７（Ｃ１）の前述のラベルＮ膨張画像
データを前述のラベルＮ画像データによって（第２）画
像減算処理して図８（Ｄ１）のラベルＮ減算画像データ
を生成する処理である。図８（Ｄ２）はラベルＮ減算画
像データの画像を示す模式図である。図７（Ｃ２）と図
８（Ｄ２）とを比較することにより判るように、ここで
は、番号が“１”の孤立点の膨張した部分だけがドーナ
ツ状に残されて示されている。

【００３８】次に、図６のステップＳ２５の代表値演算
処理おいて、前述の検査対象画像データ（図５（Ａ）お
よび図５（Ｂ）参照）から前記ラベルＮ減算画像データ
に対応する画素の画素値を抽出し、その画素値から代表
値を演算する処理を行う。この処理を、説明の便宜上、
一行の画素について示すと、図８（Ｄ１）の前述のラベ
ルＮ減算画像データに対応する前述の検査対象画像デー
タの画素値を抽出したのが図８（Ｅ１）に示す画像デー
タの図である。図８（Ｅ２）は検査対象画像データから
抽出した画素を示す模式図であり、ここの処理において
はその画素の画素値が抽出される。図８（Ｄ２）と図８
（Ｅ２）との違いは、前者が２値データであるのに対し
て後者は多値データであることである。この抽出された
画素値に基づいて代表値を演算する。代表値としては、
平均値、中央値、最頻値、等を使用することができる。

【００３９】次に、図６のステップＳ２６の画素置換処
理おいて、前述の検査対象画像データから前述のラベル
Ｎ画像データに対応する画素の画素値を前述の代表値に
置換する処理を行いラベルＮ領域除去画像データを生成
する。この処理を、説明の便宜上、一行の画素について
示すと、図５（Ｂ）の前述の検査対象画像データを置換
処理して図８（Ｆ１）のラベルＮ領域除去画像データを
生成する処理である。図８（Ｆ２）はラベルＮ領域除去
画像データの画像を示す模式図である。図５（Ａ）と図
８（Ｆ２）とを比較することにより判るように、ここで
は、番号が“１”の孤立点が除去されている。

【００４０】次に、図６のステップＳ２７の繰返し制御
処理において、すべてのラベルＮ領域に対して前述の過
程を繰返し、前述の検査対象画像データからすべてのラ
ベルＮ領域を除去する処理の制御を行いノイズ除去画像
データを生成する。以上で図２のステップＳ２、および
図６に示したノイズ領域除去の処理過程について説明を
終える。

【００４１】次に本発明のパターン検査装置におけるパ
ターン不良抽出の処理過程を説明する。図２のステップ
Ｓ３に示したパターン不良を抽出する処理過程の構成の
好適な一例をフロー図として図９に示す。まず、ステッ
プＳ３１において、光分布を補正する処理が行われる。
この光分布補正処理は、図１に示した、光拡散板６、照
明光源７、安定化電源８、等から成る透過用の照明系に
よって、検査対象４を照明したときの光量の２次元の分
布を補正する。また、撮像光学系や撮像装置による感度
の２次元の分布を補正する。ステップＳ３１の光分布補
正処理において、検査ステージ５に検査対象４をセット
しない状態で撮像が行われ補正用画像データを得る。補
正用画像データは、光量や感度を総合した２次元の分布
を示すデータである。

【００４２】さらに、前述のノイズ除去画像データを、
この補正用画像データによって割り算する。割り算は対
応する画素の値の間で行われる。これにより、光分布補
正処理が行われたノイズ除去画像データが得られる。こ
の割り算を行う前に前述のノイズ除去画像データに適正
な定数を掛け算しておき、この割り算によって得られる
データが所定の値の範囲に入るようにする。たとえば、
８ビットのデータ０〜２５５となるようにする。これに
より、データの有効な桁が少なくなることを防ぐことが
できる。

【００４３】次に、ステップＳ３２において、この光分
布補正処理が行われたノイズ除去画像データに対して平
滑化する処理が行われ、平滑化ノイズ除去画像データを
生成する。平滑化処理については、前述の図４のステッ
プＳ１１の平滑化処理において、すでに説明したからこ
こでは省略する。平滑化処理によってノイズ除去画像デ
ータの空間周波数成分の特定の領域（高い空間周波数成
分）の強度が弱められ平滑化した画像データを得る。

【００４４】次に、ステップＳ３３において、この平滑
化ノイズ除去画像データに対して２次微分処理が行わ
れ、２次微分ノイズ除去画像データを生成する。この２
次微分処理は、２次微分の空間フィルターによって画像
データを処理することにより行われる。その空間フィル
ターの構成と設定値によって、２次微分した画像データ
が得られる。

【００４５】次に、ステップＳ３４において、この２次
微分ノイズ除去画像データに対して平滑化する処理が行
われ、第２平滑化ノイズ除去画像データを生成する。平
滑化処理については、前述の図４のステップＳ１１の平
滑化処理において、すでに説明したからここでは省略す
る。平滑化処理によって２次微分ノイズ除去画像データ
の空間周波数成分の特定の領域（高い空間周波数成分）
の強度が弱められ平滑化した画像データを得る。

【００４６】上記に示すような空間フィルター処理を行
ってノイズ除去画像データから不良部分が強調されるよ
うにする。すなわち逆表現を行うと、不良部分の空間周
波数成分が強調されるように空間フィルター処理を行
う。このようにして得られた第２平滑化ノイズ除去画像
データに対して、ステップＳ３５において、２値化する
処理が行われ、不良抽出画像データを生成する。次に、
ステップＳ３６において、この不良抽出画像データに対
して良否を判定する処理が行われ、良否判定データを生
成する。良否の判定は、不良部分の位置、寸法（面
積）、個数、等を定めた判定基準と比較して行われる。

【００４７】本発明のパターン検査装置が抽出する不良
の形態の一例を模式図として図１０に示す。図１０
（Ａ）は白いシミ不良を示し、図１０（Ｂ）は黒いシミ
不良を示し、図１０（Ｃ）は白いスジ不良を示し、図１
０（Ｄ）は黒いスジ不良を示している。図１０（Ａ）〜
図１０（Ｄ）の各図において、左側の矩形で囲まれた図
は、検査対象の撮像画像を模式的に示す図である。ま
た、右側の図は検査対象がシャドウマスクの場合の各不
良の拡大図を模式的に示す図である。規則的に配列する
○は、シャドウマスクの孔を模式的に示している。

【００４８】図１０（Ａ）に示す白いシミ不良は、規定
よりも大きいシャドウマスクの孔が面状に分布している
不良である。図１０（Ｂ）に示す黒いシミ不良は、規定
よりも小さいシャドウマスクの孔が面状に分布している
不良である。図１０（Ｃ）に示す白いスジ不良は、規定
よりも大きいシャドウマスクの孔が筋状に分布している
不良である。図１０（Ｄ）に示す黒いスジ不良は、規定
よりも小さいシャドウマスクの孔が筋状に分布している
不良である。図１０（Ａ）〜図１０（Ｄ）の各図におい
て、右側の拡大図は、説明のため実際の不良よりも不良
寸法（範囲）を小さくして示してある。図３（Ｂ）に示
したゴミよりも、一般に不良寸法（範囲）は大きい。

【００４９】以上本発明について実施の形態に基づいて
説明を行ったが、本発明はこの実施の形態に限定される
ものではなく、本発明の技術思想に基づいて様々な形態
で実施することができ、それらも本発明に含まれること
は言うまでもないことである。たとえば、ステップＳ３
１において、ノイズ除去画像データに対して光分布補正
を行ったが、撮像により検査対象画像データを得た直後
に検査対象画像データに対して光分布補正を行うこと
で、ステップＳ３１に代えることができる。一般に画像
処理は、順番を変えても結果に大差が生じない処理過程
を有する。したがって、実施の形態で示した処理過程
は、必ずしもその順番に限定されるものではない。ま
た、たとえばパターン不良抽出処理について一例を示し
たが、その処理過程は不良の内容に応じて適宜設定され
るものであり、必ずしもその一例に限定されるものでは
ない。また、たとえば実施の形態では検査対象をシャド
ウマスクとして説明したが、シャドウマスクにだけ限定
されるものではない。検査対象に合致する処理過程の設
定することで、様々な検査対象に広く適用できることは
明らかである。

【００５０】

【発明の効果】以上のように、本発明によれば、不良検
出においてノイズとなる部分を有する検査対象であって
も、高い検査性能を得ることができるパターン検査方法
および装置が提供される。また、ノイズ領域は検査対象
に付着する微細異物等によって生じるノイズ領域である
本発明のパターン検査方法によれば、検査対象に付着す
る微細異物等による検査への悪影響が除かれる。また、
ノイズ領域抽出過程が、平滑化過程と、画像減算過程
と、２値化過程と、膨張処理過程と、を有する本発明の
パターン検査方法によれば、ノイズ領域の抽出を行うこ
とができる。また、ノイズ領域除去過程が、ラベル付け
過程と、ラベルＮ抽出過程と、第２膨張処理過程と、第
２画像減算過程と、代表値演算過程と、画素置換過程
と、繰返し制御過程と、を有する本発明のパターン検査
方法によれば、検査対象画像データからノイズ領域が除
去される。また、代表値が、平均値、中央値、最頻値の
いずれかである本発明のパターン検査方法によれば、検
査対象画像データのノイズ領域が除去された部分の画素
値は周辺部分とほぼ等しくなるから不良として誤検出さ
れることがない。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明のパターン検査装置の構成を示す図であ
る。

【図２】本発明のパターン検査装置における処理過程を
示すフロー図である。

【図３】図２の処理過程を示す模式図である。

【図４】ノイズ領域を抽出する処理過程の構成の一例を
示すフロー図である。

【図５】図４の処理過程を示す模式図である。

【図６】ノイズ領域を除去する処理過程の構成の一例を
示すフロー図である。

【図７】図６の処理過程を示す模式図（その１）であ
る。

【図８】図６の処理過程を示す模式図（その２）であ
る。

【図９】パターン不良を抽出する処理過程の構成の一例
を示すフロー図である。

【図１０】本発明のパターン検査装置が抽出する不良の
形態の一例を示す模式図である。

【符号の説明】

１ 撮像装置 ２ パターン検査装置の本体 ３ 表示装置 ４ 検査対象 ５ 検査ステージ ６ 光拡散板 ７ 照明光源 ８ 安定化電源

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 添田 正彦 東京都新宿区市谷加賀町一丁目１番１号 大日本印刷株式会社内 (72)発明者 岡沢 敦司 東京都新宿区市谷加賀町一丁目１番１号 大日本印刷株式会社内 Ｆターム(参考） 2G051 AA73 AB01 AB02 CA03 CB02 EA08 EA11 EA12 EA14 EA16 EB01 EB05 EB09 EC03 EC05 ED15 FA01 5B057 BA02 CD05 CE02 CE05 CE12 DA03 DC14

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】検査対象を撮像して得る検査対象画像デー
   タからノイズ領域を抽出してノイズ領域抽出画像データ
   を生成するノイズ領域抽出過程と、 前記ノイズ領域抽出画像データが示す前記検査対象画像
   データのノイズ領域を、そのノイズ領域の周囲の画素の
   代表値によって置き換え、ノイズ領域除去画像データを
   得るノイズ領域除去過程と、 前記ノイズ除去画像データに基づいて検査対象の不良を
   抽出するパターン不良抽出過程と、 を有することを特徴とするパターン検査方法。
2. 【請求項２】請求項１記載のパターン検査方法におい
   て、前記ノイズ領域は検査対象に付着する微細異物等に
   よって生じるノイズ領域であることを特徴とするパター
   ン検査方法。
3. 【請求項３】請求項１または２記載のパターン検査装置
   において、前記ノイズ領域抽出過程は、平滑化過程と、
   画像減算過程と、２値化過程と、膨張処理過程と、を有
   し、 前記平滑処理過程は、前記検査対象画像データに対して
   平滑化する処理を行い平滑化画像データを生成し、 前記画像減算過程は、前記平滑化画像データの各画素の
   画素値から前記検査対象画像データの対応する画素の画
   素値を減算する処理を行い減算画像データを生成し、 前記２値化過程は、前記減算画像データを２値化する処
   理を行い２値化画像データを生成し、 前記膨張処理過程は、前記２値化画像データに対して膨
   張する処理を行い前記ノイズ領域抽出画像データを生成
   する、 ことを特徴とするパターン検査装置。
4. 【請求項４】請求項１〜３のいずれか記載のパターン検
   査方法において、前記ノイズ領域除去過程は、ラベル付
   け過程と、ラベルＮ抽出過程と、第２膨張処理過程と、
   第２画像減算過程と、代表値演算過程と、画素置換過程
   と、繰返し制御過程と、を有し、 前記ラベル付け過程は、前記ノイズ領域抽出画像データ
   の各孤立領域に対してそれを特定する番号を付与する処
   理を行いラベル付け画像データを生成し、 前記ラベルＮ抽出過程は、前記ラベル付け画像データの
   ラベルＮ領域だけを残す処理を行いラベルＮ画像データ
   を生成し、 前記第２膨張処理過程は、前記ラベルＮ画像データに対
   して膨張する処理を行いラベルＮ膨張画像データを生成
   し、 前記第２画像減算過程は、前記ラベルＮ膨張画像データ
   の各画素の画素値から前記ラベルＮ画像データの対応す
   る画素の画素値を減算する処理を行いラベルＮ減算画像
   データを生成し、 前記代表値演算過程は、前記検査対象画像データから前
   記ラベルＮ減算画像データに対応する画素の画素値を抽
   出し、その画素値から代表値を演算する処理を行い、 画素置換過程は、前記検査対象画像データから前記ラベ
   ルＮ画像データに対応する画素の画素値を前記代表値に
   置換する処理を行いラベルＮ領域除去画像データを生成
   し、 前記繰返し制御過程は、すべてのラベルＮ領域に対して
   上記過程を繰返し、前記検査対象画像データからすべて
   のラベルＮ領域を除去する処理の制御を行い前記ノイズ
   除去画像データを生成する、 ことを特徴とするパターン検査方法。
5. 【請求項５】請求項１〜４のいずれか記載のパターン検
   査方法において、前記代表値は、平均値、中央値、最頻
   値のいずれかであることを特徴とするパターン検査方
   法。
6. 【請求項６】検査対象を撮像して得る検査対象画像デー
   タからノイズ領域を抽出してノイズ領域抽出画像データ
   を生成するノイズ領域抽出手段と、 前記ノイズ領域抽出画像データが示す前記検査対象画像
   データのノイズ領域を、そのノイズ領域の周囲の画素の
   代表値によって置き換え、ノイズ領域除去画像データを
   得るノイズ領域除去手段と、 前記ノイズ除去画像データに基づいて検査対象の不良を
   抽出するパターン不良抽出手段と、 を有することを特徴とするパターン検査装置。