JP2000292365A - 欠陥検出方法および欠陥検出装置 - Google Patents
欠陥検出方法および欠陥検出装置Info
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- JP2000292365A JP2000292365A JP9460699A JP9460699A JP2000292365A JP 2000292365 A JP2000292365 A JP 2000292365A JP 9460699 A JP9460699 A JP 9460699A JP 9460699 A JP9460699 A JP 9460699A JP 2000292365 A JP2000292365 A JP 2000292365A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 検査体に複数形成された多数の検査対象物の
それぞれの良否の判定を短時間で精度よく行うことがで
きる欠陥検出方法を提供する。 【解決手段】 検査対象物を有する被検物を撮像する工
程と、得られた画像データのうち、画素の濃淡に基づい
て特定の部分を抽出し、その部分の座標データおよび濃
度データを作成する工程と、座標データおよび濃度デー
タに基づいて検査対象物のうち欠陥候補を抽出する工程
と、画像データより欠陥候補およびその周辺部の画像デ
ータを切り出す工程と、切り出した画像データを画素間
の補間により拡大する工程と、拡大された画像データに
基づいて欠陥候補の良否を判定する工程とを含む。
それぞれの良否の判定を短時間で精度よく行うことがで
きる欠陥検出方法を提供する。 【解決手段】 検査対象物を有する被検物を撮像する工
程と、得られた画像データのうち、画素の濃淡に基づい
て特定の部分を抽出し、その部分の座標データおよび濃
度データを作成する工程と、座標データおよび濃度デー
タに基づいて検査対象物のうち欠陥候補を抽出する工程
と、画像データより欠陥候補およびその周辺部の画像デ
ータを切り出す工程と、切り出した画像データを画素間
の補間により拡大する工程と、拡大された画像データに
基づいて欠陥候補の良否を判定する工程とを含む。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、検査体の欠陥とり
わけ検査体に形成された貫通孔の形状欠陥を検出する方
法に関する。
わけ検査体に形成された貫通孔の形状欠陥を検出する方
法に関する。
【０００２】
【従来の技術】欠陥検出方法として、検査体を撮像した
うえで、得られた画像を処理する手法が広く用いられて
いる。一つの検査体において検査対象物が極めて多い場
合は、撮像して得られる濃淡画像すなわち原画像をその
まま用いたのではデータ量が極めて多く、処理時間が非
常に長くなってしまう。そこで、従来は、得られた画像
のうち、判定に極めて大きな影響を及ぼすと考えられる
部分の画像データを抽出し、抽出したデータを圧縮して
判定に用いていた。
うえで、得られた画像を処理する手法が広く用いられて
いる。一つの検査体において検査対象物が極めて多い場
合は、撮像して得られる濃淡画像すなわち原画像をその
まま用いたのではデータ量が極めて多く、処理時間が非
常に長くなってしまう。そこで、従来は、得られた画像
のうち、判定に極めて大きな影響を及ぼすと考えられる
部分の画像データを抽出し、抽出したデータを圧縮して
判定に用いていた。
【０００３】たとえば、ＣＲＴパネル等に用いられるシ
ャドウマスクの検査においては、シャドウマスクの表面
に形成された極めて多数の孔のそれぞれが検査対象とな
る。孔の良否は、その面積が判定の基準となる。画像処
理に際しては、各孔を通過してくる光量に注目してその
孔の良否を判定することで、処理時間の短縮を図ってい
た。
ャドウマスクの検査においては、シャドウマスクの表面
に形成された極めて多数の孔のそれぞれが検査対象とな
る。孔の良否は、その面積が判定の基準となる。画像処
理に際しては、各孔を通過してくる光量に注目してその
孔の良否を判定することで、処理時間の短縮を図ってい
た。
【０００４】つまり、シャドウマスクの良否を以下の手
順で判定していた。 １）得られた画像より検査対象物である孔に対応する像
を含む部分を抽出する。 ２）抽出した画像データのうち最も明るい画素部分（以
下、「ピーク点」とする）の位置を孔の位置とする。 ３）ピーク点とその周辺の画素の濃度データとを用いた
所定の演算によって、その部分の代表濃度データを算出
する。 ４）算出された代表濃度データが基準を超えると、その
画像データに対応する孔を欠陥と判定する。
順で判定していた。 １）得られた画像より検査対象物である孔に対応する像
を含む部分を抽出する。 ２）抽出した画像データのうち最も明るい画素部分（以
下、「ピーク点」とする）の位置を孔の位置とする。 ３）ピーク点とその周辺の画素の濃度データとを用いた
所定の演算によって、その部分の代表濃度データを算出
する。 ４）算出された代表濃度データが基準を超えると、その
画像データに対応する孔を欠陥と判定する。
【０００５】シャドウマスクの欠陥検出においては、孔
の面積がその周辺の孔と比較して大きいまたは小さい場
合に欠陥と判定する。このうち、孔の面積が小さいもの
と見なされる場合には、孔小と呼ばれる本当に孔の面積
が小さい場合と、異物が孔の上にのっている場合とがあ
る。前者の場合は欠陥として取り扱わなければならない
が、後者の場合はその後の焼成工程において異物が消却
されるため、良品として取り扱われるべきものである。
の面積がその周辺の孔と比較して大きいまたは小さい場
合に欠陥と判定する。このうち、孔の面積が小さいもの
と見なされる場合には、孔小と呼ばれる本当に孔の面積
が小さい場合と、異物が孔の上にのっている場合とがあ
る。前者の場合は欠陥として取り扱わなければならない
が、後者の場合はその後の焼成工程において異物が消却
されるため、良品として取り扱われるべきものである。
【０００６】しかし、光量のみに注目した圧縮データで
はこのような孔の形状に関する特徴が失われているた
め、この孔の形状を判定に反映させることができない。
この場合は、圧縮データを用いるために上記のような問
題点が生じるのであって、圧縮を行わない原画像のデー
タで良否の判定を行えば、このような問題点は生じな
い。しかし、処理時間を考慮すれば、すべての判定を原
画像のデータで行うことは現実的でない。
はこのような孔の形状に関する特徴が失われているた
め、この孔の形状を判定に反映させることができない。
この場合は、圧縮データを用いるために上記のような問
題点が生じるのであって、圧縮を行わない原画像のデー
タで良否の判定を行えば、このような問題点は生じな
い。しかし、処理時間を考慮すれば、すべての判定を原
画像のデータで行うことは現実的でない。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】そこで本発明は、この
ような問題点を解決して、短時間の処理だけで欠陥か否
かの判定を精度よく行うことができる欠陥検出方法を提
供することを目的とする。
ような問題点を解決して、短時間の処理だけで欠陥か否
かの判定を精度よく行うことができる欠陥検出方法を提
供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】本発明では、まず圧縮デ
ータを用いて粗欠陥判定処理を行うことで欠陥候補を抽
出し、それらの欠陥候補に対してのみ、原画像に戻って
再判定する。
ータを用いて粗欠陥判定処理を行うことで欠陥候補を抽
出し、それらの欠陥候補に対してのみ、原画像に戻って
再判定する。
【０００９】
【発明の実施の形態】本発明の欠陥検出方法は、検査対
象物を有する被検物を撮像する工程と、得られた画像デ
ータのうち、画素の濃淡に基づいて特定の部分を抽出
し、その部分の座標データおよび濃度データを作成する
工程と、座標データおよび濃度データに基づいて検査対
象物のうち欠陥候補を抽出する工程と、画像データより
欠陥候補およびその周辺部の画像データを切り出す工程
と、切り出した画像データを画素間の補間により拡大す
る工程と、拡大された画像データに基づいて欠陥候補の
良否を判定する工程とを含む。この方法によると、原画
像データを用いてすべての孔の大きさ、形状を見るより
もはるかに計算量が少なく、また圧縮データだけを用い
て判定を行うのとほぼ同じだけの時間でより詳細な判定
が行える。したがって、短い処理時間で詳細な判定を行
うことが可能となる。
象物を有する被検物を撮像する工程と、得られた画像デ
ータのうち、画素の濃淡に基づいて特定の部分を抽出
し、その部分の座標データおよび濃度データを作成する
工程と、座標データおよび濃度データに基づいて検査対
象物のうち欠陥候補を抽出する工程と、画像データより
欠陥候補およびその周辺部の画像データを切り出す工程
と、切り出した画像データを画素間の補間により拡大す
る工程と、拡大された画像データに基づいて欠陥候補の
良否を判定する工程とを含む。この方法によると、原画
像データを用いてすべての孔の大きさ、形状を見るより
もはるかに計算量が少なく、また圧縮データだけを用い
て判定を行うのとほぼ同じだけの時間でより詳細な判定
が行える。したがって、短い処理時間で詳細な判定を行
うことが可能となる。
【００１０】この欠陥検出方法は、特にＣＲＴディスプ
レイ用シャドウマスクの孔の欠陥検出など、検査対象物
が、検査体に複数形成された貫通孔であり、貫通孔の面
積の良否の判定に適する。好ましくは、欠陥候補の良否
を判定する工程において、拡大された画像データのう
ち、濃度が高い部分が貫通孔に対応するとみなし、この
部分が、正常な貫通孔に対応するクラスタを分割した複
数のクラスタにより構成されている場合に、その検査対
象物である貫通孔に異物が付着していると判定する。す
なわち、正常なクラスタを分割したような形状の複数の
クラスタは、それに対応する貫通孔に異物が付着してい
ることによって現れると判断できる。また、好ましく
は、同工程において、拡大された画像データのうち、濃
度が高い部分が貫通孔に対応するとみなし、この部分の
クラスタの円形度に基づいて、貫通孔の外径不良および
異物の付着を判定する。このようにすると、貫通孔自体
の面積に異常があるのか、または異物が付着しているこ
とによって孔がふさがれているのかの見極めが容易に可
能となる。
レイ用シャドウマスクの孔の欠陥検出など、検査対象物
が、検査体に複数形成された貫通孔であり、貫通孔の面
積の良否の判定に適する。好ましくは、欠陥候補の良否
を判定する工程において、拡大された画像データのう
ち、濃度が高い部分が貫通孔に対応するとみなし、この
部分が、正常な貫通孔に対応するクラスタを分割した複
数のクラスタにより構成されている場合に、その検査対
象物である貫通孔に異物が付着していると判定する。す
なわち、正常なクラスタを分割したような形状の複数の
クラスタは、それに対応する貫通孔に異物が付着してい
ることによって現れると判断できる。また、好ましく
は、同工程において、拡大された画像データのうち、濃
度が高い部分が貫通孔に対応するとみなし、この部分の
クラスタの円形度に基づいて、貫通孔の外径不良および
異物の付着を判定する。このようにすると、貫通孔自体
の面積に異常があるのか、または異物が付着しているこ
とによって孔がふさがれているのかの見極めが容易に可
能となる。
【００１１】以下、本発明の好ましい実施の形態を、シ
ャドウマスクの孔の検査を例にとって詳細に説明する。
本発明の欠陥検出方法にもとづく処理についてのフロー
チャートを図１に示す。まず、ステップＳ１の被検査体
の撮像工程で、シャドウマスクを撮像し、得られた画像
の各画素の濃淡の程度を表す濃度データを作成する。詳
細には、図２に示すように、検査体であるシャドウマス
ク１を図中矢印で示すようにその表面の法線方向と垂直
な方向に搬送しながら、シャドウマスク１の一方の面に
光源２からの光を投射し、さらにシャドウマスク１の他
方の面に配された１次元ＣＣＤラインセンサ（撮像素
子）３を紙面と垂直方向に走査してシャドウマスク１を
透過した光を検出する。このようにしてシャドウマスク
１の全面において透過光が検出される。
ャドウマスクの孔の検査を例にとって詳細に説明する。
本発明の欠陥検出方法にもとづく処理についてのフロー
チャートを図１に示す。まず、ステップＳ１の被検査体
の撮像工程で、シャドウマスクを撮像し、得られた画像
の各画素の濃淡の程度を表す濃度データを作成する。詳
細には、図２に示すように、検査体であるシャドウマス
ク１を図中矢印で示すようにその表面の法線方向と垂直
な方向に搬送しながら、シャドウマスク１の一方の面に
光源２からの光を投射し、さらにシャドウマスク１の他
方の面に配された１次元ＣＣＤラインセンサ（撮像素
子）３を紙面と垂直方向に走査してシャドウマスク１を
透過した光を検出する。このようにしてシャドウマスク
１の全面において透過光が検出される。
【００１２】ＣＣＤラインセンサ３は、検出した光の強
度に対応したデジタル信号をコンピュータ４に送信す
る。コンピュータ４は、ＣＣＤラインセンサ３の出力信
号を、たとえば図３に示すように、画素の濃度のそれぞ
れを８ｂｉｔで表した２次元の濃淡画像として内蔵され
た記憶素子５に保存する。ここで、各セルは画素を示
し、その内部に示された数値はその画素の濃度を示す。
ＣＣＤラインセンサ３から送られてくる信号により図中
Ｘ方向（ＣＣＤラインセンサ３の走査方向に対応）に各
画素のデータが記憶され、右端まで達するとＹ方向（シ
ャドウマスク１の搬送方向に対応）に１つ進んで再び左
端よりＸ方向にデータが記憶される。
度に対応したデジタル信号をコンピュータ４に送信す
る。コンピュータ４は、ＣＣＤラインセンサ３の出力信
号を、たとえば図３に示すように、画素の濃度のそれぞ
れを８ｂｉｔで表した２次元の濃淡画像として内蔵され
た記憶素子５に保存する。ここで、各セルは画素を示
し、その内部に示された数値はその画素の濃度を示す。
ＣＣＤラインセンサ３から送られてくる信号により図中
Ｘ方向（ＣＣＤラインセンサ３の走査方向に対応）に各
画素のデータが記憶され、右端まで達するとＹ方向（シ
ャドウマスク１の搬送方向に対応）に１つ進んで再び左
端よりＸ方向にデータが記憶される。
【００１３】次いで、ステップＳ２において、ステップ
Ｓ１で得られた濃淡画像より圧縮データを作成する。演
算素子９は、記憶素子５に記憶された濃淡画像の各画素
の濃度を、それに隣接する４つの画素の濃度と比較す
る。この対象となる画素の濃度が、他の４つの画素の濃
度よりも大きい場合、その画素をピーク点と決定する。
さらにその画素を中心としてその周囲を含む領域の濃度
の和を算出し、その値を８ｂｉｔのデータとなるような
適当な数値で除算する。得られた値を代表濃度とする。
代表濃度の算出に用いる領域は、被検物の大きさおよび
濃淡画像の解像度に基づいて決定する。本実施例のよう
にシャドウマスクの孔の形状欠陥を検出する場合、撮像
素子の分解能を１５μｍ／画素として、ピーク点を中心
とする１１×１１画素の濃度の和を算出する。このよう
にして得られたピーク点の座標データとその代表濃度デ
ータからなる圧縮データは、コンピュータ４に内蔵され
た他の記憶素子６に記憶される。
Ｓ１で得られた濃淡画像より圧縮データを作成する。演
算素子９は、記憶素子５に記憶された濃淡画像の各画素
の濃度を、それに隣接する４つの画素の濃度と比較す
る。この対象となる画素の濃度が、他の４つの画素の濃
度よりも大きい場合、その画素をピーク点と決定する。
さらにその画素を中心としてその周囲を含む領域の濃度
の和を算出し、その値を８ｂｉｔのデータとなるような
適当な数値で除算する。得られた値を代表濃度とする。
代表濃度の算出に用いる領域は、被検物の大きさおよび
濃淡画像の解像度に基づいて決定する。本実施例のよう
にシャドウマスクの孔の形状欠陥を検出する場合、撮像
素子の分解能を１５μｍ／画素として、ピーク点を中心
とする１１×１１画素の濃度の和を算出する。このよう
にして得られたピーク点の座標データとその代表濃度デ
ータからなる圧縮データは、コンピュータ４に内蔵され
た他の記憶素子６に記憶される。
【００１４】ステップＳ３の欠陥候補抽出工程におい
て、演算素子９は、ステップＳ２で得られた圧縮データ
すなわち記憶素子６に記憶されたデータを用いて、さら
に他の記憶素子７に記憶されたプログラムにしたがっ
て、以下のようにして撮像したシャドウマスク１の孔の
うち欠陥と思われる孔を抽出する。
て、演算素子９は、ステップＳ２で得られた圧縮データ
すなわち記憶素子６に記憶されたデータを用いて、さら
に他の記憶素子７に記憶されたプログラムにしたがっ
て、以下のようにして撮像したシャドウマスク１の孔の
うち欠陥と思われる孔を抽出する。
【００１５】まず、図４（ｂ）に示すように、ピーク点
の座標データを用いて、代表濃度データの並びを、図４
（ａ）に示す対応するシャドウマスク１の孔１１の並び
と一致させる。ついで、すべての孔１１についてその代
表濃度データを近辺の孔の代表濃度データと比較し、そ
の光量が所定のしきい値以上または以下であるときに、
その孔を欠陥候補とする。たとえば、注目孔の代表濃度
データとその両隣の孔の代表濃度データの平均値とに１
０以上の差がある場合に欠陥とする。その場合、図４
（ｂ）において太枠で示された代表濃度データに対応す
る図４（ａ）の孔１１ａおよび１１ｂが欠陥候補とな
る。
の座標データを用いて、代表濃度データの並びを、図４
（ａ）に示す対応するシャドウマスク１の孔１１の並び
と一致させる。ついで、すべての孔１１についてその代
表濃度データを近辺の孔の代表濃度データと比較し、そ
の光量が所定のしきい値以上または以下であるときに、
その孔を欠陥候補とする。たとえば、注目孔の代表濃度
データとその両隣の孔の代表濃度データの平均値とに１
０以上の差がある場合に欠陥とする。その場合、図４
（ｂ）において太枠で示された代表濃度データに対応す
る図４（ａ）の孔１１ａおよび１１ｂが欠陥候補とな
る。
【００１６】ついで、ステップＳ４において、ステップ
Ｓ３で抽出された欠陥候補を再判定する。ステップＳ４
の詳細なフローチャートを、図５に示す。まず、ステッ
プＳ４ａにおいて、記憶素子５に記憶された原画像デー
タのうち、欠陥候補と見なされた孔およびその周辺部を
含む部分を切り出す。ついで、特徴を顕著にするため
に、各画素間の補間により、原画像データに疑似拡大処
理を行う。処理後のデータは記憶素子８に保存される。
Ｓ３で抽出された欠陥候補を再判定する。ステップＳ４
の詳細なフローチャートを、図５に示す。まず、ステッ
プＳ４ａにおいて、記憶素子５に記憶された原画像デー
タのうち、欠陥候補と見なされた孔およびその周辺部を
含む部分を切り出す。ついで、特徴を顕著にするため
に、各画素間の補間により、原画像データに疑似拡大処
理を行う。処理後のデータは記憶素子８に保存される。
【００１７】次に、ステップＳ４ｂのラベリング処理に
おいて、拡大した画像データを所定のしきい値を境にし
て２値化し、光が透過している部分（クラスタ）を抽出
する。ここで、１つの孔に対してクラスタが２つ以上あ
る場合には、孔に異物が付着していると判断する。クラ
スタが１つである場合には、ステップＳ４ｄへと進む。
おいて、拡大した画像データを所定のしきい値を境にし
て２値化し、光が透過している部分（クラスタ）を抽出
する。ここで、１つの孔に対してクラスタが２つ以上あ
る場合には、孔に異物が付着していると判断する。クラ
スタが１つである場合には、ステップＳ４ｄへと進む。
【００１８】ステップＳ４ｄにおいては、孔の円形度を
計算する。円形度は、図６に示すクラスタ１２におい
て、ピーク点１２ａとクラスタ１２の外周上の任意の点
との距離と、ピーク点１２ａとクラスタの外周上のその
隣の点との距離の差の絶対値の総和をとったものであ
り、以下の式で表される。
計算する。円形度は、図６に示すクラスタ１２におい
て、ピーク点１２ａとクラスタ１２の外周上の任意の点
との距離と、ピーク点１２ａとクラスタの外周上のその
隣の点との距離の差の絶対値の総和をとったものであ
り、以下の式で表される。
【００１９】
【数１】
【００２０】この円形度の値が小さいほど真円に近づ
き、反対に大きいほど真円からの形のずれが大きくな
る。
き、反対に大きいほど真円からの形のずれが大きくな
る。
【００２１】ステップＳ４ｅにおいて、ステップＳ４ｄ
で算出された円形度を、所定のしきい値と比較する。円
形度がしきい値より大きければ孔に異物が付着したため
に欠陥と見なされたとして良品と判定し、しきい値より
小さければ孔小であるとして欠陥品と判定する。
で算出された円形度を、所定のしきい値と比較する。円
形度がしきい値より大きければ孔に異物が付着したため
に欠陥と見なされたとして良品と判定し、しきい値より
小さければ孔小であるとして欠陥品と判定する。
【００２２】このとき、ステップＳ４ａにおいて疑似拡
大処理しておくことにより、孔小である孔と異物が付着
した孔の円形度の差がより大きくなり、正確に判定を行
うことが可能となる。
大処理しておくことにより、孔小である孔と異物が付着
した孔の円形度の差がより大きくなり、正確に判定を行
うことが可能となる。
【００２３】ステップＳ５において、ステップＳ４での
判定に基づいて対象物の良否が判定される。
判定に基づいて対象物の良否が判定される。
【００２４】このように、まず圧縮データを用いて欠陥
候補を抽出し、抽出された欠陥候補に対して、原画像を
用いてその良否を再判定することにより、データを圧縮
することで失われた特徴を、改めて判定に用いることが
できる。
候補を抽出し、抽出された欠陥候補に対して、原画像を
用いてその良否を再判定することにより、データを圧縮
することで失われた特徴を、改めて判定に用いることが
できる。
【００２５】上記の欠陥検出は、多層回路基板にスルー
ホールを形成する際の欠陥検出に用いることもできる。
図７に示すように、多層回路基板２１には、層間を電気
的に接続するためのスルーホール２２と呼ばれる多数の
孔が形成されている。スルーホール２２は、一般に表裏
を金、銅等からなる導電層２３で被覆された基板２１ま
たはその内層板にドリルで貫通孔２４を形成したのち、
この貫通孔に導電材を充填したり、貫通孔２４の壁面を
メッキして基板の表裏を導通させる。その後、表面の導
電層２３をエッチング等で加工して所望の回路パターン
が形成される。したがって、貫通孔２４の形状欠陥やそ
の上への異物の付着を判定することで、その後の工程に
おける不良品の発生を抑制することができる。たとえ
ば、貫通孔２４の上に異物が付着しているだけの場合、
その異物を除去してやることで良品とみなすことができ
る。
ホールを形成する際の欠陥検出に用いることもできる。
図７に示すように、多層回路基板２１には、層間を電気
的に接続するためのスルーホール２２と呼ばれる多数の
孔が形成されている。スルーホール２２は、一般に表裏
を金、銅等からなる導電層２３で被覆された基板２１ま
たはその内層板にドリルで貫通孔２４を形成したのち、
この貫通孔に導電材を充填したり、貫通孔２４の壁面を
メッキして基板の表裏を導通させる。その後、表面の導
電層２３をエッチング等で加工して所望の回路パターン
が形成される。したがって、貫通孔２４の形状欠陥やそ
の上への異物の付着を判定することで、その後の工程に
おける不良品の発生を抑制することができる。たとえ
ば、貫通孔２４の上に異物が付着しているだけの場合、
その異物を除去してやることで良品とみなすことができ
る。
【００２６】なお、シャドウマスクの孔と異なり、回路
基板の貫通孔は規則的に並んでいないため、ステップＳ
３の欠陥候補抽出において、代表濃度が所定のしきい値
以下になった場合に欠陥候補とすることが望ましい。
基板の貫通孔は規則的に並んでいないため、ステップＳ
３の欠陥候補抽出において、代表濃度が所定のしきい値
以下になった場合に欠陥候補とすることが望ましい。
【００２７】
【発明の効果】本発明の欠陥検出方法によると、検査体
内の多数の孔を検査し、それが検査体自身の欠陥かそれ
に異物が付着しているかを効率よく短時間で判定するこ
とができる。
内の多数の孔を検査し、それが検査体自身の欠陥かそれ
に異物が付着しているかを効率よく短時間で判定するこ
とができる。
【図１】本発明の一実施の形態の欠陥検出方法の処理の
フロー図である。
フロー図である。
【図２】同欠陥検出装置の構成を示す概略図である。
【図３】同画像データの圧縮処理の説明図である。
【図４】同欠陥検出方法を説明する図であって、（ａ）
は被検物に用いるシャドウマスクの状態を示す要部の平
面図であり、（ｂ）はそれに対応した圧縮データの処理
の一段階を示す説明図である。
は被検物に用いるシャドウマスクの状態を示す要部の平
面図であり、（ｂ）はそれに対応した圧縮データの処理
の一段階を示す説明図である。
【図５】同再判定処理のフロー図である。
【図６】円形度を定義する説明図である。
【図７】本発明の欠陥検出方法の他の実施の形態におい
て被検物に用いる多層回路基板を説明する図であって、
（ａ）は、同回路基板の要部の縦断面図であって、
（ｂ）および（ｃ）は、それぞれ回路形成の一段階の状
態を示す同基板の要部の平面図である。
て被検物に用いる多層回路基板を説明する図であって、
（ａ）は、同回路基板の要部の縦断面図であって、
（ｂ）および（ｃ）は、それぞれ回路形成の一段階の状
態を示す同基板の要部の平面図である。
１ シャドウマスク ２ 光源 ３ １次元ＣＣＤラインセンサ ４ コンピュータ ５、６、７、８ 記憶素子 ９ 演算素子 １１、１１ａ、１１ｂ 孔 １２ クラスタ １２ａ ピーク点 ２１ 多層回路基板 ２２ スルーホール ２３ 導電層 ２４ 貫通孔
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 石井 彰一 大阪府門真市大字門真1006番地 松下電器 産業株式会社内 Ｆターム(参考） 2G051 AA73 AB01 AB02 CA03 CA04 CB02 CD04 DA01 DA06 EA01 EA11 EA12 EA14 EB01 EB02 EC03 ED07 ED15
Claims (5)
- 【請求項１】 検査対象物を有する検査体を撮像する工
程と、得られた画像データのうち画素の濃淡に基づいて
特定の部分を抽出し、その部分の座標データおよび濃度
データを作成する工程と、前記座標データおよび濃度デ
ータに基づいて前記検査対象物のうち欠陥候補を抽出す
る工程と、前記画像データより前記欠陥候補およびその
周辺部の画像データを切り出す工程と、切り出した画像
データを画素間の補間により拡大する工程と、拡大され
た画像データに基づいて前記欠陥候補の良否を判定する
工程を含む欠陥検出方法。 - 【請求項２】 前記検査対象物が、前記検査体に複数形
成された貫通孔であり、前記貫通孔の面積の良否を判定
する請求項１記載の欠陥検出方法。 - 【請求項３】 前記欠陥候補の良否を判定する工程にお
いて、前記拡大された画像データのうち、濃度が高い部
分が前記貫通孔に対応するとみなし、この部分が、正常
な貫通孔に対応するクラスタを分割した複数のクラスタ
により構成されている場合に、それに対応する貫通孔に
異物が付着していると判定する請求項２記載の欠陥検出
方法。 - 【請求項４】 前記欠陥候補の良否を判定する工程にお
いて、前記拡大された画像データのうち、濃度が高い部
分が前記貫通孔に対応するとみなし、この部分のクラス
タの円形度に基づいて、前記貫通孔の外径不良および異
物の付着を判定する請求項２記載の欠陥検出方法。 - 【請求項５】 検査対象物を有する検査体を撮像する手
段と、得られた画像データのうち、画素の濃淡に基づい
て特定の部分を抽出しその部分の座標データおよび濃度
データを作成する手段と、前記座標データおよび濃度デ
ータに基づいて前記検査対象物のうち欠陥候補を抽出す
る手段と、前記画像データより前記欠陥候補およびその
周辺部の画像データを切り出し、切り出した画像データ
を画素間の補間により拡大する手段と、拡大された画像
データに基づいて前記欠陥候補の良否を判定する手段と
を含む欠陥検出装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9460699A JP2000292365A (ja) | 1999-04-01 | 1999-04-01 | 欠陥検出方法および欠陥検出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9460699A JP2000292365A (ja) | 1999-04-01 | 1999-04-01 | 欠陥検出方法および欠陥検出装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000292365A true JP2000292365A (ja) | 2000-10-20 |
Family
ID=14114920
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP9460699A Pending JP2000292365A (ja) | 1999-04-01 | 1999-04-01 | 欠陥検出方法および欠陥検出装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2000292365A (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002214151A (ja) * | 2001-01-17 | 2002-07-31 | Nippon Steel Corp | 表面疵検査方法 |
| US6862089B2 (en) | 2000-10-27 | 2005-03-01 | Seiko Epson Corporation | Methods for managing examination of foreign matters in through holes |
| JP2010217117A (ja) * | 2009-03-18 | 2010-09-30 | Hitachi Chem Co Ltd | 欠陥検査装置及び欠陥検査方法 |
| JP2017096853A (ja) * | 2015-11-26 | 2017-06-01 | 株式会社リコー | 情報処理装置、欠陥検出方法およびプログラム |
-
1999
- 1999-04-01 JP JP9460699A patent/JP2000292365A/ja active Pending
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6862089B2 (en) | 2000-10-27 | 2005-03-01 | Seiko Epson Corporation | Methods for managing examination of foreign matters in through holes |
| JP2002214151A (ja) * | 2001-01-17 | 2002-07-31 | Nippon Steel Corp | 表面疵検査方法 |
| JP2010217117A (ja) * | 2009-03-18 | 2010-09-30 | Hitachi Chem Co Ltd | 欠陥検査装置及び欠陥検査方法 |
| JP2017096853A (ja) * | 2015-11-26 | 2017-06-01 | 株式会社リコー | 情報処理装置、欠陥検出方法およびプログラム |
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