JP2001209793A - パターン欠陥分別検出方法 - Google Patents
パターン欠陥分別検出方法Info
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- JP2001209793A JP2001209793A JP2000015967A JP2000015967A JP2001209793A JP 2001209793 A JP2001209793 A JP 2001209793A JP 2000015967 A JP2000015967 A JP 2000015967A JP 2000015967 A JP2000015967 A JP 2000015967A JP 2001209793 A JP2001209793 A JP 2001209793A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 パターン欠陥を正確に検出できるとともに、
その欠陥の種類を分別して検出することができるパター
ン欠陥分別検出方法を提供する。 【解決手段】 規則的な直線状パターンを持つ検査対象
についてその画像を撮像素子にて取り込み、取り込んだ
濃淡画像に対して差分処理を行って欠陥候補を検出し、
欠陥候補部分の原画像を切り出し、切り出した画像のラ
ベリング処理を行い、そのパターンの特徴によって再判
定を行い、欠陥を精度良くかつ欠陥の種類を分別して検
出する。
その欠陥の種類を分別して検出することができるパター
ン欠陥分別検出方法を提供する。 【解決手段】 規則的な直線状パターンを持つ検査対象
についてその画像を撮像素子にて取り込み、取り込んだ
濃淡画像に対して差分処理を行って欠陥候補を検出し、
欠陥候補部分の原画像を切り出し、切り出した画像のラ
ベリング処理を行い、そのパターンの特徴によって再判
定を行い、欠陥を精度良くかつ欠陥の種類を分別して検
出する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明はパターン欠陥分別検
出方法に関し、特に規則的なパターンを持つ検査対象に
関してパターンが異常となっている部分を欠陥として抽
出する際に、欠陥の種類を分別して検出するパターン欠
陥分別検出方法に関するものである。
出方法に関し、特に規則的なパターンを持つ検査対象に
関してパターンが異常となっている部分を欠陥として抽
出する際に、欠陥の種類を分別して検出するパターン欠
陥分別検出方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来、検査対象が規則的なパターンの配
列を成しており、そのパターンの異常を欠陥として検出
しようとする場合、取り込んだ濃淡画像に対して差分処
理を行う方法を用いることが知られている。これは、検
査対象上のパターンの殆どが正常なものであるとしてそ
れと異なるものを欠陥として検出する方法である。
列を成しており、そのパターンの異常を欠陥として検出
しようとする場合、取り込んだ濃淡画像に対して差分処
理を行う方法を用いることが知られている。これは、検
査対象上のパターンの殆どが正常なものであるとしてそ
れと異なるものを欠陥として検出する方法である。
【０００３】簡単な例として、直線状のパターンが所定
ピッチで繰り返される検査対象を考える。この検査対象
をモノクロＣＣＤカメラにて撮像した例を図６に示す。
図６において、便宜的に白い部分をパターンとする。図
６には、パターンの細り（ｄ１、ｄ７）、太り（ｄ２、
ｄ８）、断線（ｄ３）、短絡（ｄ４）、パターンの飛び
（ｄ５）、抜け（ｄ６）が存在している。
ピッチで繰り返される検査対象を考える。この検査対象
をモノクロＣＣＤカメラにて撮像した例を図６に示す。
図６において、便宜的に白い部分をパターンとする。図
６には、パターンの細り（ｄ１、ｄ７）、太り（ｄ２、
ｄ８）、断線（ｄ３）、短絡（ｄ４）、パターンの飛び
（ｄ５）、抜け（ｄ６）が存在している。
【０００４】ここで、画像は８ビット（２５６階調）の
画像であり、説明を簡単にするため、パターンの白い部
分は濃度２００、背景の斜線部分は濃度１００の画像と
する。このような画像に対して、図の上下方向に差分を
とった場合を考える。通常、このような場合には差分を
とっても濃度が負の値を持たないように、差分値に濃度
の中間値である１２８を足し込む。このようにして差分
をとった場合の結果を図７に示す。差分をとった結果と
して、濃度値が２２８の部分（白い部分）と、１２８の
部分（斜線部分）と、２８の部分（黒い部分）が現れ
る。
画像であり、説明を簡単にするため、パターンの白い部
分は濃度２００、背景の斜線部分は濃度１００の画像と
する。このような画像に対して、図の上下方向に差分を
とった場合を考える。通常、このような場合には差分を
とっても濃度が負の値を持たないように、差分値に濃度
の中間値である１２８を足し込む。このようにして差分
をとった場合の結果を図７に示す。差分をとった結果と
して、濃度値が２２８の部分（白い部分）と、１２８の
部分（斜線部分）と、２８の部分（黒い部分）が現れ
る。
【０００５】図７において、濃度値が２２８の部分は、
図６におけるパターン部が本来あるべきところ以外には
み出している場合（Ａ）か、本来パターン部であるが、
差分の対象部分でパターンが欠けている場合（Ｂ）に該
当する。濃度値が１２８の部分は、図６において差分を
とった場合に、パターン部分同士またはパターン以外の
部分同士で差分をとった場合である。これは正常部分
（Ｃ）である確率が高いが、上下に長くパターンがはみ
だしている部分や欠けている部分（Ｄ）である場合も考
えられる。濃度値が２８の部分は、図６におけるパター
ン部が欠けている部分（Ｅ）であるか、本来パターンの
無い部分であるが、差分の対象部分にパターンがはみだ
している部分（Ｆ）である場合に該当する。
図６におけるパターン部が本来あるべきところ以外には
み出している場合（Ａ）か、本来パターン部であるが、
差分の対象部分でパターンが欠けている場合（Ｂ）に該
当する。濃度値が１２８の部分は、図６において差分を
とった場合に、パターン部分同士またはパターン以外の
部分同士で差分をとった場合である。これは正常部分
（Ｃ）である確率が高いが、上下に長くパターンがはみ
だしている部分や欠けている部分（Ｄ）である場合も考
えられる。濃度値が２８の部分は、図６におけるパター
ン部が欠けている部分（Ｅ）であるか、本来パターンの
無い部分であるが、差分の対象部分にパターンがはみだ
している部分（Ｆ）である場合に該当する。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記の
ような差分処理による欠陥検出方法では、検出した部分
が、正常である場合と欠陥である場合の両方が考えら
れ、さらに実際の検査においては、ごみなどの異物が付
着している場合もあり、また撮像素子による画像の取り
込みばらつきや、実際には良品となるレベルのムラによ
り偶然差分値が大きくなってしまい、欠陥とされるもの
が生じる場合もある。
ような差分処理による欠陥検出方法では、検出した部分
が、正常である場合と欠陥である場合の両方が考えら
れ、さらに実際の検査においては、ごみなどの異物が付
着している場合もあり、また撮像素子による画像の取り
込みばらつきや、実際には良品となるレベルのムラによ
り偶然差分値が大きくなってしまい、欠陥とされるもの
が生じる場合もある。
【０００７】このように従来の欠陥検出方法では、差分
画像での欠陥の可能性のある部分は検出できるが、差分
処理によって情報が欠落し、本当に欠陥であるかどうか
の判定や欠陥の種類の分別ができないという問題があっ
た。
画像での欠陥の可能性のある部分は検出できるが、差分
処理によって情報が欠落し、本当に欠陥であるかどうか
の判定や欠陥の種類の分別ができないという問題があっ
た。
【０００８】本発明は、上記従来の問題点に鑑み、パタ
ーン欠陥を正確に検出できるとともに、その欠陥の種類
を分別して検出することができるパターン欠陥分別検出
方法を提供することを目的としている。
ーン欠陥を正確に検出できるとともに、その欠陥の種類
を分別して検出することができるパターン欠陥分別検出
方法を提供することを目的としている。
【０００９】
【課題を解決するための手段】本発明のパターン欠陥分
別検出方法は、規則的な直線状パターンを持つ検査対象
についてその画像を撮像素子にて取り込み、取り込んだ
濃淡画像に対して差分処理を行って欠陥候補を検出し、
欠陥候補部分の原画像を切り出してラベリング処理し、
そのパターンの特徴によって再判定を行い、欠陥を精度
良くかつ欠陥の種類を分別して検出するものであり、パ
ターン欠陥を正確に検出できるとともに、その欠陥の種
類を分別して検出することができる。
別検出方法は、規則的な直線状パターンを持つ検査対象
についてその画像を撮像素子にて取り込み、取り込んだ
濃淡画像に対して差分処理を行って欠陥候補を検出し、
欠陥候補部分の原画像を切り出してラベリング処理し、
そのパターンの特徴によって再判定を行い、欠陥を精度
良くかつ欠陥の種類を分別して検出するものであり、パ
ターン欠陥を正確に検出できるとともに、その欠陥の種
類を分別して検出することができる。
【００１０】また、規則的なパターンのピッチとほぼ等
しい縦横幅で原画像の切り出しを行うと、簡単なアルゴ
リズムで欠陥の種類を分別することができる。
しい縦横幅で原画像の切り出しを行うと、簡単なアルゴ
リズムで欠陥の種類を分別することができる。
【００１１】また、表示パネルの蛍光体パターン、透明
電極パターン、銀電極パターンなどの各種パターンにつ
いて、パターンの断線、短絡、とび、抜け、パターン幅
の太り、細りの各欠陥を上記方法を用いて分別して検出
すると、表示パネルの蛍光体パターン、透明電極パター
ン、銀電極パターンなどの欠陥を検出することができ
る。
電極パターン、銀電極パターンなどの各種パターンにつ
いて、パターンの断線、短絡、とび、抜け、パターン幅
の太り、細りの各欠陥を上記方法を用いて分別して検出
すると、表示パネルの蛍光体パターン、透明電極パター
ン、銀電極パターンなどの欠陥を検出することができ
る。
【００１２】
【発明の実施の形態】以下、本発明の一実施形態のパタ
ーン欠陥分別検出方法について、図１〜図５を参照して
説明する。
ーン欠陥分別検出方法について、図１〜図５を参照して
説明する。
【００１３】パターン欠陥検査装置の概略構成を示す図
１において、１はプラズマ・ディスプレイ・パネルなど
の検査対象であり、蛍光体、銀電極、透明電極など様々
なパターンが形成されている。２は検査対象１を撮像す
るために照明する光源であり、ここでは蛍光体パターン
の欠陥を分別検出するために、検査対象１の表面に紫外
光を照射する。３は１次元ＣＣＤカラーラインセンサな
どの撮像手段であり、検査対象１を移動テーブル４にて
矢印の如く搬送して走査しながら撮像することによって
２次元の濃淡画像信号を得て、その画像信号をデジタル
信号に変換して画像処理装置５に入力するように構成さ
れている。画像処理装置５内には、撮像した画像の画像
データを各画素の行と列に対応した形で、例えば８ビッ
トの濃度データとして保存する記憶素子６と、濃淡画像
データに対して差分画像処理を行って得られた欠陥候補
の座標を記憶する記憶素子７と、各処理を行うプログラ
ムを格納したプログラム部８を備えている。
１において、１はプラズマ・ディスプレイ・パネルなど
の検査対象であり、蛍光体、銀電極、透明電極など様々
なパターンが形成されている。２は検査対象１を撮像す
るために照明する光源であり、ここでは蛍光体パターン
の欠陥を分別検出するために、検査対象１の表面に紫外
光を照射する。３は１次元ＣＣＤカラーラインセンサな
どの撮像手段であり、検査対象１を移動テーブル４にて
矢印の如く搬送して走査しながら撮像することによって
２次元の濃淡画像信号を得て、その画像信号をデジタル
信号に変換して画像処理装置５に入力するように構成さ
れている。画像処理装置５内には、撮像した画像の画像
データを各画素の行と列に対応した形で、例えば８ビッ
トの濃度データとして保存する記憶素子６と、濃淡画像
データに対して差分画像処理を行って得られた欠陥候補
の座標を記憶する記憶素子７と、各処理を行うプログラ
ムを格納したプログラム部８を備えている。
【００１４】次に、パターン欠陥の検査工程を図２を参
照して説明する。ステップＳ１の検査対象１の撮像工程
では、検査対象１の表面に光源２から紫外光を照射し、
検査対象１を移動テーブル４にて矢印の如く搬送しなが
ら１次元ＣＣＤカラーラインセンサ３で撮像し、その画
像信号をデジタル信号に変換して画像処理装置５に入力
し、記憶素子６に濃度データとして記憶する。次に、ス
テップＳ２の欠陥候補検出工程では、ステップＳ１で得
られた濃淡画像から上記従来例で説明したように差分画
像処理を行い、欠陥候補の座標を記憶素子７に保存す
る。
照して説明する。ステップＳ１の検査対象１の撮像工程
では、検査対象１の表面に光源２から紫外光を照射し、
検査対象１を移動テーブル４にて矢印の如く搬送しなが
ら１次元ＣＣＤカラーラインセンサ３で撮像し、その画
像信号をデジタル信号に変換して画像処理装置５に入力
し、記憶素子６に濃度データとして記憶する。次に、ス
テップＳ２の欠陥候補検出工程では、ステップＳ１で得
られた濃淡画像から上記従来例で説明したように差分画
像処理を行い、欠陥候補の座標を記憶素子７に保存す
る。
【００１５】次に、ステップＳ３の欠陥候補切り出し工
程では、ステップＳ２で検出された欠陥候補部分の原画
像を切り出す。すなわち、欠陥候補の座標から、原画像
の対応する座標を求め、その周辺部分の画像を切り出
す。このとき、切り出す画像の横幅はパターンのピッチ
とほぼ等しく、縦幅は横幅と等しくとっている。
程では、ステップＳ２で検出された欠陥候補部分の原画
像を切り出す。すなわち、欠陥候補の座標から、原画像
の対応する座標を求め、その周辺部分の画像を切り出
す。このとき、切り出す画像の横幅はパターンのピッチ
とほぼ等しく、縦幅は横幅と等しくとっている。
【００１６】次に、ステップＳ４の欠陥判定・分別工程
では、まず切り出した部分をラベリング処理する。即
ち、切り出した部分について２値化処理を行い、その際
のしきい値以上の濃度を持つ画素の集合を白ラベル、し
きい値未満の濃度を持つ画素の集合を黒ラベルとする。
従来の説明で示した図６の例では、しきい値を１０１以
上２００以下にしておけば、パターン部分とパターンの
無い部分を区別することができる。また、実際の画像の
場合には、切り出した画像の濃度ヒストグラムをとって
しきい値を設定することも可能であるし、パターン部と
パターンの無い部分の境界があいまいな場合は、それぞ
れにおいてしきい値を持たせることも可能である。
では、まず切り出した部分をラベリング処理する。即
ち、切り出した部分について２値化処理を行い、その際
のしきい値以上の濃度を持つ画素の集合を白ラベル、し
きい値未満の濃度を持つ画素の集合を黒ラベルとする。
従来の説明で示した図６の例では、しきい値を１０１以
上２００以下にしておけば、パターン部分とパターンの
無い部分を区別することができる。また、実際の画像の
場合には、切り出した画像の濃度ヒストグラムをとって
しきい値を設定することも可能であるし、パターン部と
パターンの無い部分の境界があいまいな場合は、それぞ
れにおいてしきい値を持たせることも可能である。
【００１７】次に、このようにして２値化された切り出
し画像のパターンの形状によって、例えば次のアルゴリ
ズムを用いることにより正常か欠陥かの判定、欠陥の分
類を行う。図３〜図５に、実際に切り出される可能性の
ある画像パターンの例を示す。切り出した画像の縦横幅
は上記のようにパターンピッチとほぼ等しい。図３〜図
５において、（ａ）、（ｇ）はパターン細り、（ｂ）、
（ｈ）はパターンの太り、（ｃ）、（ｄ）はパターンの
正常部を誤って切り出したもの、（ｅ）、（ｉ）は短
絡、（ｆ）、（ｊ）は断線、（ｋ）、（ｍ）、（ｏ）、
（ｐ）はパターン飛び、（ｌ）、（ｎ）はパターンの抜
けをそれぞれ表している。
し画像のパターンの形状によって、例えば次のアルゴリ
ズムを用いることにより正常か欠陥かの判定、欠陥の分
類を行う。図３〜図５に、実際に切り出される可能性の
ある画像パターンの例を示す。切り出した画像の縦横幅
は上記のようにパターンピッチとほぼ等しい。図３〜図
５において、（ａ）、（ｇ）はパターン細り、（ｂ）、
（ｈ）はパターンの太り、（ｃ）、（ｄ）はパターンの
正常部を誤って切り出したもの、（ｅ）、（ｉ）は短
絡、（ｆ）、（ｊ）は断線、（ｋ）、（ｍ）、（ｏ）、
（ｐ）はパターン飛び、（ｌ）、（ｎ）はパターンの抜
けをそれぞれ表している。
【００１８】これらを分類するアルゴリズムの一例を次
に説明する。 （１） 切り出した画像の中で左右両端に接している白
ラベルが存在する場合は短絡とする。 （２） （１）で分類されなかったもので、切り出した
画像の上下両端のどちらにも接していない白ラベルが存
在する場合はパターンの飛びとする。 （３） （２）で分類されなかったもので、切り出した
画像の上下の片方のみ接している白ラベルが存在し上下
両方に接している白ラベルも別に存在する場合はパター
ンの飛び、存在しない場合は断線とする。 （４） （３）で分類されなかったもので、切り出した
画像の上下両方に接している白ラベルしか存在しない場
合には、その白ラベルの幅を測定し、正常部分の幅を基
準としてそれより広い部分があればパターンの太り、狭
い部分があればパターンの細りとする。 （５） （４）で分類されなかったもので、切り出した
画像の左右どちらにも接していない黒ラベルがあるもの
はパターンの抜けとする。 （６） （５）で分類されなかったものは正常部分とす
る。
に説明する。 （１） 切り出した画像の中で左右両端に接している白
ラベルが存在する場合は短絡とする。 （２） （１）で分類されなかったもので、切り出した
画像の上下両端のどちらにも接していない白ラベルが存
在する場合はパターンの飛びとする。 （３） （２）で分類されなかったもので、切り出した
画像の上下の片方のみ接している白ラベルが存在し上下
両方に接している白ラベルも別に存在する場合はパター
ンの飛び、存在しない場合は断線とする。 （４） （３）で分類されなかったもので、切り出した
画像の上下両方に接している白ラベルしか存在しない場
合には、その白ラベルの幅を測定し、正常部分の幅を基
準としてそれより広い部分があればパターンの太り、狭
い部分があればパターンの細りとする。 （５） （４）で分類されなかったもので、切り出した
画像の左右どちらにも接していない黒ラベルがあるもの
はパターンの抜けとする。 （６） （５）で分類されなかったものは正常部分とす
る。
【００１９】このようにして図３〜図５に挙げた例はす
べて正確に分類できる。
べて正確に分類できる。
【００２０】次のステップＳ５の欠陥決定工程では、ス
テップＳ４での分類によって欠陥とするしきい値を変更
し、欠陥とするかの最終判定を行う。
テップＳ４での分類によって欠陥とするしきい値を変更
し、欠陥とするかの最終判定を行う。
【００２１】以上のようにして、差分処理によって欠陥
とされたものについて、本当に欠陥であるかどうかの判
定や欠陥の種類の分別ができる。
とされたものについて、本当に欠陥であるかどうかの判
定や欠陥の種類の分別ができる。
【００２２】以上の説明では蛍光体のパターンを検査対
象としたが、銀電極パターンを検査対象とする場合には
光源２を可視光にして斜め方向から照射したり、検査対
象の下から照射するように変更することで、同様の方法
を用いることができる。
象としたが、銀電極パターンを検査対象とする場合には
光源２を可視光にして斜め方向から照射したり、検査対
象の下から照射するように変更することで、同様の方法
を用いることができる。
【００２３】
【発明の効果】本発明のパターン欠陥分別検出方法によ
れば、以上のように差分処理を行って欠陥候補を検出し
た後、さらに欠陥候補部分の原画像を切り出してラベリ
ング処理し、そのパターンの特徴によって再判定を行
い、欠陥を精度良くかつ欠陥の種類を分別して検出する
ので、パターン欠陥を正確に検出できるとともに、その
欠陥の種類を分別して検出することができる。
れば、以上のように差分処理を行って欠陥候補を検出し
た後、さらに欠陥候補部分の原画像を切り出してラベリ
ング処理し、そのパターンの特徴によって再判定を行
い、欠陥を精度良くかつ欠陥の種類を分別して検出する
ので、パターン欠陥を正確に検出できるとともに、その
欠陥の種類を分別して検出することができる。
【図１】本発明の一実施形態のパターン欠陥分別検出方
法を適用する欠陥検査装置の概略構成図である。
法を適用する欠陥検査装置の概略構成図である。
【図２】同実施形態のパターン欠陥分別検出方法のフロ
ーチャートである。
ーチャートである。
【図３】同実施形態における欠陥候補部分の切り出し画
像の各パターン図である。
像の各パターン図である。
【図４】図３の続きの各パターン図である。
【図５】図４の続きの各パターン図である。
【図６】パターン欠陥を有する撮像画像の例を示す説明
図である。
図である。
【図７】従来例における差分処理した結果の説明図であ
る。
る。
１ 検査対象 ３ 一次元ＣＣＤカラーラインセンサ（撮像手段） ５ 画像処理装置
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 2F065 AA00 BB02 CC00 DD04 FF04 GG02 GG03 GG12 HH12 JJ25 KK01 MM03 PP12 QQ04 QQ24 QQ25 RR01 UU05 2G051 AA73 AA90 AB02 BA05 CA03 DA06 EA08 EA11 EA16 EA21 EC01 ED04 5B057 AA03 BA02 BA19 BA30 CA08 CA12 CA16 CE12 DA03 DA12 DB02 DB09 DC14 DC23 DC32 DC36 5L096 AA03 AA06 BA03 CA14 EA35 EA43 FA37 GA06 GA34 GA51 9A001 HH28 LL05
Claims (3)
- 【請求項１】 規則的な直線状パターンを持つ検査対象
についてその画像を撮像素子にて取り込み、取り込んだ
濃淡画像に対して差分処理を行って欠陥候補を検出し、
欠陥候補部分の原画像を切り出してラベリング処理し、
そのパターンの特徴によって再判定を行い、欠陥を精度
良くかつ欠陥の種類を分別して検出することを特徴とす
るパターン欠陥分別検出方法。 - 【請求項２】 規則的なパターンのピッチとほぼ等しい
縦横幅で原画像の切り出しを行うことを特徴とする請求
項１記載のパターン欠陥分別検出方法。 - 【請求項３】 表示パネルの蛍光体パターン、透明電極
パターン、銀電極パターンなどの各種パターンについ
て、パターンの断線、短絡、とび、抜け、パターン幅の
太り、細りの各欠陥を請求項１又は２記載の方法を用い
て分別して検出することを特徴とするパターン欠陥分別
検出方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000015967A JP2001209793A (ja) | 2000-01-25 | 2000-01-25 | パターン欠陥分別検出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000015967A JP2001209793A (ja) | 2000-01-25 | 2000-01-25 | パターン欠陥分別検出方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001209793A true JP2001209793A (ja) | 2001-08-03 |
Family
ID=18543182
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000015967A Pending JP2001209793A (ja) | 2000-01-25 | 2000-01-25 | パターン欠陥分別検出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2001209793A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004193318A (ja) * | 2002-12-11 | 2004-07-08 | Toppan Printing Co Ltd | 電荷粒子線露光用マスクの検査方法及びその装置 |
| JP2009063388A (ja) * | 2007-09-06 | 2009-03-26 | Dainippon Printing Co Ltd | 検査装置および方法 |
| JP2010002307A (ja) * | 2008-06-20 | 2010-01-07 | Fujifilm Corp | 欠陥検出装置及び方法 |
-
2000
- 2000-01-25 JP JP2000015967A patent/JP2001209793A/ja active Pending
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004193318A (ja) * | 2002-12-11 | 2004-07-08 | Toppan Printing Co Ltd | 電荷粒子線露光用マスクの検査方法及びその装置 |
| JP2009063388A (ja) * | 2007-09-06 | 2009-03-26 | Dainippon Printing Co Ltd | 検査装置および方法 |
| JP2010002307A (ja) * | 2008-06-20 | 2010-01-07 | Fujifilm Corp | 欠陥検出装置及び方法 |
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