JP2002267619A

JP2002267619A - 欠陥検査方法及び装置

Info

Publication number: JP2002267619A
Application number: JP2001067593A
Authority: JP
Inventors: Kenta Hayashi; 林　　謙太; Masahiko Soeda; 添田　　正彦; Naoki Hata; 秦　　直己; Masato Ushikusa; 昌人牛草
Original assignee: Dai Nippon Printing Co Ltd
Current assignee: Dai Nippon Printing Co Ltd
Priority date: 2001-03-09
Filing date: 2001-03-09
Publication date: 2002-09-18

Abstract

(57)【要約】【課題】同一パターンが繰り返されているワークを撮
像した検査画像から抽出される、背景と輝度が異なる各
孤立領域について、重心を一致させて比較する場合で
も、欠落や同形状異物等の欠陥をも確実に検査できるよ
うにする。【解決手段】同一のパターンが繰り返し形成されてい
る検査対象物を撮像し、入力された検査画像を画像処理
してパターンの欠陥を検査する際、前記検査画像を所定
の閾値で２値化して２値画像を作成し、該２値画像上の
各孤立領域について重心を算出し、各重心を中心とし
て、孤立領域を含む一定の大きさのオブジェクト近傍領
域を切り出し、各オブジェクト近傍領域について、互い
に重心を一致させて排他的論理和による比較演算を行
い、この段階で正常と判定された全ての孤立領域につい
て、６近傍の重心間距離Ｌi（i＝１〜６）を計算し、基
準値と比較して欠陥を検出する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明が属する技術分野】本発明は、欠陥検査方法及び
装置、特にシャドウマスク、カラーフィルタ、ＰＤＰ等
に形成されているパターンを検査する際に適用して好適
な欠陥検査方法及び装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】カラーテレビのブラウン管用シャドウマ
スクや、液晶ディスプレイ用カラーフィルタ、それにＰ
ＤＰ（Ｐlasma Ｄisplay Ｐanel）等のような微細パ
ターンが繰り返し形成されている製品（ワーク）は、そ
のパターンが設計通り正しく形成されていることが重要
であることから、製造時にその検査が行われている。一
般に、このような検査には、カメラ等により検査対象の
ワークを撮像し、得られる画像を基に良、不良の判定を
行う方法が採用されている。

【０００３】このようにワークを撮像して得られる画像
を基に行う検査方法としては、以下に説明する（１）良
品比較法、（２）ピッチずらし法、（３）対称部位比較
法が知られている。

【０００４】（１）良品比較法は、対象のワークを撮像
して得られた検査画像と、予め良品のワークを撮像して
用意してある良品画像や、製品設計に使用したＣＡＤデ
ータとを比較して検査する方法である。

【０００５】（２）ピッチずらし法は、検査対象物（ワ
ーク）の画像を、例えばＣＣＤカメラで撮り込み、それ
を所定の閾値で２値化して２値画像とし、この２値画像
について、パターンの周期性の単位となっている一定ピ
ッチ毎に画像を抽出し、ある一定ピッチ間の画像と、そ
れより一定ピッチずれた同一であるはずの画像との排他
的論理和をとることにより欠陥を検出する方法である。

【０００６】（３）対称部位比較法は、検査対象物が幾
何学的対称構造を有する場合に、対称部位同士を比較し
て検査する方法である。例えば、シャドウマスクの場合
であれば、全体のイメージが図１３（Ａ）であるとする
と、その一部を同図（Ｂ）に拡大して示すように、一定
形状の丸い孔が所定の規則の下で形成されている。この
ようなシャドウマスクは、図１４にイメージを示すよう
に、中心を通るＸ軸、Ｙ軸のそれぞれに対して線（軸）
対称であったり、中心に対して点対称であったりする製
品が多い。

【０００７】この構造の対称性を利用して検査する方法
としては、（ｉ）２台のＣＣＤカメラで製品の対称な部
位の画像を撮り込み、比較する方法と、（ii）１台ある
いは複数台のカメラにより、ある一定範囲の画像を撮り
込んだ後、その範囲の中で対称な部位同士を比較する方
法がある。

【０００８】（ｉ）の方法は、図１５（Ａ）に画像撮り
込みのイメージを斜視図で示すように、一点鎖線につい
て対称な構造を有するワークに対して、２台のカメラを
矢印方向に順次走査し、画像入力を行う。この場合の上
から見たワークとカメラ走査の軌跡の関係を同図（Ｂ）
に示す。（ii）の方法は、１台のカメラの場合につい
て、図１６（Ａ）の斜視図に走査順序を示すように、検
査対象物の全体を一旦画像入力する。その後、同図
（Ｂ）に示すように、装置のメモリ上で対称な個所同士
を比較する。

【０００９】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、前記従
来の（１）〜（３）の各検査方法には、それぞれ以下の
問題がある。

【００１０】（１）良品比較法の問題点この方法を行うためには、良品の画像データあるいは設
計ＣＡＤデータを常に装置のメモリに記憶しておく必要
がある。又、検出すべき欠陥のサイズが微小である（例
えば、数μｍ）場合には、画像を高分解能で撮り込む必
要がある。従って、ワークのサイズが非常に大きい場合
（例えば、約１０００ｍｍ×１０００ｍｍ）には、該ワ
ーク全体についての良品の画像は膨大なデータ量とな
る。ＣＡＤデータも同様である。それ故、装置内部のメ
モリに良品の画像やＣＡＤデータを保存し、それと検査
対象物の画像とを比較する検査を、大きなサイズについ
て行なう場合には、大きなメモリ容量が必要となり、と
りわけシャドウマスク等のサイズ以上になると、メモリ
装置の規模が大きくなり、装置自体の価格が高くなると
いう難点がある。

【００１１】（２）ピッチずらし法の問題点シャドウマスク等の微細パターンを有する製品には、中
心部と周辺部とでパターンの並ぶピッチが異なるものが
ある。このような製品を撮像した画像に対して、該画像
をある一定ピッチずらす方法を適用する場合には、誤検
出が多発することになる。

【００１２】（３）対称部位比較法の問題点パターンの配列に線対称、点対称の構造を持たない非対
称の検査対象物は検査できない。又、対称構造を持って
いたとしても、特定のパターンが対称軸、対称点上に存
在し、且つ欠陥も軸対称、点対称である場合には、図１
７に軸対称の例のイメージを示すように検出不能であ
る。

【００１３】又、前記図１５に示した（ｉ）の方法で
は、２台のカメラの視野が常に正確にワーク上で対称な
場所にある必要がある。それ故、２台のカメラの視野に
ずれが生じないように精密な搬送制御が必要となる。そ
の上、対称軸上及びその近傍の検査は、図１８にイメー
ジを示すように、カメラ等の入力系に物理的な干渉が生
じることからも難しい。又、前記図１６に示した（ii）
の方法は、（１）の良品比較法の場合と同様に大量のデ
ータを扱う必要があることから、同様の問題がある。

【００１４】本願出願人は、前記従来の問題点を解決す
るべく、同一のパターンが繰り返し形成されているワー
クを、パターンの配列に対称性がない場合であっても、
大きなメモリ容量を必要とすることなく、高精度でパタ
ーンの検査をすることができる方法として、同一のパタ
ーンが繰り返し形成されている検査対象物を撮像して検
査画像を入力し、入力された検査画像を画像処理してパ
ターンの欠陥を検査する欠陥検査方法において、前記検
査画像から背景の輝度と異なる孤立領域を抽出し、抽出
された各孤立領域について重心を算出し、算出された各
重心を中心として、孤立領域を含む一定の大きさのオブ
ジェクト近傍領域を切り出し、切り出された各オブジェ
クト近傍領域について、互いに重心を一致させて比較す
る演算を行うようにしたものを、特願２０００−２１５
６１１により既に提案している。

【００１５】又、同様に検査をすることができる装置と
して、同一のパターンが繰り返し形成されている検査対
象物を撮像して検査画像を入力し、入力された検査画像
を画像処理してパターンの欠陥を検査する欠陥検査装置
において、前記検査画像から背景の輝度と異なる孤立領
域を抽出する抽出手段と、抽出された各孤立領域につい
て重心を算出する手段と、算出された各重心を中心とし
て、孤立領域を含む一定の大きさのオブジェクト近傍領
域を切り出す手段と、切り出された各オブジェクト近傍
領域について、互いに重心を一致させて比較する演算を
行う演算手段とを備えるようにしたものを同時に提案し
ている。

【００１６】これら提案済みの発明によれば、検査画像
から抽出された欠陥部とパターンに対応する孤立領域
を、その重心を中心にした同一の大きさのオブジェクト
近傍領域により切り出し、該近傍領域を単位に比較する
ようにしたので、同一のパターンが形成されている検査
対象物について、パターンの配列に対称性がない場合で
あっても、大きなメモリ容量を必要とすることなく、高
精度で検査することができる。

【００１７】以下、提案済みの前記発明について、図面
を参照しながら、参考例を挙げて詳細に説明する。

【００１８】図１は、前記提案済み発明に係る第１参考
例の欠陥検査装置の全体を示す概略斜視図、図２はその
制御系の概要を示すブロック図である。

【００１９】この参考例の検査装置は、検査対象物であ
るシャドウマスク等のワークＷが収納されている入側バ
ッファ１０と、該バッファ１０内のワークＷを検査ステ
ージ１２に載せるロボット（ローダ）１４と、該ワーク
Ｗが載置された検査ステージ１２を矢印方向に進退動さ
せるＸ軸ステージ１６と、検査ステージ１２上のワーク
Ｗを撮像して検査画像を入力するラインセンサカメラ
（撮像手段）１８と、該カメラ１８をＸ軸ステージ１６
と直交する矢印方向に進退動させるＹ軸ステージ２０
と、ラインセンサカメラ１８による撮像時に視野範囲を
カメラ側から光ファイバを介して照らす照明部２２と、
ラインセンサカメラ１８により入力される検査画像を処
理して欠陥検査を行う画像処理装置２４と、検査が終了
したワークを検査ステージ１２から排出するロボット
（アンローダ）２６と、該ロボット２６により排出され
る良品のワークＷを収納する出側バッファ２８と、不良
品を入れるダストボックス３０と、装置全体の動作を制
御する制御部３２とを備えている。なお、図２の搬送部
には、検査ステージ１２、ロボット１４、Ｘ軸ステージ
１６、Ｙ軸ステージ２０、ロボット２６が含まれ、画像
入力部にはラインセンサカメラ１８が、画像処理部には
画像処理装置２４がそれぞれ含まれている。

【００２０】この検査装置では、前記ラインセンサカメ
ラ１８により、同一のパターンが繰り返し形成されてい
る検査対象物（ワーク）を撮像して検査画像を入力し、
入力された検査画像に対して以下に詳述する各処理を、
前記画像処理装置２４により実行してパターンの欠陥を
検査するようになっている。

【００２１】即ち、前記画像処理装置２４には、前記検
査画像を所定の閾値で２値化して２値画像を作成する手
段と、作成された２値画像上の各孤立領域について重心
を算出する手段と、算出された各重心を中心として、孤
立領域を含む一定の大きさのオブジェクト近傍領域を切
り出す手段と、切り出された各オブジェクト近傍領域に
ついて、２つずつ互いに孤立領域の重心を一致させて排
他的論理和の演算を実行する演算手段とが、それぞれソ
フトウェアにより実現されている。

【００２２】次に、第１参考例の作用を、図３に示すフ
ローチャートに従って説明する。

【００２３】まず、前記ワークＷから検査画像を入力す
る（ステップ２）。この参考例では、要部のみを抽出し
た図４に示すように、検査ステージ１２をＸ軸ステージ
１６でＸ方向に移動させると共に、前記ラインセンサカ
メラ１８をＹ軸ステージ２０でＹ方向に移動させなが
ら、ワークＷに対して矢印で示す軌跡に沿うように該カ
メラ１８を走査し、前記照明部２２による同軸落射照明
下で、ワークＷ全体の反射光像を検査画像として入力す
ることができるようになっている。従って、以下に詳述
する画像処理は、前記ラインセンサカメラ１８により所
定範囲を撮像する毎に、順次実行することも、ワークＷ
全体を撮像して入力された全範囲の検査画像に対して実
行することもできる。

【００２４】ここでは、便宜上このステップ２で入力さ
れた検査画像が、図５に示すイメージのようであったと
する。この図５では、黒い大きな丸が正常なパターンを
表しており、この黒丸のみであれば良品で、小さい黒や
グレーの丸や、黒丸中の小さい白やグレーの丸は欠陥で
あるとする。本来、ワークＷがシャドウマスクであれ
ば、パターンは貫通孔であるため、内部に白やグレーの
欠陥は存在しないはずであるが、このような欠陥の発生
が考えられる他のワークの場合を考慮し、ここでは欠陥
として説明する。

【００２５】次いで、入力された前記図５の検査画像に
対して、所定の閾値を用いて２値化し、図６に示す２値
画像を作成する（ステップ４）。

【００２６】ここで実行する２値化処理に使用する閾値
には、２値化した後も本来のパターンはもとより、黒欠
陥や白欠陥が消失しないような値を採用する。具体的に
は、別途作成した画像の濃度ヒストグラム（図示せず）
における２つの極大点の中間の値としたり、実験的に適
切な値になるように決定する。

【００２７】次いで、作成された２値画像の中で、パタ
ーンや欠陥に該当する背景と異なる部分（孤立領域）を
構成する画素に同一番号を付してラベリング（抽出）す
る（ステップ６）。その際、同一の孤立領域として抽出
された各ラベリング部について、重心の画像上の座標と
フィレ径を計算する。図７は、ラベリング後の画像（抽
出画像）であり、この図には前記図６の２値画像から抽
出した各ラベリング部（黒い領域）について重心位置を
＋の記号で付記すると共に、フィレ径を算出するための
外接矩形を点線で示した。ここでフィレ径は、外接矩形
を構成する対向辺間の寸法である。

【００２８】次いで、抽出された各ラベリング部（孤立
領域）を、オブジェクトである各ラベリング部より十分
広い一定の大きさからなるオブジェクト近傍領域で切り
出す（ステップ８）。この切り出しは、図８にオブジェ
クト近傍領域のイメージを実線の矩形で示すように、上
で計算した重心を中心として行う。即ち、どんなラベリ
ング部でも孤立領域の重心がオブジェクト近傍領域の中
心に一致するように切り出す。

【００２９】又、ここで使用するオブジェクト近傍領域
のサイズは、例えばフィレ径の中で最大のものより５％
程度大きければよく、実測したフィレ径からその都度設
定し直してもよいが、予め適当な辺長を実験的に設定し
ておいてもよい。

【００３０】以上のように切り出された各オブジェクト
近傍領域について、それぞれ他のオブジェクト近傍領域
同士、例えば重心位置が最も近いオブジェクト近傍領域
同士で排他的論理和をとる（ステップ１０）。図９に
は、その演算処理のイメージを示し、演算の結果残った
個所があれば、それが欠陥である。この図９では、
（Ａ）のみが良品で、（Ｂ）〜（Ｄ）にはそれぞれ種類
が異なる欠陥が存在している。

【００３１】なお、この排他的論理和によっては、欠陥
がある場合に、どちらのオブジェクト近傍領域に生じて
いるか不明であるため、欠陥位置を直接的に特定するこ
とはできないが、排他的論理和を上述したように近接す
るオブジェクト近傍領域同士で行うようにすることによ
り、その位置の特定は可能である。

【００３２】又、極端に小さい孤立領域は電気的ノイズ
であることが多いため、２値画像について孤立領域を２
〜３画素分小さくする収縮処理の後、同画素数分膨張さ
せるノイズ除去を必要に応じて入れ、残った領域に対し
てラベリングを行うようにしてもよい。

【００３３】以上詳述した第１参考例によれば、パター
ンの配列に全く規則性がない場合でも、パターンそのも
のの形状が同じであれば、どのような検査対象物でも検
査することができる。従って、中心部と周辺部とでパタ
ーン間のピッチが異なる製品や、対称な構造を持たない
製品であっても検査が可能であり、しかも、対称軸上、
対称点上にあるパターンについても検査が可能である。

【００３４】次に、前記提案済み発明に係る第２参考例
の欠陥検査装置について説明する。

【００３５】この参考例の検査装置は、前記図１に示し
た画像処理装置２４において、更に、抽出された全ての
孤立領域について、各領域の面積をそれぞれ算出する手
段と、算出された面積が正常パターンの面積と大きく異
なる場合には、該当する孤立領域は不良とし、前記オブ
ジェクト近傍領域の切出しの対象から除外する手段が、
ソフトウェアにより実現されている以外は、前記第１参
考例の検査装置と実質的に同一である。

【００３６】次に、第２参考例の作用を、図１０に示す
フローチャートに従って説明する。

【００３７】この参考例では、ステップ１２、１４、１
６で検査画像の入力、入力画像の２値化、２値画像のラ
ベリングをそれぞれ行う。これら各ステップでの処理
は、前記図３に示したフローチャートのステップ２、
４、６の場合と実質的に同一であるので説明は省略す
る。

【００３８】この参考例では、更に前記ステップ１６
で、欠陥候補が含まれるラベリング部（孤立領域）につ
いて面積計算を行う。そして、求められた面積からラベ
リング部を正常と欠陥に振り分ける面積判定を行う（ス
テップ１８）。

【００３９】この面積判定では、各ラベリング部の面積
に対し、欠陥のないパターンに比べて明らかに大きい値
と、明らかに小さい値からなる２種類の閾値を設定し、
これにより、本来のパターンとは直接関係がない、面積
が極端に大きいものと小さいものを、この段階で欠陥と
して排除する。ここで使用する閾値としては、例えば大
きな閾値は正常なパターンの面積の１．５倍、小さい閾
値はその０．７５倍の値とすることができる。

【００４０】上記ステップ１８で欠陥と判定されなかっ
たラベリング部に対して、前記図３のステップ８、１０
と同様のオブジェクト近傍領域の切り出しと、排他的論
理和の演算を行い（ステップ２０、２２）、前記第１参
考例の場合と同様の検査を行う。当然のことながら、上
記ステップ１８で欠陥と判定されたラベリング部につい
ては、オブジェクト近傍領域の切り出しは行わない。

【００４１】この参考例によれば、前記第１参考例と同
様の効果が得られる上に、明らかに欠陥と判別可能なも
のは、オブジェクト近傍領域切り出しの対象から予め除
くようにしたことにより、計算量を減らすことができる
という利点もある。

【００４２】以上詳述した如く、提案済み発明によれ
ば、同一のパターンが繰り返し形成されているワーク
を、パターンの配列に対称性がない場合でも、大きなメ
モリ容量を必要とすることなく、高精度で検査すること
ができるという優れた効果を有している。

【００４３】しかしながら、本発明者が更に詳細に検討
した結果、前記図１３（Ｂ）に相当する図１１（Ａ）に
示すように、本来あるべき位置にパターンが無い完全に
欠落した欠陥や、同図（Ｂ）に“同形異物等”として示
すように、本来あるべきでない位置に、異物等が原因で
生じている正常なパターンと略同形状の欠陥は、前記提
案済み発明によっては検出できないという新たな問題が
あることが明らかになった。

【００４４】即ち、前記欠落欠陥は、パターンが存在し
ないことから抽出（ラベリング）することができないた
め、最初から検査の対象にならず、前記同形状欠陥は、
正常なパターンと面積や形状が略等しいことから、面積
判定や排他的論理和の演算処理によっては検出すること
ができない。

【００４５】本発明は、前述した新たな問題点を解決す
るべくなされたもので、同一のパターンが規則的に並ぶ
周期性パターンが配列された製品を撮像した検査画像か
ら抽出される背景と異なる孤立領域について、排他的論
理和等の比較演算を適用して検査する際、本来あるべき
位置に無い欠落欠陥や、本来あるべきでない位置に存在
する同形状欠陥をも、確実に検出することができる欠陥
検査方法及び装置を提供することを課題とする。

【００４６】

【課題を解決するための手段】本発明は、同一のパター
ンが繰り返し形成されている検査対象物を撮像して検査
画像を入力し、入力された検査画像を画像処理してパタ
ーンの欠陥を検査する欠陥検査方法において、前記検査
画像から背景の輝度と異なる孤立領域を抽出して抽出画
像を作成し、抽出された各孤立領域について重心を算出
し、算出された各重心を中心として、孤立領域を含む一
定の大きさのオブジェクト近傍領域を切り出し、切り出
された各オブジェクト近傍領域について、互いに孤立領
域の重心を一致させて比較する演算を行うと共に、前記
比較する演算によって正常と判定された任意の孤立領域
について、前記抽出画像上で近傍に位置する各孤立領域
との間で、前記重心間の距離を算出する演算を行うこと
により、前記課題を解決したものである。

【００４７】本発明は、又、同一のパターンが繰り返し
形成されている検査対象物を撮像して検査画像を入力
し、入力された検査画像を画像処理してパターンの欠陥
を検査する欠陥検査装置において、前記検査画像から背
景の輝度と異なる孤立領域を抽出して抽出画像を作成す
る抽出手段と、抽出された各孤立領域について重心を算
出する手段と、算出された各重心を中心として、孤立領
域を含む一定の大きさのオブジェクト近傍領域を切り出
す手段と、切り出された各オブジェクト近傍領域につい
て、互いに孤立領域の重心を一致させて比較する演算を
行う第１演算手段と、前記比較する演算によって正常と
判定された任意の孤立領域について、前記抽出画像上で
近傍に位置する各孤立領域との間で、前記重心間の距離
を算出する演算を行う第２演算手段を備えたことによ
り、同様に前記課題を解決したものである。

【００４８】即ち、本発明においては、検査画像から背
景の輝度と異なる孤立領域を抽出して作成した抽出画像
について、各孤立領域を、互いに重心位置を合わせて比
較することにより、孤立領域に対応するパターンを検査
する際、正常と判定された孤立領域についても、前記抽
出画像上で近傍の孤立領域との間で重心間距離を算出
（画像処理により検出）するようにしたので、パターン
の配列規則から外れている孤立領域を検出することが可
能となり、欠落欠陥や正常なパターンと区別がつかない
同形状欠陥をも検査することが可能となる。

【００４９】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して、本発明の
実施の形態について詳細に説明する。

【００５０】本実施形態の検査装置は、以下に詳述する
演算処理を実行できるようにした以外は、前記図１、図
２に示した前記第１又は第２参考例の装置と実質的に同
一であるので、その詳細な説明は省略する。

【００５１】本実施形態では、前記画像処理装置２４に
おいて、前記第１又は第２参考例でそれぞれ説明した各
手段と共に、その中の１つの前記演算手段（第１演算手
段）により、前記図３のステップ１０（又は前記図１０
のステップ２２）で実行した排他的論理和の演算による
比較処理によって正常と判定された任意の孤立領域につ
いて、前記抽出画像（ラベリング後の画像）上で近傍に
位置する各孤立領域との間で、前記ステップ６（又はス
テップ１６）のラベリングの段階で既に算出してある重
心の座標値を用いて重心間の距離を算出する演算を行う
第２演算手段がソフトウェアにより実現されている。そ
して、本実施形態においては、以下のような処理を行う
ことにより、前記図１１に示したような欠落欠陥や同形
状欠陥をも検査することができるようになっている。

【００５２】まず、前記第１又は第２参考例の場合と同
様に前記排他的論理和による比較演算を行なう。そし
て、前記排他的論理和の演算を行った結果、正常と判定
された孤立領域（オブジェクト）の抽出画像上の配列
に、前記図１１（Ａ）、（Ｂ）に相当する図１２
（Ａ）、（Ｂ）に示すものが含まれていたとする。

【００５３】本実施形態においては、正常とみなされた
全てのオブジェクト（孤立領域）について、近傍に位置
する他のオブジェクトとの間の重心間距離を計算する。
ここでは、上記図１２（Ａ）、（Ｂ）に併記したよう
に、注目オブジェクトをＰnとすると、これについて６
近傍の重心間距離Ｌ1〜Ｌ6を求め、以下の判定方法１又
は２により欠陥を判定する。

【００５４】＜判定方法１＞予め正常なパターンについ
て設計値等から基準となる重心間距離Ｌを設定してお
き、該基準距離Ｌと任意の重心間距離Ｌi（i＝１〜６）
を比較し、次のように判定する。

【００５５】ｉ）ｋ1・Ｌ＜Ｌi：Ｐnの近傍に図１２
（Ａ）に破線で示すような欠落の欠陥がある。 ii）ｋ2・Ｌ＞Ｌi：ＰnからＬi（図１２（Ｂ）ではＬ
3）の距離にあるオブジェクトは異物等の同形状欠陥で
ある。（ここで、ｋ1、ｋ2はパターンの配列規則や実験等によ
り決定される係数であり、例えばｋ1＝２、ｋ2＝０．５
を挙げることができる。）

【００５６】＜判定方法２＞Ｌi（i＝１〜６）から最大
値Ｌmaxと最小値Ｌminを求め、両者の比をパターンの配
列規則等から予め設定した基準比Ｒと比較する。

【００５７】Ｌmax／Ｌmin＞Ｒ（＞１）（又は、Ｌmin
／Ｌmax＜Ｒ（＜１）：Ｐnの近傍に欠陥がある。

【００５８】この判定方法２で、欠落と同形異物等を識
別する場合は、重心間距離Ｌ1〜Ｌn（ここでは、ｎ＝
６）のなかからＬmax、Ｌmin以外の任意の値Ｌm（中間
値等）と差をとり、次のように判定する。

【００５９】ｉ）Ｌmax−Ｌm＞Ｌm−Ｌmin：欠落 ii）Ｌmax−Ｌm＜Ｌm−Ｌmin：異物等

【００６０】以上詳述した本実施形態によれば、前記図
９に示したようなオブジェクト近傍領域（孤立領域）の
排他的論理和による比較によっては正常と判定されたオ
ブジェクトについても、欠落や余分な同形状異物等の欠
陥が存在する場合には、それを確実に検出することが可
能となる。

【００６１】以上、本発明について具体的に説明した
が、本発明は、前記実施形態に示したものに限られるも
のでなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能で
ある。

【００６２】例えば、本発明に係る欠陥検査装置の具体
的構成は、前記実施形態に示したものに限定されない。

【００６３】又、前記実施形態では、孤立領域について
の重心間距離の計算を６近傍について行なう場合を示し
たが、これに限定されず、パターン配列の規則性に応じ
て適宜変更できることはいうまでもない。

【００６４】又、前記実施形態では２値画像から孤立領
域を抽出する場合を示したが、２値化前の検査画像から
グレースケールの画像領域として抽出してもよい。但
し、この場合、オブジェクト近傍領域を比較する際に
は、排他的論理和の演算ではなく差分演算を行なう。

【００６５】又、前記実施形態では、１つの閾値を設定
して２値化する場合を示したが、２つの閾値を設定し、
両者の範囲内にある輝度の画素を２値化するようにして
もよい。この場合は、前記図５に示した、小さいグレー
の領域を選択的に抽出することができる。

【００６６】又、検査対象物は前記シャドウマスクに限
定されず、又、パターンの形状やオブジェクト近傍領域
の形状も、前記実施形態に示したものに限定されない。

【００６７】又、前記実施形態では、落射照明下でワー
クの反射光像を撮像する場合を示したが、カメラとは反
対側からワークを照明して透過光像を撮像してもよい。
この場合、孤立領域（ラベリング部）は前記実施形態と
は逆に白となる。

【００６８】

【発明の効果】

【図面の簡単な説明】

【図１】提案済み発明に係る第１参考例の欠陥検査装置
を示す概略斜視図

【図２】上記検査装置の制御系の概要を示すブロック図

【図３】第１参考例の作用を示すフローチャート

【図４】カメラの走査順序を示す説明図

【図５】ワークを撮像して得られた検査画像のイメージ
を示す説明図

【図６】検査画像から得られた２値画像のイメージを示
す説明図

【図７】２値画像上のラベリング部と重心等のイメージ
を示す説明図

【図８】ラベリング部とオブジェクト近傍領域との関係
を示す説明図

【図９】排他的論理和の演算のイメージを示す説明図

【図１０】第２参考例の作用を示すフローチャート

【図１１】提案済み発明に存在する新たな問題点を示す
説明図

【図１２】本発明に係る一実施形態の作用を示す説明図

【図１３】ワークと繰り返し形成されているパターンの
イメージを示す説明図

【図１４】ワークの幾何学的対称構造を示す説明図

【図１５】２台のカメラの走査順序のイメージを示す説
明図

【図１６】１台のカメラによる全体画像の撮り込みのイ
メージを示す説明図

【図１７】対称軸上に存在する軸対称欠陥を示す説明図

【図１８】２台のカメラの物理的干渉を説明する概略斜
視図

【符号の説明】

１０、２８…バッファ１２…検査ステージ１４、２６…ロボット１６…Ｘ軸ステージ１８…ラインセンサカメラ２０…Ｙ軸ステージ２２…照明部２４…画像処理装置３０…ダストボックス３２…制御部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号ＦＩテーマコート゛(参考）Ｇ０６Ｔ 7/60 １５０Ｇ０６Ｔ 7/60 １５０Ｊ (72)発明者秦直己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)発明者牛草昌人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） 2F065 AA03 AA07 AA17 AA49 AA58 BB02 CC25 FF02 FF42 HH13 HH15 JJ03 JJ09 JJ26 MM03 MM07 PP02 PP12 QQ00 QQ08 QQ21 QQ24 QQ25 QQ26 QQ29 QQ43 RR06 2G051 AA90 AB07 BB03 BB17 CA03 CB01 CB02 DA03 DA06 DA13 EA11 EA12 EA14 EB01 ED04 ED23 5B057 AA01 BA02 CA12 CA16 CE09 DA03 DB02 DC04 DC06 DC14 DC36 5L096 BA03 CA02 FA01 FA59 FA60 FA66 GA34 JA03

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】同一のパターンが繰り返し形成されている
検査対象物を撮像して検査画像を入力し、入力された検査画像を画像処理してパターンの欠陥を検
査する欠陥検査方法において、前記検査画像から背景の輝度と異なる孤立領域を抽出し
て抽出画像を作成し、抽出された各孤立領域について重心を算出し、算出された各重心を中心として、孤立領域を含む一定の
大きさのオブジェクト近傍領域を切り出し、切り出された各オブジェクト近傍領域について、互いに
孤立領域の重心を一致させて比較する演算を行うと共
に、前記比較する演算によって正常と判定された任意の孤立
領域について、前記抽出画像上で近傍に位置する各孤立
領域との間で、前記重心間の距離を算出する演算を行う
ことを特徴とする欠陥検査方法。
【請求項２】抽出された全ての孤立領域について、各領
域の面積をそれぞれ算出し、算出された面積が正常パターンの面積と大きく異なる場
合は、該当する孤立領域は、前記オブジェクト近傍領域
の切出しの対象から除外することを特徴とする請求項１
に記載の欠陥検査方法。
【請求項３】前記比較する演算を、前記抽出画像上で前
記重心が直近のオブジェクト近傍領域の間で行なうこと
を特徴とする請求項１に記載の欠陥検査方法。
【請求項４】前記検査画像を、予め設定された所定の閾
値で２値化して２値画像を作成し、作成された２値画像
から前記孤立領域を抽出することを特徴とする請求項１
に記載の欠陥検査方法。
【請求項５】前記検査画像を、予め設定された２つの閾
値の範囲内にある輝度の画素を２値化して２値画像を作
成し、作成された２値画像から前記孤立領域を抽出する
ことを特徴とする請求項１に記載の欠陥検査方法。
【請求項６】前記比較する演算が、排他的論理和の演算
であることを特徴とする請求項４又は５に記載の欠陥検
査方法。
【請求項７】同一のパターンが繰り返し形成されている
検査対象物を撮像して検査画像を入力し、入力された検査画像を画像処理してパターンの欠陥を検
査する欠陥検査装置において、前記検査画像から背景の輝度と異なる孤立領域を抽出し
て抽出画像を作成する抽出手段と、抽出された各孤立領域について重心を算出する手段と、算出された各重心を中心として、孤立領域を含む一定の
大きさのオブジェクト近傍領域を切り出す手段と、切り出された各オブジェクト近傍領域について、互いに
孤立領域の重心を一致させて比較する演算を行う第１演
算手段と、前記比較する演算によって正常と判定された任意の孤立
領域について、前記抽出画像上で近傍に位置する各孤立
領域との間で、前記重心間の距離を算出する演算を行う
第２演算手段を備えたことを特徴とする欠陥検査装置。
【請求項８】抽出された全ての孤立領域について、各領
域の面積をそれぞれ算出する手段と、算出された面積が正常パターンの面積と大きく異なる場
合は、該当する孤立領域は、前記オブジェクト近傍領域
の切出しの対象から除外する手段を備えたことを特徴と
する請求項７に記載の欠陥検査装置。
【請求項９】前記第１演算手段が、前記比較する演算
を、前記抽出画像上で前記重心が直近のオブジェクト近
傍領域の間で行なう機能を有することを特徴とする請求
項７に記載の欠陥検査装置。
【請求項１０】前記抽出手段が、前記検査画像を、予め
設定された所定の閾値で２値化して２値画像を作成する
機能と、作成された２値画像から前記孤立領域を抽出す
る機能を有していることを特徴とする請求項７に記載の
欠陥検査装置。
【請求項１１】前記抽出手段が、前記検査画像を、予め
設定された２つの閾値の範囲内にある輝度の画素を２値
化して２値画像を作成する機能と、作成された２値画像
から前記孤立領域を抽出する機能を有していることを特
徴とする請求項７に記載の欠陥検査装置。
【請求項１２】前記演算手段により比較する演算が、排
他的論理和の演算であることを特徴とする請求項１０又
は１１に記載の欠陥検査装置。