JP2002314982A - 欠陥検出方法 - Google Patents
欠陥検出方法Info
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- JP2002314982A JP2002314982A JP2001117836A JP2001117836A JP2002314982A JP 2002314982 A JP2002314982 A JP 2002314982A JP 2001117836 A JP2001117836 A JP 2001117836A JP 2001117836 A JP2001117836 A JP 2001117836A JP 2002314982 A JP2002314982 A JP 2002314982A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 パターンの違い部分や、部分的な濃淡部分の
存在のもとでも、欠陥を正確に認識できるようにする。 【解決手段】 ターゲット画像Ｆ中の欠陥をターゲット
画像Ｆとマスター画像Ｇと比較しながら検出する画像処
理手法による欠陥検出方法であって、マスター画像Ｇと
ターゲット画像Ｆとの全ての対応画素において、小領域
単位での正規化相関マッチングを行って、マッチング平
面Ｍにマッチング率を描き込み、このマッチング平面Ｍ
からマッチング率の低い小領域を抽出し、マッチング率
の低い小領域の存在からターゲット画像Ｆ中の欠陥を見
つける。
存在のもとでも、欠陥を正確に認識できるようにする。 【解決手段】 ターゲット画像Ｆ中の欠陥をターゲット
画像Ｆとマスター画像Ｇと比較しながら検出する画像処
理手法による欠陥検出方法であって、マスター画像Ｇと
ターゲット画像Ｆとの全ての対応画素において、小領域
単位での正規化相関マッチングを行って、マッチング平
面Ｍにマッチング率を描き込み、このマッチング平面Ｍ
からマッチング率の低い小領域を抽出し、マッチング率
の低い小領域の存在からターゲット画像Ｆ中の欠陥を見
つける。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、画像処理により模
様のある工業製品の欠陥を画像処理により検出する方法
に関する。
様のある工業製品の欠陥を画像処理により検出する方法
に関する。
【０００２】
【従来の技術】図１は、検査対象の模様、たとえばシリ
コンウエハやプリント基板の回路パターン、あるいは印
刷物のパターンの欠陥検査において、従来の減算処理に
よる欠陥の検出処理例を示す。この図１で、欠陥の検出
処理は、マスター画像と検査対象のターゲット画像との
全ての対応画素の間で、差分の絶対値をとることによっ
て、濃度値の減算処理を行って、減算画像を生成し、こ
の減算画像を２値化処理して得られる２値化画像から白
い画素を欠陥要素として抽出する。なお、ここでの「欠
陥」とは、汚れ、異物、シミ、はがれ、傷、欠け、ピン
ホール、短絡、断線、凹凸などを言う。
コンウエハやプリント基板の回路パターン、あるいは印
刷物のパターンの欠陥検査において、従来の減算処理に
よる欠陥の検出処理例を示す。この図１で、欠陥の検出
処理は、マスター画像と検査対象のターゲット画像との
全ての対応画素の間で、差分の絶対値をとることによっ
て、濃度値の減算処理を行って、減算画像を生成し、こ
の減算画像を２値化処理して得られる２値化画像から白
い画素を欠陥要素として抽出する。なお、ここでの「欠
陥」とは、汚れ、異物、シミ、はがれ、傷、欠け、ピン
ホール、短絡、断線、凹凸などを言う。
【０００３】また、欠陥要素から欠陥を抽出するにはい
くつかの手法があり、１画素でも欠陥要素があれば欠陥
とする抽出手法や、連結した欠陥要素のかたまり（閉領
域）の面積や長さなどで判断する抽出手法がある。
くつかの手法があり、１画素でも欠陥要素があれば欠陥
とする抽出手法や、連結した欠陥要素のかたまり（閉領
域）の面積や長さなどで判断する抽出手法がある。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかし、上記抽出手法
では、マスター画像とターゲット画像とでパターンの形
が微妙に違っていたり、また、ターゲット画像に部分的
な濃淡（明るさの違い）が生じていたりすると、検査対
象（ワーク）のパターンが良品であるのに、パターンの
違い部分や、部分的な濃淡（明るさの違い）部分で欠陥
として認識してしまう。
では、マスター画像とターゲット画像とでパターンの形
が微妙に違っていたり、また、ターゲット画像に部分的
な濃淡（明るさの違い）が生じていたりすると、検査対
象（ワーク）のパターンが良品であるのに、パターンの
違い部分や、部分的な濃淡（明るさの違い）部分で欠陥
として認識してしまう。
【０００５】図２は、従来の減算処理でのパターンの違
いによる良品の誤判定例を示す。図２では、たとえばパ
ターンの幅にバラツキがあるが、この程度のバラツキは
良品としたくても、従来の抽出手法では、一連の画像処
理の過程で、パターンの幅の違い部分がすべて欠陥要素
（白）として出力されてしまうため、パターンの幅の許
容範囲の違いと本当の欠陥との識別が困難になる。
いによる良品の誤判定例を示す。図２では、たとえばパ
ターンの幅にバラツキがあるが、この程度のバラツキは
良品としたくても、従来の抽出手法では、一連の画像処
理の過程で、パターンの幅の違い部分がすべて欠陥要素
（白）として出力されてしまうため、パターンの幅の許
容範囲の違いと本当の欠陥との識別が困難になる。
【０００６】また、図３は、従来の減算処理での部分的
な濃淡（明るさの違い）による良品の誤判定例を示す。
図３では、検査用の照明や、検査対象（ワーク）自体の
濃度差の影響で、ターゲット画像に濃度差が現れた場
合、ワークが良品であるにもかかわらず、画像処理後の
２値画像には欠陥要素（白）が現れ、欠陥の識別をむず
かしくする。
な濃淡（明るさの違い）による良品の誤判定例を示す。
図３では、検査用の照明や、検査対象（ワーク）自体の
濃度差の影響で、ターゲット画像に濃度差が現れた場
合、ワークが良品であるにもかかわらず、画像処理後の
２値画像には欠陥要素（白）が現れ、欠陥の識別をむず
かしくする。
【０００７】したがって、本発明の目的は、パターンの
違い部分や、部分的な濃淡部分の存在のもとでも、欠陥
を正確に認識できるようにすることである。
違い部分や、部分的な濃淡部分の存在のもとでも、欠陥
を正確に認識できるようにすることである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】上記目的のもとに、本発
明は、ターゲット画像中の欠陥をターゲット画像とマス
ター画像と比較しながら検出する画像処理手法による欠
陥検出方法であり、マスター画像とターゲット画像との
全ての対応画素において、小領域単位での正規化相関マ
ッチングを行って、マッチング平面にマッチング率を描
き込む過程と、マッチング平面からマッチング率の低い
小領域を抽出し、マッチング率の低い小領域の存在から
ターゲット画像中の欠陥を見つける過程とからなること
を特徴とする。
明は、ターゲット画像中の欠陥をターゲット画像とマス
ター画像と比較しながら検出する画像処理手法による欠
陥検出方法であり、マスター画像とターゲット画像との
全ての対応画素において、小領域単位での正規化相関マ
ッチングを行って、マッチング平面にマッチング率を描
き込む過程と、マッチング平面からマッチング率の低い
小領域を抽出し、マッチング率の低い小領域の存在から
ターゲット画像中の欠陥を見つける過程とからなること
を特徴とする。
【０００９】
【発明の実施の形態】図４は、本発明の欠陥検出方法を
実行するための欠陥検出装置１を示す。欠陥検出装置１
は、ＴＶカメラ２により検査対象のワーク３のパターン
を撮像し、パターンの映像信号を画像処理ユニット４に
送る。
実行するための欠陥検出装置１を示す。欠陥検出装置１
は、ＴＶカメラ２により検査対象のワーク３のパターン
を撮像し、パターンの映像信号を画像処理ユニット４に
送る。
【００１０】画像処理ユニット４は、コンピュータ、メ
モリ、入出力機器およびデイスプレイなどを含む画像処
理システムにより構成されており、画像処理ユニット４
のプログラムメモリ領域に、本発明の欠陥検出方法にも
とづくプログラムを内蔵しており、画像処理ユニット４
の画像メモリ領域に、ワーク３のパターンの映像信号か
ら生成されるデジタル画像Ｗを格納するとともに、デジ
タル化されたマスター画像Ｇを予め記憶している。
モリ、入出力機器およびデイスプレイなどを含む画像処
理システムにより構成されており、画像処理ユニット４
のプログラムメモリ領域に、本発明の欠陥検出方法にも
とづくプログラムを内蔵しており、画像処理ユニット４
の画像メモリ領域に、ワーク３のパターンの映像信号か
ら生成されるデジタル画像Ｗを格納するとともに、デジ
タル化されたマスター画像Ｇを予め記憶している。
【００１１】画像処理ユニット４のプログラムは、本発
明の欠陥検出方法にもとづき、ターゲット画像Ｆから欠
陥を検出するために、デジタル画像Ｗの一部としてのタ
ーゲット画像Ｆとマスター画像Ｇとを比較し、マスター
画像Ｇとターゲット画像Ｆとの全ての対応画素におい
て、小領域単位での正規化相関マッチングを行って、マ
ッチング平面にマッチング率を描き込む過程と、マッチ
ング平面からマッチング率の低い小領域を抽出し、マッ
チング率の低い小領域の存在からターゲット画像中の欠
陥を見つける過程とからなる画像処理を実行する。
明の欠陥検出方法にもとづき、ターゲット画像Ｆから欠
陥を検出するために、デジタル画像Ｗの一部としてのタ
ーゲット画像Ｆとマスター画像Ｇとを比較し、マスター
画像Ｇとターゲット画像Ｆとの全ての対応画素におい
て、小領域単位での正規化相関マッチングを行って、マ
ッチング平面にマッチング率を描き込む過程と、マッチ
ング平面からマッチング率の低い小領域を抽出し、マッ
チング率の低い小領域の存在からターゲット画像中の欠
陥を見つける過程とからなる画像処理を実行する。
【００１２】図５は、マスター画像Ｇの構成画素の座標
（ｘ，ｙ）およびターゲット画像Ｆの構成画素の座標
（ｘ，ｙ）を示す。ターゲット画像Ｆは、これを含むデ
ジタル画像Ｗの一部であり、マスター画像Ｇをテンプレ
ートとするパターンマッチング（手法としては正規化相
関法）により、画像Ｗ中から切り出されたものである。
よって、マスター画像Ｇおよびターゲット画像Ｆの大き
さは、同じである。もちろん、マスター画像Ｇおよびタ
ーゲット画像Ｆは、全体的に見たときに類似している
が、局所的に見ると必ずしも類似していない。部分的に
明るさが違ったり、パターンの形が違ったり、欠陥があ
ったりしても、全体としてのマッチング率は高くなるた
めである。
（ｘ，ｙ）およびターゲット画像Ｆの構成画素の座標
（ｘ，ｙ）を示す。ターゲット画像Ｆは、これを含むデ
ジタル画像Ｗの一部であり、マスター画像Ｇをテンプレ
ートとするパターンマッチング（手法としては正規化相
関法）により、画像Ｗ中から切り出されたものである。
よって、マスター画像Ｇおよびターゲット画像Ｆの大き
さは、同じである。もちろん、マスター画像Ｇおよびタ
ーゲット画像Ｆは、全体的に見たときに類似している
が、局所的に見ると必ずしも類似していない。部分的に
明るさが違ったり、パターンの形が違ったり、欠陥があ
ったりしても、全体としてのマッチング率は高くなるた
めである。
【００１３】さて、マスター画像Ｇの画素の座標（ｘ，
ｙ）を中心とする小領域をｇxyとする。小領域ｇxyの大
きさは、あらかじめパラメータ等で設定されているもの
とする。通常、縦横ともに２〜３０画素の値がとられ、
この大きさは、パターンの形の変化つまりパターンのズ
レではなく、境界のダレなどが大きいターゲット画像の
場合に、大きくとる。
ｙ）を中心とする小領域をｇxyとする。小領域ｇxyの大
きさは、あらかじめパラメータ等で設定されているもの
とする。通常、縦横ともに２〜３０画素の値がとられ、
この大きさは、パターンの形の変化つまりパターンのズ
レではなく、境界のダレなどが大きいターゲット画像の
場合に、大きくとる。
【００１４】また、マスター画像Ｇの画素の座標（ｘ，
ｙ）に該当する、ターゲット画像Ｆの画素の座標（ｘ，
ｙ）を中心とする小領域をｆxyとする。この小領域ｆxy
の大きさは、マスター画像の小領域ｇxyと等しいか、ま
たは縦横に数画素大きい。これは、マスター画像Ｇおよ
びターゲット画像Ｆの部分画像が局所的にズレているこ
とがあるためである。
ｙ）に該当する、ターゲット画像Ｆの画素の座標（ｘ，
ｙ）を中心とする小領域をｆxyとする。この小領域ｆxy
の大きさは、マスター画像の小領域ｇxyと等しいか、ま
たは縦横に数画素大きい。これは、マスター画像Ｇおよ
びターゲット画像Ｆの部分画像が局所的にズレているこ
とがあるためである。
【００１５】図６は、画像処理過程の概念を示す。ま
ず、小領域ｇxyをテンプレートとするパターンマッチン
グを小領域ｆxyに対して行う。小領域ｆxy内で、テンプ
レートｇxyが移動する範囲を（ｕ，ｖ）としたとき、小
領域ｆxy内で注目する画素の座標（ｉ+u，ｊ+v）のマッ
チング率Ｒxy（ｕ，ｖ）を下記の正規化相関式によって
行う。
ず、小領域ｇxyをテンプレートとするパターンマッチン
グを小領域ｆxyに対して行う。小領域ｆxy内で、テンプ
レートｇxyが移動する範囲を（ｕ，ｖ）としたとき、小
領域ｆxy内で注目する画素の座標（ｉ+u，ｊ+v）のマッ
チング率Ｒxy（ｕ，ｖ）を下記の正規化相関式によって
行う。
【００１６】
【数１】
【００１７】つぎに、小領域ｆxy内のすべての移動する
範囲（ｕ，ｖ）の組み合わせで、テンプレートを動か
し、マッチング率Ｒxy（ｕ，ｖ）が最大となる値をＲxy
とし、この値Ｒxyをマスター画像Ｇおよびターゲット画
像Ｆと同じ大きさのマッチング平面Ｍの座標（ｘ，ｙ）
に描き込む。なお、マッチング率Ｒxyは、−１から＋１
までの実数値をとり、マッチング平面Ｍは、８ビットで
表現するため、つぎのような手順で描き込まれる。
範囲（ｕ，ｖ）の組み合わせで、テンプレートを動か
し、マッチング率Ｒxy（ｕ，ｖ）が最大となる値をＲxy
とし、この値Ｒxyをマスター画像Ｇおよびターゲット画
像Ｆと同じ大きさのマッチング平面Ｍの座標（ｘ，ｙ）
に描き込む。なお、マッチング率Ｒxyは、−１から＋１
までの実数値をとり、マッチング平面Ｍは、８ビットで
表現するため、つぎのような手順で描き込まれる。
【００１８】すなわち、マッチング率Ｒxyが負または０
の場合は、マッチング平面Ｍの座標（ｘ，ｙ）に０を描
き込む。また、マッチング率Ｒxyが正の場合は、２５５
を掛けた後に、マッチング平面Ｍの座標（ｘ，ｙ）に整
数化してその値を描き込む。
の場合は、マッチング平面Ｍの座標（ｘ，ｙ）に０を描
き込む。また、マッチング率Ｒxyが正の場合は、２５５
を掛けた後に、マッチング平面Ｍの座標（ｘ，ｙ）に整
数化してその値を描き込む。
【００１９】この処理をターゲット画像Ｆですべての有
効な画素の座標（ｘ，ｙ）に対して行い、マッチング平
面Ｍにマッチング率Ｒxyを描き込む。なお、ターゲット
画像Ｆの上下左右端は、小領域ｆxyの大きさの分だけ、
未処理範囲が生じる。
効な画素の座標（ｘ，ｙ）に対して行い、マッチング平
面Ｍにマッチング率Ｒxyを描き込む。なお、ターゲット
画像Ｆの上下左右端は、小領域ｆxyの大きさの分だけ、
未処理範囲が生じる。
【００２０】最後に、マッチング平面Ｍをあるしきい値
で２値化し、黒となる画素（欠陥要素）から構成される
連続した小領域を抽出し、その２値特徴量たとえば黒の
画素（欠陥要素）から構成される連続した小領域の面
積、長さなどがある判定値を超えたときに、その連続し
た黒い小領域を欠陥とする。
で２値化し、黒となる画素（欠陥要素）から構成される
連続した小領域を抽出し、その２値特徴量たとえば黒の
画素（欠陥要素）から構成される連続した小領域の面
積、長さなどがある判定値を超えたときに、その連続し
た黒い小領域を欠陥とする。
【００２１】図７は、従来法では検出のむずかしかっ
た、パターンの幅にバラツキのあるターゲット画像に欠
陥のある場合である。従来法のように、画素単位では難
しかった本ケースでも、小領域自体がある大きさを持っ
ているため、多少のパターンの違いは、マッチング率の
若干の低下を招くだけで、欠陥要素にまでは至らないた
め、また、少し余裕をもって注目画素の上下左右に数画
素づつシフトして、最もマッチングする位置を見つける
ため、パターン自体の位置ズレにも柔軟に追従できる。
本発明によれば、欠陥は、欠陥要素として抽出され、パ
ターンの違いは欠陥要素としては抽出されない。
た、パターンの幅にバラツキのあるターゲット画像に欠
陥のある場合である。従来法のように、画素単位では難
しかった本ケースでも、小領域自体がある大きさを持っ
ているため、多少のパターンの違いは、マッチング率の
若干の低下を招くだけで、欠陥要素にまでは至らないた
め、また、少し余裕をもって注目画素の上下左右に数画
素づつシフトして、最もマッチングする位置を見つける
ため、パターン自体の位置ズレにも柔軟に追従できる。
本発明によれば、欠陥は、欠陥要素として抽出され、パ
ターンの違いは欠陥要素としては抽出されない。
【００２２】図８は、ターゲット画像に部分的に濃度差
のある場合であるが、小領域単位で見ると、小領域ｆxy
内の小領域ｇxyに対応する領域の濃度値は、単に定数倍
と見なすことができる。このため、正規化相関式の特
徴、すなわちテンプレートとターゲットが定数倍のと
き、マッチング率は１になることから、マッチング率Ｒ
xyは、１に近い値をとる。よって、画像の部分的な濃淡
の違いは、欠陥要素としては抽出されない。
のある場合であるが、小領域単位で見ると、小領域ｆxy
内の小領域ｇxyに対応する領域の濃度値は、単に定数倍
と見なすことができる。このため、正規化相関式の特
徴、すなわちテンプレートとターゲットが定数倍のと
き、マッチング率は１になることから、マッチング率Ｒ
xyは、１に近い値をとる。よって、画像の部分的な濃淡
の違いは、欠陥要素としては抽出されない。
【００２３】
【発明の応用】１）本発明は、マスター画像とターゲッ
ト画像との全ての対応画素において、小領域単位での正
規化相関マッチングを行うが、たとえば縦横ともに１画
素飛ばしのように間引きでマッチング処理を行うと、高
速処理ができる。２）マッチング平面にマッチング率を
描き込む際に、あるしきい値と比較して、２値化した値
を直接描き込んでもよい。このようにすれば、マッチン
グ平面から、あるしきい値と比較して２値化画像を作る
手順が省ける。
ト画像との全ての対応画素において、小領域単位での正
規化相関マッチングを行うが、たとえば縦横ともに１画
素飛ばしのように間引きでマッチング処理を行うと、高
速処理ができる。２）マッチング平面にマッチング率を
描き込む際に、あるしきい値と比較して、２値化した値
を直接描き込んでもよい。このようにすれば、マッチン
グ平面から、あるしきい値と比較して２値化画像を作る
手順が省ける。
【００２４】なお、マスター画像とターゲット画像のマ
ッチングにおいて、画像を縦横にいくつか、たとえば縦
横ともに１６分割し、このようにして得られた各小領域
（ブロック）どうしで、マッチングを行うという手法が
考えられる。しかし、この手法は、ただ単に、小領域に
分割した各ブロックどうしのマッチング率を見るもので
あって、たとえばブロック数が１２００（６４０×４８
０／（１６×１６））あればこの中にマッチング率の低
いブロックがあるか否か、またそのブロック数はいくつ
か、くらいしかわからない。
ッチングにおいて、画像を縦横にいくつか、たとえば縦
横ともに１６分割し、このようにして得られた各小領域
（ブロック）どうしで、マッチングを行うという手法が
考えられる。しかし、この手法は、ただ単に、小領域に
分割した各ブロックどうしのマッチング率を見るもので
あって、たとえばブロック数が１２００（６４０×４８
０／（１６×１６））あればこの中にマッチング率の低
いブロックがあるか否か、またそのブロック数はいくつ
か、くらいしかわからない。
【００２５】本来、欠陥は、その欠陥要素の特徴量（面
積や長さ）の解析から抽出されるべきものであり、上述
の手法だけでは、欠陥要素の特徴量の解析による欠陥を
抽出することはできない。
積や長さ）の解析から抽出されるべきものであり、上述
の手法だけでは、欠陥要素の特徴量の解析による欠陥を
抽出することはできない。
【００２６】これに対して、本発明の欠陥検出方法は、
各画素単位で、その画素を中心とするマッチングを行う
ことにより、そのマッチング率をマッチング平面に描き
込んで、まさに欠陥要素を示す画像（２値画像）を得る
ことを特徴とし、欠陥要素の特徴量の解析から欠陥を見
つけているから、上記の考えられる手法よりも優れてい
る。
各画素単位で、その画素を中心とするマッチングを行う
ことにより、そのマッチング率をマッチング平面に描き
込んで、まさに欠陥要素を示す画像（２値画像）を得る
ことを特徴とし、欠陥要素の特徴量の解析から欠陥を見
つけているから、上記の考えられる手法よりも優れてい
る。
【００２７】
【発明の効果】上記のように、本発明の欠陥検出方法
は、マスター画像とターゲット画像との全ての対応画素
において、小領域単位での正規化相関マッチングを行っ
て、マッチング平面にマッチング率を描き込み、マッチ
ング平面からマッチング率の低い小領域を抽出し、マッ
チング率の低い小領域の存在からターゲット画像中の欠
陥を見つける。
は、マスター画像とターゲット画像との全ての対応画素
において、小領域単位での正規化相関マッチングを行っ
て、マッチング平面にマッチング率を描き込み、マッチ
ング平面からマッチング率の低い小領域を抽出し、マッ
チング率の低い小領域の存在からターゲット画像中の欠
陥を見つける。
【００２８】したがって、本発明では、模様のあるパタ
ーンにある欠陥の検査において、従来はむずかしかった
パターンの位置ズレや形の微妙な違いの影響を受けず、
また画像内の部分的な濃度差の影響を受けず、欠陥のみ
を忠実に抽出できる。特に、本発明によれば、各画素単
位で、その画素を中心とするマッチングを行うことによ
り、そのマッチング率をマッチング平面に描き込んで、
まさに欠陥要素を示す画像（２値画像）が得られる。こ
のように、欠陥は、マッチング平面における欠陥要素の
特徴量の解析から、欠陥がパターンの位置ズレや形の微
妙な違い、画像内の部分的な濃度差の影響を受けること
なく、検出できる。
ーンにある欠陥の検査において、従来はむずかしかった
パターンの位置ズレや形の微妙な違いの影響を受けず、
また画像内の部分的な濃度差の影響を受けず、欠陥のみ
を忠実に抽出できる。特に、本発明によれば、各画素単
位で、その画素を中心とするマッチングを行うことによ
り、そのマッチング率をマッチング平面に描き込んで、
まさに欠陥要素を示す画像（２値画像）が得られる。こ
のように、欠陥は、マッチング平面における欠陥要素の
特徴量の解析から、欠陥がパターンの位置ズレや形の微
妙な違い、画像内の部分的な濃度差の影響を受けること
なく、検出できる。
【図１】検査対象のシリコンウエハやプリント基板の回
路パターンあるいは印刷物のパターンの欠陥検査におい
て、従来の減算処理による欠陥の検出処理例の説明図で
ある。
路パターンあるいは印刷物のパターンの欠陥検査におい
て、従来の減算処理による欠陥の検出処理例の説明図で
ある。
【図２】従来の減算処理でのパターンの違いによる良品
の誤判定例の説明図である。
の誤判定例の説明図である。
【図３】従来の減算処理での部分的な濃淡（明るさの違
い）による良品の誤判定例の説明図である。
い）による良品の誤判定例の説明図である。
【図４】本発明による欠陥検出方法を実行するための欠
陥検出装置１のブロック線図である。
陥検出装置１のブロック線図である。
【図５】マスター画像Ｇの構成画素の座標（ｘ，ｙ）お
よびターゲット画像Ｆの構成画素の座標（ｘ，ｙ）の説
明図である。
よびターゲット画像Ｆの構成画素の座標（ｘ，ｙ）の説
明図である。
【図６】本発明による欠陥検出方法の画像処理過程の説
明図である。
明図である。
【図７】パターンの幅にバラツキのあるターゲット画像
で、本発明による欠陥検出方法の説明図である。
で、本発明による欠陥検出方法の説明図である。
【図８】ターゲット画像に部分的に濃度差のあるターゲ
ット画像で、本発明による欠陥検出方法の説明図であ
る。
ット画像で、本発明による欠陥検出方法の説明図であ
る。
１ 欠陥検出装置 ２ ＴＶカメラ ３ 検査対象のワーク ４ 画像処理ユニット
─────────────────────────────────────────────────────
【手続補正書】
【提出日】平成１３年４月２４日（２００１．４．２
４）
４）
【手続補正１】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】全図
【補正方法】変更
【補正内容】
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図８】
【図６】
【図７】
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 7/00 ３００ Ｇ０６Ｔ 7/00 ３００Ｅ Ｆターム(参考） 2G051 AA51 AA65 AB02 AB03 AB04 AB11 AB14 CA04 EA12 EA14 EC07 ED01 ED08 ED11 5B057 AA03 BA11 CH01 CH11 DA03 DC33 DC34 5C054 AA01 FC01 FE14 GB12 HA01 5L096 BA03 CA04 DA02 EA17 EA45 FA34 GA08 HA07 JA09
Claims (1)
- 【請求項１】 ターゲット画像中の欠陥をターゲット画
像とマスター画像と比較しながら検出する画像処理手法
において、 マスター画像とターゲット画像との全ての対応画素にお
いて、小領域単位での正規化相関マッチングを行って、
マッチング平面にマッチング率を描き込む過程と、マッ
チング平面からマッチング率の低い小領域を抽出し、マ
ッチング率の低い小領域の存在からターゲット画像中の
欠陥を見つける過程とからなることを特徴とする欠陥検
出方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001117836A JP3753234B2 (ja) | 2001-04-17 | 2001-04-17 | 欠陥検出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001117836A JP3753234B2 (ja) | 2001-04-17 | 2001-04-17 | 欠陥検出方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002314982A true JP2002314982A (ja) | 2002-10-25 |
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Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000321038A (ja) * | 1999-05-13 | 2000-11-24 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | パターン欠陥検出方法 |
| JP2001077165A (ja) * | 1999-09-06 | 2001-03-23 | Hitachi Ltd | 欠陥検査方法及びその装置並びに欠陥解析方法及びその装置 |
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Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000321038A (ja) * | 1999-05-13 | 2000-11-24 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | パターン欠陥検出方法 |
| JP2001077165A (ja) * | 1999-09-06 | 2001-03-23 | Hitachi Ltd | 欠陥検査方法及びその装置並びに欠陥解析方法及びその装置 |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006098071A (ja) * | 2004-09-28 | 2006-04-13 | Lasertec Corp | 欠陥検出装置及び欠陥検出方法並びにパターン基板の製造方法 |
| JP4677628B2 (ja) * | 2004-09-28 | 2011-04-27 | レーザーテック株式会社 | 欠陥検出装置及び欠陥検出方法並びにパターン基板の製造方法 |
| JP2006214890A (ja) * | 2005-02-04 | 2006-08-17 | M I L:Kk | 物品欠陥情報検出装置及び物品欠陥情報検出処理プログラム |
| JP4566769B2 (ja) * | 2005-02-04 | 2010-10-20 | 株式会社エム・アイ・エル | 物品欠陥情報検出装置 |
| JP2010239610A (ja) * | 2009-03-13 | 2010-10-21 | Omron Corp | 画像処理装置および画像処理方法 |
| JP2016217877A (ja) * | 2015-05-20 | 2016-12-22 | Ｎｅｃエンジニアリング株式会社 | 欠損検査装置、及び欠損検査方法 |
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