JP2003065971A

JP2003065971A - パターン検査方法および検査装置

Info

Publication number: JP2003065971A
Application number: JP2001250139A
Authority: JP
Inventors: Hirobumi Kawai; 博文川合
Original assignee: Ibiden Co Ltd
Current assignee: Ibiden Co Ltd
Priority date: 2001-08-21
Filing date: 2001-08-21
Publication date: 2003-03-05

Abstract

(57)【要約】【課題】検査対象から除外するマスク領域内の短絡や
突起などの分岐欠陥をも高精度に検出することができる
パターン検査方法および検査装置を提供すること。【解決手段】画像膨張処理部１３により、２値画像の
うちのパターン２１についての部分を膨張させる。次
に、画像反転処理部１４により、画像膨張処理部１３で
膨張させた２値画像の明と暗とを逆転させる。さらに、
画像細線化処理部１５により、反転処理された２値画像
のうちのパターン２１以外についての部分を、連続性を
保ちつつ１画素幅の線画像とする。そして、特徴抽出部
１６により、細線化された線画像における欠陥形状２６
ａ，２７ａを抽出し、その抽出結果に基づき検出結果処
理部１７においてパターン２１の分岐欠陥を検出する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、例えばプリント配
線基板やＩＣパッケージ等の表面に形成されたパターン
の欠陥を検出するパターン検査方法および検査装置に関
する。さらに詳細には、パターンにおける短絡や突起の
分岐欠陥を高精度に検出することができるパターン検査
方法および検査装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】近年、携帯通信機器等の電子機器の小型
化に伴い、プリント配線基板やＩＣパッケージ等の表面
に形成されるパターンの形状が複雑化するとともに、パ
ターンの幅もファイン化が進む傾向にある。このような
ことから、仕様通りのパターンが形成されている、言い
換えればパターンに欠陥が存在しないか、を検査するパ
ターン検査技術の重要性が以前にも増して高まってきて
いる。すなわち、パターンの欠陥を高い精度で検出する
ことができる検査技術が要求されているのである。

【０００３】ここで、パターン検査技術の代表的なもの
としては、特徴抽出法あるいは完全比較法によるものが
挙げられる。そして、ＩＣパッケージ基板などにおける
パターンには、配線パターンに対してメッキ処理を行う
ために形成されるメッキリードと称されるパターンが存
在する。このようなパターンが存在する基板を検査する
場合、メッキリードの部分を特徴認識部分として抽出
し、そこを分岐欠陥（短絡）であると誤検出してしま
う。

【０００４】そこで、予めそのような特徴認識部分（こ
こでは分岐部分）を、良品基板から抽出、あるいはイメ
ージデータ（ＣＡＤデータ等）から把握しておき、その
ような部分を検査対象から除外するためにマスクデータ
を作成しマスク処理を行っている。そして、そのマスク
には、特徴認識部分に対してある程度の大きさを持たせ
ている。マスク領域を特徴認識部分よりも大きくするの
は、基板の伸縮や基板を配置する際に生じる位置ずれ等
を許容するためである。このようなマスク処理により、
メッキリードなどの本来的には欠陥でない分岐パターン
を誤検出しないようにしている。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
検査技術では、分岐欠陥を検出することができない場合
があった。すなわち図１４に示すように、マスクデータ
が登録されたマスク領域内に分岐欠陥（図１４では短
絡）が存在する場合には、その分岐欠陥を検出すること
ができないという問題があった。マスク領域は、予め疑
似欠陥とみなして検査対象から除外してしまっているか
らである。

【０００６】そこで、本発明は上記した問題点を解決す
るためになされたものであり、検査対象から除外するマ
スク領域内の短絡や突起などの分岐欠陥をも高精度に検
出することができるパターン検査方法および検査装置を
提供することを課題とする。

【０００７】

【課題を解決するための手段】上記した課題を解決する
ためになされた本発明に係るパターン検査方法は、パタ
ーンが形成された被検査体を撮像して画像を取得し、そ
の取得した画像を、パターンの部分と背景部分とが区別
されるように２値化して、２値画像に変換し、２値画像
のうちのパターンの部分を背景側へ１画素ずつ拡大する
処理を、全画素に対して所定回数だけ繰り返すことによ
り、パターンの部分における突起形状を短絡形状にする
膨張処理を行い、膨張処理後の２値画像のうちの背景部
分に対し連続性を保ちながら１画素ずつ縮小する処理
を、背景部分が１画素幅の線画像になるまで全画素に対
して繰り返す細線化処理を行い、細線化処理後の線画像
に基づき、パターンの分岐欠陥を検出することを特徴と
する。

【０００８】なお、「背景」とは本明細中においては、
２値画像のうちのパターン以外の部分に相当する画素が
分布している領域を意味する。そして、この背景部分に
は、スルホールやキャビティ穴などに相当する画素が分
布している領域も含まれる。

【０００９】このパターン検査方法では、まず、パター
ンが形成された被検査体を撮像して、被検査体に関する
濃淡画像を取得する。次いで、取得した被検査体に関す
る濃淡画像を、パターンの部分と背景部分とが区別され
るように２値化することにより２値画像に変換する。こ
れで、被検査体に関する２値画像が得られたことにな
る。なお、２値化の閾値は、パターンがある場所の明る
さと、パターンがない場所の明るさとのほぼ中間の値に
設定すればよい。

【００１０】２値画像が得られたら、まず、膨張処理を
行う。具体的には、２値画像のうちのパターンについて
の部分を、背景側へ１画素ずつ拡大する処理を全画素に
対して所定回数だけ繰り返すことにより膨張させる。こ
れにより、パターン部の画像が膨張し、突起形状が短絡
形状となる。すなわち、膨張処理により、分岐欠陥形状
はすべて短絡形状となる。このため、メッキリード部な
どの疑似欠陥部分の近傍に分岐欠陥が存在していると、
疑似欠陥部分と分岐欠陥部分との間に、小さな面積の孤
立図形（２値画像では背景部分を示す部分であり、後述
する細線化処理後に欠陥形状となるもの）が現れる（図
６参照）。従って、この孤立図形が検出されれば、分岐
欠陥が存在することになる。

【００１１】なお、パターンについての２値画像におけ
る突起形状が短絡形状になるまでに必要とされる膨張処
理の回数は、パターンの間隔やパターン幅などから予測
することができる。従って、検出したい最低限の突起量
に応じて、膨張処理を行う所定回数を設定すればよい。

【００１２】そこで、上記した孤立図形を確実に検出す
るために、細線化処理を行う。具体的には、膨張処理後
の２値画像のうちの背景のそれぞれの部分に対し連続性
を保ちながら１画素ずつ縮小する処理を、背景部分が１
画素幅の線画像になるまで全画素に対して繰り返す。な
お、線画像には点（１画素）も含まれる。また、パター
ン以外の部分は複数存在しそれぞれの形状が異なってい
るため、細線化処理を行う回数はそれぞれのパターン以
外の部分の形状により異なる。

【００１３】そして、細線化処理された線画像に基づき
パターンの分岐欠陥を検出する。例えば、所定の特徴抽
出アルゴリズムを用いて分岐欠陥であると認識すべき欠
陥形状を抽出し、欠陥形状が抽出されれば分岐欠陥が存
在すると判定すればよい。あるいは、細線化処理された
線画像に対してラベリング処理および特徴量（例えば面
積など）の抽出を行い、予め設定した規定値と抽出した
特徴量とを比較して、どこのラベル領域が欠陥形状であ
るかを判定して分岐欠陥を検出することもできる。

【００１４】このような検査方法によれば、疑似欠陥部
分の近傍（マスク領域に相当）に存在する分岐欠陥部分
の画像は、最終的に所定長さ以下の線画像になる。従っ
て、このような線画像を抽出することにより、確実に分
岐欠陥を検出することができる。すなわち、検査対象か
ら除外するマスク領域内に存在する短絡や突起などの分
岐欠陥を高精度に検出することができる。

【００１５】ただし、本発明に係る検査方法では、分岐
欠陥を高精度に検出するものであり、その他の欠陥（例
えば、パターンの断線や欠けなど）を精度よく検出する
ことができないおそれがある。そのため、本発明に係る
検査方法を、通常のパターン検査方法と併用することに
より、パターンにおけるすべての欠陥を高精度に検出す
ることができる。ここで、マスク領域以外に存在する分
岐欠陥は、従来の検査方法によっても十分に検出するこ
とができる。このため、本発明の検査方法を特定の領域
に限って用いるのが、検査時間の短縮の観点からは効率
的である。

【００１６】そこで、本発明に係るパターン検査方法
は、別のパターン検査で検査領域から除外されるマスク
領域に対してのみ行うようにすればよい。ここで、別の
パターン検査とは、本検査方法による検査とは異なるも
のを意味し、例えば、パターンの分岐欠陥以外の欠陥を
検出する一般的なパターン検査などが挙げられる。すな
わち、この場合には本検査方法は、通常のパターン検査
などの別の検査方法とが併用されるのである。また、こ
こでいうマスク領域は、例えばメッキリード部に対する
マスク領域などが該当し、キャビティ穴やスルホール等
の穴パターンに対する穴マスク領域は含まれない。穴マ
スク領域は、実際の穴形状に対して数画素程度だけ拡大
されているにすぎないので、その領域に分岐欠陥が存在
することはないため、本発明の検査方法における検査領
域から除外することができるからである。

【００１７】本発明に係るパターン検査装置は、被検査
体を撮像して画像を取得する画像取得手段と、画像取得
手段により取得された画像を、パターンの部分と背景部
分とが区別されるように２値化して、２値画像にする２
値化手段と、２値画像のうちのパターンの部分を背景側
へ１画素ずつ拡大する処理を、全画素に対して所定回数
だけ繰り返すことにより、パターンの部分における突起
形状を短絡形状にする画像膨張処理手段と、画像膨張処
理手段により膨張処理された後の２値画像のうちの背景
部分に対し連続性を保ちながら１画素ずつ縮小する処理
を、背景部分が１画素幅の線画像になるまで全画素に対
して繰り返す細線化処理手段と、細線化処理手段により
細線化された線画像に基づきパターンの分岐欠陥を検出
する検出手段と、を有することを特徴とするものであ
る。

【００１８】このパターン検査装置では、まず、画像取
得手段により、パターンが形成された被検査体が撮像さ
れて、被検査体に関する濃淡画像が取得される。そうす
ると、２値化手段により、画像取得手段で取得された濃
淡画像が、パターンの部分と背景部分とが区別されるよ
うに２値化され２値画像とされる。

【００１９】続いて、２値画像に対する各種の画像処理
が施される。すなわち、まず、画像膨張処理手段によ
り、２値画像のうちのパターンの部分に対し、背景側へ
１画素ずつ拡大する処理が全画素に対して所定回数だけ
繰り返される。これにより、２値画像のうちのパターン
の部分が膨張させられ、分岐欠陥形状はすべて短絡形状
となる。次に、細線化処理手段により、画像膨張処理手
段で膨張処理された後の２値画像のうちの背景部分に対
し連続性を保ちながら１画素ずつ縮小する処理が、背景
部分が１画素幅の線画像になるまで全画素に対して繰り
返される。これにより、膨張処理された後の２値画像の
うちの背景部分は、連続性を保った１画素幅の線画像と
なる。上記したように、線画像のうち所定長さ以下のも
のが欠陥形状（孤立図形）である。

【００２０】そして、検出手段により、細線化処理手段
により細線化された線画像に基づきパターンの分岐欠陥
が検出される。このように、このパターン検査装置で
も、上記した検査方法と同様の手順により分岐欠陥が検
出される。従って、このパターン検査装置によれば、マ
スク領域内に存在する分岐欠陥を確実に検出することが
できる。

【００２１】

【発明の実施の形態】以下、本発明に係るパターン検査
方法および検査装置を具体化した最も好適な実施の形態
について図面に基づいて詳細に説明する。本実施の形態
では、メッキリードが存在するプリント配線基板のパタ
ーン検査に本発明を適用した場合について説明する。

【００２２】本実施の形態に係るパターン検査装置の概
略構成を図１に示す。このパターン検査装置は、テーブ
ルカメラ部１０を有しており、テーブルに載置された被
検査体であるプリント配線基板を別に設けたランプハウ
スで照射しつつ、プリント配線基板上の各位置に対応す
る画素ごとに明るさを検知してこれを撮像するようにな
っている。なお、プリント配線基板が載置されるテーブ
ルは、黒色等の暗色でつやなしとされている。あるい
は、そのようなシートをテーブルに敷いてその上にプリ
ント配線基板を載置することとしてもよい。そして、テ
ーブルカメラ部１０には、アナログ画像をデジタル化す
るＡ／Ｄ変換部１１が接続され、さらに、デジタル化さ
れた画像データ（例えば２５６階調）を所定の閾値で２
値化する２値化部１２が接続されている。この２値化部
１２の処理により、プリント配線基板に関する２値画像
が得られる。

【００２３】そして、２値画像に対して膨張処理を施す
画像膨張処理部１３と、膨張処理後の２値画像の「明」
と「暗」とを逆転させる画像反転処理部１４と、反転処
理後の２値画像を１画素幅の線画像に変換する細線化処
理を行う画像細線化処理部１５とが設けられている。こ
こで、画像膨張処理部１３で膨張処理が施されるのは、
２値画像のうちのパターンについての部分である。ま
た、画像細線化処理部１５で細線化処理が施されるの
は、２値画像のうちの背景部分である。つまり、後述す
るように、２値画像のうちの「明」の部分に対して膨張
処理および細線化処理が施される。なお、画像細線化処
理部１５により細線化された線画像には点（１画素）も
含まれる。

【００２４】さらに、細線化処理が施された線画像か
ら、パターンの分岐欠陥（短絡と突起）に相当する形状
を抽出する特徴抽出部１６と、特徴抽出部１６による抽
出結果に基づき分岐欠陥を判定する検出結果処理部１７
とが設けられている。また、このパターン検査装置に
は、検出結果処理部１７から出力される結果、すなわち
欠陥情報を表示する欠陥表示用ＣＲＴ１８と、検出結果
処理部１７から出力される欠陥箇所を目視で確認するこ
とができる欠陥確認装置１９とが接続されている。

【００２５】次に、上記のパターン検査装置により検査
されるプリント配線基板について、図２を参照して簡単
に説明する。検査対象であるプリント配線基板は、個別
基板（「ピース」ともいう）を多数有するものである。
すなわち、プリント配線基板は、各ピースに裁断する前
の大板である。そして図２に示すように、各ピースのパ
ターン２１にメッキを施すためのメッキリード２１ａが
形成されている。なお、図２は、メッキリード部を拡大
してその配線形状を示したものである。そして、プリン
ト配線基板におけるパターン（メッキリード２１ａを含
む）２１は、金属光沢を有しているので、ランプハウス
からの光の照射により他の部分（合成樹脂）に対し明確
なコントラストが出る。このため、テーブルカメラ部１
０により、プリント配線基板のパターン２１を撮像する
ことができる。

【００２６】パターン検査装置で検査しようとするの
は、もちろんこのパターン２１が仕様通りに正しく形成
されているか否かであり、特に短絡や突起の分岐欠陥が
存在しないか否かである。ただし、メッキリード部で
は、正しいパターンであるにも関わらず分岐欠陥（短
絡）と判断されるため、これを欠陥判定の対象から除外
する必要がある。そのために、マスクデータが作成され
る。

【００２７】このマスクデータに基づいて作成されるマ
スク領域２２は、図３に示すように、分岐欠陥であると
認識するための図形領域（以下、「分岐欠陥認識領域」
という）２３よりも、かなり大きい。具体的には、欠陥
認識領域２３が数μｍ四方の領域であるのに対し、マス
ク領域２２は数百μｍ四方の領域となっている。このよ
うにマスク領域２２を拡大するのは、プリント配線基板
の伸縮や、プリント配線基板を配置する際に生じる位置
ずれ等による分岐欠陥の誤検出を防止するためである。
なお、キャビティ穴やスルホール等の穴パターンに対し
ては、精度よくマスクをかけることができるので、上記
のようなマスク領域の拡大は行われない。

【００２８】続いて、上記のように構成されたパターン
検査装置を用いた検査方法について説明する。本実施の
形態では、マスク領域２２内に短絡と突起の欠陥が存在
するパターン（図４参照）を一部に含むプリント配線基
板について検査を行う場合を例に挙げて説明する。ただ
しこの検査は、分岐欠陥認識領域に対し水平方向および
垂直方向ともに数百μｍの大きさを持つマスクがかけら
れるマスク領域についてのみ実行される。

【００２９】まず図１において、テーブルカメラ部１０
によって撮像されたプリント配線基板の画像（アナロ
グ）を、Ａ／Ｄ変換部１１によりデジタル化する。そし
て、そのデジタル化された画像を、２値化部１２で２値
化する。このときの２値化の閾値は、パターン２１があ
る場所の明るさと、パターン２１がない場所の明るさと
の中間の値に設定されている。従って、この２値化によ
り、図４に示す２値画像が得られる。すなわち、パター
ン２１がある位置の画素は画像データが「１（明）」と
なり、パターン２１がない位置の画素は画像データが
「０（暗）」となる。従って、画像データの「１」の画
素の分布形状が、プリント配線基板上のパターン２１の
形状を示している。

【００３０】図１に戻って、２値化された２値画像は、
画像膨張処理部１３に送られる。そうすると、そこで指
定回数だけ膨張処理が行われる。この膨張処理は、２値
画像のうちのパターン２１の部分を膨張させるための処
理である。ここで、膨張処理について図５を用いて説明
する。

【００３１】まず、２値画像の全画素に対して３×３マ
トリクスサイズの膨張フィルタ２５によるフィルタ処理
が施される。膨張フィルタ２５は、中心画素Ｅの画像デ
ータと周辺８画素Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｆ，Ｇ，Ｈ，Ｉの画
像データとのＯＲ出力を、中心画素Ｅのデータとして出
力する論理フィルタである。具体的には膨張フィルタ２
５により、画素Ａ〜Ｉの画像データのいずれかが「１」
であれば、中心画素Ｅの画像データが「１」とされる。
このような処理が全画素に対して行われて、１回分の膨
張処理が終了する。そうすると、膨張処理の回数が指定
回数に達しているか否かが判断される。このとき、指定
回数に達していない場合には、さらに上記した１回分の
膨張処理が実行される。そして、指定回数に達するまで
膨張処理が繰り返され、指定回数に達すると膨張処理が
終了する。

【００３２】このような膨張処理を行った結果、図６に
示すようなパターン２１の部分が膨張された画像が得ら
れた。図６に示すように、分岐欠陥はすべて短絡の画像
形状となっている。そして、分岐欠陥部とメッキリード
部との間に、孤立領域２６，２７が出現する。後述する
ように、この孤立領域２６，２７が最終的に検出するも
のとなる。

【００３３】なお、膨張処理を行う指定回数は、パター
ン２１に存在する突起の画像形状が短絡の画像形状とな
るまでの回数が予め設定されている。この指定回数は、
パターン２１が形成される間隔や最低限検出したい突起
量などを考慮して決定すればよい。

【００３４】再び図１に戻って、このようにして膨張さ
れた２値画像は、画像反転処理部１４に送られる。そう
すると、そこで反転処理が実行される。すなわち、画像
データが「１」であった画素の画像データが「０」にさ
れ、画像データが「０」であった画素の画像データが
「１」にされる。これにより、２値画像における「明」
と「暗」とが逆転して、図７に示す画像が得られた。こ
のように反転処理により、パターン２１に相当する部分
が「暗」となり、パターン２１以外に相当する部分が
「明」となる。

【００３５】また図１に戻って、このように「明」と
「暗」とが逆転された２値画像は、画像細線化処理部１
５に送られる。そうすると、そこで所定回数だけ細線化
処理が行われる。すなわち、図７に示す画像のうち、
「明」の画素分布（パターン２１以外に相当する部分）
ごとに、１画素幅の線画像（点も含む）になるまで、背
景（パターン２１に相当する「暗」の部分）から１画素
ずつ連続性を保ちながら消去していくのである。そこ
で、この細線化処理について図８を用いて説明する。

【００３６】まず、２値画像の全画素に対して３×３マ
トリクスサイズの細線化フィルタによるフィルタ処理が
施される。細線化フィルタは、図９に示すように、８個
のサブパターンフィルタ（ａ）〜（ｈ）により構成され
るものである。従って、この８個のサブパターンフィル
タによるフィルタ処理（合計８回）により１回分の細線
化処理が行われる。すなわち、８方向（上、下、左、
右、左斜め上、右斜め下、右斜め上、左斜め下）から論
理フィルタを順にかけていくのである。なお、図９
（ａ）〜（ｈ）に示す数値（１または０）は画像データ
を表し、「＊」はその画素の画像データが「１」または
「０」のどちらでもよいことを表している。また、
「Ｙ」「Ｚ」と示した画素は、その２つの画素の画像デ
ータのうち少なくとも１つが「１」であることを表して
いる。言い換えれば、「Ｙ」「Ｚ」がともに「０」にな
ることはないことを表している。

【００３７】このような８個のサブパターンフィルタに
よるフィルタ処理により、中心画素Ｘを消去してもよい
か否かが判断される。具体的には、各サブパターンフィ
ルタに適合した場合に、中心画素Ｘの画像データが
「１」であれば「０」にする。すなわち、画像を消去す
る。これ以外の場合、すなわち８個のサブパターンフィ
ルタのいずれにも適合しない場合には、画素Ｘの画像デ
ータをそのまま出力する。このような処理が全画素に対
して行われて、１回分の細線化処理が終了する。そうす
ると、細線化処理の回数が所定回数に達しているか否か
が判断される。このとき、所定回数に達していない場合
には、さらに上記した１回分の細線化処理が実行され
る。そして、細線化処理の対象となっている画像（パタ
ーン２１以外に相当する各部分）が、１画素幅になるま
で同様の処理が繰り返される。すなわち、所定回数と
は、１画素幅の線画になるまでの処理回数である。この
ような細線化処理を行った結果、図１０に示すように、
２値画像のうちのパターン２１以外に相当する各部分が
それぞれ１画素幅の線画となった。

【００３８】ここで、細線化処理を図９（ａ）〜（ｈ）
に示す８個のサブパターンフィルタを用いて行ってい
る。このため、８方向（上、下、左、右、左斜め上、右
斜め下、右斜め上、左斜め下）からフィルタ処理を行う
ことができる。これにより、垂直（縦）方向、水平
（横）方向、および４５度（斜め）方向について、同じ
割合で画像を細めることができる。従って、画像の連続
性を保ったまま細線化処理を確実に行うことができる。
つまり、細線化処理される画像は、縦・横・斜めのうち
一方向が他の方向に比べて速く細められたり、遅く細め
られたりすることがない。言い換えれば、縦・横・斜め
のいずれの方向からも均等に画像が細められていく。よ
って、画像の連続性を保った１画素幅の線画像を確実に
得ることができるのである。

【００３９】再び図１に戻って、上記のようにして１画
素幅の線画像（点も含む）に細線化された２値画像は、
特徴抽出部１６へ送られる。そうすると、そこで欠陥デ
ータ（欠陥形状）の抽出が行われる。すなわち、特徴抽
出部１６が、特徴抽出アルゴリズムにより欠陥形状２６
ａ，２７ａを抽出する。ここで、欠陥形状２６ａ，２７
ａは、孤立領域２６，２７（図６参照）が細線化された
ものである。

【００４０】具体的な抽出方法としては、図１１に示す
論理フィルタに適合する形状を抽出する。この論理フィ
ルタにより抽出されるのは、５画素以下の線画像であ
る。すなわち、本実施の形態では、５画素以下の線画像
を分岐欠陥形状として抽出するようにしている。そし
て、図１０に示す画像から図１１に示す論理フィルタに
よる特徴抽出を行ったところ、図１２に示す抽出結果が
得られた。すなわち、マスク領域２２内に存在するパタ
ーン２１の短絡および突起を確実に検出することができ
た。

【００４１】また図１に戻って、特徴抽出部１６で抽出
された分岐欠陥形状のデータは、検出結果処理部１７に
送られる。ここでの説明では、プリント配線基板の一部
についてのみ着目しているが、実際はプリント配線基板
の全体について検査が行われる。従って、プリント配線
基板全体における分岐欠陥形状が特徴抽出部１６で抽出
される。このため、検出結果処理部１７には、分岐欠陥
形状に関するデータが集計されることになる。

【００４２】そして、検出結果処理部１７にプリント配
線基板における分岐欠陥形状に関するデータが集計され
ると、その集計データに基づき欠陥表示用ＣＲＴ１８お
よび欠陥確認装置１９に分岐欠陥の存在場所などが表示
される。かくして、プリント配線基板の分岐欠陥の検査
が終了する。

【００４３】以上詳細に説明したように本実施の形態に
係るパターン検査方法および検査装置では、テーブルカ
メラ部１０で取得したパターン２１の濃淡画像を、２値
化部１２で２値化して２値画像に変換する。そして、画
像膨張処理部１３により、この２値画像のうちのパター
ン２１についての部分を、背景に対して１画素ずつ拡大
する処理を全画素に対して所定回数だけ繰り返すことに
より膨張させる。これで、パターン２１の画像が膨張
し、突起形状が短絡形状となり、分岐欠陥形状はすべて
短絡形状となる。このため、メッキリード２１ａなどに
存在する疑似欠陥部分の近傍に分岐欠陥が存在している
と、疑似欠陥部分と分岐欠陥部分との間に孤立領域２
６，２７が現れる。

【００４４】続いて、画像反転処理部１４により、膨張
処理後の２値画像における明と暗とを逆転させる。さら
に、画像細線化処理部１５により、反転処理後の２値画
像のうちのパターン２１以外のそれぞれの部分を、背景
から１画素ずつ消去する処理を全画素に対して所定回数
だけ繰り返すことにより、連続性を保ちつつ１画素幅の
線画像にする。そして、特徴抽出部１６により画像細線
化処理部１５で細線化処理された線画像から欠陥形状２
６ａ，２７ａを抽出し、次いで、検出結果処理部１７に
より特徴抽出部１６で抽出した結果に基づきパターン２
１の分岐欠陥を検出する。

【００４５】このような検出方法であれば、疑似欠陥部
分の近傍（マスク領域に相当）に存在する分岐欠陥部分
の画像は、最終的に所定長さ以下の線画像（欠陥形状）
２６ａ，２７ａとなる。従って、このような特徴を持っ
た線画像２６ａ，２７ａを抽出することにより、確実に
分岐欠陥の存在を検出することができる。すなわち、検
査対象から除外するマスク領域２２内に存在する短絡や
突起などの分岐欠陥を高精度に検出することができる。

【００４６】なお、本実施の形態は単なる例示にすぎ
ず、本発明を何ら限定するものではない。従って本発明
は当然に、その要旨を逸脱しない範囲内で種々の改良、
変形が可能である。例えば、上記実施の形態では、プリ
ント配線基板における一部の特定領域（マスク拡大領
域）に対して本発明に係る検査方法を適用して検査を行
っているが、もちろん検査領域を限定することなくプリ
ント配線基板全体に対して検査を行うこともできる。ま
た、通常のパターン検査と本発明の検査とを併用するこ
とにより、プリント配線基板におけるパターンのすべて
の欠陥を高精度に検出することができる。さらに、２値
画像に対して膨張処理を行い、その後反転処理を行って
から細線化処理を施しているが、膨張処理後に細線化処
理を行ってもよい。つまり、反転処理を省略することも
できる。

【００４７】さらに、特徴抽出部１６では、特徴抽出ア
ルゴリズムによって分岐欠陥形状を抽出することとして
いるが、ラベリング処理により特徴量を抽出して、その
特徴量が所定よりも小さくなるラベル領域を、分岐欠陥
であると判定するようにしてもよい。例えば、上記実施
の形態で例示したプリント配線基板（図４参照）につい
て検査を行い、特徴抽出部１６においてラベリング処理
を行った場合には、図１３に示す結果が得られる。そし
て、例えば特徴量が「５ｐｉｘｅｌ」より小さいラベル
領域を分岐欠陥であると判定するようにすると、ラベル
領域「３」と「５」が抽出され、図１２に示す分岐欠陥
形状が検出される。従って、特徴抽出部１６でラベリン
グ処理により特徴量を抽出するようにしても、マスク領
域２２内に存在するパターン２１の短絡および突起を確
実に検出することができる。

【００４８】

【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
に係るパターン検査方法および検査装置によれば、検査
対象から除外するマスク領域内の短絡や突起などの分岐
欠陥をも高精度に検出することができる。特に、疑似欠
陥であると認識すべき領域に対してマスク領域が拡大さ
れてマスクがかけられる場合に有効である。

【図面の簡単な説明】

【図１】実施の形態に係るパターン検査装置の概略構成
を示すブロック図である。

【図２】メッキリードの配線形状を示す平面図である。

【図３】マスク領域を示す平面図である。

【図４】分岐欠陥を有するプリント配線基板の一部の２
値画像を示す図である。

【図５】膨張処理の内容を説明するための図である。

【図６】膨張処理後の２値画像を示す図である。

【図７】反転処理後の２値画像を示す図である。

【図８】細線化処理の内容を説明するための図である。

【図９】細線化処理に用いる論理フィルタを示す図であ
る。

【図１０】細線化処理後の２値画像を示す図である。

【図１１】分岐欠陥形状を抽出するための論理フィルタ
を示す図である。

【図１２】特徴抽出部における抽出結果を示す図であ
る。

【図１３】特徴抽出部におけるラベリング処理の結果を
示す図である。

【図１４】従来の検出技術における問題点を説明するた
めの図である。

【符号の説明】

１０テーブルカメラ部１２２値化部１３画像膨張処理部１４画像反転処理部１５画像細線化処理部１６特徴抽出部１７検出結果処理部２１パターン２１ａメッキリード２２マスク領域２３分岐欠陥認識領域２６，２７孤立領域２６ａ，２７ａ欠陥形状

───────────────────────────────────────────────────── 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）Ｇ０１Ｂ 11/24 ＦＦターム(参考） 2F065 AA56 BB02 CC01 CC25 FF04 FF61 GG02 JJ03 JJ26 QQ03 QQ05 QQ28 QQ31 QQ33 QQ37 RR04 SS13 UU05 2G051 AA65 AB07 CA04 EA11 EC05 ED01 ED22 5B057 AA03 BA02 CA08 CA12 CA16 CB06 CB12 CB16 CE12 CF01 DA03 DA08 DB02 DB09 5L096 AA06 BA03 EA02 EA04 EA43 FA10 FA17 GA10 GA55

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】パターンが形成された被検査体を撮像し
て画像を取得し、その取得した画像を、パターンの部分と背景部分とが区
別されるように２値化して、２値画像に変換し、前記２値画像のうちのパターンの部分を背景側へ１画素
ずつ拡大する処理を、全画素に対して所定回数だけ繰り
返すことにより、パターンの部分における突起形状を短
絡形状にする膨張処理を行い、前記膨張処理後の２値画像のうちの背景部分に対し連続
性を保ちながら１画素ずつ縮小する処理を、背景部分が
１画素幅の線画像になるまで全画素に対して繰り返す細
線化処理を行い、前記細線化処理後の線画像に基づき、パターンの分岐欠
陥を検出することを特徴とするパターン検査方法。
【請求項２】請求項１に記載するパターン検査方法に
おいて、別のパターン検査で検査領域から除外されるマスク領域
を検査対象とすることを特徴とするパターン検査方法。
【請求項３】被検査体を撮像して画像を取得する画像
取得手段と、前記画像取得手段により取得された画像を、パターンの
部分と背景部分とが区別されるように２値化して、２値
画像にする２値化手段と、前記２値画像のうちのパターンの部分を背景側へ１画素
ずつ拡大する処理を、全画素に対して所定回数だけ繰り
返すことにより、パターンの部分における突起形状を短
絡形状にする画像膨張処理手段と、前記画像膨張処理手段により膨張処理された後の２値画
像のうちの背景部分に対し連続性を保ちながら１画素ず
つ縮小する処理を、背景部分が１画素幅の線画像になる
まで全画素に対して繰り返す細線化処理手段と、前記細線化処理手段により細線化された線画像に基づき
パターンの分岐欠陥を検出する検出手段と、を有するこ
とを特徴とするパターン検査装置。