JP2006322757A - しみ検査方法及びしみ検査装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 簡易なしみ検査方法を提供する。
【解決手段】 （ａ）輝度データを準備する。（ｂ）輝度データの第１の方向に沿う輝度値から一群の１次微分値を求め、１次微分値から一群の２次微分値を求め、２次微分値に基づいて第１のデータを作成し、作成したデータに基づく出力データを出力する。（ｃ）工程（ｂ）で出力された出力データに、第１のランクフィルタリング処理を施した後、出力する。（ｄ）変調可能なしきい値を用いて、工程（ｃ）で出力された出力データから、しみの有無を判定する。
【選択図】 図７

Description

本発明は、しみを検査するために用いられる方法、及び装置に関する。

ＣＣＤ(charge coupled device 電荷結合素子)型固体撮像装置、ＭＯＳ型固体撮像装置、液晶ディスプレイ(liquidcrystal display; LCD)等に発生する欠陥の一つに、一様の白色画像を撮像または表示させたときに局所的に現れる「しみ」のような輝度変化がある。「しみ」には、周囲より明るいしみと暗いしみとがあり、それぞれ「白しみ」、「黒しみ」と呼ぶ。すなわち「白しみ」とは、しみ内部の輝度が、しみ周辺の輝度よりも大きいしみをいい、「黒しみ」とは、しみ内部の輝度が、しみ周辺の輝度よりも小さいしみをいう。「むら」とは、輝度変化が広範囲に及んだ状態を指す。

「しみ」とは、「明時の出力信号不均一性のうち、局在的で比較的滑らかに変化する成分であり、リッドガラスの汚れやフォトダイオード上の汚れなどにも起因する画面上比較的大きな面状欠陥」をいい、これを弾力的に用いて定義とし、たとえば「むら」も「しみ」に含まれるものとする。

たとえばカラー固体撮像装置の撮影画像には、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の三原色のカラーフィルタの製造工程で生じた欠陥に起因して、撮影画像に非常に薄い輝度むら（白しみ、黒しみ等）が発生する場合がある。

画像の明るさは、固体撮像装置や表示装置においては、全体に渡って均一ではなく、中央部が明るく、周辺部が暗い。この特性は輝度シェーディングと呼ばれる。

固体撮像装置による取得画像においては、輝度シェーディングはほぼ全ての画像に現れる。輝度の最大値（画像中央部の輝度）と輝度の最小値（画像周辺部の輝度）との差は、通常、画像全体の輝度の平均値の数％〜１０％前後である。

一方、「しみ」も輝度の不均一による欠陥である。しかし、しみ部分の輝度と、しみ周辺部の輝度には、数％程度の差しかない場合が多く、これは画像のノイズレベルと極めて近い。このように、周囲との輝度レベル差が小さく、しみ部としみ部でない部分との境界（エッジ部）において、輝度が急峻な変化を伴わない浸潤しているような状態では、余つさえ輝度シェーディングの影響があるため、単純に輝度の変化（傾き）を求める方法ではしみの検出が困難である。

したがって、しみ検査の自動化は難しく、人間の目視による検査が実施されているのが実情である（たとえば、特許文献１参照）。数値化された値に大きな差がない場合であっても、人間の目にははっきり認識できる場合も少なくないためである。

しかし、人間の目視による検査は主観的な評価であるため、検査員によって検査結果にバラつきが生じやすい。また、検査に要する時間や費用が膨大になるという問題も生じる。このため、検査の自動化が検討されている。

エッジを抽出するために、３画素×３画素のPrewittオペレータやSobelオペレータの１次差分を利用した空間フィルタを用いる方法が開示されている（たとえば、特許文献２参照）。
しかし、画像が輝度シェーディング特性を有する場合、輝度シェーディング自体が傾きであるため、Sobelフィルタではエッジの検出が困難である場合が多い。

輝度シェーディングの影響を排除し、しみの検出を行う技術が開示されている（たとえば、特許文献３参照）。

まず、ローパスフィルタ(low pass filter; LPF)を用い、元画像からノイズ成分を除去する。これによって、輝度シェーディングの特性のみをもった画像が生成される。次に、得られた輝度シェーディング特性を元画像から減じる。このようにして画像から輝度シェーディングを除去して、しみの検出を行う。

この方法は、たとえば傷の検出に有効である。しかし、しみの検出においては、ＬＰＦを施すことでしみのエッジ部を鈍化させ、検出を困難とする場合がある。

また、エッジ検出のために、輝度シェーディングを除去するための手段と、エッジを検出するための手段を別々に備える必要がある。更に、検出処理に時間を要する。

輝度シェーディングを除去するために、スプライン関数をもつ平坦化モジュールを用いる技術が開示されている（たとえば、特許文献４参照）。

しかし、画像全領域について平滑化曲線を求め、平坦化曲面を得るためには、膨大な処理時間を要する。このため、処理時間の制約が厳しい固体撮像装置等の検査には適していない。

特開平２００３−３２９５９７号公報 特開平１０−２０６３４４号公報 特開平９−３２９５２７号公報 特開平１１−６６３１１号公報

本発明の目的は、簡易なしみ検査方法を提供することである。

また、本発明の他の目的は、検査を簡易に行うことのできるしみ検査装置を提供することである。

本発明の一観点によれば、（ａ）輝度データを準備する工程と、（ｂ）前記輝度データの第１の方向に沿う輝度値から一群の１次微分値を求め、１次微分値から一群の２次微分値を求め、２次微分値に基づいて第１のデータを作成し、作成したデータに基づく出力データを出力する工程と、（ｃ）前記工程（ｂ）で出力された出力データに、第１のランクフィルタリング処理を施した後、出力する工程と、（ｄ）変調可能なしきい値を用いて、前記工程（ｃ）で出力された出力データから、しみの有無を判定する工程とを有するしみ検査方法が提供される。

また、本発明の他の観点によれば、輝度データの第１の方向に沿う輝度値から一群の１次微分値を求め、１次微分値から一群の２次微分値を求める第１の２次微分フィルタを含む微分フィルタ手段と、前記微分フィルタ手段から出力されたデータが入力されるランクフィルタ手段であって、第１のランクの値を得る第１のランクフィルタを含むランクフィルタ手段と、前記ランクフィルタ手段から出力されたデータが入力される判定手段であって、変調可能なしきい値を用いて、しみの有無を判定する判定手段とを有するしみ検査装置が提供される。

上記しみ検査方法及び装置を用いると、簡易にしみを検出することができる。

本発明によれば、簡易なしみ検査方法を提供することができる。

また、本発明によれば、検査を簡易に行うことのできるしみ検査装置を提供することができる。

図１（Ａ）は、実施例によるしみ検査装置を示す概略的なブロック図であり、図１（Ｂ）は、実施例によるしみ検査方法を示すフローチャートである。実施例においては、ＣＣＤ型固体撮像装置で撮影された画像データのしみ検査を行う場合を例にとって説明する。

画像データは、アナログ電荷量がアナログ電圧値に変換され、更にデジタル電圧値に変換されたもの、あるいは更に補間演算を行い、各画素位置で赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の信号成分を、たとえばデジタル電圧値（単位は、たとえばｍＶ）として有するものである。
また、検査対象としているしみは、たとえばノイズ成分に非常に近いレベルのしみである。
図１（Ａ）を参照する。実施例によるしみ検査装置は、色分解部１１、リサイズ部１２、２次微分フィルタリング部１３、ノイズ除去部１４、ランクフィルタリング部１５、及び判定処理部１６を含んで構成される。リサイズ部１２は、ノイズ除去部１２ａと画像圧縮部１２ｂとを含む。

色分解部１１は、取り込まれた画像を赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の各色データの画像に分解する。

リサイズ部１２は、ノイズ除去と画像圧縮とを行う。

ノイズ除去部１２ａは、色分解部１１で分解された各画像のノイズ成分を除去する。

画像圧縮部１２ｂは、ノイズ除去部１２ａでノイズを除去された画像の画像圧縮を行う。なお、画像圧縮部１２ｂにおいて、画像圧縮と同時にノイズ除去を行うことも可能である。

２次微分フィルタリング部１３は、リサイズ部１２から出力された画像をフィルタ処理する。輝度シェーディングの影響を除去し、しみ部分を強調する。

ノイズ除去部１４は、２次微分フィルタリング部１３から出力されるデータのノイズを除去する。たとえばノイズ除去部１２ａと同様の構成を有するため、ノイズ除去部１２ａで代用することもできる。
なお、典型的には、シェーディングは、画面全体に、画面中央部から周辺部に減少するほぼ決まった形状で存在する。しみは、それに比べ、広がりをもつが局所的である。また、しみを検出するには、たとえばその縁を検出できればよい。ノイズは、たとえば、画素単位で、不規則、無秩序に発生する。

ランクフィルタリング部１５は、ノイズ除去部１４から出力されたデータにおける輝度の差を強調する。

判定処理部１６は、ランクフィルタリング部１５の出力値に基づいて、しみの有無を判定し、その結果を出力する。判定は、１または２以上のしきい値（変調可能なしきい値）に基づいて行う。

図１（Ｂ）を参照する。図１（Ｂ）に示す色分解から判定処理に至る各工程は、図１（Ａ）の色分解部１１から判定処理部１６までの対応する各部で行われる。

カラー撮像を行う通常の固体撮像装置では、たとえば赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の三原色のカラーフィルタを透過した入射光からカラー画像データ（元データ）が作成される。実施例によるしみ検査方法においては、まず、色分解を行う。色分解とは、元データから赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）それぞれの画素データ（赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）のカラーフィルタを透過した光が入射した画素のデータ）を抜き出し、赤（Ｒ）の画像、緑（Ｇ）の画像、青（Ｂ）の画像を作成することをいう。

ＣＣＤ型固体撮像装置の製造工程においては、たとえば三原色の各色（赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ））ごとにカラーフィルタを作製する。たとえば、画像のしみが、カラーフィルタ製造過程で生じた欠陥に起因する場合、色分解した画像をそれぞれ検査することで、他の色の輝度によってわかりにくくなっているしみが検出しやすくなる。また、しみの検出から欠陥を生じさせた製造工程を特定できる可能性もある。

以下図１（Ｂ）に示す各工程は、色分解された赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の各画像について行われる。

なお、カラーフィルタを備えていない固体撮像装置で撮影されたグレー画像の処理を行う場合等は、色分解工程は省略される。

色分解後、ノイズ（画像データの細かいうねり）除去を行う。このノイズ除去と次の画像圧縮の両工程を含めて、リサイズ工程と呼ぶ。

ノイズ除去は、空間フィルタ、たとえばｍ画素×ｎ画素のメディアンフィルタまたはＬＰＦを１、または２以上用いて行う。ＬＰＦでは、しみのわずかなエッジ部分をなまらせる可能性があるため、メディアンフィルタを用いることが望ましい。フィルタは、被検査データの状況（ノイズレベルの状態等）により選定される。メディアンフィルタとＬＰＦとを組み合わせて用いてもよい。なお、メディアンフィルタとは、画像のエッジをぼかさずに雑音を除去する方法であり、近傍の領域内の画素の濃度を求め、その濃度を小さい順に並べ、メディアン(中央の値)をその画素の値とする処理をいう。また、ＬＰＦとは、ある周波数より大きい周波数成分を通過させないフィルタをいう。

後述する２次微分フィルタリング工程においては、２次微分フィルタをしみのエッジ検出に使用する。２次微分フィルタを用いてしみのエッジ検出を行う場合、エッジ以外のノイズが数多く抽出される傾向がある。たとえば、点状傷をしみとして検出してしまう場合が生じる。したがって、２次微分フィルタリング工程の前のリサイズ工程において、メディアンフィルタ等を用いて平滑化を行う。
続いて、画像圧縮を行う。圧縮方式には、間引き、ニアレスネイバ方式、バイキュービック方式等を用いることができる。画像を、たとえば同じサイズに圧縮することにより、検査時間を短縮することができる。被検査画像には様々なサイズの画像があるが、目視検査を行う場合と同程度のサイズに（たとえば縦のサイズがＶＧＡ(video graphics array)の４８０ドットに近くなるように）圧縮することが望ましい。同程度のサイズに正規化することにより、以降の処理を共通化することができる。なお、画像圧縮にノイズ除去を含ませることも可能である。

画像圧縮後、２次微分フィルタリングを行う。２次微分フィルタを用いてフィルタリングを行うことにより、圧縮された画像から輝度シェーディングの影響を除き、しみのエッジ部分が強調されたデータを得る。２次微分フィルタを使用することで、輝度シェーディングの影響の除去と、しみのエッジ部分の検出とがともに可能となるため、しみ検査における処理量を少なくすることができ、検査時間を短縮することができる。なお、２次微分フィルタリング工程については、後に詳述する。

次いで、ノイズ除去を行う。ノイズ除去は、たとえば既述した、リサイズ工程におけるノイズ除去と同様に行う。

続いて、ランクフィルタリングを行う。ランクフィルタリングによって、ノイズ除去工程でノイズを除去されたデータにおける輝度の差を強調し、次の判定処理工程におけるしみの有無判定の精度を高めることができる。なお、ランクフィルタリング工程についても、後に詳述する。

最後に判定処理を行う。判定処理工程においては、ランクフィルタリング部からの出力値と、判定処理用としてあらかじめ定められたしきい値とを比較して、しみの有無を判定する。しきい値は検査に先立って、被検査画像のサンプルを多数検査し、ノイズレベル等を測定することで得る。しきい値は、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の各色ごとに設定しておく。色ごとにしきい値を設定することにより、しみとノイズ成分とを効果的に判別することができる。なお、しきい値は、青（Ｂ）が最も高く、次に赤（Ｒ）、最も低いのが緑（Ｇ）である。
２以上のしきい値を準備し、異なるしきい値を採用して判定処理を繰り返すことで、一層精度の高い検査を行うこともできる。

前述のように、図１（Ｂ）に示したしみ検査方法は、色分解によって作成された赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の各色画像について検査を行う。そして、少なくとも１つの色画像データについて「欠陥（しみ）有り」（ＦＡＩＬ）と判定された場合、元画像についても「欠陥（しみ）有り」（ＦＡＩＬ）と判定する。すべての色画像について「欠陥（しみ）無し」（ＰＡＳＳ）と判定された場合、元画像についても「欠陥（しみ）無し」（ＰＡＳＳ）と判定する。

実施例においては、たとえばノイズ成分に非常に近いレベルのしみを検査対象とした。このため、実施例によるしみ検査方法には、ノイズ除去工程が２工程含まれている。被検査対象によっては、ノイズ除去工程の一方または双方を省略することも可能である。同様に、図１（Ａ）に示したしみ検査装置において、２つのノイズ除去部１２ａ、１４の一方または双方を省略することも可能である。

以下、２次微分フィルタリング部１３で行われる２次微分フィルタリング工程について詳述する。

図２は、２次微分フィルタリング部１３の概略的構成を示すブロック図である。２次微分フィルタリング部１３は、たとえば、水平（横、行）方向微分フィルタ１３ａ、垂直（縦、列）方向微分フィルタ１３ｂ、及び加算器１３ｃを含んで構成される。

水平方向微分フィルタ１３ａ、垂直方向微分フィルタ１３ｂは、２次微分フィルタである。また、加算器１３ｃは、水平方向微分フィルタ１３ａの出力と、垂直方向微分フィルタ１３ｂの出力とを加算する。

水平方向微分フィルタ１３ａ及び垂直方向微分フィルタ１３ｂを２次微分フィルタとしたのは、輝度シェーディング自体が傾きであるため、傾きを求めるだけの技術である１次微分フィルタでは、しみの検出が困難なことによる。

なお、２次微分フィルタリング部１３を、水平方向微分フィルタ１３ａを含み、垂直方向微分フィルタ１３ｂ及び加算器１３ｃを含まない構成とすることも可能である。このような構成を採用すると、たとえば被検査画像に、垂直方向に延在するしみがある場合、その検出を短時間で行うことができる。

また、２次微分フィルタリング部１３を、垂直方向微分フィルタ１３ｂを含み、水平方向微分フィルタ１３ａ及び加算器１３ｃを含まない構成とすることも可能である。このような構成を採用すると、たとえば被検査画像に、水平方向に延在するしみがある場合、その検出を短時間で行うことができる。

２次微分フィルタリング部１３を、図２に示す構成にした場合、異なる方向（直交する２方向）のフィルタ出力結果を加算（線形結合）することにより、しみを、その形状や延在方向にかかわらず検出することが可能となる。

なお、フィルタ処理には時間がかかるため、状況に応じた構成を採用し、最低限の処理でしみ検出を行うことが望ましい。

本実施例においては、まず、たとえば隣り合う画素間で１次微分値をとり、次にその１次微分値をｋ（ｋは自然数）画素（たとえば２画素）間開けて差分をとって２次微分値を求める。ｋ画素（たとえば２画素）間開けて２次微分値を求めるため、エッジ部が緩やかなしみであっても、効果的に検出することができる。

図３（Ａ）及び（Ｂ）は、２次微分フィルタの説明に用いるための図である。ここでは１次微分値を２画素間開け、２次微分値をとる例を示す。説明の便宜のため、図３（Ａ）には、水平方向に連続する５画素を示し、図３（Ｂ）には、垂直方向に連続する５画素を示した。図３（Ａ）におけるＰ〜Ｔ、図３（Ｂ）におけるＶ〜Ｚは、それぞれ画素の輝度を示す値である。

図３（Ａ）を参照する。まず、水平方向に隣り合う画素間で１次微分値をとる。水平方向の１次微分値を記号「ｆｈ」を用いて表す。図には、ＱとＰの１次微分値（差分）を意味する「ｆｈ（Ｑ−Ｐ）」と、ＴとＳの１次微分値（差分）を意味する「ｆｈ（Ｔ−Ｓ）」を示してある。

次に、水平方向に２画素間開けた１次微分値の差分（２次微分値）をとる。当該２次微分値（差分）を記号「ｆｈｈ」を用いて表す。ｆｈｈ（ｉ，ｊ）という表記は、水平方向にｉ番目、垂直方向にｊ番目の位置の２次微分値を意味する。なお、ｆ（ｉ，ｊ）という表記は、画像の水平方向にｉ番目、垂直方向にｊ番目の位置の画素の値を意味する。

ｆｈｈ（ｉ，ｊ）＝ｆｈ（Ｑ−Ｐ）−ｆｈ（Ｔ−Ｓ）
＝｛ｆ（ｉ＋２，ｊ）−ｆ（ｉ＋１，ｊ）｝−｛ｆ（ｉ−１，ｊ）−ｆ（ｉ−２，ｊ）｝
＝｛ｆ（ｉ＋２，ｊ）−ｆ（ｉ＋１，ｊ）｝＋｛ｆ（ｉ−２，ｊ）−ｆ（ｉ−１，ｊ）｝・・・（式１）
（式１）に基づいて、２次微分値を求める。

図３（Ｂ）を参照する。まず、垂直方向に隣り合う画素間で１次微分値をとる。垂直方向の１次微分値を記号「ｆｖ」を用いて表す。図には、ＷとＶの１次微分値（差分）を意味する「ｆｖ（Ｗ−Ｖ）」と、ＺとＹの１次微分値（差分）を意味する「ｆｖ（Ｚ−Ｙ）」を示してある。

次に、垂直方向に２画素間開けた１次微分値の差分（２次微分値）をとる。当該２次微分値（差分）を記号「ｆｖｖ」を用いて表す。ｆｖｖ（ｉ，ｊ）という表記は、水平方向にｉ番目、垂直方向にｊ番目の位置の２次微分値を意味する。なお、ｆ（ｉ，ｊ）という表記は、上記同様、画像の水平方向にｉ番目、垂直方向にｊ番目の位置の画素の値を意味する。

（式１）を求めたのと同様に、
ｆｖｖ（ｉ，ｊ）＝｛ｆ（ｉ，ｊ＋２）−ｆ（ｉ，ｊ＋１）｝＋｛ｆ（ｉ，ｊ−２）−ｆ（ｉ，ｊ−１）｝・・・（式２）
（式２）に基づいて、２次微分値を求める。

図４（Ａ）〜（Ｄ）に、水平方向微分フィルタ１３ａと垂直方向微分フィルタ１３ｂの例を示す。

図４（Ａ）を参照する。図４（Ａ）には７画素×５画素（水平方向に７画素、垂直方向に５画素）の水平方向微分フィルタ１３ａの一例を示した。

図示の水平方向微分フィルタ１３ａを用いて、水平方向にフィルタリング処理を行う。フィルタリング処理においては、水平方向に近接する画素間の１次微分値を求め、水平方向について輝度シェーディングの影響を除く。また離れた画素間の２次微分値を求め、しみのエッジ部を強調する。また、垂直方向については平均化を行う。

図４（Ｂ）を参照する。図４（Ｂ）には、図４（Ａ）に示した水平方向微分フィルタ１３ａに対応する、５画素×７画素（水平方向に５画素、垂直方向に７画素）の垂直方向微分フィルタ１３ｂの一例を示した。

図示の垂直方向微分フィルタ１３ｂを用いて、垂直方向にフィルタリング処理を行う。フィルタリング処理においては、垂直方向に近接する画素間の１次微分値を求め、垂直方向について輝度シェーディングの影響を除く。また離れた画素間の２次微分値を求め、しみのエッジ部を強調する。また、水平方向については平均化を行う。

図４（Ｃ）を参照する。図４（Ｃ）には４画素×６画素（水平方向に４画素、垂直方向に６画素）の水平方向微分フィルタ１３ａの一例を示した。

図４（Ａ）に示した水平方向微分フィルタ１３ａの場合と同様に、これを用いて水平方向に近接する画素間の１次微分値を求め、水平方向について輝度シェーディングの影響を除く。また離れた画素間の２次微分値を求め、しみのエッジ部を強調する。また、垂直方向については平均化を行う。

図４（Ｄ）を参照する。図４（Ｄ）には、図４（Ｃ）に示した水平方向微分フィルタ１３ａに対応する、６画素×４画素（水平方向に６画素、垂直方向に４画素）の垂直方向微分フィルタ１３ｂの一例を示した。
図４（Ｂ）に示した垂直方向微分フィルタ１３ｂの場合と同様に、これを用いて垂直方向に近接する画素間の１次微分値を求め、垂直方向について輝度シェーディングの影響を除く。また離れた画素間の２次微分値を求め、しみのエッジ部を強調する。また、水平方向については平均化を行う。

これらのフィルタを用いると、エッジ部が緩やかなしみも効果的に検出することができる。

図５（Ａ）及び（Ｂ）に、それぞれ図４（Ａ）に示した水平方向微分フィルタ１３ａを改良したフィルタ、及び図４（Ｂ）に示した垂直方向微分フィルタ１３ｂを改良したフィルタを示す。

図５（Ａ）に示すフィルタは、垂直方向に、列の中央部の係数が大きくなるように重み付けがなされている。
図５（Ｂ）に示すフィルタは、水平方向に、行の中央部の係数が大きくなるように重み付けがなされている。

重み付けの態様は、図５（Ａ）及び（Ｂ）に示す態様に限らないが、重み付けによってエッジ部を一層強調することができ、しみをより効果的に検出することができる。

図６（Ａ）は、ランクフィルタリング部１５の概略的構成を示すブロック図であり、図６（Ｂ）は、ランクフィルタについて説明するための図である。
図６（Ａ）を参照する。ランクフィルタリング部１５は、たとえば、ＭＡＸランクフィルタ１５ａ、ＭＩＮランクフィルタ１５ｂ、及び差分器１５ｃを含んで構成される。
ランクフィルタとは、対象空間のレベルをランクで並べ替え、設定されたランクの値を得るフィルタのことをいう。ＭＡＸランクフィルタ１５ａは、対象空間のレベルをランクで並べ替え、最大ランクの値を得るフィルタであり、ＭＩＮランクフィルタ１５ｂは、最小ランクの値を得るフィルタである。

差分器１５ｃは、ＭＡＸランクフィルタ１５ａの出力から、ＭＩＮランクフィルタ１５ｂの出力を減じ、両出力の差分を出力する。差分器１５ｃの出力が、ランクフィルタリング部１５の出力となる。

ランクフィルタリング処理により、しみと背景部分との境界における輝度差を強調することができる。

図６（Ｂ）を参照し、ランクフィルタについて説明を加える。本図に示すのは、３×３の空間の値（画素値）である。ランクフィルタは、まずこれらの値（画素値）をソートして並べる。たとえば、小さい順に並べ替えると、「１，２，３，４，５，６，７，８，９」となる。そして設定されたランクの値を３×３の空間の中央（図６（Ｂ）においては、画素値が「８」の位置）の値とする。

ＭＡＸランクフィルタ１５ａは、画素値のうち最大のものを３×３の空間の中央の値とする。すなわち、本図に示す場合、３×３の空間の中央の値を「９」とする。

ＭＩＮランクフィルタ１５ｂは、画素値のうち最小のものを３×３の空間の中央の値とする。すなわち、本図に示す場合、３×３の空間の中央の値を「１」とする。

前述のように、差分器１５ｃからは、輝度差の強調されたデータが出力される。差分器１５ｃの出力をランクフィルタリング部１５の出力として用い、これを基にして判定処理を行うことで、高い精度でしみの有無判定を行うことができる。
図７（Ａ）〜（Ｇ）は、しみ検査の概略を説明するための図である。

理解容易化のため、２次微分フィルタリング部１３が水平方向微分フィルタ１３ａを含み、垂直方向微分フィルタ１３ｂ及び加算器１３ｃを含まない場合を説明する。

図７（Ａ）を参照する。画像２０にしみ１０がある場合の検査過程を説明する。図中のＺとＷは、しみ１０の水平方向エッジ部である。以下、Ｘ−Ｙ間の出力について説明する。

図７（Ｂ）を参照する。図７（Ｂ）には、色分解工程後におけるＸ−Ｙ間の輝度を示す。Ｚ−Ｗ間がしみ１０内の輝度である。ＸからＹに向けて輝度が減少しているのは、輝度シェーディングのためである。

図７（Ｃ）を参照する。図７（Ｃ）には、画像圧縮工程後における、Ｘ−Ｙ間の輝度を示す。ノイズ除去工程を経ているため、図７（Ｂ）と比較すると、輝度変化の微細な凹凸がなだらかになっている。また、画像圧縮工程を経ているため、Ｘ−Ｙ間が縮小されている。
図７（Ｄ）を参照する。図７（Ｄ）には、２次微分フィルタリング工程後における、Ｘ−Ｙ間の出力を示す。輝度シェーディングの影響が除かれ、出力値がフラット化されている。また、しみのエッジ部Ｚ、Ｗのほか、Ｖにおいて高い出力値を示している。

１次微分値をｋ（ｋは自然数）画素（たとえば２画素）間開けて２次微分値を求めることで、輝度シェーディングの影響を除去するとともに、しみのエッジ部を強調（明瞭化）することができる。このため、エッジ部が緩やかなしみであっても、効果的に検出することができる。

図７（Ｅ）を参照する。図７（Ｅ）には、２次微分フィルタリングに続くノイズ除去工程後における、Ｘ−Ｙ間の出力を示す。図７（Ｄ）と比較すると、曲線の凹凸が滑らかになっている。

図７（Ｆ）を参照する。図７（Ｆ）には、ランクフィルタリング工程後における、Ｘ−Ｙ間の出力を示す。ランクフィルタリング処理により、輝度差の強調されたデータが出力されている。この出力をもとに、しみの有無を判定する。

図７（Ｇ）を参照して、判定処理部で行われる判定処理について説明する。判定処理工程においては、ランクフィルタリング部からの出力値と、判定処理用としてあらかじめ定められたしきい値とを比較する。図７（Ｇ）には、しきい値をｒ（単位は、たとえばｍＶ）として示した。しきい値ｒを超えているＺとＷがしみのエッジ部であると判定され、ＺとＷ間にしみが存在すると判定される。
２以上のしきい値を準備し、異なるしきい値を採用して判定処理を繰り返すことで、一層精度の高い検査を行うこともできる。
なお、しきい値は、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の各色ごとに設定しておく。

実施例によるしみ検査方法においては、しみの有無を判定するにあたって、２値化処理を行っていない。２値化を実施しない分、検査工程を少なくし、簡易な検査を実現することができる。
また、２値化を行い、その後のデータをしみの有無判定に用いる場合、２値化に使用するしきい値と、有無判定に使用するしきい値との２つのしきい値を決定する必要がある。しかし、本実施例においては、しみの有無判定に用いるしきい値のみを決定すればよいため、この点においても、簡易な検査を実現することができる。

更に、ランクフィルタリングを行うことで、輝度差を、たとえばｍＶのような単位で具体的な数値として残すことができるため、サンプルのしみの輝度差を確認することができ、これをウエハマップと対応させることで、固体撮像装置の製造工程において、不具合の発生した工程の特定に役立てることも可能である。

２次微分フィルタリング部１３が、水平方向微分フィルタ１３ａのほか、垂直方向微分フィルタ１３ｂ及び加算器１３ｃを用いた構成（図２に示した態様）の場合、水平方向微分フィルタ１３ａを用いた検査は、一旦、ランクフィルタリング工程の前（図７（Ｅ）に示す、２次微分フィルタリング工程後のノイズ除去工程）で終了する。次に、垂直方向微分フィルタ１３ｂを用いて、同様に、２次微分フィルタリング工程後のノイズ除去工程までを完了する。続いて、水平方向微分フィルタ１３ａを用いて得られた図７（Ｅ）の出力と、垂直方向微分フィルタ１３ｂを用いて得られた図７（Ｅ）に対応する出力とを加算し、加算後の出力にランクフィルタリング、及びしみの有無判定を行う。

更に、図２に示した２次微分フィルタリング部１３においては、水平、垂直方向にフィルタリングを行ったが、斜め方向にフィルタリングを行ってもよい。たとえば、ｍ画素×ｍ画素（正方行列状）の場合、斜め４５°方向に沿って２次微分値を求める。

検出したいしみの形状、延在方向により、適切な方向にフィルタリングを行うことにより、より効果的にしみの検査を行うことが可能である。

以上、実施例に沿って本発明を説明したが、本発明はこれらに限定されるものではない。例えば、種々の変更、改良、組み合わせ等が可能なことは当業者には自明であろう。

固体撮像装置による撮影画像、ＬＣＤ、シャドウマスク、スクリーン、感光フィルム、偏光フィルム、プリント配線基板、メッキむらや塗装むら等のしみ検査技術全般に好適に利用可能である。

（Ａ）は、実施例によるしみ検査装置を示す概略的なブロック図であり、（Ｂ）は、実施例によるしみ検査方法を示すフローチャートである。 ２次微分フィルタリング部１３の概略的構成を示すブロック図である。 （Ａ）及び（Ｂ）は、２次微分フィルタの説明に用いるための図である。 （Ａ）〜（Ｄ）に、水平方向微分フィルタ１３ａと垂直方向微分フィルタ１３ｂの例を示す。 （Ａ）及び（Ｂ）は、それぞれ図４（Ａ）に示した水平方向微分フィルタ１３ａを改良したフィルタ、及び図４（Ｂ）に示した垂直方向微分フィルタ１３ｂを改良したフィルタである。 （Ａ）は、ランクフィルタリング部１５の概略的構成を示すブロック図であり、（Ｂ）は、ランクフィルタについて説明するための図である。 （Ａ）〜（Ｇ）は、しみ検査の概略を説明するための図である。

符号の説明

１０ しみ
１１ 色分解部
１２ リサイズ部
１２ａ ノイズ除去部
１２ｂ 画像圧縮部
１３ ２次微分フィルタリング部
１３ａ 水平方向微分フィルタ
１３ｂ 垂直方向微分フィルタ
１３ｃ 加算器
１３ｄ 比較器
１４ ノイズ除去部
１５ ランクフィルタリング部
１５ａ ＭＡＸランクフィルタ
１５ｂ ＭＩＮランクフィルタ
１５ｃ 差分器
１６ 判定処理部
２０ 画像

Claims (20)

1. （ａ）輝度データを準備する工程と、
   （ｂ）前記輝度データの第１の方向に沿う輝度値から一群の１次微分値を求め、１次微分値から一群の２次微分値を求め、２次微分値に基づいて第１のデータを作成し、作成したデータに基づく出力データを出力する工程と、
   （ｃ）前記工程（ｂ）で出力された出力データに、第１のランクフィルタリング処理を施した後、出力する工程と、
   （ｄ）変調可能なしきい値を用いて、前記工程（ｃ）で出力された出力データから、しみの有無を判定する工程と
   を有するしみ検査方法。
2. 前記工程（ｃ）において、前記第１のランクフィルタリング処理を施した後、前記工程（ｂ）で出力された出力データに第２のランクフィルタリング処理を施し、前記第１及び第２のランクフィルタリング処理の出力の差分をとって出力する請求項１に記載のしみ検査方法。
3. 前記第１のランクフィルタリング処理が、最大ランクフィルタリング処理であり、前記第２のランクフィルタリング処理が、最小ランクフィルタリング処理である請求項２に記載のしみ検査方法。
4. 更に、前記工程（ｂ）において、前記輝度データの前記第１の方向とは異なる第２の方向に沿う輝度値から一群の１次微分値を求め、１次微分値から一群の２次微分値を求め、２次微分値に基づいて第２のデータを作成し、前記第１のデータと前記第２のデータとを加算したデータを出力データとして出力する請求項１〜３のいずれか１項に記載のしみ検査方法。
5. 前記２次微分値は、隣接しない位置の１次微分値から求める請求項１〜４のいずれか１項に記載のしみ検査方法。
6. 前記２次微分値は、一定間隔離れた位置の１次微分値から求める請求項１〜４のいずれか１項に記載のしみ検査方法。
7. 前記第１の方向と前記第２の方向とが直交する方向である請求項４〜６のいずれか１項に記載のしみ検査方法。
8. 前記工程（ａ）において準備される輝度データが、原輝度データを圧縮、またはノイズ除去することにより得られる請求項１〜７のいずれか１項に記載のしみ検査方法。
9. 前記輝度データが、色分解された画像の輝度データである請求項１〜８のいずれか１項に記載のしみ検査方法。
10. 前記工程（ｂ）で出力される出力データはノイズが除去された後のデータである請求項１〜９のいずれか１項に記載のしみ検査方法。
11. 輝度データの第１の方向に沿う輝度値から一群の１次微分値を求め、１次微分値から一群の２次微分値を求める第１の２次微分フィルタを含む微分フィルタ手段と、
    前記微分フィルタ手段から出力されたデータが入力されるランクフィルタ手段であって、第１のランクの値を得る第１のランクフィルタを含むランクフィルタ手段と、
    前記ランクフィルタ手段から出力されたデータが入力される判定手段であって、変調可能なしきい値を用いて、しみの有無を判定する判定手段と
    を有するしみ検査装置。
12. 前記ランクフィルタ手段が、更に、第２のランクの値を得る第２のランクフィルタ、及び前記第１のランクの値と前記第２のランクの値との差分をとる差分器を含む請求項１１に記載のしみ検査装置。
13. 前記第１のランクフィルタが、最大ランクフィルタであり、前記第２のランクフィルタが、最小ランクフィルタである請求項１２に記載のしみ検査装置。
14. 前記微分フィルタ手段が、更に、前記輝度データの前記第１の方向とは異なる第２の方向に沿う輝度値から一群の１次微分値を求め、１次微分値から一群の２次微分値を求める第２の２次微分フィルタを含む請求項１１〜１３のいずれか１項に記載のしみ検査装置。
15. 前記第１または第２の２次微分フィルタは、隣接しない位置で２次微分値を求める請求項１４に記載のしみ検査装置。
16. 前記第１または第２の２次微分フィルタは、一定間隔離れた位置で２次微分値を求める請求項１４に記載のしみ検査装置。
17. 前記第１の方向と前記第２の方向とが直交する方向である請求項１４〜１６のいずれか１項に記載のしみ検査装置。
18. 前記微分フィルタ手段が、更に、前記第１の２次微分フィルタの出力と、前記第２の２次微分フィルタの出力とを加算する加算器を含む請求項１４〜１７のいずれか１項に記載のしみ検査装置。
19. 更に、原輝度データを圧縮、またはノイズ除去することにより、前記微分フィルタ手段で処理を行う輝度データを生成する圧縮手段を含む請求項１１〜１８のいずれか１項に記載のしみ検査装置。
20. 更に、元画像を色分解する色分解手段であって、色分解された後のデータが、前記微分フィルタ手段で処理を行う輝度データに用いられる色分解手段を含む請求項１１〜１９のいずれか１項に記載のしみ検査装置。

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