JP2007256245A - Appearance inspecting apparatus - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、カラーフィルタ等のガラス基板上の周期パターン形状異常を検出する機能と透過ムラを検出する機能とを有する観検査装置に関する。 The present invention relates to an inspection apparatus having a function of detecting a periodic pattern shape abnormality on a glass substrate such as a color filter and a function of detecting transmission unevenness.
従来のスジムラ検査機では周期ピッチの数分の一程度からマクロ視野で撮像していた。したがって、微細欠陥の検査の解像力は周期ピッチの数十分の一程度必要である。ムラと微細欠陥を検出したい場合、普通二光学系に増設しなければならないため、コストやメンテナンスを必要とし、スペースを要していた。
この問題を解決するために各メーカはひとつの光学系でミクロとマクロの欠陥処理を試みようとしているが、パターン形状を有し、わずかな差異が認められるムラの検出としては機能していないのが現状である。
In the conventional unevenness inspection machine, the image is taken in a macro view from about a fraction of the periodic pitch. Therefore, the resolving power for inspection of fine defects needs to be about several tenths of the periodic pitch. When it is desired to detect unevenness and fine defects, it usually has to be added to the two optical systems, which requires cost and maintenance, and requires space.
In order to solve this problem, manufacturers try to handle micro and macro defects with a single optical system, but they do not function as detection of unevenness with pattern shapes and slight differences. Is the current situation.
このような問題を解決すべく、1台の検査装置で同一画像データから複数種類の異なった欠陥を高速に検出でき、しかも検出された欠陥の種別を報知して欠陥を総合的に判定することのできる欠陥検査装置が提案されている(例えば、特許文献1参照)。
この欠陥検査装置の場合、被検査対象がパターンのない無地の場合には有効と思われるが、カラーフィルタのようなパターン形状を有する場合、ブラックマトリクス領域の変動を捉えるため結局コントラストが低下する原因となっている。
In the case of this defect inspection apparatus, it seems to be effective when the object to be inspected is plain with no pattern, but when it has a pattern shape like a color filter, the cause of the decrease in contrast is ultimately due to capturing the variation of the black matrix region It has become.
これまでは、カラーフィルタ等のパターン形状を有する基板の検査において、パターン欠陥(微細欠陥)検査は、解像度の高い例えば周期ピッチの数十分の一の画像を取得して、検査していた。
また、ムラ検査については、逆に、解像度の低い画像によって検査していた。すなわち、それぞれに必要な原画像が必要であり、上記2つの検査機能を有する検査機を作ろうとすると、それぞれの検査機能に応じた光学系、撮像系を用意する必要があった。
Until now, in the inspection of a substrate having a pattern shape such as a color filter, the pattern defect (fine defect) inspection has been performed by acquiring an image having a high resolution, for example, a few tenths of a periodic pitch.
On the other hand, the unevenness inspection is performed using an image with a low resolution. That is, necessary original images are required for each, and if an inspection machine having the above two inspection functions is to be manufactured, it is necessary to prepare an optical system and an imaging system corresponding to the respective inspection functions.
本発明は、上記問題点に鑑み考案されたもので、カラーフィルタ等のパターン形状を有する基板を解像度の高い光学系と撮像系を用いて撮像した画像データより、カラーフィルタ等のパターン欠陥(微細欠陥)を検出する機能とムラ欠陥を検出する機能とを兼ね備えた外観検査装置を提供することを目的とする。 The present invention has been devised in view of the above problems, and pattern defects such as color filters (fine patterns) are obtained from image data obtained by imaging a substrate having a pattern shape such as a color filter using a high-resolution optical system and imaging system. It is an object of the present invention to provide an appearance inspection apparatus having a function of detecting a defect) and a function of detecting a mura defect.
本発明に於いて上記課題を達成するために、まず請求項1においては、カラーフィルタ等の周期パターンを有する被検査体の原画像を読み取る撮像手段10と、前記被検査体に均一光を投光する投光手段20と、パターン異常を判定するための微細欠陥検査部30と、被検査体に対し水平または垂直のスジムラを検出するためのムラ検査部40とを具備することを特徴とする外観検査装置としたものである。 In order to achieve the above object in the present invention, first, in claim 1, an imaging means 10 for reading an original image of a test object having a periodic pattern such as a color filter, and uniform light is projected onto the test object. The light projecting means 20 for illuminating, a fine defect inspection unit 30 for determining a pattern abnormality, and a nonuniformity inspection unit 40 for detecting horizontal or vertical unevenness with respect to the object to be inspected are provided. This is an appearance inspection apparatus.
また、請求項2においては、前記撮像手段10にて取得した画像二次元データを微細欠陥検査部30とムラ検査部40とで取り込み、独立に並列処理させることを特長とする請求項1記載の外観検査装置としたものである。 Further, in claim 2, the two-dimensional image data acquired by the imaging means 10 is taken in by the fine defect inspection unit 30 and the unevenness inspection unit 40, and independently processed in parallel. This is an appearance inspection apparatus.
また、請求項3においては、前記ムラ検査部40は、まず、全データのヒストグラムからR(レッド画素)、G(グリーン画素)、B(ブルー画素)それぞれの最大度数を示す輝度値及びαを算出または設定し、R、G、Bそれぞれの最大度数を示す輝度値±α以外を排除したデータ内座標において、水平、垂直方向へそれぞれ正常値数をカウントし計上するステップと、周期分の移動平均を算出し所定の移動平均を掛けるステップとを経ることにより、所定の移動平均値との差分値が所定の閾値を越えた場合にスジムラと判断する機能とを有することを特徴とする請求項1または2に記載の外観検査装置としたものである。 In the present invention, the unevenness inspection unit 40 first calculates a luminance value and α indicating the maximum frequencies of R (red pixel), G (green pixel), and B (blue pixel) from the histogram of all data. The step of counting or counting normal values in the horizontal and vertical directions in the coordinates in the data excluding the brightness value ± α other than the luminance value ± α indicating the maximum frequency of each of R, G, and B, and movement for a period And a step of calculating an average and multiplying by a predetermined moving average, thereby having a function of determining a streak when a difference value from a predetermined moving average value exceeds a predetermined threshold. The appearance inspection apparatus according to 1 or 2 is provided.
また、請求項4においては、感度補正用光学フィルタ11を備えていることを特徴とする請求項1乃至3のいずれか一項に記載の外観検査装置としたものである。 According to a fourth aspect of the present invention, the visual inspection apparatus according to any one of the first to third aspects is provided with a sensitivity correction optical filter 11.
さらにまた、請求項5においては、周期ピッチの取得手段と、注目画素が周期パターンの内の同一位置正常部候補を選択する機能を有することを特徴とする請求項1乃至4のいずれか一項に記載の外観検査装置としたものである。 Furthermore, in claim 5, the periodic pitch acquisition means and the function of selecting a normal position candidate of the same position in the periodic pattern for the pixel of interest are provided. The appearance inspection apparatus described in 1. is used.
ここで、周期ピッチの取得手段とは、設計パターンファイル、または基本情報リストからブラックマトリックスの縦、横方向周期の値を取得することである。
また、注目画素とは、検査する際、どこの位置に欠陥があるかを調べるために1ピクセル毎について、欠陥か正常かを判断する。画像データをXY座標系で表す場合、注目画素をI(i,j)とすると、0≦i≦u、0≦j≦vの範囲を順に走査する。u、vはそれぞれ、水平方向、垂直方向の画素数である。
また、注目画素が周期パターンの内の同一位置正常部候補を選択する機能とは、注目画素について、縦、横周期ピッチの整数倍にあたる任意の点を任意の数だけ同一位置正常部とし、リファレンス候補値として取得する。候補に挙がった点内の輝度値の中央値をリファレンス値とする機能のことである。
Here, the period pitch acquisition means is to acquire the vertical and horizontal period values of the black matrix from the design pattern file or the basic information list.
In addition, the pixel of interest is determined for each pixel whether it is defective or normal in order to examine where the defect is at the time of inspection. When the image data is expressed in the XY coordinate system, if the target pixel is I (i, j), the range of 0 ≦ i ≦ u and 0 ≦ j ≦ v is sequentially scanned. u and v are the numbers of pixels in the horizontal and vertical directions, respectively.
In addition, the function of selecting the same position normal part candidate in the periodic pattern of the target pixel is that the arbitrary number of points corresponding to integer multiples of the vertical and horizontal periodic pitches is the same position normal part for the target pixel. Get as a candidate value. This is a function that uses the median of the luminance values within the points listed as candidates as a reference value.
本発明の外観検査装置を用いることにより、カラーフィルタ等のパターン形状を有する基板を解像度の高い光学系と撮像系を用いて撮像した同一画像データより、カラーフィルタ等のパターン欠陥(微細欠陥)とムラ欠陥とを感度良く検査することが可能となる。 By using the appearance inspection apparatus of the present invention, pattern defects (fine defects) such as color filters are obtained from the same image data obtained by imaging a substrate having a pattern shape such as a color filter using a high-resolution optical system and an imaging system. It becomes possible to inspect uneven defects with high sensitivity.
以下、本発明の実施の形態について説明する。
図1は、本発明の外観検査装置の一実施例を示す模式構成概略図である。
外観検査装置100は、図1に示すように、カラーフィルタ等のパターン形状を有する被検査体を撮像する撮像手段10と、被検査体に均一光を投光する投光手段20と、撮像手段10で得られた画像データを取り込み、独立に処理するパターン異常を判定するための微細欠陥検査部30と、被検査体に対し水平または垂直のスジムラを検出するためのムラ検査部40とから構成されており、カラーフィルタ等の周期パターンを有する被検査体に透光手段10にてムラの無い均一光を透過照射し、その透過光を撮像手段10にて撮像する。撮像手段10にて撮像された画像データは、微細欠陥検査部30と、ムラ検査部40とで処理されて、パターン欠陥(微細欠陥)及びスジムラ等のパターン異常を判定する外観検査装置である。
Embodiments of the present invention will be described below.
FIG. 1 is a schematic configuration schematic diagram showing an embodiment of an appearance inspection apparatus according to the present invention.
As shown in FIG. 1, the appearance inspection apparatus 100 includes an imaging unit 10 that images a test object having a pattern shape such as a color filter, a light projecting unit 20 that projects uniform light onto the test object, and an imaging unit. 10 includes a fine defect inspection unit 30 for determining pattern abnormalities that are captured and processed independently, and a nonuniformity inspection unit 40 for detecting horizontal or vertical unevenness with respect to the object to be inspected. The inspected object having a periodic pattern such as a color filter is transmitted and irradiated with uniform light without unevenness by the light transmitting means 10, and the transmitted light is imaged by the imaging means 10. The image data picked up by the image pickup means 10 is an appearance inspection apparatus that is processed by the fine defect inspection unit 30 and the unevenness inspection unit 40 to determine pattern abnormalities such as pattern defects (fine defects) and uneven stripes.
撮像手段10は、エリアカメラ、ラインスキャンカメラ等が使用できる。
微細欠陥検査部30とムラ検査部40とは、それぞれコンピュータ内にプログラム化されて設定されており、随時制御処理を行って、検査結果等をディスプレイに表示及びプリントアウト等を行う。
As the imaging means 10, an area camera, a line scan camera, or the like can be used.
The fine defect inspection unit 30 and the unevenness inspection unit 40 are each programmed and set in a computer, and perform control processing as needed to display the inspection result on a display, print out, and the like.
請求項2に係わる発明は、撮像手段10にて撮像された画像データを微細欠陥検査部30とスジムラ検査部40へ分配し、各々独立に並列処理し、パターン異常の判定をする。これによって検査タクトの短縮維持が実現できる。 According to the second aspect of the present invention, the image data picked up by the image pickup means 10 is distributed to the fine defect inspection unit 30 and the stripe unevenness inspection unit 40, and each of them is independently processed in parallel to determine a pattern abnormality. As a result, it is possible to reduce and maintain the inspection tact.
請求項3に係わる発明は、ムラ検査部40において、撮像手段10にて撮像された画像データに対しヒストグラムを取り、R、G、Bの正常範囲を取得し、設定しておくか、または、予め既知のものとして登録しておく。
そして、R、G、Bそれぞれの最大度数を示す輝度値±αである正常範囲の位置でそれぞれ二値化する。
すなわち、横u画素、縦v画素の場合、通常uv(BYTE)を3(u+v)(BYTE)データに変換する。
In the invention according to claim 3, in the unevenness inspection unit 40, a histogram is taken for the image data captured by the imaging unit 10, and normal ranges of R, G, and B are acquired and set, or Register as a known one in advance.
Then, binarization is performed at each position in the normal range where the luminance value ± α indicating the maximum frequency of each of R, G, and B.
That is, in the case of horizontal u pixels and vertical v pixels, normal uv (BYTE) is converted into 3 (u + v) (BYTE) data.
R、G、Bの一次元データをそれぞれ水平方向へプロジェクションすると、3v個のデータ配列を取得し、格納されたデータは正常値としてカウントされた数が入る。
ここで、R、G、Bの二値データを水平方向に足し込み、平均値を求める。すなわち、プロジェクト配列データPrjt_u[j]=ΣI(i,j)/u、0≦i≦vなる処理を施す。ただし、0≦j≦vである。
R、G、Bについて、横方向にプロジェクションをとることで、3v個のデータが得られ、同様にして縦方向にプロジェクションをとることで、3u個のデータが得られる。
When the one-dimensional data of R, G, and B are respectively projected in the horizontal direction, 3v data arrays are acquired, and the number of stored data is counted as normal values.
Here, the binary data of R, G, and B are added in the horizontal direction to obtain an average value. That is, a process of project array data Prjt_u [j] = ΣI (i, j) / u, 0 ≦ i ≦ v is performed. However, 0 ≦ j ≦ v.
For R, G, and B, 3v data can be obtained by performing projection in the horizontal direction, and 3u data can be obtained by performing projection in the vertical direction in the same manner.
周期パターンのパターン内バラツキがある場合は、そのまま処理できないため、周期と重なる画素数分を足し込んで処理する。すなわち、3v個のデータ配列をR配列データ、G配列データ、B配列データにふり分けると、それぞれについてピクセルピッチ分の加算値を代入する。
さらに、各プロジェクションデータをピクセルピッチ分移動平均を取る。
If there is a variation in the pattern of the periodic pattern, it cannot be processed as it is, so the processing is performed by adding the number of pixels overlapping the period. That is, when the 3v data array is divided into R array data, G array data, and B array data, an addition value corresponding to the pixel pitch is substituted for each.
Further, each projection data is subjected to a moving average for the pixel pitch.
すなわち、ピクセルピッチをpとするとRvのデータ配列Rv[i]=(Prjt_v[i]+Prjt_v[i+1]+Prjt_v[i+2]+…Prjt_v[i+P])/Pとなる。ただし、Rv[v−p]からRv[v]のpピクセルは検査対象外領域となる。ただし、0≦i≦v。この処理を同様に、Ru、Gv、Gu、Bv、Buについて行う。 That is, when the pixel pitch is p, the data array Rv [i] = (Prjt_v [i] + Prjt_v [i + 1] + Prjt_v [i + 2] +... Prjt_v [i + P]) / P. However, the p pixels from Rv [vp] to Rv [v] are non-inspection regions. However, 0 ≦ i ≦ v. This process is similarly performed for Ru, Gv, Gu, Bv, and Bu.
さらに、周期が画素数ピッチの整数倍にならない場合がほとんどであるため、このズレを補正するためにさらに移動平均を掛けてノイズを除去する。これをAveI'[i]とする。ムラの周期と異なる移動平均値との差分、または所定の良品規定度数基準値から所定の閾値を越えた場合にスジムラと判断する。これをR、G、Bの水平、垂直方向の計6回行い判定する。
ここで、移動平均とは、移動平均の移動ピクセル数をmとし、移動平均後データ配列をAveI[i]、0≦i≦uとすると、AveI[i]=ΣI[k]、i≦k≦i+mのことである。
さらに、ムラの幅がn±βピクセルで生じると仮定すると2n以上移動平均を取り、そのデータ配列をAveI''[i]とすると、差分はAveI'[i]−AveI''[i]であり、差分値の絶対値が閾値を越えた場合、すなわち、Abs(AveI'[i]−AveI''[i])>Thresholdの場合スジムラと判断する。
Further, in most cases, the period does not become an integer multiple of the number of pixels pitch, so that noise is removed by further applying a moving average to correct this deviation. This is AveI ′ [i]. A difference between a nonuniformity cycle and a different moving average value, or a predetermined non-defective product standard frequency reference value that exceeds a predetermined threshold value is determined to be uneven. This is determined by performing a total of six times in the horizontal and vertical directions of R, G, and B.
Here, the moving average means that if the moving average number of moving pixels is m and the data array after moving average is AveI [i], 0 ≦ i ≦ u, AveI [i] = ΣI [k], i ≦ k ≦ i + m.
Further, if it is assumed that the width of unevenness occurs in n ± β pixels, a moving average of 2n or more is taken, and when the data array is AveI ″ [i], the difference is AveI ′ [i] −AveI ″ [i]. Yes, if the absolute value of the difference value exceeds the threshold value, that is, if Abs (AveI ′ [i] −AveI ″ [i])> Threshold, it is determined that the stripe is uneven.
カラーフィルタ等の被検査体では、上記R、G、Bフィルタパターンの他にY(イエロー)、M(マジェンダ)、C(シアン)が追加になる場合があり、最大6色構成となる。この場合、上記手順を拡張し、最大2倍の処理負荷が掛かるが処理できる。
このように、フィルタ色としてはあらゆる色フィタを有するカラーフィルタ等の被検査体が対象となる。
In an object to be inspected such as a color filter, Y (yellow), M (magenta), and C (cyan) may be added in addition to the R, G, and B filter patterns. In this case, the above procedure can be expanded and processing can be performed although the processing load is twice as much as possible.
In this way, the object to be inspected, such as a color filter having any color filter, is the target filter color.
請求項4に係わる発明は、光源やカメラの分光感度特性によって、ヒストグラムがR、G、B、Y、M、Cについて綺麗に分離できない場合がある。また、分離できるが、R、G、B、Y、M、Cの帯域領域が広範囲に渡って分布する場合、パターン検査において、各色の検出能力が異なってくる。これを補正する光学フィルタを設計し取付けることで、適切な分布に補正することでムラ検査、パターン検査両方に使用できる画像データが得られるようにしたものである。 In the invention according to claim 4, the histogram may not be clearly separated for R, G, B, Y, M, and C depending on the spectral sensitivity characteristics of the light source and the camera. In addition, although separation is possible, when the band regions of R, G, B, Y, M, and C are distributed over a wide range, the detection ability of each color is different in the pattern inspection. By designing and mounting an optical filter that corrects this, image data that can be used for both unevenness inspection and pattern inspection can be obtained by correcting to an appropriate distribution.
請求項5に係わる発明は、周期ピッチを設計データ、またはレシピ、または画像データから読み取れるようにしたものである。
設計パターンファイル、または基本情報リストからブラックマトリックスの縦、横方向周期の値を取得する。周期ピッチは設計時点で設定されている。
周期ピッチをtとし、カメラ分解能をrとすると、水平方向ピクセルピッチPh=t/r、垂直ピクセルピッチPv=V/fで求められる。
ただし、Vは被写体移動速度、fはカメラのサンプリング周波数とする。
従って、検査注目画素に対する周期パターンの同一位置は水平方向でnPh、垂直方向でnPvの位置であり、この位置から任意の点を選びメディアン値または平均値を基準値とし、注目画素との差分を取る。nは整数。
According to a fifth aspect of the present invention, the periodic pitch can be read from design data, recipe, or image data.
Gets the vertical and horizontal period values of the black matrix from the design pattern file or basic information list. The periodic pitch is set at the time of design.
When the periodic pitch is t and the camera resolution is r, the horizontal pixel pitch Ph = t / r and the vertical pixel pitch Pv = V / f are obtained.
However, V is a subject moving speed, and f is a sampling frequency of the camera.
Therefore, the same position of the periodic pattern with respect to the inspection target pixel is the position of nPh in the horizontal direction and nPv in the vertical direction. An arbitrary point is selected from this position, and the difference from the target pixel is calculated using the median value or the average value as a reference value. take. n is an integer.
以下に、本発明の外観検査装置を用いたスジムラ及びパターン欠陥(微細欠陥)の検査方法について説明する。
図1の本発明の外観検査装置100において、まず、カラーフィルタ等の周期パターンを有する被検査体71の下面より投光手段20にて均一照明を行う。
次に、ラインカメラからなる撮像手段10にて被検査体71のカラーフィルタを撮像し、図2に示すカラーフィルタ画像を得る。
ここで、撮像手段10のレンズ前面に光学特性補正フィルタ11を取り付けて感度補正し、図3に示すヒストグラムのようにR、G、Bの輝度値が分離できるレベルに合わせる。
Hereinafter, a method for inspecting stripe unevenness and pattern defects (fine defects) using the appearance inspection apparatus of the present invention will be described.
In the appearance inspection apparatus 100 of the present invention shown in FIG. 1, first, uniform illumination is performed by the light projecting means 20 from the lower surface of the inspected object 71 having a periodic pattern such as a color filter.
Next, the color filter of the inspected object 71 is imaged by the imaging means 10 composed of a line camera to obtain the color filter image shown in FIG.
Here, the optical characteristic correction filter 11 is attached to the front surface of the lens of the imaging means 10 to correct the sensitivity, and the luminance values of R, G, and B are adjusted to a level that can be separated as shown in the histogram of FIG.
次に、撮像手段10にて撮像されたカラーフィルタ画像のヒストグラムの一例を図3に示す。横軸は輝度値で縦軸は度数である。
図3のヒストグラムはカラーフィルタ画像の輝度分布を表したもので、横軸に輝度値、縦軸に度数を表しており51、52、53のようにR、G、Bそれぞれのピークが分離される。54はノイズ成分や異物等の黒欠陥、55はBM(ブラックマトリクス)であり、56はノイズ成分や白欠陥である。
取得された2次元画像データは、データバッファを介して微細欠陥検査部30及びスジムラ検査部40へと取り込まれ、各々独立に並列処理される。
Next, FIG. 3 shows an example of a histogram of the color filter image picked up by the image pickup means 10. The horizontal axis is the luminance value, and the vertical axis is the frequency.
The histogram in FIG. 3 represents the luminance distribution of the color filter image. The horizontal axis represents the luminance value, and the vertical axis represents the frequency. The peaks of R, G, and B are separated as shown by 51, 52, and 53, respectively. The 54 is a black defect such as a noise component or foreign matter, 55 is a BM (black matrix), and 56 is a noise component or white defect.
The acquired two-dimensional image data is taken into the fine defect inspection unit 30 and the stripe unevenness inspection unit 40 via the data buffer, and is independently processed in parallel.
スジムラ検査部40では、図3のRに着目し、Rのピーク±αの正常値領域のみを二値化し一次元データとしたものが、図4の画像である。
これをu、v方向にプロジェクションを取ると、異常ラインは度数が落ち込むため、そのポイントは窪む。ピクセルピッチ分移動平均を取り、ピクセルピッチとパターン周期誤差がノイズ成分として乗るため移動平均を掛けこれを取り除いた波形がそれぞれPjct_u、Pjct_vとなり、スジムラ61として表せる。
ここで、u、v方向にプロジェクションを取るとは、R、G、Bの二値データを水平方向u方向に足し込み、平均値を求める。すなわち、プロジェクト配列データPrjt_u[j]=ΣI(i,j)/u、0≦i≦vなる処理を施すことである。ただし、0≦j≦vである。
v方向の垂直方向は、同様にして、Prjt_v[i]=ΣI(i,j)/v、0≦j≦uである。
また、ピクセルピッチ分移動平均を取るとは、移動平均の移動ピクセル数をmとし、移動
平均後データ配列をAveI[i]、0≦i≦uとすると、ピクセルピッチ分移動平均したデータ配列は、AveI[i]=ΣI[k]、i≦k≦i+mとなる。
In the non-uniform stripe inspection section 40, focusing on R in FIG. 3, only the normal value region of the R peak ± α is binarized into one-dimensional data is the image in FIG.
When this is projected in the u and v directions, the frequency of the abnormal line drops, and the point is depressed. The moving average is taken for the pixel pitch, and the pixel pitch and the pattern period error are added as noise components, so the waveforms obtained by multiplying and removing the moving average become Pjct_u and Pjct_v, respectively, and can be expressed as the stripe unevenness 61.
Here, taking a projection in the u and v directions means adding binary data of R, G, and B in the horizontal u direction to obtain an average value. That is, the process of project array data Prjt_u [j] = ΣI (i, j) / u, 0 ≦ i ≦ v is performed. However, 0 ≦ j ≦ v.
Similarly, the vertical direction of the v direction is Prjt_v [i] = ΣI (i, j) / v, 0 ≦ j ≦ u.
Taking the moving average for the pixel pitch means that the number of moving average moving pixels is m, and the data array after moving average is AveI [i], where 0 ≦ i ≦ u. , AveI [i] = ΣI [k], i ≦ k ≦ i + m.
したがって、この波形に対し、ムラの周期と重ならないようにムラの幅がn±βピクセルで生じると仮定すると2n以上移動平均を取り、この差分値(AveI'[i]とAveI''[i]の差分値)が閾値を越えた場合に異常として欠陥と判断する。または規定値を決めておき、一定基準値との差分が閾値を越えた場合に異常値として欠陥と判断する。 Accordingly, if it is assumed that the unevenness width occurs in n ± β pixels so as not to overlap the unevenness period, a moving average of 2n or more is taken for this waveform, and this difference value (AveI ′ [i] and AveI ″ [i ]) Exceeds a threshold value, it is determined as a defect. Alternatively, a specified value is determined, and when the difference from the constant reference value exceeds the threshold value, it is determined as a defect as an abnormal value.
微細欠陥検査部30では、注目画素について、縦、横周期ピッチのn倍にあたる任意の点を任意の数だけ同一位置正常部とし、リファレンス候補値として取得する。候補に挙がった点内の輝度値を並び替えて、その中央値をリファレンス値とする。
注目画素とリファレンス値との差が閾値を越えた場合、注目画素を欠陥とみなす。
複数点の取り方は搬送方向と垂直方向が被写体速度変動の影響が無いため精度は良くなる。
The fine defect inspection unit 30 acquires, as a reference candidate value, an arbitrary number of arbitrary points corresponding to n times the vertical and horizontal periodic pitches as the same position normal part for the target pixel. The luminance values in the points listed as candidates are rearranged, and the median value is used as a reference value.
When the difference between the target pixel and the reference value exceeds the threshold value, the target pixel is regarded as a defect.
The method of taking a plurality of points is improved in accuracy because the conveyance direction and the vertical direction are not affected by the subject speed fluctuation.
10……撮像手段
11……感度補正用光学フィルタ
20……投光手段
30……微細欠陥検査部
50……ムラ検査部
51、52、53……選択領域
54……ノイズ成分や異物等の黒欠陥
55……BM(ブラックマトリクス)
56……ノイズ成分や白欠陥
61……スジムラ
71……被検査体
100……外観検査装置
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 ... Imaging means 11 ... Optical filter 20 for sensitivity correction ... Projection means 30 ... Fine defect inspection part 50 ... Unevenness inspection parts 51, 52, 53 ... Selection area 54 ... Noise components, foreign substances, etc. Black defect 55 ... BM (Black Matrix)
56 …… Noise component and white defect 61 …… Straight irregularity 71 …… Inspection object 100 …… Appearance inspection device
Claims (5)
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---|---|---|---|
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