JP2008026072A - 欠陥検査装置及び欠陥検査方法 - Google Patents

Abstract

【課題】適正な検出条件の設定を容易に決定することが出来る欠陥検査装置および欠陥検査方法を提供する。
【解決手段】欠陥検査装置が、検査対象物を撮像して画像データを生成する撮像手段と、撮像手段の生成した画像データと第１の検出条件とに基づいて第１の欠陥の検出処理を実行し、第１の欠陥の検出処理により検出した欠陥の中心位置を検出する第１の欠陥検出手段と、第１の欠陥検出手段の検出した欠陥の中心位置を中心とする予め決められた大きさの画像である欠陥包含領域画像を撮像手段の生成した画像データから抽出する画像抽出手段と、画像抽出手段が抽出した欠陥包含領域画像と第２の検出条件とに基づいて第２の欠陥の検出処理を実行する第２の欠陥検出手段と、を有する。
【選択図】図１

Description

本発明は、欠陥検査装置に係り、特に、適正な検出条件の設定を容易に決定することが出来る欠陥検査装置及び欠陥検査方法に関する。

従来、検査対象物上の異物、汚れ又は疵等の各種の欠陥を検出して、対象物の良否を判定する欠陥検査装置が知られている。例えば、検査対象物が、フィルム、金属板等のシート状の場合には、検査対象物を長手方向に走行させ、走行中の検査対象物の表面をラインセンサによって走査し、ラインセンサの出力した信号を処理することにより、欠陥検出が行われている。また、検出した欠陥を各種の特徴量を基に分類し、欠陥種類の判定を実行する技術も使用されている。

そのような一例としての欠陥検査装置が、特許文献１に示されている。この特許文献１による欠陥検査装置は、シート状物の表面を検出画像として検出し、この検出画像から複数の特徴量を抽出し、欠点種類毎の欠点種類定義を基に欠陥種類を判別するものである。なお、特許文献１における「欠点」とは、「欠陥」に相当するものである。
特開２００４−１０９０６９号公報

しかしながら、特許文献１に示す従来の欠陥検査装置にあっては、欠陥を適正に検出し、検出した欠陥を適正な欠陥種類に判別するための、欠陥の検出条件を決定することが難しいという問題がある。
例えば、欠陥検査装置が、設定された欠陥の検出条件に基づいて検査を行い、欠陥を抽出するが、ある抽出した欠陥については実際には問題がないことがありうる。これは、例えば、人、または熟練した検査を行う人、が検査を行う場合と、欠陥検査装置における検査基準との違いやズレに依存することもある。

また、初めて検査を実行する場合には、予め決められた検出条件というものが適切でないこともある。従来においては、このような場合、数回の検査を行い、その検査により適切な検出条件を決定していた。しかしながら、数回の検査を実行するためには、検査の度に、検査対象物を長手方向に走行させる必要があり、同じ検査対象物を何度も検査すると、検査における走行が原因となり、検査対象物そのものにキズなどの欠陥が生じるという問題があった。
例えば、検査対象物が１回しか生産されない試作品であり、その試作品を検査するための検査条件を決定する場合に、上記のように検出条件を決定することが難しいという問題は顕著になる。

また、特許文献１に示される従来の欠陥検査装置にあっては、検出画像に複数の欠陥画像が含まれている場合、いずれの欠陥画像を測定するかが特定されていないため、欠陥種類を適正に判別することが困難であるといった問題があった。

本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、その目的は、適正な検出条件の設定を容易に決定することが出来る欠陥検査装置および欠陥検査方法を提供することにある。

この発明は上述した課題を解決するためになされたもので、請求項１に記載の発明は、検査対象物を撮像して画像データを生成する撮像手段と、前記撮像手段の生成した画像データと第１の検出条件とに基づいて第１の欠陥の検出処理を実行し、前記第１の欠陥の検出処理により検出した欠陥の中心位置を検出する第１の欠陥検出手段と、前記第１の欠陥検出手段の検出した欠陥の中心位置を中心とする予め決められた領域の画像である欠陥包含領域画像を前記撮像手段の生成した画像データから抽出する画像抽出手段と、前記画像抽出手段が抽出した欠陥包含領域画像と第２の検出条件とに基づいて第２の欠陥の検出処理を実行する第２の欠陥検出手段と、を有することを特徴とする欠陥検査装置である。

請求項２に記載の発明は、前記第２の欠陥検出手段が、前記第２の検出条件を設定する第２の検出条件設定手段、を有することを特徴とする請求項１に記載の欠陥検査装置である。

請求項３に記載の発明は、検査対象物を撮像して画像データを生成する撮像手段と、前記撮像手段の生成した画像データと第１の検出条件とに基づいて第１の欠陥の検出処理を実行し、前記第１の欠陥の検出処理により検出した欠陥の中心位置を検出する第１の欠陥検出手段と、前記第１の欠陥検出手段の検出した欠陥の中心位置を中心とする予め決められた領域の画像である欠陥包含領域画像を前記撮像手段の生成した画像データから抽出する画像抽出手段と、第２の検出条件を設定する第２の検出条件設定手段と、前記画像抽出手段が抽出した欠陥包含領域画像と前記第２の検出条件設定手段により設定された第２の検出条件とに基づいて第２の欠陥の検出処理を実行する第２の欠陥検出手段と、前記第２の欠陥検出手段による前記第２の欠陥の検出処理の結果を出力する出力手段と、前記第２の検出条件を前記第１の欠陥検出手段における前記第１の検出条件に設定する検出条件反映手段と、を有することを特徴とする欠陥検査装置である。

請求項４に記載の発明は、前記第２の検出条件設定手段と前記第２の欠陥検出手段と前記出力手段との処理を繰り返す反復手段、を有することを特徴とする請求項３の欠陥検査装置である。

請求項５に記載の発明は、前記第１の欠陥検出手段が、前記検出した欠陥の領域を欠陥画像領域として検出し、前記第２の欠陥検出手段が、前記第１の欠陥検出手段が検出した欠陥の中心位置に対する前記欠陥画像領域で前記第２の欠陥の検出処理を実行する、ことを特徴とする請求項１から請求項４に記載の欠陥検査装置である。

請求項６に記載の発明は、検査対象物を撮像して画像データを生成し、前記生成した画像データと第１の検出条件とに基づいて第１の欠陥の検出処理を実行し、前記第１の欠陥の検出処理により検出した欠陥の中心位置を検出し、前記検出した欠陥の中心位置を中心とする予め決められた領域の画像である欠陥包含領域画像を前記生成した画像データから抽出し、前記抽出した欠陥包含領域画像と第２の検出条件とに基づいて第２の欠陥の検出処理を実行する、ことを特徴とする欠陥検査方法である。

この発明によれば、検査対象物について、欠陥検出処理を行った後、再度、異なる条件で欠陥検出を実行することを可能とすることで、適正な検出条件の設定が容易になるという効果を奏する。

また、本発明によれば、上記第２の欠陥検出手段は、欠陥包含領域画像の中心位置に測定すべき欠陥があるため、検出画像の中に複数の欠陥画像が存在していても測定すべき欠陥のみの特徴量を抽出できるという効果を奏する。

また、上記第２の欠陥検出手段は、第１の欠陥検出手段で検出した欠陥の中心位置として欠陥画像の領域のみで欠陥検出処理を実行することで、検出画像の中に複数の欠陥画像が存在していても、測定すべき欠陥のみの特徴量を最小の画素を参照することで測定できるという効果を奏する。

また、上記第２の欠陥検査手段は、上記第１の欠陥検出手段で検出して記憶した欠陥包含領域画像に基づき、繰り返し条件を変更して測定値を見直すことで、再度検査対象物を撮像することなく、適正な検出条件が設定できるという効果を奏する。

以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について説明する。図１は、この発明の一実施形態による欠陥検査装置の構成を示す概略ブロック図である。
本実施形態では、走行中のシート状の検査対象物を撮像し、撮像した画像に基づいて欠陥検出処理を実行する。そのために、本実施形態の欠陥検査装置は、図１に示すように、検査対象物を撮像して、画像データを生成する撮像手段１と、画像データに基づいて、第１の検出条件で欠陥検出処理を実行する第１の欠陥検出手段２と、検出した欠陥の中心位置（例えば、画像の水平軸の値ｃｘと垂直軸の値ｃｙとで指定される位置の情報）を中心とした欠陥包含領域画像を抽出するための画像抽出手段３と、前記画像抽出手段３により抽出した画像を基に、第１の欠陥検出手段２とは異なる第２の検出条件で欠陥検出処理を実行する第２の欠陥検出手段４から構成される。

本実施形態で使用する撮像手段１は、ライン状照明装置とラインセンサを有しており、走行する検査対象物を撮像し、検査対象物の画像データを生成する。また、生成した画像データを第１の欠陥検出手段２に出力する。撮像された画像は、例えば、検査対象物の長尺方向を垂直軸（ｙ軸）とし、長尺方向に直交する方向を水平軸（ｘ軸）とする画像である。
ライン状照明装置は予め決められた方向からの光を検査対象物に照射し、ラインセンサは予め決められた素子数で、ライン状照明装置により照明された検査対象物を撮像し画像を生成する。また、撮像手段１は、走行中の画像を保存するフレームメモリを有している。例えば、１２８ＭＢのフレームメモリを使用すれば、２０４８素子数のラインセンサの場合、６４Ｋラインのスキャン分の画像を一次保存できる。スキャンした画像が、上記フレームメモリの容量によるスキャン数を超える場合は、古いスキャン画像のものを順に消去し、新しいスキャンの画像をフレームメモリに順に保存する。なお、ライン状照明装置とラインセンサとは、その長尺方向が、検査対象物の長尺方向に直交する方向に平行になるように取り付けられている。

例えば、撮像手段１における、ライン状照明装置としては、照明長５００〜２２００ｍｍの石英ロッド照明が使用でき、また、ラインセンサとしては、素子数２０４８素子、５０００素子または７４５０素子のラインセンサが使用できる。なお、各々の機種と台数は、検査対象の幅、走行速度、分解能により任意に選択してもよい。

次に、第１の欠陥検出手段２は、撮像手段１から入力された画像データを、予め決められた第１の検出条件に基づいて、前処理し、予め設定した閾値で２値化を行い、データ圧縮後、連結性処理を行い、欠陥の検出を行い、検出した欠陥の中心位置（以下、欠陥画像中心位置情報とする）、欠陥の面積、欠陥のフェレ径により特定される欠陥画像領域（以下、欠陥画像領域情報とする）、などを検出する。また、第１の欠陥検出手段２は、検出した欠陥の測定値から、第１の検出条件の１つである欠陥の分類条件に基づいて、検出した欠陥についての分類処理を実行する。

なお、欠陥のフェレ径により特定される欠陥画像領域については、後に、図２を用いて詳しく説明するが、欠陥を覆う領域に関する情報である。
また、検出した欠陥の中心位置とは、例えば、欠陥のフェレ径により特定される欠陥画像領域の中心位置であり、画像の水平軸での値ｃｘと垂直軸での値ｃｙとで指定される位置の情報である。

なお、予め決められた第１の検出条件とは、前処理条件、検出条件、欠陥の分類条件を含む。例えば、予め決められた第１の検出条件の前処理条件としては、画像の２値化を実行する場合の閾値の情報などであり、検出条件としては、２値化した画像から、面積、幅、長さなどの測定値を測定するための閾値などの情報である。
例えば、ある欠陥の候補である画像の面積が、予め決められた面積Ａより大きい場合には欠陥として検出し、小さい場合には欠陥として検出しない。検出条件とは、このような予め決められた閾値としての値の情報である。
また、予め決められた第１の検出条件の欠陥の分類条件とは、例えば、分類を実行するときは、欠陥の幅が第１の値より大きく第２の値より以下である場合には分類Ａとする、などとして欠陥の分類を実行するが、この場合の、欠陥の幅の第１の値や第２の値などの、分類のための条件となる情報である。

なお、本実施形態においては、例えば、画像の２値化処理においては、画像入力された画像を基準として、その基準領域における画素レベルの平均に対する比率（％）により、２値化のための閾値を設定する。次に、任意の画素が、閾値よりも大きいか否かを検出することにより、画像の２値化処理を実行する。なお、閾値の定め方は、これに限られるものではなく、任意である。
次に、第１の欠陥検出手段２は、検出した欠陥画像中心位置情報と欠陥画像領域情報とを、画像抽出手段３に出力する。

画像抽出手段３は、第１の欠陥検出手段２からの欠陥画像中心位置情報の位置を中心として、予め定められた水平方向と垂直方向の画素サイズ数を有する欠陥包含領域画像情報を、撮像手段１により撮像されフレームメモリに保存された画像データから、抽出する。
例えば、欠陥包含領域画像情報の水平方向と垂直方向の画素数のサイズは、水平方向の画素数が２５６画素であり、垂直方向の画素数が２５６画素である。なお、欠陥包含領域画像情報の水平方向および垂直方向の画素数は２５６画素数に限られるものではなく、任意の画素数であってもよい。

また、画像抽出手段３は抽出画像記憶手段３０１を有しており、画像抽出手段３の抽出した欠陥包含領域画像情報と、第１の欠陥検出手段２からの欠陥画像中心位置情報と欠陥画像領域情報とを、関連付けて、画像抽出手段３は欠陥画像毎に抽出画像記憶手段３０１に記録する。
なお、画像抽出手段３が抽出画像記憶手段３０１を有するとして説明しているが、これに限られるものではなく、画像抽出手段３と抽出画像記憶手段３０１とは異なる装置として構成してもよい。
本実施形態では、画像抽出手段３としては、制御用ＰＣ（パーソナルコンピュータ）を使用してもよい。

第２の欠陥検出手段４は、画像抽出手段３で抽出された欠陥包含領域画像情報の欠陥画像領域情報により指定される領域について、第２の検出条件に基づき測定し、面積、幅、長さなどの測定値を測定する。また、第２の欠陥検出手段４は、この測定値から、第２の検出条件に基づき、欠陥の分類条件に従って欠陥分類を実行する。
なお、第２の検出条件とは、前処理条件、検出条件、欠陥の分類条件であり、第１の検出条件と同様な条件である。なお、通常、第２の検出条件は第１の検出条件とは、その値が異なる。
なお、第２の欠陥検出手段４は欠陥包含領域画像情報と欠陥画像中心位置情報と欠陥画像領域情報とを、画像抽出手段３から直接に取得してもよいし、画像抽出手段３の抽出画像記憶手段３０１から取得してもよい。

なお、第２の欠陥検出手段４は、第２の検出条件を設定するための第２の検出条件設定手段４０１を有している。ユーザは、第２の検出条件設定手段４０１を用いて、第２の検出条件を設定することが出来る。
また、第２の欠陥検出手段４は、第２の検出条件により検出した欠陥の測定結果や、検出した欠陥の分類の結果を表示または出力する検出確認手段４０２を有している。ユーザは、検出確認手段４０２を用いて、第２の欠陥検出手段４で設定した第２の検出条件により検出した欠陥の測定結果や、検出した欠陥の分類の結果を確認することが出来る。

本装置を用いるユーザは、第２の欠陥検出手段４の第２の検出条件設定手段４０１と検出確認手段４０２とを用いて、特定の欠陥が所望の測定結果や分類結果になるように、何度でも設定を行い、欠陥を検出するのに適正な第２の検出条件を決定することができる。
また、適正な第２の検出条件を決定するために、第２の検出条件設定手段４０１と検出確認手段４０２とを用いるため、つまり、測定した画像を用いて検出条件の決定を実行するため、検査対象物の画像を再度撮像することや、撮像のために検査対象物を再度走行させる必要がない。

なお、第２の欠陥検出手段４は、欠陥画像１個単位で実行することが可能であるが、検査単位でも可能である。検査単位の場合は、その検査単位で測定された複数の画像を自動で測定することが可能となる。
なお、ここでいう欠陥画像１個単位とは、１つの選択した欠陥画像について第２の検出条件に基づいて検出処理を実行することであり、検査単位とは、抽出画像記憶手段３０１に記憶された全ての欠陥画像について、第２の検出条件に基づいて検出処理を実行することである。
なお、本実施形態では、第２の欠陥検出手段４としては、操作用ＰＣを用いてもよい。

図２は、一例としての欠陥画像を説明するための図である。図２において、欠陥包含領域画像Ｄは、水平軸（ｘ軸）における水平画素が２５６画素であり、垂直軸（ｙ軸）における垂直画素が２５６画素である画像である。
欠陥包含領域画像Ｄの中心には、第１の欠陥検出手段２で検出した、欠陥画像Ａ１が表示されている。欠陥画像Ａ１の中心位置（つまり、欠陥画像中心位置情報）は、中心位置の水平軸での値ｃｘと、中心位置の垂直軸での値ｃｙとで特定される。
なお、フェレ径とは、図２の欠陥画像Ａ１に対して示すように、欠陥画像Ａ１を覆う長方形の領域について、覆った領域の水平軸と垂直軸とにおける長さであり、図２においては、フェレ径の水平軸における長さがｆｘであり、フェレ径の垂直軸での長さがｆｙである。なお、それぞれのフェレ径ｆｘとｆｙの中心は、欠陥画像中心位置情報の位置（ｃｘとｃｙ）になる。

また、欠陥画像領域Ｆとは、フェレ径ｆｘと、フェレ径ｆｙとで囲まれる領域である。また、欠陥画像領域情報は、欠陥画像領域Ｆを特定するための情報であり、フェレ径ｆｘとフェレ径ｆｙとの値の情報である。
抽出画像記憶手段３０１には、図２に説明したような、欠陥包含領域画像Ｄの情報と、欠陥画像中心位置情報（ｃｘ、ｃｙ）と、欠陥画像領域情報（ｆｘ、ｆｙ）とが、欠陥画像毎に、関連付けて記憶されている。

なお、欠陥画像領域Ｆを特定するためには、欠陥画像中心位置情報（ｃｘ、ｃｙ）を中心とした欠陥画像領域情報（ｆｘ、ｆｙ）による領域に限られるものではなく、例えば図２に示すように、欠陥画像領域Ｆのフェレ径ｆｘの両端の位置情報ｆｘ１とｆｘ２と、および、フェレ径ｆｙの両端の位置情報ｆｙ１とｆｙ２とにより特定してもよい。

また、欠陥包含領域画像Ｄの中には、欠陥画像Ａ１とは異なる他の欠陥画像Ｂが含まれる場合があるが、欠陥画像Ａ１についての欠陥画像領域情報による領域の範囲の外にあるため、第２の欠陥検出手段で検出すべきものと区別することが容易である。また、第２の欠陥検出手段４は、欠陥画像領域情報による領域の範囲内のみにより検出処理を実行するため、第２の欠陥検出手段４の検出処理は、欠陥画像Ｂの影響を受けない。

また、図２に示すように、例えば、第１の欠陥検出手段２で検出された欠陥画像Ａ１について、第２の欠陥検出手段４で検出した欠陥画像が、欠陥画像Ａ２である。
同じ画像について欠陥を検出しているが、第１の欠陥検出手段２における第１の検出条件と、第２の欠陥検出手段４における第２の検出条件とが異なるため、検出画像も、欠陥画像Ａ１と欠陥画像Ａ２とのように異なる。

なお、通常、第２の欠陥検出手段４における第２の検出条件は、第１の欠陥検出手段２における第１の検出条件よりも甘くする。つまり、第１の検出条件においては、なるべく多くの欠陥を抽出する。そのため、例えば、欠陥の検出条件として２値化を実行する閾値は、正常部（正常部を１００％とする）に対する比率を設定しておく。次に、第２の検出条件においては、第１の検出条件よりも正常部から離れた値を設定する。このようにすることにより、第１の検出条件で検出された欠陥が、第２の検出条件では、ある欠陥は欠陥として検出され、ある欠陥は欠陥でないものとして検出される。これは、２値化を実行する条件以外の検出条件においても同様である。以上のような、第２の検出条件と第１の検出条件との関係のために、通常、欠陥画像Ａ２は欠陥画像Ａ１より小さく、欠陥画像Ａ２は欠陥画像Ａ１の領域内に含まれる。

次に、本発明の実施形態の動作を、図３のフローチャートを用いて説明する。
まず、画像入力の処理（ステップＳ１）で、ラインセンサから画像を予め設定した分解能で撮像し、画像を生成する。
次に、２値化１の処理（ステップＳ２）で、入力された画像を予め設定した閾値で２値化を実行する。次に、特徴量抽出１の処理（ステップＳ３）で、２値化画像のデータ圧縮を行った後、連結性処理を行い、欠陥の中心位置の情報である欠陥画像中心位置情報（ｃｘ、ｃｙ）、面積、欠陥画像領域情報（ｆｘ、ｆｙ）などの特徴量を測定する。次に、欠陥分類１の処理（ステップＳ４）で、測定した特徴量を基に、予め設定した欠陥分類条件に従って欠陥分類を実行する。

次に、画像抽出の処理（ステップＳ５）で、欠陥画像中心位置情報（ｃｘ、ｃｙ）の位置を中心として欠陥包含領域画像を抽出する。
次に、２値化その２の処理（ステップＳ６）で、画像抽出された画像を、２値化１（ステップＳ２）とは異なる第２の検出条件に基づいて、異なる閾値で２値化を実行する。次に、特徴量抽出２の処理（ステップＳ７）で、２値化画像のデータ圧縮を行った後、連結性処理を行い、欠陥の中心位置（ｃｘ、ｃｙ）、面積、幅、長さなどの特徴量を測定する。次に、欠陥分類２の処理（ステップＳ８）で、測定した特徴量を基に、欠陥分類１（ステップＳ４）と同様、予め設定した欠陥分類条件に従って欠陥分類を実行する。

なお、ステップＳ２からステップＳ４までの処理は、第１の検出条件に基づき処理を実行し、ステップＳ６からステップＳ８までの処理は、第２の検出条件に基づき処理を実行する。

処理手順としては、下記の２つの方式が可能である。方式１は、画像入力の処理（ステップＳ１）から画像抽出の処理（ステップＳ５）までを行い、２値化２の処理（ステップＳ６）から欠陥分類２の処理（ステップＳ２）を、検出された１つの画像について処理する方法である。
なお、この場合、ステップＳ５とステップＳ６との間に、第２の検出条件を設定する処理（ステップＳ１００）を追加し、ステップＳ８の次に、結果を出力する処理（ステップ１０１）を追加し、ステップ１００とステップ１０１との間を繰り返すことにより、ユーザは適正な第２の検出条件を設定することが可能となる。

方式２は、画像入力の処理（ステップＳ１）から画像抽出の処理（ステップＳ５）までを行い、２値化２の処理（ステップＳ６）から欠陥分類２の処理（ステップＳ８）までを、検査単位で検出された複数個の欠陥画像について一括して検出する方法である。
なお、方式２においては、方式１により求めた適正な第２の検出条件に基づいて、ステップＳ６からステップＳ８を、複数個の欠陥画像について一括して処理するようにしてもよい。

次に、本発明による実施形態の実施例１について説明する。実施例１は方式１の例である。
ここで、例えば、検査対象は幅１６００ｍｍで、３０ｍ／分で走行され、画像は、分解能０．０７×０．０７ｍｍ／画素で入力する。ライン状照明装置は、照明長２０００ｍｍの石英ロッド照明を１台使用する。ラインセンサとしては、素子数５０００、駆動周波数４０ＭＨｚ、最高走査周期０．１３１ｍｓの性能を有するラインセンサを５台使用する。

図４（ａ）は、実施例１における、第２の欠陥検出手段で検出した欠陥の欠陥包含領域画像を示す図である。実施例１においては、第２の検出条件として、２値化の閾値を設定している。例えば、欠陥包含領域画像Ｄの一部である閾値設定領域Ｈを基準として、基準に対しての割合により閾値を設定する。
なお、第１の欠陥検出手段で検出した欠陥画像領域Ｆ（フェレ径ｆｘ×ｆｙ）と、第２の欠陥検出手段で検出した欠陥画像Ａ２とが、図４（ａ）に示されている。

図４（ｂ）には、第１の欠陥検出手段で検出した欠陥の測定値Ｋ１が示してあり、面積が２．０４ｍｍ角であり、幅が２．００ｍｍであり、長さが２．８０ｍｍであることが示してある。
図４（ｃ）には、第２の欠陥検出手段で検出した欠陥の測定値Ｋ２が示してあり、面積が１．５６ｍｍ角であり、幅が１．４０ｍｍであり、長さが２．２０ｍｍであることが示してある。
ここでは、一例としての欠陥の測定値Ｋ１とＫ２として、面積、幅、長のみを例示しているが、他の特徴量が含まれてもよい。
以上の閾値を入力し、つまり、第２の検出条件を設定し、再度、第２の欠陥検出手段４に検出し測定することにより、欠陥の測定値Ｋ２のように、何度でも測定結果を確認することが可能であり、適正な第２の検出条件を求めることが可能である。
以上のように、実施例１における方式により、例えば２値化の閾値の条件などの、測定値が適正になる第２の検出条件を容易に求めることができる。

次に、本発明による実施形態の実施例２について説明する。実施例２は方式２の例である。実施例２においては、第１の欠陥検出手段で検出し、抽出画像記憶手段３０１に記憶してある欠陥画像情報を対象とし、第１の検査条件とは異なる第２の検出条件に基づき、第２の欠陥検出手段で欠陥を検出する。
ここで、第１の検出条件は、厳しい条件としておき、欠陥を過剰検出気味に設定する。次に、第２の検出条件は、実施例１で適正と思われる条件の値を用いる。
また、抽出画像記憶手段３０１に記憶してある全ての欠陥画像情報について、第２の検出条件により検出と測定を行ってもよい。
実施例２のようにすることにより、適正な第２の検出条件により、検査対象物を一度撮像するのみで、適正な欠陥の検出を実行することが可能となる。このような方式２は、試作品のように１回しか走行と撮像とができない場合に有効である。

次に、本発明による実施形態の実施例３について説明する。実施例３は、第１の欠陥検出手段で検出できない欠陥の例であり、マークを使用する例である。
マークとは、例えば、検査対象物において検出したい欠陥について、検査対象物において検出したい欠陥の近くに、検査の前に、ユーザが予めマークをつけておく。その後、検査が行われ、マークが検出手段により欠陥として検出される。この時には、検出したい欠陥は検出されていないかもしれない。

次に、欠陥として検出されたマークと一緒に、検出したい欠陥も撮像されているので、まずマークを検出し、検出したマークの近くにある検出したい欠陥を特定する。次に、検出したい欠陥を検出するような条件を決定する。
実施例３に説明する方法は、以上のようにして、マークを用いて、予めわかっている検出したい欠陥を、検出出来る検出条件を決定する方法である。

図５は、第１の欠陥検出手段でマークを検出し、目的とする欠陥の検出条件を設定する方法を説明するための図である。
第１の欠陥検出手段で検出できない欠陥画像Ｔの場合は、マークＭを欠陥として検出して欠陥包含領域画像を抽出する。マークＭは欠陥包含領域画像Ｄの中心に表示される。
第２の欠陥検出手段、欠陥包含領域画像Ｄにおける測定領域を選択する測定領域選択手段を設ける。この測定領域選択手段を用い、検出したい欠陥画像Ｔを矩形の領域である測定領域Ｆ２で囲む。
次に、欠陥画像Ｔの周辺である測定領域Ｆ２を第２の欠陥検出手段で測定する。
ユーザは、第２の検出条件を変更し、測定領域Ｆ２を測定することで、欠陥画像Ｔを検出する適正な第２の検出条件を求めることが出来る。

以上、詳細に説明したように、本発明の欠陥検査装置及び欠陥検査方法によれば、検査対象物について、欠陥検出処理を行った後、再度、異なる条件で欠陥検出を実行することを可能とすることで、適正な検出条件の設定が容易になる。

なお、検査装置の運用においては、第２の欠陥検出手段４で求めた適正な検出条件を、第１の欠陥検出手段２における第１の検出条件として設定し、以降の検査対象物を、撮像手段１と第１の欠陥検出手段２と画像抽出手段３とを用いて検査することが可能である。
第２の欠陥検出手段４で求めた適正な検出条件（である第２の検出条件）を第１の欠陥検出手段２における第１の検出条件として設定するために、第２の欠陥検出手段４に、第２の検出条件を第１の欠陥検出手段２の第１の検出条件として設定する検出条件反映手段を有するようにしてもよい。

なお、この場合、例えば、図３のステップＳ５とステップＳ６との間に、第２の検出条件を設定する処理（ステップＳ１００）を追加し、ステップＳ８の次に、結果を出力する処理（ステップ１０１）を追加し、ステップ１００とステップ１０１との間を繰り返すことにより、ユーザは適正な第２の検出条件を設定することが可能としていたが、ステップ１０１の結果を出力する処理において、ユーザが出力結果を見て、適正な検出条件であることを確認した場合、例えば、検出条件を反映する操作ボタンを押すことにより、検出条件反映手段の処理が実行されるようにしてもよい。
なお、このようにするために、検出条件反映手段には、ユーザからの入力を受信し、ボタンが押されたことを検出する、入力検出手段を有するようにしてもよい。
なお、操作ボタンとは、出力手段に表示され操作されるボタンであり、マウスやキーボードにより操作され押されるボタンでもよい。

なお、実施形態においては、欠陥画像領域Ｆを、欠陥画像のフェレ径ｆｘとフェレ径ｆｙとにより特定したが、画像フィルタの条件を変更する場合は、第２の測定値の方が大きくなる場合があるので、フェレ径を、フェレ径ｆｘ+αｘとフェレ径ｆｙ+αｙとすることも必要である。なおここで、αｘとαｙとは、それぞれ、０より大きい値である。

なお、第１の欠陥検出手段２、画像抽出手段３および第２の欠陥検出手段４のそれぞれは、専用のハードウェアにより実現されるものであってもよく、また、第１の欠陥検出手段２、画像抽出手段３および第２の欠陥検出手段４のそれぞれは、メモリおよびＣＰＵ（中央演算装置）により構成され、第１の欠陥検出手段２、画像抽出手段３および第２の欠陥検出手段４のそれぞれの機能を実現するためのプログラムをメモリにロードして実行することによりその機能を実現させるものであってもよい。

なお、抽出画像記憶手段３０１は、ハードディスク装置や光磁気ディスク装置、フラッシュメモリ等の不揮発性のメモリや、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）のような揮発性のメモリ、あるいはこれらの組み合わせにより構成されるものとする。

また、第２の欠陥検出手段４には、周辺機器として入力装置、表示装置等（いずれも図示せず）が接続されるものとする。ここで、入力装置とはキーボード、マウス等の入力デバイスのことをいう。表示装置とはＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）や液晶表示装置等のことをいう。

なお、実施形態の説明においては、第１の検出条件を予め決められた値として説明しているが、第１の欠陥検出手段２が、第１の検出条件を設定する第１の検出条件設定手段を有しており、第１の検出条件設定手段により第１の検出条件を設定するようにしてもよい。

以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。

本発明は、欠陥検査装置に用いて好適である。

この発明の一実施形態による陥検査装置の構成を示すブロック図である。 第１の欠陥検出手段で検出した欠陥の欠陥包含領域画像と特徴量を示す図である。 本発明の処理手順を示すフローチャートである。 第２の欠陥検出手段で検出した一例としての検出例を示す説明図である。 第１の欠陥検出手段でマークを検出し、目的とする欠陥の検出条件を設定する方法を説明するための説明図である。

符号の説明

１ 撮像手段
２ 第１の欠陥検出手段
３ 画像抽出手段
４ 第２の欠陥検出手段
Ｄ 欠陥包含領域画像
Ａ１ 欠陥画像
Ａ２ 欠陥画像
Ｂ 欠陥画像
Ｆ 欠陥画像領域
ｆｘ フェレ径
ｆｙ フェレ径
Ｈ 閾値設定領域
Ｋ１ 第１の欠陥検出手段での測定値
Ｋ２ 第２の欠陥検出手段での測定値
Ｍ マーク
Ｔ 欠陥画像
Ｆ２ 測定領域

Claims (6)

1. 検査対象物を撮像して画像データを生成する撮像手段と、
   前記撮像手段の生成した画像データと第１の検出条件とに基づいて第１の欠陥の検出処理を実行し、前記第１の欠陥の検出処理により検出した欠陥の中心位置を検出する第１の欠陥検出手段と、
   前記第１の欠陥検出手段の検出した欠陥の中心位置を中心とする予め決められた領域の画像である欠陥包含領域画像を前記撮像手段の生成した画像データから抽出する画像抽出手段と、
   前記画像抽出手段が抽出した欠陥包含領域画像と第２の検出条件とに基づいて第２の欠陥の検出処理を実行する第２の欠陥検出手段と、
   を有することを特徴とする欠陥検査装置。
2. 前記第２の欠陥検出手段が、
   前記第２の検出条件を設定する第２の検出条件設定手段、
   を有することを特徴とする請求項１に記載の欠陥検査装置。
3. 検査対象物を撮像して画像データを生成する撮像手段と、
   前記撮像手段の生成した画像データと第１の検出条件とに基づいて第１の欠陥の検出処理を実行し、前記第１の欠陥の検出処理により検出した欠陥の中心位置を検出する第１の欠陥検出手段と、
   前記第１の欠陥検出手段の検出した欠陥の中心位置を中心とする予め決められた領域の画像である欠陥包含領域画像を前記撮像手段の生成した画像データから抽出する画像抽出手段と、
   第２の検出条件を設定する第２の検出条件設定手段と、
   前記画像抽出手段が抽出した欠陥包含領域画像と前記第２の検出条件設定手段により設定された第２の検出条件とに基づいて第２の欠陥の検出処理を実行する第２の欠陥検出手段と、
   前記第２の欠陥検出手段による前記第２の欠陥の検出処理の結果を出力する出力手段と、
   前記第２の検出条件を前記第１の欠陥検出手段における前記第１の検出条件に設定する検出条件反映手段と、
   を有することを特徴とする欠陥検査装置。
4. 前記第２の検出条件設定手段と前記第２の欠陥検出手段と前記出力手段との処理を繰り返す反復手段、
   を有することを特徴とする請求項３の欠陥検査装置。
5. 前記第１の欠陥検出手段が、
   前記検出した欠陥の領域を欠陥画像領域として検出し、
   前記第２の欠陥検出手段が、
   前記第１の欠陥検出手段が検出した欠陥の中心位置に対する前記欠陥画像領域で前記第２の欠陥の検出処理を実行する、
   ことを特徴とする請求項１から請求項４に記載の欠陥検査装置。
6. 検査対象物を撮像して画像データを生成し、
   前記生成した画像データと第１の検出条件とに基づいて第１の欠陥の検出処理を実行し、前記第１の欠陥の検出処理により検出した欠陥の中心位置を検出し、
   前記検出した欠陥の中心位置を中心とする予め決められた領域の画像である欠陥包含領域画像を前記生成した画像データから抽出し、
   前記抽出した欠陥包含領域画像と第２の検出条件とに基づいて第２の欠陥の検出処理を実行する、
   ことを特徴とする欠陥検査方法。
   
   

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