JP2008076203A

JP2008076203A - 欠陥検査装置および欠陥検査方法

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Publication number: JP2008076203A
Application number: JP2006255254A
Authority: JP
Inventors: Naomichi Senda; 直道千田; Takahito Kishi; 卓人岸; Kazuaki Uehata; 一晃上畠
Original assignee: Yokogawa Electric Corp
Current assignee: Yokogawa Electric Corp
Priority date: 2006-09-21
Filing date: 2006-09-21
Publication date: 2008-04-03
Anticipated expiration: 2026-09-21
Also published as: JP4962763B2

Abstract

【課題】煩雑な作業を要することなく、装置の光学特性の検査への影響を排除することができる欠陥検査装置等を提供する。
【解決手段】特性分布取得手段３１は、カメラ２による撮影画像に基づいて、撮影領域におけるカメラ２の光学特性の分布を取得する。特徴量補正手段３２は、特性分布取得手段３１により取得された上記光学特性の分布に基づいて、カメラ２を介して得られる特徴量を補正する。検出手段３３は、特徴量補正手段３２により補正された特徴量に基づいて、液晶表示装置１の画面の欠陥を検出する。
【選択図】図１

Description

本発明は、撮像光学装置を用いて得られる特徴量に基づいて被検査領域における欠陥を抽出する欠陥検査装置および欠陥検査方法に関する。

液晶表示装置の画素の欠陥を検出する検査装置として、カメラによって表示画像を取り込み、画像処理によって欠陥を検出するものが知られている。図８に示すように、検査装置は、被検査対象物１０を撮影するカメラ２と、カメラ２から画像を取り込み、被検査対象物１０の検査領域全体の輝度情報を数値的に処理する画像処理装置１０３と、を備える。

図９は画像処理装置１０３における処理手順を示しており、画像を取り込んだ（ステップＳ１１）後、前処理としてカメラ欠陥等の補正や、必要に応じて画像の縮小などを行う（ステップＳ１２）。また、輝点欠陥（黒表示時に画素が光るような表示欠陥）の検出を目的とする場合などには、取り込んだ画像に微分系の強調フィルタを掛ける（ステップＳ１３）。次に、画像を二値化して欠陥候補を抽出し（ステップＳ１４）、それぞれに番号を付ける（ステップＳ１５）。次に、欠陥候補のひとつひとつについて特徴量を計算する（ステップＳ１６）。特徴量は、欠陥を判定するための数値であり、例えば、ピーク輝度、輝度体積、コントラスト等である。この特徴量を予め設定した閾値と比較、識別し（ステップＳ１７）、欠陥として出力する（ステップＳ１８）。

特許文献１には、フラットパネルディスプレイ等の検査対象に表示させた検査パターンを撮像し、撮像により得られる画像データに基づいて欠陥の検出を行う欠陥検出装置が記載されている。

特開２００５−１５６３９６号公報

しかし、カメラ２に設けられたレンズ２１の光学特性により、被検査領域の全体で均一な画像が得られないという問題がある。例えば、被検査領域の周辺では像の明るさが低下する。また、レンズ２１の分解能も披検査領域の周辺で低下する。このため、被検査領域の中心付近と、周辺付近とでは、欠陥の判定を行うための閾値（ステップＳ１７）を変える必要がある。しかも、レンズの分解能などは個々のレンズごとに異なるうえに、レンズのフォーカス調整の状態によっても大きく変化する。このため、レンズ毎に、あるいはフォーカス調整を行う度に、被検査領域全体の閾値を再調整、確認する作業が要求される。さらに、ひとつの検査装置に複数のレンズを用いている場合には、それぞれのレンズについて、閾値の設定が必要となる。このように、閾値の設定、管理はメンテナンス時間やコストの増大を招くとともに、ラインの稼働率の低下を引き起こしている。

本発明の目的は、煩雑な作業を要することなく、装置の光学特性の検査への影響を排除することができる欠陥検査装置等を提供することにある。

本発明の欠陥検査装置は、撮像光学装置を用いて得られる特徴量に基づいて、被検査領域における欠陥を抽出する欠陥検査装置において、前記撮像光学装置による撮影画像に基づいて、前記撮像光学装置の前記被検査領域における光学特性の分布を取得する特性分布取得手段と、前記特性分布取得手段により取得された前記光学特性の分布に基づいて、前記撮像光学装置を介して得られる特徴量を補正する特徴量補正手段と、前記特徴量補正手段により補正された特徴量に基づいて前記被検査領域の欠陥を検出する検出手段と、を備えることを特徴とする。
この欠陥検査装置によれば、光学特性の分布に基づいて撮像光学装置を介して得られる特徴量を補正するので、煩雑な作業を要することなく、装置の光学特性の検査への影響を排除できる。

本発明の欠陥検査装置は、撮像光学装置を用いて得られる特徴量に基づいて、被検査領域における欠陥を抽出する欠陥検査装置において、前記撮像光学装置を介して得られる特徴量に基づいて前記被検査領域の欠陥を検出する検出手段と、前記撮像光学装置による撮影画像に基づいて、前記撮像光学装置の前記被検査領域における光学特性の分布を取得する特性分布取得手段と、前記特性分布取得手段により取得された前記光学特性の分布に基づいて、前記検出手段において欠陥を検出するための前記特徴量の閾値を補正する閾値補正手段と、を備えることを特徴とする。
この欠陥検査装置によれば、光学特性の分布に基づいて、前記検出手段において欠陥を検出するための前記特徴量の閾値を補正するので、煩雑な作業を要することなく、装置の光学特性の検査への影響を排除できる。

前記撮像光学装置は、２次元エリアセンサを撮像素子として用いたものであってもよい。

前記撮像光学装置は、１次元ラインセンサを撮像素子として用いたものであってもよい。

前記特性分布取得手段は、前記被検査領域に形成された濃淡パターンのコントラストを取得してもよい。

前記特性分布取得手段は、前記被検査領域に形成されたパターンを撮像した際の輝度の頻度分布を取得してもよい。

本発明の欠陥検査方法は、撮像光学装置を用いて得られる特徴量に基づいて、被検査領域における欠陥を抽出する欠陥検査方法において、前記撮像光学装置による撮影画像に基づいて、前記撮像光学装置の前記被検査領域における光学特性の分布を取得するステップと、前記光学特性の分布を取得するステップにより取得された前記光学特性の分布に基づいて、前記撮像光学装置を介して得られる特徴量を補正するステップと、前記特徴量を補正するステップにより補正された特徴量に基づいて前記被検査領域の欠陥を検出するステップと、を備えることを特徴とする。
この欠陥検査方法によれば、光学特性の分布に基づいて撮像光学装置を介して得られる特徴量を補正するので、煩雑な作業を要することなく、装置の光学特性の検査への影響を排除できる。

本発明の欠陥検査方法は、撮像光学装置を用いて得られる特徴量に基づいて、被検査領域における欠陥を抽出する欠陥検査方法において、前記撮像光学装置を介して得られる特徴量に基づいて前記被検査領域の欠陥を検出するステップと、前記撮像光学装置による撮影画像に基づいて、前記撮像光学装置の前記被検査領域における光学特性の分布を取得するステップと、前記光学特性の分布を取得するステップにより取得された前記光学特性の分布に基づいて、前記欠陥を検出するステップにおいて欠陥を検出するための前記特徴量の閾値を補正するステップと、を備えることを特徴とする。
この欠陥検査方法によれば、光学特性の分布に基づいて、欠陥を検出するための前記特徴量の閾値を補正するので、煩雑な作業を要することなく、装置の光学特性の検査への影響を排除できる。

本発明の欠陥検査装置によれば、光学特性の分布に基づいて撮像光学装置を介して得られる特徴量を補正するので、煩雑な作業を要することなく、装置の光学特性の検査への影響を排除できる。

本発明の欠陥検査装置によれば、光学特性の分布に基づいて、前記検出手段において欠陥を検出するための前記特徴量の閾値を補正するので、煩雑な作業を要することなく、装置の光学特性の検査への影響を排除できる。

本発明の欠陥検査方法によれば、光学特性の分布に基づいて撮像光学装置を介して得られる特徴量を補正するので、煩雑な作業を要することなく、装置の光学特性の検査への影響を排除できる。

本発明の欠陥検査方法によれば、光学特性の分布に基づいて、欠陥を検出するための前記特徴量の閾値を補正するので、煩雑な作業を要することなく、装置の光学特性の検査への影響を排除できる。

以下、図１〜図７を参照して、本発明による欠陥検査装置の実施形態について説明する。

図１は、本実施形態の欠陥検査装置の構成を示すブロック図である。

図１に示すように、本実施形態の欠陥検査装置は、被検査対象物としてのマトリクス表示型液晶表示装置１の画面を撮像するカメラ２と、カメラ２の撮像信号に基づいて液晶表示装置１の欠陥画素を抽出する画像処理装置３と、を備える。画像処理装置３は、パーソナルコンピュータ等により構成することができる。

画像処理装置３は、カメラ２による撮影画像に基づいて、撮影領域におけるカメラ２の光学特性の分布を取得する特性分布取得手段３１と、特性分布取得手段３１により取得された上記光学特性の分布に基づいて、カメラ２を介して得られる特徴量を補正する特徴量補正手段３２と、特徴量補正手段３２により補正された特徴量に基づいて、液晶表示装置１の画面の欠陥を検出する検出手段３３と、を構成する。

図２は、画像処理装置３の動作を示すフローチャートである。

図２のステップＳ１では、黒色点灯させた液晶表示装置１の画面をカメラ２で撮影し、カメラ２からの画像（撮像信号）を取り込む。

次に、ステップＳ２では、カメラ２の欠陥等についての画像補正や、取り込んだ画像の縮小等の処理を実行する。次に、ステップＳ３では、取り込んだ画像に微分系の強調フィルタを掛ける。

次に、欠陥候補を抽出する処理として、ステップＳ４では予め設定してある閾値よりも高いレベルを「１」、低いレベルを「０」として画像を二値化し、高いレベルの部分を欠陥の候補として抽出する。次いでステップＳ５では、抽出された欠陥候補のそれぞれに番号を付ける（ラベリング）。

次に、欠陥であるか否かを判定するための処理として、ステップＳ６〜ステップＳ９を実行する。

ステップＳ６では、抽出された欠陥候補のそれぞれについて、特徴量を計算する。特徴量は最終的に欠陥の有無を判定するための数値であり、例えば、ピーク輝度、輝度体積、コントラストなどがある。特徴量は、検出すべき欠陥に応じて適宜、定義される。

次に、ステップＳ７では、取り込んだ画像に基づいて、コントラストの計算を実行する。この処理は、特性分布取得手段３１の機能に相当する。

以下、コントラストの計算方法について説明する。

図３（ａ）は、液晶表示装置１の表示画素の配列を示す図である。図３（ａ）に示すように、液晶表示装置１の被検査領域１Ａ（図１）には、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の単位画素（サブピクセル）が周期的に配列しており、検出すべき輝点欠陥の大きさは１つの単位画素とほぼ同程度の大きさである。例えば、図３（ａ）に示すように単位画素１１に異常がある場合、その領域に輝点欠陥が発生する。

図３（ｂ）はカメラ２のエリアセンサからの出力信号（撮像信号）の一部を例示した図である。図３（ｂ）に示すように、エリアセンサで検出される輝度は周期的に変化する。これは、液晶表示装置１を黒色点灯させた場合でも輝度が完全にゼロになるわけではなく、バックライトの光が液晶基板を介して漏れ出るためである。また、その漏れ光は、緑（Ｇ）、赤（Ｒ）、青（Ｂ）の順に輝度が高いため、画素（ピクセル）に対応した周期の濃淡パターンを形成する。この周期は輝点欠陥の検出単位であるサブピクセルの１／３の空間周波数を持ち、振幅（コントラスト）はレンズの分解能に比例する。

ステップＳ７では、エリアセンサからの出力信号に基づいて、カメラ２のコントラストを計算する。

例えば、サブピクセルの空間周波数でのレンズ分解能と、サブピクセルの１／３の空間周波数でのレンズの分解能とが一定の比例関係にあると仮定すると、エリアセンサからの出力信号の輝度の振幅を測定することによって、その場所でのレンズの分解能（サブピクセルの空間周波数での分解能）を知ることができる。図３（ｂ）に示すように、輝度のピーク値を「Ｌ１」、ボトム値を「Ｌ２」とすると、コントラストは、
（Ｌ１−Ｌ２）／（Ｌ１＋Ｌ２）
で求められる。

なお、コントラストの計算を１／３の空間周波数での輝度によらず、図３（ｂ）の輝度データをフーリエ変換してサブピクセルの空間周波数のコントラストを求めることもでき、この場合にはより正確な値を算出できる。

図４（ａ）は被検査領域１Ａ、レンズ２１およびエリアセンサ２２の位置関係を示す図である。被検査領域１Ａの中心の像の主光線は、レンズ２１の光軸２１ａを通って、エリアセンサ２２の中心付近に結像する。一方、被検査領域１Ａの周辺付近の像の主光線は、レンズ２１の光軸２１ａと傾きθをもってレンズ２１に入射し、エリアセンサ２２の周辺付近に結像する。このとき、一般的なレンズでは、被検査領域１Ａの輝度が全域にわたり均一であっても、エリアセンサ２２の像の明るさは周辺で低下する。このことは、光軸と主光線との傾きθに対して、像の明るさはｃｏｓθの４乗に比例する法則（ｃｏｓθ４乗則）として知られている。

また、レンズの分解能は、主光線の光軸に対する傾きθによって変化する。分解能は光軸上が高く、周辺に向かう（θが大きくなる）ほど、収差の拡大に従って低下するのが一般的である。

図４（ｂ）は、レンズの分解能をグラフとして例示する図であり、横軸に像面での光軸からの距離を取り、縦軸には白黒の縞模様を撮像したときのコントラストを取っている。グラフ上の実線および点線からなる３組の線は、それぞれ白黒の縞模様の細かさ（空間周波数）が異なる場合の分解能を示している。空間周波数は、１０ライン／ｍｍ（ｌｐ・ｍｍ）、２０ライン／ｍｍ（ｌｐ・ｍｍ）、４０ライン／ｍｍ（ｌｐ・ｍｍ）の３種類である。この値は、１ｍｍの間で、白黒の縞模様のペアがいくつ配置されているかを示している。また、実線はレンズの周方向のコントラストを、点線はレンズの径方向のコントラストを、それぞれ示している。例えば、このグラフにおいて最も空間周波数の高い４０ライン／ｍｍでのコントラストに着目すると、光軸から２０ｍｍ離れた像面でのコントラストは、光軸上での半分以下に低下していることが分かる。

図５（ａ）はこのようなレンズを用いて被検査領域１Ａを撮像した場合のエリアセンサ２２の出力信号の様子を例示している。この例では、ピーク４１およびピーク４４は画像周辺付近にある輝点欠陥に対応するピーク、ピーク４３は画像中心付近にある輝点欠陥に対応するピークである。また、ピーク４２は画像中心付近にあるノイズであり、輝点欠陥として検出すべきでないピークである。このように、レンズの分解能が周辺で低下することから、同一レベルの輝度のピーク（輝点欠陥を示すピーク）であっても、被検査領域によってエリアセンサの出力値が変化する。ここでは、説明のためリニアセンサ２２の出力信号(輝度)自体に基づいて欠陥の検出を行うものとすれば、リニアセンサ２２の出力信号に補正を加えない場合、例えば、画像の中心付近では閾値５１を、画像の周辺付近では閾値５２を用いて、それぞれ輝点欠陥を検出する必要がある。

このように、一般に、撮像の明るさやコントラストは、被検査領域１Ａ内で一定ではなく変化する。本実施形態の欠陥検査装置では、エリアセンサ２２を、例えば図５（ｂ）に示すように、１００個の領域（Ｒ００，Ｒ０１，・・・Ｒ９９）に分割しており、ステップＳ７では、分割された領域ごとにコントラストを計算する。さらに、ステップＳ７では、計算されたコントラストを、領域（Ｒ００，Ｒ０１，・・・Ｒ９９）と対応付けて画像処理装置３のメモリ等に格納する。

次に、ステップＳ８では、ステップＳ７において計算され、メモリ等に格納されたコントラストに基づいて、ステップＳ６で算出した特徴量を補正する。この処理は、特徴量補正手段３２の機能に相当する。

ステップＳ８では、例えば、特徴量をコントラストで割り算することにより特徴量をレンズの分解能に応じて補正することで、規格化特徴量を求めることができる。この場合、規格化特徴量はレンズの分解能が理想的でコントラストが「１」の場合の特徴量と考えることができるため、レンズの個体差やカメラ２のフォーカスの調整具合の影響を排除した特徴量とみなすことができる。

特徴量の補正は、分割された領域（Ｒ００，Ｒ０１，・・・Ｒ９９）ごとに異なるコントラストを用いて行われる。したがって、各領域における特徴量の補正には、その領域のコントラストが正しく反映され、リニアセンサ２２の全領域について規格化特徴量を得ることができる。

次に、ステップＳ９では、所定の閾値と、補正された特徴量とを比較することにより、輝点欠陥を検出する。この処理は、検出手段３３の機能に相当する。上記のように、特徴量はリニアセンサ２２の全領域で規格化されているため、全領域について共通の閾値を用いることで輝点欠陥を精度よく検出できる。

ステップＳ１０では、輝点欠陥の検出結果を出力し、処理を終了する。

以上のように、本実施形態の欠陥検査装置によれば、特徴量を補正することで被検査領域内における輝度欠陥の検出条件の均一性を確保しているので、画像全体によって欠陥検出のための閾値を変更する必要がない。また、レンズの個体差の影響等も補正されるため、個々のレンズについて閾値を決めるような作業が不要である。レンズの計時変化等に合わせて閾値を変更する必要もない。さらに、レンズのフォーカスの調整具合の影響も補正によりキャンセルされるため、フォーカス調整のたびに閾値を設定しなおす必要がない。

また、補正により特徴量が規格化されるため、液晶パネルのサイズが変わった場合など、サブピクセルの大きさが変化しても、基本的に同一の閾値を使用することが可能となる。

上記実施形態では、２次元的に光電変換素子が配置されたエリアセンサを用いた例を示したが、検査用センサはエリアセンサに限定されず、光電変換素子が１次元（直線上）に配置されたラインセンサを用いた検査装置に対しても本発明を適用できる。

上記実施形態では、マトリクス表示型液晶表示装置の検査について説明したが、本発明は、欠陥と同程度の空間周波数の規則的なパターンが形成された検査対象物の検査について、広く適用される。例えば、ＴＦＴ素子が配置された液晶パネル基板や液晶用カラーフィルタ、ＰＤＰ（プラズマディスプレイパネル）やその基板、ＩＣパターンが形成されたシリコウエハなどの検査にも適用可能である。

上記実施形態では、特徴量を対応する領域の画像パターンのコントラストで割り算することで特徴量を補正しているが、補正方法は限定されない。例えば、コントラストを変数とする多項式で補正係数を定義することもでき、その他、任意の演算により補正することができる。例えば、縦横方向のコントラストが影響する場合には、コントラストの二乗で割り算することで、適切な補正が可能となる場合もある。

また、上記実施形態では、検査対象物に形成される周期的パターンを撮影した場合のコントラストを用いてレンズの結像状態を特定し特徴量を補正しているが、補正に用いるパラメータとしては、レンズの結像状態を数値的に検出できるものであればよく、コントラストに限定されるものではない。

例えば、像の輝度のヒストグラムの広がりを結像状態の検出に用いることもできる。図６（ａ）に示すように、結像状態が良好な場合にはブロードな輝度分布６１が得られるのに対し、結像状態の異常により特定の輝度に集中した輝度分布６２を示すような場合には、輝度分布に基づいて結像状態を判定できる。例えば、輝度の広がりを標準偏差として求めて、これを補正に用いることができる。

また、上記実施形態では、輝点欠陥の検査に用いる画像を用いて、コントラストを求めているが、コントラストを算出するための画像として、検査時の画像とは異なる画像を用いてもよい。

例えば、図６（ｂ）に示すように、輝点欠陥６３の輝度が高い場合には、検査画像を取り込むための露光時間を短くする場合があり、輝度が低くノイズ成分の多い画像部分の信号６４を用いて充分にコントラストを計算できなくなる可能性がある。このような場合には、露光時間を長くした別の画像の信号６５でコントラストを計算して、検査画像の特徴量を補正してもよい。この場合、被検査対象物およびカメラ２のフォーカス状態を固定したまま２つの画像（コントラスト算出のための画像および検査画像）を取り込むようにすれば、フォーカス状態の変化に基づく光学特性の変動を避けることができ、高い補正精度を確保できる。

上記実施形態では、特徴量を補正しているが、特徴量を補正する代りに、欠陥を検出する際の閾値を補正してもよい。

図７は、このような欠陥検査装置の構成を示すブロック図である。

図７に示すように、画像処理装置３Ａは、カメラ２を介して得られる特徴量に基づいて被検査領域の欠陥を検出する検出手段３６と、カメラ２による撮影画像に基づいて、カメラ２の被検査領域における光学特性の分布を取得する特性分布取得手段３４と、特性分布取得手段３４により取得された光学特性の分布に基づいて、検出手段３６において欠陥を検出するための上記特徴量の閾値を補正する閾値補正手段３５と、を構成する。

図７に示す欠陥検査装置では、特徴量を補正する代りに、リニアセンサ２２の領域ごとに検出手段３６で用いる閾値を補正し、カメラ２の光学特性を補償している。例えば、リニアセンサ２２を１００個の領域に分割し、それぞれの領域の光学特性に合わせた閾値を設定することで、全被検査領域において均一な輝点欠陥の検出を可能としている。このため、特徴量を補正する場合と実質的に同一の効果を得ることができる。

以上説明したように、本発明の欠陥検査装置によれば、光学特性の分布に基づいて撮像光学装置を介して得られる特徴量を補正し、あるいは、光学特性の分布に基づいて、欠陥を検出するための特徴量の閾値を補正するので、煩雑な作業を要することなく、装置の光学特性の検査への影響を排除できる。

本発明の適用範囲は上記実施形態に限定されることはない。本発明は、撮像光学装置を用いて得られる特徴量に基づいて、被検査領域における欠陥を抽出する欠陥検査装置および欠陥検査方法に対し、広く適用することができる。

一実施形態の欠陥検査装置の構成を示すブロック図。画像処理装置の動作を示すフローチャート。表示画素およびエリアセンサの出力信号を示す図であり、（ａ）は、液晶表示装置の表示画素の配列を示す図、（ｂ）は、カメラのエリアセンサからの出力信号（撮像信号）の一部を例示する図。レンズの光学特性を示す図であり、（ａ）は、被検査領域、レンズおよびエリアセンサの位置関係を示す図、（ｂ）は、レンズの分解能を例示する図。エリアセンサの出力信号等を示す図であり、（ａ）は、エリアセンサの出力信号の様子を例示する図、（ｂ）は、エリアセンサを複数の領域に分割する例を示す図。エリアセンサの輝度分布および出力信号等を示す図であり、（ａ）はカメラにより得られる輝度分布を示す図、（ｂ）は、輝点欠陥の輝度が高い場合の出力信号を示す図。欠陥を検出する際の閾値を補正する欠陥検査装置の構成を示すブロック図。従来の欠陥検査装置の構成を示すブロック図。従来の欠陥検査の手順を示すフローチャート。

３１特性分布取得手段
３２特徴量補正手段
３３検出手段
３４特性分布取得手段
３５閾値補正手段
３６検出手段

Claims

撮像光学装置を用いて得られる特徴量に基づいて、被検査領域における欠陥を抽出する欠陥検査装置において、
前記撮像光学装置による撮影画像に基づいて、前記撮像光学装置の前記被検査領域における光学特性の分布を取得する特性分布取得手段と、
前記特性分布取得手段により取得された前記光学特性の分布に基づいて、前記撮像光学装置を介して得られる特徴量を補正する特徴量補正手段と、
前記特徴量補正手段により補正された特徴量に基づいて前記被検査領域の欠陥を検出する検出手段と、
を備えることを特徴とする欠陥検査装置。
撮像光学装置を用いて得られる特徴量に基づいて、被検査領域における欠陥を抽出する欠陥検査装置において、
前記撮像光学装置を介して得られる特徴量に基づいて前記被検査領域の欠陥を検出する検出手段と、
前記撮像光学装置による撮影画像に基づいて、前記撮像光学装置の前記被検査領域における光学特性の分布を取得する特性分布取得手段と、
前記特性分布取得手段により取得された前記光学特性の分布に基づいて、前記検出手段において欠陥を検出するための前記特徴量の閾値を補正する閾値補正手段と、
を備えることを特徴とする欠陥検査装置。
前記撮像光学装置は、２次元エリアセンサを撮像素子として用いたものであることを特徴とする請求項１または２に記載の欠陥検査装置。
前記撮像光学装置は、１次元ラインセンサを撮像素子として用いたものであることを特徴とする請求項１または２に記載の欠陥検査装置。
前記特性分布取得手段は、前記被検査領域に形成された濃淡パターンのコントラストを取得することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の欠陥検査装置。
前記特性分布取得手段は、前記被検査領域に形成されたパターンを撮像した際の輝度の頻度分布を取得することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の欠陥検査装置。
撮像光学装置を用いて得られる特徴量に基づいて、被検査領域における欠陥を抽出する欠陥検査方法において、
前記撮像光学装置による撮影画像に基づいて、前記撮像光学装置の前記被検査領域における光学特性の分布を取得するステップと、
前記光学特性の分布を取得するステップにより取得された前記光学特性の分布に基づいて、前記撮像光学装置を介して得られる特徴量を補正するステップと、
前記特徴量を補正するステップにより補正された特徴量に基づいて前記被検査領域の欠陥を検出するステップと、
を備えることを特徴とする欠陥検査方法。
撮像光学装置を用いて得られる特徴量に基づいて、被検査領域における欠陥を抽出する欠陥検査方法において、
前記撮像光学装置を介して得られる特徴量に基づいて前記被検査領域の欠陥を検出するステップと、
前記撮像光学装置による撮影画像に基づいて、前記撮像光学装置の前記被検査領域における光学特性の分布を取得するステップと、
前記光学特性の分布を取得するステップにより取得された前記光学特性の分布に基づいて、前記欠陥を検出するステップにおいて欠陥を検出するための前記特徴量の閾値を補正するステップと、
を備えることを特徴とする欠陥検査方法。