JP2008134196A - 線状の欠陥の検出装置および半導体基板の製造装置、線状の欠陥の検出方法および半導体基板の製造方法、コンピュータを当該検出装置または当該製造装置として機能させるためのプログラム、ならびに当該プログラムを格納した記録媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】線状の欠陥を精度よく検出できる検査方法を提供する。
【解決手段】検査方法は、画像データを読み込むステップ（Ｓ９２０）と、画像を分割するステップ（Ｓ９３０）と、分割画像ごとに濃淡を投影して１次元データを生成するステップ（Ｓ９４０）と、分割画像毎に線状欠陥候補Ａを決定するステップ（Ｓ９５０）と、欠陥候補強調１次元データを生成するステップ（Ｓ９６０）と、線状欠陥候補Ａの領域の欠陥候補強調１次元データを全分割画像について積算して平均値を算出するステップ（Ｓ９７０）と、その平均値から複数の分割画像にまたがる線状の欠陥候補の領域を算出するステップ（Ｓ９８０）とを備える。
【選択図】図９

Description

本発明は、線状の欠陥を検出する技術に関する。より特定的には、本発明は、被写体の撮影により取得された画像データから、濃淡が変化する線状の欠陥の有無を検査する技術に関する。

高品質な薄型パネルを製造するために、品質管理方法として、製造過程における検査工程が重要な役割を果たしている。近年では、品質の安定化や目視検査員の削減によるコストダウンなどのため、画像処理技術を適用した多種多様な欠陥検査装置が開発され、検査工程において使用されている。このような欠陥検査装置が検出すべき欠陥の一つとして線状の欠陥がある。前記線状の欠陥の発生原因の一例として、コーター装置による塗布ムラがある。

一般に、コーター装置は、ガラス基板上にレジストなどを均一な厚さに塗布して膜を生成するために使用される。レジストの膜厚に不均一な領域が生じたガラス基板が欠陥品となる。膜厚の不均一な領域の形状が線状であるものが、上記線状の欠陥である。

線状の欠陥を検出する方法に関し、例えば、特開２００５−１７２５５９号公報（特許文献１）は、パネルの線欠陥を高精度に検出する技術を開示している。当該技術によれば、まず入力画像に対して背景画像差分処理と平坦化処理とによる前処理を行った後、エッジ強調フィルタ処理によりエッジ検出処理が行われる。次に、エッジ検出処理後画像を線状欠陥の発生する方向と垂直な方向に画像を分割し、各分割された画像の各画素の輝度値を線状欠陥の発生する方向と水平な方向に積算して１次元投影データを求める。次に、前記１次元投影データの移動平均、標準偏差、最大値、最小値を求め、線欠陥検出のための閾値を算出する。最終的には前記１次元投影データの最大値が前記閾値以上であれば線欠陥があると判定している。
特開２００５−１７２５５９号公報

画像処理技術を適用した欠陥検査装置により前記線状の欠陥の有無を検査する際、一般に、ガラス基板に照明を照射し、その反射光がカメラその他の撮像装置により撮像される。特に、膜厚の均一性を確認するためには、膜の下面と上面での光の干渉光を撮像装置により撮像する。以下、このように撮像された画像を干渉画像と呼ぶ。

干渉画像においては、たとえば、膜厚が線形的に薄くなる線状の欠陥の場合には、輝度値は線に沿って大きい値から小さい値へ、さらに小さい値から大きい値へと周期的に繰り返される。

また、膜厚が周囲と比較して均一的に薄い線状の欠陥の場合にも、ガラス基板のたわみの影響により干渉画像における線状の欠陥領域の輝度値が一定にならず、輝度値が大きい領域と輝度値が小さい領域とが存在する場合がある。このように欠陥に沿って輝度値が変化する線状の欠陥のことを、濃淡変化のある線状の欠陥と呼ぶこととする。

ここで、特開２００５−１７２５５９号公報に開示された第１の技術を用いて、ガラス基板上に発生する上記濃淡変化のある線状の欠陥を検出する場合を考える。当該技術を用いると、まず当該線状の欠陥の発生する方向と垂直な方向に画像を分割して分割画像を生成する。次に、当該分割画像ごとに線状の欠陥の発生する方向に画像が濃淡投影されて、１次元投影データが生成される。この場合、線状の欠陥の濃淡変化の周期と画像の分割サイズに依存して、各分割画像は、線状の欠陥領域が特徴的に現れる分割画像と、線状の欠陥領域が特徴的に現れない分割画像とに分けられる。

より具体的には、ある一つの分割画像内において、たとえば、欠陥近傍と比較して常に明るい線状の欠陥が現れている場合には、欠陥近傍の１次元投影データ値と、線状の欠陥領域に相当する１次元投影データ値とに差が生じ、欠陥領域が１次元投影データ上で特徴的に現れる。

一方、欠陥近傍と比較して明るい線状の欠陥領域と暗い線状の欠陥領域とが分割画像に現れる場合において、欠陥近傍の輝度値と、欠陥近傍より明るい線状の欠陥領域の輝度値との差分の合計と、欠陥近傍の輝度値と欠陥近傍より暗い線状の欠陥領域の輝度値の差分の合計とが等しい場合には、これらの値は、当該１次元投影データ上では相殺されるため、顕著に現れない。

濃淡が変化する１本の線状の欠陥は、分割画像ごとに分断された「線分欠陥」として検出される可能性が高い。上記技術は、線状の欠陥の有無の判定を、分割画像単位で行っている。欠陥であるかどうかの判定基準の一つとして線状の部分の長さが使用される場合には、当該技術は、分断された複数の線状の欠陥を連結するような処理を行っていないため、濃淡が変化する線状の欠陥を高精度に検出することができない。

本発明は、上述の問題点を解決するためになされたものであって、その目的は、濃淡が変化する線状の欠陥を検出できる検出装置を提供することである。

他の目的は、上記の検出装置を用いた半導体基板の製造装置を提供することである。
他の目的は、濃淡が変化する線状の欠陥を検出する検出方法を提供することである。

他の目的は、上記の検出方法を使用する半導体基板の製造方法を提供することである。
他の目的は、上記の検出装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムを提供することである。

さらに他の目的は、上記のプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することである。

上記の課題を解決するために、この発明のある局面に従うと、線状の欠陥の検出装置は、被写体の撮像により取得された画像を表わす画像データを格納する記憶手段と、画像を第１の方向に沿って分割して複数の分割画像を生成する生成手段と、複数の分割画像の各々を構成する複数の領域の輝度値であって、第１の方向に直交する第２の方向に沿う各領域の輝度値に基づく第１のデータをそれぞれ算出する第１の算出手段と、各第１のデータに基づいて、各分割画像における線状の欠陥候補が含まれる欠陥候補範囲をそれぞれ特定する範囲特定手段と、各欠陥候補範囲に対応する画像データに基づいて、各欠陥候補範囲が強調された第２のデータをそれぞれ算出する第２の算出手段と、第２の方向に沿って、各第２のデータを積算する積算手段と、各第２のデータを積算することにより得られたデータに基づいて、線状の欠陥を特定する欠陥特定手段とを備える。

好ましくは、第１の方向は、線状の欠陥が発生する方向に直交する方向である。第２の方向は、線状の欠陥が発生する方向である。

好ましくは、第１の算出手段は、各領域の輝度値の平均値を算出することにより、第１のデータをそれぞれ算出する。

好ましくは、第２の算出手段は、各欠陥候補範囲に対応する画像データの符号を正または負のいずれかに揃えることにより、第２のデータをそれぞれ算出する。

好ましくは、第２の算出手段は、欠陥候補範囲以外の範囲よりも欠陥候補範囲が明るい場合、または、欠陥候補範囲以外の範囲よりも欠陥候補が暗い場合には、各画像データの符号を反転させて、符号が反転された後の画像データを加算することにより、第２のデータをそれぞれ算出する。

好ましくは、第２の算出手段は、線状の欠陥候補の強度を算出し、強度が予め設定された基準値を下回る場合には、基準値を下回る強度を有する欠陥候補範囲の画像データを、第２のデータの算出の対象から除外する。

好ましくは、範囲特定手段は、モフォロジ処理を用いて欠陥候補範囲を算出する。
この発明の他の局面に従うと、線状の欠陥の検出装置は、被写体の撮像により取得された画像を表わす画像データを格納する記憶手段と、画像を第１の方向に沿って分割して複数の分割画像を生成する生成手段と、複数の分割画像の各々を構成する複数の領域の輝度値であって、第１の方向に直交する第２の方向に沿う各領域の輝度値に基づいて、第１のデータをそれぞれ算出する第１の算出手段と、各第１のデータに基づいて、各分割画像における線状の欠陥候補が含まれる第１の欠陥候補範囲をそれぞれ特定する範囲特定手段と、各第１の欠陥候補範囲に対応する画像データに基づいて、各線状の欠陥候補の強度をそれぞれ算出する強度算出手段と、各強度に基づいて、各第１の欠陥候補範囲が強調された第２のデータをそれぞれ算出する第２の算出手段と、第２の方向に沿って、各第２のデータを積算する積算手段と、各第２のデータを積算することによって得られたデータに基づいて、複数の分割画像のうちの少なくとも２つの分割画像にまたがる線状の欠陥候補が含まれる第２の欠陥候補範囲を決定する決定手段と、第２の欠陥候補範囲の中に、予め規定された条件を満足する線状の欠陥が存在するか否かを確認する確認手段と、条件を満足する線状の欠陥が含まれる分割画像が複数の分割画像の中に存在する割合に基づいて、線状の欠陥の有無を判定する判定手段とを備える。

好ましくは、決定手段は、各分割画像について、予め規定された閾値との差が予め定められた値を上回る輝度値を有する第１の欠陥候補範囲をそれぞれ特定する手段と、特定された各第１の欠陥候補範囲について、第１の方向に沿う座標軸上の範囲をそれぞれ特定する手段と、各第１の欠陥候補範囲について、特定された座標軸上の範囲の各々が重複しているか否かを判断する手段と、特定された座標軸上の範囲の各々が重複している第１の欠陥候補範囲を第２の欠陥候補範囲として特定する手段とを含む。

好ましくは、確認手段は、第１の欠陥候補範囲について、第１の方向に従う座標軸上の範囲の第１の中央値を算出する手段と、第２の欠陥候補範囲について、第１の方向に従う座標軸上の範囲の第２の中央値を算出する手段と、第１の中央値と第２の中央値との差を算出する手段と、差が予め設定された許容誤差の範囲内であるか否かを確認する手段と、差が許容誤差の範囲内である場合に、線状の欠陥が第２の欠陥候補範囲に存在すると判断する手段とを含む。

好ましくは、範囲特定手段は、モフォロジ処理を用いて第１の欠陥候補範囲を算出する。

この発明の他の局面に従うと、半導体基板の製造装置が提供される。この製造装置は、半導体の基板に薄膜を形成する第１の形成手段と、薄膜にレジスト膜を形成する第２の形成手段と、パターンを露光することにより、パターンをレジスト膜に転写する露光手段と、転写されたパターン以外のレジスト膜を除去する第１の除去手段と、基板を撮像して画像データを取得する撮像手段と、上記のいずれかの検出装置とを備える。

好ましくは、製造装置は、基板の検査の結果に基づいて、基板が予め規定された条件を満足するか否かを判断する手段と、基板が条件を満足する場合に、基板から不要な薄膜を除去する第２の手段と、基板が条件を満足しない場合に、第１の除去手段に基板を戻すリワーク手段とをさらに備える。

好ましくは、第２の形成手段は、基板に対してレジストを一方向に塗布する。
好ましくは、第２の形成手段は、基板に対してレジストを塗布する供給手段を含む。半導体基板の製造装置は、基板が条件を満足しない場合に、供給手段を調整する調整手段をさらに備える。

好ましくは、調整手段は、レジストの塗布条件を変更する。
好ましくは、調整手段は、供給手段を洗浄する洗浄手段を含む。

この発明の他の局面に従うと、線状の欠陥の検出方法が提供される。この検出方法は、被写体の撮像により取得された画像を表わす画像データを読み出すステップと、画像を第１の方向に沿って分割して複数の分割画像を生成するステップと、複数の分割画像の各々を構成する複数の領域の輝度値であって、第１の方向に直交する第２の方向に沿う各領域の輝度値に基づいて、第１のデータをそれぞれ算出する第１の算出ステップと、各第１のデータに基づいて、各分割画像における線状の欠陥候補が含まれる欠陥候補範囲をそれぞれ特定する範囲特定ステップと、各欠陥候補範囲に対応する画像データに基づいて、各欠陥候補範囲が強調された第２のデータをそれぞれ算出する第２の算出ステップと、第２の方向に沿って、各第２のデータを積算するステップと、各第２のデータを積算することにより得られたデータに基づいて、線状の欠陥を特定するステップとを備える。

好ましくは、第１の方向は、線状の欠陥が発生する方向に直交する方向である。第２の方向は、線状の欠陥が発生する方向である。

好ましくは、第１の算出ステップは、各領域の輝度値の平均値を算出することにより、第１のデータをそれぞれ算出する。

好ましくは、第２の算出ステップは、各欠陥候補範囲に対応する画像データの符号を正または負のいずれかに揃えることにより、第２のデータをそれぞれ算出する。

好ましくは、第２の算出ステップは、欠陥候補範囲以外の範囲よりも欠陥候補範囲が明るい場合、または、欠陥候補範囲以外の範囲よりも欠陥候補が暗い場合には、各画像データの符号を反転させて、符号が反転された後の画像データを加算することにより、第２のデータをそれぞれ算出する。

好ましくは、第２の算出ステップは、線状の欠陥候補の強度を算出し、強度が予め設定された基準値を下回る場合には、基準値を下回る強度を有する欠陥候補範囲の画像データを、第２のデータの算出の対象から除外する。

好ましくは、範囲特定ステップは、モフォロジ処理を用いて欠陥候補範囲を算出する。
この発明の他の局面に従う検出方法は、被写体の撮像により取得された画像を表わす画像データを読み出すステップと、画像を第１の方向に沿って分割して複数の分割画像を生成するステップと、複数の分割画像の各々を構成する複数の領域の輝度値であって、第１の方向に直交する第２の方向に沿う各領域の輝度値に基づいて、第１のデータをそれぞれ算出する第１の算出ステップと、各第１のデータに基づいて、各分割画像における線状の欠陥候補が含まれる第１の欠陥候補範囲をそれぞれ特定する範囲特定ステップと、各第１の欠陥候補範囲に対応する画像データに基づいて、各線状の欠陥候補の強度をそれぞれ算出するステップと、各強度に基づいて、各第１の欠陥候補範囲が強調された第２のデータをそれぞれ算出するステップと、第２の方向に沿って、各第２のデータを積算するステップと、各第２のデータを積算することによって得られたデータに基づいて、複数の分割画像のうちの少なくとも２つの分割画像にまたがる線状の欠陥候補が含まれる第２の欠陥候補範囲を決定するステップと、第２の欠陥候補範囲の中に、予め規定された条件を満足する線状の欠陥が存在するか否かを確認するステップと、条件を満足する線状の欠陥が含まれる分割画像が複数の分割画像の中に存在する割合に基づいて、線状の欠陥の有無を判定するステップとを備える。

好ましくは、第２の欠陥候補範囲を決定するステップは、各分割画像について、予め規定された閾値との差が予め定められた値を上回る輝度値を有する第１の欠陥候補範囲をそれぞれ特定するステップと、特定された各第１の欠陥候補範囲について、第１の方向に沿う座標軸上の範囲をそれぞれ特定するステップと、各第１の欠陥候補範囲について、特定された座標軸上の範囲の各々が重複しているか否かを判断するステップと、特定された座標軸上の範囲の各々が重複している第１の欠陥候補範囲を第２の欠陥候補範囲として特定するステップとを含む。

好ましくは、確認するステップは、第１の欠陥候補範囲について、第１の方向に従う座標軸上の範囲の第１の中央値を算出するステップと、第２の欠陥候補範囲について、第１の方向に従う座標軸上の範囲の第２の中央値を算出するステップと、第１の中央値と第２の中央値との差を算出するステップと、差が予め設定された許容誤差の範囲内であるか否かを確認するステップと、差が許容誤差の範囲内である場合に、線状の欠陥が第２の欠陥候補範囲に存在すると判断するステップとを含む。

好ましくは、範囲特定ステップは、モフォロジ処理を用いて第１の欠陥候補範囲を算出する。

この発明の他の局面に従うと、半導体基板の製造方法が提供される。この製造方法は、半導体の基板に薄膜を形成するステップと、薄膜にレジスト膜を形成するステップと、パターンを露光することにより、パターンをレジスト膜に転写するステップと、転写されたパターン以外のレジスト膜を除去するステップと、基板を撮像して画像データを取得するステップと、画像データに基づいて、上記のいずれかの方法を用いて基板を検査するステップとを備える。

好ましくは、この製造方法は、基板の検査の結果に基づいて、基板が予め規定された条件を満足するか否かを判断するステップと、基板が条件を満足する場合に、基板から不要な薄膜を除去するステップと、基板が条件を満足しない場合に、レジスト膜を除去するステップに基板を戻すステップとをさらに備える。

好ましくは、レジスト膜を形成するステップは、基板に対してレジストを一方向に塗布するステップを含む。

好ましくは、薄膜にレジスト膜を形成するステップは、レジスト膜形成装置が、基板に対してレジストを塗布するステップを含む。半導体基板の製造方法は、基板が条件を満足しない場合に、レジスト膜形成装置を調整するステップをさらに備える。

好ましくは、調整するステップは、レジストの塗布条件を変更するステップを含む。
好ましくは、調整するステップは、レジストを塗布するためにレジスト膜形成装置が備えるノズルを洗浄するステップを含む。

この発明の他の局面に従うと、線状の欠陥を検出する検出装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムが提供される。プログラムはコンピュータに、被写体の撮像により取得された画像を表わす画像データを読み出すステップと、画像を第１の方向に沿って分割して複数の分割画像を生成するステップと、複数の分割画像の各々を構成する複数の領域の輝度値であって、第１の方向に直交する第２の方向に沿う各領域の輝度値に基づいて、第１のデータをそれぞれ算出するステップと、各第１のデータに基づいて、各分割画像における線状の欠陥候補が含まれる欠陥候補範囲をそれぞれ特定するステップと、各欠陥候補範囲に対応する画像データに基づいて、各欠陥候補範囲が強調された第２のデータをそれぞれ算出するステップと、第２の方向に沿って、各第２のデータを積算するステップと、各第２のデータを積算することにより得られたデータに基づいて、線状の欠陥を特定するステップとを実行させる。

この発明の他の局面に従うプログラムは、コンピュータに、被写体の撮像により取得された画像を表わす画像データを読み出すステップと、画像を第１の方向に沿って分割して複数の分割画像を生成するステップと、複数の分割画像の各々を構成する複数の領域の輝度値であって、第１の方向に直交する第２の方向に沿う各領域の輝度値に基づいて、第１のデータをそれぞれ算出するステップと、各第１のデータに基づいて、各分割画像における線状の欠陥候補が含まれる第１の欠陥候補範囲をそれぞれ特定するステップと、各第１の欠陥候補範囲に対応する画像データに基づいて、各線状の欠陥候補の強度をそれぞれ算出するステップと、各強度に基づいて、各第１の欠陥候補範囲が強調された第２のデータをそれぞれ算出するステップと、第２の方向に沿って、各第２のデータを積算するステップと、各第２のデータを積算することによって得られたデータに基づいて、複数の分割画像のうちの少なくとも２つの分割画像にまたがる線状の欠陥候補が含まれる第２の欠陥候補範囲を決定するステップと、第２の欠陥候補範囲の中に、予め規定された条件を満足する線状の欠陥が存在するか否かを確認するステップと、条件を満足する線状の欠陥が含まれる分割画像が複数の分割画像の中に存在する割合に基づいて、線状の欠陥の有無を判定するステップとを実行させる。

この発明のさらに他の局面に従うと、上記のプログラムを格納した、コンピュータ読み取り可能な記録媒体が提供される。

本発明によると、濃淡が変化する線状の欠陥を検出することができる。

以下、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。

＜第１の実施の形態＞
まず、図１を参照して、薄型パネルの製造工程について説明する。図１は、薄型パネルを製造する工程のうち、主たる工程を表わすフローチャートである。

ステップＳ１１０にて、薄膜成膜工程として、基板に薄膜が形成される。ステップＳ１２０にて、レジスト膜形成工程において、レジスト膜形成装置が上記薄膜上にレジスト膜を形成する。ステップＳ１３０にて、露光装置が上記レジスト膜にパターンを転写する。ステップＳ１４０にて、現像工程として、パターン部以外のレジスト膜が除去される。

ステップＳ１５０にて、現像後の基板の状態が検査される。当該検査は、後述する画像処理技術によって行なわれる。

ステップＳ１６０にて、現像後の基板から、不要な薄膜が除去される。ステップＳ１７０にて、レジスト除去工程として、基板に残存するレジストが除去される。

次に、図２を参照して、本実施の形態に係る製造システム１について説明する。図２は、製造システム１の構成を表わす図である。製造システム１は、前工程１０と、レジスト塗布装置１２と、検査システム１４と、次工程１６と、制御装置１８と、洗浄装置２０と、搬送装置２２，２４，２６とを備える。

前工程１０は、ステップＳ１１０における薄膜を形成するための装置を含む。前工程１０において薄膜が形成されたガラス基板は、搬送装置２２によってレジスト塗布装置１２に搬入される。

レジスト塗布装置１２は、薄膜が形成された基板上にレジストを塗布する。レジスト塗布装置１２は、たとえばスキャニング方式を用いる装置であるが、スピン方式を用いる装置であってもよい。レジスト膜が形成されると、露光処理（ステップＳ１３０）と現像処理（ステップＳ１４０）とが行なわれ、その後、基板は搬送装置２４によって検査システム１４に搬入される。

検査システム１４は、撮像装置と画像処理検査装置とを備える。検査システム１４において、白色光がガラス基板に照射され、撮像装置が、その反射光を撮影し、基盤の画像データを取得する。画像処理検査装置は、その画像データを用いて画像処理を実行し、ガラス基板に存在し得る欠陥の有無を判断する。検査システム１４によって得られた検査結果は、制御装置１８に送られる。検査が完了した基板は、搬送装置２６によって次工程１６に搬入される。

次工程１６は、たとえば、エッチング工程（ステップＳ１６０）とレジスト除去工程（ステップＳ１７０）とを含む。

制御装置１８は、検査システム１４から与えられる検査結果に基づいて、レジスト塗布装置１２および洗浄装置２０の作動条件を制御する。たとえば、検査システム１４による検査の結果、基板に欠陥が存在していることが検出されると、制御装置１８は、レジスト塗布装置１２に対してレジスト塗布を中断するように命令を送る。また、検査の結果、レジスト塗布装置１２におけるノズル（図示しない）の洗浄が必要であると判断すると、制御装置１８は、洗浄装置２０に対してレジスト塗布装置１２を構成するノズルの洗浄を命令する。この場合、レジスト塗布装置１２から洗浄装置２０に対して、ノズルが移動する。

図３を参照して、レジスト塗布装置１２について説明する。図３は、レジスト塗布装置１２の一部を表わす図である。レジスト塗布装置１２は、たとえばスキャニング方式により基板にレジストを塗布する。具体的には、レジスト塗布装置１２は、基板３０にレジストを供給するためのノズル３２を備える。レジスト塗布装置１２は、ノズル３２を基板３０に対して予め定められた一方向に移動し、レジスト３４を基板３０の表面に塗布する。

なお、レジスト塗布装置１２の形式は、スキャニング方式による所謂スピンレスコータと称されるものに限られず、スピン方式による所謂スピンコータであってもよい。

次に、図４を参照して、本実施の形態に係る検査装置４０を備える検査システム１４について説明する。図４は、検査システム１４のシステム構成を表わす図である。検査システム１４は、ライト４６と、カメラ４８と、検査装置４０と、ディスプレイ装置５０とを備える。検査装置４０は、画像入力部４１と、記憶部４２と、演算部４３と、出力部４４と、入力部４５とを含む。

検査対象物としての基板３０は、レジスト塗布装置１２から検査システム１４に搬入され、ステージ（図示しない）において予め定められた位置に配置される。なお、検査対象物は、基板３０に限られず、たとえば、液晶パネル、半導体、電子部品、プラスチック、金属、木材、紙、布その他のいずれであってもよい。液晶パネルの製造局面においては、基板３０には、レジストが塗布されている。基板３０は、カメラ４８によって撮影され、撮影後、ステージの外部に搬出される。その後、別のガラス基板がステージに搬入され、前述の処理が繰り返される。

ライト４６は、検査装置４０からの発光命令に基づいて、当該位置に配置された基板３０に対して、予め設定された強度を有する光を照射する。照射される光は、たとえば一般白色光である。

カメラ４８は、基板３０からの反射光を受けて撮影し、画像データとして検査装置４０に出力する。カメラ４８は、検査装置４０から出力された信号に応答して、基板３０からの反射光を撮影する。カメラ４８は、たとえばＣＣＤ（Charge Coupled Device）方式、ＣＭＯＳ（Complementary Mental Oxide Semiconductor）方式その他の方式により実現される。カメラ４８は、基板３０の撮影により取得したデータを画像データとして検査装置４０に送出する。検査装置４０は、画像入力部４１を介してその画像データの入力を受け、記憶部４２に格納する。なお、カメラ４８は、エリアセンサカメラ、ラインセンサカメラのいずれでもよい。

記憶部４２は、検査装置４０の外部から与えられたデータと、検査装置４０において生成されたデータとを格納する。外部から与えられたデータは、たとえば、上記画像データ、検査装置４０の動作を規定する設定値等を含む。当該生成されたデータは、演算部４３によって算出された画像処理のためのデータ、検査結果等を含む。

記憶部４２は、データを不揮発的におよび揮発的に格納する。データを不揮発的に格納する記憶部４２は、たとえば、大容量のデータを記憶可能なハードディスク等によって実現される。なお、記憶部４２は、ハードディスクに限定されることなく、電源を供給されなくてもデータを保持可能な不揮発性の記憶装置（たとえば、フラッシュメモリ）であればよい。

具体的には、記憶部４２は、データの消去・書き込みを何度でも行えるＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）、電気的に内容を書き換えることができるＥＥＰＲＯＭ（Electronically Erasable and Programmable ROM）、紫外線を使ってデータの消去・再書き込みを何度でも行えるＵＶ（Ultra-Violet）−ＥＰＲＯＭ、その他、不揮発的にデータを記憶保持可能な構成を有する回路のいずれであってもよい。

また、データを揮発的に格納する記憶部４２は、演算部４３によって使用されるデータを一時的に保持するワークメモリとして機能する。この場合、記憶部４２は、たとえば、データを一時的に記憶可能なＲＡＭ（Random Access Memory）、ＳＲＡＭ（Static RAM）、ＤＲＡＭ（Dynamic RAM）、ＳＤＲＡＭ（Synchronous DRAM）、ダブルデータレートモードという高速なデータ転送機能を持ったＳＤＲＡＭであるＤＤＲ−ＳＤＲＡＭ（Double Data Rate SDRAM）、Ｒａｍｂｕｓ社が開発した高速インターフェース技術を採用したＤＲＡＭであるＲＤＲＡＭ（Rambus Dynamic RAM）、Ｄｉｒｅｃｔ−ＲＤＲＡＭ（Direct RDRAM）、その他、データを揮発的に記憶保持可能な構成を有する回路のいずれであってもよい。

演算部４３は、記憶部４２に格納されている画像データと、予め準備されているデータとを用いて、予め規定された画像処理を実行する。演算部４３は、記憶部４２に記憶されたプログラムに従って、画像を生成するための指示と、当該画像をディスプレイ装置５０に表示させる指示（以下「描画指示」という）とを出力する。また、他の局面において、演算部４３は、通信インターフェイスを介して、検査装置４０の外部の装置（たとえば制御装置１８）との通信を制御する。

演算部４３は、具体的には、マイクロプロセッサ、プログラミングすることができるＬＳＩ（Large Scale Integration）であるＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、特定の用途のために設計、製造される集積回路であるＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、その他の演算機能を有する回路により実現される。この場合、検査装置４０の主たる機能は、ハードウェアとソフトウェアとの協働によって実現される。具体的には、当該機能は、演算部４３が予め準備されたプログラムを実行することにより実現される。

あるいは、他の局面においては、ハードウェアの組み合わせとして実現可能である。この場合、演算部４３は、当該プログラムにより実現される処理を実行するために構成された回路、たとえばＦＰＧＡ（Fiend Programmable Gate Array）などによって実現され得る。

出力部４４は、演算部４３によって生成されたデータを、ディスプレイ装置５０に出力する。ディスプレイ装置５０は、そのデータに基づいて画像を表示する。ディスプレイ装置５０は、たとえば、カメラ４８によって撮影された原画像と、画像処理に基づいて検出されたレジストの塗布ムラが含まれる欠陥の画像とを表示する。また、ディスプレイ装置５０は、基板３０の検査の結果を表示してもよい。

入力部４５は、外部からデータあるいは指示の入力を受け付ける。入力部４５は、たとえばディスプレイ装置５０の表面に装着されるタッチパネル、タッチパッド、キーボード、ペンタブレット、マウスその他のポインティングデバイスなどによって実現される。

ディスプレイ装置５０は、検査装置４０のユーザ（オペレータ）に各種の情報を、文字や画像等で表示する。ディスプレイ装置５０は、検査装置４０から出力された画像データに基づいた画像を表示する。具体的には、ディスプレイ装置５０は、記憶部４２の画像表示領域に格納されているデータを参照して、そのデータに応じた画像を表示する。ディスプレイ装置５０は、たとえば、液晶ディスプレイ装置、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）、ＦＥＤ（Field Emission Display）、ＰＤＰ（Plasma Display Panel）、有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ、ドットマトリクス等その他の画像表示方式の表示機器のいずれであってもよい。

次に、図５を参照して、基板３０に生じる線状の欠陥について説明する。図５（Ａ）は、基板３０を撮影することにより取得された画像を表わす図である。図５（Ｂ）は、当該画像の一部を分割した状態を表わす図である。

カメラ４８が基板３０を撮影すると、画像５２が取得される。基板３０に対しては、検査の対象となる領域５４が予め設定されている。この領域５４は、たとえば入力部４５に当該領域を規定するデータを与えることにより特定される。

画像５２を用いて演算部４３が画像処理を実行すると、図５（Ｂ）に示されるように、短冊状に分割された画像が生成される。各画像の中には、周囲の輝度値よりも小さな輝度値を有するもの（すなわち周りよりも暗い領域を有するもの）と、周囲の輝度値よりも大きな輝度値を有する領域（周りの領域よりも明るい部分）とが含まれる。たとえば、領域５６−１，５６−２，５６−３，５６−４は、周りの領域よりも明るい領域（以下、「白筋」という）として検出される。一方、領域５８−１，５８−２は、周りの領域よりも輝度値が少ない領域（以下、「黒筋」という）として検出される。このような白筋あるいは黒筋が一方向に並んでいると、これらの領域は線状の欠陥として検出される。

次に、図６を参照して、本実施の形態に係る欠陥の検出方法について説明する。図６は、図５に示されるような線状の欠陥を検出するために行なわれる手続の流れを表わす図である。

図６（Ａ）に示されるように、基板３０の撮影により取得された画像５２は、複数の矩形状の画像に分割される（以下、「分割画像」という）。各分割画像において、周囲の輝度値と異なる輝度値を有する領域（筋候補Ａ）が認識される。なお、当該領域が認識されない場合もある。また、領域が認識される場合には、その領域の数は検査対象に応じて異なる。

白筋の輝度値と黒筋の輝度値とは異なるため、輝度値の符号（正負）のいずれかが反転され、どちらか一方の符号に統一される。各領域の輝度値は、予め定められた方向６１０に沿って積算される。さらに、平均値が、その積算値に基づいて算出される。

平均値が算出されると、図６（Ｂ）に示されるように、予め準備された閾値と平均値とに基づいて、各々の候補が欠陥であるか否かが判断される。図６（Ｂ）に示される例では、筋候補Ｂは、当該閾値（弱筋ムラ位置判定閾値６２０）を上回るため、欠陥の候補として特定される（スジ候補Ｂ）。その他のものは、当該閾値を下回るためノイズとして扱われる。

次に、図６（Ｃ）に示されるように、検出された弱筋ムラ候補の各々について、コントラストと位置とに基づいて、その位置候補に筋ムラ候補が存在するか否かが確認される。具体的には、スジ候補Ａについてそのコントラストが予め設定されたコントラスト閾値を上回るか否か、および当該位置が中心位置に対して予め設定された範囲内のずれであるか否かが確認される。なお、スジ候補Ｃは、前記２つの条件を満足するスジ候補Ａに対応するものである。

最後に、図６（Ｄ）に示されるように、各分割画像について、上記の条件を満足する筋ムラ候補がどの程度の割合で存在するかが確認される。具体的には、その条件を満足する筋ムラ候補と全分割画像の数との比率が求められる。その比率が予め設定された（弱筋ムラ位置の候補存在率）を上回る場合には、当該弱筋ムラが存在すると判断される。

次に、図７を参照して、検査装置４０のデータ構造について説明する。図７は、記憶部４２におけるデータの格納の一態様を概念的に表わす図である。記憶部４２は、データを格納するための複数の領域を含む。

分割画像の画素数（ＤＰＩＸ）は、領域７１０に格納されている。当該分割画像の画素数は、取得された画像データを分割するための画素数を規定する。たとえば、縦方向の画素数が５００画素である画像データが使用される場合、画素数ＤＰＩＸの値が１００であるため、画像データは５分割される。分割画像内に含まれる線状の欠陥候補の輝度値の差分（ＢＤＡ）は、領域７２０に格納されている。複数の分割画像に跨る線状の欠陥を抽出するための閾値（ＴＨＡ）は、領域７３０に格納されている。複数の分割画像に跨る線状の欠陥を抽出するための第２の閾値（ＴＨＢ）は、領域７４０に格納されている。

カメラ４８によって取得された画像データは、領域７５０に格納されている。或る局面においては、画像データは、各々が異なる複数種類の画像のデータから構成されるデータベースを構成する。

領域７１０から領域７４０に格納されているデータは、たとえば入力部４５を介して入力される。また他の局面においては、これらのデータは、制御装置１８から送信されるものでもよい。

次に、図８を参照して、本実施の形態に係る検査装置４０を実現する演算部４３について説明する。図８は、演算部４３によって実現される機能の構成を表わすブロック図である。各機能は、演算部４３として機能するＣＰＵその他のプロセッサが各機能を実現するためのプログラムを実行することにより実現される。具体的には、演算部４３は、分割画像生成部８１０と、第１の算出部８２０と、欠陥候補特定部８３０と、第２の算出部８４０と、積算部８５０と、欠陥範囲決定部８６０とを含む。

演算部４３は、記憶部４２から、基板３０の撮像により取得された画像データを読み出す。分割画像生成部８１０は、その画像データを第１の方向に沿って分割し、複数の分割画像を生成する。具体的には、分割画像生成部８１０は、画素数ＤＰＩＸ（領域７１０）の値に従って、画像を複数の画像に分割する。

第１の算出部８２０は、その分割画像データに基づいて、各々を構成する複数の領域の輝度値であって当該第１の方向に直交する第２の方向に沿う領域の輝度値に基づいて第１のデータを算出する。具体的には、第１の算出部８２０は、線状の欠陥が発生する方向と平行な方向に当該分割画像の輝度値の平均値を算出する。

欠陥候補特定部８３０は、第１の算出部８２０によって算出された当該第１のデータに基づいて、各分割画像における線状の欠陥候補が含まれる範囲をそれぞれ特定する。具体的には、欠陥候補特定部８３０は、記憶部４２に格納されている輝度値の差分（ＢＤＡ）を用いて、上記範囲をそれぞれ特定する。

第２の算出部８４０は、欠陥候補特定部８３０によって特定された範囲に対応する画像データを用いて、各範囲が強調されたデータ（第２のデータ）をそれぞれ算出する。具体的には、ある局面において、第２の算出部８４０は、各範囲に対応する画像データの符号を正または負のいずれかに揃えることにより、当該第２のデータを算出する。

他の局面においては、第２の算出部８４０は、当該範囲以外の範囲よりもその範囲が明るい場合、または、当該範囲の範囲以外の範囲よりもその欠陥候補が暗い場合には、各画像データの符号を反転させて、符号が反転された後の画像データを加算することにより、上記第２のデータを算出する。

さらに他の局面において、第２の算出部８４は、上記線状の欠陥候補の強度を算出する。その強度が予め設定された基準値を下回る場合には、第２の算出部８４０は、その基準値を下回る強度を有する上記欠陥候補範囲の画像データを、当該第２のデータの算出の対象から除外する。

積算部８５０は、第２の算出部８４０によって算出された第２のデータを、上記第２の方向（たとえば線状の欠陥が発生する方向）に沿って積算する。

欠陥範囲決定部８６０は、積算部８５０によって算出されたデータに基づいて、当該線状の欠陥の範囲を決定する。具体的には、欠陥範囲決定部８６０は、線状欠陥抽出閾値（ＴＨＡ）を用いて、算出されたデータに対応する領域が線状の欠陥であるか否かを判断する。

次に、図９から図１８を参照して、本実施の形態に係る検査装置４０の動作について説明する。図９は、演算部４３が実行する一連の処理の一部を表わすフローチャートである。図１０は、基板３０を撮影することにより得られた画像データ１０００における欠陥の状態を表わす図である。図１１は、図１０に示される線状の欠陥の濃淡プロファイルを表わす図である。図１２は、画像データ１０００における画像分割方法および画像を分割する方向を表わす図である。図１３は、各分割画像の１次元の投影データを表わす図である。図１４は、１次元データから線状の欠陥候補を抽出するプロセスを表わす図である。図１５は、各１次元の投影データについて輝度値の平均値とＸ座標値との関係を表わす図である。図１６は、欠陥候補を強調して得られたデータについて、輝度値の差とＸ座標値との関係を表わす図である。図１７は、各１次元の投影データについて輝度値の差とＸ座標値との関係を表わす図である。図１８は、輝度値の差の平均値とＸ座標値との関係を表わす図である。

ここでは、図１０に示されるように、画像データ１０００をもたらす基板１０１０から、線状の欠陥１０２０を検出する場合について説明する。ここで、画像データ１０００のＸ座標は、たとえば方向１０３０に沿って規定され、Ｙ座標は、方向１０４０に沿って規定される。画像データ１０００において線状の欠陥１０２０の領域以外の撮像画像中の輝度値Ｂｇｏｏｄは「１２８」であり、線状の欠陥１０２０のＡ−Ｂ上の濃淡プロファイルは、図１１に示すような変化がある。

なお、図１０に示される画像データ１０００以外の一般的な撮像画像における線状の欠陥領域以外の撮像画像中の輝度値Ｂｇｏｏｄとして、画像全体の平均輝度値を適用することが考えられる。また、原画像データの中に良品画像が存在するのであれば、当該良品画像を用いて平均輝度値を算出して適用してもよい。

また、撮像画像の欠陥領域以外および良品画像に関し、濃淡変化が大きい場合には、モフォロジ処理を用いることにより、線状欠陥をさらに高精度に検出できる。モフォロジ処理を用いる態様は、後述する（第３の実施の形態）。

まず、図９を参照して、ステップＳ９１０にて、検査装置４０は、初期設定を受け付ける。具体的には、検査装置４０のオペレータが、入力部４５を介して、分割画像画素数（ＤＰＩＸ）と、輝度の差分（ＢＤＡ）と、閾値（ＴＨＡ、ＴＨＢ）とを入力すると、演算部４３は、これらのデータを記憶部４２に格納する（領域７１０〜７４０）。

ステップＳ９２０にて、演算部４３は、カメラ４８から出力された原画像データの入力を受けて、画像データ１０００として、そのデータを記憶部４２に格納する（領域７５０）。

ステップＳ９３０にて、演算部４３は、領域７５０から画像データ１０００をワーク領域に読み出す。ワーク領域は、演算部４３が処理を実行する際に、記憶部４２に確保される。演算部４３は、画素数（ＤＰＩＸ）を用いて、線状の欠陥が発生する方向に対して垂直な方向に当該画像データを分割することにより、分割画像データを生成する。

たとえば、図１２に示されるように、画像データ１０００は、画像を分割する方向１０５０に対して平行に分割され、分割画像ＩＤＡ（１２１０）〜分割画像ＩＤＥ（１２５０）が生成される。演算部４３は、縦５００画素である画像データ１０００を分割画像の画素数ＤＰＩＸ（＝１００）毎に分割するため、本実施の形態においては画像データ１０００を５分割することとなる。

線状の欠陥の発生する方向（本実施の形態においては図１２の方向１０４０）の画素数を分割画像の画素数ＤＰＩＸで割った時に余りが生じる場合には、最後の分割画像は、画像の分割を開始した一方の画像端と異なる他方の画像端から分割画像の画素数ＤＰＩＸ分を用いるものとする。この場合、最後に生成された分割画像とその直前に生成された分割画像との間には、一部で重複する領域が存在することとなる。

ステップＳ９４０にて、演算部４３は、分割画像毎に濃淡を投影（１次元化）する。具体的には、演算部４３は、各分割画像について、当該画像データを線状の欠陥が発生する方向と平行な方向に積算する。具体的には、図１０に示されるように、演算部４３は、積算する方向１０４０として規定されたＹ座標軸の正方向に沿って、同一のＸ座標値を有する各画素の輝度値を積算する。さらに、演算部４３は、当該積算値についてＹ座標軸方向の画素数を用いて除算処理を実行することにより輝度値の平均値を求める（第１のデータ）。ステップＳ９４０において算出されたデータは、たとえば図１３においては、各分割画像の１次元投影データＩＤＰＡ，ＩＤＰＢ，ＩＤＰＣ，ＩＤＰＤ，ＩＤＰＥ（１３１０，１３２０，１３３０，１３４０，１３５０）として表わされる。

ステップＳ９５０にて、演算部４３は、分割画像ごとに、上記の１次元投影データを用いて当該分割画像内における線状の欠陥の候補である線状欠陥候補Ａを抽出する。この処理を、図１３および図１４を参照して、図１３に示される１次元投影データＩＤＰＡ（１３１０）を用いて具体的に説明する。まず、図１４に示されるように、画像データ１０００における線状の欠陥１０２０の領域以外の撮影画像中の輝度値（Ｂｇｏｏｄ）と、上記分割画像内の線状の欠陥候補輝度値の差分（ＢＤＡ）を用いて、１次元の投影データの値が１３８（＝Ｂｇｏｏｄ＋ＢＤＡ＝１２８＋１０）以上のＸ座標の範囲、または、１次元投影データが１１８（＝Ｂｇｏｏｄ−ＢＤＡ＝１２８−１０）以下のＸ座標の範囲を決定する。図１４に示されるように、分割画像の１次元投影データＩＰＤＡ（１３１０）については、Ｘ＿ＬとＸ＿Ｒとの間が、線状欠陥候補Ａ（ＳＡ＿ＩＤＰＡ１）となる。演算部４３は、すべての１次元投影データＩＰＤＡ（１３１０）〜ＩＰＤＥ（１３５０）について同様の処理を実行する。その結果は、図１５に示される。

ステップＳ９６０にて、演算部４３は、欠陥候補が強調された１次元のデータ（欠陥候補強調１次元データ）を生成する。具体的には、演算部４３は、ステップＳ９５０において抽出した線状欠陥候補Ａの範囲の１次元投影データＩＰＤＡ（１３１０）を用いて、輝度値Ｂｇｏｏｄとの差を算出し、その値の絶対値を求める。演算部４３は、さらに、その他の範囲の値を０とし、欠陥候補強調１次元データを生成する。たとえば、図１５に示される１次元投影データＩＰＤＡ（１３１０）が使用されると、そのデータに基づく欠陥候補強調１次元データは、図１６に示されるように求められる。演算部４３は、図１５に示される全てのデータについて当該データを算出する。その結果は、図１７に示される。

ステップＳ９７０にて、演算部４３は、すべての分割画像の各々について、ステップＳ９６０において生成された欠陥候補強調１次元データを積算する。具体的には、演算部４３は、図１７に示される積算方向１７１０に沿って、同一のＸ座標値を有する各欠陥候補強調１次元データを積算する。さらに、演算部４３は、当該積算によって得られた値を分割画像数で除することにより、欠陥候補が強調された１次元データの平均値を算出する。一例として、図１７に示されるデータを用いて得られた平均値は、図１８に示される。

ステップＳ９８０にて、演算部４３は、ステップＳ９７０において生成した平均値を用いて、複数の分割画像に跨る線状の欠陥を抽出する。具体的には、演算部４３は、上記平均値の中から、線状の欠陥を抽出するための閾値（ＴＨＢ）の値を上回るＸ座標の範囲を特定する。たとえば、図１８に示される例では、Ｘ座標値（Ｘ＿Ｌ）とＸ座標値（Ｘ＿Ｒ）との間が閾値ＴＨＢを上回るため、演算部４３は、当該複数の分割画像に跨る線状の欠陥がこの範囲に存在すると判断する。演算部４３は、その判断の結果と当該画像データ１０００とを関連付けて、検査結果として、記憶部４２において確保した領域に格納する。

以上により、画像データ１０００を用いて、基板１０１０に含まれる線状の欠陥１０２０が検出される。

ここで、上記の処理に追加可能な処理について説明する。まず、ステップＳ９１０の初期設定において、演算部４３は、分割画像から線状の欠陥候補を抽出するための閾値ＴＨＡを設定する。本実施の形態においては、閾値ＴＨＡ＝１０とする。

次に、ステップＳ９６０において、演算部４３は、線状欠陥候補Ａの強度を算出する。この強度を算出する一例として、演算部４３は、各線状欠陥候補Ａについて、欠陥候補強調１次元データ（第１のデータ）の値が最大のものを当該強度とする。たとえば、図１６におけるＳＡ_ＩＤＰＡ１を参照すると、演算部４３は、Ｘ_ＬとＸ_Ｒとの間の欠陥候補強調１次元データ値の中の最大値を強度として算出する。さらに、演算部４３は、線状欠陥候補Ａの強度が閾値ＴＨＡ以上である線状欠陥候補Ａを「真の」線状欠陥候補Ａとして分類し、それ以外の線状欠陥候補Ａを排除するために、閾値ＴＨＡ未満の強度を有する線状欠陥候補Ａの範囲の欠陥候補強調１次元データの値をすべて「０」にする。

ステップＳ９６０において追加される上記の処理により、真の線状欠陥以外の成分であると考えられるノイズ成分を線状欠陥候補Ａの段階で排除することが可能であるため、本実施の形態に係る検査装置４０は、線状の欠陥をより高精度に検出することができる。

なお、本実施の形態に係る線状欠陥候補Ａの強度を算出する方法は、上記のような欠陥候補強調１次元データの中の最大値を使用する態様に限られない。

その他の局面において、Ｘ_ＬとＸ_Ｒとの間の範囲における欠陥候補強調１次元データ値の平均値を算出し、その平均値を線状欠陥候補Ａの強度としてもよい。線状欠陥の方向に対して垂直な方向に輝度値のランダムノイズがある場合にも、検査装置４０は、より正確に線状欠陥候補Ａを抽出可能である。

さらにその他の局面において、別の算出方法が適用可能である。たとえば、Ｘ_ＬとＸ_Ｒとの範囲の長さをＷＸ（＝Ｘ_Ｒ−Ｘ_Ｌ）とする。演算部４３は、Ｘ_ＬとＸ_Ｒの間の中央部ＷＸ／２の幅の欠陥候補強調１次元データ値の平均値を算出して、その平均値を線状欠陥候補Ａの強度とする。これにより、演算部４３が上記のようなＸ_ＬとＸ_Ｒとの間の全区間の欠陥候補強調１次元データ値の平均値を算出する場合に問題となる当該範囲の両端部の影響による線状欠陥候補Ａの強度の低下が排除され得る。その結果、検査装置４０は、より正確に線状欠陥候補Ａを抽出できる。

本実施の形態に係る検査装置４０によると、ステップＳ９６０に記載のように、線状欠陥候補Ａの範囲の１次元投影データと輝度値Ｂｇｏｏｄとの差の絶対値として、欠陥候補強調１次元データを生成する。そのため、周囲より明るい線状欠陥と周囲より暗い線状欠陥とを区別無く扱うことができる。正のデータと負のデータとが単純に積算されることによる値の相殺が防止される。これにより、検査装置４０は、濃淡変化がある線状の欠陥であっても高精度に抽出することができる。

また、ステップＳ９７０に記載のように、演算部４３は、欠陥候補強調１次元データを、全分割画像分について積算し、積算によって得られたデータの平均値を算出する。そのため、検査装置４０は、複数の線分に分裂した線状の欠陥を高精度に抽出することができる。

さらに、ステップＳ９６０およびステップＳ９７０に記載のように、演算部４３は、線状欠陥候補Ａの範囲以外の欠陥候補強調１次元データを０にすることで、ノイズ成分を有するデータが使用される処理の前の段階で削除している。そのため、上記の欠陥候補協調１次元データを積算して積算値から平均値を算出した後において、ノイズ成分のみの積算によるノイズ成分の強度が上昇することによる誤検出の発生が防止され得る。結果として、検査装置４０は、誤検出することなく高精度に線状の欠陥を抽出できる。

＜変形例＞
以下、本実施の形態の変形例について説明する。本変形例に係る製造方法は、検査装置４０による検査の結果に応じてガラス基板の製造工程を変更する指示を出力できる点で、前述の製造方法と異なる。

そこで、図１９を参照して、本変形例に係る製造方法について説明する。図１９は、本変形例に係る製造方法を表わすフローチャートである。なお、前述の処理と同一の処理には同一のステップ番号を付してある。したがって、ここではそれらについての説明は繰り返さない。

ステップＳ１９１０にて、検査装置４０による検査の結果が良好であるか否かが判断される。具体的には、制御装置１８は、検査システム１４から送られる検査結果が予め設定された基準値を満足するか否かを判断する。検査結果が当該基準値を上回る場合には、制御装置１８は、そのガラス基板の加工は規定どおり行なわれたと判断し（ステップＳ１９１０にてＹＥＳ）、当該ガラス基板を次工程１６に搬入する指示を出力する。搬入後、具体的には、ステップＳ１６０にて、当該基板に対するエッチングが行なわれる。

一方、検査結果が良好でない場合には（ステップＳ１９１０にてＮＯ）、制御装置１８は、その加工は規定どおり行なわれなかったと判断し、当該ガラス基板を再加工する命令を出力する。この命令に応答して、当該ガラス基板はリワーク工程に搬送される。具体的には、ステップＳ１９２０にて、ガラス基板は塗布されたレジスト膜が一旦除去され、洗浄された後再びレジスト膜形成工程に搬入される。

以上のようにして、本変形例に係る製造方法によると、検査システム１４から出力される検査結果が規定以下である場合には、ガラス基板の再加工が行なわれる。その結果、仕様を満足しないガラス基板を用いた半導体基板の製造が行なわれることが防止される。

＜第２の実施の形態＞
以下、本発明の第２の実施の形態について説明する。

図２０は、本実施の形態に係る検査装置が備える演算部４３によって実現される機能の構成を表わすブロック図である。演算部４３は、図８に示される構成に加えて、確認部８７０と判定部８８０とをさらに備える。

欠陥候補特定部８３０は、分割により生成された分割画像データに基づいて、分割画像における線状の欠陥候補が含まれる範囲（第１の欠陥候補範囲）をそれぞれ特定する。

第２の算出部８４０は、第１の欠陥候補範囲に対応する画像データに基づいて線状の欠陥候補の強度をそれぞれ算出する。さらに、第２の算出部８４０は、第２のデータとして、当該強度に基づいて、当該第１の欠陥候補範囲が強調されたデータ（欠陥候補強調１次元データ）を算出する。

積算部８５０は、上述の第２の方向（線状の欠陥が発生する方向）に沿って当該第２のデータを積算する。

欠陥範囲決定部８６０は、第２のデータを積算することによって得られたデータに基づいて、複数の分割画像のうちの少なくとも２つの分割画像に跨る線状の欠陥候補が含まれる第２の欠陥候補範囲を決定する。具体的には、欠陥範囲決定部８６０は、各分割画像について、予め規定された閾値との差が予め定められた値を上回る輝度値を有する上記第１の欠陥候補範囲をそれぞれ特定する。欠陥範囲決定部８６０は、その特定された第１の欠陥候補範囲について、上記第１の方向に沿う座標軸上の範囲をそれぞれ特定する。欠陥範囲決定部８６０は、各第１の欠陥候補範囲について、その特定された座標軸上の範囲の各々が重複しているか否かを判断する。欠陥範囲決定部８６０は、その特定された座標軸上の範囲の各々が重複している第１の欠陥候補範囲を、第２の欠陥候補範囲として決定する。

確認部８７０は、当該第２の欠陥候補範囲の中に、予め既定された条件を満足する線状の欠陥が存在するか否かを確認する。具体的には、確認部８７０は、上記第１の欠陥候補範囲について、第１の方向に従う座標軸上の範囲の第１の中央値を算出する。確認部８７０は、第２の欠陥候補範囲について、第１の方向に沿う座標軸上の範囲の第２の中央値を算出する。確認部８７０は、その第１の中央値と第２の中央値との差を算出し、その差が予め設定された許容誤差の範囲内であるか否かを確認する。確認部８７０は、その差が当該許容誤差の範囲内である場合に、線状の欠陥が第２の欠陥候補範囲に存在すると判断する。

判定部８８０は、上記条件を満足する線状の欠陥が含まれる分割画像が複数の分割画像の中に存在する割合に基づいて、線状の欠陥の有無を判定する。

次に、図２１を参照して、本実施の形態に係る検査装置のデータ構造について説明する。図２１は、記憶部４２におけるデータの格納の一態様を概念的に表わす図である。

複数の分割画像に跨る線状の欠陥を抽出するための閾値（ＴＨＢ２）は、領域２０４０に格納されている。分割画像内の線状の欠陥候補を再確認するための閾値（ＴＨＣ）は、領域２０５０に格納されている。線状の欠陥の位置ズレの許容誤差を規定する画素数（ＳＣＤＰＩＸ）は、領域２０６０に格納されている。線状の欠陥が分割画像に存在するか否かを判断するための割合（ＳＣＲ）は、領域２０７０に格納されている。これらのデータも、入力部４５を介して入力される。

図２２を参照して、本発明の第２の実施の形態に係る検査装置の制御構造について説明する。図２２は、本発明の第２の実施の形態に係る検査装置が実行する一連の動作を表わすフローチャートである。ここでは、図４に示される構成を用いて説明する。また、第１の実施の形態における動作と同一の動作には同一のステップ番号を付してある。したがって、ここではそれらについての説明は繰り返さない。

ステップＳ２１１０にて、検査装置４０の演算部４３は、初期設定のためのデータの入力を受け付ける。具体的には、演算部４３は、分割画像の画素数（ＤＰＩＸ）と、輝度値の差分（ＢＤＡ）と、閾値（ＴＨＡ、ＴＨＢ２、ＴＨＣ）と、位置ズレ誤差許容画素数（ＳＣＤＰＩＸ）と、線状の欠陥候補存在率（ＳＣＲ）との入力をそれぞれ受け付け、記憶部４２において予め確保した領域にそれらのデータを書き込む。さらに、演算部４３は、既にカメラ４８から検査装置４０に入力されていた原画像データ１０００をワーク領域に読み込み、第１の実施の形態において示された処理と同様の処理を実行する（ステップＳ９２０〜Ｓ９５０）。

ステップＳ２１２０にて、演算部４３は、ステップＳ９５０において決定された線状欠陥候補Ａの範囲の１次元のデータと輝度値Ｂｇｏｏｄとの差を算出する。演算部４３は、その差の絶対値を求め、その他の範囲の値を０とすることにより、欠陥候補強調データ（第２のデータ）を算出する。その結果、図１６に示されるように、欠陥候補強調１次元データが求められる。各分割画像について同様の処理が実行されると、前述の図１７に示されるように、それぞれの値が得られる。

演算部４３は、線状欠陥候補Ａの強度を算出する。一例として、演算部４３は、各線状欠陥候補Ａの欠陥候補強調１次元データの値が最大となるものを当該線状欠陥候補Ａの強度とする。たとえば、欠陥候補範囲ＳＡ＿ＩＤＰＡ１に関し、図１６に示されるＸ＿ＬとＸ＿Ｒとの間の欠陥候補強調１次元データの値の最大値が強度として求められる。さらに、演算部４３は、線状欠陥候補Ａの強度が閾値（ＴＨＡ）以上である線状欠陥候補Ａを「真の」線状欠陥候補Ａとし、それ以外の線状欠陥候補Ａを排除するために、分割画像内において閾値ＴＨＡ未満の強度を有する線状欠陥候補Ａの範囲を特定する欠陥候補強調１次元データの値をすべて「０」に変更する。

ステップＳ９７０にて、演算部４３は、欠陥候補１次元データを積算し、さらに、積算後のデータの平均値を算出する。

ステップＳ２１３０にて、演算部４３は、ステップＳ９７０にて算出した平均値を用いて、複数の分割画像に跨る「線状欠陥候補Ｂ」を抽出する。具体的には、演算部４３は、上記積算によって得られたデータの中で、Ｘ座標軸上において閾値（ＴＨＢ２）以上の範囲を特定する。たとえば、図１８に示される例では、Ｘ＿ＬとＸ＿Ｒとの間が閾値（ＴＨＢ２）を上回るため（ＴＨＢ２＝５）、演算部４３は、複数の分割画像に跨るような線状欠陥候補Ｂが上記の範囲に存在すると判定する。

ステップＳ２１４０にて、演算部４３は、各分割画像ごとの１次元データについて、ステップＳ２１３０において特定した線状欠陥候補Ｂの範囲に、予め定められた条件を満足するような線状欠陥候補Ａが存在するか否か確認する。ここで、当該条件は、たとえば、ステップＳ２１３０において特定された線状欠陥候補Ｂの範囲と線状欠陥候補Ａの範囲との重なり度合、および、当該重なり度合の条件を満足する線状欠陥候補Ａの強度である。

より詳しくは、重なり度合に関しては、演算部４３は、線状欠陥候補Ｂの中央座標値ＢＣＸを算出する。図１８に示される線状欠陥候補Ｂ（ＳＢ）の場合、Ｘ＿ＬとＸ＿Ｒの中央値が当該中央座標値ＢＣＸとして算出される。

次に、演算部４３は、各線状欠陥候補Ａについて、中央座標値ＡＣＸを同様に算出する。図１４に示される線状欠陥候補Ａ（ＳＡ＿ＩＤＰＡ１）の場合、Ｘ＿ＬとＸ＿Ｒとの中央値が中央座標値ＡＣＸとして算出される。演算部４３は、中央座標値ＢＣＸと中央座標値ＡＣＸとの差を算出する。ここで、上記重なり度合の条件とは、線状欠陥の位置ズレ誤差許容画素数ＳＣＤＰＩＸを下回ることをいう。一方、線状欠陥候補Ａの強度に関しては、ステップＳ２１１０において設定された閾値（ＴＨＣ）を上回ることが必要となる。演算部４３は、これらの条件を満足する重なり度合および強度を有する線状欠陥候補Ａを線状欠陥候補Ｃとして特定する。

ステップＳ２１５０にて、演算部４３は、個々の線状欠陥候補Ｂについて、どの程度の割合の分割画像に線状欠陥候補Ｃが存在するかを算出し、その割合が存在率ＳＣＲ以上であるような線状欠陥候補Ｄを「真の線状欠陥」であると判定する。

以上のようにして、本実施の形態に係る検査装置４０によると、ステップＳ２１４０に記載のように、線状欠陥候補Ｂの範囲に本当に線状欠陥候補Ａが存在するかを再び確認することで、線状欠陥候補Ｂが真の欠陥であるのか、あるいはノイズであるのかを、より正確に判定することができる。これにより、検査装置４０は、濃淡変化がある線状の欠陥であっても高精度に検出することができる。

また、ステップＳ２１５０に記載のように、線状欠陥候補Ｃが存在する分割画像の割合を算出することにより、その割合と予め設定された基準値とを比較することにより、検査装置４０は、線状欠陥候補Ｂが真の欠陥であるのか、あるいは、ノイズであるのかを、より正確に判定することができる。これにより、検査装置４０は、濃淡変化がある線状の欠陥であっても高精度に抽出することができる。

＜第３の実施の形態＞
以下、本発明の第３の実施の形態について説明する。本実施の形態に係る検査装置４０は、線状の欠陥候補の範囲を決定する際にモフォロジ処理を行なったデータを用いて当該範囲を決定する機能を有する点で、前述の各実施の形態と異なる。なお、本実施の形態に係る検査装置は、当該装置に固有な上記機能を有する処理をプロセッサにより実行させることにより実現される。その他の機能は、図４に示される検査装置４０と同じである。そこで、図４に示される検査装置４０の構成に基づいて、本実施の形態に係る検査装置を説明する。

図２３を参照して、本実施の形態に係る検査装置の構成について説明する。図２３は、検査装置４０が備える演算部４３によって実現される機能の構成を表わすブロック図である。演算部４３は、図８に示される構成に加えて、モフォロジ処理部２２１０をさらに備える。モフォロジ処理部２２１０は、第１の算出部８２０からの出力に基づいて作動するように第１の算出部８２０に機能的に接続される。モフォロジ処理部２２１０からの出力は、欠陥候補特定部８３０に入力される。

次に、図２４を参照して、本実施の形態に係る検査装置４０のデータ構造について説明する。図２４は、検査装置４０の記憶部４２におけるデータの格納の一態様を概念的に表わす図である。

記憶部４２において、モフォロジ処理フィルタサイズ（ＭＦＳ）は、領域２３１０に格納されている。分割画像内の線状欠陥候補を抽出するための強度（ＢＤＴＨＡ）は、領域２３２０に格納されている。これらのデータは、検査装置４０のオペレータによって入力される。

次に、図２５〜図２８を参照して、本実施の形態に係る検査装置４０の制御構造について説明する。図２５および図２６は、本実施の形態に係る検査装置４０を実現する演算部４３が実行する一連の動作を表わすフローチャートである。なお、前述の動作と同一の動作には同一のステップ番号を付してある。したがって、ここではそれらについての説明は繰り返さない。図２７は、モフォロジ処理による１次元データの変化を表わす図である。図２８は、欠陥候補強調１次元データを表わす図である。

ステップＳ２４１０にて、演算部４３は、検査装置４０において予め規定された処理を実行するための初期値の入力を受け付ける。具体的には、演算部４３は、分割画像の画素数（ＤＰＩＸ）と、モフォロジ処理フィルタサイズ（ＭＦＳ）と、線状の欠陥候補を抽出するための強度（ＢＤＴＨＡ）との入力を受けて、これらのデータを記憶部４２に格納する（領域２３１０，２３２０）。本実施の形態においては、分割画像の画素数（ＤＰＩＸ）＝１００、モフォロジ処理フィルタサイズ（ＭＦＳ）＝１１、強度（ＢＤＴＨＡ）＝１である。なお、データは上記のものに限られず、他の局面において、その他の値が用いられてもよい。

ステップＳ９２０〜Ｓ９４０にて、演算部４３は、前述のような処理を実行する。
ステップＳ２５００にて、演算部４３は、後述するモフォロジ処理を実行する(図２６）。ステップＳ２４２０にて、演算部４３は、モフォロジ処理において決定された線状欠陥候補Ａに基づいて、欠陥候補が強調された１次元のデータ（欠陥候補強調１次元データ）を生成する。

その後、演算部４３は、欠陥候補強調１次元データの平均値を算出し（ステップＳ９７０)、その平均値に基づいて線状欠陥の領域を表わすデータを算出し、当該領域を特定する（ステップＳ９８０）。

図２６を参照して、ステップＳ２５１０にて、演算部４３は、周囲より明るい線状の欠陥が候補Ａ（１）を抽出する。

ここで、図２７を参照して、ステップＳ２５１０の処理について詳細に説明する。最初に、演算部４３は、図２７（Ａ）に示されるようなデータに対して最小値フィルタ処理を実行する（周囲より明るい線状欠陥候補Ａ（１）の抽出）。ここで、最小値フィルタのフィルタサイズはモフォロジ処理フィルタサイズ（ＭＦＳ）であるため、演算部４３は、注目画素の左右の５画素ずつを考慮した全１１画素のうち最も小さい値を求め、当該注目画素の値をその最も小さい値に置き換える。

図２７（Ｂ）は、図２７（Ａ）に示される１次元のデータに対して上記の最小値フィルタ処理を行なって得られた結果を表わす図である。演算部４３は、図２７（Ｂ）に示される１次元データに対して最大値フィルタ処理を実行する。具体的には、最大値フィルタ処理におけるフィルタサイズがモフォロジ処理フィルタサイズ（ＭＦＳ）であり、この値は本実施の形態においては「１１」である。そこで、演算部４３は、注目画素の左右の５画素隣までを考慮して、全１１画素の中で最も大きい値を算出し、当該注目画素の値をその最も大きい値に変更する。

図２７（Ｃ）は、図２７（Ｂ）に示される１次元データに対して最大値フィルタ処理を行なって得られた結果を表わす図である。

演算部４３は、図２７（Ａ）に示される１次元データと図２７（Ｃ）に示される１次元データとを用いて、各画素の位置の値の差分を算出し、その算出によって現われるピークの範囲が線状欠陥候補Ａ（１）として特定する。演算部４３は、当該ピークの範囲の最大値を線状欠陥候補Ａ（１）の強度として特定し、記憶部４２に格納する。図２７（Ｄ）は、そのようにして得られた結果の１次元データを表わす図である。

図２６を再び参照して、ステップＳ２５２０にて、演算部４３は、周囲より暗い線状欠陥候補Ａ（２）を抽出する。具体的には、演算部４３は、１次元のデータに対して最大値フィルタ処理を行ない、処理後のデータを取得する。次に、演算部４３は、その取得したデータに対して最小値フィルタ処理を実行し、処理後の１次元データを取得する。演算部４３は、最初のフィルタ処理が実行される前の１次元データと、最小値フィルタ処理が行なわれた後の１次元データとの差分を算出し、記憶部４２に格納する。ここで、当該差分によって得られたデータは、その性質上０以下の値となるため、当該データの絶対値を取得することにより、０以上の値のみを有する１次元データに変換する。この場合、ステップＳ２５１０における処理によって得られた場合と同様に、当該ピークの範囲が線状欠陥候補Ａ（２）として特定される。演算部４３は、さらに、そのピーク範囲の最大値を当該線状欠陥候補Ａ（２）の強度として特定する。

ステップＳ２５３０にて、演算部４３は、線状欠陥候補Ａを決定する。より具体的には、演算部４３は、ステップＳ２５１０において抽出した線状欠陥候補Ａ（１）とステップＳ２５２０にて抽出した線状欠陥候補Ａ（２）との中で、当該強度が抽出強度（ＢＤＴＨＡ）以上のものを線状欠陥候補Ａとして特定する。

図２５を再び参照して、ステップＳ２４２０にて、演算部４３は、モフォロジ処理（ステップＳ２５００）において特定された線状欠陥候補Ａの範囲の差分を算出した後の１次元データを記憶部４２に保存し、その他の範囲の値を０とした欠陥候補強調１次元データを生成する。具体的には、図２７（Ｄ）に示される差分演算後の１次元データに対して、上述の欠陥候補を強調するための処理を実行すると、図２８に示されるように、欠陥候補のみが強調された１次元データＤＳＡが算出される。

その後、演算部４３は、ステップＳ９７０およびＳ９８０における処理を実行し、線状の欠陥を特定する。

以上のようにして、本発明の第３の実施の形態に係る検査装置４０によると、パラメータとして、モフォロジ処理フィルタサイズＭＦＳ＝１１が１つ設定されている。検査装置４０は、そのパラメータを用いてフィルタ処理を実行する。なお、複数のモフォロジ処理フィルタサイズＭＦＳが検査装置４０に設定されてもよい。このようにすると、フィルタサイズ毎に上記と同様の処理を実行することができる。

また、線状欠陥候補Ａ（１）および線状欠陥候補Ａ（２）の強度の算出は、上記のように、各ピーク範囲の最大値を当該強度とする態様に限られず、各ピーク範囲の平均値などが強度として使用されてもよい。

本実施の形態に示されるように、ステップＳ２５００に記載のように、検査装置４０は、モフォロジ処理を用いて線状欠陥候補Ａを決定する。その結果、図２７（Ａ）に示すように、１次元投影データのような欠陥以外の範囲の輝度値に変化がある場合であっても、検査装置４０は、正確に線状の欠陥範囲を検出できる。

ここで、図２９を参照して、本実施の形態に係る検査装置４０の具体的構成の一態様について説明する。図２９は、検査装置４０として機能するコンピュータシステム２８００のハードウェア構成を表わすブロック図である。

コンピュータシステム２８００は、主たる構成として、プログラムを実行するＣＰＵ２８１０と、コンピュータシステム２８００の使用者による指示の入力を受けるマウス２８２０およびキーボード２８３０と、ＣＰＵ２８１０によるプログラムの実行により生成されたデータ、又はマウス２８２０若しくはキーボード２８３０を介して入力されたデータを揮発的に格納するＲＡＭ２８４０と、データを不揮発的に格納するハードディスク２８５０と、光ディスク駆動装置２８６０と、モニタ２８８０と、通信Ｉ／Ｆ（Interface）２８９０とを含む。各ハードウェアは、相互にデータバスによって接続されている。光ディスク駆動装置２８６０には、ＣＤ−ＲＯＭ２８６２が装着される。

コンピュータシステム２８００における処理は、各ハードウェアおよびＣＰＵ２８１０により実行されるソフトウェアによって実現される。このようなソフトウェアは、ハードディスク２８５０に予め記憶されている場合がある。また、ソフトウェアは、ＣＤ−ＲＯＭ２８６２その他の記録媒体に格納されて、プログラム製品として流通している場合もある。あるいは、ソフトウェアは、いわゆるインターネットに接続されている情報提供事業者によってダウンロード可能なプログラム製品として提供される場合もある。このようなソフトウェアは、光ディスク駆動装置２８６０その他の読取装置によりその記録媒体から読み取られて、あるいは、通信Ｉ／Ｆ２８９０を介してダウンロードされた後、ハードディスク２８５０に一旦格納される。そのソフトウェアは、ＣＰＵ２８１０によってハードディスク２８５０から読み出され、ＲＡＭ２８４０に実行可能なプログラムの形式で格納される。ＣＰＵ２８１０は、そのプログラムを実行する。

図２８に示されるコンピュータシステム２８００を構成する各ハードウェアは、一般的なものである。したがって、本発明の本質的な部分は、ＲＡＭ２８４０、ハードディスク２８５０、ＣＤ−ＲＯＭ２８６２その他の記録媒体に格納されたソフトウェア、あるいはネットワークを介してダウンロード可能なソフトウェアであるともいえる。なお、コンピュータシステム２８００の各ハードウェアの動作は周知であるので、詳細な説明は繰り返さない。

ここで、記録媒体としては、ＤＶＤ−ＲＯＭ（Digital Versatile Disk ROM）、ＣＤ（Compact Disk）−ＲＯＭ、ＭＯ（Magneto Optical Disk）、フロッピー（登録商標）ディスク、ＣＦ(Compact Flash) カード、ＳＭ（Smart Media（登録商標））、ＭＭＣ（Multi Media Card）、ＳＤ（Secure Digital）メモリーカード、メモリースティック（登録商標）、ｘＤピクチャーカードおよびＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ、磁気テープ、その他不揮発性メモリのいずれであってもよい。

プログラムとは、ＣＰＵ２８１０により直接実行可能なプログラムだけでなく、ソースプログラム形式のプログラム、圧縮処理されたプログラム、暗号化されたプログラム等を含む。

また、通信Ｉ／Ｆ２８９０は、ＣＰＵ２８１０によって出力された制御信号に基づいてコンピュータシステム２８００に接続されている他の通信装置（図示しない）と通信する。

通信Ｉ／Ｆ２８９０は、ＣＰＵ２８１０との間でデータの授受を行なう。通信Ｉ／Ｆ２８９０は、ある局面において、カメラ４８その他の画像データ取得装置から、有線または無線を介して画像データを受信する。

ＣＰＵ２８１０は、通信Ｉ／Ｆ２８９０を介して、当該画像データ取得装置を制御するためのデータを送信する。また、ＣＰＵ２８１０は、画像データ取得装置から、通信Ｉ／Ｆ２８９０を介して、送信したデータに応じて返信されるデータを受信する。

通信Ｉ／Ｆ２８９０は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）１．１、ＵＳＢ２．０、その他のシリアル転送を行なう通信用インターフェース、イーサネット（登録商標）を利用したインターフェース、セントロニクス仕様、ＩＥＥＥ（Institute of Electrical and Electronic Engineers）１２８４、その他のパラレル転送を行なう通信用インターフェース、ＩＥＥＥ１３９４、その他ＳＣＳＩ（Small Computer System Interface）規格を利用したインターフェース、無線ＬＡＮの規格であるＩＥＥＥ８０２．１１ａ、ＩＥＥＥ８０２．１１ｂ、ＩＥＥＥ８０２．１１ｇ、その他無線技術を利用してデータ通信を行なうインターフェースのいずれであってもよい。

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

本発明は、たとえば、画像検査装置、画像認識装置、画像を用いた位置決め装置、画像認識機能付自律ロボット、画像認識機能付産業用ロボットなどに利用可能である。

薄型パネルを製造する工程のうち、主たる工程を表わすフローチャートである。 本発明の実施の形態に係る製造システム１の構成を表わす図である。 レジスト塗布装置１２の一部を表わす図である。 本発明の実施の形態に係る検査装置４０を備える検査システム１４の構成を表わす図である。 基板３０を撮影することにより取得された画像を表わす図である。 本実施の形態に係る欠陥の検出方法の手続を表わす図である。 記憶部４２におけるデータの格納の一態様を概念的に表わす図である。 係る検査装置４０を実現する演算部４３によって実現される機能の構成を表わすブロック図である。 演算部４３が実行する一連の処理の一部を表わすフローチャートである。 基板３０を撮影することにより得られた画像データ１０００における欠陥の状態を表わす図である。 線状の欠陥の濃淡プロファイルを表わす図である。 画像データ１０００における画像分割方法および画像を分割する方向を表わす図である。 各分割画像の１次元の投影データを表わす図である。 １次元データから線状の欠陥候補を抽出するプロセスを表わす図である。 各１次元の投影データについて輝度値の平均値とＸ座標値との関係を表わす図である。 欠陥候補を強調して得られたデータについて、輝度値の差とＸ座標値との関係を表わす図である。 各１次元の投影データについて輝度値の差とＸ座標値との関係を表わす図である。 輝度値の差の平均値とＸ座標値との関係を表わす図である。 本変形例に係る製造方法を表わすフローチャートである。 本実施の形態に係る検査装置が備える演算部４３によって実現される機能の構成を表わすブロック図である。 本発明の第２の実施の形態に係る検査装置が備える記憶部４２におけるデータの格納の一態様を概念的に表わす図である。 本発明の第２の実施の形態に係る検査装置が実行する一連の動作を表わすフローチャートである。 本発明の第３の実施の形態に係る検査装置４０が備える演算部４３によって実現される機能の構成を表わすブロック図である。 本発明の第３の実施の形態に係る検査装置４０の記憶部４２におけるデータの格納の一態様を概念的に表わす図である。 本発明の第３の実施の形態に係る検査装置４０を実現する演算部４３が実行する一連の動作を表わすフローチャートである（その１）。 本発明の第３の実施の形態に係る検査装置４０を実現する演算部４３が実行する一連の動作を表わすフローチャートである（その２）。 モフォロジ処理による１次元データの変化を表わす図である。 欠陥候補強調１次元データを表わす図である。 検査装置４０として機能するコンピュータシステム２８００のハードウェア構成を表わすブロック図である。

符号の説明

１ 製造システム、３０ 基板、３２ ノズル、３４ レジスト、５２ 画像、５４，５６−１，５６−２，５６−３，５６−４，５８−１，５８−２ 領域、６１０，１０３０，１０４０ 方向、６２０ 弱筋ムラ位置判定閾値、１０００ 画像データ、１０１０ 基板、１０２０ 線状の欠陥、２８６２ ＣＤ−ＲＯＭ。

Claims (37)

1. 被写体の撮像により取得された画像を表わす画像データを格納する記憶手段と、
   前記画像を第１の方向に沿って分割して複数の分割画像を生成する生成手段と、
   前記複数の分割画像の各々を構成する複数の領域の輝度値であって、前記第１の方向に直交する第２の方向に沿う各前記領域の輝度値に基づく第１のデータをそれぞれ算出する第１の算出手段と、
   各前記第１のデータに基づいて、各前記分割画像における線状の欠陥候補が含まれる欠陥候補範囲をそれぞれ特定する範囲特定手段と、
   各前記欠陥候補範囲に対応する画像データに基づいて、各前記欠陥候補範囲が強調された第２のデータをそれぞれ算出する第２の算出手段と、
   前記第２の方向に沿って、各前記第２のデータを積算する積算手段と、
   各前記第２のデータを積算することにより得られたデータに基づいて、線状の欠陥を特定する欠陥特定手段とを備える、線状の欠陥の検出装置。
2. 前記第１の方向は、前記線状の欠陥が発生する方向に直交する方向であり、
   前記第２の方向は、前記線状の欠陥が発生する方向である、請求項１に記載の線状の欠陥の検出装置。
3. 前記第１の算出手段は、各前記領域の輝度値の平均値を算出することにより、前記第１のデータをそれぞれ算出する、請求項１に記載の線状の欠陥の検出装置。
4. 前記第２の算出手段は、各前記欠陥候補範囲に対応する画像データの符号を正または負のいずれかに揃えることにより、前記第２のデータをそれぞれ算出する、請求項１に記載の線状の欠陥の検出装置。
5. 前記第２の算出手段は、前記欠陥候補範囲以外の範囲よりも前記欠陥候補範囲が明るい場合、または、前記欠陥候補範囲以外の範囲よりも前記欠陥候補が暗い場合には、各前記画像データの符号を反転させて、前記符号が反転された後の前記画像データを加算することにより、前記第２のデータをそれぞれ算出する、請求項４に記載の線状の欠陥の検出装置。
6. 前記第２の算出手段は、前記線状の欠陥候補の強度を算出し、前記強度が予め設定された基準値を下回る場合には、前記基準値を下回る強度を有する前記欠陥候補範囲の画像データを、前記第２のデータの算出の対象から除外する、請求項１に記載の線状の欠陥の検出装置。
7. 前記範囲特定手段は、モフォロジ処理を用いて前記欠陥候補範囲を算出する、請求項１に記載の線状の欠陥の検出装置。
8. 被写体の撮像により取得された画像を表わす画像データを格納する記憶手段と、
   前記画像を第１の方向に沿って分割して複数の分割画像を生成する生成手段と、
   前記複数の分割画像の各々を構成する複数の領域の輝度値であって、前記第１の方向に直交する第２の方向に沿う各前記領域の輝度値に基づいて、第１のデータをそれぞれ算出する第１の算出手段と、
   各前記第１のデータに基づいて、各前記分割画像における線状の欠陥候補が含まれる第１の欠陥候補範囲をそれぞれ特定する範囲特定手段と、
   各前記第１の欠陥候補範囲に対応する画像データに基づいて、各前記線状の欠陥候補の強度をそれぞれ算出する強度算出手段と、
   各前記強度に基づいて、各前記第１の欠陥候補範囲が強調された第２のデータをそれぞれ算出する第２の算出手段と、
   前記第２の方向に沿って、各前記第２のデータを積算する積算手段と、
   各前記第２のデータを積算することによって得られたデータに基づいて、前記複数の分割画像のうちの少なくとも２つの分割画像にまたがる線状の欠陥候補が含まれる第２の欠陥候補範囲を決定する決定手段と、
   前記第２の欠陥候補範囲の中に、予め規定された条件を満足する線状の欠陥が存在するか否かを確認する確認手段と、
   前記条件を満足する線状の欠陥が含まれる分割画像が前記複数の分割画像の中に存在する割合に基づいて、前記線状の欠陥の有無を判定する判定手段とを備える、線状の欠陥の検出装置。
9. 前記決定手段は、
   各前記分割画像について、予め規定された閾値との差が予め定められた値を上回る輝度値を有する前記第１の欠陥候補範囲をそれぞれ特定する手段と、
   特定された各前記第１の欠陥候補範囲について、前記第１の方向に沿う座標軸上の範囲をそれぞれ特定する手段と、
   各前記第１の欠陥候補範囲について、特定された前記座標軸上の範囲の各々が重複しているか否かを判断する手段と、
   特定された前記座標軸上の範囲の各々が重複している第１の欠陥候補範囲を前記第２の欠陥候補範囲として特定する手段とを含む、請求項８に記載の線状の欠陥の検出装置。
10. 前記確認手段は、
    前記第１の欠陥候補範囲について、前記第１の方向に従う座標軸上の範囲の第１の中央値を算出する手段と、
    前記第２の欠陥候補範囲について、前記第１の方向に従う座標軸上の範囲の第２の中央値を算出する手段と、
    前記第１の中央値と前記第２の中央値との差を算出する手段と、
    前記差が予め設定された許容誤差の範囲内であるか否かを確認する手段と、
    前記差が前記許容誤差の範囲内である場合に、前記線状の欠陥が前記第２の欠陥候補範囲に存在すると判断する手段とを含む、請求項８に記載の線状の欠陥の検出装置。
11. 前記範囲特定手段は、モフォロジ処理を用いて前記第１の欠陥候補範囲を算出する、請求項８に記載の線状の欠陥の検出装置。
12. 半導体の基板に薄膜を形成する第１の形成手段と、
    前記薄膜にレジスト膜を形成する第２の形成手段と、
    パターンを露光することにより、前記パターンを前記レジスト膜に転写する露光手段と、
    前記転写されたパターン以外のレジスト膜を除去する第１の除去手段と、
    前記基板を撮像して画像データを取得する撮像手段と、
    請求項１〜１１のいずれかに記載の検出装置とを備える、半導体基板の製造装置。
13. 前記基板の検査の結果に基づいて、前記基板が予め規定された条件を満足するか否かを判断する手段と、
    前記基板が前記条件を満足する場合に、前記基板から不要な薄膜を除去する第２の手段と、
    前記基板が前記条件を満足しない場合に、前記第１の除去手段に前記基板を戻すリワーク手段とをさらに備える、請求項１２に記載の半導体基板の製造装置。
14. 前記第２の形成手段は、前記基板に対してレジストを一方向に塗布する、請求項１２に記載の半導体基板の製造装置。
15. 前記第２の形成手段は、前記基板に対して前記レジストを塗布する供給手段を含み、
    前記半導体基板の製造装置は、前記基板が前記条件を満足しない場合に、前記供給手段を調整する調整手段をさらに備える、請求項１２に記載の半導体基板の製造装置。
16. 前記調整手段は、レジストの塗布条件を変更する、請求項１５に記載の半導体基板の製造装置。
17. 前記調整手段は、前記供給手段を洗浄する洗浄手段を含む、請求項１５に記載の半導体基板の製造装置。
18. 被写体の撮像により取得された画像を表わす画像データを読み出すステップと、
    前記画像を第１の方向に沿って分割して複数の分割画像を生成するステップと、
    前記複数の分割画像の各々を構成する複数の領域の輝度値であって、前記第１の方向に直交する第２の方向に沿う各前記領域の輝度値に基づいて、第１のデータをそれぞれ算出する第１の算出ステップと、
    各前記第１のデータに基づいて、各前記分割画像における線状の欠陥候補が含まれる欠陥候補範囲をそれぞれ特定する範囲特定ステップと、
    各前記欠陥候補範囲に対応する画像データに基づいて、各前記欠陥候補範囲が強調された第２のデータをそれぞれ算出する第２の算出ステップと、
    前記第２の方向に沿って、各前記第２のデータを積算するステップと、
    各前記第２のデータを積算することにより得られたデータに基づいて、線状の欠陥を特定するステップとを備える、線状の欠陥の検出方法。
19. 前記第１の方向は、前記線状の欠陥が発生する方向に直交する方向であり、
    前記第２の方向は、前記線状の欠陥が発生する方向である、請求項１８に記載の線状の欠陥の検出方法。
20. 前記第１の算出ステップは、各前記領域の輝度値の平均値を算出することにより、前記第１のデータをそれぞれ算出する、請求項１８に記載の線状の欠陥の検出方法。
21. 前記第２の算出ステップは、各前記欠陥候補範囲に対応する画像データの符号を正または負のいずれかに揃えることにより、前記第２のデータをそれぞれ算出する、請求項１８に記載の線状の欠陥の検出方法。
22. 前記第２の算出ステップは、前記欠陥候補範囲以外の範囲よりも前記欠陥候補範囲が明るい場合、または、前記欠陥候補範囲以外の範囲よりも前記欠陥候補が暗い場合には、各前記画像データの符号を反転させて、前記符号が反転された後の前記画像データを加算することにより、前記第２のデータをそれぞれ算出する、請求項２１に記載の線状の欠陥の検出方法。
23. 前記第２の算出ステップは、前記線状の欠陥候補の強度を算出し、前記強度が予め設定された基準値を下回る場合には、前記基準値を下回る強度を有する前記欠陥候補範囲の画像データを、前記第２のデータの算出の対象から除外する、請求項１８に記載の線状の欠陥の検出方法。
24. 前記範囲特定ステップは、モフォロジ処理を用いて前記欠陥候補範囲を算出する、請求項１８に記載の線状の欠陥の検出方法。
25. 被写体の撮像により取得された画像を表わす画像データを読み出すステップと、
    前記画像を第１の方向に沿って分割して複数の分割画像を生成するステップと、
    前記複数の分割画像の各々を構成する複数の領域の輝度値であって、前記第１の方向に直交する第２の方向に沿う各前記領域の輝度値に基づいて、第１のデータをそれぞれ算出する第１の算出ステップと、
    各前記第１のデータに基づいて、各前記分割画像における線状の欠陥候補が含まれる第１の欠陥候補範囲をそれぞれ特定する範囲特定ステップと、
    各前記第１の欠陥候補範囲に対応する画像データに基づいて、各前記線状の欠陥候補の強度をそれぞれ算出するステップと、
    各前記強度に基づいて、各前記第１の欠陥候補範囲が強調された第２のデータをそれぞれ算出するステップと、
    前記第２の方向に沿って、各前記第２のデータを積算するステップと、
    各前記第２のデータを積算することによって得られたデータに基づいて、前記複数の分割画像のうちの少なくとも２つの分割画像にまたがる線状の欠陥候補が含まれる第２の欠陥候補範囲を決定するステップと、
    前記第２の欠陥候補範囲の中に、予め規定された条件を満足する線状の欠陥が存在するか否かを確認するステップと、
    前記条件を満足する線状の欠陥が含まれる分割画像が前記複数の分割画像の中に存在する割合に基づいて、前記線状の欠陥の有無を判定するステップとを備える、線状の欠陥の検出方法。
26. 前記第２の欠陥候補範囲を決定するステップは、
    各前記分割画像について、予め規定された閾値との差が予め定められた値を上回る輝度値を有する前記第１の欠陥候補範囲をそれぞれ特定するステップと、
    特定された各前記第１の欠陥候補範囲について、前記第１の方向に沿う座標軸上の範囲をそれぞれ特定するステップと、
    各前記第１の欠陥候補範囲について、特定された前記座標軸上の範囲の各々が重複しているか否かを判断するステップと、
    特定された前記座標軸上の範囲の各々が重複している第１の欠陥候補範囲を前記第２の欠陥候補範囲として特定するステップとを含む、請求項２５に記載の線状の欠陥の検出方法。
27. 前記確認するステップは、
    前記第１の欠陥候補範囲について、前記第１の方向に従う座標軸上の範囲の第１の中央値を算出するステップと、
    前記第２の欠陥候補範囲について、前記第１の方向に従う座標軸上の範囲の第２の中央値を算出するステップと、
    前記第１の中央値と前記第２の中央値との差を算出するステップと、
    前記差が予め設定された許容誤差の範囲内であるか否かを確認するステップと、
    前記差が前記許容誤差の範囲内である場合に、前記線状の欠陥が前記第２の欠陥候補範囲に存在すると判断するステップとを含む、請求項２５に記載の線状の欠陥の検出方法。
28. 前記範囲特定ステップは、モフォロジ処理を用いて前記第１の欠陥候補範囲を算出する、請求項２５に記載の線状の欠陥の検出方法。
29. 半導体の基板に薄膜を形成するステップと、
    前記薄膜にレジスト膜を形成するステップと、
    パターンを露光することにより、前記パターンを前記レジスト膜に転写するステップと、
    前記転写されたパターン以外のレジスト膜を除去するステップと、
    前記基板を撮像して画像データを取得するステップと、
    前記画像データに基づいて、請求項１８〜２８のいずれかに記載の方法を用いて、前記基板を検査するステップとを備える、半導体基板の製造方法。
30. 前記基板の検査の結果に基づいて、前記基板が予め規定された条件を満足するか否かを判断するステップと、
    前記基板が前記条件を満足する場合に、前記基板から不要な薄膜を除去するステップと、
    前記基板が前記条件を満足しない場合に、前記レジスト膜を除去する前記ステップに前記基板を戻すステップとをさらに備える、請求項２９に記載の半導体基板の製造方法。
31. 前記レジスト膜を形成するステップは、前記基板に対してレジストを一方向に塗布するステップを含む、請求項２９に記載の半導体基板の製造方法。
32. 前記薄膜にレジスト膜を形成する前記ステップは、レジスト膜形成装置が、前記基板に対して前記レジストを塗布するステップを含み、
    前記半導体基板の製造方法は、前記基板が前記条件を満足しない場合に、前記レジスト膜形成装置を調整するステップをさらに備える、請求項２９に記載の半導体基板の製造方法。
33. 前記調整するステップは、レジストの塗布条件を変更するステップを含む、請求項３２に記載の半導体基板の製造方法。
34. 前記調整するステップは、レジストを塗布するために前記レジスト膜形成装置が備えるノズルを洗浄するステップを含む、請求項３２に記載の半導体基板の製造方法。
35. 線状の欠陥を検出する検出装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、前記プログラムは前記コンピュータに、
    被写体の撮像により取得された画像を表わす画像データを読み出すステップと、
    前記画像を第１の方向に沿って分割して複数の分割画像を生成するステップと、
    前記複数の分割画像の各々を構成する複数の領域の輝度値であって、前記第１の方向に直交する第２の方向に沿う各前記領域の輝度値に基づいて、第１のデータをそれぞれ算出するステップと、
    各前記第１のデータに基づいて、各前記分割画像における線状の欠陥候補が含まれる欠陥候補範囲をそれぞれ特定するステップと、
    各前記欠陥候補範囲に対応する画像データに基づいて、各前記欠陥候補範囲が強調された第２のデータをそれぞれ算出するステップと、
    前記第２の方向に沿って、各前記第２のデータを積算するステップと、
    各前記第２のデータを積算することにより得られたデータに基づいて、線状の欠陥を特定するステップとを実行させる、プログラム。
36. 線状の欠陥を検出する検出装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、前記プログラムは前記コンピュータに、
    被写体の撮像により取得された画像を表わす画像データを読み出すステップと、
    前記画像を第１の方向に沿って分割して複数の分割画像を生成するステップと、
    前記複数の分割画像の各々を構成する複数の領域の輝度値であって、前記第１の方向に直交する第２の方向に沿う各前記領域の輝度値に基づいて、第１のデータをそれぞれ算出するステップと、
    各前記第１のデータに基づいて、各前記分割画像における線状の欠陥候補が含まれる第１の欠陥候補範囲をそれぞれ特定するステップと、
    各前記第１の欠陥候補範囲に対応する画像データに基づいて、各前記線状の欠陥候補の強度をそれぞれ算出するステップと、
    各前記強度に基づいて、各前記第１の欠陥候補範囲が強調された第２のデータをそれぞれ算出するステップと、
    前記第２の方向に沿って、各前記第２のデータを積算するステップと、
    各前記第２のデータを積算することによって得られたデータに基づいて、前記複数の分割画像のうちの少なくとも２つの分割画像にまたがる線状の欠陥候補が含まれる第２の欠陥候補範囲を決定するステップと、
    前記第２の欠陥候補範囲の中に、予め規定された条件を満足する線状の欠陥が存在するか否かを確認するステップと、
    前記条件を満足する線状の欠陥が含まれる分割画像が前記複数の分割画像の中に存在する割合に基づいて、前記線状の欠陥の有無を判定するステップとを実行させる、プログラム。
37. 請求項３５または請求項３６に記載のプログラムを格納した、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。

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