JP2008249413A - 欠陥検出方法および装置 - Google Patents

Abstract

【課題】被検体画像データに重畳されたノイズを欠陥として誤検出することなく、被検体に存在する本来の欠陥のみを、高精度に検出する。
【解決手段】被検体ステージ１０１と、被検体ステージ１０１上の被検体に光を照射する照明光学部１０２と、被検体からの反射光を撮像する撮像カメラ１０３と、撮像された画像データを格納するフレームメモリ１１０と、画像データに画像処理を施すコンピュータ１１１を備えている。コンピュータ１１１は、被検体画像データに対し、輪郭強調処理を施して第１画像処理データを得るとともにローパスフィルタ処理を施して第２画像処理データを得る画像処理データ取得部と、第１画像処理データと第２画像処理データの差分画像データを得る差分画像データ算出部と、差分画像データにハイパスフィルタ処理を施すハイパスフィルタ処理部と、動的しきい値比較部と、欠陥有無判定部とを備えている。
【選択図】図１

Description

本発明は、被検体の欠陥を検出する欠陥検出方法および装置に関し、特に、透明な被検体を撮像し、撮像された画像データの輝度レベルに基づきその被検体の欠陥を検出する欠陥検出方法および装置に関するものである。

近年、各種素子の微細化や高集積化が急であり、その歩留まり等の向上を図るために、素子表面等における微細な欠陥（へこみ、盛り上がり、キズ、泡等）の検査が強く求められている。
このような要求に応じて、例えば、透明な被検体の表面欠陥等を自動的に検出できるように工夫された種々の欠陥検出手法が知られている。

例えば、サンプル台に保持した透明薄板に対して照明光を照射し、これをＣＣＤ等の撮像素子により撮像して被検体画像データを得、この後、得られた被検体画像データの各画素（領域）毎に、所定の輝度レベル（濃度レベル：以下同じ）に到達しているか否かの判断を行うことによって、被検体表面等の欠陥の有無を判定する手法が従来より各種知られている。なお、上記所定の輝度レベルに到達しているか否かの判断については、下記特許文献１等に開示された、動的しきい値法による２値化処理を採用すれば、輝度むら（濃度むら）等がある画像についても測定精度を維持することができる。

また、近年、撮像素子により取得された被検体画像データに対し、輪郭強調処理あるいはローパスフィルタ処理等の画像処理を施して被検体の形状欠陥等の検出精度を上げる試みがなされている（下記特許文献２、３参照）。

特開２００６−２７７１５０号公報 特開２００２−１６８７９３号公報 特開２００４−２４６６４４号公報

しかしながら、上記手法を採用したとしても、撮像素子により取得された画像データにノイズが重畳している場合には、このノイズを欠陥として誤検出することなく、現実の被検体の欠陥（表面形状欠陥や内部欠陥：実際には、このような欠陥に対応する画像データの変化）等のみを高精度で検出することは難しく、有効な欠陥検出手法の出現が望まれていた。

本発明はこのような事情に鑑みなされたものであり、被検体画像データに重畳されたノイズを欠陥として誤検出することなく、被検体に存在する本来の欠陥のみを、高精度に検出し得る欠陥検出方法および装置を提供することを目的とするものである。

本発明に係る欠陥検出方法は、
被検体を撮像して得た原画像データに所定の画像処理を施して既処理画像データを得、該既処理画像データの各画像領域についての輝度レベルを判定し、その判定結果に基づき該被検体の欠陥を検出する方法であって、
前記所定の画像処理は、まず、前記原画像データに輪郭強調処理を施して第１の画像処理データを得るとともに、該原画像データにローパスフィルタ処理を施して第２の画像処理データを得、
次に、前記第１の画像処理データと前記第２の画像処理データとの間で、対応する画像領域毎に差分処理を行って差分画像データを得、
この後、前記差分画像データにハイパスフィルタ処理を施して、前記既処理画像データを得ることを特徴とするものである。

また、前記輝度レベルの判定は、前記既処理画像データに対し、各画像領域毎の輝度レベルを所定のしきい値と比較することにより行われるものであって、該所定のしきい値は動的しきい値であることが好ましい。

また、本発明に係る欠陥検出装置は、
被検体を撮像して原画像データを得る撮像手段と、
該撮像手段により得られた原画像データに画像処理を施して、各画像領域についての輝度レベル判定用の既処理画像データを得る画像処理手段と、
該画像処理手段から出力された該既処理画像データに対し、各画像領域毎の輝度レベルを所定の動的しきい値と比較し、その比較結果に基づいて各画像領域毎に欠陥の有無を判定する欠陥有無判定手段と、を備えた欠陥検出装置において、
前記画像処理手段は、
前記原画像データに輪郭強調処理を施して第１の画像処理データを得るとともに、該原画像データにローパスフィルタ処理を施して第２の画像処理データを得る画像処理データ取得部と、
該画像処理データ取得部により得られた、前記第１の画像処理データと前記第２の画像処理データの差分処理を行って差分画像データを得る差分画像データ算出部と、
該差分画像データ算出部によって得られた差分画像データにハイパスフィルタ処理を施して、前記既処理画像データを得るハイパスフィルタ処理部と、
を備えたことを特徴とするものである。

本発明に係る欠陥検出方法および装置によれば、撮像素子から得られた原画像データに輪郭強調処理を施して第１の画像処理データを得るとともに、該原画像データにローパスフィルタ処理を施して第２の画像処理データを得るようにし、これら第１の画像処理データと第２の画像処理データとの間で、対応する画像領域毎に差分処理を行って差分画像データを得るようにし、この差分画像データにハイパスフィルタ処理を施し、各画像領域についての輝度レベルを所定のしきい値レベルと判定して、被検体の欠陥の有無を検出する。

すなわち、本発明においては、輪郭強調処理によって欠陥部分等についての強調を行う一方、ローパスフィルタ処理によって高い周波数ノイズの低減を行い、これら第１の画像処理データと第２の画像処理データとの差分をとる（望ましくは、適切な重み付けを施した後、これらの差分をとる）こと（差分処理）によって、ノイズを低減しつつ欠陥部分について強調された差分画像データを得ることができる。そして、この差分画像データにハイパスフィルタ処理を施すことによって、低い周波数のノイズが低減されるとともに、欠陥部分についての細かい変化が鮮鋭化された画像を得ることができる。

さらに、差分処理を含めた上記一連の処理によって、照明光の光強度分布むらの影響を最小限に抑制することができる、という作用効果も奏する。

これにより、判定の処理に供される被検体画像データを、ノイズおよび照明むらの影響が低減され、かつ欠陥部分について強調かつ鮮鋭化された状態とすることができるので、被検体画像データに重畳されたノイズを欠陥として誤検出することなく、被検体に存在する本来の欠陥のみを、高精度に（高感度で）検出することができる。なお、これにより自動検出も可能となるので、検査工程における本発明の技術的価値は極めて高い。

以下、本発明に係る実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。図１は本発明の一実施形態に係る欠陥検出装置を示す概略構成図であり、例えば、透明薄板等の製造工程において、この透明薄板上の形状欠陥等を検出し、製品の良否を判定するために用いられる。

図１に示す欠陥検出装置は、透明薄板等の被検体を搭載保持して、該被検体の面方向（Ｘ、Ｙの２軸方向）に高速移動可能な被検体ステージ１０１と、この被検体ステージ１０１に保持された被検体上に照明光を照射する照明光学部（中央部に集光レンズ系１０２Ｂを有する）１０２と、該被検体からの、照明光の反射光を撮像する、ＣＣＤ撮像素子を備えた撮像カメラ１０３と、該ＣＣＤ撮像素子により撮像された被検体画像データを格納するフレームメモリ１１０と、該フレームメモリ１１０に格納された被検体画像データに画像処理を施し、演算処理を行うコンピュータ１１１を備えている。なお、コンピュータ１１１は、照明光学部コントローラ１１２に対して、照明光学部１０２上の照明用光源１０２Ａの出力調整を指示するとともに、被検体ステージコントローラ１１３に対して、被検体ステージ１０１の移動位置を指示する機能をも有している。

また、上記コンピュータ１１１内には、上述した画像処理を施し、演算処理を行う各部が設けられている。なお、これら各部は、具体的には、ＣＰＵ、およびＲＯＭ等のメモリ内に格納されたプログラムによって構成されることになる。

すなわち、コンピュータ１１１は、図２に示すように、ＣＣＤ撮像素子からの被検体画像データにデジタル的に輪郭強調処理を施して第１の画像処理データを得るとともに、ＣＣＤ撮像素子からの被検体画像データにデジタル的にローパスフィルタ処理を施して第２の画像処理データを得る画像処理データ取得部１１１Ａと、画像処理データ取得部１１１Ａにより得られた、第１の画像処理データと第２の画像処理データの差分処理を行って差分画像データを得る差分画像データ算出部１１１Ｂと、差分画像データ算出部１１１Ｂによって得られた差分画像データにデジタル的にハイパスフィルタ処理を施すハイパスフィルタ処理部１１１Ｃと、このハイパスフィルタ処理部１１１Ｃによって得られた被検体画像データを動的しきい値と比較して２値化する動的しきい値比較部１１１Ｄと、動的しきい値比較部１１１Ｄにおける比較結果に基づき、いずれの画像領域（あるいは画素）に欠陥が存在するかを判定する欠陥有無判定部１１１Ｅとを備えている。

次に、上記装置を用いた欠陥検出方法について説明する。
まず、被検体を被検体ステージ１０１上に配設保持せしめ、この被検体上に、照明用光源１０２Ａからの照明光を照射する。このとき、コンピュータ１１１からの指示に基づき、照明光学部コントローラ１１２によって、照明用光源１０２Ａの出力が適切に調整されるとともに、コンピュータ１１１からの指示に基づき、被検体ステージコントローラ１１３によって、被検体ステージ１０１が適切な位置に設定されるように移動せしめられる。

次に、被検体からの、照明光の反射光１０２を照明光学部１０２の中央部に位置する集光レンズ系１０２Ｂによって集光せしめ、当該反射光に担持された被検体画像情報を撮像カメラ１０３のＣＣＤ撮像素子により所定のフレーム分だけ撮像する。

撮像された被検体画像の画像情報は、撮像カメラ１０３から出力され、被検体画像データとしてフレームメモリ１１０に格納される。
次に、フレームメモリ１１０に格納された被検体画像データはコンピュータ１１１において画像処理および演算処理に供せられる。

以下、コンピュータ１１１においてなされる画像処理および演算処理について、図３を用いて説明する。

すなわち、コンピュータ１１１においては、まず、フレームメモリ１１０に格納された原画像データ（Ａ）に輪郭強調処理を施して第１の画像処理データ（Ｂ）を得るとともに、該原画像データにローパスフィルタ（ＬＰＦ）処理を施して第２の画像処理データ（Ｃ）を得、次に、第１の画像処理データ（Ｂ）と第２の画像処理データ（Ｃ）との間で、対応する画像領域毎に差分処理を行って差分画像データ（Ｄ）を得、この後、差分画像データ（Ｄ）にハイパスフィルタ（ＨＰＦ）処理を施して、ＨＰＦ処理画像データ（Ｅ）を得る。

なお、図３に示す各画像には、欠陥部位置を識別し易くする、との便宜のため、被検体自体に丸枠状のマーカーが付されており、欠陥部はこの丸枠状のマーカーの中央部やや右側に２つの白点として表れている（ＨＰＦ処理画像データ（Ｅ）中央部の小円内に位置する）。

ここで、上記輪郭強調処理とは、被検体の輪郭部を強調する処理で、シャープネス処理とも称される。一般に、輪郭強調処理によって、画像の鮮明さや鮮鋭さを強調し、白黒の境界部の立ち上りや、遠近の判然さ等を強調するのに用いられるが、本実施形態においては、輪郭強調処理によって、欠陥部分についての強調が行われることに意義がある。

また、上記ローパスフィルタ処理とは、低い周波数（輝度変化の少ない部分）のみを通過させるデジタルフィルタによるフィルタ処理を称する。すなわち、画像の細かい部分を抑制して「ぼかし」を入れる機能を有し、フィルタ処理されたピクセル（画素）は、その近傍に位置する各ピクセルとの平均値に近づく。また、ローパスフィルタ処理により、画像が平滑化されることになるが、その平滑化の効果が有効なものとされるか否かは、入力画像の特性およびデジタルフィルタの重み付け処理によって決定される。本実施形態においては、ローパスフィルタ処理により、画像全体の品質を低下させるような高い周波数のノイズが平滑化されることになる。

また、上記差分画像処理とは、輪郭強調処理を施して画像中の欠陥部等のシャープネスを向上させた第１の画像処理データ（Ｂ）と、ローパスフィルタ処理を施して画像全体にぼかしを付与した第２の画像処理データ（Ｃ）と、の差分（各画像処理データに重み付けをした後の差分）を、領域毎にとって、全領域の差分画像データを得るようにしている。

また、上記ハイパスフィルタ処理とは、上記ローパスフィルタ処理とは逆に、高い周波数（輝度変化の激しい部分）のみを通過させるデジタルフィルタによるフィルタ処理を称する。すなわち、特に被検体が、可撓性を有する薄板等であるような場合には、画像データに大きなうねり（低周波成分）が発生し、さらに、照明用光源１０２Ａからの照明光が一様でないために被検体上に明暗の低周波成分が発生しているような場合には、このハイパスフィルタ処理によって、これら低周波成分をカットするとともに、画像データ中のエッジ部やサイズの小さいその他の形状のコントラストを強調することが可能となる。本実施形態においては、ハイパスフィルタ処理により、上記低周波成分をカットするとともに、欠陥対応部分の微細な形状を鮮鋭化するようにして、欠陥検出の検出精度を向上させるようにしている。

この後、上記ハイパスフィルタ処理画像データ（Ｅ）の輝度レベル（濃度レベル）を、動的しきい値と比較することによって２値化処理を行う。ここで、動的しきい値とは、動的しきい値法において用いられるしきい値であり、図４に示すように、しきい値が固定されず、その領域の近傍の領域の輝度レベル（濃度レベル）に応じて変化するしきい値である。局所領域のサイズやしきい値幅の設定によって、出力結果が異なることになる。また、図４においては、本来の動的しきい値（実線）に所定のオフセット量を加算したオフセットしきい値（破線）と、被検体画像データの輝度レベル（濃度レベル）とを比較し、後者が前者以上であるか否かに基づいて２値化処理を行うようにしている。

なお、動的しきい値法自体は周知の手法であり、これについては、前述した特開２００６−２７７１５０号公報等に詳細に説明されている。
このような動的しきい値法を用いることによって、輝度むら（濃度むら）等がある被検体画像データについても検出精度を良好なものとすることができる。

この後、上記動的しきい値との比較により２値化された結果に基づき、いずれの画像領域（あるいは画素）に欠陥が存在するか否かを判定することになる。この場合において、検出された欠陥から、欠陥領域の中心位置やその代表点等の座標情報を求めて欠陥の位置情報とし、コンピュータ１１１の図示されない記録部に記録するようにしてもよい。

欠陥有無の判定結果（欠陥有りの場合には上記欠陥の位置情報を含めても良い）は、外部に出力されて図示されないディスプレイやプリンタにおいて表示される。

このように、輪郭強調処理によって、欠陥部分等についての強調を行う一方、ローパスフィルタ処理によって不要なノイズの低減を行い、これら２つの処理データ間の差分をとることによって、ノイズを低減しつつ欠陥部分について強調された差分画像データを得ることができる。そして、この差分画像データにハイパスフィルタ処理を施すことによって、画像データの低い周波数成分のノイズを低減するとともに、欠陥部分について、より細かい部分が鮮鋭化された画像を得ることができ、さらに、動的しきい値法を用いて２値化処理を行うことにより、輝度むら（濃度むら）等がある画像データについても検出精度を良好なものとすることができる。

これにより、判定の処理に供される被検体画像データを、ノイズが低減され、かつ欠陥部分について強調されるとともに鮮鋭化された状態とすることができるので、被検体画像データに重畳されたノイズを欠陥として誤検出することなく、被検体に存在する本来の欠陥のみを、高精度に検出することができる。

次に、図５〜７は、本実施形態による効果を説明するための図である。
すなわち、図５は、被検体画像データの１水平ラインに亘る輝度レベルを示すものであって、ＣＣＤ撮像素子から出力されフレームメモリ１１０に格納された原画像データの１水平ライン分の輝度レベルを示すものである。図５に示されるように、この輝度レベルは、第５０ピクセル付近で立ち上がり、立ち上がった後は緩やかに増加し、第３２０ピクセル付近で段階的に立ち下がっている。ここで、第１６０ピクセル付近に存在する不自然な凹凸状態が表す被検体の欠陥に注目し、また、この第１６０ピクセルの前後、例えば、第１００ピクセル付近から第２００ピクセル付近までの輝度レベルについて注目して検証する。

すなわち、図５によれば、第１００ピクセル付近から第２００ピクセル付近までの領域においては、第１６０ピクセル付近にのみ被検体の欠陥が存在し、その他については欠陥が存在しないものと判断される。このことを、本実施形態の手法を用いた場合と、従来技術であるエッジ検出法を用いた場合とで、いずれが高精度に検出できるかを、以下に比較検証する。

本実施形態のものを用いて検出した場合（上記ハイパスフィルタ処理部１１１Ｃの出力）には、図６に示すように、第１６０ピクセル付近にのみ感度に変化が見られ、その他の、第１００ピクセル付近から第２００ピクセル付近までの領域においては、ほとんど感度に変化がみられない。

これに対し、従来技術であるエッジ検出法を用いて検出した場合には、図７に示すように、第１６０ピクセル付近において感度に変化が見られ、さらに、その他の、第１００ピクセル付近から第２００ピクセル付近までの全領域においても、細かい感度の変化が継続してみられる。

このように、上記従来技術においては、本来検出すべき欠陥とノイズ成分が明確には区別がつかない状態で出力されるため、高精度の欠陥検出は困難である。

これに対し、本実施形態のものを用いて検出した場合には、ノイズ成分が極めて小さく、本来検出すべき欠陥とノイズ成分とを明確に区別することが可能であるため、高精度の欠陥検出が可能である。

したがって、図６および図７の比較からも明らかなように、本実施形態方法を用いた場合には、上記従来技術を用いた場合に比べて、得られる画像のＳ／Ｎ比（信号強度／ノイズ強度比）を大幅に改善することができ、ノイズや照明むら等による影響を排除し得る、高精度な欠陥検出を行うことが可能である。

以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限られるものではなく、種々に態様を変更することが可能である。

例えば、上記実施形態装置においては、被検体の上方のみから照明するような構成とされているが、照明光学部１０２に替えて、または照明光学部１０２とともに被検体の下方から照明光を照射する照明光学部を設けてもよい。これにより、反射光により判断しうる被検体表面欠陥のみならず、これに替えて、またはこれとともに透過光により判断しうる被検体内部欠陥をも検出することが可能となる。

また、コンピュータ１１１における上記画像処理に加えて、その他の画像処理や演算処理を施すことは、勿論かまわない。

さらに、被検体としても、上述した実施形態のものに限られるものではなく、例えば、照明光に対して不透明な材料により形成されるものであってもよいし、形状としても薄板状のものに限られず、例えば、ウエブ状やバルク状のものであってもよい。

本発明の一実施形態に係る欠陥検出装置の概略構成図 図１に示す装置の一部構成を詳しく説明するためのブロック図 本発明の一実施形態に係る欠陥検出方法の主要処理を説明するためのフローチャート、およびそれら各処理により得られた画像データを示す図 本発明の一実施形態に係る欠陥検出方法の２値化処理において用いられる動的しきい値法を説明するための図 被検体サンプルの画像データの１水平ライン全領域に亘る輝度レベルを示すグラフ 本実施形態方法を用いた場合の判定前検出データの感度を示すグラフ 従来技術（エッジ検出法）を用いた場合の判定前検出データの感度を示すグラフ

符号の説明

１０１ 被検体ステージ
１０２ 照明光学部
１０２Ａ 照明用光源
１０２Ｂ 集光レンズ系
１０３ 撮像カメラ
１１０ フレームメモリ
１１１ コンピュータ
１１１Ａ 画像処理データ取得部
１１１Ｂ 差分画像データ算出部
１１１Ｃ ハイパスフィルタ処理部
１１１Ｄ 動的しきい値比較部
１１１Ｅ 欠陥有無判定部
１１２ 照明光学部コントローラ
１１３ 被検体ステージコントローラ

Claims (3)

1. 被検体を撮像して得た原画像データに所定の画像処理を施して既処理画像データを得、該既処理画像データの各画像領域についての輝度レベルを判定し、その判定結果に基づき該被検体の欠陥を検出する方法であって、
   前記所定の画像処理は、まず、前記原画像データに輪郭強調処理を施して第１の画像処理データを得るとともに、該原画像データにローパスフィルタ処理を施して第２の画像処理データを得、
   次に、前記第１の画像処理データと前記第２の画像処理データとの間で、対応する画像領域毎に差分処理を行って差分画像データを得、
   この後、前記差分画像データにハイパスフィルタ処理を施して、前記既処理画像データを得ることを特徴とする欠陥検出方法。
2. 前記輝度レベルの判定は、前記既処理画像データに対し、各画像領域毎の輝度レベルを所定のしきい値と比較することにより行われるものであって、該所定のしきい値は動的しきい値であることを特徴とする請求項１記載の欠陥検出方法。
3. 被検体を撮像して原画像データを得る撮像手段と、
   該撮像手段により得られた原画像データに画像処理を施して、各画像領域についての輝度レベル判定用の既処理画像データを得る画像処理手段と、
   該画像処理手段から出力された該既処理画像データに対し、各画像領域毎の輝度レベルを所定の動的しきい値と比較し、その比較結果に基づいて各画像領域毎に欠陥の有無を判定する欠陥有無判定手段と、を備えた欠陥検出装置において、
   前記画像処理手段は、
   前記原画像データに輪郭強調処理を施して第１の画像処理データを得るとともに、該原画像データにローパスフィルタ処理を施して第２の画像処理データを得る画像処理データ取得部と、
   該画像処理データ取得部により得られた、前記第１の画像処理データと前記第２の画像処理データの差分処理を行って差分画像データを得る差分画像データ算出部と、
   該差分画像データ算出部によって得られた差分画像データにハイパスフィルタ処理を施して、前記既処理画像データを得るハイパスフィルタ処理部と、
   を備えたことを特徴とする欠陥検出装置。
   

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