JP2009036747A

JP2009036747A - 回路パターンの欠陥検査装置および欠陥検査方法

Info

Publication number: JP2009036747A
Application number: JP2008018327A
Authority: JP
Inventors: Kazufumi Ishimaru; 和史石丸; Yasuhiro Nakai; 康博中井; Shuichi Iketani; 秀一池谷; Ikuo Yoshimura; 郁夫吉村; Yoshinori Tokuda; 義憲徳田
Original assignee: Toray Industries Inc
Current assignee: Toray Industries Inc
Priority date: 2007-07-06
Filing date: 2008-01-29
Publication date: 2009-02-19

Abstract

【課題】回路パターンの欠陥検査方法では、処理速度を高めるため、お手本となる基準パターンと被検査物は単純な比較による差異で良不良を判断していた。また、回路パターンは製品の動作に直接関係するため、できるだけ細かな差異を欠陥として判定させていた。しかし、細かな差異は過検出となり、別途目視での再検査が必要となる。
【解決手段】単純な比較による検査で不良と判定された被検査物の欠陥部分の画像を、欠陥の種類毎の分析によって、そもそも欠陥であるか否かと、欠陥であったとしても容認できるか否かを判定する。
【選択図】図１

Description

本発明は、プリント基板回路パターン、ＬＳＩ回路パターンの欠陥を画像処理により自動的に検査する回路パターンの欠陥検査装置および欠陥検査方法に関する。

回路パターンの検査装置は２組の回路パターンを比較して一致しない部分を欠陥として検出する方法が一般的である。２組の回路パターンは、隣接する２つの回路パターンを撮像したもの、あるいは１つが予め決定した基準パターンで他方が検査対象となるパターンとする方法などがある。

回路パターンの欠陥検査方法は、基準となるパターンと検査対象となる被検査物を比較し、その違いを欠陥として検出する方法が従来から提案されている（特許文献１参照）。

ところで、欠陥には様々な種類があり、欠陥の種類および欠陥の生じた場所によって致命的な不良となるサイズは異なる。例えば、同じ大きさのピンホールであっても、面積の広いパッド部分にある場合は、良品として扱える場合が多いが、細い線状パターンで生じていた場合は、不良品となる場合が多い。もちろん、広いパッド部分であったとしても、ピンホールが許容できない場合もある。

すなわち、基準パターンと被検査物を単に比較し、その差分を欠陥とするだけでは欠陥を検出できたことにならない。言い換えると、回路パターンの欠陥検査では、発生した場所および欠陥の種類によって良不良を判断するという高度な処理を行なわなければならない。

また、回路パターンの欠陥検査は、大量生産される電子機器の回路に対して行なわれる場合が多く、大量の被検査物を検査する必要がある。従って、欠陥検査は短時間で処理することも要求される。しかし、短時間で、上記のような高度な処理を行なうのは困難であるため、従来は基準パターンと被検査物の差分に対して一定の閾値を設け、その閾値より大きなものを一様に欠陥とする検査装置が主であった。

特許文献２には、このような状況に対して、より細かい状況を考慮し、良不良を判断する検査装置が提案されている。ここでは、まず、撮像画像と基準画像の差分画像に基づいて欠点候補を抽出し、撮像画像と差分画像から欠点候補を含む部分画像をそれぞれメモリに記憶する。すなわち、欠点を抽出する工程と、その欠点を分析する工程を分けて処理することで、細かい判定を行なう。

欠点の分析の工程は、メモリに記憶した撮像画像と差分画像の部分画像から、まず、欠点が線状回路パターンにあるのか、あるいは大きな回路パターンにあるのかを判別する。次に、欠点が線状回路パターンにあるのか、大きな回路パターンにあるのかという情報に基づいて画像処理し、欠点の種類を判別する。そして、欠点の種類毎に設定されている基準サイズと差分画像の欠点候補サイズを比較し、欠点が有害性であるのか、非有害性であるのかを判定する。
特公昭５９−０２４３６１号公報特許第０３４００７９７号公報

回路パターンは、それを使用する電子機器の良不良に直接関わるため、不良が生じないように厳しい基準で検査される。従って基準パターンと被検査物の差分を一定の閾値でふるいにかけた結果を欠陥とする単純な検査では、本来良品とできるものまで欠陥とする過検出という問題が生じる。

特許文献２に提案された方法は、基準パターンと被検査物の単純な比較ではないため、過検出を回避できる精度は高くなるが、大きな回路パターンか、線状回路パターンかという判断すら困難な場合がある。そのため、回路パターンによっては、著しく欠陥の検出感度が低下する場合も生じる。

従って、上記のような方法で欠陥と判定された場合は、人が目視で判定をすることになる。しかし、人が目視で判断する場合は、大量の被検出物を判定できず、また、検査員によって判定の基準が異なるといった問題が発生する。

本発明は上記のような課題に鑑みて想到されたもので、欠陥の種類と発生場所に応じ、できるだけ人の判断に近い判定を機械が行なえるようにする欠陥検査方法を提供するものである。

本発明の欠陥検査方法は、欠陥の発生場所に主点を置くのではなく、欠陥の種類に着目し、発生場所はむしろ２次的なパラメータとすることで、より人の判定に近い検査を可能とするものである。

すなわち、本発明は、回路パターンを画像データに変換する画像撮影部と、
前記回路パターンの基準となる基準画像データを記憶する基準パターン記憶部と、
前記画像データを前記基準画像データと比較し、
異なる部分を欠陥候補として所定の欠陥種類に分類し、
前記欠陥候補の画像を前記画像データから切り出した部分画像と前記欠陥種類を出力する欠陥候補抽出部と、
前記部分画像と前記欠陥種類を記録する記憶部と、
前記部分画像と前記欠陥種類を前記記憶部から読み出し、
前記欠陥種類に応じて前記部分画像を分析し、
前記部分画像に対する容認度を判断する欠陥分析部を有する欠陥検査装置およびこの欠陥検査装置を用いた欠陥検査方法である。

本発明は、欠陥種類毎に分析する処理アルゴリズムを用意するので、欠陥毎に人の判断基準を反映できるように判定アルゴリズムを構築することができる。また、人の判断基準を機械的に行うので、検査員による判定の違いというものも生じず、一定の検査品質を得ることができる。

このような処理を実現することで、単純な検査で過検出した製品を、さらに良品と不良品に機械的に選別することができ、目視検査の量を低減することができる。

（実施の形態１）
図１に本発明の第１の実施の形態にかかわる欠陥検査装置１の構成図を示す。なお、本発明は、本明細書に開示された技術思想に基く限りにおいて、開示された具体例によって限定されるものではない。本発明の欠陥検査装置は、被検査物９０の回路パターンを撮影する画像撮影部１０、基準パターン記憶部２０、欠陥候補抽出部３０、記憶部４０、欠陥分析部５０を含む。

被検査物９０は回路パターンであれば特に限定はない。例示すると、ポリイミドフィルムに形成された回路パターンであって、線状の部分はおよそ１０μｍ程度、数十μｍ四方のパッドと呼ばれる面積の広い部分も含まれるといったものである。

被検査物９０は、予めそれぞれに管理番号Ｗｉｄが振られており、管理番号で区別される。そして、被検査物９０は、一定の速度で画像撮影部１０の中を移動し、そのパターンを撮影される。移動手段は特に限定はなく、ベルトコンベア、回転パイプなどがある。

画像撮影部１０は、カメラ１１と照明１２およびカメラ１３と照明１４を含む。カメラ１１および１３は、エリアセンサＣＣＤカメラあるいはラインセンサＣＣＤカメラなどが好適に利用できる。ラインセンサカメラは視野幅方向の画素数が多く、細かい回路パターンの検査に適している。カメラ１画素あたりの空間分解能は、回路パターンのリード線の１／３程度にすることが好ましい。ラインセンサカメラとは、視野幅方向に垂直な方向に被検査物９０を移動させながら、測定対象表面を撮影する。

カメラ１１と１３の複数のカメラを用いるのは、使用する照明を変えるためである。カメラで撮影できる画像は、反射照明と透過照明等によって検出できる欠陥の種類に違いがある。例えば、反射照明として、被検査物９０の上方からの落射照明を用いた場合は、回路パターンの表面の凹凸欠点が検出しやすい。しかし、異物が回路パターン上に乗っている場合に、回路パターンの抜けがあると誤検出する場合がある。一方、被検査物９０の下方から光をあてる透過照明は、回路パターンのピンホールを検出し易い。しかし、被検査物の裏面についた異物を突起と誤検出する場合がある。なお、ここではカメラを２台用意する場合を説明するが、カメラを１台として被検査物９０をカメラの下で往復させ、往路と復路で照明を変えるといった方法もでよい。

そこで、これら２種類の照明を使った映像をカメラ１１とカメラ１３で撮影し、基準となるパターンと異なる部分は、両方の照明による画像を分析する。

照明方法は、リング形状の蛍光灯やＬＥＤ、光ファイバライトガイドなどを好適に用いることができる。ラインセンサカメラを用いる場合は、ライン状の蛍光灯やＬＥＤ、光ファイバライトガイドを用いることも好ましい。この場合、カメラ視野幅方向と照明長手方向を平行に設置することが好ましい。

本実施の形態では、カメラ１１は反射照明１２による画像を撮影し、カメラ１３は透過照明１４による画像を撮影する。カメラ１１及び１３で撮影した画像は、反射画像データＶｄｒおよび透過画像データＶｄｔとして欠陥候補抽出部３０に送られる。画像データとはカメラが受光した光量を８ビットや１０ビットの単位で数値化したデータである。

基準パターン記憶部２０は、被検査物９０のそもそもの設計図上のパターン（以後「マスタパターン」ともいう。）の情報が蓄積されている。マスタパターンの情報Ｉｍｓとは、反射画像データＶｄｒと透過画像データＶｄｔに対応する基準データである反射基準画像データＭｄｒと透過基準画像データＭｄｔを含む。この場合、基準画像データは良品とされたものを撮影して得られた画像データであってもよい。またＩｍｓは、回路パターン内の領域毎のリード線位置、リード線の幅、欠陥となるリード線幅、さらには、信号線や電源線、接地線といったリード線の種類なども含んでよい。

欠陥候補抽出部３０は、基準パターン記憶部２０からのマスタパターンの情報Ｉｍｓと、カメラからの実画像の情報Ｖｄｒを比較し、まず同じか違うか、という点を判断する。そして、違う場合はこれを欠陥候補としてその種類を分類する。そして、欠陥候補を画像の中心とする画像（以下「部分画像Ｐｖ」という。）を切り出し、分類された欠陥の分類名Ｎｓとともに記憶部４０に記録する。この時、部分画像のファイル名Ｆｎに欠陥の分類名Ｎｓを含めるようにすれば、欠陥候補の種類を別途記録する必要がなくなり、より好適である。

このように欠陥候補抽出部３０は、主として画像処理とその処理結果に基づく判断を行い、結果を記録部に出力するので、主としてソフトウェア処理を行う。従って、コンピュータが好適である。これは独立したコンピュータをＬＡＮ等の通信手段でつないで用いても、欠陥検査装置１のために組み込んで作られたコンピュータであってもよい。

記憶部４０には、欠陥候補抽出部３０からの欠陥候補の種類名Ｎｓと部分画像Ｐｖが記録される。具体的には、ハードディスクや、固体半導体メモリ、テープストレイジ、光記録媒体などが利用できる。好ましくは、アクセススピードの速さやランダムアクセスが可能である点から、ハードディスクがよい。なお、記憶部４０は、欠陥候補抽出部３０だけでなく、後述する欠陥分析部５０からもアクセスするため、共有できるインターフェースを有していることが望ましい。

欠陥分析部５０は、記憶部４０に記録された欠陥候補の部分画像Ｐｖを分析することで、欠陥の種類を特定し、欠陥の種類から不良となる欠陥か、容認できる欠陥かの程度を示す容認度を決定する。ここでの分析は、ソフトウェアによる処理が主となる。具体的なハードウェアとしては１つの独立したコンピュータが好適に利用できる。欠陥分析部５０は管理番号Ｗｉｄ、検査結果Ｃｏｎ、コメントＣｏｍを含む判定結果Ｒｔを出力する。

＜具体的な動作説明＞
次に欠陥検査装置の動作について詳細に説明する。欠陥検査装置１は、欠陥と考えられる部分を機械的に抽出する１次検査と、抽出された欠陥候補を詳細に分析する２次検査に分けられる。

図２のフローを参照して、１次検査の動作について説明する。欠陥検査装置１が始動すると（Ｓ１００）、検査は終了するか否かを判断する（Ｓ１１０）。検査の終了は、電源ＯＦＦや、被検査物が終了した場合が考えられる。検査が終了したと判断した場合は、そのまま終了する（Ｓ１１１）。

検査を継続する場合は、被検査物の管理番号Ｗｉｄとマスタパターンの情報Ｉｍｓを欠陥候補抽出部３０に読み込む（Ｓ１２０）。なお、同じ被検査物を数多く検査する場合は、マスタパターンの情報Ｉｍｓは最初に１度読み込んでおけばよい。管理番号Ｗｉｄの取得方法は、被検査物９０上に記載された記号を読み取ってもよいし、カメラが撮影する前に、別の方法で欠陥候補抽出部３０に通知されるようにしてもよい。

次に反射画像データＶｄｒと透過画像データＶｄｔを順次読み込む（Ｓ１３０）。そして、１次検査を行なう（Ｓ１４０）。１次検査は、反射画像データＶｄｒと反射基準画像データＭｄｒの組み合わせ、若しくは透過画像データＶｄｔと透過基準画像データＭｄｔの組み合わせのうち、少なくとも一方の組み合わせで画像データ同士を単純に比較し、違いを欠陥の候補として出力する検査である。

この段階での検査は良品をより分けることが目的であり、多くの被検査物を短時間で検査しなければならない。従って、検査にはスピードを必要とするため、上記のように複数種類取り込んだ画像データのうちの少なくとも１つを用い、画一的に欠陥の種類を分類する。より詳細な説明は図３を用いて別途行なう。

１次検査の結果、欠陥候補がない場合は、Ｓ１１０に戻って、終了判定をした後、次の被検査物の検査に映る（Ｓ１５０のＮ分岐）。一方、欠陥候補があった場合は、部分画像Ｐｖをファイルにして記録部４０に出力する（Ｓ１６０）。

図３に、欠陥候補抽出部３０内で行う処理の概念を示す。図３を参照して、１次検査（Ｓ１４０）から欠陥候補があった場合に部分画像Ｐｖと分類名Ｎｓを出力する（Ｓ１６０）までをより詳細に説明する。

欠陥候補抽出部３０は、カメラ１１と１３から、反射画像データＶｄｒと透過画像データＶｄｔを読み込み保持している。反射画像データと透過画像データは、ちょうど白黒が逆転したような画像となる。例えば、反射画像データＶｄｔと透過画像データＶｄｔで、符号８０はリード線の部分であるが、見え方は白黒が逆転する。また、基準パターン記憶部２０からマスタパターンの情報Ｉｍｓを受け取る。そしてＳ１４０では、反射画像データＶｄｒと反射基準画像データＭｄｒ若しくは透過画像データＶｄｔと透過基準画像データＭｄｔのいずれか若しくは両方の比較を行う。ここでは、回路パターンの線幅をマスタパターンの線幅と比較して、一致しているか否かを検査する。

例えば図３においては、反射画像データＶｄｒのＰｒの点と反射基準画像データＭｄｒのＰｍの点は同じ座標のポイントである。この点における反射画像データの線幅７１とマスタパターンの線幅７２を比較する。この比較は、全てのラインに沿って一定長毎に測定する。

検査の結果、両画像データの差異が所定の範囲にない場合は、その部分を欠陥候補とし、欠陥の種類（以下「欠陥種類」という。）を以下のように分類する。
（１）線幅が途中で切れている場合は、「ピンホール」とする。
（２）線幅が広くなっている場合は、「突起」とする。
（３）線幅が狭くなっている場合は、「欠け」とする。
（４）線幅がなくなっている場合は、「オープン」とする。
（５）線幅が線間隔より大きい場合は、「ショート」とする。

図４には、それぞれの欠陥種類の典型的な場合を図示する。図４でそれぞれの図はリード線８０が２本平行に並んでいる状態を示している。図４（ａ）はピンホール８１であり、以下（ｂ）は突起８２、（ｃ）は欠け８３、（ｄ）はオープン８４、（ｅ）はショート８５である。ピンホールとは、回路パターン中に空いた孔である。突起８２は、回路パターン中の線幅が一部太くなった部分である。欠け８３は、回路パターン中の線幅が一部細くなっている部分である。オープン８４は、回路パターンの断線である。ショート８５は本来別々のラインであるべき回路パターン同士が繋がっている部分である。

図３に戻って、欠陥候補を発見した場合（図２のＳ１５０のＹ分岐）は、その部分を画面の真ん中にして、一定の範囲を反射画像データＶｄｒと、それに対応する透過画像データＶｄｔから切り出して、反射部分画像Ｐｖｒ、透過部分画像Ｐｖｔとする。つまり、反射部分画像Ｐｖｒと透過部分画像Ｐｖｔの中心の座標は同じである。図３では、反射画像データＶｄｔの符号７５と透過画像データＶｄｔの符号７６の部分は、マスタパターンにはない「突起」を有するので、欠陥候補として部分画像が切り出されている様子を示す。

欠陥候補抽出部３０での処理は、反射画像データＶｄｒと反射基準画像データＭｄｒを比較するか、透過画像データＶｄｔと透過基準画像データＭｄｔを比較する。また、それぞれの比較を共に行ってもよい。そして、比較の結果、いずれかでも所定範囲以上の差異があれば、欠陥候補ありとする。そして、比較の方法に係わらず、差異があると判断された場合は、反射画像データと透過画像データの両方から部分画像を切り出す。

また、１枚の画像データに複数の欠陥候補が発生した場合は、それぞれの欠陥候補に対して部分画像が生成される。すなわち、１枚の画像データから複数の部分画像が生成される場合もある。

これらの部分画像Ｐｖは、被検査物９０の管理番号Ｗｉｄと、画像データ中の座標ＸＹ、および欠陥種類の分類名Ｎｓを含んだファイル名Ｆｎで、記憶部４０に記録する（図２のＳ１６０）。

言い換えると、記憶部４０に記録される部分画像ファイルＰｖには、反射部分画像Ｐｖｒと透過部分画像Ｐｖｔが１つのファイルとされ、ファイル名Ｆｎには、被検査物の管理番号Ｗｉｄと、部分画像の中心は元の画像データ上のどの位置になるかの座標ＸＹ、および欠陥種類Ｎｓが含まれている。図３ではこれをＦｎ（Ｗｉｄ、ＸＹ、Ｎｓ）と表した。なお、これらの部分画像データは、反射部分画像と透過部分画像のそれぞれで、別々のファイルに記録してもよい。この場合は、ファイル名に「Ｒ」や「Ｔ」といった識別用の文字をさらにつけておくと区別するのが容易である。

次に図５のフローに基づいて、２次検査に相当する欠陥分析部５０での分析を説明する。２次検査を開始すると（Ｓ２００）、終了か否かを判断し（Ｓ２１０）、終了であれば検査を終了する（Ｓ２１１）。

まず、欠陥分析部５０は、記憶手段４０に記録された部分画像ファイルＰｖを１枚読み込む（Ｓ２２０）。欠陥分析部５０はまた、同時にマスタパターンの情報Ｉｍｓも読み込む。なお、被検査物は１つのマスタパターンに従って製造されたものである。従って、同じ被検査物を検査している間は、マスタパターンの情報Ｉｍｓを最初に１度読み込めば、部分画像ファイルＰｖを読み込む毎に読み込まなくても良い。また、欠陥分析部５０での処理はマスタパターンの情報Ｉｍｓを使用せず、読み込まないようにしてもよい。

次に欠陥種類Ｎｓを抽出する（Ｓ２３０）。欠陥の種類の抽出は、読み込んだファイル名Ｆｎに欠陥候補の分類名Ｎｓが含まれているで、ファイル名Ｆｎから抽出する。もちろん、別途テキストデータ等で、ファイル中に記録しておいてもよい。

そして、その欠陥種類Ｎｓに応じた分析処理にファイルを渡す（Ｓ２４０乃至Ｓ２８０）。分析処理は例えば「ピンホール分析処理」といったように、欠陥の種類に特化した分析であり、分類された欠陥の種類だけ用意されている。最後に結果Ｒｔを出力し（Ｓ２９０）、終了判定（Ｓ２１０）の前に戻る。

それぞれの分析プログラムは、入力された部分画像を分析し、分類された欠陥が確かに分類通りの欠陥であるかを決定する。そして、その後この欠陥によって被検査物が不良となる程度を示す容認度を判定する。容認度の基準は特に限定するものではないが、欠陥候補として分類されたが欠陥ではなかったという１次検査の過検出判定、欠陥であったが、製品としてそのまま使える容認判定、製品として使えない容認不可判定を含むことが望ましい。また、容認判定から容認不可判定までを段階分けして、その段階数値を出力してもよい。また、目視で再検査を推奨する目視推奨判定を加えても良い。どうしても機械では判断できない欠陥もあるからである。

判定された結果Ｒｔは、また記憶部に記録してもよいし、検査全体を統括する部門に伝送されてもよい。なお、結果Ｒｔには、検査結果Ｃｏｎとなる容認度に加え、被検査物と検査場所を特定する管理番号Ｗｉｄ、座標ＸＹ、欠陥種類Ｎｓが付属している。さらに、容認度に対するコメントＣｏｍが付加されていてもよい。次にそれぞれの具体的な分析プログラムについて処理のフローを説明する。

＜ピンホール分析処理＞
図６にピンホール分析処理のフローを示す。欠陥候補抽出部で「ピンホール」と分類されたのは、反射画像データで、線幅が途中で途切れているパターンであったためである。そこで、該当する透過部分画像と反射部分画像を比較する。

この処理は、図２で欠陥種類Ｎｓがピンホールと判断され、図５のステップ（Ｓ２４１）に処理が移されたところから始まる。まず、反射部分画像と透過部分画像を２値化する（Ｓ４０１）。２値化するとは、画像の画素データを０か１に丸めてしまうことで、視覚的には、黒白の画面になる。

反射部分画像では金属部分は白く写り、基板は光が透過してしまうので、黒く写る。従って反射部分画像でピンホールとされたのは、線幅の間にあって、黒くなっている部分である。

一方、透過部分画像ではピンホールは、線幅の間にあって、白くなるはずである。そこで、反射部分画像のピホールとされた部分と、同じ位置の透過部分画像Ｐｖｔの画素データを比較し、ピンホール（図では「ＰＨ」と記載した）の有無を判断する（Ｓ４０２）。具体的には、部分画像の中央から所定の範囲の画素データ同士を比較すればよい。

一定以上の画素データが反射部分画像の画素データと補数の関係にあれば、光が透過しているということになる。そこで、この欠陥候補は、確かにピンホールであると判定する。なお、補数の関係とは、０に対して１であり、１に対して０をいう。従って、具体的には、それぞれの部分画像の画素データ同士を乗算して総和を計算し、一定値以下であるか否かで判断する。もちろん他の方法を用いても良い。

もし、透過部分画像で反射部分画像の対応部分と補数の関係にある画素データがない場合は、回路パターン上にはピンホールは存在しないことを意味する。これは、むしろ回路パターン上に異物が付着し、それで反射画像データ上では線幅が途中で途切れているように見えている場合が考えられる。このような場合は、ピンホールは無かったと判定する（Ｓ４０６）。この際には「異物の可能性あり」とコメントを出力してもよい。

次に、このピンホールは許容できるか否かを判定する。ピンホールは、回路パターン上に孔が開いているので、反射部分画像で見える反射ピンホール画像と、透過部分画像で見える透過ピンホール画像は、同じ大きさに見えるか、反射ピンホール画像の方が大きいかのいずれかである。

そこで、反射ピンホール画像の線幅に対する線幅方向の割合と、長さ方向の割合を反射部分画像上で求める（Ｓ４０３）。図のＳ４０３では、ピンホールの大きさＬ（ＰＨ）と記して、閾値Ｖ_１ｔｈと比較するように表した。しかし、幅方向の割合と長さ方向の割合を別々に比較してもよいし、まとめて１つの評価値として閾値Ｖ_１ｔｈと比較してもよい。ピンホールの大きさが所定値Ｖ_１ｔｈ以下であれば、このピンホールは許容できるものと判定する（Ｓ４０７）。

一方、反射ピンホール画像の大きさが線幅に対して所定値以上の大きさである場合は、「容認不可」と判定する（Ｓ４０５）。なお、予めピンホールの大きさに段階を設けておき、その段階の値を出力するようにしてもよい。例えば、ピンホールの大きさを５段階に分け、段階４のピンホールであるといった具合である。

また、反射ピンホール画像の大きさと透過ピンホール画像の大きさの比が一定以上である場合は、判断を目視にゆだねる旨の判定を出力しても良い。実際にピンホールは存在しているのだが、光が通る孔よりも、反射画像で見た孔らしきものが一定以上に大きいのであれば、回路パターンが部分的に非常に薄く形成されているといった、製造工程上の問題があるかもしれないからである。このような場合は、回路パターンの厚み測定といった別の解析方法が必要となる。このように本発明の２次検査では複数種類の部分画像の分析に基づいて容認度を判断することもできる。これらの処理が終了したら図５のステップ（Ｓ２９０）に戻り、結果を出力する。

＜突起解析プログラム＞
図７に突起分析処理のフローを示す。欠陥候補抽出部で「突起」と判断されたのは、反射画像データで線幅が途中で太くなっていたからである。しかし、回路パターンのラインのエッジ部分は、細かく見ると完全な直線状には製造できず、細かい程度で、太い部分や細い部分が存在する。そこで、「突起」であるか否かは、周囲の回路パターンのエッジ部分と比較することで判定する。このような検査に対しては、２次元ＦＦＴが利用できる。

そこでまず、反射部分画像と透過部分画像に対して２次元ＦＦＴ処理を行なう（Ｓ５０１）。それぞれの部分画像は、縦方向、横方向の周波数成分によって現される。例えば、部分画像上で、回路パターンのラインの並びがあれば、そのラインピッチに相当する周波数成分が得られる。また、ラインのエッジ部分の細かい凹凸は、高い周波数成分として表される。

そして、この周波数成分の中で、支配的な周波数成分や高い周波数成分を除去する（Ｓ５０２）。これは数値化した部分画像の特徴を部分画像から差し引く処理に相当する。さらに、支配的な周波数成分を除去したデータを逆ＦＦＴ処理する（Ｓ５０３）。逆ＦＦＴ処理された反射部分画像をＩＰｖｒとし、透過部分画像をＩＰｖｔとする。この処理によって、エッジ部分の細かい凹凸や、元々存在する回路パターンは除去された画像が得られる。ここで得られた画像は、回路パターンの画像でもなく、またラインのエッジの画像でもない画像であるので、「突起」と考えられる欠陥が存在すると判断することができる。

図８にこれらの処理結果の例を示す。図８中（ａ）乃至（ｄ）は反射部分画像の処理図であり、（ｅ）乃至（ｈ）は透過部分画像の処理図である。（ａ）および（ｅ）は、ＦＦＴ処理を行う前の図である。すなわち、反射部分画像Ｐｖｒと透過部分画像Ｐｖｔである。これらの部分画像を２次元ＦＦＴ処理すると、それぞれ（ｂ）と（ｆ）のようになる。これがＳ５０１の結果である。反射部分画像のＦＦＴ処理をＦＦＴ（Ｐｖｒ）と、透過部分画像のＦＦＴ処理をＦＦＴ（Ｐｖｔ）とした。

この例では、部分画像はラインが平行に配置された回路パターンなのでＦＦＴ処理の結果は縦方向に周波数成分が存在するように表される。ここで支配的な周波数成分を削除する。支配的な周波数成分はマスタパターンを２次元ＦＦＴして求めてもよいし、ＦＦＴで得られた画像から一定のエネルギー成分を除去するようにしてもよい。図では、符号９１乃至９４で示された部分が支配的な周波数成分である。

支配的な周波数成分を除去すると（ｃ）および（ｇ）のようになる。これはステップ（Ｓ５０２）の結果である。これを逆ＦＦＴ処理することによって（ｄ）のＩＰｖｒと（ｈ）のＩＰｖｔの画像を得ることができる。（ｄ）と（ｈ）はステップ（Ｓ５０３）の結果である。

反射部分画像と透過部分画像に対して上記の処理を行い、共に「突起」と考えられる欠陥が存在すると判断できた場合は、「突起」があると判定する（Ｓ５０４のＹ分岐）。具体的には、図８の場合、ＩＰｖｒとＩＰｖｔに像が残っている。これらは１次検査で通常あるべきラインより線幅が太かった部分である。従って、突起有りと判断する。

ＩＰｖｒとＩＰｖｔに像が残らなかった場合は「突起」は無かったと判定する（Ｓ５０４のＮ分岐）。若しくは、ラインのすぐ脇に何か異物が存在する可能性もある。そこで「異物の可能性あり」と出力することもできる。

「突起」があると判定された場合は、透過部分画像に基づいて、「突起」と隣接するラインまでの距離Ｌ（突起）を測定する（Ｓ５０５）。この値を所定値Ｖ_２ｔｈと比較し（Ｓ５０６）、所定値以下である場合は、「容認判定」を出力する（Ｓ５０９）。所定値を超えている場合は「容認不可判定」を出力する（Ｓ５０７）。なお、Ｌ（突起）を段階的に分類しておき、その分類値を出力することで容認度としてもよい。

＜欠け解析プログラム＞
「欠け」は「突起」と逆に線幅が狭くなっていると判断された場合である。しかし、線幅より太いか細いかの違いであり、基本的な検査は「突起」の場合と同じである。図９にフローを示す。

まず、反射部分画像と透過部分画像に対して２次元ＦＦＴ処理を行なう（Ｓ６０１）。そして、この周波数成分の中で、支配的な周波数成分や高い周波数成分を除去する（Ｓ６０２）。さらに、逆ＦＦＴ処理する（Ｓ６０３）。

反射部分画像と透過部分画像に対して上記の処理を行い、共に「欠け」と考えられる欠陥が存在すると判断できた場合は、「欠け」があると判定する（Ｓ６０４のＹ分岐）。そうでなかった場合は「欠け」は無かったと判定する（Ｓ６０４のＮ分岐））。若しくは、ラインの上に何か異物が存在する可能性もある。そこで「異物の可能性あり」と出力することもできる。

「欠け」があると判定された場合は、透過部分画像に基づいて、「欠け」のある部分の残りの線幅を測定する（Ｓ６０５）。この値が所定値Ｖ_３ｔｈ以上である場合は、「この欠けは容認できる」と判定する（Ｓ６０９）。所定値を下回る場合は「容認不可判定」を出力する（Ｓ６０７）。また、線幅の長さによって段階を決め、その段階の数値を容認度として出力してもよい。

＜オープン解析プログラム＞
欠陥候補抽出部で「オープン」と判断されるのは、回路パターンが途中でなくなっている場合である。そこで、透過部分画像の対応部分を調べる。図１０にフローを示す。ここでは、透過部分画像上で、黒く映る部分の線幅を順次測定する（Ｓ７０１）。黒い線幅が消失していれば、回路パターンが断線していることであるので、確かに「オープン」であると判断する（Ｓ７０２）。

もし、透過部分画像上で「オープン」が確認できない場合（Ｓ７０２のＮ分岐）は、回路パターン上に異物が乗っている可能性が高い。この場合は、「オープンは無い」旨の結果と、「線幅以上の異物が乗っている可能性あり」とのコメントを出力する（Ｓ７０６）。このような状況では、被検査物をエアでクリーニングなどして再度検査する必要があるからである。

回路パターン上では、「オープン」は存在してはならない欠陥であるため、「オープン」が存在すると判定された時点で、容認不可と判定するのが基本である。しかし、製造上のパターン形成用マスクの都合で、製品としては使用しないラインであるが、必要なラインと共に作製される、いわゆるダミーのラインも存在する。

そこで、マスタパターン情報を参照して（Ｓ７０３）、ダミーのラインか否かを確認する（Ｓ７０４）。ダミーのラインでない場合は、容認不可と判定する。一方ダミーのラインであった場合は、容認判定を出力する。ここでは「ダミーラインにオープンあり」とコメントを付加してもよい。

＜ショート解析プログラム＞
欠陥候補抽出部で「ショート」と判断されたのは、隣接するライン同士が接触している場合である。そこで、透過部分画像で対応する線幅を測定する。図１１にフローを示す。

まず、透過部分画像上で、黒く映る部分の線幅を順次測定する（Ｓ８０１）。線幅が線間隔より太ければ、ショートが存在すると判定する（Ｓ８０２）。なお、線幅や線間隔のデータはマスタパターン情報から取得する。

もし、透過部分画像上で「ショート」が確認できない場合（Ｓ８０２のＮ分岐）とは、反射画像データで白く写るラインが線間隔より広いにも係わらず、そこ透過光を透すということであるので、パターン形成上の間違いや異物でない原因と考えられるので、再検査判定を行う。若しくはその旨のコメントを出力してもよい。

回路パターン上で「ショート」は「オープン」同様、存在してはならない欠陥である。従って、「オープン」が存在すると判定された時点で、不良の原因となると判定するのが基本である。しかし、接地されたライン同士の場合は、ショートしていても不具合は起こらない。また、「ショート」している一方のラインがダミーラインである場合もショートしていてもよい。

そこで、マスタパターン情報を参照して（Ｓ８０３）、ショートしているラインの一方が、ダミーのラインか若しくはグランドラインか否かを判断する（Ｓ８０４）。そのような許容される場合でない場合は、不良の原因となると判定する。

ダミーのライン若しくはグランドラインでない場合は、容認不可と判定する（Ｓ８０５）。一方ダミーのライン若しくはグランドラインであった場合は、容認判定を出力する（Ｓ８０７）。また、ここでは「ダミーラインにショートあり」とコメントを付加してもよい。

以上のように、欠陥を種類に分けて分析することで、欠陥に応じた分析プログラムを用意することができ、人の目視に近い判断を行なうことができる。また、欠陥の種類によって分析プログラムで想定していないケースが発見された場合も、対応する欠陥の分析プログラムだけを改良すればよい。

なお、ここで示した欠陥の種類の分類は例示であり、これに限定されるものではない。すなわち、ここで示した欠陥以外の欠陥のカテゴリを設置してもよい。また、欠陥毎の分析プログラムも例示であり、実施の形態で示したのは別の分析処理を行っても良い。

また、本実施の形態では、照明として反射照明と透過照明を用いて説明をしたが、それ以外の照明を用いても良い。例えば、上方斜めからの光や、偏光光などが挙げられる。カメラも可視領域だけでなく、近赤外線、遠赤外線、紫外線、Ｘ線などを検出するカメラであってもよい。

また、欠陥候補抽出部３０では、マスタパターンＩｍｓと反射画像データＶｄｒを比較したが、Ｉｍｓと透過画像データＶｄｔを比較してもよい。

（実施の形態２）
本実施の形態では欠陥の分類および欠陥に対する処理をより細かくした実施の形態について説明を行う。本実施の形態の欠陥検査装置の構成は実施の形態１とほぼ同じである。つまり、本実施の形態の検査装置２も、被検査物９０の回路パターンを撮影する画像撮影部１０、基準パターン記憶部２０、欠陥候補抽出部３０、記憶部４０を含む。

欠陥分析部５０については、部分画像ファイルＰｖとマスタパターンの情報Ｉｍｓ等を読み込む点は同じである。しかし、画像データを読み込んだ後の処理がより細かく分かれる。そこで、本実施の形態の欠陥分析部を符号５１で表す。欠陥分析部５１は、図１の欠陥分析部５０を符号５１で読み替えたものとする。

従って、被検査物を撮影し、その画像データ等を記憶部４０に記録するまでは実施の形態１と同じであるので説明を省略する。以下に、２次検査に相当する欠陥分析部５１での動作（実施の形態１では図５のフロー）から説明を行う。

図１２には、本実施の形態の欠陥分析部５１のメインフローを示す。２次検査を開始すると（Ｓ２００）、終了か否かを判断し（Ｓ２１０）、終了であれば検査を終了する（Ｓ２１１）。そして、欠陥分析部５１は記憶手段４０に記録された部分画像ファイルＰｖを読み込む（Ｓ２２０）。この際、マスタパターンの情報Ｉｍｓを読み込んでもよい。

次に部分画像ファイルＰｖに基いて回路パターンを分類する（Ｓ３００）。ここでは読み込んだ部分画像ファイルが、周期的なパターンであるか否かを判断する。周期的なパターンとは、例えば、縦、横、斜めといった一方向にリードが並んでいるようなパターンである。例えば図８（ａ）や（ｅ）がこれにあたる。非周期的なパターンとは、周期的なパターンでないパターンをいう。例えば図３のＰｖｒやＰｖｔがこれにあたる。

回路パターンの欠陥を発見するのには、２次元ＦＦＴを利用するのが効果的であるのは実施の形態１で示したとおりである。この２次元ＦＦＴでは、回路パターンが周期的であれば、回路パターンは周波数成分として高い成分として認識できる。欠陥は低い周波数として認識されるので、欠陥の分離が容易になる。一方、周期的でないパターンは２次元ＦＦＴで欠陥を分離するのは容易でない場合もある。本実施の形態の欠陥分析では、回路パターンの周期性を分類し、それぞれに適した処理を行うので、より正確な欠陥分析が可能となる。

回路パターンの分類の結果は「Ｐｃｔ」として出力される。具体的な一例としては、Ｐｃｔが１であれば周期的なパターンであり、０（ゼロ）ならば非周期的なパターンとする等である。

回路パターンの分類の結果、周期的なパターンと判断された場合（Ｓ３１５のＹ分岐）は、周期的なパターンの検査（Ｓ３２０）を行い、そうでない場合（Ｓ３１５のＮ分岐）は、非周期的なパターンの検査（Ｓ４２０）を行う。いずれの検査も結果はＲｔとして得られる。欠陥分析部５１はその結果Ｒｔを出力した後（Ｓ２９０）、終了判定（Ｓ２１０）に戻り、処理を継続する。

以上が欠陥検査部５１のメインフローである。次に本実施の形態に特徴的である回路パターンの分類（Ｓ３００）、周期的パターンの検査（Ｓ３２０）、非周期的パターンの検査（Ｓ３６０）についてより詳細な説明を行う。

図１３には回路パターンの分類（Ｓ３００）に続く詳細な処理のフローを示す。ステップ３００が開始されると、読み込んだ画像データを２値化する（Ｓ３００２）。次に２値化した画像データの４辺で明暗の数をカウントする（Ｓ３００４、Ｓ３００６）。

図１４にこの処理を示す概念図を示す。図１４は、明暗のパターンが横縞状になった画像データＰｖｒ若しくはＰｖｔを２値化した画像データである。この画像データの４辺の近傍で直線を想定し（Ｓ３００４）、その直線と交差する明若しくは暗の数をカウントする（Ｓ３００６）。ここで辺の近傍とは、画像データを座標データの集合として考え、横若しくは縦方向の長さの１％から３０％の範囲内が好ましい。画像データの辺に近すぎたり、遠すぎたりすると、画像データ全体を反映していない場合があるからである。

直線を想定するとは、画像データのｘ座標、若しくはｙ座標を固定して「明」若しくは「暗」をカウントすることを意味する。従って、実際に直線を画像データに引かなくてもよい。図１４で具体的なカウントのやり方を例示する。画像データにおいて、左下角を座標（０，０）とする。そして、下辺をｘ軸、左辺をｙ軸とする。画像データはｘ座標およびｙ座標が０から１の間で表されるとする。この時、「左辺近傍」をｘ座標が０．１である位置とすると、ｘ＝０．１の直線１００が画像データ上に想定される（Ｓ３００４）。

この線上の画素データをｙ＝０からｙ＝１まで順次読み出し、その画素データが０から１になり、そして１から０になれば、「明」があったとカウントする。「暗」に関してはその逆である。この操作を左辺だけでなく、右辺、上辺、下辺について行う。想定される直線はｘ＝０．９の直線１０１、ｙ＝０．１の直線１０２、そしてｙ＝０．９の直線１０３である。図１４では直線１０２および直線１０３は暗のラインと重なっており、カウント数はゼロとなる。
そして、それぞれの「明」若しくは「暗」のカウント数をＬＬ、ＲＬ、ＵＬ、ＤＬとする（Ｓ３００６）。

このようにして求めた画像データの各辺での明暗の本数から以下の論理式（１）および（２）を用いて、画像データが縦ライン若しくは横ラインのパターンであるか否かを判断する（Ｓ３００８）。
ＵＬ＝ＤＬ＆ＬＬ＝ＲＬ＆ＵＬ＜＝１＆ＬＬ＞１（１）
ＵＬ＝ＤＬ＆ＬＬ＝ＲＬ＆ＵＬ＞１＆ＬＬ＜＝１（２）
ここで、「＆」は論理積を表す。また「＜＝」は「小なりイコール」を表す。

論理式（１）は、上辺と下辺および左辺と右辺でそれぞれ明暗が同じ数だけカウントでき、しかも、上辺でのカウントが１もしくはゼロであって、左辺のカウント数が１より大きい場合を表す。論理式（１）が真であれば、横ラインのパターンであると判断できる。また、論理式（２）は論理式（１）と左右と上下が逆の関係になっている。従って論理式（２）が真であるなら縦ラインのパターンであると判断することができる。

縦ライン若しくは横ラインのパターンであると判断したなら（Ｓ３００８のＹ分岐）、回路のパターンは周期的であるので、周期性か非周期性かを示すパラメータＰｃｔを１とする（Ｓ３０１８）。

もし、ステップ３００８で縦横のラインパターンでなければ（Ｓ３００８のＮ分岐）、４つの辺近傍でのパターンの平均角度を求める（Ｓ３０１０）。周期的な斜めラインのパターンか否かを判断するためである。

図１５に平均角度を求める一例を示す。ステップＳ３０１０を通る場合は、左辺、右辺の組み合わせ、および上辺、下辺の組み合わせにおいて、明暗がカウントされている。左辺の場合について説明すると、ステップＳ３００４で設定した左辺近傍の直線ｘ＝０．１上で、暗から明に変わった時のｙ座標をｙ＝ｙ１とする。次にｘ＝０．１＋εの直線上で、ｙ１より大きな点で最初に明になる点を探し、それをｙ２とする。すると、左辺でのパターンの角度θは、式（３）で求めることができる。

・・・・・（３）
ここでεは近傍より十分小さな長さを設定する。例えばｘの１／１０乃至１／５０が好適である。

このような操作を各辺の全てのラインに対して行い、その平均を各辺の平均傾斜角度とする。具体的には、左辺、右辺、上辺、下辺の平均傾斜角度はＡＬ、ＡＲ、ＡＵ、ＡＤとする。

次にこの平均傾斜角度に基いて、画像データが周期的な斜めラインのパターンか否かを論理式（４）に基いて判断する。
ＡＬ＝ＡＵｏｒＡＬ＝ＡＤｏｒＡＲ＝ＡＵｏｒＡＲ＝ＡＤ（４）

具体的には、左辺での傾斜角度ＡＬと上辺若しくは下辺の傾斜角度ＡＵ、ＡＤのどちらかが同じ角度である場合、若しくは右辺での傾斜角度ＡＲと上辺若しくは下辺の傾斜角度ＡＵ、ＡＤのどちらかが同じ角度である場合は、画像データは周期的な斜めラインであると判断する（Ｓ３０１２）。

従って、ステップＳ３０１２で周期的であると判断された場合（Ｓ３０１２のＹ分岐）は、周期性か非周期性かを示すパラメータＰｃｔを１とする（Ｓ３０１８）。また、そうでない場合（Ｓ３０１２のＮ分岐）は、Ｐｃｔを０（ゼロ）とする（Ｓ３０１４）。

最後にＰｃｔを出力し（Ｓ３０１８）、メインルーチン（Ｓ３００）に戻る（Ｓ３０２０）。ここでＰｃｔを出力するとは、少なくとも、画像データＰｖとＰｃｔを関連付けて記憶すれば足りる。もちろん、記憶手段４０に記録してもよいし、他の表示装置に対して出力を行ってもよい。

次に画像データが周期的なパターンである場合の解析（Ｓ３２０）と非周期的なパターンである場合の解析（Ｓ３６０）の詳細について説明する。これらの処理は、画像データＰｖを取得し、この画像データＰｖに対して、欠陥候補の種類Ｎｓ毎に、欠陥候補が欠陥として容認できるか否かを判断し、結果を出力する。従って、大きな処理としては、図５のＳ２４０からＳ２８１までと同じフローである。ただし、具体的な処理であるステップＳ２４１、Ｓ２５１、Ｓ２６１、Ｓ２７１、Ｓ２８１の中身は異なる。なお、本実施の形態では、容認判定と容認不可判定以外に容認保留判定も含まれる。

本実施の形態では、いくつかの基本的な画像処理のルーチンを用意し、欠陥候補毎に適宜選択された処理ルーチンを組み合わせることで、欠陥候補の容認度を判断する。そこで本実施の形態の欠陥候補毎の処理を説明する前に、これらの基本的な画像処理ルーチンについて説明する。以下には、２次元ＦＦＴ処理、膨張処理、回路パターン除去処理、細線化処理、透過画像と反射画像の比較処理、推測回路パターンとの比較処理、中心部の画像抽出処理という７つの処理ルーチンについて説明する。これらの処理は、撮影して得られた回路パターンの画像Ｐｖから欠陥を精度良く発見するために用意した処理であり、これら以外の処理を組み合わせてもよい。

図１６に２次元ＦＦＴ処理の概要を示す。本実施の形態では反射部分画像Ｐｖｒと透過部分画像Ｐｖｔの両方の部分画像を用いる。もちろん、どちらか一方の部分画像だけを用いてもよい。

読み込んだそれぞれの部分画像に対して、３×３エッジ強調、５×５平均化、７×７の平均化を行った画像データを作成する。例えば、反射部分画像Ｐｖｒに対して、それぞれＰｖｒ３ｅ、Ｐｖｒ５ａｖ、Ｐｖｒ７ａｖとする。透過部分画像Ｐｖｔに対してもそれぞれＰｖｔ３ｅ、Ｐｖｔ５ａｖ、Ｐｖｔ７ａｖを求める。

ここで、３×３エッジ強調や５×５平均化とは、画像データに対するコンボリューションと呼ばれる操作である。これは、ある画素を中心としたいくつかの画素に対して、それぞれの画素毎に所定の定数をかけて、その合計を真ん中の画素の画素データと置き換える操作をいう。

図１７（ａ）に３×３の場合の一例を示す。ここでは、画像データの中の、ＥＬ１からＥＬ９の画素に注目している。真ん中の画素はＥＬ５である。そしてこれらの画素データをそれぞれ、Ｄｅｌ１乃至Ｄｅｌ９とする。この９つの画素に対して、図１７（ｂ）に示すマトリックス値（ａ乃至ｊ）を用意する。そして、真ん中の画素ＥＬ５の画素データＤｅｌ５を式（５）のように置き換える。
Ｄｅｌ５＝ａ＊Ｄｅｌ１＋ｂ＊Ｄｅｌ２＋・・・・＋ｉ＊Ｄｅｌ８＋ｊ＊Ｄｅｌ９
・・・・・・（５）

このコンボリューションの操作において、マトリックス値を変更することによって、エッジ強調の操作となったり、平均化という操作となる。例えば、図１７（ｃ）にはエッジ強調の場合のマトリックス値の一例を示し、図１７（ｄ）には平均化のマトリックス値の一例を示す。

エッジ強調の場合は、中心となる画素の画素データが強調される。従って、隣り合う画素値が異なる場合は強調され、隣り合う画素値が近似する場合は、平滑化される。これに対して平均化は、周囲の画素データの平均となるため、画素データ間の急峻な変化はなだらかな変化に変換される。この操作は、画像データのノイズ成分の除去にもなる。

５×５や７×７は、コンボリューションの対象となる画素数が増えただけで、３×３の場合と同様の操作を行う。

図１６に戻って、このようにして、求めた３×３エッジ強調、５×５平均化、７×７の平均化を行った画像データを合成して１つのデータとする。これは原画像データを含めて画素毎に加算平均して求める。もちろん、適当な重み付けを行い加重平均を行ってもよい。これによって、反射部分画像と透過部分画像のそれぞれにおいて合成画像を得ることが出来る。この合成画像をＰｖｒａｌとＰｖｔａｌとする。

この合成画像に対して２次元ＦＦＴ処理を行い、高周波成分を除去する。この処理によって、画像データ中の欠陥部分だけが抽出される。この処理は合成が２次元ＦＦＴ実施の形態１での説明と同じであるので省略する。また、２次元ＦＦＴ処理を行った画像データを２値化処理する。最後に反射部分画像、および透過部分画像の２値化処理後の画像データを積合成し、Ｒｆｆｔとする。

画像データＲｆｆｔは、欠陥部分１１０は周囲と異なる画素値を有している。従って、所定の閾値を設定し、その閾値より大きな画素値を有する画素の数をカウントすることで、欠陥の有無を判断することができる。
以上の２次元ＦＦＴの処理を以下の説明で「処理１」とする。

図１８に膨張処理の説明図を示す。周期的な回路パターンに対しては、回路パターンの分類（図１２ステップ３００）の中のステップＳ３０１０（図１３）において、パターンの角度を求めていた。そこで、回路パターンをその角度分だけ回転させ、パターンが縦並びとなるように画像処理変換する。すなわち、明暗の横縞の画像となる。

画像データ１２０は横縞パターン、画像データ１２１は縦縞パターン、画像データ１２２は斜線パターンである。それぞれの画像データをパターンの角度分だけ回転させると、それぞれ画像データ１２３、１２４、１２５となる。そして、画像データの明部の画素に対して横方向へ膨張操作１２８を行う。

図１９には膨張操作１２８の様子を示す。図１９（ａ）は画素データの一部を表しており、膨張操作を行う３つの画素がある。なお、３つの画素は黒い四角として表したが、これは膨張操作の対象となる画素を表すためであり、画素が「明」若しくは「暗」を表すものではない。ただし、これら３つの画素の値は同じ値を持っている。

これらの画素に対して横方向に膨張操作を行うとは、それぞれの画素について横となりの画素を自らの画素の値で置き換える操作をいう。図１９（ｂ）には、横方向に１画素分だけ膨張操作を行った結果を示す。斜線の画素は図１９（ａ）で示した元の画素である。膨張操作によって１３５の部分の画素が元の画素の画素値と同じになる。

なお、ここでは横方向に１画素膨張させる例を示したが、膨張操作の対象となる画素の画素値を、その画素の周囲１画素分の画素の画素値と置き換えることで、縦横斜め方向への膨張処理が可能になる。また、同様にして斜め方向、縦方向だけへの膨張操作も可能である。

図１８を再度参照し、明部を横方向に膨張操作すると、明部上に存在していた暗部は消去される。そこで、膨張操作する前の画像データ１３０と膨張操作後の画像データ１３１を比較することで、明部上に存在している暗い部分を抽出することができる。なお、ここで比較とは、両画像の対応する画素毎に画素値の差を取ればよい。すると、膨張操作を行う前と後で、異なる部分だけが、値を持つことになるからである。この差をとった画像データをＲｅｘ１３２とする。Ｒｅｘ１３２の中心部分の画素値を合計し、所定の閾値より大きければ、欠陥があると判断する。

以上のように周期的な画像データをパターンの走査方向に膨張操作を行い、元画像データと比較することで欠陥を抽出する処理を膨張処理とする。この膨張処理を以下の説明で「処理２」とする。

図２０に回路パターン除去処理の説明図を示す。
この処理は、周期的な回路パターンに明部と暗部の膨張処理を施すことで、欠陥部分を強調して欠陥の有無を発見する処理である。比較的大きな欠陥を容易に発見することができる。まず、処理対象となる画像データに平滑化処理を行う。これは細かいノイズ成分が強調されて欠陥と誤認することを避けるためである。次にその画像データを２値化処理する。画像データ１４０はこの２値化後の画像データである。

２値化処理した画像データ１４０に対して、明部の膨張操作と暗部の膨張操作を行う。ここで膨張操作とは縦横斜め方向への膨張操作でよい。また、この膨張操作は、回路のパターンが消滅するまで行う。すなわち、明部に対して膨張操作を行う場合は、回路パターンの暗部が消滅するまで膨張操作を行う。暗部に対して膨張操作を行う場合は、回路パターンの明部が消滅するまで膨張操作を行う。

図２０では、回路パターンの複数本の暗部のラインを隠す明るい異物１４５が載っている場合の例を示す。この画像データにおいて暗部のラインが消えるまで明部を膨張させると、画像データは全て明部となる画像データ１４１を得る。次にこの画像データ１４１の暗部を膨張させる操作を行う。膨張操作の結果、画像データ１４２を得るが、この画像データ１４１には暗部はないので、画像データ１４１と画像データ１４２に違いはない。

一方、最初の画像データ１４０の暗部を、明部のラインが消えるまで膨張させる。異物１４５は複数のラインにまたがっているほど大きいので、暗部を膨張させても、異物を暗部に置き換えることはできない。したがって、異物が明部として残った画像データ１４３を得る。

この画像データ１４３において明部を膨張させ、画像データ１４４を得る。画像データ１４４では、異物の部分が大きくなり、異物の存在が明らかになる。

この処理において、最後の暗部の膨張操作をした場合は、画像データ１４２中の暗部の画素数をカウントし、また最後に明部の膨張操作をした場合は、画像データ１４４中の明部の画素数をカウントする。これらのカウント数が所定の閾値より高ければ欠陥があると判断する。この回路パターン除去処理を以下の説明で「処理３」とする。

図２１に細線化処理の説明図を示す。
この処理は、回路パターンのラインの幅より小さな欠陥の発見に役立つ処理である。まず、画像データを２値化する。次に、明部と暗部に対してそれぞれ中心線を引く。中心線を引く処理は、回路パターンを横縞状に配置し、明部若しくは暗部を１画素になるまで上下方向に収縮操作を行う。収縮操作とは、膨張操作の反対の操作で、明部の収縮操作は暗部の膨張操作であり、暗部の収縮操作は明部の膨張操作である。

この操作を行うと、回路パターンのライン上に欠陥がなければ中心線は直線となる。しかし、暗部のライン上に明部の欠陥が存在する場合や、明部のライン上に暗部の欠陥が存在する場合は、中心線に交点が発生する。図２１には、細線化処理の具体例を示す。画像データ１５０に対して、暗部を収縮操作して求めた中心線１５１と、明部を収縮操作して求めた中心線１５２を合成して示した。１５３の部分は暗部に明るい欠陥部分があり、その部分で暗部の中心線と明部の中心線が交差して交点ができている。

この処理においては、交点の数を所定の閾値と比較し、交点の数が閾値より多ければ欠陥があると判断する。この細線化処理を以下の説明で「処理４」とする。

図２２に透過部分画像および反射部分画像の比較処理の説明図を示す。
この処理は、透過部分画像と反射部分画像のどちらかだけに発生する欠陥を発見するのに役立つ。例えば、回路パターンの裏側に付着したデブリ等は、透過部分画像では見ることができるが、反射部分画像では見ることができない。そのような欠陥の発見に役立つ処理である。

まず、透過部分画像データ１６０については、２値化処理１６２を行う。一方、反射部分画像データ１６２については、明暗反転処理１６３を行う。明暗反転処理とは、ある画素の画素値を最大画素値から引いた値と入れ替える処理である。例えば、画素の最大値が２５５で、ある画素の画素値が６０であったとすると、その画素の画素値を１９５（２５５−６０＝１９５）に入れ替える処理である。

そして、その後に２値化処理１６４を行う。そしてそれぞれの２値化処理後の画像データを比較１６５し、不一致点を検出する。反射部分画像データは元々透過部分画像データの反転の画像であるから、明暗反転処理を行い、２値化処理することで、透過部分画像の２値化処理後の画像データと同じになる。しかし、回路パターンの裏面だけに存在する欠陥は、これら２つの画像データを比較することで、存在が明確になる。ここで比較とは、２つの画像の対応する画素毎に画素値の引き算を行う処理である。これによって、対応する画素同士は画素値がゼロになるが、欠陥の部分は画素が値を有する。そこで、引き算後の画像データの画素値若しくは値を有する画素の個数を所定の閾値と比較し、大きければ欠陥があると判断する。この透過部分画像および反射部分画像の比較処理を以下の説明で「処理５」とする。

図２３に推測回路パターンとの比較処理の説明図を示す。
この処理は画像データの端部から回路パターンを推測し、推測した回路パターンと、実際の回路パターンを比較することで欠陥を検出する。回路パターン上の微小な欠陥も検出が可能である。なお、この処理では、処理の対象となる画像データは、単純な縞模様であった方が検出の有効性は高くなる。

まず、透過部分画像データを平滑化する。画像データのノイズ成分を除去するためである。次に得られた画像データ１７０に対して、エッジ検出処理を行う。エッジ検出処理は、図１６で示したエッジ強調処理と同じでよい。次に検出したエッジの角度を算出し、その角度方向の画像データ端部のエッジ情報を求める。画像データの端部とは画像データの端から１０％程度でよい。エッジ情報を表す画像データ１７２を得る。

次に端部のエッジを延長し画像データのエッジを推測し、エッジを推測した画像データ１７３を得る。そして、エッジ情報から回路パターンを推測する。推測した画像データ１７４には、端部のエッジ情報から作られた画像データであるので、欠陥は存在しない。つまり、元画像データ１７０と推測した画像データ１７４の対応する画素毎に画素値を引き算し、得られた画像データ１７５の画素値の合計若しくは画素値がゼロでない画素の総和が、所定の閾値より大きければ欠陥ありと判断する。この推測回路パターンとの比較処理を以下の説明で「処理６」とする。

図２４に中心部の画像の抽出処理の説明図を示す。
この処理は、画像データ１８０の中心部１８１を切り取る処理である。中心部とは、画像データの縦横の長さのそれぞれ３０％程度のエリアにある画素を取り出すことをいう。この処理は欠陥を発見するのではなく、非周期性のパターンの中心部分から周期的な画像データと扱える程度の広さの領域を取り出すのが目的である。

したがって、切り出す領域の大きさは、適宜変更されてもよい。また、この処理は、欠陥の有無を判断しない。図２４では、非周期的な元画像データに対して、周期的な画像データとして扱える領域１８２を中心部分から取り出した様子を示す。元画像データ１８２が周期的なパターンでない場合であっても、「明、暗、明」若しくは「暗、明、暗」の部分だけを取り出すことで、周期的な画像データ１８２として扱うことができる。
この中心部の画像の抽出処理を以下の説明で「処理７」とする。

以上の準備を行ったうえで、周期的なパターンである場合の解析（Ｓ３２０）のフローについて説明する。上記の処理１乃至６で欠陥なしと判断した場合は、それぞれの処理ルーチンは「１」を出力し、欠陥ありと判断した場合は、「０」を出力するものとする。
図２５には、周期的なパターンである場合の解析（Ｓ３２０：図１２）のフローを示す。
ステップＳ３２０が開始されると、欠陥候補名であったＮｓを読み込んだファイルＰｖから抽出する（Ｓ３２００）。次に欠陥候補が表面凹凸であった場合（Ｓ３３００）は、表面凹凸分析（Ｓ３３０１）、突起の場合（Ｓ３４００）は、突起分析（Ｓ３４０１）、欠けの場合（Ｓ３５００）は、欠け分析（Ｓ３６０１）、オープンの場合（Ｓ３６００）は、オープン分析（Ｓ３６０１）、ショートの場合（Ｓ３７００）は、ショート分析（Ｓ３７０１）を行う。なお、実施の形態１で示したピンホールは本実施の形態で示す表面凹凸分析で分析することが出来る。

それぞれの分析からは、「容認判定」、「容認不可判定」、「どちらとも判断できない」を表す結果Ｒｔが出力される。以後の説明では、「容認判定」を「ＡＰ」、「容認不可判定」を「ＲＪ」、「どちらとも判断できない」を「ＰＤ」と表す。結果Ｒｔを出力したのち（Ｓ３８００）、図１２のステップＳ３２０に戻る。

次に、それぞれの分析の内容について詳細に説明を加える。
図２６に欠陥候補が表面凹凸であった場合のフローを示す。また図２７には処理のツリー図を示す。
欠陥候補毎の分析では、上記に説明した処理１乃至処理７を組み合わせ、その結果に基づいて最終的な結果Ｒｔを求める。以下の説明ではフローを主に説明を進め、それぞれのステップに該当するツリー図での段階を示す。ツリー図では、処理を行った結果、欠陥がないと判断された場合は「ＯＫ」、欠陥があると判断した場合は「ＮＧ」という方向に分岐を行う。また、ツリー図の処理に対しては、該当するフロー図のステップ番号を記載する。結果Ｒｔは分岐の末端にある「ＡＰ」、「ＰＤ」、「ＲＪ」で表す。それぞれ、結果Ｒｔの「ＡＰ」、「ＰＤ」、「ＲＪ」に相当する。

まず、読み込んだ画像データに対して処理１（Ｓ３３０２）および処理５（Ｓ３３０４）を行う。この表面凹凸に対する処理では反射部分画像だけを読み込んで実行してよい。なお、処理１は２次元ＦＦＴ処理であり、処理５は反射部分画像と透過部分画像の比較処理である。図２７のツリー図では、分岐の関係上、処理５が２箇所に分けて記してある。図２６に戻って、これらの結果が共に欠陥なしと判断した場合は、表面凹凸については欠陥を容認できると判断して（Ｓ３３０６のＹ分岐）結果Ｒｔを「ＡＰ」とする（Ｓ３３１８）。

ステップＳ３３０６では、「１，１」と記載した。これはステップＳ３３０６までの間に行われた処理１と処理５の結果が、それぞれ「１」（「欠陥がない」、「表面と裏面の不一致はない」と判断した。）であることを表す。本明細書での説明では、左から右に、行った処理の結果を示す。

処理１および処理５が、「欠陥あり」かつ「表裏面の不一致あり」と判断した場合は、表面凹凸については欠陥を容認できないと判断して（Ｓ３３０８のＹ分岐）、結果Ｒｔを「ＲＪ」とする（Ｓ３３２０）。ステップＳ３３０８のＮ分岐は、処理１及び処理５の結果がどちらも「１」又は「０」ではなかった場合である。この場合は、処理１及び処理５の結果からは欠陥があると判断しきれない、若しくは判断の精度が十分高くないので、さらに処理を続ける。

次は、処理２（Ｓ３３１０）および処理４（Ｓ３３１２）を行う。処理２および処理４が共に「１」（欠陥なし）であった場合は、結果Ｒｔを「ＡＰ」とする（Ｓ３３２２）。ここで、ステップＳ３３１４には「Ｘ，Ｘ，１，１」と記載した。これは先の処理１および処理５の結果に係わりなく、処理２と処理３の結果が「１」であることを表す。図２７のツリー図では、「ＯＫ×２」と記載された分岐がこれに相当する。

次に処理２および処理４のいずれかが１であった場合（Ｓ３３１６のＹ分岐）は、結果Ｒｔを判断を「ＰＤ」とする。処理２及び処理４のどちらも「０」（欠陥あり）の場合は、結果Ｒｔを「ＲＪ」とする。結果が「ＰＤ」とは、これらの処理の結果によっても、表面凹凸については、欠陥があるともないとも判断できないことを表す。言い換えると、判断を保留したということである。結果が「ＰＤ」となったサンプルについては、後に人の目視判断に委ねるものとしてよい。

ステップＳ３３１６には「Ｘ，Ｘ，［０，１］」と記載した。「［０，１］」は、処理２および処理４のいずれか一方の処理の結果が１で、他方が０であることを意味する。図２７のツリー図では、「ＯＫ×１」と記載された分岐に相当する。同様に「ＯＫ×０」と記載された分岐は、図２６のフロー図では、ステップＳ３３１６のＮ分岐に相当する。この表記方法は、以下の説明においても同様である。

ステップＳ３３１８、Ｓ３３２０、Ｓ３３２２、Ｓ３３２４、Ｓ３３２６によって結果Ｒｔが決定したらステップＳ３８００（図２５参照）へ処理を戻す。

このように、本実施の形態の検査装置は、１つの欠陥候補に対して、複数の処理を行い、その結果に基いて欠陥が容認できるか否か、若しくは判断を保留するか判断する。従って、より人による目視検査に近い結果を得ることが出来る。

図２８に欠陥候補が突起であった場合のフローを示す。また図２９には処理のツリー図を示す。
この処理では、反射部分画像だけを利用しても良い。まず、読み込んだ画像データに対して処理１（Ｓ３４０２）および処理２（Ｓ３４０４）を行う。なお、処理１は２次元ＦＦＴ処理であり、処理２は膨張処理である。これらの結果が共に欠陥なしと判断した場合は、突起については欠陥を容認できると判断して（Ｓ３４０６のＹ分岐）結果Ｒｔを「ＡＰ」とする（Ｓ３４２２）。なお、ステップＳ３４２２で「Ｒｔ」の前に「＊」を記した。これは、このステップの後、図２５で示すＲｔの出力のステップＳ３８００へ戻ることを意味する。以後同様の表現を使う。

処理１および処理２が共に欠陥ありと判断した（Ｓ３４０８のＹ分岐）場合であっても、欠陥候補が突起の場合は、裏面からの映りである場合を考慮してさらに処理５を行う（Ｓ３４２４）。処理５は反射部分画像と透過部分画像の比較を行い、表面と裏面の一致若しくは不一致を出力する処理である。処理５の結果、表面と裏面の不一致がなかった場合（Ｓ３４２６のＹ分岐）は、欠陥について容認できないとして結果Ｒｔを「ＲＪ」とする（Ｓ３４２８）。

これは、裏面側に付着したゴミなどの影響はなかったということを意味する。したがって、処理１及び処理２で検出した欠陥は確かに存在したことになるからである。

処理５の結果、不一致があった場合（Ｓ３４２６のＮ分岐）は、結果Ｒｔを「ＰＤ」とする（Ｓ３４３０）。これは表面と裏面の評価の積を求めている２次元ＦＦＴの結果で欠陥ありと判断されたにも係わらず、表面と裏面に不一致が存在する場合に相当する。このような場合は、一義的な判断をすると誤認の虞があるからである。なお、ステップＳ３４２６は「０，０，１」と記載した。これは処理１および処理２の結果が「欠陥あり」という判断であり、処理５の結果が「欠陥なし」という判断であったことを意味する。

ステップＳ３４０８のＮ分岐は、処理１及び処理２の結果がどちらも「１」又はどちらも「０」ではなかった場合である。この場合は、処理１及び処理２の結果からは欠陥があると判断しきれない、若しくは判断の精度が十分高くないので、さらに処理を続ける。

そこで次に、処理３（Ｓ３４１０）を行う。処理３は、回路パターン除去処理である。処理３が「０」（欠陥あり）であった場合（Ｓ３４１２のＹ分岐）は、処理１乃至処理３において、１つの処理だけが欠陥なしと判断していることになる。この場合も判定の確度を高めるために、表面と裏面を比較できる処理５で欠陥か否かを調べる（Ｓ３４３２）。

ステップＳ３４３２の処理５の結果、不一致なしと判断した場合（Ｓ３４３４のＹ分岐）は、結果Ｒｔを「ＰＤ」とする（Ｓ３４３６）。ここでは処理１では欠陥なしと判断し、処理２および処理３は欠陥ありと判断した上で、表面と裏面の不一致はないと判断した場合に相当する。このルーチンでは処理１は周期的な回路パターンに対して行った２次元ＦＦＴ処理であるので、欠陥の検出精度はかなり高いと考えられる。しかし、それに続く処理２および処理３が欠陥ありと判断したので、誤認を回避するため判断を保留する意味である。

ステップＳ３４３２の処理５の結果、欠陥ありと判断した場合（Ｓ３４３８）は、結果Ｒｔを「ＡＰ」と判断する（Ｓ３４４０）。

これは以下の理由による。処理１（２次元ＦＦＴ）では、透過と反射の比較し、一致している場所のみを欠点としている。また、処理２（膨張処理）処理３（パターン除去）は透過画像のみでしか評価をしていない。そのため、処理１がＯＫで処理２・３がＮＧという時点で、欠陥ではなく、異物の裏写りである可能性がある。最終確認として処理５（透過反射の比較）を行い、ＮＧの場合、「異物の裏異物（ＯＫ）」であり、ＯＫの場合はその他の原因の可能性があり、「Ｇｒｙ」すなわち「ＡＰ」とするものである。

処理１、３で欠陥ありと判断され、処理２で欠陥なしと判断された上に表面と裏面の不一致がない場合（Ｓ３４４２のＹ分岐）は、結果Ｒｔを「ＲＪ」とする（Ｓ３４４４）。表面および裏面の情報を反映する２次元ＦＦＴによる欠陥ありという結果が処理５によって裏付けられたからである。また、処理１乃至処理３の結果を多数決評価しても欠陥ありと判断できるからである。なお、多数決評価とは、その時点までの複数の処理の結果で多い評価を採用する。若しくは少ない評価を採用する方法である。

一方、表面と裏面に不一致がある場合（Ｓ３４４２のＮ分岐）は、結果Ｒｔを「ＰＤ」とする（Ｓ３４４６）。２次元ＦＦＴの結果を処理５で裏づけできなかったからである。なお、図２９のツリー図では、処理１の結果がＯＫであった場合の分岐先にある処理５（Ｓ３４３２）と、処理１の結果がＮＧであった場合の分岐先にある処理５（Ｓ３４３２）が重複する。これは図２８のフロー図のステップＳ３４３２の下流には、処理１がＯＫであった場合の判断と、処理１がＮＧであった場合の処理がまとめて記載されているからである。

ステップＳ３４１２に戻り、処理３の結果が欠陥なしの場合（Ｓ３４１２のＮ分岐）は、処理１乃至処理３までの結果を多数決評価すると、欠陥なしが２対１となる。従って欠陥なしと判断してもよいが、さらに確度を高めるため処理６を行い（Ｓ３４１４）、多数決評価を行う。処理６は推定パターンとの比較処理である。

処理１、処理３および処理６が欠陥なしと判断した場合（Ｓ３４１６のＹ分岐）は、結果Ｒｔを「ＡＰ」とする（Ｓ３４４８）。

処理１処理３が欠陥なしと判断し、処理２と処理６が欠陥ありと判断した場合（Ｓ３４１８のＹ分岐）は、結果Ｒｔを「ＰＤ」と判断する（Ｓ３４５０）。多数決評価では、結論がでないからである。

処理１が欠陥ありと判断し、処理２、３、６が欠陥なしと判断した場合は結果Ｒｔを「ＡＰ」と判断する（Ｓ３４５２）。多数決評価による判断である。

処理１と処理６が欠陥ありと判断し、処理２と処理３が欠陥なしと判断した場合（Ｓ３４２０のＮ分岐）は、結果Ｒｔを「ＰＤ」と判断する（Ｓ３４５４）。多数決評価では、結論がでないからである。

図３０に欠陥候補が欠けであった場合のフローを示す。また図３１には処理のツリー図を示す。
まず、読み込んだ画像データに対して処理１（Ｓ３５０２）および処理２（Ｓ３５０４）を行う。なお、処理１は２次元ＦＦＴ処理であり、処理２は膨張処理である。これらの結果が共に欠陥なしと判断した場合は、欠けについては欠陥を容認できると判断して（Ｓ３４０６のＹ分岐）結果Ｒｔを「ＡＰ」とする（Ｓ３５２４）。

処理１および処理２が共に欠陥ありと判断した（Ｓ３５０８のＹ分岐）場合は、欠陥を容認できないとして結果Ｒｔを「ＲＪ」とする（Ｓ３５２６）。

ステップＳ３５０８のＮ分岐は、処理１及び処理２の結果がどちらも「１」又はどちらも「０」ではなかった場合である。この場合は、処理１及び処理２の結果からは欠陥があると判断しきれない、若しくは判断の精度が十分高くないので、さらに処理を続ける。

そこで次に、処理３（Ｓ３５１０）を行う。処理３は、回路パターン除去処理である。図３１のツリー図においては、処理３は、処理１がＯＫの場合とＮＧの場合のそれぞれの分岐先に記載される。処理３が「０」（欠陥あり）であった場合（Ｓ３５１２のＹ分岐）は、結果Ｒｔを「ＰＤ」とする（Ｓ３５２８）。この場合は多数決評価では２対１で欠陥ありという判断であるともいえる。しかし、欠けは回路パターンの形成誤差と区別がつかない場合があり、この時点の多数決評価は誤認のおそれがあるからである。

処理３の結果が欠陥なしの場合（Ｓ３５１２のＮ分岐）は、処理１乃至処理３までの結果を多数決評価すると、欠陥なしが２対１で多くなる。従って欠陥なしと判断してもよいが、さらに確度を高めるため処理６を行い（Ｓ３５１４）、多数決評価を行う。処理６は推定パターンとの比較処理である。

処理１、処理３および処理６が欠陥なしと判断した場合（Ｓ３５１６のＹ分岐）は、結果Ｒｔを「ＡＰ」とする（Ｓ３５３０）。

処理１処理３が欠陥なしと判断し、処理２と処理６が欠陥ありと判断した場合（Ｓ３５１８のＹ分岐）は、結果Ｒｔを「ＰＤ」と判断する（Ｓ３５３２）。多数決評価では、結論がでないからである。

処理１が欠陥ありと判断し、処理２、３、６が欠陥なしと判断した場合は結果Ｒｔを「ＰＤ」と判断する（Ｓ３５３４）。

処理１と処理６が欠陥ありと判断し、処理２と処理３が欠陥なしと判断した場合（Ｓ３５２０のＮ分岐）は、結果Ｒｔを「ＲＪ」と判断する（Ｓ３５３６）。

図３２に欠陥候補がオープンであった場合のフローを示す。また図３３には処理のツリー図を示す。

まず、読み込んだ画像データに対して処理１（Ｓ３６０２）および処理２（Ｓ３６０４）を行う。なお、処理１は２次元ＦＦＴ処理であり、処理２は膨張処理である。これらの結果が共に欠陥なしと判断した場合は、オープンについては欠陥を容認できると判断して（Ｓ３６０６のＹ分岐）結果Ｒｔを「ＡＰ」とする（Ｓ３６２４）。

処理１および処理２が共に欠陥ありと判断した場合（Ｓ３６０８のＹ分岐）は、結果Ｒｔを「ＲＪ」とする（Ｓ３６２６）。

ステップＳ３６０８のＮ分岐は、処理１及び処理２の結果がどちらも「１」又はどちらも「０」ではなかった場合である。この場合は、処理１及び処理２の結果からは欠陥があると判断しきれない、若しくは判断の精度が十分高くないので、さらに処理を続ける。

そこで次に、処理３（Ｓ３６１０）を行う。処理３は、回路パターン除去処理である。処理３が「０」（欠陥あり）であった場合（Ｓ３６１２のＹ分岐）は、結果Ｒｔを「ＰＤ」とする（Ｓ３６２８）。この場合は多数決評価では２対１で欠陥ありという判断が多い。しかし、オープンについては、この時点の多数決評価は誤認のおそれがあり、機械的な判断を保留する意味である。

処理３の結果が欠陥なしの場合（Ｓ３６１２のＮ分岐）は、処理１乃至処理３までの結果を多数決評価すると、欠陥なしが２対１で多くなる。従って欠陥なしと判断してもよいが、さらに確度を高めるため処理４を行い（Ｓ３５１４）、多数決評価を行う。処理４は細線化処理である。

処理１、処理３および処理４が欠陥なしと判断した場合（Ｓ３６１６のＹ分岐）は、結果Ｒｔを「ＡＰ」とする（Ｓ３６３０）。

処理１処理３が欠陥なしと判断し、処理２と処理４が欠陥ありと判断した場合（Ｓ３６１８のＹ分岐）は、結果Ｒｔを「ＰＤ」と判断する（Ｓ３６３２）。多数決評価では、結論がでないからである。

処理１が欠陥ありと判断し、処理２、３、４が欠陥なしと判断した場合は結果Ｒｔを「ＰＤ」と判断する（Ｓ３６３４）。

処理１と処理４が欠陥ありと判断し、処理２と処理３が欠陥なしと判断した場合（Ｓ３６２０のＮ分岐）は、結果Ｒｔを「ＲＪ」と判断する（Ｓ３６３６）。

図３４に欠陥候補がショートであった場合のフローを示す。また図３５には処理のツリー図を示す。

まず、読み込んだ画像データに対して処理１（Ｓ３７０２）および処理２（Ｓ３７０４）を行う。なお、処理１は２次元ＦＦＴ処理であり、処理２は膨張処理である。これらの結果が共に欠陥なしと判断した場合は、ショートについては欠陥を容認できると判断して（Ｓ３７０６のＹ分岐）結果Ｒｔを「ＡＰ」とする（Ｓ３７２２）。

処理１および処理２が共に欠陥ありと判断した（Ｓ３７０８のＹ分岐）場合であっても、欠陥候補がショートの場合は、裏面からの映りである場合を考慮してさらに処理５を行う（Ｓ３７２４）。処理５は反射部分画像と透過部分画像の比較を行い、表面と裏面の一致若しくは不一致を出力する処理である。処理５の結果、表面および裏面の不一致はなかった場合（Ｓ３７２６のＹ分岐）は、欠陥は容認できないとして結果Ｒｔを「ＲＪ」とする（Ｓ３７２８）。

これは、表面もしくは裏面だけに付着したゴミなどの影響はなかったことを意味する。したがって、処理１及び処理２で検出した欠陥は確かに存在したことになるからである。

処理５の結果、不一致があった場合（Ｓ３７２６のＮ分岐）は、結果Ｒｔを「ＰＤ」とする（Ｓ３７３０）。これは、表面と裏面の評価の積を求めている２次元ＦＦＴの結果で欠陥ありとされたのに、表面と裏面に不一致が存在する場合に相当する。このような場合は、一義的な判断をすると誤認の虞があるからである。

ステップＳ３７０８のＮ分岐は、処理１及び処理２の結果がどちらも「１」又はどちらも「０」ではなかった場合である。この場合は、処理１及び処理２の結果からは欠陥があると判断しきれない、若しくは判断の精度が十分高くないので、さらに処理を続ける。

そこで次に、処理３（Ｓ３７１０）を行う。処理３は、回路パターン除去処理である。処理３が「０」（欠陥あり）であった場合（Ｓ３７１２のＹ分岐）は、処理１乃至処理３において、１つの処理だけが欠陥なしと判断していることになる。この場合も判定の確度を高めるために、表面と裏面の一致性を処理５で調べる（Ｓ３７３２）。

ステップＳ３７３２の処理５の結果、不一致なしと判断した場合（Ｓ３７３４のＹ分岐）は、結果Ｒｔを「ＰＤ」とする（Ｓ３７３６）。ここでは処理１では欠陥なしと判断し、処理２および処理３は欠陥ありと判断した上で、表面と裏面の不一致はないと判断した場合に相当する。このルーチンでは処理１は周期的な回路パターンに対して行った２次元ＦＦＴ処理であるので、欠陥の検出精度はかなり高いと考えられる。しかし、それに続く処理２および処理３が欠陥ありと判断したので、誤認を回避するため判断を保留する意味である。

ステップＳ３４３２の処理５の結果、欠陥ありと判断した場合（Ｓ３７３８のＹ分岐）は、結果Ｒｔを「ＡＰ」と判断する（Ｓ３７４０）。

これは以下の理由による。処理１（２次元ＦＦＴ）では、透過と反射の比較し、一致している場所のみを欠点としていす。また、処理２（膨張処理）処理３（パターン除去）は透過画像のみでしか評価をしていない。そのため、処理１がＯＫで処理２および３がＮＧという時点で、欠陥ではなく、異物の裏写りである可能性がある。最終確認として処理５（透過反射の比較）を行い、ＮＧの場合、「異物の裏異物（ＯＫ）」であり、ＯＫの場合はその他の原因の可能性があり、「Ｇｒｙ」すなわち「ＡＰ」とするものである。

処理１、３で欠陥ありと判断され、処理２で欠陥なしと判断された上に表面と裏面の不一致がない場合（Ｓ３７４２のＹ分岐）は、結果Ｒｔを「ＲＪ」とする（Ｓ３７４４）。表面および裏面の情報を反映する２次元ＦＦＴによる欠陥ありという結果が処理５によって裏付けられたからである。また、処理１乃至処理３の結果を多数決評価しても欠陥ありと判断できるからである。

一方、表面と裏面に不一致がある場合（Ｓ３７４２のＮ分岐）は、結果Ｒｔを「ＰＤ」とする。２次元ＦＦＴの結果を処理５で裏づけできなかったからである。

ステップＳ３７１２に戻り、処理３の結果が欠陥なしの場合（Ｓ３７１２のＮ分岐）は、処理１乃至処理３までの結果を多数決評価すると、欠陥なしが２対１となる。従って欠陥なしと判断してもよいが、さらに確度を高めるため処理４を行い（Ｓ３７１４）、多数決評価を行う。処理４は細線化処理である。なお、ここでの処理４は反射部分画像を用いるのがよい。

処理１、処理３および処理４が欠陥なしと判断した場合（Ｓ３７１６のＹ分岐）は、結果Ｒｔを「ＡＰ」とする（Ｓ３７４８）。

処理１処理３が欠陥なしと判断し、処理２と処理６が欠陥ありと判断した場合（Ｓ３７１８のＹ分岐）は、結果Ｒｔを「ＰＤ」と判断する（Ｓ３７５０）。多数決評価では、結論がでないからである。

処理１が欠陥ありと判断し、処理２、３、６が欠陥なしと判断した場合（Ｓ３７２０のＹ分岐）は結果Ｒｔを「ＡＰ」と判断する（Ｓ３７５２）。多数決評価による判断である。

処理１と処理６が欠陥ありと判断し、処理２と処理３が欠陥なしと判断した場合（Ｓ３７２０のＮ分岐）は、結果Ｒｔを「ＰＤ」と判断する（Ｓ３７５４）。多数決評価では、結論がでないからである。

次に、非周期的なパターンである場合の解析（Ｓ４２０）のフローについて説明する。
図３６には、非周期的なパターンである場合の解析（Ｓ４２０：図１２）のフローを示す。

ステップＳ４２０が開始されると、欠陥候補名であったＮｓを読み込んだファイルＰｖから抽出する（Ｓ４２００）。次に欠陥候補が表面凹凸であった場合（Ｓ４３００）は、表面凹凸分析（Ｓ４３０１）、突起の場合（Ｓ４４００）は、突起分析（Ｓ４４０１）、欠けの場合（Ｓ４５００）は、欠け分析（Ｓ４６０１）、オープンの場合（Ｓ４６００）は、オープン分析（Ｓ４６０１）、ショートの場合（Ｓ４７００）は、ショート分析（Ｓ４７０１）を行う。

それぞれの分析からは、「欠陥は容認できる」、「欠陥は容認できない」、「どちらとも判断できない」を表す結果Ｒｔが出力される。以後の説明では、「容認判定」を「ＡＰ」、「容認不可
判定」を「ＲＪ」、「どちらとも判断できない」を「ＰＤ」と表す。結果Ｒｔを出力したのち（Ｓ４８００）、図１２のステップＳ４２０に戻る。

次に、それぞれの分析の内容について詳細に説明を加える。
図３７に欠陥候補が表面凹凸であった場合のフローを示す。また図３８には処理のツリー図を示す。

まず、読み込んだ画像データに対して処理７を行う（Ｓ４３０２）。処理７は、画像データの中心部分を切り出す処理である。ステップ４２０からのステップを実行するのは、画像データＰｖが非周期的である場合である。しかし、非周期的な画像データであっても、微小な部分だけを抜き出すことで実質的に周期的な画像データとして扱うことができる。

次に処理４（Ｓ４３０４）および処理５（Ｓ４３０６）を行う。この表面凹凸に対する処理では反射部分画像だけを読み込んで実行してよい。なお、処理４は細線化処理であり、処理５は反射部分画像と透過部分画像の比較処理である。図３８のツリー図では、分岐の関係上、処理５が２箇所に分けて記してある。図３７に戻って、これらの結果が共に欠陥なしと判断した場合は、表面凹凸については欠陥を容認できると判断して（Ｓ４３０８のＹ分岐）結果Ｒｔを「ＡＰ」とする（Ｓ４３１２）。

処理１および処理５が、「欠陥あり」かつ「表裏面の不一致あり」と判断した場合は、表面凹凸については欠陥を容認できないと判断して（Ｓ４３１０のＹ分岐）、結果Ｒｔを「ＲＪ」とする（Ｓ４３１４）。ステップＳ４３１０のＮ分岐は、処理１及び処理５の結果がどちらも「１」又はどちらも「０」ではなかった場合である。この場合は、結果Ｒｔを「ＰＤ」と判断する（Ｓ４３１６）。なお、ステップＳ４３１２、Ｓ４３１４、Ｓ４３１６で「Ｒｔ」の前に「＊」を記した。これは、このステップの後、図２５で示すＲｔの出力のステップＳ３８００へ戻ることを意味するのは図２８で説明した通りである。

図３９に欠陥候補が突起であった場合のフローを示す。また図４０には処理のツリー図を示す。

まず、読み込んだ画像データに対して処理７を行う（Ｓ４４０２）。欠陥候補が非周期的である場合は画像データに対してはまず、処理７を行う。次に処理４（Ｓ４４０４）、処理２（Ｓ４４０６）、処理３（Ｓ４４０８）を行う。なお、処理４は反射部分画像を用いるのがよい。

これらの結果が全て欠陥なしと判断された場合は、突起については欠陥を容認できると判断して（Ｓ４４１０のＹ分岐）結果Ｒｔを「ＡＰ」とする（Ｓ４４２４）。処理４で欠陥がないと判断し、処理２および処理３で欠陥があると判断した場合（Ｓ４４１２のＹ分岐）は、容認できるか否か判断できないとして結果Ｒｔを「ＰＤ」とする（Ｓ４４２６）。

処理４、処理２および処理３のいずれの場合でも欠陥ありと判断した（Ｓ４４１４のＹ分岐）場合であっても、欠陥候補が突起の場合は、裏面からの映りである場合を考慮してさらに処理５を行う（Ｓ４４２８）。処理５は反射部分画像と透過部分画像の比較を行い、表面と裏面の一致若しくは不一致を出力する処理である。処理５の結果、表面と裏面の不一致がなかった場合（Ｓ４４３０のＹ分岐）は、結果Ｒｔを「ＲＪ」とする（Ｓ４４３４）。

処理５の結果、不一致があった場合（Ｓ４４３０のＮ分岐）は、結果Ｒｔを「ＰＤ」とする（Ｓ４４３２）。これは表面と裏面の評価の積を求めている２次元ＦＦＴの結果で欠陥ありと判断されたにも係わらず、表面と裏面に不一致が存在する場合に相当する。このような場合は、一義的な判断をすると誤認の虞があるからである。
なお、ステップＳ４４３０は「［・・・・］，１」と記載した。これはステップＳ４４２８の処理５の前の結果に係わらず、処理５の結果が「欠陥あり」と判断できるか否かを判断するという意味である。

ステップＳ４４１４のＮ分岐は、処理４、処理２及び処理３の結果が（１，１，１）、（１，０，０）、（０，０，０）以外の場合である。この場合は、処理４、処理２及び処理３の結果からは欠陥があると判断しきれない、若しくは判断の精度が十分高くないので、さらに処理を続ける。

そこで次に、処理６（Ｓ４４１６）を行う。処理４、処理２、処理３、処理６の結果において、処理４で欠陥なしと判断された場合は、処理２および処理３の結果にかかわらず、処理６が欠陥なしと判断した場合（Ｓ４４１８）は、結果Ｒｔを「ＡＰ」とする。処理６が欠陥ありと判断した場合（Ｓ４４２０）は、結果Ｒｔを「ＰＤ」と判断する（Ｓ４４３８）。

ステップＳ４４１８およびＳ４４２０では、処理２および処理３の結果が（欠陥あり、欠陥なし）の組み合わせであることを分岐の条件としている。しかし、ステップＳ４４１０、Ｓ４４１２、Ｓ４４１４の条件を合わせると、実質的には処理２、処理３の結果に係わらず、処理６の結果だけで結論が決まることとなる。

次に処理４で欠陥ありと判断された場合で、処理２および処理３がともに欠陥なしと判断したことを条件として、処理６で欠陥なしと判断した場合（Ｓ４４２２のＹ分岐）は、結果Ｒｔを「ＡＰ」とする（Ｓ４４４０）。また、処理８で欠陥ありと判断された場合（Ｓ４４２３のＹ分岐）は、結果Ｒｔを「ＰＤ」とする（Ｓ４４４２）。

それ以外の場合（Ｓ４４２３のＮ分岐）には、処理５（Ｓ４４２８）を更に行い、処理５の結果で「ＲＪ」か「ＰＤ」を判断する。ステップＳ４４２３のＮ分岐の場合とは具体的には、処理４、処理２、処理３、処理６の結果が（０，０，１，０）、（０，０，１，１）、（０，１，０，０）、（０，１，０，１）の４通りの場合である。

図４１に欠陥候補が欠けであった場合のフローを示す。また図４２には処理のツリー図を示す。

まず、読み込んだ画像データに対して処理７を行う（Ｓ４５０２）。次に処理４（Ｓ４５０４）、処理２（Ｓ４５０６）、処理３（Ｓ４５０８）を行う。

これらの結果が全て欠陥なしと判断された場合は、欠けについては欠陥を容認できると判断して（Ｓ４５１０のＹ分岐）結果Ｒｔを「ＡＰ」とする（Ｓ４５３２）。処理４で欠陥がないと判断し、処理２および処理３で欠陥があると判断した場合（Ｓ４５１２のＹ分岐）は、容認できるか否かを判断できないとして結果Ｒｔを「ＰＤ」とする（Ｓ４５３４）。

処理４、処理２および処理３のいずれの場合でも欠陥ありと判断した（Ｓ４５１４のＹ分岐）場合は、結果Ｒｔを「ＲＪ」とする（Ｓ４５３６）。

ステップＳ４５１４のＮ分岐は、処理４、処理２及び処理３の結果が（１，１，１）、（１，０，０）、（０，０，０）以外の場合である。この場合は、処理４、処理２及び処理３の結果からは欠陥があると判断しきれない、若しくは判断の精度が十分高くないので、さらに処理を続ける。

そこで次に、処理６（Ｓ４５１６）を行う。処理４、処理２、処理３、処理６の結果において、処理４で欠陥なしと判断された場合は、処理２および処理３の結果にかかわらず、処理６が欠陥なしと判断した場合（Ｓ４５１８）は、結果Ｒｔを「ＡＰ」とする（Ｓ４５３８）。処理６が欠陥ありと判断した場合（Ｓ４５２０）は、結果Ｒｔを「ＰＤ」と判断する（Ｓ４５４０）。

ステップＳ４５１８およびＳ４５２０では、処理２および処理３の結果が（欠陥あり、欠陥なし）の組み合わせであることを分岐の条件としている。しかし、ステップＳ４５１０、Ｓ４５１２、Ｓ４５１４の条件を合わせると、実質的には処理２、処理３の結果に係わらず、処理６の結果だけで結論が決まることとなる。

次に処理４で欠陥ありと判断された場合で、処理２および処理３がともに欠陥なしと判断したことを条件として、処理６で欠陥なしと判断した場合（Ｓ４５２２のＹ分岐）は、結果Ｒｔを「ＡＰ」とする（Ｓ４５４２）。また、処理６で欠陥ありと判断された場合（Ｓ４５２４のＹ分岐）は、結果Ｒｔを「ＰＤ」とする（Ｓ４５４４）。

それ以外の場合（Ｓ４５２４のＮ分岐）は、具体的には、処理４、処理２、処理３、処理６の結果が（０，０，１，０）、（０，０，１，１）、（０，１，０，０）、（０，１，０，１）の４通りの場合である。

ステップＳ４５２６の条件（０，［１，０］，１）は、上記の（０，０，１，１）と（０，１，０，１）の場合である。この条件が満たされる場合（Ｓ４５２６のＹ分岐）は、結果Ｒｔを「ＰＤ」とする（Ｓ４５３０）。

ステップＳ４５２６のＮ分岐は具体的には（０，０，１，０）と（０，１，０，０）の場合である。この場合は結果Ｒｔを「ＲＪ」とする（Ｓ４５２８）。

図４３に欠陥候補がオープンであった場合のフローを示す。また図４４には処理のツリー図を示す。

まず、読み込んだ画像データに対して処理７を行う（Ｓ４６０２）。次に処理４（Ｓ４６０４）、処理２（Ｓ４６０６）、処理３（Ｓ４６０８）を行う。なお、処理４は反射部分画像を用いるのがよい。

これらの結果が全て欠陥なしと判断された場合は、オープンについては欠陥を容認できると判断して（Ｓ４６１０のＹ分岐）結果Ｒｔを「ＡＰ」とする（Ｓ４６３２）。処理４で欠陥がないと判断し、処理２および処理３で欠陥があると判断した場合（Ｓ４６１２のＹ分岐）は、容認できるか否かを判断できないとして結果Ｒｔを「ＰＤ」とする（Ｓ４６３４）。

処理４、処理２および処理３のいずれの場合でも欠陥ありと判断した（Ｓ４６１４のＹ分岐）場合は、結果Ｒｔを「ＲＪ」とする（Ｓ４６３６）。

ステップＳ４６１４のＮ分岐は、処理４、処理２及び処理３の結果が（１，１，１）、（１，０，０）、（０，０，０）以外の場合である。この場合は、処理４、処理２及び処理３の結果からは欠陥があると判断しきれない、若しくは判断の精度が十分高くないので、さらに処理を続ける。

そこで次に、処理６（Ｓ４６１６）を行う。処理４、処理２、処理３、処理６の結果において、処理４で欠陥なしと判断された場合は、処理２および処理３の結果にかかわらず、処理６が欠陥なしと判断した場合（Ｓ４６１８）は、結果Ｒｔを「ＡＰ」とする（Ｓ４６３８）。処理６が欠陥ありと判断した場合（Ｓ４６２０）は、結果Ｒｔを「ＰＤ」と判断する（Ｓ４６４０）。

ステップＳ４６１８およびＳ４６２０では、処理２および処理３の結果が（欠陥あり、欠陥なし）の組み合わせであることを分岐の条件としている。しかし、ステップＳ４６１０、Ｓ４６１２、Ｓ４６１４の条件を合わせると、実質的には処理２、処理３の結果に係わらず、処理６の結果だけで結論が決まることとなる。

次に処理４で欠陥ありと判断された場合で、処理２および処理３がともに欠陥なしと判断したことを条件として、処理６で欠陥なしと判断した場合（Ｓ４６２２のＹ分岐）は、結果Ｒｔを「ＡＰ」とする（Ｓ４６４２）。また、処理６で欠陥ありと判断された場合（Ｓ４６２４のＹ分岐）は、結果Ｒｔを「ＰＤ」とする（Ｓ４６４４）。

それ以外の場合（Ｓ４６２４のＮ分岐）は、具体的には、処理４、処理２、処理３、処理６の結果が（０，０，１，０）、（０，０，１，１）、（０，１，０，０）、（０，１，０，１）の４通りの場合である。

ステップＳ４５２６の条件（０，［１，０］，１）は、上記の（０，０，１，１）と（０，１，０，１）の場合である。この条件が満たされる場合（Ｓ４６２６のＹ分岐）は、結果Ｒｔを「ＰＤ」とする（Ｓ４６３０）。

ステップＳ４６２６のＮ分岐は具体的には（０，０，１，０）と（０，１，０，０）の場合である。この場合は結果Ｒｔを「ＲＪ」とする（Ｓ４６２８）。

図４５に欠陥候補がショートであった場合のフローを示す。また図４６には処理のツリー図を示す。

まず、読み込んだ画像データに対して処理７を行う（Ｓ４７０２）。欠陥候補が非周期的である場合は画像データに対してはまず、処理７を行う。次に処理４（Ｓ４７０４）、処理２（Ｓ４７０６）、処理３（Ｓ４７０８）を行う。なお、処理４については反射部分画像を用いるのが良い。

これらの結果が全て欠陥なしと判断された場合は、ショートについては欠陥を容認できると判断して（Ｓ４７１０のＹ分岐）結果Ｒｔを「ＡＰ」とする（Ｓ４７３８）。処理４で欠陥がないと判断し、処理２および処理３で欠陥があると判断した場合（Ｓ４７１２のＹ分岐）は、結果Ｒｔを「ＰＤ」とする（Ｓ４７４０）。

処理４、処理２および処理３のいずれの場合でも欠陥ありと判断した（Ｓ４７１４のＹ分岐）場合であっても、欠陥候補がショートの場合は、裏面からの映りである場合を考慮してさらに処理５を行う（Ｓ４７３０）。処理５は反射部分画像と透過部分画像の比較を行い、表面と裏面の一致若しくは不一致を出力する処理である。処理５の結果、表面と裏面の不一致がなかった場合（Ｓ４７３２のＹ分岐）は、結果Ｒｔを「ＲＪ」とする（Ｓ４７３６）。

処理５の結果、不一致があった場合（Ｓ４７３４のＮ分岐）は、結果Ｒｔを「ＰＤ」とする（Ｓ４７３４）。これは、表面と裏面に不一致が存在する場合に相当する。このような場合は、一義的な判断をすると誤認の虞があるからである。なお、ステップＳ４７３２は「［・・・・］，１」と記載した。これはステップＳ４７３２の処理５の前の結果に係わらず、処理５の結果が「欠陥あり」と判断できるか否かを判断するという意味である。

ステップＳ４７１４のＮ分岐は、処理４、処理２及び処理３の結果が（１，１，１）、（１，０，０）、（０，０，０）以外の場合である。この場合は、処理４、処理２及び処理３の結果からは欠陥があると判断しきれない、若しくは判断の精度が十分高くないので、さらに処理を続ける。

そこで次に、処理６（Ｓ４７１６）を行う。処理４、処理２、処理３、処理６の結果において、処理４で欠陥なしと判断された場合は、処理２および処理３の結果にかかわらず、処理６が欠陥なしと判断した場合（Ｓ４７１８）は、結果Ｒｔを「ＡＰ」とする（Ｓ４７４２）。処理６が欠陥ありと判断した場合（Ｓ４７２０）は、結果Ｒｔを「ＰＤ」と判断する（Ｓ４７４４）。

ステップＳ４７１８およびＳ４７２０では、処理２および処理３の結果が（欠陥あり、欠陥なし）の組み合わせであることを分岐の条件としている。しかし、ステップＳ４７１０、Ｓ４７１２、Ｓ４７１４の条件を合わせると、実質的には処理２、処理３の結果に係わらず、処理６の結果だけで結論が決まることとなる。

次に処理４で欠陥ありと判断された場合で、処理２および処理３がともに欠陥なしと判断したことを条件として、処理６で欠陥なしと判断した場合（Ｓ４７２４のＹ分岐）は、結果Ｒｔを「ＡＰ」とする（Ｓ４７４６）。また、処理６で欠陥ありと判断された場合（Ｓ４７２６のＹ分岐）は、結果Ｒｔを「ＰＤ」とする（Ｓ４７４８）。また、処理４で欠陥ありと判断された場合で、処理２および処理３のどちらか一方だけが欠陥なしと判断したことを条件として、処理６で欠陥なしと判断した場合（Ｓ４７２８のＹ分岐）は、結果Ｒｔを「ＰＤ」とする。

それ以外の場合（Ｓ４７２８のＮ分岐）には、処理５（Ｓ４７３０）を更に行い、処理５の結果で「ＲＪ」か「ＰＤ」を判断する。ステップＳ４７２８のＮ分岐の場合とは具体的には、処理４、処理２、処理３、処理６の結果が（０，０，１，０）と（０，１，０，０）の２通りの場合である。処理５以降の処理はすでに説明を行った。

以上で周期的パターンの検査と非周期的なパターンの検査についての説明を終えるが、上記の処理の組み合わせによる判断のやり方は一例であって、これに限定されるものではない。また、判断のやり方も上記の方法に限定するものではない。例えば、複数の処理の結果を単に多数決評価してもよい。例えば、図２６で示した周期的パターンの表面凹凸を検出する場合において、処理１、処理５、処理２、処理４の結果を単に多数決評価する場合である。

また、その結果に重み付けを行っても良い。例えば、同じく図２６の場合において、２次元ＦＦＴ処理である処理１の結果は、２票若しくはそれ以上の票数の価値があるとみなすなどである。

図１２に戻って、以上の説明によって周期的パターンの検査（Ｓ３２０）および非周期的なパターンの検査（Ｓ４２０）によって、検査対象は欠陥として容認できるか（容認判定）否か（容認不可判定）若しくは判断を保留するかの結果Ｒｔを得ることができる。欠陥検査部５１はこの結果Ｒｔを出力する。

本実施の形態の欠陥検査部５１は、検査対象とする回路パターンをまず周期的か非周期的かに分類してから、それぞれの欠陥候補に対して複数の処理を行うことで欠陥の有無を判断するため、過検出や見落としといった検査ミスを少なくすることができる。

本発明は回路パターンの自動欠陥検査に好適に利用することができる。

本発明の欠陥検査装置の構成を示す図である。本発明の欠陥検査装置の１次検査の動作を示すフロー図である。欠陥候補抽出部３０内で行う処理の概念を示す図である。欠陥種類の典型例を示す図である。本発明の欠陥検査装置の２次検査の動作を示すフロー図である。ピンホール分析処理を示すフロー図である。突起分析処理を示すフロー図である。突起分析処理の処理毎の結果を例示する図である。欠け分析処理を示すフロー図である。オープン分析処理を示すフロー図である。ショート分析処理を示すフロー図である。実施の形態２における欠陥分析部のフロー図である。欠陥分析部の処理の中の回路パターンを分類する処理のフロー図である。画像データが周期的か否かを調べる方法を説明する図である。画像データのパターンの角度を調べる方法を説明する図である。２次元ＦＦＴの処理の概要を説明する図である。画像処理におけるコンボリューションを説明する図である。膨張処理を説明する図である。横方向の膨張操作を説明する図である。回路パターン除去処理を説明する図である。細線化処理を説明する図である。透過部分画像と反射部分画像を比較する処理を表す図である。推測回路パターンとの比較処理を表す図である。中心部の画像の抽出を表す図である。周期的なパターンの検査の処理を示すフロー図である。周期的なパターンの表面凹凸を分析する処理を示すフロー図である。周期的なパターンの表面凹凸を分析する処理を示すツリー図である。周期的なパターンの突起を分析する処理を示すフロー図である。周期的なパターンの突起を分析する処理を示すツリー図である。周期的なパターンの欠けを分析する処理を示すフロー図である。周期的なパターンの欠けを分析する処理を示すツリー図である。周期的なパターンのオープンを分析する処理を示すフロー図である。周期的なパターンのオープンを分析する処理を示すツリー図である。周期的なパターンのショートを分析する処理を示すフロー図である。周期的なパターンのショートを分析する処理を示すツリー図である。非周期的なパターンの検査の処理を示すフロー図である。非周期的なパターンの表面凹凸を分析する処理を示すフロー図である。非周期的なパターンの表面凹凸を分析する処理を示すツリー図である。非周期的なパターンの突起を分析する処理を示すフロー図である。非周期的なパターンの突起を分析する処理を示すツリー図である。非周期的なパターンの欠けを分析する処理を示すフロー図である。非周期的なパターンの欠けを分析する処理を示すツリー図である。非周期的なパターンのオープンを分析する処理を示すフロー図である。非周期的なパターンのオープンを分析する処理を示すツリー図である。非周期的なパターンのショートを分析する処理を示すフロー図である。非周期的なパターンのショートを分析する処理を示すツリー図である。

符号の説明

１欠陥分析装置
１０画像撮影部
２０基準パターン記憶部
３０欠陥候補抽出部
４０記憶部
５０欠陥分析部

Claims

回路パターンを画像データに変換する画像撮影部と、
前記回路パターンの基準となる基準画像データを記憶する基準パターン記憶部と、
前記画像データを前記基準画像データと比較し、
異なる部分を欠陥候補として所定の欠陥種類に分類し、
前記欠陥候補の画像を前記画像データから切り出した部分画像と前記欠陥種類を出力する欠陥候補抽出部と、
前記部分画像と前記欠陥種類を記録する記憶部と、
前記部分画像と前記欠陥種類を前記記憶部から読み出し、
前記欠陥種類に応じて前記部分画像を分析し、
前記部分画像に対する容認度を判断する欠陥分析部を有する欠陥検査装置。
前記画像撮影部は複数の種類の画像データを取得する請求項１記載の欠陥検査装置。
前記複数の種類の画像データには、少なくとも反射画像データと透過画像データが含まれる請求項２記載の欠陥検査装置。
前記基準パターン記憶部は、前記複数の種類の画像データに対応する基準画像データを記憶し、
前記欠陥候補抽出部は、前記複数の画像データのうちの少なくとも１種類の画像データと前記画像データに対応する前記基準画像データを比較する請求項２記載の欠陥検査装置。
前記欠陥候補抽出部は前記画像データのパターンの線幅と前記基準画像データの対応する部分の線幅を比較することで前記欠陥種類を分類する請求項１記載の欠陥検査装置。
前記欠陥分析部は、前記部分画像に映った欠陥候補が、前記分類された欠陥候補であるか否かの判断も行なう請求項１記載の欠陥検査装置。
前記欠陥分析部は、前記複数の種類の画像データから得たそれぞれの部分画像を分析し、その分析結果に基づいて容認度を判断する請求項２記載の欠陥検査装置。
前記欠陥分析部は、前記記憶部から読み出した前記部分画像を複数の回路パターンに分類し、
前記回路パターンにおける前記欠陥候補毎に複数の処理からなる前記分析を行い、前記複数の処理の結果に基づいて前記容認度を判断する請求項１に記載された欠陥検査装置。
前記回路パターンの分類は、前記回路パターンが周期的であるか否かを分類する請求項８に記載された欠陥検査装置。
前記容認度の判断は、
予め用意された複数の処理から選ばれた１の処理の結果に基づき次の処理が決まる連続した処理の結果から得る請求項８記載の欠陥検査装置。
前記容認度の判断は、
予め用意された複数の処理から選ばれた複数の処理の結果を多数決評価して得られる請求項８記載の欠陥検査装置。
回路パターンを画像データに変換するステップ１と、
前記画像データと基準画像データを比較するステップ２と、
前記画像データと前記基準画像データの差異を所定の欠陥種類に分類するステップ３と、
前記欠陥候補の画像を前記画像データから切り出した部分画像と前記欠陥種類を記憶するステップ４と、
前記部分画像を前記欠陥種類に応じた処理によって容認度を判断するステップ５を有する欠陥検査方法。
前記ステップ１において、前記画像データは、複数の種類の画像データである請求項１２記載の欠陥検査方法。
前記ステップ１において、前記複数の種類の画像データには、少なくとも反射画像データと透過画像データが含まれる請求項１３記載の欠陥検査方法。
前記ステップ２は、前記複数の画像データのうちの少なくとも１種類の画像データと前記画像データに対応する前記基準画像データを比較する請求項１３記載の欠陥検査方法。
前記ステップ３は、前記画像データのパターンの線幅と前記基準画像データの対応する部分の線幅を比較することで前記欠陥種類を分類する請求項１２記載の欠陥検査方法。
前記ステップ５は、前記部分画像に映った欠陥候補が、前記分類された欠陥候補であるか否かを判断する処理を含む請求項１２記載の欠陥検査方法。
前記ステップ５は、前記複数の種類の画像データから得たそれぞれの部分画像を分析し、その分析結果に基づいて容認度を判断する処理を含む請求項１３記載の欠陥検査方法。
前記ステップ５は、
前記部分画像を複数の回路パターンに分類するステップと、
前記部分画像を前記欠陥候補に応じた複数の処理を行うステップと、
前記複数の処理の結果に基づいて前記容認度を判断するステップを有する請求項１２に記載された欠陥検査方法。
前記回路パターンを分類するステップは、前記回路パターンが周期的であるか否かを分類する請求項１９に記載された欠陥検査方法。
前記複数の処理を行うステップは、
予め用意された複数の処理から選ばれた１の処理の結果に基づき次の処理が決まる連続した処理を行い、
前記容認度を判断するステップは、前記複数の処理の中で最終の処理の結果によって前記容認度を判断する請求項１９に記載された欠陥検査方法。
前記容認度を判断するステップは、
前記複数の処理の結果を多数決評価する請求項１９記載の欠陥検査方法。