JP2013250188A - 欠陥検出装置、欠陥検出方法、および欠陥検出プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】より欠陥の検出感度が高い欠陥検出装置を提供する。
【解決手段】欠陥検出装置は、撮像部１０と撮像部１０が取得した第１検査画像を処理する画像処理部２０とを備え、画像処理部２０は、第１検査画像を複数の第１領域に分割し、それぞれの第１領域に含まれる画素が持つ画素データの平均値Ａを算出し、それぞれの画素の画素データを、それぞれの第１領域の平均値Ａを補間するデータに置き換えることで基準画像を作り、第１検査画像の画素データから基準画像の画素データを減算して、第２検査画像を作り、第２検査画像を複数の第２領域に分割し、それぞれの第２領域に含まれる画素が持つ画素データの平均値Ｂを算出し、それぞれの第２領域に含まれる画素の画素データを平均値Ｂに置き換えることで比較画像を作り、第２検査画像と比較画像との画素データの差分を計算し、差分が所定の閾値以上となる画素データに対応する位置を欠陥として検出する。
【選択図】図２

Description

本発明は、欠陥検出装置、欠陥検出方法、および欠陥検出プログラムに関する。

プレーナー技術を用いた半導体デバイスや表示パネルに限らず、様々な平板状製造物の品質検査には、画像処理により欠陥を検出する技術が知られ、広く利用されている。例えば、表示パネルの欠陥を検出する方法として、表示パネルを撮像して得られた画像データから、所定の閾値を上回る（あるいは下回る）輝度の画素に対応した部分を欠陥として検出する方法などがある。また、大型のフラットパネルの検査においては、シェーディングなどの画像むらが検査に影響を及ぼす場合があり、これに対しては、例えば、特許文献１に記載されているように、検査する画像データの各画素列あるいは各画素行の平均濃淡値を算出し、各画素列あるいは画素行の各画素の濃淡値データとの差分を算出し、この差分値を所定の閾値と比較することで、欠陥を際立たせて検査をする方法が知られている。

特開２００７−３１５９６７号公報

しかしながら、特許文献１に記載の欠陥検出方法では、差分値を算出して閾値と比較する方法であっても、欠陥による画像データの値（あるいは値の変動）が各画素列あるいは各画素行の画像むらのレンジ（例えば画像むらによる輝度の差幅）と同程度以下の場合には、欠陥が検出できないという課題があった。つまり、欠陥を検出するための閾値の幅（値）を、画像むらの幅（値）よりも小さい範囲に設定することができず、それ以上に検出感度を高めることが困難であるという課題であった。具体的には、例えば、明らかに欠陥部分の画像データが、その周囲と比較して異常値を示している場合であっても、欠陥に対応する画像（画素）が属する画素列あるいは画素行の画像むらの最大値、あるいは最小値が欠陥部分の画像データを上回るあるいは下回る場合には、画像むらのデータと識別して欠陥部分を検出する閾値の設定ができず、欠陥の検出ができないという問題であった。例えば、大型パネルなどの場合には、むらによる濃淡の変化が緩やかであっても、濃淡差のレンジが大きくなってしまう場合には、欠陥の検出感度が落ちてしまうという問題であった。

本発明は、上述の課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、以下の適用例または形態として実現することが可能である。

［適用例１］本適用例にかかる欠陥検出装置は、被検査物を撮像して前記被検査物の第１検査画像を取得する撮像部と、前記撮像部が取得した前記第１検査画像を処理する画像処理部と、を備え、前記画像処理部は、前記第１検査画像を複数の第１領域に分割し、それぞれの前記第１領域に含まれる画素が持つ画素データの平均値Ａと前記平均値Ａを補間するデータとを算出し、前記平均値Ａと前記平均値Ａを補間するデータとから基準画像を作り、前記第１検査画像の画素データから前記基準画像の画素データを減算して、第２検査画像を作り、前記第２検査画像を複数の第２領域に分割し、それぞれの前記第２領域に含まれる画素が持つ画素データの平均値Ｂを算出し、前記平均値Ｂから比較画像を作り、前記第２検査画像と前記比較画像との画素データの差分を計算し、前記差分が所定の閾値以上となる画素データに対応する位置を欠陥として検出することを特徴とする。

本適用例によれば、撮像部は、被検査物を撮像して被検査物の第１検査画像を取得する。被検査物に検出すべき欠陥がある場合には、欠陥を反映した画像データを有する第１検査画像が得られる。これに対して、画像処理部は、まず、第１検査画像を複数の第１領域に分割し、それぞれの第１領域に含まれる画素が持つ画素データの平均値Ａと平均値Ａを補間するデータとを算出し、平均値Ａと平均値Ａを補間するデータとから基準画像を作る。つまり、いずれかの第１領域内に欠陥データが含まれている場合であっても、平均化されることで欠陥データはレベリングされ、複数の第１領域に亘る画像むらが反映された画像データとして基準画像が得られる。
次に、画像処理部は、第１検査画像の画素データから基準画像の画素データを減算して、第２検査画像を作る。つまり、第１検査画像から画像むらの影響が取り除かれた、あるいは軽減された画像データとして第２検査画像が得られる。
次に、画像処理部は、第２検査画像を複数の第２領域に分割し、それぞれの第２領域に含まれる画素が持つ画素データの平均値Ｂを算出し、平均値Ｂから比較画像を作る。つまり、いずれかの第２領域内に欠陥データが含まれている場合であっても、平均化されることでレベリングされた画像データとして比較画像が得られる。
次に、画像処理部は、第２検査画像と比較画像との画素データの差分を計算する。つまり、第２検査画像と比較画像との画素データの差分を計算することで、欠陥データが含まれている場合には、欠陥データが抽出される。画像処理部は、抽出された差分が所定の閾値以上となる画素データに対応する位置を欠陥として検出する。

以上のように、本適用例によれば、第１検査画像に画像むらが含まれる場合であっても、画像むらの影響を取り除き、あるいは軽減して欠陥部分に対応する画像データを抽出し、所定の閾値と比較判定することが可能となる。
従って、検査対象が、シェーディングなどの画像むらが避けられない被検査物であっても、より欠陥検出感度が高い欠陥検出装置を提供することができる。

［適用例２］上記適用例にかかる欠陥検出装置において、前記第１検査画像に周期性パターンが含まれる場合に、前記第１領域は、前記周期性パターンの周期の４分の１以下であることを特徴とする。

本適用例のように、第１検査画像に周期性パターンが含まれる場合に、第１領域は、周期性パターンの周期の４分の１以下であることが好ましい。このように第１領域を設定することで、例えば画像むらに周期性がある場合であっても、この周期の４分の１以上の分解能で、周期性のある画像むらを基準画像に反映することができる。第１検査画像から画像むらが反映された基準画像の画素データを減算することで、画像むらの影響が取り除かれた、あるいは軽減された画像データとして第２検査画像を得ることができ、上記適用例にかかる欠陥検出装置における効果をより確実なものとすることができる。

［適用例３］上記適用例にかかる欠陥検出装置において、前記第１検査画像に周期性パターンが含まれる場合に、前記第１領域は、前記周期性パターンの周期の６分の１以下であることを特徴とする。

本適用例のように、第１検査画像に周期性パターンが含まれる場合に、第１領域は、周期性パターンの周期の６分の１以下であることがより好ましい。このように第１領域を設定することで、例えば画像むらに周期性がある場合であっても、この周期の６分の１以上の分解能で、周期性のある画像むらを基準画像に反映することができる。第１検査画像から画像むらが反映された基準画像の画素データを減算することで、画像むらの影響が取り除かれた、あるいはより軽減された画像データとして第２検査画像を得ることができ、上記適用例にかかる欠陥検出装置における効果をより確実なものとすることができる。

［適用例４］上記適用例にかかる欠陥検出装置において、前記第１領域は、前記第１検査画像を構成する複数の画素行、あるいは前記画素行と交差する複数の画素列をそれぞれ分割して得られる画素グループであることを特徴とする。

本適用例によれば、第１検査画像からの画像むらの影響の軽減や欠陥の検出を、第１検査画像を構成する画素行毎、あるいは画素列毎に行うことができる。その結果、より検出感度の高い欠陥検出装置を提供することができる。

［適用例５］上記適用例にかかる欠陥検出装置において、前記第１領域は、前記第１検査画像を構成する隣り合う複数の分割された画素列、あるいは隣り合う複数の分割された画素行の画素からなる画素グループであることを特徴とする。

本適用例によれば、第１検査画像からの画像むらの影響の軽減や欠陥検出のための画像処理を、第１検査画像を構成する隣り合う複数の分割された画素列、あるいは隣り合う複数の分割された画素行の画素からなる画素グループ毎、つまり分割された面を構成する画素グループ毎に行うことができる。その結果、より効率的に欠陥の検出ができる検出感度の高い欠陥検出装置を提供することができる。

［適用例６］上記適用例にかかる欠陥検出装置において、前記画素データは、輝度情報であることを特徴とする。

本適用例によれば、被検査物を撮像して被検査物の第１検査画像を取得する撮像部は、画像データを輝度情報で捉える一般的な撮像素子で構成することができる。

［適用例７］上記適用例にかかる欠陥検出装置において、前記画像処理部は、前記第１検査画像を複数の第１領域に分割し、それぞれの前記第１領域に含まれる画素が持つ画素データの平均値Ａを算出し、それぞれの前記画素の画素データを、それぞれの前記第１領域の前記平均値Ａを補間するデータに置き換えることで基準画像を作ることを特徴とする。

本適用例によれば、撮像部は、被検査物を撮像して被検査物の第１検査画像を取得する。被検査物に検出すべき欠陥がある場合には、欠陥を反映した画像データを有する第１検査画像が得られる。これに対して、画像処理部は、まず、第１検査画像を複数の第１領域に分割し、それぞれの第１領域に含まれる画素が持つ画素データの平均値Ａを算出し、それぞれの画素の画素データを、それぞれの第１領域の平均値Ａを補間するデータに置き換えることで基準画像を作る。つまり、いずれかの第１領域内に欠陥データが含まれている場合であっても、平均化されることで欠陥データはレベリングされ、複数の第１領域に亘る画像むらが反映された画像データとして基準画像が得られる。
次に、画像処理部は、第１検査画像の画素データから基準画像の画素データを減算して、第２検査画像を作る。つまり、第１検査画像から画像むらの影響が取り除かれた、あるいは軽減された画像データとして第２検査画像が得られる。
次に、画像処理部は、第２検査画像を複数の第２領域に分割し、それぞれの第２領域に含まれる画素が持つ画素データの平均値Ｂを算出し、平均値Ｂから比較画像を作る。つまり、いずれかの第２領域内に欠陥データが含まれている場合であっても、平均化されることでレベリングされた画像データとして比較画像が得られる。
次に、画像処理部は、第２検査画像と比較画像との画素データの差分を計算する。つまり、第２検査画像と比較画像との画素データの差分を計算することで、欠陥データが含まれている場合には、欠陥データが抽出される。画像処理部は、抽出された差分が所定の閾値以上となる画素データに対応する位置を欠陥として検出する。

［適用例８］上記適用例にかかる欠陥検出装置において、前記画像処理部は、前記第２検査画像を複数の第２領域に分割し、それぞれの前記第２領域に含まれる画素が持つ画素データの平均値Ｂを算出し、それぞれの前記第２領域に含まれる画素の画素データを前記平均値Ｂに置き換えることで比較画像を作ることを特徴とする。

本適用例によれば、撮像部は、被検査物を撮像して被検査物の第１検査画像を取得する。被検査物に検出すべき欠陥がある場合には、欠陥を反映した画像データを有する第１検査画像が得られる。これに対して、画像処理部は、まず、第１検査画像を複数の第１領域に分割し、それぞれの第１領域に含まれる画素が持つ画素データの平均値Ａと平均値Ａを補間するデータとを算出し、平均値Ａと平均値Ａを補間するデータとから基準画像を作る。つまり、いずれかの第１領域内に欠陥データが含まれている場合であっても、平均化されることで欠陥データはレベリングされ、複数の第１領域に亘る画像むらが反映された画像データとして基準画像が得られる。
次に、画像処理部は、第１検査画像の画素データから基準画像の画素データを減算して、第２検査画像を作る。つまり、第１検査画像から画像むらの影響が取り除かれた、あるいは軽減された画像データとして第２検査画像が得られる。
次に、画像処理部は、第２検査画像を複数の第２領域に分割し、それぞれの第２領域に含まれる画素が持つ画素データの平均値Ｂを算出し、それぞれの第２領域に含まれる画素の画素データを平均値Ｂに置き換えることで比較画像を作る。つまり、いずれかの第２領域内に欠陥データが含まれている場合であっても、平均化されることでレベリングされた画像データとして比較画像が得られる。
次に、画像処理部は、第２検査画像と比較画像との画素データの差分を計算する。つまり、第２検査画像と比較画像との画素データの差分を計算することで、欠陥データが含まれている場合には、欠陥データが抽出される。画像処理部は、抽出された差分が所定の閾値以上となる画素データに対応する位置を欠陥として検出する。

［適用例９］本適用例にかかる欠陥検出方法は、被検査物を撮像して前記被検査物の第１検査画像を取得するステップと、前記第１検査画像を複数の第１領域に分割し、それぞれの前記第１領域に含まれる画素が持つ画素データの平均値Ａと前記平均値Ａを補間するデータとを算出し、前記平均値Ａと前記平均値Ａを補間するデータとから基準画像を作るステップと、前記第１検査画像の画素データから前記基準画像の画素データを減算して、第２検査画像を作るステップと、前記第２検査画像を複数の第２領域に分割し、それぞれの前記第２領域に含まれる画素が持つ画素データの平均値Ｂを算出し、前記平均値Ｂから比較画像を作るステップと、前記第２検査画像と前記比較画像との画素データの差分を計算し、前記差分が所定値以上となる画素データに対応する位置を欠陥として検出するステップと、を含むことを特徴とする。

本適用例によれば、被検査物を撮像して被検査物の第１検査画像を取得する。被検査物に検出すべき欠陥がある場合には、欠陥を反映した画像データを有する第１検査画像が得られる。これに対して、まず、第１検査画像を複数の第１領域に分割し、それぞれの第１領域に含まれる画素が持つ画素データの平均値Ａと平均値Ａを補間するデータとを算出し、平均値Ａと平均値Ａを補間するデータとから基準画像を作る。つまり、いずれかの第１領域内に欠陥データが含まれている場合であっても、平均化されることで欠陥データはレベリングされ、複数の第１領域に亘る画像むらが反映された画像データとして基準画像が得られる。
次に、第１検査画像の画素データから基準画像の画素データを減算して、第２検査画像を作る。つまり、第１検査画像から画像むらの影響が取り除かれた、あるいは軽減された画像データとして第２検査画像が得られる。
次に、第２検査画像を複数の第２領域に分割し、それぞれの第２領域に含まれる画素が持つ画素データの平均値Ｂを算出し、平均値Ｂから比較画像を作る。つまり、いずれかの第２領域内に欠陥データが含まれている場合であっても、平均化されることでレベリングされた画像データとして比較画像が得られる。
次に、第２検査画像と比較画像との画素データの差分を計算する。つまり、第２検査画像と比較画像との画素データの差分を計算することで、欠陥データが含まれている場合には、欠陥データが抽出される。抽出された差分が所定の閾値以上となる画素データに対応する位置を欠陥として検出する。

以上のように、本適用例によれば、第１検査画像に画像むらが含まれる場合であっても、画像むらの影響を取り除き、あるいは軽減して欠陥部分に対応する画像データを抽出し、所定の閾値と比較判定することが可能となる。
従って、シェーディングなどの画像むらが避けられない被検査物であっても、より検出感度が高い欠陥検出方法を提供することができる。

［適用例１０］本適用例にかかる欠陥検出プログラムは、被検査物の欠陥を検出する欠陥検出装置で実行され、前記被検査物を撮像して得られた第１検査画像を処理することで欠陥を検出するプログラムであって、前記第１検査画像を複数の第１領域に分割し、それぞれの前記第１領域に含まれる画素が持つ画素データの平均値Ａと前記平均値Ａを補間するデータとを算出し、前記平均値Ａと前記平均値Ａを補間するデータとから基準画像を作るステップと、前記第１検査画像の画素データから前記基準画像の画素データを減算して、第２検査画像を作るステップと、前記第２検査画像を複数の第２領域に分割し、それぞれの前記第２領域に含まれる画素が持つ画素データの平均値Ｂを算出し、前記平均値Ｂから比較画像を作るステップと、前記第２検査画像と前記比較画像との画素データの差分を計算し、前記差分が所定値以上となる画素データに対応する位置を欠陥として検出するステップと、を含むことを特徴とする。

本適用例によれば、欠陥検出プログラムは、欠陥検出装置で実行され、欠陥検出装置は、以下のステップを実行する。
被検査物を撮像して被検査物の第１検査画像を取得する。被検査物に検出すべき欠陥がある場合には、欠陥を反映した画像データを有する第１検査画像が得られる。これに対して、まず、第１検査画像を複数の第１領域に分割し、それぞれの第１領域に含まれる画素が持つ画素データの平均値Ａと平均値Ａを補間するデータとを算出し、平均値Ａと平均値Ａを補間するデータとから基準画像を作る。つまり、いずれかの第１領域内に欠陥データが含まれている場合であっても、平均化されることで欠陥データはレベリングされ、複数の第１領域に亘る画像むらが反映された画像データとして基準画像が得られる。
次に、第１検査画像の画素データから基準画像の画素データを減算して、第２検査画像を作る。つまり、第１検査画像から画像むらの影響が取り除かれた、あるいは軽減された画像データとして第２検査画像が得られる。
次に、第２検査画像を複数の第２領域に分割し、それぞれの第２領域に含まれる画素が持つ画素データの平均値Ｂを算出し、平均値Ｂから比較画像を作る。つまり、いずれかの第２領域内に欠陥データが含まれている場合であっても、平均化されることでレベリングされた画像データとして比較画像が得られる。
次に、第２検査画像と比較画像との画素データの差分を計算する。つまり、第２検査画像と比較画像との画素データの差分を計算することで、欠陥データが含まれている場合には、欠陥データが抽出される。抽出された差分が所定の閾値以上となる画素データに対応する位置を欠陥として検出する。

以上のように、本適用例によれば、第１検査画像に画像むらが含まれる場合であっても、画像むらの影響を取り除き、あるいは軽減して欠陥部分に対応する画像データを抽出し、所定の閾値と比較判定することが可能となる。
従って、本適用例の欠陥検出プログラムによると、シェーディングなどの画像むらが避けられない被検査物であっても、より検出感度が高い欠陥検出方法を提供することができる。

実施形態に係る欠陥検出装置を説明する機能ブロック図。 欠陥検出方法を示すフローチャート。 （ａ），（ｂ）基準画像を作成する画像処理の方法を説明するグラフ。 （ａ）実施例における被検査物を模式的に示す平面図、（ｂ）第１検査画像を構成する画素の輝度分布の例を示すグラフ。 実施例における欠陥検出方法を示すフローチャート。 一つの画素行における欠陥検出方法を示すフローチャート。 （ａ）〜（ｃ）画像処理部によって処理される画像データを示すグラフ。 （ａ）〜（ｃ）画像処理部によって処理される画像データを示すグラフ。 被検査物を撮像して得られた画像データと判定画像データとの比較グラフ。

以下に本発明を具体化した実施形態について、図面を参照して説明する。以下は、本発明の一実施形態であって、本発明を限定するものではない。なお、以下の各図においては、説明を分かりやすくするため、実際とは異なる尺度で記載している場合がある。

（実施形態）
図１は、本発明の実施形態に係る欠陥検出装置１００を説明する機能ブロック図である。
欠陥検出装置１００は、被検査物１を撮像し、画像処理により被検査物１の欠陥を検出する装置であり、撮像部１０、画像処理部２０、ＣＰＵ３０、入出力端末４０、記憶部５０などを含み構成されている。

被検査物１は、平板状製造物であり、例えば半導体デバイスや表示パネルなどがある。
撮像部１０は、光学系１１、撮像素子１２、ＡＤＣ回路１３などから構成され、ＣＰＵ３０の制御のもとに被検査物１を撮像し、撮像画像（以下第１検査画像）を画像処理部２０に送る。第１検査画像は、撮像素子１２が捉えたマトリクス状の画素情報であり、画素毎の例えば輝度情報などの画素データから構成される。
画像処理部２０は、ＣＰＵ３０の制御のもとに、後述する欠陥検出方法に従い第１検査画像を処理することにより被検査物１の欠陥を検出する。
ここで言う欠陥とは、平板状製造物において、その表面に現れた意図しない生成状態を呈する部分を言う。具体的には、例えば、シリコンウェーハー上にＰＺＴ（チタン酸ジルコン酸鉛）などを薄膜成形したもの（プリンタヘッド前工程のウェーハー）の表面のエッチング異常や、ＰＺＴ単体の表面の傷、異物、樹脂フィルム表面やガラス表面、配線などの金属めっき表面の傷、異物、薄膜貼り合わせ時の異物挟み込みによる形状異常などである。
ＣＰＵ３０は、欠陥検出装置１００の全体を司るＣＰＵ（Central Processing Unit）である。
入出力端末４０は、欠陥検出装置１００の稼動制御、検査結果の表示などを行うインターフェイス端末である。
記憶部５０は、画像処理部２０によって処理された画像情報や欠陥検出プログラム３１などを格納する記憶装置である。
欠陥検出プログラム３１は、ＣＰＵ３０により実行されるプログラムであり、以下に説明する欠陥検出方法に従い欠陥検出装置１００を動作させる。

（欠陥検出方法）
図２は、欠陥検出装置１００を用いて被検査物１の欠陥を検出する方法を示すフローチャートである。また、図３（ａ），（ｂ）は、欠陥を検出する際に必要な基準画像を作成する画像処理の方法を説明するグラフである。図１，図２、および図３（ａ），（ｂ）を参照して欠陥検出方法を説明する。

まず、被検査物１を撮像部１０の撮像視野にセットする（ステップＳ１）。
次に、被検査物１を撮像して被検査物１の第１検査画像を取得し（ステップＳ２）、第１検査画像を記憶部５０に格納する（ステップＳ３）。

次に、画像処理部２０において、第１検査画像を複数の第１領域に分割する（ステップＳ４）。具体的には、複数の画素から構成される第１検査画像を、複数の第１領域としての隣り合う小集団の画素グループに分割する。第１領域としては、例えば、一次元に配列されるグループとして、第１検査画像を構成する複数の画素行、あるいは画素行と交差する複数の画素列をそれぞれ分割して得られる画素グループであればよい。また、例えば、二次元に配列されるグループとして、隣り合う複数の分割された画素列、あるいは隣り合う複数の分割された画素行の画素からなる画素グループであればよい。なお、分割された複数の第１領域のそれぞれに属する画素の数は同一であることが望ましい。つまり同じ画素数で分割することが望ましい。
次に、それぞれの第１領域に含まれる画素が持つ画素データの平均値（以下平均値Ａ）を算出する（ステップＳ５）。

なお、分割する数（つまりは、分割した結果としての第１領域の大きさ）は、第１検査画像に周期性パターンが含まれる場合には、その周期（周期幅）、また検出すべき欠陥の大きさなどにより適宜設定する。例えば、画像むらが周期性の分布を示す場合には、第１領域の大きさは、その周期の４分の１以下であることが好ましく、また、周期の６分の１以下であることがより好ましい。
ここで、画像に周期性パターンが含まれる場合とは、第１検査画像における画素データの値が連続的に変化する起伏がある場合で、その起伏に周期性が認められる場合を言う。また、周期性が認められるとは、起伏の頂点の間隔を比較した場合に１０倍以上の差異が無い場合を言う。

次に、画像処理部２０において、第１検査画像を構成する画素の画素データを、それぞれの第１領域の平均値Ａを補間するデータに置き換えることで基準画像を作る（ステップＳ６）。具体的には、それぞれの第１領域の特定位置の画素データをその第１領域の平均値Ａとし、この特定位置の画素に隣接する画素の画素データを、隣接する第１領域の特定位置の平均値Ａを持つ画素データどうしを結ぶ補間データに置き換える。例えば、図３（ａ）に示すように、第１領域がそれぞれ３つの画素からなる領域ｓ１〜ｓ５の場合には、それぞれの領域の平均値Ａは、平均値Ａ１〜Ａ５となる。また、補間データへの置き換えは、図３（ｂ）に示すように、それぞれの第１領域の特定位置（この場合は、中央の画素）の画素データを平均値Ａ１〜Ａ５に置き換え、それぞれの平均値Ａ１〜Ａ５を直線で結び、それぞれの第１領域の中央の画素の両隣りの画素の画素データを直線に交差する値とすることにより行う。
このように、それぞれの第１領域の平均値Ａを補間するデータに置き換えることで基準画像を作り、基準画像を記憶部５０に格納する（ステップＳ７）。
なお、それぞれの平均値Ａを結ぶことによる補間は、上記のような直線によるもの（直線近似）に限定するものではなく、２次曲線などで結ぶ曲線近似や、空間で捉えた場合には、曲面で結ぶ方法であっても良い。

次に、画像処理部２０において、格納しておいた第１検査画像の画像データから基準画像の画像データを差し引いて第２検査画像を生成する（ステップＳ８）。具体的には、第１検査画像と基準画像それぞれの対応する画素どうしの画素データの演算（引き算）結果を持つ第２検査画像を生成する。その結果を記憶部５０に格納する（ステップＳ９）。

基準画像の画像データは、分割した領域（第１領域）の平均値Ａおよび補間データで構成されている。つまり、いずれかの第１領域内に欠陥データが含まれている場合であっても、領域内で平均化されることで突出した欠陥データはレベリングされる。また、画像むらに周期性がある場合には、第１領域の大きさを、周期の４分の１以下ないしは６分の１以下としている。これは、画像むらを含んでレベリングされることを避けるためである。例えば、画像むらと同一の周期幅で平均化すると平均値Ａは、略一定の値となってしまい複数の第１領域に亘る画像むらが反映された画像データとして基準画像を得ることができなくなる。
つまり、基準画像は、欠陥データがレベリングされ、画像むらが反映された画像データとして作成される。従って、第１検査画像の画像データから基準画像の画像データを差し引くことで、欠陥データを際立たせることが可能となる。

次に、画像処理部２０において、第２検査画像を複数の第２領域に分割する（ステップＳ１０）。具体的には、複数の画素から構成される第２検査画像を、複数の第２領域としての隣り合う小集団の画素グループに分割する。第２領域としては、例えば、一次元に配列されるグループとして、第２検査画像を構成する複数の画素列、あるいは画素列と交差する複数の画素行をそれぞれ分割して得られる画素グループであればよい。また、例えば、二次元に配列されるグループとして、隣り合う複数の分割された画素列、あるいは隣り合う複数の分割された画素行の画素からなる画素グループであればよい。なお、分割する数（第２領域の大きさ）は、検出すべき欠陥の大きさなどにより適宜設定する。なお、分割された複数の第２領域のそれぞれに属する画素の数は同一であることが望ましい。つまり同じ画素数で分割することが望ましい。
次に、それぞれの第２領域に含まれる画素が持つ画素データの平均値（以下平均値Ｂ）を算出して比較画像を生成し（ステップＳ１１）、記憶部５０に格納する（ステップＳ１２）。

次に、画像処理部２０において、格納しておいた第２検査画像の画像データから比較画像の画像データを差し引いて判定画像を生成する（ステップＳ１３）。具体的には、第２検査画像と比較画像それぞれの対応する画素どうしの画素データの演算（引き算）結果を持つ判定画像を生成する。
次に、判定画像に対し所定の閾値をもって判定し、欠陥の検出を行う（ステップＳ１４）。具体的には、判定画像を構成するそれぞれの画素の画素データと所定の閾値とを比較して画素毎に判定を行う。
次に、欠陥検出結果の出力をする（ステップＳ１５）。具体的には、判定画像に対して検出した欠陥位置を示す画素を識別表示した画像を生成し入出力端末４０などに表示し、欠陥検出を完了する。

（実施例）
上述した方法に従って実施した例について以下に説明する。
図４（ａ）は、実施例における被検査物１を模式的に示す平面図、図４（ｂ）は、第１検査画像を構成する画素の輝度分布の例を示すグラフである。
図４（ａ）に示す被検査物１は、矩形平板であり、表面には許容できる画像むら４と、検出すべき欠陥３がある例を示している。被検査物１を撮像して得られた第１検査画像は、図４（ａ）に示すＸ方向の行と、Ｘ方向に交差するＹ方向の列とでマトリクス状に並ぶ画素データ（輝度分布）から構成される。図４（ｂ）に示すグラフは、図４（ａ）に１点鎖線で示す位置に対応する画素行の輝度分布を示しており、欠陥３に対応する位置（Ｄ１部）の輝度が低下している様子を示している。また、画像むら４は、図４（ｂ）に示すように輝度が周期的に低下している。画像むら４の中央部分の距離（ｕ１、ｕ２）は、画像むら４の周期幅を示すものである。ｕ１とｕ２の距離は略同じである。

本実施例では、第１領域として、第１検査画像を構成する画素行を分割して得られる画素グループ（一次元に配列される画素グループ）を用いている。また、欠陥を検出するための画像処理は、画素行毎に行っている。
図５は、本実施例における具体的な欠陥検出方法を示すフローチャートである。
図５を参照して本実施例の欠陥検出方法を説明する。

まず、被検査物１を撮像部１０の撮像視野にセットする（ステップＳＡ１）。
次に、被検査物１を撮像して被検査物１の第１検査画像を取得し、第１検査画像を記憶部５０に格納する（ステップＳＡ２）。
次に、欠陥の検出を行う画素行をセットする。初期位置はｎ＝１とする（ステップＳＡ３）。ｎには、最終行の値まで順にセットされる。
次に、格納した第１検査画像から、第ｎ行の画素データを抽出する（ステップＳＡ４）。
次に、第ｎ行の検査（欠陥の検出）を行い（ステップＳＡ５）、検査結果を記憶部５０に格納する（ステップＳＡ６）。
ステップＳＡ５の画素行毎の検査（欠陥検出）の方法を示すサブルーチンについては、後述する。

次に、第ｎ行の検査結果の良否を認識する（ステップＳＡ７）。具体的には、ステップＳＡ５において所定の閾値を越える欠陥が検出されなかった場合は、Ｐａｓｓと認識し、検出された場合はＦａｉｌと認識する。
Ｐａｓｓと認識された場合は、検査が完了しているかを確認する（ステップＳＡ９）。具体的には、ｎの値が所定の最終行の値に達したかを確認する。
ステップＳＡ７にて、Ｆａｉｌと認識された場合には、検査を継続するか確認する（ステップＳＡ８）。具体的には、欠陥が検出されたタイミングで被検査物１の検査を終了するモード（フェイルストップモード）などに予め設定されていた場合には、検査を完了し、検査結果の出力する（ステップＳＡ１０）。検査を継続する場合には、検査が完了しているかを確認する（ステップＳＡ９）。
ステップＳＡ９にて、検査が完了していないと認識された場合、具体的には、ｎの値が所定の最終行の値に達していない場合には、ｎの値をインクリメントして（ステップＳＡ１１）、次の第ｎ行の画素を抽出し（ステップＳＡ４）、以降ステップＳＡ５以降を繰り返す。
ステップＳＡ９にて、検査が完了したと認識された場合、具体的には、ｎの値が所定の最終行の値に達した場合には、検査結果の出力をし（ステップＳＡ１０）、検査を完了する。具体的には、検出した欠陥位置を示す画素を識別表示した画像を生成し、入出力端末４０などに表示し、欠陥検出を完了する。

次に、図６〜図８を参照して、ステップＳＡ５の画素行毎の検査方法（欠陥検出方法）について説明する。
図６は、ステップＳＡ５の画素行毎の検査（欠陥検出）の方法を示すサブルーチン、つまり、一つの画素行における欠陥検出方法を示すフローチャートである。
図７（ａ）〜（ｃ）、および図８（ａ）〜（ｃ）は、画像処理部２０によって処理される画像データ（輝度分布）を示すグラフである。

ステップＳＡ５は、第１検査画像から抽出された第ｎ行の画素データを対象として検査（欠陥の検出）を行うステップである。以下の説明では、抽出された第ｎ行の画素データとして、図４（ａ）に１点鎖線で示す位置に対応する画素行、つまり欠陥３を検出すべき画素行を例に説明する。以下、この画素行を図４（ａ）に示すように、画素行２と言う。
まず、抽出された画素行２の画素データ（以下データａ）を記憶部５０に格納する（ステップＳＢ１）。図７（ａ）にデータａのグラフを示す。このグラフは、画素行２の輝度Ｌの分布を示すものである。
次に、画像処理部２０において、画素行２の画素データを複数の第１領域に分割する（ステップＳＢ２）。具体的には、図７（ｂ）に示すように、連続する一行の画素を、破線部分で分割された複数の第１領域としての隣り合う小集団の画素グループに分割する。本実施例では、第１領域の幅を、画像むら４の周期の約６．５分の１としている。
次に、それぞれの第１領域に含まれる画素が持つ画素データ（輝度Ｌ）の平均値（以下平均値Ａ）を算出する（ステップＳＢ３）。

次に、画像処理部２０において、データａを、それぞれの第１領域の平均値Ａを補間するデータに置き換えることで基準画像としてのデータｂを作る（ステップＳＢ４）。具体的には、図８（ａ）に示すように、それぞれの第１領域の特定位置（本例では中央位置）の画素データをその第１領域の平均値Ａとし、この特定位置の画素に隣接する画素の画素データを、隣接する第１領域の特定位置の平均値Ａを持つ画素データどうしを結ぶ補間データに置き換える。補間データへの置き換えは、図８（ａ）に示すように、それぞれの第１領域の中央の画素の画素データをそれぞれの平均値Ａに置き換え、それぞれの平均値Ａを直線で結び、他の画素の画素データを直線上の値とすることにより行う。
このように、それぞれの第１領域の平均値Ａを補間するデータに置き換えることでデータｂ（基準画像）を作り、データｂを記憶部５０に格納する（ステップＳＢ５）。
なお、それぞれの平均値Ａを結ぶ補間は、上記のような直線によるもの（直線近似）に限定するものではなく、２次曲線などで結ぶ方法（曲線近似）であっても良い。

次に、画像処理部２０において、格納しておいたデータａ（第１検査画像の画像データ）からデータｂ（基準画像の画像データ）を差し引いてデータｃ（第２検査画像）を生成する（ステップＳＢ６）。具体的には、データａとデータｂそれぞれの対応する画素どうしの画素データの演算（引き算）結果を持つデータｃを生成する。その結果を記憶部５０に格納する（ステップＳＢ７）。図８（ｂ）にデータａ，データｂのグラフを示す。図８（ｃ）にデータａ，データｃのグラフを示す。

次に、画像処理部２０において、データｃを複数の第２領域に分割する（ステップＳＢ８）。具体的には、連続する一行の画素を、分割された複数の第２領域としての隣り合う小集団の画素グループに分割する。本実施例では、第２領域の大きさは、第１領域と同じ大きさとなるように分割している（以下図示省略）。
次に、それぞれの第２領域に含まれる画素が持つ画素データの平均値（以下平均値Ｂ）を算出してデータｄ（比較画像）を生成し（ステップＳＢ９）、記憶部５０に格納する（ステップＳＢ１０）。

次に、画像処理部２０において、格納しておいたデータｃからデータｄを差し引いて判定画像を生成する（ステップＳＢ１１）。具体的には、データｃとデータｄそれぞれの対応する画素どうしの画素データの演算（引き算）結果を持つ判定画像データを生成する。
次に、画像処理部２０は、判定画像データに対し所定の閾値をもって判定し、欠陥の検出を行う（ステップＳＢ１２）。具体的には、判定画像を構成するそれぞれの画素の画素データと所定の閾値とを比較して画素毎に判定を行う。以上により、第ｎ行の画素データを対象とした検査（欠陥の検出）を完了する。

図９は、被検査物１を撮像して得られた画像データ（第１検査画像としてのデータａ）と、本実施例の方法により得られた判定画像データとを比較して示すグラフである。
第１検査画像では、データａに対して欠陥３に対応するＤ１部を検出する閾値Ｌ１が設定できないが、判定画像では、判定画像データに対して欠陥３に対応するＤ２部を検出する閾値Ｌ２の設定が可能となっている。

以上述べたように、本実施形態による欠陥検出装置１００、および欠陥検出方法によれば、以下の効果を得ることができる。
撮像部１０は、被検査物１を撮像して被検査物１の第１検査画像を取得する。被検査物１に検出すべき欠陥３がある場合には、欠陥３を反映した画像データを有する第１検査画像が得られる。これに対して、画像処理部２０は、まず、第１検査画像を複数の第１領域に分割し、それぞれの第１領域に含まれる画素が持つ画素データの平均値Ａを算出し、それぞれの画素の画素データを、それぞれの第１領域の平均値Ａを補間するデータに置き換えることで基準画像を作る。つまり、いずれかの第１領域内に欠陥データが含まれている場合であっても、平均化されることで欠陥データがレベリングされ、複数の第１領域に亘る画像むら４が反映された画像データとして基準画像が得られる。次に、画像処理部２０は、第１検査画像の画素データから基準画像の画素データを減算して、第２検査画像を作る。つまり、第１検査画像から画像むら４の影響が取り除かれた、あるいは軽減された画像データとして第２検査画像が得られる。
具体的には、実施例の場合には、図８（ｂ），（ｃ）に示すように、第１検査画像としてのデータａから画像むら４が反映されたデータｂを減算して、画像むら４の影響が取り除かれた、あるいは軽減されたデータｃが作られる。

次に、画像処理部２０は、第２検査画像を複数の第２領域に分割し、それぞれの第２領域に含まれる画素が持つ画素データの平均値Ｂを算出し、それぞれの第２領域に含まれる画素の画素データを平均値Ｂに置き換えることで比較画像を作る。つまり、いずれかの第２領域内に欠陥データが含まれている場合であっても、平均化されることでレベリングされた画像データとして比較画像が得られる。次に、画像処理部２０は、第２検査画像と比較画像との画素データの差分を計算する。
具体的には、実施例の場合には、データｃを複数の第２領域に分割し、それぞれの第２領域に含まれる画素が持つ画素データの平均値Ｂを算出し、それぞれの第２領域に含まれる画素の画素データを平均値Ｂに置き換えることでデータｄを作る。次に、画像処理部２０は、データｃとデータｄとの画素データの差分を計算する。
つまり、例えば、第２検査画像（データｃ）に画像むら４による影響が残っている場合であっても、比較画像（データｄ）との画素データの差分を計算することで、画像むら４による影響をより多く取り除くことができ、欠陥データが含まれている場合には、欠陥データが抽出される。

以上のように本実施形態による欠陥検出装置１００、および欠陥検出方法によれば、欠陥３による画像データの値の変動が画像むら４のレンジ（画像むら４による画像データの差幅）と同程度以下の場合であっても、画像むら４による画像データの影響を取り除く、あるいは軽減することが可能であり、欠陥部分に対応する画像データが抽出されるため、欠陥を検出するための閾値の幅（値）を、画像むらの幅（値）よりも小さい範囲に設定することができる。その結果、より欠陥の検出感度が高い欠陥検出装置を提供することができる。

なお、上記の説明では、欠陥を検出する画素データを輝度として説明したが、これに限定するものではなく、被検査物１の欠陥が反映される画像データであれば良い。例えば、彩度や色相など、撮像素子によって数値化できるデータであれば良い。
また、被検査物１は、平板状製造物であり、例えば半導体デバイスや表示パネルなどがあると説明したが、被検査物１の対象としては、これらに限定するものではなく、略均一な状態の表面に撮像素子によって識別され数値化できる欠陥が含まれるものや、表面が均一ではなくとも、所定のパターンをマスキングすることによって均一な表面と欠陥による異常状態とに識別され数値化できるものが適用できる。具体的には、例えば、シリコンウェーハー上にＰＺＴ（チタン酸ジルコン酸鉛）などを薄膜成形したもの（プリンタヘッド前工程のウェーハー）の表面のエッチング異常の検出や、ＰＺＴ単体の表面の傷、異物の検出、樹脂フィルム表面やガラス表面、配線などの金属めっき表面の傷、異物の検出、薄膜貼り合わせ時の異物挟み込みによる形状異常などの検出にも適用できる。

（欠陥検出プログラム）
図１に戻り、欠陥検出プログラムについて説明する。
本実施形態における欠陥検出プログラムとしての欠陥検出プログラム３１は、欠陥検出装置１００を動作させるプログラムであり、記憶部５０に格納されている。欠陥検出装置１００を動作させるにあたり、入出力端末４０からの操作などにより起動し、画像処理部２０におけるデータ処理としてＣＰＵ３０により実行される。
具体的には、上述した欠陥検出方法の例におけるステップＳ２あるいはステップＳＡ２などで取得された第１検査画像の画像データに対し、予め入出力端末４０などからの入力で設定された所定の閾値や、所定の検査モードなどを参照して、例えば、ステップＳ３からステップＳ１５、あるいはステップＳＡ３からステップＳＡ１１などを含む処理を行う。

欠陥検出プログラム３１によれば、欠陥検出装置１００において、上述した欠陥検出方法に従い被検査物１の欠陥検出を行うことで、欠陥３による画像データの値の変動が画像むら４のレンジ（画像むら４による画像データの差幅）と同程度以下の場合であっても、画像むら４による画像データの影響を取り除く、あるいは軽減することが可能であり、欠陥部分に対応する画像データが抽出されるため、欠陥を検出するための閾値の幅（値）を、画像むらの幅（値）よりも小さい範囲に設定することができる。その結果、より欠陥の検出感度が高い欠陥検出装置を提供することができる。

１…被検査物、３…欠陥、１０…撮像部、１１…光学系、１２…撮像素子、１３…ＡＤＣ回路、２０…画像処理部、３０…ＣＰＵ、３１…欠陥検出プログラム、４０…入出力端末、５０…記憶部、１００…欠陥検出装置。

Claims (10)

1. 被検査物を撮像して前記被検査物の第１検査画像を取得する撮像部と、
   前記撮像部が取得した前記第１検査画像を処理する画像処理部と、を備え、
   前記画像処理部は、
   前記第１検査画像を複数の第１領域に分割し、それぞれの前記第１領域に含まれる画素が持つ画素データの平均値Ａと前記平均値Ａを補間するデータとを算出し、前記平均値Ａと前記平均値Ａを補間するデータとから基準画像を作り、
   前記第１検査画像の画素データから前記基準画像の画素データを減算して、第２検査画像を作り、
   前記第２検査画像を複数の第２領域に分割し、それぞれの前記第２領域に含まれる画素が持つ画素データの平均値Ｂを算出し、前記平均値Ｂから比較画像を作り、
   前記第２検査画像と前記比較画像との画素データの差分を計算し、前記差分が所定の閾値以上となる画素データに対応する位置を欠陥として検出することを特徴とする欠陥検出装置。
2. 前記第１検査画像に周期性パターンが含まれる場合に、
   前記第１領域は、前記周期性パターンの周期の４分の１以下であることを特徴とする請求項１に記載の欠陥検出装置。
3. 前記第１検査画像に周期性パターンが含まれる場合に、
   前記第１領域は、前記周期性パターンの周期の６分の１以下であることを特徴とする請求項１に記載の欠陥検出装置。
4. 前記第１領域は、前記第１検査画像を構成する複数の画素行、あるいは前記画素行と交差する複数の画素列をそれぞれ分割して得られる画素グループであることを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれか一項に記載の欠陥検出装置。
5. 前記第１領域は、前記第１検査画像を構成する隣り合う複数の分割された画素列、あるいは隣り合う複数の分割された画素行の画素からなる画素グループであることを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれか一項に記載の欠陥検出装置。
6. 前記画素データは、輝度情報であることを特徴とする請求項１ないし請求項５のいずれか一項に記載の欠陥検出装置。
7. 前記画像処理部は、前記第１検査画像を複数の第１領域に分割し、それぞれの前記第１領域に含まれる画素が持つ画素データの平均値Ａを算出し、それぞれの前記画素の画素データを、それぞれの前記第１領域の前記平均値Ａを補間するデータに置き換えることで基準画像を作ることを特徴とする請求項１ないし請求項６のいずれか一項に記載の欠陥検出装置。
8. 前記画像処理部は、前記第２検査画像を複数の第２領域に分割し、それぞれの前記第２領域に含まれる画素が持つ画素データの平均値Ｂを算出し、それぞれの前記第２領域に含まれる画素の画素データを前記平均値Ｂに置き換えることで比較画像を作ることを特徴とする請求項１ないし請求項７のいずれか一項に記載の欠陥検出装置。
9. 被検査物を撮像して前記被検査物の第１検査画像を取得するステップと、
   前記第１検査画像を複数の第１領域に分割し、それぞれの前記第１領域に含まれる画素が持つ画素データの平均値Ａと前記平均値Ａを補間するデータとを算出し、前記平均値Ａと前記平均値Ａを補間するデータとから基準画像を作るステップと、
   前記第１検査画像の画素データから前記基準画像の画素データを減算して、第２検査画像を作るステップと、
   前記第２検査画像を複数の第２領域に分割し、それぞれの前記第２領域に含まれる画素が持つ画素データの平均値Ｂを算出し、前記平均値Ｂから比較画像を作るステップと、
   前記第２検査画像と前記比較画像との画素データの差分を計算し、前記差分が所定値以上となる画素データに対応する位置を欠陥として検出するステップと、を含むことを特徴とする欠陥検出方法。
10. 被検査物の欠陥を検出する欠陥検出装置で実行され、
    前記被検査物を撮像して得られた第１検査画像を処理することで欠陥を検出するプログラムであって、
    前記第１検査画像を複数の第１領域に分割し、それぞれの前記第１領域に含まれる画素が持つ画素データの平均値Ａと前記平均値Ａを補間するデータとを算出し、前記平均値Ａと前記平均値Ａを補間するデータとから基準画像を作るステップと、
    前記第１検査画像の画素データから前記基準画像の画素データを減算して、第２検査画像を作るステップと、
    前記第２検査画像を複数の第２領域に分割し、それぞれの前記第２領域に含まれる画素が持つ画素データの平均値Ｂを算出し、前記平均値Ｂから比較画像を作るステップと、
    前記第２検査画像と前記比較画像との画素データの差分を計算し、前記差分が所定値以上となる画素データに対応する位置を欠陥として検出するステップと、を含むことを特徴とする欠陥検出プログラム。

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