JP2016070741A - Defect determination device, and defect determination method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、フィルム上に形成されたパターンにおける欠陥を判定する技術に関し、特に、線状欠陥を判定する技術に関する。 The present invention relates to a technique for determining defects in a pattern formed on a film, and more particularly to a technique for determining linear defects.
タッチパネル用フィルムセンサなどの電子回路(引き出し回路)に用いられる、フィルム状の基材に回路などのパターンを形成した製品(以下、検査対象という。)では、製造時に外観検査を行い、パターンの短絡や欠損等の欠陥を検出する必要がある。 For products that are used for electronic circuits (drawer circuits) such as film sensors for touch panels, in which a pattern such as a circuit is formed on a film-like substrate (hereinafter referred to as an inspection target), an appearance inspection is performed at the time of manufacture, and the pattern is short-circuited. It is necessary to detect defects such as defects.
従来では、検査対象を撮影した画像から微細な線状欠陥を検出する方法において、欠陥が比較的大きくかつ濃淡差が大きい場合には、2段階閾値法が用いられている(特許文献1)。 Conventionally, in a method of detecting a fine linear defect from an image obtained by photographing an inspection object, a two-step threshold method is used when a defect is relatively large and a difference in shading is large (Patent Document 1).
2段階閾値法は、検査対象を撮影した画像において、まず、低い閾値で2値化することで確実に欠陥である部分のみを抽出し、次に、高い閾値で2値化することでノイズを含んで欠陥全体を抽出し、抽出結果を合成し、重なっている領域のみを欠陥とする方法である。しかし、ひび割れなど抽出すべき領域が細く濃淡が薄い場合は有効でなかった。 In the two-step threshold method, first, only a defective portion is extracted by binarizing with a low threshold in an image obtained by photographing an inspection object, and then noise is detected by binarizing with a high threshold. In this method, the entire defect is extracted, the extracted results are combined, and only the overlapping region is defined as a defect. However, it was not effective when the area to be extracted, such as cracks, was thin and light and shaded.
そこで、特許文献1では、検査対象を撮影した画像に正規化処理を施した後、多重多段階スライス法を用いて得られた複数の欠陥を統合して線状欠陥候補として検出し、検出した線状欠陥候補に基づいて、局所的探索法により抽出した線状欠陥と、大局的探索法により抽出した線状欠陥を合成して、微細線状欠陥を検出する方法が開示されている。
Therefore, in
検査対象を撮影した画像から線状欠陥を検出する方法において、2段階閾値法では、前述のとおり、ひび割れなど抽出すべき領域が細く濃淡が薄い場合は有効ではないという問題がある。また、画像処理を行うため、負荷が高いという問題もある。 In the method of detecting a linear defect from an image obtained by photographing an inspection object, the two-step threshold method has a problem that it is not effective when a region to be extracted such as a crack is thin and light and shaded as described above. Another problem is that the load is high because image processing is performed.
また、特許文献1の方法においては、線状欠陥候補を抽出したうえで、再度、線状欠陥の探索等を行うため、検査処理の負荷やコストが高くなってしまうという問題がある。
In addition, the method disclosed in
本発明は、かかる課題を解決するためになされたものであり、検出された欠陥の位置座標から、別途画像処理等を必要とすることなしに、低負荷、低コストで線状欠陥であるか否かを判定する技術を提供することを目的とする。 The present invention has been made to solve such a problem, and is a linear defect at low load and low cost without requiring separate image processing from the position coordinates of the detected defect. An object is to provide a technique for determining whether or not.
前述した課題を解決するために、第1の発明は、検査対象の欠陥の位置座標を用いて、欠陥を判定する欠陥判定装置であって、前記位置座標を用いて、前記欠陥間の距離を算出する算出手段と、前記距離が閾値以下の前記欠陥ごとに1つのグループとするグループ化手段と、前記グループに含まれる前記欠陥の個数が所定値以上ならば、当該グループに含まれる前記欠陥を線状欠陥と判定する判定手段と、を備えることを特徴とする欠陥判定装置である。
第1の発明によって、検査対象において検出された欠陥の位置座標に基づいて、欠陥同士の距離や個数の算出といった計算のみで、線状欠陥を判定することができる。したがって、画像処理等の負荷の高い処理を必要としないため、簡易かつ低コストで線状欠陥の判定及び抽出をすることができる。
In order to solve the above-described problem, a first invention is a defect determination device that determines a defect using a position coordinate of a defect to be inspected, and uses the position coordinate to determine a distance between the defects. A calculating means for calculating, a grouping means for making one group for each of the defects whose distance is less than or equal to a threshold, and if the number of the defects included in the group is equal to or greater than a predetermined value, the defects included in the group are And a determination unit that determines a linear defect.
According to the first invention, a linear defect can be determined only by calculation such as calculation of a distance and the number of defects based on the position coordinates of the defect detected in the inspection object. Therefore, since a high-load process such as image processing is not required, it is possible to easily determine and extract a linear defect at low cost.
前記位置座標は、前記検査対象の二次元座標系における位置座標であり、前記算出手段は、成分ごとに前記欠陥間の距離を算出することが望ましい。
これによって、二次元座標系における位置座標を用いるので、正確に線状欠陥を判定することができるとともに、成分ごとに欠陥間の距離を算出するので、加減算のみで、簡易に距離を算出することができる。
The position coordinates are position coordinates in the two-dimensional coordinate system to be inspected, and it is preferable that the calculation unit calculates a distance between the defects for each component.
As a result, since the position coordinates in the two-dimensional coordinate system are used, a linear defect can be accurately determined, and the distance between the defects is calculated for each component. Therefore, the distance can be easily calculated only by addition / subtraction. Can do.
前記グループ化手段は、第1成分の距離が第1の閾値以下であり、第2成分の距離が第2の閾値以下である前記欠陥ごとに1つのグループとすることが望ましい。
これによって、縦方向に連なる欠陥や、横方向に連なる欠陥を1つのグループとすることができる。
It is desirable that the grouping unit sets one group for each defect in which the distance of the first component is equal to or smaller than the first threshold and the distance of the second component is equal to or smaller than the second threshold.
As a result, defects that are continuous in the vertical direction and defects that are continuous in the horizontal direction can be made into one group.
前記グループ化手段は、着目している前記欠陥からの前記距離が閾値以下の前記欠陥ごとに1つのグループとすることが望ましい。
これによって、各欠陥ごとに、所定の閾値に含まれる欠陥をグループ化することができる。
It is desirable that the grouping unit sets one group for each defect whose distance from the target defect is a threshold value or less.
As a result, the defects included in the predetermined threshold can be grouped for each defect.
前記検査対象は、配線パターンが形成されたフィルムであって、前記欠陥は、前記配線パターンにおける欠陥であることが望ましい。
これによって、フィルムに形成された配線パターンの線状欠陥を判定することができる。
The inspection object is a film on which a wiring pattern is formed, and the defect is preferably a defect in the wiring pattern.
Thereby, the linear defect of the wiring pattern formed in the film can be determined.
第2の発明は、検査対象の欠陥の位置座標を用いて、欠陥を判定する欠陥判定装置で行う欠陥判定方法であって、前記位置座標を用いて、前記欠陥間の距離を算出するステップと、前記距離が閾値以下の前記欠陥ごとに1つのグループとするステップと、前記グループに含まれる前記欠陥の個数が所定値以上ならば、当該グループに含まれる前記欠陥を線状欠陥と判定するステップと、を含むことを特徴とする欠陥判定方法である。
第2の発明によって、検査対象において検出された欠陥の位置座標に基づいて、欠陥同士の距離や個数の算出といった計算のみで、線状欠陥を判定することができる。したがって、画像処理等の負荷の高い処理を必要としないため、簡易かつ低コストで線状欠陥の判定及び抽出をすることができる。
2nd invention is the defect determination method performed with the defect determination apparatus which determines a defect using the position coordinate of the defect of a test object, Comprising: The step which calculates the distance between the said defects using the said position coordinate; , A step of making one group for each of the defects whose distance is equal to or less than a threshold value, and a step of determining that the defect included in the group is a linear defect if the number of the defects included in the group is equal to or greater than a predetermined value. The defect determination method characterized by including these.
According to the second invention, a linear defect can be determined only by calculation such as calculation of the distance between defects and the number of defects based on the position coordinates of the defect detected in the inspection object. Therefore, since a high-load process such as image processing is not required, it is possible to easily determine and extract a linear defect at low cost.
本発明により、検査対象において検出された欠陥の位置座標に基づいて、距離と個数を算出といった計算のみで、線状欠陥を判定することができる。したがって、別途画像処理等を必要としないため、低負荷、低コストで、線状欠陥の判定及び抽出をすることができる。 According to the present invention, a linear defect can be determined only by calculation such as calculating the distance and the number based on the position coordinates of the defect detected in the inspection object. Accordingly, since no separate image processing or the like is required, it is possible to determine and extract a linear defect with low load and low cost.
以下図面に基づいて、本発明の実施形態を詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
[欠陥検査システム1の概要]
図1は、本発明の実施形態に係る欠陥検査システム1の概要を示す図である。図1に示す欠陥検査システム1は、検査対象3をローラー5で搬送しつつ外観検査を行うものであり、光源7、撮影装置9、検査装置11、欠陥判定装置13(13a、13b)等から構成される。
[Outline of Defect Inspection System 1]
FIG. 1 is a diagram showing an outline of a
検査対象3については後述する。
光源7は、ローラー5により搬送される検査対象3の上方に配置され、検査対象3に向けて光を照射する。光源7としては、例えばLEDランプ等を用いることができる。
The
The light source 7 is disposed above the
撮影装置9は、検査対象3の上方に配置され、光源7により照明された検査対象3を撮影し、撮影した画像を検査装置11に送る。撮影装置9は、例えば、CCD(Charge Coupled Device)カメラやレンズなどを備えたラインセンサであるが、これに限られない。
The imaging device 9 is arranged above the
検査装置11は、撮影装置9から送られた画像に対し画像処理等を行って検査対象3の欠陥を検出し、少なくともその位置座標を出力する。検査装置11としては、コンピュータの機能を備える一般的な欠陥検査装置等を用いることができる。検査装置11の機能の概要については後述する。
The
欠陥判定装置13(13a、13b)は、検査装置11から入力される欠陥の位置座標に基づいて、複数の欠陥が線状欠陥か否かを判定する。欠陥検査装置11としては、一般的なコンピュータを用いることができる。
なお、検査装置11と欠陥判定装置13とは、一体型のコンピュータとして構成してもよい。
The defect determination device 13 (13a, 13b) determines whether or not the plurality of defects are linear defects based on the position coordinates of the defect input from the
Note that the
[欠陥判定装置13及び検査装置11のハードウェア構成]
図2は、欠陥判定装置13(13a、13b)のハードウエア構成を示すブロック図である。欠陥判定装置13は、例えば、制御部15、記憶部17、通信部19、入力部21、表示部23等が、バス25を介して接続されて構成された一般的なコンピュータで実現できる。
なお、検査装置11も同様の構成で実現できるので、その説明は省略する。
[Hardware Configuration of
FIG. 2 is a block diagram showing a hardware configuration of the defect determination device 13 (13a, 13b). The
Since the
制御部15は、CPU(Central
Processing Unit)、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)等で構成される。CPUは、記憶部17、ROM、記録媒体等に格納されるプログラムをRAM上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス25を介して接続された各部を駆動制御し、欠陥判定装置13(検査装置11)が行う後述する処理を実現する。ROMは、不揮発性メモリであり、プログラムやデータ等を恒久的に保持している。RAMは、揮発性メモリであり、記憶部17、ROM、記録媒体等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、制御部15が各種処理を行うために使用するワークエリアを備える。
The
A processing unit (ROM), a read only memory (ROM), a random access memory (RAM), and the like. The CPU calls a program stored in the
記憶部17は、ハードディスクドライブ等であり、制御部15が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ等が格納される。プログラム等は、制御部15により必要に応じて読み出されRAMに移されて実行される。
The
入力部21は、データの入力を行い、例えば、タッチパネル、キー等の入力装置を有する。入力部21を介して、コンピュータに対して、操作指示、動作指示、データ入力等を行うことができる。
表示部23は、液晶パネル等のディスプレイ装置、およびディスプレイ装置と連携して表示機能を実現するための論理回路等(ビデオアダプタ等)を有する。
The
The
通信部19は、ネットワークを介した通信を媒介する通信インタフェースであり、他の装置等と通信を行う。
バス25は、各部間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。
The
The
[検査対象3]
本実施形態では、検査対象3を、タッチパネル用フィルムセンサなどの電子回路(引き出し回路)に用いられる、フィルム状の基材32上に金属等からなる配線パターン31(以下、パターン31ともいう。)を形成した回路形成フィルムとする。
[Inspection object 3]
In the present embodiment, the
図3に、検査対象3となる回路形成フィルムの配線パターン31の例(簡略化したもの)を示す。配線パターン31には、例えば、図3(a)のように、縦方向の配線パターン31や、図3(b)のように、横方向の配線パターン31や、図3(c)のように、折れ線状の配線パターン31や、渦巻き状の配線パターン31(図示しない)など様々なものがある。以下では、図3(a)のように、検査対象3として、横方向の配線パターン31のものを例に説明するが、これに限られない。
In FIG. 3, the example (simplified thing) of the
本実施形態では、図1のように、検査対象3をローラー5で左右方向に搬送しつつ、撮影装置9で検査対象3の所定範囲を撮影し、パターン31に含まれる欠陥の外観検査を行うものとする。図4は、撮影装置9により、検査対象3の所定範囲を撮影した画像の例を示す図である。
図4(a)は、パターン31に欠陥がない画像の例である。
図4(b)は、傷などに代表される一方向に長く複数のパターン31にまたがる線状欠陥34aを含む画像の例である。
図4(c)は、パターン31の欠けや異物などに代表される複数のパターン31にまたがらない孤立欠陥34bを含む画像の例である。
In the present embodiment, as shown in FIG. 1, a predetermined range of the
FIG. 4A is an example of an image in which the
FIG. 4B is an example of an image including a
FIG. 4C is an example of an image including an
[検査装置11の欠陥検出機能の概要]
次に、検査装置11の欠陥検出機能の概要を説明する。検査装置11は、以下で説明する機能を備える一般的な欠陥検査装置を用いることができる。
[Outline of the defect detection function of the inspection apparatus 11]
Next, an outline of the defect detection function of the
検査装置11は、撮影装置9から送られた画像に対し画像処理等を行って検査対象3の欠陥を検出し、その位置座標を出力する。
具体的には、検査装置11は、図5(a)で示すように、検査対象3の画像において、所定のサイズの矩形である欠陥範囲36において欠陥34cを検出し、欠陥範囲36の中央37a(×印で示す)の位置座標を、欠陥34cの位置座標をして出力する。
The
Specifically, as shown in FIG. 5A, the
なお、欠陥34cの位置座標は、欠陥範囲36の中央37aに限られず、図5(b)に示すように、欠陥範囲36の左上37b(×印で示す)など、欠陥範囲36の所定の位置であればどこでもよい。
The position coordinates of the
また、この際の位置座標は、検査対象3において、所定位置を原点として設定されている二次元座標系(直行座標系)における位置座標である。二次元座標系の軸は、図5(a)(b)に示すように、例えば、パターン31に平行な方向にX軸をとり、パターン31に垂直な方向にY軸をとることとする。
Further, the position coordinates at this time are position coordinates in a two-dimensional coordinate system (orthogonal coordinate system) set with the predetermined position as the origin in the
また、検査装置11は、線状欠陥のような縦ないし横方向に長く、複数のパターン31にまたがる欠陥は、単一の欠陥ではなく、複数の欠陥として検出することが多い。そのため、検査装置11には、距離の近い複数の欠陥を1つの欠陥とみなすマージ機能を備えているものがある。検査装置11がマージ機能を備える場合には、抽出したい線状欠陥は少なくとも2個以上、孤立欠陥は1個程度となるように、マージ機能の閾値を設定して、検査装置11による欠陥の検出を行う。
Further, the
図6は、マージ機能の例を示す図である。図6に示すように、マージ機能の閾値を適切に設定すると、検査装置11は、線状欠陥である欠陥34p1と欠陥34p2を1つの欠陥34pとして検出し、欠陥範囲36aの所定の位置座標を出力する。線状欠陥34q1と線状欠陥34q2、線状欠陥34r1と線状欠陥34r2、線状欠陥34s1と線状欠陥34s2についても同様である。また、検査装置11は、孤立欠陥である欠陥34tを1つの欠陥として検出し、欠陥範囲36bの所定の位置座標を出力する。
FIG. 6 is a diagram illustrating an example of the merge function. As shown in FIG. 6, when appropriately setting a threshold merge function, the
なお、検査装置11は、各欠陥の位置座標のリストを、欠陥リストとして出力するものとする。
Note that the
[第1実施形態の欠陥判定装置13aの欠陥判定処理]
続いて、図7〜図11を用いて、第1実施形態に係る欠陥判定装置13a(13)の欠陥判定処理について説明する。図7は、欠陥判定装置13aの欠陥判定処理の流れを示すフローチャートである。
[Defect Determination Process of
Subsequently, the defect determination process of the
まず、欠陥判定装置13aの制御部15は、検査装置11から出力された欠陥リストから、各欠陥の位置座標Pi(xi,yi)を読み取る(ステップS11)。ここでいう位置座標は、検査対象3の画像上に設定された二次元座標系(各軸をX軸、Y軸とする)における位置座標である。
First, the
次に、欠陥判定装置13aの制御部15は、位置座標を用いて、各欠陥間の距離を算出する(ステップS12)。具体的には、欠陥判定装置13aの制御部15は、各欠陥の対Pi(xi,yi),Pj(xj,yj)に対して、X軸方向の距離dx=|xj-xi|と、Y軸方向の距離dy=|yj-yi|を算出する。
Next, the
次に、欠陥判定装置13aの制御部15は、グループ化処理を行う(ステップS13)。図8は、欠陥判定装置13aのグループ化処理の流れを示すフローチャートである。
Next, the
欠陥判定装置13aの制御部15は、最初の欠陥を任意に1つ選択し、1つのグループとする(ステップS21)。
The
次に、欠陥判定装置13aの制御部15は、まだ、グループに含まれていない欠陥があるか、判定する(ステップS22)。
欠陥判定装置13aの制御部15は、ある場合には(ステップS22でYes)、ステップS23へ進み、ない場合には(ステップS22でNo)、グループ化処理を終了する。
Next, the
If there is any (Yes in Step S22), the
次に、欠陥判定装置13aの制御部15は、まだグループに含まれていない1つの欠陥Pを選択する(ステップS23)。
Next, the
次に、欠陥判定装置13aの制御部15は、いずれかのグループに含まれる欠陥のうち、欠陥Pとの距離が閾値を満たす欠陥Qがあるか、判定する(ステップS24)。
具体的には、欠陥判定装置13aの制御部15は、各グループに含まれる各欠陥と欠陥Pとの、X軸方向の距離dxがX軸方向の閾値thxを満たし(dx≦thx)、かつ、Y軸方向の距離dyがY軸方向の閾値thyを満たすか(dy≦thy)、判定する。
Next, the
Specifically, the
閾値を満たす欠陥Qがある場合(ステップS24でYes)、欠陥判定装置13aの制御部15は、欠陥Qを含むグループに、欠陥Pを含める。また、欠陥判定装置13aの制御部15は、閾値を満たす欠陥Qが複数あって当該欠陥Qを含むグループが複数ある場合には、それらを併合して1つのグループとする(ステップS25)。すなわち、併合した場合には、欠陥Pは併合したグループに含まれる。
If there is a defect Q that satisfies the threshold (Yes in step S24), the
一方、閾値を満たす欠陥Qがない場合(ステップS24でNo)、欠陥判定装置13aの制御部15は、欠陥Pを新たなグループとする(ステップS26)。
ステップS25の後、及び、ステップS26の後、欠陥判定装置13aの制御部15は、ステップS22へ戻る。
On the other hand, when there is no defect Q that satisfies the threshold (No in step S24), the
After step S25 and after step S26, the
図7に戻り、次に、欠陥判定装置13aの制御部15は、判定処理を実行する(ステップS14)。図9は、欠陥判定装置13aの判定処理の流れを示すフローチャートである。
Returning to FIG. 7, next, the
欠陥判定装置13aの制御部15は、まだ、判定していないグループがあるか否か、判定する(ステップS31)。
欠陥判定装置13aの制御部15は、判定しないないグループがある場合には(ステップS31でYes)、ステップS32へ進み、全てのグループについて判定している場合には(ステップS31でNo)、判定処理を終了する。
The
If there is a group that is not determined (Yes in step S31), the
次に、欠陥判定装置13aの制御部15は、1つのグループを選択する(ステップS32)。
Next, the
次に、欠陥判定装置13aの制御部15は、選択したグループ内の欠陥間のX軸方向の距離の最大値が第1の条件を満たし、Y軸方向の距離の最大値が第2の条件を満たすか判定する(ステップS33)。
具体的には、欠陥判定装置13aの制御部15は、例えば、選択したグループ内の欠陥間の、X軸方向の距離の最大値max_dxが閾値thmxを満たし(max_dx≧thmx)、かつ、Y軸方向の距離の最大値max_dyが閾値thmyを満たすか(max_dy≧thmy)、判定する。なお、その他の条件でもよいことは後述する。
Next, the
Specifically, the
欠陥判定装置13aの制御部15は、満たす場合には(ステップS33でYes)、ステップS34へ進み、選択したグループ内の欠陥の個数が閾値thN以上あるか、判定する(ステップS34)。
If satisfied (Yes in step S33), the
欠陥判定装置13aの制御部15は、閾値thN以上ある場合には(ステップS34でYes)、ステップS35へ進み、選択したグループに含まれる欠陥を線状欠陥と判定し、欠陥リストにおける線状欠陥と判定された欠陥に対して、グループ(グループ番号等)を記録する(ステップS35)。
If there is a threshold th N or more (Yes in step S34), the
一方、欠陥判定装置13aの制御部15は、ステップS33において満たさない場合(ステップS33でNo)、及び、ステップS34において閾値thN以上ない場合(ステップS34でNo)には、ステップS36へ進み、選択したグループに含まれる欠陥をその他の欠陥(線状欠陥ではない欠陥)と判定する(ステップS36)。
On the other hand, the
ステップS35の後、及び、ステップS36の後、欠陥判定装置13aの制御部15は、ステップS31へ戻る。
以上で、第1実施形態に係る欠陥判定装置13aの欠陥判定処理は、終了である。
After step S35 and after step S36, the
Above, the defect determination process of the
なお、本実施形態の欠陥判定処理は、前述のものに限られずその趣旨を逸脱しない範囲で変更可能である。 In addition, the defect determination process of this embodiment is not restricted to the above-mentioned thing, It can change in the range which does not deviate from the meaning.
例えば、図8で示したグループ化処理において、欠陥間の距離は、一般的なユークリッド距離等を用いてもよい。 For example, in the grouping process shown in FIG. 8, a general Euclidean distance or the like may be used as the distance between defects.
また、例えば、図9で示した判定処理において、ステップS33の第1の条件及び第2の条件は、判定したい線状欠陥の形状や大きさ等に応じて任意に設定できる。縦長の線状欠陥であればthmx<thmyとし、横長の線状欠陥であれば、thmx>thmyとすればよい。また、条件は、max_dx≦thmxかつmax_dy≦thmyのようにしてもよいし、max_dx≦thmxかつmax_dy≧thmyや、max_dx≧thmxかつmax_dy≦thmyのようにしてもよい。また、X軸方向及びY軸方向のそれぞれについて、所定の範囲に収まるか否かで判定してもよい(thmx1≦max_dx≦thmx2かつthmy1≦max_dy≦thmy2)。 Further, for example, in the determination process shown in FIG. 9, the first condition and the second condition in step S33 can be arbitrarily set according to the shape and size of the linear defect to be determined. If it is a vertically long line defect, th mx <th my may be set, and if it is a horizontally long line defect, th mx > th my may be set. The conditions may be such that max_d x ≤ th mx and max_d y ≤ th my , max_d x ≤ th mx and max_d y ≥ th my , max_d x ≥ th mx and max_d y ≤ th my It may be. Alternatively, each of the X-axis direction and the Y-axis direction may be determined based on whether or not they fall within a predetermined range (th mx1 ≦ max_d x ≦ th mx2 and th my1 ≦ max_d y ≦ th my2 ).
また、図9のステップS33の処理を実行せず、ステップS34のグループ内の欠陥個数のみで、線状欠陥か否か判定してもよい。 Further, it may be determined whether or not the defect is a linear defect only by the number of defects in the group in step S34 without executing the process in step S33 of FIG.
ここで、図10を用いて、図8で示したグループ化処理の例を説明する。
図10(a)のように、X軸方向の閾値thx及びY軸方向の閾値thyが設定されていて、ステップS23で選択されたまだグループに含まれていない欠陥Pを34fとし、また、欠陥34d、34eは、グループ35aに含まれているとする。
Here, an example of the grouping process shown in FIG. 8 will be described with reference to FIG.
As shown in FIG. 10A, the threshold value th x in the X-axis direction and the threshold value th y in the Y-axis direction are set, and the defect P not yet included in the group selected in step S23 is set to 34f. The
このとき、欠陥判定装置13aの制御部15は、ステップS24の判定において、欠陥P(34f)と、グループ35aに含まれる欠陥34eが、閾値を満たす(dx≦thxかつdy≦thy)ので、ステップS25において、欠陥34eを含むグループ35aに、欠陥P(34f)を含める。
At this time, the
また、図10(b)のように、X軸方向の閾値thx及びY軸方向の閾値thyが設定されていて、ステップS23で選択されたまだグループに含まれていない欠陥Pを34fとし、また、欠陥34d、34eは、グループ35aに含まれ、欠陥34g、34hは、グループ35bに含まれているとする。
Further, as shown in FIG. 10 (b), the optionally threshold th y threshold th x and Y-axis direction of the X-axis direction is set, it has been still a 34f defects P that is not included in the group selected in step S23 The
このとき、欠陥判定装置13aの制御部15は、ステップS24の判定において、欠陥P(34f)と、グループ35aに含まれる欠陥34eが、閾値を満たし(dx≦thxかつdy≦thy)、グループ35bに含まれる欠陥34gも、同様に、閾値を満たすので、ステップS25において、欠陥34eを含むグループ35aに、欠陥P(34f)を含めるとともに、欠陥34gを含むグループ35bに、欠陥P(34f)を含める。
At this time, the
そして、欠陥判定装置13aの制御部15は、欠陥P(34f)を含むグループ35aとグループ35bを1つにまとめる。すなわち、ステップS25の後のグループ(図示しない)は、欠陥34d、34e、34f、34g、34hを含むグループとなる。
And the
また、図10(c)のように、X軸方向の閾値thx及びY軸方向の閾値thyが設定されていて、ステップS23で選択されたまだグループに含まれていない欠陥Pを34iとし、また、欠陥34d、34eは、グループ35aに含まれているとする。
Further, as shown in FIG. 10 (c), the optionally threshold th y threshold th x and Y-axis direction of the X-axis direction is set, has been still a 34i defects P that is not included in the group selected in step S23 Further, it is assumed that the
このとき、欠陥判定装置13aの制御部15は、ステップS24の判定において、欠陥P(34i)と、グループ35aに含まれる欠陥34d及び34eが、閾値を満たさないので、ステップS26において、欠陥P(34i)を新たなグループとする。
At this time, the
次に、図11を用いて、図9で示した判定処理の例を説明する。
図11(a)のように、X軸方向の閾値thmx及びY軸方向の閾値thmyが設定されていて、また、個数の閾値thN=4と設定されているとする。そして、ステップS32で選択されたグループを35c(欠陥34j、34k、34l、34m、を含む)とする。
Next, an example of the determination process shown in FIG. 9 will be described with reference to FIG.
As shown in FIG. 11A, it is assumed that the threshold th mx in the X-axis direction and the threshold th my in the Y-axis direction are set and the threshold number th N = 4 is set. The group selected in step S32 is defined as 35c (including
このとき、欠陥判定装置13aの制御部15は、ステップS33の判定において、選択したグループ35cのX軸方向の距離の最大値max_dx(欠陥34jと欠陥34mのX軸方向の距離dx)が、閾値を満たし(max_dx≧thmx)、かつ、Y軸方向の距離の最大値max_dy(欠陥34jと欠陥34mのY軸方向の距離dy)が、閾値を満たす(max_dy≧thmy)ので、ステップS34の判定に進み、選択したグループ35cの欠陥の個数4が閾値thN=4以上あるので、ステップS35へ進み、選択したグループ35cに含まれる欠陥を線状欠陥と判定する。
At this time, the
一方、図11(b)のように、X軸方向の閾値thmx及びY軸方向の閾値thmyが設定されているとする。そして、ステップS32で選択されたグループを35c(欠陥34j、34k、34l、34m、を含む)とする。
On the other hand, as shown in FIG. 11B, it is assumed that a threshold th mx in the X-axis direction and a threshold th my in the Y-axis direction are set. The group selected in step S32 is defined as 35c (including
このとき、欠陥判定装置13aの制御部15は、ステップS33の判定において、選択したグループ35cのX軸方向の距離の最大値max_dx(欠陥34jと欠陥34mのX軸方向の距離dx)が、閾値を満たさない(max_dx<thmx)ため、ステップS36へ進み、選択したグループ35cに含まれる欠陥をその他の欠陥と判定する。
At this time, the
[第1実施形態の効果]
1.第1実施形態に係る欠陥判定装置によって、検査対象において検出された欠陥の位置座標に基づいて、欠陥同士の距離や個数の算出といった計算のみで、線状欠陥を判定することができる。特に、X軸及びY軸方向の成分のみを用いて距離を計算するので、加減算及び個数の算出のみで、線状欠陥を判定することができる。したがって、画像処理等の負荷の高い処理を必要としないため、簡易かつ低コストで線状欠陥の判定及び抽出をすることができる。
2.第1実施形態に係る欠陥判定装置によって、閾値thmx、thmy、thN等を適切に設定することにより、形状や大きさを指定して、線状欠陥を判定することができる。
[Effect of the first embodiment]
1. The defect determination apparatus according to the first embodiment can determine a linear defect only by calculation such as calculation of the distance between defects and the number of defects based on the position coordinates of the defect detected in the inspection target. In particular, since the distance is calculated using only the components in the X-axis and Y-axis directions, the linear defect can be determined only by adding / subtracting and calculating the number. Therefore, since a high-load process such as image processing is not required, it is possible to easily determine and extract a linear defect at low cost.
2. By appropriately setting threshold values th mx , th my , th N and the like by the defect determination device according to the first embodiment, a linear defect can be determined by designating the shape and size.
[第2実施形態の欠陥判定装置13bの欠陥判定処理]
続いて、図12を用いて、第2実施形態に係る欠陥判定装置13b(13)の欠陥判定処理について説明する。図12は、欠陥判定装置13bの欠陥判定処理の流れを示すフローチャートである。
[Defect Determination Process of
Then, the defect determination process of the
まず、欠陥判定装置13bの制御部15は、検査装置11から出力された欠陥リストから、各欠陥の位置座標Pi(xi,yi)(1≦i≦N)を読み取る(ステップS41)。ここでいう位置座標は、検査対象3の画像上に設定された二次元座標系(各軸をX軸、Y軸とする)における位置座標である。
First, the
次に、欠陥判定装置13bの制御部15は、変数iを1に設定する(ステップS42)。欠陥Piは、欠陥をグループ化する際の中心となる欠陥を意味する。
Next, the
次に、欠陥判定装置13bの制御部15は、変数jを1に設定する(ステップS43)。欠陥Pjは、欠陥Piと同一グループになるか調べる対象となる欠陥を意味する。
Next, the
次に、欠陥判定装置13bの制御部15は、欠陥Pi(xi,yi)と欠陥Pj(xj,yj)との距離が、予め設定されたX軸方向の閾値thx及びY軸方向の閾値thyを満たすか否か判定する。すなわち、欠陥判定装置13bの制御部15は、|xi-xj|≦thxかつ|yi-yj|≦thyを満たすか否か判定する(ステップS44)。
Next, the
満たす場合には(ステップS44でYes)、欠陥判定装置13bの制御部15は、欠陥Pjが欠陥Piと同一グループになるものとして、欠陥Pjに線欠陥フラグGiを付ける(ステップS45)。
一方、満たさない場合には(ステップS44でNo)、欠陥判定装置13bの制御部15は、ステップS46へ進む。
If satisfied (Yes in step S44), the
On the other hand, when not satisfy | filling (No in step S44), the
次に、欠陥判定装置13bの制御部15は、jを1増やし(ステップS46)、j≦Nであるか否か判定する(ステップS47)。
欠陥判定装置13bの制御部15は、j≦Nである場合には(ステップS47でYes)、ステップS44へ戻り、j>Nである場合には、ステップS48へ進む。
Next, the
If j ≦ N (Yes in step S47), the
次に、欠陥判定装置13bの制御部15は、線欠陥フラグGiを付けた欠陥の個数が、予め設定された閾値thN以上あるか、判定する(ステップS48)。
閾値thN以上ある場合には(ステップS48でYes)、欠陥判定装置13bの制御部15は、線欠陥フラグGiを付けた欠陥を線状欠陥と判定し、欠陥リストにおける線状欠陥と判定された欠陥に対して、線欠陥フラグGiを記録する(ステップS49)。
Next, the
If more than the threshold th N (Yes in step S48), the
一方、閾値thN未満である場合には(ステップS48でNo)、欠陥判定装置13bの制御部15は、線欠陥フラグGiを消去する(ステップS50)。
On the other hand, if it is less than the threshold value th N (No in step S48), the
次に、欠陥判定装置13bの制御部15は、iを1増やすことにより、グループ化する際の中心となる欠陥を次の欠陥へ移し(ステップS51)、i≦Nであるか否か判定する(ステップS52)。
欠陥判定装置13bの制御部15は、i≦Nである場合には(ステップS52でYes)、ステップS43へ戻り、i>Nである場合には、欠陥判定処理を終了する。
Next, the
If i ≦ N (Yes in step S52), the
以上で、第2実施形態に係る欠陥判定装置13bの欠陥判定処理は、終了である。
なお、本実施形態の欠陥判定処理は、前述のものに限られずその趣旨を逸脱しない範囲で変更可能である。
Above, the defect determination process of the
In addition, the defect determination process of this embodiment is not restricted to the above-mentioned thing, It can change in the range which does not deviate from the meaning.
例えば、ステップS46やステップ51のインクリメントにおいて、ステップS49で既に線状欠陥と判定されている欠陥はスキップするようにしてもよい。
また、第1実施形態のように各欠陥間の距離を先に算出しておいて、それを用いて欠陥判定処理を行ってもよい。
For example, in the increment of step S46 or step 51, the defect already determined to be a linear defect in step S49 may be skipped.
Further, as in the first embodiment, the distance between the defects may be calculated first, and the defect determination process may be performed using the distance.
なお、閾値thx、thy、thNは、判定したい線状欠陥の形状や大きさ等に応じて任意に設定できる。縦長の線状欠陥であればthx<thyとし、横長の線状欠陥であれば、thx>thyとすればよい。 Note that the thresholds th x , th y , and th N can be arbitrarily set according to the shape and size of the linear defect to be determined. If it is a vertically long linear defect, th x <th y may be set, and if it is a horizontally long linear defect, th x > th y may be set.
ここで、図13を用いて、図12で示した第2実施形態に係る欠陥判定処理の例を説明する。
図13(a)において、X軸方向の閾値thx及びY軸方向の閾値thyが設定されていて、個数の閾値thN=4と設定されているとする。そして、ステップS51でiがインクリメントされて、ステップS43の手前において、Piが欠陥34kを指しているものとする。
Here, an example of the defect determination process according to the second embodiment shown in FIG. 12 will be described with reference to FIG.
In Fig. 13 (a), though the threshold th y threshold th x and Y-axis direction of the X-axis direction is set, and is set as the threshold value th N = 4 number. Then, i is incremented in step S51, in front of the step S43, it is assumed that P i is pointing to the
このとき、欠陥判定装置13bの制御部15は、ステップS44〜S47の繰り返しにおいて、欠陥Pjがそれぞれ欠陥34j、34k、34l、34mを指すときに、PiとPjとの距離が閾値を満たす(35dで示す破線に入る)ので、欠陥34j、34k、34l、34mに対して、34kに係る線欠陥フラグGiを付ける(同一グループとする)。
At this time, the
次に、欠陥判定装置13bの制御部15は、ステップS48において、34kに係る線欠陥フラグGiを付けた欠陥の個数4が閾値thN=4以上なので、ステップS49において、欠陥リストの、欠陥34j、34k、34l、34mに対して、34kに係る線欠陥フラグGiを記録する(線状欠陥とする)。
Next, the
一方、図13(a)において、X軸方向の閾値thx及びY軸方向の閾値thyが設定されていて、個数の閾値thN=4と設定されているとする。そして、ステップS51でiがインクリメントされて、ステップS43の手前において、Piが欠陥34nを指しているものとする。
On the other hand, in FIG. 13A, it is assumed that the threshold value th x in the X-axis direction and the threshold value th y in the Y-axis direction are set, and the threshold value th N of the number is set to 4. Then, i is incremented in step S51, in front of the step S43, it is assumed that P i is pointing to the
このとき、欠陥判定装置13bの制御部15は、ステップS44〜S47の繰り返しにおいて、欠陥Pjがそれぞれ欠陥34n、34oを指すときに、PiとPjとの距離が閾値を満たす(35eで示す破線に入る)ので、欠陥34n、34oに対して、34nに係る線欠陥フラグGiを付ける(同一グループとする)。
At this time, the
次に、欠陥判定装置13bの制御部15は、ステップS48において、34nに係る線欠陥フラグGiを付けた欠陥の個数2が閾値thN=4未満なので、ステップS50において、欠陥34n、34oから、34nに係る線欠陥フラグGiを消去する(線状欠陥としない)。
Next, the
なお、図13(b)に示すように、検査対象3の配線パターンが縦方向であるときは、thx>thyと予め設定しておけば、横方向の線状欠陥も同様に判定(検出)することができる。例えば、図13(b)のように、X軸方向の閾値thx及びY軸方向の閾値thyが設定されていて、ステップS43の手前において、Piが欠陥34kを指している場合には、閾値となる矩形は35fのようになる。
As shown in FIG. 13B, when the wiring pattern of the
[第2実施形態の効果]
1.第2実施形態に係る欠陥判定装置によって、検査対象において検出された欠陥の位置座標に基づいて、欠陥同士の距離や個数の算出といった計算のみで、線状欠陥を判定することができる。特に、X軸及びY軸方向の成分のみを用いて距離を計算するので、加減算及び個数の算出のみで、線状欠陥を判定することができる。したがって、画像処理等の負荷の高い処理を必要としないため、簡易かつ低コストで線状欠陥の判定及び抽出をすることができる。
2.第2実施形態に係る欠陥判定装置によって、閾値thx、thy、thN等を適切に設定することにより、形状や大きさを指定して、線状欠陥を判定することができる。
[Effects of Second Embodiment]
1. The defect determination apparatus according to the second embodiment can determine a linear defect only by calculation such as calculation of the distance between defects and the number of defects based on the position coordinates of the defect detected in the inspection object. In particular, since the distance is calculated using only the components in the X-axis and Y-axis directions, the linear defect can be determined only by adding / subtracting and calculating the number. Therefore, since a high-load process such as image processing is not required, it is possible to easily determine and extract a linear defect at low cost.
2. By appropriately setting threshold values th x , th y , th N and the like by the defect determination device according to the second embodiment, a linear defect can be determined by designating the shape and size.
[線状欠陥の表示処理]
次に、図14を用いて、欠陥判定装置13(13a、13b)の線状欠陥の表示処理について説明する。
[Linear defect display processing]
Next, the display process of the linear defect of the defect determination apparatus 13 (13a, 13b) is demonstrated using FIG.
欠陥判定装置13の制御部15は、グループの情報(グループ番号等又は線欠陥フラグ)が記録された欠陥リストと、検査対象3の撮影画像を読み込む(ステップS61)。
The
次に、欠陥判定装置13の制御部15は、検査対象3の撮影画像を表示するとともに、各グループの情報に含まれる欠陥を線状欠陥として、その位置を撮影画像に重畳して表示する。
Next, the
以上により、欠陥判定装置13の線状欠陥の表示処理は終了である。
これにより、欠陥判定装置13の操作者は、検査対象3に線状欠陥があるか否か容易に認識することができる。
Thus, the linear defect display process of the
Thereby, the operator of the
以上、添付図面を参照しながら、本発明に係る欠陥判定装置等の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例又は修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。 The preferred embodiments of the defect determination device and the like according to the present invention have been described above with reference to the accompanying drawings, but the present invention is not limited to such examples. It will be apparent to those skilled in the art that various changes or modifications can be conceived within the scope of the technical idea disclosed in the present application, and these naturally belong to the technical scope of the present invention. Understood.
1……………………………欠陥検査システム
3……………………………検査対象
5……………………………ローラー
7……………………………光源
9……………………………撮影装置
11…………………………検査装置
13(13a、13b)…欠陥判定装置
15…………………………制御部
31…………………………パターン
32…………………………フィルム状の基材
34…………………………欠陥
35…………………………グループ
36…………………………欠陥範囲
1 ... …………………………
Claims (6)
前記位置座標を用いて、前記欠陥間の距離を算出する算出手段と、
前記距離が閾値以下の前記欠陥ごとに1つのグループとするグループ化手段と、
前記グループに含まれる前記欠陥の個数が所定値以上ならば、当該グループに含まれる前記欠陥を線状欠陥と判定する判定手段と、
を備えることを特徴とする欠陥判定装置。 A defect determination device that determines a defect using position coordinates of a defect to be inspected,
Calculating means for calculating a distance between the defects using the position coordinates;
Grouping means for grouping each defect with the distance below a threshold;
If the number of the defects included in the group is equal to or greater than a predetermined value, a determination unit that determines the defects included in the group as linear defects;
A defect determination apparatus comprising:
前記算出手段は、成分ごとに前記欠陥間の距離を算出する
ことを特徴とする請求項1に記載の欠陥判定装置。 The position coordinates are position coordinates in the two-dimensional coordinate system to be inspected,
The defect determination apparatus according to claim 1, wherein the calculation unit calculates a distance between the defects for each component.
ことを特徴とする請求項2に記載の欠陥判定装置。 The grouping means sets one group for each of the defects whose first component distance is equal to or smaller than a first threshold value and whose second component distance is equal to or smaller than a second threshold value. The defect determination apparatus described in 1.
ことを特徴とする請求項1乃至請求項3のいずれか1項に記載の欠陥判定装置。 The defect according to any one of claims 1 to 3, wherein the grouping unit sets one group for each defect whose distance from the defect of interest is a threshold value or less. Judgment device.
ことを特徴とする請求項1乃至請求項4のいずれか1項に記載の欠陥判定装置。 The defect determination apparatus according to any one of claims 1 to 4, wherein the inspection object is a film on which a wiring pattern is formed, and the defect is a defect in the wiring pattern. .
前記位置座標を用いて、前記欠陥間の距離を算出するステップと、
前記距離が閾値以下の前記欠陥ごとに1つのグループとするステップと、
前記グループに含まれる前記欠陥の個数が所定値以上ならば、当該グループに含まれる前記欠陥を線状欠陥と判定するステップと、
を含むことを特徴とする欠陥判定方法。 A defect determination method performed by a defect determination apparatus that determines a defect using the position coordinates of the defect to be inspected,
Calculating a distance between the defects using the position coordinates;
Grouping each defect with a distance less than or equal to a threshold;
If the number of defects included in the group is greater than or equal to a predetermined value, determining the defects included in the group as a linear defect;
A defect determination method comprising:
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2019200167A (en) * | 2018-05-18 | 2019-11-21 | 日立Geニュークリア・エナジー株式会社 | Ultrasonic flaw detection evaluation apparatus and ultrasonic flaw detection evaluation method |
US10565704B2 (en) | 2017-06-06 | 2020-02-18 | Nuflare Technology, Inc. | Inspection method and inspection system |
-
2014
- 2014-09-29 JP JP2014198409A patent/JP2016070741A/en active Pending
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