JP2016138790A - Surface inspection device, surface inspection method, program for the same, and recording medium of program - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a device and method of accurately detecting the state of gloss unevenness, color unevenness, or the like on an object surface.SOLUTION: Scattering light detecting means 20 divides scattering light on an object surface into a P polarization component and S polarization component and detects them, and detects a color component image related to RGB. Image detecting means 30 extracts a P polarization component image and S polarization component image from a scattering light detection image, and extracts a color component image of an R image and G image. Image analyzing means 60 determines the property of the object surface, on the basis of a polarization component intensity ratio correlation parameter and color intensity ratio correlation parameter calculated from a detection image of each of the polarization components and the color component.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、対象となる物体の表面の性状を検査する表面検査装置および表面検査方法などに関するものであり、特に、プリント基板上におけるメッキなどの表面の性状(または状態)を検査する表面検査装置および表面検査方法などに関する。   The present invention relates to a surface inspection apparatus and a surface inspection method for inspecting the surface properties of an object to be processed, and in particular, a surface inspection apparatus for inspecting surface properties (or states) such as plating on a printed circuit board. And a surface inspection method.

従来から、プリント基板の製造では、スイッチなどの接触部分や接線部には、耐腐食性に優れた金メッキなどのメッキによる表面処理が用いられている。しかしながら、メッキによる表面処理ではメッキが行われた環境の条件の変動によってメッキの表面状態が変化し、メッキムラがメッキの表面に現れる場合がある。メッキムラを含むメッキ表面の性状は、その品質や耐久性に影響するため、高い信頼性が要求される製品のメッキ表面の性状の均一性は重要な検査項目となっている。また、金メッキのみならず、近年ではより安価な銅メッキなどメッキする素材も幅広い素材から選択されるようになってきている。   Conventionally, in the production of printed circuit boards, surface treatment by plating such as gold plating having excellent corrosion resistance has been used for contact portions and tangent portions of switches and the like. However, in the surface treatment by plating, the surface state of the plating changes due to a change in the conditions of the environment in which plating is performed, and plating unevenness may appear on the surface of the plating. Since the quality of the plating surface including uneven plating affects the quality and durability, the uniformity of the properties of the plating surface of products requiring high reliability is an important inspection item. Further, not only gold plating but also materials for plating such as cheaper copper plating have been selected from a wide range of materials in recent years.

このようなメッキの表面の検査は、目視で行うことが一般的である。しかしながら、人間の目による評価には個人差が大きく、基準が曖昧であり変動が激しいといった問題がある。このため、機械による定量的な検査方法が求められている。一般に、物体の表面の光沢の検査方法としては、測定者の感覚で判断される絶対測定法や、JIS B0659−1(2002)に規定されている比較用表面粗さ標準片と比較して表面粗さを測定する方法などがある。   Such inspection of the surface of the plating is generally performed visually. However, there are problems with the evaluation by the human eye that there are large individual differences, the criteria are ambiguous, and fluctuations are severe. For this reason, a quantitative inspection method using a machine is required. In general, as a method for inspecting the gloss of the surface of an object, the surface is compared with an absolute measurement method judged by a senser's sense or a comparative surface roughness standard piece defined in JIS B0659-1 (2002). There is a method for measuring roughness.

上述の検査方法では、目視の場合と同様に物体の表面の反射光の強度の変化を検出する方法が用いられるが、基準を決めて濃淡を2値化して検出を行うため照射斑や光学系の歪などのノイズとなる要素を除いて高い検査精度を得ることは難しい。以上の他にも、色、拡散、偏光、スペックルを利用した粗さに対応する物理量を使った物体表面の検査方法が提案されている。しかしながら、白色度や色差といった物理量では光沢を用いた場合と比較して、測定の精度や視覚とのマッチングが難しく、安定した測定が困難であるという問題が生じる。また、スペックル干渉(回折)を用いた検査方法は、波長に比較して細かい粗さに敏感であることが知られているが、メッキ表面の性状との対応についての調査はまだ十分に行われていない。   In the above inspection method, a method of detecting a change in the intensity of reflected light on the surface of an object is used as in the case of visual inspection. It is difficult to obtain high inspection accuracy except for elements that cause noise such as distortion. In addition to the above, an object surface inspection method using physical quantities corresponding to roughness using color, diffusion, polarization, and speckle has been proposed. However, the physical quantity such as whiteness and color difference has a problem that it is difficult to match the measurement accuracy and the visual perception and to make a stable measurement compared to the case where gloss is used. In addition, it is known that the inspection method using speckle interference (diffraction) is sensitive to fine roughness compared to the wavelength, but the investigation of the correspondence with the properties of the plating surface has not been sufficiently conducted. I have not been told.

これらのメッキ表面等の表面性状を評価する装置として、特許文献1には、散乱光の偏光成分から散乱光の偏光強度比パラメータを取得し、これに基づき、表面の光沢ムラを検出する技術が開示されている。   As an apparatus for evaluating the surface properties of these plating surfaces and the like, Patent Document 1 discloses a technique for obtaining a polarization intensity ratio parameter of scattered light from a polarization component of scattered light and detecting surface gloss unevenness based on the parameter. It is disclosed.

特開2013−33017号公報JP 2013-33017 A

前述の特許文献1記載の方法によれば、特に金メッキ等のように化学的安定性が高い物体表面における凹凸分布の偏りや、いわゆる光沢ムラの状態を精度よく検出することができる。しかしながら、この表面検査装置は偏光強度比により検出することができるような凹凸分布、光沢ムラは精度よく検出することができるものの、偏光強度比に現れず凹凸分布に基づかない欠陥が生じているとき、検出することができない場合があった。例えば、近年、適用範囲が広がってきている銅メッキの場合、銅自体の化学変化(酸化・腐食劣化等)のように、表面凹凸以外の要素でその表面性状が変化するものでは、視覚での判断結果との乖離が生じることがあった。また、メッキが施される対象となるプリント基板がより小型化することで、検査方法も目視で観察することができる限界に近くなり、より小さい対象に対応できる検査方法が求められている。   According to the method described in Patent Document 1 described above, it is possible to accurately detect the uneven distribution of unevenness on the surface of an object having high chemical stability, such as gold plating, and so-called gloss unevenness. However, this surface inspection device can detect unevenness distribution and gloss unevenness that can be detected by the polarization intensity ratio with high accuracy, but there is a defect that does not appear in the polarization intensity ratio and is not based on the unevenness distribution. There were cases where it could not be detected. For example, in the case of copper plating whose application range has been expanding in recent years, such as chemical changes (oxidation / corrosion degradation, etc.) of copper itself, if the surface properties change with elements other than surface irregularities, Deviations from judgment results may occur. In addition, since the printed circuit board to be plated is further reduced in size, the inspection method is close to the limit that can be visually observed, and an inspection method that can cope with a smaller object is demanded.

本発明は、これらの上記の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、表面凹凸の分布に基づくような光沢ムラに加えて、他の要因で生じているような外観の検査も行うことができる表面検査装置および表面検査方法などを実現することにある。また、より小さい検査対象に対しても適用可能な検査装置および検査方法を提供することにある。   The present invention has been made in view of the above-mentioned problems, and its purpose is not only gloss unevenness based on the distribution of surface irregularities, but also inspection of the appearance caused by other factors. It is to realize a surface inspection apparatus and a surface inspection method that can be performed. It is another object of the present invention to provide an inspection apparatus and an inspection method that can be applied to smaller inspection objects.

本発明者は、上記課題を解決すべく鋭意研究を重ねた結果、下記の発明が上記目的に合致することを見出し、本発明に至った。   As a result of intensive studies to solve the above problems, the present inventor has found that the following inventions meet the above object, and have reached the present invention.

本発明の表面検査装置は、上記の課題を解決するために、照射された光の散乱光を分析して、上記光が照射された物体表面の性状を検査する表面検査装置であって、上記散乱光を、散乱面に平行な振動成分であるP偏光成分と、上記散乱面に垂直な振動成分であるS偏光成分とに分離する偏光成分分離手段と、上記偏光成分分離手段によって分離された上記P偏光成分および上記S偏光成分のそれぞれの偏光成分画像として検出する偏光成分画像検出手段と、上記偏光成分画像検出手段により検出されたそれぞれの偏光成分画像から算出されるパラメータで、かつ、上記P偏光成分の強度に対する上記S偏光成分の強度の比と相関をもつパラメータである偏光強度比相関パラメータの値を取得する偏光強度比相関パラメータ取得手段と、上記散乱光を、複数の波長の光の強度に関する複数の検出画像として検出する色成分画像検出手段と、上記色成分画像検出手段によって検出された複数の検出画像から算出されるパラメータで、かつ、上記複数の検出画像におけるそれぞれの波長の光の強度比と相関を持つパラメータである色強度比相関パラメータの値を取得する色強度比相関パラメータ取得手段と、上記偏光強度比相関パラメータ取得手段により取得した偏光強度比相関パラメータの値および上記色強度比相関パラメータ取得手段により取得した色強度比相関パラメータの値に基づいて、上記物体表面の性状を判断する表面性状判断手段とを備えることを特徴とする。   In order to solve the above problems, the surface inspection apparatus of the present invention is a surface inspection apparatus that analyzes the scattered light of the irradiated light and inspects the properties of the object surface irradiated with the light. The scattered light is separated by the polarization component separation means for separating the P-polarized light component, which is a vibration component parallel to the scattering surface, and the S-polarization component, which is a vibration component perpendicular to the scattering surface, and the polarization component separation means. Polarization component image detection means for detecting the respective polarization component images of the P polarization component and the S polarization component, parameters calculated from the respective polarization component images detected by the polarization component image detection means, and A polarization intensity ratio correlation parameter acquisition means for acquiring a value of a polarization intensity ratio correlation parameter, which is a parameter having a correlation with the ratio of the intensity of the S polarization component to the intensity of the P polarization component; A color component image detecting means for detecting disturbance light as a plurality of detected images relating to the intensity of light of a plurality of wavelengths, a parameter calculated from the plurality of detected images detected by the color component image detecting means, and the above Color intensity ratio correlation parameter acquisition means for acquiring a color intensity ratio correlation parameter value, which is a parameter correlated with the light intensity ratio of each wavelength in a plurality of detected images, and the polarization intensity ratio correlation parameter acquisition means And a surface property determining means for determining the property of the object surface based on the value of the polarization intensity ratio correlation parameter and the value of the color intensity ratio correlation parameter acquired by the color intensity ratio correlation parameter acquiring means. .

また、本発明の表面検査方法は、照射された光の散乱光を分析して、上記光が照射された物体表面の性状を検査する表面検査方法であって、上記散乱光を、散乱面に平行な振動成分であるP偏光成分と、上記散乱面に垂直な振動成分であるS偏光成分とに分離する偏光成分分離ステップと、上記偏光成分分離ステップにて分離された上記P偏光成分および上記S偏光成分のそれぞれの偏光成分検出画像として検出する偏光成分画像検出ステップと、上記偏光成分画像検出ステップにより検出されたそれぞれの偏光成分画像から算出されるパラメータで、かつ、上記P偏光成分の強度に対する上記S偏光成分の強度の比と相関をもつパラメータである偏光強度比相関パラメータの値を取得する偏光強度比相関パラメータ取得ステップと、上記散乱光を、複数の波長の光の強度に関する複数の検出画像として検出する色成分画像検出ステップと、上記色成分画像検出ステップによって検出された複数の検出画像から算出されるパラメータで、かつ、上記複数の検出画像におけるそれぞれの波長の光の強度比と相関を持つパラメータである色強度比相関パラメータの値を取得する色強度比パラメータ取得ステップと、上記偏光強度比パラメータ取得ステップにより取得した偏光強度比相関パラメータの値および上記色強度比パラメータ取得ステップにより取得した色強度比相関パラメータの値に基づいて、上記物体表面の性状を判断する表面性状判断ステップとを含むことを特徴とする。   Further, the surface inspection method of the present invention is a surface inspection method for analyzing the scattered light of the irradiated light and inspecting the property of the object surface irradiated with the light, the scattered light being applied to the scattering surface. A polarization component separating step that separates a P polarization component that is a parallel vibration component and an S polarization component that is a vibration component perpendicular to the scattering surface; the P polarization component separated in the polarization component separation step; and A polarization component image detection step for detecting each polarization component detection image of the S polarization component, a parameter calculated from each polarization component image detected by the polarization component image detection step, and an intensity of the P polarization component A polarization intensity ratio correlation parameter obtaining step for obtaining a polarization intensity ratio correlation parameter value, which is a parameter having a correlation with the intensity ratio of the S polarization component to A color component image detection step for detecting light as a plurality of detection images relating to light intensities of a plurality of wavelengths, a parameter calculated from the plurality of detection images detected by the color component image detection step, and the plurality A color intensity ratio parameter acquisition step for acquiring a value of a color intensity ratio correlation parameter, which is a parameter correlated with the intensity ratio of light of each wavelength in the detected image, and the polarization intensity ratio acquired by the polarization intensity ratio parameter acquisition step And a surface property determining step of determining the property of the object surface based on the value of the correlation parameter and the value of the color intensity ratio correlation parameter acquired in the color intensity ratio parameter acquiring step.

すなわち、本発明の上記構成および方法においては、散乱光の偏光成分に関する偏光強度比相関パラメータと、散乱光の色成分に関する色強度比相関パラメータとを、両方取得し、これらに基づく情報を組み合わせて表面性状判断をおこなうことを特徴する。   That is, in the above-described configuration and method of the present invention, both the polarization intensity ratio correlation parameter relating to the polarization component of the scattered light and the color intensity ratio correlation parameter relating to the color component of the scattered light are obtained, and information based on these is combined. It is characterized by determining surface properties.

これにより、検査対象の物体表面の性状を精度よく検出できる。これは、物質の表面(例えば、金属メッキされた物体表面など)に照射された光の散乱光は、物体表面における凹凸の分布の状態によって散乱角度および各偏光成分の割合が変化するためである。また、金属の場合であれば、吸収係数が小さいために反射率は高い値を示すが、物体表面における凹凸の分布の状態によって各偏光成分の散乱強度が高くなったり低くなったりするので、一定の偏光方向の光を入射させた場合、物体表面における凹凸の分布に応じて各偏光成分の強度が異なるためである。さらに、偏光成分に関する判断に加え、色成分に関する評価に関する判断も行うことで、表面凹凸等の偏光成分で検出可能なものに加えて、これらのみでは検出できない酸化劣化等により表面に表われる欠陥も併せて検出することができるため、より優れた表面検査を行うことができる。   Thereby, the property of the object surface to be inspected can be accurately detected. This is because the scattering angle of light scattered on the surface of a substance (for example, a metal-plated object surface, etc.) varies depending on the unevenness distribution state on the object surface and the ratio of each polarization component. . In the case of metals, the reflectance is high because the absorption coefficient is small, but the scattering intensity of each polarization component increases or decreases depending on the unevenness distribution state on the object surface. This is because the intensity of each polarization component varies according to the uneven distribution on the object surface when light having the polarization direction of is made incident. Furthermore, in addition to the determination regarding the polarization component, in addition to the detection regarding the polarization component such as the surface unevenness by making the determination regarding the evaluation regarding the color component, there are also defects appearing on the surface due to oxidative degradation that cannot be detected by these alone. Since it can detect together, a more excellent surface inspection can be performed.

また、上記の構成または方法によれば、偏光成分分離手段(偏光成分分離ステップ)が、検査対象の物体表面に照射された光の散乱光を散乱面に平行な振動成分であるP偏光成分と、散乱面に垂直な振動成分であるS偏光成分とに分離している。   In addition, according to the above configuration or method, the polarization component separation means (polarization component separation step) includes the P-polarized component, which is a vibration component parallel to the scattering surface, and the scattered light emitted to the object surface to be inspected. , And the S polarization component which is a vibration component perpendicular to the scattering surface.

また、上記の構成または方法によれば、偏光成分画像検出手段(偏光成分画像検出ステップ)が、上記偏光成分分離手段によって分離された上記P偏光成分および上記S偏光成分のそれぞれの偏光成分画像として検出している。さらに、偏光強度比相関パラメータ取得手段(偏光強度比相関パラメータ取得ステップ)が、分離された上記P偏光成分および上記S偏光成分のそれぞれの検出画像から算出される強度比相関パラメータを取得している。   Further, according to the above configuration or method, the polarization component image detection means (polarization component image detection step) is a polarization component image of the P polarization component and the S polarization component separated by the polarization component separation means. Detected. Furthermore, the polarization intensity ratio correlation parameter acquisition means (polarization intensity ratio correlation parameter acquisition step) acquires intensity ratio correlation parameters calculated from the detected images of the P-polarized component and the S-polarized component which have been separated. .

また、上記の構成または方法によれば、色成分画像検出手段(色成分画像検出ステップ)が、複数の波長の光の強度に関する複数の検出画像として検出している。この複数の波長の光の強度に関する複数の検出画像とは、例えば、RGB画像検出のように、完全に単一の波長に関するものではなくとも、特定の第一の波長を中心波長とする光の強度に対する像(第一の像)と、第一の像とは異なる第二(適宜、第三、第四)の波長を中心波長とする光の強度に対する像(第二の像)とのように複数取得し、これらの第一の像と第二の像とのようにそれぞれの波長に対応する複数の検出画像として用いることを指す。また、色強度比相関パラメータ取得手段(色強度比相関パラメータ取得ステップ)が、上記色成分画像検出手段(ステップ)によって検出された複数の検出画像から算出されるパラメータで、かつ、上記複数の検出画像におけるそれぞれの波長の光の強度比と相関を持つパラメータである色強度比相関パラメータの値を取得している。   Further, according to the above configuration or method, the color component image detection means (color component image detection step) detects a plurality of detection images related to the intensity of light of a plurality of wavelengths. The plurality of detection images relating to the light intensities at the plurality of wavelengths is, for example, light having a specific first wavelength as a central wavelength, even if it is not completely related to a single wavelength, such as RGB image detection. Like an image with respect to intensity (first image) and an image with respect to the intensity of light having a second (as appropriate, third, fourth) wavelength different from the first image as a central wavelength (second image) And a plurality of detected images corresponding to the respective wavelengths, such as the first image and the second image. Further, the color intensity ratio correlation parameter acquisition means (color intensity ratio correlation parameter acquisition step) is a parameter calculated from a plurality of detection images detected by the color component image detection means (step), and the plurality of detections The value of the color intensity ratio correlation parameter, which is a parameter having a correlation with the intensity ratio of light of each wavelength in the image, is acquired.

そして、偏光強度比相関パラメータの値および色強度比相関パラメータの値に基づいて、物体表面の性状を判断している。   Then, the property of the object surface is judged based on the value of the polarization intensity ratio correlation parameter and the value of the color intensity ratio correlation parameter.

ここに、「偏光強度比相関パラメータ」とは、P偏光成分の強度に対するS偏光成分の強度の比(以下、単に「偏光強度比」という)そのものを含め、当該偏光強度比と相関をもつパラメータである。また、「色強度比相関パラメータ」」とは、複数の検出画像における上記第一の像の強度と上記第二の像の強度の比のように、それぞれの波長の光の強度比(以下、「色強度比」)そのものを含め、当該色強度比と相関を持つパラメータである。また、偏光強度比相関パラメータと、色強度比相関パラメータとをともに指すとき、単に強度比相関パラメータと記載する場合がある。   Here, the “polarization intensity ratio correlation parameter” is a parameter having a correlation with the polarization intensity ratio including the ratio of the intensity of the S polarization component to the intensity of the P polarization component (hereinafter simply referred to as “polarization intensity ratio”). It is. In addition, the “color intensity ratio correlation parameter” is an intensity ratio of light of each wavelength (hereinafter, referred to as a ratio of the intensity of the first image and the intensity of the second image in a plurality of detected images). “Color intensity ratio”) itself and other parameters having a correlation with the color intensity ratio. Further, when referring to both the polarization intensity ratio correlation parameter and the color intensity ratio correlation parameter, they may be simply referred to as intensity ratio correlation parameters.

この強度比相関パラメータの値は、従来の技術では検出が困難であった物体表面の比較的小さな変化の群ととらえられる欠陥である、凹凸の分布の偏りや光沢ムラ、色ムラの状態を判断(検出)する指標となり得る。よって、強度比相関パラメータを用いることにより、物体表面の性状を定量的な手法で判断することが可能となる。   The value of this intensity ratio correlation parameter is used to determine the unevenness of unevenness distribution, gloss unevenness, and color unevenness, which is a defect that can be regarded as a group of relatively small changes in the object surface that were difficult to detect with conventional technology. It can be an index to (detect). Therefore, by using the intensity ratio correlation parameter, it is possible to determine the property of the object surface by a quantitative method.

また、散乱光強度比と相関をもつ強度比相関パラメータを用いているため、検査対象に照射する光の強度分布に偏りが存在する場合であっても、影響をほとんど受けることなく物体表面の性状を精度良く判断することができる。   In addition, since the intensity ratio correlation parameter that correlates with the scattered light intensity ratio is used, even if there is a bias in the intensity distribution of the light irradiating the inspection object, the properties of the object surface are hardly affected. Can be accurately determined.

よって、強度比相関パラメータの値を利用することにより、物体表面における凹凸の分布の偏りや光沢ムラ、色ムラの状態を精度良く検出することが可能となる。   Therefore, by using the value of the intensity ratio correlation parameter, it is possible to accurately detect the uneven distribution of unevenness, gloss unevenness, and color unevenness on the object surface.

なお、強度比相関パラメータは、物体表面の比較的大きな変化の群ととらえられる欠陥である、物体表面の異物や疵の状態を判断する指標としても好適である。   It should be noted that the intensity ratio correlation parameter is also suitable as an index for determining the state of foreign matter or wrinkles on the object surface, which is a defect that can be regarded as a group of relatively large changes in the object surface.

また、本発明の表面検査装置は、上記の構成に加えて、上記偏光成分分離手段が、散乱光を偏光ビームスプリッタによってP偏光成分とS偏光成分とに分離する偏光成分分離手段であって、かつ、前記偏光成分分離手段の偏光ビームスプリッタによって分離されたP偏光成分およびS偏光成分のそれぞれについて複数の波長の光の強度に関する複数の検出画像として検出することでP偏光成分の色成分検出画像とS偏光成分の色成分検出画像とを検出し、上記P偏光成分の色成分検出画像および上記S偏光成分の色成分検出画像とから、上記偏光成分画像検出手段が検出する上記P偏光成分および上記S偏光成分のそれぞれの偏光成分画像、および上記色成分画像検出手段が検出する複数の波長の光の強度に関する複数の検出画像を抽出して用いてもよい。   Further, in the surface inspection apparatus of the present invention, in addition to the above configuration, the polarization component separation unit is a polarization component separation unit that separates the scattered light into a P polarization component and an S polarization component by a polarization beam splitter, In addition, each of the P-polarized component and the S-polarized component separated by the polarization beam splitter of the polarization component separating unit is detected as a plurality of detected images relating to the intensity of light of a plurality of wavelengths, thereby detecting a color component detected image of the P-polarized component. And a color component detection image of the S polarization component, and the P polarization component detected by the polarization component image detection means from the color component detection image of the P polarization component and the color component detection image of the S polarization component, and Extracting each polarization component image of the S polarization component and a plurality of detection images relating to the intensities of light of a plurality of wavelengths detected by the color component image detection means It can have.

上記の構成において、S偏光成分の複数の波長の光の強度に関する像と、P偏光成分の複数の波長の光の強度に関する像とが得られ、これらに基づいて、適宜、偏光成分に関する画像と、色成分に関する画像と選択、合成等することで抽出するが、これらは、偏光成分と色成分の基礎となる画像データの検出手段として、非常に小型化が行いやすく、かつ、小さい検出対象に対しても優れた検出感度を示しやすい構成とすることができる。   In the above configuration, an image relating to the intensity of light of a plurality of wavelengths of the S polarization component and an image relating to the intensity of light of a plurality of wavelengths of the P polarization component are obtained. These are extracted by selecting, combining, etc. with an image related to color components, but these are very easy to downsize as a means of detecting image data that is the basis of polarized light components and color components, and can be used for small detection targets. In contrast, a configuration in which excellent detection sensitivity is easily exhibited can be obtained.

また、本発明の表面検査装置は、上記の構成に加えて、上記偏光強度比相関パラメータの分布が反映された偏光強度比画像データから、その偏光強度比画像データの特徴を示す偏光成分特徴量を抽出し、抽出された上記偏光成分特徴量を定義域のパラメータとし、上記物体表面の性状を判断するために予め定めた偏光成分判断パラメータを値域のパラメータとして構成した所定の偏光成分判断写像を用いて、上記偏光特徴量の値から求めた上記偏光成分判断パラメータの値に基づいて、上記物体表面の偏光成分に関する性状の判断と、上記色強度比相関パラメータの分布が反映された色強度比画像データから、その色強度比画像データの特徴を示す色成分特徴量を抽出し、抽出された上記色成分特徴量を定義域のパラメータとし、上記物体表面の性状を判断するために予め定めた色成分判断パラメータを値域のパラメータとして構成した所定の色成分判断写像を用いて、上記色成分特徴量の値から求めた上記色成分判断パラメータの値に基づいて、上記物体表面の色成分に関する性状の判断とを行うことで、上記物体表面の性状を判断しても良い。   In addition to the above-described configuration, the surface inspection apparatus of the present invention is a polarization component feature amount indicating the characteristics of the polarization intensity ratio image data from the polarization intensity ratio image data reflecting the distribution of the polarization intensity ratio correlation parameter. A predetermined polarization component judgment map in which the extracted polarization component feature quantity is defined as a domain parameter, and a predetermined polarization component judgment parameter for judging the property of the object surface is used as a range parameter. Based on the value of the polarization component determination parameter obtained from the value of the polarization feature value, the determination of the property regarding the polarization component of the object surface and the color intensity ratio reflecting the distribution of the color intensity ratio correlation parameter A color component feature amount indicating the characteristics of the color intensity ratio image data is extracted from the image data, and the extracted color component feature amount is used as a domain parameter, and the object table Based on the value of the color component determination parameter obtained from the value of the color component feature amount, using a predetermined color component determination map in which a predetermined color component determination parameter is used as a range parameter to determine the property of the color Then, the property of the object surface may be determined by determining the property regarding the color component of the object surface.

上記の構成によれば、偏光強度比相関パラメータと色強度比相関パラメータのそれぞれの強度比相関パラメータの分布が反映されたそれぞれの画像データについて、それぞれの画像データの特徴を示す画像特徴量を抽出し、抽出された画像特徴量の値を定義域のパラメータとし、物体表面の性状を判断するために予め定めたそれぞれの判断パラメータを値域のパラメータとして所定の写像を予め構成しておくことにより、これらの写像を用いて強度比相関パラメータの分布が反映された画像データから抽出されたそれぞれの画像特徴量から、それぞれに対応する判断パラメータの値を求めることができる。また、画像特徴量を用いて写像を構成することにより、例えば、信頼性(精度)の高い、良否を判定するために有意な差がある値域パラメータ(判断パラメータ)を求めることができる。このようにして求めた判断パラメータの値に基づいて、物体表面の性状を定量的な手法で判断することが可能となる。   According to the above configuration, for each image data reflecting the distribution of the intensity ratio correlation parameter of the polarization intensity ratio correlation parameter and the color intensity ratio correlation parameter, the image feature amount indicating the characteristics of each image data is extracted. Then, by configuring the value of the extracted image feature value as a parameter of the definition area and preliminarily configuring a predetermined mapping with each of the predetermined determination parameters for determining the property of the object surface as a parameter of the value area, Using these maps, the values of the determination parameters corresponding to the respective image feature amounts extracted from the image data reflecting the distribution of the intensity ratio correlation parameter can be obtained. Further, by configuring the mapping using the image feature amount, for example, a range parameter (determination parameter) with high reliability (accuracy) and a significant difference for determining pass / fail can be obtained. Based on the value of the determination parameter thus obtained, it is possible to determine the property of the object surface by a quantitative method.

ここで、判断パラメータとしては、検出対象同士の類似度を示すパラメータや、検出対象を複数のグループに分類したときに、どのグループに分類されるかを示すパラメータなどを例示することができる。   Here, examples of the determination parameter include a parameter indicating the degree of similarity between detection targets, a parameter indicating which group the detection targets are classified into when the detection targets are classified into a plurality of groups, and the like.

なお、写像を構成する方法としては、例えば、
(1)画像特徴量の値の分布から、統計的特徴を抽出して写像(例えば、ヒストグラムなど)を構成する方法、
(2)画像特徴量を説明変数とし、上記判断パラメータを目的変数として多変量解析を行って所定の写像(例えば、検索空間など)を構成する方法などを挙示できる。
In addition, as a method of constructing the mapping, for example,
(1) A method of extracting a statistical feature from a distribution of image feature value values to form a mapping (for example, a histogram).
(2) A method of constructing a predetermined map (for example, a search space) by performing multivariate analysis using the image feature amount as an explanatory variable and the above determination parameter as an objective variable can be listed.

また、多変量解析とは、互いに関係のある多変量(他種類の特性値)のデータが持つ特徴を要約し、かつ、目的に応じて総合するための手法のことである。   Multivariate analysis is a method for summarizing the characteristics of multivariate (other types of characteristic values) data that are related to each other and integrating them according to the purpose.

また、多変量解析には、
(1)予測式(関係式)の発見や量の推定などに用いる重回帰分析や正準相関分析、
(2)標本の分類や質の推定などに用いるクラスター分析や判別分析、
(3)多変量の統合整理(減らす)、変量の分類、および代表変量の発見などに用いる主成分分析や因子分析などが含まれる。なお、これらの方法のいずれを採用するかは、目的に応じて選択すれば良い。
For multivariate analysis,
(1) Multiple regression analysis and canonical correlation analysis used for finding prediction formulas (relational formulas) and estimating quantities,
(2) Cluster analysis and discriminant analysis used for specimen classification and quality estimation,
(3) Principal component analysis, factor analysis, etc. used for integrated organization (reduction) of multivariate, classification of variable, discovery of representative variable, etc. are included. Note that which of these methods is adopted may be selected according to the purpose.

また、本発明の表面検査装置は、上記の構成に加えて、上記表面性状判断手段は、上記偏光強度比相関パラメータとして、パラメータΨ=tan-1(S偏光成分の強度/P偏光成分の強度)を用いても良い。 Further, in the surface inspection apparatus of the present invention, in addition to the above-described configuration, the surface property determination means uses the parameter Ψ = tan −1 (intensity of S-polarized component / intensity of P-polarized component) as the polarization intensity ratio correlation parameter. ) May be used.

ここで、パラメータΨの値は、凹凸の分布の偏りやムラの状態を判断するための指標として特に優れたパラメータである。よって、このようなパラメータΨを用いて写像を構成することにより、例えば、信頼性(精度)の高い、良否を判定するために有意な差がある値域パラメータ(判断パラメータ)を求めることができる。このようにして求めた判断パラメータの値に基づいて、物体表面の性状を定量的な手法で判断することが可能となる。   Here, the value of the parameter Ψ is a particularly excellent parameter as an index for determining the unevenness of unevenness distribution and the state of unevenness. Therefore, by constructing a mapping using such a parameter Ψ, for example, a range parameter (determination parameter) with high reliability (accuracy) and a significant difference for determining pass / fail can be obtained. Based on the value of the determination parameter thus obtained, it is possible to determine the property of the object surface by a quantitative method.

すなわち、上記構成のように、このパラメータΨを利用することにより、凹凸の分布の偏りやムラの状態をより精度良く判断することが可能となる。   That is, by using this parameter Ψ as in the above configuration, it is possible to more accurately determine the unevenness and unevenness of the uneven distribution.

また、本発明の表面検査装置は、上記の構成に加えて、上記偏光強度比画像データにおける複数の画素のうち、上記偏光強度比相関パラメータの値が所定の閾値の範囲外である偏光成分異常点を特定する偏光成分異常点特定手段と、上記偏光成分異常点特定手段が特定した複数の偏光成分異常点の中から、互いに隣接する複数の偏光成分異常点からなる偏光成分異常点グループを特定し、特定した偏光成分異常点グループの特徴を示す偏光成分形状特徴量を抽出する偏光成分形状特徴量抽出手段と、を備え、上記表面性状判断手段は、上記偏光成分形状特徴量を上記偏光成分特徴量として、多変量解析を行って構成した写像を上記所定の偏光成分判断写像として用いて、上記偏光成分形状特徴量抽出手段によって抽出された上記偏光成分形状特徴量の値から求めた上記偏光成分判断パラメータの値に基づいて、上記物体表面の偏光成分に関する性状を判断し、かつ、上記色強度比画像データにおける複数の画素のうち、上記色強度比相関パラメータの値が所定の閾値の範囲外である色成分異常点を特定する色成分異常点特定手段と、上記色成分異常点特定手段が特定した複数の色成分異常点の中から、互いに隣接する複数の色成分異常点からなる色成分異常点グループを特定し、特定した色成分異常点グループの特徴を示す色成分形状特徴量を抽出する色成分形状特徴量抽出手段と、を備え、上記表面性状判断手段は、上記色成分形状特徴量を上記色成分特徴量として、多変量解析を行って構成した写像を上記所定の色成分判断写像として用いて、上記色成分形状特徴量抽出手段によって抽出された上記色成分形状特徴量の値から求めた上記色画像判断パラメータの値に基づいて、上記物体表面の色成分に関する性状を判断しても良い。すなわち、偏光強度比相関パラメータに基づく異常点と、色強度比相関パラメータとに関するそれぞれの形状特徴量の抽出と、それぞれの判断写像を有する構成としても良い。以下、偏光強度比相関パラメータ、および色強度比相関パラメータに双方に関するものについては、単に「異常点」や「形状特徴量」、「判断写像」と記載する場合がある。   In addition to the above-described configuration, the surface inspection apparatus of the present invention includes a polarization component abnormality in which a value of the polarization intensity ratio correlation parameter is outside a predetermined threshold value among a plurality of pixels in the polarization intensity ratio image data. A polarization component abnormal point specifying unit for specifying a point and a polarization component abnormal point group composed of a plurality of adjacent polarization component abnormal points among the plurality of polarization component abnormal points specified by the polarization component abnormal point specifying unit are specified. And a polarization component shape feature quantity extracting means for extracting a polarization component shape feature quantity indicating the characteristics of the specified polarization component abnormal point group, wherein the surface property determining means converts the polarization component shape feature quantity into the polarization component The polarization component shape extracted by the polarization component shape feature amount extraction unit using a map formed by performing multivariate analysis as the feature amount as the predetermined polarization component judgment map Based on the value of the polarization component determination parameter obtained from the value of the collected amount, a property relating to the polarization component of the object surface is determined, and the color intensity ratio correlation among a plurality of pixels in the color intensity ratio image data is determined. Color component abnormal point specifying means for specifying a color component abnormal point whose parameter value is outside a predetermined threshold range and a plurality of color component abnormal points specified by the color component abnormal point specifying means are adjacent to each other. A color component shape feature amount extracting unit that identifies a color component abnormal point group including a plurality of color component abnormal points and extracts a color component shape feature amount indicating a characteristic of the identified color component abnormal point group, and the surface The property determination means uses the color component shape feature amount as the color component feature amount and a map formed by performing multivariate analysis as the predetermined color component determination map, and sends the color component shape feature amount to the color component shape feature amount extraction means. Based on the value of the color image determination parameter obtained from the values of the extracted the color component shape feature I, may determine the properties regarding the color components of the object surface. That is, it may be configured to have extraction of each shape feature amount regarding the abnormal point based on the polarization intensity ratio correlation parameter and each color intensity ratio correlation parameter, and each determination map. Hereinafter, the polarization intensity ratio correlation parameter and the color intensity ratio correlation parameter may be simply referred to as “abnormal point”, “shape feature amount”, or “judgment map”.

一般に、物体表面の性状が良好な場合、異常点(この異常点は白画素として表示される場合がある)の数も少なく、各異常点グループ内における互いに隣接する異常点の数も少ない傾向があると考えられる。一方、物体表面の性状が良好でない場合、異常点の数も多く、各グループ内における異常点の数も多い傾向があると考えられる。また、隣接する異常点の連続数や、隣接する異常点同士が隣接する隣接方向などにも光沢ムラ、色ムラの種類に応じた特有の傾向があると考えられる。   In general, when the properties of the object surface are good, the number of abnormal points (the abnormal points may be displayed as white pixels) is small, and the number of adjacent abnormal points in each abnormal point group tends to be small. It is believed that there is. On the other hand, when the properties of the object surface are not good, the number of abnormal points is large and the number of abnormal points in each group tends to be large. In addition, it is considered that there is a unique tendency according to the types of uneven gloss and color unevenness in the consecutive number of adjacent abnormal points and the adjacent direction in which adjacent abnormal points are adjacent.

さらに、形状特徴量は、検出画像(または検出画像から得られる強度比相関パラメータの値の分布が反映された画像データ)を複数の領域に分割することによって得られる局所的な特徴量ではなく、検出画像を複数の領域に分割することなく得られる検出画像全体の大域的な特徴が反映された特徴量であると言える。このため、形状特徴量は、物体表面の性状全体の傾向を把握する上で、重要な指標となり得る。   Furthermore, the shape feature amount is not a local feature amount obtained by dividing the detected image (or image data reflecting the distribution of the intensity ratio correlation parameter value obtained from the detected image) into a plurality of regions, It can be said that the feature amount reflects the global feature of the entire detected image obtained without dividing the detected image into a plurality of regions. For this reason, the shape feature amount can be an important index in grasping the tendency of the entire property of the object surface.

また、写像を構成する方法としては、例えば、
(1)形状特徴量の値の分布から、統計的特徴を抽出して写像(例えば、ヒストグラムなど)を構成する方法、
(2)形状特徴量を説明変数とし、上記判断パラメータを目的変数として多変量解析を行って所定の写像(例えば、検索空間など)を構成する方法などを挙示できる。
In addition, as a method of constructing the mapping, for example,
(1) A method of extracting a statistical feature from a distribution of values of shape feature values to form a mapping (for example, a histogram).
(2) A method of constructing a predetermined map (for example, a search space) by performing multivariate analysis using the shape feature amount as an explanatory variable and the above determination parameter as an objective variable can be listed.

なお、多変量解析については上述したとおりであるので説明を省略する。   Since multivariate analysis is as described above, description thereof is omitted.

以上のような形状特徴量の値は、偏光および色の強度比相関パラメータの判断に利用することで、凹凸の分布の偏りや光沢ムラ、色ムラの状態を判断するための指標として特に優れたパラメータである。よって、上記構成のように、この形状特徴量を利用することにより、従来技術では困難であった、凹凸の分布の偏りや光沢ムラ、色ムラの状態をより精度良く判断することが可能となる。   The shape feature values as described above are particularly useful as indicators for judging the uneven distribution unevenness, gloss unevenness, and color unevenness state by using the polarization and color intensity ratio correlation parameters. It is a parameter. Therefore, by using this shape feature amount as in the above configuration, it becomes possible to more accurately determine the uneven distribution of unevenness, uneven gloss, and uneven color, which was difficult in the prior art. .

また、本発明の表面検査装置は、上記の構成に加えて、上記物体表面の偏光成分に関する良否を判定するための偏光成分良否判定パラメータを上記偏光成分判断パラメータとして、多変量解析を行って構成した写像を上記所定の偏光成分判断写像として用いて、上記偏光成分形状特徴量抽出手段によって抽出された上記偏光成分形状特徴量の値から求めた上記偏光成分良否判定パラメータの値に基づいて、上記物体表面の偏光成分に関する良否の判定と、上記物体表面の色成分に関する良否を判定するための色成分良否判定パラメータを上記色成分判断パラメータとして、多変量解析を行って構成した写像を上記所定の色成分判断写像として用いて、上記色成分比形状特徴量抽出手段によって抽出された上記色成分形状特徴量の値から求めた上記色成分良否判定パラメータの値に基づいて、上記物体表面の色成分に関する良否の判定とを行っても良い。すなわち、偏光強度比相関パラメータと、色強度比相関パラメータとに関するそれぞれの形状特徴量の抽出と、それぞれの判断写像として良否判定を行う写像を有する構成としても良い。   In addition to the above-described configuration, the surface inspection apparatus of the present invention is configured by performing multivariate analysis using the polarization component determination parameter as a polarization component determination parameter for determining the quality of the polarization component on the object surface. Based on the value of the polarization component pass / fail determination parameter obtained from the value of the polarization component shape feature amount extracted by the polarization component shape feature amount extraction unit, using the mapping obtained as the predetermined polarization component determination map, A map formed by performing multivariate analysis using the color component determination parameter as a color component determination parameter for determining whether the object surface polarization component is good or not and for determining whether the object surface color component is good or not is a predetermined map. Using as a color component judgment map, the color component shape feature amount was extracted from the value extracted by the color component ratio shape feature amount extraction means. Based on the value of the serial color component quality determination parameters, it may be performed and quality determination regarding the color components of the object surface. In other words, a configuration may be employed in which each shape feature amount relating to the polarization intensity ratio correlation parameter and the color intensity ratio correlation parameter is extracted, and a map for determining pass / fail is used as each determination map.

上記の構成によれば、偏光成分と色成分に基づくそれぞれの形状特徴量を用いて写像を構成することにより、例えば、信頼性(精度)の高い、それぞれの良否を判定するために有意な差があるそれぞれの良否判定パラメータを求めることができる。このようにして求めた良否判定パラメータの値に基づいて、物体表面の性状を定量的な手法で判断することが可能となる。   According to the above configuration, a mapping is configured using each shape feature amount based on the polarization component and the color component, so that, for example, a significant difference for determining each pass / fail with high reliability (accuracy). Each pass / fail judgment parameter can be obtained. Based on the value of the pass / fail determination parameter obtained in this way, the property of the object surface can be determined by a quantitative method.

すなわち、上記構成のように、偏光成分と色成分に基づくそれぞれの良否判定パラメータを利用することにより、複数の物理量に基づく信頼性(精度)の高い、物体表面の良否判定を行うことができる。   That is, as described above, by using the respective pass / fail determination parameters based on the polarization component and the color component, it is possible to perform pass / fail determination of the object surface with high reliability (accuracy) based on a plurality of physical quantities.

また、本発明の表面検査装置は、上記の構成に加えて、上記物体表面の光沢ムラの種類を判別するための光沢ムラ種類判別パラメータを上記偏光成分判断パラメータとして、多変量解析を行って構成した写像を上記所定の偏光成分判断写像として用いて、上記偏光成分形状特徴量抽出手段によって抽出された上記偏光成分形状特徴量の値から求めた上記光沢ムラ種類判別パラメータの値に基づいて、上記物体表面における光沢ムラの種類を判別し、かつ、上記物体表面の色ムラの種類を判別するための色ムラ種類判別パラメータを上記色成分判断パラメータとして、多変量解析を行って構成した写像を上記所定の色成分判断写像として用いて、上記色成分形状特徴量抽出手段によって抽出された上記色成分形状特徴量の値から求めた上記色ムラ種類判別パラメータの値に基づいて、上記物体表面における色ムラの種類を判別しても良い。すなわち、偏光強度比相関パラメータの形状特徴量に基づき光沢ムラの判別と、色強度比相関パラメータの形状特徴量に基づき色ムラの判別とを、それぞれ行う写像を有する構成としても良い。   In addition to the above-described configuration, the surface inspection apparatus of the present invention is configured by performing multivariate analysis using the gloss unevenness type determination parameter for determining the type of gloss unevenness on the object surface as the polarization component determination parameter. Based on the value of the gloss unevenness type determination parameter obtained from the value of the polarization component shape feature amount extracted by the polarization component shape feature amount extraction unit, using the mapped map as the predetermined polarization component determination map. A mapping formed by performing multivariate analysis using the color unevenness type determination parameter as a color component determination parameter for determining the type of gloss unevenness on the object surface and determining the type of color unevenness on the object surface. The color image obtained from the color component shape feature amount value extracted by the color component shape feature amount extraction means, which is used as a predetermined color component determination map. Based on the value of the type identification parameters may determine the type of color unevenness in the object surface. In other words, it may be configured to have a mapping in which gloss unevenness is determined based on the shape feature amount of the polarization intensity ratio correlation parameter and color unevenness is determined based on the shape feature amount of the color intensity ratio correlation parameter.

上記の構成によれば、形状特徴量を用いて写像を構成することにより、光沢ムラや色ムラの種類の判別を行うための指標として好適なムラ種類判別パラメータを求めることも可能である。このようにして求めたムラ種類判別パラメータの値に基づいて、物体表面の光沢ムラ、色ムラの種類を判別することが可能となる。   According to the above configuration, it is possible to obtain an unevenness type discrimination parameter suitable as an index for discriminating types of gloss unevenness and color unevenness by configuring a mapping using shape feature amounts. Based on the value of the unevenness type determination parameter thus obtained, it is possible to determine the types of gloss unevenness and color unevenness on the object surface.

また、本発明の表面検査装置は、上記の構成に加えて、例えば、前記特許文献1に開示されるように、上記物体表面の凹凸の状態を示すための極座標空間における、上記強度比相関パラメータの動径方向の重み付け平均の角度微分の標準偏差、上記極座標空間の原点から上記強度比相関パラメータの重心までの距離、および、上記強度比相関パラメータの動径方向の重み付け平均のいずれか1つ以上を、上記所定の写像を具現化する検索空間内の座標として、上記強度比相関パラメータの値の分布から算出する座標算出手段と、上記座標算出手段が算出した座標が、上記物体表面の光沢ムラの種類に応じて上記検索空間内に複数設定された領域のいずれに属するかを判定する領域判定手段とを備え、上記表面性状判断手段は、上記領域判定手段の判定結果を用いて、上記物体表面の光沢ムラの種類を判別しても良い。   Further, in addition to the above-described configuration, the surface inspection apparatus of the present invention includes, for example, the intensity ratio correlation parameter in a polar coordinate space for indicating the state of unevenness of the object surface as disclosed in Patent Document 1. Any one of the standard deviation of the angular differentiation of the weighted average of the radial direction, the distance from the origin of the polar space to the center of gravity of the intensity ratio correlation parameter, and the weighted average of the intensity ratio correlation parameter in the radial direction As described above, as coordinates in the search space that embodies the predetermined mapping, the coordinate calculation means that calculates from the distribution of the values of the intensity ratio correlation parameter, and the coordinates calculated by the coordinate calculation means are the gloss of the object surface. Area determination means for determining which of a plurality of areas set in the search space according to the type of unevenness, and the surface texture determination means is the area determination means. Using the determination result, it may determine the type of gloss unevenness of the object surface.

上記の構成によれば、所定の写像を具現化する検索空間内における座標の位置に基づいて、複数の原因に基づく光沢ムラの種類を判別することが可能となる。   According to said structure, based on the position of the coordinate in the search space which embodies a predetermined map, it becomes possible to discriminate | determine the kind of gloss nonuniformity based on a several cause.

これは、光沢ムラの種類によって、上記検索空間内における座標の位置が異なるからである。このため、上記検索空間内における座標の位置を特定できれば、物体の表面に存在する光沢ムラの種類を判別することができる。なお、検索空間の次元は、設定した座標の種類数(1つから3つまで)に応じて、1次元から3次元までのいずれの次元であっても良い。   This is because the position of coordinates in the search space differs depending on the type of gloss unevenness. Therefore, if the position of the coordinates in the search space can be specified, the type of gloss unevenness existing on the surface of the object can be determined. Note that the dimension of the search space may be any dimension from one dimension to three dimensions according to the set number of types of coordinates (from one to three).

特に、フレキシブルプリント基板(FPC)上に形成されるメッキ部の光沢ムラや色ムラを分類することは、製造工程の状態の把握に役立ち、そのフィードバックによって不良の原因を早期に解明できる点で、製造ラインの評価の役割を担う重要な項目であると言える。   In particular, classifying unevenness of gloss and color of the plated part formed on the flexible printed circuit board (FPC) is useful for grasping the state of the manufacturing process, and the cause of the failure can be clarified early by the feedback. It can be said that this is an important item that plays a role in the evaluation of the production line.

そのため、光沢ムラや色ムラ(併せて、単に「ムラ」)の発生する傾向を分析し、どのような状態の際にどの種類のムラが発生するのかを特定することができれば、ムラの発生を抑えることや、ムラが発生する際にメッキ装置などを調整するために利用することもできる。よって、本願の上記の構成によれば、以上のような副次的な課題を解決することもできる。   Therefore, if you can analyze the tendency of gloss unevenness and color unevenness (also simply “unevenness”) and identify what kind of unevenness occurs in what kind of state, It can also be used for suppressing or adjusting a plating apparatus or the like when unevenness occurs. Therefore, according to said structure of this application, the above secondary problems can also be solved.

なお、上記表面検査装置および表面検査方法における各手段、各機能、各処理、各ステップ、または、各工程のそれぞれは、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを上記各手段として動作させ、コンピュータに上記各機能を実現させ、もしくはコンピュータに上記各処理、上記各ステップまたは上記各工程を実行させることにより上記表面検査装置および表面検査方法を、コンピュータにて実現させる表面検査プログラムおよびそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に入る。   Each means, each function, each process, each step, or each process in the surface inspection apparatus and the surface inspection method may be realized by a computer. In this case, the computer is used as each means. A surface inspection program for causing the computer to realize the surface inspection apparatus and the surface inspection method by causing the computer to realize the functions described above, or causing the computer to execute the processes, steps, or steps. A computer-readable recording medium on which it is recorded also falls within the scope of the present invention.

本発明の表面検査装置は、以上のように、偏光強度比相関パラメータと色強度比相関パラメータの値に基づいて、上記物体表面の性状を判断する表面性状判断手段とを備える構成である。また、本発明の表面検査方法は、以上のように、偏光強度比相関パラメータと色強度比相関パラメータの値に基づいて、上記物体表面の性状を判断する表面性状判断ステップとを含む方法である。それゆえ、偏光により検出される欠陥等や、色により検出される欠陥等をそれぞれ検出でき、物体表面における凹凸の分布の偏りや光沢ムラ、色ムラの状態を精度良く検出することができるという効果を奏する。   As described above, the surface inspection apparatus of the present invention is configured to include the surface property determining means for determining the property of the object surface based on the values of the polarization intensity ratio correlation parameter and the color intensity ratio correlation parameter. Further, as described above, the surface inspection method of the present invention is a method including the surface property determination step of determining the property of the object surface based on the values of the polarization intensity ratio correlation parameter and the color intensity ratio correlation parameter. . Therefore, it is possible to detect defects detected by polarized light, defects detected by color, etc., respectively, and to detect the uneven distribution of unevenness, gloss unevenness, and color unevenness on the object surface with high accuracy. Play.

本発明の一実施形態にかかる表面検査装置の全体構造の概要を示す側面図である。It is a side view which shows the outline | summary of the whole structure of the surface inspection apparatus concerning one Embodiment of this invention. 本発明の一実施形態にかかる表面検査装置の散乱光検出手段の概要を示す図である。It is a figure which shows the outline | summary of the scattered light detection means of the surface inspection apparatus concerning one Embodiment of this invention. 本発明の一実施形態にかかる散乱光検出手段により検出される画像の概要を示す図である。It is a figure which shows the outline | summary of the image detected by the scattered light detection means concerning one Embodiment of this invention. 本発明の一実施形態にかかる画像検出手段により検出される画像を示す図であり、(a)は偏光画像を抽出して検出する一例を示し、(b)は色画像を抽出して検出する一例を示すものである。It is a figure which shows the image detected by the image detection means concerning one Embodiment of this invention, (a) shows an example which extracts and detects a polarization image, (b) extracts and detects a color image. An example is shown. 本発明の一実施形態にかかる表面検査装置において散乱光検出手段、画像検出手段および画像解析手段の構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of a scattered light detection means, an image detection means, and an image analysis means in the surface inspection apparatus concerning one Embodiment of this invention. 本発明の一実施形態にかかる表面検査装置において画像検出手段の表面性状判断手段の総合判断を行うフローチャートの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the flowchart which performs the comprehensive judgment of the surface property judgment means of an image detection means in the surface inspection apparatus concerning one Embodiment of this invention. 本発明の一実施形態にかかる表面検査装置において良否判定を行う表面性状判断手段の構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the surface property judgment means which performs quality determination in the surface inspection apparatus concerning one Embodiment of this invention. 銅メッキが施されたメッキ品の顕微鏡観察画像である。It is a microscope observation image of the plated product to which copper plating was given. 色成分についての強度比相関パラメータの取得および二値化に関し、(a)は色強度比相関パラメータを取得するにあたり色強度比画像データを作成した図の一例であり、(b)は閾値を設けて異常点を白画素で表示した図である。Regarding acquisition and binarization of intensity ratio correlation parameters for color components, (a) is an example of a diagram in which color intensity ratio image data has been created in acquiring color intensity ratio correlation parameters, and (b) provides a threshold value. FIG. 6 is a diagram in which abnormal points are displayed with white pixels. 異常点(白画素)を示す画像について画像縮小の繰り返しにより形状特徴量を抽出する方法の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the method of extracting a shape feature-value by repeating image reduction about the image which shows an abnormal point (white pixel). 色ムラについての良品および不良品の検体に関する特徴量を抽出しヒストグラムとして表すグラフである。It is a graph which extracts the feature-value regarding the non-defective product and defective sample about color unevenness, and represents it as a histogram. 色ムラについての良品および不良品の検体に関する特徴量を抽出しヒストグラムとして表すグラフであり、(a)は良品のグラフであり、(b)は不良品のグラフである。FIG. 2 is a graph that extracts feature values of non-defective products and defective samples regarding color unevenness and represents them as histograms, where (a) is a non-defective product graph and (b) is a defective product graph. 本発明の表面検査装置により、色成分判断写像により、評価対象となるメッキ品の表面性状を判断した結果を示す図である。It is a figure which shows the result of having judged the surface property of the plating goods used as evaluation object by the color component judgment mapping by the surface inspection apparatus of this invention.

以下に本発明の実施の形態を詳細に説明するが、以下に記載する構成要件の説明は、本発明の実施態様の一例(代表例)であり、本発明はその要旨を変更しない限り、以下の内容に限定されない。   DESCRIPTION OF EMBODIMENTS Embodiments of the present invention will be described in detail below. However, the description of the constituent elements described below is an example (representative example) of an embodiment of the present invention. It is not limited to the contents.

本発明の一実施形態である表面検査装置について、図1から図7に基づいて説明する。   A surface inspection apparatus according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS.

図1は、表面検査装置1の全体構造の概要を示す側面図である。本発明の表面検査装置は、光源10から照射された光は、コリメータレンズ11と、ポラライザ12を通りに検査対象13に照射される。ここで、以下、光源10と、コリメータレンズ11と、ポラライザ12とを併せて、光照射部と呼ぶ。この検査対象から散乱された光は、対物レンズ14を通して散乱光検出手段20にて検出され、検出された散乱光について画像検出手段30で画像を選択や合成等して検出され、画像解析手段60にて解析される。また、解析結果は適宜、表示部70に表示される。また、各検出手段や解析手段は、適宜、記憶部(図示せず)に予め記憶させたパラメータや計算式を読み出したり、検出した画像や解析した結果をこの記憶部に保存することができる。   FIG. 1 is a side view showing an outline of the overall structure of the surface inspection apparatus 1. In the surface inspection apparatus of the present invention, the light irradiated from the light source 10 is irradiated to the inspection object 13 through the collimator lens 11 and the polarizer 12. Hereinafter, the light source 10, the collimator lens 11, and the polarizer 12 are collectively referred to as a light irradiation unit. The light scattered from the inspection object is detected by the scattered light detection means 20 through the objective lens 14, and the image detection means 30 detects the detected scattered light by selecting or synthesizing an image, and the image analysis means 60. Is analyzed. The analysis result is displayed on the display unit 70 as appropriate. Further, each detecting means and analyzing means can appropriately read out parameters and calculation formulas stored in advance in a storage unit (not shown), and can store detected images and analysis results in this storage unit.

ここで、散乱光検出手段20においては、上記散乱光を、散乱面に平行な振動成分であるP偏光成分と、上記散乱面に垂直な振動成分であるS偏光成分とに分離する偏光成分分離手段と、上記偏光成分分離手段によって分離された上記P偏光成分および上記S偏光成分のそれぞれの偏光成分画像を検出するために、それらの基となる散乱光に関する画像を検出する。また、上記散乱光を、複数の波長の光の強度に関する複数の検出画像を検出するために、それらの基となる散乱光に関する画像を検出する。   Here, the scattered light detection means 20 separates the scattered light into a P-polarized light component that is a vibration component parallel to the scattering surface and a S-polarized light component that is a vibration component perpendicular to the scattering surface. In order to detect the polarization component images of the P polarization component and the S polarization component separated by the means and the polarization component separation means, an image relating to the scattered light that is the basis thereof is detected. Further, in order to detect a plurality of detection images relating to the intensity of light having a plurality of wavelengths, the image relating to the scattered light that is the basis of the scattered light is detected.

図2は、散乱光検出手段20の概要を示す図である。ここでは、偏光ビームスプリッタ21が偏光成分分離手段となり、検査対象からの散乱光をP偏光成分とS偏光成分とに分離する。また、前記偏光ビームスプリッタ21によって分離されたS偏光成分についてはCCDカメラ22が、P偏光成分についてはCCDカメラ23が、それぞれ偏光分離された散乱光を検出する。   FIG. 2 is a diagram showing an outline of the scattered light detection means 20. Here, the polarization beam splitter 21 serves as a polarization component separating unit, and separates scattered light from the inspection object into a P-polarized component and an S-polarized component. The CCD camera 22 detects the S-polarized light component separated by the polarization beam splitter 21 and the CCD camera 23 detects the P-polarized light component.

また、これらのCCDカメラ22、23は、RGB画像を検出することができるCCDカメラを使用することができるため、図3に示すように、P偏光成分と、S偏光成分のそれぞれについてR画像、G画像およびB画像の散乱光画像(P偏光成分の色成分検出画像および上記S偏光成分の色成分検出画像)を得ることができる。このような構成により散乱光検出を行うことで、本件発明において必要になる、P偏光成分およびS偏光成分のそれぞれの画像と、RGB画像とを小型の散乱光検出手段で達成することができる。また、この構成の装置によれば、P偏光成分とS偏光成分の分離、RGB像の取得を容易に行うことができるため、ミクロンオーダーでの検出が必要な小さい検出対象に対しても高い解像度と信頼性の検出を行うことができる。なお、CCDカメラ22とCCDカメラ23とでそれぞれ検出された散乱光画像について、この構成であればそれぞれの像の歪み等もほとんど生じないため一般的な位置合わせにより、対応する位置を特定して適宜必要な画像を抽出することができる。   Further, since these CCD cameras 22 and 23 can use a CCD camera capable of detecting an RGB image, as shown in FIG. 3, an R image for each of the P-polarized component and the S-polarized component, Scattered light images of the G image and the B image (the color component detection image of the P polarization component and the color component detection image of the S polarization component) can be obtained. By performing the scattered light detection with such a configuration, it is possible to achieve the respective images of the P-polarized component and the S-polarized component and the RGB image, which are necessary in the present invention, with a small scattered light detection means. Further, according to the apparatus having this configuration, the P-polarized component and the S-polarized component can be easily separated and the RGB image can be easily obtained, so that even a small detection target that needs to be detected on the micron order has a high resolution. And reliability detection. It should be noted that the scattered light images detected by the CCD camera 22 and the CCD camera 23 have almost no distortion or the like in this configuration, so that the corresponding positions are specified by general alignment. Necessary images can be extracted as appropriate.

これらの散乱光画像から、図1の画像検出手段30は、例えば図4(a)に示すように、P偏光成分およびS偏光成分のそれぞれの偏光成分画像として、P偏光成分のR画像(p(R))および、S偏光成分のR画像(s(R))を抽出し検出画像することで偏光成分画像検出手段として機能することができる。また、図4(b)に示すように、P成分とS成分のG画像を選択し合成することで緑の波長の光の強度に関するG画像(G(p+s))の抽出と、P成分とS成分のR画像を選択し合成することで赤の波長の光の強度に関するR画像(R(p+s))の抽出とを行い検出画像とすることで、色成分画像検出手段として機能することができる。   From these scattered light images, the image detection means 30 in FIG. 1, for example, as shown in FIG. 4A, as the polarization component images of the P polarization component and the S polarization component, the R image (p of the P polarization component) (R)) and an R image (s (R)) of the S-polarized component is extracted and detected, thereby functioning as a polarized component image detecting means. Further, as shown in FIG. 4B, by extracting and synthesizing the P component and S component G images, the extraction of the G image (G (p + s)) relating to the intensity of the light of the green wavelength, It can function as a color component image detection means by selecting and synthesizing the R image of the S component and extracting the R image (R (p + s)) relating to the intensity of the light of the red wavelength to obtain a detection image. it can.

この画像検出手段30で検出された画像は、画像解析手段60により、検出された画像に基づき表面性状を判断する。この画像解析手段60は、具体的には図5に示すように、偏光強度比相関パラメータ取得するための偏光強度比像作成手段41と、偏光強度比像から変更強度比相関パラメータ取得手段42と、色強度比相関パラメータを取得するための色強度比像作成手段43と色強度比相関パラメータ取得手段44とを有する構成である強度比相関パラメータ取得手段40を有する。すなわち、P偏光成分と、S偏光成分の画像として検出(抽出)された像は、偏光強度比相関パラメータを取得するために、偏光強度比像作成手段41でP偏光成分画像とS偏光成分画像の強度比像を作成し、これに基づき偏光強度比相関パラメータ取得手段42で偏光強度比相関パラメータを取得する。また、R画像(第一の波長の画像)と、G画像(第二の波長の画像)として検出(抽出)された像は、色強度比相関パラメータを取得するために色強度比像作成手段43でR画像とG画像との強度比像を作成し、これに基づき色強度比相関パラメータ取得手段44で色強度比相関パラメータを取得する。   The image detected by the image detecting means 30 is judged by the image analyzing means 60 based on the detected image. Specifically, as shown in FIG. 5, the image analysis unit 60 includes a polarization intensity ratio image creating unit 41 for acquiring a polarization intensity ratio correlation parameter, and a changed intensity ratio correlation parameter acquiring unit 42 from the polarization intensity ratio image. And an intensity ratio correlation parameter acquiring unit 40 having a color intensity ratio image creating unit 43 and a color intensity ratio correlation parameter acquiring unit 44 for acquiring a color intensity ratio correlation parameter. That is, an image detected (extracted) as an image of the P-polarized component and the S-polarized component is obtained by the polarization intensity ratio image creating means 41 in order to obtain a polarization intensity ratio correlation parameter. The intensity ratio image is created, and based on this, the polarization intensity ratio correlation parameter acquisition unit 42 acquires the polarization intensity ratio correlation parameter. In addition, an image detected (extracted) as an R image (first wavelength image) and a G image (second wavelength image) is used as a color intensity ratio image creating means for acquiring a color intensity ratio correlation parameter. In step 43, an intensity ratio image between the R image and the G image is created, and based on this, a color intensity ratio correlation parameter acquisition unit 44 acquires a color intensity ratio correlation parameter.

そして、表面性状判断手段50にて、偏光強度比相関パラメータ取得手段42により取得した偏光強度比相関パラメータの値および上記色強度比相関パラメータ取得手段44により取得した色強度比相関パラメータの値に基づいて、上記物体表面の性状を判断する。この判断は、例えば、図5に示すように、偏光成分表面性状判断手段51により偏光強度比相関パラメータに基づく判断と、色成分表面性状判断手段52により色強度比相関パラメータに基づく判断をそれぞれ行って、表面性状総合判断手段53によってそれらの判断結果を併せて総合判断することができる。この表面性状総合判断手段53における総合判断のフローは、例えば図6に示すように、それぞれの強度比相関パラメータに基づく良否判定ができる判断写像を用いて、まず偏光強度比相関パラメータに基づき表面性状の判断を行いその判断結果が良の場合、更に色強度比相関パラメータに基づき表面性状の判断を行いその判断結果が良の場合、総合判断結果として良品と判断し、いずれかの判断結果が否の場合、不良品と判断する構成とすることができる。この総合判断のフローは、図6に示すものの順序を入れ替えても良いし、それぞれ同時に判断し、共に良の場合は良品、いずれか一方あるいは双方が否の場合は不良品とするものでもよい。なお、偏光強度比相関パラメータに基づき光沢ムラを検出することができる詳細な原理については、特許文献1に開示されているものを利用することができる。   Then, based on the value of the polarization intensity ratio correlation parameter acquired by the polarization intensity ratio correlation parameter acquisition means 42 and the value of the color intensity ratio correlation parameter acquired by the color intensity ratio correlation parameter acquisition means 44 in the surface property determination means 50. Thus, the property of the object surface is determined. For example, as shown in FIG. 5, the determination is based on the polarization component surface property determination unit 51 based on the polarization intensity ratio correlation parameter, and the color component surface property determination unit 52 is determined based on the color intensity ratio correlation parameter. Thus, the surface texture comprehensive judgment means 53 can make a comprehensive judgment of these judgment results. For example, as shown in FIG. 6, the flow of comprehensive judgment in the surface texture comprehensive judgment means 53 is based on the surface texture based on the polarization intensity ratio correlation parameter, using a judgment map that can be judged based on each intensity ratio correlation parameter. If the judgment result is good, the surface property is judged based on the color intensity ratio correlation parameter, and if the judgment result is good, it is judged as non-defective product as a comprehensive judgment result. In this case, it can be configured to determine that the product is defective. In the flow of this comprehensive judgment, the order shown in FIG. 6 may be changed, or the judgments may be made at the same time, and if both are good, the product is good, and if either or both are bad, the product may be defective. As a detailed principle that can detect gloss unevenness based on the polarization intensity ratio correlation parameter, the one disclosed in Patent Document 1 can be used.

図7は、偏光成分に基づく良否判定と、色成分に基づく良否判定を行う表面性状判断手段50の一例を説明するための図である。ここで、偏光強度比相関パラメータに基づく表面性状判断を行う偏光成分表面性状判断手段51は、偏光強度比相関パラメータについて所定の閾値の範囲外である異常点を特定する偏光成分異常点特定手段511と、また、特定された異常点をグループとして特定しその特徴を示す偏光成分形状特徴量を抽出する偏光成分形状特徴量抽出手段512と、さらに、偏光成分形状特徴量に基づく良否判定を行うための良否判定パラメータを判断写像として有する偏光成分良否判定手段513を有する。また、色強度比相関パラメータに基づく表面性状判断を行う偏光成分表面性状判断手段52は、色強度比相関パラメータについて所定の閾値の範囲外である異常点を特定する色成分異常点特定手段521と、また、特定された異常点をグループとして特定しその特徴を示す色成分形状特徴量を抽出する色成分形状特徴量抽出手段522と、さらに、色成分形状特徴量に基づく良否判定を行うための良否判定パラメータを判断写像として有する偏光成分良否判定手段523を有する。なお、これらの異常点の閾値の設定、形状特徴量抽出の方法の設定、良否判定パラメータを行うための多変量解析等は予め良否が明らかな検体を教師データとして用いて設定しておき、適宜、記憶部等に保存し読みだして実行する。このような構成とすることで、偏光強度比相関パラメータおよび色強度比相関パラメータに基づき、良否判定を行うことができる。   FIG. 7 is a diagram for explaining an example of the surface property determination unit 50 that performs quality determination based on the polarization component and quality determination based on the color component. Here, the polarization component surface property determination unit 51 that performs surface property determination based on the polarization intensity ratio correlation parameter specifies the polarization component abnormal point specification unit 511 that specifies an abnormal point that is outside the predetermined threshold range for the polarization intensity ratio correlation parameter. And a polarization component shape feature quantity extraction unit 512 that identifies the specified abnormal points as a group and extracts a polarization component shape feature quantity that indicates the feature, and further performs pass / fail judgment based on the polarization component shape feature quantity. Polarization component pass / fail judgment means 513 having the pass / fail judgment parameters as judgment maps. Further, the polarization component surface property determination unit 52 that performs surface property determination based on the color intensity ratio correlation parameter includes color component abnormal point specification unit 521 that specifies an abnormal point that is out of a predetermined threshold range for the color intensity ratio correlation parameter. Also, color component shape feature quantity extraction means 522 that identifies the specified abnormal points as a group and extracts a color component shape feature quantity indicating the feature, and further performs pass / fail judgment based on the color component shape feature quantity Polarization component pass / fail judgment means 523 having pass / fail judgment parameters as judgment maps. Note that these abnormal point threshold values, shape feature value extraction method settings, multivariate analysis for determining pass / fail judgment parameters, etc. are set in advance using a sample whose pass / fail is clear as teacher data, and Save it in the storage unit, read it out and execute it. With such a configuration, it is possible to perform pass / fail determination based on the polarization intensity ratio correlation parameter and the color intensity ratio correlation parameter.

以下、実施例により本発明を更に詳細に説明するが、本発明は、その要旨を変更しない限り以下の実施例に限定されるものではない。   EXAMPLES Hereinafter, although an Example demonstrates this invention further in detail, this invention is not limited to a following example, unless the summary is changed.

図8は、銅メッキが施されたメッキ品の顕微鏡観察画像である。このメッキ処理品について、前述の図1〜7に示す装置構成を有する表面検査装置を作成し、その評価を行った。図9は、図8に示すメッキ品の解析を行う際に作成した像を示すものである。
まず、図9(a)は、散乱光検出手段20により検出された画像から、図4(b)に示すように画像検出手段32により、第一の波長の光の強度の検出画像としてG画像と、第二の波長の光の強度の検出画像としてR画像とを取得し、GとRとについて、その異常点が検出されやすいように強度比が表れるように比をとり、強度比像作成手段43により色強度比画像データとして画像化したものである。ここでは、この色強度比画像データをそのまま色強度比相関パラメータとして用いた。次に、図9(b)は、この色強度比画像データにおける複数の画素のうち、上記色強度比相関パラメータの値が所定の閾値の範囲外である色成分異常点を特定し、異常点を白画素でする色成分異常点特定手段によって、画像化して表示したものである。すなわち、白画素の数から、色強度比相関パラメータに基づく異常点を確認することができる。
FIG. 8 is a microscopic observation image of a plated product to which copper plating is applied. About this plating process goods, the surface inspection apparatus which has the apparatus structure shown in above-mentioned FIGS. 1-7 was created, and the evaluation was performed. FIG. 9 shows an image created when the plated product shown in FIG. 8 is analyzed.
First, FIG. 9A shows a G image as a detection image of the intensity of light of the first wavelength from the image detected by the scattered light detection means 20 by the image detection means 32 as shown in FIG. 4B. And an R image as a detection image of the intensity of light of the second wavelength, and for G and R, the ratio is set so that the intensity ratio appears so that the abnormal point is easily detected, and an intensity ratio image is created It is imaged as color intensity ratio image data by means 43. Here, this color intensity ratio image data is used as it is as a color intensity ratio correlation parameter. Next, FIG. 9B identifies a color component abnormal point in which the value of the color intensity ratio correlation parameter is outside a predetermined threshold range among a plurality of pixels in the color intensity ratio image data. The image is displayed as an image by a color component abnormal point specifying means for white pixels. That is, an abnormal point based on the color intensity ratio correlation parameter can be confirmed from the number of white pixels.

次に、この色成分異常点特定手段により特定された色成分異常点について、図10に示すように、画像縮小により取得できる特徴量抽出手段を用いて、特徴量を抽出した。この特徴量抽出手段は、OpenCVのcvErodeを使用することで実施することができる。   Next, with respect to the color component abnormal point specified by the color component abnormal point specifying means, as shown in FIG. 10, the feature quantity is extracted by using the feature quantity extracting means that can be acquired by image reduction. This feature amount extraction means can be implemented by using cvErod of OpenCV.

また、図11および図12は、顕微鏡観察によって判断した良品36検体と、不良品30検体と(合計66検体)について、前述した色成分異常点特定、特徴量抽出を行って、それぞれの特徴量の頻度を示したものである。図11および図12に示すように、不良品は、各特徴量の頻度が全体的に多い結果となる。この66検体の、良品、不良品の判断と、各特徴量とを教師データとして、物体表面性状を判断するために予め定めた色成分判断パラメータの値域のパラメータとして構成した所定の色成分判断写像を得ることができるように多変量解析を行って、色成分判断写像を得た。   11 and 12 show the above-described color component abnormality point identification and feature amount extraction for 36 non-defective samples and 30 defective samples (total 66 samples) determined by microscopic observation, and the respective feature amounts are obtained. This shows the frequency. As shown in FIGS. 11 and 12, the defective product has a result that the frequency of each feature amount is large as a whole. Predetermined color component judgment mapping configured as a parameter in a range of color component judgment parameters set in advance for judging the object surface property using judgment of non-defective products and defective products and feature values of the 66 samples as teacher data. Multivariate analysis was performed to obtain a color component judgment map.

図13は、この色成分判断写像により、評価対象となるメッキ品の表面性状を判断した結果を示すものである。図13では、色成分強度比相関パラメータの画像に対して、その色成分強度比相関パラメータを抽出される色成分特徴量を定義域のパラメータとして、前述の図11等に示すもので得ら色成分判断写像を用いて、色成分に関する表面性状の判断を行った結果である。ここでは、各メッキ部について、不良品と判断されたパットを、白の四角形で囲んで明示した状態である。   FIG. 13 shows the result of judging the surface properties of the plated product to be evaluated by this color component judgment map. In FIG. 13, with respect to the image of the color component intensity ratio correlation parameter, the color component obtained from the color component feature quantity extracted from the color component intensity ratio correlation parameter shown in FIG. This is the result of determining the surface property regarding the color component using the component determination map. Here, for each plated portion, a pad that is determined to be defective is clearly shown by surrounding it with a white square.

同様に、図1〜7に示す装置構成により、偏光成分強度比相関パラメータの値に基づき、物体表面の性状を判断することができ、これらを同時に行うことで偏光成分に基づく性状の判断と、色成分に基づく性状の判断を行うことができる。   Similarly, the apparatus configuration shown in FIGS. 1 to 7 can determine the property of the object surface based on the value of the polarization component intensity ratio correlation parameter, and by performing these simultaneously, the property determination based on the polarization component, It is possible to determine the property based on the color component.

本発明に係る表面検査装置は、物質の性状を簡素な構成で精度よく検出し、光沢ムラや色ムラを判断することができる。これによって、メッキの良品・不良品の判断をより高精度に行ったりすることができる。また、そのムラの分類を行うこともでき、ムラの種類に応じた発生原因の特定にも寄与することができる。この検査装置は、具体的には、特に金属メッキの表面を検査する検査装置として好適に利用することができる。   The surface inspection apparatus according to the present invention can accurately detect the property of a substance with a simple configuration and determine uneven gloss and uneven color. As a result, it is possible to determine whether the plating is good or defective with higher accuracy. In addition, the unevenness can be classified, and it is possible to contribute to the identification of the cause of occurrence according to the type of unevenness. Specifically, this inspection apparatus can be suitably used particularly as an inspection apparatus for inspecting the surface of metal plating.

1 表面検査装置
10 光源
11 コリメータレンズ
12 ポラライザ
13 検査対象
14 対物レンズ
20 散乱光検出手段
21 偏光ビームスプリッタ
22、22´、23、23´ CCDカメラ
30 画像検出手段
31 偏光成分画像検出手段
31a P偏光成分画像検出手段
31b S偏光成分画像検出手段
32 色成分画像検出手段
32a 第一の波長の色成分画像検出手段
32b 第二の波長の色成分画像検出手段
40 強度比相関パラメータ取得手段
41 偏光強度比像作成手段
42 偏光強度比相関パラメータ取得手段
43 色強度比像作成手段
44 色強度比相関パラメータ取得手段
50 表面性状判断手段
51 偏光成分表面性状判断手段
511 偏光成分異常点特定手段
512 偏光成分形状特徴量抽出手段
513 偏光成分良否判断手段
52 色成分表面性状判断手段
521 色成分異常点特定手段
522 色成分形状特徴量抽出手段
523 色成分良否判断手段
53 表面性状総合判断手段
60 画像解析手段
70 表示部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Surface inspection apparatus 10 Light source 11 Collimator lens 12 Polarizer 13 Inspection object 14 Objective lens 20 Scattered light detection means 21 Polarization beam splitter 22, 22 ', 23, 23' CCD camera 30 Image detection means 31 Polarization component image detection means 31a P polarized light Component image detection means 31b S-polarized component image detection means 32 Color component image detection means 32a Color component image detection means 32a of the first wavelength 32b Color component image detection means of the second wavelength 40 Intensity ratio correlation parameter acquisition means 41 Polarization intensity ratio Image creation means 42 Polarization intensity ratio correlation parameter acquisition means 43 Color intensity ratio image creation means 44 Color intensity ratio correlation parameter acquisition means 50 Surface texture determination means 51 Polarization component surface texture determination means 511 Polarization component abnormal point identification means 512 Polarization component shape feature Quantity extraction means 513 Polarization component pass / fail judgment means 52 Color component surface texture determining means 521 Color component abnormal point identifying means 522 Color component shape feature quantity extracting means 523 Color component quality determining means 53 Surface texture comprehensive determining means 60 Image analyzing means 70 Display unit

Claims (10)

照射された光の散乱光を分析して、上記光が照射された物体表面の性状を検査する表面検査装置であって、
上記散乱光を、散乱面に平行な振動成分であるP偏光成分と、上記散乱面に垂直な振動成分であるS偏光成分とに分離する偏光成分分離手段と、
上記偏光成分分離手段によって分離された上記P偏光成分および上記S偏光成分のそれぞれの偏光成分画像として検出する偏光成分画像検出手段と、
上記偏光成分画像検出手段により検出されたそれぞれの偏光成分画像から算出されるパラメータで、かつ、上記P偏光成分の強度に対する上記S偏光成分の強度の比と相関をもつパラメータである偏光強度比相関パラメータの値を取得する偏光強度比相関パラメータ取得手段と、
上記散乱光を、複数の波長の光の強度に関する複数の検出画像として検出する色成分画像検出手段と、
上記色成分画像検出手段によって検出された複数の検出画像から算出されるパラメータで、かつ、上記複数の検出画像におけるそれぞれの波長の光の強度比と相関を持つパラメータである色強度比相関パラメータの値を取得する色強度比相関パラメータ取得手段と、
上記偏光強度比相関パラメータ取得手段により取得した偏光強度比相関パラメータの値および上記色強度比相関パラメータ取得手段により取得した色強度比相関パラメータの値に基づいて、上記物体表面の性状を判断する表面性状判断手段とを備えることを特徴とする表面検査装置。
A surface inspection device that analyzes the scattered light of the irradiated light and inspects the properties of the object surface irradiated with the light,
Polarization component separating means for separating the scattered light into a P-polarized component that is a vibration component parallel to the scattering surface and an S-polarized component that is a vibration component perpendicular to the scattering surface;
Polarization component image detection means for detecting the respective polarization component images of the P polarization component and the S polarization component separated by the polarization component separation means;
Polarization intensity ratio correlation which is a parameter calculated from each polarization component image detected by the polarization component image detection means and which has a correlation with the ratio of the intensity of the S polarization component to the intensity of the P polarization component Polarization intensity ratio correlation parameter acquisition means for acquiring a parameter value;
Color component image detection means for detecting the scattered light as a plurality of detection images relating to the intensity of light of a plurality of wavelengths;
A color intensity ratio correlation parameter which is a parameter calculated from a plurality of detection images detected by the color component image detection means and which has a correlation with the intensity ratio of light of each wavelength in the plurality of detection images. Color intensity ratio correlation parameter acquisition means for acquiring a value;
The surface for determining the property of the object surface based on the value of the polarization intensity ratio correlation parameter acquired by the polarization intensity ratio correlation parameter acquisition means and the value of the color intensity ratio correlation parameter acquired by the color intensity ratio correlation parameter acquisition means A surface inspection apparatus comprising a property determination unit.
上記偏光成分分離手段が、散乱光を偏光ビームスプリッタによってP偏光成分とS偏光成分とに分離する偏光成分分離手段であって、
かつ、前記偏光成分分離手段の偏光ビームスプリッタによって分離されたP偏光成分およびS偏光成分のそれぞれについて複数の波長の光の強度に関する複数の検出画像として検出することでP偏光成分の色成分検出画像とS偏光成分の色成分検出画像とを検出し、
上記P偏光成分の色成分検出画像および上記S偏光成分の色成分検出画像とから、上記偏光成分画像検出手段が検出する上記P偏光成分および上記S偏光成分のそれぞれの偏光成分画像、および上記色成分画像検出手段が検出する複数の波長の光の強度に関する複数の検出画像を抽出して用いることを特徴とする請求項1に記載の表面検査装置。
The polarization component separating means is a polarization component separating means for separating the scattered light into a P-polarized component and an S-polarized component by a polarizing beam splitter,
In addition, each of the P-polarized component and the S-polarized component separated by the polarization beam splitter of the polarization component separating unit is detected as a plurality of detected images relating to the intensity of light of a plurality of wavelengths, thereby detecting a color component detected image of the P-polarized component. And the color component detection image of the S polarization component,
The polarization component image of the P polarization component and the S polarization component detected by the polarization component image detection means from the color component detection image of the P polarization component and the color component detection image of the S polarization component, and the color 2. The surface inspection apparatus according to claim 1, wherein a plurality of detection images relating to the intensities of light having a plurality of wavelengths detected by the component image detection means are extracted and used.
上記表面性状判断手段は、
上記偏光強度比相関パラメータの分布が反映された偏光強度比画像データから、その偏光強度比画像データの特徴を示す偏光成分特徴量を抽出し、抽出された上記偏光成分特徴量を定義域のパラメータとし、上記物体表面の性状を判断するために予め定めた偏光成分判断パラメータを値域のパラメータとして構成した所定の偏光成分判断写像を用いて、
上記偏光成分特徴量の値から求めた上記偏光成分判断パラメータの値に基づいて、上記物体表面の偏光成分に関する性状の判断と、
上記色強度比相関パラメータの分布が反映された色強度比画像データから、その色強度比画像データの特徴を示す色成分特徴量を抽出し、抽出された上記色成分特徴量を定義域のパラメータとし、上記物体表面の性状を判断するために予め定めた色成分判断パラメータを値域のパラメータとして構成した所定の色成分判断写像を用いて、
上記色成分特徴量の値から求めた上記色成分判断パラメータの値に基づいて、上記物体表面の色成分に関する性状の判断と、を行うことを特徴とする請求項1または2に記載の表面検査装置。
The surface texture judging means is
From the polarization intensity ratio image data reflecting the distribution of the polarization intensity ratio correlation parameter, a polarization component feature amount indicating the characteristics of the polarization intensity ratio image data is extracted, and the extracted polarization component feature amount is defined as a domain parameter. And using a predetermined polarization component determination map configured with a predetermined polarization component determination parameter as a range parameter in order to determine the property of the object surface,
Based on the value of the polarization component determination parameter obtained from the value of the polarization component feature amount, the determination of the property regarding the polarization component of the object surface,
From the color intensity ratio image data reflecting the distribution of the color intensity ratio correlation parameter, a color component feature amount indicating the characteristics of the color intensity ratio image data is extracted, and the extracted color component feature amount is defined as a parameter in the domain. And using a predetermined color component determination map configured with a predetermined color component determination parameter as a range parameter in order to determine the property of the object surface,
The surface inspection according to claim 1, wherein the property determination relating to the color component of the object surface is performed based on the value of the color component determination parameter obtained from the value of the color component feature amount. apparatus.
上記表面性状判断手段は、
上記偏光強度比相関パラメータとして、パラメータΨ=tan-1(S偏光成分の強度/P偏光成分の強度)を用いることを特徴とする請求項3に記載の表面検査装置。
The surface texture judging means is
The surface inspection apparatus according to claim 3, wherein the parameter Ψ = tan −1 (intensity of S polarization component / intensity of P polarization component) is used as the polarization intensity ratio correlation parameter.
上記偏光強度比画像データにおける複数の画素のうち、上記偏光強度比相関パラメータの値が所定の閾値の範囲外である偏光成分異常点を特定する偏光成分異常点特定手段と、
上記偏光成分異常点特定手段が特定した複数の偏光成分異常点の中から、互いに隣接する複数の偏光成分異常点からなる偏光成分異常点グループを特定し、特定した偏光成分異常点グループの特徴を示す偏光成分形状特徴量を抽出する偏光成分形状特徴量抽出手段と、を備え、
上記表面性状判断手段は、
上記偏光成分形状特徴量を上記偏光成分特徴量として、多変量解析を行って構成した写像を上記所定の偏光成分判断写像として用いて、
上記偏光成分形状特徴量抽出手段によって抽出された上記偏光成分形状特徴量の値から求めた上記偏光成分判断パラメータの値に基づいて、上記物体表面の偏光成分に関する性状を判断し、かつ、
上記色強度比画像データにおける複数の画素のうち、上記色強度比相関パラメータの値が所定の閾値の範囲外である色成分異常点を特定する色成分異常点特定手段と、
上記色成分異常点特定手段が特定した複数の色成分異常点の中から、互いに隣接する複数の色成分異常点からなる色成分異常点グループを特定し、特定した色成分異常点グループの特徴を示す色成分形状特徴量を抽出する色成分形状特徴量抽出手段と、を備え、
上記表面性状判断手段は、
上記色成分形状特徴量を上記色成分特徴量として、多変量解析を行って構成した写像を上記所定の色成分判断写像として用いて、
上記色成分形状特徴量抽出手段によって抽出された上記色成分形状特徴量の値から求めた上記色画像判断パラメータの値に基づいて、上記物体表面の色成分に関する性状を判断することを特徴とする請求項3または4に記載の表面検査装置。
A polarization component abnormal point specifying means for specifying a polarization component abnormal point whose value of the polarization intensity ratio correlation parameter is outside a predetermined threshold range among a plurality of pixels in the polarization intensity ratio image data;
From the plurality of polarization component abnormal points specified by the polarization component abnormal point specifying means, a polarization component abnormal point group consisting of a plurality of adjacent polarization component abnormal points is specified, and the characteristics of the specified polarization component abnormal point group are specified. Polarization component shape feature quantity extracting means for extracting the polarization component shape feature quantity shown,
The surface texture judging means is
The polarization component shape feature amount is used as the polarization component feature amount, and a map formed by performing multivariate analysis is used as the predetermined polarization component determination map.
Based on the value of the polarization component determination parameter obtained from the value of the polarization component shape feature amount extracted by the polarization component shape feature amount extraction unit, the property regarding the polarization component of the object surface is determined, and
Color component abnormal point specifying means for specifying a color component abnormal point whose value of the color intensity ratio correlation parameter is outside a predetermined threshold range among a plurality of pixels in the color intensity ratio image data;
From among the plurality of color component abnormal points specified by the color component abnormal point specifying means, a color component abnormal point group consisting of a plurality of adjacent color component abnormal points is specified, and the characteristics of the specified color component abnormal point group are determined. Color component shape feature quantity extracting means for extracting the color component shape feature quantity shown,
The surface texture judging means is
Using the color component shape feature amount as the color component feature amount, a map formed by performing multivariate analysis as the predetermined color component determination map,
A property relating to a color component of the object surface is determined based on a value of the color image determination parameter obtained from the value of the color component shape feature amount extracted by the color component shape feature amount extraction unit. The surface inspection apparatus according to claim 3 or 4.
上記表面性状判断手段は、
上記物体表面の偏光成分に関する良否を判定するための偏光成分良否判定パラメータを上記偏光成分判断パラメータとして、多変量解析を行って構成した写像を上記所定の偏光成分判断写像として用いて、
上記偏光成分形状特徴量抽出手段によって抽出された上記偏光成分形状特徴量の値から求めた上記偏光成分良否判定パラメータの値に基づいて、上記物体表面の偏光成分に関する良否の判定と、
上記物体表面の色成分に関する良否を判定するための色成分良否判定パラメータを上記色成分判断パラメータとして、多変量解析を行って構成した写像を上記所定の色成分判断写像として用いて、
上記色成分比形状特徴量抽出手段によって抽出された上記色成分形状特徴量の値から求めた上記色成分良否判定パラメータの値に基づいて、上記物体表面の色成分に関する良否の判定とを行うことを特徴とする請求項5に記載の表面検査装置。
The surface texture judging means is
Using the polarization component determination parameter as a polarization component determination parameter for determining the quality of the polarization component on the object surface as a polarization component determination parameter, and using a map configured by performing multivariate analysis as the predetermined polarization component determination map,
Based on the value of the polarization component quality determination parameter obtained from the value of the polarization component shape feature amount extracted by the polarization component shape feature amount extraction unit, the quality determination regarding the polarization component of the object surface;
Using the color component determination parameter as a color component determination parameter as a color component determination parameter for determining the quality related to the color component of the object surface, and using a map formed by performing multivariate analysis as the predetermined color component determination map,
Performing pass / fail judgment regarding the color component of the object surface based on the value of the color component pass / fail judgment parameter obtained from the value of the color component shape feature quantity extracted by the color component ratio shape feature quantity extracting means. The surface inspection apparatus according to claim 5.
上記表面性状判断手段は、
上記物体表面の光沢ムラの種類を判別するための光沢ムラ種類判別パラメータを上記偏光成分判断パラメータとして、多変量解析を行って構成した写像を上記所定の偏光成分判断写像として用いて、
上記偏光成分形状特徴量抽出手段によって抽出された上記偏光成分形状特徴量の値から求めた上記光沢ムラ種類判別パラメータの値に基づいて、上記物体表面における光沢ムラの種類を判別し、かつ、
上記物体表面の色ムラの種類を判別するための色ムラ種類判別パラメータを上記色成分判断パラメータとして、多変量解析を行って構成した写像を上記所定の色成分判断写像として用いて、
上記色成分形状特徴量抽出手段によって抽出された上記色成分形状特徴量の値から求めた上記色ムラ種類判別パラメータの値に基づいて、上記物体表面における色ムラの種類を判別すること
を特徴とする請求項5に記載の表面検査装置。
The surface texture judging means is
Using the glossy unevenness type discrimination parameter for discriminating the type of glossy unevenness of the object surface as the polarization component determination parameter, using a map formed by performing multivariate analysis as the predetermined polarization component determination map,
Based on the value of the gloss unevenness type determination parameter obtained from the value of the polarization component shape feature amount extracted by the polarization component shape feature amount extraction unit, the type of gloss unevenness on the object surface is determined, and
The color unevenness type determination parameter for determining the type of color unevenness on the object surface is used as the color component determination parameter, and a map formed by performing multivariate analysis is used as the predetermined color component determination map.
Determining the type of color unevenness on the object surface based on the value of the color unevenness type determination parameter obtained from the value of the color component shape feature amount extracted by the color component shape feature amount extraction means. The surface inspection apparatus according to claim 5.
照射された光の散乱光を分析して、上記光が照射された物体表面の性状を検査する表面検査方法であって、
上記散乱光を、散乱面に平行な振動成分であるP偏光成分と、上記散乱面に垂直な振動成分であるS偏光成分とに分離する偏光成分分離ステップと、
上記偏光成分分離ステップにて分離された上記P偏光成分および上記S偏光成分のそれぞれの偏光成分検出画像として検出する偏光成分画像検出ステップと、
上記偏光成分画像検出ステップにより検出されたそれぞれの偏光成分画像から算出されるパラメータで、かつ、上記P偏光成分の強度に対する上記S偏光成分の強度の比と相関をもつパラメータである偏光強度比相関パラメータの値を取得する偏光強度比相関パラメータ取得ステップと、
上記散乱光を、複数の波長の光の強度に関する複数の検出画像として検出する色成分画像検出ステップと、
上記色成分画像検出ステップによって検出された複数の検出画像から算出されるパラメータで、かつ、上記複数の検出画像におけるそれぞれの波長の光の強度比と相関を持つパラメータである色強度比相関パラメータの値を取得する色強度比パラメータ取得ステップと、
上記偏光強度比パラメータ取得ステップにより取得した偏光強度比相関パラメータの値および上記色強度比パラメータ取得ステップにより取得した色強度比相関パラメータの値に基づいて、上記物体表面の性状を判断する表面性状判断ステップとを含むことを特徴とする表面検査方法。
A surface inspection method for analyzing the scattered light of the irradiated light and inspecting the properties of the object surface irradiated with the light,
A polarization component separating step for separating the scattered light into a P-polarized light component that is a vibration component parallel to the scattering surface and an S-polarized light component that is a vibration component perpendicular to the scattering surface;
A polarization component image detection step for detecting the respective polarization component detection images of the P polarization component and the S polarization component separated in the polarization component separation step;
Polarization intensity ratio correlation, which is a parameter calculated from each polarization component image detected by the polarization component image detection step, and a parameter having a correlation with the ratio of the intensity of the S polarization component to the intensity of the P polarization component A polarization intensity ratio correlation parameter acquisition step of acquiring a parameter value;
A color component image detection step for detecting the scattered light as a plurality of detection images related to the intensity of light of a plurality of wavelengths;
A color intensity ratio correlation parameter which is a parameter calculated from a plurality of detection images detected by the color component image detection step and which has a correlation with the intensity ratio of light of each wavelength in the plurality of detection images. A color intensity ratio parameter acquisition step of acquiring a value;
Surface property determination for determining the property of the object surface based on the value of the polarization intensity ratio correlation parameter acquired in the polarization intensity ratio parameter acquisition step and the value of the color intensity ratio correlation parameter acquired in the color intensity ratio parameter acquisition step A surface inspection method comprising the steps of:
請求項1から7までのいずれか1項に記載の表面検査装置を動作させるための表面検査プログラムであって、コンピュータを上記の各手段として機能させるための表面検査プログラム。   A surface inspection program for operating the surface inspection apparatus according to claim 1, wherein the computer functions as each of the means. 請求項9に記載の表面検査プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。   A computer-readable recording medium on which the surface inspection program according to claim 9 is recorded.
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