JP2016162195A - 画像処理装置、検査装置、画像処理方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】適切に位置情報を取得することができる画像処理装置、検査装置、画像処理方法、及びプログラムを提供する。【解決手段】本発明の一態様にかかる画像処理装置は、パターン２２が形成された試料を撮像した画像について、画素アドレスと輝度値が対応付けられた画素マトリックス情報を取得する画素マトリックス情報取得手段６１と、画像において着目する着目画素Ｃの水平領域での輝度分布が平滑か否かを判定する水平領域判定手段７２と、着目画素Ｃの垂直領域での輝度分布の平滑度が平滑か否かを判定する垂直領域判定手段７３と、着目画素に対して、上下左右のいずれかの方向における周辺領域での輝度分布が平滑か否かを判定する判定手段７４〜７７と、判定結果に基づいて、パターン上における着目画素Ｃの位置情報を取得する位置情報取得部６２と、を備えたものである。【選択図】図４

Description

本発明は、画像処理装置、検査装置、画像処理方法、及びプログラムに関する。

特許文献１には、画素マトリックス情報から輪郭方向情報を取得して、輪郭補正を行う画像処理装置が開示されている。具体的には、垂直方向の輪郭成分と水平方向の輪郭成分とを別々にゲイン制御している。

特開２００７−３１８２６０号公報

ところで、半導体製造プロセスにおいて、半導体ウェハやフォトマスクなどを光学的に検査する検査装置が広く利用されている。このような検査装置では、半導体ウェハやフォトマスクに設けられたパターンを照明して、撮像している。そして、検査装置は、撮像した画像の輝度に応じて欠陥を検出している。

このような検査装置において、パターンの特定の箇所のみについて、欠陥検出感度を大きくしたりすることがある。例えば、プロセス上問題が発生しやすいパターンエッジでは、検出感度を上げて欠陥検出感度を向上することがある。そのため、試料に設けられたパターンに対する位置を特定することが望まれる。位置情報に基づいて、試料を複数の検査対象領域に分割することができる。これにより、局所的に最適化した欠陥検出アルゴリズムを用いて、検査を行うことができるようになる。よって、位置情報を適切に取得することが望まれる。

本発明は、このような事情を背景としてなされたものであり、適切に位置情報を取得することができる画像処理装置、検査装置、画像処理方法及びプログラムを提供することを目的とするものである。

本実施形態の第１の態様にかかる画像処理装置は、パターンが形成された試料を撮像した画像について、画素アドレスと輝度値が対応付けられた画素マトリックス情報を取得する画素マトリックス情報取得手段と、前記画像において着目する着目画素の水平領域での輝度分布が平滑か否かを判定する水平領域判定手段と、前記着目画素の垂直領域での輝度分布の平滑度が平滑か否かを判定する垂直領域判定手段と、前記着目画素に対して、上下左右のいずれかの方向における周辺領域での輝度分布が平滑か否かを判定する周辺領域判定手段と、前記水平領域判定手段、前記垂直領域判定手段、及び前記周辺領域判定手段での判定結果に基づいて、前記着目画素の位置情報を取得する位置情報取得部と、を備えたものである。

上記の画像処理装置において、前記周辺領域判定手段が、前記着目画素の左側に配置された左側領域での輝度分布が平滑か否かを判定する左側領域判定手段と、前記着目画素の右側に配置された右側領域での輝度分布が平滑か否かを判定する右側領域判定手段と、前記着目画素の上側に配置された上側領域での輝度分布が平滑か否かを判定する上側領域判定手段と、前記着目画素の下側に配置された下側領域での輝度分布が平滑か否かを判定する下側領域判定手段と、を有していてもよい。

上記の画像処理装置において、前記着目画素の輝度値と、前記着目画素の周辺画素における輝度値との差分値をそれぞれ取得し、前記差分値と閾値を比較する差分判定手段を、さらに備え、前記位置情報取得部が、前記差分判定手段での判定結果に応じて前記着目画素の位置情報を取得するようにしてもよい。

本実施形態の第２の態様にかかる検査装置は、上記の画像処理装置と、前記試料からの光を受光して、受光輝度に応じた検出信号を前記画像処理装置に出力する検出器と、を備えたものである。

上記の検査装置において、前記画像処理装置は、前記着目画素の特徴量を抽出し、前記周辺領域判定手段、前記水平領域判定手段、及び前記垂直領域判定手段での判定結果と、前記特徴量とに基づいて、欠陥を検出するようにしてもよい。

上記の検査装置において、前記位置情報に応じて、マスク領域を設定し、前記マスク領域以外の領域における、欠陥を検出するようにしてもよい。

上記の検査装置において、前記位置情報に応じて、欠陥検出感度を変えるようにしてもよい。

本実施形態の第３の態様にかかる画像処理方法は、パターンが形成された試料を撮像した画像について、画素アドレスと輝度値が対応付けられた画素マトリックス情報を取得するステップと、前記画像において着目する着目画素の水平領域での輝度分布が平滑か否かを判定する水平領域判定ステップと、前記着目画素の垂直領域での輝度分布の平滑度が平滑か否かを判定する垂直領域判定ステップと、前記着目画素に対して、上下左右のいずれかの方向における周辺領域での輝度分布が平滑か否かを判定する周辺領域判定ステップと、前記水平領域判定ステップ、前記垂直領域判定ステップ、及び前記周辺領域判定ステップでの判定結果に基づいて、前記パターン上における前記着目画素の位置情報を取得する位置情報取得ステップと、を備えたものである。

上記の画像処理方法において、前記周辺領域判定ステップが、前記着目画素の左側に配置された左側領域での輝度分布が平滑か否かを判定する左側領域判定ステップと、前記着目画素の右側に配置された右側領域での輝度分布が平滑か否かを判定する右側領域判定ステップと、前記着目画素の上側に配置された上側領域での輝度分布が平滑か否かを判定する上側領域判定ステップと、前記着目画素の下側に配置された下側領域での輝度分布が平滑か否かを判定する下側領域判定ステップと、を有していてもよい。

上記の画像処理方法において、前記着目画素の輝度値と、前記着目画素の周辺画素における輝度値との差分値をそれぞれ取得し、前記差分値と閾値を比較する差分判定ステップを、さらに備え、前記位置情報取得ステップでは、前記差分判定ステップでの判定結果に応じて前記着目画素の位置情報を取得するようにしてもよい。

本実施形態の第４の態様にかかるプログラムは、コンピュータに対して、画像処理を実行させるためのプログラムであって、パターンが形成された試料を撮像した画像について、画素アドレスと輝度値が対応付けられた画素マトリックス情報を取得するステップと、前記画像において着目する着目画素の水平領域での輝度分布が平滑か否かを判定する水平領域判定ステップと、前記着目画素の垂直領域での輝度分布の平滑度が平滑か否かを判定する垂直領域判定ステップと、前記着目画素に対して、上下左右のいずれかの方向における周辺領域での輝度分布が平滑か否かを判定する周辺領域判定ステップと、前記水平領域判定ステップ、前記垂直領域判定ステップ、及び前記周辺領域判定ステップでの判定結果に基づいて、前記パターン上における前記着目画素の位置情報を取得する位置情報取得ステップと、をコンピュータに実行させるものである。

上記のプログラムにおいて、前記周辺領域判定ステップが、前記着目画素の左側に配置された左側領域での輝度分布が平滑か否かを判定する左側領域判定ステップと、前記着目画素の右側に配置された右側領域での輝度分布が平滑か否かを判定する右側領域判定ステップと、前記着目画素の上側に配置された上側領域での輝度分布が平滑か否かを判定する上側領域判定ステップと、前記着目画素の下側に配置された下側領域での輝度分布が平滑か否かを判定する下側領域判定ステップと、を有していてもよい。

上記の画像処理方法において、前記着目画素の輝度値と、前記着目画素の周辺画素における輝度値との差分値をそれぞれ取得し、前記差分値と閾値を比較する差分判定ステップを、さらに備え、前記位置情報取得ステップでは、前記差分判定ステップでの判定結果に応じて前記着目画素の位置情報を取得するようにしてもよい。

本発明によれば、適切に位置情報を取得することができる画像処理装置、検査装置、画像処理方法及びプログラムを提供することができる。

本実施形態１にかかる検査装置の全体構成を示す図である。 検査装置に用いられた画像処理装置の構成を示すブロック図である。 領域内の輝度値が平滑でない場合の画素微分値を示すグラフである。 領域内の輝度値が平滑な場合の画素微分値を示すグラフである。 水平領域の一例を示す図である。 水平領域の一例を示す図である。 水平領域の一例を示す図である。 水平領域の一例を示す図である。 垂直領域の一例を示す図である。 左側領域の一例を示す図である。 左側領域の一例を示す図である。 左側領域の一例を示す図である。 左側領域の一例を示す図である。 右側領域の一例を示す図である 上側領域の一例を示す図である 上側領域の一例を示す図である 上側領域の一例を示す図である 下側領域の一例を示す図である 判定領域によって生成されたフィルタの形状を示す図である。 着目画素が鉛直パターンの上端近傍にある構成を示す図である。 図２０の着目画素に判定領域を適用した状態を示す図である。 着目画素が鉛直パターンの下端近傍にある構成に、フィルタを適用した状態を示す図である。 着目画素が小さな矩形パターンの中央にある構成に、フィルタを適用した状態を示す図である。 着目画素が水平パターンの左端近傍にある構成に、フィルタを適用した状態を示す図である。 着目画素が水平パターンの右端近傍にある構成に、フィルタを適用した状態を示す図である。 着目画素が大きな矩形パターンの中央にある構成に、フィルタを適用した状態を示す図である。 着目画素が水平パターンの中央にある構成に、フィルタを適用した状態を示す図である。 着目画素が鉛直パターンの中央にある構成に、フィルタを適用した状態を示す図である。 着目画素がパターンの左上角にある構成に、フィルタを適用した状態を示す図である。 着目画素がパターンの右上角にある構成に、フィルタを適用した状態を示す図である。 着目画素がパターンの左下角にある構成に、フィルタを適用した状態を示す図である。 着目画素がパターンの右下角にある構成に、フィルタを適用した状態を示す図である。 着目画素がパターンの左上角の外側にある構成に、フィルタを適用した状態を示す図である。 着目画素がパターンの右上角の外側にある構成に、フィルタを適用した状態を示す図である。 着目画素がパターンの左下角の外側にある構成に、フィルタを適用した状態を示す図である。 着目画素がパターンの右下角の外側にある構成に、フィルタを適用した状態を示す図である。 着目画素の左側に垂直パターンがある構成に、フィルタを適用した状態を示す図である。 着目画素の右側に垂直パターンがある構成に、フィルタを適用した状態を示す図である。 着目画素の上側に水平パターンがある構成に、フィルタを適用した状態を示す図である。 着目画素の下側に水平パターンがある構成に、フィルタを適用した状態を示す図である。 着目画素の周辺に配置された周辺画素Ｂ１〜Ｂ４を示す図である。 判定結果と欠陥位置の対応を示す位置判定テーブルを示す表である。 判定結果と欠陥位置の対応を示す位置判定テーブルを示す表である。 判定結果とパターン位置の対応を示す位置判定テーブルを示す表である。 本実施の形態にかかる画像処理装置の処理を示す回路図である。 画像処理装置における画像処理方法を示すフローチャートである。 画像処理装置における画像処理方法を示すフローチャートである。 マスク前のパターン及び欠陥を示す図である。 マスク後のパターン及び欠陥を示す図である。 特徴量を抽出するための抽出画素Ｅ１〜Ｅ８を示す図である。 特定パターンを用いた欠陥検出方法を示すフローチャートである。 本実施の形態に係る検査装置によって、分類された欠陥を示す図である。

以下、本実施の形態の具体的構成について図面を参照して説明する。以下の説明は、本発明の好適な実施の形態を示すものであって、本発明の範囲が以下の実施の形態に限定されるものではない。以下の説明において、同一の符号が付されたものは実質的に同様の内容を示している。

図１を用いて検査装置の構成について、説明する。図１は、検査装置１００の構成を模式的に示す図である。本実施の形態に係る検査装置は、試料２１を撮像した画像に基づいて検査を行う検査装置である。具体的には、検査装置は、パターン２２が形成された試料２１上に付着した異物やパターン異常を欠陥として検出する。

照明光源１１は、試料２１を照明する照明光を発生する。照明光源１１からの照明光は、ハーフミラー１２に入射する。ハーフミラー１２は、照明光のほぼ半分を試料２１の方向に透過する。ハーフミラー１２を透過した照明光は、レンズ１３で集光されて、試料２１に入射する。レンズ１３は、対物レンズであり、試料２１のパターンが形成されたパターン面に照明光を集光する。これにより、試料２１が照明される。

試料２１で反射された反射光は、レンズ１３を介して、ハーフミラー１２に入射する。ハーフミラー１２は、反射光のほぼ半分は、検出器１５の方向に反射される。ハーフミラー１２で反射された反射光は、レンズ１４を介して、検出器１５に入射する。検出器１５は、複数の画素を備えたＣＣＤ（Charged Coupled Device)やＣＭＯＳカメラ(Complementary Metal Oxide Semiconductor)等のラインセンサや２次元アレイセンサである。検出器１５として、ＴＤＩ（Time Delay Integration）センサを用いることも可能である。レンズ１４は結像レンズであり、試料２１の像を検出器１５の受光面に結像する。したがって、検出器１５は、パターン２２が設けられた試料２１を撮像する。パターン２２の有無に応じて、照明光に対する反射率が異なる。例えば、フォトマスクの場合、パターン２２がある箇所では反射率が高くなり、ない箇所では反射率が低くなる。よって、パターン２２の有無に応じて、受光輝度が変化する。なお、パターン２２は、例えば、Ｘ方向、又はＹ方向を長手方向とする矩形パターンである。

試料２１は、ステージ１７の上に載置されている。ステージ１７は、ＸＹステージであり、試料２１をＸＹ方向に移動する。ステージ１７の移動座標は、画像処理装置１６に入力されている。そして、ステージ１７が試料２１を移動させている間、検出器１５が試料２１を撮像する。こうすることで、試料２１の全体、あるいは所望の領域の撮像画像を得ることができる。パターン２２の有無に応じて、照明光に対する反射率が異なる。よって、パターン２２の有無に応じて、輝度値、すなわち、検出信号の強度が大きく異なる。

検出器１５は、受光輝度に応じた検出信号を画像処理装置１６に出力する。これにより、撮像した画像が画像処理装置１６に入力される。画像処理装置１６は、検出信号に対して画像処理を行う。例えば、画像処理装置１６は、プロセッサ、及びメモリなどを備えたパーソナルコンピュータ（ＰＣ）である。画像処理装置１６の構成について、図２を用いて説明する。図２は、画像処理装置１６の構成を示すブロック図である。

画像処理装置１６は、画素マトリックス情報取得部６１、位置情報取得部６２、及び画像パターン検出部６３を備えている。位置情報取得部６２は、差分判定手段７１、水平領域判定手段７２、垂直領域判定手段７３、左側領域判定手段７４、右側領域判定手段７５、上側領域判定手段７６、下側領域判定手段７７を備えている。

画素マトリックス情報取得部６１は、縦横の画素アドレスに対応する輝度情報を取得する。すなわち、画素マトリックス情報取得部６１は、試料２１におけるＸＹ座標とその輝度値を対応付けて記憶する。横方向（水平方向）の位置がＸ座標、縦方向（垂直方向）の位置がＹ座標となる。

位置情報取得部６２は、画素マトリックス情報に基づいて、位置情報を取得する。より具体的には、位置情報取得部６２は、差分判定手段７１〜下側領域判定手段７７の判定結果に基づいて、着目画素Ｃの位置情報を取得する。位置情報は、例えば、着目画素Ｃがパターンのどの部分にあるかを示す情報である。差分判定手段７１は、着目画素と着目画素の周辺にある周辺画素の輝度値を差分して、差分値を取得する。差分判定手段７１における処理については後述する。

水平領域判定手段７２、垂直領域判定手段７３、左側領域判定手段７４、右側領域判定手段７５、上側領域判定手段７６、下側領域判定手段７７は各領域の輝度分布が平滑か否かを判定する。なお、以下の説明では、水平領域判定手段７２、垂直領域判定手段７３、左側領域判定手段７４、右側領域判定手段７５、上側領域判定手段７６、下側領域判定手段７７をまとめて判定手段と称する。

例えば、水平領域は着目画素に対して水平な領域であり、複数の画素を含んでいる。水平領域判定手段７２は、水平領域に含まれる画素の輝度値の微分値を算出する。すなわち、水平領域判定手段７２は、隣接する画素の輝度値を差分して、画素微分値とする。そして、水平領域判定手段７２は、画素微分値に基づいて、水平領域の輝度分布が平滑であるか否かを判定する。なお、各領域の構成については、後述する。

例えば、図３に示すように画素微分値が２つの閾値（Flat Th,-Flat Th）で設定される範囲外にあれば、判定手段は、輝度分布が平滑でないと判定する。一方、図４に示すように画素微分値が２つの閾値（Flat Th,-Flat Th）で設定される範囲内にあれば、判定手段は、輝度分布が平滑であると判定する。なお、図３、図４は、各領域における画素微分値を示すグラフであり、横軸が領域における位置、縦軸が画素微分値を示している。判定手段は、平滑である場合、“１”を設定し、非平滑の場合、“０”を設定する。このように、各判定手段は、判定領域の輝度分布が平滑であるか否かを判定する。各判定手段は、判定結果を画像パターン検出部６３に出力する。

（判定領域）
次に、各判定手段に設定されている領域について、図５〜図１８を用いて説明する。図５〜図８は、水平領域Ａ１の例を示す図である。図９は、垂直領域Ａ２を示す図である。図１０〜図１３は、左側領域Ａ３を示す図である。図１４は右側領域Ａ４を示す図である。図１５〜図１７は、上側領域Ａ５を示す図である。図１８は下側領域Ａ６を示す図である。

以下の図は、縦１３画素×横１３画素の画素マトリックスを示す図であり、中心画素が着目画素Ｃとなっている。また、着目画素Ｃを基準として、縦１３画素×横１３画素の画素マトリックスのＸＹ座標（画素アドレス）を以下の規則に従って説明する。着目画素Ｃの１画素左の画素、つまり左隣りの画素のＸ座標を“左１”、着目画素Ｃの１画素右の画素、つまり右隣りの画素のＹ座標を“右１”とする。着目画素の２画素左の画素のＸ座標を“左２”とする。したがって、図では、左６〜右６の画素が示されている。同様に、着目画素Ｃの１画素上の画素のＹ座標を“上１”、着目画素Ｃの１画素下の画素のＹ座標を“下１”とする。したがって、図では、上６〜下６の画素が示されている。なお、着目画素ＣのＸ座標を０とし、着目画素ＣのＹ座標を０とする。

（水平領域Ａ１）
図５〜図８に示すように、水平領域Ａ１は、着目画素Ｃを左右に挟むように配置された複数の画素を含む領域となっている。すなわち、水平領域Ａ１は、着目画素を含まないように設定された着目画素Ｃの左右両側の領域である。図５では、水平領域Ａ１は、（左６，０）〜（左１，０）の６画素と、（右１，０）〜（右６，０）の６画素との合計１２画素を含んでいる。この場合、水平領域Ａ１の左端の画素のＸ座標をH Flat Range Start、右端の画素のＸ座標をH Flat Range Endとして示す。さらに、左右両側の領域の間に配置された水平領域とならない画素の範囲をH Flat Range Disableで示す。

例えば、図５では、水平領域Ａ１の左端の画素が“左６”であり、右端の画素が“右６”となっている。また、図５では、着目画素Ｃが水平領域に含まれていない。したがって、図５の水平領域Ａ１は、H Flat Range Start＝６、H Flat Range End＝６、H Flat Range Disable＝１として表される。

図６では、水平領域Ａ１の左端と右端の画素は図５と同じであるが、着目画素Ｃとその両隣の画素が水平領域Ａ１に含まれていない。図６では、水平領域Ａ１は、（左６，０）〜（左２，０）の５画素と、（右２，０）〜（右６，０）の５画素との合計１０画素を含んでいる。したがって、図６の水平領域Ａ１は、H Flat Range Start＝６、H Flat Range End＝６、H Flat Range Disable＝２として表される。H Flat Range Disable＝２として設定された（左２，０）〜（右２，０）の画素は水平領域Ａ１に含まれない。

さらに、図７に示すように、水平領域Ａ１を着目画素Ｃに対して左右非対称にすることも可能である。図７では、水平領域Ａ１は、（左５，０）〜（左３，０）の３画素と、（右３，０）〜（右６，０）の４画素との合計９画素を含んでいる。したがって、図７の水平領域Ａ１は、H Flat Range Start＝５、H Flat Range End＝６、H Flat Range Disable＝３として表される。

図８では、水平領域Ａ１は、（左５，０）〜（左３，０）の３画素と、（右５，０）〜（右３，０）の３画素との合計６画素を含んでいる。図８の水平領域Ａ１は、H Flat Range Start＝５、H Flat Range End＝5、H Flat Range Disable＝３として表される。

このように、H Flat Range Start、H Flat Range Start、H Flat Range Disableの３つのパラメータを用いることで、水平領域Ａ１を任意の形状で設定することができる。水平領域Ａ１は、着目画素ＣとＹ座標が同じであり、着目画素Ｃの左右両側に配置された２つの領域を含んでいる。なお、水平領域Ａ１は着目画素Ｃを含まない横一列の領域である。

本実施の形態では、水平領域判定手段７２が図６に示す水平領域Ａ１に対して、輝度分布が平滑であるか否かを判定している。水平領域判定手段７２は、水平領域Ａ１に含まれる複数の画素に対して、画素微分値を求める。H Flat Range Disableで設定された画素を除いた、H Flat Range StartからH Flat Range Endまでの画素について、画素微分値を求める。そして、水平領域判定手段７２は画素微分値を閾値（Flat Th,-Flat Th）と比較する。すなわち、水平領域判定手段７２は、画素微分値が２つの閾値Flat Th,-Flat Thで設定される範囲内にあるか否かを判定する。

（垂直領域Ａ２）
垂直領域Ａ２を図９に示す。垂直領域Ａ２は、着目画素Ｃを上下に挟むように配置された複数の画素を含む領域となっている。すなわち、垂直領域Ａ２は、着目画素を含まないように設定された着目画素Ｃの上下両側の領域である。図９では、（０，上６）〜（０，上２）の５画素と、（０，下２）〜（０，下６）の５画素との合計１０画素を含んでいる。

水平領域Ａ１と同様の手法により、垂直領域Ａ２についても、V Flat Range Start、V Flat Range End、V Flat Range Disableの３つのパラメータを用いることで、垂直領域Ａ２を任意の形状で設定することができる。垂直領域Ａ２の上端の画素のＹ座標をV Flat Range Start、下端の画素のＹ座標をV Flat Range Endとして示す。さらに、上下両側の領域の間に配置された垂直領域Ａ２とならない画素の範囲をV Flat Range Disableで示す。図９の垂直領域Ａ２は、V Flat Range Start＝６、V Flat Range End＝６、V Flat Range Disable＝２として表される。V Flat Range Disable＝２として設定された（０，上２）〜（０，下２）の画素は垂直領域Ａ２に含まれない。V Flat Range Start、V Flat Range End、V Flat Range Disableの３つのパラメータを設定することで、上下非対称にしたり、上側の画素数、及び下側の画素数を変えたりすることも可能である。

垂直領域Ａ２の上端の画素のＹ座標をV Flat Range Start、下端の画素のＹ座標をV Flat Range Endとして示す。さらに、上下両側の領域の間に配置された垂直領域Ａ２とならない画素の範囲をV Flat Range Disableで示す。垂直領域Ａ２は、着目画素ＣとＸ座標が同じであり、着目画素Ｃの上下両側に配置された２つの領域を含んでいる。なお、垂直領域Ａ２は着目画素Ｃを含まない縦一列の領域である。

本実施の形態では、垂直領域判定手段７３が図９に示す垂直領域Ａ２に対して、輝度分布が平滑であるか否かを判定している。垂直領域判定手段７３は、垂直領域Ａ２に含まれる複数の画素に対して、画素微分値を求める。V Flat Range Disableで設定された画素を除いた、V Flat Range StartからV Flat Range Endまでの画素について、画素微分値を求める。そして、垂直領域判定手段７３は画素微分値を閾値（Flat Th,-Flat Th）と比較する。すなわち、垂直領域判定手段７３は、画素微分値が２つの閾値Flat Th,-Flat Thで設定される範囲内にあるか否かを判定する。

（左側領域Ａ３）
次に、左側領域Ａ３について、図１０〜図１３を用いて説明する。図１０〜図１３は、それぞれ左側領域Ａ３の一例を示している。左側領域Ａ３は、複数の画素を含んでおり、着目画素Ｃよりも左側に配置された縦一列の領域である。図１０では、左側領域Ａ３が（左６、上６）〜（左６、下６）の１３画素を含んでいる。左側領域Ａ３の上端の画素のＹ座標をLeft Flat Range Start、下端の画素のＹ座標をLeft Flat Range Endとして示す。さらに、左側領域Ａ３のＸ座標をLeft Flatとして示す。図１０に示す左側領域Ａ３は、Left Flat Range Start＝６、Left Flat Range End＝６、Left Flat＝６となる。

図１１では、（左６、上４）〜（左６、下４）の９画素を含んでいる。図１１に示す左側領域Ａ３は、Left Flat Range Start＝４、Left Flat Range End＝４、Left Flat＝６となる。

左側領域Ａ３は、着目画素Ｃに対して、上下非対称にすることも可能である。図１２では、（左６、上３）〜（左６、下４）の８画素を含んでいる。図１１に示す左側領域Ａ３は、Left Flat Range Start＝３、Left Flat Range End＝４、Left Flat＝６となる。

左側領域Ａ３のＸ座標を変更することも可能である。図１３では、（左４、上４）〜（左４、下４）の９画素を含んでいる。図１１に示す左側領域Ａ３は、Left Flat Range Start＝４、Left Flat Range End＝４、Left Flat＝４となる。

このように、Left Flat Range Start、Left Flat Range Start、Left Flatの３つのパラメータを用いることで、左側領域Ａ３を任意の形状で設定することができる。左側領域Ａ３は、着目画素Ｃよりも左側に配置された領域であり、着目画素Ｃよりも上にある画素から、着目画素Ｃよりも下にある画素まで延びる１列の領域である。

本実施の形態では、左側領域判定手段７４が図１３に示す左側領域Ａ３に対して、輝度分布が平滑であるか否かを判定している。左側領域判定手段７４は、左側領域Ａ３に含まれる複数の画素に対して、画素微分値を求める。Left Flat Range StartからLeft Flat Range Endまでの画素について、画素微分値を求める。そして、左側領域判定手段７４は画素微分値を閾値（Flat Th,-Flat Th）と比較する。すなわち、左側領域判定手段７４は、画素微分値が２つの閾値Flat Th,-Flat Thで設定される範囲内にあるか否かを判定する。

（右側領域Ａ４）
右側領域Ａ４を図１４に示す。右側領域Ａ４は、複数の画素を含んでおり、着目画素Ｃの右側に配置された縦一列の領域となっている。図１４では、（右４、上４）〜（右４、下４）の９画素を含んでいる。右側領域Ａ４の上端の画素のＹ座標をRight Flat Range Start、下端の画素のＹ座標をRight Flat Range Endとして示す。さらに、右側領域Ａ４のＸ座標をRight Flatとして示す。図１４に示す右側領域Ａ４は、Right Flat Range Start＝４、Right Flat Range End＝４、Right Flat＝４となる。Right Flat Range Start、Right Flat Range End、Right Flatの３つのパラメータを設定することで、右側領域Ａ４を非対称な配置としたり、右側領域の位置を変えたり、右側領域Ａ４に含まれる画素数を変えることが可能になる。着目画素Ｃに対して、図１４に示す右側領域Ａ４と図１３に示す左側領域Ａ３とは左右対称に配置されている。

このように、Right Flat Range Start、Right Flat Range Start、Right Flatの３つのパラメータを用いることで、右側領域Ａ４を任意の形状で設定することができる。右側領域Ａ４は、着目画素Ｃよりも右側に配置された領域であり、着目画素Ｃよりも上にある画素から、着目画素Ｃよりも下にある画素まで延びる１列の領域である。

本実施の形態では、右側領域判定手段７５が図１４に示す右側領域Ａ４に対して、輝度分布が平滑であるか否かを判定している。右側領域判定手段７５は、右側領域Ａ４に含まれる複数の画素に対して、画素微分値を求める。Right Flat Range StartからRight Flat Range Endまでの画素について、画素微分値を求める。そして、右側領域判定手段７５は画素微分値を閾値（Flat Th,-Flat Th）と比較する。すなわち、右側領域判定手段７５は、画素微分値が２つの閾値Flat Th,-Flat Thで設定される範囲内にあるか否かを判定する。

（上側領域Ａ５）
次に、上側領域Ａ５について、図１５〜図１７を用いて説明する。図１５〜図１７は、それぞれ上側領域Ａ５の一例を示している。上側領域Ａ５は、複数の画素を含んでおり、着目画素Ｃよりも上側に配置された横一列の領域である。図１５では、上側領域Ａ５が（左６、上６）〜（右６、上６）の１３画素を含んでいる。上側領域Ａ５の左端の画素のＸ座標をUpper Flat Range Start、右端の画素のＸ座標をUpper Flat Range Endとして示す。さらに、上側領域Ａ５のＹ座標をUpper Flatとして示す。図１５に示す上側領域Ａ５は、Upper Flat Range Start＝６、Upper Flat Range End＝６、Upper Flat＝６となる。

図１６では、上側領域Ａ５が（左５、上２）〜（右４、上２）の１０画素を含んでいる。図１６に示す上側領域Ａ５では、Upper Flat Range Start＝５、Upper Flat Range End＝４、Upper Flat＝２となる。このように、パラメータを設定することで、着目画素Ｃに対して左右非対称な上側領域Ａ５を設定することができる。

図１７に示す上側領域Ａ５が（左４、上４）〜（右４、上４）の９画素を含んでいる。図１７に示す上側領域Ａ５では、Upper Flat Range Start＝４、Upper Flat Range End＝４、Upper Flat＝４となる。

このように、Upper Flat Range Start、Upper Flat Range Start、Upper Flatの３つのパラメータを用いることで、上側領域Ａ５を任意の形状で設定することができる。上側領域Ａ５は、着目画素Ｃよりも上側に配置された領域であり、着目画素Ｃよりも左にある画素から、着目画素Ｃよりも右にある画素まで延びる１列の領域である。

本実施の形態では、上側領域判定手段７６が図１７に示す上側領域Ａ５に対して、輝度分布が平滑であるか否かを判定している。上側領域判定手段７６は、上側領域Ａ５に含まれる複数の画素に対して、画素微分値を求める。Upper Flat Range StartからUpper Flat Range Endまでの画素について、画素微分値を求める。そして、上側領域判定手段７６は画素微分値を閾値（Flat Th,-Flat Th）と比較する。すなわち、上側領域判定手段７６は、画素微分値が２つの閾値Flat Th,-Flat Thで設定される範囲内にあるか否かを判定する。

（下側領域Ａ６）
下側領域Ａ６を図１８に示す。下側領域Ａ６は、複数の画素を含んでおり、着目画素Ｃの下側に配置された横一列の領域となっている。図１８では、（左４、下４）〜（右４、下４）の９画素を含んでいる。下側領域Ａ６の左端の画素のＸ座標をLower Flat Range Start、右端の画素のＹ座標をLower Flat Range Endとして示す。さらに、下側領域Ａ６のＹ座標をLower Flatとして示す。図１８に示す下側領域Ａ６では、Lower Flat Range Start＝４、Lower Flat Range End＝４、Lower Flat＝４となる。Lower Flat Range Start、Lower Flat Range End、Lower Flatの３つのパラメータを設定することで、下側領域Ａ６を非対称な配置としたり、下側領域Ａ６の位置を変えたり、下側領域Ａ６に含まれる画素数を変えることが可能になる。着目画素Ｃに対して、図１８に示す下側領域Ａ６と図１７に示す上側領域Ａ５とは上下対称に配置されている。

このように、Lower Flat Range Start、Lower Flat Range Start、Lower Flatの３つのパラメータを用いることで、下側領域Ａ６を任意の形状で設定することができる。下側領域Ａ６は、着目画素Ｃよりも下側に配置された領域であり、着目画素Ｃよりも左にある画素から、着目画素Ｃよりも右にある画素まで延びる１列の領域である。

本実施の形態では、下側領域判定手段７７が図１８に示す下側領域Ａ６に対して、輝度分布が平滑であるか否かを判定している。すなわち、下側領域判定手段７７は、下側領域Ａ６に含まれる複数の画素に対して、画素微分値を求める。そして、下側領域判定手段７７は画素微分値を閾値（Flat Th,-Flat Th）と比較する。すなわち、下側領域判定手段７７は、画素微分値が２つの閾値Flat Th,-Flat Thで設定される範囲内にあるか否かを判定する。

水平領域Ａ１〜下側領域Ａ６で設定された判定領域を図１９に示す。図１９に示す判定領域は、６つの水平領域Ａ１〜下側領域Ａ６を組み合わせたフィルタとなっている。図１９では、判定領域が、左右対称、上下対称かつ、回転対称になっている。上記したように、１つの領域を設定するために３つのパラメータを用いている。こうすることで、各領域の位置、大きさ等を任意に設定することができる。また、各領域を非対称な領域とすることも可能である。なお、各領域における閾値Flat Th,-Flat Thは共通であってもよく、異なっていてもよい。

（位置特定）
次に、図１９に示す判定領域を用いた位置特定について、詳細に説明する。上記したように、パターン２２の有無に応じて、反射率が大きく異なる。したがって、パターン２２からの反射光を受光する画素と、パターン２２が形成されていない箇所からの反射光を受光する画素では、輝度値が大きく異なる。よって、各領域に含まれる画素の一部がパターン２２に対応し、残りがパターン２２の外側に対応する場合、輝度分布が非平滑になる。一方、各領域に含まれる全画素が、パターン２２に対応する場合、輝度分布が平滑になる。各領域に含まれる全画素が、パターン２２の外側に対応する場合、輝度分布が平滑になる。換言すると、パターン２２のエッジを跨ぐような領域では、輝度分布が非平滑となる。よって、各領域での判定結果を用いて、パターン上における位置を特定することができる。

（垂直パターンの上端）
まず、Ｙ方向を長手方向とする垂直パターン２２ａについて考える。図２０は、垂直パターン２２ａの上端部分を示す図である。このような垂直パターン２２ａの上端に着目画素Ｃがある場合の判定領域を図２１に示す。図２１では、着目画素Ｃが垂直パターン２２ａのＸ方向の中央近傍になっている。なお、Ｘ方向における垂直パターン２２ａの幅は、左側領域Ａ３と右側領域Ａ４の間隔よりも小さくなっている。

図２１に示すように、下側領域Ａ６の一部の画素は垂直パターン２２ａに対応し、残りは、垂直パターン２２ａの外側に対応する。したがって、下側領域Ａ６では、輝度値の変化が大きくなるため、輝度分布が非平滑であると下側領域判定手段７７が判定する。一方、上側領域Ａ５の全ての画素は、垂直パターン２２ａの外側に対応する。よって、上側領域Ａ５では、輝度値の変化が小さくなるため、輝度分布が平滑であると上側領域判定手段７６が判定する。

同様に、右側領域Ａ４、左側領域Ａ３では、全ての画素が垂直パターン２２ａの外側になっている。換言すると垂直パターン２２ａは、左側領域Ａ３と右側領域Ａ４との間に配置されている。よって、右側領域判定手段７５、及び左側領域判定手段７４は、輝度分布が平滑であると判定する。

水平領域Ａ１、垂直領域Ａ２では、一部の画素が垂直パターン２２ａの外側に対応しており、残りの画素が垂直パターン２２ａの外側に対応している。よって、水平領域判定手段７２、垂直領域判定手段７３は、輝度分布が非平滑であると判定する。輝度分布が平滑な場合、判定手段が”１”を出力し、非平滑な場合、判定手段が“０”を出力する。

（垂直パターンの下端）
次に、着目画素Ｃが垂直パターン２２ａの下端近傍にある場合を図２２に示す。図２２では、水平領域Ａ１、垂直領域Ａ２、上側領域Ａ５で輝度分布が非平滑になり、左側領域Ａ３、右側領域Ａ４、下側領域Ａ６では平滑になる。水平領域判定手段７２、垂直領域判定手段７３、上側領域判定手段７６が“０”を出力し、右側領域判定手段７５、下側領域判定手段７７、左側領域判定手段７４が“１”を出力する。

（小さな矩形パターンの中心）
図２３は、小さな矩形パターン２２ｂの中心が着目画素Ｃとなっている場合を示している。なお、小さな矩形パターン２２ｂとは、Ｘ方向における大きさが左側領域Ａ３と右側領域Ａ４の間隔よりも小さく、Ｙ方向における大きさが上側領域Ａ５と下側領域Ａ６との間隔よりも小さいサイズの矩形パターン２２ｂである。

図２３では、水平領域Ａ１、及び垂直領域Ａ２では輝度分布が非平滑になるため、水平領域判定手段７２、垂直領域判定手段７３が“０”を出力する。また、左側領域Ａ３、右側領域Ａ４、上側領域Ａ５、及び下側領域Ａ６では、輝度分布が平滑になるため、左側領域判定手段７４、右側領域判定手段７５、上側領域判定手段７６、及び下側領域判定手段７７が“１”を出力する。

（水平パターンの左端）
図２４は、水平パターン２２ｃの左端近傍が着目画素Ｃとなっている場合を示している。なお、水平パターン２２ｃは、Ｘ方向が長手方向となっているパターン２２である。Ｙ方向における水平パターン２２ｃの幅は、上側領域Ａ５と下側領域Ａ６の間隔よりも小さくなっている。図２４では、水平領域Ａ１、垂直領域Ａ２、及び右側領域Ａ４で輝度分布が非平滑となるため、水平領域判定手段７２、垂直領域判定手段７３、及び右側領域判定手段７５が“０”を出力する。また、左側領域Ａ３、上側領域Ａ５、及び下側領域Ａ６では平滑になるため、左側領域判定手段７４、上側領域判定手段７６、及び下側領域判定手段７７が“１”を出力する。

（水平パターンの右端）
図２５は、水平パターン２２ｃの右端近傍が着目画素Ｃとなっている場合を示している。図２５では、水平領域Ａ１、垂直領域Ａ２、及び左側領域Ａ３で輝度分布が非平滑となるため、水平領域判定手段７２、垂直領域判定手段７３、及び左側領域判定手段７４が“０”を出力する。また、右側領域Ａ４、上側領域Ａ５、及び下側領域Ａ６では平滑になるため、右側領域判定手段７５、上側領域判定手段７６、及び下側領域判定手段７７が“１”を出力する。

（大きな矩形パターンの中心）
大きな矩形パターンの中心に着目画素Ｃがある場合を図２６に示す。図２６では、全画素が大きな矩形パターン２２ｄに対応する。なお、大きな矩形パターン２２ｄとは、水平領域Ａ１〜下側領域Ａ６を合計した判定領域よりも大きい矩形パターンでる。よって水平領域Ａ１〜下側領域Ａ６の全てにおいて、輝度分布が平滑となり、水平領域判定手段７２〜下側領域判定手段７７の全てが“１”を出力する。

（水平パターンの中央部）
図２７は、水平パターン２２ｃの中央近傍が着目画素Ｃとなっている場合を示している。図２７では、着目画素Ｃが、Ｘ方向における水平パターン２２ｃの中央近傍に対応している。この場合、垂直領域Ａ２、左側領域Ａ３、及び右側領域Ａ４で輝度分布が非平滑となるため、垂直領域判定手段７３、左側領域判定手段７４、右側領域判定手段７５が“０”を出力する。また、水平領域Ａ１、上側領域Ａ５、及び下側領域Ａ６では平滑になるため、水平領域判定手段７２、上側領域判定手段７６、及び下側領域判定手段７７が“１”を出力する。

（垂直パターンの中央部）
図２８は、垂直パターン２２ａの中央近傍が着目画素Ｃとなっている場合を示している。図２８では、着目画素Ｃが、Ｙ方向における垂直パターン２２ａの中央近傍に対応している。この場合、水平領域Ａ１、上側領域Ａ５、及び下側領域Ａ６で輝度分布が非平滑となるため、水平領域判定手段７２、上側領域判定手段７６、及び下側領域判定手段７７が“０”を出力する。また、垂直領域Ａ２、左側領域Ａ３、及び右側領域Ａ４では平滑になるため、垂直領域判定手段７３、左側領域判定手段７４、右側領域判定手段７５が“１”を出力する。

（パターンの左上角部）
図２９は、パターン２２の左上角部近傍が着目画素Ｃとなっている場合を示している。図２９では、着目画素Ｃがパターン２２の内側になっている。左側領域Ａ３、及び上側領域Ａ５では輝度分布が平滑となっているため、左側領域判定手段７４、及び上側領域判定手段７６が“１”を出力する。水平領域Ａ１、垂直領域Ａ２、右側領域Ａ４、及び下側領域Ａ６で輝度分布が非平滑となるため、水平領域判定手段７２、垂直領域判定手段７３、右側領域判定手段７５、及び下側領域判定手段７７が“０”を出力する。

（パターンの右上角部）
図３０は、パターン２２の右上角部近傍が着目画素Ｃとなっている場合を示している。図３０では、着目画素Ｃがパターン２２の内側になっている。右側領域Ａ４、及び上側領域Ａ５では輝度分布が平滑となっているため、右側領域判定手段７５、及び上側領域判定手段７６が“１”を出力する。水平領域Ａ１、垂直領域Ａ２、左側領域Ａ３、及び下側領域Ａ６で輝度分布が非平滑となるため、水平領域判定手段７２、垂直領域判定手段７３、左側領域判定手段７４、及び下側領域判定手段７７が“０”を出力する。

（パターンの左下角部）
図３１は、パターン２２の左下角部近傍が着目画素Ｃとなっている場合を示している。図３１では、着目画素Ｃがパターン２２の内側になっている。左側領域Ａ３、及び下側領域Ａ６では輝度分布が平滑となっているため、左側領域判定手段７４、及び下側領域判定手段７７が“１”を出力する。水平領域Ａ１、垂直領域Ａ２、右側領域Ａ４、及び上側領域Ａ５で輝度分布が非平滑となるため、水平領域判定手段７２、垂直領域判定手段７３、右側領域判定手段７５、及び上側領域判定手段７６が“０”を出力する。

（パターンの右下角部）
図３２は、パターン２２の右下角部近傍が着目画素Ｃとなっている場合を示している。図３２では、着目画素Ｃがパターン２２の内側になっている。右側領域Ａ４、及び下側領域Ａ６では輝度分布が平滑となっているため、右側領域判定手段７５、及び下側領域判定手段７７が“１”を出力する。水平領域Ａ１、垂直領域Ａ２、左側領域Ａ３、及び上側領域Ａ５で輝度分布が非平滑となるため、水平領域判定手段７２、垂直領域判定手段７３、左側領域判定手段７４、及び上側領域判定手段７６が“０”を出力する。

（パターンの左上角部外側）
図３３は、パターン２２の左上角部外側が着目画素Ｃとなっている場合を示している。図３３では、着目画素Ｃがパターン２２の外側になっている。右側領域Ａ４、及び下側領域Ａ６では輝度分布が非平滑となっているため、右側領域判定手段７５、及び下側領域判定手段７７が“０”を出力する。水平領域Ａ１、垂直領域Ａ２、左側領域Ａ３、及び上側領域Ａ５で輝度分布が平滑となるため、水平領域判定手段７２、垂直領域判定手段７３、左側領域判定手段７４、及び上側領域判定手段７６が“１”を出力する。

（パターンの右上角部外側）
図３４は、パターン２２の右上角部外側が着目画素Ｃとなっている場合を示している。図３４では、着目画素Ｃがパターン２２の外側になっている。左側領域Ａ３、及び下側領域Ａ６では輝度分布が非平滑となっているため、左側領域判定手段７４、及び下側領域判定手段７７が“０”を出力する。水平領域Ａ１、垂直領域Ａ２、右側領域Ａ４、及び上側領域Ａ５で輝度分布が平滑となるため、水平領域判定手段７２、垂直領域判定手段７３、右側領域判定手段７５、及び上側領域判定手段７６が“１”を出力する。

（パターンの左下角部外側）
図３５は、パターン２２の左下角部外側が着目画素Ｃとなっている場合を示している。図３５では、着目画素Ｃがパターン２２の外側になっている。右側領域Ａ４、及び上側領域Ａ５では輝度分布が非平滑となっているため、右側領域判定手段７５、及び上側領域判定手段７６が“０”を出力する。水平領域Ａ１、垂直領域Ａ２、左側領域Ａ３、及び下側領域Ａ６で輝度分布が平滑となるため、水平領域判定手段７２、垂直領域判定手段７３、左側領域判定手段７４、及び下側領域判定手段７７が“１”を出力する。

（パターンの右下角部外側）
図３６は、パターン２２の右下角部外側が着目画素Ｃとなっている場合を示している。図３６では、着目画素Ｃがパターン２２の外側になっている。左側領域Ａ３、及び上側領域Ａ５では輝度分布が非平滑となっているため、左側領域判定手段７４、及び上側領域判定手段７６が“０”を出力する。水平領域Ａ１、垂直領域Ａ２、右側領域Ａ４、及び下側領域Ａ６で輝度分布が平滑となるため、水平領域判定手段７２、垂直領域判定手段７３、右側領域判定手段７５、及び下側領域判定手段７７が“１”を出力する。

（垂直パターンの右側）
図３７は、垂直パターン２２ａの右側が着目画素Ｃとなっている場合を示している。図３７では、着目画素Ｃが垂直パターン２２ａの外側になっている。すなわち、着目画素Ｃよりも左側に水平領域Ａ１、上側領域Ａ５、下側領域Ａ６では輝度分布が非平滑となっているため、水平領域判定手段７２、上側領域判定手段７６、及び下側領域判定手段７７が“０”を出力する。すなわち、横一列の画素を有する水平領域Ａ１、上側領域Ａ５、下側領域Ａ６では、輝度分布が非平滑になる。垂直領域Ａ２、左側領域Ａ３、及び右側領域Ａ４で輝度分布が平滑となるため、垂直領域判定手段７３、左側領域判定手段７４、及び右側領域判定手段７５、が“１”を出力する。すなわち、縦一列の画素を有する垂直領域Ａ２、左側領域Ａ３、及び右側領域Ａ４では、輝度分布が平滑になる。

（垂直パターンの左側）
図３８は、垂直パターン２２ａの左側が着目画素Ｃにある場合を示している。図３８では、着目画素Ｃが垂直パターン２２ａの外側になっている。水平領域Ａ１、上側領域Ａ５、下側領域Ａ６では輝度分布が非平滑となっているため、水平領域判定手段７２、上側領域判定手段７６、及び下側領域判定手段７７が“０”を出力する。すなわち、横一列の画素を有する水平領域Ａ１、上側領域Ａ５、下側領域Ａ６では、輝度分布が非平滑になる。垂直領域Ａ２、左側領域Ａ３、及び右側領域Ａ４で輝度分布が平滑となるため、垂直領域判定手段７３、左側領域判定手段７４、及び右側領域判定手段７５、が“１”を出力する。すなわち、縦一列の画素を有する垂直領域Ａ２、左側領域Ａ３、及び右側領域Ａ４では、輝度分布が平滑になる。着目画素Ｃが垂直パターン２２ａの左側に対応する場合と右側に対応する場合とでは、６つの判定結果が同じとなる。

（水平パターンの下側）
図３９は、水平パターン２２ｃの下側が着目画素Ｃにある場合を示している。図３９では、着目画素Ｃが水平パターン２２ｃの外側になっている。水平領域Ａ１、上側領域Ａ５、下側領域Ａ６では輝度分布が平滑となっているため、水平領域判定手段７２、上側領域判定手段７６、及び下側領域判定手段７７が“１”を出力する。すなわち、横一列の画素を有する水平領域Ａ１、上側領域Ａ５、下側領域Ａ６では、輝度分布が平滑になる。垂直領域Ａ２、左側領域Ａ３、及び右側領域Ａ４で輝度分布が非平滑となるため、垂直領域判定手段７３、左側領域判定手段７４、及び右側領域判定手段７５、が“０”を出力する。すなわち、縦一列の画素を有する垂直領域Ａ２、左側領域Ａ３、及び右側領域Ａ４では、輝度分布が非平滑になる。

（水平パターンの上側）
図４０は、水平パターン２２ｃの上側が着目画素Ｃにある場合を示している。図４０では、着目画素Ｃが水平パターン２２ｃの外側になっている。水平領域Ａ１、上側領域Ａ５、下側領域Ａ６では輝度分布が平滑となっているため、水平領域判定手段７２、上側領域判定手段７６、及び下側領域判定手段７７が“１”を出力する。すなわち、横一列の画素を有する水平領域Ａ１、上側領域Ａ５、下側領域Ａ６では、輝度分布が平滑になる。垂直領域Ａ２、左側領域Ａ３、及び右側領域Ａ４で輝度分布が非平滑となるため、垂直領域判定手段７３、左側領域判定手段７４、及び右側領域判定手段７５、が“０”を出力する。すなわち、縦一列の画素を有する垂直領域Ａ２、左側領域Ａ３、及び右側領域Ａ４では、輝度分布が非平滑になる。着目画素Ｃが垂直パターン２２ａの左側に対応する場合と右側に対応する場合とでは、６つの判定結果が同じとなる。

このように、パターン２２の形状、大きさ、パターン２２に対する着目画素Ｃの位置に応じて、６つの判定結果が変化する。よって、６つの判定結果に基づいて、位置情報取得部６２が着目画素Ｃの位置を特定することができる。

次に、差分判定手段７１における処理について説明する。差分判定手段７１は、着目画素Ｃとその周辺画素との差分値を取得する。具体的には、図４１に示すように、着目画素の上下左右の４つの画素Ｂ１〜Ｂ４を周辺画素としている。周辺画素Ｂ１〜Ｂ４は、水平領域Ａ１、及び垂直領域Ａ２の最も外側の画素となっている。なお、周辺画素Ｂ１〜Ｂ４は、それぞれ任意設定可能であり、最外殻画素でなくてもよい。最も外側の画素の隣の画素を周辺画素Ｂ１〜Ｂ４に指定してもよい。差分判定手段７１は、着目画素Ｃと左側の周辺画素Ｂ１との差分値を取得する。差分判定手段７１は、着目画素Ｃと右側の周辺画素Ｂ２との差分値を取得する。差分判定手段７１は、着目画素Ｃと上側の周辺画素Ｂ３との差分値を取得する。差分判定手段７１は、着目画素Ｃと下側の周辺画素Ｂ４との差分値を取得する。このように、差分判定手段７１は、上下左右の周辺画素Ｂ１〜Ｂ４について、着目画素Ｃとの差分値を取得する。これにより、４つの差分値が求められる。

図４１では、着目画素Ｃの両側に垂直パターン２２ａが設けられている。すなわち、着目画素Ｃは２つの垂直パターン２２ａの間に配置されたパターンが形成されていない箇所にある。よって、上側の周辺画素Ｂ３の輝度値と着目画素Ｃの輝度値はほぼ等しくなる。同様に、下側の周辺画素Ｂ３の輝度値と着目画素Ｃの輝度値はほぼ等しくなる。一方、左側の周辺画素Ｂ１の輝度値と着目画素Ｃの輝度値は大きく異なる。同様に、右側の周辺画素Ｂ２の輝度値と着目画素Ｃの輝度値は大きく異なる。

なお、周辺画素の配置は、着目画素Ｃの上下左右に限られるものではない。例えば、着目画素Ｃの上下左右だけでなく右斜め上、左斜め上、右斜め下、左斜め下等の画素を周辺画素としてもよい。垂直方向、水平方向、斜め方向の周辺画素を設定する場合、８つの周辺画素が設定される。なお、周辺画素は、着目画素Ｃに対して対称に配置することが好ましい。

そして、差分判定手段７１は、４つの差分値を閾値Ithと比較し、比較結果を出力する。差分判定手段７１は、差分値が閾値Ithよりも大きい場合、“１”を出力し、閾値Ith以下の場合、“０”を出力する。図４１では、周辺画素Ｂ３、Ｂ４での差分値は小さいため、判定結果が０となる。一方、周辺画素Ｂ１、Ｂ２での差分値が大きくなるため、判定結果が１となる。このように、差分判定手段７１は、４つの判定結果を画像パターン検出部６３に出力し、水平領域判定手段７２〜下側領域判定手段７７が６つの判定結果を画像パターン検出部６３に出力する。そして、画像パターン検出部６３は、合計１０個の判定結果に基づいて、着目画素Ｃの画像パターンを検出する。すなわち、判定結果に対応する１０ビットのデータの組み合わせによって、画像パターンを特定する。そして、画像パターン検出部６３は検出結果をモニタなどに出力する。

図４２、図４３は、１０個の判定結果から検出される画像パターンを特定するための位置判定テーブルを示す表である。図４２、図４３において、Ｂ１が左側の周辺画素Ｂ１に対する差分値の判定結果、Ｂ２が右側の周辺画素Ｂ２に対する差分値の判定結果、Ｂ３が上側の周辺画素Ｂ３に対する差分値の判定結果、Ｂ４が下側の周辺画素Ｂ４に対する差分値の判定結果に対応している。上記のように、Ｂ１〜Ｂ４が１の場合、差分値が閾値Ithを越えており、０の場合、差分値が閾値Ith以下となっている。Ａ１〜Ａ６は、それぞれ、水平領域Ａ１〜下側領域Ａ６における判定結果を示している。

図４２、図４３では、Ｂ１〜Ｂ４、Ａ１〜Ａ６の判定結果と画像パターンＤ１〜Ｄ５０の対応が示されている。また、図４２、図４３では、参考のため、画像パターンに対応する図番号を示している。図４２、図４３の位置判定テーブルを用いることで、着目画素Ｃの位置をＤ１〜Ｄ５０の画像パターンに分類することができる。ここでは、着目画素Ｃが欠陥である場合の画像パターンが５０個に分類して、示されている。

（垂直パターンの右側）
画像パターンＤ１〜Ｄ６は、着目画素Ｃが欠陥であり、かつ、着目画素Ｃよりも左側に垂直パターン２２ａがある場合（図３７参照）を示している。また、画像パターンＤ１〜Ｄ３は、着目画素Ｃの輝度値が正常な箇所の輝度値よりも低くなる黒欠陥となり、画像パターンＤ４〜Ｄ６は、着目画素Ｃの輝度値が正常な箇所の輝度値よりも高くなる白欠陥となる。

なお、垂直パターンの左側の着目画素Ｃが白欠陥の場合、画像パターンＤ１〜Ｄ３の３通りがある。画像パターンＤ１〜Ｄ３では、左側領域Ａ３と右側領域Ａ４の判定結果が異なっている。すなわち、判定結果Ａ３，Ａ４の少なくとも一方が１となっている。図３７では、判定結果Ａ３，Ａ４の両方が１となる（画像パターンＤ１）。さらに、図３７の垂直パターン２２ａの右側にさらにパターンがある場合なども考慮して、判定結果Ａ３，Ａ４の一方が１となる場合（画像パターンＤ２、Ｄ３）も白欠陥としている。

垂直パターンの左側の着目画素Ｃが黒欠陥の場合も同様に、他のパターンの存在を考慮して、画像パターンＤ４〜Ｄ６の３通りがある。もちろん、図４２、４３に示す画像パターンの分類は一例であり、特に限定されるものではない。仮にリソースが無限であればＡ１〜Ａ６,Ｂ１〜Ｂ４の１０ｂｉｔ全ての分岐について定義するのが理想である。ただし、これには２＾１０＝１０２４通りの分岐が必要となるため、図４２、図４３では５０種類を抜粋している。

（垂直パターンの左側）
画像パターンＤ７〜Ｄ１２は、着目画素Ｃが欠陥であり、かつ、着目画素Ｃよりも右側に垂直パターン２２ａがある（図３８参照）を示している。また、画像パターンＤ７〜Ｄ９は、着目画素Ｃの輝度値が正常な箇所の輝度値よりも低くなる黒欠陥となり、画像パターンＤ１０〜Ｄ１２は、着目画素Ｃの輝度値が正常な箇所の輝度値よりも高くなる白欠陥となる。

垂直パターンの左側の着目画素Ｃが白欠陥となっている場合、垂直パターンの右側が白欠陥となっている場合と同様に、他のパターンの存在も考慮して、Ｄ７〜Ｄ９の３通りがある。垂直パターンの左側の着目画素Ｃが黒欠陥となっている場合、垂直パターンの右側が黒欠陥となっている場合と同様に、他のパターンの存在も考慮して、Ｄ１０〜Ｄ１２の３通りがある。

（水平パターンの下側）
画像パターンＤ１３〜Ｄ１８は、着目画素Ｃが欠陥であり、かつ、着目画素Ｃよりも上側に水平パターン２２ｃがある（図３９参照）を示している。また、画像パターンＤ１３〜Ｄ１５は、着目画素Ｃの輝度値が正常な箇所の輝度値よりも低くなる黒欠陥となり、画像パターンＤ１６〜Ｄ１８は、着目画素Ｃの輝度値が正常な箇所の輝度値よりも高くなる白欠陥となる。

水平パターンの下側の着目画素Ｃが白欠陥となっている場合、垂直パターンの右側が白欠陥となっている場合と同様に、他のパターンの存在も考慮して、Ｄ１３〜Ｄ１５の３通りがある。水平パターンの下側の着目画素Ｃが黒欠陥となっている場合、垂直パターンの右側が黒欠陥となっている場合と同様に、他のパターンの存在も考慮して、Ｄ１６〜Ｄ１８の３通りがある。

（水平パターンの上側）
画像パターンＤ１９〜Ｄ２４は、着目画素Ｃが欠陥であり、かつ、着目画素Ｃよりも下側に水平パターン２２ｃがある（図４０参照）を示している。また、画像パターンＤ１９〜Ｄ２１は、着目画素Ｃの輝度値が正常な箇所の輝度値よりも低くなる黒欠陥となり、画像パターンＤ２２〜Ｄ２４は、着目画素Ｃの輝度値が正常な箇所の輝度値よりも高くなる白欠陥となる。

水平パターンの上側の着目画素Ｃが白欠陥となっている場合、垂直パターンの右側が白欠陥となっている場合と同様に、他のパターンの存在も考慮して、Ｄ１９〜Ｄ２１の３通りがある。水平パターンの上側の着目画素Ｃが黒欠陥となっている場合、垂直パターンの右側が黒欠陥となっている場合と同様に、他のパターンの存在も考慮して、Ｄ２２〜Ｄ２４の３通りがある。

（パターンの左上角部）
画像パターンＤ２５、Ｄ２６は、着目画素Ｃが欠陥であり、かつ、パターン２２の左上角にある場合（図２９参照）を示している。また、画像パターンＤ２５は、着目画素Ｃの輝度値が正常な箇所の輝度値よりも低くなる黒欠陥となり、画像パターンＤ２６は、着目画素Ｃの輝度値が正常な箇所の輝度値よりも高くなる白欠陥となる。

（パターンの右上角部）
画像パターンＤ２７、Ｄ２８は、着目画素Ｃが欠陥であり、かつ、パターン２２の右上角にある場合（図３０参照）を示している。また、画像パターンＤ２７は、着目画素Ｃの輝度値が正常な箇所の輝度値よりも低くなる黒欠陥となり、画像パターンＤ２８は、着目画素Ｃの輝度値が正常な箇所の輝度値よりも高くなる白欠陥となる。

（パターンの左下角部）
画像パターンＤ２９、Ｄ３０は、着目画素Ｃが欠陥であり、かつ、パターン２２の左下角にある場合（図３１参照）を示している。また、画像パターンＤ２９は、着目画素Ｃの輝度値が正常な箇所の輝度値よりも低くなる黒欠陥となり、画像パターンＤ３０は、着目画素Ｃの輝度値が正常な箇所の輝度値よりも高くなる白欠陥となる。

（パターンの右下角部）
画像パターンＤ３１、Ｄ３２は、着目画素Ｃが欠陥であり、かつ、パターン２２の右下角にある場合（図３２参照）を示している。また、画像パターンＤ３１は、着目画素Ｃの輝度値が正常な箇所の輝度値よりも低くなる黒欠陥となり、画像パターンＤ３２は、着目画素Ｃの輝度値が正常な箇所の輝度値よりも高くなる白欠陥となる。

（水平パターンの左端）
画像パターンＤ３３、Ｄ３４は、着目画素Ｃが欠陥であり、かつ、水平パターン２２ｃの左端にある場合（図２４参照）を示している。また、画像パターンＤ３３は、着目画素Ｃの輝度値が正常な箇所の輝度値よりも低くなる黒欠陥となり、画像パターンＤ３４は、着目画素Ｃの輝度値が正常な箇所の輝度値よりも高くなる白欠陥となる。

（水平パターンの右端）
画像パターンＤ３５、Ｄ３６は、着目画素Ｃが欠陥であり、かつ、水平パターン２２ｃの左端にある場合（図２５参照）を示している。また、画像パターンＤ３５は、着目画素Ｃの輝度値が正常な箇所の輝度値よりも低くなる黒欠陥となり、画像パターンＤ３６は、着目画素Ｃの輝度値が正常な箇所の輝度値よりも高くなる白欠陥となる。

（垂直パターンの上端）
画像パターンＤ３７、Ｄ３８は、着目画素Ｃが欠陥であり、かつ、垂直パターン２２ａの上端にある場合（図２１参照）を示している。また、画像パターンＤ３７は、着目画素Ｃの輝度値が正常な箇所の輝度値よりも低くなる黒欠陥となり、画像パターンＤ３８は、着目画素Ｃの輝度値が正常な箇所の輝度値よりも高くなる白欠陥となる。

（垂直パターンの下端）
画像パターンＤ３９、Ｄ４０は、着目画素Ｃが欠陥であり、かつ、垂直パターン２２ａの下端にある場合（図２２参照）を示している。また、画像パターンＤ３９は、着目画素Ｃの輝度値が正常な箇所の輝度値よりも低くなる黒欠陥となり、画像パターンＤ４０は、着目画素Ｃの輝度値が正常な箇所の輝度値よりも高くなる白欠陥となる。

（水平パターンの中央部）
画像パターンＤ４１、Ｄ４２は、着目画素Ｃが欠陥であり、かつ、水平パターン２２ｃの中央部にある場合（図２７参照）を示している。また、画像パターンＤ４１は、着目画素Ｃの輝度値が正常な箇所の輝度値よりも低くなる黒欠陥となり、画像パターンＤ４２は、着目画素Ｃの輝度値が正常な箇所の輝度値よりも高くなる白欠陥となる。

（水平パターンの中央部）
画像パターンＤ４３、Ｄ４４は、着目画素Ｃが欠陥であり、かつ、垂直パターン２２ａの中央部にある場合（図２８参照）を示している。また、画像パターンＤ４３は、着目画素Ｃの輝度値が正常な箇所の輝度値よりも低くなる黒欠陥となり、画像パターンＤ４４は、着目画素Ｃの輝度値が正常な箇所の輝度値よりも高くなる白欠陥となる。

（小さな矩形パターンの中心）
画像パターンＤ４５は、着目画素Ｃが白欠陥であり、かつ、小さな矩形パターン２２ｂの中心にある場合（図２３参照）を示している。なお、小さな矩形パターン２２ｂとは、Ｘ方向の大きさが左側領域Ａ３と右側領域Ａ４の間隔よりも小さく、Ｙ方向の大きさが上側領域Ａ５と下側領域Ａ６との間隔よりも小さいサイズの矩形パターン２２ｂである。

（大きな矩形パターンの中心）
画像パターンＤ４６は、着目画素Ｃが白欠陥であり、かつ、大きな矩形パターン２２ｄの中心にある場合（図２６参照）を示している。また、Ｄ４６は、フィルタがパターン２２の外側にある場合（図１９）にも対応している。

（パターンの左上角部外側）
画像パターンＤ４７は、着目画素Ｃが白欠陥であり、かつ、パターン２２の左上角部外側（図３３参照）を示している。

（パターンの右上角部外側）
画像パターンＤ４８は、着目画素Ｃが白欠陥であり、かつ、パターン２２の右上角部外側（図３４参照）を示している。

（パターンの左下角部外側）
画像パターンＤ４９は、着目画素Ｃが欠陥であり、かつ、パターン２２の左下角部外側（図３５参照）を示している。

（パターンの右下角部外側）
画像パターンＤ５０は、着目画素Ｃが欠陥であり、かつ、パターン２２の右下角部外側（図３６参照）を示している。

このように、それぞれの判定結果に応じて、画像パターンを適切に分類することができる。よって、着目画素Ｃが欠陥となっている場合に、着目画素Ｃの位置を適切に定めることができる。すなわち、着目画素Ｃがどのようなパターンのどの位置になっているかを識別することが可能になる。

また、着目画素Ｃが黒欠陥と白欠陥のいずれの場合でもＡ１〜Ａ６の判定結果は共通している。すなわち、Ａ１〜Ａ６の判定結果により、着目画素Ｃの位置情報を特定することができる。さらに、Ｂ１〜Ｂ４の判定結果を組み合わせることで、白欠陥か黒欠陥かを判別することができる。換言すると、白欠陥と黒欠陥を判別する必要がない場合は、判定結果Ｂ１〜Ｂ４を用いなくてもよい。

なお、判定結果が、図４２、図４３の位置判定テーブルに含まれない場合、画像パターン検出部６３は、着目画素Ｃが欠陥ではないと判定する。この場合、画像パターン検出部６３は、図４４に示す位置判定テーブルに基づいて、位置情報を特定することができる。図４４では、Ｂ１〜Ｂ４の判定結果と、画像パターンＰ１〜Ｐ１６の対応が示されている。画像パターンＰ１〜Ｐ１６は着目画素Ｃが欠陥でない箇所、すなわち正常箇所である場合の、画像パターンに対応している。画像パターン検出部６３は、Ｂ１〜Ｂ４の合計４個の判定結果に基づいて、着目画素Ｃの画像パターンを検出する。すなわち、判定結果に対応する４ビットのデータの組み合わせによって、画像パターンを特定する。ここでは、判定結果Ｂ１〜Ｂ４が４ビットのデータとなるため、１６パターンに分類することができる。

画像パターンＰ１は、着目画素Ｃの左側に垂直パターン２２ａがある場合（図３７）を示している。画像パターンＰ２は、着目画素Ｃの右側に垂直パターン２２ａがある場合（図３８）を示している。画像パターンＰ３は、着目画素Ｃの上側に水平パターン２２ｃがある場合（図３９）を示している。画像パターンＰ４は、着目画素Ｃの下側に水平パターン２２ｃがある場合（図４０）を示している。

画像パターンＰ５は、パターン２２の左上角に着目画素Ｃがある場合（図２９）を示している。画像パターンＰ６は、パターン２２の右上角に着目画素Ｃがある場合（図３０）を示している。画像パターンＰ７は、パターン２２の左下角に着目画素Ｃがある場合（図３１）を示している。画像パターンＰ８は、パターン２２の右下角に着目画素Ｃがある場合（図３２）を示している。

画像パターンＰ９は、水平パターン２２ｃの左端に着目画素Ｃがある場合（図２４）を示している。画像パターンＰ１０は、水平パターン２２ｃの右端に着目画素Ｃがある場合（図２５）を示している。画像パターンＰ１１は、垂直パターン２２ａの上端に着目画素Ｃがある場合（図２１）を示している。画像パターンＰ１２は、垂直パターン２２ａの下端に着目画素Ｃがある場合（図２２）を示している。

画像パターンＰ１３は、水平パターン２２ｃの中央に着目画素Ｃがある場合（図２７）を示している。画像パターンＰ１４は、垂直パターン２２ａの中央に着目画素Ｃがある場合（図２８）を示している。画像パターンＰ１５は、小さな矩形パターン２２ｂの中央に着目画素Ｃがある場合（図２３）を示している。画像パターンＰ１６は、大きな矩形パターン２２ｄの中央に着目画素Ｃがある場合（図２６）を示している。

着目画素Ｃが欠陥でない場合では、Ｂ１〜Ｂ４の判定結果に基づいて、画像パターン検出部６３が画像パターンを特定している。すなわち、画像パターン検出部６３が、パターンに対する着目画素の位置情報を取得する。なお、図４４の位置判定テーブルに示される判定結果は、図４３２、図４３の位置判定テーブルにおいて、対応する図での黒欠陥の判定結果と一致している。例えば、図２８に対応する画像パターンＰ１４と画像パターンＤ４３（黒欠陥）では、判定結果Ｂ１〜Ｂ４が一致している。

画像処理装置１６の回路図を図４５に示す。画像処理装置１６は、ラインメモリ６４、画素マトリックス情報取得部６１、第１位置情報取得部８１と、第２位置情報取得部８２と、特徴量抽出回路８３と、第１画像処理回路８４と、第２画像処理回路８５と、遅延回路８６〜８８と、特定画像パターン判定回路８９とを備えている。

ラインメモリ６４は、検出器１５からの検出信号に基づいて、１ライン分の輝度値を記憶する。画素マトリックス情報取得部６１は、ラインメモリ６４に記憶された輝度値から、画素マトリックス情報を取得する回路である。

画素マトリックス情報は、第１位置情報取得部８１と、第２位置情報取得部８２と、特徴量抽出回路８３に入力される。第１位置情報取得部８１は、着目画素Ｃと周辺画素Ｂ１〜Ｂ４との差分値をそれぞれ求める。第１位置情報取得部８１は、算出した４つの差分値を、閾値Ｉｔｈと比較する。第１位置情報取得部８１は、判定結果Ｂ１〜Ｂ４を第１画像処理回路８４、及び第２画像処理回路８５に出力する。

第２位置情報取得部８２は、水平領域Ａ１〜下側領域Ａ６における画素微分値を取得する。第２位置情報取得部８２は、画素微分値を２つの閾値（Flat Th,-Flat Th〉と比較して、判定結果Ａ１〜Ａ６を取得する。第２位置情報取得部８２は、判定結果Ａ１〜Ａ６を第１画像処理回路８４、及び第２画像処理回路８５に出力する。

第１画像処理回路８４は、判定結果Ａ１〜Ａ６、及び判定結果Ｂ１〜Ｂ４に基づいて、欠陥を検出するための画像処理を行っている。第１画像処理回路８４は、図４２から図４４に示す位置判定テーブルを格納している。そして、第１画像処理回路８４は、図４２、及び図４３に示す位置判定テーブルを参照して、判定結果Ａ１〜Ａ６、判定結果Ｂ１〜Ｂ４に対応する位置値報を取得する。第１画像処理回路８４は、判定結果Ａ１〜Ａ６、判定結果Ｂ１〜Ｂ４に合致する画像パターンがある場合、その画像パターンを出力する。すなわち、画像パターンＤ１〜Ｄ５０のいずれかを示す信号を遅延回路８６に出力する。

さらに、判定結果Ａ１〜Ａ６、判定結果Ｂ１〜Ｂ４に合致する画像パターンがない場合、第１画像処理回路８４は、図４４に示す位置判定テーブルを参照して、判定結果Ｂ１〜Ｂ４に対応する位置情報を取得する。第１画像処理回路８４は、判定結果Ｂ１〜Ｂ４に合致する画像パターンを遅延回路８６に出力する。すなわち、第１画像処理回路８４は遅延回路８７を介して、画像パターンＤ１〜Ｄ１６のいずれか１つの画像パターンを特定画像パターン判定回路８９に出力する。このように、第１画像処理回路８４は、位置情報の判定結果を特定画像パターン判定回路８９に出力する。

第２画像処理回路８５は入力された位置情報に応じた画像処理を行う。第２画像処理回路８５は、位置情報に基づいて、マスク処理を行う。例えば、第２画像処理回路８５は、欠陥検出をしなくてもよい領域をマスク領域として設定する。あるいは、第２画像処理回路８５は他のアルゴリズムで欠陥を検出する領域をマスク領域として設定する。

図４６、図４７を参照して、画素マトリックス情報取得部６１、第１位置情報取得部８１、第２位置情報取得部８２、第１画像処理回路８４、第２画像処理回路８５における画像処理について説明する。図４６は、図４５に示す信号処理装置１６における画像処理を示すフローチャートである。

まず、図４６に示すフローについて説明する。画素マトリックス情報取得部６１が画素マトリックス情報を取得する（Ｓ１）。画素マトリックス情報が、第１位置情報取得部８１、第２位置情報取得部８２に入力される（Ｓ２）。次に、第１位置情報取得部８１が、上下左右の周辺画素Ｂ１〜Ｂ４について、差分値を取得する（Ｓ３〜Ｓ６）。Ｓ３〜Ｓ６と並行して、第２位置情報取得部８２が水平領域Ａ１〜下側領域Ａ６における画素微分値を取得する（Ｓ７〜Ｓ１２）。

第１位置情報取得部８１が、周辺画素Ｂ１〜Ｂ４の差分値を閾値Ithと比較することで、判定結果Ｂ１〜Ｂ４を取得する（Ｓ１３〜Ｓ１６）。また、第２位置情報取得部８２が水平領域Ａ１〜下側領域Ａ６の画素微分値を、２つの閾値（Flat Th,-Flat Th〉と比較して、判定結果Ａ１〜Ａ６を取得する（Ｓ１７〜Ｓ２２）。

そして、第１画像処理回路８４が、図４２、図４３に示す位置判定テーブルと判定結果Ａ１〜Ａ６、Ｂ１〜Ｂ４を比較する（Ｓ２３）。第１位置情報取得部８１が、位置判定テーブルと合致する組み合わせがあるか否かを判定する（Ｓ２４）。合致する組み合わせがある場合（Ｓ２４のＹＥＳ）、位置情報の判定結果を入力する（Ｓ２５）。すなわち、判定結果Ａ１〜Ａ６の組み合わせにより、着目画素Ｃの位置情報を取得する。このようにすることで、着目画素Ｃが欠陥である場合でも、適切に位置情報を取得することができる。さらに、判定結果Ｂ１〜Ｂ４を組み合わせることで、白欠陥か黒欠陥かを判別することができる。

合致する組み合わせがない場合（Ｓ２４のＮＯ）、非特定画像パターン候補として入力される（Ｓ２６）。すなわち、着目画素Ｃが欠陥ではない判別され、欠陥ではない非特定画像パターン候補として判定される。このように、第１画像処理回路８４は、欠陥を検出する。第１画像処理回路８４の画素処理結果は、遅延回路８６を介して、特定画像パターン判定回路８９に入力される。

図４７は、マスク処理を示すフローチャートである。画素マトリックス情報取得部６１が画素マトリックス情報を取得する（Ｓ１０１）。画素マトリックス情報は、第１位置情報取得部８１、及び第２位置情報取得部８２に入力される（Ｓ１０２）。そして、第２位置情報取得部８２は、周辺画素Ｂ１〜Ｂ４について、差分値を取得する（Ｓ１０３〜Ｓ１０６）。第２位置情報取得部８２は、差分値と閾値Ｉｔｈを比較して、その判定結果Ｂ１〜Ｂ４を２画像処理回路８５に出力する（Ｓ１０７〜Ｓ１１０）。そして、第２画像処理回路８５は、判定結果Ｂ１〜Ｂ４を図４４に示す位置判定テーブルと比較する（Ｓ１１１）。

第２画像処理回路８５は、位置判定テーブルとの比較結果に基づいて、位置情報及びマスク領域候補を入力する（Ｓ１１２）。第２画像処理回路８５は、画像パターンＰ１〜Ｐ１６のいずれか１つを抽出して、位置情報とする。マスク領域候補は、位置情報に基づいて設定されている。例えば、画像パターンＰ１〜Ｐ１６のうちの一部をマスク領域候補とする。そして、位置情報に応じたマスクの変形処理等を行う（Ｓ１１３）。こうすることで、特定の画像パターンをマスク領域として設定することができる（Ｓ１１４）。

マスク領域の設定について、図４８、及び図４９を用いて説明する。図４８、及び図４９は、パターン２２と、欠陥２３、２４とを示す図である。図４８は、マスクＭを設定していない状態を示し、図４９は、マスクＭを設定している状態を示す。図４９では、パターン２２の四隅角部にマスクＭが設定されている。画像パターンＰ１〜Ｐ１６に応じて、マスクされる画素を決定している。こうすることで、より適切にマスクを設定することができる。

マスクＭが設定されたマスク領域では、欠陥２３が検出されなくなる。すなわち、欠陥検出の必要がない領域等をマスクＭでマスクすることができる。こうすることで、マスク領域以外の領域で欠陥２３、２４が検出される。よって、欠陥検出の閾値を厳しく設定することができるため、欠陥検出感度を向上することができる。例えば、図４８、図４９において、欠陥２４が検出したい欠陥であるとすると、パターン２２の角部を除いたパターンエッジ部分に対する欠陥検出感度をより向上することができる。

図４５の説明に戻る。特徴量抽出回路８３は、着目画素Ｃの特徴量を抽出する。ここで、特徴量抽出回路８３は、着目画素Ｃの周辺にある８画素を抽出画素Ｅ１〜Ｅ８として、着目画素Ｃの輝度値と抽出画素Ｅ１〜Ｅ８の輝度値の差分値を求める。図５０に、着目画素Ｃの周辺に配置された抽出画素Ｅ１〜Ｅ８を示している。ここでは、着目画素Ｃの上下左右の４方向、及びその間の４方向（左斜め上、右斜め上、左斜め下、右斜め下）にある画素を抽出画素Ｅ１〜Ｅ８としている。なお、抽出画素Ｅ１〜Ｅ８は周辺画素Ｂ１〜Ｂ４と同じになっているが、異なる画素でもよい。また、抽出画素の数も８個に限定されるものではない。

そして、特徴量抽出回路８３は、抽出画素Ｅ１〜Ｅ８のそれぞれに対する差分値を閾値Ｉｔｈ２と比較する。特徴量抽出回路８３は、閾値Ｉｔｈ２を超えているか否かを判定する。特徴量抽出回路８３は、抽出画素Ｅ１〜Ｅ８のそれぞれについての判定を行うため、８個の判定結果Ｅ１〜Ｅ８が得られる。そして、特徴量抽出回路８３は、遅延回路８８を介して、８個の判定結果Ｅ１〜Ｅ８を、特定画像パターン判定回路８９に出力する。すなわち、８個の判定結果Ｅ１〜Ｅ８が特徴量として、特定画像パターン判定回路８９に入力される。ここで、閾値Ｉｔｈ２は、判定結果Ｂ１〜Ｂ４の判定に用いられる閾値Ｉｔｈと異なる値とすることができる。例えば、欠陥検出感度を向上するため、閾値Ｉｔｈ２をより厳しい値に設定することができる。

遅延回路８６〜遅延回路８８は、画像パターン、マスク領域、及び特徴量のタイミングを一致するために設けられている。すなわち、画素マトリックスにおいて、同一の画素が着目画素となるように、遅延回路８６〜遅延回路８８は各信号を遅延している。

特定画像パターン判定回路８９は、着目画素が特定画像パターンであるか否かを判定するための回路である。図５１を用いて、特定画像パターン判定回路８９での処理について説明する。図５１は、特定画像パターン判定回路８９の処理を示すフローチャートである。

特定画像パターン判定回路８９には、第１画像処理回路８４からの位置情報判定結果が入力される（Ｓ２０１）。また、特定画像パターン判定回路８９には、第２画像処理回路８５からのマスク領域に関する情報が入力される（Ｓ２０２）。さらに、特定画像パターン判定回路８９には、特徴量抽出回路８３からの特徴量が入力される（Ｓ２０３）。

特定画像パターン判定回路８９は、特徴量の画素位置が、目的の位置情報判定結果と一致するか否かを判定する（Ｓ２０４）。すなわち、特定画像パターン判定回路８９は、位置情報判定結果を参照して、特徴量を取得した着目画素Ｃが、目的とする位置に対応しているか否かを判定する。

特徴量の画素位置が目的の位置情報判定結果と一致していない場合、（Ｓ２０４のＮＯ）、特定画像パターン判定回路８９は、非特定画像パターンであると判定する。すなわち、着目画素Ｃが目的とする位置ではないため、特定画像パターンではないと判定する。

特徴量の画素位置が目的の位置情報判定結果と一致している場合、（Ｓ２０４のＹＥＳ）、特定画像パターン判定回路８９は、特定画像パターン候補がマスク領域内にあるかないかを判定する（Ｓ２０５）。すなわち、特定画像パターン判定回路８９が目的となる位置情報判定結果と一致する箇所の特徴量の画素位置を特定画像パターン候補とする。そして、この特徴量の画素位置、特定画像パターン候補がマスク領域内にあるか否を判定する。

特定画像パターン候補がマスク領域内にある場合、（Ｓ２０５のＮＯ）、特定画像パターン判定回路８９は、非特定画像パターンであると判定する（Ｓ２０７）。特定画像パターン候補がマスク領域内にない場合、（Ｓ２０５のＹＥＳ）、特定画像パターン判定回路８９は、特定画像パターンであると判定する（Ｓ２０６）。

このように、特定画像パターン判定回路８９は、位置情報判定結果、特徴量、及びマスク領域に基づいて、着目画素の画像が特定画像パターンに対応するか否かを判定している。こうすることで、特定の画像パターンを欠陥として検出することで、欠陥の検出をより適切に行うことができる。例えば、パターン上の特定の位置における欠陥を適切に検出することができる。また、特徴量の抽出する際の閾値を適切に設定することができる。具体的には、判定結果Ｂ１〜Ｂ４の判定に用いられる閾値Ｉｔｈと、特徴量の抽出に用いられる閾値Ｉｔｈ２を異なる値にすることができる。より適切な感度で欠陥を検出することができる。

さらに、判定結果Ａ１〜Ａ６に応じて、位置情報を判定しているため、より適切に位置を特定することができる。さらに、位置情報の判定結果に基づいて適切な欠陥検出アルゴリズムを選択することができる。判定結果Ａ１〜Ａ６、判定結果Ｂ１〜Ｂ４、及び特徴量に基づいて、欠陥を検出することで、より適切に欠陥を検出することができる。さらに、図５２に示すようにパターン２２における位置に応じて、欠陥検出アルゴリズムを変えることで、欠陥２３ａ〜２３ｈを適切に分類することができる。欠陥２３ａ〜２３ｈを異なる欠陥検出アルゴリズムや閾値を用いて検出することが可能になる。よって、より欠陥を確実に検出、分類することができる。さらに、位置情報に応じてマスク領域を設定することで、影響がない箇所や目的としない箇所を除外して、欠陥を検出することができる。局所的に最適化したアルゴリズムでの処理が可能になる。

本実施の形態では、画像処理装置１６が判定結果Ａ１〜Ａ６に基づいて、位置情報を取得している。これにより、より適切に位置を特定することができる。そして、取得した位置情報を付帯情報として付帯することで、画像の表現性を高めることが可能になる。画像処理技術の向上が可能になる。判定結果Ａ１〜Ａ６の全てを用いる必要はなく、判定結果Ａ１〜Ａ６の一部を用いて、位置情報を取得してもよい。例えば、左側領域判定手段７４〜下側領域判定手段７７のうちの１以上を周辺領域判定手段として、周辺領域判定手段の判定結果を位置情報の取得に用いることもできる。

位置情報取得部６２が取得した位置情報に応じて、マスク領域を設定することも可能である。このようにすることで、欠陥検出の必要がない箇所をマスクすることができる。マスク領域以外の領域で欠陥が検出されるようになる。よって、マスク領域以外の領域の欠陥検出感度を高くすることができる。

位置情報取得部６２が取得した位置情報に応じて、欠陥検出感度を変えることも可能である。これにより、より適切な感度で欠陥を検出することができる。例えば、検出感度を変えるためには、例えば、欠陥を検出するための閾値を位置情報に応じて変えればよい。

上記の画像処理、及び欠陥検出処理は、コンピュータプログラムによって実現することも可能である。すなわち、コンピュータがプログラムを実行することによって、上記の画像処理、及び欠陥検出処理が行われてもよい。

以上、本発明の実施形態を説明したが、本発明はその目的と利点を損なうことのない適宜の変形を含み、更に、上記の実施形態による限定は受けない。

１００ 検査装置
１１ 照明光源
１２ ハーフミラー
１３ レンズ
１４ レンズ
１５ 検出器
１６ 画像処理装置
１７ ステージ
６１ 画素マトリックス情報取得部
６２ 位置情報取得部
６３ 画像パターン検出部
７１ 差分判定手段
７２ 水平領域判定手段
７３ 垂直領域判定手段
７４ 左側領域判定手段
７５ 右側領域判定手段
７６ 上側領域判定手段
７７ 下側領域判定手段
Ａ１ 水平領域
Ａ２ 垂直領域
Ａ３ 左側領域
Ａ４ 右側領域
Ａ５ 上側領域
Ａ６ 下側領域
Ｂ１ 左側の周辺画素
Ｂ２ 右側の周辺画素
Ｂ３ 上側の周辺画素
Ｂ４ 下側の周辺画素

Claims (13)

1. パターンが形成された試料を撮像した画像について、画素アドレスと輝度値が対応付けられた画素マトリックス情報を取得する画素マトリックス情報取得手段と、
   前記画像において着目する着目画素の水平領域での輝度分布が平滑か否かを判定する水平領域判定手段と、
   前記着目画素の垂直領域での輝度分布の平滑度が平滑か否かを判定する垂直領域判定手段と、
   前記着目画素に対して、上下左右のいずれかの方向における周辺領域での輝度分布が平滑か否かを判定する周辺領域判定手段と、
   前記水平領域判定手段、前記垂直領域判定手段、及び前記周辺領域判定手段での判定結果に基づいて、前記着目画素の位置情報を取得する位置情報取得部と、を備えた画像処理装置。
2. 前記周辺領域判定手段が、
   前記着目画素の左側に配置された左側領域での輝度分布が平滑か否かを判定する左側領域判定手段と、
   前記着目画素の右側に配置された右側領域での輝度分布が平滑か否かを判定する右側領域判定手段と、
   前記着目画素の上側に配置された上側領域での輝度分布が平滑か否かを判定する上側領域判定手段と、
   前記着目画素の下側に配置された下側領域での輝度分布が平滑か否かを判定する下側領域判定手段と、を有していることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記着目画素の輝度値と、前記着目画素の周辺画素における輝度値との差分値をそれぞれ取得し、前記差分値と閾値を比較する差分判定手段を、さらに備え、
   前記位置情報取得部が、前記差分判定手段での判定結果に応じて前記着目画素の位置情報を取得する請求項１、又は２に記載の画像処理装置。
4. 請求項１〜３のいずれかに記載の画像処理装置と、
   前記試料からの光を受光して、受光輝度に応じた検出信号を前記画像処理装置に出力する検出器と、を備えた検査装置。
5. 前記画像処理装置は、前記着目画素の特徴量を抽出し、
   前記周辺領域判定手段、前記水平領域判定手段、及び前記垂直領域判定手段での判定結果と、前記特徴量とに基づいて、欠陥を検出する請求項４に記載の検査装置。
6. 前記位置情報に応じて、マスク領域を設定し、
   前記マスク領域以外の領域における、欠陥を検出する請求項４、又は５に記載の検査装置。
7. 前記位置情報に応じて、欠陥検出感度を変えている請求項４〜６のいずれか１項に記載の検査装置。
8. パターンが形成された試料を撮像した画像について、画素アドレスと輝度値が対応付けられた画素マトリックス情報を取得するステップと、
   前記画像において着目する着目画素の水平領域での輝度分布が平滑か否かを判定する水平領域判定ステップと、
   前記着目画素の垂直領域での輝度分布の平滑度が平滑か否かを判定する垂直領域判定ステップと、
   前記着目画素に対して、上下左右のいずれかの方向における周辺領域での輝度分布が平滑か否かを判定する周辺領域判定ステップと、
   前記水平領域判定ステップ、前記垂直領域判定ステップ、及び前記周辺領域判定ステップでの判定結果に基づいて、前記パターン上における前記着目画素の位置情報を取得する位置情報取得ステップと、を備えた画像処理方法。
9. 前記周辺領域判定ステップが、
   前記着目画素の左側に配置された左側領域での輝度分布が平滑か否かを判定する左側領域判定ステップと、
   前記着目画素の右側に配置された右側領域での輝度分布が平滑か否かを判定する右側領域判定ステップと、
   前記着目画素の上側に配置された上側領域での輝度分布が平滑か否かを判定する上側領域判定ステップと、
   前記着目画素の下側に配置された下側領域での輝度分布が平滑か否かを判定する下側領域判定ステップと、を有していることを特徴とする請求項８に記載の画像処理方法。
10. 前記着目画素の輝度値と、前記着目画素の周辺画素における輝度値との差分値をそれぞれ取得し、前記差分値と閾値を比較する差分判定ステップを、さらに備え、
    前記位置情報取得ステップでは、前記差分判定ステップでの判定結果に応じて前記着目画素の位置情報を取得する請求項８、又は９に記載の画像処理方法。
11. コンピュータに対して、画像処理を実行させるためのプログラムであって、
    パターンが形成された試料を撮像した画像について、画素アドレスと輝度値が対応付けられた画素マトリックス情報を取得するステップと、
    前記画像において着目する着目画素の水平領域での輝度分布が平滑か否かを判定する水平領域判定ステップと、
    前記着目画素の垂直領域での輝度分布の平滑度が平滑か否かを判定する垂直領域判定ステップと、
    前記着目画素に対して、上下左右のいずれかの方向における周辺領域での輝度分布が平滑か否かを判定する周辺領域判定ステップと、
    前記水平領域判定ステップ、前記垂直領域判定ステップ、及び前記周辺領域判定ステップでの判定結果に基づいて、前記パターン上における前記着目画素の位置情報を取得する位置情報取得ステップと、をコンピュータに実行させるプログラム。
12. 前記周辺領域判定ステップが、
    前記着目画素の左側に配置された左側領域での輝度分布が平滑か否かを判定する左側領域判定ステップと、
    前記着目画素の右側に配置された右側領域での輝度分布が平滑か否かを判定する右側領域判定ステップと、
    前記着目画素の上側に配置された上側領域での輝度分布が平滑か否かを判定する上側領域判定ステップと、
    前記着目画素の下側に配置された下側領域での輝度分布が平滑か否かを判定する下側領域判定ステップと、を有していることを特徴とする請求項１１に記載のプログラム。
13. 前記着目画素の輝度値と、前記着目画素の周辺画素における輝度値との差分値をそれぞれ取得し、前記差分値と閾値を比較する差分判定ステップを、さらに備え、
    前記位置情報取得ステップでは、前記差分判定ステップでの判定結果に応じて前記着目画素の位置情報を取得する請求項１１、又は１２に記載のプログラム。

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