JP2017166929A - シート状の被検査体の欠陥検査装置、欠陥検査方法及び欠陥検査システム - Google Patents

Abstract

【課題】シート状の被検査体の検査において、検査対象外領域によって誤検出となるのを少なくできる欠陥検査装置を提供する。【解決手段】撮影画像を所定の縦方向の画素数及び横方向の画素数ごとのブロックＥＢＬに分割し、被検査体が有するエッジＥＤＧを示すエッジ画素を各ブロックが有するか否かを判断し、エッジ画素を有すると判断されると、被検査体とは異なる被写体を示す検査対象外領域ＢＧが算出対象となるのを制限して、各ブロック内の縦方向の画素値に基づく縦方向分散値ＹＶ又は各ブロック内の横方向の画素値に基づく横方向分散値ＸＶの少なくともいずれか一方を含む方向分散値を算出し、方向分散値に基づいて各ブロックの欠陥候補判定を行い、かつ、欠陥候補判定されたブロックの長さ又は面積に基づいて、被検査体の欠陥判定を行う。【選択図】図１３

Description

本発明は、シート状の被検査体の欠陥検査装置、欠陥検査方法及び欠陥検査システムに関する。

紙・フィルム等のシート状の被検査体（以下「ウエブ」という。）は、ローラ等に巻きつけて高速で搬送されることが多い。そして、高速に搬送されるウエブに対して、照明が当られる。次に、カメラがウエブを撮影し、撮影される画像に基づいて、ウエブの表面形状又は表面欠陥（スジ・ムラ・異物等）の検査を行う方法が知られている。

このように、ウエブ上に異物等がある欠陥の検査手法の一例として、まず、装置が、ウエブに対して、照明光が当て、ウエブ上に影を作る。そして、暗視野感度領域において、この影内における正反射又は乱反射の像をカメラが撮影する。次に、得られた撮影画像の画像信号を画像処理して欠陥を検出する装置が知られている。

例えば、特許文献１（特許第３８３５８９８号公報）には、印刷物を画像入力した検査画像に基づいて、印刷物上に発生している筋状欠陥を検出する欠陥検査において、検査画像から抽出される絵柄部分のエッジをマスクする方法が開示されている。これによって、画像にノイズが含まれている場合であっても、筋部分を二値化して示す画像を容易かつ確実に生成できる方法が知られている。

しかしながら、上記の方法では、検査において、画像に写る被検査物体以外の領域（以下「検査対象外領域」という。）によって、誤検出となる場合があるという課題がある。

本発明の１つの側面は、検査において、検査対象外領域によって誤検出となるのを少なくすることを目的とする。

一態様における、撮影装置から取り込むシート状の被検査体を示す撮影画像を用いて、前記被検査体の検査を行うシート状の被検査体の欠陥検査装置は、
前記撮影画像を所定の縦方向の画素数及び横方向の画素数ごとのブロックに分割するブロック分割部と、
前記被検査体が有するエッジを示すエッジ画素を前記ブロックが有するか否かを判断し、前記エッジ画素を有すると判断されると、前記被検査体とは異なる被写体を示す検査対象外領域が算出対象となるのを制限して、各ブロック内の縦方向の画素値に基づき縦方向分散値又は前記各ブロック内の横方向の画素値に基づき横方向分散値の少なくともいずれか一方を含む方向分散値を算出する算出部と、
前記方向分散値に基づいて、前記ブロックの欠陥候補判定を行い、かつ、前記欠陥候補判定されたブロックの長さ又は面積に基づいて、前記被検査体の欠陥判定を行う欠陥判定部と、
を有する。

本発明によれば、検査において、検査対象外領域によって誤検出となるのを少なくできる。

本発明の実施形態に係る紙・フィルム等のシート状の被検査体の欠陥検査装置を備えた検査システムの全体構成例を示す斜視図である。 図１に示す欠陥検査装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 図１に示す欠陥検査装置の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。 検査方法の一例を示すフロー図である。 欠陥検出サイズに基づき、画像データを１０×１０画素のブロックに分割した状態の例を示す図である。 横方向の方向分散値の計算例を示す図である。 縦方向の方向分散値の計算例を示す図である。 １０×１０画素のブロックの画素毎の輝度値と方向分散計算の例をあらわした表である。 算出方法の詳細の一例を示すフロー図である。 被検査体を撮影した画像の一例を示す図である。 被検査体を撮影した画像をブロックに分割した一例を示す図である。 検査対象外領域の特定の一例を示す図である。 検査対象外領域の画素値を算出対象から除く方法の一例を示す図である。 検査対象外領域の画素値を平均値にする方法の一例を示す図である。 マージンの一例を示す図である。 判定結果の一例を示す図である。 方向分散値を用いる場合の処理速度の一例を示す表である。 平均化フィルタ及びメディアンフィルタを用いる場合の処理速度の一例を示す表である。 方向分散値を計算するための累算値の一例を示す図である。 欠陥を検出した場合の検査結果を示すデータの一例を示す図（その１）である。 欠陥を検出した場合の検査結果を示すデータの一例を示す図（その２）である。

以下、本発明の一実施形態に係るシート状の被検査体の例であるウエブが有する欠陥を検査する欠陥検査装置及びその欠陥検査方法について添付図面を参照して説明する。

本発明の実施形態では、欠陥検査装置は、カメラで撮影される画像を複数の格子状、すなわち、縦方向及び横方向があらかじめ設定される所定の画素数となるブロックに分割する。そして、欠陥検査装置は、各ブロック内の輝度値の分散値（縦方向の分散値と、横方向の分散値と、斜め（例えば、４５度）方向のそれぞれの分散値）を少なくとも１つを算出する。次に、欠陥検査装置は、算出される輝度値の分散値（の総和）と、基準値（地合輝度）とを比較する。そして、欠陥検査装置は、比較結果に基づいて、すべてのブロックのうち、欠陥のある可能性がある欠陥候補のブロック（以下「欠陥候補ブロック」という。）を決定する欠陥候補判定を行う。続いて、欠陥検査装置は、決定した欠陥候補ブロックをつなぎ合わせ、欠陥の解析等を行う。

欠陥の解析では、例えば、欠陥検査装置は、欠陥の種別を判定する。具体的には、つなぎ合わせた欠陥候補ブロックが横方向に並ぶ場合には、欠陥検査装置は、欠陥種別の例である「横スジ」と判定する。また、欠陥候補ブロックが縦方向に並ぶ場合には、欠陥検査装置は、欠陥種別の例である「縦スジ」と判定する。さらに、欠陥候補ブロックが集まる場合には、欠陥検査装置は、欠陥種別の例である「ムラ欠陥」等と判定する。なお、これらの判定では、欠陥検査装置は、ブロック毎の分散値（の総和）を基準する。そのため、欠陥検査装置は、欠陥毎に行われるフィルタ処理・積分処理・平均化等の処理が少ない。ゆえに、欠陥検査装置は、アルゴリズムを軽量化することができる。さらに、検査毎に異なるアルゴリズムではないため、欠陥検査装置は、計算量を少なくすることができる。

＜全体構成例＞
図１は、本発明の実施形態に係る紙・フィルム等のシート状の被検査体の欠陥検査装
置を備えた検査システムの全体構成例を示す斜視図である。なお、図示する検査システム１は、シート状の被検査体の欠陥検査システムの例である。以下、検査システム１を例に説明する。

図示する例では、検査システム１は、検査用パソコン１０と、ウエブ（紙・フィルム等のシート状の被検査体の例）１１を搬送する一対の搬送ローラ１２とを有する。また、検査システム１は、ウエブ１１を撮影する撮影装置（例えば、ラインカメラ；１次元ＣＣＤカメラ）１３と、ウエブ１１を照射する照明装置（例えば、ＬＥＤ等）１４と、を有する。さらに、検査システム１が有する検査用パソコン１０は、ウエブ１１を示す撮影画像に基づき、ウエブ１１が有する欠陥を検査する。なお、搬送ローラ１２は、被検査体を搬送するベルト等を有してもよい。

検査では、まず、検査システム１は、搬送ローラ１２により搬送されるウエブ１１に対して、ＬＥＤ１４によって、照明光を照射する。次に、検査システム１は、ラインカメラ１３によって、ウエブ１１を撮影する。そして、検査システム１は、撮影される画像データを検査用パソコン１０で取り込み、取り込んだ画像データを用いて検査する。

なお、欠陥検査装置の例である検査用パソコン１０は、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）又はサーバ等の情報処理装置である。例えば、検査用パソコン１０は、以下のようなハードウェア構成のコンピュータである。

図２は、図１に示す欠陥検査装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。例えば、検査用パソコン１０は、図示するように、キーボード１０Ｈ１及びマウス１０Ｈ２等のユーザからの操作を入力する入力装置を有する。また、検査用パソコン１０は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）１０Ｈ３等のネットワークに接続するためのネットワークインタフェースを有する。さらに、検査用パソコン１０は、キーボード１０Ｈ１、マウス１０Ｈ２及びＬＡＮ１０Ｈ３等の周辺機器を検査用パソコン１０に接続させる汎用インタフェース１０Ｈ５を有する。さらにまた、検査用パソコン１０は、ディスプレイ１０Ｈ６等の出力装置を有し、ディスプレイ１０Ｈ６は、グラフィックボード１０Ｈ７からの画像信号に基づいて、画像等をユーザに出力する。そして、検査用パソコン１０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１０Ｈ８等のような、処理を実現するための演算を行う演算装置及びハードウェアを制御する制御装置を有する。また、検査用パソコン１０は、ＣＰＵ１０Ｈ８等が処理を行うための記憶領域となるメモリ１０Ｈ１０を有する。なお、メモリ１０Ｈ１０は、主記憶装置の例である。さらに、検査用パソコン１０は、ハードディスク１０Ｈ９等のプログラム及びデータ等を記憶する補助記憶装置を有する。

このように、検査用パソコン１０は、プログラム等に基づいて処理を実行するコンピュータである。なお、ハードウェア構成は、図示する構成に限られず、例えば、検査用パソコン１０は、更に演算装置、制御装置又は記憶装置を有してもよい。また、例えば、検査用パソコン１０は、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）又はＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）等によって実現される電子回路を有し、電子回路によって処理を実行する構成でもよい。

図３は、図１に示す欠陥検査装置の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。

検査用パソコン１０は、撮影装置であるラインカメラ１３から画像データを入力する画像入力部１０１と、入力される画像に対してシェーディング補正等を行う濃度拡張・地合補正部１０２とを備える。また、検査用パソコン１０は、補正後の画像データを分割するブロック分割部１０３と、縦、横及び斜め方向の平均・分散値算出部１０４と、分散値に基づいて、ラベリングを行うラベリング処理部１０５とを備える。さらに、検査用パソコン１０は、ラベリング処理の結果に基づきウエブ１１の欠陥種別を判定する欠陥判定部１０６を備える。さらにまた、検査用パソコン１０は、欠陥種別の判定に基づき欠陥情報をハードディスク等の任意の記録媒体１０８に記録する欠陥情報記録部１０７とを有する。

なお、検査用パソコン１０及び検査用パソコン１０が有する各構成部は、例えば、検査用パソコン１０にプログラムを読み取らせる等により実現できる。また、プログラムは、例えば、任意のプログラム提供手段（記録媒体又は伝送手段等）により適宜提供される。

具体的には、例えば、画像入力部１０１は、カメラインタフェース１０Ｈ４（図２）等によって実現される。また、濃度拡張・地合補正部１０２、ブロック分割部１０３、平均・分散値算出部１０４、ラベリング処理部１０５及び欠陥判定部１０６は、プログラム等に基づいて、ＣＰＵ１０Ｈ８（図２）等によって実現される。さらに、欠陥情報記録部１０７は、ハードディスク１０Ｈ９（図２）等によって実現される。

次に、図１に示す検査システム１において、検査用パソコン１０がウエブ１１の欠陥検査を行う場合の検査方法について図４を参照して説明する。

図４は、検査方法の一例を示すフロー図である。

ステップＳ１０１では、検査用パソコン１０は、搬送ローラ１２によって搬送されるウエブ１１に対して、ＬＥＤ１４で照明光を照射し、その正反射又は乱反射光の像を暗視野感度領域においてラインカメラ１３で撮影する。次に、ラインカメラ１３によって撮影されると、Ａ／Ｄ変換器によって画像がデジタル化され、撮影画像が生成される。そして、検査用パソコン１０は、画像入力部１０１によって、撮影画像を示す画像データを入力する。

ステップＳ１０２では、検査用パソコン１０は、濃度拡張・地合補正部１０２によって、撮影画像に対して、濃度拡張・補正（シェーディング補正等）を行い、撮影画像の輝度値等を補正する。

なお、撮影画像に対して行われる処理は、シェーディング補正に限られない。すなわち、濃度拡張・地合補正部１０２は、シェーディング補正以外に、他に処理を行ってもよい。例えば、濃度拡張・地合補正部１０２は、歪補正又はローパスフィルタ処理等を行ってもよい。さらに、撮影画像がカラー画像である場合等には、濃度拡張・地合補正部１０２は、ホワイトバランス等を行ってもよい。

ステップＳ１０３では、検査用パソコン１０は、撮影画像を縦方向及び横方向が所定の画素数となるブロックに分割する。なお、分割されるブロックのサイズは、欠陥検出のサイズに相当するものとする。また、ブロックは、各ブロックが有する画素が、一部重複するように、例えば、１０×１０画素（ｐｉｘｅｌ）のブロックに分割する。なお、ブロックのサイズは、１０×１０画素に限られず、他のサイズでもよい。

図５は、欠陥検出サイズに基づき、画像データを１０×１０画素のブロックに分割した状態の例を示す図である。例えば、各ブロックは、１０×１０画素となるように分割される。また、図示するように、各ブロックの一部が重複するように、ブロックは、分割される。なお、図５では、１マスは、１画素を示す。

ステップＳ１０４では、検査用パソコン１０は、各ブロックにおける縦方向・横方向・斜め方向の画素の輝度値の分散値を算出する。なお、ステップＳ１０４では、検査用パソコン１０は、撮影画像に検査対象外領域が写る場合には、検査対象外領域の画素値が以下に示す算出に用いる値となるのを制限する処理を行う。この制限する処理の詳細は、後述し、まず、制限が行われない場合の例を以下に説明する。

なお、算出に用いられる画素値は、輝度値に限られない。例えば、カラー画像を用いる場合には、ＲＧＢ値が用いられてもよい。すなわち、撮影画像がカラー画像である場合には、カラー画像が示すＲＧＢ値のうち、Ｒ、Ｇ、Ｂ又はこれらの組み合わせの値が用いられてもよい。また、用いられる値の種類は、例えば、撮影される被写体の色に応じて選択されてもよい。具体的には、例えば、欠陥の色が赤色と想定できる場合には、ＲＧＢ値のうち、Ｒの値が用いられてもよい。このようにすると、検査用パソコン１０は、赤色の欠陥を精度良く検出することができる。以下、画素値に輝度値を用いる場合を例に説明する。

以下、撮影画像が、縦及び横に、５×５ブロック（計２５個のブロック）となるように分割されるとする。なお、「横方向」を、図１において被検査体が搬送される方向（以下「搬送方向」という。）に対して直交する方向（以下単に「直交方向」という。）とする。そして、画像は、搬送方向が縦方向（以下「Ｙ方向」という場合もある。）となり、直交方向が横方向（以下「Ｘ方向」という場合もある。）とする。以下、このような例で説明する。

まず、例えば、横方向（Ｘ方向）の方向分散値は、以下のように算出される。

図６は、横方向の方向分散値の計算例を示す図である。なお、図示する例では、各ブロックは、縦及び横の「ブロックＮｏ．」で特定される。そして、図示する「ブロックＮｏ．」に対応する値は、各ブロックが有する輝度値の平均値等の代表値である。

図示するように、横方向の方向分散値の算出では、横方向ＤＲ１（図では右方向）に、「横方向の平均値」で図示する値（以下「横平均値ＡＶＧ１」という。）が算出される。さらに、それぞれの横平均値ＡＶＧ１が、それぞれ２乗されると、「横方向の平均値の２乗」で図示する値（以下「横２乗値ＳＱ１」という。）がそれぞれ算出される。

次に、それぞれの横平均値ＡＶＧ１を合計すると、「横方向の平均値の合計」で図示する横平均値ＡＶＧ１の総和（以下「横平均総和値ＴＡ１」という。）が算出される。また、それぞれの横２乗値ＳＱ１を合計すると、「横方向の平均値の２乗の合計」で図示する横２乗値ＳＱ１の総和（以下「横２乗総和値ＴＳ１」という。）が算出される。

そして、評価値となる横方向の分散値は、図示する（１）式で算出される。なお、（１）式において、「横ブロックサイズ」は、「５」であり、縦ブロックサイズは、「５」である。したがって、図示する例では、横方向の分散値は、「２００」となる。

一方で、縦方向（Ｙ方向）の方向分散値は、例えば、以下のように算出される。

図７は、縦方向の方向分散値の計算例を示す図である。なお、図示する例では、図６と同様に、各ブロックは、縦及び横の「ブロックＮｏ．」で特定される。そして、図示する「ブロックＮｏ．」に対応する値は、図６と同様に、各ブロックが有する輝度値の平均値等の代表値である。

図示するように、縦方向の方向分散値の算出では、縦方向ＤＲ２（図では下方向）に、「縦方向の平均値」で図示する値（以下「縦平均値ＡＶＧ２」という。）が算出される。さらに、それぞれの縦平均値ＡＶＧ２が、それぞれ２乗されると、「縦方向の平均値の２乗」で図示する値（以下「縦２乗値ＳＱ２」という。）がそれぞれ算出される。

次に、それぞれの縦平均値ＡＶＧ２を合計すると、「縦方向の平均値の合計」で図示する縦平均値ＡＶＧ２の総和（以下「縦平均総和値ＴＡ２」という。）が算出される。また、それぞれの縦２乗値ＳＱ２を合計すると、「縦方向の平均値の２乗の合計」で図示する縦２乗値ＳＱ２の総和（以下「縦２乗総和値ＴＳ２」という。）が算出される。

そして、評価値となる縦方向の分散値は、図示する（２）式で算出される。なお、（２）式において、「横ブロックサイズ」は、「５」であり、縦ブロックサイズは、「５」である。したがって、図示する例では、縦方向の方向分散値は、「２」となる。

なお、斜め方向の分散値を算出する場合には、まず、検査用パソコン１０は、各ブロックをあらかじめ設定する角度に回転させる。例えば、検査用パソコン１０は、撮影画像を時計方向に４５度回転させる。そして、図６に示す横方向の分散値の計算方法又は図７に示す縦方向の分散値の計算方法のいずれかを用いて、検査用パソコン１０は、斜め方向の分散値を算出する。

次に、１０×１０画素を有するブロックが、縦１０個×横１０個ある場合の例において、検査用パソコン１０が、方向分散値の例である縦方向分散値と、方向分散値の例である横方向分散値とを両方とも算出する場合を例に説明する。

図８は、１０×１０画素のブロックの画素毎の輝度値と方向分散計算の例をあらわした表である。表の右側に示す「平均」は、各列（横方向）の輝度値の各行の平均値、その更に右側の「平均」は、１〜１０列の各行（縦方向）の平均値を更に平均した平均値を示す。すなわち、この例では、縦方向の平均値は、「（１３５．７＋１３４．８＋１３２．５＋１３４．２＋１３１．５＋１２８．４＋１２８．８＋１２７．９＋１２９．４＋１３０．１）÷１０＝１３１．３」である。さらに、図は、各行の平均値の２乗値と、横方向の分散が示されており、縦方向についても以上と同様の数値が示されている。

例えば、検査用パソコン１０が、縦方向分散値及び横方向分散値をそれぞれ算出して、縦方向分散値及び横方向分散値の和を評価値とする。具体的には、表に示す例では、評価値は、「縦方向分散値（＝７．１３１１）＋横方向分散値（＝９．７３１１）＝評価量（＝１６．８６２２）」となる。

そして、上記のような方向分散値を算出する場合において、検査用パソコン１０は、例えば、以下のような処理によって、検査対象外領域が算出対象となるのを制限する。

図９は、算出方法の詳細の一例を示すフロー図である。なお、以下の処理は、分割されたブロック単位で行われるとする。

ステップＳ４０１では、検査用パソコン１０は、ブロック内のエッジを抽出する。例えば、エッジ抽出は、例えば、隣り合う画素値の差分を用いるフィルタ（例えば、Ｓｏｂｅｌフィルタ）等による処理よって実現できる。

ステップＳ４０２では、検査用パソコン１０は、ブロック内に、エッジを示す画素（以下「エッジ画素」という。）があるか否かを判断する。すなわち、ステップＳ４０１で、エッジ画素が抽出されると、検査用パソコン１０は、エッジ画素がブロック内にあり、処理対象となっているブロックがエッジ画素を有するブロックと判断する。次に、そして、エッジ画素を有するブロックであると判断されると（ステップＳ４０２でＹＥＳ）、検査用パソコン１０は、ステップＳ４０３に進む。一方で、エッジ画素を有するブロックではないと判断されると（ステップＳ４０２でＮＯ）、検査用パソコン１０は、ステップＳ４０５に進む。

ステップＳ４０３では、検査用パソコン１０は、検査対象外領域を特定する。以下、次のような被検査体を検査する場合を例に説明する。

図１０は、被検査体を撮影した画像の一例を示す図である。以下、例えば、図示するような画像ＩＭＧが撮影された場合（図４に示すステップＳ１０１で入力された場合）、すなわち、撮影画像である場合を例に説明する。この例は、図示するように、シート状の複数の被検査体ＴＡＧが画像ＩＭＧに写り、検査される対象となる例である。また、この例のように、複数の被検査体ＴＡＧは、ある程度の間隔があるように配置される場合がある。このように、複数の被検査体ＴＡＧの間に間隔があると、画像ＩＭＧには、背景等を示す領域（以下「背景領域ＢＧ」という。）が発生する場合が多い。この例では、被検査体ＴＡＧが写る領域が検査対象領域となるのに対して、被検査体ＴＡＧとは異なる被写体が写る領域が検査対象外領域となる。例えば、検査対象外領域は、背景領域ＢＧ等を示す領域である。そして、図４に示すステップＳ１０３によって、画像ＩＭＧが、例えば、以下のようにブロックに分割されるとする。

図１１は、被検査体を撮影した画像をブロックに分割した一例を示す図である。なお、図１１では、１マスは、１ブロックを示す。図示するように、被検査体ＴＡＧが写るブロックは、エッジ画素を有するブロックＥＢＬと、エッジ画素を有さないブロックＮＥＢＬとがある。この例では、エッジ画素を有するブロックＥＢＬであると、図９に示すステップＳ４０２では、検査用パソコン１０は、エッジ画素を有するブロックであると判断する（ステップＳ４０２でＹＥＳ）。一方で、エッジ画素を有さないブロックＮＥＢＬであると、図９に示すステップＳ４０２では、検査用パソコン１０は、エッジ画素を有するブロックではないと判断する（ステップＳ４０２でＮＯ）。

図９に戻り、ステップＳ４０３では、検査用パソコン１０は、検査対象外領域を特定する。例えば、エッジ画素を有するブロックに対して、以下のような検査対象外領域が検査用パソコン１０によって特定される。

図１２は、検査対象外領域の特定の一例を示す図である。図は、図１１に示すエッジ画素を有するブロックＥＢＬの拡大図である。図示するように、エッジ画素を有するブロックＥＢＬは、背景領域ＢＧと、被検査体ＴＡＧを示す領域とに、エッジＥＤＧを境に分かれる。そして、画素値がエッジＥＤＧを境に異なるため、それぞれの領域の画素値の平均値等は、エッジＥＤＧを境に、異なる場合が多い。したがって、図９に示すステップＳ４０３では、検査用パソコン１０は、例えば、あらかじめ被検査体の形状及び並べ方は、ユーザがわかっていることから、あらかじめ入力される領域等に基づいて背景領域ＢＧを特定する。この例では、検査用パソコン１０は、エッジＥＤＧより外側に写る背景領域ＢＧを検査対象外領域と特定する。

図９に戻り、ステップＳ４０４では、検査用パソコン１０は、検査対象外領域が方向分散値の算出対象となるのを制限する。例えば、以下のようにして、検査用パソコン１０は、検査対象外領域が方向分散値の算出対象となるのを制限する。

図１３は、検査対象外領域の画素値を算出対象から除く方法の一例を示す図である。以下、図１２と同様のエッジ画素を有するブロックＥＢＬを例に説明する。例えば、検査用パソコン１０は、図９に示すステップＳ４０３で特定される領域、すなわち、背景領域ＢＧに対して、検査対象外領域の画素値を算出対象から除くようにするマスク（以下「第１マスクＭＳＫ１」という。）とする。図示するように、背景領域ＢＧ等の検査対象外領域が第１マスクＭＳＫ１部分となると、図６及び図７等に示す算出では、検査用パソコン１０は、検査対象外領域の画素値を除いて、平均値又は分散値等を算出する。このようにすると、検査用パソコン１０は、背景領域ＢＧ等の検査対象外領域がブロック内にあっても、被検査体に欠陥がないのに、検査対象とするブロックに欠陥があると判定してしまう等の誤った検出を少なくすることができる。

つまり、背景領域ＢＧ等の検査対象外領域が撮影された画像が用いられると、異物等がなく、製品として出荷可能な水準にある被検査体であっても、検査装置は、「欠陥あり」と誤検出する場合がある。

一方で、検査対象外領域が撮影された画像が用いられても、欠陥ＤＥがあると、Ｘ方向の方向分散値（以下「Ｘ方向分散値ＸＶ」という。）又はＹ方向の方向分散値（以下「Ｙ方向分散値ＹＶ」という。）等によって、検査用パソコン１０は、欠陥ＤＥがあると精度良く判定することができる。

なお、Ｘ方向分散値ＸＶを示すプロファイル及びＹ方向分散値ＹＶを示すプロファイルは、第１マスクＭＳＫ１によって、第１マスクＭＳＫ１部分がない場合よりも長さが短くなる。したがって、Ｘ方向分散値ＸＶ及びＹ方向分散値ＹＶは、正規化されるのが望ましい。

また、検査対象外領域の画素値を算出対象から除く以外に、検査用パソコン１０は、例えば、以下のようにして、制限を行ってもよい。

図１４は、検査対象外領域の画素値を平均値にする方法の一例を示す図である。図１３と比較すると、第１マスクＭＳＫ１が、被検査体を示す画素値の平均値にするマスク（以下「第２マスクＭＳＫ２」という。）となる点が異なる。

すなわち、背景領域ＢＧ等の検査対象外領域が第２マスクＭＳＫ２部分となると、図６及び図７等に示す算出では、検査用パソコン１０は、検査対象外領域の画素値を被検査体ＴＡＧを示す領域の平均値にして、平均値又は分散値等を算出する。このようにすると、図６及び図７等に示す算出で用いられる画素値の数をブロック毎において、同一にすることができる。すなわち、ブロック毎に、分散値等の算出に用いられる画素値の数が同一であるため、正規化等の処理を省略でき、検査用パソコン１０は、処理負荷を軽くすることができる。

さらに、検査対象とする領域には、例えば、以下のようないわゆるマージンがあってもよい。

図１５は、マージンの一例を示す図である。図１３と比較すると、図１５では、第１マスクＭＳＫ１となる領域が多い点が異なる。エッジＥＤＧは、被検査体ＴＡＧの大きさ誤差又は撮影系の誤差等によって、位置が変動する場合がある。そこで、図示するように、マージン領域ＭＡがあってもよい。例えば、シール等の被検査体ＴＡＧである場合には、マージン領域ＭＡ等のエッジＥＤＧに近い領域は、検査対象から除外してもよい場合がある。そのため、図示するようなマージン領域ＭＡがあってもよい。

図９に戻り、ステップＳ４０５では、検査用パソコン１０は、方向分散値を算出する。例えば、図６及び図７に示す方法等によって、検査用パソコン１０は、方向分散値を算出する。また、ステップＳ４０４で算出対象が制限されている場合には、例えば、図１３又は図１４のようにして、検査用パソコン１０は、方向分散値を算出する。

さらに、ステップＳ４０５では、検査用パソコン１０は、縦方向・横方向・斜め方向の方向分散値の総和と、地合（輝度値の閾値）とを比較して、「比較した方向分散値の総和＞地合（閾値）」の場合では、検査用パソコン１０は、欠陥候補ブロックとする。なお、地合（閾値）は、欠陥がない部分のブロックの分散値をあらかじめ計算した値等である。

図４に戻り、ステップＳ１０５では、検査用パソコン１０は、ステップＳ４０５で、欠陥候補ブロックとされたブロックをラベリングする。なお、ラベリングは、１つの連結成分に１つの番号を割り当てる。続いて、ラベリングは、更に各欠陥候補ブロックをつなぎ合わせる（以下の例では、ラベリングは、番号の割り当て及び欠陥候補ブロックをつなぐ両方を行う処理とする）。

ステップＳ１０６では、検査用パソコン１０は、ウエブの欠陥の有無及び欠陥種別の判定を行う。

ステップＳ１０７では、検査用パソコン１０は、ウエブに欠陥があるか否かを判断する。例えば、ラベリングされる欠陥候補ブロックの縦方向の長さ、横方向の長さ又は面積と、あらかじめ定める閾値とを比較して、長さ又は面積が閾値を越えていると判断すると、検査用パソコン１０は、ウエブに欠陥があると判断する。一方で、検査用パソコン１０は、比較の結果、長さ又は面積が閾値を越えていないと判断すると、検査用パソコン１０は、ウエブに欠陥がないと判断する。

次に、ウエブに欠陥があると判断すると（ステップＳ１０７でＹＥＳ）、検査用パソコン１０は、ステップＳ１０８に進む。一方で、ウエブに欠陥がないと判断すると（ステップＳ１０７でＮＯ）、検査用パソコン１０は、ステップＳ１０３に進む。

また、判定は、例えば、以下のように行われる。具体的には、欠陥候補ブロック、すなわち、ラベリングされたブロックが、縦方向に、あらかじめ定める閾値が示す長さを越えてつながる場合には、検査用パソコン１０は、欠陥種別を「縦スジ」とする。さらに、欠陥候補ブロックが、横方向に、あらかじめ定めた閾値が示す長さを越えてつながる場合には、検査用パソコン１０は、欠陥種別を「横スジ」とする。さらにまた、欠陥候補ブロックが、縦方向又は横方向に複数集まる、すなわち、面積があらかじめ定めた閾値を越えている場合には、検査用パソコン１０は、欠陥種別を「ムラ」と判定する。

図１６は、判定結果の一例を示す図である。例えば、図示するような判定結果が出力される。この例では、１マスが、１つのブロックを示す。そして、判定は、Ｘ方向に、閾値を越えたブロックが６ブロック以上つながっている場合は、「横スジ」と判定し、Ｙ方向に、閾値を越えたブロックが６ブロック以上つながっている場合は、「縦スジ」と判定する。さらに、閾値を越えたブロックが、９以上の面積となっている場合は、「ムラ」と判定する。以下、このような判定の基準で、検査用パソコン１０が判定を行う場合の判定結果の例を示す。また、この図では、色付きの画素（図では、灰色で示す画素である。）は、閾値を越えたと判定されたブロックを示す。さらに、ブロック内の数値は、ラベリングによって付加されたラベル番号である。

例えば、「１」のラベル番号のグループ（以下「第１ラベルグループＬ１」という。）は、Ｙ方向に、閾値を越えたブロックが７ブロックのグループである。そのため、第１ラベルグループＬ１は、「縦スジ」と判定される。

「２」のラベル番号のグループ（以下「第２ラベルグループＬ２」という。）は、Ｘ方向に、閾値を越えたブロックが８ブロックのグループである。そのため、第２ラベルグループＬ２は、「横スジ」と判定される。

「３」のラベル番号のグループ（以下「第３ラベルグループＬ３」という。）は、Ｘ方向に、閾値を越えたブロックが４ブロックのグループである。そのため、第３ラベルグループＬ３は、「横スジ」でないと判定される。

「４」のラベル番号のグループ（以下「第４ラベルグループＬ４」という。）は、Ｙ方向に、閾値を越えたブロックが５ブロックのグループである。そのため、第４ラベルグループＬ４は、「縦スジ」でないと判定される。

「５」のラベル番号のグループ（以下「第５ラベルグループＬ５」という。）は、閾値を越えたブロックの面積が４ブロックのグループである。そのため、第５ラベルグループＬ５は、「ムラ」でないと判定される。

「６」のラベル番号のグループ（以下「第６ラベルグループＬ６」という。）は、閾値を越えたブロックの面積が９ブロックのグループである。そのため、第６ラベルグループＬ６は、「ムラ」と判定される。

このようして、検査用パソコン１０は、閾値を越えたブロックの繋がっている長さ又は面積に基づいて、欠陥の有無と、「横スジ」、「縦スジ」及び「ムラ」等の欠陥種別とを判定する。なお、判定の基準は、ユーザの操作等によってあらかじめ検査用パソコン１０に設定される。

図４に戻り、ステップＳ１０８では、検査用パソコン１０は、ハードディスク等の記録媒体１０８（図３）に、欠陥の画像・位置情報・欠陥種類・サイズ情報等を記録する。そして、検査用パソコン１０は、処理を終了する。

なお、ステップＳ４０５で分散値（の総和）が地合（閾値）以下であると、検査用パソコン１０は、ブロック及びウエブにも、「欠陥なし」と判定し、処理を終了する。

本発明に係る実施形態では、縦方向の方向分散値と、横方向の方向分散値と、斜め方向分散値との和を欠陥判定条件に加えると、検査用パソコン１０は、欠陥の検出感度をより上げることができ、「薄いムラ」等を検出できる。なお、「薄いムラ」は、隣り合う画素値の輝度差が、他の欠陥に比べて少なく、序々に輝度差が出て広範囲に渡るムラ等である。また、印刷物欠陥では、「薄いムラ」は、蛍欠陥とも呼ばれる場合もある。

図１７は、方向分散値を用いる場合の処理速度の一例を示す表である。

図１８は、平均化フィルタ及びメディアンフィルタを用いる場合の処理速度の一例を示す表である。すなわち、図示する２つの表は、使用するラインカメラの仕様（この例では、８１９２画素とする。）に基づき、走査方向の１ラインの画素数を８１９２個とし、１ラインを処理する場合の処理速度を対比する表である。具体的には、図１７が方向分散値を用いる場合の処理速度を示し、一方で、図１８が比較例であるフィルタを用いる場合の処理速度を示す。

なお、ラインレート（１／ライン数（副走査２０４８）／フィルタ処理にかかる時間）は、ラインカメラで表現されるスキャンレート（１／ライン数（副走査２０４８）／スキャン処理に掛かった時間）と同様な考え方である。すなわち、ラインレートは、１ライン処理するのにかかる時間を周波数で表現している。したがって、ラインレートは、数が大きい程、１ラインを処理する速度が速いことを意味する。

図示するように、例えば、図で「方向分散」に示す方向分散値を用いる方法のうち、「４０×４０」と、比較例である「１×３１」とのラインレートを比較すると、処理速度は、「８８８：３１５」程度であるため、方向分散値を用いる方法であると、検査用パソコン１０は、約２．８倍程度速く処理を行うことができる。

方向分散値を用いると、平均化フィルタ又はメディアンフィルタを用いる場合より処理が速いのは、メモリへの書き込み回数が少ない等のためである。具体的には、例えば、平均化フィルタを用いると、検査用パソコン１０は、ブロックの画素毎に平均値を書き込む。これに対して、方向分散値を用いると、検査用パソコン１０は、ブロック数に対して分散値を算出してメモリへの書き込む。

より具体的には、主走査ブロックサイズ「２０ｐｉｘ」、副走査ブロックサイズ「２０ｐｉｘ」とし、ラインカメラの画素数を「８１９２画素」とする例では、メモリへの書き込み回数は、平均化フィルタ法では、「８１９２＊２０４８＝１６，７７７，２１６回」である。一方で、方向分散値を用いると、メモリへの書き込み回数は、「（８１９２／２０）＊２＊（２０４８／２）＊２＝１，６７７，７２２回」である。すなわち、方向分散値を用いると、メモリ書込み回数は、平均化フィルタを用いる場合の約「１／１０」程度である。このようにして、方向分散値を用いると、検査用パソコン１０は、メモリへの書き込み回数を少なくして処理速度を速くすることができる。

このように、本発明に係る一実施形態の欠陥検査装置は、画像データを所定サイズのブロックに分割し、かつ、各ブロックにおいて方向分散値を用いてウエブの欠陥を検査する。そのため、欠陥検査装置は、高速で検査が可能である。また、欠陥検査装置は、欠陥の検出のアルゴリズムを１つにまとめることができるため、プログラム処理におけるアルゴリズムの軽量化（すなわち、欠陥の検査の高速化）が可能である。例えば、方向分散値を用いて、欠陥検査装置は、以下のように検査することができる。

図１９は、方向分散値を計算するための累算値の一例を示す図である。以下、ウエブ１１に図示するような欠陥ＤＥがある例で説明する。

まず、図示するように、Ｘ方向分散値ＸＶと、Ｙ方向分散値ＹＶとが、検査用パソコン１０によってそれぞれ算出される。このようにすると、図示するように、欠陥ＤＥがあると、その点では、Ｘ方向分散値ＸＶ及びＹ方向分散値ＹＶは、他の点より増加する。したがって、このように、Ｘ方向分散値ＸＶ及びＹ方向分散値ＹＶの値に基づいて、検査用パソコン１０は、欠陥ＤＥを検出することができる。

また、欠陥ＤＥがある場合には、欠陥検査装置は、例えば、以下のようなデータを記録できる。

図２０は、欠陥を検出した場合の検査結果を示すデータの一例を示す図（その１）である。例えば、欠陥検査装置は、図示するような欠陥ＤＥがある箇所等を示す画像データＤＩＭＧを記録することができる。また、欠陥検査装置は、例えば、以下のような欠陥ＤＥを検出した場合の方向分散値を示すデータを記録してもよい。

図２１は、欠陥を検出した場合の検査結果を示すデータの一例を示す図（その２）である。例えば欠陥検査装置は、図示するような横方向分散値及び縦方向分散値を加えた値を縦軸とし、かつ、ブロック番号を横軸とするグラフを示すデータを記録してもよい。図示するように、あらかじめ設定される閾値ＴＨを越えるブロックがあると、欠陥ＤＥがあるブロックと検出される。

なお、画素数は、あらかじめ設定される値である。例えば、画素数は、ラインカメラの仕様、すなわち、ラインカメラが有する光センサの画素数に応じて設定されてもよい。また、画素数は、検査の対象に基づいて設定されてもよい。例えば、欠陥の大きさ又は長さが想定される場合には、欠陥を検出できる分解能に基づいて、画素数は、設定される。さらに、ラインセンサが有する光センサが出力する画素のうち、対象となる箇所を選択してもよい。このようにすると、処理対象となる画素が限定されるため、後段の処理の負荷が少なくできる。

１０・・・検査用パソコン、１１・・・ウエブ、１２・・・搬送ローラ、１３・・・ラインカメラ、１４・・・照明装置、１００・・・欠陥検査装置、１０１・・・画像入力部、１０２・・・濃度拡張・地合補正部、１０３・・・ブロック分割部、１０４・・・平均・分散値算出部、１０５・・・ラベリング処理部、１０６・・・欠陥判定部、１０７・・・欠陥情報記録部、１０８・・・記録媒体。

特許第３８３５８９８号公報

Claims (8)

1. 撮影装置から取り込むシート状の被検査体を示す撮影画像を用いて、前記被検査体の検査を行うシート状の被検査体の欠陥検査装置であって、
   前記撮影画像を所定の縦方向の画素数及び横方向の画素数ごとのブロックに分割するブロック分割部と、
   前記被検査体が有するエッジを示すエッジ画素を前記ブロックが有するか否かを判断し、前記エッジ画素を有すると判断されると、前記被検査体とは異なる被写体を示す検査対象外領域が算出対象となるのを制限して、各ブロック内の縦方向の画素値に基づき縦方向分散値又は前記各ブロック内の横方向の画素値に基づき横方向分散値の少なくともいずれか一方を含む方向分散値を算出する算出部と、
   前記方向分散値に基づいて、前記ブロックの欠陥候補判定を行い、かつ、前記欠陥候補判定されたブロックの長さ又は面積に基づいて、前記被検査体の欠陥判定を行う欠陥判定部と、
   を有するシート状の被検査体の欠陥検査装置。
2. 請求項１に記載されたシート状の被検査体の欠陥検査装置であって、
   前記算出部は、各ブロック内の斜め方向の画素値に基づき斜め方向分散値を更に算出し、
   前記欠陥判定部は、前記斜め方向分散値に基づいて、前記ブロックの欠陥候補判定を行うシート状の被検査体の欠陥検査装置。
3. 請求項１又は２に記載されたシート状の被検査体の欠陥検査装置において、
   前記欠陥判定部は、前記画素値の分散の総和が所定の閾値よりも大きいと、前記ブロックを欠陥候補ブロックと判定するシート状の被検査体の欠陥検査装置。
4. 請求項３に記載されたシート状の被検査体の欠陥検査装置において、
   前記欠陥候補ブロックをラベリングするラベリング処理部を有し、
   前記欠陥判定部は、前記ラベリング処理部によるラベリングされた前記欠陥候補ブロックの縦方向における長さ、横方向における長さ及び面積の少なくともいずれか１つに基づいて、前記被検査体の欠陥種別を判定するシート状の被検査体の欠陥検査装置。
5. 前記撮影画像は、カラー画像であり、
   前記画素値は、輝度値又はＲＧＢ値のうち、少なくともいずれか１つの値である請求項１乃至４のいずれか一項に記載のシート状の被検査体の欠陥検査装置。
6. 前記制限は、前記方向分散値を算出するのに用いられる前記画素値から前記検査対象外領域が有する画素値を除く、又は、前記検査対象外領域が有する画素値を前記被検査体を示す画素値の平均値にする請求項１乃至５のいずれか一項に記載のシート状の被検査体の欠陥検査装置。
7. 撮影装置から取り込むシート状の被検査体を示す撮影画像を用いて、前記被検査体の検査を行うシート状の被検査体の欠陥検査装置が行う欠陥検査方法であって、
   前記欠陥検査装置が、前記撮影画像を所定の縦方向の画素数及び横方向の画素数ごとのブロックに分割するブロック手順と、
   前記欠陥検査装置が、前記被検査体が有するエッジを示すエッジ画素を前記ブロックが有するか否かを判断し、前記エッジ画素を有すると判断されると、前記被検査体とは異なる被写体を示す検査対象外領域が算出対象となるのを制限して、各ブロック内の縦方向の画素値に基づき縦方向分散値又は前記各ブロック内の横方向の画素値に基づき横方向分散値の少なくともいずれか一方を含む方向分散値を算出する手順と、
   前記欠陥検査装置が、前記方向分散値に基づいて、前記ブロックの欠陥候補判定を行い、かつ、前記欠陥候補判定されたブロックの長さ又は面積に基づいて、前記被検査体の欠陥判定を行う欠陥判定手順と、
   を有するシート状の被検査体の欠陥検査方法。
8. 撮影装置と、前記撮影装置から取り込んだシート状の被検査体の撮影画像を用いて、シート状の被検査体の検査を行うシート状の被検査体の欠陥検査装置とを有する欠陥検査システムであって、
   前記撮影画像を所定の縦方向の画素数及び横方向の画素数ごとのブロックに分割するブロック分割部と、
   前記被検査体が有するエッジを示すエッジ画素を前記ブロックが有するか否かを判断し、前記エッジ画素を有すると判断されると、前記被検査体とは異なる被写体を示す検査対象外領域が算出対象となるのを制限して、各ブロック内の縦方向の画素値に基づき縦方向分散値又は前記各ブロック内の横方向の画素値に基づき横方向分散値の少なくともいずれか一方を含む方向分散値を算出する算出部と、
   前記方向分散値に基づいて、前記ブロックの欠陥候補判定を行い、かつ、前記欠陥候補判定されたブロックの長さ又は面積に基づいて、前記被検査体の欠陥判定を行う欠陥判定部と、
   を有するシート状の被検査体の欠陥検査システム。