JP2018091807A - 欠陥良否判定方法及び装置 - Google Patents

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Abstract

【課題】微小な欠陥を対象にしても、高さ方向の発生位置を正確に計測し、背景のパターンとの相対的な高さを判定することにより、発生した欠陥の良否を的確に判定する欠陥良否判定方法及び装置を提供する。
【解決手段】多層の透明薄膜を使用した検査対象物に対して、光学式撮像手段により、高さ方向に所定刻み幅の複数の画像を取得し、複数の画像の各画素について、隣接画素との輝度差から部分画像の鮮鋭度を算出し、複数の画像の全画像について、同一画素位置における鮮鋭度の算出結果が最大の画像番号から部分画像の高さ情報を算出し、高さ位置の算出から前記画像全体の３次元情報を得、３次元情報に基づいて検査対象物の欠陥の良否を判定する。
【選択図】図４

Description

本発明は、多層の透明薄膜を使用した半導体ウェハーや薄膜トランジスタ表示デバイス等の検査対象物の製造時に発生した欠陥の高さ情報を光学式撮像手段によって測定し、欠陥発生部位の高さ情報と発生した層を特定して欠陥の良否を判定する欠陥良否判定方法及び装置に関する。
多層の透明薄膜を使用した半導体や薄膜トランジスタ表示デバイス等の製造ではフォトリソグラフィを用いて微小なパターンを形成しているが、それらの製造工程において、様々な要因によってパターン異常、ピンホール等の欠陥が発生し、歩留まりを落とす要因となっている。このような製造工程を管理し、歩留まり低下の要因を取り除いて生産効率を高めるために、発生した欠陥を検査し、原因を特定する作業が行われている。
そのような製造工程のうち、複数の層を連続的に形成する工程において、各層形成の工程途中にてパターン異常、ピンホール等の欠陥の検査ができない場合もある。このため、唯一の手段として最終層の形成の後に欠陥の検査を行い、欠陥の高さ位置情報から該当欠陥を発生させた層形成の工程を特定する必要がある。例えば、フレキシブル有機ＥＬ（Electro-Luminescence）の封止工程においては、窒化ケイ素などの無機薄膜とポリイミドなどの有機薄膜を多重に積層して、大気中の酸素や水分が装置内に進入することを防止する技術が用いられているが、各層に発生する微小なピンホールの存在は装置のライフタイムにとって致命的である。特に、異なる層に発生したピンホールが近接して存在する部位等を正確に測定し、製品の良否を判定する必要がある。しかしながら、これらの層の形成は真空中あるいは窒素雰囲気中にて短時間に行う必要があり、途中で工程を止めて対象物を検査することができない。
図１は、典型的なフレキシブル有機ＥＬ表示デバイスの断面構造を示しており、電気回路パターン１は有機ＥＬを発光させるためのものである。また、電気回路パターン１は、第１の基材５及び第２の基材６から成る基材の上に形成され、第１の封止層（無機膜）２、第２の封止層（有機膜）３及び第３の封止層（無機膜）４から成る透明膜で封止されている。通常、第１の封止層２及び第３の封止層４は無機物質のシリコン窒化膜であり、ＣＶＤ（Chemical Vapor Deposition）プロセスで形成される。また、第２の封止層３には有機物質のポリイミドが使われ、例えばインクジェット印刷装置で形成される。また、第１の基材５は透明基板であり、例えば樹脂基板(ポリエチレンテレフタレート(PET)，ポリカーボネート(PC)等）が用いられる。
図２は、封止層（例えば、有機又は無機材料の封止用透明膜）を形成する過程において、封止層４に２個のピンホール７Ａ、７Ｂが形成された様子を示している。ピンホール７Ａ、７Ｂは、第３の封止層４のシリコン窒化膜に存在しているが、空気中の酸素（Ｏ2）や水（Ｈ2Ｏ）がポリイミド膜に浸透したとしても、空気中の酸素（Ｏ2）や水（Ｈ2Ｏ）は第１の封止層２（シリコン窒化膜）によって遮断される。このため、ピンホール７Ａ、７Ｂ直下のＥＬ素子はすぐに破壊されることはなく、ピンホール７Ａ、７Ｂは、有機ＥＬ表示デバイスに致命的な欠陥ではない。
これに対し、図３は、同様にフレキシブル有機ＥＬ表示デバイスの封止層の形成過程において、第１の封止層２と第３の封止層４の各シリコン窒化膜の近接（縦方向を軸として）した場所に、欠陥であるピンホール８Ａ、８Ｂが存在する様子を示している。この場合には、空気に接する封止層４のピンホール８Ａから侵入した酸素や水が、時間経過につれてポリイミド膜（封止層３）に浸透する。そして、遂には酸素や水が封止層２のピンホール８Ｂまで到達し、ピンホール８Ｂの直下にあるＥＬ素子が破壊される。このようにＥＬ素子が破壊されて、有機ＥＬ表示デバイスの寿命が縮まることは、表示デバイスにとって致命的なことである。
以上有機ＥＬの例を挙げて説明したように、表示デバイスの封止層上の欠陥（例えばピンホール、異物）が、図３に示すように表示デバイスにとって致命的であるか否かが判定される必要がある。しかしながら、封止層の厚みは、数μｍ程度であるから、欠陥が発生した封止用透明膜を特定するためには、μｍ単位以下の分解能で、欠陥の高さが測定される必要がある。そのような精密な測定精度を満足するような技術として、例えば、レーザによる三角測距方式による距離測定装置、白色干渉計（特開２０１３−１９７６７号公報（特許文献１））、共焦点顕微鏡（特開２０１２−２３７６４７号公報（特許文献２））などが知られている。
また、特開２０１４−１４８７３５号公報（特許文献３）には、多焦点共焦点ラマン分光顕微鏡であって、レーザ観察光学系を用いて試料からのラマン散乱光を観察するものが開示されている。さらに、特開２０１２−２２０４９０号公報（特許文献４）には、３次元プロファイルマップの作成において、光学顕微鏡などのカメラ装置を用いて、立体的な試料に対して、焦点距離に応じた多数の画像を得て、これらの画像を組み合わせて、光の強さと明暗対比が最大となる焦点整合度を評価し、試料の３次元プロファイルマップ（高さ地図）を生成する技術が開示されている。更に、特開２００５−１７２８０５号公報（特許文献５）には、走査型共焦点顕微鏡において、Ｚレボルバは移動ピッチΔＺで移動し、Ｚ相対位置毎に取得された共焦点画像の最大強度点に基づいて、試料に関する輝度・高さ情報（３次元情報）を生成する技術が開示されている。
特開２０１３−１９７６７号公報 特開２０１２−２３７６４７号公報 特開２０１４−１４８７３５号公報 特開２０１２−２２０４９０号公報 特開２００５−１７２８０５号公報 特開平１１−３３７３１３号公報
レーザによる三角測距方式による距離測定装置、白色干渉計、共焦点顕微鏡などの高さ測定技術は、１０μｍ以上の平坦なパターン状欠陥の高さを測定することができる。しかし、数μｍの大きさの欠陥（例えばピンホールや異物）や平坦でない異物の高さ情報を正確に測定することはできない。特に、１μｍ以下の欠陥を測定することができない。
また、対象物によって反射される光と参照光との間の干渉による測定方法、或いは対象物によって反射された反射光を、共焦点光学系を用いて集光させることによる検出方法は、大きさが１μｍ以下の欠陥を検出することができるものではない。対象物の大きさが１μｍ以下である場合や、対象物の表面に凹凸があって観察に用いる照明光を、正反射せず、散乱してしまうような物体である場合には、反射光そのものを観察できないため欠陥を検出することができない。このため、従来の高さ測定装置では、１μｍ以下の欠陥を検出することができない。
また、特許文献３に開示されたレーザ観察光学系には、半導体ウェハーや薄膜トランジスタ等の対象物、特にフレキシブル有機ＥＬ表示デバイスの封止層（封止用透明膜）の欠陥を検査し、欠陥の高さ情報を算出するような機能がない。
更に、焦点位置を変えながら画像を取得して、急峻な輝度変化をする部分における輝度変化量に基づいて、対象物の高さ情報を抽出するＤＦＤ（Ｄｅｐｔｈ Ｆｒｏｍ Ｄｅｆｏｃｕｓ）、あるいはＤＦＦ（Ｄｅｐｔｈ Ｆｒｏｍ Ｆｏｃｕｓ）が知られている（特開平１１−３３７３１３号公報（特許文献６））。しかし、特許文献６に示されるような従来のＤＦＤ処理においては、画像間の位置ずれや画像の画素ノイズによる誤差によって、１μｍ以下の大きさのパターン欠陥や層上の微小欠陥（ピンホールや異物）等の撮像画素が１画素程度の対象物に対しては、高さ情報を正確に測定することができない。また、ＤＦＤ又はＤＦＦを用いた高さ情報の測定における、高さ方向の絶対位置は、基板と顕微鏡とを接続する機械の精度に依存している。
現在、ＥＬ素子を用いた表示デバイスにおいては、製造上の効率を上げるため、Ｇ６サイズ（１５００×１８５０ｍｍ）のガラス基板が用いられることがある。そして、検査装置内部に設けられる基板を載荷（搭載）するステージがＧ６サイズに合わせて大きくなるため、基板表面の高さ方向の絶対位置を１μｍ以内に調整することは現実的ではない。このため、ガラス基板上に形成されたパターンに発生する欠陥の高さ情報（高さ方向の絶対位置）を１μｍ単位で測定することは、非常に困難である。
また、特許文献４及び５に開示された技術は、試料の３次元プロファイルマップ（高さ地図）を生成するものの、μｍ単位以下の分解能を用いて、フレキシブル有機ＥＬ表示デバイス等の封止用透明膜の欠陥の高さ情報を算出するような機能はない。
本発明は上述のような事情に基づいてなされたものであり、本発明の目的は、１μｍに満たない大きさのパターン欠陥や膜（層）の微小なピンホール等の欠陥を対象にしても、３次元構造上の高さ方向の発生位置を正確に計測し、背景のパターンとの相対的な高さを判定することにより、発生した欠陥の良否を正確に判定する欠陥良否判定方法及び装置を提供することにある。
本発明は、多層の透明薄膜を使用した検査対象物に対して、光学式撮像手段により、高さ方向に所定刻み幅の複数の画像を取得し、前記複数の画像の各画素について、隣接画素との輝度差から部分画像の鮮鋭度を算出し、前記複数の画像の全画像について、同一画素位置における前記鮮鋭度の算出結果が最大の画像番号から前記部分画像の高さ情報を算出し、前記高さ情報の算出から前記画像全体の３次元情報を得、前記３次元情報に基づいて前記検査対象物の欠陥の良否を判定することによって達成される。
また、本発明の上記目的は、前記鮮鋭度が最大の画像を用いて当該画像上のパターン欠陥を検出し、前記複数の画像から前記鮮鋭度の高い部分画像の密度が最大の画像を抽出して、３次元パターン構造の高さ方向の基準位置１とし、前記パターン欠陥の前記高さ情報と前記基準位置１との関係から、発生した前記パターン欠陥の前記３次元パターン構造中の高さを測定するようになっていることにより、或いは前記鮮鋭度が最大の画像を用いて当該画像上のパターン欠陥を検出し、前記複数の画像から、前記透明薄膜の端部に発生する干渉縞の干渉画像が最も鮮鋭になる画像を抽出して、３次元パターン構造の高さ方向の基準位置２とし、前記パターン欠陥の高さ情報と前記基準位置２との関係から、発生した前記パターン欠陥の前記３次元パターン構造中の高さを測定するようになっていることにより、或いは前記パターン欠陥の前記高さ情報を用いて、前記パターン欠陥を修正することにより、それぞれ一層効果的に達成される。
また、本発明は、所定の刻み幅で上下動可能な光学式撮像手段により、多層の透明薄膜を使用した検査対象物の複数の画像データを、画像番号を付して取得する撮像手段と、前記画像データの特徴を抽出する抽出部と、前記特徴に基づいて評価値を算出する評価値算出部と、前記画像データにおいて、前記評価値との位置関係が一致する前回評価値と前記評価値とを比較し、比較結果を生成する評価値比較部と、前記比較結果に基づいて、前記評価値を記憶する評価値記憶部と、前記比較結果に基づいて、前記画像番号を記憶する画像番号記憶部と、前記画像番号記憶部に記憶された前記画像番号に基づいて、前記検査対象物の３次元情報を抽出する３次元情報抽出部と、前記３次元情報に基づいて、前記検査対象物に存在する欠陥の高さ情報を抽出する３次元情報抽出部と、前記欠陥が複数存在する場合に、前記欠陥間の前記高さ情報の差分に基づいて、前記検査対象物の良否を判定する良否判定部とを具備したことによって達成される。
また、本発明の上記目的は、前記３次元情報抽出部は、前記評価値が最も高い前記画像番号に基づいて前記３次元情報を抽出することにより、或いは前記評価値は、注目画素と前記注目画素に隣接する隣接画素との輝度差に基づいて算出されることにより、或いは前記３次元情報抽出部は、前記高さ情報の基準を、前記検査対象物の電極パターン、前記検査対象物の封止層の干渉縞が撮影された前記画像データの前記評価値に基づいて決定することにより、或いは前記欠陥がパターン欠陥、ピンホール又は異物であることにより、或いは前記評価値は、前記隣接画素の輝度値に対する前記注目画素の輝度値の差に基づいて算出された鮮鋭度であることにより、或いは前記検査対象物が有機ＥＬ表示デバイスであることにより、或いは前記検査対象物がフレキシブル基板上に形成されたフレキシブル有機ＥＬ表示デバイスであることにより、或いは前記３次元情報抽出部が算出した前記高さ情報に基づいて、前記欠陥を修正する機能を少なくとも１つ備えることにより、或いは前記高さ情報に応じて前記機能を選択する機能を有していることによって、それぞれ一層効果的に達成される。
本発明によれば、微小なパターンや異物の高さは、それら自体の反射光だけによらず、パターンのエッジ部分や異物の周辺を通過する観察光の減光としても観測される。これによって、従来の技術では計測不可能であった直径１μｍ程度のピンホールや異物などの高さ情報を正確に計測することが可能となる。
また、本発明においては、複数画像を取得して処理する過程で、装置自体や床の振動などによって取得された画像間に水平方向の位置誤差が引き起こされたとしても、パターンエッジや異物の画像鮮鋭度を画像間で比較する際に、画像間の水平方向振動の振幅を勘案して該当画素位置の周囲の画素位置についても鮮鋭度数値の比較を行い、周囲に記憶された画像番号も最も鮮鋭度の高い画像番号で置き換えることによって、微小な欠陥の発生している高さ情報を誤差なく正確に計測することができるので、装置全体の耐振動特性を緩めることができ、検査装置の低廉化に大きく寄与する。
また、本発明によれば、薄膜多層のデバイス製造において、従来の技術では判定不可能であった直径１μｍ程度のピンホールの発生した層を特定できるため、その層を形成する膜の物質に合わせて最適な修正手段を選択することが可能となる。
一般的なフレキシブル有機ＥＬ表示デバイスの構造例を示す断面図である。 フレキシブル有機ＥＬ表示デバイスの封止層において、同一層にピンホールが形成された様子を示す断面図である。 フレキシブル有機ＥＬ表示デバイスの第１の封止層と第３の封止層にピンホールが形成された様子を示す断面図である。 本発明に係る欠陥良否判定装置の構成例を示すブロック図である。 本発明の動作例を示すフローチャートである。 フレキシブル有機ＥＬデバイスの１画素に２つの微小異物が発生している様子を示す斜視図である。 フレキシブル有機ＥＬデバイスの発光部分の形状を示す断面図である。 フレキシブル有機ＥＬ基板の垂直方向からフレキシブル有機ＥＬ基板を観察した様子を示す平面図である。 画像撮影の詳細な動作例を示すフローチャートである。 画像のパターンエッジ抽出動作例の詳細を示すフローチャートである。 画像の微小異物画像抽出動作例の詳細を示すフローチャートである。 画像の３次元情報抽出動作例の詳細を示すフローチャートである。 取得された４０枚中の１枚目、１０枚目、３０枚目及び４０枚目の画像を高さ方向に配列した様子を示す配列図である。 １枚目の画像の輝度値（グレイ値）の配列データを示す図である。 １０枚目の画像の輝度値（グレイ値）の配列データを示す図である。 ３０枚目の画像の輝度値（グレイ値）の配列データを示す図である。 ４０枚目の画像の輝度値（グレイ値）の配列データを示す図である。 １枚目の画像のエッジ評価値E（i,j）を示す図である。 １０枚目の画像のエッジ評価値E（i,j）を示す図である。 ３０枚目の画像のエッジ評価値E（i,j）を示す図である。 ４０枚目の画像のエッジ評価値E（i,j）を示す図である。 １枚目の画像のエッジ評価値E（i,j）を用いてエッジ評価記憶値EM(i,j)が更新された様子を示す図である。 １０枚目の画像のエッジ評価値E（i,j）を用いてエッジ評価記憶値EM(i,j)が更新された様子を示す図である。 ３０枚目の画像のエッジ評価値E（i,j）を用いてエッジ評価記憶値EM(i,j)が更新された様子を示す図である。 ４０枚目の画像のエッジ評価値E（i,j）を用いてエッジ評価記憶値EM(i,j)が更新された様子を示す図である。 ３０枚目の画像の異物評価値F（i,j）を用いて異物評価記憶値FM(i,j)が更新された様子を示す図である。 ４０枚目の画像の異物評価値F（i,j）を用いて異物評価記憶値FM(i,j)が更新された様子を示す図である。 １枚目の画像についての評価値更新が終了した後、エッジ画像番号記憶部における画像番号が更新された様子を示す図である。 １０枚目の画像についての評価値更新が終了した後、エッジ画像番号記憶部における画像番号が更新された様子を示す図である。 ３０枚目の画像についての評価値更新が終了した後、エッジ画像番号記憶部における画像番号が更新された様子を示す図である。 ４０枚目の画像についての評価値更新が終了した後、エッジ画像番号記憶部における画像番号が更新された様子を示す図である。 ３０枚目の画像についての評価値更新が終了した後、異物画像番号記憶部における画像番号が更新された様子を示す図である。 ４０枚目の画像についての評価値更新が終了した後、異物画像番号記憶部における画像番号が更新された様子を示す図である。 試料（フレキシブル有機ＥＬデバイス）の等高線表示による３次元情報を示す図である。
本発明では、多層の透明薄膜を使用した半導体や表示デバイス等の製造において、成膜時に発生した微少なパターン欠陥の高さ情報を光学式検査手段によって測定し、欠陥発生部位の高さ情報と欠陥の発生した膜種を特定して、欠陥の良否を判定する。具体的には、焦点位置を高さ方向に機械的に走査する機構を持つ顕微鏡撮像装置を有し、高さ方向に走査しながら連続的に複数の画像を撮像して蓄積し、画像情報の隣接する画素間のコントラスト差を数値の評価値として算出する。得られた評価値について各画素毎に画像間で大小判定することによって、最もパターンエッジ画像の鮮鋭な画像の番号を選択し、画像の番号を該画像の取得された垂直方向高さ位置から変換して該当画像部分の垂直方向の高さとして計測する。コントラストの最大評価値の密度か、あるいは透明膜の端部に発生する干渉縞画像によって、高さの基準となる位置を得る。パターン異常、ピンホール、異物などの微小画像点として抽出される欠陥点の画像についても同様な手法によって評価値を計算し、基準高さとの相対位置関係によって欠陥点の高さを計測する。欠陥の発生した垂直方向の高さから、欠陥点の発生した層を特定し、欠陥の良否を判定する。
以下に、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。
先ず、本発明の実施形態の構成例を図４に示して説明する。
本実施形態では、フレキシブル有機ＥＬ表示デバイス１０が、検査対象物であり、表示デバイス１０は所定台（図示せず）上に載置されると共に、顕微鏡２０の下にの下に設置される。顕微鏡２０の鏡筒部の検査対象側には対物レンズ２１が装着され、反対側には撮像用のカメラ２１が装着されている。シーケンス制御部３０は、高さ方向駆動モータ２３及び画像取得部３１を制御する。高さ方向駆動モータ２３は、顕微鏡２０にラック・ピニオン等で連結されており、モータ２３がシーケンス制御部３０で駆動されることにより顕微鏡２０は上下動する。カメラ２２、フレキシブル有機ＥＬ表示デバイス１０を連続的に撮影し、シーケンス制御部３０の指示に応じて画像取得部３１は、カメラ２２からの画像データを取得する。画像メモリ３２は画像取得部３１から送られた画像を蓄積する。シーケンス制御部３０は、高さ方向駆動モータ２３を介して所定の刻み幅（上下量）で顕微鏡２０の高さ制御し、対物レンズ２１の合焦位置を調整して、検査対象である表示デバイス１０を撮影することができる。なお、所定の刻み幅は、高さ方向の解像度であるから、所定の刻み幅が小さいほど、測定範囲内で高さ方向毎の画像を多く取得できる。逆に、所定の刻み幅が大きいほど、測定範囲内で取得する高さ方向毎の画像を減らすことができる。所定の刻み幅を調整することによって、高さ方向の画像の分解能を調整することができる。このようにして、測定範囲の高さを顕微鏡２０が移動し終えると、所定の刻み幅に対応する全ての画像が画像メモリ３２に蓄積される。なお、顕微鏡２０の光学系が無限遠補正光学系で構成された場合には、モータ２３が顕微鏡２０を上下駆動する代わりに、モータ２３が対物レンズ２１のみを上下駆動するようにしても良い。
画像メモリ３２に蓄積されたデータは、以下に説明する判定処理部で処理される。判定処理部はパターンエッジを抽出するエッジ処理部４０と、微小異物を抽出して処理する異物処理部５０と、エッジ処理部４０からの３次元情報ＥＤ及び異物処理部５０からの異物３次元情報ＦＭに基づいて欠陥の良否を判定する良否判定部６０とで構成されている。
エッジ処理部４０は、パターンのエッジを抽出するパターンエッジ抽出部４１と、エッジ評価値を算出するエッジ評価値算出部４２と、エッジ評価値を比較するエッジ評価値比較部４３と、エッジ評価値を記憶するエッジ評価値記憶部４４と、エッジ画像の番号（記号等を含む）を記憶するエッジ画像番号記憶部４５と、記憶部４４及び４５の情報に基づいて、エッジ３次元情報ＥＤを抽出するエッジ３次元情報抽出部４６とで構成されている。また、異物処理部５０は、微小異物抽出部５１と、異物評価値を算出する異物評価値算出部５２と、異物評価値を比較する異物評価値比較部５３と、異物評価値を記憶する異物評価値記憶部５４と、異物画像の番号（記号等を含む）を記憶する異物画像番号記憶部５５と、記憶部５４及び５５の情報に基づいて異物３次元情報ＦＭを抽出する異物３次元情報抽出部５６とで構成されている。
このような構成において、その動作例は図５に示すフローチャートのようになっており、先ず、シーケンス制御部３０の駆動により顕微鏡２０を用いて、検査対象物であるフレキシブル有機ＥＬ表示デバイス１０の画像撮影を所定範囲について行い（ステップＳ１００）、次いで、エッジ処理部４０で画像のパターンエッジの抽出を行い（ステップＳ２００）、異物処理部５０で画像の微小異物の抽出を行う（ステップＳ３００）。エッジ抽出処理と異物抽出処理の順番は逆であっても良い。その後、エッジ処理部４０内のエッジ３次元情報抽出部４６と、異物処理部４０内のエッジ３次元情報抽出部４６と、異物処理部５０内の異物３次元情報抽出部５６はそれぞれ３次元情報の抽出処理を行う（ステップＳ４００）。エッジ３次元情報抽出部４６からの３次元情報ＥＤ及び異物３次元情報抽出部５６からの異物３次元情報ＦＭは良否判定部６０に入力され、欠陥の良否が判定される（ステップＳ５００）。
先ず、測定範囲内に取得された画像についてパターン及び欠陥等のエッジ画素を抽出する方法を説明する。
原理的には、画像情報において、注目する注目画素と、注目画素に隣接する隣接画素との輝度値の差に基づいて、注目画素を評価した評価値を算出する。そして、評価値と所定の基準閾値とを比較して、注目画素周辺の部分画像についてのボケの程度を判定する。判定結果に基づいて、注目画素がパターン及び欠陥等のエッジ画素であるか否かを判定する。部分画像がボケていない場合には、その部分画像は鮮鋭度が高いと判定され、部分画像がボケている場合には、その部分画像は鮮鋭度が低いと判定される。後述するように、微小異物画素を抽出する場合においても、同様の方法を用いて、異物の可能性がある画素のボケの程度を判定する。
ここで、画像情報として画像に存在し、抽出の対象となるパターン及び欠陥等としては、例えばフレキシブル有機ＥＬ表示デバイス１０の電極パターン、有機膜、無機膜等のパターン、ピンホール等の欠陥等を挙げることができる。そして、注目画素を評価するために、画素を表す変数を次のように定義する。即ち、画像を構成する各画素の位置を、画像における水平位置ｉ及び垂直位置ｊとしたとき、画像の任意の画素のグレイ値（輝度値）をG(i,j)のように表す。
次に、関数機能を用いて、エッジ評価値E（i,j）を算出する方法について説明する。用いる関数は、XとYとを比較し、大きい方の値を与える関数MAX(X,Y)、及びXの絶対値を与える関数ABS(X)である。これらの関数を用いて、エッジ評価値E（i,j）を算出することができる。そして、エッジ評価値E（i,j）とエッジスレッショルド値を比較して、パターンのエッジ画素（エッジ部分画像）を抽出することができる。算出されたエッジ評価値E（i,j）がエッジスレッショルド値より大きければ、G(i,j)を有する画素はエッジ画素であると判断される。そうでないものは、エッジ画素ではないと判断される。具体的には、エッジ評価値E（i,j）は数１のように与えられる。そして、G(i,j)を有する画素がエッジ画素であるか否かは、数２を用いて判断される。
［数１］
エッジ評価値E（i,j）=MAX(MAX(ABS(G(i,j)-G(i+1,j),ABS(G(i,j)-G(i,j+1)),MAX(ABS(G(i,j)-G(i-1,j),ABS(G(i,j)‐G(i,j-1))))
［数２］
エッジ評価値E（i,j）>エッジスレショルド値

パターン及び欠陥等のエッジ画素を抽出するエッジ処理部４０の処理は以下のように行われる。
先ず、パターンエッジ抽出部４１は、画像メモリ３２から、画像の任意の画素のグレイ値G(i,j)、任意の画素の水平方向に隣接する画素のグレイ値G(i-1,j)及びG(i+1,j)、画像の任意の垂直方向に隣接する画素のグレイ値G(i,j-1)及びG(i,j+1)を取得する。そして、エッジ評価値算出部４２は、数１に示した算出方法を用いて、エッジ評価値E（i,j）を算出すると共に、エッジ評価値E（i,j）とエッジスレショルド値とを比較する。比較の結果、エッジ評価値E（i,j）がエッジスレッショルド値より大きければ、G(i,j)を有する画素はエッジ画素であると判断し、そうでないものはエッジ画素とは判断しない。
そして、エッジ評価値比較部４３は、新しく取得されたエッジ評価値E（i,j）と、エッジ評価値記憶部４４に記憶されている該当位置（水平位置ｉ、垂直位置ｊ）のエッジ評価記憶値EM(i,j)とを大小比較する。なお、エッジ評価記憶値EM(i,j)は、エッジ評価値E（i,j）を新しく取得する以前に取得されたエッジ評価値E（i,j）である。比較の結果、エッジ評価値E（i,j）が、エッジ評価記憶値EM(i,j)より大きい場合には、エッジ評価値記憶部４４は、エッジ評価記憶値EM(i,j)をエッジ評価値E（i,j）に書き換える。書き換えが行われた場合には、エッジ画像番号記憶部４５は、該当位置の要素であるエッジ画像番号EN(i,j)を現在処理中の画像番号に更新し、エッジ評価値E（i,j）と画像番号とを対応させる。番号は数字でなくても、他の識別できる記号等であっても良い。このように、現在処理中の画像番号の全ての画素に対して、順次エッジ画素であるか否かの判定を行う。その判定に応じて、エッジ評記憶値EM(i,j)及びエッジ画像番号EN(i,j)は、それぞれ現在処理中のエッジ評価値E（i,j）及び画像番号Nに書き換えられる。
現在処理中の画像番号Nの画像における全ての画素に対する処理を終了すると、次の画像番号の画像に対して同様の処理が行われる。そして、全ての画像番号の画像に対する処理が終了すると、エッジ３次元情報抽出部４６は、エッジ画像番号記憶部４５に格納された画像番号EN(i,j)に基づいて、パターン及び欠陥等のエッジ画素の高さ情報を生成する。
次に、微小異物の画像を抽出し、微小異物の３次元情報を抽出する異物処理部５０を説明する。微小異物の画像を抽出する処理は、パターンエッジ高さ情報を生成する処理に続いて行うようにしても良いし、先に行っても良く、また、同時並行に行うようにしても良い。
パターン及び欠陥等のエッジ画素の抽出処理の場合と同様に、画像を構成する各画素の位置を、画像における水平位置ｉ及び垂直位置ｊとしたとき、画像の任意の画素のグレイ値（輝度値）をG(i,j)のように表す。異物評価値F(i,j）を算出する方法に用いる関数は、XとYとを比較し、小さい方の値を与える関数MIN(X,Y)である。この関数を用いて、異物評価値F(i,j）を算出することができる。
異物評価値F（i,j）と微小異物スレッショルド値を比較して、パターンの微小異物画素（微小異物部分画像）を抽出することができる。算出された異物評価値F(i,j）が微小異物スレッショルド値より大きければ、G(i,j)を有する画素は微小異物画素であると判断され、そうでないものは微小異物画素でないと判断される。具体的には、異物評価値F(i,j）は数３のように与えられる。そして、G(i,j)を有する画素が微小異物画素であるか否かは、数４を用いて判断される。
［数３］
異物評価値F(i,j）=MIN(G(i-1,j)+G(i+1,j)-G(i,j)*2,G(i,j-1)+G(i,j+1)-G(i,j)*2)
［数４］
異物評価値F(i,j）＞微小異物スレショルド値

数４は、画像上で水平、垂直方向ともに周囲画素より輝度の低い画素、つまり１画素程度の暗点を抽出することが出来る。
微小異物画素を抽出する異物処理部５０の処理は、以下のように行われる。
先ず、微小異物抽出部５１は、画像メモリ３２から、画像の任意の画素のグレイ値G(i,j)、任意の画素の水平方向に隣接する画素のグレイ値G(i‐1,j)及びG(i+1,j)、さらに画像の任意の垂直方向に隣接する画素のグレイ値G(i,j‐1)及びG(i,j+1)を取得する。そして、異物評価値算出部５２は、数３に示した算出方法を用いて、異物評価値F(i,j）を算出すると共に、異物評価値F(i,j）と微小異物スレショルド値とを比較する。比較の結果、微小異物評価値F(i,j）が異物スレッショルド値より大きければ、グレイ値G(i,j)を有する画素は微小異物画素であると判断し、そうでないものは微小異物画素とは判断しない。
そして、異物評価値比較部５３は、新しく取得された異物評価値F(i,j）と、異物評価値記憶部５４に記憶されている該当位置（水平位置ｉ、垂直位置ｊ）の異物評価記憶値FM(i,j)とを大小比較する。なお、異物評価記憶値FM(i,j)は、異物評価値F(i,j）を新しく取得する以前に取得された異物評価値F(i,j）である。比較の結果、異物評価値F(i,j）が、異物評価記憶値FM(i,j)より大きい場合には、異物評価値記憶部５４は、異物評価記憶値FM(i,j)を新しく取得された異物評価値F(i,j）に書き換える。書き換えが行われた場合には、異物画像番号記憶部５５は、該当位置の要素である異物画像番号FN(i,j)を現在処理中の画像番号Nに更新し、異物評価値F(i,j）と画像番号Nとを対応させる。
現在処理中の画像番号Nの全ての画素に対して、順次異物画素であるか否かの判定を行う。その判定に応じて、異物評価記憶値FM(i,j)及び異物画像番号FN(i,j)は、それぞれ現在処理中のエッジ評価値E（i,j）及び画像番号Nに書き換えられる。そして、現在処理中の画像番号の画像における全ての画素に対する処理を終了すると、次の画像番号（N+1）の画像に対して同様の処理が行われる。
全ての画像番号の画像に対する処理が終了すると、異物３次元情報抽出部５６は、異物画像番号記憶部５５に格納された異物画像番号FN(i,j)に基づいて、微小異物の高さ情報を生成する。
良否判定部６０は、エッジ３次元情報抽出部４６からのエッジ３次元情報ＥＤ（パターンのエッジ画素の高さ情報）と、異物３次元情報抽出部５６からの異物３次元情報ＦＭ（微小異物の高さ情報）との相対的な高さに基づいて、試料であるフレキシブル有機ＥＬ表示デバイス１０について良否判定を行い、判定結果を出力する。
先ず、検査対象物（試料）の例として、フレキシブル有機ＥＬ表示デバイス１０の１画素に２つの微小異物１０１、１０２が発生している様子を図６に示す。後述するように、第１の微小異物１０１及び第２の微小異物１０２は、それぞれ３０枚目の画像が合焦している平面１０−３０に、４０枚目の画像が合焦している平面１０−４０に位置している。そして、高さの基準となる面は電極パターン１０３である。本実施形態では、画像は０．１μｍおきに取得されているので、微小異物１０１はパターン上方２．０μｍの位置にあり、微小異物１０２は３．０μｍの位置にあると検出される。
次に、３次元情報（構造）の高さの基準について説明する。ここで、フレキシブル有機ＥＬの回路のパターンエッジが検出しにくい構造として、発光層１０７の形状が、図７に示されるように、カソード電極１０４を覆う有機膜１０５で形成された矩形（窓）状である場合があり、以下の説明では、発光部分を窓と表記する。ここで、窓を形成する有機膜１０５と透明フィルム１０６との界面によって、照明光が反射される。この同軸落射照明を用いて照明光によって、窓の周囲には、環状の干渉縞が形成される。そして、この干渉縞は、画像処理を用いて認識することができる。最も内側に存在する干渉縞１０７Ａは、有機膜１０５の窓１０７の端部（エッジ）である。結果的に、このエッジのある領域で検出されるエッジ評価値E（i,j）が、３次元情報（構造）における高さの基準に適している。つまり、フレキシブル有機ＥＬ基板の回路のパターンエッジは、その構造が原因で検出され難いが、有機膜１０５の窓１０７の端部（エッジ）は、３次元情報（構造）の高さの基準に適している。さらに、フレキシブル有機ＥＬ基板の垂直方向からフレキシブル有機ＥＬ基板を（例えば、顕微鏡を用いて）観察するとカソード電極１０４が鏡面のように作用し、窓を形成する有機膜１０５と透明フィルム１０６の界面で逆方向に反射する照明光によって、窓の周囲に環状の強い干渉縞が観測すると、カソード電極１０４が鏡面のように作用し、窓を形成する有機膜１０５と透明フィルム１０６の界面で逆方向に反射する照明光によって、窓の周囲に環状の強い干渉縞が観測される。その様子を図８に示す。図８には、カソード電極１０４のエッジ像１０４Ａ、有機ＥＬ発光層１０７のエッジ像１０７Ａ、そして窓を形成する有機膜１０５の端部に発生する干渉像１０７Ｂが示されている。
次に、以上説明した各動作の詳細をフローチャートを参照して説明する。
画像撮影（図５のステップＳ１００）の詳細な動作例を図９のフローチャートを参照して説明する。先ず、シーケンス制御部３０は画像番号を初期化し（ステップＳ１０１）、高さ方向駆動モータ２３の駆動により顕微鏡２０の高さを測定開始位置に調整する（ステップＳ１０２）。この状態では対物レンズ１０とカメラ２２が合焦位置の関係にあり、表示デバイス１０の画像を画像読取部３１を介して撮影し（ステップＳ１０３）、画像データを画像メモリ３２に格納する（ステップＳ１０４）。次に、顕微鏡２０を所定の刻み幅分だけ高さ方向に移動し（ステップＳ１０５）、顕微鏡２０の高さが測定範囲内にあるか否かを判定し（ステップＳ１０６）、測定範囲内である場合には、表示デバイス１０の画像の撮影を繰り返し順次画像データを蓄積する。測定範囲外となったとき、現在処理中の画像番号Nを画像番号最大値Nmaxとして画像メモリ３２に格納し（ステップＳ１０７）、撮影を終了する。
次に、表示デバイス１０のパターンエッジ抽出動作（図５のステップＳ２００）の詳細を図１０のフローチャートに示して説明する。先ず、画像番号N、顕微鏡２０の鏡筒部の高さ、水平位置i及び垂直位置j、エッジ画素数ＥＣ（Ｎ）を示す値を初期化する（ステップＳ２０１）。次に、エッジ評価値算出部４２は、画像メモリ１６から現在処理中の画像番号Nのグレイ値G(i,j),G(i+1,j),G(i,j+1),G(i-1,j),G(i,j-1)を取得し（ステップＳ２０２）、該グレイ値から数１に基づいてエッジ評価値E（i,j）を算出する（ステップＳ２０３）。そして、エッジ評価値比較部４３は、エッジ評価値E（i,j）とエッジスレショルド値とを比較し（ステップＳ２０４）、エッジ評価値E（i,j）がエッジスレショルド値より大きい場合には、エッジ評価値記憶部４４のエッジ評価記憶値EM(i,j)を算出されたエッジ評価値E（i,j）に書き換え（ステップＳ２０５）、エッジ画像番号記憶部４５のエッジ画像番号EN(i,j)を現在処理中の画像番号Nに書き換える（ステップＳ２０６）。更に画像番号Nの画素をエッジ画素と判定した画素数を示すエッジ画素数EC（N）をカウントアップ（「＋１」）し（ステップＳ２０７）、画素の水平位置iをカウントアップ（「＋１」）する（ステップＳ２０８）。また、上記ステップＳ２０４において、エッジ評価値E（i,j）がエッジスレショルド値以下である場合には、画素の水平位置iのカウントアップ（「＋１」）のみを行う（ステップＳ２０８）。
その後、画素の水平位置iと最大水平位置imax（水平位置が画像の端の位置）とを比較し（ステップＳ２０９）、画素の水平位置iが最大水平位置imax以上の場合には、垂直位置jをカウントアップ（「＋１」）し（ステップＳ２１０）、水平位置iを初期化する（ステップＳ２１０）。また、画素の水平位置iが最大水平位置imaxに満たない場合には上記ステップＳ２０２にリターンし、再び画素のグレイ値G(i,j),G(i+1,j),G(i,j+1),G(i-1,j),G(i,j-1)を取得し、パターンのエッジ画素を抽出する処理を行う。
次に、画素の垂直位置jと最大垂直位置jmaxとを比較し（ステップＳ２１１）、画素の垂直位置ｊが最大垂直位置jmax以上の場合には、画像番号Nをカウントアップ（「＋１」）し、垂直位置ｊを初期化する（ステップＳ２１２）。画素の垂直位置jが最大垂直位置jmaxに満たない場合には上記ステップＳ２０２にリターンして、同様の画素のグレイ値G(i,j),G(i+1,j),G(i,j+1),G(i-1,j),G(i,j-1)を取得し、パターンのエッジ画素を抽出する処理を行う。
その後、画像番号Nと画像番号最大値Nmaxとを比較し（ステップＳ２１３）、画像番号Nが画像番号最大値Nmax以上の場合には、パターンのエッジ画素の抽出処理を終了する。また、画像番号Nが画像番号最大値Nmaxに満たない場合には、上記ステップＳ２０２にリターンして、同様のパターンのエッジ画素抽出の処理を行う。
次に、表示デバイス１０の微小異物画像抽出動作（図５のステップＳ３００）の詳細を図１１のフローチャートを参照して説明する。先ず、画像番号N、顕微鏡の高さ、水平位置i及び垂直位置j、異物画素数FC(N)を示す値を初期化する（ステップＳ３０１）。次に、異物評価値算出部５２は、画像のグレイ値G(i-1,j),G(i,j),G(i+1,j),G(i,j-1),G(i,j+1)を取得し（ステップＳ３０２）、数３に従って、異物評価値F(i,j）を算出する（ステップＳ３０３）。そして、異物評価値比較部５３は、異物評価値F(i,j）と微小異物スレショルドとを比較し（ステップＳ３０４）、異物評価値F(i,j）が微小異物スレショルド値より大きい場合には、異物評価値記憶部５４の異物評価記憶値FM(i,j)を微小異物評価値F(i,j）に書き換え（ステップＳ３０５）、異物画像番号記憶部５５の異物画像番号FN(i,j)を現在処理中の画像番号Nに書き換える（ステップＳ３０６）。画像番号Nの画素を異物と判定した個数を示す異物画素数FC（N）をカウントアップ（「＋１」）し（ステップＳ３０７）、画素の水平位置iをカウントアップ（「＋１」）する（ステップＳ３０８）。また、異物評価値F(i,j）が微小異物スレショルド値以下である場合には、画素の水平位置iのカウントアップ（「＋１」）のみを行う（ステップＳ３０８）。
次に、画素の水平位置iと最大水平位置imax（水平位置が画像の端の位置）とを比較し（ステップＳ３０９）、画素の水平位置iが最大水平位置imax以上の場合には、画素の垂直位置jをカウントアップ（「＋１」）し、垂直位置iを初期化する（ステップＳ３１０）。また、画素の水平位置iが最大水平位置imaxに満たない場合には上記ステップＳ３０２にリターンし、再び画素のグレイ値G(i-1,j),G(i,j),G(i+1,j),G(i,j-1),G(i,j+1)を取得し（ステップS３０２）、微小異物画像を抽出する処理を行う。その後、画素の垂直位置ｊと最大垂直位置jmaxとを比較し（ステップＳ３１１）、画素の垂直位置ｊが最大垂直位置jmax以上の場合、画像番号Nをカウントアップ（「＋１」）し、垂直位置ｊを初期化する（ステップＳ３１２）。画素の垂直位置ｊが最大垂直位置jmaxに満たない場合には上記ステップＳ３０２にリターンし、同様に画素のグレイ値G(i-1,j),G(i,j),G(i+1,j),G(i,j-1),G(i,j+1)を取得し、微小異物画像を抽出する処理を行う。そして、画像番号と画像番号最大値とを比較し（ステップＳ３１３）、画像番号Nが画像番号最大値Nmax以上の場合には、微小異物画像抽出の処理を終了する。また、画像番号Nが画像番号最大値Nmaxに満たない場合には上記ステップＳ３０２にリターンし、同様の微小異物画像抽出の処理を行う。
次に、エッジ３次元情報抽出部４６及び異物３次元情報抽出部５６による３次元情報抽出動作（図５のステップＳ４００）の詳細を図１２のフローチャートを参照して説明する。ここでは、始めにエッジの処理を行い、次いで異物の処理を行う例を説明するが、逆であっても良く、同時並行処理も可能である。
最初に、エッジ画素数の最も多い画像番号Nを検出するが、先ず画像番号N及びエッジ画素数最大値ECmaxを初期化し（ステップＳ４０１）、エッジ画素数EC（N）を取得する（ステップＳ４０２）。次に、エッジ画素数EC（N）が、エッジ画素数最大値ECmaxより大きいか否かを判定し（ステップＳ４０３）、エッジ画素数EC（N）がエッジ画素数最大値ECmaxより大きい場合には、エッジ画素数最大値画像番号ECNmaxを画像番号Nに置き換え（ステップＳ４０４）、画像番号Nをカウントアップ（「＋１」）する（ステップＳ４０５）。また、エッジ画素数EC（N）がエッジ画素数最大値ECmax以下の場合には、画像番号Nをカウントアップ（「＋１」）のみ行う（ステップＳ４０５）。その後、画像番号Nが画像番号最大Nmax以上であるか否かを判定し（ステップＳ４０６）、画像番号Nが画像番号最大Nmaxに満たない場合には、上記ステップＳ４０３に戻り、上記動作を繰り返す。このようにして、エッジ画素数の最も多い画像番号を検出し、表示デバイス１０の電極パターンが合焦する画像番号を検出する。
次に、異物画素数の最も多い画像番号を検出するが、先ず画像番号N、第１異物画素数最大値FCN1max、第２異物画素数最大値FCN2maxを初期化し（ステップＳ４０７）、異物画素数FC（N）を取得する（ステップＳ４０８）。次に、異物画素数FC（N）が、第１異物画素数最大値FCN1maxより大きいか否かを判定し（ステップＳ４０９）、大きい場合には、第１異物画素数画像番号FCN1maxの値を第２異物画素数画像番号FCN2maxの値に書き換え、第１異物画素数画像番号の値を画像番号Nに書き換え（ステップＳ４１０）、画像番号Nをカウントアップ（「＋１」）する（ステップＳ４１１）。また、異物画素数FC（N）が、第１異物画素数最大値FCN1max以下と判定した場合には、画像番号Nをカウントアップ（「＋１」）のみを行う（ステップＳ４１１）。その後、画像番号Nが画像番号最大Nmax以上であるか否かを判定し（ステップＳ４１２）、画像番号Nが画像番号最大Nmaxに満たない場合には、上記ステップＳ４０９に戻り、上記動作を繰り返す。このようにして、異物画素数の最も多い画像番号、すなわち第１異物画素数画像番号FCN1maxを検出し、また異物書き換え画素数の最も多い画像番号又は二番目に多い画像番号、すなわち、第２異物画素数画像番号FCN1maxを検出し、異物が合焦する画像番号を検出する。
最後に、第１異物画素数画像番号FCN1maxとエッジ画素数最大値画像番号ECNmaxの第１の差分、第１異物画素数画像番号FCN2maxとエッジ画素数最大値画像番号ECNmaxの第２の差分を算出し、第１の差分と第２の差分に基づいて異物の高さ情報を抽出する（ステップＳ４１３）。
次に、実際に試料のフレキシブル有機ＥＬ（１画素分）を撮影した画像に基づいて、試料のエッジ、微小異物の３次元情報（高さ情報）を抽出される処理の様子を、順を追って示す。
先ず、顕微鏡の高さを方向に等間隔（所定の刻み幅、例えば０．１μｍ）で変化させ、検査対象物であるフレキシブル有機ＥＬ（１画素分）の４０枚の画像を取得する。そして、取得された４０枚中の１枚目、１０枚目、３０枚目及び４０枚目の画像を高さ方向に、図１３に示すように配列する。図１３に示すように、１枚目の画像１０−１は、電極パターン１０３の下方１μｍの高さから取得した画像である。電極パターン１０３の下方１μｍの高さから、上方に向かって０．１μｍ毎に画像を取得する。電極パターン１０３が完全に合焦する画像１０−１０は、１０枚目に取得される。第１の微小異物１０１が合焦する画像１０−３０は、３０枚目に取得される。第２の微小異物１０２が合焦する画像１０−４０は、４０枚目に取得される。合焦する画像は、注目する画素と隣接する画素との輝度値の差が大きく、画像のシャープネスが高いという特徴がある。例えば、合焦する画像における試料の干渉像や膜の欠陥等は、周囲に対して明暗差（輝度差）が大きい細い線又は点として画像、即ち高い鮮鋭度の（ボケていない）部分画像として存在する。
ここでは、検査対象物のフレキシブル有機ＥＬ（１画素分）が、縦方向に画素が２０個配列され、横方向に画素が２０個配列された領域に撮影されており、輝度値の配列データに変換された様子を、図１４〜１７に示す。図１４〜１７には、それぞれ１枚目の画像３６の輝度値（グレイ値）の配列データ、１０枚目の画像３７の輝度値（グレイ値）の配列データ、３０枚目の画像３８の輝度値（グレイ値）を配列データ、４０枚目の画像３９の輝度値（グレイ値）の配列データを示す。なお、各図の横方向の位置は、各画像の水平方向の位置、即ち水平位置iに対応する。また、各画像の縦方向の位置は、各画像の垂直方向の位置、即ち垂直位置jに対応する。画像の位置と配列データとの位置関係は、後述する輝度値の配列データについても同様である。
次に、数１を用いて各画像のエッジ評価値E（i,j）を算出する。そして、検査対象物のフレキシブル有機ＥＬ（１画素分）が、縦方向に画素が２０個配列され、横方向に画素が２０個配列された領域における、エッジ評価値E（i,j）の分布を図１８〜２１に示す。図１８〜２１には、それぞれ１枚目の画像３６のエッジ評価値E（i,j）、１０枚目の画像３７のエッジ評価値E（i,j）、３０枚目の画像３８のエッジ評価値E（i,j）、４０枚目の画像３９のエッジ評価値E（i,j）を示す。同様に、数３を用いて各画像の異物評価値F(i,j）を算出することができる。
そして、１枚目〜４０毎目の全ての画像番号（N＝１〜４０）に対応するエッジ評価値E（i,j）が算出された後、評価値記憶部４４において、エッジ評価記憶値EM(i,j)が更新されていく様子を図２２〜２５に示す。図２２〜２５には、それぞれ１枚目の画像３６のエッジ評価値E（i,j）を用いてエッジ評価記憶値EM(i,j)が更新された様子、１０枚目の画像３７のエッジ評価値E（i,j）を用いてエッジ評価記憶値EM(i,j)が更新された様子、３０枚目の画像３８のエッジ評価値E（i,j）及び異物評価値F(i,j）を用いて、エッジ評価記憶値EM(i,j)が更新された様子、最後に４０枚目の画像３９のエッジ評価値E（i,j）及び異物評価値F(i,j）を用いて、エッジ評価記憶値EM(i,j)が更新された様子を示す。
このようにして、エッジ評価値E（i,j）を用いたエッジ評価記憶値EM(i,j)の更新（以後、「評価値更新」とする）が終了した後、エッジ画像番号記憶部４５において、画像番号Nが更新された様子を図２８〜３１に示す。
また、異物を検出する処理において、３０枚目の画像の異物評価値F（i,j）を用いて異物評価記憶値FM(i,j)が更新された様子を図２６に示す。４０枚目の画像の異物評価値F（i,j）を用いて異物評価記憶値FM(i,j)が更新された様子を図２７に示す。なお、１枚目及び１０枚目の画像の異物評価値F（i,j）は異物スレッショルド値以下のため、ゼロ（０）の値を取る。
次に、エッジを検出する処理において、１枚目の画像についての評価値更新が終了した後、画像番号記憶部４５における画像番号Nが更新された様子、同様に１０枚目の画像についての評価値更新が終了した後、画像番号記憶部４５における画像番号Nが更新された様子、３０枚目の画像についての評価値更新が終了した後、エッジ画像番号記憶部４５における画像番号Nが更新された様子、４０枚目の画像についての評価値更新が終了した後、エッジ画像番号記憶部４５における画像番号Nが更新された様子を図２８〜３１に示す。
次に、異物を検出する処理において、３０枚目の画像についての評価値更新が終了した後、異物画像番号記憶部５５における画像番号が更新された様子を図３２に示す。また、４０枚目の画像についての評価値更新が終了した後、異物画像番号記憶部５５における画像番号が更新された様子を図３３に示す。異物３次元情報抽出部５６は、異物を示す画素が、図３３が示すように画素番号３０（３０枚目）における位置（５，１４）及び画素番号４０（４０枚目）における位置（１５，４）に存在すると判定する。なお、１枚目及び１０枚目の画像の異物評価値F（i,j）は、異物スレッショルド値以下で、ゼロ（０）の値を取るため、１枚目及び１０枚目の画像においては、評価値更新を行われず、異物を示す画素は検出されない。
このようにして、エッジ及び異物を検出した画像番号を更新する処理が終了すると、最終的に、図３１に示された画像番号の配列データに基づいて、検査対象物に関する等高線グラフを作成する。そして、図３４に示すように、等高線グラフから試料の３次元情報（高さ情報）を解析することができる。図３４に基づいて、検査対象物についての３次元情報を具体的に判断する。
まず、図１９に示される１０枚目の画像のエッジ評価値E（i,j）の配列が、最も密度が高いといえるから、１０枚目の画像は、対象物の３次元情報（構造）の基準である対象物の最下部に存在するＴＦＴ（Thin Film Transistor)回路部分に合焦した画像であることが判定できる。したがって、１０枚目の画像の高さを基準の高さ（０μｍ）とする。３次元情報の基準の高さに対応する画像番号は１０である。即ち、１０枚目の画像の高さを基準とすることができる。
そして、第１の微小異物１０１が合焦する画像の画像番号３０であるから、第１の微小異物１０１は、基準から上方２．０μｍの高さに存在すると判定することができる。また、第２の微小異物１０２が合焦する画像の画像番号４０であるから、第２の微小異物１０２は、基準から上方３．０μｍの高さに存在すると判定することができる。そして、電極パターン１０３の２μｍ上方に第１の微小異物１０１が存在していることが判断できる。さらに、第１の微小異物１０１の３μｍ上方に、つまり電極パターン１０３の５μｍ上方に、第２の微小異物１０２が存在していることが判断できる。また、図３４に示される等高線グラフのピークの高さが、検査対象物における微小異物の３次元情報を与えている。
良否判定部６０は、対象物である有機ＥＬ表示デバイス１０の封止層に、微小異物又はピンホール等の欠陥が検出された場合には、欠陥の３次元情報を解析する。解析結果から、欠陥は、同一の封止層上に存在するか否かを判定する。欠陥が、同一の封止層上に存在する場合には、対象物である有機ＥＬ表示デバイス１０は良品と判定する。一方、複数の欠陥が、それぞれ対象物である有機ＥＬ表示デバイス１０において異なる高さ（厚み方向）に存在するか否かを判定する。複数の欠陥が異なる高さ（厚み方向）に存在する場合には、対象物は不良品と判定する。前述したように、時間経過につれて、有機膜の上に存在する欠陥から侵入した酸素や水が有機膜に浸透し、さらに酸素や水が有機膜の下の欠陥まで到達すると、欠陥の直下にある測定対象物（例えば、ＥＬ表示デバイス）が破壊されることになる。その結果、測定対象物の寿命が縮まるためである。
さらに、本発明の欠陥良否判定装置に欠陥を修正する手段を付加しても良い。例えば、有機ＥＬ表示デバイスのような薄膜多層のデバイス製造において、従来の技術では判定できない直径１μｍ以下の欠陥（例えばピンホール、異物）の発生した層を、本発明の欠陥良否判定装置は特定することができる。このため、本発明の欠陥良否判定装置を用いることによって、欠陥の存在する層を形成する封止膜の材質に応じた最適な修正手段を選択することができる。欠陥が有機膜の異物である場合には、レーザを用いることによって異物を除去して、修復（リペア）することができる。さらに、レーザ光の波長［nm］及びエネルギー密度［J/cm2］を選択して最適な修正を行うことができる。レーザ光を用いることができない場合には、異物を下方に押し込むことによって、修復するような方法を選択することができる。また、欠陥がピンホールである場合には、微細な先端加工を施した管（マイクロディスペンサー）を装填したカートリッジを用いて、欠陥であるピンホールに微小量の膜材料を塗布後、焼成又は紫外線照射によって硬化させるような方法を採ることができる。
なお、実施形態では、パターンのエッジ画素数最大の画像番号を１つ検出すること、また異物画素数最大の画像番号及びそれに続く異物画素数の画像番号（異物画素数最大と同数を含む）を検出することを示したが、これに限定されることはない。例えば、試料を構成する有機膜、無機膜、電極パターンに応じて、また異物及び欠陥の大きさ、密度、発生位置等に応じて、適宜変更を加えることができる。
また、エッジ評価値記憶EM(i,j)という同じデータ配列上にエッジ評価値E（i,j）と異物評価値F(i,j）とを配列することができる。そして、エッジ評価値E（i,j）と異物評価値F(i,j）との何れを優先するかは、例えばエッジ評価値E（i,j）と異物評価値F(i,j）値の大きさや部分画像の鮮鋭度に基づいて、決定しても良い。
また、本発明に係る欠陥良否判定方法及び装置において、画像を撮影する過程で、装置自体や床の振動などによって撮影された画像間に水平方向の位置誤差が生じることがあるが、最も鮮鋭度の高い画像番号を検出することによって、水平方向の位置誤差の影響を受けることなく、微小な欠陥の発生している高さ情報を誤差なく正確に計測することができる。それによって、欠陥良否判定装置の耐振動特性を緩めることができ、低廉化（低価格化）に大きく寄与することができる。
上述の実施形態では、パターンのエッジ画素の高さ測定と微小異物の高さ測定を独立に実行している例を示したが、パターンのエッジ評価値と微小異物評価値を同程度の数値に変換できるような場合には、エッジ評価値比較部４３〜エッジ３次元情報抽出部４６までの処理と、異物評価値比較部５３〜異物３次元情報抽出部５６とを共通の処理とすることができる。このような処理部の共通化によって、本発明の欠陥良否判定装置を単純化することができる。そのような例として、パターンエッジ抽出部４１と微小異物抽出部５１とを統合した特徴抽出部、エッジ評価値算出部４２と異物評価値算出部５２とを統合した評価値算出部、エッジ評価値比較部４３と異物評価値比較部５３とを統合した評価値比較部、エッジ評価値記憶部４４と異物評価値記憶部５４とを統合した評価値記憶部、エッジ画像番号記憶部４５と異物画像番号記憶部５５とを統合した画像番号記憶部、エッジ３次元情報抽出部４６と異物３次元情報抽出部５６とを統合した３次元情報抽出部のように構成するよって、本発明の欠陥良否判定装置の構成を単純化することができる。また、エッジ処理部４０及び異物処理部５０、良否判定部６０は記憶部を除いて、ソフトウェアによる処理でも当然可能である。
１ 電気回路パターン
２ 第１の封止層
３ 第２の封止層
４ 第３の封止層
５ 第１の基材
６ 第２の基材
１０ フレキシブル有機ＥＬ表示装置
２０ 顕微鏡（鏡筒部）
２１ 対物レンズ
２２ カメラ
２３ 高さ方向駆動モータ
３０ シーケンス制御部
３１ 画像取得部
３２ 画像メモリ
４０ エッジ処理部
４１ パターンエッジ抽出部
４２ エッジ評価値算出部
４３ エッジ評価値比較部
４４ エッジ評価値記憶部
４５ エッジ画像番号記憶部
４６ エッジ３次元情報抽出部
５０ 異物処理部
５１ 微小異物抽出部
５２ 異物評価値算出部
５３ 異物評価値比較部
５４ 異物評価値記憶部
５５ 異物画像番号記憶部
５６ 異物３次元情報抽出部
６０ 良否判定部
１０１ 第１の微小異物
１０２ 第２の微小異物
１０３ 電極パターン
１０４ カソード電極
１０５ 有機膜
１０６ 透明フィルム
１０７ 発光層

Claims (14)

  1. 多層の透明薄膜を使用した検査対象物に対して、光学式撮像手段により、高さ方向に所定刻み幅の複数の画像を取得し、
    前記複数の画像の各画素について、隣接画素との輝度差から部分画像の鮮鋭度を算出し、
    前記複数の画像の全画像について、同一画素位置における前記鮮鋭度の算出結果が最大の画像番号から前記部分画像の高さ情報を算出し、
    前記高さ情報の算出から前記画像全体の３次元情報を得、
    前記３次元情報に基づいて前記検査対象物の欠陥の良否を判定することを特徴とする欠陥良否判定方法。
  2. 前記鮮鋭度が最大の画像を用いて当該画像上のパターン欠陥を検出し、
    前記複数の画像から前記鮮鋭度の高い部分画像の密度が最大の画像を抽出して、３次元パターン構造の高さ方向の基準位置１とし、
    前記パターン欠陥の前記高さ情報と前記基準位置１との関係から、発生した前記パターン欠陥の前記３次元パターン構造中の高さを測定するようになっている請求項１に記載の欠陥良否判定方法。
  3. 前記鮮鋭度が最大の画像を用いて当該画像上のパターン欠陥を検出し、
    前記複数の画像から、前記透明薄膜の端部に発生する干渉縞の干渉画像が最も鮮鋭になる画像を抽出して、３次元パターン構造の高さ方向の基準位置２とし、
    前記パターン欠陥の高さ情報と前記基準位置２との関係から、発生した前記パターン欠陥の前記３次元パターン構造中の高さを測定するようになっている請求項１に記載の欠陥良否判定方法。
  4. 前記パターン欠陥の前記高さ情報を用いて、前記パターン欠陥を修正する請求項２又は３に記載の欠陥良否判定方法。
  5. 所定の刻み幅で上下動可能な光学式撮像手段により、
    多層の透明薄膜を使用した検査対象物の複数の画像データを画像番号を付して取得する撮像手段と、
    前記画像データの特徴を抽出する抽出部と、前記特徴に基づいて評価値を算出する評価値算出部と、
    前記画像データにおいて、前記評価値との位置関係が一致する前回評価値と前記評価値とを比較し、比較結果を生成する評価値比較部と、
    前記比較結果に基づいて、前記評価値を記憶する評価値記憶部と、
    前記比較結果に基づいて、前記画像番号を記憶する画像番号記憶部と、
    前記画像番号記憶部に記憶された前記画像番号に基づいて、前記検査対象物の３次元情報を抽出する３次元情報抽出部と、
    前記３次元情報に基づいて、前記検査対象物に存在する欠陥の高さ情報を抽出する３次元情報抽出部と、
    前記欠陥が複数存在する場合に、前記欠陥間の前記高さ情報の差分に基づいて、前記検査対象物の良否を判定する良否判定部とを具備したことを特徴とする欠陥良否判定装置。
  6. 前記３次元情報抽出部は、前記評価値が最も高い前記画像番号に基づいて前記３次元情報を抽出する請求項５に記載の欠陥良否判定装置。
  7. 前記評価値は、注目画素と前記注目画素に隣接する隣接画素との輝度差に基づいて算出される請求項５又は６に記載の欠陥良否判定装置。
  8. 前記３次元情報抽出部は、前記高さ情報の基準を、前記検査対象物の電極パターン、前記検査対象物の封止層の干渉縞が撮影された前記画像データの前記評価値に基づいて決定する請求項５乃至７のいずれかに記載の欠陥良否判定装置。
  9. 前記欠陥がパターン欠陥、ピンホール又は異物である請求項５乃至８のいずれかに記載の欠陥良否判定装置。
  10. 前記評価値は、前記隣接画素の輝度値に対する前記注目画素の輝度値の差に基づいて算出された鮮鋭度である請求項７乃至９のいずれかに記載の欠陥良否判定装置。
  11. 前記検査対象物が有機ＥＬ表示デバイスである請求項５乃至１０のいずれかに記載の欠陥良否判定装置。
  12. 前記検査対象物がフレキシブル基板上に形成されたフレキシブル有機ＥＬ表示デバイスである請求項５乃至１０のいずれかに記載の欠陥良否判定装置。
  13. 前記３次元情報抽出部が算出した前記高さ情報に基づいて、前記欠陥を修正する機能を少なくとも１つ備える請求項５乃至１２のいずれかに記載の欠陥良否判定装置。
  14. 前記高さ情報に応じて前記機能を選択する機能を有している請求項１３に記載の欠陥良否判定装置。
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