JP2022176404A - 欠陥良否判定方法及び装置 - Google Patents

Abstract

【課題】３次元構造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。【解決手段】多層の透明薄膜（１、２、３、４、５、６）を含む検査対象物１０に対して、光学式撮像手段２２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４Ｂ

Description

本発明は、多層の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欠陥の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。

多層の薄膜を使用した半導体や薄膜トランジスタ表示及びその同類のデバイス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が形成されている。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、歩留まりを落とす原因となっている。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、これらの製造工程を管理することによって発生した欠陥を検査し、要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、ピンホール及びその同類の欠陥の検査ができないケースがある。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。しかし、各層に発生する微小なピンホールの存在は装置の寿命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位置を正確に測定し、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、一般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、有機ＥＬは、電気回路パターン１によって発光する。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と、第２の封止層（有機膜）３と、第３の封止層（無機膜）４とから成る透明膜によって封止されている。通常、第１の封止層２及び第３の封止層４は無機物質であるシリコン窒化膜であり、化学蒸着（Ｃｈｅｍｉｃａｌ Ｖａｐｏｒ Ｄｅｐｏｓｉｔｉｏｎ、（ＣＶＤ））プロセスによって形成される。第２の封止層３には有機物質であるポリイミドが使われ、第２の封止層３は、例えば、インクジェット印刷装置の使用によって形成される。第１の基材５は透明基板である。第１の基材５として、例えば、ポリエチレンテレフタレート（ＰＥＴ），ポリカーボネート（ＰＣ）等の樹脂基板が用いられる。

図２は、封止層（例えば、有機材料又は無機材料の封止用透明膜）を形成する工程において、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。空気中の酸素（Ｏ_２）や水（Ｈ_２Ｏ）がポリイミド膜に浸透したとしても、空気中の酸素（Ｏ_２）や水（Ｈ_２Ｏ）は第１の封止層２（シリコン窒化膜）によって遮断される。そして、ピンホール７Ａ、７Ｂ直下のＥＬ素子は直ちには破壊されず、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。

一方、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工程において、欠陥であるピンホール８Ａ、８Ｂが第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（垂直方向を軸として）した部位に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。

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、ピンホール及び異物）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、サブミクロンオーダーの分解能で、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たすような技術として、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））及び共焦点顕微鏡（特開２０１２－２３７６４７号公報（特許文献２））及びその同類のものが知られている。

日本国公開特許公報２０１４－１４８７３５号（特許文献３）には、多焦点共焦点ラマン分光顕微鏡が開示され、そこではレーザ観察光学系を用いてサンプルからのラマン散乱光が観察されている。さらに、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手段によって、立体サンプルに対して焦点距離に応じた複数の画像を得て、これらの画像を組み合わせて、光の強さと輝度コントラストが最大となる合焦度を評価し、サンプルの３次元プロファイルマップ（高さ地図）を生成する技術が日本国公開特許公報２０１２－２２０４９０号（特許文献４）に開示されている。更に、日本国公開特許公報２００５－１７２８０５号（特許文献５）には、走査型共焦点顕微鏡において、Ｚレボルバを移動ピッチ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、サンプルに関する輝度・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。

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、鏡面反射せず、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。そして、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。

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、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）等の対象物の欠陥を検査し、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Ｄｅｐｔｈ Ｆｒｏｍ Ｄｅｆｏｃｕｓ（ＤＦＤ）、あるいはＤｅｐｔｈ Ｆｒｏｍ Ｆｏｃｕｓ（ＤＦＦ）が知られている（日本国公開特許公報平１１－３３７３１３号（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以下の大きさを有する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、画像の位置ずれや画素ノイズの誤差のため高さ情報を正確に測定することができない。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。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サイズに合わせてより大きくなるため、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。

特許文献４及び特許文献５に開示された技術は、サンプルの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を持たない。

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未満の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。

本発明の上記目的は、以下のステップを含むことにより達成される。すなわち、多層の透明薄膜に使用される検査対象物に対して、光学式撮像手段によって、高さ方向に所定の刻み幅の複数の画像を取得することと、前記複数の画像の各画素に対して隣接画素との輝度差から部分画像の鮮鋭度を算出することと、前記複数の画像の全画像の中で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することと、前記高さ情報の算出から前記全画像の３次元情報を得ることと、及び、前記３次元情報に基づいて前記検査対象物の欠陥良否を判定することを含むことによって本発明の目的は達成される。

本発明の上記目的は、以下のステップをさらに含むことにより効率的に達成される。すなわち、前記鮮鋭度が最大の前記画像のパターン欠陥を検出することと、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することと、前記画像を３次元パターン構造の高さ方向の基準位置１とすることと、及び、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での高さを測定することとをさらに含むことにより、或いは以下のステップ、すなわち、前記鮮鋭度が最大の画像のパターン欠陥を検出することと、前記複数の画像で、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することと、前記画像を３次元パターン構造の高さ方向の基準位置２とすることと、及び、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での高さを測定することとをさらに含むことにより、或いは、以下のステップ、すなわち、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復することをさらに含むことにより本発明の目的は効率的に達成される。

本発明の上記目的は、以下の構成を備えることにより達成される。すなわち、所定の刻み幅で上下動可能な光学式撮像手段によって、多層の透明薄膜を有する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、かつ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、及び、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備えることにより本発明の目的は、達成される。

本発明の上記目的は、以下の構成を備えることにより効率的に達成される。すなわち、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ものであることにより、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ものであることにより、或いは前記３次元情報抽出部は前記検査対象物の電極パターン及び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前記高さ情報の基準を決定するものであることにより、或いは前記欠陥はパターン欠陥、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は有機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復する機能を少なくとも１つさらに備えるものであることにより、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さらに含むことにより、本発明の目的は効率的に達成される。

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に限らず、パターンのエッジ部分や異物の近傍を通過する観察光の減少の観察によって観測される。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。

本発明においては、複数画像を取得して処理する工程で、取得された画像間に装置自体又は床の振動によって水平方向の位置誤差が引き起こされるとしても、画像間の水平方向の振幅を考慮することにより、発生する微細な欠陥がある高さ情報を誤差なく正確に測定することができる。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は注目画素位置の隣接画素位置間の鮮鋭度の値を比較し、周囲に記憶された画像番号は最も高い鮮鋭度を持つ画像番号で置き換える。こうして、装置全体の耐振動特性を向上でき、上記のプロセスは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、従来の技術では測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復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の部分を示すブロック図である。 本発明に係る欠陥良否判定装置の構成例の部分を示すブロック図であり、図４Ａと連結されてブロック図全体を示す。 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。 撮像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の部分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の部分を示す図であり、図１０Ａと連結されて当該フローチャート全体を示す。 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の部分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の部分を示す図であり、図１１Ａと連結されて当該フローチャート全体を示す。 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の部分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の部分を示すフローチャートであり、図１２Ａと連結されて当該フローチャート全体を示す。 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分解斜視図である。 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完了した後、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完了した後、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完了した後、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完了した後、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完了した後、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完了した後、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。 サンプル（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。 検査装置の概要側面図である。 本発明の一実施形態に係る図３５の装置で測定された振動を模式的に示すプロットである。 本発明の一実施形態に係る図３６の装置によって行われた焦点品質の測定値を模式的に示すプロットである。 本発明の一実施形態による、サンプル中の特徴をマッピングする方法を模式的に示すフローチャートである。

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及びその同類の製造において、成膜時に発生した微小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する。欠陥発生部位の高さ情報と欠陥の発生した膜種が特定されて、欠陥の良否が判定される。より詳細には、顕微鏡撮像装置は焦点位置を高さ方向に機械的に走査する機構を持ち、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記憶し、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、パターンエッジ画像の最も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へ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。高さの基準となる位置は、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得られる。パターン異常、ピンホール及び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、欠陥の良否が判定される。

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４Ａ及び図４Ｂ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は所定のステージ（図示せず）上にマウントされ、顕微鏡２０の下方に設置されている。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・ピニオン又はその同類のものを介して連結されており、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はフレキシブル有機ＥＬ表示デバイス１０を連続的に撮像し、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記憶する。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の高さを制御し、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を撮像することができる。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が移動すると、所定の刻み幅に対応する全ての画像が画像メモリ３２に記憶される。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のみを上下駆動してもよい。

画像メモリ３２に格納されたデータは、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（記号及びその同類を含む）を記憶するエッジ画像番号記憶部４５と、エッジ評価値記憶部４４及びエッジ画像番号記憶部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。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（記号及びその同類を含む）を記憶する異物画像番号記憶部５５と、異物評価値記憶部５４及び異物画像番号記憶部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にフローチャートに示される。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が撮像される（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変更可能であってもよい。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５０内の異物３次元情報抽出部５６は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、注目画素が評価され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デフォーカス度を判定する。装置は、デフォーカス度の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。部分画像がデフォーカスしていない場合には、その部分画像は鮮鋭度が高い。部分画像がデフォーカスしている場合には、その部分画像は鮮鋭度が低い。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デフォーカス度が判定される。

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、無機膜及びその同類のパターン、ピンホール及びその同類の欠陥の類を考慮することができる。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。すなわち、画像を構成する各画素の位置を、画像における横位置ｉ及び縦位置ｊとしたとき、画像の任意の画素のグレイ値（輝度値）はＧ（ｉ，ｊ）で表わされる。

次に、関数を用いて、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、大きい方の値を出力する関数ＭＡＸ（Ｘ，Ｙ）、及びＸの絶対値を出力する関数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）とエッジ閾値を比較して、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）がエッジ閾値より大きければ、Ｇ（ｉ，ｊ）を有する画素はエッジ画素であるとみなされる。算出されたエッジ評価値Ｅ（ｉ，ｊ）がエッジ閾値より大きくないものは、エッジ画素ではないとみなされる。より詳細には、エッジ評価値Ｅ（ｉ，ｊ）は数式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、数式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）＞エッジ閾値

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）、任意の画素の横方向に隣接する画素のグレイ値Ｇ（ｉ-１，ｊ）及びＧ（ｉ＋１，ｊ）、画像の任意の縦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、数式１に示され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）とエッジ閾値とを比較する。比較の結果、エッジ評価値Ｅ（ｉ，ｊ）がエッジ閾値より大きければ、Ｇ（ｉ，ｊ）を有する画素はエッジ画素であるとみなされる。エッジ評価値Ｅ（ｉ，ｊ）がエッジ閾値より大きくなければ、Ｇ（ｉ，ｊ）を有する画素はエッジ画素とはみなされない。

エッジ評価値比較部４３は、次に取得されたエッジ評価値Ｅ（ｉ，ｊ）と、その対応する位置（横位置ｉ、縦位置ｊ）のエッジ評価値記憶部４４に記憶されているエッジ評価記憶値ＥＭ（ｉ，ｊ）とを比較する。エッジ評価記憶値ＥＭ（ｉ，ｊ）は、エッジ評価値Ｅ（ｉ，ｊ）を引き続いて取得されるよりも以前に取得された前回のエッジ評価値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、対応する位置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）と画像番号とを関連づける。番号は数字でなくても、他と区別できる記号であってもよい。このようにして、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上記処理を完了すると、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完了すると、エッジ３次元情報抽出部４６は、エッジ画像番号記憶部４５に記憶されている画像番号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後に行うようにしてもよいし、処理前に行っても良く、また、同時並行に行うようにしてもよい。

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横位置ｉ及び縦位置ｊと仮定したとき、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）と微小異物閾値を比較して、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）が微小異物閾値より大きければ、Ｇ（ｉ，ｊ）を有する画素は微小異物画素であるとみなされ、算出された異物評価値Ｆ（ｉ，ｊ）が微小異物閾値より大きくなければ、Ｇ（ｉ，ｊ）を有する画素は微小異物画素でないとみなされる。より詳細には、異物評価値Ｆ（ｉ，ｊ）は数式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、数式４を用いて決定される。
［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）＞微小異物閾値

数式４を用いることによって、画像上で横、縦方向ともに周囲画素より輝度の低い画素、つまり１画素程度のサイズ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）、横方向に隣接する任意の画素のグレイ値Ｇ（ｉ‐１，ｊ）及びＧ（ｉ＋１，ｊ）、さらに縦方向に隣接する任意の画素のグレイ値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、数式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）と微小異物閾値とを比較する。比較の結果、微小異物評価値Ｆ（ｉ，ｊ）が異物閾値より大きければ、Ｇ（ｉ，ｊ）を有する画素は微小異物画素であるとみなされ、微小異物評価値Ｆ（ｉ，ｊ）が異物閾値より大きくなければ、Ｇ（ｉ，ｊ）を有する画素は微小異物画素とみなされない。

異物評価値比較部５３は、次に取得された異物評価値Ｆ（ｉ，ｊ）と、異物評価値記憶部５４に記憶されている対応位置（横位置ｉ、縦位置ｊ）の異物評価記憶値ＦＭ（ｉ，ｊ）とを比較する。異物評価記憶値ＦＭ（ｉ，ｊ）は、異物評価値Ｆ（ｉ，ｊ）を次に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）を次に取得された異物評価値Ｆ（ｉ，ｊ）に書き換える。異物評価記憶値ＦＭ（ｉ，ｊ）の書き換えが行われた場合には、異物画像番号記憶部５５は対応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とを関連づける。

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が行われる。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Ｎの画像における全ての画素に対する処理を完了すると、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完了すると、異物３次元情報抽出部５６は、異物画像番号記憶部５５に記憶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、サンプル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（サンプル）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と１０２が発生している様子を図６に示す。後述するように、３０枚目の画像が合焦している平面１０-３０に第１の微小異物１０１が位置し、４０枚目の画像が合焦している平面１０-４０に第２の微小異物１０２が、それぞれ位置している。そして、高さの基準面は電極パターン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。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）状である場合がある。以下の説明では、発光部分を窓と表記する。窓を形成する有機膜１０５と透明膜１０６との界面によって、照明光が反射される。同軸落射照明を用いる照明光によって、窓の周囲には環状の干渉縞が形成される。干渉縞は、画像処理を用いて観察することができる。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と透明膜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のエッジ画像１０４Ａ、有機ＥＬ発光層１０７のエッジ画像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が描かれている。

以上で説明された各動作の詳細をフローチャートを参照して説明する。

撮像（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の駆動によって顕微鏡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の画像は画像読取部３１を介して撮像され（ステップＳ１０３）、画像データは画像メモリ３２に格納される（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する（ステップＳ１０６）。顕微鏡２０の高さが測定範囲内である場合には、表示デバイス１０の画像は繰り返し撮像され、順次画像データが格納される。顕微鏡２０の高さが測定範囲外であれば、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）、そして、撮像は完了する。

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１０Ａ及び図１０Ｂのフローチャートを参照し説明する。先ず、画像番号Ｎ、顕微鏡２０の鏡筒部の高さ、横位置ｉ及び縦位置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）、該グレイ値から数式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）。エッジ評価値比較部４３は、エッジ評価値Ｅ（ｉ，ｊ）とエッジ閾値とを比較する（ステップＳ２０４）。エッジ評価値Ｅ（ｉ，ｊ）がエッジ閾値より大きい場合には、エッジ評価値比較部４３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）、画素の横位置ｉをカウントアップする（「＋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）がエッジ閾値以下である場合には、画素の横位置ｉの１つの増加（「＋１」）のみ行われる（ステップＳ２０８）。

その後、画素の横位置ｉと最大横位置ｉｍａｘ（横位置が画像の端の位置）とを比較し（ステップＳ２０９）、画素の横位置ｉが最大横位置ｉｍａｘ以上の場合には、縦位置ｊをカウントアップ（「＋１」）し（ステップＳ２１０）、横位置ｉを初期化する（ステップＳ２１０）。画素の横位置ｉが最大横位置ｉｍａｘに満たない場合には上記ステップＳ２０２に戻り、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）が再取得され、パターンのエッジ画素を抽出する処理が行なわれる。

次に、画素の縦位置ｊと最大縦位置ｊｍａｘとを比較し（ステップＳ２１１）、画素の縦位置ｊが最大縦位置ｊｍａｘ以上の場合には、画像番号Ｎをカウントアップ（「＋１」）し、縦位置ｊを初期化する（ステップＳ２１２）。画素の縦位置ｊが最大縦位置ｊｍａｘに満たない場合には、処理は上記ステップＳ２０２に戻され、同様に、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）が同様に取得され、パターンのエッジ画素を抽出する処理が行なわれる。

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未満の場合には、処理は上記ステップＳ２０２に戻され、パターンのエッジ画素抽出の処理が行なわれる。

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１１Ａ及び図１１Ｂ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、横位置ｉ及び縦位置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）、次に、数式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）と微小異物閾値とを比較する（ステップＳ３０４）。異物評価値Ｆ（ｉ，ｊ）が微小異物閾値より大きい場合には、異物値比較部５３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）は現在処理中の画像番号Ｎに書き換えられる（ステップＳ３０６）。画像番号Ｎの画素を異物と判定された個数を示す異物画素数ＦＣ（Ｎ）がカウントアップ（「＋１」）され（ステップＳ３０７）、かつ画素の横位置ｉはカウントアップ（「＋１」）される（ステップＳ３０８）。異物評価値Ｆ（ｉ，ｊ）が微小異物閾値以下である場合には、画素の横位置ｉの１つの増加（「＋１」）のみが行なわれる（ステップＳ３０８）。

次に、画素の横位置ｉと最大横位置ｉｍａｘ（横位置が画像の端の位置）とを比較し（ステップＳ３０９）、画素の横位置ｉが最大横位置ｉｍａｘ以上の場合には、画素の縦位置ｊがカウントアップ（「＋１」）され、横位置ｉは初期化される（ステップＳ３１０）。画素の横位置ｉが最大横位置ｉｍａｘ未満の場合には、処理は上記ステップＳ３０２に戻され、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）が再取得され（ステップＳ３０２）、微小異物画像の抽出処理が行なわれる。画素の縦位置ｊと最大縦位置ｊｍａｘとを比較し（ステップＳ３１１）、画素の縦位置ｊが最大縦位置ｊｍａｘ以上の場合、画像番号Ｎがカウントアップ（「＋１」）され、縦位置ｊは初期化される（ステップＳ３１２）。画素の縦位置ｊが最大縦位置ｊｍａｘに未満の場合には、処理は上記ステップＳ３０２に戻され、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）を同様に取得し、微小異物画像を抽出する処理が行なわれる。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未満の場合には、処理は上記ステップＳ３０２に戻され、微小異物画像抽出の処理が行なわれる。

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における３次元情報抽出動作（図５のステップＳ４００）の詳細を図１２Ａ及び図１２Ｂのフローチャートを参照して説明する。ここでは、最初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、順序は変更可能であり、両処理は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。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する（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、装置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はカウントアップ（「＋１」）される（ステップＳ４０５）。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のカウントアップ（「＋１」）のみが行なわれる（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する（ステップＳ４０６）。画像番号Ｎが画像番号最大Ｎｍａｘに未満の場合には、処理は上記ステップＳ４０３に戻され、上記処理が繰り返される。このようにして、装置は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している画像番号を検出する。

次のステップでは、異物画素数の最も多い画像番号Ｎを検出する。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が初期化され（ステップＳ４０７）、異物画素数ＦＣ（Ｎ）が取得される（ステップＳ４０８）。次に、装置は、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する（ステップＳ４０９）。異物画素数ＦＣ（Ｎ）が第１異物画素数最大値ＦＣＮ１ｍａｘより大きい場合には、装置は、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に書き換える（ステップＳ４１０）。画像番号Ｎは、カウントアップ（「＋１」）される（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以下と判定される場合には、画像番号Ｎを１つだけ増加（「＋１」）させる（ステップＳ４１１）。その後、装置は、画像番号Ｎが画像番号最大Ｎｍａｘ以上であるか否かを判定する（ステップＳ４１２）。画像番号Ｎが画像番号最大Ｎｍａｘ未満の場合には、処理は上記ステップＳ４０９に戻され、上記処理は繰り返し実行される。このようにして、最大異物画素数を有する画像番号、すなわち第１異物画素数画像番号ＦＣＮ１ｍａｘが検出され、かつ最大の異物書き換え画素数の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ＦＣＮ２ｍａｘが検出される。異物が合焦する画像番号が検出される。

最後に、第１異物画素数画像番号ＦＣＮ１ｍａｘとエッジ画素数最大画像番号ＥＣＮｍａｘの第１の差分、第２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の差分が算出される。そして、第１の差分と第２の差分に基づいて異物の高さ情報が抽出される（ステップＳ４１３）。

次に、実際にフレキシブル有機ＥＬ（１画素分）のサンプルを撮像した画像に基づいて、サンプルのエッジと微小異物の３次元情報（高さ情報）が抽出される処理の様子を、順を追って説明する。

先ず、顕微鏡の高さを高さ方向に等間隔（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画素サイズ）の４０枚の画像が取得される。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、図１３に示すように、高さ方向に配列する。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毎に画像が取得される。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、画像の鮮鋭度が高いという特徴がある。例えば、合焦する画像におけるサンプルの干渉像や膜の欠陥及びその同類は、周囲に対して明度差（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（デフォーカスしていない）部分画像として存在する。

ここでは、フレキシブル有機ＥＬ（１画素サイズ）が、縦方向に２０画素配列され、横方向に２０画素配列された領域に撮像されており、輝度値の配列データに変換された様子を、図１４から図１７に示す。図１４から図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。図１４から図１７で、横方向の位置は横方向の位置ｉに対応し、縦方向の位置は縦方向位置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適用可能である。

次に、数式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画素サイズ）は縦方向に画素が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から図２１に示す。図１８から図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）が示されている。同様に、数式３を用いて各画像の異物評価値Ｆ（ｉ，ｊ）を算出可能である。

１枚目から４０枚目の全ての画像番号（Ｎ＝１から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）が更新される様子を図２２から２５に示す。図２２から図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）が更新される様子、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）が更新される様子、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）が更新される様子、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」と呼称する）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が更新される様子を図２８から図３１に示す。

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）が更新される様子を図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）が更新される様子を図２７に示す。１枚目及び１０枚目の画像の異物評価値Ｆ（ｉ，ｊ）は異物閾値以下のため、０（零）に設定される。

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完了した後、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完了した後、画像番号記憶部４５において画像番号Ｎが更新される様子、３０枚目の画像についての評価値更新が完了した後、画像番号記憶部４５における画像番号Ｎが更新される様子、４０枚目の画像についての評価値更新が完了した後、画像番号記憶部４５における画像番号Ｎが更新される様子を図２８から図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完了した後、異物画像番号記憶部５５における画像番号が更新される様子を図３２に示す。４０枚目の画像についての評価値更新が完了した後、異物画像番号記憶部５５における画像番号が更新される様子を図３３に示す。異物３次元情報抽出部５６は、異物が表示されている画素が、図３３に示すように画像番号３０（３０枚目の画像）における位置（５，１４）及び画像番号４０（４０枚目の画像）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、異物閾値以下で、０に設定されているため、１枚目及び１０枚目の画像においては、評価値更新は行われず、異物を表示する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完了すると、最後に、図３１に示される画像番号の配列データに基づいて、装置は、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に示されるように、等高線グラフからサンプルの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次元情報が詳細に判断される。

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薄膜トランジスタ（ＴＦＴ）回路部分に合焦した画像であると判定できる。したがって、１０枚目の画像の高さを基準高さ（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して設定可能である。

第１の微小異物１０１が合焦する画像の画像番号は３０であるから、装置は、第１の微小異物１０１が基準から上方２．０μｍの高さに存在すると判定することができる。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、装置は、第２の微小異物１０２が基準から上方３．０μｍの高さに存在すると判定することができる。そして、装置は、電極パターン１０３の２μｍ上方に第１の微小異物１０１が存在していると判定できる。さらに、装置は、第１の異物の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が存在していると判定できる。また、図３４に示される等高線グラフのピークの高さは、検査対象物における微小異物の３次元情報を示している。

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、良否判定部６０は、欠陥の３次元情報を解析する。解析結果から、装置は、欠陥が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表示デバイスは良品として判定される。それから、装置は、複数の欠陥が異なる高さ（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、対象物は不良品として判定される。上述のように、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する。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）は破壊される。その結果、測定対象物の寿命は短縮される。

さらに、本発明の欠陥良否判定装置に欠陥を修復する手段を付加してもよい。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、直径１μｍ以下の欠陥（例えば、ピンホール又は異物）を有する層を、本発明の欠陥良否判定装置は特定することができるが、従来の技術では判定できない。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復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、それから膜は修復可能である。さらに、レーザ光の波長［ｎｍ］及びエネルギー密度［Ｊ／ｃｍ^２］を選択することによって、最適な修復を実施可能である。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という、修復方法が選択可能である。欠陥がピンホールである場合には、以下の方法を採用することができる。その方法は、微細な先端処理チューブ（マイクロディススぺンサー）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という方法である。

本実施形態では、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２番目に大きな異物画素数の画像番号（異物画素数最大と同数の場合を含む）を検出することを示したが、しかしながら、上記実施形態に限定されるものではない。例えば、サンプルを構成する有機膜、無機膜、電極パターンに応じて、或いは、異物や欠陥のサイズ、密度、発生位置及びその同類に応じて、適宜変更を加えることができる。

エッジ評価値Ｅ（ｉ，ｊ）と異物評価値Ｆ（ｉ，ｊ）とはエッジ評価値記憶値ＥＭ（ｉ，ｊ）に格納可能である。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）値のサイズや部分画像の鮮鋭度に基づいて、決定されてよい。

本発明に係る欠陥良否判定方法及び装置では、撮像工程において、装置自体又は床の振動によって取得された画像間に水平方向の位置誤差が生じる。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。そして、欠陥良否判定装置の耐振動特性を向上することができ、上記の処理は装置の低廉化に大きく寄与する。

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オーダーの大きさに値変換される場合には、エッジ評価値比較部４３からエッジ３次元情報抽出部４６までの処理と、異物評価値比較部５３から異物３次元情報抽出部５６までの処理とを共通の処理として扱うことが可能である。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ことによって、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。エッジ処理部４０、異物処理部５０、及び良否判定部６０は、記憶部を除いて、ソフトウェアによる処理で実行可能である。

［本発明の代替実施形態］
図３５は、本発明の一実施形態に係る、サンプル５０２内の特徴をマッピングする検査装置５００の模式側面図である。装置５００は、以下に説明される追加および変形を伴って、上記の実施形態と同様の原理に基づいて動作する。前述の実施形態、例えば、図１及び図３に説明されているように、サンプル５０２は、典型的には透明層を含む複数の薄膜層を含み、それらはサンプルの表面上にオーバーレイされている。

装置５００は、ビデオカメラ５０６を含み、当該ビデオカメラ５０６は、レンズ５０８、典型的には高倍率、高開口数、および浅い焦点深度を有する顕微鏡レンズを介してサンプル５０２の電子画像をキャプチャーする。カメラ５０６が画像をキャプチャーする間、照明源５０４はサンプル５０２を照明する。本実施形態では、照明源５０４は、単色光、すなわち４０ｎｍ以下の帯域幅（半値全幅）を有する光を放射する。エンハンスされたこのような単色照明は、カメラ５０６によってキャプチャーされた画像における色収差の影響を排除するのに有利である。画像特徴のコントラストをエンハンスするために、照明源５０４が暗視野モードでサンプル５０６を照明することもまた有利である。しかしながら、代替として、照明源５０４は、白色光または他の広帯域光を放射してもよく、また、明視野照明を提供してもよい。

モータ５１０は、サンプル５０２の表面に垂直な方向にカメラ５０６の前側焦点面を走査する。走査は連続的でも段階的でもよい。図示の実施形態では、モータ５１０はカメラ５０６とレンズ５０８を上下に平行移動する。代替的に、あるいは、追加的に、モータは焦点面を走査するため、サンプル５０２の垂直位置をシフト可能であり、又は、レンズ５０８の焦点設定を調整可能である。走査コースで、カメラ５０６は、サンプル５０２上の薄膜層の一連の画像を、サンプル内のそれぞれ異なる焦点深度でキャプチャーする。結果として、サンプル内の異なる深さに位置する特徴は、一連の異なる画像に焦点が合っており、ここで、最も鮮明な焦点は、カメラの前側焦点面が特徴の位置と一致するときに生じる。深さ次元（すなわち、サンプル５０２の表面に垂直の次元）の範囲にわたって広がる特徴については、特徴の上端は１つの画像で鮮明に焦点が合い、下端はもう一つの画像で鮮明に焦点が合う。

プロセッサ５１２は、画像内に注目する特徴を識別するために、モータ５１０の走査コースにわたってカメラ５０６によりキャプチャーされた一連の画像を処理する。このような特徴は、例えば、上記で説明したように薄膜層内の欠陥を含み得る。プロセッサ５１２は、概して汎用コンピュータプロセッサを含み、カメラ５０６からの電子画像と装置５００の他の構成要素からの信号とを受信するための好適なインターフェースを有し、ソフトウェアでプログラムされており、本明細書に記載の機能を実行する。代替的または追加的に、プロセッサ５１２の少なくともいくつかの機能は、プログラマブル又はハードワイヤードロジックで実装されてもよい。注目する特徴を識別すると、プロセッサ５１２は、一連の画像内にあるその特徴の最適光学焦点深度を計算し、次に、薄膜層内で、その特徴の位置、特に深さ（垂直）次元の位置を推定する。この目的のために、これまで詳細に説明されたように、プロセッサ５１２は画像内の特徴のエッジの鮮明度の尺度を計算し、鮮明度を最大にする深さを見つける。

本実施形態では、装置５００は、レーザ５１４および検出器５１６を含む距離計を備え、カメラ５０６とサンプル５０２との間の距離を測定する。図示の距離計は、カメラとサンプルとの間の距離が変化するにつれて、サンプル５０２から検出器５１６上に反射されるレーザスポットの位置のシフトを感知することによって動作する。代替的に、超音波距離計又は干渉距離計など、当該技術分野で知られている他の種類の距離計を使用することができる。プロセッサ５１２は、注目する特徴の位置を推定する際に距離計によって測定された距離を適用し、より詳細には、例えばサンプルの振動が原因で起こり得るサンプル５０２上の薄膜層内でのカメラ５０６の前側焦点面の位置の変動を補正する。プロセッサ５１２は、経時的に距離計によって測定された距離の周期的な変化に基づいてこの振動を検出可能であり、そして、次に、キャプチャーされた画像内において、この振動を補償するように深度測定値を補正可能であり、かようにしてサンプル５０２の特徴の位置をより高い精度で推定する。

図３６は、本発明の一実施形態に係る装置５００において測定された振動を模式的に示すプロット図である。プロット内の複数のデータ点５２０は、サンプル５０２の上方のカメラ５０６の基準線高さに対する相対高さ（単位ミクロン）を、時間（単位秒）の関数として振動がないと推定されるものとして示す。各データ点５２０は、距離計検出器５１６によってされた読みに対応する。プロセッサ５１２は周期関数をデータ点５２０にフィットさせて曲線５２２を生成し、これは任意の時点における振動の推定振幅を与える。カメラ５０６は、曲線５２２上の複数のマーク５２４によって示される時間で画像をキャプチャーする。このような各時間において、プロセッサ５１２は、曲線５２２の値を読み取って高さ補正を提供し、補正後の焦点深度を計算するためにモータ５１０の走査によって与えられる名目深度にこの補正値を加算（または減算）する。したがって、プロセッサ５１２は、サンプル５０２の振動を補償可能であり、画像内に現れる特徴の位置をより正確に推定することができる。

図３７は、本発明の一実施形態に係る装置５００によってされた焦点品質の測定値を示す模式プロット図である。データ点５３０は、所与の特徴について計算された焦点スコアに対応し、サンプル５０２上の薄膜層内のカメラ５０６の焦点深度の関数としてプロットされている。名目焦点深度は、上記で説明したようにサンプルの振動について補正されてもよい。焦点スコアは、例えば派生画像に基づいて、注目する特徴のエッジの鮮明度を測定する。データ点５３０のＺ位置は、測定された振動に対して補正されており、したがって、プロット図内で不均等間隔である場合もあり得る。焦点スコアは、カメラ５０６の前側焦点面の深さの関数として逆放物線形を呈する。したがって、プロセッサ５１２は、好適な曲線５３２をデータ点５３０にフィットさせ、曲線５３２のピークを見つけ、これはサンプル５０２内の特徴の深さを示す。

図３８は、本発明の一実施形態係るサンプル中の特徴をマッピングする方法を模式的に示すフローチャートである。当該方法は、便宜上及び明確のために、装置５００（図３５参照）の特徴を参照しながら、以下に説明される。代替的に、当該方法は、本明細書を読んだ後に当業者に明らかで、かつ必要な変更を加え、前掲の実施形態の装置を使用して、あるいは任意の他の好適な検査システムを使用して、実施されてもよい。

距離測定ステップ５４０において、プロセッサ５１２は、レーザ５１４やセンサ５１６などの距離計を使用して、サンプル５０２からのカメラ５０６及びレンズ５０８の距離を測定する。概して、走査ステップ５４２において、装置５００は、モータ５１０がサンプル５０２上の薄膜層を介してカメラの前側焦点面の深さを走査する間、この距離が（振動による微動以外）略一定に留まるように構成される。代替的に、このステップにおいて、距離計はモータ５１０の動作によって引き起こされるシフトを測定してもよい。モータ５１０がカメラの焦点を深さ次元に走査するにしたがって、プロセッサ５１２はカメラ５０６からサンプル５０２の画像を取得する。

ステップ５４０で行われた距離計測定に基づいて、図３６に示されるように、例えば、振動再構成ステップ５４４において、プロセッサ５１２はサンプル５０２の振動パターンを再構成する。次に、深度補正ステップ５４６において、プロセッサ５１２は、ステップ５４２で取得した画像の名目焦点深度を補正して、振動によって引き起こされる誤差を補償することができる。プロセッサ５１２は、画像内の１つまたは複数の注目する特徴、例えば潜在的な欠陥を識別し、焦点採点ステップ５４８において、これらの特徴についての焦点スコアを補正後深さの関数として計算する。位置計算ステップ５５０において、このような各特徴について、プロセッサ５１２は、計算焦点スコアに曲線をフィットさせ、次に、特徴の３次元座標を見つける。

上記の実施形態は例として引用されており、かつ本発明は上記に特定され、記載されたものに限定されないことが理解されるであろう。むしろ、本発明の範囲は、上述のとおり記載された様々な機能の組み合わせおよび部分的な組み合わせ、ならびに上述の説明を読むと当業者に見出されるであろう従来技術には開示されていないこれらの変形および修正も含む。

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 異物値算出部
５３ 異物値比較部
５４ 異物値記憶部
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 透明膜
１０７ 発光層
５００ 検査装置
５０２ サンプル
５０４ 照明光源
５０６ カメラ
５０８ 顕微鏡レンズ
５１０ 焦点調整モータ
５１２ プロセッサ
５１４ 距離計レーザ
５１６ 距離計検出器

Claims (25)

1. 多層の透明薄膜を含む検査対象物に対して、光学式撮像手段により、高さ方向に所定の刻み幅の複数の画像を取得するステップと、
   前記複数の画像の各画素に対して、隣接画素との輝度差から部分画像の鮮鋭度を算出するステップであり、前記部分画像は、前記複数の画像の各画素と、前記各画素の横方向に隣接する画素と、前記各画素の縦方向に隣接する画素から構成される、ステップと、
   前記複数の画像の全画像の中で、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するステップと、
   前記高さ情報の算出から前記全画像の３次元情報を得るステップであり、前記３次元情報が前記全画像のエッジ３次元情報と前記全画像の異物３次元情報の少なくとも１つを含む、ステップと、及び、
   前記エッジ３次元情報と前記異物３次元情報に基づいて前記検査対象物の欠陥良否を判定するステップを含み、
   前記検査対象物は有機ＥＬデバイスであり、前記有機ＥＬデバイスの薄膜トランジスタ回路部分に合焦した画像の高さを前記３次元情報の高さの基準とする、
   欠陥良否判定方法。
2. 前記鮮鋭度が最大の前記画像のパターン欠陥を検出するステップと、
   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するステップと、
   前記画像を３次元パターン構造の高さ方向の基準位置１とするステップと、及び、
   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での高さを測定するステップとをさらに含む請求項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のパターン欠陥を検出するステップと、
   前記複数の画像で、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するステップと、
   前記画像を３次元パターン構造の高さ方向の基準位置２とするステップと、及び、
   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での高さを測定するステップとをさらに含む請求項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復するステップをさらに含む請求項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って、多層の透明薄膜を有する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であり、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を表す、評価値算出部と、
   前記画像データにおいて、位置関係が一致する前回の評価値と前記評価値とを比較し、かつ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エッジ３次元情報を抽出するエッジ３次元情報抽出部と、
   前記エッジ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異物３次元情報抽出部と、及び、
   前記複数の欠陥が存在する場合に、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、前記検査対象物は有機ＥＬデバイスであり、前記有機ＥＬデバイスの薄膜トランジスタ回路部分に合焦した画像の高さを前記３次元情報の高さの基準とする欠陥良否判定装置。
6. 前記エッジ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エッジ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. 前記異物３次元情報抽出部は、前記検査対象物の電極パターン、及び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、前記高さ情報の基準を決定する請求項５乃至７のいずれか１項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１項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１項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１項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１項に記載の欠陥良否判定装置。
13. 前記異物３次元情報抽出部が算出した前記高さ情報に基づいて、前記欠陥を修復する機能を少なくとも１つさらに備える請求項５乃至１２のいずれか１項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さらに含む請求項１３に記載の欠陥良否判定装置。
15. 其の表面上にオーバーレイされた複数の薄膜層を含むサンプルの画像をキャプチャーするように構成されているカメラと、
    前記サンプルの表面に対して垂直な方向に前記カメラの前側焦点面を走査し、それによって前記サンプル内のそれぞれ異なる焦点深度で薄膜層の一連の画像を取り込むように結合されているモータと、及び、
    前記一連の画像内の画像を処理し、画像内で注目する特徴を識別し、前記一連の画像内の前記注目する特徴の最適焦点深度を計算し、前記注目する特徴の位置を推定するように、前記一連の画像を処理するように構成されたプロセッサと、
    を備え、
    前記プロセッサは、さらに、前記注目する特徴の最適焦点深度の計算に、前記注目する特徴のエッジの鮮鋭度を計算し、前記鮮鋭度を最大にする深度を見つけることを含むように構成され、
    前記サンプルは有機ＥＬデバイスであり、前記有機ＥＬデバイスの薄膜トランジスタ回路部分に合焦した画像の高さを前記注目する特徴の高さの基準とする、
    検査装置。
16. 前記カメラが前記画像をキャプチャーしている間に、前記サンプルを単色光で照明するように構成されている照明源を備える、請求項１５に記載の装置。
17. 前記照明源は、暗視野モードで前記サンプルを照明するように構成されている、請求項１６に記載の装置。
18. 前記カメラと前記サンプルとの間の距離を測定するように構成された距離計を含み、前記プロセッサは、前記注目する特徴の位置を推定する際に前記測定された距離を用いるように構成されている、請求項１５に記載の装置。
19. 前記プロセッサは、経時的な前記測定距離の周期的な変化に基づいて前記カメラに対する前記サンプルの振動を検出し、前記検出された前記振動を補償するため前記キャプチャーされた前記画像の前記焦点深度を補正するように構成されている、請求項１８に記載の装置。
20. サンプル内の異なるそれぞれの焦点深度で、前記サンプルの表面上にオーバーレイされた複数の薄膜層を含む、サンプルの一連の画像をキャプチャーし、
    前記画像内の注目する特徴を識別し、
    前記一連の前記画像内の前記注目する特徴の最適焦点深度を計算し、そして
    前記最適焦点深度に基づいて、前記薄膜層内の注目する特徴の位置を推定すること、
    を含み、
    前記最適焦点深度の計算は、前記注目する特徴のエッジの鮮鋭度を計算し、前記鮮鋭度を最大にする深度を見つけることを含み、
    前記サンプルは有機ＥＬデバイスであり、前記有機ＥＬデバイスの薄膜トランジスタ回路部分に合焦した画像の高さを前記注目する特徴の高さの基準とする、
    検査方法。
21. 前記一連の画像のキャプチャーには、前記画像がキャプチャーされている間に前記サンプルを単色光で照明することを含む、請求項２０に記載の方法。
22. 前記サンプルの照明には、暗視野モードで前記サンプルに光を向けることを含む、請求項２１に記載の方法。
23. 前記一連の画像のキャプチャーには、前記試料の表面に対して垂直な方向にカメラの前側焦点面を走査することを含み、其れによって、前記カメラは、前記異なる焦点深度において前記薄膜層の前記一連の画像をキャプチャーする、請求項２０に記載の方法。
24. 前記最適焦点深度の計算には、前記カメラと前記サンプルとの間の距離を測定することと、前記注目する特徴の前記位置を推定する際に前記測定距離を適用することを含む、請求項２３に記載の方法。
25. 前記測定距離を適用することには、経時的な前記測定距離の周期的変化に基づいて前記カメラに対する前記サンプルの振動を検出することと、前記検出された振動を補償するように前記キャプチャー画像の前記焦点深度を補正することとを含む、請求項２４に記載の方法。
    

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