JP2023001540A - 検査方法および検査装置 - Google Patents

Abstract

【課題】撮像素子から得られる画像の解像度の低下を抑えつつ、対象物の物性を判定する。【解決手段】検査装置Ａは、第１波長帯における対象物Ｅの画像を撮像する画素１０を含む第１撮像領域１３と、第１波長帯と重なりを有する基準波長帯における対象物Ｅの画像を撮像する画素１０を含む基準撮像領域１４とを有する撮像素子１１を備える。画像処理装置６は、第１撮像領域１３における画素１０が出力する第１特徴量と、基準撮像領域１４における画素１０が出力する基準特徴量とに基づいて、対象物Ｅの第１波長帯における反射率Ｒを求め、反射率Ｒに基づいて、対象物Ｅの物性を判定する。画像処理装置６は、第１特徴量および基準特徴量に基づいて、撮像素子１１からの出力に応じて生成される対象物Ｅの画像を補正する。【選択図】図４

Description

本開示は、被検査体の検査装置および検査方法に関するものである。

半導体、電子デバイス、２次電池などのデバイス分野において、イメージセンサを用いて、被検査体の対象物（異物や欠陥など）を検出する検査装置が知られている。

特許文献１では、複数の波長帯の分光画像を生成し、分光画像の特徴量と、正常データの特徴量を比較することにより、検査対象物（被検査体）に混入した異物など（対象物）を検出している。すなわち、特許文献１では、被検査体と対象物との物性が異なることを用いて、対象物を検出している。

特開２０１６－１３８７８９号公報

ところで、特許文献１の技術を用いる場合、複数の波長の分光画像を生成するために、波長帯ごとに撮像素子の画素を割り当てる必要がある。このため、波長帯ごとの分光画像は、撮像素子の分解能から得られる画像よりも解像度が低くなる。これにより、対象物を含む画像が粗くなり、例えば、対象物のサイズ測定の精度が低下する。

そこで、本開示は、撮像素子から得られる画像の解像度の低下を抑えつつ、対象物の物性を判定することができる検査方法および検査装置を提供することを目的とする。

上記の目的を達成するために、本開示の一実施形態に係る検査方法は、被検査体に含まれる対象物を、検査装置で撮像することにより検出する検査方法であって、前記検査装置は、第１波長帯における前記対象物の画像を撮像する画素を含む第１撮像領域と、前記第１波長帯と重なりを有する基準波長帯における前記対象物の画像を撮像する画素を含む基準撮像領域とを有する撮像素子を備え、前記第１撮像領域における画素が出力する特徴量である第１特徴量と、前記基準撮像領域における画素が出力する特徴量である基準特徴量とに基づいて、前記対象物の、前記第１波長帯における反射率である第１反射率を求める反射率算出ステップと、前記第１反射率に基づいて、前記対象物の物性を判定する物性判定ステップと、前記第１特徴量および前記基準特徴量に基づいて、前記撮像素子からの出力に応じて生成される前記対象物の画像を補正する画像補正ステップとを含む。

本開示によると、撮像素子から得られる画像の解像度の低下を抑えつつ、対象物の物性を判定することができる。

第１実施形態に係る検査装置の側面図。 第１実施形態に係る検査装置の平面図。 第１実施形態に係る撮像素子の構成を示す平面図。 第１実施形態に係る画像処理装置の全体の動作の流れを説明するフローチャート。 第１実施形態に係る撮像素子により撮像されたシートの画像例を示す図。 第１実施形態に係る撮像素子により撮像されたシートの輝度値の例を示す図。 第１実施形態に係る画像処理装置の物性判定処理の流れを説明するフローチャート。 複数の物質の分光反射率を示す分光反射率曲線を示すグラフ。 第１実施形態に係る画像処理装置の補正画像処理の流れを説明するフローチャート。 補正前の抽出画像と補正後の補正画像とを比較するための図。 補正前の抽出画像と補正後の補正画像とを比較するための図。 補正前の抽出画像と補正後の補正画像とを比較するための図。 第１実施形態に係るシートの補正画像の例を示す図。 第１実施形態に係る対象物のサイズ判定方法について説明するための図。 第２実施形態に係る撮像素子の構成を示す平面図。 第２実施形態に係る撮像素子により撮像されたシートの画像例を示す図。 第２実施形態に係る撮像素子により撮像されたシートの輝度値の例を示す図。 第２実施形態に係る画像処理装置の物性判定処理の流れを説明するフローチャート。 第２実施形態に係る反射率がプロットされたグラフを示す図。

以下、本発明の実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。以下の好ましい実施形態の説明は、本質的に例示に過ぎず、本発明、その適用物あるいはその用途を制限することを意図するものでは全くない。

図１は検査装置の側面図を示し、図２は検査装置の平面図を示す。図１および図２に示すように、検査装置Ａは、撮像装置１と、照明装置２と、ローラ３～５と、画像処理装置６とを備える。ローラ３～５の外周には、搬送ベルト７が巻き付けられている。

検査装置Ａは、シートＳ（被検査体）の検査を行う。シートＳは、例えば、半導体、電子デバイス、２次電池などのデバイス分野などにおいて用いられるものである。なお、以下の説明では、被検査体がシート状のものである場合を例に説明するが、被検査体は、シート状のものでなくてもよい。また、シートＳが長尺物である場合、シートＳは、搬送ベルト７に代えてローラ３～４に巻き付けられる。そして、シートＳはローラ３～５により、矢印Ｄの方向に搬送される。

検査装置Ａは、シートＳに含まれる、欠陥や異物などの対象物Ｅを検出する。この欠陥には、例えば、検査対象のシートＳにおけるショートや断線などの、シートＳの生産時の不備部分や不足部分だけではなく、シートＳの損傷（例えば、シートＳが他の部材に接触することによるスクラッチ痕）なども含まれる。本検査装置は、検出した対象物Ｅが所定のサイズより大きい場合、シートＳに対象物が含まれていると判定する。なお、シートＳは、搬送ベルト７に載置された状態で、図１および図２の実線で示された矢印Ｄの方向に搬送される。

撮像装置１は、撮像素子１１を備え、搬送ベルト７によって搬送されているシートＳを撮影する。ここでは、撮像装置１は、ローラ４，５の間において、シートＳの全体を撮影するエリアセンサとして構成される。なお、撮像装置１は、エリアセンサではなく、ラインセンサとして構成されてもよい。

撮像装置１は、撮像素子１１から出力される画素信号を、画像処理装置６に送信する。なお、以下の説明において、撮像装置１の走査方向をＸ方向、撮像装置１の副走査方向をＹ方向、Ｘ方向およびＹ方向に垂直な方向をＺ方向とする。

照明装置２は、例えば、ＬＥＤ、レーザ、ハロゲン光源などで構成された光源を有し、ローラ４，５の間において、撮像装置１の走査領域（シートＳ）に対して光の照射を行う。具体的に、照明装置２は、光の照射方向が搬送ベルト７に対して、入射角が１０°程度になるように設置される。また、撮像素子１１に照明装置２が照射した光が直接入光しないように、撮像装置１および照明装置２は、暗視野光学系で構成される。撮像装置１および照明装置２は、明視野光学系で構成されてもよいが、暗視野光学系で構成されている方がよい。暗視野光学系で構成することにより、対象物Ｅに対して低角度で照明を当てることができるため、対象物Ｅの下地が光らなくなる（異物がないところの下地（グラウンドレベル）の明るさが低階調となる）。これにより、下地よりも対象物Ｅの輝度が高くなり、ＳＮ（シグナルノイズ（異物の輝度／下地の輝度））比が上がるため、鮮明な対象物Ｅの画像を生成することが可能となる。

ローラ３は、図略の駆動機構によって回転させられることにより、搬送ベルト７を駆動して、シートＳを図面の実線矢印方向に搬送する。

画像処理装置６は、例えば、コンピュータである。画像処理装置６は、撮像装置１（撮像素子１１）から受信した画素信号に基づいて、対象物Ｅの物性およびサイズを判定する。具体的には、画像処理装置６は、後述する画像抽出処理、物性判定処理、画像補正処理およびサイズ判定処理を実行する。

なお、検査装置Ａの構成は、上記の構成に限定されない。

また、検査装置Ａにローラ３～５の回転速度を検出するロータリーエンコーダが備えられてもよい。この場合、ロータリーエンコーダの検出結果に基づいて、搬送ベルト７によって搬送されるシートＳの移動量を検出しても良い。

また、シートＳまたは撮像装置１の移動中にシートＳを撮像していても良いし、シートＳまたは撮像装置１が静止しているときに撮像しても良い。

（第１実施形態）
（撮像素子の構成について）
図３は、第１実施形態に係る撮像素子の構成を示す平面図である。撮像素子１１は、例えば、ＣＭＯＳ（Complementary MOS）センサである。

図３に示すように、撮像素子１１には、Ｘ方向にｍ個、Ｙ方向にｎ個（図３では、５０８×５０８）の画素１０が格子状に配置された画素アレイ１２が構成されている。なお、以下の説明において、Ｘ方向にi番目、Ｙ方向にｊ番目の画素１０を画素（Ｘｉ、Ｙｊ）ということがある。

画素アレイ１２は、第１撮像領域１３に割り当てられた画素１０と、基準撮像領域１４に割り当てられた画素１０とを含む。図３では、画素（Ｘｉ、Ｙｊ）において、ｉが奇数かつｊが偶数の画素１０、および、ｉが偶数かつｊが奇数の画素１０が、第１撮像領域１３に割り当てられている。また、画素（Ｘｉ、Ｙｊ）において、ｉが奇数かつｊが奇数の画素１０、および、ｉが偶数かつｊが偶数の画素１０が、基準撮像領域１４に割り当てられている。すなわち、図３では、第１撮像領域１３および基準撮像領域１４に割り当てられた画素１０同士が隣接して配置されている。

第１撮像領域１３の画素１０上には、第１波長帯の光を透過する光学干渉フィルタが設置される。すなわち、第１撮像領域１３は、第１波長帯の分光画像を撮像する画素１０が配置される領域である。本実施形態では、第１波長帯を赤の波長帯域（６２５～７８０ｎｍ）とする。

基準撮像領域１４は、第１波長帯を含む基準波長帯の画像を撮像する画素１０が配置される領域である。本実施形態では、基準波長帯を４００～８００ｎｍとする。また、基準波長帯は、第1波長帯の全域を必ずしも含む必要はなく、その一部の波長帯を含んでいればよい。例えば、第１波長帯が６２５～７８０ｎｍである場合、基準波長帯は４００～７００ｎｍであってもよい。すなわち、基準波長帯は、第１波長帯と重なりを有していればよい。

（画像処理装置の動作について）
図４～図１４を参照しつつ、第１実施形態に係る被検査体の検査方法について説明する。図４は、第１実施形態に係る画像処理装置の全体の動作の流れを説明するフローチャートである。

撮像装置１（撮像素子１１）は、ローラ４，５の間において、搬送ベルト７によって搬送されるシートＳを撮像する。画像処理装置６は、撮像装置１から出力された画素信号を取得（受信）する（ステップＳ１）。

撮像装置１１０から取得した画素信号に基づいて、画像処理装置６は、シートＳの画像Ｐを生成する（ステップＳ２）。そして、画像処理装置６は、後述する画像抽出処理を実行し、抽出画像pを生成する（ステップＳ３）。

画像処理装置６は、画像Ｐに対象物Ｅの抽出画像ｐが含まれるか否かを判定する（ステップＳ４）。画像処理装置６は、画像Ｐに対象物Ｅの抽出画像ｐが含まれていないと判定した場合（ステップＳ４のＮｏ）、処理を終了する。すなわち、画像処理装置６は、シートＳに対象物Ｅが含まれていないと判定する。

画像処理装置６は、画像Ｐに対象物Ｅの画像が含まれていると判定した場合（ステップＳ４のＹｅｓ）、後述する物性判定処理を実行し（ステップＳ５）、対象物Ｅの物性を判定する。

ステップＳ５の後、画像処理装置６は、後述する画像補正処理を実行し（ステップＳ６）、抽出画像ｐを補正した補正画像ｐｗを生成する。画像処理装置６は、生成した補正画像ｐｗを用いて、対象物Ｅのサイズを判定する（ステップＳ７）。

（画像抽出処理について）
次に、図５および図６を参照しつつ、画像処理装置６の画像抽出処理について説明をする。図５は第１実施形態に係る撮像素子により撮像されたシートの画像例を示す図である。図６は第１実施形態に係る撮像素子により撮像されたシートの輝度値の例を示す図である。

ステップＳ２において、画像処理装置６は、撮像素子１１から取得した画素信号に基づいて、図５に示すシートＳの画像Ｐを生成する。なお、図５では、シートＳが破線部分に収まるように撮影されているものとする。また、以下の説明において、画素（Ｘｉ、Ｙｊ）に対応する画像データを、画像（ｘｉ、ｙｉ）とする。

そして、ステップＳ３において、画像処理装置６は、画像抽出処理を実行する。具体的に、画像処理装置６は、画像Ｐにおける画像（ｘｉ、ｙｊ）ごとの特徴量に基づいて、対象物Ｅの抽出画像ｐを抽出する。この特徴量としては、例えば、画像Ｐにおける画像（ｘｉ、ｙｊ）ごとの輝度値や明度などが挙げられる。また、特徴量が、対象物Ｅを含んでいないシートＳの特徴量を基準として定まるものでもよい。また、対象物Ｅの有無は、対象物Ｅの面積値、Ｘ方向のサイズ、Ｙ方向のサイズ、形状、濃度総和などの特徴量を用いて判定される。本実施形態では、特徴量が、画像Ｐにおける画像（ｘｉ、ｙｊ）ごとの輝度値である場合を例にして説明する。

図６は画像Ｐにおける画像（ｘｉ、ｙｊ）ごとの輝度値を示したものである。図６では、輝度値が８ｂｉｔの２５６階調で表示されており、輝度値の最小値は０、最大値は２５５である。図６では、シートＳに対象物Ｅが存在しない（グラウンドレベル）場合、輝度値が０となっている。

まず、画像処理装置６は、輝度値が閾値以上である画像（ｘｉ、ｙｊ）を抽出する。そして、画像処理装置６は、抽出した画像のうち、隣接しあう複数の画像（ｘｉ、ｙｊ）を１つの対象物Ｅとする。ここでいう「隣接する画像」とは、１の画像に対して、Ｘ方向（横方向）、Ｙ方向（縦方向）、Ｘ方向およびＹ方向（斜め方向）に接する画像をいう。具体的に、画像（ｘｉ、ｙｊ）であれば、画像（ｘｉ、ｙｊ±１）（ｘｉ±１、ｙｊ）（ｘｉ±１、ｙｊ±１）が隣接する画像となる。画像処理装置６は、抽出した対象物Ｅを含むように抽出画像ｐを生成する。

例えば、図６では、輝度値の閾値を２０と設定した場合、画像処理装置６は、破線で囲まれた画像（ｘｉ、ｙｊ）の領域を対象物Ｅ１～Ｅ３として抽出する。そして、画像処理装置６は、対象物Ｅ１～Ｅ３をそれぞれ含むように抽出画像ｐ１～ｐ３を生成する（図５および図６参照）。具体的には、抽出画像ｐ１として、画像（ｘ４，ｙ２）～画像（ｘ１１，ｙ８）の領域に含まれる画像が、抽出される。抽出画像ｐ２として、画像（ｘ１４，ｙ２）～画像（ｘ２０，ｙ６）の領域に含まれる画像が、抽出される。抽出画像ｐ３として、画像（ｘ１２，ｙ８）～画像（ｘ２２，ｙ１４）の領域に含まれる画像が、抽出される。

なお、画像処理装置６は、ステップＳ４において、画像Ｐから抽出画像ｐを生成した場合、画像Ｐに対象物Ｅの抽出画像ｐが含まれると判定する。

（物性判定処理について）
次に、図５～図８を参照しつつ、画像処理装置６の物性判定処理（ステップＳ５）について説明をする。図７は、第１実施形態に係る画像処理装置の物性判定処理の流れを説明するフローチャートである。

画像処理装置６は、抽出画像ｐ（図５および図６では、抽出画像ｐ１～ｐ３）を取得すると（ステップＳ１１）、抽出画像ｐに含まれる画像のうち、基準撮像領域１４の画素１０に対応する画像であって、特徴量が最も高い画像δを抽出する（ステップＳ１２）。そして、画像処理装置６は、抽出した画像δに隣接する画像のうち、第１撮像領域１３の画素１０に対応する画像であって、特徴量が最も高い画像αを抽出する（ステップＳ１３）。ここでいう「隣接する画像」とは、１の画像に対して、Ｘ方向（横方向）、Ｙ方向（縦方向）、Ｘ方向およびＹ方向（斜め方向）に接する画像をいう。

図６を参照すると、抽出画像ｐ１～ｐ３では、画像δ１～δ３（輝度値２５５、２５５、２５５）が画像δにそれぞれ相当し、画像α１～α３（輝度値１５５、２３０、２０４）が画像αにそれぞれ相当する。

ステップＳ１３の後、画像δおよび画像αの特徴量（輝度値）に基づいて、第１波長帯における対象物Ｅの反射率Ｒを求める（ステップＳ１４）。具体的に、反射率Ｒは、（画像αの輝度値）／（画像δの輝度値）で求めることができる。画像αに対応する第１撮像領域１３の画素１０は、第１波長帯の分光画像を撮像するものであり、画像δに対応する基準撮像領域１４の画素１０は、第１波長帯を含む基準波長帯の分光画像を撮像するものである。このため、画像αおよび画像δの輝度値（特徴量）を比較することで、第１波長帯における対象物Ｅの反射率Ｒを求めることができる。

例えば、図９では、対象物Ｅ１の反射率Ｒ１＝１５５／２５５≒０．６０となり、対象物Ｅ１の反射率Ｒ１は、６０％となる。対象物Ｅ２の反射率Ｒ２＝２３５／２５５≒０．９０となり、対象物Ｅ２の反射率Ｒ２は、９０％となる。対象物Ｅ３の反射率Ｒ３＝２０４／２５５＝０．８０となり、対象物Ｅ３の反射率Ｒ３は、８０％となる。

ステップＳ１４の後、画像処理装置６は、算出した反射率Ｒに基づいて、対象物Ｅの物性を判定する（ステップＳ１５）。具体的に、画像処理装置６は、予め設定された閾値に基づいて、対象物Ｅの物性を判定する。この閾値は、複数の物質の分光反射率を示す分光反射率曲線（分光反射率データ、図８参照）に基づいて設定される。画像処理装置６は、反射率Ｒと閾値とを比較して、対象物Ｅの物性を判定する。

図８では、各波長帯におけるＡｌ、Ｆｅ、Ｃｕの分光反射率曲線が示されている。第１波長帯は、６２５～７８０ｎｍであるため、反射率５０％～７０％である場合、対象物ＥはＦｅであり、反射率７０％～９０％である場合、対象物ＥはＣｕであり、反射率９０％以上である場合、対象物ＥはＡｌであると判定することができる。具体的に、対象物Ｅ１の反射率Ｒ１は６０％であるため、対象物Ｅ１はＦｅと判定される。対象物Ｅ２の反射率Ｒ２は９０％であるため、対象物Ｅ２はＡｌと判定される。対象物Ｅ３の反射率Ｒ２は８０％であるため、対象物Ｅ２はＦｅと判定される。このように、分光反射率曲線に基づいて、対象物Ｅの物性を判定するための閾値を設定することによって、対象物Ｅの物性を判定することができる。

なお、反射率Ｒの算出方法は、上述した方法に限られない。例えば、以下の方法でも反射率Ｒを求めることができる。

まず、抽出画像ｐから対象物Ｅの画像を抽出する。このとき、対象物Ｅの周囲１画素分を除いた画像を抽出する。これにより、抽出画像ｐの全領域に存在する対象物Ｅを抽出することができる。

次に、抽出した対象物Ｅの画像のうち、第１撮像領域１３の画素１０に対応する画像の輝度値を平均した平均輝度値α’を求める。また、抽出した対象物Ｅの画像のうち、基準撮像領域１４の画素１０に対応する画像の輝度値を平均した平均輝度値δ’を求める。そして、平均輝度値α’および平均輝度値δ’に基づいて、第１波長帯における対象物Ｅの反射率Ｒを求める。具体的には、反射率Ｒは、（平均輝度値α’）／（平均輝度値δ’）で求められる。このように、反射率を求める際に用いる輝度値を平均化処理することによって、特異点の影響による反射率の誤差を少なくすることが可能となる。

なお、対象物Ｅとして、金属以外の物質についても検出することが可能である。例えば、樹脂を計測することも可能である。樹脂の反射率は可視光領域では低く、赤外領域で高くなる。そのため、樹脂を検出する場合は、第1波長帯および基準波長帯を１０００ｎｍまで広げて計測する必要がある。

（画像補正処理）
次に、図９～図１３を参照しつつ、画像処理装置６の補正画像処理（ステップＳ６）について説明をする。図９は、第１実施形態に係る画像処理装置の補正画像処理の流れを説明するフローチャートである。

画像処理装置６は、抽出画像ｐ（ｐ１～ｐ３）および反射率Ｒ（Ｒ１～Ｒ３）を取得すると（ステップＳ２１）、抽出画像ｐの画像を補正する（ステップＳ２２）。そして、画像処理装置６は、抽出画像ｐを補正した補正画像ｐｗを生成する（ステップＳ２３）。

図１０～図１２は、補正前の抽出画像と補正後の補正画像とを比較するための図である。具体的に、図１０（ａ）～図１２（ａ）は、補正前の抽出画像ｐ１～ｐ３とその輝度値をそれぞれ示し、図１０（ｂ）～図１２（ｂ）は、補正後の補正画像ｐｗ１～ｐｗ３とその輝度値をそれぞれ示す。

図１０（ａ）～図１２（ａ）に示すように、第１撮像領域１３の画素１０に対応する画像は、基準撮像領域１４の画素１０に対応する画像よりも、その輝度値が低い。これは、第１撮像領域１３の画素１０が基準波長帯よりも狭い第１波長帯の分光画像を生成するためである。このため、第１撮像領域１３の画素１０に対応する画像の輝度値を、基準撮像領域１４の画素１０に対応する画像の輝度値と同程度になるように補正することにより、鮮明な対象物Ｅの画像を取得することができる。

例えば、第１撮像領域１３の画素１０に対応する各画像の輝度値に、反射率Ｒを除算することにより、上記補正を行うことができる。補正前の抽出画像ｐ１～ｐ３に対して、このような補正を行うことにより、図１０（ｂ）～図１２（ｂ）のような補正画像ｐｗ（ｐｗ１～ｐｗ３）を生成することができる。補正画像ｐｗを画像Ｐの抽出画像ｐの位置に置き換えることで図１３のように、鮮明な対象物Ｅの画像ＰＷを取得する。

なお、ステップＳ２２の補正処理は、上述した方法に限られない。例えば、第１撮像領域１３の画素１０に対応する画像の輝度値を、当該画像に隣接し、基準撮像領域１４の画素１０に対応する画像のうち、閾値以上となる輝度値の平均値としてもよい。

例えば、図５および図１０において、画像（Ｘ６，Ｙ３）を補正する場合、隣接する画像（Ｘ６，Ｙ２）、（Ｘ５，Ｙ３）、（Ｘ７，Ｙ３）、（Ｘ６，Ｙ４）の輝度値の平均値が、画像（Ｘ６，Ｙ３）の輝度値となる。画像（Ｘ６，Ｙ２）の輝度値は０であるため、平均化から除外される。ここでは、画像（Ｘ６，Ｙ３）の輝度値＝（５０＋２５５＋２５５）/３≒１８７となる。このように、基準撮像領域１４の画素１０に対応する画像の輝度値に基づいて、第１撮像領域１３の画素１０に対応する画像の輝度値を補正してもよい。

（対象物のサイズ判定について）
次に、図１４を参照しつつ、画像処理装置６のサイズ判定処理（ステップＳ７）について説明をする。図１４は第１実施形態に係る対象物のサイズ判定方法について説明するための図である。具体的に、図１４（ａ）～（ｃ）は、図１０（ｂ）～図１２（ｂ）の補正画像ｐｗ１～ｐｗ３に対して、輝度値３０を閾値として、二値化処理を行って得られた補正画像ｐｗ１’～ｐｗ３’をそれぞれ示す。

対象物Ｅのサイズとして、面積、最大長さ、アスペクト比、縦幅、横幅、フェレ径（最大値、最小値など）、主軸の長さ（最大値、最小値など）などが用いられる。本実施形態では、対象物Ｅのサイズとして、最大フェレ径Ｆを求める場合を例にして説明する。フェレ径とは、ある対象物に外接する長方形の縦および横の長さを意味するもので、最大フェレ径は対象物に外接する長方形のうち最大となる長さを示す。

図１４（ａ）～（ｃ）は、矢印で示した長さが対象物Ｅ１～Ｅ３の最大フェレ径となる。これにより、対象物Ｅ１～Ｅ３のサイズを判定することができる。

以上に説明したように、検査装置Ａは、第１波長帯における対象物Ｅの画像を撮像する画素１０を含む第１撮像領域１３と、第１波長帯と重なりを有する基準波長帯における対象物Ｅの画像を撮像する画素１０を含む基準撮像領域１４とを有する撮像素子１１を備える。画像処理装置６は、第１撮像領域１３における画素１０が出力する輝度値（第１特徴量）と、基準撮像領域１４における画素１０が出力する輝度値（基準特徴量）とに基づいて、対象物Ｅの第１波長帯における反射率Ｒ（第１反射率）を求め、反射率Ｒに基づいて、対象物Ｅの物性を判定する。画像処理装置６は、反射率Ｒに基づいて、撮像素子１１からの出力に応じて生成される対象物Ｅの画像を補正する。すなわち、第１撮像領域１３における画素１０が出力する輝度値と、基準撮像領域１４における画素１０が出力する輝度値とに基づいて、対象物Ｅの第１波長帯における反射率Ｒが求められるため、対象物Ｅの物性を判定することができる。また、求められた反射率Ｒにより、撮像素子１１から出力される画像が補正されるため、撮像素子から得られる画像の解像度の低下を抑えることができる。したがって、撮像素子から得られる画像の解像度の低下を抑えつつ、対象物の物性を判定することができる。

また、反射率Ｒは、第１撮像領域１３における画素１０が出力する輝度値のうち最大となる輝度値と、基準撮像領域１４における画素１０が出力する輝度値のうち最大となる輝度値とに基づいて、算出される。これにより、反射率Ｒを正確に算出することができる。

また、画像処理装置６は、反射率Ｒと、複数の物質の分光反射率を示す分光反射率曲線（分光反射率データ）とに基づいて、対象物Ｅの物性を判定する。これにより、対象物Ｅの物性を正確に判定することができる。

また、画像処理装置６は、反射率Ｒと、分光反射率曲線に基づいて設定された閾値とを比較することにより、対象物Ｅの物性を判定する。これにより、求めた反射率Ｒと、分光反射率曲線において対応する物質とにズレが生じても、対象物Ｅの物性を判定することができる。

また、画像処理装置６は、第１撮像領域１３の画素１０に対応する各画像の輝度値に、反射率Ｒを除算することにより、対象物Ｅの画像を補正する。これにより、第１撮像領域１３の画素１０に対応する画像の輝度値が、基準撮像領域１４の画素１０に対応する画像の輝度値と同程度になるように補正されるため、鮮明な対象物Ｅの画像を取得することができる。

（第２実施形態）
（撮像素子の構成について）
図１５は、第２実施形態に係る撮像素子の構成を示す平面図である。

図１５の撮像素子１１には、Ｘ方向にｍ個、Ｙ方向にｎ個（図１８では、５０８×５０８）の画素１０が格子状に配置された画素アレイ１５が構成されている。

画素アレイ１５は、第１撮像領域１３に割り当てられた画素１０と、第２撮像領域１６に割り当てられた画素１０と、第３撮像領域１７に割り当てられた画素１０と、基準撮像領域１４に割り当てられた画素１０とを含む。図１５では、画素（Ｘｉ、Ｙｊ）において、ｉが奇数かつｊが奇数の画素１０が、第１撮像領域１３に割り当てられている。また、画素（Ｘｉ、Ｙｊ）において、ｉが奇数かつｊが偶数の画素１０が、第２撮像領域１６に割り当てられている。画素（Ｘｉ、Ｙｊ）において、ｉが偶数かつｊが奇数の画素１０が、第３撮像領域１７に割り当てられている。画素（Ｘｉ、Ｙｊ）において、ｉが偶数かつｊが偶数の画素１０が、基準撮像領域１４に割り当てられている。

第１撮像領域１３、第２撮像領域１６および第３撮像領域１７の画素１０上には、第１波長帯、第２波長帯および第３波長帯の光を透過する光学干渉フィルタがそれぞれ設置される。すなわち、第１撮像領域１３、第２撮像領域１６および第３撮像領域１７は、第１波長帯、第２波長帯および第３波長帯の分光画像を撮像する画素１０がそれぞれ配置される領域である。本実施形態では、第１波長帯を赤の波長帯域（６２５～７８０ｎｍ）とし、第２波長帯を緑の波長帯域（５００～５６５ｎｍ）とし、第３波長帯を青の波長帯域（４５０～４８５ｎｍ）とする。

基準撮像領域１４は、第１波長帯、第２波長帯および第３波長帯を含む基準波長帯の画像を撮像する画素１０が配置される領域である。本実施形態では、基準波長帯を４００～８００ｎｍとする。また、基準波長帯は、第1波長帯、第２波長帯および第３波長帯の全域を必ずしも含む必要はなく、それぞれ一部の波長帯を含んでいればよい。すなわち、基準波長帯は、第1波長帯、第２波長帯および第３波長帯と重なりを有していればよい。

（画像処理装置の動作について）
図１６～図１９を参照しつつ、第２実施形態に係る被検査体の検査方法について説明する。第２実施形態に係る検査方法は、図３の物性判定処理（ステップＳ５）および画像補正処理（ステップＳ６）が異なる。以下、これらの処理を説明する。なお、画像抽出処理において、抽出画像ｐ４として、画像（ｘ４，ｙ２）～画像（ｘ１１，ｙ８）の領域に含まれる画像が抽出されており、抽出画像ｐ５として、画像（ｘ１４，ｙ２）～画像（ｘ１１，ｙ８）の領域に含まれる画像が抽出されており、抽出画像ｐ６として、画像（ｘ１２，ｙ８）～画像（ｘ２２，ｙ１４）の領域に含まれる画像が抽出されているものとする。

（物性判定処理について）
図１６～図１９を参照しつつ、画像処理装置６の物性判定処理（ステップＳ５）について説明をする。図１６は、第２実施形態に係る撮像素子により撮像されたシートＳの画像例を示す図である。図１７は第２実施形態に係る撮像素子により撮像されたシートＳの輝度値の例を示す図である。図１８は、第２実施形態に係る画像処理装置の物性判定処理の流れを説明するフローチャートである。

画像処理装置６は、抽出画像ｐ（図１６では、抽出画像ｐ４～ｐ６）を取得すると（ステップＳ３１）、抽出画像ｐに含まれる画像のうち、基準撮像領域１４の画素１０に対応する画像であって、特徴量が最も高い画像δを抽出する（ステップＳ３２）。

画像処理装置６は、抽出した画像δに隣接する画像のうち、第１撮像領域１３の画素１０に対応する画像であって、特徴量が最も高い画像αを抽出する（ステップＳ３３）。

画像処理装置６は、抽出した画像δに隣接する画像のうち、第２撮像領域１６の画素１０に対応する画像であって、特徴量が最も高い画像βを抽出する（ステップＳ３４）。

画像処理装置６は、抽出した画像δに隣接する画像のうち、第３撮像領域１７の画素１０に対応する画像であって、特徴量が最も高い画像γを抽出する（ステップＳ３５）。

例えば、図１６の抽出画像ｐ４において、画像（Ｘ６，Ｙ４）（画像δ４）が、基準撮像領域１４の画素１０に対応する画像であって、特徴量が最も高い画像δに相当する。また、画像（Ｘ７，Ｙ５）（画像α４）が、画像δ４に隣接する画像のうち、第１撮像領域１３の画素１０に対応する画像であって、特徴量が最も高い画素に相当する。また、画像（Ｘ７，Ｙ４）（画像β４）が、画像δ４に隣接する画像のうち、第２撮像領域１６の画素１０に対応する画像であって、特徴量が最も高い画素に相当する。また、画像（Ｘ６，Ｙ５）（画像γ４）が、画像δ４に隣接する画像のうち、第３撮像領域１７の画素１０に対応する画像であって、特徴量が最も高い画素に相当する。詳しくは説明を省略するが、抽出画像ｐ５では、画像δ５，α５，β５，γ５が、画像δ，α，β，γにそれぞれ相当する。また、抽出画像ｐ６では、画像δ６，α６，β６，γ６が、画像δ，α，β，γにそれぞれ相当する。なお、具体例として抽出した画像δに隣接する領域から画像α、β、γを抽出したがこれに限らない。

ステップＳ３５の後、画像δおよび画像α，β，γの輝度値に基づいて、第１波長帯、第２波長帯および第３波長帯における対象物Ｅの反射率Ｒ１１～Ｒ１３をそれぞれ求める（ステップＳ３６）。具体的に、反射率Ｒ１１は、（画像αの輝度値）／（画像δの輝度値）で求めることができる。反射率Ｒ１２は、（画像βの輝度値）／（画像δの輝度値）で求めることができる。反射率Ｒ１３は、（画像γの輝度値）／（画像δの輝度値）で求めることができる。

例えば、図１９では、対象物Ｅ１の反射率Ｒ１１＝１５５／２５５≒０．６０となり、対象物Ｅ１の反射率Ｒ１１は、６０％となる。対象物Ｅ１の反射率Ｒ１２＝１５５／２５５≒０．６０となり、対象物Ｅ１の反射率Ｒ１２は、６０％となる。対象物Ｅ１の反射率Ｒ１３＝１４０／２５５≒０．５５となり、対象物Ｅ１の反射率Ｒ１３は、５５％となる。以下同様に、対象物Ｅ２，Ｅ３についても、それぞれ、反射率Ｒ１１～Ｒ１３を求めることができる。

ステップＳ３６の後、反射率をグラフにプロットする（ステップＳ３７）。波長をＸ軸、反射率ＲをＹ軸としたグラフに、求めた各波長帯における反射率Ｒをグラフにプロットする。本実施形態では、それぞれの波長帯における反射率Ｒを波長帯の中央値でプロットしている（図１９参照）。

図１９のプロットした反射率と図８の分光反射率曲線を比較し、相関性からもっとも近しい分光反射率曲線を選択し、分光反射率曲線を基に対象物Ｅの物性を判定する（ステップＳ３８）。対象物Ｅ１の反射率のプロットは、図８におけるＦｅの分光反射率曲線に最も近似する。よって、画像処理装置６は、対象物Ｅ１がＦｅであると判定する。対象物Ｅ２の反射率のプロットは、図８におけるＡｌの分光反射率曲線に最も近似する。よって、画像処理装置６は、対象物Ｅ２がＡｌであると判定する。対象物Ｅ３の反射率Ｒのプロットは、図８におけるＣｕの分光反射率曲線に最も近似する。よって、画像処理装置６は、対象物Ｅ３がＣｕであると判定する。

（画像補正処理について）
画像処理装置６は、抽出画像ｐ（ｐ１～ｐ３）および反射率Ｒ１１～Ｒ１３（Ｒ１～Ｒ３）を取得すると、抽出画像ｐの画像を補正する。

第１撮像領域１３、第２撮像領域１６および第３撮像領域１７の画素１０に対応する画像は、基準撮像領域１４の画素１０に対応する画像よりも、その輝度値が低い。これは、第１撮像領域１３、第２撮像領域１６および第３撮像領域１７の画素１０が基準波長帯よりも狭い波長帯の分光画像を生成するためである。このため、第１撮像領域１３の画素１０に対応する画像の輝度値を、基準撮像領域１４の画素１０に対応する画像の輝度値と同程度になるように補正することにより、鮮明な対象物Ｅの画像を取得することができる。

例えば、第１撮像領域１３の画素１０に対応する各画像の輝度値に反射率Ｒ１１を除算し、第２撮像領域１６の画素１０に対応する各画像の輝度値に反射率Ｒ１２を除算し、第３撮像領域１７の画素１０に対応する各画像の輝度値に反射率Ｒ１３を除算することにより、上記補正を行うことができる。補正前の抽出画像ｐ１～ｐ３に対して、このような補正を行うことにより、図１２（ｂ）～図１４（ｂ）のような補正画像ｐｗ（ｐｗ１～ｐｗ３）を生成することができる。

（その他の実施形態）
以上のように、本出願において開示する技術の例示として、実施形態について説明した。しかしながら、本開示における技術は、これに限定されず、適宜、変更、置き換え、付加、省略などを行った実施形態にも適用可能である。

なお、上記実施形態において、撮像装置１および照明装置２は暗視野光学系で構成されているが、明視野光学系で構成されてもよい。また、撮像装置１は、ラインセンサとして構成されているが、エリアセンサとして構成されてもよい。また、画像処理装置６は、撮像素子１１から出力される画素信号から動画を生成してもよいし、静止画を生成してもよい。

また、第１実施形態では、図３に示すように、隣接する画素１０同士が、第１撮像領域１３および基準撮像領域１４のそれぞれに割り当てられているが、第１撮像領域１３および基準撮像領域１４についての画素１０の割り当てはこれに限られない。例えば、隣接する複数の画素１０（例えば２×２の画素１０）同士が、第１撮像領域１３および基準撮像領域１４のそれぞれに割り当てられてもよい。また、１の画素１０を第１撮像領域１３に割り当て、この画素１０の周囲の画素１０を基準撮像領域１４に割り当ててもよい。すなわち、１つの画素１０ごとに、第１撮像領域１３および基準撮像領域１４が割り当てられていなくてもよい。なお、第２実施形態における、第１撮像領域１３、基準撮像領域１４、第２撮像領域１６および第３撮像領域１７においても同様に、画素１０の割り当ては図１５の例に限られない。

また、撮像素子１１に配置される画素１０の配置は、上述した配置に限られない。また、撮像素子１１の画素数は、上述した数に限られない。

本開示の検査装置は、半導体、電子デバイス、２次電池などに用いられる部材含まれる異物や欠陥などの検査に用いることができる。

Ａ 検査装置
１ 撮像装置
６ 画像処理装置
１０ 画素
１１ 撮像素子
１３ 第１撮像領域
１４ 基準撮像領域
１６ 第２撮像領域
１７ 第３撮像領域
Ｅ（Ｅ１～Ｅ３） 対象物
Ｐ 画像
ｐ 抽出画像
ｐｗ 補正画像

Claims (11)

1. 被検査体に含まれる対象物を、検査装置で撮像することにより検出する検査方法であって、
   前記検査装置は、
   第１波長帯における前記対象物の画像を撮像する画素を含む第１撮像領域と、
   前記第１波長帯と重なりを有する基準波長帯における前記対象物の画像を撮像する画素を含む基準撮像領域と
   を有する撮像素子を備え、
   前記第１撮像領域における画素が出力する特徴量である第１特徴量と、前記基準撮像領域における画素が出力する特徴量である基準特徴量とに基づいて、前記対象物の、前記第１波長帯における反射率である第１反射率を求める反射率算出ステップと、
   前記第１反射率に基づいて、前記対象物の物性を判定する物性判定ステップと、
   前記第１特徴量および前記基準特徴量に基づいて、前記撮像素子からの出力に応じて生成される前記対象物の画像を補正する画像補正ステップと
   を含む、検査方法。
2. 請求項１記載の検査方法において、
   前記第１反射率は、前記第１特徴量のうち最大となる前記第１特徴量と、前記基準特徴量のうち最大となる前記基準特徴量とに基づいて、算出される、検査方法。
3. 請求項１または２記載の検査方法において、
   前記物性判定ステップにおいて、前記第１反射率と、複数の物質の分光反射率を示す分光反射率データとに基づいて、前記対象物の物性が判定される、検査方法。
4. 請求項３記載の検査方法において、
   前記物性判定ステップにおいて、前記第１反射率と、前記分光反射率データに基づいて設定された閾値とを比較することにより、前記対象物の物性が判定される、検査方法。
5. 請求項１～４のいずれか１項記載の検査方法において、
   前記画像補正ステップにおいて、前記第１特徴量に対して、前記第１反射率を除算することにより、前記対象物の画像を補正する、検査方法。
6. 請求項１～５のいずれか１項記載の検査方法において、
   前記画像補正ステップにおいて補正された前記対象物の画像から、前記対象物のサイズを判定するサイズ判定ステップをさらに含む、検査方法。
7. 被検査体に含まれる対象物を、検査装置で撮像することにより検出する検査方法であって、
   前記検査装置は、
   第１波長帯における前記対象物の画像を撮像する画素を含む第１撮像領域と、
   第２波長帯における前記対象物の画像を撮像する画素を含む第２撮像領域と、
   前記第１波長帯および前記第２波長帯と重なりを有する基準波長帯における前記対象物の画像を撮像する画素を含む基準撮像領域と
   を有する撮像素子を備え、
   前記第１撮像領域における画素が出力する特徴量である第１特徴量と、前記第２撮像領域における画素が出力する特徴量である第２特徴量と、前記基準撮像領域における画素が出力する特徴量である基準特徴量とに基づいて、前記対象物の、前記第１波長帯における反射率である第１反射率と、前記第２波長帯における反射率である第２反射率とを求める反射率算出ステップと、
   前記第１反射率および前記第２反射率に基づいて、前記対象物の物性を判定する物性判定ステップと、
   前記第１特徴量、前記第２特徴量および前記基準特徴量に基づいて、前記撮像素子からの出力に応じて生成される前記対象物の画像を補正する画像補正ステップと、
   前記画像補正ステップにおいて、補正された前記対象物の画像から、前記対象物のサイズを判定するサイズ判定ステップと
   を含む、検査方法。
8. 請求項７記載の検査方法において、
   前記物性判定ステップにおいて、前記第１反射率および前記第２反射率を、複数の物質の分光反射率を示す分光反射率データと比較することにより、前記対象物の物性を判定する、検査方法。
9. 請求項１～８のいずれか１項記載の検査方法において、
   前記特徴量は、前記撮像素子で撮像された前記対象物の、輝度値および明度の少なくとも一つである、検査方法。
10. 被検査体に含まれる対象物を検出する検査装置であって、
    撮像素子と、
    画像処理装置と
    を備え、
    前記撮像素子は、
    第１波長帯における前記対象物の画像を撮像する画素を含む第１撮像領域と、
    前記第１波長帯と重なりを有する基準波長帯における前記対象物の画像を撮像する画素を含む基準撮像領域と
    を備え、
    前記画像処理装置は、
    前記第１撮像領域における画素が出力する特徴量である第１特徴量と、前記基準撮像領域における画素が出力する特徴量である基準特徴量とに基づいて、前記対象物の、前記第１波長帯における反射率である第１反射率を求め、
    前記第１反射率に基づいて、前記対象物の物性を判定し、
    前記第１特徴量および前記基準特徴量に基づいて、前記撮像素子からの出力に応じて生成される前記対象物の画像を補正し、
    補正された前記対象物の画像から、前記対象物のサイズを判定する、検査装置。
11. 被検査体に含まれる対象物を検出する検査装置であって、
    撮像素子と、
    画像処理装置と
    を備え、
    前記撮像素子は、
    第１波長帯における前記対象物の画像を撮像する画素を含む第１撮像領域と、
    第２波長帯における前記対象物の画像を撮像する画素を含む第２撮像領域と、
    前記第１波長帯および前記第２波長帯と重なりを有する基準波長帯における前記対象物の画像を撮像する画素を含む基準撮像領域と
    を備え、
    前記画像処理装置は、
    前記第１撮像領域における画素が出力する特徴量である第１特徴量と、前記第２撮像領域における画素が出力する特徴量である第２特徴量と、前記基準撮像領域における画素が出力する特徴量である基準特徴量とに基づいて、前記対象物の、前記第１波長帯における反射率である第１反射率と、前記第２波長帯における反射率である第２反射率とを求め、
    前記第１反射率および前記第２反射率に基づいて、前記対象物の物性を判定し、
    前記第１特徴量、前記第２特徴量および前記基準特徴量に基づいて、前記撮像素子からの出力に応じて生成される前記対象物の画像を補正し、
    補正された前記対象物の画像から、前記対象物のサイズを判定する、検査装置。

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