JP2024017075A - 外観検査装置、外観検査方法、および外観検査装置の制御プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】広い面積の検査対象の欠陥検出を、より短時間で行うことが可能な外観検査装置等を提供する。【解決手段】外観検査装置は、検査対象の表面に互いに平行な暗部と明部からなる縞状パターンを形成する縞状パターン形成手段と、前記検査対象の表面の画像を撮像する撮像手段と、前記画像における前記縞状パターンのエッジを検出するエッジ検出手段と、前記エッジの特徴量を算出する特徴量算出手段と、前記特徴量に基づいて前記検査対象における欠陥の有無を判定する欠陥有無判定手段とを有する。【選択図】 図１

Description

本発明は、外観検査装置等に関する。

様々な分野で、検査対象の欠陥を検出する外観検査装置が用いられている。一般的な外観検査装置では、まず、検査対象の表面の画像が撮影される。そして、画像を解析して、ひび割れなどの欠陥が検出される。真の欠陥を検出し、誤検出を防ぐために、様々な外観検査方法が提案されている。

例えば、特許文献１には、非直線状のひび割れを示すエッジを除去するために、画像の中から直線を抽出する画像処理装置の技術が開示されている。この画像処理装置では、まず、微分フィルタを用いて、画像の中からエッジが検出される。この際、水平方向と垂直方向のそれぞれから、エッジが検出される。次いで水平エッジまたは垂直エッジとして抽出された画素がハフ変換される。そして、ハフ変換の計算結果である投票値に基づいて、直線が画像の中から抽出される。この画像処理装置が、コンクリート壁のひび割れ検査に適用される際は、非直線が、ひび割れである模様等に相当し、直線が、ひび割れでない模様等に相当する。このため、画像の中の直線を検査対象から除外することで、ひび割れなどの欠陥の場所が特定される。

また、特許文献２、３にも関連する技術が開示されている。

特開２０１８－０６０３４３号公報 特開２０１６－１１２９４７号公報 国際公開第２０１３／０６９１００号

特許文献１の技術では、欠陥そのものの画像を用いて欠陥を検出している。このため、微小な欠陥の検出では、対象部分を拡大した画像を用いる必要がある。ところが、拡大画像を用いると、広い面積の検査を行う場合に時間を要するという問題があった。

本発明は上記の問題点に鑑みてなされたものであり、広い面積の検査対象の欠陥検出を、より短時間で行うことが可能な外観検査装置等を提供することを目的としている。

上記の課題を解決するため、本発明の外観検査装置は、検査対象の表面に互いに平行な暗部と明部からなる縞状パターンを形成する縞状パターン形成手段と、前記検査対象の表面の画像を撮像する撮像手段と、前記画像における前記縞状パターンのエッジを検出するエッジ検出手段と、前記エッジの特徴量を算出する特徴量算出手段と、前記特徴量に基づいて前記検査対象における欠陥の有無を判定する欠陥有無判定手段とを有する。

また、本発明の外観検査装置方法は、外観検査装置が、検査対象の表面に互いに平行な暗部と明部からなる縞状パターンを形成し、前記検査対象の表面の画像を撮像し、前記画像における前記縞状パターンのエッジを検出し、前記エッジの特徴量を算出し、前記特徴量に基づいて前記検査対象における欠陥の有無を判定する。

また、本発明の外観検査装置の制御プログラムは、外観検査装置の制御プログラムであって、前記外観検査装置は、検査対象の表面に互いに平行な暗部と明部からなる縞状パターンを形成する縞状パターン形成手段と、前記検査対象の表面の画像を撮像する撮像手段と、を備え、前記外観検査装置に、前記画像における前記縞状パターンのエッジを検出する処理と、前記エッジの特徴量を算出する処理と、前記特徴量に基づいて前記検査対象における欠陥の有無を判定する処理と、を実行させる。

本発明の効果は、広い面積の検査対象の欠陥検出を、より短時間で行うことが可能な外観検査装置等を提供できることである。

第１の実施形態の外観検査装置を示すブロック図である。 第１の実施形態の画像における縞状パターンの一例を示す模式図である。 第１の実施形態の画像における縞状パターンの別の一例を示す模式図である。 第１の実施形態の特徴量算出手段を示すブロック図である。 第１の実施形態の特徴量の一例を示す模式図である。 第１の実施形態の特徴量の距離算出方法を説明するための示す模式図である。 第１の実施形態の欠陥有無判定手段を示すブロック図である。 第１の実施形態の特徴量分布の一例を示すグラフである。 第１の実施形態の特徴量分布の別の一例を示すグラフである。 第１の実施形態の外観検査装置の動作を示すフローチャートである。 第１の実施形態の外観検査装置の構成の具体例を示す模式図である。

以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態を詳細に説明する。但し、以下に述べる実施形態には、本発明を実施するために技術的に好ましい限定がされているが、発明の範囲を以下に限定するものではない。なお各図面の同様の構成要素には同じ番号を付し、説明を省略する場合がある。

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態の外観検査装置１００を示すブロック図である。外観検査装置は、縞状パターン形成手段１０と、撮像手段２０と、エッジ検出手段３０と、特徴量算出手段４０と、欠陥有無判定手段５０と、を有する。

縞状パターン形成手段１０は、検査対象の表面に縞状パターンを形成する。縞状パターンは、互いに平行な暗部と明部からなる。

検査対象の表面の画像を、撮像手段２０が撮像する。

撮像された画像における縞状パターンのエッジを、エッジ検出手段３０が検出する。例えば、キャニー（Ｃａｎｎｙ）法によって、エッジ検出手段３０が、エッジを検出する。キャニー法では、まず、複数の画素が並んだ画像の中で輝度勾配が取得される。そして、輝度勾配が極大となる画素がエッジとして抽出される。この際、エッジとともに、輝度勾配の方向が検出される。本実施形態では、輝度勾配の方向を示すベクトルをエッジの法線ベクトルと称する。

エッジの特徴量を、特徴量算出手段４０が算出する。

欠陥有無判定手段５０は、検査対象における欠陥の有無を判定する。判定は、取得した特徴量に基づいて行われる。

次に、具体例を用いて、詳細について説明する。図２は、第１の実施形態の画像における縞状パターンの一例を示す模式図である。検査対象９０の表面は、一様な平面である。表面が一様な平面の時、検査対象９０には、縞状パターン形成手段１０によって、帯状の暗部２０１と明部２０２が交互かつ平行に並んだ縞状パターン２００が形成される。

図３は、第１の実施形態の画像における縞状パターンの別の一例を示す模式図である。一方、検査対象９０に欠陥９１があると、検査対象９０の表面に縞状パターン形成手段１０により形成される縞状パターン２００に歪みが生じる。この歪みを利用して、欠陥９１の有無を外観検査装置１００が判定する。

図４は、第１の実施形態の特徴量算出手段４０を示すブロック図である。特徴量算出手段４０は、法線ベクトル算出手段４１と、基準線算出手段４２と、距離算出手段４３とを有する。

法線ベクトル算出手段４１は、エッジの法線ベクトルを算出する。既述のキャニー（Ｃａｎｎｙ）法では、エッジ検出手段３０が輝度勾配の方向を検出する。エッジの法線ベクトルは、輝度勾配の方向を示す。この輝度勾配の方向に基づいて、法線ベクトル算出手段４１が、エッジの法線ベクトルを算出する。エッジの法線ベクトルは、エッジとして検出された画素ごとに算出される。画像処理の分野における輪郭の法線が上記の法線である。法線ベクトルは、この法線の方向を表す。

基準線算出手段４２は、基準線を算出する。基準線は、画像の原点を通る直線である。例えば、画像の左上が原点とされる。そして基準線は、エッジの法線ベクトルと平行である。基準線は、エッジとして検出された画素ごとに算出される。

距離算出手段４３は、基準線からエッジまでの距離を算出する。距離は、エッジとして検出された画素ごとに算出される。

特徴量算出手段４０は、上記のエッジの法線ベクトルの方向と距離とを、エッジの特徴量として算出する、なお法線ベクトルは、長さが１の単位ベクトルである。

次に具体例を用いて、法線ベクトルの方向と距離について説明する。図５は、第１の実施形態の特徴量の一例を示す模式図である。特徴量は、エッジの法線ベクトルの方向θと、距離ｄである。ここで、画像における座標が（ｕ，ｖ）で表される。図５では、左上が原点Ｏ、右方向がｕ軸、下方向がｖ軸である。また方向θは、ｕ軸から時計回りの角度である。また各画素の座標は、画素の中心で測られる。

図５では、暗部２０１の両側がエッジとして検出された状態が示されている。つまり、輝度が、下から上に向かう方向が正である。

図５では、上から数えて１段目から３段目の法線ベクトルの方向が同じ（θ１）である。４段目から６段目の法線ベクトルの方向がθ２である。また、θ１とθ２は異なる。図５では、前者と後者の法線ベクトルｎが、ｎ_{（ｕ１，ｖ１）}、ｎ_{（ｕ２，ｖ２）}と記載されている。ここで、ｎ_{（ｕ，ｖ）}は、ｎが、ｕとｖの関数であることを表している。

次に、距離ｄの計算方法について説明する。図６は、第１の実施形態の特徴量の距離算出方法を説明するための示す模式図である。画素の座標は（ｕ，ｖ）である。この時、基準線Ｌ_{（ｕ，ｖ）}と、原点とエッジ画素を結ぶ線分と、エッジ画素から基準線Ｌ_{（ｕ，ｖ）}におろした垂線との間には、図６に示した角度の関係がある。この関係を利用して、次式により距離ｄ_{（ｕ，ｖ）}が算出される。

ｄ_{（ｕ，ｖ）}＝（ｕ^２＋ｖ^２）^１／２・ｓｉｎ｛（π－θ）＋ｔａｎ^－１（ｖ／ｕ）｝
上記で算出したｄ_{（ｕ，ｖ）}と法線ベクトルの方向であるθ_{（ｕ，ｖ）}とが、対象とするエッジ画素の特徴量となる。

以上のような手順により、各エッジ画素について、特徴量θ_{（ｕ，ｖ）}とｄ_{（ｕ，ｖ）}をそれぞれ特徴量算出手段４０が算出する。

次に、欠陥の有無を判定する方法について説明する。図７は、第１の実施形態の欠陥有無判定手段５０を示すブロック図である。欠陥有無判定手段５０は、特徴量分布生成手段５１と、クラスタ生成手段５２と、判定手段５３と、を備えている。

特徴量分布生成手段５１は、特徴量分布を生成する。なお、以降の説明では、θ_{（ｕ，ｖ）}とｄ_{（ｕ，ｖ）}を、単にθ、ｄと略記する。特徴量分布の生成に先立って、θがマイナスの時に、θをθ＋πで置き換えて、法線ベクトルの方向を揃える処理を、特徴量分布生成手段５１が行う。次に、各エッジ画素の特徴量を、θとｄを軸とする特徴量空間にプロットする。

クラスタ生成手段５２が、特徴量空間にプロットされた複数のエッジをグルーピングする。このグルーピングにより、クラスタ生成手段５２がクラスタを生成する。クラスタの生成においては、特徴量空間における位置関係が第１の範囲内にある複数の前記エッジがグルーピングされる。詳細は後述する。

判定手段５３は、クラスタの数に基づいて、検査対象９０における欠陥の有無を判定する。検査対象９０の面数を基準として、クラスタの数が面数より多かったら、判定手段５３が欠陥ありと判定する。一方、クラスタの数が面数と同じだったら、判定手段５３が欠陥無し、と判定する。ここで、面数とは、基準面からの傾きが異なる面の数である。

次に具体例を用いて、欠陥の有無を判定する方法を説明する。図８は、第１の実施形態の特徴量分布の一例を示すグラフである。各エッジの特徴量が特徴量空間にプロットされている。この例では、検査対象９０に欠陥９１がない。このため、検査対象９０の表面は一様な平面である。上記の条件の場合、ほとんどの法線ベクトルの方向は同じである。このため、エッジのプロットが、同じθ_１の近傍に集中している。なお、外観検査では、測定誤差や量子化誤差がある。このため、各エッジのθは、必ずしもθ_１に一致しない。つまり、各エッジのθが、ある程度の幅を持って分布する。そこで、この分布を考慮して、θについて第１の方向の範囲が定められる。また、距離ｄは、その定義から、画像の幅程度の範囲を取り得る。そこで、ｄについて、第１の距離の範囲が定められる。第１の方向の範囲と第１の距離の範囲とを併せて、位置関係の第１の範囲が定められる。

クラスタ生成手段５２は、位置関係が上記の第１の範囲内にあるエッジをグルーピングする。そして、このグルーピングにより、クラスタ生成手段５２がクラスタを生成する。図８では、１つのクラスタＣ_１が生成されている。図８には、クラスタＣ_１以外のエッジが点在しているが、これらはθまたはｄが第１の範囲よりも離れて存在している。このため、これらの点はクラスタを形成しない。例えば、これらの点はノイズとみなされる。検査対象９０の表面に割れが無く、一様であれば、クラスタが１つになる。ここで、表面に基準面からの傾きが異なる複数の面が含まれることが、割れである。クラック等の欠陥９１が原因となって、この割れが生じると考えられる。そして、複数のクラスタがあることは、クラスタの数に対応する傾きの異なる面があることを意味する。

上記の因果関係から、クラスタの数が、基準面からの傾きが異なる面の数より多ければ、欠陥９１があることになる。なお、以降の説明では、基準面からの傾きが異なる面の数を面数と称する。上記の理由によって、クラスタ数を面数と比較して、判定手段５３が欠陥の有無を判定する。検査対象９０の表面が１つの平面の場合は、面数は１である。そのため、生成されたクラスタが１つであれば、判定手段５３が、欠陥無し、と判定する。一方、２以上のクラスタが形成されていれば、判定手段５３が欠陥有りと判定する。

同様に面数が２の検査対象９０では、クラスタ数が２であれば、判定手段５３が、欠陥無し、と判定する。一方、クラスタ数が３以上であれば、判定手段５３が、欠陥有り、と判定する。検査対象９０の面数が３以上の場合も、同様に判定手段５３が欠陥の有無を判定する。なお、面数が２以上の場合も、検査範囲を１つ面だけに絞れば、面が１つの検査対象９０と同じになる。

図９は、第１の実施形態の特徴量分布の別の一例を示すグラフである。図８の例と同様に、検査対象９０の面数は１である。ところが、図９の例では、２つのクラスタが生成されている。具体的には、θ_２の近傍にクラスタＣ_２が生成され、θ_３の近傍にクラスタＣ_３が生成されている。つまり、面数１に対してクラスタ数が２となっている。このため、判定手段５３が欠陥有りと判定する。

以上の説明を踏まえて、外観検査装置１００の動作について説明する。図１０は、第１の実施形態の外観検査装置１００の動作を示すフローチャートである。まず、縞状パターン形成手段１０が、検査対象９０の表面に縞状パターン２００を形成する（Ｓ１）。次に、検査対象９０の表面の画像を、撮像手段２０が撮像する（Ｓ２）。次に、縞状パターン２００のエッジを、エッジ検出手段３０が検出する（Ｓ３）。この時、画素単位でエッジが検出される。また、輝度勾配の方向が同時に検出される。次に、特徴量算出手段４０が各エッジの特徴量を算出する（Ｓ４）。次に、特徴量分布生成手段５１が、特徴量分布を生成する（Ｓ５）。各エッジの特徴量が特徴空間にプロットされることによって、この分布が生成される。次に、クラスタ生成手段５２が、クラスタを生成する（Ｓ６）。位置関係が第１の範囲にある複数のエッジがグルーピングされることによって、クラスタが生成される。そして、判定手段５３が欠陥の有無を判定する（Ｓ７）。検査対象９０の面数と生成されたクラスタの数とを比較して、判定手段５３が欠陥の有無を判定する。

次に、外観検査装置１００の具体的な構成例について説明する。図１１は、第１の実施形態の外観検査装置１００の構成の具体例を示す模式図である。本構成例では、干渉によって、外観検査装置１００が、縞状パターン２００を形成する。これは、いわゆるフィゾー干渉計の構成が利用されている。

外観検査装置１００は、縞状パターン形成手段１０として、光源１１と、ビームスプリッタ１２と、コリメータレンズ１３と、基準板１４と、ステージ１５とを備えている。また、外観検査装置１００は、撮像手段２０として、レンズ２１と、撮像素子２２とを備えている。また、エッジ検出手段３０と、特徴量算出手段４０と、欠陥有無判定手段５０が、コンピュータ６０に実装されている。コンピュータ６０は、プロセッサ、メモリ、記憶部、入出力装置などを備える。

次に縞状パターン２００の形成方法について説明する。光源１１から出射された光は、ビームスプリッタ１２で光路を変更される。次いで、コリメータレンズ１３によって、入射光が平行光に変換される。基準板１４は、一部の光を反射し、一部の光を透過させる。基準板１４の裏面には光を反射する参照面１４ａが形成されている。基準板１４を透過した光は検査対象９０の表面で反射される。検査対象９０を保持するステージ１５は、傾き調整機構を備えている。参照面１４ａと検査対象９０表面が平行でない場合、参照面１４ａの反射光と検査対象９０表面の反射光とが干渉し、干渉縞が発生する。この干渉縞が縞状パターン２００になる。ステージ１５の傾き調整によって、干渉縞の間隔を調整することができる。なお、図１１では、説明のためにステージ１５の傾きが目視可能となっている。しかし、傾き調整は、可視光の波長程度のギャップ調整である。このため、実際には、参照面１４ａと検査対象９０の表面は、肉眼では、ほぼ平行に見える。

基準板１４から出射された干渉光は、コリメータレンズ１３、ビームスプリッタ１２、レンズ２１を通過する。そして、干渉光が撮像素子２２に入射する。これにより、縞状パターン２００が重畳された検査対象９０の画像が撮像される。

コンピュータ６０に実装されたエッジ検出手段３０と特徴量算出手段４０と欠陥有無判定手段５０によって、撮像された画像が解析される。これらの解析手段は、る。この解析によって、検査対象９０における欠陥の有無が判定される。

上記の具体例では、フィゾー干渉計によって縞状パターン２００が形成された。しかしながら、例えば、単色光が回折格子に入射されることで、光の干渉が発生され、縞状パターン２００が形成されても良い。また、例えば、縞状パターン２００の元となるパターンを検査対象９０に投影することで、縞状パターン２００が形成されても良い。

以上説明したように、本実施形態の外観検査装置１００等によれば、検査対象９０の表面に縞状パターン２００が形成されて、画像が解析される。縞状パターン２００のエッジを構成する画素が検出される。そして、このエッジの特徴量を解析することで、検査対象９０における欠陥の有無が判定される。この判定では、欠陥そのものを検出するための拡大画像を撮影する必要がない。このため、広い面積の検査対象９０の欠陥検出を、より短時間で行うことが可能になる。が重畳された検査対象９０の画像を解析することによって、検査対象９０の表面に欠陥の場所が推定可能になる。この際、検査対象９０の拡大画像を取得する必要がない。したがって、広い面積の検査対象９０の欠陥検出を、より速く行うことが可能になる。

以上、本実施形態の外観検査装置１００等について説明した。

本実施形態の外観検査装置１００は、縞状パターン形成手段１０と、撮像手段２０と、エッジ検出手段３０と、特徴量算出手段４０と、欠陥有無判定手段５０とを有する。検査対象９０の表面に互いに平行な暗部２０１と明部２０２からなる縞状パターン２００を縞状パターン形成手段１０が形成する。検査対象９０の表面の画像を撮像手段２０が撮像する。画像における縞状パターン２００のエッジをエッジ検出手段３０が検出する。エッジの特徴量を、特徴量算出手段４０が算出する。検査対象９０における欠陥の有無を、特徴量に基づいて、欠陥有無判定手段５０が判定する。

上記の構成では、縞状パターン２００を含む検査対象９０の全体画像を用いて欠陥の有無が判定できる。上記の構成では、撮像された縞状パターン２００のエッジの特徴量が利用されている。また、特徴量の分布に基づいて、欠陥の有無が判定される。このため、欠陥９１を直接検出するための拡大画像を撮影する必要がない。このため、広い面積の検査対象９０の欠陥検出を、より短時間で行うことが可能になる。

また一態様によれば、外観検査装置１００の特徴量算出手段４０が、法線ベクトル算出手段４１と、基準線算出手段４２と、距離算出手段４３と、を備える。エッジの法線の方向を示す法線ベクトルを、法線ベクトル算出手段４１が算出する。画像の原点を通り法線ベクトルと平行な基準線を、基準線算出手段４２が算出する。基準線からエッジまでの距離を距離算出手段が算出する。そして、法線ベクトルの方向と距離とを、特徴量算出手段４０が特徴量として取得する。

この構成によれば、法線ベクトルの方向θと距離ｄがエッジの特徴量として取得される。

また一態様によれば、外観検査装置１００の欠陥有無判定手段が、特徴量分布生成手段５１と、クラスタ生成手段５２と、判定手段５３と、を備える。エッジの特徴量を特徴量空間にプロットして、特徴量分布生成手段５１が特徴量分布を生成する。特徴量空間における位置関係が第１の範囲内にある複数のエッジをグルーピングして、クラスタ生成手段５２がクラスタを生成する。クラスタの数が、検査対象９０の面数より多い際に、判定手段５３が検査対象９０に欠陥があると判定する。

以上の構成では、検査対象９０の全体画像を解析することで、欠陥の有無が判定される。つまり、欠陥９１を直接検出するための拡大画像を撮影する必要がない。このため、広い面積の検査対象９０の表面の欠陥検出を、より短時間で行うことが可能になる。

また一態様によれば、外観検査装置１００の縞状パターン形成手段１０が、光の干渉によって、縞状パターン２００を形成する。この際、検査対象９０の表面からの反射光と参照面からの反射光とが干渉することで干渉縞が形成される
以上の構成では、互いに平行な暗部２０１と明部２０２からなる縞状パターン２００を容易に形成することができる。

また一態様によれば、外観検査装置１００において、単色光の干渉によって、縞状パターン形成手段１０が縞状パターン２００を形成する。

以上の構成では、互いに平行な暗部２０１と明部２０２からなる縞状パターン２００を容易に形成することができる。

また一態様によれば、外観検査装置１００において、パターンの投影によって、縞状パターン形成手段１０が、縞状パターン２００を形成する、
以上の構成では、互いに平行な暗部２０１と明部２０２からなる縞状パターン２００を容易に形成することができる。

また本実施形態の外観検査方法では、外観検査装置１００が、検査対象９０の表面に縞状パターン２００を形成する。縞状パターン２００は、互いに平行な暗部２０１と明部２０２からなる。また、外観検査装置１００が、検査対象９０の表面の画像を撮像する。また、外観検査装置１００が、画像における縞状パターン２００のエッジを検出する。また、外観検査装置１００が、エッジの特徴量を算出する。そして、外観検査装置１００が、特徴量に基づいて、検査対象９０における欠陥の有無を判定する。

上記の構成では、縞状パターン２００を含む検査対象９０の全体画像を用いて欠陥の有無が判定できる。上記の構成では、撮像された縞状パターン２００のエッジの特徴量が利用されている。また、特徴量の分布に基づいて、欠陥の有無が判定される。このため、欠陥９１を直接検出するための拡大画像を撮影する必要がない。このため、広い面積の検査対象９０の表面の欠陥検出を、より短時間で行うことが可能になる。

また一態様によれば、外観検査方法において、外観検査装置１００が、法線ベクトルを算出する。法線ベクトルは、エッジの法線の方向を示す。また、外観検査装置１００が、基準線を算出する。基準線は、画像の原点を通り法線ベクトルと平行である。また、外観検査装置１００が、基準線からエッジまでの距離を算出する。そして、外観検査装置１００が、法線ベクトルの方向と距離とを特徴量として取得する。

この構成によれば、法線ベクトルの方向θと距離ｄがエッジの特徴量として取得される。

また本実施形態の外観検査装置の制御プログラムは、外観検査装置１００を制御する。ここで、外観検査装置１００は、縞状パターン形成手段１０と、撮像手段２０と、を備える。縞状パターン形成手段１０は、検査対象９０の表面に縞状パターン２００を形成する。縞状パターン２００は、互いに平行な暗部２０１と明部２０２からなる。そして、外観検査装置の制御プログラムは、外観検査装置１００に以下の処理を実行させる。この処理が、画像における前記縞状パターンのエッジを検出する処理である。また、この処理が、エッジの特徴量を算出する処理である。また、この処理が、特徴量に基づいて、検査対象９０における欠陥の有無を判定する処理である。

この外観検査装置の制御プログラムによれば、縞状パターン２００を含む検査対象９０の全体画像を用いて欠陥の有無が判定できる。上記の構成では、撮像された縞状パターン２００のエッジの特徴量が利用されている。また、特徴量の分布に基づいて、欠陥の有無が判定される。このため、欠陥９１を直接検出するための拡大画像を撮影する必要がない。このため、広い面積の検査対象９０の欠陥検出を、より短時間で行うことが可能になる。

上述した実施形態の処理を、コンピュータに実行させるプログラムおよび該プログラムを格納した記録媒体も本発明の範囲に含む。記録媒体としては、例えば、磁気ディスク、磁気テープ、光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリ、などを用いることができる。

以上、実施形態を模範的な例として本発明を説明した。しかしながら、本発明は、上記実施形態には限定されない。即ち、本発明は、本発明のスコープ内において、当業者が理解し得る様々な態様を適用することができる。

１０ 縞状パターン形成手段
２０ 撮像手段
３０ エッジ検出手段
４０ 特徴量算出手段
４１ 法線ベクトル算出手段
４２ 基準線算出手段
４３ 距離算出手段
５０ 欠陥有無判定手段
５１ 特徴量分布生成手段
５２ クラスタ生成手段
５３ 判定手段
６０ コンピュータ
９０ 検査対象
１００ 外観検査装置

Claims (10)

1. 検査対象の表面に互いに平行な暗部と明部からなる縞状パターンを形成する縞状パターン形成手段と、
   前記検査対象の表面の画像を撮像する撮像手段と、
   前記画像における前記縞状パターンのエッジを検出するエッジ検出手段と、
   前記エッジの特徴量を算出する特徴量算出手段と、
   前記特徴量に基づいて前記検査対象における欠陥の有無を判定する欠陥有無判定手段と、
   を有することを特徴とする外観検査装置。
2. 前記特徴量算出手段が、
   前記エッジの法線の方向を示す法線ベクトルを算出する法線ベクトル算出手段と、
   前記画像の原点を通り前記法線ベクトルと平行な基準線を算出する基準線算出手段と、
   前記基準線から前記エッジまでの距離を算出する距離算出手段と、
   を備え、
   前記法線ベクトルの方向と前記距離とを前記特徴量として取得する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の外観検査装置。
3. 前記欠陥有無判定手段が、
   前記エッジの前記特徴量を特徴量空間にプロットして特徴量分布を生成する特徴量分布生成手段と、
   前記特徴量空間における位置関係が第１の範囲内にある複数の前記エッジをグルーピングしてクラスタを生成するクラスタ生成手段と、
   前記クラスタの数が、前記検査対象の面数より多い際に、前記検査対象に欠陥があると判定する判定手段と、
   を有することを特徴とする請求項１または２に記載の外観検査装置。
4. 前記縞状パターン形成手段が、
   前記縞状パターンを前記検査対象の表面からの反射光と参照面からの反射光との干渉によって形成する、
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の外観検査装置。
5. 前記縞状パターン形成手段が、
   前記縞状パターンを前記検査対象の表面からの反射光と参照面からの反射光との干渉によって形成する、
   ことを特徴とする請求項３に記載の外観検査装置。
6. 前記縞状パターン形成手段が、
   前記縞状パターンを単色光の干渉によって形成する、
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の外観検査装置。
7. 前記縞状パターン形成手段が、
   前記縞状パターンをパターンの投影によって形成する、
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の外観検査装置。
8. 外観検査装置が、
   検査対象の表面に互いに平行な暗部と明部からなる縞状パターンを形成し、
   前記検査対象の表面の画像を撮像し、
   前記画像における前記縞状パターンのエッジを検出し、
   前記エッジの特徴量を算出し、
   前記特徴量に基づいて前記検査対象における欠陥の有無を判定する、
   ことを特徴とする外観検査方法。
9. 前記エッジの法線の方向を示す法線ベクトルを算出し、
   前記画像の原点を通り前記法線ベクトルと平行な基準線を算出し、
   前記基準線から前記エッジまでの距離を算出し、
   前記法線ベクトルの方向と前記距離とを前記特徴量として取得する、
   ことを特徴とする請求項８に記載の外観検査方法。
10. 外観検査装置の制御プログラムであって、
    前記外観検査装置は、
    検査対象の表面に互いに平行な暗部と明部からなる縞状パターンを形成する縞状パターン形成手段と、
    前記検査対象の表面の画像を撮像する撮像手段と、
    を備え、
    前記外観検査装置に、
    前記画像における前記縞状パターンのエッジを検出する処理と、
    前記エッジの特徴量を算出する処理と、
    前記特徴量に基づいて前記検査対象における欠陥の有無を判定する処理と、
    を実行させることを特徴とする外観検査装置の制御プログラム。

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