JP2024034097A - 検査装置 - Google Patents

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Abstract

【課題】ガラス板に用いられる介装材に含まれる異物において、ガラス板の表面に汚染や傷などの欠陥を生じさせる異物を精度よく推定できる検査装置を提供する。【解決手段】介装材１の表、または表及び裏の表面状態の情報からなる第１情報を取得する第１検査部１１と、第１検査部１１で第１情報が取得された介装材１とガラス板３とを当接させる押圧部１３と、介装材１の表と当接させたガラス板３の主面の表面状態の情報からなる第２情報を取得する第２検査部１９と、第１検査部１１で取得された第１情報における介装材１に存在する異物の位置情報である第１位置情報と、第２検査部１９で取得された第２情報におけるガラス板３の主面に存在する欠陥の位置情報である第２位置情報と、に基づいて、介装材１に存在する異物のうちガラス板３の主面に欠陥を生じさせた異物を推定する判定部２３と、を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、介装材に含まれる異物のうち、ガラス板の表面に傷や汚染を発生させる異物を推定できる検査装置に関する。
例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）やＯＬＥＤ（Organic Light-Emitting Diode）等のフラットパネルディスプレイ（ＦＰＤ：Flat Panel Display）用に使用されるガラス板は、輸送効率を高める目的で、複数枚重ねた状態で輸送される。このとき、ガラス板同士の間に、ガラス板用合紙（以下、「合紙」ともいう）、樹脂シートあるいは樹脂クッションのような介装材を介在させ、輸送中にガラス板の表面に傷等がつくことを防止している。
しかし、ガラス板は、その表面が介装材に圧接された状態で積層されるため、ガラス板の表面に、介装材に存在する粘着性の異物が付着したり、異物によって傷が付くおそれがある。そのため、ガラス板の表面に異物が付着しにくく、ガラス板の主面に生じる傷を抑制できる介装材が求められる。
特に、ＦＰＤ用のガラス板（ガラス基板）は、表面に微細な電気配線、電極、電気回路、隔壁等の素子が形成されるので、表面に僅かな傷や汚染があっても、断線等の不良の原因となる。そのため、これらの用途に用いられるガラス板には、高い表面の清浄性が要求される。
このようなガラス板同士の間に介在される用途で使用される介装材として、ガラス板の割れ又はガラス板の表面への傷つき、ガラス板の表面への汚染を抑える合紙がいくつか提案されている。例えば、特許文献１には、表面に存在するモース硬度４以上の異物が所定個数未満であるガラス合紙が開示されている。また、特許文献２には、粘着ピッチ異物の含有密度が０．０７個／ｍ２以下の条件を満たす合紙が開示されている。
特許第６１２７３１９号公報 特許第４９２４９８２号公報
しかしながら、介装材において、例えば、モース硬度４以上の異物が全てガラス板に対して傷つきを発生させるような問題となるわけではなく、モース硬度４以上の異物であっても問題とならない異物も存在する。つまり、どのような異物によってガラス板に傷が生じたりガラス板を汚染するのかは、解明できていないのが実情であった。そのため、介装材に存在する異物の個数や介装材の平滑性といった介装材の性状と、介装材を用いた場合のガラス板の傷や汚染情報とを対比してから、好ましい介装材の性状を予想して、介装材の開発していた。
それ故、ガラス板の表面の傷つきやガラス板の表面の汚染を完全に防ぐことができるわけではなく、場合によっては何らかの原因によってガラス板の表面に傷や汚染が生じてしまうことがあるのが実状である。このため、ガラス板の表面に傷や汚染を生じさせる介装材の異物を精度よく推定することが大きな課題となっている。
そこで本発明は、ガラス板に用いられる介装材に含まれる異物において、ガラス板の表面に汚染や傷などの欠陥を生じさせる異物を精度よく推定できる検査装置の提供を目的とする。
本発明は下記構成からなる。
積層させるガラス板同士の間に介在される介装材を検査する検査装置であって、
前記介装材の表、または表及び裏の表面状態の情報からなる第１情報を取得する第１検査部と、
前記第１検査部で前記第１情報が取得された前記介装材と前記ガラス板とを当接させる押圧部と、
前記介装材の表と当接させた前記ガラス板の主面の表面状態の情報からなる第２情報を取得する第２検査部と、
前記第１検査部で取得された前記第１情報における前記介装材に存在する異物の位置情報である第１位置情報と、前記第２検査部で取得された前記第２情報における前記ガラス板の主面に存在する欠陥の位置情報である第２位置情報と、に基づいて、前記介装材に存在する前記異物のうち前記ガラス板の主面に欠陥を生じさせた異物を推定する判定部と、
を備える、
検査装置。
本発明によれば、ガラス板に用いられる介装材に含まれる異物において、ガラス板の表面に汚染や傷などの欠陥を生じさせる異物を精度よく推定できる。
図１は、第１実施形態に係る検査装置の概略構成図である。 図２は、第１実施形態に係る検査装置による異物の推定手順を説明するフローチャートである。 図３は、ガラス板における欠陥の位置情報の抽出の仕方を説明する説明図である。 図４は、第２実施形態に係る検査装置の概略構成図である。 図５は、第２実施形態に係る検査装置による異物の推定手順を説明するフローチャートである。 図６は、第４検査部を備えた変形例を説明する概略構成図である。
以下、本発明の実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。
（第１実施形態）
まず、第１実施形態に係る検査装置について説明する。
図１は、第１実施形態に係る検査装置１００の概略構成図である。
図１に示すように、第１実施形態に係る検査装置１００は、介装材１に含まれる異物を推定する検査装置である。介装材１は、例えば、輸送や保管時に複数枚のガラス板３を重ね合わせる際に、ガラス板３同士の間に介在させるシート状の介在物である。この介装材１としては、例えば、合紙、樹脂シートあるいは樹脂クッションなどがある。本例では、合紙を例示している。
介装材１となる合紙としては、例えば、平滑度２０秒以下（ＪＩＳ Ｐ ８１１９，１９９８）、密度０．８ｇ／ｃｍ３、樹脂分が０．０５質量％以下（ＪＩＳ Ｐ ８２２４，２００２）であってクッション性に優れ、樹脂分の転写の少ないような性状のものが選択される。なお、合紙の樹脂分は、０．０５質量％以下（ＪＩＳ Ｐ ８２２４，２００２）が好ましく、上述の紙面粗さとの複合効果によりガラス板３自体の品質に悪影響を及ぼさない紙質が選択される。
介装材１は、ロール状に巻回されて介装材ロール１Ｒとされた長尺介装材１Ｌであり、この介装材ロール１Ｒから引き出され、検査装置１００によって連続して効率的に検査される。本例では、介装材１の下面（表の面）を検査する。
介装材１が介在されるガラス板３は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）やＯＬＥＤ（Organic Light-Emitting Diode）等のフラットパネルディスプレイ（ＦＰＤ:Flat Panel Display）用に使用される無アルカリガラス系材料からなる。なお、ガラス板３は、配線や素子等が形成される主面が使用面であり、検査装置１００では、使用面であるガラス板３の主面に介装材１を当接させて検査する。また、介装材１を当接させる主面は、ガラス板３の使用面と反対の主面であってもよい。すなわち、介装材１を当接させる主面は、ガラス板３の配線や素子が形成される主面と反対の主面であってもよい。
検査装置１００は、第１検査部１１と、押圧部１３と、サンプリング部１５と、洗浄部１７と、第２検査部１９とを備えている。また、検査装置１００は、制御部２１を備えており、この制御部２１は、判定部２３と、学習モデル作成部２５とを有している。
第１検査部１１、押圧部１３及びサンプリング部１５は、水平方向に並設されている。ロール状に巻回されて介装材ロール１Ｒとされた長尺介装材１Ｌからなる介装材１は、押圧部１３とサンプリング部１５との間に設けられた繰出ローラ３１等の搬送機構によって繰り出される。これにより、長尺介装材１Ｌからなる介装材１は、介装材ロール１Ｒから送り出され、ガイドローラ３３によってガイドされながら、第１検査部１１、押圧部１３及びサンプリング部１５へ順に搬送される。
第１検査部１１は、介装材１の下面を撮像し、その画像データを、介装材１の表面状態の情報である第１情報として取得する。この第１検査部１１は、例えば、反射型センサ４１及び透過型センサ４２を備えている。反射型センサ４１は、介装材１に光を照射する投光部４１ａと、介装材１で反射する投光部４１ａの光を受光して介装材１の画像を取得する受光部４１ｂとを有する。透過型センサ４２は、介装材１に光を照射する投光部４２ａと、介装材１を透過する投光部４２ａの光を受光して介装材１の画像を取得する受光部４２ｂとを有する。反射型センサ４１及び透過型センサ４２は、それぞれ複数設けられ、介装材１の幅方向に並設される。なお、第１検査部１１としては、反射型センサ４１及び透過型センサ４２の少なくとも一方を備えていればよい。異物の種類や形状、存在形態によって検出感度や識別性能の観点で、第１検査部１１に適しているセンサは異なる。例えば露出した異物は比較的光散乱性が高いため、反射型センサ４１が好ましい。一方で、大部分が介装材中に埋没した異物は光散乱性が低いものの、光透過性が低いため、透過型センサ４２が好ましい。このように、第１検査部１１は検出すべき異物に対して適切な構成・配置となっていればよい。また複数種類の異物や、未知の異物を検出するためには、前述の理由により、第１検査部１１は透過型センサ４２及び反射型センサ４１を備えていることがより望ましい。さらに、介装材１の上面（裏の面）の異物が介装材１を介してガラス板３の主面（介装材１の下面と接する面）に傷をつける場合があるため、介装材１の下面に加え、上面を検査するセンサを備えているとなお好適である。
なお、投光部４１ａ，４２ａの光源としては、可視光の他、赤外光、紫外光や放射線を用いるものであっても良く、受光部４１ｂ，４２ｂは、これらを感知できるセンサとなっていればよい。赤外光や紫外光を用いることで、それらの吸収または散乱性が背景となる介装材１自体より強くなる場合があり、コントラストよく欠陥を検出、または目的とする欠陥ではないと判断することができる。放射線を用いることで、欠陥が金属を含むものであるかどうか、および欠陥が表面か内部のいずれに存在するかどうかを判別することができる。受光部４１ｂ、４２ｂは、モノクロでもカラーであっても良い。カラーの場合、得られる情報が多くなり、欠陥の判別精度の向上に寄与できる。レーザー誘起ブレークダウン分光法のような、常圧で成分元素を特定することができる検出器を備えていても良い。これにより、介装材１の異物が、ガラス板３に欠陥を与える種類のものであるかどうかを高精度で判断できるようになる。
押圧部１３は、第１検査部１１に対して、介装材１の搬送方向の下流側に配置されている。この押圧部１３は、第１検査部１１で第１情報が取得された介装材１に対して、その上下面にガラス板３を当接させる。押圧部１３は、介装材１の表裏側に配置された一対の押圧板４５を備えており、これらの押圧板４５にガラス板３が保持される。これらの押圧板４５は、互いに近接及び離間方向へ移動可能とされており、押圧板４５が互いに近接されることにより、それぞれの押圧板４５に保持されたガラス板３が介装材１に当接される。押圧部１３では、下方側の押圧板４５に保持されたガラス板３が評価用のガラス板であり、介装材１の下面に当接するガラス板３の使用面である主面が評価面である。
押圧部１３は、介装材１に対して、予め設定された当接力でガラス板３を当接させる。このときの当接力としては、例えば、介装材１を介在させて複数枚のガラス板３を積層させた梱包状態とした際に介装材１およびガラス板３にかかる当接力とする。この当接力は、例えば、２００枚以上のガラス板３を平積み積載した際の積載体底部近傍にかかる圧力に相当する、３ｋＰａ以上に設定される。
長尺介装材１Ｌからなる介装材１は、間欠的に搬送され、押圧部１３において、介装材１に対して間欠的にガラス板３が当接される。つまり、押圧部１３では、介装材１にガラス板３が当接されると、その当接された領域を含む範囲がサンプリング部１５側へ送り出される。そして、介装材１の未当接箇所が押圧部１３に送り込まれ、ガラス板３との当接が行われる。これにより、長尺介装材１Ｌからなる介装材１は、押圧部１３でガラス板３と当接された領域毎にサンプリング部１５へ送り出される。
サンプリング部１５は、押圧部１３に対して、介装材１の搬送方向の下流側に配置されている。サンプリング部１５は、マーカ４７と、カッタ４８と、トレイ４９とを有している。サンプリング部１５には、押圧部１３でガラス板３が当接された介装材１が搬送機構によって送り込まれる。このサンプリング部１５では、送り込まれる介装材１に対して、ガラス板３に当接された領域毎にマーカ４７でマークを付すとともに、カッタ４８で切断し、矩形状の短尺介装材１Ｓの状態（介装材サンプル）にしてトレイ４９に重ねて収容させる。
洗浄部１７は、押圧部１３で介装材１に当接させたガラス板３の主面を洗浄する。この洗浄部１７は、ローラブラシ５１、ディスクブラシ５２及び洗浄水噴射部５３を備えている。ローラブラシ５１及びディスクブラシ５２には、それぞれ洗浄液ノズル５１ａ，５２ａから洗浄液が供給される。ローラブラシ５１は、ガラス板３の主面に沿う軸線を中心に回動し、ガラス板３の主面を洗浄する。ディスクブラシ５２は、ガラス板３の主面に直交する軸線を中心に回動し、ガラス板３の主面を洗浄する。洗浄水噴射部５３は、ガラス板３の主面に洗浄水を吹き付けてガラス板３の主面を洗い流す。なお、洗浄部１７としては、ローラブラシ５１及びディスクブラシ５２のいずれか一方を設けてもよく、また、これらのローラブラシ５１及びディスクブラシ５２を設けずに、洗浄水噴射部５３だけを設けてもよい。洗浄部１７は、例えば、ガラス板３の主面に付着した異物のうち、大きな問題とならないような通常の洗浄で除去できる程度の異物を除去する。例えば、ガラス板３を基板として主面に回路を形成する前の洗浄工程において除去できる程度の異物を除去する。
第２検査部１９は、押圧部１３で介装材１に当接させたガラス板３の主面を撮像し、その画像データを、ガラス板３の主面における表面状態の情報である第２情報として取得する。この第２検査部１９は、例えば、反射型センサ５５及び透過型センサ５６を備えている。反射型センサ５５は、ガラス板３の主面に光を照射する投光部５５ａと、ガラス板３の主面で反射する投光部５５ａの光を受光してガラス板３の主面の画像を取得する受光部５５ｂとを有する。透過型センサ５６は、ガラス板３に光を照射する投光部５６ａと、ガラス板３を透過する投光部５６ａの光を受光してガラス板３の画像を取得する受光部５６ｂとを有する。反射型センサ５５及び透過型センサ５６は、それぞれ複数設けられ、ガラス板３の幅方向に並設される。なお、第２検査部１９としては、反射型センサ５５及び透過型センサ５６の少なくとも一方を備えていればよい。なお、第１検査部１１と同様に、第２検査部１９は検出すべき異物に対して適切な構成・配置となっていればよい。
制御部２１は、第１検査部１１、押圧部１３、サンプリング部１５、洗浄部１７、第２検査部１９、繰出ローラ３１等の搬送機構を制御する。また、制御部２１には、第１検査部１１で取得される第１情報及び第２検査部１９で取得される第２情報が送信される。
制御部２１に設けられた判定部２３は、第１検査部１１で取得された第１情報から介装材１に存在する異物の位置情報である第１位置情報を抽出する。また、判定部２３は、第２検査部１９で取得された第２情報からガラス板３の主面に存在する欠陥の位置情報である第２位置情報を抽出する。そして、判定部２３は、第１位置情報と、第２位置情報と、に基づいて、介装材１に存在する異物のうちガラス板３の主面に欠陥を生じさせた異物を推定する。
制御部２１に設けられた学習モデル作成部２５は、第１検査部１１で取得した第１情報と、判定部２３で求めたガラス板３の主面に欠陥を生じさせたか否かの推定結果との組み合わせを教師データとして機械学習させた学習モデルを作成する。
次に、上記構成の検査装置１００による異物の推定手順について説明する。
図２は、第１実施形態に係る検査装置１００による異物の推定手順を説明するフローチャートである。
制御部２１によって繰出ローラ３１等の搬送機構が作動され、介装材１の供給及び搬送が開始される（ステップＳ１１）。これにより、介装材ロール１Ｒから長尺介装材１Ｌが繰り出される。
第１検査部１１において、介装材１の下面が撮影され、その画像データが、介装材１１の表面状態の情報である第１情報として取得される（ステップＳ１２）。そして、この第１情報が、制御部２１の判定部２３へ送信される。
介装材１１における第１情報が取得された検査領域が押圧部１３に搬送されると、押圧部１３において、押圧板４５が互いに近接する方向へ移動する。これにより、介装材１１の検査領域に表裏からガラス板３が当接される（ステップＳ１３）。
介装材１１における押圧部１３でガラス板３が当接された検査領域がサンプリング部１５に搬送されると、介装材１に検査領域ごとにマーカ４７によってマークが付されるとともに、カッタ４８で切断され、検査領域を有する矩形状の短尺介装材１Ｓの状態（介装材サンプル）とされてトレイ４９に収容される（ステップＳ１４）。
介装材１へのガラス板３の当接の回数が予め設定された当接回数（例えば、１０回以上）となったら、ガラス板３が押圧部１３から取り出され、洗浄部１７による洗浄が行われる（ステップＳ１５）。これにより、例えば、ガラス板３の主面に付着した異物のうち、大きな問題とならないような通常の洗浄で除去できる程度の異物が除去される。
第２検査部１９において、ガラス板３の評価面である主面が撮影され、その画像データが、ガラス板３の主面の表面状態の情報である第２情報として取得される（ステップＳ１６）。そして、この第２情報が、制御部２１の判定部２３へ送信される。
制御部２１の判定部２３が、第１検査部１１で取得された第１情報と第２検査部１９で取得された第２情報とを比較する（ステップＳ１７）。具体的には、判定部２３は、第１情報から介装材１に存在する異物の位置情報である第１位置情報を抽出し、第２情報からガラス板３の主面に存在する欠陥の位置情報である第２位置情報を抽出する。このとき、判定部２３は、介装材１について、第１情報における異物の大きさ及び形状に基づいて介装材１に存在する異物を特定し、その異物の位置情報を第１位置情報として抽出する。同様に、判定部２３は、ガラス板３について、第２情報における欠陥の大きさ及び形状に基づいてガラス板３に存在する欠陥を特定し、その欠陥の位置情報を第２位置情報として抽出する。なお、第１情報及び第２情報における欠陥の位置情報は、例えば、８ｂｉｔグレー画像を所定の閾値で２値化し、輝度が閾値を超えた画素のうち近接する画素の集合体を欠陥とみなして、その位置や各種特徴量を得ることにより抽出できる。また、第１位置情報及び第２位置情報としては、例えば、欠陥の外接矩形の中心点や、輝度の重心を用いて抽出することができる。ここで、欠陥の大きさとは、欠陥の大小を表現したパラメータであり、例えば、欠陥のフェレ径や、マーチン径、欠陥自体の長短径、面積、周囲長、相当径、欠陥内の輝度値の分布や輝度の積算値、最大輝度値である。また、欠陥の形状とは、欠陥の丸さや角ばり、輪郭の凹凸などを表現したパラメータであり、例えば、アスペクト比、円形度、伸長率、包絡度、主軸角、輝度重心である。なお、これらの欠陥の特徴量から演算して得られる、例えば、平均輝度値や輝度の標準偏差などの情報を用いても良い。
判定部２３は、介装材１に存在する異物の位置情報である第１位置情報と、ガラス板３の主面に存在する欠陥の位置情報である第２位置情報とに基づいて、介装材１の異物に、ガラス板３の主面の欠陥の位置に一致する位置のものが存在するかを判定する（ステップＳ１８）。なお、位置情報の一致とは、同一座標から一定の範囲内に存在する場合に一致すると見なす。例えば、同一点から面内において上下左右に±１ｍｍ内エリアの欠点、などとすることができる。範囲が狭いと欠点の精度が向上するが、一方で、介装材１やガラス板３の送り精度、位置精度が悪い場合に欠点の一致率が低下する恐れがある。範囲が広いと欠点の検出率は上がるが、同一エリア内に複数点が存在するなどして検査負荷が増大する恐れがある。エリアは介装材１の異物個数などによって適宜決めれば良く、好ましくは±０．１ｍｍ～±２ｍｍ、より好ましくは±０．２５～±１ｍｍなどの範囲を用いることができる。また、ガラス板３の欠陥に対応した介装材１のあるエリア内に複数点の欠点が存在した場合、各欠陥情報を複数取得し、それぞれと比較することが望ましい。
判定部２３は、介装材１の異物に、ガラス板３の主面の欠陥の位置に一致する位置のものが存在すると判定した場合（ステップＳ１８：Ｙｅｓ）、その異物がガラス板３に欠陥を生じさせた異物であると推定する。なお、判定部２３は、介装材１の異物に、ガラス板３の主面の欠陥の位置に一致する位置のものが存在しないと判定した場合（ステップＳ１８：Ｎｏ）、介装材１には、ガラス板３に欠陥を生じさせる異物が存在しないと推定する。
判定部２３による推定方法としては、例えば、ガラス板３の主面における欠陥の位置情報である第２位置情報に基づいて、ガラス板３の主面に欠陥を生じさせた異物が存在し得る欠陥原因異物の位置情報を算出し、介装材１の異物の位置情報である第１位置情報のうちの欠陥原因異物の位置情報と一致した異物をガラス板３の主面に欠陥を生じさせた異物と推定する方法がある。
また、判定部２３による推定方法としては、例えば、介装材１の異物の位置情報である第１位置情報から介装材１の異物がガラス板３に接触した異物接触位置情報を算出し、この異物接触位置情報がガラス板３の欠陥の位置情報である第２位置情報と一致している場合、その異物が欠陥を生じさせた異物と推定し、一致していない場合、その異物は欠陥を生じさせていない異物と推定する方法でもよい。
判定部２３によって介装材１に、ガラス板３の欠陥を生じさせる異物があると推定された場合（ステップＳ１８：Ｙｅｓ）、サンプリング部１５のトレイ４９に収容されている短尺介装材１Ｓからなる介装材サンプルを、マーカ４７によって付されたマークを参照して取り出し、この介装材サンプルに付着している異物を調査する（ステップＳ１９）。
また、判定部２３は、第１検査部１１で取得した第１情報と、ガラス板３の主面に欠陥を生じさせたか否かの推定結果との組み合わせを学習モデル作成部２５へ送信する。学習モデル作成部２５は、第１情報と推定結果との組み合わせを教師データとして機械学習させた学習モデルを作成する。これにより、第１情報に基づいて、介装材１の異物がガラス板３の主面に欠陥を生じさせるおそれが高いか否かを精度よく判定可能な学習モデルを作成できる。この学習モデル作成部２５は、前述のステップＳ１７、Ｓ１８に記載の手法を用いることができる。
なお、学習モデル作成部２５は、第１情報と、介装材１に存在する異物の種類の情報との組み合わせを教師データとして機械学習させた学習モデルを作成してもよい。これにより、第１情報に基づいて、介装材１の異物の種類を精度よく推定可能な学習モデルを作成できる。前記教師データにおける異物の種類は、例えば、検査員によって判断される。異物の種類とは、鉄系や砂などの硬質無機異物や、タルクなどの軟質無機異物や、有機系の異物などが挙げられる。さらに、前記教師データに、ガラス板３の主面に欠陥を生じさせたか否かの推定結果を含めてもよい。すなわち、第１情報と、介装材１に存在する異物の種類の情報と、ガラス板３の主面に欠陥を生じさせたか否かの推定結果と、の組み合わせを教師データとして機械学習させた学習モデルを作成してもよい。これにより、介装材１の異物の種類からガラス板３に欠陥を生じさせる影響度の推定も可能となる。すなわち、第１情報から介装材１の異物の種類及びガラス板３への影響度についても推定可能になる。
また、判定部２３は、第２検査部１９で取得した第２情報を学習モデル作成部２５に送信してもよい。学習モデル作成部２５は、第２情報と、ガラス板３の主面に存在する欠陥の種類の情報との組み合わせを教師データとして機械学習された学習モデルを作成してもよい。これにより、第２情報に基づいて、ガラス板３の主面に生じた欠陥の種別を精度よく判定可能な学習モデルを作成できる。なお、教師データに含まれる前記欠陥の種類は、例えば検査員によって判断される。
上述した学習モデル作成部２５は、例えば、線形・非線形重回帰式や、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシーン、決定木、ランダムフォレスト、勾配ブースティング木、多層パーセプトロン等の機械学習モデル、またはそれら機械学習モデルを組み合わせたアンサンブルモデルを用いることができる。
このように、上記第１実施形態に係る検査装置１００によれば、ガラス板３を積層させる際に介在される介装材１について、ガラス板３の主面に欠陥を生じさせる異物を精度よく推定できる。これにより、特に、表面の僅かな傷や汚染等の欠陥が不良の原因となるＦＰＤ用のガラス板３に使用される介装材１の検査に好適に用いることができる。
なお、検査装置１００において、第２検査部１９によるガラス板３に対する第２情報の取得処理（ステップＳ１６）は、予め設定した当接回数（例えば、１０回以上）で介装材１を当接させた後に行ったが、介装材１との当接ごとにガラス板３に対する第２情報の取得処理を行ってもよい。この場合、介装材１の検査領域とガラス板３とを１対１で対比させることができ、ガラス板３に欠陥を生じさせる介装材１の異物を高い精度で推定できる。これに対して、予め設定した当接回数で介装材１を当接させた後にガラス板３に対する第２情報の取得処理（ステップＳ１６）を行う場合、検査作業を効率的に行うことができる。なお、第２情報の取得処理（ステップＳ１６）の実行タイミングは、介装材１の１つの検査領域の当接ごとに行う場合と、予め設定した当接回数で介装材１を当接させた後に行う場合の両方を含んでいてもよい。
ここで、予め設定した当接回数で介装材１を当接させた後にガラス板３に対する第２情報の取得処理を行う場合の欠陥の位置情報の抽出について説明する。
図３は、ガラス板３における欠陥の位置情報の抽出の仕方を説明する説明図である。
図３に示すように、長尺介装材１Ｌは、複数の検査領域Ａ１，Ａ２，Ａ３，Ａ４…が長手方向に沿って区画され、これらの検査領域Ａ１，Ａ２，Ａ３，Ａ４…が押圧部１３においてガラス板３の主面に順に当接される。このため、ガラス板３の主面には、長尺介装材１Ｌの各検査領域Ａ１，Ａ２，Ａ３，Ａ４…の異物Ｇ１，Ｇ２，Ｇ３，Ｇ４…によって欠陥Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３，Ｄ４…が生じる。ここでは、検査領域Ａ２には、異物Ｇ２がないため、ガラス板３には、検査領域Ａ２を当接させた際に生じる欠陥Ｄ２は生じない。
このような場合、検査装置１００の判定部２３は、ガラス板３に原点Ｏ３を設定し、各検査領域Ａ１，Ａ２，Ａ３，Ａ４…において、ガラス板３を当接させた際にガラス板３の原点Ｏ３と一致する位置を原点Ｏ１とする。また、判定部２３は、長尺介装材１Ｌの搬送方向をＸ方向、長尺介装材１Ｌの幅方向をＹ方向とする。
判定部２３は、第１情報に基づいて、各検査領域Ａ１，Ａ２，Ａ３，Ａ４…において、異物Ｇ１，Ｇ２，Ｇ３，Ｇ４…の位置を、原点Ｏ１を基準としたＸ－Ｙ座標で求め、これらのＸ－Ｙ座標を第１位置情報として抽出する。また、判定部２３は、第２情報に基づいて、ガラス板３において、欠陥Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３，Ｄ４…の位置を、原点Ｏ３を基準としたＸ－Ｙ座標で求め、このＸ－Ｙ座標を第２位置情報として抽出する。
そして、判定部２３は、第１位置情報における異物Ｇ１，Ｇ２，Ｇ３，Ｇ４…のＸ－Ｙ座標と第２位置情報における欠陥Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３，Ｄ４…のＸ－Ｙ座標とを比較することにより、ガラス板３の欠陥Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３，Ｄ４…が検査領域Ａ１，Ａ２，Ａ３，Ａ４…の異物Ｇ１，Ｇ２，Ｇ３，Ｇ４…のいずれかに対応したものであるかを割り出す。
（第２実施形態）
次に、第２実施形態に係る検査装置について説明する。
なお、上記第１実施形態と同一構成部分は、同一符号を付して説明を省略する。
図４は、第２実施形態に係る検査装置２００の概略構成図である。
図４に示すように、第２実施形態に係る検査装置２００は、第３検査部６１を備えている。第３検査部６１は、押圧部１３によって介装材１に当接させる前のガラス板３の主面を撮像し、その画像データをガラス板３の主面における表面状態の情報である第３情報として取得する。この第３検査部６１も制御部２１によって制御され、また、この第３検査部６１によって取得された第３情報も制御部２１へ送信される。
この第３検査部６１は、例えば、反射型センサ６２及び透過型センサ６３を備えている。反射型センサ６２は、ガラス板３の主面に光を照射する投光部６２ａと、ガラス板３の主面で反射する投光部６２ａの光を受光してガラス板３の主面の画像を取得する受光部６２ｂとを有する。透過型センサ６３は、ガラス板３に光を照射する投光部６３ａと、ガラス板３を透過する投光部６３ａの光を受光してガラス板３の画像を取得する受光部６３ｂとを有する。反射型センサ６２及び透過型センサ６３は、それぞれ複数設けられ、ガラス板３の幅方向に並設される。なお、第３検査部６１としては、反射型センサ６２及び透過型センサ６３の少なくとも一方を備えていればよい。
次に、上記構成の検査装置２００による介装材１における異物の推定手順について説明する。
図５は、第２実施形態に係る検査装置２００による異物の推定手順を説明するフローチャートである。
検査装置２００では、まず、第３検査部６１において、押圧部１３へセットされる前のガラス板３の主面が撮影され、その画像データが、ガラス板３の主面の表面状態の情報である第３情報として取得される（ステップＳ２１）。そして、この第３情報が、制御部２１の判定部２３へ送信される。なお、第３検査部６１で第３情報が取得されたガラス板３は、押圧部１３にセットされる。
制御部２１によって繰出ローラ３１等の搬送機構が作動され、介装材１の供給及び搬送が開始される（ステップＳ２２）。これにより、介装材ロール１Ｒから長尺介装材１Ｌが繰り出される。
第１検査部１１において、介装材１の下面が撮影され、その画像データが、介装材１１の表面状態の情報である第１情報として取得され（ステップＳ２３）、制御部２１の判定部２３へ送信される。
介装材１１における第１情報が取得された検査領域が押圧部１３に搬送され、この介装材１１の検査領域に表裏からガラス板３が当接される（ステップＳ２４）。
介装材１１における押圧部１３でガラス板３が当接された検査領域がサンプリング部１５に搬送されてマーカ４７によってマークが付されるとともに、カッタ４８で切断され、検査領域を有する矩形状の短尺介装材１Ｓの状態（介装材サンプル）でトレイ４９に収容される（ステップＳ２５）。
押圧部１３から取り出されたガラス板３が洗浄部１７によって洗浄され（ステップＳ２６）、例えば、ガラス板３の主面に付着した異物のうち、大きな問題とならないような通常の洗浄で除去できる程度の異物が除去される。
第２検査部１９において、ガラス板３の評価面である主面が撮影され、その画像データが、ガラス板３の主面の表面状態の情報である第２情報として取得され（ステップＳ２７）、制御部２１の判定部２３へ送信される。
制御部２１の判定部２３が、第２検査部１９で取得された第２情報と第３検査部６１で取得された第３情報とを比較する（ステップＳ２８）。具体的には、判定部２３は、介装材１との当接後の表面情報である第２情報からガラス板３の主面に存在する欠陥の位置情報である第２位置情報を抽出し、介装材１との当接前の表面情報である第３情報からガラス板３の主面に存在する欠陥の位置情報である第３位置情報を抽出する。
判定部２３は、介装材１との当接後の欠陥の位置情報である第２位置情報と、介装材１との当接前の欠陥の位置情報である第３位置情報とに基づいて、介装材１との当接の前後におけるガラス板３の主面の欠陥の位置に一致する位置のものが存在するかを判定する（ステップＳ２９）。
判定部２３は、第２位置情報と第３位置情報との間で介装材１との当接の前後におけるガラス板３の主面の欠陥の位置に一致する位置のものが存在すると判定した場合（ステップＳ２９：Ｙｅｓ）、第２位置情報から第３位置情報と一致する位置情報を除いた位置情報を含む第５情報を算出して作成する（ステップＳ３０）。
制御部２１の判定部２３が、第１検査部１１で取得された第１情報と作成した第５情報とを比較する（ステップＳ３１）。
判定部２３は、第１情報から介装材１に存在する異物の位置情報である第１位置情報を抽出し、第５情報からガラス板３の主面に存在する欠陥の位置情報である第５位置情報を抽出する。そして、判定部２３は、介装材１に存在する異物の位置情報である第１位置情報と、ガラス板３の主面に存在する欠陥の位置情報である第５位置情報とに基づいて、介装材１の異物に、ガラス板３の主面の欠陥の位置に一致する位置のものが存在するかを判定する（ステップＳ３３）。
判定部２３は、介装材１の異物に、ガラス板３の主面の欠陥の位置に一致する位置のものが存在すると判定した場合（ステップＳ３３：Ｙｅｓ）、その異物がガラス板３に欠陥を生じさせた異物であると推定する。なお、判定部２３は、介装材１の異物に、ガラス板３の主面の欠陥の位置に一致する位置のものが存在しないと判定した場合（ステップＳ３３：Ｎｏ）、介装材１には、ガラス板３に欠陥を生じさせる異物が存在しないと推定する。
第２位置情報と第３位置情報との比較処理（ステップＳ２９）において、第２位置情報と第３位置情報との間で介装材１との当接の前後におけるガラス板３の主面の欠陥の位置に一致する位置のものが存在しないと判定した場合（ステップＳ２９：Ｎｏ）、判定部２３は、第１検査部１１で取得された第１情報と第２検査部１９で取得された第２情報とを比較する（ステップＳ３２）。
判定部２３は、第１情報から介装材１に存在する異物の位置情報である第１位置情報を抽出し、第２情報からガラス板３の主面に存在する欠陥の位置情報である第２位置情報を抽出する。そして、判定部２３は、介装材１に存在する異物の位置情報である第１位置情報と、ガラス板３の主面に存在する欠陥の位置情報である第２位置情報とに基づいて、介装材１の異物に、ガラス板３の主面の欠陥の位置に一致する位置のものが存在するかを判定する（ステップＳ３３）。
判定部２３は、介装材１の異物に、ガラス板３の主面の欠陥の位置に一致する位置のものが存在すると判定した場合（ステップＳ３３：Ｙｅｓ）、その異物がガラス板３に欠陥を生じさせた異物であると推定する。なお、判定部２３は、介装材１の異物に、ガラス板３の主面の欠陥の位置に一致する位置のものが存在しないと判定した場合（ステップＳ３３：Ｎｏ）、介装材１には、ガラス板３に欠陥を生じさせる異物が存在しないと推定する。
判定部２３によって介装材１に、ガラス板３の欠陥を生じさせる異物があると推定された場合（ステップＳ３３：Ｙｅｓ）、サンプリング部１５のトレイ４９に収容されている短尺介装材１Ｓからなる介装材サンプルを取り出し、この介装材サンプルに付着している異物を調査する（ステップＳ３４）。
また、判定部２３は、第１検査部１１で取得した第１情報と、ガラス板３の主面に欠陥を生じさせたか否かの推定結果との組み合わせを学習モデル作成部２５へ送信する。学習モデル作成部２５は、第１情報と推定結果との組み合わせを教師データとして機械学習させた学習モデルを作成する。これにより、第１情報に基づいて、介装材１の異物がガラス板３の主面に欠陥を生じさせるおそれが高いか否かを精度よく判定可能な学習モデルを作成できる。
さらに、判定部２３は、第２検査部１９で取得した第２情報を学習モデル作成部２５に送信してもよい。学習モデル作成部２５は、第２情報と、ガラス板３の主面に存在する欠陥の種類の情報との組み合わせを教師データとして機械学習された学習モデルを作成してもよい。これにより、第２情報に基づいて、ガラス板３の主面に生じた欠陥の種別を精度よく判定可能な学習モデルを作成できる。
また、第２実施形態においては、さらに、判定部２３は、ガラス板３の第３情報を学習モデル作成部２５へ送信してもよい。学習モデル作成部２５は、第３情報と、ガラス板３の主面に存在する欠陥の種類の情報との組み合わせを教師データとして機械学習された学習モデルを作成してもよい。これにより、第３情報に基づいて、ガラス板３の主面に存在する欠陥の種類を精度よく推定可能な学習モデルを作成できる。
このように、上記第２実施形態に係る検査装置２００の場合も、ガラス板３を積層させる際に介在される介装材１について、ガラス板３の主面に欠陥を生じさせる異物を精度よく推定できる。これにより、特に、表面の僅かな傷や汚染等の欠陥が不良の原因となるＦＰＤ用のガラス板３に使用される介装材１の検査に好適に用いることができる。
特に、第２実施形態に係る検査装置２００では、介装材１との当接前に存在するガラス板３の主面の欠陥の位置情報を事前に除くことで、介装材１におけるガラス板３の主面に欠陥を生じさせる異物の特定精度を向上させることができる。
なお、上記第１、２実施形態に係る検査装置１００，２００では、第２検査部１９によって第２情報を取得する前にガラス板３の主面を洗浄する洗浄部１７を備えた場合を例示したが、この洗浄部１７は必ずしも設けなくてもよい。
また、上記第１、２実施形態に係る検査装置１００，２００では、介装材１の下面の表面状態と、この介装材１の下面に当接させる下方側の評価用のガラス板３の主面の表面状態とを取得し、これらの表面状態から介装材１の異物の推定検査を行ったが、推定検査を行うための情報としては、介装材１の下面及び下方側のガラス板３の主面の表面状態に限らない。例えば、介装材１の下面及び上面の両面の表面状態と、下方側の評価用のガラス板３の主面の表面状態とを取得し、これらの表面状態から介装材１の異物の推定検査を行ってもよい。このように、介装材１の下面に加えて上面の表面状態の情報を取得することにより、さらに高精度に推定できる。また、介装材１の下面及び上面の両面の表面状態と、この介装材１の上面に当接させる上方側のガラス板３の主面の表面状態とを取得し、これらの表面状態から介装材１の異物の推定検査を行ってもよく、さらには、介装材１の下面及び上面の両面の表面状態と、下方側及び上方側のガラス板３の主面のそれぞれの表面状態とを取得し、これらの表面状態から介装材１の異物の推定検査を行ってもよい。
さらに、上記第１、２実施形態に係る検査装置１００，２００では、長尺介装材１Ｌを用い、サンプリング部１５において、長尺介装材１Lを検査領域毎にカッタ４８で切断して短尺介装材１Ｓとしたが、予め矩形状に形成された短尺介装材１Ｓを用いてもよい。この場合、複数枚の短尺介装材１Ｓを１枚ずつ押圧部１３でガラス板３に当接させ、サンプリング部１５のトレイ４９に収納させる。
また、第１、２実施形態に係る検査装置１００，２００において、第１検査部１１による第１情報の取得後の介装材１に対して、他の検査を行うために、例えば、色材を含む水溶性の液体によって介装材１を染色する塗布部を設けてもよい。
また、第１、２実施形態に係る検査装置１００，２００において、押圧部１３でガラス板３に当接した後の介装材１の下面の表面状態の情報を取得する第４検査部を備えてもよい。
図６は、第４検査部７１を備えた変形例を説明する概略構成図である。
図６に示す構成例では、押圧部１３とサンプリング部１５との間に、介装材１の下面を撮像し、その画像データを、介装材１１の表面状態の情報である第４情報として取得する第４検査部７１を備えている。この第４検査部７１も制御部２１によって制御され、また、この第４検査部７１によって取得された第４情報も制御部２１へ送信される。
この第４検査部７１は、例えば、反射型センサ７２及び透過型センサ７３を備えている。反射型センサ７２は、介装材１の下面に光を照射する投光部７２ａと、介装材１の下面で反射する投光部７２ａの光を受光して介装材１の画像を取得する受光部７２ｂとを有する。透過型センサ７３は、介装材１に光を照射する投光部７３ａと、介装材１を透過する投光部７３ａの光を受光して介装材１の画像を取得する受光部７３ｂとを有する。反射型センサ７２及び透過型センサ７３は、それぞれ複数設けられ、介装材１の幅方向に並設される。なお、第４検査部７１としては、反射型センサ７２及び透過型センサ７３の少なくとも一方を備えていればよい。
この第４検査部７１を備えた構成例では、判定部２３において、ガラス板３との当接前に取得した第１情報における介装材１に存在する異物の位置情報である第１位置情報と、ガラス板３との当接後に取得した第４情報における介装材１に存在する異物の位置情報である第４位置情報と、に基づいて、ガラス板３の主面に付着した異物を推定することができる。
ここで、第１情報から求めた第１位置情報と第４情報から求めた第４位置情報とを対比することにより、以下のことが推定できる。
１）第１位置情報と第４位置情報とが一致した異物は、ガラス板３に付着しなかった異物である可能性が高い。
２）第１検査部１１で検出されたが第４検査部７１では検出されなかった異物は、ガラス板３に付着した可能性が高い。
３）第１検査部１１で検出されず、第４検査部７１で検出された異物は、周辺環境から混入した外乱である可能性が高い。
特に、第１検査部１１で検出されず、第４検査部７１で検出された異物を、周辺環境から混入した外乱であると推定できるので、ガラス板３への影響の少ない外乱によって付着した異物を除外して推定できる。
このように、本発明は上記の実施形態に限定されるものではなく、実施形態の各構成を相互に組み合わせることや、明細書の記載、並びに周知の技術に基づいて、当業者が変更、応用することも本発明の予定するところであり、保護を求める範囲に含まれる。
以上の通り、本明細書には次の事項が開示されている。
（１） 積層させるガラス板同士の間に介在される介装材を検査する検査装置であって、
前記介装材の表、または表及び裏の表面状態の情報からなる第１情報を取得する第１検査部と、
前記第１検査部で前記第１情報が取得された前記介装材と前記ガラス板とを当接させる押圧部と、
前記介装材の表と当接させた前記ガラス板の主面の表面状態の情報からなる第２情報を取得する第２検査部と、
前記第１検査部で取得された前記第１情報における前記介装材に存在する異物の位置情報である第１位置情報と、前記第２検査部で取得された前記第２情報における前記ガラス板の主面に存在する欠陥の位置情報である第２位置情報と、に基づいて、前記介装材に存在する前記異物のうち前記ガラス板の主面に欠陥を生じさせた異物を推定する判定部と、
を備える、検査装置。
この構成の検査装置によれば、例えば、ガラス板を積層させる際に介在される合紙などの介装材について、ガラス板の主面に欠陥を生じさせる異物を精度よく推定できる。これにより、特に、表面の僅かな傷や汚染等の欠陥が不良の原因となるＦＰＤ用のガラス板に使用される介装材の検査に好適に用いることができる。
（２） 前記判定部は、さらに、前記第１情報における異物の大きさと前記第２情報における欠陥の大きさ、及び前記第１情報における異物の形状と前記第２情報における異物の形状、の少なくとも一方に基づいて前記ガラス板の主面に欠陥を生じさせた異物を推定する、（１）に記載の検査装置。
この構成の検査装置によれば、ガラス板の主面に欠陥を生じさせた介装材の異物を、大きさ及び形状の少なくとも一方を考慮して推定でき、推定精度が向上する。
（３） 前記判定部は、
前記第２位置情報に基づいて、前記ガラス板の主面に欠陥を生じさせた異物が存在し得る欠陥原因異物の位置情報を算出し、
前記第１位置情報のうちの前記欠陥原因異物の位置情報と一致した異物を前記ガラス板の主面に欠陥を生じさせた異物と推定する、（１）または（２）に記載の検査装置。
この構成の検査装置によれば、介装材の第１位置情報のうちの欠陥原因異物の位置情報と一致した異物をガラス板の主面に欠陥を生じさせた異物と推定するので、介装材におけるガラス板の主面に欠陥を生じさせた異物をより精度よく推定できる。
（４） 前記押圧部によって前記介装材と前記ガラス板とを当接させる前に、前記ガラス板の主面の表面状態の情報からなる第３情報を取得する第３検査部をさらに備え、
前記判定部は、
前記第３検査部で取得された前記第３情報における前記ガラス板の主面に存在する欠陥の位置情報である第３位置情報を求め、
前記第２位置情報から前記第３位置情報と一致する位置情報を除いた第５位置情報を算出し、
前記第１位置情報と、前記第５位置情報と、に基づいて、前記介装材に存在する異物のうち前記ガラス板の主面に欠陥を生じさせた異物を推定する、（１）～（３）のいずれか一つに記載の検査装置。
この構成の検査装置によれば、介装材との当接前に存在するガラス板の主面の欠陥の位置情報を事前に除くことで、介装材におけるガラス板の主面に欠陥を生じさせた異物の特定精度が向上する。
（５） 前記判定部は、
前記第５位置情報に基づいて、前記ガラス板の主面に欠陥を生じさせた異物が存在し得る欠陥原因異物の位置情報を算出し、
前記第１位置情報のうちの前記欠陥原因異物の位置情報と一致した異物を前記ガラス板の主面に欠陥を生じさせた異物と推定する、（４）に記載の検査装置。
この構成の検査装置によれば、介装材の第１位置情報のうちの欠陥原因異物の位置情報と一致した異物をガラス板の主面に欠陥を生じさせた異物と推定するので、介装材におけるガラス板の主面に欠陥を生じさせる異物をより精度よく推定できる。
（６） 前記介装材は、ロール状に巻回された介装材ロールから送り出される長尺介装材である、（１）～（５）のいずれか一つに記載の検査装置。
この構成の検査装置によれば、介装材ロールから送り出される長尺介装材における異物を連続して効率的に検査できる。
（７） 前記介装材と当接した前記ガラス板の主面を、前記第２検査部で検査する前に洗浄する洗浄部をさらに備える、（１）～（６）のいずれか一つに記載の検査装置。
この構成の検査装置によれば、ガラス板の主面に付着した異物のうち、大きな問題とならないような通常の洗浄で除去できる程度の異物を除去することにより、実際に問題となる欠陥を生じさせる介装材の異物を精度よく推定できる。
（８） 前記ガラス板と当接した後の前記介装材の表面状態の情報からなる第４情報を取得する第４検査部をさらに備え、
前記判定部は、
前記第１位置情報と、前記第４情報における前記介装材に存在する異物の位置情報である第４位置情報と、に基づいて、前記ガラス板の主面に付着した異物を推定する、（１）～（７）のいずれか一つに記載の検査装置。
この構成の検査装置によれば、ガラス板と当接した後の介装材の表面状態の情報からなる第４情報における異物の位置情報である第４位置情報を考慮してガラス板の主面に付着した異物を推定する。したがって、例えば、周辺環境から混入した外乱によって介装材に付着したようなガラス板への影響の少ない異物を除外して推定できる。
１ 介装材
１Ｌ 長尺介装材（介装材）
１Ｒ 介装材ロール（介装材）
１Ｓ 短尺介装材（介装材）
３ ガラス板
１１ 第１検査部
１３ 押圧部
１７ 洗浄部
１９ 第２検査部
２３ 判定部
６１ 第３検査部
７１ 第４検査部
１００，２００ 検査装置

Claims (8)

  1. 積層させるガラス板同士の間に介在される介装材を検査する検査装置であって、
    前記介装材の表、または表及び裏の表面状態の情報からなる第１情報を取得する第１検査部と、
    前記第１検査部で前記第１情報が取得された前記介装材と前記ガラス板とを当接させる押圧部と、
    前記介装材の表と当接させた前記ガラス板の主面の表面状態の情報からなる第２情報を取得する第２検査部と、
    前記第１検査部で取得された前記第１情報における前記介装材に存在する異物の位置情報である第１位置情報と、前記第２検査部で取得された前記第２情報における前記ガラス板の主面に存在する欠陥の位置情報である第２位置情報と、に基づいて、前記介装材に存在する前記異物のうち前記ガラス板の主面に欠陥を生じさせた異物を推定する判定部と、
    を備える、
    検査装置。
  2. 前記判定部は、さらに、前記第１情報における異物の大きさと前記第２情報における欠陥の大きさ、及び前記第１情報における異物の形状と前記第２情報における異物の形状、の少なくとも一方に基づいて前記ガラス板の主面に欠陥を生じさせた異物を推定する、
    請求項１に記載の検査装置。
  3. 前記判定部は、
    前記第２位置情報に基づいて、前記ガラス板の主面に欠陥を生じさせた異物が存在し得る欠陥原因異物の位置情報を算出し、
    前記第１位置情報のうちの前記欠陥原因異物の位置情報と一致した異物を前記ガラス板の主面に欠陥を生じさせた異物と推定する、
    請求項２に記載の検査装置。
  4. 前記押圧部によって前記介装材と前記ガラス板とを当接させる前に、前記ガラス板の主面の表面状態の情報からなる第３情報を取得する第３検査部をさらに備え、
    前記判定部は、
    前記第３検査部で取得された前記第３情報における前記ガラス板の主面に存在する欠陥の位置情報である第３位置情報を求め、
    前記第２位置情報から前記第３位置情報と一致する位置情報を除いた第５位置情報を算出し、
    前記第１位置情報と、前記第５位置情報と、に基づいて、前記介装材に存在する異物のうち前記ガラス板の主面に欠陥を生じさせた異物を推定する、
    請求項３に記載の検査装置。
  5. 前記判定部は、
    前記第５位置情報に基づいて、前記ガラス板の主面に欠陥を生じさせた異物が存在し得る欠陥原因異物の位置情報を算出し、
    前記第１位置情報のうちの前記欠陥原因異物の位置情報と一致した異物を前記ガラス板の主面に欠陥を生じさせた異物と推定する、
    請求項４に記載の検査装置。
  6. 前記介装材は、ロール状に巻回された介装材ロールから送り出される長尺介装材である、
    請求項１～５のいずれか一項に記載の検査装置。
  7. 前記介装材と当接した前記ガラス板の主面を、前記第２検査部で検査する前に洗浄する洗浄部をさらに備える、
    請求項１～５のいずれか一項に記載の検査装置。
  8. 前記ガラス板と当接した後の前記介装材の表面状態の情報からなる第４情報を取得する第４検査部をさらに備え、
    前記判定部は、
    前記第１位置情報と、前記第４情報における前記介装材に存在する異物の位置情報である第４位置情報と、に基づいて、前記ガラス板の主面に付着した異物を推定する、
    請求項１～５のいずれか一項に記載の検査装置。
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