JP2635758B2 - 欠陥判別装置 - Google Patents
欠陥判別装置Info
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Description
【発明の詳細な説明】 ［発明の目的］ （産業上の利用分野） 本発明は、周期的なパターンを有する被検査物例えば
半導体ウエハの欠陥判別を行う欠陥判別装置に関する。
半導体ウエハの欠陥判別を行う欠陥判別装置に関する。
（従来の技術） 半導体ウエハ等のような周期的なパターンを有する被
検査物の欠陥検査は当初オペレータの目視により行なわ
れていたが、近年検査の自動化が進んでコンピュータ処
理により検査が行なわれるようになった。そこで、かか
る検査装置としてはFFT（高速フーリエ変換）処理を用
いたものや第９図に示すように２台の顕微鏡1,2を半導
体ウエハ３のパターン周期の整数倍だけ離して配置し、
画像処理装置４において各顕微鏡1,2で撮像された各画
像を比較する技術がある。
検査物の欠陥検査は当初オペレータの目視により行なわ
れていたが、近年検査の自動化が進んでコンピュータ処
理により検査が行なわれるようになった。そこで、かか
る検査装置としてはFFT（高速フーリエ変換）処理を用
いたものや第９図に示すように２台の顕微鏡1,2を半導
体ウエハ３のパターン周期の整数倍だけ離して配置し、
画像処理装置４において各顕微鏡1,2で撮像された各画
像を比較する技術がある。
しかしながら、FFT処理は周期成分を除去するための
ものであって、この処理で欠陥部分まで処理することが
ある。そして、FFT処理は周期的な成分を除去して非周
期的な成分の検出を行ない易くするものであって、欠陥
を判別するためには別途欠陥判別の装置を付加する必要
がある。又、欠陥を有する被検査物と欠陥を有しない被
検査物とを分類する場合にはこの分類の装置も付加する
必要がある。又、FFT処理装置は高価でその処理に時間
がかかるという問題がある。
ものであって、この処理で欠陥部分まで処理することが
ある。そして、FFT処理は周期的な成分を除去して非周
期的な成分の検出を行ない易くするものであって、欠陥
を判別するためには別途欠陥判別の装置を付加する必要
がある。又、欠陥を有する被検査物と欠陥を有しない被
検査物とを分類する場合にはこの分類の装置も付加する
必要がある。又、FFT処理装置は高価でその処理に時間
がかかるという問題がある。
又、２つの画像を比較する技術では、この比較を高速
で行うために２値化処理が必要となる。ところが、２値
化処理する場合には被検査物としては白黒の鮮明な半導
体ウエハ３のようなものでないと欠陥を判別することが
困難となる。そのうえ、２つの画像を比較してその差を
求めようとすると、小領域に対して感度が低くなる。
又、半導体ウエハ３上で２つの顕微鏡1,2を走査させる
ので、その駆動機構が複雑となるとともにその走査の時
間がかかる。
で行うために２値化処理が必要となる。ところが、２値
化処理する場合には被検査物としては白黒の鮮明な半導
体ウエハ３のようなものでないと欠陥を判別することが
困難となる。そのうえ、２つの画像を比較してその差を
求めようとすると、小領域に対して感度が低くなる。
又、半導体ウエハ３上で２つの顕微鏡1,2を走査させる
ので、その駆動機構が複雑となるとともにその走査の時
間がかかる。
（発明が解決しようとする課題） 以上のようにFFT処理では欠陥部分まで処理する恐れ
があり、又２画像の比較では精度高く欠陥を判別するこ
とができない。
があり、又２画像の比較では精度高く欠陥を判別するこ
とができない。
そこで本発明は、周期パターンを有する被検査物の欠
陥を短時間でかつ高精度に判別できる欠陥判別装置を提
供することを目的とする。
陥を短時間でかつ高精度に判別できる欠陥判別装置を提
供することを目的とする。
［発明の構成］ （課題を解決するための手段） 本発明は、周期的なパターンを有する被検査物の欠陥
判別を行う欠陥判別装置において、被検査物を撮像して
この被検査物の画像データを得る撮像手段と、この撮像
手段で得られた画像データをパターンの周期の整数倍だ
けずらして元の画像データとの明るさの差を求める画像
差演算手段と、この画像差演算手段で求められた差画像
データをパターンに従って各小領域に分割する領域分割
手段と、この領域分割手段で分割された各小領域におけ
る明るさの各平均を求めこれら平均値の最大値と最小値
との差から欠陥判別を行う欠陥判別手段とを備えて上記
目的を達成しようとする欠陥判別装置である。
判別を行う欠陥判別装置において、被検査物を撮像して
この被検査物の画像データを得る撮像手段と、この撮像
手段で得られた画像データをパターンの周期の整数倍だ
けずらして元の画像データとの明るさの差を求める画像
差演算手段と、この画像差演算手段で求められた差画像
データをパターンに従って各小領域に分割する領域分割
手段と、この領域分割手段で分割された各小領域におけ
る明るさの各平均を求めこれら平均値の最大値と最小値
との差から欠陥判別を行う欠陥判別手段とを備えて上記
目的を達成しようとする欠陥判別装置である。
又本発明は、周期的なパターンを有する被検査物の欠
陥判別を行う欠陥判別装置において、被検査物を撮像し
てこの被検査物の画像データを得る撮像手段と、この撮
像手段で得られた画像データをパターンの周期の整数倍
だけずらして元の画像データとの明るさの差を求める画
像差演算手段と、この画像差演算手段で求められた差画
像データをパターンに従って各小領域に分割する領域分
割手段と、この領域分割手段で分割された各小領域にお
ける明るさの最大値と最小値との差を求めこの差の値か
ら欠陥判別を行う欠陥判別手段とを備えて上記目的を達
成しようとする欠陥判別装置である。
陥判別を行う欠陥判別装置において、被検査物を撮像し
てこの被検査物の画像データを得る撮像手段と、この撮
像手段で得られた画像データをパターンの周期の整数倍
だけずらして元の画像データとの明るさの差を求める画
像差演算手段と、この画像差演算手段で求められた差画
像データをパターンに従って各小領域に分割する領域分
割手段と、この領域分割手段で分割された各小領域にお
ける明るさの最大値と最小値との差を求めこの差の値か
ら欠陥判別を行う欠陥判別手段とを備えて上記目的を達
成しようとする欠陥判別装置である。
さらに本発明は、周期的なパターンを有する被検査物
の欠陥判別を行う欠陥判別装置において、被検査物を撮
像してこの被検査物の画像データを得る撮像手段と、こ
の撮像手段で得られた画像データをパターンの周期の整
数倍だけずらして元の画像データとの明るさの差を求め
る画像差演算手段と、この画像差演算手段で求められた
差画像データをパターンに従って各小領域に分割する領
域分割手段と、この領域分割手段で分割された各小領域
における明るさの標準偏差を求め、これら標準偏差の最
大値と最小値との差から欠陥判別を行う欠陥判別手段と
を備えて上記目的を達成しようとする欠陥判別装置であ
る。
の欠陥判別を行う欠陥判別装置において、被検査物を撮
像してこの被検査物の画像データを得る撮像手段と、こ
の撮像手段で得られた画像データをパターンの周期の整
数倍だけずらして元の画像データとの明るさの差を求め
る画像差演算手段と、この画像差演算手段で求められた
差画像データをパターンに従って各小領域に分割する領
域分割手段と、この領域分割手段で分割された各小領域
における明るさの標準偏差を求め、これら標準偏差の最
大値と最小値との差から欠陥判別を行う欠陥判別手段と
を備えて上記目的を達成しようとする欠陥判別装置であ
る。
又、本発明は、周期的なパターンを有する被検査物の
欠陥判別を行う欠陥判別装置において、被検査物を撮像
してこの被検査物の画像データを得る撮像手段と、この
撮像手段で得られた画像データをパターンの周期の整数
倍だけずらして元の画像データとの明るさの差を求める
画像差演算手段と、この画像差演算手段で求められた差
画像データをパターンに従って各小領域に分割する領域
分割手段と、この領域分割手段で分割された各小領域ご
との標準偏差を求めこれら各小領域ごとの標準偏差の値
群の最大値と最小値との差と、各小領域の標準偏差の値
群から検査領域全体に対する第２の標準偏差とを求め、
この差と第２の標準偏差との商の値より欠陥判別を行う
欠陥判別手段とを備えて上記目的を達成しようとする欠
陥判別装置である。
欠陥判別を行う欠陥判別装置において、被検査物を撮像
してこの被検査物の画像データを得る撮像手段と、この
撮像手段で得られた画像データをパターンの周期の整数
倍だけずらして元の画像データとの明るさの差を求める
画像差演算手段と、この画像差演算手段で求められた差
画像データをパターンに従って各小領域に分割する領域
分割手段と、この領域分割手段で分割された各小領域ご
との標準偏差を求めこれら各小領域ごとの標準偏差の値
群の最大値と最小値との差と、各小領域の標準偏差の値
群から検査領域全体に対する第２の標準偏差とを求め、
この差と第２の標準偏差との商の値より欠陥判別を行う
欠陥判別手段とを備えて上記目的を達成しようとする欠
陥判別装置である。
（作用） このような手段を備えたことにより、撮像手段で得ら
れた被検査物の画像データを画像差演算手段によりパタ
ーンの周期の整数倍だけずらして元の画像データとの明
るさの差を求め、この画像差演算手段で求められた差画
像データが領域分割手段によりパターンに従って各小領
域に分割され、これら小領域における明るさの各平均値
が欠陥判別手段により求められ、さらにこれら平均値の
最大値と最小値との差から欠陥判別が行なれる。
れた被検査物の画像データを画像差演算手段によりパタ
ーンの周期の整数倍だけずらして元の画像データとの明
るさの差を求め、この画像差演算手段で求められた差画
像データが領域分割手段によりパターンに従って各小領
域に分割され、これら小領域における明るさの各平均値
が欠陥判別手段により求められ、さらにこれら平均値の
最大値と最小値との差から欠陥判別が行なれる。
さらに上記手段を備えたことにより、上記領域分割手
段で分割された各小領域の明るさが欠陥判別手段により
求められるとともに上記画像差演算手段で求められた差
画像データにおける標準偏差の最大値と最小値との差が
求められてこれら差の値から欠陥判別が行われる。
段で分割された各小領域の明るさが欠陥判別手段により
求められるとともに上記画像差演算手段で求められた差
画像データにおける標準偏差の最大値と最小値との差が
求められてこれら差の値から欠陥判別が行われる。
又、上記手段を備えたことにより、上記領域分割手段
で分割された各小領域における明るさの標準偏差が欠陥
判別手段により求められ、さらにこれら標準偏差の最大
値と最小値との差から欠陥判別が行なわれる。
で分割された各小領域における明るさの標準偏差が欠陥
判別手段により求められ、さらにこれら標準偏差の最大
値と最小値との差から欠陥判別が行なわれる。
さらに上記手段を備えたことにより、上記領域分割手
段で分割された各小領域ごとの明るさの標準偏差を求
め、これら小領域ごとの標準偏差の最大値と最小値との
差と、各小領域ごとの標準偏差の値群から検査領域全体
に対する第２の標準偏差とを求め、この差と第２の標準
偏差との商の値より小領域の欠陥に感度の高い欠陥判別
が行なわれる。
段で分割された各小領域ごとの明るさの標準偏差を求
め、これら小領域ごとの標準偏差の最大値と最小値との
差と、各小領域ごとの標準偏差の値群から検査領域全体
に対する第２の標準偏差とを求め、この差と第２の標準
偏差との商の値より小領域の欠陥に感度の高い欠陥判別
が行なわれる。
（実施例） 以下、本発明の第１実施例について図面を参照して説
明する。
明する。
第１図は欠陥判別装置の構成図である。同図において
10は被検査物であって、この被検査物10には第２図に示
すように周期的なパターンが形成されている。なお、第
２図に示す被検査物10は模様「■」が周期的に配列され
たものとなっており、10a,10bはそれぞれ欠陥となって
いる。この被検査物10の上方には撮像装置11が配置され
て被検査物10を撮像するものとなっている。そして、こ
の撮像装置11から出力される画像信号は画像処理装置12
に送られている。
10は被検査物であって、この被検査物10には第２図に示
すように周期的なパターンが形成されている。なお、第
２図に示す被検査物10は模様「■」が周期的に配列され
たものとなっており、10a,10bはそれぞれ欠陥となって
いる。この被検査物10の上方には撮像装置11が配置され
て被検査物10を撮像するものとなっている。そして、こ
の撮像装置11から出力される画像信号は画像処理装置12
に送られている。
この画像処理装置12は撮像装置11の撮像により得られ
る画像データから被検査物10の欠陥判別を行う機能を有
するもので、次のような構成となっている。すなわち、
CPU（中央処理装置）等から成る主制御部13が備えら
れ、この主制御部13に画像メモリ14、画像差演算部15、
欠陥判別部16、領域分割部17及びCRT等の表示装置18が
接続されている。画像メモリ14にはA/D（アナログ／デ
ィジタル）変換器19が接続され、撮像装置11からの画像
信号がA/D変換器19でディジタル画像信号に変換されて
画像メモリ14に画像データとして記憶されるようになっ
ている。一方、画像差演算部15は画像メモリ14に記憶さ
れた画像データを被検査物10のパターンの周期の整数倍
だけずらして元の画像データとの明るさの差を求める機
能を有するものである。領域分割部17は画像差演算部15
で求められた差画像データを被検査物10のパターンに従
って各小領域に分割する機能を有するものであり、又欠
陥判別部16は領域分割部17で分割された各小領域におけ
る明るさの各平均値を求め、これら平均値の最大値と最
小値との差から欠陥判別を行う機能を有するものであ
る。
る画像データから被検査物10の欠陥判別を行う機能を有
するもので、次のような構成となっている。すなわち、
CPU（中央処理装置）等から成る主制御部13が備えら
れ、この主制御部13に画像メモリ14、画像差演算部15、
欠陥判別部16、領域分割部17及びCRT等の表示装置18が
接続されている。画像メモリ14にはA/D（アナログ／デ
ィジタル）変換器19が接続され、撮像装置11からの画像
信号がA/D変換器19でディジタル画像信号に変換されて
画像メモリ14に画像データとして記憶されるようになっ
ている。一方、画像差演算部15は画像メモリ14に記憶さ
れた画像データを被検査物10のパターンの周期の整数倍
だけずらして元の画像データとの明るさの差を求める機
能を有するものである。領域分割部17は画像差演算部15
で求められた差画像データを被検査物10のパターンに従
って各小領域に分割する機能を有するものであり、又欠
陥判別部16は領域分割部17で分割された各小領域におけ
る明るさの各平均値を求め、これら平均値の最大値と最
小値との差から欠陥判別を行う機能を有するものであ
る。
次に上記の如く構成された装置の作用について説明す
る。第２図に示すような欠陥10a,10bがある被検査物10
が撮像装置11の下方に配置されると、撮像装置11は被検
査物10を撮像してその画像信号を出力する。この画像信
号はA/D変換器19でディジタル画像信号に変換されて画
像メモリ14に画像データとして記憶される。このように
画像データが画像メモリ14に記憶されると、画像差演算
部15は画像メモリ14に記憶された画像データを読み出し
てこの画像データG1を第３図に示すように被検査物10の
パターンの１周期分だけずらして画像データG2を得る。
そして、画像差演算部15はこれら画像データG1とG2との
差を求めて差画像データG3を求める。つまり、各画像デ
ータG1とG2との差を求めることにより欠陥のない模様
「■」は相殺されるとともに欠陥10a,10bは濃淡レベル
の高い部分10a−１、10b−１及び濃淡レベルの低い部分
10a−２、10b−２となって欠陥部分が強調されるように
なる。
る。第２図に示すような欠陥10a,10bがある被検査物10
が撮像装置11の下方に配置されると、撮像装置11は被検
査物10を撮像してその画像信号を出力する。この画像信
号はA/D変換器19でディジタル画像信号に変換されて画
像メモリ14に画像データとして記憶される。このように
画像データが画像メモリ14に記憶されると、画像差演算
部15は画像メモリ14に記憶された画像データを読み出し
てこの画像データG1を第３図に示すように被検査物10の
パターンの１周期分だけずらして画像データG2を得る。
そして、画像差演算部15はこれら画像データG1とG2との
差を求めて差画像データG3を求める。つまり、各画像デ
ータG1とG2との差を求めることにより欠陥のない模様
「■」は相殺されるとともに欠陥10a,10bは濃淡レベル
の高い部分10a−１、10b−１及び濃淡レベルの低い部分
10a−２、10b−２となって欠陥部分が強調されるように
なる。
次に画像差演算部15により第４図に示すような差画像
データG3が得られる。このように差画像データG3が得ら
れると、領域分割部17は差画像データG3を同図に示すよ
うに被検査物10の周期的パターンに従って各小領域q1,q
2…qnに分割する。次に欠陥判別部16は各小領域q1,q2,
…qn別にそれぞれ明るさの平均値を求める。そして、欠
陥判別部16は各小領域q1,q2、…qnの各平均値の中から
最大値と最小値とを求めてこれら最大値と最小値との差
を求める。しかるに、欠陥判別部16はこの最大値と最小
値との差の値から被検査物10の良品，不良品の欠陥判別
を行う。この場合、被検査物10に欠陥があると、上記最
大値と最小値との差の値は大きくなる。
データG3が得られる。このように差画像データG3が得ら
れると、領域分割部17は差画像データG3を同図に示すよ
うに被検査物10の周期的パターンに従って各小領域q1,q
2…qnに分割する。次に欠陥判別部16は各小領域q1,q2,
…qn別にそれぞれ明るさの平均値を求める。そして、欠
陥判別部16は各小領域q1,q2、…qnの各平均値の中から
最大値と最小値とを求めてこれら最大値と最小値との差
を求める。しかるに、欠陥判別部16はこの最大値と最小
値との差の値から被検査物10の良品，不良品の欠陥判別
を行う。この場合、被検査物10に欠陥があると、上記最
大値と最小値との差の値は大きくなる。
このように上記第１実施例においては、差画像データ
G3を各小領域q1,q2…qnに分割し、これら小領域q1,q2…
qnにおける明るさの各平均値を求めてその最大値と最小
値との差から欠陥判別を行なうようにしたので、簡単な
処理で高精度に被検査物10の欠陥の判別ができる。その
うえ、簡単な処理であるので、高速に被検査物10に対す
る欠陥判別ができる。
G3を各小領域q1,q2…qnに分割し、これら小領域q1,q2…
qnにおける明るさの各平均値を求めてその最大値と最小
値との差から欠陥判別を行なうようにしたので、簡単な
処理で高精度に被検査物10の欠陥の判別ができる。その
うえ、簡単な処理であるので、高速に被検査物10に対す
る欠陥判別ができる。
次に本発明の第２実施例について説明する。ここで、
第２実施例は上記第１図を参照して説明するが、第１実
施例と異なるところは画像処理装置12である。すなわ
ち、画像処理装置12には領域分割部17及び欠陥判別部16
が主制御部13に接続されている。領域分割部17は画像差
演算部15で求められた差画像データを被検査物10のパタ
ーンに従って各小領域に分割する機能を有するものであ
り、又欠陥判別部16は領域分割部17で分割された各小領
域における明るさの最大値と最小値との差を求めこの差
から欠陥判別を行う機能を有するものである。
第２実施例は上記第１図を参照して説明するが、第１実
施例と異なるところは画像処理装置12である。すなわ
ち、画像処理装置12には領域分割部17及び欠陥判別部16
が主制御部13に接続されている。領域分割部17は画像差
演算部15で求められた差画像データを被検査物10のパタ
ーンに従って各小領域に分割する機能を有するものであ
り、又欠陥判別部16は領域分割部17で分割された各小領
域における明るさの最大値と最小値との差を求めこの差
から欠陥判別を行う機能を有するものである。
次に作用について説明する。上記一実施例で説明した
ように画像差演算部15により第４図に示すような差画像
データG3が得られる。このように差画像データG3が得ら
れると、領域分割部17は差画像データG3を同図に示すよ
うに被検査物10の周期的パターンに従って各小領域q1,q
2…qnに分割する。次に欠陥判別部16は各小領域q1,q2,
…qn別にそれぞれ明るさの最大値と最小値とを求めて、
これら最大値と最小値との差を求める。しかるに、欠陥
判別部16はこの最大値と最小値との差の値から被検査物
10の良品，不良品の欠陥判別を行う。この場合、被検査
物10に欠陥があると、上記最大値と最小値との差の値は
大きくなる。
ように画像差演算部15により第４図に示すような差画像
データG3が得られる。このように差画像データG3が得ら
れると、領域分割部17は差画像データG3を同図に示すよ
うに被検査物10の周期的パターンに従って各小領域q1,q
2…qnに分割する。次に欠陥判別部16は各小領域q1,q2,
…qn別にそれぞれ明るさの最大値と最小値とを求めて、
これら最大値と最小値との差を求める。しかるに、欠陥
判別部16はこの最大値と最小値との差の値から被検査物
10の良品，不良品の欠陥判別を行う。この場合、被検査
物10に欠陥があると、上記最大値と最小値との差の値は
大きくなる。
このように上記第２実施例においては、差画像データ
G3を各小領域q1,q2…qnに分割し、これら小領域q1,q2…
qnにおける明るさの最大値と最小値との差から欠陥判別
を行なうようにしたので、本実施例においても上記第１
実施例と同様の効果を奏することができる。
G3を各小領域q1,q2…qnに分割し、これら小領域q1,q2…
qnにおける明るさの最大値と最小値との差から欠陥判別
を行なうようにしたので、本実施例においても上記第１
実施例と同様の効果を奏することができる。
次に本発明の第３実施例について第５図に示す欠陥判
別装置の構成図を参照して説明する。なお、第１図と同
一部分には同一符号を付してその詳しい説明は省略す
る。画像処理装置30には欠陥判別部31が備えられてい
る。この欠陥判別部31は領域分割部17で分割された各小
領域q1,q2…qnにおける明るさの標準偏差を求め、これ
ら標準偏差の最大値と最小値との差から欠陥判別を行う
機能を有するものである。
別装置の構成図を参照して説明する。なお、第１図と同
一部分には同一符号を付してその詳しい説明は省略す
る。画像処理装置30には欠陥判別部31が備えられてい
る。この欠陥判別部31は領域分割部17で分割された各小
領域q1,q2…qnにおける明るさの標準偏差を求め、これ
ら標準偏差の最大値と最小値との差から欠陥判別を行う
機能を有するものである。
次に作用について説明する。上記第２実施例と同様に
画像差演算部15により差画像データG3が求められ、次に
領域分割部17により差画像データG3が第４図に示すよう
に各小領域q1,q2…qnに分割される。ここで、欠陥判別
部31は各小領域q1,q2…qn別にそれぞれ明るさの標準偏
差値を求める。第６図（ａ）（ｂ）はかかる標準偏差値
の度数分布を示すもので、同図（ａ）は大きな欠陥のあ
る被検査物10に対して求めたものであり、同図（ｂ）は
小さな欠陥のある被検査物10に対して求めたものであ
る。なお、e1,e2によりそれぞれ欠陥を有する小領域の
標準偏差値を示している。次に欠陥判別部31は以上のよ
うにして求めた各小領域ごとの標準偏差値の最大値と最
小値との差を求め、この差の値から欠陥判別を行う。
画像差演算部15により差画像データG3が求められ、次に
領域分割部17により差画像データG3が第４図に示すよう
に各小領域q1,q2…qnに分割される。ここで、欠陥判別
部31は各小領域q1,q2…qn別にそれぞれ明るさの標準偏
差値を求める。第６図（ａ）（ｂ）はかかる標準偏差値
の度数分布を示すもので、同図（ａ）は大きな欠陥のあ
る被検査物10に対して求めたものであり、同図（ｂ）は
小さな欠陥のある被検査物10に対して求めたものであ
る。なお、e1,e2によりそれぞれ欠陥を有する小領域の
標準偏差値を示している。次に欠陥判別部31は以上のよ
うにして求めた各小領域ごとの標準偏差値の最大値と最
小値との差を求め、この差の値から欠陥判別を行う。
このように上記第３実施例においては、各小領域q1,q
2…qnにおける明るさの標準偏差を求め、さらにこれら
標準偏差の最大値と最小値との差から欠陥判別を行うよ
うにしたので、上記第１実施例と同様の効果をすること
ができる。
2…qnにおける明るさの標準偏差を求め、さらにこれら
標準偏差の最大値と最小値との差から欠陥判別を行うよ
うにしたので、上記第１実施例と同様の効果をすること
ができる。
次に本発明の第４実施例について第５図に示す欠陥判
別装置の構成図を参照して説明する。なお、第１図と同
一部分には同一符号を付してその詳しい説明は省略す
る。画像処理装置30には欠陥判別部31が備えられてい
る。この欠陥判別部31は領域分割部17で分割された各小
領域q1,q2…qnにおける明るさの標準偏差を求め、これ
ら標準偏差の最大値と最小値との差から欠陥判別を行う
機能を有するものである。
別装置の構成図を参照して説明する。なお、第１図と同
一部分には同一符号を付してその詳しい説明は省略す
る。画像処理装置30には欠陥判別部31が備えられてい
る。この欠陥判別部31は領域分割部17で分割された各小
領域q1,q2…qnにおける明るさの標準偏差を求め、これ
ら標準偏差の最大値と最小値との差から欠陥判別を行う
機能を有するものである。
次に作用について説明する。上記第２実施例と同様に
画像差演算部15により差画像データG3が求められ、次に
領域分割部17により差画像データG3が第４図に示すよう
に各小領域q1,q2…qnに分割される。ここで、欠陥判別
部31は各小領域q1,q2…qn別にそれぞれ明るさの標準偏
差値を求める。第６図（ａ）（ｂ）はかかる標準偏差値
の度数分布を示すもので、同図（ａ）は大きな欠陥のあ
る被検査物10に対して求めたものであり、同図（ｂ）は
小さな欠陥のある被検査物10に対して求めたものであ
る。なお、e1,e2によりそれぞれ欠陥を有する小領域の
標準偏差値を示している。次に欠陥判別部31は以上のよ
うにして求めた各小領域ごとの標準偏差値の分布の最大
値と最小値との差A1｛第６図（ｂ）ではA2｝を求める。
さらに各小領域ごとの標準偏差値の分布から画像全体に
対する第２の標準偏差値σ１｛第６図（ｂ）ではσ２｝
を求める。つまり、標準偏差値σ１は欠陥を有する領域
が大きくなるほど大きな値となる。そして、欠陥判別部
31は差A1を標準偏差σ１で除算し、この除算値から欠陥
判別を行う。なお、第６図（ｂ）ではA2/σ２の値で欠
陥判別を行う。この場合、除算値は欠陥領域の大きさが
小さい程大きな値となる。ところで、上記差Anに対する
除算値An/σｎを図に表わすと第７図に示す如くとな
る。なお、ｎは1,2,3…である。同図において差Anに対
して値αよりも大きい領域α０は大きな欠陥のある小領
域を示し、かつ除算値An/σｎに対して値βよりも大き
い領域β０は小さな欠陥のある小領域を示している。従
って、欠陥判別部31は上記各値α，βを境として大きな
欠陥と小さな欠陥とを判別する。
画像差演算部15により差画像データG3が求められ、次に
領域分割部17により差画像データG3が第４図に示すよう
に各小領域q1,q2…qnに分割される。ここで、欠陥判別
部31は各小領域q1,q2…qn別にそれぞれ明るさの標準偏
差値を求める。第６図（ａ）（ｂ）はかかる標準偏差値
の度数分布を示すもので、同図（ａ）は大きな欠陥のあ
る被検査物10に対して求めたものであり、同図（ｂ）は
小さな欠陥のある被検査物10に対して求めたものであ
る。なお、e1,e2によりそれぞれ欠陥を有する小領域の
標準偏差値を示している。次に欠陥判別部31は以上のよ
うにして求めた各小領域ごとの標準偏差値の分布の最大
値と最小値との差A1｛第６図（ｂ）ではA2｝を求める。
さらに各小領域ごとの標準偏差値の分布から画像全体に
対する第２の標準偏差値σ１｛第６図（ｂ）ではσ２｝
を求める。つまり、標準偏差値σ１は欠陥を有する領域
が大きくなるほど大きな値となる。そして、欠陥判別部
31は差A1を標準偏差σ１で除算し、この除算値から欠陥
判別を行う。なお、第６図（ｂ）ではA2/σ２の値で欠
陥判別を行う。この場合、除算値は欠陥領域の大きさが
小さい程大きな値となる。ところで、上記差Anに対する
除算値An/σｎを図に表わすと第７図に示す如くとな
る。なお、ｎは1,2,3…である。同図において差Anに対
して値αよりも大きい領域α０は大きな欠陥のある小領
域を示し、かつ除算値An/σｎに対して値βよりも大き
い領域β０は小さな欠陥のある小領域を示している。従
って、欠陥判別部31は上記各値α，βを境として大きな
欠陥と小さな欠陥とを判別する。
このように上記第４実施例においては、大きな欠陥と
小さな欠陥の種類を判別できる。
小さな欠陥の種類を判別できる。
なお、本発明は上記各実施例に限定されるものではな
くその主旨を逸脱しない範囲で変形してもよい。例え
ば、画像差演算部15は周期的パターンの１周期分だけず
らしているが、１周期に限らず整数倍の周期だけずらし
てもよい。さらに、縦横にずらすだけでなく斜め方向に
ずらして各模様「■」が重なるようにしてもよい。
くその主旨を逸脱しない範囲で変形してもよい。例え
ば、画像差演算部15は周期的パターンの１周期分だけず
らしているが、１周期に限らず整数倍の周期だけずらし
てもよい。さらに、縦横にずらすだけでなく斜め方向に
ずらして各模様「■」が重なるようにしてもよい。
［発明の効果］ 以上詳記したように本発明によれば、周期パターンを
有する被検査物の欠陥を短時間でかつ高精度に判別でき
る欠陥判別装置を提供できる。
有する被検査物の欠陥を短時間でかつ高精度に判別でき
る欠陥判別装置を提供できる。
第１図乃至第３図は本発明に係わる欠陥判別装置の第１
実施例を説明するための図であって、第１図は構成図、
第２図は被検査物の外観図、第３図は差画像データの模
式図、第４図は差画像データの各小領域を示す模式図、
第５図は本発明の第３実施例の構成図、第６図は標準偏
差値の分布図、第７図は欠陥判別の作用を説明するため
の図、第８図は本発明装置の第４実施例の構成図、第９
図は従来技術を説明するための図である。 10……被検査物、11……撮像装置、12,30,40……画像処
理装置、13……主制御部、14……画像メモリ、15……画
像差演算部、16,31,41……欠陥判別部、17……領域分割
部、18……表示装置、19……A/D変換器。
実施例を説明するための図であって、第１図は構成図、
第２図は被検査物の外観図、第３図は差画像データの模
式図、第４図は差画像データの各小領域を示す模式図、
第５図は本発明の第３実施例の構成図、第６図は標準偏
差値の分布図、第７図は欠陥判別の作用を説明するため
の図、第８図は本発明装置の第４実施例の構成図、第９
図は従来技術を説明するための図である。 10……被検査物、11……撮像装置、12,30,40……画像処
理装置、13……主制御部、14……画像メモリ、15……画
像差演算部、16,31,41……欠陥判別部、17……領域分割
部、18……表示装置、19……A/D変換器。
Claims (4)
- 【請求項１】周期的なパターンを有する被検査物の欠陥
判別を行う欠陥判別装置において、 前記被検査物を撮像してこの被検査物の画像データを得
る撮像手段と、 この撮像手段で得られた画像データを前記パターンの周
期の整数倍だけずらして元の画像データとの明るさの差
を求める画像差演算手段と、 この画像差演算手段で求められた差画像データを前記パ
ターンに従って各小領域に分割する領域分割手段と、 この領域分割手段で分割された各小領域における明るさ
の各平均を求めこれら平均値の最大値と最小値との差か
ら欠陥判別を行う欠陥判別手段と、 を具備したことを特徴とする欠陥判別装置。 - 【請求項２】周期的なパターンを有する被検査物の欠陥
判別を行う欠陥判別装置において、 前記被検査物を撮像してこの被検査物の画像データを得
る撮像手段と、 この撮像手段で得られた画像データを前記パターンの周
期の整数倍だけずらして元の画像データとの明るさの差
を求める画像差演算手段と、 この画像差演算手段で求められた差画像データを前記パ
ターンに従って各小領域に分割する領域分割手段と、 この領域分割手段で分割された各小領域における明るさ
の最大値と最小値との差を求めこの差の値から欠陥判別
を行う欠陥判別手段と、 を具備したことを特徴とする欠陥判別装置。 - 【請求項３】周期的なパターンを有する被検査物の欠陥
判別を行う欠陥判別装置において、 前記被検査物を撮像してこの被検査物の画像データを得
る撮像手段と、 この撮像手段で得られた画像データを前記パターンの周
期の整数倍だけずらして元の画像データとの明るさの差
を求める画像差演算手段と、 この画像差演算手段で求められた差画像データを前記パ
ターンに従って各小領域に分割する領域分割手段と、 この領域分割手段で分割された各小領域における明るさ
の標準偏差を求め、これら標準偏差の最大値と最小値と
の差から欠陥判別を行う欠陥判別手段と、 を具備したことを特徴とする欠陥判別装置。 - 【請求項４】周期的なパターンを有する被検査物の欠陥
判別を行う欠陥判別装置において、 前記被検査物を撮像してこの被検査物の画像データを得
る撮像手段と、 この撮像手段で得られた画像データを前記パターンの周
期の整数倍だけずらして元の画像データとの明るさの差
を求める画像差演算手段と、 この画像差演算手段で求められた差画像データを前記パ
ターンに従って各小領域に分割する領域分割手段と、 この領域分割手段で分割された各小領域ごとの標準偏差
を求めこれら各小領域ごとの標準偏差の値群の最大値と
最小値との差と、各小領域の標準偏差の値群から検査領
域全体に対する第２の標準偏差とを求め、この差と第２
の標準偏差との商の値より欠陥判別を行う欠陥判別手段
と、 を具備したことを特徴とする欠陥判別装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7387789A JP2635758B2 (ja) | 1989-03-28 | 1989-03-28 | 欠陥判別装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7387789A JP2635758B2 (ja) | 1989-03-28 | 1989-03-28 | 欠陥判別装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH02253109A JPH02253109A (ja) | 1990-10-11 |
| JP2635758B2 true JP2635758B2 (ja) | 1997-07-30 |
Family
ID=13530870
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7387789A Expired - Lifetime JP2635758B2 (ja) | 1989-03-28 | 1989-03-28 | 欠陥判別装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2635758B2 (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6437862B1 (en) | 1999-06-22 | 2002-08-20 | Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha | Defect inspection apparatus |
| JP2002259951A (ja) * | 2001-02-27 | 2002-09-13 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 繰り返しパターン消去方法、欠陥検査方法及び装置 |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006284433A (ja) * | 2005-04-01 | 2006-10-19 | Tokyo Seimitsu Co Ltd | 外観検査装置及び外観検査方法 |
| KR101520835B1 (ko) * | 2013-06-27 | 2015-05-18 | 파크시스템스 주식회사 | 이미지 획득 방법 및 이를 이용한 이미지 획득 장치 |
| JP6512965B2 (ja) * | 2015-07-01 | 2019-05-15 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置および画像処理方法 |
-
1989
- 1989-03-28 JP JP7387789A patent/JP2635758B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6437862B1 (en) | 1999-06-22 | 2002-08-20 | Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha | Defect inspection apparatus |
| JP2002259951A (ja) * | 2001-02-27 | 2002-09-13 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 繰り返しパターン消去方法、欠陥検査方法及び装置 |
| JP4560969B2 (ja) * | 2001-02-27 | 2010-10-13 | パナソニック株式会社 | 欠陥検査方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH02253109A (ja) | 1990-10-11 |
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