JP2683248B2

JP2683248B2 - 着色周期性パターンの検査方法

Info

Publication number: JP2683248B2
Application number: JP63146619A
Authority: JP
Inventors: 一生渡辺
Original assignee: Dai Nippon Printing Co Ltd
Current assignee: Dai Nippon Printing Co Ltd
Priority date: 1988-06-13
Filing date: 1988-06-13
Publication date: 1997-11-26
Anticipated expiration: 2012-11-26
Also published as: JPH01313743A

Description

【発明の詳細な説明】〔産業上の利用分野〕本発明は、カラーテレビカメラに用いられる撮像管や
固体撮像管素子に用いられる色分解フィルタや液晶ディ
スプレイ装置に用いられるカラーフィルタなど着色した
単位パターンを繰り返し配列した周期パターンの欠陥、
ムラなどを検査する方法に関するものである。

〔従来の技術〕

従来、CCDカラーフィルタ、液晶カラーフィルタは、
パターンの欠陥やムラがあると撮像した映像や表示する
映像の欠陥になり、また表面に微小な凹凸があるとその
カラーフィルタを使用した製品が不良となってしまうた
め、カラーフィルタの製造途中または後に検査を行い、
欠陥のあるカラーフィルタを除外しなければならない。
このようなカラーフィルタの検査は、従来、顕微鏡検
査、各種照明を用いた目視検査で行われてきたが、個人
差、欠陥見逃しなどの問題があった。

そこで、これらの問題を解決するためにいろいろの方
法が提案されている。

第９〜11図により周期性パターンをテレビカメラによ
り撮影し、画像処理する検査方法について説明する。

第９図に示す検査装置においては、第10図に示すよう
な周期的な開口を単位パターン51として持つ被検査体46
の開口面積の異常を検知するため、直流電源49で点灯さ
れる白熱ランプ48と拡散板47で構成される透過照明部に
より被検査体46を照明し、TVカメラ41で検査領域を撮影
する。画像処理装置42はTVカメラの出力信号をA/D変換
してデジタル画像データとし、フレームメモリ、及び演
算器により画像の加算、減算を含む各種の画像処理を高
速で行う。制御装置43は画像処理装置42、及びXYステー
ジ50と駆動機構45で構成されるパターン移動機構を制御
してパターンの移動を行う。なお、第10図において52、
53は欠陥をもった単位パターンである。

TVカメラ41によるビデオ信号の単位開口による変化が
無視できる撮影条件、例えば１画素に対応するパターン
面積に単位開口11が10個程度入るようにし、パターンを
移動変位させる方向がTVカメラ41の走査線方向で、パタ
ーンの変位距離が画素ピッチの整数倍となっている場合
について第11図により説明する。

パターンの欠陥がある所を通る直線上の光透過率分布
は、例えば第11図（ａ）に示すようになり、第10図の53
で示すような開口面積が正常なパターン51よりも大きい
欠陥、即ち白欠陥による光透過率の変化54や、第10図の
52で示すように開口面積が正常なパターン51よりも小さ
い欠陥、即ち黒欠陥による光透過率の変化55が検出され
る。また、第11図（ａ）の場合と同じ線上を走査したビ
デオ信号を示す第11図（ｂ）のようになり、パターンの
照明ムラ、撮像面の感度ムラ等による緩やかな信号変化
（シェーディング）とビデオ信号処理装置で発生するラ
ンダムノイズ、及び光学系に付着したゴミなどによる信
号の局部的な変化56が現れる。

このようなビデオ信号を複数フレームを加算すること
により、加算回数をＮとしたときランダムノイズ成分の
比率をにまで減少することができる（第11図（ｃ））。次に、
パターンを変位させて同様の画像加算処理をした場合、
第11図（ｄ）に示すように、パターンの移動と共にパタ
ーンの上の欠陥による信号も移動しているが、撮像系の
シェーデイングや光学系のゴミ等による信号56の位置は
変位していない。そこで、第11図（ｃ）で示すデータか
ら第11図（ｄ）に示すデータを減算すると、両データに
含まれるシェーディングやゴミなどによる信号56は消去
され、パターンの光透過率変化による信号と低減された
ランダムノイズ成分だけが残り、この結果、欠陥による
信号はパターンの移動量に応じた画素数離れた位置でそ
の近傍の平均値に対する値の差がほぼ同じで、符号が反
転して現れ、その反転する順序は欠陥の種類（白欠陥、
黒欠陥）によって逆転する。

以上のような処理をした画像データは欠陥部のみ明る
さが局部的に変化しているため、モニタで観察すれば容
易に欠陥として認識することができ、また欠陥部での周
囲に対する明暗の反転の順序で欠陥の種類を識別するこ
ともできる。

次に、パターンの移動方法について第12図により説明
する。

第12図に示すように、被検査体位置P₀〜P₈があり、前
述の移動はこの図のP₀とP₁に相当する。この場合、２箇
所から得られる画像データのみで処理を行った場合、同
図のＨ方向に開口率が変化することによって生じた斑は
検出されるが、他の方向、例えばＶ方向に変化が大き
く、Ｈ方向に変化が小さい斑は検出されないという検出
感度の異方性を生ずる欠点があるが、例えば同図のP₀、
P₁、P₂、P₃、P₄で撮像して得た画像データをもとにP₀と
P₁、P₀とP₂、P₀とP₃、P₀とP₄の組み合わせで各々につい
て所定の処理を行って異方性を解消することができる。
また、図のP₁からP₈のように円周上に配列した各位置で
の画像データの合計を中心位置P₀の画像データから減算
して得られる画像データに基づいて検出を行っても同様
に異方性を回避することができ、しかも視覚的に反応し
易い明るさ分布の局率を近似した値が得られ、目視検査
に近い検査結果となる。そして、各位置で撮像して得ら
れる画像データには前記したランダムノイズ成分とシェ
ーディング成分、さらに固定ノイズ成分などが含まれて
おり、ランダムノイズ成分は、各移動位置において複数
フレーム分を加算することで抑圧することができ、また
シェーディング成分や固定ノイズ成分は画像データのフ
レーム数の総和が「０」となるように画像データの演算
を行うことによって消去できる。例えば、第12図のP₀の
位置で32フレーム分、P₁で８フレーム分の加算を行い、
P₁での画像データを４倍した画像データからP₀での画像
データを減算すれば両画像データの総和は「０」とな
り、シェーディング分や固定ノイズ成分が消去される。
また、P₁からP₈の各位置において、それぞれ４フレーム
分の画面加算が行った場合、P₁からP₈の画像データの加
算結果は32フレーム分の画像データの加算結果に相当す
るからP₀の位置で32フレーム分の画像データを加算した
結果から減算すれば、同様にシェーディング成分や固定
ノイズ成分が消去されると共に、明るさ分布の２次元微
分値が得られる。さらに、以上のような処理によりシェ
ーディング成分や固定ノイズ成分の低減された画像デー
タに対して平滑処理を加えると、ランダムノイズ成分が
さらに減少し、極めて軽微なムラ成分の検出が可能にな
り、また微小欠陥や周期の短いムラによる画像データの
変化を抑制することもできる。

以上のような画像処理が施された画像データをもとに
製品の良・不良の判定を自動的に行う方法も提案されて
いる。

第13図は第11図と同様な条件で測定した例を示し、第
13図（ａ）〜（ｅ）は第11図と同様であり、Ａは開口率
の変化が穏やかな部分、Ｂは開口率が周期的に変化して
いる部分、Ｃは開口率の変化が大きく、しかも孤立して
いる部分、Ｄは光学系の汚れなどによるビデオ信号の局
部的な変化成分（固定ノイズ成分）である。第13図
（ｅ）には被検査体の開口率の変化による成分が抽出さ
れていることが分かる。この場合、被検査体の移動量
は、検出しようとするムラの状態により異なるが、ムラ
の変化する周期の増大に伴って被検査体の移動量も増大
し、フレームメモリの画素数に換算して２画素から20画
素程度に設定する。次に、第13図（ｅ）の画像データに
対して、十分広い領域の画像データの平均値を減算する
と第13図（ｆ）に示すようになり、また第13図（ｅ）の
画像データを微分すると第13図（ｇ）に示すようにな
り、検出しようとするムラの性質に応じて所定の閾値
S₁、S₂を設定することにより自動的にムラを検出するこ
とができる。第13図（ｈ）は第13図（ｇ）の画像データ
に対して閾値S₁、S₂を設定し、閾値を越えた場合を
「１」、越えない場合を「０」として示した２値化デー
タである。そして、第13図（ａ）のＣに示すような孤立
したムラを検出し、製品不良とする場合は、第13図
（ｆ）または（ｇ）の画像データに対してS₁のような閾
値を設定すればよい。また、第13図（ａ）のＢに示すよ
うな周期的に変化するムラを検出して製品不良とする場
合は、第13図（ｆ）または（ｇ）の画像データに対して
S₂のような閾値を設定し、第13図（ｈ）に示すような２
値化データに返還した後、近傍画素を加算して第13図
（ｉ）に示すような所定の領域内のムラの数、即ち密度
データに変換し、この密度データに対して所定の閾値S₃
を設定して比較することにより周期的に変化しているム
ラのみを検出し、その結果から製品の良・不良を判定す
ることができる。

〔発明が解決すべき課題〕

しかしながら、前述した検査方法を多色周期パターン
の検査に適用した場合、Ｒ、Ｇ、Ｂなどに着色された１
組のパターンを単位パターンとして扱うために、第14図
に示すように周期パターンの配列ピッチが大きくなって
撮像画素との周期が接近するために撮像した映像のモア
レが強くなり、検出感度が高くできないという問題があ
った。また、単に透過光だけで検査した場合、表面にあ
る透明層の凹凸や遮光パターン上の欠陥の検出が確実で
ないという問題があった。

本発明は上記問題点を解決するためのもので、高感度
で確実にカラーフィルタなどの検査を行うことができる
着色周期パターンを検査方法を提供することを目的とす
る。

〔課題を解決するための手段〕

そのために本発明は、着色周期性パターンを有する試
料に光を照射し、撮像して得られた画像データから着色
周期性パターンを検査する方法において、着色周期性パ
ターンを構成する各色の映像ビデオ信号レベルが等しく
なるように調整して撮像した画像データに基づいて検査
することを特徴とする。

〔作用〕

本発明は、着色周期性パターンを構成する各色のビデ
オ信号レベルが等しくなるようにして撮像した画像デー
タに基づいて着色周期性パターンの検査を行うものであ
り、着色周期性パターンによる信号レベルにおけるピッ
チを短くしてモアレの発生を防止し、解像度を高く設定
して高感度の欠陥検出を行うことが可能となる。

〔実施例〕

以下、実施例を図面を参照して説明する。

第１図は本発明の一実施例を示す図、第２図は光源の
構成を一実施例を示す図で、第９図と同一番号は同一内
容を示している。なお、1a〜1cはそれぞれＲ、Ｇ、Ｂ用
光源、2a〜2cは光ファイバ、３は光ファイバ束、４は出
射口、５はレンズである。

Ｒ、Ｇ、Ｂ用光源1a〜1cは、例えば第２図に示すよう
にハロゲンランプ11からの光を反射線12で集光し、カラ
ーフィルタ13を通して特定の色の光を光ファイバ2a〜2c
で受光するように構成され、各々独立に光強度を調整で
きるようになっている。各光源の光を受けた光ファイバ
2a〜2cを束ねた光ファイバ３は、出射口４で各色のファ
イバが均一に混合されるように束ねられている。このフ
ァイバを光源としてXYステージ50上に載置された試料46
を照明し、テレビカメラ41で撮像する。この映像信号を
観察しながら、信号レベルが各色同じになるようにＲ、
Ｇ、Ｂの光量を調整して照明光のスペクトルを設定する
と、第14図に示すようにカラーフィルタの配列ピッチが
Ｒ、Ｇ、Ｂを単位としていたものが、第３図に示すよう
に、1/3となり、その結果モアレの発生が抑制され、解
像度を高く設定して検査することが可能となり、高感度
の欠陥検出を行うことができる。

ところで、第１図に示すような透過光による検出で
は、第４図に示すように、ガラス21内に形成した着色パ
ターン22、遮光パターン23上の透明なオーバーコート層
24の凹凸25や異物26を検出することはできないか、確実
でない。この場合には、第５図に示すような暗視野落射
照明や、その他明視野落射照明（図示せず）を用いて第
１図で説明した検出を行えばよい。第５図の試料35が反
射型の着色画像のときは、第１図で説明したようなＲ、
Ｇ、Ｂを各々独立に調整できる光源を用いればよい。

第５図においては、光源31からの光を反射鏡33で反射
させ、対物レンズ36の周囲に配置した環状コンデンサレ
ンズ34を通して試料35を照明するものである。第５図で
は試料の微小部分を照明するように図示しているが、レ
ンズ34と試料との距離を変えてテレビカメラにより所望
の範囲を撮像できるように照明領域を設定すればよい。

第６図は撮像装置として冷却型CCDカメラを使用した
本発明の他の実施例を示す図で、図中、61は冷却型CCD
カメラ、62は画像処理装置、64はシャッタ、65はシャッ
タ駆動装置、66は試料である。

冷却型CCDカメラ61は、電子冷却方式等により冷却し
て暗電流やノイズを無視できる程度まで大量に減少さ
せ、暗い領域での長時間露光が可能なCCDカメラで、積
算光量に対する映像信号の直線性が良好であることが特
徴であり、従来の高感度テレビカメラでも映し出せなか
った暗い領域を高画質で鮮明に写し出すことができ、１
画素・１秒間当たり数個オーダーの光子まで検出するこ
とが可能である。

このような冷却型CCDカメラ61を使用し、撮像したと
きの各色の信号レベルが同じになるように各色の光量調
整を行い、光ファイバ３により試料66を照射してCCDカ
メラで撮像する。そして、試料なしで撮像した画像デー
タをI₁、試料を入れて撮像した画像データをＩ、シャッ
ター４を閉じて撮像した画像データをI₀とすると、試料
上の点の透過率Ｔは、として計算できる。ここで、Ｉ、I₀、I₁は対応する位置
の画像データであり、シャッター閉（光量＝０）のとき
の画像データが無視できれば、Ｔ＝I/I₁ として透過率が得られる。この演算は画像処理装置２に
より各画像エータをフレームメリに記憶した後、画像間
演算で行うことができる。そして、冷却型CCDカメラの
画素数が512×512とすれば、この演算で約25万点の透過
率データが得られることになる。こうして得られた画像
データにはシェーディングや撮像系のゴミ等の成分は含
まれていないため、この画像に対して前述したような各
検査項目に応じた画像処理を行うことにより１度の測定
で検査を行うことが可能である。また、光源が安定して
いれば画像データI₁をメモリに記憶させておき、これを
使用するようにすれば試料毎に測定を行う必要がなく、
測定時間を短縮することができる。

通常の固体撮像素子や撮像管では、光量と映像信号の
直線性が十分でなく、また熱電子の影響が大きく高精度
の測定は困難であり、イメージデイセクタ管をフォトカ
ウト法で用いる場合には、空間分解能や直線性、S/Nは
良好であるが、撮像時間が長いという問題があった（１
画素当たり1ms程度、25万画素として約４分）が、本発
明においては冷却型CCDカメラを使用することにより、
数sec以内で撮像でき直線性も良好となる。

また、欠陥検出は画像データに対して、微分処理を行
うことにより、試料移動を行うことなく、従来の撮像
（フレーム積分）→試料移動→撮像（フレーム積分）を
行った結果に相当する画像データが得られその後、同様
な画像処理を行えば欠陥検出を行うことができる。この
場合、例えば第７図（ａ）、（ｂ）、（ｃ）のような微
分処理の空間フィルタを使用することにより特徴抽出を
行えばよい。第７図（ａ）、（ｂ）の空間フィルタを使
用すれば１次元のエッジ抽出を行うことができ、第７図
（ｃ）の空間フィルタを使用すれば２次元のエッジ強調
を行うことができる。そして、画像データのバラツキ、
解像特性、検出すべき欠陥の性質などに応じて空間フィ
ルタを選択すれば良く、また白／黒欠陥の識別は第７図
（ｃ）の空間フィルタを使用して着目画素の大きさを判
別し、周囲画素に対する着目画素の大きさにより識別す
ることができる。

また、ムラの検出判定も第７図（ｃ）の空間フィルタ
を使用することにより、第13図で説明したような一連の
撮像動作を行ったのと同じ結果が得られ、第13図の場合
と同様、画像加算処理、閾値の設定を行うことにより検
出・判定まで行うことができる。

ところで、第６図の透過率測定方法では、一画素毎の
データのバラツキがそのままデータに影響を与えるため
高精度の測定を行うためには測定点を中心とする小領域
の画像データ、例えば５×5pix〜10×10pixなどの平均
値を演算する必要がある。測定点が限られている場合に
は、CPUによる処理でも演算に要する時間は少なくてす
むが、測定点が多くなるとCPUによる処理では多くの時
間を要するので、その場合には透過率データが得られた
フレームメモリに画像処理の１種である平滑フィルタ処
理を行った後、所定の画像データを読み出すようにすれ
ば高速化することが可能となる。

前述したように、冷却型CCDは積算光量に対する映像
信号の直線性が良好であることが特徴であるが、透過率
の低い試料を測定する場合には、試料なしで撮像した画
像データI₁をmaxに近い値に設定しても試料を入れて撮
像した画像データＩの値が小さくなり直線性の僅かな誤
差や暗電流などが透過率値に影響する。

このため、Ｉ及びI₁を撮像するときに、これらの二つ
の画像データレベルがほぼ等しく、十分な大きさを持つ
ように撮像した方が精度の高い結果が得られ、その場合
画像処理には、補正演算が必要となる。

そのため一つの方法としてI₁撮像時の露光時間が、Ｉ
の時の1/Tとなる様にシャッタを動作させてＩとI₁をほ
ぼ同じ値とすることが可能である。

しかし、メカシャッタには、動作時間のバラツキがあ
るため、特にシャッタ間時間が短い場合には誤差が大き
くなる欠点があり、この誤差が無視できない場合には、
シャタ間時間を測定し、その値によりデータを補正すれ
ば良い。

第８図はこれを実現するための本発明の他の実施例を
示す図であり、第６図と同一番号は同一内容を示してい
る。なお、図中、70はハーフミラー、71は光センサ、72
は測定装置である。

本実施例では、ハーフミラー70により撮像時の光の一
部をセンサ71で検出し、検出信号が得られている時間を
測定装置72で測定することにより露光時間を求める。こ
うして求めた露光時間によりデータを補正し、ＩとI₁の
二つの画像データレベルをほぼ等しくすることができ
る。

また、冷却型CCDの蓄積時間を変化させ、例えば試料
を入れて撮像した画像データＩの方を長くしてＩとI₁の
レベルを等しくしてもよい。この場合、時間の設定は十
分な精度で行えるが、光透過率が低い場合、I₁を撮像す
る時間がＩの時の1/T倍であるため、例えば透過率が0.1
％程度のときには1000倍の時間を必要とすることにな
る。

またＩとI₁の撮像時に光源の明るさを変えても同様な
結果を得ることができる。

このように、本実施例では透過率データが高分解能の
画像データとして得られるため、この画像データを処理
して試料の位置や回転などを自動的に認識して、所定位
置のデータを得ることができ容易に自動測定化が可能で
ある。また測定対称品種の変更も、メカ調整なしでプロ
グラムの変更だけで対応できる。

〔発明の効果〕

以上のように本発明によれば、着色パターンによるモ
アレの発生を防止することができるので解像度を高く設
定して高感度の欠陥検出を行うことができ、また落射照
明等を用いることにより透過光による照明では検出でき
ない欠陥も確実に検出することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例を示す図、第２図は光源の構
成の一実施例を示す図、第３図は着色周期パターンと撮
像信号レベルの関係を示す図、第４図は特定の欠陥を説
明するための図、第５図は落射照明方法を説明するため
の図、第６図は冷却型CCDカメラにより撮像する場合の
実施例を示す図、第７図は空間フィルタを示す図、第８
図は露光時間を測定するようにした本発明の他の実施例
を示す図、第９図は従来の周期性パターンの検査方法を
説明するための図、第10図は周期性パターンとその欠陥
を説明するための図、第11図は従来の検出方法を説明す
るための図、第12図はパターン移動方法を説明するため
の図、第13図はムラ検出の方法を説明するための図、第
14図は着色周期パターンと撮像信号レベルの関係を示す
図である。 1a〜1c……Ｒ、Ｇ、Ｂ用光源、2a〜2c……光ファイバ、
３……光ファイバ束、４……出射口、５……レンズ。

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】着色周期性パターンを有する試料に光を照
射し、撮像して得られた画像データから着色周期性パタ
ーンを検査する方法において、着色周期性パターンを構
成する各色の映像ビデオ信号レベルが等しくなるように
調整して撮像した画像データに基づいて検査することを
特徴とする着色周期性パターンの検査方法。
【請求項２】R,G,B各色の光量を独立に調整可能な光源
により試料を照明することを特徴とする請求項１記載の
着色周期性パターンの検査方法。
【請求項３】落射照明により試料を照明することを特徴
とする請求項１記載の着色周期性パターンの検査方法。
【請求項４】冷却型CCDカメラにより試料を撮像するこ
とを特徴とする請求項１記載の着色周期性パターンの検
査方法。