JP2792517B2 - Sample inspection method - Google Patents

Sample inspection method

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JP2792517B2
JP2792517B2 JP63138102A JP13810288A JP2792517B2 JP 2792517 B2 JP2792517 B2 JP 2792517B2 JP 63138102 A JP63138102 A JP 63138102A JP 13810288 A JP13810288 A JP 13810288A JP 2792517 B2 JP2792517 B2 JP 2792517B2
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【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、カラーテレビ用ブラウン管に用いられるシ
ャドウマスク、カラー撮像装置用色分解フィルタ、液晶
表示パネル用カラーフィルタ、電子管に用いられるメッ
シュ状電極、VDTフィルタ、濾過装置用メッシュ用フィ
ルタ、ロータリーエンコーダ、リニアエンコーダ、IC用
フォトマスク、フレネルレンズ、レンチキュラーレンズ
など一定の光学的性質、形状をもつ単位(以下単位パタ
ーン)が1次元方向、或いは2次元方向に規則的に繰り
返し配列されている工業製品、或いは単位パターンがそ
の光学的性質、形状及び1次元方向、2次元方向の配列
ピッチが徐々に変化しながら繰り返し配列されている工
業製品のキズ、ピンホール、黒点、コミなどの欠陥やム
ラ、透過率、またパターンを有しないガラス、着色した
フィルムなどを自動的に検査する試料の検査方法に関す
る。
The present invention relates to a shadow mask used for a cathode ray tube for a color television, a color separation filter for a color imaging device, a color filter for a liquid crystal display panel, and a mesh electrode used for an electron tube. , VDT filters, mesh filters for filtration devices, rotary encoders, linear encoders, photomasks for ICs, Fresnel lenses, lenticular lenses, etc. Scratches of industrial products that are regularly and repeatedly arranged in the dimensional direction, or industrial products in which unit patterns are repeatedly arranged while the optical properties, shapes, and arrangement pitches in the one-dimensional and two-dimensional directions are gradually changed. With defects, irregularities, transmittance, and patterns such as pinholes, black spots, The present invention relates to a sample inspection method for automatically inspecting glass, colored films, and the like.

〔従来の技術〕[Conventional technology]

従来、単位パターンが周期的に繰り返し配列されてい
る工業製品の欠陥検査は、目視または顕微鏡観察により
行われているのが通例であるが、このような方法では多
数の製品を検査するためには多大の人手を必要とし、ま
た官能検査であるために検査精度及び信頼性に欠けるこ
とから、さまざまな検査方法が提案されている。
Conventionally, defect inspection of industrial products in which unit patterns are periodically and repeatedly arranged is usually performed by visual or microscopic observation, but in such a method, in order to inspect a large number of products, Various inspection methods have been proposed because they require a great deal of labor and lack sensor accuracy and reliability due to sensory tests.

例えば、等ピッチ配列の周期性パターンをもつ工業製
品に関しては、配列単位及び欠陥の形状を十分に解像す
るような顕微鏡撮影装置によって得られたビデオ信号を
調べてパターン認識を行うか、或いは欠陥のないパター
ンを同様に撮影して得られた信号と比較する等の手段に
より欠陥を検出している。
For example, in the case of industrial products having a periodic pattern with an equal pitch arrangement, pattern recognition is performed by examining video signals obtained by a microscope imaging device that sufficiently resolves the arrangement unit and the shape of the defect. Defects are detected by means such as comparing a signal obtained by similarly photographing a pattern without a defect.

また、周期的開口をもつ製品、例えば電子管用メッシ
ュ状電極などについては、コヒーレント光を照射したと
きの周期性パターンによる光の回折現象を利用する光学
的フーリエ変換空間フィルタリング法により欠陥を検出
している。
For products with periodic apertures, such as mesh-shaped electrodes for electron tubes, defects are detected by optical Fourier transform spatial filtering using the light diffraction phenomenon due to the periodic pattern when irradiating coherent light. I have.

次に、第6図により周期性パターンを能率良く、高精
度に検査するために従来提案されている方法について説
明する。
Next, with reference to FIG. 6, a method conventionally proposed for efficiently inspecting a periodic pattern with high accuracy will be described.

第7図に示すような周期的な開口を単位パターン51と
して持つパターン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パターン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面の加算、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7図において52、53は欠陥をもった単位パターン
である。
In order to detect an abnormality in the opening area of a pattern having a periodic opening as a unit pattern 51 as shown in FIG. 7, a transmission illuminating unit composed of an incandescent lamp 48 turned on by a DC power supply 49 and a diffusion plate 47 is used. The pattern 46 to be inspected is illuminated, and the inspection area is photographed by the TV camera 41. The image processing device 42 A / D converts the output signal of the TV camera into digital image data,
Various image processing including addition and subtraction of screens is performed at high speed by the frame memory and the arithmetic unit. The control device 43 controls the image processing device 42 and the pattern moving mechanism including the XY stage 50 and the driving mechanism 45 to move the pattern. In FIG. 7, 52 and 53 are unit patterns having defects.

第6図において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、パターンを移動変化させる方向が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8図により説明する。
In FIG. 6, shooting conditions under which the change due to the unit aperture of the video signal by the TV camera 41 is negligible, for example, so that about ten unit openings 11 are included in the pattern area corresponding to one pixel, and the direction in which the pattern is moved and changed is a The case where the displacement distance of the pattern is an integral multiple of the pixel pitch in the scanning line direction 41 will be described with reference to FIG.

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8図(a)に示すようになり、第7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7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8図(a)の場合と同じ線上を走査したビ
デオ信号を示すと第8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。
The light transmittance distribution on a straight line passing through a place where the pattern has a defect is, for example, as shown in FIG.
A defect 54 having an opening area larger than that of the normal pattern 51, that is, a change 54 in light transmittance due to a white defect, as shown in FIG.
As shown by 52, a defect having a smaller opening area than the normal pattern 51, that is, a change 55 in light transmittance due to a black defect is detected. FIG. 8 (b) shows a video signal scanned on the same line as in FIG. 8 (a), which shows a gradual signal change (shading) due to uneven illumination of the pattern, uneven sensitivity of the imaging surface, and the like. ) And random noise generated in the video signal processing device, and local changes 56 of the signal due to dust or the like attached to the optical system.

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8図(c))。次に、
パターンを変位させて同様の画面加算処理をした場合、
第8図(d)に示すように、パターンの移動と共にパタ
ーン上の欠陥による信号も移動しているが、撮像系のシ
ェーディングや光学系のゴミ等による信号56の位置は変
化していない。そこで、第8図(c)で示すデータから
第8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、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。
By adding a plurality of frames to such a video signal, when the number of additions is N, the ratio of the random noise component is (FIG. 8 (c)). next,
When the same screen addition processing is performed by displacing the pattern,
As shown in FIG. 8 (d), the signal due to a defect on the pattern is also moving along with the movement of the pattern, but the position of the signal 56 due to shading of the imaging system, dust of the optical system, etc. has not changed. Therefore, when the data shown in FIG. 8D is subtracted from the data shown in FIG. 8C, the signal 56 due to shading or dust contained in both data is erased, and the signal 56 due to the change in the light transmittance of the pattern is removed. Only the reduced random noise component remains, and as a result, the signal due to the defect appears at the position separated by the number of pixels according to the amount of movement of the pattern and the value difference from the average value in the vicinity is almost the same, and the sign is inverted. The order of inversion is reversed depending on the type of defect (white defect, black defect).

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。
In the image data processed as described above, the brightness of only the defective portion is locally changed, so that it can be easily recognized as a defect when observed on a monitor. The types of defects can be identified in this order.

また、シャドウマスクの場合には、その開口の水平投
影面での形状だけでなく、開口の断面形状の異常や開口
以外の表面でのキズなども欠陥検出の対象となり、また
開口を覆うように表面に付着しているゴミなどの異物に
ついてもそれを他の欠陥とは区別して検出すべきことが
要求されており、そのための従来の方法について第9
図、第10図により説明する。
In addition, in the case of a shadow mask, not only the shape of the opening on the horizontal projection plane, but also abnormalities in the cross-sectional shape of the opening and scratches on surfaces other than the opening are targets for defect detection. It is required that foreign matter such as dust adhering to the surface should be detected separately from other defects.
This will be described with reference to FIG. 10 and FIG.

第9図、第10図において、透過光照明(透過明視野照
明)を用いれば、開口面積が大きい欠陥開口は白欠陥と
して、開口面積が小さい欠陥開口、及び開口を遮るよう
な位置にある異物61は黒欠陥としてそれぞれ検出でき、
また反射照明光(反射暗視野照明)を用いれば、シャド
ウマスク表面上のキズ62及び異物61を検出することがで
き、開口を遮る異物は白欠陥として検出することができ
る。そして、これらの互いに異なる照明方法で欠陥検出
を行い、検出した欠陥の位置、種類(白欠陥、黒欠陥)
及び信号レベルなどのデータを調べれば欠陥の種類をさ
らに細かく識別することができる。
In FIGS. 9 and 10, if transmitted light illumination (transmitted bright field illumination) is used, a defect opening having a large opening area is regarded as a white defect, a defect opening having a small opening area, and a foreign substance at a position which blocks the opening. 61 can be detected as black defects respectively,
Further, if the reflected illumination light (reflective dark field illumination) is used, the flaw 62 and the foreign substance 61 on the shadow mask surface can be detected, and the foreign substance blocking the opening can be detected as a white defect. Defect detection is performed using these different illumination methods, and the position and type of the detected defect (white defect, black defect)
By examining data such as the signal level and the signal level, the type of defect can be identified more finely.

また、第11図に示すように、撮影方法を斜め撮影とな
るように設定すれば、垂直方向からの撮影では検出でき
ない開口の断面形状不良を検出することが可能となるの
で、中心線Nを回転軸として少なくとも2以上の方向か
ら順次行って複数回、欠陥検出を行い、それらのいずれ
の場合にも欠陥が検出できなかった場合には、そのシャ
ドウマスクには第10図に示すような欠陥63がなかったも
のと判断することができる。
Further, as shown in FIG. 11, if the photographing method is set to be oblique photographing, it becomes possible to detect a sectional shape defect of the opening that cannot be detected by photographing from the vertical direction. Defect detection is performed a plurality of times sequentially from at least two or more directions as a rotation axis. If no defect is detected in any of these cases, the defect as shown in FIG. It can be determined that there was no 63.

次にパターンの移動方法について説明する。 Next, a method of moving a pattern will be described.

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瑕は
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瑕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が中心位置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曲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
演算をごな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
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、シェーディング成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を行った場合、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。
As shown in FIG. 12, there is the object to be inspected located P 0 to P 8, the movement of the aforementioned corresponding to P 0 and P 1 in FIG. In this case, when processing is performed only on image data obtained from two locations, a defect caused by a change in the aperture ratio in the H direction in the figure is detected, but a change in another direction, for example, the V direction is detected. There is a defect that the detection sensitivity is anisotropic that a defect that is large and has a small change in the H direction is not detected. For example, P 0 in FIG.
Based on the image data obtained by imaging at P 1 , P 2 , P 3 , and P 4 , P 0
And P 1, P 0 and P 2, P 0 and P 3, it is possible to eliminate the anisotropy by performing predetermined processing for each of a combination of P 0 and P 4. Further, even if the detected based on the image data sum of the image data at each position which are arranged on the circumference is obtained by subtracting the image data of the center position P 0 as P 8 from P 1 in FIG. Similarly, anisotropy can be avoided, and a value approximating the curvature of the brightness distribution that is easily visually responsive is obtained, and the inspection result is close to a visual inspection. The image data obtained by imaging at each position includes the above-described random noise component, shading component, and fixed noise component. The random noise component is obtained by adding a plurality of frames at each moving position. Can be suppressed by
Further, the shading component and the fixed noise component can be eliminated by performing the operation of the image data so that the total number of frames of the image data becomes “0”. For example, 32 frames at a position P 0 of Figure 12, performs addition of 8 frames in P 1, is subtracted image data in P 0 image data from the quadruple image data at P 1 both The sum of image data is "0"
And the shading component and the fixed noise component are eliminated. Further, at each position P 8 from P 1, when performing the screen addition of each four frames, since the addition result of the image data P 8 from P 1 corresponds to the sum of the image data of 32 frames P By subtracting from the result of adding the image data for 32 frames at the position of 0 , the shading component and the fixed noise component are similarly eliminated, and the brightness distribution
A dimensional derivative is obtained. Furthermore, when smoothing is applied to the image data in which the shading component and the fixed noise component are reduced by the above processing, the random noise component is further reduced, and it becomes possible to detect an extremely slight uneven component. It is also possible to suppress a change in image data due to a minute defect or short-period irregularity.

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。
A method has also been proposed for automatically determining whether a product is good or bad based on image data that has been subjected to image processing as described above.

第13図は第8図と同様な条件で測定した例を示し、第
13図(a)〜(e)は第8図と同様であり、Aは開口率
の変化が緩やかな部分、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
値化データに変換した後、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。
FIG. 13 shows an example of measurement under the same conditions as in FIG.
13 (a) to 13 (e) are the same as FIG. 8, where A is a portion where the aperture ratio changes gradually, B is a portion where the aperture ratio changes periodically, and C is a portion where the aperture ratio changes. A large and isolated portion, D, is a local change component (fixed noise component) of the video signal due to contamination of the optical system. FIG. 13 (e) shows that components due to the change in the aperture ratio of the test object are extracted. In this case, the moving amount of the test object differs depending on the state of the unevenness to be detected. However, the moving amount of the test object increases with an increase in the cycle of the change in the unevenness, and is converted into the number of pixels of the frame memory. From about 2 pixels to about 20 pixels. Next, subtracting the average value of the image data of a sufficiently large area from the image data of FIG. 13 (e) results in the result shown in FIG. 13 (f), and the image data of FIG. 13 (g) is obtained by differentiating a predetermined threshold value according to the nature of the unevenness to be detected.
Unevenness can be automatically detected by setting S 1 and S 2 . FIG. 13 (h) sets thresholds S 1 and S 2 for the image data of FIG. 13 (g), and shows “1” when the threshold value is exceeded and “0” when the threshold value is not exceeded. It is quantified data. Then, to detect the isolated unevenness as shown in C of FIG. 13 (a), the product if a defect, the threshold such as the S 1 to the image data of FIG. 13 (f) or (g) Should be set. In the case of detecting a periodically changing unevenness as shown by B in FIG. 13 (a) to determine a product defect, the image data of FIG. 13 (f) or (g) is
Setting a threshold such as S 2, as shown in FIG. 13 (h) 2
After the conversion into the coded data, the neighboring pixels are added to convert the data into the number of unevenness in a predetermined area as shown in FIG. 13 (i), that is, the density data. Three
By setting and comparing, it is possible to detect only the periodically changing unevenness, and determine the quality of the product from the result.

また、光透過性を持つ物品の光透過率やその分布、シ
ャドーマスク、メッシュ、布等の周期開口を持つ工業製
品の開口率やその分布の測定には、第14図に示すように
投光器73からの照射光を受光器71で受光するように構成
し、試料を介在させた場合と介在させない場合、または
遮光状態での受光器出力をもとにして光透過率を測定し
ていた。
Further, in order to measure the light transmittance and distribution of light-transmitting articles and the aperture ratio and distribution of industrial products having periodic openings such as shadow masks, meshes, and cloths, as shown in FIG. Irradiation light was received by the light receiver 71, and the light transmittance was measured based on the output of the light receiver in the case where the sample was interposed and the case where the sample was not interposed, or in the light-shielded state.

〔発明が解決しようとする課題〕[Problems to be solved by the invention]

しかしながら、顕微鏡撮影装置によって得られたビデ
オ信号を調べる方法では、検出しようとする欠陥の大き
さに応じた機械的精度が必要となるため、装置が高価と
なり、また顕微鏡的な撮影であるために一度に処理でき
る画面の大きさが小さくなり、検査すべきパターン全体
を検査するのに多大の時間を要するという問題がある。
However, in a method of examining a video signal obtained by a microscope imaging apparatus, mechanical accuracy is required according to the size of a defect to be detected, so that the apparatus becomes expensive, and microscopic imaging is performed. There is a problem that the size of a screen that can be processed at one time becomes small, and it takes a lot of time to inspect the entire pattern to be inspected.

また周期性パターンによる光の回折現象を利用する光
学的フーリエ変換空間フィルタリング法では、検査速
度、検出密度には優れているものの、被検査パターン毎
に空間フィルタを作成しなければならず、かつ精密な光
学系が必要となるために装置が高価となり、さらに欠陥
は検出できるが、その欠陥開口の基準値に対する大小関
係が判別できないという問題があった。
In the optical Fourier transform spatial filtering method using the diffraction phenomenon of light due to a periodic pattern, although the inspection speed and the detection density are excellent, a spatial filter must be created for each pattern to be inspected, and the precision is high. However, there is a problem that the size of the defect opening can not be discriminated from the reference value of the defect opening, although the apparatus becomes expensive due to the necessity of a special optical system.

また第6図〜第13図に示す方法では、透過率の変化が
あった場合に、それがパターンの欠陥によるものか、或
いは撮像装置のノイズやゴミ等の付着によるものなのか
分からないので、パターンの移動とフレーム積分を繰り
返し行う必要がるため測定に時間がかかると共に、透過
率の変化を見ているのみで、透過率の大きさそのもの、
或いはその分布を測定することはできなかった。
In addition, in the method shown in FIGS. 6 to 13, when there is a change in the transmittance, it is not known whether the change is due to a defect in the pattern or due to the adhesion of noise or dust of the imaging device. Since it is necessary to repeat the movement of the pattern and the integration of the frame, it takes a long time to measure, and only by watching the change in the transmittance, the magnitude of the transmittance itself,
Or the distribution could not be measured.

また、第14図に示す方法では、例えば第15図に示すよ
うに、ブラウン管に使用されているシャドーマスクの透
過率を測定するような場合には、本来、ブラウン管内で
のビーム方向で透過率の測定を行う必要があるが、投受
光器のセットで測定しようとすると、第16図に示すよう
に投受光器を角度をつけてとり付ける必要があり、その
ため構造が複雑になるいう問題があった。
In the method shown in FIG. 14, for example, as shown in FIG. 15, when measuring the transmittance of a shadow mask used in a cathode ray tube, the transmittance is originally determined in the beam direction in the cathode ray tube. However, when trying to measure with a set of emitters and receivers, it is necessary to mount the emitters and receivers at an angle, as shown in Fig. 16, and the structure becomes complicated. there were.

そして何れの方法も個別の項目については検査できる
が一回の撮像による画像データから、全ての項目を検査
することはできなかった。
In each method, individual items can be inspected, but not all items can be inspected from image data obtained by a single imaging.

本発明は、上記問題点を解決するためのもので、試料
毎に一回の撮像による画像データから、画像処理によっ
て種々の項目の検査を短時間に行うことが可能な試料の
検査方法を提供することを目的とする。
SUMMARY OF THE INVENTION The present invention is directed to solving the above problems, and provides a sample inspection method capable of performing an inspection of various items in a short time by image processing from image data obtained by imaging once for each sample. The purpose is to do.

〔課題を解決するための手段〕[Means for solving the problem]

そのために本発明は、光学結像手段により撮影装置の
受光面に照明部の光学像を結像して撮像する段階、撮影
装置と照明部間に試料を配して照明部で照明された試料
の透過光像を光学結像手段により撮影装置の受光面に結
像して撮像する段階、撮像して得られた照明部の画像デ
ータと、試料の透過光像の画像データとを演算装置を用
いて演算処理し、試料の透過率を求める段階、求めた透
過率分布データに基づいて試料の透過率、及び/又は欠
陥、及び/又はムラの検査を行う段階からなることを特
徴とし、撮像手段として冷却型CCDをカメラ等を使用
し、また照明部を撮像して得られた画像データを記憶さ
せておいて各試料に対して使用するようにし、周期性パ
ターンの場合に撮像装置の画素との間でモアレが発生し
ない撮像条件で検出を行い、さらに、各画像データに微
分処理、または平滑化処理を施し、また各画像データの
レベルがほぼ等しくなるように撮像条件を設定してシャ
ドウマスク等の単位パターンの繰り返し配列からなる被
検査体の欠陥、パターンのムラ、及び/又は透過率を検
査する。
For this purpose, the present invention relates to a step of forming an optical image of an illumination unit on a light receiving surface of an imaging device by an optical imaging unit to capture an image, and disposing a sample between the imaging device and the illumination unit and illuminating the sample with the illumination unit. Imaging the transmitted light image of the sample on the light receiving surface of the photographing device by the optical imaging means. The image data of the illuminating unit obtained by the imaging and the image data of the transmitted light image of the sample are processed by the arithmetic unit. Calculating the transmittance of the sample by using the obtained transmittance distribution data, and inspecting the transmittance and / or defect and / or unevenness of the sample based on the determined transmittance distribution data. As a means, a cooled CCD is used as a camera or the like, and image data obtained by imaging the illumination unit is stored and used for each sample. Detection is performed under imaging conditions where moiré does not occur between Further, a differentiation process or a smoothing process is performed on each image data, and an imaging condition is set so that the level of each image data is substantially equal. Inspect for defects, pattern irregularities, and / or transmittance.

〔作用〕[Action]

本発明は、光源を予め撮像した画像データと、試料を
照明したときの画像データとから透過率分布を求め、透
過率分布の異常から1回の測定で欠陥、パターンのム
ラ、透過率等の検査を行うもので、冷却型CCDカメラを
使用することにより暗電流やノイズを無視できる程度ま
で大幅に減少させ、透過率の絶対値測定を行うことがで
きるので、従来のようにノイズ成分を消去するために試
料を動かして差をとる必要がなく、検査時間を大幅に短
縮することができると共に、得られた画像データに対し
て微分処理、平滑処理等の画像処理を行うことにより1
回の測定であらゆる項目についての検査を行うことが可
能となる。
The present invention obtains a transmittance distribution from image data obtained by capturing a light source in advance and image data obtained when the sample is illuminated, and detects a defect, pattern unevenness, transmittance, or the like in a single measurement from an abnormality in the transmittance distribution. Inspection is performed.By using a cooled CCD camera, dark current and noise can be greatly reduced to a negligible level, and the absolute value of transmittance can be measured, eliminating noise components as before. It is not necessary to move the sample to take the difference, thereby greatly reducing the inspection time and performing image processing such as differentiation processing and smoothing processing on the obtained image data.
Inspections for all items can be performed in a single measurement.

〔実施例〕〔Example〕

以下、実施例を図面に基づき説明する。 Hereinafter, embodiments will be described with reference to the drawings.

第1図は撮像装置として冷却型CCDカメラを使用した
本発明の一実施例を示す図で、図中、1は冷却型CCDカ
メラ、2は画像処理装置、3はレンズ、4はシャッタ、
5はシャッタ駆動装置、6は試料、7は照明装置、8は
電源である。
FIG. 1 is a diagram showing one embodiment of the present invention using a cooled CCD camera as an imaging device, wherein 1 is a cooled CCD camera, 2 is an image processing device, 3 is a lens, 4 is a shutter,
Reference numeral 5 denotes a shutter driving device, 6 denotes a sample, 7 denotes an illumination device, and 8 denotes a power supply.

冷却型CCDカメラ1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幅に減少さ
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映し出すことができ、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。撮影装置としてこのように優れた性能
を有する冷却型CCDカメラを用いれば、通常のCCDカメラ
を使用した場合と比較して、高精度な測定を行うことが
できる。
The cooled CCD camera 1 is a CCD camera that can be cooled by an electronic cooling method or the like to greatly reduce dark current and noise to a negligible level and perform long-time exposure in a dark area. It is characterized by good image quality and can clearly show dark areas with high image quality that could not be projected with a conventional high-sensitivity television camera.
Pixels can detect up to several photons per second. If a cooled CCD camera having such excellent performance is used as a photographing device, highly accurate measurement can be performed as compared with a case where a normal CCD camera is used.

このようなCCDカメラ1を使用し、電源8で駆動され
る照明装置7により試料6を照射し、その透過光をレン
ズ3を介して結像させている。この場合、周期パターン
と撮像装置の画素との間でモアレが発生しないような条
件、例えばレンズ3によりフォーカスをぼかしたり、1
画素に対応するパターン面積に複数の単位パターンが入
るようにする。
Using such a CCD camera 1, a sample 6 is illuminated by an illumination device 7 driven by a power supply 8, and the transmitted light is imaged through a lens 3. In this case, conditions such that moire does not occur between the periodic pattern and the pixels of the imaging device, for example, the focus is blurred by the lens 3,
A plurality of unit patterns are included in a pattern area corresponding to a pixel.

このとき、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
より各画像データをフレームメモリに記憶した後、画面
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。
At this time, if the image data taken without the sample is I 1 , the image data taken with the sample in is I, and the image data taken with the shutter 4 closed is I 0 , the transmittance T of a point on the sample is Can be calculated as Here, I, I 0 , and I 1 are the image data at the corresponding positions. If the image data when the shutter is closed (light amount = 0) can be ignored, the transmittance can be obtained as T = I / I 1 . This calculation can be performed by an inter-screen calculation after each image data is stored in the frame memory by the image processing device 2. If the number of pixels of the cooled CCD camera is 512 × 512, about 250,000 transmittance data can be obtained by this calculation. Since the image data thus obtained does not include components such as shading and dust of the imaging system, the image data is subjected to image processing according to each inspection item as described above, so that the image data can be measured in one measurement. An inspection can be performed. The light source can be stably keep the image data I 1 is stored in the memory if, which it is not necessary to perform measurement for each sample when to use, to shorten the measurement time.

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ン
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1を使用することに
より、数sec程度で撮像でき直線性も良好となる。
With a normal solid-state image sensor or image pickup tube, the linearity of the light amount and the video signal is not sufficient, and the effect of thermoelectrons is large, making high-precision measurement difficult. Is the spatial resolution, linearity, S / N
Is good, but there is a problem that the imaging time is long (about 1 ms per pixel, about 4 minutes as 250,000 pixels)
In the present invention, by using the cooled CCD camera 1, an image can be captured in about several seconds and the linearity is improved.

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2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2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2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2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。
Defect detection is performed by differentiating the image data to obtain image data equivalent to the result of conventional imaging (frame integration) → sample movement → imaging (frame integration) without moving the sample. After that, if the same image processing is performed, the defect can be detected. In this case, for example, feature extraction may be performed by using a spatial filter for differential processing as shown in FIGS. 2 (a), 2 (b) and 2 (c). One-dimensional edge extraction can be performed by using the spatial filter shown in FIGS. 2A and 2B, and two-dimensional edge enhancement can be performed by using the spatial filter shown in FIG. 2C. it can. And the variation of the image data,
The spatial filter may be selected in accordance with the resolution characteristics, the nature of the defect to be detected, and the like. The white / black defect is identified by using the spatial filter shown in FIG. , Can be identified by the size of the pixel of interest with respect to surrounding pixels.

また、ムラの検出判定も第2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、画面加算処理、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。
Also, by using the spatial filter of FIG. 2 (c) for the detection and determination of unevenness, the same result as that of performing a series of imaging operations as described in FIG. 13 is obtained. Similarly to the above, detection and determination can be performed by performing screen addition processing and threshold setting.

ところで、第1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。
By the way, in the transmittance measurement method shown in FIG. 1, since a variation in data for each pixel directly affects the data, image data of a small area around the measurement point, for example, 5 It is necessary to calculate an average value such as × 5pix to 10 × 10pix. When the number of measurement points is limited, the processing time by the CPU requires less time.However, when the number of measurement points is large, the processing time by the CPU requires a lot of time. After performing a smoothing filter process, which is one type of image processing, on a given frame memory and reading out predetermined image data, the speed can be increased.

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。
As described above, the cooling type CCD is characterized by the linearity of the video signal to the integrated light quantity is good, when measuring low transmittance sample image data I 1 captured without sample Even if the value is set to a value close to max, the value of the image data I captured with the sample put in becomes small, and a slight error in linearity, a dark current, and the like affect the transmittance value.

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。
For this reason, when imaging I and I 1 , it is more accurate to image the two image data levels so that the two image data levels are almost equal and have a sufficient size. , A correction operation is required.

そのための一つの方法として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
ほぼ同じ値とすることが可能である。
As one method for that, the exposure time at the time of I 1 imaging,
By operating the shutter so as to be 1 / T of I, I and I 1 can be made substantially the same value.

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、特にシャッタ開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、
シャッタ開時間を測定し、その値によりデータを補正す
れば良い。
However, the mechanical shutter has a variation in operation time, and therefore has a disadvantage that an error increases when the shutter opening time is short, and when this error cannot be ignored,
It is sufficient to measure the shutter open time and correct the data based on the measured value.

第3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1図と同一番号は同一内容を示してい
る。なお、図中、9はハーフミラー、10は光センサ、11
は測定装置である。
FIG. 3 is a view showing another embodiment of the present invention for realizing this, and the same numbers as those in FIG. 1 indicate the same contents. In the figure, 9 is a half mirror, 10 is an optical sensor, 11
Is a measuring device.

本実施例では、ハーフミラー9により撮像時の光の一
部をセンサ10で検出し、検出信号が得られている時間を
測定装置11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
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。
In the present embodiment, the exposure time is obtained by detecting a part of the light at the time of imaging by the half mirror 9 with the sensor 10 and measuring the time during which the detection signal is obtained by the measuring device 11. Correcting the data by way exposure time obtained, it is possible to substantially equalize the two image data level of I and I 1.

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
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I/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。
Further, by changing the accumulation time of the cooled CCD, for example, it may be equal to the level of the I and I 1 by lengthening towards the image data I captured put sample. In this case, the time can be set with sufficient accuracy. However, when the light transmittance is low, since the time for imaging I 1 is I / T times that of I, for example, the transmittance is 0.1.
In the case of about%, it takes 1000 times as long.

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。
Also it can be changed brightness of the light source at the time of imaging of the I and I 1 obtain similar results.

第14図、第16図で示した従来の投受光器を用いる方法
では、測定点が限られているため、シャドーマスクな
ど、所定形状の試料の決められた位置の透過率データを
求めるためには、測定系に対して、試料を位置決めした
上で測定しなければならなかった。これに対し、本発明
の方法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。
In the method using the conventional light emitting and receiving device shown in FIG. 14 and FIG. 16, since the measurement points are limited, in order to obtain transmittance data at a predetermined position of a sample of a predetermined shape such as a shadow mask, Had to be measured after positioning the sample with respect to the measurement system. On the other hand, in the method of the present invention, since the transmittance data is obtained as high-resolution image data, this image data is processed to automatically recognize the position and rotation of the sample and obtain data at a predetermined position. Automatic measurement can be easily performed. Also, the change of the measurement symmetrical type can be dealt with simply by changing the program without mechanical adjustment.

第4図は照明光の変動、バラツキ、ドリフト等の測定
値の変化が問題となる場合の測定方法を示す図である。
FIG. 4 is a diagram showing a measuring method in a case where a change in a measured value such as variation, variation, drift, or the like of illumination light poses a problem.

本実施例では、試料6に対して照明装置7による視野
21を図示するように大きくとり、撮像領域に試料によっ
て遮られない部分がある様にしてその領域に透過率が一
定の基準板22を配置し、各撮像データ毎に基準板の画像
データを読み出すようにすれば、例えば照明光の強さが
変動すれば基準板22の部分の露光量も同様に変動するの
で、ここのデータを用いて補正を行うことにより、照明
光の変動の影響を除き、再現性を向上させることができ
る。
In this embodiment, the field of view of the sample 6 by the illumination device 7
21 is enlarged as shown in the figure, and a reference plate 22 having a constant transmittance is arranged in the imaging region so that there is a portion not blocked by the sample, and image data of the reference plate is read for each image data. In this way, for example, if the intensity of the illumination light fluctuates, the exposure amount of the portion of the reference plate 22 also fluctuates in the same manner, so that correction is performed using the data here to eliminate the influence of the fluctuation of the illumination light. And reproducibility can be improved.

シャドーマスクの透過率測定は、前述したように、本
来、ブラウン管内でのビーム方向で行う必要があるが、
この場合の測定方法を第5図により説明する。
The transmittance measurement of the shadow mask must be performed in the beam direction inside the cathode ray tube as described above,
The measuring method in this case will be described with reference to FIG.

第5図は本発明の他の実施例を示す図で、図中、31は
光源、32はフレネルレンズ、33はシャドーマスクであ
る。
FIG. 5 is a view showing another embodiment of the present invention, in which 31 is a light source, 32 is a Fresnel lens, and 33 is a shadow mask.

図において、光源31からの光でシャドーマスクを照明
露光し、このとき試料に対する距離と冷却型CCDカメラ
の撮影領域との関係で撮影角度を選ぶことにより、ブラ
ウン管内でのシャドーマスクに対するビーム方向に近似
した角度θで測定することができる。
In the figure, a shadow mask is illuminated and exposed with light from a light source 31. At this time, by selecting a photographing angle in relation to a distance to a sample and a photographing area of a cooled CCD camera, a beam direction in the cathode ray tube with respect to the shadow mask is changed. It can be measured at an approximate angle θ.

この場合、測定領域各点での照明光の平行度が必要な
場合には、図示するようにフルネルレンズ32を集光レン
ズとして用いることによりシャドーマスクやアパーチャ
グリルのような大面積の試料も簡単な照明装置で測定す
ることができる。
In this case, when parallelism of the illumination light at each point in the measurement area is required, a large-area sample such as a shadow mask or an aperture grille can be formed by using the Fresnel lens 32 as a condenser lens as shown in the figure. It can be measured with a simple lighting device.

なお、以上では周期性パターンの検査方法について説
明したが、ガラスや透明なフィルムに着色層を施したも
の等、周期性パターンがなくても撮像したときに信号レ
ベルが一様な画像が得られるものであれば本発明を適用
することが可能である。
In addition, although the inspection method of the periodic pattern has been described above, an image having a uniform signal level can be obtained when an image is captured without a periodic pattern, such as a glass or a transparent film having a colored layer. If it is, the present invention can be applied.

〔発明の効果〕〔The invention's effect〕

以上のように本発明によれば、光源を予め撮像した画
像データと、試料を照明したときの画像データとから透
過率分布を求め、透過率分布の異常から1回の測定で欠
陥、パターンのムラ、透過率等の検査を行うもので、冷
却型CCDカメラを使用することにより暗電流やノイズを
無視できる程度まで大幅に減少させ、透過率の絶対値測
定を行うことができるので、従来のようにノイズ成分を
消去するために試料を動かして差をとる必要がなく、検
査時間を大幅に短縮することができると共に、得られた
画像データに対して微分処理、平滑処理等の画像処理を
行うことにより1回の測定であらゆる項目についての検
査を行うことが可能となる。そして、光源が安定してい
れば試料なしの画像データは、記憶したものを使うこと
ができ、種々の検査が出来るため高速の自動検査が可能
になる。シャドウマスクの場合、撮像1secで試料の交換
と検出判定処理が並列で進められるため、数secサイク
ルの自動検査が可能となる。また1画面毎のデータ精度
を向上させる必要があれば、フレーム積分を行っても良
く、シャドウマスクやAG(アバーキャグリル)に適用し
た場合、能率良く検査を行うことができる上、ビーム方
向での検査ができる利点がある。また、本発明の検査方
法では周期性パターンと撮像装置の画素との間にモアレ
が発生しないように、例えばフォーカスをぼかしている
ため焦点深度が問題にならず、そのため成型品も検査対
象とすることが可能である。
As described above, according to the present invention, a transmittance distribution is obtained from image data obtained by capturing a light source in advance and image data obtained when the sample is illuminated. The inspection of unevenness, transmittance, etc. is performed.By using a cooled CCD camera, dark current and noise can be greatly reduced to a negligible level, and the absolute value of transmittance can be measured. In this way, it is not necessary to move the sample to remove the noise component and take the difference, so that the inspection time can be greatly reduced, and image processing such as differentiation processing and smoothing processing can be performed on the obtained image data. By doing so, it is possible to inspect all items with one measurement. If the light source is stable, the stored image data can be used as the image data without the sample, and various inspections can be performed, thereby enabling high-speed automatic inspection. In the case of a shadow mask, the exchange of the sample and the detection determination process proceed in parallel in 1 second of imaging, so that an automatic inspection of several seconds cycle is possible. If it is necessary to improve the data accuracy for each screen, frame integration may be performed. When the method is applied to a shadow mask or an AG (Avercap grill), inspection can be performed efficiently, and the beam direction can be improved. There is an advantage that can be inspected. Further, in the inspection method of the present invention, the depth of focus does not matter because, for example, the focus is blurred, so that moire does not occur between the periodic pattern and the pixels of the imaging device. It is possible.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

第1図は本発明の一実施例を示す図、第2図空間フィル
タを示す図、第3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4図は照明光の変動、測
定値の変化を補正するようにした本発明の他の実施例を
示す図、第5図は撮影角度をつけた本発明の他の実施例
を示す図、第6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7図は周期性パターンとその欠陥
を説明するための図、第8図は従来の検出方法を説明す
るための図、第9図、第10図、第11図は照明方法を説明
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図は検査を自動化するための方法を説明す
るための図、第14図は投受光器を用いた従来の透過率測
定方法を示す図、第15図はシャドーマスクに対するビー
ムの入射角度を示す図、第16図は投受光器を試料に対し
て角度をつけてセットする従来の例を示す図である。 1…冷却型CCDカメラ、2…画像処理装置、3…レン
ズ、4…シャッタ、5…シャッタ駆動装置、6…試料、
7…照明装置、8…電源、9…ハーフミラー、10…光セ
ンサ、11…測定装置、31…光源、32…フレネルレンズ、
33…シャドーマスク。
FIG. 1 is a diagram showing an embodiment of the present invention, FIG. 2 is a diagram showing a spatial filter, FIG. 3 is a diagram showing another embodiment of the present invention in which an exposure time is measured, and FIG. FIG. 5 is a view showing another embodiment of the present invention in which fluctuations in illumination light and changes in measured values are corrected, FIG. 5 is a view showing another embodiment of the present invention in which a photographing angle is set, and FIG. FIG. 7 is a diagram for explaining a conventional periodic pattern inspection method, FIG. 7 is a diagram for explaining a periodic pattern and its defect, FIG. 8 is a diagram for explaining a conventional detection method, and FIG. FIG. 10, FIG. 11 is a diagram for explaining an illumination method, FIG. 12 is a diagram for explaining a pattern moving method, FIG. 13 is a diagram for explaining a method for automating inspection, FIG. 14 is a diagram showing a conventional transmittance measuring method using a light emitting and receiving device, and FIG. 15 is a diagram showing an incident angle of a beam with respect to a shadow mask. FIG. 16 is a diagram showing a conventional example for setting at an angle the emitter and receiver to the sample. DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Cooled CCD camera, 2 ... Image processing apparatus, 3 ... Lens, 4 ... Shutter, 5 ... Shutter drive device, 6 ... Sample,
7 lighting device, 8 power supply, 9 half mirror, 10 optical sensor, 11 measuring device, 31 light source, 32 Fresnel lens,
33 ... Shadow mask.

Claims (7)

(57)【特許請求の範囲】(57) [Claims] 【請求項1】光学結像手段により撮影装置の受光面に照
明部の光学像を結像して撮像する段階、撮影装置と照明
部間に試料を配して照明部で照明された試料の透過光像
を光学結像手段により撮影装置の受光面に結像して撮像
する段階、撮像して得られた照明部の画像データと、試
料の透過光像の画像データとを演算装置を用いて演算処
理し、試料の透過率を求める段階、求めた透過率分布デ
ータに基づいて試料の透過率、及び/又は欠陥、及び/
又はムラの検査を行う段階からなる試料の検査方法。
A step of forming an optical image of an illumination unit on a light-receiving surface of a photographing device by an optical imaging unit to capture an image; and disposing a sample between the photographing device and the illumination unit to collect a sample illuminated by the illumination unit. A step of imaging the transmitted light image on the light receiving surface of the photographing device by the optical imaging means and capturing the image, using an arithmetic unit to convert the image data of the illuminating unit obtained by the imaging and the image data of the transmitted light image of the sample using an arithmetic unit Calculating the transmittance of the sample, and determining the transmittance of the sample and / or the defect based on the determined transmittance distribution data.
Alternatively, a sample inspection method including a step of inspecting for unevenness.
【請求項2】撮像手段が冷却型CCDである請求項1記載
の試料の検査方法。
2. The sample inspection method according to claim 1, wherein the imaging means is a cooled CCD.
【請求項3】照明部を撮像して得られた画像データを記
憶させておき、各試料に対して使用するようにした請求
項1または2記載の試料の検査方法。
3. The sample inspection method according to claim 1, wherein image data obtained by imaging the illumination unit is stored and used for each sample.
【請求項4】周期性パターンと撮像装置の画素間でモア
レが発生しない撮像条件で検出を行う請求項1または2
記載の試料の検査方法。
4. The detection according to claim 1, wherein the detection is performed under an imaging condition in which moire does not occur between the periodic pattern and pixels of the imaging device.
Inspection method of the described sample.
【請求項5】各画像データに微分処理、または平滑化処
理を施すようにした請求項1または2記載の試料の検査
方法。
5. The sample inspection method according to claim 1, wherein each image data is subjected to a differentiation process or a smoothing process.
【請求項6】各画像データのレベルがほぼ等しくなるよ
うに撮像条件を設定する請求項1または2記載の試料の
検査方法。
6. The sample inspection method according to claim 1, wherein the imaging conditions are set so that the levels of the respective image data become substantially equal.
【請求項7】試料がシャドウマスクである請求項1記載
の試料の検査方法。
7. The method according to claim 1, wherein the sample is a shadow mask.
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