JP2911620B2

JP2911620B2 - 周期性パターンのムラ定量化方法

Info

Publication number: JP2911620B2
Application number: JP3062953A
Authority: JP
Inventors: 稔中西; 渡辺一生
Original assignee: Dai Nippon Printing Co Ltd
Current assignee: Dai Nippon Printing Co Ltd
Priority date: 1991-03-27
Filing date: 1991-03-27
Publication date: 1999-06-23
Anticipated expiration: 2014-06-23
Also published as: JPH05312542A

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【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、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
製品の均一性の乱れ（以下ムラと言う）を定量化する方
法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、単位パターンが繰り返し配列され
ている工業製品の欠陥検査については、配列単位および
欠陥の形状を解像できる顕微鏡撮影装置によってビデオ
信号を調べてパターン認識を行う方法、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
により欠陥を検出する方法、あるいは周期的開口を持つ
製品等についてはコヒーレント光を照射した時の周期性
パターンによる光の回折現象を利用する光学的フリーエ
変換、空間フィルタリング法により欠陥を検出する方法
等が提案されているが、工業製品のムラの程度について
は機械的な検査が困難であるため、人間が目視で判断し
ているのが実情である。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、目視に
よる判断では定量的な把握ができないと共に、多大な人
手を必要とし、さらに熟練度、検査員の主観の違い等に
より個人差が生じ、また同一検査員でも体調や心理状態
によって判定がばらつくため、絶対的レベルが存在しな
いという問題がある。

【０００４】本発明は上記課題を解決するためのもの
で、人間が評価することに起因する不安定さを排除し、
安定した試料のムラ検査、品質管理を行うことができる
周期性パターンのムラ定量化方法を提供することを目的
とする。

【０００５】

【課題を解決するための手段】本発明は、単位パターン
の繰り返し配列からなる周期性パターンの光学的性質の
不均一性を定量化する方法であって、撮像装置を用いて
撮像した周期性パターンの画像データをフィルタリング
処理して得られた画像に対して画像データの平均値を境
に面積分し、積分結果を積分面積で除算して規格化した
値を試料の不均一度とすることを特徴とする。

【０００６】

【作用】本発明は、撮像装置で試料の透過光像を撮像し
て得た画像データに対し、微分処理、平滑化処理等のフ
ィルタリング処理を施すことによって、作成したムラ強
調画像の画素毎に画素レベルの平均値を境にした面での
積分計算を行い、積分結果を積分面積で除算することよ
って規格化した数値を試料のムラの度合を示す数値とす
るようにしたものであり、周期性パターンを持ついろい
ろの工業製品のムラを定量的に捉えることが可能とな
り、品質管理、検査を行う上で信頼性、精度の向上等を
達成することができる。

【０００７】

【実施例】図１は本発明の定量化方法を実施するための
装置構成を示す図、図２は画像データの処理を説明する
ための図、図３はフィルタのパターンを示す図、図４は
試料のムラの分布を示す図、図５は試料の透過率分布の
断面を示す図、図６は透過率の低い箇所のムラ数値を大
きくするための方法を説明する図である。図中、１はＣ
ＣＤカメラ、２は画像処理装置、３はモニタ、４は試
料、５はステージ、６は拡散板、７はランプ、８は直流
電源である。

【０００８】本実施例では撮像装置としてＣＣＤカメラ
を用いている。ＣＣＤカメラ１としては冷却型ＣＣＤカ
メラまたは普通のＣＣＤカメラを使用する。冷却型ＣＣ
Ｄカメラの場合は、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にまで大幅に減少させ、暗
い領域での長時間露光が可能であり、積算光量に対する
映像信号の直線性が良好で、暗い領域を高画質で鮮明に
写し出すことが可能である。また、普通のＣＣＤカメラ
を使用する場合には複数フレームの画像データを加算し
てノイズを減少させるようにする。シャドウマスク等の
周期性パターンを持つ被検査試料４はステージ５の上に
載置され、下方より拡散板６を通してランプ７で照明さ
れ、その透過光がＣＣＤカメラ１で検出されるようにな
っている。

【０００９】このような構成において、直流電源８で駆
動されるランプ７により拡散板６を通して試料４を照射
し、その透過光をＣＣＤカメラ１で撮像する。この場
合、適宜図示しないレンズ系を通してＣＣＤカメラに透
過光像を結像させるようにすれば良い。その際に、ＣＣ
Ｄカメラ１の画素と周期性パターンとの間で生じるモア
レを除去するためにレンズのフォーカスをぼかすように
する。このように取り込んだ画像データを画像処理装置
２に取り込み、直接画像処理することも可能であるが、
以下のように透過率画像を用いれば透過率測定を同時に
行えるメリットがある。すなわち、試料の無い状態で撮
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、ＣＣＤカメラの暗電流を表す画像データをＩ
₀とすると、試料上の点の透過率ＴはＴ＝（Ｉ−Ｉ₀）
／（Ｉ₁−Ｉ₀）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、これを
各画素について行うことにより光源のシェーディング、
長時間の変動の影響を受けない透過率画像データが得ら
れる。

【００１０】なお、通常のＣＣＤカメラで透過率画像デ
ータを作成する場合は電子シャッタ内蔵のＣＣＤカメラ
を用い、電子シャッタにより撮像条件設定方法としてシ
ャッタ開放の状態で試料を入れて撮像し、ＣＣＤカメラ
の飽和露光量に近くなるように光源輝度を調節し、次に
試料を取り除き、光量がオーバーせず、しかも飽和露光
量に近くなるまでシャッタ時間を短くし、その時のシャ
ッタ時間をｔ_c、開放時のシャッタ時間をｔ_oとする
と、前述の透過率の式にｔ_c／ｔ_oを乗算し、Ｔ＝（Ｉ−Ｉ₀）／（Ｉ₁−Ｉ₀）×（ｔ_c／ｔ_o）として透過率画像を得ることができる。これらの演算は
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、画像間演算で行う。

【００１１】次に、図２により得られた画像データの処
理方法について説明する。

【００１２】図２（ａ）は冷却型ＣＣＤカメラによって
撮影した試料の透過光像、またはそれを用いて作成した
透過率像、あるいは通常のＣＣＤカメラで撮像し、複数
フレームの画像データを加算し作成した試料の透過光
像、またはそれを用いて作成した透過率像、あるいは電
子シャッタ内蔵のＣＣＤカメラを用い、前述したように
露光時間を変えて得られた透過率像等の画像データを示
すものであり、これに平滑化処理を施し、微小変動を除
去することにより図２（ｂ）の画像データが得られる。
さらに図２（ｂ）の画像に２次微分処理を施し、さらに
平滑化処理を行うことにより図２（ｃ）の画像データを
得られる。この時の微分に用いる空間フィルタを適当に
選ぶことによって様々な方向性、周期性を持つムラを抽
出することができる。例えば、図３（ａ）は方向性のな
いムラ、図３（ｂ）は横方向に方向性を持つムラ、図３
（ｃ）は縦方向に方向性を持つムラを抽出する空間フィ
ルタのパターンであり、さらに各パターンの要素間距離
ｄを変えることによって抽出するムラの周期を任意に選
ぶこともできる。

【００１３】このようにして得られた図２（ｃ）の画像
データの平均値を境に面積分を行い、積分結果を積分面
積Ｓで割る処理を行う。すなわち図２（ｄ）に示すよう
に、画像データ上の座標（ｘ，ｙ）のデータをｆ（ｘ，
ｙ）、平均値をａ、積分面積をＳ、計算結果をｍとする
と、ｍ＝（１／Ｓ）∫_s｜ｆ（ｘ，ｙ）−ａ｜ｄｓで表される。このｍの値は図２（ｄ）の断面積で言え
ば、平均値ａを境にした波形（図の縦線を施した部分）
の面積の平均値であり、図２（ｃ）の２次微分処理で選
択された方向性、周期性を持つ試料中に存在するムラの
強度を示す数値となる。なお、図２（ｅ）は図２（ｄ）
を３次元で見た様子であり、この場合の積分面積Ｓは、
Ｓ＝ｈ×ｖで表されることになる。このようにして２次
微分処理により選択された特定の方向性、周期性を持つ
試料中に存在するムラを数値化し、定量化することが可
能となる。

【００１４】以上のような処理により周期性パターンの
ムラの強度を示す数値を求め、定量化することが可能と
なるが、人間の感じ方は透過率の大小にも左右され、ム
ラの強度が同じでも透過率が低く、暗く見える試料の方
がムラを強く感じるという性質があり、数値ｍを目視と
比較すると、必ずしも合致するとは限らない。そこで検
査と目視とを合致させる必要のある場合には、上で求め
た数値に対してさらに試料の透過率平均値ｔで割った値
ｍ_t＝ｍ／ｔをムラを表す数値として使用するようにす
れば良い。ここで用いる透過率平均値ｔは予め透過率測
定器で測定しておいたものか、あるいは図２（ａ）の画
像データが透過率の場合は試料全面または代表点の数画
素の平均値を画像データ中の数値を用いて計算したもの
を用いるようにすれば良い。

【００１５】また、試料の面積が小さい場合には積分面
を試料全体にとってムラ数値計算を行えば良いが、試料
の面積が大きい場合には問題が生じる。

【００１６】図４（ａ）は試料全体に中程度のムラが分
布している様子を示し、図４（ｂ）は試料の一部に強い
ムラが存在していて、他の部分は比較的きれいな様子を
示しているが、積分面を全面にとってムラ数値の計算を
行った場合、図４（ｂ）の場合にはきれいな部分によっ
て打ち消され、結果としては、図４（ａ）の方がムラ数
値が高く現れてしまう場合がある。しかし、製品の検査
の観点から見た場合、図４（ｂ）のようなムラの方が製
品価値としては低い場合があり、ムラ数値化の目的が果
たせなくなってしまう場合がある。そのような場合には
積分面積Ｓを小さめにとり、積分位置を１画素あるいは
数画素づつずらしていって試料全面についてムラ数値計
算を行い、その最大値を見つけ、その値を試料のムラの
度合を示す数値とすれば、図４（ｂ）のムラの強い部分
で計算した数値ｍは大きくなり、図４（ａ）より大きな
数値が得られるので問題を解決することができる。

【００１７】なお、積分面の形状を方向性のないムラの
場合には正方形、横に方向性のムラの場合には横長の長
方形、縦に方向性のあるムラの場合には縦長の長方形と
いったように対象とするムラの方向性に合わせた形状と
することにより、一層効果的に数値化を行うことができ
る。また、画像データ内の小エリア内の平均値を求める
処理を画像データ全体にわたって行う処理は、画像処理
で通常用いられる局所平均化法による平滑化処理に当た
り、局所平均化で得た値を着目画素の値とするものであ
り、このような局所近傍演算をハードウエァでサポート
している画像処理装置を用いれば、ムラ数値計算を高速
で行うことができる。

【００１８】また、試料面積が大きくなった場合、次の
ような問題が考えられる。

【００１９】図５は試料の透過率分布の断面図であり、
図５（ａ）、（ｂ）共にＭの箇所に同程度のムラが存在
している様子を示している。両試料ともムラの程度、透
過率の平均値共に同じなので、これまでに述べた処理で
はムラ数値は同じ値になる。ところが、図５（ａ）は透
過率の高い箇所にムラが存在し、図５（ｂ）では低い箇
所に存在するので、目視では図５（ｂ）の方がムラを強
く感じ、ムラ数値と目視は合致しなくなる。このような
場合には先に説明した局所平均化法を用いて各部分で算
出したムラの値をその部分での透過率の値、図５（ａ）
のＴａ、図５（ｂ）のＴｂで除算することにより透過率
の低い箇所程ムラの数値を大きくすることができる。

【００２０】また、図６に示すように、平滑化処理で各
画素が周囲の透過率を代表するように予め作成した透過
率画像データ図６（ａ）を図６（ｂ）のように透過率の
高低を逆転させ、局所平均化法により作成した各画素に
各ポイントごとのムラ数値が入った画像データより減算
することにより同様に透過率の低い箇所程ムラの数値を
大きくすることができる。

【００２１】

【発明の効果】以上のように本発明によれば、周期性パ
ターンを持つ色々な工業製品の微妙な不均一性を定量的
に捉えることができ、品質管理、検査を行う上で信頼
性、精度の向上等の効果を得ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の定量化方法を実施するための装置構成
を示す図である。

【図２】画像データの処理を説明するための図である。

【図３】フィルタのパターンを示す図である。

【図４】試料のムラの分布を示す図である。

【図５】試料の透過率分布の断面を示す図である。

【図６】透過率の低い箇所のムラ数値を大きくするため
の方法を説明する図である。

【符号の説明】

１…ＣＣＤカメラ、２…画像処理装置、３…モニタ、４
…試料、５…ステージ、６…拡散板、７…ランプ、８…
直流電源。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁶ 識別記号ＦＩＧ０６Ｆ 15/70 ３２０ (58)調査した分野(Int.Cl.⁶，ＤＢ名) G01B 11/00 - 11/30

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】単位パターンの繰り返し配列からなる周
期性パターンの光学的性質の不均一性を定量化する方法
であって、撮像装置を用いて撮像した周期性パターンの
画像データをフィルタリング処理して得られた画像に対
して画像データの平均値を境に面積分し、積分結果を積
分面積で除算して規格化した値を試料の不均一度とする
ことを特徴とする周期性パターンのムラ定量化方法。
【請求項２】撮像手段が冷却型ＣＣＤカメラである請
求項１記載の定量化方法。
【請求項３】撮像手段が電子シャッタ式のＣＣＤカメ
ラであり、撮像条件の設定は電子シャッタにより露光時
間を制御することにより行うことを特徴とする請求項１
記載の定量化方法。
【請求項４】撮像手段が撮像した複数フレームの画像
データを加算することにより画像データの取り込みを行
うことを特徴とする請求項３記載の定量化方法。
【請求項５】撮像手段による撮像条件は周期性パター
ンと撮像手段の画素間でのモアレが発生しないように設
定されることを特徴とする請求項１記載の定量化方法。
【請求項６】定量化する画像データは試料を入れて撮
像した画像データと試料を入れないで撮像した画像デー
タとの画像間除算により作成した透過率分布画像データ
である請求項１記載の定量化方法。
【請求項７】フィルタリング処理するフィルタのパタ
ーンを変えることにより特定の方向性、周期性を持つム
ラを抽出して定量化することを特徴とする請求項１記載
の定量化方法。
【請求項８】面積分結果を積分面積で除算する処理を
局所的に行い、この処理を画像全体について行うことを
特徴とする請求項１記載の定量化方法。
【請求項９】面積分結果を積分面積で除算して得た値
を透過率の平均値で除算することを特徴とする請求項１
記載の定量化方法。
【請求項１０】請求項８記載の方法において、画像の
各部分の計算値をその部分の透過率値で除算することを
特徴とする請求項１記載の定量化方法。
【請求項１１】請求項８記載の方法において、画像の
各部分の計算値を平滑化処理で得られた透過率値から減
算することを特徴とする請求項１記載の定量化方法。