JP2986868B2 - 外観検査方法及びその装置 - Google Patents
外観検査方法及びその装置Info
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- G01—MEASURING; TESTING
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- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
- G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0004—Industrial image inspection
- G06T7/001—Industrial image inspection using an image reference approach
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30108—Industrial image inspection
- G06T2207/30141—Printed circuit board [PCB]
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Description
【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 この発明は外観検査方法および装置に関するものであ
る。
る。
製品の製造工程において、製造の歩留まりや製品の品
質を維持、向上させるためには、製造工程の状態を常時
良好に保つことが必要である。そして、製造工程に何ら
かの異常が発生したときには、それをいち早く発見し、
原因を究明して、適切な対策を講じなければならない。
このため、情報処理学会論文誌第27巻第５号第541〜551
頁「知識ベースに基づく半導体プロセス診断方式」に示
されるように、製造工程における異常を検出することが
行われている。
質を維持、向上させるためには、製造工程の状態を常時
良好に保つことが必要である。そして、製造工程に何ら
かの異常が発生したときには、それをいち早く発見し、
原因を究明して、適切な対策を講じなければならない。
このため、情報処理学会論文誌第27巻第５号第541〜551
頁「知識ベースに基づく半導体プロセス診断方式」に示
されるように、製造工程における異常を検出することが
行われている。
このような製造工程における異常を検出する方法、装
置としては、外観検査方法、装置がある。すなわち、製
造工程に何らかの異常が起これば、対象物上の欠陥また
は異物付着（以下、単に欠陥という）の発生状態によっ
て外見に変化が発生するから、外観検査を行うことによ
り、製造工程の異常を診断することができる。
置としては、外観検査方法、装置がある。すなわち、製
造工程に何らかの異常が起これば、対象物上の欠陥また
は異物付着（以下、単に欠陥という）の発生状態によっ
て外見に変化が発生するから、外観検査を行うことによ
り、製造工程の異常を診断することができる。
しかし、この外観検査方法、装置においては、検出さ
れた欠陥（以下、検出欠陥という）と実際に存在する欠
陥（以下、実在欠陥という）とが一対一で対応しないこ
とがあるから、製造工程における異常を正確に判断する
ことができず、異常原因を確実に除去することができな
いので、製造の歩留まりや製品の品質を維持、向上させ
ることができないことがある。
れた欠陥（以下、検出欠陥という）と実際に存在する欠
陥（以下、実在欠陥という）とが一対一で対応しないこ
とがあるから、製造工程における異常を正確に判断する
ことができず、異常原因を確実に除去することができな
いので、製造の歩留まりや製品の品質を維持、向上させ
ることができないことがある。
この発明は上述の課題を解決するためになされたもの
で、製造工程における異常を正確に判断することがで
き、異常原因を確実に除去することができる外観検査方
法、外観検査装置を提供することを目的とする。
で、製造工程における異常を正確に判断することがで
き、異常原因を確実に除去することができる外観検査方
法、外観検査装置を提供することを目的とする。
この目的を達成するため、本発明では、外観検査方法
を、検査対象物の外観を撮像し、この撮像して得た検査
対象物の画像上で検査対象物上の欠陥を検出し、画像上
で検出した欠陥のそれぞれの位置情報を抽出し、抽出し
たそれぞれの欠陥の位置情報に基づいてそれぞれの欠陥
の間の距離を求め、この求めた距離を予め設定した値と
比較し、比較した結果から求めた距離が予め設定した値
よりも小さいときにはそれぞれの欠陥は単一の実在欠陥
が個別に検出されたものであると判定する方法とした。
を、検査対象物の外観を撮像し、この撮像して得た検査
対象物の画像上で検査対象物上の欠陥を検出し、画像上
で検出した欠陥のそれぞれの位置情報を抽出し、抽出し
たそれぞれの欠陥の位置情報に基づいてそれぞれの欠陥
の間の距離を求め、この求めた距離を予め設定した値と
比較し、比較した結果から求めた距離が予め設定した値
よりも小さいときにはそれぞれの欠陥は単一の実在欠陥
が個別に検出されたものであると判定する方法とした。
また、本発明では、外観検査方法を、検査対象物の外
観を撮像し、この撮像して得た検査対象物の画像上で検
査対象物上の欠陥を検出し、この検出した欠陥の中から
実在欠陥を抽出し、抽出した実在欠陥の種類、数又は分
布のうち少なくとも一つを求め、求めた結果に基づく実
在欠陥に関する情報を画面上に表示する方法とした。
観を撮像し、この撮像して得た検査対象物の画像上で検
査対象物上の欠陥を検出し、この検出した欠陥の中から
実在欠陥を抽出し、抽出した実在欠陥の種類、数又は分
布のうち少なくとも一つを求め、求めた結果に基づく実
在欠陥に関する情報を画面上に表示する方法とした。
更に、本発明では、検査対象物の外観を撮像して得た
検査対象物の画像情報から検査対象物上の欠陥を検出す
る欠陥検出手段と、この欠陥検出手段で検出した欠陥に
関する情報を記憶する欠陥情報記憶手段と、この欠陥情
報記憶手段に記憶された欠陥に関する情報からそれぞれ
の欠陥の位置情報を抽出し、この抽出したそれぞれの欠
陥の位置情報に基づいてそれぞれの欠陥が別個の実在欠
陥であるか同じ実在欠陥であるかを判定する実在欠陥判
定手段と、この実在欠陥判定手段によって判定された実
在欠陥に関する情報を記憶する実在欠陥記憶手段とを具
備して構成した。
検査対象物の画像情報から検査対象物上の欠陥を検出す
る欠陥検出手段と、この欠陥検出手段で検出した欠陥に
関する情報を記憶する欠陥情報記憶手段と、この欠陥情
報記憶手段に記憶された欠陥に関する情報からそれぞれ
の欠陥の位置情報を抽出し、この抽出したそれぞれの欠
陥の位置情報に基づいてそれぞれの欠陥が別個の実在欠
陥であるか同じ実在欠陥であるかを判定する実在欠陥判
定手段と、この実在欠陥判定手段によって判定された実
在欠陥に関する情報を記憶する実在欠陥記憶手段とを具
備して構成した。
更にまた、本発明では、外観検査装置を、検査対象物
の外観を撮像して検査対象物の画像情報を得てこの画像
情報から検査対象物の欠陥を検出する欠陥検出手段と、
この欠陥検出手段で検出した欠陥から検査対象物上に実
在する欠陥を抽出する実在欠陥抽出手段と、この実在欠
陥抽出手段で抽出して実在欠陥の種類、数又は分布のう
ち少なくとも一つを求める欠陥判定手段と、この欠陥判
定手段で求めた結果に基づく実在する欠陥に関する情報
を画面上に表示する表示手段とを具備して構成した。
の外観を撮像して検査対象物の画像情報を得てこの画像
情報から検査対象物の欠陥を検出する欠陥検出手段と、
この欠陥検出手段で検出した欠陥から検査対象物上に実
在する欠陥を抽出する実在欠陥抽出手段と、この実在欠
陥抽出手段で抽出して実在欠陥の種類、数又は分布のう
ち少なくとも一つを求める欠陥判定手段と、この欠陥判
定手段で求めた結果に基づく実在する欠陥に関する情報
を画面上に表示する表示手段とを具備して構成した。
この外観検査方法、外観検査装置においては、製造工
程における異常を正確に判断することができ、異常原因
を確実に除去することができる。
程における異常を正確に判断することができ、異常原因
を確実に除去することができる。
第１図はこの発明に係る外観検査方法を実施するため
の装置すなわちこの発明に係る外観検査装置を示すブロ
ック図である。図において、１は対象物上の欠陥の位
置、種類等を検出する欠陥検出手段、２は欠陥検出手段
１によって検出された検出欠陥の位置、種類等を記憶す
る検出欠陥記憶手段、３は検出欠陥の位置から検出欠陥
相互間の距離を求め、その距離があらかじめ定められた
しきい値Ｄ以下のときには、単一の実在欠陥が別個に検
出されたものであると判定する実在欠陥抽出手段、４は
検出欠陥の種類から実在欠陥の種類を推定する実在欠陥
種類推定ルールおよびしきい値Ｄを記憶する実在欠陥推
定知識ベースで、実在欠陥種類推定ルールはif・thenル
ールすなわちif（条件）、then（結論）の形式で記憶さ
れている。５は実在欠陥推定知識ベース４の実在欠陥種
類推定ルールに基づいて検出欠陥の種類から実在欠陥の
種類を判定する欠陥種類推定手段、６は実在欠陥の位
置、種類等を記憶する実在欠陥記憶手段で、検出欠陥記
憶手段２、実在欠陥記憶手段６は半導体メモリ、ディス
ク装置などからなる。７は実在欠陥の数の時間的変動を
表す特徴パラメータおよび実在欠陥の平面的分布状態を
表す特徴パラメータを求める特徴パラメータ算出手段、
９は特徴パラメータと製造工程における異常の有無とを
関係づける異常判定ルールを記憶する異常判定知識ベー
スで、異常判定ルールはif・thenルールとして記憶され
ている。８は異常判定知識ベース９の異常判定ルールに
基づいて特徴パラメータから異常を判定する異常判定手
段、11は特徴パラメータと異常原因との因果関係を示す
異常原因推定ルールを記憶する異常原因推定知識ベース
で、異常原因推定ルールはif・thenルールとして記憶さ
れている。10は異常原因推定知識ベース11の異常原因推
定ルールに基づいて特徴パラメータから異常原因を推定
する異常原因推定手段、12は異常発生の有無とその程
度、異常原因として可能性のある項目等を表示する結果
表示手段である。
の装置すなわちこの発明に係る外観検査装置を示すブロ
ック図である。図において、１は対象物上の欠陥の位
置、種類等を検出する欠陥検出手段、２は欠陥検出手段
１によって検出された検出欠陥の位置、種類等を記憶す
る検出欠陥記憶手段、３は検出欠陥の位置から検出欠陥
相互間の距離を求め、その距離があらかじめ定められた
しきい値Ｄ以下のときには、単一の実在欠陥が別個に検
出されたものであると判定する実在欠陥抽出手段、４は
検出欠陥の種類から実在欠陥の種類を推定する実在欠陥
種類推定ルールおよびしきい値Ｄを記憶する実在欠陥推
定知識ベースで、実在欠陥種類推定ルールはif・thenル
ールすなわちif（条件）、then（結論）の形式で記憶さ
れている。５は実在欠陥推定知識ベース４の実在欠陥種
類推定ルールに基づいて検出欠陥の種類から実在欠陥の
種類を判定する欠陥種類推定手段、６は実在欠陥の位
置、種類等を記憶する実在欠陥記憶手段で、検出欠陥記
憶手段２、実在欠陥記憶手段６は半導体メモリ、ディス
ク装置などからなる。７は実在欠陥の数の時間的変動を
表す特徴パラメータおよび実在欠陥の平面的分布状態を
表す特徴パラメータを求める特徴パラメータ算出手段、
９は特徴パラメータと製造工程における異常の有無とを
関係づける異常判定ルールを記憶する異常判定知識ベー
スで、異常判定ルールはif・thenルールとして記憶され
ている。８は異常判定知識ベース９の異常判定ルールに
基づいて特徴パラメータから異常を判定する異常判定手
段、11は特徴パラメータと異常原因との因果関係を示す
異常原因推定ルールを記憶する異常原因推定知識ベース
で、異常原因推定ルールはif・thenルールとして記憶さ
れている。10は異常原因推定知識ベース11の異常原因推
定ルールに基づいて特徴パラメータから異常原因を推定
する異常原因推定手段、12は異常発生の有無とその程
度、異常原因として可能性のある項目等を表示する結果
表示手段である。
第２図は第１図に示した外観検査装置によって製造工
程において外観検査すべきセラミック基板の一部を示す
断面図である。図において、13はセラミック板、14はセ
ラミック板13に形成された回路パターンで、回路パター
ン14はタングステン、モリブデン等からなる。15は回路
パターン14を接続するスルーホール、16はICチップ等の
電子部品、17ははんだ付部である。
程において外観検査すべきセラミック基板の一部を示す
断面図である。図において、13はセラミック板、14はセ
ラミック板13に形成された回路パターンで、回路パター
ン14はタングステン、モリブデン等からなる。15は回路
パターン14を接続するスルーホール、16はICチップ等の
電子部品、17ははんだ付部である。
第３図は第２図に示したセラミック基板を製造する方
法の一部の説明図である。このセラミック基板の製造方
法においては、まずセラミック材料のシートすなわちグ
リーンシート18を所定の大きさに切断する。つぎに、グ
リーンシート18にポンチ等による穴あけ加工よりスルー
ホール用穴を設ける。つぎに、スクリーン印刷によりス
ルーホール用穴内に導体ペーストを充填する。つぎに、
第１図に示した外観検査装置によりスルーホール15部の
導体ペーストの充填状態の検査を行う。
法の一部の説明図である。このセラミック基板の製造方
法においては、まずセラミック材料のシートすなわちグ
リーンシート18を所定の大きさに切断する。つぎに、グ
リーンシート18にポンチ等による穴あけ加工よりスルー
ホール用穴を設ける。つぎに、スクリーン印刷によりス
ルーホール用穴内に導体ペーストを充填する。つぎに、
第１図に示した外観検査装置によりスルーホール15部の
導体ペーストの充填状態の検査を行う。
第４図は導体ペーストの充填の欠陥の種類を示す図で
ある。図に示すように、欠陥の種類としては、にじみ、
ペースト飛散またはごみ、不足、スルーホールなし等が
あり、このような欠陥が発生したときには、グリーンシ
ート18を積層してセラミック基板を形成したときに、断
線、ショートなどが発生する可能性がある。
ある。図に示すように、欠陥の種類としては、にじみ、
ペースト飛散またはごみ、不足、スルーホールなし等が
あり、このような欠陥が発生したときには、グリーンシ
ート18を積層してセラミック基板を形成したときに、断
線、ショートなどが発生する可能性がある。
第５図は第１図に示した外観検査装置の欠陥検出手段
１における欠陥判定基準を示す図である。欠陥検出手段
１においては、グリーンシート18を上方および斜め上方
から撮像し、導体ペーストの面積、周囲長を計測し、第
５図に示す基準により欠陥の数、座標、種類等を検出す
る。この場合、欠陥検出手段１は正方形の区画を単位と
して欠陥を検出し、また１つの区画において複数の欠陥
判定基準に該当するときには、別個の欠陥として検出す
る。また、欠陥の種類は次のようにして検出する。すな
わち、斜め上方から撮像した場合の導体ペーストの面積
をSaとし、基準値をS0としたとき、Sa＞S0であれば、不
足と判断し、上方から撮像した場合の導体ペーストの面
積をSbとし、基準値をS1としたとき、Sb＜S1であれば、
スルーホールなしと判断し、基準値をS2としたとき、Sb
＞S2であれば、にじみと判断し、上方から撮像した場合
の導体ペーストの周囲長をＬ、基準値をThとしたとき、
Sb/L2＜Thであるとき、飛散と判断し、基準値をS3とし
たとき、Sb＜S3であれば、孤立点と判断する。なお、こ
のような欠陥検出手段は特願昭63−251758号明細書に示
されている。
１における欠陥判定基準を示す図である。欠陥検出手段
１においては、グリーンシート18を上方および斜め上方
から撮像し、導体ペーストの面積、周囲長を計測し、第
５図に示す基準により欠陥の数、座標、種類等を検出す
る。この場合、欠陥検出手段１は正方形の区画を単位と
して欠陥を検出し、また１つの区画において複数の欠陥
判定基準に該当するときには、別個の欠陥として検出す
る。また、欠陥の種類は次のようにして検出する。すな
わち、斜め上方から撮像した場合の導体ペーストの面積
をSaとし、基準値をS0としたとき、Sa＞S0であれば、不
足と判断し、上方から撮像した場合の導体ペーストの面
積をSbとし、基準値をS1としたとき、Sb＜S1であれば、
スルーホールなしと判断し、基準値をS2としたとき、Sb
＞S2であれば、にじみと判断し、上方から撮像した場合
の導体ペーストの周囲長をＬ、基準値をThとしたとき、
Sb/L2＜Thであるとき、飛散と判断し、基準値をS3とし
たとき、Sb＜S3であれば、孤立点と判断する。なお、こ
のような欠陥検出手段は特願昭63−251758号明細書に示
されている。
第６図（ａ）は実在欠陥を示す図、第６図（ｂ）は第
６図（ａ）に示した欠陥を欠陥検出手段により検査した
結果を示す図である。図に示すように、小形ごみ19の場
合には、実在欠陥の数と欠陥検出手段１が検出した検出
欠陥の数とは一致するが、大形ごみ20の場合には、実在
欠陥の数と欠陥検出手段１が検出した検出欠陥の数とは
一致しない。そこで、製造工程における異常を正確に判
断するために、実在欠陥抽出手段３によって実在欠陥を
抽出する。
６図（ａ）に示した欠陥を欠陥検出手段により検査した
結果を示す図である。図に示すように、小形ごみ19の場
合には、実在欠陥の数と欠陥検出手段１が検出した検出
欠陥の数とは一致するが、大形ごみ20の場合には、実在
欠陥の数と欠陥検出手段１が検出した検出欠陥の数とは
一致しない。そこで、製造工程における異常を正確に判
断するために、実在欠陥抽出手段３によって実在欠陥を
抽出する。
第７図は実在欠陥抽出手段３におけるアルゴリズムを
示す流れ図である。すなわち、実在欠陥抽出手段３にお
いては、ｎ個の検出欠陥Pr（ｒ＝１〜ｎ）を実在欠陥Qs
（ｓ＝１〜ｍ）に対応させることにより、実在欠陥を抽
出するには、次のようにする。まず、検出欠陥Prを実在
欠陥Qsに対応づける関数ｆ（ｒ）＝ｓを考え、まだ特定
の実在欠陥と対応づけられておらず、ｆ（ｉ）＝０であ
る検出欠陥Piについて、それが新たな実在欠陥QMに対応
すると考え、ｆ（ｉ）＝Ｍとする。つぎに、検出欠陥Pi
と検出欠陥Pj（ｊ＝１〜ｎ、ｆ（ｊ）＝０）との距離を
dijを順次調べ、dij＜Ｄであれば、検出欠陥Pjも検出欠
陥Piと同一の実在欠陥QMに対応すると判断し、ｆ（ｊ）
＝Ｍとする。つぎに、検出欠陥Pjとその他の検出欠陥Pk
（ｋ＝１〜ｎ、ｆ（ｋ）＝０）との距離djkを調べ、djk
＜Ｄとなる検出欠陥を抽出する。このような処理を再帰
的に行う。
示す流れ図である。すなわち、実在欠陥抽出手段３にお
いては、ｎ個の検出欠陥Pr（ｒ＝１〜ｎ）を実在欠陥Qs
（ｓ＝１〜ｍ）に対応させることにより、実在欠陥を抽
出するには、次のようにする。まず、検出欠陥Prを実在
欠陥Qsに対応づける関数ｆ（ｒ）＝ｓを考え、まだ特定
の実在欠陥と対応づけられておらず、ｆ（ｉ）＝０であ
る検出欠陥Piについて、それが新たな実在欠陥QMに対応
すると考え、ｆ（ｉ）＝Ｍとする。つぎに、検出欠陥Pi
と検出欠陥Pj（ｊ＝１〜ｎ、ｆ（ｊ）＝０）との距離を
dijを順次調べ、dij＜Ｄであれば、検出欠陥Pjも検出欠
陥Piと同一の実在欠陥QMに対応すると判断し、ｆ（ｊ）
＝Ｍとする。つぎに、検出欠陥Pjとその他の検出欠陥Pk
（ｋ＝１〜ｎ、ｆ（ｋ）＝０）との距離djkを調べ、djk
＜Ｄとなる検出欠陥を抽出する。このような処理を再帰
的に行う。
たとえば、第８図に示すように、d12＜Ｄ、d23＜Ｄ、
d24＜Ｄ、d56＜Ｄ、d67＜Ｄ、d47＞Ｄであるとすると、
実在欠陥抽出手段３においては、検出欠陥P1、P2、P3、
P4が実在欠陥Q1に属し、検出欠陥P5、P6、P7が実在欠陥
Q2に属すると推定する。
d24＜Ｄ、d56＜Ｄ、d67＜Ｄ、d47＞Ｄであるとすると、
実在欠陥抽出手段３においては、検出欠陥P1、P2、P3、
P4が実在欠陥Q1に属し、検出欠陥P5、P6、P7が実在欠陥
Q2に属すると推定する。
第９図は実在欠陥推定知識ベース４に記憶された実在
欠陥種類推定ルールを示す図である。この実在欠陥種類
推定ルールはたとえば「にじみ、飛散、孤立点の３種類
の検出欠陥が同時に検出された実在欠陥は、実際にはご
みまたはペーストの付着である」というものである。
欠陥種類推定ルールを示す図である。この実在欠陥種類
推定ルールはたとえば「にじみ、飛散、孤立点の３種類
の検出欠陥が同時に検出された実在欠陥は、実際にはご
みまたはペーストの付着である」というものである。
第10図は特徴パラメータ算出手段７で実在欠陥の数の
時間的変動を表す特徴パラメータを算出する場合の説明
図である。第10図（ａ）に示すように、各グリーンシー
ト18に発生する実際欠陥は一般に、常にあるレベルで繰
り返し発生する定常的な欠陥と、突発的な要因で発生す
る欠陥とに分けられる。そして、前者は製造工程の定常
的な状態を表し、後者は製造工程の突発的なトラブルを
表すものと考えられる。そこで、第10図（ｂ）、第10図
（ｃ）に示すように、実在欠陥を定常的に発生している
欠陥すなわち定常欠陥と突発した欠陥すなわち突発欠陥
とに分離する。すなわち、検査時刻ｔ＝1,2,……,nに対
して欠陥数ｇ（ｔ）が与えられるとき、次式で表される
メジアン（中央値）ｈ（ｔ）を求める。
時間的変動を表す特徴パラメータを算出する場合の説明
図である。第10図（ａ）に示すように、各グリーンシー
ト18に発生する実際欠陥は一般に、常にあるレベルで繰
り返し発生する定常的な欠陥と、突発的な要因で発生す
る欠陥とに分けられる。そして、前者は製造工程の定常
的な状態を表し、後者は製造工程の突発的なトラブルを
表すものと考えられる。そこで、第10図（ｂ）、第10図
（ｃ）に示すように、実在欠陥を定常的に発生している
欠陥すなわち定常欠陥と突発した欠陥すなわち突発欠陥
とに分離する。すなわち、検査時刻ｔ＝1,2,……,nに対
して欠陥数ｇ（ｔ）が与えられるとき、次式で表される
メジアン（中央値）ｈ（ｔ）を求める。
ｈ（ｔ）＝Median（ｇ（ｔ−１）,g（ｔ）,g（ｔ＋
１）） ｔ＝2,3,……,n−１ つぎに、メジアンｈ（ｔ）の最小２乗近似直線11を求
める。つぎに、最小２乗近似直線11を基準とした欠陥数
ｇ（ｔ）のばらつきすなわち標準偏差σを求め、最小２
乗近似直線11から上方に３σ離れた直線12を引く。そし
て、欠陥数ｇ（ｔ）が直線12から突出したときには、そ
の時刻において突発欠陥が発生したものと判定する。こ
のようにして、実在欠陥を定常欠陥と突発欠陥とに分離
したのち、最小２乗近似直線11の傾きすなわち欠陥数増
加率ｂを求め、これを定常欠陥の数の時間的変動を表す
特徴パラメータとする。
１）） ｔ＝2,3,……,n−１ つぎに、メジアンｈ（ｔ）の最小２乗近似直線11を求
める。つぎに、最小２乗近似直線11を基準とした欠陥数
ｇ（ｔ）のばらつきすなわち標準偏差σを求め、最小２
乗近似直線11から上方に３σ離れた直線12を引く。そし
て、欠陥数ｇ（ｔ）が直線12から突出したときには、そ
の時刻において突発欠陥が発生したものと判定する。こ
のようにして、実在欠陥を定常欠陥と突発欠陥とに分離
したのち、最小２乗近似直線11の傾きすなわち欠陥数増
加率ｂを求め、これを定常欠陥の数の時間的変動を表す
特徴パラメータとする。
また、特徴パラメータ算出手段７では、実在欠陥の平
面的分布状態を表す特徴パラメータとして、グリーンシ
ート18に発生した実際欠陥の数をＮ、実際欠陥の座標を
（xi,yi）としたとき、次式で表される欠陥分布の重心
（，）、分数（σx 2,σy 2）を算出する。
面的分布状態を表す特徴パラメータとして、グリーンシ
ート18に発生した実際欠陥の数をＮ、実際欠陥の座標を
（xi,yi）としたとき、次式で表される欠陥分布の重心
（，）、分数（σx 2,σy 2）を算出する。
また、特徴パラメータ算出手段７では、実在欠陥の平
面的分布状態を表す特徴パラメータとして、グリーンシ
ート18を正方形に分割した各区画内での欠陥の密度であ
る局所密度を算出する。この場合、欠陥が局所的に集中
して発生している場合には、特定の区画の局所密度が大
きな値を示す。
面的分布状態を表す特徴パラメータとして、グリーンシ
ート18を正方形に分割した各区画内での欠陥の密度であ
る局所密度を算出する。この場合、欠陥が局所的に集中
して発生している場合には、特定の区画の局所密度が大
きな値を示す。
第11図は異常判定知識ベース９に記憶された異常判定
ルールを示す図である。ここで、異常度X1等は０から１
までの値をとる数であり、１に近づくほど異常の程度が
大きいことを示す。
ルールを示す図である。ここで、異常度X1等は０から１
までの値をとる数であり、１に近づくほど異常の程度が
大きいことを示す。
そして、異常判定手段８においては、たとえば第11図
に示すルール１の条件とルール２の条件とが満たされた
と判断したとき、欠陥が偏在し、その異常度はX1であ
り、しかも欠陥が局在し、その異常度はX2であると判定
する。そして、次式で表される総合異常度Ｘを求める。
に示すルール１の条件とルール２の条件とが満たされた
と判断したとき、欠陥が偏在し、その異常度はX1であ
り、しかも欠陥が局在し、その異常度はX2であると判定
する。そして、次式で表される総合異常度Ｘを求める。
Ｘ＝X1＋X2−X1・X2 第12図は異常原因推定知識ベース11に記憶された異常
原因推定ルールを示す図である。ここで、確信度Y1等は
異常原因の可能性の程度を表す数であり、−１（完全否
定）から＋１（完全肯定）までの値をとる。
原因推定ルールを示す図である。ここで、確信度Y1等は
異常原因の可能性の程度を表す数であり、−１（完全否
定）から＋１（完全肯定）までの値をとる。
そして、異常原因推定手段10においては、特徴パラメ
ータに基づいて各異常原因推定ルールの条件を満たすか
否かを判断し、条件を満たすと判断したときには、その
ルールの異常原因とその確信度Y1等とが求められる。そ
して、複数のルールが成立して、同時に同一の異常原因
が求められたとき、たとえば第12図に示すルール１の条
件とルール２の条件とが満たされたと判断したときに
は、次式によって総合確信度Ｙを求める。
ータに基づいて各異常原因推定ルールの条件を満たすか
否かを判断し、条件を満たすと判断したときには、その
ルールの異常原因とその確信度Y1等とが求められる。そ
して、複数のルールが成立して、同時に同一の異常原因
が求められたとき、たとえば第12図に示すルール１の条
件とルール２の条件とが満たされたと判断したときに
は、次式によって総合確信度Ｙを求める。
また、複数の異常原因が得られたときには、確信度Y1
等が最大のものを最も可能性が高い原因であるとする。
等が最大のものを最も可能性が高い原因であるとする。
つぎに、第１図に示した外観検査装置の動作すなわち
この発明に係る外観検査方法について説明する。まず、
欠陥検出手段１によって各グリーンシート18の導体ペー
ストの充填の欠陥の数、座標、種類等を検出する。つぎ
に、検出欠陥の数、座標、種類等を検出欠陥記憶手段２
に記憶する。つぎに、一定枚数のグリーンシート18につ
いての検出欠陥の数、座標、種類等が検出欠陥記憶手段
２に記憶されたとき、たとえば１つの製造ロットの欠陥
の検査が終了したときには、実在欠陥抽出手段３により
検出欠陥相互間の距離から実在欠陥を抽出する。つぎ
に、欠陥種類推定手段５により実在欠陥種類推定ルール
に基づいて検出欠陥の種類から実在欠陥の種類を推定す
る。つぎに、実在欠陥の位置、種類等を実在欠陥記憶手
段６に記憶する。つぎに、特徴パラメータ算出手段７に
より実在欠陥の位置、種類等から実在欠陥の数の時間的
変動を表す特徴パラメータおよび実在欠陥の平面的分布
状態を表す特徴パラメータを求める。つぎに、異常判定
手段８により異常判定ルールに基づいて特徴パラメータ
から異常を判定する。つぎに、異常原因推定手段10によ
り異常原因推定ルールに基づいて特徴パラメータから異
常原因を推定する。つぎに、結果表示手段12に異常発生
の有無とその程度、異常原因として可能性のある項目等
を表示する。
この発明に係る外観検査方法について説明する。まず、
欠陥検出手段１によって各グリーンシート18の導体ペー
ストの充填の欠陥の数、座標、種類等を検出する。つぎ
に、検出欠陥の数、座標、種類等を検出欠陥記憶手段２
に記憶する。つぎに、一定枚数のグリーンシート18につ
いての検出欠陥の数、座標、種類等が検出欠陥記憶手段
２に記憶されたとき、たとえば１つの製造ロットの欠陥
の検査が終了したときには、実在欠陥抽出手段３により
検出欠陥相互間の距離から実在欠陥を抽出する。つぎ
に、欠陥種類推定手段５により実在欠陥種類推定ルール
に基づいて検出欠陥の種類から実在欠陥の種類を推定す
る。つぎに、実在欠陥の位置、種類等を実在欠陥記憶手
段６に記憶する。つぎに、特徴パラメータ算出手段７に
より実在欠陥の位置、種類等から実在欠陥の数の時間的
変動を表す特徴パラメータおよび実在欠陥の平面的分布
状態を表す特徴パラメータを求める。つぎに、異常判定
手段８により異常判定ルールに基づいて特徴パラメータ
から異常を判定する。つぎに、異常原因推定手段10によ
り異常原因推定ルールに基づいて特徴パラメータから異
常原因を推定する。つぎに、結果表示手段12に異常発生
の有無とその程度、異常原因として可能性のある項目等
を表示する。
このような外観検査方法、外観検査装置においては、
実在欠陥を抽出するから、セラミック基板の製造工程に
おける異常、異常原因を正確に判断することができるの
で、異常原因を確実に除去することができるため、製造
の歩留まりやセミック基板の品質を確実に維持、向上さ
せることができる。また、実在欠陥推定知識ベース４の
実在欠陥種類推定ルール、異常判定知識ベース９の異常
判定ルール、異常原因推定知識ベース11の異常原因推定
ルールはif・thenルールとして記憶されているから、知
識の内容が人間に近く、自然で理解しやすく、また知識
の独立性が高く、追加、変更が容易である。
実在欠陥を抽出するから、セラミック基板の製造工程に
おける異常、異常原因を正確に判断することができるの
で、異常原因を確実に除去することができるため、製造
の歩留まりやセミック基板の品質を確実に維持、向上さ
せることができる。また、実在欠陥推定知識ベース４の
実在欠陥種類推定ルール、異常判定知識ベース９の異常
判定ルール、異常原因推定知識ベース11の異常原因推定
ルールはif・thenルールとして記憶されているから、知
識の内容が人間に近く、自然で理解しやすく、また知識
の独立性が高く、追加、変更が容易である。
第13図はこの発明に係る他の外観検査方法を実施する
ための装置すなわちこの発明に係る他の外観検査装置を
示すブロック図である。図において、21aは実在欠陥推
定知識ベース4a、4b等を切り換える知識ベース選択手
段、21bは異常判定知識ベース9a、9b等を切り換える知
識ベース選択手段、21cは異常原因推定知識ベース11a、
11b等を切り換える知識ベース選択手段である。
ための装置すなわちこの発明に係る他の外観検査装置を
示すブロック図である。図において、21aは実在欠陥推
定知識ベース4a、4b等を切り換える知識ベース選択手
段、21bは異常判定知識ベース9a、9b等を切り換える知
識ベース選択手段、21cは異常原因推定知識ベース11a、
11b等を切り換える知識ベース選択手段である。
この外観検査装置においては、検査条件が異なる対象
ごとに適宜知識ベース選択手段21a〜21cによって実在欠
陥推定知識ベース4a、4b等、異常判定知識ベース9a、9b
等、異常原因推定知識ベース11a、11b等を切り換えるこ
とができる。このため、検査条件が変化する場合でも、
必要な知識ベースをあらかじめ用意しておけば、検査を
連続して行うことができる。
ごとに適宜知識ベース選択手段21a〜21cによって実在欠
陥推定知識ベース4a、4b等、異常判定知識ベース9a、9b
等、異常原因推定知識ベース11a、11b等を切り換えるこ
とができる。このため、検査条件が変化する場合でも、
必要な知識ベースをあらかじめ用意しておけば、検査を
連続して行うことができる。
なお、上述実施例においては、セラミック基板の製造
工程の場合の外観検査について説明したが、他の製品の
製造工程の場合の外観検査にもこの発明を適用できるこ
とは明らかである。
工程の場合の外観検査について説明したが、他の製品の
製造工程の場合の外観検査にもこの発明を適用できるこ
とは明らかである。
以上説明したように、この発明に係る外観検査方法、
外観検査装置においては、製造工程における異常を正確
に判断することができ、異常原因を確実に除去すること
ができるから、製造の歩留まりや製品の品質を確実に維
持、向上させることができる。このように、この発明の
効果は顕著である。
外観検査装置においては、製造工程における異常を正確
に判断することができ、異常原因を確実に除去すること
ができるから、製造の歩留まりや製品の品質を確実に維
持、向上させることができる。このように、この発明の
効果は顕著である。
第１図はこの発明に係る外観検査方法を実施するための
装置すなわちこの発明に係る外観検査装置を示すブロッ
ク図、第２図は第１図に示した外観検査装置によって製
造工程において外観検査すべきセラミック基板の一部を
示す断面図、第３図は第２図に示したセラミック基板を
製造する方法の一部の説明図、第４図は導体ペーストの
充填の欠陥の種類を示す図、第５図は第１図に示した外
観検査装置の欠陥検出手段における欠陥判定基準を示す
図、第６図（ａ）は実在欠陥を示す図、第６図（ｂ）は
第６図（ａ）に示した欠陥を欠陥検出手段により検査し
た結果を示す図、第７図は実在欠陥抽出手段におけるア
ルゴリズムを示す流れ図、第８図は検出欠陥の距離関係
を示す図、第９図は実在欠陥推定知識ベースに記憶され
た実在欠陥種類推定ルールを示す図、第10図は特徴パラ
メータ算出手段で実在欠陥の数の時間的変動を表す特徴
パラメータを算出する場合の説明図、第11図は異常判定
知識ベースに記憶された異常判定ルールを示す図、第12
図は異常原因推定知識ベースに記憶された異常原因推定
ルールを示す図、第13図はこの発明に係る他の外観検査
方法を実施するための装置すなわちこの発明に係る他の
外観検査装置を示すブロック図である。 １……欠陥検出手段 ２……検出欠陥記憶手段 ３……実在欠陥抽出手段 ４……実在欠陥推定知識ベース ５……欠陥種類推定手段 ６……実在欠陥記憶手段 ７……特徴パラメータ算出手段 ８……異常判定手段 ９……異常判定知識ベース 10……異常原因推定手段 11……異常原因推定知識ベース
装置すなわちこの発明に係る外観検査装置を示すブロッ
ク図、第２図は第１図に示した外観検査装置によって製
造工程において外観検査すべきセラミック基板の一部を
示す断面図、第３図は第２図に示したセラミック基板を
製造する方法の一部の説明図、第４図は導体ペーストの
充填の欠陥の種類を示す図、第５図は第１図に示した外
観検査装置の欠陥検出手段における欠陥判定基準を示す
図、第６図（ａ）は実在欠陥を示す図、第６図（ｂ）は
第６図（ａ）に示した欠陥を欠陥検出手段により検査し
た結果を示す図、第７図は実在欠陥抽出手段におけるア
ルゴリズムを示す流れ図、第８図は検出欠陥の距離関係
を示す図、第９図は実在欠陥推定知識ベースに記憶され
た実在欠陥種類推定ルールを示す図、第10図は特徴パラ
メータ算出手段で実在欠陥の数の時間的変動を表す特徴
パラメータを算出する場合の説明図、第11図は異常判定
知識ベースに記憶された異常判定ルールを示す図、第12
図は異常原因推定知識ベースに記憶された異常原因推定
ルールを示す図、第13図はこの発明に係る他の外観検査
方法を実施するための装置すなわちこの発明に係る他の
外観検査装置を示すブロック図である。 １……欠陥検出手段 ２……検出欠陥記憶手段 ３……実在欠陥抽出手段 ４……実在欠陥推定知識ベース ５……欠陥種類推定手段 ６……実在欠陥記憶手段 ７……特徴パラメータ算出手段 ８……異常判定手段 ９……異常判定知識ベース 10……異常原因推定手段 11……異常原因推定知識ベース
フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.6，ＤＢ名) G01N 21/88 G06T 7/00 H05K 3/00
Claims (6)
- 【請求項１】検査対象物の外観を撮像し、該撮像して得
た前記検査対象物の画像上で前記検査対象物上の欠陥を
検出し、該画像上で検出した欠陥のそれぞれの位置情報
を抽出し、該抽出したそれぞれの欠陥の位置情報に基づ
いて該それぞれの欠陥の間の距離を求め、該求めた距離
を予め設定した値と比較し、該比較した結果から前記求
めた距離が前記予め設定した値よりも小さいときには前
記それぞれの欠陥は単一の実在欠陥が個別に検出された
ものであると判定することを特徴とする外観検査方法。 - 【請求項２】予め設定した実在欠陥の種類を推定するル
ールに基づいて、前記求めた実在欠陥の種類を判定する
ことを特徴とする請求項１記載の外観検査方法。 - 【請求項３】検査対象物の外観を撮像し、該撮像して得
た前記検査対象物の画像上で前記検査対象物上の欠陥を
検出し、該検出した欠陥の中から実在欠陥を抽出し、該
抽出した実在欠陥の種類、数又は分布のうち少なくとも
一つを求め、該求めた結果に基づく前記実在欠陥に関す
る情報を画面上に表示することを特徴とする外観検査方
法。 - 【請求項４】検査対象物の外観を撮像して得た該検査対
象物の画像情報から該検査対象物上の欠陥を検出する欠
陥検出手段と、 該欠陥検出手段で検出した前記欠陥に関する情報を記憶
する欠陥情報記憶手段と、 該欠陥情報記憶手段に記憶された前記欠陥に関する情報
からそれぞれの欠陥の位置情報を抽出し、該抽出したそ
れぞれの欠陥の位置情報に基づいて前記それぞれの欠陥
が別個の実在欠陥であるか同じ実在欠陥であるかを判定
する実在欠陥判定手段と、 該実在欠陥判定手段によって判定された実在欠陥に関す
る情報を記憶する実在欠陥記憶手段と を具備することを特徴とする外観検査装置。 - 【請求項５】前記実在欠陥判定手段が、予め設定した実
在欠陥の種類を推定するルールに基づいて前記欠陥情報
記憶手段に記憶した欠陥に関する情報から実在欠陥を抽
出する実在欠陥抽出部と該実在欠陥抽出部で抽出した実
在欠陥の種類を推定する欠陥種類推定部とを備えている
ことを特徴とする請求項４記載の外観検査装置。 - 【請求項６】検査対象物の外観を撮像して該検査対象物
の画像情報を得て該画像情報から前記検査対象物の欠陥
を検出する欠陥検出手段と、 該欠陥検出手段で検出した欠陥から前記検査対象物上に
実在する欠陥を抽出する実在欠陥抽出手段と、 該実在欠陥抽出手段で抽出して実在欠陥の種類、数又は
分布のうち少なくとも一つを求める欠陥判定手段と、 該欠陥判定手段で求めた結果に基づく前記実在する欠陥
に関する情報を画面上に表示する表示手段と を具備することを特徴とする外観検査装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US07/930,346 US5440649A (en) | 1990-03-14 | 1992-08-17 | Method of and apparatus for inspection of external appearance of a circuit substrate, and for displaying abnormality information thereof |
Applications Claiming Priority (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6096190 | 1990-03-14 | ||
| JP2-60961 | 1990-04-25 | ||
| JP10756490 | 1990-04-25 | ||
| JP2-107564 | 1990-04-25 |
Related Child Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP09207547A Division JP3099778B2 (ja) | 1997-08-01 | 1997-08-01 | 外観検査方法及びその装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0427850A JPH0427850A (ja) | 1992-01-30 |
| JP2986868B2 true JP2986868B2 (ja) | 1999-12-06 |
Family
ID=26402016
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2202441A Expired - Fee Related JP2986868B2 (ja) | 1990-03-14 | 1990-08-01 | 外観検査方法及びその装置 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
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| JP (1) | JP2986868B2 (ja) |
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|---|---|---|---|---|
| JPH07201946A (ja) * | 1993-12-28 | 1995-08-04 | Hitachi Ltd | 半導体装置等の製造方法及びその装置並びに検査方法及びその装置 |
| US6546308B2 (en) | 1993-12-28 | 2003-04-08 | Hitachi, Ltd, | Method and system for manufacturing semiconductor devices, and method and system for inspecting semiconductor devices |
| US5991699A (en) * | 1995-05-04 | 1999-11-23 | Kla Instruments Corporation | Detecting groups of defects in semiconductor feature space |
| US5649169A (en) * | 1995-06-20 | 1997-07-15 | Advanced Micro Devices, Inc. | Method and system for declustering semiconductor defect data |
| US5539752A (en) * | 1995-06-30 | 1996-07-23 | Advanced Micro Devices, Inc. | Method and system for automated analysis of semiconductor defect data |
| US6215896B1 (en) * | 1995-09-29 | 2001-04-10 | Advanced Micro Devices | System for enabling the real-time detection of focus-related defects |
| KR20010101697A (ko) * | 1999-11-29 | 2001-11-14 | 기시모토 마사도시 | 결함검사시스템 |
| JP2002043200A (ja) * | 2000-07-24 | 2002-02-08 | Mitsubishi Electric Corp | 異常原因検出装置及び異常原因検出方法 |
| JP3671822B2 (ja) | 2000-07-26 | 2005-07-13 | 株式会社日立製作所 | 欠陥検査方法および欠陥検査システム |
| JP4250347B2 (ja) * | 2000-08-21 | 2009-04-08 | 株式会社東芝 | 不良クラスタリング検索方法、不良クラスタリング検索装置、不良クラスタリング検索プログラムを格納した記録媒体、救済回路最適化方法、工程管理方法、クリーンルーム管理方法、半導体装置の製造方法、問題工程及び問題装置の抽出方法、問題工程及び問題装置の抽出プログラムを格納した記録媒体、問題工程及び問題装置の抽出装置、及び検索母体のスクラップ判断方法 |
| US7359544B2 (en) * | 2003-02-12 | 2008-04-15 | Kla-Tencor Technologies Corporation | Automatic supervised classifier setup tool for semiconductor defects |
| JP4242796B2 (ja) * | 2004-03-12 | 2009-03-25 | パナソニック株式会社 | 画像認識方法及び画像認識装置 |
| JP5566265B2 (ja) * | 2010-11-09 | 2014-08-06 | 東京エレクトロン株式会社 | 基板処理装置、プログラム、コンピュータ記憶媒体及び基板の搬送方法 |
| KR102195029B1 (ko) * | 2016-05-24 | 2020-12-28 | 주식회사 히타치하이테크 | 결함 분류 장치 및 결함 분류 방법 |
| CN110472671B (zh) * | 2019-07-24 | 2023-05-12 | 西安工程大学 | 基于多阶段的油浸式变压器故障数据预处理方法 |
| CN112401830A (zh) * | 2019-08-21 | 2021-02-26 | 华中科技大学 | 一种基于居家行为的认知功能缺陷评价方法 |
Family Cites Families (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US3751647A (en) * | 1971-09-22 | 1973-08-07 | Ibm | Semiconductor and integrated circuit device yield modeling |
| US4519041A (en) * | 1982-05-03 | 1985-05-21 | Honeywell Inc. | Real time automated inspection |
| GB2129547B (en) * | 1982-11-02 | 1986-05-21 | Cambridge Instr Ltd | Reticle inspection |
| US4659220A (en) * | 1984-10-22 | 1987-04-21 | International Business Machines Corporation | Optical inspection system for semiconductor wafers |
| US4809308A (en) * | 1986-02-20 | 1989-02-28 | Irt Corporation | Method and apparatus for performing automated circuit board solder quality inspections |
| US5093797A (en) * | 1987-01-13 | 1992-03-03 | Omron Tateisi Electronics Co. | Apparatus for inspecting packaged electronic device |
| US4845558A (en) * | 1987-12-03 | 1989-07-04 | Kla Instruments Corporation | Method and apparatus for detecting defects in repeated microminiature patterns |
| US4910411A (en) * | 1988-02-12 | 1990-03-20 | Sumitumo Rubber Industries | Apparatus for inspecting a side wall of a tire |
| US4896278A (en) * | 1988-07-11 | 1990-01-23 | Northrop Corporation | Automated defect recognition system |
-
1990
- 1990-08-01 JP JP2202441A patent/JP2986868B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
1992
- 1992-08-17 US US07/930,346 patent/US5440649A/en not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
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| US5440649A (en) | 1995-08-08 |
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