JP3083896B2 - 欠陥弁別方法および装置 - Google Patents
欠陥弁別方法および装置Info
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- JP3083896B2 JP3083896B2 JP03348874A JP34887491A JP3083896B2 JP 3083896 B2 JP3083896 B2 JP 3083896B2 JP 03348874 A JP03348874 A JP 03348874A JP 34887491 A JP34887491 A JP 34887491A JP 3083896 B2 JP3083896 B2 JP 3083896B2
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、視覚代行検査をインプ
ロセスで行う場合に有用な欠陥弁別方法およびそれに使
用する欠陥検出装置に関する。
ロセスで行う場合に有用な欠陥弁別方法およびそれに使
用する欠陥検出装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】種々の光学検査技術と信号処理技術及び
欠陥判定法を備えた欠陥検査装置、特に光学検査部がレ
ーザーや撮像カメラから構成される表面欠陥検査装置に
於いて、従来から目視官能検査との対応を取るために欠
陥の特徴量を用いた様々な欠陥の弁別法が提案されてき
た。
欠陥判定法を備えた欠陥検査装置、特に光学検査部がレ
ーザーや撮像カメラから構成される表面欠陥検査装置に
於いて、従来から目視官能検査との対応を取るために欠
陥の特徴量を用いた様々な欠陥の弁別法が提案されてき
た。
【０００３】この弁別法に要求される効果の一つとし
て、欠陥の特徴量を用いた場合の目視官能検査との合致
率（検査精度）の向上があり、この達成手段として特開
平２−３８９５２号には、表面欠陥検出信号に基づく１
次判定と検査員による２次判定を組み合わせた手法が、
特開昭６３−１７５９７６号には良・不良領域とは別に
もう１ランク判定保留領域を設定し、判定保留と判定さ
れたものについてのみ検査員の目視検査を行なう手法が
開示されている。
て、欠陥の特徴量を用いた場合の目視官能検査との合致
率（検査精度）の向上があり、この達成手段として特開
平２−３８９５２号には、表面欠陥検出信号に基づく１
次判定と検査員による２次判定を組み合わせた手法が、
特開昭６３−１７５９７６号には良・不良領域とは別に
もう１ランク判定保留領域を設定し、判定保留と判定さ
れたものについてのみ検査員の目視検査を行なう手法が
開示されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかし、これらの手法
は欠陥検査の精度向上には役立つものの人間による検査
が介在してくるため、２次判定・判定保留が増加した場
合、自動化工程の寸断（目視検査による）のために生ず
るプラント能力の低減、或いはバッファ増加、タイムデ
イレーの問題等が生じ、高生産化・低コスト化の自動化
工程に支障をきたす恐れがある。
は欠陥検査の精度向上には役立つものの人間による検査
が介在してくるため、２次判定・判定保留が増加した場
合、自動化工程の寸断（目視検査による）のために生ず
るプラント能力の低減、或いはバッファ増加、タイムデ
イレーの問題等が生じ、高生産化・低コスト化の自動化
工程に支障をきたす恐れがある。
【０００５】本発明は以上の事情にかんがみ、表面欠陥
の弁別法を改良することにより、製造実時間用視覚代行
検査機およびそれを用いた場合でもインプロセス検査時
に過検出、誤検出の生じにくい無人検査システムを得る
ことを目的とするものである。
の弁別法を改良することにより、製造実時間用視覚代行
検査機およびそれを用いた場合でもインプロセス検査時
に過検出、誤検出の生じにくい無人検査システムを得る
ことを目的とするものである。
【０００６】
【課題を解決するための手段および作用】本発明の請求
項１に記載の第１の発明の欠陥弁別方法は、被検物の表
面欠陥を検出する視覚代行検査において、欠陥を解析的
な評価に相当する物理量（解析特徴量）を用いて判定不
能領域を含む３ランク、Ｏ・Ｋ、Ｎ・Ｇ、Ｇｒａｙに弁
別し、判定不能領域たるＧｒａｙ領域に関しては、再度
被検体表面を測定視野に相当する任意のブロックに分割
して該ブロック内の光学濃度の分散値を用いてＯ・Ｋ、
Ｎ・Ｇに弁別することを特徴とする。
項１に記載の第１の発明の欠陥弁別方法は、被検物の表
面欠陥を検出する視覚代行検査において、欠陥を解析的
な評価に相当する物理量（解析特徴量）を用いて判定不
能領域を含む３ランク、Ｏ・Ｋ、Ｎ・Ｇ、Ｇｒａｙに弁
別し、判定不能領域たるＧｒａｙ領域に関しては、再度
被検体表面を測定視野に相当する任意のブロックに分割
して該ブロック内の光学濃度の分散値を用いてＯ・Ｋ、
Ｎ・Ｇに弁別することを特徴とする。
【０００７】本発明の請求項３に記載の第２の発明の欠
陥検出装置は、被検物１からの反射光を検出する受光部
２と、受光部２からの微弱電気信号を増幅する増幅部３
と、増幅された信号を演算部５へ入力するためのＡ／Ｄ
変換部４と、前記の演算部５で算出された解析特徴量に
より被検物１をＯ・Ｋ、Ｎ・Ｇ、Ｇｒａｙの３ランクに
弁別する判定部６と、更に判定不能のＧｒａｙと判定さ
れて選別された被検物１を滞留バッファにおいて被検物
１からの反射光を検出する第２の受光部７と、第２の受
光部７からの信号を第２の演算部９へ入力するための第
２のＡ／Ｄ変換部８と、前記の演算部９で算出された特
徴量によるＯ・Ｋ、Ｎ・Ｇに弁別する第２の判定部１０
とからなることを特徴とする。
陥検出装置は、被検物１からの反射光を検出する受光部
２と、受光部２からの微弱電気信号を増幅する増幅部３
と、増幅された信号を演算部５へ入力するためのＡ／Ｄ
変換部４と、前記の演算部５で算出された解析特徴量に
より被検物１をＯ・Ｋ、Ｎ・Ｇ、Ｇｒａｙの３ランクに
弁別する判定部６と、更に判定不能のＧｒａｙと判定さ
れて選別された被検物１を滞留バッファにおいて被検物
１からの反射光を検出する第２の受光部７と、第２の受
光部７からの信号を第２の演算部９へ入力するための第
２のＡ／Ｄ変換部８と、前記の演算部９で算出された特
徴量によるＯ・Ｋ、Ｎ・Ｇに弁別する第２の判定部１０
とからなることを特徴とする。
【０００８】次に本発明の欠陥弁別方法について詳細に
説明する。本発明の表面欠陥弁別法は、被検物の表面欠
陥を検出する検査装置において、欠陥を判定不能（Ｇｒ
ａｙ）領域を含む３ランク、Ｏ・Ｋ、Ｎ・Ｇ、Ｇｒａｙ
に弁別し、Ｇｒａｙ領域に関しては再度、検査員の視覚
的かつ心理的評価に相当する物理量を用いてＯ・Ｋ、Ｎ
・Ｇに弁別することを特徴とする欠陥弁別方法である。
説明する。本発明の表面欠陥弁別法は、被検物の表面欠
陥を検出する検査装置において、欠陥を判定不能（Ｇｒ
ａｙ）領域を含む３ランク、Ｏ・Ｋ、Ｎ・Ｇ、Ｇｒａｙ
に弁別し、Ｇｒａｙ領域に関しては再度、検査員の視覚
的かつ心理的評価に相当する物理量を用いてＯ・Ｋ、Ｎ
・Ｇに弁別することを特徴とする欠陥弁別方法である。
【０００９】ここで言う判定不能領域とは、解析特徴量
により欠陥にスコアをつけ総合的に評価し、スレッショ
ールド・レベルに従ってＯ・Ｋ、Ｎ・Ｇの２ランクに被
検体を弁別した場合、目視官能検査の検査結果と異なる
結果を起こすスコア領域を表わすものであり、Ｇｒａｙ
領域と呼ばれている。詳しくは、完全な良品を規定する
解析特徴量のスレッショールド・レベルと、完全な不良
品を規定する解析特徴量のスレッショールド・レベルに
挟まれた、不確定領域を示す。換言すれば、視覚代行検
査としての目視官能検査との対応付けが解析特徴量では
完全にできない領域のことを言う。
により欠陥にスコアをつけ総合的に評価し、スレッショ
ールド・レベルに従ってＯ・Ｋ、Ｎ・Ｇの２ランクに被
検体を弁別した場合、目視官能検査の検査結果と異なる
結果を起こすスコア領域を表わすものであり、Ｇｒａｙ
領域と呼ばれている。詳しくは、完全な良品を規定する
解析特徴量のスレッショールド・レベルと、完全な不良
品を規定する解析特徴量のスレッショールド・レベルに
挟まれた、不確定領域を示す。換言すれば、視覚代行検
査としての目視官能検査との対応付けが解析特徴量では
完全にできない領域のことを言う。
【００１０】前述した欠陥弁別法、特にスレッショール
ド・レベルに従って多段階にランク分けした弁別法で
は、スレッショールド・レベル近傍で判定誤認の問題を
多く巻き起こしている。特にこの傾向は、Ｏ・Ｋ、Ｎ・
Ｇの２ランクに弁別した場合顕著である。即ち、ユーザ
ーは通常欠陥の特徴をよく表わしていると思われる解析
特徴量を一つないしは複数選び、多くの確認実験を行な
った後、欠陥をＯ・Ｋ、Ｎ・Ｇに弁別できるスレッショ
ールド・レベルを数学的な取扱いで決定論的に設定する
ことが多い。
ド・レベルに従って多段階にランク分けした弁別法で
は、スレッショールド・レベル近傍で判定誤認の問題を
多く巻き起こしている。特にこの傾向は、Ｏ・Ｋ、Ｎ・
Ｇの２ランクに弁別した場合顕著である。即ち、ユーザ
ーは通常欠陥の特徴をよく表わしていると思われる解析
特徴量を一つないしは複数選び、多くの確認実験を行な
った後、欠陥をＯ・Ｋ、Ｎ・Ｇに弁別できるスレッショ
ールド・レベルを数学的な取扱いで決定論的に設定する
ことが多い。
【００１１】この確認により解析特徴量と目視官能検査
のランク分け結果の関係は、直線的・或いは非直線的ど
ちらの関係であってもほぼ一対一の対応がとれたように
なる。しかしながら、どのようなスレッショールド・レ
ベル選択を行なっても実際このような弁別法をインプロ
セスに持ち込んで稼働させた場合、判定の曖昧な領域す
なわちスレッショールド・レベル近傍で判定誤認が生じ
てしまう。これは、検査員がランクを付ける過程が統計
解析的な面よりも経験値による直観的な面が支配的であ
り、検査員の判定そのものにバラツキがあるためで、官
能検査を自動化しようとした場合必ずついて回る問題で
あり、現在これらに関してはファジイ理論等を含めたエ
キスパート・システムを用いた研究が進められているが
比較的簡単な場合しか実用化されていない。
のランク分け結果の関係は、直線的・或いは非直線的ど
ちらの関係であってもほぼ一対一の対応がとれたように
なる。しかしながら、どのようなスレッショールド・レ
ベル選択を行なっても実際このような弁別法をインプロ
セスに持ち込んで稼働させた場合、判定の曖昧な領域す
なわちスレッショールド・レベル近傍で判定誤認が生じ
てしまう。これは、検査員がランクを付ける過程が統計
解析的な面よりも経験値による直観的な面が支配的であ
り、検査員の判定そのものにバラツキがあるためで、官
能検査を自動化しようとした場合必ずついて回る問題で
あり、現在これらに関してはファジイ理論等を含めたエ
キスパート・システムを用いた研究が進められているが
比較的簡単な場合しか実用化されていない。
【００１２】官能検査の自動化の問題点としては、検査
員の行なっている検査機能をどのように弁別システムに
盛り込むかが重要なポイントとなる。検査の対象が必ず
しも物理的な尺度で記述できない場合には、検査員の視
覚的かつ心理的な情報処理に相当するシステムを構築し
なければいけない。
員の行なっている検査機能をどのように弁別システムに
盛り込むかが重要なポイントとなる。検査の対象が必ず
しも物理的な尺度で記述できない場合には、検査員の視
覚的かつ心理的な情報処理に相当するシステムを構築し
なければいけない。
【００１３】以上の考え方から、インプロセスで使用で
きる視覚代行検査に有効な欠陥弁別法を種々試みた。そ
の結果、欠陥を判定不能（Ｇｒａｙ）領域を含む３ラン
ク、Ｏ・Ｋ、Ｎ・Ｇ、Ｇｒａｙにまず弁別し、Ｇｒａｙ
領域に関しては検査員の視覚的かつ心理的評価に相当す
る物理量、例えば被検体表面を測定視野に相当する任意
のブロックに分割した場合のブロック内光学濃度の分散
値、或いは分散値の平均・分散値の自乗値等を用いて再
度Ｏ・Ｋ、Ｎ・Ｇに弁別することによってより円滑なイ
ンプロセス自動検査を達成できることが判明した。ここ
で言う視覚的評価とは欠陥の見え方であり、検査員のも
っている濃度の対数視感度等をさして言う。心理的評価
とは欠陥の感じ方であり、検査員の被検体品質に対する
判断指数等を言う。
きる視覚代行検査に有効な欠陥弁別法を種々試みた。そ
の結果、欠陥を判定不能（Ｇｒａｙ）領域を含む３ラン
ク、Ｏ・Ｋ、Ｎ・Ｇ、Ｇｒａｙにまず弁別し、Ｇｒａｙ
領域に関しては検査員の視覚的かつ心理的評価に相当す
る物理量、例えば被検体表面を測定視野に相当する任意
のブロックに分割した場合のブロック内光学濃度の分散
値、或いは分散値の平均・分散値の自乗値等を用いて再
度Ｏ・Ｋ、Ｎ・Ｇに弁別することによってより円滑なイ
ンプロセス自動検査を達成できることが判明した。ここ
で言う視覚的評価とは欠陥の見え方であり、検査員のも
っている濃度の対数視感度等をさして言う。心理的評価
とは欠陥の感じ方であり、検査員の被検体品質に対する
判断指数等を言う。
【００１４】例えば、代表的な欠陥の評価特徴量を２つ
使用して、目視官能検査のランク分け結果に対応させた
場合のグラフを図１に示す。通常は、種々の評価特徴量
によりスコアを付け、総合的に評価し、官能検査との対
応を取って、この関係に基づくスレッショールド・レベ
ルより被検体の欠陥を予測している。しかし、人間の目
視判定による欠陥グレードの判定結果と一致しない領域
が存在した場合、被検体をＯ・Ｋ、Ｎ・Ｇの２ランクに
弁別した場合検査の信頼性を低下させてしまう。しか
し、前述したように被検体を３ランクに弁別し、Ｇｒａ
ｙ領域に関しては別アルゴリズムにより弁別を行なうこ
とにより９０％近い官能検査との一致率が確保できるよ
うになる。この場合、良品の一部（数％）を欠陥の過検
出として廃棄する場合があるが、不良品の市場への流出
は皆無である。
使用して、目視官能検査のランク分け結果に対応させた
場合のグラフを図１に示す。通常は、種々の評価特徴量
によりスコアを付け、総合的に評価し、官能検査との対
応を取って、この関係に基づくスレッショールド・レベ
ルより被検体の欠陥を予測している。しかし、人間の目
視判定による欠陥グレードの判定結果と一致しない領域
が存在した場合、被検体をＯ・Ｋ、Ｎ・Ｇの２ランクに
弁別した場合検査の信頼性を低下させてしまう。しか
し、前述したように被検体を３ランクに弁別し、Ｇｒａ
ｙ領域に関しては別アルゴリズムにより弁別を行なうこ
とにより９０％近い官能検査との一致率が確保できるよ
うになる。この場合、良品の一部（数％）を欠陥の過検
出として廃棄する場合があるが、不良品の市場への流出
は皆無である。
【００１５】
【実施例】以下本発明の実施例を図面を参照して説明す
る。実施例においては、欠陥弁別法を欠陥検出装置の構
成と関連させながら説明する。図２中、２は受光部、３
は増幅部を示す。受光部２はレーザービーム等のブロー
ブ光を、例えば感光体・円筒状基体等からなる被検体１
の表面に走査した場合、その反射光を光電子増倍管等で
電気的に検出する役割をなす。被検体１上に欠陥がある
場合、反射光の検出レベルが変化しその変化分を光電子
増倍管で検知する。３の増幅部は、ロックイン・アンプ
等により光電子増倍管からの微弱電気信号を増幅してお
り、その後、信号はＡ／Ｄ変換部４を介して演算部５へ
と入力される。演算部５では演算処理が施され、解析特
徴量（解析的な評価に相当する物理量）が算出されてお
り、６の判定部では、この解析特徴量をもとに被検体を
Ｏ・Ｋ、Ｎ・Ｇ、Ｇｒａｙの３ランクに弁別している。
解析特徴量の判定部６では、予め事前検討により設定さ
れているスレッショールド・レベルと値を比較すること
により被検体の弁別を行っている。
る。実施例においては、欠陥弁別法を欠陥検出装置の構
成と関連させながら説明する。図２中、２は受光部、３
は増幅部を示す。受光部２はレーザービーム等のブロー
ブ光を、例えば感光体・円筒状基体等からなる被検体１
の表面に走査した場合、その反射光を光電子増倍管等で
電気的に検出する役割をなす。被検体１上に欠陥がある
場合、反射光の検出レベルが変化しその変化分を光電子
増倍管で検知する。３の増幅部は、ロックイン・アンプ
等により光電子増倍管からの微弱電気信号を増幅してお
り、その後、信号はＡ／Ｄ変換部４を介して演算部５へ
と入力される。演算部５では演算処理が施され、解析特
徴量（解析的な評価に相当する物理量）が算出されてお
り、６の判定部では、この解析特徴量をもとに被検体を
Ｏ・Ｋ、Ｎ・Ｇ、Ｇｒａｙの３ランクに弁別している。
解析特徴量の判定部６では、予め事前検討により設定さ
れているスレッショールド・レベルと値を比較すること
により被検体の弁別を行っている。
【００１６】ここで、判定部６でＯ・Ｋと判定されたも
のに関しては、良品として次工程に流され、Ｎ・Ｇと判
定された被検体は、この場でリジェクトされる。Ｇｒａ
ｙと判断された場合には、更に審査員の視覚的かつ心理
的評価に相当する物理量を求めるため滞留バッファに於
いて、例えば、撮像管・撮像素子からなる受光部７で新
たに被検面画像を取りこまれ、ＡＤ変換部８でＡ／Ｄ変
換された後、２値画像・或いは多値画像の状態で演算部
９で画像処理・演算処理され、Ｇｒａｙ領域判定用の特
徴量が判定部１０で再び抽出される。この特徴量には、
例えば被検体表面を測定視野に相当する任意のブロック
に分割した場合のブロック内光学濃度の分散値、或いは
分散値の平均・分散値の自乗値等が用いられる。
のに関しては、良品として次工程に流され、Ｎ・Ｇと判
定された被検体は、この場でリジェクトされる。Ｇｒａ
ｙと判断された場合には、更に審査員の視覚的かつ心理
的評価に相当する物理量を求めるため滞留バッファに於
いて、例えば、撮像管・撮像素子からなる受光部７で新
たに被検面画像を取りこまれ、ＡＤ変換部８でＡ／Ｄ変
換された後、２値画像・或いは多値画像の状態で演算部
９で画像処理・演算処理され、Ｇｒａｙ領域判定用の特
徴量が判定部１０で再び抽出される。この特徴量には、
例えば被検体表面を測定視野に相当する任意のブロック
に分割した場合のブロック内光学濃度の分散値、或いは
分散値の平均・分散値の自乗値等が用いられる。
【００１７】検査員は、欠陥の評価を殆ど直感によって
評価している場合が多いため、前述した特徴量だけでも
かなり検査員と一致した評価結果が得られる。最終的に
は、これらの特徴量をもとにＧｒａｙ領域をＯ・Ｋ、Ｎ
・Ｇに弁別しなければならないが、スレッショールドを
どのあたりにするかはテストを繰り返し経験的に設定し
ていくことが必要である。
評価している場合が多いため、前述した特徴量だけでも
かなり検査員と一致した評価結果が得られる。最終的に
は、これらの特徴量をもとにＧｒａｙ領域をＯ・Ｋ、Ｎ
・Ｇに弁別しなければならないが、スレッショールドを
どのあたりにするかはテストを繰り返し経験的に設定し
ていくことが必要である。
【００１８】図３には、アルゴリズムの一例を、表１に
はＧｒａｙ領域の判定結果の一例を示す。解析特徴量を
もとにした、３ランク弁別における検査員との一致率を
調査したところ、Ｏ・Ｋ、Ｎ・Ｇ判定に関しては一致率
１００％、Ｇｒａｙ領域のサンプルについては、検査員
に再評価してもらった結果、Ｇｒａｙ３８サンプル中２
７サンプル（７１％）が検査員の評価と一致した。この
内、Ｇｒａｙ領域におけるＯ・Ｋ品の一致率は１００％
であり、良品中にＮ・Ｇ品は含まれなかった。（表１参
照）。
はＧｒａｙ領域の判定結果の一例を示す。解析特徴量を
もとにした、３ランク弁別における検査員との一致率を
調査したところ、Ｏ・Ｋ、Ｎ・Ｇ判定に関しては一致率
１００％、Ｇｒａｙ領域のサンプルについては、検査員
に再評価してもらった結果、Ｇｒａｙ３８サンプル中２
７サンプル（７１％）が検査員の評価と一致した。この
内、Ｇｒａｙ領域におけるＯ・Ｋ品の一致率は１００％
であり、良品中にＮ・Ｇ品は含まれなかった。（表１参
照）。
【００１８】
【表１】
【００１９】
【発明の効果】このように、欠陥を解析的な評価に相当
する物理量（以下、解析特徴量）を用いて判定不能（Ｇ
ｒａｙ）領域を含む３ランク、Ｏ・Ｋ、Ｎ・Ｇ、Ｇｒａ
ｙに弁別し、Ｇｒａｙ領域に関しては再度、検査員の視
覚的かつ心理的評価に相当する物理量を用いてＯ・Ｋ、
Ｎ・Ｇに弁別する判定機能を持つことにより、人間の判
断と同機能の欠陥検査を行なうことが可能となり、製造
実時間用視覚代行検査機を用いた場合でもインプロセス
検査時に過検出、誤検出の生じにくい検査システムが得
られる。
する物理量（以下、解析特徴量）を用いて判定不能（Ｇ
ｒａｙ）領域を含む３ランク、Ｏ・Ｋ、Ｎ・Ｇ、Ｇｒａ
ｙに弁別し、Ｇｒａｙ領域に関しては再度、検査員の視
覚的かつ心理的評価に相当する物理量を用いてＯ・Ｋ、
Ｎ・Ｇに弁別する判定機能を持つことにより、人間の判
断と同機能の欠陥検査を行なうことが可能となり、製造
実時間用視覚代行検査機を用いた場合でもインプロセス
検査時に過検出、誤検出の生じにくい検査システムが得
られる。
【図１】欠陥の評価特徴量と目視官能検査の判定結果の
関係を示すグラフ。
関係を示すグラフ。
【図２】本発明に係る欠陥検出装置の実施例を示すブロ
ック図。
ック図。
【図３】本発明の欠陥弁別方法の処理手順のフローチャ
ート。
ート。
１ 被検物 ２ 受光部 ３ 増幅部 ４ Ａ／Ｄ変換部 ５ 演算部 ６ 判定部 ７ 受光部 ８ Ａ／Ｄ変換部 ９ 演算部 １０ 判定部
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G01N 21/84 - 21/958 G01B 11/00 - 11/30 102 B07C 5/342
Claims (3)
- 【請求項１】 被検物の表面欠陥を検出する視覚代行検
査において、欠陥を解析的な評価に相当する物理量を用
いて判定不能領域を含む３ランク、Ｏ・Ｋ、Ｎ・Ｇ、Ｇ
ｒａｙに弁別し、判定不能領域たるＧｒａｙ領域に関し
ては、再度被検体表面を測定視野に相当する任意のブロ
ックに分割して該ブロック内の光学濃度の分散値を用い
てＯ・Ｋ、Ｎ・Ｇに弁別することを特徴とする欠陥弁別
方法。 - 【請求項２】 上記ブロック内の光学濃度の分散値の平
均・分散値の自乗値を用いてＯ・Ｋ、Ｎ・Ｇに弁別する
ことを特徴とする請求項１に記載の欠陥弁別方法。 - 【請求項３】 被検物からの反射光を検出する受光部
と、受光部からの微弱電気信号を増幅する増幅部と、増
幅された信号を演算部へ入力するためのＡ／Ｄ変換部
と、前記演算部で算出された解析特徴量により被検物を
Ｏ・Ｋ、Ｎ・Ｇ、Ｇｒａｙの３ランクに弁別する判定部
と、更に判定不能のＧｒａｙと判定されて選別された被
検物を滞留バッファにおいて被検物からの反射光を検出
する第２の受光部と、第２の受光部からの信号を第２の
演算部へ入力するための第２のＡ／Ｄ変換部と、前記の
演算部で算出された特徴量によりＯ・Ｋ、Ｎ・Ｇに弁別
する第２の判定部とからなることを特徴とする欠陥検出
装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP03348874A JP3083896B2 (ja) | 1991-12-05 | 1991-12-05 | 欠陥弁別方法および装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP03348874A JP3083896B2 (ja) | 1991-12-05 | 1991-12-05 | 欠陥弁別方法および装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05157703A JPH05157703A (ja) | 1993-06-25 |
| JP3083896B2 true JP3083896B2 (ja) | 2000-09-04 |
Family
ID=18399973
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP03348874A Expired - Lifetime JP3083896B2 (ja) | 1991-12-05 | 1991-12-05 | 欠陥弁別方法および装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3083896B2 (ja) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP5274136B2 (ja) * | 2008-07-24 | 2013-08-28 | 株式会社東芝 | 検査員の支援システム及び支援プログラム |
| JP7349816B2 (ja) * | 2019-05-16 | 2023-09-25 | 株式会社キーエンス | 画像検査装置 |
-
1991
- 1991-12-05 JP JP03348874A patent/JP3083896B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH05157703A (ja) | 1993-06-25 |
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