JP3224620B2 - 周期性パターンのムラ定量化方法 - Google Patents
周期性パターンのムラ定量化方法Info
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Description
ル、LCDカラーフィルター等の透過性を有する基板上
に周期性パターンが形成されている工業製品のパターン
の均一性の乱れを定量化する方法に関する。
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。
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。
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。
る基板上に形成された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。
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、透過性を有する基板上に形成
された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。
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は試料の開口率分布の
断面を示す図、図6は開口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。
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。
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。
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tc 、開放時のシャッタ時間をto とする
と、前述の透過率の式にtc /to を乗算し、 T=(I−I0 )/(I1 −I0 )×(tc /to ) 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。
理方法について説明する。
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。
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。
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、人間の感じ方は開口率の大小にも左右され、ム
ラの強度が同じでも開口率が低く、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開口率平均値kで割った
値mk =m/k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、用いる開口率は、寸法測定等によ
り直接周期性パターンの開口率を測定するか、(周期性
パターン形成後の透過率)tp =(周期性パターン形成
前の基板の透過率)tg ×(周期性パターンの開口率)
kの関係より、周期性パターン形成の前後で測定した同
一のパターンのtp 及びtg より算出すれば良い。
tp 、tg は、透過率測定器または、前述の画像処理に
より作成する透過率画像データより求めれば良い。
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。
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。
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。
ような問題が考えられる。
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、開口率の平均値共に同じなので、これまでに述べた
処理ではムラの数値は同じになる。ところが、図5
(a)は開口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、ムラ数値と目視は一致しなくな
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大きくすることがで
きる。各部分の開口率は、周期性パターン形成前の基板
の透過光画像を光源画像で割算した透過率画像Igで、
試料の透過率画像Ip を割算することによって作成され
る開口率画像Ik より求めることができる。
平滑化処理を施し、各画素が周囲の開口率を代表するよ
うに作成した開口率画像データ図6(a)を図6(b)
のように開口率の高低を逆転させ、局所平均化法により
作成した各画素の各ポイントごとの数値が入った画像デ
ータより減算することにより同様の開口率の低い箇所程
ムラの数値を大きくすることができる。
有する基板上に形成された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。
す図である。
る。
めの方法を説明する図である。
…試料、5…ステージ、6…拡散板、7…ランプ、8…
直流電源。
Claims (12)
- 【請求項1】 透過性を有する基板上に形成された単位
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
を開口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開口率値で除算することを
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開口率値から減
算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12】 透過性を有する基板上に形成された周
期性パターンの開口率を求める手段として、パターン形
成後の基板の透過率をパターン形成前の基板の透過率で
割ることを特徴とする請求項1記載の定量化方法。
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JP01854693A JP3224620B2 (ja) | 1993-02-05 | 1993-02-05 | 周期性パターンのムラ定量化方法 |
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1993
- 1993-02-05 JP JP01854693A patent/JP3224620B2/ja not_active Expired - Fee Related
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