JP3253724B2 - 欠陥検査装置 - Google Patents
欠陥検査装置Info
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、金属表面の傷、液晶パ
ネルの欠陥等の検査を画像処理によって行う欠陥検査装
置に関するものである。
ネルの欠陥等の検査を画像処理によって行う欠陥検査装
置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】近年、基幹メカ部品や製品の外観検査等
の自動化の要求が増大しており、テレビカメラ等を用い
た画像処理により自動化された欠陥検査装置の研究開発
が活発に行われている。
の自動化の要求が増大しており、テレビカメラ等を用い
た画像処理により自動化された欠陥検査装置の研究開発
が活発に行われている。
【０００３】欠陥検査装置の従来例を図８、図９に基づ
いて説明する。
いて説明する。
【０００４】図８、図９に示すように、ステップ＃１に
おいて、位置決め手段２１の上に置かれた欠陥検査対象
物２２を照明手段２３が照射し、テレビカメラ可動支持
手段２５に支持された撮像手段２４が欠陥検査対象物２
２を撮像して映像信号をＡ／Ｄ変換手段２７に出力す
る。この撮像手段２４は、主コントローラと操作盤から
の指示を判定制御手段２８を介して受けるテレビカメラ
制御手段２６によって制御される。
おいて、位置決め手段２１の上に置かれた欠陥検査対象
物２２を照明手段２３が照射し、テレビカメラ可動支持
手段２５に支持された撮像手段２４が欠陥検査対象物２
２を撮像して映像信号をＡ／Ｄ変換手段２７に出力す
る。この撮像手段２４は、主コントローラと操作盤から
の指示を判定制御手段２８を介して受けるテレビカメラ
制御手段２６によって制御される。
【０００５】撮像手段２４からの映像信号を受けたＡ／
Ｄ変換手段２７は、この映像信号をＡ／Ｄ変換して、画
像の濃度を０〜２５５（２５６階調）等の画像データに
変換し、この画像データを画像処理部の画像間減算手段
３１に画像入力し、ステップ＃２に進む。
Ｄ変換手段２７は、この映像信号をＡ／Ｄ変換して、画
像の濃度を０〜２５５（２５６階調）等の画像データに
変換し、この画像データを画像処理部の画像間減算手段
３１に画像入力し、ステップ＃２に進む。
【０００６】ステップ＃２において、窓枠制御手段２９
が画像データの処理すべき範囲を窓枠として設定し、窓
枠を画像間減算手段３１に出力し、ステップ＃３に進
む。
が画像データの処理すべき範囲を窓枠として設定し、窓
枠を画像間減算手段３１に出力し、ステップ＃３に進
む。
【０００７】ステップ＃３において、画像間減算手段３
１が、窓枠内の画像データから、良品画像記憶手段３０
が予め記憶しいる良品サンプルの画像データを減算し、
減算した画像データを２値化手段３２に出力し、ステッ
プ＃４に進む。
１が、窓枠内の画像データから、良品画像記憶手段３０
が予め記憶しいる良品サンプルの画像データを減算し、
減算した画像データを２値化手段３２に出力し、ステッ
プ＃４に進む。
【０００８】この場合、欠陥検査対象物２２に欠陥部分
があれば、この欠陥部分の画像データが良品サンプルの
画像データと異なるので、前記の減算した画像データ
は、欠陥部分の欠陥の状態に対応したデータを有してい
る。
があれば、この欠陥部分の画像データが良品サンプルの
画像データと異なるので、前記の減算した画像データ
は、欠陥部分の欠陥の状態に対応したデータを有してい
る。
【０００９】ステップ＃４において、２値化手段３２
が、減算した画像データを２値化し２値画像データを良
否判定手段３３に出力し、ステップ＃５に進む。
が、減算した画像データを２値化し２値画像データを良
否判定手段３３に出力し、ステップ＃５に進む。
【００１０】ステップ＃５において、良否判定手段３３
が、２値画像データから、面積、長さ、幅等の特徴量を
演算して良否判定する。
が、２値画像データから、面積、長さ、幅等の特徴量を
演算して良否判定する。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】しかし、上記の従来例
の構成では、良品の画像データが製品毎にばらついてい
る場合、欠陥検査対象物２２が良品でも、減算した画像
データがばらつくので、欠陥の検出を安定して行うこと
は困難であるという問題点がある。特に、金属表面上の
加工跡や液晶パネルの電極膜のように、繰り返し的パタ
ーンがある場合には、繰り返し的パターンによる画像デ
ータの変動が欠陥部分の画像に重なって判定が困難にな
り、この繰り返し的パターンの重なりの除去が極めて困
難であるという問題点がある。
の構成では、良品の画像データが製品毎にばらついてい
る場合、欠陥検査対象物２２が良品でも、減算した画像
データがばらつくので、欠陥の検出を安定して行うこと
は困難であるという問題点がある。特に、金属表面上の
加工跡や液晶パネルの電極膜のように、繰り返し的パタ
ーンがある場合には、繰り返し的パターンによる画像デ
ータの変動が欠陥部分の画像に重なって判定が困難にな
り、この繰り返し的パターンの重なりの除去が極めて困
難であるという問題点がある。
【００１２】本発明は、上記の問題点を解決し、繰り返
し的パターンがある欠陥検査対象物の画像データの繰り
返し的パターンを有効に除去する欠陥検査装置を提供す
ることを課題としている。
し的パターンがある欠陥検査対象物の画像データの繰り
返し的パターンを有効に除去する欠陥検査装置を提供す
ることを課題としている。
【００１３】
【課題を解決するための手段】本発明の欠陥検査装置
は、上記の課題を解決するために、欠陥検査対象物を撮
像し映像信号として出力する撮像手段と、映像信号をＡ
／Ｄ変換し画像データとして出力するＡ／Ｄ変換手段
と、画像データを２値化し２値画像として出力する２値
化手段と、２値画像の特徴量を演算して欠陥を検査する
不良判定手段と、画像データをフーリエ変換して周波数
空間データとするフーリエ変換手段と、周波数空間デー
タから除去すべき周波数領域を示す周波数マスク領域を
決定するマスク領域決定部と、決定された周波数マスク
領域を使用してマスクした周波数空間データを画像デー
タに逆フーリエ変換しこの画像データを前記２値化手段
に出力する逆フーリエ変換手段とを有する欠陥検査装置
において、マスク領域決定部は、フーリエ変換手段から
出力される周波数空間データのパワースペクトルを演算
するパワースペクトル演算手段と、良品のパワースペク
トルを記憶している良品パワースペクトル記憶手段と、
前記の演算されたパワースペクトルが示すパターンと前
記の記憶されている良品パワースペクトルが示すパター
ンとを比較することにより、演算されたパワースペクト
ルが示すパターンに在る良品と異なるパターン部分を検
出するパワースペクトル比較手段と、良品と異なるパタ
ーン部分の周波数領域によって、マスク記憶手段が記憶
している予め決められた周波数マスク領域を修正し、修
正した周波数マスク領域を逆フーリエ変換手段に出力す
るマスク領域決定手段とを有することを特徴とする。
は、上記の課題を解決するために、欠陥検査対象物を撮
像し映像信号として出力する撮像手段と、映像信号をＡ
／Ｄ変換し画像データとして出力するＡ／Ｄ変換手段
と、画像データを２値化し２値画像として出力する２値
化手段と、２値画像の特徴量を演算して欠陥を検査する
不良判定手段と、画像データをフーリエ変換して周波数
空間データとするフーリエ変換手段と、周波数空間デー
タから除去すべき周波数領域を示す周波数マスク領域を
決定するマスク領域決定部と、決定された周波数マスク
領域を使用してマスクした周波数空間データを画像デー
タに逆フーリエ変換しこの画像データを前記２値化手段
に出力する逆フーリエ変換手段とを有する欠陥検査装置
において、マスク領域決定部は、フーリエ変換手段から
出力される周波数空間データのパワースペクトルを演算
するパワースペクトル演算手段と、良品のパワースペク
トルを記憶している良品パワースペクトル記憶手段と、
前記の演算されたパワースペクトルが示すパターンと前
記の記憶されている良品パワースペクトルが示すパター
ンとを比較することにより、演算されたパワースペクト
ルが示すパターンに在る良品と異なるパターン部分を検
出するパワースペクトル比較手段と、良品と異なるパタ
ーン部分の周波数領域によって、マスク記憶手段が記憶
している予め決められた周波数マスク領域を修正し、修
正した周波数マスク領域を逆フーリエ変換手段に出力す
るマスク領域決定手段とを有することを特徴とする。
【００１４】
【作用】欠陥検査対象物の画像データを画像処理して欠
陥を検出する場合、画像データからノイズを除去する必
要がある。このノイズ除去は、ノイズの画像面積が小さ
いことがノイズ除去の基本判断になっているので、縞模
様の加工跡がある金属表面や電極膜がある液晶パネルの
ように、繰り返し的なパターンがある欠陥検査対象物で
は、繰り返し的パターンが面積の大きなノイズになり、
従来技術による面積の大小によるノイズの除去では除去
できない。
陥を検出する場合、画像データからノイズを除去する必
要がある。このノイズ除去は、ノイズの画像面積が小さ
いことがノイズ除去の基本判断になっているので、縞模
様の加工跡がある金属表面や電極膜がある液晶パネルの
ように、繰り返し的なパターンがある欠陥検査対象物で
は、繰り返し的パターンが面積の大きなノイズになり、
従来技術による面積の大小によるノイズの除去では除去
できない。
【００１５】しかし、画像データをフーリエ変換して周
波数空間データとすると、繰り返し的パターン部の画像
データが特定周波数領域に集まるので、この集まった周
波数領域をマスクして除去すれば容易に繰り返し的パタ
ーンによるノイズを除去できる。このノイズを除去した
周波数空間データを逆フーリエ変換して画像データに戻
せば、ノイズが除去された画像データになるので、この
後は、従来技術で欠陥の有無を判断できる。
波数空間データとすると、繰り返し的パターン部の画像
データが特定周波数領域に集まるので、この集まった周
波数領域をマスクして除去すれば容易に繰り返し的パタ
ーンによるノイズを除去できる。このノイズを除去した
周波数空間データを逆フーリエ変換して画像データに戻
せば、ノイズが除去された画像データになるので、この
後は、従来技術で欠陥の有無を判断できる。
【００１６】本発明の欠陥検査装置は、フーリエ変換手
段が、繰り返し的パターンがある欠陥検査対象物の画像
データをフーリエ変換して周波数空間データとすること
によって、繰り返し的パターンを周波数空間の特定周波
数領域に集め、マスク領域決定部が、周波数空間データ
から上記の特定周波数領域をマスクして除去する周波数
マスク領域を決定し、逆フーリエ変換手段が決定された
周波数マスク領域を使用してマスクした周波数空間デー
タを画像データに逆フーリエ変換しノイズを除去した画
像データを得て、この画像データを２値化手段に出力し
ている。
段が、繰り返し的パターンがある欠陥検査対象物の画像
データをフーリエ変換して周波数空間データとすること
によって、繰り返し的パターンを周波数空間の特定周波
数領域に集め、マスク領域決定部が、周波数空間データ
から上記の特定周波数領域をマスクして除去する周波数
マスク領域を決定し、逆フーリエ変換手段が決定された
周波数マスク領域を使用してマスクした周波数空間デー
タを画像データに逆フーリエ変換しノイズを除去した画
像データを得て、この画像データを２値化手段に出力し
ている。
【００１７】本発明は、上記の作用によって、良品の形
状が或る形状に安定していて、繰り返し的パターンも或
るパターンに安定している場合に有効である。即ち、繰
り返し的パターンが安定しているので、欠陥検査対象物
の周波数空間データから、良品サンプルの周波数空間デ
ータを減算したものが、即、繰り返し的パターンを除去
したものになるので、これによって、欠陥を安定して検
出できる。
状が或る形状に安定していて、繰り返し的パターンも或
るパターンに安定している場合に有効である。即ち、繰
り返し的パターンが安定しているので、欠陥検査対象物
の周波数空間データから、良品サンプルの周波数空間デ
ータを減算したものが、即、繰り返し的パターンを除去
したものになるので、これによって、欠陥を安定して検
出できる。
【００１８】又、本発明の欠陥検査装置は、繰り返し的
パターン部分に繰り返し的欠陥がある場合には、マスク
領域決定部を、フーリエ変換手段から出力される周波数
空間データのパワースペクトルを演算するパワースペク
トル演算手段と、良品のパワースペクトルを記憶してい
る良品パワースペクトル記憶手段と、前記の演算された
パワースペクトルが示すパターンと前記の記憶されてい
る良品パワースペクトルが示すパターンとを比較するこ
とにより、演算されたパワースペクトルが示すパターン
に在る良品と異なるパターン部分を検出するパワースペ
クトル比較手段と、良品と異なるパターン部分の周波数
領域によって、マスク記憶手段が記憶している予め決め
られた周波数マスク領域を修正し、修正した周波数マス
ク領域を逆フーリエ変換手段に出力するマスク領域決定
手段とを有しており、下記の作用がある。
パターン部分に繰り返し的欠陥がある場合には、マスク
領域決定部を、フーリエ変換手段から出力される周波数
空間データのパワースペクトルを演算するパワースペク
トル演算手段と、良品のパワースペクトルを記憶してい
る良品パワースペクトル記憶手段と、前記の演算された
パワースペクトルが示すパターンと前記の記憶されてい
る良品パワースペクトルが示すパターンとを比較するこ
とにより、演算されたパワースペクトルが示すパターン
に在る良品と異なるパターン部分を検出するパワースペ
クトル比較手段と、良品と異なるパターン部分の周波数
領域によって、マスク記憶手段が記憶している予め決め
られた周波数マスク領域を修正し、修正した周波数マス
ク領域を逆フーリエ変換手段に出力するマスク領域決定
手段とを有しており、下記の作用がある。
【００１９】パワースペクトル演算手段が、フーリエ変
換手段から出力される周波数空間データから演算して得
られるパワースペクトルは、繰り返し的パターンの特徴
に対応する周波数領域でパワースペクトルが大きくなる
と共に、繰り返し的パターン部分に繰り返して存在する
欠陥に対応したパワースペクトルが重畳している。この
欠陥に対応したパワースペクトルが重畳しているパワー
スペクトル部分は、周波数マスク領域に含まれ、周波数
マスク領域によってマスクされるので、前記の繰り返し
的パターン部分に繰り返して存在する欠陥に対応したパ
ワースペクトルが重畳しているパワースペクトル部分の
周波数領域を周波数マスク領域から外して残す必要があ
る。
換手段から出力される周波数空間データから演算して得
られるパワースペクトルは、繰り返し的パターンの特徴
に対応する周波数領域でパワースペクトルが大きくなる
と共に、繰り返し的パターン部分に繰り返して存在する
欠陥に対応したパワースペクトルが重畳している。この
欠陥に対応したパワースペクトルが重畳しているパワー
スペクトル部分は、周波数マスク領域に含まれ、周波数
マスク領域によってマスクされるので、前記の繰り返し
的パターン部分に繰り返して存在する欠陥に対応したパ
ワースペクトルが重畳しているパワースペクトル部分の
周波数領域を周波数マスク領域から外して残す必要があ
る。
【００２０】そのために、良品パワースペクトル記憶手
段が、良品のパワースペクトルを記憶し、パワースペク
トル比較手段が、前記の演算されたパワースペクトルが
示すパターンと前記の記憶されている良品パワースペク
トルが示すパターンとを比較し、演算されたパワースペ
クトルが示すパターンに在る良品と異なるパターン部分
を検出し、マスク領域決定手段が、前記の検出されたパ
ターン部分に基づいて、マスク記憶手段が記憶している
予め決められた周波数マスク領域を修正し、修正した周
波数マスク領域を逆フーリエ変換手段に出力している。
段が、良品のパワースペクトルを記憶し、パワースペク
トル比較手段が、前記の演算されたパワースペクトルが
示すパターンと前記の記憶されている良品パワースペク
トルが示すパターンとを比較し、演算されたパワースペ
クトルが示すパターンに在る良品と異なるパターン部分
を検出し、マスク領域決定手段が、前記の検出されたパ
ターン部分に基づいて、マスク記憶手段が記憶している
予め決められた周波数マスク領域を修正し、修正した周
波数マスク領域を逆フーリエ変換手段に出力している。
【００２１】この修正された周波数マスク領域には、前
記修正によって、繰り返し的パターン部分に繰り返して
存在する欠陥がある領域が含まれていないので、逆フー
リエ変換手段が、修正された周波数マスク領域を使用し
て周波数空間を逆変換して得た画像データでは、繰り返
し的パターンが除去されるが、繰り返し的パターン部分
に繰り返して存在する欠陥の画像データが残るので、不
良判定手段が、繰り返し的パターン部分に繰り返して存
在する欠陥を検出できる。
記修正によって、繰り返し的パターン部分に繰り返して
存在する欠陥がある領域が含まれていないので、逆フー
リエ変換手段が、修正された周波数マスク領域を使用し
て周波数空間を逆変換して得た画像データでは、繰り返
し的パターンが除去されるが、繰り返し的パターン部分
に繰り返して存在する欠陥の画像データが残るので、不
良判定手段が、繰り返し的パターン部分に繰り返して存
在する欠陥を検出できる。
【００２２】
【実施例】本発明の欠陥検査装置の一実施例を図１〜図
７に基づいて説明する。
７に基づいて説明する。
【００２３】図１〜図７に示すように、ステップ＃１に
おいて、位置決め手段１の上に置かれ、図３に示すよう
に、画像データｆ（ｍ、ｎ）に、繰り返し的製品パター
ン４０と欠陥４１とがある欠陥検査対象物２を照明手段
３が照射し、テレビカメラ可動支持手段５に支持された
撮像手段４が欠陥検査対象物２を撮像して映像信号をＡ
／Ｄ変換手段７に出力する。この撮像手段４は、主コン
トローラと操作盤からの指示を判定制御手段８を介して
受けるテレビカメラ制御手段６によって制御される。
おいて、位置決め手段１の上に置かれ、図３に示すよう
に、画像データｆ（ｍ、ｎ）に、繰り返し的製品パター
ン４０と欠陥４１とがある欠陥検査対象物２を照明手段
３が照射し、テレビカメラ可動支持手段５に支持された
撮像手段４が欠陥検査対象物２を撮像して映像信号をＡ
／Ｄ変換手段７に出力する。この撮像手段４は、主コン
トローラと操作盤からの指示を判定制御手段８を介して
受けるテレビカメラ制御手段６によって制御される。
【００２４】撮像手段４からの映像信号を受けたＡ／Ｄ
変換手段７は、この映像信号をＡ／Ｄ変換して、画像の
濃度を０〜２５５（２５６階調）等の画像データに変換
し、この画像データを画像処理装置のフーリエ変換手段
１０に画像入力し、ステップ＃２に進む。
変換手段７は、この映像信号をＡ／Ｄ変換して、画像の
濃度を０〜２５５（２５６階調）等の画像データに変換
し、この画像データを画像処理装置のフーリエ変換手段
１０に画像入力し、ステップ＃２に進む。
【００２５】ステップ＃２において、処理エリア制御手
段９が画像データの処理エリアを設定し、処理エリアを
フーリエ変換手段１０に出力し、ステップ＃３に進む。
段９が画像データの処理エリアを設定し、処理エリアを
フーリエ変換手段１０に出力し、ステップ＃３に進む。
【００２６】ステップ＃３において、Ａ：良品の形状が
或る形状に安定していて、繰り返し的パターンも或るパ
ターンに安定している場合、Ｂ：良品の形状にばらつき
がある場合、Ｃ：繰り返し的パターン部分に繰り返し的
欠陥がある場合に分かれる。
或る形状に安定していて、繰り返し的パターンも或るパ
ターンに安定している場合、Ｂ：良品の形状にばらつき
がある場合、Ｃ：繰り返し的パターン部分に繰り返し的
欠陥がある場合に分かれる。
【００２７】Ａの場合は、フーリエ変換手段１０が、処
理エリア内の画像データｆ（ｍ、ｎ）を周波数空間デー
タＦ（ｕ、ｖ）に、数式（１）又はその近似式によって
フーリエ変換を行い、この周波数空間データＦ（ｕ、
ｖ）を、ステップ＃６に出力する。
理エリア内の画像データｆ（ｍ、ｎ）を周波数空間デー
タＦ（ｕ、ｖ）に、数式（１）又はその近似式によって
フーリエ変換を行い、この周波数空間データＦ（ｕ、
ｖ）を、ステップ＃６に出力する。
【００２８】
【数１】 Ｂ、Ｃの場合は、上記の周波数空間データＦ（ｕ、ｖ）
を、ステップ＃４に出力する。
を、ステップ＃４に出力する。
【００２９】ステップ＃４において、Ｂ、Ｃの場合に、
パワースペクトル演算手段１１が、周波数空間での強度
を表すパワースペクトル｛Ｆ（ｕ、ｖ）｝2 を数式
（１）又はその近似式によって演算し、Ｂの場合はステ
ップ＃６に進み、Ｃの場合はステップ＃５に進む。
パワースペクトル演算手段１１が、周波数空間での強度
を表すパワースペクトル｛Ｆ（ｕ、ｖ）｝2 を数式
（１）又はその近似式によって演算し、Ｂの場合はステ
ップ＃６に進み、Ｃの場合はステップ＃５に進む。
【００３０】ステップ＃５において、パワースペクトル
比較手段１４が、良品パワースペクトル記憶手段１３が
記憶している複数の良品サンプルのパワースペクトルの
平均値｛Ｒ（ｕ、ｖ）｝2 と、前記パワースペクトル
｛Ｆ（ｕ、ｖ）｝2 とを、図５に示すように比較し、パ
ワースペクトルの差が、数式（２）に示すように閾値ε
以上の繰り返し的欠陥領域Ｅを検出し、ステップ＃６に
進む。
比較手段１４が、良品パワースペクトル記憶手段１３が
記憶している複数の良品サンプルのパワースペクトルの
平均値｛Ｒ（ｕ、ｖ）｝2 と、前記パワースペクトル
｛Ｆ（ｕ、ｖ）｝2 とを、図５に示すように比較し、パ
ワースペクトルの差が、数式（２）に示すように閾値ε
以上の繰り返し的欠陥領域Ｅを検出し、ステップ＃６に
進む。
【００３１】
【数２】 ステップ＃６において、Ａの場合には、マスク領域決定
部のマスク領域決定手段１５が、マスク領域決定部のマ
スク領域記憶手段１２が記憶している周波数マスク領域
から図６に示す使用する周波数マスク領域Ｄを決定し、
ステップ＃７に進む。
部のマスク領域決定手段１５が、マスク領域決定部のマ
スク領域記憶手段１２が記憶している周波数マスク領域
から図６に示す使用する周波数マスク領域Ｄを決定し、
ステップ＃７に進む。
【００３２】Ｂの場合には、マスク領域決定手段１５
が、ステップ＃４からのパワースペクトル｛Ｆ（ｕ、
ｖ）｝2 を、図４に示すように、閾値４２を使用して閾
値処理を行い、閾値４２以上のパワースペクトル｛Ｆ
（ｕ、ｖ）｝2 を有する繰り返し的製品パターン４０を
図６に示す周波数マスク領域Ｄとして、ステップ＃７に
進む。
が、ステップ＃４からのパワースペクトル｛Ｆ（ｕ、
ｖ）｝2 を、図４に示すように、閾値４２を使用して閾
値処理を行い、閾値４２以上のパワースペクトル｛Ｆ
（ｕ、ｖ）｝2 を有する繰り返し的製品パターン４０を
図６に示す周波数マスク領域Ｄとして、ステップ＃７に
進む。
【００３３】Ｃの場合には、パワースペクトル比較手段
１４が、図６に示すように、複数の良品サンプルのパワ
ースペクトルの平均値｛Ｒ（ｕ、ｖ）｝2 に対応する周
波数マスク領域Ｄから、ステップ＃５でパワースペクト
ル比較手段１４が検出した繰り返し的欠陥領域Ｅを排除
した周波数マスク領域Ｄ−Ｅを決定し、ステップ＃７に
進む。
１４が、図６に示すように、複数の良品サンプルのパワ
ースペクトルの平均値｛Ｒ（ｕ、ｖ）｝2 に対応する周
波数マスク領域Ｄから、ステップ＃５でパワースペクト
ル比較手段１４が検出した繰り返し的欠陥領域Ｅを排除
した周波数マスク領域Ｄ−Ｅを決定し、ステップ＃７に
進む。
【００３４】ステップ＃７において、逆フーリエ変換手
段１６が、ステップ＃６でマスク領域決定手段１５が決
定した周波数マスク領域Ｄ又はＤ−Ｅを使用し、ステッ
プ＃３でフーリエ変換手段１０が変換した周波数空間デ
ータをマスクし、数式（３）を使用して画像データに変
換し、ステップ＃８に進む。
段１６が、ステップ＃６でマスク領域決定手段１５が決
定した周波数マスク領域Ｄ又はＤ−Ｅを使用し、ステッ
プ＃３でフーリエ変換手段１０が変換した周波数空間デ
ータをマスクし、数式（３）を使用して画像データに変
換し、ステップ＃８に進む。
【００３５】
【数３】 ステップ＃８において、２値化手段１７が、ステップ＃
７で逆フーリエ変換手段１６が変換した図７に示す画像
データを２値化して２値画像とし、ステップ＃９に進
む。
７で逆フーリエ変換手段１６が変換した図７に示す画像
データを２値化して２値画像とし、ステップ＃９に進
む。
【００３６】ステップ＃９において、良否判定手段１８
が、２値画像から演算した面積、長さ、幅等の特徴量に
基づいて欠陥の有無を判定し、終了する。
が、２値画像から演算した面積、長さ、幅等の特徴量に
基づいて欠陥の有無を判定し、終了する。
【００３７】尚、本実施例で、予め記憶しておく周波数
マスク領域の決定には、画像の特性から固定的に決定す
る方法や良品サンプルのパワースペクトルにおいてその
周波数強度が所定値以上である領域とする方法がある。
マスク領域の決定には、画像の特性から固定的に決定す
る方法や良品サンプルのパワースペクトルにおいてその
周波数強度が所定値以上である領域とする方法がある。
【００３８】
【発明の効果】本発明の欠陥検査装置は、画像空間上で
は分離し難い成分を周波数空間において分離除去し逆に
画像空間に戻すので、従来技術では除去できないノイズ
を有効に除去できるという効果を奏する。
は分離し難い成分を周波数空間において分離除去し逆に
画像空間に戻すので、従来技術では除去できないノイズ
を有効に除去できるという効果を奏する。
【００３９】即ち、フーリエ変換手段が画像データを周
波数空間データにフーリエ変換し、マスク領域決定部が
周波数空間データから除去すべき周波数領域をマスクす
る周波数マスク領域を決定し、逆フーリエ変換手段が周
波数マスク領域で除去すべき周波数領域を除去した周波
数空間データを画像データに変換しているので、従来技
術では困難であった、加工跡がある金属部品、電極膜が
ある液晶パネル等にある繰り返し的パターンを除去する
ことが可能になり、繰り返し的パターンに妨げられず
に、安定した欠陥検査が可能になるという効果を奏す
る。
波数空間データにフーリエ変換し、マスク領域決定部が
周波数空間データから除去すべき周波数領域をマスクす
る周波数マスク領域を決定し、逆フーリエ変換手段が周
波数マスク領域で除去すべき周波数領域を除去した周波
数空間データを画像データに変換しているので、従来技
術では困難であった、加工跡がある金属部品、電極膜が
ある液晶パネル等にある繰り返し的パターンを除去する
ことが可能になり、繰り返し的パターンに妨げられず
に、安定した欠陥検査が可能になるという効果を奏す
る。
【００４０】又、マスク領域決定部を上記パワースペク
トル演算手段と、良品パワースペクトル記憶手段と、パ
ワースペクトル比較手段と、マスク領域決定手段とで構
成することによって、繰り返し的パターンに製品毎のば
らつきがある場合、繰り返し的パターン部分に繰り返し
的欠陥がある場合にも、安定した欠陥検査が可能になる
という効果を奏する。
トル演算手段と、良品パワースペクトル記憶手段と、パ
ワースペクトル比較手段と、マスク領域決定手段とで構
成することによって、繰り返し的パターンに製品毎のば
らつきがある場合、繰り返し的パターン部分に繰り返し
的欠陥がある場合にも、安定した欠陥検査が可能になる
という効果を奏する。
【図１】本発明の一実施例の構成を示すブロック図であ
る。
る。
【図２】図１の動作を示すフローチャートである。
【図３】繰り返し的パターンと欠陥の画像データを示す
図である。
図である。
【図４】パワースペクトルと閾値を示す図である。
【図５】良品のパワースペクトルと欠陥検査対象物のパ
ワースペクトルとの比較を示す図である。
ワースペクトルとの比較を示す図である。
【図６】周波数マスク領域と繰り返し的欠陥領域とを示
す図である。
す図である。
【図７】図３の繰り返し的パターンを除去して逆フーリ
エ変換した画像データの図である。
エ変換した画像データの図である。
【図８】従来例の構成を示すブロック図である。
【図９】図８の動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】 ２ 欠陥検査対象物 ４ 撮像手段 ７ Ａ／Ｄ変換手段 １０ フーリエ変換手段 １１ パワースペクトル演算手段 １２ マスク領域記憶手段 １３ 良品パワースペクトル記憶手段 １４ パワースペクトル比較手段 １５ マスク領域決定手段 １６ 逆フーリエ変換手段 １７ ２値化手段 １８ 不良判定手段 ４０ 繰り返し的製品パターン ４１ 欠陥 ４２ 閾値 Ｄ 周波数マスク領域 Ｅ 繰り返し的欠陥領域
───────────────────────────────────────────────────── 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
Claims (1)
- 【請求項１】 欠陥検査対象物を撮像し映像信号として
出力する撮像手段と、映像信号をＡ／Ｄ変換し画像デー
タとして出力するＡ／Ｄ変換手段と、画像データを２値
化し２値画像として出力する２値化手段と、２値画像の
特徴量を演算して欠陥を検査する不良判定手段と、画像
データをフーリエ変換して周波数空間データとするフー
リエ変換手段と、周波数空間データから除去すべき周波
数領域を示す周波数マスク領域を決定するマスク領域決
定部と、決定された周波数マスク領域を使用してマスク
した周波数空間データを画像データに逆フーリエ変換し
この画像データを前記２値化手段に出力する逆フーリエ
変換手段とを有する欠陥検査装置において、マスク領域決定部は、フーリエ変換手段から出力される
周波数空間データのパワースペクトルを演算するパワー
スペクトル演算手段と、良品のパワースペクトルを記憶
している良品パワースペクトル記憶手段と、前記の演算
されたパワースペクトルが示すパターンと前記の記憶さ
れている良品パワースペクトルが示すパターンとを比較
することにより、演算されたパワースペクトルが示すパ
ターンに在る良品と異なるパターン部分を検出するパワ
ースペクトル比較手段と、良品と異なるパターン部分の
周波数領域によって、マスク記憶手段が記憶している予
め決められた周波数マスク領域を修正し、修正した周波
数マスク領域を逆フーリエ変換手段に出力するマスク領
域決定手段 とを有することを特徴とする欠陥検査装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP02698193A JP3253724B2 (ja) | 1993-02-16 | 1993-02-16 | 欠陥検査装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP02698193A JP3253724B2 (ja) | 1993-02-16 | 1993-02-16 | 欠陥検査装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06242013A JPH06242013A (ja) | 1994-09-02 |
| JP3253724B2 true JP3253724B2 (ja) | 2002-02-04 |
Family
ID=12208341
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP02698193A Expired - Fee Related JP3253724B2 (ja) | 1993-02-16 | 1993-02-16 | 欠陥検査装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3253724B2 (ja) |
Families Citing this family (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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| US6407404B1 (en) | 1999-03-15 | 2002-06-18 | Denso Corporation | Apparatus for the examining defect of monolithic substrate and method for examining the same |
| JP2006163090A (ja) * | 2004-12-09 | 2006-06-22 | Nikon Corp | 位相差顕微鏡 |
| WO2012016243A2 (en) * | 2010-07-30 | 2012-02-02 | Kla-Tencor Corporation | Region based virtual fourier filter |
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| JP6229323B2 (ja) * | 2013-06-13 | 2017-11-15 | 富士通株式会社 | 表面検査方法、表面検査装置、および表面検査プログラム |
| JP5949690B2 (ja) * | 2013-07-25 | 2016-07-13 | Ｊｆｅスチール株式会社 | 評価方法及び評価装置 |
| WO2016143106A1 (ja) * | 2015-03-11 | 2016-09-15 | 富士機械製造株式会社 | 部品種類自動判別方法及び部品種類自動判別システム並びに画像処理用部品データ作成方法及び画像処理用部品データ作成システム |
| US20240020819A1 (en) * | 2022-07-12 | 2024-01-18 | Onto Innovation Inc. | Periodic-pattern background removal |
| CN115508335A (zh) * | 2022-10-21 | 2022-12-23 | 哈尔滨工业大学（威海） | 基于傅里叶变换的拉曼光谱曲线数据增强方法 |
-
1993
- 1993-02-16 JP JP02698193A patent/JP3253724B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH06242013A (ja) | 1994-09-02 |
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