JP3749726B1 - 周期性ノイズ下での低コントラスト欠陥検査方法、繰返しパターン下での低コントラスト欠陥検査方法 - Google Patents

Abstract

【課題】周期未定の周期性ノイズか又は繰返しパターンのある画像でこれら以外の部分のコントラストが低い場合における欠陥抽出を、従来の欠点を排除し、高速に実行することが可能な欠陥検査方法を提供すること
【解決手段】Ｘ方向およびＹ方向各々に対して得られた、検査対象画素ラインと近傍にある画素ラインまたは繰返しパターンの周期分離れた位置にある画素ラインとの濃度差分画素ラインから、Ｘ方向濃度差分画像とＹ方向濃度差分画像を得て、各画素に対する濃度差分値によって定義される欠陥強度と欠陥方向を使用して欠陥候補を抽出し、その結果に対して領域分割と分割領域に対する濃度統計量によって欠陥候補存在領域を絞り込み、欠陥の連続性判定により欠陥を抽出する。
【選択図】図１

Description

本発明は、被検査物をカメラにより撮像して撮像画像に対する画像処理により被検査物上の欠陥検査方法に係り、更に詳しくは、撮像画像上に予めその周期がわからない周期性ノイズかまたは繰返しパターンが存在し、周期性ノイズまたは繰返しパターンのコントラストが欠陥部分の画像のコントラストよりも低い場合の高速欠陥検査方法に係る。

被検査物をカメラにより撮像して撮像画像に対する画像処理により被検査物上の欠陥検査を行なうに当たって、撮像画像上に予めその周期がわからない周期性ノイズかまたは繰返しパターンが存在する場合は、周期性ノイズまたは繰返しパターンの被検査物正常部分に対するコントラストが欠陥画素部分の正常部分に対するコントラストより低い場合は、従来は、一般画像処理技術により比較的簡単に欠陥画素部分を特定可能であった。また、既知の繰返しパターンが存在する場合には予め繰返しパターンを登録しておき、登録してある繰返しパターンとの照合差分により繰返しパターンを消去する方法が用いられている。この場合の欠点は、繰返しパターンを予め登録しておかなければならない煩わしさである。
一方、予めその周期がわからない周期性ノイズの被検査物正常部分に対するコントラストが欠陥画素部分の正常部分に対するコントラストより高い場合は、濃度の高い画素部分から濃度の低い画素部分を抜き出すことは技術的に高度であり、特に高速に抜き出すことについては、従来、有効な方法が提示されていなかった。この場合、予めその周期がわからない周期性ノイズに代わって既知の繰返しパターンが存在する場合は、前述の方法を用いることができるが同様の欠点を持つ。
現状、先行特許を発見し得ていない。 画像解析ハンドブック（東京大学出版会（１９９１）、５６０〜５７２ペ−ジ、弛緩法によるエッジの抽出、その他）

本発明が解決しようとする課題は、従来有効な方法が提示されていなかった「予めその周期がわからない周期性ノイズかまたは繰返しパターンの被検査物正常部分に対するコントラストが欠陥画素部分の正常部分に対するコントラストより高い場合において、従来の欠点を排除し、欠陥画素部分を高速に抽出することが可能な欠陥検査方法」を提供することである。

第１の手段は、直交ＸＹ座標によって画素位置が特定可能で周期性ノイズのある被検査画像において欠陥部を抽出する方法であって、
検査対象画素ライン上の濃度と当該検査対象画素ラインの近傍で選択した近傍画素ライン上の濃度との間で相関度が最大となるように双方の画素ライン情報を相対的に画素ライン方向に移動し、検査対象画素ラインと近傍画素ライン同士の濃度差分画素ラインを取得する過程を、Ｘ方向の検査対象画素ラインの各々に対して実行して取得された濃度差分画素ラインを集合してＸ方向濃度差分画像を作成し、且つＹ方向の検査対象画素ラインの各々に対して実行して取得された濃度差分画素ラインを集合してＹ方向濃度差分画像を作成する近傍ライン濃度差分画像作成ステップと、
Ｘ方向濃度差分画像とＹ方向濃度差分画像から得られる被検査画像上の各画素に対応するＸ方向の濃度差分値（ｘ）とＹ方向濃度差分値（ｙ）から得た各画素の、欠陥強度を表現する数値からなる欠陥強度濃淡画像と欠陥方向を表現する数値からなる欠陥方向濃淡画像を使用して、被検査画像上の各画素における欠陥存在の確からしさ（以降、欠陥存在確度ともいう）を計算し、その結果により欠陥候補抽出画像として欠陥候補画素を抽出する欠陥候補抽出ステップとを
具備する周期性ノイズ下での低コントラスト欠陥検査方法を採ることである。

第２の手段は、直交ＸＹ座標によって画素位置が特定可能で周期性ノイズのある被検査画像において欠陥部を抽出する方法であって、
検査対象画素ライン上の濃度と当該検査対象画素ラインの近傍で選択した近傍画素ライン上の濃度との間で相関度が最大となるように双方の画素ライン情報を相対的に画素ライン方向に移動し、検査対象画素ラインと近傍画素ライン同士の濃度差分画素ラインを取得する過程を、Ｘ方向の検査対象画素ラインの各々に対して実行して取得された濃度差分画素ラインを集合してＸ方向濃度差分画像を作成し、且つＹ方向の検査対象画素ラインの各々に対して実行して取得された濃度差分画素ラインを集合してＹ方向濃度差分画像を作成する近傍ライン濃度差分画像作成ステップと、
（ａ） Ｘ方向濃度差分画像とＹ方向濃度差分画像により被検査画像上の画素（以降、画素１ともいう）各々に対応するＸ方向の濃度差分値（ｘ）とＹ方向濃度差分値（ｙ）を得て、所定の方法で定義された欠陥強度と欠陥方向により計算された画素１各々に対応する欠陥強度と欠陥方向により、欠陥強度濃淡画像と欠陥方向濃淡画像を作成し、
（ｂ） 欠陥強度濃淡画像と欠陥方向濃淡画像の画素（以降、画素２ともいう）各々のうちの選択された画素（以降、注目画素ともいう）に対して、当該注目画素の所定の周辺範囲の画素（以降、周辺画素ともいう）の各々の欠陥強度と、周辺画素各々に対して注目画素における欠陥方向に依存して所定の基準で重み付けを行なうための重み係数と、注目画素の欠陥方向を基準方向として当該基準方向に対してなす角度を代表する各方向に対して決められた基準方向に対する方向の適合度を表す係数を使って求められた各周辺画素における欠陥方向から注目画素の欠陥方向を差し引いた角度を代表する方向の係数（以降、適合係数ともいう）とを使用して、前記周辺画素の選択された一つの画素の欠陥強度と当該周辺画素に対応する重み係数と当該周辺画素に対応する適合係数の乗算結果を得る手順を全ての当該周辺画素に対して実行して、その乗算結果の和で定義される欠陥存在確度を計算する手順を欠陥強度濃淡画像の画素２の全てに対して実行し、画素２各々に対して乗算結果が所定の閾値を超えているか否かを調べて当該画素２に対応する画素１が欠陥候補であるか否かを判定し、欠陥候補でないと判定された当該画素２の欠陥強度をゼロと見做して欠陥強度濃淡画像の当該画素２の濃度をゼロに修正する（ｂ）以降ここまでの一連の手順を全ての画素２に対して繰り返して、
（ｃ） 得られた欠陥強度濃淡画像と元の欠陥方向濃淡画像を使用して、（ｂ）に記載の一連の手順を予め設定された回数だけ弛緩法的に繰返し、最終的に得られた欠陥強度濃淡画像を欠陥候補抽出画像として取得する欠陥候補抽出ステップとを
具備する周期性ノイズ下での低コントラスト欠陥検査方法を採ることである。

第３の手段は、直交ＸＹ座標によって画素位置が特定可能で周期性ノイズのある被検査画像において欠陥部を抽出する方法であって、
近傍ライン濃度差分画像作成ステップと、
欠陥候補抽出ステップと、
（ａ） 欠陥候補抽出ステップで取得された欠陥候補抽出画像を小画像領域に領域分割し、分割された各領域（以降、分割領域ともいう）に対して濃度分散値を計算し、所定の閾値以上の濃度分散値を持つ分割領域を欠陥のある可能性のある領域と見做して欠陥領域として指定し、
（ｂ） 欠陥領域を（ａ）に記述した方法で領域分割し、欠陥領域を更に絞り込んで指定する過程を分割領域が所定のサイズになるまで繰返し、欠陥の可能性のある領域（以降、欠陥候補存在領域ともいう）を抽出する欠陥候補存在領域抽出ステップとを
具備する周期性ノイズ下での低コントラスト欠陥検査方法を採ることである。

第３の手段において、小画像領域に領域分割する際に、各分割領域が互いに重複する領域を持つように領域分割をすることが好ましい。

第４の手段は、直交ＸＹ座標によって画素位置が特定可能で周期性ノイズのある被検査画像において欠陥部を抽出する方法であって、
近傍ライン濃度差分画像作成ステップと、
欠陥候補抽出ステップと、
欠陥候補存在領域抽出ステップと、
欠陥候補存在領域抽出ステップで抽出された欠陥候補存在領域に存在する画素を「論理１」とし、欠陥候補存在領域以外の領域の画素は全て「論理０」とする２値化画像を欠陥候補抽出ステップで作成された欠陥強度濃淡画像に対応して作成し、欠陥候補存在領域に対応する２値化領域（以降、２値化欠陥候補領域ともいう）に対し所定の基準で膨張処理を行って隣り合う２値化欠陥候補領域同士を所定の基準の及ぶ範囲で連結し、連結していない箇所は所定の連結条件に従って連結し、連結している２値化欠陥候補領域全体（以降、２値化連結欠陥候補領域という）の形状の特徴量に依存する判定条件に合致する２値化連結欠陥候補領域を欠陥領域として特定し、この特定された２値化連結欠陥候補領域以外の領域の画素を「論理０」として、各々の２値化連結欠陥候補領域に対して収縮処理を施して、「論理１」として残っている画素に対応する被検査画像の画素部分を欠陥として抽出する欠陥抽出ステップとを
具備する周期性ノイズ下での低コントラスト欠陥検査方法を採ることである。

第４の手段において、所定の連結条件を、膨張処理直後の連結している２値化欠陥候補領域の端点から欠陥候補存在領域の欠陥候補存在領域抽出ステップにおける最小の分割領域のサイズを超えない所定画素範囲内に隣の２値化欠陥候補領域の端点が存在することとすることができる。

第４の手段において、判定条件を、２値化連結欠陥候補領域に外接する矩形の長さが、予め決められている所定の長さ以上であることとすることができる。また、更に、太い塊の２値化連結欠陥候補領域を更に欠陥領域としたくない場合には、前記判定条件に、２値化連結欠陥候補領域に外接する矩形の面積と２値化連結欠陥候補領域の面積の比が、太い塊の形状に依存する所定の数値以上であることとする判定条件を追加して両方の条件を満たすこととすることができる。

第１の手段から第４の手段において、近傍ライン濃度差分画像作成ステップにおいて、相対的に移動した画素ラインの濃度平均レベルを画素ラインごとに合わせこむ補正が濃度差分画素ラインを取得する前に付加的に行われることが好ましい。

第１の手段から第４の手段において、欠陥強度と欠陥方向を、濃度差分値（ｘ）とＹ方向濃度差分値（ｙ）によって、以下の数式で定義することができる。
(数１)
欠陥強度＝ｘの二乗とｙの二乗の和の平方根
欠陥方向＝ａｒｃｔａｎ（ｙ／ｘ）

第５の手段は、直交ＸＹ座標によって画素位置が特定可能で繰返しパターンのある被検査画像において欠陥部を抽出する方法であって、
第１の手段から第４の手段において、近傍画素ラインを検査対象画素ラインから繰返しパターンの周期の整数倍の画素距離だけ離れている画素ラインに変更して、これらの手段のいずれかに記載してある周期性ノイズ下での低コントラスト欠陥検査方法に従って欠陥部を抽出することで繰返しパターン下での低コントラスト欠陥検査を行なうことができる。

予めその周期がわからない周期性ノイズかまたは繰返しパターンの被検査物正常部分に対するコントラストが欠陥画素部分の正常部分に対するコントラストより高い場合において、欠陥画素部分を高速に抽出する欠陥検査方法を提供できたことで、従来、撮像画像にのった予めその周期がわからない周期性ノイズかまたは被検査物にもともと存在するか撮像画像に重畳された繰返しパターンが元で検査が不可能であったか煩雑であった産業生産物の製造検査あるいは屋外調査分野における調査作業おいて、それを可能にする、または煩雑さを回避できる。

本発明を実施するための最良の形態を実施例と共に以下に示す。
図１は、本発明を実施するための最良の形態における処理ステップのフローの例を示す図であり、周期性ノイズのある被検査物の撮像画像に対してステップＳ１からステップＳ４の順に処理を行い、コントラストの低い欠陥を抽出する。各処理ステップにおける処理の流れについて、図とともに説明する。被検査物の撮像画像の各画素の位置を、ＸＹ直角座標でアドレスすることにする。

（ステップS１） このステップは、相関度条件を用いた近傍ライン濃度差分画像作成ステップであり、ここでは、被検査物の撮像画像の各々の検査対象画素ライン上の濃度と当該画素ラインの近傍で選択した近傍画素ライン上の濃度との間で相関度が最大となるように双方の画素ライン情報を相対的に画素ライン方向に移動し、検査対象画素ラインと近傍画素ライン同士の濃度差分をとり濃度差分からなる画素ライン（濃度差分画素ラインという）を取得する過程を、Ｘ方向の検査対象画素ラインの各々に対して実行して取得された濃度差分画素ラインを集合してＸ方向濃度差分画像を作成し、且つＹ方向の検査対象画素ラインの各々に対して実行して取得された濃度差分画素ラインを集合してＹ方向濃度差分画像を作成する。
このステップの内容を更に詳しく実施例１で説明する。

一般的にある画素ラインに着目した場合、その濃度波形は当該の画素ラインの近傍の画素ラインの濃度波形と酷似する。図３にあるように、欠陥を持った検査対象画素ラインに対してその近傍画素ラインの濃度波形は欠陥がない部分で非常に似通う。破線が濃度波形の対応を示している。因みに、検査対象画素ラインの濃度波形で近傍画素ラインの濃度波形と異なる小突起部分は欠陥に相当する部分である。この性質を利用して両方の差分をとることによって欠陥情報を抽出しようとするのがこのステップの処理である。その処理の手順は、図２に示すごとくであり、以下に説明する。
（ステップＳ１０１） 欠陥撮像画像の上端側から順番にＸ方向の画素ラインを１個検査対象画素ラインとして選択し、選択された検査対象画素ラインに対してその下方近傍にある画素ラインを近傍画素ラインとして選定する。
（ステップＳ１０２） 次に、図３に示すように、双方の画素ライン上の濃度を取得（双方の濃度分布の状況例は図３に示すような波形である）する。最適な近傍の程度は取扱う画像のノイズを除いた画像の濃度変化率と濃度変化率の波の単位長さ当たりの数によって変化する。前者又は後者いずれにしても大きい場合には近くの近傍画素ラインを選択し、小さい場合はより遠くの近傍画素ラインを選択することができる。
（ステップＳ１０３） 次に、図４に示すように、近傍画素ラインの画素情報を画素ラインの方向に前後両方向に画素単位で移動させながら、各移動位置で検査対象画素ラインと近傍画素ラインの間で同一のＸ座標値でアドレスされる画素同士で双方の画素ラインのオリジナル画素情報の存在範囲がＸ方向に重なる範囲内で相関度を計算し、その相関度データを記憶する。
（ステップＳ１０４）次に、図５に示すように、最も相関度の高かった移動位置に近傍画素ラインの画素情報を移動し、近傍画素ラインの濃度平均値を検査対象画素ラインの濃度平均値にあわせるように近傍画素ラインの濃度波形の濃度レベルを比例的に調整する。
（ステップＳ１０５）次に、図６に示すように、検査対象画素ラインと濃度レベルの調整された近傍画素ラインとの間で濃度差分をとり、濃度差分画素ラインを取得する。
ただし、もし差分値で上記小突起部分のような有意な値が出た場合に、単純に上記検査対象画素ラインと上記近傍画素ラインとの濃度差分を採るだけでは、検査対象画素ラインと近傍画素ラインのどちらに欠陥があったかの判定ができない。そのため、ステップＳ１０１において、検査対象画素ラインの上方近傍にある画素ラインを再度近傍画素ラインとして選定し、ステップＳ１０２からステップＳ１０５までの手順を実行し、どちらの場合にも画素ライン方向の同じ位置に差分値の似通った有意な値が出た場合に検査対象ライン上にその有意な値の原因があったと判断する。画素ライン方向の同じ位置に差分値の似通った有意な値が出なかった場合には、近傍画素ライン上にその有意な値の原因があったとして、検査対象画素ラインの位置に対応する位置の濃度差分画素ラインとして上記有意な値をその前後の画素の濃度差分値の延長と見做せる値に置き換えたものを採用する。
（ステップＳ１０６） 以上、ステップＳ１０１からステップＳ１０５までの手順を欠陥撮像画像のすべてのＸ方向の画素ラインに対して実行して、取得されたすべてのＸ方向濃度差分画素ラインからＸ方向濃度差分画像を作成する。
（ステップＳ１０７） Ｙ方向についても上記と同様な手順によりＹ方向濃度差分画像を作成する。
ステップＳ１０３で近傍画素ライン情報をシフトしたとき、画素ラインの移動方向と反対側の新しく生まれる画素に対しては、この範囲は差分結果をゼロにして欠陥がなかったことにする。

（ステップＳ２） このステップは、欠陥強度と欠陥方向による欠陥候補抽出ステップであり、図７によってその内容を説明する。
（ステップＳ２０１） Ｘ方向濃度差分画像とＹ方向濃度差分画像により被検査画像上の画素（画素１ともいう）各々に対応するＸ方向の濃度差分値（ｘ）とＹ方向濃度差分値（ｙ）を得て、式（１）で定義された欠陥強度と式（２）で定義された欠陥方向
により計算された画素１各々に対応する欠陥強度と欠陥方向により、その画素が画素１各々に対応する欠陥強度濃淡画像（図８にその例を示す。白ければ白い画素ほど欠陥強度の数値の高い画素である。）と欠陥方向濃淡画像を作成する。
（ステップＳ２０２） 欠陥強度濃淡画像と欠陥方向濃淡画像の画素（画素２ともいう）各々のうちの選択された画素（注目画素ともいう）を中心画素とする５画素×５画素範囲の画素（周辺画素ともいう）の各々の欠陥強度（式（３）で示す）
と、周辺画素各々に対して注目画素における欠陥方向に依存して所定の基準で重み付けを行なう図１０に示すような重み係数（（４）でその記号を示す。図１０（ａ）の場合は注目画素の欠陥方向が０度または１８０度の場合の重み係数で図１０（ｂ）の場合は欠陥方向が４５度または２２５度の場合の重み係数）
と、注目画素の欠陥方向を基準方向として当該基準方向に対してなす角度を代表する各方向に対して決められた基準方向に対する方向の適合度を表す係数（方向適合係数ともいう。 図９にその例を示す）を使って求める係数であるところの、各周辺画素における欠陥方向（式（５）で示す）
から注目画素の欠陥方向を差し引いた角度を代表する方向の係数（適合係数ともいい、（６）でその記号を示す）
とを使用して、ひとつの周辺画素の欠陥強度と当該周辺画素に対応する欠陥方向重み係数と当該周辺画素の方向に対応する適合係数の乗算結果を得る手順を全ての周辺画素に対して実行して、その乗算結果の和で定義される当該注目画素における欠陥存在確度（式（７））
を計算する。
（ステップＳ２０３） 当該注目画素における欠陥存在確度が所定の閾値を超えているか否かを調べて当該注目画素に対応する画素１が欠陥候補であるか否かを判定し、欠陥候補でないと判定された当該注目画素の欠陥強度をゼロと見做して欠陥強度濃淡画像の当該注目画素の濃度をゼロに修正する。
（ステップＳ２０４） ステップＳ２０２とステップＳ２０４の手順を欠陥強度濃淡画像の画素２の全てに対して実行し、画素２各々に対する欠陥存在確度によって修正された欠陥強度濃淡画像を得る。
（ステップＳ２０５） 得られた欠陥強度濃淡画像を新たな欠陥強度濃淡画像として元の欠陥方向濃淡画像とを使用してステップＳ２０２からステップＳ２０４までの一連の手順を予め設定された回数だけ弛緩法的に繰返し、結果として欠陥存在確度が弛緩法的に高まって、最終的に得られた欠陥強度濃淡画像を欠陥候補抽出画像として取得する。図１１はこの欠陥候補抽出画像の例である。白い部分が欠陥候補箇所である。
ここで、各画素２の欠陥存在確度がある閾値を超えている場合に欠陥とし、ある閾値を超えていない場合は欠陥無しとして欠陥強度を０とした理由は、例えば、本実施例とはアプリケーションが違うが、非特許文献１で示されているように、周辺の画素の修正を徐々に進めていく一般的な弛緩法によって周辺の画素の情報によるエッジ確率を変動させて、最後にエッジ確率がある閾値を超えた画素をエッジとしている方法例に対して、本実施例は弛緩法による欠陥存在確度の高まりを加速し高速化を計る為に、条件により周辺の画素の急速な修正を行なう、即ち一回毎に欠陥判定を行い欠陥であるか否かを決定することで収束性を高めようとしたことにある。
当然、この意味から、画素２の濃度をゼロに修正する代わりに「ゼロに近い値」に修正することは、等価な修正と見做せる。

実施例２では、欠陥強度と欠陥方向をそれぞれ式（１）と式（２）で定義しているが、必ずしもこの式に限定されるわけではなく、適切に表現できる他の式で定義しても構わない。

また、周辺画素として、注目画素を中心画素として５画素×５画素の範囲を選定しているが、必ずしもこの選定の仕方に限定されるわけではなく、画素数を増減してもよいし、Ｘ方向とＹ方向の画素数を適宜違えても差し支えない。

また、重み係数として、図１０のように注目画素の方向の種類を予め限定し、その各々に対して予め周辺画素各々に対してウエイトを割り振った重み係数のパターンを用意しておく方式に限ることはなく、例えば、注目画素の方向を持ち注目画素の中心を通るＡ座標軸と注目画素の中心を通りＡ座標軸に直交するＢ座標軸からなるＡＢ直交座標系上で重み係数を関数で定義し、その関数を使って各種の注目画素の方向に対して周辺画素各々における重み係数を計算して決める方式を使用してもよい。
また、重み係数のパターン又は関数のあり方も、予め経験等でその形状が想定される場合には欠陥の形状に依存するパターン又は関数を定義して使うほうが望ましい。

また、注目画素の欠陥方向を基準方向として当該基準方向に対してなす角度を代表する各方向に対して決められた基準方向に対する方向の適合度を表す係数が、図９に示すような方式で予め決められているが、必ずしもこの方式に限られることはなく、方向の分割数を増減しても構わないし、基準方向に対する角度の関数として定義しても構わない。
ただ、一般的には、テーブルから数値を引いてくるほうが計算によるよりも処理時間が早くなることを考慮すれば、より高速化するためには、重み係数も含めて本実施例のようにテーブルから数値を引く方法のほうが望ましい。

また、欠陥存在確度に関しても、式（６）で定義されているが、必ずしもこの式に限ることはなく、他の式でも構わない。

（ステップＳ３） このステップは、濃度統計量による欠陥候補存在領域抽出ステップであり、図１２によってその処理を説明する。
（ステップＳ３０１） 図１３に示すように、欠陥候補抽出画像をＬｘ画素×Ｌｙ画素の画像として、この画像の左上隅から水平右方向へＳｘ画素×Ｓｙ画素の小画像で且つ直前の分割領域とはＳｘ画素の半数が重なるように（実線部分と破線部分のように）領域分割を順に行っていくやり方で、分割領域ごとに当該領域に対して濃度分散値を計算し所定の閾値以上の濃度分散値を持つ分割領域を欠陥のある可能性のある領域と見做して欠陥領域と指定する手順を水平方向にこの画像の右端まで実行する。
（ステップＳ３０２） 次にこの画像の左端に戻り、垂直方向にＳｙ画素の半数が重なるように（実践部分と１点鎖線部分のように）新たな領域Ｓｘ画素×Ｓｙ画素を選択し、以降上記の水平右方向への領域分割と濃度分散値計算とこの画像の左端へ戻る一連の手順を、領域分割と濃度分散値計算がこの画像のすべてに対してなされるまで実行する。上記で領域の重なる部分については、重なるいずれかの領域が欠陥領域と指定されれば欠陥領域として指定することにする。また、本実施例ではＳｘ＝１２８、Ｓｙ＝１２８としている。
（ステップＳ３０３） ステップＳ３０１とステップＳ３０２で欠陥領域として指定された領域に対して、当該２ステップで実行したと同様の一連の手順を、Ｌｘ画素×Ｌｙ画素の画像をＳｘ画像×Ｓｙ画像に小分割したようにして、より小さい分割領域サイズＳｘ×Ｓｙ（例としては、Ｓｘ＝６４、３２等、Ｓｙ＝６４、３２等がある）として実行する。
（ステップＳ３０４） ステップＳ３０３の手順を、予め決められている最小分割サイズＳｘ×Ｓｙ（例えば、Ｓｘ＝８または４、Ｓｙ＝８または４）に対応する手順まで実行し、欠陥領域を絞り込む。
ここで、Ｓｘ＝４、Ｓｙ＝４に対して実行するときは、上記分割領域間の重なりがないようにする方が好ましい。
（ステップＳ３０５） ステップＳ３０４の結果、欠陥領域として指定されている領域を最終的に欠陥のある可能性のある領域と見做して、欠陥候補存在領域として抽出する。

領域分割の仕方に関して、実施例では領域長さの半分が隣接分割領域と重なるように分割領域の設定をしたが、この設定方法に限ることはなく、所定の重なり量でかまわない。ただ、重なり量が少なくなるほど分割領域の境界近辺にある欠陥の抽出が不正確になる確率が増してくることに注意しなければならない。

また、ＳｘおよびＳｙの数値およびその選び方については、上記の画素数および選び方に限ることはない。

（ステップＳ４） このステップは、欠陥連続性判定による欠陥抽出ステップであり、このステップの処理を図１４に従って説明する。
（ステップＳ４０１） 欠陥候補存在領域に存在する画素を「論理１」とし、欠陥候補存在領域以外の領域の画素は全て「論理０」とする２値化画像を欠陥強度濃淡画像に対応して作成する。
（ステップＳ４０２） 欠陥候補存在領域に対応する２値化領域（以降、２値化欠陥候補領域ともいう）に対し所定の基準で膨張処理を行って隣り合う２値化欠陥候補領域同士を所定の基準の及ぶ範囲で連結する。
（ステップＳ４０３） 連結していない箇所は所定の連結条件に従って連結する。
（ステップＳ４０４） 連結している２値化欠陥候補領域全体（２値化連結欠陥候補領域ともいう）の形状の特徴量に依存する判定条件に合致する２値化連結欠陥候補領域を欠陥領域として特定し、この特定された領域以外の領域の画素を「論理０」とする。
（ステップＳ４０５） ２値化連結欠陥候補領域（この例を図１５に示す。）に対して収縮処理を施して「論理１」として、「論理１」となっている画素に対応する被検査画像の画素部分を欠陥として抽出する。欠陥抽出結果の例を、図１６に示す。

上記の所定の連結条件の実施例は、膨張処理直後の連結している２値化欠陥候補領域の端点から欠陥候補領域の最小の前記分割領域のサイズ（辺長さ）を超えない所定画素範囲内に隣の２値化欠陥候補領域の端点が存在することとしている。

また、上記判定条件について以下に説明する。
欠陥の形状についてマクロに見て細長い、線状の形状と太い塊形状を想定できることから、まず細長い線状の形状に合致するパターンを類型化すると図１７あるいは図１８のような類型化ができる。図１７と図１８の違いは、２値化連結欠陥候補領域に外接する矩形が、その各辺が座標軸のいずれかに平行であるか、その矩形が２値化連結欠陥候補領域に外接する最小の面積を持つ矩形であるかである。また、太い塊形状に合致するパターンの典型は図１７（ｅ）の２値化連結欠陥候補領域Ｆの内側の領域が欠陥候補領域で埋まっている場合である。
判定の方法は、２値化連結欠陥候補領域に外接する矩形の長さに着目し、矩形の長さのいずれかが予め決められている所定の長さ以上であるときは、上述した全てのパターンをのいずれかであるとして、その２値化連結欠陥候補領域は欠陥領域とする方法である。この場合の前記判定条件は、２値化連結欠陥候補領域に外接する矩形の長さが、予め決められている所定の長さ以上であることである。実施例で使った上記所定の長さの１例は１０画素である。
更に、太い塊の２値化連結欠陥候補領域を更に欠陥領域としたくない場合には、２値化連結欠陥候補領域に外接する矩形の面積と２値化連結欠陥候補領域の面積が近い（換言すれば、前者の面積と後者の面積の比が、上記欠陥領域としたくない太い塊の形状に依存する数値（例えば、２）未満であるときには、当該の２値化連結欠陥候補領域は欠陥領域としないとすることである。この場合の前記判定条件に対する追加判定条件は、２値化連結欠陥候補領域に外接する矩形の面積と２値化連結欠陥候補領域の面積の比が、太い塊の形状に依存する所定の数値以上であることである。

本発明を実施するための最良の形態における処理ステップのフローの例を示す図である。 実施例１の処理ステップ「近傍ライン濃度差分画像作成ステップ」の処理フローの例を示す図である。 検査対象画素ラインと近傍画素ラインの濃度波形と画素ライン方向の相互配置状況の例を示す図である。 検査対象画素ラインと近傍画素ラインの濃度の相関値が最大となるように近傍画素ラインを画素ライン方向に移動させる状況の例を示す図である。 図４に示す移動後、近傍画素ラインの平均濃度値を検査対象画素ラインの平均濃度値に合わせる状況の例を示す図である。 図５に示す濃度平均値調整後、検査対象画素ラインと近傍画素ラインの濃度差分処理状況とその結果の濃度差分画素ラインの濃度波形の例を示す図である。 実施例２の処理ステップ「欠陥候補抽出ステップ」の処理フローを示す図である。 濃度差分直後の欠陥強度濃淡画像の例を示す図である。 方向適合係数の例を示す図である。 欠陥方向重み係数の例を示す図である。 欠陥候補抽出画像の例を示す図である。 実施例３の処理ステップ「欠陥候補存在領域抽出ステップ」の処理フローを示す図である。 領域分割の方法の例を示す図で、（ａ）は第１の領域サイズによる全画像領域の分割方法の例、（ｂ）は第２の領域サイズによる第１の領域の分割方法の例、（ｃ）は第３の領域サイズによる第２の領域の分割方法の例を示す図である。 実施例４の処理ステップ「欠陥抽出ステップ」の処理フローを示す図である。 ２値化欠陥候補領域の膨張処理後の例を示す図である。 欠陥抽出結果の例を示す図である。 実施例４の判定条件を説明するための図である。 実施例４の判定条件を説明するための図である。

符号の説明

特になし。

Claims (10)

1. 直交ＸＹ座標によって画素位置が特定可能で周期性ノイズのある被検査画像において欠陥部を抽出する方法であって、
   検査対象画素ライン上の濃度と該検査対象画素ラインの近傍で選択した近傍画素ライン上の濃度との間で相関度が最大となるように双方の画素ライン情報を相対的に画素ライン方向に移動し、前記検査対象画素ラインと前記近傍画素ライン同士の濃度差分画素ラインを取得する過程を、Ｘ方向の検査対象画素ラインの各々に対して実行して取得された濃度差分画素ラインを集合してＸ方向濃度差分画像を作成し、且つＹ方向の検査対象画素ラインの各々に対して実行して取得された濃度差分画素ラインを集合してＹ方向濃度差分画像を作成する近傍ライン濃度差分画像作成ステップと、
   前記Ｘ方向濃度差分画像と前記Ｙ方向濃度差分画像から得られる前記被検査画像上の各画素に対応するＸ方向の濃度差分値（ｘ）とＹ方向濃度差分値（ｙ）から得た前記各画素の、欠陥強度を表現する数値からなる欠陥強度濃淡画像と欠陥方向を表現する数値からなる欠陥方向濃淡画像を使用して、前記被検査画像上の各画素における欠陥存在の確からしさ（以降、欠陥存在確度ともいう）を計算し、その結果により欠陥候補抽出画像として欠陥候補画素を抽出する欠陥候補抽出ステップとを
   具備することを特徴とする周期性ノイズ下での低コントラスト欠陥検査方法。
2. 直交ＸＹ座標によって画素位置が特定可能で周期性ノイズのある被検査画像において欠陥部を抽出する方法であって、
   検査対象画素ライン上の濃度と該検査対象画素ラインの近傍で選択した近傍画素ライン上の濃度との間で相関度が最大となるように双方の画素ライン情報を相対的に画素ライン方向に移動し、前記検査対象画素ラインと前記近傍画素ライン同士の濃度差分画素ラインを取得する過程を、Ｘ方向の検査対象画素ラインの各々に対して実行して取得された濃度差分画素ラインを集合してＸ方向濃度差分画像を作成し、且つＹ方向の検査対象画素ラインの各々に対して実行して取得された濃度差分画素ラインを集合してＹ方向濃度差分画像を作成する近傍ライン濃度差分画像作成ステップと、
   （ａ） 前記Ｘ方向濃度差分画像と前記Ｙ方向濃度差分画像により前記被検査画像上の画素（以降、画素１ともいう）各々に対応するＸ方向の濃度差分値（ｘ）とＹ方向濃度差分値（ｙ）を得て、所定の方法で定義された欠陥強度と欠陥方向により計算された前記画素１各々に対応する前記欠陥強度と前記欠陥方向により、欠陥強度濃淡画像と欠陥方向濃淡画像を作成し、
   （ｂ） 前記欠陥強度濃淡画像と前記欠陥方向濃淡画像の画素（以降、画素２ともいう）各々のうちの選択された画素（以降、注目画素ともいう）に対して、該注目画素の所定の周辺範囲の画素（以降、周辺画素ともいう）の各々の欠陥強度と、前記周辺画素各々に対して前記注目画素における欠陥方向に依存して所定の基準で重み付けを行なうための重み係数と、注目画素の欠陥方向を基準方向として該基準方向に対してなす角度を代表する各方向に対して決められた該基準方向に対する方向の適合度を表す係数を使って求められた前記各周辺画素における欠陥方向から注目画素の欠陥方向を差し引いた角度を代表する方向の係数（以降、適合係数ともいう）とを使用して、前記周辺画素の選択された一つの画素の欠陥強度と当該周辺画素に対応する重み係数と当該周辺画素に対応する適合係数の乗算結果を得る手順を全ての当該周辺画素に対して実行して、その乗算結果の和で定義される欠陥存在確度を計算する手順を前記欠陥強度濃淡画像の画素２の全てに対して実行し、前記画素２各々に対して前記乗算結果が所定の閾値を超えているか否かを調べて当該画素２に対応する画素１が欠陥候補であるか否かを判定し、欠陥候補でないと判定された当該画素２の欠陥強度をゼロと見做して前記欠陥強度濃淡画像の当該画素２の濃度をゼロに修正する（ｂ）以降ここまでの一連の手順を全ての画素２に対して繰り返して、
   （ｃ） 得られた欠陥強度濃淡画像と元の前記欠陥方向濃淡画像を使用して、（ｂ）に記載の一連の手順を予め設定された回数だけ弛緩法的に繰返し、最終的に得られた欠陥強度濃淡画像を欠陥候補抽出画像として取得する欠陥候補抽出ステップとを
   具備することを特徴とする周期性ノイズ下での低コントラスト欠陥検査方法。
3. 直交ＸＹ座標によって画素位置が特定可能で周期性ノイズのある被検査画像において欠陥部を抽出する方法であって、
   請求項１に記載の近傍ライン濃度差分画像作成ステップと、
   請求項１または請求項２に記載の欠陥候補抽出ステップと、
   （ａ） 前記欠陥候補抽出ステップで取得された欠陥候補抽出画像を小画像領域に領域分割し、分割された各領域（以降、分割領域ともいう）に対して濃度分散値を計算し、所定の閾値以上の濃度分散値を持つ分割領域を欠陥のある可能性のある領域と見做して欠陥領域として指定し、
   （ｂ） 前記欠陥領域を（ａ）に記述した方法で領域分割し、前記欠陥領域を更に絞り込んで指定する過程を分割領域が所定のサイズになるまで繰返し、欠陥の可能性のある領域（以降、欠陥候補存在領域ともいう）を抽出する欠陥候補存在領域抽出ステップとを
   具備することを特徴とする周期性ノイズ下での低コントラスト欠陥検査方法。
4. 小画像領域に領域分割する際に、各分割領域が互いに重複する領域を持つように領域分割がなされることを特徴とする請求項３に記載の周期性ノイズ下での低コントラスト欠陥検査方法。
5. 直交ＸＹ座標によって画素位置が特定可能で周期性ノイズのある被検査画像において欠陥部を抽出する方法であって、
   請求項１に記載の近傍ライン濃度差分画像作成ステップと、
   請求項１または請求項２に記載の欠陥候補抽出ステップと、
   請求項３に記載の欠陥候補存在領域抽出ステップと、
   前記欠陥候補存在領域抽出ステップで抽出された欠陥候補存在領域に存在する画素を「論理１」とし、前記欠陥候補存在領域以外の領域の画素は全て「論理０」とする２値化画像を前記欠陥候補抽出ステップで作成された欠陥強度濃淡画像に対応して作成し、前記欠陥候補存在領域に対応する２値化領域（以降、２値化欠陥候補領域ともいう）に対し所定の基準で膨張処理を行って隣り合う２値化欠陥候補領域同士を所定の基準の及ぶ範囲で連結し、連結していない箇所は所定の連結条件に従って連結し、連結している２値化欠陥候補領域全体（以降、２値化連結欠陥候補領域という）の形状の特徴量に依存する判定条件に合致する２値化連結欠陥候補領域を欠陥領域として特定し、この特定された２値化連結欠陥候補領域以外の領域の画素を「論理０」として、各々の２値化連結欠陥候補領域に対して収縮処理を施して、「論理１」として残っている画素に対応する被検査画像の画素部分を欠陥として抽出する欠陥抽出ステップとを
   具備することを特徴とする周期性ノイズ下での低コントラスト欠陥検査方法。
6. 前記所定の連結条件が、前記膨張処理直後の連結している２値化欠陥候補領域の端点から前記欠陥候補存在領域の前記欠陥候補存在領域抽出ステップにおける最小の分割領域のサイズを超えない所定画素範囲内に隣の２値化欠陥候補領域の端点が存在することであることを特徴とする請求項５に記載の周期性ノイズ下での低コントラスト欠陥検査方法。
7. 前記判定条件が、前記２値化連結欠陥候補領域に外接する矩形の長さが、予め決められている所定の長さ以上であることとする第１条件か、または、該第１条件と、前記２値化連結欠陥候補領域に外接する矩形の面積と前記２値化連結欠陥候補領域の面積の比が、太い塊の２値化連結欠陥候補領域の形状に依存する所定の数値以上であることとする第２条件の両方を満たす条件かのいずれかであることを特徴とする請求項５に記載の周期性ノイズ下での低コントラスト欠陥検査方法。
8. 前記近傍ライン濃度差分画像作成ステップにおいて、相対的に移動した画素ラインの濃度平均レベルを画素ラインごとに合わせこむ補正が濃度差分画素ラインを取得する前に付加的に行われることを特徴とする請求項１から７のいずれかに記載の周期性ノイズ下での低コントラスト欠陥検査方法。
9. 前記欠陥強度と前記欠陥方向が、前記濃度差分値（ｘ）と前記Ｙ方向濃度差分値（ｙ）によって、以下の数式
   (数１)
   欠陥強度＝ｘの二乗とｙの二乗の和の平方根
   欠陥方向＝ａｒｃｔａｎ（ｙ／ｘ）
   で定義されることを特徴とする請求項１から７のいずれかに記載の周期性ノイズ下での低コントラスト欠陥検査方法。
10. 直交ＸＹ座標によって画素位置が特定可能で繰返しパターンのある被検査画像において欠陥部を抽出する方法であって、
    近傍画素ラインを検査対象画素ラインから繰返しパターンの周期の整数倍の画素距離だけ離れている画素ラインに変更して、請求項１から９のいずれかに記載の周期性ノイズ下での低コントラスト欠陥検査方法に従って前記欠陥部を抽出することを特徴とする繰返しパターン下での低コントラスト欠陥検査方法。