JP4036048B2 - 欠陥識別方法 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、液晶、ＰＤＰ等の透過性があるガラス基板を用いた製品における表面のパターン欠陥、異物などの検査において、裏面の欠陥が製品の良否に影響しないため表面の欠陥のみを検出すればよい場合などに、検出された欠陥がガラス基板の表面の欠陥か裏面の欠陥かを識別する方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来の欠陥識別方法について、図８から図９を用いて説明する。
【０００３】
図８は従来の欠陥検査装置の概略構成図である。
【０００４】
図８において、１は検査対象物、２は検査対象物１に照明光を照射する照明光源、３は照明光源２により照明光を照射された検査対象物１を撮像する画像入力部、４は画像入力部３により入力された画像を処理するための画像処理部である。検査対象物１において、画像入力部３側を表面とし、１ａは検査対象物１の表面、１ｂは検査対象物１の裏面である。
【０００５】
従来の欠陥検査は照明光源２により照明光を検査対象物１に照射し、照明光を照射された検査対象物１を画像入力部３により撮像する。画像入力部３により撮像した画像データを画像処理部４により処理し、欠陥の検査を行っていた。
【０００６】
しかし、画像入力部３は検査対象物１の表面１ａに焦点が合うように調整されており、検査対象物１の裏面１ｂに存在する欠陥は焦点が合わずコントラストが落ち、欠陥領域中に明るい部分が占める割合が増える。そこで、検出された欠陥の各画素の明るさを表す階調値の平均値を計算し、計算された平均値が設定されたしきい値より大きい場合には該当欠陥を検査対象物１の裏面１ｂの欠陥とし、計算された平均値が設定されたしきい値以下の場合には当該欠陥を検査対象物１の表面１ａの欠陥とすることにより、検査対象物１の表面１ａの欠陥か裏面１ｂの欠陥かを識別するようにしていた。
【０００７】
以下、図９を用いて具体的に説明する。
【０００８】
画像入力部３により撮像した画像データは画像処理部４において、各画素毎に０〜２５５の２５６階調の正数値で明るさを表す。階調値が２５５に近づくほど画素の明るさは明るく、０に近づくほど画素の明るさは暗いものとする。
【０００９】
図９（ａ）に示すような検査対象物１の表面１ａの欠陥は、欠陥領域の明るさを表す階調値の平均値が７５となる。それに対し、図９（ｂ）に示すような検査対象物１の裏面１ｂの小さな欠陥は、欠陥領域の明るさを表す階調値の平均値が８８となる。検査対象物１の表面１ａの欠陥であれば、画像入力部３の焦点が合わせられているため欠陥領域の輪郭がはっきりしており、実験やサンプリングにより欠陥領域の明るさを表す階調値の平均値は１０〜８０程度の範囲になっていた。そこで、表面１ａの欠陥と裏面１ｂの欠陥を識別するためのしきい値を８０とすることにより、図９（ａ）の表面１ａの欠陥と図９（ｂ）の裏面１ｂの欠陥は識別が可能であった。ここで、しきい値を８０としたが、しきい値は検査対象物１の透過性や欠陥領域の光り方により変化するものであるため、この値に限るものではない。
【００１０】
しかし、図９（ｃ）に示すような検査対象物１の裏面１ｂの大きな欠陥であると、欠陥領域の中央部において各画素の階調値が小さく、欠陥領域の明るさを表す階調値の平均値が６０となる。このような平均値になると、表面１ａの欠陥領域の明るさを表す階調値の平均値と差がなくなり、図９（ａ）の表面１ａの欠陥と図９（ｃ）の裏面１ｂの欠陥をしきい値で識別することが困難であった。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
上記に示したように従来の方法では、裏面の欠陥の大きさが大きくなるにしたがって、欠陥領域の明るさを表す階調値の平均値が表面の欠陥領域の明るさを表す階調値の平均値に近づいていくため、欠陥領域の明るさを表す階調値の平均値を用いて、しきい値により表面の欠陥か裏面の欠陥かを識別することが困難であった。
【００１２】
本発明は、欠陥領域の輪郭を抽出し、欠陥領域の輪郭のコントラストにより検査対象物の表面の欠陥と裏面の欠陥を高精度に識別することが可能となる。これにより、表面の欠陥のみを不良とする、裏面の欠陥のみを不良とする、表面の欠陥、裏面の欠陥それぞれの集計をするといった、実際の製造ラインに即した検査が可能となる。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために本発明は、透過性がある検査対象物の欠陥を検出する欠陥検査方法において、第一のしきい値以下の暗い欠陥領域または第二のしきい値以上の明るい欠陥領域を検出し、前記欠陥領域について輪郭を抽出し、前記輪郭の画素の階調値と前記輪郭の画素に隣接する画素の階調値との差の最大値を算出し、前記欠陥領域の全輪郭の画素について前記最大値の平均値を算出し、前記平均値と第三のしきい値を比較することにより、前記検査対象物の表面の欠陥か裏面の欠陥かを識別することが可能となる。
【００１４】
さらに、最大値の平均値を算出する工程において、欠陥領域の全輪郭の画素について前記最大値を小さい順に並べ、前記最大値について予め設定した個数または割合をもとに小さい方から選択し、前記選択した複数の最大値の平均値を算出することにより、検査対象物の表面の欠陥と裏面の欠陥をより高精度に識別することが可能となる。
【００１５】
また、検査対象物上にパターンが存在する場合、欠陥領域を検出する工程の前に、予め登録されたパターンとの差画像データを作成することにより、検査対象物上にパターンが存在する場合にも検査対象物の表面の欠陥と裏面の欠陥を高精度に識別することが可能となる。
【００１６】
【発明の実施の形態】
本発明の実施の形態について、図１から図７を用いて説明する。
【００１７】
本発明の実施の形態における欠陥検査装置は、図８に示す従来の欠陥検査装置と同様の装置を用いる。
【００１８】
本発明における第一の実施の形態について、図１から図３を用いて説明する。
【００１９】
図１は第一の実施の形態におけるフローチャートである。
【００２０】
まず、照明光源２により照明光を検査対象物１に照射し、照明光を照射された検査対象物１を画像入力部３により撮像する。画像入力部３により撮像した画像データを画像処理部４に入力する（Ｓ１１）。
【００２１】
次に、Ｓ１１にて入力した画像データに対して、階調値が第一のしきい値以下の領域を暗い欠陥領域として検出する（Ｓ１２）。図２は図９の画像データに対して、第一のしきい値を１００とし、第一のしきい値以下の領域を欠陥とするときの検出された欠陥領域を示す。図２（ａ）は図９（ａ）に対する欠陥領域、図２（ｂ）は図９（ｃ）に対する欠陥領域である。ここで、第一のしきい値を１００としたが、第一のしきい値は検査対象物１の透過性や欠陥領域の光り方により変化するものであるため、この値に限るものではない。
【００２２】
次に、Ｓ１２にて検出された暗い欠陥領域の画素について、階調値が第一のしきい値より大きい画素が周囲に存在する画素を欠陥領域の輪郭として抽出する（Ｓ１３）。図３は図２の欠陥領域に対して、第一のしきい値より大きい画素が周囲に存在する画素を輪郭としたときの欠陥領域の輪郭である。図３（ａ）は図２（ａ）に対する輪郭、図３（ｂ）は図２（ｂ）に対する輪郭である。
【００２３】
次に、Ｓ１３にて検出された輪郭について、輪郭の画素の階調値と輪郭の画素の周囲に隣接して存在する画素の階調値との差の最大値を算出する（Ｓ１４）。例えば、図３（ａ）における輪郭の画素Ｄ１について算出すると、輪郭の画素Ｄ１の階調値は１００であり、輪郭の画素Ｄ１の上側に隣接する画素の階調値は１００、輪郭の画素Ｄ１の右側に隣接する画素の階調値は２００、輪郭の画素Ｄ１の下側に隣接する画素の階調値は１００、輪郭の画素Ｄ１の左側に隣接する画素の階調値は０であるので、輪郭の画素Ｄ１の階調値と輪郭の画素Ｄ１に隣接する画素の階調値との差の最大値は１００となる。また、図３（ｂ）における輪郭の画素Ｄ２について算出すると、輪郭の画素Ｄ２の階調値は１００であり、輪郭の画素Ｄ２の上側に隣接する画素の階調値は１００、輪郭の画素Ｄ２の右側に隣接する画素の階調値は１５０、輪郭の画素Ｄ２の下側に隣接する画素の階調値は１００、輪郭の画素Ｄ２の左側に隣接する画素の階調値は５０であるので、輪郭の画素Ｄ２の階調値と輪郭の画素Ｄ２に隣接する画素の階調値との差の最大値は５０となる。
【００２４】
次に、Ｓ１４にて全輪郭の画素について算出した輪郭の画素の階調値と輪郭の画素に隣接する画素の階調値との差の最大値について、全輪郭の画素における最大値の平均を算出する（Ｓ１５）。例えば、図３（ａ）の全輪郭の画素における最大値の平均は１００となる。また、図３（ｂ）の全輪郭の画素における最大値の平均は５０となる。
【００２５】
次に、Ｓ１５にて算出した平均値が大きいほど、コントラストがはっきりしていることになるため、平均値が第三のしきい値以上であれば検査対象物１の表面１ａの欠陥、第三のしきい値より小さければ検査対象物１の裏面１ｂの欠陥として識別する（Ｓ１６）。例えば、欠陥識別を行うための第三のしきい値を８０とすると、図３（ａ）では欠陥領域の輪郭における平均値は１００であり、第三のしきい値８０以上であるので検査対象物１の表面１ａの欠陥と識別される。また、図３（ｂ）では欠陥領域の輪郭における平均値は５０であり、第三のしきい値８０より小さいので検査対象物１の裏面１ｂの欠陥と識別される。ここで、第三のしきい値を８０としたが、第三のしきい値は検査対象物１の透過性により変化するものであるため、この値に限るものではなく、実験やサンプリングにより決定することが望ましい。
【００２６】
以上のように本発明の第一の実施の形態によれば、従来の欠陥識別方法では裏面１ｂの欠陥として識別が困難であった、図９（ｃ）のような裏面１ｂに存在する大きな欠陥を、裏面１ｂの欠陥として識別することが可能となり、検査対象物１の表面１ａの欠陥と裏面１ｂの欠陥を高精度に識別することが可能となる。
【００２７】
次に、本発明における第二の実施の形態について、図４から図７を用いて説明する。
【００２８】
図４は第二の実施の形態におけるフローチャートである。
【００２９】
本発明における第二の実施の形態では、検査対象物１上にパターンが存在する場合に、予め登録しておいた良品パターンまたは繰返し性のあるパターンとの差画像を作成し欠陥の検出を行う。
【００３０】
まず、画像入力部３により撮像した検査対象物１の画像データを画像処理部４に入力する（Ｓ２１）。
【００３１】
次に、Ｓ２１にて入力された画像データと予め登録しておいたパターンの画像データより差画像データを作成する（Ｓ２２）。図５（ａ）はＳ２１で入力した画像データ、図５（ｂ）は予め登録しておいたパターンの画像データであり、図５（ａ）と図５（ｂ）を差画像比較し、図５（ｃ）の差画像データを作成する。差画像データを作成する際に、画素の明るさを表す階調値を０〜２５５の２５６階調の正数値にしているため、非欠陥領域の階調値を２５６階調の中心値である１２８とし画素の明暗を明確にしている。ここでは説明をわかりやすくする目的で非欠陥領域の階調値を１２０としている。また、マイナス値になる画素の階調値は０としている。
【００３２】
次に、Ｓ２２にて作成した差画像データに対して、欠陥領域を検出する（Ｓ２３）。図６は図５（ｃ）の差画像データに対して、第一のしきい値を１００とし、第一のしきい値以下の領域を欠陥とするときの検出された欠陥領域を示す。ここで、第一のしきい値を１００としたが、第一のしきい値は検査対象物１の透過性や欠陥領域の光り方により変化するものであるため、この値に限るものではない。
【００３３】
次に、Ｓ２３にて検出された欠陥領域の輪郭を抽出する（Ｓ２４）。図７は図６の欠陥領域に対して、第一のしきい値より大きい画素が周囲に存在する画素を輪郭としたときの欠陥領域の輪郭である。
【００３４】
次に、Ｓ２４にて検出された輪郭について、輪郭の画素の階調値と輪郭の画素の周囲に隣接して存在する画素の階調値との差の最大値を算出する（Ｓ２５）。例えば、図７における輪郭の画素Ｄ３について算出すると、輪郭の画素Ｄ３の階調値は０であり、輪郭の画素Ｄ３の上側に隣接する画素の階調値は１２０、輪郭の画素Ｄ３の右側に隣接する画素の階調値は０、輪郭の画素Ｄ３の下側に隣接する画素の階調値は０、輪郭の画素Ｄ３の左側に隣接する画素の階調値は０であるので、輪郭の画素Ｄ３の階調値と輪郭の画素Ｄ３に隣接する画素の階調値との差の最大値は１２０となる。また、輪郭の画素Ｄ４について算出すると、輪郭の画素Ｄ４の階調値は８０であり、輪郭の画素Ｄ４の上側に隣接する画素の階調値は８０、輪郭の画素Ｄ４の右側に隣接する画素の階調値は１２０、輪郭の画素Ｄ４の下側に隣接する画素の階調値は８０、輪郭の画素Ｄ４の左側に隣接する画素の階調値は４０であるので、輪郭の画素Ｄ４の階調値と輪郭の画素Ｄ４に隣接する画素の階調値との差の最大値は４０となる。
【００３５】
次に、Ｓ２５にて全輪郭の画素について算出した輪郭の画素の階調値と輪郭の画素に隣接する画素の階調値との差の最大値について、予め設定した個数または割合をもとに最大値を小さい方から選択し、選択した複数の最大値の平均を算出する（Ｓ２６）。例えば、図７においては、全輪郭の画素の個数が２８個であり、最大値が４０の画素が１９個、最大値が８０の画素が２個、最大値が１２０の画素が７個である。予め設定した割合を５０％とすると、平均を算出するための最大値の個数は１４個であり、最大値が小さい方から１４個分の平均は４０となる。ここで、予め設定した割合を５０％としたが、予め設定する割合は、欠陥と予め登録されているパターンとが重なりあっている場合に、欠陥と予め登録されているパターンとが重なっている部分の影響を軽減するためであり、割合が大きすぎると欠陥の輪郭がパターンの輪郭と重なっている部分が多く含まれ誤判定したり、割合が小さすぎると輪郭がノイズの影響によりコントラストが悪くなっている部分で判定してしまい誤判定してしまったりする。したがって、予め設定する割合は３０〜５０％の範囲内が好適である。しかし、予め設定する割合は、欠陥の大きさや予め登録されているパターンにより変化するものであるため、この値に限るものではない。
【００３６】
次に、Ｓ２６にて算出した平均値に対して、平均値が第三のしきい値以上であれば検査対象物１の表面１ａの欠陥、第三のしきい値より小さければ検査対象物１の裏面１ｂの欠陥として識別する（Ｓ２７）。例えば、欠陥識別を行うための第三のしきい値を８０とすると、図７では欠陥領域の輪郭における平均値は４０であり、第三のしきい値８０より小さいので検査対象物１の裏面１ｂの欠陥と識別される。ここで、第三のしきい値を８０としたが、第三のしきい値は検査対象物１の透過性により変化するものであるため、この値に限るものではなく、実験やサンプリングにより決定することが望ましい。
【００３７】
以上のように本発明の第二の実施の形態によれば、本発明の第一の実施の形態では裏面１ｂの欠陥として識別が困難であった、欠陥とパターンが重なった部分が大きい裏面１ｂに存在する欠陥を、裏面１ｂの欠陥として識別することが可能となり、検査対象物１上にパターンが存在する場合にも検査対象物１の表面１ａの欠陥と裏面１ｂの欠陥を高精度に識別することが可能となる。
【００３８】
また、本発明の実施の形態においては、照明光を検査対象物１の裏面１ｂ側から照射する装置構成を用いたが、検査対象物１の表面１ａ側から照明光を照射する構成を用いてもよく、検査対象物１の表面１ａ側から照明光を照射する構成を用いた場合には、検査対象物１の裏面１ｂの欠陥が光るようになるため、画像処理上は、明暗部が反転するだけであり、欠陥領域検出において、階調値が第二のしきい値以上の領域を明るい欠陥領域として検出するようにすればよい。
【００３９】
また、本発明の実施の形態においては、輪郭の画素に隣接する画素を、輪郭の画素に隣接する８つの画素の内、上下左右に隣接する４つの画素としたが、前記４つの画素を除く４つの画素としてもよく、８つの画素全てにしてもよい。
【００４０】
また、輪郭の画素の階調値と輪郭の画素に隣接する画素の階調値との差は、２乗値や絶対値などを用いてもよい。
【００４１】
【発明の効果】
以上のように本発明によれば、透過性がある検査対象物の表面の欠陥と裏面の欠陥を高精度に識別することが可能となる。
【００４２】
さらに、検査対象物上にパターンが存在する場合にも、差画像データを作成することにより検査対象物の表面の欠陥と裏面の欠陥を高精度に識別することが可能となる。
【００４３】
これにより、表面の欠陥のみを不良とする、裏面の欠陥のみを不良とする、表面の欠陥、裏面の欠陥それぞれの集計をするといった、実際の製造ラインに即した検査が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第一の実施の形態におけるフローチャート
【図２】入力データにおける欠陥領域の概略図
【図３】入力データにおける欠陥領域の輪郭の概略図
【図４】本発明の第二の実施の形態におけるフローチャート
【図５】表面にパターンが存在する欠陥の入力データと差画像データの概略図
【図６】差画像データにおける欠陥領域の概略図
【図７】差画像データにおける欠陥領域の輪郭の概略図
【図８】従来の方法における装置の概略構成図
【図９】従来の方法における表面、裏面の欠陥の入力データの概略図
【符号の説明】
Ｓ１１ 画像入力
Ｓ１２ 欠陥領域検出
Ｓ１３ 輪郭抽出
Ｓ１４ 最大値算出
Ｓ１５ 平均値算出
Ｓ１６ 表面裏面欠陥判別
【発明の属する技術分野】
本発明は、液晶、ＰＤＰ等の透過性があるガラス基板を用いた製品における表面のパターン欠陥、異物などの検査において、裏面の欠陥が製品の良否に影響しないため表面の欠陥のみを検出すればよい場合などに、検出された欠陥がガラス基板の表面の欠陥か裏面の欠陥かを識別する方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来の欠陥識別方法について、図８から図９を用いて説明する。
【０００３】
図８は従来の欠陥検査装置の概略構成図である。
【０００４】
図８において、１は検査対象物、２は検査対象物１に照明光を照射する照明光源、３は照明光源２により照明光を照射された検査対象物１を撮像する画像入力部、４は画像入力部３により入力された画像を処理するための画像処理部である。検査対象物１において、画像入力部３側を表面とし、１ａは検査対象物１の表面、１ｂは検査対象物１の裏面である。
【０００５】
従来の欠陥検査は照明光源２により照明光を検査対象物１に照射し、照明光を照射された検査対象物１を画像入力部３により撮像する。画像入力部３により撮像した画像データを画像処理部４により処理し、欠陥の検査を行っていた。
【０００６】
しかし、画像入力部３は検査対象物１の表面１ａに焦点が合うように調整されており、検査対象物１の裏面１ｂに存在する欠陥は焦点が合わずコントラストが落ち、欠陥領域中に明るい部分が占める割合が増える。そこで、検出された欠陥の各画素の明るさを表す階調値の平均値を計算し、計算された平均値が設定されたしきい値より大きい場合には該当欠陥を検査対象物１の裏面１ｂの欠陥とし、計算された平均値が設定されたしきい値以下の場合には当該欠陥を検査対象物１の表面１ａの欠陥とすることにより、検査対象物１の表面１ａの欠陥か裏面１ｂの欠陥かを識別するようにしていた。
【０００７】
以下、図９を用いて具体的に説明する。
【０００８】
画像入力部３により撮像した画像データは画像処理部４において、各画素毎に０〜２５５の２５６階調の正数値で明るさを表す。階調値が２５５に近づくほど画素の明るさは明るく、０に近づくほど画素の明るさは暗いものとする。
【０００９】
図９（ａ）に示すような検査対象物１の表面１ａの欠陥は、欠陥領域の明るさを表す階調値の平均値が７５となる。それに対し、図９（ｂ）に示すような検査対象物１の裏面１ｂの小さな欠陥は、欠陥領域の明るさを表す階調値の平均値が８８となる。検査対象物１の表面１ａの欠陥であれば、画像入力部３の焦点が合わせられているため欠陥領域の輪郭がはっきりしており、実験やサンプリングにより欠陥領域の明るさを表す階調値の平均値は１０〜８０程度の範囲になっていた。そこで、表面１ａの欠陥と裏面１ｂの欠陥を識別するためのしきい値を８０とすることにより、図９（ａ）の表面１ａの欠陥と図９（ｂ）の裏面１ｂの欠陥は識別が可能であった。ここで、しきい値を８０としたが、しきい値は検査対象物１の透過性や欠陥領域の光り方により変化するものであるため、この値に限るものではない。
【００１０】
しかし、図９（ｃ）に示すような検査対象物１の裏面１ｂの大きな欠陥であると、欠陥領域の中央部において各画素の階調値が小さく、欠陥領域の明るさを表す階調値の平均値が６０となる。このような平均値になると、表面１ａの欠陥領域の明るさを表す階調値の平均値と差がなくなり、図９（ａ）の表面１ａの欠陥と図９（ｃ）の裏面１ｂの欠陥をしきい値で識別することが困難であった。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
上記に示したように従来の方法では、裏面の欠陥の大きさが大きくなるにしたがって、欠陥領域の明るさを表す階調値の平均値が表面の欠陥領域の明るさを表す階調値の平均値に近づいていくため、欠陥領域の明るさを表す階調値の平均値を用いて、しきい値により表面の欠陥か裏面の欠陥かを識別することが困難であった。
【００１２】
本発明は、欠陥領域の輪郭を抽出し、欠陥領域の輪郭のコントラストにより検査対象物の表面の欠陥と裏面の欠陥を高精度に識別することが可能となる。これにより、表面の欠陥のみを不良とする、裏面の欠陥のみを不良とする、表面の欠陥、裏面の欠陥それぞれの集計をするといった、実際の製造ラインに即した検査が可能となる。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために本発明は、透過性がある検査対象物の欠陥を検出する欠陥検査方法において、第一のしきい値以下の暗い欠陥領域または第二のしきい値以上の明るい欠陥領域を検出し、前記欠陥領域について輪郭を抽出し、前記輪郭の画素の階調値と前記輪郭の画素に隣接する画素の階調値との差の最大値を算出し、前記欠陥領域の全輪郭の画素について前記最大値の平均値を算出し、前記平均値と第三のしきい値を比較することにより、前記検査対象物の表面の欠陥か裏面の欠陥かを識別することが可能となる。
【００１４】
さらに、最大値の平均値を算出する工程において、欠陥領域の全輪郭の画素について前記最大値を小さい順に並べ、前記最大値について予め設定した個数または割合をもとに小さい方から選択し、前記選択した複数の最大値の平均値を算出することにより、検査対象物の表面の欠陥と裏面の欠陥をより高精度に識別することが可能となる。
【００１５】
また、検査対象物上にパターンが存在する場合、欠陥領域を検出する工程の前に、予め登録されたパターンとの差画像データを作成することにより、検査対象物上にパターンが存在する場合にも検査対象物の表面の欠陥と裏面の欠陥を高精度に識別することが可能となる。
【００１６】
【発明の実施の形態】
本発明の実施の形態について、図１から図７を用いて説明する。
【００１７】
本発明の実施の形態における欠陥検査装置は、図８に示す従来の欠陥検査装置と同様の装置を用いる。
【００１８】
本発明における第一の実施の形態について、図１から図３を用いて説明する。
【００１９】
図１は第一の実施の形態におけるフローチャートである。
【００２０】
まず、照明光源２により照明光を検査対象物１に照射し、照明光を照射された検査対象物１を画像入力部３により撮像する。画像入力部３により撮像した画像データを画像処理部４に入力する（Ｓ１１）。
【００２１】
次に、Ｓ１１にて入力した画像データに対して、階調値が第一のしきい値以下の領域を暗い欠陥領域として検出する（Ｓ１２）。図２は図９の画像データに対して、第一のしきい値を１００とし、第一のしきい値以下の領域を欠陥とするときの検出された欠陥領域を示す。図２（ａ）は図９（ａ）に対する欠陥領域、図２（ｂ）は図９（ｃ）に対する欠陥領域である。ここで、第一のしきい値を１００としたが、第一のしきい値は検査対象物１の透過性や欠陥領域の光り方により変化するものであるため、この値に限るものではない。
【００２２】
次に、Ｓ１２にて検出された暗い欠陥領域の画素について、階調値が第一のしきい値より大きい画素が周囲に存在する画素を欠陥領域の輪郭として抽出する（Ｓ１３）。図３は図２の欠陥領域に対して、第一のしきい値より大きい画素が周囲に存在する画素を輪郭としたときの欠陥領域の輪郭である。図３（ａ）は図２（ａ）に対する輪郭、図３（ｂ）は図２（ｂ）に対する輪郭である。
【００２３】
次に、Ｓ１３にて検出された輪郭について、輪郭の画素の階調値と輪郭の画素の周囲に隣接して存在する画素の階調値との差の最大値を算出する（Ｓ１４）。例えば、図３（ａ）における輪郭の画素Ｄ１について算出すると、輪郭の画素Ｄ１の階調値は１００であり、輪郭の画素Ｄ１の上側に隣接する画素の階調値は１００、輪郭の画素Ｄ１の右側に隣接する画素の階調値は２００、輪郭の画素Ｄ１の下側に隣接する画素の階調値は１００、輪郭の画素Ｄ１の左側に隣接する画素の階調値は０であるので、輪郭の画素Ｄ１の階調値と輪郭の画素Ｄ１に隣接する画素の階調値との差の最大値は１００となる。また、図３（ｂ）における輪郭の画素Ｄ２について算出すると、輪郭の画素Ｄ２の階調値は１００であり、輪郭の画素Ｄ２の上側に隣接する画素の階調値は１００、輪郭の画素Ｄ２の右側に隣接する画素の階調値は１５０、輪郭の画素Ｄ２の下側に隣接する画素の階調値は１００、輪郭の画素Ｄ２の左側に隣接する画素の階調値は５０であるので、輪郭の画素Ｄ２の階調値と輪郭の画素Ｄ２に隣接する画素の階調値との差の最大値は５０となる。
【００２４】
次に、Ｓ１４にて全輪郭の画素について算出した輪郭の画素の階調値と輪郭の画素に隣接する画素の階調値との差の最大値について、全輪郭の画素における最大値の平均を算出する（Ｓ１５）。例えば、図３（ａ）の全輪郭の画素における最大値の平均は１００となる。また、図３（ｂ）の全輪郭の画素における最大値の平均は５０となる。
【００２５】
次に、Ｓ１５にて算出した平均値が大きいほど、コントラストがはっきりしていることになるため、平均値が第三のしきい値以上であれば検査対象物１の表面１ａの欠陥、第三のしきい値より小さければ検査対象物１の裏面１ｂの欠陥として識別する（Ｓ１６）。例えば、欠陥識別を行うための第三のしきい値を８０とすると、図３（ａ）では欠陥領域の輪郭における平均値は１００であり、第三のしきい値８０以上であるので検査対象物１の表面１ａの欠陥と識別される。また、図３（ｂ）では欠陥領域の輪郭における平均値は５０であり、第三のしきい値８０より小さいので検査対象物１の裏面１ｂの欠陥と識別される。ここで、第三のしきい値を８０としたが、第三のしきい値は検査対象物１の透過性により変化するものであるため、この値に限るものではなく、実験やサンプリングにより決定することが望ましい。
【００２６】
以上のように本発明の第一の実施の形態によれば、従来の欠陥識別方法では裏面１ｂの欠陥として識別が困難であった、図９（ｃ）のような裏面１ｂに存在する大きな欠陥を、裏面１ｂの欠陥として識別することが可能となり、検査対象物１の表面１ａの欠陥と裏面１ｂの欠陥を高精度に識別することが可能となる。
【００２７】
次に、本発明における第二の実施の形態について、図４から図７を用いて説明する。
【００２８】
図４は第二の実施の形態におけるフローチャートである。
【００２９】
本発明における第二の実施の形態では、検査対象物１上にパターンが存在する場合に、予め登録しておいた良品パターンまたは繰返し性のあるパターンとの差画像を作成し欠陥の検出を行う。
【００３０】
まず、画像入力部３により撮像した検査対象物１の画像データを画像処理部４に入力する（Ｓ２１）。
【００３１】
次に、Ｓ２１にて入力された画像データと予め登録しておいたパターンの画像データより差画像データを作成する（Ｓ２２）。図５（ａ）はＳ２１で入力した画像データ、図５（ｂ）は予め登録しておいたパターンの画像データであり、図５（ａ）と図５（ｂ）を差画像比較し、図５（ｃ）の差画像データを作成する。差画像データを作成する際に、画素の明るさを表す階調値を０〜２５５の２５６階調の正数値にしているため、非欠陥領域の階調値を２５６階調の中心値である１２８とし画素の明暗を明確にしている。ここでは説明をわかりやすくする目的で非欠陥領域の階調値を１２０としている。また、マイナス値になる画素の階調値は０としている。
【００３２】
次に、Ｓ２２にて作成した差画像データに対して、欠陥領域を検出する（Ｓ２３）。図６は図５（ｃ）の差画像データに対して、第一のしきい値を１００とし、第一のしきい値以下の領域を欠陥とするときの検出された欠陥領域を示す。ここで、第一のしきい値を１００としたが、第一のしきい値は検査対象物１の透過性や欠陥領域の光り方により変化するものであるため、この値に限るものではない。
【００３３】
次に、Ｓ２３にて検出された欠陥領域の輪郭を抽出する（Ｓ２４）。図７は図６の欠陥領域に対して、第一のしきい値より大きい画素が周囲に存在する画素を輪郭としたときの欠陥領域の輪郭である。
【００３４】
次に、Ｓ２４にて検出された輪郭について、輪郭の画素の階調値と輪郭の画素の周囲に隣接して存在する画素の階調値との差の最大値を算出する（Ｓ２５）。例えば、図７における輪郭の画素Ｄ３について算出すると、輪郭の画素Ｄ３の階調値は０であり、輪郭の画素Ｄ３の上側に隣接する画素の階調値は１２０、輪郭の画素Ｄ３の右側に隣接する画素の階調値は０、輪郭の画素Ｄ３の下側に隣接する画素の階調値は０、輪郭の画素Ｄ３の左側に隣接する画素の階調値は０であるので、輪郭の画素Ｄ３の階調値と輪郭の画素Ｄ３に隣接する画素の階調値との差の最大値は１２０となる。また、輪郭の画素Ｄ４について算出すると、輪郭の画素Ｄ４の階調値は８０であり、輪郭の画素Ｄ４の上側に隣接する画素の階調値は８０、輪郭の画素Ｄ４の右側に隣接する画素の階調値は１２０、輪郭の画素Ｄ４の下側に隣接する画素の階調値は８０、輪郭の画素Ｄ４の左側に隣接する画素の階調値は４０であるので、輪郭の画素Ｄ４の階調値と輪郭の画素Ｄ４に隣接する画素の階調値との差の最大値は４０となる。
【００３５】
次に、Ｓ２５にて全輪郭の画素について算出した輪郭の画素の階調値と輪郭の画素に隣接する画素の階調値との差の最大値について、予め設定した個数または割合をもとに最大値を小さい方から選択し、選択した複数の最大値の平均を算出する（Ｓ２６）。例えば、図７においては、全輪郭の画素の個数が２８個であり、最大値が４０の画素が１９個、最大値が８０の画素が２個、最大値が１２０の画素が７個である。予め設定した割合を５０％とすると、平均を算出するための最大値の個数は１４個であり、最大値が小さい方から１４個分の平均は４０となる。ここで、予め設定した割合を５０％としたが、予め設定する割合は、欠陥と予め登録されているパターンとが重なりあっている場合に、欠陥と予め登録されているパターンとが重なっている部分の影響を軽減するためであり、割合が大きすぎると欠陥の輪郭がパターンの輪郭と重なっている部分が多く含まれ誤判定したり、割合が小さすぎると輪郭がノイズの影響によりコントラストが悪くなっている部分で判定してしまい誤判定してしまったりする。したがって、予め設定する割合は３０〜５０％の範囲内が好適である。しかし、予め設定する割合は、欠陥の大きさや予め登録されているパターンにより変化するものであるため、この値に限るものではない。
【００３６】
次に、Ｓ２６にて算出した平均値に対して、平均値が第三のしきい値以上であれば検査対象物１の表面１ａの欠陥、第三のしきい値より小さければ検査対象物１の裏面１ｂの欠陥として識別する（Ｓ２７）。例えば、欠陥識別を行うための第三のしきい値を８０とすると、図７では欠陥領域の輪郭における平均値は４０であり、第三のしきい値８０より小さいので検査対象物１の裏面１ｂの欠陥と識別される。ここで、第三のしきい値を８０としたが、第三のしきい値は検査対象物１の透過性により変化するものであるため、この値に限るものではなく、実験やサンプリングにより決定することが望ましい。
【００３７】
以上のように本発明の第二の実施の形態によれば、本発明の第一の実施の形態では裏面１ｂの欠陥として識別が困難であった、欠陥とパターンが重なった部分が大きい裏面１ｂに存在する欠陥を、裏面１ｂの欠陥として識別することが可能となり、検査対象物１上にパターンが存在する場合にも検査対象物１の表面１ａの欠陥と裏面１ｂの欠陥を高精度に識別することが可能となる。
【００３８】
また、本発明の実施の形態においては、照明光を検査対象物１の裏面１ｂ側から照射する装置構成を用いたが、検査対象物１の表面１ａ側から照明光を照射する構成を用いてもよく、検査対象物１の表面１ａ側から照明光を照射する構成を用いた場合には、検査対象物１の裏面１ｂの欠陥が光るようになるため、画像処理上は、明暗部が反転するだけであり、欠陥領域検出において、階調値が第二のしきい値以上の領域を明るい欠陥領域として検出するようにすればよい。
【００３９】
また、本発明の実施の形態においては、輪郭の画素に隣接する画素を、輪郭の画素に隣接する８つの画素の内、上下左右に隣接する４つの画素としたが、前記４つの画素を除く４つの画素としてもよく、８つの画素全てにしてもよい。
【００４０】
また、輪郭の画素の階調値と輪郭の画素に隣接する画素の階調値との差は、２乗値や絶対値などを用いてもよい。
【００４１】
【発明の効果】
以上のように本発明によれば、透過性がある検査対象物の表面の欠陥と裏面の欠陥を高精度に識別することが可能となる。
【００４２】
さらに、検査対象物上にパターンが存在する場合にも、差画像データを作成することにより検査対象物の表面の欠陥と裏面の欠陥を高精度に識別することが可能となる。
【００４３】
これにより、表面の欠陥のみを不良とする、裏面の欠陥のみを不良とする、表面の欠陥、裏面の欠陥それぞれの集計をするといった、実際の製造ラインに即した検査が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第一の実施の形態におけるフローチャート
【図２】入力データにおける欠陥領域の概略図
【図３】入力データにおける欠陥領域の輪郭の概略図
【図４】本発明の第二の実施の形態におけるフローチャート
【図５】表面にパターンが存在する欠陥の入力データと差画像データの概略図
【図６】差画像データにおける欠陥領域の概略図
【図７】差画像データにおける欠陥領域の輪郭の概略図
【図８】従来の方法における装置の概略構成図
【図９】従来の方法における表面、裏面の欠陥の入力データの概略図
【符号の説明】
Ｓ１１ 画像入力
Ｓ１２ 欠陥領域検出
Ｓ１３ 輪郭抽出
Ｓ１４ 最大値算出
Ｓ１５ 平均値算出
Ｓ１６ 表面裏面欠陥判別
Claims (5)
- 透過性がある検査対象物の欠陥を検出する欠陥検査方法において、第一のしきい値以下の暗い欠陥領域または第二のしきい値以上の明るい欠陥領域を検出し、前記欠陥領域について輪郭を抽出し、前記輪郭の画素の階調値と前記輪郭の画素に隣接する画素の階調値との差の最大値を算出し、前記欠陥領域の全輪郭の画素について前記最大値の平均値を算出し、前記平均値と第三のしきい値を比較し前記検査対象物の表面の欠陥か裏面の欠陥かを識別することを特徴とする欠陥識別方法。
- 最大値の平均値を算出する工程において、欠陥領域の全輪郭の画素について前記最大値を小さい順に並べ、前記最大値について予め設定した個数または割合をもとに小さい方から選択し、前記選択した複数の最大値の平均値を算出することを特徴とする請求項１記載の欠陥識別方法。
- 検査対象物上にパターンが存在する場合、欠陥領域を検出する工程の前に、予め登録されたパターンとの差画像データを作成することを特徴とする請求項２記載の欠陥識別方法。
- 輪郭の画素の階調値と前記輪郭の画素に隣接する画素の階調値との差の算出に用いる前記輪郭の画素に隣接する画素は、前記輪郭の画素に隣接する８つの画素の内、互いに隣接しない４つの画素であることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の欠陥識別方法。
- 検査対象物が透過性があるガラス基板であることを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の欠陥識別方法。
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