JP4367474B2 - Defect inspection equipment - Google Patents
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Description
本発明は、所定の被検査エリアを有する検査対象を、エリアセンサにより撮像した画像情報を処理し、前記エリア内の輝度変化から計算した特徴量に基づいて欠陥を識別する欠陥検査装置に関するものである。 The present invention relates to a defect inspection apparatus that processes image information obtained by imaging an inspection target having a predetermined area to be inspected by an area sensor and identifies defects based on a feature amount calculated from a luminance change in the area. is there.
液晶表示素子等のパネル状の検査対象を、エリアセンサにより撮像した画像情報を用いて輝度欠陥(黒表示をした際に光ってはならない画素が光っているような欠陥)を検査する欠陥検査装置がある。 Defect inspection apparatus for inspecting luminance defects (defects in which pixels that should not shine when black display is performed) on panel-like inspection objects such as liquid crystal display elements using image information captured by an area sensor There is.
図9は、エリアセンサによる欠陥検査装置の基本的システム構成を示す斜視図である。パネル状の検査対象100の被検査エリアAは、レンズ200を介してエリアセンサを備えるカメラ300により撮像され、撮像された画像情報が画像処理装置400に渡される。
FIG. 9 is a perspective view showing a basic system configuration of a defect inspection apparatus using an area sensor. The inspection area A of the panel-
パーソナルコンピュータ等からなる画像処理装置400は、画像入力ボード等を介して取り込んだ画像情報に基づき、検査対象100の所定エリアの輝度情報を数値的に処理することにより欠陥検査を行う。
The
図10は、画像処理装置400の具体的な構成例を示す機能ブロック図である。カメラ300が備えるCCD等によるエリアセンサ301で撮像された画像情報は、画像入力ボード401により画像処理装置400に取り込まれ、前処理手段402に渡される。
FIG. 10 is a functional block diagram illustrating a specific configuration example of the
前処理手段402では、カメラ欠陥補正手段402aにより、エリアセンサ自身の輝度抜け箇所の補正処理をした後、シェーディング補正手段402bによりエリアセンサの周辺部の感度と中心部の感度差を小さくして均一化する処理を実行し、検出処理手段403に渡す。 In the pre-processing unit 402, the camera defect correction unit 402a performs correction processing of the luminance missing portion of the area sensor itself, and then the shading correction unit 402b uniformly reduces the sensitivity difference between the peripheral portion and the central portion of the area sensor. The processing to be performed is executed and passed to the detection processing means 403.
検出処理手段403では、輝点欠陥を目立たせるために微分系の強調フィルタ手段403aにより処理し、二値化手段403bにより、あらかじめ設定してある閾値よりも高いレベルのフィルタリング部分を“1”、低いレベルの部分を“0”として欠陥の候補を抽出し、ラベリング手段403cにより抽出候補の夫々に番号を付与して判定処理手段404に渡す。 In the detection processing means 403, the differential system enhancement filter means 403a performs processing to make the bright spot defect conspicuous, and the binarization means 403b sets a filtering portion having a level higher than a preset threshold to “1”, Defect candidates are extracted with the low-level portion set to “0”, and numbers are assigned to the extraction candidates by the labeling unit 403 c and passed to the determination processing unit 404 .
判定処理手段404では、特徴量計算手段404aで欠陥候補の一つ一つについて、特徴量計算を実行する。特徴量とは、欠陥を判定するための数値であり、例えば、平均輝度、最大輝度、輝度体積、平均コントラスト、最大平均コントラスト等である。 In the determination processing unit 404, the feature amount calculation unit 404a performs feature amount calculation for each defect candidate. The feature amount is a numerical value for determining a defect, and is, for example, average luminance, maximum luminance, luminance volume, average contrast, maximum average contrast, or the like.
特徴量計算手段404aで計算された特徴量は、識別手段404bに出力され、この特徴量とあらかじめ設定してある閾値Liとを比較して閾値を超える候補を欠陥として識別し、判定結果出力手段405に渡す。 The feature amount calculated by the feature amount calculation unit 404a is output to the identification unit 404b. The feature amount is compared with a preset threshold value Li to identify candidates that exceed the threshold as defects, and a determination result output unit. Pass to 405.
閾値設定手段406は、検出処理手段403から判定処理手段404に渡される情報より現在検査中のエリア情報を抽出し、当該エリアにおいて最適な閾値を、複数の設定値L1,L2,…Lnより1個を選択し、閾値Liとして識別手段404bに設定する。 The threshold setting unit 406 extracts area information currently being inspected from the information passed from the detection processing unit 403 to the determination processing unit 404, and sets the optimum threshold value in the area from a plurality of setting values L1, L2,. Are selected and set as the threshold value Li in the identifying means 404b.
図11は、画像処理装置400の信号処理手順を示すフローチャートである。ステップS1で撮像画像が入力されると、ステップS2でカメラ欠陥の補正を行い、ステップS3でシェーディング補正を行なう。
FIG. 11 is a flowchart illustrating a signal processing procedure of the
更に、ステップS4で強調フィルタ処理を行ない、ステップS5で二値化処理を行い、ステップS6でラベリングを行なう。更に、ステップS7で特徴量の計算を行い、ステップS8で識別処理を行い、ステップS9で判定結果を出力する。 Further, enhancement filter processing is performed in step S4, binarization processing is performed in step S5, and labeling is performed in step S6. Further, the feature amount is calculated in step S7, the identification process is performed in step S8, and the determination result is output in step S9.
図12は、検査対象とレンズとエリアセンサとの配置関係を示す光学系である。検査対象100の中心付近の像の主光線B0は、レンズ200の光軸を通ってエリアセンサ301の中心付近に結像する。一方、検査対象100の周辺付近の像の主光線B1,B2は、レンズ200の光軸と傾きθを持ってレンズ200に入射し、エリアセンサ301の周辺付近に結像する。
FIG. 12 shows an optical system showing the positional relationship among the inspection object, the lens, and the area sensor. The principal ray B0 of the image near the center of the
一般的なレンズでは、検査対象100の輝度が全面に渡って均一であっても、エリアセンサ301の像の明るさは中心部に比較して周辺が低下する、いわゆるシェーディングが発生する。
In a general lens, even if the luminance of the
図13は、エリアセンサ301で撮像される画像において、中央付近の高さにおける水平方向の背景輝度(欠陥のない領域のセンサ出力)をプロットした、シェーディングを説明する特性図である。横軸は、エリアセンサ301の周辺部の所定箇所より中心部を経由して反対側の周辺部に至る画素数を示している。
FIG. 13 is a characteristic diagram illustrating shading in which an image captured by the
このようなシェーディングの影響を緩和するため、従来装置では、前処理として、シェーディング補正手段402bにより、射影あるいはメディアンフィルタによるシェーディング補正処理を行った上で、強調フィルタをかけるような対応をしている。 In order to alleviate the influence of such shading, in the conventional apparatus, as a pre-processing, the shading correction unit 402b performs a shading correction process by projection or a median filter and then applies an enhancement filter. .
図14は、同一サイズ・同一強度の欠陥に対するエリアセンサの平均輝度出力を示す特性図である。本来この値は一定であるべき(グラフ上では水平にプロットされるべき)であるが、レンズ200の特性により一定とはなっていない。
FIG. 14 is a characteristic diagram showing the average luminance output of the area sensor for defects of the same size and the same intensity. Originally, this value should be constant (should be plotted horizontally on the graph), but is not constant due to the characteristics of the
図15は、シェーディング補正を施した場合の、同一サイズ・同一強度の欠陥に対する特徴量のひとつとして、エリアセンサの平均輝度出力を示す特性図である。シェーディング補正により、シェーディングの悪影響をある程度緩和することはできているが、平均輝度をはじめとする欠陥自体の特徴量を完全に補正するものではない。 FIG. 15 is a characteristic diagram showing the average luminance output of the area sensor as one of the feature amounts for the defect of the same size and the same intensity when the shading correction is performed. Although the shading correction can alleviate the adverse effects of shading to some extent, it does not completely correct the feature quantity of the defect itself including the average luminance.
一方で、コントラスト値を基本とした特徴量は、目視による主観評価と相関があるとされる。図16は、同一サイズ・同一強度の欠陥に対するエリアセンサの平均コントラスト出力を示す特性図である。 On the other hand, the feature quantity based on the contrast value has a correlation with the subjective evaluation by visual observation. FIG. 16 is a characteristic diagram showing the average contrast output of the area sensor for defects of the same size and the same intensity.
コントラストの算出式は、一般に次式で与えられる。
コントラスト={(欠陥輝度−周辺輝度)/周辺輝度}×100
欠陥輝度と周辺輝度が夫々の位置において等倍で変化するならば、この値は一定となるはずであるが、一定とはならない。この原因はレンズの分解能にある。
The contrast calculation formula is generally given by the following formula.
Contrast = {(defect luminance−peripheral luminance) / peripheral luminance} × 100
If the defect luminance and the peripheral luminance change at the same magnification at each position, this value should be constant, but not constant. This is due to the resolution of the lens.
図17は、一般的なレンズの分解能を示した特性図である。レンズの分解能に関しても、図12に示す主光線と光軸との傾きθによって変化する。分解能は、光軸上が高く、周辺に行く(傾きθが大きくなる)程低下するのが一般的である。これはレンズの収差が周辺程増えるためである。 FIG. 17 is a characteristic diagram showing the resolution of a general lens. The resolution of the lens also changes depending on the inclination θ between the principal ray and the optical axis shown in FIG. In general, the resolution is high on the optical axis and decreases as it goes to the periphery (inclination θ increases). This is because the lens aberration increases toward the periphery.
図17では、横軸に像面での光軸からの距離を取り、縦軸には白黒の縞模様を撮像したときのコントラストを取っている。グラフ上の3組の線は白黒の縞模様の細かさ(空間周波数)の違いを示している。 In FIG. 17, the horizontal axis represents the distance from the optical axis on the image plane, and the vertical axis represents the contrast when a black and white striped pattern is imaged. Three sets of lines on the graph show the difference in the fineness (spatial frequency) of the black and white stripe pattern.
上から、空間周波数10[lp/mm]、20[lp/mm]、40[lp/mm]の時のコントラスト変化を示している。単位[lp/mm]は、line Pair/mmのことで、1mmの中に白黒の縞模様が何ペア繰り返されているかを示している。点線と実線は、レンズの径方向と周方向のコントラストの違いを示している。 From the top, changes in contrast are shown at spatial frequencies of 10 [lp / mm], 20 [lp / mm], and 40 [lp / mm]. The unit [lp / mm] is line Pair / mm, and indicates how many pairs of black and white stripes are repeated in 1 mm. A dotted line and a solid line indicate a difference in contrast between the radial direction and the circumferential direction of the lens.
この特性で最も空間周波数の高い40[lp/mm]のコントラストに着目すると、光軸上では約0.67のコントラストがあるが、光軸から20mm離れた像面では約0.32で半分以下に低下していることが分かる。こうした理由から、背景輝度(非常に大きなサイズ)と欠陥の輝度(背景に比して非常に小さなサイズ)では、その輝度検出特性、すなわち特徴量の検出特性が異なる。
Focusing on the contrast of 40 [lp / mm] with the highest spatial frequency in this characteristic, there is a contrast of about 0.67 on the optical axis, but the
図18は、図16の平均コントラスト出力特性のエリアセンサで輝点欠陥の撮像をした場合の特徴量の検出パターンを示す特性図である。特徴量により判定する際、全ての欠陥を欠陥として判定するには、閾値は閾値1のレベルとなる。しかし、閾値1では中央付近のノイズを過検出することになる。
FIG. 18 is a characteristic diagram showing a feature amount detection pattern when a bright spot defect is imaged by the area sensor having the average contrast output characteristic shown in FIG. When determining by the feature amount, the threshold value is the level of
過検出を避けるためには、エリアセンサの中央付近に新たに閾値2を設ける等、画像の撮像エリアに応じて最適な閾値を設定する必要がある。ここでは中心と周辺で2つの閾値を設定した例を示したが、場合によってはさらに細かい設定を必要とする。
In order to avoid overdetection, it is necessary to set an optimum threshold according to the image capturing area, such as newly providing a
即ち、図10で説明した閾値設定手段406のように、現在検査中のエリア情報に基づいて、当該エリアにおいて最適な閾値を、複数の設定値L1,L2,…Lnより1個を選択し、閾値Liとして識別手段404bに設定する手段を設ける必要がある。 That is, as in the threshold setting unit 406 described with reference to FIG. 10, based on the area information currently being inspected, an optimal threshold value in the area is selected from a plurality of setting values L1, L2,. It is necessary to provide means for setting the identification means 404b as the threshold value Li.
特許文献1には、フラットパネルディスプレイ等の検査対象に表示させた検査パターンを撮像し、撮像により得られる画像データに基づいて欠陥の検出を行う欠陥検出装置が記載されている。
従来装置では、前述のように画像の検査エリア毎に欠陥検出の閾値を用意しなければならず、複数の検査項目があれば各検査項目で画像の検査エリア毎に欠陥検出の最適閾値を用意しなければならず、閾値の設定操作が極めて煩雑となっていた。 In the conventional apparatus, a defect detection threshold must be prepared for each inspection area of the image as described above. If there are a plurality of inspection items, an optimum threshold for defect detection is prepared for each inspection area of each inspection item. Therefore, the threshold setting operation is extremely complicated.
しかも、レンズの分解能はレンズ個々によって異なる。更に、レンズのフォーカス調整状態によっても大きく変化する。それに伴い、欠陥の特徴量の計算値も違うことになる。 Moreover, the resolution of the lens varies depending on the lens. Further, it varies greatly depending on the focus adjustment state of the lens. Along with this, the calculated value of the feature value of the defect also differs.
従来は、このような問題に対処するために、レンズ毎に、また、フォーカス調整の状態が変わる毎に、複数の検査項目で、場所によって異なる複数の閾値の調整を確認して再設定する煩雑な作業を必要とし、装置のメンテナンス時間やコストの増大、それに伴うラインの稼働率の低下を招いていた。 Conventionally, in order to cope with such a problem, it is troublesome to check and reset the adjustment of a plurality of threshold values that differ depending on the location in a plurality of inspection items for each lens and each time the focus adjustment state changes. Necessitated a lot of work, leading to an increase in maintenance time and cost of the apparatus, and a reduction in the line operating rate.
また、高い精度での欠陥判定ができないために、有効な識別情報である欠陥同士の強度比較は非常に困難であった。 Further, since the defect cannot be determined with high accuracy, it is very difficult to compare the strengths of defects that are effective identification information.
本発明は上述した問題点を解決するためになされたものであり、異なる複数の閾値の再設定の必要がなく、安定した検査ができると共に欠陥強度の検出精度を向上させ、欠陥同士の強度の比較を可能とする欠陥検査装置の実現を目的としている。 The present invention has been made in order to solve the above-described problems. There is no need to reset a plurality of different threshold values, and stable inspection can be performed and defect strength detection accuracy can be improved. The object is to realize a defect inspection apparatus that enables comparison.
このような課題を達成するために、本発明は次の通りの構成になっている。
(1)所定の被検査エリアを有する検査対象を、エリアセンサにより撮像した画像情報を処理し、前記エリア内の輝度変化から計算した特徴量に基づいて欠陥を識別する欠陥検査装置において、
擬似欠陥を撮像した擬似欠陥画像に基づき擬似欠陥の特徴量を計算し、計算された擬似欠陥の特徴量のX方向またはY方向の分布から補正用データを生成する補正データ生成手段と、
前記エリアセンサにより撮像された画像情報に含まれる欠陥候補の一つ一つについて計算された特徴量に対し、前記補正データ生成手段で生成された補正用データを用いて前記エリアセンサのエリア中心部と周辺部の輝度出力差に起因する前記特徴量の差を補正する特徴量面内補正手段と、
この特徴量面内補正手段から出力される補正された特徴量に基づいて、その特徴量に対応する欠陥候補が欠陥か否かを識別する識別手段と、
を備えることを特徴とする欠陥検査装置。
In order to achieve such a subject, the present invention has the following configuration.
(1) In a defect inspection apparatus that processes image information obtained by imaging an inspection target having a predetermined area to be inspected by an area sensor and identifies a defect based on a feature amount calculated from a luminance change in the area.
Correction data generating means for calculating a feature quantity of a pseudo defect based on a pseudo defect image obtained by imaging a pseudo defect, and generating correction data from a distribution in the X direction or Y direction of the calculated feature quantity of the pseudo defect;
For the feature amount calculated for each defect candidate included in the image information captured by the area sensor, using the correction data generated by the correction data generation means, the area center portion of the area sensor And feature amount in-plane correction means for correcting the difference between the feature amounts due to the luminance output difference between the peripheral portion and the peripheral portion,
Based on the corrected feature quantity output from the feature quantity in-plane correction means, identification means for identifying whether or not the defect candidate corresponding to the feature quantity is a defect;
A defect inspection apparatus comprising:
(2)前記擬似欠陥画像は、前記検査対象を模擬する物体を撮像するものであり、前記物体は同一サイズ、同一強度の擬似的な欠陥がX方向及びY方向面内に格子状に分布している形態であることを特徴とする(1)に記載の欠陥検査装置。 (2) The pseudo defect image is an image of an object that simulates the inspection object, and the object has pseudo defects of the same size and the same intensity distributed in a lattice pattern in the X-direction and Y-direction planes. defect inspection apparatus according to characterized in that it is in the form in which (1).
(3)前記特徴量面内補正手段は、取得した前記補正データを参照し、補正したい欠陥の座標の上下の行の近似式に欠陥のX方向座標を入力してエリアセンサ中央部に対する比率を算出するとともに欠陥位置での対中央部比率を上下の行の比率の線形補間で算出し、前記補正対象欠陥の特徴量を前記算出した対中央部比率で除算してエリアセンサ中央部位置にその欠陥が存在した場合の面内補正特徴量を算出することを特徴とする(1)または(2)に記載の欠陥検査装置。(3) The feature amount in-plane correction means refers to the acquired correction data, inputs the X-direction coordinate of the defect to the approximate expression of the upper and lower rows of the coordinate of the defect to be corrected, and calculates the ratio with respect to the central portion of the area sensor. And calculating the ratio of the center portion at the defect position by linear interpolation of the ratio of the upper and lower rows, and dividing the feature amount of the defect to be corrected by the calculated center-to-center portion ratio at the center position of the area sensor. The defect inspection apparatus according to (1) or (2), wherein an in-plane correction feature amount when a defect exists is calculated.
(4)前記補正データ生成手段は、前記補正用データを近似する多次多項式の係数を保持することを特長とする(1)〜(3)のいずれかに記載の欠陥検出装置。(4) The defect detection apparatus according to any one of (1) to (3), wherein the correction data generation unit holds a coefficient of a multi-degree polynomial that approximates the correction data.
本発明によれば、次のような効果を期待することができる。
(1)画像の場所によらず、安定した特徴量を算出でき、高い精度での欠陥判定を実現できる。これにより、
(a)画像の場所によって欠陥判定の閾値を変更する必要がない。
(b)画像の場所によらず、欠陥強度の比較が可能となる。
According to the present invention, the following effects can be expected.
(1) A stable feature amount can be calculated regardless of the location of the image, and defect determination with high accuracy can be realized. This
(A) It is not necessary to change the threshold value for defect determination depending on the location of the image.
(B) Comparison of defect intensities is possible regardless of the location of the image.
(2)共通の補正データを一度作成すればよいだけなので、検査装置のメンテナンス時間やコストの増大、それに伴うラインの稼働率の低下を大幅に軽減できる。 (2) Since it is only necessary to create common correction data once, the maintenance time and cost of the inspection apparatus can be greatly reduced, and the resulting reduction in the line operating rate can be greatly reduced.
(3)画像処理によるシェーディング補正を行わなくても、それ以上に安定した精度での検査を実現できるので、検査時間の短縮を実現できる。 (3) Since inspection with more stable accuracy can be realized without performing shading correction by image processing, the inspection time can be shortened.
(4)擬似欠陥と同等の画像を検査時に撮像して補正データを生成すれば、メンテナンスフリーを実現できる。 (4) Maintenance-free can be realized by generating correction data by capturing an image equivalent to a pseudo defect at the time of inspection.
(5) 欠陥の検出処理においても、補正データをもとに二値化閾値を自動的に設定することが可能であり、候補検出の時点でノイズを除去する閾値設定が可能である。これにより、検査時間の短縮を実現できる。 (5) Also in the defect detection processing, the binarization threshold can be automatically set based on the correction data, and the threshold can be set to remove noise at the time of candidate detection. As a result, the inspection time can be shortened.
以下、本発明を図面により詳細に説明する。図1は、本発明を適用した欠陥検査装置の一実施形態を示す機能ブロック図である。図10で説明した従来装置と同一要素には同一符号を付して説明を省略する。 The present invention will be described in detail below with reference to the drawings. FIG. 1 is a functional block diagram showing an embodiment of a defect inspection apparatus to which the present invention is applied. The same elements as those of the conventional apparatus described with reference to FIG.
従来装置と比較した画像処理装置400の特徴部の第1は、判定処理手段404の構成にあり、特徴量計算手段404aと識別手段404bの間に特徴量面内補正手段404cを新設した点にある。
The first characteristic part of the
画像処理装置400の特徴部の第2は、面内補正を実行するための補正データDを生成し、新設された前記特徴量面内補正手段404cに渡す、補正データ生成手段407を設けた点にある。
The second feature of the
更に、画像処理装置400の特徴部の第3は、特徴量面内補正手段404cを設けたことにより、従来装置において前処理手段402に設けられていたシェーディング補正手段402bを省いた点にある。
Further, the third feature of the
図2は、本発明が適用された画像処理装置400の信号処理手順を示すフローチャートである。ステップS1で撮像画像が入力されると、ステップS2でカメラ欠陥の補正を行い、従来装置のステップS3で実行していたシェーディング補正を行なうことなく、ステップS4に進む。
FIG. 2 is a flowchart showing a signal processing procedure of the
ステップS4の強調フィルタ処理、ステップS5の二値化処理、ステップS6のラベリング、ステップS7の特徴量計算は従来装置と同じである。ステップS7の特徴量計算結果に対して、新設されたステップS10で補正データ生成手段407からの補正データDに基づく特徴量の面内補正を実行した後、ステップS8で識別処理を行い、ステップS9で判定結果を出力する。
The enhancement filter process in step S4, the binarization process in step S5, the labeling in step S6, and the feature quantity calculation in step S7 are the same as those in the conventional apparatus. The feature amount calculation result in step S7 is subjected to in-plane correction of the feature amount based on the correction data D from the correction
図3は、本発明で実行される特徴量面内補正の概念を説明するイメージ図である。エリアセンサの周辺部A1,A2,A3,A4にある欠陥候補の特徴量を、これらがエリアセンサの中央部Bにあった場合の特徴量に換算するものである。 FIG. 3 is an image diagram for explaining the concept of feature amount in-plane correction executed in the present invention. The feature amounts of the defect candidates in the peripheral portions A1, A2, A3, and A4 of the area sensor are converted into the feature amounts when these are in the central portion B of the area sensor.
図4は、特徴量面内補正後の、同一サイズ・同一強度の欠陥に対するエリアセンサの平均輝度出力を示す特性図である。従来装置における図14の特性と比較して、中央とエッジでの比が、5.2倍から1.2倍に改善され、安定化されていることが分かる。 FIG. 4 is a characteristic diagram showing an average luminance output of the area sensor for defects having the same size and the same intensity after the feature amount in-plane correction. Compared with the characteristic of FIG. 14 in the conventional apparatus, it can be seen that the ratio between the center and the edge is improved from 5.2 times to 1.2 times and stabilized.
図5は、特徴量面内補正後の、同一サイズ・同一強度の欠陥に対するエリアセンサの平均コントラスト出力を示す特性図である。従来装置における図16の特性と比較して、中央とエッジでの比が、2.5倍から1.2倍に改善され、安定化されていることが分かる。 5, the feature quantity plane corrected, is a characteristic diagram showing the average contrast output of the area sensor to defects of the same size and the same intensity. It can be seen that the ratio between the center and the edge is improved from 2.5 times to 1.2 times and stabilized as compared with the characteristic of FIG. 16 in the conventional apparatus.
図6は、補正データ生成手段407による補正データ生成の手順を示すフローチャートである。ステップS1では、後述する擬似欠陥が形成された擬似欠陥チャートを撮像した擬似欠陥画像を入力し、ステップS2で入力した擬似欠陥の特徴量を計算する。 FIG. 6 is a flowchart showing the procedure of correction data generation by the correction data generation means 407. In step S1, a pseudo defect image obtained by imaging a pseudo defect chart on which a pseudo defect described later is formed is input, and the feature amount of the pseudo defect input in step S2 is calculated.
次に、ステップS3では、擬似欠陥の特徴量ごとに、エリアセンサ中央部を1としたときの比率を求め、その比率についてX方向またはY方向の分布を、多次多項式で近似する近似式を生成し、この近似式をステップS4で補正用データとして保持する。 Next, in step S3, for each feature amount of the pseudo defect, find the ratio of when the area sensor central part and 1, approximation formula the X or Y direction of the distribution for the ratio is approximated by multi-order polynomial And the approximate expression is held as correction data in step S4.
図7は、擬似欠陥チャートの平面図である。擬似欠陥チャート500は、検査対象100を模擬するものであり、同一サイズ、同一強度の擬似的な欠陥がX方向及びY方向面内に格子状に分布している形態である。
FIG. 7 is a plan view of a pseudo defect chart. The
検査対象100を模擬した擬似欠陥チャート500を標準光源の上に設置し、図1に示したハードウェア構成により撮像した画像を情報画像処理装置400に入力する。
A
この画像情報を元に、特徴量計算手段404aにより、擬似欠陥の個々の特徴量、例えば平均輝度、最大輝度、輝度体積、平均コントラスト、最大平均コントラスト等を算出し、算出した特徴量Pを補正データ生成手段407に渡す。
Based on this image information, the feature quantity calculation means 404a calculates individual feature quantities of the pseudo defect, such as average brightness, maximum brightness, brightness volume, average contrast, maximum average contrast, etc., and corrects the calculated feature quantity P. It passes to the data generation means 407.
補正データ生成手段407は、渡された特徴量毎に、エリアセンサ中央部を1としたときの比率を求め、その比率について、特徴量毎に、X方向の座標(pixel)に対する多次多項式による近似式F1,F2,…FN−1,FNを、Y方向の各行(1〜N)につき、夫々算出する。 The correction data generation means 407 obtains a ratio when the central portion of the area sensor is set to 1 for each delivered feature quantity, and the ratio is obtained by a multi-order polynomial for the coordinate (pixel) in the X direction for each feature quantity. The approximate expressions F 1 , F 2 ,... F N−1 , F N are calculated for each row (1 to N) in the Y direction.
最後に、各行のY方向の座標(pixel)と特徴量毎の各行の近似式の各項の係数をまとめた補正用データを生成し、これを保持する。 Finally, correction data is generated by collecting the Y-direction coordinates (pixel) of each row and the coefficients of each term of the approximate expression of each row for each feature amount, and this is retained.
図8は、本発明による特徴量面内補正の手順を示すフローチャートである。ステップS1では、補正データ生成手段407で生成された補正データDを特徴量面内補正手段404cに入力する。
FIG. 8 is a flowchart showing the procedure of the feature amount in-plane correction according to the present invention. In step S1, the correction data D generated by the correction
ステップS2では、補正したい欠陥候補の座標の上下の行の近似式に欠陥候補のX方向座標を入力し、夫々エリアセンサ中央部に対する比率を算出する。更に、欠陥候補の位置での対中央部比率を上下の行の比率の線形補間で算出する。 In step S2, the X-direction coordinates of the defect candidate are input to the approximate expression of the upper and lower rows of the coordinates of the defect candidate to be corrected, and the ratio with respect to the central portion of the area sensor is calculated. Further, the ratio of the center portion at the position of the defect candidate is calculated by linear interpolation of the ratio of the upper and lower rows.
ステップS3では、対象の欠陥候補の特徴量をステップS2で算出した対中央部比率で除算することで、エリアセンサ中央部位置にその欠陥候補が存在した場合の特徴量(面内補正特徴量)を算出する。特徴量毎に、対中央部比率の算出と面内補正特徴量の算出を繰り返し実行する。 In step S3, the feature amount (in-plane correction feature amount) when the defect candidate exists at the center position of the area sensor by dividing the feature amount of the target defect candidate by the ratio of the center portion calculated in step S2. Is calculated. For each feature amount, the calculation of the ratio to the center portion and the calculation of the in-plane correction feature amount are repeatedly executed.
実施形態では、2次元に光電変換素子が配置されたエリアセンサ301を用いて説明したが、検査用のセンサとしては、光電変換素子が1次元(直線上)に配置されたラインセンサを用いた欠陥検査装置に対しても適用可能である。
The embodiment has been described using the
検査対象100としては、液晶表示素子を例示したが、欠陥と同程度の空間周波数の規則的なパターンの形成された検査対象物であれば、本発明が適用可能である。例えば、TFTが形成された液晶パネル用の基板、カラーフィルタの形成された液晶用のガラス、PDP(プラズマディスプレイパネル)用のガラスやセル、ICパターンが形成されたシリコンウェハ等にも適用可能である。
Although the liquid crystal display element is exemplified as the
擬似欠陥として、同一サイズのものを一様に配した擬似欠陥チャート500を用いることを例示したが、複数のサイズに対して、同様の補正データを作成しておけば、検査対象のサイズに応じて、補正データを切り換えることで、より高い精度での検査が可能となる。
The use of the
補正用データとして、多次多項式による近似式の係数を保持するものを例示したが、対中央部比率を予めエリアセンサまたはラインセンサの座標でマッピングしておくで、より高速に補正を行うことも可能である。 As the correction data, an example of holding a coefficient of an approximate expression using a multi-order polynomial is illustrated, but it is also possible to perform correction at a higher speed by mapping the ratio of the center portion with the coordinates of the area sensor or line sensor in advance. Is possible.
200 レンズ
300 カメラ
301 エリアセンサ
400 画像処理装置
401 画像入力ボード
402 前処理手段
402a カメラ欠陥補正手段
403 検出処理手段
403a 強調フィルタ手段
403b 二値化手段
403c ラベリング手段
404 判定処理手段
404a 特徴量計算手段
404b 識別手段
404c 特徴量面内補正手段
405 判定結果出力手段
407 補正データ生成手段
DESCRIPTION OF
Claims (4)
擬似欠陥を撮像した擬似欠陥画像に基づき擬似欠陥の特徴量を計算し、計算された擬似欠陥の特徴量のX方向またはY方向の分布から補正用データを生成する補正データ生成手段と、
前記エリアセンサにより撮像された画像情報に含まれる欠陥候補の一つ一つについて計算された特徴量に対し、前記補正データ生成手段で生成された補正用データを用いて前記エリアセンサのエリア中心部と周辺部の輝度出力差に起因する前記特徴量の差を補正する特徴量面内補正手段と、
この特徴量面内補正手段から出力される補正された特徴量に基づいて、その特徴量に対応する欠陥候補が欠陥か否かを識別する識別手段と、
を備えることを特徴とする欠陥検査装置。 In a defect inspection apparatus that processes image information obtained by imaging an inspection object having a predetermined area to be inspected by an area sensor and identifies defects based on a feature amount calculated from a luminance change in the area.
Correction data generating means for calculating a feature quantity of a pseudo defect based on a pseudo defect image obtained by imaging a pseudo defect, and generating correction data from a distribution in the X direction or Y direction of the calculated feature quantity of the pseudo defect;
For the feature amount calculated for each defect candidate included in the image information captured by the area sensor, using the correction data generated by the correction data generation means, the area center portion of the area sensor And a feature amount in-plane correction means for correcting a difference between the feature amounts due to a luminance output difference between the peripheral portion and the peripheral portion;
Based on the corrected feature quantity output from the feature quantity in-plane correction means, identification means for identifying whether or not the defect candidate corresponding to the feature quantity is a defect;
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