JP4416827B1 - Evaluation apparatus, calibration method, calibration program, and recording medium - Google Patents
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Abstract
【課題】撮像画像に基づいて算出された評価値を利用しながらも、安定した校正が可能な評価装置を実現する。
【解決手段】
撮像装置110は、所定のパタンで配置された複数の撮像位置から特定評価対象物200を撮像する撮像動作を、撮像位置全体をシフトしながら繰り返す。制御装置120は、複数組の撮像画像群の各々から高解像度画像を生成し、生成した高解像度画像の各々に基づいて評価値を算出する。そして、算出した評価値群と基準評価値群とを比較して、校正のために評価値乗じる係数を設定する。
【選択図】図1An evaluation apparatus capable of stable calibration while using an evaluation value calculated based on a captured image is provided.
[Solution]
The imaging device 110 repeats an imaging operation for imaging the specific evaluation object 200 from a plurality of imaging positions arranged in a predetermined pattern while shifting the entire imaging position. The control device 120 generates a high resolution image from each of a plurality of sets of captured image groups, and calculates an evaluation value based on each of the generated high resolution images. Then, the calculated evaluation value group is compared with the reference evaluation value group, and a coefficient to be multiplied by the evaluation value is set for calibration.
[Selection] Figure 1
Description
本発明は、評価対象物を撮像して得られた撮像画像に基づいて該評価対象物を評価する評価装置に関する。また、そのような評価装置を校正する校正方法、及び、校正プログラムに関する。そのような校正プログラムを記録した記録媒体に関する。 The present invention relates to an evaluation apparatus that evaluates an evaluation object based on a captured image obtained by imaging the evaluation object. The present invention also relates to a calibration method for calibrating such an evaluation apparatus and a calibration program. The present invention relates to a recording medium on which such a calibration program is recorded.
安定、高速、かつ高精度に対象物を評価するために、撮像画像に基づいて該対象物を自動的に評価する評価装置の開発が進められている。このような評価装置に撮像画像を供給する撮像装置は、通常、エリアセンサとして機能する固体撮像素子と、評価対象物の像を固体撮像素子上に結像させる光学系とを備えている。光学系は、レンズその他の光学素子からなり、レンズの焦点位置を調整するフォーカス調整機構、評価対象物とレンズとの距離を調整するワークディスタンス調整機構、光学系の光軸の傾きを調整する光軸調整機構などの各種調整機構により、適正な状態に調整されている。 In order to evaluate a target object stably, at high speed and with high accuracy, development of an evaluation apparatus that automatically evaluates the target object based on a captured image has been underway. An imaging apparatus that supplies a captured image to such an evaluation apparatus usually includes a solid-state imaging device that functions as an area sensor and an optical system that forms an image of an evaluation object on the solid-state imaging device. The optical system consists of a lens and other optical elements, and includes a focus adjustment mechanism that adjusts the focal position of the lens, a work distance adjustment mechanism that adjusts the distance between the evaluation object and the lens, and light that adjusts the tilt of the optical axis of the optical system. It is adjusted to an appropriate state by various adjustment mechanisms such as an axis adjustment mechanism.
しかし、光学系の状態は、長時間に渡る使用により悪化する。光学系の状態を悪化させる要因は、各種調整機構のズレ、光学系全体の位置ズレ、照明の劣化による照度の変化など様々である。このため、光学系の状態が悪化した撮像装置により得られた撮像画像に基づいて対象物の適正な評価を行うことはできない。つまり、いつでも適正な評価を行うためには、光学系の再調整などによる評価装置の定期的な校正(較正)が必要となる。 However, the state of the optical system deteriorates with use over a long period of time. Factors that deteriorate the state of the optical system include various deviations of various adjustment mechanisms, positional deviations of the entire optical system, and changes in illuminance due to illumination deterioration. For this reason, it is not possible to properly evaluate the object based on the captured image obtained by the imaging device whose optical system state has deteriorated. That is, in order to perform appropriate evaluation at any time, periodic calibration (calibration) of the evaluation apparatus by readjustment of the optical system or the like is necessary.
特許文献1には、基準パタンを用いてエリアセンサの校正を行なう技術が開示されている。また、特許文献2には、特殊なパタンを用いてラインセンサの校正を行なう技術が開示されている。
しかしながら、従来の評価装置においては、校正を行なう度に各種調整機構を用いた光学系の物理的な調整が必要であり、これに多大な時間を要するという問題があった。 However, the conventional evaluation apparatus has a problem in that it requires physical adjustment of the optical system using various adjustment mechanisms every time calibration is performed, which requires a lot of time.
また、撮像解像度がテストパタンのサイズと同程度である場合、撮像装置とテストパタンとの相対位置が僅かにずれただけで、得られる撮像画像はがらっと変わる。よって、撮像画像に基づいて算出される評価値も大きく変動する。換言すれば、同じテストパタンを評価対象としていても、評価を行う度に評価値が目まぐるしく変わる。 In addition, when the imaging resolution is approximately the same as the size of the test pattern, the obtained captured image changes greatly only when the relative position between the imaging device and the test pattern is slightly shifted. Therefore, the evaluation value calculated based on the captured image also varies greatly. In other words, even if the same test pattern is an evaluation target, the evaluation value changes rapidly every time the evaluation is performed.
もちろん、参照する撮像画像の解像度を上げていけば、評価値のばらつきは小さくなっていくが、撮像画像に基づいて評価値を算出する限り、このような評価値のばらつきは避けられない。すなわち、撮像画像に基づいて算出された評価値を利用する限り、安定した校正を行なうことは困難である。 Of course, if the resolution of the captured image to be referenced is increased, the variation in the evaluation value becomes smaller. However, as long as the evaluation value is calculated based on the captured image, such a variation in the evaluation value is unavoidable. That is, as long as the evaluation value calculated based on the captured image is used, it is difficult to perform stable calibration.
このようなばらつきの影響を排除するためには、繰り返し評価値を算出して平均化する方法が考えられる。 In order to eliminate the influence of such variations, a method of calculating and averaging repeated evaluation values can be considered.
しかし、特許文献1に記載の技術を用いてこれを行なおうとすると、基準パタンをなんども置き直して撮像を繰り返す必要があり、測定時間が膨大になる。また、測定の効率も悪く、再現性も低い。また、特許文献2には、特殊なパタンで位置の再現性確認を行なうことが記載されているが、これは素子が移動しながら撮像を行うラインセンサのみに有効であり、エリアセンサに適用することはできない。 However, if this is attempted using the technique described in Patent Document 1, it is necessary to repeat imaging by changing the reference pattern as many times as necessary, and the measurement time becomes enormous. Also, the measurement efficiency is poor and reproducibility is low. Patent Document 2 describes that position reproducibility confirmation is performed using a special pattern, but this is effective only for a line sensor that captures an image while the element moves, and is applied to an area sensor. It is not possible.
本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、撮像画像に基づいて算出された評価値を利用しながらも、安定した校正が可能な評価装置を実現することにある。 The present invention has been made in view of the above problems, and an object thereof is to realize an evaluation apparatus capable of stable calibration while using an evaluation value calculated based on a captured image. .
上記課題を解決するために、本発明に係る評価装置は、
評価対象物を撮像して得られた撮像画像に基づいて当該評価対象物の評価値を算出する評価装置であって、
所定のパタンで配置された複数の撮像位置から特定評価対象物を撮像する撮像動作を、該複数の撮像位置全体をシフトしながら繰り返すよう撮像装置を制御する制御手段と、
繰り返された撮像動作の各々において上記撮像装置により撮像された撮像画像群から該撮像装置の撮像解像度より高解像度の高解像度画像を生成する生成手段と、
上記生成手段により生成された高解像度画像の各々に基づいて評価値を算出する算出手段と、
当該評価装置の校正のために評価値に乗じる係数を、上記算出手段により算出された評価値群の分布を特徴付ける特徴量に対する、予め設定された基準評価値群の分布を特徴付ける特徴量の比に設定する設定手段と、を備えている、ことを特徴としている。
In order to solve the above problems, an evaluation apparatus according to the present invention provides:
An evaluation device that calculates an evaluation value of an evaluation object based on a captured image obtained by imaging the evaluation object,
Control means for controlling the imaging apparatus to repeat an imaging operation of imaging a specific evaluation object from a plurality of imaging positions arranged in a predetermined pattern while shifting the entire plurality of imaging positions;
Generating means for generating a high-resolution image having a higher resolution than the imaging resolution of the imaging device from a group of captured images captured by the imaging device in each of repeated imaging operations;
Calculation means for calculating an evaluation value based on each of the high-resolution images generated by the generation means;
The coefficient by which the evaluation value is multiplied for calibration of the evaluation device is set to the ratio of the characteristic amount characterizing the distribution of the reference evaluation value group set in advance to the characteristic amount characterizing the distribution of the evaluation value group calculated by the calculating means. And setting means for setting.
上記の構成によれば、複数の撮像位置から特定評価対象物を撮像して得られた撮像画像群が複数組得られ、そのそれぞれから高解像度画像が生成される。評価値は、この高解像度画像に基づいて算出されるので、撮像画像に基づいて算出する場合と比べて、得られる評価値群におけるばらつきは小さい。 According to the above configuration, a plurality of sets of captured image groups obtained by imaging the specific evaluation object from a plurality of imaging positions are obtained, and a high resolution image is generated from each group. Since the evaluation value is calculated based on the high-resolution image, variation in the obtained evaluation value group is small as compared with the case where the evaluation value is calculated based on the captured image.
そして、得られた評価値群の分布を表す特徴量と、予め設定された基準評価値群の分布の特徴量との比から、当該評価装置の校正のために評価値に乗じる係数が設定される。このため、高解像度画像から算出された評価値群に多少のばらつきが残っていても、ばらつきの影響が係数に及び難い。したがって、安定した校正が可能になるという効果を奏する。 Then, a coefficient for multiplying the evaluation value for calibration of the evaluation apparatus is set from the ratio between the characteristic amount representing the distribution of the obtained evaluation value group and the characteristic amount of the distribution of the reference evaluation value group set in advance. The For this reason, even if some variation remains in the evaluation value group calculated from the high resolution image, the influence of the variation hardly affects the coefficient. Therefore, there is an effect that stable calibration becomes possible.
しかも、撮像画像は、上記制御手段により制御された撮像装置により得られる。つまり、特定評価対象物を人手で何度も置き直したりする必要はない。このため、測定時間が膨大になったり、再現性が低下したりする虞もない。 In addition, the captured image is obtained by an imaging apparatus controlled by the control means. That is, it is not necessary to manually reposition the specific evaluation object many times. For this reason, there is no possibility that the measurement time becomes enormous or the reproducibility is lowered.
なお、上記制御手段は、例えば、上記撮像装置が備えている撮像素子を駆動する駆動機構を制御するものであり、上記複数の撮像位置を巡回するように該撮像素子を駆動する駆動動作を、該複数の撮像位置全体をシフトしながら繰り返すよう該駆動機構を制御する。 The control means controls, for example, a drive mechanism that drives an image pickup device included in the image pickup apparatus, and performs a drive operation for driving the image pickup device so as to go around the plurality of image pickup positions. The drive mechanism is controlled so as to be repeated while shifting the entire plurality of imaging positions.
本発明に係る評価装置においては、
上記基準評価値群は、上記撮像装置が適正な状態に調整されているときに、上記算出手段により算出される評価値群である、ことが好ましい。
In the evaluation apparatus according to the present invention,
The reference evaluation value group is preferably an evaluation value group calculated by the calculation means when the imaging apparatus is adjusted to an appropriate state.
上記の構成によれば、上記撮像装置が適正な状態に調整されていないときに算出された評価値を、上記撮像装置が適正な状態に調整されていれば得れたであろう評価値に校正することができる。 According to the above configuration, the evaluation value calculated when the imaging device is not adjusted to an appropriate state is changed to an evaluation value that would have been obtained if the imaging device was adjusted to an appropriate state. Can be calibrated.
なお、上記基準評価値群は、上記撮像装置が適正な状態に調整されているときに、上記算出手段により実際に算出された実験値であってもよいし、上記撮像装置が適正な状態に調整されているときに、上記算出手段により算出されたであろう評価値を、計算によって見積もった理論値であってもよい。 The reference evaluation value group may be an experimental value actually calculated by the calculation unit when the imaging device is adjusted to an appropriate state, or the imaging device is in an appropriate state. The theoretical value estimated by calculation may be the evaluation value that would have been calculated by the calculation means when the adjustment was made.
なお、上記適正な状態は、例えば、上記撮像装置が備えている対物レンズの光軸が上記評価対象物の評価対象面と直交し、かつ、該対物レンズを介して入射した入射光が該撮像装置が備えている撮像素子の受光面上に合焦した状態である。 Note that the appropriate state is obtained when, for example, the optical axis of the objective lens included in the imaging apparatus is orthogonal to the evaluation target surface of the evaluation target object, and incident light incident through the objective lens is captured. It is in a state of being focused on the light receiving surface of the image sensor provided in the apparatus.
また、上記特徴量は、例えば、平均値、最大値、最小値、分散、もしくは標準偏差のうちの何れか、または、これらの組み合わせである。 The feature amount is, for example, one of an average value, a maximum value, a minimum value, a variance, a standard deviation, or a combination thereof.
上記課題を解決するために、本発明に係る校正方法は、
評価対象物を撮像して得られた撮像画像に基づいて当該評価対象物の評価値を算出する評価装置の校正方法であって、
複数の撮像位置から特定評価対象物を撮像する撮像動作を、該複数の撮像位置全体をシフトしながら繰り返すよう撮像装置を制御する制御工程と、
繰り返された撮像動作の各々において上記撮像装置により撮像された撮像画像群から該撮像装置の撮像解像度より解像度の高い高解像度画像を生成する生成工程と、
上記生成工程において生成された高解像度画像の各々に基づいて評価値を算出する算出工程と、
当該評価装置の校正のために評価値に乗じる係数を、上記算出工程において算出された評価値群の分布を特徴付ける特徴量に対する、予め設定された基準評価値群の分布を特徴付ける特徴量の比に設定する設定工程と、を含んでいる、ことを特徴としている。
In order to solve the above problems, the calibration method according to the present invention is:
A calibration method for an evaluation apparatus that calculates an evaluation value of the evaluation object based on a captured image obtained by imaging the evaluation object,
A control step of controlling the imaging device to repeat an imaging operation of imaging a specific evaluation object from a plurality of imaging positions while shifting the entire plurality of imaging positions;
Generating a high-resolution image having a higher resolution than the imaging resolution of the imaging device from a group of captured images captured by the imaging device in each of the repeated imaging operations;
A calculation step of calculating an evaluation value based on each of the high-resolution images generated in the generation step;
The coefficient by which the evaluation value is multiplied for calibration of the evaluation apparatus is set to the ratio of the characteristic amount characterizing the distribution of the reference evaluation value group set in advance to the characteristic amount characterizing the distribution of the evaluation value group calculated in the calculation step. And a setting step for setting.
上記の構成によれば、上記評価装置と同様の効果を奏する。 According to said structure, there exists an effect similar to the said evaluation apparatus.
なお、本発明に係る校正方法は、コンピュータによって実現してもよい。この場合、コンピュータに上記各工程を実行させることにより、上記校正方法をコンピュータにおいて実現する校正プログラム、および、その校正プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に入る。 The calibration method according to the present invention may be realized by a computer. In this case, a calibration program that realizes the calibration method in the computer by causing the computer to execute the steps described above, and a computer-readable recording medium that records the calibration program also fall within the scope of the present invention.
本発明に係る評価装置は、以上のように、所定のパタンで配置された複数の撮像位置から特定評価対象物を撮像する撮像動作を、該複数の撮像位置全体をシフトしながら繰り返すよう撮像装置を制御する制御手段と、繰り返された撮像動作の各々において上記撮像装置により撮像された撮像画像群から該撮像装置の撮像解像度より高解像度の高解像度画像を生成する生成手段と、上記生成手段により生成された高解像度画像の各々に基づいて評価値を算出する算出手段と、当該評価装置の校正のために評価値に乗じる係数を、上記算出手段により算出された評価値群の分布を特徴付ける特徴量に対する、予め設定された基準評価値群の分布を特徴付ける特徴量の比に設定する設定手段と、を備えている。 As described above, the evaluation apparatus according to the present invention repeats the imaging operation of imaging a specific evaluation object from a plurality of imaging positions arranged in a predetermined pattern while shifting the entire plurality of imaging positions. A control unit that controls the image generation unit, a generation unit that generates a high-resolution image having a higher resolution than the imaging resolution of the imaging device from a group of captured images captured by the imaging device in each of repeated imaging operations, and the generation unit A feature that characterizes the distribution of evaluation value groups calculated by the calculating means by calculating means for calculating an evaluation value based on each of the generated high-resolution images, and a coefficient by which the evaluation value is multiplied for calibration of the evaluation device Setting means for setting a ratio of a feature quantity characterizing a distribution of a preset reference evaluation value group to a quantity.
また、本発明に係る校正方法は、複数の撮像位置から特定評価対象物を撮像する撮像動作を、該複数の撮像位置全体をシフトしながら繰り返すよう撮像装置を制御する制御工程と、繰り返された撮像動作の各々において上記撮像装置により撮像された撮像画像群から該撮像装置の撮像解像度より解像度の高い高解像度画像を生成する生成工程と、上記生成工程において生成された高解像度画像の各々に基づいて評価値を算出する算出工程と、当該評価装置の校正のために評価値に乗じる係数を、上記算出工程において算出された評価値群の分布を特徴付ける特徴量に対する、予め設定された基準評価値群の分布を特徴付ける特徴量の比に設定する設定工程と、を含んでいる。 In addition, the calibration method according to the present invention was repeated with a control step of controlling the imaging device to repeat the imaging operation of imaging the specific evaluation object from a plurality of imaging positions while shifting the entire plurality of imaging positions. Based on each of the generation process of generating a high-resolution image having a higher resolution than the imaging resolution of the imaging apparatus from the group of captured images captured by the imaging apparatus in each imaging operation, and the high-resolution image generated in the generation process A reference evaluation value set in advance for a characteristic amount that characterizes the distribution of the evaluation value group calculated in the calculation step by a calculation step for calculating the evaluation value and a coefficient by which the evaluation value is multiplied for calibration of the evaluation device And a setting step for setting the ratio of the feature amount characterizing the distribution of the group.
したがって、安定した校正が可能になるという効果を奏する。 Therefore, there is an effect that stable calibration becomes possible.
本発明の一実施形態について、図面に基づいて説明すれば以下のとおりである。 An embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings.
(評価装置の構成)
まず、本実施形態に係る評価装置100の構成について、図1を参照して説明する。図1は、評価装置100の構成を示した図である。図1に示したように、評価装置100は、撮像装置110と、制御装置120と、表示装置130とを備えている。
(Configuration of evaluation device)
First, the configuration of the
撮像装置110は、評価対象物200を撮像するための手段であり、光学系111と固体撮像素子112とアクチュエータ113とにより構成されている。
The
制御装置120は、撮像装置110を制御するとともに、撮像装置110によって得られ撮像画像に基づいて評価対象物200を評価するための手段である。制御装置120は、例えば、パーソナルコンピュータやワークステーションなどにより構成することができる。
The
表示装置130は、制御装置120によって得られた評価結果を表示するための手段である。表示装置130は、例えば、LCD(Liquid Crystal Display:液晶ディスプレイ)やCRT(Cathode Ray Tube:ブラウン管)などにより構成することができる。
The
なお、評価装置100による評価の対象となる評価対象物200は、平板状の物体であれば何でもよく、例えば、液晶パネルである。
The
(撮像装置の詳細)
次に、評価装置100が具備する撮像装置110の詳細について、再び図1を参照して説明する。上述したとおり、撮像装置110は、光学系111と、固体撮像素子112と、アクチュエータ113とにより構成されている。
(Details of imaging device)
Next, details of the
光学系111は、評価対象物200の像を固体撮像素子112の受光部上に結像させるための手段である。光学系111は、レンズその他の光学素子により構成される。
The
固体撮像素子112は、受光部上に結像した評価対象物200の像を画像信号に変換するための手段である。固体撮像素子112としては、例えば、エリアセンサタイプのCCDイメージセンサやCMOSイメージセンサなどを用いることができる。
The solid-
光学系111を構成するレンズその他の光学素子は、各種調整機構を介して撮像装置110の筐体内壁に取り付けられている。一方、固体撮像素子112は、撮像装置110の筐体内壁に固定されたアクチュエータ113に保持されている。
Lenses and other optical elements that constitute the
アクチュエータ113は、評価対象物200に対する固体撮像素子112の相対位置を変位させるための手段である。より具体的には、光学系111のレンズと評価対象物200とを結ぶ光軸に垂直な平面内で固体撮像素子112を2次元的に移動する。ただし、アクチュエータ113による固体撮像素子112の移動は、上記平面内での2次元的な移動に限定されず、回転を含む3次元的な移動であってもよい。なお、アクチュエータ113としては、ピエゾアクチュエータやステッピングモータなど用いることができるが、ここでは、ピエゾアクチュエータを用いるものとする。
The
(制御装置の詳細)
制御装置120は、撮像装置110から取得した撮像画像に基づいて評価値Xを算出する。ただし、算出された評価値Yそのものに基づいて評価対象物200の良否を判定するのではなく、算出された評価値Yに係数αを乗じた評価値Y´=αYに基づいて評価対象物200の良否を判定する。この係数αは、評価装置100の校正用パラメータである。すなわち、光学系111の状態が悪化しても、制御装置120は、この係数αを設定し直すことによって、正しい評価値Y´=αYを得ることができる。つまり、制御装置120は、光学系111を物理的に再調整することなく、評価装置100の校正を行うことができる。
(Details of control device)
The
以下、この係数αの設定方法を中心に制御装置120の機能を説明する。なお、以下に説明する係数αの設定は、不定期に実行されても(操作者の指示に応じて校正を行なう場合など)、特定の周期で定期的に実行されてもよく(特定の周期で自動的に校正を行なう場合など)、その実行タイミングは問わない。
Hereinafter, the function of the
図2は、制御装置120の構成を示すブロック図である。制御装置120は、係数αの設定に関与する機能ブロックとして、アクチュエータ制御部121と、画像データ保存部122と、高解像度化処理部123と、評価値算出部124と、係数設定部125と、校正後評価値判定部126と、校正情報保存部127と、光学系調整指示部128とを備えている。制御装置120による係数αの設定は、上記各部が協働することにより、以下のようにして実現される。
FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration of the
<撮像制御工程(制御工程)>
係数αを設定するために、まず、所定のテストパタンを評価対象物200とした撮像工程が実施される。テストパタンの一例を図3に示す。このテストパタンの中心部には、固体撮像装置111の1画素サイズよりも小さな模擬欠陥が設けられている。
<Imaging control process (control process)>
In order to set the coefficient α, first, an imaging process using a predetermined test pattern as the
撮像工程においては、所定のパターンで配置されたM箇所(Mは2以上の整数)の撮像位置から評価対象物200を撮像することによって、M枚の撮像画像P11,P12,…,P1Mからなる撮像画像群G1を得る。この撮像動作を、M箇所の撮像位置全体を配置パターンを代えずにシフトさせならN回繰り返し、N組の撮像画像群G1,G2,…,GNを得る(すなわち、合計M×N枚の撮像画像を得る)。なお、撮像位置全体をシフトさせるシフト量は、撮像位置間の距離よりも小さく設定されている。撮像工程において得られたN組の撮像画像群G1,G2,…,GNは、制御装置120の画像データ保存部122に保存される。
In the imaging process,
なお、撮像画像群Giをどのような撮像画像により構成すればよいか、換言すれば、撮像位置をどのようなパターンで配置すればよいかは、次の工程で実行される高解像度化処理のアルゴリズムによって決まる。例えば、高解像度化処理のアルゴリズムとしてイメージシフト法(画素ずらし法)を用いる場合には、図4(a)〜(i)に例示した各撮像位置からテストパタンを撮像して得られたM枚(ここではM=9)の撮像画像Pi1,Pi2,…,PiMにより撮像画像群Giを構成すればよい。 It should be noted that what kind of captured image should be used to configure the captured image group G i , in other words, what pattern should be used for arranging the imaging position, is a resolution enhancement process executed in the next step It depends on the algorithm. For example, when an image shift method (pixel shift method) is used as an algorithm for high resolution processing, M images obtained by imaging a test pattern from each imaging position illustrated in FIGS. The captured image group G i may be configured by the captured images P i1 , P i2 ,..., P iM (here, M = 9).
また、評価対象物200をM箇所の撮像位置から撮像するとは、より具体的に言えば、図5に示したように、受光面の向きを対物レンズの光軸に直交する向きに保ったまま、固体撮像素子112がM箇所の撮像位置を巡回し、各撮像位置においてテストパタンを撮像することである。なお、M箇所の撮像位置は、何れも対物レンズの光軸と垂直な仮想平面内に配置されている。
More specifically, imaging the
以上のような撮像工程は、主に、アクチュエータ制御部121により実現される。アクチュエータ制御部121は、撮像装置110との間で各種制御信号の送受信を行なうことによって、撮像装置110が備えているアクチュエータ113の運動を制御する。より具体的には、アクチュエータ113の運動開始タイミング、運動速度、及び、運動距離を制御することによって、固体撮像素子112を上記のように移動させる。
The imaging process as described above is mainly realized by the
<高解像度化工程(生成工程)>
撮像工程に続いて高解像度化工程が実施される。高解像度化工程においては、高解像度化処理部123が、撮像画像群G1={P11,P12,…,P1M}を画像データ保存部122から読み出すとともに、読み出した撮像画像群G1から高解像度化処理によって高解像度画像P1を生成する。また、同様の処理を他の撮像画像群G2,G3,…,GNについても繰り返し、N枚の高解像度画像P1,P2,…,PNを生成する。
<High resolution process (generation process)>
Subsequent to the imaging process, a resolution increasing process is performed. In the resolution enhancement process, the resolution
なお、高解像度化処理部123により実行される高解像度化処理には、イメージシフト法を用いてもよいし、超解像法を用いてもよい。イメージシフト法とは、複数の低解像度画像と目的とする高解像度画像との画素ごとの位置対応から、低解像度画像の輝度値を高解像度画像の画素にマッピングする方法である。また、超解像法とは、複数の低解像度画像より目的とする高解像度画像を推定する方法である。超解像法のアルゴリズムとしては、例えば、ML(Maximum-likelihood)法、MAP(Maximum A Posterior)法、POCS(Projection On to Convex Set)法などが知られている。
Note that for the resolution enhancement processing executed by the resolution
高解像度化工程において生成されるN枚の高解像度画像P1,P2,…,PNと、これらN枚の高解像度画像P1,P2,…,PNを生成するために、撮像工程において得られるM×N枚の撮像画像P11,P12,…,PNMとを、図6に示す。図6に示した例では、模擬欠陥の像が高解像度画像P1,P2,…,PNの各々に低輝度領域として現れている。 High resolution image P 1 of N frames generated in the high resolution step, P 2, ..., P N and a high-resolution image P 1 of N sheets, P 2, ..., in order to generate a P N, imaging FIG. 6 shows M × N captured images P 11 , P 12 ,..., P NM obtained in the process. In the example shown in FIG. 6, the image of simulated defect high resolution image P 1, P 2, ..., appearing as a low luminance region in each of the P N.
<評価値算出工程(算出工程)>
高解像度化工程に続いて評価値算出工程が実施される。評価値算出工程においては、評価値算出部124が、高解像度画像P1を高解像度化処理部123から取得するとともに、取得した高解像度画像P1に基づいて評価値Y1を算出する。また、同様の処理を他の高解像度画像P2,P3,…,PNについても繰り返し、N個の評価値Y1,Y2,…,YNを算出する。具体的には、評価値Yiとして、コントラスト体積を算出する。
<Evaluation value calculation process (calculation process)>
An evaluation value calculation step is performed following the high resolution step. In the evaluation value calculating step, the evaluation
より具体的に言うと、評価値算出部124は、次のようにしてコントラスト体積を算出する。すなわち、まず、高解像度画像Piを構成する画素を、閾値よりも輝度の高い高輝度画素と該閾値より輝度の低い低輝度画素とに分類する。撮像対象領域に含まれる模擬欠陥が黒点欠陥であれば、低輝度画素群により構成される領域を欠陥像と見做し、高輝度画素群により構成される領域をその背景と見做すことができる。次に、各低輝度画素について高輝度画素群の平均輝度値との輝度値差分を算出する。各低輝度画素について算出された輝度値差分は、コントラストとも呼ばれる。最後に、各低輝度画素について算出された輝度値差分を合算する(換言すれば、コントラストを欠陥像に渡って積分する)ことによって、コントラスト体積を得る。
More specifically, the evaluation
なお、評価値はコントラスト体積に限定されず、輝度(平均輝度、最小輝度、最大輝度、又は、特定画素の輝度)、輝度体積、欠陥サイズ、または、コントラスト(平均コントラスト、最大コントラスト、最小コントラスト、又は特定画素のコントラスト)などを評価値として用いてもよい。 The evaluation value is not limited to the contrast volume, but the brightness (average brightness, minimum brightness, maximum brightness, or brightness of a specific pixel), brightness volume, defect size, or contrast (average contrast, maximum contrast, minimum contrast, Alternatively, the contrast of a specific pixel) may be used as the evaluation value.
<係数設定工程(設定工程)>
評価値算出工程に続いて係数決定工程が実施される。係数決定工程においては、係数設定部125が、校正のために評価値Xに乗じる係数αを、評価値算出工程にて算出された評価値群{Y1,Y2,…,YN}と、基準評価値群{X1,X2,…,XN}とに基づいて設定する。設定された係数αは、後述するように、校正情報保存部127に保存される。
<Coefficient setting process (setting process)>
A coefficient determination step is performed following the evaluation value calculation step. In the coefficient determination step, the
より具体的に言うと、係数設定部125は、次のようにして係数αを決定する。すなわち、まず、基準評価値群{X1,X2,…,XN}の平均値Xaveと、評価値算出部124によって算出された評価値群{Y1,Y2,…,YN}の平均値Yaveとを、(1)及び(2)式に従って算出する。そして、係数αを、(3)式に従って算出する。すなわち、係数設定部125は、校正のために評価値Xに乗じる係数αを、評価値群{Y1,Y2,…,YN}の平均値Yaveに対する、基準評価値群{X1,X2,…,XN}の平均値Xaveの比の値に設定する。換言すれば、評価値算出部124によって算出された評価値群{Y1,Y2,…,YN}の校正値の平均値αYaveと基準評価値群{X1,X2,…,XN}の平均値Xaveとが一致するように係数αを定める。
More specifically, the
なお、係数αを、評価値群{Y1,Y2,…,YN}の平均値Yaveに対する、基準評価値群{X1,X2,…,XN}の平均値Xaveの比Xave/Yaveに一致させる代わりに、評価値群{Y1,Y2,…,YN}の最大値Ymaxに対する、基準評価値群{X1,X2,…,XN}の最大値Xmaxの比Xmax/Ymax、あるいは、評価値群{Y1,Y2,…,YN}の最小値Yminに対する、基準評価値群{X1,X2,…,XN}の最小値Xminの比Xmin/Yminに一致させるようにしてもよい。また、評価値群{Y1,Y2,…,YN}と分散σYに対する基準評価値群{X1,X2,…,XN}の分散σXの比σX/σYに一致させるようにしてもよい。分散の代わりに標準偏差の比に一致させるようにしてもよい。このように、係数αを評価値群{Y1,Y2,…,YN}の分布を表す特徴量に対する基準評価値群の分布を表す特徴量の比に設定すれば、その特徴量が何であるかに関わらず、校正後に得られる評価値群の特徴量を、撮像装置110が適正な状態のときに得られるであろう評価値群の特徴量に一致させることができる。
Incidentally, the coefficient alpha, evaluation value group {Y 1, Y 2, ... , Y N} with respect to the average value Y ave of the reference evaluation value group {X 1, X 2, ... , X N} of the mean value X ave of instead of matching the ratio X ave / Y ave, evaluation value group {Y 1, Y 2, ... , Y N} to the maximum value Y max of the reference evaluation value group {X 1, X 2, ... , X N} the ratio X max / Y max of the maximum value X max of or, evaluation value group {Y 1, Y 2, ... , Y N} with respect to the minimum value Y min of the reference evaluation value group {X 1, X 2, ... , may be caused to coincide with the minimum value X min of the ratio X min / Y min of X N}. Further, the evaluation value group {Y 1 , Y 2 ,..., Y N } and the reference evaluation value group {X 1 , X 2 ,..., X N } with respect to the variance σY are made to coincide with the ratio σX / σY. May be. Instead of the variance, it may be made to coincide with the ratio of the standard deviation. In this way, if the coefficient α is set to the ratio of the feature quantity representing the distribution of the reference evaluation value group to the feature quantity representing the distribution of the evaluation value group {Y 1 , Y 2 ,..., Y N }, the feature quantity is Regardless of what, the feature value of the evaluation value group obtained after calibration can be matched with the feature value of the evaluation value group that would be obtained when the
<後処理工程>
以上のようにして係数αの設定が完了すると後処理工程が実施される。後処理工程においては、校正後評価値判定部126が、新たに設定された係数αを用いた校正を行なうか否かを判断する。校正を行なう場合、校正後評価値判定部126は、校正情報保存部127に保存されている係数αを、新たに設定された係数αに置き換える(これにより、以後、新たに設定された係数αを用いた校正が行なわれることになる)。校正を行なわない場合、光学系調整指示部128が、光学系の物理的な再調整を促すメッセージを、ユーザに提示する(ここでは、当該メッセージを表示部140に表示させることによって提示を行なうが、音声による提示を行なうなどしてもよい)。
<Post-processing process>
When the setting of the coefficient α is completed as described above, a post-processing step is performed. In the post-processing step, the post-calibration evaluation
校正後評価値判定部126により校正を行なうか否かの判断を行うのは、新たに設定された係数αを用いた校正により評価値のばらつきが大きくなって、検査に悪影響を及ぼす(検出結果の安定性を損なう)事態を回避するためである。なお、説明の便宜上、以下では、評価値としてコントラスト体積を想定し、校正後の評価値が予め定められた検出閾値Vthを上回っているときに、評価対象物200に欠陥があると判定するものとする。
The post-calibration evaluation
回避すべき第1の事態は、テストパタン上の欠陥が、基準評価値群{X1,X2,…,XN}の何れに基づいて欠陥の有無を判定しても「欠陥あり」との判定結果が得られる欠陥であるにも関わらず、校正後評価値群{αY1,αY2,…,αYN}の何れかに基づいて欠陥の有無を判定すると、「欠陥なし」との判定結果が得られてしまう事態である。 The first situation to be avoided is that the defect on the test pattern is “defect” even if the presence or absence of the defect is determined based on any of the reference evaluation value groups {X 1 , X 2 ,..., X N }. Is determined to be “no defect” when the presence or absence of a defect is determined based on any of the post-calibration evaluation value groups {αY 1 , αY 2 ,..., ΑY N }. This is a situation where a determination result is obtained.
図7(a)に示したように、評価値群{Y1,Y2,…,YN}の平均値Yaveが基準評価値群{X1,X2,…,XN}の平均値Xaveを下回っている場合、(3)式によりαは1より大きな値に設定される。このため、校正後評価値群{αY1,αY2,…,αYN}のばらつきは、図7(b)や図7(c)に示したように、校正前評価値群{Y1,Y2,…,YN}のばらつきよりも大きくなる。 As shown in FIG. 7 (a), evaluation value group {Y 1, Y 2, ... , Y N} average Y ave reference evaluation value group {X 1, X 2, ... , X N} Average When the value is below the value X ave , α is set to a value larger than 1 according to the equation (3). Therefore, after calibration evaluation value group {αY 1, αY 2, ... , αY N} variations of, and FIG. 7 (b) and as shown in FIG. 7 (c), the calibration before evaluation value group {Y 1, Y 2 ,..., Y N } is larger than the variation.
校正後評価値群{αY1,αY2,…,αYN}のばらつきが大きくなったとしても、図7(b)に示したように、校正後評価値群{αY1,αY2,…,αYN}の最小値αYminが検出閾値Vthを上回っていれば、上記のような事態には至らない。しかし、図7(c)に示したように、校正によりばらつきが増大した結果、校正後評価値群{αY1,αY2,…,αYN}の最小値αYminが検出閾値Vthを下回るようになると、少なくとも校正後評価値αYminに対して「欠陥なし」という誤った判定結果を得ることになる。 Even if the variation in the post-calibration evaluation value group {αY 1 , αY 2 ,..., ΑY N } becomes large, as shown in FIG. 7B, the post-calibration evaluation value group {αY 1 , αY 2 ,. , ΑY N } if the minimum value αY min exceeds the detection threshold Vth, the above situation does not occur. However, as shown in FIG. 7 (c), as a result of an increase in variation due to calibration, the minimum value αY min of the post-calibration evaluation value group {αY 1 , αY 2 ,..., ΑY N } falls below the detection threshold Vth. Then, an erroneous determination result of “no defect” is obtained at least for the post-calibration evaluation value αY min .
そこで、校正後評価値判定部126は、(4)式左辺によって定義される評価値群{Y1,Y2,…,YN}のばらつきの大きさを、(4)式右辺によって定義される閾値と比較することによって、校正を行なうか否かを判断する。より具体的には、(4)式が真であるとき、「校正を行なう」と判断し、(4)式が偽であるとき、「校正を行なわない」と判断することによって、上記のごとき誤判定を回避する。
Therefore, the post-calibration evaluation
なお、(4)式の真偽に基づいて校正を行なうか否かを決定することにより、上記のごとき誤判定を回避可能な理由は以下のとおりである。 The reason why it is possible to avoid erroneous determination as described above by determining whether or not to perform calibration based on the true / false of the equation (4) is as follows.
まず、何れの評価値に基づいて欠陥の有無を判定しても「欠陥あり」と判定される基準評価値群{X1,X2,…,XN}に対して、(5)式が成り立つ。 First, with respect to the reference evaluation value group {X 1 , X 2 ,..., X N } that is determined to be “defective” even if the presence / absence of a defect is determined based on any evaluation value, Equation (5) is It holds.
今、評価値群{Y1,Y2,…,YN}を係数αを用いて校正したとすると、校正後評価値群{αY1,αY2,…,αYN}の平均値、最大値、及び最小値は、それぞれ、αYave、αYmax、及びαYminとなる。ここで、Yave、Ymax、及びYminは、それぞれ、評価値群{Y1,Y2,…,YN}の平均値、最大値、及び最小値である。このとき、(6)式が成り立つ。 Now, evaluation value group {Y 1, Y 2, ... , Y N} When was calibrated by using the coefficient α, and after calibration evaluation value group {αY 1, αY 2, ... , αY N} mean value of the maximum The value and the minimum value are αY ave , αY max , and αY min , respectively. Here, Y ave , Y max , and Y min are the average value, maximum value, and minimum value of the evaluation value group {Y 1 , Y 2 ,..., Y N }, respectively. At this time, equation (6) holds.
ここで、校正後評価値群{αY1,αY2,…,αYN}について、基準評価値群{X1,X2,…,XN}と同様に、何れの評価値に基づいて欠陥の有無を判定しても「欠陥あり」と判定されるためには、(7)式を満たすことが必要である。 Here, after the calibration evaluation value group {αY 1, αY 2, ... , αY N} for the reference evaluation value group {X 1, X 2, ... , X N} like the, based on any of the evaluation value defect In order to determine that there is a defect even if the presence or absence is determined, it is necessary to satisfy equation (7).
(6)式を用いて(7)式を変形すれば(4)式が得られる。すなわち、(4)式が真であれば、校正後評価値群{αY1,αY2,…,αYN}の何れに基づいて欠陥の有無を判定しても、基準評価値群{X1,X2,…,XN}に基づく判定と同様に、「欠陥あり」の判定結果が得られることが保証される。 If equation (7) is modified using equation (6), equation (4) is obtained. That is, if the expression (4) is true, the reference evaluation value group {X 1 , regardless of whether or not there is a defect based on any of the post-calibration evaluation value groups {αY 1 , αY 2 ,..., ΑY N }. , X 2 ,..., X N }, it is guaranteed that a “defect” determination result is obtained.
回避すべき第2の事態は、テストパタン上の欠陥が、基準評価値群{X’1,X’2,…,X’N}の何れに基づいて欠陥の有無を判定しても「欠陥なし」との判定結果が得られる欠陥であるにも関わらず、図7(d)に示したように、校正後評価値群{αY’1,αY’2,…,αY’N}の何れかに基づいて欠陥の有無を判定をすると、「欠陥あり」との判定結果が得られてしまう事態である。このような場合、図7(d)から分かるように、欠陥ありと判定されるべき評価値群の分布域と、欠陥なしと判定されるべき評価値群の分布域とが重なり合い、欠陥の有無を検出閾値により切り分けることができなくなる。言い換えれば、合否判定のグレーゾーンが生じてしまうことになる。 The second situation to be avoided is that even if the defect on the test pattern is determined based on any of the reference evaluation value groups {X ′ 1 , X ′ 2 ,..., X ′ N }, Regardless of the defect for which the determination result “None” is obtained, as shown in FIG. 7D, any of the post-calibration evaluation value groups {αY ′ 1 , αY ′ 2 ,..., ΑY ′ N } If the presence / absence of a defect is determined based on whether or not there is a defect, a determination result of “defect” is obtained. In such a case, as can be seen from FIG. 7D, the distribution range of the evaluation value group to be determined to be defective overlaps with the distribution range of the evaluation value group to be determined to be non-defective. Cannot be separated by the detection threshold. In other words, a pass / fail judgment gray zone is generated.
そこで、校正後評価値判定部126は、(8)式左辺によって定義される評価値群{Y'1,Y'2,…,Y'N}のばらつきの大きさを、(8)式右辺によって定義される閾値と比較することによって、校正を行なうか否かを判断する。より具体的には、(4)式が真であり、かつ、(8)式が真であるとき、「校正を行なう」と判断し、(4)式が偽であるか、または、(8)式が偽であるとき、「校正を行なわない」と判断することによって、上記のごとき誤判定を回避する。
Therefore, the post-calibration evaluation
なお、(8)式の真偽に基づいて校正を行なうか否かを決定することにより、上記のごとき誤判定を回避可能な理由は以下のとおりである。 The reason why the above erroneous determination can be avoided by determining whether or not to perform calibration based on the true / false of the equation (8) is as follows.
まず、何れの評価値に基づいて欠陥の有無を判定しても「欠陥なし」と判定される基準評価値群{X’1,X’2,…,X’N}に対して、(9)式が成り立つ。 First, with respect to the reference evaluation value group {X ′ 1 , X ′ 2 ,..., X ′ N } that is determined as “no defect” even if the presence or absence of a defect is determined based on any evaluation value, (9 ) Formula holds.
今、評価値群{Y’1,Y’2,…,Y’N}を係数αを用いて校正したとすると、校正後評価値群{αY’1,αY’2,…,αY’N}の平均値、最大値、及び最小値は、それぞれ、αYave、αYmax、及びαYminとなる。このとき、(10)式が成り立つ。 Now, evaluation value group {Y '1, Y' 2 , ..., Y 'N} When was calibrated by using the coefficient α and the calibration after the evaluation value set {αY' 1, αY '2 , ..., αY' N }, The average value, the maximum value, and the minimum value are αY ave , αY max , and αY min , respectively. At this time, equation (10) holds.
ここで、校正後評価値群{αY’1,αY’2,…,αY’N}について、基準評価値群{X’1,X’2,…,X’N}と同様、何れの評価値に基づいて欠陥の有無を判定しても「欠陥なし」と判定されるためには、(11)式を満たすことが必要である。 Here, after the calibration evaluation value set {αY '1, αY' 2 , ..., αY 'N} for the reference evaluation value group {X' 1, X '2 , ..., X' N} similar to, any evaluation Even if the presence or absence of a defect is determined based on the value, it is necessary to satisfy the expression (11) in order to determine “no defect”.
(10)式を用いて(11)式を変形すれば(8)式が得られる。すなわち、(8)式が真であれば、校正後評価値群{αY’1,αY’2,…,αY’N}の何れに基づいて欠陥の有無を判定しても、基準評価値群{X’1,X’2,…,X’N}に基づく判定と同様、「欠陥なし」の判定結果が得られることが保証される。 If equation (11) is modified using equation (10), equation (8) is obtained. That is, if the equation (8) is true, the reference evaluation value group can be determined regardless of the presence or absence of the defect based on any of the evaluation value groups after calibration {αY ′ 1 , αY ′ 2 ,..., ΑY ′ N }. Similar to the determination based on {X ′ 1 , X ′ 2 ,..., X ′ N }, it is guaranteed that a determination result of “no defect” is obtained.
(プログラム及び記録媒体)
最後に、制御装置120に含まれる各ブロックは、ハードウェアロジックによって構成してもよいし、次のようにCPUを用いてソフトウェアによって実現してもよい。
(Program and recording medium)
Finally, each block included in the
すなわち、制御装置120は、各機能を実現する校正プログラムの命令を実行するCPU(central processing unit)、上記プログラムを格納したROM(read only memory)、上記プログラムを展開するRAM(random access memory)、上記プログラムおよび各種データを格納するメモリ等の記憶装置(記録媒体)などを備えている。そして、本発明の目的は、上述した機能を実現するソフトウェアである校正プログラムのプログラムコード(実行形式プログラム、中間コードプログラム、ソースプログラム)をコンピュータで読み取り可能に記録した記録媒体を制御装置120に供給し、制御装置120がその記録媒体に記録されているプログラムコードを読み出し実行することによっても達成可能である。
That is, the
上記記録媒体としては、例えば、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フロッピー(登録商標)ディスク/ハードディスク等の磁気ディスクやCD−ROM/MO/MD/DVD/CD−R等の光ディスクを含むディスク系、ICカード(メモリカードを含む)/光カード等のカード系、あるいはマスクROM/EPROM/EEPROM/フラッシュROM等の半導体メモリ系などを用いることができる。 Examples of the recording medium include tapes such as magnetic tapes and cassette tapes, magnetic disks such as floppy (registered trademark) disks / hard disks, and disks including optical disks such as CD-ROM / MO / MD / DVD / CD-R. Card system such as IC card, IC card (including memory card) / optical card, or semiconductor memory system such as mask ROM / EPROM / EEPROM / flash ROM.
また、制御装置120を通信ネットワークと接続可能に構成し、上記プログラムコードを通信ネットワークを介して制御装置120に供給するようにしてもよい。この通信ネットワークとしては、とくに限定されず、例えば、インターネット、イントラネット、エキストラネット、LAN、ISDN、VAN、CATV通信網、仮想専用網(virtual private network)、電話回線網、移動体通信網、衛星通信網等が利用可能である。また、通信ネットワークを構成する伝送媒体としては、とくに限定されず、例えば、IEEE1394、USB、電力線搬送、ケーブルTV回線、電話線、ADSL回線等の有線でも、IrDAやリモコンのような赤外線、Bluetooth(登録商標)、802.11無線、HDR、携帯電話網、衛星回線、地上波デジタル網等の無線でも利用可能である。なお、本発明は、上記プログラムコードが電子的な伝送で具現化された、搬送波に埋め込まれたコンピュータデータ信号の形態でも実現され得る。
The
(付記事項)
本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能である。すなわち、請求項に示した範囲で適宜変更した技術的手段を組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
(Additional notes)
The present invention is not limited to the above-described embodiments, and various modifications can be made within the scope shown in the claims. That is, embodiments obtained by combining technical means appropriately modified within the scope of the claims are also included in the technical scope of the present invention.
なお、本発明は、例えば、以下のように表現することも可能である。 In addition, this invention can also be expressed as follows, for example.
1.平面物を対象とし低解像度画像から生成した高解像度画像を用いて検査を行う画像検査装置において、評価対象パタンに対して撮像位置をずらしながら撮像した複数枚の画像を用いることによって高解像度画像を生成する手段と、前記高解像度画像について撮像位置をずらしながら複数枚生成し対象パタンの評価値を高解像度画像ごとに測定する手段と、前記高解像度画像の評価値と予め定めた基準値からばらつきを考慮して装置校正のための補正係数を算出する手段を備えることを特徴とした、校正装置。 1. In an image inspection apparatus that inspects a flat object using a high-resolution image generated from a low-resolution image, a high-resolution image is obtained by using a plurality of images captured while shifting the imaging position with respect to the evaluation target pattern. Means for generating a plurality of the high-resolution images while shifting the imaging position, and measuring the evaluation value of the target pattern for each high-resolution image; variation from the evaluation value of the high-resolution image and a predetermined reference value A calibrating device comprising means for calculating a correction coefficient for calibrating the device in consideration of the above.
2.前記画像検査装置において、評価対象パタンとレンズ、撮像素子との相対位置を機械的に制御された駆動部を用いて任意の値だけずらして複数枚撮像し、撮像した複数枚の低解像度画像をずらした位置を基に再配置することによって高解像度画像を生成することを特徴とする1記載の校正装置。 2. In the image inspection apparatus, a plurality of low-resolution images obtained by capturing a plurality of images by shifting a relative position between an evaluation target pattern, a lens, and an imaging element by using a mechanically controlled drive unit by shifting by an arbitrary value. 2. The calibration apparatus according to 1, wherein a high-resolution image is generated by rearranging based on the shifted position.
3.前記画像検査装置において、評価対象パタンとレンズ、撮像素子との相対位置を機械的に制御された駆動部を用いて高解像度化に必要な位置ずれ量以下の移動量でずらして複数枚撮像し、撮像位置の異なる複数枚の高解像度画像を生成することを特徴とする1記載の校正装置。 3. In the image inspection apparatus, a plurality of images are captured by shifting the relative positions of the pattern to be evaluated, the lens, and the image sensor with a movement amount equal to or less than the amount of positional deviation necessary for high resolution using a mechanically controlled drive unit. The calibration apparatus according to 1, wherein a plurality of high-resolution images having different imaging positions are generated.
4.前記画像検査装置において、複数枚生成した高解像度画像から評価値を測定し、位置ずれによる評価値のばらつきを考慮して基準値のデータ群との比較により補正係数を算出することを特徴とする1記載の校正装置。 4). In the image inspection apparatus, an evaluation value is measured from a plurality of high-resolution images generated, and a correction coefficient is calculated by comparison with a reference value data group in consideration of variation in the evaluation value due to positional deviation. 1. The calibration apparatus according to 1.
5.前記基準値のデータ群は、評価対象パタンとレンズ、撮像素子との相対位置の位置ずれを考慮してフォーカス、光軸、輝度等の光学系について最適な条件で評価値を測定、もしくは計算によって算出することを特徴とする1記載の校正装置。 5. The reference value data group is obtained by measuring or calculating an evaluation value under optimum conditions for an optical system such as a focus, an optical axis, and a luminance in consideration of a positional deviation between a pattern to be evaluated, a lens, and an image sensor. 2. The calibration apparatus according to 1, wherein calculation is performed.
6.前記光学系の最適な条件は、合焦状態で、光軸のずれがなく、評価対象パタンの評価値が十分な大きさで検出できる状態であることを特徴とする校正装置。 6). The calibration apparatus is characterized in that the optimum condition of the optical system is an in-focus state where there is no deviation of the optical axis and the evaluation value of the evaluation target pattern can be detected with a sufficient size.
7.前記補正係数を用いた校正後において、補正係数による評価値のばらつきが前記予め定めた基準値のばらつき以下であるかを判定し基準値を越える場合には物理的な調整をオペレータに促すことを特徴とする1記載の校正装置。 7). After calibration using the correction coefficient, it is determined whether the variation in the evaluation value due to the correction coefficient is equal to or less than the variation of the predetermined reference value, and if the reference value is exceeded, the operator is prompted to perform physical adjustment. 2. The calibration device according to 1, wherein
本発明は、各種評価対象物における各種欠陥を検出するために利用することができる。欠陥の種類は、撮像画像に像として捉え得るものであればよく、評価対象物の種類は、そのような欠陥を含み得るものであれば何でもよい。特に、液晶表示パネルなどの表示装置における黒点欠陥や輝点欠陥などの欠陥の検出にとりわけ好適に利用することができる。 The present invention can be used to detect various defects in various evaluation objects. The type of defect may be anything that can be captured as an image in the captured image, and the type of the evaluation object may be anything as long as it can contain such a defect. In particular, it can be suitably used for detecting defects such as black spot defects and bright spot defects in display devices such as liquid crystal display panels.
100 評価装置
110 撮像装置
111 光学系
112 固体撮像素子(撮像素子)
113 アクチュエータ(駆動機構)
120 制御装置
121 アクチュエータ制御部(制御手段)
122 画像データ保存部
123 高解像度化処理部(生成手段)
124 評価値算出部(算出手段)
125 係数設定部(設定手段)
126 校正後評価値判定部
127 校正情報保存部
128 光学系調整指示部(提示手段)
130 表示装置
DESCRIPTION OF
113 Actuator (drive mechanism)
120
122 Image
124 evaluation value calculation unit (calculation means)
125 Coefficient setting unit (setting means)
126 Post-calibration evaluation
130 Display device
Claims (10)
所定のパタンで配置された複数の撮像位置から特定評価対象物を撮像する撮像動作を、該複数の撮像位置全体をシフトしながら繰り返すよう撮像装置を制御する制御手段と、
繰り返された撮像動作の各々において上記撮像装置により撮像された撮像画像群から該撮像装置の撮像解像度より高解像度の高解像度画像を生成する生成手段と、
上記生成手段により生成された高解像度画像の各々に基づいて評価値を算出する算出手段と、
当該評価装置の校正のために評価値に乗じる係数を、上記算出手段により算出された評価値群の分布を特徴付ける特徴量に対する、予め設定された基準評価値群の分布を特徴付ける特徴量の比に設定する設定手段と、を備えている、
ことを特徴とする評価装置。 An evaluation device that calculates an evaluation value of an evaluation object based on a captured image obtained by imaging the evaluation object,
Control means for controlling the imaging apparatus to repeat an imaging operation of imaging a specific evaluation object from a plurality of imaging positions arranged in a predetermined pattern while shifting the entire plurality of imaging positions;
Generating means for generating a high-resolution image having a higher resolution than the imaging resolution of the imaging device from a group of captured images captured by the imaging device in each of repeated imaging operations;
Calculation means for calculating an evaluation value based on each of the high-resolution images generated by the generation means;
The coefficient by which the evaluation value is multiplied for calibration of the evaluation device is set to the ratio of the characteristic amount characterizing the distribution of the reference evaluation value group set in advance to the characteristic amount characterizing the distribution of the evaluation value group calculated by the calculating means. Setting means for setting,
An evaluation apparatus characterized by that.
ことを特徴とする請求項1に記載の評価装置。 The control means controls a drive mechanism that drives an image pickup device included in the image pickup apparatus, and performs a drive operation for driving the image pickup device so as to go around the plurality of image pickup positions. Controlling the drive mechanism to repeat while shifting the entire position;
The evaluation apparatus according to claim 1, wherein:
ことを特徴とする請求項1に記載の評価装置。 The reference evaluation value group is an evaluation value group calculated by the calculation means when the imaging device is adjusted to an appropriate state.
The evaluation apparatus according to claim 1, wherein:
ことを特徴とする請求項3に記載の評価装置。 The appropriate state is that the optical axis of the objective lens included in the imaging device is orthogonal to the evaluation target surface of the evaluation target, and the incident light incident through the objective lens is provided in the imaging device. It is in a state of being focused on the light receiving surface of the image sensor that is
The evaluation apparatus according to claim 3.
ことを特徴とする請求項1から4までの何れか1項に記載の評価装置。 The feature amount is one of an average value, a maximum value, a minimum value, a variance, a standard deviation, or a combination thereof.
The evaluation apparatus according to any one of claims 1 to 4, wherein:
ことを特徴とする請求項6に記載の評価装置。 When both the formula (A) and the formula (B) are false, a presentation means for presenting a message for prompting physical adjustment of the imaging device is provided.
The evaluation apparatus according to claim 6.
所定のパタンで配置された複数の撮像位置から特定評価対象物を撮像する撮像動作を、該複数の撮像位置全体をシフトしながら繰り返すよう撮像装置を制御する制御工程と、
繰り返された撮像動作の各々において上記撮像装置により撮像された撮像画像群から該撮像装置の撮像解像度より解像度の高い高解像度画像を生成する生成工程と、
上記生成工程において生成された高解像度画像の各々に基づいて評価値を算出する算出工程と、
当該評価装置の校正のために評価値に乗じる係数を、上記算出工程において算出された評価値群の分布を特徴付ける特徴量に対する、予め設定された基準評価値群の分布を特徴付ける特徴量の比に設定する設定工程と、を含んでいる、
ことを特徴とする校正方法。 A calibration method for an evaluation apparatus that calculates an evaluation value of the evaluation object based on a captured image obtained by imaging the evaluation object,
A control step of controlling the imaging device to repeat an imaging operation of imaging a specific evaluation object from a plurality of imaging positions arranged in a predetermined pattern while shifting the entire plurality of imaging positions;
Generating a high-resolution image having a higher resolution than the imaging resolution of the imaging device from a group of captured images captured by the imaging device in each of the repeated imaging operations;
A calculation step of calculating an evaluation value based on each of the high-resolution images generated in the generation step;
The coefficient by which the evaluation value is multiplied for calibration of the evaluation apparatus is set to the ratio of the characteristic amount characterizing the distribution of the reference evaluation value group set in advance to the characteristic amount characterizing the distribution of the evaluation value group calculated in the calculation step. A setting process to set,
A calibration method characterized by that.
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