JP4479877B2 - 画像認識による不良検査方法 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、プリント基板、シリコンウェハ、ＰＤＰ等の回路パターンや加工パターンを持つ表面上の異物、ゴミ、傷、汚れ等の不良を検出する高精度かつ高速の検査方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
プリント基板やシリコンウェハ等の基板には、外部の物理的あるいは化学的な要因により、加工プロセスそのものの不良とは異なる異物、ゴミ、傷、汚れ等の不良部が発生することがある。例えばプリント基板の場合、異物付着の例としては異部品、半田ボール、半田屑であり、ゴミ付着の例としては糸屑、金属片であり、傷の例としては切り傷、刺し傷であり、汚れ付着の例としては油、ペイント、変色である。このような不良検査にも、従来、画像認識技術に基づく２次元外観検査が多く用いられてきた。以下に、従来の画像認識技術に基づく２次元外観検査の例を説明する。
【０００３】
最初に差画像方式による２次元外観検査の例を説明する。差画像方式では、正常パターン画像（テンプレート画像）と不良画像（入力検査画像）を比較し、両者の画像の差分演算を行うことで差画像を得て、差画像の濃淡画像を２値化することで不良を検出する（例えば特許文献１および特許文献２）。
【０００４】
差画像で不良部のみを抽出するためには、両者の画像の明るさレベルが一致する必要がある。上記の各特許文献によれば、シリコンウェハ上の変色の判別に、暗視野照明系と明視野照明系を用いているが、それぞれ、正常パターン画像と不良画像の照明条件を一致させて差画像を取っている。そのために、暗視野照明系と明視野照明系のために２つの良品部テンプレート画像を事前に用意することが必要となる。
【０００５】
上記のごとく差画像方式によれば、検査対象（異物、ゴミ、傷、汚れ等の不良部分）によって照明条件を変更する場合、各照明条件のテンプレート画像を複数用意する必要がある。逆に、初期の照明条件のテンプレート画像が１つしかないとき、検査時に照明条件の変更ができないという問題を提起する。
【０００６】
なお差画像方式で画像差分演算は、「差画像＝不良画像（入力検査画像）−正常パターン画像（テンプレート）」として行われる。また暗視野／明視野照明系の照明条件一致は次式に基づいている。
【０００７】
【数３】
暗視野系差画像＝欠陥部の明視野画像−良品部の明視野画像
明視野系差画像＝欠陥部の暗視野画像−良品部の暗視野画像
【０００８】
異物や欠陥の検出においては、基板上のパターンの繰り返し性に着目し、同一パターンを比較して検査する手法を用いることがある。この際、比較して検査する２画像、すなわち参照画像と検査画像の差に起因する明るさレベルの差異が発生する。例えば、ＬＳＩの場合、メモリセル部では比較的画像間の明るさレベルの差異が少ないが、周辺回路部分の複雑なパターン部では画像間の差異が大きい傾向がある。パターン種に応じて検出される信号レベルは特徴的な明るさを有することも多い。
【０００９】
入力検査画像とテンプレート画像の間で明るさレベルの差異が発生する場合の対策として、２つの画像間で明るさのレベル合わせを行う方法、あるいは、２値化閾値を補正する方法がある（例えば特許文献３）。しかし、入力検査画像の明るさムラや不良部の明るさがその明るさレベルに影響を与える場合、レベル合わせや閾値補正に誤差が発生し、不良検出に影響が出る。ここで明るさレベル差異は、「明るさレベル差異＝（入力検査画像−テンプレート画像）のレベル≠０」として求められる。
【００１０】
また、差画像方式では入力検査画像とテンプレート画像の間で位置合わせを行う。このとき、回路パターンのないようなエリアの検査が困難である。このため、ダミーパターンを設けることがあった。
【００１１】
次に、正規化相関法によるパターンマッチング法（以下「ＰＭ」と記す）の問題を説明する。正規化相関法によるＰＭは、２値化や重心法の検出に比べて、入力検査画像の明るさレベル変化／変動の影響を受けにくい。不良検出に正規化相関法によるＰＭを用いることができれば、上記の差画像方式のような明るさレベル変化／変動の問題を回避できる。
【００１２】
しかし、正規化相関法の平均値差分ＰＭの従来公式では、入力検査画像が無地フラットであるとき、正規化相関係数が、Ｃｒ＝分子／分母＝０／０＝不定、となって数値が求まらない問題があり、不良検出には不適である。
【００１３】
また移動相関法ＰＭの従来公式では正規化相関係数が高めに計算される。例えば入力検査画像が無地フラットのときでも、正規化相関係数式がＣｒ＞0.9（≒１）となり、不良検出の感度が悪い。さらに不良検出感度を制御する制御変数もなく、検出感度を上げることができない。
【００１４】
以下で、正規化相関法の従来公式の問題を単純なサンプルケースで示す。ここでは輝度レベル＝｛０,１,２｝を用いているが、グレースケール＝０〜２５５の階調との間で、例えば、“０”＝５０、“１”＝１００、“２”＝１５０のように対応づけると理解し易い。
【００１５】
正規化相関法の従来公式を説明する。通常のＰＭでは、回路パターンのような定型パターンをテンプレートとして用い、次のような正規化相関係数の公式を用いていた。
【００１６】
【数４】
【００１７】
平均値差分によるＰＭの従来公式１によれば、入力検査画像ｇが無地フラットの不良のとき、いかなるテンプレートに対しても常に正規化相関係数が下記の式（数５）に示されるごとくＣｒ＝分子／分母＝０／０（不定）となって数値が求まらない問題があり、不良検出に不適であった。
【００１８】
【数５】
【００１９】
また移動相関法ＰＭの従来公式２では、入力検査画像が無地フラットの不良のとき、（数６）のごとく正規化相関係数が、Ｃｒ＝0.943＞０．９となって、不良検出の感度が悪い。ここで、正規化相関係数値Ｃｒ＝０．９４３と大小比較した上記の数値０．９は、不良検出感度を評価する目安としての指標値である。Ｃｒ＜０．９のとき不良検出感度がよいとし、Ｃｒ≧０．９のとき不良検出感度がよくないと考える。以降、不良検出感度を評価する場合には、この指標値＝０．９を用いる。
【００２０】
【数６】
【００２１】
不良領域比率と不良検出感度について説明する。
【００２２】
移動相関法ＰＭの従来公式２の場合：
入力検査画像で不良部の占める割合が小さくなると、正規化相関係数がＣｒ→１となって、不良が検出できなくなる。例えば、Ｎ＝２ｎ画素からなる回路パターンのテンプレートに対して、入力検査画像で１画素だけキズが異なる値をとる場合、正規化相関係数はｎの関数式で与えられる。下記の（数７）に示されるようにｎ＝２から始めてｎを大きくしていくと、正規化相関係数が、Ｃｒ＝0.949から次第に１に近づいていく。Ｃｒ＝１に近いほど、正常との区別がつけにくくなるので、不良検出の感度が悪くなる。従ってテンプレートのメッシュ分割を行うことにより、計算領域における不良部の割合を大きくし、不良検出の感度を高める必要がある。
【００２３】
【数７】
【００２４】
平均値差分ＰＭの従来公式１の場合：
平均値差分ＰＭの従来公式１でも、同様に、入力検査画像で不良部の占める割合が小さくなると、正規化相関係数がＣｒ→１となって、不良が検出できなくなる。下記の（数８）に示されるようにｎ＝３から始めてｎを大きくしていくと、正規化相関係数が、Ｃｒ＝0.894から次第に１に近づいていく。Ｃｒ＝１に近いほど、正常との区別がつけにくくなるので、不良検出の感度が悪くなる。従ってテンプレートのメッシュ分割を行うことにより、計算領域における不良部の割合を大きくし、不良検出の感度を高める必要がある。
【００２５】
【数８】
【００２６】
正規化相関法を不良検出に適応した事例として特許文献４がある。特許文献４は、半導体製造プロセスの前工程で回路パターンを形成したウェハにおいて、良品チップ／不良チップとＴＥＧ（Test Element Group）とを分別して、ＴＥＧを確実に排除した、良品チップ／不良チップのみからなるチップレイアウトを生成する装置を開示する。この装置では、良品パターンの基準パターンと取得された画像信号とのパターンマッチングを行い、正規化相関係数から良品チップ、不良チップ、ＴＥＧを分別する。
【００２７】
良品チップの相関係数は０．８以上、バッドマークを打たれて良品チップと局所的に異なるパターンを有する不良チップの相関係数は０．６程度、良品チップと全く異なる回路パターンを有するＴＥＧの相関係数は０．１となるので、良品チップ、不良チップ、ＴＥＧの相関係数が明確に異なり、三者の分別が可能である。特に、ＴＥＧのみを除外するチップレイアウトは、相関係数の閾値を０．３程度に設定することで容易にＴＥＧ検出できる。
【００２８】
この適用事例では、検査対象の不良チップ、ＴＥＧの回路パターンが良品チップと明確に異なり、不良チップ、ＴＥＧの相関係数は、良品チップの相関係数より有意的に小さい値となるので、三者の分別が可能であった。しかし、前述の特許文献１および特許文献３のようにウェハ上の任意形状／任意サイズ／任意輝度分布の不良を検出する場合、正規化相関係数が大きく変化する。不良のサイズが小さかったり、周囲とのコントラストが小さいと、不良検出感度が悪くなり、検出不可能となる。従って、不良に合わせて検出感度をコントロールできるような検査装置が必要となった。
【００２９】
【特許文献１】
特開平１０−１８５５３５号公報
【特許文献２】
特開平８−６８６１８号公報
【特許文献３】
特開平９−２６４７２８号公報
【特許文献４】
特開２０００−２９４６１２号公報
【００３０】
【発明が解決しようとする課題】
以上の従来の問題点を踏まえ、グレースケールの画像認識技術を用いた２次元検査装置において、プリント基板、シリコンウェハ等の回路パターンまたは加工パターンを持つ表面上の異物、ゴミ、傷、汚れ等の不良を高速かつ高精度に検出できることが望まれる。
【００３１】
また検査装置で取り込んだプリント基板、シリコンウェハ等の入力検査画像において、正常な回路パターンまたは加工パターンの基準画像とは異なる輝度分布を持つ面状、線状、点状等の任意形状または任意サイズの不定形の不良部を検出できることが望まれる。
【００３２】
さらに照明条件変更、撮像条件変更、照明変動、被検物反射光変動、照明ムラ、反射ムラ等の明るさレベル変化または変動の影響を受けずに、初期登録した１つの回路パターンまたは加工パターンのテンプレート（正常パターン）で、容易に不良を検出できることが望まれる。また周辺部に比べて不良部のコントラストが強くない場合でも、高感度の不良検出を行えることが望まれる。
【００３３】
本発明の目的は、上記の各要望を達成することにあり、グレースケールの画像認識技術を用いた２次元検査装置で、正規化相関法のＰＭを利用して不良部を検出するもので、プリント基板、シリコンウェハ、ＰＤＰ等の回路パターンまたは加工パターンを持つ表面上における異物、ゴミ、傷、汚れ等の不良部を高精度かつ高速に検査できる画像認識による不良検査方法を提供することにある。
【００３４】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る画像認識による不良検査方法は、上記の課題を達成するために、次のように構成される。
【００３５】
第１の不良検査方法（請求項１に対応）は、
グレースケールについてのパターンマッチング法として正規化相関法を用いて、回路パターンまたは加工パターンを持つ表面上の不良部を検出する画像認識による不良検査方法であって、
回路パターンまたは加工パターンを持つ表面に対して、回路パターンまたは加工パターンのテンプレートを用いて、前記テンプレートの回路パターンまたは加工パターンとは異なる輝度分布を持つ任意形状または任意サイズの前記不良部を検出し、
前記正規化相関法を用いるとき、回路パターンまたは加工パターンに適合するように、正規化相関式として、正規化相関係数の検出感度の強弱をコントロールする強調係数を乗じた入力検査画像に対してテンプレート画像（正常回路パターン画像）を差し引いた差画像の式を用い、正規化相関係数を強調係数の関数となす、
ことを特徴とする方法である。
【００３９】
第２の不良検査方法（請求項２に対応）は、上記の方法において、好ましくは、不良検出のパターンマッチング法として正規化相関法を使用するとき、正規化相関係数Ｃｒを求める式として下記の式（１）を用いることで特徴づけられる方法である。
Ｃｒ＝＜（ｆ−<ｆ>）・｛ｋ（ｇ−<ｇ>）−（ｆ−<ｆ>）｝＞
÷|ｆ−<ｆ>|・｜ｋ（ｇ−<ｇ>）−（ｆ−<ｆ>）｜…（１）
ここで、
−１≦Ｃｒ≦１：正規化相関係数の値域
ｆ：テンプレート＝回路パターン（正常パターン）
ｇ：入力検査画像
<ｆ>：ｆの平均値
<ｇ>：ｇの平均値
ｋ＞１：強調係数（感度係数）
＜（ｆ−<ｆ>）・｛ｋ（ｇ−<ｇ>）−（ｆ−<ｆ>）｝＞：
ベクトル（ｆ−<ｆ>），｛ｋ（ｇ−<ｇ>）−（ｆ−<ｆ>）｝の内積
【００４０】
第３の不良検査方法（請求項３に対応）は、上記の方法において、好ましくは、上記の式（１）の代わりに下記の式（２）を用いることを特徴とする方法である。
Ｃｒ＝＜（ｆ−<ｆ>）・｛ｋ（ｆ−<ｆ>）−（ｇ−<ｇ>）｝＞
÷|ｆ−<ｆ>|・｜ｋ（ｆ−<ｆ>）−（ｇ−<ｇ>）｜…（２）
＜（ｆ−<ｆ>）・｛ｋ（ｆ−<ｆ>）−（ｇ−<ｇ>）｝＞：
ベクトル（ｆ−<ｆ>），｛ｋ（ｆ−<ｆ>）−（ｇ−<ｇ>）｝の内積
【００４１】
第４の不良検査方法（請求項４に対応）は、上記の方法において、好ましくは、上記パターンマッチング法として正規化相関法を使用するとき、ユーザの検査目的に合わせた後述の（数１０）の式に基づくユーザ定義の関数を正規化相関式に組み込んで使うことを特徴とする。
【００４２】
第５の不良検査方法（請求項５に対応）は、上記の方法において、好ましくは、回路パターンまたは加工パターンのテンプレートを２次元メッシュ、あるいは、１次元メッシュにメッシュ分割したことを特徴とする方法である。
【００４３】
第６の不良検査方法（請求項６に対応）は、上記の方法において、好ましくは、検出対象の不良部のサイズに合わせて、分割メッシュのサイズを決め、回路パターンまたは加工パターンの上記テンプレートをメッシュ分割したことを特徴とする方法である。
【００４４】
第７の不良検査方法（請求項７に対応）は、上記の方法において、好ましくは、回路パターンまたは加工パターンの上記テンプレートのメッシュ分割を行って、分割メッシュ内でパターンマッチング法の計算と良否判定を行うことを特徴とする方法である。
【００４５】
第８の不良検査方法（請求項８に対応）は、上記の方法において、好ましくは、回路パターンまたは加工パターンの上記テンプレートのメッシュ分割を行って、メッシュを基準配列としたウィンドウを構成し、このウィンドウ内でパターンマッチング法による計算と良否判定を行うことを特徴とする方法である。
【００４６】
第９の不良検査方法（請求項９に対応）は、上記の方法において、好ましくは、検査対象に応じて、メッシュ分割のテンプレートだけでなく、少なくとも点状不良（微小）、線状不良（微細）、面状不良（面積）の形状／サイズの不良に対応する複数の種類のメッシュを基準配列として構成されたウィンドウのテンプレートを用意して検査時に併用することを特徴とする方法である。
【００４９】
【発明の実施の形態】
以下に、本発明の好適な実施形態を添付図面に基づいて説明する。
【００５０】
図１は本発明に係る不良検査方法を実施する装置の構成を概略的に示す。１１は被検物である。被検物１１は基板状またはシート状の形態を有するものである。被検物１１の例としては、プリント基板、シリコンウェハ、ＰＤＰまたはＬＣＤのガラス基板、ＴＦＴ液晶表示装置等における回路パターンまたは加工パターンが形成された表面を有する部材である。
【００５１】
図１に示されるように、例えば水平姿勢で配置された被検物１１の上面に対しては、照明装置１２によって照明光が照射される。照明装置１２による照明と被検物１１の反射率が被検物１１の反射光の明るさを決める。被検物１１の所要の領域を撮像装置１３で撮影し、被検物１１の上面の画像データを得る。撮像装置１３としては例えばＣＣＤカメラが使用される。
【００５２】
撮像装置１３で得られた画像データはコンピュータ（ＰＣ等）１４に伝送される。コンピュータ１４はＣＰＵ１５とメモリ（画像メモリを含む）１６とハードディスク１７と表示装置１８と入力装置１９とから構成される。撮像装置１３の撮像で得られた被検物１１の検査面に係る画像データはメモリ１６を経由してハードディスク１７に保存される。入力装置１９を介して入力されたデータもハードディスク１７に保存される。ハードディスク１７は、撮像データ等のデータと共に、本発明に係る不良検査方法を実施するための検査処理プログラム２１および当該検査処理プログラム２１の実行の上で必要なデータ（画像に係るデータ、数値データ等）２２を記憶している。
【００５３】
上記コンピュータ１４において、ＣＰＵ１５で検査処理プログラム２１を読み込むことにより、不良検査装置を構成する各種の機能部を実現する。この不良検査装置の各機能部により、撮像装置１３から与えられる被検物１１の検査面に係る画像データに対して後述する所定の処理を行い、被検物１１の検査面上の欠陥不良を検出する不良検査が行われる。
【００５４】
上記不良検査装置に従えば、プリント基板やシリコンウェハ等の上記基板状またはシート状の被検物１１の回路パターンや加工パターン上の異物、ゴミ、傷、汚れ等の不良部が高精度かつ高速に検査される。
【００５５】
次に、図２〜図６を参照して、本実施形態に係る不良検査方法を実施する前の段階の処理を説明する。図２は不良検査方法における初期設定処理（ティーチング処理）を示し、図３はテンプレートの生成の処理を示し、図４はメッシュ分割の例を示し、図５はウィンドウの例を示し、図６はテンプレートの一例を示す。
【００５６】
被検物１１の検査個所は基板等の表面上の回路パターンまたは加工パターンのある領域であるので、予め画像を取得してテンプレートとして登録しておく必要がある。図２に示した初期設定処理において、最初にテンプレートが生成される（ステップＳ１１）。このテンプレートの生成ステップでは、検査作業者によって、入力装置を介して、テンプレートの縦横サイズと中心座標値が指定される。この不良検査方法は、正規化相関法を用いていて輝度変動の影響を受けにくいので、回路パターンまたは加工パターンのテンプレート画像は、ある照明条件で１枚だけ取得し、登録すればよい。
【００５７】
図６にテンプレートの一例を示す。このテンプレート７１では、基材７２の上に回路パターン７３が形成されている。
【００５８】
図３にテンプレート生成の具体的な処理フローを示す。最初に、テンプレート画像が用意され、用意されたテンプレート画像を撮像装置１３で撮像する（ステップＳ２１）。撮像で得られたテンプレート画像の信号はＡ／Ｄ変換される（ステップＳ２２）。これによりテンプレート画像に係るデータｆが得られる。次に、テンプレート画像ｆの平均値<ｆ>が演算によって求められる（ステップＳ２３）。その後でテンプレート画像ｆと平均値<ｆ>の間の差分演算「ｆ−<ｆ>」が行われる（ステップＳ２４）。得られたテンプレート差画像「ｆ−<ｆ>」はハードディスク１７のデータ領域２２に保存される（ステップＳ２５）。次いで、テンプレート差画像「ｆ−<ｆ>」について絶対値｜ｆ−<ｆ>｜が演算され（ステップＳ２６）、同様にハードディスク１７のデータ領域２２に保存される（ステップＳ２７）。こうして、上記のテンプレート生成のステップＳ１１が実行される。これらのテンプレート画像データ「ｆ−<ｆ>」、「｜ｆ−<ｆ>｜」は、入力装置１９から後述の初期設定部３３を経て、検査実行部３４の正規化相関演算プロセスに供される。
【００５９】
また検査を行う時には、上記テンプレートの回路パターンまたは加工パターンと、被検物１１の検査個所の回路パターンまたは加工パターンとを、位置合わせをする必要がある。この場合には、通常の正規化相関係数式を用いればよい。
【００６０】
正規化相関法（ＰＭ）では、入力検査画像の中に占める不良部（正常パターンと不一致の部分）の割合が小さいと、正規化相関係数値はＣｒ→１となり、不良が検出できなくなる。不良検出を行うためには、ＰＭの計算に当たり、計算領域における不良部の割合を大きくする必要がある。そのため、検査対象の不良のサイズに合わせてメッシュサイズを決めて、テンプレートをメッシュ分割する。これにより検出感度が向上する。
【００６１】
また、テンプレート領域の中で正規化相関法ＰＭで不良を検出したとき、不良の位置を特定する必要がある。しかし、正規化相関法ＰＭでは、テンプレート領域に対して正規化相関係数がＣｒ＜０．９となって、テンプレートと入力検査画像が不一致であるという情報が与えられるだけで、不良の位置は不明である。そこで、どの位置で不良が発生して、Ｃｒ＜０．９となったのかを特定するために、テンプレート領域をメッシュ分割し、メッシュ毎に正規化相関係数を求めることにすれば、不良発生の分割メッシュの位置座標がわかるので、不良の位置検出が可能となる。
【００６２】
以上のことから、図２に示すごとく、次のステップＳ１２では、上記テンプレートに対してメッシュ分割が行われる。メッシュ分割のステップでは、検査作業者によって１次元メッシュ、２次元メッシュ、両者併用のいずれかが指定される。
【００６３】
その後、図２に示すごとく、同様に検査作業者により、ＸＹ方向のメッシュサイズ（ＸＹ方向の分割数）が指定され（ステップＳ１３)、さらにウィンドウ（ＸＹ方向のメッシュ数）が指定される（ステップＳ１５）。ＸＹ方向のメッシュサイズが指定されると、表示装置等にテンプレートのメッシュ分割の表示が行われ（ステップＳ１４)、検査作業者はこの表示を見てウィンドウを指定する。ウィンドウを指定すると、表示装置にウィンドウが表示される（ステップＳ１６）。
【００６４】
図４は、１次元メッシュ分割（ａ）と２次元メッシュ分割（ｂ）の例を示している。図４の１次元メッシュ分割（ａ）では、図中横方向にメッシュ分割が行われている状態が示される。図中の各種のモデル形態（円形状、直線状、矩形状）の異物（不良部）５１，５２，５３に対して１次元メッシュ分割が行われている。この１次元メッシュ分割の上で異物検出のためのＰＭが行われる。図４の２次元メッシュ分割（ｂ）では、図中、縦方向および横方向にメッシュ分割が行われている状態が示される。図中の各種の形態（円形状、直線状、矩形状、点状）の異物５１，５２，５３，５４に対して２次元メッシュ分割が行われている。この２次元メッシュ分割の上で異物検出のためのＰＭが行われる。不良のサイズに合せてメッシュのサイズを調整すると、検出能力が高くなる。図４では格子状のメッシュ分割を示したが、これに限定されない。メッシュ分割は、格子状、３角形状等の任意の面素形状で行うことができる。
【００６５】
図５はウィンドウの一例を示す。このウィンドウ６１は、生成された矩形のテンプレート６２において２次元のメッシュ６３で分割を行ったものにおいて、メッシュ６３を基準単位にして例えば（３×３）のサイズで指定されたウィンドウである。テンプレート６２で示された点々６４は画素を示している。この図によって、テンプレート６２＞ウィンドウ６１＞分割メッシュ６３＞画素６４の階層構造が示される。
【００６６】
初期設定処理では、さらに、検査作業者による指定操作に基づき、強調係数ｋの指定（ステップＳ１７）、閾値τの指定（ステップＳ１８）が実行される。これらの指定値は、ハードディスク１７のデータ２２の領域に保存される。これらの指定値は、本発明で採用された正規化相関法に係るモデル式で用いられる。
【００６７】
次に、本発明に係る不良検査方法で採用される正規化相関法のモデル式を説明する。
【００６８】
通常の正規化相関式は、不良検出感度とフラットな不良検出の点で、不良検出に不向きである。そこで不良検出に適合する検出感度の高い正規化相関係数の次の新しいモデル式１，２が提案される。
【００６９】
【数９】
【００７０】
（数９）で示されたモデル式は、入力検査画像で、周辺部に対して不良部のコントラストが小さい場合でも、上記の強調係数ｋを用いて検出感度を向上させることにより、高感度の不良検出を行うことができる。不良検出の感度を向上させるために、不良の輝度分布「ｇ−<ｇ>」に強調係数ｋをかけて輝度分布の振幅を増幅させた輝度分布から正常の回路パターンの輝度分布「ｆ−<ｆ>」を差し引くことにより得られた、不良部分の輝度分布をより強調した差画像と、正常の回路パターン画像「ｆ−<ｆ>」との間で正規化相関係数を求めることで、正常の回路パターン画像と不良の画像との一致度／不一致度を算定し、不良を感度よく検出する。
【００７１】
回路パターン画像「ｆ−<ｆ>」は不良部分の振幅に強調係数ｋを作用させ、振幅を増幅させるのに実質的に重要である。もし「ｆ−<ｆ>」がなければ、正規化相関式の分子／分母のｋが相殺されるので、不良の振幅にｋは作用せず、振幅増幅は果たし得ない。この係数ｋと「ｆ−<ｆ>」があって始めて従来の正規化相関法でなし得なかった不良検出感度のコントロールが可能となる。図９に、強調係数の説明するための図解が示される。図９では、Ａで強調係数モデル式が示され、Ｂでテンプレートの回路パターンｆの一例が示され、Ｃでは入力検査画像ｇの一例が示されている。Ｄでは強調係数（例えば２）がある場合の入力検査画像とテンプレートの差画像の例が示されていて、強調係数ｋにより不良の振幅が増幅して強調されている様子が分る。
【００７２】
本発明のモデル式は、非可制御性の従来の正規化相関法のモデル式を可制御に変えると共に、不良検出感度をコントロールできるようにした点が大きな利点である。
【００７３】
モデル式１は、回路パターンそのものに不良があるときの不良検出感度がよい。他方、モデル式２は、不良部の凹凸を反転させる働きがあり、ＢＧ（Back Ground）に凹状キズがあるときの不良検出感度を向上させる。
【００７４】
正規化相関係数Ｃｒの計算は、各々、分割メッシュまたはウインドウ内で行う。良否判定は、分割メッシュまたはウィンドウごとに、初期に設定した閾値τと正規化相関係数Ｃｒとを比較して、Ｃｒ≧τならば正常、Ｃｒ＜τならば不良、と判定する。不良判定された分割メッシュ数≧１であれば、その検査個所は不良と判定する。
【００７５】
図７と図８を参照して本実施形態に係る不良検査装置の機能部と不良検査方法を説明する。図７は不良検査装置を構成する各種の機能部と各機能部に基づく処理の順序を示し、図８は不良検査方法に係る検査処理の流れを示す。
【００７６】
コンピュータ１４において、ＣＰＵ１５で検査処理プログラム２１を読み込むことにより、不良検査装置を構成する各種の機能部を実現される。この不良検査装置の各機能部により、撮像装置１３から与えられる被検物１１の検査面（回路パターンまたは加工パターン）に係る画像データに対して後述する所定の処理を行い、当該検査面上の欠陥不良を検出する不良検査が行われる。
【００７７】
上記不良検査装置に従えば、上記モデル式１または２が適用され、プリント基板やシリコンウェハ等の回路パターンまたは加工パターン上の異物、ゴミ、傷、汚れ等の不良部が高精度かつ高速に検査される。この例ではモデル式１で説明する。
【００７８】
図７においてブロック３１はＣＰＵ１５による演算処理機能と検査処理プログラム２１等とに基づいて実現される不良検査装置を示す。ここで、図７，８ではプログラム２１で用いる数式として（数９）のモデル１を想定して説明しているが、処理ブロック構成や処理フローは、モデル式２についても同様に考えることができる。
【００７９】
撮像装置１３で得られた被検物の画像信号はＡ／Ｄ変換部３２で画像データに変換され、不良検査装置のブロック３１に伝送される。不良検査装置のブロック３１は前述した初期処理を実行する初期設定部３３と検査実行部３４とから構成される。初期設定部３３では、入力装置１９から後述される各種データが与えられ、図２と図３で説明した初期設定処理が行われる。検査作業者の指定操作により入力装置１９を通して入力されかつ初期設定部３３に与えられるデータとしては、メッシュ分割に係るデータ、ウィンドウ指定に係るデータ、テンプレート画像に係るデータ、強調係数（ｋ）のデータ、閾値（τ）のデータである。検査実行部３４では、Ａ／Ｄ変換部３２から上記画像データが入力され、かつ初期設定部３３から上記の各種データが提供ルート３３ａ，３３ｂ，３３ｃ，３３ｄ，３３ｅにより対応する各部に与えられる。検査実行部３３は、これらのデータを用いて図８に示した検査処理を行う。
【００８０】
前述した正規化相関係数Ｃｒを得るための、図７に示す検査実行部３４の機能部の構成、および図８に示す検査処理工程を説明する。入力検査画像（ｇ）４１はメモリ（画像メモリ）１６に入力される（ステップＳ３１）。メモリ１６に記憶された入力検査画像（ｇ）４１に対しては、提供ルート３３ａに示されるごとく前述したメッシュ分割が適用される。次段の平均値演算部４２では、入力検査画像ｇの平均値<ｇ>が演算される（ステップＳ３２）。差画像演算部４３では、入力検査画像ｇと入力検査画像の平均値<ｇ>との差（ｇ−<ｇ>）が算出される（ステップＳ３３）。次段の振幅増幅部４４では、差（ｇー<ｇ> ）に提供ルート３３ｂを介して与えられる強調係数ｋが乗算される（ステップＳ３４）。差画像演算部４５は入力検査画像とテンプレート画像の差分演算を行う（ステップＳ３５）。絶対値演算部４６では、入力検査画像とテンプレート画像の差画像の絶対値演算を行う（ステップＳ３６）。正規化相関演算部４７では、（数９）のモデル１の計算式で与えられる正規化相関係数Ｃｒの値が計算される（ステップＳ３７）。良否判定部４８では、算出されたＣｒと閾値τが比較され（ステップＳ３８）、良否判定および不良検出が行われる（ステップＳ３９）。
【００８１】
上記で強調係数ｋについて、検査対象の不良は、異物、ゴミ、傷、汚れ等の種々の不良があり、形状／サイズ／輝度分布等の属性、性状はまちまちである。これらの各種不良に対して強調係数ｋで検出感度をコントロールできるので、不良に合わせた高感度検出が可能となる。
【００８２】
またユーザ関数定義例について説明する。その他、特に輝度分布が凹状の不良を感度よく検出したい、あるいは、主に凸状の不良を検出したい、といったユーザの検査目的に合わせて、下記の（式１０）のような例のユーザ定義の関数ｓ（式中ではｓ（ｆ−<ｆ>）、ｓ（ｇ−<ｇ>）と表記される）を組み込んだ正規化相関式（正規化相関係数Ｃｒを求める式）を用いることにより、不良検出を行うことも可能である。
なお上記のユーザ定義の関数ｓは、（式１０）中に示されるように、関数ｓb(ｇ−<ｇ>)または関数ｓt(ｇ−<ｇ>)として用いられ得る。
ユーザ定義の関数ｓの変形例である関数ｓb(ｇ−<ｇ>)は、特に凹状不良を感度よく検出するが、凸状不良も検出できる関数である。またユーザ定義の関数ｓの変形例である関数ｓt(ｇ−<ｇ>)は、凸状不良をよく検出するが、凹状不良の検出感度はむしろ鈍い関数である。
【００８３】
【数１０】
【００８４】
なお、さらにテンプレートをメッシュ分割すると、回路パターンが疎な場所では、分割メッシュが無地フラットになることがある。そのときには、テンプレートが無地フラットパターンの正規化相関係数の下記の（数１１）のモデル式を用いればよい。
【００８５】
【数１１】
【００８６】
上記の不良検査方法における数値計算について説明する。数値計算式としては（数１２）に示す。
（１）位置合わせＰＭ
通常、正規化相関ＰＭでは検査枠内（サーチ領域内）でテンプレートを１画素ずつスキャン移動させて膨大な回数の正規化相関係数式の反復計算を行い、パターンの位置検出を行う。しかしながら、部品の位置ズレ検査のような場合と異なり、テンプレートと入力検査画像との回路パターンの位置合わせでは、最初から大体の位置は合っているので、探索領域は狭くてよく、テンプレートのスキャン移動量は小さいので、正規化相関係数式の反復計算も多くならない。さらに、テンプレートの一部だけを切り出して、部分テンプレート（例えば、コーナ部等）で位置検出ＰＭを行えば、正規化相関係数式の計算負荷が軽減する。同様に、テンプレートに計算処理をしないマスク部を設定するのも、計算時間短縮の方法である。
（２）不良検出ＰＭ
不良検出ＰＭでは、テンプレートと入力検査画像は予め位置合わせを行っているので、スキャン移動とそれに伴う反復計算がなく、正規化相関係数の計算は、固定テンプレート面の計算１回分だけで済み、効率的かつ高速に計算できる。
【００８７】
【数１２】
【００８８】
また不良の分類については次の通りである。
（１）点状不良
不良判定した分割メッシュが孤立していて隣接関係がない場合、点状不良に分類する。不良判定のメッシュ数をカウントすることにより、点状不良の個数を求めることができる。
（２）線状不良
不良判定した分割メッシュが隣接関係にあり、メッシュ・ストリングの始点と終点が一致しない場合、線状不良に分類する。不良判定のメッシュ数をカウントすることにより、線状不良の線長が求まる。また、メッシュ・ストリングの重心を求めることにより不良の位置座標が求められる。
（３）面状不良
不良判定した分割メッシュが隣接関係にあり、メッシュ・ストリングの始点と終点が一致して閉ループをなす場合、面状不良に分類する。閉ループ内の面積を求めることにより不良部のサイズが測定できる。また閉ループ内面積の重心を求めることにより不良の位置座標を求めることができる。
【００８９】
【実施例】
ここで、前述したモデル式１を用いて１次元と２次元の分割メッシュにおける不良ＰＭの実施例を図１０と図１１を参照して説明する。なお以下の計算では、単純化のために、輝度ランク＝｛−１,０,１,２,３｝としたが、グレースケール＝０〜２５５の階調と次のように対応づけると理解し易い。
−１＝0、０＝50、１＝100、２＝150、３＝200、４＝250
【００９０】
図１０には、モデル式１に関して、テンプレートｆと入力検査画像ｇにつき例Ａ，Ｂが示されている。この例では、ｆ，ｇの各パターンに対して式の表現の仕方が示されている。
【００９１】
１次元ＰＭ：
テンプレートを１次元メッシュ分割し、（１×３）配列メッシュからなる１次元ウィンドウで１次元ＰＭを行う。強調係数はｋ＝２とする。良否判定の閾値はτ＝0.9とする。１次元メッシュ分割の１次元ＰＭによって、１次元メッシュ（線素）上で面状、線状、点状の輝度分布の断面を捉えて、任意形状／任意サイズの不良を感度よく検出する。
【００９２】
（１）正常画像／明視野： 図１１Ａの（１）
入力検査画像がテンプレートと同じ回路パターンを持っている場合、輝度レベルが異なっていても、下記の（数１３）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝１となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと一致したことになり、入力検査画像は正常と判定される。
【００９３】
【数１３】
【００９４】
（２）正常画像／暗視野： 図１１Ａの（２）
入力検査画像がテンプレートと同じ回路パターンを持っている場合、輝度レベルが異なっていても、下記の（数１４）に示すごとき正規化相関係数はＣｒ＝１となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと一致したことになり、入力検査画像は正常と判定される。
【００９５】
【数１４】
【００９６】
（３）異常画像／回路膨れ： 図１１Ａの（３）
入力検査画像の回路部が回路膨れの形状欠陥を持っている場合、下記の（数１５）に示すごとき正規化相関係数はＣｒ＝０＜0.9となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。
【００９７】
【数１５】
【００９８】
（４）異常画像／回路断線： 図１１Ａの（４）
入力検査画像の回路部が断線の形状欠陥を持っている場合、下記の（数１６）に示すごとき正規化相関係数はＣｒ＝−１＜0.9となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。これと全く同じテンプレート／入力検査画像のデータに対して、移動相関法ＰＭの従来公式２を適用した上記の（数６）の例では、正規化相関係数はＣｒ＝0.943＞0.9であったので、モデル式１を用いることによって検出感度が著しく改善していることが分かる。
【００９９】
【数１６】
【０１００】
（５）異常画像／回路一部欠損： 図１１Ａの（５）
入力検査画像の回路部が一部欠損の形状欠陥を持っている場合、下記の（数１７）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝０＜0.9となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。
【０１０１】
【数１７】
【０１０２】
（６）異常画像／ゴミ一部付着： 図１１Ａの（６）
入力検査画像の回路部にゴミが一部付着する場合、下記の（数１８）に示されるごとく正規化相関係数はＣｒ＝0.28＜0.9となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。
【０１０３】
【数１８】
【０１０４】
（７）異常画像／ゴミ全面付着： 図１１Ｂの（７）
入力検査画像の回路部にゴミが全面付着する場合、下記の（数１９）が示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝−１＜0.9となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。
【０１０５】
【数１９】
【０１０６】
（８）異常画像／回路断線（局所キズ）： 図１１Ｂの（８）
入力検査画像の回路部がキズで断線する場合、下記の（数２０）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝−１＜0.9となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。
【０１０７】
【数２０】
【０１０８】
（９）異常画像／回路断線（一部キズ）： 図１１Ｂの（９）
入力検査画像の回路部がキズで断線する場合、下記の（数２１）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝−0.76＜0.9となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。
【０１０９】
【数２１】
【０１１０】
（１０）異常画像／回路断線（一部キズ）： 図１１Ｂの（１０）
入力検査画像の回路部がキズで断線する場合、下記の（数２２）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝−１＜0.9となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。
【０１１１】
【数２２】
【０１１２】
（１１）異常画像／ＢＧキズ： 図１１Ｂの（１１）
入力検査画像の回路周辺のバックグラウンド部（ＢＧ）がキズで凹む場合、下記の（数２３）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝0.76＜0.9となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。
【０１１３】
【数２３】
【０１１４】
２次元ＰＭ：
テンプレートを２次元メッシュ分割し、（３×３）配列メッシュからなる２次元ウィンドウで２次元ＰＭを行う。１次元ＰＭと同様に強調係数はｋ＝２とする。良否判定の閾値はτ＝0.9とする。２次元メッシュ分割の２次元ＰＭによって、２次元メッシュ（面素）上で面状、線状、点状等の任意形状／任意サイズの不良を感度よく検出できる。
【０１１５】
（１）正常画像／明視野
入力検査画像がテンプレートと同じ回路パターンを持っている場合、輝度レベルが異なっていても、下記の（数２４）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝１となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと一致したことになり、入力検査画像は正常と判定される。
【０１１６】
【数２４】
【０１１７】
（２）正常画像／暗視野
入力検査画像がテンプレートと同じ回路パターンを持っている場合、輝度レベルが異なっていても、下記の（数２５）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝１となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと一致したことになり、入力検査画像は正常と判定される。
【０１１８】
【数２５】
【０１１９】
（３）異常画像／回路膨れ
入力検査画像の回路部が回路膨れの形状欠陥を持っている場合、下記の（数２６）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝0.46＜0.9となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。
【０１２０】
【数２６】
【０１２１】
（４）異常画像／回路欠け
入力検査画像の回路部が断線の形状欠陥を持っている場合、下記の（数２７）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝0.069＜0.9となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。
【０１２２】
【数２７】
【０１２３】
（５）異常画像／点状ゴミ
入力検査画像の回路部に点状ゴミが付着する場合、下記の（数２８）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝0.16＜0.9となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。
【０１２４】
【数２８】
【０１２５】
（６）異常画像／線状ゴミ小
入力検査画像の回路部に線状ゴミが付着する場合、下記の（数２９）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝0.33＜0.9となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。
【０１２６】
【数２９】
【０１２７】
（７）異常画像／線状ゴミ
入力検査画像の回路部に線状ゴミが付着する場合、下記の（数３０）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝0.096＜0.9となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。
【０１２８】
【数３０】
【０１２９】
（８）異常画像／面状ゴミ
入力検査画像の回路部に面状ゴミが付着する場合、下記の（数３１）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝−0.096＜0.9となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。
【０１３０】
【数３１】
【０１３１】
（９）異常画像／点状キズ
入力検査画像の回路部が点状キズで断線する場合、下記の（数３２）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝−0.14＜0.9となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。
【０１３２】
【数３２】
【０１３３】
（１０）異常画像／線状キズ小
入力検査画像の回路部が線状キズで断線する場合、下記の（数３３）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝０＜0.9となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。
【０１３４】
【数３３】
【０１３５】
（１１）異常画像／線状キズ
入力検査画像の回路部が線状キズで断線する場合、下記の（数３４）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝0.12＜0.9となって、入力検査画像は正常パターンテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。
【０１３６】
【数３４】
【０１３７】
（１２）異常画像／面状キズ
入力検査画像の回路部が面状キズで断線する場合、下記の（数３５）で示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝−0.12＜0.9となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。
【０１３８】
【数３５】
【０１３９】
（１３）異常画像／ＢＧ点状ゴミ
入力検査画像の回路周辺のバックグラウンド部（ＢＧ）が点状ゴミが付着する場合、下記の（数３６）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝0.13＜0.9となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。
【０１４０】
【数３６】
【０１４１】
（１４）異常画像／ＢＧ点状ゴミ／明視野
入力検査画像の回路周辺のバックグラウンド部（ＢＧ）が点状ゴミが付着する場合、入力検査画像の輝度レベルが明視野であっても、下記の（数３７）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝0.13＜0.9となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。
【０１４２】
【数３７】
【０１４３】
（１５）異常画像／ＢＧ点状ゴミ／暗視野
入力検査画像の回路周辺のバックグラウンド部（ＢＧ）に点状ゴミが付着する場合、入力検査画像の輝度レベルが暗視野であっても、下記の（数３８）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝0.13＜0.9となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。
【０１４４】
【数３８】
【０１４５】
（１６）異常画像／ＢＧ点状キズ
入力検査画像の回路周辺のバックグラウンド部（ＢＧ）が点状キズで凹む場合、下記の（数３９）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝0.72＜0.9となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。
【０１４６】
【数３９】
【０１４７】
（１７）異常画像／ＢＧ線状キズ
入力検査画像の回路周辺のバックグラウンド部（ＢＧ）が線状キズで凹む場合、下記の（数４０）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝0.71＜0.9となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。
【０１４８】
【数４０】
【０１４９】
（１８）異常画像／ＢＧ線状キズ
入力検査画像の回路周辺のバックグラウンド部（ＢＧ）が線状キズで凹む場合、下記の（数４１）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝0.76＜0.9となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。
【０１５０】
【数４１】
【０１５１】
ここでは、前述したユーザ定義関数ｓbのモデル式を用いて、１次元の分割メッシュにおける不良ＰＭの実施例を説明する。強調係数はｋ＝２とする。良否判定の閾値はτ＝0.9とする。
【０１５２】
（１）正常画像／明視野
入力検査画像がテンプレートと同じ回路パターンを持っている場合、輝度レベルが異なっていても、下記の（数４２）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝１となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと一致したことになり、入力検査画像は正常と判定される。
【０１５３】
【数４２】
【０１５４】
（２）異常画像／ＢＧキズ
入力検査画像の回路周辺のバックグラウンド部（ＢＧ）がキズで凹む場合、下記の（数４３）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝0.55＜0.9となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。ユーザ定義関数ｓbを用いない（数２３）の例では正規化相関係数はＣｒ＝0.76＜0.9であったので、ユーザ定義関数ｓbを用いることによってさらにＢＧキズの検出感度が向上していることがわかる。
【０１５５】
【数４３】
【０１５６】
（３）異常画像／回路膨れ
入力検査画像の回路部が回路膨れの形状欠陥を持っている凸状不良の場合、下記の（数４４）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝0.45＜0.9となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。ユーザ定義関数ｓbを用いない（数１５）の例では正規化相関係数はＣｒ＝０＜0.9であったので、検出感度が少し鈍っている。これは、ユーザ定義関数ｓbを用いると、凸状不良の凸部の上部がカットされるたためであるが、実用上問題はない。
【０１５７】
【数４４】
【０１５８】
前述した反転タイプのモデル式を用いて１次元の分割メッシュにおける不良のパターンマッチング法の実施例を説明する。ここでは、強調係数はｋ＝１．５とし、良否判定の閾値はτ＝０．９とする。
【０１５９】
（１）異常画像／ＢＧキズ
入力検査画像の回路周辺のバックグラウンド部（ＢＧ）がキズで凹む場合、ｋ＝２→１．５としたので、下記の（数４５）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝０＜0.9となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。ユーザ定義関数ｓbを用いない（数２３）の例では正規化相関係数はＣｒ＝0.76＜0.9であり、ユーザ定義関数ｓbを用いる（数４３）の例ではＣｒ＝0.55＜0.9であったので、さらにＢＧキズの検出感度が向上していることがわかる。
【０１６０】
【数４５】
【０１６１】
不良領域比率と不良検出感度について説明する。
一般に、入力検査画像の中で不良の占める割合（不良領域比率）が小さくなると、不良検出感度が低下する。１画素の不良に対して領域サイズ（Ｎ＝２ｎ画素）を漸増させた場合の、本発明に係る新モデル式（強調係数ｋ＝２）の検出感度の変化を以下の（数４６）に示す。テンプレートｆおよび入力検査画像ｇの具体例については図１０（Ｂ）を参照する。入力検査画像サイズがｎ＝１０画素、すなわち、不良領域比率１／Ｎ＝１／２０の場合でも、正規化相関係数は、Ｃｒ＝0.816＜0.9、となって、高い不良検出感度を示した。優れた不良検出能力を持っていることが分かる。
これに対して、移動相関法ＰＭの従来公式２を用いて、同じケースの計算を行ったが、（数７）に示されるようにＮ＝４（ｎ＝２）の場合で、既にＣｒ＝0.949＞0.9となる。また、平均値差分ＰＭの従来公式１を用いた場合、（数８）で示されるようにＮ＝６（ｎ＝３）の場合で、既にＣｒ＝0.894≒0.9となるので、新モデル式の不良検出能力の高さが顕著である。
【０１６２】
【数４６】
【０１６３】
【発明の効果】
以上の説明で明らかなように本発明によれば、次の効果を奏する。
【０１６４】
（１）高感度不良検出：
不良検出のパターンマッチング法で正規化相関法を用いるとき強調係数を加えたので、強調係数の調整により、周辺ＢＧに比べて不良部のコントラストが強くない場合でも、高感度の不良検出を行うことができる。
【０１６５】
（２）検査対象の各種不良に合わせて不良検出感動を高感度にコントロールできる。：
検査対象の不良は、異物、ゴミ、傷、汚れ等の種々の不良があり、形状／サイズ／輝度分布等の属性性状はまちまちである。これらの各種不良に対して強度係数で検出感度をコントロールできるので、不良に合わせた高感度検出が可能となる。さらに、検査対象の不良の形状／サイズにマッチするメッシュ分割やウィンドウ構成を併せて行うことにより、不良に合わせた高感度検出の最適チューニングを行うことができる
【０１６６】
（３）明るさレベル変化／変動の影響を受けにくい。：
正規化相関法を用いているので、初期登録した１つのテンプレート（正常パターン）で、照明条件変更、撮像条件変更、照明変動、被検物反射光変動、照明ムラ、反射ムラ等の輝度レベル変化／変動の影響を受けずに（あるいは影響を受けにくくして）、不良検出ができる。従って、異物、ゴミ、傷、汚れ等の不良検出に合わせて、検査時の照明条件を随時変更することが可能である、また差画像方式のようにテンプレートと入力検査画像との間の明るさレベルの差異に対してレベル合わせを行う必要がなく、閾値の補正も必要なく、不良検出がレベル合わせ誤差／閾値補正誤差の影響を受けることもない。
【０１６７】
（４）任意形状または任意サイズの不良検出：
不良の形状／サイズに合わせて1次元あるいは２次元のメッシュ分割を行うことにより、面状、線状、点状等の任意形状／任意サイズの不良を感度よく検出できる。
【０１６８】
（５）高速検査：
位置合わせ後、テンプレートを検査枠に位置固定して１回でＰＭの計算を行うことにより、効率よく高速で不良を検出する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る不良検査方法を実施する装置の全体的構成を概略的に示す構成図である。
【図２】本発明に係る不良検査方法における初期設定処理（ティーチング処理）を示すフローチャートである。
【図３】本発明に係る不良検査方法における初期設定処理（ティーチング処理）でのテンプレート作成の詳細を示すフローチャートである。
【図４】メッシュ分割（１次元メッシュ、２次元メッシュ）の例を説明する図である。
【図５】階層構造を説明する図である。
【図６】テンプレートの一例を示す図である。
【図７】本発明に係る不良検査方法を実施する装置を構成する各種の機能部と各機能部に基づく処理の順序を示すブロック図である。
【図８】本発明に係る不良検査方法に係る検査処理を示すフローチャートである。
【図９】強調係数モデル式における回路パターンｇと入力検査画像ｆを説明する図である。
【図１０】本発明に係る不良検査方法における１次元ＰＭでのテンプレートと入力検査画像を説明する図である。
【図１１Ａ】本発明に係る不良検査方法における１次元ＰＭでの検査例（１）〜（６）を示す図である。
【図１１Ｂ】本発明に係る不良検査方法における１次元ＰＭでの検査例（７）〜（１１）を示す図である。
【符号の説明】
１１ 被検物
１２ 照明装置
１３ 撮像装置
１４ コンピュータ
３１ 不良検査装置
３３ 初期設定部
３４ 検査実行部
【発明の属する技術分野】
本発明は、プリント基板、シリコンウェハ、ＰＤＰ等の回路パターンや加工パターンを持つ表面上の異物、ゴミ、傷、汚れ等の不良を検出する高精度かつ高速の検査方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
プリント基板やシリコンウェハ等の基板には、外部の物理的あるいは化学的な要因により、加工プロセスそのものの不良とは異なる異物、ゴミ、傷、汚れ等の不良部が発生することがある。例えばプリント基板の場合、異物付着の例としては異部品、半田ボール、半田屑であり、ゴミ付着の例としては糸屑、金属片であり、傷の例としては切り傷、刺し傷であり、汚れ付着の例としては油、ペイント、変色である。このような不良検査にも、従来、画像認識技術に基づく２次元外観検査が多く用いられてきた。以下に、従来の画像認識技術に基づく２次元外観検査の例を説明する。
【０００３】
最初に差画像方式による２次元外観検査の例を説明する。差画像方式では、正常パターン画像（テンプレート画像）と不良画像（入力検査画像）を比較し、両者の画像の差分演算を行うことで差画像を得て、差画像の濃淡画像を２値化することで不良を検出する（例えば特許文献１および特許文献２）。
【０００４】
差画像で不良部のみを抽出するためには、両者の画像の明るさレベルが一致する必要がある。上記の各特許文献によれば、シリコンウェハ上の変色の判別に、暗視野照明系と明視野照明系を用いているが、それぞれ、正常パターン画像と不良画像の照明条件を一致させて差画像を取っている。そのために、暗視野照明系と明視野照明系のために２つの良品部テンプレート画像を事前に用意することが必要となる。
【０００５】
上記のごとく差画像方式によれば、検査対象（異物、ゴミ、傷、汚れ等の不良部分）によって照明条件を変更する場合、各照明条件のテンプレート画像を複数用意する必要がある。逆に、初期の照明条件のテンプレート画像が１つしかないとき、検査時に照明条件の変更ができないという問題を提起する。
【０００６】
なお差画像方式で画像差分演算は、「差画像＝不良画像（入力検査画像）−正常パターン画像（テンプレート）」として行われる。また暗視野／明視野照明系の照明条件一致は次式に基づいている。
【０００７】
【数３】
暗視野系差画像＝欠陥部の明視野画像−良品部の明視野画像
明視野系差画像＝欠陥部の暗視野画像−良品部の暗視野画像
【０００８】
異物や欠陥の検出においては、基板上のパターンの繰り返し性に着目し、同一パターンを比較して検査する手法を用いることがある。この際、比較して検査する２画像、すなわち参照画像と検査画像の差に起因する明るさレベルの差異が発生する。例えば、ＬＳＩの場合、メモリセル部では比較的画像間の明るさレベルの差異が少ないが、周辺回路部分の複雑なパターン部では画像間の差異が大きい傾向がある。パターン種に応じて検出される信号レベルは特徴的な明るさを有することも多い。
【０００９】
入力検査画像とテンプレート画像の間で明るさレベルの差異が発生する場合の対策として、２つの画像間で明るさのレベル合わせを行う方法、あるいは、２値化閾値を補正する方法がある（例えば特許文献３）。しかし、入力検査画像の明るさムラや不良部の明るさがその明るさレベルに影響を与える場合、レベル合わせや閾値補正に誤差が発生し、不良検出に影響が出る。ここで明るさレベル差異は、「明るさレベル差異＝（入力検査画像−テンプレート画像）のレベル≠０」として求められる。
【００１０】
また、差画像方式では入力検査画像とテンプレート画像の間で位置合わせを行う。このとき、回路パターンのないようなエリアの検査が困難である。このため、ダミーパターンを設けることがあった。
【００１１】
次に、正規化相関法によるパターンマッチング法（以下「ＰＭ」と記す）の問題を説明する。正規化相関法によるＰＭは、２値化や重心法の検出に比べて、入力検査画像の明るさレベル変化／変動の影響を受けにくい。不良検出に正規化相関法によるＰＭを用いることができれば、上記の差画像方式のような明るさレベル変化／変動の問題を回避できる。
【００１２】
しかし、正規化相関法の平均値差分ＰＭの従来公式では、入力検査画像が無地フラットであるとき、正規化相関係数が、Ｃｒ＝分子／分母＝０／０＝不定、となって数値が求まらない問題があり、不良検出には不適である。
【００１３】
また移動相関法ＰＭの従来公式では正規化相関係数が高めに計算される。例えば入力検査画像が無地フラットのときでも、正規化相関係数式がＣｒ＞0.9（≒１）となり、不良検出の感度が悪い。さらに不良検出感度を制御する制御変数もなく、検出感度を上げることができない。
【００１４】
以下で、正規化相関法の従来公式の問題を単純なサンプルケースで示す。ここでは輝度レベル＝｛０,１,２｝を用いているが、グレースケール＝０〜２５５の階調との間で、例えば、“０”＝５０、“１”＝１００、“２”＝１５０のように対応づけると理解し易い。
【００１５】
正規化相関法の従来公式を説明する。通常のＰＭでは、回路パターンのような定型パターンをテンプレートとして用い、次のような正規化相関係数の公式を用いていた。
【００１６】
【数４】
平均値差分によるＰＭの従来公式１によれば、入力検査画像ｇが無地フラットの不良のとき、いかなるテンプレートに対しても常に正規化相関係数が下記の式（数５）に示されるごとくＣｒ＝分子／分母＝０／０（不定）となって数値が求まらない問題があり、不良検出に不適であった。
【００１８】
【数５】
また移動相関法ＰＭの従来公式２では、入力検査画像が無地フラットの不良のとき、（数６）のごとく正規化相関係数が、Ｃｒ＝0.943＞０．９となって、不良検出の感度が悪い。ここで、正規化相関係数値Ｃｒ＝０．９４３と大小比較した上記の数値０．９は、不良検出感度を評価する目安としての指標値である。Ｃｒ＜０．９のとき不良検出感度がよいとし、Ｃｒ≧０．９のとき不良検出感度がよくないと考える。以降、不良検出感度を評価する場合には、この指標値＝０．９を用いる。
【００２０】
【数６】
不良領域比率と不良検出感度について説明する。
【００２２】
移動相関法ＰＭの従来公式２の場合：
入力検査画像で不良部の占める割合が小さくなると、正規化相関係数がＣｒ→１となって、不良が検出できなくなる。例えば、Ｎ＝２ｎ画素からなる回路パターンのテンプレートに対して、入力検査画像で１画素だけキズが異なる値をとる場合、正規化相関係数はｎの関数式で与えられる。下記の（数７）に示されるようにｎ＝２から始めてｎを大きくしていくと、正規化相関係数が、Ｃｒ＝0.949から次第に１に近づいていく。Ｃｒ＝１に近いほど、正常との区別がつけにくくなるので、不良検出の感度が悪くなる。従ってテンプレートのメッシュ分割を行うことにより、計算領域における不良部の割合を大きくし、不良検出の感度を高める必要がある。
【００２３】
【数７】
平均値差分ＰＭの従来公式１の場合：
平均値差分ＰＭの従来公式１でも、同様に、入力検査画像で不良部の占める割合が小さくなると、正規化相関係数がＣｒ→１となって、不良が検出できなくなる。下記の（数８）に示されるようにｎ＝３から始めてｎを大きくしていくと、正規化相関係数が、Ｃｒ＝0.894から次第に１に近づいていく。Ｃｒ＝１に近いほど、正常との区別がつけにくくなるので、不良検出の感度が悪くなる。従ってテンプレートのメッシュ分割を行うことにより、計算領域における不良部の割合を大きくし、不良検出の感度を高める必要がある。
【００２５】
【数８】
正規化相関法を不良検出に適応した事例として特許文献４がある。特許文献４は、半導体製造プロセスの前工程で回路パターンを形成したウェハにおいて、良品チップ／不良チップとＴＥＧ（Test Element Group）とを分別して、ＴＥＧを確実に排除した、良品チップ／不良チップのみからなるチップレイアウトを生成する装置を開示する。この装置では、良品パターンの基準パターンと取得された画像信号とのパターンマッチングを行い、正規化相関係数から良品チップ、不良チップ、ＴＥＧを分別する。
【００２７】
良品チップの相関係数は０．８以上、バッドマークを打たれて良品チップと局所的に異なるパターンを有する不良チップの相関係数は０．６程度、良品チップと全く異なる回路パターンを有するＴＥＧの相関係数は０．１となるので、良品チップ、不良チップ、ＴＥＧの相関係数が明確に異なり、三者の分別が可能である。特に、ＴＥＧのみを除外するチップレイアウトは、相関係数の閾値を０．３程度に設定することで容易にＴＥＧ検出できる。
【００２８】
この適用事例では、検査対象の不良チップ、ＴＥＧの回路パターンが良品チップと明確に異なり、不良チップ、ＴＥＧの相関係数は、良品チップの相関係数より有意的に小さい値となるので、三者の分別が可能であった。しかし、前述の特許文献１および特許文献３のようにウェハ上の任意形状／任意サイズ／任意輝度分布の不良を検出する場合、正規化相関係数が大きく変化する。不良のサイズが小さかったり、周囲とのコントラストが小さいと、不良検出感度が悪くなり、検出不可能となる。従って、不良に合わせて検出感度をコントロールできるような検査装置が必要となった。
【００２９】
【特許文献１】
特開平１０−１８５５３５号公報
【特許文献２】
特開平８−６８６１８号公報
【特許文献３】
特開平９−２６４７２８号公報
【特許文献４】
特開２０００−２９４６１２号公報
【００３０】
【発明が解決しようとする課題】
以上の従来の問題点を踏まえ、グレースケールの画像認識技術を用いた２次元検査装置において、プリント基板、シリコンウェハ等の回路パターンまたは加工パターンを持つ表面上の異物、ゴミ、傷、汚れ等の不良を高速かつ高精度に検出できることが望まれる。
【００３１】
また検査装置で取り込んだプリント基板、シリコンウェハ等の入力検査画像において、正常な回路パターンまたは加工パターンの基準画像とは異なる輝度分布を持つ面状、線状、点状等の任意形状または任意サイズの不定形の不良部を検出できることが望まれる。
【００３２】
さらに照明条件変更、撮像条件変更、照明変動、被検物反射光変動、照明ムラ、反射ムラ等の明るさレベル変化または変動の影響を受けずに、初期登録した１つの回路パターンまたは加工パターンのテンプレート（正常パターン）で、容易に不良を検出できることが望まれる。また周辺部に比べて不良部のコントラストが強くない場合でも、高感度の不良検出を行えることが望まれる。
【００３３】
本発明の目的は、上記の各要望を達成することにあり、グレースケールの画像認識技術を用いた２次元検査装置で、正規化相関法のＰＭを利用して不良部を検出するもので、プリント基板、シリコンウェハ、ＰＤＰ等の回路パターンまたは加工パターンを持つ表面上における異物、ゴミ、傷、汚れ等の不良部を高精度かつ高速に検査できる画像認識による不良検査方法を提供することにある。
【００３４】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る画像認識による不良検査方法は、上記の課題を達成するために、次のように構成される。
【００３５】
第１の不良検査方法（請求項１に対応）は、
グレースケールについてのパターンマッチング法として正規化相関法を用いて、回路パターンまたは加工パターンを持つ表面上の不良部を検出する画像認識による不良検査方法であって、
回路パターンまたは加工パターンを持つ表面に対して、回路パターンまたは加工パターンのテンプレートを用いて、前記テンプレートの回路パターンまたは加工パターンとは異なる輝度分布を持つ任意形状または任意サイズの前記不良部を検出し、
前記正規化相関法を用いるとき、回路パターンまたは加工パターンに適合するように、正規化相関式として、正規化相関係数の検出感度の強弱をコントロールする強調係数を乗じた入力検査画像に対してテンプレート画像（正常回路パターン画像）を差し引いた差画像の式を用い、正規化相関係数を強調係数の関数となす、
ことを特徴とする方法である。
【００３９】
第２の不良検査方法（請求項２に対応）は、上記の方法において、好ましくは、不良検出のパターンマッチング法として正規化相関法を使用するとき、正規化相関係数Ｃｒを求める式として下記の式（１）を用いることで特徴づけられる方法である。
Ｃｒ＝＜（ｆ−<ｆ>）・｛ｋ（ｇ−<ｇ>）−（ｆ−<ｆ>）｝＞
÷|ｆ−<ｆ>|・｜ｋ（ｇ−<ｇ>）−（ｆ−<ｆ>）｜…（１）
ここで、
−１≦Ｃｒ≦１：正規化相関係数の値域
ｆ：テンプレート＝回路パターン（正常パターン）
ｇ：入力検査画像
<ｆ>：ｆの平均値
<ｇ>：ｇの平均値
ｋ＞１：強調係数（感度係数）
＜（ｆ−<ｆ>）・｛ｋ（ｇ−<ｇ>）−（ｆ−<ｆ>）｝＞：
ベクトル（ｆ−<ｆ>），｛ｋ（ｇ−<ｇ>）−（ｆ−<ｆ>）｝の内積
【００４０】
第３の不良検査方法（請求項３に対応）は、上記の方法において、好ましくは、上記の式（１）の代わりに下記の式（２）を用いることを特徴とする方法である。
Ｃｒ＝＜（ｆ−<ｆ>）・｛ｋ（ｆ−<ｆ>）−（ｇ−<ｇ>）｝＞
÷|ｆ−<ｆ>|・｜ｋ（ｆ−<ｆ>）−（ｇ−<ｇ>）｜…（２）
＜（ｆ−<ｆ>）・｛ｋ（ｆ−<ｆ>）−（ｇ−<ｇ>）｝＞：
ベクトル（ｆ−<ｆ>），｛ｋ（ｆ−<ｆ>）−（ｇ−<ｇ>）｝の内積
【００４１】
第４の不良検査方法（請求項４に対応）は、上記の方法において、好ましくは、上記パターンマッチング法として正規化相関法を使用するとき、ユーザの検査目的に合わせた後述の（数１０）の式に基づくユーザ定義の関数を正規化相関式に組み込んで使うことを特徴とする。
【００４２】
第５の不良検査方法（請求項５に対応）は、上記の方法において、好ましくは、回路パターンまたは加工パターンのテンプレートを２次元メッシュ、あるいは、１次元メッシュにメッシュ分割したことを特徴とする方法である。
【００４３】
第６の不良検査方法（請求項６に対応）は、上記の方法において、好ましくは、検出対象の不良部のサイズに合わせて、分割メッシュのサイズを決め、回路パターンまたは加工パターンの上記テンプレートをメッシュ分割したことを特徴とする方法である。
【００４４】
第７の不良検査方法（請求項７に対応）は、上記の方法において、好ましくは、回路パターンまたは加工パターンの上記テンプレートのメッシュ分割を行って、分割メッシュ内でパターンマッチング法の計算と良否判定を行うことを特徴とする方法である。
【００４５】
第８の不良検査方法（請求項８に対応）は、上記の方法において、好ましくは、回路パターンまたは加工パターンの上記テンプレートのメッシュ分割を行って、メッシュを基準配列としたウィンドウを構成し、このウィンドウ内でパターンマッチング法による計算と良否判定を行うことを特徴とする方法である。
【００４６】
第９の不良検査方法（請求項９に対応）は、上記の方法において、好ましくは、検査対象に応じて、メッシュ分割のテンプレートだけでなく、少なくとも点状不良（微小）、線状不良（微細）、面状不良（面積）の形状／サイズの不良に対応する複数の種類のメッシュを基準配列として構成されたウィンドウのテンプレートを用意して検査時に併用することを特徴とする方法である。
【００４９】
【発明の実施の形態】
以下に、本発明の好適な実施形態を添付図面に基づいて説明する。
【００５０】
図１は本発明に係る不良検査方法を実施する装置の構成を概略的に示す。１１は被検物である。被検物１１は基板状またはシート状の形態を有するものである。被検物１１の例としては、プリント基板、シリコンウェハ、ＰＤＰまたはＬＣＤのガラス基板、ＴＦＴ液晶表示装置等における回路パターンまたは加工パターンが形成された表面を有する部材である。
【００５１】
図１に示されるように、例えば水平姿勢で配置された被検物１１の上面に対しては、照明装置１２によって照明光が照射される。照明装置１２による照明と被検物１１の反射率が被検物１１の反射光の明るさを決める。被検物１１の所要の領域を撮像装置１３で撮影し、被検物１１の上面の画像データを得る。撮像装置１３としては例えばＣＣＤカメラが使用される。
【００５２】
撮像装置１３で得られた画像データはコンピュータ（ＰＣ等）１４に伝送される。コンピュータ１４はＣＰＵ１５とメモリ（画像メモリを含む）１６とハードディスク１７と表示装置１８と入力装置１９とから構成される。撮像装置１３の撮像で得られた被検物１１の検査面に係る画像データはメモリ１６を経由してハードディスク１７に保存される。入力装置１９を介して入力されたデータもハードディスク１７に保存される。ハードディスク１７は、撮像データ等のデータと共に、本発明に係る不良検査方法を実施するための検査処理プログラム２１および当該検査処理プログラム２１の実行の上で必要なデータ（画像に係るデータ、数値データ等）２２を記憶している。
【００５３】
上記コンピュータ１４において、ＣＰＵ１５で検査処理プログラム２１を読み込むことにより、不良検査装置を構成する各種の機能部を実現する。この不良検査装置の各機能部により、撮像装置１３から与えられる被検物１１の検査面に係る画像データに対して後述する所定の処理を行い、被検物１１の検査面上の欠陥不良を検出する不良検査が行われる。
【００５４】
上記不良検査装置に従えば、プリント基板やシリコンウェハ等の上記基板状またはシート状の被検物１１の回路パターンや加工パターン上の異物、ゴミ、傷、汚れ等の不良部が高精度かつ高速に検査される。
【００５５】
次に、図２〜図６を参照して、本実施形態に係る不良検査方法を実施する前の段階の処理を説明する。図２は不良検査方法における初期設定処理（ティーチング処理）を示し、図３はテンプレートの生成の処理を示し、図４はメッシュ分割の例を示し、図５はウィンドウの例を示し、図６はテンプレートの一例を示す。
【００５６】
被検物１１の検査個所は基板等の表面上の回路パターンまたは加工パターンのある領域であるので、予め画像を取得してテンプレートとして登録しておく必要がある。図２に示した初期設定処理において、最初にテンプレートが生成される（ステップＳ１１）。このテンプレートの生成ステップでは、検査作業者によって、入力装置を介して、テンプレートの縦横サイズと中心座標値が指定される。この不良検査方法は、正規化相関法を用いていて輝度変動の影響を受けにくいので、回路パターンまたは加工パターンのテンプレート画像は、ある照明条件で１枚だけ取得し、登録すればよい。
【００５７】
図６にテンプレートの一例を示す。このテンプレート７１では、基材７２の上に回路パターン７３が形成されている。
【００５８】
図３にテンプレート生成の具体的な処理フローを示す。最初に、テンプレート画像が用意され、用意されたテンプレート画像を撮像装置１３で撮像する（ステップＳ２１）。撮像で得られたテンプレート画像の信号はＡ／Ｄ変換される（ステップＳ２２）。これによりテンプレート画像に係るデータｆが得られる。次に、テンプレート画像ｆの平均値<ｆ>が演算によって求められる（ステップＳ２３）。その後でテンプレート画像ｆと平均値<ｆ>の間の差分演算「ｆ−<ｆ>」が行われる（ステップＳ２４）。得られたテンプレート差画像「ｆ−<ｆ>」はハードディスク１７のデータ領域２２に保存される（ステップＳ２５）。次いで、テンプレート差画像「ｆ−<ｆ>」について絶対値｜ｆ−<ｆ>｜が演算され（ステップＳ２６）、同様にハードディスク１７のデータ領域２２に保存される（ステップＳ２７）。こうして、上記のテンプレート生成のステップＳ１１が実行される。これらのテンプレート画像データ「ｆ−<ｆ>」、「｜ｆ−<ｆ>｜」は、入力装置１９から後述の初期設定部３３を経て、検査実行部３４の正規化相関演算プロセスに供される。
【００５９】
また検査を行う時には、上記テンプレートの回路パターンまたは加工パターンと、被検物１１の検査個所の回路パターンまたは加工パターンとを、位置合わせをする必要がある。この場合には、通常の正規化相関係数式を用いればよい。
【００６０】
正規化相関法（ＰＭ）では、入力検査画像の中に占める不良部（正常パターンと不一致の部分）の割合が小さいと、正規化相関係数値はＣｒ→１となり、不良が検出できなくなる。不良検出を行うためには、ＰＭの計算に当たり、計算領域における不良部の割合を大きくする必要がある。そのため、検査対象の不良のサイズに合わせてメッシュサイズを決めて、テンプレートをメッシュ分割する。これにより検出感度が向上する。
【００６１】
また、テンプレート領域の中で正規化相関法ＰＭで不良を検出したとき、不良の位置を特定する必要がある。しかし、正規化相関法ＰＭでは、テンプレート領域に対して正規化相関係数がＣｒ＜０．９となって、テンプレートと入力検査画像が不一致であるという情報が与えられるだけで、不良の位置は不明である。そこで、どの位置で不良が発生して、Ｃｒ＜０．９となったのかを特定するために、テンプレート領域をメッシュ分割し、メッシュ毎に正規化相関係数を求めることにすれば、不良発生の分割メッシュの位置座標がわかるので、不良の位置検出が可能となる。
【００６２】
以上のことから、図２に示すごとく、次のステップＳ１２では、上記テンプレートに対してメッシュ分割が行われる。メッシュ分割のステップでは、検査作業者によって１次元メッシュ、２次元メッシュ、両者併用のいずれかが指定される。
【００６３】
その後、図２に示すごとく、同様に検査作業者により、ＸＹ方向のメッシュサイズ（ＸＹ方向の分割数）が指定され（ステップＳ１３)、さらにウィンドウ（ＸＹ方向のメッシュ数）が指定される（ステップＳ１５）。ＸＹ方向のメッシュサイズが指定されると、表示装置等にテンプレートのメッシュ分割の表示が行われ（ステップＳ１４)、検査作業者はこの表示を見てウィンドウを指定する。ウィンドウを指定すると、表示装置にウィンドウが表示される（ステップＳ１６）。
【００６４】
図４は、１次元メッシュ分割（ａ）と２次元メッシュ分割（ｂ）の例を示している。図４の１次元メッシュ分割（ａ）では、図中横方向にメッシュ分割が行われている状態が示される。図中の各種のモデル形態（円形状、直線状、矩形状）の異物（不良部）５１，５２，５３に対して１次元メッシュ分割が行われている。この１次元メッシュ分割の上で異物検出のためのＰＭが行われる。図４の２次元メッシュ分割（ｂ）では、図中、縦方向および横方向にメッシュ分割が行われている状態が示される。図中の各種の形態（円形状、直線状、矩形状、点状）の異物５１，５２，５３，５４に対して２次元メッシュ分割が行われている。この２次元メッシュ分割の上で異物検出のためのＰＭが行われる。不良のサイズに合せてメッシュのサイズを調整すると、検出能力が高くなる。図４では格子状のメッシュ分割を示したが、これに限定されない。メッシュ分割は、格子状、３角形状等の任意の面素形状で行うことができる。
【００６５】
図５はウィンドウの一例を示す。このウィンドウ６１は、生成された矩形のテンプレート６２において２次元のメッシュ６３で分割を行ったものにおいて、メッシュ６３を基準単位にして例えば（３×３）のサイズで指定されたウィンドウである。テンプレート６２で示された点々６４は画素を示している。この図によって、テンプレート６２＞ウィンドウ６１＞分割メッシュ６３＞画素６４の階層構造が示される。
【００６６】
初期設定処理では、さらに、検査作業者による指定操作に基づき、強調係数ｋの指定（ステップＳ１７）、閾値τの指定（ステップＳ１８）が実行される。これらの指定値は、ハードディスク１７のデータ２２の領域に保存される。これらの指定値は、本発明で採用された正規化相関法に係るモデル式で用いられる。
【００６７】
次に、本発明に係る不良検査方法で採用される正規化相関法のモデル式を説明する。
【００６８】
通常の正規化相関式は、不良検出感度とフラットな不良検出の点で、不良検出に不向きである。そこで不良検出に適合する検出感度の高い正規化相関係数の次の新しいモデル式１，２が提案される。
【００６９】
【数９】
（数９）で示されたモデル式は、入力検査画像で、周辺部に対して不良部のコントラストが小さい場合でも、上記の強調係数ｋを用いて検出感度を向上させることにより、高感度の不良検出を行うことができる。不良検出の感度を向上させるために、不良の輝度分布「ｇ−<ｇ>」に強調係数ｋをかけて輝度分布の振幅を増幅させた輝度分布から正常の回路パターンの輝度分布「ｆ−<ｆ>」を差し引くことにより得られた、不良部分の輝度分布をより強調した差画像と、正常の回路パターン画像「ｆ−<ｆ>」との間で正規化相関係数を求めることで、正常の回路パターン画像と不良の画像との一致度／不一致度を算定し、不良を感度よく検出する。
【００７１】
回路パターン画像「ｆ−<ｆ>」は不良部分の振幅に強調係数ｋを作用させ、振幅を増幅させるのに実質的に重要である。もし「ｆ−<ｆ>」がなければ、正規化相関式の分子／分母のｋが相殺されるので、不良の振幅にｋは作用せず、振幅増幅は果たし得ない。この係数ｋと「ｆ−<ｆ>」があって始めて従来の正規化相関法でなし得なかった不良検出感度のコントロールが可能となる。図９に、強調係数の説明するための図解が示される。図９では、Ａで強調係数モデル式が示され、Ｂでテンプレートの回路パターンｆの一例が示され、Ｃでは入力検査画像ｇの一例が示されている。Ｄでは強調係数（例えば２）がある場合の入力検査画像とテンプレートの差画像の例が示されていて、強調係数ｋにより不良の振幅が増幅して強調されている様子が分る。
【００７２】
本発明のモデル式は、非可制御性の従来の正規化相関法のモデル式を可制御に変えると共に、不良検出感度をコントロールできるようにした点が大きな利点である。
【００７３】
モデル式１は、回路パターンそのものに不良があるときの不良検出感度がよい。他方、モデル式２は、不良部の凹凸を反転させる働きがあり、ＢＧ（Back Ground）に凹状キズがあるときの不良検出感度を向上させる。
【００７４】
正規化相関係数Ｃｒの計算は、各々、分割メッシュまたはウインドウ内で行う。良否判定は、分割メッシュまたはウィンドウごとに、初期に設定した閾値τと正規化相関係数Ｃｒとを比較して、Ｃｒ≧τならば正常、Ｃｒ＜τならば不良、と判定する。不良判定された分割メッシュ数≧１であれば、その検査個所は不良と判定する。
【００７５】
図７と図８を参照して本実施形態に係る不良検査装置の機能部と不良検査方法を説明する。図７は不良検査装置を構成する各種の機能部と各機能部に基づく処理の順序を示し、図８は不良検査方法に係る検査処理の流れを示す。
【００７６】
コンピュータ１４において、ＣＰＵ１５で検査処理プログラム２１を読み込むことにより、不良検査装置を構成する各種の機能部を実現される。この不良検査装置の各機能部により、撮像装置１３から与えられる被検物１１の検査面（回路パターンまたは加工パターン）に係る画像データに対して後述する所定の処理を行い、当該検査面上の欠陥不良を検出する不良検査が行われる。
【００７７】
上記不良検査装置に従えば、上記モデル式１または２が適用され、プリント基板やシリコンウェハ等の回路パターンまたは加工パターン上の異物、ゴミ、傷、汚れ等の不良部が高精度かつ高速に検査される。この例ではモデル式１で説明する。
【００７８】
図７においてブロック３１はＣＰＵ１５による演算処理機能と検査処理プログラム２１等とに基づいて実現される不良検査装置を示す。ここで、図７，８ではプログラム２１で用いる数式として（数９）のモデル１を想定して説明しているが、処理ブロック構成や処理フローは、モデル式２についても同様に考えることができる。
【００７９】
撮像装置１３で得られた被検物の画像信号はＡ／Ｄ変換部３２で画像データに変換され、不良検査装置のブロック３１に伝送される。不良検査装置のブロック３１は前述した初期処理を実行する初期設定部３３と検査実行部３４とから構成される。初期設定部３３では、入力装置１９から後述される各種データが与えられ、図２と図３で説明した初期設定処理が行われる。検査作業者の指定操作により入力装置１９を通して入力されかつ初期設定部３３に与えられるデータとしては、メッシュ分割に係るデータ、ウィンドウ指定に係るデータ、テンプレート画像に係るデータ、強調係数（ｋ）のデータ、閾値（τ）のデータである。検査実行部３４では、Ａ／Ｄ変換部３２から上記画像データが入力され、かつ初期設定部３３から上記の各種データが提供ルート３３ａ，３３ｂ，３３ｃ，３３ｄ，３３ｅにより対応する各部に与えられる。検査実行部３３は、これらのデータを用いて図８に示した検査処理を行う。
【００８０】
前述した正規化相関係数Ｃｒを得るための、図７に示す検査実行部３４の機能部の構成、および図８に示す検査処理工程を説明する。入力検査画像（ｇ）４１はメモリ（画像メモリ）１６に入力される（ステップＳ３１）。メモリ１６に記憶された入力検査画像（ｇ）４１に対しては、提供ルート３３ａに示されるごとく前述したメッシュ分割が適用される。次段の平均値演算部４２では、入力検査画像ｇの平均値<ｇ>が演算される（ステップＳ３２）。差画像演算部４３では、入力検査画像ｇと入力検査画像の平均値<ｇ>との差（ｇ−<ｇ>）が算出される（ステップＳ３３）。次段の振幅増幅部４４では、差（ｇー<ｇ> ）に提供ルート３３ｂを介して与えられる強調係数ｋが乗算される（ステップＳ３４）。差画像演算部４５は入力検査画像とテンプレート画像の差分演算を行う（ステップＳ３５）。絶対値演算部４６では、入力検査画像とテンプレート画像の差画像の絶対値演算を行う（ステップＳ３６）。正規化相関演算部４７では、（数９）のモデル１の計算式で与えられる正規化相関係数Ｃｒの値が計算される（ステップＳ３７）。良否判定部４８では、算出されたＣｒと閾値τが比較され（ステップＳ３８）、良否判定および不良検出が行われる（ステップＳ３９）。
【００８１】
上記で強調係数ｋについて、検査対象の不良は、異物、ゴミ、傷、汚れ等の種々の不良があり、形状／サイズ／輝度分布等の属性、性状はまちまちである。これらの各種不良に対して強調係数ｋで検出感度をコントロールできるので、不良に合わせた高感度検出が可能となる。
【００８２】
またユーザ関数定義例について説明する。その他、特に輝度分布が凹状の不良を感度よく検出したい、あるいは、主に凸状の不良を検出したい、といったユーザの検査目的に合わせて、下記の（式１０）のような例のユーザ定義の関数ｓ（式中ではｓ（ｆ−<ｆ>）、ｓ（ｇ−<ｇ>）と表記される）を組み込んだ正規化相関式（正規化相関係数Ｃｒを求める式）を用いることにより、不良検出を行うことも可能である。
なお上記のユーザ定義の関数ｓは、（式１０）中に示されるように、関数ｓb(ｇ−<ｇ>)または関数ｓt(ｇ−<ｇ>)として用いられ得る。
ユーザ定義の関数ｓの変形例である関数ｓb(ｇ−<ｇ>)は、特に凹状不良を感度よく検出するが、凸状不良も検出できる関数である。またユーザ定義の関数ｓの変形例である関数ｓt(ｇ−<ｇ>)は、凸状不良をよく検出するが、凹状不良の検出感度はむしろ鈍い関数である。
【００８３】
【数１０】
なお、さらにテンプレートをメッシュ分割すると、回路パターンが疎な場所では、分割メッシュが無地フラットになることがある。そのときには、テンプレートが無地フラットパターンの正規化相関係数の下記の（数１１）のモデル式を用いればよい。
【００８５】
【数１１】
上記の不良検査方法における数値計算について説明する。数値計算式としては（数１２）に示す。
（１）位置合わせＰＭ
通常、正規化相関ＰＭでは検査枠内（サーチ領域内）でテンプレートを１画素ずつスキャン移動させて膨大な回数の正規化相関係数式の反復計算を行い、パターンの位置検出を行う。しかしながら、部品の位置ズレ検査のような場合と異なり、テンプレートと入力検査画像との回路パターンの位置合わせでは、最初から大体の位置は合っているので、探索領域は狭くてよく、テンプレートのスキャン移動量は小さいので、正規化相関係数式の反復計算も多くならない。さらに、テンプレートの一部だけを切り出して、部分テンプレート（例えば、コーナ部等）で位置検出ＰＭを行えば、正規化相関係数式の計算負荷が軽減する。同様に、テンプレートに計算処理をしないマスク部を設定するのも、計算時間短縮の方法である。
（２）不良検出ＰＭ
不良検出ＰＭでは、テンプレートと入力検査画像は予め位置合わせを行っているので、スキャン移動とそれに伴う反復計算がなく、正規化相関係数の計算は、固定テンプレート面の計算１回分だけで済み、効率的かつ高速に計算できる。
【００８７】
【数１２】
また不良の分類については次の通りである。
（１）点状不良
不良判定した分割メッシュが孤立していて隣接関係がない場合、点状不良に分類する。不良判定のメッシュ数をカウントすることにより、点状不良の個数を求めることができる。
（２）線状不良
不良判定した分割メッシュが隣接関係にあり、メッシュ・ストリングの始点と終点が一致しない場合、線状不良に分類する。不良判定のメッシュ数をカウントすることにより、線状不良の線長が求まる。また、メッシュ・ストリングの重心を求めることにより不良の位置座標が求められる。
（３）面状不良
不良判定した分割メッシュが隣接関係にあり、メッシュ・ストリングの始点と終点が一致して閉ループをなす場合、面状不良に分類する。閉ループ内の面積を求めることにより不良部のサイズが測定できる。また閉ループ内面積の重心を求めることにより不良の位置座標を求めることができる。
【００８９】
【実施例】
ここで、前述したモデル式１を用いて１次元と２次元の分割メッシュにおける不良ＰＭの実施例を図１０と図１１を参照して説明する。なお以下の計算では、単純化のために、輝度ランク＝｛−１,０,１,２,３｝としたが、グレースケール＝０〜２５５の階調と次のように対応づけると理解し易い。
−１＝0、０＝50、１＝100、２＝150、３＝200、４＝250
【００９０】
図１０には、モデル式１に関して、テンプレートｆと入力検査画像ｇにつき例Ａ，Ｂが示されている。この例では、ｆ，ｇの各パターンに対して式の表現の仕方が示されている。
【００９１】
１次元ＰＭ：
テンプレートを１次元メッシュ分割し、（１×３）配列メッシュからなる１次元ウィンドウで１次元ＰＭを行う。強調係数はｋ＝２とする。良否判定の閾値はτ＝0.9とする。１次元メッシュ分割の１次元ＰＭによって、１次元メッシュ（線素）上で面状、線状、点状の輝度分布の断面を捉えて、任意形状／任意サイズの不良を感度よく検出する。
【００９２】
（１）正常画像／明視野： 図１１Ａの（１）
入力検査画像がテンプレートと同じ回路パターンを持っている場合、輝度レベルが異なっていても、下記の（数１３）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝１となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと一致したことになり、入力検査画像は正常と判定される。
【００９３】
【数１３】
（２）正常画像／暗視野： 図１１Ａの（２）
入力検査画像がテンプレートと同じ回路パターンを持っている場合、輝度レベルが異なっていても、下記の（数１４）に示すごとき正規化相関係数はＣｒ＝１となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと一致したことになり、入力検査画像は正常と判定される。
【００９５】
【数１４】
（３）異常画像／回路膨れ： 図１１Ａの（３）
入力検査画像の回路部が回路膨れの形状欠陥を持っている場合、下記の（数１５）に示すごとき正規化相関係数はＣｒ＝０＜0.9となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。
【００９７】
【数１５】
（４）異常画像／回路断線： 図１１Ａの（４）
入力検査画像の回路部が断線の形状欠陥を持っている場合、下記の（数１６）に示すごとき正規化相関係数はＣｒ＝−１＜0.9となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。これと全く同じテンプレート／入力検査画像のデータに対して、移動相関法ＰＭの従来公式２を適用した上記の（数６）の例では、正規化相関係数はＣｒ＝0.943＞0.9であったので、モデル式１を用いることによって検出感度が著しく改善していることが分かる。
【００９９】
【数１６】
（５）異常画像／回路一部欠損： 図１１Ａの（５）
入力検査画像の回路部が一部欠損の形状欠陥を持っている場合、下記の（数１７）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝０＜0.9となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。
【０１０１】
【数１７】
（６）異常画像／ゴミ一部付着： 図１１Ａの（６）
入力検査画像の回路部にゴミが一部付着する場合、下記の（数１８）に示されるごとく正規化相関係数はＣｒ＝0.28＜0.9となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。
【０１０３】
【数１８】
（７）異常画像／ゴミ全面付着： 図１１Ｂの（７）
入力検査画像の回路部にゴミが全面付着する場合、下記の（数１９）が示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝−１＜0.9となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。
【０１０５】
【数１９】
（８）異常画像／回路断線（局所キズ）： 図１１Ｂの（８）
入力検査画像の回路部がキズで断線する場合、下記の（数２０）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝−１＜0.9となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。
【０１０７】
【数２０】
（９）異常画像／回路断線（一部キズ）： 図１１Ｂの（９）
入力検査画像の回路部がキズで断線する場合、下記の（数２１）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝−0.76＜0.9となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。
【０１０９】
【数２１】
（１０）異常画像／回路断線（一部キズ）： 図１１Ｂの（１０）
入力検査画像の回路部がキズで断線する場合、下記の（数２２）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝−１＜0.9となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。
【０１１１】
【数２２】
（１１）異常画像／ＢＧキズ： 図１１Ｂの（１１）
入力検査画像の回路周辺のバックグラウンド部（ＢＧ）がキズで凹む場合、下記の（数２３）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝0.76＜0.9となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。
【０１１３】
【数２３】
２次元ＰＭ：
テンプレートを２次元メッシュ分割し、（３×３）配列メッシュからなる２次元ウィンドウで２次元ＰＭを行う。１次元ＰＭと同様に強調係数はｋ＝２とする。良否判定の閾値はτ＝0.9とする。２次元メッシュ分割の２次元ＰＭによって、２次元メッシュ（面素）上で面状、線状、点状等の任意形状／任意サイズの不良を感度よく検出できる。
【０１１５】
（１）正常画像／明視野
入力検査画像がテンプレートと同じ回路パターンを持っている場合、輝度レベルが異なっていても、下記の（数２４）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝１となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと一致したことになり、入力検査画像は正常と判定される。
【０１１６】
【数２４】
（２）正常画像／暗視野
入力検査画像がテンプレートと同じ回路パターンを持っている場合、輝度レベルが異なっていても、下記の（数２５）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝１となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと一致したことになり、入力検査画像は正常と判定される。
【０１１８】
【数２５】
（３）異常画像／回路膨れ
入力検査画像の回路部が回路膨れの形状欠陥を持っている場合、下記の（数２６）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝0.46＜0.9となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。
【０１２０】
【数２６】
（４）異常画像／回路欠け
入力検査画像の回路部が断線の形状欠陥を持っている場合、下記の（数２７）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝0.069＜0.9となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。
【０１２２】
【数２７】
（５）異常画像／点状ゴミ
入力検査画像の回路部に点状ゴミが付着する場合、下記の（数２８）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝0.16＜0.9となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。
【０１２４】
【数２８】
（６）異常画像／線状ゴミ小
入力検査画像の回路部に線状ゴミが付着する場合、下記の（数２９）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝0.33＜0.9となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。
【０１２６】
【数２９】
（７）異常画像／線状ゴミ
入力検査画像の回路部に線状ゴミが付着する場合、下記の（数３０）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝0.096＜0.9となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。
【０１２８】
【数３０】
（８）異常画像／面状ゴミ
入力検査画像の回路部に面状ゴミが付着する場合、下記の（数３１）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝−0.096＜0.9となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。
【０１３０】
【数３１】
（９）異常画像／点状キズ
入力検査画像の回路部が点状キズで断線する場合、下記の（数３２）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝−0.14＜0.9となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。
【０１３２】
【数３２】
（１０）異常画像／線状キズ小
入力検査画像の回路部が線状キズで断線する場合、下記の（数３３）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝０＜0.9となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。
【０１３４】
【数３３】
（１１）異常画像／線状キズ
入力検査画像の回路部が線状キズで断線する場合、下記の（数３４）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝0.12＜0.9となって、入力検査画像は正常パターンテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。
【０１３６】
【数３４】
（１２）異常画像／面状キズ
入力検査画像の回路部が面状キズで断線する場合、下記の（数３５）で示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝−0.12＜0.9となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。
【０１３８】
【数３５】
（１３）異常画像／ＢＧ点状ゴミ
入力検査画像の回路周辺のバックグラウンド部（ＢＧ）が点状ゴミが付着する場合、下記の（数３６）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝0.13＜0.9となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。
【０１４０】
【数３６】
（１４）異常画像／ＢＧ点状ゴミ／明視野
入力検査画像の回路周辺のバックグラウンド部（ＢＧ）が点状ゴミが付着する場合、入力検査画像の輝度レベルが明視野であっても、下記の（数３７）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝0.13＜0.9となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。
【０１４２】
【数３７】
（１５）異常画像／ＢＧ点状ゴミ／暗視野
入力検査画像の回路周辺のバックグラウンド部（ＢＧ）に点状ゴミが付着する場合、入力検査画像の輝度レベルが暗視野であっても、下記の（数３８）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝0.13＜0.9となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。
【０１４４】
【数３８】
（１６）異常画像／ＢＧ点状キズ
入力検査画像の回路周辺のバックグラウンド部（ＢＧ）が点状キズで凹む場合、下記の（数３９）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝0.72＜0.9となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。
【０１４６】
【数３９】
（１７）異常画像／ＢＧ線状キズ
入力検査画像の回路周辺のバックグラウンド部（ＢＧ）が線状キズで凹む場合、下記の（数４０）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝0.71＜0.9となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。
【０１４８】
【数４０】
（１８）異常画像／ＢＧ線状キズ
入力検査画像の回路周辺のバックグラウンド部（ＢＧ）が線状キズで凹む場合、下記の（数４１）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝0.76＜0.9となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。
【０１５０】
【数４１】
ここでは、前述したユーザ定義関数ｓbのモデル式を用いて、１次元の分割メッシュにおける不良ＰＭの実施例を説明する。強調係数はｋ＝２とする。良否判定の閾値はτ＝0.9とする。
【０１５２】
（１）正常画像／明視野
入力検査画像がテンプレートと同じ回路パターンを持っている場合、輝度レベルが異なっていても、下記の（数４２）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝１となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと一致したことになり、入力検査画像は正常と判定される。
【０１５３】
【数４２】
（２）異常画像／ＢＧキズ
入力検査画像の回路周辺のバックグラウンド部（ＢＧ）がキズで凹む場合、下記の（数４３）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝0.55＜0.9となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。ユーザ定義関数ｓbを用いない（数２３）の例では正規化相関係数はＣｒ＝0.76＜0.9であったので、ユーザ定義関数ｓbを用いることによってさらにＢＧキズの検出感度が向上していることがわかる。
【０１５５】
【数４３】
（３）異常画像／回路膨れ
入力検査画像の回路部が回路膨れの形状欠陥を持っている凸状不良の場合、下記の（数４４）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝0.45＜0.9となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。ユーザ定義関数ｓbを用いない（数１５）の例では正規化相関係数はＣｒ＝０＜0.9であったので、検出感度が少し鈍っている。これは、ユーザ定義関数ｓbを用いると、凸状不良の凸部の上部がカットされるたためであるが、実用上問題はない。
【０１５７】
【数４４】
前述した反転タイプのモデル式を用いて１次元の分割メッシュにおける不良のパターンマッチング法の実施例を説明する。ここでは、強調係数はｋ＝１．５とし、良否判定の閾値はτ＝０．９とする。
【０１５９】
（１）異常画像／ＢＧキズ
入力検査画像の回路周辺のバックグラウンド部（ＢＧ）がキズで凹む場合、ｋ＝２→１．５としたので、下記の（数４５）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝０＜0.9となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。ユーザ定義関数ｓbを用いない（数２３）の例では正規化相関係数はＣｒ＝0.76＜0.9であり、ユーザ定義関数ｓbを用いる（数４３）の例ではＣｒ＝0.55＜0.9であったので、さらにＢＧキズの検出感度が向上していることがわかる。
【０１６０】
【数４５】
不良領域比率と不良検出感度について説明する。
一般に、入力検査画像の中で不良の占める割合（不良領域比率）が小さくなると、不良検出感度が低下する。１画素の不良に対して領域サイズ（Ｎ＝２ｎ画素）を漸増させた場合の、本発明に係る新モデル式（強調係数ｋ＝２）の検出感度の変化を以下の（数４６）に示す。テンプレートｆおよび入力検査画像ｇの具体例については図１０（Ｂ）を参照する。入力検査画像サイズがｎ＝１０画素、すなわち、不良領域比率１／Ｎ＝１／２０の場合でも、正規化相関係数は、Ｃｒ＝0.816＜0.9、となって、高い不良検出感度を示した。優れた不良検出能力を持っていることが分かる。
これに対して、移動相関法ＰＭの従来公式２を用いて、同じケースの計算を行ったが、（数７）に示されるようにＮ＝４（ｎ＝２）の場合で、既にＣｒ＝0.949＞0.9となる。また、平均値差分ＰＭの従来公式１を用いた場合、（数８）で示されるようにＮ＝６（ｎ＝３）の場合で、既にＣｒ＝0.894≒0.9となるので、新モデル式の不良検出能力の高さが顕著である。
【０１６２】
【数４６】
【発明の効果】
以上の説明で明らかなように本発明によれば、次の効果を奏する。
【０１６４】
（１）高感度不良検出：
不良検出のパターンマッチング法で正規化相関法を用いるとき強調係数を加えたので、強調係数の調整により、周辺ＢＧに比べて不良部のコントラストが強くない場合でも、高感度の不良検出を行うことができる。
【０１６５】
（２）検査対象の各種不良に合わせて不良検出感動を高感度にコントロールできる。：
検査対象の不良は、異物、ゴミ、傷、汚れ等の種々の不良があり、形状／サイズ／輝度分布等の属性性状はまちまちである。これらの各種不良に対して強度係数で検出感度をコントロールできるので、不良に合わせた高感度検出が可能となる。さらに、検査対象の不良の形状／サイズにマッチするメッシュ分割やウィンドウ構成を併せて行うことにより、不良に合わせた高感度検出の最適チューニングを行うことができる
【０１６６】
（３）明るさレベル変化／変動の影響を受けにくい。：
正規化相関法を用いているので、初期登録した１つのテンプレート（正常パターン）で、照明条件変更、撮像条件変更、照明変動、被検物反射光変動、照明ムラ、反射ムラ等の輝度レベル変化／変動の影響を受けずに（あるいは影響を受けにくくして）、不良検出ができる。従って、異物、ゴミ、傷、汚れ等の不良検出に合わせて、検査時の照明条件を随時変更することが可能である、また差画像方式のようにテンプレートと入力検査画像との間の明るさレベルの差異に対してレベル合わせを行う必要がなく、閾値の補正も必要なく、不良検出がレベル合わせ誤差／閾値補正誤差の影響を受けることもない。
【０１６７】
（４）任意形状または任意サイズの不良検出：
不良の形状／サイズに合わせて1次元あるいは２次元のメッシュ分割を行うことにより、面状、線状、点状等の任意形状／任意サイズの不良を感度よく検出できる。
【０１６８】
（５）高速検査：
位置合わせ後、テンプレートを検査枠に位置固定して１回でＰＭの計算を行うことにより、効率よく高速で不良を検出する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る不良検査方法を実施する装置の全体的構成を概略的に示す構成図である。
【図２】本発明に係る不良検査方法における初期設定処理（ティーチング処理）を示すフローチャートである。
【図３】本発明に係る不良検査方法における初期設定処理（ティーチング処理）でのテンプレート作成の詳細を示すフローチャートである。
【図４】メッシュ分割（１次元メッシュ、２次元メッシュ）の例を説明する図である。
【図５】階層構造を説明する図である。
【図６】テンプレートの一例を示す図である。
【図７】本発明に係る不良検査方法を実施する装置を構成する各種の機能部と各機能部に基づく処理の順序を示すブロック図である。
【図８】本発明に係る不良検査方法に係る検査処理を示すフローチャートである。
【図９】強調係数モデル式における回路パターンｇと入力検査画像ｆを説明する図である。
【図１０】本発明に係る不良検査方法における１次元ＰＭでのテンプレートと入力検査画像を説明する図である。
【図１１Ａ】本発明に係る不良検査方法における１次元ＰＭでの検査例（１）〜（６）を示す図である。
【図１１Ｂ】本発明に係る不良検査方法における１次元ＰＭでの検査例（７）〜（１１）を示す図である。
【符号の説明】
１１ 被検物
１２ 照明装置
１３ 撮像装置
１４ コンピュータ
３１ 不良検査装置
３３ 初期設定部
３４ 検査実行部
Claims (9)
- グレースケールについてのパターンマッチング法として正規化相関法を用いて、回路パターンまたは加工パターンを持つ表面上の不良部を検出する画像認識による不良検査方法であって、
回路パターンまたは加工パターンを持つ表面に対して、回路パターンまたは加工パターンのテンプレートを用いて、前記テンプレートの回路パターンまたは加工パターンとは異なる輝度分布を持つ任意形状または任意サイズの前記不良部を検出し、
前記正規化相関法を用いるとき、回路パターンまたは加工パターンに適合するように、正規化相関式として、正規化相関係数の検出感度の強弱をコントロールする強調係数を乗じた入力検査画像に対してテンプレート画像（正常回路パターン画像）を差し引いた差画像の式を用い、正規化相関係数を強調係数の関数となす、
ことを特徴とする画像認識による不良検査方法。 - 不良検出のパターンマッチング法として正規化相関法を使用するとき、正規化相関係数Ｃｒを求める式として下記の式（１）を用いることを特徴とする請求項１記載の画像認識による不良検査方法。
【数１】
Ｃｒ＝＜（ｆ−<ｆ>）・｛ｋ（ｇ−<ｇ>）−（ｆ−<ｆ>）｝＞
÷|ｆ−<ｆ>|・｜ｋ（ｇ−<ｇ>）−（ｆ−<ｆ>）｜…（１）
ここで、
−１≦Ｃｒ≦１：正規化相関係数の値域
ｆ：テンプレート＝回路パターン（正常パターン）
ｇ：入力検査画像
<ｆ>：ｆの平均値
<ｇ>：ｇの平均値
ｋ＞１：強調係数（感度係数）
＜（ｆ−<ｆ>）・｛ｋ（ｇ−<ｇ>）−（ｆ−<ｆ>）｝＞：
ベクトル（ｆ−<ｆ>），｛ｋ（ｇ−<ｇ>）−（ｆ−<ｆ>）｝の内積 - 前記式（１）の代わりに下記の式（２）を用いることを特徴とする請求項２記載の画像認識による不良検査方法。
【数２】
Ｃｒ＝＜（ｆ−<ｆ>）・｛ｋ（ｆ−<ｆ>）−（ｇ−<ｇ>）｝＞
÷|ｆ−<ｆ>|・｜ｋ（ｆ−<ｆ>）−（ｇ−<ｇ>）｜…（２）
＜（ｆ−<ｆ>）・｛ｋ（ｆ−<ｆ>）−（ｇ−<ｇ>）｝＞：
ベクトル（ｆ−<ｆ>），｛ｋ（ｆ−<ｆ>）−（ｇ−<ｇ>）｝の内積 - 前記パターンマッチング法として正規化相関法を使用するとき、ユーザの検査目的に合わせたユーザ定義の関数であるｓ（ｆ−〈ｆ〉）とｓ（ｇ−〈ｇ〉）と、関数ｓｔ（ｇ−〈ｇ〉）または関数ｓｂ（ｇ−〈ｇ〉）とを下記のように正規化相関係数Ｃｒを求める式に組み込んで使うことを特徴とする請求項１記載の不良検査方法。
- 回路パターンまたは加工パターンの前記テンプレートを、２次元メッシュ、あるいは、１次元メッシュにメッシュ分割したことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の画像認識による不良検査方法。
- 検出対象の不良部のサイズに合わせて、分割メッシュのサイズを決め、回路パターンまたは加工パターンの前記テンプレートをメッシュ分割したことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の画像認識による不良検査方法。
- 回路パターンまたは加工パターンの前記テンプレートのメッシュ分割を行って、分割メッシュ内でパターンマッチング法の計算と良否判定を行うことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の画像認識による不良検査方法。
- 回路パターンまたは加工パターンの前記テンプレートのメッシュ分割を行って、メッシュを基準配列としたウィンドウを構成し、このウィンドウ内でパターンマッチング法による計算と良否判定を行うことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の画像認識による不良検査方法。
- 検査対象に応じて、メッシュ分割のテンプレートだけでなく、少なくとも点状不良（微小）、線状不良（微細）、面状不良（面積）の形状／サイズの不良に対応する複数の種類のメッシュを基準配列として構成されたウィンドウのテンプレートを用意して検査時に併用することを特徴とする請求項７記載の画像認識による不良部検査方法。
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| KR102517131B1 (ko) * | 2021-02-23 | 2023-03-31 | 전지훈 | 유막 형성 제품 검사 방법 |
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