JP4507533B2 - 周期性パターンにおけるスジ状ムラの検査方法 - Google Patents
周期性パターンにおけるスジ状ムラの検査方法 Download PDFInfo
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Description
本発明は、周期性パターンを有する製品におけるスジ状ムラの検査方法に関するものである。
従来、ムラ検査方法として、原画像と平滑化画像との差分をとり、その差分画像を求め、閾値によりムラ部を判定する方法がある（例えば、特許文献１参照。）。
また、原画像に２次微分処理を施し、ムラ部を強調することによって、閾値によりムラ部を判定する方法がある（例えば、特許文献２参照。）。
以下に上記先行技術文献を示す。
特開２０００−２９２３１１号公報
特開２０００−１１１４９２号公報
しかし、上記従来技術においては、２次元画像上での処理であるため、ノイズ成分が残り易く、特にスジ状ムラの検査としては、最適な検査とは言えないものであった。
本発明は、かかる従来技術の問題点を解決するものであり、その課題とするところは、ノイズ成分の軽減を計り、ムラ部のみを安定的、高精度に検出可能な、周期性パターンにおけるスジ状ムラの検査方法を提供することにある。
本発明に於いて上記課題を達成するために、まず請求項１の発明では、撮像装置により撮像された周期性パターン上のスジ状ムラの検査方法であって、前記周期性パターンの２次元撮像画像を縦、横方向に別個に輝度データを積算し、積算データを算出する過程と、前記積算データの移動平均を計算し、積算移動平均データを算出する過程と、前記積算データと積算移動平均データとの差分を計算し、差分データを算出する過程と、前記差分データに閾値を設け、その閾値以上のデータをスジ状ムラと判定する過程とを有し、上記積算移動平均データを算出する際に、対象点を中心とする移動平均を計算することとし、積算移動平均データの計算が不可能となる両端部の範囲については、積算移動平均データの計算が可能な範囲の隣接する端部の積算移動平均データをもとに、最小２乗法によって予測値を求め、その値を積算移動平均データの計算が不可能となる範囲の積算移動平均データとして代用し、前記積算移動平均データの計算が不可能となる両端部の範囲において、その差分データから閾値によりスジ状ムラと判定する場合に、その閾値として、前記の積算移動平均データの計算が可能な範囲とは別の値を用いる手段を有することを特徴とする周期性パターンにおけるスジ状ムラの検査方法、としたものである。
本発明は以上の構成であるから、下記に示す如き効果がある。
即ち、上記本発明によれば、周期性パターンの２次元撮像画像を縦、横方向に別個に輝度データとして積算することによって、ノイズ成分の軽減を計り、さらにこの積算データから積算移動平均データを求め、この積算データと積算移動平均データとの差分データを求めることによって、照明のシェージングやレンズの収差等の画的な変動が起因となるノイズ成分を軽減し、スジ状ムラのみを安定的、高精度に検出することができる。
また、移動平均計算不可能な範囲については、隣接する移動平均計算可能範囲の端部のデータをもとに最小２乗法により予測値を求め、その値を移動平均計算不可能な範囲における積算移動平均データとして代用しているので、より正確で最適な周期性パターンにおけるスジ状ムラの検査方法とすることができる。
さらにこのスジ状ムラの検査方法によれば、通常、検査後に行われている検査ＮＧ品のレビュー（再検査、再確認）の負荷が大幅に軽減されるという利点を有する。
以下本発明を実施するための最良の形態を図面にて詳細に説明する。
上記本発明の周期性パターンにおけるスジ状ムラの検査方法は、まず図１に示すような検査対象物１１の場合には、周期的パターンエリア１３のみを切り出し、図２に示すようにこの切り出した２次元画像データに対して積算データ２１を計算する。（ここでは、図１の縦方向への積算のみを説明するが、同様な処理過程を横方向にも実施する。）
次に、この図２に示す積算データ２１から注目点を対象とする積算移動平均データ２２を計算する。ここで、移動平均計算範囲は変更可能となっている。しかし、この積算移動平均データ２２はその両端で計算が不可能なため（注目点を中心とする移動平均を計算しているため）、移動平均計算不可能な範囲２３については、隣接する移動平均計算可能範囲２４の端部のデータをもとに、最小２乗法により範囲２３における予測値を求め、その値を範囲２３における積算移動平均データとする。
次に、この図２に示す積算データ２１から注目点を対象とする積算移動平均データ２２を計算する。ここで、移動平均計算範囲は変更可能となっている。しかし、この積算移動平均データ２２はその両端で計算が不可能なため（注目点を中心とする移動平均を計算しているため）、移動平均計算不可能な範囲２３については、隣接する移動平均計算可能範囲２４の端部のデータをもとに、最小２乗法により範囲２３における予測値を求め、その値を範囲２３における積算移動平均データとする。
次に、上記積算データ２１と積算移動平均データ２２との差分を計算し、図３に示すように差分データ３１を得る。この差分データ３１に閾値３２を設けスジ状ムラ部の判定を行う。
但し、最小２乗法により移動平均の代用値を求めた範囲２３については、あくまでも範囲２４の隣接する端部の値から最小２乗法により予測した値を積算移動平均データ２２としているため、誤差が生じることが予想される。これに対応するために、最小２乗法により求めた値を、積算移動平均データ２２として代用している範囲２３については、移動平均計算可能範囲２４の閾値３２とは別個の閾値３３を設定可能とした。
この様に、スジ状ムラに特化した検査方法を提供することで、スジ状ムラに限っては高精度に検査可能となる。
上記本発明の周期性パターンにおけるスジ状ムラの検査方法の活用例として、例えば、カラーテレビ用ブラウン管に用いるシャドウマスク、液晶表示パネル用のカラーフィルタ、フォトマスク、フレンネルレンズなどのスジ状ムラの検査方法が挙げられ、優れた実用上の効果を発揮する。
１１‥‥検査対象物
１２‥‥スジ状ムラ
１３‥‥周期的パターンエリア
２１‥‥積算データ
２２‥‥積算移動平均データ
２３‥‥最小２乗法による移動平均計算範囲
２４‥‥移動平均計算可能範囲
３１‥‥差分データ
３２‥‥移動平均計算可能範囲の閾値
３３‥‥最小２乗法による移動平均計算範囲の閾値
１２‥‥スジ状ムラ
１３‥‥周期的パターンエリア
２１‥‥積算データ
２２‥‥積算移動平均データ
２３‥‥最小２乗法による移動平均計算範囲
２４‥‥移動平均計算可能範囲
３１‥‥差分データ
３２‥‥移動平均計算可能範囲の閾値
３３‥‥最小２乗法による移動平均計算範囲の閾値
Claims (1)
- 撮像装置により撮像された周期性パターン上のスジ状ムラの検査方法であって、前記周期性パターンの２次元撮像画像を縦、横方向に別個に輝度データを積算し、積算データを算出する過程と、前記積算データの移動平均を計算し、積算移動平均データを算出する過程と、前記積算データと積算移動平均データとの差分を計算し、差分データを算出する過程と、前記差分データに閾値を設け、その閾値以上のデータをスジ状ムラと判定する過程とを有し、上記積算移動平均データを算出する際に、対象点を中心とする移動平均を計算することとし、積算移動平均データの計算が不可能となる両端部の範囲については、積算移動平均データの計算が可能な範囲の隣接する端部の積算移動平均データをもとに、最小２乗法によって予測値を求め、その値を積算移動平均データの計算が不可能となる範囲の積算移動平均データとして代用し、前記積算移動平均データの計算が不可能となる両端部の範囲において、その差分データから閾値によりスジ状ムラと判定する場合に、その閾値として、前記の積算移動平均データの計算が可能な範囲とは別の値を用いる手段を有することを特徴とする周期性パターンにおけるスジ状ムラの検査方法。
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