JP4889018B2 - 外観検査方法 - Google Patents

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Description

本発明は外観検査方法に係り、特に半導体ウエハやプリント配線基板等のパネル状の被検査物における外観を検査する外観検査方法に関する。
従来、半導体ウエハや液晶ディスプレイ等のパネル状の物体における傷等を検査する外観検査方法および外観検査装置が知られている(例えば、特許文献1参照)。この外観検査方法は、画像処理を用いたものである。この種の外観検査装置は、例えば半導体ウエハの外観を検査する際、ロットの違いやウエハの違い、あるいは同一ウエハ内の面内分布による輝度のバラツキを考慮した判定閾値を予め設定しておく必要がある。この閾値は、外観検査装置による自動検査を実行する都度、作業者が良品画像を複数枚選択し、この選択された複数枚の良品画像から平均画像と標準偏差画像を作成し、合否判定をする判定基準値となる。
特開2001−209798号公報
しかしながら、前述した外観検査方法および外観検査装置は、自動検査を実行する都度、検査作業者が良否判定を行って良品画像を選択する必要があり、検査作業者の工数削減ができないという問題があった。また前述した外観検査方法および外観検査装置は、良品画像の選択を検査作業者に委ねているので、検査作業者が誤って不良画像を良品画像として選択した場合、正しい判定基準値が得られず、誤った合否判定結果となってしまうという問題もある。
つまり上述の外観検査方法は、自動検査をするごとに判定基準値、すなわち平均画像と標準偏差画像を作り替える必要があるので、検査基準が試験ごとに異なることになり、常に安定した検査の実行が困難であるという問題もあった。
そこで本発明は、上述した問題点を解決するべくなされたものであって、その目的とするところは簡易にして常に安定した外観検査を行うことができる外観検査方法を提供するところにある。
上述した目的を達成するべく本発明の外観検査方法は、複数の構成部材が所定部位に配置された被検査物の外観を検査する外観検査方法であって、カメラにより前記被検査物の所定領域を撮影してその画像情報を得る撮影工程と、この撮影工程で得られた前記画像情報を所定階調値のグレースケール画像情報に処理する画像変換工程と、この画像変換工程で変換されたグレースケール画像情報から階調値ごとの出現頻度を求めてそのヒストグラムを作成するヒストグラム作成工程と、このヒストグラム作成工程で得られた階調値ごとの出現頻度から複数のモードを求めるモード検出工程と、このモード検出工程で得られた前記各モードの中で階調値が最も小さな前記モードと最小階調値との間、隣り合う前記各モード間および階調値が最も大きな前記モードと最大階調値との間で前記出現頻度が最小になる階調値をそれぞれ求めて前記構成部材をそれぞれ識別する閾値を得る閾値検出工程と、前記構成部材が配置されている領域を示す配置領域情報をそれぞれ得る配置情報取得工程と、この配置情報取得工程で得た前記配置領域情報で示される前記構成部材の配置領域において、前記モードの各々について複合画像情報を得る画像処理工程と、前記複合画像情報に特異点があるとき前記被検査物に異常があると判定する異常判定工程と、を備え、前記画像処理工程は、前記所定階調値の最小階調値又は最大階調値の一方を第1階調値、他方を第2階調値とする工程と、前記モードの下限最小値となる前記閾値を下限閾値、前記モードの上限最小値となる前記閾値を上限閾値とする工程と、前記グレースケール画像情報の前記下限閾値以下の画像情報を全て前記第1階調値とし、それ以外の画像情報を全て前記第2階調値とする二値化処理により第1画像情報を得る工程と、前記グレースケール画像情報の前記上限閾値以上の画像情報を全て前記第1階調値とし、それ以外の画像情報を全て前記第2階調値とする二値化処理により第2画像情報を得る工程と、前記第1画像情報と前記第2画像情報との論理和演算を実行して合成画像情報を得る工程と、前記配置領域情報に基づいて、前記モードに対応する構成部材が配置されている領域を全て前記第1階調値とし、それ以外の領域を全て前記第2階調値とする二値化処理により第3画像情報を得る工程と、前記合成画像情報と前記第3画像情報との論理積演算を実行して前記複合画像情報を得る工程と、を含む、ことを特徴としている。
つまり上述の外観検査方法は、上記工程を順次実行して得られる複合画像情報に特異点が存在するか否かで被検査物の異常または正常を判定する。
好ましくは前記閾値検出工程は、隣り合う前記モード間で極小値が得られないとき、そのモード間におけるヒストグラムの変曲点から前記閾値を求めることが望ましい。
また本発明の外観検査方法は、複数の構成部材が所定部位に配置された被検査物の外観を検査する外観検査方法であって、
カメラにより前記被検査物の所定領域を撮影してその画像情報を得る撮影工程と、この撮影工程で得られた前記画像情報を所定階調のグレースケール画像情報に処理する画像変換工程と、この画像変換工程で変換されたグレースケール画像情報から階調ごとの出現頻度を求めてそのヒストグラムを作成するヒストグラム作成工程と、このヒストグラム作成工程で得られた階調ごとの出現頻度から複数のモードを求めるモード検出工程と、基準となる前記構成部材ごとに予め得ておいた基準ヒストグラムデータと前記ヒストグラム作成工程で得られたヒストグラムとを比較し、前記基準ヒストグラムにより定められる構成部材ごとの所定階調値範囲内における前記出現頻度が最小になる階調値をそれぞれ求めて前記構成部材をそれぞれ識別する閾値を得る閾値検出工程と、前記構成部材が配置されている領域を示す配置領域情報をそれぞれ得る配置情報取得工程と、この配置情報取得工程で得た前記配置領域情報で示される前記構成部材の配置領域において、前記モードの各々について複合画像情報を得る画像処理工程と、前記複合画像情報に特異点があるとき前記被検査物に異常があると判定する異常判定工程と、を備え、前記画像処理工程は、前記所定階調値の最小階調値又は最大階調値の一方を第1階調値、他方を第2階調値とする工程と、前記モードの下限最小値となる前記閾値を下限閾値、前記モードの上限最小値となる前記閾値を上限閾値とする工程と、前記グレースケール画像情報の前記下限閾値以下の画像情報を全て前記第1階調値とし、それ以外の画像情報を全て前記第2階調値とする二値化処理により第1画像情報を得る工程と、前記グレースケール画像情報の前記上限閾値以上の画像情報を全て前記第1階調値とし、それ以外の画像情報を全て前記第2階調値とする二値化処理により第2画像情報を得る工程と、前記第1画像情報と前記第2画像情報との論理和演算を実行して合成画像情報を得る工程と、前記配置領域情報に基づいて、前記モードに対応する構成部材が配置されている領域を全て前記第1階調値とし、それ以外の領域を全て前記第2階調値とする二値化処理により第3画像情報を得る工程と、前記合成画像情報と前記第3画像情報との論理積演算を実行して前記複合画像情報を得る工程と、を含む、ことを特徴としている。
上述の外観検査方法は、被検査物を構成する構成部材ごとの基準ヒストグラムデータを予め得ておき、この基準ヒストグラムデータを用いて構成部材ごとに判定基準となる下限閾値および上限閾値を得て、被検査物の異常/正常を判定する。
本発明の請求項1に記載の外観検査方法によれば、被検査物をカメラにより撮影して得られた画像情報を所定階調値にグレースケール化し、その階調値ごとのヒストグラムを生成して複数のモードを求め、この得られたモードと階調値ごとの出現頻度を示す下限値に掛かる下限閾値およびその上限値に掛かる上限閾値をそれぞれ求め、構成部材の領域におけるモードの下限閾値以下の画像情報と上限閾値以上の階調を有する画像情報とを論理和演算して得られる合成画像情報と、前記構成部材の配置情報とを論理積演算しているので、被検査物に異常があるときは、複合画像情報に特異点が生成される。したがって本発明の外観検査方法は、この特異点の有無によって被検査物の異常/正常が判定できる。
また本発明の請求項2に記載の外観検査方法によれば、異なるモードがヒストグラムで重なっていたとしてもヒストグラムの変曲点からそれぞれの構成部材を切り分ける閾値(上限閾値または下限閾値)を得ることができる。
あるいは本発明の請求項3に記載の外観検査方法によれば、各モード間の上限閾値または下限閾値を検出する際、基準となる標準被検査物の構成部材ごとに予め得ておいた基準ヒストグラムデータとヒストグラム作成工程で得られたヒストグラムとを比較し、構成部材ごとの階調範囲内における階調値の出現頻度を示す下限値に掛かる下限閾値およびその上限値に掛かる上限閾値をそれぞれ求めているので、被検査物を構成する各構成部材にバラツキがあったとしても、基準ヒストグラムデータに基づいた管理基準値(上限閾値または下限閾値)を維持することができ、極めて効果的な外観検査ができるという優れた効果を奏し得る。
以下、本発明の外観検査方法に係る一実施形態について添付図面を参照しながら説明する。尚、図1〜図14は、本発明の一実施形態を示すための図であって、これらの図によって本発明が限定されるものではない。
さて図1は、本発明の外観検査方法が適用される外観検査装置の要部概略構成を示す図である。この外観検査装置は、一例として半導体ウエハの外観を検査する検査装置である。この図において1は、外観検査対象の半導体ウエハである。この半導体ウエハ1は、その上面に半導体ウエハ1を水平に位置付けるステージ2に載置される。ステージ2の側方には、載置された半導体ウエハ1に光を照射する光源3が設けられている。この光源3は、例えばハロゲンランプ等の光源である。
一方、ステージ2の上方には、光源3によって光が照射された半導体ウエハ1をその上方から視野する位置にカメラ4が設けられている。このカメラ4は、例えばCCD(Charge Coupled Device)やCMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)のイメージセンサを用いて構成される。
尚、このカメラ4は、半導体ウエハ1の全体を撮影してもよいし、半導体ウエハ1の一部分だけを撮影してもよい。ちなみに半導体ウエハ1は、数千個のチップが半導体ウエハ1上に構成されることがある。その場合、カメラ4の撮影範囲は、後述する画像処理装置の処理能力を考慮して半導体ウエハ1の所定領域だけを撮影するように調整する。
カメラ4は、その撮影範囲の指定や撮影して得られた画像情報を受け取る撮像用パソコン10によって制御される。そして撮像用パソコン10が受け取った画像情報は、後述する画像処理方法によって半導体ウエハ1の良否を判定する画像処理用パソコン20に与えられる。
画像処理用パソコン20は、半導体ウエハ1に形成されるパターンやパッド等の構成部材の配置データを予め保持する配置情報データベース21を備えている。この配置情報データベース21が保持する配置データは、半導体ウエハ1を設計するときに用いられる例えばCAD等の設計装置(図1には図示せず)から提供される。
概略的には上述したように構成された外観検査装置における外観検査方法は、図2のフローチャートに示す手順によって自動実行される。尚、ここでは、被検査物である半導体ウエハ1がステージ2の所定位置に載置され、半導体ウエハ1に光源3からの光が照射されているものとして説明する。ちなみにステージ2に半導体ウエハ1を載置するには、何らかの既存の装置を利用して行う。
まず撮像用パソコン10は、カメラ4によってステージ2の所定位置に配置された半導体ウエハ1を撮影してその画像情報を得る(ステップS1;撮影工程)。撮像された画像情報は、画像処理用パソコン20に与えられて、例えばピクセルごとに256階調のグレースケールの画像データに変換される(ステップS2;画像変換工程)。続いて画像処理用パソコン20は、グレースケールに変換された画像データを階調(輝度)ごとの、すなわちピクセルごとの輝度の出現頻度を計数してヒストグラムを生成する(ステップS3;ヒストグラム作成工程)。
例えばカメラ4の撮影範囲に図3に示すように3つ異なる構成部材(構成部材A〜C)がある場合、画像処理用パソコン20は、ステップS2で得られたグレースケール画像情報から、ステップS3で図4に示すようなヒストグラムを生成する。このヒストグラムは、各構成部材A〜Cに対応した階調値(輝度値)でその出現頻度が多くなるグラフとして画像処理用パソコン20が描く。ちなみにこの図では、構成部材Aが最も階調値(または輝度値)が小さく、次いで構成部材B、構成部材Cの順に階調値(または輝度値)が大きいものとしている。
次いで画像処理用パソコン20は、生成したヒストグラムから出現頻度が最大となる点の階調値、すなわちモードを検出する(ステップS4;モード検出工程)。このモードは、図4に示すように構成部材A〜Cごとにそれぞれ出現頻度が最大になる点の階調値として得ることができる。
そして画像処理用パソコン20は、ステップS4で得られた構成部材A〜Cごとの各モードの中で階調値が最も小さなモード(図4では、構成部材Aが相当する)と最小階調値(図4では、階調値[0])との間、隣り合う前記各モード間(図4では、構成部材A,B間と構成部材B,C間)および階調値が最も大きな前記モード(図4では、構成部材C)と最大階調値(図4では、階調値[255])との間で前記出現頻度が最小になる階調値をそれぞれ求めて各構成部材を識別する閾値を得る(ステップS5;閾値検出工程)。したがってこれらの閾値は、各モード間の階調値の出現頻度が最小になる点が、下限閾値または上限閾値となる。
つまり画像処理用パソコン20がステップS5を実行して検出する閾値は、ヒストグラムの構成部材Aにおけるモードの階調値から、この階調値よりも少ない階調値(図4では、階調値[0])の範囲で出現頻度が最小になる点(図4では、G1)と、構成部材Aのモードを示す階調値から構成部材Bのモードを示す階調値までの範囲で出現頻度が最小になる点の階調値(図4では、G2)をそれぞれ検出する。
同様にして画像処理用パソコン20は、構成部材Bのモードを示す階調値から構成部材Cのモードを示す階調値までの範囲で出現頻度が最小になる点(図4では、G3)を検出する。更に画像処理用パソコン20は、構成部材Cのモードを示す階調値から最大階調値(この場合は、階調値[255])の範囲で出現頻度が最小になる点(図4では、G4)を検出する。
画像処理用パソコン20は、このようにして各構成部材を識別する閾値を求めた後、各構成部材が配置されている配置領域情報を配置情報データベース21から取り出す(ステップS6;配置情報取得工程)。
次いで画像処理用パソコン20は、ステップS6で得た配置領域情報で示される構成部材の配置領域内におけるモードの下限閾値以下の画像情報およびこの構成部材の領域におけるモードの上限閾値以上の画像情報との論理和演算をして得られた合成画像情報と、構成部材の配置領域情報との論理積演算を実行して複合画像情報を得る。(ステップS7;画像処理工程)。
より具体的に画像処理用パソコン20がステップS7で行う画像処理について図3を用いて説明する。ここではまず、被検査物が正常であるときについて説明する。尚、ここで説明に用いる図は、階調値[255]の箇所にハッチングを施し、階調値[0]の箇所を白地としている。
さて図3に示すように3つの構成部材A〜Cからなる被検査物において構成部材Bの外観を検査する場合、画像処理用パソコン20は、ステップS5で求めたモード間の最小値のうち構成部材Bの配置領域におけるモードの下限最小値(図4では、G2;下限閾値)以下の画像情報を得るべく、下限閾値G2以下の階調を有するすべての画像情報を階調値[255]、それ以外の画像情報を階調値[0]のデータに2値化処理する。この処理によって得られる画像は、図5に示すように構成部材Aの画像領域が階調値[255]となり、それ以外の構成部材B,Cの画像領域は、階調値[0]になる。
そして画像処理用パソコン20は、ステップS5で求めたモード間の最小値のうち構成部材Bの配置領域におけるモードの上限最小値(図4では、G3;上限閾値)以上の画像情報を得るべく、上限閾値G3以上の階調を有するすべての画像情報を階調値[255]、それ以外の画像情報を階調値[0]のデータに2値化処理する。この処置によって得られた画像は、図6に示すように構成部材Cの画像領域が階調値[255]となり、それ以外の構成部材A,Cの画像領域は、階調値[0]になる。
画像処理用パソコン20は、このようにして得られた画像情報の論理和演算を行って合成画像情報を生成する。この合成画像情報は、図7に示すように検査対象の構成部材Bの画像領域だけが階調値[0]になり、それ以外の画像領域は階調値[255]になる。画像処理用パソコン20は、このようにして得られた合成画像情報と、ステップS6で得られた構成部材Bが配置されている領域を示す配置領域情報(図8)との論理積演算を実行して複合画像情報を得る。そうしてこの論理積演算によって得られた複合画像情報は、図9に示すようにすべての画像領域が階調値[0]になる。
画像処理用パソコン20は、以下、同様にすべての構成部材ごとに上述した手順を繰り返して得られるそれぞれの複合画像情報において、すべての画像領域が階調値[0]であるとき、被検査物は正常であると判定する。
次に構成部材Bの領域に図10に示すように不純物Dが付着した場合、画像処理用パソコン20によって不純物が検出できることを説明する。ちなみに、この不純物Dは、グレースケール処理を行って得られる階調値が構成部材Bの階調値よりも大きい値としている。
まず画像処理用パソコン20は、上述したように構成部材Bの配置領域におけるモードの下限閾値以下の画像情報を得るべく、下限閾値G2以下の階調を有するすべての画像情報を階調値[255]、それ以外の画像情報を階調値[0]のデータに2値化処理する。この2値化処理によって得られる画像情報は、図11に示すように構成部材Aの画像領域が階調値[255]となり、それ以外の構成部材B,Cおよび不純物Dの画像領域は、階調値[0]になる。
次いで画像処理用パソコン20は、構成部材Bの配置領域におけるモードの上限閾値以上の画像情報を得るべく、上限閾値G3以上の階調を有するすべての画像情報を階調値[255]、それ以外の画像情報を階調値[0]のデータに2値化処理する。この処理によって得られた画像は、図12に示すように構成部材C,Dの画像領域が階調値[255]となり、それ以外の構成部材A,Cの画像領域は、階調値[0]になる。
画像処理用パソコン20は、このようにして得られた画像情報の論理和演算を実行する。この論理和演算によって得られる合成画像情報は、図13に示すように検査対象の構成部材Bの画像領域内に不純物Dの画像情報が残ったものとなる。次いで画像処理用パソコン20は、論理和演算によって得られた合成画像情報と、ステップS6で得られた構成部材Bが配置されている配置領域情報(図8)との論理積演算を実行して複合画像情報を得る。この複合画像情報には、図14に示すように不純物Dだけが階調値[255]となって残る。したがって画像処理用パソコン20は、この階調値[255]を検出して、被検査物が異常であると判定する。
以下、画像処理用パソコン20は、同様にすべての構成部材ごとに上述した手順を繰り返して得られるそれぞれの複合画像情報において、すべての画像領域が階調値[0]であるとき、被検査物は正常であると判定し(ステップS8,9)、一部でも階調値[255]があれば特異点ありとして異常と判定する(ステップS10)。
かくして本発明の外観検査装置は、被検査物(例えば半導体ウエハ1)をカメラ4により撮影して得られた画像情報を所定階調値にグレースケール化し、その階調値ごとのヒストグラムを生成して複数のモードを求め、この得られたモードと階調値ごとの出現頻度を示す下限値に掛かる下限閾値およびその上限値に掛かる上限閾値をそれぞれ得た後、各構成部材の配置領域におけるモードの下限閾値以下の画像情報と上限閾値以上の階調を有する画像情報とを論理和演算して得られる合成画像情報を生成し、更に各構成部材の配置情報を論理積演算して複合画像情報を得ているので、被検査物に異常があるときは、得られた複合画像情報に特異点が生成される。したがって、本発明の外観検査方法は、この特異点の有無によって被検査物の異常/正常を判定することができる。
また本実施形態は、各構成部材を識別する閾値を該当するモードの下限閾値および上限閾値から得ているので、予め被検査物から基準となる判定閾値を得ておく必要がない。また本実施形態は、複数枚の被検査物を用いて予め閾値情報を得て、それらの閾値を統計処置して基準閾値とする必要もなく、簡易にしてしかも確実に外観検査を実施することができる。
尚、図4に示すようにヒストグラム中で構成部材Aと構成部材Eの階調値が近接しており、構成部材Aと構成部材Eとの間で最小値を求めることが困難である場合、そのモード間におけるヒストグラムの変曲点から前記閾値を求めてこの点を構成部材Aと構成部材Eとを識別する閾値(構成部材Aについては上限閾値、構成部材Eについては下限閾値となる)に設定すればよい。
また、被検査物によってはヒストグラムデータから極小値や変曲点が求めにくい場合がある。その場合は所定の階調幅で出現頻度の平均値をとる、いわゆる移動平均化によりヒストグラムを平滑化してもよい。例えば図3にヒストグラムを移動平均した結果は、図4の破線で示すようになる。あるいはまた、ある出現頻度を閾値とし、この閾値を超えた画像情報だけを用い、この閾値以下の画像情報を無視するように構成してもかまわないし、既知の正規化相関をとりヒストグラムを平滑化した後、上述した手順を実行してもよい。
尚、上述した実施形態は、2値化処理において該当する画像領域を階調値[255]、それ以外の画像領域を階調値[0]としているが、それぞれを逆に設定して論理を反転した論理を用いて構成しても勿論かまわない。また階調値は、256階調にとらわれることなく、被対象物の検査精度、構成部材の様態等に応じて所望の精度が得られる階調値を採用すればよい。
次に本発明の第二の実施形態に係る外観検査装置について説明する。この実施形態が上述した第一の実施形態と異なるところは、ステップS5の閾値検出工程でモード間の最小値を検出する際、被検査物の構成部材ごとに予め得ておいた基準ヒストグラムデータとステップS3のヒストグラム作成工程で得られたヒストグラムとを比較し、基準ヒストグラムにより定められる構成部材ごとの所定階調値範囲内における前記出現頻度が最小になる階調値をそれぞれ求めて各構成部材間を識別する閾値を得る点にある。
この基準ヒストグラムデータは、基準となる標準被検査物の構成部材ごとに上述したステップS1〜S3を実行して得てもよいし、複数の正常な被検査物に対して上述したステップS1〜S3を実行して得られたヒストグラムを平均化して基準ヒストグラムデータとしてもよい。
したがって本発明の第二の実施形態に係る外観検査装置は、上述のようにして得られた基準ヒストグラムデータを用いることで、例えば被検査物を構成する各構成部材にバラツキがあり、ヒストグラムが若干変動したとしても基準ヒストグラムデータに基づいた管理基準によって被検査物の外観を検査することができる。
尚、本発明の外観検査方法は、上記した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加えてもよい。例えば、上述した実施形態は、被検査物として半導体ウエハを例示したが、それ以外にも本発明の外観検査方法は、複数の構成部材が載置されたプリント配線基板の検査装置にも適用可能である。
また本発明の外観検査方法は、カメラ4から直接グレースケールの画像情報が得られる場合(例えば、モノクロカメラ)、上述したステップS2の処理を省略することができる。
あるいは本発明は、カメラ4から出力される画像がRGBの各色要素の情報を含むカラー画像である場合、各色要素の一つ以上の画像情報を用いて上述したグレースケール化処理を行って外観検査してもよいし、RGBの各色要素をそれぞれグレースケール化した画像情報を組み合わせて外観検査してもよい。このようにすることで本発明の外観検査方法は、構成部材によって最適な外観検査を行うことができる等の実用上多大なる効果を奏することができる。
本発明の外観検査方法が適用される外観検査装置の概略構成を示す構成図。 本発明の外見検査方法の作動手順を示すフローチャート。 被検査物の一例を模式的に示した図。 図3に示す画像情報をグレースケール処理し、階調ごとの出現頻度を表したヒストグラム。 図3に示す画像情報に画像処理を施した結果を示す図。 図3に示す画像情報に画像処理を施した結果を示す図。 図5の画像情報と図6の画像情報とを論理和演算した結果を示す図。 図3に示す構成部材Bの領域情報を示す図。 図7の画像情報と図8の画像情報とを論理積演算した結果を示す図。 不純物が含まれた被検出物の一例を模式的に示した図。 図10に示す画像情報に画像処理を施した結果を示す図。 図10に示す画像情報に画像処理を施した結果を示す図。 図11の画像情報と図12の画像情報とを論理和演算した結果を示す図。 図11の画像情報と図8の画像情報とを論理積演算した結果を示す図。
符号の説明
1 半導体ウエハ
2 ステージ
3 光源
4 カメラ
10 撮像用パソコン
20 画像処理用パソコン
21 配置情報データベース

Claims (3)

  1. 複数の構成部材が所定部位に配置された被検査物の外観を検査する外観検査方法であって、
    カメラにより前記被検査物の所定領域を撮影してその画像情報を得る撮影工程と、
    この撮影工程で得られた前記画像情報を所定階調値のグレースケール画像情報に処理する画像変換工程と、
    この画像変換工程で変換されたグレースケール画像情報から階調値ごとの出現頻度を求めてそのヒストグラムを作成するヒストグラム作成工程と、
    このヒストグラム作成工程で得られた階調値ごとの出現頻度から複数のモードを求めるモード検出工程と、
    このモード検出工程で得られた前記各モードの中で階調値が最も小さな前記モードと最小階調値との間、隣り合う前記各モード間および階調値が最も大きな前記モードと最大階調値との間で前記出現頻度が最小になる階調値をそれぞれ求めて前記構成部材をそれぞれ識別する閾値を得る閾値検出工程と、
    記構成部材が配置されている領域を示す配置領域情報をそれぞれ得る配置情報取得工程と、
    この配置情報取得工程で得た前記配置領域情報で示される前記構成部材の配置領域において、前記モードの各々について複合画像情報を得る画像処理工程と、
    前記複合画像情報に特異点があるとき前記被検査物に異常があると判定する異常判定工程と、を備え、
    前記画像処理工程は、前記所定階調値の最小階調値又は最大階調値の一方を第1階調値、他方を第2階調値とする工程と、
    前記モードの下限最小値となる前記閾値を下限閾値、前記モードの上限最小値となる前記閾値を上限閾値とする工程と、
    前記グレースケール画像情報の前記下限閾値以下の画像情報を全て前記第1階調値とし、それ以外の画像情報を全て前記第2階調値とする二値化処理により第1画像情報を得る工程と、
    前記グレースケール画像情報の前記上限閾値以上の画像情報を全て前記第1階調値とし、それ以外の画像情報を全て前記第2階調値とする二値化処理により第2画像情報を得る工程と、
    前記第1画像情報と前記第2画像情報との論理和演算を実行して合成画像情報を得る工程と、
    前記配置領域情報に基づいて、前記モードに対応する構成部材が配置されている領域を全て前記第1階調値とし、それ以外の領域を全て前記第2階調値とする二値化処理により第3画像情報を得る工程と、
    前記合成画像情報と前記第3画像情報との論理積演算を実行して前記複合画像情報を得る工程と、を含む、ことを特徴とする外観検査方法。
  2. 前記閾値検出工程は、隣り合う前記モード間で極小値が得られないとき、そのモード間におけるヒストグラムの変曲点から前記閾値を求めることを特徴とする請求項1に記載の外観検査方法。
  3. 複数の構成部材が所定部位に配置された被検査物の外観を検査する外観検査方法であって、
    カメラにより前記被検査物の所定領域を撮影してその画像情報を得る撮影工程と、
    この撮影工程で得られた前記画像情報を所定階調のグレースケール画像情報に処理する画像変換工程と、
    この画像変換工程で変換されたグレースケール画像情報から階調ごとの出現頻度を求めてそのヒストグラムを作成するヒストグラム作成工程と、
    このヒストグラム作成工程で得られた階調ごとの出現頻度から複数のモードを求めるモード検出工程と、
    基準となる前記構成部材ごとに予め得ておいた基準ヒストグラムデータと前記ヒストグラム作成工程で得られたヒストグラムとを比較し、前記基準ヒストグラムにより定められる構成部材ごとの所定階調値範囲内における前記出現頻度が最小になる階調値をそれぞれ求めて前記構成部材をそれぞれ識別する閾値を得る閾値検出工程と、
    記構成部材が配置されている領域を示す配置領域情報をそれぞれ得る配置情報取得工程と、
    この配置情報取得工程で得た前記配置領域情報で示される前記構成部材の配置領域において、前記モードの各々について複合画像情報を得る画像処理工程と、
    前記複合画像情報に特異点があるとき前記被検査物に異常があると判定する異常判定工程と、を備え、
    前記画像処理工程は、前記所定階調値の最小階調値又は最大階調値の一方を第1階調値、他方を第2階調値とする工程と、
    前記モードの下限最小値となる前記閾値を下限閾値、前記モードの上限最小値となる前記閾値を上限閾値とする工程と、
    前記グレースケール画像情報の前記下限閾値以下の画像情報を全て前記第1階調値とし、それ以外の画像情報を全て前記第2階調値とする二値化処理により第1画像情報を得る工程と、
    前記グレースケール画像情報の前記上限閾値以上の画像情報を全て前記第1階調値とし、それ以外の画像情報を全て前記第2階調値とする二値化処理により第2画像情報を得る工程と、
    前記第1画像情報と前記第2画像情報との論理和演算を実行して合成画像情報を得る工程と、
    前記配置領域情報に基づいて、前記モードに対応する構成部材が配置されている領域を全て前記第1階調値とし、それ以外の領域を全て前記第2階調値とする二値化処理により第3画像情報を得る工程と、
    前記合成画像情報と前記第3画像情報との論理積演算を実行して前記複合画像情報を得る工程と、を含む、ことを特徴とする外観検査方法。
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