JP6475027B2 - 表面検査装置および表面検査方法、ならびにそのためのプログラムおよびそのプログラムの記録媒体 - Google Patents
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- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
Description
(1)画像特徴量の値の分布から、統計的特徴を抽出して写像(例えば、ヒストグラムなど)を構成する方法、
(2)画像特徴量を説明変数とし、上記判断パラメータを目的変数として多変量解析を行って所定の写像(例えば、検索空間など)を構成する方法などを挙示できる。
(1)予測式(関係式)の発見や量の推定などに用いる重回帰分析や正準相関分析、
(2)標本の分類や質の推定などに用いるクラスター分析や判別分析、
(3)多変量の統合整理(減らす)、変量の分類、および代表変量の発見などに用いる主成分分析や因子分析などが含まれる。なお、これらの方法のいずれを採用するかは、目的に応じて選択すれば良い。
(1)形状特徴量の値の分布から、統計的特徴を抽出して写像(例えば、ヒストグラムなど)を構成する方法、
(2)形状特徴量を説明変数とし、上記判断パラメータを目的変数として多変量解析を行って所定の写像(例えば、検索空間など)を構成する方法などを挙示できる。
まず、図9(a)は、散乱光検出手段20により検出された画像から、図4(b)に示すように画像検出手段32により、第一の波長の光の強度の検出画像としてG画像と、第二の波長の光の強度の検出画像としてR画像とを取得し、GとRとについて、その異常点が検出されやすいように強度比が表れるように比をとり、強度比像作成手段43により色強度比画像データとして画像化したものである。ここでは、この色強度比画像データをそのまま色強度比相関パラメータとして用いた。次に、図9(b)は、この色強度比画像データにおける複数の画素のうち、上記色強度比相関パラメータの値が所定の閾値の範囲外である色成分異常点を特定し、異常点を白画素でする色成分異常点特定手段によって、画像化して表示したものである。すなわち、白画素の数から、色強度比相関パラメータに基づく異常点を確認することができる。
10 光源
11 コリメータレンズ
12 ポラライザ
13 検査対象
14 対物レンズ
20 散乱光検出手段
21 偏光ビームスプリッタ
22、22´、23、23´ CCDカメラ
30 画像検出手段
31 偏光成分画像検出手段
31a P偏光成分画像検出手段
31b S偏光成分画像検出手段
32 色成分画像検出手段
32a 第一の波長の色成分画像検出手段
32b 第二の波長の色成分画像検出手段
40 強度比相関パラメータ取得手段
41 偏光強度比像作成手段
42 偏光強度比相関パラメータ取得手段
43 色強度比像作成手段
44 色強度比相関パラメータ取得手段
50 表面性状判断手段
51 偏光成分表面性状判断手段
511 偏光成分異常点特定手段
512 偏光成分形状特徴量抽出手段
513 偏光成分良否判断手段
52 色成分表面性状判断手段
521 色成分異常点特定手段
522 色成分形状特徴量抽出手段
523 色成分良否判断手段
53 表面性状総合判断手段
60 画像解析手段
70 表示部
Claims (11)
- 照射された光の散乱光を分析して、上記光が照射された物体表面の性状を検査する表面検査装置であって、
上記散乱光を、散乱面に平行な振動成分であるP偏光成分と、上記散乱面に垂直な振動成分であるS偏光成分とに分離する偏光成分分離手段と、
上記偏光成分分離手段によって分離された上記P偏光成分および上記S偏光成分のそれぞれの偏光成分画像として検出する偏光成分画像検出手段と、
上記偏光成分画像検出手段により検出されたそれぞれの偏光成分画像から算出されるパラメータで、かつ、上記P偏光成分の強度に対する上記S偏光成分の強度の比と相関をもつパラメータである偏光強度比相関パラメータの値を取得する偏光強度比相関パラメータ取得手段と、
上記散乱光を、複数の波長の光の強度に関する複数の検出画像として検出する色成分画像検出手段と、
上記色成分画像検出手段によって検出された複数の検出画像から算出されるパラメータで、かつ、上記複数の検出画像におけるそれぞれの波長の光の強度比と相関を持つパラメータである色強度比相関パラメータの値を取得する色強度比相関パラメータ取得手段と、
上記偏光強度比相関パラメータ取得手段により取得した偏光強度比相関パラメータの値および上記色強度比相関パラメータ取得手段により取得した色強度比相関パラメータの値に基づいて、上記物体表面の性状を判断する表面性状判断手段とを備え、
上記偏光成分分離手段が、散乱光を偏光ビームスプリッタによってP偏光成分とS偏光成分とに分離する偏光成分分離手段であって、
かつ、前記偏光成分分離手段の偏光ビームスプリッタによって分離されたP偏光成分およびS偏光成分のそれぞれについて複数の波長の光の強度に関する複数の検出画像として検出することでP偏光成分の色成分検出画像とS偏光成分の色成分検出画像とを検出し、
上記P偏光成分の色成分検出画像および上記S偏光成分の色成分検出画像とから、上記偏光成分画像検出手段が検出する上記P偏光成分および上記S偏光成分のそれぞれの偏光成分画像、および上記色成分画像検出手段が検出する複数の波長の光の強度に関する複数の検出画像を抽出して用いることを特徴とする表面検査装置。 - 照射された光の散乱光を分析して、上記光が照射された物体表面の性状を検査する表面検査装置であって、
上記散乱光を、散乱面に平行な振動成分であるP偏光成分と、上記散乱面に垂直な振動成分であるS偏光成分とに分離する偏光成分分離手段と、
上記偏光成分分離手段によって分離された上記P偏光成分および上記S偏光成分のそれぞれの偏光成分画像として検出する偏光成分画像検出手段と、
上記偏光成分画像検出手段により検出されたそれぞれの偏光成分画像から算出されるパラメータで、かつ、上記P偏光成分の強度に対する上記S偏光成分の強度の比と相関をもつパラメータである偏光強度比相関パラメータの値を取得する偏光強度比相関パラメータ取得手段と、
上記散乱光を、複数の波長の光の強度に関する複数の検出画像として検出する色成分画像検出手段と、
上記色成分画像検出手段によって検出された複数の検出画像から算出されるパラメータで、かつ、上記複数の検出画像におけるそれぞれの波長の光の強度比と相関を持つパラメータである色強度比相関パラメータの値を取得する色強度比相関パラメータ取得手段と、
上記偏光強度比相関パラメータ取得手段により取得した偏光強度比相関パラメータの値および上記色強度比相関パラメータ取得手段により取得した色強度比相関パラメータの値に基づいて、上記物体表面の性状を判断する表面性状判断手段とを備え、
上記表面性状判断手段は、
上記偏光強度比相関パラメータの分布が反映された偏光強度比画像データから、その偏光強度比画像データの特徴を示す偏光成分特徴量を抽出し、抽出された上記偏光成分特徴量を定義域のパラメータとし、上記物体表面の性状を判断するために予め定めた偏光成分判断パラメータを値域のパラメータとして構成した所定の偏光成分判断写像を用いて、
上記偏光成分特徴量の値から求めた上記偏光成分判断パラメータの値に基づいて、上記物体表面の偏光成分に関する性状の判断と、
上記色強度比相関パラメータの分布が反映された色強度比画像データから、その色強度比画像データの特徴を示す色成分特徴量を抽出し、抽出された上記色成分特徴量を定義域のパラメータとし、上記物体表面の性状を判断するために予め定めた色成分判断パラメータを値域のパラメータとして構成した所定の色成分判断写像を用いて、
上記色成分特徴量の値から求めた上記色成分判断パラメータの値に基づいて、上記物体表面の色成分に関する性状の判断と、を行うことを特徴とする表面検査装置。 - 上記表面性状判断手段は、
上記偏光強度比相関パラメータの分布が反映された偏光強度比画像データから、その偏光強度比画像データの特徴を示す偏光成分特徴量を抽出し、抽出された上記偏光成分特徴量を定義域のパラメータとし、上記物体表面の性状を判断するために予め定めた偏光成分判断パラメータを値域のパラメータとして構成した所定の偏光成分判断写像を用いて、
上記偏光成分特徴量の値から求めた上記偏光成分判断パラメータの値に基づいて、上記物体表面の偏光成分に関する性状の判断と、
上記色強度比相関パラメータの分布が反映された色強度比画像データから、その色強度比画像データの特徴を示す色成分特徴量を抽出し、抽出された上記色成分特徴量を定義域のパラメータとし、上記物体表面の性状を判断するために予め定めた色成分判断パラメータを値域のパラメータとして構成した所定の色成分判断写像を用いて、
上記色成分特徴量の値から求めた上記色成分判断パラメータの値に基づいて、上記物体表面の色成分に関する性状の判断と、を行うことを特徴とする請求項1に記載の表面検査装置。 - 上記表面性状判断手段は、
上記偏光強度比相関パラメータとして、パラメータΨ=tan-1(S偏光成分の強度/P偏光成分の強度)を用いることを特徴とする請求項2または3に記載の表面検査装置。 - 上記偏光強度比画像データにおける複数の画素のうち、上記偏光強度比相関パラメータの値が所定の閾値の範囲外である偏光成分異常点を特定する偏光成分異常点特定手段と、
上記偏光成分異常点特定手段が特定した複数の偏光成分異常点の中から、互いに隣接する複数の偏光成分異常点からなる偏光成分異常点グループを特定し、特定した偏光成分異常点グループの特徴を示す偏光成分形状特徴量を抽出する偏光成分形状特徴量抽出手段と、を備え、
上記表面性状判断手段は、
上記偏光成分形状特徴量を上記偏光成分特徴量として、多変量解析を行って構成した写像を上記所定の偏光成分判断写像として用いて、
上記偏光成分形状特徴量抽出手段によって抽出された上記偏光成分形状特徴量の値から求めた上記偏光成分判断パラメータの値に基づいて、上記物体表面の偏光成分に関する性状を判断し、かつ、
上記色強度比画像データにおける複数の画素のうち、上記色強度比相関パラメータの値が所定の閾値の範囲外である色成分異常点を特定する色成分異常点特定手段と、
上記色成分異常点特定手段が特定した複数の色成分異常点の中から、互いに隣接する複数の色成分異常点からなる色成分異常点グループを特定し、特定した色成分異常点グループの特徴を示す色成分形状特徴量を抽出する色成分形状特徴量抽出手段と、を備え、
上記表面性状判断手段は、
上記色成分形状特徴量を上記色成分特徴量として、多変量解析を行って構成した写像を上記所定の色成分判断写像として用いて、
上記色成分形状特徴量抽出手段によって抽出された上記色成分形状特徴量の値から求めた上記色成分判断パラメータの値に基づいて、上記物体表面の色成分に関する性状を判断することを特徴とする請求項2〜4のいずれかに記載の表面検査装置。 - 上記表面性状判断手段は、
上記物体表面の偏光成分に関する良否を判定するための偏光成分良否判定パラメータを上記偏光成分判断パラメータとして、多変量解析を行って構成した写像を上記所定の偏光成分判断写像として用いて、
上記偏光成分形状特徴量抽出手段によって抽出された上記偏光成分形状特徴量の値から求めた上記偏光成分良否判定パラメータの値に基づいて、上記物体表面の偏光成分に関する良否の判定と、
上記物体表面の色成分に関する良否を判定するための色成分良否判定パラメータを上記色成分判断パラメータとして、多変量解析を行って構成した写像を上記所定の色成分判断写像として用いて、
上記色成分形状特徴量抽出手段によって抽出された上記色成分形状特徴量の値から求めた上記色成分良否判定パラメータの値に基づいて、上記物体表面の色成分に関する良否の判定とを行うことを特徴とする請求項5に記載の表面検査装置。 - 上記表面性状判断手段は、
上記物体表面の光沢ムラの種類を判別するための光沢ムラ種類判別パラメータを上記偏光成分判断パラメータとして、多変量解析を行って構成した写像を上記所定の偏光成分判断写像として用いて、
上記偏光成分形状特徴量抽出手段によって抽出された上記偏光成分形状特徴量の値から求めた上記光沢ムラ種類判別パラメータの値に基づいて、上記物体表面における光沢ムラの種類を判別し、かつ、
上記物体表面の色ムラの種類を判別するための色ムラ種類判別パラメータを上記色成分判断パラメータとして、多変量解析を行って構成した写像を上記所定の色成分判断写像として用いて、
上記色成分形状特徴量抽出手段によって抽出された上記色成分形状特徴量の値から求めた上記色ムラ種類判別パラメータの値に基づいて、上記物体表面における色ムラの種類を判別すること
を特徴とする請求項5に記載の表面検査装置。 - 照射された光の散乱光を分析して、上記光が照射された物体表面の性状を検査する表面検査方法であって、
上記散乱光を、散乱面に平行な振動成分であるP偏光成分と、上記散乱面に垂直な振動成分であるS偏光成分とに分離する偏光成分分離ステップと、
上記偏光成分分離ステップにて分離された上記P偏光成分および上記S偏光成分のそれぞれの偏光成分検出画像として検出する偏光成分画像検出ステップと、
上記偏光成分画像検出ステップにより検出されたそれぞれの偏光成分画像から算出されるパラメータで、かつ、上記P偏光成分の強度に対する上記S偏光成分の強度の比と相関をもつパラメータである偏光強度比相関パラメータの値を取得する偏光強度比相関パラメータ取得ステップと、
上記散乱光を、複数の波長の光の強度に関する複数の検出画像として検出する色成分画像検出ステップと、
上記色成分画像検出ステップによって検出された複数の検出画像から算出されるパラメータで、かつ、上記複数の検出画像におけるそれぞれの波長の光の強度比と相関を持つパラメータである色強度比相関パラメータの値を取得する色強度比相関パラメータ取得ステップと、
上記偏光強度比相関パラメータ取得ステップにより取得した偏光強度比相関パラメータの値および上記色強度比相関パラメータ取得ステップにより取得した色強度比相関パラメータの値に基づいて、上記物体表面の性状を判断する表面性状判断ステップとを含み、
上記偏光成分分離ステップが、散乱光を偏光ビームスプリッタによってP偏光成分とS偏光成分とに分離する偏光成分分離ステップであって、
かつ、前記偏光成分分離ステップの偏光ビームスプリッタによって分離されたP偏光成分およびS偏光成分のそれぞれについて複数の波長の光の強度に関する複数の検出画像として検出することでP偏光成分の色成分検出画像とS偏光成分の色成分検出画像とを検出し、
上記P偏光成分の色成分検出画像および上記S偏光成分の色成分検出画像とから、上記偏光成分画像検出手段が検出する上記P偏光成分および上記S偏光成分のそれぞれの偏光成分画像、および上記色成分画像検出手段が検出する複数の波長の光の強度に関する複数の検出画像を抽出して用いることを特徴とする表面検査方法。 - 照射された光の散乱光を分析して、上記光が照射された物体表面の性状を検査する表面検査方法であって、
上記散乱光を、散乱面に平行な振動成分であるP偏光成分と、上記散乱面に垂直な振動成分であるS偏光成分とに分離する偏光成分分離ステップと、
上記偏光成分分離ステップにて分離された上記P偏光成分および上記S偏光成分のそれぞれの偏光成分検出画像として検出する偏光成分画像検出ステップと、
上記偏光成分画像検出ステップにより検出されたそれぞれの偏光成分画像から算出されるパラメータで、かつ、上記P偏光成分の強度に対する上記S偏光成分の強度の比と相関をもつパラメータである偏光強度比相関パラメータの値を取得する偏光強度比相関パラメータ取得ステップと、
上記散乱光を、複数の波長の光の強度に関する複数の検出画像として検出する色成分画像検出ステップと、
上記色成分画像検出ステップによって検出された複数の検出画像から算出されるパラメータで、かつ、上記複数の検出画像におけるそれぞれの波長の光の強度比と相関を持つパラメータである色強度比相関パラメータの値を取得する色強度比相関パラメータ取得ステップと、
上記偏光強度比相関パラメータ取得ステップにより取得した偏光強度比相関パラメータの値および上記色強度比相関パラメータ取得ステップにより取得した色強度比相関パラメータの値に基づいて、上記物体表面の性状を判断する表面性状判断ステップとを含み、
上記表面性状判断ステップは、
上記偏光強度比相関パラメータの分布が反映された偏光強度比画像データから、その偏光強度比画像データの特徴を示す偏光成分特徴量を抽出し、抽出された上記偏光成分特徴量を定義域のパラメータとし、上記物体表面の性状を判断するために予め定めた偏光成分判断パラメータを値域のパラメータとして構成した所定の偏光成分判断写像を用いて、
上記偏光成分特徴量の値から求めた上記偏光成分判断パラメータの値に基づいて、上記物体表面の偏光成分に関する性状の判断と、
上記色強度比相関パラメータの分布が反映された色強度比画像データから、その色強度比画像データの特徴を示す色成分特徴量を抽出し、抽出された上記色成分特徴量を定義域のパラメータとし、上記物体表面の性状を判断するために予め定めた色成分判断パラメータを値域のパラメータとして構成した所定の色成分判断写像を用いて、
上記色成分特徴量の値から求めた上記色成分判断パラメータの値に基づいて、上記物体表面の色成分に関する性状の判断とを行うことを特徴とする表面検査方法。 - 請求項1から7までのいずれか1項に記載の表面検査装置を動作させるための表面検査プログラムであって、コンピュータを上記の各手段として機能させるための表面検査プログラム。
- 請求項10に記載の表面検査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。
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US6134011A (en) * | 1997-09-22 | 2000-10-17 | Hdi Instrumentation | Optical measurement system using polarized light |
JP2005043240A (ja) * | 2003-07-23 | 2005-02-17 | Mitsubishi Electric Corp | 路面状態検出センサ |
BRPI0917910B1 (pt) * | 2008-08-26 | 2019-08-20 | Kabushiki Kaisha Bridgestone | Método e aparelho para detectar desigualdade de superfície de um objeto sob inspeção |
US8184294B2 (en) * | 2009-03-09 | 2012-05-22 | Honeywell International Inc. | Apparatus and method for measuring haze of sheet materials or other materials |
JP5794629B2 (ja) * | 2011-06-30 | 2015-10-14 | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 | 表面検査装置、表面検査方法、表面検査プログラム、およびコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
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