JPH01313745A - 着色周期性パターンの検査方法 - Google Patents
着色周期性パターンの検査方法Info
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- JPH01313745A JPH01313745A JP14662088A JP14662088A JPH01313745A JP H01313745 A JPH01313745 A JP H01313745A JP 14662088 A JP14662088 A JP 14662088A JP 14662088 A JP14662088 A JP 14662088A JP H01313745 A JPH01313745 A JP H01313745A
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Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
- G01N21/95—Investigating the presence of flaws or contamination characterised by the material or shape of the object to be examined
- G01N21/956—Inspecting patterns on the surface of objects
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Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
〔産業上の利用分野〕
本発明は、カラーテレビカメラに用いられる撮像管や固
体撮像管素子に用いられる色分解フィルタや液晶デイス
プレィ装置に用いられるカラーフィルタなど着色した単
位パターンを繰り返し配列した周期パターンの欠陥、ム
ラなどを検査する方法に関するものである。
体撮像管素子に用いられる色分解フィルタや液晶デイス
プレィ装置に用いられるカラーフィルタなど着色した単
位パターンを繰り返し配列した周期パターンの欠陥、ム
ラなどを検査する方法に関するものである。
従来、CODカラーフィルタ、液晶カラーフィルタは、
パターンの欠陥やムラがあると撮像した映像や表示する
映像の欠陥になり、また表面に微小な凹凸があるとその
カラーフィルタを使用した製品が不良となってしまうた
め、カラーフィルタの製造途中または後に検査を行い、
欠陥のあるカラーフィルタを除外しなければならない。
パターンの欠陥やムラがあると撮像した映像や表示する
映像の欠陥になり、また表面に微小な凹凸があるとその
カラーフィルタを使用した製品が不良となってしまうた
め、カラーフィルタの製造途中または後に検査を行い、
欠陥のあるカラーフィルタを除外しなければならない。
このようなカラーフィルタの検査は、従来、顕微鏡検査
、各種照明を用いた目視検査で行われてきたが、個人差
、欠陥見逃しなどの問題があった。
、各種照明を用いた目視検査で行われてきたが、個人差
、欠陥見逃しなどの問題があった。
そこで、これらの問題を解決するためにいろいろの方法
が提案されている。
が提案されている。
第8〜10図により周期性パターンをテレビカメラによ
り撮影し、画像処理する検査方法について説明する。
り撮影し、画像処理する検査方法について説明する。
第8図に示す検査装置においては、第9図に示すような
周期的な開口を単位パターン51として持つ被検査体4
6の開口面積の異常を検知するため、直流電源49で点
灯される白熱ランプ48と拡散板47で構成される透過
照明部により被検査体46を照明し、TV左カメラ1で
検査領域を撮影する。画像処理装置42はTVカメラの
出力信号をA/D変換してデジタル画像データとし、フ
レームメモリ、及び演算器により画面の加算、減算を含
む各種の画像処理を高速で行う。制御装置43は画像処
理装置42、及びXYステージ50と駆動機構45で構
成されるパターン移動機構を制御してパターンの移動を
行う。なお、第9図において52.53は欠陥をもった
単位パターンである。
周期的な開口を単位パターン51として持つ被検査体4
6の開口面積の異常を検知するため、直流電源49で点
灯される白熱ランプ48と拡散板47で構成される透過
照明部により被検査体46を照明し、TV左カメラ1で
検査領域を撮影する。画像処理装置42はTVカメラの
出力信号をA/D変換してデジタル画像データとし、フ
レームメモリ、及び演算器により画面の加算、減算を含
む各種の画像処理を高速で行う。制御装置43は画像処
理装置42、及びXYステージ50と駆動機構45で構
成されるパターン移動機構を制御してパターンの移動を
行う。なお、第9図において52.53は欠陥をもった
単位パターンである。
TV左カメラ1によるビデオ信号の単位開口による変化
が無視できる撮影条件、例えば1画素に対応するパター
ン面積に単位開口11が10個程度入るようにし、パタ
ーンを移動変位させる方向がTV左カメラ1の走査線方
向で、パターンの変位距離が画素ピッチの整数倍となっ
ている場合について第10図により説明する。
が無視できる撮影条件、例えば1画素に対応するパター
ン面積に単位開口11が10個程度入るようにし、パタ
ーンを移動変位させる方向がTV左カメラ1の走査線方
向で、パターンの変位距離が画素ピッチの整数倍となっ
ている場合について第10図により説明する。
パターンの欠陥がある所を通る直線上の光透過重分布は
、例えば第10図(a)に示すようになり、第9図の5
3で示すような開口面積が正常なパターン51よりも大
きい欠陥、即ち白欠陥による光透過率の変化54や、第
9図の52で示すように開口面積が正常なパターン51
よりも小さい欠陥、即ち黒欠陥による光透過率の変化5
5が検出される。また、第10図(a)の場合と同じ線
上を走査したビデオ信号を示すと第10図(b)のよう
になり、パターンの照明ムラ、撮像面の感度ムラ等によ
る緩やかな信号変化(シェーディング)とビデオ信号処
理装置で発生するランダムノイズ、及び光学系に付着し
たゴミなどによる信号の局部的な変化56が現れる。
、例えば第10図(a)に示すようになり、第9図の5
3で示すような開口面積が正常なパターン51よりも大
きい欠陥、即ち白欠陥による光透過率の変化54や、第
9図の52で示すように開口面積が正常なパターン51
よりも小さい欠陥、即ち黒欠陥による光透過率の変化5
5が検出される。また、第10図(a)の場合と同じ線
上を走査したビデオ信号を示すと第10図(b)のよう
になり、パターンの照明ムラ、撮像面の感度ムラ等によ
る緩やかな信号変化(シェーディング)とビデオ信号処
理装置で発生するランダムノイズ、及び光学系に付着し
たゴミなどによる信号の局部的な変化56が現れる。
このようなビデオ信号を複数フレームを加算することに
より、加算回数をNとしたときランダムノイズ成分の比
率を1/gにまで減少することができる(第10図(C
))。次に、パターンを変位させて同様の画面加算処理
をした場合、第10図(d)に示すように、パターンの
移動と共にパターン上の欠陥による信号も移動している
が、撮像系のシェーディングや光学系のゴミ等による信
号56の位置は変化していない。そこで、第10図(C
)で示すデータから第10図(d)に示すデータを減算
すると、両データに含まれるシェーディングやゴミなど
による信号56は消去され、パターンの光透過率変化に
よる信号と低減されたランダムノイズ成分だけが残り、
この結果、欠陥による信号はパターンの移動量に応じた
画素数前れた位置でその近傍の平均値に対する値の差が
ほぼ同じで、符号が反転して現れ、その反転する順序は
欠陥の種類(白欠陥、黒欠陥)によって逆転する。
より、加算回数をNとしたときランダムノイズ成分の比
率を1/gにまで減少することができる(第10図(C
))。次に、パターンを変位させて同様の画面加算処理
をした場合、第10図(d)に示すように、パターンの
移動と共にパターン上の欠陥による信号も移動している
が、撮像系のシェーディングや光学系のゴミ等による信
号56の位置は変化していない。そこで、第10図(C
)で示すデータから第10図(d)に示すデータを減算
すると、両データに含まれるシェーディングやゴミなど
による信号56は消去され、パターンの光透過率変化に
よる信号と低減されたランダムノイズ成分だけが残り、
この結果、欠陥による信号はパターンの移動量に応じた
画素数前れた位置でその近傍の平均値に対する値の差が
ほぼ同じで、符号が反転して現れ、その反転する順序は
欠陥の種類(白欠陥、黒欠陥)によって逆転する。
以上のような処理をした画像データは欠陥部のみ明るさ
が局部的に変化しているため、モニタで観察すれば容易
に欠陥として認識することができ、また欠陥部での周囲
に対する明暗の反転の順序で欠陥の種類を識別すること
もできる。
が局部的に変化しているため、モニタで観察すれば容易
に欠陥として認識することができ、また欠陥部での周囲
に対する明暗の反転の順序で欠陥の種類を識別すること
もできる。
次に、パターンの移動方法について第11図により説明
する。
する。
第11図に示すように、被検査体位置P0〜P、があり
、前述の移動はこの図のPoとP、に相当する。この場
合、2箇所から得られる画像データのみで処理を行った
場合、同図のH方向に開口率が変化することによって生
じた斑は検出されるが、他の方向、例えばV方向に変化
が大きく、H方向に変化が小さい斑は検出されないとい
う検出感度の異方性を生ずる欠点があるが、例えば同図
のPo、P+ 、P2、P3、P4で撮像して得た画像
データをもとに、PoとP、、P、とP2、PoとP3
、PoとP4の組み合わせで各々について所定の処理を
行って異方性を解消することができる。また、図のP、
からP、のように円周上に配列した各位置での画像デー
タの合計を中心位置P0の画像データから減算して得ら
れる画像データに基づいて検出を行っても同様に異方性
を回避することができ、しかも視覚的に反応し易い明る
さ分布の曲率を近似した値が得られ、目視検査に近い検
査結果となる。そして、各位置で撮像して得られる画像
データには前記したランダムノイズ成分とシェーディン
グ成分、さらに固定ノイズ成分などが含まれており、ラ
ンダムノイズ成分は、各移動位置において複数フレーム
分を加算することで抑圧することができ、またシェーデ
ィング成分や固定ノイズ成分は画像データのフレーム数
の総和が「0」となるように画像データの演算をごなう
ことによって消去できる。例えば、第11図のPoの位
置で32フレ一ム分、P、で8フレ一ム分の加算を行い
、Plでの画像データを4倍した画像データからPoで
の画像データを減算すれば両画像データの総和は「0」
となり、シェーディング成分や固定ノイズ成分が消去さ
れる。また、P+からP、の各位置において、それぞれ
4フレ一ム分の画面加算を行った場合、P、からP、の
画像データの加算結果は32フレ一ム分の画像データの
加算結果に相当するからPoの位置で32フレ一ム分の
画像データを加算した結果から減算すれば、同様にシェ
ーディング成分や固定ノイズ成分が消去されると共に、
明るさ分布の2次元微分値が得られる。さらに、以上の
ような処理によりシェーディング成分や固定ノイズ成分
の低減された画像データに対して平滑処理を加えると、
ランダムノイズ成分がさらに減少し、極めて軽微なムラ
成分の検出が可能になり、また微小欠陥や周期の短いム
ラによる画像データの変化を抑制することもできる。
、前述の移動はこの図のPoとP、に相当する。この場
合、2箇所から得られる画像データのみで処理を行った
場合、同図のH方向に開口率が変化することによって生
じた斑は検出されるが、他の方向、例えばV方向に変化
が大きく、H方向に変化が小さい斑は検出されないとい
う検出感度の異方性を生ずる欠点があるが、例えば同図
のPo、P+ 、P2、P3、P4で撮像して得た画像
データをもとに、PoとP、、P、とP2、PoとP3
、PoとP4の組み合わせで各々について所定の処理を
行って異方性を解消することができる。また、図のP、
からP、のように円周上に配列した各位置での画像デー
タの合計を中心位置P0の画像データから減算して得ら
れる画像データに基づいて検出を行っても同様に異方性
を回避することができ、しかも視覚的に反応し易い明る
さ分布の曲率を近似した値が得られ、目視検査に近い検
査結果となる。そして、各位置で撮像して得られる画像
データには前記したランダムノイズ成分とシェーディン
グ成分、さらに固定ノイズ成分などが含まれており、ラ
ンダムノイズ成分は、各移動位置において複数フレーム
分を加算することで抑圧することができ、またシェーデ
ィング成分や固定ノイズ成分は画像データのフレーム数
の総和が「0」となるように画像データの演算をごなう
ことによって消去できる。例えば、第11図のPoの位
置で32フレ一ム分、P、で8フレ一ム分の加算を行い
、Plでの画像データを4倍した画像データからPoで
の画像データを減算すれば両画像データの総和は「0」
となり、シェーディング成分や固定ノイズ成分が消去さ
れる。また、P+からP、の各位置において、それぞれ
4フレ一ム分の画面加算を行った場合、P、からP、の
画像データの加算結果は32フレ一ム分の画像データの
加算結果に相当するからPoの位置で32フレ一ム分の
画像データを加算した結果から減算すれば、同様にシェ
ーディング成分や固定ノイズ成分が消去されると共に、
明るさ分布の2次元微分値が得られる。さらに、以上の
ような処理によりシェーディング成分や固定ノイズ成分
の低減された画像データに対して平滑処理を加えると、
ランダムノイズ成分がさらに減少し、極めて軽微なムラ
成分の検出が可能になり、また微小欠陥や周期の短いム
ラによる画像データの変化を抑制することもできる。
以上のような画像処理が施された画像データをもとに製
品の良・不良の判定を自動的に行う方法も提案されてい
る。
品の良・不良の判定を自動的に行う方法も提案されてい
る。
第12図は第10図と同様な条件で測定した例を示し、
第12図(a)〜(e)は第10図と同様であり、Aは
開口率の変化が緩やかな部分、Bは開口率が周期的に変
化している部分、Cは開口率の変化が大きく、しかも孤
立している部分、Dは光学系の汚れなどによるビデオ信
号の局部的な変化成分(固定ノイズ成分)である。第1
2図(e)には被検査体の開口率の変化による成分が抽
出されていることが分かる。この場合、被検査体の移動
量は、検出しようとするムラの状態により異なるが、ム
ラの変化する周期の増大に伴って被検査体の移動量も増
大し、フレームメモリの画素数に換算して2画素から2
0画素程度に設定する。次に、第12図(e)の画像デ
ータに対して、十分広い領域の画像データの平均値を減
算すると第12図(f)に示すようになり、また第12
図(e)の画像データを微分すると第12図(g)に示
すようになり、検出しようとするムラの性質に応じて所
定の闇値S、 、S、を設定することにより自動的にム
ラを検出することができる。第12図(h)は第12図
(g)の画像データに対して閾値S、 、S2を設定し
、闇値を越えた場合を「1」、越えない場合を「0」と
して示した2値化データである。そして、第12図(a
)のCに示すような孤立したムラを検出し、製品不良と
する場合は、第12図(f)または(g)の画像データ
に対してSlのような闇値を設定すればよい。
第12図(a)〜(e)は第10図と同様であり、Aは
開口率の変化が緩やかな部分、Bは開口率が周期的に変
化している部分、Cは開口率の変化が大きく、しかも孤
立している部分、Dは光学系の汚れなどによるビデオ信
号の局部的な変化成分(固定ノイズ成分)である。第1
2図(e)には被検査体の開口率の変化による成分が抽
出されていることが分かる。この場合、被検査体の移動
量は、検出しようとするムラの状態により異なるが、ム
ラの変化する周期の増大に伴って被検査体の移動量も増
大し、フレームメモリの画素数に換算して2画素から2
0画素程度に設定する。次に、第12図(e)の画像デ
ータに対して、十分広い領域の画像データの平均値を減
算すると第12図(f)に示すようになり、また第12
図(e)の画像データを微分すると第12図(g)に示
すようになり、検出しようとするムラの性質に応じて所
定の闇値S、 、S、を設定することにより自動的にム
ラを検出することができる。第12図(h)は第12図
(g)の画像データに対して閾値S、 、S2を設定し
、闇値を越えた場合を「1」、越えない場合を「0」と
して示した2値化データである。そして、第12図(a
)のCに示すような孤立したムラを検出し、製品不良と
する場合は、第12図(f)または(g)の画像データ
に対してSlのような闇値を設定すればよい。
また、第12図(a)のBに示すような周期的に変化す
るムラを検出して製品不良とする場合は、第12図(f
)または(g)の画像データに対してS2のような閾値
を設定し、第12図(h)に示すような2値化データに
変換した後、近傍画素を加算して第12図(+)に示す
ような所定の領域内のムラの数、即ち密度データに変換
し、この密度データに対して所定の閾値S、を設定して
比較することにより周期的に変化しているムラのみを検
出し、その結果から製品の良・不良を判定することがで
きる。
るムラを検出して製品不良とする場合は、第12図(f
)または(g)の画像データに対してS2のような閾値
を設定し、第12図(h)に示すような2値化データに
変換した後、近傍画素を加算して第12図(+)に示す
ような所定の領域内のムラの数、即ち密度データに変換
し、この密度データに対して所定の閾値S、を設定して
比較することにより周期的に変化しているムラのみを検
出し、その結果から製品の良・不良を判定することがで
きる。
しかしながら、前述した検査方法を多色周期パターンの
検査に適用した場合、R,G、Bなどに着色された1組
のパターンを単位パターンとして扱うために、第13図
に示すように周期パターンの配列ピッチが大きくなって
撮像画素との周期が接近するために撮像した映像のモア
レが強くなり、検出能力が高くできないという問題があ
り、また、そのためにビデオ信号の各色の信号レベルを
揃えて撮像した信号におけるパターンのピッチを小さく
しモアレがでないようにすると、信号レベルに差がない
ために第4図に示すような各色の境界の形状異常21.
22を検出することができないという不具合を生ずる。
検査に適用した場合、R,G、Bなどに着色された1組
のパターンを単位パターンとして扱うために、第13図
に示すように周期パターンの配列ピッチが大きくなって
撮像画素との周期が接近するために撮像した映像のモア
レが強くなり、検出能力が高くできないという問題があ
り、また、そのためにビデオ信号の各色の信号レベルを
揃えて撮像した信号におけるパターンのピッチを小さく
しモアレがでないようにすると、信号レベルに差がない
ために第4図に示すような各色の境界の形状異常21.
22を検出することができないという不具合を生ずる。
本発明は上記問題点を解決するためのもので、高感度で
確実にカラーフィルタなどの検査を行うことができる着
色周期パターンの検査方法を提供することを目的とする
。
確実にカラーフィルタなどの検査を行うことができる着
色周期パターンの検査方法を提供することを目的とする
。
そのために本発明は、着色周期性パターンを有する試料
に光を照射し、撮像して得られた画像データから着色周
期性パターンを検査する方法において、互いに異なる波
長成分の像を読み取る複数の撮像手段により得られるビ
デオ信号に基づいて検査することを特徴とする。
に光を照射し、撮像して得られた画像データから着色周
期性パターンを検査する方法において、互いに異なる波
長成分の像を読み取る複数の撮像手段により得られるビ
デオ信号に基づいて検査することを特徴とする。
本発明は、着色周期性パターンを構成する各色に対応し
た波長成分の像をそれぞれ読取ることにより、着色周期
性パターンの各色の境界線の形状異常などを検出するこ
とができ、また、各色に対応するビデオ信号レベルを揃
えることにより信号レベルにおけるピッチを短くしてモ
アレの発生を防止し、解像度を高く設定して高感度の欠
陥検出を行うことが可能となる。
た波長成分の像をそれぞれ読取ることにより、着色周期
性パターンの各色の境界線の形状異常などを検出するこ
とができ、また、各色に対応するビデオ信号レベルを揃
えることにより信号レベルにおけるピッチを短くしてモ
アレの発生を防止し、解像度を高く設定して高感度の欠
陥検出を行うことが可能となる。
以下、実施例を図面を参照して説明す4゜第1図は本発
明の一実施例を示す図、第2図は光源の構成の一実施例
を示す図で、第9図と同一番号は同一内容を示している
。なお、1a〜ICはそれぞれR,G、B用光源、2a
〜2Cは光ファイバ、3は光ファイバ束、4は出射口、
5はレンズ、6a〜6bはカメラコントロールユニット
(CCU)、7は合成回路、8a〜8dはフレーム積分
回路である。
明の一実施例を示す図、第2図は光源の構成の一実施例
を示す図で、第9図と同一番号は同一内容を示している
。なお、1a〜ICはそれぞれR,G、B用光源、2a
〜2Cは光ファイバ、3は光ファイバ束、4は出射口、
5はレンズ、6a〜6bはカメラコントロールユニット
(CCU)、7は合成回路、8a〜8dはフレーム積分
回路である。
R,G、B用光源1a〜ICは、第2図に示すようにハ
ロゲンランプ11からの光を反射鏡12で集光し、カラ
ーフィルタ13を通して特定の色の光を光ファイバ2a
〜2cで受光するように構成され、各々独立に光強度を
調整できるようになっている。各光源の光を受けた光フ
ァイバ2a〜2Cを束ねた光ファイバ束3は、出射口4
で各色のファイバが均一に混合されるように束ねられて
いる。このファイバを光源としてXYステージ50上に
載置された試料46を照明し、3管式または3板式カラ
ーテレビカメラ41で撮像する。カラーテレビカメラ4
1は、撮影レンズによる光学像を色分離プリズムなどの
光学手段でR,G、 B光に分離し、各々の像を別々の
撮像管またはCCDで読み取るものである。カラーテレ
ビカメラ41から得られるR、G、B各々のビデオ信号
とそれらを合成した信号(白黒画像と同等)はそれぞれ
フレーム積分回路でA/D変換された後、フレームメモ
リを使って積分処理される。画像処理装置42では、一
連の撮像動作によって得られた4種類の画像データを順
次処理して欠陥やムラを検出する。即ち、RGB合成画
像を観察しながら、信号レベルが各色間じになるように
R,G、Bの光量を調整して照明光のスペクトルを設定
すると、カラーフィルタの配列ピッチがR,G、Bを単
位としていたものが、第3図に示すように、1/3とな
り、モアレの発生が抑制され、解像度を高く設定して微
小な黒点のように高い検出能力を必要とする欠陥検出が
可能となり、高感度の欠陥検出を行うことができる。ま
た、第4図に示すような着色光でないとコントラストの
得られない、または単色光で強いコントラストを示す欠
陥やムラはR,G、Bなどの単色画像から検出できる。
ロゲンランプ11からの光を反射鏡12で集光し、カラ
ーフィルタ13を通して特定の色の光を光ファイバ2a
〜2cで受光するように構成され、各々独立に光強度を
調整できるようになっている。各光源の光を受けた光フ
ァイバ2a〜2Cを束ねた光ファイバ束3は、出射口4
で各色のファイバが均一に混合されるように束ねられて
いる。このファイバを光源としてXYステージ50上に
載置された試料46を照明し、3管式または3板式カラ
ーテレビカメラ41で撮像する。カラーテレビカメラ4
1は、撮影レンズによる光学像を色分離プリズムなどの
光学手段でR,G、 B光に分離し、各々の像を別々の
撮像管またはCCDで読み取るものである。カラーテレ
ビカメラ41から得られるR、G、B各々のビデオ信号
とそれらを合成した信号(白黒画像と同等)はそれぞれ
フレーム積分回路でA/D変換された後、フレームメモ
リを使って積分処理される。画像処理装置42では、一
連の撮像動作によって得られた4種類の画像データを順
次処理して欠陥やムラを検出する。即ち、RGB合成画
像を観察しながら、信号レベルが各色間じになるように
R,G、Bの光量を調整して照明光のスペクトルを設定
すると、カラーフィルタの配列ピッチがR,G、Bを単
位としていたものが、第3図に示すように、1/3とな
り、モアレの発生が抑制され、解像度を高く設定して微
小な黒点のように高い検出能力を必要とする欠陥検出が
可能となり、高感度の欠陥検出を行うことができる。ま
た、第4図に示すような着色光でないとコントラストの
得られない、または単色光で強いコントラストを示す欠
陥やムラはR,G、Bなどの単色画像から検出できる。
なお、R,G、B各波長成分の撮像は、シリアル処理で
もパラレル処理でも可能であるが、各波長成分の撮像を
同時に行うようにすれば、シリアル処理に対して検査時
間を1/3に短縮す漬ことが可能となる。
もパラレル処理でも可能であるが、各波長成分の撮像を
同時に行うようにすれば、シリアル処理に対して検査時
間を1/3に短縮す漬ことが可能となる。
第5図は撮像装置として冷却型CODカメラを使用した
本発明の他の実施例を示す図で、図中、61は冷却型C
CDカメラ、62は画像処理装置、64はシャッタ、6
5はシャッタ駆動装置、66は試料である。
本発明の他の実施例を示す図で、図中、61は冷却型C
CDカメラ、62は画像処理装置、64はシャッタ、6
5はシャッタ駆動装置、66は試料である。
冷却型CCDカメラ61は、電子冷却方式等により冷却
して暗電流やノイズを無視できる程度まで大幅に減少さ
せ、暗い領域での長時間露光が可能なCCDカメラで、
積算光量に対する映像信号の直線性が良好であることが
特徴であり、従来の高感度テレビカメラでも映し出せな
かった暗い領域を高画質で鮮明に写し出すことができ、
1画素・1秒間光たり数個オーダーの光子まで検出する
ことが可能である。
して暗電流やノイズを無視できる程度まで大幅に減少さ
せ、暗い領域での長時間露光が可能なCCDカメラで、
積算光量に対する映像信号の直線性が良好であることが
特徴であり、従来の高感度テレビカメラでも映し出せな
かった暗い領域を高画質で鮮明に写し出すことができ、
1画素・1秒間光たり数個オーダーの光子まで検出する
ことが可能である。
このような冷却型CCDカメラ61を使用し、撮像した
ときの各色の信号レベルが同じになるように各色の光量
調整を行い、光ファイバ3により試料66を照射してC
CDカメラで撮像する。そして、試料なしで撮像した画
像データを17、試料を入れて撮像した画像データを■
、シャッター4を閉じて撮像した画像データをIoとす
ると、試料上の点の透過率Tは、 1、−I。
ときの各色の信号レベルが同じになるように各色の光量
調整を行い、光ファイバ3により試料66を照射してC
CDカメラで撮像する。そして、試料なしで撮像した画
像データを17、試料を入れて撮像した画像データを■
、シャッター4を閉じて撮像した画像データをIoとす
ると、試料上の点の透過率Tは、 1、−I。
として計算できる。ここでL 1. 、t、は対応す
る位置の画像データであり、シャッター閉(光量=0)
のときの画像データが無視できれば、T=I/I。
る位置の画像データであり、シャッター閉(光量=0)
のときの画像データが無視できれば、T=I/I。
として透過率が得られる。この演算は画像処理装置2に
より各画像データをフレームメモリに記憶した後、画面
間演算で行うことができる。そして、冷却型CCDカメ
ラの画素数が512X512とすれば、この演算で約2
5万点の透過率データが得られることになる。こうして
得られた画像データにはシェーディングや撮像系のゴミ
等の成分は含まれていないため、この画像に対して前述
したような各検査項目に応じた画像処理を行うことによ
り1度の測定で検査を行うことが可能である。
より各画像データをフレームメモリに記憶した後、画面
間演算で行うことができる。そして、冷却型CCDカメ
ラの画素数が512X512とすれば、この演算で約2
5万点の透過率データが得られることになる。こうして
得られた画像データにはシェーディングや撮像系のゴミ
等の成分は含まれていないため、この画像に対して前述
したような各検査項目に応じた画像処理を行うことによ
り1度の測定で検査を行うことが可能である。
また、光源が安定していれば画像データ■1をメモリに
記憶させておき、これを使用するようにすれば試料毎に
測定を行う必要がなく、測定時間を短縮することができ
る。
記憶させておき、これを使用するようにすれば試料毎に
測定を行う必要がなく、測定時間を短縮することができ
る。
通常の固体撮像素子や撮像管では、光量と映像信号の直
線性が十分でなく、また熱電子の影響が大きく高精度の
測定は困難であり、イメージディセクタ管をフォトンオ
ウト法で用いる場合には、空間分解能や直線性、S/N
は良好であるが、撮像時間が長いという問題があった(
1画素当たりIms程度、25万画素として約4分)が
、本発明においては冷却型CCDカメラ1を使用するこ
とにより、数Sec程度で撮像でき直線性も良好となる
。
線性が十分でなく、また熱電子の影響が大きく高精度の
測定は困難であり、イメージディセクタ管をフォトンオ
ウト法で用いる場合には、空間分解能や直線性、S/N
は良好であるが、撮像時間が長いという問題があった(
1画素当たりIms程度、25万画素として約4分)が
、本発明においては冷却型CCDカメラ1を使用するこ
とにより、数Sec程度で撮像でき直線性も良好となる
。
また、欠陥検出は画像データに対して、微分処理を行う
ことにより、試料移動を行うことなく、従来の撮像(フ
レーム積分)→試料移動→撮像(フレーム積分)を行っ
た結果に相当する画像データが得られその後、同様な画
像処理を行えば欠陥検出を行うことができる。この場合
、例えば第6図(a)、(b)、(c)のような微分処
理の空間フィルタを使用することにより特徴抽出を行え
ばよい。第6図(a)、(b、)の空間フィルタを使用
すれば1次元のエツジ抽出を行うことができ、第6図(
C)の空間フィルタを使用すれば2次元のエツジ強調を
行うことができる。そして、画像データのバラツキ、解
像特性、検出すべき欠陥の性質などに応じて空間フィル
タを選択すれば良く、また白/黒欠陥の識別は第6図(
c)の空間フィルタを使用して着目画素の大きさを判別
し、周囲画素に対する着目画素の大きさにより識別する
ことができる。
ことにより、試料移動を行うことなく、従来の撮像(フ
レーム積分)→試料移動→撮像(フレーム積分)を行っ
た結果に相当する画像データが得られその後、同様な画
像処理を行えば欠陥検出を行うことができる。この場合
、例えば第6図(a)、(b)、(c)のような微分処
理の空間フィルタを使用することにより特徴抽出を行え
ばよい。第6図(a)、(b、)の空間フィルタを使用
すれば1次元のエツジ抽出を行うことができ、第6図(
C)の空間フィルタを使用すれば2次元のエツジ強調を
行うことができる。そして、画像データのバラツキ、解
像特性、検出すべき欠陥の性質などに応じて空間フィル
タを選択すれば良く、また白/黒欠陥の識別は第6図(
c)の空間フィルタを使用して着目画素の大きさを判別
し、周囲画素に対する着目画素の大きさにより識別する
ことができる。
また、ムラの検出判定も第6図(C)の空間フィルタを
使用することにより、第12図で説明したような一連の
撮像動作を行ったのと同じ結果が得られ、第12図の場
合と同様、画面加算処理、闇値の設定を行うことにより
検出・判定まで行うことができる。
使用することにより、第12図で説明したような一連の
撮像動作を行ったのと同じ結果が得られ、第12図の場
合と同様、画面加算処理、闇値の設定を行うことにより
検出・判定まで行うことができる。
ところで、第5図の透過率測定方法では、−画素毎のデ
ータのバラツキがそのままデータに影響を与えるため高
精度の測定を行うためには測定点を中心とする小領域の
画像データ、例えば5×5pix〜1OX10pixな
どの平均値を演算する必要がある。測定点が限られてい
る場合には、CPUによる処理でも演算に要する時間は
少なくてすむが、測定点が多くなるとCPUによる処理
では多くの時間を要するので、その場合には透過率デー
タが得られたフレームメモリに画像処理の1種である平
滑フィルタ処理を行った後、所定の画像データを読み出
すようにすれば高速化することが可能となる。
ータのバラツキがそのままデータに影響を与えるため高
精度の測定を行うためには測定点を中心とする小領域の
画像データ、例えば5×5pix〜1OX10pixな
どの平均値を演算する必要がある。測定点が限られてい
る場合には、CPUによる処理でも演算に要する時間は
少なくてすむが、測定点が多くなるとCPUによる処理
では多くの時間を要するので、その場合には透過率デー
タが得られたフレームメモリに画像処理の1種である平
滑フィルタ処理を行った後、所定の画像データを読み出
すようにすれば高速化することが可能となる。
前述したように、冷却型CCDは積算光量に対する映像
信号の直線性が良好であることが特徴であるが、透過率
の低い試料を測定する場合には、試料なしで撮像した画
像データ11をmaxに近い値に設定しても試料を入れ
て撮像した画像データ■の値が小さくなり直線性の僅か
な誤差や暗電流などが透過率値に影響する。
信号の直線性が良好であることが特徴であるが、透過率
の低い試料を測定する場合には、試料なしで撮像した画
像データ11をmaxに近い値に設定しても試料を入れ
て撮像した画像データ■の値が小さくなり直線性の僅か
な誤差や暗電流などが透過率値に影響する。
このため、■及び11を撮像するときに、これらの二つ
の画像データレベルがほぼ等しく、十分な大きさを持つ
ように撮像した方が精度の高い結果が得られ、その場合
画像処理には、補正演算が必要となる。
の画像データレベルがほぼ等しく、十分な大きさを持つ
ように撮像した方が精度の高い結果が得られ、その場合
画像処理には、補正演算が必要となる。
そのための一つの方法として■、撮像時の露光時間が、
■の時の1/Tとなる様にシャッタを動作させてIと1
、をほぼ同じ値とすることが可能である。
■の時の1/Tとなる様にシャッタを動作させてIと1
、をほぼ同じ値とすることが可能である。
しかし、メカシャッタには、動作時間のバラツキがある
ため、特にシャツタ開時間が短い場合には誤差が大きく
なる欠点があり、この誤差が無視できない場合には、シ
ャツタ開時間を測定し、その値によりデータを補正すれ
ば良い。
ため、特にシャツタ開時間が短い場合には誤差が大きく
なる欠点があり、この誤差が無視できない場合には、シ
ャツタ開時間を測定し、その値によりデータを補正すれ
ば良い。
第7図はこれを実現するための本発明の他の実施例を示
す図であり、第5図と同一番号は同一内容を示している
。なお、図中、70はハーフミラ−171は光センサ、
72は測定装置である。
す図であり、第5図と同一番号は同一内容を示している
。なお、図中、70はハーフミラ−171は光センサ、
72は測定装置である。
本実施例では、ハーフミラ−70により撮像時の光の一
部をセンサ71で検出し、検出信号が得られている時間
を測定装置72で測定することにより露光時間を求める
。こうして求めた露光時間によりデータを補正し、■と
■、の二つの画像データレベルをほぼ等しくすることが
できる。
部をセンサ71で検出し、検出信号が得られている時間
を測定装置72で測定することにより露光時間を求める
。こうして求めた露光時間によりデータを補正し、■と
■、の二つの画像データレベルをほぼ等しくすることが
できる。
また、冷却型CCDの蓄積時間を変化させ、例えば試料
を入れて撮像した画像データIの方を長くしてIと11
のレベルを等しくしてもよい。
を入れて撮像した画像データIの方を長くしてIと11
のレベルを等しくしてもよい。
またIと11の撮像時に光源の明るさを変えても同様な
結果を得ることができる。
結果を得ることができる。
以上のように本発明に・よれば、着色パターンによるモ
アレの発生を防止して解像度を高く設定して高感度の欠
陥検出を行うことができると共に、単色光による画像か
ら、着色パターンの形状異常のような着色光でないとコ
ントラストの得られないまたは単色光で強いコントラス
トを示す欠陥やムラを確実に検出することができる。
アレの発生を防止して解像度を高く設定して高感度の欠
陥検出を行うことができると共に、単色光による画像か
ら、着色パターンの形状異常のような着色光でないとコ
ントラストの得られないまたは単色光で強いコントラス
トを示す欠陥やムラを確実に検出することができる。
第1図は本発明の一実施例を示す図、第2図は光源の構
成の一実施例を示す図、第3図は着色周期パターンと撮
像信号レベルの関係を示す図、第4図は着色パターンの
形状異常を示す図、第5図は冷却型CODカメラにより
撮像する場合の実施例を示す図、第6図は空間フィルタ
を示す図、第7図は露光時間を測定するようにした本発
明の他の実施例を示す図、第8図は従来の周期性パター
ンの検査方法を説明するための図、第9図は周期性パタ
ーンとその欠陥を説明するための図、第10図は従来の
検出方法を説明するための図、第11図はパターン移動
方法を説明するための図、第12図はムラ検出の方法を
説明するための図、第13図は着色周期パターンと撮像
信号レベルの関係を示す図である。 1 a 〜1 c・−R,G、B月光源、2a〜2cm
・・光ファイバ、3・・・光ファイバ束、4・・・出射
口、5・・・レンズ、6a〜6c・・・CCU、8a〜
8d・・・フレーム積分回路、41・・・カラーテレビ
カメラ。 出 願 人 大日本印刷株式会社代理人 弁理士
蛭 川 昌 信(外4名)第1図 第2図 第3図 第4図 第5図 第6図 (a) (b) (C)第7図 第8図 第9図 一°゛○○○○(r− 一一一一〇σ○○〇− 第10図 区 1 2 ; −ど − 派
成の一実施例を示す図、第3図は着色周期パターンと撮
像信号レベルの関係を示す図、第4図は着色パターンの
形状異常を示す図、第5図は冷却型CODカメラにより
撮像する場合の実施例を示す図、第6図は空間フィルタ
を示す図、第7図は露光時間を測定するようにした本発
明の他の実施例を示す図、第8図は従来の周期性パター
ンの検査方法を説明するための図、第9図は周期性パタ
ーンとその欠陥を説明するための図、第10図は従来の
検出方法を説明するための図、第11図はパターン移動
方法を説明するための図、第12図はムラ検出の方法を
説明するための図、第13図は着色周期パターンと撮像
信号レベルの関係を示す図である。 1 a 〜1 c・−R,G、B月光源、2a〜2cm
・・光ファイバ、3・・・光ファイバ束、4・・・出射
口、5・・・レンズ、6a〜6c・・・CCU、8a〜
8d・・・フレーム積分回路、41・・・カラーテレビ
カメラ。 出 願 人 大日本印刷株式会社代理人 弁理士
蛭 川 昌 信(外4名)第1図 第2図 第3図 第4図 第5図 第6図 (a) (b) (C)第7図 第8図 第9図 一°゛○○○○(r− 一一一一〇σ○○〇− 第10図 区 1 2 ; −ど − 派
Claims (4)
- (1)着色周期性パターンを有する試料に光を照射し、
撮像して得られた画像データから着色周期性パターンを
検査する方法において、互いに異なる波長成分の像を読
み取る複数の撮像手段により得られるビデオ信号に基づ
いて検査することを特徴とする着色周期性パターンの検
査方法。 - (2)撮像手段が3管式または3板式カラーテレビカメ
ラであり、R、G、Bに分離したビデオ信号から検査す
ることを特徴とする請求項1記載の着色周期性パターン
の検査方法。 - (3)R、G、B、及びRGBを合成したビデオ信号か
ら検査することを特徴とする請求項1記載の着色周期性
パターンの検査方法。 - (4)各波長成分の撮像を同時に行うことを特徴とする
請求項1記載の着色周期性パターンの検査方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP63146620A JP2718510B2 (ja) | 1988-06-13 | 1988-06-13 | 着色周期性パターンの検査方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP63146620A JP2718510B2 (ja) | 1988-06-13 | 1988-06-13 | 着色周期性パターンの検査方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH01313745A true JPH01313745A (ja) | 1989-12-19 |
JP2718510B2 JP2718510B2 (ja) | 1998-02-25 |
Family
ID=15411855
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP63146620A Expired - Lifetime JP2718510B2 (ja) | 1988-06-13 | 1988-06-13 | 着色周期性パターンの検査方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2718510B2 (ja) |
Cited By (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH09505445A (ja) * | 1993-11-19 | 1997-05-27 | クロスポイント・ソルーションズ・インコーポレイテッド | ドーピングされたバリア金属層を備えるアンチヒューズ |
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US9074886B2 (en) | 2012-07-09 | 2015-07-07 | Shenzhen China Star Optoelectronics Technology Co., Ltd. | Line-width measurement device and measurement method using the same |
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-
1988
- 1988-06-13 JP JP63146620A patent/JP2718510B2/ja not_active Expired - Lifetime
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US9074886B2 (en) | 2012-07-09 | 2015-07-07 | Shenzhen China Star Optoelectronics Technology Co., Ltd. | Line-width measurement device and measurement method using the same |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2718510B2 (ja) | 1998-02-25 |
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