JPH06129992A - 周期性パターンの検査装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 周期性パターンにおける欠陥を誤りなく検査
する。 【構成】 周期性パターンを有する検査対象物の多値画
像Ｐａとその遅延多値画像Ｐｂとの差分画像を得て、更
にその絶対値を２値化することにより、検査対象物に存
在する欠陥候補とすべき２値画像Ｐｃを抽出する。この
２値画像Ｐｃには欠陥候補の画像の他に、多値画像にお
ける明暗が変化する変化点に相当する無用な画像が混在
している。多値画像Ｐａをもとに得られるマスク画像Ｐ
ｍは、変化点を表現しており、マスク画像Ｐｍの反転画
像と２値画像Ｐｃの論理積を演算することにより、２値
画像Ｐｃから無用な画像が除去され、欠陥候補に相当す
る被マスク画像Ｐｄのみが取り出される。この被マスク
画像Ｐｄに基づいて、欠陥位置特定・欠陥種別ブロック
４０と欠陥検出ブロック６０により、欠陥候補の中から
欠陥の選別を行うことにより、欠陥の検出が行われる。 【効果】 周期性パターンにおける欠陥を誤りなく検査
する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、例えばシャドウマス
ク、液晶表示パネル用カラーフィルタなどの周期性パタ
ーンを有する検査対象物における、傷、ピンホール、黒
点、ゴミなどの欠陥を検査する装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、周期性パターンにおける欠陥の検
査は、裸眼または顕微鏡を用いて眼視的に行われていた
が、多数の製品を検査するためには多くの人手を必要と
し、また官能検査であるために検査精度および信頼性に
かけるという欠点があった。この問題を解決するものと
して、様々な検査装置が提案されている。特開昭６２−
１３０３４３号公報に開示される装置はその一例であ
る。

【０００３】図７は、この従来装置による検査の原理を
示す説明図である。図７（ａ）は、検査対象物としての
周期性パターンの一例を示す。この周期性パターンで
は、明暗２つの領域が反復する。図７（ｂ）は、図７
（ａ）におけるＡ−Ａ線に沿って、このパターンを撮像
して得られる多値画像（明度に応じた階調を有する画
像）の例を示し、図７（ｃ）は図７（ｂ）の多値画像を
１周期分遅らせた画像である。図７（ｄ）は、図７
（ｂ）および（ｃ）の２つの多値画像の差分を演算して
得られた差分画像である。この従来装置では、差分画像
における値が所定の閾値以上である部分を欠陥と判定す
る。なお、図７（ｂ）〜（ｄ）の各画像は画像信号で表
現されている。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、パター
ンの繰り返し周期は、画像を構成する最小単位である画
素の整数倍になるとは限らない。このため、パターンの
明暗が変化する点（変化点）での階調の変動の傾きは、
一般に繰り返し周期毎に異なるので、図７（ｄ）に示す
ように差分画像には欠陥に対応する部分だけではなく、
変化点においても高い値が現れる。その結果、変化点の
近傍においても欠陥が存在するものと、誤って判定され
るという問題点があった。

【０００５】この発明は、上記の問題点を解消するため
になされたもので、周期性パターンにおける欠陥を誤り
なく検査する周期性パターンの検査装置を提供すること
を目的とする。

【０００６】

【課題を解決するための手段】この発明にかかる周期性
パターンの検査装置は、一定の周期でパターンが反復す
る検査対象物における欠陥を検査する装置であって、
（ａ）前記検査対象物の明度に応じた階調を有する多値
画像を得る画像入力手段と、（ｂ）前記多値画像を、前
記パターンが反復する方向に前記周期の整数倍分ずらし
た変位多値画像を得る第１の変位手段と、（ｃ）前記多
値画像と前記変位多値画像との差を演算して差分多値画
像を得る差分演算手段と、（ｄ）前記差分多値画像の絶
対値を演算して絶対多値画像を得る絶対値演算手段と、
（ｅ）前記絶対多値画像における値を所定の第１の閾値
と比較し、その比較結果に応じて２値化することによ
り、第１の２値画像を得る第１の２値化手段と、（ｆ）
前記画像入力手段で得た多値画像におけるエッジ部分を
表現するエッジ画像を得るエッジ抽出手段と、（ｇ）前
記エッジ画像における値を所定の第２の閾値と比較し、
その比較結果に応じて２値化することにより、第２の２
値画像を得る第２の２値化手段と、（ｈ）前記第２の２
値画像を、前記パターンが反復する方向に前記周期の整
数倍分ずらした変位２値画像を得る第２の変位手段と、
（ｉ）前記第２の２値画像と前記変位２値画像との論理
積を演算し、マスク画像を得る論理積演算手段と、
（ｊ）前記マスク画像の反転画像と前記第１の２値画像
との論理積を演算し、被マスク画像を得るマスク手段
と、（ｋ）前記被マスク画像に基づいて前記検査対象物
における欠陥を検出する検出手段と、を備える。

【０００７】なおこの発明では、煩雑な記載を避けるた
めに、画像を表現し各手段で処理される「画像信号」
と、「画像」そのものとを区別せずに、双方を「画像」
と表現する。

【０００８】

【作用】この発明における検査装置は、周期性パターン
を有する検査対象物の多値画像とその変位多値画像との
差分画像を得て、更にその絶対値を２値化することによ
り、検査対象物に存在する欠陥候補とすべき２値画像を
抽出する。この２値画像には欠陥候補の画像の他に、多
値画像における変化点に相当する無用な画像が混在して
いる。多値画像をもとに得られるマスク画像は、この変
化点を表現しており、マスク画像の反転画像と２値化画
像の論理積を演算することにより、２値化画像から無用
な画像が除去され、欠陥候補に相当する被マスク画像の
みが取り出される。この被マスク画像に基づいて、欠陥
候補の中から欠陥の選別を行うことにより、欠陥の検出
が行われる。

【０００９】

【実施例】

［１．装置の全体構成と概略動作］図２はこの発明の実
施例における検査装置の全体構成を示すブロック図であ
る。画像入力ブロック（画像入力手段）１０は、検査対
象物１の多値画像を得る装置部分である。画像入力ブロ
ック１０では、検査対象物１がステージ１１の上に載置
され、副走査方向Ｙへ搬送される。搬送の過程で読み取
り装置１２によって、検査対象物１の画像が画素単位で
主走査方向Ｘに沿って読み取られる。Ａ／Ｄ変換回路１
３は、読み取り装置１２から送られる画像をデジタル化
して多値画像を得る。この多値画像は比較ブロック２０
とマスク生成ブロック３０へ入力される。ステージ１１
は制御系１５で制御されるステージ駆動系１４によって
駆動される。更に、制御系１５はマイクロプロセッサ部
７０によって制御されている。

【００１０】比較ブロック２０では、パターンの反復周
期の整数倍だけ多値画像を遅延させた画像と元の多値画
像とを比較する。そして、これらの両者の画像の差分の
絶対値を２値化した２値画像を得て、欠陥位置特定・欠
陥種別ブロック４０へ供給する。マスク生成ブロック３
０では、多値画像をもとにマスク画像を作成する。欠陥
位置特定・欠陥種別ブロック４０は、比較ブロック２０
から入力される２値画像にマスク画像の反転画像との論
理積を演算して得られた画像をもとに、欠陥候補の位置
と種類とを特定する。

【００１１】欠陥検出ブロック６０は、欠陥位置特定・
欠陥種別ブロック４０から送られる欠陥候補の画像か
ら、所定以上の大きさを持つ欠陥候補を欠陥と判定し、
欠陥画像とその位置の座標を記憶する。座標はマイクロ
プロセッサ部７０によって読み出され、その画像がＣＲ
Ｔ７１に表示される。欠陥確認装置７３は、ＣＲＴ７１
に表示された欠陥の画像を拡大して表示する。欠陥品除
去装置７４は、欠陥を有すると判定された検査対象物
を、不良品トレーなどに搬送する。マイクロプロセッサ
部７０の動作は、操作者がキーボード７２を適宜操作す
ることにより指示される。

【００１２】［２．比較ブロック］図１は、比較ブロッ
ク２０、マスク生成ブロック３０、欠陥位置特定・欠陥
種別ブロック４０、及び欠陥検出ブロック６０の内部構
成を示すブロック図である。図３は、これらのブロック
によって処理が行われる過程にある画像Ｐａ〜Ｐｍを示
す模式図である。

【００１３】画像入力ブロック１０で得られた多値画像
Ｐａは画素毎に逐次、比較ブロック２０の遅延回路（第
１の変位手段）２１と差分回路（差分演算手段）２２へ
入力される。図３に一例を示す多値画像Ｐａにおいて、
矩形で囲まれた領域（梨地模様で描かれる）は、例えば
中間の階調値を有する画像領域である。反復単位Ａ、Ｇ
にハッチングで描かれる領域は、低い階調値を有する欠
陥候補、すなわち暗部として画像に現れる欠陥候補（黒
欠陥候補）を表している。反復単位Ｄに描かれる白抜き
の領域は、高い階調値を有する欠陥候補、すなわち明部
として画像に現れる欠陥候補（白欠陥候補）を表してい
る。検査の対象となる範囲（有効範囲）は、反復単位Ａ
〜Ｇの範囲であるとする。

【００１４】遅延回路２１は多値画像Ｐａを１周期分遅
延させ、遅延多値画像（変位多値画像）Ｐｂとして出力
する。差分回路２２は、多値画像Ｐａと遅延多値画像Ｐ
ｂの差分を演算し、差分多値画像として出力する。絶対
値回路（絶対値演算手段）２３は差分多値画像の絶対値
を演算し、絶対多値画像として出力する。２値化回路２
４（第１の２値化手段）は、絶対多値画像の値を所定の
閾値（第１の閾値）と比較することにより２値化し、２
値画像（第１の２値画像）として出力する。２値化は、
例えば閾値よりも高い値を有する領域に値”１”を付与
し、そうでない領域に値”０”を付与することにより行
われる。ライン・ピクセルディレイ２５は２値化回路２
４から出力される画像を、主走査線の所定ライン分遅延
させ、更に主走査方向Ｘに所定画素分遅延させて出力す
る遅延回路である。このライン・ピクセルディレイ２５
は、マスク生成ブロック３０より欠陥位置特定・欠陥種
別ブロック４０へ入力される画像と、同一の画素におけ
る画像が入力されるように、欠陥位置特定・欠陥種別ブ
ロック４０へ入力される時期を調整するために設けられ
ている。

【００１５】ライン・ピクセルディレイ２５から出力さ
れる２値画像Ｐｃ（第１の２値画像）が、図３に示され
ている。２値画像Ｐｃは、多値画像Ｐａまたは遅延多値
画像Ｐｂのいずれかにおける、欠陥候補に対応する部分
では、値”１”を有する（図３においてハッチングで描
かれている）。また、変化点に相当する矩形領域の輪郭
部分は、その一部分または全体において値”１”を有す
る（図３において実線で描かれている）。この輪郭部分
の画像は、欠陥候補とすべき画像以外の無用な画像部分
であり、欠陥の判定において誤判定を避けるために、除
去すべき画像部分である。

【００１６】［３．マスク生成ブロック］マスク生成ブ
ロック３０は、２値画像Ｐｃにおける無用な画像部分を
除去するためのマスク画像Ｐｍを作成する。多値画像Ｐ
ａは比較ブロック２０とともに、マスク生成ブロック３
０へも同時に入力される。入力された多値画像Ｐａは、
まずラインメモリ３１において、副走査方向Ｙに３画素
分展開される。エッジ抽出回路３２（エッジ抽出手段）
は、ラインメモリ３１で展開される３ライン分の多値画
像Ｐａに、例えば同一出願人による特開平２−７９５６
６号公報、あるいは同じく同一出願人による特公平２−
３９９１３号公報などに開示される、公知の空間フィル
タを作用させて、画像の空間上の変化を表現するエッジ
画像を得る。エッジ画像は、例えば多値画像Ｐａの空間
的な変化率（微分）の大きさを表現する。すなわち、エ
ッジ画像は、多値画像Ｐａの変化点において、その値の
変化が急峻であるほど大きな値を有する。従って、図３
に例示する多値画像Ｐａにおける欠陥候補に対応する部
分の輪郭、及び矩形領域の輪郭において大きな値を有す
る。

【００１７】２値化回路３３（第２の２値化手段）は、
エッジ画像の値と所定の閾値との比較を行うことによ
り、エッジ画像を２値化し、２値画像Ｐｊ（第２の２値
画像）を得る。従って２値画像Ｐｊは、図３に示すよう
に欠陥候補の輪郭、及び矩形領域の輪郭において、値”
１”（実線で描かれる）を有する。

【００１８】遅延回路３４（第２の変位手段）は、２値
画像Ｐｊを１周期分遅延させ、遅延２値画像（変位２値
画像）Ｐｋとして出力する。論理積回路（論理積演算手
段）３５は、２値画像Ｐｊと遅延２値画像Ｐｋの論理積
を演算し、マスク画像Ｐｍとして出力する。マスク画像
Ｐｍは、２値画像Ｐｊと遅延２値画像Ｐｋの双方におい
て値が”１”である部分に限って、値”１”を有する。
このため、２値画像Ｐｊ、及び遅延２値画像Ｐｋに現れ
ていた欠陥候補の輪郭に対応する画像は、マスク画像Ｐ
ｍにおいては消滅する。従って、マスク画像Ｐｍは、多
値画像Ｐａにおける変化点に対応する画像の中で、無用
な画像に相当する部分だけを表現する。すなわち図３の
例では、マスク画像Ｐｍは、多値画像Ｐａにおける矩形
の輪郭に相当する部分においてのみ、値”１”を有す
る。反転回路３６はインバータを備えており、マスク画
像Ｐｍの値を反転する。

【００１９】［４．欠陥位置特定・欠陥種別ブロック］
論理積回路４１（マスク手段）には、マスク画像Ｐｍの
反転画像と２値画像Ｐｃの双方が入力される。論理積回
路４１は、これらの画像の論理積を演算し、被マスク画
像Ｐｄとして出力する。言い替えると論理積回路４１
は、２値画像Ｐｃにおいて値”１”を有する部分から、
マスク画像Ｐｍにおいて値”１”を有する部分を除去す
る。従って、被マスク画像Ｐｄでは、２値画像Ｐｃにお
ける無用な画像部分が除去されており、被マスク画像Ｐ
ｄは欠陥候補に対応する部分においてのみ、値”１”を
有する。この被マスク画像Ｐｄに基づいて、欠陥候補の
位置及び種類の特定が行われる。

【００２０】＜４−１．欠陥候補の位置特定＞被マスク
画像Ｐｄでは、図３にも示されるように１個の欠陥候補
が２つの反復単位にわたって重複して現れる。そこで、
以下に記述する原理に基づいて、欠陥候補の位置特定が
行われる。

【００２１】図４は、この欠陥候補の位置特定の原理を
示す模式図である。図４において、画像Ｐ、Ｑ、Ｒは、
それぞれ周期性パターンの互いに隣接する１反復単位の
多値画像Ｐａを表している。画像Ｐには黒欠陥候補（ハ
ッチングで図示される）、画像Ｑには白欠陥候補（白抜
きで図示される）と黒欠陥候補の双方、画像Ｒには白欠
陥候補がそれぞれ存在する。これらの画像の図におい
て、矩形で囲まれた領域（梨地模様で描かれる）は、中
間の階調値を有する画像領域を表現する。画像Ｐと画像
Ｑから得られる差分多値画像Ｓ、及び画像Ｑと画像Ｒか
ら得られる差分多値画像Ｔから、それぞれ得られる２値
画像Ｐｃが画像Ｕおよび画像Ｖである。ここでは、説明
の簡略化を意図して、無用な画像部分はないものとし、
マスクを施す過程についての説明を省く。図４に示され
るように、画像Ｑに現れた欠陥候補は、画像Ｕと画像Ｖ
の双方に現れる。そこで、これらの画像Ｕと画像Ｖの論
理積を演算することにより、元の画像Ｑに存在した欠陥
候補のみが現れる画像Ｗを得る。以上の操作を反復単位
毎に繰り返すことにより、欠陥候補の位置を特定するこ
とができる。

【００２２】この原理に基づいて欠陥位置特定・欠陥種
別ブロック４０では、まず遅延回路４２によって、被マ
スク画像Ｐｄに１周期分の遅延が施され、遅延２値画像
Ｐｅが得られる。つづいて、論理積回路４３により被マ
スク画像Ｐｄと遅延２値画像Ｐｅとの論理積が演算さ
れ、欠陥候補画像Ｐｆが得られる。この欠陥候補画像Ｐ
ｆが、前記の画像Ｗに相当する。

【００２３】ところで、図４から理解されるように、画
像Ｑの欠陥候補を特定するためには、画像Ｐと画像Ｒが
必要である。従って、この原理のみでは最初の反復単位
と最後の反復単位の双方の画像に現れる欠陥候補は、そ
の位置を特定することができない。位置特定におけるこ
の欠落部分を補完するためには、次のような操作が更に
追加的に実行されればよい。すなわち、最初の反復単位
における欠陥候補を特定するためには、画像Ｖの反転画
像と画像Ｕとの論理積を演算するとよい。それにより得
られる画像には、最初の反復単位における欠陥候補が現
れる。この原理に基づいて欠陥位置特定・欠陥種別ブロ
ック４０では、反転回路４４により被マスク画像Ｐｄが
反転され、論理積回路４５によりこの反転画像と遅延２
値画像Ｐｅとの論理積が演算され、欠陥候補画像Ｐｇが
得られる。欠陥候補画像Ｐｇには、元の多値画像Ｐａの
最初の反復単位Ａにおける欠陥候補が現れる。

【００２４】また、最後の反復単位における欠陥候補を
特定するためには、画像Ｕの反転画像と画像Ｖとの論理
積を演算するとよい。それにより得られる画像には、最
後の反復単位における欠陥候補が現れる。この原理に基
づいて欠陥位置特定・欠陥種別ブロック４０では、反転
回路４６により遅延２値画像Ｐｅが反転され、論理積回
路４７によりこの反転画像と被マスク画像Ｐｄとの論理
積が演算され、欠陥候補画像Ｐｈが得られる。欠陥候補
画像Ｐｈには、元の多値画像Ｐａの最後の反復単位Ｇに
おける欠陥候補が現れる。

【００２５】これらの欠陥候補画像Ｐｇ及びＰｈは、被
マスク画像Ｐｄと遅延２値画像Ｐｅの双方が出力された
後でないと演算されないので、最初の反復単位Ａの欠陥
候補の特定結果と２番目の反復単位Ｂの欠陥候補の特定
結果とは同時に出力され、最後の反復単位Ｇの欠陥候補
の特定結果とその１つ前の反復単位Ｆの欠陥候補の特定
結果とは同時に出力される。言い替えると、欠陥候補画
像Ｐｆ、Ｐｇ、及びＰｈは、同一の反復単位に対応した
画像が互いに同時に得られる。そこで、欠陥位置特定・
欠陥種別ブロック４０では、遅延回路４８により欠陥候
補画像Ｐｆを１周期分遅延させ、遅延回路４９により欠
陥候補画像Ｐｈを２周期分遅延させる。そして、選択回
路５０により、適宜これらの欠陥候補画像Ｐｆ、Ｐｇ、
及びＰｈを反復単位毎に選択して、欠陥候補画像Ｐｉを
得る。すなわち、選択回路５０は最初の反復単位Ａに対
しては、欠陥候補画像Ｐｇを選択し、最後の反復単位Ｇ
に対しては欠陥候補画像Ｐｈを選択し、それらの間の反
復単位Ｂ〜Ｆに対しては、欠陥候補画像Ｐｆを選択す
る。その結果、欠陥候補画像Ｐｉは、最初の反復単位か
ら最後の反復単位Ｇまでの全ての反復単位における欠陥
候補を、しかも重複なく表現する。

【００２６】＜４−２．欠陥候補の種類特定＞欠陥候補
画像Ｐｉは、黒欠陥候補、及び白欠陥候補の双方の欠陥
候補を含んでおり、そのままではこれらの中の何れであ
るかを特定することはできない。以下に、欠陥候補画像
Ｐｉに基づいて、欠陥の種類を特定する原理について記
述する。

【００２７】図１のブロック図における比較ブロック２
０では、差分回路２２において多値画像Ｐａと遅延多値
画像Ｐｂとの間の比較が行われており、それらの画像の
値、すなわち明るさの度合によって、得られる差分多値
画像では、その符号が正あるいは負となる。この差分多
値画像における符号を記憶しておき、この符号と欠陥候
補画像Ｐｉの双方を参照することにより、欠陥候補の種
類を特定することができる。

【００２８】図５は、この欠陥候補の種類特定の原理を
示す模式図である。図５において、画像Ｐ、Ｑ、Ｒ、
Ｓ、及びＴは、それぞれ図４に示される同一符号の画像
と同一の画像を表している。画像Ｓ及びＴは、それぞれ
１周期前の反復単位から次の周期の反復単位を引算して
得られる。このため、前の周期の反復単位における黒欠
陥候補に対応する画像部分ではその値が負となり、白欠
陥候補に対応する画像部分では正となる。また、逆に次
の周期の反復単位における黒欠陥候補に対応する画像部
分では値が正となり、白欠陥候補に対応する画像部分で
は値が負となる。画像Ｓにおける負符号を有する部分が
値”１”となるように２値化することにより、負符号を
表現する符号画像Ｌが得られる。同様に画像Ｔにおける
負符号を有する部分が値”１”となるように２値化され
た符号画像Ｍが得られる。更に、符号画像Ｍの反転画像
と符号画像Ｌとの論理積を演算することにより、画像Ｎ
を得る。この画像Ｎと画像Ｗ（図４）との論理積を演算
することにより、画像Ｑに現れる白欠陥候補のみを表現
する画像が得られる。以上の操作を各反復単位毎に繰り
返すことにより、白欠陥候補のみの位置を特定すること
ができる。すなわち、欠陥候補の位置に加えて、その種
類の特定を行うことができる。

【００２９】この原理に基づいて欠陥位置特定・欠陥種
別ブロック４０では、まず差分回路２２で得られる差分
多値画像において符号が負である画像部分が値”１”と
なるように２値化された符号画像を差分回路２２より得
る。ライン・ピクセルディレイ５１によりこの符号画像
に所定ライン分及び所定画素分の遅延を施すことによ
り、欠陥候補画像Ｐｉとの時期の調整を行う。更に、時
期調整された符号画像は反転回路５２により反転され、
論理積回路５３により欠陥候補画像Ｐｉとの論理積が演
算される。演算により得られた画像ＰW は、白欠陥候補
のみを表現する。

【００３０】一方、反転回路５２を介することなく、ラ
イン・ピクセルディレイ５１から出力される符号画像と
欠陥候補画像Ｐｉとの論理積を、論理積回路５４により
演算することにより、黒欠陥候補のみを表現する画像Ｐ
B が得られる。これら双方の画像は欠陥検出ブロック６
０へ供給される。

【００３１】［５．欠陥検出ブロック］欠陥検出ブロッ
ク６０には、画像ＰW とＰB のそれぞれに対応して２系
統のラインメモリ６１ａ、６１ｂと、同じく２系統の欠
陥検出回路６２ａ、６２ｂが設けられている。図６は、
ラインメモリ６１ａと欠陥検出回路６２ａの内部構造を
示すブロック図である。ラインメモリ６１ｂ及び欠陥検
出回路６２ｂも、これらと同様の構造を有している。

【００３２】ラインメモリＬＭ１、ＬＭ２は、画像ＰW
を１ライン分遅延させ、ＤフリップフロップＤＦ１〜Ｄ
Ｆ９は、クロック信号に同期して１画素ずつ画像を遅延
させる。従って、ＤフリップフロップＤＦ１〜ＤＦ９の
出力は、主走査方向Ｘおよび副走査方向Ｙに３画素×３
画素の範囲で、画像ＰW を２次元的に展開する。論理積
回路ＡＮＤ１は、これらの３画素×３画素の中の２画素
×２画素を選んでそれらの画像の論理積を演算する。論
理積回路ＡＮＤ１は、入力される４画素の画像のいずれ
もが、値”１”を有するときにのみ、値”１”を出力す
る。従って、欠陥候補がこれらの４画素を包含し得る大
きさであるときには、論理積回路ＡＮＤ１は走査の過程
のある時点において値”１”を出力する。すなわち、論
理積回路ＡＮＤ１は欠陥候補の中から、２画素×２画素
以上の大きさを持った欠陥を検出する。同じく、論理積
回路ＡＮＤ２は、３画素×３画素以上の大きさの欠陥を
検出する。これらの論理積回路ＡＮＤ１、ＡＮＤ２の出
力は、選択回路ＳＥＬへ入力される。選択回路ＳＥＬに
は、同時に１画素分の画像も入力される。この画像は、
１画素の大きさ以上の欠陥の検出信号に相当する。

【００３３】選択回路ＳＥＬは、マイクロプロセッサ部
７０から送信される選択信号に基づいて、これらの３入
力の中から１つを選択し、欠陥情報記憶回路ＭＥＭへ記
憶させる。欠陥情報記憶回路ＭＥＭには、画素毎の走査
に同期して、マイクロプロセッサ部７０から座標信号が
同時に入力される。このため、欠陥情報記憶回路ＭＥＭ
は、１画素以上、２画素×２画素以上、又は３画素×３
画素以上の大きさを有する欠陥をその座標と共に記憶す
る。

【００３４】［６．変形例］この実施例では、欠陥検出
回路にＤフリップフロップを９個配列しているが、Ｄフ
リップフロップの数を更に増やすことにより、更に大き
な欠陥サイズを設定することができる。また、任意のＤ
フリップフロップの出力を選択して、それらの論理積を
演算することにより、任意の形状の欠陥を検出すること
ができる。

【００３５】また、上記の実施例では、欠陥候補画像が
白欠陥候補と黒欠陥候補とに対応した２系統に分けら
れ、同じく２系統のラインメモリ６１ａ、６１ｂ及び欠
陥検出回路６２ａ、６２ｂで、それぞれ処理された。ラ
インメモリ及び欠陥検出回路を１系統にして、欠陥候補
画像Ｐｉをこれらで処理した後に、符号画像を作用させ
て、白欠陥と黒欠陥に対応する２系統に分離するように
構成してもよい。

【００３６】また、上記実施例におけるエッジ抽出回路
３２で得られたエッジ画像に、強調処理を施してもよ
い。

【００３７】

【発明の効果】この発明における検査装置では、周期性
パターンを有する検査対象物の多値画像をもとに得られ
るマスク画像を作用させることにより、欠陥候補を表現
する２値画像から無用な画像部分が除去され、欠陥候補
に相当する被マスク画像のみが抽出される。この被マス
ク画像に基づいて、欠陥候補の中から欠陥の選別を行う
ことにより、欠陥の検出が行われる。このためこの発明
の検査装置は、欠陥を誤りなく検査し得る効果を有して
いる。

【図面の簡単な説明】

【図１】比較ブロック、マスク生成ブロック、欠陥位置
特定・欠陥種別ブロック、及び欠陥検出ブロックの内部
構成を示すブロック図である。

【図２】この発明の実施例における検査装置の全体構成
を示すブロック図である。

【図３】処理の過程途上における画像Ｐａ〜Ｐｍを示す
模式図である。

【図４】この欠陥候補の位置特定の原理を示す模式図で
ある。

【図５】欠陥候補の種類特定の原理を示す模式図であ
る。

【図６】ラインメモリ６１ａと欠陥検出回路６２ａの内
部構造を示すブロック図である。

【図７】従来装置による検査の原理を示す説明図であ
る。

【符号の説明】

１０ 画像入力ブロック（画像入力手段） ２１ 遅延回路（第１の変位手段） ２２ 差分回路（差分演算手段） ２３ 絶対値回路（絶対値演算手段） ２４ ２値化回路（第１の２値化手段） ３２ エッジ抽出回路（エッジ抽出手段） ３３ ２値化回路（第２の２値化手段） ３４ 遅延回路（第２の変位手段） ３５ 論理積回路（論理積演算手段） ４１ 論理積回路（マスク手段） Ｐａ 多値画像 Ｐｂ 遅延多値画像（変位多値画像） Ｐｃ ２値画像（第１の２値画像） Ｐｄ 被マスク画像 Ｐｊ ２値画像（第２の２値画像） Ｐｋ 遅延２値画像（変位２値画像） Ｐｍ マスク画像

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 一定の周期でパターンが反復する検査対
   象物における欠陥を検査する装置であって、（ａ）前記
   検査対象物の明度に応じた階調を有する多値画像を得る
   画像入力手段と、（ｂ）前記多値画像を、前記パターン
   が反復する方向に前記周期の整数倍分ずらした変位多値
   画像を得る第１の変位手段と、（ｃ）前記多値画像と前
   記変位多値画像との差を演算して差分多値画像を得る差
   分演算手段と、（ｄ）前記差分多値画像の絶対値を演算
   して絶対多値画像を得る絶対値演算手段と、（ｅ）前記
   絶対多値画像における値を所定の第１の閾値と比較し、
   その比較結果に応じて２値化することにより、第１の２
   値画像を得る第１の２値化手段と、（ｆ）前記画像入力
   手段で得た多値画像におけるエッジ部分を表現するエッ
   ジ画像を得るエッジ抽出手段と、（ｇ）前記エッジ画像
   における値を所定の第２の閾値と比較し、その比較結果
   に応じて２値化することにより、第２の２値画像を得る
   第２の２値化手段と、（ｈ）前記第２の２値画像を、前
   記パターンが反復する方向に前記周期の整数倍分ずらし
   た変位２値画像を得る第２の変位手段と、（ｉ）前記第
   ２の２値画像と前記変位２値画像との論理積を演算し、
   マスク画像を得る論理積演算手段と、（ｊ）前記マスク
   画像の反転画像と前記第１の２値画像との論理積を演算
   し、被マスク画像を得るマスク手段と、（ｋ）前記被マ
   スク画像に基づいて前記検査対象物における欠陥を検出
   する検出手段と、を備える周期性パターンの検査装置。