JPH06242013A - 欠陥検査装置 - Google Patents
欠陥検査装置Info
- Publication number
- JPH06242013A JPH06242013A JP5026981A JP2698193A JPH06242013A JP H06242013 A JPH06242013 A JP H06242013A JP 5026981 A JP5026981 A JP 5026981A JP 2698193 A JP2698193 A JP 2698193A JP H06242013 A JPH06242013 A JP H06242013A
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- Japan
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- power spectrum
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- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 繰り返し的パターンがある欠陥検査対象物の
画像データの繰り返し的パターンを有効に除去する欠陥
検査装置を提供すること。 【構成】 欠陥検査対象物を撮像する撮像手段４と、Ａ
／Ｄ変換手段７と、２値化手段１７と、不良判定手段１
８とを有する欠陥検査装置において、画像データを周波
数空間データに変換するフーリエ変換手段１０と、周波
数空間データから除去したい周波数領域を除去する周波
数マスク領域を記憶しているマスク領域記憶手段１２及
び使用する周波数マスク領域を決定するマスク領域決定
手段１５とを備えたマスク領域決定部と、決定された周
波数マスク領域を使用してマスクした周波数空間データ
を画像データに逆フーリエ変換しこの画像データを前記
２値化手段１７に出力する逆フーリエ変換手段１６とを
有する。
画像データの繰り返し的パターンを有効に除去する欠陥
検査装置を提供すること。 【構成】 欠陥検査対象物を撮像する撮像手段４と、Ａ
／Ｄ変換手段７と、２値化手段１７と、不良判定手段１
８とを有する欠陥検査装置において、画像データを周波
数空間データに変換するフーリエ変換手段１０と、周波
数空間データから除去したい周波数領域を除去する周波
数マスク領域を記憶しているマスク領域記憶手段１２及
び使用する周波数マスク領域を決定するマスク領域決定
手段１５とを備えたマスク領域決定部と、決定された周
波数マスク領域を使用してマスクした周波数空間データ
を画像データに逆フーリエ変換しこの画像データを前記
２値化手段１７に出力する逆フーリエ変換手段１６とを
有する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、金属表面の傷、液晶パ
ネルの欠陥等の検査を画像処理によって行う欠陥検査装
置に関するものである。
ネルの欠陥等の検査を画像処理によって行う欠陥検査装
置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】近年、基幹メカ部品や製品の外観検査等
の自動化の要求が増大しており、テレビカメラ等を用い
た画像処理により自動化された欠陥検査装置の研究開発
が活発に行われている。
の自動化の要求が増大しており、テレビカメラ等を用い
た画像処理により自動化された欠陥検査装置の研究開発
が活発に行われている。
【０００３】欠陥検査装置の従来例を図８、図９に基づ
いて説明する。
いて説明する。
【０００４】図８、図９に示すように、ステップ＃１に
おいて、位置決め手段２１の上に置かれた欠陥検査対象
物２２を照明手段２３が照射し、テレビカメラ可動支持
手段２５に支持された撮像手段２４が欠陥検査対象物２
２を撮像して映像信号をＡ／Ｄ変換手段２７に出力す
る。この撮像手段２４は、主コントローラと操作盤から
の指示を判定制御手段２８を介して受けるテレビカメラ
制御手段２６によって制御される。
おいて、位置決め手段２１の上に置かれた欠陥検査対象
物２２を照明手段２３が照射し、テレビカメラ可動支持
手段２５に支持された撮像手段２４が欠陥検査対象物２
２を撮像して映像信号をＡ／Ｄ変換手段２７に出力す
る。この撮像手段２４は、主コントローラと操作盤から
の指示を判定制御手段２８を介して受けるテレビカメラ
制御手段２６によって制御される。
【０００５】撮像手段２４からの映像信号を受けたＡ／
Ｄ変換手段２７は、この映像信号をＡ／Ｄ変換して、画
像の濃度を０〜２５５（２５６階調）等の画像データに
変換し、この画像データを画像処理部の画像間減算手段
３１に画像入力し、ステップ＃２に進む。
Ｄ変換手段２７は、この映像信号をＡ／Ｄ変換して、画
像の濃度を０〜２５５（２５６階調）等の画像データに
変換し、この画像データを画像処理部の画像間減算手段
３１に画像入力し、ステップ＃２に進む。
【０００６】ステップ＃２において、窓枠制御手段２９
が画像データの処理すべき範囲を窓枠として設定し、窓
枠を画像間減算手段３１に出力し、ステップ＃３に進
む。ステップ＃３において、画像間減算手段３１が、窓
枠内の画像データから、良品画像記憶手段３０が予め記
憶しいる良品サンプルの画像データを減算し、減算した
画像データを２値化手段３２に出力し、ステップ＃４に
進む。
が画像データの処理すべき範囲を窓枠として設定し、窓
枠を画像間減算手段３１に出力し、ステップ＃３に進
む。ステップ＃３において、画像間減算手段３１が、窓
枠内の画像データから、良品画像記憶手段３０が予め記
憶しいる良品サンプルの画像データを減算し、減算した
画像データを２値化手段３２に出力し、ステップ＃４に
進む。
【０００７】この場合、欠陥検査対象物２２に欠陥部分
があれば、この欠陥部分の画像データが良品サンプルの
画像データと異なるので、前記の減算した画像データ
は、欠陥部分の欠陥の状態に対応したデータを有してい
る。
があれば、この欠陥部分の画像データが良品サンプルの
画像データと異なるので、前記の減算した画像データ
は、欠陥部分の欠陥の状態に対応したデータを有してい
る。
【０００８】ステップ＃４において、２値化手段３２
が、減算した画像データを２値化し２値画像データを良
否判定手段３３に出力し、ステップ＃５に進む。
が、減算した画像データを２値化し２値画像データを良
否判定手段３３に出力し、ステップ＃５に進む。
【０００９】ステップ＃５において、良否判定手段３３
が、２値画像データから、面積、長さ、幅等の特徴量を
演算して良否判定する。
が、２値画像データから、面積、長さ、幅等の特徴量を
演算して良否判定する。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】しかし、上記の従来例
の構成では、良品の画像データが製品毎にばらついてい
る場合、欠陥検査対象物２２が良品でも、減算した画像
データがばらつくので、欠陥の検出を安定して行うこと
は困難であるという問題点がある。特に、金属表面上の
加工跡や液晶パネルの電極膜のように、繰り返し的パタ
ーンがある場合には、繰り返し的パターンによる画像デ
ータの変動が欠陥部分の画像に重なって判定が困難にな
り、この繰り返し的パターンの重なりの除去が極めて困
難であるという問題点がある。
の構成では、良品の画像データが製品毎にばらついてい
る場合、欠陥検査対象物２２が良品でも、減算した画像
データがばらつくので、欠陥の検出を安定して行うこと
は困難であるという問題点がある。特に、金属表面上の
加工跡や液晶パネルの電極膜のように、繰り返し的パタ
ーンがある場合には、繰り返し的パターンによる画像デ
ータの変動が欠陥部分の画像に重なって判定が困難にな
り、この繰り返し的パターンの重なりの除去が極めて困
難であるという問題点がある。
【００１１】本発明は、上記の問題点を解決し、繰り返
し的パターンがある欠陥検査対象物の画像データの繰り
返し的パターンを有効に除去する欠陥検査装置を提供す
ることを課題としている。
し的パターンがある欠陥検査対象物の画像データの繰り
返し的パターンを有効に除去する欠陥検査装置を提供す
ることを課題としている。
【００１２】
【課題を解決するための手段】本発明の欠陥検査装置
は、上記の課題を解決するために、欠陥検査対象物を撮
像し映像信号として出力する撮像手段と、映像信号をＡ
／Ｄ変換し画像データとして出力するＡ／Ｄ変換手段
と、画像データを２値化し２値画像として出力する２値
化手段と、２値画像の特徴量を演算して欠陥を検査する
不良判定手段とを有する欠陥検査装置において、画像デ
ータをフーリエ変換して周波数空間データとするフーリ
エ変換手段と、周波数空間データから除去すべき周波数
領域を示す周波数マスク領域を決定するマスク領域決定
部と、決定された周波数マスク領域を使用してマスクし
た周波数空間データを画像データに逆フーリエ変換しこ
の画像データを前記２値化手段に出力する逆フーリエ変
換手段とを有することを特徴とする。
は、上記の課題を解決するために、欠陥検査対象物を撮
像し映像信号として出力する撮像手段と、映像信号をＡ
／Ｄ変換し画像データとして出力するＡ／Ｄ変換手段
と、画像データを２値化し２値画像として出力する２値
化手段と、２値画像の特徴量を演算して欠陥を検査する
不良判定手段とを有する欠陥検査装置において、画像デ
ータをフーリエ変換して周波数空間データとするフーリ
エ変換手段と、周波数空間データから除去すべき周波数
領域を示す周波数マスク領域を決定するマスク領域決定
部と、決定された周波数マスク領域を使用してマスクし
た周波数空間データを画像データに逆フーリエ変換しこ
の画像データを前記２値化手段に出力する逆フーリエ変
換手段とを有することを特徴とする。
【００１３】又、本発明の欠陥検査装置は、マスク領域
決定部は、フーリエ変換手段から出力される周波数空間
データのパワースペクトルを演算するパワースペクトル
演算手段と、このパワースペクトルを閾値処理して周波
数の強度が高い周波数領域を検出しこの周波数領域を周
波数マスク領域とし、この周波数マスク領域を逆フーリ
エ変換手段に出力するマスク領域決定手段とを有するこ
とが好適である。
決定部は、フーリエ変換手段から出力される周波数空間
データのパワースペクトルを演算するパワースペクトル
演算手段と、このパワースペクトルを閾値処理して周波
数の強度が高い周波数領域を検出しこの周波数領域を周
波数マスク領域とし、この周波数マスク領域を逆フーリ
エ変換手段に出力するマスク領域決定手段とを有するこ
とが好適である。
【００１４】又、本発明の欠陥検査装置は、マスク領域
決定部は、フーリエ変換手段から出力される周波数空間
データのパワースペクトルを演算するパワースペクトル
演算手段と、良品のパワースペクトルを記憶している良
品パワースペクトル記憶手段と、前記の演算されたパワ
ースペクトルが示すパターンと前記の記憶されている良
品パワースペクトルが示すパターンとを比較することに
より、演算されたパワースペクトルが示すパターンに在
る良品と異なるパターン部分を検出するパワースペクト
ル比較手段と、良品と異なるパターン部分の周波数領域
によって、マスク記憶手段が記憶している予め決められ
た周波数マスク領域を修正し、修正した周波数マスク領
域を逆フーリエ変換手段に出力するマスク領域決定手段
とを有することが好適である。
決定部は、フーリエ変換手段から出力される周波数空間
データのパワースペクトルを演算するパワースペクトル
演算手段と、良品のパワースペクトルを記憶している良
品パワースペクトル記憶手段と、前記の演算されたパワ
ースペクトルが示すパターンと前記の記憶されている良
品パワースペクトルが示すパターンとを比較することに
より、演算されたパワースペクトルが示すパターンに在
る良品と異なるパターン部分を検出するパワースペクト
ル比較手段と、良品と異なるパターン部分の周波数領域
によって、マスク記憶手段が記憶している予め決められ
た周波数マスク領域を修正し、修正した周波数マスク領
域を逆フーリエ変換手段に出力するマスク領域決定手段
とを有することが好適である。
【００１５】
【作用】欠陥検査対象物の画像データを画像処理して欠
陥を検出する場合、画像データからノイズを除去する必
要がある。このノイズ除去は、ノイズの画像面積が小さ
いことがノイズ除去の基本判断になっているので、縞模
様の加工跡がある金属表面や電極膜がある液晶パネルの
ように、繰り返し的なパターンがある欠陥検査対象物で
は、繰り返し的パターンが面積の大きなノイズになり、
従来技術による面積の大小によるノイズの除去では除去
できない。
陥を検出する場合、画像データからノイズを除去する必
要がある。このノイズ除去は、ノイズの画像面積が小さ
いことがノイズ除去の基本判断になっているので、縞模
様の加工跡がある金属表面や電極膜がある液晶パネルの
ように、繰り返し的なパターンがある欠陥検査対象物で
は、繰り返し的パターンが面積の大きなノイズになり、
従来技術による面積の大小によるノイズの除去では除去
できない。
【００１６】しかし、画像データをフーリエ変換して周
波数空間データとすると、繰り返し的パターン部の画像
データが特定周波数領域に集まるので、この集まった周
波数領域をマスクして除去すれば容易に繰り返し的パタ
ーンによるノイズを除去できる。このノイズを除去した
周波数空間データを逆フーリエ変換して画像データに戻
せば、ノイズが除去された画像データになるので、この
後は、従来技術で欠陥の有無を判断できる。
波数空間データとすると、繰り返し的パターン部の画像
データが特定周波数領域に集まるので、この集まった周
波数領域をマスクして除去すれば容易に繰り返し的パタ
ーンによるノイズを除去できる。このノイズを除去した
周波数空間データを逆フーリエ変換して画像データに戻
せば、ノイズが除去された画像データになるので、この
後は、従来技術で欠陥の有無を判断できる。
【００１７】本発明の欠陥検査装置は、フーリエ変換手
段が、繰り返し的パターンがある欠陥検査対象物の画像
データをフーリエ変換して周波数空間データとすること
によって、繰り返し的パターンを周波数空間の特定周波
数領域に集め、マスク領域決定部が、周波数空間データ
から上記の特定周波数領域をマスクして除去する周波数
マスク領域を決定し、逆フーリエ変換手段が決定された
周波数マスク領域を使用してマスクした周波数空間デー
タを画像データに逆フーリエ変換しノイズを除去した画
像データを得て、この画像データを２値化手段に出力し
ている。
段が、繰り返し的パターンがある欠陥検査対象物の画像
データをフーリエ変換して周波数空間データとすること
によって、繰り返し的パターンを周波数空間の特定周波
数領域に集め、マスク領域決定部が、周波数空間データ
から上記の特定周波数領域をマスクして除去する周波数
マスク領域を決定し、逆フーリエ変換手段が決定された
周波数マスク領域を使用してマスクした周波数空間デー
タを画像データに逆フーリエ変換しノイズを除去した画
像データを得て、この画像データを２値化手段に出力し
ている。
【００１８】本発明は、上記の作用によって、良品の形
状が或る形状に安定していて、繰り返し的パターンも或
るパターンに安定している場合に有効である。即ち、繰
り返し的パターンが安定しているので、欠陥検査対象物
の周波数空間データから、良品サンプルの周波数空間デ
ータを減算したものが、即、繰り返し的パターンを除去
したものになるので、これによって、欠陥を安定して検
出できる。
状が或る形状に安定していて、繰り返し的パターンも或
るパターンに安定している場合に有効である。即ち、繰
り返し的パターンが安定しているので、欠陥検査対象物
の周波数空間データから、良品サンプルの周波数空間デ
ータを減算したものが、即、繰り返し的パターンを除去
したものになるので、これによって、欠陥を安定して検
出できる。
【００１９】又、本発明の欠陥検査装置は、良品の形状
にばらつきがある場合には、マスク領域決定部を、フー
リエ変換手段から出力される周波数空間データのパワー
スペクトルを演算するパワースペクトル演算手段と、こ
のパワースペクトルを閾値処理して周波数の強度が高い
周波数領域を検出し、この周波数領域を周波数マスク領
域とし、この周波数マスク領域を逆フーリエ変換手段に
出力するマスク領域決定手段とを有するようにすると下
記の作用があり好適である。
にばらつきがある場合には、マスク領域決定部を、フー
リエ変換手段から出力される周波数空間データのパワー
スペクトルを演算するパワースペクトル演算手段と、こ
のパワースペクトルを閾値処理して周波数の強度が高い
周波数領域を検出し、この周波数領域を周波数マスク領
域とし、この周波数マスク領域を逆フーリエ変換手段に
出力するマスク領域決定手段とを有するようにすると下
記の作用があり好適である。
【００２０】パワースペクトル演算手段が、フーリエ変
換手段から出力される周波数空間データから演算して得
られるパワースペクトルは、繰り返し的パターンの特徴
に対応する周波数領域でパワースペクトルが大きくな
る。このパワースペクトルが大きくなっている周波数領
域を除去すれば、周波数空間データから繰り返し的パタ
ーンを除去できる。
換手段から出力される周波数空間データから演算して得
られるパワースペクトルは、繰り返し的パターンの特徴
に対応する周波数領域でパワースペクトルが大きくな
る。このパワースペクトルが大きくなっている周波数領
域を除去すれば、周波数空間データから繰り返し的パタ
ーンを除去できる。
【００２１】マスク領域決定手段が、このパワースペク
トルを閾値処理して周波数の強度が高い周波数領域を検
出しこれを周波数マスク領域とし、この周波数マスク領
域を逆フーリエ変換手段に出力すると、各欠陥検査対象
物毎に、その対象物に適合した周波数マスク領域を使用
できるので、良品の形状にばらつきがある場合にも、安
定して欠陥を検出できる。
トルを閾値処理して周波数の強度が高い周波数領域を検
出しこれを周波数マスク領域とし、この周波数マスク領
域を逆フーリエ変換手段に出力すると、各欠陥検査対象
物毎に、その対象物に適合した周波数マスク領域を使用
できるので、良品の形状にばらつきがある場合にも、安
定して欠陥を検出できる。
【００２２】又、本発明の欠陥検査装置は、繰り返し的
パターン部分に繰り返し的欠陥がある場合には、マスク
領域決定部を、フーリエ変換手段から出力される周波数
空間データのパワースペクトルを演算するパワースペク
トル演算手段と、良品のパワースペクトルを記憶してい
る良品パワースペクトル記憶手段と、前記の演算された
パワースペクトルが示すパターンと前記の記憶されてい
る良品パワースペクトルが示すパターンとを比較するこ
とにより、演算されたパワースペクトルが示すパターン
に在る良品と異なるパターン部分を検出するパワースペ
クトル比較手段と、良品と異なるパターン部分の周波数
領域によって、マスク記憶手段が記憶している予め決め
られた周波数マスク領域を修正し、修正した周波数マス
ク領域を逆フーリエ変換手段に出力するマスク領域決定
手段とを有すると下記の作用があり好適である。
パターン部分に繰り返し的欠陥がある場合には、マスク
領域決定部を、フーリエ変換手段から出力される周波数
空間データのパワースペクトルを演算するパワースペク
トル演算手段と、良品のパワースペクトルを記憶してい
る良品パワースペクトル記憶手段と、前記の演算された
パワースペクトルが示すパターンと前記の記憶されてい
る良品パワースペクトルが示すパターンとを比較するこ
とにより、演算されたパワースペクトルが示すパターン
に在る良品と異なるパターン部分を検出するパワースペ
クトル比較手段と、良品と異なるパターン部分の周波数
領域によって、マスク記憶手段が記憶している予め決め
られた周波数マスク領域を修正し、修正した周波数マス
ク領域を逆フーリエ変換手段に出力するマスク領域決定
手段とを有すると下記の作用があり好適である。
【００２３】パワースペクトル演算手段が、フーリエ変
換手段から出力される周波数空間データから演算して得
られるパワースペクトルは、繰り返し的パターンの特徴
に対応する周波数領域でパワースペクトルが大きくなる
と共に、繰り返し的パターン部分に繰り返して存在する
欠陥に対応したパワースペクトルが重畳している。この
欠陥に対応したパワースペクトルが重畳しているパワー
スペクトル部分は、周波数マスク領域に含まれ、周波数
マスク領域によってマスクされるので、前記の繰り返し
的パターン部分に繰り返して存在する欠陥に対応したパ
ワースペクトルが重畳しているパワースペクトル部分の
周波数領域を周波数マスク領域から外して残す必要があ
る。
換手段から出力される周波数空間データから演算して得
られるパワースペクトルは、繰り返し的パターンの特徴
に対応する周波数領域でパワースペクトルが大きくなる
と共に、繰り返し的パターン部分に繰り返して存在する
欠陥に対応したパワースペクトルが重畳している。この
欠陥に対応したパワースペクトルが重畳しているパワー
スペクトル部分は、周波数マスク領域に含まれ、周波数
マスク領域によってマスクされるので、前記の繰り返し
的パターン部分に繰り返して存在する欠陥に対応したパ
ワースペクトルが重畳しているパワースペクトル部分の
周波数領域を周波数マスク領域から外して残す必要があ
る。
【００２４】そのために、良品パワースペクトル記憶手
段が、良品のパワースペクトルを記憶し、パワースペク
トル比較手段が、前記の演算されたパワースペクトルが
示すパターンと前記の記憶されている良品パワースペク
トルが示すパターンとを比較し、演算されたパワースペ
クトルが示すパターンに在る良品と異なるパターン部分
を検出し、マスク領域決定手段が、前記の検出されたパ
ターン部分に基づいて、マスク記憶手段が記憶している
予め決められた周波数マスク領域を修正し、修正した周
波数マスク領域を逆フーリエ変換手段に出力している。
段が、良品のパワースペクトルを記憶し、パワースペク
トル比較手段が、前記の演算されたパワースペクトルが
示すパターンと前記の記憶されている良品パワースペク
トルが示すパターンとを比較し、演算されたパワースペ
クトルが示すパターンに在る良品と異なるパターン部分
を検出し、マスク領域決定手段が、前記の検出されたパ
ターン部分に基づいて、マスク記憶手段が記憶している
予め決められた周波数マスク領域を修正し、修正した周
波数マスク領域を逆フーリエ変換手段に出力している。
【００２５】この修正された周波数マスク領域には、前
記修正によって、繰り返し的パターン部分に繰り返して
存在する欠陥がある領域が含まれていないので、逆フー
リエ変換手段が、修正された周波数マスク領域を使用し
て周波数空間を逆変換して得た画像データでは、繰り返
し的パターンが除去されるが、繰り返し的パターン部分
に繰り返して存在する欠陥の画像データが残るので、不
良判定手段が、繰り返し的パターン部分に繰り返して存
在する欠陥を検出できる。
記修正によって、繰り返し的パターン部分に繰り返して
存在する欠陥がある領域が含まれていないので、逆フー
リエ変換手段が、修正された周波数マスク領域を使用し
て周波数空間を逆変換して得た画像データでは、繰り返
し的パターンが除去されるが、繰り返し的パターン部分
に繰り返して存在する欠陥の画像データが残るので、不
良判定手段が、繰り返し的パターン部分に繰り返して存
在する欠陥を検出できる。
【００２６】
【実施例】本発明の欠陥検査装置の一実施例を図１〜図
７に基づいて説明する。
７に基づいて説明する。
【００２７】図１〜図７に示すように、ステップ＃１に
おいて、位置決め手段１の上に置かれ、図３に示すよう
に、画像データｆ（ｍ、ｎ）に、繰り返し的製品パター
ン４０と欠陥４１とがある欠陥検査対象物２を照明手段
３が照射し、テレビカメラ可動支持手段５に支持された
撮像手段４が欠陥検査対象物２を撮像して映像信号をＡ
／Ｄ変換手段７に出力する。この撮像手段４は、主コン
トローラと操作盤からの指示を判定制御手段８を介して
受けるテレビカメラ制御手段６によって制御される。
おいて、位置決め手段１の上に置かれ、図３に示すよう
に、画像データｆ（ｍ、ｎ）に、繰り返し的製品パター
ン４０と欠陥４１とがある欠陥検査対象物２を照明手段
３が照射し、テレビカメラ可動支持手段５に支持された
撮像手段４が欠陥検査対象物２を撮像して映像信号をＡ
／Ｄ変換手段７に出力する。この撮像手段４は、主コン
トローラと操作盤からの指示を判定制御手段８を介して
受けるテレビカメラ制御手段６によって制御される。
【００２８】撮像手段４からの映像信号を受けたＡ／Ｄ
変換手段７は、この映像信号をＡ／Ｄ変換して、画像の
濃度を０〜２５５（２５６階調）等の画像データに変換
し、この画像データを画像処理装置のフーリエ変換手段
１０に画像入力し、ステップ＃２に進む。
変換手段７は、この映像信号をＡ／Ｄ変換して、画像の
濃度を０〜２５５（２５６階調）等の画像データに変換
し、この画像データを画像処理装置のフーリエ変換手段
１０に画像入力し、ステップ＃２に進む。
【００２９】ステップ＃２において、処理エリア制御手
段９が画像データの処理エリアを設定し、処理エリアを
フーリエ変換手段１０に出力し、ステップ＃３に進む。
ステップ＃３において、Ａ：良品の形状が或る形状に安
定していて、繰り返し的パターンも或るパターンに安定
している場合、Ｂ：良品の形状にばらつきがある場合、
Ｃ：繰り返し的パターン部分に繰り返し的欠陥がある場
合に分かれる。
段９が画像データの処理エリアを設定し、処理エリアを
フーリエ変換手段１０に出力し、ステップ＃３に進む。
ステップ＃３において、Ａ：良品の形状が或る形状に安
定していて、繰り返し的パターンも或るパターンに安定
している場合、Ｂ：良品の形状にばらつきがある場合、
Ｃ：繰り返し的パターン部分に繰り返し的欠陥がある場
合に分かれる。
【００３０】Ａの場合は、フーリエ変換手段１０が、処
理エリア内の画像データｆ（ｍ、ｎ）を周波数空間デー
タＦ（ｕ、ｖ）に、数式（１）又はその近似式によって
フーリエ変換を行い、この周波数空間データＦ（ｕ、
ｖ）を、ステップ＃６に出力する。
理エリア内の画像データｆ（ｍ、ｎ）を周波数空間デー
タＦ（ｕ、ｖ）に、数式（１）又はその近似式によって
フーリエ変換を行い、この周波数空間データＦ（ｕ、
ｖ）を、ステップ＃６に出力する。
【００３１】
【数１】
【００３２】Ｂ、Ｃの場合は、上記の周波数空間データ
Ｆ（ｕ、ｖ）を、ステップ＃４に出力する。
Ｆ（ｕ、ｖ）を、ステップ＃４に出力する。
【００３３】ステップ＃４において、Ｂ、Ｃの場合に、
パワースペクトル演算手段１１が、周波数空間での強度
を表すパワースペクトル｛Ｆ（ｕ、ｖ）｝2 を数式
（１）又はその近似式によって演算し、Ｂの場合はステ
ップ＃６に進み、Ｃの場合はステップ＃５に進む。
パワースペクトル演算手段１１が、周波数空間での強度
を表すパワースペクトル｛Ｆ（ｕ、ｖ）｝2 を数式
（１）又はその近似式によって演算し、Ｂの場合はステ
ップ＃６に進み、Ｃの場合はステップ＃５に進む。
【００３４】ステップ＃５において、パワースペクトル
比較手段１４が、良品パワースペクトル記憶手段１３が
記憶している複数の良品サンプルのパワースペクトルの
平均値｛Ｒ（ｕ、ｖ）｝2 と、前記パワースペクトル
｛Ｆ（ｕ、ｖ）｝2 とを、図５に示すように比較し、パ
ワースペクトルの差が、数式（２）に示すように閾値ε
以上の繰り返し的欠陥領域Ｅを検出し、ステップ＃６に
進む。
比較手段１４が、良品パワースペクトル記憶手段１３が
記憶している複数の良品サンプルのパワースペクトルの
平均値｛Ｒ（ｕ、ｖ）｝2 と、前記パワースペクトル
｛Ｆ（ｕ、ｖ）｝2 とを、図５に示すように比較し、パ
ワースペクトルの差が、数式（２）に示すように閾値ε
以上の繰り返し的欠陥領域Ｅを検出し、ステップ＃６に
進む。
【００３５】
【数２】
【００３６】ステップ＃６において、Ａの場合には、マ
スク領域決定部のマスク領域決定手段１５が、マスク領
域決定部のマスク領域記憶手段１２が記憶している周波
数マスク領域から図６に示す使用する周波数マスク領域
Ｄを決定し、ステップ＃７に進む。
スク領域決定部のマスク領域決定手段１５が、マスク領
域決定部のマスク領域記憶手段１２が記憶している周波
数マスク領域から図６に示す使用する周波数マスク領域
Ｄを決定し、ステップ＃７に進む。
【００３７】Ｂの場合には、マスク領域決定手段１５
が、ステップ＃４からのパワースペクトル｛Ｆ（ｕ、
ｖ）｝2 を、図４に示すように、閾値４２を使用して閾
値処理を行い、閾値４２以上のパワースペクトル｛Ｆ
（ｕ、ｖ）｝2 を有する繰り返し的製品パターン４０を
図６に示す周波数マスク領域Ｄとして、ステップ＃７に
進む。
が、ステップ＃４からのパワースペクトル｛Ｆ（ｕ、
ｖ）｝2 を、図４に示すように、閾値４２を使用して閾
値処理を行い、閾値４２以上のパワースペクトル｛Ｆ
（ｕ、ｖ）｝2 を有する繰り返し的製品パターン４０を
図６に示す周波数マスク領域Ｄとして、ステップ＃７に
進む。
【００３８】Ｃの場合には、パワースペクトル比較手段
１４が、図６に示すように、複数の良品サンプルのパワ
ースペクトルの平均値｛Ｒ（ｕ、ｖ）｝2 に対応する周
波数マスク領域Ｄから、ステップ＃５でパワースペクト
ル比較手段１４が検出した繰り返し的欠陥領域Ｅを排除
した周波数マスク領域Ｄ−Ｅを決定し、ステップ＃７に
進む。
１４が、図６に示すように、複数の良品サンプルのパワ
ースペクトルの平均値｛Ｒ（ｕ、ｖ）｝2 に対応する周
波数マスク領域Ｄから、ステップ＃５でパワースペクト
ル比較手段１４が検出した繰り返し的欠陥領域Ｅを排除
した周波数マスク領域Ｄ−Ｅを決定し、ステップ＃７に
進む。
【００３９】ステップ＃７において、逆フーリエ変換手
段１６が、ステップ＃６でマスク領域決定手段１５が決
定した周波数マスク領域Ｄ又はＤ−Ｅを使用し、ステッ
プ＃３でフーリエ変換手段１０が変換した周波数空間デ
ータをマスクし、数式（３）を使用して画像データに変
換し、ステップ＃８に進む。
段１６が、ステップ＃６でマスク領域決定手段１５が決
定した周波数マスク領域Ｄ又はＤ−Ｅを使用し、ステッ
プ＃３でフーリエ変換手段１０が変換した周波数空間デ
ータをマスクし、数式（３）を使用して画像データに変
換し、ステップ＃８に進む。
【００４０】
【数３】
【００４１】ステップ＃８において、２値化手段１７
が、ステップ＃７で逆フーリエ変換手段１６が変換した
図７に示す画像データを２値化して２値画像とし、ステ
ップ＃９に進む。
が、ステップ＃７で逆フーリエ変換手段１６が変換した
図７に示す画像データを２値化して２値画像とし、ステ
ップ＃９に進む。
【００４２】ステップ＃９において、良否判定手段１８
が、２値画像から演算した面積、長さ、幅等の特徴量に
基づいて欠陥の有無を判定し、終了する。
が、２値画像から演算した面積、長さ、幅等の特徴量に
基づいて欠陥の有無を判定し、終了する。
【００４３】尚、本実施例で、予め記憶しておく周波数
マスク領域の決定には、画像の特性から固定的に決定す
る方法や良品サンプルのパワースペクトルにおいてその
周波数強度が所定値以上である領域とする方法がある。
マスク領域の決定には、画像の特性から固定的に決定す
る方法や良品サンプルのパワースペクトルにおいてその
周波数強度が所定値以上である領域とする方法がある。
【００４４】
【発明の効果】本発明の欠陥検査装置は、画像空間上で
は分離し難い成分を周波数空間において分離除去し逆に
画像空間に戻すので、従来技術では除去できないノイズ
を有効に除去できるという効果を奏する。
は分離し難い成分を周波数空間において分離除去し逆に
画像空間に戻すので、従来技術では除去できないノイズ
を有効に除去できるという効果を奏する。
【００４５】即ち、フーリエ変換手段が画像データを周
波数空間データにフーリエ変換し、マスク領域決定部が
周波数空間データから除去すべき周波数領域をマスクす
る周波数マスク領域を決定し、逆フーリエ変換手段が周
波数マスク領域で除去すべき周波数領域を除去した周波
数空間データを画像データに変換しているので、従来技
術では困難であった、加工跡がある金属部品、電極膜が
ある液晶パネル等にある繰り返し的パターンを除去する
ことが可能になり、繰り返し的パターンに妨げられず
に、安定した欠陥検査が可能になるという効果を奏す
る。
波数空間データにフーリエ変換し、マスク領域決定部が
周波数空間データから除去すべき周波数領域をマスクす
る周波数マスク領域を決定し、逆フーリエ変換手段が周
波数マスク領域で除去すべき周波数領域を除去した周波
数空間データを画像データに変換しているので、従来技
術では困難であった、加工跡がある金属部品、電極膜が
ある液晶パネル等にある繰り返し的パターンを除去する
ことが可能になり、繰り返し的パターンに妨げられず
に、安定した欠陥検査が可能になるという効果を奏す
る。
【００４６】又、マスク領域決定部を請求項３に記載す
るように構成することによって、繰り返し的パターンに
製品毎のばらつきがある場合、繰り返し的パターン部分
に繰り返し的欠陥がある場合にも、安定した欠陥検査が
可能になるという効果を奏する。
るように構成することによって、繰り返し的パターンに
製品毎のばらつきがある場合、繰り返し的パターン部分
に繰り返し的欠陥がある場合にも、安定した欠陥検査が
可能になるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施例の構成を示すブロック図であ
る。
る。
【図２】図１の動作を示すフローチャートである。
【図３】繰り返し的パターンと欠陥の画像データを示す
図である。
図である。
【図４】パワースペクトルと閾値を示す図である。
【図５】良品のパワースペクトルと欠陥検査対象物のパ
ワースペクトルとの比較を示す図である。
ワースペクトルとの比較を示す図である。
【図６】周波数マスク領域と繰り返し的欠陥領域とを示
す図である。
す図である。
【図７】図３の繰り返し的パターンを除去して逆フーリ
エ変換した画像データの図である。
エ変換した画像データの図である。
【図８】従来例の構成を示すブロック図である。
【図９】図８の動作を示すフローチャートである。
２ 欠陥検査対象物 ４ 撮像手段 ７ Ａ／Ｄ変換手段 １０ フーリエ変換手段 １１ パワースペクトル演算手段 １２ マスク領域記憶手段 １３ 良品パワースペクトル記憶手段 １４ パワースペクトル比較手段 １５ マスク領域決定手段 １６ 逆フーリエ変換手段 １７ ２値化手段 １８ 不良判定手段 ４０ 繰り返し的製品パターン ４１ 欠陥 ４２ 閾値 Ｄ 周波数マスク領域 Ｅ 繰り返し的欠陥領域
Claims (3)
- 【請求項１】 欠陥検査対象物を撮像し映像信号として
出力する撮像手段と、映像信号をＡ／Ｄ変換し画像デー
タとして出力するＡ／Ｄ変換手段と、画像データを２値
化し２値画像として出力する２値化手段と、２値画像の
特徴量を演算して欠陥を検査する不良判定手段とを有す
る欠陥検査装置において、画像データをフーリエ変換し
て周波数空間データとするフーリエ変換手段と、周波数
空間データから除去すべき周波数領域を示す周波数マス
ク領域を決定するマスク領域決定部と、決定された周波
数マスク領域を使用してマスクした周波数空間データを
画像データに逆フーリエ変換しこの画像データを前記２
値化手段に出力する逆フーリエ変換手段とを有すること
を特徴とする欠陥検査装置。 - 【請求項２】 マスク領域決定部は、フーリエ変換手段
から出力される周波数空間データのパワースペクトルを
演算するパワースペクトル演算手段と、このパワースペ
クトルを閾値処理して周波数の強度が高い周波数領域を
検出しこの周波数領域を周波数マスク領域とし、この周
波数マスク領域を逆フーリエ変換手段に出力するマスク
領域決定手段とを有する請求項１に記載の欠陥検査装
置。 - 【請求項３】 マスク領域決定部は、フーリエ変換手段
から出力される周波数空間データのパワースペクトルを
演算するパワースペクトル演算手段と、良品のパワース
ペクトルを記憶している良品パワースペクトル記憶手段
と、前記の演算されたパワースペクトルが示すパターン
と前記の記憶されている良品パワースペクトルが示すパ
ターンとを比較することにより、演算されたパワースペ
クトルが示すパターンに在る良品と異なるパターン部分
を検出するパワースペクトル比較手段と、良品と異なる
パターン部分の周波数領域によって、マスク記憶手段が
記憶している予め決められた周波数マスク領域を修正
し、修正した周波数マスク領域を逆フーリエ変換手段に
出力するマスク領域決定手段とを有する請求項１に記載
の欠陥検査装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP02698193A JP3253724B2 (ja) | 1993-02-16 | 1993-02-16 | 欠陥検査装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP02698193A JP3253724B2 (ja) | 1993-02-16 | 1993-02-16 | 欠陥検査装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06242013A true JPH06242013A (ja) | 1994-09-02 |
| JP3253724B2 JP3253724B2 (ja) | 2002-02-04 |
Family
ID=12208341
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP02698193A Expired - Fee Related JP3253724B2 (ja) | 1993-02-16 | 1993-02-16 | 欠陥検査装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3253724B2 (ja) |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1998044315A1 (fr) * | 1997-03-28 | 1998-10-08 | Newcreation Co., Ltd. | Dispositif et procede de controle superficiel |
| US6407404B1 (en) | 1999-03-15 | 2002-06-18 | Denso Corporation | Apparatus for the examining defect of monolithic substrate and method for examining the same |
| JP2006163090A (ja) * | 2004-12-09 | 2006-06-22 | Nikon Corp | 位相差顕微鏡 |
| JP2013190357A (ja) * | 2012-03-14 | 2013-09-26 | Dainippon Printing Co Ltd | ムラ情報生成装置、ムラ情報生成プログラム及びムラ情報生成方法 |
| JP2013542404A (ja) * | 2010-07-30 | 2013-11-21 | ケーエルエー−テンカー コーポレイション | 領域ベースの仮想フーリエ・フィルタ |
| JP2015001406A (ja) * | 2013-06-13 | 2015-01-05 | 富士通株式会社 | 表面検査方法、表面検査装置、および表面検査プログラム |
| JP2015025703A (ja) * | 2013-07-25 | 2015-02-05 | Ｊｆｅスチール株式会社 | 評価方法及び評価装置 |
| WO2016143106A1 (ja) * | 2015-03-11 | 2016-09-15 | 富士機械製造株式会社 | 部品種類自動判別方法及び部品種類自動判別システム並びに画像処理用部品データ作成方法及び画像処理用部品データ作成システム |
| CN115508335A (zh) * | 2022-10-21 | 2022-12-23 | 哈尔滨工业大学（威海） | 基于傅里叶变换的拉曼光谱曲线数据增强方法 |
| WO2024015364A1 (en) * | 2022-07-12 | 2024-01-18 | Onto Innovation Inc. | Periodic-pattern background removal |
-
1993
- 1993-02-16 JP JP02698193A patent/JP3253724B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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| JPWO2016143106A1 (ja) * | 2015-03-11 | 2017-12-21 | 富士機械製造株式会社 | 部品種類自動判別方法及び部品種類自動判別システム並びに画像処理用部品データ作成方法及び画像処理用部品データ作成システム |
| WO2024015364A1 (en) * | 2022-07-12 | 2024-01-18 | Onto Innovation Inc. | Periodic-pattern background removal |
| CN115508335A (zh) * | 2022-10-21 | 2022-12-23 | 哈尔滨工业大学（威海） | 基于傅里叶变换的拉曼光谱曲线数据增强方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3253724B2 (ja) | 2002-02-04 |
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|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |