JPH0643968B2

JPH0643968B2 - シヤドウマスクの欠陥検査方法

Info

Publication number: JPH0643968B2
Application number: JP15837985A
Authority: JP
Inventors: 一生渡辺
Original assignee: Dai Nippon Printing Co Ltd
Current assignee: Dai Nippon Printing Co Ltd
Priority date: 1985-07-19
Filing date: 1985-07-19
Publication date: 1994-06-08
Anticipated expiration: 2009-06-08
Also published as: JPS6221046A

Description

【発明の詳細な説明】〔発明の利用分野〕本発明は、カラーブラウン管などに使用されるシヤドウ
マスクの欠陥検査方法に係り、特にシヤドウマスクを自
動的に検査することができる光学的な検査方法に関す
る。

〔発明の背景〕

従来、シヤドウマスクの欠陥検査は、裸眼又は顕微鏡を
用いて眼視的に行なわれているのが通例であるが、多数
の製品を検査するためには多大の人手を必要とし、また
官能検査であるために検査精度及び信頼性に欠けるとい
う問題があった。

この様な問題を解決するために、シヤドウマスクのよう
に、等ピツチ配列の周期性パターンをもつ工業製品に関
しては、配列単位及び欠陥の形状を十分に解像する様な
顕微鏡的撮影手段によつて得られたビデオ信号を調べて
パターン認識を行なうか、あるいは欠陥のないパターン
を同様に撮影して得られた信号と比較する等の手段によ
り欠陥を検出して検査する方法などが提案され、一部実
施されている例もあるが、この様な方法では検出しよう
とする欠陥の大きさに応じた機械的精度が必要となり、
微細な欠陥を検出するためには高精度の装置が必要とな
るため、装置が高価となり、また顕微鏡的な撮影である
ために一度に処理できる画面の大きさが小さくなり、検
査すべきパターン全体を検査するのに多大の時間を要す
るなどの問題があった。

また、シヤドウマスクのような周期的開口をもつ製品に
ついては、コヒーレント光を照射したときの周期性パタ
ーンによる光の回折現象を利用した光学的フーリエ変換
空間フイルタリング法が提案されているが、この方法で
は検査速度、検出感度には優れているものの被検査パタ
ーン毎に空間フイルターを作成しなければならず、か
つ、精密な光学系が必要となるために装置が高価とな
り、さらに、欠陥は検出できるが、その欠陥開口の基準
値に対する大小関係が判別できないなど問題が多く、新
たな検査方法が望まれていた。

〔発明の目的〕

本発明は、上記の様な問題を解決し、シヤドウマスクを
能率良く、高精度に検査でき、かつ欠陥の種類判別がで
きる検査方法の提供を目的としたものである。

〔発明の概要〕

この目的を達成するために、本発明は、シヤドウマスク
の単位パターンを十分に解像しない、又は全く解像しな
い様な大面積の撮影視野であつても、得られるビデオ信
号には欠陥情報が含まれ、画像処理の手法である画面加
算処理によるビデオ信号のランダムノイズ低減効果と、
被検査シヤドウマスク所定の方法で移動させたときに欠
陥のない部分のビデオ信号がシヤドウマスクの移動の前
後でほとんど変化せず、移動の前後の画像データを減算
すると、欠陥のない部分の単位パターンによるビデオ信
号の変化と撮像系のシエーデイング及び光学系のゴミな
どによるビデオ信号の変化が消去され、欠陥のない部分
の画像データはほぼ０となり、欠陥部のみ局部的に値が
変化する事を見い出し、これにより欠陥の検出を行なう
ようにし、かつ、このとき、シヤドウマスクに特有な欠
陥検出要求を満たすため、撮像条件を変えて複数回の欠
陥検出結果を得た上で最終的な判断を行なうようにした
点を特徴とする。

〔発明の実施例〕

以下、実施例にもとづき本発明を詳細に説明する。

第１図は本発明によるシヤドウマスクの検査方法の一実
施例で、第２図示の様に周期的な開口１１を単位パター
ンとして持つシヤドウマスクの開口面積の異常を検査す
る例に適用した場合の方法について示したもので、直流
電源９で点灯される白熱ランプ８と拡散板７で構成され
る透過照明部により被検査シヤドウマスク６を照明し、
ＴＶカメラ１で検査領域を撮影する。画像処理装置２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ものであ
る。３は制御部で画像処理装置２及びＸＹステージ１０
と駆動部５で構成されるシヤドウマスク移動機構を制御
するものである。なお、第２図で、１２，１３は欠陥を
もつた開口を表わす。

次に、この実施例によりシヤドウマスク６の欠陥を検出
する動作について説明する。なお、ここでは、説明を簡
単にするために、ＴＶ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
対応するシヤドウマスク面積に単位開口１１が１０個程
度入る様な撮影条件とし、シヤドウマスクを移動させ
て、変位させる方向がＴＶカメラ１の走査線方向で、シ
ヤドウマスクの変位距離が画素ピッチの整数倍となって
いる場合について説明する。

まず、第３図(a)はシヤドウマスクの欠陥がある所を通
る直線上の光透過率分布を示す図で１４は第２図の開口
１３に示す様に開口面積が正常な開口１１よりも大きい
欠陥（以下白点という）により光透過率の変化を示し、
１５は第２図の開口１２に示す様に開口面積が正常な開
口１１よりも小さい欠陥（以下黒点）による光透過率の
変化を示す。

次に、第３図(b)は第３図(a)と同じ線上を走査したビデ
オ信号を示す図で、シヤドウマスクの照明ムラ、撮像面
の感度ムラ等によるゆるやかな信号変化（シエーデイン
グ）とビデオ信号処理回路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変化
１６とが示されている。

また、第３図(c)は画像処理装置２により画面加算処理
した結果を示す図で、第３図(b)のランダムノイズ成分
の比率が、加算回数をＮとしたときに、にまで減少していることを示す。

さらに、第３図(d)はシヤドウマスクを変位させて画面
加算処理をした結果を示し、シヤドウマスクの移動と共
にシヤドウマスク上の欠陥による信号も移動している
が、撮像系のシエーデイング及び光学系のゴミなどによ
る信号１６の位置は変化していないことを示している。

そして、第３図(e)は、第３図(c)から第３図(d)の画像
データを減算した結果を示したもので、第３図(c)，(d)
のデータに含まれるシエーデイングや、１６に示す様な
シヤドウマスクの移動によって変化しない成分が消去さ
れて、シヤドウマスク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
陥による信号はシヤドウマスクの移動量に応じた画素数
離れた位置で、その近傍の平均値に対する値の差がほぼ
同じで、符号が反転して現われ、その反転する順序は欠
陥の種類（白点、黒点）によつて逆転していることが判
る。

以上シヤドウマスクの変位前及び変位後、各々画面加算
処理を行つた２画面画像データ間で減算する例を説明し
たものであるが、移動前の加算データから移動後の画面
データを加算と同一フレーム数減算しても結果は全く同
じでありフレームメモリも１面のみで処理可能である。

したがつて、以上の処理をした画像データをＴＶモニタ
４で観察すれば、欠陥部のみ明るさが局部的に変化して
いるため、容易に欠陥を認識でき、さらに欠陥部での周
囲に対する明暗の反転の順序で欠陥の種類（白点，黒
点）が識別できる。

また、この画像データから、近傍平均値の減算、あるい
は微分処理、特にパターン移動が平行移動である場合に
はパターン上の一点が移動の前後で各々対応する画素間
の差を演算する画像処理を行うと、第３図(f)に示す様
に、前記画像データのゆるやかな変化成分が除去され、
所定の閾値との比較により自動的に欠陥を検出できる。

ところで、以上は画面データの加算、パターン移動、減
算によつて欠陥による信号以外を消去する方法を説明し
たものであるが、撮影条件によつては単位パターンによ
るビデオ信号の変化が無視できない場合があり、この場
合には前記説明の様に、画素ピッチの整数倍の移動では
単位パターン信号が第４図(b)に示す様に加減算後の画
像データに残り、微小な欠陥が検出できなくなる。な
お、第４図(a)は減算前のデータである。

しかし、この様な場合には、例えば開口の配列が等ピツ
チ配列のシヤドウマスクでは配列ピツチの整数倍、スト
ライプ状開口のシヤドウマスクではストライプの方向を
各々のシヤドウマスク移動の条件として設定すれば、各
々欠陥のない開口による画像データは移動の前後で変化
せず、したがつて、第５図(a)，(b)に示す様に、加減算
後の画像データは第３図(e)で示すものと同様な結果が
得られ、微小な欠陥の検出が可能となる。

次にシヤドウマスクの移動距離について説明する。第６
図は欠陥開口１７，１８の光学像と、画素Ｐの関係、加
減算後の画像データＤの関係を説明する図で、第６図
(a)はシヤドウマスクの移動量が画素ピッチの整数倍、
第６図(b)は整数倍でないときの例を示す。そして、第
６図(a)では欠陥部の画像データＤが近傍平均値に対し
て上下対称となるが、整数倍でない場合は第６図(b)の
例で示す様な欠陥像による画像データＤの変化が隣接画
素に振り分けられる割合が移動の前後で異なるために、
近傍平均値に対する上下の対称性が失なわれ、自動検出
処理を行なう上で誤差の要因となる。

したがつて、シヤドウマスクの移動は、欠陥像とそれを
受ける画素との位置関係が移動の前後で同一となること
が好ましく、例えば画素の配列方向に移動させる場合に
は、画素ピッチの整数倍に設定する方が良い結果が得ら
れる事になる。そこで、単位開口によるビデオ信号の変
化が無視できない場合には開口の配列ピツチと画素ピッ
チの公倍数を移動距離とすれば前述の欠陥のない開口に
よる画像データの消去と、移動距離を画素ピッチの整数
倍にすることの両条件を満足する事が出来る。

ところで、以上の本発明の検査方法で必要なシヤドウマ
スクの移動は、加減算後の画像データから欠陥のない開
口の情報の消去を不可欠の条件として、この条件のもと
で、可能ならば、欠陥像とそれを受ける画素との位置関
係を移動の前後で一致させる方が良好な結果が得られる
べきことを意味している。したがつて、これらの条件を
満足すれば移動の方向は必ずしも画素の配列方向と一致
していなくても良い。

次に、本発明の一実施例として、欠陥像と画素の位置関
係によって生ずる欠陥信号レベルの変動を低減する方法
について説明する。

第７図(a)は欠陥開口１７の像の一つの画素Ｐの中央
に、第７図(b)は欠陥開口１７の像が４つの画素Ｐの接
点上にそれぞれある状態を示す。このように、同一の欠
陥であつても第７図(a)の様に欠陥による信号変化のほ
とんどが１画素に集中する場合と、第７図(b)の様に４
画素に分散される場合とでは、欠陥信号レベルにほぼ４
倍の差が生じ、この結果、欠陥検出の再現性が低いとい
う問題を生じる。しかして、この様な欠陥信号の周囲画
素への分散は、欠陥像を中心とした３×３画素の領域内
はその大部分が収まっており、その外側への影響は無視
できるため、画像処理でよく用いられる空間フイルター
処理により、最大３×３画素の近傍画素加算処理を加減
算後の画像データに対して行うと、欠陥部において周囲
の画素に分散した欠陥信号の合計が得られ、欠陥信号レ
ベルの変化を低減する事ができる。

次に、本発明のさらに別の一実施例として、欠陥の検出
と種類の判別を自動的に行う方法について説明する。

第８図(a)はシヤドウマスクを変位させる方向が画素の
配列方向と同じで、移動距離を画素ピッチの２倍とし、
画面加算処理を行つた後、図で右側へ移動を行い、加算
と同一フレーム数、減算を行つた結果の画像データの例
を示したもので、２０は白点欠陥、２１は黒点欠陥によ
る画像データの局部的変化を示し、それ以外の部分は単
位パターンの配列ピツチ、大きさなどのゆるやかな変化
に応じた画像データの変化（低周波変化）を表わしてい
る。

ここで、欠陥部の画像データを詳しく見ると、欠陥が画
面加算時に対応する画素Ａ（２２，２２′）と減算時に
対応する画素Ｂ（２３，２３′）が欠陥情報をもつ画素
として、シヤドウマスクの変位距離、つまり画素２ピッ
チに対応する画素数（２画素）離れて現われ、各々の画
素データをＩ_Ａ，Ｉ_Ｂその中点に対応する画素Ｃ（２
４，２４′）の近傍平均値をＩ_Ｃとすると、Ｉ_Ａ−Ｉ_Ｃ
及びＩ_Ｂ−Ｉ_Ｃは符号が反対で絶対値がほぼ同じ値とな
り、この符号の順序が欠陥の種類（白点，黒点）に対応
し、Ｉ_Ａ−Ｉ_Ｂの絶対値が欠陥の大きさに比例すること
が判る。また、Ｉ_ＡとＩ_Ｂの平均値とＩ_Ｃの差は、Ｉ_Ａ
−Ｉ_Ｂの値に対して十分に小さい比率となつていること
も判る。そこで、Ｉ_Ａ−Ｉ_Ｂが得られる様な画像データ
処理、例えば第８図(a)に対してＩ_(j)＝Ｉ_(j-1)−Ｉ
_(j+1)を演算すると第８図(b)に示す様になり、
Ｉ_(j-1)，Ｉ_(j+1)が、それぞれＩ_Ａ，Ｉ_Ｂとなる画素
（２５，２５′）に対しての欠陥の種類と大きさを示す
データとなり、また前記、低周波変化も低減されるた
め、一定の閾値と比較すれば、欠陥の検出と種類の判定
が可能となる。

しかしながら、このとき、第８図(b)に示す様に、欠陥
として検出すべき画素の両側に符号が反対で値がＩ_Ａ−
Ｉ_Ｂの半分のデータ（２６，２６′）が発生するため、
閾値に対して２倍以上の信号レベルをもつ欠陥に対して
は為欠陥をも検出してしまう事になり、検出と種類の判
定に不都合を生ずる。

そこで、前記Ｉ_Ａ，Ｉ_Ｂ，Ｉ_Ｃに於て（Ｉ_Ａ＋Ｉ_Ｂ）／
２−Ｉ_ＣがＩ_Ａ−Ｉ_Ｂに対して、一定の比率以下になる
事を利用し、例えば第８図(a)に対してＩ_(j)＝（Ｉ
_{（ｊ−１）}＋Ｉ_{（ｊ＋１）}）／２−▲Ｉ^- _(j)▼（ただ
し、▲Ｉ^- _(j)▼はＩ_(j)の近傍平均値とする）を演算し
て第８図(c)を得、所定の閾値と比較して偽欠陥を含む
欠陥検出画素の内、前記（Ｉ_Ａ＋Ｉ_Ｂ）／２−Ｉ_Ｃが所
定の値以下となる画素を選別してやれば、前記偽欠陥を
除外する事が出来、安定した欠陥検出と種類の判定を行
なうことができる。

ところで、以上は、既に特願昭６０−９６５９３号とし
て出願されている発明と同じであり、従つて、シヤドウ
マスクの欠陥についても、その開口の水平投影面での形
状異常に基づく欠陥については充分に良好な検出結果を
得ることができる。

しかしながら、本件発明が対象としているシヤドウマス
クでは、その開口の水平投影面での形状だけではなく、
開口の断面形状の異常や開口以外の表面でのキズなども
欠陥検出の対象となり、かつ、開口を覆うようにして表
面に付着しているごみなどの異物については、それを他
の欠陥とは区別して検出すべきことが要求されており、
従つて、以上のままでは、まだ充分な検出結果を得るこ
とができない。

そこで、本発明では、さらに以下に示すように、撮像条
件を変えて複数回、欠陥検出を行ない、その結果から最
終的に欠陥判定を行なうようになつているものである。
即ち、本発明は、シヤドウマスクを撮像する際、その撮
像装置のレンズからみたシヤドウマスクの明るさの局部
的な変化を欠陥として検出する方法であり、従つて、照
明方法や撮影角度，写角などの撮影条件を適当に選択し
てやれば種々の欠陥を検出することができる筈であり、
これを利用したものである。

まず、照明方法に関しては、第１図示の様な透過光照明
（透過明視野照明）を用いれば、第２図示の１３のよう
な開口面積が大きい欠陥開口は白点として、同じく第２
図示の１２のような開口面積が小さい欠陥開口及び第９
図示の３２のような開口を遮ぎるような位置にある異物
は黒点としてそれぞれ検出でき、また、第１０図に示す
ような反射照明光（反射暗視野照明）を用いれば第１１
図の３３に示すようなシヤドウマスク表面上のピツトや
キズ及び異物を検出でき、さらに第１２図に示すような
透過暗視野照明光を用いれば第９図に示すような開口を
遮ぎる異物３２は白点として検出できる。

そして、これらのたがいに異なる照明方法で欠陥検出を
行い、検出した欠陥の位置，種類（白点，黒点）及び信
号レベルなどのデータを調べれば、欠陥の種類をさらに
細かく識別することが可能となる。

例えば、前記のように透過明視野照明で検出される欠陥
の内、周囲よりも暗い点（黒点）として検出される欠陥
には第２図の１２のような開口面積が小さい欠陥と第９
図の３２に示すような異物による欠陥とがあるが、第１
２図に示すように透過明視野照明で欠陥検出を行うと、
例えば第２図の１２のような開口面積が小さい欠陥に対
してはほとんど感度をもたないのに対して、第９図の３
２のような異物は照明光を散乱する性質をもつものが多
く、周囲より明るい点として検出され、前記の透過明視
野照明で黒点として検出された欠陥と同じ位置に透過暗
視野照明で白点が検出されていれば、この欠陥が異物で
あることが判り、開口面積小の欠陥と異物とを識別する
ことができる。

次に、撮影角度及び写角に関しては、前述のように、本
発明方法は設定した撮影条件での撮影レンズから見た明
るさの局部的変化を欠陥として検出する方法であり、従
つて、透過光照明の場合には撮影レンズから見たシヤド
ウマスクの開口形状不良だけが欠陥として検出される。

そこで、第１３図に示すように、撮影方法をあおり撮影
（斜め撮影の一種）となるように説定すれば、第１１図
で３４に示すような垂直方向からの撮影では検出できな
い開口の断面形状不良を検出することが可能となるか
ら、このあおり撮影を第１３図の中心線Ｎを回転軸とし
て少くとも２以上の方向から順次行なつて複数回、欠陥
検出を行ない、それらのいずれの場合にも欠陥が検出さ
れなかつたときには、そのシヤドウマスクには第１１図
の欠陥３４がなかつたものと判断することができる。な
お、このあおり撮影では、第１３図から明らかなよう
に、撮影レンズ３１の光軸は中心線Ｎと平行に保たれ、
かつＴＶカメラ１の撮像面（ターゲツト面）はシヤドウ
マスク６と平行になつているが、レンズ３１の光軸とＴ
Ｖカメラ１の撮像面の中心とを一致させたままに保つた
一般的な斜め撮影としてもよい。

ところで、シヤドウマスクでは、第１４図に示すよう
に、プラウン管３０の蛍光面の形状に合せてシヤドウマ
スク６も円筒面の一部、或いは球面の一部などの曲面に
成形、或いは支持部部材によつて保持される場合がほと
んどである。

そこで、第１４図，第１５図に示すように、ＴＶカメラ
１による写角の設定に際しては、プラウン管内でのシヤ
ドウマスクに対する電子ビームの入射角θと撮影に寄与
する照明光のなす角度θ′が一致もしくは最も近くなる
ように写角を設定すれば、シヤドウマスク上の各点での
電子ビームの通過する方向から見た開口形状不良、すな
わちカラーＴＶプラウン管で表示する映像の欠陥の原因
となるシヤドウマスクの欠陥開口を最も適切に検出する
ことができる。

次に、以上の実施例によりシヤドウマスクの欠陥検査を
実施した例を示すと、単位開口の直径が１００μｍ、配
列ピツチが３００μｍで第２図に示すような配列をもつ
シヤドウマスクを第１図に示す様に透過光により照明
し、撮像管を用いたＴＶカメラ１で３００×２２０mmの
領域を撮影した場合、撮影時間及び画像処理時間の合計
が約５秒の僅かな時間で、単位開口の直径が１０μｍ異
なるだけの欠陥まで自動的に検出でき、かつ周囲に対す
る開口の大小判定までも行うことができた。

〔発明の効果〕

以上説明したように、本発明によれば、シヤドウマスク
の微小な欠陥を単位開口が解像されないような広い撮影
視野で撮影して、その画像データを処理することにより
自動的に検出し、種類（白点，黒点）の判別を行なうこ
とができる。

また、本発明りよれば、撮像系の解像度に対する検出感
度の依存度が低いため、球面形状，円筒面形状などの立
体形状に成形、或いは保持されているシヤドウマスクの
検査にも容易に適用でき、広範囲にわたるシヤドウマス
クの欠陥に対しても自動化を容易に行なえ、検査精度、
信頼性及び能率の向上などの効果が得られる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明による周期性パターンの検査方法の一実
施例を示すブロツク図、第２図は周期性パターンの一例
を示す説明図、第３図(a)〜(f)、第４図(a)，(b)、第５
図(a)，(b)、第６図(a)，(b)、第７図(a)，(b)、それに
第８図(a)〜(c)はそれぞれ本発明の動作を示す説明図、
第９図はシヤドウマスクに付着した異物の説明図、第１
０図は反射暗視野照明の説明図、第１１図はシヤドウマ
スクに現われる種々の欠陥の説明図、第１２図は透過暗
視野照明の説明図、第１３図はあおり撮影の説明図、第
１４図はプラウン管内でのシヤドウマスクの状態を示す
説明図、第１５図は撮影時での写角の説明図である。１……ＴＶカメラ、２……画像処理装置、３……制御
部、４……ＴＶモニタ、５……駆動機構、６……シヤド
ウマスク、７……拡散板、８……ランプ、９……直流電
源、１０……ステージ、１１……単位開口、１２，１３
……欠陥、１４，１５……欠陥による透過率変化、１６
……光学系のゴミ等による信号変化、１７……欠陥像、
２７……閾値、２８……近傍平均値、３０……ブラウン
管、３１……撮影レンズ、３２……異物、３３……ピツ
ト。

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】被検査シヤドウマスクをビデオ撮像系の視
野内で所定の方向に所定の距離だけ移動させ、この移動
の前に撮像して得たビデオ信号による１フレーム分の第
１の画像データから移動の後に撮像して得たビデオ信号
による１フレーム分の第２の画像データを減算して得た
第３の画像データに基づいて欠陥検出処理を行なう方式
のシヤドウマスクの欠陥検査方法において、上記ビデオ
撮像系による撮像動作を、撮像条件を異にする複数回の
撮像動作とし、これら複数回の撮像動作ごとの検出結果
に基づいて欠陥判定を行なうように構成したことを特徴
とするシヤドウマスクの欠陥検査方法。
【請求項２】特許請求の範囲第１項において、上記第１
の画像データと第２の画像データとが、共に複数回の撮
像によるビデオ信号の各画素データごとの加算による画
像データであることを特徴とするシヤドウマスクの欠陥
検査方法。
【請求項３】特許請求の範囲第１項又は第２項におい
て、上記複数回の撮像動作が、その撮像条件の一部に、
撮像した画像データの各画素ごとのデータに現われる上
記シヤドウマスクの単位開口ごとの変化による影響が充
分に少なく無視可能な状態となるように定められ、上記
所定の方向が上記画素の配列方向と一致し、かつ上記所
定の距離が上記画素ピツチの整数倍となるような条件
を、共通に含むように構成されていることを特徴とする
シヤドウマスクの欠陥検査方法。
【請求項４】特許請求の範囲第１項又は第２項におい
て、上記所定の方向が上記シヤドウマスクの単位開口の
配列方向と一致し、かつ上記所定の距離が単位開口の配
列ピツチの整数倍となるように構成されていることを特
徴とするシヤドウマスクの欠陥検査方法。
【請求項５】特許請求の範囲第１項又は第２項におい
て、上記所定の方向が上記シヤドウマスクの単位開口の
配列方向と一致し、かつ上記所定の距離が単位開口の配
列ピツチと上記画像データの画素ピツチの公倍数となる
ように構成されていることを特徴とするシヤドウマスク
の欠陥検査方法。
【請求項６】特許請求の範囲第１項又は第２項におい
て、上記欠陥検出処理が、最大で３×３画素の近傍画素
データの加算処理を含むように構成されていることを特
徴とするシヤドウマスクの検査方法。
【請求項７】特許請求の範囲第１項又は第２項におい
て、上記欠陥検出処理が、上記第３の画像データに対し
て、上記シヤドウマスク上の一点が上記第１の画像デー
タに対応する画像をＡ、上記第２の画像データに対応す
る画素をＢ、それに画素Ａ，Ｂの中点に対応する画素を
Ｃとしたときに、この画素Ｃの近傍平均値と、画素Ａと
Ｂのデータの平均値の差が画素ＡとＢのデータの差に比
して充分に小さく、かつ画素ＡとＢのデータの差が所定
のレベル以上である点を欠陥と判断し、画素ＡとＢのデ
ータの差の符号と絶対値によつて欠陥の種類と大きさと
を認識するように構成されていることを特徴とするシヤ
ドウマスクの欠陥検査方法。
【請求項８】特許請求の範囲第１項又は第２項におい
て、上記シヤドウマスクは、その単位開口の形状、大き
さ、配列ピツチの少くとも一つが所定の割合で変化して
配列されていることを特徴とするシヤドウマスクの欠陥
検査方法。
【請求項９】特許請求の範囲第１項又は第２項におい
て、上記シヤドウマスクが曲面形状を有していることを
特徴とするシヤドウマスクの欠陥検査方法。
【請求項１０】特許請求の範囲第１項又は第２項におい
て、上記シヤドウマスクがストライプ状開口を備え、上
記所定の方向がこのストライプ状開口の方向であり、か
つ上記所定の距離が上記画像データの画素ピツチの整数
倍となるように構成されていることを特徴とするシヤド
ウマスクの欠陥検査方法。
【請求項１１】特許請求の範囲第１項又は第２項におい
て、上記複数回の撮像動作が、上記シヤドウマスクを、
このシヤドウマスクの撮影面のほぼ中心を通る法線を回
転軸として順位異なつた方向からの斜め撮像動作を含む
ことを特徴とするシヤドウマスクの欠陥検査方法。
【請求項１２】特許請求の範囲第１項又は第２項におい
て、上記複数回の撮像動作が、透過明視野照明撮影，透
過暗視野照明撮影，反射明視野照明撮影および反射暗視
野照明撮影のうちの少くとも２以上の撮影動作を含むこ
とを特徴とするシヤドウマスクの欠陥検査方法。
【請求項１３】特許請求の範囲第１項又は第２項におい
て、上記複数回の撮像動作が、上記シヤドウマスクの各
点に対する撮影角度がこのシヤドウマスクの各点に対す
る電子ビームの入射角度にほぼ等しくなるような撮像条
件でのものを含むことを特徴とするシヤドウマスクの欠
陥検査方法。
【請求項１４】特許請求の範囲第１項又は第２項におい
て、上記複数回の撮像動作が、少くとも透過明視野照明
撮影と透過暗視野照明撮影とを含み、上記欠陥判定を、
透過明視野照明撮影時で開口面積小の欠陥として検出さ
れた部分のうち、透過暗視野照明撮影時に白点欠陥とし
て検出した部分については、それを欠陥として検出しな
いように構成したことを特徴とするシヤドウマスクの欠
陥検査方法。