JPH07159344A - 周期性パターンの検査装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 周期の測定や検査対象物の設計データを必要
とすることなく、周期性パターン検査装置において、誤
りなく検査対象物のパターンの周期を検出する。 【構成】 本検査装置は、画像メモリ１２とホストコン
ピュータ７０から成る周期検出部１０を備え、欠陥の検
出動作を開始する前に、画像入力部５０から出力される
検査対象物６１の画像信号ＳAの値（画像データ）を画
像メモリ１２に格納する。ホストコンピュータ７０は、
この画像データを用いて基準データの初期位相をライン
毎に変えながら複数ラインのデータについて仮の自己相
関関数を計算し、それらの計算結果を各シフト量毎に加
算する。このようにして加算されたものを自己相関関数
として、そのｎ番目のピークが現われるシフト量を求
め、そのシフト量の１／ｎを求めるべき周期とする。そ
して、この周期を周期遅延部６２に遅延量として設定す
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、液晶パネルやそのカラ
ーフィルタ、シャドウマスク等の周期性パターンを有す
る検査対象物における欠陥をその周期性を利用して検出
する検査装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】図３は、従来の周期性パターン検査装置
の構成を示すブロック図である。この検査装置では、検
査対象物の周期性パターンをラインセンサなどを用いて
画素毎に画像入力部１０２で読み取り、比較部１０６に
おいて、画像入力部１０２から出力される画像信号と、
その画像信号を周期遅延部１０４により周期性パターン
の１周期分だけ遅延させた画像信号との差をとり、差の
絶対値を信号値とする信号（以下「差分信号」という）
を得る。例えば、図４（ａ）に示すような周期性パター
ンをＡ−Ａ線に沿って読み取ると、図４（ｂ）に示すよ
うな画像信号が得られ、この画像信号とこれを１周期分
だけ遅延させた画像信号（図４（ｃ）に示す信号）との
差分信号は、図４（ｄ）に示すようになる。欠陥検出部
１０８では、このような差分信号の値が所定の閾値以上
である箇所に欠陥が存在すると判定し、欠陥の有無を示
す欠陥信号を出力する。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】上記のような周期性パ
ターン検査装置により欠陥を検出するためには、検査対
象物のパターンの周期を予め調べ、その周期分の期間だ
け周期遅延部１０４において画像信号が遅延するように
設定しておく必要がある。このため、周期性パターンの
検査に際し、オペレータは、予め検査対象物のパターン
の周期を測定したり、検査対象物の設計データに基づい
て周期を算出したりする必要があった。

【０００４】そこで本発明では、周期の測定や検査対象
物の設計データを必要とすることなく、検査対象物のパ
ターンの周期を検出する機能を有する周期性パターン検
査装置を提供することを目的とする。

【０００５】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に成された本発明では、一定の周期で繰り返されるパタ
ーンを有する検査対象物の欠陥を検出する検査装置にお
いて、 ａ）前記パターンを画素毎に読み取って多値の第１画像
信号を出力する画像入力手段と、 ｂ）第１画像信号に対して自己相関関数を求める演算手
段と、 ｃ）前記自己相関関数に基づいて検査対象物のパターン
の周期を検出する周期検出手段と、 ｄ）周期検出手段によって検出された周期の整数倍の距
離を設定する設定手段と、 ｅ）第１画像信号が表わす前記パターンから設定手段に
よって設定された距離だけ離れた検査対象物のパターン
を表わす第２画像信号を生成する信号生成手段と、 ｆ）第１画像信号と第２画像信号との差信号を生成する
信号処理手段と、 ｇ）前記差信号に基づいて前記欠陥の有無を判定する判
定手段と、を備えた構成としている（第１の周期性パタ
ーン検査装置）。

【０００６】本発明に係る第２の周期性パターン検査装
置では、上記第１の周期性パターン検査装置において、
前記演算手段は、 i）第１画像信号と第１画像信号を所定画素数分だけず
らしたシフト画像信号との所定区間における積和を算出
することにより、シフト量である前記所定画素数の関数
として自己相関関数を計算する関数算出手段と、 ii）前記所定区間の開始点を変えるか又は前記所定区間
の長さを変えて、関数算出手段に前記自己相関関数を複
数回計算させ、該計算によって得られた複数の前記自己
相関関数の和を算出する和算出手段と、を有し、前記和
を、求めるべき自己相関関数とすることを特徴とする。

【０００７】本発明に係る第３の周期性パターン検査装
置では、上記第２の周期性パターン検査装置において、
前記周期検出手段は、予め選定された１よりも大きな整
数ｎに対して、前記演算手段によって求められた自己相
関関数においてｎ番目のピークが現われるシフト量の１
／ｎを周期とすることを特徴とする。

【０００８】

【作用】信号等の周期を求める際に自己相関関数が有効
であることが知られており（参考文献：南茂夫 編著、
「科学計測のための波形データ処理」、ＣＱ出版社；日
野幹雄 著、「スペクトル解析」、朝倉書店 等）、音
声信号等から得られる１次元データに対しては、自己相
関関数を計算し、そのピーク間距離を求めることによっ
て周期を検出するということが行なわれている。本発明
は、この方法を画像信号に対して適用することにより、
周期性パターン検査装置において、検査対象物のパター
ンの周期を検出する機能を実現するものである。

【０００９】本発明の周期性パターン検査装置では、画
像入力手段が出力する第１画像信号に対して、演算手段
が自己相関関数を求める。検査対象物のパターンは周期
性を有するため、この自己相関関数にはその周期及びそ
の周期の整数倍の値に対応するピーク（極大点）が現わ
れる。周期検出手段は、自己相関関数のこの性質を利用
して検査対象物のパターンの周期を検出する。設定手段
は、検出された周期の整数倍の距離を信号生成手段に設
定する。

【００１０】この後、信号生成手段は、画像入力手段か
ら出力される第１画像信号が表わすパターンから設定手
段によって設定された距離だけ離れたパターンを表わす
第２画像信号を生成する。信号処理手段は、第１画像信
号と第２画像信号との差信号を生成する。信号生成手段
に設定された距離は、検査対象物のパターンの周期の整
数倍であるため、この差信号の絶対値は、通常はほぼ０
となるが、検査対象物に欠陥があれば大きなものとな
る。判定手段は、この点を利用して、差信号の絶対値が
所定の閾値よりも大きいか否かにより欠陥の有無を判定
する。

【００１１】なお、第１画像信号に対し自己相関関数を
求めて周期を検出するという動作は、検出された周期の
整数倍の距離が信号生成手段に設定された後は、同一周
期のパターンを有する同種の検査対象物の検査を行なう
限り、必要ではない。しかし、各検査対象物のパターン
の周期が異なる場合等では、各検査対象物毎に周期を検
出してもよい。本発明の周期性パターン検査装置は、同
種の検査対象物についての複数回の検査の前に１回だけ
周期を検出するものと、各検査対象物毎に周期を検出す
るものの双方を含むものである。

【００１２】上記のように、周期性パターン検査装置が
必要とする周期を、自己相関関数を求めることにより検
出することができるが、実際には、自己相関関数の計算
に用いるデータ（信号値）の数やそのデータ収集の際の
サンプリング位置によって擬似的なピーク（理論上は現
われないはずのピーク）が発生する。例えば、パターン
の繰り返し方向のラインに沿って図１１に示すような濃
度分布を有する周期性パターンを表わす画像データに対
して自己相関関数を計算すると、図１２に示すようにな
り、周期に対応する本来のピークであるＰ110、Ｐ120、
Ｐ130、Ｐ140の他に、擬似的なピークＰ102、Ｐ112、Ｐ
122、Ｐ124、Ｐ132、Ｐ142が現われる。このように擬似
的なピークが現われると、周期の検出に誤りが生じるお
それがある。

【００１３】そこで、第２の周期性パターン検査装置で
は、周期検出の誤りを防止するために自己相関関数の算
出方法を工夫している。すなわち、本検査装置の演算手
段は、関数算出手段と和算出手段とを有し、まず、関数
算出手段が、第１画像信号とこれを所定画素数分（シフ
ト量）だけずらしたシフト画像信号との所定区間におけ
る積和を算出することにより、シフト量の関数として自
己相関関数を計算する。この自己相関関数には前述のよ
うに擬似ピークが現われる。一方、本願発明者は、この
擬似ピークが現われる位置（シフト量）が基準データ
（自己相関関数の計算に用いる第１画像信号の値）の初
期位相（平均をとる前記所定区間の開始点）及び基準デ
ータのサイズ（自己相関関数の計算に用いる第１画像信
号値の個数、すなわち前記所定区間の長さを表わす画素
数）によって異なることを実験的に確かめている。すな
わち、前述のように、パターンの繰り返し方向のライン
に沿って図１１に示すような濃度分布を有する周期性パ
ターンを表わす画像データに対して初期位相を０として
計算することにより、図１２に示すような擬似ピークを
有する自己相関関数が得られるが、基準データの初期位
相を３０として計算すると（基準データのサイズは共に
１００）、図１３に示すような自己相関関数が得られ、
擬似ピークの位置が初期位相０（図１２）のときと異な
っている。また、基準データのサイズを１００から１５
０に変更して計算すると（初期位相は共に０）、図１４
に示すような自己相関関数が得られ、この場合も、擬似
ピークの位置が基準データサイズ１００（図１２）のと
きと異なっている。本検査装置では、このような性質を
利用し、自己相関関数に現われる擬似ピークを除去す
る。

【００１４】すなわち和算出手段は、前記所定区間の開
始点（基準データの初期位相）を変えるか又は前記初期
区間の長さ（基準データのサイズ）を変えて、関数算出
手段に自己相関関数（以下、求めるべき自己相関関数と
区別するために「仮の自己相関関数」という。）を複数
回計算させ、これによって得られる複数の仮の自己相関
関数の和を算出する（複数の仮の自己相関関数の値をシ
フト量毎に加算する）。演算手段は、この和の関数を、
求めるべき自己相関関数とする。複数の仮の自己相関関
数では、本来のピークが現われる位置はほぼ同一である
が、基準データのサイズ又は初期位相が異なるため、擬
似ピークが現われる位置は異なっている。したがって、
それらの和をとることによって、本来のピークの値は大
きくなるが、擬似ピークの値はあまり変化しないので、
本来のピークと擬似ピークとの区別が明確になる。

【００１５】第３の周期性パターン検査装置では、周期
検出手段は、予め選定された１より大きな整数ｎに対し
て、演算手段によって得られた自己相関関数においてｎ
番目のピークが現われるシフト量の１／ｎを周期とす
る。自己相関関数における最初のピークが現われるシフ
ト量は周期を表わすが、この周期は第１画像信号の最小
単位である画素単位（サンプリング周期単位）での値と
なっている。一方、ｎ番目のピークが現われるシフト量
は、周期をｎ倍した値を画素単位で表わしたものであ
り、本検査装置では、このシフト量の１／ｎを周期とし
ている。したがって本検査装置では、１／ｎ画素単位と
いう高い精度で周期が検出される。

【００１６】

【実施例】図１は、本発明の一実施例である周期性パタ
ーン検査装置の全体構成を示すブロック図である。この
検査装置は、画像入力部５０と、周期遅延部６２と、比
較部６４と、欠陥検出部６６と、画像メモリ１２と、ホ
ストコンピュータ７０及びそれに接続されたＣＲＴ７
１、キーボード７２とから構成される。

【００１７】画像入力部５０では、制御系５５を介して
ホストコンピュータ７０によって制御されるステージ駆
動系５４により、ステージ５１が副走査方向Ｙへ移動す
る。ステージ５１の上には、繰り返しパターンを有する
検査対象物６１が載置されており、この繰り返しパター
ンの画像は、副走査方向Ｙへのステージ５１の移動過程
において、読取装置５２により画素単位で主走査方向Ｘ
に沿って読み取られる。読み取られた画像を表わす信号
は、Ａ／Ｄ変換器５３によってデジタル信号に変換され
て画像入力部５０から出力される。

【００１８】この検査装置では、検査対象物６１におけ
る欠陥の検出動作を開始する前に、画像メモリ１２とホ
ストコンピュータ７０から構成される周期検出部１０に
おいて、検査対象物のパターンの周期を検出する。すな
わち、画像入力部５０から出力される信号ＳAの値を画
像データとして画像メモリ１２に記憶させ、その画像デ
ータを用いてホストコンピュータ７０が自己相関関数を
計算することにより、検査対象物６１のパターンの周期
を検出する。周期が検出されるとホストコンピュータ７
０は、その検出値に基づき、周期遅延部６２での画像信
号の遅延量を設定する。以後、同一周期のパターンを有
する同種の検査対象物の検査を行なう限り、周期遅延部
６２での遅延量を変える必要はない。このように周期検
出部１０は、自己相関関数を計算する演算手段、計算さ
れた自己相関関数に基づいて周期を検出する周期検出手
段、及び、検出された周期を信号生成手段である周期遅
延部６２に設定する設定手段として機能する。

【００１９】上記のようにして遅延量が設定された後、
検査対象物６１における欠陥の検出動作が開始される
と、周期遅延部６２は、画像入力手段から出力される画
像信号ＳAを検査対象物６１の繰り返しパターンの１周
期分に相当する期間だけ遅延させた信号（以下「１周期
遅延信号」と呼ぶ）ＳBを作成する。この１周期遅延信
号ＳBは、遅延前の画像信号ＳAとともに、信号処理手段
である比較部６４に入力される。

【００２０】比較部６４は、画像入力部５０から出力さ
れる画像信号ＳAと上記の１周期遅延信号ＳBとの差をと
り、差の絶対値を信号値とする信号（差分信号）を出力
する。この差分信号に基づき、判定手段である欠陥検出
部６６は、検査対象物６１の欠陥を検出する。すなわ
ち、この差分信号の値が所定の閾値以上である部分に相
当する位置に欠陥が存在すると判定し、欠陥画像とその
位置の座標を記憶する。ホストコンピュータ７０は、記
憶された欠陥画像と座標を読み取り、それらをＣＲＴ７
１に表示する。なお、ホストコンピュータ７０は、キー
ボード７２による入力操作に基づいて動作し、このよう
な欠陥に関する情報の表示の他、既述のようにステージ
５１の駆動を制御する。

【００２１】上記の構成（図１）と前述の従来例の構成
（図３）とを比較すればわかるように、本実施例が従来
と異なるのは、画像メモリ１２とホストコンピュータ７
０から成る周期検出部１０を有する点である。以下、こ
の周期検出部１０の構成及び動作の詳細について説明す
る。

【００２２】図２は、周期検出部１０の構成を示す図で
ある。この周期検出部１０は、バス１４に、画像メモリ
１２と、ホストコンピュータ７０を構成するＣＰＵ７３
及び主メモリ７４とが接続された構成となっており、欠
陥の検出動作の前に以下のように動作する。まず、画像
入力部５０から出力された画像データ（画像信号ＳAの
値）は、ＣＰＵ７３により、バス１４を経由して画像メ
モリ１２に格納される。この画像データは、ＣＰＵ７３
により、画像メモリ１２から１ライン毎に読み出されて
バス１４を経由して主メモリ７４内に取り込まれる。そ
して、主メモリ７４内に取り込まれた画像データを用い
て自己相関関数が計算される。

【００２３】既述のように、自己相関関数の計算に用い
るデータの個数（基準データのサイズ）やそのデータ収
集の際のサンプリング位置（基準データの初期位相）に
よって擬似的なピーク（理論上は現われないはずのピー
ク）が発生し、周期検出に誤りが生じるおそれがある。
一方、本願発明者は、前述のように擬似的なピークが現
われる位置（シフト量）が、基準データの初期位相によ
って異なるとともに（図１２と図１３参照）、基準デー
タのサイズによっても異なる（図１２と図１４参照）こ
とを実験的に確かめている。この性質を利用して擬似ピ
ークを除去しつつ自己相関関数を計算する方法として、
次の四つの計算法が考えられる。 ［１］第１の計算法 基準データの初期位相を一定にして、基準データのサイ
ズを変えながら同一ライン（走査線）について複数回仮
の自己相関関数を計算し、それらの計算結果を各シフト
量毎に加算したものを求めるべき自己相関関数とする。 ［２］第２の計算法 基準データのサイズを一定にして、基準データの初期位
相を変えながら同一ラインについて複数回仮の自己相関
関数を計算し、それらの計算結果を各シフト量毎に加算
したものを求めるべき自己相関関数とする。 ［３］第３の計算法 基準データのサイズを同一にして、基準データの初期位
相をライン毎に変えながら複数ラインのデータについて
仮の自己相関関数を計算し、それらの計算結果を各シフ
ト量毎に加算したものを求めるべき自己相関関数とす
る。 ［４］第４の計算法 基準データの初期位相を同一にして、基準データのサイ
ズをライン毎に変えながら複数ラインのデータについて
仮の自己相関関数を計算し、それらの計算結果を各シフ
ト量毎に加算したものを求めるべき自己相関関数とす
る。

【００２４】上記の各計算法のうち第２の計算法は第１
や第４の計算法と比較すると計算量が少なくて済むとい
う利点を有し、第３及び第４の計算法は第１や第２の計
算法と比較すると記憶すべきデータ量が増えるが、複数
ラインのデータを用いるため耐ノイズ性に優れている。
本実施例では周期検出の正確さを重視して第３の計算法
を採用しているが、コスト低減化等を重視して他の計算
法を採用してもよい。

【００２５】図７は、本実施例で採用した第３の計算法
に基づいてＣＰＵ７３が行なう自己相関関数の計算処理
を示すフローチャートである。この計算処理では、ま
ず、画像入力部５０から出力される画像データを取り込
んで画像メモリ１２に格納する（ステップＳ３１）。次
に、主メモリ７４内に確保された自己相関関数バッファ
と基準データ取り込み位置ポインタを初期化し（ステッ
プＳ３２）、画像メモリ１２から１ライン分の画像デー
タを主メモリ７４内に確保された１ラインデータバッフ
ァに読み込む（ステップＳ３３）。そして、基準データ
（自己相関関数の計算の際に常に比較するデータ）を切
り出し又はポインタで基準データの先頭アドレスを指定
し（ステップＳ３４）、その基準データを用いて以下の
ようにして仮の自己相関関数を計算する（ステップＳ３
５）。

【００２６】すなわち、１ラインデータバッファに読み
込まれた画像データＤ（ｋ）を用いて（ただし、ｋ＝
０，…，Ｍ−１であり、Ｍは１ライン当たりの画素
数）、シフト量ｉに対する仮の自己相関関数の値Ｒ
（ｉ）を R(i)＝[Σ(j=J1,J1+N-1){D(j)・D(j+i)}]／[Σ(j=J1,J1+N-1){D(j)²}] …(1) により計算する。ここで、Σ(k=K1,K2)は、その次に続
く項についてｋ＝Ｋ１からｋ＝Ｋ２までの総和をとるこ
とを意味し、Ｄ（ｊ）は基準データを、J１は基準デー
タの初期位相を、Ｎは基準データのサイズをそれぞれ表
わす。ステップＳ３５では、各シフト量ｉ（ｉ＝０，
…，Ｎ−１）に対して上記（１）式により計算したＲ
（ｉ）を自己相関関数バッファ内の対応する各値に加算
し、加算値をそのバッファに格納する。この後、ステッ
プＳ３３〜Ｓ３６の処理が予め決められた回数（規定回
数）行なわれたか否かを判定する（ステップＳ３７）。
規定回数行なわれていない場合には、基準データの初期
位相を変更するためにその取り込み位置を更新し（ステ
ップＳ３８）、異なるラインの画像データを１ラインデ
ータバッファに読み込むために入力ラインＮｏ．を更新
した後（ステップＳ３９）、ステップＳ３４へ戻る。そ
して、初期位相の変更された、異なるラインの基準デー
タに対して、上記と同様に、ステップＳ３３〜Ｓ３６の
処理を行なう。以後、規定回数に達するまで、ステップ
Ｓ３８、Ｓ３９、Ｓ３３〜Ｓ３６の処理が繰り返され
る。

【００２７】ステップＳ３７で規定回数処理が行なわれ
たと判定された場合は、自己相関関数の計算処理を終了
する。この終了時点において自己相関関数バッファに
は、基準データの初期位相をライン毎に変えながら複数
ラインのデータについて仮の自己相関関数を計算し、そ
れらの計算結果を各シフト量毎に加算したものが格納さ
れている。自己相関関数バッファに格納されたこのデー
タが、求めるべき自己相関関数のデータである。

【００２８】上記のように第３の計算法に基づく処理に
よって自己相関関数を計算すると、例えば図１１に示す
ような濃度分布を有する周期性パターンの画像に対し
て、図１５に示すような自己相関関数が得られる（ただ
し、加算によって得られた自己相関関数の値はシフト量
０のときの値で正規化している）。このように、本実施
例の計算処理によって得られる自己相関関数では、基準
データの初期位相を変えて計算された複数の仮の自己相
関関数が加算されているため、本来のピークと擬似ピー
クとの区別が明確になっている。また、複数ラインにつ
いて計算された複数の仮の自己相関関数が加算されてい
るため、その加算によってノイズの影響も抑えられてい
る。

【００２９】第３の計算法以外の計算法すなわち第１、
第２、第４の各計算法に基づく自己相関関数の計算処理
のフローチャートは、それぞれ図５、図６、図８に示さ
れている。

【００３０】第４の計算法に基づく図８のフローチャー
トでは、基準データ取り込み位置を更新する代わりに
（図７のステップＳ３８参照）、基準データのサイズを
変更することにより（ステップＳ４８）、基準データの
サイズをライン毎に変えながら複数ラインのデータにつ
いて仮の自己相関関数を計算し、それらの計算結果を加
算している。したがって、図８のフローチャートに示さ
れた計算処理によって得られる自己相関関数において
も、上記と同様、本来のピークと擬似ピークとの区別が
明確になり、ノイズの影響も抑えられている。

【００３１】第２の計算法に基づく図６のフローチャー
トでは、入力ラインＮｏ．を変更するステップ（図７の
ステップＳ３９）を削除して、同一ラインについて基準
データの初期位相を変えながら複数回、仮の自己相関関
数を計算し、それらの計算結果を加算している。これに
より、本来のピークと擬似ピークとの区別が明確にな
る。

【００３２】第１の計算法に基づく図５のフローチャー
トは、上記図６のフローチャートにおいて基準データ取
り込み位置を更新していたステップＳ２８の代わりに、
基準データのサイズを更新するステップＳ１８を設けて
いる。これにより、同一ラインについて基準データのサ
イズを変えながら複数回、仮の自己相関関数を計算し、
それらの計算結果を加算している。したがって、上記と
同様、本来のピークと擬似ピークとの区別が明確にな
る。

【００３３】上記のように第１〜第４のいずれの計算法
に基づいても、本来のピークと擬似ピークとの区別が明
確な自己相関関数が得られる（例えば図１５参照）。こ
のような自己相関関数を用いてＣＰＵ７３は、図９に示
すフローチャートにしたがって検査対象物６１のパター
ンの周期を検出する。まず、ステップＳ５１では、上記
のようにして得られた自己相関関数の値をシフト量の小
さい方から順に調べ、最初のピーク（極大点）が現われ
るシフト量ｐ1と、そのピークの隣接点のシフト量ｐ0と
ｐ2のうち自己相関関数の値が大きい方のシフト量ｐ0を
記憶する（図１０参照）。次のステップＳ５２では、ｎ
番目のピークを検索するシフト量の範囲を算出する。す
なわち、ステップＳ５１で検出された最初のピークのシ
フト量はｐ1であるが、本実施例では画素単位でシフト
量を変えて自己相関関数の値を計算しているため、最初
の真のピークは、ｐ1の隣接点のうち自己相関関数の値
が大きい方の点のシフト量ｐ0とｐ1との間に存在すると
考えられる。この最初の真のピークに対応するシフト量
は周期を表わし、ｎ番目のピークに対応するシフト量は
周期をｎ倍した値である。このため、ｎ番目のピークに
対応するシフト量は、最初の真のピークに対応するシフ
ト量をｎ倍したものであり、ｎ×ｐ0とｎ×ｐ1との間の
値である。したがって、ｎ×ｐ0とｎ×ｐ1との間の範囲
がｎ番目のピークを探すべき検索範囲である。ステップ
Ｓ５４では、この検索範囲でｎ番目のピークを探し、こ
のピークが現われるシフト量ｐnを求める。そしてステ
ップＳ５４において、このシフト量ｐnの１／ｎの値を
算出し、これを周期の検出値とする。ｎ番目のピークが
現われるシフト量ｐnは、周期をｎ倍した値を画素単位
で表わしたものであるため、ステップＳ５４において算
出された値ｐn／ｎは、周期を１／ｎ画素単位（サンプ
リング周期の１／ｎの単位）で表わしたものとなる。な
お、ｎについては、計算量と精度等を考慮して適切な値
（１よりも大きい整数）を予め選定しておく。

【００３４】本実施例では、このようにｎ番目のピーク
が現われるシフト量の１／ｎを周期としているため、１
／ｎ画素単位という高い精度で周期を検出することがで
きる。また、上記の周期検出においてｎ番目のピークを
探すために必要となる自己相関関数の値はｎ×ｐ0とｎ
×ｐ1との間におけるもののみであるため（ステップＳ
５３）、まず、前述の自己相関関数の計算処理（図５〜
図８）により最初のピークｐ1を検出するのに十分な範
囲でのみ自己相関関数の値を算出し、それらの値に基づ
いて最初のピークｐ1を検出した後、ｎ×ｐ0とｎ×ｐ1
との間で再び前記計算処理により自己相関関数の値を計
算すればよい。これにより、少ない計算量で精度良く周
期を求めることができる。

【００３５】

【発明の効果】請求項１の本発明によれば、周期性パタ
ーン検査装置において必要なパターンの周期を、画像信
号に対して自己相関関数を求めることにより、周期の測
定や検査対象物の設計データを必要とすることなく、検
出することができる。請求項２の発明によれば、自己相
関関数の計算において本来のピークと擬似ピークとの区
別が明確になるので、誤りなく周期を検出することがで
きる。請求項３の発明によれば、ｎ番目のピークが現わ
れるシフト量を求めてそのシフト量の１／ｎを求めるべ
き周期とすることにより、高い精度で周期を検出するこ
とができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明の一実施例である周期性パターン検査
装置の構成を示すブロック図。

【図２】 前記周期性パターン検査装置における周期検
出部の構成を示す図。

【図３】 従来の周期性パターン検査装置の構成を示す
ブロック図。

【図４】 従来の周期性パターン検査装置の原理を説明
するための図。

【図５】 第１の計算法に基づく自己相関関数の計算処
理を示すのフローチャート。

【図６】 第２の計算法に基づく自己相関関数の計算処
理を示すのフローチャート。

【図７】 第３の計算法に基づく自己相関関数の計算処
理を示すのフローチャート。

【図８】 第４の計算法に基づく自己相関関数の計算処
理を示すのフローチャート。

【図９】 前記実施例において周期を検出するための処
理を示すフローチャート。

【図１０】 本実施例における周期検出の方法を説明す
るための図。

【図１１】 周期性パターンの画像の濃度分布の一例を
示す図。

【図１２】 従来の方法により前記画像のデータについ
て計算された自己相関関数を示す図。

【図１３】 基準データの初期位相を変えて従来の方法
により前記画像のデータについて計算された自己相関関
数を示す図。

【図１４】 基準データのサイズを変えて従来の方法に
より前記画像のデータについて計算された自己相関関数
を示す図。

【図１５】 本実施例の方法により前記画像のデータに
ついて計算された自己相関関数を示す図。

【符号の説明】

１０…周期検出部 １２…画像メモリ ５０…画像入力部 ６１…検査対象物 ６２…周期遅延部 ６４…比較部 ６６…欠陥検出部 ７０…ホストコンピュータ ＳA …画像信号 ＳB …画像信号

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 一定の周期で繰り返されるパターンを有
   する検査対象物の欠陥を検出する検査装置において、 ａ）前記パターンを画素毎に読み取って多値の第１画像
   信号を出力する画像入力手段と、 ｂ）第１画像信号に対して自己相関関数を求める演算手
   段と、 ｃ）前記自己相関関数に基づいて検査対象物のパターン
   の周期を検出する周期検出手段と、 ｄ）周期検出手段によって検出された周期の整数倍の距
   離を設定する設定手段と、 ｅ）第１画像信号が表わす前記パターンから設定手段に
   よって設定された距離だけ離れた検査対象物のパターン
   を表わす第２画像信号を生成する信号生成手段と、 ｆ）第１画像信号と第２画像信号との差信号を生成する
   信号処理手段と、 ｇ）前記差信号に基づいて前記欠陥の有無を判定する判
   定手段と、を備えることを特徴とする周期性パターン検
   査装置。
2. 【請求項２】 前記演算手段は、 i）第１画像信号と第１画像信号を所定画素数分だけず
   らしたシフト画像信号との所定区間における積和を算出
   することにより、シフト量である前記所定画素数の関数
   として自己相関関数を計算する関数算出手段と、 ii）前記所定区間の開始点を変えるか又は前記所定区間
   の長さを変えて、関数算出手段に前記自己相関関数を複
   数回計算させ、該計算によって得られた複数の前記自己
   相関関数の和を算出する和算出手段と、を有し、前記和
   を、求めるべき自己相関関数とすることを特徴とする請
   求項１に記載の周期性パターン検査装置。
3. 【請求項３】 前記周期検出手段は、予め選定された１
   よりも大きな整数ｎに対して、前記演算手段によって求
   められた自己相関関数においてｎ番目のピークが現われ
   るシフト量の１／ｎを周期とすることを特徴とする請求
   項２に記載の周期性パターン検査装置。