JPH08159727A - パターンマッチングにおける基準パターンの設定方法 - Google Patents

パターンマッチングにおける基準パターンの設定方法

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JPH08159727A
JPH08159727A JP6298386A JP29838694A JPH08159727A JP H08159727 A JPH08159727 A JP H08159727A JP 6298386 A JP6298386 A JP 6298386A JP 29838694 A JP29838694 A JP 29838694A JP H08159727 A JPH08159727 A JP H08159727A
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Abstract

(57)【要約】 【目的】 客観的手法を用いてほぼ自動的に基準パター
ンを設定できるパターンマッチングにおける基準パター
ンの設定方法を提供することを目的とする。 【構成】 画像データの設定エリア内において、基準パ
ターンと同一形状のリファレンスボックスの位置を更新
しながらリファレンスボックスの各位置を、第1の座標
軸に関する複雑度又はこの複雑度に従属する関数値と、
第1の座標軸に直交する第2の座標軸に関する複雑度又
はこの複雑度に従属する関数値とに基いて評価し、最も
評価が良好な位置におけるリファレンスボックス内の画
像データを基準パターンとする。

Description

【発明の詳細な説明】
【0001】
【産業上の利用分野】本発明は、パターンマッチングに
おける基準パターンの設定方法に関するものである。
【0002】
【従来の技術】近年、電子部品を製造したり電子部品を
実装したりする分野において、ワークなどの位置情報を
得るため、パターンマッチングが広く行われている。こ
のパターンマッチングを行うには、予め基準パターンと
呼ばれるマッチングの見本となるべき画像データを設定
する必要がある。そして、検査対象となる実際の画像デ
ータ内において、基準パターンと同一形状のボックスを
移動させつつ、ボックス内の画像と基準パターンとを比
較し、最も良くマッチングするボックスの位置が求めら
れる。したがって、見本となる基準パターンは冗長な成
分が少なく、位置合せを行うに適した特徴のある画像を
含んでいるものでなければならない。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来パ
ターンマッチングにおける基準パターンの設定につい
て、その設定の良否を客観的に評価する手法がなかっ
た。したがって、作業者が、経験やカンにたよって概ね
これでよいであろうという感覚のもとに、基準パターン
を設定していた。ところがこのようにしたのでは、当然
作業者の習熟度や個人差によるバラツキを招き、パター
ンマッチング自体の信頼性が低下するという問題点があ
った。
【0004】そこで本発明は、客観的手法を用いてほぼ
自動的に基準パターンを設定できるパターンマッチング
における基準パターンの設定方法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】本発明のパターンマッチ
ングにおける基準パターンの設定方法は、画像データの
設定エリア内において、基準パターンと同一形状のリフ
ァレンスボックスの位置を更新しながらリファレンスボ
ックスの各位置を、第1の座標軸に関する複雑度又はこ
の複雑度に従属する関数値と、第1の座標軸に直交する
第2の座標軸に関する複雑度又はこの複雑度に従属する
関数値とに基いて評価し、最も評価が良好な位置におけ
るリファレンスボックス内の画像データを基準パターン
とするものである。
【0006】
【作用】上記構成により、2つの直交座標軸における複
雑度という客観的尺度によってリファレンスボックスの
位置の良否が評価され、最も良好な位置におけるリファ
レンスボックス内の画像データが、基準パターンとして
採択される。したがって、作業者の主観により設定され
た基準パターンがバラツキを生ずることもなく、電子計
算機による演算を行うことにより、自動設定も可能にな
る。
【0007】
【実施例】次に図面を参照しながら本発明の実施例を説
明する。
【0008】図1は本発明の第1の実施例における外観
検査装置のブロック図である。図1中、1はダイシング
された多数のチップ3が貼着された粘着シート2を保持
するウエハリング、4はチップ3を観察するカメラ、5
は全体を制御し、後述する制御プログラムを実行するC
PU(中央処理装置)、6はカメラ4の画像をデジタル
化した生の画像データをCPU5へ出力するA/D変換
器、7はCPU5に出力された生の画像データを格納す
るための画像メモリ、8は後述する参照値R、初期参照
値Rmin、座標PX,PY、しきい値TH1,TH2
など制御プログラムを実行する上で必要なデータを一時
記憶するRAM(ランダムアクセスメモリ)、9は動作
状況等を表示するためのCRT(カソードレイチュー
ブ)、10は作業者が必要な情報を入力するためのキー
ボード、11は設定された基準パターンなどを格納する
ための基準パターンメモリである。
【0009】図2は本発明の第1の実施例における観察
対象の例示図である。本実施例では、チップ3の観察を
行う場合を取り上げるので、チップ3よりもやや大きな
ウィンドウ12を設定し、ウィンドウ12内の画像デー
タをカメラ4により取得する。図3は本発明の第1の実
施例におけるカメラ画像の例示図である。図3中、14
はチップ3を包囲するように設けられる設定エリアであ
り、この設定エリア14内において、基準パターンと同
一形状をなすリファレンスボックス13を少しずつ移動
させつつ後述する評価を行う。図4(a)〜(f)は本
発明の第1の実施例におけるソーベル変換の説明図であ
る。ソーベル変換そのものは、画像処理分野における公
知技術であるから詳細な説明を省略するが、本実施例で
は、図4(a)に示すように3×3の空間フィルタを用
いる。例えば、図3に示すリファレンスボックス13内
の画像データに第1の座標軸としてのX軸に関するソー
ベル変換(以下ソーベルX変換という)を施すと、図4
(b)に示すように、X軸方向を向く画像成分(Y方向
に対して濃淡の差が大きな上下2つの画素の列)のみが
抽出される。そして、図4(b)の結果さらに境界処理
を施すと、図4(b)の輪郭線のみが取り出されて図4
(c)に示すような矩形領域の組合せが得られる。同様
に、Y(第2の座標軸)については、図4(d)に示す
空間フィルタを使用してY軸に関するソーベル変換(以
下ソーベルY変換という)を行うと、図4(e)に示す
ようにY軸方向を向く画像成分のみが抽出される。さら
に境界処理を行うと図4(f)に示す結果が得られる。
次に本明細書における複雑度とは、次のとおりである。
即ち、複雑度(%)=100×(境界処理によって抽出
された画像成分の画素数)/(リファレンスボックス内
の全画素数)。
【0010】したがって、複雑度が高い値となれば、非
常に混み入った画像であり、パターンマッチングを行う
について特徴となるべき要素が多く含まれていることを
示し、逆に複雑度が低ければほとんど均一な画像であ
り、パターンマッチングを行うには冗長な成分が多過ぎ
て不適であることを示す。
【0011】次に図5〜図7を参照しながら、本発明の
第1の実施例におけるパターンマッチングにおける基準
パターンの設定方法について説明する。ここで、図5、
図6は本発明の第1の実施例におけるパターンマッチン
グにおける基準パターンの設定方法を示すフローチャー
ト、図7は第1の実施例におけるパターンマッチングに
おける基準パターンの設定方法により設定された基準パ
ターンの例示図である。図5において、まずカメラ4に
より図3に示すウィンドウ12内の生の画像データを得
て(ステップ1)、生の画像データをCPU5が画像メ
モリ7に格納する(ステップ2)。次に、CPU5は生
の画像データをCRT9に表示し、作業者にキーボード
10を用いて設定エリア14を決定させる(ステップ
3)。なおステップ3の処理についても、チップ3同士
の隙間を抽出し、この隙間を四辺とする矩形領域を求
め、設定エリア14とするなどして、自動化してもよ
い。
【0012】次にステップ4にて、後述する初期参照値
Rminとして十分大きな値(例えば1000など)を
設定する。そして、図3に示すように、リファレンスボ
ックス13の位置を設定エリア14の初期位置にセット
する(ステップ5)。そして、現在の位置におけるリフ
ァレンスボックス13内の評価を行いつつ(ステップ
6、詳細は後述)、全設定エリア14内をリファレンス
ボックス13の位置を少しずつ更新しつつ(ステップ
7,8)、上記評価を繰り返す。
【0013】次に図6を参照しながら評価工程を説明す
る。まずステップ61にて、現在の位置におけるリファ
レンスボックス13内の画像について、図4(b)に示
したソーベルX変換を施し、図4(c)に示した境界処
理を行う(ステップ62)。そして、その結果得られた
画像について、上述した複雑度(ここでは、X軸方向の
処理済みの状態における複雑度であるのでX複雑度とい
う)CXをCPU5が演算により求めRAM8に書込
む。同様にY軸方向についても、ソーベルY変換(ステ
ップ64)、境界処理(ステップ65)、複雑度(Y軸
方向についてであるのでY複雑度という)CYをCPU
5が求め、RAM8に書込む(ステップ66)。
【0014】次にCPU5は、X複雑度CXとY複雑度
CYとの和と、しきい値TH1(予め設定しておいた
値)とを比較し(ステップ67)、この和がしきい値T
H1未満であれば、冗長な画像であると解釈して、リフ
ァレンスボックス13の現在位置をスキップして次の位
置の処理へ移る。一方、この和がしきい値TH1以上で
あれば、CPU5はステップ8にて、参照値R(=|
(CX/CY)−1.0|)を求める。ここでこの参照
値Rは、X複雑度CX=Y複雑度CYなるとき、最小値
0を取る。このことは、リファレンスボックス13内の
画像データが、X軸方向とY軸方向に均等に複雑である
ことを示しており、パターンマッチングは通常XY両軸
方向の位置情報を必要とするものであるから、理想的な
画像であることがわかる。一方、X複雑度CX又はY複
雑度CYの一方が他方に対して極端に大きいときは、参
照値Rは小さな複雑度を持つ軸方向に関してパターンマ
ッチングの信頼性が低下することを示す。
【0015】そしてCPU5は、ステップ69にて、初
期参照値Rminと参照値Rを大小比較する。ここで上
述したように、初期参照値Rminには当初(ステップ
4)十分大きな値が入れてあり、初めてステップ69へ
処理が移った際には、通常参照値Rの方が初期参照値R
minよりも小さい。このとき、ステップ70にてリフ
ァレンスボックス13の現在位置X,YがRAM8内の
座標(PX,PY)に代入されると共に、その時の参照
値Rが初期参照値Rminに代入される。そして、以上
の処理を繰り返すと、ステップ69からステップ70へ
処理が移ることにより参照値Rが小さい(即ち、理想的
な画像を有する)位置(X,Y)におけるリファレンス
ボックス13の参照値R、位置(X,Y)に書き替えが
行われ、結局設定エリア14の全部についてリファレン
スボックス13の移動が完了した際には、設定エリア1
4内において参照値Rが最小の位置(X,Y)が、座標
(PX,PY)としてRAM8に記憶されていることに
なる。
【0016】次に図5の後半部分について説明する。さ
て上述したようにRAM8の座標(PX,PY)には、
最も評価されるリファレンスボックス13の座標(P
X,PY)が記憶されている。そこで、CPU5はリフ
ァレンスボックス13をこの座標(PX,PY)に再度
セットし、リファレンスボックス13内の画像データを
生画像データとして基準パターンメモリ11内に格納す
る(ステップ10)。次にステップ11にて、ステップ
61,64と同様にXY方向にソーベル変換を行い、ス
テップ12にて、ステップ62,65と同様に境界処理
を行い、境界内の小領域内の画像データのみを抽出して
基準パターンメモリ11に格納する(ステップ13)。
【0017】図7は、この処理を行った後の抽出された
基準パターンを示している。即ち、ステップ9以前の処
理において、最も理想的な位置のリファレンスボックス
13の位置を求めているのであるが、この位置のリファ
レンスボックス13内の画像データのうち特徴を表す画
像成分を含んだ部分13a(斜線部)の画像データのみ
基準パターンとして基準パターンメモリ11に格納して
いる。このようにすれば、パターンマッチングにおいて
比較対象すべき要素量を激減させることができ、しかも
冗長な部分に発生し得るノイズ成分などの影響をカット
することができる。その結果、くり返し計算により演算
処理負担が大きいパターンマッチングにおいて、その演
算処理負担の軽減と信頼性の向上とを一度に実現するこ
とができる。
【0018】なお、上述した第1の実施例のステップ1
1〜13の処理を省略し、ステップ10で基準パターン
メモリ11に格納した生画像データを基準パターンとし
てもよい。この基準パターンであっても、従来のように
主観的に設定された基準パターンによるパターンマッチ
ングよりも信頼性の高いパターンマッチングを行うこと
ができる。
【0019】図8は本発明の第2の実施例におけるパタ
ーンマッチングにおける基準パターンの設定方法を示す
フローチャートである。第2の実施例では、第1の実施
例と異なり作業者が主観的に設定したリファレンスボッ
クスの位置の良否を客観的に判定しようとするものであ
る。ここでステップ21〜23にて、図5のステップ1
〜3と同様の処理をした後で、作業者が良いと思うリフ
ァレンスボックス13の位置を指示させる(ステップ2
3)。そしてステップ25〜30において、指示された
位置のリファレンスボックス13に関し、XY両軸方向
にソーベル変換し、境界処理を施した後、複雑度CX,
CYを求める。
【0020】次に、X複雑度CX、Y複雑度CYの両方
が予め設定されたしきい値TH2以上であれば良判定し
(ステップ31〜33)、そうでなければ不良と判定す
る(ステップ31〜34)。ここで第2の実施例によれ
ば、第1の実施例のようにリファレンスボックス13の
位置更新とその評価を繰り返す必要がないので、処理時
間を短縮できるし、主観的な設定(ステップ24)を客
観化できるメリットがある。しかし、X複雑度CX、Y
複雑度CYがしきい値TH2を越えても、その位置が設
定エリア14内において最良の位置を設定しているとは
限らない。
【0021】
【発明の効果】本発明のパターンマッチングにおける基
準パターンの設定方法は、画像データの設定エリア内に
おいて、基準パターンと同一形状のリファレンスボック
スの位置を更新しながらリファレンスボックスの各位置
を、第1の座標軸に関する複雑度又はこの複雑度に従属
する関数値と、第1の座標軸に直交する第2の座標軸に
関する複雑度又はこの複雑度に従属する関数値とに基い
て評価し、最も評価が良好な位置におけるリファレンス
ボックス内の画像データを基準パターンとするので、基
準パターンを客観的かつ最適に選択することができ、そ
のためパターンマッチングの信頼性を向上することがで
きる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の第1の実施例における外観検査装置の
ブロック図
【図2】本発明の第1の実施例における観察対象の例示
【図3】本発明の第1の実施例におけるカメラ画像の例
示図
【図4】(a)本発明の第1の実施例におけるソーベル
変換の説明図 (b)本発明の第1の実施例におけるソーベル変換の説
明図 (c)本発明の第1の実施例におけるソーベル変換の説
明図 (d)本発明の第1の実施例におけるソーベル変換の説
明図 (e)本発明の第1の実施例におけるソーベル変換の説
明図 (f)本発明の第1の実施例におけるソーベル変換の説
明図
【図5】本発明の第1の実施例におけるパターンマッチ
ングにおける基準パターンの設定方法を示すフローチャ
ート
【図6】本発明の第1の実施例におけるパターンマッチ
ングにおける基準パターンの設定方法を示すフローチャ
ート
【図7】本発明の第1の実施例におけるパターンマッチ
ングにおける基準パターンの設定方法により設定された
基準パターンの例示図
【図8】本発明の第2の実施例におけるパターンマッチ
ングにおける基準パターンの設定方法を示すフローチャ
ート
【符号の説明】
13 リファレンスボックス 14 設定エリア

Claims (2)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項1】画像データの設定エリア内において、基準
    パターンと同一形状のリファレンスボックスの位置を更
    新しながら前記リファレンスボックスの各位置を、第1
    の座標軸に関する複雑度又はこの複雑度に従属する関数
    値と、前記第1の座標軸に直交する第2の座標軸に関す
    る複雑度又はこの複雑度に従属する関数値とに基いて評
    価し、 最も評価が良好な位置における前記リファレンスボック
    ス内の画像データを基準パターンとすることを特徴とす
    るパターンマッチングにおける基準パターンの設定方
    法。
  2. 【請求項2】最も評価が良好な位置における前記リファ
    レンスボックス内の画像データ内に、前記第1、第2の
    座標軸に関するソーベル変換と境界処理を施して、境界
    内の画像データのみを抽出し、抽出された画像データを
    基準パターンとすることを特徴とする請求項1記載のパ
    ターンマッチングにおける基準パターンの設定方法。
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