JPH08235543A

JPH08235543A - 汚れ等の欠陥検出方法及び装置

Info

Publication number: JPH08235543A
Application number: JP6527895A
Authority: JP
Inventors: Hiroshi Kawaguchi; 広志川口; Haruomi Kobayashi; 治臣小林; Yasuhiko Hara; 靖彦原; Hideaki Doi; 秀明土井; Ryuichi Matsudo; 隆一松戸; Tamotsu Sasaki; 保佐々木
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1995-03-01
Filing date: 1995-03-01
Publication date: 1996-09-13

Abstract

(57)【要約】【目的】本発明は、磁気ヘッド、磁気ディスク等の汚れ
等の欠陥検査方法に関する。【構成】焦点検出器にて焦点距離を検出し、水平出しを
行なった試料に照明光を照射し、その反射光を光電変換
受光素子を持つセンサにて受光し、画像入力後、検査領
域の抽出、明るさ変換、輝点除去、差分処理等の画像処
理により欠陥を検出する。また、欠陥検出結果から欠陥
の面積及び数を計数して、磁気ヘッドや磁気ディスク等
の表面清浄度の評価を行なう。【効果】本発明により、試料表面の凹凸形状による明る
さのばらつき、照明むら等の影響を受けることなく、試
料上の低コントラストの欠陥を検出することができ、ま
た検出欠陥の評価結果から試料表面清浄度の評価及び欠
陥の原因物質の特定、発生原因の究明に役立つため、検
査対象製品の製品管理、製造プロセス管理に適用するこ
とができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、磁気ヘッド、磁気ディ
スク等の汚れ等の欠陥検査方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来の磁気ヘッド、磁気ディスク等の汚
れ等の欠陥検査では、人間が目視により検査しており、
また、自動検査方法としては例えば特開平０４−１８４
７０３号公報には、磁気ヘッドの読み取り信号を検査す
ることにより磁気ヘッドの汚れによる特性劣化を検出し
ている。またワークショップ「外観検査の自動化」（第
６回）講演論文集には、磁気ヘッドチップ単体の欠け、
割れ、クラック等の外観検査を画像処理により行なって
いる。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】本発明の目的は、磁気
ヘッドの特性劣化のみならず、磁気ヘッド、磁気ディス
ク等の汚れ等の欠陥の形状及び位置等を画像処理によ
り、人間より高速、高精度に検査することにある。

【０００４】本発明の他の目的は、画像処理により検出
した磁気ヘッドの汚れ等の欠陥の形状、位置、面積から
間接的に磁気ディスクの表面清浄度の評価を行なうこと
にある。

【０００５】

【課題を解決するための手段】本発明によれば、明るさ
にばらつきを有する明るい部分と、暗い部分からなる画
像に対して、明るい部分から一定値を引いて、暗い部分
と同レベルの輝度値となるように、輝度の均一化を行な
い、その後に輝度の引き伸ばしによる明るさ変換を行な
う。次に長方形を近接画素とする複数画素の平均と、長
方形の中央、左右の端、左右上下端のいずれかの注目画
素との差分値を求め、この値が基準値より大きいかある
いは小さいときに欠陥として検出する差分処理を行な
う。

【０００６】また本発明によれば、上記明るさ変換後
に、画素個々のノイズ成分を低減するため、長方形を近
接画素とする複数画素の平均を長方形の中央、左右の
端、左右上下端のいずれかの注目画素に当てはめて画像
の平滑化を行ない、次に上記の差分処理により欠陥を検
出する。

【０００７】また本発明によれば、上記平滑化処理後に
差分処理を行なった画像と平滑化処理を行なわずに差分
処理を行なった画像から、前者の画像と同一位置に存在
する後者の連結する画像を欠陥検出画像とする。

【０００８】また本発明によれば、上記差分処理画像と
定閾値２値化処理画像とを組み合わせた画像を欠陥検出
画像とする。

【０００９】また本発明によれば、検出した欠陥の種類
ごとにその数及び面積を計数し、検査領域に対する面積
比により、試料表面の清浄度を評価する。

【００１０】

【作用】本発明によれば、輝度の均一化を行なうことに
より、差分処理による欠陥検出を行なうとき、輝点の周
辺及び明るい部分と暗い部分の境界で発生する差分処理
特有のエッジ強調による虚報発生を防ぐことができる。
また本発明によれば、輝度の引き伸ばしによる明るさ変
換を行なうことにより、欠陥と試料の背景との輝度差を
より大きくすることができるため、欠陥検出感度が向上
する。また本発明によれば、長方形を近接画素とする複
数画素の平均と、長方形の中央、左右の端、左右上下端
のいずれかの注目画素との差分値を求めているため、試
料の形状により、近接画素とする長方形の大きさ、注目
画素の位置を変えることにより、エッジ強調による虚報
発生を防ぐことができる。

【００１１】また本発明によれば、平滑化処理後に差分
処理を行なうことにより、試料表面の微小な凹凸形状に
よる各画素の輝度値の変動を抑えることができるため、
虚報の発生を最小限に抑えて欠陥検出が行なえる。

【００１２】また本発明によれば、平滑化処理後に差分
処理を行なって得た欠陥位置検出重視の画像と平滑化処
理を行なわずに差分処理を行なって得た欠陥形状検出重
視の画像から、前者の画像と同一位置に存在する後者の
連結する画像を欠陥検出画像とすることにより、後者で
は発生していた虚報を除去でき、前者では再現できなか
った欠陥の形状を忠実に再現して欠陥を検出することが
できる。

【００１３】また本発明では、差分処理と定閾値２値化
処理とを組み合わせることにより、差分処理のみでは検
出できない、差分処理の比較対象となる長方形よりも大
きい欠陥を定閾値２値化処理法で検出し、定閾値２値化
処理では検出できない、明るい部分にある暗い欠陥や小
さな欠陥を近接する複数画素の平均と注目画素との差分
を行なうことで検出できる。

【００１４】また本発明では、例えば、磁気ヘッド上の
欠陥の数及び面積を計数することにより、間接的に磁気
ディスクの表面清浄度の評価を行なうことができる。

【００１５】

【実施例】以下、実施例について説明する。

【００１６】図１は本発明の欠陥検出方法の一実施例を
実施する説明図である。

【００１７】この実施例は、照明光源にハロゲンランプ
を用い、照明光は集光レンズを介してハーフミラーで折
り返し、ケーラ照明でステージ上の試料、例えば磁気ヘ
ッドを照明する。試料からの反射光は、対物レンズを経
てハーフミラーを通過し検出器、例えばＴＶカメラで検
出する。ここで、試料が磁気ヘッドのようにバネ状のヘ
ッドアームに取り付けられている場合には、焦点検出器
により磁気ヘッド上の任意の三角形を形成しうる３点ま
たは長方形を形成しうる４点のそれぞれの焦点距離を検
出して、それぞれの点の焦点位置までのずれ量に応じて
煽りステージをθx、θy方向に移動させることにより、
磁気ヘッドの水平出しを行ない、煽ることによるＸ、Ｙ
方向のずれ量は、煽り量と試料の焦点検出位置間の距離
から求めて、Ｘ、Ｙステージを移動させて補正する。次
に検出した画像データは画像処理部により画像処理を行
ない欠陥を検出後、欠陥の種類ごとに数、面積、面積比
及び欠陥検出画像を記録、表示する。

【００１８】例えば、図２に示すような画像が得られ、
図中の黒点を汚れ欠陥として検出する場合には、定閾値
２値化処理では汚れでない暗い下地部分を汚れとして誤
検出してしまう。このため、汚れを誤検出することなく
検出するためには、検査領域の抽出、輝点の除去、試料
下地明るさの差の補正、低コントラストの汚れを検出す
るためのコントラストの強調、汚れの形状認識等の特別
な画像処理法が必要である。

【００１９】図３は本発明の欠陥検出方法を用いた図２
の欠陥を検出するための画像処理アルゴリズムの実施例
である。以下、各画像処理の処理法及び結果を示す。

【００２０】この実施例は、まず図４に示すように入力
した画像（同図（ａ））に対して長方形の検査領域の任
意のエッジａ、ｂ点の座標から入力画像の傾きを検出
し、傾き補正後に検査領域を抽出するためにエッジ検出
を行なう。同図（ａ）の入力画像をＦ_x,yとした時、ま
ずＸ方向のエッジを抽出するために、縦（Ｙ）方向に入
力画像を分割し、縦方向の１ラインの平均を求めて、入
力画像の横（Ｘ）方向の輝度値の変化量（傾き）を求
め、立上りの傾きが一番大きいＸ座標を検査領域の左側
のエッジ（ｘ１）とし（数１）、立下りの傾きが一番大
きいＸ座標を検査領域の右側のエッジ（ｘ２）とする
（数２）。

【００２１】

【数１】

【００２２】ただし、ｘ＝1〜512

【００２３】

【数２】

【００２４】ただし、ｘ＝1〜511 Ｙ方向のエッジもＸ方向と同様にして抽出するが、明る
さの変換を行ない、汚れと磁気ヘッドの下地（背景）と
の輝度差を大きくするために、検査領域のエッジ（ｙ
２）だけでなく、暗い部分と明るい部分の境界部分（ｙ
１）も抽出する。本実施例では、検査領域のエッジより
も暗い部分と明るい部分の境界部分の方が傾きが大きい
ため、立下りの傾きが一番大きいＹ座標をｙ１とし（数
３）、ｙ１から３０画素以上離れた傾きが一番大きいＹ
座標をｙ２とし（数４）、ｙ２から縦方向の検査領域幅
（ｋｙ）だけ離れたＹ座標をｙ０として検出する（数
５）。

【００２５】

【数３】

【００２６】ただし、ｙ＝1〜511

【００２７】

【数４】

【００２８】ただし、ｙ＝ｙ1+30〜511

【００２９】

【数５】

【００３０】以上の処理により、同図（ｂ）に示すよう
に入力画像の傾きを補正し、検査領域のみを抽出でき
る。

【００３１】ここで本実施例では、検査領域が長方形で
且つ検査領域のエッジが直線であるため、上記方法で検
査領域の抽出を行なったが、検査領域の形状及びエッジ
が曲線であれば、入力画像を定閾値２値化後にラベリン
グ処理を行ない、ラベリングの数及び面積等で検査領域
を限定して抽出しても良い。また、検査領域に明るい部
分と暗い部分とで分かれた箇所がない場合には明るい部
分と暗い部分との境界を検出しなくても良い。

【００３２】次に図５に明るさ変換法を示す。入力画像
をＦ_x,y、出力画像（同図（ａ））をＰ_x,y、明るい部分
の最小値をＦ_min1、最大値をＦ_max1、暗い部分の最小値
をＦ_min2、最大値をＦ_max2、検査領域の左右のエッジを
ｘ１、ｘ２、明るい部分と暗い部分の境界をｙ１、検査
領域の上下のエッジをｙ０、ｙ２とした時、明るい部分
と暗い部分の背景の輝度差が大きいため、明るい部分と
暗い部分はそれぞれ別々に明るさ変換を行なう（数６〜
７）。

【００３３】ｙ０≦ｙ≦ｙ１(明るい部分)ならば、

【００３４】

【数６】

【００３５】ｙ１＜ｙ≦ｙ２(暗い部分)ならば、

【００３６】

【数７】

【００３７】ただし、ｘ１≦ｘ≦ｘ２である。この処理を行なうことにより、図４(ａ)と比べ
て図５(ａ)に示すように明るい部分と暗い部分共にゲイ
ンを上げることができ、汚れと磁気ヘッド下地面との輝
度差を大きくすることができる。

【００３８】なお、本実施例では明るさ変換を行なう前
に暗い部分の同一位置に常にある輝点を除去するために
マスキング処理法により、輝点除去を行なっている。こ
れは、明るさ変換の原理が変換を行なう領域の最小値と
最大値を入力画像のダイナミックレンジを最大限利用す
るために、例えばダイナミックレンジが実施例のように
８ｂｉｔの場合、０〜２５５階調に引き伸ばすが、輝点
が存在すると引き伸ばしの伸び率が小さくなり、欠陥と
背景との輝度差を大きくできないためである。本実施例
で採用したマスキング処理方法は、入力画像をＦ_x,y、
出力画像(図５(ａ))をＰ_x,y、検査領域の左右のエッジ
をｘ１・ｘ２、明るい部分と暗い部分との境界をｙ１、
暗い部分の平均値をＨとした時、輝点は暗い部分中央の
ほぼ決まった位置にあることに着目し、Ｘ方向は検査領
域の中心から±２０画素、Ｙ方向はｙ１＋４画素から１
６画素の範囲内で輝点付近の影響を受けて暗い部分の平
均値よりも明るい部分に対して、その画素を挾んで水平
(Ｘ)方向にそれぞれ５０画素、合計１００画素の平均値
を代入している。（数８〜１２）Ｆ_x,y≧Ｈならば、

【００３９】

【数８】

【００４０】Ｆ_x,y＜Ｈならば、

【００４１】

【数９】

【００４２】ただし、

【００４３】

【数１０】

【００４４】

【数１１】

【００４５】

【数１２】

【００４６】以上の処理により、輝点の周辺の輝度差も
小さくなり、エッジ強調による虚報の発生も防ぐことが
できる。

【００４７】なお本実施例では、ダイナミックレンジが
８ｂｉｔの入力画像に対して処理を行なったが、これは
画像入力装置の性能によるものであり、ダイナミックレ
ンジが７ｂｉｔや１６ｂｉｔ等の入力画像に対しても、
ダイナミックレンジに応じて明るさ変換を行なっても良
い。また、入力画像のダイナミックレンジよりも大きく
明るさ変換を行なっても良い。

【００４８】また本実施例では、マスキング処理を明る
さ変換の前に行なっているが、輝点が存在しない場合に
はマスキング処理を行なわなくても良い。また、マスキ
ング処理の代わりに以下に示す輝点除去法を用いても良
い。

【００４９】図６に輝点の除去法を示す。輝点の除去
は、輝点が存在するとそのエッジを欠陥として誤検出た
めに行なう。検査領域の明るい部分の平均値Ｈｅ１と暗
い部分の平均値Ｈｅ２は、明るさ変換処理を別々に行な
うため異なる値となる。このため、輝点除去処理も明る
さ変換処理同様に明るい部分と暗い部分は、それぞれ別
々に行なう必要がある。また暗い部分は明るい部分に比
べると、明るさ変換処理による出力の増加分が大きく、
平均値Ｈｅ２も大きな値となる。このため汚れの出力も
大きくなり、平均値Ｈｅ２を輝点除去の閾値とした場合
では汚れも除去する恐れがある。そこで暗い部分につい
ては、平均値Ｈｅ２よりも大きい値だけの平均値Ｈｅ３
を求め、この値を輝点除去処理の閾値とすることにし
た。ここで入力画像をＦ_x,y、出力画像(同図(ａ))をＰ
_x,y、検査領域の左右のエッジをｘ１・ｘ２、明るい部
分と暗い部分との境界をｙ１、検査領域の上下のエッジ
をｙ０・ｙ２とした時、計算式は次のようになる。（数
１３〜１６）Ｆ_x,y≧Ｈｅ１ならば、

【００５０】

【数１３】

【００５１】Ｆ_x,y＜Ｈｅ１ならば、

【００５２】

【数１４】

【００５３】ただし、ｘ１≦ｘ≦ｘ２ｙ０≦ｙ≦ｙ１(明るい部分) Ｆ_x,y≧Ｈｅ３ならば、

【００５４】

【数１５】

【００５５】Ｆ_x,y＜Ｈｅ３ならば、

【００５６】

【数１６】

【００５７】ただし、ｘ１≦ｘ≦ｘ２ｙ１＜ｙ≦ｙ２(暗い部分) である。図５(ａ)と図６(ａ)とを比較すると、明るい輝
点が除去されている。

【００５８】なお本実施例では、明るい部分の輝点除去
閾値を明るい部分の平均値とし、暗い部分の輝点除去閾
値を暗い部分の平均値よりも大きな輝度の平均値として
いるが、閾値は検査対象の背景明るさに応じて任意に決
定しても良い。

【００５９】次に図７にコントラスト強調法を示す。コ
ントラスト強調は、照明むら等の影響を受けることなく
暗い背景の中に存在する欠陥を検出するために行なう。
入力画像をＦ_x,y、出力画像(同図(ｂ))をＰ_x,y、コント
ラスト強調画素数をＷ、入力画像(処理前)の検査領域の
平均値をＨ₁とした時、注目画素を中心としたＷ²画素の
平均値と注目画素とを比較し、注目画素の値が平均値よ
りも大きければ、検査領域全体の平均値(Ｈ₁)を注目画
素に代入する。（数１７〜１９）

【００６０】

【数１７】

【００６１】ならば、Ｐ_x,y＝Ｈ₁

【００６２】

【数１８】

【００６３】ならば、Ｐ_x,y＝Ｆ_x,y ただし、

【００６４】

【数１９】

【００６５】である。ここで同図(ａ)では、コントラス
ト強調画素数(Ｗ)がそれぞれ３、５画素の場合の式の例
を示している。図７(ｂ)と図６(ａ)を比較すると、例え
ば左下の部分で汚れのコントラストが強調されているこ
とが分かる。

【００６６】なお本実施例（同図(ａ)）では、注目画素
の位置をＷ²画素の中央にし、注目画素に隣接する比較
対象ウインドウを正方形としているが、注目画素の位置
はウインドウ内の画素であればどこでも良く、またウイ
ンドウの形状も長方形でもかまわない。

【００６７】次に図８に欠陥形状を抽出するための２方
向差分処理法を示す。本実施例の試料である磁気ヘッド
上の汚れ検出では明るい部分と暗い部分の境界付近では
垂直方向の差分処理を行なうと、明るい部分と暗い部分
の背景の出力差により虚報が発生してしまう。そこで本
実施例では明るい部分と暗い部分の境界の影響を受けな
い水平方向(同図(ａ))の差分処理により検査領域全体を
検査し、明るい部分と暗い部分の境界の影響を受けない
検査領域に対しては垂直方向(同図(ｂ))の差分処理も行
ない汚れ検出の感度を向上させている。入力画像(同図
(ｃ))をＦ_x,y、出力画像(同図(ｄ))をＰ_x,y、２方向差
分処理画素数をＮ₁、明るい部分での汚れ検出閾値を
Ｓ₁、暗い部分での汚れ検出閾値をＳ₂、検査領域の左右
のエッジをｘ１・ｘ２、明るい部分と暗い部分との境界
をｙ１、検査領域の上下のエッジをｙ０・ｙ２とした
時、計算式は次式のようになる。（数２０〜２８）

【００６８】

【数２０】

【００６９】ならば、Ｐ_x,y＝０（汚れ有り）

【００７０】

【数２１】

【００７１】ならば、Ｐ_x,y＝Ｆ_x,y（汚れ無し）ただし、

【００７２】

【数２２】

【００７３】

【数２３】

【００７４】ならば、Ｐ_x,y＝０（汚れ有り）

【００７５】

【数２４】

【００７６】ならば、Ｐ_x,y＝Ｆ_x,y（汚れ無し）ただし、

【００７７】

【数２５】

【００７８】

【数２６】

【００７９】ならば、Ｐ_x,y＝０（汚れ有り）

【００８０】

【数２７】

【００８１】ならば、Ｐ_x,y＝Ｆ_x,y（汚れ無し）ただし、

【００８２】

【数２８】

【００８３】であり、数２０〜２５で水平方向の差分を
とり、数２６〜２８で垂直方向の差分を行なっている。

【００８４】なお本実施例では、差分法として、近接画
素として長方形を直線画素配置としたものと長方形の中
央、左右の端、左右上下端を注目画素としたものを採用
したが、図９に示すように長方形の近接複数画素の平均
と長方形の中央、左右の端、左右上下端の任意の注目画
素との差分値を求め、この差が基準値よりも大きいとき
に欠陥として検出する欠陥検出差分法を用いても良い。
入力画像(同図(ａ))をＦ_x,y、出力画像(同図(ｂ))をＰ
_x,y、差分処理画素数をＮ₁、汚れ検出閾値をＳ₁とした
時、計算式は次式のようになる。（数２９〜３１）

【００８５】

【数２９】

【００８６】ならば、Ｐ_x,y＝０（汚れ有り）

【００８７】

【数３０】

【００８８】ならば、Ｐ_x,y＝Ｆ_x,y（汚れ無し）ただし、

【００８９】

【数３１】

【００９０】また本実施例の差分処理法では試料の背景
の微小な凹凸形状等により、ノイズが発生する場合に
は、図１０に示すように欠陥検出差分処理の前にノイズ
成分を除去するための平滑化処理を行なっても良い。本
実施例では、正方形を近接画素とする複数画素の平均を
正方形の中央の注目画素に当てはめて、平滑化を行なっ
ているが、長方形を近接画素とする複数画素の平均を長
方形の中央、左右の端、左右上下端のいずれかの注目画
素に当てはめて平滑化を行なっても良い。入力画像(同
図(ａ))をＦ_x,y、出力画像(同図(ｂ))をＰ_x,y、平滑化
画素数をＮとした時、計算式は次式のようになる。（数
３２〜３３）

【００９１】

【数３２】

【００９２】ただし、

【００９３】

【数３３】

【００９４】更に本実施例では、平滑化処理後に２方向
差分法により検出した汚れ検出画像と、平滑化処理を行
なわないで２方向差分法により検出した汚れ検出画像と
を比較し、組み合わせる連鎖認識比較処理を行なってい
る。図１１に連鎖認識比較処理法を示す。これは、本実
施例のように平滑化処理を行なわないで２方向差分法に
より検出した汚れ検出画像（同図（ａ））ではノイズ成
分による虚報が発生し、平滑化処理によりノイズ成分の
除去後に２方向差分法により検出した汚れ検出画像（同
図（ｂ））では、平滑化により画像がぼけて、汚れの形
状を誤検出してしまう場合、汚れの形状を忠実に検出す
るのが長所である平滑化処理を行なわないで２方向差分
法により検出した欠陥検出画像と、汚れのみが存在する
位置を検出するのが長所である平滑化処理後に２方向差
分法により検出した欠陥検出画像の互いの長所のみを組
み合わせることにより、試料下地の影響によるノイズの
発生も汚れ形状の誤検出もない欠陥検出画像を得るため
である。連鎖認識比較の処理方法は、まず同図（ａ）の
画像の１画素のみが汚れと判定された孤立点をノイズと
して除去し（同図（ｃ））、次に同図（ｂ）で汚れと判
定された同一位置が同図（ｃ）でも汚れと判定されてい
れば、同図（ｃ）の汚れに連結している汚れを全て抽出
する。以上の処理により、同図（ｄ）に示すようにノイ
ズは除去され、連結性のある汚れのみを検出することが
できる。図１２に本実施例の欠陥検出法を用いた汚れ欠
陥検出例を示す。同図（ａ）の平滑化処理を行なわない
で２方向差分法により検出した汚れ検出画像では、下地
の影響によるノイズが発生しており、同図（ｂ）の平滑
化処理後に２方向差分法により検出した欠汚れ検出画像
では、欠陥形状の誤検出がおきていたが、同図（ｃ）の
ノイズ除去画像の欠陥形状の情報と同図（ｂ）の画像の
欠陥位置の情報とを組み合わせることにより、同図
（ｄ）に示すように汚れのみを検出することができる。

【００９５】なお本実施例では、上記欠陥検出差分法に
より、欠陥を検出できたが、欠陥が大きい場合には、上
記欠陥検出差分法と定閾値２値化法とを組み合わせた方
が良い。また本実施例では、黒点を汚れとして検出する
ため差分処理の差分値が基準値よりも大きいものを欠陥
としていたが、明るく見える欠陥でも差分処理の差分値
が基準値よりも小さいものを欠陥とする等、差分処理の
判定基準を変えることで対応できる。

【００９６】また本実施例では、欠陥の検出結果から欠
陥の種類ごとの数及び検査領域に対する欠陥の面積比を
計数しているため、計数結果を磁気ディスクや磁気ヘッ
ド等の表面清浄度の評価に適用できる。また本実施例を
磁気ヘッドに適用した場合、磁気ヘッド上の汚れ欠陥等
の面積比及び数から検査対象磁気ヘッドを使用した磁気
ディスクの表面清浄度を間接的に評価することができ
る。

【００９７】また本実施例で検出された磁気ヘッド上の
汚れ等の欠陥をＳＥＭ、ＸＭＡ等の物質同定手法により
分析することで、欠陥原因物質を特定することができる
ため、磁気ヘッドの製造プロセスでの欠陥発生原因を究
明して、欠陥の発生を低減することができる。また、本
実施例で検出された磁気ヘッド上の欠陥の評価結果か
ら、その値が基準値よりも大きいときには、その磁気ヘ
ッドを製品として採用しない、あるいは、そのヘッドの
属するロットを製品として採用しない製造法を確立する
ことができる。

【００９８】

【発明の効果】本発明は、試料表面の凹凸形状による明
るさのばらつき、照明むら等の影響を受けることなく、
試料上の低コントラストの欠陥を検出する画像処理法及
び欠陥検出結果の適用法を提供するものである。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例に基づく欠陥検出装置の構成
を示す断面図である。

【図２】本発明の欠陥検出画像処理法における、テレビ
モニタ上の入力画像および２値化画像の写真である。

【図３】本発明の一実施例に基づく欠陥検出画像処理ア
ルゴリズムを示すブロック図である。

【図４】本発明の一実施例に基づく検査領域のテレビモ
ニタ上の入力画像およびエッジ抽出処理画像の写真、お
よび抽出法を示す図である。

【図５】本発明の一実施例に基づく明るさ変換法の一例
を示すテレビモニタ画像の写真である。

【図６】図６は一実施例を実施するための輝点除去法の
一例を示すテレビモニタ画像の写真である。

【図７】図７は一実施例を実施するためのコントラスト
強調法の一例を示す図、およびテレビモニタ上のコント
ラスト強調処理画像の写真である。

【図８】図８は一実施例を実施するための２方向差分法
による欠陥検出の一例である。

【図９】図９は本発明の他の実施例を示す図である。

【図１０】図１０は一実施例を実施するための２方向差
分法による欠陥位置抽出法の一例を示すテレビモニタ画
像の写真である。

【図１１】図１１は一実施例を実施するための連鎖認識
比較法の一例である。

【図１２】本発明の一実施例に基づく欠陥検出例を示す
テレビモニタ画像の写真である。

【符号の説明】

３０…全体制御部、３１…画像処理部、３２…ステージ
制御部、３３…焦点検出器、３４…試料、３５…ステー
ジ治具、３６…ステージ、３７…照明装置、３８…ハー
フミラー、３９…対物レンズ、４０…ハーフミラー、４
１…リレーレンズ、４２…検出器、４３…ＡＤ変換器、
４４…ディジタル画像信号、４５…モニタ、４６…記憶
装置、４７…モニタ

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者土井秀明神奈川県横浜市戸塚区吉田町292番地株式会社日立製作所生産技術研究所内 (72)発明者松戸隆一神奈川県小田原市国府津2880番地株式会社日立製作所ストレージシステム事業部内 (72)発明者佐々木保神奈川県小田原市国府津2880番地株式会社日立製作所ストレージシステム事業部内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】被検査対象物を撮像したテレビ画像信号か
ら、近接複数画素の平均と注目点との差分値を求め、該
差分値と基準値とを比較することにより前記被検査対象
物の欠陥を検出することを特徴とする汚れ等の欠陥検出
方法。
【請求項２】前記近接複数画素として長方形の領域の画
素を用い、前記注目画素として前記長方形の領域の中
央、左右の端、左右上下端を採用することを特徴とする
請求項１記載の汚れ等の欠陥検出方法。
【請求項３】過剰に小さい欠陥の２値化画像と比較的大
きい欠陥の２値化画像とを用い、該比較的大きい欠陥の
２値化画像に連結する前記過剰に小さい欠陥の２値化画
像を最終的欠陥検出画像とすることを特徴とする汚れ等
の欠陥検出方法。
【請求項４】ほぼ均一の明るさを有する明るい部分の画
像と、暗い部分の画像からなる画像に対して、前記暗い
部分の画像の輝度に一定値を加えて、前記ほぼ均一の明
るさを有する明るい部分の画像と同レベルの輝度値とし
て、欠陥検出を行うことを特徴とする汚れ等の欠陥検出
方法。
【請求項５】明るさにばらつきを有する明るい部分の画
像と、暗い部分の画像からなる画像に対して、前記明る
さにばらつきを有する明るい部分の画像の輝度から一定
値を引いて、前記暗い部分からなる画像と同レベルの輝
度値として、欠陥検出を行う汚れ等の欠陥検出方法。
【請求項６】請求項１〜５の画像処理法を用いた、磁気
ヘッド欠陥検査装置。
【請求項７】被検査対象物を撮像手段で撮像して前記被
検査対象物の画像信号を得、該画像信号から前記被検査
対象物の検査領域を抽出し、該抽出した検査領域の画像
信号の明るさを変換して前記検査領域の表面と該表面上
の汚れとの輝度差を大きくし、前記明るさを変換した画
像信号のコントラストを強調して照明むらの影響を除去
し、該照明むらの影響を除去した画像信号を用いて前記
検査領域の表面の汚れ等の欠陥を検出することを特徴と
する汚れ等の欠陥検出方法。