JPH09190500A - パターン品質検査手法 - Google Patents
パターン品質検査手法Info
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- JPH09190500A JPH09190500A JP8001871A JP187196A JPH09190500A JP H09190500 A JPH09190500 A JP H09190500A JP 8001871 A JP8001871 A JP 8001871A JP 187196 A JP187196 A JP 187196A JP H09190500 A JPH09190500 A JP H09190500A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 コンデンサ等の彎曲面上に捺印されていて線
太さのばらつきが多く、変形の発生しやすいパターンに
対して、重大なパターン欠陥のみを検出できるパターン
品質検査手法を提供することを目的とする。 【解決手段】 良品パターンの画像から、各画素の値が
各良品パターンの輪郭線からその画素までの最短距離を
あらわす距離画像としての良品距離画像を作成し、検査
対象パターンの画像からも各画素の値が各検査対象パタ
ーンの輪郭線からその画素までの最短距離をあらわす距
離画像の検査対象距離画像を作成し、良品パターン、検
査対象パターンの画像で、画像間に差異のある領域の差
分領域を抽出し、その差分領域内の各画素位置の距離値
がそれぞれ、閾値を越えれば不良と判定するので、彎曲
面上に捺印されていて線太さのばらつきが多く、変形の
発生しやすいパターンに対して、重大なパターン欠陥の
みを検出できる。
太さのばらつきが多く、変形の発生しやすいパターンに
対して、重大なパターン欠陥のみを検出できるパターン
品質検査手法を提供することを目的とする。 【解決手段】 良品パターンの画像から、各画素の値が
各良品パターンの輪郭線からその画素までの最短距離を
あらわす距離画像としての良品距離画像を作成し、検査
対象パターンの画像からも各画素の値が各検査対象パタ
ーンの輪郭線からその画素までの最短距離をあらわす距
離画像の検査対象距離画像を作成し、良品パターン、検
査対象パターンの画像で、画像間に差異のある領域の差
分領域を抽出し、その差分領域内の各画素位置の距離値
がそれぞれ、閾値を越えれば不良と判定するので、彎曲
面上に捺印されていて線太さのばらつきが多く、変形の
発生しやすいパターンに対して、重大なパターン欠陥の
みを検出できる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、コンデンサ、Ｉ
Ｃ、薬品上などの捺印パターン、特にコンデンサ等の彎
曲面上に捺印されたパターンについて、欠陥を検査する
パターン品質検査手法に関するものである。
Ｃ、薬品上などの捺印パターン、特にコンデンサ等の彎
曲面上に捺印されたパターンについて、欠陥を検査する
パターン品質検査手法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来、捺印パターンを検査する手法とし
ては、図１６に示すように、良品画像と検査対象画像の
差分領域を求め、その差分領域の面積の大きさにより良
否判定を行う手法が知られている。
ては、図１６に示すように、良品画像と検査対象画像の
差分領域を求め、その差分領域の面積の大きさにより良
否判定を行う手法が知られている。
【０００３】更に、捺印パターンは捺印の状態により、
線の太さにばらつきが生じるため、図１７に示すよう
に、良品画像の周囲数画素に不感帯と呼ばれる差分領域
を計算しない領域を設けることにより、図１８のように
太さのバラつきのあるパターンを許容しつつ欠陥検査を
行っていた。
線の太さにばらつきが生じるため、図１７に示すよう
に、良品画像の周囲数画素に不感帯と呼ばれる差分領域
を計算しない領域を設けることにより、図１８のように
太さのバラつきのあるパターンを許容しつつ欠陥検査を
行っていた。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、対象が
コンデンサ等の彎曲面上に捺印されたパターンの場合、
捺印面の歪みのため個々のパターンが変形を加えられた
り、傾いたりする。その変形や傾きを許容するために、
不感帯を増やすと図１９のように検出できない欠陥が発
生するという問題点がある。
コンデンサ等の彎曲面上に捺印されたパターンの場合、
捺印面の歪みのため個々のパターンが変形を加えられた
り、傾いたりする。その変形や傾きを許容するために、
不感帯を増やすと図１９のように検出できない欠陥が発
生するという問題点がある。
【０００５】本発明はコンデンサ等の彎曲面上に捺印さ
れていて線太さのばらつきが多く、変形の発生しやすい
パターンに対して、重大なパターン欠陥のみを検出でき
るパターン品質検査手法を提供することを目的とする。
れていて線太さのばらつきが多く、変形の発生しやすい
パターンに対して、重大なパターン欠陥のみを検出でき
るパターン品質検査手法を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】請求項１記載のパターン
品質検査手法は、記号・文字を含む良品パターンの画像
から、各画素の値が各良品パターンの輪郭線からその画
素までの最短距離をあらわす距離画像としての良品距離
画像を作成し、次に、検査対象パターンの画像からも各
画素の値が各検査対象パターンの輪郭線からその画素ま
での最短距離をあらわす距離画像の検査対象距離画像を
作成し、良品パターン、検査対象パターンの画像で、画
像間に差異のある領域の差分領域を抽出し、その差分領
域内の各画素位置の良品距離画像、検査対象距離画像の
距離値がそれぞれ、予め決めておいた閾値を越えれば不
良と判定する。
品質検査手法は、記号・文字を含む良品パターンの画像
から、各画素の値が各良品パターンの輪郭線からその画
素までの最短距離をあらわす距離画像としての良品距離
画像を作成し、次に、検査対象パターンの画像からも各
画素の値が各検査対象パターンの輪郭線からその画素ま
での最短距離をあらわす距離画像の検査対象距離画像を
作成し、良品パターン、検査対象パターンの画像で、画
像間に差異のある領域の差分領域を抽出し、その差分領
域内の各画素位置の良品距離画像、検査対象距離画像の
距離値がそれぞれ、予め決めておいた閾値を越えれば不
良と判定する。
【０００７】請求項２記載のパターン品質検査手法は、
記号・文字を含む良品パターンの画像と検査対象パター
ンの画像で差分領域を抽出し、その各差分領域の輪郭線
が、良品パターン・検査対象パターンそれぞれの輪郭線
どちらとも共有していないか、どちらかと一本だけ共有
しているか、どちらかと二本以上共有しているかによ
り、各差分領域を欠陥の種類別に分類し、各欠陥の種類
別に決めた基準から外れたものを不良と判定する。
記号・文字を含む良品パターンの画像と検査対象パター
ンの画像で差分領域を抽出し、その各差分領域の輪郭線
が、良品パターン・検査対象パターンそれぞれの輪郭線
どちらとも共有していないか、どちらかと一本だけ共有
しているか、どちらかと二本以上共有しているかによ
り、各差分領域を欠陥の種類別に分類し、各欠陥の種類
別に決めた基準から外れたものを不良と判定する。
【０００８】請求項２の各分類ごとの良否判定におい
て、記号・文字を含む良品パターンの画像と検査対象パ
ターンの画像で差分領域を抽出して求めた各差分領域の
輪郭線が、良品パターン・検査対象パターン、どちらの
輪郭線とも共有していない領域に対しては、領域のＸ軸
方向、Ｙ軸方向それぞれの最大長が判定閾値を越えれば
不良と判定する。これによれば、図２０に示す「穴つぶ
れ」欠陥を高精度に検出できる。
て、記号・文字を含む良品パターンの画像と検査対象パ
ターンの画像で差分領域を抽出して求めた各差分領域の
輪郭線が、良品パターン・検査対象パターン、どちらの
輪郭線とも共有していない領域に対しては、領域のＸ軸
方向、Ｙ軸方向それぞれの最大長が判定閾値を越えれば
不良と判定する。これによれば、図２０に示す「穴つぶ
れ」欠陥を高精度に検出できる。
【０００９】請求項２の各分類ごとの良否判定におい
て、記号・文字を含む良品パターンの画像と検査対象パ
ターンの画像で差分領域を抽出して求めた各差分領域の
輪郭線が、良品パターン・検査対象パターン、どちらか
一方の輪郭線と一本だけ共有している領域に対しては、
領域内の各画素の値がどちらか一方と共有している輪郭
線から、その画素までの最短距離となる距離画像を作成
し、判定閾値を越える距離の画素があれば不良とする良
否判定を行い、次に、領域内の各画素の値がどちらとも
共有していない輪郭線からその画素までの最短距離とな
る距離画像を作成し、判定閾値を越える距離の画素があ
れば不良と判定する。これによれば、図２１に示す「欠
け」「にじみ」欠陥を高精度に検出できる。
て、記号・文字を含む良品パターンの画像と検査対象パ
ターンの画像で差分領域を抽出して求めた各差分領域の
輪郭線が、良品パターン・検査対象パターン、どちらか
一方の輪郭線と一本だけ共有している領域に対しては、
領域内の各画素の値がどちらか一方と共有している輪郭
線から、その画素までの最短距離となる距離画像を作成
し、判定閾値を越える距離の画素があれば不良とする良
否判定を行い、次に、領域内の各画素の値がどちらとも
共有していない輪郭線からその画素までの最短距離とな
る距離画像を作成し、判定閾値を越える距離の画素があ
れば不良と判定する。これによれば、図２１に示す「欠
け」「にじみ」欠陥を高精度に検出できる。
【００１０】請求項２の各分類ごとの良否判定におい
て、記号・文字を含む良品パターンの画像と検査対象パ
ターンの画像で差分領域を抽出して求めた各差分領域の
輪郭線が、良品パターン・検査対象パターン、どちらか
一方の輪郭線と複数本共有している領域に対して、領域
内の各画素の値がどちらの輪郭線とも共有されていない
輪郭線から、その画素までの最短距離の２倍となる距離
画像を作成し、判定閾値を越える距離の画素があれば不
良と判定する。これによれば、図２２に示す「パターン
切れ」「パターン結合」欠陥を高精度に検出できる。
て、記号・文字を含む良品パターンの画像と検査対象パ
ターンの画像で差分領域を抽出して求めた各差分領域の
輪郭線が、良品パターン・検査対象パターン、どちらか
一方の輪郭線と複数本共有している領域に対して、領域
内の各画素の値がどちらの輪郭線とも共有されていない
輪郭線から、その画素までの最短距離の２倍となる距離
画像を作成し、判定閾値を越える距離の画素があれば不
良と判定する。これによれば、図２２に示す「パターン
切れ」「パターン結合」欠陥を高精度に検出できる。
【００１１】
【発明の実施の形態】以下、本発明のパターン品質検査
手法を具体的な実施の形態に基づいて説明する。
手法を具体的な実施の形態に基づいて説明する。
【００１２】〔第１の実施の形態〕図１〜図５は〔第１
の実施の形態〕を示す。図１は良品パターン、図２は検
査対象パターンを示し、良品パターンと検査対象パター
ンから得られる差分領域を図３に示す。図３のＡ，Ｂは
差分領域のラベルである。
の実施の形態〕を示す。図１は良品パターン、図２は検
査対象パターンを示し、良品パターンと検査対象パター
ンから得られる差分領域を図３に示す。図３のＡ，Ｂは
差分領域のラベルである。
【００１３】図４は良品パターンから作成された良品距
離画像から差分領域と重なる領域のみを抽出したもの
で、図中の数字は、良品パターンの輪郭線からその画素
までの最短距離である。
離画像から差分領域と重なる領域のみを抽出したもの
で、図中の数字は、良品パターンの輪郭線からその画素
までの最短距離である。
【００１４】図５は検査対象パターンから作成された検
査対象距離画像から差分領域と重なる領域のみを抽出し
たもので、図中の数字は、検査対象距離画像の輪郭線か
らその画素までの最短距離である。
査対象距離画像から差分領域と重なる領域のみを抽出し
たもので、図中の数字は、検査対象距離画像の輪郭線か
らその画素までの最短距離である。
【００１５】上記の計算処理にはマイクロコンピュータ
により実現できる。このマイクロコンピュータは、図
４、図５とそれぞれの差分領域内の距離画像の距離の値
が、予め設定しておく最大距離判定閾値より大きければ
不良と判定する。
により実現できる。このマイクロコンピュータは、図
４、図５とそれぞれの差分領域内の距離画像の距離の値
が、予め設定しておく最大距離判定閾値より大きければ
不良と判定する。
【００１６】なお、最大距離判定閾値を、ラベルＡとラ
ベルＢの距離値の最大値の中間の値にすれば、ラベルＡ
の太さ変動範囲内の「欠け・にじみ」を良品とし、ラベ
ルＢの重大な欠陥と思われる「欠け・にじみ」のみを検
出できる。
ベルＢの距離値の最大値の中間の値にすれば、ラベルＡ
の太さ変動範囲内の「欠け・にじみ」を良品とし、ラベ
ルＢの重大な欠陥と思われる「欠け・にじみ」のみを検
出できる。
【００１７】〔第２の実施の形態〕図６〜図１５は〔第
２の実施の形態〕を示す。なお、〔第１の実施の形態〕
と同様に、計算処理と良否判定はマイクロコンピュータ
により実現できる。この〔第２の実施の形態〕のマイク
ロコンピュータは以下のように構成される。
２の実施の形態〕を示す。なお、〔第１の実施の形態〕
と同様に、計算処理と良否判定はマイクロコンピュータ
により実現できる。この〔第２の実施の形態〕のマイク
ロコンピュータは以下のように構成される。
【００１８】図６は良品パターン、図７は検査対象パタ
ーンを示し、良品パターンと検査対象パターンから差分
領域を抽出して得られた差分領域に対して、同一領域に
属する点には同じラベルをつけ、異なった領域には他の
ラベルをつけることによって、各領域を区別したものを
図８に示す。１〜４の各番号はそのラベル番号である。
次に、各ラベル毎に分類・判定を行っていく。
ーンを示し、良品パターンと検査対象パターンから差分
領域を抽出して得られた差分領域に対して、同一領域に
属する点には同じラベルをつけ、異なった領域には他の
ラベルをつけることによって、各領域を区別したものを
図８に示す。１〜４の各番号はそのラベル番号である。
次に、各ラベル毎に分類・判定を行っていく。
【００１９】図９はラベル１を拡大したものである。ラ
ベル１の輪郭線は良品パターン・検査対象パターンどち
らの輪郭線とも共有されていないので、「穴つぶれ」欠
陥であると判断される。「穴つぶれ」欠陥の良否判定に
影響するのは、その大きさであるので、Ｘ軸方向最大
長、Ｙ軸方向最大長が、予め決定しておく大きさ判定閾
値より大きければ不良と判定する。
ベル１の輪郭線は良品パターン・検査対象パターンどち
らの輪郭線とも共有されていないので、「穴つぶれ」欠
陥であると判断される。「穴つぶれ」欠陥の良否判定に
影響するのは、その大きさであるので、Ｘ軸方向最大
長、Ｙ軸方向最大長が、予め決定しておく大きさ判定閾
値より大きければ不良と判定する。
【００２０】図１０はラベル２を拡大したものである。
ラベル２の輪郭線は一本の検査対象パターンの輪郭線と
のみ共有されているので、「欠け・にじみ」欠陥である
と判断される。「欠け・にじみ」欠陥の良否判定に影響
するのは、領域内の各画素の、共有されている輪郭線、
共有されていない輪郭線それぞれからの最短距離であ
る。各画素の共有されている輪郭線から、その画素まで
の最短距離をあらわした距離画像を図１１に、共有され
ていない輪郭線からその画素までの最短距離をあらわし
た距離画像を図１２に示す。図１１、図１２の距離画像
中で最大の距離が、予め設定しておく最大距離判定閾値
より大きければ不良と判定する。
ラベル２の輪郭線は一本の検査対象パターンの輪郭線と
のみ共有されているので、「欠け・にじみ」欠陥である
と判断される。「欠け・にじみ」欠陥の良否判定に影響
するのは、領域内の各画素の、共有されている輪郭線、
共有されていない輪郭線それぞれからの最短距離であ
る。各画素の共有されている輪郭線から、その画素まで
の最短距離をあらわした距離画像を図１１に、共有され
ていない輪郭線からその画素までの最短距離をあらわし
た距離画像を図１２に示す。図１１、図１２の距離画像
中で最大の距離が、予め設定しておく最大距離判定閾値
より大きければ不良と判定する。
【００２１】図１３はラベル３を拡大したものである。
ラベル３の輪郭線は一本の良品パターンの輪郭線とのみ
共有されているので、「欠け・にじみ」欠陥であると判
断されるので、ラベル２と同様の処理・判定により距離
画像中の最大の距離が、最大距離判定閾値より大きけれ
ば不良と判定する。
ラベル３の輪郭線は一本の良品パターンの輪郭線とのみ
共有されているので、「欠け・にじみ」欠陥であると判
断されるので、ラベル２と同様の処理・判定により距離
画像中の最大の距離が、最大距離判定閾値より大きけれ
ば不良と判定する。
【００２２】なお、「欠け・にじみ」欠陥で欠陥判定の
際に用いる、最大距離判定閾値を、ラベル２とラベル３
の最大距離値の中間の値にすれば、ラベル３の太さ変動
範囲内の「欠け・にじみ」を良品とし、ラベル４の重大
な欠陥と思われる「欠け・にじみ」のみを検出すること
ができる。
際に用いる、最大距離判定閾値を、ラベル２とラベル３
の最大距離値の中間の値にすれば、ラベル３の太さ変動
範囲内の「欠け・にじみ」を良品とし、ラベル４の重大
な欠陥と思われる「欠け・にじみ」のみを検出すること
ができる。
【００２３】図１４はラベル４を拡大したものである。
ラベル４の輪郭線は２本の良品パターンの輪郭線と共有
されているので、「パターン切れ・パターン結合」欠陥
であると分類される。「パターン切れ・パターン結合」
欠陥の良否判定に影響するのは、共有されていない輪郭
線同士間の距離である。
ラベル４の輪郭線は２本の良品パターンの輪郭線と共有
されているので、「パターン切れ・パターン結合」欠陥
であると分類される。「パターン切れ・パターン結合」
欠陥の良否判定に影響するのは、共有されていない輪郭
線同士間の距離である。
【００２４】しかし、距離画像を求める手法では図１５
に示すように、共有されていない輪郭線間の距離は求ま
らず、２つの共有されていない輪郭線の中間の画素の距
離までしか求まらない。
に示すように、共有されていない輪郭線間の距離は求ま
らず、２つの共有されていない輪郭線の中間の画素の距
離までしか求まらない。
【００２５】そこで、共有されていない輪郭線から最も
離れている画素までの距離の２倍を求めることにより、
共有されていない輪郭線間の距離に近似する。実際に
は、共有されていない輪郭線からの距離画像を求め、そ
の距離値の中の最大の距離の２倍が「欠け・にじみ」欠
陥の良否判定で用いた最大距離判定閾値より大きければ
不良と判定する。
離れている画素までの距離の２倍を求めることにより、
共有されていない輪郭線間の距離に近似する。実際に
は、共有されていない輪郭線からの距離画像を求め、そ
の距離値の中の最大の距離の２倍が「欠け・にじみ」欠
陥の良否判定で用いた最大距離判定閾値より大きければ
不良と判定する。
【００２６】なお、大きさ判定閾値、最大距離判定閾値
は対象パターンの大きさ、変形の許容度合、傾きの許容
度合、パターン太さ変動の許容度合によって異なるた
め、対象の状態に応じて、それらのパラメータを決めれ
ば信頼性の高い高精度な捺印パターン検査が可能であ
る。具体例では、コンデンサ上の捺印パターン検査で、
傾きを９度まで許容、太さ変動を２画素まで許容するよ
うパラメータ設定し、各パターンの大きさによって各判
定閾値を計算し、その判定閾値により検査を行うことに
より、良好なパターン品質検査結果が得られることを確
認している。
は対象パターンの大きさ、変形の許容度合、傾きの許容
度合、パターン太さ変動の許容度合によって異なるた
め、対象の状態に応じて、それらのパラメータを決めれ
ば信頼性の高い高精度な捺印パターン検査が可能であ
る。具体例では、コンデンサ上の捺印パターン検査で、
傾きを９度まで許容、太さ変動を２画素まで許容するよ
うパラメータ設定し、各パターンの大きさによって各判
定閾値を計算し、その判定閾値により検査を行うことに
より、良好なパターン品質検査結果が得られることを確
認している。
【００２７】
【発明の効果】請求項１記載のパターン品質検査手法に
よれば、記号・文字を含む良品パターンの画像から、各
画素の値が各良品パターンの輪郭線からその画素までの
最短距離をあらわす距離画像としての良品距離画像を作
成し、次に、検査対象パターンの画像からも各画素の値
が各検査対象パターンの輪郭線からその画素までの最短
距離をあらわす距離画像の検査対象距離画像を作成し、
良品パターン、検査対象パターンの画像で、画像間に差
異のある領域の差分領域を抽出し、その差分領域内の各
画素位置の良品距離画像、検査対象距離画像の距離値が
それぞれ、予め決めておいた閾値を越えれば不良と判定
するので、彎曲面上に捺印されていて線太さのばらつき
が多く、変形の発生しやすいパターンに対して、重大な
パターン欠陥のみを検出できる。
よれば、記号・文字を含む良品パターンの画像から、各
画素の値が各良品パターンの輪郭線からその画素までの
最短距離をあらわす距離画像としての良品距離画像を作
成し、次に、検査対象パターンの画像からも各画素の値
が各検査対象パターンの輪郭線からその画素までの最短
距離をあらわす距離画像の検査対象距離画像を作成し、
良品パターン、検査対象パターンの画像で、画像間に差
異のある領域の差分領域を抽出し、その差分領域内の各
画素位置の良品距離画像、検査対象距離画像の距離値が
それぞれ、予め決めておいた閾値を越えれば不良と判定
するので、彎曲面上に捺印されていて線太さのばらつき
が多く、変形の発生しやすいパターンに対して、重大な
パターン欠陥のみを検出できる。
【００２８】請求項２記載のパターン品質検査手法によ
れば、記号・文字を含む良品パターンの画像と検査対象
パターンの画像で差分領域を抽出し、その各差分領域の
輪郭線が、良品パターン・検査対象パターンそれぞれの
輪郭線どちらとも共有していないか、どちらかと一本だ
け共有しているか、どちらかと二本以上共有しているか
により、各差分領域を欠陥の種類別に分類し、各欠陥の
種類別に決めた基準から外れたものを不良と判定するの
で、彎曲面上に捺印されていて線太さのばらつきが多
く、変形の発生しやすいパターンに対して、パターンが
変形していたり、パターン太さ変動がある場合でも、パ
ターンの欠陥検査が高精度に行える。
れば、記号・文字を含む良品パターンの画像と検査対象
パターンの画像で差分領域を抽出し、その各差分領域の
輪郭線が、良品パターン・検査対象パターンそれぞれの
輪郭線どちらとも共有していないか、どちらかと一本だ
け共有しているか、どちらかと二本以上共有しているか
により、各差分領域を欠陥の種類別に分類し、各欠陥の
種類別に決めた基準から外れたものを不良と判定するの
で、彎曲面上に捺印されていて線太さのばらつきが多
く、変形の発生しやすいパターンに対して、パターンが
変形していたり、パターン太さ変動がある場合でも、パ
ターンの欠陥検査が高精度に行える。
【図１】〔第１の実施の形態〕で用いた良品パターンサ
ンプル
ンプル
【図２】〔第１の実施の形態〕で用いた検査対象パター
ンサンプル
ンサンプル
【図３】〔第１の実施の形態〕で用いた良品パターンと
検査対象パターンの差分領域
検査対象パターンの差分領域
【図４】〔第１の実施の形態〕で用いた良品パターンと
検査対象パターンの差分領域の、良品パターンの輪郭か
らの距離を示した図
検査対象パターンの差分領域の、良品パターンの輪郭か
らの距離を示した図
【図５】〔第１の実施の形態〕で用いた良品パターンと
検査対象パターンの差分領域の、検査対象パターンの輪
郭からの距離を示した図
検査対象パターンの差分領域の、検査対象パターンの輪
郭からの距離を示した図
【図６】〔第２の実施の形態〕で用いた良品パターンサ
ンプル
ンプル
【図７】〔第２の実施の形態〕で用いた対象検査パター
ンのサンプル
ンのサンプル
【図８】〔第２の実施の形態〕において、良品パターン
と対象検査パターンの差分領域の同一領域にラベル付け
した画像
と対象検査パターンの差分領域の同一領域にラベル付け
した画像
【図９】〔第２の実施の形態〕において、ラベル１の差
分領域を拡大した画像
分領域を拡大した画像
【図１０】〔第２の実施の形態〕において、ラベル２の
差分領域を拡大した画像
差分領域を拡大した画像
【図１１】〔第２の実施の形態〕において、ラベル２の
差分領域の検査対象パターンと共有される輪郭線からの
距離画像
差分領域の検査対象パターンと共有される輪郭線からの
距離画像
【図１２】〔第２の実施の形態〕において、ラベル２の
差分領域の、共有されない輪郭線からの距離画像
差分領域の、共有されない輪郭線からの距離画像
【図１３】〔第２の実施の形態〕において、ラベル３の
差分領域を拡大した画像
差分領域を拡大した画像
【図１４】〔第２の実施の形態〕において、ラベル４の
差分領域を拡大した画像
差分領域を拡大した画像
【図１５】〔第２の実施の形態〕において、ラベル４の
差分領域の共有されない輪郭線からの距離画像
差分領域の共有されない輪郭線からの距離画像
【図１６】従来のパターン品質検査手法の説明図
【図１７】従来のパターン品質検査手法の説明図
【図１８】従来のパターン品質検査手法の説明図
【図１９】従来のパターン品質検査手法の説明図
【図２０】本発明のパターン品質検査手法によるパター
ン欠陥の種類の「穴つぶれ」を示す。
ン欠陥の種類の「穴つぶれ」を示す。
【図２１】本発明のパターン品質検査手法によるパター
ン欠陥の種類の「欠け・にじみ」を示す。
ン欠陥の種類の「欠け・にじみ」を示す。
【図２２】本発明のパターン品質検査手法によるパター
ン欠陥の種類の「パターン切れ・パターン結合」を示
す。
ン欠陥の種類の「パターン切れ・パターン結合」を示
す。
Claims (6)
- 【請求項１】 記号・文字を含む良品パターンの画像か
ら、各画素の値が各良品パターンの輪郭線からその画素
までの最短距離をあらわす距離画像としての良品距離画
像を作成し、次に、検査対象パターンの画像からも各画
素の値が各検査対象パターンの輪郭線からその画素まで
の最短距離をあらわす距離画像の検査対象距離画像を作
成し、良品パターン、検査対象パターンの画像で、画像
間に差異のある領域の差分領域を抽出し、その差分領域
内の各画素位置の良品距離画像、検査対象距離画像の距
離値がそれぞれ、予め決めておいた閾値を越えれば不良
と判定するパターン品質検査手法。 - 【請求項２】 記号・文字を含む良品パターンの画像と
検査対象パターンの画像で差分領域を抽出し、その各差
分領域の輪郭線が、良品パターン・検査対象パターンそ
れぞれの輪郭線どちらとも共有していないか、どちらか
と一本だけ共有しているか、どちらかと二本以上共有し
ているかにより、各差分領域を欠陥の種類別に分類し、
各欠陥の種類別に決めた基準から外れたものを不良と判
定するパターン品質検査手法。 - 【請求項３】 記号・文字を含む良品パターンの画像と
検査対象パターンの画像で差分領域を抽出して求めた各
差分領域の輪郭線が、良品パターン・検査対象パター
ン、どちらの輪郭線とも共有していない領域に対して
は、領域のＸ軸方向、Ｙ軸方向それぞれの最大長が判定
閾値を越えれば不良と判定する請求項２記載のパターン
品質検査手法。 - 【請求項４】 記号・文字を含む良品パターンの画像と
検査対象パターンの画像で差分領域を抽出して求めた各
差分領域の輪郭線が、良品パターン・検査対象パター
ン、どちらか一方の輪郭線と一本だけ共有している領域
に対しては、領域内の各画素の値がどちらか一方と共有
している輪郭線から、その画素までの最短距離となる距
離画像を作成し、判定閾値を越える距離の画素があれば
不良とする良否判定を行い、次に、領域内の各画素の値
がどちらとも共有していない輪郭線からその画素までの
最短距離となる距離画像を作成し、判定閾値を越える距
離の画素があれば不良と判定する請求項２記載のパター
ン品質検査手法。 - 【請求項５】 記号・文字を含む良品パターンの画像と
検査対象パターンの画像で差分領域を抽出して求めた各
差分領域の輪郭線が、良品パターン・検査対象パター
ン、どちらか一方の輪郭線と複数本共有している領域に
対して、領域内の各画素の値がどちらの輪郭線とも共有
されていない輪郭線から、その画素までの最短距離の２
倍となる距離画像を作成し、判定閾値を越える距離の画
素があれば不良と判定する請求項２記載のパターン品質
検査手法。 - 【請求項６】 記号・文字を含む良品パターンの画像と
検査対象パターンの画像で差分領域を抽出し、その各差
分領域の輪郭線が、良品パターン・検査対象パターンそ
れぞれの輪郭線どちらとも共有していないか、どちらか
と一本だけ共有しているか、どちらかと二本以上共有し
ているかにより、各差分領域を欠陥の種類別に分類し、 その各差分領域の輪郭線が良品パターン・検査対象パタ
ーン、どちらの輪郭線とも共有していない領域に対して
は、領域のＸ軸方向、Ｙ軸方向それぞれの最大長が判定
閾値を越えれば不良と判定し、 その各差分領域の輪郭線が、良品パターン・検査対象パ
ターン、どちらか一方の輪郭線と一本だけ共有している
領域に対しては、領域内の各画素の値がどちらか一方と
共有している輪郭線から、その画素までの最短距離とな
る距離画像を作成し、判定閾値を越える距離の画素があ
れば不良とする良否判定を行い、次に、領域内の各画素
の値がどちらとも共有していない輪郭線からその画素ま
での最短距離となる距離画像を作成し、判定閾値を越え
る距離の画素があれば不良と判定し、 その各差分領域の輪郭線が、良品パターン・検査対象パ
ターン、どちらか一方の輪郭線と複数本共有している領
域に対しては、領域内の各画素の値がどちらの輪郭線と
も共有されていない輪郭線から、その画素までの最短距
離の２倍となる距離画像を作成し、判定閾値を越える距
離の画素があれば不良と判定するパターン品質検査手
法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP00187196A JP3781467B2 (ja) | 1996-01-10 | 1996-01-10 | パターン検査手法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP00187196A JP3781467B2 (ja) | 1996-01-10 | 1996-01-10 | パターン検査手法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09190500A true JPH09190500A (ja) | 1997-07-22 |
| JP3781467B2 JP3781467B2 (ja) | 2006-05-31 |
Family
ID=11513625
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP00187196A Expired - Fee Related JP3781467B2 (ja) | 1996-01-10 | 1996-01-10 | パターン検査手法 |
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| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3781467B2 (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006275952A (ja) * | 2005-03-30 | 2006-10-12 | Toshiba Corp | パターン評価方法、パターン位置合わせ方法およびプログラム |
| WO2010013564A1 (ja) * | 2008-07-28 | 2010-02-04 | 株式会社 日立ハイテクノロジーズ | 欠陥レビュー装置、欠陥レビュー方法及び欠陥レビュー実行プログラム |
| JP2019096151A (ja) * | 2017-11-24 | 2019-06-20 | 日本電信電話株式会社 | 画像解析装置、画像解析方法及び画像解析プログラム |
-
1996
- 1996-01-10 JP JP00187196A patent/JP3781467B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006275952A (ja) * | 2005-03-30 | 2006-10-12 | Toshiba Corp | パターン評価方法、パターン位置合わせ方法およびプログラム |
| WO2010013564A1 (ja) * | 2008-07-28 | 2010-02-04 | 株式会社 日立ハイテクノロジーズ | 欠陥レビュー装置、欠陥レビュー方法及び欠陥レビュー実行プログラム |
| JP2010032308A (ja) * | 2008-07-28 | 2010-02-12 | Hitachi High-Technologies Corp | 欠陥レビュー装置、欠陥レビュー方法及び欠陥レビュー実行プログラム |
| JP2019096151A (ja) * | 2017-11-24 | 2019-06-20 | 日本電信電話株式会社 | 画像解析装置、画像解析方法及び画像解析プログラム |
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3781467B2 (ja) | 2006-05-31 |
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