JPH10253332A - 周期パターン内の欠陥検査方法と装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 周期的パターン内に発生する欠陥を白欠陥と
黒欠陥とに区別して検出する。 【解決手段】 一定の周期で反復するパターンを線形走
査してイメージセンサで読み取って得られる多値画像の
第１画像を求め、この第１画像を１周期遅延させた第２
画像と、第１画像を２周期遅延させた第３画像を求め
る。この各画像の同時刻における第２画像と第１画像と
の比較、および第２画像と第３画像との比較によりパタ
ーンの欠陥を検出する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】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的パターンを
有する検査対象における傷や、ピンホール、黒点、ゴ
ミ、パターンの欠け等の欠陥を検査する周期パターン検
査方法と装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、周期的パターンの欠陥を検出する
方法として特開平４−３１６３４６号、特開平６−１２
９９９２号、特開平７−１５９３４３号公報等があり、
これらは周期的パターンをラインセンサで走査し、元の
画像とこれをずらした画像とを比較し、相違した場合、
その相違部分を欠陥として検出する技術を開示してい
る。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】欠陥には傷、ピンホー
ル、汚れ、ゴミ、パターンの欠け等があり、これらは画
像上、黒くまたは白く表れる。このため、欠陥が黒か白
かがわかれば、欠陥の原因もかなり推定できる。また欠
陥は１周期長以内の場合が多いが、１周期長を超えるも
のもある。しかし、従来の技術では白と黒の欠陥を同時
刻で区別して検出することができなかった。また１周期
長を超える欠陥と、その欠陥が白か黒かの区別を検出す
ることはできなかった。

【０００４】本発明は上述の問題点に鑑みてなされたも
ので、周期的パターンに生じる欠陥を白欠陥、黒欠陥に
区別して検出する検査方法と装置を提供することを目的
とする。さらに１周期長を超える大欠陥についても、白
欠陥、黒欠陥を区別して検出する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】上記目的を達成するた
め、請求項１の発明では、一定の周期でパターンが反復
する検査対象物の欠陥を検査する方法であって、前記パ
ターンを線型走査してイメージセンサで読み取って得ら
れる多値画像である第１画像を求め、この第１画像をＲ
（正整数）周期遅延した第２画像と、前記第１画像をＳ
（正整数、Ｓ＞Ｒ）周期遅延した第３画像を求め、この
各画像の同時刻における第２画像と第１画像の比較、お
よび第２画像と第３画像との比較によりパターンの欠陥
を検出する。

【０００６】第１画像と、これをＲ周期遅延した第２画
像と、第１画像をＳ周期遅延した第３画像を同時刻にお
ける各画像について、第２画像を中心として、第２画像
と第１画像との比較、第２画像と第３画像との比較によ
り、パターンの欠陥を検出できると共に、その欠陥がど
のような多値を有するものか、例えば黒欠陥か、欠陥か
を検出することができる。

【０００７】請求項２の発明では、一定の周期でパター
ンが反復する検査対象物の欠陥を検査する装置であっ
て、前記パターンを線型走査してイメージセンサで読み
取り多値画像を得る画像入力手段と、前記多値画像をＡ
とし、このＡより１周期遅延した多値画像をＢとし、前
記Ａより２周期遅延した多値画像をＣとし、各多値画像
の同時刻における差分であって、ＡとＢとの差分Ａ−
Ｂ，ＢとＡとの差分Ｂ−Ａ，ＢとＣとの差分Ｂ−Ｃ，Ｃ
とＢとの差分Ｃ−Ｂを演算する差分演算手段と、前記各
差分Ａ−Ｂ，Ｂ−Ａ，Ｂ−Ｃ，Ｃ−Ｂが所定のしきい値
より大きいときは１，未満のときは負の場合も含めて０
とする２値化を行う２値化手段と、この２値化手段によ
る各差分の２値化値を対応するアルファベットの小文字
によりａ−ｂ，ｂ−ａ，ｂ−ｃ，ｃ−ｂと表わした場
合、ｂ−ａとｂ−ｃの論理積を演算する第１論理積演算
手段と、ａ−ｂとｃ−ｂとの論理積を演算する第２論理
積演算手段と、を備え、前記多値画像はＭからＮ（Ｍ，
Ｎ共正数でＭ＜Ｎ）の多値で表されている。

【０００８】多値画像について、最暗レベルは０、最明
レベルはＮとした場合、白欠陥は周期長だけ離れた両隣
の濃度値と比べてあるしきい値（Ｌ１）よりも高い濃度
レベルを持っており、黒欠陥は他のしきい値（Ｌ２，Ｌ
２＜ＬＩ）よりも低い濃度レベルを持っている。また欠
陥がない場合は両隣とほぼ同様の濃度レベルを持ってい
る。いま、１周期長内に欠陥があって、それが白欠陥で
あるとする。欠陥の発生した周期の画像Ｂを中心として
同時刻におけるＡとの差分Ｂ−Ａ，Ｃとの差分Ｂ−Ｃを
とると、差分Ｂ−Ａ，差分Ｂ−Ｃ，は正の値になる。こ
の差分Ｂ−Ａ，差分Ｂ−Ｃを所定のしきい値Ｌ１と比較
し、これより大きいとき１，それ以外のとき０として２
値化する。しきい値として適切に欠陥を表す値とするこ
とにより、確実に欠陥を取り出すことができる。そして
２値化差分ｂ−ａ，ｂ−ｃが共に１のときは白欠陥と判
定することができる。つまり、ある周期とこの１つ前の
周期の比較、ある周期とこの１つ後の周期の比較をする
ことにより、ある周期内に欠陥が有るか否か、その欠陥
は白欠陥か黒欠陥か、その周期内の欠陥かが分かる。

【０００９】また１周期長以下の黒い欠陥が存在すると
き、欠陥の発生した周期の画素Ｂを中心として同時刻に
おけるＡとの差分Ａ−Ｂ，Ｃとの差分Ｃ−Ｂをとる。差
分Ａ−Ｂ，差分Ｃ−Ｂは正の値となる。この差分Ａ−
Ｂ，差分Ｃ−Ｂを所定のしきい値Ｌ２と比較し、これよ
り大きい時は１、それ以外は０として２値化する。しき
い値として適切に欠陥を表す値とすることにより、確実
に欠陥を取り出すことができる。この２値化差分ａ−
ｂ，ｃ−ｂが共に１のときは黒い欠陥と判定することが
できる。これにより欠陥の検出のみならず、白い欠陥か
黒い欠陥かも判定することができる。

【００１０】請求項３の発明では、前記多値画像で、最
暗レベルを０、最明レベルをＮ（正数）で多値化表示し
ているときは、前記第１論理積演算手段の出力が１とき
は１周期長以下の白欠陥、前記第２論理積演算手段の出
力が１のときは１周期長以下の黒欠陥と判定する。

【００１１】多値画像で０を最暗レベル、Ｎを最明レベ
ルとして０よりＮまでで多値を表示している場合、１周
期長両隣の濃度と比較して、しきい値Ｌ１より高いレベ
ルにあるときは白い欠陥である。故に請求項２の場合で
説明した２値化差分ｂ−ａ，ｂ−ｃが共に１の場合に相
当し、これは第１論理積演算手段の出力が１の場合であ
る。また、１周期長両隣の濃度と比較して、しきい値Ｌ
２（Ｌ１＞Ｌ２）より低いレベルにあるときは黒い欠陥
である。故に請求項２の場合で説明した２値化差分ａ−
ｂ，ｃ−ｂが共に１の場合に相当し、これは第２論理積
演算手段の出力が１の場合である。

【００１２】請求項４の発明では、前記多値画像で最明
レベルを０、最暗レベルをＮ（正数）で多値化表示して
いる時は、前記第１論理積演算手段の出力が１のときは
１周期長以下の黒欠陥、前記第２論理積演算手段の出力
が１のときは１周期長以下の白欠陥と判定する。

【００１３】本発明は多値化の設定を請求項３の場合と
反対にしたもので、０を最明レベル、Ｎを最暗レベルと
して多値化を表した場合である。１周期長離れた両隣よ
りもしきい値Ｌ２より小さな値のときは白い欠陥であ
り、１周期長離れた両隣よりもしきい値Ｌ１（Ｌ１＞Ｌ
２）より大きな値のときは黒い欠陥である。黒の欠陥の
場合、請求項２の場合で説明した２値化差分ｂ−ａ，ｂ
−ｃが共に１の場合に相当し、これは第１論理積演算手
段の出力が１の場合である。また、１周期長両隣の濃度
と比較して、しきい値Ｌ２より小さな値のときは白い欠
陥である。白い欠陥の場合、請求項２の場合で説明した
２値化差分ａ−ｂ，ｃ−ｂが共に１の場合に相当し、こ
れは第２論理積演算手段の出力が１の場合である。

【００１４】請求項５の発明では、一定の周期でパター
ンが反復する検査対象物の欠陥を検査する装置であっ
て、前記パターンを線形走査してイメージセンサで読み
取り多値画像を得る画像入力手段と、前記多値画像をＡ
とし、このＡより１周期長遅延した多値画像をＢとし、
前記Ａより２周期長遅延した多値画像をＣとし、各多値
画像の同時刻における差分であって、ＡとＢとの差分Ａ
−Ｂ，ＢとＡとの差分Ｂ−Ａ，ＢとＣとの差分Ｂ−Ｃ，
ＣとＢとの差分Ｃ−Ｂを演算する差分演算手段と、前記
各差分Ａ−Ｂ，Ｂ−Ａ，Ｂ−Ｃ，Ｃ−Ｂが所定のしきい
値より大きいときは１，未満のときは負の場合も含めて
０とする２値化を行う２値化手段と、この２値化手段に
よる各差分の２値化値を対応するアルファベットの小文
字によりａ−ｂ，ｂ−ａ，ｂ−ｃ，ｃ−ｂと表わした場
合、ｂ−ａの反転値と、ｂ−ｃと、ｃ−ｂの１周期遅延
値の反転値との論理積を得る第３論理積演算手段と、ａ
−ｂの反転値と、ｃ−ｂと、ｂ−ｃの１周期遅延値の反
転値との論理積を得る第４論理積演算手段とを、備え
る。

【００１５】白い欠陥で１周期長を超える長欠陥の特徴
を図８を用いて説明する。まず長欠陥の始まる１周期目
について、Ｐの期間では、ＢとＡが同じレベルで、Ｃは
ＡとＢより低いレベルである。さらに、Ｐ−１の期間で
はＢとＣは同じレベルである。これは２値化差分ｂ−ａ
が０，ｂ−ｃが１，ｃ−ｂの１周期遅延値が０であるこ
とを意味する。故にｂ−ａの反転値と、ｂ−ｃの値と、
ｃ−ｂの１周期遅延値の反転値とが全て１になるので、
第３論理積演算手段の出力が１となる。

【００１６】また長欠陥の終わる周期について、Ｑの期
間ではＡとＢは同じレベルで、ＣはＡ，Ｂより高いレベ
ルである。さらにＱ−１期間ではＣとＢは同じレベルで
ある。これは請求項５の発明で２値化差分ａ−ｂが０、
ｃ−ｂが１、ｂ−ｃの１周期遅延値が０であることを意
味する。故にａ−ｂの反転値と、ｂ−ｃの値と、ｂ−ｃ
の１周期遅延値の反転値とが全て１になるので第４論理
積演算手段の出力は１となる。

【００１７】黒い欠陥で１周期長を超える長欠陥の特徴
を図９を用いて説明する。長欠陥の始まる１周期目につ
いて、Ｐの期間では、ＢとＡが同じレベルで、ＣはＢ，
Ａより高いレベルである。さらにＰ−１の期間ではＢと
Ｃは同じレベルである。これは請求項５の発明で２値化
差分ａ−ｂが０、ｃ−ｂが１、ｂ−ｃの１周期遅延値が
０であることを意味する。故にａ−ｂの反転値と、ｂ−
ｃの値と、ｂ−ｃの１周期遅延値の反転値とが全て１と
なるので、第４論理積演算手段の出力は１となる。

【００１８】また長欠陥の終わる周期について、Ｑの期
間では、ＢとＡが同じレベルであり、ＣはＢ，Ａよりも
低レベルである。さらにＱ−１の期間ではＢとＣは同じ
レベルである。これは請求項５の発明で２値化差分ｂ−
ａが０、ｂ−ｃが１、ｃ−ｂの１周期遅延値が０である
ことを意味する。故にｂ−ａの反転値と、ｂ−ｃの値
と、ｃ−ｂの１周期遅延値の反転値とが全て１になるの
で、第３論理積演算手段の出力が１となる。

【００１９】以上のように白い欠陥で１周期長を超える
長欠陥が存在するとまず第３論理積演算手段の出力が１
となり、続いて第４論理積演算手段の出力が１となる。
また黒い欠陥で１周期長を超える長欠陥が存在すると、
まず第４論理積演算手段の出力が１となり、続いて第３
論理積演算手段の出力が１となる。これにより１周期長
を超える長欠陥をそれが白い欠陥か、黒い欠陥かを区別
して検出することができる。

【００２０】請求項６の発明では、前記多値画像で最暗
レベルを０、最明レベルをＮ（正数）で多値化表示して
いるときは、前記第３論理積演算手段の出力が１とな
り、これに続いて前記第４論理積演算手段の出力が１と
なったとき、１周期長を超える白欠陥と判定し、前記第
４論理積演算手段の出力が１となり、これに続いて前記
第３論理積演算手段の出力が１となったとき１周期長を
超える黒欠陥と判定する。

【００２１】多値化表示を０が最暗レベル、Ｎが最明レ
ベルとした場合、請求項５の発明によれば、白欠陥で１
周期長を超える長欠陥が存在する場合、第３論理積演算
手段の出力が１となり、続いて第４論理積演算手段の出
力が１となる。また黒欠陥で１周期長を超える長欠陥が
存在する場合、第４論理積演算手段の出力が１となり、
続いて第３論理積演算手段の出力が１となる。

【００２２】請求項７の発明では、前記多値画像で最明
レベルを０、最暗レベルをＮ（正数）で多値化表示して
いる時は、前記第３論理積演算手段の出力が１となり、
これに続いて前記第４論理積演算手段の出力が１となっ
たとき、１周期長を超える黒欠陥と判定し、前記第４論
理積演算手段の出力が１となり、これに続いて前記第３
論理積演算手段の出力が１となったとき、１周期長を超
える白欠陥と判定する。

【００２３】多値化表示を０が最明レベル、Ｎが最暗レ
ベルとした場合、請求項５の発明によれば、黒欠陥で１
周期長を超える長欠陥が存在すると、まず第３論理積演
算手段の出力が１となり、続いて第４論理積演算手段の
出力が１となる。また白欠陥で１周期長を超える長欠陥
が存在すると、まず第４論理積演算手段の出力が１とな
り、続いて第３論理積演算手段の出力が１となる。

【００２４】請求項８の発明では、一定の周期でパター
ンが反復する検査対象物の欠陥を検査する装置であっ
て、前記パターンを線形走査してイメージセンサで読み
取り多値画像を得る画像入力手段と、前記多値画像をＡ
とし、このＡより１周期遅延した多値画像をＢとし、前
記Ａより２周期遅延した多値画像をＣとし、各多値画像
の同時刻における差分であって、ＡとＢとの差分Ａ−
Ｂ，ＢとＡとの差分Ｂ−Ａ，ＢとＣとの差分Ｂ−Ｃ，Ｃ
とＢとの差分Ｃ−Ｂを演算する差分演算手段と、前記各
差分Ａ−Ｂ，Ｂ−Ａ，Ｂ−Ｃ，Ｃ−Ｂが所定のしきい値
より大きいときは１，未満のときは負の場合も含めて０
とする２値化を行う２値化手段と、この２値化手段によ
る各差分の２値化値を対応するアルファベットの小文字
によりａ−ｂ，ｂ−ａ，ｂ−ｃ，ｃ−ｂと表わした場
合、ｂ−ａとｂ−ｃの論理積を演算する第１論理積演算
手段と、ａ−ｂとｃ−ｂとの論理積を演算する第２論理
積演算手段と、ｂ−ａの反転値と、ｂ−ｃと、ｃ−ｂの
１周期遅延値の反転値との論理積を得る第３論理積演算
手段と、ａ−ｂの反転値と、ｃ−ｂと、ｂ−ｃの１周期
遅延値の反転値との論理積を得る第４論理積演算手段と
を、備える。

【００２５】本発明は、請求項２の発明と請求項５の発
明を連結したもので、１周期長以内の欠陥を白欠陥と黒
欠陥を区別して検出できると共に、１周期長を超える長
欠陥を白欠陥と黒欠陥とに区別して検出できる。

【００２６】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て図面を参照して説明する。図１は本実施の形態の構成
を示すブロック図である。検査対象物１は矢印方向に移
動し、この移動方向と直交する方向に周期的パターンを
有している。ラインセンサカメラ２は内蔵するラインセ
ンサの長さ方向（センサ素子の並び方向）を検査対象物
１の移動方向と直交するように配置し、移動する周期パ
ターンを持った画像を取り込む。Ａ／Ｄ変換器３はライ
ンセンサカメラ２からのビデオ信号の濃淡画像をアナロ
グ／デジタル変換して８ビット（２５６階調）の多値画
像に変換し、この多値画像をＡとする。１周期長遅延回
路４はＡを１周期長遅延させこの出力をＢとする。２周
期長遅延回路５はＡを２周期長遅延させこの出力をＣと
する。欠陥判定回路６はＡ，Ｂ，Ｃを入力し周期的なパ
ターンに発生した欠陥を検出する。欠陥は傷、ピンホー
ル、汚れ、ゴミ、パターンの欠け等で、これらは多値画
像で０を最暗レベル、２５５を最明レベルとしその間を
順次最暗レベルから最明レベルに変化させる階調とする
場合、１周期長離れた両隣に比べてあるしきい値Ｌ１よ
り高いレベルにあるとき白欠陥、他のしきい値Ｌ２（Ｌ
１＞Ｌ２）より低いレベルにあるとき黒欠陥とする。以
下の説明は０を最暗レベル、２５５を最明レベルとして
説明する。欠陥判定回路６は欠陥をこの白欠陥または黒
欠陥に分類して２値化画像として出力する。

【００２７】図２は検査対象物１としての液晶パネルの
一例を示す。これはリード線１１とゲート線１２が格子
状に配線され、交点にＴＦＴ（Thin Film Transister)
が配置されている。格子間隔は横方向、縦方向共規則的
に配置され、ラインセンサカメラ２はゲート線方向（横
方向）に走査してゆき、リード線１１の間隔を１周期長
とする画像Ａが得られる。欠陥は１周期長以内の白欠陥
１４、黒欠陥１５があり、また１周期長を超える白長欠
陥１６、黒長欠陥１７がある。

【００２８】ラインセンサカメラ２のラインセンサによ
り撮像される画像は、走査方向（図２で横方向、ゲート
線１２方向）に１列に並んだ画素列より構成される。ラ
インセンサは検出精度を高めるように構成されている。
つまりパターン検査に必要な分解能が得られるように１
周期中の画素数を定めている。ラインセンサのセンサ素
子の大きさが撮像される画像の１つの画素の大きさとな
っている。この画素の大きさは例えば１０μｍ程度で、
１周期長が１００μｍの場合、ほぼ１０個ぐらいの画素
で１周期長を表している。しかし、周期長と、センサ素
子の大きさはそれぞれ独立のものであるので、１周期長
を表す画素の数が整数個とならない場合が普通である。
例えば１周期長が９．４画素などで表される。

【００２９】このように１周期長が整数の画素数で表さ
れない場合、１周期遅延画像Ｂ、２周期遅延画像Ｃの作
成方法を説明する。例えば、１周期長が９．４画素の場
合、１周期を構成する各画素を１周期長（つまり９．４
画素）遅延させるには、次に示す（１）式により線形補
間して、まず０．４画素遅延した場所のデータを算出す
る。さらにそのデータを９画素（整数部）遅らせること
で、９．４画素遅延させることができる。

【００３０】 線形補間式：Ｑｉ＝（ｍＰ_i ＋ｎＰ_i+1 ）／１０ ……（１） ここでｍ＋ｎ＝１０である。Ｐ_i は遅延させようとする
画素の濃淡階調、Ｐ_i+1は隣の画素の濃淡階調、０．４
画素遅延する場合はｍ＝６，ｎ＝４であり、Ｑｉは０．
４画素遅延した位置の濃淡階調である。これにより０．
１画素刻みの遅延を行うことができる。２周期遅延の場
合は、９．４×２＝１８．８画素になるので、先と同様
に（１）式を用いてｍ＝２，ｎ＝８とし、０．８画素遅
延した場所のデータを線形補間で算出し、さらにそのデ
ータを１８画素（整数部）遅らせることにより、２周期
遅延画像を得ることができる。

【００３１】図３は白欠陥、黒欠陥の検出方法を示す。
白欠陥、黒欠陥の検出信号の立ち上がりエッジで座標値
を読み取ることにより、欠陥の所在位置が判明する。座
標値はラインセンサの１画素毎にインクリメントするＸ
座標と、ラインセンサの画像取り込み開始信号毎にイン
クリメントするＹ座標とがある。本装置では、欠陥の立
ち上がりと、立ち下がりの座標値をランレングスデータ
として記憶している。このランレングスデータを連結処
理することにより、欠陥の大きさを知ることができる。

【００３２】図４はラインセンサより得られる１ライン
画像Ａと、このＡの１周期遅延画像Ｂ、およびＡの２周
期遅延画像Ｃの関係を表す図である。，，は連続
した３周期長の画像を表す。以下に述べるＡ，Ｂ，Ｃ間
の差分は同一時刻における各周期長の差分を演算する。
例えば、差分Ｂ−ＡはＢのとＡのの差分，差分Ｂ−
ＣはＢのとＣのの差分である。

【００３３】図５は図１の欠陥判定回路６の内容を表
す。Ａ，Ｂ，Ｃは図４に示す値である。差分２値化器２
１ａは画像ＡとＢとの差分Ａ−Ｂを演算し、この値を所
定のしきい値で２値化し、これを２値化差分ａ−ｂで表
す。差分は値が負となった場合は０とする。所定のしき
い値は、差分が欠陥を表す限界を示すもので、このしき
い値を超える差分は欠陥となり、未満の差分は正常なも
のとする。このしきい値は検査対象物１の種類などに応
じて定められるものである。同様に差分２値化器２１ｂ
は差分Ｂ−Ａを演算し、２値化差分ｂ−ａを出力し、差
分２値化器２１ｃは差分Ｂ−Ｃを演算し、２値化差分ｂ
−ｃを出力し、差分２値化器２１ｄは差分Ｃ−Ｂを演算
し、２値化差分ｃ−ｂを出力する。

【００３４】１周期遅延器２２は２値化差分値を１周期
遅延する。これにより２値化差分ｂ−ｃは１周期遅延さ
れ、これをＤ（ｂ−ｃ）で表す。同様に２値化差分ｃ−
ｂの１周期遅延値もＤ（ｃ−ｂ）で表す。第１論理積演
算器２３は２値化差分ｂ−ａとｂ−ｃの論理積を演算す
る。第２論理積演算器２４は２値化差分ａ−ｂとｃ−ｂ
の論理積を演算する。第３論理積演算器２５は２値化差
分ｂ−ａの反転値と、ｂ−ｃと、ｃ−ｂの１周期遅延値
Ｄ（ｃ−ｂ）の反転値の論理積を演算する。第４論理積
演算器２６は２値化差分ａ−ｂの反転値と、ｃ−ｂと、
ｂ−ｃの１周期遅延値Ｄ（ｂ−ｃ）の反転値の論理積を
演算する。判定回路２７は各論理積演算器２３〜２６の
出力から欠陥の判定を行う。

【００３５】判定回路２７は次の欠陥判定を行う。第１
論理積演算器２３の出力が１のとき、白欠陥と判定し、
かつ、第３および第４論理積演算器２５，２６の出力が
１でないとき、１周期長以内の白欠陥と判定する。第２
論理積演算器２４の出力が１のとき、黒欠陥と判定し、
かつ、第３および第４論理積演算器２５，２６の出力が
１でないとき１周期長以内の黒欠陥と判定する。第３論
理積演算器２５の出力が１で、これに続いて第４論理積
演算器２６の出力が１となるとき、１周期長以上の白欠
陥と判定し、第４論理積演算器２６の出力が１で、これ
に続いて第３論理積演算器２５の出力が１となる場合、
１周期長以上の黒欠陥と判定する。

【００３６】図６〜図９は図５の欠陥判定回路６のタイ
ミングチャートである。図６は１周期長以内の白欠陥を
検出するタイミングチャート、図７は１周期長以内の黒
欠陥を検出するタイミングチャート、図８は１周期長を
超える白欠陥を検出するタイミングチャート、図９は１
周期長を超える黒欠陥を検出するタイミングチャートで
ある。

【００３７】図６において、Ａはラインセンサより出力
される原画像で、検査対象物１としては図２に示した液
晶パネルである。周期的に表れる下方に向いたパルス３
０はリード線１１を表し、このパルス間の長さが１周期
長となる。パルス間を結ぶ水平線はリード線１１間のフ
ィルタの濃淡レベル３１を表し、このレベル３１より黒
は下方、白は上方である。レベル３１より上方に盛り上
がった形状が１周期長以内の白欠陥３２を表している。
ＢはＡの１周期遅延画像、ＣはＡの２周期遅延画像であ
る。差分Ｂ−Ａ，Ｂ−Ｃ，Ａ−Ｂ，Ｃ−Ｂでは負の値は
０とする。これら差分を所定のしきい値で２値化した２
値化差分ｂ−ａ，ｂ−ｃ，ａ−ｂ，ｃ−ｂは、差分Ｂ−
Ａ，Ｂ−Ｃ，Ａ−Ｂ，Ｃ−Ｂと同じ形状となっている。
第１論理積演算器２３はｂ−ａとｂ−ｃの値が１のと
き、出力１となる。白欠陥の場合、図６に示すようにｂ
−ａ，ｂ−ｃは１となっているので、第１論理積演算器
２３の出力は１となる。これにより１周期長以内の白欠
陥を検出することができる。

【００３８】次に１周期長以下の黒欠陥の検出を説明す
る。図７において、黒欠陥があるとパルス３０間の濃淡
レベル３１に黒欠陥３３が表れる。第２論理積演算器２
４は２値化差分ａ−ｂ，ｃ−ｂが共に１のとき１を出力
する。黒欠陥の場合、ａ−ｂ，ｃ−ｂは共に１となるの
で第２論理積演算器２４の出力が１のとき１周期長以内
の黒欠陥と判定する。

【００３９】次に１周期長を超える白欠陥の検出を説明
する。図８において、１周期長を超える白欠陥３４が表
れている。第３論理積演算器２５は２値化差分ｂ−ａの
反転値と、ｂ−ｃと、ｃ−ｂの１周期遅延値Ｄ（ｃ−
ｂ）の反転値が１のとき１を出力する。また、第４論理
積演算器２６は２値化差分ａ−ｂの反転値と、ｃ−ｂ
と、ｂ−ｃの１周期遅延値Ｄ（ｂ−ｃ）の反転値が１の
とき、１を出力する。１周期長を超える白欠陥の場合、
周期Ｐ（最初に白欠陥が表れる周期Ｐ−１の次の周期）
において、第３論理積演算器２５の出力が１となる。ま
た周期Ｑ（Ｃ画像で白欠陥が表れる最後の周期）で第４
論理積演算器２６の出力が１となる。このように第３論
理積演算器２５の出力が１となり、これに続いて第４論
理積演算器２６の出力が１となったとき、１周期長を超
える白欠陥と判定する。なお、１周期長以内の白欠陥の
場合は第３および第４論理積演算器２５，２６は１とな
らない。しかし第１論理積演算器２３は１周期長を超え
る白欠陥の場合、１となる場合がある。故に１周期長を
超える白欠陥か否かは第３および第４論理積演算器２
５，２６の出力によって判定する。

【００４０】次に１周期長を超える黒欠陥の検出を説明
する。図９において、１周期長を超える黒欠陥３５が表
れている。１周期長を超える黒欠陥の場合、周期Ｐ（最
初に黒欠陥が表れる周期Ｐ−１の次の周期）において、
第４論理積演算器２６の出力が１となる。また周期Ｑ
（Ｃ画像で黒欠陥が表れる最後の周期）で第３論理積演
算器２５の出力が１となる。このように第４論理積演算
器２６の出力が１となり、続いて第３論理積演算器２５
の出力が１となったとき、１周期長を超える黒欠陥と判
定する。なお、１周期長以内の黒欠陥の場合は第３およ
び第４論理積演算器２５，２６の出力は１とならない。
しかし、第２論理積演算器２４は１周期長を超える黒欠
陥の場合１となる場合がある。故に１周期長を超える黒
欠陥か否かは第３および第４論理積演算器２５，２６の
出力によって判定する。

【００４１】以上の説明は濃淡階調設定において、最暗
レベルを０、最明レベルをＮ（８ビットの濃淡表示の場
合Ｎ＝２５５）としたが、これを逆にして最暗レベルを
Ｎ，最明レベルを０としても本発明は成立する。また、
実施形態では、リニアセンサを用いた場合で説明した
が、面撮像素子の１走査線について行ってもよい。

【００４２】

【発明の効果】以上の説明より明らかなように、本発明
は元の画像Ａ，この１周期遅延画像Ｂ，Ａの２周期遅延
画像Ｃについて、Ｂに対するＡまたはＣの差分を求め、
この２値化値の論理積を演算することにより、１周期長
以内またはこれを超えるか否かを区別し、さらに白欠陥
または黒欠陥を判定することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】実施形態の構成を示すブロック図である。

【図２】検査対象物の一例を示す図である。

【図３】欠陥を検出する方法を説明する図である。

【図４】ラインセンサより得られる１ライン画像Ａ，１
周期長遅延画像Ｂ，２周期長遅延画像Ｃを示す図であ
る。

【図５】欠陥判定回路の構成を示す図である。

【図６】１周期長以内の白欠陥を検出するタイミングチ
ャートである。

【図７】１周期長以内の黒欠陥を検出するタイミングチ
ャートである。

【図８】１周期長を超える白欠陥を検出するタイミング
チャートである。

【図９】１周期長を超える黒欠陥を検出するタイミング
チャートである。

【符号の説明】

１ 検査対象物 ２ ラインセンサカメラ ３ Ａ／Ｄ変換器 ４ １周期長遅延回路 ５ ２周期長遅延回路 ６ 欠陥判定回路

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 森田 晃正 東京都渋谷区幡ヶ谷２丁目43番２号 オリ ンパス光学工業株式会社内

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 一定の周期でパターンが反復する検査対
   象物の欠陥を検査する方法であって、前記パターンを線
   型走査してイメージセンサで読み取って得られる多値画
   像である第１画像を求め、この第１画像をＲ（正整数）
   周期遅延した第２画像と、前記第１画像をＳ（正整数、
   Ｓ＞Ｒ）周期遅延した第３画像を求め、この各画像の同
   時刻における第２画像と第１画像の比較、および第２画
   像と第３画像との比較によりパターンの欠陥を検出する
   ことを特徴とする周期パターン内の欠陥検査方法。
2. 【請求項２】 一定の周期でパターンが反復する検査対
   象物の欠陥を検査する装置であって、 前記パターンを線型走査してイメージセンサで読み取り
   多値画像を得る画像入力手段と、前記多値画像をＡと
   し、このＡより１周期長遅延した多値画像をＢとし、前
   記Ａより２周期長遅延した多値画像をＣとし、各多値画
   像の同時刻における差分であって、ＡとＢとの差分Ａ−
   Ｂ，ＢとＡとの差分Ｂ−Ａ，ＢとＣとの差分Ｂ−Ｃ，Ｃ
   とＢとの差分Ｃ−Ｂを演算する差分演算手段と、前記各
   差分Ａ−Ｂ，Ｂ−Ａ，Ｂ−Ｃ，Ｃ−Ｂが所定のしきい値
   より大きいときは１，未満のときは負の場合も含めて０
   とする２値化を行う２値化手段と、この２値化手段によ
   る各差分の２値化値を対応するアルファベットの小文字
   によりａ−ｂ，ｂ−ａ，ｂ−ｃ，ｃ−ｂと表わした場
   合、ｂ−ａとｂ−ｃの論理積を演算する第１論理積演算
   手段と、ａ−ｂとｃ−ｂとの論理積を演算する第２論理
   積演算手段と、を備え、前記多値画像はＭからＮ（Ｍ，
   Ｎ共正数でＭ＜Ｎ）の多値で表されていることを特徴と
   する周期パターン内の欠陥検査装置。
3. 【請求項３】 前記多値画像で、最暗レベルを０、最明
   レベルをＮ（正数）で多値化表示しているときは、前記
   第１論理積演算手段の出力が１ときは１周期長以下の白
   欠陥、前記第２論理積演算手段の出力が１のときは１周
   期長以下の黒欠陥と判定することを特徴とする請求項２
   記載の周期パターン検査装置。
4. 【請求項４】 前記多値画像で最明レベルを０、最暗レ
   ベルをＮ（正数）で多値化表示している時は、前記第１
   論理積演算手段の出力が１のときは１周期長以下の黒欠
   陥、前記第２論理積演算手段の出力が１のときは１周期
   長以下の白欠陥と判定することを特徴とする請求項２記
   載の周期パターン内の欠陥検査装置。
5. 【請求項５】 一定の周期でパターンが反復する検査対
   象物の欠陥を検査する装置であって、 前記パターンを線形走査してイメージセンサで読み取り
   多値画像を得る画像入力手段と、前記多値画像をＡと
   し、このＡより１周期長遅延した多値画像をＢとし、前
   記Ａより２周期長遅延した多値画像をＣとし、各多値画
   像の同時刻における差分であって、ＡとＢとの差分Ａ−
   Ｂ，ＢとＡとの差分Ｂ−Ａ，ＢとＣとの差分Ｂ−Ｃ，Ｃ
   とＢとの差分Ｃ−Ｂを演算する差分演算手段と、前記各
   差分Ａ−Ｂ，Ｂ−Ａ，Ｂ−Ｃ，Ｃ−Ｂが所定のしきい値
   より大きいときは１，未満のときは負の場合も含めて０
   とする２値化を行う２値化手段と、この２値化手段によ
   る各差分の２値化値を対応するアルファベットの小文字
   によりａ−ｂ，ｂ−ａ，ｂ−ｃ，ｃ−ｂと表わした場
   合、ｂ−ａの反転値と、ｂ−ｃと、ｃ−ｂの１周期遅延
   値の反転値との論理積を得る第３論理積演算手段と、ａ
   −ｂの反転値と、ｃ−ｂと、ｂ−ｃの１周期遅延値の反
   転値との論理積を得る第４論理積演算手段とを、備えた
   ことを特徴とする周期パターン内の欠陥検査装置。
6. 【請求項６】 前記多値画像で最暗レベルを０、最明レ
   ベルをＮ（正数）で多値化表示しているときは、前記第
   ３論理積演算手段の出力が１となり、これに続いて前記
   第４論理積演算手段の出力が１となったとき、１周期長
   を超える白欠陥と判定し、前記第４論理積演算手段の出
   力が１となり、これに続いて前記第３論理積演算手段の
   出力が１となったとき１周期長を超える黒欠陥と判定す
   ることを特徴とする請求項５記載の周期パターン内の欠
   陥検査装置。
7. 【請求項７】 前記多値画像で最明レベルを０、最暗レ
   ベルをＮ（正数）で多値化表示している時は、前記第３
   論理積演算手段の出力が１となり、これに続いて前記第
   ４論理積演算手段の出力が１となったとき、１周期長を
   超える黒欠陥と判定し、前記第４論理積演算手段の出力
   が１となり、これに続いて前記第３論理積演算手段の出
   力が１となったとき、１周期長を超える白欠陥と判定す
   ることを特徴とする請求項５記載の周期パターン内の欠
   陥検査装置。
8. 【請求項８】 一定の周期でパターンが反復する検査対
   象物の欠陥を検査する装置であって、 前記パターンをリニアセンサで読み取り多値画像を得る
   画像入力手段と、前記多値画像をＡとし、このＡより１
   周期長遅延した多値画像をＢとし、前記Ａより２周期長
   遅延した多値画像をＣとし、各多値画像の同時刻におけ
   る差分であって、ＡとＢとの差分Ａ−Ｂ，ＢとＡとの差
   分Ｂ−Ａ，ＢとＣとの差分Ｂ−Ｃ，ＣとＢとの差分Ｃ−
   Ｂを演算する差分演算手段と、前記各差分Ａ−Ｂ，Ｂ−
   Ａ，Ｂ−Ｃ，Ｃ−Ｂが所定のしきい値より大きいときは
   １，未満のときは負の場合も含めて０とする２値化を行
   う２値化手段と、この２値化手段による各差分の２値化
   値を対応するアルファベットの小文字によりａ−ｂ，ｂ
   −ａ，ｂ−ｃ，ｃ−ｂと表わした場合、ｂ−ａとｂ−ｃ
   の論理積を演算する第１論理積演算手段と、ａ−ｂとｃ
   −ｂとの論理積を演算する第２論理積演算手段と、ｂ−
   ａの反転値と、ｂ−ｃと、ｃ−ｂの１周期遅延値の反転
   値との論理積を得る第３論理積演算手段と、ａ−ｂの反
   転値と、ｃ−ｂと、ｂ−ｃの１周期遅延値の反転値との
   論理積を得る第４論理積演算手段とを、備えたことを特
   徴とする周期パターン内の欠陥検査装置。