JPH1078307A - 周期性パターンを有する試料の欠陥検出方法 - Google Patents
周期性パターンを有する試料の欠陥検出方法Info
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- JPH1078307A JPH1078307A JP25218796A JP25218796A JPH1078307A JP H1078307 A JPH1078307 A JP H1078307A JP 25218796 A JP25218796 A JP 25218796A JP 25218796 A JP25218796 A JP 25218796A JP H1078307 A JPH1078307 A JP H1078307A
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Abstract
(57)【要約】 （修正有）
【課題】 シヤドウマスクのような単位パターンが周期
的に配列されている工業製品の、モアレの影響を受けな
い欠陥検出方法を提供する。 【解決手段】 試料の移動方向に対して垂直な方向の、
試料の線状領域を線状光源にて照明し、該線状照明から
試料を経た正反射光もしくは透過光を線状領域撮影手段
により撮影する工程と、該線状領域撮影手段により得ら
れた画像データから試料の欠陥検出を行う画像データ処
理工程とを有し、前記画像データ処理手段は、線状領域
撮影手段により直接的ないし間接的に得られた第一の画
像データに対し、微分演算処理等のフィルタ処理を施し
て第二の画像データを得て、得られた第二の画像データ
を所定のスライスレベルと比較する比較処理を施し、欠
陥部を検出する。
的に配列されている工業製品の、モアレの影響を受けな
い欠陥検出方法を提供する。 【解決手段】 試料の移動方向に対して垂直な方向の、
試料の線状領域を線状光源にて照明し、該線状照明から
試料を経た正反射光もしくは透過光を線状領域撮影手段
により撮影する工程と、該線状領域撮影手段により得ら
れた画像データから試料の欠陥検出を行う画像データ処
理工程とを有し、前記画像データ処理手段は、線状領域
撮影手段により直接的ないし間接的に得られた第一の画
像データに対し、微分演算処理等のフィルタ処理を施し
て第二の画像データを得て、得られた第二の画像データ
を所定のスライスレベルと比較する比較処理を施し、欠
陥部を検出する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は，シヤドウマスク等
の周期性パターンを有する試料のパターン欠陥を検出す
る方法に関する。
の周期性パターンを有する試料のパターン欠陥を検出す
る方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来より、シヤドウマスクのような周期
的な開口を有する、即ち、単位開口を単位パターンとし
て、単位パターンが周期的に配列されている工業製品の
欠陥検出を行う方法は種々知られている。例えば、試料
面に対し垂直な方向から見える欠陥に関しては、カメラ
で撮影したビデオ信号を調べてパターン認識を行う方
法、欠陥のないパターンを同様に撮影して得られた信号
と比較して欠陥を検出する方法、あるいはコヒーレント
光を照射した時の周期性パターンの光の回折現象を利用
する方法等が知られている。しかし、これらの方法には
検査に費やされる時間が大きいという問題があった。
的な開口を有する、即ち、単位開口を単位パターンとし
て、単位パターンが周期的に配列されている工業製品の
欠陥検出を行う方法は種々知られている。例えば、試料
面に対し垂直な方向から見える欠陥に関しては、カメラ
で撮影したビデオ信号を調べてパターン認識を行う方
法、欠陥のないパターンを同様に撮影して得られた信号
と比較して欠陥を検出する方法、あるいはコヒーレント
光を照射した時の周期性パターンの光の回折現象を利用
する方法等が知られている。しかし、これらの方法には
検査に費やされる時間が大きいという問題があった。
【０００３】この為、本願の出願人により、検査時間を
少なくする方法として、図８（ａ）に示すようにＣＣＤ
ラインセンサカメラ等を用いて試料を透過した透過光を
撮影し、得られた画像データ（信号）を処理する方法
や、図８（ｂ）に示すように試料からの正反射光をＣＣ
Ｄラインセンサカメラ等を用いて撮影し、得られた画像
データ（信号）を処理する方法が提案されている。図８
（ａ）に示す方法は、試料の孔（開口）８９０の大小欠
陥やピンホールを検出するためのもので、図８（ｂ）は
試料の孔（開口）８９０のエグレ欠陥（図８（ｂ）
（ロ）に示す８５０）を検出するためのものである。し
かしながら、図８（ａ）や図８（ｂ）に示す方法の場
合、撮影される周期性パターンの単位パターン間のピッ
チとＣＣＤラインセンサカメラ等の１画素ピッチの不整
合により、撮影された画像信号（画像データ）に、無視
できない周波数成分がのる場合があり、これが欠陥検出
の感度低下をもたらしてしまうため問題となっていた。
尚、以降、線状領域撮影手段により撮影される周期性パ
ターンの単位パターン間のピッチと線状領域撮影手段の
１画素ピッチの不整合により、撮影された画像信号（画
像データ）に、無視できない周波数成分がのる場合、こ
の周波数成分のことをモアレと言う。
少なくする方法として、図８（ａ）に示すようにＣＣＤ
ラインセンサカメラ等を用いて試料を透過した透過光を
撮影し、得られた画像データ（信号）を処理する方法
や、図８（ｂ）に示すように試料からの正反射光をＣＣ
Ｄラインセンサカメラ等を用いて撮影し、得られた画像
データ（信号）を処理する方法が提案されている。図８
（ａ）に示す方法は、試料の孔（開口）８９０の大小欠
陥やピンホールを検出するためのもので、図８（ｂ）は
試料の孔（開口）８９０のエグレ欠陥（図８（ｂ）
（ロ）に示す８５０）を検出するためのものである。し
かしながら、図８（ａ）や図８（ｂ）に示す方法の場
合、撮影される周期性パターンの単位パターン間のピッ
チとＣＣＤラインセンサカメラ等の１画素ピッチの不整
合により、撮影された画像信号（画像データ）に、無視
できない周波数成分がのる場合があり、これが欠陥検出
の感度低下をもたらしてしまうため問題となっていた。
尚、以降、線状領域撮影手段により撮影される周期性パ
ターンの単位パターン間のピッチと線状領域撮影手段の
１画素ピッチの不整合により、撮影された画像信号（画
像データ）に、無視できない周波数成分がのる場合、こ
の周波数成分のことをモアレと言う。
【０００４】一方、本出願人により、試料の孔（開口）
のエグレ欠陥を検出する方法で、モアレの影響を受けな
い方法も特開平５−３０２８２０号にて開示されてい
る。この方法は、試料を透過した斜光をＣＣＤラインセ
ンサカメラ等で撮影し、得られたデータを処理すること
により欠陥を検出する方法であり、図９（ａ）に示すよ
うにして欠陥検出が行われていた。しかしながら、この
方法の場合、図９（ｂ）に示すように、光が試料の開口
（パターン）８９０のピッチおきに透過されるため、Ｃ
ＣＤラインセンサカメラ８０１が試料８０７を見込む角
度（仰角θと言う）で最適な角度、即ち最適仰角を調整
する必要があった。また、この方法の場合、特定の方向
の透過光で検査すると、図９（ｂ）に示すように、エグ
レ欠陥８５１は検出されてもエグレ欠陥８５２は検出さ
れない。このため、図９（ｃ）に示すように、各種方向
（位置）のエグレの検出には、その方向にあった透過光
による検査が必要とした。即ち、検査部位毎（方向毎）
に検査を必要とした。このように、図９示す、試料を透
過した斜光を線ＣＣＤラインセンサカメラ等で撮影する
方法では、モアレの影響を受けず、エグレ欠陥の検出は
できるが、検査タクトが増加するという問題であった。
のエグレ欠陥を検出する方法で、モアレの影響を受けな
い方法も特開平５−３０２８２０号にて開示されてい
る。この方法は、試料を透過した斜光をＣＣＤラインセ
ンサカメラ等で撮影し、得られたデータを処理すること
により欠陥を検出する方法であり、図９（ａ）に示すよ
うにして欠陥検出が行われていた。しかしながら、この
方法の場合、図９（ｂ）に示すように、光が試料の開口
（パターン）８９０のピッチおきに透過されるため、Ｃ
ＣＤラインセンサカメラ８０１が試料８０７を見込む角
度（仰角θと言う）で最適な角度、即ち最適仰角を調整
する必要があった。また、この方法の場合、特定の方向
の透過光で検査すると、図９（ｂ）に示すように、エグ
レ欠陥８５１は検出されてもエグレ欠陥８５２は検出さ
れない。このため、図９（ｃ）に示すように、各種方向
（位置）のエグレの検出には、その方向にあった透過光
による検査が必要とした。即ち、検査部位毎（方向毎）
に検査を必要とした。このように、図９示す、試料を透
過した斜光を線ＣＣＤラインセンサカメラ等で撮影する
方法では、モアレの影響を受けず、エグレ欠陥の検出は
できるが、検査タクトが増加するという問題であった。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】上記のように、シヤド
ウマスクのような周期的な孔（開口とも言う）を有する
工業製品の欠陥を検出する方法においては、いずれも、
検査に費やす時間が大きくなるという問題か、モアレの
影響を受け欠陥検出感度が低下するという問題があり、
この対応が求められていた。本発明は、このような状況
のもと、シヤドウマスクのような周期的な開口を有す
る、即ち、単位開口を単位パターンとして、単位パター
ンが周期的に配列されている工業製品の欠陥検出を、図
８（ａ）ないし図８（ｂ）に示す方法と同じく、照明手
段から試料を経た正反射光ないし透過光にて行い、モア
レの影響を受けない欠陥検出方法を提供しようとするも
のである。
ウマスクのような周期的な孔（開口とも言う）を有する
工業製品の欠陥を検出する方法においては、いずれも、
検査に費やす時間が大きくなるという問題か、モアレの
影響を受け欠陥検出感度が低下するという問題があり、
この対応が求められていた。本発明は、このような状況
のもと、シヤドウマスクのような周期的な開口を有す
る、即ち、単位開口を単位パターンとして、単位パター
ンが周期的に配列されている工業製品の欠陥検出を、図
８（ａ）ないし図８（ｂ）に示す方法と同じく、照明手
段から試料を経た正反射光ないし透過光にて行い、モア
レの影響を受けない欠陥検出方法を提供しようとするも
のである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明の周期性パターン
を有する試料の欠陥検出装置は、一定速度で移動する、
周期性パターンを有する試料の欠陥を検出する欠陥検出
方法であって、試料の移動方向に対して垂直な方向の、
試料の線状領域を線状光源にて照明し、該線状照明から
試料を経た正反射光もしくは透過光を線状領域撮影手段
により撮影する工程と、該線状領域撮影手段により得ら
れた画像データから試料の欠陥検出を行う画像データ処
理工程とを有し、前記画像データ処理手段は、線状領域
撮影手段により直接的ないし間接的に得られた第一の画
像データに対し、微分演算処理等のフィルタ処理を施し
て第二の画像データを得て、得られた第二の画像データ
を所定のスライスレベルと比較する比較処理を施して、
欠陥部を検出するものであり、線状領域撮影手段により
撮影される周期性パターンの単位パターン間のピッチ
が、線状領域撮影手段の１画素ピッチの整数倍に相当す
るものであることを特徴とするものである。そして、上
記において、線状領域撮影手段をＣＣＤラインセンサカ
メラとしたことを特徴とするものである。そしてまた、
上記における比較処理が、得られた第二の画像データを
所定のスライスレベルで２値化する二値化処理であるこ
とを特徴とするものである。また、上記において、試料
をシヤドウマスクまたはカラーフィルターとしたことを
特徴とするものである。
を有する試料の欠陥検出装置は、一定速度で移動する、
周期性パターンを有する試料の欠陥を検出する欠陥検出
方法であって、試料の移動方向に対して垂直な方向の、
試料の線状領域を線状光源にて照明し、該線状照明から
試料を経た正反射光もしくは透過光を線状領域撮影手段
により撮影する工程と、該線状領域撮影手段により得ら
れた画像データから試料の欠陥検出を行う画像データ処
理工程とを有し、前記画像データ処理手段は、線状領域
撮影手段により直接的ないし間接的に得られた第一の画
像データに対し、微分演算処理等のフィルタ処理を施し
て第二の画像データを得て、得られた第二の画像データ
を所定のスライスレベルと比較する比較処理を施して、
欠陥部を検出するものであり、線状領域撮影手段により
撮影される周期性パターンの単位パターン間のピッチ
が、線状領域撮影手段の１画素ピッチの整数倍に相当す
るものであることを特徴とするものである。そして、上
記において、線状領域撮影手段をＣＣＤラインセンサカ
メラとしたことを特徴とするものである。そしてまた、
上記における比較処理が、得られた第二の画像データを
所定のスライスレベルで２値化する二値化処理であるこ
とを特徴とするものである。また、上記において、試料
をシヤドウマスクまたはカラーフィルターとしたことを
特徴とするものである。
【０００７】尚、周期性パターンを有する試料とは、単
位形状を周期的に繰り返した試料で、例えばシヤドウマ
スクのように開口を周期的に繰り返した工業製品を言
い、シヤドスマスクのように単位形状である開口を１つ
のパターンとして扱い、これを繰り返して配列されてい
るものを周期性パターンを有する試料としている。シヤ
ドウマスクの他には、カラー撮像管用分解フィルター、
フオトマスク、フレネルレンズ等、一定の光学的性質形
状を持つ単位（これを単位パターンと言う）が一次元
的、二次元的に規則的に配列されている工業製品、或い
は単位パターンがその光学的性質、形状および一次元方
向、二次元方向の配列ピッチを徐々に変化させながら繰
り返し配列されている工業製品等が周期性パターンを有
する試料として挙げられる。無地の紙、フィルム、鉄
板、塗布面等もこれに準じる。また、正反射光とは、試
料への入射光と試料からの反射光とが、試料面に垂直な
面に対し、互いに同じ角度で反対側である反射光を意味
しており、線状領域撮影手段により撮影されて得られた
データおよび、さらに処理手段により処理されたデータ
を画像データと、総称して言っている。
位形状を周期的に繰り返した試料で、例えばシヤドウマ
スクのように開口を周期的に繰り返した工業製品を言
い、シヤドスマスクのように単位形状である開口を１つ
のパターンとして扱い、これを繰り返して配列されてい
るものを周期性パターンを有する試料としている。シヤ
ドウマスクの他には、カラー撮像管用分解フィルター、
フオトマスク、フレネルレンズ等、一定の光学的性質形
状を持つ単位（これを単位パターンと言う）が一次元
的、二次元的に規則的に配列されている工業製品、或い
は単位パターンがその光学的性質、形状および一次元方
向、二次元方向の配列ピッチを徐々に変化させながら繰
り返し配列されている工業製品等が周期性パターンを有
する試料として挙げられる。無地の紙、フィルム、鉄
板、塗布面等もこれに準じる。また、正反射光とは、試
料への入射光と試料からの反射光とが、試料面に垂直な
面に対し、互いに同じ角度で反対側である反射光を意味
しており、線状領域撮影手段により撮影されて得られた
データおよび、さらに処理手段により処理されたデータ
を画像データと、総称して言っている。
【０００８】
【作用】本発明の周期性パターンを有する試料の欠陥検
出装置は、上記のように構成することにより、一定速度
で移動する単位パターンが周期的に配列されている工業
製品の欠陥検出を、照明手段から試料を経た正反射光な
いし透過光にて行い、撮影される周期性パターンの単位
パターン間のピッチと線状領域撮影手段の１画素ピッチ
の不整合により、撮影された画像信号（画像データ）
に、無視できない周波数成分、即ちモアレが発生しない
欠陥検出方法の提供を可能としている。詳しくは、試料
の移動方向に対して垂直な方向の、試料の線状領域を線
状光源にて照明し、該線状照明から試料を経た正反射光
もしくは透過光を線状領域撮影手段により撮影する工程
と、該線状領域撮影手段により得られた画像データから
試料の欠陥検出を行う画像データ処理工程とを有し、前
記画像データ処理手段は、線状領域撮影手段により直接
的ないし間接的に得られた第一の画像データに対し、微
分演算処理等のフィルタ処理を施して第二の画像データ
を得て、得られた第二の画像データを所定のスライスレ
ベルと比較する比較処理を施して、欠陥部を検出するも
のであり、線状領域撮影手段により撮影される周期性パ
ターンの単位パターン間のピッチが、線状領域撮影手段
の１画素ピッチの整数倍に相当するものであることによ
りこれを達成している。具体的には、線状領域撮影手段
をＣＣＤラインセンサカメラとしたことにより装置全体
を簡単なものとしており、特に、試料をシヤドウマスク
としたこと場合には、有効である。
出装置は、上記のように構成することにより、一定速度
で移動する単位パターンが周期的に配列されている工業
製品の欠陥検出を、照明手段から試料を経た正反射光な
いし透過光にて行い、撮影される周期性パターンの単位
パターン間のピッチと線状領域撮影手段の１画素ピッチ
の不整合により、撮影された画像信号（画像データ）
に、無視できない周波数成分、即ちモアレが発生しない
欠陥検出方法の提供を可能としている。詳しくは、試料
の移動方向に対して垂直な方向の、試料の線状領域を線
状光源にて照明し、該線状照明から試料を経た正反射光
もしくは透過光を線状領域撮影手段により撮影する工程
と、該線状領域撮影手段により得られた画像データから
試料の欠陥検出を行う画像データ処理工程とを有し、前
記画像データ処理手段は、線状領域撮影手段により直接
的ないし間接的に得られた第一の画像データに対し、微
分演算処理等のフィルタ処理を施して第二の画像データ
を得て、得られた第二の画像データを所定のスライスレ
ベルと比較する比較処理を施して、欠陥部を検出するも
のであり、線状領域撮影手段により撮影される周期性パ
ターンの単位パターン間のピッチが、線状領域撮影手段
の１画素ピッチの整数倍に相当するものであることによ
りこれを達成している。具体的には、線状領域撮影手段
をＣＣＤラインセンサカメラとしたことにより装置全体
を簡単なものとしており、特に、試料をシヤドウマスク
としたこと場合には、有効である。
【０００９】
【実施例】本発明の周期性パターンを有する試料の欠陥
検出方法を実施例を挙げ図に基づいて説明する。図１
は、本実施例の欠陥検出方法の工程を示したフロー図で
あり、図２は本実施例の特徴部である撮影される周期性
パターンのピッチと撮影手段の画素との関係を示した図
である。また、図３は、本実施例を実施するための装置
構成の概略図であり、図４は撮影のしくみを説明するた
めの図で、図４（ｂ）は図４（ａ）のＡ１−Ａ２におけ
る断面を示している。図１、図２、図３、図４中、１０
０は欠陥検出装置、１１０は試料（シヤドウマスク）、
１２０はＣＣＤラインセンサカメラ、１３０は線状光源
（蛍光灯）、１３０Ａは線状領域、１４０は搬送装置、
１５０はカメラ回転移動制御部、１６０はカメラ移動
部、１７０は信号処理部、１８０は制御部、１９０は孔
（開口部）、１９１は孔配列方向、１９２はテーパー
部、２００は法線方向である。図３に示す装置は、搬送
装置１４０上に置かれ、順次搬送されてくる周期性のパ
ターンを有する試料（シヤドウマスク）１１０に対し、
搬送方向に垂直の方向に置かれた線状光源１３０にて照
明を行い、試料１１０からの透過光をＣＣＤラキインセ
ンサカメラ１２０にて撮影し、得られた信号データ（画
像データ）を信号処理部１７０にて処理して欠陥検出を
行う欠陥検出装置である。本実施例では、図９に示す方
法のように、最適仰角調整や検査部位毎（方向毎）の検
査を必要としない。
検出方法を実施例を挙げ図に基づいて説明する。図１
は、本実施例の欠陥検出方法の工程を示したフロー図で
あり、図２は本実施例の特徴部である撮影される周期性
パターンのピッチと撮影手段の画素との関係を示した図
である。また、図３は、本実施例を実施するための装置
構成の概略図であり、図４は撮影のしくみを説明するた
めの図で、図４（ｂ）は図４（ａ）のＡ１−Ａ２におけ
る断面を示している。図１、図２、図３、図４中、１０
０は欠陥検出装置、１１０は試料（シヤドウマスク）、
１２０はＣＣＤラインセンサカメラ、１３０は線状光源
（蛍光灯）、１３０Ａは線状領域、１４０は搬送装置、
１５０はカメラ回転移動制御部、１６０はカメラ移動
部、１７０は信号処理部、１８０は制御部、１９０は孔
（開口部）、１９１は孔配列方向、１９２はテーパー
部、２００は法線方向である。図３に示す装置は、搬送
装置１４０上に置かれ、順次搬送されてくる周期性のパ
ターンを有する試料（シヤドウマスク）１１０に対し、
搬送方向に垂直の方向に置かれた線状光源１３０にて照
明を行い、試料１１０からの透過光をＣＣＤラキインセ
ンサカメラ１２０にて撮影し、得られた信号データ（画
像データ）を信号処理部１７０にて処理して欠陥検出を
行う欠陥検出装置である。本実施例では、図９に示す方
法のように、最適仰角調整や検査部位毎（方向毎）の検
査を必要としない。
【００１０】本実施例は孔（開口）を周期的に配列させ
たシヤドウマスクの欠陥検出を、図３に示す装置にて、
図４に示す撮影の仕方にて、且つ、図２に示すように撮
影される周期性パターンのピッチと撮影手段の画素との
関係を設定して、撮影した画像データを処理して、欠陥
検出を行う場合の、欠陥検出方法である。先ず、図２に
示すように、撮影されるシヤドウマスクの孔（開口）１
９０のピッチとＣＣＤラインセンサカメラ１２０の画素
の関係を設定する。（図１（Ｓ１０）） 撮影されるシヤドウマスクの孔（開口）１９０のピッチ
が、ＣＣＤラインセンサカメラ１２０の１画素ピッチの
整数倍に相当するように設定する。本実施例では、図２
に示すように、撮影されるシヤドウマスクの孔（開
口）、即ち、撮影された周期性パターンの１ピッチとＣ
ＣＤラインセンサカメラの画素ピッチとの比が３：１で
ある。
たシヤドウマスクの欠陥検出を、図３に示す装置にて、
図４に示す撮影の仕方にて、且つ、図２に示すように撮
影される周期性パターンのピッチと撮影手段の画素との
関係を設定して、撮影した画像データを処理して、欠陥
検出を行う場合の、欠陥検出方法である。先ず、図２に
示すように、撮影されるシヤドウマスクの孔（開口）１
９０のピッチとＣＣＤラインセンサカメラ１２０の画素
の関係を設定する。（図１（Ｓ１０）） 撮影されるシヤドウマスクの孔（開口）１９０のピッチ
が、ＣＣＤラインセンサカメラ１２０の１画素ピッチの
整数倍に相当するように設定する。本実施例では、図２
に示すように、撮影されるシヤドウマスクの孔（開
口）、即ち、撮影された周期性パターンの１ピッチとＣ
ＣＤラインセンサカメラの画素ピッチとの比が３：１で
ある。
【００１１】次いで、図３に示す装置にシヤドウマスク
（試料）を載せながら、試料の表面の線状領域を線状光
源にて照明し、該線状照明から試料を経た正反射光を線
状領域撮影手段により撮影して、順次、図５に示すよう
にスキヤン（走査）に対応する画像データＮｉ（Ｄij）
を得る。（図１（Ｓ２０）） ここで、Ｎｉ（Ｄij）はｉ番目のスキヤン（走査）に対
応する画像データであり、Ｄijはｉ番目のスキヤンにお
けるＣＣＤラインセンサカメラのｊ番目の画素における
データ値を意味する。
（試料）を載せながら、試料の表面の線状領域を線状光
源にて照明し、該線状照明から試料を経た正反射光を線
状領域撮影手段により撮影して、順次、図５に示すよう
にスキヤン（走査）に対応する画像データＮｉ（Ｄij）
を得る。（図１（Ｓ２０）） ここで、Ｎｉ（Ｄij）はｉ番目のスキヤン（走査）に対
応する画像データであり、Ｄijはｉ番目のスキヤンにお
けるＣＣＤラインセンサカメラのｊ番目の画素における
データ値を意味する。
【００１２】次いで、ＣＣＤラインセンサカメラの全画
素に対して、各画素のデータ毎に、図５に示すように、
ｉ番目のスキヤンのデータＮｉ、ｉ＋１番目のスキヤン
のデータＮｉ＋１、ｉ＋２番目のスキヤンのデータＮｉ
＋２を積算する積算処理を行い、第一の画像データＳｉ
を作成する。（図１（Ｓ３０）） 積算処理を行うのは、複数分のスキヤン（走査）の画像
データを積算処理することにより、ランダムノイズの影
響を少なくするためである。積算された第一の画像デー
タＳｉは、図６（ａ）に示されるように、小さな周波数
成分を持つ大きなウネリにのったデータであり、この程
度の周波数成分のウネリでは、欠陥検出への影響はでな
い。第一の画像データＳｉからは、撮影される周期性パ
ターンの単位パターン間のピッチと線状領域撮影手段の
１画素ピッチの不整合により、撮影された画像信号（画
像データ）に、無視できない周波数成分は除去されてい
る。図６（ａ）に示すウネリの原因は、撮影される周期
性パターンの単位パターンの単位パターン間のピッチと
線状領域撮影手段の１画素ピッチとの整合が完全でない
ためである。尚、積算は３スキヤン（走査）分の画像デ
ータとは特に限定はされないことは言うまでもない。
素に対して、各画素のデータ毎に、図５に示すように、
ｉ番目のスキヤンのデータＮｉ、ｉ＋１番目のスキヤン
のデータＮｉ＋１、ｉ＋２番目のスキヤンのデータＮｉ
＋２を積算する積算処理を行い、第一の画像データＳｉ
を作成する。（図１（Ｓ３０）） 積算処理を行うのは、複数分のスキヤン（走査）の画像
データを積算処理することにより、ランダムノイズの影
響を少なくするためである。積算された第一の画像デー
タＳｉは、図６（ａ）に示されるように、小さな周波数
成分を持つ大きなウネリにのったデータであり、この程
度の周波数成分のウネリでは、欠陥検出への影響はでな
い。第一の画像データＳｉからは、撮影される周期性パ
ターンの単位パターン間のピッチと線状領域撮影手段の
１画素ピッチの不整合により、撮影された画像信号（画
像データ）に、無視できない周波数成分は除去されてい
る。図６（ａ）に示すウネリの原因は、撮影される周期
性パターンの単位パターンの単位パターン間のピッチと
線状領域撮影手段の１画素ピッチとの整合が完全でない
ためである。尚、積算は３スキヤン（走査）分の画像デ
ータとは特に限定はされないことは言うまでもない。
【００１３】次いで、第一の画像データに対し、微分演
算処理等のフィルタ処理を施して欠陥部を強調させた第
二の画像データ得る。（図１（Ｓ４０）） 本実施例では、図２に示すように撮影された周期性パタ
ーンの１ピッチ（最小ピッチ）とＣＣＤラインセンサカ
メラの画素ピッチとの比が３：１であるので、フィルタ
としては、図７（ａ）に示す微分フィルターを用いた。
撮影された周期性パターンの１ピッチ（最小ピッチ）と
ＣＣＤラインセンサカメラの画素ピッチとの比が２：１
とした場合には、フィルタのサイズ、係数を変えた図７
（ｂ）に示すフィルタを用いれば良い。また、上記のフ
ィルタ処理は、要素配列を有するフィルターを用いて、
積算された画像データ（第一の画像データ）に対して積
和演算する処理である。尚、ここでは、撮影手段（ＣＣ
Ｄラインセンサカメラ１２０）から得られ、積算された
画像データ（信号データ）Ｓｉ（Ｄｉｊ）と空間フィル
ターテーブルＷ（Ａｋ）を用い、Ｓｉ（Ｄｉｊ）とＷ
（Ａｋ）との積和演算を行うことをフィルタ処理と言
い、この処理に用いられるＷ（Ａｋ）をフィルターと言
い、一般には微分フィルターないし空間フィルターと呼
ぶ。フィルタ処理により得られた第二の画像データは、
図６（ｂ）に示されるように、欠陥部が強調されたデー
タである。
算処理等のフィルタ処理を施して欠陥部を強調させた第
二の画像データ得る。（図１（Ｓ４０）） 本実施例では、図２に示すように撮影された周期性パタ
ーンの１ピッチ（最小ピッチ）とＣＣＤラインセンサカ
メラの画素ピッチとの比が３：１であるので、フィルタ
としては、図７（ａ）に示す微分フィルターを用いた。
撮影された周期性パターンの１ピッチ（最小ピッチ）と
ＣＣＤラインセンサカメラの画素ピッチとの比が２：１
とした場合には、フィルタのサイズ、係数を変えた図７
（ｂ）に示すフィルタを用いれば良い。また、上記のフ
ィルタ処理は、要素配列を有するフィルターを用いて、
積算された画像データ（第一の画像データ）に対して積
和演算する処理である。尚、ここでは、撮影手段（ＣＣ
Ｄラインセンサカメラ１２０）から得られ、積算された
画像データ（信号データ）Ｓｉ（Ｄｉｊ）と空間フィル
ターテーブルＷ（Ａｋ）を用い、Ｓｉ（Ｄｉｊ）とＷ
（Ａｋ）との積和演算を行うことをフィルタ処理と言
い、この処理に用いられるＷ（Ａｋ）をフィルターと言
い、一般には微分フィルターないし空間フィルターと呼
ぶ。フィルタ処理により得られた第二の画像データは、
図６（ｂ）に示されるように、欠陥部が強調されたデー
タである。
【００１４】更に、第二の画像データを所定のスライス
レベルで２値化する２値化処理を施して、欠陥部のみを
抽出する。（図１（Ｓ５０）） ２値化後のデータは図６（ｃ）に示すものであり、欠陥
部のみが検出される。このようにして、撮影される周期
性パターンの単位パターン間のピッチと線状領域撮影手
段の１画素ピッチの不整合により、撮影された画像信号
（画像データ）に、無視できない周波数成分が発生しな
いようにしているため、欠陥検出を確実に行うことを可
能としている。
レベルで２値化する２値化処理を施して、欠陥部のみを
抽出する。（図１（Ｓ５０）） ２値化後のデータは図６（ｃ）に示すものであり、欠陥
部のみが検出される。このようにして、撮影される周期
性パターンの単位パターン間のピッチと線状領域撮影手
段の１画素ピッチの不整合により、撮影された画像信号
（画像データ）に、無視できない周波数成分が発生しな
いようにしているため、欠陥検出を確実に行うことを可
能としている。
【００１５】本実施例に用いた図３に示す装置につい
て、更に説明しておく。図３において、検査対象である
試料（シヤドウマスク）１１０は、搬送装置１４０によ
り、矢印の方向に移動し、順次、ＣＣＤラインセンサカ
メラ１２０の下側を通過する。また、図４に示すよう
に、ＣＣＤラインセンサカメラ１２０のスキヤン（走
査）方向と試料（シヤドウマスク）１１０の孔（開口）
１９０の配列方向１９１が平行となるように、回転駆動
制御部１５０によって調整する。線状光源１３０として
は螢光灯を用いたが、試料１１０の進行方向に直交する
方向の試料の線状領域１３０Ａを照射し、試料（シヤド
ウマスク）１１０を透過した透過光をＣＣＤラインセン
サカメラ１２０にて撮影できるように設定した。
て、更に説明しておく。図３において、検査対象である
試料（シヤドウマスク）１１０は、搬送装置１４０によ
り、矢印の方向に移動し、順次、ＣＣＤラインセンサカ
メラ１２０の下側を通過する。また、図４に示すよう
に、ＣＣＤラインセンサカメラ１２０のスキヤン（走
査）方向と試料（シヤドウマスク）１１０の孔（開口）
１９０の配列方向１９１が平行となるように、回転駆動
制御部１５０によって調整する。線状光源１３０として
は螢光灯を用いたが、試料１１０の進行方向に直交する
方向の試料の線状領域１３０Ａを照射し、試料（シヤド
ウマスク）１１０を透過した透過光をＣＣＤラインセン
サカメラ１２０にて撮影できるように設定した。
【００１６】尚、図３に示す装置においては、撮影の視
野の調整が出来、試料１１０の周期性パターンの単位パ
ターン間のピッチが、線状領域撮影手段の１画素ピッチ
の整数倍であるように、ＣＣＤラインセンサカメラ１２
０の視野を調整している。本実施例の場合は、撮影され
る試料１１０の周期性パターンの単位パターン間のピッ
チが、線状領域撮影手段の１画素ピッチの３倍に合わせ
てある。
野の調整が出来、試料１１０の周期性パターンの単位パ
ターン間のピッチが、線状領域撮影手段の１画素ピッチ
の整数倍であるように、ＣＣＤラインセンサカメラ１２
０の視野を調整している。本実施例の場合は、撮影され
る試料１１０の周期性パターンの単位パターン間のピッ
チが、線状領域撮影手段の１画素ピッチの３倍に合わせ
てある。
【００１７】信号処理部１７０は、ＣＣＤラインセンサ
カメラ１２０による撮影にて得られた画像データを処理
して欠陥検出を行うものであり、図１に示す、スキヤン
（走査）により得られた画像データを積算する積算処
理、積算されたて得た画像データ（第一の画像データ）
に対して積和演算して第二の画像データを得るフィルタ
処理、得られた第二の画像データについて所定のスライ
スレベルで２値化する２値化処理等を行うものである。
カメラ１２０による撮影にて得られた画像データを処理
して欠陥検出を行うものであり、図１に示す、スキヤン
（走査）により得られた画像データを積算する積算処
理、積算されたて得た画像データ（第一の画像データ）
に対して積和演算して第二の画像データを得るフィルタ
処理、得られた第二の画像データについて所定のスライ
スレベルで２値化する２値化処理等を行うものである。
【００１８】尚、上記実施例は、図８（ａ）に示す方法
においてモアレの影響のないものとしたものであるが、
図８（ｂ）に示す方法においても、撮影される周期性パ
ターンの１ピッチ（最小ピッチ）をＣＣＤラインセンサ
カメラの画素ピッチの整数倍にしておくことにより、モ
アレの影響をなくすことができることは言うまでもな
い。
においてモアレの影響のないものとしたものであるが、
図８（ｂ）に示す方法においても、撮影される周期性パ
ターンの１ピッチ（最小ピッチ）をＣＣＤラインセンサ
カメラの画素ピッチの整数倍にしておくことにより、モ
アレの影響をなくすことができることは言うまでもな
い。
【００１９】
【効果】本発明は、上記のように、シヤドウマスクのよ
うな単位パターンが周期的に配列されている工業製品の
欠陥検出を、照明手段から試料を経た正反射光ないし透
過光にて行い、撮影される周期性パターンの単位パター
ン間のピッチと線状領域撮影手段の１画素ピッチの不整
合により、撮影された画像信号（画像データ）に、無視
できない周波数成分、即ちモアレが発生しない欠陥検出
方法の提供を可能とし、結果的に欠陥検出をより確実な
ものとしている。また、図９に示す、試料を透過した斜
光を撮影する方法のように最適仰角調整や検査部位毎
（方向毎）の検査を行う必要がなく、作業性の面でも優
れた欠陥検出方法の実施が可能となる。
うな単位パターンが周期的に配列されている工業製品の
欠陥検出を、照明手段から試料を経た正反射光ないし透
過光にて行い、撮影される周期性パターンの単位パター
ン間のピッチと線状領域撮影手段の１画素ピッチの不整
合により、撮影された画像信号（画像データ）に、無視
できない周波数成分、即ちモアレが発生しない欠陥検出
方法の提供を可能とし、結果的に欠陥検出をより確実な
ものとしている。また、図９に示す、試料を透過した斜
光を撮影する方法のように最適仰角調整や検査部位毎
（方向毎）の検査を行う必要がなく、作業性の面でも優
れた欠陥検出方法の実施が可能となる。
【図１】本実施例の欠陥検出方法の工程を示したフロー
図
図
【図２】撮影される周期性パターンのピッチと撮影手段
の画素との関係を示した図
の画素との関係を示した図
【図３】本実施例を実施するための装置構成の概略図
【図４】撮影のしくみを説明するための図
【図５】信号の積算を説明するための図
【図６】積算後の画像データおよびフィルタ処理後の画
像データを示した図
像データを示した図
【図７】微分フィルタを示した図
【図８】従来の欠陥検出方法を説明するための図
【図９】従来の欠陥検出方法を説明するための図
１００ 欠陥検出装置 １１０ 試料（シヤドウマスク） １２０ ＣＣＤラインセンサカメラ １３０ 線状光源（蛍光灯） １３０Ａ 線状領域 １４０ 搬送装置 １５０ カメラ回転移動制御部 １６０ カメラ移動部 １７０ 信号処理部 １８０ 制御部 １９０ 孔（開口部） １９１ 孔配列方向 １９２ テーパー部 １９５ 孔のピッチ（単位パターン
最小ピッチ） ２００ 法線方向 ８０１ ＣＣＤラインセンサカメラ ８０２ 線状光源 ８０３ レンズ ８０５ 回転ステージ ８０６ 一軸移動ステージ ８０７ 試料 ８０８ 保持支柱 ８０９ カメラコントローラ及び信
号処理装置 ８１０ コントローラ ８１１ 制御コンピュータ ８３０ 透過光 ８３５ 正反射光 ８５０、８５１、８５２ エグレ欠陥 ８９０ 孔（開口） ８９２ テーパー部
最小ピッチ） ２００ 法線方向 ８０１ ＣＣＤラインセンサカメラ ８０２ 線状光源 ８０３ レンズ ８０５ 回転ステージ ８０６ 一軸移動ステージ ８０７ 試料 ８０８ 保持支柱 ８０９ カメラコントローラ及び信
号処理装置 ８１０ コントローラ ８１１ 制御コンピュータ ８３０ 透過光 ８３５ 正反射光 ８５０、８５１、８５２ エグレ欠陥 ８９０ 孔（開口） ８９２ テーパー部
Claims (4)
- 【請求項１】 一定速度で移動する、周期性パターンを
有する試料の欠陥を検出する欠陥検出方法であって、試
料の移動方向に対して垂直な方向の、試料の線状領域を
線状光源にて照明し、該線状照明から試料を経た正反射
光もしくは透過光を線状領域撮影手段により撮影する工
程と、該線状領域撮影手段により得られた画像データか
ら試料の欠陥検出を行う画像データ処理工程とを有し、
前記画像データ処理手段は、線状領域撮影手段により直
接的ないし間接的に得られた第一の画像データに対し、
微分演算処理等のフィルタ処理を施して第二の画像デー
タを得て、得られた第二の画像データを所定のスライス
レベルと比較する比較処理を施して、欠陥部を検出する
ものであり、線状領域撮影手段により撮影される周期性
パターンの単位パターン間のピッチが、線状領域撮影手
段の１画素ピッチの整数倍に相当するものであることを
特徴とする周期性パターンを有する試料の欠陥検出方
法。 - 【請求項２】 請求項１において、線状領域撮影手段を
ＣＣＤラインセンサカメラとしたことを特徴とする周期
性パターンを有する試料の欠陥検出方法。 - 【請求項３】 請求項１ないし２における比較処理が、
得られた第二の画像データを所定のスライスレベルで２
値化する二値化処理であることを特徴とする周期性パタ
ーンを有する試料の欠陥検出方法。 - 【請求項４】 請求項１ないし３において、試料をシヤ
ドウマスクまたはカラーフィルターとしたことを特徴と
する周期性パターンを有する試料の欠陥検出方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP25218796A JP3756264B2 (ja) | 1996-09-04 | 1996-09-04 | 周期性パターンを有する試料の欠陥検出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP25218796A JP3756264B2 (ja) | 1996-09-04 | 1996-09-04 | 周期性パターンを有する試料の欠陥検出方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH1078307A true JPH1078307A (ja) | 1998-03-24 |
| JP3756264B2 JP3756264B2 (ja) | 2006-03-15 |
Family
ID=17233716
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP25218796A Expired - Fee Related JP3756264B2 (ja) | 1996-09-04 | 1996-09-04 | 周期性パターンを有する試料の欠陥検出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3756264B2 (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20040045172A (ko) * | 2002-11-22 | 2004-06-01 | 갈란트 프리시젼 머시닝 캄파니, 리미티드 | 스캔 장치용 영상 캡춰 방법 |
| US7889358B2 (en) | 2006-04-26 | 2011-02-15 | Sharp Kabushiki Kaisha | Color filter inspection method, color filter manufacturing method, and color filter inspection apparatus |
| KR101229125B1 (ko) | 2009-07-30 | 2013-02-01 | 경희대학교 산학협력단 | 주기 구조물의 비파괴 검사 방법 |
| CN104251768A (zh) * | 2014-09-18 | 2014-12-31 | 常熟实盈光学科技有限公司 | 判定摄像头模组中镜头阴影效应的方法 |
-
1996
- 1996-09-04 JP JP25218796A patent/JP3756264B2/ja not_active Expired - Fee Related
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20040045172A (ko) * | 2002-11-22 | 2004-06-01 | 갈란트 프리시젼 머시닝 캄파니, 리미티드 | 스캔 장치용 영상 캡춰 방법 |
| US7889358B2 (en) | 2006-04-26 | 2011-02-15 | Sharp Kabushiki Kaisha | Color filter inspection method, color filter manufacturing method, and color filter inspection apparatus |
| KR101229125B1 (ko) | 2009-07-30 | 2013-02-01 | 경희대학교 산학협력단 | 주기 구조물의 비파괴 검사 방법 |
| CN104251768A (zh) * | 2014-09-18 | 2014-12-31 | 常熟实盈光学科技有限公司 | 判定摄像头模组中镜头阴影效应的方法 |
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3756264B2 (ja) | 2006-03-15 |
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