JPH11175727A - 検査方法および装置 - Google Patents
検査方法および装置Info
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- JPH11175727A JPH11175727A JP9342731A JP34273197A JPH11175727A JP H11175727 A JPH11175727 A JP H11175727A JP 9342731 A JP9342731 A JP 9342731A JP 34273197 A JP34273197 A JP 34273197A JP H11175727 A JPH11175727 A JP H11175727A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】色調に依存せず行うことができる検査方法と検
査装置を提供する。 【解決手段】カラーカメラから入力した画像情報を、縦
・横に分割し、それぞれの画素データ毎にR・G・B別
のデータとして記憶し、n列1行または1列n行のi番
目のn画素データのR・G・B別の平均値を全て求め、
隣接するn画素データ間の色空間距離Lを全て算出し、
その値が予め設定したスレッシュホールド値よりも大き
いもののみを抽出する第1の抽出過程と、抽出した画素
データのうち1つの画素データのR・G・B値と、予め
記憶していた非欠陥部分の複数の代表画素データのR・
G・B値を比較して同じものがなかったときにのみ、そ
の被検査画素データを抽出処理し、第1の抽出過程で抽
出された画素データを全て処理する第2の抽出過程とか
らなり、第2の抽出過程で抽出したもののみを表示する
検査方法とその方法を用いた検査装置。
査装置を提供する。 【解決手段】カラーカメラから入力した画像情報を、縦
・横に分割し、それぞれの画素データ毎にR・G・B別
のデータとして記憶し、n列1行または1列n行のi番
目のn画素データのR・G・B別の平均値を全て求め、
隣接するn画素データ間の色空間距離Lを全て算出し、
その値が予め設定したスレッシュホールド値よりも大き
いもののみを抽出する第1の抽出過程と、抽出した画素
データのうち1つの画素データのR・G・B値と、予め
記憶していた非欠陥部分の複数の代表画素データのR・
G・B値を比較して同じものがなかったときにのみ、そ
の被検査画素データを抽出処理し、第1の抽出過程で抽
出された画素データを全て処理する第2の抽出過程とか
らなり、第2の抽出過程で抽出したもののみを表示する
検査方法とその方法を用いた検査装置。
Description
【0001】
【発明の属する技術分野】本発明は、検査対象物のカラ
ー画像を撮影して、検査対象物に付着した異物等の欠陥
を検査する検査方法と検査装置に関する。
ー画像を撮影して、検査対象物に付着した異物等の欠陥
を検査する検査方法と検査装置に関する。
【0002】
【従来の技術】一般に、ICチップ等の実装に用いられ
る電子用フィルム材料の表面に付着した異物の検査を行
う場合は、欠陥箇所を白黒またはカラーカメラ等で撮影
し、欠陥箇所のみを抽出する画像処理を行い、欠陥の有
無を自動判定する欠陥検査を行っている。
る電子用フィルム材料の表面に付着した異物の検査を行
う場合は、欠陥箇所を白黒またはカラーカメラ等で撮影
し、欠陥箇所のみを抽出する画像処理を行い、欠陥の有
無を自動判定する欠陥検査を行っている。
【0003】そのひとつは、カラーフィルタと白黒カメ
ラを使用した単純2値化方式で、図9に示すように、白
黒カメラ110のレンズ前部に、検査対象112の異物
欠陥111の異物色を含む、ある波長幅を持った波長光
のみを透過できるカラーフィルタ113を設けて、同フ
ィルタを透過してカメラに入光する画像を、画像処理装
置114によりカメラの最低受光感度を表わす黒色の場
合の0から、カメラの飽和受光感度を表わす白色の場合
の255までの256段階のカメラの受光感度別に画像
の最小画素データ単位別に分析処理を行い、図10に示
すように前もって設定したあるカメラ感度をしきい値と
して、その値を超える情報に対して欠陥と判定を行う方
法が知られている。
ラを使用した単純2値化方式で、図9に示すように、白
黒カメラ110のレンズ前部に、検査対象112の異物
欠陥111の異物色を含む、ある波長幅を持った波長光
のみを透過できるカラーフィルタ113を設けて、同フ
ィルタを透過してカメラに入光する画像を、画像処理装
置114によりカメラの最低受光感度を表わす黒色の場
合の0から、カメラの飽和受光感度を表わす白色の場合
の255までの256段階のカメラの受光感度別に画像
の最小画素データ単位別に分析処理を行い、図10に示
すように前もって設定したあるカメラ感度をしきい値と
して、その値を超える情報に対して欠陥と判定を行う方
法が知られている。
【0004】他のひとつの方法は、赤緑青色(以下、R
・G・Bという。)毎に異なる受光感度を備えた3つの
受光素子を有するカラーカメラを使用した色調による検
査方法である。この色調による検査方法は、図11に示
すように、R・G・B3原色に対応する受光素子に入力
した対象の画素データが、R・G・B値を3方向に直交
する座標で表す色空間上で、あるR値域範囲、G値域範
囲、およびB値域範囲で形成された欠陥色空間内に含ま
れる場合には欠陥部と判定し、その欠陥色空間内に含ま
れなければ、良品部と判定を行う方法である。
・G・Bという。)毎に異なる受光感度を備えた3つの
受光素子を有するカラーカメラを使用した色調による検
査方法である。この色調による検査方法は、図11に示
すように、R・G・B3原色に対応する受光素子に入力
した対象の画素データが、R・G・B値を3方向に直交
する座標で表す色空間上で、あるR値域範囲、G値域範
囲、およびB値域範囲で形成された欠陥色空間内に含ま
れる場合には欠陥部と判定し、その欠陥色空間内に含ま
れなければ、良品部と判定を行う方法である。
【0005】
【発明が解決しようとする課題】従来の技術のうち、カ
ラーフィルタと白黒カメラを使用した方法では、対象欠
陥の色調がある一定の幅に収まる場合にのみ有効であ
り、対象製品の製造工程の異なる箇所で発生した異物で
は色調も異なることが多く、かつ、こすれ、転写、堆積
などの付着にもその濃淡や色調のばらつきが多いため、
膨大な異物色の調査とデータの蓄積と、各々の異物の色
調のみを透過できるカラーフィルタの選定とが必要とな
る。さらに、さまざまの異物色調に対してフィルタを交
換しながら撮影するため、検査時間もフィルタ交換回数
に比例して長くなるという課題がある。また、様々な透
過波長特性を有する市販のフィルタとして、コダック社
製のラッテンフィルタがあるが、380〜700nmの
可視光域で、112種類しか無く、必要な透過波長特性
に合ったものは入手が困難であるという課題がある。
ラーフィルタと白黒カメラを使用した方法では、対象欠
陥の色調がある一定の幅に収まる場合にのみ有効であ
り、対象製品の製造工程の異なる箇所で発生した異物で
は色調も異なることが多く、かつ、こすれ、転写、堆積
などの付着にもその濃淡や色調のばらつきが多いため、
膨大な異物色の調査とデータの蓄積と、各々の異物の色
調のみを透過できるカラーフィルタの選定とが必要とな
る。さらに、さまざまの異物色調に対してフィルタを交
換しながら撮影するため、検査時間もフィルタ交換回数
に比例して長くなるという課題がある。また、様々な透
過波長特性を有する市販のフィルタとして、コダック社
製のラッテンフィルタがあるが、380〜700nmの
可視光域で、112種類しか無く、必要な透過波長特性
に合ったものは入手が困難であるという課題がある。
【0006】一方、色調による検査方法は、前述のカラ
ーフィルタを使用した方法に比べ、カラーフィルタ自体
の機械的な交換時間が、透過波長をR・G・B各色の強
度の組み合わせにより画像処理の世界で、自在に仮想の
カラーフィルタを作成・設定できるので省略できるが、
それでも、膨大な異物色の調査とデータの蓄積を必要と
し、効率的でないという課題がある。
ーフィルタを使用した方法に比べ、カラーフィルタ自体
の機械的な交換時間が、透過波長をR・G・B各色の強
度の組み合わせにより画像処理の世界で、自在に仮想の
カラーフィルタを作成・設定できるので省略できるが、
それでも、膨大な異物色の調査とデータの蓄積を必要と
し、効率的でないという課題がある。
【0007】本発明は、異物の色調に依存せず行うこと
ができる検査方法と検査装置を提供することを目的とす
る。
ができる検査方法と検査装置を提供することを目的とす
る。
【0008】
【課題を解決するための手段】本発明の検査方法は、カ
ラーカメラから入力した画像情報を、縦・横に分割し、
それぞれの画素データ毎にR・G・B別のデータとして
記憶し、n列1行または1列n行のn画素データのR・
G・B別の平均値Ri、Gi、Biをそれぞれ求め、iを0
から順次増加して全ての入力した画素データのn画素ご
とのR・G・B別の平均値を求め、隣接するn画素デー
タ間の色空間距離L=((Ri−Ri+1)2+(Gi−Gi+
1)2+(Bi−Bi+1)2)1/2を全て算出し、その値が予
め設定したスレッシュホールド値よりも大きいもののみ
を抽出する第1の抽出過程と、抽出したn画素データの
うち1つの画素データのR・G・B値と、予め記憶して
いた非欠陥部分の代表画素データのR・G・B値を比較
して同じものがなかったときにのみ、その被検査画素デ
ータを抽出処理する第2の抽出過程とからなり、第2の
抽出過程で抽出したもののみを表示することを特徴とす
る。
ラーカメラから入力した画像情報を、縦・横に分割し、
それぞれの画素データ毎にR・G・B別のデータとして
記憶し、n列1行または1列n行のn画素データのR・
G・B別の平均値Ri、Gi、Biをそれぞれ求め、iを0
から順次増加して全ての入力した画素データのn画素ご
とのR・G・B別の平均値を求め、隣接するn画素デー
タ間の色空間距離L=((Ri−Ri+1)2+(Gi−Gi+
1)2+(Bi−Bi+1)2)1/2を全て算出し、その値が予
め設定したスレッシュホールド値よりも大きいもののみ
を抽出する第1の抽出過程と、抽出したn画素データの
うち1つの画素データのR・G・B値と、予め記憶して
いた非欠陥部分の代表画素データのR・G・B値を比較
して同じものがなかったときにのみ、その被検査画素デ
ータを抽出処理する第2の抽出過程とからなり、第2の
抽出過程で抽出したもののみを表示することを特徴とす
る。
【0009】この第1の抽出過程において、n列1行ま
たは1列n行のn画素データのR・G・B別の平均値R
i、Gi、Biをそれぞれ求め、隣接するn列1行または
1列n行のn画素データのR・G・B別の平均値Ri+
1、Gi+1、Bi+1をそれぞれ求め、隣接するn画素デー
タ間の色空間距離L=((Ri−Ri+1)2+(Gi−Gi+
1)2+(Bi−Bi+1)2)1/2を算出し、その値が予め設
定したスレッシュホールド値よりも大きいもののみを抽
出し、iを0から順次増加して全ての入力した画素デー
タを抽出処理することもできる。
たは1列n行のn画素データのR・G・B別の平均値R
i、Gi、Biをそれぞれ求め、隣接するn列1行または
1列n行のn画素データのR・G・B別の平均値Ri+
1、Gi+1、Bi+1をそれぞれ求め、隣接するn画素デー
タ間の色空間距離L=((Ri−Ri+1)2+(Gi−Gi+
1)2+(Bi−Bi+1)2)1/2を算出し、その値が予め設
定したスレッシュホールド値よりも大きいもののみを抽
出し、iを0から順次増加して全ての入力した画素デー
タを抽出処理することもできる。
【0010】このときに、予め記憶していた非欠陥部分
の代表画素データのR・G・B値に、誤差範囲を持たせ
れば、カメラの暗電流のばらつきや感度のばらつきに影
響されず、好ましい。
の代表画素データのR・G・B値に、誤差範囲を持たせ
れば、カメラの暗電流のばらつきや感度のばらつきに影
響されず、好ましい。
【0011】また、第1の抽出過程において、色空間距
離のスレッシュホールド値を高めに設定しておき、第2
の抽出過程が終了したときに、表示された画像が欠陥で
ないときには、その画像が抽出されたときの色空間距離
よりもスレッシュホールド値を低く設定した後に、再び
第1の抽出過程から行えば、欠陥部分の見逃しが少なく
なり、好ましい。さらには、再び行う抽出のときに、最
初の抽出過程で抽出されなかったものを予め除去してお
くこともでき、効率の上で好ましい。
離のスレッシュホールド値を高めに設定しておき、第2
の抽出過程が終了したときに、表示された画像が欠陥で
ないときには、その画像が抽出されたときの色空間距離
よりもスレッシュホールド値を低く設定した後に、再び
第1の抽出過程から行えば、欠陥部分の見逃しが少なく
なり、好ましい。さらには、再び行う抽出のときに、最
初の抽出過程で抽出されなかったものを予め除去してお
くこともでき、効率の上で好ましい。
【0012】この検査方法を実現するための装置とし
て、カラーカメラと、カラーカメラから入力した画像情
報を、縦・横に分割し、それぞれの画素データ毎にR・
G・B別のデータとして記憶する手段と、その記憶した
画素データのうちn列1行または1列n行のn画素デー
タのR・G・B別の平均値Ri、Gi、Biをそれぞれ求
め、iを0から順次増加して全ての入力した画素データ
のn画素ごとのR・G・B別の平均値を求め、隣接する
n画素データ間の色空間距離L=((Ri−Ri+1)2+
(Gi−Gi+1)2+(Bi−Bi+1)2)1/2を算出し、そ
の値が予め設定したスレッシュホールド値よりも大きい
もののみを抽出する第1の抽出過程を行うシーケンス
と、抽出した画素データのうち1つの画素データのR・
G・B値と、予め記憶していた非欠陥部分の代表画素デ
ータのR・G・B値を比較して同じものがなかったとき
にのみ、その被検査画素データを抽出処理する第2の抽
出過程を行うシーケンスと、第2の抽出過程で抽出し記
憶したデータのみを表示する表示手段を有することを特
徴とする。このときに、この第1の抽出過程を行うシー
ケンスにおいて、n列1行または1列n行のn画素デー
タのR・G・B別の平均値Ri、Gi、Biをそれぞれ求
め、隣接するn列1行または1列n行のn画素データの
R・G・B別の平均値Ri+1、Gi+1、Bi+1をそれぞれ
求め、隣接するn画素データ間の色空間距離L=((R
i−Ri+1)2+(Gi−Gi+1)2+(Bi−Bi+1)2)1/2
を算出し、その値が予め設定したスレッシュホールド値
よりも大きいもののみを抽出し、iを0から順次増加し
て全ての入力した画素データを抽出処理するシーケンス
とすることもできる。
て、カラーカメラと、カラーカメラから入力した画像情
報を、縦・横に分割し、それぞれの画素データ毎にR・
G・B別のデータとして記憶する手段と、その記憶した
画素データのうちn列1行または1列n行のn画素デー
タのR・G・B別の平均値Ri、Gi、Biをそれぞれ求
め、iを0から順次増加して全ての入力した画素データ
のn画素ごとのR・G・B別の平均値を求め、隣接する
n画素データ間の色空間距離L=((Ri−Ri+1)2+
(Gi−Gi+1)2+(Bi−Bi+1)2)1/2を算出し、そ
の値が予め設定したスレッシュホールド値よりも大きい
もののみを抽出する第1の抽出過程を行うシーケンス
と、抽出した画素データのうち1つの画素データのR・
G・B値と、予め記憶していた非欠陥部分の代表画素デ
ータのR・G・B値を比較して同じものがなかったとき
にのみ、その被検査画素データを抽出処理する第2の抽
出過程を行うシーケンスと、第2の抽出過程で抽出し記
憶したデータのみを表示する表示手段を有することを特
徴とする。このときに、この第1の抽出過程を行うシー
ケンスにおいて、n列1行または1列n行のn画素デー
タのR・G・B別の平均値Ri、Gi、Biをそれぞれ求
め、隣接するn列1行または1列n行のn画素データの
R・G・B別の平均値Ri+1、Gi+1、Bi+1をそれぞれ
求め、隣接するn画素データ間の色空間距離L=((R
i−Ri+1)2+(Gi−Gi+1)2+(Bi−Bi+1)2)1/2
を算出し、その値が予め設定したスレッシュホールド値
よりも大きいもののみを抽出し、iを0から順次増加し
て全ての入力した画素データを抽出処理するシーケンス
とすることもできる。
【0013】予め記憶していた非欠陥部分の代表画素デ
ータのR・G・B値に、誤差範囲を持たせるシーケンス
を有することもでき、装置のばらつきを吸収でき好まし
い。
ータのR・G・B値に、誤差範囲を持たせるシーケンス
を有することもでき、装置のばらつきを吸収でき好まし
い。
【0014】色空間距離のスレッシュホールド値を、検
査前に設定入力するシーケンスを有することもでき、検
査によってその値を変えることができ、好ましい。
査前に設定入力するシーケンスを有することもでき、検
査によってその値を変えることができ、好ましい。
【0015】第2の抽出過程が終了した後に、全ての抽
出した画素データを表示すると共に、再び色空間距離の
スレッシュホールド値を設定し直して、再び行うことの
可否を問い合わせる表示を行うシーケンスを有すること
もでき、その製品について初めて行う検査にも適用でき
好ましい。
出した画素データを表示すると共に、再び色空間距離の
スレッシュホールド値を設定し直して、再び行うことの
可否を問い合わせる表示を行うシーケンスを有すること
もでき、その製品について初めて行う検査にも適用でき
好ましい。
【0016】再び抽出を行うときに、最初の抽出過程で
抽出されなかったものを予め除去しておくシーケンスを
有することもでき、効率の上で好ましい。
抽出されなかったものを予め除去しておくシーケンスを
有することもでき、効率の上で好ましい。
【0017】
【発明の実施の形態】本発明の、カラーカメラには通常
の3板式のカラーカメラを使用することができる。ま
た、カメラは、二次元の画像を取り込むエリア方式と一
次元の画像を取り込むライン方式の両方式に対して適用
できる。素子の価格が低廉なライン方式カメラによる一
次元の画像の場合は、線上の画像を取り込むことと、1
画素分移動してこれを繰り返すことで二次元画像を得る
ことができるが、検査対象がフィルムのように連続して
巻き取るものの場合には、フィルム幅方向を横切るよう
に移動して撮像していれば、フィルムを巻き取りながら
二次元画像を取り込むことができる。さらに、カラー画
像情報の取得は、カラーカメラの他にカラースキャナか
らの情報や、家庭用ビデオカメラからの情報をデジタル
処理して取り込む場合や、ハンディタイプのデジタルカ
メラからの情報においても適用できる。さらに、欠陥情
報は異物の付着に限定されず、傷、汚れ、染み、変色等
のカラー色調欠陥全てに適用できる。このカラーカメラ
から入力した画像情報を、縦・横に分割し、それぞれの
画素データ毎にR・G・B別のデータとして記憶する手
段としては、パソコンやミニコンに使用されるソフトウ
エアとメモリー装置を使用することができ、解像度の高
いものであれば、より小さな異物の検出が行えるので好
ましい。
の3板式のカラーカメラを使用することができる。ま
た、カメラは、二次元の画像を取り込むエリア方式と一
次元の画像を取り込むライン方式の両方式に対して適用
できる。素子の価格が低廉なライン方式カメラによる一
次元の画像の場合は、線上の画像を取り込むことと、1
画素分移動してこれを繰り返すことで二次元画像を得る
ことができるが、検査対象がフィルムのように連続して
巻き取るものの場合には、フィルム幅方向を横切るよう
に移動して撮像していれば、フィルムを巻き取りながら
二次元画像を取り込むことができる。さらに、カラー画
像情報の取得は、カラーカメラの他にカラースキャナか
らの情報や、家庭用ビデオカメラからの情報をデジタル
処理して取り込む場合や、ハンディタイプのデジタルカ
メラからの情報においても適用できる。さらに、欠陥情
報は異物の付着に限定されず、傷、汚れ、染み、変色等
のカラー色調欠陥全てに適用できる。このカラーカメラ
から入力した画像情報を、縦・横に分割し、それぞれの
画素データ毎にR・G・B別のデータとして記憶する手
段としては、パソコンやミニコンに使用されるソフトウ
エアとメモリー装置を使用することができ、解像度の高
いものであれば、より小さな異物の検出が行えるので好
ましい。
【0018】その記憶した画素データのうちn列1行ま
たは1列n行のn画素データのR・G・B別の平均値R
i、Gi、Biをそれぞれ求め、iを0から順次増加して全
ての入力した画素データのn画素ごとのR・G・B別の
平均値を求め、隣接するn画素データ間の色空間距離L
=((Ri−Ri+1)2+(Gi−Gi+1)2+(Bi−Bi+
1)2)1/2を算出し、その値が予め設定したスレッシュ
ホールド値よりも大きいもののみを抽出するシーケンス
としては、画素データを処理するプログラムを作成する
ことによって行うことができる。
たは1列n行のn画素データのR・G・B別の平均値R
i、Gi、Biをそれぞれ求め、iを0から順次増加して全
ての入力した画素データのn画素ごとのR・G・B別の
平均値を求め、隣接するn画素データ間の色空間距離L
=((Ri−Ri+1)2+(Gi−Gi+1)2+(Bi−Bi+
1)2)1/2を算出し、その値が予め設定したスレッシュ
ホールド値よりも大きいもののみを抽出するシーケンス
としては、画素データを処理するプログラムを作成する
ことによって行うことができる。
【0019】抽出したデータを記憶する手段としては、
前記の入力した画像を画素データ別に記憶するメモリ装
置と同じものが使用できるが、プログラムの上から前記
の全画素データを記憶したアドレスとは異なる箇所に記
憶することが好ましい。
前記の入力した画像を画素データ別に記憶するメモリ装
置と同じものが使用できるが、プログラムの上から前記
の全画素データを記憶したアドレスとは異なる箇所に記
憶することが好ましい。
【0020】この第1の抽出過程において、n列1行ま
たは1列n行のn画素データのR・G・B別の平均値R
i、Gi、Biをそれぞれ求め、隣接するn列1行または
1列n行のn画素データのR・G・B別の平均値Ri+
1、Gi+1、Bi+1をそれぞれ求め、隣接するn画素デー
タ間の色空間距離L=((Ri−Ri+1)2+(Gi−Gi+
1)2+(Bi−Bi+1)2)1/2を算出し、その値が予め設
定したスレッシュホールド値よりも大きいもののみを抽
出し、iを0から順次増加して全ての入力した画素デー
タを抽出処理する第1の抽出過程を行うシーケンスとし
ては、プログラムを作成することによって実行できる。
たは1列n行のn画素データのR・G・B別の平均値R
i、Gi、Biをそれぞれ求め、隣接するn列1行または
1列n行のn画素データのR・G・B別の平均値Ri+
1、Gi+1、Bi+1をそれぞれ求め、隣接するn画素デー
タ間の色空間距離L=((Ri−Ri+1)2+(Gi−Gi+
1)2+(Bi−Bi+1)2)1/2を算出し、その値が予め設
定したスレッシュホールド値よりも大きいもののみを抽
出し、iを0から順次増加して全ての入力した画素デー
タを抽出処理する第1の抽出過程を行うシーケンスとし
ては、プログラムを作成することによって実行できる。
【0021】抽出した画素データのうち1つの画素デー
タのR・G・B値と、予め記憶していた非欠陥部分の複
数の代表画素データのR・G・B値を比較して同じもの
がなかったときにのみ、その画素データを抽出処理する
シーケンスとしては、まず、非欠陥部分の代表画素デー
タを作り記憶するプログラムと、抽出した画素データと
比較するプログラムと、比較した結果同じものがなかっ
たもののみを記憶するプログラムから構成することがで
きる。
タのR・G・B値と、予め記憶していた非欠陥部分の複
数の代表画素データのR・G・B値を比較して同じもの
がなかったときにのみ、その画素データを抽出処理する
シーケンスとしては、まず、非欠陥部分の代表画素デー
タを作り記憶するプログラムと、抽出した画素データと
比較するプログラムと、比較した結果同じものがなかっ
たもののみを記憶するプログラムから構成することがで
きる。
【0022】この非欠陥部分の代表画素データを作り記
憶するプログラムには、前記のカラーカメラを介して非
欠陥部分を入力して得られた画素データを使用すること
ができ、代表画素データは、例えば、多くの画素データ
からランダムに選択する方法、あるいは、R・G・B別
にヒストグラムを作成して、もっとも頻度の高い色調か
ら順に所望の範囲の上位の頻度出現した色調を選択する
方法、などから適宜選択することができる。このとき
に、選択した色調を一定の範囲内であれば一つの色調+
誤差範囲としておくこともでき、微妙な光の反射の加減
などを許容するように判定することができ好ましい。
憶するプログラムには、前記のカラーカメラを介して非
欠陥部分を入力して得られた画素データを使用すること
ができ、代表画素データは、例えば、多くの画素データ
からランダムに選択する方法、あるいは、R・G・B別
にヒストグラムを作成して、もっとも頻度の高い色調か
ら順に所望の範囲の上位の頻度出現した色調を選択する
方法、などから適宜選択することができる。このとき
に、選択した色調を一定の範囲内であれば一つの色調+
誤差範囲としておくこともでき、微妙な光の反射の加減
などを許容するように判定することができ好ましい。
【0023】そのデータを記憶する手段としては前述の
メモリ装置が使用でき、第1の抽出過程で抽出された画
素データを全て処理するのは、データがなくなるまで繰
り返し行えばよく、第2の抽出過程で抽出し記憶したデ
ータのみを表示する表示手段としては、例えば、CRT
がある。
メモリ装置が使用でき、第1の抽出過程で抽出された画
素データを全て処理するのは、データがなくなるまで繰
り返し行えばよく、第2の抽出過程で抽出し記憶したデ
ータのみを表示する表示手段としては、例えば、CRT
がある。
【0024】プログラムによって、色空間距離のスレッ
シュホールド値を、検査前に設定入力することもでき、
第2の抽出過程が終了した後に、全ての抽出した画素デ
ータを表示すると共に、再び色空間距離のスレッシュホ
ールド値を設定し直して、再び行うことの可否を問い合
わせる表示を行うこともできる。
シュホールド値を、検査前に設定入力することもでき、
第2の抽出過程が終了した後に、全ての抽出した画素デ
ータを表示すると共に、再び色空間距離のスレッシュホ
ールド値を設定し直して、再び行うことの可否を問い合
わせる表示を行うこともできる。
【0025】
【実施例】以下、ICチップ等の実装に用いられる電子
用フィルム材料の欠陥検査作業に適用した一実施例を、
図面を参照して説明する。本実施例は、図1に示すよう
に、1.カラーカメラから入力した画像情報を、縦・横
に分割し、それぞれの画素データ毎にR・G・B別のデ
ータとして記憶する「カラーカメラによる検査製品の撮
像」過程と、2.n列1行または1列n行のn画素デー
タのR・G・B別の平均値Ri、Gi、Biをそれぞれ求
め、iを0から順次増加して全ての入力した画素データ
のn画素ごとのR・G・B別の平均値を求める「n画素
データ色調算出」過程と、3.隣接するn画素データ間
の色空間距離L=((Ri−Ri+1)2+(Gi−Gi+1)2
+(Bi−Bi+1)2)1/2を算出する「色空間距離算出」
過程と、4.その値が予め設定したスレッシュホールド
値よりも大きいもののみを抽出する「色調差の大きいデ
ータの抽出」過程とからなる第1の抽出過程と、5.予
め、非欠陥部分を撮像してR・G・B値を記憶しておく
「良品データ採集」過程と、6.採集したデータを用い
て代表画素データを作成する「良品データの代表値化」
過程と、前記第1の抽出過程で抽出した画素データのう
ち1つの画素データのR・G・B値と、良品データの代
表値のR・G・B値と比較して同じものがなかったとき
にのみ、その画素データを抽出処理する「良品色調フィ
ルタ」過程、すなわち第2の抽出過程とからなり、第2
の抽出過程で抽出したもののみを表示するものである。
用フィルム材料の欠陥検査作業に適用した一実施例を、
図面を参照して説明する。本実施例は、図1に示すよう
に、1.カラーカメラから入力した画像情報を、縦・横
に分割し、それぞれの画素データ毎にR・G・B別のデ
ータとして記憶する「カラーカメラによる検査製品の撮
像」過程と、2.n列1行または1列n行のn画素デー
タのR・G・B別の平均値Ri、Gi、Biをそれぞれ求
め、iを0から順次増加して全ての入力した画素データ
のn画素ごとのR・G・B別の平均値を求める「n画素
データ色調算出」過程と、3.隣接するn画素データ間
の色空間距離L=((Ri−Ri+1)2+(Gi−Gi+1)2
+(Bi−Bi+1)2)1/2を算出する「色空間距離算出」
過程と、4.その値が予め設定したスレッシュホールド
値よりも大きいもののみを抽出する「色調差の大きいデ
ータの抽出」過程とからなる第1の抽出過程と、5.予
め、非欠陥部分を撮像してR・G・B値を記憶しておく
「良品データ採集」過程と、6.採集したデータを用い
て代表画素データを作成する「良品データの代表値化」
過程と、前記第1の抽出過程で抽出した画素データのう
ち1つの画素データのR・G・B値と、良品データの代
表値のR・G・B値と比較して同じものがなかったとき
にのみ、その画素データを抽出処理する「良品色調フィ
ルタ」過程、すなわち第2の抽出過程とからなり、第2
の抽出過程で抽出したもののみを表示するものである。
【0026】この第1の抽出過程では、以下に示すよう
に実現したものである。 1.「カラーカメラによる検査製品の撮像」過程では、
図2(a)に示すような検査対象品の検査を、図2
(b)に示すように、一部を拡大して撮像し、 2.「n画素データ色調算出」過程では、図3に示すよ
うに、1列8行の8画素について、R・G・B値の平均
値を算出する。 3.「色空間距離算出」過程では、このようにして得た
平均値を、隣接する8画素の平均値のそれぞれの差△
R、△G、△Bを算出し、そして、RGB色空間距離L
を次の式で求める作業を全ての8画素データブロックに
対して計算する。 L=〔(△R)2+(△G)2+(△B)2〕1/2 4.「色調差の大きいデータの抽出」過程では、図4に
全ての上記式で求めた色調差を、その8画素分の相対位
置に合わせて表示したように、その色調差を求め、図中
「欠陥箇所」と示したように、大きな色調の変化のある
欠陥箇所を選択することができるよう、一定のスレッシ
ュホールド値よりも大きいもののみを抽出する。このよ
うにして得られた第1の抽出過程での抽出した画素デー
タは、図5に示すように、良品部分と、実際の欠陥個所
とを含んだものである。次に、第2の抽出過程である
が、これを、以下のように実現したものである。 5.「良品データ採集」過程では、図6(a)に示すよ
うな、図2(a)に示した検査対象製品と同じ方法で、
拡大鏡を使用して目視で充分に検査された良品を、検査
対象品と同じようにして、図6(b)に示すように、一
部を拡大して撮像し、 6.「良品データの代表値化」過程では、良品カラー情
報に含まれる全画素データの各RGB値の集合体を作成
し、図7に示すように、良品情報のルックアップテーブ
ル(以下良品LUTと略す)を得る。 7.「良品色調フィルタ」では、第1の抽出過程で抽出
された8画素データに含まれる画素データを一画素づ
つ、良品LUTと比較する。このときに、良品LUT
は、Rデータ、Gデータ、Bデータにおいて、それぞれ
に最大値と最小値を有するデータである。また、カラー
カメラの機種によっては、暗電流と呼ばれるカメラに蓋
をした状態におけるRGB検出値に、受光感度フルスケ
ールの2〜3%の誤差が含まれることがあるので、良品
LUT自体に誤差が含まれるため、良品LUTの各RG
Bセット値自体にRGB軸の±方向に誤差と同量の幅を
持たせることにより、カメラ自体の感度誤差による検査
の偏りを無くし、得られたカメラ感度誤差包含タイプの
良品LUTを使用することで、良品箇所を欠陥と判定す
る誤認判定割合を低減できた。この抽出された8画素デ
ータに含まれる画素データが、良品LUT内に含まれる
かどうかチェックして、含まれる場合は、その画像デー
タを除去し、含まれない場合には残し、全ての第1の抽
出過程で抽出された画素データについて処理したもの
が、図8に示すように、実際の欠陥個所と一致したもの
であった。
に実現したものである。 1.「カラーカメラによる検査製品の撮像」過程では、
図2(a)に示すような検査対象品の検査を、図2
(b)に示すように、一部を拡大して撮像し、 2.「n画素データ色調算出」過程では、図3に示すよ
うに、1列8行の8画素について、R・G・B値の平均
値を算出する。 3.「色空間距離算出」過程では、このようにして得た
平均値を、隣接する8画素の平均値のそれぞれの差△
R、△G、△Bを算出し、そして、RGB色空間距離L
を次の式で求める作業を全ての8画素データブロックに
対して計算する。 L=〔(△R)2+(△G)2+(△B)2〕1/2 4.「色調差の大きいデータの抽出」過程では、図4に
全ての上記式で求めた色調差を、その8画素分の相対位
置に合わせて表示したように、その色調差を求め、図中
「欠陥箇所」と示したように、大きな色調の変化のある
欠陥箇所を選択することができるよう、一定のスレッシ
ュホールド値よりも大きいもののみを抽出する。このよ
うにして得られた第1の抽出過程での抽出した画素デー
タは、図5に示すように、良品部分と、実際の欠陥個所
とを含んだものである。次に、第2の抽出過程である
が、これを、以下のように実現したものである。 5.「良品データ採集」過程では、図6(a)に示すよ
うな、図2(a)に示した検査対象製品と同じ方法で、
拡大鏡を使用して目視で充分に検査された良品を、検査
対象品と同じようにして、図6(b)に示すように、一
部を拡大して撮像し、 6.「良品データの代表値化」過程では、良品カラー情
報に含まれる全画素データの各RGB値の集合体を作成
し、図7に示すように、良品情報のルックアップテーブ
ル(以下良品LUTと略す)を得る。 7.「良品色調フィルタ」では、第1の抽出過程で抽出
された8画素データに含まれる画素データを一画素づ
つ、良品LUTと比較する。このときに、良品LUT
は、Rデータ、Gデータ、Bデータにおいて、それぞれ
に最大値と最小値を有するデータである。また、カラー
カメラの機種によっては、暗電流と呼ばれるカメラに蓋
をした状態におけるRGB検出値に、受光感度フルスケ
ールの2〜3%の誤差が含まれることがあるので、良品
LUT自体に誤差が含まれるため、良品LUTの各RG
Bセット値自体にRGB軸の±方向に誤差と同量の幅を
持たせることにより、カメラ自体の感度誤差による検査
の偏りを無くし、得られたカメラ感度誤差包含タイプの
良品LUTを使用することで、良品箇所を欠陥と判定す
る誤認判定割合を低減できた。この抽出された8画素デ
ータに含まれる画素データが、良品LUT内に含まれる
かどうかチェックして、含まれる場合は、その画像デー
タを除去し、含まれない場合には残し、全ての第1の抽
出過程で抽出された画素データについて処理したもの
が、図8に示すように、実際の欠陥個所と一致したもの
であった。
【0027】本実施例のカラー欠陥検出方法によれば、
製品のカラー画像情報を取り込み、カラー画像情報内の
色調ばらつきの有る箇所を抽出した後に、良品の色調ば
らつき箇所を除去することで、欠陥箇所のみを抽出する
ようにしたため、検査員が行っている良品情報の学習機
能と、微細な色調差を検出する機能を合わせ持つことが
でき、従来のような、異物自体の膨大な調査を不要と
し、良品箇所の製造ロット単位での色調変化にも追従で
き、紫〜赤色までの全ての色調欠陥を1回の検査判定時
間内で処理できる。さらに、カメラから得られる画像情
報は、照明自体の経時変化により変動が考えられるが、
一定の照明使用時間間隔で良品画像情報の再度記憶を行
うことにより、安定した欠陥検出を照明の寿命まで継続
可能である。
製品のカラー画像情報を取り込み、カラー画像情報内の
色調ばらつきの有る箇所を抽出した後に、良品の色調ば
らつき箇所を除去することで、欠陥箇所のみを抽出する
ようにしたため、検査員が行っている良品情報の学習機
能と、微細な色調差を検出する機能を合わせ持つことが
でき、従来のような、異物自体の膨大な調査を不要と
し、良品箇所の製造ロット単位での色調変化にも追従で
き、紫〜赤色までの全ての色調欠陥を1回の検査判定時
間内で処理できる。さらに、カメラから得られる画像情
報は、照明自体の経時変化により変動が考えられるが、
一定の照明使用時間間隔で良品画像情報の再度記憶を行
うことにより、安定した欠陥検出を照明の寿命まで継続
可能である。
【発明の効果】以上に説明したように、本発明によっ
て、色調に依存せず行うことができる検査方法と検査装
置を提供することができる。
て、色調に依存せず行うことができる検査方法と検査装
置を提供することができる。
【図1】本発明の方法を説明するためのフローチャート
である。
である。
【図2】(a)は本発明の一実施例の「カラーカメラに
よる検査製品の撮像」過程を説明するための撮像した画
像であり、(b)はその拡大図である。
よる検査製品の撮像」過程を説明するための撮像した画
像であり、(b)はその拡大図である。
【図3】本発明の一実施例の「n画素データ色調算出」
過程を説明するための概念図である。
過程を説明するための概念図である。
【図4】本発明の一実施例の「色空間距離算出」過程を
説明するための画像である。
説明するための画像である。
【図5】本発明の一実施例の「色調差の大きいデータの
抽出」過程を説明するための画像である。
抽出」過程を説明するための画像である。
【図6】本発明の一実施例の「良品データ採集」過程を
説明するための撮像した画像であり、(b)はその拡大
図である。
説明するための撮像した画像であり、(b)はその拡大
図である。
【図7】本発明の一実施例の「良品データの代表値化」
過程を説明するためのモデル図である。
過程を説明するためのモデル図である。
【図8】本発明の効果を説明するための「良品色調フィ
ルタ」過程の結果を示す画像である。
ルタ」過程の結果を示す画像である。
【図9】従来例を示す斜視図である。
【図10】従来例の方法を説明するための線図である。
【図11】他の実施例を説明するための線図である。
1.カラーカメラによる検査製品の撮像 2.n画素データ色調算出 3.色空間距離算出 4.色調差の大きいデータの抽出 5.良品データ採集 6.良品データの代表値化 7.良品色調フィルタ 110.白黒カメラ 111.異物欠陥 112.検査対象 113.カラーフィルタ 114.画像処理装置
Claims (11)
- 【請求項1】カラーカメラから入力した画像情報を、縦
・横に分割し、それぞれの画素データ毎にR・G・B別
のデータとして記憶し、n列1行または1列n行のn画
素データのR・G・B別の平均値Ri、Gi、Biをそれ
ぞれ求め、iを0から順次増加して全ての入力した画素
データのn画素ごとのR・G・B別の平均を全て求め、
隣接するn画素データ間の色空間距離L=((Ri−Ri
+1)2+(Gi−Gi+1)2+(Bi−Bi+1)2)1/2を全て
算出し、それぞれの色空間距離が予め設定したスレッシ
ュホールド値よりも大きいもののみを抽出処理する第1
の抽出過程と、抽出したn画素データのうち1つの画素
データのR・G・B値と、予め記憶していた非欠陥部分
の代表画素データのR・G・B値とを比較して同じもの
がなかったときにのみ、その画素データを抽出処理する
第2の抽出過程とからなり、第2の抽出過程で抽出した
もののみを表示することを特徴とする検査方法。 - 【請求項2】カラーカメラから入力した画像情報を、縦
・横に分割し、それぞれの画素データ毎にR・G・B別
のデータとして記憶し、n列1行または1列n行のn画
素データのR・G・B別の平均値Ri、Gi、Biをそれ
ぞれ求め、隣接するn列1行または1列n行のn画素デ
ータのR・G・B別の平均値Ri+1、Gi+1、Bi+1をそ
れぞれ求め、隣接するn画素データ間の色空間距離L=
((Ri−Ri+1)2+(Gi−Gi+1)2+(Bi−Bi+1)
2)1/2を算出し、その値が予め設定したスレッシュホー
ルド値よりも大きいもののみを抽出し、iを0から順次
増加して全ての入力した画素データを抽出処理する第1
の抽出過程と、抽出したn画素データのうちの1つの画
素データのR・G・B値と、予め記憶していた非欠陥部
分の代表画素データのR・G・B値を比較して同じもの
がなかったときにのみ、その画素データを抽出処理する
第2の抽出過程とからなり、第2の抽出過程で抽出した
もののみを表示することを特徴とする検査方法。 - 【請求項3】予め記憶していた非欠陥部分の複数の代表
画素データのR・G・B値に、誤差範囲を持たせること
を特徴とする請求項1または2に記載の検査方法。 - 【請求項4】第1の抽出過程において、色空間距離のス
レッシュホールド値を高めに設定しておき、第2の抽出
過程が終了したときに、表示された画像が欠陥でないと
きには、その画像が抽出されたときの色空間距離よりも
スレッシュホールド値を低く設定した後に、再び第1の
抽出過程から行うことを特徴とする請求項1〜3のうち
いずれかに記載の検査方法。 - 【請求項5】再び行う抽出のときに、最初の抽出過程で
抽出されなかったものを予め除去しておくことを特徴と
する請求項4に記載の検査方法。 - 【請求項6】カラーカメラと、カラーカメラから入力し
た画像情報を、縦・横に分割し、それぞれの画素データ
毎にR・G・B別のデータとして記憶する手段と、その
記憶した画素データのうちn列1行または1列n行のn
画素データのR・G・B別の平均値Ri、Gi、Biをそ
れぞれ求め、iを0から順次増加して全ての入力した画
素データのR・G・B別の平均値をそれぞれ求め、隣接
するn画素データ間の色空間距離L=((Ri−Ri+1)
2+(Gi−Gi+1)2+(Bi−Bi+1)2)1/2を全て算出
し、その値が予め設定したスレッシュホールド値よりも
大きいもののみを抽出する第1の抽出過程を行うシーケ
ンスと、抽出したn画素データのうち1つの画素データ
のR・G・B値と、予め記憶していた非欠陥部分の複数
の代表画素データのR・G・B値を比較して同じものが
なかったときにのみ、その被検査画素データを抽出処理
する第2の抽出過程を行うシーケンスと、第2の抽出過
程で抽出し記憶したデータのみを表示する表示手段を有
することを特徴とする検査装置。 - 【請求項7】カラーカメラと、カラーカメラから入力し
た画像情報を、縦・横に分割し、それぞれの画素データ
毎にR・G・B別のデータとして記憶する手段と、その
記憶した画素データのうちn列1行または1列n行のn
画素データのR・G・B別の平均値Ri、Gi、Biをそ
れぞれ求め、隣接するn列1行または1列n行のn画素
データのR・G・B別の平均値Ri+1、Gi+1、Bi+1を
それぞれ求め、隣接するn画素データ間の色空間距離L
=((Ri−Ri+1)2+(Gi−Gi+1)2+(Bi−Bi+
1)2)1/2を算出し、その値が予め設定したスレッシュ
ホールド値よりも大きいもののみを抽出するシーケンス
と、抽出したデータを記憶する手段と、iを0から順次
増加して全ての入力した画素データを抽出処理する第1
の抽出過程を行うシーケンスと、抽出したn画素データ
のうち1つの画素データのR・G・B値と、予め記憶し
ていた非欠陥部分の代表画素データのR・G・B値を比
較して同じものがなかったときにのみ、その被検査画素
データを抽出処理する第2の抽出過程を行うシーケンス
と、第2の抽出過程で抽出したデータのみを表示する表
示手段を有することを特徴とする検査装置。 - 【請求項8】予め記憶していた非欠陥部分の代表画素デ
ータのR・G・B値に、誤差範囲を持たせるシーケンス
を有することを特徴とする請求項6または7に記載の検
査装置。 - 【請求項9】色空間距離のスレッシュホールド値を、検
査前に設定入力するシーケンスを有することを特徴とす
る請求項6〜8のうちいずれかに記載の検査装置。 - 【請求項10】第2の抽出過程が終了した後に、全ての
抽出した画素データを表示すると共に、再び色空間距離
のスレッシュホールド値を設定し直して、再び行うこと
の可否を問い合わせる表示を行うシーケンスを有するこ
とを特徴とする請求項6〜9のうちいずれかに記載の検
査装置。 - 【請求項11】再び抽出を行うときに、最初の抽出過程
で抽出されなかったものを予め除去しておくシーケンス
を有することを特徴とする請求項10に記載の検査装
置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP9342731A JPH11175727A (ja) | 1997-12-12 | 1997-12-12 | 検査方法および装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP9342731A JPH11175727A (ja) | 1997-12-12 | 1997-12-12 | 検査方法および装置 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH11175727A true JPH11175727A (ja) | 1999-07-02 |
Family
ID=18356060
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP9342731A Pending JPH11175727A (ja) | 1997-12-12 | 1997-12-12 | 検査方法および装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH11175727A (ja) |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2007004517A1 (ja) * | 2005-07-04 | 2007-01-11 | Nikon Corporation | 表面検査装置 |
JP2007256050A (ja) * | 2006-03-23 | 2007-10-04 | Hitachi Ltd | 金属材料表面の劣化度評価方法及び評価装置 |
JP2012117962A (ja) * | 2010-12-02 | 2012-06-21 | Makuta Amenity Kk | 農作物判定システム |
US9442388B2 (en) | 2003-08-29 | 2016-09-13 | Asml Netherlands B.V. | Lithographic apparatus and device manufacturing method |
CN112666178A (zh) * | 2020-12-14 | 2021-04-16 | 杭州当虹科技股份有限公司 | 一种户外led大屏坏点在线监控方法 |
CN117471292A (zh) * | 2023-12-28 | 2024-01-30 | 深圳市森美协尔科技有限公司 | 晶圆裂痕识别方法及相关装置 |
-
1997
- 1997-12-12 JP JP9342731A patent/JPH11175727A/ja active Pending
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9442388B2 (en) | 2003-08-29 | 2016-09-13 | Asml Netherlands B.V. | Lithographic apparatus and device manufacturing method |
WO2007004517A1 (ja) * | 2005-07-04 | 2007-01-11 | Nikon Corporation | 表面検査装置 |
JPWO2007004517A1 (ja) * | 2005-07-04 | 2009-01-29 | 株式会社ニコン | 表面検査装置 |
JP2007256050A (ja) * | 2006-03-23 | 2007-10-04 | Hitachi Ltd | 金属材料表面の劣化度評価方法及び評価装置 |
JP2012117962A (ja) * | 2010-12-02 | 2012-06-21 | Makuta Amenity Kk | 農作物判定システム |
CN112666178A (zh) * | 2020-12-14 | 2021-04-16 | 杭州当虹科技股份有限公司 | 一种户外led大屏坏点在线监控方法 |
CN117471292A (zh) * | 2023-12-28 | 2024-01-30 | 深圳市森美协尔科技有限公司 | 晶圆裂痕识别方法及相关装置 |
CN117471292B (zh) * | 2023-12-28 | 2024-03-19 | 深圳市森美协尔科技有限公司 | 晶圆裂痕识别方法及相关装置 |
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