KR20090101356A - 결함 검출 장치 및 결함 검출 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명의 결함 검출 장치는, 검사 대상물을 촬상한 화상의 소정 방향으로 배열된 각 화소의 화소값의 가산값을 산출하는 가산값 산출 수단과, 상기 화상의 상기 소정 방향으로 배열된 각 화소의 화소값의 일양성을 나타내는 지표값을 산출하는 지표값 산출 수단과, 상기 지표값에 기초하여 상기 가산값을 보정하는 가산값 보정 수단과, 보정 후의 상기 가산값과 임계값을 비교한 결과에 기초하여, 상기 검사 대상물 상의 선형 결함의 유무를 판정하는 판정 수단을 구비한다.

Description

결함 검출 장치 및 결함 검출 방법{DEFECT DETECTING DEVICE, AND DEFECT DETECTING METHOD}

본 발명은, 액정 유리 기판 등의 검사 대상물의 표면 상에 존재하는 결함을 검출하는 결함 검출 장치 및 결함 검출 방법에 관한 것이다.

본 원은, 2007년 1월 16일자로 일본에 출원된 특원 2007-6766호에 기초하여 우선권을 주장하고, 그 내용을 여기에 원용한다.

종래부터, 액정 유리 기판 등의 검사 대상물을 카메라로 촬상하고, 화상 처리를 사용하여, 검사 대상물 상의 결함의 유무를 검사하는 결함 검출 장치(결함 검사 장치)가 알려져 있다. 예를 들면, 특허 문헌 1에는, 결함을 보다 자세하게 검출하기 위하여, 검사 대상물을 촬상한 화상 데이터에 기초하여 검사 대상물 상의 명암 결함을 검출하고, 화상 데이터를 미분 처리함으로써, 검사 대상물의 에지나 미소한 결함 등을 검출하고, 또한 적분 화상의 미분 처리를 행하여 저 콘트라스트의 명암 결함을 검출하여, 결함의 종합적인 정보를 얻는 것에 대하여 개시되어 있다.

또한, 액정 유리 기판에 대한 레지스트의 도포는, 기판을 일 방향으로 이동시키면서, 기판 상에 레지스트의 액체를 복수의 노즐로부터 토출함으로써 행해진 다. 이 때, 토출 노즐의 불량 등에 의해, 기판의 이동 방향을 따라 직선형으로 연장하는 선형 결함(선 불균일, 줄 모양의 결함)이 발생하는 경우가 있다. 이와 같은 선형 결함 등에 대응하고, 또한 연산량이 적으며 효율적인 사영 연산(projection operation)을 사용한 검출 방법이 알려져 있다(예를 들면, 특허 문헌 2 참조).

[특허 문헌 1] 일본 공개 특허 2000-36044호 공보

[특허 문헌 2] 일본 공개 특허 2001-101388호 공보

[발명이 해결하고자 하는 과제]

그러나, 종래 기술에 의한 선형 결함의 검출 방법에서는, 다음과 같은 과제가 있다.

도 13a는 액정 유리 기판을 촬상한 화상을 나타내고 있다. 액정 유리 기판의 화상(1300)에서, 선형 결함(1301)과 점 결함(1302)이 발생하고 있다. 선형 결함(1301)은, 일반적으로, 화상 내에서는 배경보다 고휘도 또는 저휘도이며, 콘트라스트가 낮은 부분이다. 점 결함(1302)은, 기판의 표면에 찌꺼기가 부착되는 등에 의해 생기며, 화상 내에서는 배경보다 고휘도 또는 저휘도이다.

이 화상(1300)의 X 방향의 각 화소 위치에서, Y 방향으로 일렬로 배열된 각 화소의 화소값의 가산값을 산출하고, 도 13b와 같이, 이 가산값을 요소값으로 하는 사영 데이터(1303)를 작성한다. 이 사영 데이터(1303)의 분포에서, 가로 축은 도 13a의 X 방향에서의 화소 위치를 나타내고, 세로 축은 화소값의 가산값을 나타내고 있다.

사영 데이터(1303)에서, 선형 결함(1301)과 점 결함(1302)이 존재하는 화소 위치에 대응하여 피크(1304와 1305)가 발생한다. 이 피크를 검출함으로써, 결함을 검출할 수 있지만, 피크(1304와 1305)의 형상이 매우 유사하므로, 피크의 검출만으로는, 이 피크가 선형 결함에 의한 것인가, 그 외의 결함에 의한 것인가를 판별할 수 없다. 따라서, 전술한 방법으로는, 선형 결함을 고정밀도로 검출하기 곤란한 문제점이 있다.

본 발명은, 전술한 문제점을 감안하여 행해진 것으로서, 검사 대상물 상의 선형 결함을 고정밀도로 검출할 수 있는 결함 검출 장치 및 결함 검출 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.

[문제점을 해결하기 위한 수단]

본 발명에 따른 결함 검출 장치는, 검사 대상물을 촬상한 화상의 소정 방향으로 배열된 각 화소의 화소값의 가산값을 산출하는 가산값 산출 수단과, 상기 화상의 상기 소정 방향으로 배열된 각 화소의 화소값의 일양성(一樣性)을 나타내는 지표값을 산출하는 지표값 산출 수단과, 상기 지표값에 기초하여 상기 가산값을 보정하는 가산값 보정 수단과, 보정 후의 상기 가산값과 임계값을 비교한 결과에 기초하여, 상기 검사 대상물 상의 선형 결함의 유무를 판정하는 판정 수단을 구비하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따른 결함 검출 방법은, 검사 대상물을 촬상한 화상의 소정 방향으로 배열된 각 화소의 화소값의 가산값을 산출하는 단계와, 상기 화상의 상기 소정 방향으로 배열된 각 화소의 화소값의 일양성을 나타내는 지표값을 산출하는 단계와, 상기 지표값에 기초하여 상기 가산값을 보정하는 단계와, 보정 후의 상기 가산값과 임계값을 비교한 결과에 기초하여, 상기 검사 대상물 상의 선형 결함의 유무를 판정하는 단계를 포함한다.

선형 결함의 방향이 상기 소정 방향을 실질적으로 따르고 있는 경우, 상기 소정 방향으로 배열된 각 화소에 선형 결함이 존재하면, 이들 화소의 화소값의 일양성은 비교적 높다. 또한, 상기 소정 방향으로 배열된 각 화소에 선형 결함 외의 결함(점 결함 등)이 존재하면, 이들 화소의 화소값의 일양성은 비교적 낮다. 따라서, 화상의 소정 방향으로 배열된 각 화소의 화소값의 일양성을 나타내는 지표값에 기초하여 가산값을 보정함으로써, 가산값에 대한 선형 결함 외의 결함의 영향을 저감시킬 수 있다.

[발명의 효과]

본 발명에 따르면, 선형 결함 외의 결함의 영향이 저감된 가산값과 임계값을 비교한 결과에 기초하여, 선형 결함의 유무를 판정함으로써, 검사 대상물 상의 선형 결함을 고정밀도로 검출할 수 있는 효과를 얻을 수 있다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 결함 검사 장치의 구성을 나타낸 구성도이다.

도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 결함 검사 장치가 구비하는 화상 처리 장치의 구성을 나타낸 블록도이다.

도 3은 본 발명의 일실시예에서의 결함 검출 처리의 단계를 설명하기 위한 설명도이다.

도 4는 본 발명의 일실시예에서의 사영 데이터와 표준 편차 데이터의 생성 방법을 설명하기 위한 설명도이다.

도 5a는 본 발명의 일실시예에서의 쉐이딩 보정 처리에 의한 사영 데이터의 변화 상태를 나타낸 참고도이다.

도 5b는 본 발명의 일실시예에서의 쉐이딩 보정 처리에 의한 사영 데이터의 변화 상태를 나타낸 참고도이다.

도 5c는 본 발명의 일실시예에서의 쉐이딩 보정 처리에 의한 사영 데이터의 변화 상태를 나타낸 참고도이다.

도 5d는 본 발명의 일실시예에서의 쉐이딩 보정 처리에 의한 사영 데이터의 변화 상태를 나타낸 참고도이다.

도 6a는 본 발명의 일실시예에서의 사영 데이터에 대한 보정 상태를 나타낸 참고도이다.

도 6b는 본 발명의 일실시예에서의 사영 데이터에 대한 보정 상태를 나타낸 참고도이다.

도 6c는 본 발명의 일실시예에서의 사영 데이터에 대한 보정 상태를 나타낸 참고도이다.

도 6d는 본 발명의 일실시예에서의 사영 데이터에 대한 보정 상태를 나타낸 참고도이다.

도 7은 본 발명의 일실시예(제1 변형예)에서의 결함 검출 처리의 수순을 설명하기 위한 설명도이다.

도 8a는 본 발명의 일실시예(제1 변형예)에서의 선형 결함의 검출 결과를 통합하는 처리의 내용을 설명하기 위한 설명도이다.

도 8b는 본 발명의 일실시예(제1 변형예)에서의 선형 결함의 검출 결과를 통합하는 처리의 내용을 설명하기 위한 설명도이다.

도 8c는 본 발명의 일실시예(제1 변형예)에서의 선형 결함의 검출 결과를 통합하는 처리의 내용을 설명하기 위한 설명도이다.

도 8d는 본 발명의 일실시예(제1 변형예)에서의 선형 결함의 검출 결과를 통합하는 처리의 내용을 설명하기 위한 설명도이다.

도 9는 본 발명의 일실시예(제3 변형예)에서의 농도 생기(生起) 행렬을 설명하기 위한 설명도이다.

도 10a는 본 발명의 일실시예(제3 변형예)에서의 농도 생기 행렬의 생성 방법을 설명하기 위한 설명도이다.

도 10b는 본 발명의 일실시예(제3 변형예)에서의 농도 생기 행렬의 생성 방법을 설명하기 위한 설명도이다.

도 11은 본 발명의 일실시예(제3 변형예)에서의 결함 검출 처리의 단계를 설명하기 위한 설명도이다.

도 12a는 본 발명의 일실시예(제3 변형예)에서의 결함 검출 처리의 일례를 나타낸 참고도이다.

도 12b는 본 발명의 일실시예(제3 변형예)에서의 결함 검출 처리의 일례를 나타낸 참고도이다.

도 13a는 종래 기술에 의한 선형 결함의 검출 방법을 설명하기 위한 설명도이다.

도 13b는 종래 기술에 의한 선형 결함의 검출 방법을 설명하기 위한 설명도이다.

[부호의 설명]

1: 반송 장치 2: 조명 장치

3: 라인 센서 카메라 4: 화상 처리 장치

5: 반송 제어 장치 6: 디스플레이

7: 검사 대상물 8: 제어 장치

41: 화상 입력부 42: 화상 처리부

43: 기억부 44: 데이터 출력부

이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명한다. 도 1은, 본 발명의 일실시예에 따른 결함 검사 장치의 구성을 나타내고 있다. 본 실시예에 따른 결함 검사 장치는, 반송 장치(1), 조명 장치(2), 라인 센서 카메라(3), 화상 처리 장치(4)(본 발명의 결함 검출 장치에 대응), 반송 제어 장치(5), 및 디스플레이(6)를 구비하고 있다. 이 결함 검사 장치가 검사 대상으로 하는 검사 대상물(7)은 액정 유리 기판인 것으로 한다.

반송 장치(1)는, 검사 대상물(7)을 반송하고, 일정 방향(도 1의 A 방향)으로 이동시킨다. 이 반송 장치(1)는, 예를 들면 에어 부상 스테이지이며, 검사 대상물(7)의 네 모서리를 고정시키고 검사 대상물(7)에 에어를 분사함으로써, 검사 대상물(7)을 부상시켜서 일정 방향으로 이동시킬 수 있다. 조명 장치(2)는 검사 대상물(7)을 조명한다. 라인 센서 카메라(3)는, 검사 대상물(7)의 이동 방향과 수직인 방향으로 배열된, 예를 들면 1024개의 수광 소자로 구성되며, 검사 대상물(7)로부터의 반사광 또는 산란광을 받아들이고 검사 대상물(7)의 표면을 촬상하고, 촬상 신호를 생성한다.

화상 처리 장치(4)는, 라인 센서 카메라(3)에서 1 라인마다 입력되는 촬상 신호로부터 2차원 화상 데이터를 생성하고, 화상 처리에 의해, 검사 대상물(7) 상의 결함을 검출하는 결함 검출 처리를 행한다. 본 실시예의 결함 검출 처리에서는, 선형 결함을 검출하는 것으로 하고 있지만, 그 외에도, 화상 데이터를 소정 범위마다 구분하여 각 구분 내에서 적분한 후, 각 구분의 적분값의 차분을 취함으로써 미분을 행하고, 저 콘트라스트의 명암 결함을 검출하거나, 마이크로 필터 처리로서, 미분계의 필터 처리에 의해 에지나 미소한 결함을 검출할 수도 있다.

반송 제어 장치(5)는, 반송 장치(1)에 의한 검사 대상물(7)의 반송을 제어한다. 디스플레이(6)는, 화상 처리 장치(4)에 의한 결함 검출 처리의 결과나 검사 대상물(7)의 화상 등을 표시한다. 본 실시예에서는 화상 처리 장치(4)와 반송 제어 장치(5)[또는 디스플레이(6)까지 포함함]는 별개의 장치이지만, 이들이 제어 장치(8) 내에 설치되어 있다. 이 제어 장치(8)는 조명 장치(2)나 라인 센서 카메 라(3)의 각도(도 1의 각도 θ1 및 θ2)를 제어하는 기능을 구비하고 있다.

도 2는 화상 처리 장치(4)의 기능 구성을 나타내고 있다. 이 화상 처리 장치(4)는, 화상 입력부(41), 화상 처리부(42), 기억부(43) 및 데이터 출력부(44)를 구비하고 있다. 화상 입력부(41)는, 라인 센서 카메라(3)로부터 1 라인마다 입력되는 촬상 신호를 A/D 변환하고, 복수 라인분의 데이터를 통합하여 2차원 화상 데이터를 생성한다. 화상 처리부(42)는, 생성된 화상 데이터를 사용한 결함 검출 처리에 의해 결함을 검출한다.

기억부(43)는, 화상 입력부(41)에 의해 생성된 검사 대상물(7)의 화상 데이터나, 화상 처리부(42)에 의한 결함 검출 처리의 결과를 나타낸 데이터 등을 기억한다. 데이터 출력부(44)는, 결함 검출 처리의 결과를 나타낸 데이터나 검사 대상물(7)의 화상 데이터를 도 1의 디스플레이(6)에 출력한다.

다음으로, 본 실시예에 따른 결함 검출 처리의 단계[화상 처리부(42)의 동작 단계]를 설명한다. 도 3은 이 단계를 나타내고 있다. 먼저, 2차원 화상 데이터로부터 1차원 사영 데이터로 변환하고, 사영 연산을 행한다(단계 S301)(본 발명의 가산값 산출 수단의 기능에 대응). 사영 연산은, 화상 데이터에 대하여, 동일 방향으로 배열된 모든 화소의 화소값을 가산하는 연산이다.

도 4에 나타낸 바와 같이, 화상 데이터에 의해 형성되는 화상(400)이 m행×n열의 화소로 구성되며, 선형 결함이 화상(400)의 상단으로부터 하단에 걸쳐서 Y 방향을 따라 발생하는 것으로 한다. 사영 연산에서는, X 방향의 화소 위치가 동일하고, Y 방향으로 일렬로 배열된 모든 화소의 화소값을 가산함으로써, 사영 데이터의 요소값(가산값)을 산출한다.

즉, i행 j열의 위치에 있는 화소의 화소값을 A(i, j), 사영 데이터의 요소값을 B(1), B(2), ···, B(n)이라 하면, 사영 데이터의 i번째의 요소값 B(i)는 하기 식 (1)에 의해 산출된다. 이와 같이, 2차원의 화상 데이터를 1차원 사영 데이터로 변환함으로써, 처리의 고속화를 기대할 수 있다.

B(i) = A(1, i) + A(2, i) + ···+ A(m, i) ··· 식 (1)

사영 연산에 이어서, 쉐이딩 보정 처리를 행한다. 도 5a ∼ 도 5d는, 쉐이딩 보정 처리에 의한 사영 데이터가 변화되는 모습을 나타내고 있다. 검사 대상물을 촬상한 화상(500)에서, 선형 결함(501)과 점 결함(502)이 발생하고 있는 것으로 한다. 전술한 사영 데이터에는, 조명 불균일 등의 영향에 의해 생기는 쉐이딩의 영향이 포함된다. 예를 들면, 도 5b에 나타낸 사영 데이터(510)에서는, 선형 결함(501)과 점 결함(502)에 의한 피크(511과 512) 외에, 쉐이딩의 영향에 의한 피크(513과 514)가 발생되어 있다.

선형 결함을 검출하는 처리에서는, 사영 데이터의 각 요소값과 소정의 임계값을 비교하여, 요소값이 임계값을 초과할 경우, 선형 결함이 존재한다고 판정한다. 그러므로, 사영 데이터(510)에 대하여, 임계값(515)과의 비교에 의한 선형 결함의 검출 처리를 행한 경우에는, 선형 결함(501)에 의한 피크(511) 외에, 쉐이딩의 영향에 의한 피크(513)가 선형 결함으로서 오검출되는 문제가 생긴다.

그래서, 사영 데이터에 대하여 평활화 처리를 행한다(단계 S302). 평활화 처리에서는, 사영 데이터의 주목 요소(예를 들면, i 번째의 요소라고 함)를 중심으 로 하는 소정 범위 내의 요소(예를 들면, i-N 번째로부터 i+N 번째까지의 요소)의 값의, 예를 들면 평균값을 이 주목 요소의 값으로 한다. 이로써, 도 5b의 사영 데이터(510) 중의 피크 부분이 깍인 도 5c의 쉐이딩 보정 데이터(520)를 작성할 수 있게 된다.

평활화 처리를 행한 후, 사영 데이터와 쉐이딩 보정 데이터의 차분을 산출함으로써, 쉐이딩의 영향을 저감시킨 사영 데이터(530)를 생성한다(단계 S303). 도 5b의 사영 데이터(510)와 도 5c의 쉐이딩 보정 데이터(520)의 차분을 취한 도 5d의 사영 데이터(530)에서는, 쉐이딩의 영향에 의한 조명 불균일의 피크가 작아지므로, 피크(531과 532)에 대응한 화소 위치에 결함이 존재한다고 판정할 수 있게 된다.

그러나, 사영 데이터(530) 상에는, 선형 결함(501)에 의한 피크(531) 외에, 점 결함(502)에 의한 피크(532)가 발생하고 있으므로, 사영 데이터(530)의 요소값과 임계값을 비교만 해서는, 피크(532)도 선형 결함에 의한 피크인 것으로 오검출된다. 그래서, 본 실시예에서는, 단계 S301∼S303의 처리 후, 또는 이들 처리와 병행하여 단계 S304∼S306의 처리를 행하고, 화소값의 일양성을 나타내는 지표값의 일종인 표준 편차값으로 구성되는 표준 편차 데이터를 생성하여, 후술하는 바와 같이 오검출을 저감한다.

단계 S304에서는, 화상의 X 방향의 화소 위치가 동일하며, Y 방향으로 일렬로 배열된 모든 화소의 화소값의 표준 편차값을 산출함으로써, 표준 편차 데이터의 요소값을 산출한다(본 발명의 지표값 산출 수단의 기능에 대응). 즉, 도 4와 동일한 조건에 있어서, 표준 편차 데이터의 요소값을 C(1), C(2),···, C(n)이라 하 면, 표준 편차 데이터의 i 번째의 요소값 C(i)는 하기의 식 (2)에 의해 산출된다. 단, μ는 A(1, i), A(2, i),···, A(m, i)의 평균값이다.

[식 (2)]

도 4의 Y 방향으로 일렬로 배열된 화소 상에 선형 결함이 존재하면, 이들 화소의 화소값의 불균일(표준 편차값)은 비교적 낮아진다(즉 일양성은 비교적 높아진다). 또한, Y 방향으로 일렬로 배열된 화소 상에 점 결함이 존재하면, 이들 화소의 화소값의 불균일(표준 편차값)은 비교적 높아진다(즉 일양성은 비교적 낮아진다). 따라서, 표준 편차 데이터에 기초하여 사영 데이터를 보정함으로써, 사영 데이터에 대한 점 결함의 영향을 저감시킬 수 있다.

표준 편차 데이터의 생성에 이어서, 표준 편차 데이터에 대하여 평활화 처리를 행하여 쉐이딩 보정 데이터를 생성한다(단계 S305). 또한, 표준 편차 데이터와 쉐이딩 보정 데이터의 차분을 산출함으로써, 쉐이딩의 영향을 저감시킨 표준 편차 데이터를 생성한다(단계 S306). 이 표준 편차 데이터를 사용하여, 사영 데이터에 대한 보정(본 실시예에서는 가중치 부여라고 함)을 행한다.

도 6a ∼ 도 6d는, 사영 데이터에 대하여 보정하는 모습을 나타내고 있다. 검사 대상물을 촬상한 화상(600)에서, 선형 결함(601, 602)과 점 결함(603, 604)이 발생하고 있는 것으로 한다. 도 6b의 사영 데이터(610)에서는, 이들 결함에 의한 피크(611, 612, 613, 614)가 발생하고 있다. 여기서, 선형 결함(601, 602)의 휘도 는 주변의 휘도와 약간 상이하지만, 화소값의 가산에 의해, 사영 데이터(610)에서는, 피크(611, 612)의 값이 각각 점 결함(603, 604)에 의한 피크(613, 614)의 값과 실질적으로 같은 값으로 되어 있다.

도 6c의 표준 편차 데이터(620)에서는, 점 결함(603, 604)에 대응한 피크(621, 622)가 발생하고 있다. 따라서, 표준 편차 데이터(620)의 피크에 대응한 X 방향의 화소 위치에서 점 결함이 발생하고 있다고 판단할 수 있게 된다. 본 실시예에서는, 표준 편차 데이터의 피크에 대응한 사영 데이터의 요소값의 크기를 저감시키는 가중치 부여를 사영 데이터에 대하여 행한다.

먼저, 가중치 부여에 사용하는 계수값으로 구성되는 계수 데이터를 표준 편차 데이터로부터 생성한다(단계 S307). 가중치 부여는, 사영 데이터의 요소값에 대한 계수값의 곱셈에 의해 행해지므로, 표준 편차값이 클수록 계수값을 작게, 표준 편차값이 작을수록 계수값을 크게 한다. 점 결함이 발생하고 있는 화소 위치에서의 표준 편차값은, 결함이 없는(또는 선형 결함이 발생하고 있는) 화소 위치에 대응한 표준 편차값보다 크기 때문에, 점 결함이 발생하고 있는 화소 위치의 계수값은 더 작아진다.

예를 들면, 표준 편차값이 최소로 되는 화소 위치에서는 계수값이 1이 되고, 표준 편차값이 최대가 되는 화소 위치에서는 계수값이 0 또는 1보다 작은 미소한 값(점 결함에 대응한 사영 데이터의 요소값이 작아지는 0.1이나 0.01 등의 값)이 되도록 계수값을 결정한다.

이 구체적인 예로서, 표준 편차 데이터에 대하여 다음과 같은 2치화 처리를 행하는 것을 들 수 있다. 단, 계수 데이터의 요소값을 D(1), D(2),···, D(n)이라고 한다. 또한, d1은 임계값[예를 들면, 도 6c의 임계값(623)]이다.

C(i) ≥ d1이면 0 ≤ D(i) < 1(단, 점 결함에 대응한 사영 데이터의 요소값이 충분히 작아지는 값)

C(i) < d2라면 D(i) = 1

계수 데이터의 생성에 이어서, 계수 데이터를 사용하여, 사영 데이터에 대하여 가중치를 부여한다(단계 S308)(본 발명의 가산값 보정 수단의 기능에 대응). 사영 데이터의 i 번째의 요소값 B(i)에 대하여 가중치 부여를 행하고, 가중치 부여 후의 요소값 B'(i)를 산출하는 식은 하기 식 (3)이 된다.

B'(i) = B(i)×D(i) ··· 식 (3)

도 6d의 사영 데이터(630)는, 가중치 부여를 행한 후의 사영 데이터이다. 점 결함(603, 604)에 의한 피크(633, 634)는, 가중치를 부여하기 전의 피크(613, 614)보다 크기가 작다. 따라서, 사영 데이터(630)에서는, 점 결함(603, 604)의 영향이 저감되어 있다. 이 사영 데이터(630)의 요소값을, 예를 들면 임계값(635, 636)과 비교함으로써, 선형 결함(601, 602)에 의한 피크(631, 632)만을 검출할 수 있게 된다.

사영 데이터에 대한 가중치 부여에 이어서, 사영 데이터의 요소값과 임계값의 비교에 의한 결함 검출 처리를 행한다(단계 S309)(본 발명의 판정 수단의 기능에 대응). 임계값을 d2, d2'(d2 < d2')라고 하면, 식 (3)에 의해 산출된 사영 데이터의 i번째의 요소값 B'(i)가 d2 이하 또는 d2' 이상일 경우에는, 도 4의 X 방향 의 화소 위치에 대하여 i번째의 화소 위치에 선형 결함이 존재한다고 판정한다. 또한, B'(i)가 d2로부터 d2'까지의 범위 내일 경우에는, i 번째의 화소 위치에 선형 결함이 존재하지 않는다고 판정한다.

상기 임계값 d2, d2'는, 예를 들면 사영 데이터의 모든 요소값 B(1), B(2),···, B(n)의 평균값을μ, 표준 편차값을 σ라고 하고, 하기 식 (4) 및 식 (5)에 의해 산출된다. 단, K는 임의의 양수이며, 예를 들면, K=3이다.

d2 = μ - σ×K ··· 식 (4)

d2' = μ + σ×K ··· 식 (5)

마지막으로, 전술한 결함 검출 처리의 결과를 기억부(43)에 저장한다(단계 S310). 특히, 선형 결함이 존재한다고 판정된 경우에는, 선형 결함의 좌표값이 포함된 데이터가 기억부(43)에 저장된다. 또한, 필요에 따라, 결함 검출 처리의 결과가 데이터 출력부(44)를 통하여 도 1의 디스플레이(6)에 출력되고, 결과가 표시된다.

전술한 결함 검출 처리에 의하면, 점 결함의 영향이 저감된 사영 데이터의 요소값과 임계값을 비교한 결과에 기초하여 선형 결함의 유무를 판정함으로써, 검사 대상물 상의 선형 결함을 고정밀도로 검출할 수 있다.

다음으로, 본 실시예의 제1 변형예를 설명한다. 선형 결함 상에 점 결함이 중첩되어 있는 경우, 사영 데이터의 분포에 피크가 발생하고, 이 피크가 발생한 화소 위치에 대응한 표준 편차값도 커지므로, 전술한 결함 검출 처리에서는, 점 결함이 중첩된 선형 결함을 양호하게 검출할 수 없을 가능성이 있다. 이에 비해 제1 변형예에서는, 선형 결함의 방향을 따라 복수 영역이 정렬되도록 화상을 복수 영역으로 분할하고, 각 영역에서의 결함 검출 결과를 종합적으로 판정하여 선형 결함을 양호한 정밀도로 검출하도록 하고 있다.

이하, 제1 변형예에 따른 결함 검출 처리의 단계[화상 처리부(42)의 동작 단계]를 설명한다. 도 7은 이 단계를 나타내고 있다. 먼저, 입력된 화상 데이터를, 이 화상 데이터에 의해 형성되는 화상 내의 영역마다 대응한 부분 화상 데이터로 분할한다(단계 S701)(본 발명의 영역 분할 수단의 기능에 대응).

예를 들면, 화상 데이터를 3개의 부분 화상 데이터로 분할한다. 도 8a는 이 분할의 모습을 나타내고, 화상 데이터를 3개의 부분 화상 데이터로 분할함으로써, 전체 화상 데이터에 의해 형성되는 화상(800)이, 예를 들면 3개의 영역(801, 802, 803)으로 분할된다. 각 영역의 크기는 균등하지 않아도 되고, 분할 개수도 3으로 한정되지 않는다.

전술한 영역 분할에 이어서, 영역마다 사영 데이터를 생성한다(단계 S702). 이어서, 사영 데이터에 대하여 평활화 처리를 행함으로써 쉐이딩 보정 데이터를 생성하고(단계 S703), 또한 사영 데이터와 쉐이딩 보정 데이터의 차분을 산출함으로써, 쉐이딩의 영향을 저감시킨 사영 데이터를 생성한다(단계 S704). 단계 S703 및 S704의 처리도, 각 영역의 사영 데이터에 대하여 행해진다.

또한, 단계 S702∼S704의 처리 후, 또는 이들 처리와 병행하여 단계 S705∼S707의 처리를 행하고, 각 영역의 표준 편차 데이터를 생성한다. 단계 S705에서는, 각 영역에 대응한 화상 데이터의 화소값으로부터 표준 편차 데이터의 요소값을 산출한다.

표준 편차 데이터의 생성에 이어서, 표준 편차 데이터에 대하여 평활화 처리를 행하여 쉐이딩 보정 데이터를 생성한다(단계 S706). 또한, 표준 편차 데이터와 쉐이딩 보정 데이터의 차분을 산출함으로써, 쉐이딩의 영향을 저감시킨 표준 편차 데이터를 생성한다(단계 S707). 단계 S706 및 S707의 처리도 각 영역의 표준 편차 데이터에 대하여 행해진다.

이어서, 표준 편차 데이터로부터 계수 데이터를 생성한다(단계 S708). 또한, 계수 데이터를 사용하여, 사영 데이터에 대하여 가중치를 부여한다(단계 S709). 이 가중치 부여에 이어서, 사영 데이터의 요소값과 임계값과의 비교에 의한 결함 검출 처리를 행한다(단계 S710). 단계 S708∼S710의 처리도 각 영역의 데이터에 대하여 행해진다.

이어서, 단계 S710의 결함 검출 처리로 얻어진 선형 결함의 유무의 판정 결과를 통합하고, 선형 결함의 유무를 종합적으로 판정하는 통합 처리를 행한다(단계 S711). 마지막으로, 결함 검출 처리의 결과를 기억부(43)에 저장한다(단계 S712).

이하에서, 단계 S711의 통합 처리의 내용을 설명한다. 도 8b ∼ 도 6d의 사영 데이터(810, 820, 830)는 각각, 단계 S709에서 가중치가 부여된 사영 데이터이다. 사영 데이터(810)는 영역(801)의 화소값으로부터 생성되고, 사영 데이터(820)는 영역(802)의 화소값으로부터 생성되고, 사영 데이터(830)는 영역(803)의 화소값으로부터 생성되고 있다.

도 8a의 화상(800)에서는, 선형 결함(804, 805)과 점 결함(806, 807)이 발생 되어 있다.

각 사영 데이터의 분포에는, 이들 결함에 의한 피크가 발생되어 있다. 피크(812, 822, 832)는 선형 결함(805)에 의한 것이다. 피크(813)는 점 결함(807)에 의한 것이다. 피크(821, 831)는 선형 결함(804)에 의한 것이다. 또한, 피크(811)는 선형 결함(804)과 점 결함(806)에 의한 것이지만, 가중치 부여에 의해 점 결함(806)의 영향이 저감되므로, 피크(811)는 피크(821, 823)와 비교하여 상당히 작다.

사영 데이터(810, 820, 830)의 요소값과 임계값(814, 823, 833)을 비교하고, 비교 결과에 기초하여 선형 결함의 유무를 판정하면, 도 8a의 X 방향의 화소 위치(P)에 대한 각 영역의 판정 결과는, 영역(801, 802, 803) 모두 "선형 결함 있음"이 된다. 한편, X 방향의 화소 위치(Q)에 대한 각 영역의 판정 결과는, 영역(802, 803)에서는 "선형 결함 있음"이지만, 영역(801)에서는 "선형 결함 없음"이 된다.

통합 처리에서는, 각 영역의 판정 결과를 통합하여, 전체의 판정 결과를 생성한다. 예를 들면, "선형 결함 있음"의 판정 결과를 논리 1에 대응시키고, "선형 결함 없음"의 판정 결과를 논리 0에 대응시킬 경우, 화소 위치(P)에 대한 전체의 판정 결과는, 영역(801, 802, 803) 각각에서의 판정 결과(어느 영역에서도 "선형 결함 있음")를 논리 연산(OR 연산)함으로써, "선형 결함 있음"이 된다. 마찬가지로, 화소 위치(Q)에 대한 전체의 판정 결과도, 영역(801, 802, 803) 각각에서의 판정 결과(2개의 영역에서 "선형 결함 있음", 1개의 영역에서 "선형 결함 없음")를 논리 연산(OR 연산)함으로써, "선형 결함 있음"이 된다.

이와 같이, 제1 변형예에 의하면, 영역마다 행한 사영 데이터의 요소값과 임계값의 비교 처리 결과를 종합하여 선형 결함의 유무를 판정함으로써, 선형 결함 상에 점 결함이 중첩되어 있는 경우에도, 검사 대상물 상의 선형 결함을 고정밀도로 검출할 수 있다.

다음으로, 본 실시예의 제2 변형예를 설명한다. 제2 변형예에서는, 통계적 텍스처 해석 방법에서 사용되는 농도 생기 행렬을 사용하여, 화소값의 일양성을 나타내는 지표값을 산출한다. 도 9에 나타낸 농도 i의 화소 R[좌표(x1, y1)]로부터 각도 θ의 방향으로 거리 r만큼 떨어진 화소 S[좌표(x2, y2)]의 농도가 j인 확률에 의해, 농도 생기 행렬의 요소가 정해진다.

예를 들면, 도 10a에 나타낸 바와 같이, 4×4의 16개 화소로 구성되는 화상의 농도(화소값)이 2치화되어 있는 것으로 한다. r = 1, θ=90°(270°)인 경우, 화상 내에서 상하로 인접하는 화소끼리의 관계에 의해, 도 10b에 나타낸 농도 생기 행렬의 요소값이 정해진다.

이하, 도 10a의 m행 n열째의 화소를 화소(m, n)으로 하고, 농도 생기 행렬의 생성 방법을 설명한다.

먼저, 농도 생기 행렬의 각 요소값을 초기화한다(0로 한다). 이어서, 좌상(左上)의 화소(1, 1)(농도 0)를 주목 화소로 하고, 그 아래의 화소(2, 1)(농도 1)와의 관계로부터, 농도 생기 행렬의 i=0, j=1의 요소값에 1을 가산한다. 이어서, 화소(1, 2)(농도 0)를 주목 화소로 하고, 그 아래의 화소(2, 2)(농도 1)와의 관계로부터, 농도 생기 행렬의 i=0, j=1의 요소값에 1을 가산한다.

이어서, 화소(1, 3)(농도 0)를 주목 화소로 하고, 그 아래의 화소(2, 3)(농도 0)와의 관계로부터, 농도 생기 행렬의 i=0, j=0의 요소값에 1을 가산한다. 이어서, 화소(1, 4)(농도 1)를 주목 화소로 하고, 그 아래의 화소(2, 4)(농도 1)와의 관계로부터, 농도 생기 행렬의 i=1, j=1의 요소값에 1을 가산한다.

이어서, 화소(2, 1)(농도 1)를 주목 화소로 하고, 그 아래의 화소(3, 1)(농도 1)와의 관계로부터, 농도 생기 행렬의 i=1, j=1의 요소값에 1을 가산한다. 또한, 화소(2, 1)(농도 1)에 대해서는, 또한 그 위의 화소(1, 1)(농도 0)와의 관계로부터, 농도 생기 행렬의 i=1, j=0의 요소값에 1을 가산한다.

동일하게 하여, 주목 화소를 좌측으로부터 우측, 위에서 아래로 이동시키면서, 농도 생기 행렬의 요소값에 1을 가산해 나간다. 화소(4, 1)(농도 0)가 주목 화소인 경우, 그 위의 화소(3, 1)(농도 1)와의 관계로부터, 농도 생기 행렬의 i=0, j=1의 요소값에 1을 가산한다.

주목 화소가 화소(4, 2), 화소(4, 3), 화소(4, 4) 각각의 경우에도, 동일하게 하여 농도 생기 행렬의 요소값에 1을 가산한다.

전술한 처리의 결과, 도 10b에 나타낸 농도 생기 행렬이 생성된다. 전술한 설명에서는, 각 화소의 농도(화소값)를 2치로 하였으나, 16치나 256치라도 되고, 농도의 계조에 맞추어서 농도 생기 행렬의 차수를 결정하면 된다.

전술한 농도 생기 행렬로부터, 화소값의 일양성을 나타내는 지표값이 산출된다. 농도 생기 행렬을 P(r, θ, i, j)라 하고, 예를 들면, 이하의 식 (6) ∼ 식 (8)에 나타낸 특징량을 지표값으로서 사용할 수 있다.

[식 (6)]

[식 (7)]

[식 (8)]

또한, 농도 생기 행렬에서는, 인접하는 화소의 농도(화소값)의 조합에 의해 행렬의 요소값이 정해지므로, 저 콘트라스트인 선형 결함이 존재하는 경우에는, 농도 생기 행렬의 대각 요소 부근의 값이 커진다. 이에 비해, 점 결함 등이 존재하는 경우에는, 대각 요소 부근 외의 요소값에도 큰 값이 생기게 된다. 이로부터, 농도 생기 행렬의 대각 요소의 값의 총계를 산출하여, 화소값의 일양성을 나타내는 지표값으로서 사용해도 된다.

이하, 제2 변형예에 따른 결함 검출 처리의 단계[화상 처리부(42)의 동작의 단계]를 설명한다. 도 11은 이 단계를 나타내고 있다. 사영 데이터에 대한 단계 S1101∼S1103의 처리는, 예를 들면 도 3의 단계 S301∼S303의 처리와 동일하므로 설명을 생략한다.

단계 S1104∼S1106의 처리가 농도 생기 행렬에 대한 처리이다. 단계 S1104에서는, 화상의 Y 방향으로 일렬로 배열된 모든 화소의 화소값으로부터 농도 생기 행렬을 생성한다. 보다 상세하게는, 화상의 X 방향의 각 화소 위치에서 농도 생기 행렬을 생성하고, 각 화소 위치의 농도 생기 행렬을 요소로 하는 농도 생기 행렬 데이터를 생성한다.

이어서, 생성된 농도 생기 행렬로부터 특징량을 산출하고, 이 특징량을 요소값으로 하는 특징량 데이터를 생성한다(단계 S1105). 또한, 특징량을 0에서 1까지 중에서 어느 하나의 값으로 변환함으로써 계수값을 산출하고, 이 계수값을 요소값으로 하는 계수 데이터를 생성한다(단계 S1106). 이 계수값은, 일양성이 높을수록 1에 근접하며, 일양성이 낮을 수록 0에 근접한 값이 된다.

이어서, 계수 데이터를 사용하여, 사영 데이터에 대하여 가중치를 부여한다(단계 S1107). 이 가중치 부여에 이어서, 사영 데이터의 요소값과 임계값과의 비교에 의한 결함 검출 처리를 행한다(단계 S1108). 마지막으로, 결함 검출 처리의 결과를 기억부(43)에 저장한다(단계 S1109).

도 12a 및 도 12b는, 제2 변형예에 따른 결함 검출 처리의 일례를 나타내고 있다. 화상(1200)에는, 선형 결함(1201)과 점 결함(1202)이 발생하고 있다. 도 12a에 나타낸 바와 같이, X 방향의 각 화소 위치에서, Y 방향으로 배열된 h 개의 화소의 화소값으로부터 사영 데이터의 요소값과 농도 생기 행렬의 요소값이 산출된다. 또한, 농도 생기 행렬로부터 특징량이 산출되고, 이 특징량으로부터 계수값이 산출된다.

도 12b의 계수 데이터(1203)가 나타낸 바와 같이, Y 방향의 화소끼리의 일양성이 높은 영역[선형 결함(1201)이 발생하고 있는 영역을 포함함]에 대응한 계수값은 실질적으로 일정한 값이다. 한편, 점 결함(1202)의 존재에 의해, Y 방향의 화소끼리의 일양성이 저하되어 있는 영역에 대응한 계수값은 작게 되어 있다. 계수 데이터(1203)를 사용하여 사영 데이터에 가중치를 부여하면 점 결함(1202)이 발생하고 있는 영역에 대응한 사영 데이터의 요소값의 크기가 작아지므로, 사영 데이터의 요소값과 임계값과의 비교에 의한 선형 결함의 유무의 판정 처리에서, 점 결함(1202)이 발생하고 있는 영역에서 선형 결함이 오검출되지 않는다.

이와 같이, 제2 변형예에 의하면, 화소값의 일양성을 나타내는 지표값으로서 표준 편차값을 사용한 경우와 마찬가지로, 점 결함의 영향이 저감된 사영 데이터의 요소값과 임계값을 비교한 결과에 기초하여 선형 결함의 유무를 판정함으로써, 검사 대상물 상의 선형 결함을 고정밀도로 검출할 수 있다. 제2 변형예에서도, 제1 변형예와 마찬가지로, 검사 대상물을 촬상한 화상을 복수의 영역으로 분할하고, 영역마다 전술한 처리를 행해도 된다.

이상, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만, 구체적인 구성은 상기 실시예로 한정되지 않고, 본 발명의 요지를 벗어나지 않는 범위 내에서의 설계 변경 등도 포함된다.

예를 들면 하기와 같이 행해도 된다. 화상 데이터에는, 라인 센서 카메라에 사용되는 센서의 감도 불균일 등의 영향에 의한 노이즈가 포함된다. 선형 결함의 콘트라스트가 낮기 때문에, 화상 데이터에 노이즈가 포함되면, 오검출의 원인이 된 다. 그래서, 사영 데이터를 생성하기 전에, 화상 데이터에 대하여, 노이즈 제거를 목적으로 한 평활화 필터 처리를 행해도 된다.

이로써, 안정된 결함 검출 처리를 행할 수 있게 된다.

또한, 결함 검출 처리 전체적으로, 종래의 2차원 결함을 검출하는 인접 비교법이나, 검사 대상물의 화상과 참조 화상의 차분을 취한 것을 2치화하여 결함을 추출하는 방법 등에 의하여 처리 전 또는 처리 후에, 본 발명에 의한 결함 검출 처리를 행해도 된다. 또한, 본 발명에 의한 결함 검출 처리와 병행하여 종래의 결함 검출 처리를 행하도록 해도 된다.

본 발명에 의하면, 선형 결함 이외의 결함의 영향이 저감된 가산값과 임계값을 비교한 결과에 기초하여 선형 결함의 유무를 판정함으로써, 검사 대상물 상의 선형 결함을 고정밀도로 검출할 수 있다.

Claims (5)

1. 검사 대상물을 촬상한 화상의 소정 방향으로 배열된 각 화소의 화소값의 가산값을 산출하는 가산값 산출 수단;

   상기 화상의 상기 소정 방향으로 배열된 각 화소의 화소값의 일양성(一樣性)을 나타내는 지표값을 산출하는 지표값 산출 수단;

   상기 지표값에 기초하여 상기 가산값을 보정하는 가산값 보정 수단; 및

   상기 보정 후의 상기 가산값과 임계값을 비교한 결과에 기초하여, 상기 검사 대상물 상의 선형 결함의 유무를 판정하는 판정 수단

   을 포함하는 결함 검출 장치.
2. 제1항에 있어서,

   상기 소정 방향으로 적어도 2개의 영역이 배열되도록, 상기 화상을 복수의 영역으로 분할하는 영역 분할 수단을 구비하고,

   상기 판정 수단은, 상기 소정 방향으로 배열된 각각의 영역에서의 보정 후의 상기 가산값과 상기 임계값을 비교한 결과를 종합하여 상기 선형 결함의 유무를 판정하는, 결함 검출 장치.
3. 제1항 또는 제2항에 있어서,

   상기 지표값 산출 수단은, 상기 지표값으로서 상기 화상의 상기 소정 방향으 로 배열된 각 화소의 화소값의 표준 편차값을 산출하는, 결함 검출 장치.
4. 제1항 또는 제2항에 있어서,

   상기 지표값 산출 수단은, 상기 화상의 상기 소정 방향으로 배열된 각 화소의 화소값에 기초한 농도 생기(生起) 행렬을 사용하여 상기 지표값을 산출하는, 결함 검출 장치.
5. 검사 대상물을 촬상한 화상의 소정 방향으로 배열된 각 화소의 화소값의 가산값을 산출하는 단계;

   상기 화상의 상기 소정 방향으로 배열된 각 화소의 화소값의 일양성을 나타내는 지표값을 산출하는 단계;

   상기 지표값에 기초하여 상기 가산값을 보정하는 단계; 및

   상기 보정 후의 상기 가산값과 임계값을 비교한 결과에 기초하여, 상기 검사 대상물 상의 선형 결함의 유무를 판정하는 단계

   를 포함하는 결함 검출 방법.

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