WO2010029976A1 - 評価装置、校正方法、校正プログラム、及び、記録媒体 - Google Patents

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WO2010029976A1
WO2010029976A1 PCT/JP2009/065861 JP2009065861W WO2010029976A1 WO 2010029976 A1 WO2010029976 A1 WO 2010029976A1 JP 2009065861 W JP2009065861 W JP 2009065861W WO 2010029976 A1 WO2010029976 A1 WO 2010029976A1
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evaluation
imaging
evaluation value
calibration
resolution
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PCT/JP2009/065861
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章太 植木
泰広 上田
博之 中井
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シャープ株式会社
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/93—Detection standards; Calibrating baseline adjustment, drift correction
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/95—Investigating the presence of flaws or contamination characterised by the material or shape of the object to be examined
    • G01N21/956—Inspecting patterns on the surface of objects

Definitions

  • the present invention relates to an evaluation apparatus that evaluates an evaluation object based on a captured image obtained by imaging the evaluation object.
  • the present invention also relates to a calibration method for calibrating such an evaluation apparatus and a calibration program.
  • the present invention relates to a recording medium on which such a calibration program is recorded.
  • An imaging apparatus that supplies a captured image to such an evaluation apparatus usually includes a solid-state imaging device that functions as an area sensor and an optical system that forms an image of an evaluation object on the solid-state imaging device.
  • the optical system consists of a lens and other optical elements, and includes a focus adjustment mechanism that adjusts the focal position of the lens, a work distance adjustment mechanism that adjusts the distance between the evaluation object and the lens, and light that adjusts the tilt of the optical axis of the optical system. It is adjusted to an appropriate state by various adjustment mechanisms such as an axis adjustment mechanism.
  • the state of the optical system deteriorates with long-term use.
  • Factors that deteriorate the state of the optical system include various deviations of various adjustment mechanisms, positional deviations of the entire optical system, and changes in illuminance due to illumination deterioration. For this reason, it is not possible to properly evaluate the object based on the captured image obtained by the imaging device whose optical system state has deteriorated. That is, in order to perform appropriate evaluation at any time, periodic calibration (calibration) of the evaluation apparatus by readjustment of the optical system or the like is necessary.
  • Patent Document 1 discloses a technique for calibrating an area sensor using a reference pattern.
  • Patent Document 2 discloses a technique for calibrating a line sensor using a special pattern.
  • Japanese Patent Publication Japanese Patent Laid-Open No. 9-43292 (published on February 14, 1997)” Japanese Patent Publication “JP 2004-28706 (published Jan. 29, 2004)”
  • the conventional evaluation apparatus has a problem in that it requires physical adjustment of the optical system using various adjustment mechanisms every time calibration is performed, which requires a lot of time.
  • the evaluation value calculated based on the captured image also varies greatly. In other words, even if the same test pattern is an evaluation target, the evaluation value changes rapidly every time the evaluation is performed.
  • Patent Document 2 describes that position reproducibility confirmation is performed using a special pattern, but this is effective only for a line sensor that captures an image while the element moves, and is applied to an area sensor. It is not possible.
  • the present invention has been made in view of the above problems, and an object thereof is to realize an evaluation apparatus capable of stable calibration while using an evaluation value calculated based on a captured image. .
  • an evaluation apparatus is an evaluation apparatus that calculates an evaluation value of an evaluation object based on a captured image obtained by imaging the evaluation object, and has a predetermined pattern.
  • the control means for controlling the imaging device to repeat the imaging operation for imaging the specific evaluation object from the plurality of imaging positions arranged in the above while shifting the entire plurality of imaging positions.
  • An evaluation value is calculated based on each of a generation unit that generates a high-resolution image having a higher resolution than the imaging resolution of the imaging device from a group of captured images captured by the imaging device, and the high-resolution image generated by the generation unit.
  • a calculation unit and a coefficient by which the evaluation value is multiplied for calibration of the evaluation apparatus are set in advance for a feature amount that characterizes the distribution of the evaluation value group calculated by the calculation unit. It comprises setting means for setting the ratio of the characteristic quantity that characterizes the distribution of quasi evaluation value group, and is characterized in that.
  • a plurality of sets of captured image groups obtained by imaging the specific evaluation object from a plurality of imaging positions are obtained, and a high-resolution image is generated from each group. Since the evaluation value is calculated based on the high-resolution image, variation in the obtained evaluation value group is small as compared with the case where the evaluation value is calculated based on the captured image.
  • a coefficient for multiplying the evaluation value for calibration of the evaluation apparatus is set from the ratio between the characteristic amount representing the distribution of the obtained evaluation value group and the characteristic amount of the distribution of the reference evaluation value group set in advance.
  • the captured image is obtained by an imaging device controlled by the control means. That is, it is not necessary to manually reposition the specific evaluation object many times. For this reason, there is no possibility that the measurement time becomes enormous or the reproducibility is lowered.
  • the control means controls, for example, a drive mechanism that drives an image pickup device included in the image pickup apparatus, and performs a drive operation for driving the image pickup device so as to go around the plurality of image pickup positions.
  • the drive mechanism is controlled so as to be repeated while shifting the entire plurality of imaging positions.
  • the reference evaluation value group is an evaluation value group calculated by the calculation unit when the imaging apparatus is adjusted to an appropriate state.
  • the evaluation value calculated when the imaging device is not adjusted to an appropriate state is changed to an evaluation value that would have been obtained if the imaging device was adjusted to an appropriate state. Can be calibrated.
  • the reference evaluation value group may be an experimental value actually calculated by the calculation unit when the imaging device is adjusted to an appropriate state, or the imaging device is in an appropriate state.
  • the theoretical value estimated by calculation may be the evaluation value that would have been calculated by the calculation means when the adjustment was made.
  • the appropriate state is obtained when, for example, the optical axis of the objective lens included in the imaging apparatus is orthogonal to the evaluation target surface of the evaluation target object, and incident light incident through the objective lens is captured. It is in a state of being focused on the light receiving surface of the image sensor provided in the apparatus.
  • the feature amount is, for example, any one of an average value, a maximum value, a minimum value, a variance, a standard deviation, or a combination thereof.
  • the evaluation value is calibrated using the coefficient set by the setting means. It is preferable to do so.
  • X ave represents the average value of the reference evaluation value group
  • Y ave represents the average value of the evaluation value group calculated by the calculation means
  • Y max represents the maximum value of the evaluation value group calculated by the calculation means
  • Y min represents the minimum value of the evaluation value group calculated by the calculation means
  • Vth represents a predetermined detection threshold value.
  • the evaluation apparatus includes a presentation unit that presents a message for prompting physical adjustment of the imaging apparatus when both of the expressions (A) and (B) are false. Is preferred.
  • a calibration method is a calibration method of an evaluation apparatus that calculates an evaluation value of an evaluation object based on a captured image obtained by imaging the evaluation object, A control process for controlling the imaging apparatus to repeat an imaging operation for imaging a specific evaluation object from a plurality of imaging positions while shifting the entire plurality of imaging positions, and imaging by the imaging apparatus in each of the repeated imaging operations.
  • a setting step of setting the ratio of the characteristic quantity that characterizes the distribution of the group includes, is characterized in that.
  • the calibration method according to the present invention may be realized by a computer.
  • a calibration program that realizes the calibration method in the computer by causing the computer to execute the steps described above, and a computer-readable recording medium that records the calibration program also fall within the scope of the present invention.
  • the evaluation apparatus repeats the imaging operation of imaging a specific evaluation object from a plurality of imaging positions arranged in a predetermined pattern while shifting the entire plurality of imaging positions.
  • a control unit that controls the image generation unit, a generation unit that generates a high-resolution image having a higher resolution than the imaging resolution of the imaging device from a group of captured images captured by the imaging device in each of repeated imaging operations, and the generation unit
  • a feature that characterizes the distribution of evaluation value groups calculated by the calculating means by calculating means for calculating an evaluation value based on each of the generated high-resolution images, and a coefficient by which the evaluation value is multiplied for calibration of the evaluation device
  • Setting means for setting a ratio of a feature quantity characterizing a distribution of a preset reference evaluation value group to a quantity.
  • the calibration method according to the present invention was repeated with a control step of controlling the imaging device to repeat the imaging operation of imaging the specific evaluation object from a plurality of imaging positions while shifting the entire plurality of imaging positions.
  • a control step of controlling the imaging device to repeat the imaging operation of imaging the specific evaluation object from a plurality of imaging positions while shifting the entire plurality of imaging positions.
  • FIG. 1 showing an embodiment of the present invention, is a diagram showing an example of a test pattern that becomes an evaluation object during calibration. 1 illustrates an embodiment of the present invention, and (a) to (i) are diagrams illustrating captured images used for generating a high-resolution image.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an embodiment of the present invention and a movement of a solid-state imaging device driven by an actuator.
  • FIG. 1 illustrates an embodiment of the present invention, and illustrates N high-resolution images generated by high-resolution processing, and M ⁇ N captured images referred to generate these high-resolution images.
  • FIG. FIG. 4 is a diagram for explaining an embodiment of the present invention, and (a) to (d) are diagrams showing the magnitudes of variations in various evaluation values.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration of the evaluation apparatus 100.
  • the evaluation device 100 includes an imaging device 110, a control device 120, and a display device 130.
  • the imaging device 110 is a means for imaging the evaluation object 200, and includes an optical system 111, a solid-state imaging device 112, and an actuator 113.
  • the control device 120 is a means for controlling the imaging device 110 and for evaluating the evaluation object 200 based on the captured image obtained by the imaging device 110.
  • the control device 120 can be configured by, for example, a personal computer or a workstation.
  • the display device 130 is a means for displaying the evaluation result obtained by the control device 120.
  • the display device 130 can be configured by, for example, an LCD (Liquid Crystal Display) or a CRT (Cathode Ray Tube).
  • evaluation object 200 to be evaluated by the evaluation apparatus 100 may be any flat object, for example, a liquid crystal panel.
  • the imaging device 110 includes the optical system 111, the solid-state imaging device 112, and the actuator 113.
  • the optical system 111 is a means for forming an image of the evaluation object 200 on the light receiving unit of the solid-state imaging device 112.
  • the optical system 111 is configured by a lens or other optical element.
  • the solid-state image sensor 112 is a means for converting an image of the evaluation object 200 formed on the light receiving unit into an image signal.
  • an area sensor type CCD image sensor, a CMOS image sensor, or the like can be used as the solid-state imaging device 112 for example.
  • the lens and other optical elements constituting the optical system 111 are attached to the inner wall of the casing of the imaging device 110 via various adjustment mechanisms.
  • the solid-state imaging element 112 is held by an actuator 113 fixed to the inner wall of the casing of the imaging device 110.
  • the actuator 113 is a means for displacing the relative position of the solid-state image sensor 112 with respect to the evaluation object 200. More specifically, the solid-state image sensor 112 is two-dimensionally moved in a plane perpendicular to the optical axis connecting the lens of the optical system 111 and the evaluation object 200. However, the movement of the solid-state imaging device 112 by the actuator 113 is not limited to the two-dimensional movement in the plane, and may be a three-dimensional movement including rotation. As the actuator 113, a piezo actuator, a stepping motor, or the like can be used. Here, a piezo actuator is used.
  • control device 120 will be described focusing on the setting method of the coefficient ⁇ .
  • the setting of the coefficient ⁇ described below may be performed irregularly (for example, when calibration is performed according to an operator's instruction) or periodically at a specific cycle (a specific cycle).
  • the execution timing does not matter.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of the control device 120.
  • the control device 120 includes an actuator control unit 121, an image data storage unit 122, a high resolution processing unit 123, an evaluation value calculation unit 124, a coefficient setting unit 125, as functional blocks involved in setting the coefficient ⁇ .
  • a post-calibration evaluation value determination unit 126, a calibration information storage unit 127, and an optical system adjustment instruction unit 128 are provided.
  • the setting of the coefficient ⁇ by the control device 120 is realized as follows by the cooperation of the above-described units.
  • ⁇ Imaging control process (control process)>
  • an imaging process using a predetermined test pattern as the evaluation object 200 is performed.
  • An example of the test pattern is shown in FIG.
  • the test pattern is a test object provided with a simulated defect that is imaged instead of the evaluation object.
  • a simulated defect smaller than one pixel size of the solid-state image sensor 112 is provided at the center of the test pattern. Note that the position, size, and number of simulated defects in the test pattern are arbitrary. Further, when the test pattern is changed, it is desirable to change a reference evaluation value group (described later).
  • M evaluation images 200 are imaged from M imaging positions (M is an integer equal to or greater than 2) arranged in a predetermined pattern, so that M captured images P 11 , P 12 ,.
  • a captured image group G 1 consisting of 1M is obtained. If this imaging operation is shifted N times without changing the arrangement pattern at all M imaging positions, N sets of captured image groups G 1 , G 2 ,..., GN are obtained (that is, total M ⁇ N captured images are obtained). Note that the shift amount for shifting the entire imaging position is set to be smaller than the distance between the imaging positions.
  • N sets of captured images obtained in the imaging step G 1, G 2, ..., G N is stored in the image data storage unit 122 of the controller 120.
  • the imaged image group G i should be configured, in other words, what kind of predetermined pattern the imaging position should be arranged in is the high resolution executed in the next step It depends on the algorithm of the conversion process. For example, when an image shift method (pixel shift method) is used as an algorithm for high resolution processing, M obtained by imaging a test pattern from each imaging position illustrated in FIGS. 4 (a) to (i).
  • imaging the evaluation object 200 from M imaging positions means that, as shown in FIG. 5, the direction of the light receiving surface is maintained in a direction orthogonal to the optical axis of the objective lens.
  • the solid-state imaging device 112 circulates M imaging positions and images a test pattern at each imaging position. Note that the M imaging positions are all arranged in a virtual plane perpendicular to the optical axis of the objective lens.
  • the above imaging process is mainly realized by the actuator control unit 121.
  • the actuator control unit 121 controls the movement of the actuator 113 provided in the imaging device 110 by transmitting and receiving various control signals to and from the imaging device 110. More specifically, the solid-state image sensor 112 is moved as described above by controlling the motion start timing, motion speed, and motion distance of the actuator 113. The motion start timing, motion speed, and motion distance of the actuator 113 may be appropriately controlled according to the situation.
  • an image shift method or a super-resolution method may be used for the high resolution processing executed by the high resolution processing unit 123.
  • another method may be used.
  • the image shift method is a method of mapping the luminance value of the low resolution image to the pixel of the high resolution image based on the position correspondence for each pixel of the plurality of low resolution images and the target high resolution image.
  • the super-resolution method is a method for estimating a target high-resolution image from a plurality of low-resolution images.
  • an ML (Maximum-likelihood) method for example, an ML (Maximum-likelihood) method, a MAP (Maximum A-Posterior) method, a POCS (Projection On-to-Convex Set) method, and the like are known.
  • ML Maximum-likelihood
  • MAP Maximum A-Posterior
  • POCS Projection On-to-Convex Set
  • High resolution image P 1 of N frames generated in the high resolution step, P 2, ..., P N and a high-resolution image P 1 of N sheets, P 2, ..., in order to generate a P N imaging FIG. 6 shows M ⁇ N captured images P 11 , P 12 ,..., P NM obtained in the process.
  • An evaluation value calculation step is performed following the high resolution step.
  • the evaluation value calculation unit 124 obtains the high resolution image P1 from the high resolution processing section 123 calculates the evaluation value Y1 based on the acquired high-resolution image P 1. Further, the same processing other high-resolution image P 2, P 3, ..., also repeated for P N, the evaluation value of the N Y 1, Y 2, ..., and calculates the Y N. Specifically, the contrast volume is calculated as the evaluation value Y i .
  • the evaluation value calculation unit 124 calculates the contrast volume as follows. That is, first, the pixels constituting the high-resolution image P i are classified into high-luminance pixels having a luminance higher than the threshold and low-luminance pixels having a luminance lower than the threshold. If the simulated defect included in the imaging target area is a black spot defect, the area composed of the low brightness pixel group can be regarded as a defect image, and the area composed of the high brightness pixel group can be regarded as the background. it can. Next, a luminance value difference from the average luminance value of the high luminance pixel group is calculated for each low luminance pixel. The luminance value difference calculated for each low luminance pixel is also called contrast. Finally, the contrast volume is obtained by adding the brightness value differences calculated for each low brightness pixel (in other words, integrating the contrast over the defect image).
  • the threshold is a value that is arbitrarily set according to the sensitivity of defect detection.
  • the evaluation value is not limited to the contrast volume, but the brightness (average brightness, minimum brightness, maximum brightness, or brightness of a specific pixel), brightness volume, defect size, or contrast (average contrast, maximum contrast, minimum contrast, Alternatively, the contrast of a specific pixel) may be used as the evaluation value.
  • a coefficient determination step is performed following the evaluation value calculation step.
  • the coefficient setting unit 125 uses the evaluation value group ⁇ Y 1 , Y 2 ,..., Y N ⁇ calculated in the evaluation value calculation step as the coefficient ⁇ by which the evaluation value X is multiplied for calibration.
  • the reference evaluation value group ⁇ X 1 , X 2 ,..., X N ⁇ is stored in the calibration information storage unit 127 as will be described later.
  • the coefficient setting unit 125 determines the coefficient ⁇ as follows. That is, first, the average value X ave of the reference evaluation value group ⁇ X 1 , X 2 ,..., X N ⁇ and the evaluation value group ⁇ Y 1 , Y 2 ,. ⁇ Is calculated in accordance with the equations (1) and (2). And coefficient (alpha) is calculated according to (3) Formula. That is, the coefficient setting unit 125 applies the coefficient ⁇ multiplied by the evaluation value Y for calibration to the reference evaluation value group ⁇ X 1 for the average value Y ave of the evaluation value group ⁇ Y 1 , Y 2 ,..., Y N ⁇ .
  • X 2 ,..., X N ⁇ is set to the ratio value of the average value X ave .
  • the coefficient ⁇ is determined so that the average value X ave of X N ⁇ matches.
  • Y N ⁇ with respect to the minimum value Y min of the reference evaluation value group ⁇ X 1, X 2, ... may be caused to coincide with the minimum value X min of the ratio X min / Y min of X N ⁇ .
  • the coefficient ⁇ is set to the ratio of the feature quantity representing the distribution of the reference evaluation value group to the feature quantity representing the distribution of the evaluation value group ⁇ Y 1 , Y 2 ,..., Y N ⁇
  • the feature quantity is Regardless of what, the feature value of the evaluation value group obtained after calibration can be matched with the feature value of the evaluation value group that would be obtained when the imaging apparatus 110 is in an appropriate state.
  • ⁇ Post-processing process> When the setting of the coefficient ⁇ is completed as described above, a post-processing step is performed.
  • the post-calibration evaluation value determination unit 126 determines whether or not to perform calibration using the newly set coefficient ⁇ .
  • the post-calibration evaluation value determination unit 126 replaces the coefficient ⁇ stored in the calibration information storage unit 127 with the newly set coefficient ⁇ (therefore, the newly set coefficient ⁇ Will be calibrated using).
  • the optical system adjustment instruction unit 128 presents a message prompting the user to perform physical readjustment of the optical system (here, the message is presented by displaying the message on the display unit 140). You may also present by voice).
  • the post-calibration evaluation value determination unit 126 determines whether or not to perform the calibration because the variation of the evaluation value becomes large due to the calibration using the newly set coefficient ⁇ , which adversely affects the inspection (detection result). This is to avoid a situation that impairs the stability of
  • a contrast volume is assumed as an evaluation value, and when the evaluation value after calibration exceeds a predetermined detection threshold Vth, it is determined that the evaluation object 200 is defective.
  • the detection threshold value Vth may be arbitrarily determined depending on the severity of the inspection for the evaluation object. That is, as the detection threshold Vth increases, the defect detection sensitivity decreases, and as the detection threshold Vth decreases, the defect detection sensitivity improves.
  • the first situation to be avoided is that the defect on the test pattern is “defect” even if the presence or absence of the defect is determined based on any of the reference evaluation value groups ⁇ X 1 , X 2 ,..., X N ⁇ . Is determined to be “no defect” when the presence or absence of a defect is determined based on any of the post-calibration evaluation value groups ⁇ Y 1 , ⁇ Y 2 ,..., ⁇ Y N ⁇ . This is a situation where a determination result is obtained.
  • ⁇ is set to a value larger than 1 according to equation (3).
  • the variation of the post-calibration evaluation value group ⁇ Y 1 , ⁇ Y 2 ,..., ⁇ Y N ⁇ is as follows. 1 , Y 2 ,..., Y N ⁇ .
  • the post-calibration evaluation value determination unit 126 defines the magnitude of variation of the evaluation value group ⁇ Y 1 , Y 2 ,..., Y N ⁇ defined by the left side of the equation (4) by the right side of the equation (4). It is determined whether or not calibration is performed by comparing with a threshold value. More specifically, when the expression (4) is true, it is determined that “calibration is performed”, and when the expression (4) is false, it is determined that “calibration is not performed”. Avoid misjudgments.
  • Equation (5) is It holds.
  • evaluation value group ⁇ Y 1, Y 2, ... , Y N ⁇ mean value of the maximum
  • the value and the minimum value are ⁇ Y ave , ⁇ Y max , and ⁇ Y min , respectively.
  • Y ave , Y max , and Y min are the average value, maximum value, and minimum value of the evaluation value group ⁇ Y 1 , Y 2 ,..., Y N ⁇ , respectively.
  • equation (6) holds.
  • equation (4) is obtained. That is, if the expression (4) is true, the reference evaluation value group ⁇ X 1 , regardless of whether or not there is a defect based on any of the post-calibration evaluation value groups ⁇ Y 1 , ⁇ Y 2 ,..., ⁇ Y N ⁇ . , X 2 ,..., X N ⁇ , it is guaranteed that a “defect” determination result is obtained.
  • the second situation to be avoided is that even if the defect on the test pattern is determined based on any of the reference evaluation value groups ⁇ X ′ 1 , X ′ 2 ,..., X ′ N ⁇ , In spite of the defect for which the determination result “None” is obtained, as shown in FIG. 7D, the post-calibration evaluation value group ⁇ Y ′ 1 , ⁇ Y ′ 2 ,..., ⁇ Y ′ N ⁇ If the presence / absence of a defect is determined based on any of them, a determination result of “defect” is obtained. In such a case, as can be seen from FIG.
  • the post-calibration evaluation value determination unit 126 determines the magnitude of the variation of the evaluation value group ⁇ Y ′ 1 , Y ′ 2 ,..., Y ′ N ⁇ defined by the left side of the equation (8) as the right side of the equation (8). It is determined whether or not calibration is performed by comparing with the threshold value defined by. More specifically, when the expression (4) is true and the expression (8) is true, it is determined that “calibration is performed”, and the expression (4) is false or (8 ) When the expression is false, it is determined that “calibration is not performed”, thereby avoiding the erroneous determination as described above.
  • evaluation value group ⁇ Y '1, Y' 2 , ..., Y 'N ⁇ When was calibrated by using the coefficient ⁇ and the calibration after the evaluation value set ⁇ Y' 1, ⁇ Y '2 , ..., ⁇ Y' N ⁇ Will be ⁇ Y ave , ⁇ Y max , and ⁇ Y min , respectively.
  • equation (10) holds.
  • equation (11) is modified using equation (10), equation (8) is obtained. That is, if the equation (8) is true, the reference evaluation value group can be determined regardless of the presence or absence of the defect based on any of the evaluation value groups after calibration ⁇ Y ′ 1 , ⁇ Y ′ 2 ,..., ⁇ Y ′ N ⁇ . Similar to the determination based on ⁇ X ′ 1 , X ′ 2 ,..., X ′ N ⁇ , it is guaranteed that a determination result of “no defect” is obtained.
  • each block included in the control device 120 may be configured by hardware logic, or may be realized by software using a CPU as follows.
  • the control device 120 includes a CPU (central processing unit) that executes instructions of a calibration program that realizes each function, a ROM (read ⁇ only memory) that stores the program, a RAM (random access memory) that develops the program, A storage device (recording medium) such as a memory for storing the program and various data is provided.
  • An object of the present invention is to supply the control device 120 with a recording medium in which a program code (execution format program, intermediate code program, source program) of a calibration program, which is software that implements the functions described above, is recorded so as to be readable by a computer. However, this can also be achieved by the control device 120 reading and executing the program code recorded on the recording medium.
  • Examples of the recording medium include tapes such as magnetic tapes and cassette tapes, magnetic disks such as floppy (registered trademark) disks / hard disks, and disks including optical disks such as CD-ROM / MO / MD / DVD / CD-R.
  • Card system such as IC card, IC card (including memory card) / optical card, or semiconductor memory system such as mask ROM / EPROM / EEPROM / flash ROM.
  • control device 120 may be configured to be connectable to a communication network, and the program code may be supplied to the control device 120 via the communication network.
  • the communication network is not particularly limited.
  • the Internet intranet, extranet, LAN, ISDN, VAN, CATV communication network, virtual private network, telephone line network, mobile communication network, satellite communication. A net or the like is available.
  • the transmission medium constituting the communication network is not particularly limited.
  • infrared rays such as IrDA and remote control, Bluetooth ( (Registered trademark), 802.11 wireless, HDR, mobile phone network, satellite line, terrestrial digital network, and the like can also be used.
  • the present invention can also be realized in the form of a computer data signal embedded in a carrier wave in which the program code is embodied by electronic transmission.
  • a high-resolution image is obtained by using a plurality of images captured while shifting the imaging position with respect to the evaluation target pattern.
  • Means for generating a plurality of the high-resolution images while shifting the imaging position, and measuring the evaluation value of the target pattern for each high-resolution image; variation from the evaluation value of the high-resolution image and a predetermined reference value A calibrating device comprising means for calculating a correction coefficient for calibrating the device in consideration of the above.
  • a plurality of low-resolution images obtained by capturing a plurality of images by shifting a relative position between an evaluation target pattern, a lens, and an imaging element by using a mechanically controlled drive unit by shifting by an arbitrary value.
  • a high-resolution image is generated by rearranging based on the shifted position.
  • a plurality of images are captured by shifting the relative positions of the pattern to be evaluated, the lens, and the image sensor with a movement amount equal to or less than the amount of positional deviation necessary for high resolution using a mechanically controlled drive unit.
  • an evaluation value is measured from a plurality of high-resolution images generated, and a correction coefficient is calculated by comparison with a reference value data group in consideration of variation in the evaluation value due to positional deviation.
  • the reference value data group is obtained by measuring or calculating an evaluation value under optimum conditions for an optical system such as a focus, an optical axis, and a luminance in consideration of a positional deviation between a pattern to be evaluated, a lens, and an image sensor. 2. The calibration apparatus according to 1, wherein calculation is performed.
  • the calibration apparatus is characterized in that the optimum condition of the optical system is an in-focus state where there is no deviation of the optical axis and the evaluation value of the evaluation target pattern can be detected with a sufficient size.
  • the present invention can be used to detect various defects in various evaluation objects.
  • the type of defect may be anything that can be captured as an image in the captured image, and the type of the evaluation object may be anything as long as it can contain such a defect.
  • it can be suitably used for detecting defects such as black spot defects and bright spot defects in display devices such as liquid crystal display panels.
  • Imaging apparatus 111
  • Optical system 112
  • Solid-state image sensor image sensor
  • Actuator drive mechanism
  • Controller Actuator Controller
  • Image data storage unit 123
  • High resolution processing unit generation unit
  • evaluation value calculation unit calculation means
  • Coefficient setting unit setting means
  • Post-calibration evaluation value determination unit 127
  • Calibration information storage unit 128
  • Optical system adjustment instruction unit presentation means 130 Display device

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Abstract

　撮像装置（１１０）は、所定のパタンで配置された複数の撮像位置から特定評価対象物（２００）を撮像する撮像動作を、撮像位置全体をシフトしながら繰り返す。制御装置（１２０）は、複数組の撮像画像群の各々から高解像度画像を生成し、生成した高解像度画像の各々に基づいて評価値を算出する。そして、算出した評価値群と基準評価値群とを比較して、校正のために評価値乗じる係数を設定する。これによって、撮像画像に基づいて算出された評価値を利用しながらも、安定した校正が可能な評価装置を実現することができる。

Description

評価装置、校正方法、校正プログラム、及び、記録媒体
　本発明は、評価対象物を撮像して得られた撮像画像に基づいて該評価対象物を評価する評価装置に関する。また、そのような評価装置を校正する校正方法、及び、校正プログラムに関する。そのような校正プログラムを記録した記録媒体に関する。
　安定、高速、かつ高精度に対象物を評価するために、撮像画像に基づいて該対象物を自動的に評価する評価装置の開発が進められている。このような評価装置に撮像画像を供給する撮像装置は、通常、エリアセンサとして機能する固体撮像素子と、評価対象物の像を固体撮像素子上に結像させる光学系とを備えている。光学系は、レンズその他の光学素子からなり、レンズの焦点位置を調整するフォーカス調整機構、評価対象物とレンズとの距離を調整するワークディスタンス調整機構、光学系の光軸の傾きを調整する光軸調整機構などの各種調整機構により、適正な状態に調整されている。
　しかし、光学系の状態は、長時間に渡る使用により悪化する。光学系の状態を悪化させる要因は、各種調整機構のズレ、光学系全体の位置ズレ、照明の劣化による照度の変化など様々である。このため、光学系の状態が悪化した撮像装置により得られた撮像画像に基づいて対象物の適正な評価を行うことはできない。つまり、いつでも適正な評価を行うためには、光学系の再調整などによる評価装置の定期的な校正（較正）が必要となる。
　特許文献１には、基準パタンを用いてエリアセンサの校正を行なう技術が開示されている。また、特許文献２には、特殊なパタンを用いてラインセンサの校正を行なう技術が開示されている。
日本国公開特許公報「特開平９－４３２９２（１９９７年２月１４日公開）」 日本国公開特許公報「特開２００４－２８７０６（２００４年１月２９日公開）
　しかしながら、従来の評価装置においては、校正を行なう度に各種調整機構を用いた光学系の物理的な調整が必要であり、これに多大な時間を要するという問題があった。
　また、撮像解像度がテストパタンのサイズと同程度である場合、撮像装置とテストパタンとの相対位置が僅かにずれただけで、得られる撮像画像はがらっと変わる。よって、撮像画像に基づいて算出される評価値も大きく変動する。換言すれば、同じテストパタンを評価対象としていても、評価を行う度に評価値が目まぐるしく変わる。
　もちろん、参照する撮像画像の解像度を上げていけば、評価値のばらつきは小さくなっていくが、撮像画像に基づいて評価値を算出する限り、このような評価値のばらつきは避けられない。すなわち、撮像画像に基づいて算出された評価値を利用する限り、安定した校正を行なうことは困難である。
　このようなばらつきの影響を排除するためには、繰り返し評価値を算出して平均化する方法が考えられる。
　しかし、特許文献１に記載の技術を用いてこれを行なおうとすると、基準パタンをなんども置き直して撮像を繰り返す必要があり、測定時間が膨大になる。また、測定の効率も悪く、再現性も低い。また、特許文献２には、特殊なパタンで位置の再現性確認を行なうことが記載されているが、これは素子が移動しながら撮像を行うラインセンサのみに有効であり、エリアセンサに適用することはできない。
　本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、撮像画像に基づいて算出された評価値を利用しながらも、安定した校正が可能な評価装置を実現することにある。
　上記課題を解決するために、本発明に係る評価装置は、評価対象物を撮像して得られた撮像画像に基づいて当該評価対象物の評価値を算出する評価装置であって、所定のパタンで配置された複数の撮像位置から特定評価対象物を撮像する撮像動作を、該複数の撮像位置全体をシフトしながら繰り返すよう撮像装置を制御する制御手段と、繰り返された撮像動作の各々において上記撮像装置により撮像された撮像画像群から該撮像装置の撮像解像度より高解像度の高解像度画像を生成する生成手段と、上記生成手段により生成された高解像度画像の各々に基づいて評価値を算出する算出手段と、当該評価装置の校正のために評価値に乗じる係数を、上記算出手段により算出された評価値群の分布を特徴付ける特徴量に対する、予め設定された基準評価値群の分布を特徴付ける特徴量の比に設定する設定手段と、を備えている、ことを特徴としている。
　上記の構成によれば、複数の撮像位置から特定評価対象物を撮像して得られた撮像画像群が複数組得られ、そのそれぞれから高解像度画像が生成される。評価値は、この高解像度画像に基づいて算出されるので、撮像画像に基づいて算出する場合と比べて、得られる評価値群におけるばらつきは小さい。
　そして、得られた評価値群の分布を表す特徴量と、予め設定された基準評価値群の分布の特徴量との比から、当該評価装置の校正のために評価値に乗じる係数が設定される。このため、高解像度画像から算出された評価値群に多少のばらつきが残っていても、ばらつきの影響が係数に及び難い。したがって、安定した校正が可能になるという効果を奏する。
　しかも、撮像画像は、上記制御手段により制御された撮像装置により得られる。つまり、特定評価対象物を人手で何度も置き直したりする必要はない。このため、測定時間が膨大になったり、再現性が低下したりする虞もない。
　なお、上記制御手段は、例えば、上記撮像装置が備えている撮像素子を駆動する駆動機構を制御するものであり、上記複数の撮像位置を巡回するように該撮像素子を駆動する駆動動作を、該複数の撮像位置全体をシフトしながら繰り返すよう該駆動機構を制御する。
　本発明に係る評価装置においては、上記基準評価値群は、上記撮像装置が適正な状態に調整されているときに、上記算出手段により算出される評価値群である、ことが好ましい。
　上記の構成によれば、上記撮像装置が適正な状態に調整されていないときに算出された評価値を、上記撮像装置が適正な状態に調整されていれば得られたであろう評価値に校正することができる。
　なお、上記基準評価値群は、上記撮像装置が適正な状態に調整されているときに、上記算出手段により実際に算出された実験値であってもよいし、上記撮像装置が適正な状態に調整されているときに、上記算出手段により算出されたであろう評価値を、計算によって見積もった理論値であってもよい。
　なお、上記適正な状態は、例えば、上記撮像装置が備えている対物レンズの光軸が上記評価対象物の評価対象面と直交し、かつ、該対物レンズを介して入射した入射光が該撮像装置が備えている撮像素子の受光面上に合焦した状態である。
　また、上記特徴量は、例えば、平均値、最大値、最小値、分散、もしくは標準偏差のうちの何れか、または、これらの組み合わせである。
　本発明に係る評価装置においては、以下の式（Ａ）および式（Ｂ）のうち、少なくとも１つの式が真である場合に、上記設定手段により設定された係数を用いた評価値の校正を行なうことが好ましい。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
ただし、Ｘａｖｅは上記基準評価値群の平均値を表し、Ｙａｖｅは上記算出手段により算出された評価値群の平均値を表し、Ｙｍａｘは上記算出手段により算出された評価値群の最大値を表し、Ｙｍｉｎは上記算出手段により算出された評価値群の最小値を表し、Ｖｔｈは予め定められた検出閾値を表す。
　なお、本発明に係る評価装置においては、上記式（Ａ）および式（Ｂ）が共に偽である場合に、上記撮像装置の物理的な調整を促すメッセージを提示する提示手段を備えていることが好ましい。
　上記構成によれば、新たに設定された係数を用いた校正により評価値のばらつきが大きくなって、検査に悪影響を及ぼすという事態を回避することができる。
　上記課題を解決するために、本発明に係る校正方法は、評価対象物を撮像して得られた撮像画像に基づいて当該評価対象物の評価値を算出する評価装置の校正方法であって、複数の撮像位置から特定評価対象物を撮像する撮像動作を、該複数の撮像位置全体をシフトしながら繰り返すよう撮像装置を制御する制御工程と、繰り返された撮像動作の各々において上記撮像装置により撮像された撮像画像群から該撮像装置の撮像解像度より解像度の高い高解像度画像を生成する生成工程と、上記生成工程において生成された高解像度画像の各々に基づいて評価値を算出する算出工程と、当該評価装置の校正のために評価値に乗じる係数を、上記算出工程において算出された評価値群の分布を特徴付ける特徴量に対する、予め設定された基準評価値群の分布を特徴付ける特徴量の比に設定する設定工程と、を含んでいる、ことを特徴としている。
　上記の構成によれば、上記評価装置と同様の効果を奏する。
　なお、本発明に係る校正方法は、コンピュータによって実現してもよい。この場合、コンピュータに上記各工程を実行させることにより、上記校正方法をコンピュータにおいて実現する校正プログラム、および、その校正プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に入る。
　本発明に係る評価装置は、以上のように、所定のパタンで配置された複数の撮像位置から特定評価対象物を撮像する撮像動作を、該複数の撮像位置全体をシフトしながら繰り返すよう撮像装置を制御する制御手段と、繰り返された撮像動作の各々において上記撮像装置により撮像された撮像画像群から該撮像装置の撮像解像度より高解像度の高解像度画像を生成する生成手段と、上記生成手段により生成された高解像度画像の各々に基づいて評価値を算出する算出手段と、当該評価装置の校正のために評価値に乗じる係数を、上記算出手段により算出された評価値群の分布を特徴付ける特徴量に対する、予め設定された基準評価値群の分布を特徴付ける特徴量の比に設定する設定手段と、を備えている。
　また、本発明に係る校正方法は、複数の撮像位置から特定評価対象物を撮像する撮像動作を、該複数の撮像位置全体をシフトしながら繰り返すよう撮像装置を制御する制御工程と、繰り返された撮像動作の各々において上記撮像装置により撮像された撮像画像群から該撮像装置の撮像解像度より解像度の高い高解像度画像を生成する生成工程と、上記生成工程において生成された高解像度画像の各々に基づいて評価値を算出する算出工程と、当該評価装置の校正のために評価値に乗じる係数を、上記算出工程において算出された評価値群の分布を特徴付ける特徴量に対する、予め設定された基準評価値群の分布を特徴付ける特徴量の比に設定する設定工程と、を含んでいる。
　したがって、安定した校正が可能になるという効果を奏する。
本発明の実施形態を示すものであり、評価装置の概略構成を示す外観図である。 本発明の実施形態を示すものであり、制御装置の構成を示すブロック図である。 本発明の実施形態を示すものであり、校正時に評価対象物となるテストパタンの一例を示す図である。 本発明の実施形態を示すものであり、（ａ）～（ｉ）は高解像度画像の生成に利用される撮像画像を例示した図である。 本発明の実施形態を示すものであり、アクチュエータに駆動された固体撮像素子の動きを示す図である。 本発明の実施形態を示すものであり、高解像度化処理によって生成されるＮ枚の高解像度画像、及び、これらの高解像度画像を生成するために参照されるＭ×Ｎ枚の撮像画像を示す図である。 本発明の実施形態を説明するためのものであり、（ａ）～（ｄ）は各種評価値のばらつきの大きさを示す図である。
　本発明の一実施形態について、図面に基づいて説明すれば以下のとおりである。
　（評価装置の構成）
　まず、本実施形態に係る評価装置１００の構成について、図１を参照して説明する。図１は、評価装置１００の構成を示した図である。図１に示したように、評価装置１００は、撮像装置１１０と、制御装置１２０と、表示装置１３０とを備えている。
　撮像装置１１０は、評価対象物２００を撮像するための手段であり、光学系１１１と固体撮像素子１１２とアクチュエータ１１３とにより構成されている。
　制御装置１２０は、撮像装置１１０を制御するとともに、撮像装置１１０によって得られ撮像画像に基づいて評価対象物２００を評価するための手段である。制御装置１２０は、例えば、パーソナルコンピュータやワークステーションなどにより構成することができる。
　表示装置１３０は、制御装置１２０によって得られた評価結果を表示するための手段である。表示装置１３０は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display：液晶ディスプレイ）やＣＲＴ（Cathode Ｒay Tube：ブラウン管）などにより構成することができる。
　なお、評価装置１００による評価の対象となる評価対象物２００は、平板状の物体であれば何でもよく、例えば、液晶パネルである。
　（撮像装置の詳細）
　次に、評価装置１００が具備する撮像装置１１０の詳細について、再び図１を参照して説明する。上述したとおり、撮像装置１１０は、光学系１１１と、固体撮像素子１１２と、アクチュエータ１１３とにより構成されている。
　光学系１１１は、評価対象物２００の像を固体撮像素子１１２の受光部上に結像させるための手段である。光学系１１１は、レンズその他の光学素子により構成される。
　固体撮像素子１１２は、受光部上に結像した評価対象物２００の像を画像信号に変換するための手段である。固体撮像素子１１２としては、例えば、エリアセンサタイプのＣＣＤイメージセンサやＣＭＯＳイメージセンサなどを用いることができる。
　光学系１１１を構成するレンズその他の光学素子は、各種調整機構を介して撮像装置１１０の筐体内壁に取り付けられている。一方、固体撮像素子１１２は、撮像装置１１０の筐体内壁に固定されたアクチュエータ１１３に保持されている。
　アクチュエータ１１３は、評価対象物２００に対する固体撮像素子１１２の相対位置を変位させるための手段である。より具体的には、光学系１１１のレンズと評価対象物２００とを結ぶ光軸に垂直な平面内で固体撮像素子１１２を２次元的に移動する。ただし、アクチュエータ１１３による固体撮像素子１１２の移動は、上記平面内での２次元的な移動に限定されず、回転を含む３次元的な移動であってもよい。なお、アクチュエータ１１３としては、ピエゾアクチュエータやステッピングモータなど用いることができるが、ここでは、ピエゾアクチュエータを用いるものとする。
　（制御装置の詳細）
　制御装置１２０は、撮像装置１１０から取得した撮像画像に基づいて評価値Ｙを算出する。ただし、算出された評価値Ｙそのものに基づいて評価対象物２００の良否を判定するのではなく、算出された評価値Ｙに係数αを乗じた評価値Ｙ´＝αＹに基づいて評価対象物２００の良否を判定する。この係数αは、評価装置１００の校正用パラメータである。すなわち、光学系１１１の状態が悪化しても、制御装置１２０は、この係数αを設定し直すことによって、正しい評価値Ｙ´＝αＹを得ることができる。つまり、制御装置１２０は、光学系１１１を物理的に再調整することなく、評価装置１００の校正を行うことができる。
　以下、この係数αの設定方法を中心に制御装置１２０の機能を説明する。なお、以下に説明する係数αの設定は、不定期に実行されても（操作者の指示に応じて校正を行なう場合など）、特定の周期で定期的に実行されてもよく（特定の周期で自動的に校正を行なう場合など）、その実行タイミングは問わない。
　図２は、制御装置１２０の構成を示すブロック図である。制御装置１２０は、係数αの設定に関与する機能ブロックとして、アクチュエータ制御部１２１と、画像データ保存部１２２と、高解像度化処理部１２３と、評価値算出部１２４と、係数設定部１２５と、校正後評価値判定部１２６と、校正情報保存部１２７と、光学系調整指示部１２８とを備えている。制御装置１２０による係数αの設定は、上記各部が協働することにより、以下のようにして実現される。
　＜撮像制御工程（制御工程）＞
　係数αを設定するために、まず、所定のテストパタンを評価対象物２００とした撮像工程が実施される。テストパタンの一例を図３に示す。テストパタンは、評価対象物の代わりに撮像される、模擬欠陥が設けられたテスト用物体である。この例においては、テストパタンの中心部には、固体撮像素子１１２の１画素サイズよりも小さな模擬欠陥が設けられている。なお、テストパタンにおける模擬欠陥の位置、大きさ、及び、数は任意である。また、テストパタンの変更を行った場合には、基準評価値群（後述）の変更することが望ましい。
　撮像工程においては、所定のパターンで配置されたＭ箇所（Ｍは２以上の整数）の撮像位置から評価対象物２００を撮像することによって、Ｍ枚の撮像画像Ｐ11，Ｐ12，…，Ｐ1Mからなる撮像画像群Ｇ1を得る。この撮像動作を、Ｍ箇所の撮像位置全体において、配置パターンを代えずにシフトさせならＮ回繰り返し、Ｎ組の撮像画像群Ｇ1，Ｇ2，…，ＧNを得る（すなわち、合計Ｍ×Ｎ枚の撮像画像を得る）。なお、撮像位置全体をシフトさせるシフト量は、撮像位置間の距離よりも小さく設定されている。撮像工程において得られたＮ組の撮像画像群Ｇ1，Ｇ2，…，ＧNは、制御装置１２０の画像データ保存部１２２に保存される。
　なお、撮像画像群Ｇiをどのような撮像画像により構成すればよいか、換言すれば、撮像位置をどのような所定のパターンで配置すればよいかは、次の工程で実行される高解像度化処理のアルゴリズムによって決まる。例えば、高解像度化処理のアルゴリズムとしてイメージシフト法（画素ずらし法）を用いる場合には、図４の（ａ）～（ｉ）に例示した各撮像位置からテストパタンを撮像して得られたＭ枚（ここではＭ＝９）の撮像画像Ｐi1，Ｐi2，…，ＰiMにより撮像画像群Ｇiを構成すればよい。
　また、評価対象物２００をＭ箇所の撮像位置から撮像するとは、より具体的に言えば、図５に示したように、受光面の向きを対物レンズの光軸に直交する向きに保ったまま、固体撮像素子１１２がＭ箇所の撮像位置を巡回し、各撮像位置においてテストパタンを撮像することである。なお、Ｍ箇所の撮像位置は、何れも対物レンズの光軸と垂直な仮想平面内に配置されている。
　以上のような撮像工程は、主に、アクチュエータ制御部１２１により実現される。アクチュエータ制御部１２１は、撮像装置１１０との間で各種制御信号の送受信を行なうことによって、撮像装置１１０が備えているアクチュエータ１１３の運動を制御する。より具体的には、アクチュエータ１１３の運動開始タイミング、運動速度、及び、運動距離を制御することによって、固体撮像素子１１２を上記のように移動させる。アクチュエータ１１３の運動開始タイミング、運動速度、及び、運動距離の制御は、状況に応じて適宜、制御すればよい。
　＜高解像度化工程（生成工程）＞
　撮像工程に続いて高解像度化工程が実施される。高解像度化工程においては、高解像度化処理部１２３が、撮像画像群Ｇ1＝｛Ｐ11，Ｐ12，…，Ｐ1M}を画像データ保存部１２２から読み出すとともに、読み出した撮像画像群Ｇ1から高解像度化処理によって高解像度画像Ｐ1を生成する。また、同様の処理を他の撮像画像群Ｇ2，Ｇ3，…，ＧNについても繰り返し、Ｎ枚の高解像度画像Ｐ1，Ｐ2，…，ＰNを生成する。
　なお、高解像度化処理部１２３により実行される高解像度化処理には、イメージシフト法を用いてもよいし、超解像法を用いてもよい。あるいは別の方法を用いてもよい。イメージシフト法とは、複数の低解像度画像と目的とする高解像度画像との画素ごとの位置対応から、低解像度画像の輝度値を高解像度画像の画素にマッピングする方法である。また、超解像法とは、複数の低解像度画像より目的とする高解像度画像を推定する方法である。超解像法のアルゴリズムとしては、例えば、ＭＬ(Maximum-likelihood)法、ＭＡＰ(Maximum A Posterior)法、ＰＯＣＳ(Projection On to Convex Set)法などが知られている。
　高解像度化工程において生成されるＮ枚の高解像度画像Ｐ1，Ｐ2，…，ＰNと、これらＮ枚の高解像度画像Ｐ1，Ｐ2，…，ＰNを生成するために、撮像工程において得られるＭ×Ｎ枚の撮像画像Ｐ11，Ｐ12，…，ＰNMとを、図６に示す。図６に示した例では、模擬欠陥の像が高解像度画像Ｐ1，Ｐ2，…，ＰNの各々に低輝度領域として現れている。
　＜評価値算出工程（算出工程）＞
　高解像度化工程に続いて評価値算出工程が実施される。評価値算出工程においては、評価値算出部１２４が、高解像度画像Ｐ1を高解像度化処理部１２３から取得するとともに、取得した高解像度画像Ｐ1に基づいて評価値Ｙ1を算出する。また、同様の処理を他の高解像度画像Ｐ2，Ｐ3，…，ＰNについても繰り返し、Ｎ個の評価値Ｙ1，Ｙ2，…，ＹNを算出する。具体的には、評価値Ｙiとして、コントラスト体積を算出する。
　より具体的に言うと、評価値算出部１２４は、次のようにしてコントラスト体積を算出する。すなわち、まず、高解像度画像Ｐiを構成する画素を、閾値よりも輝度の高い高輝度画素と該閾値より輝度の低い低輝度画素とに分類する。撮像対象領域に含まれる模擬欠陥が黒点欠陥であれば、低輝度画素群により構成される領域を欠陥像と見做し、高輝度画素群により構成される領域をその背景と見做すことができる。次に、各低輝度画素について高輝度画素群の平均輝度値との輝度値差分を算出する。各低輝度画素について算出された輝度値差分は、コントラストとも呼ばれる。最後に、各低輝度画素について算出された輝度値差分を合算する（換言すれば、コントラストを欠陥像に渡って積分する）ことによって、コントラスト体積を得る。なお、閾値は欠陥検出の感度に応じて任意に設定される値である。
　なお、評価値はコントラスト体積に限定されず、輝度（平均輝度、最小輝度、最大輝度、又は、特定画素の輝度）、輝度体積、欠陥サイズ、または、コントラスト（平均コントラスト、最大コントラスト、最小コントラスト、又は特定画素のコントラスト）などを評価値として用いてもよい。
　＜係数設定工程（設定工程）＞
　評価値算出工程に続いて係数決定工程が実施される。係数決定工程においては、係数設定部１２５が、校正のために評価値Ｘに乗じる係数αを、評価値算出工程にて算出された評価値群｛Ｙ1，Ｙ2，…，ＹN｝と、基準評価値群｛Ｘ1，Ｘ2，…，ＸN｝とに基づいて設定する。設定された係数αは、後述するように、校正情報保存部１２７に保存される。
　より具体的に言うと、係数設定部１２５は、次のようにして係数αを決定する。すなわち、まず、基準評価値群｛Ｘ1，Ｘ2，…，ＸN｝の平均値Ｘaveと、評価値算出部１２４によって算出された評価値群｛Ｙ1，Ｙ2，…，ＹN｝の平均値Ｙaveとを、（１）及び（２）式に従って算出する。そして、係数αを、（３）式に従って算出する。すなわち、係数設定部１２５は、校正のために評価値Ｙに乗じる係数αを、評価値群｛Ｙ1，Ｙ2，…，ＹN｝の平均値Ｙaveに対する、基準評価値群｛Ｘ1，Ｘ2，…，ＸN｝の平均値Ｘaveの比の値に設定する。換言すれば、評価値算出部１２４によって算出された評価値群｛Ｙ1，Ｙ2，…，ＹN｝の校正値の平均値αＹaveと基準評価値群｛Ｘ1，Ｘ2，…，ＸN｝の平均値Ｘaveとが一致するように係数αを定める。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
　なお、係数αを、評価値群｛Ｙ1，Ｙ2，…，ＹN｝の平均値Ｙaveに対する、基準評価値群｛Ｘ1，Ｘ2，…，ＸN｝の平均値Ｘaveの比Ｘave／Ｙaveに一致させる代わりに、評価値群｛Ｙ1，Ｙ2，…，ＹN｝の最大値Ｙmaxに対する、基準評価値群｛Ｘ1，Ｘ2，…，ＸN｝の最大値Ｘmaxの比Ｘmax／Ｙmax、あるいは、評価値群｛Ｙ1，Ｙ2，…，ＹN｝の最小値Ｙminに対する、基準評価値群｛Ｘ1，Ｘ2，…，ＸN｝の最小値Ｘminの比Ｘmin／Ｙminに一致させるようにしてもよい。また、評価値群｛Ｙ1，Ｙ2，…，ＹN｝の分散σYに対する基準評価値群｛Ｘ1，Ｘ2，…，ＸN｝の分散σXの比σX／σYに一致させるようにしてもよい。分散の代わりに標準偏差の比に一致させるようにしてもよい。このように、係数αを評価値群｛Ｙ1，Ｙ2，…，ＹN｝の分布を表す特徴量に対する基準評価値群の分布を表す特徴量の比に設定すれば、その特徴量が何であるかに関わらず、校正後に得られる評価値群の特徴量を、撮像装置１１０が適正な状態のときに得られるであろう評価値群の特徴量に一致させることができる。
　＜後処理工程＞
　以上のようにして係数αの設定が完了すると後処理工程が実施される。後処理工程においては、校正後評価値判定部１２６が、新たに設定された係数αを用いた校正を行なうか否かを判断する。校正を行なう場合、校正後評価値判定部１２６は、校正情報保存部１２７に保存されている係数αを、新たに設定された係数αに置き換える（これにより、以後、新たに設定された係数αを用いた校正が行なわれることになる）。校正を行なわない場合、光学系調整指示部１２８が、光学系の物理的な再調整を促すメッセージを、ユーザに提示する（ここでは、当該メッセージを表示部１４０に表示させることによって提示を行なうが、音声による提示を行なうなどしてもよい）。
　校正後評価値判定部１２６により校正を行なうか否かの判断を行うのは、新たに設定された係数αを用いた校正により評価値のばらつきが大きくなって、検査に悪影響を及ぼす（検出結果の安定性を損なう）事態を回避するためである。なお、説明の便宜上、以下では、評価値としてコントラスト体積を想定し、校正後の評価値が予め定められた検出閾値Ｖthを上回っているときに、評価対象物２００に欠陥があると判定するものとする。なお、検出閾値Ｖｔｈは評価対象物へ対する検査の厳しさにより任意に定めてもよい。すなわち、検出閾値Ｖｔｈが大きくなるに従い、欠陥の検出感度が悪くなり、検出閾値Ｖｔｈが小さくなるに従い、欠陥の検出感度が良くなる。
　回避すべき第１の事態は、テストパタン上の欠陥が、基準評価値群｛Ｘ1，Ｘ2，…，ＸN｝の何れに基づいて欠陥の有無を判定しても「欠陥あり」との判定結果が得られる欠陥であるにも関わらず、校正後評価値群｛αＹ1，αＹ2，…，αＹN｝の何れかに基づいて欠陥の有無を判定すると、「欠陥なし」との判定結果が得られてしまう事態である。
　図７の（ａ）に示したように、評価値群｛Ｙ1，Ｙ2，…，ＹN｝の平均値Ｙaveが基準評価値群｛Ｘ1，Ｘ2，…，ＸN｝の平均値Ｘaveを下回っている場合、（３）式によりαは１より大きな値に設定される。このため、校正後評価値群｛αＹ1，αＹ2，…，αＹN｝のばらつきは、図７の（ｂ）や図７の（ｃ）に示したように、校正前評価値群｛Ｙ1，Ｙ2，…，ＹN｝のばらつきよりも大きくなる。
　校正後評価値群｛αＹ1，αＹ2，…，αＹN｝のばらつきが大きくなったとしても、図７の（ｂ）に示したように、校正後評価値群｛αＹ1，αＹ2，…，αＹN｝の最小値αＹminが検出閾値Ｖthを上回っていれば、上記のような事態には至らない。しかし、図７の（ｃ）に示したように、校正によりばらつきが増大した結果、校正後評価値群｛αＹ1，αＹ2，…，αＹN｝の最小値αＹminが検出閾値Ｖthを下回るようになると、少なくとも校正後評価値αＹminに対して「欠陥なし」という誤った判定結果を得ることになる。
　そこで、校正後評価値判定部１２６は、（４）式左辺によって定義される評価値群｛Ｙ1，Ｙ2，…，ＹN｝のばらつきの大きさを、（４）式右辺によって定義される閾値と比較することによって、校正を行なうか否かを判断する。より具体的には、（４）式が真であるとき、「校正を行なう」と判断し、（４）式が偽であるとき、「校正を行なわない」と判断することによって、上記のごとき誤判定を回避する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008
　なお、（４）式の真偽に基づいて校正を行なうか否かを決定することにより、上記のごとき誤判定を回避可能な理由は以下のとおりである。
　まず、何れの評価値に基づいて欠陥の有無を判定しても「欠陥あり」と判定される基準評価値群｛Ｘ1，Ｘ2，…，ＸN｝に対して、（５）式が成り立つ。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000009
　今、評価値群｛Ｙ1，Ｙ2，…，ＹN｝を係数αを用いて校正したとすると、校正後評価値群｛αＹ1，αＹ2，…，αＹN｝の平均値、最大値、及び最小値は、それぞれ、αＹave、αＹmax、及びαＹminとなる。ここで、Ｙave、Ｙmax、及びＹminは、それぞれ、評価値群｛Ｙ1，Ｙ2，…，ＹN｝の平均値、最大値、及び最小値である。このとき、（６）式が成り立つ。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000010
　ここで、校正後評価値群｛αＹ1，αＹ2，…，αＹN｝について、基準評価値群｛Ｘ1，Ｘ2，…，ＸN｝と同様に、何れの評価値に基づいて欠陥の有無を判定しても「欠陥あり」と判定されるためには、（７）式を満たすことが必要である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000011
　（６）式を用いて（７）式を変形すれば（４）式が得られる。すなわち、（４）式が真であれば、校正後評価値群｛αＹ1，αＹ2，…，αＹN｝の何れに基づいて欠陥の有無を判定しても、基準評価値群｛Ｘ1，Ｘ2，…，ＸN｝に基づく判定と同様に、「欠陥あり」の判定結果が得られることが保証される。
　回避すべき第２の事態は、テストパタン上の欠陥が、基準評価値群｛Ｘ’1，Ｘ’2，…，Ｘ’N｝の何れに基づいて欠陥の有無を判定しても「欠陥なし」との判定結果が得られる欠陥であるにも関わらず、図７の（ｄ）に示したように、校正後評価値群｛αＹ’1，αＹ’2，…，αＹ’N｝の何れかに基づいて欠陥の有無を判定をすると、「欠陥あり」との判定結果が得られてしまう事態である。このような場合、図７の（ｄ）から分かるように、欠陥ありと判定されるべき評価値群の分布域と、欠陥なしと判定されるべき評価値群の分布域とが重なり合い、欠陥の有無を検出閾値により切り分けることができなくなる。言い換えれば、合否判定のグレーゾーンが生じてしまうことになる。
　そこで、校正後評価値判定部１２６は、（８）式左辺によって定義される評価値群｛Ｙ'1，Ｙ'2，…，Ｙ'N｝のばらつきの大きさを、（８）式右辺によって定義される閾値と比較することによって、校正を行なうか否かを判断する。より具体的には、（４）式が真であり、かつ、（８）式が真であるとき、「校正を行なう」と判断し、（４）式が偽であるか、または、（８）式が偽であるとき、「校正を行なわない」と判断することによって、上記のごとき誤判定を回避する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000012
　なお、（８）式の真偽に基づいて校正を行なうか否かを決定することにより、上記のごとき誤判定を回避可能な理由は以下のとおりである。
　まず、何れの評価値に基づいて欠陥の有無を判定しても「欠陥なし」と判定される基準評価値群｛Ｘ’1，Ｘ’2，…，Ｘ’N｝に対して、（９）式が成り立つ。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000013
　今、評価値群｛Ｙ’1，Ｙ’2，…，Ｙ’N｝を係数αを用いて校正したとすると、校正後評価値群｛αＹ’1，αＹ’2，…，αＹ’N｝の平均値、最大値、及び最小値は、それぞれ、αＹave、αＹmax、及びαＹminとなる。このとき、（１０）式が成り立つ。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000014
　ここで、校正後評価値群｛αＹ’1，αＹ’2，…，αＹ’N｝について、基準評価値群｛Ｘ’1，Ｘ’2，…，Ｘ’N｝と同様、何れの評価値に基づいて欠陥の有無を判定しても「欠陥なし」と判定されるためには、（１１）式を満たすことが必要である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000015
　（１０）式を用いて（１１）式を変形すれば（８）式が得られる。すなわち、（８）式が真であれば、校正後評価値群｛αＹ’1，αＹ’2，…，αＹ’N｝の何れに基づいて欠陥の有無を判定しても、基準評価値群｛Ｘ’1，Ｘ’2，…，Ｘ’N｝に基づく判定と同様、「欠陥なし」の判定結果が得られることが保証される。
　（プログラム及び記録媒体）
　最後に、制御装置１２０に含まれる各ブロックは、ハードウェアロジックによって構成してもよいし、次のようにＣＰＵを用いてソフトウェアによって実現してもよい。
　すなわち、制御装置１２０は、各機能を実現する校正プログラムの命令を実行するＣＰＵ（central processing unit）、上記プログラムを格納したＲＯＭ（read only memory）、上記プログラムを展開するＲＡＭ（random access memory）、上記プログラムおよび各種データを格納するメモリ等の記憶装置（記録媒体）などを備えている。そして、本発明の目的は、上述した機能を実現するソフトウェアである校正プログラムのプログラムコード（実行形式プログラム、中間コードプログラム、ソースプログラム）をコンピュータで読み取り可能に記録した記録媒体を制御装置１２０に供給し、制御装置１２０がその記録媒体に記録されているプログラムコードを読み出し実行することによっても達成可能である。
　上記記録媒体としては、例えば、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フロッピー（登録商標）ディスク／ハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ－ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ／ＣＤ－Ｒ等の光ディスクを含むディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カード等のカード系、あるいはマスクＲＯＭ／ＥＰＲＯＭ／ＥＥＰＲＯＭ／フラッシュＲＯＭ等の半導体メモリ系などを用いることができる。
　また、制御装置１２０を通信ネットワークと接続可能に構成し、上記プログラムコードを通信ネットワークを介して制御装置１２０に供給するようにしてもよい。この通信ネットワークとしては、とくに限定されず、例えば、インターネット、イントラネット、エキストラネット、ＬＡＮ、ＩＳＤＮ、ＶＡＮ、ＣＡＴＶ通信網、仮想専用網（virtual private network）、電話回線網、移動体通信網、衛星通信網等が利用可能である。また、通信ネットワークを構成する伝送媒体としては、とくに限定されず、例えば、ＩＥＥＥ１３９４、ＵＳＢ、電力線搬送、ケーブルＴＶ回線、電話線、ＡＤＳＬ回線等の有線でも、ＩｒＤＡやリモコンのような赤外線、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、８０２．１１無線、ＨＤＲ、携帯電話網、衛星回線、地上波デジタル網等の無線でも利用可能である。なお、本発明は、上記プログラムコードが電子的な伝送で具現化された、搬送波に埋め込まれたコンピュータデータ信号の形態でも実現され得る。
　（付記事項）
　本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能である。すなわち、請求項に示した範囲で適宜変更した技術的手段を組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
　なお、本発明は、例えば、以下のように表現することも可能である。
　１．平面物を対象とし低解像度画像から生成した高解像度画像を用いて検査を行う画像検査装置において、評価対象パタンに対して撮像位置をずらしながら撮像した複数枚の画像を用いることによって高解像度画像を生成する手段と、前記高解像度画像について撮像位置をずらしながら複数枚生成し対象パタンの評価値を高解像度画像ごとに測定する手段と、前記高解像度画像の評価値と予め定めた基準値からばらつきを考慮して装置校正のための補正係数を算出する手段を備えることを特徴とした、校正装置。
　２．前記画像検査装置において、評価対象パタンとレンズ、撮像素子との相対位置を機械的に制御された駆動部を用いて任意の値だけずらして複数枚撮像し、撮像した複数枚の低解像度画像をずらした位置を基に再配置することによって高解像度画像を生成することを特徴とする１記載の校正装置。
　３．前記画像検査装置において、評価対象パタンとレンズ、撮像素子との相対位置を機械的に制御された駆動部を用いて高解像度化に必要な位置ずれ量以下の移動量でずらして複数枚撮像し、撮像位置の異なる複数枚の高解像度画像を生成することを特徴とする１記載の校正装置。
　４．前記画像検査装置において、複数枚生成した高解像度画像から評価値を測定し、位置ずれによる評価値のばらつきを考慮して基準値のデータ群との比較により補正係数を算出することを特徴とする１記載の校正装置。
　５．前記基準値のデータ群は、評価対象パタンとレンズ、撮像素子との相対位置の位置ずれを考慮してフォーカス、光軸、輝度等の光学系について最適な条件で評価値を測定、もしくは計算によって算出することを特徴とする１記載の校正装置。
　６．前記光学系の最適な条件は、合焦状態で、光軸のずれがなく、評価対象パタンの評価値が十分な大きさで検出できる状態であることを特徴とする校正装置。
　７．前記補正係数を用いた校正後において、補正係数による評価値のばらつきが前記予め定めた基準値のばらつき以下であるかを判定し基準値を越える場合には物理的な調整をオペレータに促すことを特徴とする１記載の校正装置。
　本発明は、各種評価対象物における各種欠陥を検出するために利用することができる。欠陥の種類は、撮像画像に像として捉え得るものであればよく、評価対象物の種類は、そのような欠陥を含み得るものであれば何でもよい。特に、液晶表示パネルなどの表示装置における黒点欠陥や輝点欠陥などの欠陥の検出にとりわけ好適に利用することができる。
　１００　　　　評価装置
　１１０　　　　撮像装置
　１１１　　　　光学系
　１１２　　　　固体撮像素子（撮像素子）
　１１３　　　　アクチュエータ（駆動機構）
　１２０　　　　制御装置
　１２１　　　　アクチュエータ制御部（制御手段）
　１２２　　　　画像データ保存部
　１２３　　　　高解像度化処理部（生成手段）
　１２４　　　　評価値算出部（算出手段）
　１２５　　　　係数設定部（設定手段）
　１２６　　　　校正後評価値判定部
　１２７　　　　校正情報保存部
　１２８　　　　光学系調整指示部（提示手段）
　１３０　　　　表示装置

Claims (10)

  1. 　評価対象物を撮像して得られた撮像画像に基づいて当該評価対象物の評価値を算出する評価装置であって、
    　所定のパタンで配置された複数の撮像位置から特定評価対象物を撮像する撮像動作を、該複数の撮像位置全体をシフトしながら繰り返すよう撮像装置を制御する制御手段と、
    　繰り返された撮像動作の各々において上記撮像装置により撮像された撮像画像群から該撮像装置の撮像解像度より高解像度の高解像度画像を生成する生成手段と、
    　上記生成手段により生成された高解像度画像の各々に基づいて評価値を算出する算出手段と、
    　当該評価装置の校正のために評価値に乗じる係数を、上記算出手段により算出された評価値群の分布を特徴付ける特徴量に対する、予め設定された基準評価値群の分布を特徴付ける特徴量の比に設定する設定手段と、を備えている、
    ことを特徴とする評価装置。
  2. 　上記制御手段は、上記撮像装置が備えている撮像素子を駆動する駆動機構を制御するものであり、上記複数の撮像位置を巡回するように該撮像素子を駆動する駆動動作を、該複数の撮像位置全体をシフトしながら繰り返すよう該駆動機構を制御する、
    ことを特徴とする請求項１に記載の評価装置。
  3. 　上記基準評価値群は、上記撮像装置が適正な状態に調整されているときに、上記算出手段により算出される評価値群である、
    ことを特徴とする請求項１に記載の評価装置。
  4. 　上記適正な状態は、上記撮像装置が備えている対物レンズの光軸が上記評価対象物の評価対象面と直交し、かつ、該対物レンズを介して入射した入射光が該撮像装置が備えている撮像素子の受光面上に合焦した状態である、
    ことを特徴とする請求項３に記載の評価装置。
  5. 　上記特徴量は、平均値、最大値、最小値、分散、もしくは標準偏差のうちの何れか、または、これらの組み合わせである、
    ことを特徴とする請求項１に記載の評価装置。
  6. 　以下の式（Ａ）および式（Ｂ）のうち、少なくとも１つの式が真である場合に、上記設定手段により設定された係数を用いた評価値の校正を行なう、ことを特徴とする請求項１に記載の評価装置。
    Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
    Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
     ただし、Ｘａｖｅは上記基準評価値群の平均値を表し、Ｙａｖｅは上記算出手段により算出された評価値群の平均値を表し、Ｙｍａｘは上記算出手段により算出された評価値群の最大値を表し、Ｙｍｉｎは上記算出手段により算出された評価値群の最小値を表し、Ｖｔｈは予め定められた検出閾値を表す。
  7. 　上記式（Ａ）および式（Ｂ）が共に偽である場合に、上記撮像装置の物理的な調整を促すメッセージを提示する提示手段を備えている、
    ことを特徴とする請求項６に記載の評価装置。
  8. 　評価対象物を撮像して得られた撮像画像に基づいて当該評価対象物の評価値を算出する評価装置の校正方法であって、
    　所定のパタンで配置された複数の撮像位置から特定評価対象物を撮像する撮像動作を、該複数の撮像位置全体をシフトしながら繰り返すよう撮像装置を制御する制御工程と、
    　繰り返された撮像動作の各々において上記撮像装置により撮像された撮像画像群から該撮像装置の撮像解像度より解像度の高い高解像度画像を生成する生成工程と、
    　上記生成工程において生成された高解像度画像の各々に基づいて評価値を算出する算出工程と、
    　当該評価装置の校正のために評価値に乗じる係数を、上記算出工程において算出された評価値群の分布を特徴付ける特徴量に対する、予め設定された基準評価値群の分布を特徴付ける特徴量の比に設定する設定工程と、を含んでいる、
    ことを特徴とする校正方法。
  9. 　コンピュータに請求項８に記載の校正方法を実行させるため校正プログラムであって、該コンピュータに上記各工程を実行させる校正プログラム。
  10. 　請求項９に記載の校正プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
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