WO2023234079A1 - データ処理装置、データ処理システム、データ処理方法及びプログラム - Google Patents

データ処理装置、データ処理システム、データ処理方法及びプログラム Download PDF

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WO2023234079A1
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data
measurement
analysis
value
data processing
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PCT/JP2023/018810
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French (fr)
Inventor
亮 大木
祐亮 平尾
Original Assignee
コニカミノルタ株式会社
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
    • G01J3/28—Investigating the spectrum
    • G01J3/30—Measuring the intensity of spectral lines directly on the spectrum itself
    • G01J3/36—Investigating two or more bands of a spectrum by separate detectors
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M11/00—Testing of optical apparatus; Testing structures by optical methods not otherwise provided for
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01L—SEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
    • H01L33/00—Semiconductor devices with at least one potential-jump barrier or surface barrier specially adapted for light emission; Processes or apparatus specially adapted for the manufacture or treatment thereof or of parts thereof; Details thereof

Definitions

  • the present invention relates to a data processing device, a data processing system, a data processing method, and a program for generating a measurement data file from measurement data of a hyperspectral device capable of measuring two-dimensional spectral data of a measurement object.
  • a measurement data file organized into a certain unit is generated from the measurement data by the HSI device and stored in the storage. The data is then read out from the saved file to generate images, analyze spectral data, etc.
  • a "hyperspectral camera” may be referred to as an "HSI camera”
  • a “hyperspectral device” may be referred to as an "HSI device.”
  • Measurement data when measuring the measurement target 100 shown in FIG. 8(A) with the HSI device are spectral data 102 for the number of wavelengths (shown in FIG. 8(C)) according to the measurable wavelength range and resolution. Therefore, the amount of data is considerably larger than the data 101 (shown in FIG. 8(B)) obtained with a normal RGB three-channel camera.
  • the spectral characteristics of each of these elements must be analyzed during inspection. Evaluation may be required.
  • measurements may vary depending on the hardware specs of the data processing device such as a personal computer (hereinafter also referred to as PC) that receives the measurement data, specifically the performance of the data reception section, storage section (SSD, HDD, etc.), etc. There may be cases where data storage cannot keep up with measurement.
  • PC personal computer
  • the measurement data of a hyperspectral device is two-dimensional spectral data
  • a wide variety of analysis processes are performed using the measurement data file. If interpolation has already been completed, these analysis processes will be restricted, preventing proper processing from being carried out.
  • Patent Document 1 proposes an image processing device that can repair defective areas at high speed and with high quality for an input image that includes defective areas such as punch holes and stapler marks.
  • This image processing device includes a structuring means for structuring the pixel values of pixels in an area that does not include the missing area, and estimates the pixel values of pixels included in the missing area based on the structured pixel values. and a restoration means for performing image processing to restore the image.
  • Patent Document 1 solves the above-mentioned problem that when a measurement data file is generated with missing data interpolated, subsequent processing using the measurement data file cannot be performed properly. I can't.
  • This invention has been made in view of such technical problems, and it is possible to appropriately perform post-processing using the generated measurement data file when a loss occurs in the measurement data by the HSI device.
  • the purpose is to provide data processing devices, data processing systems, data processing methods, and programs.
  • a data processing device equipped with (2) comprising an analysis means for analyzing the measurement data file generated by the file generation means, 2.
  • the object to be measured is a micro LED wafer having a large number of LED elements, and the specified value is the number of occurrences of defects when the unanalyzable area caused by continuous occurrence of defects exceeds the size of the LED elements.
  • a data processing device according to item 5 above. (7) If the detection means determines that defects have occurred continuously in excess of a preset standard value, the measurement by the hyperspectral device is interrupted, or the measurement unit including the area where the defects are continuous is removed. 6.
  • the measurement target is a micro LED wafer having a large number of LED elements
  • the analysis means generates an image of the micro LED wafer from the measured spectral data, and if the specific value is detected at the time of image generation, determines that data is missing, and either uses the specific value as it is or changes it to another value.
  • the data processing device according to item 2 above which performs replacement or interpolation using previous and subsequent data.
  • the measurement target is a micro LED wafer having a large number of LED elements, 3.
  • the data processing device according to item 2 wherein the analysis means analyzes each LED element on the micro LED wafer, and when the specific value is detected, excludes the pixel of the specific value from the analysis target.
  • a measurement step of measuring two-dimensional spectral data of the measurement target using a hyperspectral device a detection step of detecting the occurrence of a loss in the measurement data measured by the measurement step; If the detection step detects that the measurement data is missing, a file generation step of generating a measurement data file in which a specific value that can identify the missing data is embedded in the location where the loss occurs; data processing methods including; (13) a receiving step of receiving measurement data from a hyperspectral device capable of measuring two-dimensional spectral data of the measurement target; a detection step of detecting the occurrence of a loss in the measurement data received in the receiving step; If the detection step detects that the measurement data is missing, a file generation step of generating a measurement data file in which a specific value that can identify the missing data is embedded in the location where the loss occurs; A program that causes a computer to execute (14) further causing the computer to execute an analysis step of analyzing the measurement data file generated in the file generation step; 14.
  • the specific value is 0 or at least one of a maximum value and a minimum value for a numerical value that measurement data can hold.
  • the object to be measured is a micro LED wafer having a large number of LED elements, and the specified value is the number of occurrences of defects when the unanalyzable area caused by continuous occurrence of defects exceeds the size of the LED elements. A certain program described in item 17 above. (19) If it is determined in the detection step that defects have occurred continuously in a number exceeding a preset standard value, the measurement by the hyperspectral device is interrupted, or the measurement unit including the area where the defects are continuous is 18.
  • the measurement target is a micro LED wafer having a large number of LED elements.
  • image data of the micro LED wafer is generated from the measured spectral data, and if the specific value is detected during image generation, it is determined that data is missing, and the specific value is used as it is or a different value is determined.
  • the program according to item 14 which causes the computer to execute a process of replacing or interpolating using preceding and succeeding data.
  • the measurement target is a micro LED wafer having a large number of LED elements
  • the program according to the preceding clause 14 causes the computer to perform an analysis for each LED element on the micro LED wafer, and when the specific value is detected, to exclude the pixel of the specific value from the analysis target. .
  • the program according to item 21 which causes the computer to execute a process of adding warning information to the analysis result of the LED element.
  • the occurrence of loss of two-dimensional spectral data of a measurement target measured by an HSI device is detected.
  • a measured data file is generated in which a specific value that can identify missing data is embedded in the location where the missing data occurs.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a data processing system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a diagram schematically showing a part of an image of a measurement target using pixels.
  • A is a diagram showing a part of the micro LED wafer that is the object to be measured
  • B is a diagram schematically showing an image of a portion corresponding to one LED element and its surroundings using multiple pixels
  • C is a diagram for explaining a state in which data loss has occurred
  • (D) is a diagram showing a state in which the location where data loss has occurred is filled with a specific value.
  • FIG. 3 is a flowchart showing data loss detection processing and measurement data file generation processing executed by the data processing device.
  • 3 is a flowchart showing an analysis process executed by the data processing device.
  • A) is a diagram showing an object to be measured
  • B) is a diagram showing data obtained by a three-channel RGB camera
  • C) is a diagram showing data obtained by a hyperspectral device.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a data processing system 1 according to an embodiment of the present invention.
  • This data processing system 1 includes an HSI camera 2, which is a hyperspectral device (HSI device), and a data processing device 3, which is a personal computer (PC).
  • HSI camera 2 which is a hyperspectral device (HSI device)
  • PC personal computer
  • the HSI camera 2 uses a scanning line sensor or is equipped with a two-dimensional sensor to obtain two-dimensional spectral data of the object to be measured, in other words, according to the measurable wavelength range and resolution for each position of the object to be measured. This is a known method that can measure data for several wavelengths.
  • the measurement target is a micro LED wafer in which a large number of LED elements with a size of several tens of ⁇ m are formed on a substrate with a diameter of about 100 mm.
  • the data processing device 3 includes a CPU 31, a RAM 32, a storage section 33, an HSI camera control section 34, a data reception section 35, a loss detection section 36, a measurement data file generation section 37, and a measurement data analysis section 38. We are prepared.
  • the CPU 31 is a processor that centrally controls the entire data processing device 3 by operating according to an operating program stored in the storage unit 33 and loaded into the RAM 32.
  • the RAM 32 is a memory that provides a work area when the CPU 31 operates according to an operating program.
  • the storage unit 33 stores operating programs for the CPU 31, various applications, data, etc., and is composed of an SSD (solid state drive), an HDD (hard disk device), and the like.
  • the HSI camera control unit 34 controls the operation of the HSI camera 2 from the start to the end of measurement.
  • the data receiving unit 35 receives measurement data measured by the HSI camera 2 and transmitted from the HSI camera 2 under the control of the CPU 31.
  • the loss detection unit 36 detects the occurrence of data loss in the measurement data received by the data reception unit 35. The detection method will be described later.
  • the measurement data file generation unit 37 generates a measurement data file for the measurement data of the HSI camera 2 received by the data reception unit 35.
  • the measurement data file is generated by collecting measurement data in predetermined units, for example, in predetermined areas.
  • a specific value that can identify the missing data is embedded in the location where the loss occurs using a method described later.
  • the generated measurement data file is stored in the storage unit 33.
  • the measurement data analysis unit 38 reads the measurement data file generated by the measurement data file generation unit 37 and stored in the storage unit 33 from the storage unit 33, and performs various analysis processes as subsequent processing. Specific examples of the analysis processing include processing for creating an image of the LED elements of the micro LED wafer, which is the object to be measured, and processing for analyzing the spectral characteristics. The analysis process will be described later.
  • the functions of the HSI camera control section 34, loss detection section 36, measurement data file generation section 37, and measurement data analysis section 38 are realized by the CPU 31 operating according to an operating program.
  • the occurrence of a loss of measurement data, the detection of the data loss by the loss detection section 36, and the generation of a measurement data file by the measurement data file generation section 37 will be explained.
  • the amount of data measured by the HSI camera 2 is considerably larger than that obtained by a normal three-channel RGB camera.
  • the amount of data becomes even larger.
  • FIG. 2 is a diagram schematically showing a part of the image of the object to be measured using pixels.
  • the rectangular area is a pixel 21, which is the smallest unit of an image captured by the HSI camera 2.
  • the number of pixels in one vertical line indicates an area that is imaged at one time, and spectral data for each wavelength is measured in each pixel 21.
  • the defect detection section 36 can detect the occurrence of data loss and identify the location of the data loss.
  • FIG. 3A shows a part of the micro LED wafer 4 that is the object to be measured, in which a large number of LED elements 42 are formed on a rectangular substrate 41.
  • FIG. 3B schematically shows an image of a portion corresponding to one LED element 42 and its surroundings using a plurality of pixels 21, and each rectangular area represents a pixel. Further, a region 5 surrounded by a thick frame inside the hatched region corresponds to one LED element 42.
  • the measurement data file generation unit performs data interpolation by filling in the data of all pixels of the line where data loss has occurred with a specific value, and changes the data size to the original data size. Match with.
  • the specific value to be used may be any value as long as it can be distinguished from an actual measured value and can identify missing data. With this specific value, it can be recognized as a location where data loss has occurred in the subsequent analysis process executed by the measurement data analysis section 38.
  • FIG. 3(D) shows an example in which the number "0" is embedded as a representative of a specific value that cannot be an actual measured value.
  • the specific value also depends on the constructed data processing system 1. Therefore, if the maximum value or minimum value in System 1 is impossible as an actual measured value, you can use it to identify the location of data loss from the measured data without having to separately manage the location of data loss. can be detected and identified.
  • analysis processing which is an example of post-processing performed by the measurement data analysis section 38, will be explained. This process is performed using a measurement data file generated by the measurement data file generation unit 37 by embedding a specific value in the location where data loss occurs and stored in the storage unit 33.
  • FIGS. 4(A) and 4(B) Examples are shown in FIGS. 4(A) and 4(B). Similar to FIG. 3B, FIG. 4A schematically shows an image of a portion corresponding to one LED element 42 and its surroundings using a plurality of pixels 21. Each rectangular area represents a pixel. Further, a region 5 surrounded by a thick frame inside the hatched region corresponds to one LED element 42.
  • FIG. 4(B) shows the locations where data loss occurs with the maximum value (white) in the gray image of FIG. 4(A).
  • the location where data loss occurs for example, there is a case where the light emitting area of the LED element 42 is specified. In this case, if the location where the data loss occurs is specified as described above, there is a possibility that erroneous detection will occur in the process of detecting the light emitting region of the LED element 42. Further, even though the LED element 42 is one, it may be determined that the LED element 42 is separated.
  • interpolation is performed, for example, by averaging, using the values before and after the generated missing data, and used as the pixel value.
  • image data that appears as if no data loss has occurred can be generated, as shown in FIG. 4(D). Therefore, the influence on the detection process of the light emitting area of the LED element 42 can be minimized.
  • the interpolation method may be at least one of linear interpolation, spline interpolation, and Lagrangian interpolation. Furthermore, if the location where the data loss occurs is at the edge of the area, the data before or after the location may be directly used as the pixel value. 2. When analyzing spectral data When analyzing spectral data, it is preferable not to use data where data loss occurs. Therefore, if a location where data loss occurs is detected during analysis, that specific value is excluded from the analysis and is not included in the numerical calculation.
  • the data when one line of data is missing, the data is missing among the pixels (pixels in the bold line area 5 in the figure) that correspond to the LED element 42 to be analyzed.
  • the generated pixels are excluded.
  • the LED element 42 can be analyzed by using the pixel values of other pixels in which data loss has not occurred.
  • the number of pixels with no data loss in the analysis target area it is recommended to count the number of pixels with no data loss in the analysis target area, and if the number of pixels is less than the specified number N, the analysis is not possible and warning information is added to the analysis result. good.
  • the number of lines where data loss occurs (the number of times it occurs) can be counted. For this reason, during measurement, the number of occurrences of data loss may be counted by the loss detection section 6, and it may be determined whether or not data loss continues to occur more than a specified value. An error may be notified if data loss occurs continuously for a number greater than a specified value. A location where data loss occurs continuously becomes an unanalyzable area, but the number of consecutive occurrences of data loss when the analysis failure area exceeds the size of the LED element may be set in advance as a specified value.
  • the HSI camera control unit 34 may immediately interrupt measurement by the HSI camera 2 so that the situation can be confirmed.
  • the HSI camera 2 may be controlled so as to re-measure in real time a measurement section including a region with continuous defects.
  • the method of determining whether or not data loss occurs consecutively for more than a specified value at the same time as measurement cannot determine whether or not the continuous data loss corresponds to the portion where the LED element 42 is present.
  • the interval between each LED element 42 is usually narrower than the size of the LED element 42, if data loss occurs continuously, there is a high probability that the unanalyzable area extends to the LED element 42. For this reason, it is more effective to determine whether or not data loss continues to occur more than a specified value during measurement, since it saves the effort of re-measuring after the measurement is completed.
  • FIG. 6 is a flowchart showing data loss detection processing and measurement data file generation processing executed by the data processing device 3.
  • FIG. 7 is a flowchart similarly showing the analysis process. The processes shown in these flowcharts are executed by the CPU 31 of the data processing device 3 operating according to an operating program stored in the storage unit 33 or the like and loaded into the RAM 32.
  • step S01 of FIG. 6 it is determined whether measurement data has been received from the HSI camera 2. Measurement data is transmitted for each measurement of one line. If measurement data has not been received (NO in step S01), the process remains in step S01 and waits until it is received.
  • step S01 When the measurement data is received (YES in step S01), it is checked in step S02 whether the serial number added to the measurement data is continuously increasing, in other words, whether data loss has occurred. If the serial number is continuously increasing (YES in step S02), no data loss has occurred. Therefore, in step S03, the measurement data file is stored as is in the storage unit 33 and a measurement data file is generated, and then the process proceeds to step S04.
  • step S02 if the serial number is not continuously increasing (NO in step S02), data loss has occurred. Therefore, in step S05, it is determined whether the number of consecutive occurrences of data loss (the number of consecutive lines with data loss) is greater than or equal to a specified value. If it is larger than the specified value (YES in step S05), it is determined that the continuous data missing area (unanalyzable area) is larger than the size of the LED element 42. In step S06, since there is a possibility that an analysis error will occur, the HSI camera 2 is instructed to re-measure the measurement section including the area with continuous data loss, and then the process returns to step S01. It is also possible to instruct to suspend the measurement instead of re-measuring.
  • step S05 if the number of consecutive occurrences of data loss is not abnormal to the specified value (NO in step S05), a specific value is embedded in the location where data loss occurs in step S07. Thereafter, the information is stored in the storage unit 33 in step S03, and the process proceeds to step S04.
  • step S04 it is checked whether the measurement by the HSI camera is completed. If the process is not completed (NO in step S04), the process returns to step S01. When the process is completed (YES in step S04), this process ends and the process moves to the analysis process shown in FIG.
  • step S21 it is determined in step S21 whether or not image generation process is to be performed. If image generation processing is to be performed (YES in step S21), image generation is started in step S22. Next, in step S23, one line of measurement data is read from the measurement data file stored in the storage unit 33 and developed in the RAM 32. Then, in step S24, it is determined whether there is a specific value in the read data. If there is no specific value (NO in step S24), the process advances to step S26. If there is a specific value (YES in step S24), in step S25, the data loss location where the specific value exists is stored, and then the process proceeds to step S26.
  • step S27 After converting the data directly into pixel values in step S26, it is checked in step S27 whether image generation of all data has been completed. If it has not been completed (NO in step S27), the process returns to step S23 to read the next line of measurement data. When image generation of all data is completed (YES in step S27), the process advances to step S28.
  • step S28 it is checked whether the location where the data loss occurs is to be specified. If it is specified (YES in step S28), in step S29, the location where the data loss occurs is left at the specific value or converted to a specified fixed value and embedded. For example, in the case of a gray image, data missing parts are clearly indicated in white. After that, the process advances to step S31.
  • step S28 if the location where the data loss has occurred is not specified (NO in step S28), in step S30, a value that has been interpolated using the pixel values of the data areas before and after the data loss location is embedded in the location where the data loss has occurred. Thereafter, image generation is completed in step S31, and the analysis process is ended.
  • step S21 if image generation processing is not performed in step S21 (NO in step S21), analysis of the measurement data is started in step S32.
  • step S33 the measurement data to be analyzed is read, and then in step S34, it is determined whether the read data includes a specific value. If there is no specific value (NO in step S34), the target area is analyzed in step S38, and then the process proceeds to step S39. If there is a specific value (YES in step S34), in step S35, the pixel with the specific value is set as not to be analyzed, and in step S36, it is determined whether the number of pixels to be analyzed is less than a specified value N.
  • step S36 If it is not less than the specified value N (NO in step S36), the target area is analyzed in step S38, and then the process proceeds to step S39. If it is less than the specified value N (YES in step S36), the target area is determined to be an analysis error in step S37, warning information is added to the analysis result, and the process proceeds to step S39.
  • step S39 it is checked whether the analysis process for all data has been completed, and if it has not been completed (NO in step S39), the process returns to step S33 to read the measurement data for the next analysis target.
  • step S39 When the analysis process of all data is completed (YES in step S39), the analysis process of the measurement data is completed in step S40, and the analysis process is ended.
  • a specific value that can identify missing data is embedded in the data missing portion of the measurement data file generated by the measurement data file generation unit 37. Therefore, when performing subsequent processing such as analysis processing using the measurement data file, the measurement data analysis unit 38 can recognize that measurement data is missing. Therefore, not only interpolation processing can be performed in subsequent processing, but also various handling such as clearly indicating the location where data loss occurs or ignoring data is possible. Therefore, appropriate processing can be performed depending on the content of the subsequent processing.
  • the present invention can be used in a data processing device that generates a measurement data file from measurement data of a hyperspectral device that can measure two-dimensional spectral data of an object to be measured.
  • Data processing system 2 HSI camera (HSI device) 21 pixels 3 data processing device 31 CPU 32 RAM 33 Storage section 34 HSI camera control section 35 Data reception section 36 Loss detection section 37 Measurement data file generation section 38 Measurement data analysis section 4 Micro LED wafer (measurement object) 41 Substrate 42 LED element 5 Area corresponding to the LED element

Abstract

データ処理装置（３）は、測定対象物（４）の画像の画素毎の分光データを測定するハイパースペクトルデバイス（２）から、測定データを受信する受信手段（３５）と、受信した測定データの欠損の発生を検知する検知手段（３６）と、測定データの欠損の発生が検知された場合、欠損の発生個所に、欠損データであることを特定可能な特定値を埋め込んだ測定データファイルを生成するファイル生成手段（３７）を備えている。

Description

データ処理装置、データ処理システム、データ処理方法及びプログラム
　この発明は、測定対象物の２次元の分光データを測定可能なハイパースペクトルデバイスの測定データから、測定データファイルを生成するデータ処理装置、データ処理システム、データ処理方法及びプログラムに関する。
　上記のような２次元の分光データを測定できるハイパースペクトルカメラ等のハイパースペクトルデバイスを用いたデータ処理システムでは、ＨＳＩデバイスによる測定データから、ある単位にまとめられた測定データファイルを生成して記憶部に保存し、保存されたファイルからデータを読み出して画像生成や分光データの解析等が行われる。以下の説明では、「ハイパースペクトルカメラ」を「ＨＳＩカメラ」と、「ハイパースペクトルデバイス」を「ＨＳＩデバイス」と、それぞれ記す場合がある。
　図８（Ａ）に示す測定対象物１００をＨＳＩデバイスにより測定したときの測定データは、測定可能な波長領域と分解能に従った波長数分の分光データ１０２（図８（Ｃ）に示す）となるため、通常のＲＧＢ３チャンネルのカメラで得られるデータ１０１（図８（Ｂ）に示す）と比較し、かなり大きなデータ量になる。
　また、例えば直径１００ｍｍ程度の基板に数十μｍのサイズのＬＥＤ素子が大量に生成されているマイクロＬＥＤウェハのような測定対象物では、検査時にこれらの素子の１つ１つの分光特性を解析し評価することが求められる場合がある。
　このような要求を実現するためにはかなりの高解像度の測定を高速で行う必要がある。しかし、測定データを受信するパーソナルコンピュータ（以下、ＰＣとも記す）等のデータ処理装置側のハードウェアのスペック、具体的にはデータ受信部、記憶部（ＳＳＤやＨＤＤ等）等の性能によっては測定データの保存が測定に追いつかない場合が考えられる。
　この場合、測定データが飛んでしまうデータ欠損が発生する。従来では、欠損部分の周辺のデータを用いて欠損データを補間し、あたかもデータ欠損が発生しなかった状態にして測定データファイルを生成していた。
　しかし、欠損データを補間して測定データファイルを生成してしまうと、次のような課題がある。
　即ち、測定データファイルの生成後、生成された測定データファイルを用いた後段処理が必要となる場合がある。この場合、処理内容によっては、補間した箇所（データ欠損の発生箇所）をむしろ明示したり、あるいはデータを無視することが必要となる場合があるが、既に欠損データが補間されていると、これらの後段処理に支障を来すという課題がある。
　特に、ハイパースペクトルデバイスの測定データは、２次元の分光データであるため、測定データファイルを使用して多岐にわたる解析処理が行われている。既に補間済みであるとこれらの解析処理が制約されてしまい、適正な処理の遂行が妨げられる。
　なお、特許文献１には、パンチ孔やステープラーの跡などの欠損領域を含む入力画像に対して、欠損領域を高速、かつ高品位に修復することを可能にする画像処理装置が提案されている。この画像処理装置は、欠損領域を含まない領域の画素の画素値を構造化する構造化手段と、構造化された画素値に基づいて欠損領域に含まれる画素の画素値を推定し、欠損領域を修復する画像処理を行う修復手段と、を具備する。
特開２０１１－３５５６７号公報
　しかし、特許文献１に記載の画像処理装置は、測定データ量が多いＨＳＩデバイスからの測定データのデータ欠損に関する技術ではないため、ＨＳＩデバイスからの測定データに対して適用することは困難である。このため、特許文献１によっては、欠損データが補間された状態で測定データファイルが生成された場合に、測定データファイルを使用した後段処理を適正に行うことができないという上述した課題を解決することはできない。
　この発明は、このような技術的課題に鑑みてなされたものであって、ＨＳＩデバイスによる測定データに欠損が発生した場合に、生成した測定データファイルを使用する後段処理を適正な行うことができるデータ処理装置、データ処理システム、データ処理方法及びプログラムの提供を目的とする。
　上記目的は以下の手段によって達成される。
（１）測定対象物の２次元の分光データを測定可能なハイパースペクトルデバイスから、測定データを受信する受信手段と、
　前記受信手段により受信した測定データの欠損の発生を検知する検知手段と、
　前記検知手段により測定データの欠損の発生が検知された場合、欠損の発生個所に、欠損データであることを特定可能な特定値を埋め込んだ測定データファイルを生成するファイル生成手段と、
　を備えたデータ処理装置。
（２）前記ファイル生成手段により生成された測定データファイルを解析する解析手段を備え、
　前記解析手段は、解析目的に応じて、前記測定データファイルの欠損の発生個所の取り扱いを切り替える前項１に記載のデータ処理装置。
（３）前記特定値は、０もしくは測定データが保持可能な数値に対する最大値または最小値の少なくとも何れかである前項１または２に記載のデータ処理装置。
（４）前記解析手段は、欠損の発生個所において、線形補間、スプライン補間、ラグランジュ補間の少なくともいずれかの補間方法により測定データを補間する前項２に記載のデータ処理装置。
（５）前記検知手段は、欠損の発生をカウントして、欠損が予め設定された規定値以上に連続発生したかどうかを判断する前項２に記載のデータ処理装置。
（６）前記測定対象物が多数のＬＥＤ素子を有するマイクロＬＥＤウェハであり、前記規定値は、欠損の連続発生により生じた解析不可領域が前記ＬＥＤ素子のサイズを超えるときの欠損の発生回数である前項５に記載のデータ処理装置。
（７）前記検知手段により、欠損が予め設定された規定値以上に連続発生したと判断された場合、前記ハイパースペクトルデバイスによる測定を中断するか、または前記欠損が連続した領域を含む測定部を再測定するように、ハイパースペクトルデバイスを制御する制御手段を備えている前項５に記載のデータ処理装置。
（８）前記測定対象物が多数のＬＥＤ素子を有するマイクロＬＥＤウェハであり、
　前記解析手段は、測定された分光データから前記マイクロＬＥＤウェハの画像を生成するとともに、画像生成時に前記特定値を検出した場合はデータ欠損と判断し、特定値をそのまま用いるか、別の値に置き換えるか、または前後のデータを用いて補間する前項２に記載のデータ処理装置。
（９）前記測定対象物が多数のＬＥＤ素子を有するマイクロＬＥＤウェハであり、
　前記解析手段は、マイクロＬＥＤウェハ上のＬＥＤ素子単位で解析を行うとともに、前記特定値を検出した場合、特定値の画素を解析対象から除外する前項２に記載のデータ処理装置。
（１０）前記解析手段は、解析対象から除外されない画素数が規定値未満となった場合は、ＬＥＤ素子の解析結果に警告情報を付加する前項９に記載のデータ処理装置。
（１１）測定対象物の２次元の分光データを測定可能なハイパースペクトルデバイスと、前項１または２に記載のデータ処理装置とを備えたことを特徴とするデータ処理システム。
（１２）ハイパースペクトルデバイスにより測定対象物の２次元の分光データを測定する測定ステップと、
　前記測定ステップによりより測定された測定データの欠損の発生を検知する検知ステップと、
　前記検知ステップにより測定データの欠損の発生が検知された場合、欠損の発生個所に、欠損データであることを特定可能な特定値を埋め込んだ測定データファイルを生成するファイル生成ステップと、
　を含むデータ処理方法。
（１３）測定対象物の２次元の分光データを測定可能なハイパースペクトルデバイスから、測定データを受信する受信ステップと、
　前記受信ステップにより受信した測定データの欠損の発生を検知する検知ステップと、
　前記検知ステップにより測定データの欠損の発生が検知された場合、欠損の発生個所に、欠損データであることを特定可能な特定値を埋め込んだ測定データファイルを生成するファイル生成ステップと、
　をコンピュータに実行させるためのプログラム。
（１４）前記ファイル生成ステップにより生成された測定データファイルを解析する解析ステップをさらにコンピュータに実行させ、
　前記解析ステップでは、解析目的に応じて、前記測定データファイルの欠損の発生個所の取り扱いを切り替える処理を前記コンピュータに実行させる前項１３に記載のプログラム。
（１５）前記特定値は、０もしくは測定データが保持可能な数値に対する最大値または最小値の少なくとも何れかである前項１３または１４に記載のプログラム。
（１６）前記解析ステップでは、欠損の発生個所において、線形補間、スプライン補間、ラグランジュ補間の少なくともいずれかの補間方法により測定データを補間する処理を前記コンピュータに実行させる前項１３または１４に記載のプログラム。
（１７）前記検知ステップでは、欠損の発生をカウントして、欠損が予め設定された規定値以上に連続発生したかどうかを判断する処理を前記コンピュータに実行させる前項１４に記載のプログラム。
（１８）前記測定対象物が多数のＬＥＤ素子を有するマイクロＬＥＤウェハであり、前記規定値は、欠損の連続発生により生じた解析不可領域が前記ＬＥＤ素子のサイズを超えるときの欠損の発生回数である前項１７に記載のプログラム。
（１９）前記検知ステップにより、欠損が予め設定された規定値以上に連続発生したと判断された場合、前記ハイパースペクトルデバイスによる測定を中断するか、または前記欠損が連続した領域を含む測定部を再測定するように、ハイパースペクトルデバイスを制御する制御ステップを前記コンピュータに実行させる前項１７に記載のプログラム。
（２０）前記測定対象物が多数のＬＥＤ素子を有するマイクロＬＥＤウェハであり、
　前記解析ステップでは、測定された分光データから前記マイクロＬＥＤウェハの画像データを生成するとともに、画像生成時に前記特定値を検出した場合はデータ欠損と判断し、特定値をそのまま用いるか、別の値に置き換えるか、または前後のデータを用いて補間する処理を前記コンピュータに実行させる前項１４に記載のプログラム。
（２１）前記測定対象物が多数のＬＥＤ素子を有するマイクロＬＥＤウェハであり、
　前記解析ステップでは、マイクロＬＥＤウェハ上のＬＥＤ素子単位で解析を行うとともに、前記特定値を検出した場合、特定値の画素を解析対象から除外する処理を前記コンピュータに実行させる前項１４に記載のプログラム。
（２２）前記解析ステップでは、解析対象から除外されない画素数が規定値未満となった場合は、ＬＥＤ素子の解析結果に警告情報を付加する処理を前記コンピュータに実行させる前項２１に記載のプログラム。
　この発明に係るデータ処理装置、データ処理システム及びデータ処理方法によれば、ＨＳＩデバイスで測定された測定対象物の２次元の分光データの欠損の発生が検知される。測定データの欠損の発生が検知された場合、欠損の発生個所に、欠損データであることを特定可能な特定値を埋め込んだ測定データファイルが生成される。
　このように、生成された測定データファイルのデータ欠損箇所には、欠損データであることを特定可能な特定値が埋め込まれているから、測定データファイルを使用して解析処理等の後段処理を行う際に、データ処理装置は測定データの欠損が発生していることを認識することができる。このため、後段処理での補間処理は勿論、データ欠損の発生箇所を明示したり、あるいはデータを無視する等、種々の取り扱いが可能となるから、後段処理の内容に応じた適正な処理を行うことができる。
　この発明に係るプログラムによれば、測定対象物の２次元の分光データを測定可能なＨＳＩデバイスから、測定データを受信する受信ステップと、受信ステップにより受信した測定データの欠損の発生を検知する検知ステップと、検知ステップにより測定データの欠損の発生が検知された場合、欠損の発生個所に、欠損データであることを特定可能な特定値を埋め込んだ測定データファイルを生成するファイル生成ステップと、をコンピュータに実行させることができる。
この発明の一実施形態に係るデータ処理システムの構成を示すブロック図である。 測定対象物の画像の一部を画素を用いて模式的に示した図である。 （Ａ）は測定対象物であるマイクロＬＥＤウェハの一部を示す図、（Ｂ）は１つのＬＥＤ素子とその周辺に相当する部分の画像を複数の画素で模式的に示した図、（Ｃ）はデータ欠損が発生した状態を説明するための図、（Ｄ）はデータ欠損の発生箇所を特定値で埋めた状態を示す図である。 （Ａ）は１つのＬＥＤ素子とその周辺に相当する部分の画像を複数の画素で模式的に示した図で、ＬＥＤ素子に該当する部分をグレー画像で表した図、（Ｂ）は（Ａ）のグレー画像に対しデータ欠損の発生個所を最大値（白色）で表示した図、（Ｃ）は発生した欠損データを補間する場合の説明図、（Ｄ）は補間後の状態を示す図である。 （Ａ）は、１ライン分のデータ欠損が発生した場合、データ欠損が発生していない他の画素を利用して解析処理を行う場合の説明図、（Ｂ）は連続してデータ欠損が発生した状態の説明図である。 データ処理装置が実行するデータ欠損の検知処理と測定データファイルの生成処理を示すフローチャートである。 データ処理装置が実行する解析処理を示すフローチャートである。 （Ａ)は測定対象物を示す図、（Ｂ）はＲＧＢ３チャンネルのカメラで得られるデータを示す図、（Ｃ）はハイパースペクトルデバイスで得られるデータを示す図である。
　以下、この発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
　図１は、この発明の一実施形態に係るデータ処理システム１の構成を示すブロック図である。このデータ処理システム１は、ハイパースペクトルデバイス（ＨＳＩデバイス）であるＨＳＩカメラ２と、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）からなるデータ処理装置３を備えている。
　ＨＳＩカメラ２は、ラインセンサの走査により、もしくは２次元のセンサを搭載し、測定対象物の２次元の分光データ、換言すれば測定対象物の位置毎に測定可能な波長領域と分解能に従った波長数分のデータを測定することができる公知のものである。
　この実施形態では、測定対象物が、直径１００ｍｍ程度の基板に数十μｍのサイズのＬＥＤ素子が多数形成されたマイクロＬＥＤウェハである場合を例示する。
　データ処理装置３は、ＣＰＵ３１と、ＲＡＭ３２と、記憶部３３と、ＨＳＩカメラ制御部３４と、データ受信部３５と、欠損検知部３６と、測定データファイル生成部３７と、測定データ解析部３８を備えている。
　ＣＰＵ３１は記憶部３３に格納されＲＡＭ３２にロードされた動作プログラムに従って動作することにより、データ処理装置３の全体を統括的に制御するプロセッサである。
　ＲＡＭ３２はＣＰＵ３１が動作プログラムに従って動作する際の作業領域を提供するメモリである。
　記憶部３３は、ＣＰＵ３１の動作プログラム、各種のアプリケーション、データ等を記憶するものであり、ＳＳＤ（ソリッド・ステート・ドライブ）やＨＤＤ（ハードディスク装置）等からなる。
　ＨＳＩカメラ制御部３４は、ＨＳＩカメラ２の測定開始から終了までの動作を制御する。
　データ受信部３５は、ＣＰＵ３１の制御のもとで、ＨＳＩカメラ２で測定されＨＳＩカメラ２から送信された測定データを受信する。
　欠損検知部３６は、データ受信部３５で受信した測定データについてデータ欠損の発生を検知する。検知方法については後述する。
　測定データファイル生成部３７は、データ受信部３５で受信したＨＳＩカメラ２の測定データについて測定データファイルを生成する。測定データファイルは、測定データを所定の単位毎、例えば所定の領域毎にまとめて生成される。測定データファイルの生成に際し、欠損検知部３６でデータの欠損が検知された場合、欠損の発生箇所に、欠損データであることを特定可能な特定値を後述する方法で埋め込む。生成された測定データファイルは記憶部３３に保存される。
　測定データ解析部３８は、測定データファイル生成部３７で生成され記憶部３３に保存された測定データファイルを記憶部３３から読み出して、後段処理としての各種の解析処理を行うものである。解析処理の具体例としては、測定対象物であるマイクロＬＥＤウェハのＬＥＤ素子の画像の作成処理や分光特性の解析処理を挙げることができる。解析処理については後述する。
　なお、ＨＳＩカメラ制御部３４、欠損検知部３６、測定データファイル生成部３７及び測定データ解析部３８の各機能は、ＣＰＵ３１が動作プログラムに従って動作することにより実現される。
　次に、測定データの欠損の発生と欠損検知部３６によるデータ欠損の検知、及び測定データファイル生成部３７による測定データファイルの生成について説明する。
［データ欠損の発生について］
　前述の背景技術の項目でも説明したように、ＨＳＩカメラ２による測定データは、通常のＲＧＢ３チャンネルのカメラで得られるデータと比較し、かなり大きなデータ量になる。特に、基板表面に多数のＬＥＤ素子が生成されているマイクロＬＥＤウェハのような測定対象物では、さらにデータ量が多くなる。
　このため、かなりの高解像度の測定を高速で行う必要がある。しかし、データ処理装置３側のハードウェアのスペック、具体的にはデータ受信部３５や記憶部３３等の性能によっては測定データの保存が測定に追いつかず、測定データが飛んでしまうデータ欠損が発生する場合がある。
［データ欠損の検知について］
　図２は測定対象物の画像の一部を画素を用いて模式的に示した図である。矩形の領域はＨＳＩカメラ２で撮影された画像の最小単位である画素２１である。縦ラインの一列分の画素数が１回で撮影される領域を示しており、各画素２１において波長毎の分光データが測定される。データ欠損の発生時はこの１ライン分全ての画素２１の分光データが欠損する。また、ＨＳＩカメラ２による撮影は、図２に矢印で示すように画素２１の列と直交する走査方向にＨＳＩカメラ２または測定対象物の少なくとも一方を移動させながら行われる。測定データにはＨＳＩカメラ２で撮影される毎にシリアル番号が付加され、このシリアル番号で管理される。図２の例では、撮影毎にｎ、ｎ＋１、ｎ＋２、・・・、ｎ＋６のシリアル番号が付与されている。
　データ欠損が発生しているとその分だけシリアル番号に飛びが発生する。図２の例では、ｎ＋４のシリアル番号が存在せず、ｎ＋４のシリアル番号のデータが欠損していることを示している。このため、欠陥検知部３６はデータ受信部３５で受信された測定データに付されたシリアル番号の有無を確認することで、データ欠損の発生を検知でき発生個所を特定することができる。
　図３にデータ欠損が発生した場合の測定結果を示す。図３（Ａ）は測定対象物であるマイクロＬＥＤウェハ４の一部を示しており、矩形の基板４１に多数のＬＥＤ素子４２が生成されている。図３（Ｂ）は１つのＬＥＤ素子４２とその周辺に相当する部分の画像を複数の画素２１で模式的に示しており、１つ１つの矩形領域が画素を表している。また、ハッチング領域の内側の太枠で囲った領域５が１つのＬＥＤ素子４２に相当する。１ライン分のデータ欠損が発生した場合、図３（Ｃ）に示すように、図３（Ｂ）に示す本来のデータサイズよりデータが走査方向に１ライン縮んだ状態になってしまう。このままデータを保存すると本来のデータサイズとは異なる測定結果となる。
　そこで、測定データファイル生成部は、図３（Ｄ）に示すように、データ欠損が発生したラインのすべての画素のデータを特定値で埋めることでデータ補間を行い、データサイズを本来のデータサイズと合わせる。使用する特定値は、実測値と区別でき欠損データであることを特定可能な値であれば何でも良い。この特定値により、測定データ解析部３８により実行される後段の解析処理において、データ欠損の発生個所として認識することができる。図３（Ｄ）では、実測値としてあり得ない特定値の代表として数字の「０」を埋め込んだ例を示している。特定値は構築したデータ処理システム１にも依存する。このため、同システム１で最大値や最小値などが実測値としてあり得ないのであればそれを利用すれば、データ欠損の発生個所を別途管理しなくても、測定データからデータ欠損の発生個所を検知し特定可能となる。
　なお、特定値は１つの特定データファイルにおいて全て共通である必要はない。異なる種類の特定値が混在しても良い。
［解析処理］
　続いて、測定データ解析部３８が行う後段処理の一例である解析処理について説明する。この処理は、測定データファイル生成部３７でデータ欠損の発生個所に特定値を埋め込んで生成され記憶部３３に保存された測定データファイルを用いて行われる。
　マイクロＬＥＤウェハ４の解析に関しては、ＲＧＢ画像や１チャンネルの例えばグレー画像を生成し視覚的に確認する場合と、各ＬＥＤ素子４２単位やあるデータ領域単位で分光データを解析する場合がある。ここではそれぞれの解析処理におけるデータ欠損の発生箇所に対する取り扱いを示す。
１．画像生成時
　画像生成時は、データ欠損の発生個所の明示の必要がある場合とない場合がある。明示の必要がある場合は、例えばデータ欠損の発生個所や発生状況を確認したい場合である。この場合はあえてデータ欠損の発生個所が分かりやすいように、周辺とは全く異なる数値で表示する。
　図４（Ａ）（Ｂ）にその例を示す。図４（Ａ）は、図３（Ｂ）と同様に、１つのＬＥＤ素子４２とその周辺に相当する部分の画像を複数の画素２１で模式的に示している。１つ１つの矩形領域が画素を表している。また、ハッチング領域の内側の太枠で囲った領域５が１つのＬＥＤ素子４２に相当する。
　図４（Ａ）では１つのラインにデータ欠損が発生しており、データ欠損の発生個所の画素に「０」が埋め込まれている。また、欠損していない画素についてはグレーの分光データが表示され、換言すればグレー画像が表示されている。
　図４（Ｂ）は、図４（Ａ）のグレー画像に対しデータ欠損の発生個所を最大値（白色）で表示している。このようにデータ欠損の発生個所の色を変えることで、データ欠損の発生個所をはっきりと確認できる。またＲＧＢ画像の場合は、そこに存在しない色、例えば青色のウェハに対して緑色で明示するなどしても良い。
　データ欠損の発生個所の明示の必要がない場合として、例えばＬＥＤ素子４２の発光領域を指定する場合がある。この場合、前述と同様にデータ欠損の発生個所を明示してしまうと、ＬＥＤ素子４２の発光領域の検出処理において誤検出が発生する可能性がある。また、１つのＬＥＤ素子４２であるにもかかわらず分離されたものと判断されてしまう可能性がある。
　そこでこのような場合は、図４（Ｃ）のように、発生した欠損データの前後の値等を用いて例えば平均化による補間を行い、画素値として採用する。この補間処理により、図４（Ｄ）のように、データ欠損が発生していないかのような画像データが生成できる。このため、ＬＥＤ素子４２の発光領域の検出処理への影響を最小限に抑えることができる。
　なお、補間方法は線形補間、スプライン補間、ラグランジュ補間の少なくともいずれかであっても良い。また、データ欠損の発生個所が領域の端部である場合は、発生個所の前または後のデータをそのまま画素値として採用しても良い。
２．分光データ解析時
　分光データを解析する場合、データ欠損の発生箇所のデータは利用しないのが望ましい。このため、解析時にデータ欠損の発生個所が検知された場合、その特定値は解析対象外として数値計算に含まないようにする。
　例えば図５（Ａ）のように、１ライン分のデータ欠損が発生している場合は、解析対象のＬＥＤ素子４２に該当する画素（図中太線領域５内の画素）のうち、データ欠損が発生した画素は除外する。データ欠損が発生していない他の画素の画素値を利用すればＬＥＤ素子４２の解析は可能となる。
　しかし、データ欠損が連続して発生すると、解析不能となる場合がある。具体的には、図５（Ｂ）のように、１つの ＬＥＤ素子４２の走査方向のサイズ（この例では幅）以上に連続したデータ欠損が発生してしまうと、そのライン上に存在する全ＬＥＤ素子４２の解析が全くできなくなる。
　そこで、解析時に、解析対象領域においてデータ欠損が発生していない画素数をカウントし、規定個数Ｎ未満の画素数となった場合は解析不可として解析結果に警告情報を付加する構成とするのがよい。規定個数Ｎはデータ処理システムの精度に依存する。解析対象領域の画素数が１でも十分な測定精度を出せるのであればＮ＝１を設定し、ある画素数以上でないと精度が保てない場合は、その画素数をＮに設定すれば良い。なお、データ欠損が発生していない解析対象領域の画素数をカウントし、規定個数Ｎ未満の画素数となった場合は解析不可とした。しかし、データ欠損の画素数をカウントし、規定個数以上の画素数となった場合は解析不可として解析結果に警告情報を付加する構成としても良い。
　また、ＨＳＩカメラ２による分光データの測定時においてデータ欠損の発生ラインの数（発生回数）はカウント可能である。このため、測定しながら、欠損検知部６でデータ欠損の発生回数をカウントし、データ欠損が規定値以上に連続して発生するかどうかを判断しても良い。データ欠損が規定値以上に連続して発生した場合はエラーを報知するようにしても良い。データ欠損の連続発生箇所は解析不可領域となるが、解析不可領域がＬＥＤ素子のサイズを超えるときの欠損の連続発生回数を、規定値として予め設定しておけば良い。
　データ欠損が規定値以上に連続して発生した場合、ＨＳＩカメラ制御部３４は、状況確認を行えるようにＨＳＩカメラ２による測定を直ちに中断させても良い。あるいはリアルタイムで欠損が連続した領域を含む測定部を再測定するように、ＨＳＩカメラ２を制御しても良い。
　なお、測定と同時にデータ欠損が規定値以上に連続して発生するかどうかを判断する方法では、連続したデータ欠損がちょうどＬＥＤ素子４２の存在している部分に該当したかどうかを判定できない。しかし、各ＬＥＤ素子４２の間隔は通常ＬＥＤ素子４２のサイズより狭いため、データ欠損の連続発生が生じた場合、解析不可領域がＬＥＤ素子４２の部分に及んでいる確率が高い。このため、測定時にデータ欠損が規定値以上に連続して発生するかどうかを判断する方が、測定完了後に再測定を行う手間を省ける点で有効である。
　図６は、データ処理装置３が実行するデータ欠損の検知処理と測定データファイルの生成処理を示すフローチャートである。図７は同じく解析処理を示すフローチャートである。これらのフローチャートに示される処理は、データ処理装置３のＣＰＵ３１が記憶部３３等に格納されＲＡＭ３２にロードされた動作プログラムに従って動作することにより実行される。
　図６のステップＳ０１ではＨＳＩカメラ２から測定データを受信したかどうかを判断する。測定データは１ラインの測定毎に送信される。測定データを受信していなければ（ステップＳ０１でＮＯ）、ステップＳ０１に留まり受信するまで待つ。
　測定データを受信すると（ステップＳ０１でＹＥＳ）、ステップＳ０２で、測定データに付加されているシリアル番号が連続増加しているかどうか、換言すればデータ欠損が発生しているかどうかを調べる。シリアル番号が連続増加していれば（ステップＳ０２でＹＥＳ）、データ欠損は発生していない。このため、ステップＳ０３で、そのまま記憶部３３に記憶して測定データファイルを生成したのち、ステップＳ０４に進む。
　ステップＳ０２で、シリアル番号が連続増加していなければ（ステップＳ０２でＮＯ）、データ欠損が発生している。このため、ステップＳ０５で、データ欠損の連続発生回数（データ欠損の連続ライン数）が規定値以上かどうかを判断する。規定値以上であれば（ステップＳ０５でＹＥＳ）、連続したデータ欠損領域（解析不可領域）がＬＥＤ素子４２のサイズ以上と判断する。ステップＳ０６で、解析エラーとなる可能性があるため、データ欠損が連続した領域を含む測定部の再測定をＨＳＩカメラ２に指示制御した後、ステップＳ０１に戻る。再測定ではなく測定の中断を指示しても良い。
　ステップ０５で、データ欠損の連続発生回数が規定値異常でなければ（ステップＳ０５でＮＯ）、ステップＳ０７で、データ欠損の発生箇所に特定値を埋め込む。その後、ステップＳ０３で記憶部３３に記憶し、ステップＳ０４に進む。
　ステップＳ０４では、ＨＳＩカメラによる測定が完了したかどうかを調べる。完了しなければ（ステップＳ０４でＮＯ）、ステップＳ０１に戻る。完了すると（ステップＳ０４でＹＥＳ）、本処理を終了し図７の解析処理に移行する。
　図７の解析処理では、ステップＳ２１で画像生成処理の実施かどうかを判断する。画像生成処理の実施であれば（ステップＳ２１でＹＥＳ）、ステップＳ２２で画像生成を開始する。次いでステップＳ２３で、記憶部３３に記憶されＲＡＭ３２に展開された測定データファイルから１ライン分の測定データを読み込む。そして、ステップＳ２４で、読み込んだデータ内に特定値があるかを判断する。特定値がなければ（ステップＳ２４でＮＯ）、ステップＳ２６に進む。特定値があれば（ステップＳ２４でＹＥＳ）、ステップＳ２５で、特定値の存在するデータ欠損発生箇所を記憶した後、ステップＳ２６に進む。
　ステップＳ２６ではデータをそのまま画素値に変換した後、ステップＳ２７で全データの画像生成が完了したかどうかを調べる。完了していなければ（ステップＳ２７でＮＯ）、ステップＳ２３に戻って次の１ライン分の測定データを読み込む。全データの画像生成が完了すると（ステップＳ２７でＹＥＳ）、ステップＳ２８に進む。
　ステップＳ２８では、データ欠損の発生箇所を明示するかどうかを調べる。明示する場合は（ステップＳ２８でＹＥＳ）、ステップＳ２９で、データ欠損の発生個所を特定値のままにしておくか、または指定された固定値に変換して埋め込む。例えばグレー画像の場合にデータ欠損部分を白色で明示するような場合である。その後、ステップＳ３１に進む。
　ステップＳ２８で、データ欠損の発生箇所を明示しない場合（ステップＳ２８でＮＯ）、ステップＳ３０で、データ欠損の発生箇所に対して前後のデータ領域の画素値などを用いて補間処理した値を埋め込む。その後、ステップＳ３１で画像生成を完了して解析処理を終了する。
　一方、ステップＳ２１で画像生成処理の実施でなければ（ステップＳ２１でＮＯ）、ステップＳ３２で測定データの解析を開始する。次いでステップＳ３３で、解析対象の測定データを読み込んだ後、ステップＳ３４で、読み込んだデータ内に特定値があるかを判断する。特定値がなければ（ステップＳ３４でＮＯ）、ステップＳ３８で対象領域の解析を実施した後、ステップＳ３９に進む。特定値があれば（ステップＳ３４でＹＥＳ）、ステップＳ３５で、特定値の画素を解析対象外に設定し、ステップＳ３６で、解析対象の画素数が規定値Ｎ未満かどうかを判断する。
　規定値Ｎ未満でなければ（ステップＳ３６でＮＯ）、ステップＳ３８で対象領域の解析を実施した後、ステップＳ３９に進む。規定値Ｎ未満であれば（ステップＳ３６でＹＥＳ）、ステップＳ３７で対象領域を解析エラーとし、解析結果に警告情報を付加した後、ステップＳ３９に進む。
　ステップＳ３９では、全データの解析処理が終了したかどうかを調べ、終了していなければ（ステップＳ３９でＮＯ）、ステップＳ３３に戻り次の解析対象の測定データを読み込む。
　全データの解析処理が終了すると（ステップＳ３９でＹＥＳ）、ステップＳ４０で測定データの解析処理を完了して解析処理を終了する。
　以上、本発明の一実施形態を説明したが、本発明は上記実施形態に限定されることはない。例えば、各実施形態はそれぞれ独立していなくても良く、各実施形態の２つ以上を組み合わせた構成としても良い。
　本実施形態によれば、測定データファイル生成部３７で生成された測定データファイルのデータ欠損箇所には、欠損データであることを特定可能な特定値が埋め込まれている。このため、測定データファイルを使用して解析処理等の後段処理を行う際に、測定データ解析部３８は測定データの欠損が発生していることを認識することができる。このため、後段処理での補間処理は勿論、データ欠損の発生箇所を明示したり、あるいはデータを無視する等、種々の取り扱いが可能となる。従って、後段処理の内容に応じた適正な処理を行うことができる。
　本願は、２０２２年６月１日付で出願された日本国特許出願の特願２０２２－０８９６７３号の優先権主張を伴うものであり、その開示内容は、そのまま本願の一部を構成するものである。
　本発明は、測定対象物の２次元の分光データを測定可能なハイパースペクトルデバイスの測定データから、測定データファイルを生成するデータ処理装置等に利用可能である。
　１　　データ処理システム
　２　　ＨＳＩカメラ（ＨＳＩデバイス）
　２１　画素
　３　　データ処理装置
　３１　ＣＰＵ
　３２　ＲＡＭ
　３３　記憶部
　３４　ＨＳＩカメラ制御部
　３５　データ受信部
　３６　欠損検知部
　３７　測定データファイル生成部
　３８　測定データ解析部
　４　　マイクロＬＥＤウェハ（測定対象物）
　４１　基板
　４２　ＬＥＤ素子
　５　　ＬＥＤ素子に対応する領域

Claims (22)

  1. 　測定対象物の２次元の分光データを測定可能なハイパースペクトルデバイスから、測定データを受信する受信手段と、
    　前記受信手段により受信した測定データの欠損の発生を検知する検知手段と、
    　前記検知手段により測定データの欠損の発生が検知された場合、欠損の発生個所に、欠損データであることを特定可能な特定値を埋め込んだ測定データファイルを生成するファイル生成手段と、
    　を備えたデータ処理装置。
  2. 　前記ファイル生成手段により生成された測定データファイルを解析する解析手段を備え、
    　前記解析手段は、解析目的に応じて、前記測定データファイルの欠損の発生個所の取り扱いを切り替える請求項１に記載のデータ処理装置。
  3. 　前記特定値は、０もしくは測定データが保持可能な数値に対する最大値または最小値の少なくとも何れかである請求項１または２に記載のデータ処理装置。
  4. 　前記解析手段は、欠損の発生個所において、線形補間、スプライン補間、ラグランジュ補間の少なくともいずれかの補間方法により測定データを補間する請求項２に記載のデータ処理装置。
  5. 　前記検知手段は、欠損の発生をカウントして、欠損が予め設定された規定値以上に連続発生したかどうかを判断する請求項２に記載のデータ処理装置。
  6. 　前記測定対象物が多数のＬＥＤ素子を有するマイクロＬＥＤウェハであり、前記規定値は、欠損の連続発生により生じた解析不可領域が前記ＬＥＤ素子のサイズを超えるときの欠損の発生回数である請求項５に記載のデータ処理装置。
  7. 　前記検知手段により、欠損が予め設定された規定値以上に連続発生したと判断された場合、前記ハイパースペクトルデバイスによる測定を中断するか、または前記欠損が連続した領域を含む測定部を再測定するように、ハイパースペクトルデバイスを制御する制御手段を備えている請求項５に記載のデータ処理装置。
  8. 　前記測定対象物が多数のＬＥＤ素子を有するマイクロＬＥＤウェハであり、
    　前記解析手段は、測定された分光データから前記マイクロＬＥＤウェハの画像を生成するとともに、画像生成時に前記特定値を検出した場合はデータ欠損と判断し、特定値をそのまま用いるか、別の値に置き換えるか、または前後のデータを用いて補間する請求項２に記載のデータ処理装置。
  9. 　前記測定対象物が多数のＬＥＤ素子を有するマイクロＬＥＤウェハであり、
    　前記解析手段は、マイクロＬＥＤウェハ上のＬＥＤ素子単位で解析を行うとともに、前記特定値を検出した場合、特定値の画素を解析対象から除外する請求項２に記載のデータ処理装置。
  10. 　前記解析手段は、解析対象から除外されない画素数が規定値未満となった場合は、ＬＥＤ素子の解析結果に警告情報を付加する請求項９に記載のデータ処理装置。
  11. 　測定対象物の２次元の分光データを測定可能なハイパースペクトルデバイスと、請求項１または２に記載のデータ処理装置とを備えたデータ処理システム。
  12. 　ハイパースペクトルデバイスにより測定対象物の２次元の分光データを測定する測定ステップと、
    　前記測定ステップによりより測定された測定データの欠損の発生を検知する検知ステップと、
    　前記検知ステップにより測定データの欠損の発生が検知された場合、欠損の発生個所に、欠損データであることを特定可能な特定値を埋め込んだ測定データファイルを生成するファイル生成ステップと、
    　を含むデータ処理方法。
  13. 　測定対象物の２次元の分光データを測定可能なハイパースペクトルデバイスから、測定データを受信する受信ステップと、
    　前記受信ステップにより受信した測定データの欠損の発生を検知する検知ステップと、
    　前記検知ステップにより測定データの欠損の発生が検知された場合、欠損の発生個所に、欠損データであることを特定可能な特定値を埋め込んだ測定データファイルを生成するファイル生成ステップと、
    　をコンピュータに実行させるためのプログラム。
  14. 　前記ファイル生成ステップにより生成された測定データファイルを解析する解析ステップをさらにコンピュータに実行させ、
    　前記解析ステップでは、解析目的に応じて、前記測定データファイルの欠損の発生個所の取り扱いを切り替える処理を前記コンピュータに実行させる請求項１３に記載のプログラム。
  15. 　前記特定値は、０もしくは測定データが保持可能な数値に対する最大値または最小値の少なくとも何れかである請求項１３または１４に記載のプログラム。
  16. 　前記解析ステップでは、欠損の発生個所において、線形補間、スプライン補間、ラグランジュ補間の少なくともいずれかの補間方法により測定データを補間する処理を前記コンピュータに実行させる請求項１３または１４に記載のプログラム。
  17. 　前記検知ステップでは、欠損の発生をカウントして、欠損が予め設定された規定値以上に連続発生したかどうかを判断する処理を前記コンピュータに実行させる請求項１４に記載のプログラム。
  18. 　前記測定対象物が多数のＬＥＤ素子を有するマイクロＬＥＤウェハであり、前記規定値は、欠損の連続発生により生じた解析不可領域が前記ＬＥＤ素子のサイズを超えるときの欠損の発生回数である請求項１７に記載のプログラム。
  19. 　前記検知ステップにより、欠損が予め設定された規定値以上に連続発生したと判断された場合、前記ハイパースペクトルデバイスによる測定を中断するか、または前記欠損が連続した領域を含む測定部を再測定するように、ハイパースペクトルデバイスを制御する制御ステップを前記コンピュータに実行させる請求項１７に記載のプログラム。
  20. 　前記測定対象物が多数のＬＥＤ素子を有するマイクロＬＥＤウェハであり、
    　前記解析ステップでは、測定された分光データから前記マイクロＬＥＤウェハの画像データを生成するとともに、画像生成時に前記特定値を検出した場合はデータ欠損と判断し、特定値をそのまま用いるか、別の値に置き換えるか、または前後のデータを用いて補間する処理を前記コンピュータに実行させる請求項１４に記載のプログラム。
  21. 　前記測定対象物が多数のＬＥＤ素子を有するマイクロＬＥＤウェハであり、
    　前記解析ステップでは、マイクロＬＥＤウェハ上のＬＥＤ素子単位で解析を行うとともに、前記特定値を検出した場合、特定値の画素を解析対象から除外する処理を前記コンピュータに実行させる請求項１４に記載のプログラム。
  22. 　前記解析ステップでは、解析対象から除外されない画素数が規定値未満となった場合は、ＬＥＤ素子の解析結果に警告情報を付加する処理を前記コンピュータに実行させる請求項２１に記載のプログラム。
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Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH1023448A (ja) * 1996-06-28 1998-01-23 Olympus Optical Co Ltd カラー画像処理装置
JP2017055262A (ja) * 2015-09-09 2017-03-16 リコーイメージング株式会社 データ欠損画素検出装置
JP2018152737A (ja) * 2017-03-13 2018-09-27 ヤンマー株式会社 無人飛行撮影装置
WO2020126123A2 (en) * 2018-12-21 2020-06-25 Leica Geosystems Ag Reality capture with a laser scanner and a camera
WO2020213614A1 (ja) * 2019-04-15 2020-10-22 国立研究開発法人理化学研究所 環境因子予測装置、方法、プログラム、学習済モデルおよび記憶媒体
JP2020191523A (ja) * 2019-05-21 2020-11-26 アルパイン株式会社 無人移動体
JP2022142428A (ja) * 2021-03-16 2022-09-30 凸版印刷株式会社 機械学習用教師データ生成システム、機械学習用教師データ生成方法及びプログラム

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH1023448A (ja) * 1996-06-28 1998-01-23 Olympus Optical Co Ltd カラー画像処理装置
JP2017055262A (ja) * 2015-09-09 2017-03-16 リコーイメージング株式会社 データ欠損画素検出装置
JP2018152737A (ja) * 2017-03-13 2018-09-27 ヤンマー株式会社 無人飛行撮影装置
WO2020126123A2 (en) * 2018-12-21 2020-06-25 Leica Geosystems Ag Reality capture with a laser scanner and a camera
WO2020213614A1 (ja) * 2019-04-15 2020-10-22 国立研究開発法人理化学研究所 環境因子予測装置、方法、プログラム、学習済モデルおよび記憶媒体
JP2020191523A (ja) * 2019-05-21 2020-11-26 アルパイン株式会社 無人移動体
JP2022142428A (ja) * 2021-03-16 2022-09-30 凸版印刷株式会社 機械学習用教師データ生成システム、機械学習用教師データ生成方法及びプログラム

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