JP2000111492A - Inspection method for surface irregularity of cyclic pattern - Google Patents
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明が属する技術分野】本発明は、周期性パターンの
ムラ検査方法、特にカラーテレビのブラウン管に用いら
れるシャドウマスクや液晶ディスプレイに用いられるカ
ラーフィルタ等の、基板に光透過性を有する周期性パタ
ーンが形成されている製品における、該パターンの均一
性の乱れに起因するムラを検出する際に適用して好適
な、周期性パターンのムラ検査方法に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a method for inspecting unevenness of a periodic pattern, and more particularly to a periodic pattern having a light transmitting property on a substrate such as a shadow mask used for a cathode ray tube of a color television and a color filter used for a liquid crystal display. The present invention relates to a method for inspecting unevenness of a periodic pattern, which is preferably applied when detecting unevenness due to disturbance of uniformity of the pattern in a product having a pattern formed thereon.
【０００２】[0002]
【従来の技術】単位となる微小な開口が繰り返し配列さ
れた周期性パターンが形成されている工業製品の１つ
に、カラーテレビのブラウン管に用いられるシャドウマ
スクがある。このシャドウマスクでは、形成されている
周期開口が均一であることが重要であることから、その
周期性パターンに、均一性の乱れに起因するムラが生じ
ているか否かを人間が目視で検査することが行われてい
る。2. Description of the Related Art A shadow mask used for a cathode ray tube of a color television is one of industrial products in which a periodic pattern in which minute openings as units are repeatedly arranged is formed. In this shadow mask, since it is important that the formed periodic openings are uniform, a human visually inspects whether or not the periodic pattern has unevenness due to disorder in uniformity. That is being done.
【０００３】図７は、上記シャドウマスクの目視による
検査方法を概念的に示した要部断面図である。この方法
は、ステージ１０に周期開口を有する試料であるシャド
ウマスク（ＳＭ）を載置し、その下方に配設された照明
（光源）１２から拡散板１４を介してシャドウマスクの
裏側に照明光を照射し、その表側から透過光を目視観測
するものである。FIG. 7 is a sectional view of a principal part conceptually showing a visual inspection method of the shadow mask. According to this method, a shadow mask (SM), which is a sample having a periodic aperture, is placed on a stage 10, and illumination light (light source) 12 disposed below the illumination mask is applied to the back side of the shadow mask via a diffusion plate 14. And observe the transmitted light visually from the front side.
【０００４】この方法で観測される透過光は、周期開口
が均一で、ムラが無い良品の場合は、図８（Ａ）に観測
イメージを示したように、全体的に明るさが均一であ
り、この良品のシャドウマスクの開口を拡大して見る
と、同図（Ｂ）に示すように、面積がほぼ等しい孔が並
んでいる。The transmitted light observed by this method has a uniform periodic aperture, and in the case of a non-defective product having no unevenness, as shown in the observation image in FIG. When the openings of the non-defective shadow mask are enlarged, as shown in FIG. 1B, holes having substantially the same area are arranged.
【０００５】一方、正常な開口の配列の中に周囲と開口
面積の異なる孔が密集していると、観測される透過光に
は、上記図８（Ａ）に示したような明るさが均一な中
に、周囲に比べて明るさが微妙に異なるムラが生じ、そ
の程度が大きくなると不良品となる。このような不良品
の原因となるムラの種類を、前記図８と同様に開口部の
状態に対応させて、図９〜図１２に概念的に示した。On the other hand, if holes having different opening areas from the surroundings are densely arranged in the normal arrangement of the openings, the observed transmitted light has uniform brightness as shown in FIG. In the meantime, unevenness whose brightness is slightly different from that of the surroundings is generated, and when the degree of the unevenness is large, a defective product is obtained. FIGS. 9 to 12 conceptually show the types of unevenness that cause such defective products, corresponding to the state of the opening, as in FIG.
【０００６】図９（Ｂ）に開口部を拡大して示したよう
に、周囲より開口面積の大きい孔（斜線を付した）が円
状に複数個密集していると、同図（Ａ）の観測イメージ
に破線で示したように、周囲に比べて局所的に明るい円
形のムラ（白いシミ）となり、逆に図１０（Ｂ）に示し
たように、周囲より開口面積の小さい孔が円状に密集し
ていると、同図（Ａ）にクロスハンチングして示したよ
うに、周囲に比べて局所的に暗い円状のムラ（黒いシ
ミ）となる。As shown in an enlarged view of FIG. 9B, when a plurality of holes (hatched) having a larger opening area than the surroundings are densely arranged in a circle, FIG. As shown by the dashed line in the observation image of FIG. 10B, circular unevenness (white spots) was locally brighter than the surrounding area, and conversely, as shown in FIG. If they are densely packed, as shown by cross hunting in FIG. 3A, local unevenness (black spots) is locally darker than the surroundings.
【０００７】又、同様に、図１１（Ｂ）に示したよう
に、周囲より開口面積が大きい孔がスジ状に密集してい
ると、同図（Ａ）に示したように、周囲に比べて局所的
に明るいスジ状のムラ（白いスジ）となり、逆に図１２
（Ｂ）に示したように、周囲より開口面積の小さい孔が
スジ状に密集していると、同図（Ａ）に示したように、
周囲に比べて局所的に暗いスジ状のムラ（黒いスジ）と
なる。Similarly, as shown in FIG. 11B, when holes having an opening area larger than that of the periphery are densely arranged in a streak shape as shown in FIG. 12 is locally bright streak-like unevenness (white streak).
As shown in (B), when the holes having an opening area smaller than the surrounding area are densely arranged in a streak shape, as shown in FIG.
Locally, dark streak-like unevenness (black streak) occurs in comparison with the surroundings.
【０００８】前記図７に示したように試料を透過照明し
た際に得られる、各孔の開口面積に従って変化する透過
光量（試料の各孔を通過する光の量）の違いから、上記
のようなムラを検査する場合、人間の主観的な判断によ
り程度の強いムラのある試料を不良品としている。[0010] As shown in FIG. 7, when the sample is transmitted and illuminated, the amount of transmitted light (the amount of light passing through each hole of the sample) varies according to the opening area of each hole. When inspecting for unevenness, a sample having strong unevenness is judged to be defective by human subjective judgment.
【０００９】ところが、このように人間が主観的な判断
により目視検査する場合には、定量的な把握ができない
上に、多大な人手を必要とし、しかも検査員の主観や熟
練度の違い等により個人差が生じ、更には同一検査員で
も体調や心理状態によって判定がばらつくため、絶対的
なレベルが存在しないという問題がある。[0009] However, when a human performs a visual inspection based on a subjective judgment as described above, it cannot be quantitatively grasped, and requires a great deal of manpower. There is a problem that an absolute level does not exist because individual differences occur and even the same inspector varies in judgment depending on physical condition and psychological state.
【００１０】そこで、本出願人により、人間が評価する
ことに起因する検査基準の不安定さを排除し、安定して
試料のムラ検査を行うことができる技術が、例えば特開
平６−２２９７３６に提案されている。Therefore, the present applicant has disclosed a technique capable of eliminating the instability of the inspection standard caused by human evaluation and performing the unevenness inspection of the sample stably, for example, in Japanese Patent Application Laid-Open No. 6-229736. Proposed.
【００１１】図１３は、上記のような安定したムラ検査
に適用する自動検査装置の概略構成を示した説明図であ
る。この装置は、ステージ１０上に載置したシャドウマ
スク（試料）の裏側に、光源１２から拡散板１４を介し
て照明光を照射する前記図７に示した目視検査装置に、
シャドウマスクの表面側に透過光を撮像するＣＣＤカメ
ラ１６と、該カメラ１６により入力される画像データを
処理する画像処理装置１８と、該装置１８で処理された
処理画像を表示するモニタ２０を付設したものに相当す
る。FIG. 13 is an explanatory diagram showing a schematic configuration of an automatic inspection apparatus applied to the above-described stable unevenness inspection. The visual inspection apparatus shown in FIG. 7 for irradiating illumination light from a light source 12 through a diffusion plate 14 on the back side of a shadow mask (sample) placed on a stage 10
On the front side of the shadow mask, there are provided a CCD camera 16 for imaging transmitted light, an image processing device 18 for processing image data input by the camera 16, and a monitor 20 for displaying a processed image processed by the device 18. Equivalent to
【００１２】上記自動検査装置によりムラを検査する際
の処理手順を図１４に示した。ステップで、ＣＣＤカ
メラ１６により試料（シャドウマスク）を撮像すること
により、試料画像データを得ると共に、ステップで、
試料の無い状態で光源のみを撮像することにより光源画
像データを得る。FIG. 14 shows a processing procedure for inspecting unevenness by the automatic inspection apparatus. In the step, the sample (shadow mask) is imaged by the CCD camera 16 to obtain sample image data.
Light source image data is obtained by imaging only the light source without the sample.
【００１３】次いで、ステップで、試料画像データを
光源画像データで割ることにより、光源１２自体に存在
するシェーディングに影響されない画像データ（透過率
画像）を作成する。この透過率画像について説明する
と、試料の無い状態で撮像した光源画像データをＩ1 、
試料を入れて撮像した試料画像データをＩ、ＣＣＤカメ
ラの暗電流を表わす画像データをＩ0 とすると、試料上
の点の透過率Ｔは次の（１）式で計算できる。Next, in a step, image data (transmittance image) which is not affected by shading existing in the light source 12 itself is created by dividing the sample image data by the light source image data. Describing this transmittance image, light source image data taken in the absence of the sample is represented by I1,
Assuming that the image data of the sample taken with the sample in is I and the image data representing the dark current of the CCD camera is I0, the transmittance T of a point on the sample can be calculated by the following equation (1).
【００１４】 Ｔ＝（Ｉ−Ｉ0 ）／（Ｉ1 −Ｉ0 ） …（１）T = (I−I 0) / (I 1 −I 0) (1)
【００１５】ここで、Ｉ、Ｉ0 、Ｉ1 はそれぞれ対応す
る位置の画素データであり、この計算を各画素について
行うことにより、光源のシェーディングやその変動に影
響を受けない透過率画像データを得ることができる。Here, I, I0, and I1 are pixel data at the corresponding positions. By performing this calculation for each pixel, it is possible to obtain transmittance image data that is not affected by shading of the light source or its fluctuation. Can be.
【００１６】なお、通常のＣＣＤカメラで透過率画像デ
ータを作成する場合は、電子シャッター内蔵のＣＣＤカ
メラを用い、電子シャッターにより撮像条件設定方法と
してシャッター開放の状態で試料を入れて撮像し、ＣＣ
Ｄカメラの飽和露光量に近くなるように光源輝度を調節
し、次に試料を取り除き、光量がオーバーせず、しかも
飽和露光量に近くなるまでシャッター時間を短くし、そ
のときのシャッター時間をｔc 、開放時のシャッター時
間をｔo とすると、次の（２）式で透過率画像を得るこ
とができる。これらの演算は、画像処理装置１８により
各画像データをフレームメモリに記録した後に画像間の
演算で行われる。When the transmittance image data is created by a normal CCD camera, a CCD camera with a built-in electronic shutter is used, and an image is taken by setting a sample with the electronic shutter in a shutter-open state as an imaging condition setting method.
The brightness of the light source was adjusted so as to be close to the saturation exposure of the D camera, then the sample was removed, and the shutter time was shortened until the light amount did not exceed and the saturation exposure was approached, and the shutter time at that time was set to tc Assuming that the shutter time at the time of opening is to, a transmittance image can be obtained by the following equation (2). These calculations are performed by calculation between images after each image data is recorded in the frame memory by the image processing device 18.
【００１７】 Ｔ＝｛（Ｉ−Ｉ0 ）／（Ｉ1 −Ｉ0 ）｝×（ｔc ／ｔo ） …（２）T = {(I−I 0) / (I 1 −I 0)} × (tc / to) (2)
【００１８】次いで、ステップでは、上記のように作
成した透過率画像に対して、微小変動（ノイズ）を除去
するために平滑化処理を施し、次のステップで平滑化
した画像のムラを強調するために２次微分処理を施す。
この２次微分処理は、ムラの形状（丸い形状のシミ、長
い形状のスジ）に応じた処理を行う。具体的には、この
２次微分処理に用いる空間フィルタを適当に選ぶことに
よって、さまざまな方向性や周期性を持つムラを抽出す
ることができる。例えば、図１５（Ａ）は、右側にハッ
チングして示したような方向性の無いムラを強調するシ
ミ用フィルタ、同図（Ｂ）、（Ｃ）は、それぞれ下側に
同様に示した縦方向、横方向に方向性を持つムラを強調
するスジ用フィルタを表わす空間フィルタのパターンで
あり、更に各パターンの要素間距離ｄを変えることによ
って抽出するムラの周期を任意に選ぶこともできる。Next, in the step, a smoothing process is performed on the transmittance image created as described above to remove minute fluctuations (noise), and in the next step, unevenness of the smoothed image is emphasized. For this purpose, a secondary differentiation process is performed.
In the second differentiation processing, processing is performed according to the shape of the unevenness (round spots, long stripes). Specifically, by appropriately selecting a spatial filter used for the second-order differential processing, unevenness having various directions and periodicities can be extracted. For example, FIG. 15A is a stain filter for emphasizing non-uniformity unevenness as indicated by hatching on the right side, and FIGS. 15B and 15C are each a vertical filter similarly shown on the lower side. This is a pattern of a spatial filter representing a streak filter that emphasizes unevenness having directionality in the direction and the lateral direction. The cycle of the unevenness to be extracted can be arbitrarily selected by changing the element distance d of each pattern.
【００１９】次いで、ステップで、上記ステップで
作成したムラ強調画像に生じているムラ以外の微小変動
部分を除去するために平滑化処理を施し、次のステップ
では、平滑化処理して得られたムラ強調画像を２値化
し、その結果に基づいて良品、不良品の選別を行う。Next, in a step, a smoothing process is performed to remove a minute fluctuation portion other than the unevenness occurring in the unevenness-enhanced image created in the above step, and in the next step, the smoothing process is performed. The unevenness emphasized image is binarized, and non-defective products and defective products are selected based on the binarized result.
【００２０】以上詳述したように、前記図１３に示した
自動検査装置によれば、前記図１４に示した処理手順に
従って、試料の周期性パターンについてムラの検査を行
う場合には、良品である試料が前記図８（Ａ）に示した
観測イメージのように、全体が均一な明るさになるもの
であれば、精度良くムラを検出することができる。As described in detail above, according to the automatic inspection apparatus shown in FIG. 13, when inspecting the periodic pattern of the sample for unevenness in accordance with the processing procedure shown in FIG. If a certain sample has uniform brightness as in the observation image shown in FIG. 8A, unevenness can be detected with high accuracy.
【００２１】ところが、図１６（Ａ）に示した試料の平
面図に丸で囲んで示したコーナー部について、同図
（Ｂ）にその開口状態を拡大して概念的に示したよう
に、周辺部が全体に亘って内側より面積が小さい開口
（孔）が形成されている場合には、以下の問題がある。However, as shown in the plan view of the sample shown in FIG. 16 (A), the corners circled in the plan view of FIG. When an opening (hole) having a smaller area than the inside is formed over the entire portion, the following problem occurs.
【００２２】図１７（Ａ）は、上記図１６に示した特徴
のある試料から得られた試料画像データ、同図（Ｂ）は
これを基に作成された透過率画像データ、同図（Ｃ）は
該（Ｂ）の一点鎖線上の画像データ（輝度）のプロファ
イルを、それぞれ概念的に示したものである。FIG. 17A shows sample image data obtained from the sample having the characteristics shown in FIG. 16, FIG. 17B shows transmittance image data created based on the sample image data, and FIG. ) Conceptually shows the profile of the image data (luminance) on the one-dot chain line in (B).
【００２３】上記図１７に示されるように、周辺部が暗
い試料を撮像すると、試料画像データでは周辺部が暗い
画像となり、これを基に透過率画像データを作成して
も、その暗さは光源ではなく、試料自体に起因するシェ
ーディングであるため、透過率画像の状態でもそのシェ
ーディングは消えないことになる。即ち、試料が良品で
あっても得られる透過率画像は、その周辺部が暗くな
る。As shown in FIG. 17, when an image of a sample having a dark peripheral portion is picked up, an image of the sample image data becomes dark in the peripheral portion. Even if transmittance image data is created based on the image, the darkness is reduced. Since the shading is caused not by the light source but by the sample itself, the shading does not disappear even in the state of the transmittance image. In other words, the transmittance image obtained even if the sample is a non-defective product has its peripheral portion darkened.
【００２４】その結果、図１８（Ａ）に、周辺部近傍に
おける透過率画像データ（輝度）のプロファイルに対し
て、強調処理に使用する２次微分フィルタ（スジ強調フ
ィルタ）の各要素とを、周辺部Ｅと実際のムラＭとにそ
れぞれ対応させて示すと共に、処理結果であるスジ強調
画像データのプロファイルを同図（Ｂ）に示したよう
に、周辺部ＥもムラＭと同程度に強調されるため、前記
図１４に処理手順を示した従来の検査方法によっては、
周辺部をムラとして誤検出することになる。なお、ここ
で行う強調処理（フィルタ処理）は、上記空間フィルタ
の中心要素に対応する位置の画素値にその係数２を掛け
た値と、２つの周辺要素に対応する位置の画素値にそれ
ぞれ係数−１を掛けた値を、全画素に対して実行するこ
とにあたる。As a result, FIG. 18A shows that each element of a secondary differential filter (streak enhancement filter) used for enhancement processing is applied to the profile of transmittance image data (luminance) in the vicinity of the periphery. The peripheral portion E and the actual unevenness M are shown in correspondence with each other, and the profile of the stripe-enhanced image data as the processing result is also enhanced to the same extent as the unevenness M, as shown in FIG. Therefore, according to the conventional inspection method shown in FIG.
The peripheral portion is erroneously detected as unevenness. The enhancement processing (filter processing) performed here is performed by multiplying a pixel value at a position corresponding to the center element of the spatial filter by a coefficient 2 and a pixel value at a position corresponding to two peripheral elements by a coefficient. This is equivalent to executing a value multiplied by −1 for all pixels.
【００２５】そこで、周辺部を検査対象から除外して、
前記従来の検査方法を適用することも考えられるが、こ
の方法では、図１９（Ａ）に示すように、周辺部にムラ
（シミ）が存在する場合、そのムラを検出できないこと
になる。なお、以上詳述した問題は、逆に周辺部が内側
より明るい製品を試料とする場合でも、同様に存在す
る。Therefore, the peripheral part is excluded from the object of inspection, and
Although it is conceivable to apply the above-described conventional inspection method, this method cannot detect the unevenness (stain) in the peripheral portion, as shown in FIG. The above-described problem similarly exists even when a product whose peripheral portion is brighter than the inside is used as a sample.
【００２６】本発明は、前記従来の問題点を解決するべ
くなされたもので、光透過性の周期性パターンを有する
試料から透過光像を画像入力してパターンのムラを検査
する際、周辺部の透過光像が暗い又は明るい試料につい
て、該周辺部に存在するムラをも確実に検出することが
できる周期性パターンの検査方法を提供することを課題
とする。The present invention has been made in order to solve the above-mentioned conventional problems. When a transmitted light image is input as an image from a sample having a light-transmitting periodic pattern and a pattern irregularity is inspected, a peripheral portion is not detected. It is an object of the present invention to provide a method for inspecting a periodic pattern which can reliably detect unevenness existing in the peripheral portion of a sample having a dark or bright transmitted light image.
【００２７】[0027]
【課題を解決するための手段】本発明は、光透過性の周
期性パターンを有する試料に、裏側から光源により照明
した際の透過光像を撮像して入力される試料画像データ
に基づいて、周期性パターンのムラを検出する周期性パ
ターンのムラ検査方法において、前記試料画像データ
を、前記光源のみを撮像して入力される光源画像データ
で除算して透過率画像データを作成し、該透過率画像デ
ータを強調処理して、その不均一部分を抽出すると共
に、同透過率画像データから検査対象領域を選択し、該
検査対象領域に含まれる前記不均一部分のみをムラとし
て検出することにより、前記課題を解決したものであ
る。According to the present invention, a sample having a light-transmitting periodic pattern is imaged on the basis of sample image data inputted by imaging a transmitted light image when illuminated by a light source from the back side. In the periodic pattern unevenness inspection method for detecting periodic pattern unevenness, transmittance image data is created by dividing the sample image data by light source image data input by capturing only the light source. By emphasizing the rate image data, extracting the non-uniform part thereof, selecting an inspection target area from the transmittance image data, and detecting only the non-uniform part included in the inspection target area as unevenness. This has solved the above problems.
【００２８】即ち、本発明においては、前記透過率画像
を強調処理して、その不均一部分を抽出すると共に、同
透過率画像データから検査対象領域を選択し、該検査対
象領域に含まれる前記不均一部分のみをムラとして検出
するようにしたので、透過光像の周辺部が内側より暗い
（又は明るい）試料の場合でも、その周辺部に存在する
ムラを確実に検出することができる。That is, in the present invention, the transmittance image is emphasized to extract a non-uniform portion thereof, and an inspection target region is selected from the transmittance image data, and the inspection target region included in the inspection target region is selected. Since only the non-uniform portion is detected as unevenness, even if the peripheral portion of the transmitted light image is a sample darker (or brighter) than the inside, unevenness existing in the peripheral portion can be reliably detected.
【００２９】図１には、この検出方法の一例を概念的に
示した。この図１（Ａ）は周辺部が暗くなっている試料
から得られる透過率画像データで、その周辺部も暗くな
っており、しかもそこに黒いシミムラＭが存在してい
る。このような画像データの場合でも、同図（Ｂ）に示
すように、シミムラＭを中心とする所定範囲を検査対象
領域Ｒとして選択することにより、それ以外のムラが存
在しない領域を除外できるようにしたので、同図（Ｃ）
に示すように、上記周辺部にあるムラをも確実に検出す
ることができる。FIG. 1 conceptually shows an example of this detection method. FIG. 1A shows transmittance image data obtained from a sample whose peripheral portion is dark. The peripheral portion is also dark, and a black spot M exists there. Even in the case of such image data, as shown in FIG. 4B, by selecting a predetermined range centered on the spot unevenness M as the inspection target area R, it is possible to exclude other areas where no unevenness exists. (C)
As shown in (1), it is possible to reliably detect unevenness in the peripheral portion.
【００３０】[0030]
【発明の実施の形態】以下、図面を参照して、本発明の
実施の形態について詳細に説明する。Embodiments of the present invention will be described below in detail with reference to the drawings.
【００３１】本発明に係る一実施形態のムラ検査方法に
適用される自動検査装置は、ハードとしては前記図１３
に示したものと実質的に同一であり、画像処理装置１８
において、透過率画像データを強調処理してその不均一
部分を抽出すると共に、同透過率画像データから検査対
象領域を選択し、該領域に含まれる前記不均一部分のみ
をムラとして検出する処理を行うようにしたものであ
る。The automatic inspection apparatus applied to the unevenness inspection method according to one embodiment of the present invention has a hardware configuration as shown in FIG.
Are substantially the same as those shown in FIG.
In the process of enhancing the transmittance image data to extract the non-uniform portion thereof, selecting a region to be inspected from the transmittance image data, and detecting only the non-uniform portion included in the region as unevenness. It is something to do.
【００３２】具体的には、後に詳述するが、前記透過率
画像データの強調処理が、中心要素と複数の周辺要素と
からなる２次微分の空間フィルタを使用するフィルタ処
理であり、前記透過率画像データから選択する検査対象
領域が、該空間フィルタの中心要素に対応する位置の画
素値から各周辺要素に対応する位置の画素値を引いた各
差分値が、全て所定の閾値を超えているか、又は下回っ
ている画像領域であるようにする。More specifically, as will be described in detail later, the process of enhancing the transmittance image data is a filtering process using a second-order differential spatial filter composed of a central element and a plurality of peripheral elements. The inspection target area selected from the rate image data has a difference value obtained by subtracting a pixel value at a position corresponding to each peripheral element from a pixel value at a position corresponding to the central element of the spatial filter, all of which exceed a predetermined threshold. Image area that is below or below.
【００３３】次に、本実施形態の作用を、図２に示した
検査処理手順を参照して説明する。なお、この図２は、
前述した従来の処理手順を示した前記図１４に相当して
いる。Next, the operation of the present embodiment will be described with reference to the inspection processing procedure shown in FIG. In addition, FIG.
This corresponds to FIG. 14 showing the above-described conventional processing procedure.
【００３４】本実施形態でもステップ〜までは、前
記図１４の場合と同様に処理する。従って、ステップ
のムラを強調するための２次微分処理でも、前記図１５
に示したものと同様の空間フィルタを使用する。In this embodiment, steps 1 to 5 are processed in the same manner as in FIG. Therefore, even in the second-order differentiation process for emphasizing the unevenness of the steps, FIG.
Use a spatial filter similar to that shown in.
【００３５】この空間フィルタの特徴を以下に説明す
る。図３（Ａ）、（Ｂ）には、それぞれ周辺部が暗い場
合と明るい場合の透過率画像データ（輝度のプロファイ
ル）と、これに適用するスジ用フィルタとを対応させて
示した。又、図４（Ａ）、（Ｂ）には、明るいスジと暗
いスジに相当する透過率画像データと、これに適用する
スジ用フィルタを同様に示した。The features of this spatial filter will be described below. FIGS. 3A and 3B show transmittance image data (brightness profile) when the peripheral portion is dark and bright, respectively, and the streak filter applied thereto. FIGS. 4A and 4B similarly show transmittance image data corresponding to bright and dark streaks, and a streak filter applied thereto.
【００３６】ここで行う２次微分処理には、係数２の中
心要素に対応する位置の画素値Ａと、係数が−１の２つ
の周辺要素に対応する位置の画素値Ｂ、Ｃを用いて、次
の（３）式によりＡ′を求め、上記中心要素に対応する
位置の画素値ＡをＡ′に置き換える処理を、全画素に対
して実行することにあたる。In the second differentiation process performed here, the pixel value A at the position corresponding to the central element of the coefficient 2 and the pixel values B and C at the positions corresponding to the two peripheral elements having the coefficient of −1 are used. A 'is obtained by the following equation (3), and the process of replacing the pixel value A at the position corresponding to the central element with A' is executed for all the pixels.
【００３７】Ａ′＝２Ａ−Ｂ−Ｃ …（３）A '= 2A-B-C (3)
【００３８】以上の２次微分処理を、図３、図４の透過
率画像データに対して実行すると、前記図１８の場合と
同様に図４（Ａ）、（Ｂ）のプロファイルは、当然スジ
ムラとして抽出されるが、不良ではない図３（Ａ）、
（Ｂ）の周辺部もムラとして抽出されてしまうことにな
る。When the above-described second-order differentiation processing is performed on the transmittance image data shown in FIGS. 3 and 4, the profiles shown in FIGS. FIG. 3 (A), which is not defective,
The periphery of (B) is also extracted as unevenness.
【００３９】そこで、本実施形態では、ステップで透
過率画像データから更に検査対象領域を求める。これ
は、具体的には前記空間フィルタの中心要素に対応する
位置の画素値Ａから、各周辺要素Ｂ、Ｃに対応する位置
の画素値を引いた各差分値Ａ−Ｂ、Ａ−Ｃが全て所定の
閾値Ｔｈを超えてるか、又は下回っている画像領域を検
査対象領域として選択することにあたる。Therefore, in the present embodiment, an area to be inspected is further obtained from the transmittance image data in steps. Specifically, each difference value AB and AC obtained by subtracting the pixel value at the position corresponding to each of the peripheral elements B and C from the pixel value A at the position corresponding to the center element of the spatial filter is obtained. This corresponds to selecting an image area that exceeds or falls below a predetermined threshold Th as an inspection target area.
【００４０】即ち、次の（４）式又は（５）式を満足す
る領域のみを残すようにする。その際、閾値Ｔｈは、例
えば０にする。That is, only the region satisfying the following expression (4) or (5) is left. At this time, the threshold value Th is set to, for example, 0.
【００４１】 Ａ−Ｂ＞Ｔｈ， Ａ−Ｃ＞Ｔｈ …（４） Ａ−Ｂ＜Ｔｈ， Ａ−Ｃ＜Ｔｈ …（５）AB> Th, AC> Th (4) AB <Th, AC <Th (5)
【００４２】このように処理することにより、図３
（Ａ）、（Ｂ）の周辺部はいずれも除外されるが、
（４）式により図４（Ａ）のスジムラが含まれる領域
が、（５）式により同図（Ｂ）のスジムラが含まれる領
域が、それぞれ選択されることになる。By performing the processing as described above, FIG.
Both (A) and (B) are excluded,
A region including the streaks shown in FIG. 4A is selected according to the equation (4), and a region including the streaks shown in FIG. 4B is selected according to the formula (5).
【００４３】又、図５（Ａ）、（Ｂ）に、周辺部に上記
図４（Ａ）、（Ｂ）に相当するスジムラが存在する場合
でも、前記（４）、（５）式を用いて領域を選択する
と、同様にムラを含む検査対象領域を求めることができ
る。5 (A) and 5 (B), even if there are linear streaks corresponding to FIGS. 4 (A) and 4 (B) in the peripheral portion, the above equations (4) and (5) are used. When an area is selected by the operator, an inspection target area including unevenness can be similarly obtained.
【００４４】又、シミムラの場合であれば、図６（Ａ）
に空間フィルタの要素を、同図（Ｂ）に中心要素に対応
する画素値Ａと、周辺要素に対応する画素値Ｂ〜Ｅを示
したように、２次微分処理は次の（６）式で行い、検査
対象領域の選択は、プロファイルが前記図４（Ａ）に相
当する白シミの場合であれば（７）式が、同図（Ｂ）に
相当する黒シミの場合であれば（８）式を満足する領域
のみを残すようにする。In the case of shimi-mura, FIG.
As shown in FIG. 3B, the element of the spatial filter is shown, and the pixel value A corresponding to the central element and the pixel values BE corresponding to the peripheral elements are shown in FIG. In the case where the profile is a white stain corresponding to FIG. 4A, the expression (7) is selected when the profile is a black stain corresponding to FIG. 8) Leave only the region satisfying the expression.
【００４５】[0045]
【数１】 (Equation 1)
【００４６】以上詳述したステップの処理が終了した
後、次のステップで前記ステップで２次微分処理し
て作成した強調画像に対して平滑化処理を行い、ムラ以
外の微小変動領域（部分）を除去する。After the processing of the steps described in detail above is completed, in the next step, smoothing processing is performed on the emphasized image created by performing the second-order differentiation processing in the above-mentioned step, and a minute fluctuation area (part) other than unevenness is performed. Is removed.
【００４７】次いで、ステップで平滑化処理した上記
画像データから、ステップで求めた検査対象以外の領
域にある不均一部分を除外し、その後、従来と同様にス
テップで２値化による良否判定を行う。Next, from the image data smoothed in the step, the non-uniform portion in the area other than the inspection object obtained in the step is excluded, and then the pass / fail decision is made by binarization in the same manner as in the conventional case. .
【００４８】以上詳述したように、本実施形態によれ
ば、透過光像が全体的に均一な試料はもとより、周辺部
が暗い又は明るい試料の場合の周辺部のムラをも確実に
検出することができる。As described above in detail, according to the present embodiment, not only a sample whose transmitted light image is entirely uniform but also unevenness of the peripheral portion when the peripheral portion is dark or bright is reliably detected. be able to.
【００４９】以上、本発明について具体的に説明した
が、本発明は、前記実施形態に示したものに限られるも
のでなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能で
ある。Although the present invention has been specifically described above, the present invention is not limited to the above-described embodiment, and can be variously modified without departing from the gist thereof.
【００５０】例えば、前記実施形態に示した図２の処理
手順では、ステップよりの方を先に、又、ステップ
よりの方を、それぞれ先に行ってもよい。For example, in the processing procedure of FIG. 2 shown in the above embodiment, the steps may be performed earlier and the steps may be performed earlier.
【００５１】[0051]
【発明の効果】以上説明したとおり、本発明によれば、
光透過性の周期性パターンが形成されている試料から透
過光像を画像入力してパターンのムラを検査する際、周
辺部の透過光像が暗い又は明るい試料について、該周辺
部に存在するムラをも確実に検出することができる。As described above, according to the present invention,
When a transmitted light image is input as an image from a sample on which a light-transmitting periodic pattern is formed and pattern unevenness is inspected, the unevenness existing in the peripheral portion of a sample having a dark or bright transmitted light image in the peripheral portion Can also be reliably detected.
【図１】本発明に係る周期性パターンのムラ検査方法の
特徴を概念的に示した説明図FIG. 1 is an explanatory view conceptually showing features of a periodic pattern unevenness inspection method according to the present invention.
【図２】本発明に係る一実施形態による検査処理手順を
示すフローチャートFIG. 2 is a flowchart showing an inspection processing procedure according to an embodiment of the present invention.
【図３】周辺部の画像データ、スジ用空間フィルタ、フ
ィルタ要素に対応する画素値の関係を示す線図FIG. 3 is a diagram showing a relationship between image data of a peripheral portion, a spatial filter for streaks, and pixel values corresponding to filter elements;
【図４】スジムラの画像データ、スジ用空間フィルタ、
フィルタ要素に対応する画素値の関係を示す線図FIG. 4 is image data of a stripe unevenness, a spatial filter for a stripe,
Diagram showing the relationship between pixel values corresponding to filter elements
【図５】スジムラが存在する周辺部の画像データ、スジ
用空間フィルタ、フィルタ要素に対応する画素値の関係
を示す線図FIG. 5 is a diagram showing a relationship between image data of a peripheral portion where a streak exists, a spatial filter for streaks, and pixel values corresponding to filter elements;
【図６】シミ用空間フィルタと、フィルタ要素に対応す
る画素値の関係を示す説明図FIG. 6 is an explanatory diagram showing a relationship between a spot spatial filter and pixel values corresponding to filter elements.
【図７】透過光の目視観測法を示す要部断面図FIG. 7 is a sectional view of an essential part showing a method for visually observing transmitted light.
【図８】良品の観測イメージと開口の関係を示す説明図FIG. 8 is an explanatory diagram showing a relationship between an observation image of a good product and an aperture.
【図９】白シミの観測イメージと開口の関係を示す説明
図FIG. 9 is an explanatory diagram showing the relationship between the observation image of white spots and the aperture.
【図１０】黒シミの観測イメージと開口の関係を示す説
明図FIG. 10 is an explanatory diagram showing the relationship between the observation image of black spots and the aperture.
【図１１】白スジの観測イメージと開口の関係を示す説
明図FIG. 11 is an explanatory diagram showing a relationship between an observation image of a white stripe and an aperture.
【図１２】黒スジの観測イメージと開口の関係を示す説
明図FIG. 12 is an explanatory diagram showing a relationship between an observation image of a black streak and an aperture.
【図１３】周期性パターンの自動検査装置の要部構成を
示す説明図FIG. 13 is an explanatory diagram showing a main configuration of an automatic inspection apparatus for periodic patterns.
【図１４】自動検査装置による従来の検査処理手順を示
すフローチャートFIG. 14 is a flowchart showing a conventional inspection processing procedure performed by an automatic inspection apparatus.
【図１５】２次微分処理用の空間フィルタとムラの関係
を示す説明図FIG. 15 is an explanatory diagram showing the relationship between a spatial filter for second-order differentiation processing and unevenness;
【図１６】透過光像の周辺部が暗くなる試料の特徴を示
す説明図FIG. 16 is an explanatory view showing characteristics of a sample in which a peripheral portion of a transmitted light image becomes dark.
【図１７】透過光像の周囲が暗くなる試料の光学的特徴
を示す説明図FIG. 17 is an explanatory diagram showing optical characteristics of a sample in which the periphery of a transmitted light image becomes dark.
【図１８】従来の問題点を示す説明図FIG. 18 is an explanatory view showing a conventional problem.
【図１９】従来の他の問題点を示す説明図FIG. 19 is an explanatory view showing another conventional problem.
１０…ステージ １２…光源 １４…拡散板 １６…ＣＣＤカメラ １８…画像処理装置 ２０…モニタ DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 ... Stage 12 ... Light source 14 ... Diffusion board 16 ... CCD camera 18 ... Image processing apparatus 20 ... Monitor
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 添田 正彦 東京都新宿区市谷加賀町一丁目１番１号 大日本印刷株式会社内 (72)発明者 岡沢 敦司 東京都新宿区市谷加賀町一丁目１番１号 大日本印刷株式会社内 Ｆターム(参考） 2F065 AA49 BB18 CC00 FF04 GG02 JJ03 JJ26 LL49 QQ13 QQ33 UU05 2G051 AA73 AB02 AB20 CA03 CB02 EB01 ED01 ED14 FA04 2H048 BA00 BB02 BB42 5C012 BE03 5C027 HH29 ──────────────────────────────────────────────────続 き Continuation of the front page (72) Inventor Masahiko Soeda 1-1-1, Ichigaya-Kagacho, Shinjuku-ku, Tokyo Inside Dai Nippon Printing Co., Ltd. (72) Inventor Atsushi Okazawa 1-1-1, Ichigaga-cho, Shinjuku-ku, Tokyo No. 1 Dai Nippon Printing Co., Ltd. F term (reference) 2F065 AA49 BB18 CC00 FF04 GG02 JJ03 JJ26 LL49 QQ13 QQ33 UU05 2G051 AA73 AB02 AB20 CA03 CB02 EB01 ED01 ED14 FA04 2H048 BA00 BB02 BB42 5C012 H030C
Claims (2)
に、裏側から光源により照明した際の透過光像を撮像し
て入力される試料画像データに基づいて、周期性パター
ンのムラを検出する周期性パターンのムラ検査方法にお
いて、 前記試料画像データを、前記光源のみを撮像して入力さ
れる光源画像データで除算して透過率画像データを作成
し、 該透過率画像データを強調処理して、その不均一部分を
抽出すると共に、同透過率画像データから検査対象領域
を選択し、 該検査対象領域に含まれる前記不均一部分のみをムラと
して検出することを特徴とする周期性パターンのムラ検
査方法。1. A method for detecting unevenness of a periodic pattern based on sample image data input by capturing a transmitted light image obtained by illuminating a sample having a light transmissive periodic pattern from behind with a light source. In the periodic pattern unevenness inspection method, the sample image data is divided by input light source image data obtained by imaging only the light source to create transmittance image data, and the transmittance image data is enhanced. Extracting a non-uniform portion thereof, selecting an inspection target region from the transmittance image data, and detecting only the non-uniform portion included in the inspection target region as non-uniformity. Inspection methods.
周辺要素とからなる２次微分の空間フィルタを使用する
フィルタ処理であり、 前記透過率画像データから検査対象領域を選択する際、
該空間フィルタの中心要素に対応する位置の画素値から
各周辺要素に対応する位置の画素値を引いた各差分値
が、全て所定の閾値を超えているか、又は下回っている
画像領域を検査対象領域とすることを特徴とする周期性
パターンのムラ検査方法。2. The transmittance image data according to claim 1, wherein the process of enhancing the transmittance image data is a filtering process using a spatial filter of a second derivative composed of a central element and a plurality of peripheral elements. When selecting the inspection area,
An image area in which each difference value obtained by subtracting a pixel value at a position corresponding to each peripheral element from a pixel value at a position corresponding to the central element of the spatial filter exceeds or is less than a predetermined threshold value. A method for inspecting unevenness of a periodic pattern, wherein the method is an area.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP28612098A JP2000111492A (en) | 1998-10-08 | 1998-10-08 | Inspection method for surface irregularity of cyclic pattern |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP28612098A JP2000111492A (en) | 1998-10-08 | 1998-10-08 | Inspection method for surface irregularity of cyclic pattern |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000111492A true JP2000111492A (en) | 2000-04-21 |
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ID=17700199
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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| JP28612098A Pending JP2000111492A (en) | 1998-10-08 | 1998-10-08 | Inspection method for surface irregularity of cyclic pattern |
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| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2000111492A (en) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009036593A (en) * | 2007-07-31 | 2009-02-19 | Sharp Corp | Inspection device, inspection method, inspection system, color filter manufacturing method, inspection device control program, computer-readable recording medium with the same program recorded thereon |
| US7889358B2 (en) | 2006-04-26 | 2011-02-15 | Sharp Kabushiki Kaisha | Color filter inspection method, color filter manufacturing method, and color filter inspection apparatus |
| JP2013190357A (en) * | 2012-03-14 | 2013-09-26 | Dainippon Printing Co Ltd | Unevenness information generation device, unevenness information generation program, and unevenness information generation method |
-
1998
- 1998-10-08 JP JP28612098A patent/JP2000111492A/en active Pending
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7889358B2 (en) | 2006-04-26 | 2011-02-15 | Sharp Kabushiki Kaisha | Color filter inspection method, color filter manufacturing method, and color filter inspection apparatus |
| JP2009036593A (en) * | 2007-07-31 | 2009-02-19 | Sharp Corp | Inspection device, inspection method, inspection system, color filter manufacturing method, inspection device control program, computer-readable recording medium with the same program recorded thereon |
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