JP2005315748A - Data compression method, defect inspection method, and defect inspection device - Google Patents

Data compression method, defect inspection method, and defect inspection device Download PDF

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a data compression method capable of shortening an inspection time for film thickness irregularity by compressing an image data efficiently using discrete cosine transformation. <P>SOLUTION: A picked-up image with an interference fringe generated by the film thickness irregularity is divided into blocks in a step S1, and the divided blocks are DCT-processed in a step S2 to obtain a coefficient of a base frequency component of a feature amount. The data compression method determined by combination of the base frequency components is varied conformed with a shape and a position of the interference fringe in a step 3, and a defect is determined in a step 4. Relations between compressibility determined by the number of the base frequency components in the combination, and inspection precision and an inspection cycle time determined by the quality of a defect determination result is found in a step S7, the compressibility corresponding to the required inspection cycle time is found based on the found relation between the compressibility an the inspection cycle time, in a step S8, and the combination of the base frequency components in every of the blocks determined by the found compressibility is determined as the combination used in the data compression method. <P>COPYRIGHT: (C)2006,JPO&NCIPI

Description

本発明は、干渉縞を撮像した画像データを離散コサイン変換した係数を用いて膜厚ムラの検査時間を短縮できるデータ圧縮方法、欠陥検査方法および欠陥検査装置に関する。   The present invention relates to a data compression method, a defect inspection method, and a defect inspection apparatus that can shorten the inspection time for film thickness unevenness using a coefficient obtained by discrete cosine transform of image data obtained by imaging interference fringes.

半導体や液晶基板などを検査する検査方法には、たとえば、検査員が検査対象物である基板を直接目視によって検査する検査方法がある。ところが、この目視によって検査する検査方法は、熟練の検査員であっても良品であるか否かの判定を同一の基準で行うことが非常に困難である。そこで、検査対象物である基板を撮像し、撮像した画像をコンピュータなどの処理装置に入力し、入力した画像を画像処理して欠陥の有無を判定する自動検査が行われている。たとえば、膜厚ムラ欠陥検出方法として、入力した画像をＤＣＴ（
Discrete Cosine Transform、離散コサイン変換）によって空間周波数成分に変換し、変換した空間周波数成分の係数によって欠陥判定を行う手法が一般的に知られている。 As an inspection method for inspecting a semiconductor, a liquid crystal substrate, and the like, for example, there is an inspection method in which an inspector directly inspects a substrate which is an inspection object. However, with this visual inspection method, it is very difficult for a skilled inspector to determine whether or not the product is a non-defective product based on the same standard. Therefore, an automatic inspection is performed in which a substrate as an inspection object is imaged, the captured image is input to a processing device such as a computer, and the input image is subjected to image processing to determine the presence or absence of a defect. For example, as an uneven film thickness defect detection method, an input image is converted into a DCT (
A method is generally known in which a defect is determined by a coefficient of the converted spatial frequency component after being converted into a spatial frequency component by Discrete Cosine Transform (discrete cosine transform).

図９は、一般的な画像処理に用いられるＤＣＴ処理によって分解された基底周波数成分を説明するための図である。ＤＣＴ処理は、入力画像を８×８ピクセル（画素）のブロックに分割し、分割したブロックの画像データを、６４個の基底周波数成分に分解する。ｕ、ｖは、基底周波数成分を識別するための識別子であり、それぞれ０から７までの整数値を取る。ｕは、縦方向（縦縞）の基底周波数成分を示し、ｖは、横方向（横縞）の基底周波数成分を示しており、図９は、ｕとｖとの組によって決まる基底周波数成分を模式的に示した図である。ｕ、ｖの値が０に近いほど低い周波数成分であり、逆に、ｕ、ｖの値が７に近いほど高い周波数成分である。   FIG. 9 is a diagram for explaining a base frequency component decomposed by DCT processing used for general image processing. In the DCT processing, an input image is divided into 8 × 8 pixel (pixel) blocks, and the image data of the divided blocks is decomposed into 64 base frequency components. u and v are identifiers for identifying base frequency components, and take integer values from 0 to 7, respectively. u represents a base frequency component in the vertical direction (vertical stripe), v represents a base frequency component in the horizontal direction (horizontal stripe), and FIG. 9 schematically illustrates the base frequency component determined by a set of u and v. It is the figure shown in. The closer the value of u and v is to 0, the lower the frequency component is. On the contrary, the closer the value of u and v is to 7, the higher the frequency component.

分割したブロックの画像データに対して、式(１)を用いて演算することによって、６４個の基底周波数成分毎に係数Ｓｕｖを求め、求めた係数Ｓｕｖによって欠陥判定を行う。係数Ｓｕｖの値が大きいほどその基底周波数成分が強く含まれることを示しており、係数Ｓｕｖの分布状況を見ることによって、画像データの特徴量を把握することができる。ここで、ｘ、ｙは、分割されたブロック内の画素の相対座標を示し、それぞれ０から７までの整数値を取る。Ｐ（ｘ、ｙ）は、ブロック内の相対座標の点（ｘ、ｙ）の画素の濃淡を示す濃淡値である。 The coefficient S uv is obtained for each of the 64 base frequency components by calculating the image data of the divided blocks using the equation (1), and defect determination is performed using the obtained coefficient S uv . The larger the value of the coefficient S uv, the stronger the base frequency component is included, and the feature amount of the image data can be grasped by observing the distribution state of the coefficient S uv . Here, x and y indicate the relative coordinates of the pixels in the divided blocks, and take integer values from 0 to 7, respectively. P (x, y) is a light / dark value indicating the light / dark of the pixel at the point (x, y) of the relative coordinates in the block.

Figure 2005315748
Figure 2005315748

しかしながら、検査対象物の大きさが極めて大きいために、撮像した画像のデータ量が極めて大きい場合は、撮像した画像の特徴量をそのまま用いたのでは、欠陥判定を行うための処理時間が非常に長くなってしまう。このため、撮像した画像の特徴量を効果的に圧縮し、検査タクト時間、つまり、検査に要する時間を短縮する技術が必要となる。   However, since the size of the inspection object is extremely large, if the amount of data of the captured image is extremely large, if the feature amount of the captured image is used as it is, the processing time for performing defect determination is very long. It will be long. For this reason, a technique for effectively compressing the feature amount of the captured image and reducing the inspection tact time, that is, the time required for the inspection is required.

大量の画像データの処理をより短時間に行うための第１の従来技術として、検査対象の画像を取り込んだ画像データを、画像データの最も明るい画素の位置を示す座標データとその周辺部を含む部分の濃度データに圧縮し、その圧縮データに対して粗欠陥判定処理を行い、欠陥と判定された欠陥候補の座標データが示す位置とその周辺部について原画像の切り出しを行い、切り出した原画像に対して精欠陥判定処理を行うことによって、良否の判定を行う欠陥検出方法がある（たとえば、特許文献１参照）。   As a first conventional technique for processing a large amount of image data in a shorter time, image data obtained by capturing an image to be inspected includes coordinate data indicating the position of the brightest pixel of the image data and its peripheral portion. The image is compressed into partial density data, rough defect determination processing is performed on the compressed data, the original image is cut out at the position indicated by the coordinate data of the defect candidate determined as a defect and its peripheral portion, and the cut out original image There is a defect detection method that performs pass / fail determination by performing fine defect determination processing on the image (for example, see Patent Document 1).

また、第２の従来技術として、検査対象物の画像を取り込んだ画像データを複数の領域に分割し、分割した領域の画像を、領域内の画素の信号強度の最大値と最小値との差、最大値、または最小値で置き換えて画像圧縮を行い、圧縮されたデータに対して画像処理を行って欠陥を検出し、検出された欠陥の位置から欠陥位置周辺の原画像データを抽出して、抽出した原画像データに対して画像処理を行って欠陥の位置、サイズ、面積などを正確に算出する画像処理方法がある（たとえば、特許文献２参照）。   Further, as a second conventional technique, image data obtained by capturing an image of an inspection object is divided into a plurality of areas, and the image of the divided area is determined by the difference between the maximum value and the minimum value of the signal intensity of the pixels in the area. Compress the image by replacing it with the maximum value or the minimum value, perform image processing on the compressed data to detect the defect, and extract the original image data around the defect position from the detected defect position There is an image processing method for accurately calculating the position, size, area, etc. of a defect by performing image processing on the extracted original image data (see, for example, Patent Document 2).

特開２０００−２８５３９号公報JP 2000-28539 A 特開２００２−８３３０３号公報JP 2002-83303 A

しかしながら、上述した第１の従来技術は、取り込んだ画像データ全体に対して、画像データの最も明るい画素の位置を示す座標データとその周辺部を含む部分の濃度データを抽出する演算に時間がかかり、データが大量である場合、望ましい時間内で処理を完了させることが難しいという問題がある。   However, in the first prior art described above, it takes time to extract the coordinate data indicating the position of the brightest pixel of the image data and the density data of the portion including the peripheral portion of the entire captured image data. When there is a large amount of data, there is a problem that it is difficult to complete the processing within a desired time.

また、上述した第２の従来技術は、分割した領域の画像を、領域内の画素の信号強度の最大値と最小値との差、最大値、または最小値で置き換えて画像圧縮を行っており、画像データが有する空間周波数成分が失われるだけではなく、ＤＣＴによって検出される周波数帯域が、原画像データと圧縮画像データとで異なってしまう。たとえば、画像の縦方向に２分の１、かつ、横方向に２分の１、つまり、面積では原画像データを４分の１に圧縮すると、画像の持つ空間周波数も２分の１となり、検出される周波数帯域も２分の１となる。このため、原画像データと圧縮画像データとでは、検出対象となる周波数帯域が異なってしまうという問題がある。また、第１の従来技術も、取り込んだ画像データ全体に対して、画像データの最も明るい画素の位置を示す座標データとその周辺部を含む部分の濃度データを抽出するので、画像データが有する空間周波数成分が失われるだけではなく、ＤＣＴによって検出される周波数帯域が、原画像データと圧縮画像データとで異なってしまうという同様の問題がある。   In the second conventional technique described above, image compression is performed by replacing the image of the divided area with the difference between the maximum value and the minimum value of the signal intensity of the pixels in the area, the maximum value, or the minimum value. Not only is the spatial frequency component of the image data lost, but the frequency band detected by the DCT is different between the original image data and the compressed image data. For example, if the original image data is compressed to 1/2 in the vertical direction and 1/2 in the horizontal direction, that is, the area is compressed to 1/4, the spatial frequency of the image is also reduced to 1/2. The detected frequency band is also halved. For this reason, there is a problem that the frequency band to be detected differs between the original image data and the compressed image data. Further, the first prior art also extracts the coordinate data indicating the position of the brightest pixel of the image data and the density data of the portion including the peripheral portion thereof with respect to the entire captured image data. Not only is the frequency component lost, but there is a similar problem that the frequency band detected by DCT differs between the original image data and the compressed image data.

本発明の目的は、離散コサイン変換を用いて効率良く画像データを圧縮することによって膜厚ムラの検査時間を短縮することができるデータ圧縮方法、欠陥検査方法および欠陥検査装置を提供することである。   An object of the present invention is to provide a data compression method, a defect inspection method, and a defect inspection apparatus capable of shortening the inspection time for film thickness unevenness by efficiently compressing image data using discrete cosine transform. .

また本発明の目的は、要求される検査タクト時間に応じて、必要とされる検査精度の評価を定量的に行うことができるデータ圧縮方法を提供することである。   Another object of the present invention is to provide a data compression method that can quantitatively evaluate the required inspection accuracy in accordance with the required inspection tact time.

本発明は、検査対象物に光を照射することによって生じた干渉縞を撮像した撮像画像を、ブロックに分割する分割工程と、
前記分割工程で分割されたブロック内の画像データに対して離散コサイン変換を行うことによって基底周波数成分毎の係数に変換する変換工程と、
前記撮像画像の干渉縞の形状と前記撮像画像におけるブロックの位置とに基づいて、ブロック毎に基底周波数成分の組合せを選択する選択工程と、
前記変換工程で変換された係数のうちで、前記選択工程で選択された組合せの基底周波数成分の係数が所定の基準を満たすか否かによって欠陥判定を行う判定工程と、
前記欠陥判定に用いた組合せの良否を前記判定工程での判定結果の良否によって評価する評価工程と、
前記選択工程で選択された組合せの中から、前記評価工程で評価された評価結果に基づいて、ブロック毎に所定の基準を満たす組合せを１つ抽出する抽出工程とを有し、
離散コサイン変換によって、各ブロックの画素データを、前記抽出工程でブロック毎に抽出された組合せの基底周波数成分の係数に変換することを特徴とするデータ圧縮方法である。 The present invention includes a dividing step of dividing an imaged image obtained by imaging an interference fringe generated by irradiating light onto an inspection object into blocks,
A conversion step of converting into coefficients for each base frequency component by performing a discrete cosine transform on the image data in the block divided in the division step;
A selection step of selecting a combination of base frequency components for each block based on the shape of interference fringes of the captured image and the position of the block in the captured image;
Among the coefficients converted in the conversion step, a determination step of performing defect determination depending on whether or not the coefficient of the base frequency component of the combination selected in the selection step satisfies a predetermined criterion;
An evaluation process for evaluating the quality of the combination used for the defect determination according to the quality of the determination result in the determination process;
An extraction step for extracting one combination satisfying a predetermined criterion for each block based on the evaluation result evaluated in the evaluation step from among the combinations selected in the selection step;
In this data compression method, pixel data of each block is converted into coefficients of base frequency components of a combination extracted for each block in the extraction step by discrete cosine transform.

また本発明は、前記選択工程は、干渉縞の形状の種類が複数あるときは、ブロック毎に干渉縞の形状の種類に応じた基底周波数成分の組合せを選択し、
前記判定工程は、前記選択工程で選択された組合せに基づいて、干渉縞の形状の種類が複数ある撮像画像に対して、欠陥判定を行うことを特徴とする。 Further, in the present invention, when there are a plurality of interference fringe shape types, the selection step selects a combination of base frequency components according to the interference fringe shape type for each block,
In the determination step, defect determination is performed on a captured image having a plurality of interference fringe shape types based on the combination selected in the selection step.

また本発明は、前記データ圧縮方法は、前記選択工程で選択された組合せ毎に、検査に要する時間である検査タクト時間を算出する算出工程と、
前記選択工程で選択された組合せと前記算出工程で算出された検査タクト時間との関係を示す組合せ時間関係、および、前記選択工程で選択された組合せと前記評価工程で評価された前記組合せの評価結果に基づく検査精度との関係を示す組合せ精度関係とを求める統計処理工程とを有し、
前記抽出工程は、検査タクト時間に対応する組合せを前記組合せ時間関係に基づいて抽出し、かつ、抽出された組合せに対応する検査精度を前記組合せ精度関係に基づいて特定することができることを特徴とする。 According to the present invention, the data compression method calculates a test tact time which is a time required for the inspection for each combination selected in the selection step;
A combination time relationship indicating a relationship between the combination selected in the selection step and the inspection tact time calculated in the calculation step, and the evaluation of the combination selected in the selection step and the combination evaluated in the evaluation step A statistical processing step for obtaining a combination accuracy relationship indicating a relationship with the inspection accuracy based on the result,
The extraction step can extract a combination corresponding to an inspection tact time based on the combination time relationship, and can specify an inspection accuracy corresponding to the extracted combination based on the combination accuracy relationship. To do.

また本発明は、前記データ圧縮方法によって求められた基底周波数成分の係数を用いて、検査対象物の欠陥を検出する検出工程を有することを特徴とする欠陥検査方法である。   The present invention is also a defect inspection method characterized by including a detection step of detecting a defect of an inspection object using a coefficient of a base frequency component obtained by the data compression method.

また本発明は、検査対象物に光を照射することによって生じた干渉縞を撮像した撮像画像を、ブロックに分割する分割手段と、
前記分割手段で分割されたブロック内の画像データに対して離散コサイン変換を行うことによって基底周波数成分毎の係数に変換する変換手段と、
前記撮像画像の干渉縞の形状と前記撮像画像におけるブロックの位置とに基づいて、ブロック毎に基底周波数成分の組合せを選択する選択手段と、
前記変換手段で変換された係数のうちで、前記選択手段で選択された組合せの基底周波数成分の係数が所定の基準を満たすか否かによって欠陥判定を行う判定手段と、
前記欠陥判定に用いた組合せの良否を前記判定手段での判定結果の良否によって評価する評価手段と、
前記選択手段で選択された組合せの中から、前記評価手段で評価された評価結果に基づいて、ブロック毎に所定の基準を満たす組合せを１つ抽出する抽出手段と、
離散コサイン変換によって、各ブロックの画素データを、前記抽出手段でブロック毎に抽出された組合せの基底周波数成分の係数に変換するデータ圧縮手段と、
前記データ圧縮手段によって求められた基底周波数成分の係数を用いて、検査対象物の欠陥を検出する検出手段とを有することを特徴とする欠陥検査装置である。 The present invention also includes a dividing unit that divides a captured image obtained by imaging an interference fringe generated by irradiating light onto an inspection object into blocks,
Conversion means for converting into coefficients for each base frequency component by performing discrete cosine transform on the image data in the block divided by the dividing means;
Selection means for selecting a combination of base frequency components for each block based on the shape of interference fringes of the captured image and the position of the block in the captured image;
Among the coefficients converted by the conversion means, determination means for performing defect determination depending on whether or not the coefficient of the base frequency component of the combination selected by the selection means satisfies a predetermined criterion;
Evaluation means for evaluating the quality of the combination used for the defect determination by the quality of the determination result by the determination means;
Extraction means for extracting one combination satisfying a predetermined criterion for each block based on the evaluation result evaluated by the evaluation means from among the combinations selected by the selection means;
Data compression means for converting pixel data of each block into discrete base frequency component coefficients extracted for each block by the extraction means by discrete cosine transform;
A defect inspection apparatus comprising: a detection unit that detects a defect of an inspection object using a coefficient of a base frequency component obtained by the data compression unit.

本発明によれば、分割工程で、光を検査対象物に照射することによって生じた干渉縞を撮像した撮像画像をブロックに分割し、変換工程で、各ブロック内の画像データに対して離散コサイン変換を行うことによって基底周波数成分毎の係数に変換し、選択工程で、前記撮像画像の干渉縞の形状と前記撮像画像におけるブロックの位置とに基づいて、ブロック毎に基底周波数成分の組合せを選択する。   According to the present invention, the captured image obtained by capturing the interference fringes generated by irradiating the inspection object with light in the division step is divided into blocks, and the discrete cosine is applied to the image data in each block in the conversion step. Conversion to coefficients for each base frequency component by conversion, and in the selection step, a combination of base frequency components is selected for each block based on the shape of interference fringes of the captured image and the position of the block in the captured image To do.

次に判定工程で、選択された組合せの基底周波数成分の係数によって欠陥判定を行い、評価工程で、欠陥判定に用いた組合せの良否を前記判定工程での判定結果の良否によって評価し、抽出工程で、選択された組合せの中から、前記評価工程で評価された評価結果に基づいて、ブロック毎に所定の基準を満たす組合せを１つ抽出し、離散コサイン変換によって、各ブロックの画素データを、前記抽出工程でブロック毎に抽出された組合せの基底周波数成分の係数に変換してデータ圧縮する。   Next, in the determination step, defect determination is performed based on the coefficient of the base frequency component of the selected combination, and in the evaluation step, the quality of the combination used for the defect determination is evaluated based on the determination result in the determination step, and the extraction step Then, based on the evaluation result evaluated in the evaluation step, one combination that satisfies a predetermined criterion is extracted from the selected combinations, and pixel data of each block is obtained by discrete cosine transform. Data is compressed by converting into coefficients of combination base frequency components extracted for each block in the extraction step.

このように、離散コサイン変換を用いて効率良く画像データを圧縮することによって膜厚ムラの検査時間を短縮することができ、また、膜厚ムラ検査において、オフライン時に、画像の位置に応じてデータ圧縮方法を変化させることによって、効率の良いデータ圧縮方法を決定することができるので、オンライン時に、検査タクト時間を短縮することできる。   In this way, it is possible to shorten the inspection time for film thickness unevenness by efficiently compressing the image data using discrete cosine transform, and in the film thickness unevenness inspection, the data according to the position of the image when offline. By changing the compression method, an efficient data compression method can be determined, so that the inspection tact time can be shortened when online.

また本発明によれば、干渉縞の種類が複数ある場合、ブロック毎に干渉縞の種類に応じた基底周波数成分の組合せを選択し、選択した組合せに基づいて、欠陥判定を行うので、干渉縞の種類が複数あっても、離散コサイン変換を用いて効率良く画像データを圧縮することによって膜厚ムラの検査時間を短縮することができる。   Further, according to the present invention, when there are a plurality of types of interference fringes, a combination of base frequency components corresponding to the type of interference fringes is selected for each block, and defect determination is performed based on the selected combination. Even when there are a plurality of types, it is possible to reduce the inspection time for film thickness unevenness by efficiently compressing image data using discrete cosine transform.

また本発明によれば、選択された組合せと検査タクト時間との関係と、選択された組合せと検査精度との関係とを求めているので、離散コサイン変換を用いて効率良く画像データを圧縮することによって膜厚ムラの検査時間を短縮することができ、また、データ圧縮方法の信頼性を定量的に得ることができ、さらに、検査精度より検査タクト時間を優先したい場合でも、要求される検査タクト時間に応じて最適なデータ圧縮方法を提供でき、かつ、そのときの信頼性を定量的に知ることができる。   Further, according to the present invention, since the relationship between the selected combination and the inspection tact time and the relationship between the selected combination and the inspection accuracy are obtained, the image data is efficiently compressed using the discrete cosine transform. This makes it possible to reduce the inspection time for film thickness unevenness, to quantitatively obtain the reliability of the data compression method, and even when it is desired to prioritize inspection tact time over inspection accuracy. An optimum data compression method can be provided according to the tact time, and the reliability at that time can be known quantitatively.

また本発明によれば、前記データ圧縮方法によって求められた基底周波数成分の係数を用いて、検査対象物の欠陥を検出するので、離散コサイン変換を用いて効率良く画像データを圧縮することによって膜厚ムラの検査時間を短縮することができる。   Further, according to the present invention, since the defect of the inspection object is detected using the coefficient of the base frequency component obtained by the data compression method, the film is formed by efficiently compressing the image data using the discrete cosine transform. The inspection time for uneven thickness can be shortened.

また本発明によれば、分割手段によって、光を検査対象物に照射することによって生じた干渉縞を撮像した撮像画像がブロックに分割され、変換手段によって、各ブロック内の画像データが離散コサイン変換を行うことによって基底周波数成分毎の係数に変換され、選択手段によって、前記撮像画像の干渉縞の形状と前記撮像画像におけるブロックの位置とに基づいて、ブロック毎に基底周波数成分の組合せが選択される。   According to the present invention, the picked-up image obtained by picking up the interference fringes generated by irradiating the inspection object with light is divided into blocks by the dividing means, and the image data in each block is subjected to discrete cosine transform by the converting means. Are converted into coefficients for each base frequency component, and the selection means selects a combination of base frequency components for each block based on the shape of the interference fringes of the captured image and the position of the block in the captured image. The

次に判定手段によって、選択された組合せの基底周波数成分の係数によって欠陥判定が行われ、評価手段によって、欠陥判定に用いた組合せの良否が前記判定手段での判定結果の良否によって評価され、抽出手段によって、選択された組合せの中から、前記評価手段で評価された評価結果に基づいて、ブロック毎に所定の基準を満たす組合せが１つ抽出され、データ圧縮手段によって、離散コサイン変換を用いて、各ブロックの画素データが、前記抽出手段でブロック毎に抽出された組合せの基底周波数成分の係数に変換され、検査手段によって、前記データ圧縮手段によって求められた基底周波数成分の係数を用いて、検査対象物の欠陥が検出される。   Next, the determination unit performs defect determination based on the coefficient of the base frequency component of the selected combination, and the evaluation unit evaluates the quality of the combination used for the defect determination based on the determination result of the determination unit. The means for extracting one combination satisfying a predetermined criterion for each block based on the evaluation result evaluated by the evaluation means from the selected combinations, and using the discrete cosine transform by the data compression means The pixel data of each block is converted into the coefficient of the base frequency component of the combination extracted for each block by the extracting unit, and the coefficient of the base frequency component obtained by the data compressing unit is used by the inspection unit, A defect in the inspection object is detected.

このように、離散コサイン変換を用いて効率良く画像データを圧縮することによって膜厚ムラの検査時間を短縮することができ、また、膜厚ムラ検査において、オフライン時に、画像の位置に応じて圧縮方法を変化させることによって、効率の良いデータ圧縮方法を決定することができるので、オンライン時に、検査タクト時間を短縮することできる。   In this way, it is possible to shorten the inspection time for film thickness unevenness by efficiently compressing the image data using discrete cosine transform, and in the film thickness unevenness inspection, it is compressed according to the position of the image when offline. By changing the method, an efficient data compression method can be determined, so that the inspection tact time can be shortened when online.

図１は、本発明の実施の一形態であるデータ圧縮方法の工程を示すフローチャートである。半導体や液晶基板などに塗布された媒質の膜厚ムラを検査するために、たとえば、単一波長光源からの光を検査対象物に照射することによって生じた干渉縞を撮像し、撮像した撮像画像の画像データを圧縮するデータ圧縮方法を決定する際に、本処理が開始される。   FIG. 1 is a flowchart showing the steps of a data compression method according to an embodiment of the present invention. In order to inspect the film thickness unevenness of a medium coated on a semiconductor or a liquid crystal substrate, for example, an image of interference fringes generated by irradiating the inspection object with light from a single wavelength light source is captured and the captured image is captured. This process is started when a data compression method for compressing the image data is determined.

ステップＳ１では、検査対象物に光を照射することによって生じた干渉縞を撮像した撮像画像の画像データを８×８画素のブロックに分割する。ステップＳ２では、分割したブロック内の画像データに対して、膜厚ムラを検出するアルゴリズムとして公知の技術であるＤＣＴ（Discrete Cosine Transform、離散コサイン変換）処理を行って基底周波数成分に分解し、つまり、式（１）を用いて６４個の基底周波数成分の係数を求める。   In step S1, image data of a captured image obtained by capturing interference fringes generated by irradiating the inspection target with light is divided into 8 × 8 pixel blocks. In step S2, DCT (Discrete Cosine Transform) processing, which is a well-known technique as an algorithm for detecting film thickness unevenness, is performed on the image data in the divided blocks to decompose them into base frequency components. The coefficients of 64 base frequency components are obtained using Equation (1).

ステップＳ３では、撮像画像の干渉縞の形状と、撮像画像内のブロックの位置に基づいて、そのブロックのデータ圧縮方法、つまり、そのブロックの６４個の基底周波数成分の中からそのブロックの欠陥判定に用いる基底周波数成分の組合せを選択する。たとえば、横方向（横縞）の周波数成分が強く出ているブロックに対しては、横方向の基底周波数成分を中心に、縦方向（縦縞）の周波数成分が強く出ているブロックに対しは、縦方向の基底周波数成分を中心に、基底周波数成分の組合せを選択する。   In step S3, based on the interference fringe shape of the captured image and the position of the block in the captured image, the block data compression method, that is, the defect determination of the block among the 64 base frequency components of the block. A combination of base frequency components to be used is selected. For example, for blocks where the frequency component in the horizontal direction (horizontal stripes) is strong, the vertical frequency component is strong for blocks where the frequency component in the vertical direction (vertical stripes) is strong, centering on the base frequency component in the horizontal direction. A combination of base frequency components is selected around the base frequency component in the direction.

ステップＳ４では、選択された組合せの基底周波数成分の係数を欠陥判定の特徴量として欠陥判定を行う。欠陥判定に用いる基準として、ＤＣＴ処理で求められた基底周波数成分の係数から統計的に求まる係数毎の閾値、たとえば、標準偏差の所定の定数倍の範囲といった閾値を設けて、入力された撮像画像に対して求めた各係数が、それぞれの基底周波数成分の閾値内にあるか否かによって、欠陥判定を行い、さらに、判定結果が変換前の画像データによる欠陥判定の判定結果と一致するか否かによって、欠陥判定に用いた組合せの良否を評価する。ステップＳ５では、欠陥判定の判定と評価の結果を保存する。   In step S4, defect determination is performed using the coefficient of the base frequency component of the selected combination as a feature value for defect determination. As a reference used for defect determination, a threshold value for each coefficient statistically obtained from the coefficient of the base frequency component obtained by DCT processing, for example, a threshold value such as a range of a predetermined constant multiple of the standard deviation is provided, and the input captured image Defect determination is performed based on whether or not each coefficient obtained with respect to is within the threshold of each base frequency component, and whether the determination result matches the determination result of the defect determination based on the image data before conversion Thus, the quality of the combination used for the defect determination is evaluated. In step S5, the results of the defect determination and evaluation are stored.

ステップＳ６では、撮像画像を分割したすべてのブロックに対して、基底周波数成分のすべての組合せについて欠陥判定を行ったか否かによって、継続するか否かを判定する。基底周波数成分のすべての組合せについて欠陥判定を行っていない場合は、欠陥判定を継続するために、ステップＳ９に進み、基底周波数成分のすべての組合せについて欠陥判定を行った場合は、ステップＳ７に進む。   In step S6, it is determined whether or not to continue depending on whether or not defect determination has been performed for all combinations of base frequency components for all blocks obtained by dividing the captured image. If the defect determination is not performed for all combinations of base frequency components, the process proceeds to step S9 to continue the defect determination. If the defect determination is performed for all combinations of the base frequency components, the process proceeds to step S7. .

ステップＳ７では、欠陥判定に用いた組合せによって決まる検査タクト時間、つまり、検査に要する時間を算出し、基底周波数成分の組合せを構成する基底周波数成分の数で決まる圧縮率と、その圧縮率のときの検査タクト時間との関係、および、保存しておいた判定と評価の結果から、圧縮率と検査精度との関係を求める。この検査精度は、非圧縮の画像データつまり原画像を用いて検査したときを１００％の検査精度とし、それに対して、基底周波数成分の組合せによって決まるデータ圧縮方法を用いて検査したときに、欠陥判定を正しく判定できた割合を示す値である。   In step S7, the inspection tact time determined by the combination used for defect determination, that is, the time required for inspection is calculated, and the compression rate determined by the number of base frequency components constituting the combination of base frequency components, and the compression rate The relationship between the compression rate and the inspection accuracy is obtained from the relationship with the inspection tact time and the stored determination and evaluation results. This inspection accuracy is 100% when inspected using non-compressed image data, that is, an original image, whereas when inspected using a data compression method determined by a combination of base frequency components, It is a value indicating the rate at which the judgment was correctly judged.

ステップＳ８では、圧縮率と検査タクト時間との関係から、要求される検査タクト時間に対応する圧縮率を求め、求めた圧縮率に対応する基底周波数成分の組合せをデータ圧縮方法で用いる組合せとして決定し、終了する。ステップＳ９では、一度欠陥判定に用いた基底周波数成分の組合せを除外して、ステップＳ３に戻る。   In step S8, a compression ratio corresponding to the required inspection tact time is obtained from the relationship between the compression ratio and the inspection tact time, and a combination of base frequency components corresponding to the obtained compression ratio is determined as a combination used in the data compression method. And exit. In step S9, the combination of the base frequency components once used for defect determination is excluded, and the process returns to step S3.

上述した実施の形態では、基底周波数成分のすべての組合せについて欠陥判定を行ったが、必要とされる組合せが絞れる場合は、その範囲のすべての組合せについて欠陥判定を行えばよい。   In the above-described embodiment, defect determination is performed for all combinations of base frequency components. However, when necessary combinations can be narrowed down, defect determination may be performed for all combinations in the range.

また、上述した実施の形態は、干渉縞の形状の種類が複数あるときにも適用可能であり、ブロック毎に干渉縞の形状の種類に応じた基底周波数成分の組合せを選択し、選択された組合せに基づいて、干渉縞の形状の種類が複数ある撮像画像に対して、欠陥判定を行えばよい。   The embodiment described above can also be applied when there are a plurality of interference fringe shape types, and a combination of base frequency components corresponding to the interference fringe shape type is selected and selected for each block. Based on the combination, defect determination may be performed on a captured image having a plurality of interference fringe shape types.

本処理は、オフライン時に、撮像画像の干渉縞の形状と撮像画像内のブロックの位置に基づいてデータ圧縮方法を動的に変化させて欠陥判定を行うことによって、効率の良いデータ圧縮方法を決定することができる。具体的には、ＤＣＴ処理を行う際に演算する基底周波数成分の数は、決定されたデータ圧縮方法で特定される組合せの基底周波数成分の数でよく、６４個の基底周波数成分のすべてについて演算する必要がなくなり、ＤＣＴ処理時間が短縮されるので、決定したデータ圧縮方法をオンライン時に適用することによって、検査タクト時間を短縮することができる。   This processing determines an efficient data compression method by dynamically changing the data compression method based on the shape of interference fringes in the captured image and the position of the block in the captured image when offline. can do. Specifically, the number of base frequency components to be calculated when performing DCT processing may be the number of base frequency components of the combination specified by the determined data compression method, and calculation is performed for all 64 base frequency components. Therefore, the DCT processing time is shortened, so that the inspection tact time can be shortened by applying the determined data compression method at the time of online.

図２は、本発明の実施の一形態を適用する検査対象物の干渉縞の一例を示す図である。検査基板画像１０は、検査対象物、たとえば、ＴＦＴ（Thin Film Transistor）液晶基板のマクロ検査において、薄膜塗布技術の１つであるスピンコートに起因した膜厚ムラを検査する際に、単一波長光源からの光を薄膜に照射することによって生じた干渉縞を撮像した撮像画像である。   FIG. 2 is a diagram illustrating an example of interference fringes of an inspection target to which an embodiment of the present invention is applied. The inspection substrate image 10 has a single wavelength when inspecting film thickness unevenness caused by spin coating, which is one of thin film coating techniques, in a macro inspection of an inspection target, for example, a TFT (Thin Film Transistor) liquid crystal substrate. It is the picked-up image which imaged the interference fringe produced by irradiating the light from a light source to a thin film.

検査基板画像１０上に、干渉縞の方向１１が示すように、基板の中心方向から外側に向けて干渉縞１１が発生している。スピンコートに起因した膜厚ムラは、検査基板画像１０の上部と下部では横方向（横縞）の周波数成分が強く出ており、左部と右部では縦方向（縦縞）の周波数成分が強く出ている。この場合、ブロック０１では横方向の基底周波数成分を中心に、ブロック０３では縦方向の基底周波数成分を中心に、また、ブロック０２とブロック０４ではそれぞれ斜め方向の成分を中心に基底周波数成分の組合せを選択、つまり、画像データの特徴量を選択することによって画像データを圧縮する。   On the inspection board image 10, as indicated by the interference fringe direction 11, the interference fringe 11 is generated outward from the center direction of the substrate. Film thickness unevenness due to spin coating has a strong frequency component in the horizontal direction (horizontal stripes) at the top and bottom of the test substrate image 10, and a strong frequency component in the vertical direction (vertical stripes) at the left and right parts. ing. In this case, a combination of the base frequency components centering on the base frequency component in the horizontal direction in block 01, centering on the base frequency component in the vertical direction in block 03, and centering on the component in the diagonal direction in block 02 and block 04, respectively. Is selected, that is, the feature amount of the image data is selected to compress the image data.

図３は、本発明の実施の一形態を適用する検査対象物の干渉縞の他の例を示す図である。ＯＰＣ（Organic Photo Conductor、有機光伝導体）ドラムの膜厚ムラ検査では、干渉縞は、放射状の干渉縞の方向２１とは異なる干渉縞２２が、検査基板画像２０に出現する。この場合、横方向の基底周波数成分を中心に基底周波数成分の組合せを選択することによって画像データを圧縮する。   FIG. 3 is a diagram illustrating another example of the interference fringes of the inspection target to which the embodiment of the present invention is applied. In the film thickness unevenness inspection of an OPC (Organic Photo Conductor) drum, interference fringes 22 different from the radial interference fringe directions 21 appear in the inspection substrate image 20. In this case, the image data is compressed by selecting a combination of base frequency components around the base frequency component in the horizontal direction.

図４は、本発明の実施の一形態を適用して得られた圧縮率と検査タクト時間との関係を示す図である。圧縮率は、基底周波数成分の組合せを構成する基底周波数成分の数で決まる値であり、たとえば、基底周波数成分の組合せを構成する基底周波数成分の数を、すべての基底周波数成分の組合せ総数で除した百分率表示である。横軸が圧縮率であり、縦軸は、圧縮率に対応する検査タクト時間、つまり、検査のために検査対象物の次の工程への移送を定期的に停止する時間である。圧縮率を高くすれば、検査タクト時間が反比例して短くなることを示しており、要求される検査タクト時間が決まれば、その検査タクト時間を実現するために必要な圧縮率を特定できる。   FIG. 4 is a diagram showing the relationship between the compression rate obtained by applying the embodiment of the present invention and the inspection tact time. The compression ratio is a value determined by the number of base frequency components constituting the combination of base frequency components.For example, the number of base frequency components constituting the combination of base frequency components is divided by the total number of combinations of all base frequency components. Percentage display. The horizontal axis is the compression ratio, and the vertical axis is the inspection tact time corresponding to the compression ratio, that is, the time for periodically stopping the transfer of the inspection object to the next process for inspection. If the compression rate is increased, the inspection tact time is reduced in inverse proportion. If the required inspection tact time is determined, the compression rate necessary for realizing the inspection tact time can be specified.

図５は、本発明の実施の一形態を適用して得られた圧縮率と信頼性との関係を示す図である。横軸が図４に示した圧縮率と同じ圧縮率であり、縦軸は、圧縮率に対応する信頼性、つまり、欠陥判定が正しく行われた割合を示す検査精度である。圧縮率を高くすると、信頼性が低下し、圧縮率が高くなるほど低下する割合が大きくなっている。圧縮率が決まると、その圧縮率による信頼性を特定することができる。   FIG. 5 is a diagram illustrating the relationship between the compression rate and the reliability obtained by applying the embodiment of the present invention. The horizontal axis is the same compression rate as the compression rate shown in FIG. 4, and the vertical axis is the reliability corresponding to the compression rate, that is, the inspection accuracy indicating the rate at which defect determination is correctly performed. When the compression rate is increased, the reliability is decreased, and the rate of decrease is increased as the compression rate is increased. When the compression rate is determined, the reliability based on the compression rate can be specified.

図６は、本発明の実施の他の形態である欠陥検査方法の工程を説明するためのフローチャートである。半導体や液晶基板などに塗布された媒質の膜厚ムラを検査するために、たとえば、単一波長光源からの光を検査対象物に照射することによって生じた干渉縞を撮像し、撮像した撮像画像の画像データを圧縮するデータ圧縮方法を決定し、決定したデータ圧縮方法を検査に適用する際に、本処理が開始される。   FIG. 6 is a flowchart for explaining the steps of the defect inspection method according to another embodiment of the present invention. In order to inspect the film thickness unevenness of a medium coated on a semiconductor or a liquid crystal substrate, for example, an image of interference fringes generated by irradiating the inspection object with light from a single wavelength light source is captured and the captured image is captured. This processing is started when a data compression method for compressing the image data is determined and the determined data compression method is applied to the inspection.

ステップＳ１１では、検査対象物に光を照射することによって生じた干渉縞を撮像した撮像画像の画像データを８×８画素のブロックに分割する。ステップＳ１２では、分割したブロック内の画像データに対して、膜厚ムラを検出するアルゴリズムとして公知の技術であるＤＣＴ処理を行って基底周波数成分に分解し、つまり、式（１）を用いて６４個の基底周波数成分の係数を求める。   In step S11, the image data of the captured image obtained by capturing the interference fringes generated by irradiating the inspection target with light is divided into 8 × 8 pixel blocks. In step S12, the image data in the divided block is subjected to DCT processing, which is a known technique as an algorithm for detecting film thickness unevenness, to be decomposed into base frequency components, that is, 64 using equation (1). The coefficients of the base frequency components are obtained.

ステップＳ１３では、撮像画像の干渉縞の形状と、撮像画像内のブロックの位置に基づいて、そのブロックのデータ圧縮方法、つまり、そのブロックの６４個の基底周波数成分の中からそのブロックの欠陥判定に用いる基底周波数成分の組合せを選択する。たとえば、横方向の周波数成分が強く出ているブロックに対しては、横方向の基底周波数成分を中心に、縦方向の周波数成分が強く出ているブロックに対しは、縦方向の基底周波数成分を中心に、基底周波数成分の組合せを選択する。   In step S13, based on the interference fringe shape of the captured image and the position of the block in the captured image, the block data compression method, that is, the defect determination of the block from among the 64 base frequency components of the block. A combination of base frequency components to be used is selected. For example, for a block with a strong horizontal frequency component, center the horizontal base frequency component, and for a block with a strong vertical frequency component, set the vertical base frequency component. At the center, a combination of base frequency components is selected.

ステップＳ１４では、選択された組合せの基底周波数成分の係数を欠陥判定の特徴量として欠陥判定を行う。欠陥判定に用いる基準として、ＤＣＴ処理で求められた基底周波数成分の係数から統計的に求まる係数毎の閾値、たとえば、標準偏差の所定の定数倍の範囲といった閾値を設けて、入力された撮像画像に対して求めた各係数が、それぞれの基底周波数成分の閾値内にあるか否かによって、欠陥判定を行い、さらに、判定結果が変換前の画像データによる欠陥判定の判定結果と一致するか否かによって、欠陥判定に用いた組合せの良否を評価する。   In step S14, defect determination is performed using the coefficient of the base frequency component of the selected combination as a feature value for defect determination. As a reference used for defect determination, a threshold value for each coefficient statistically obtained from the coefficient of the base frequency component obtained by DCT processing, for example, a threshold value such as a range of a predetermined constant multiple of the standard deviation is provided, and the input captured image Defect determination is performed based on whether or not each coefficient obtained with respect to is within the threshold of each base frequency component, and whether the determination result matches the determination result of the defect determination based on the image data before conversion Thus, the quality of the combination used for the defect determination is evaluated.

ステップＳ１５で、欠陥判定に用いた組合せによって決まる検査タクト時間、つまり、検査に要する時間を算出し、基底周波数成分の組合せを構成する基底周波数成分の数で決まる圧縮率と、その圧縮率のときの検査タクト時間との関係、および、欠陥判定の判定と評価の結果から、圧縮率と検査精度との関係を求める。この検査精度は、非圧縮の画像データつまり原画像を用いて検査したときを１００％の検査精度とし、それに対して、基底周波数成分の組合せによって決まるデータ圧縮方法を用いて検査したときに、欠陥判定を正しく判定できた割合を示す値である。   In step S15, the inspection tact time determined by the combination used for defect determination, that is, the time required for the inspection is calculated, and the compression rate determined by the number of base frequency components constituting the combination of base frequency components, and the compression rate The relationship between the compression rate and the inspection accuracy is obtained from the relationship with the inspection tact time and the results of the determination and evaluation of the defect determination. This inspection accuracy is 100% when inspected using non-compressed image data, that is, an original image, whereas when inspected using a data compression method determined by a combination of base frequency components, It is a value indicating the rate at which the judgment was correctly judged.

ステップＳ１６では、撮像画像を分割したすべてのブロックに対して、基底周波数成分のすべての組合せについて欠陥判定を行ったか否かによって、継続するか否かを判定する。基底周波数成分のすべての組合せについて欠陥判定を行っていない場合は、欠陥判定を継続するために、ステップＳ１３に戻り、基底周波数成分のすべての組合せについて欠陥判定を行った場合は、ステップＳ１７に進む。   In step S16, it is determined whether or not to continue depending on whether or not the defect determination is performed for all combinations of the base frequency components for all the blocks obtained by dividing the captured image. If defect determination is not performed for all combinations of base frequency components, the process returns to step S13 to continue defect determination. If defect determination is performed for all combinations of base frequency components, the process proceeds to step S17. .

ステップＳ１７では、圧縮率と検査タクト時間との関係から、要求される検査タクト時間に対応する圧縮率を求め、求めた圧縮率に対応する基底周波数成分の組合せをデータ圧縮方法で用いる組合せとして決定する。ステップＳ１８では、決定されたデータ圧縮方法をオンラインの検査に適用して、終了する。   In step S17, a compression rate corresponding to the required inspection tact time is obtained from the relationship between the compression rate and the inspection tact time, and a combination of base frequency components corresponding to the obtained compression rate is determined as a combination used in the data compression method. To do. In step S18, the determined data compression method is applied to the online inspection, and the process ends.

図７は、本発明の実施のさらに他の形態である欠陥検査装置３０の構成を示す図である。欠陥検査装置３０は、ステージ３１、照明器３２、カメラ３３、装置制御部３４、コントローラ部３５、および画像処理部３６を含んで構成される。   FIG. 7 is a diagram showing a configuration of a defect inspection apparatus 30 which is still another embodiment of the present invention. The defect inspection apparatus 30 includes a stage 31, an illuminator 32, a camera 33, an apparatus control unit 34, a controller unit 35, and an image processing unit 36.

装置制御部３４は、欠陥検査装置３０全体を制御する部位であり、コントローラ部３５と画像処理部３６を制御する。コントローラ部３５は、単一波長光源である半導体レーザなどの照明器３２、撮像部であるカメラ３３、および検査対象物である液晶基板などの対象ワーク３８を載せるステージ３１を制御する。   The apparatus control unit 34 is a part that controls the entire defect inspection apparatus 30 and controls the controller unit 35 and the image processing unit 36. The controller unit 35 controls an illuminator 32 such as a semiconductor laser that is a single wavelength light source, a camera 33 that is an imaging unit, and a stage 31 on which a target work 38 such as a liquid crystal substrate that is an inspection target is placed.

照明器３２は、コントローラ部３５からの指示によって、単一波長光源からのレーザ光といった光３７を対象ワーク３８の薄膜に照射する。カメラ３３は、コントローラ部３５からの指示によって、対象ワーク３８の薄膜で反射された光によって生じる干渉縞を撮像し、撮像した撮像画像を、画像処理部３６に転送する。   The illuminator 32 irradiates the thin film of the target workpiece 38 with light 37 such as laser light from a single wavelength light source in accordance with an instruction from the controller unit 35. In response to an instruction from the controller unit 35, the camera 33 images the interference fringes generated by the light reflected by the thin film of the target workpiece 38 and transfers the captured image to the image processing unit 36.

画像処理部３６は、オフラインのときに、装置制御部３４からの指示によって、カメラ３３から転送された撮像画像に対して、ブロックへの分割、分割したブロックの画像データのＤＣＰ処理、欠陥判定に用いる基底周波数成分の組合せの選択、選択された組合せの基底周波数成分の係数による欠陥判定、判定結果に基づいた統計処理によるデータ圧縮方法の決定を行う。また、画像処理部３６は、オンラインのときは、決定したデータ圧縮方法を用いて対象ワーク３８の欠陥検査を行う。   When offline, the image processing unit 36 divides the captured image transferred from the camera 33 into blocks, DCP processing of the image data of the divided blocks, and defect determination according to an instruction from the device control unit 34. A combination of base frequency components to be used is selected, a defect is determined based on coefficients of base frequency components of the selected combination, and a data compression method is determined by statistical processing based on the determination result. Further, when online, the image processing unit 36 performs a defect inspection of the target workpiece 38 using the determined data compression method.

図８は、本発明の実施のさらに他の形態である欠陥検査装置３０の画像処理部３６に関連する機能のブロック図である。撮像部５０は、対象ワーク３８の薄膜で反射された光によって生じる干渉縞をカメラ３３によって撮像し、撮像した撮像画像を画像処理主要部４０に転送する。画像処理主要部４０は、ブロック分割部４１、ＤＣＴ演算部４２、データ記憶部４３、および統計処理部４４を含んで構成される。   FIG. 8 is a block diagram of functions related to the image processing unit 36 of the defect inspection apparatus 30 according to still another embodiment of the present invention. The imaging unit 50 captures the interference fringes generated by the light reflected by the thin film of the target workpiece 38 with the camera 33 and transfers the captured image to the image processing main unit 40. The main image processing unit 40 includes a block dividing unit 41, a DCT calculation unit 42, a data storage unit 43, and a statistical processing unit 44.

ブロック分割部４１は、転送された撮像画像の画像データを８×８画素のブロックに分割する。ＤＣＴ演算部４２は、分割されたブロック内の画像データに対して、ＤＣＴ処理を行って基底周波数成分に分解し、６４個の基底周波数成分の係数を求め、求めた基底周波数成分の係数をデータ記憶部４３に記憶する。   The block dividing unit 41 divides the image data of the transferred captured image into 8 × 8 pixel blocks. The DCT calculation unit 42 performs DCT processing on the image data in the divided blocks to decompose the base frequency components, obtains 64 base frequency component coefficients, and obtains the obtained base frequency component coefficients as data. Store in the storage unit 43.

統計処理部４４は、撮像画像の干渉縞の形状と、撮像画像内のブロックの位置に基づいて、そのブロックのデータ圧縮方法、つまり、そのブロックの６４個の基底周波数成分の中からそのブロックの欠陥判定に用いる基底周波数成分の組合せを選択し、選択された組合せの基底周波数成分の係数を欠陥判定の特徴量として欠陥判定を行う。欠陥判定に用いる基準として、ＤＣＴ処理で求められた基底周波数成分の係数から統計的に求まる係数毎の閾値、たとえば、標準偏差の所定の定数倍の範囲といった閾値を設けて、入力された撮像画像に対して求めた各係数が、それぞれの基底周波数成分の閾値内にあるか否かによって、欠陥判定を行い、さらに、判定結果が変換前の画像データによる欠陥判定の判定結果と一致するか否かによって、欠陥判定に用いた組合せの良否を評価する。   Based on the shape of the interference fringes of the captured image and the position of the block in the captured image, the statistical processing unit 44 performs a data compression method for the block, that is, out of the 64 base frequency components of the block. A combination of base frequency components used for defect determination is selected, and defect determination is performed using the coefficients of the base frequency components of the selected combination as feature quantities for defect determination. As a reference used for defect determination, a threshold value for each coefficient statistically obtained from the coefficient of the base frequency component obtained by DCT processing, for example, a threshold value such as a range of a predetermined constant multiple of the standard deviation is provided, and the input captured image Defect determination is performed based on whether or not each coefficient obtained with respect to is within the threshold of each base frequency component, and whether the determination result matches the determination result of the defect determination based on the image data before conversion Thus, the quality of the combination used for the defect determination is evaluated.

次に、欠陥判定に用いた基底周波数成分の数で決まる圧縮率に対して、検査タクト時間、つまり、検査に要する時間、および、欠陥判定の判定と評価の結果から、検査精度、すなわち、非圧縮の画像データつまり原画像を用いて検査したときを１００％の検査精度とし、それに対して、基底周波数成分の組合せによって決まるデータ圧縮方法を用いて検査したときに、欠陥判定を正しく判定できた割合を示す値を算出する。統計処理部４４は、上述した処理を基底周波数成分の組合せがなくなるまで繰り返す。   Next, with respect to the compression ratio determined by the number of base frequency components used for defect determination, the inspection tact time, that is, the time required for inspection, and the result of determination and evaluation of defect determination, inspection accuracy, that is, non- 100% inspection accuracy when inspected using compressed image data, that is, the original image, whereas defect inspection was correctly determined when inspected using a data compression method determined by the combination of base frequency components A value indicating the ratio is calculated. The statistical processing unit 44 repeats the above processing until there are no more combinations of base frequency components.

統計処理部４４は、欠陥判定を行う基底周波数成分の組合せがなくなると、圧縮率と検査タクト時間の関係および圧縮率と検査精度の関係を求め、圧縮率と検査タクト時間との関係から、要求される検査タクト時間に対応する圧縮率を求め、求めた圧縮率に対応する基底周波数成分の組合せをデータ圧縮方法で用いる組合せとして決定し、決定したデータ圧縮方法を画像圧縮部４５に通知する。   The statistical processing unit 44 obtains the relationship between the compression rate and the inspection tact time and the relationship between the compression rate and the inspection accuracy when there is no combination of the base frequency components for performing the defect determination, and requests the relationship from the relationship between the compression rate and the inspection tact time A compression rate corresponding to the inspection tact time to be obtained is obtained, a combination of base frequency components corresponding to the obtained compression rate is determined as a combination used in the data compression method, and the determined data compression method is notified to the image compression unit 45.

画像処理部４５は、撮像部５０で撮像された撮像画像に対して、統計処理部４４から通知されたデータ圧縮方法を用いて、データ圧縮を行う。   The image processing unit 45 performs data compression on the captured image captured by the imaging unit 50 using the data compression method notified from the statistical processing unit 44.

本発明の実施の一形態であるデータ圧縮方法の工程を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the process of the data compression method which is one Embodiment of this invention. 本発明の実施の一形態を適用する検査対象物の干渉縞の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the interference fringe of the test target to which one Embodiment of this invention is applied. 本発明の実施の一形態を適用する検査対象物の干渉縞の他の例を示す図である。It is a figure which shows the other example of the interference fringe of the test target to which one Embodiment of this invention is applied. 本発明の実施の一形態を適用して得られた圧縮率と検査タクト時間との関係を示す図である。It is a figure which shows the relationship between the compression rate obtained by applying one Embodiment of this invention, and test | inspection tact time. 本発明の実施の一形態を適用して得られた圧縮率と信頼性との関係を示す図である。It is a figure which shows the relationship between the compression rate obtained by applying one Embodiment of this invention, and reliability. 本発明の実施の他の形態である欠陥検査方法の工程を説明するためのフローチャートである。It is a flowchart for demonstrating the process of the defect inspection method which is the other form of implementation of this invention. 本発明の実施のさらに他の形態である欠陥検査装置３０の構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of the defect inspection apparatus 30 which is other form of implementation of this invention. 本発明の実施のさらに他の形態である欠陥検査装置３０の画像処理部３６に関連する機能のブロック図である。It is a block diagram of the function relevant to the image process part 36 of the defect inspection apparatus 30 which is further another form of implementation of this invention. 一般的な画像処理に用いられるＤＣＴ処理によって分解される基底周波数成分を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the base frequency component decomposed | disassembled by the DCT process used for general image processing.

符号の説明Explanation of symbols

１０，２０ 検査基板画像
１２，２２ 干渉縞
３０ 欠陥検査装置
３１ ステージ
３２ 照明器
３３ カメラ
３４ 装置制御部
３５ コントローラ部
３６ 画像処理部
３７ 光
３８ 対象ワーク
４０ 画像処理主要部
４１ ブロック分割部
４２ ＤＣＴ演算部
４３ データ記憶部
４４ 統計処理部
４５ 画像圧縮部
５０ 撮像部 10, 20 Inspection board image 12, 22 Interference fringes
DESCRIPTION OF SYMBOLS 30 Defect inspection apparatus 31 Stage 32 Illuminator 33 Camera 34 Apparatus control part 35 Controller part 36 Image processing part 37 Light 38 Target work 40 Image processing main part 41 Block division part 42 DCT calculation part 43 Data storage part 44 Statistical processing part 45 Image Compression unit 50 Imaging unit

Claims (5)

検査対象物に光を照射することによって生じた干渉縞を撮像した撮像画像を、ブロックに分割する分割工程と、
前記分割工程で分割されたブロック内の画像データに対して離散コサイン変換を行うことによって基底周波数成分毎の係数に変換する変換工程と、
前記撮像画像の干渉縞の形状と前記撮像画像におけるブロックの位置とに基づいて、ブロック毎に基底周波数成分の組合せを選択する選択工程と、
前記変換工程で変換された係数のうちで、前記選択工程で選択された組合せの基底周波数成分の係数が所定の基準を満たすか否かによって欠陥判定を行う判定工程と、
前記欠陥判定に用いた組合せの良否を前記判定工程での判定結果の良否によって評価する評価工程と、
前記選択工程で選択された組合せの中から、前記評価工程で評価された評価結果に基づいて、ブロック毎に所定の基準を満たす組合せを１つ抽出する抽出工程とを有し、
離散コサイン変換によって、各ブロックの画素データを、前記抽出工程でブロック毎に抽出された組合せの基底周波数成分の係数に変換することを特徴とするデータ圧縮方法。 A dividing step of dividing the captured image obtained by imaging the interference fringes generated by irradiating the inspection object with light into blocks;
A transforming step for transforming into coefficients for each base frequency component by performing a discrete cosine transform on the image data in the block divided in the dividing step;
A selection step of selecting a combination of base frequency components for each block based on the shape of interference fringes of the captured image and the position of the block in the captured image;
Among the coefficients converted in the conversion step, a determination step of performing defect determination depending on whether or not the coefficient of the base frequency component of the combination selected in the selection step satisfies a predetermined criterion;
An evaluation process for evaluating the quality of the combination used for the defect determination according to the quality of the determination result in the determination process;
An extraction step for extracting one combination satisfying a predetermined criterion for each block based on the evaluation result evaluated in the evaluation step from among the combinations selected in the selection step;
A data compression method, wherein pixel data of each block is converted into coefficients of a combination of base frequency components extracted for each block in the extraction step by discrete cosine transform. 前記選択工程は、干渉縞の形状の種類が複数あるときは、ブロック毎に干渉縞の形状の種類に応じた基底周波数成分の組合せを選択し、
前記判定工程は、前記選択工程で選択された組合せに基づいて、干渉縞の形状の種類が複数ある撮像画像に対して、欠陥判定を行うことを特徴とする請求項１記載のデータ圧縮方法。 When there are a plurality of interference fringe shape types, the selection step selects a combination of base frequency components according to the interference fringe shape type for each block;
The data compression method according to claim 1, wherein the determination step performs defect determination on a captured image having a plurality of types of interference fringe shapes based on the combination selected in the selection step. 前記データ圧縮方法は、前記選択工程で選択された組合せ毎に、検査に要する時間である検査タクト時間を算出する算出工程と、
前記選択工程で選択された組合せと前記算出工程で算出された検査タクト時間との関係を示す組合せ時間関係、および、前記選択工程で選択された組合せと前記評価工程で評価された前記組合せの評価結果に基づく検査精度との関係を示す組合せ精度関係とを求める統計処理工程とを有し、
前記抽出工程は、検査タクト時間に対応する組合せを前記組合せ時間関係に基づいて抽出し、かつ、抽出された組合せに対応する検査精度を前記組合せ精度関係に基づいて特定することができることを特徴とする請求項１または２記載のデータ圧縮方法。 In the data compression method, for each combination selected in the selection step, a calculation step of calculating an inspection tact time that is a time required for the inspection;
A combination time relationship indicating a relationship between the combination selected in the selection step and the inspection tact time calculated in the calculation step; and the evaluation of the combination selected in the selection step and the combination evaluated in the evaluation step A statistical processing step for obtaining a combination accuracy relationship indicating a relationship with the inspection accuracy based on the result,
The extraction step can extract a combination corresponding to an inspection tact time based on the combination time relationship, and can specify an inspection accuracy corresponding to the extracted combination based on the combination accuracy relationship. The data compression method according to claim 1 or 2. 請求項１〜３のいずれかに記載のデータ圧縮方法によって求められた基底周波数成分の係数を用いて、検査対象物の欠陥を検出する検出工程を有することを特徴とする欠陥検査方法。   A defect inspection method comprising a detecting step of detecting a defect of an inspection object using a coefficient of a base frequency component obtained by the data compression method according to claim 1. 検査対象物に光を照射することによって生じた干渉縞を撮像した撮像画像を、ブロックに分割する分割手段と、
前記分割手段で分割されたブロック内の画像データに対して離散コサイン変換を行うことによって基底周波数成分毎の係数に変換する変換手段と、
前記撮像画像の干渉縞の形状と前記撮像画像におけるブロックの位置とに基づいて、ブロック毎に基底周波数成分の組合せを選択する選択手段と、
前記変換手段で変換された係数のうちで、前記選択手段で選択された組合せの基底周波数成分の係数が所定の基準を満たすか否かによって欠陥判定を行う判定手段と、
前記欠陥判定に用いた組合せの良否を前記判定手段での判定結果の良否によって評価する評価手段と、
前記選択手段で選択された組合せの中から、前記評価手段で評価された評価結果に基づいて、ブロック毎に所定の基準を満たす組合せを１つ抽出する抽出手段と、
離散コサイン変換によって、各ブロックの画素データを、前記抽出手段でブロック毎に抽出された組合せの基底周波数成分の係数に変換するデータ圧縮手段と、
前記データ圧縮手段によって求められた基底周波数成分の係数を用いて、検査対象物の欠陥を検出する検出手段とを有することを特徴とする欠陥検査装置。 A dividing unit that divides a captured image obtained by imaging an interference fringe generated by irradiating light onto an inspection object into blocks;
Conversion means for converting into coefficients for each base frequency component by performing discrete cosine transform on the image data in the block divided by the dividing means;
Selection means for selecting a combination of base frequency components for each block based on the shape of interference fringes of the captured image and the position of the block in the captured image;
Among the coefficients converted by the conversion means, determination means for performing defect determination depending on whether or not the coefficient of the base frequency component of the combination selected by the selection means satisfies a predetermined criterion;
Evaluation means for evaluating the quality of the combination used for the defect determination by the quality of the determination result by the determination means;
Extraction means for extracting one combination satisfying a predetermined criterion for each block based on the evaluation result evaluated by the evaluation means from among the combinations selected by the selection means;
Data compression means for converting pixel data of each block into discrete base frequency component coefficients extracted for each block by the extraction means by discrete cosine transform;
A defect inspection apparatus comprising: a detection unit configured to detect a defect of an inspection object using a coefficient of a base frequency component obtained by the data compression unit.
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