JP2006292500A - Surface inspection method and surface inspection device - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、表面検査方法及び表面検査装置に関する。 The present invention relates to a surface inspection method and a surface inspection apparatus.
検査対象物の表面をＣＣＤカメラ等の撮像手段で撮像し、得られた画像データから表面に存在する欠陥を検出することが知られている。その際の画像データの処理方法として、２値化処理を適用した場合、撮像手段により得られた画像データを所定のしきい値で２値化することにより欠陥が抽出される。しきい値は、画像データの輝度ヒストグラムの形状から決定することができる。 It is known that the surface of an inspection object is imaged by an imaging means such as a CCD camera, and defects present on the surface are detected from the obtained image data. When binarization processing is applied as the image data processing method at that time, the defect is extracted by binarizing the image data obtained by the imaging means with a predetermined threshold value. The threshold value can be determined from the shape of the luminance histogram of the image data.
ところが、検査対象物によって輝度が異なる場合、２値化レベルをその都度変更する必要があり、また、最適な２値化レベルを取得するのが困難であった。 However, when the luminance varies depending on the inspection object, it is necessary to change the binarization level each time, and it is difficult to obtain an optimal binarization level.
本発明は、表面検査において、検査対象物によって輝度が異なる場合でも簡単に異常を検出できるようにした、表面検査方法及び表面検査装置を提供することを目的とする。 SUMMARY OF THE INVENTION An object of the present invention is to provide a surface inspection method and a surface inspection apparatus that can easily detect an abnormality even when the brightness varies depending on an inspection object in surface inspection.
（１）本発明に係る表面検査方法は、検査対象物の複数の検査領域をそれぞれ撮像して複数の検査画像を得ること、
それぞれの前記検査画像を構成する複数の画素の輝度を検出すること、
それぞれの前記検査画像ごとに、予め決められた階調の各階調レベルに属する輝度を有する前記画素の数を算出すること、
それぞれの前記検査画像ごとに、前記階調の最大階調レベル及び最小階調レベルの一方から他方への順に、各階調レベルに対応する前記画素の数を累積し、予め決められた累積数が得られる累積階調レベルを特定すること、
それぞれの前記検査画像ごとに、検出された前記輝度の代表値に対応する代表階調レベルを特定すること、
それぞれの前記検査画像ごとに、前記累積階調レベルと前記代表階調レベルの差を特性値として算出すること、
全ての前記検査画像の前記特性値を比較して最小特性値を特定すること、
それぞれの前記検査画像ごとに、前記特性値と前記最小特性値の差に基づいて評価対象値を算出すること、
しきい値と少なくとも最大の前記評価対象値を比較して、前記最大の評価対象値が前記しきい値よりも大きいときに、異常の存在を判定すること、
を含む。本発明によれば、検査対象物の検査画像ごとに評価対象値を算出し、このうち少なくとも最大の評価対象値をしきい値と比較して、その検査画像において輝度の大きく異なる領域の存否を検出し、異常の存在を判定する。ここで、評価対象値は、最小特性値（全検査画像の特性値のうち最小のもの）を使用して算出した値であって、全ての検査画像との関連において算出されるものである。したがって、輝度が異なる複数の検査対象物を連続的に検査しても、その都度、調整をしなくても簡単に異常の存在を判定することができる。
（２）この表面検査方法は、
前記代表階調レベルは、検出された前記輝度の平均値であってもよい。
（３）この表面検査方法は、
前記代表階調レベルは、検出された前記輝度の最頻値であってもよい。
（４）この表面検査方法は、
前記代表階調レベルは、前記予め決められた階調の中央値であってもよい。
（５）この表面検査方法は、
前記階調の最大階調レベルから最小階調レベルへの順に、各階調レベルに対応する前記画素の数を累積してもよい。
（６）この表面検査方法は、
前記階調の最小階調レベルから最大階調レベルへの順に、各階調レベルに対応する前記画素の数を累積してもよい。
（７）この表面検査方法は、
前記評価対象値を、前記特性値と前記最小特性値の差に係数を掛けて算出し、
前記係数は、それぞれの前記検査画像で検出された前記輝度の平均値を分母とし、前記予め決められた階調の中央値を分子とする分数に等しい値であってもよい。
（８）本発明に係る表面検査装置は、検査対象物の複数の検査領域を撮像するイメージセンサと、
撮像によって得られた複数の検査画像のそれぞれを構成する複数の画素の輝度データに基づいて、予め決められた階調の各階調レベルに属する輝度を有する前記画素の数を表わす輝度分布データを作成する輝度分布データ作成手段と、
それぞれの前記検査画像ごとに、前記度数分布データに基づいて、前記階調の最大階調レベル及び最小階調レベルの一方から他方への順に、各階調レベルに対応する前記画素の数を累積し、予め決められた累積数が得られる累積階調レベルを特定する累積階調レベル特定手段と、
それぞれの前記検査画像ごとに、前記度数分布データで前記輝度の代表値に対応する代表階調レベルと前記累積階調レベルとの差を特性値として算出する特性値算出手段と、
全ての前記検査画像の前記特性値を比較して最小特性値を特定する最小特性値特定手段と、
それぞれの前記検査画像ごとに、前記特性値と前記最小特性値の差に基づいて評価対象値を算出する評価対象値算出手段と、
を含み、
しきい値と少なくとも最大の前記評価対象値を比較して、前記最大の評価対象値が前記しきい値よりも大きいときに、異常の存在が判定される。本発明によれば、検査対象物の検査画像ごとに評価対象値を算出し、このうち少なくとも最大の評価対象値をしきい値と比較して、その検査画像において輝度の大きく異なる領域の存否を検出し、異常の存在を判定する。ここで、評価対象値は、最小特性値（全検査画像の特性値のうち最小のもの）を使用して算出した値であって、全ての検査画像との関連において算出されるものである。したがって、輝度が異なる複数の検査対象物を連続的に検査しても、その都度、調整をしなくても簡単に異常の存在を判定することができる。
（９）この表面検査装置は、
前記代表階調レベルは、検出された前記輝度の平均値であってもよい。
（１０）この表面検査装置は、
前記代表階調レベルは、検出された前記輝度の最頻値であってもよい。
（１１）この表面検査装置は、
前記代表階調レベルは、前記予め決められた階調の中央値であってもよい。
（１２）この表面検査装置は、
前記階調の最大階調レベルから最小階調レベルへの順に、各階調レベルに対応する前記画素の数を累積してもよい。
（１３）この表面検査装置は、
前記階調の最小階調レベルから最大階調レベルへの順に、各階調レベルに対応する前記画素の数を累積してもよい。
（１４）この表面検査装置は、
前記評価対象値算出手段は、前記評価対象値を、前記特性値と前記最小特性値の差に係数を掛けて算出し、
前記係数は、それぞれの前記検査画像で検出された前記輝度の平均値を分母とし、前記予め決められた階調の中央値を分子とする分数に等しい値であってもよい。
(1) The surface inspection method according to the present invention obtains a plurality of inspection images by imaging a plurality of inspection regions of an inspection object,
Detecting the luminance of a plurality of pixels constituting each of the inspection images;
Calculating the number of pixels having a luminance belonging to each gradation level of a predetermined gradation for each of the inspection images;
For each of the inspection images, the number of the pixels corresponding to each gradation level is accumulated in order from one of the maximum gradation level and the minimum gradation level of the gradation to a predetermined cumulative number. Identifying the resulting cumulative tone level,
Specifying a representative gradation level corresponding to the detected representative value of brightness for each of the inspection images;
Calculating a difference between the accumulated gradation level and the representative gradation level as a characteristic value for each of the inspection images;
Comparing the characteristic values of all the inspection images to identify a minimum characteristic value;
Calculating an evaluation target value based on a difference between the characteristic value and the minimum characteristic value for each of the inspection images;
Comparing the threshold with at least the maximum value to be evaluated and determining the presence of an abnormality when the maximum value to be evaluated is greater than the threshold;
including. According to the present invention, the evaluation object value is calculated for each inspection image of the inspection object, and at least the largest evaluation object value among them is compared with the threshold value to determine whether or not there is a region with greatly different luminance in the inspection image. Detect and determine the presence of an abnormality. Here, the evaluation target value is a value calculated using the minimum characteristic value (the smallest one among the characteristic values of all inspection images), and is calculated in relation to all inspection images. Therefore, even if a plurality of inspection objects having different luminances are continuously inspected, the presence of an abnormality can be easily determined without adjustment each time.
(2) This surface inspection method is
The representative gradation level may be an average value of the detected luminance.
(3) This surface inspection method is
The representative gradation level may be a mode value of the detected luminance.
(4) This surface inspection method is
The representative gradation level may be a median value of the predetermined gradation.
(5) This surface inspection method is
The number of the pixels corresponding to each gradation level may be accumulated in order from the maximum gradation level to the minimum gradation level of the gradation.
(6) This surface inspection method is
The number of pixels corresponding to each gradation level may be accumulated in order from the minimum gradation level to the maximum gradation level of the gradation.
(7) This surface inspection method is
The evaluation target value is calculated by multiplying the difference between the characteristic value and the minimum characteristic value by a coefficient,
The coefficient may be a value equal to a fraction with an average value of the luminance detected in each inspection image as a denominator and a median value of the predetermined gradation as a numerator.
(8) A surface inspection apparatus according to the present invention includes an image sensor that images a plurality of inspection regions of an inspection object;
Based on luminance data of a plurality of pixels constituting each of a plurality of inspection images obtained by imaging, luminance distribution data representing the number of pixels having luminance belonging to each gradation level of a predetermined gradation is created. Brightness distribution data creation means for
For each inspection image, the number of the pixels corresponding to each gradation level is accumulated in order from one of the maximum gradation level and the minimum gradation level of the gradation based on the frequency distribution data. Cumulative gradation level specifying means for specifying a cumulative gradation level for obtaining a predetermined cumulative number;
A characteristic value calculating means for calculating a difference between a representative gradation level corresponding to a representative value of the luminance in the frequency distribution data and the cumulative gradation level as a characteristic value for each inspection image;
Minimum characteristic value specifying means for comparing the characteristic values of all the inspection images and specifying a minimum characteristic value;
Evaluation target value calculation means for calculating an evaluation target value based on the difference between the characteristic value and the minimum characteristic value for each of the inspection images;
Including
A threshold value is compared with at least the maximum evaluation target value, and when the maximum evaluation target value is larger than the threshold value, the presence of an abnormality is determined. According to the present invention, the evaluation object value is calculated for each inspection image of the inspection object, and at least the largest evaluation object value among them is compared with the threshold value to determine whether or not there is a region with greatly different luminance in the inspection image. Detect and determine the presence of an abnormality. Here, the evaluation target value is a value calculated using the minimum characteristic value (the smallest one among the characteristic values of all inspection images), and is calculated in relation to all inspection images. Therefore, even if a plurality of inspection objects having different luminances are continuously inspected, the presence of an abnormality can be easily determined without adjustment each time.
(9) This surface inspection device
The representative gradation level may be an average value of the detected luminance.
(10) This surface inspection device
The representative gradation level may be a mode value of the detected luminance.
(11) This surface inspection device
The representative gradation level may be a median value of the predetermined gradation.
(12) This surface inspection device
The number of the pixels corresponding to each gradation level may be accumulated in order from the maximum gradation level to the minimum gradation level of the gradation.
(13) This surface inspection device
The number of pixels corresponding to each gradation level may be accumulated in order from the minimum gradation level to the maximum gradation level of the gradation.
(14) This surface inspection device
The evaluation object value calculation means calculates the evaluation object value by multiplying a difference between the characteristic value and the minimum characteristic value by a coefficient,
The coefficient may be a value equal to a fraction with an average value of the luminance detected in each inspection image as a denominator and a median value of the predetermined gradation as a numerator.
以下に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。図１及び図２は、本実施の形態に係る表面検査方法を説明するフローチャートである。図３は、本実施の形態に係る表面検査装置を説明する概略図である。図４は、本実施の形態に係る検査画像を説明する図である。 Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. 1 and 2 are flowcharts for explaining a surface inspection method according to the present embodiment. FIG. 3 is a schematic diagram for explaining the surface inspection apparatus according to the present embodiment. FIG. 4 is a diagram for explaining an inspection image according to the present embodiment.
本実施の形態に係る表面検査方法は、検査対象物によって輝度が異なる場合でも簡単に異常を検出する方法である。まず、検査対象物２（図３参照）の複数の検査領域をそれぞれ撮像して複数の検査画像を得る（ステップＳ１００）。例えば、検査画像４，６，８，１０（図４参照）を得る。検査画像１０は、白っぽく見える特異領域１２が存在する。
The surface inspection method according to the present embodiment is a method for easily detecting an abnormality even when the luminance varies depending on the inspection object. First, a plurality of inspection images of the inspection object 2 (see FIG. 3) are captured to obtain a plurality of inspection images (step S100). For example,
次に、それぞれの検査画像４，６，８，１０を構成する複数の画素の輝度を検出する（ステップＳ１１０）。各画素の輝度を、８ビットの値（０（黒）〜２５５（白）の２５６階調の値）で検出してもよい。
Next, the brightness | luminance of the some pixel which comprises each test |
次に、ステップＳ１１０で検出した輝度のデータを使用して、それぞれの検査画像４，６，８，１０ごとに、予め決められた階調（例えば２５６階調）の各階調レベルに属する画素の数を算出する（ステップＳ１２０）。この算出を行うために、度数分布データを作成してもよい。例えば、検査画像４，６，８，１０について、階調ヒストグラムを作成する。図５，６，７及び８は、それぞれ、図４の検査画像４，６，８，１０の階調ヒストグラムを示している。階調ヒストグラムで、横軸は階調を表し、縦軸は各階調レベルに対応する画素の数を表わしている。
Next, using the luminance data detected in step S110, for each of the
次に、それぞれの検査画像４，６，８，１０ごとに、階調の最大階調レベルＩｍａｘ及び最小階調レベルＩｍｉｎの一方から他方への順に、ステップＳ１２０で算出した各階調レベルに対応する画素の数を累積し、予め決められた累積数が得られる累積階調レベルを特定する（ステップＳ１３０）。
Next, for each of the
予め決められた累積数は、検出する異常の大きさを表わす画素数であってもよい。最大階調レベルＩｍａｘから最小階調レベルＩｍｉｎへの順に、各階調レベルに対応する画素の数を累積し、図５〜図８に示すように、予め決められた累積数が得られる累積階調レベルＩ１〜Ｉ４を特定する。あるいは、最小階調レベルＩｍｉｎから最大階調レベルＩｍａｘへの順に、各階調レベルに対応する画素の数を累積し、図５〜図８に示すように、予め決められた累積数が得られる累積階調レベルＩ５〜Ｉ８を特定してもよい。 The predetermined cumulative number may be the number of pixels representing the magnitude of the abnormality to be detected. The number of pixels corresponding to each gradation level is accumulated in the order from the maximum gradation level I max to the minimum gradation level I min , and an accumulation in which a predetermined accumulation number is obtained as shown in FIGS. The gradation levels I 1 to I 4 are specified. Alternatively, in order from the minimum gradation level I min to a maximum gray level I max, by accumulating the number of pixels corresponding to each gray level, as shown in FIGS. 5 to 8, obtained cumulative number which is determined in advance The accumulated gradation levels I 5 to I 8 may be specified.
例えば、図４に示すように、検査画像１０に白っぽく見える特異領域１２が存在する場合、その特異領域１２のみが他の部分よりも輝度が大きい。したがって、特異領域１２は、図８に示すように、度数分布データに基づいて作成した階調ヒストグラムでは、グラフの右側である階調レベルの大きい方に分布している。ここで、最大階調レベルＩｍａｘから最小階調レベルＩｍｉｎ側へ順に、各階調レベルに対応する画素の数を累積し、予め決められた累積数が得られる階調レベルを探せば、累積階調レベルＩ４を特定することができる。
For example, as shown in FIG. 4, when there is a
また、それぞれの検査画像４，６，８，１０ごとに、図５〜図８に示すように、ステップＳ１１０で検出された輝度の代表値に対応する代表階調レベルＩ０（例えば予め決められた階調の中央値）を特定する（ステップＳ１４０）。予め決められた階調の中央値（例えば２５６階調のとき、Ｉ０＝１２８）は、それぞれの検査画像４，６，８，１０に共通する値である。代表階調レベルＩ０は、それぞれの検査画像４，６，８，１０ごとの基準になる値であってもよい。例えば、代表階調レベルＩ０は、検出された輝度の平均値、あるいは、検出された輝度の最頻値である。
In addition, as shown in FIGS. 5 to 8, for each
次に、それぞれの検査画像４，６，８，１０ごとに、ステップＳ１３０で特定した累積階調レベルＩ１〜Ｉ４（又はＩ５〜Ｉ８）とステップＳ１４０で特定した代表階調レベルＩ０の差を特性値Ｗ１〜Ｗ４（又はＷ５〜Ｗ８）として算出する（ステップＳ１５０）。
Next, for each of the
例えば、累積階調レベルＩｔ（ｔ＝１，２，…，８）と代表階調レベルＩ０を用いて、以下のように特性値Ｗｔ（ｔ＝１，２，…，８）を算出する。
Ｗｔ＝｜Ｉｔ−Ｉ０｜
For example, using the accumulated gradation level I t (t = 1, 2,..., 8) and the representative gradation level I 0 , the characteristic value W t (t = 1, 2,..., 8) is obtained as follows. calculate.
W t = | I t −I 0 |
特性値Ｗ１〜Ｗ８は、それぞれの検査画像４，６，８，１０ごとに、図５〜図８に示すように、階調ヒストグラム上の各累積階調レベルＩ１〜Ｉ８と代表階調レベルＩ０の間隔の大きさを表わしている。
The characteristic values W 1 to W 8 are representative of the accumulated gradation levels I 1 to I 8 on the gradation histogram for each of the
次に、ステップＳ１５０で算出した全ての検査画像４，６，８，１０の特性値Ｗ１〜Ｗ４（又はＷ５〜Ｗ８）を比較して最小特性値Ｗ０（又はＷ００）を特定する（ステップＳ１６０）。最小特性値Ｗ０は、それぞれの検査画像４，６，８，１０の特性値Ｗ１〜Ｗ４のうち、最小の値を表わしている。最小特性値Ｗ００は、それぞれの検査画像４，６，８，１０の特性値Ｗ５〜Ｗ８のうち、最小の値を表わしている。
Next, the characteristic values W 1 to W 4 (or W 5 to W 8 ) of all the
次に、それぞれの検査画像４，６，８，１０ごとに、ステップＳ１５０で算出した特性値Ｗ１〜Ｗ４（又はＷ５〜Ｗ８）とステップＳ１６０で特定した最小特性値Ｗ０（又はＷ００）の差に基づいて評価対象値Ｈ１〜Ｈ４（又はＨ５〜Ｈ８）を算出する（ステップＳ１７０）。評価対象値Ｈ１〜Ｈ４（又はＨ５〜Ｈ８）は、輝度の分布状態が、最小特性値Ｗ０（又はＷ００）から、どの程度、最大階調レベルＩｍａｘ（又は最小階調レベルＩｍｉｎ）に偏っているかを表す値である。
Next, for each of the
例えば、特性値Ｗｔ（ｔ＝１，２，３，４）と最小特性値Ｗ０を用いて、以下のように評価対象値Ｈｔ（ｔ＝１，２，３，４）を算出する。
Ｈｔ＝Ｗｔ−Ｗ０
For example, using the characteristic value W t (t = 1, 2, 3, 4) and the minimum characteristic value W 0 , the evaluation target value H t (t = 1, 2, 3, 4) is calculated as follows. .
H t = W t −W 0
あるいは、特性値Ｗｔ（ｔ＝５，６，７，８）と最小特性値Ｗ００を用いて、以下のように評価対象値Ｈｔ（ｔ＝５，６，７，８）を算出する。
Ｈｔ＝Ｗｔ−Ｗ００
Alternatively, using the characteristic value W t (t = 5, 6, 7, 8) and the minimum characteristic value W 00 , the evaluation target value H t (t = 5, 6, 7, 8) is calculated as follows. .
H t = W t −W 00
一般に、画像を構成する画素の輝度は、輝度の平均値が高い（明るい）場合には広い範囲に分布し、輝度の平均値が低い（暗い）場合には狭い範囲にのみ分布する。したがって、上述した式で得られた評価対象値Ｈ１〜Ｈ４（又はＨ５〜Ｈ８）は、それぞれの検査画像４，６，８，１０の輝度の平均値の差に起因する誤差を含む場合がある。そこで、この誤差をなくすために、特性値Ｗ１〜Ｗ４と最小特性値Ｗ０の差に係数ｋを掛けて、評価対象値Ｈ′１〜Ｈ′４を算出してもよい。その際、係数ｋは、それぞれの検査画像４，６，８，１０で検出された輝度の平均値ａ１〜ａ４を分母とし、予め決められた階調の中央値ｓ（例えば２５６階調のとき、ｓ＝１２８）を分子とする分数に等しい値である。その場合、分子の値が一定であるため、分母の値（輝度の平均値ａ１〜ａ４）が大きいほど、係数ｋの値は小さくなる。すなわち、係数ｋは、検査画像４，６，８，１０の明るさに反比例するように、特性値と最小特性値の差を調整するためのものである。
In general, the luminance of pixels constituting an image is distributed over a wide range when the average luminance value is high (bright), and is distributed only within a narrow range when the average luminance value is low (dark). Therefore, the evaluation target values H 1 to H 4 (or H 5 to H 8 ) obtained by the above-described formulas show errors due to the difference in the average values of the luminance values of the
こうして、特性値Ｗｔ（ｔ＝１，２，３，４）と最小特性値Ｗ０と係数ｋ（ｋ＝ｓ／ａｔ（ｔ＝１，２，３，４））を用いて、以下のように評価対象値Ｈ′ｔ（ｔ＝１，２，３，４）を算出する。
Ｈ′ｔ＝（Ｗｔ−Ｗ０）×ｋ
Thus, the characteristic values W t (t = 1,2,3,4) and the minimum characteristic value W 0 and the coefficient k (k = s / a t (t = 1,2,3,4)) with the following The evaluation target value H ′ t (t = 1, 2, 3, 4) is calculated as follows.
H ′ t = (W t −W 0 ) × k
または、特性値Ｗ５〜Ｗ８と最小特性値Ｗ００の差に上述した係数ｋを掛けて、評価対象値Ｈ′５〜Ｈ′８を算出してもよい。すなわち、特性値Ｗｔ（ｔ＝５，６，７，８）と最小特性値Ｗ００と係数ｋを用いて、以下のように評価対象値Ｈ′ｔ（ｔ＝５，６，７，８）を算出する。
Ｈ′ｔ＝（Ｗｔ−Ｗ００）×ｋ
Alternatively, the evaluation target values H ′ 5 to H ′ 8 may be calculated by multiplying the difference between the characteristic values W 5 to W 8 and the minimum characteristic value W 00 by the coefficient k described above. That is, using the characteristic value W t (t = 5, 6, 7, 8), the minimum characteristic value W 00 and the coefficient k, the evaluation target value H ′ t (t = 5, 6, 7, 8) is as follows. ) Is calculated.
H ′ t = (W t −W 00 ) × k
次に、ステップＳ１７０で算出した評価対象値の少なくとも最大の評価対象値としきい値を比較する。（ステップＳ１８０）。 Next, the threshold value is compared with at least the maximum evaluation target value of the evaluation target value calculated in step S170. (Step S180).
少なくとも最大の評価対象値がしきい値よりも大きい場合、「Ｙｅｓ」としてステップＳ１９０に進む。この状態は、検査画像４，６，８，１０の少なくとも１つに異常の箇所が存在していることを示している。
If at least the maximum evaluation target value is larger than the threshold value, the process proceeds to step S190 as “Yes”. This state indicates that an abnormal location exists in at least one of the
少なくとも最大の評価対象値がしきい値以下の場合、「Ｎｏ」としてステップＳ２００に進む。この状態は、それぞれの検査画像４，６，８，１０に異常の箇所が存在していないことを示している。
If at least the maximum evaluation target value is less than or equal to the threshold value, the process proceeds to step S200 as “No”. This state indicates that there is no abnormal portion in each of the
しきい値は、イメージセンサ１４に入射する光の絞りの開閉などの条件によって変化するため、一概に言えないが、この実施例では、予め異常の存在するサンプルを用いて検出対象にあったしきい値が設定されている。
Since the threshold value changes depending on conditions such as opening / closing of a diaphragm of light incident on the
ステップＳ１８０で「Ｙｅｓ」と判断した場合、検査対象物２に異常の箇所が存在する（ステップＳ１９０）。「異常の存在」の判定は、画像モニタ３８にその旨が表示されてもよい。ステップＳ１８０で「Ｎｏ」と判断した場合、検査対象物２に異常の箇所は存在しない（ステップＳ２００）。「異常の存在なし」の判定は、画像モニタ３８にその旨が表示されてもよい。
When it is determined as “Yes” in step S180, there is an abnormal portion in the inspection object 2 (step S190). The determination of “abnormality presence” may be displayed on the
本実施の形態によれば、検査対象物２の検査画像４，６，８，１０ごとに評価対象値を算出し、このうち少なくとも最大の評価対象値をしきい値と比較して、その検査画像４，６，８，１０において輝度の大きく異なる領域の存否を検出し、異常の存在を判定する。ここで、評価対象値は、最小特性値（全検査画像の特性値のうち最小のもの）を使用して算出した値であって、全ての検査画像との関連において算出されるものである。したがって、輝度が異なる複数の検査対象物を連続的に検査しても、その都度、調整をしなくても簡単に異常の存在を判定することができる。
According to the present embodiment, the evaluation object value is calculated for each of the
次に、本実施の形態に係る表面検査方法により検査対象物を検査する表面検査装置を説明する。 Next, a surface inspection apparatus that inspects an inspection object by the surface inspection method according to the present embodiment will be described.
本実施の形態に係る表面検査装置は、検査対象物によって輝度が異なる場合でも簡単に異常を検出する装置である。 The surface inspection apparatus according to the present embodiment is an apparatus that easily detects an abnormality even when the luminance varies depending on the inspection object.
本実施の形態に係る表面検査装置は、図３に示すように、イメージセンサ（例えば、ＣＣＤカメラ）１４と、演算処理装置１６とを有する。
As shown in FIG. 3, the surface inspection apparatus according to the present embodiment includes an image sensor (for example, a CCD camera) 14 and an
イメージセンサ１４は、検査対象物２の複数の検査領域をそれぞれ撮像する。イメージセンサ１４は、ノイズ光の入力を最小限に抑えるように設置位置や角度が調整できるようになっていてもよい。イメージセンサ１４から得られた検査画像データは、演算処理装置１６へ送られる。例えば、図４に示すような、検査画像４，６，８，１０が検査画像データとして演算処理装置１６へ送られる。
The
演算処理装置１６は、図３に示すように、演算部（中央処理装置）１８を備えている。演算処理装置１６は、イメージセンサ１４から得られた検査画像データを演算部１８で以下に説明する各手段を用いて異常の存在を抽出又は、抽出及び判定する装置である。
As shown in FIG. 3, the
演算部１８は、度数分布データ作成手段２０として、撮像によって得られた複数の検査画像４，６，８，１０のそれぞれを構成する複数の画素の輝度データに基づいて、度数分布データを作成する。度数分布データは、予め決められた階調（例えば２５６階調）の各階調レベルに属する輝度を有する画素の数を表わしている。詳しくは、表面検査方法の欄で説明した通りである。
The
演算部１８は、累積階調レベル特定手段２２として、それぞれの検査画像４，６，８，１０ごとに、度数分布データ作成手段２０で作成した度数分布データに基づいて、階調の最大階調レベルＩｍａｘ及び最小階調レベルＩｍｉｎの一方から他方への順に、各階調レベルに対応する画素の数を累積する。そして、予め決められた累積数が得られる累積階調レベルを特定する。詳しくは、表面検査方法の欄で説明した通りである。
The
なお、表面検査方法の欄で説明した例は、検査画像１０に白っぽく見える特異領域１２が存在する場合であるが、逆に、黒っぽく見える特異領域が存在する場合は、その特異領域のみが他の部分よりも輝度が小さい。したがって、特異領域は、図９に示すように、度数分布データに基づいて作成した階調ヒストグラムでは、グラフの左側である階調レベルの小さい方に分布している。ここで、最小階調レベルＩｍｉｎから最大階調レベルＩｍａｘ側へ順に、各階調レベルに対応する画素の数を累積し、予め決められた累積数が得られる階調レベルを探せば、累積階調レベルＩ９を特定することができる。
Note that the example described in the column of the surface inspection method is a case where the
また、検査画像において白っぽく見える特異領域と黒っぽく見える特異領域とが共に含まれる場合は、図１０に示すように、最大階調レベルＩｍａｘから最小階調レベルＩｍｉｎ側にかけて輝度の頻度を累積する。また、最小階調レベルＩｍｉｎから最大階調レベルＩｍａｘ側にかけて輝度の頻度を累積する。それぞれの累積値が予め決められた累積数が得られる階調レベルを探せば、累積階調レベルＩ１０，Ｉ１１を特定することができる。 Further, in the case where both a singular region that looks whitish and a singular region that looks black in the inspection image are included, as shown in FIG. 10, the luminance frequency is accumulated from the maximum gradation level I max to the minimum gradation level I min side. . Also, the luminance frequency is accumulated from the minimum gradation level I min to the maximum gradation level I max side. The accumulated gradation levels I 10 and I 11 can be specified by searching for gradation levels at which the accumulated values of the respective accumulated values can be obtained in advance.
予め決められた累積数は、検出したい異常の大きさを表わす画素数であってもよい。この累積数の決定方法としては、オペレータが検出したい異常の大きさが存在するサンプル品の検査画像を後述する画像モニタ３８などで見て、そこに含まれる異常の大きさ（画素数）を概算する方法がある。例えば、図示しないが、まず、その画面上において異常を特定する。そして、特定した異常の大きさ（画素数）を計算する。画素数の計算はオペレータによる目算でもよく、或いは異常を線で囲んで特定し、その囲んだ領域の面積を自動計算させるようにしてもよい。
The predetermined cumulative number may be the number of pixels representing the magnitude of the abnormality to be detected. As a method of determining the cumulative number, an inspection image of a sample product having an abnormality size that the operator wants to detect is viewed on an
演算部１８は、特性値算出手段２４として、輝度の代表値に対応する代表階調レベルＩ０と累積階調レベル特定手段２２で特定した累積階調レベルＩ１〜Ｉ４（又はＩ５〜Ｉ８）との差を特性値Ｗ１〜Ｗ４（又はＷ５〜Ｗ８）として算出する。このとき、それぞれの検査画像４，６，８，１０ごとに、図５〜図８に示すように、度数分布データ作成手段２０で作成した度数分布データを用いる。詳しくは、表面検査方法の欄で説明した通りである。例えば、図８に示すように、特性値Ｗ４が大きい場合、累積階調レベルＩ４は、代表階調レベルＩ０から離れ、グラフの右側に位置している。これは、図４に示す特異領域１２の輝度分布がグラフの右側に位置している。
演算部１８は、最小特性値特定手段２６として、特性値算出手段２４で算出した全ての検査画像４，６，８，１０の特性値Ｗ１〜Ｗ４（又はＷ５〜Ｗ８）を比較して最小特性値Ｗ０（又はＷ００）を特定する。詳しくは、表面検査方法の欄で説明した通りである。
The
演算部１８は、評価対象値算出手段２８として、それぞれの検査画像４，６，８，１０ごとに、特性値算出手段２４で算出した特性値Ｗ１〜Ｗ４（又はＷ５〜Ｗ８）と最小特性値特定手段２６で特定した最小特性値Ｗ０（又はＷ００）の差に基づいて評価対象値Ｈ１〜Ｈ４（又はＨ５〜Ｈ８）を算出する。詳しくは、表面検査方法の欄で説明した通りである。
The
演算部１８は、判定手段３０として、評価対象値算出手段２８で算出した評価対象値の少なくとも最大の評価対象値としきい値を比較してもよい。
The calculating
少なくとも最大の評価対象値がしきい値よりも大きいときに、異常の存在が判定される。異常の存在の判定は、画像モニタ３８にその旨が表示されてもよい。少なくとも最大の評価対象値がしきい値以下のときに、異常の存在なしが判定される。異常の存在なしの判定は、画像モニタ３８にその旨が表示されてもよい。
When at least the maximum evaluation target value is larger than the threshold value, the presence of an abnormality is determined. The determination of the presence of abnormality may be displayed on the
演算処理装置１６は、図３に示すように、さらに、記憶部３２を備えていてもよい。演算処理装置１６の記憶部３２は、データ読み取り可能なＲＡＭ，ＲＯＭ、磁気ディスクなどの記憶媒体（記録媒体）を有しており、この記憶媒体は、磁気的、光学的記録媒体、もしくは半導体メモリ等で構成されている。記憶部３２は、予め決められた階調、予め決められた累積数、しきい値及び検査対象物２の複数の検査領域を撮像する際に使用する検査領域の位置及び撮像順などを示す位置情報などの基礎情報を記憶してもよい。
As shown in FIG. 3, the
本実施の形態に係る表面検査装置は、さらに、ライト３４と、ステージ３６と、画像モニタ３８と、入力装置４０とを有していてもよい。
The surface inspection apparatus according to the present embodiment may further include a light 34, a
ライト３４は、検査対象物２の表面を照射するための光源であり、表面を一様に照らすことができるような角度で検査対象物２に向けて配置されていてもよい。ライト３４は、複数配置されていてもよい。また、照度は、任意に調整できるようになっていてもよい。ライト３４は、イメージセンサ１４に対するノイズ光の入力を最小限に抑えるように設置位置や角度が調整できるようになっていてもよい。ライト３４は、例えば、リング照明、照明をイメージセンサ１４のレンズの光軸と平行に当て垂直に返ってくる反射で像を作る同軸落射照明などで構成されている。
The light 34 is a light source for irradiating the surface of the
ステージ３６は、ＸＹ軸を含む座標系のＸＹ軸平面に、検査対象物２を配置してもよい。ステージ３６は、図示しないキャリアによって、検査対象物２の面に平行に移動してもよい。図示しないキャリアは、図示しない駆動制御部に接続されていてもよい。図示しない駆動制御部は、演算処理装置１６からの指示により、図示しないキャリアを用いて、検査対象物２を配置するステージ３６のＸＹ座標方向の駆動を制御してもよい。
The
画像モニタ３８は、操作画面、データ入力画面、イメージセンサ１４で得られた検査画像４，６，８，１０などを表示してもよい。画像モニタ３８は、例えば、ＣＲＴ（Cathode-Ray Tube）、液晶ディスプレイなどで構成されている。
The image monitor 38 may display an operation screen, a data input screen,
入力装置４０は、演算処理装置１６に対して必要な情報などを外部から入力してもよい。入力装置４０は、例えば、文字や数字を入力するためのキーボード、画像モニタの画面上に表示されたカーソルで種々の操作をするマウス、ネットワーク経由でホストコンピュータなどと接続することが可能である。
The
以上説明したように、本実施の形態によれば、検査対象物２の検査画像４，６，８，１０ごとに評価対象値を算出し、このうち少なくとも最大の評価対象値をしきい値と比較して、その検査画像４，６，８，１０において輝度の大きく異なる領域の存否を検出し、異常の存在を判定する。ここで、評価対象値は、最小特性値（全検査画像の特性値のうち最小のもの）を使用して算出した値であって、全ての検査画像との関連において算出されるものである。したがって、輝度が異なる複数の検査対象物を連続的に検査しても、その都度、調整をしなくても簡単に異常の存在を判定することができる。
As described above, according to the present embodiment, the evaluation target value is calculated for each of the
本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、種々の変形が可能である。例えば、本発明は、実施の形態で説明した構成と実質的に同一の構成（例えば、機能、方法及び結果が同一の構成、あるいは目的及び結果が同一の構成）を含む。また、本発明は、実施の形態で説明した構成の本質的でない部分を置き換えた構成を含む。また、本発明は、実施の形態で説明した構成と同一の作用効果を奏する構成又は同一の目的を達成することができる構成を含む。また、本発明は、実施の形態で説明した構成に公知技術を付加した構成を含む。さらに、本発明は、実施の形態で説明した技術的事項のいずれかを限定的に除外した内容を含む。あるいは、本発明は、上述した実施の形態から公知技術を限定的に除外した内容を含む。 The present invention is not limited to the above-described embodiments, and various modifications can be made. For example, the present invention includes configurations that are substantially the same as the configurations described in the embodiments (for example, configurations that have the same functions, methods, and results, or configurations that have the same purposes and results). In addition, the invention includes a configuration in which a non-essential part of the configuration described in the embodiment is replaced. In addition, the present invention includes a configuration that achieves the same effect as the configuration described in the embodiment or a configuration that can achieve the same object. Further, the invention includes a configuration in which a known technique is added to the configuration described in the embodiment. Furthermore, the present invention includes contents that exclude any of the technical matters described in the embodiments in a limited manner. Or this invention includes the content which excluded the well-known technique limitedly from embodiment mentioned above.
２…検査対象物 ４，６，８，１０…検査画像 １２…特異領域 １４…イメージセンサ １６…演算処理装置 １８…演算部（中央処理装置） ２０…度数分布データ作成手段 ２２…累積階調レベル特定手段 ２４…特性値算出手段 ２６…最小特性値特定手段 ２８…評価対象値算出手段 ３０…判定手段 ３２…記憶部 ３４…ライト ３６…ステージ ３８…画像モニタ ４０…入力装置
2 ...
Claims (14)
それぞれの前記検査画像を構成する複数の画素の輝度を検出すること、
それぞれの前記検査画像ごとに、予め決められた階調の各階調レベルに属する輝度を有する前記画素の数を算出すること、
それぞれの前記検査画像ごとに、前記階調の最大階調レベル及び最小階調レベルの一方から他方への順に、各階調レベルに対応する前記画素の数を累積し、予め決められた累積数が得られる累積階調レベルを特定すること、
それぞれの前記検査画像ごとに、検出された前記輝度の代表値に対応する代表階調レベルを特定すること、
それぞれの前記検査画像ごとに、前記累積階調レベルと前記代表階調レベルの差を特性値として算出すること、
全ての前記検査画像の前記特性値を比較して最小特性値を特定すること、
それぞれの前記検査画像ごとに、前記特性値と前記最小特性値の差に基づいて評価対象値を算出すること、
しきい値と少なくとも最大の前記評価対象値を比較して、前記最大の評価対象値が前記しきい値よりも大きいときに、異常の存在を判定すること、
を含む表面検査方法。 Obtaining a plurality of inspection images by respectively imaging a plurality of inspection regions of the inspection object;
Detecting the luminance of a plurality of pixels constituting each of the inspection images;
Calculating the number of pixels having a luminance belonging to each gradation level of a predetermined gradation for each of the inspection images;
For each of the inspection images, the number of the pixels corresponding to each gradation level is accumulated in order from one of the maximum gradation level and the minimum gradation level of the gradation to a predetermined cumulative number. Identifying the resulting cumulative tone level,
Specifying a representative gradation level corresponding to the detected representative value of brightness for each of the inspection images;
Calculating a difference between the accumulated gradation level and the representative gradation level as a characteristic value for each of the inspection images;
Comparing the characteristic values of all the inspection images to identify a minimum characteristic value;
Calculating an evaluation target value based on a difference between the characteristic value and the minimum characteristic value for each of the inspection images;
Comparing the threshold with at least the maximum value to be evaluated and determining the presence of an abnormality when the maximum value to be evaluated is greater than the threshold;
Including surface inspection method.
前記代表階調レベルは、検出された前記輝度の平均値である表面検査方法。 The surface inspection method according to claim 1,
The surface inspection method, wherein the representative gradation level is an average value of the detected luminance.
前記代表階調レベルは、検出された前記輝度の最頻値である表面検査方法。 The surface inspection method according to claim 1,
The surface inspection method, wherein the representative gradation level is a mode value of the detected luminance.
前記代表階調レベルは、前記予め決められた階調の中央値である表面検査方法。 The surface inspection method according to claim 1,
The surface inspection method, wherein the representative gradation level is a median value of the predetermined gradation.
前記階調の最大階調レベルから最小階調レベルへの順に、各階調レベルに対応する前記画素の数を累積する表面検査方法。 In the surface inspection method described in any one of Claim 1 to 4,
A surface inspection method for accumulating the number of pixels corresponding to each gradation level in order from the maximum gradation level to the minimum gradation level of the gradation.
前記階調の最小階調レベルから最大階調レベルへの順に、各階調レベルに対応する前記画素の数を累積する表面検査方法。 In the surface inspection method described in any one of Claim 1 to 4,
A surface inspection method for accumulating the number of pixels corresponding to each gradation level in order from the minimum gradation level to the maximum gradation level of the gradation.
前記評価対象値を、前記特性値と前記最小特性値の差に係数を掛けて算出し、
前記係数は、それぞれの前記検査画像で検出された前記輝度の平均値を分母とし、前記予め決められた階調の中央値を分子とする分数に等しい値である表面検査方法。 The surface inspection method according to any one of claims 1 to 6,
The evaluation target value is calculated by multiplying the difference between the characteristic value and the minimum characteristic value by a coefficient,
The surface inspection method, wherein the coefficient is a value equal to a fraction with an average value of the luminance detected in each inspection image as a denominator and a median value of the predetermined gradation as a numerator.
撮像によって得られた複数の検査画像のそれぞれを構成する複数の画素の輝度データに基づいて、予め決められた階調の各階調レベルに属する輝度を有する前記画素の数を表わす度数分布データを作成する度数分布データ作成手段と、
それぞれの前記検査画像ごとに、前記度数分布データに基づいて、前記階調の最大階調レベル及び最小階調レベルの一方から他方への順に、各階調レベルに対応する前記画素の数を累積し、予め決められた累積数が得られる累積階調レベルを特定する累積階調レベル特定手段と、
それぞれの前記検査画像ごとに、前記度数分布データで前記輝度の代表値に対応する代表階調レベルと前記累積階調レベルとの差を特性値として算出する特性値算出手段と、
全ての前記検査画像の前記特性値を比較して最小特性値を特定する最小特性値特定手段と、
それぞれの前記検査画像ごとに、前記特性値と前記最小特性値の差に基づいて評価対象値を算出する評価対象値算出手段と、
を含み、
しきい値と少なくとも最大の前記評価対象値を比較して、前記最大の評価対象値が前記しきい値よりも大きいときに、異常の存在が判定される表面検査装置。 An image sensor for imaging a plurality of inspection areas of the inspection object;
Based on the luminance data of a plurality of pixels constituting each of a plurality of inspection images obtained by imaging, frequency distribution data representing the number of pixels having luminance belonging to each gradation level of a predetermined gradation is created. A frequency distribution data creation means,
For each inspection image, the number of the pixels corresponding to each gradation level is accumulated in order from one of the maximum gradation level and the minimum gradation level of the gradation based on the frequency distribution data. Cumulative gradation level specifying means for specifying a cumulative gradation level for obtaining a predetermined cumulative number;
A characteristic value calculating means for calculating a difference between a representative gradation level corresponding to a representative value of the luminance in the frequency distribution data and the cumulative gradation level as a characteristic value for each inspection image;
Minimum characteristic value specifying means for comparing the characteristic values of all the inspection images and specifying a minimum characteristic value;
Evaluation target value calculation means for calculating an evaluation target value based on the difference between the characteristic value and the minimum characteristic value for each of the inspection images;
Including
A surface inspection apparatus that compares a threshold value with at least the maximum evaluation target value and determines the presence of an abnormality when the maximum evaluation target value is greater than the threshold value.
前記代表階調レベルは、検出された前記輝度の平均値である表面検査装置。 In the surface inspection apparatus according to claim 8,
The surface inspection apparatus, wherein the representative gradation level is an average value of the detected luminance.
前記代表階調レベルは、検出された前記輝度の最頻値である表面検査装置。 In the surface inspection apparatus according to claim 8,
The surface inspection apparatus, wherein the representative gradation level is a detected mode value of the luminance.
前記代表階調レベルは、前記予め決められた階調の中央値である表面検査装置。 In the surface inspection apparatus according to claim 8,
The surface inspection apparatus, wherein the representative gradation level is a median value of the predetermined gradation.
前記階調の最大階調レベルから最小階調レベルへの順に、各階調レベルに対応する前記画素の数を累積する表面検査装置。 In the surface inspection apparatus according to any one of claims 8 to 11,
A surface inspection apparatus that accumulates the number of pixels corresponding to each gradation level in order from the maximum gradation level to the minimum gradation level of the gradation.
前記階調の最小階調レベルから最大階調レベルへの順に、各階調レベルに対応する前記画素の数を累積する表面検査装置。 In the surface inspection apparatus according to any one of claims 8 to 11,
A surface inspection apparatus that accumulates the number of pixels corresponding to each gradation level in order from the minimum gradation level to the maximum gradation level of the gradation.
前記評価対象値算出手段は、前記評価対象値を、前記特性値と前記最小特性値の差に係数を掛けて算出し、
前記係数は、それぞれの前記検査画像で検出された前記輝度の平均値を分母とし、前記予め決められた階調の中央値を分子とする分数に等しい値である表面検査装置。 In the surface inspection apparatus according to any one of claims 8 to 13,
The evaluation object value calculation means calculates the evaluation object value by multiplying a difference between the characteristic value and the minimum characteristic value by a coefficient,
The surface inspection apparatus, wherein the coefficient is a value equal to a fraction having an average value of the luminance detected in each inspection image as a denominator and a median value of the predetermined gradation as a numerator.
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