JP2010071694A

JP2010071694A - 表面検査装置、それを用いた欠陥検出方法、プログラム及び記録媒体

Info

Publication number: JP2010071694A
Application number: JP2008237065A
Authority: JP
Inventors: Ryuji Sakida; 隆二崎田
Original assignee: Ricoh Co Ltd
Current assignee: Ricoh Co Ltd
Priority date: 2008-09-16
Filing date: 2008-09-16
Publication date: 2010-04-02

Abstract

【課題】従来の縞パターン投影法とフーリエ変換法による三次元計測方法に、新たな処理フローを加えることにより、感光体表面に発生する膜厚むら、きず、突起、異物及び色むら等の全種の欠陥を検出する表面検査装置、それを用いた欠陥検出方法、プログラム及び記録媒体を提供する。
【解決手段】表面検査装置は、対象物上に縞パターンを投影する手段と、対象物の表面を撮像する手段と、対象物の画像データからフーリエ変換法により対象物の三次元形状データを算出する手段と、画像データの高周波成分に基づいて欠陥検出を行う手段と、低周波成分に基づいて欠陥検出を行う手段と、を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、対象物表面の凹凸や異物、傷、あるいは濃淡色むら等の欠陥を検出する表面検査装置、それを用いた欠陥検出方法、プログラム及び記録媒体に関する。

従来から、対象物に格子状のパターンを投影し、対象物各部の高さ分布に応じて変形した格子像から３次元形状を測定するモレア法やヘテロダイン法が知られている。しかし、このような方法では、形状が滑らかでかつ各部が接続された対象物以外には適用することができないという問題があった。

上記問題を解決するために、運動中や変形中の不連続物体の瞬時形状の計測を可能にする３次元形状測定方法が開示されている（例えば、特許文献１）。具体的には、周期と向きが互いに異なる複数の１次元格子を重畳させた２次元格子パターンを対象物に投影して、対象物の３次元形状に応じて変形した２次元格子像を撮像し、２次元格子から像から１次元格子成分毎に位相を検出することにより測定値を得る技術である。

また、３次元形状を測定するためには、装置が複雑化してしまうという問題があった。この問題を解決するために、容易な装置で位相分布を３次元的に測定する、フーリエ変換法を用いた測定方法も開示されている（例えば、特許文献２）。

ここで、従来の上記したフーリエ変換法と縞パターン投影法による三次元計測手法に関して、非特許文献１の「フーリエ変換法を用いた三次元形状計測」を参考にし、縞パターン投影法を示す図６を用いて説明する。図６に示すように、この方法は、高さL の位置にあるプロジェクターから縞パターンを対象物体に対して斜めに投影し、物体表面上の変形格子像を距離D 離れた位置にあるカメラで撮影し、得られた画像から、物体形状による縞パターンのずれ量を位相として算出する方法である。カメラによって撮影された変形格子像g(x,y)は下記式(１)、図７のように表される。

g(x,y)=a(x,y)+b(x,y)cos〔2π(f_x0x+f_y0y)+φ(x,y)〕・・・式(１)

ここで、a(x,y)は背景、b(x,y)は縞の明暗変化の振幅分布である。fx0、fy0は投影縞パターンの縞間隔に依存するキャリア周波数であり、φ(x,y)は物体形状の情報を持つ位相である。位相φ(x,y)と物体の高さｈ(x、y)は下記式(２)で関係付けられる。

変形格子像の画像g(x,y)から、不要信号a(x,y)、b(x,y)を除去し、物体の高さ情報を持つ位相φ(x,y)のみを取り出す手法がフーリエ変換法である。変形格子像の画像g(x,y)をフーリエ変換すると下記式(３)のようになる。

G(f_x,f_y)=A(f_x,f_y)+C(f_x-f_x0,f_y-f_y0)+C^*〔-(f_x+f_x0),-(f_y-f_y0)〕・・・式(３)

c(x,y)=(1/2)b(x、y)exp〔iφ(x,y)〕・・・式(４)

ここで、*は複素共を、A(fx,fy)はa(x,y)の、フーリエ変換をC(fx,fy)は上記式（４）のフーリエ変換を示す。

物体形状の情報を含む関数C(fx,fy) がキャリア周波数fx0、fy0 によって不要な信号A(fx,fy)と分離されているのがわかる。このスペクトルG(fx,fy)の各項の絶対値を周波数空間に図示すると図８のようになる。上記式(３)において、図９に示すように、C(fx-fx0,fy-fy0)だけを取り出し、キャリア周波数fx0,fy0分だけ原点方向にシフトすることにより、C（fx、fy）が得られる（図１０参照）。このスペクトルの逆フーリエ変換により、複素振幅c(x,y)が得られるので、虚数部と実数部のアークタンジェントにより位相φ(x,y)を算出する(式(５))。

φ(x,y)=tan^-1〔Im [c(x,y)]/Re[c(x,y)]〕・・・式(５)

最後に上記式(２)の関係から、位相φ(x,y)を高さｈ(x、y)に変換すれば、対象面の三次元形状計測をすることができる。
特許第３３８８６８４号公報特開平１１−２３０８３３号公報「フーリエ変換法を用いた三次元形状計測」、電気通信大学2007年度ＥＴＬＮｏ.6 尾藤浩一http://www.ils.uec.ac.jp/AtractiveGI/ETL_2007/prog_6/ETL6.pdf

ここで、ＯＰＣ（Organic PhotoConductor）ドラムのような対象物の表面検査に、上述の計測手法を適用する場合を考える。図１１に示すようなＯＰＣドラムは、金属素菅上に、UC(UnderCoat)層、CG(Charge Generation)層、CT(Charge Transfer)層といった層が形成された構造になっている。発生する欠陥種として、表面層に発生する膜厚むら（図１１:ａ）やキズ（図１１:ｂ）、突起（図１１:ｃ）、CT層に混入した異物（図１１:ｄ）、CG層の塗布むらに起因する色むら（図１１:ｅ）等がある。

図１１のａの膜厚むらのような欠陥は、膜厚むらの空間周波数よりやや高いキャリア周波数を設定すれば、上述の縞パターン投影法とフーリエ変換法により、形状計測が可能である。しかし、図１１ｂのキズ、ｃの突起、ｄの異物は、大きさが小さくかつ形状変化が急激な為、空間周波数が高くなりすぎてしまい、図９のC(fx-fx0,fy-fy0)だけを取り出す処理のところで除去されてしまうため、検出できない。また、図１１のｅの色むらは、画像上、キャリア周波数より低周波であり、上記式(１)のa(x,y)やb(x,y)に含まれている。しかし、これらの信号は、フーリエ変換法においては不要信号として除去されてしまうため、その結果、色むらは検出することができない。

すなわち、縞パターン投影法とフーリエ変換法による三次元計測方法を適用してＯＰＣドラム表面検査を行おうとした場合、膜厚むらの検出は可能であるが、その他のキズ、突起、異物、色むら等の欠陥は検出できないという問題があった。

本発明はこのような実情を鑑みてなされたものであり、従来の縞パターン投影法とフーリエ変換法による三次元計測方法に、新たな処理フローを加えることにより、対象物表面に発生する膜厚むら、きず、突起、異物及び色むら等の全種の欠陥を検出する表面検査装置、それを用いた欠陥検出方法、プログラム及び記録媒体を提供することを目的とする。

本発明の表面検査装置は、対象物上に縞パターンを投影する縞パターン投影手段と、対象物の表面を撮像する撮像手段と、縞パターン投影手段及び撮像手段により得られた対象物の画像データからフーリエ変換法により対象物の三次元形状データを算出する三次元形状演算手段と、対象物の画像データの高周波成分に基づいて欠陥検出を行う高周波欠陥検出手段と、を備えることを特徴とする。

本発明の表面検査装置は、対象物の画像データの低周波成分に基づいて欠陥検出を行う低周波欠陥検出手段をさらに備えることを特徴とする。

本発明の表面検査装置は、キズ、突起、異物混入及び色むらという欠陥を検出することを特徴とする。

本発明の欠陥検出方法は、対象物上に縞パターンを投影する縞パターン投影ステップと、対象物の表面を撮像する撮像ステップと、縞パターン投影ステップ及び撮像ステップにより得られた対象物の画像データからフーリエ変換法により対象物の三次元形状データを算出する三次元形状演算ステップと、対象物の画像データのキャリア周波数よりも高い高周波成分を除去せずに残し、該高周波成分に基づいて欠陥検出を行う高周波欠陥検出ステップと、を備えることを特徴とする。

本発明の欠陥検出方法は、対象物の画像データのキャリア周波数よりも低い低周波成分を除去せずに残し、該低周波成分に基づいて欠陥検出を行う低周波欠陥検出ステップをさらに備えることを特徴とする。

本発明のプログラムは、対象物上に縞パターンを投影する処理と、対象物の表面を撮像する処理と、投影する処理及び撮像する処理により得られた対象物の画像データからフーリエ変換法により対象物の三次元形状データを算出する処理と、対象物の画像データの高周波成分に基づいて欠陥検出を行う処理と、対象物の画像データの低周波成分に基づいて欠陥検出を行う処理と、をコンピュータに実行させる。

本発明によれば、対象物表面に発生する、例えば膜厚むら、きず、突起、異物及び色むら等の全種の欠陥を検出することが可能となる。

以下に本発明の実施形態の例について、図面を用いて詳細に説明する。尚、本実施形態では、対象物としてＯＰＣドラムを例に挙げて説明する。

まず本実施形態に係る表面検査装置の光学系の構成は、上記図６と同様の構成を適用することが可能であり、パターンを投影するパターン投影機（Projector）からパターンをＯＰＣドラム表面に投影し、その変形格子像g’(x,y)をカメラによって撮像する。より具体的には、高さL の位置にあるプロジェクターから縞パターンを対象物体に対して斜めに投影し、物体表面上の変形格子像を距離D 離れた位置にあるカメラで撮影し、得られた画像から、物体形状による縞パターンのずれ量を位相として算出する。尚、光学系の構成はこれに限定されるものでない。

ここで、ＯＰＣドラム上に発生する、色むらの空間周波数をｆｘc、ｆyc、膜厚むらの空間周波数ｆxl、fyl、キズ、突起、異物の空間周波数をｆxd、fydとすると、下記式(６)のような関係となる。

f_xc、ｆ_yc < ｆ_xl、f_yl <ｆ_xd、f_yd・・・式(６)

ここで、下記式(７)が成り立つようにキャリア周波数ｆx0、fy0を設定する。発生する最も小さい膜厚むらの空間周波数の数倍程度で良い。

f_xc、ｆ_yc < ｆ_xl、f_yl <ｆ_x0、f_y0<ｆ_xd、f_yd・・・式(７)

以上のような関係にある各種欠陥が存在する場合、カメラによって得られる変形格子像は下記式（８）、図１に示すようになる。

g’(x,y)=a(x,y)+b(x,y)cos〔2π(f_x0x+f_y0y)+φ(x,y)〕+ d(x,y)・・・式(８)

色むらの情報は、照明むらなどと合わさりa(x,y)とb(x,y)に含まれる。膜厚むらによる高さ情報は、位相φ（x、y）に含まれる。最後のd(x,y)には、キズ、突起、異物といった空間周波数の高い欠陥の情報を含んでいる。次に変形格子像の画像g’(x,y)をフーリエ変換すると下記式(９)のようになる。

G’(f_x,f_y)=A(f_x,f_y)+C(f_x-f_x0,f_y-f_y0)+C^*〔-(f_x+f_x0),-(f_y-f_y0)〕+ D(f_x,f_y)・・・式(９)

ここで、D(fx,fy)は、d(x,y)のフーリエ変換を示す。このスペクトルG’(fx,fy)の各項の絶対値を周波数空間に図示すると図２のようになる。上述した図８に比べ、キズ、突起、異物による高周波成分が加わることになる。

この後、三次元形状演算装置では、C(fx-fx0,fy-fy0)を取り出し、原点移動後、逆フーリエ変換にして複素振幅c(x,y)を求め、アークタンジェントによる位相φ(x、y)を算出し、高さh(x、y)に変換し、膜厚むらによる形状変化を計測する。

（実施形態１）
図３は、本実施形態に係る表面検査装置の処理方法の例を示す。本実施形態では、表面検査装置による欠陥検出処理例について、図３に示す図を用いて説明する。

図３に示すように、本実施形態に係る表面検査装置は、上記三次元形状演算装置に加え、高周波欠陥検出装置を備えている。高周波欠陥検出装置での処理方法を説明する。まず、スペクトルG’(fx,fy)から高周波成分のみを抽出し、逆フーリエ変換を行う。その結果、元の変更格子像g'(x,y)から、パターンや背景光による明暗変化が消え、キズ、突起、異物といった空間周波数の高い欠陥による明暗変化のみが残る。その後、閾値処理により２値画像に変換し、孤立点除去、膨張、収縮といったモホロジー処理によりノイズを除去後、ラベリング処理で一つの塊として認識する。各ラベルに対して、画素数、長さといった欠陥特徴量を算出し、その特徴量の大きさにより良否判定を行う。

本実施形態により、縞パターン投影法とフーリエ変換法による三次元計測方法において、従来除去していたキャリア周波数より高い高周波成分を用いることにより、キズ、突起、異物といった空間周波数の高い欠陥を同じ変形格子画像から検出することが可能となる。

（実施形態２）
図４は、本実施形態に係る表面検査装置の処理方法の例を示す。本実施形態では、表面検査装置による欠陥検出処理例について、図４に示す図を用いて説明する。

図４に示すように、本実施形態に係る表面検査装置は、上記三次元形状演算装置に加え、低周波欠陥検出装置を備えている。低周波欠陥検出装置での処理方法を説明する。まず、スペクトルG’(fx,fy)から低周波成分のみを抽出し、逆フーリエ変換を行う。その結果、元の変更格子像g'(x,y)から、パターンによる明暗変化や、キズ、突起、異物といった空間周波数の高い欠陥による明暗変化が除去され、色むら照明むらによる低周波な明暗変化のみが残る。照明むらによる明暗変化は、シェーディング補正により、分離する。シェーディング補正の方法としては、良品画像や白色基準板等を撮像した画像から生成した照明むらデータを生成し、検査対象の画像から差し引くといった方法が考えられる。シェーディング補正後、画像を適当な矩形領域に分割し、各矩形領域内で画像データの標準偏差を算出し、その大きさにより良否判定を行う。

本実施形態により、縞パターン投影法とフーリエ変換法による三次元計測方法において、従来除去していたキャリア周波数より低い低周波成分を用いることにより、色むらといった空間周波数の低い欠陥を同じ変形格子画像から検出することが可能となる。

（実施形態３）
図５は、本実施形態に係る表面検査装置の処理方法の例を示す。本実施形態では、表面検査装置による欠陥検出処理例について、図５に示す図を用いて説明する。

図５に示すように、本実施形態に係る表面検出装置は、上記三次元形状演算装置に加え、高周波欠陥検出装置及び低周波欠陥検出装置を備えている。

各演算装置での処理方法は前述と同様である。すなわち、高周波欠陥検出装置では、スペクトルG’(fx,fy)から高周波成分のみを抽出し、逆フーリエ変換を行う。その後、閾値処理により２値画像に変換し、孤立点除去、膨張、収縮といったモホロジー処理によりノイズを除去後、ラベリング処理で一つの塊として認識する。各ラベルに対して、画素数、長さといった欠陥特徴量を算出し、その特徴量の大きさにより良否判定を行う。

低周波欠陥検出装置では、スペクトルG’(fx,fy)から低周波成分のみを抽出し、逆フーリエ変換を行う。照明むらによる明暗変化を、シェーディング補正により、分離する。シェーディング補正後、画像を適当な矩形領域に分割し、各矩形領域内で画像データの標準偏差を算出し、その大きさにより良否判定を行う。

本実施形態により、縞パターン投影法とフーリエ変換法による三次元計測装置において、三次元形状演算装置に加え高周波欠陥検出装置及び低周波欠陥検出装置を備え、従来除去していた高周波成分及び低周波成分を用いることにより、キズ、突起、異物といった空間周波数の高い欠陥及び色むらといった空間周波数の低い欠陥を同じ変形格子画像から検出することが可能となる。

尚、図３〜５に示す処理を、ＣＰＵが実行するためのプログラムは本発明によるプログラムを構成する。このプログラムを記録するコンピュータ読み取り可能な記録媒体としては、半導体記憶部や光学的及び／又は磁気的な記憶部等を用いることができる。このようなプログラム及び記録媒体を、前述した各実施形態とは異なる構成のシステム等で用い、そこのＣＰＵで上記プログラムを実行させることにより、本発明と実質的に同じ効果を得ることができる。

以上好適な実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は上述した表面検査装置、それを用いた欠陥検出方法、プログラム及び記録媒体に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であるということは言うまでもない。

本発明は、光ディスクや感光体ドラムの欠陥検査方法及び装置にも適用することが可能である。

本実施形態に係る表面検査装置の光学系により得られる変形格子像例を示す図である。スペクトルG’(fx,fy)の各項の絶対値を周波数空間に示す図である。本実施形態に係る表面検査装置の処理方法例を示す図である。本実施形態に係る表面検査装置の処理方法例を示す図である。本実施形態に係る表面検査装置の処理方法例を示す図である。従来の縞パターン投影法を示す図である。従来技術の光学系により撮影された変形格子像を示す図である。従来技術のスペクトルG(fx,fy)の各項の絶対値を周波数空間に示した図である。従来技術のC(fx-fx0,fy-fy0)だけを取り出した場合の絶対値を周波数空間に示した図である。従来技術のC（fx、fy）の絶対値を周波数空間に示した図である。ＯＰＣドラムに発生する欠陥を示す図である。

Claims

対象物上に縞パターンを投影する縞パターン投影手段と、
前記対象物の表面を撮像する撮像手段と、
前記縞パターン投影手段及び撮像手段により得られた前記対象物の画像データからフーリエ変換法により対象物の三次元形状データを算出する三次元形状演算手段と、
前記対象物の画像データの高周波成分に基づいて欠陥検出を行う高周波欠陥検出手段と、を備えることを特徴とする表面検査装置。
前記対象物の画像データの低周波成分に基づいて欠陥検出を行う低周波欠陥検出手段をさらに備えることを特徴とする請求項１記載の表面検査装置。
前記高周波欠陥検出手段は、キズ、突起及び異物という欠陥を検出することを特徴とする請求項１又は２に記載の表面検査装置。
前記低周波欠陥検出手段は、色むらの欠陥を検出することを特徴とする請求項１から３の何れか１項に記載の表面検査装置。
対象物上に縞パターンを投影する縞パターン投影ステップと、
前記対象物の表面を撮像する撮像ステップと、
前記縞パターン投影ステップ及び撮像ステップにより得られた前記対象物の画像データからフーリエ変換法により対象物の三次元形状データを算出する三次元形状演算ステップと、
前記対象物の画像データのキャリア周波数よりも高い高周波成分を除去せずに残し、該高周波成分に基づいて欠陥検出を行う高周波欠陥検出ステップと、を備えることを特徴とする欠陥検出方法。
前記対象物の画像データのキャリア周波数よりも低い低周波成分を除去せずに残し、該低周波成分に基づいて欠陥検出を行う低周波欠陥検出ステップをさらに備えることを特徴とする請求項５記載の欠陥検出方法
前記高周波欠陥検出ステップは、キズ、突起及び異物という欠陥を検出することを特徴とする請求項５又は６に記載の欠陥検出方法。
前記低周波欠陥検出ステップは、色むらの欠陥を検出することを特徴とする請求項５から７の何れか１項に記載の表面検査装置。
対象物上に縞パターンを投影する処理と、
前記対象物の表面を撮像する処理と、
前記投影する処理及び撮像する処理により得られた前記対象物の画像データからフーリエ変換法により対象物の三次元形状データを算出する処理と、
前記対象物の画像データの高周波成分に基づいて欠陥検出を行う処理と、をコンピュータに実行させるプログラム。
前記対象物の画像データの低周波成分に基づいて欠陥検出を行う処理をさらにコンピュータに実行させる請求項９記載のプログラム。
請求項９又は１０に記載のプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。