JP3418958B2 - 微小隙間検査装置および微小隙間検査方法 - Google Patents
微小隙間検査装置および微小隙間検査方法Info
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Description
間に発生する光干渉縞の画像を取得して、光干渉縞の分
布形状から微小隙間の異物の有無や歪みの度合を検査す
る微小隙間検査装置および微小隙間検査方法に係り、特
に、微小隙間の異物の有無や歪みの度合を正確かつ高速
に検査する微小隙間検査装置および微小隙間検査方法に
関する。
検査する方法としては、種々の方法が提案されている。
例えば第1の方法として、光干渉縞のデータを解析して
ギャップ長を測定する方法があり、また第2の方法とし
て、干渉縞の歪みを目視で官能的に検査する方法があ
る。尚、第1の方法の具体例には、例えば、特開昭59
−178304号公報に開示された「微小間隔測定方法
および装置」がある。
微小隙間検査装置および微小隙間検査方法にあっては、
まず、第1の方法は、微小隙間の光路差で見られる干渉
縞が、波長の違いにより強弱の周期が異なるという性質
を利用するものであり、該性質によって2次元状に広が
る干渉縞のデータを取得し、ピーク値との位相の関係で
絶対的なギャップ長を算出することができるが、2次元
状のギャップ長データより平行度や異物の有無などを検
査するには、さらに2次元状ギャップ長分布の複雑な解
析な演算を要し、高度な解析ツールと莫大な解析時間が
必要となるという問題点があった。
おいては、リング状の領域を真円と比較して読みとるこ
とは困難な作業であり、個人差や体調によって微妙な歪
みを検出することは不可能であるという問題点があっ
た。
工の進歩により、電極が取り付けられたガラスに対向し
て、感圧部を備えたシリコン部材が微少隙間を介して接
合された構造の静電容量検出式半導体圧力センサ等が数
多く出現してきているが、このような半導体部品の検査
においては、微小隙間の平行度や歪みの量、或いは、シ
リコン部材の感圧部が同心円状に(対称性を保ちつつ)
変形しているかどうかを検査しなければならない。上記
従来の微小隙間検査装置および微小隙間検査方法によれ
ば、これらの検査を行うための処理アルゴリズムに複雑
な演算を要することから、高価な画像処理装置を具備す
ることが要求され、結果として検査装置が高価なものと
なり、また、検査処理に長い演算時間を要するという問
題点もあった。
目してなされたもので、その目的とするところは、リン
グ状の微小隙間に発生する光干渉縞の画像を取得して行
われる微小隙間の異物の有無や歪みの度合の検査におい
て、目視による官能的な検査を排除して機械的かつ容易
な処理アルコリズムによって検査を行うことで、安定か
つ正確な検査を安価な構成で高速に実現する微小隙間検
査装置および微小隙間検査方法を提供することにある。
の発明は、リング状の微小隙間に発生する光干渉縞の画
像を取得して、微小隙間の異物の有無を検査する微小隙
間検査装置であって、前記光干渉縞の画像を、前記リン
グの中心から放射状に延びる任意の直線からの角度と前
記リングの中心からの距離とで定まる座標の離散的画像
データとして扱い、同一距離の所定角度間における前記
離散的画像データの変位を求める微分手段と、前記離散
的画像データの変位に基づいて、微小隙間の異物の有無
を判定する判定手段とを具備することを特徴とする微小
隙間検査装置にある。
リング状の微小隙間に発生する光干渉縞の画像を取得し
て、微小隙間の異物の有無を検査する微小隙間検査装置
であって、前記光干渉縞の画像において、前記リングの
中心から放射状に延びる任意の直線からの角度と前記リ
ングの中心からの距離とで定まる座標の画像データを、
行が前記角度に、列が前記距離にそれぞれ対応する第1
行列上に展開する第1行列展開手段と、前記第1行列の
相互に隣接する列の差分をとって、該差分の結果を列と
する第2行列を生成する第2行列生成手段と、前記第2
行列に基づいて、微小隙間の異物の有無を判定する判定
手段とを具備することを特徴とする微小隙間検査装置に
ある。
リング状の微小隙間に発生する光干渉縞の画像を取得し
て、微小隙間の異物の有無または歪みを検査する微小隙
間検査装置であって、前記光干渉縞の画像を、前記リン
グの中心から放射状に延びる任意の直線からの角度と前
記リングの中心からの距離とで定まる座標の離散的画像
データとして扱い、該離散的画像データを所定角度によ
って等分し、群内の相対的な角度座標の順序が維持され
る複数の群に分割する分割手段と、相互に隣接する群間
において、相対的な角度座標順に、同一距離の前記離散
的画像データの変位を求める微分手段と、前記離散的画
像データの変位に基づいて、微小隙間の異物の有無また
は歪みの度合を判定する判定手段とを具備することを特
徴とする微小隙間検査装置にある。
リング状の微小隙間に発生する光干渉縞の画像を取得し
て、微小隙間の異物の有無を検査する微小隙間検査装置
であって、前記光干渉縞の画像において、前記リングの
中心から放射状に延びる任意の直線からの角度と前記リ
ングの中心からの距離とで定まる座標の離散的画像デー
タとして扱い、該離散的画像データを所定角度によって
N等分(Nは任意の正整数)し、群内の相対的な角度座
標の順序が維持されるN個の群に分割する分割手段と、
行が前記角度に、列が前記距離にそれぞれ対応する第1
行列上で、前記N個の群の内で相対的にi番目(i=1
〜N)の角度座標を含む群の最も小さい角度の画像デー
タを第i行に、該群の2番目に小さい角度の画像データ
を第N+i行に、…、該群のj番目に小さい角度の画像
データを第j×N+i行に、…と順に展開する第1行列
展開手段と、前記第1行列の相互に隣接する列の差分を
とって、該差分の結果を列とする第2行列を生成する第
2行列生成手段と、前記第2行列に基づいて、微小隙間
の異物の有無を判定する判定手段とを具備することを特
徴とする微小隙間検査装置にある。
前記判定手段が、前記第2行列の列における各要素に基
づく標準偏差を算出し、各列の標準偏差の最大値と最小
値の差に基づいて、微小隙間の異物の有無を判定するこ
とを特徴とする請求項2または4に記載の微小隙間検査
装置にある。
リング状の微小隙間に発生する光干渉縞の画像を取得し
て、微小隙間の歪みを検査する微小隙間検査装置であっ
て、前記光干渉縞の画像において、前記リングの中心か
ら放射状に延びる任意の直線からの角度と前記リングの
中心からの距離とで定まる座標の離散的画像データとし
て扱い、該離散的画像データを所定角度によってN等分
(Nは任意の正整数)し、群内の相対的な角度座標の順
序が維持されるN個の群に分割する分割手段と、行が前
記角度に、列が前記距離にそれぞれ対応する第1行列上
で、前記N個の群の内で相対的にi番目(i=1〜N)
の角度座標を含む群の最も小さい角度の画像データを第
i行に、該群の2番目に小さい角度の画像データを第N
+i行に、…、該群のj番目に小さい角度の画像データ
を第j×N+i行に、…と順に展開する第1行列展開手
段と、前記第1行列の相互に隣接する行の差分をとっ
て、該差分の結果を行とする第2行列を生成する第2行
列生成手段と、前記第2行列に基づいて、微小隙間の歪
みの度合を判定する判定手段とを具備することを特徴と
する微小隙間検査装置にある。
前記判定手段が、前記第2行列の行における各要素に基
づく標準偏差を算出し、各行の標準偏差の最大値と最小
値の差に基づいて、微小隙間の歪みの度合を判定するこ
とを特徴とする請求項6に記載の微小隙間検査装置にあ
る。
リング状の微小隙間に発生する光干渉縞の画像を取得し
て、微小隙間の異物の有無を検査する微小隙間検査方法
であって、前記光干渉縞の画像を、前記リングの中心か
ら放射状に延びる任意の直線からの角度と前記リングの
中心からの距離とで定まる座標の離散的画像データとし
て扱い、同一距離の所定角度間における前記離散的画像
データの変位を求める微分ステップと、前記離散的画像
データの変位に基づいて、微小隙間の異物の有無を判定
する判定ステップとを具備することを特徴とする微小隙
間検査方法にある。
リング状の微小隙間に発生する光干渉縞の画像を取得し
て、微小隙間の異物の有無を検査する微小隙間検査方法
であって、前記光干渉縞の画像において、前記リングの
中心から放射状に延びる任意の直線からの角度と前記リ
ングの中心からの距離とで定まる座標の画像データを、
行が前記角度に、列が前記距離にそれぞれ対応する第1
行列上に展開する第1行列展開ステップと、前記第1行
列の相互に隣接する列の差分をとって、該差分の結果を
列とする第2行列を生成する第2行列生成ステップと、
前記第2行列に基づいて、微小隙間の異物の有無を判定
する判定ステップとを具備することを特徴とする微小隙
間検査方法にある。
は、リング状の微小隙間に発生する光干渉縞の画像を取
得して、微小隙間の異物の有無または歪みを検査する微
小隙間検査方法であって、前記光干渉縞の画像を、前記
リングの中心から放射状に延びる任意の直線からの角度
と前記リングの中心からの距離とで定まる座標の離散的
画像データとして扱い、該離散的画像データを所定角度
によって等分し、群内の相対的な角度座標の順序が維持
される複数の群に分割する分割ステップと、相互に隣接
する群間において、相対的な角度座標順に、同一距離の
前記離散的画像データの変位を求める微分ステップと、
前記離散的画像データの変位に基づいて、微小隙間の異
物の有無または歪みの度合を判定する判定ステップとを
具備することを特徴とする微小隙間検査方法にある。
は、リング状の微小隙間に発生する光干渉縞の画像を取
得して、微小隙間の歪みを検査する微小隙間検査方法で
あって、前記光干渉縞の画像において、前記リングの中
心から放射状に延びる任意の直線からの角度と前記リン
グの中心からの距離とで定まる座標の離散的画像データ
として扱い、該離散的画像データを所定角度によってN
等分(Nは任意の正整数)し、群内の相対的な角度座標
の順序が維持されるN個の群に分割する分割ステップ
と、行が前記角度に、列が前記距離にそれぞれ対応する
第1行列上で、前記N個の群の内で相対的にi番目(i
=1〜N)の角度座標を含む群の最も小さい角度の画像
データを第i行に、該群の2番目に小さい角度の画像デ
ータを第N+i行に、…、該群のj番目に小さい角度の
画像データを第j×N+i行に、…と順に展開する第1
行列展開ステップと、前記第1行列の相互に隣接する列
の差分をとって、該差分の結果を列とする第2行列を生
成する第2行列生成ステップと、前記第2行列に基づい
て、微小隙間の異物の有無を判定する判定ステップとを
具備することを特徴とする微小隙間検査方法にある。
は、前記判定ステップが、前記第2行列の列における各
要素に基づく標準偏差を算出し、各列の標準偏差の最大
値と最小値の差に基づいて、微小隙間の異物の有無を判
定することを特徴とする請求項9または11に記載の微
小隙間検査方法にある。
は、リング状の微小隙間に発生する光干渉縞の画像を取
得して、微小隙間の歪みを検査する微小隙間検査方法で
あって、前記光干渉縞の画像において、前記リングの中
心から放射状に延びる任意の直線からの角度と前記リン
グの中心からの距離とで定まる座標の離散的画像データ
として扱い、該離散的画像データを所定角度によってN
等分(Nは任意の正整数)し、群内の相対的な角度座標
の順序が維持されるN個の群に分割する分割ステップ
と、行が前記角度に、列が前記距離にそれぞれ対応する
第1行列上で、前記N個の群の内で相対的にi番目(i
=1〜N)の角度座標を含む群の最も小さい角度の画像
データを第i行に、該群の2番目に小さい角度の画像デ
ータを第N+i行に、…、該群のj番目に小さい角度の
画像データを第j×N+i行に、…と順に展開する第1
行列展開ステップと、前記第1行列の相互に隣接する行
の差分をとって、該差分の結果を行とする第2行列を生
成する第2行列生成ステップと、前記第2行列に基づい
て、微小隙間の歪みの度合を判定する判定ステップとを
具備することを特徴とする微小隙間検査方法にある。
は、前記判定ステップが、前記第2行列の行における各
要素に基づく標準偏差を算出し、各行の標準偏差の最大
値と最小値の差に基づいて、微小隙間の歪みの度合を判
定することを特徴とする請求項13に記載の微小隙間検
査方法にある。
は、請求項8、9または12に記載の発明によれば、リ
ング状の微小隙間に発生する光干渉縞について取得した
画像を、リングの中心から放射状に延びる任意の直線か
らの角度とリングの中心からの距離とで定まる座標の離
散的画像データとして扱い、第1行列展開手段により、
該画像データを、行が角度に、列が距離にそれぞれ対応
する第1行列上に展開する。次に、第2行列生成手段で
は、同一距離の所定角度間における離散的画像データの
変位を求めるべく、第1行列の相互に隣接する列の差分
をとって、該差分の結果を列とする第2行列を生成す
る。さらに、判定手段では、離散的画像データの変位を
表す第2行列に基づき、例えば、第2行列の列における
各要素に基づく標準偏差を算出し、各列の標準偏差の最
大値と最小値の差に基づいて、微小隙間の異物の有無を
判定する。このように、リング状の微小隙間に発生する
光干渉縞の画像を取得して行われる微小隙間の異物の有
無の検査を、目視による官能的な検査を排除し、機械的
かつ容易な行列処理のアルコリズムによって行うので、
安定かつ正確な検査を安価な構成で高速に行うことが可
能となる。
求項10、11または12に記載の発明によれば、リン
グ状の微小隙間に発生する光干渉縞について取得した画
像を、リングの中心から放射状に延びる任意の直線から
の角度とリングの中心からの距離とで定まる座標の離散
的画像データとして扱い、分割手段により、該離散的画
像データを所定角度によってN等分(Nは任意の正整
数)し、群内の相対的な角度座標の順序が維持されるN
個の群に分割する。次に、第1行列展開手段により、行
が角度に、列が距離にそれぞれ対応する第1行列上で、
N個の群の内で相対的にi番目(i=1〜N)の角度座
標を含む群の最も小さい角度の画像データを第i行に、
該群の2番目に小さい角度の画像データを第N+i行
に、…、該群のj番目に小さい角度の画像データを第j
×N+i行に、…と順に展開し、次に、第2行列生成手
段では、相互に隣接する群間において、相対的な角度座
標順に、同一距離の離散的画像データの変位を求めるべ
く、第1行列の相互に隣接する列の差分をとって、該差
分の結果を列とする第2行列を生成する。さらに、判定
手段では、離散的画像データの変位を表す第2行列に基
づき、例えば、第2行列の列における各要素に基づく標
準偏差を算出し、各列の標準偏差の最大値と最小値の差
に基づいて、微小隙間の異物の有無を判定する。このよ
うに、リング状の微小隙間に発生する光干渉縞の画像を
取得して行われる微小隙間の異物の有無の検査を、目視
による官能的な検査を排除し、機械的かつ容易な行列処
理のアルコリズムによって行うので、安定かつ正確な検
査を安価な構成で高速に行うことが可能となる。
請求項10、13または14に記載の発明によれば、リ
ング状の微小隙間に発生する光干渉縞について取得した
画像を、リングの中心から放射状に延びる任意の直線か
らの角度とリングの中心からの距離とで定まる座標の離
散的画像データとして扱い、分割手段により、該離散的
画像データを所定角度によってN等分(Nは任意の正整
数)し、群内の相対的な角度座標の順序が維持されるN
個の群に分割する。次に、第1行列展開手段により、行
が角度に、列が距離にそれぞれ対応する第1行列上で、
N個の群の内で相対的にi番目(i=1〜N)の角度座
標を含む群の最も小さい角度の画像データを第i行に、
該群の2番目に小さい角度の画像データを第N+i行
に、…、該群のj番目に小さい角度の画像データを第j
×N+i行に、…と順に展開し、次に、第2行列生成手
段では、相互に隣接する群間において、相対的な角度座
標順に、同一距離の前記離散的画像データの変位を求め
るべく、第1行列の相互に隣接する行の差分をとって、
該差分の結果を行とする第2行列を生成する。さらに、
判定手段では、離散的画像データの変位を表す第2行列
に基づき、例えば、第2行列の行における各要素に基づ
く標準偏差を算出し、各行の標準偏差の最大値と最小値
の差に基づいて、微小隙間の歪みの度合を判定する。こ
のように、リング状の微小隙間に発生する光干渉縞の画
像を取得して行われる微小隙間の歪みの度合の検査を、
目視による官能的な検査を排除し、機械的かつ容易な行
列処理のアルコリズムによって行うので、安定かつ正確
な検査を安価な構成で高速に行うことが可能となる。
を添付図面を参照しながら詳細に説明する。先ず、最初
に、本発明に係る微小隙間検査装置および微小隙間検査
方法の第1の実施形態を図1に示す。尚、本実施形態の
微小隙間検査装置は、微小隙間の異物の有無を検査する
ものである。
隙間検査装置は、リング状の微小隙間に発生する光干渉
縞の画像を取得する画像取得手段100と、取得した光
干渉縞の画像において、リングの中心から放射状に延び
る任意の直線からの角度とリングの中心からの距離とで
定まる座標の画像データを、行が角度に、列が距離にそ
れぞれ対応する第1行列上に展開する第1行列展開手段
103と、第1行列の相互に隣接する列の差分をとっ
て、該差分の結果を列とする第2行列を生成する第2行
列生成手段104と、第2行列の列における各要素に基
づく標準偏差を算出し、各列の標準偏差の最大値と最小
値の差に基づいて、微小隙間の異物の有無を判定する判
定手段105とを具備した構成である。尚、第1行列展
開手段103および第2行列生成手段104は、同一距
離の所定角度間における離散的画像データの変位を求め
る微分手段102を実現するものである。
際に具現される検査装置の構成図を図2に示す。
51と、顕微鏡151に付設されて被検査対象である半
導体圧力センサ(半導体部品)150の一方の面からの
同軸落射照明162による反射光によって形成される像
を取得するCCDカラーカメラ(画像撮像手段)163
と、CCDカラーカメラ163の取得画像を取り込ん
で、画像処理による画像解析を行う画像処理装置153
と、取得画像および画像解析結果を表示するTVモニタ
154と、画像解析結果に基づくデータ処理を行って各
検査項目の判定を行うパソコン155とを具備する構成
である。尚、画像処理装置153およびパソコン155
が微分手段102(第1行列展開手段103および第2
行列生成手段104)および判定手段105に該当す
る。
査装置における検査対象である半導体圧力センサ(半導
体部品)150の構造図を示す。図3(a)は平面図、
図3(b)は断面図である。
静電容量検出式半導体圧力センサであり、ドーナツ形状
の電極203が取り付けられたガラス部材202に対向
して、ディープエッチングにより薄膜加工された感圧部
213を備えたシリコン部材201が微少隙間部212
を介して陽極接合された構造である。すなわち、圧力変
化を電気的信号に変換するために感圧部213に対向し
た電極部203を配置させて、圧力の変化を静電容量の
変化に置き換え、外部よりセンシング可能とした構造で
ある。
おいては、シリコン部材201の裏面側のディープエッ
チング部211に、圧力を検出すべき気体(ガス)等が
充填されており、該気体の圧力によって感圧部213は
膜が振動する如く変形する。この感圧部213の変形に
よって、電極部203および感圧部213間の微小隙間
部212による静電容量が変化するので、該静電容量の
変化を電極端子205およびシリコン側電極端子201
間の静電容量変化として検知し、気体の圧力を検出する
ものである。
うな形状寸法を持つ半導体圧力センサ150を取り扱
う。すなわち、シリコン部材201については、縦横寸
法が2900×3000[μm]、厚さが約400[μ
m]、薄膜加工部分(感圧部213)の膜厚は約40
[μm]、ディープエッチング部211のDE=150
0[μm]、TE=300[μm]、ガラス部材202
については、厚さが約500[μm]、Cr等よりなる
電極部203については、厚さが約0.2[μm]、R
1=150[μm]、R2=250[μm]、R3=6
00[μm]、R4=800[μm]、微小隙間部21
2の間隔が約1[μm]である。また、このような寸法
の半導体圧力センサ100の静電容量変化は約5〜20
[pF]程度である。
力センサ150の表面側には同軸落射照明162からの
光L1が照射され、監視者の目152およびCCDカラ
ーカメラ163には、これらの反射光L2によって形成
される像が取得されることとなる。また、同軸落射照明
162には、例えばハロゲンランプ等が使用される。
ける微小隙間検査方法を、図を参照して詳細に説明す
る。図4は、本実施形態の微小隙間検査方法を説明する
概略フローチャートであり、図5、図7および図8は、
微小隙間検査方法の原理的な説明を補足する説明図であ
る。
画像処理装置153の初期設定を行うと共に、半導体圧
力センサ150を顕微鏡151にセットし、同軸落射照
明162を照射する。次に、ステップ402では、CC
Dカラーカメラ163の取得画像を画像処理装置153
に取り込み、画像解析を行う。
得した原画像を示す。電極部203が貼り合わされてい
るガラス部材202の表面の鉛直方向から同軸落射照明
162が照射されると、図5に示すように、干渉縞が現
れる。ステップ403では、干渉縞の領域を特定するた
めに干渉縞領域の中心を抽出する。この干渉縞領域の中
心は、例えば、電極部203の重心を求めることによっ
て行われ、それをリング状の微小隙間領域の中心部と
し、半径の大きさよりリング状の微小隙間領域を抽出可
能にするものである。尚、ここでは、図5に示すよう
に、干渉縞に混じって異物が存在している原画像を仮定
している。
渉縞の画像を、リングの中心から放射状に延びる任意の
直線からの角度とリングの中心からの距離とで定まる座
標の離散的画像データとして扱い、行が角度に、列が距
離にそれぞれ対応する第1行列上に展開する(第1行列
展開ステップ)。例えば、0[度]を基準に360
[度]までの角度を2度毎に”1”から”180”と
し、リング状の微小隙間領域における距離を”C0”か
ら”C20”とすれば、図6に示すように、180×2
1の行列データ(第1行列)が得られることになる。こ
こで、各要素の値は、R(赤の輝度),G(緑の輝
度),B(青の輝度)としたときの、R−G+Bの値で
ある。また、図5における異物の存在は、図6におい
て、黒で塗りつぶされた楕円形状領域の各要素の値とし
て認識されることとなる。
互に隣接する列の差分をとって、該差分の結果を列とす
る第2行列を生成する(第2行列生成ステップ)。すな
わち、図7に示すように、第1行列における列C0と列
C1の差分結果を第2行列の第1列とし、第1行列にお
ける列C1と列C2の差分結果を第2行列の第2列と
し、…という具合に第2行列を生成する。ここで、図5
における異物の存在は、図7において、楕円形状領域の
各要素の値として認識されることとなる。
パラメータとして、第2行列の列における各要素に基づ
く標準偏差を算出し、各列の標準偏差の最大値と最小値
の差に基づいて、微小隙間の異物の有無を判定する(判
定ステップ)。
間検査装置は、ガラスとシリコンによって形成されるリ
ング状の微小隙間、特に、感圧性のシリコン部材201
と電極部203を有するガラス部材202との2つの対
向する電極によって形成される静電容量型の半導体圧力
センサの微小隙間に対して、CCDカラーカメラ163
によって光干渉縞の分布形状を撮像して取得し、静電容
量型の半導体圧力センサの良否を検査するものである。
ては、一般的に円形もしくはドーナツ状の電極部203
が用いられ、重要な不良欠陥として、感圧シリコン部の
歪み、微小隙間への異物の混入、或いは平行度異常等が
ある。目視検査を行う場合には、これら異物等を検出す
るために、仮想の真円との比較により官能的に異物の有
無の判断を行わなければならないが、本実施形態の微小
隙間検査方法では、撮像して得られた画像データを離散
的な画像データとして行列状に並べ替えることで円状の
データが直線状のデータに置き換えられ、仮想の真円と
の比較でなく直線との比較により判断できるので、検査
精度を向上させることができ、また、簡単なアルコリズ
ムによる自動化を容易に図ることができるため、正確で
かつ高速な検査を行うことが可能となる。
分)の処理を施しているため、異物の存在をデータ上に
一層明確に表現できるので検査精度をより向上させるこ
とができ、さらに、距離(行列における列数)を変更す
れば、抽出したい異物の大きさを調整することも可能で
ある。
び微小隙間検査方法の第2の実施形態を図8に示す。
尚、同図において、図1に示される装置と同一構成部分
については、同一符号を付する。尚、本実施形態の微小
隙間検査装置は、微小隙間の異物の有無を検査するもの
である。
隙間検査装置は、リング状の微小隙間に発生する光干渉
縞の画像を取得する画像取得手段100と、取得した光
干渉縞の画像において、リングの中心から放射状に延び
る任意の直線からの角度とリングの中心からの距離とで
定まる座標の離散的画像データとして扱い、該離散的画
像データを所定角度によってN等分(Nは任意の正整
数)し、群内の相対的な角度座標の順序が維持されるN
個の群に分割する分割手段111と、行が角度に、列が
距離にそれぞれ対応する第1行列上で、N個の群の内で
相対的にi番目(i=1〜N)の角度座標を含む群の最
も小さい角度の画像データを第i行に、該群の2番目に
小さい角度の画像データを第N+i行に、…、該群のj
番目に小さい角度の画像データを第j×N+i行に、…
と順に展開する第1行列展開手段113と、第1行列の
相互に隣接する列の差分をとって、該差分の結果を列と
する第2行列を生成する第2行列生成手段114と、第
2行列の列における各要素に基づく標準偏差を算出し、
各列の標準偏差の最大値と最小値の差に基づいて、微小
隙間の異物の有無を判定する判定手段115とを具備し
た構成である。尚、第1行列展開手段113および第2
行列生成手段114は、相互に隣接する群間において、
相対的な角度座標順に、同一距離の離散的画像データの
変位を求める微分手段112を実現するものである。
際に具現される検査装置の構成は、第1の実施形態と同
様に図2に示され、検査対象である半導体圧力センサ
(半導体部品)150の構造も、第1の実施形態と同様
に図3に示されるものである。
ける微小隙間検査方法を、図を参照して詳細に説明す
る。図9は、本実施形態の微小隙間検査方法を説明する
概略フローチャートであり、図10、図11および図1
2は、微小隙間検査方法の原理的な説明を補足する説明
図である。
画像処理装置153の初期設定を行うと共に、半導体圧
力センサ150を顕微鏡151にセットし、同軸落射照
明162を照射する。次に、ステップ902では、CC
Dカラーカメラ163の取得画像を画像処理装置153
に取り込み、画像解析を行う。
取得した原画像を示す。電極部203が貼り合わされて
いるガラス部材202の表面の鉛直方向から同軸落射照
明162が照射されると、図10に示すように、干渉縞
が現れる。ステップ903では、干渉縞の領域を特定す
るために干渉縞領域の中心を抽出する。この干渉縞領域
の中心は、例えば、電極部203の重心を求めることに
よって行われ、それをリング状の微小隙間領域の中心部
とし、半径の大きさよりリング状の微小隙間領域を抽出
可能にするものである。尚、ここでは、図10に示すよ
うに、干渉縞に混じって異物が存在している原画像を仮
定している。
渉縞の画像において、リングの中心から放射状に延びる
任意の直線からの角度とリングの中心からの距離とで定
まる座標の離散的画像データとして扱い、行が角度に、
列が距離にそれぞれ対応する行列上に展開する。
列状データについて、離散的画像データを所定角度によ
ってN等分(Nは任意の正整数であり、ここではN=
6)し、群内の相対的な角度座標の順序が維持されるN
個の群に分割し(分割ステップ)、行が角度に、列が距
離にそれぞれ対応する第1行列上で、N個の群の内で相
対的にi番目(i=1〜N)の角度座標を含む群の最も
小さい角度の画像データを第i行に、該群の2番目に小
さい角度の画像データを第N+i行に、…、該群のj番
目に小さい角度の画像データを第j×N+i行に、…と
順に展開する(第1行列展開ステップ)。
での角度を2度毎に”1”から”180”とし、リング
状の微小隙間領域における距離を”C0”から”C2
0”とすれば、図11に示すように、180×21の行
列データ(第1行列)が得られることになる。尚、図1
1の行列状データは、行単位で30行(ここでは、行デ
ータを2度毎に形成したいるために60行ではなく30
行である)毎に並び替えた結果である。またここで、各
要素の値は、R(赤の輝度),G(緑の輝度),B(青
の輝度)としたときの、R−G+Bの値である。さら
に、図10における異物の存在は、図11において、点
線内をハッチングで塗りつぶされた楕円形状領域の各要
素の値として認識され、第1の実施形態における図6と
比較して、より広い範囲の要素に関わるようになってい
る。
互に隣接する列の差分をとって、該差分の結果を列とす
る第2行列を生成する(第2行列生成ステップ)。すな
わち、図12に示すように、第1行列における列C0と
列C1の差分結果を第2行列の第1列とし、第1行列に
おける列C1と列C2の差分結果を第2行列の第2列と
し、…という具合に第2行列を生成する。ここで、図1
0における異物の存在は、図12においては、点線で示
される楕円形状領域の各要素の値として認識されること
となる。
パラメータとして、第2行列の列における各要素に基づ
く標準偏差を算出し、各列の標準偏差の最大値と最小値
の差に基づいて、微小隙間の異物の有無を判定する(判
定ステップ)。
本実施形態の微小隙間検査方法を説明する詳細フローチ
ャートを示す。尚、同図のフローチャートは、図9にお
ける各ステップの処理を詳細に示したものであり、該当
する処理部分を点線で囲って表す。
は、画像処理装置153の初期設定を行う。ステップ1
301では画像処理装置153の内部メモリをクリア
し、ステップ1302では、画像処理装置153の表示
をクリアする。
ーカメラ163の取得画像を画像処理装置153に取り
込み画像解析を行う。具体的には、R(赤),G
(緑),B(緑)の画像信号(それぞれ256階調信
号)を画像処理装置153のメモリに入力する。
干渉縞領域の中心を抽出する。まず、ステップ1304
では、R(赤),G(緑),B(青)の各画像信号につ
いて輝度ヒストグラムを作成する。次に、ステップ13
05では、まずR画像信号について、輝度の明るい方か
ら画素数を数え、23000番目の画素を持つ輝度をR
minとする。ステップ1306では、G画像信号および
B画像信号についてもステップ1305と同様の処理を
行って、Gmin,Bminを求める。
3の色を抽出する。すなわち、輝度の範囲が、画像信号
R(赤)について「Rmin〜255」、画像信号G
(緑)について「Gmin〜255」且つ画像信号B
(青)について「Bmin〜255」である画素を抽出す
る。また、ステップ1308では、画像処理装置153
におけるコマンド「穴抜き」によって、抽出された電極
部203の内側の穴部分を抽出する。さらに、ステップ
1309では、最終的に抽出された電極部203の内側
の円について重心を求め、その座標をリング状の微小隙
間領域の中心座標(CEX,CEY)とする。
RIX(21,360)を定義する。ステップ1402
では、取得した画像の輝度データを行列状の数値データ
に並べ換える。すなわち、画像上の座標(X,Y)にお
けるR(赤),G(緑),B(青)の各画像データを、
それぞれR(x,Y),G(X,Y),B(X,Y)と
するとき、半径(距離)Rを110〜130、角度θを
0〜359の範囲で増分1としてインクリメントさせ、
次の数式処理(数1)を行って、行列MATRIXの各
要素データを求める。
(21,360)を定義する。ステップ1404では、
展開された行列MATRIXについて、行単位で60行
毎に並び替えて第1行列CMATRIXを生成する。す
なわち、行列CMATRIXの行方向カウンタCXXを
0〜20、列方向カウンタCOUNTを0〜59の範囲
で増分1としてインクリメントさせ、次の数式処理(数
2)を行って、行列CMATRIXの各要素データを求
める。
(20,360)を定義する。ステップ1406では、
生成された第1行列CMATRIXについて、相互に隣
接する列の差分をとって、該差分の結果を列とする第2
行列DMATRIXを生成する。
向カウンタCXXを0〜19、列方向カウンタCYYを
0〜359の範囲で増分1としてインクリメントさせ、
次の数式処理(数3)を行って、第2行列DMATRI
Xの各要素データを求める。
定義する。ステップ1502では、第2行列DMATR
IXの列における各要素に基づく標準偏差を算出する。
すなわち、第2行列DMATRIXの行方向カウンタC
XXを0〜19の範囲で増分1としてインクリメントさ
せ、DMATRIX(CXX,0〜359)の標準偏差
を算出して、STD(CXX)を求める。次に、ステッ
プ1503では、配列STDの最大値MAXと最小値M
INの差である検査判定用パラメータPARAMETE
Rを計算し、さらに、ステップ1504では、検査判定
用パラメータPARAMETERに基づき、検査判定用
パラメータPARAMETERが13を越える場合には
微小隙間に異物が存在するとして不良品と判定し、検査
判定用パラメータPARAMETERが13以下である
場合には良品と判定する。
間検査装置および微小隙間検査方法では、撮像して得ら
れた画像データを離散的な画像データとして行列状に並
べ替えることで円状のデータを直線状のデータに置き換
え、仮想の真円との比較でなく直線との比較により検査
判定を行うので、検査精度を向上させることができ、ま
た、簡単なアルコリズムによる自動化を容易に図ること
ができるため、正確でかつ高速な検査を行うことが可能
となる。
し、群内の相対的な角度座標の順序が維持される6個の
群に分割し、相互に隣接する群間において、相対的な角
度座標順に、同一距離の離散的画像データの変位を求め
るべく行列の行方向で微分(差分)処理を施しているた
め、異物の存在をデータ上に一層明確かつ顕著に表現で
き、検査判定の精度をさらに向上させ、さらに、距離
(行列における列数)を変更すれば、抽出したい異物の
大きさを調整することも可能である。
び微小隙間検査方法の第3の実施形態を図16に示す。
尚、同図において、図1および図8に示される装置と同
一構成部分については、同符号を付する。尚、本実施形
態の微小隙間検査装置は、微小隙間の歪みの度合を検査
するものである。
小隙間検査装置は、リング状の微小隙間に発生する光干
渉縞の画像を取得する画像取得手段100と、取得した
光干渉縞の画像において、リングの中心から放射状に延
びる任意の直線からの角度とリングの中心からの距離と
で定まる座標の離散的画像データとして扱い、該離散的
画像データを所定角度によってN等分(Nは任意の正整
数)し、群内の相対的な角度座標の順序が維持されるN
個の群に分割する分割手段111と、行が角度に、列が
距離にそれぞれ対応する第1行列上で、N個の群の内で
相対的にi番目(i=1〜N)の角度座標を含む群の最
も小さい角度の画像データを第i行に、該群の2番目に
小さい角度の画像データを第N+i行に、…、該群のj
番目に小さい角度の画像データを第j×N+i行に、…
と順に展開する第1行列展開手段113と、第1行列の
相互に隣接する行の差分をとって、該差分の結果を行と
する第2行列を生成する第2行列生成手段124と、第
2行列の行における各要素に基づく標準偏差を算出し、
各行の標準偏差の最大値と最小値の差に基づいて、微小
隙間の歪みの度合を判定する判定手段125とを具備し
た構成である。尚、第1行列展開手段113および第2
行列生成手段124は、相互に隣接する群間において、
相対的な角度座標順に、同一距離の離散的画像データの
変位を求める微分手段122を実現するものである。
際に具現される検査装置の構成は、第1の実施形態と同
様に図2に示され、検査対象である半導体圧力センサ
(半導体部品)150の構造も、第1の実施形態と同様
に図3に示されるものである。
ける微小隙間検査方法を、図を参照して詳細に説明す
る。図17は、本実施形態の微小隙間検査方法を説明す
る概略フローチャートであり、図18、図19および図
20は、微小隙間検査方法の原理的な説明を補足する説
明図である。
は、画像処理装置153の初期設定を行うと共に、半導
体圧力センサ150を顕微鏡151にセットし、同軸落
射照明162を照射する。次に、ステップ1702で
は、CCDカラーカメラ163の取得画像を画像処理装
置153に取り込み、画像解析を行う。
取得した原画像を示す。電極部203が貼り合わされて
いるガラス部材202の表面の鉛直方向から同軸落射照
明162が照射されると、図18に示すように、干渉縞
が現れる。ステップ1703では、干渉縞の領域を特定
するために干渉縞領域の中心を抽出する。この干渉縞領
域の中心は、例えば、電極部203の重心を求めること
によって行われ、それをリング状の微小隙間領域の中心
部とし、半径の大きさよりリング状の微小隙間領域を抽
出可能にするものである。尚、ここでは、図18に示す
ように、干渉縞に図示するような山と幅を持つ歪みが存
在している原画像を仮定している。
干渉縞の画像において、リングの中心から放射状に延び
る任意の直線からの角度とリングの中心からの距離とで
定まる座標の離散的画像データとして扱い、行が角度
に、列が距離にそれぞれ対応する行列上に展開する。
行列状データについて、離散的画像データを所定角度に
よってN等分(Nは任意の正整数であり、ここではN=
6)し、群内の相対的な角度座標の順序が維持されるN
個の群に分割し(分割ステップ)、行が角度に、列が距
離にそれぞれ対応する第1行列上で、N個の群の内で相
対的にi番目(i=1〜N)の角度座標を含む群の最も
小さい角度の画像データを第i行に、該群の2番目に小
さい角度の画像データを第N+i行に、…、該群のj番
目に小さい角度の画像データを第j×N+i行に、…と
順に展開する(第1行列展開ステップ)。
での角度を2度毎に”1”から”180”とすれば、図
19に示すような行列データ(第1行列)が得られるこ
とになる。尚、図19の行列状データは、行単位で30
行(ここでは、行データを2度毎に形成したいるために
60行ではなく30行である)毎に並び替えた結果であ
る。またここで、各要素の値は、R(赤の輝度),G
(緑の輝度),B(青の輝度)としたときの、R−G+
Bの値である。さらに、図18における歪みの山および
幅の大きさは、図19に示すように、より広い範囲の行
列要素に関わるものとして認識され、歪みの山および幅
の大きさをより明確にかつ顕著に認識できるようになっ
ている。
相互に隣接する行の差分をとって、該差分の結果を行と
する第2行列を生成する(第2行列生成ステップ)。す
なわち、図20に示すように、第1行列における行1と
行31の差分結果を第2行列の第1行とし、第1行列に
おける行31と行61の差分結果を第2行列の第2行と
し、…という具合に第2行列を生成する。ここで、図1
8における歪みは、図20に示されるような歪山および
歪幅を持って認識されることとなる。
用パラメータとして、第2行列の行における各要素に基
づく標準偏差を算出し、各行の標準偏差の最大値と最小
値の差に基づいて、微小隙間の歪みの度合を判定する
(判定ステップ)。
本実施形態の微小隙間検査方法を説明する詳細フローチ
ャートを示す。尚、同図のフローチャートは、図17に
おける各ステップの処理を詳細に示したものであり、該
当する処理部分を点線で囲って表す。
の画像処理装置153の初期設定は図13におけるステ
ップ1302および1302と、ステップ2103の画
像処理装置153への画像入力は図13におけるステッ
プ1303と、ステップ1304〜1309の干渉縞領
域の中心抽出処理は図13におけるステップ1304〜
1309と、ステップ2201および2202の行列状
データ生成処理は図14におけるステップ1401およ
び1402と、ステップ2203および2204の行列
状データの60行毎の並べ替え処理は図14におけるス
テップ1403および1404と、それぞれ同等である
ので、ここではその詳細な説明を省略して、ステップ2
205以降の処理について説明する。
RIX(21,359)を定義する。ステップ2206
では、生成された第1行列CMATRIXについて、相
互に隣接する行の差分をとって、該差分の結果を行とす
る第2行列DMATRIXを生成する。すなわち、第2
行列DMATRIXの行方向カウンタCXXを0〜2
0、列方向カウンタCYYを0〜358の範囲で増分1
としてインクリメントさせ、次の数式処理(数4)を行
って、第2行列DMATRIXの各要素データを求め
る。
を定義する。ステップ2302では、第2行列DMAT
RIXの行における各要素に基づく標準偏差を算出す
る。すなわち、第2行列DMATRIXの列方向カウン
タCYYを0〜358の範囲で増分1としてインクリメ
ントさせ、DMATRIX(0〜20,CYY)の標準
偏差を算出して、STD(CYY)を求める。次に、ス
テップ2303では、配列STDの最大値MAXと最小
値MINの差である検査判定用パラメータPARAME
TERを計算し、さらに、ステップ2304では、検査
判定用パラメータPARAMETERに基づき、検査判
定用パラメータPARAMETERが25を越える場合
には微小隙間の歪みの度合が大きいとして不良品と判定
し、検査判定用パラメータPARAMETERが25以
下である場合には良品と判定する。
間検査装置および微小隙間検査方法では、撮像して得ら
れた画像データを離散的な画像データとして行列状に並
べ替えることで円状のデータが直線状のデータに置き換
え、仮想の真円との比較でなく直線との比較により検査
判定を行うので、検査精度を向上させることができ、ま
た、簡単なアルコリズムによる自動化を容易に図ること
ができるため、正確でかつ高速な検査を行うことが可能
となる。
し、群内の相対的な角度座標の順序が維持される6個の
群に分割し、相互に隣接する群間において、相対的な角
度座標順に、同一距離の離散的画像データの変位を求め
るべく行列の列方向で微分(差分)処理を施しているた
め、異物の存在をデータ上に一層明確かつ顕著に表現で
き、検査判定の精度をさらに向上させ、さらに、距離
(行列における列数)を変更すれば、抽出したい歪みの
度合を調整することも可能である。
によれば、リング状の微小隙間に発生する光干渉縞につ
いて取得した画像を、リングの中心から放射状に延びる
任意の直線からの角度とリングの中心からの距離とで定
まる座標の離散的画像データとして扱い、第1行列展開
手段により、該画像データを、行が角度に、列が距離に
それぞれ対応する第1行列上に展開し、第2行列生成手
段により、同一距離の所定角度間における離散的画像デ
ータの変位を求めるべく、第1行列の相互に隣接する列
の差分をとって、該差分の結果を列とする第2行列を生
成し、さらに、判定手段により、離散的画像データの変
位を表す第2行列に基づき、例えば、第2行列の列にお
ける各要素に基づく標準偏差を算出し、各列の標準偏差
の最大値と最小値の差に基づいて、微小隙間の異物の有
無を判定することとしたので、リング状の微小隙間に発
生する光干渉縞の画像を取得して行われる微小隙間の異
物の有無の検査を、目視による官能的な検査を排除した
機械的かつ容易な行列処理のアルコリズムによって行う
ことができ、安定かつ正確な検査を安価な構成で高速に
行うことが可能な微小隙間検査装置および微小隙間検査
方法を提供することができる。
間に発生する光干渉縞について取得した画像を、リング
の中心から放射状に延びる任意の直線からの角度とリン
グの中心からの距離とで定まる座標の離散的画像データ
として扱い、分割手段により、該離散的画像データを所
定角度によってN等分(Nは任意の正整数)し、群内の
相対的な角度座標の順序が維持されるN個の群に分割
し、第1行列展開手段により、行が角度に、列が距離に
それぞれ対応する第1行列上で、N個の群の内で相対的
にi番目(i=1〜N)の角度座標を含む群の最も小さ
い角度の画像データを第i行に、該群の2番目に小さい
角度の画像データを第N+i行に、…、該群のj番目に
小さい角度の画像データを第j×N+i行に、…と順に
展開し、次に、第2行列生成手段により、相互に隣接す
る群間において、相対的な角度座標順に、同一距離の離
散的画像データの変位を求めるべく、第1行列の相互に
隣接する列の差分をとって、該差分の結果を列とする第
2行列を生成し、さらに、判定手段により、離散的画像
データの変位を表す第2行列に基づき、例えば、第2行
列の列における各要素に基づく標準偏差を算出し、各列
の標準偏差の最大値と最小値の差に基づいて、微小隙間
の異物の有無を判定することとしたので、リング状の微
小隙間に発生する光干渉縞の画像を取得して行われる微
小隙間の異物の有無の検査を、目視による官能的な検査
を排除した機械的かつ容易な行列処理のアルコリズムに
よって行うことができ、安定かつ正確な検査を安価な構
成で高速に行うことが可能な微小隙間検査装置および微
小隙間検査方法を提供することができる。
小隙間に発生する光干渉縞について取得した画像を、リ
ングの中心から放射状に延びる任意の直線からの角度と
リングの中心からの距離とで定まる座標の離散的画像デ
ータとして扱い、分割手段により、該離散的画像データ
を所定角度によってN等分(Nは任意の正整数)し、群
内の相対的な角度座標の順序が維持されるN個の群に分
割し、第1行列展開手段により、行が角度に、列が距離
にそれぞれ対応する第1行列上で、N個の群の内で相対
的にi番目(i=1〜N)の角度座標を含む群の最も小
さい角度の画像データを第i行に、該群の2番目に小さ
い角度の画像データを第N+i行に、…、該群のj番目
に小さい角度の画像データを第j×N+i行に、…と順
に展開し、次に、第2行列生成手段により、相互に隣接
する群間において、相対的な角度座標順に、同一距離の
前記離散的画像データの変位を求めるべく、第1行列の
相互に隣接する行の差分をとって、該差分の結果を行と
する第2行列を生成し、さらに、判定手段により、離散
的画像データの変位を表す第2行列に基づき、例えば、
第2行列の行における各要素に基づく標準偏差を算出
し、各行の標準偏差の最大値と最小値の差に基づいて、
微小隙間の歪みの度合を判定することとしたので、リン
グ状の微小隙間に発生する光干渉縞の画像を取得して行
われる微小隙間の歪みの度合の検査を、目視による官能
的な検査を排除した機械的かつ容易な行列処理のアルコ
リズムによって行うことができ、安定かつ正確な検査を
安価な構成で高速に行うことが可能な微小隙間検査装置
および微小隙間検査方法を提供することができる。
置の構成図である。
る検査装置の構成図である。
である半導体圧力センサ(半導体部品)の構造図であ
り、図3(a)は平面図、図3(b)は断面図である。
概略フローチャートである。
明を補足する説明図(原画像)である。
明を補足する説明図(行列状データ)である。
明を補足する説明図(行方向微分および判定パラメー
タ)である。
置の構成図である。
概略フローチャートである。
説明を補足する説明図(原画像)である。
説明を補足する説明図(行列の60度毎の並べ替え)で
ある。
説明を補足する説明図(行方向微分および判定パラメー
タ)である。
る詳細フローチャート(その1)である。
る詳細フローチャート(その2)である。
る詳細フローチャート(その3)である。
装置の構成図である。
る概略フローチャートである。
説明を補足する説明図(原画像)である。
説明を補足する説明図(行列の60度毎の並べ替え)で
ある。
説明を補足する説明図(列方向微分および判定パラメー
タ)である。
る詳細フローチャート(その1)である。
る詳細フローチャート(その2)である。
る詳細フローチャート(その3)である。
Claims (14)
- 【請求項1】 リング状の微小隙間に発生する光干渉縞
の画像を取得して、微小隙間の異物の有無を検査する微
小隙間検査装置であって、 前記光干渉縞の画像を、前記リングの中心から放射状に
延びる任意の直線からの角度と前記リングの中心からの
距離とで定まる座標の離散的画像データとして扱い、同
一距離の所定角度間における前記離散的画像データの変
位を求める微分手段と、 前記離散的画像データの変位に基づいて、微小隙間の異
物の有無を判定する判定手段と、 を具備すること、を特徴とする微小隙間検査装置。 - 【請求項2】 リング状の微小隙間に発生する光干渉縞
の画像を取得して、微小隙間の異物の有無を検査する微
小隙間検査装置であって、 前記光干渉縞の画像において、前記リングの中心から放
射状に延びる任意の直線からの角度と前記リングの中心
からの距離とで定まる座標の画像データを、行が前記角
度に、列が前記距離にそれぞれ対応する第1行列上に展
開する第1行列展開手段と、 前記第1行列の相互に隣接する列の差分をとって、該差
分の結果を列とする第2行列を生成する第2行列生成手
段と、 前記第2行列に基づいて、微小隙間の異物の有無を判定
する判定手段と、 を具備すること、を特徴とする微小隙間検査装置。 - 【請求項3】 リング状の微小隙間に発生する光干渉縞
の画像を取得して、微小隙間の異物の有無または歪みを
検査する微小隙間検査装置であって、 前記光干渉縞の画像を、前記リングの中心から放射状に
延びる任意の直線からの角度と前記リングの中心からの
距離とで定まる座標の離散的画像データとして扱い、該
離散的画像データを所定角度によって等分し、群内の相
対的な角度座標の順序が維持される複数の群に分割する
分割手段と、 相互に隣接する群間において、相対的な角度座標順に、
同一距離の前記離散的画像データの変位を求める微分手
段と、 前記離散的画像データの変位に基づいて、微小隙間の異
物の有無または歪みの度合を判定する判定手段と、 を具備すること、を特徴とする微小隙間検査装置。 - 【請求項4】 リング状の微小隙間に発生する光干渉縞
の画像を取得して、微小隙間の異物の有無を検査する微
小隙間検査装置であって、 前記光干渉縞の画像において、前記リングの中心から放
射状に延びる任意の直線からの角度と前記リングの中心
からの距離とで定まる座標の離散的画像データとして扱
い、該離散的画像データを所定角度によってN等分(N
は任意の正整数)し、群内の相対的な角度座標の順序が
維持されるN個の群に分割する分割手段と、 行が前記角度に、列が前記距離にそれぞれ対応する第1
行列上で、前記N個の群の内で相対的にi番目(i=1
〜N)の角度座標を含む群の最も小さい角度の画像デー
タを第i行に、該群の2番目に小さい角度の画像データ
を第N+i行に、…、該群のj番目に小さい角度の画像
データを第j×N+i行に、…と順に展開する第1行列
展開手段と、 前記第1行列の相互に隣接する列の差分をとって、該差
分の結果を列とする第2行列を生成する第2行列生成手
段と、 前記第2行列に基づいて、微小隙間の異物の有無を判定
する判定手段と、 を具備すること、を特徴とする微小隙間検査装置。 - 【請求項5】 前記判定手段は、前記第2行列の列にお
ける各要素に基づく標準偏差を算出し、各列の標準偏差
の最大値と最小値の差に基づいて、微小隙間の異物の有
無を判定すること、を特徴とする請求項2または4に記
載の微小隙間検査装置。 - 【請求項6】 リング状の微小隙間に発生する光干渉縞
の画像を取得して、微小隙間の歪みを検査する微小隙間
検査装置であって、 前記光干渉縞の画像において、前記リングの中心から放
射状に延びる任意の直線からの角度と前記リングの中心
からの距離とで定まる座標の離散的画像データとして扱
い、該離散的画像データを所定角度によってN等分(N
は任意の正整数)し、群内の相対的な角度座標の順序が
維持されるN個の群に分割する分割手段と、 行が前記角度に、列が前記距離にそれぞれ対応する第1
行列上で、前記N個の群の内で相対的にi番目(i=1
〜N)の角度座標を含む群の最も小さい角度の画像デー
タを第i行に、該群の2番目に小さい角度の画像データ
を第N+i行に、…、該群のj番目に小さい角度の画像
データを第j×N+i行に、…と順に展開する第1行列
展開手段と、 前記第1行列の相互に隣接する行の差分をとって、該差
分の結果を行とする第2行列を生成する第2行列生成手
段と、 前記第2行列に基づいて、微小隙間の歪みの度合を判定
する判定手段と、 を具備すること、を特徴とする微小隙間検査装置。 - 【請求項7】 前記判定手段は、前記第2行列の行にお
ける各要素に基づく標準偏差を算出し、各行の標準偏差
の最大値と最小値の差に基づいて、微小隙間の歪みの度
合を判定すること、を特徴とする請求項6に記載の微小
隙間検査装置。 - 【請求項8】 リング状の微小隙間に発生する光干渉縞
の画像を取得して、微小隙間の異物の有無を検査する微
小隙間検査方法であって、 前記光干渉縞の画像を、前記リングの中心から放射状に
延びる任意の直線からの角度と前記リングの中心からの
距離とで定まる座標の離散的画像データとして扱い、同
一距離の所定角度間における前記離散的画像データの変
位を求める微分ステップと、 前記離散的画像データの変位に基づいて、微小隙間の異
物の有無を判定する判定ステップと、 を具備すること、を特徴とする微小隙間検査方法。 - 【請求項9】 リング状の微小隙間に発生する光干渉縞
の画像を取得して、微小隙間の異物の有無を検査する微
小隙間検査方法であって、 前記光干渉縞の画像において、前記リングの中心から放
射状に延びる任意の直線からの角度と前記リングの中心
からの距離とで定まる座標の画像データを、行が前記角
度に、列が前記距離にそれぞれ対応する第1行列上に展
開する第1行列展開ステップと、 前記第1行列の相互に隣接する列の差分をとって、該差
分の結果を列とする第2行列を生成する第2行列生成ス
テップと、 前記第2行列に基づいて、微小隙間の異物の有無を判定
する判定ステップと、 を具備すること、を特徴とする微小隙間検査方法。 - 【請求項10】 リング状の微小隙間に発生する光干渉
縞の画像を取得して、微小隙間の異物の有無または歪み
を検査する微小隙間検査方法であって、 前記光干渉縞の画像を、前記リングの中心から放射状に
延びる任意の直線からの角度と前記リングの中心からの
距離とで定まる座標の離散的画像データとして扱い、該
離散的画像データを所定角度によって等分し、群内の相
対的な角度座標の順序が維持される複数の群に分割する
分割ステップと、 相互に隣接する群間において、相対的な角度座標順に、
同一距離の前記離散的画像データの変位を求める微分ス
テップと、 前記離散的画像データの変位に基づいて、微小隙間の異
物の有無または歪みの度合を判定する判定ステップと、 を具備すること、を特徴とする微小隙間検査方法。 - 【請求項11】 リング状の微小隙間に発生する光干渉
縞の画像を取得して、微小隙間の歪みを検査する微小隙
間検査方法であって、 前記光干渉縞の画像において、前記リングの中心から放
射状に延びる任意の直線からの角度と前記リングの中心
からの距離とで定まる座標の離散的画像データとして扱
い、該離散的画像データを所定角度によってN等分(N
は任意の正整数)し、群内の相対的な角度座標の順序が
維持されるN個の群に分割する分割ステップと、 行が前記角度に、列が前記距離にそれぞれ対応する第1
行列上で、前記N個の群の内で相対的にi番目(i=1
〜N)の角度座標を含む群の最も小さい角度の画像デー
タを第i行に、該群の2番目に小さい角度の画像データ
を第N+i行に、…、該群のj番目に小さい角度の画像
データを第j×N+i行に、…と順に展開する第1行列
展開ステップと、 前記第1行列の相互に隣接する列の差分をとって、該差
分の結果を列とする第2行列を生成する第2行列生成ス
テップと、 前記第2行列に基づいて、微小隙間の異物の有無を判定
する判定ステップと、 を具備すること、を特徴とする微小隙間検査方法。 - 【請求項12】 前記判定ステップは、前記第2行列の
列における各要素に基づく標準偏差を算出し、各列の標
準偏差の最大値と最小値の差に基づいて、微小隙間の異
物の有無を判定すること、を特徴とする請求項9または
11に記載の微小隙間検査方法。 - 【請求項13】 リング状の微小隙間に発生する光干渉
縞の画像を取得して、微小隙間の歪みを検査する微小隙
間検査方法であって、 前記光干渉縞の画像において、前記リングの中心から放
射状に延びる任意の直線からの角度と前記リングの中心
からの距離とで定まる座標の離散的画像データとして扱
い、該離散的画像データを所定角度によってN等分(N
は任意の正整数)し、群内の相対的な角度座標の順序が
維持されるN個の群に分割する分割ステップと、 行が前記角度に、列が前記距離にそれぞれ対応する第1
行列上で、前記N個の群の内で相対的にi番目(i=1
〜N)の角度座標を含む群の最も小さい角度の画像デー
タを第i行に、該群の2番目に小さい角度の画像データ
を第N+i行に、…、該群のj番目に小さい角度の画像
データを第j×N+i行に、…と順に展開する第1行列
展開ステップと、 前記第1行列の相互に隣接する行の差分をとって、該差
分の結果を行とする第2行列を生成する第2行列生成ス
テップと、 前記第2行列に基づいて、微小隙間の歪みの度合を判定
する判定ステップと、 を具備すること、を特徴とする微小隙間検査方法。 - 【請求項14】 前記判定ステップは、前記第2行列の
行における各要素に基づく標準偏差を算出し、各行の標
準偏差の最大値と最小値の差に基づいて、微小隙間の歪
みの度合を判定すること、を特徴とする請求項13に記
載の微小隙間検査方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP15792397A JP3418958B2 (ja) | 1997-05-30 | 1997-05-30 | 微小隙間検査装置および微小隙間検査方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP15792397A JP3418958B2 (ja) | 1997-05-30 | 1997-05-30 | 微小隙間検査装置および微小隙間検査方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH10332603A JPH10332603A (ja) | 1998-12-18 |
JP3418958B2 true JP3418958B2 (ja) | 2003-06-23 |
Family
ID=15660427
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP15792397A Expired - Lifetime JP3418958B2 (ja) | 1997-05-30 | 1997-05-30 | 微小隙間検査装置および微小隙間検査方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP3418958B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2011028483A2 (en) * | 2009-08-24 | 2011-03-10 | Parsortix, Inc. | Methods and apparatus for segregation of particles, including additional sources of sample collection for separation of nucleated fetal cells |
-
1997
- 1997-05-30 JP JP15792397A patent/JP3418958B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPH10332603A (ja) | 1998-12-18 |
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