JP3433333B2

JP3433333B2 - 欠陥検査方法

Info

Publication number: JP3433333B2
Application number: JP11740794A
Authority: JP
Inventors: 稔中西
Original assignee: Dai Nippon Printing Co Ltd
Current assignee: Dai Nippon Printing Co Ltd
Priority date: 1994-05-09
Filing date: 1994-05-09
Publication date: 2003-08-04
Anticipated expiration: 2018-08-04
Also published as: JPH07301609A

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は，ＣＣＤ素子等を用いた
撮像手段により、試料を撮像することにより得られた画
像データに対し画像処理を施して欠陥を検出する検査方
法に関するもので、具体的には、ブラウン管のシヤドウ
マスク、ＬＣＤ用カラーフイルター等を透過光等で観察
した場合に発見される、部分的に黒っぽいまたは白っぽ
いシミ状の欠陥の検出に適した欠陥検査方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来より、ブラウン管のシヤドウマス
ク、ＬＣＤ用カラーフイルターを透過光で観察した場合
にみられる、部分的に黒っぽいまたは白っぽいシミ状の
欠陥を検出するための自動的な検出方法としては、ＣＣ
Ｄエリアセンサ、ＣＣＤラインセンサ等の多数の画素に
分割されている素子により撮像された画像データについ
て、欠陥と同じ形状サイズの画素領域で平滑処理を行っ
た後に、図８ａ〜ｃのような形状の空間フイルターで微
分処理を施す手法が一般的であった。この手法の場合、
欠陥と周囲の境界部で欠陥を検出するものであり、欠陥
形状がどのようなものかを選択（判別）できない欠陥検
出方法であった。この意味で欠陥形状の選択性が低いも
のであった。又、別に、欠陥形状の選択性を向上させる
ために、図９のような形状のフイルターパターンを用い
る手法も提案されている。この手法は、各種形状、各種
サイズの図９のようなフイルターパターンを用いるもの
で、その畳み込み積分をハードウエアで実現するもので
あり、形状の選択性は向上するが、畳み込み積分をハー
ドウエアで実現する際、フイルターの要素に負の値を用
いる場合にはハードウエアが複雑になるという問題があ
った。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】本発明は、このような
状況のもと、ブラウン管のシヤドウマスク、ＬＣＤ用カ
ラーフイルター等の欠陥検査において、ハードウエアを
複雑にしないで、欠陥形状の選択性を向上させることが
できる検査方法を提供しようとするものであり、且つ、
非検査領域と検査領域との明暗差が大の場合においても
境界部における処理を高速にできる検査方法を提供しよ
うとするものである。

【０００４】

【課題を解決するための手段】本発明の欠陥検査方法
は、ＣＣＤ素子等を用いた撮像手段により、ブラウン管
のシヤドウマスク、ＬＣＤ用のカラーフイルター等の試
料を撮像することにより得られた撮像画像データに画像
処理を施して、これら試料を観察した場合に発見される
部分的に黒っぽいまたは白っぽいシミ状の欠陥を検出す
る検査方法であって、少なくとも、撮像手段により得ら
れた撮像画像データに対し、検査しようとする欠陥の形
状に沿った形状の第一の空間フイルターでの畳み込み積
分処理を伴う近傍平均化処理を行った画像データと、前
記撮像画像データに対し、欠陥形状に沿った形状で第一
の空間フイルターよりさらに大きな形状の第二の空間フ
イルターでの畳み込み積分処理を伴う近傍平均化処理を
行った画像データとの間で、対応する画素毎に減算処理
を行って、欠陥部が強調された画像データを得て、これ
をスライス処理することにより欠陥検出する工程を有す
ることを特徴とするものである。そして、上記における
近傍平均化処理が、撮像画像データに対し、検査領域以
外の領域の画素データ値を０とした画像データに対し、
空間フイルターで、畳み込み積分処理した画像データ
を、撮像画像データに対して検査領域の全画素データ値
を１、非検査領域の全画素データ値を０とし２値化して
表したマスキング画像データを前記空間フイルターで畳
み込み積分処理した画像データで、対応する画素毎に、
除算する処理であることを特徴とするものである。又、
上記における近傍平均化処理が、特に、試料の検査領域
と非検査領域の透過光の輝度差が小の場合には、撮像画
像データに対し、空間フイルターで、畳み込み積分処理
した画像データに対して所定の一定数で、画素毎に、除
算する処理であることを特徴とするものである。

【０００５】本発明の欠陥検出原理について以下、説明
する。簡単の為、欠陥の周囲は広い範囲で、試料からの
光の輝度差がきわめて小さい場合、即ち、検査領域と非
検査領域とが同時に撮像されるが、検査領域と非検査領
域との透過光の輝度差が特に問題とならないような場合
について述べる。図４は欠陥のある試料をＣＣＤエリア
センサ等を用いた撮像手段により、透過光にて撮像した
撮像画像データの一部を表示したものである。図４中、
１は周囲よりも明るい欠陥で、２は周囲よりも暗い欠陥
である。図４に示される画像データを画像データとす
る。図５（ａ）は画像データの、図４中の３で示した
ライン上の画素の値をグラフ化して表したものであり、
光源のシエーデイング、カメラの感度分布、試料の透過
率分布等による大きな変動と、光源のちらつき、カメラ
等の電気系統に混入するノイズ等による細かな変動イが
含まれている。この撮像された画像データから欠陥を
以下のようにして検出される。

【０００６】先ず、画像データに対して、図３に示す
Ａで表される、抽出したい欠陥のサイズ、形状にそった
形状Ａの空間フイルター（イ）で近傍平均を計算する処
理を施し、画像データを得る。この処理は、図３
（ｂ）に示すように、Ａの形状（配置）で各要素に１が
入った空間フイルターで、畳み込み積分を行い、結果を
要素中に１が入った要素の個数で割るものである。ここ
での、畳み込み積分については、画像処理においては一
般的な手法であり、その説明は省略する。画像データ
に対し、図５（ａ）と同一位置の、画像データの図４
中３で示したライン上に相当する画素値をグラフ化して
表したものが図５（ｂ）である。近傍平均を計算する処
理による、平滑化効果により、画像データの図５
（ａ）と比較し、画像データの画像データに対応す
る図５（ｂ）のグラフは細かな変動が抑制され、欠陥形
状にそった形で計算することにより、図５（ｂ）のロの
ように欠陥部の値は残っている。

【０００７】次いで、画像に対し、図３に示す形状Ａ
よりも大きな、欠陥にそった形状Ｂの空間フイルター
（ロ）で、近傍平均を計算する処理を施し、画像データ
を得る。画像データに対し、図５（ａ）と同一位置
の、画像データの図４中３で示したライン上に相当す
る画素値をグラフ化して表したものが図５（ｃ）であ
る。画像データに対し、画像データを得る際よりも
大きな形状Ｂからなる空間フイルターにて、近傍平均を
計算する処理を施すことにより、図５（ｃ）のグラフは
図５（ｂ）のグラフに比べ、欠陥部の変動が抑制され、
欠陥部位置を見分けることはできない。近傍平均を計算
する処理による、平滑化効果により、画像データの図
５（ａ）と比較し、画像データの画像データに対応
する図５（ｃ）のグラフは細かな変動も抑制されてい
る。

【０００８】次に、画像間演算により、画像データか
ら画像データを対応する画素毎に減算し、この結果、画
像データを得る。画像データに対し、図５（ａ）と
同一位置の、画像データの図４中３で示したライン上
に相当する画素値をグラフ化して表したものが図５
（ｄ）である。このグラフより、欠陥部以外の画素のデ
ータは０に近く、欠陥部の画素のデータのみが顕著に表
れていることが分かる。したがって、この処理後、２値
化処理等で、あるスライスレベルよりも突出した画素の
データを検索することにより、欠陥部画素を検出するこ
とができる。

【０００９】上記説明は画像データの欠陥のうち、周
囲よりも明るい、図４の欠陥１に対する処理を説明した
ものであるが、周囲よりも暗い、図４の欠陥２に対する
処理については、上記スライスレベルをマイナス方向に
とることにより、同様にして欠陥検出ができる。尚、上
記欠陥検出処理において、画像間減算は画像データか
ら、画像データを減算してもよく、その場合は暗い欠
陥と明るい欠陥でスライスレベルの符号が逆になる。

【００１０】欠陥検出の基本的な考え方は上記の通りで
あるが、欠陥の周囲は広い範囲で、試料の輝度差がきわ
めて小さくない場合、即ち、検査領域と非検査領域とが
同時に撮像されるが、検査領域と非検査領域との輝度差
が問題となるような場合については、実施例にて挙げる
ような、これに対応するような処理が必要である。

【００１１】又、本発明の検査方法は上記のように，Ｃ
ＣＤ素子等を用いた撮像手段により、試料を撮像するこ
とにより得られた撮像画像データに対し画像処理を施し
て欠陥を検出する検査方法であるため、撮像手段で撮像
した場合に、検査領域内の画像レベルが大局的に見てほ
ぼ均一で、抽出したい欠陥が、撮像した画像データ上
で、ある程度の画素データ（面積）を持ち、欠陥の無い
箇所と画像レベルの高低で区別できる、工業製品等なら
ば、特に検査対象は限定されないもので、試料からえら
れる撮像信号が透過光によるか、反射光によるか等にも
限定されない。又、検査対象となる試料がシヤドウマス
ク加工用板材のようなベタ状のものも検査可能であるこ
とは言うまでもない。

【００１２】更に、本発明の欠陥検査における欠陥形状
の選択性について以下簡単にふれておく。図３の形状Ａ
領域の画素数をＰ１、畳み込み積分の結果をＣ１とし、
形状Ｂ領域の画素数をＰ２、畳み込み積分の結果をＣ２
とし、画像データの値をＩとすると、Ｉ＝Ｃ１／Ｐ１−Ｃ２／Ｐ２＝１／Ｐ１Ｐ２（Ｐ２Ｃ１−Ｐ１Ｃ２）（１）ここでＡ領域とＢ領域の差をＣとし、Ｃの画素数をＰ
３、畳み込み積分の結果Ｃ３とすると、Ｐ２＝Ｐ１＋Ｐ３（２）Ｃ２＝Ｃ１＋Ｃ３（３）（２）、（３）を（１）に代入して変形すると、以下の
式（４）になる。Ｉ＝１／Ｐ１（Ｐ１＋Ｐ３）（（Ｐ１＋Ｐ３）Ｃ１ −Ｐ１（Ｃ１＋Ｃ３））＝１／Ｐ１（Ｐ１＋Ｐ３）（（Ｐ３Ｃ１−Ｐ１Ｃ３）＝Ｐ３／Ｐ１（Ｐ１＋Ｐ３）（Ｃ１／Ｐ１−Ｃ３／Ｐ３）ここでＰ３／（Ｐ１＋Ｐ３）は定数項のためｋとおく
と、Ｉ＝ｋ（Ｃ１／Ｐ１−Ｃ３／Ｐ３）（４）となる。これより、領域Ａの部分の平均とその周囲領域
Ｃの部分の差分をとる演算と等価なことが分かる。外周
部では図３Ａ領域とＣ領域で差分をとっていることにな
る。この差分処理は微分処理に相当するものである。こ
のことは、差分が欠陥の形状にそって行われることを意
味し、本欠陥検出方法が形状の選択性において優れてい
ることを意味する。

【００１３】

【作用】本発明の欠陥検査方法は、上記のような構成に
することにより、空間フイルターとしては、近傍平均化
処理ができるものであれば良く、欠陥の形状に沿った、
空間フイルターには数値１を入れれば良い為、従来の欠
陥検査のように微分処理のための空間フイルターを必要
とせず、−１の値を用いない為、検査処理するためのハ
ードウエアを複雑にすることなく、欠陥の形状の選択性
を高めたものである。そして、又、本発明の欠陥検査方
法は、試料を撮影した画像中の検査領域と非検査領域の
間に画像レベルの差がある場合においても、近傍平均化
処理を、撮像画像データに対して検査領域以外の領域の
画素データ値を０とした画像データに対して前記空間フ
イルターで、畳み込み積分処理した画像データを、検査
領域の全画素を１、非検査領域の全画素を０とした２値
化画像で表したマスキング画像データを前記空間フイル
ターで畳み込み積分処理した画像データで、対応する画
素毎に、除算する処理とすることにより、外周部のため
に特別な処理を施すこと無く、また、外周形状の変化の
たびに処理を変更すること無く、高速に外周部を含めた
検査を行うことを可能としている。又、本発明の欠陥検
査方法は、特に、試料の検査領域と非検査領域の輝度差
が小の場合においては、近傍平均化処理を、撮像画像デ
ータに対し、所定の一定数で、画素毎に、除算する処理
とすることにより、一層処理の簡略化を可能としてい
る。

【００１４】

【実施例】本発明欠陥検査方法の実施例を以下、図にそ
って説明する。実施例の欠陥検査方法は、図６（イ）、
（ロ）に示すように被検査物に輝度差の大きな検査領域
と非検査領域が存在する場合にも対応できる処理方法で
ある。図４は欠陥のある試料ビユーファインダー用フイ
ルターをＣＣＤエリアセンサを用いた撮像手段により、
透過光にて撮像した撮像画像データの一部を表示した
ものである。図４中、１は周囲よりも明るい欠陥で、２
は周囲よりも暗い欠陥である。図３（ａ）は撮像画像デ
ータの欠陥部Ｄと画像データの画素と、処理に用いる空
間フイルターの形状の関係を表したものである。Ａは、
欠陥の形状に沿った形状の第一の空間フイルターの形状
で、Ｂは、欠陥形状に沿った形状で前記欠陥形状Ａより
さらに大きな形状の第二の空間フイルターの形状を表す
もので、図３（ｂ）、図３（ｃ）に示すように、その形
状配置における数値を１としたもの４、５を空間フイル
ターとしてそれぞれ使用する。

【００１５】本実施例の欠陥検査方法について、図１を
もとに説明する。図１は、本実施例の処理を示す工程図
である。先ず、撮像画像データに対して、マスキング
処理をおこない、検査領域以外の領域の画素値を０とし
た画像データＡを得る。この画像データＡの作り方
を図２を用いて簡単に説明する。図２（ａ）は撮像画像
のＹ方向１画素ラインの画素値データを表したもので、
このデータに対し、２値化処理により、２値化データ
（ｂ）を得る。次いで画素データ（ａ）と２値化データ
（ｂ）とを画素毎にＡＮＤ処理をおこなって画素ライン
データ（ｃ）を得る。画素ラインデータ（ｃ）は検査領
域部では画素ラインデータ（ａ）と同じく、撮像データ
値を示し、検査領域部外（非検査領域内）では画素値０
を示すものである。この処理を撮像画像データの全ライ
ンについて行うことにより、画像データＡを得ること
ができる。試料ビユーファインダー用フイルターの場
合、一般に撮像領域は図６（イ）に示すように、検査領
域６１と遮光部６２、外周ガラス部６３の非検査領域６
４からなり、透過光による画像信号レベルは、それぞれ
の領域で異なる為、ライン１上に相当する撮像画素値の
２値化は、図に示すように、異なるレベルの２つのスラ
イスレベルを用いて行う。図６（ロ）に示すような検査
領域６１Ａ、非検査領域６４Ａの２領域からなる試料の
場合は、図に示すように、ライン２上に相当する画素値
の２値化は１つのスライスレベルを用いて２値化を行
う。画像Ａデータは以降の処理に対して、非検査領域
の影響を無くすため非検査領域の画素データ値を０とし
たものである。画像データＡに対し、抽出したい欠陥
のサイズ、形状にそった形状Ａのフイルターを用い畳み
込み積分処理を行い画像データを得る。次いで、後述
する画像データを用い、画像データの各画素毎に、
所定の数にて近傍平均を計算する処理を施し、画像デー
タ／を得る。同様に、画像データＡに対し、前記
形状Ａよりも大きな、欠陥にそった形状Ｂのフイルター
を用い、近傍平均を計算する処理を施し、画像データ
を得、この画像データに対し、後述する画像データ
を用い、各画素毎に、所定の数にて、近傍平均を計算す
る処理を施し、画像データ／を得る。次に、画像デ
ータ間演算により、画像データ／から画像データ
／を対応する画素毎に減算し、この結果、画像データ
10を得る。この画像データ10に対し、２値化処理によ
り、あるスライスレベルよりも突出した画素のデータを
検索することにより、欠陥部画素を検出する。

【００１６】次に、上記近傍平均を計算する処理につい
て、更に具体的にのべる。図４に示す被検査物に輝度差
の大きな検査領域イと非検査領域ロが存在する場合、得
られた画像データをそのまま処理すると領域の境界の演
算結果が領域の明るさの差により非常に大きな値になっ
てしまい、本来の欠陥の検出の妨げとなる。これを回避
するために、本実施例においては、以下のような近傍平
均化処理を行う。

【００１７】先ず、前述のようにして得られる、検査領
域以外の領域の値を０にした画像Ａデータに対し、図
３に示す形状Ａ、形状Ｂの空間フイルターで畳み込み積
分のみを行い、それぞれに対応する画像データと画像
データを得る。得られた画像データと画像データ
の各画素データについて、平均化の為に画素データ値を
画素毎に区別せずに、それぞれ一律の値で割ってしまう
と、境界付近の画素は演算範囲に非検査領域の０が含ま
れるため小さな値になってしまうので、非検査領域に影
響されずに近傍平均化処理を行う為には、各画素毎に計
算領域の画素数から非検査領域の画素数を除いた、検査
領域の画素数で割らなければならない。そこで、本実施
例においては、非検査領域に影響されずに、撮像画像
Ａに対し、図３のＡ領域、Ｂ領域の空間フイルターに対
応した近傍平均化処理を行う為に、次のようにして、画
素毎に計算領域に含まれる検査領域の画素数を求め、画
像データ、の各画素毎に、これで割って、近傍平均
化処理されたデータを得る。先ず、検査領域内のデータ
値を１、非検査領域のデータ値を０としたマスキング画
像データＢを得る。前述したように、図２（ａ）の撮
像画像信号ａを所定のスライスレベルで２値化して、図
２（ｂ）に示す２値化画像データｂを得るが、これを全
ラインについて行うことにより、マスキング画像データ
Ｂは得られる。このマスキング画像データＢに対
し、図３のＡ形状、Ｂ形状の空間フイルターで畳み込み
積分を行い、それぞれ画像データ、画像データを得
るが、画像データ、画像データは、画像データＢ
が１もしくは０の２値画像であるので、画像データ中の
各画素ごとの値が、畳み込み積分計算領域に含まれる、
値が１の画素の数を表していることになる。即ち、画像
データ中の各画素ごとの値が、計算領域の画素数から非
検査領域の画素数を除いた、検査領域の画素数を示して
いる。

【００１８】したがって、画像データ、の各画素を
それぞれ対応する画像データ、の画素値で割ること
により、非検査領域に影響されず、検査領域について、
各データのＡ形状、Ｂ形状の空間フイルターに対応した
近傍平均ができる。簡単の為、図３のＡ形状、Ｂ形状に
対応する計算領域を図７（ａ）のような４×４画素の長
方形とし、撮像画像に対応する元の画像が図７（ｂ）の
ようであったとして説明すると、図７（ｂ）の画像を畳
み込み積分した結果、図７（ｃ）に示される画像データ
となり、各画素ごと、場所に応じた４×４の領域に含ま
れる１の画素の個数が入った画像となる。本実施例にお
いては、このようにして近傍平均化を行うことにより、
検査領域イと非検査領域ロとで輝度差が大きな場合で
も、非検査領域に影響されず、即ち、非検査領域の形状
にも影響されず、近傍平均化処理ができるものである。
又、非検査領域境界ぎりぎりまで近傍平均計算を行った
画像が作成でき、検査領域全域で欠陥を抽出することが
できる。

【００１９】従来の図８、図９のようなフイルターを用
いる手法では、撮像した画像データについて、検査領域
と非検査領域の間に大きなレベルの差がある場合、検査
領域の外周部分に著しく値の異なる部位が生じるため、
検査領域の外周部は検査不能として、検査領域から除く
か、外周部検出用の特別な処理を別途施すかしていた。
そのため、外周部の欠陥は見逃すか、外周処理のために
多くの検査時間を要していた。又、従来の外周処理は、
検査領域の境界の形状によって処理をかえなければなら
ず、境界の形状が単純な形状でない場合、実用的な時間
内で外周処理を行うことは困難であった。本手法によれ
ば、外周部のために特別な処理を施すこと無く、また、
外周形状の変化のたびに処理を変更すること無く、高速
に外周部を含めた検査を行うことができる。

【００２０】

【発明の効果】本発明の欠陥検査方法によれば、上記の
ように、従来の欠陥検査のように微分処理のための空間
フイルターを必要とせず、−１の値を用いない為、検査
処理するためのハードウエアを複雑にすることなく、欠
陥の形状の選択性を高めたものである。又、試料を撮像
した撮像画像データについては、検査領域と非検査領域
の間に大きなレベルの差がある場合にも、そして、検査
領域と非検査領域との境界の形状が単純な形状でない場
合にも、外周部のために特別な処理を施すこと無く、ま
た、外周形状実用的な時間内で高速に外周部を含めた検
査を行うことができる検査方法を提供している。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明実施例の欠陥検出の工程図

【図２】本発明実施例におけるマスキング処理を説明す
るための図

【図３】実施例における欠陥とフイルターの関係を説明
する図

【図４】試料の欠陥を説明するための図

【図５】本発明の欠陥検出を説明するための図

【図６】実施例における試料の検査領域と非検査領域の
輝度レベルを説明するための図

【図７】近傍平均化処理の為のマスキング画像データと
フイルターの関係を説明するための図

【図８】従来の微分処理における空間フイルターの図

【図９】従来の欠陥検出方法におけるフイルター図

【符号の説明】

１白シミ欠陥２黒シミ欠陥３（画素）ラインＡ欠陥に沿った形状Ｂ欠陥に沿った形状Ｃ形状Ａと形状Ｂとの間の領域４形状Ａの空間フイルター５形状Ｂの空間フイルター６１、６１Ａ検査領域６２遮光部６３外周ガラス部６４、６４Ａ非検査領域

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号ＦＩＧ０６Ｔ 5/20 Ｇ０６Ｔ 5/20 Ｃ (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G01N 21/88 G06T 1/00 300 G06T 1/00 305 G06T 1/00 310 G06T 5/20

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】ＣＣＤ素子等を用いた撮像手段により、
ブラウン管のシヤドウマスク、ＬＣＤ用のカラーフイル
ター等の試料を撮像することにより得られた撮像画像デ
ータに画像処理を施して、これら試料を観察した場合に
発見される部分的に黒っぽいまたは白っぽいシミ状の欠
陥を検出する検査方法であって、少なくとも、撮像手段
により得られた撮像画像データに対し、検査しようとす
る欠陥の形状に沿った形状の第一の空間フイルターでの
畳み込み積分処理を伴う近傍平均化処理を行った画像デ
ータと、前記撮像画像データに対し、欠陥形状に沿った
形状で第一の空間フイルターよりさらに大きな形状の第
二の空間フイルターでの畳み込み積分処理を伴う近傍平
均化処理を行った画像データとの間で、対応する画素毎
に減算処理を行って、欠陥部が強調された画像データを
得て、これをスライス処理することにより欠陥検出する
工程を有することを特徴とする欠陥検査方法。
【請求項２】請求項１における近傍平均化処理が、撮
像画像データに対し、検査領域以外の領域の画素データ
値を０とした画像データに対し、空間フイルターで、畳
み込み積分処理した画像データを、撮像画像データに対
して検査領域の全画素データ値を１、非検査領域の全画
素データ値を０とし２値化して表したマスキング画像デ
ータを前記空間フイルターで、畳み込み積分処理した画
像データで、対応する画素毎に、除算する処理であるこ
とを特徴とする欠陥検査方法。
【請求項３】請求項１における近傍平均化処理が、撮
像画像データに対し、空間フイルターで、畳み込み積分
処理した画像データに対して所定の一定数で、画素毎
に、除算する処理であることを特徴とする欠陥検査方
法。