JP3756264B2 - 周期性パターンを有する試料の欠陥検出方法 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は，シヤドウマスク等の周期性パターンを有する試料のパターン欠陥を検出する方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、シヤドウマスクのような周期的な開口を有する、即ち、単位開口を単位パターンとして、単位パターンが周期的に配列されている工業製品の欠陥検出を行う方法は種々知られている。
例えば、試料面に対し垂直な方向から見える欠陥に関しては、カメラで撮影したビデオ信号を調べてパターン認識を行う方法、欠陥のないパターンを同様に撮影して得られた信号と比較して欠陥を検出する方法、あるいはコヒーレント光を照射した時の周期性パターンの光の回折現象を利用する方法等が知られている。しかし、これらの方法には検査に費やされる時間が大きいという問題があった。
【０００３】
この為、本願の出願人により、検査時間を少なくする方法として、図８（ａ）に示すようにＣＣＤラインセンサカメラ等を用いて試料を透過した透過光を撮影し、得られた画像データ（信号）を処理する方法や、図８（ｂ）に示すように試料からの正反射光をＣＣＤラインセンサカメラ等を用いて撮影し、得られた画像データ（信号）を処理する方法が提案されている。
図８（ａ）に示す方法は、試料の孔（開口）８９０の大小欠陥やピンホールを検出するためのもので、図８（ｂ）は試料の孔（開口）８９０のエグレ欠陥（図８（ｂ）（ロ）に示す８５０）を検出するためのものである。
しかしながら、図８（ａ）や図８（ｂ）に示す方法の場合、撮影される周期性パターンの単位パターン間のピッチとＣＣＤラインセンサカメラ等の１画素ピッチの不整合により、撮影された画像信号（画像データ）に、無視できない周波数成分がのる場合があり、これが欠陥検出の感度低下をもたらしてしまうため問題となっていた。
尚、以降、線状領域撮影手段により撮影される周期性パターンの単位パターン間のピッチと線状領域撮影手段の１画素ピッチの不整合により、撮影された画像信号（画像データ）に、無視できない周波数成分がのる場合、この周波数成分のことをモアレと言う。
【０００４】
一方、本出願人により、試料の孔（開口）のエグレ欠陥を検出する方法で、モアレの影響を受けない方法も特開平５−３０２８２０号にて開示されている。
この方法は、試料を透過した斜光をＣＣＤラインセンサカメラ等で撮影し、得られたデータを処理することにより欠陥を検出する方法であり、図９（ａ）に示すようにして欠陥検出が行われていた。
しかしながら、この方法の場合、図９（ｂ）に示すように、光が試料の開口（パターン）８９０のピッチおきに透過されるため、ＣＣＤラインセンサカメラ８０１が試料８０７を見込む角度（仰角θと言う）で最適な角度、即ち最適仰角を調整する必要があった。
また、この方法の場合、特定の方向の透過光で検査すると、図９（ｂ）に示すように、エグレ欠陥８５１は検出されてもエグレ欠陥８５２は検出されない。このため、図９（ｃ）に示すように、各種方向（位置）のエグレの検出には、その方向にあった透過光による検査が必要とした。即ち、検査部位毎（方向毎）に検査を必要とした。
このように、図９示す、試料を透過した斜光を線ＣＣＤラインセンサカメラ等で撮影する方法では、モアレの影響を受けず、エグレ欠陥の検出はできるが、検査タクトが増加するという問題であった。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
上記のように、シヤドウマスクのような周期的な孔（開口とも言う）を有する工業製品の欠陥を検出する方法においては、いずれも、検査に費やす時間が大きくなるという問題か、モアレの影響を受け欠陥検出感度が低下するという問題があり、この対応が求められていた。
本発明は、このような状況のもと、シヤドウマスクのような周期的な開口を有する、即ち、単位開口を単位パターンとして、単位パターンが周期的に配列されている工業製品の欠陥検出を、図８（ａ）ないし図８（ｂ）に示す方法と同じく、照明手段から試料を経た正反射光ないし透過光にて行い、モアレの影響を受けない欠陥検出方法を提供しようとするものである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明の周期性パターンを有する試料の欠陥検出装置は、一定速度で移動する、周期性パターンを有する試料の欠陥を検出する欠陥検出方法であって、試料の移動方向に対して垂直な方向の、試料の線状領域を線状光源にて照明し、該線状照明から試料を経た正反射光もしくは透過光を線状領域撮影手段により撮影する工程と、該線状領域撮影手段により得られた画像データから試料の欠陥検出を行う画像データ処理工程とを有し、前記画像データ処理工程は、線状領域撮影手段により直接的ないし間接的に得られた第一の画像データに対し、微分フィルターを用いた微分演算処理を施して、第二の画像データを得て、得られた第二の画像データを所定のスライスレベルと比較する比較処理を施して、欠陥部を検出するものであり、線状領域撮影手段により撮影される周期性パターンの単位パターン間のピッチが、線状領域撮影手段の１画素ピッチの整数倍に相当するもので、前記微分フィルターは、前記周期性パターンの単位パターン間のピッチと、前記線状領域撮影手段の１画素ピッチとの比に応じて、欠陥部を強調するサイズ、係数としたものであることを特徴とするものである。
そして、上記において、線状領域撮影手段をＣＣＤラインセンサカメラとしたことを特徴とするものである。
そしてまた、上記における比較処理が、得られた第二の画像データを所定のスライスレベルで２値化する二値化処理であることを特徴とするものである。
また、上記において、試料をシヤドウマスクまたはカラーフィルターとしたことを特徴とするものである。
【０００７】
尚、周期性パターンを有する試料とは、単位形状を周期的に繰り返した試料で、例えばシヤドウマスクのように開口を周期的に繰り返した工業製品を言い、シヤドスマスクのように単位形状である開口を１つのパターンとして扱い、これを繰り返して配列されているものを周期性パターンを有する試料としている。
シヤドウマスクの他には、カラー撮像管用分解フィルター、フオトマスク、フレネルレンズ等、一定の光学的性質形状を持つ単位（これを単位パターンと言う）が一次元的、二次元的に規則的に配列されている工業製品、或いは単位パターンがその光学的性質、形状および一次元方向、二次元方向の配列ピッチを徐々に変化させながら繰り返し配列されている工業製品等が周期性パターンを有する試料として挙げられる。無地の紙、フィルム、鉄板、塗布面等もこれに準じる。
また、正反射光とは、試料への入射光と試料からの反射光とが、試料面に垂直な面に対し、互いに同じ角度で反対側である反射光を意味しており、線状領域撮影手段により撮影されて得られたデータおよび、さらに処理手段により処理されたデータを画像データと、総称して言っている。
【０００８】
【作用】
本発明の周期性パターンを有する試料の欠陥検出装置は、上記のように構成することにより、一定速度で移動する単位パターンが周期的に配列されている工業製品の欠陥検出を、照明手段から試料を経た正反射光ないし透過光にて行い、撮影される周期性パターンの単位パターン間のピッチと線状領域撮影手段の１画素ピッチの不整合により、撮影された画像信号（画像データ）に、無視できない周波数成分、即ちモアレが発生しない欠陥検出方法の提供を可能としている。
詳しくは、試料の移動方向に対して垂直な方向の、試料の線状領域を線状光源にて照明し、該線状照明から試料を経た正反射光もしくは透過光を線状領域撮影手段により撮影する工程と、該線状領域撮影手段により得られた画像データから試料の欠陥検出を行う画像データ処理工程とを有し、前記画像データ処理手段は、線状領域撮影手段により直接的ないし間接的に得られた第一の画像データに対し、微分演算処理等のフィルタ処理を施して第二の画像データを得て、得られた第二の画像データを所定のスライスレベルと比較する比較処理を施して、欠陥部を検出するものであり、線状領域撮影手段により撮影される周期性パターンの単位パターン間のピッチが、線状領域撮影手段の１画素ピッチの整数倍に相当するものであることによりこれを達成している。
具体的には、線状領域撮影手段をＣＣＤラインセンサカメラとしたことにより装置全体を簡単なものとしており、特に、試料をシヤドウマスクとしたこと場合には、有効である。
【０００９】
【実施例】
本発明の周期性パターンを有する試料の欠陥検出方法を実施例を挙げ図に基づいて説明する。
図１は、本実施例の欠陥検出方法の工程を示したフロー図であり、図２は本実施例の特徴部である撮影される周期性パターンのピッチと撮影手段の画素との関係を示した図である。
また、図３は、本実施例を実施するための装置構成の概略図であり、図４は撮影のしくみを説明するための図で、図４（ｂ）は図４（ａ）のＡ１−Ａ２における断面を示している。
図１、図２、図３、図４中、１００は欠陥検出装置、１１０は試料（シヤドウマスク）、１２０はＣＣＤラインセンサカメラ、１３０は線状光源（蛍光灯）、１３０Ａは線状領域、１４０は搬送装置、１５０はカメラ回転移動制御部、１６０はカメラ移動部、１７０は信号処理部、１８０は制御部、１９０は孔（開口部）、１９１は孔配列方向、１９２はテーパー部、２００は法線方向である。
図３に示す装置は、搬送装置１４０上に置かれ、順次搬送されてくる周期性のパターンを有する試料（シヤドウマスク）１１０に対し、搬送方向に垂直の方向に置かれた線状光源１３０にて照明を行い、試料１１０からの透過光をＣＣＤラキインセンサカメラ１２０にて撮影し、得られた信号データ（画像データ）を信号処理部１７０にて処理して欠陥検出を行う欠陥検出装置である。本実施例では、図９に示す方法のように、最適仰角調整や検査部位毎（方向毎）の検査を必要としない。
【００１０】
本実施例は孔（開口）を周期的に配列させたシヤドウマスクの欠陥検出を、図３に示す装置にて、図４に示す撮影の仕方にて、且つ、図２に示すように撮影される周期性パターンのピッチと撮影手段の画素との関係を設定して、撮影した画像データを処理して、欠陥検出を行う場合の、欠陥検出方法である。
先ず、図２に示すように、撮影されるシヤドウマスクの孔（開口）１９０のピッチとＣＣＤラインセンサカメラ１２０の画素の関係を設定する。（図１（Ｓ１０））
撮影されるシヤドウマスクの孔（開口）１９０のピッチが、ＣＣＤラインセンサカメラ１２０の１画素ピッチの整数倍に相当するように設定する。
本実施例では、図２に示すように、撮影されるシヤドウマスクの孔（開口）、即ち、撮影された周期性パターンの１ピッチとＣＣＤラインセンサカメラの画素ピッチとの比が３：１である。
【００１１】
次いで、図３に示す装置にシヤドウマスク（試料）を載せながら、試料の表面の線状領域を線状光源にて照明し、該線状照明から試料を経た正反射光を線状領域撮影手段により撮影して、順次、図５に示すようにスキヤン（走査）に対応する画像データＮｉ（Ｄij）を得る。（図１（Ｓ２０））
ここで、Ｎｉ（Ｄij）はｉ番目のスキヤン（走査）に対応する画像データであり、Ｄijはｉ番目のスキヤンにおけるＣＣＤラインセンサカメラのｊ番目の画素におけるデータ値を意味する。
【００１２】
次いで、ＣＣＤラインセンサカメラの全画素に対して、各画素のデータ毎に、図５に示すように、ｉ番目のスキヤンのデータＮｉ、ｉ＋１番目のスキヤンのデータＮｉ＋１、ｉ＋２番目のスキヤンのデータＮｉ＋２を積算する積算処理を行い、第一の画像データＳｉを作成する。（図１（Ｓ３０））
積算処理を行うのは、複数分のスキヤン（走査）の画像データを積算処理することにより、ランダムノイズの影響を少なくするためである。
積算された第一の画像データＳｉは、図６（ａ）に示されるように、小さな周波数成分を持つ大きなウネリにのったデータであり、この程度の周波数成分のウネリでは、欠陥検出への影響はでない。
第一の画像データＳｉからは、撮影される周期性パターンの単位パターン間のピッチと線状領域撮影手段の１画素ピッチの不整合により、撮影された画像信号（画像データ）に、無視できない周波数成分は除去されている。
図６（ａ）に示すウネリの原因は、撮影される周期性パターンの単位パターンの単位パターン間のピッチと線状領域撮影手段の１画素ピッチとの整合が完全でないためである。
尚、積算は３スキヤン（走査）分の画像データとは特に限定はされないことは言うまでもない。
【００１３】
次いで、第一の画像データに対し、微分演算処理等のフィルタ処理を施して欠陥部を強調させた第二の画像データ得る。（図１（Ｓ４０））
本実施例では、図２に示すように撮影された周期性パターンの１ピッチ（最小ピッチ）とＣＣＤラインセンサカメラの画素ピッチとの比が３：１であるので、フィルタとしては、図７（ａ）に示す微分フィルターを用いた。
撮影された周期性パターンの１ピッチ（最小ピッチ）とＣＣＤラインセンサカメラの画素ピッチとの比が２：１とした場合には、フィルタのサイズ、係数を変えた図７（ｂ）に示すフィルタを用いれば良い。
また、上記のフィルタ処理は、要素配列を有するフィルターを用いて、積算された画像データ（第一の画像データ）に対して積和演算する処理である。
尚、ここでは、撮影手段（ＣＣＤラインセンサカメラ１２０）から得られ、積算された画像データ（信号データ）Ｓｉ（Ｄｉｊ）と空間フィルターテーブルＷ（Ａｋ）を用い、Ｓｉ（Ｄｉｊ）とＷ（Ａｋ）との積和演算を行うことをフィルタ処理と言い、この処理に用いられるＷ（Ａｋ）をフィルターと言い、一般には微分フィルターないし空間フィルターと呼ぶ。
フィルタ処理により得られた第二の画像データは、図６（ｂ）に示されるように、欠陥部が強調されたデータである。
【００１４】
更に、第二の画像データを所定のスライスレベルで２値化する２値化処理を施して、欠陥部のみを抽出する。（図１（Ｓ５０））
２値化後のデータは図６（ｃ）に示すものであり、欠陥部のみが検出される。
このようにして、撮影される周期性パターンの単位パターン間のピッチと線状領域撮影手段の１画素ピッチの不整合により、撮影された画像信号（画像データ）に、無視できない周波数成分が発生しないようにしているため、欠陥検出を確実に行うことを可能としている。
【００１５】
本実施例に用いた図３に示す装置について、更に説明しておく。
図３において、検査対象である試料（シヤドウマスク）１１０は、搬送装置１４０により、矢印の方向に移動し、順次、ＣＣＤラインセンサカメラ１２０の下側を通過する。
また、図４に示すように、ＣＣＤラインセンサカメラ１２０のスキヤン（走査）方向と試料（シヤドウマスク）１１０の孔（開口）１９０の配列方向１９１が平行となるように、回転駆動制御部１５０によって調整する。
線状光源１３０としては螢光灯を用いたが、試料１１０の進行方向に直交する方向の試料の線状領域１３０Ａを照射し、試料（シヤドウマスク）１１０を透過した透過光をＣＣＤラインセンサカメラ１２０にて撮影できるように設定した。
【００１６】
尚、図３に示す装置においては、撮影の視野の調整が出来、試料１１０の周期性パターンの単位パターン間のピッチが、線状領域撮影手段の１画素ピッチの整数倍であるように、ＣＣＤラインセンサカメラ１２０の視野を調整している。
本実施例の場合は、撮影される試料１１０の周期性パターンの単位パターン間のピッチが、線状領域撮影手段の１画素ピッチの３倍に合わせてある。
【００１７】
信号処理部１７０は、ＣＣＤラインセンサカメラ１２０による撮影にて得られた画像データを処理して欠陥検出を行うものであり、図１に示す、スキヤン（走査）により得られた画像データを積算する積算処理、積算されたて得た画像データ（第一の画像データ）に対して積和演算して第二の画像データを得るフィルタ処理、得られた第二の画像データについて所定のスライスレベルで２値化する２値化処理等を行うものである。
【００１８】
尚、上記実施例は、図８（ａ）に示す方法においてモアレの影響のないものとしたものであるが、図８（ｂ）に示す方法においても、撮影される周期性パターンの１ピッチ（最小ピッチ）をＣＣＤラインセンサカメラの画素ピッチの整数倍にしておくことにより、モアレの影響をなくすことができることは言うまでもない。
【００１９】
【効果】
本発明は、上記のように、シヤドウマスクのような単位パターンが周期的に配列されている工業製品の欠陥検出を、照明手段から試料を経た正反射光ないし透過光にて行い、撮影される周期性パターンの単位パターン間のピッチと線状領域撮影手段の１画素ピッチの不整合により、撮影された画像信号（画像データ）に、無視できない周波数成分、即ちモアレが発生しない欠陥検出方法の提供を可能とし、結果的に欠陥検出をより確実なものとしている。
また、図９に示す、試料を透過した斜光を撮影する方法のように最適仰角調整や検査部位毎（方向毎）の検査を行う必要がなく、作業性の面でも優れた欠陥検出方法の実施が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施例の欠陥検出方法の工程を示したフロー図
【図２】撮影される周期性パターンのピッチと撮影手段の画素との関係を示した図
【図３】本実施例を実施するための装置構成の概略図
【図４】撮影のしくみを説明するための図
【図５】信号の積算を説明するための図
【図６】積算後の画像データおよびフィルタ処理後の画像データを示した図
【図７】微分フィルタを示した図
【図８】従来の欠陥検出方法を説明するための図
【図９】従来の欠陥検出方法を説明するための図
【符号の説明】
１００ 欠陥検出装置
１１０ 試料（シヤドウマスク）
１２０ ＣＣＤラインセンサカメラ
１３０ 線状光源（蛍光灯）
１３０Ａ 線状領域
１４０ 搬送装置
１５０ カメラ回転移動制御部
１６０ カメラ移動部
１７０ 信号処理部
１８０ 制御部
１９０ 孔（開口部）
１９１ 孔配列方向
１９２ テーパー部
１９５ 孔のピッチ（単位パターン最小ピッチ）
２００ 法線方向
８０１ ＣＣＤラインセンサカメラ
８０２ 線状光源
８０３ レンズ
８０５ 回転ステージ
８０６ 一軸移動ステージ
８０７ 試料
８０８ 保持支柱
８０９ カメラコントローラ及び信号処理装置
８１０ コントローラ
８１１ 制御コンピュータ
８３０ 透過光
８３５ 正反射光
８５０、８５１、８５２ エグレ欠陥
８９０ 孔（開口）
８９２ テーパー部
【発明の属する技術分野】
本発明は，シヤドウマスク等の周期性パターンを有する試料のパターン欠陥を検出する方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、シヤドウマスクのような周期的な開口を有する、即ち、単位開口を単位パターンとして、単位パターンが周期的に配列されている工業製品の欠陥検出を行う方法は種々知られている。
例えば、試料面に対し垂直な方向から見える欠陥に関しては、カメラで撮影したビデオ信号を調べてパターン認識を行う方法、欠陥のないパターンを同様に撮影して得られた信号と比較して欠陥を検出する方法、あるいはコヒーレント光を照射した時の周期性パターンの光の回折現象を利用する方法等が知られている。しかし、これらの方法には検査に費やされる時間が大きいという問題があった。
【０００３】
この為、本願の出願人により、検査時間を少なくする方法として、図８（ａ）に示すようにＣＣＤラインセンサカメラ等を用いて試料を透過した透過光を撮影し、得られた画像データ（信号）を処理する方法や、図８（ｂ）に示すように試料からの正反射光をＣＣＤラインセンサカメラ等を用いて撮影し、得られた画像データ（信号）を処理する方法が提案されている。
図８（ａ）に示す方法は、試料の孔（開口）８９０の大小欠陥やピンホールを検出するためのもので、図８（ｂ）は試料の孔（開口）８９０のエグレ欠陥（図８（ｂ）（ロ）に示す８５０）を検出するためのものである。
しかしながら、図８（ａ）や図８（ｂ）に示す方法の場合、撮影される周期性パターンの単位パターン間のピッチとＣＣＤラインセンサカメラ等の１画素ピッチの不整合により、撮影された画像信号（画像データ）に、無視できない周波数成分がのる場合があり、これが欠陥検出の感度低下をもたらしてしまうため問題となっていた。
尚、以降、線状領域撮影手段により撮影される周期性パターンの単位パターン間のピッチと線状領域撮影手段の１画素ピッチの不整合により、撮影された画像信号（画像データ）に、無視できない周波数成分がのる場合、この周波数成分のことをモアレと言う。
【０００４】
一方、本出願人により、試料の孔（開口）のエグレ欠陥を検出する方法で、モアレの影響を受けない方法も特開平５−３０２８２０号にて開示されている。
この方法は、試料を透過した斜光をＣＣＤラインセンサカメラ等で撮影し、得られたデータを処理することにより欠陥を検出する方法であり、図９（ａ）に示すようにして欠陥検出が行われていた。
しかしながら、この方法の場合、図９（ｂ）に示すように、光が試料の開口（パターン）８９０のピッチおきに透過されるため、ＣＣＤラインセンサカメラ８０１が試料８０７を見込む角度（仰角θと言う）で最適な角度、即ち最適仰角を調整する必要があった。
また、この方法の場合、特定の方向の透過光で検査すると、図９（ｂ）に示すように、エグレ欠陥８５１は検出されてもエグレ欠陥８５２は検出されない。このため、図９（ｃ）に示すように、各種方向（位置）のエグレの検出には、その方向にあった透過光による検査が必要とした。即ち、検査部位毎（方向毎）に検査を必要とした。
このように、図９示す、試料を透過した斜光を線ＣＣＤラインセンサカメラ等で撮影する方法では、モアレの影響を受けず、エグレ欠陥の検出はできるが、検査タクトが増加するという問題であった。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
上記のように、シヤドウマスクのような周期的な孔（開口とも言う）を有する工業製品の欠陥を検出する方法においては、いずれも、検査に費やす時間が大きくなるという問題か、モアレの影響を受け欠陥検出感度が低下するという問題があり、この対応が求められていた。
本発明は、このような状況のもと、シヤドウマスクのような周期的な開口を有する、即ち、単位開口を単位パターンとして、単位パターンが周期的に配列されている工業製品の欠陥検出を、図８（ａ）ないし図８（ｂ）に示す方法と同じく、照明手段から試料を経た正反射光ないし透過光にて行い、モアレの影響を受けない欠陥検出方法を提供しようとするものである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明の周期性パターンを有する試料の欠陥検出装置は、一定速度で移動する、周期性パターンを有する試料の欠陥を検出する欠陥検出方法であって、試料の移動方向に対して垂直な方向の、試料の線状領域を線状光源にて照明し、該線状照明から試料を経た正反射光もしくは透過光を線状領域撮影手段により撮影する工程と、該線状領域撮影手段により得られた画像データから試料の欠陥検出を行う画像データ処理工程とを有し、前記画像データ処理工程は、線状領域撮影手段により直接的ないし間接的に得られた第一の画像データに対し、微分フィルターを用いた微分演算処理を施して、第二の画像データを得て、得られた第二の画像データを所定のスライスレベルと比較する比較処理を施して、欠陥部を検出するものであり、線状領域撮影手段により撮影される周期性パターンの単位パターン間のピッチが、線状領域撮影手段の１画素ピッチの整数倍に相当するもので、前記微分フィルターは、前記周期性パターンの単位パターン間のピッチと、前記線状領域撮影手段の１画素ピッチとの比に応じて、欠陥部を強調するサイズ、係数としたものであることを特徴とするものである。
そして、上記において、線状領域撮影手段をＣＣＤラインセンサカメラとしたことを特徴とするものである。
そしてまた、上記における比較処理が、得られた第二の画像データを所定のスライスレベルで２値化する二値化処理であることを特徴とするものである。
また、上記において、試料をシヤドウマスクまたはカラーフィルターとしたことを特徴とするものである。
【０００７】
尚、周期性パターンを有する試料とは、単位形状を周期的に繰り返した試料で、例えばシヤドウマスクのように開口を周期的に繰り返した工業製品を言い、シヤドスマスクのように単位形状である開口を１つのパターンとして扱い、これを繰り返して配列されているものを周期性パターンを有する試料としている。
シヤドウマスクの他には、カラー撮像管用分解フィルター、フオトマスク、フレネルレンズ等、一定の光学的性質形状を持つ単位（これを単位パターンと言う）が一次元的、二次元的に規則的に配列されている工業製品、或いは単位パターンがその光学的性質、形状および一次元方向、二次元方向の配列ピッチを徐々に変化させながら繰り返し配列されている工業製品等が周期性パターンを有する試料として挙げられる。無地の紙、フィルム、鉄板、塗布面等もこれに準じる。
また、正反射光とは、試料への入射光と試料からの反射光とが、試料面に垂直な面に対し、互いに同じ角度で反対側である反射光を意味しており、線状領域撮影手段により撮影されて得られたデータおよび、さらに処理手段により処理されたデータを画像データと、総称して言っている。
【０００８】
【作用】
本発明の周期性パターンを有する試料の欠陥検出装置は、上記のように構成することにより、一定速度で移動する単位パターンが周期的に配列されている工業製品の欠陥検出を、照明手段から試料を経た正反射光ないし透過光にて行い、撮影される周期性パターンの単位パターン間のピッチと線状領域撮影手段の１画素ピッチの不整合により、撮影された画像信号（画像データ）に、無視できない周波数成分、即ちモアレが発生しない欠陥検出方法の提供を可能としている。
詳しくは、試料の移動方向に対して垂直な方向の、試料の線状領域を線状光源にて照明し、該線状照明から試料を経た正反射光もしくは透過光を線状領域撮影手段により撮影する工程と、該線状領域撮影手段により得られた画像データから試料の欠陥検出を行う画像データ処理工程とを有し、前記画像データ処理手段は、線状領域撮影手段により直接的ないし間接的に得られた第一の画像データに対し、微分演算処理等のフィルタ処理を施して第二の画像データを得て、得られた第二の画像データを所定のスライスレベルと比較する比較処理を施して、欠陥部を検出するものであり、線状領域撮影手段により撮影される周期性パターンの単位パターン間のピッチが、線状領域撮影手段の１画素ピッチの整数倍に相当するものであることによりこれを達成している。
具体的には、線状領域撮影手段をＣＣＤラインセンサカメラとしたことにより装置全体を簡単なものとしており、特に、試料をシヤドウマスクとしたこと場合には、有効である。
【０００９】
【実施例】
本発明の周期性パターンを有する試料の欠陥検出方法を実施例を挙げ図に基づいて説明する。
図１は、本実施例の欠陥検出方法の工程を示したフロー図であり、図２は本実施例の特徴部である撮影される周期性パターンのピッチと撮影手段の画素との関係を示した図である。
また、図３は、本実施例を実施するための装置構成の概略図であり、図４は撮影のしくみを説明するための図で、図４（ｂ）は図４（ａ）のＡ１−Ａ２における断面を示している。
図１、図２、図３、図４中、１００は欠陥検出装置、１１０は試料（シヤドウマスク）、１２０はＣＣＤラインセンサカメラ、１３０は線状光源（蛍光灯）、１３０Ａは線状領域、１４０は搬送装置、１５０はカメラ回転移動制御部、１６０はカメラ移動部、１７０は信号処理部、１８０は制御部、１９０は孔（開口部）、１９１は孔配列方向、１９２はテーパー部、２００は法線方向である。
図３に示す装置は、搬送装置１４０上に置かれ、順次搬送されてくる周期性のパターンを有する試料（シヤドウマスク）１１０に対し、搬送方向に垂直の方向に置かれた線状光源１３０にて照明を行い、試料１１０からの透過光をＣＣＤラキインセンサカメラ１２０にて撮影し、得られた信号データ（画像データ）を信号処理部１７０にて処理して欠陥検出を行う欠陥検出装置である。本実施例では、図９に示す方法のように、最適仰角調整や検査部位毎（方向毎）の検査を必要としない。
【００１０】
本実施例は孔（開口）を周期的に配列させたシヤドウマスクの欠陥検出を、図３に示す装置にて、図４に示す撮影の仕方にて、且つ、図２に示すように撮影される周期性パターンのピッチと撮影手段の画素との関係を設定して、撮影した画像データを処理して、欠陥検出を行う場合の、欠陥検出方法である。
先ず、図２に示すように、撮影されるシヤドウマスクの孔（開口）１９０のピッチとＣＣＤラインセンサカメラ１２０の画素の関係を設定する。（図１（Ｓ１０））
撮影されるシヤドウマスクの孔（開口）１９０のピッチが、ＣＣＤラインセンサカメラ１２０の１画素ピッチの整数倍に相当するように設定する。
本実施例では、図２に示すように、撮影されるシヤドウマスクの孔（開口）、即ち、撮影された周期性パターンの１ピッチとＣＣＤラインセンサカメラの画素ピッチとの比が３：１である。
【００１１】
次いで、図３に示す装置にシヤドウマスク（試料）を載せながら、試料の表面の線状領域を線状光源にて照明し、該線状照明から試料を経た正反射光を線状領域撮影手段により撮影して、順次、図５に示すようにスキヤン（走査）に対応する画像データＮｉ（Ｄij）を得る。（図１（Ｓ２０））
ここで、Ｎｉ（Ｄij）はｉ番目のスキヤン（走査）に対応する画像データであり、Ｄijはｉ番目のスキヤンにおけるＣＣＤラインセンサカメラのｊ番目の画素におけるデータ値を意味する。
【００１２】
次いで、ＣＣＤラインセンサカメラの全画素に対して、各画素のデータ毎に、図５に示すように、ｉ番目のスキヤンのデータＮｉ、ｉ＋１番目のスキヤンのデータＮｉ＋１、ｉ＋２番目のスキヤンのデータＮｉ＋２を積算する積算処理を行い、第一の画像データＳｉを作成する。（図１（Ｓ３０））
積算処理を行うのは、複数分のスキヤン（走査）の画像データを積算処理することにより、ランダムノイズの影響を少なくするためである。
積算された第一の画像データＳｉは、図６（ａ）に示されるように、小さな周波数成分を持つ大きなウネリにのったデータであり、この程度の周波数成分のウネリでは、欠陥検出への影響はでない。
第一の画像データＳｉからは、撮影される周期性パターンの単位パターン間のピッチと線状領域撮影手段の１画素ピッチの不整合により、撮影された画像信号（画像データ）に、無視できない周波数成分は除去されている。
図６（ａ）に示すウネリの原因は、撮影される周期性パターンの単位パターンの単位パターン間のピッチと線状領域撮影手段の１画素ピッチとの整合が完全でないためである。
尚、積算は３スキヤン（走査）分の画像データとは特に限定はされないことは言うまでもない。
【００１３】
次いで、第一の画像データに対し、微分演算処理等のフィルタ処理を施して欠陥部を強調させた第二の画像データ得る。（図１（Ｓ４０））
本実施例では、図２に示すように撮影された周期性パターンの１ピッチ（最小ピッチ）とＣＣＤラインセンサカメラの画素ピッチとの比が３：１であるので、フィルタとしては、図７（ａ）に示す微分フィルターを用いた。
撮影された周期性パターンの１ピッチ（最小ピッチ）とＣＣＤラインセンサカメラの画素ピッチとの比が２：１とした場合には、フィルタのサイズ、係数を変えた図７（ｂ）に示すフィルタを用いれば良い。
また、上記のフィルタ処理は、要素配列を有するフィルターを用いて、積算された画像データ（第一の画像データ）に対して積和演算する処理である。
尚、ここでは、撮影手段（ＣＣＤラインセンサカメラ１２０）から得られ、積算された画像データ（信号データ）Ｓｉ（Ｄｉｊ）と空間フィルターテーブルＷ（Ａｋ）を用い、Ｓｉ（Ｄｉｊ）とＷ（Ａｋ）との積和演算を行うことをフィルタ処理と言い、この処理に用いられるＷ（Ａｋ）をフィルターと言い、一般には微分フィルターないし空間フィルターと呼ぶ。
フィルタ処理により得られた第二の画像データは、図６（ｂ）に示されるように、欠陥部が強調されたデータである。
【００１４】
更に、第二の画像データを所定のスライスレベルで２値化する２値化処理を施して、欠陥部のみを抽出する。（図１（Ｓ５０））
２値化後のデータは図６（ｃ）に示すものであり、欠陥部のみが検出される。
このようにして、撮影される周期性パターンの単位パターン間のピッチと線状領域撮影手段の１画素ピッチの不整合により、撮影された画像信号（画像データ）に、無視できない周波数成分が発生しないようにしているため、欠陥検出を確実に行うことを可能としている。
【００１５】
本実施例に用いた図３に示す装置について、更に説明しておく。
図３において、検査対象である試料（シヤドウマスク）１１０は、搬送装置１４０により、矢印の方向に移動し、順次、ＣＣＤラインセンサカメラ１２０の下側を通過する。
また、図４に示すように、ＣＣＤラインセンサカメラ１２０のスキヤン（走査）方向と試料（シヤドウマスク）１１０の孔（開口）１９０の配列方向１９１が平行となるように、回転駆動制御部１５０によって調整する。
線状光源１３０としては螢光灯を用いたが、試料１１０の進行方向に直交する方向の試料の線状領域１３０Ａを照射し、試料（シヤドウマスク）１１０を透過した透過光をＣＣＤラインセンサカメラ１２０にて撮影できるように設定した。
【００１６】
尚、図３に示す装置においては、撮影の視野の調整が出来、試料１１０の周期性パターンの単位パターン間のピッチが、線状領域撮影手段の１画素ピッチの整数倍であるように、ＣＣＤラインセンサカメラ１２０の視野を調整している。
本実施例の場合は、撮影される試料１１０の周期性パターンの単位パターン間のピッチが、線状領域撮影手段の１画素ピッチの３倍に合わせてある。
【００１７】
信号処理部１７０は、ＣＣＤラインセンサカメラ１２０による撮影にて得られた画像データを処理して欠陥検出を行うものであり、図１に示す、スキヤン（走査）により得られた画像データを積算する積算処理、積算されたて得た画像データ（第一の画像データ）に対して積和演算して第二の画像データを得るフィルタ処理、得られた第二の画像データについて所定のスライスレベルで２値化する２値化処理等を行うものである。
【００１８】
尚、上記実施例は、図８（ａ）に示す方法においてモアレの影響のないものとしたものであるが、図８（ｂ）に示す方法においても、撮影される周期性パターンの１ピッチ（最小ピッチ）をＣＣＤラインセンサカメラの画素ピッチの整数倍にしておくことにより、モアレの影響をなくすことができることは言うまでもない。
【００１９】
【効果】
本発明は、上記のように、シヤドウマスクのような単位パターンが周期的に配列されている工業製品の欠陥検出を、照明手段から試料を経た正反射光ないし透過光にて行い、撮影される周期性パターンの単位パターン間のピッチと線状領域撮影手段の１画素ピッチの不整合により、撮影された画像信号（画像データ）に、無視できない周波数成分、即ちモアレが発生しない欠陥検出方法の提供を可能とし、結果的に欠陥検出をより確実なものとしている。
また、図９に示す、試料を透過した斜光を撮影する方法のように最適仰角調整や検査部位毎（方向毎）の検査を行う必要がなく、作業性の面でも優れた欠陥検出方法の実施が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施例の欠陥検出方法の工程を示したフロー図
【図２】撮影される周期性パターンのピッチと撮影手段の画素との関係を示した図
【図３】本実施例を実施するための装置構成の概略図
【図４】撮影のしくみを説明するための図
【図５】信号の積算を説明するための図
【図６】積算後の画像データおよびフィルタ処理後の画像データを示した図
【図７】微分フィルタを示した図
【図８】従来の欠陥検出方法を説明するための図
【図９】従来の欠陥検出方法を説明するための図
【符号の説明】
１００ 欠陥検出装置
１１０ 試料（シヤドウマスク）
１２０ ＣＣＤラインセンサカメラ
１３０ 線状光源（蛍光灯）
１３０Ａ 線状領域
１４０ 搬送装置
１５０ カメラ回転移動制御部
１６０ カメラ移動部
１７０ 信号処理部
１８０ 制御部
１９０ 孔（開口部）
１９１ 孔配列方向
１９２ テーパー部
１９５ 孔のピッチ（単位パターン最小ピッチ）
２００ 法線方向
８０１ ＣＣＤラインセンサカメラ
８０２ 線状光源
８０３ レンズ
８０５ 回転ステージ
８０６ 一軸移動ステージ
８０７ 試料
８０８ 保持支柱
８０９ カメラコントローラ及び信号処理装置
８１０ コントローラ
８１１ 制御コンピュータ
８３０ 透過光
８３５ 正反射光
８５０、８５１、８５２ エグレ欠陥
８９０ 孔（開口）
８９２ テーパー部
Claims (4)
- 一定速度で移動する、周期性パターンを有する試料の欠陥を検出する欠陥検出方法であって、試料の移動方向に対して垂直な方向の、試料の線状領域を線状光源にて照明し、該線状照明から試料を経た正反射光もしくは透過光を線状領域撮影手段により撮影する工程と、該線状領域撮影手段により得られた画像データから試料の欠陥検出を行う画像データ処理工程とを有し、前記画像データ処理工程は、線状領域撮影手段により直接的ないし間接的に得られた第一の画像データに対し、微分フィルターを用いた微分演算処理を施して、第二の画像データを得て、得られた第二の画像データを所定のスライスレベルと比較する比較処理を施して、欠陥部を検出するものであり、線状領域撮影手段により撮影される周期性パターンの単位パターン間のピッチが、線状領域撮影手段の１画素ピッチの整数倍に相当するもので、前記微分フィルターは、前記周期性パターンの単位パターン間のピッチと、前記線状領域撮影手段の１画素ピッチとの比に応じて、欠陥部を強調するサイズ、係数としたものであることを特徴とする周期性パターンを有する試料の欠陥検出方法。
- 請求項１において、線状領域撮影手段をＣＣＤラインセンサカメラとしたことを特徴とする周期性パターンを有する試料の欠陥検出方法。
- 請求項１ないし２における比較処理が、得られた第二の画像データを所定のスライスレベルで２値化する二値化処理であることを特徴とする周期性パターンを有する試料の欠陥検出方法。
- 請求項１ないし３において、試料をシヤドウマスクまたはカラーフィルターとしたことを特徴とする周期性パターンを有する試料の欠陥検出方法。
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