JP5149852B2 - ボケ画像判定方法およびボケ画像判定装置 - Google Patents

Description

本発明は、対象画像がボケ画像であるか否かを判定する技術に関する。

近年、入力画像のボケた画像部分とボケていない画像部分とを区別する手法が提案されており、例えば、特許文献１では、入力画像を意図的にボケさせた画像、および、当該画像をボケの低減に関してエンハンスしたボケ修正画像を生成し、ボケ修正画像と元の入力画像との間の第１差異、および、入力画像を意図的にボケさせた画像と元の入力画像との間の第２差異を、各画素または画素の群に関して求め、第１差異が第２差異以上となる部分をボケた画像部分として判定する手法が開示されている。

なお、特許文献２では、電子ビーム等の焦点合わせを行う手法が開示されており、各焦点位置（ここでは、集光されたビームの径が最も小さくなる位置と試料表面との間の距離）にて取得された画像において画素値の最大値と最小値との差を評価値として求めた際に、焦点位置が大きな場合には評価値が小さくなり、焦点合わせが良好で焦点位置が小さい場合には評価値が大きくなることが開示されている。

特表２００８−５１８３１８号公報 特開２０００−１８２５５５号公報

ところで、対象物を撮像した対象画像を用いて対象物の状態の評価等を行う場合に、対象画像がボケ画像であるときには、対象物の評価等を精度よく行うことができなくなる。そこで、特許文献１の手法を応用して、対象画像がボケ画像であるか否かを判定し、ボケ画像ではないと判定された対象画像のみを用いることも考えられるが、特許文献１の手法では、対象画像毎に第１差異および第２差異を求める必要があるため、処理が煩雑となってしまう。

本発明は上記課題に鑑みなされたものであり、対象画像がボケ画像であるか否かを容易に、かつ、精度よく判定することを目的としている。

請求項１に記載の発明は、対象画像がボケ画像であるか否かを判定するボケ画像判定方法であって、ａ）撮像部からおよそ一定の距離への対象物の配置、および、前記対象物の撮像を繰り返すことにより取得される複数の画像のそれぞれにおいて画素値の分布の広がりを示す評価値を求める工程と、ｂ）前記複数の画像を取得する際の対象物の位置が、前記撮像部の被写界深度を外れる確率を準備する工程と、ｃ）前記複数の画像に対する前記評価値の分布において、最小評価値からの累積相対度数が前記確率近傍となる値を閾値として取得する工程と、ｄ）前記複数の画像に含まれる、または、前記撮像部にて別途取得された対象画像から前記評価値を求める工程と、ｅ）前記対象画像の前記評価値および前記閾値に基づいて、前記対象画像がボケ画像であるか否かを判定する工程とを備える。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載のボケ画像判定方法であって、前記複数の画像が、前記撮像部の光軸に交差する方向に連続的に移動する複数の対象物を前記撮像部にて撮像することにより取得されたものである。

請求項３に記載の発明は、請求項１または２に記載のボケ画像判定方法であって、前記評価値が、画素値の最大値と最小値との差である。

請求項４に記載の発明は、請求項１ないし３のいずれかに記載のボケ画像判定方法であって、前記ｄ）工程にて複数の対象画像の評価値が求められ、前記ｅ）工程にてボケ画像ではないと判定された対象画像が、対象物の分類に用いられる分類器の学習による構築に用いられる。

請求項５に記載の発明は、対象画像がボケ画像であるか否かを判定するボケ画像判定装置であって、対象物を撮像することにより画像を取得する撮像部と、前記撮像部からおよそ一定の距離への対象物の配置、および、前記対象物の撮像を繰り返すことにより複数の画像が取得され、前記複数の画像を取得する際の対象物の位置が前記撮像部の被写界深度を外れる確率も準備されており、前記複数の画像のそれぞれにおいて画素値の分布の広がりを示す評価値を求め、前記複数の画像に対する前記評価値の分布において、最小評価値からの累積相対度数が前記確率近傍となる値を閾値として取得する閾値取得部と、前記複数の画像に含まれる、または、前記撮像部にて別途取得された対象画像から求められる前記評価値および前記閾値に基づいて、前記対象画像がボケ画像であるか否かを判定する判定部とを備える。

本発明によれば、対象画像がボケ画像であるか否かを容易に、かつ、精度よく判定することができる。

請求項３の発明では、評価値を容易に求めることができ、請求項４の発明では、分類器を精度よく構築することができる。

基板研磨システムの構成を示す図である。 基板回転部の近傍を示す図である。 ヘッド部の近傍を側方から見た図である。 ヘッド部の内部構成を示す図である。 ノッチセンサの内部構成を示す図である。 コンピュータの構成を示す図である。 コンピュータが実現する機能構成を示すブロック図である。 基板を研磨しつつ研磨の終点を検出する処理の流れを示す図である。 基板の主面上を示す図である。 撮像画像を示す図である。 テンプレート画像を示す図である。 閾値を取得する処理の流れを示す図である。 撮像時の主面の位置を示す図である。 画素値のヒストグラムを示す図である。 画素値のヒストグラムを示す図である。 対向領域の光軸方向の位置の確率密度分布を示す図である。 評価値のヒストグラムを示す図である。 コンピュータが実現する機能構成を示すブロック図である。 分類器を構築する処理の流れを示す図である。

図１は基板研磨システム１の構成を示す図である。図１の基板研磨システム１は、例えば半導体の基板の回路形成工程におけるダマシン工程に用いられ、基板の主面上に形成された膜（回路パターンを構成する膜）に研磨（例えば、ＣＭＰ（Chemical Mechanical Polishing））が施されるとともに研磨途上の基板の画像が取得され、取得された画像に基づいて研磨の終点が検出される。

基板研磨システム１は、外縁部にＶ字状のノッチが形成された円板状の基板９を保持するとともに基板９を主面に垂直な回転軸Ｊ１を中心として回転する基板回転部１１、基板９が回転する間に基板９の主面を撮像するヘッド部２、ヘッド部２を介して基板９の主面上に照射される照明用の光を出射する照明部３、回転する基板９のノッチの通過を検出するノッチセンサ４、ノッチセンサ４からノッチの通過を示す信号が入力されるストロボコントローラ５、各種演算処理を行うＣＰＵや各種情報を記憶するメモリ等により構成されたコンピュータ６、並びに、基板研磨システム１の全体制御を担うもう１つのコンピュータ（以下、「全体制御部」という。）７を備える。

図２は基板９の研磨時における基板回転部１１の近傍を示す図である。図２に示すように、基板回転部１１において基板９は主面の中心が回転軸Ｊ１上に位置するようにしてトップリング１１０により吸着保持され、主面の一部が研磨プレート７１（図１では図示を省略している。）の表面に当接する。基板回転部１１は全体制御部７に接続されたモータ１１１を有し（図１参照）、モータ１１１が駆動されることにより基板９が一定の角速度で回転する。また、基板回転部１１は図示省略の進退機構に支持されており、基板９の取り付けまたは取り外しの際には、進退機構が制御されて基板９が研磨プレート７１上から退避する。なお、基板回転部１１はコンピュータ６により直接制御されてもよい。

研磨プレート７１はモータ７１１により回転し、その表面上には研磨剤（スラリーとも呼ばれる。）が供給される。これにより、基板回転部１１により回転する基板９の主面が回転する研磨プレート７１により研磨される。また、ヘッド部２はステージ２１上において研磨プレート７１に向かって進退可能に支持されており、基板９の研磨時には研磨プレート７１の外側において基板９の下方へと移動し、基板９の下側の主面が撮像される。また、ノッチセンサ４はヘッド部２からずれた位置にて基板９の主面の外縁部に対向して設けられる。

図１の照明部３は、ストロボコントローラ５に接続されたランプ電源３１を有し、ストロボコントローラ５からトリガ信号が入力されることによりフラッシュランプ３２がフラッシュ光を出射する。フラッシュランプ３２からの光はレンズ３３を介してフィルタユニット３４へと導かれる。フィルタユニット３４には複数のフィルタ３４１が設けられ、図示省略のモータにより複数のフィルタ３４１のうち１つのフィルタ３４１ａがフラッシュランプ３２からの光の経路上に配置される。フィルタ３４１ａを透過した光はレンズ３５により光ファイバ３６へと導かれてヘッド部２内に導入され、ヘッド部２による基板９の撮像に利用される。

図３は図２に示すヘッド部２の近傍を側方から見た図であり、図４は基板９側から見た場合のヘッド部２の内部構成を示す図である。図３に示すようにヘッド部２は基板９の下側の主面９１に近接した状態で支持される。ヘッド部２は透光窓２３９、および、基板９側において透光窓２３９の周囲を囲む環状のノズル部２２を有し、ノズル部２２の内周面には複数の吐出口が形成される。ノズル部２２は純水供給部２２１に接続されており、基板９の研磨時にはノズル部２２の複数の吐出口から純水が吐出され、基板９の主面９１上において透光窓２３９に対向する位置に付着するスラリー等が除去される。

図４に示すようにヘッド部２には、前述の照明部３からの光が光ファイバ３６により導入され、レンズ２３１およびアパーチャ板２３２を介してミラー２３３へと導かれ、レンズ２３４に向けて反射される。レンズ２３４に入射した光はアパーチャ板２３５を介してハーフミラー２３６へと導かれ、レンズ２３７に向けて反射される。レンズ２３７からの光は、図３に示すようにプリズム２３８により基板９側へと導かれ、透光窓２３９を介して基板９の主面９１上に照射される。

基板９からの反射光は透光窓２３９により取り込まれ、プリズム２３８およびレンズ２３７によりハーフミラー２３６へと導かれる。反射光の一部はハーフミラー２３６を透過し、アパーチャ板２４０およびレンズ２４１により撮像デバイス２５に導かれて基板９の像が結像される。撮像デバイス２５では受光した光が電気信号に変換され、図１のコンピュータ６へと出力される。レンズ２３７はレンズ移動機構２６により図４中に符号２９１を付して示す矢印の方向に移動可能とされ、レンズ２３７およびレンズ移動機構２６によりヘッド部２の合焦位置がおよそ主面９１上に設定される。

図５は図２に示すノッチセンサ４の近傍を側方から見た場合のノッチセンサ４の内部構成を示している。図５に示すようにノッチセンサ４は、基板９に向けて光を出射する２つの光源４１（例えば、発光ダイオード（ＬＥＤ）を有する光源）を有し、光源４１からの光は透光窓４２を介して回転する基板９の外縁部へと照射される。通常、光源４１からの光は基板９の下側の主面９１により透光窓４２の外周側または外側に向けて反射されるが、基板９のノッチがノッチセンサ４上を通過することにより光源４１からの光が乱反射すると、基板９からの反射光は透光窓４２により取り込まれ、レンズ４３を介してフォトダイオード４４により受光される。ノッチセンサ４においてもヘッド部２と同様に、基板９の主面９１上においてノッチセンサ４に対向する位置を洗浄する環状のノズル部４５１、および、ノズル部４５１に純水を供給する純水供給部４５２が設けられる。

図６はコンピュータ６の構成を示す図である。コンピュータ６は、各種演算処理を行うＣＰＵ６１１、基本プログラムを記憶するＲＯＭ６１２および各種情報を記憶するＲＡＭ６１３をバスラインに接続した一般的なコンピュータシステムの構成となっている。バスラインにはさらに、情報記憶を行う固定ディスク６１４、各種情報の表示を行うディスプレイ６１５、操作者からの入力を受け付けるキーボード６１６ａおよびマウス６１６ｂ、光ディスク、磁気ディスク、光磁気ディスク等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体から情報の読み取りを行う読取装置６１７、全体制御部７等に接続される通信部６１８、並びに、ヘッド部２から入力される電気信号を所定の形式の画像データに変換して画像メモリ６２１ａに記憶するキャプチャボード６２１が、適宜、インターフェイス（Ｉ／Ｆ）を介する等して接続される。

図７は、コンピュータ６が実現する機能構成を示すブロック図であり、図７において、ボケ画像判定部６３および終点検出部６４が所定のプログラムに従ってＣＰＵ６１１等により実現される機能を示す。なお、ボケ画像判定部６３および終点検出部６４の機能は専用の電気的回路により実現されてもよく、部分的に専用の電気的回路が用いられてもよい（後述の図１８において同様）。

図８は基板研磨システム１が基板９を研磨しつつ研磨の終点を検出する処理の流れを示す図である。以下、図７を参照しつつ図８に沿って基板９の研磨に係る処理について説明する。

基板研磨システム１では、まず、後述する基板９の研磨時に順次取得される複数の画像の使用の可否を決定するための閾値が、所定の参照基板を用いて取得され、準備される（ステップＳ１１）。ここで、参照基板は研磨対象の基板９と同じ回路パターンが形成されたものであり、参照基板を用いた事前準備により、ボケ画像判定部６３の閾値決定部６３５にて閾値が取得され、判定部６３４に設定される。なお、閾値を取得する処理については基板９の研磨に係る処理の説明後に詳述する。

続いて、基板９が基板回転部１１に固定されて研磨プレート７１上に配置され、図２に示す状態とされる。また、図１のフィルタユニット３４の複数のフィルタ３４１から基板９上に形成された膜の構造や研磨後の膜厚に応じた１つのフィルタ３４１ａが選択されてフラッシュランプ３２からの光の経路上に配置される。そして、全体制御部７により研磨プレート７１上へのスラリーの供給および研磨プレート７１の回転が開始されると同時に基板９が連続的に回転を始め、基板９の研磨が開始される（ステップＳ１２）。すなわち、基板９の回転と並行して基板９の主面の研磨が行われる。また、全体制御部７からコンピュータ６に基板９の研磨の開始を示す信号が出力される。

図９は回転する基板９の主面９１上を示す図であり、研磨プレート７１側から見た図である。基板９は図９中の矢印９９１が示すように時計方向に一定の角速度（例えば、２πｒａｄ／ｓ（６０ｒｐｍ））で回転しており、基板９のノッチ９２がノッチセンサ４（図９において、符号４を付す二点鎖線の矩形にて示す。）に対向する位置を通過すると、図５の光源４１から基板９に照射される光がノッチ９２により乱反射され、その反射光がフォトダイオード４４に受光される。これにより、基板９の外縁部に形成されたノッチ９２の通過が検出されてノッチ検出信号が生成される（ステップＳ１３）。ノッチ検出信号は図１のストロボコントローラ５に出力される。

ストロボコントローラ５では、ノッチ検出信号に基づいて基板９のノッチ９２がノッチセンサ４に対向する位置を通過した時刻（以下、「ノッチ通過時刻」という。）が特定され、ノッチ通過時刻から所定の遅延時間の経過後に、照明部３およびコンピュータ６に対してストロボトリガ信号およびカメラトリガ信号がそれぞれ出力される。ここで、遅延時間は、例えば、撮像時に図９中において符号２９ｂを付す二点鎖線の矩形にて示す位置に存在する撮像領域が、ノッチ通過時刻に符号２９ａを付す位置に存在する場合には、撮像領域２９ａの中心と回転軸Ｊ１とを結ぶ線分９３ａと、撮像領域２９ｂと回転軸Ｊ１とを結ぶ線分９３ｂとのなす角をθとして、角θを基板９の角速度で割って得られる時間とおよそ同じ時間とされる。

カメラトリガ信号は図７のキャプチャボード６２１に入力され、キャプチャボード６２１からヘッド部２にトリガ信号が出力されることにより基板９が撮像される。このとき、ストロボコントローラ５においてストロボトリガ信号が出力された後、一定時間経過後にカメラトリガ信号が出力されるため、照明部３からの照明光の基板９からの反射光が撮像デバイス２５へと導かれた時点で撮像が行われる。このように、ストロボコントローラ５によりノッチセンサ４からの出力に基づいて、ノッチ通過時刻から所定の遅延時間経過後にヘッド部２による撮像が実行される（ステップＳ１４）。

ヘッド部２からの画像信号はキャプチャボード６２１に出力され、基板９の主面９１上の画像（以下、「撮像画像」という。）のデータが画像メモリ６２１ａに記憶される。撮像画像データは画像抽出部６３１に出力され、予め準備されるテンプレート画像との間におけるパターンマッチングが行われる。なお、撮像画像は必要に応じてディスプレイ６１５に表示される。

図１０は撮像画像の一例を示す図であり、図１１はテンプレート画像を示す図である。テンプレート画像は所定の基準パターンを示す画像であり、本実施の形態では参照基板を用いて図１１に示す基準パターン８１を示す画像が準備される。画像抽出部６３１では図１０の撮像画像と図１１のテンプレート画像との間におけるパターンマッチングを行うことにより撮像画像における基準パターン８１の領域が特定（抽出）され、当該領域の部分（以下、「対象画像」という。）がヒストグラム生成部６３２に出力される。実際には、画像抽出部６３１では、複数のテンプレート画像（複数の基準パターン）にそれぞれ対応する複数の対象画像が取得される（ステップＳ１５）。

ヒストグラム生成部６３２では、必要に応じて、各対象画像の画素値のヒストグラムが操作者の参照用として生成され、固定ディスク６１４にて記憶される。また、評価値取得部６３３では、各対象画像の画素値の最大値と最小値との差が評価値として求められる（ステップＳ１６）。なお、本実施の形態では、所定の手法により対象画像中の異常値が除外されているが、対象画像中に異常値が含まれる可能性がある場合には、例えば、評価値は所定数以上の度数を有する画素値の最大値と最小値との差等とされてもよい。

判定部６３４では、各対象画像の評価値と後述するステップＳ１１の処理にて取得される閾値とが比較され、評価値が閾値以下である場合には、当該対象画像がボケ画像（すなわち、主面９１上の領域が、後述するヘッド部２の被写界深度を外れた状態にて取得された画像）であると判定され、評価値が閾値よりも大きい場合には、当該対象画像がボケ画像ではないと判定される。本実施の形態では、複数の基準パターンをそれぞれ示す複数の対象画像は１つの撮像画像から抽出されるため、特定の基準パターンを示す１つの対象画像のみに対してボケ画像であるか否かの判定を行い、この判定結果が残りの対象画像に対して利用される。

対象画像がボケ画像ではない場合には（ステップＳ１７）、例えば、終点検出部６４にて各対象画像中の特定の領域の画素値の平均値が領域評価値として求められ、複数の対象画像における領域評価値の平均値が予め準備された判定値と比較される。判定値は照明部３において選択されたフィルタ３４１、あるいは、基板９上の膜の構造や研磨後の膜厚（これらの情報は、例えば、全体制御部７から予め入力される。）等に応じて予め準備された値であり、領域評価値の平均値が判定値と比較されることにより基板９の研磨の終点に到達したか否かが判定される。

研磨の終点に未到達であると判定された場合（ステップＳ１８）、および、ステップＳ１７の処理にて対象画像がボケ画像であると判定された場合には、直前の撮像画像の取得時からノッチセンサ４により所定回数のノッチ９２の通過が検出された後に（すなわち、所定回数の回転後に）（ステップＳ１３）、ステップＳ１４〜ステップＳ１８が繰り返される。また、研磨の終点に到達したと判定された（すなわち、研磨の終点が検出された）場合には（ステップＳ１８）、終点検出を示す信号が全体制御部７へと出力される。

全体制御部７では終点検出信号に基づいてトップリング１１０を研磨プレート７１上から退避し、研磨プレート７１上へのスラリーの供給および研磨プレート７１の回転を停止して研磨を終了するとともに、基板回転部１１の回転も停止し（ステップＳ１９）、基板研磨システム１における基板９の研磨に係る処理が終了する。

次に、参照基板を用いて閾値を取得するステップＳ１１の処理について説明する。図１２は閾値を取得する処理の流れを示す図である。

閾値取得処理では、まず、レーザ変位計がヘッド部２に隣接して設けられる（予め設けられていてもよい。）。続いて、参照基板が基板回転部１１に固定されて研磨プレート７１上に移動し、図２に示す基板９の研磨時と同様に、研磨プレート７１および参照基板の回転が開始される。レーザ変位計では、参照基板の研磨時において、ヘッド部２に対向する参照基板の主面（ヘッド部２に対向する主面であり、以下、基板９と同様に符号９１を付す。）上の領域（以下、「対向領域」という。）の回転軸Ｊ１に平行な方向の位置が所定時間毎に取得される。ここで、基板の研磨の際には、基板は主面の法線方向（すなわち、回転軸Ｊ１に平行な方向）に振動しており、レーザ変位計により、回転軸Ｊ１に平行なヘッド部２の光軸方向における対向領域の位置の変動を示すデータ（すなわち、複数の時刻における対向領域の位置を示すデータであり、以下、「位置変動データ」という。）が取得される（ステップＳ１１１）。位置変動データは、図７のボケ画像判定部６３の閾値決定部６３５に入力される。

また、位置変動データの取得処理に並行して（位置変動データの取得処理の前または後であってもよい。）、基板研磨システム１では、図８の上記ステップＳ１３〜Ｓ１６と同様の処理を繰り返すことにより、特定の基準パターンを示す複数の画像（すなわち、ステップＳ１７の処理にてボケ画像であるか否かが判定される対象画像と同じ参照基板上の基準パターンを示す画像であり、以下、「参照画像」という。）が取得されるとともに、複数の参照画像のそれぞれにおいて評価値が求められる（ステップＳ１１２）。複数の参照画像の取得後、参照基板の回転は停止される。

ここで、各撮像画像（すなわち、複数の基準パターンを含む領域の画像）の取得時における主面９１上の対向領域をヘッド部２における撮像の対象物と捉えると、ステップＳ１１２の処理は、撮像部であるヘッド部２からおよそ一定の距離への対象物の配置、および、対象物の撮像を繰り返すことにより、特定の基準パターンに対して複数の参照画像を取得し、各参照画像において評価値を求める処理であると捉えられる。実際には、参照基板は回転しているため、複数の参照画像は、ヘッド部２の光軸に交差する方向に連続的に移動する複数の対象物（ここでは、複数回の撮像時における同一の対向領域）をヘッド部２にて撮像することにより取得されたものとなっている。

図１３は、ヘッド部２による撮像時の主面９１の位置を示す図である。既述のように、対向領域の位置は、ヘッド部２の光軸Ｊ２方向に変動しており、図１３中に符号９１ｂ，９１ｃを付す二点鎖線にて示すように、主面９１上の対向領域がヘッド部２の合焦位置（すなわち、ピントを合わせた光軸Ｊ２上の位置であり、図１３中にて符号Ｆ１を付す点にて示す。）近傍に位置する際に取得される参照画像では、図１４に示すように画素値のヒストグラムにおいて画素値の範囲（図１４中にて符号Ｒ１を付す矢印にて示す。）が比較的広くなり（すなわち、コントラストが高くなり）、評価値が大きくなる。また、図１３中に符号９１ａ，９１ｄを付す二点鎖線にて示すように、主面９１上の対向領域がヘッド部２の合焦位置Ｆ１から離れている際に取得される参照画像では、図１５に示すように画素値のヒストグラムにおいて画素値の範囲（図１５中にて符号Ｒ２を付す矢印にて示す。）が比較的狭くなり（すなわち、コントラストが低くなり）、評価値が小さくなる。したがって、撮像時において合焦位置Ｆ１から光軸Ｊ２方向に対向領域が離れるほど、画像におけるボケが強くなって画像のコントラストが低くなり、評価値が小さくなる。

閾値決定部６３５では、位置変動データが示す対向領域の複数の位置から、複数の参照画像を取得する際における対向領域の光軸Ｊ２方向の位置の確率密度分布が求められる（ステップＳ１１３）。図１６は対向領域の光軸Ｊ２方向の位置の確率密度分布を示しており、図１６では、縦軸に確率密度Ｇ（ｘ）を示し、横軸に光軸Ｊ２方向の位置ｘを示している。基板研磨システム１では、図１６に示す確率密度分布において確率密度Ｇ（ｘ）が最も高くなる光軸Ｊ２方向の位置ｘ近傍にヘッド部２の合焦位置Ｆ１が設定されており（または、そのように調整されており）、図１６では、確率密度Ｇ（ｘ）が最も高くなる光軸Ｊ２方向の位置ｘを０とし、ヘッド部２から離れる方向を正としている。なお、位置変動データが示す対向領域の複数の位置の平均値および標準偏差を求め、平均値および標準偏差から導かれる正規分布が確率密度分布とされてもよい。

続いて、閾値決定部６３５では、ヘッド部２の（レンズの）焦点距離をｆ、ヘッド部２の絞り値をＦ、被写体距離（すなわち、レンズから合焦位置Ｆ１までの距離）をｓ、許容錯乱円径（例えば、参照画像の画素間ピッチに相当する撮像デバイス２５の撮像面上の長さの１倍以上３倍以下の長さ）をεとして、複数の参照画像を取得する際の対向領域の光軸Ｊ２方向の位置がヘッド部２の被写界深度を外れる確率Ｐが、図１６に示す確率密度Ｇ（ｘ）を用いて数１により取得される（ステップＳ１１４）。なお、数１において、ｄ１は前方被写界深度であり、ｄ２は後方被写界深度であり、被写界深度は（ｄ１＋ｄ２）となる。

対向領域の光軸Ｊ２方向の位置がヘッド部２の被写界深度を外れる確率Ｐが準備されると、図１７に示すように、複数の参照画像に対する評価値のヒストグラムが求められ、最小評価値から確率Ｐに相当する割合（全標本の数に対する割合）の度数が含まれる範囲（すなわち、複数の区分を含む範囲）の最大区分、または、最大区分に隣接する区分に含まれる評価値Ｔ１が、閾値として取得される（ステップＳ１１５）。すなわち、最小評価値からの累積相対度数が確率Ｐ近傍となる値が閾値として取得される。閾値Ｔ１は判定部６３４に設定され、参照基板を用いて閾値を取得する処理が完了する。

ところで、各対象画像がボケ画像であるか否かを操作者が判定する場合には、一定の基準にて判定を行うことが困難となり、判定結果がばらついてしまう。また、コントラストが低い画像では、ボケ画像であるか否かの判定はより困難となる。

これに対し、基板研磨システム１では、複数の参照画像を取得する際の対向領域がヘッド部２の被写界深度を外れる確率が取得され、閾値取得部である評価値取得部６３３および閾値決定部６３５により、複数の参照画像のそれぞれにおいて評価値が求められるとともに、複数の参照画像に対する評価値の分布において、最小評価値からの累積相対度数が当該確率近傍となる値が閾値として取得される。そして、判定部６３４において、ヘッド部２にて別途取得された対象画像から求められる評価値と閾値とが比較される。これにより、対象画像のコントラストが低い場合であっても、対象画像がボケ画像であるか否かを精度よく、かつ、操作者が主観的に判断することなく容易に（かつ客観的に）自動判定することができ、その結果、基板研磨システム１では、ボケ画像ではないと判定された対象画像のみに基づいてパターンを有する基板９の研磨の終点を精度よく検出することができる。

次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。図１８は、図６と同様の構成を有するコンピュータ６ａにより実現される機能構成を示すブロック図である。本実施の形態では、ボケ画像判定部６３、および、学習により分類器６６を構築する分類器構築部６５の機能がコンピュータ６ａにより実現され、ボケ画像判定部６３および分類器構築部６５により分類器構築装置が構成される。なお、図１８では、分類器６６の機能もコンピュータ６ａにより実現されている。また、コンピュータ６ａに接続される撮像部２ａも破線の矩形にて示している。

図１８に示す分類器６６は、例えば判別分析やニューラルネットワーク、遺伝的アルゴリズム、遺伝的プログラミング等の手法を利用して、様々な種別の対象物を示す複数の画像を分類する、すなわち、対象物を分類するものである。分類器構築部６５では、対象物の種別が特定された複数の画像を用いて教師データを作成しつつ学習することにより分類器６６に応じた分類条件を生成し、生成された分類条件が分類器６６に入力される。分類対象となる画像としては、半導体装置製造工程における基板上の欠陥を示す画像や、印刷物の作成における印刷媒体上の印刷画像の欠陥を示す画像、あるいは、医療分野における細胞画像や血球画像等である。

図１９は、コンピュータ６ａが分類器６６を構築する処理の流れを示す図である。コンピュータ６ａが分類器６６を構築する際には、撮像部２ａから一定の距離において、撮像部２ａの光軸に交差する方向に連続的に移動する複数の対象物を順次撮像することにより複数の参照画像が取得される（ステップＳ２１）。各参照画像は、例えばコンピュータ６ａのディスプレイに表示されて、操作者により対象物の種別が特定され、当該参照画像が当該種別に関連付けられる（ステップＳ２２）。また、上記第１の実施の形態と同様にして、複数の参照画像を取得する際の対象物の位置が撮像部２ａの被写界深度を外れる確率も取得されて準備される（ステップＳ２３）。ボケ画像判定部６３では、各種別の複数の参照画像のそれぞれにおいて評価値が求められ（ステップＳ２４）、当該種別の複数の参照画像に対する評価値の分布において、最小評価値からの累積相対度数が上記確率近傍となる値が閾値として取得される（ステップＳ２５）。

続いて、各種別の複数の参照画像のそれぞれが対象画像とされ、各対象画像の評価値、および、対応する種別に関して求められた閾値に基づいて、当該対象画像がボケ画像であるか否かが精度よく、かつ、容易に判定される（ステップＳ２６）。このとき、各対象画像の評価値は、上記ステップＳ２４の処理にて既に求められており、各対象画像がボケ画像であるか否かの判定は、実質的には、閾値の決定とほぼ同時に行われることとなる。その後、ボケ画像ではないと判定された対象画像のみが、対応する種別を示す情報と共に分類器構築部６５に入力され、分類器６６の学習による構築に用いられる（ステップＳ２７）。

ここで、分類器６６の構築において分類条件を生成する際に、仮に、ボケ画像である対象画像が分類器構築部６５に入力されると、分類条件を精度よく生成することができなくなる。これに対し、図１８のボケ画像判定部６３では、複数の参照画像に含まれる各対象画像の評価値が求められ、評価値および閾値に基づいてボケ画像ではないと判定された対象画像のみが、分類器構築部６５に入力されることにより、分類器６６を精度よく構築することが実現され、分類器６６による分類成績を向上することができる。

以上、本発明の実施の形態について説明してきたが、本発明は上記実施の形態に限定されるものではなく、様々な変形が可能である。

上記実施の形態では、対象画像（および参照画像）の画素値の最大値と最小値との差が評価値とされることにより、評価値を容易に求めることが可能となるが、例えば、中央値と最大値または最小値との差や、標準偏差等が評価値とされてもよい。すなわち、ボケ画像の判定では、対象画像の画素値の分布の広がりが大きくなるほど値が大きくなる様々な統計値を評価値として用いることが可能である。

ところで、既述のように、上記第１の実施の形態において、各撮像画像（すなわち、複数の基準パターンを含む領域の画像）の取得時における主面９１上の対向領域をヘッド部２における撮像の対象物と捉えると、複数の参照画像は、ヘッド部２の光軸に交差する方向に連続的に移動する複数の対象物をヘッド部２にて順次撮像することにより取得されたものとなるが、このように、撮像部の光軸に交差する方向に連続的に移動する複数の対象物を順次撮像する際には、各対象物に対してフォーカスを合わせることが困難となるため、取得される画像には一定の確率にてボケ画像が含まれてしまう。しかしながら、撮像部およびボケ画像判定部６３を有するボケ画像判定装置では、対象画像がボケ画像であるか否かを容易に、かつ、精度よく判定することが可能となるため、後続の各種処理を精度よく行うことが可能となる。

上記第１および第２の実施の形態において、数１における許容錯乱円径εは任意の値とされてよく、既述のように、基板研磨システム１では、複数の対象画像のうちボケ画像であるものが排除され、残りの対象画像を用いて終点検出が行われるため、実際には、終点検出における誤報がなく、かつ、過度にボケ画像と判定されることなく、終点検出が精度よく行われるように（すなわち、基板９の研磨時に終点として検出されるべき時刻と、対象画像に基づいて実際に検出される時刻との差が小さくなるように）、許容錯乱円径ε（および被写界深度）を実験により決定することも可能であり、図１８の分類器構築装置では、分類器６６における分類結果が向上するように、許容錯乱円径εを決定することも可能である。

対象画像の画素値の分布の広がりを示す評価値を用いて対象画像がボケ画像であるか否かを判定する上記手法は、基板の研磨時の終点検出や、分類器の構築以外の様々な用途に用いることが可能である。

２ ヘッド部
２ａ 撮像部
６３ ボケ画像判定部
６３３ 評価値取得部
６３４ 判定部
６３５ 閾値決定部
Ｊ２ 光軸
Ｓ１６，Ｓ１７，Ｓ２３〜Ｓ２６，Ｓ１１２，Ｓ１１４，Ｓ１１５ ステップ

Claims (5)

1. 対象画像がボケ画像であるか否かを判定するボケ画像判定方法であって、
   ａ）撮像部からおよそ一定の距離への対象物の配置、および、前記対象物の撮像を繰り返すことにより取得される複数の画像のそれぞれにおいて画素値の分布の広がりを示す評価値を求める工程と、
   ｂ）前記複数の画像を取得する際の対象物の位置が、前記撮像部の被写界深度を外れる確率を準備する工程と、
   ｃ）前記複数の画像に対する前記評価値の分布において、最小評価値からの累積相対度数が前記確率近傍となる値を閾値として取得する工程と、
   ｄ）前記複数の画像に含まれる、または、前記撮像部にて別途取得された対象画像から前記評価値を求める工程と、
   ｅ）前記対象画像の前記評価値および前記閾値に基づいて、前記対象画像がボケ画像であるか否かを判定する工程と、
   を備えることを特徴とするボケ画像判定方法。
2. 請求項１に記載のボケ画像判定方法であって、
   前記複数の画像が、前記撮像部の光軸に交差する方向に連続的に移動する複数の対象物を前記撮像部にて撮像することにより取得されたものであることを特徴とするボケ画像判定方法。
3. 請求項１または２に記載のボケ画像判定方法であって、
   前記評価値が、画素値の最大値と最小値との差であることを特徴とするボケ画像判定方法。
4. 請求項１ないし３のいずれかに記載のボケ画像判定方法であって、
   前記ｄ）工程にて複数の対象画像の評価値が求められ、
   前記ｅ）工程にてボケ画像ではないと判定された対象画像が、対象物の分類に用いられる分類器の学習による構築に用いられることを特徴とするボケ画像判定方法。
5. 対象画像がボケ画像であるか否かを判定するボケ画像判定装置であって、
   対象物を撮像することにより画像を取得する撮像部と、
   前記撮像部からおよそ一定の距離への対象物の配置、および、前記対象物の撮像を繰り返すことにより複数の画像が取得され、前記複数の画像を取得する際の対象物の位置が前記撮像部の被写界深度を外れる確率も準備されており、前記複数の画像のそれぞれにおいて画素値の分布の広がりを示す評価値を求め、前記複数の画像に対する前記評価値の分布において、最小評価値からの累積相対度数が前記確率近傍となる値を閾値として取得する閾値取得部と、
   前記複数の画像に含まれる、または、前記撮像部にて別途取得された対象画像から求められる前記評価値および前記閾値に基づいて、前記対象画像がボケ画像であるか否かを判定する判定部と、
   を備えることを特徴とするボケ画像判定装置。

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