JPH02253109A - 欠陥判別装置 - Google Patents
欠陥判別装置Info
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- JPH02253109A JPH02253109A JP7387789A JP7387789A JPH02253109A JP H02253109 A JPH02253109 A JP H02253109A JP 7387789 A JP7387789 A JP 7387789A JP 7387789 A JP7387789 A JP 7387789A JP H02253109 A JPH02253109 A JP H02253109A
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- 230000007547 defect Effects 0.000 title claims abstract description 121
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 21
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 claims description 17
- 238000007689 inspection Methods 0.000 claims description 10
- 239000008280 blood Substances 0.000 claims 1
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 claims 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 abstract description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 14
- 230000006870 function Effects 0.000 description 10
- 230000002950 deficient Effects 0.000 description 8
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 6
- 238000000034 method Methods 0.000 description 5
- 235000012431 wafers Nutrition 0.000 description 4
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
- Testing Or Measuring Of Semiconductors Or The Like (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
［発明の目的］
（産業上の利用分野）
本発明は、周期的なパターンを有する被検査物例えば半
導体ウェハの欠陥判別を行う欠陥判別装置に関する。
導体ウェハの欠陥判別を行う欠陥判別装置に関する。
（従来の技術）
半導体ウェハ等のような周期的なパターンを有する被検
査物の欠陥検査は当初オペレータの目視により行なわれ
ていたか、近年検査の自動化が進んでコンピュータ処理
により検査が行なわれるようになった。そこで、かかる
検査装置としてはＦＦＴ （高速フーリエ変換）処理を
用いたものや第９図に示すように２台の顕微鏡１，２を
半導体ウェハ３のパターン周期の整数倍たけ離して配置
し、画像処理装置４において各顕微鏡１，２で撮像され
た各画像を比較する技術かある。
査物の欠陥検査は当初オペレータの目視により行なわれ
ていたか、近年検査の自動化が進んでコンピュータ処理
により検査が行なわれるようになった。そこで、かかる
検査装置としてはＦＦＴ （高速フーリエ変換）処理を
用いたものや第９図に示すように２台の顕微鏡１，２を
半導体ウェハ３のパターン周期の整数倍たけ離して配置
し、画像処理装置４において各顕微鏡１，２で撮像され
た各画像を比較する技術かある。
しかしながら、ＦＦＴ処理は周期成分を除去するための
ものであって、この処理で欠陥部分まで処理することか
ある。そして、ＦＦＴ処理は周期的な成分を除去して非
周期的な成分の検出を行ない易くするものであって、欠
陥を判別するためには別途欠陥判別の装置を付加する必
要がある。又、欠陥を有する被検査物と欠陥を有しない
被検査物とを分類する場合にはこの分類の装置も付加す
る必要かある。又、ＦＦＴ処理装置は高価でその処理に
時間かかるという問題がある。
ものであって、この処理で欠陥部分まで処理することか
ある。そして、ＦＦＴ処理は周期的な成分を除去して非
周期的な成分の検出を行ない易くするものであって、欠
陥を判別するためには別途欠陥判別の装置を付加する必
要がある。又、欠陥を有する被検査物と欠陥を有しない
被検査物とを分類する場合にはこの分類の装置も付加す
る必要かある。又、ＦＦＴ処理装置は高価でその処理に
時間かかるという問題がある。
又、２つの画像を比較する技術では、この比較を高速で
行うために２値化処理が必要となる。ところか、２値化
処理する場合には被検査物としては白黒の鮭明な半導体
ウェハ３のようなものでないと欠陥を判別することが困
難となる。そのうえ、２つの画像を比較してその差を求
めようとすると、小領域に対して感度か低くなる。又、
半導体ウェハ３」二で２つの顕微鏡］、２を走査させる
ので、その駆動機構か複雑となるとともにその走査の時
間がかかる。
行うために２値化処理が必要となる。ところか、２値化
処理する場合には被検査物としては白黒の鮭明な半導体
ウェハ３のようなものでないと欠陥を判別することが困
難となる。そのうえ、２つの画像を比較してその差を求
めようとすると、小領域に対して感度か低くなる。又、
半導体ウェハ３」二で２つの顕微鏡］、２を走査させる
ので、その駆動機構か複雑となるとともにその走査の時
間がかかる。
（発明が解決しようとする課題）
以上のようにＦＦＴ処理では欠陥部分まで処理する恐れ
があり、又２画像の比較では精度高く欠陥を判別するこ
とができない。
があり、又２画像の比較では精度高く欠陥を判別するこ
とができない。
そこで本発明は、周期パターンを有する被検査物の欠陥
を短時間でかつ高精度に判別できる欠陥判別装置を提供
することを目的とする。
を短時間でかつ高精度に判別できる欠陥判別装置を提供
することを目的とする。
［発明の構成コ
（課題を解決するための手段）
本発明は、周期的なパターンを有する被検査物の欠陥判
別を行う欠陥判別装置において、被検査物を撮像してこ
の被検査物の画像データを得る撮像手段と、この撮像手
段で得られた画像データをパターンの周期の整数倍だけ
ずらして元の画像データとの明るさの差を求める画像差
演算手段と、この画像差演算手段で求められた差画像デ
ータをパターンに従って各小領域に分割する領域分割手
段と、この領域分割手段で分割された各小領域における
明るさの各平均を求めこれら平均値の最大値と最小値と
の差から欠陥判別を行う欠陥判別手段とを備えて上記目
的を達成しようとする欠陥判別装置である。
別を行う欠陥判別装置において、被検査物を撮像してこ
の被検査物の画像データを得る撮像手段と、この撮像手
段で得られた画像データをパターンの周期の整数倍だけ
ずらして元の画像データとの明るさの差を求める画像差
演算手段と、この画像差演算手段で求められた差画像デ
ータをパターンに従って各小領域に分割する領域分割手
段と、この領域分割手段で分割された各小領域における
明るさの各平均を求めこれら平均値の最大値と最小値と
の差から欠陥判別を行う欠陥判別手段とを備えて上記目
的を達成しようとする欠陥判別装置である。
又本発明は、周期的なパターンを有する被検査物の欠陥
判別を行う欠陥判別装置において、被検査物を撮像して
この被検査物の画像データを得る撮像手段と、この撮像
手段で得られた画像データをパターンの周期の整数倍だ
けずらして元の画像データとの明るさの差を求める画像
差演算手段と、この画像差演算手段で求められた差画像
データをパターンに従って各小領域に分割する領域分割
手段と、この領域分割手段で分割された各小領域におけ
る明るさの最大値と最小値との差を求めこの差の値から
欠陥判別を行う欠陥判別手段とを備えて上記目的を達成
しようとする欠陥判別装置である。
判別を行う欠陥判別装置において、被検査物を撮像して
この被検査物の画像データを得る撮像手段と、この撮像
手段で得られた画像データをパターンの周期の整数倍だ
けずらして元の画像データとの明るさの差を求める画像
差演算手段と、この画像差演算手段で求められた差画像
データをパターンに従って各小領域に分割する領域分割
手段と、この領域分割手段で分割された各小領域におけ
る明るさの最大値と最小値との差を求めこの差の値から
欠陥判別を行う欠陥判別手段とを備えて上記目的を達成
しようとする欠陥判別装置である。
さらに本発明は、周期的なパターンを有する被検査物の
欠陥判別を行う欠陥判別装置において、被検査物を撮像
してこの被検査物の画像データを得る撮像手段と、この
撮像手段で得られた画像データをパターンの周期の整数
倍だけずらして元の画像データとの明るさの差を求める
画像差演算手段と、この画像差演算手段で求められた差
画像データをパターンに従って各小領域に分割する領域
分割手段と、この領域分割手段で分割された各小領域に
おける明るさの標準偏差を求め、これら標準偏差の最大
値と最小値との差から欠陥判別を行う欠陥判別手段とを
備えて上記目的を達成しようとする欠陥判別装置である
。
欠陥判別を行う欠陥判別装置において、被検査物を撮像
してこの被検査物の画像データを得る撮像手段と、この
撮像手段で得られた画像データをパターンの周期の整数
倍だけずらして元の画像データとの明るさの差を求める
画像差演算手段と、この画像差演算手段で求められた差
画像データをパターンに従って各小領域に分割する領域
分割手段と、この領域分割手段で分割された各小領域に
おける明るさの標準偏差を求め、これら標準偏差の最大
値と最小値との差から欠陥判別を行う欠陥判別手段とを
備えて上記目的を達成しようとする欠陥判別装置である
。
又、本発明は、周期的なパターンを有する被検査物の欠
陥判別を行う欠陥判別装置において、被検査物を撮像し
てこの被検査物の画像データを得る撮像手段と、この撮
像手段で得られた画像データをパターンの周期の整数倍
だけずらして元の画像データとの明るさの差を求める画
像差演算手段と、この画像差演算手段で求められた差画
像データをパターンに従って各小領域に分割する領域分
割手段と、この領域分割手段で分割された各小領域ごと
の標準偏差を求めこれら各小領域ごとの標準偏差の値群
の最大値と最小値との差と、各小領域の標準偏差の値群
から検査領域全体に対する第２の標準偏差とを求め、こ
の差と第２の標準偏差との商の値より欠陥判別を行う欠
陥判別手段とを備えて上記目的を達成しようとする欠陥
判別装置である。
陥判別を行う欠陥判別装置において、被検査物を撮像し
てこの被検査物の画像データを得る撮像手段と、この撮
像手段で得られた画像データをパターンの周期の整数倍
だけずらして元の画像データとの明るさの差を求める画
像差演算手段と、この画像差演算手段で求められた差画
像データをパターンに従って各小領域に分割する領域分
割手段と、この領域分割手段で分割された各小領域ごと
の標準偏差を求めこれら各小領域ごとの標準偏差の値群
の最大値と最小値との差と、各小領域の標準偏差の値群
から検査領域全体に対する第２の標準偏差とを求め、こ
の差と第２の標準偏差との商の値より欠陥判別を行う欠
陥判別手段とを備えて上記目的を達成しようとする欠陥
判別装置である。
（作用）
このような手段を備えたことにより、撮像手段で得られ
た被検査物の画像データを画像差演算手段によりパター
ンの周期の整数倍だけずらして元の画像データとの明る
さの差を求め、この画像差演算手段で求められた差画像
データが領域分割手段によりパターンに従って各小領域
に分割され、これら小領域における明るさの各平均値が
欠陥判別手段により求められ、さらにこれら平均値の最
大値と最小値との差から欠陥判別が行なれる。
た被検査物の画像データを画像差演算手段によりパター
ンの周期の整数倍だけずらして元の画像データとの明る
さの差を求め、この画像差演算手段で求められた差画像
データが領域分割手段によりパターンに従って各小領域
に分割され、これら小領域における明るさの各平均値が
欠陥判別手段により求められ、さらにこれら平均値の最
大値と最小値との差から欠陥判別が行なれる。
さらに上記手段を備えたことにより、上記領域分割手段
で分割された各小領域の明るさの差が欠陥判別手段によ
り求められるとともに上記画像差演算手段で求められた
差画像データにおける標準偏差の最大値と最小値との差
が求められてこれら差の値から欠陥判別が行われる。
で分割された各小領域の明るさの差が欠陥判別手段によ
り求められるとともに上記画像差演算手段で求められた
差画像データにおける標準偏差の最大値と最小値との差
が求められてこれら差の値から欠陥判別が行われる。
又、上記手段を備えたことにより、上記領域分割手段で
分割された各小領域における明るさの標準偏差が欠陥判
別手段により求められ、さらにこれら標準偏差の最大値
と最小値との差から欠陥判別が行なわれる。
分割された各小領域における明るさの標準偏差が欠陥判
別手段により求められ、さらにこれら標準偏差の最大値
と最小値との差から欠陥判別が行なわれる。
さらに上記手段を備えたことにより、上記領域分割手段
で分割された各小領域ごとの明るさの標準偏差を求め、
これら小領域ごとの標準偏差の最大値と最小値との差と
、各小領域ごとの標準偏差の値群から検査領域全体に対
する第２の標準偏差とを求め、この差と第２の標準偏差
との商の値より小領域の欠陥に感度の高い欠陥判別が行
なわれる。
で分割された各小領域ごとの明るさの標準偏差を求め、
これら小領域ごとの標準偏差の最大値と最小値との差と
、各小領域ごとの標準偏差の値群から検査領域全体に対
する第２の標準偏差とを求め、この差と第２の標準偏差
との商の値より小領域の欠陥に感度の高い欠陥判別が行
なわれる。
（実施例）
以下、本発明の第１実施例について図面を参照して説明
する。
する。
第１図は欠陥判別装置の構成図である。同図において１
０は被検査物であって、この被検査物１０には第２図に
示すように周期的なパターンが形成されている。なお、
第２図に示す被検査物１０は模様「■」が周期的に配列
されたものとなっており、１０ａ、１０ｂはそれぞれ欠
陥となっている。この被検査物１０の上方には撮像装置
］１が配置されて被検査物１０を撮像するものとなって
いる。そして、この撮像装置］１から出力される画像信
号は画像処理装置１２に送られている。
０は被検査物であって、この被検査物１０には第２図に
示すように周期的なパターンが形成されている。なお、
第２図に示す被検査物１０は模様「■」が周期的に配列
されたものとなっており、１０ａ、１０ｂはそれぞれ欠
陥となっている。この被検査物１０の上方には撮像装置
］１が配置されて被検査物１０を撮像するものとなって
いる。そして、この撮像装置］１から出力される画像信
号は画像処理装置１２に送られている。
この画像処理装置１２は撮像装置１１の撮像により得ら
れる画像データから被検査物］０の欠陥判別を行う機能
を有するもので、次のような構成となっている。すなわ
ち、ＣＰＵ （中央処理装置）等から成る主制御部］３
が備えられ、この主制御部］３に画像メモリ１４、画像
差演算部１５、欠陥判別部］６、領域分割部１７及びＣ
ＲＴ等の表示装置１−８か接続されている。画像メモリ
１４にはＡ／Ｄ （アナログ／ディジタル）変換器１９
が接続され、撮像装置１１からの画像信号かＡ／Ｄ変換
器］ってディジタル画像信号に変換されて画像メモリ１
４に画像データとして記憶されるようになっている。一
方、画像差演算部１５は画像メモリ］４に記憶された画
像データを被検査物１０のパターンの周期の整数倍だけ
ずらして元の画像データとの明るさの差を求める機能を
有するもの１］ である。領域分割部１７は画像差演算部１−５で求めら
れた差画像データを被検査物コ０のパターンに従って各
小領域に分割する機能を有するものであり、又欠陥判別
部］６は領域分割部１７て分割された各小領域における
明るさの各平均値を求め、これら平均値の最大値と最小
値との差から欠陥判別を行う機能を有するものである。
れる画像データから被検査物］０の欠陥判別を行う機能
を有するもので、次のような構成となっている。すなわ
ち、ＣＰＵ （中央処理装置）等から成る主制御部］３
が備えられ、この主制御部］３に画像メモリ１４、画像
差演算部１５、欠陥判別部］６、領域分割部１７及びＣ
ＲＴ等の表示装置１−８か接続されている。画像メモリ
１４にはＡ／Ｄ （アナログ／ディジタル）変換器１９
が接続され、撮像装置１１からの画像信号かＡ／Ｄ変換
器］ってディジタル画像信号に変換されて画像メモリ１
４に画像データとして記憶されるようになっている。一
方、画像差演算部１５は画像メモリ］４に記憶された画
像データを被検査物１０のパターンの周期の整数倍だけ
ずらして元の画像データとの明るさの差を求める機能を
有するもの１］ である。領域分割部１７は画像差演算部１−５で求めら
れた差画像データを被検査物コ０のパターンに従って各
小領域に分割する機能を有するものであり、又欠陥判別
部］６は領域分割部１７て分割された各小領域における
明るさの各平均値を求め、これら平均値の最大値と最小
値との差から欠陥判別を行う機能を有するものである。
次に上記の如く構成された装置の作用について説明する
。第２図に示すような欠陥１０ａ１０ｂかある被検査物
１０が撮像装置１１の下方に配置されると、撮像装置１
１は被検査物１０を撮像してその画像信号を出力する。
。第２図に示すような欠陥１０ａ１０ｂかある被検査物
１０が撮像装置１１の下方に配置されると、撮像装置１
１は被検査物１０を撮像してその画像信号を出力する。
この画像信号＋；ｉ Ａ ／ Ｄ 変換器１つてディジ
タル画像信号に変換されて画像メモリ１４に画像データ
として記憶される。このように画像データが画像メモリ
１４に記憶されると、画像差演算部１５は画像メモリ１
４に記憶された画像データを読み出してこの画像データ
Ｇ１を第３図に示すように被検査物１０のパターンの１
周期分だけずらして画像データＧ２を得る。そして、画
像差演算部１５はこれら画像データＧ１と６２との差を
求めて差画像データＧ３を求める。つまり、各画像デー
タＧ１とＧ２との差を求めることにより欠陥のない模様
「■」は相殺されるとともに欠陥１．、Ｏａ、１０ｂは
濃淡レベルの高い部分］、 Ｏａ−１，１，Ｏｂ −１
及び濃淡レベルの低い部分］、 Ｏａ−２，１−Ｏｂ２
となって欠陥部分が強調されるようになる。
タル画像信号に変換されて画像メモリ１４に画像データ
として記憶される。このように画像データが画像メモリ
１４に記憶されると、画像差演算部１５は画像メモリ１
４に記憶された画像データを読み出してこの画像データ
Ｇ１を第３図に示すように被検査物１０のパターンの１
周期分だけずらして画像データＧ２を得る。そして、画
像差演算部１５はこれら画像データＧ１と６２との差を
求めて差画像データＧ３を求める。つまり、各画像デー
タＧ１とＧ２との差を求めることにより欠陥のない模様
「■」は相殺されるとともに欠陥１．、Ｏａ、１０ｂは
濃淡レベルの高い部分］、 Ｏａ−１，１，Ｏｂ −１
及び濃淡レベルの低い部分］、 Ｏａ−２，１−Ｏｂ２
となって欠陥部分が強調されるようになる。
次に画像差演算部］５により第４図に示すような差画像
データＧ３か得られる。このように差画像データＧ３か
得られると、領域分割部１７は差画像データＧ３を同図
に示すように被検査物１０の周期的パターンに従って各
小領域（＋１． ｑ２・・・ｑｎに分割する。次に欠陥
判別部］６は各小領域Ｑ＋、、 （＋２・・ｑｎ別にそ
れぞれ明るさの平均値を求める。そして、欠陥判別部１
６は各小領域ＱＬ、 ｑ２、・ｑｎの各平均値の中から
最大値と最小値とを求めてこれら最大値と最小値との差
を求める。しかるに、欠陥判別部コロはこの最大値と最
小値との差の値から被検査物１０の良品、不良品の欠陥
判別を行う。
データＧ３か得られる。このように差画像データＧ３か
得られると、領域分割部１７は差画像データＧ３を同図
に示すように被検査物１０の周期的パターンに従って各
小領域（＋１． ｑ２・・・ｑｎに分割する。次に欠陥
判別部］６は各小領域Ｑ＋、、 （＋２・・ｑｎ別にそ
れぞれ明るさの平均値を求める。そして、欠陥判別部１
６は各小領域ＱＬ、 ｑ２、・ｑｎの各平均値の中から
最大値と最小値とを求めてこれら最大値と最小値との差
を求める。しかるに、欠陥判別部コロはこの最大値と最
小値との差の値から被検査物１０の良品、不良品の欠陥
判別を行う。
この場合、被検査物〕０に欠陥かあると、上記最］３
大値と最小値との差の値は大きくなる。
このように上記第１実施例においては、差画像データＧ
３を各小領域Ｑｌ−＋ ｑ２・・・ｑｌｌに分割し、こ
れら小領域ｑｌ、 ｑ２・・・ｑｎにおける明るさの各
平均値を求めてその最大値と最小値との差から欠陥判別
を行なうようにしたので、簡単な処理で高精度に被検査
物１０の欠陥の判別ができる。そのうえ、簡単な処理で
あるので、高速に被検査物１０に対する欠陥判別ができ
る。
３を各小領域Ｑｌ−＋ ｑ２・・・ｑｌｌに分割し、こ
れら小領域ｑｌ、 ｑ２・・・ｑｎにおける明るさの各
平均値を求めてその最大値と最小値との差から欠陥判別
を行なうようにしたので、簡単な処理で高精度に被検査
物１０の欠陥の判別ができる。そのうえ、簡単な処理で
あるので、高速に被検査物１０に対する欠陥判別ができ
る。
次に本発明の第２実施例について説明する。ここで、第
２実施例は上記第１図を参照して説明するが、第１実施
例と異なるところは画像処理装置］２である。すなわち
、画像処理装置１２には領域分割部１７及び欠陥判別部
１６か主制御部１３に接続されている。領域分割部］７
は画像差演算部１５て求められた差画像データを被検査
物１０のパターンに従って各小領域に分割する機能を有
するものであり、又欠陥判別部１６は領域分割部１７で
分割された各小領域における明るさの最大値と最小値と
の差を求めこの差から欠陥判別を行う機能を有するもの
である。
２実施例は上記第１図を参照して説明するが、第１実施
例と異なるところは画像処理装置］２である。すなわち
、画像処理装置１２には領域分割部１７及び欠陥判別部
１６か主制御部１３に接続されている。領域分割部］７
は画像差演算部１５て求められた差画像データを被検査
物１０のパターンに従って各小領域に分割する機能を有
するものであり、又欠陥判別部１６は領域分割部１７で
分割された各小領域における明るさの最大値と最小値と
の差を求めこの差から欠陥判別を行う機能を有するもの
である。
次に作用について説明する。上記一実施例で説明したよ
うに画像差演算部１５により第４図に示すような差画像
データＧ３が得られる。このように差画像データＧ３が
得られると、領域分割部１７は差画像データＧ３を同図
に示すように被検査物１０の周期的パターンに従って各
小領域ｑ１ｑ２・・・ｑｎに分割する。次に欠陥判別部
１６は各小領域ｑｌ、 Ｑ２．・・・ｑｎ別にそれぞれ
明るさの最大値と最小値とを求めて、これら最大値と最
小値−との差を求める。しかるに、欠陥判別部１６はこ
の最大値と最小値との差の値から被検査物１０の良品、
不良品の欠陥判別を行う。この場合、被検査物１０に欠
陥があると、上記最大値と最小値との差の値は大きくな
る。
うに画像差演算部１５により第４図に示すような差画像
データＧ３が得られる。このように差画像データＧ３が
得られると、領域分割部１７は差画像データＧ３を同図
に示すように被検査物１０の周期的パターンに従って各
小領域ｑ１ｑ２・・・ｑｎに分割する。次に欠陥判別部
１６は各小領域ｑｌ、 Ｑ２．・・・ｑｎ別にそれぞれ
明るさの最大値と最小値とを求めて、これら最大値と最
小値−との差を求める。しかるに、欠陥判別部１６はこ
の最大値と最小値との差の値から被検査物１０の良品、
不良品の欠陥判別を行う。この場合、被検査物１０に欠
陥があると、上記最大値と最小値との差の値は大きくな
る。
このように上記第２実施例においては、差画像データＧ
３を各小領域ｑｌ、 ｑ２・・・ｑｎに分割し、これら
小領域ｑｌ、 ｑ２・・・ｑｎにおける明るさの最大値
と最小値との差から欠陥判別を行なうようにしたので、
本実施例においても上記第１実施例と同様の効果を奏す
ることができる。
３を各小領域ｑｌ、 ｑ２・・・ｑｎに分割し、これら
小領域ｑｌ、 ｑ２・・・ｑｎにおける明るさの最大値
と最小値との差から欠陥判別を行なうようにしたので、
本実施例においても上記第１実施例と同様の効果を奏す
ることができる。
次に本発明の第３実施例について第５図に示す欠陥判別
装置の構成図を参照して説明する。なお、第１図と同一
部分には同一符号を付してその詳しい説明は省略する。
装置の構成図を参照して説明する。なお、第１図と同一
部分には同一符号を付してその詳しい説明は省略する。
画像処理装置３０には欠陥判別部３１が備えられている
。この欠陥判別部３１は領域分割部１７で分割された各
小領域ｑｌ、 ｑ２・・・ｑｎにおける明るさの標準偏
差を求め、これら標準偏差の最大値と最小値との差から
欠陥判別を行う機能を有するものである。
。この欠陥判別部３１は領域分割部１７で分割された各
小領域ｑｌ、 ｑ２・・・ｑｎにおける明るさの標準偏
差を求め、これら標準偏差の最大値と最小値との差から
欠陥判別を行う機能を有するものである。
次に作用について説明する。上記第２実施例と同様に画
像差演算部１５により差画像データＧ３が求められ、次
に領域分割部１７により差画像データＧ３が第４図に示
すように各小領域ｑｌ、 ｑ２・・・ｑｎに分割される
。ここで、欠陥判別部３１は各小領域ｑｌ、 ｑ２・・
・ｑｎ別にそれぞれ明るさの標準偏差値を求める。第６
図（ａ）（ｂ）はかかる標準偏差値の度数分布を示すも
ので、同図（ａ）は大きな欠陥のある被検査物１０に対
して求めたものであり、同図（ｂ）は小さな欠陥のある
被検査物１０に対して求めたものである。なお、ｅｌ、
ｅ２によりそれぞれ欠陥を有する小領域の標準偏差値
を示している。次に欠陥判別部３１は以上のようにして
求めた各小領域ごとの標準偏差値の最大値と最小値との
差を求め、この差の値から欠陥判別を行う。
像差演算部１５により差画像データＧ３が求められ、次
に領域分割部１７により差画像データＧ３が第４図に示
すように各小領域ｑｌ、 ｑ２・・・ｑｎに分割される
。ここで、欠陥判別部３１は各小領域ｑｌ、 ｑ２・・
・ｑｎ別にそれぞれ明るさの標準偏差値を求める。第６
図（ａ）（ｂ）はかかる標準偏差値の度数分布を示すも
ので、同図（ａ）は大きな欠陥のある被検査物１０に対
して求めたものであり、同図（ｂ）は小さな欠陥のある
被検査物１０に対して求めたものである。なお、ｅｌ、
ｅ２によりそれぞれ欠陥を有する小領域の標準偏差値
を示している。次に欠陥判別部３１は以上のようにして
求めた各小領域ごとの標準偏差値の最大値と最小値との
差を求め、この差の値から欠陥判別を行う。
このように上記第３実施例においては、各小領域ｑｌ、
ｑ２・・・ｑｎにおける明るさの標準偏差を求め、さ
らにこれら標準偏差の最大値と最小値との差から欠陥判
別を行うようにしたので、上記第１実施例と同様の効果
をすることができる。
ｑ２・・・ｑｎにおける明るさの標準偏差を求め、さ
らにこれら標準偏差の最大値と最小値との差から欠陥判
別を行うようにしたので、上記第１実施例と同様の効果
をすることができる。
次に本発明の第４実施例について第５図に示す欠陥判別
装置の構成図を参照して説明する。なお、第１図と同一
部分には同一符号を付してその詳しい説明は省略する。
装置の構成図を参照して説明する。なお、第１図と同一
部分には同一符号を付してその詳しい説明は省略する。
画像処理装置３０には欠陥判別部３１が備えられている
。この欠陥判別部３１は領域分割部１７で分割された各
小領域ｑｌ、 ｑ２・・・ｑｎにおける明るさの標準偏
差を求め、これら標準偏差の最大値と最小値との差から
欠陥判別を行う機能を有するものである。
。この欠陥判別部３１は領域分割部１７で分割された各
小領域ｑｌ、 ｑ２・・・ｑｎにおける明るさの標準偏
差を求め、これら標準偏差の最大値と最小値との差から
欠陥判別を行う機能を有するものである。
次に作用について説明する。上記第２実施例と同様に画
像差演算部１５により差画像データＧ３が求められ、次
に領域分割部１７により差画像データＧ３が第４図に示
すように各小領域ｑｌ、 ｑ２・・・ｑｎに分割される
。ここで、欠陥判別部３１は各小領域ｑｌ、 ｑ２・・
・ｑｎ別にそれぞれ明るさの標準偏差値を求める。第６
図（ａ）（ｂ）はかかる標準偏差値の度数分布を示すも
ので、同図（ａ）は大きな欠陥のある被検査物１０に対
して求めたものであり、同図（ｂ）は小さな欠陥のある
被検査物１０に対して求めたものである。なお、ｃｌ、
ｃ２によりそれぞれ欠陥を有する小領域の標準偏差値
を示している。次に欠陥判別部３１は以上のようにして
求めた各小領域ごとの標準偏差値の分布の最大値と最小
値との差Ａ、（第６図（ｂ）ではＡ２＋を求める。さら
に各小領域ごとの標準偏差値の分布から画像全体に対す
る第２の標準偏差値σ１ （第６図（ｂ）ではσ２）を
求める。つまり、標準偏差σ１は欠陥を有する領域が大
きくなるほと大きな値となる。そして、欠陥判別部３］
は差Ａ、を標準偏差σ１て除算し、この除算値から欠陥
判別を行う。なお、第６図（ｂ）ではＡ２／σ２の値で
欠陥判別を行う。この場合、除算値は欠陥領域の大きさ
が小さい程大きな値となる。ところで、上記差Ａ ｎに
対する除算値Ａｎ／σｎを図に表わすと第７図に示す如
くとなる。なお、ｎは１，２゜３・・・である。同図に
おいて差Ａｎに対して値αよりも大きい領域α０は大き
な欠陥のある小領域を示し、かつ除算値Ａｎ／σｎに対
して値βよりも大きい領域β０は小さな欠陥のある小領
域を示している。従って、欠陥判別部３１は上記各値α
。
像差演算部１５により差画像データＧ３が求められ、次
に領域分割部１７により差画像データＧ３が第４図に示
すように各小領域ｑｌ、 ｑ２・・・ｑｎに分割される
。ここで、欠陥判別部３１は各小領域ｑｌ、 ｑ２・・
・ｑｎ別にそれぞれ明るさの標準偏差値を求める。第６
図（ａ）（ｂ）はかかる標準偏差値の度数分布を示すも
ので、同図（ａ）は大きな欠陥のある被検査物１０に対
して求めたものであり、同図（ｂ）は小さな欠陥のある
被検査物１０に対して求めたものである。なお、ｃｌ、
ｃ２によりそれぞれ欠陥を有する小領域の標準偏差値
を示している。次に欠陥判別部３１は以上のようにして
求めた各小領域ごとの標準偏差値の分布の最大値と最小
値との差Ａ、（第６図（ｂ）ではＡ２＋を求める。さら
に各小領域ごとの標準偏差値の分布から画像全体に対す
る第２の標準偏差値σ１ （第６図（ｂ）ではσ２）を
求める。つまり、標準偏差σ１は欠陥を有する領域が大
きくなるほと大きな値となる。そして、欠陥判別部３］
は差Ａ、を標準偏差σ１て除算し、この除算値から欠陥
判別を行う。なお、第６図（ｂ）ではＡ２／σ２の値で
欠陥判別を行う。この場合、除算値は欠陥領域の大きさ
が小さい程大きな値となる。ところで、上記差Ａ ｎに
対する除算値Ａｎ／σｎを図に表わすと第７図に示す如
くとなる。なお、ｎは１，２゜３・・・である。同図に
おいて差Ａｎに対して値αよりも大きい領域α０は大き
な欠陥のある小領域を示し、かつ除算値Ａｎ／σｎに対
して値βよりも大きい領域β０は小さな欠陥のある小領
域を示している。従って、欠陥判別部３１は上記各値α
。
βを境として大きな欠陥と小さな欠陥とを判別する。
このように上記第４実施例においては、大きな欠陥と小
さな欠陥等の欠陥の種類を判別できる。
さな欠陥等の欠陥の種類を判別できる。
なお、本発明は上記各実施例に限定されるものでなくそ
の主旨を逸脱しない範囲で変形してもよい。例えば、画
像差演算部１５は周期的パターンの１周期分だけずらし
ているが、１周期に限らず整数倍の周期だけずらしても
よい。さらに、縦横にずらすだけでなく斜め方向にすら
して各模様「■」が重なるようにしてもよい。
の主旨を逸脱しない範囲で変形してもよい。例えば、画
像差演算部１５は周期的パターンの１周期分だけずらし
ているが、１周期に限らず整数倍の周期だけずらしても
よい。さらに、縦横にずらすだけでなく斜め方向にすら
して各模様「■」が重なるようにしてもよい。
［発明の効果］
以上詳記したように本発明によれば、周期ノくターンを
有する被検査物の欠陥を短時間でかつ高精度に判別でき
る欠陥判別装置を提供できる。
有する被検査物の欠陥を短時間でかつ高精度に判別でき
る欠陥判別装置を提供できる。
第１図乃至第３図は本発明に係わる欠陥判別装置の第１
実施例を説明するための図であって、第１図は構成図、
第２図は被検査物の外観図、第３図は差画像データの模
式図、第４図は差画像データの各小領域を示す模式図、
第５図は本発明の第３実施例の構成図、第６図は標準偏
差値の分布図、第７図は欠陥判別の作用を説明するため
の図、第８図は本発明装置の第４実施例の（ｈ成図、第
９図は従来技術を説明するための図である。 ］０・被検査物、１１・・撮像装置、１．２．３０４０
・・・画像処理装置、１３・・・主制御部、１４・・・
画像メモリ、１５・・・画像差演算部、１．６，３１．
。 ４１・・・欠陥判別部、１７・・・領域分割部、１８・
・・表示装置、１９・・・Ａ／Ｄ変換器。 第４図 第５図 （ａ） （ｂ） 第６図 第 図
実施例を説明するための図であって、第１図は構成図、
第２図は被検査物の外観図、第３図は差画像データの模
式図、第４図は差画像データの各小領域を示す模式図、
第５図は本発明の第３実施例の構成図、第６図は標準偏
差値の分布図、第７図は欠陥判別の作用を説明するため
の図、第８図は本発明装置の第４実施例の（ｈ成図、第
９図は従来技術を説明するための図である。 ］０・被検査物、１１・・撮像装置、１．２．３０４０
・・・画像処理装置、１３・・・主制御部、１４・・・
画像メモリ、１５・・・画像差演算部、１．６，３１．
。 ４１・・・欠陥判別部、１７・・・領域分割部、１８・
・・表示装置、１９・・・Ａ／Ｄ変換器。 第４図 第５図 （ａ） （ｂ） 第６図 第 図
Claims (4)
- （１）周期的なパターンを有する被検査物の欠陥判別を
行う欠陥判別装置において、前記被検査物を撮像してこ
の被検査物の画像データを得る撮像手段と、この撮像手
段で得られた画像データを前記パターンの周期の整数倍
だけずらして元の画像データとの明るさの差を求める画
像差演算手段と、この画像差演算手段で求められた差画
像データを前記パターンに従って各小領域に分割する領
域分割手段と、この領域分割手段で分割された各小領域
における明るさの各平均を求めこれら平均値の最大値と
最小値との差から欠陥判別を行う欠陥判別手段とを具備
したことを特徴とする欠陥判別装置。 - （２）周期的なパターンを有する被検査物の欠陥判別を
行う欠陥判別装置において、前記被検査物を撮像してこ
の被検査物の画像データを得る撮像手段と、この撮像手
段で得られた画像データを前記パターンの周期の整数倍
だけずらして元の画像データとの明るさの差を求める画
像差演算手段と、この画像差演算手段で求められた差画
像データを前記パターンに従って各小領域に分割する領
域分割手段と、この領域分割手段で分割された各小領域
における明るさの最大値と最小値との差を求めこの差の
値から欠陥判別を行う欠陥判別手段とを具備したことを
特徴とする欠陥判別装置。 - （３）周期的なパターンを有する被検査物の欠陥判別を
行う欠陥判別装置において、前記被検査物を撮像してこ
の被検査物の画像データを得る撮像手段と、この撮像手
段で得られた画像データを前記パターンの周期の整数倍
だけずらして元の画像データとの明るさの差を求める画
像差演算手段と、この画像差演算手段で求められた差画
像データを前記パターンに従って各小領域に分割する領
域分割手段と、この領域分割手段で分割された各小領域
における明るさの標準偏差を求め、これら標準偏差の最
大値と最小値との差から欠陥判別を行う欠陥判別手段と
を具備したことを特徴とする欠陥判別装置。 - （４）周期的なパターンを有する被検査物の欠陥判別を
行う欠陥判別装置において、前記被検査物を撮像してこ
の被検査物の画像データを得る撮像手段と、この撮像手
段で得られた画像データを前記パターンの周期の整数倍
だけずらして元の画像データとの明るさの差を求める画
像差演算手段と、この画像差演算手段で求められた差画
像データを前記パターンに従って各小領域に分割する領
域分割手段と、この領域分割手段で分割された各小領域
ごとの標準偏差を求めこれら各小領域ごとの標準偏差の
血群の最大値と最小値との差と、各小領域の標準偏差の
値群から検査領域全体に対する第２の標準偏差とを求め
、この差と第２の標準偏差との商の値より欠陥判別を行
う欠陥判別手段とを具備したことを特徴とする欠陥判別
装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7387789A JP2635758B2 (ja) | 1989-03-28 | 1989-03-28 | 欠陥判別装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7387789A JP2635758B2 (ja) | 1989-03-28 | 1989-03-28 | 欠陥判別装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH02253109A true JPH02253109A (ja) | 1990-10-11 |
| JP2635758B2 JP2635758B2 (ja) | 1997-07-30 |
Family
ID=13530870
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7387789A Expired - Lifetime JP2635758B2 (ja) | 1989-03-28 | 1989-03-28 | 欠陥判別装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2635758B2 (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006284433A (ja) * | 2005-04-01 | 2006-10-19 | Tokyo Seimitsu Co Ltd | 外観検査装置及び外観検査方法 |
| JP2016524696A (ja) * | 2013-06-27 | 2016-08-18 | パーク システムズ コーポレーション | イメージ取得方法及びこれを利用したイメージ取得装置 |
| JP2017013378A (ja) * | 2015-07-01 | 2017-01-19 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置および画像処理方法 |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001004347A (ja) | 1999-06-22 | 2001-01-12 | Mitsubishi Electric Corp | 欠陥検査装置 |
| JP4560969B2 (ja) * | 2001-02-27 | 2010-10-13 | パナソニック株式会社 | 欠陥検査方法 |
-
1989
- 1989-03-28 JP JP7387789A patent/JP2635758B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006284433A (ja) * | 2005-04-01 | 2006-10-19 | Tokyo Seimitsu Co Ltd | 外観検査装置及び外観検査方法 |
| JP2016524696A (ja) * | 2013-06-27 | 2016-08-18 | パーク システムズ コーポレーション | イメージ取得方法及びこれを利用したイメージ取得装置 |
| JP2017013378A (ja) * | 2015-07-01 | 2017-01-19 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置および画像処理方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2635758B2 (ja) | 1997-07-30 |
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