(57)【要約】【課題】  色チャネルの欠陥画素情報を利用した画像センサー欠陥の分類及び補正の方法を提供する。【解決手段】  欠陥画素情報を利用において、垂直色画素センサーにおける欠陥を分類及び補正する方法であって、前記方法は、暗い及び明るいフラットフィールド光源への露光から正常画素センサーの出力レベルの範囲を画定することを含む。暗い画像及び明るい画像はキャプチャされ、画素出力は各画像用に測定される。正常画素センサーの出力レベルの範囲の外側にある、少なくとも１つの色チャネルにおける出力を有する暗い画像及び明るい画像における画素は、欠陥画素地図に入れられる。欠陥画素はカテゴリーに分類され、補正可能な欠陥画素センサーは特定される。補正可能な特定された欠陥画素センサー用の補正値は生成され、かつ垂直色画像センサーに関連する較正メモリに入れられる。【選択図】      図３
2020162116.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
多数の色チャネルを備えた画素センサーアレイを含む垂直色画像センサーにおいて、欠陥画素情報を利用して、欠陥を分類及び補正する方法であって、
暗いフラットフィールドを用いて、前記垂直色画像センサー上の少なくとも２つの暗い画像をキャプチャすることと、
明るいフラットフィールド光源を用いて、前記垂直色画像センサー上の少なくとも２つの明るい画像をキャプチャすることと、
前記キャプチャされた暗い画像及び明るい画像用の各画素センサーの各色チャネルにおける出力を調べることと、
前記少なくとも２つの明るい画像及び前記少なくとも２つの暗い画像から、正常画素センサーの色チャネルの出力レベルを画定することと、
正常画素センサーの出力レベルの範囲の下限における前記出力レベルより低い、少なくとも１つの色チャネルにおける出力を有する画素センサーを前記少なくとも２つの暗い画像から特定し、かつそれを第１の欠陥画素地図に入れることと、
正常画素センサーの出力レベルの前記範囲の上限における前記出力レベルより高い、少なくとも１つの色チャネルにおける出力を有する画素センサーを前記少なくとも２つの暗い画像から特定し、かつそれを第２の欠陥画素地図に入れることと、
正常画素センサーの出力レベルの前記範囲の前記下限における前記出力レベルより低い、少なくとも１つの色チャネルにおける出力を有する画素センサーを前記少なくとも２つの明るい画像から特定し、かつそれを第３の欠陥画素地図に入れることと、
正常画素センサーの出力レベルの範囲の前記下限における前記出力レベルより高い、少なくとも１つの色チャネルにおける出力を有する画素センサーを前記少なくとも２つの明るい画像から特定し、かつそれを第４の欠陥画素地図に入れることと、
前記第１〜第４の欠陥画素地図から、前記欠陥画素センサーのそれぞれにおける前記欠陥を欠陥タイプによって分類すること、及び正常な近傍の画素センサーからのデータを用いて、補正可能な欠陥画素センサーを特定することと、
正常な近傍の画素センサーからのデータを用いて補正可能な画素センサーの数が欠陥画素センサーの閾値数を超えるかどうかを決定することと、
正常な近傍の画素センサーからのデータを用いて補正可能な画素センサーの数が欠陥画素センサーの前記閾値数を超えない場合に、補正可能な特定された欠陥画素センサー用の補正値を生成し、かつそれを前記垂直色画像センサーに関連する較正メモリに入れることと、
正常な近傍の画素センサーからのデータを用いて補正可能な画素センサーの数が欠陥画素センサーの前記閾値数を超えない場合に、前記垂直色画素センサーを欠陥があるものとして除外することと、
を含む方法。
【請求項２】
前記少なくとも２つの明るい画像及び前記少なくとも２つの暗い画像から正常画素センサーの色チャネルの出力レベルを画定することは、前記画素出力の平均値の±ｘ％の範囲内にある画素センサーの色チャネルの出力レベルを正常画素センサーとして画定することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
ｘは、２％〜５％の間である、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記垂直色画像センサーをデジタルカメラの中に組み込むことと、
補正可能な前記垂直色画像センサーの特定された欠陥画素センサー用の前記補正値を前記デジタルカメラの較正メモリにダウンロードすることと、
を更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記閾値数は、約９〜約６４画素の間である、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
正常な近傍の画素センサーからのデータを用いて補正可能な画素センサーの前記閾値数は、前記欠陥に割り当てられた前記分類に依存する、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記垂直色画像センサーを覆う窓を清掃することと、
請求項１に記載の方法を再実行することと、
前記垂直色画像センサーを覆う前記窓を清掃した後で、正常画素センサーの出力と出力が等しいあらゆる画素センサーを前記欠陥画素地図から取り除くことと、
を更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
補正可能な特定された欠陥画素センサー用の補正値を生成し、かつそれを前記垂直色画像センサーに関連する較正メモリに入れることは、補正可能な画素センサーの数が欠陥画素センサーの前記閾値数を超えるかどうかを決定する前に、オフセット欠陥を有する特定された欠陥画素センサー用の補正値を生成し、かつそれを前記垂直色画像センサーに関連する前記較正メモリに入れることを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
補正可能な特定された欠陥画素センサー用の補正値を生成し、かつそれを前記垂直色画像センサーに関連する較正メモリに入れることは、補正可能な画素センサーの数が欠陥画素センサーの前記閾値数を超えるかどうかを決定する前に、増加欠陥を有する特定された欠陥画素センサー用の補正値を生成し、かつそれを前記垂直色画像センサーに関連する前記較正メモリに入れることを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
垂直色画素画像センサーにおける垂直色画素センサーの欠陥を分類及び補正する方法であって、
暗いフラットフィールドを用いて、前記垂直色画像センサー上の少なくとも２つの暗い画像をキャプチャすることと、
明るいフラットフィールド光源を用いて、前記垂直色画像センサー上の少なくとも２つの明るい画像をキャプチャすることと、
前記キャプチャされた暗い画像及び明るい画像用の各画素センサーの各色チャネルの出力を調べることと、
前記少なくとも２つの明るい画像及び前記少なくとも２つの暗い画像から、正常画素センサーの色チャネルにおける出力レベルの範囲を画定することと、
正常画素センサーの前記出力レベルの前記画定された範囲の外側にある、少なくとも１つの色チャネルの出力を有する前記少なくとも１つの明るい画像及び少なくとも１つの暗い画像からの画素を少なくとも１つの欠陥画素地図に入れることと、
前記欠陥画素地図におけるデータから、各欠陥画素センサーに欠陥分類を割り当てること、及び補正可能な欠陥画素センサーを特定することと、
補正可能な特定された欠陥画素センサー用の補正値を生成すること、及び前記生成された補正値を前記垂直色画像センサーに関連する較正メモリに入れることと、
を含む方法。
【請求項１１】
オフセット欠陥を有する特定された欠陥画素センサー用の補正値を生成し、かつそれを前記垂直色画像センサーに関連する前記較正メモリに入れることと、増加欠陥を有する特定された欠陥画素センサー用の補正値を生成し、かつそれを前記垂直色画像センサーに関連する前記較正メモリに入れることと、
オフセット欠陥を有する特定された欠陥画素センサー用の補正値を生成し、かつそれを前記垂直色画像センサーに関連する前記較正メモリに入れること、及び増加欠陥を有する特定された欠陥画素センサー用の補正値を生成し、かつそれを前記垂直色画像センサーに関連する前記較正メモリに入れることの後で、補正可能な画素センサーの数が欠陥画素センサーの前記閾値数を超えるかどうかを決定することと、
正常な近傍の画素センサーからのデータを用いて補正可能な画素センサーの数が欠陥画素センサーの閾値数を超えるかどうかを決定することと、
正常な近傍の画素センサーからのデータを用いて補正可能な画素センサーの数が欠陥画素センサーの前記閾値数を超えない場合に、補正可能な特定された欠陥画素センサー用の補正値を生成し、かつそれを前記垂直色画像センサーに関連する較正メモリに入れることと、
正常な近傍の画素センサーからのデータを用いて補正可能な画素センサーの数が欠陥画素センサーの前記閾値数を超える場合に、前記垂直色画素センサーを欠陥があるものとして除外することと、
を更に含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記少なくとも２つの明るい画像及び前記少なくとも２つの暗い画像から、正常画素センサーの色チャネルの出力レベルを画定することは、前記画素出力の平均値の±ｘ％の範囲内にある画素センサーの色チャネルの出力レベルを正常画素センサーとして画定することを含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
ｘは、２％〜５％の間である、請求項１２に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、集積回路技術に関する。特に、本発明は、イメージャ集積回路及び多色チャネル集積回路に関し、かつ各欠陥画素の全ての色チャネル情報を利用する垂直色画像センサー欠陥を分類及び補正するための方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
欠陥は、従来のタイプの色画像センサーと同様に、Ｓａｎ  Ｊｏｓｅ，ＣＡのＦｏｖｅｏｎ，Ｉｎｃ．によって製造及び販売されるＸ３センサーなど、両方の垂直色センサーを含むＣＭＯＳ色画像センサーにおける周知の問題である。欠陥は、製造の様々なステップにおいて歩留まりに影響を及ぼすので、コスト問題である。センサー欠陥は、１つ又は複数の集積回路層における共通欠陥、ダイ表面上の粒子、及び窓欠陥を共有する画像センサーにおける画素クラスタを含む。先行技術の方法は欠陥を検出するために用いられてきたが、分類性能は最低限である。
【０００３】
欠陥は、製造の様々なステップにおいて歩留まりに否定的な影響を及ぼすので、コスト問題である。欠陥は、集積回路製作、ガラス製造、及びセンサー組立を含む製造フローの相異なる段階中に持ち込まれる可能性がある。
【０００４】
欠陥用の従来の試験は、欠陥分類を使用しない。画像センサー製造の試験段階中に、欠陥試験は実施される。大き過ぎるかつ／又は多過ぎる欠陥を有するセンサーは除外される。欠陥のサイズ及び分量は、この従来のタイプの試験を用いた欠陥の主な特徴である。歩留まり向上又は欠陥補正に有用な情報は、先行技術のアプローチでは制限される。
【０００５】
欠陥分類は、幾つかの難題を提示する。相異なるタイプの欠陥の識別は、多くの理由で、製造の試験段階にとって難題である。同じ特性の多くを共有する多くのタイプの画素クラスタが存在する。ダイ表面上の粒子は、幾つかのタイプの画素クラスタ欠陥から区別するのが難しい。窓欠陥は、ダイ表面粒子及び幾つかのタイプの画素クラスタ欠陥から区別するのが難しい。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の分類及び補正方法は、全ての色チャネル情報が、画像センサーにおけるあらゆるＸ３画素センサー用に利用可能なので、Ｆｏｖｅｏｎ  Ｘ３画像センサーなどの垂直色画素画像センサーに適用することができる。
【０００７】
この方法は、全ての色チャネル情報が、あらゆる画素用に利用可能なわけではないので、Ｂａｙｅｒフィルターセンサーに適用するためには利用できない。
【０００８】
本発明の一態様によれば、多数の色チャネルを備えた画素センサーアレイを含む垂直色画像センサーにおける欠陥画素情報を利用して欠陥を分類及び補正する方法は、暗いフラットフィールドを用いて、垂直色画像センサー上の少なくとも２つの暗い画像をキャプチャすることと、明るいフラットフィールド光源を用いて、垂直色画像センサー上の少なくとも２つの明るい画像をキャプチャすることと、キャプチャされた暗い画像及び明るい画像用の各画素センサーの各色チャネルにおける出力を調べることと、少なくとも２つの明るい画像及び少なくとも２つの暗い画像から、正常画素センサーの色チャネルの出力レベルを画定することと、正常画素センサーの出力レベルより閾値量を超えて低い、少なくとも１つの色チャネルにおける出力を有する画素センサーを暗い画像から特定し、かつそれを第１の欠陥画素地図に入れることと、正常画素センサーの出力レベルより閾値量を超えて高い、少なくとも１つの色チャネルにおける出力を有する画素センサーを暗い画像から特定し、かつそれを第２の欠陥画素地図に入れることと、正常画素センサーの出力レベルより閾値量を超えて低い、少なくとも１つの色チャネルにおける出力を有する画素センサーを明るい画像から特定し、かつそれを第３の欠陥画素地図に入れることと、正常画素センサーの出力レベルより閾値量を超えて高い、少なくとも１つの色チャネルにおける出力を有する画素センサーを明るい画像から特定し、かつそれを第４の欠陥画素地図に入れることと、補正可能な欠陥画素センサーを欠陥画素地図から特定することと、補正可能な特定された欠陥画素センサー用の補正値を生成し、かつそれを垂直色画像センサーに関連する較正メモリに入れることと、を含む。
【０００９】
本発明の別の態様によれば、方法は、垂直色画像センサーをデジタルカメラの中に組み込むことと、補正可能な垂直色画像センサーの特定された欠陥画素センサー用の補正値を、デジタルカメラにおける較正メモリにダウンロードすることと、を含む。
【００１０】
本発明の別の態様によれば、方法は、欠陥画素地図において特定されたクラスタ化欠陥画素の数が所定の閾値より大きいかどうかを決定することと、欠陥画素地図において特定されたクラスタ化欠陥画素の数が所定の閾値より大きい場合に、垂直色画像センサーを除外することと、を含む。
【００１１】
本発明の別の態様によれば、方法は、垂直色画像センサーを覆う窓を清掃することと、窓を清掃した後で、正常画素センサーの出力と出力が等しいあらゆる画素センサーを欠陥画素地図から取り除くことと、を含む。
【００１２】
本発明の別の態様によれば、補正可能な特定された欠陥画素センサー用の補正値を生成し、かつそれを垂直色画像センサーに関連する較正メモリに入れることは、オフセット欠陥を有する特定された欠陥画素センサーの数が所定の閾値数未満である場合にのみ、オフセット欠陥を有する特定された欠陥画素センサー用の補正値を生成し、かつそれを垂直色画像センサーに関連する較正メモリに入れることを含む。
【００１３】
本発明の別の態様によれば、補正可能な特定された欠陥画素センサー用の補正値を生成し、かつそれを垂直色画像センサーに関連する較正メモリに入れることは、縮退欠陥を有する特定された欠陥画素センサーの数が所定の閾値数未満である場合にのみ、縮退欠陥を有する特定された欠陥画素センサー用の補正値を生成し、かつそれを垂直色画像センサーに関連する較正メモリに入れることを含む。
【００１４】
本発明の別の態様によれば、補正可能な特定された欠陥画素センサー用の補正値を生成し、かつそれを垂直色画像センサーに関連する較正メモリに入れることは、増加欠陥を有する特定された欠陥画素センサーの数が所定の閾値数未満である場合にのみ、増加欠陥を有する特定された欠陥画素センサー用の補正値を生成し、かつそれを垂直色画像センサーに関連する較正メモリに入れることを含む。
【００１５】
本発明の別の態様によれば、垂直色画素画像センサーにおける垂直色画素センサーの欠陥を分類及び補正する方法であって、方法は、暗いフラットフィールドを用いて、垂直色画像センサー上の少なくとも２つの暗い画像をキャプチャすることと、明るいフラットフィールド光源を用いて、垂直色画像センサー上の少なくとも２つの明るい画像をキャプチャすることと、キャプチャされた暗い画像及び明るい画像用の各画素センサーの各色チャネルの出力を調べることと、少なくとも２つの明るい画像及び少なくとも２つの暗い画像から、正常画素センサーの色チャネルにおける出力レベルの範囲を画定することと、正常画素センサーの出力レベルの画定された範囲の外側にある、少なくとも１つの色チャネルの出力を有する、少なくとも２つの明るい画像及び少なくとも２つの暗い画像からの画素を少なくとも１つの欠陥画素地図に入れることと、欠陥画素地図におけるデータから、各欠陥画素センサーに欠陥分類を割り当てること、及び補正可能な欠陥画素センサーを特定することと、補正可能な特定された欠陥画素センサー用の補正値を生成すること、及び生成された色補正値を垂直色画像センサーに関連する較正メモリに入力することと、を含む。
【００１６】
本発明は、実施形態及び図面を参照し以下に更に詳細に説明される。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】垂直色画素画像センサーを含む実例的なデジタルカメラを示すブロック図である。
【図２】本発明の態様による、垂直色画素画像センサーの欠陥試験分類及び較正の実例的なセンサー組立テスターを示すブロック図である。
【図３】本発明の態様による、垂直色画素画像センサーにおける欠陥を試験するための実例的なプロセスフローを示す流れ図である。
【図４】本発明の態様による、欠陥地図を生成するための実例的なプロセスフローを示す流れ図である。
【図５】本発明の態様による、多数の画像のキャプチャ及び欠陥地図の生成をより詳細に表現する実例的なプロセスフローを示すフロー図である。
【図６】本発明の態様による、欠陥を特定するための方法を表現する実例的なプロセスフローを示すフロー図である。
【図７Ａ】本発明の態様による、欠陥を分類するための方法を表現する実例的なプロセスフローを示すフロー図である。
【図７Ｂ】本発明の態様による、欠陥を分類するための方法を表現する実例的なプロセスフローを示すフロー図である。
【図８】本発明の態様による、試験される組み立てられた垂直色画素画像センサーにおける欠陥を補正するための実例的な方法を表現する実例的なプロセスフローを示すフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
当業者は、本発明の以下の説明が、単に実例であり、決して限定ではないことを理解されよう。本発明の他の実施形態は、かかる当業者が容易に思いつくであろう。
【００１９】
まず最初に図１を参照すると、ブロック図は、垂直色画素画像センサー１２を含む実例的なデジタルカメラ１０を示す。機械シャッター１４は、垂直色画素画像センサー１２とレンズ１６との間に配置される。
【００２０】
カメラ本体に置かれたプロセッサ１８は、当該技術分野において周知のようなプログラムストア２０に格納されたプログラムソフトウェアを走らせることによって、画像をキャプチャする際にカメラの動作を指示する。プロセッサ１８は、ユーザインタフェース２８の制御下で、シーン２４の画像をキャプチャし、かつ画像キャプチャメモリ２６に前記画像を格納するように、垂直色画素画像センサー１２及び機械シャッター１４の動作を制御する画像キャプチャ制御ユニット２２に指示する。
【００２１】
垂直色画素画像センサー１２用の製造及び組立プロセス中に、垂直色画素画像センサー１２の幾つかを含む最終的にパッケージ化された組立品の幾つかに欠陥が持ち込まれることは避けられない。これらの欠陥の幾つかは、部分的又は完全に不作動であるとして、色画素画像センサー１２の除外を要求するほど激しいが、これらの欠陥における他の欠陥、特にセンサーアレイの集積回路部分における欠陥は、垂直色画素画像センサー１２における仕様外画素センサーの出力を較正することによって、取り組むことができる。個別の垂直色画素画像センサー１２の試験中に、かかる欠陥は特定され、補正較正情報が、仕様外画素用に作成される。デジタルカメラが組み立てられる場合に、補正情報は、カメラ１０における較正メモリ３０にダウンロードされる。画像がキャプチャされるごとに、較正メモリ３０に格納された補正情報は、ユーザがカメラから画像をダウンロードする前に、垂直色画素画像センサー１２における仕様外画素センサーの出力値を補正するために用いられる。
【００２２】
欠陥は、一般に３つのカテゴリーに分類することができる。画像センサー自体において、欠陥は、１つ又は複数の不良画素として画定される。かかる欠陥には、通常、近傍の不良画素のクラスタにおいて遭遇する。画素クラスタ欠陥は、集積回路製作プロセスにおける不純物によって典型的に引き起こされ得る。チップ表面欠陥は、チップ表面に意図せずに置かれた粒子によって典型的に引き起こされる。これは、センサー組立中に通常は発生する。窓欠陥は、ガラス製造プロセスにおける不純物によって典型的に引き起こされる。
【００２３】
本発明の一態様に従って、方法は、各不良画素センサーを欠陥で特徴付けることによって欠陥を分類する。各欠陥画素センサーは、多くの特徴に関して調べられる。
【００２４】
数多くの欠陥分類が存在する。幾つかの例は、赤クラスタ欠陥、明るい画像上の高又は低赤チャネル応答、黄クラスタ、明るい画像上の低青チャネル応答、緑クラスタ、明るい画像上の高緑チャネル応答、多色クラスタ、暗い画像上の多色高又は低応答、チップ欠陥、窓欠陥、明るい画像上の多色低応答を含む。
【００２５】
欠陥分類は、歩留まり損失を低減することによって製造コストを低下させることができる。加えて、歩留まり向上労力は、欠陥の源を特定及び定量化することによって改善される。欠陥のタイプの特定及び定量化は、欠陥補正にとって重要である。
【００２６】
本発明の態様に従って、欠陥は、３つのカテゴリー、即ち画素クラスタ、チップ表面欠陥、及び窓欠陥に分類されてもよい。
【００２７】
分類は、色チャネル内容、近傍の画素センサーに対する応答レベル、画像タイプごとの性能、及び相異なる明るさレベルにおける応答を含む多くの方法で、各欠陥画素センサーを特徴付けることによって行われる。分類はまた、チップ表面欠陥と窓欠陥を区別することを含む。相異なるアパーチャにおける欠陥の解析は、これらの相異なるタイプの欠陥を区別するのを助ける。
【００２８】
欠陥の分類は、歩留まり向上能力を改善し、かつどの欠陥がソフトウェア較正で補正され得るかをよりよく特定する。これは、欠陥の源を特定することによって、より低い製造コストを可能にし、かつ他のコスト削減活動に寄与し、それらの活動をより効率的にする。それは、カメラ内画質欠陥用に何が最も重要かを特定し、かつそれらのための適切な限界を設定する。
【００２９】
本発明の別の態様による欠陥補正は、システムの最終較正段階中に、どの欠陥が補正され得るかを特定する。それは相異なる欠陥を定量化できるので、どの欠陥を補正するべきかに関する決定を推進するのを助けることができる。これは、較正効率を改善し、かつカメラ較正中に、クラスタ較正の予期せぬ影響の低減を可能にする。欠陥の位置、サイズ及び分類に関する情報は、較正時間を低減するために、最終較正段階へと提供することができる。欠陥を補正するためのこの改善された能力は、歩留まりを改善する、かつコストを削減する効果的な方法である。
【００３０】
画像センサーの最後のシステムは、しばしば、較正ステップで或る欠陥の地図を作り、それらの欠陥を補正することができる。この補正は、典型的には、システムのメモリ及び処理性能によって制限される。欠陥分類情報は、補正プロセスを最適化するために使用できる。相異なる欠陥の分類及び定量化はまた、システムの最終較正ステップ中に、欠陥補正用の選択を案内することができる。
【００３１】
ここで図２を参照すると、ブロック図は、本発明の方法を実施するために使用され得る典型的なセンサー組立テスター３２を示す。幾つかの点で、典型的なセンサー組立テスター３２は、それが垂直色画素画像センサー１２を含むという点で、図１のカメラ１０に似ている。機械シャッター１４は、垂直色画素画像センサー１２とレンズ１６との間に配置される。垂直色画素画像センサー１２が永続的に搭載されるカメラ１０と異なり、センサー組立テスター３２における垂直色画素画像センサー１２は、試験目的で一時的に搭載され、その後それは、図１のカメラ１０のようなカメラの中への後続の組み立てに関しては除外されるか又は無視される。
【００３２】
センサー組立テスター３２に置かれたプロセッサ１８は、当該技術分野において周知のように、プログラムストア２０に格納されたプログラムソフトウェアを走らせることによって画像をキャプチャする際に、センサー組立テスター３２の動作を指示する。プロセッサ１８は、出力輝度がプロセッサによって制御されるフラットフィールド光源３４からの試験画像をキャプチャするように、かつユーザインタフェース２８の制御下で画像キャプチャメモリ２６に試験画像を格納するように、垂直色画素画像センサー１２の動作を制御する画像キャプチャ制御ユニット２２と、機械シャッター１４と、レンズ１６のアパーチャと、に指示する。
【００３３】
プログラムストア２０におけるプログラムソフトウェアは、本明細書で説明される方法を実施するように構成される。それは、フラットフィールド光源から画像をキャプチャするようにプロセッサに指示し、画像キャプチャプロセス中にフラットフィールド光源の輝度を制御し、かつ欠陥を特定するために、欠陥を分類するために、可能な場合には、本明細書で教示されているように製造業者によって使用できる欠陥を分類するデータと同様に、欠陥を補償するための補正データを提供するために使用される、画像キャプチャメモリ２６に格納された画像データに対して解析の全てを実行する。補正データは、試験下の特定の垂直色画素画像センサー１２を特定する場所で、欠陥分類及び較正メモリ３６に書き込まれる。この補正データは、補正データが関連付けられる特定の垂直色画素画像センサー１２が、カメラ１０の組立中にカメラ１０に搭載された後で、図１のデジタルカメラ１０の較正メモリにダウンロードされる。
【００３４】
ここで図３を参照すると、ブロック図は、本発明の一態様に従って、実例的な欠陥試験及び特徴付けプロセスの概要を示す。参照番号４０、４２及び４４は、図１及び２に示されている垂直色画素画像センサー１２などの垂直色画素画像センサーを製造する３つの主要な構成要素を表現する。集積回路部分は、シリコンウェーハとして製造され、次に、シリコンウェーハは、線を引かれ、かつ参照番号４０で表現されたウェーハ製作プロセスにおいて個別のダイに切断される。ガラス製造プロセスは、参照番号４２である。最後に、ダイは、参照番号４４でパッケージ化される。これらの３つのプロセスは、参照番号４６で示された最終センサー組立品に帰着する。
【００３５】
参照番号４８において、各組み立てられた垂直色画素画像センサーは、本明細書で更に説明されるように、欠陥用に試験される。試験が完了した後で、参照番号５０において、いずれかの欠陥が検出されたかどうかが、各組み立てられた垂直色画素画像センサー用に決定される。欠陥が検出されなかった場合に、組み立てられた垂直色画素画像センサーは欠陥を有しないものとして参照番号５０において特定される。
【００３６】
１つ又は複数の欠陥が試験中に特定された場合に、試験データは、欠陥が窓欠陥かどうかを決定するために、参照番号５４において解析される。もしそうならば、参照番号５６において、欠陥はガラスの製造問題として分類され、参照番号５８において、欠陥は補正可能なかどうかが決定される。欠陥が補正され得ない場合に、組み立てられた垂直色画素画像センサーは、参照番号６０において、欠陥があるものとして特定され、デジタルカメラの中には組み立てられない。欠陥が補正され得る場合で、組み立てられた垂直色画素画像センサーがカメラの中に組み立てられる場合に、参照番号６２において、影響を受けた垂直色画素センサーの影響を受けた色チャネルの出力値を修正する較正データが生成される。較正データは、欠陥が補正可能であるという決定が参照番号５８でなされた時に生成されてもよく、又は後で、例えば組み立てられた垂直色画素画像センサーがカメラの中に組み立てられる場合に生成されてもよい。
【００３７】
参照番号５４において、欠陥は窓欠陥でないと決定された場合に、プロセスは参照番号６４に進み、そこで欠陥はチップ表面粒子欠陥であるかどうかが決定される。もしそうならば、参照番号６６において、欠陥は組立問題として分類され、参照番号６８において、影響を受けた色チャネルの出力値を修正するために、補正データを用いることによって欠陥が補正され得るかどうかが決定される。欠陥が補正され得ない場合に、組み立てられた垂直色画素画像センサーは、参照番号６０において欠陥があるものとして特定され、かつデジタルカメラの中には組み立てられない。欠陥が補正され得る場合に、参照番号６２において、組み立てられた垂直色画素画像センサーがカメラの中に組み立てられる場合に、影響を受けた垂直色画素センサーの影響を受けた色チャネルの出力値を修正する較正データが生成される。
【００３８】
参照番号６４において、欠陥はチップ表面粒子欠陥ではないと決定された場合に、プロセスは参照番号７０に進み、そこで、欠陥は、垂直色画素画像センサーにおける１つ又は複数の垂直色画素センサーの１つ又は複数の色チャネルに関して何かが悪いことを意味する画素クラスタ欠陥であるかどうかが決定される。もしそうならば、参照番号７２において、欠陥はウェーハ製造問題として分類され、参照番号７４において、欠陥が、影響を受けた色チャネルの出力値を補正するために補正データを用いることによって補正され得るかどうかが決定される。欠陥が補正され得ない場合に、組み立てられた垂直色画素画像センサーは、参照番号６０において欠陥があるものとして特定され、かつデジタルカメラの中には組み立てられない。欠陥が補正され得る場合に、参照番号６２において、組み立てられた垂直色画素画像センサーがカメラの中に組み立てられる場合に、影響を受けた垂直色画素センサーにおける影響を受けた色チャネルの出力値を補正する較正データが生成される。
【００３９】
参照番号７０において、欠陥がチップ表面欠陥ではないことが決定された場合に、プロセスは参照番号７６に進み、そこで、欠陥は非画定問題として分類される。
【００４０】
当業者は、参照番号５４、６４及び７０で行われた決定は、本発明に従っていずれか特定の順序で行われる必要がないことを認識されよう。図３に示されている特定の順序は、単に実例として示されている。
【００４１】
本発明の一態様によれば、欠陥画素センサーは、フラットフィールド光源にセンサーを露光させること、及び各画素センサーの応答をそのネイバーの応答と比較することによって検出することができる。自らのネイバーの応答と比較して高過ぎるか又は低過ぎる応答を有するどんな画素センサーも、欠陥があるものとして分類される。この比較は、各垂直色画素センサーの全ての色チャネル用に行われ、垂直色画素センサーは、その色チャネルのいずれかに欠陥がある場合に、欠陥があるものと見なされる。
【００４２】
本発明の態様によれば、２パス方法論が、欠陥を検出するために用いられる。この方法論は、センサー組立品の表面上の清掃可能な粒子に起因する性能異常を欠陥として含むことを回避するために用いられる。
【００４３】
本発明の一態様によれば、第１のパスにおいて、画像はキャプチャされて解析され、第１のパスの欠陥リストが生成される。第１のパスは、暗い画像をキャプチャすること、明るい画像をキャプチャすること、及びノイズを低減するために、暗い画像及び明るい画像の両方に前処理アルゴリズムを適用することによって実施される。次に、暗い画像は、各色チャネル用に２つの欠陥画素地図を生成するために使用される。次に、明るい画像は、各色チャネル用に２つの欠陥画素地図を生成するために使用される。欠陥画素地図は、組み合わせ欠陥画素地図に組み合わされる。クラスタリングアルゴリズムは、欠陥リストを生成するために、組み合わせ欠陥画素地図に適用される。欠陥リストは、欠陥リスト上で特定された各欠陥用の欠陥分類、サイズ、及び境界座標を含む。
【００４４】
第１のパスの後で、センサーガラスは清掃される。画像が再びキャプチャされ解析される第２のパスが実行され、第２のパスの欠陥リストが作成される。
【００４５】
ここで図４を参照すると、ブロック図は、本発明の態様に従って、各垂直色画素画像センサーを試験するための実例的な方法を示す。方法は、参照番号８０で開始する。
【００４６】
第１に、参照番号８２において、少なくとも２つの明るい第１のパスの画像を含む明るい第１のパスの画像セット、及び少なくとも２つの第１のパスの暗い画像を含む暗い第１のパスの画像セットが、垂直色画素画像センサーによってキャプチャされる。暗い画像は、相異なる露光時間、短い露光時間、及び長い露光時間用に、垂直色画素画像センサーセットでキャプチャされる。非限定的な例として、短い露光時間は約１ミリ秒であってもよく、長い露光時間は約４秒であってもよい。
【００４７】
非限定的な例によれば、暗い第１のパスの画像セットは、機械シャッターを閉じたままにすることによってキャプチャすることができる。当業者は、他の低い光レベルが、暗い第１のパスの画像をキャプチャするために使用され得ることを認識されよう。
【００４８】
明るい第１のパスの画像セットは、相異なる輝度レベルでフラットフィールド光源を用いてキャプチャされる。１つの非限定的な例によれば、フラットフィールド光源が設定される２つの相異なる輝度レベルは、全面的な画素センサー輝度の２０％及び全面的な画素センサー輝度の８０％とすることができる。当業者は、他の輝度レベルが、明るい第１のパスの画像セットをキャプチャするために選択されてもよいことを認識されよう。
【００４９】
参照番号８４において、正常画素出力値は、明るい第１のパスの画像セット及び暗い第１のパスの画像セット中にキャプチャされた画素データから計算される。「正常」画素出力値は、例えば画素出力の平均値の±ｘ％の範囲内にあるものとして表すことができ、ｘは、例えば３〜５％である。参照番号８４で取得された正常画素出力値は、本明細書で更に説明されるように、第１のパスの欠陥地図を生成するために、参照番号８６において用いられる。
【００５０】
次に、参照番号８８において、センサーガラスは清掃される。センサーガラスは、ガラス上の除去可能な粒子によって引き起こされた光の遮断が画素センサー欠陥として特徴付けられるのを防ぐために清掃される。センサーガラスが清掃された後で、参照番号９０において、明るい第２のパスの画像セットは垂直色画素画像センサーによってキャプチャされる。明るい第２のパスの画像セットは、参照番号８４において明るい第１のパスの画像をキャプチャするために用いられた同じ輝度レベルで、フラットフィールド光源を用いてキャプチャされる。
【００５１】
次に、参照番号８４で取得された正常画素出力値は、本明細書で更に説明されるように、第２のパスの欠陥地図を生成するために、参照番号９２において用いられる。参照番号９４において、第１のパスの欠陥地図は、第２のパスの欠陥地図と比較される。参照番号９６において、第１のパスの欠陥地図及び第２のパスの欠陥地図の両方で特定される欠陥は、実際の欠陥として特定される。方法は参照番号９８において終了する。
【００５２】
当業者は、ガラス上の除去可能な粒子によって引き起こされる光の遮断が画素センサー欠陥として特徴付けらけることを、第１のパス及び第２のパスの欠陥地図の比較が防ぐことに気付かれよう。何故なら、参照番号８８において実行されたセンサーガラス清掃が、かかる遮断をほぼ除くからである。
【００５３】
ここで図５を参照すると、ブロック図は、本発明の態様に従って、第１のパス及び第２のパスの欠陥地図を作成するための実例的な方法を示す。方法は、参照番号１００において開始する。
【００５４】
参照番号１０２において、画素は調査用に選択される。参照番号１０４において、キャプチャされた明るい第１のパス及び第２のパスの画像、並びに暗い第１のパスの画像から選択された画素の色チャネルにおける全てのための出力値は、参照番号８４において、明るい第１のパスの画像及び暗い第１のパスの画像中にキャプチャされた画素データから計算された正常画素出力値と比較される。参照番号１０６において、明るい画像においてキャプチャされた選択画素の色チャネルのいずれかからの出力が「高い」（出力が、正常と見なされる範囲の上限の外側にあることを意味する）かどうかが決定される。もしそうならば、参照番号１０８において、この画素は、どの色チャネルが明るさにおいて「高い」かを示す欠陥地図１に追加される。
【００５５】
参照番号１１０において、明るい画像においてキャプチャされた選択画素の色チャネルのいずれかからの出力が「低い」（出力が、正常と見なされる範囲の下限の外側にあることを意味する）かどうかが決定される。もしそうならば、参照番号１１２において、この画素は、どの色チャネルが明るさにおいて「低い」かを示す欠陥地図２に追加される。
【００５６】
参照番号１１４において、暗い画像においてキャプチャされた選択画素の色チャネルのいずれかからの出力が「高い」（出力が、正常と見なされる範囲の上限の外側にあることを意味する）かどうかが決定される。もしそうならば、参照番号１１６において、この画素は、どの色チャネルが暗さにおいて「高い」かを示す欠陥地図３に追加される。
【００５７】
参照番号１１８において、暗い画像においてキャプチャされた選択画素の色チャネルのいずれかからの出力が「低い」（出力が、正常と見なされる範囲の下限の外側にあることを意味する）かどうかが決定される。もしそうならば、参照番号１２０において、この画素は、どの色チャネルが暗さにおいて「低い」かを示す欠陥地図４に追加される。
【００５８】
本発明の一態様によれば、正常と見なされる範囲は対称的であり、画素出力の平均値の±ｘ％である。本発明の一事例において、ｘは、２％〜５％である。本発明の他の態様によれば、範囲は非対称とすることができる。
【００５９】
参照番号１２２において、全ての画素が調べられたかどうかが決定される。もしそうならば、方法は参照番号１２４において終了する。もしそうでなければ、方法は参照番号１０２に戻り、そこで、別の画素が調査用に選択される。方法は、全ての画素が調べられるまで、参照番号１０４〜１２２を進む。当業者は、画素出力値が参照番号１０６、１１０、１１４及び１１８において調べられる順序が任意であること、及び図５に示されている順序が単に例としてあることを認識されよう。
【００６０】
ここで図６を参照すると、ブロック図は、図４及び５において表現された方法のより詳細な説明を示す。方法は、参照番号１３０において開始する。
【００６１】
参照番号１３２において、暗い画像セットは以前に説明されたようにキャプチャされる。参照番号１３４において、第１のパスの明るい画像セットがキャプチャされる。データが調べられる前に、参照番号１３６において、１つ又は複数の前処理ノイズ低減アルゴリズムは暗い画像データ及び明るい画像データに適用される。平滑フィルター又は非線形フィルターなどのノイズ低減アルゴリズムが使用されてもよい。
【００６２】
参照番号１３８及び１４０において、暗い画像データ及び第１のパスの明るい画像からの画像データは、図５に関連して説明されたように、暗い画像データ及び明るい画像データ両方用の各色チャネル用に４つの欠陥画素地図を別個に生成するために用いられる。これが行われる順序は任意である。参照番号１４２において、欠陥画素地図は、第１のパスの欠陥画素地図に組み合わされる。参照番号１４４において、クラスタリングアルゴリズムは、第１のパスの欠陥リストを生成するために、組み合わされた第１のパスの欠陥画素地図に適用される。クラスタリングアルゴリズムは、連続する近傍の画素が各欠陥クラスタ内に幾つ含まれるかを決定する。
【００６３】
参照番号１４６において、第２のパスの明るい画像セットはキャプチャされる。データが調べられる前に、参照番号１４８において、１つ又は複数の前処理ノイズ低減アルゴリズムは、第２のパスの明るい画像データに適用される。平滑フィルター又は非線形フィルターなどのノイズ低減アルゴリズムが使用されてもよい。
【００６４】
参照番号１５０及び１５２において、第２のパスの明るい画像からの画像データは、図５に関連して説明されたように、第２のパスの明るい画像データ用に、各色チャネル用の４つの欠陥画素地図を生成するために用いられる。これが行われる順序は任意である。参照番号１５２において、欠陥画素地図は、第２のパスの欠陥画素地図に組み合わされる。
【００６５】
参照番号１５４において、第１のパスの欠陥地図は、第２のパスの欠陥地図と比較される。参照番号１５６において、クラスタリングアルゴリズムは、第２のパスの欠陥リストを生成するために、組み合わされた第２のパスの欠陥画素地図に適用される。クラスタリングアルゴリズムは、参照番号１４４で用いられた同じアルゴリズムであってもよい。
【００６６】
参照番号１５８において、第１のパスの欠陥地図及び第２のパスの欠陥地図の両方で特定される欠陥は、実際の欠陥として特定される。方法は、参照番号１６０で終了する。
【００６７】
画像センサー自体に関連して、欠陥画素は画素の１つ又は複数の特徴による欠陥タイプに従って分類されてもよい。第１の特徴は、各個別の画素の色チャネル内容である。この特徴は、画素における１つ又は複数の色チャネルに欠陥があるかどうかを反映する。不良色チャネル内容の分類は、何らかの形で欠陥がある色チャネルのいずれかの組み合わせとすることができる。赤、緑、又は青色チャネルのただ１つが、欠陥がある可能性がある。２つの色チャネル、即ち、赤及び青色チャネルか、緑及び青色チャネルか、又は赤及び緑色チャネルは、欠陥がある可能性がある。加えて、赤、緑及び青色チャネルは、全て欠陥がある可能性がある。
【００６８】
欠陥画素を分類するために本発明に従って用いることができる第２の特徴は、近傍の画素センサーに対する欠陥画素センサーの応答レベルを反映し、かつ欠陥画素センサーの応答レベルが高過ぎるか又は低過ぎるかどうかによって特徴付けられる。欠陥画素の各色チャネルは、その応答レベルがそのネイバーの応答レベルの上か又は下であるかどうかのために特徴付けられる。
【００６９】
欠陥画素を分類するために本発明に従って用いることができる第３の特徴は、キャプチャされた画像のタイプに関連する画素の性能を反映する。欠陥が、明るい画像、暗い画像、又は明るい画像及び暗い画像の両方で発生するかどうかの決定が行われる。欠陥画素は、暗い画像及び明るい画像両方で検出される。全ての欠陥画素の各不良色チャネルは、４つの指定、即ち、明るさにおいて高い（明るい画像上の高応答）、明るさにおいて低い（明るい画像上の低応答）、暗さにおいて高い（暗い画像上の高応答）、及び暗さにおいて低い（暗い画像上の低応答）の少なくとも１つで特徴付けられる。
【００７０】
欠陥画素を分類するために本発明に従って用いることができる第４の特徴は、相異なる輝度レベルにおける画素センサーの応答を反映する。欠陥の強度が、相異なる光レベルにおいて変化するかどうか、もしそうならば、欠陥の強度が相異なる光レベルにおいてどんなふうに変化するかに関する決定が行われる。少なくとも２つの相異なる明るさレベルは、各欠陥画素を解析するために用いられる。相異なる明るさレベルにおける各欠陥画素の全ての色チャネルの解析は、一般に、欠陥画素が、３つの特徴、即ち、縮退欠陥、オフセット欠陥、及び増加欠陥の１つで特徴付けられ得るようにする。これらの特徴は、相異なる光レベルにおける欠陥強度を比較することによって決定される。
【００７１】
各欠陥画素の解析における追加のステップはまた、チップ表面欠陥と窓欠陥を区別することによって、欠陥画素を分類できるようにする。相異なるアパーチャ設定における欠陥の解析は、チップ表面欠陥と窓欠陥を区別するために用いることができる。チップ表面欠陥は、一般に、相異なるアパーチャ設定において特徴を変化させない。窓欠陥は、相異なるアパーチャ設定で特徴を変化させる傾向がある。より広いアパーチャは、窓欠陥をより大きくし、それほど明瞭にはしない傾向がある。
【００７２】
ここで図７Ａを参照すると、ブロック図は、本発明の態様に従って、試験される組み立てられた垂直色画素画像センサーにおける欠陥を分類するために、欠陥画素データを用いるための実例的な方法を表現する。方法は、参照番号１７０で開始する。
【００７３】
参照番号１７２において、欠陥画素センサーは、調査用に選択される。参照番号１７４において、選択された画素センサーの色チャネル内容は、どの色チャネルに欠陥があるかを決定するために調べられる。参照番号１７６において、選択された画素センサーにおける各色チャネルの応答レベルは、どの色チャネルが高過ぎる又は低過ぎる出力レベルを有するかを決定するために解析される。参照番号１７８において、画像タイプごとの性能が解析される。この解析は、いずれかの検出された欠陥が、暗い画像及び明るい画像の両方に存在するかどうかを決定する。参照番号１８０において、選択された画素センサーにおける各チャネルの出力は、欠陥がオフセット欠陥、増加欠陥、又は縮退欠陥であるかどうかを決定するために、２つの相異なる輝度レベルにおいて解析される。参照番号１８２において、解析を要約するリストが編集される。
【００７４】
参照番号１８４において、全ての欠陥画素センサーが調査されたかどうかが決定される。もしそうでなければ、方法は参照番号１７２に戻り、そこで、別の欠陥画素センサーは、参照番号１７４〜１８２で詳述されるように選択され解析される。
【００７５】
参照番号１８４において、全ての欠陥画素センサーが調べられたと決定された場合に、方法は参照番号１８６に進み、そこで、欠陥が画素クラスタ欠陥として分類され得るかどうかが決定される。もしそうならば、方法は参照番号１８８で終了する。もしそうでなければ、方法は参照番号１９０に進み、そこで、クラスタにおける画素の或る所定のパーセンテージ（本発明の一事例において、そのパーセンテージは、７０％である）より多くが、明るい画素で低いかどうか、及びクラスタにおける画素の或る所定のパーセンテージ（本発明の一事例において、そのパーセンテージは、２５％である）未満が、暗い画素で高いかどうかが決定される。もしそうならば、追加の明るい画像が、参照番号１９２において異なるアパーチャ設定を用いてキャプチャされる。参照番号１９４において、欠陥はオリジナルのアパーチャ設定でキャプチャされた画像、及び参照番号１９２において相異なるアパーチャ設定でちょうどキャプチャされた画像の両方で同じかどうかが決定される。欠陥が同じである場合に、方法は参照番号１９６に進み、そこで、欠陥はチップ表面欠陥として分類され、方法は参照番号１８８で終了する。欠陥が同じでない場合に、方法は参照番号１９８に進み、そこで欠陥は窓欠陥として分類され、方法は参照番号１８８で終了する。
【００７６】
参照番号１９０において、暗い画素における高い及び明るい画素における低いパーセンテージは所定のパーセンテージに入らないと決定された場合に、方法は参照番号２００に進み、そこで、欠陥は「他の」欠陥として分類され、次に方法は参照番号１８８で終了する。
【００７７】
当業者は、相異なるアパーチャ設定を用いてキャプチャされた追加の明るい画像が、プロセスのこの段階でキャプチャされる必要がないことを認識されよう。例えば、追加の明るい画像は、他の画像がキャプチャされるのと同時にキャプチャされてもよい。
【００７８】
ここで図７Ｂを参照すると、流れ図は、クラスタ欠陥が、画素クラスタ欠陥として分類され得るかどうかの、図７Ａの参照番号１８６における決定を行うための本発明による１つの方法を表現する。当業者は、画素クラスタ欠陥分類の全ての可能性が、図７Ｂに示されているわけではないことに気付かれよう。図７Ｂの流れ図に表現される特定の分類は、最もしばしば遭遇された画素クラスタ欠陥であり、当業者は、他の分類が、図７Ｂに示されている方法のタイプに含まれ得ることを認識されよう。
【００７９】
方法は、参照番号２０２において開始する。参照番号２０４において、クラスタにおける画素の或る所定のパーセンテージ（本発明の一事例において、そのパーセンテージは、６０％である）より多くが、明るさにおいて高い赤チャネルを有するかどうか、及びクラスタの個別の画素における赤、緑、及び青チャネルの全てにおける或る所定のパーセンテージ（本発明の一事例において、そのパーセンテージは、２５％である）未満が、欠陥があるかどうかが決定される。もしそうならば、参照番号２０６において、欠陥は赤クラスタ欠陥として分類される。もしそうでなければ、方法は参照番号２０８に進み、そこで、クラスタにおける画素の或る所定のパーセンテージ（本発明の一事例において、そのパーセンテージは、９０％である）より多くが、明るさにおいて高い緑チャネルを有するかどうかが決定される。もしそうならば、参照番号２１０において、欠陥は緑クラスタ欠陥として分類される。もしそうでなければ、方法は参照番号２１２に進み、そこで、クラスタにおける画素の或る所定のパーセンテージ（本発明の一事例において、そのパーセンテージは、６０％である）より多くが、明るさにおいて低い青チャネルを有するかどうか、及び赤色チャネルは欠陥がないことが決定される。もしそうならば、参照番号２１４において、欠陥は黄クラスタ欠陥として分類される。もしそうでなければ、方法は参照番号２１６に進み、そこで、クラスタにおける個別の画素の或る所定のパーセンテージ（本発明の一事例において、そのパーセンテージは、７０％である）より多くが、明るさにおいて低い１つ又は複数の色チャネルを有するかどうか、及びクラスタにおける個別の画素の或る所定のパーセンテージ（本発明の一事例において、そのパーセンテージは、２５％である）未満が、暗さにおいて高い１つ又は複数の色チャネルを有するかどうかが決定される。もしそうならば、参照番号２１８において、欠陥は多色ウォームクラスタ欠陥として分類される。
【００８０】
もしそうでなければ、方法は参照番号２２０に進み、そこで、クラスタにおける画素の或る所定のパーセンテージ（本発明の一事例において、そのパーセンテージは、２０％である）より多くが、長い露光で暗さにおいて高い赤、赤及び緑、又は赤、緑及び青チャネルを有するかどうか、並びに長い露光で暗さにおいて高い画素の数が、短い露光で暗さにおいて高い画素の数より大きいがどうかが決定される。もしそうならば、参照番号２２２において、欠陥は、多色リーク欠陥として分類される。もしそうでなければ、方法は、参照番号２２４で終了し、図７Ａにおける決定ダイヤモンド１８６の出力は、欠陥が画素クラスタ欠陥として分類されなかったので、「ｎｏ」の結果に戻る。当業者は、参照番号２０４、２０８、２１２、２１６及び２２０における決定が行われる順序が任意であり、本発明が、これらの個別の決定を行う際に特定の順序を意図していないことに気付かれよう。
【００８１】
ここで図８を参照すると、ブロック図は、本発明の態様に従って、試験される組み立てられた垂直色画素画像センサーにおける欠陥を補正するための実例的な方法を表現する。方法は、参照番号２３０で開始する。
【００８２】
参照番号２３２において、欠陥が窓欠陥又はチップ表面欠陥として分類されるかどうかが決定される。そうするための実例的なプロセスは、図７Ａに示されている。もしそうならば、方法は参照番号２３４に進み、欠陥画素の数が、補正が可能な最大欠陥クラスタサイズに対応する所定の閾値を超えるかどうかが決定される。本発明の一態様によれば、閾値は、約９〜約６４画素であってもよい。任意の所与のイメージャ用の実際の数は、欠陥分類のタイプ（例えば単一又は多重チャネル欠陥）、カメラ内プロセッサの処理パワー、用いられる補正アルゴリズム（増加補正アルゴリズム、オフセット補正アルゴリズム、及びグッドネイバーアルゴリズム補正を含む）を含む幾つかの要因に依存する。補正が可能でない場合に、方法は参照番号２３６に進み、そこで画素データは、欠陥のない近傍の画素センサーからの画素データを用いて補正される。次に方法は、参照番号２３８で終了する。欠陥画素の数が所定の閾値を超える場合に、垂直色画素画像センサーは参照番号２４０において除外され、方法は参照番号２３８で終了する。
【００８３】
参照番号２３２において、欠陥が、窓欠陥でもチップ表面欠陥でもないと決定された場合に、欠陥は、画素クラスタ欠陥として分類され、方法は、参照番号２４２に進み、そこで、欠陥が、赤クラスタ欠陥か、緑クラスタ欠陥か、又は黄クラスタ欠陥かどうかが決定される。この決定を行う実例的な方法は、図７Ｂに示された。
【００８４】
欠陥が、赤クラスタ欠陥、緑クラスタ欠陥、又は黄クラスタ欠陥として分類可能でない場合に、方法は参照番号２４４に進み、そこで、欠陥画素の数が補正が可能な最大欠陥クラスタサイズに対応する所定の閾値を超えるかどうかが決定される。もしそうでなければ、方法は参照番号２４６に進み、そこで、画素データは、欠陥のない近傍の画素センサーからの画素データを用いて補正される。次に方法は、参照番号２３８で終了する。欠陥画素の数が所定の閾値を超える場合に、ダイは参照番号２４８において除外され、方法は参照番号２３８で終了する。
【００８５】
参照番号２４２において、欠陥が、赤クラスタ欠陥、緑クラスタ欠陥、又は黄クラスタ欠陥として分類可能な場合に、方法は、参照番号２５０に進み、そこで、各不良画素の各色チャネルにおけるオフセット及び増加が計算される。次に、方法は、参照番号２５２に進み、そこで、不良画素における色チャネル用のデータは、参照番号２５０で計算されたオフセット及び増加情報を用いて補正される。オフセット及び増加誤差の補正は、欠陥画素クラスタのサイズを低減するのを助けることができる。
【００８６】
オフセット及び増加欠陥が、計算され補正された後で、補正された画素は、他の画素センサー欠陥の補正を実行するために用いられてもよい。参照番号２５４において、オフセット及び増加欠陥を補正した後の残りの欠陥画素の数が、補正が可能な最大欠陥クラスタサイズに対応する所定の閾値を超えるかどうかが決定される。もしそうでなければ、方法は参照番号２５６に進み、そこで、画素データは、欠陥のない近傍の画素センサーからの画素データを用いて補正される。欠陥画素の数が所定の閾値を超える場合に、ダイは参照番号２５８において除外され、方法は、参照番号２３８で終了する。
【００８７】
本発明によれば、参照番号２３４、２４４及び２５４における決定で用いられる所定の閾値は、画素データが補正され得る欠陥クラスタの最大サイズに対応する。閾値は、図１のデジタルカメラ１０におけるプロセッサ１８の処理パワー及び較正メモリ３０のサイズを含む幾つかの要因に依存する。
【００８８】
追加の要因は、補正可能な欠陥クラスタのサイズを制限する。参照番号２５６において、良好な近傍の画素センサーデータを用いる補正は、欠陥クラスタの外側エッジに位置する画素センサーから始まって実行され、その場合に、良好なデータは近傍の欠陥のない画素センサーから取得されてもよく、かつ「良好な」画素データとして外側画素センサーの補正された値を用いて、欠陥の中心の方の画素センサーへと内側に進行する。「良好な」画素の数は、参照番号２５０及び２５２において実行された動作によって増加する場合があり、したがって、欠陥クラスタのサイズを低減し得る。当業者によって認識されるように、「補正された」データ値は、画素センサーに欠陥がなかった場合に存在したであろう実際のデータ値と正確に等しいわけではなく、画素センサーに欠陥がなかった場合に存在したであろう実際の画素センサーデータ値の接近した近似である。補正プロセスが欠陥クラスタの中心の方へ内側に移動するにつれて、各連続近似は、先行する補正された画素センサーデータからの精度誤差を継承し、「補正された」データ値はそれほど正確ではなくなる。或る数の近似において、補正の精度は、補正されたデータが画像におけるアーチファクトを引き起こし始め、補正可能な欠陥クラスタのサイズを制限する値に低下する。
【００８９】
本発明の実施形態及び適用を図示及び説明したが、上記で言及したよりも更に多くの修正が、本明細書における発明概念から逸脱せずに可能であることは、当業者には明らかであろう。したがって、本発明は、添付の特許請求の範囲の趣旨以外では制限されてはならない。
【図１】
2020162116.tif 000003
【図２】
2020162116.tif 000004
【図３】
2020162116.tif 000005
【図４】
2020162116.tif 000006
【図５】
2020162116.tif 000007
【図６】
2020162116.tif 000008
【図７Ａ】
2020162116.tif 000009
【図７Ｂ】
2020162116.tif 000010
【図８】
2020162116.tif 000011
【手続補正書】
【提出日】令和2年8月7日(2020.8.7)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
多数の色チャネルを備えた画素センサーアレイを含む垂直色画像センサーにおいて、欠陥画素情報を利用して、欠陥を分類及び補正する方法であって、
暗いフラットフィールドを用いて、前記垂直色画像センサー上の少なくとも２つの暗い画像をキャプチャすることと、
明るいフラットフィールド光源を用いて、前記垂直色画像センサー上の少なくとも２つの明るい画像をキャプチャすることと、
前記キャプチャされた暗い画像及び明るい画像用の各画素センサーの各色チャネルにおける出力を調べることと、
前記少なくとも２つの明るい画像及び前記少なくとも２つの暗い画像から、正常画素センサーの色チャネルの出力レベルを画定することと、
正常画素センサーの出力レベルの範囲の下限における前記出力レベルより低い、少なくとも１つの色チャネルにおける出力を有する画素センサーを前記少なくとも２つの暗い画像から特定し、かつそれを第１の欠陥画素地図に入れることと、
正常画素センサーの出力レベルの前記範囲の上限における前記出力レベルより高い、少なくとも１つの色チャネルにおける出力を有する画素センサーを前記少なくとも２つの暗い画像から特定し、かつそれを第２の欠陥画素地図に入れることと、
正常画素センサーの出力レベルの前記範囲の前記下限における前記出力レベルより低い、少なくとも１つの色チャネルにおける出力を有する画素センサーを前記少なくとも２つの明るい画像から特定し、かつそれを第３の欠陥画素地図に入れることと、
正常画素センサーの出力レベルの範囲の前記下限における前記出力レベルより高い、少なくとも１つの色チャネルにおける出力を有する画素センサーを前記少なくとも２つの明るい画像から特定し、かつそれを第４の欠陥画素地図に入れることと、
前記第１〜第４の欠陥画素地図から、前記欠陥画素センサーのそれぞれにおける前記欠陥を欠陥タイプによって分類すること、及び正常な近傍の画素センサーからのデータを用いて、補正可能な欠陥画素センサーを特定することと、
正常な近傍の画素センサーからのデータを用いて補正可能な画素センサーの数が欠陥画素センサーの閾値数を超えるかどうかを決定することと、
正常な近傍の画素センサーからのデータを用いて補正可能な画素センサーの数が欠陥画素センサーの前記閾値数を超えない場合に、補正可能な特定された欠陥画素センサー用の補正値を生成し、かつそれを前記垂直色画像センサーに関連する較正メモリに入れることと、
正常な近傍の画素センサーからのデータを用いて補正可能な画素センサーの数が欠陥画素センサーの前記閾値数を超えない場合に、前記垂直色画素センサーを欠陥があるものとして除外することと、
を含む方法。
【請求項２】
前記少なくとも２つの明るい画像及び前記少なくとも２つの暗い画像から正常画素センサーの色チャネルの出力レベルを画定することは、前記画素出力の平均値の±ｘ％の範囲内にある画素センサーの色チャネルの出力レベルを正常画素センサーとして画定することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
ｘは、２％〜５％の間である、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記垂直色画像センサーをデジタルカメラの中に組み込むことと、
補正可能な前記垂直色画像センサーの特定された欠陥画素センサー用の前記補正値を前記デジタルカメラの較正メモリにダウンロードすることと、
を更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記閾値数は、９〜６４画素の間である、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
正常な近傍の画素センサーからのデータを用いて補正可能な画素センサーの前記閾値数は、前記欠陥に割り当てられた前記分類に依存する、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記垂直色画像センサーを覆う窓を清掃することと、
請求項１に記載の方法を再実行することと、
前記垂直色画像センサーを覆う前記窓を清掃した後で、正常画素センサーの出力と出力が等しいあらゆる画素センサーを前記欠陥画素地図から取り除くことと、
を更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
補正可能な特定された欠陥画素センサー用の補正値を生成し、かつそれを前記垂直色画像センサーに関連する較正メモリに入れることは、補正可能な画素センサーの数が欠陥画素センサーの前記閾値数を超えるかどうかを決定する前に、オフセット欠陥を有する特定された欠陥画素センサー用の補正値を生成し、かつそれを前記垂直色画像センサーに関連する前記較正メモリに入れることを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
補正可能な特定された欠陥画素センサー用の補正値を生成し、かつそれを前記垂直色画像センサーに関連する較正メモリに入れることは、補正可能な画素センサーの数が欠陥画素センサーの前記閾値数を超えるかどうかを決定する前に、増加欠陥を有する特定された欠陥画素センサー用の補正値を生成し、かつそれを前記垂直色画像センサーに関連する前記較正メモリに入れることを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
垂直色画素画像センサーにおける垂直色画素センサーの欠陥を分類及び補正する方法であって、
暗いフラットフィールドを用いて、前記垂直色画像センサー上の少なくとも２つの暗い画像をキャプチャすることと、
明るいフラットフィールド光源を用いて、前記垂直色画像センサー上の少なくとも２つの明るい画像をキャプチャすることと、
前記キャプチャされた暗い画像及び明るい画像用の各画素センサーの各色チャネルの出力を調べることと、
前記少なくとも２つの明るい画像及び前記少なくとも２つの暗い画像から、正常画素センサーの色チャネルにおける出力レベルの範囲を画定することと、
正常画素センサーの前記出力レベルの前記画定された範囲の外側にある、少なくとも１つの色チャネルの出力を有する前記少なくとも１つの明るい画像及び少なくとも１つの暗い画像からの画素を少なくとも１つの欠陥画素地図に入れることと、
前記欠陥画素地図におけるデータから、各欠陥画素センサーに欠陥分類を割り当てること、及び補正可能な欠陥画素センサーを特定することと、
補正可能な特定された欠陥画素センサー用の補正値を生成すること、及び前記生成された補正値を前記垂直色画像センサーに関連する較正メモリに入れることと、
を含む方法。
【請求項１１】
オフセット欠陥を有する特定された欠陥画素センサー用の補正値を生成し、かつそれを前記垂直色画像センサーに関連する前記較正メモリに入れることと、増加欠陥を有する特定された欠陥画素センサー用の補正値を生成し、かつそれを前記垂直色画像センサーに関連する前記較正メモリに入れることと、
オフセット欠陥を有する特定された欠陥画素センサー用の補正値を生成し、かつそれを前記垂直色画像センサーに関連する前記較正メモリに入れること、及び増加欠陥を有する特定された欠陥画素センサー用の補正値を生成し、かつそれを前記垂直色画像センサーに関連する前記較正メモリに入れることの後で、補正可能な画素センサーの数が欠陥画素センサーの前記閾値数を超えるかどうかを決定することと、
正常な近傍の画素センサーからのデータを用いて補正可能な画素センサーの数が欠陥画素センサーの閾値数を超えるかどうかを決定することと、
正常な近傍の画素センサーからのデータを用いて補正可能な画素センサーの数が欠陥画素センサーの前記閾値数を超えない場合に、補正可能な特定された欠陥画素センサー用の補正値を生成し、かつそれを前記垂直色画像センサーに関連する較正メモリに入れることと、
正常な近傍の画素センサーからのデータを用いて補正可能な画素センサーの数が欠陥画素センサーの前記閾値数を超える場合に、前記垂直色画素センサーを欠陥があるものとして除外することと、
を更に含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記少なくとも２つの明るい画像及び前記少なくとも２つの暗い画像から、正常画素センサーの色チャネルの出力レベルを画定することは、前記画素出力の平均値の±ｘ％の範囲内にある画素センサーの色チャネルの出力レベルを正常画素センサーとして画定することを含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
ｘは、２％〜５％の間である、請求項１２に記載の方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、集積回路技術に関する。特に、本発明は、イメージャ集積回路及び多色チャネル集積回路に関し、かつ各欠陥画素の全ての色チャネル情報を利用する垂直色画像センサー欠陥を分類及び補正するための方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
欠陥は、従来のタイプの色画像センサーと同様に、Ｓａｎ  Ｊｏｓｅ，ＣＡのＦｏｖｅｏｎ，Ｉｎｃ．によって製造及び販売されるＸ３センサーなど、両方の垂直色センサーを含むＣＭＯＳ色画像センサーにおける周知の問題である。欠陥は、製造の様々なステップにおいて歩留まりに影響を及ぼすので、コスト問題である。センサー欠陥は、１つ又は複数の集積回路層における共通欠陥、ダイ表面上の粒子、及び窓欠陥を共有する画像センサーにおける画素クラスタを含む。先行技術の方法は欠陥を検出するために用いられてきたが、分類性能は最低限である。
【０００３】
欠陥は、製造の様々なステップにおいて歩留まりに否定的な影響を及ぼすので、コスト問題である。欠陥は、集積回路製作、ガラス製造、及びセンサー組立を含む製造フローの相異なる段階中に持ち込まれる可能性がある。
【０００４】
欠陥用の従来の試験は、欠陥分類を使用しない。画像センサー製造の試験段階中に、欠陥試験は実施される。大き過ぎるかつ／又は多過ぎる欠陥を有するセンサーは除外される。欠陥のサイズ及び分量は、この従来のタイプの試験を用いた欠陥の主な特徴である。歩留まり向上又は欠陥補正に有用な情報は、先行技術のアプローチでは制限される。
【０００５】
欠陥分類は、幾つかの難題を提示する。相異なるタイプの欠陥の識別は、多くの理由で、製造の試験段階にとって難題である。同じ特性の多くを共有する多くのタイプの画素クラスタが存在する。ダイ表面上の粒子は、幾つかのタイプの画素クラスタ欠陥から区別するのが難しい。窓欠陥は、ダイ表面粒子及び幾つかのタイプの画素クラスタ欠陥から区別するのが難しい。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の分類及び補正方法は、全ての色チャネル情報が、画像センサーにおけるあらゆるＸ３画素センサー用に利用可能なので、Ｆｏｖｅｏｎ  Ｘ３画像センサーなどの垂直色画素画像センサーに適用することができる。
【０００７】
この方法は、全ての色チャネル情報が、あらゆる画素用に利用可能なわけではないので、Ｂａｙｅｒフィルターセンサーに適用するためには利用できない。
【０００８】
本発明の一態様によれば、多数の色チャネルを備えた画素センサーアレイを含む垂直色画像センサーにおける欠陥画素情報を利用して欠陥を分類及び補正する方法は、暗いフラットフィールドを用いて、垂直色画像センサー上の少なくとも２つの暗い画像をキャプチャすることと、明るいフラットフィールド光源を用いて、垂直色画像センサー上の少なくとも２つの明るい画像をキャプチャすることと、キャプチャされた暗い画像及び明るい画像用の各画素センサーの各色チャネルにおける出力を調べることと、少なくとも２つの明るい画像及び少なくとも２つの暗い画像から、正常画素センサーの色チャネルの出力レベルを画定することと、正常画素センサーの出力レベルより閾値量を超えて低い、少なくとも１つの色チャネルにおける出力を有する画素センサーを暗い画像から特定し、かつそれを第１の欠陥画素地図に入れることと、正常画素センサーの出力レベルより閾値量を超えて高い、少なくとも１つの色チャネルにおける出力を有する画素センサーを暗い画像から特定し、かつそれを第２の欠陥画素地図に入れることと、正常画素センサーの出力レベルより閾値量を超えて低い、少なくとも１つの色チャネルにおける出力を有する画素センサーを明るい画像から特定し、かつそれを第３の欠陥画素地図に入れることと、正常画素センサーの出力レベルより閾値量を超えて高い、少なくとも１つの色チャネルにおける出力を有する画素センサーを明るい画像から特定し、かつそれを第４の欠陥画素地図に入れることと、補正可能な欠陥画素センサーを欠陥画素地図から特定することと、補正可能な特定された欠陥画素センサー用の補正値を生成し、かつそれを垂直色画像センサーに関連する較正メモリに入れることと、を含む。
【０００９】
本発明の別の態様によれば、方法は、垂直色画像センサーをデジタルカメラの中に組み込むことと、補正可能な垂直色画像センサーの特定された欠陥画素センサー用の補正値を、デジタルカメラにおける較正メモリにダウンロードすることと、を含む。
【００１０】
本発明の別の態様によれば、方法は、欠陥画素地図において特定されたクラスタ化欠陥画素の数が所定の閾値より大きいかどうかを決定することと、欠陥画素地図において特定されたクラスタ化欠陥画素の数が所定の閾値より大きい場合に、垂直色画像センサーを除外することと、を含む。
【００１１】
本発明の別の態様によれば、方法は、垂直色画像センサーを覆う窓を清掃することと、窓を清掃した後で、正常画素センサーの出力と出力が等しいあらゆる画素センサーを欠陥画素地図から取り除くことと、を含む。
【００１２】
本発明の別の態様によれば、補正可能な特定された欠陥画素センサー用の補正値を生成し、かつそれを垂直色画像センサーに関連する較正メモリに入れることは、オフセット欠陥を有する特定された欠陥画素センサーの数が所定の閾値数未満である場合にのみ、オフセット欠陥を有する特定された欠陥画素センサー用の補正値を生成し、かつそれを垂直色画像センサーに関連する較正メモリに入れることを含む。
【００１３】
本発明の別の態様によれば、補正可能な特定された欠陥画素センサー用の補正値を生成し、かつそれを垂直色画像センサーに関連する較正メモリに入れることは、縮退欠陥を有する特定された欠陥画素センサーの数が所定の閾値数未満である場合にのみ、縮退欠陥を有する特定された欠陥画素センサー用の補正値を生成し、かつそれを垂直色画像センサーに関連する較正メモリに入れることを含む。
【００１４】
本発明の別の態様によれば、補正可能な特定された欠陥画素センサー用の補正値を生成し、かつそれを垂直色画像センサーに関連する較正メモリに入れることは、増加欠陥を有する特定された欠陥画素センサーの数が所定の閾値数未満である場合にのみ、増加欠陥を有する特定された欠陥画素センサー用の補正値を生成し、かつそれを垂直色画像センサーに関連する較正メモリに入れることを含む。
【００１５】
本発明の別の態様によれば、垂直色画素画像センサーにおける垂直色画素センサーの欠陥を分類及び補正する方法であって、方法は、暗いフラットフィールドを用いて、垂直色画像センサー上の少なくとも２つの暗い画像をキャプチャすることと、明るいフラットフィールド光源を用いて、垂直色画像センサー上の少なくとも２つの明るい画像をキャプチャすることと、キャプチャされた暗い画像及び明るい画像用の各画素センサーの各色チャネルの出力を調べることと、少なくとも２つの明るい画像及び少なくとも２つの暗い画像から、正常画素センサーの色チャネルにおける出力レベルの範囲を画定することと、正常画素センサーの出力レベルの画定された範囲の外側にある、少なくとも１つの色チャネルの出力を有する、少なくとも２つの明るい画像及び少なくとも２つの暗い画像からの画素を少なくとも１つの欠陥画素地図に入れることと、欠陥画素地図におけるデータから、各欠陥画素センサーに欠陥分類を割り当てること、及び補正可能な欠陥画素センサーを特定することと、補正可能な特定された欠陥画素センサー用の補正値を生成すること、及び生成された色補正値を垂直色画像センサーに関連する較正メモリに入力することと、を含む。
【００１６】
本発明は、実施形態及び図面を参照し以下に更に詳細に説明される。
【００１７】
【００１８】
【００１９】
【００２０】
【００２１】
【００２２】
【００２３】
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】垂直色画素画像センサーを含む実例的なデジタルカメラを示すブロック図である。
【図２】本発明の態様による、垂直色画素画像センサーの欠陥試験分類及び較正の実例的なセンサー組立テスターを示すブロック図である。
【図３】本発明の態様による、垂直色画素画像センサーにおける欠陥を試験するための実例的なプロセスフローを示す流れ図である。
【図４】本発明の態様による、欠陥地図を生成するための実例的なプロセスフローを示す流れ図である。
【図５】本発明の態様による、多数の画像のキャプチャ及び欠陥地図の生成をより詳細に表現する実例的なプロセスフローを示すフロー図である。
【図６】本発明の態様による、欠陥を特定するための方法を表現する実例的なプロセスフローを示すフロー図である。
【図７Ａ】本発明の態様による、欠陥を分類するための方法を表現する実例的なプロセスフローを示すフロー図である。
【図７Ｂ】本発明の態様による、欠陥を分類するための方法を表現する実例的なプロセスフローを示すフロー図である。
【図８】本発明の態様による、試験される組み立てられた垂直色画素画像センサーにおける欠陥を補正するための実例的な方法を表現する実例的なプロセスフローを示すフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
当業者は、本発明の以下の説明が、単に実例であり、決して限定ではないことを理解されよう。本発明の他の実施形態は、かかる当業者が容易に思いつくであろう。
【００２６】
まず最初に図１を参照すると、ブロック図は、垂直色画素画像センサー１２を含む実例的なデジタルカメラ１０を示す。機械シャッター１４は、垂直色画素画像センサー１２とレンズ１６との間に配置される。
【００２７】
カメラ本体に置かれたプロセッサ１８は、当該技術分野において周知のようなプログラムストア２０に格納されたプログラムソフトウェアを走らせることによって、画像をキャプチャする際にカメラの動作を指示する。プロセッサ１８は、ユーザインタフェース２８の制御下で、シーン２４の画像をキャプチャし、かつ画像キャプチャメモリ２６に前記画像を格納するように、垂直色画素画像センサー１２及び機械シャッター１４の動作を制御する画像キャプチャ制御ユニット２２に指示する。
【００２８】
垂直色画素画像センサー１２用の製造及び組立プロセス中に、垂直色画素画像センサー１２の幾つかを含む最終的にパッケージ化された組立品の幾つかに欠陥が持ち込まれることは避けられない。これらの欠陥の幾つかは、部分的又は完全に不作動であるとして、色画素画像センサー１２の除外を要求するほど激しいが、これらの欠陥における他の欠陥、特にセンサーアレイの集積回路部分における欠陥は、垂直色画素画像センサー１２における仕様外画素センサーの出力を較正することによって、取り組むことができる。個別の垂直色画素画像センサー１２の試験中に、かかる欠陥は特定され、補正較正情報が、仕様外画素用に作成される。デジタルカメラが組み立てられる場合に、補正情報は、カメラ１０における較正メモリ３０にダウンロードされる。画像がキャプチャされるごとに、較正メモリ３０に格納された補正情報は、ユーザがカメラから画像をダウンロードする前に、垂直色画素画像センサー１２における仕様外画素センサーの出力値を補正するために用いられる。
【００２９】
欠陥は、一般に３つのカテゴリーに分類することができる。画像センサー自体において、欠陥は、１つ又は複数の不良画素として画定される。かかる欠陥には、通常、近傍の不良画素のクラスタにおいて遭遇する。画素クラスタ欠陥は、集積回路製作プロセスにおける不純物によって典型的に引き起こされ得る。チップ表面欠陥は、チップ表面に意図せずに置かれた粒子によって典型的に引き起こされる。これは、センサー組立中に通常は発生する。窓欠陥は、ガラス製造プロセスにおける不純物によって典型的に引き起こされる。
【００３０】
本発明の一態様に従って、方法は、各不良画素センサーを欠陥で特徴付けることによって欠陥を分類する。各欠陥画素センサーは、多くの特徴に関して調べられる。
【００３１】
数多くの欠陥分類が存在する。幾つかの例は、赤クラスタ欠陥、明るい画像上の高又は低赤チャネル応答、黄クラスタ、明るい画像上の低青チャネル応答、緑クラスタ、明るい画像上の高緑チャネル応答、多色クラスタ、暗い画像上の多色高又は低応答、チップ欠陥、窓欠陥、明るい画像上の多色低応答を含む。
【００３２】
欠陥分類は、歩留まり損失を低減することによって製造コストを低下させることができる。加えて、歩留まり向上労力は、欠陥の源を特定及び定量化することによって改善される。欠陥のタイプの特定及び定量化は、欠陥補正にとって重要である。
【００３３】
本発明の態様に従って、欠陥は、３つのカテゴリー、即ち画素クラスタ、チップ表面欠陥、及び窓欠陥に分類されてもよい。
【００３４】
分類は、色チャネル内容、近傍の画素センサーに対する応答レベル、画像タイプごとの性能、及び相異なる明るさレベルにおける応答を含む多くの方法で、各欠陥画素センサーを特徴付けることによって行われる。分類はまた、チップ表面欠陥と窓欠陥を区別することを含む。相異なるアパーチャにおける欠陥の解析は、これらの相異なるタイプの欠陥を区別するのを助ける。
【００３５】
欠陥の分類は、歩留まり向上能力を改善し、かつどの欠陥がソフトウェア較正で補正され得るかをよりよく特定する。これは、欠陥の源を特定することによって、より低い製造コストを可能にし、かつ他のコスト削減活動に寄与し、それらの活動をより効率的にする。それは、カメラ内画質欠陥用に何が最も重要かを特定し、かつそれらのための適切な限界を設定する。
【００３６】
本発明の別の態様による欠陥補正は、システムの最終較正段階中に、どの欠陥が補正され得るかを特定する。それは相異なる欠陥を定量化できるので、どの欠陥を補正するべきかに関する決定を推進するのを助けることができる。これは、較正効率を改善し、かつカメラ較正中に、クラスタ較正の予期せぬ影響の低減を可能にする。欠陥の位置、サイズ及び分類に関する情報は、較正時間を低減するために、最終較正段階へと提供することができる。欠陥を補正するためのこの改善された能力は、歩留まりを改善する、かつコストを削減する効果的な方法である。
【００３７】
画像センサーの最後のシステムは、しばしば、較正ステップで或る欠陥の地図を作り、それらの欠陥を補正することができる。この補正は、典型的には、システムのメモリ及び処理性能によって制限される。欠陥分類情報は、補正プロセスを最適化するために使用できる。相異なる欠陥の分類及び定量化はまた、システムの最終較正ステップ中に、欠陥補正用の選択を案内することができる。
【００３８】
ここで図２を参照すると、ブロック図は、本発明の方法を実施するために使用され得る典型的なセンサー組立テスター３２を示す。幾つかの点で、典型的なセンサー組立テスター３２は、それが垂直色画素画像センサー１２を含むという点で、図１のカメラ１０に似ている。機械シャッター１４は、垂直色画素画像センサー１２とレンズ１６との間に配置される。垂直色画素画像センサー１２が永続的に搭載されるカメラ１０と異なり、センサー組立テスター３２における垂直色画素画像センサー１２は、試験目的で一時的に搭載され、その後それは、図１のカメラ１０のようなカメラの中への後続の組み立てに関しては除外されるか又は無視される。
【００３９】
センサー組立テスター３２に置かれたプロセッサ１８は、当該技術分野において周知のように、プログラムストア２０に格納されたプログラムソフトウェアを走らせることによって画像をキャプチャする際に、センサー組立テスター３２の動作を指示する。プロセッサ１８は、出力輝度がプロセッサによって制御されるフラットフィールド光源３４からの試験画像をキャプチャするように、かつユーザインタフェース２８の制御下で画像キャプチャメモリ２６に試験画像を格納するように、垂直色画素画像センサー１２の動作を制御する画像キャプチャ制御ユニット２２と、機械シャッター１４と、レンズ１６のアパーチャと、に指示する。
【００４０】
プログラムストア２０におけるプログラムソフトウェアは、本明細書で説明される方法を実施するように構成される。それは、フラットフィールド光源から画像をキャプチャするようにプロセッサに指示し、画像キャプチャプロセス中にフラットフィールド光源の輝度を制御し、かつ欠陥を特定するために、欠陥を分類するために、可能な場合には、本明細書で教示されているように製造業者によって使用できる欠陥を分類するデータと同様に、欠陥を補償するための補正データを提供するために使用される、画像キャプチャメモリ２６に格納された画像データに対して解析の全てを実行する。補正データは、試験下の特定の垂直色画素画像センサー１２を特定する場所で、欠陥分類及び較正メモリ３６に書き込まれる。この補正データは、補正データが関連付けられる特定の垂直色画素画像センサー１２が、カメラ１０の組立中にカメラ１０に搭載された後で、図１のデジタルカメラ１０の較正メモリにダウンロードされる。
【００４１】
ここで図３を参照すると、ブロック図は、本発明の一態様に従って、実例的な欠陥試験及び特徴付けプロセスの概要を示す。参照番号４０、４２及び４４は、図１及び２に示されている垂直色画素画像センサー１２などの垂直色画素画像センサーを製造する３つの主要な構成要素を表現する。集積回路部分は、シリコンウェーハとして製造され、次に、シリコンウェーハは、線を引かれ、かつ参照番号４０で表現されたウェーハ製作プロセスにおいて個別のダイに切断される。ガラス製造プロセスは、参照番号４２である。最後に、ダイは、参照番号４４でパッケージ化される。これらの３つのプロセスは、参照番号４６で示された最終センサー組立品に帰着する。
【００４２】
参照番号４８において、各組み立てられた垂直色画素画像センサーは、本明細書で更に説明されるように、欠陥用に試験される。試験が完了した後で、参照番号５０において、いずれかの欠陥が検出されたかどうかが、各組み立てられた垂直色画素画像センサー用に決定される。欠陥が検出されなかった場合に、組み立てられた垂直色画素画像センサーは欠陥を有しないものとして参照番号５０において特定される。
【００４３】
１つ又は複数の欠陥が試験中に特定された場合に、試験データは、欠陥が窓欠陥かどうかを決定するために、参照番号５４において解析される。もしそうならば、参照番号５６において、欠陥はガラスの製造問題として分類され、参照番号５８において、欠陥は補正可能なかどうかが決定される。欠陥が補正され得ない場合に、組み立てられた垂直色画素画像センサーは、参照番号６０において、欠陥があるものとして特定され、デジタルカメラの中には組み立てられない。欠陥が補正され得る場合で、組み立てられた垂直色画素画像センサーがカメラの中に組み立てられる場合に、参照番号６２において、影響を受けた垂直色画素センサーの影響を受けた色チャネルの出力値を修正する較正データが生成される。較正データは、欠陥が補正可能であるという決定が参照番号５８でなされた時に生成されてもよく、又は後で、例えば組み立てられた垂直色画素画像センサーがカメラの中に組み立てられる場合に生成されてもよい。
【００４４】
参照番号５４において、欠陥は窓欠陥でないと決定された場合に、プロセスは参照番号６４に進み、そこで欠陥はチップ表面粒子欠陥であるかどうかが決定される。もしそうならば、参照番号６６において、欠陥は組立問題として分類され、参照番号６８において、影響を受けた色チャネルの出力値を修正するために、補正データを用いることによって欠陥が補正され得るかどうかが決定される。欠陥が補正され得ない場合に、組み立てられた垂直色画素画像センサーは、参照番号６０において欠陥があるものとして特定され、かつデジタルカメラの中には組み立てられない。欠陥が補正され得る場合に、参照番号６２において、組み立てられた垂直色画素画像センサーがカメラの中に組み立てられる場合に、影響を受けた垂直色画素センサーの影響を受けた色チャネルの出力値を修正する較正データが生成される。
【００４５】
参照番号６４において、欠陥はチップ表面粒子欠陥ではないと決定された場合に、プロセスは参照番号７０に進み、そこで、欠陥は、垂直色画素画像センサーにおける１つ又は複数の垂直色画素センサーの１つ又は複数の色チャネルに関して何かが悪いことを意味する画素クラスタ欠陥であるかどうかが決定される。もしそうならば、参照番号７２において、欠陥はウェーハ製造問題として分類され、参照番号７４において、欠陥が、影響を受けた色チャネルの出力値を補正するために補正データを用いることによって補正され得るかどうかが決定される。欠陥が補正され得ない場合に、組み立てられた垂直色画素画像センサーは、参照番号６０において欠陥があるものとして特定され、かつデジタルカメラの中には組み立てられない。欠陥が補正され得る場合に、参照番号６２において、組み立てられた垂直色画素画像センサーがカメラの中に組み立てられる場合に、影響を受けた垂直色画素センサーにおける影響を受けた色チャネルの出力値を補正する較正データが生成される。
【００４６】
参照番号７０において、欠陥がチップ表面欠陥ではないことが決定された場合に、プロセスは参照番号７６に進み、そこで、欠陥は非画定問題として分類される。
【００４７】
当業者は、参照番号５４、６４及び７０で行われた決定は、本発明に従っていずれか特定の順序で行われる必要がないことを認識されよう。図３に示されている特定の順序は、単に実例として示されている。
【００４８】
本発明の一態様によれば、欠陥画素センサーは、フラットフィールド光源にセンサーを露光させること、及び各画素センサーの応答をそのネイバーの応答と比較することによって検出することができる。自らのネイバーの応答と比較して高過ぎるか又は低過ぎる応答を有するどんな画素センサーも、欠陥があるものとして分類される。この比較は、各垂直色画素センサーの全ての色チャネル用に行われ、垂直色画素センサーは、その色チャネルのいずれかに欠陥がある場合に、欠陥があるものと見なされる。
【００４９】
本発明の態様によれば、２パス方法論が、欠陥を検出するために用いられる。この方法論は、センサー組立品の表面上の清掃可能な粒子に起因する性能異常を欠陥として含むことを回避するために用いられる。
【００５０】
本発明の一態様によれば、第１のパスにおいて、画像はキャプチャされて解析され、第１のパスの欠陥リストが生成される。第１のパスは、暗い画像をキャプチャすること、明るい画像をキャプチャすること、及びノイズを低減するために、暗い画像及び明るい画像の両方に前処理アルゴリズムを適用することによって実施される。次に、暗い画像は、各色チャネル用に２つの欠陥画素地図を生成するために使用される。次に、明るい画像は、各色チャネル用に２つの欠陥画素地図を生成するために使用される。欠陥画素地図は、組み合わせ欠陥画素地図に組み合わされる。クラスタリングアルゴリズムは、欠陥リストを生成するために、組み合わせ欠陥画素地図に適用される。欠陥リストは、欠陥リスト上で特定された各欠陥用の欠陥分類、サイズ、及び境界座標を含む。
【００５１】
第１のパスの後で、センサーガラスは清掃される。画像が再びキャプチャされ解析される第２のパスが実行され、第２のパスの欠陥リストが作成される。
【００５２】
ここで図４を参照すると、ブロック図は、本発明の態様に従って、各垂直色画素画像センサーを試験するための実例的な方法を示す。方法は、参照番号８０で開始する。
【００５３】
第１に、参照番号８２において、少なくとも２つの明るい第１のパスの画像を含む明るい第１のパスの画像セット、及び少なくとも２つの第１のパスの暗い画像を含む暗い第１のパスの画像セットが、垂直色画素画像センサーによってキャプチャされる。暗い画像は、相異なる露光時間、短い露光時間、及び長い露光時間用に、垂直色画素画像センサーセットでキャプチャされる。非限定的な例として、短い露光時間は約１ミリ秒であってもよく、長い露光時間は約４秒であってもよい。
【００５４】
非限定的な例によれば、暗い第１のパスの画像セットは、機械シャッターを閉じたままにすることによってキャプチャすることができる。当業者は、他の低い光レベルが、暗い第１のパスの画像をキャプチャするために使用され得ることを認識されよう。
【００５５】
明るい第１のパスの画像セットは、相異なる輝度レベルでフラットフィールド光源を用いてキャプチャされる。１つの非限定的な例によれば、フラットフィールド光源が設定される２つの相異なる輝度レベルは、全面的な画素センサー輝度の２０％及び全面的な画素センサー輝度の８０％とすることができる。当業者は、他の輝度レベルが、明るい第１のパスの画像セットをキャプチャするために選択されてもよいことを認識されよう。
【００５６】
参照番号８４において、正常画素出力値は、明るい第１のパスの画像セット及び暗い第１のパスの画像セット中にキャプチャされた画素データから計算される。「正常」画素出力値は、例えば画素出力の平均値の±ｘ％の範囲内にあるものとして表すことができ、ｘは、例えば３〜５％である。参照番号８４で取得された正常画素出力値は、本明細書で更に説明されるように、第１のパスの欠陥地図を生成するために、参照番号８６において用いられる。
【００５７】
次に、参照番号８８において、センサーガラスは清掃される。センサーガラスは、ガラス上の除去可能な粒子によって引き起こされた光の遮断が画素センサー欠陥として特徴付けられるのを防ぐために清掃される。センサーガラスが清掃された後で、参照番号９０において、明るい第２のパスの画像セットは垂直色画素画像センサーによってキャプチャされる。明るい第２のパスの画像セットは、参照番号８４において明るい第１のパスの画像をキャプチャするために用いられた同じ輝度レベルで、フラットフィールド光源を用いてキャプチャされる。
【００５８】
次に、参照番号８４で取得された正常画素出力値は、本明細書で更に説明されるように、第２のパスの欠陥地図を生成するために、参照番号９２において用いられる。参照番号９４において、第１のパスの欠陥地図は、第２のパスの欠陥地図と比較される。参照番号９６において、第１のパスの欠陥地図及び第２のパスの欠陥地図の両方で特定される欠陥は、実際の欠陥として特定される。方法は参照番号９８において終了する。
【００５９】
当業者は、ガラス上の除去可能な粒子によって引き起こされる光の遮断が画素センサー欠陥として特徴付けらけることを、第１のパス及び第２のパスの欠陥地図の比較が防ぐことに気付かれよう。何故なら、参照番号８８において実行されたセンサーガラス清掃が、かかる遮断をほぼ除くからである。
【００６０】
ここで図５を参照すると、ブロック図は、本発明の態様に従って、第１のパス及び第２のパスの欠陥地図を作成するための実例的な方法を示す。方法は、参照番号１００において開始する。
【００６１】
参照番号１０２において、画素は調査用に選択される。参照番号１０４において、キャプチャされた明るい第１のパス及び第２のパスの画像、並びに暗い第１のパスの画像から選択された画素の色チャネルにおける全てのための出力値は、参照番号８４において、明るい第１のパスの画像及び暗い第１のパスの画像中にキャプチャされた画素データから計算された正常画素出力値と比較される。参照番号１０６において、明るい画像においてキャプチャされた選択画素の色チャネルのいずれかからの出力が「高い」（出力が、正常と見なされる範囲の上限の外側にあることを意味する）かどうかが決定される。もしそうならば、参照番号１０８において、この画素は、どの色チャネルが明るさにおいて「高い」かを示す欠陥地図１に追加される。
【００６２】
参照番号１１０において、明るい画像においてキャプチャされた選択画素の色チャネルのいずれかからの出力が「低い」（出力が、正常と見なされる範囲の下限の外側にあることを意味する）かどうかが決定される。もしそうならば、参照番号１１２において、この画素は、どの色チャネルが明るさにおいて「低い」かを示す欠陥地図２に追加される。
【００６３】
参照番号１１４において、暗い画像においてキャプチャされた選択画素の色チャネルのいずれかからの出力が「高い」（出力が、正常と見なされる範囲の上限の外側にあることを意味する）かどうかが決定される。もしそうならば、参照番号１１６において、この画素は、どの色チャネルが暗さにおいて「高い」かを示す欠陥地図３に追加される。
【００６４】
参照番号１１８において、暗い画像においてキャプチャされた選択画素の色チャネルのいずれかからの出力が「低い」（出力が、正常と見なされる範囲の下限の外側にあることを意味する）かどうかが決定される。もしそうならば、参照番号１２０において、この画素は、どの色チャネルが暗さにおいて「低い」かを示す欠陥地図４に追加される。
【００６５】
本発明の一態様によれば、正常と見なされる範囲は対称的であり、画素出力の平均値の±ｘ％である。本発明の一事例において、ｘは、２％〜５％である。本発明の他の態様によれば、範囲は非対称とすることができる。
【００６６】
参照番号１２２において、全ての画素が調べられたかどうかが決定される。もしそうならば、方法は参照番号１２４において終了する。もしそうでなければ、方法は参照番号１０２に戻り、そこで、別の画素が調査用に選択される。方法は、全ての画素が調べられるまで、参照番号１０４〜１２２を進む。当業者は、画素出力値が参照番号１０６、１１０、１１４及び１１８において調べられる順序が任意であること、及び図５に示されている順序が単に例としてあることを認識されよう。
【００６７】
ここで図６を参照すると、ブロック図は、図４及び５において表現された方法のより詳細な説明を示す。方法は、参照番号１３０において開始する。
【００６８】
参照番号１３２において、暗い画像セットは以前に説明されたようにキャプチャされる。参照番号１３４において、第１のパスの明るい画像セットがキャプチャされる。データが調べられる前に、参照番号１３６において、１つ又は複数の前処理ノイズ低減アルゴリズムは暗い画像データ及び明るい画像データに適用される。平滑フィルター又は非線形フィルターなどのノイズ低減アルゴリズムが使用されてもよい。
【００６９】
参照番号１３８及び１４０において、第１のパスの明るい画像からの暗い画像データ及び明るい画像データは、図５に関連して説明されたように、暗い画像データ及び明るい画像データ両方用の各色チャネル用に４つの欠陥画素地図を別個に生成するために用いられる。これが行われる順序は任意である。参照番号１４２において、欠陥画素地図は、第１のパスの欠陥画素地図に組み合わされる。参照番号１４４において、クラスタリングアルゴリズムは、第１のパスの欠陥リストを生成するために、組み合わされた第１のパスの欠陥画素地図に適用される。クラスタリングアルゴリズムは、連続する近傍の画素が各欠陥クラスタ内に幾つ含まれるかを決定する。
【００７０】
参照番号１４６において、第２のパスの明るい画像セットはキャプチャされる。データが調べられる前に、参照番号１４８において、１つ又は複数の前処理ノイズ低減アルゴリズムは、第２のパスの明るい画像データに適用される。平滑フィルター又は非線形フィルターなどのノイズ低減アルゴリズムが使用されてもよい。
【００７１】
参照番号１５０及び１５２において、第２のパスの明るい画像からの画像データは、図５に関連して説明されたように、第２のパスの明るい画像データ用に、各色チャネル用の４つの欠陥画素地図を生成するために用いられる。これが行われる順序は任意である。参照番号１５２において、欠陥画素地図は、第２のパスの欠陥画素地図に組み合わされる。
【００７２】
参照番号１５４において、第１のパスの欠陥地図は、第２のパスの欠陥地図と比較される。参照番号１５６において、クラスタリングアルゴリズムは、第２のパスの欠陥リストを生成するために、組み合わされた第２のパスの欠陥画素地図に適用される。クラスタリングアルゴリズムは、参照番号１４４で用いられた同じアルゴリズムであってもよい。
【００７３】
参照番号１５８において、第１のパスの欠陥地図及び第２のパスの欠陥地図の両方で特定される欠陥は、実際の欠陥として特定される。方法は、参照番号１６０で終了する。
【００７４】
画像センサー自体に関連して、欠陥画素は画素の１つ又は複数の特徴による欠陥タイプに従って分類されてもよい。第１の特徴は、各個別の画素の色チャネル内容である。この特徴は、画素における１つ又は複数の色チャネルに欠陥があるかどうかを反映する。不良色チャネル内容の分類は、何らかの形で欠陥がある色チャネルのいずれかの組み合わせとすることができる。赤、緑、又は青色チャネルのただ１つが、欠陥がある可能性がある。２つの色チャネル、即ち、赤及び青色チャネルか、緑及び青色チャネルか、又は赤及び緑色チャネルは、欠陥がある可能性がある。加えて、赤、緑及び青色チャネルは、全て欠陥がある可能性がある。
【００７５】
欠陥画素を分類するために本発明に従って用いることができる第２の特徴は、近傍の画素センサーに対する欠陥画素センサーの応答レベルを反映し、かつ欠陥画素センサーの応答レベルが高過ぎるか又は低過ぎるかどうかによって特徴付けられる。欠陥画素の各色チャネルは、その応答レベルがそのネイバーの応答レベルの上か又は下であるかどうかのために特徴付けられる。
【００７６】
欠陥画素を分類するために本発明に従って用いることができる第３の特徴は、キャプチャされた画像のタイプに関連する画素の性能を反映する。欠陥が、明るい画像、暗い画像、又は明るい画像及び暗い画像の両方で発生するかどうかの決定が行われる。欠陥画素は、暗い画像及び明るい画像両方で検出される。全ての欠陥画素の各不良色チャネルは、４つの指定、即ち、明るさにおいて高い（明るい画像上の高応答）、明るさにおいて低い（明るい画像上の低応答）、暗さにおいて高い（暗い画像上の高応答）、及び暗さにおいて低い（暗い画像上の低応答）の少なくとも１つで特徴付けられる。
【００７７】
欠陥画素を分類するために本発明に従って用いることができる第４の特徴は、相異なる輝度レベルにおける画素センサーの応答を反映する。欠陥の強度が、相異なる光レベルにおいて変化するかどうか、もしそうならば、欠陥の強度が相異なる光レベルにおいてどんなふうに変化するかに関する決定が行われる。少なくとも２つの相異なる明るさレベルは、各欠陥画素を解析するために用いられる。相異なる明るさレベルにおける各欠陥画素の全ての色チャネルの解析は、一般に、欠陥画素が、３つの特徴、即ち、縮退欠陥、オフセット欠陥、及び増加欠陥の１つで特徴付けられ得るようにする。これらの特徴は、相異なる光レベルにおける欠陥強度を比較することによって決定される。
【００７８】
各欠陥画素の解析における追加のステップはまた、チップ表面欠陥と窓欠陥を区別することによって、欠陥画素を分類できるようにする。相異なるアパーチャ設定における欠陥の解析は、チップ表面欠陥と窓欠陥を区別するために用いることができる。チップ表面欠陥は、一般に、相異なるアパーチャ設定において特徴を変化させない。窓欠陥は、相異なるアパーチャ設定で特徴を変化させる傾向がある。より広いアパーチャは、窓欠陥をより大きくし、それほど明瞭にはしない傾向がある。
【００７９】
ここで図７Ａを参照すると、ブロック図は、本発明の態様に従って、試験される組み立てられた垂直色画素画像センサーにおける欠陥を分類するために、欠陥画素データを用いるための実例的な方法を表現する。方法は、参照番号１７０で開始する。
【００８０】
参照番号１７２において、欠陥画素センサーは、調査用に選択される。参照番号１７４において、選択された画素センサーの色チャネル内容は、どの色チャネルに欠陥があるかを決定するために調べられる。参照番号１７６において、選択された画素センサーにおける各色チャネルの応答レベルは、どの色チャネルが高過ぎる又は低過ぎる出力レベルを有するかを決定するために解析される。参照番号１７８において、画像タイプごとの性能が解析される。この解析は、いずれかの検出された欠陥が、暗い画像及び明るい画像の両方に存在するかどうかを決定する。参照番号１８０において、選択された画素センサーにおける各チャネルの出力は、欠陥がオフセット欠陥、増加欠陥、又は縮退欠陥であるかどうかを決定するために、２つの相異なる輝度レベルにおいて解析される。参照番号１８２において、解析を要約するリストが編集される。
【００８１】
参照番号１８４において、全ての欠陥画素センサーが調査されたかどうかが決定される。もしそうでなければ、方法は参照番号１７２に戻り、そこで、別の欠陥画素センサーは、参照番号１７４〜１８２で詳述されるように選択され解析される。
【００８２】
参照番号１８４において、全ての欠陥画素センサーが調べられたと決定された場合に、方法は参照番号１８６に進み、そこで、欠陥が画素クラスタ欠陥として分類され得るかどうかが決定される。もしそうならば、方法は参照番号１８８で終了する。もしそうでなければ、方法は参照番号１９０に進み、そこで、クラスタにおける画素の或る所定のパーセンテージ（本発明の一事例において、そのパーセンテージは、７０％である）より多くが、明るい画素で低いかどうか、及びクラスタにおける画素の或る所定のパーセンテージ（本発明の一事例において、そのパーセンテージは、２５％である）未満が、暗い画素で高いかどうかが決定される。もしそうならば、追加の明るい画像が、参照番号１９２において異なるアパーチャ設定を用いてキャプチャされる。参照番号１９４において、欠陥はオリジナルのアパーチャ設定でキャプチャされた画像、及び参照番号１９２において相異なるアパーチャ設定でちょうどキャプチャされた画像の両方で同じかどうかが決定される。欠陥が同じである場合に、方法は参照番号１９６に進み、そこで、欠陥はチップ表面欠陥として分類され、方法は参照番号１８８で終了する。欠陥が同じでない場合に、方法は参照番号１９８に進み、そこで欠陥は窓欠陥として分類され、方法は参照番号１８８で終了する。
【００８３】
参照番号１９０において、暗い画素における高い及び明るい画素における低いパーセンテージは所定のパーセンテージに入らないと決定された場合に、方法は参照番号２００に進み、そこで、欠陥は「他の」欠陥として分類され、次に方法は参照番号１８８で終了する。
【００８４】
当業者は、相異なるアパーチャ設定を用いてキャプチャされた追加の明るい画像が、プロセスのこの段階でキャプチャされる必要がないことを認識されよう。例えば、追加の明るい画像は、他の画像がキャプチャされるのと同時にキャプチャされてもよい。
【００８５】
ここで図７Ｂを参照すると、流れ図は、クラスタ欠陥が、画素クラスタ欠陥として分類され得るかどうかの、図７Ａの参照番号１８６における決定を行うための本発明による１つの方法を表現する。当業者は、画素クラスタ欠陥分類の全ての可能性が、図７Ｂに示されているわけではないことに気付かれよう。図７Ｂの流れ図に表現される特定の分類は、最もしばしば遭遇された画素クラスタ欠陥であり、当業者は、他の分類が、図７Ｂに示されている方法のタイプに含まれ得ることを認識されよう。
【００８６】
方法は、参照番号２０２において開始する。参照番号２０４において、クラスタにおける画素の或る所定のパーセンテージ（本発明の一事例において、そのパーセンテージは、６０％である）より多くが、明るさにおいて高い赤チャネルを有するかどうか、及びクラスタの個別の画素における赤、緑、及び青チャネルの全てにおける或る所定のパーセンテージ（本発明の一事例において、そのパーセンテージは、２５％である）未満が、欠陥があるかどうかが決定される。もしそうならば、参照番号２０６において、欠陥は赤クラスタ欠陥として分類される。もしそうでなければ、方法は参照番号２０８に進み、そこで、クラスタにおける画素の或る所定のパーセンテージ（本発明の一事例において、そのパーセンテージは、９０％である）より多くが、明るさにおいて高い緑チャネルを有するかどうかが決定される。もしそうならば、参照番号２１０において、欠陥は緑クラスタ欠陥として分類される。もしそうでなければ、方法は参照番号２１２に進み、そこで、クラスタにおける画素の或る所定のパーセンテージ（本発明の一事例において、そのパーセンテージは、６０％である）より多くが、明るさにおいて低い青チャネルを有するかどうか、及び赤色チャネルは欠陥がないことが決定される。もしそうならば、参照番号２１４において、欠陥は黄クラスタ欠陥として分類される。もしそうでなければ、方法は参照番号２１６に進み、そこで、クラスタにおける個別の画素の或る所定のパーセンテージ（本発明の一事例において、そのパーセンテージは、７０％である）より多くが、明るさにおいて低い１つ又は複数の色チャネルを有するかどうか、及びクラスタにおける個別の画素の或る所定のパーセンテージ（本発明の一事例において、そのパーセンテージは、２５％である）未満が、暗さにおいて高い１つ又は複数の色チャネルを有するかどうかが決定される。もしそうならば、参照番号２１８において、欠陥は多色ウォームクラスタ欠陥として分類される。
【００８７】
もしそうでなければ、方法は参照番号２２０に進み、そこで、クラスタにおける画素の或る所定のパーセンテージ（本発明の一事例において、そのパーセンテージは、２０％である）より多くが、長い露光で暗さにおいて高い赤、赤及び緑、又は赤、緑及び青チャネルを有するかどうか、並びに長い露光で暗さにおいて高い画素の数が、短い露光で暗さにおいて高い画素の数より大きいがどうかが決定される。もしそうならば、参照番号２２２において、欠陥は、多色リーク欠陥として分類される。もしそうでなければ、方法は、参照番号２２４で終了し、図７Ａにおける決定ダイヤモンド１８６の出力は、欠陥が画素クラスタ欠陥として分類されなかったので、「ｎｏ」の結果に戻る。当業者は、参照番号２０４、２０８、２１２、２１６及び２２０における決定が行われる順序が任意であり、本発明が、これらの個別の決定を行う際に特定の順序を意図していないことに気付かれよう。
【００８８】
ここで図８を参照すると、ブロック図は、本発明の態様に従って、試験される組み立てられた垂直色画素画像センサーにおける欠陥を補正するための実例的な方法を表現する。方法は、参照番号２３０で開始する。
【００８９】
参照番号２３２において、欠陥が窓欠陥又はチップ表面欠陥として分類されるかどうかが決定される。そうするための実例的なプロセスは、図７Ａに示されている。もしそうならば、方法は参照番号２３４に進み、欠陥画素の数が、補正が可能な最大欠陥クラスタサイズに対応する所定の閾値を超えるかどうかが決定される。本発明の一態様によれば、閾値は、約９〜約６４画素であってもよい。任意の所与のイメージャ用の実際の数は、欠陥分類のタイプ（例えば単一又は多重チャネル欠陥）、カメラ内プロセッサの処理パワー、用いられる補正アルゴリズム（増加補正アルゴリズム、オフセット補正アルゴリズム、及びグッドネイバーアルゴリズム補正を含む）を含む幾つかの要因に依存する。補正が可能でない場合に、方法は参照番号２３６に進み、そこで画素データは、欠陥のない近傍の画素センサーからの画素データを用いて補正される。次に方法は、参照番号２３８で終了する。欠陥画素の数が所定の閾値を超える場合に、垂直色画素画像センサーは参照番号２４０において除外され、方法は参照番号２３８で終了する。
【００９０】
参照番号２３２において、欠陥が、窓欠陥でもチップ表面欠陥でもないと決定された場合に、欠陥は、画素クラスタ欠陥として分類され、方法は、参照番号２４２に進み、そこで、欠陥が、赤クラスタ欠陥か、緑クラスタ欠陥か、又は黄クラスタ欠陥かどうかが決定される。この決定を行う実例的な方法は、図７Ｂに示された。
【００９１】
欠陥が、赤クラスタ欠陥、緑クラスタ欠陥、又は黄クラスタ欠陥として分類可能でない場合に、方法は参照番号２４４に進み、そこで、欠陥画素の数が補正が可能な最大欠陥クラスタサイズに対応する所定の閾値を超えるかどうかが決定される。もしそうでなければ、方法は参照番号２４６に進み、そこで、画素データは、欠陥のない近傍の画素センサーからの画素データを用いて補正される。次に方法は、参照番号２３８で終了する。欠陥画素の数が所定の閾値を超える場合に、ダイは参照番号２４８において除外され、方法は参照番号２３８で終了する。
【００９２】
参照番号２４２において、欠陥が、赤クラスタ欠陥、緑クラスタ欠陥、又は黄クラスタ欠陥として分類可能な場合に、方法は、参照番号２５０に進み、そこで、各不良画素の各色チャネルにおけるオフセット及び増加が計算される。次に、方法は、参照番号２５２に進み、そこで、不良画素における色チャネル用のデータは、参照番号２５０で計算されたオフセット及び増加情報を用いて補正される。オフセット及び増加誤差の補正は、欠陥画素クラスタのサイズを低減するのを助けることができる。
【００９３】
オフセット及び増加欠陥が、計算され補正された後で、補正された画素は、他の画素センサー欠陥の補正を実行するために用いられてもよい。参照番号２５４において、オフセット及び増加欠陥を補正した後の残りの欠陥画素の数が、補正が可能な最大欠陥クラスタサイズに対応する所定の閾値を超えるかどうかが決定される。もしそうでなければ、方法は参照番号２５６に進み、そこで、画素データは、欠陥のない近傍の画素センサーからの画素データを用いて補正される。欠陥画素の数が所定の閾値を超える場合に、ダイは参照番号２５８において除外され、方法は、参照番号２３８で終了する。
【００９４】
本発明によれば、参照番号２３４、２４４及び２５４における決定で用いられる所定の閾値は、画素データが補正され得る欠陥クラスタの最大サイズに対応する。閾値は、図１のデジタルカメラ１０におけるプロセッサ１８の処理パワー及び較正メモリ３０のサイズを含む幾つかの要因に依存する。
【００９５】
追加の要因は、補正可能な欠陥クラスタのサイズを制限する。参照番号２５６において、良好な近傍の画素センサーデータを用いる補正は、欠陥クラスタの外側エッジに位置する画素センサーから始まって実行され、その場合に、良好なデータは近傍の欠陥のない画素センサーから取得されてもよく、かつ「良好な」画素データとして外側画素センサーの補正された値を用いて、欠陥の中心の方の画素センサーへと内側に進行する。「良好な」画素の数は、参照番号２５０及び２５２において実行された動作によって増加する場合があり、したがって、欠陥クラスタのサイズを低減し得る。当業者によって認識されるように、「補正された」データ値は、画素センサーに欠陥がなかった場合に存在したであろう実際のデータ値と正確に等しいわけではなく、画素センサーに欠陥がなかった場合に存在したであろう実際の画素センサーデータ値の接近した近似である。補正プロセスが欠陥クラスタの中心の方へ内側に移動するにつれて、各連続近似は、先行する補正された画素センサーデータからの精度誤差を継承し、「補正された」データ値はそれほど正確ではなくなる。或る数の近似において、補正の精度は、補正されたデータが画像におけるアーチファクトを引き起こし始め、補正可能な欠陥クラスタのサイズを制限する値に低下する。
【００９６】
本発明の実施形態及び適用を図示及び説明したが、上記で言及したよりも更に多くの修正が、本明細書における発明概念から逸脱せずに可能であることは、当業者には明らかであろう。したがって、本発明は、添付の特許請求の範囲の趣旨以外では制限されてはならない。
【手続補正３】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図２】
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【外国語明細書】
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