(57)【要約】【課題】  欠陥の検出、過検出を防止して、正確に良否判定を行うことができる欠陥検査方法を提供する。【解決手段】  正反射光のため及び乱反射光などのための複数の光学系から入力された撮像画像を画像処理装置によって処理し、各撮像画像より明暗検出で、抽出された欠陥候補及び欠陥候補特徴量を複合処理することによって、欠陥種の分類を行い、あらかじめ設定された欠陥種毎に異なる良否判定パラメータを適用して、適切な良否判定を行うことができるようにした欠陥検査方法。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
銅張積層板の表面の欠陥を検査する欠陥検査方法において、前記被検査物の移動方向の反対又は移動方向から平行光線で前記被検査物の表面に正反射光のため及び乱反射光のための複数の照明源からそれぞれ光を照射する照明ステップと、
前記照明ステップにより複数の照明源から前記被検査物の表面に照射されたそれぞれの光の前記被検査物の表面から反射光を、前記被検査物の移動又は移動方向の反対方向に直交する方向に受光操作方向を持つ複数の受光手段により受光する受光ステップと、
前記受光ステップによって得られた複数の撮像画像にそれぞれ画像処理を施して明暗検出により被検査物の特徴領域の検知を行うことで欠陥候補を抽出し、特徴領域の複数の特徴量分析を行う画像処理ステップと、
前記画像処理ステップの複数の撮像画像の画像処理結果を関連付け、複合処理し、前記被検査物の欠陥の種類を分類する複合処理欠陥分類ステップと、
分類した各欠陥候補に対して異なる欠陥良否判定条件により良否判定を行う欠陥種別良否判定ステップと、
を含む工程からなることを特徴とする欠陥検査方法。
【請求項２】
前記複合処理欠陥分類ステップが、前記画像処理ステップで前記受光ステップにより得られた複数の撮像画像にそれぞれ画質改善処理後、２値化処理を施して２値化データを獲得し、ラベリング処理（画素連結処理）によって欠陥候補を抽出し、さらに欠陥候補に対してアスペクト比、円形度及び周囲長の複数の粒子解析により特徴量を獲得し、複数の撮像画像から抽出された欠陥候補及び欠陥候補の特徴量を、欠陥候補の発生位置の情報をもとに関連付けを行い、欠陥の特徴量を複合的に処理することを特徴とする請求項１記載の欠陥検査方法。
【請求項３】
前記複合処理欠陥分類ステップが、前記欠陥候補及び欠陥候補の特徴量の関連付けにより複合された複数の欠陥特徴量を用いて合成し、条件分岐により、欠陥候補の欠陥種の振るい分けを行うことを特徴とする請求項１記載の欠陥検査方法。
【請求項４】
前記欠陥種別良否判定ステップが、前記複合処理欠陥分類ステップにより、分類されたそれぞれの欠陥種群に対して、面積、明暗のレベルの欠陥良否判定基準を欠陥種毎に個別に定め、適用することを特徴とする請求項１記載の欠陥検査方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば、銅張積層板の表面に発生する欠陥を光学的に自動的に検知し、欠陥種の分類、欠陥の良否判定をするための欠陥検査方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ガラス布エポキシ銅張積層板（ＣＣＬ）のような銅張積層板は、外観レベルの高い製品が強く要求されるようになってきた。それに伴い、外観欠陥を自動的に検出する際、低Ｓ／Ｎ比の欠陥信号の検出を行う必要が出てきている。
【０００３】
従来のＣＣＬの欠陥検査方法においては、被対象物を単一又は複数の照明ステップ及び受光ステップによって撮像画像を得、撮像画像の明暗検出を行い欠陥候補を抽出した後、良品と欠陥を区別する閾値を設定し、欠陥候補の明暗が該当値を超える部分を欠陥としていた。
【０００４】
しかしながら、前記従来の検査方法は、欠陥の致命性がその欠陥の大きさ、深さ等に正比例していることが前提となっている場合にのみ有効であり、それぞれ良否判定基準の異なる複数の種類の欠陥が発生する検査対象においては不適である。
また、高分解能、高精度検査においては、欠陥以外の地合を欠陥候補として抽出してしまうという機会が増え、「虚報」が増大してしまう問題を有するものであった。
【０００５】
この問題に対し、下記特許文献１、２及び３に開示されているように、複数ある欠陥種を数種のカテゴリーに分類して、カテゴリー毎に異なる欠陥良否判定基準を設けることにより、より適切に欠陥候補の良否判定を行える方法が提案されている。
【０００６】
銅張積層板には、例えば、凹みは大きさ、直径０．５ｍｍ（φ）以上のものがなきこと、キズは深さ５μｍ以上のものがなきこと等、良否判定基準の異なる複数の種類の欠陥が存在する。
【０００７】
そのため、欠陥良否判定基準が一意に決まらず、従来のすべての欠陥候補に対して同一の良否判定閾値を定めることで対応することは困難であるため、より高精度に欠陥の良否判定を行うためには、まず欠陥種を分類し、その上で、欠陥の良否判定を行う必要がある。
【０００８】
前記特許文献１、２及び３において複数ある欠陥良否判定の異なる欠陥種を数種のカテゴリーに分類する欠陥検査方法が提案されているが、製品表面に発生する欠陥と欠陥の良否判定基準が、ある特定の条件下における場合にのみ有効な手段である。
【０００９】
また、撮像画像の欠陥部の面積、縦横比等の形状を持って欠陥種の分類を行う方法が考えられるが、単一の光学系では、欠陥部全体を検出できず、欠陥の全容が解明できないため、欠陥形状の正確な分析ができない。
そのため、欠陥種の分類を行うためには、複数の光学系にまたがって検出を行った情報を複合して判断する必要が出てくる。
【００１０】
【特許文献１】特開平０４−０６７６２２号公報
【特許文献２】特開平０６−２０７９０９号公報
【特許文献３】特開平０６−０２９８６４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
本発明は、欠陥の検出、過検出を防止して、正確に良否判定を行うことができる欠陥検査方法を提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明は、銅張積層板の表面の欠陥を検査する欠陥検査方法において、前記被検査物の移動方向の反対又は移動方向から平行光線で前記被検査物の表面に正反射光のため及び乱反射光のための複数の照明源からそれぞれ光を照射する照明ステップと、
前記照明ステップにより複数の照明源から前記被検査物の表面に照射されたそれぞれの光の前記被検査物の表面から反射光を、前記被検査物の移動又は移動方向の反対方向に直交する方向に受光操作方向を持つ複数の受光手段により受光する受光ステップと、
前記受光ステップによって得られた複数の撮像画像にそれぞれ画像処理を施して明暗検出により被検査物の特徴領域の検知を行うことで欠陥候補を抽出し、特徴領域の複数の特徴量分析を行う画像処理ステップと、
前記画像処理ステップの複数の撮像画像の画像処理結果を関連付け、複合処理し、前記被検査物の欠陥の種類を分類する複合処理欠陥分類ステップと、
分類した各欠陥候補に対して異なる欠陥良否判定条件により良否判定を行う欠陥種別良否判定ステップと、
を含む工程からなることを特徴とする欠陥検査方法に関する。
【００１３】
また、本発明は、前記複合処理欠陥分類ステップが、前記画像処理ステップで前記受光ステップにより得られた複数の撮像画像にそれぞれ画質改善処理後、２値化処理を施して２値化データを獲得し、ラベリング処理（画素連結処理）によって欠陥候補を抽出し、さらに欠陥候補に対してアスペクト比、円形度及び周囲長の複数の粒子解析により特徴量を獲得し、複数の撮像画像から抽出された欠陥候補及び欠陥候補の特徴量を、欠陥候補の発生位置の情報をもとに関連付けを行い、欠陥の特徴量を複合的に処理することを特徴とする上記の欠陥検査方法に関する。
【００１４】
また、本発明は、前記複合処理欠陥分類ステップが、前記欠陥候補及び欠陥候補の特徴量の関連付けにより複合された複数の欠陥特徴量を用いて合成し、条件分岐により、欠陥候補の欠陥種の振るい分けを行うことを特徴とする上記の欠陥検査方法に関する。
【００１５】
さらに、本発明は、前記欠陥種別良否判定ステップが、前記複合処理欠陥分類ステップにより、分類されたそれぞれの欠陥種群に対して、面積、明暗のレベルの欠陥良否判定基準を欠陥種毎に個別に定め、適用することを特徴とする上記の欠陥検査方法に関する。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、従来、欠陥種判別を行わずに、すべての欠陥候補に対して同一の良否判定基準を定めることで良否判定を行っていたのに対し、検出した欠陥候補に対して欠陥種の分類処理を行い、それぞれ良否判定基準の異なる複数の種類の欠陥についてより適切な良否判定を行うことを可能とするため、欠陥の未検出、過検出を防止することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、発明を実施するための最良の形態について図面を参照しながら説明する。
図１は、本発明を説明するための欠陥検査装置のシステム構成図である。
この欠陥検査装置は、被検査物として、ガラス布エポキシ銅張積層板（ＣＣＬ）のような銅張積層板の表面上の欠陥を検査する装置であり本発明の欠陥検査方法を実行する。
【００１８】
銅張積層板の積層板の欠陥は、大きく分けて凹欠陥、キズ欠陥、平滑欠陥がある。
これらの欠陥はある基準を超えると、回路加工の際に断線の原因となり、製品機能に支障を生じさせてしまい、また、製品機能に支障を生じさせてしまう基準は、それぞれの欠陥毎に異なる。
【００１９】
凹欠陥には、打痕、銅皺、たも割れ、たも皺がある。
打痕は、プレス成形の際に銅箔とプレス成形時必要となる冶具板間に異物が進入することによって生じる。
銅皺は、銅箔の皺であり、薄い銅箔のよれが発生原因である。
【００２０】
たも割れは、プリプレグの樹脂突起（たも）部での銅箔の割れであり、たもによる銅箔の重度のよれにより生じる。
また、たも皺は、たも部での銅皺であり、たもによる銅箔の軽度のよれにより生じる。
これらは、例えば、サイズ、直径０．５ｍｍ（φ）以上などと欠陥の大きさによりその致命度が大きくなる。
【００２１】
また、キズ欠陥は、製造設備による搬送時のトラブル等が発生原因であり、例えば、長さ３０ｍｍ以上、深さ５μｍ未満又は長さ３０ｍｍ未満、深さ５μｍ以上などと、欠陥の長さと深さに比例してその致命度が大きくなる。
【００２２】
また、平滑欠陥には、変色と付着物がある。変色は銅張積層板銅箔のサビ及び汚れであり、鏡板の水残りなどによって生じる。
また、付着物は、銅張積層板表面に異物が生じることによって生じ、機械油等の付着が原因である。これらは、欠陥の大きさに比例して、その致命度が大きくなる。
【００２３】
これら複数の欠陥を安定して検知し、適切な良否判定を行う必要がある。
まず、高い検知能力を得るため、照明・撮像系は、色ムラなどの平滑欠陥を強調させる正反射照明・撮像系及び凹凸系の欠陥を強調させる乱反射照明・撮像系の２光学系以上とし、また適切な良否判定を行うため、正反射照明・撮像系及び乱反射照明・撮像系の複合処理を行うことにより、欠陥種の分類処理を行う。
【００２４】
図１の欠陥検査装置は、搬送コンベア上に配置された被検査物である銅張積層板に光を照射し、画像を撮像する照明・撮像系と、照明・撮像系から送られた画像に後述する画像処理を施す画像処理装置と、画像処理された画像に足して複合処理を施して欠陥種の分類、良否判定を行う複合処理装置とを備えている。
【００２５】
照明・撮像系は、前記被検査物の移動方向の反対又は移動方向から平行光線で照射する２以上の複数の照明源と、２以上の複数の照明源及び前記被検査物の表面に照射されたそれぞれの光の前記被検査物の移動又は移動方向の反対方向に直交する方向に受光操作方向を持つ２以上の複数の受光手段からなる。
【００２６】
画像処理装置は、受光ステップで撮像を行い、被検査物の画像の取り込みを行なった後に、画質改善処理し、２値化・ラベリング処理を行うことにより、欠陥候補の抽出を行う。
また、抽出した欠陥候補の縦横比、周囲長等の形状分析を行う。
【００２７】
また、複合処理装置は、正反射画像処理装置及び乱反射画像処理装置等の複数の画像処理装置により抽出された欠陥候補の形状分析結果を、欠陥発生位置をもとに関連付けを行い、多角的に行った欠陥特徴量の統合を行う。
【００２８】
図２は、欠陥検査装置における画像処理装置の機能ブロック図である。
画像処理装置は、機能的に、シェーディング補正処理部と、ノイズフィルタ部と、２値化処理部とラベリング部と、特徴量分析部とを備える。
【００２９】
シェーディング処理部は、受光ステップで撮像を行った正反射画像、乱反射画像等にシェーディング補正処理を施して受光量バラツキの補正を行う。
ノイズフィルタ部では、シェーディング補正処理部を経た撮像画像に画像フィルタにより撮像素子、搬送速度変化等により発生するノイズのフィルタリングを行う。
【００３０】
２値化処理部は、シェーディング補正処理部、ノイズフィルタ部を経た撮像画像を２値化する。
ラベリング部は、シェーディング補正処理部、ノイズフィルタ部、２値化処理部を経て２値化処理されることで得られた特徴粒子群の連結成分を求めることで、欠陥候補の抽出を行う。
【００３１】
特徴量分析部は、シェーディング補正処理部、ノイズフィルタ部、２値化処理部、ラベリング処理部を経て、抽出された欠陥候補群に対して、例えば、連結ｐｉｘｅｌ数、短径、長径等といった欠陥の形状分析を行い、特徴量を得る。
特徴量分析部を経て、求められた各光学系の欠陥候補及び欠陥特徴量はすべて、複合処理装置へ転送される。
【００３２】
図３は、欠陥検査装置における複合処理装置の機能ブロック図である。
複合処理装置は、機能的に、欠陥候補関連付け処理部、欠陥候補特徴量統合処理部、欠陥種分類処理部及び欠陥良否判定処理部を備える。
【００３３】
欠陥候補関連付け処理部は、各光学系の画像処理装置から転送された撮像画像内の欠陥候補及び欠陥特徴量を、欠陥候補の抽出位置をもとに、複数の他光学系撮像画像内の周辺探索を行い、座標がほぼ同一であるものを、同一欠陥とみなし関連付けを行う。
【００３４】
欠陥候補特徴量統合処理部は、欠陥候補関連付け処理を経て、関連付け処理がなされた欠陥候補群に対して、面積を足し合わせるなどの欠陥特徴量の統合を行う。
【００３５】
欠陥種分類処理部は、欠陥候補関連付け処理部、欠陥候補特徴量統合処理部を経て、複合された欠陥候補群に対して、欠陥候補群の欠陥形状パラメータ等を保有する欠陥特徴量をもとに、条件分岐により、欠陥種の分類を行う。
【００３６】
欠陥良否判定処理部は、欠陥候補関連付け処理部、欠陥候補特徴量統合処理部、欠陥種分類処理を経て、欠陥種の分類が行われた欠陥候補に対して、各欠陥種群に対して良否判定基準の異なる欠陥良否判定パラメータを適用して、欠陥候補の良否判定処理を行う。
【００３７】
図４は、欠陥検査装置の複合処理装置の欠陥候補関連付け処理手法である。即ち、複合処理装置にて実行される、本発明の複合処理の処理手順を示す。
２つの画像は、同一のキズ欠陥を、２つの異なる光学系Ａ及びＢで撮像された画像である。
まず、光学系Ａで欠陥候補が抽出された際に、欠陥候補の欠陥発生位置座標の算出を行う。
【００３８】
次に、他光学系Ｂにおいて、前記光学系Ａで抽出された欠陥候補の発生位置座標の周辺探索を行い、他光学系Ｂにおいて抽出された欠陥候補が発見された場合、光学系Ａで抽出された欠陥候補と他光学系Ｂで抽出された欠陥候補の関連付け処理を行う。
【００３９】
図５は、欠陥検査装置における複合処理装置の欠陥種分類処理のフローチャートの一例である。
前記欠陥候補関連付け処理により、関連付けがなされた欠陥候補の特徴量をもとに、例えば、図５に示すような条件分岐により行う。
【００４０】
以上に説明したように、本発明の欠陥検査方法によれば、銅張積層板表面に生じる良否判定基準の異なる複数種の欠陥の検知、欠陥良否判定において、複数の光学系から入力された欠陥候補信号を複合処理することにより、より高精度に欠陥種の分類を行い、良否判定基準の異なる欠陥群に対して、それぞれ異なる良否判定パラメータを設定できるため、欠陥の未検出、過検出を防止することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】本発明を説明するための欠陥検査装置のシステム構成図である。
【図２】欠陥検査装置における画像処理装置の機能ブロック図である。
【図３】欠陥検査装置における複合処理装置の機能ブロック図である。
【図４】欠陥検査装置における複合処理装置の欠陥候補関連付け処理手法である。
【図５】欠陥検査装置における複合処理装置の欠陥種分類処理のフローチャートの一例である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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