(57)【要約】【課題】被検査物の表面上に発生する欠陥を、高速に、かつ、高精度に検査することのできる欠陥検査装置及び欠陥検査方法の提供を目的とする。【解決手段】銅張積層板１１に光を照射する光源２１と、銅張積層板１１からの反射光を受光する撮像手段２２と、撮像手段２２によって得られた画像から、欠陥候補の抽出処理を行う欠陥候補抽出部３３と、抽出された欠陥候補のサイズを計測する欠陥候補サイズ計測部４１と、計測された欠陥候補のサイズに応じて、欠陥候補の画像データのスケーリング率を変更するスケーリング率変更部４２と、スケーリング率の変更された欠陥候補の画像データにもとづいて、欠陥種の判別及び良否の判定を行う欠陥検査部４３とを備えた構成としてある。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検査物の表面を撮像する撮像手段と、
この撮像手段によって得られた画像から、欠陥候補の抽出処理を行う欠陥候補抽出部と、
抽出された前記欠陥候補のサイズを計測する欠陥候補サイズ計測部と、
計測された前記欠陥候補のサイズに応じて、前記欠陥候補の画像データのスケーリング率を変更するスケーリング率変更部と、
スケーリング率の変更された前記欠陥候補の画像データにもとづいて、該欠陥候補に対して欠陥種の判別及び良否の判定を行う欠陥検査部と
を備えたことを特徴とする欠陥検査装置。
【請求項２】
前記スケーリング率変更部が、抽出された前記欠陥候補のサイズが所定のサイズより大きいとき、前記欠陥候補の画像データが低分解能となるように、スケーリング率を変更することを特徴とする請求項１に記載の欠陥検査装置。
【請求項３】
前記スケーリング率変更部が、抽出された前記欠陥候補のサイズが所定のサイズより小さいとき、前記欠陥候補の画像データが高分解能となるように、スケーリング率を変更することを特徴とする請求項１又は２に記載の欠陥検査装置。
【請求項４】
前記欠陥検査部が、スケーリング率の変更された前記欠陥候補の画像データにもとづいて、該欠陥候補に対して特徴量解析を行うことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の欠陥検査装置。
【請求項５】
前記欠陥検査部が、所定の分解能に応じた欠陥判定基準により、前記欠陥候補に対して前記欠陥種の判別及び良否の判定を行うことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の欠陥検査装置。
【請求項６】
前記被検査物が銅張積層板であることを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載の欠陥検査装置。
【請求項７】
撮像手段によって得られた被検査物の画像データを用いて、欠陥候補を抽出する処理と、
抽出された前記欠陥候補のサイズを計測する処理と、
計測された前記欠陥候補のサイズに応じて、前記欠陥候補の画像データのスケーリング率を変更する処理と、
スケーリング率の変更された前記欠陥候補の画像データにもとづいて、該欠陥候補に対して欠陥種の判別及び良否の判定を行う処理と
を有することを特徴とする欠陥検査方法。
【請求項８】
抽出された前記欠陥候補のサイズが所定のサイズより大きいとき、前記欠陥候補の画像データが低分解能となるように、スケーリング率を変更することを特徴とする請求項７に記載の欠陥検査方法。
【請求項９】
抽出された前記欠陥候補のサイズが所定のサイズより小さいとき、前記欠陥候補の画像データが高分解能となるように、スケーリング率を変更することを特徴とする請求項７又は８に記載の欠陥検査装置。
【請求項１０】
スケーリング率の変更された前記欠陥候補の画像データにもとづいて、該欠陥候補に対して特徴量解析を行うことを特徴とする請求項７〜９のいずれか一項に記載の欠陥検査方法。
【請求項１１】
所定の分解能に応じた欠陥判定基準により、前記欠陥候補に対して前記欠陥種の判別及び良否の判定を行うことを特徴とする請求項７〜１０のいずれか一項に記載の欠陥検査方法。
【請求項１２】
前記被検査物が銅張積層板であることを特徴とする請求項７〜１１のいずれか一項に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、欠陥検査装置及び欠陥検査方法に関し、特に、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、欠陥種の分類や欠陥の良否判定を高速、かつ、高精度に行うための欠陥検査装置及び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、プリント基板に用いられている。このプリント基板は、電子部品を固定して配線するための主要な部品である。
また、一般的に、銅張積層板の欠陥検査方法においては、被検査物に対して一つ又は複数の光源から光を照射し、カメラなどの撮像手段によって撮像画像を獲得し、撮像画像の明暗検出を行い、欠陥候補を抽出する。続いて、全て同一の条件で、各欠陥候補の特徴量解析を行い、その情報にもとづいて欠陥種の判別や、良否（すなわち、欠陥でない部位であるか、欠陥である部位か）を区別する閾値を設定し、欠陥候補が前記の閾値を超えるとき、欠陥候補を欠陥と判定している。
【０００３】
近年、品質や信頼性を向上させることを目的として、外観レベルの高い製品（銅張積層板）が強く要求されている。
この要求に応えるためには、外観欠陥を自動的に検出する際、これまでよりも微細な欠陥を検知する必要がある。すなわち、高分解能で被検査物を撮像し、より多くの情報量を処理する必要がある。上記のような欠陥検査方法を用いて、より高分解能の処理を行おうとすると、処理を行う情報量が増えた分だけ、一枚あたりの検査時間が増大してしまい、生産性が低下するといった不具合が出ている。
【０００４】
また、上記の不具合を解決するために、様々な技術が提案されている。
たとえば、特許文献１には、被検査体の表面を照明する照明手段と、この照明手段により照明された被検査体の表面を撮像する撮像手段と、この撮像手段により撮像して得られた被検査体の表面の画像に対して欠陥が存在する確率の高い欠陥候補部分を抽出する欠陥抽出手段と、この欠陥抽出手段により抽出された欠陥候補部分に対してのみ欠陥判定を行う欠陥判定手段とを備えた表面検査装置の技術が開示されている。また、この表面検査装置は、撮像手段に欠陥抽出を行う画像を撮像する第１撮像手段と欠陥判定を行う画像を撮像する第２撮像手段とを設けたことを特徴としている。
【０００５】
また、特許文献２には、試料を相対的に走査しながら検出した画像データによって欠陥を検知すると同時に、この欠陥検査用の画像データよりも高倍率（高解像度）で画像データを検出して一時保管し、上記欠陥の検知結果に基づき、欠陥部の画像を、上記一時保管した高倍率（高解像度）の画像データから抽出して保管することを特徴とする外観検査方法の技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開平５−３４２９３号公報
【特許文献２】特開２０００−８８５６３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、特許文献１の表面検査装置は、欠陥候補抽出を低分解能で行い、また、欠陥判定を高分解能で行っているため、低分解能で行われる欠陥候補抽出において、微小な欠陥候補を捕らえることが困難な場合があり、高精度に欠陥検査を行うことができないといった問題があった。
また、欠陥候補抽出処理を高い精度で行うためには、第１撮像手段による分解能を高める必要があり、処理時間が増大してしまう、すなわち、画像処理の高速化と高精度化とを両立させることは困難であるといった問題があった。
【０００８】
また、特許文献２の外観検査方法は、欠陥を検知する際、低倍率の画像データを用いているので、欠陥を検知する段階において、微小な欠陥を検知できない場合があり、高精度に欠陥検査を行うことができないといった問題があった。
さらに、この外観検査方法は、半導体ウエハやフォトマスクを検査対象とした技術（電子顕微鏡などを用いる技術）であり、電子顕微鏡を用いる程の精密さを必要としない銅張積層板の欠陥検査に適用することは、実用的でないといった問題があった。
【０００９】
本発明は、以上のような問題を解決するために提案されたものであり、被検査物の表面上に発生する欠陥を、高速に、かつ、高精度に検査することのできる欠陥検査装置及び欠陥検査方法の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記目的を達成するため、本発明の欠陥検査装置は、被検査物の表面を撮像する撮像手段と、この撮像手段によって得られた画像から、欠陥候補の抽出処理を行う欠陥候補抽出部と、抽出された前記欠陥候補のサイズを計測する欠陥候補サイズ計測部と、計測された前記欠陥候補のサイズに応じて、前記欠陥候補の画像データのスケーリング率を変更するスケーリング率変更部と、スケーリング率の変更された前記欠陥候補の画像データにもとづいて、該欠陥候補に対して欠陥種の判別及び良否の判定を行う欠陥検査部とを備えた構成としてある。
【００１１】
また、本発明の欠陥検査方法は、撮像手段によって得られた被検査物の画像データを用いて、欠陥候補を抽出する処理と、抽出された前記欠陥候補のサイズを計測する処理と、計測された前記欠陥候補のサイズに応じて、前記欠陥候補の画像データのスケーリング率を変更する処理と、スケーリング率の変更された前記欠陥候補の画像データにもとづいて、該欠陥候補に対して欠陥種の判別及び良否の判定を行う処理とを有する方法としてある。
【発明の効果】
【００１２】
本発明の欠陥検査装置及び欠陥検査方法によれば、欠陥候補のサイズに応じて、欠陥候補の画像データの分解能を変更することができるので、被検査物の表面上に発生する欠陥を、高速に、かつ、高精度に検査することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】図１は、本発明の一実施形態にかかる欠陥検査装置の要部の概略図を示している。
【図２】図２は、本発明の一実施形態にかかる欠陥検査方法を説明するための概略フローチャート図を示している。
【図３】図３は、本発明の一実施形態にかかる欠陥検査方法を説明するための、銅張積層板の概略平面図を示している。
【図４】図４は、本発明の一実施形態にかかる欠陥検査方法を説明するための概略図であり、（ａ）は抽出された大サイズ欠陥候補の画像データを示しており、（ｂ）は抽出された小サイズ欠陥候補の画像データを示しており、（ｃ）は縮小された大サイズ欠陥候補の画像データを示しており、（ｄ）は拡大された小サイズ欠陥候補の画像データを示している。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
［欠陥検査装置及び欠陥検査方法の一実施形態］
図１は、本発明の一実施形態にかかる欠陥検査装置の要部の概略図を示している。
図１において、本実施形態の欠陥検査装置１は、照明・撮像系としての光源２１及び撮像手段２２と、画像処理手段３と、欠陥検査手段４とを備えた構成としてある。この欠陥検査装置１は、銅張積層板１１の表面上の欠陥を検査する。
また、被検査物としての銅張積層板１１は、たとえば、ガラス布エポキシ銅張積層板（ＣＣＬ）である。この銅張積層板１１は、搬送コンベア１２によって搬送される。
なお、被検査物は、銅張積層板１１に限定されるものではなく、また、銅張積層板１１を移動させる手段は、搬送コンベア１２に限定されるものではない。
【００１５】
また、本実施形態では、画像処理機能や欠陥検査機能を理解しやすいように、画像処理手段３及び欠陥検査手段４を備えた構成としてある。ただし、画像処理手段３及び欠陥検査手段４は、通常、コンピュータなどの情報処理装置であることから、画像処理手段３及び欠陥検査手段４を備えた構成に限定されるものではなく、たとえば、一つの情報処理装置が、画像処理機能及び欠陥検査機能を有する構成としてもよい。
【００１６】
（照明・撮像系）
光源２１は、平行光線を照射する照明機器であり、銅張積層板１１の搬送方向（あるいは、搬送方向と反対の方向）から平行光線を照射する。
また、撮像手段２２は、通常、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ  Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ）カメラであり、銅張積層板１１の搬送方向と直交する方向から、銅張積層板１１の表面を撮像する。この撮像手段２２は、銅張積層板１１の画像の取り込みを行い、画像データを画像処理手段３に出力する。
【００１７】
（画像処理手段）
画像処理手段３は、シェーディング補正処理部３１と、ノイズフィルタ部３２と、欠陥候補抽出部３３（すなわち、２値化処理部３３１及びラベリング処理部３３２）とを有している。
シェーディング補正処理部３１は、撮像手段２２から入力した画像データに、シェーディング補正処理を施して受光量のバラツキの補正を行う機能を有している。
また、ノイズフィルタ部３２は、シェーディング補正処理部３１によってシェーディング補正処理の施された画像データに対して、画像フィルタにより撮像素子や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機能を有している。
【００１８】
さらに、２値化処理部３３１は、ノイズフィルタ部３２からの画像データに対して、２値化処理を施し、明暗部位を検出する機能を有する。
また、ラベリング処理部３３２は、２値化処理部３３１からの画像データ（明暗部位のデータ）に対して、ラベリング処理を施し、明暗部位の連結を確認し欠陥候補（この段階では、欠陥と判定されていないので、あくまでも、欠陥の候補である。）として抽出する機能を有する。
上記の２値化処理部３３１及びラベリング処理部３３２は、欠陥候補抽出部３３として機能し、欠陥候補抽出部３３は、欠陥候補を抽出する機能を有している。これにより、画像処理手段３は、欠陥候補抽出データ（欠陥候補の画像データ）を欠陥検査手段４に出力する。
【００１９】
（欠陥検査手段）
欠陥検査手段４は、欠陥候補サイズ計測部４１と、スケーリング率変更部４２と、欠陥検査部４３（すなわち、特徴量解析部４３０、欠陥種分類部４３１及び欠陥良否判定部４３２）とを有している。
欠陥候補サイズ計測部４１は、画像処理手段３から入力した欠陥候補抽出データに対して、欠陥候補抽出部３３によって抽出された欠陥候補のサイズを計測する機能を有している。
また、スケーリング率変更部４２は、欠陥候補サイズ計測部４１によって計測された欠陥候補のサイズ情報に応じて、スケーリング率を変更し、欠陥候補の分解能を変更する。このように、欠陥候補のサイズに応じて、欠陥候補の画像データの分解能を変更することができるので、欠陥候補に対する検査の信頼性や自由度を向上させることができる。
【００２０】
ここで、好ましくは、スケーリング率変更部４２は、抽出された欠陥候補のサイズが所定のサイズ（閾値）より大きいとき、欠陥候補の画像データが低分解能となるように、スケーリング率を変更するとよい。このようにすると、大サイズの欠陥候補（所定のサイズより大きい欠陥候補）に対して、欠陥候補の画像データを低分解能に設定することができるので、欠陥検査時間を大幅に短縮することができる。
【００２１】
また、好ましくは、スケーリング率変更部４２は、抽出された欠陥候補のサイズが所定のサイズ（閾値）より小さいとき、欠陥候補の画像データが高分解能となるように、スケーリング率を変更するとよい。このようにすると、小サイズの欠陥候補（所定のサイズより小さい欠陥候補）に対して、欠陥候補の画像データを高分解能に設定することができるので、欠陥検査の高精度化を図ることができる。
【００２２】
このように、小サイズの欠陥候補に対して、高分解能で欠陥検査を行うことによって、欠陥検査の高精度化を図ることができ、また、大サイズの欠陥候補に対しては、低分解能で欠陥検査を行うことによって、欠陥検査の高速化を図ることができる。すなわち、欠陥検査装置１は、欠陥検査の高速化及び高精度化を両立させることができる。
また、上記の所定のサイズ（閾値）は、通常、段階的に複数のサイズが設定されており、各サイズに応じてスケーリング率が変更される。このようにすると、欠陥検査の精度が低下しすぎるといった不具合を回避しつつ、欠陥検査時間を短縮することができる。
【００２３】
特徴量解析部４３０は、スケーリング率の変更された欠陥候補の画像データにもとづいて、この欠陥候補に対して特徴量解析を行う機能を有している。すなわち、特徴量解析部４３０は、スケーリング率の変更された欠陥候補の画像データに対して、たとえば、連結ｐｉｘｅｌ数、短径、長径等といった欠陥の形状分析を行い、欠陥候補の特徴量を得る。
【００２４】
また、欠陥種分類部４３１は、特徴量解析部４３０が算出した欠陥候補の特徴量にもとづいて、この欠陥候補の欠陥種の特定や分類を行う機能を有している。
さらに、欠陥良否判定部４３２は、欠陥種分類部４３１によって欠陥種の分類がなされた欠陥候補（あるいは、欠陥候補群）に対して、欠陥種毎及び分解能毎に定義された良否判定パラメータにもとづいて良否を判定する機能を有している。
【００２５】
ここで、欠陥種分類部４３１及び欠陥良否判定部４３２は、所定の分解能に応じた欠陥判定基準により、欠陥種の判別及び良否の判定を行っている。これにより、分解能を変更することによる悪影響を排除することができ、欠陥種の判別及び良否の判定の信頼性を向上させることができる。
また、上記の欠陥判定基準は、たとえば、プレス成形の際に銅箔と鏡板間の異物によって生じる打痕欠陥と、銅箔のしわであり、薄い銅箔の寄れが発生原因である銅しわ欠陥と、きず欠陥とについて判別する基準である。すなわち、欠陥候補に対して、長径、短径、フラクタル次元、真円度、ラフネス(粗さ)のパラメータを総合的に判断して、欠陥種の判別及び良否の判定を行うための基準である。
特に、きず欠陥は、欠陥形状が不特定形状であり、また、複雑形状である場合が多い。このため、きず欠陥は、打痕欠陥や銅しわ欠陥と混同しやすいが、複雑さの指標であるフラクタル次元及びラフネスのパラメータを評価することにより、高精度の判別を可能としている。
このような欠陥判定基準を用いることにより、欠陥検査装置１は、銅張積層板１１の欠陥検査を高速に、かつ、高精度に行うことができる。
【００２６】
上記の特徴量解析部４３０、欠陥種分類部４３１及び欠陥良否判定部４３２は、欠陥検査部４３として機能し、欠陥検査部４３は、スケーリング率の変更された欠陥候補に対して特徴量の解析を行い、解析された特徴量にもとづいて、欠陥候補に対して欠陥種の判別及び良否の判定を行う機能を有している。
また、欠陥検査手段４は、欠陥種の判別及び良否の判定の結果を、欠陥検査データとして外部に出力する。
【００２７】
次に、上記構成の欠陥検査装置１の動作や、本実施形態の欠陥検査方法について、図面を参照して説明する。
図２は、本発明の一実施形態にかかる欠陥検査方法を説明するための概略フローチャート図を示している。
図２に示すように、欠陥検査装置１は、まず、光源２１が、銅張積層板１１の搬送方向（あるいは、搬送方向と反対の方向）から平行光線を照射し、撮像手段２２が、銅張積層板１１の搬送方向と直交する方向から、銅張積層板１１の表面を撮像し、画像データを画像処理手段３に出力する。すなわち、照明及び撮像処理を行う（ステップＳ１）。
【００２８】
図３は、本発明の一実施形態にかかる欠陥検査方法を説明するための、銅張積層板の概略平面図を示している。
図３において、銅張積層板１１は、大サイズ欠陥候補１１１及び小サイズ欠陥候補１１２を有している。
なお、光源２１が出力する画像データは、要求される欠陥を検出するのに十分な解像度を有している。
【００２９】
次に、シェーディング補正処理部３１が、撮像手段２２から入力した画像データに、シェーディング補正処理を施して受光量のバラツキを補正し、さらに、ノイズフィルタ部３２が、画像フィルタにより撮像素子や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。すなわち、画質改善処理を行う（ステップＳ２）。
【００３０】
次に、欠陥候補抽出部３３（２値化処理部３３１及びラベリング処理部３３２）が、ノイズフィルタ部３２からの画像データに対して、２値化処理を施し、明暗部位を検出し、さらに、ラベリング処理を施し、明暗部位の連結を確認し欠陥候補として抽出する。すなわち、銅張積層板１１の画像データに対して、欠陥候補を抽出する処理を行う（ステップＳ３）。
続いて、欠陥候補抽出部３３は、欠陥候補抽出データ（欠陥候補の画像データ）を欠陥検査手段４に出力する。
【００３１】
図４は、本発明の一実施形態にかかる欠陥検査方法を説明するための概略図であり、（ａ）は抽出された大サイズ欠陥候補の画像データを示しており、（ｂ）は抽出された小サイズ欠陥候補の画像データを示しており、（ｃ）は縮小された大サイズ欠陥候補の画像データを示しており、（ｄ）は拡大された小サイズ欠陥候補の画像データを示している。
図４（ａ）、４（ｂ）において、画像データである大サイズ欠陥候補１１１ａ及び小サイズ欠陥候補１１２ａは、スケーリング率が変更されていないので、図３に示す大サイズ欠陥候補１１１及び小サイズ欠陥候補１１２と同じ大きさとしてある。
なお、図示してないが、２値化処理とラベリング処理との間に、空間フィルタ処理を施してもよい。このようにすると、分解能以下である微細な画像データを除去することができる。
【００３２】
次に、欠陥候補サイズ計測部４１が、画像処理手段３から入力した欠陥候補抽出データに対して、欠陥候補抽出部３３によって抽出された欠陥候補のサイズを計測する処理を行う（ステップＳ４）。
ここで、欠陥候補サイズ計測部４１は、図示してないが、粒子解析を行うことにより、大サイズ欠陥候補１１１ａや小サイズ欠陥候補１１２ａのサイズを計測し、上述した所定のサイズ（閾値）もとづいて、サイズの分類(たとえば、特大サイズ、大サイズ、小サイズ、微小サイズ)が行われる。
【００３３】
次に、スケーリング率変更部４２が、欠陥候補サイズ計測部４１によって計測された欠陥候補のサイズ情報に応じて、スケーリング率を変更し、欠陥候補の分解能を変更する処理を行う（ステップＳ５）。
たとえば、抽出された大サイズ欠陥候補１１１ａのサイズが、所定のサイズ（閾値）より大きいとき、画像データである大サイズ欠陥候補１１１ａが低分解能となるように、スケーリング率を変更するとよい。すなわち、図４（ｃ）に示す大サイズ欠陥候補１１１ｂは、大サイズ欠陥候補１１１ａの約７０％に縮小した画像データとしてある。このように、大サイズ欠陥候補１１１ｂは、縮小されることによって低分解能に設定されており、大サイズ欠陥候補１１１ａと比べると、情報量が少なくなっているので、欠陥検査時間を大幅に短縮することができる。
【００３４】
また、抽出された小サイズ欠陥候補１１２ａのサイズが、所定のサイズ（閾値）より小さいとき、画像データである小サイズ欠陥候補１１２ａが高分解能となるように、スケーリング率を変更するとよい。すなわち、図４（ｄ）に示す小サイズ欠陥候補１１２ｂは、小サイズ欠陥候補１１２ａの約１４９％に拡大した画像データとしてある。このように、小サイズ欠陥候補１１２ｂは、拡大されることによって高分解能に設定されており、小サイズ欠陥候補１１２ａと比べると、情報量が多くなっているので、欠陥検査の高精度化を図ることができる。
なお、本実施形態では、小サイズ欠陥候補１１２ａが、要求される欠陥を検出するのに十分な分解能を有しているので、スケーリング率を変更しなくても、要求された検査品質を満足することができる。
【００３５】
次に、特徴量解析部４３０は、スケーリング率の変更された欠陥候補の画像データにもとづいて、この欠陥候補に対して特徴量解析の処理を行う（ステップＳ６）。
すなわち、特徴量解析部４３０は、スケーリング率の変更された欠陥候補の画像データに対して、たとえば、連結ｐｉｘｅｌ数、短径、長径等といった欠陥の形状分析を行い、欠陥候補の特徴量を得る。
【００３６】
次に、欠陥種分類部４３１は、特徴量解析部４３０が算出した欠陥候補の特徴量にもとづいて、この欠陥候補の欠陥種の特定や分類する処理を行う（ステップＳ７）。
続いて、欠陥良否判定部４３２は、欠陥種分類部４３１によって欠陥種の分類がなされた欠陥候補（あるいは、欠陥候補群）に対して、欠陥種毎及び分解能毎に定義された良否判定パラメータにもとづいて良否を判定する処理を行う（ステップＳ８）。
【００３７】
以上説明したように、本実施形態の欠陥検査装置１及び欠陥検査方法によれば、銅張積層板１１の表面に生じる欠陥の検査において、２値化処理やラベリング処理により欠陥候補抽出を行った後に、各々の欠陥候補のサイズを計測し、微小欠陥候補に対しては高分解能で、大きな欠陥候補に対してはスケーリング率を変更して低分解能とすることによって、処理負荷の大きい、大きなサイズの欠陥候補の検査時間を、検査精度を維持したまま、短縮することができる。すなわち、銅張積層板１１の表面上に発生する欠陥を、高速に、かつ、高精度に検査することができる。
【００３８】
以上、本発明の欠陥検査装置及び欠陥検査方法について、好ましい実施形態を示して説明したが、本発明に係る欠陥検査装置及び欠陥検査方法は、上述した実施形態にのみ限定されるものではなく、本発明の範囲で種々の変更実施が可能であることは言うまでもない。
例えば、欠陥検査装置１は、銅張積層板１１の表面上に発生する欠陥を検査するが、被検査物は、銅張積層板１１に限定されるものではない。たとえば、フィルムやシートなどであってもよく、このようにすると、フィルムやシートなどの欠陥を高速に、かつ、高精度に検査することができる。
【符号の説明】
【００３９】
１  欠陥検査装置
３  画像処理手段  
４  欠陥検査手段  
１１  銅張積層板  
１２  搬送コンベア  
２１  光源  
２２  撮像手段  
３１  シェーディング補正処理部  
３２  ノイズフィルタ部  
３３  欠陥候補抽出部  
４１  欠陥候補サイズ計測部  
４２  スケーリング率変更部  
４３  欠陥検査部  
１１１、１１１ａ、１１１ｂ  大サイズ欠陥候補  
１１２、１１２ａ、１１２ｂ  小サイズ欠陥候補
３３１  ２値化処理部  
３３２  ラベリング処理部  
４３０  特徴量解析部  
４３１  欠陥種分類部  
４３２  欠陥良否判定部  
【図１】
2010217117.tif 000003
【図２】
2010217117.tif 000004
【図３】
2010217117.tif 000005
【図４】
2010217117.tif 000006