(57)【要約】【課題】検査対象の画像における特定方向のパターンを除去することにより、欠陥の誤検出を防止する。【解決手段】検査対象となるパターンを有する基板１１を撮像して元画像５１を得る撮像工程Ｓ１と、元画像５１を、基板１１のパターン方向の成分を用いて平均化して平均化画像５２を生成する指向性平均化処理工程Ｓ２と、元画像５１と平均化画像５２との各画素の差分を算出して差分画像５３を生成する差分処理工程Ｓ３と、差分画像を２値化した２値化画像５４を生成する２値化処理工程Ｓ４と、２値化画像５４から基板１１の欠陥を判定する欠陥判定工程Ｓ５と、を備えている。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
パターンを有する検査対象を撮像して元画像を得る撮像工程と、
前記元画像を、前記検査対象のパターン方向の成分を用いて平均化して平均化画像を生成する指向性平均化処理工程と、
前記元画像と前記平均化画像との各画素の差分を算出して差分画像を生成する差分処理工程と、
前記差分画像を２値化した２値化画像を生成する２値化処理工程と、
前記２値化画像から前記検査対象の欠陥を判定する欠陥判定工程と、を備えたことを特徴とする欠陥検出方法。
【請求項２】
前記指向性平均化処理工程は、前記元画像に、任意のパターン方向の成分を抽出可能な複数画素×複数画素の指向性平均化フィルタを用いて平均化を行うことを特徴とする請求項１に記載の欠陥検出方法。
【請求項３】
パターンを有する検査対象を撮像して元画像を得る撮像手段と、
前記元画像を、前記検査対象のパターン方向の成分を用いて平均化して平均化画像を生成する指向性平均化処理手段と、
前記元画像と前記平均化画像との各画素の差分を算出して差分画像を生成する差分処理手段と、
前記差分画像を２値化した２値化画像を生成する２値化処理手段と、
前記２値化画像から前記検査対象の欠陥を判定する欠陥判定手段と、を備えたことを特徴とする欠陥検出装置。
【請求項４】
前記撮像手段による撮像のために前記検査対象を照らす照明手段を更に備え、
前記照明手段は、ＬＥＤリング照明で構成されていることを特徴とする請求項３に記載の欠陥検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検査対象を撮像した画像を基づき検査対象の欠陥を検出する欠陥検出方法および欠陥検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、撮像した検査対象の画像に２値化処理を施し、得られた２値化画像の高輝度の画素（白い部分）を膨張させて所定の大きさになったものを検出領域に設定し、その検出領域に濃淡処理を行なって強調された濃淡に基づいてクラック（欠陥）候補を抽出し、抽出した欠陥候補の長さが一定以上のものを欠陥とするクラック検査方法（欠陥検出方法）が知られている。
この欠陥検出方法では、表面の凹凸は連続性が無く、画像処理の結果が「点」として認識されるため、一定以上の長さのものを選択することによって画像の輝度斑の影響をうけずに、欠陥が検出できるようになっている。
【特許文献１】特開２００８−０８２８６０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかし、このような欠陥検出方法では、濃淡処理の際、輝度値の差が大きい箇所が強調された画像となるため、例えば、電子回路等の配線パターンのような検査対象では、配線のエッジ部分が強調されてしまい、これを欠陥であると誤検出してしまうという問題があった。
【０００４】
本発明は、検査対象の画像における特定方向のパターンを除去することにより、欠陥の誤検出を防止することのできる欠陥検出方法および欠陥検出装置を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の欠陥検出方法は、パターンを有する検査対象を撮像して元画像を得る撮像工程と、元画像を、検査対象のパターン方向の成分を用いて平均化して平均化画像を生成する指向性平均化処理工程と、元画像と平均化画像との各画素の差分を算出して差分画像を生成する差分処理工程と、差分画像を２値化した２値化画像を生成する２値化処理工程と、２値化画像から検査対象の欠陥を判定する欠陥判定工程と、を備えたことを特徴とする。
【０００６】
本発明の欠陥検出装置は、パターンを有する検査対象を撮像して元画像を得る撮像手段と、元画像を、検査対象のパターン方向の成分を用いて平均化して平均化画像を生成する指向性平均化処理手段と、元画像と平均化画像との各画素の差分を算出して差分画像を生成する差分処理手段と、差分画像を２値化した２値化画像を生成する２値化処理手段と、２値化画像から検査対象の欠陥を判定する欠陥判定手段と、を備えたことを特徴とする。
【０００７】
これらの構成によれば、少なくとも１のパターン方向の成分が強調された平均化画像が生成され、これと元画像との差分を算出することで、画像の輝度斑および元画像におけるパターン方向の成分が除去された差分画像を生成することができる。これにより、例えば、電子回路基板等の配線パターンを有する検査対象においても、差分画像における回路配線のエッジ部分の輝度を弱めることができるため、これを欠陥であると誤検出することがない。
【０００８】
この場合、指向性平均化処理工程は、元画像に、任意のパターン方向の成分を抽出可能な複数画素×複数画素の指向性平均化フィルタを用いて平均化を行うことが好ましい。
【０００９】
この構成によれば、簡単な計算処理で平均化画像を生成することができ、元画像の任意の方向のパターンを除去することができる。
【００１０】
この場合、撮像手段による撮像のために検査対象を照らす照明手段を更に備え、照明手段は、ＬＥＤリング照明で構成されていることが好ましい。
【００１１】
この構成によれば、均一に検査対象を照らすことができ、均一な輝度分布を持つ元画像を生成することができる。これにより、正確な欠陥検査を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、添付図面を参照して、本発明の一実施形態に係る欠陥検出方法を適用した欠陥検出装置について説明する。この欠陥検出装置は、配線パターンが形成された基板（電子回路基板等）を撮像し、その撮像した画像から基板上のメッキ部のシミや傷、ソルダーレジスト部の異物混入、塗布斑等の欠陥の有無を検査するものである。
【００１３】
図１に示すように、欠陥検出装置１は、検査対象である基板１１を撮像するＣＣＤカメラ１２（撮像手段）と、基板１１を照らすＬＥＤリング照明１３（照明手段）と、基板１１を平坦に吸着保持する吸着テーブル１４と、吸着テーブル１４上の基板１１に吸引力を作用させる真空吸引ポンプ１５と、を備えている。なお、撮像手段は、ＣＣＤカメラ１２に限られたものではなく、ＣＭＯＳカメラ等、他の撮像方式の撮像手段を用いてもよい。
【００１４】
吸着テーブル１４と真空吸引ポンプ１５とは、真空吸引チューブ１６により接続され、吸着テーブル１４上に導入された基板１１は、真空吸引ポンプ１５を駆動することで吸着テーブル１４上に吸着セットされる。これにより、高い水平精度をもって、歪みのない基板１１の全体画像５０（元画像５１）を得ることができる（図３参照）。なお、詳細は後述するが、全体画像５０とは、基板１１全体の撮像画像を指す。また、これも詳細は後述するが、元画像５１とは、全体画像５０を分割設定した小エリア３２内の画像を指す。
また、撮像用の照明としてＬＥＤリング照明１３を用いることで、均一に基板１１を照らすことができ、均一な輝度分布を持つ全体画像５０（元画像５１）を生成することができるため、正確な欠陥検査を行うことができる。
【００１５】
図２（ａ）に示すように、欠陥検出装置１は、画像処理手段２（パーソナルコンピュータ）を備えており、画像処理手段２は、画像処理のための作業領域（一時記憶領域）として使用されるＲＡＭ２１と、画像処理に用いる各種データおよび各種プログラム（後述する検査アルゴリズム等）を記憶（保存）するＨＤＤ２２と、ＨＤＤ２２に記憶されたプログラム等に従い、各種データを演算処理するＣＰＵ２３と、ＣＰＵ２３による各種処理を行うための制御プログラムおよび制御データを記憶するＲＯＭ２４と、を有している。また、画像処理手段２には、キーボードやマウス等の入力デバイス２５、ディスプレイ２６およびスピーカ２７が接続されており、画像処理手段２は、インターフェース（図示省略）を介して、ＣＣＤカメラ１２に接続されている。
【００１６】
そして、この欠陥検出装置１では、ＣＣＤカメラ１２により撮像した画像である元画像５１に対し画像処理手段２により様々な画像処理を施す。そして、画像処理手段２は、画像処理の結果得られる処理済み画像に基づいて、検査対象の良否を判定し、その判定結果を出力するようになっている。なお、請求項にいう「指向性平均化処理手段」、「差分処理手段」、「２値化処理手段」および「欠陥判定手段」は、画像処理手段２を指す。
【００１７】
ここで、図２および図３を参照し、欠陥検出装置１による検査項目および検査範囲を規定する検査アルゴリズムについて説明する。ユーザは、先ず、欠陥検査の前処理として、各種検査アルゴリズムの設定を行う。各種検査アルゴリズムの設定は、撮像範囲となる各検査エリア３１と、各検査エリア３１（正確には、各小エリア３２）における検出すべき欠陥の検査項目（欠陥の種類）と、各検査項目の２値化処理方法と、２値化処理方法において検出する検出色と、２値化処理方法において用いる閾値と、を画像処理手段２の入力デバイス２５を用いて入力する。入力された各種検査アルゴリズムは、ＨＤＤ２２に格納される。
【００１８】
各検査エリア３１は、撮像範囲をディスプレイ２６上で確認しながら、入力デバイス２５を用いて矩形の範囲を指定することで設定される。本実施形態では、検査項目ごとに基板１１の検査範囲を設定しており、基板１１を６つの検査エリア３１に分割し（図３（ａ）参照）、それぞれの検査エリア３１ごとにＣＣＤカメラ１２で撮像を行なう。なお、検査エリア３１の分割数は、任意である。この各検査エリア３１には、特に図示しないが、アライメントマークがマーキングされており、このアライメントマークを基準にして各検査エリア３１の正確な位置を認識できるようになっている。なお、各検査エリア３１は、その範囲を規定する複数（４つ）の座標（数値）を、キーボードを用いて入力するようにしてもよい。
【００１９】
ＣＣＤカメラ１２により撮像された６つの検査エリア３１の撮像画像は、画像処理手段２により、一の全体画像５０に結合される。そして、この全体画像５０を、基板１１の配線パターンの方向ごとに、且つ僅かに生じる輝度斑の悪影響が生じにくい最適な範囲となるように、複数の小エリア３２に分割設定される（図３（ａ）および（ｂ）参照）。具体的には、配線パターンが存在しない一様な面から成る範囲（広範囲パターン）や、垂直な配線パターンが形成されている範囲（垂直配線パターン）等を、小エリア３２として設定する。この設定は、ユーザが、全体画像５０をディスプレイ２６上で確認しながら、入力デバイス２５を用いて矩形の範囲を指定することで行われる。なお、上記の検査エリア３１と同様に、座標を入力するようにしてもよい。
【００２０】
検査項目は、小エリア３２ごとに複数設定可能となっており、具体的な検査項目としては、基板１１の小エリア３２（のソルダーレジスト部４２等）への白異物や黒異物の混入等が挙げられる。その他にも、基板１１上のソルダーレジスト部４２の欠け等の欠陥、メッキ部のシミや傷等も検査項目として設定することができる（図示省略）。
【００２１】
２値化処理方法は、検査項目ごとに設定可能となっており、本実施形態では、２値化処理方法として、固定閾値法、自動２値化法および可変閾値法を用いている。
固定閾値法の閾値は、検出したい欠陥の輝度と元画像５１の配線パターンの平均輝度からの差分から求める。自動２値化法の閾値は、輝度値のヒストグラム分布から領域分けを行って求めている。他方、可変閾値法の閾値は、詳細は後述するが、各画素の輝度値に基づいて、画像処理手段２により自動的に設定される。なお、これらの閾値の求め方は、一例であり、モード法、判別分析法等の既知の手法や、ユーザが実験或いは経験等に基づいて求めてもよい。また、検出したい欠陥の輝度値は、予め欠陥のサンプルを用いて求めておく。
【００２２】
２値化処理は、設定した閾値により行われ、２値化処理により得られた２値化画像５４において、検査項目（欠陥の種類）の輝度値に応じて設定された検出色（「白」或いは「黒」のいずれか）を検出するようになっている。例えば、背景に比べて輝度値が高い白色の欠陥である場合、２値化画像５４では、白く表示されるため、「白」を、欠陥として認識するように設定する。これにより、欠陥の誤検出を防止し、効率よく且つ確実に欠陥検査を行うことができる。なお、白異物や黒異物の混入等以外にも、例えば、基板１１上のソルダーレジスト部４２の欠け等の欠陥や、メッキ部のシミや傷等の検査項目についても、それらの輝度値に応じて検出する値（「白」或いは「黒」）を設定することができる。
【００２３】
また、２値化処理方法として、輝度斑が少ない面や、配線パターンが存在しない一様な面（広範囲パターン）に対しては、固定閾値法や自動２値化法によって、基板１１上の欠陥検出を行うように設定される。他方、輝度斑が比較的大きいエリアでは、固定閾値法等で欠陥を検出することが困難であるため、可変閾値法による欠陥検査を行うように設定される。
しかし、可変閾値法では、後述する平均化画像５２の生成の際に、輝度値の差が大きい箇所が強調された画像となるため、配線パターンを有する画像では、配線のエッジ部分が強調されてしまい、これを欠陥であると誤検出してしまうという問題があった。そこで、本実施形態では、以下のような、元画像５１に含まれる配線パターンの影響を打ち消すための画像処理を行うことで、正確な欠陥検出ができる。
【００２４】
図４を参照して、欠陥検出装置１（画像処理手段２）による欠陥検出方法について詳細に説明する。ここでは、具体例として、配線部４１とソルダーレジスト部４２とで構成された縦縞の配線パターンの中に円形の異物４３（気泡等、白色）が混入している基板１１（小エリア３２）の欠陥検出について説明する。欠陥検出方法は、上記の小エリア３２ごとに予め設定した、画像処理手段２内のＨＤＤ２２に格納されている各種検査アルゴリズムの中から最適なプログラムが適用される（図２（ｂ）参照）。プログラムは作業領域であるＲＡＭ２１に展開され、ＣＰＵ２３により各種処理が行われる。
【００２５】
この欠陥検出方法は、配線パターンを有する基板１１を撮像して元画像５１を得る撮像工程Ｓ１と、元画像５１を、基板１１の配線パターン方向の成分を用いて平均化して平均化画像５２を生成する指向性平均化処理工程Ｓ２と、元画像５１と平均化画像５２との各画素の差分を算出して差分画像５３を生成する差分処理工程Ｓ３と、差分画像５３を２値化した２値化画像５４を生成する２値化処理工程Ｓ４と、２値化画像５４から基板１１の欠陥を判定する欠陥判定工程Ｓ５と、を備えている。
【００２６】
先ず、撮像工程Ｓ１では、基板１１を吸着セットした後に、ＬＥＤリング照明１３を点灯させ、上記したように、ＣＣＤカメラ１２により６つの検査エリア３１を撮像し全体画像５０を生成し、その結果から元画像５１が得られる（図４（ａ）参照）。
【００２７】
続いて行われる指向性平均化処理工程Ｓ２では、ＲＡＭ２１に記憶された元画像５１に対し、指向性平均化フィルタＦを用いて所定の計算を実施することで平均化画像５２を生成する（図４（ｂ）参照）。この例における指向性平均化フィルタＦは、３×３行列となっており、この行列の左から２列目が全て「１」で、その他の行列の要素は「０」となっている（図５（ｂ）参照）。なお、指向性平均化フィルタＦは、上記した検査アルゴリズムの設定の際に、小エリア３２の配線パターン方向に応じたものを設定しておく。
【００２８】
ここで、図５を参照して、平均化画像５２の生成について説明する。平均化画像５２は、周知の平均化処理における、いわゆる畳み込みフィルタ処理によって算出される。例えば、平均化画像５２の画素Ｃ´３は（各マスは画素に該当し、各マス中の文字は輝度値に該当する）、以下の式で求めることができる。
Ｃ´３＝（Ｂ２×ａ１＋Ｂ３×ａ２＋Ｂ４×ａ３
＋Ｃ２×ｂ１＋Ｃ３×ｂ２＋Ｃ４×ｂ３
＋Ｄ２×ｃ１＋Ｄ３×ｃ２＋Ｄ４×ｃ３）÷Ｍ
（Ｍ＝ａ１＋ａ２＋ａ３＋ｂ１＋ｂ２＋ｂ３＋ｃ１＋ｃ２＋ｃ３）
このような簡単な計算処理を元画像５１全域（小エリア３２）に対して行うことで、平均化画像５２が生成される。これにより、配線パターンの方向（縦方向）の成分（画素）のみを用いて、平均化を行うことができる。なお、配線パターンが、横方向である場合は、行列の２行目が全て「１」に、斜め方向である場合は、その角度に対応する対角線の要素が「１」となっている指向性平均化フィルタＦを用いる（図６（ａ）参照）。また、特に説明はしないが、平均化画像５２の最端に位置する画素に対しては、例外処理を行っている。
【００２９】
このように、生成された平均化画像５２は、配線パターン方向（この例では縦方向）の成分（画素）のみが強調された画像となる（図４（ｂ）参照）。したがって、元画像５１の縦縞の配線パターンは、平均化後の平均化画像５２でも、はっきりとしたラインを維持していると共に、異物４３のエッジ部分の縦方向の成分のみが強調される。なお、本実施形態では、１の配線パターン方向でのみ平均化を行っているが、検査対象が複数方向の配線パターンを有する場合、複数の配線パターン方向で平均化を行ってもかまわない。また、指向性平均化フィルタＦの行数および列数を更に増やすことで、詳細な角度の配線パターンの方向を指定することができる。例えば、図６（ｂ）に示す指向性平均化フィルタＦでは、約３０度の角度を持つ配線パターン方向に対応している。
【００３０】
次に、差分処理工程Ｓ３では、元画像５１と、生成した平均化画像５２との各々対応する画素の差分を算出することで差分画像５３を生成する。これにより、元画像５１と平均化画像５２とに存する撮像時の輝度斑や、配線部４１とソルダーレジスト部４２との各境界部分は、互いに打ち消し合って、異物４３の輪郭のみが残った差分画像５３を得ることができる（図４（ｃ）参照）。
【００３１】
２値化処理工程Ｓ４では、差分画像５３に２値化処理を施すことによって、異物４３のエッジ部分が強調表示された２値化画像５４を生成する（図４（ｄ）参照）。この２値化処理は、差分画像５３の各画素について行われ、画素ごとの最適な閾値は、平均化画像５２の該当画素の輝度値に、検出したい異物４３の輝度変化量を加えた値を用いている。なお、検出したい異物４３の輝度値は、予め異物４３のサンプルを用いて求めておく。この工程により、異物４３を明確に認識できるようになるため、画像処理手段２による認識精度を高めることができる。
なお、この２値化処理は、画素ごとではなく、小エリア３２ごとに設定される閾値に基づいて行ってもよい。また、閾値は、モード法や判別分析法等の既知の手法や、ユーザが実験或いは経験等に基づいて設定してもよい。
【００３２】
欠陥判定工程Ｓ５では、得られた２値化画像５４を用いて、強調表示された部分を認識し、ユーザに対して基板１１に欠陥が存在することを出力する。
本具体例では、異物４３は白色であり、背景（配線部４１とソルダーレジスト部４２）に比べて輝度値が高いため、２値化画像５４では、白く表示される（図４（ｄ）参照）。画像処理手段２は、この「白」に表示された部分を異物４３（欠陥）であると認識する。そして、画像処理手段２のディスプレイ２６への表示や、スピーカ等からの警告音、或いはログ出力等の手段により、ユーザに検出結果を報知する。なお、欠陥が検出されなかった場合、正常であった旨を報知するようにしてもよい。
【００３３】
以上の構成によれば、少なくとも１のパターン方向の成分が強調された平均化画像５２が生成され、これと元画像５１との差分を算出することで、画像の輝度斑および元画像５１におけるパターン方向の成分が除去された差分画像５３を生成することができる。これにより、例えば、電子回路基板等の配線パターンを有する基板１１でも、差分画像５３における回路配線のエッジ部分の輝度を弱めることができるため、これを欠陥であると誤検出することがない。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】本実施形態に係る欠陥検出装置の構成を示す模式図である。
【図２】画像処理手段のブロック図（ａ）および各種検査アルゴリズムの設定の説明図（ｂ）である。
【図３】本実施形態に係る検査対象である基板の検査エリア等（ａ）および小エリア（ｂ）を示す説明図である。
【図４】本実施形態に係る各画像処理中の画像の例を付加した欠陥検出方法のフローチャートである。
【図５】平均化画像の生成、指向性平均化フィルタについての説明図である。
【図６】他の指向性平均化フィルタを示した説明図である。
【符号の説明】
【００３５】
１１：基板、１３：ＬＥＤリング照明、４３：異物、５０：全体画像、５１：元画像、５２：平均化画像、５３：差分画像、５４：２値化画像、Ｆ：指向性平均化フィルタ
【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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【図６】
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