(57)【要約】【課題】繰り返しパターン上に存在する凹み状欠陥と突起状欠陥を識別する方法を提供する。【解決手段】繰返しパターンを有する基板を撮像して得られる濃淡画像中に含まれる欠陥を識別する方法であって、注目画素と代表的な繰返しピッチ分だけ離れた比較画素群の輝度を比較演算する比較演算処理を行う事により、パターン背景が除去された比較処理画像を取得し、該比較処理画像に２値化処理を施して明欠陥および暗欠陥の２値画像を得、得られた明欠陥２値画像と暗欠陥２値画像に膨張処理を施し、前記膨張処理を行った２つの画像のＡＮＤ演算処理を行い，前記ＡＮＤ演算処理を行ったＡＮＤ演算処理画像から凹み状欠陥と突起状欠陥を識別することを特徴とする欠陥識別方法。【選択図】図６
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
繰返しパターンを有する基板を撮像して得られる濃淡画像中に含まれる欠陥を識別する方法であって、注目画素と代表的な繰返しピッチ分だけ離れた比較画素群の輝度を比較演算する比較演算処理を行う事により、パターン背景が除去された比較処理画像を取得し、該比較処理画像に２値化処理を施して明欠陥および暗欠陥の２値画像を得、得られた明欠陥２値画像と暗欠陥２値画像に膨張処理を施し、前記膨張処理を行った２つの画像のＡＮＤ演算処理を行い，前記ＡＮＤ演算処理を行ったＡＮＤ演算処理画像から凹み状欠陥と突起状欠陥を識別することを特徴とする欠陥識別方法。
【請求項２】
前記膨張処理は、明欠陥２値画像に施す膨張処理の方向と、暗欠陥２値画像に施す膨張処理の方向を反対方向とすることによって、さらに前記明欠陥２値画像に施す膨張処理の方向と前記暗欠陥２値画像に施す膨張処理の方向を反対方向とすることをによって凹み状欠陥と突起状欠陥を識別することを特徴とする請求項１記載の欠陥識別方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、液晶パネル、プラズマディスプレイ等に使用されるデバイスに形成される繰返しパターン中の欠陥検査を行う際の欠陥識別方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
液晶パネル、プラズマディスプレイ、半導体ウェハ等などのデバイスは、部分的なパターンと同じものが全体に繰返し形成されているものが多く、その繰返しパターン中に含まれる欠陥を対象として検出する場合、例えば次のような処理により欠陥を検出していた。
【０００３】
まず、画像入力した繰返しパターンを有する原画像の各画素（ｘ、ｙ）を次式の処理を行う。
【０００４】
ｇ（ｘ、ｙ）＝Ｍｉｎ｛｜ｆ（ｘ、ｙ）−ｆ（ｘ＋Δｘ、ｙ）｜、｜ｆ（ｘ、ｙ）−ｆ（ｘ、ｙ−Δｙ）｜、｜ｆ（ｘ、ｙ）−ｆ（ｘ−Δｘ、ｙ）｜、｜ｆ（ｘ、ｙ）−ｆ（ｘ、ｙ＋Δｙ）｜｝＋Ａ・・・・・（１）
（１）の処理を行い、パターン消去を行う。ここで、ｇ（ｘ、ｙ）は処理後の位置（ｘ、ｙ）における輝度、ｆ（ｘ、ｙ）は処理前（原画像）の位置（ｘ、ｙ）における輝度、Δｘ、Δｙはｘ方向、ｙ方向の繰返し周期であり、例えば、｜ｆ（ｘ、ｙ）−ｆ（ｘ＋Δｘ、ｙ）｜は、注目画素（処理前（原画像）の位置（ｘ、ｙ）の画素ｆ（ｘ、ｙ））と、注目画素からｘ方向にΔｘだけ離れた位置における画素の輝度の差の絶対値を意味する。Ｍｉｎは各要素の最小のものを選択しすることを示している。Ａは処理後画像において基準濃度として加えられる定数であり、８ビット２５６階調の場合はその中央値である１２８とすることが多い。したがって、式（１）は、注目画素の輝度と、±Δｘだけ離れた左右方向の比較画素群および±Δｙだけ離れた上下方向の比較画素群の輝度との差の絶対値を取得し、その最小値に１２８を加えた値を処理後の位置（ｘ、ｙ）における輝度とする処理であることを意味する。
【０００５】
繰返しパターン中に含まれる欠陥画像にこのような処理を施すことによって、図１に示すように繰返しパターン中に含まれる欠陥画像は、輝度値約１２８の無地上に存在する欠陥画像（以下、比較処理画像）に変換することができ、比較処理画像に対して１２８を基準とした適当な閾値を設けて２値化処理を施すことにより、明欠陥、暗欠陥を抽出することができる。
【０００６】
しかし、前述のような従来の方法では、明欠陥、暗欠陥を抽出することはできても、欠陥種類を識別するには限界があるため、その欠陥の発生要因を特定することが困難で、製造工程に適切な対策が講じられることは稀であった。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明は上記の問題に鑑みなされたものであり、その課題とするところは、液晶パネル、プラズマディスプレイ等の繰返しパターンが形成されている検査対象物に含まれる欠陥種類を識別する欠陥識別方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の請求項１に係る発明は、繰返しパターンを有する基板を撮像して得られる濃淡画像中に含まれる欠陥を識別する方法であって、注目画素と代表的な繰返しピッチ分だけ離れた比較画素群の輝度を比較演算する比較演算処理を行う事により、パターン背景が除
去された比較処理画像を取得し、該比較処理画像に２値化処理を施して明欠陥および暗欠陥の２値画像を得、得られた明欠陥２値画像と暗欠陥２値画像に膨張処理を施し、前記膨張処理を行った２つの画像のＡＮＤ演算処理を行い，前記ＡＮＤ演算処理を行ったＡＮＤ演算処理画像から凹み状欠陥と突起状欠陥を識別することを特徴とする欠陥識別方法である。
【０００９】
本発明の請求項２に係る発明は、前記膨張処理は、明欠陥２値画像に施す膨張処理の方向と、暗欠陥２値画像に施す膨張処理の方向を反対方向とすることによって、さらに前記明欠陥２値画像に施す膨張処理の方向と前記暗欠陥２値画像に施す膨張処理の方向を反対方向とすることをによって凹み状欠陥と突起状欠陥を識別することを特徴とする請求項１記載の欠陥識別方法である。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、液晶パネル、プラズマディスプレイ等に使用されるデバイスに形成される繰返しパターン中の欠陥検査を行う際に欠陥の種類を識別することができるので、その発生要因を特定し、製造工程に適切な対策を促すことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
次に、本発明を実施するための最良の形態について説明する。図２は、本発明の繰返しパターンを有する基板の検査方法の実施形態を示した図である。本発明の検査方法は、搬送手段１により繰返しパターンを有する基板２を等速でＹ方向に搬送する。基板２に向け反射照明３が照射され、その正反射光をラインセンサカメラ４で捕らえる。また、基板２に向け透過照明６が照射され、その透過光をラインセンサカメラ７で捕らえる。ラインセンサカメラ４の映像信号は反射画像処理ユニット５に送られ、ラインセンサカメラ７の映像信号は透過画像処理ユニット８に送られる。反射画像処理ユニット５は画像入力部５１、注目画素と代表的な繰返しピッチ分だけ離れた比較画素群の輝度を比較演算処理する比較演算処理処理により、パターンが消去された比較処理画像を得る比較処理部５２、該比較処理画像に２値化処理を施して明欠陥、暗欠陥の候補を抽出する２値画像処理部５３、および演算処理を行うラベリング処理部５４を具備する。透過画像処理ユニット８についても同様である。
【００１２】
繰返しパターンを有する基板２を等速で搬送しつつ、ラインセンサカメラ４および７を駆動するとによって、各Ｙ座標毎にＸ座標方向のライン画像が順次撮像され、反射画像入力部５１および透過画像入力部８１に送られる。以下、図３を用いて反射画像処理ユニット５について説明する。
【００１３】
図３（ａ）は、反射照明３と反射撮像用ラインセンサカメラ４で凹み状欠陥を撮像する場合の概略図である。図の矢印の向きに基板が搬送される場合、図示したように凹み状欠陥の先頭部３１の曲面部においてラインセンサカメラに照射される照明の反射光の強度は、正反射光がラインセンサカメラに直接入射するために、凹み状欠陥の後方部３２におけるそれに比べ、著しく強くなる。
【００１４】
一方、図３（ｂ）は、反射照明３と反射撮像用ラインセンサカメラ４で突起状欠陥を撮像する場合の概略図である。図の矢印の向きに基板が搬送される場合、図示したように突起状欠陥の後方部３２の曲面部においてラインセンサカメラに照射される照明の反射光の強度は、正反射光がラインセンサカメラに直接入射するために、突起状欠陥の先頭部３１におけるそれに比べ、著しく強くなる。
【００１５】
図４は撮像された原画像を注目画素と代表的な繰返しピッチ分だけ離れた比較画素群の輝度を比較演算処理する比較演算処理処理により、パターンが消去された比較処理画像に
２値化処理を施して明欠陥、暗欠陥の候補を抽出した画像を模式的に示したもので、前記反射照明３と反射撮像用ラインセンサカメラ４によって、凹み状欠陥１２は明欠陥１５に続いて暗欠陥１６が対になって撮像され、一方、突起状欠陥１３では暗欠陥１６に続いて明欠陥１５が対になって撮像される。また、透過照明６および透過撮像用ラインセンサカメラ７によって（突起状欠陥、凹み状欠陥ではない）通常の明欠陥１０、および（突起状欠陥、凹み状欠陥ではない）通常の暗欠陥１１が撮像された図を示す。ここで、矢印１９は画像を取り込む時間軸を示し、画像取り込みは図４の上から下に向かって取り込むものとする。
【００１６】
次に、検査方法を詳しく説明する。図６を用いて凹み状欠陥の検出を例として説明する。図６（ａ）は図５の原画像をパターン背景を除去し、明欠陥を２値化処理したもので、図６（ｂ）は図５の原画像をパターン背景を除去し、暗欠陥を２値化処理した画像を示す。ここで、前記２値化処理された明欠陥１０および１５と暗欠陥１１および１６は共に論理１で背景を論理０とする。
【００１７】
図６（ｃ）は図６（ａ）の明欠陥２値画像を膨張処理したもので図８（ａ）に示す下方向（ここで云う下方向とは画像の取り込み時刻が遅い時刻）に行われる。
【００１８】
図６（ｄ）は暗欠陥２値画像を膨張処理したもので図８（ｂ）に示す上方向（ここで云う上方向とは画像の取り込み時刻が早い時刻）に行われる。
【００１９】
ここで云う膨張処理とは、図８に示す３×６サイズの膨張処理を行っているが、適用する膨張処理のサイズは３×６に限定されるものではなく、ｍ×ｎサイズと一般化できることはいうまでもない。また、注目画素の位置についても図示した位置に限定されるものではなく、任意に選択可能であるものとする。
【００２０】
さらに前記膨張処理によって得られた図６（ｃ）の明欠陥膨張処理画像２２と図６（ｄ）の暗欠陥膨張処理画像２３のＡＮＤ演算処理を行い、その結果図６（ｅ）のＡＮＤ演算処理画像２４−１および２４−２を得る。
【００２１】
ここで、前記ＡＮＤ処理画像２４−２は突起状欠陥１３の一部が残っているがサイズとしては極小であるので、通常用いられている細線除去技術を使って除去する。結果として図６（ｅ）の凹み状欠陥図のＡＮＤ処理画像２４−１が、凹み状欠陥１２として識別される。
【００２２】
また、次の方法によっても凹み欠陥は検出できる。図６（ｃ）と図６（ｄ）のＮＡＮＤ演算処理によってＮＡＮＤ演算処理画像を得た後、前記ＮＡＮＤ処理画像と図６（ａ）とのＡＮＤ演算処理画像（ＡＮＤ演算処理画像１）を得、さらに図６（ａ）と前記ＡＮＤ演算処理画像１の引き算処理することによって凹み欠陥が検出できる。同様に、前記ＮＡＮＤ処理画像と図６（ｂ）とのＡＮＤ演算処理画像（ＡＮＤ演算処理画像２）を得、さらに図６（ｂ）と前記ＡＮＤ演算処理画像２の引き算処理することによって凹み欠陥が検出できる。
【００２３】
さらに次の方法によっても凹み欠陥は検出できる。すなわち図６の（ｅ）のＡＮＤ処理画像２４−１およびＡＮＤ処理画像２４−２を論理０、背景を論理１に反転し、該反転画像と図６（ａ）のＡＮＤ演算処理を行ってＡＮＤ処理画像（ＡＮＤ処理画像３）を得、図６（ａ）と前記得られたＡＮＤ処理画像（３）の引き算を行い、その結果得られた画像を凹み欠陥と識別することもできる。あるいは該反転画像と図６（ｂ）のＡＮＤ演算処理を行ってＡＮＤ処理画像（ＡＮＤ処理画像４）を得、図６（ｂ）と前記得られたＡＮＤ処理画像（４）の引き算を行い、その結果得られた画像を凹み欠陥と識別することもできる。
【００２４】
次に、図７を用いて突起状欠陥の検出を例として説明する。図７（ａ）は図６（ａ）と同じく図５の原画像をパターン背景を除去し、明欠陥を２値化処理したもので、図７（ｂ）は図５の原画像をパターン背景を除去し、暗欠陥を２値化処理した画像を示す。ここで、前記２値化処理された明欠陥１０および１５と暗欠陥１１および１６は共に１で背景を０とする。
【００２５】
図７（ｃ）は図７（ａ）の明欠陥２値画像を膨張処理したもので図８（ａ）に示す方向とは逆に、図９（ａ）に示す上方向（ここで云う上方向とは画像の取り込み時刻が早い時刻）に行われる。
【００２６】
図７（ｄ）は暗欠陥２値画像を膨張処理したもので図９（ｂ）に示す下方向（ここで云下方向とは画像の取り込み時刻が遅い時刻）に行われる。
【００２７】
さらに前記膨張処理によって得られた図７（ｃ）の明欠陥膨張処理画像２５と図７（ｄ）の暗欠陥膨張処理画像２６のＡＮＤ演算処理を行い、その結果図７（ｅ）のＡＮＤ演算処理画像２７−１および２７−２を得る。
【００２８】
ここで、前記ＡＮＤ処理画像２７−２は凹み状欠陥１２の一部が残っているがサイズとしては極小であるので、通常用いられている細線除去技術を使って除去する。結果として図７（ｅ）の突起状欠陥のＡＮＤ処理画像２７−１が、突起状欠陥１３として識別される。
【００２９】
突起状欠陥の検出においても、上記凹み状欠陥の検出の別の方法で述べたと同様に前記検出とは別の方法で検出できる。
【００３０】
図６（ｅ）の凹み状欠陥のＡＮＤ処理画像２４−１および図７（ｅ）突起状欠陥のＡＮＤ画像２７−１は共に凹み状欠陥１２、突起状欠陥１３そのものではないが、欠陥が発生している位置を示している。
【００３１】
また、通常の明欠陥１０および通常の暗欠陥は図６（ａ）および図６（ｂ）から（または図７（ａ）および図７（ｂ）から欠陥のサイズが凹み状欠陥１２、突起状欠陥１３よりもはるかに大きいことから検出が容易に行える。
【００３２】
以上のように、本発明の方法によれば、凹み状欠陥と突起状欠陥の種類を識別することができ、製造工程に適切な対策が講じられることができる。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】明欠陥、暗欠陥を抽出する方法の説明図
【図２】本発明に係る基板の検査方法を示した図。
【図３】本発明に係る凹み状欠陥および突起状欠陥を撮像する方法を示す概略図。
【図４】本発明に係る明欠陥、暗欠陥の候補を抽出した画像を示す図。
【図５】本発明に係る凹み状欠陥と突起状欠陥を検出する方法を説明するための撮影さ          れた原画像を模式的に示した図。
【図６】本発明に係る凹み状欠陥を検出する方法を示す説明図。（ａ）は原画像の明欠陥二値化画像を示す。（ｂ）は原画像の暗欠陥二値化画像を示す。（ｃ）は明欠陥の膨張処理を示す。（ｄ）は暗欠陥の膨張処理を示す。（ｅ）は（ｃ）と（ｄ）のＡＮＤ演算処理を行い、検出された凹み状欠陥を示す。
【図７】本発明に係る突起状欠陥を検出する方法を示す説明図。
【図８】本発明に係る膨張処理を示す図で暗欠陥を上方向に、明欠陥を下方向に膨張することを示す説明図。
【図９】本発明に係る膨張処理を示す図で明欠陥を上方向に、暗欠陥を下方向に膨張することを示す説明図。
【符号の説明】
【００３４】
１・・・  搬送手段
２・・・  繰返しパターンを有する基板
３・・・  反射照明
４・・・  反射撮像用ラインセンサカメラ
５・・・  反射画像処理ユニット
６・・・  透過照明
７・・・  透過撮像用ラインセンサカメラ
８・・・  透過画像処理ユニット
３１・・・欠陥の先頭部
３２・・・欠陥の後方部
１０・・・通常の明欠陥
１１・・・通常の暗欠陥
１２・・・凹み状欠陥
１３・・・突起状欠陥
１５・・・明欠陥
１６・・・暗欠陥
１７・・・画像を取り込む時間軸
２２・・・明欠陥の膨張処理
２３・・・暗欠陥の膨張処理
２４−１・・・２２と２３の画像のＡＮＤ演算処理後の画像
２４−２・・・２２と２３の画像のＡＮＤ演算処理後の画像のうち突起状欠陥の一部
２７−１・・・２５と２６の画像のＡＮＤ演算処理後の画像
２７−２・・・２５と２６の画像のＡＮＤ演算処理後の画像のうち凹み状欠陥の一部
２５・・・明欠陥の膨張処理（２２とは逆方向）
２６・・・暗欠陥の膨張処理（２３とは逆方向）
５２・・・比較処理部
５３・・・２値画像処理部
５４・・・ラベリング処理部
８１・・・画像入力部
８２・・・比較処理部
８３・・・２値画像処理部
８４・・・ラベリング処理部
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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