(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査対象物の撮像画像と，上記検査対象物の検査領域を定めた所定のマスク画像との論理積演算を行い，得られた検査画像に基づいて上記検査対象物の欠陥を検査する欠陥検査方法において，
予め，上記検査対象物と同種類の複数の試料の撮像画像からそれぞれ２値化画像を生成し，それら２値化画像の論理積演算によって固定マスク画像を生成する固定マスク画像生成工程と，
上記検査対象物の撮像画像を所定の濃度閾値に基づいて２値化する２値化工程と，
上記２値化工程で得られた２値化画像，又は上記２値化画像に所定の収縮処理を施して得られた収縮２値化画像と上記固定マスク画像生成工程で得られた固定マスク画像との論理和によって得られる画像を上記マスク画像とするマスク画像生成工程とを具備してなることを特徴とする欠陥検査方法。
【請求項２】
上記検査対象物が基材部面から隆起したパッド部を有するものであり，
上記所定の濃度閾値が，上記検査対象物の基材部の濃度と上記パッド部の濃度との間の値に設定され，
上記２値化工程において上記濃度閾値を用いて得られた２値化画像に所定量の収縮処理を施して上記収縮２値化画像を生成する請求項１記載の欠陥検査方法。
【請求項３】
予め設定された上記パッド部の所定部位の幅と，それに対応する上記２値化画像上の幅とが略同一となるように上記収縮処理を行う請求項２記載の欠陥検査方法。
【請求項４】
予め設定された上記パッド部の面積値と，それに対応する上記２値化画像上の面積値とが略同一となるように上記収縮処理を行う請求項２記載の欠陥検査方法。
【請求項５】
検査対象物の撮像画像と，上記検査対象物の検査領域を定めた所定のマスク画像との論理積演算を行い，得られた検査画像に基づいて上記検査対象物の欠陥を検査する欠陥検査装置において，
予め，上記検査対象物と同種類の複数の試料の撮像画像からそれぞれ２値化画像を生成し，それら２値化画像の論理積演算によって固定マスク画像を生成する固定マスク画像生成手段と，
上記検査対象物の撮像画像を所定の濃度閾値に基づいて２値化する２値化手段と，
上記２値化手段で得られた２値化画像，又は上記２値化画像に所定の収縮処理を施して得られた収縮２値化画像と上記固定マスク画像生成手段により得られた固定マスク画像との論理和によって得られる画像を上記マスク画像とするマスク画像生成手段とを具備してなることを特徴とする欠陥検査装置。
【請求項６】
上記検査対象物が基材部面から隆起したパッド部を有するものであり，
上記所定の濃度閾値が，上記検査対象物の基材部の濃度と上記パッド部の濃度との間の値に設定され，
上記２値化手段において上記濃度閾値を用いて得られた２値化画像に所定量の収縮処理を施して上記収縮２値化画像を生成する請求項５記載の欠陥検査装置。
【請求項７】
予め設定された上記パッド部の所定部位の幅と，それに対応する上記２値化画像上の幅とが略同一となるように上記収縮処理を行う請求項６記載の欠陥検査装置。
【請求項８】
予め設定された上記パッド部の面積値と，それに対応する上記２値化画像上の面積値とが略同一となるように上記収縮処理を行う請求項６記載の欠陥検査装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は，例えばプリント基板の配線パターンやボンディングパッド等の欠陥を検査する欠陥検査方法及びその装置に係り，詳しくは，検査対象物の撮像画像を所定のマスク画像でマスキングして得られた検査領域のみを対象として上記検査対象物の欠陥を検査する欠陥検査方法及びその装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
プリント基板等の表面にできた傷，異物，打痕，汚れ等の欠陥を検出する方法としては，従来より，検査対象物の撮像画像と良品画像との差分処理を行って画像全体にわたる両者の濃度差（絶対濃度の差）を求め，該濃度差が所定の閾値を超える部分を欠陥であると判定する方法が広く用いられている。また，本出願人は，検査対象物の撮像画像を局所領域に分割し，画素単位の濃度データがその画素の属する局所領域内の平均濃度から大きくかけ離れている場合にその画素を欠陥画素であると判断する，相対的な欠陥判定を用いた欠陥検査方法を開発し，既に特許出願を完了している（特願平１１−０６５２９７号）。この発明により，上記従来の良品画像を用いた判定方法における，生産ロット毎の濃度のバラツキなどによる誤判定の問題を解決することができた。
【０００３】
ところで，以上のような撮像画像を用いた欠陥検出においては，検査時間の短縮，位置決め誤差の排除などを目的として，マスキング処理を行って検査領域を特定の領域に絞り込むことが行われている。このマスキング処理は，検査対象物の撮像画像と，予め求められたマスク画像との論理積演算によって行われる。上記マスク画像の生成手順の一例を簡単に説明する。
▲１▼  まず，検査対象物と同種類の試料を用いて，基準となる画像Ｂを撮像する（図７参照）。
▲２▼  上記画像Ｂ上でアライメントマークを登録する（図７参照）。
▲３▼  同種類の試料を複数用いて，▲１▼と同様の画像を複数撮像し（Ａ１  〜Ａｎ  ），▲２▼で登録されたアライメントマークに基づいて位置補正を行う。
▲４▼  上記画像Ａ１  〜Ａｎ  に対して，比較的低い濃度レベル（例えば基材部の濃度とパッドｔｏｐ部の濃度との間の濃度値）で２値化を行い，それらの論理積をとって画像ＡＴ（Ａ）を得る。
▲５▼  搬送系の位置決め誤差，製品バラツキ，レジスト境界部のズレ量などを考慮し，上記画像ＡＴ（Ａ）に対して収縮処理や部分的削除などを行い，得られた画像をマスク画像Ｍとする（図８参照）。
【０００４】
この欠陥検出において検出対象としている欠陥は，例えばボンディングパッド等の表面上に存在する局部的な異常や大幅な欠けなどであるが，検査領域内にレジスト境界部など濃度勾配の大きな部分が存在すると，これを欠陥であると誤検出してしまう可能性がある。そこで，上記▲４▼，▲５▼の処理を行うことにより，検査対象物に位置決め誤差などが生じたとしても上記マスク画像Ｍによって決定される検査領域内に上記レジスト境界部などが入ってしまうことがない程度まで，検査領域を狭めている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
上記従来のマスキング方法では，各検査対象物に対して，予め生成された共通のマスク画像（以下，固定マスク画像という）を用いて，各検査対象物の撮像画像にマスキングを施している。このため，上記固定マスク画像は，位置決め誤差や製品バラツキを有する全ての検査対象物に適用可能であることが求められ，上記のように全検査対象物の検査領域の最大公約数的な領域となるようにする必要がある。
このようなことから，上記固定マスク画像によるマスキング処理を行った場合，各検査対象物の検査領域にはそれぞれ必ず不感帯（欠陥を検出できない領域）が生じる。その結果，外周に近い部分に存在する比較的小さい欠陥は，上記不感帯に隠れてしまい，検出できない可能性があった。一般的に，レジスト境界部はレジスト塗布の誤差が大きく（通常±２０μｍ〜５０μｍ程度），この部分に存在する欠陥は検査対象から除かれることになり，上記従来のマスキング方法を用いた欠陥検出では欠陥見逃しの可能性は非常に高い。
本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり，その目的とするところは，位置決め誤差や製品バラツキによる過検出を防止しつつ，欠陥見逃しの原因となる不感帯を極力小さくすることが可能なマスキング処理を用いた欠陥検出方法を提供することである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために，本発明は，検査対象物の撮像画像と，上記検査対象物の検査領域を定めた所定のマスク画像との論理積演算を行い，得られた検査画像に基づいて上記検査対象物の欠陥を検査する欠陥検査方法において，上記検査対象物の撮像画像を所定の濃度閾値に基づいて２値化する２値化工程と，上記２値化工程で得られた２値化画像，又は上記２値化画像に所定の収縮処理を施して得られた収縮２値化画像に基づいて上記マスク画像を生成するマスク画像生成工程とを具備してなることを特徴とする欠陥検査方法として構成されている。
本欠陥検査方法によれば，実際に欠陥検査の対象となる検査画像そのものに基づいて検査領域が決定されるため，欠陥見逃しの原因となる不感帯を無くすことが可能であり，また，位置決め誤差や製品バラツキによる過検出の問題も生じない。
さらに，予め，上記検査対象物と同種類の複数の試料の撮像画像からそれぞれ２値化画像を生成し，それら２値化画像の論理積演算によって固定マスク画像を生成する固定マスク画像生成工程を更に具備すると共に，上記マスク画像生成工程において，上記２値化画像又は上記収縮２値化画像と上記固定マスク画像生成工程で得られた固定マスク画像との論理和によって得られる画像を上記マスク画像とするように構成されているため，パッドなどの内部に存在する欠陥だけでなく，パターン欠損についても正確に検出することが可能となる。
また，生成されるマスク画像で得られる検査領域は，パッドと基材部との間の濃度勾配の大きい部分を含まず，且つなるべく広くとるために，パッドなどのｔｏｐ部と略同一とすることが望ましい。従って，上記２値化工程で用いられる濃度閾値を例えばパッドのｔｏｐ部外周の濃度にほぼ一致させることができる場合には，上記収縮処理は不要である。ただ，撮像画像の濃度は製品毎にバラツキがあることなどから，全ての検査対象物に対してそのような閾値設定をすることは困難であるから，上記濃度閾値を，上記検査対象物の基材部の濃度と上記パッド部の濃度との間の値に設定しておき，２値化画像に所定量の収縮処理を施して上記収縮２値化画像を生成するようにするのが現実的であり，且つ容易である。
ここで，上記収縮処理は，例えば，予め設定された上記パッド部の所定部位の幅若しくは面積と，それに対応する上記２値化画像上の幅若しくは面積とが略同一となるように行えばよい。
【０００７】
また，上記欠陥検査方法を実施可能な装置は，検査対象物の撮像画像と，上記検査対象物の検査領域を定めた所定のマスク画像との論理積演算を行い，得られた検査画像に基づいて上記検査対象物の欠陥を検査する欠陥検査装置において，上記検査対象物の撮像画像を所定の濃度閾値に基づいて２値化する２値化手段と，上記２値化手段で得られた２値化画像，又は上記２値化画像に所定の収縮処理を施して得られた収縮２値化画像に基づいて上記マスク画像を生成するマスク画像生成手段とを具備してなることを特徴とする欠陥検査装置として構成されている。
更に，予め，上記検査対象物と同種類の複数の試料の撮像画像からそれぞれ２値化画像を生成し，それら２値化画像の論理積演算によって固定マスク画像を生成する固定マスク画像生成手段を具備すると共に，上記マスク画像生成手段において，上記２値化画像又は上記収縮２値化画像と上記固定マスク画像生成手段で得られた固定マスク画像との論理和によって得られる画像を上記マスク画像とするように構成されており，パッドなどの内部に存在する欠陥だけでなく，パターン欠損についても正確に検出することが可能となる。
【０００８】
【発明の実施の形態】
以下，添付図面を参照して本発明の実施の形態及び実施例につき説明し，本発明の理解に供する。尚，以下の実施の形態及び実施例は，本発明を具体化した一例であって，本発明の技術的範囲を限定する性格のものではない。
ここに，図１は本発明の実施の形態に係るマスク画像生成方法の処理手順の一例を示すフロー図，図２は本発明の実施例に係るマスク画像生成方法の処理手順の一例を示すフロー図，図３は上記マスク画像生成方法を実施可能な装置Ａ１の概略構成を示すブロック図，図４は検査対象物上のボンディングパッドとマスク画像で設定される検査領域との関係を，従来技術（ａ），実施の形態（ｂ及びｃ），実施例（ｄ）それぞれについて示した図，図５は２値化処理と収縮処理の説明図，図６は上段が検査対象画像（左図）とその一断面における濃度分布（右図），中段が上記検査対象画面と従来の固定マスク画像とを重ねたもの（左図）とその一断面における濃度分布（右図），下段が上記検査対象画面と本実施の形態に係る方法で得られたマスク画像とを重ねたもの（左図）とその一断面における濃度分布（右図）を示した図である。
本実施の形態に係るマスク画像生成装置Ａ１は，本発明に係る欠陥検査装置の特徴部分を具現化した一例であり，図３に示すような概略構成を有する。
プリント基板等の検査対象物０は，ステージ１上にセットされ，照明２に照らされた状態でＣＣＤカメラ３によってその濃淡画像が撮像される。上記ＣＣＤカメラ３で撮像された画像は，画像検出処理部４を介して濃淡画像の形で画像メモリ５に記憶される。演算部６（２値化手段，マスク画像生成手段，固定マスク画像生成手段の一例）では，上記画像メモリ５に記憶されている画像を用いて後述する手順によりマスク画像が生成される。
【０００９】
続いて，図１を参照しながら，上記マスク画像生成装置Ａ１を用いて行われるマスク画像生成処理の手順の一例について説明する。
従来の欠陥検査方法では，検査対象物の欠陥検出処理を開始する前にその検査対象物と同種類の複数の試料を用いて固定マスク画像を生成しておき，実際の欠陥検査処理における各検査対象物のマスキングには上記予め生成された共通の固定マスク画像が用いられていた。しかしながら，本実施の形態では，マスク画像は，実際の欠陥検査処理の中で各検査対象物毎に生成される。
欠陥検査処理が開始されると，まず最初の検査対象物０がステージ１上にセットされ，ＣＣＤカメラ３にて撮像される。上記ＣＣＤカメラ３から上記画像検出処理部４を経て得られた検査対象画像Ａは，画像メモリ５内に格納される（ステップＳ１）。
続いて，演算部６により，上記画像メモリ５から上記検査対象画像Ａが読み出され，所定の濃度閾値を用いて２値化処理を施すことによって２値化画像Ｆ（Ａｌｏｗ）が生成される。ここで，上記濃度閾値は，図５に示すように，例えばボンディングパッドのｔｏｐ部と基材部との間の濃度に設定される（ステップＳ２；２値化工程の一例）。
更に，上記演算部６において，上記２値化画像Ｆ（Ａｌｏｗ）に対して，検査領域（マスク領域）がボンディングパッドのｔｏｐ部と略同一となるように収縮処理が施される（ステップＳ３；マスク画像生成工程の一例）（図５参照）。また，上記収縮処理に先立ってフィルタ処理（孤立点ノイズを除去するためのメディアンフィルタ処理など）を行ってもよい。上記収縮処理によって得られた収縮２値化画像ＥＦ（Ａｌｏｗ）が上記検査対象画像Ａのマスク画像となる。上記収縮処理により，ボンディングパッドのｔｏｐ部と基材部との間の濃度勾配の大きな部分が検査領域から外される。尚，上記収縮処理は，例えばボンディングパッドのｔｏｐ部の幅或いは面積を予め設定しておき，検査領域の幅或いは面積が上記設定値と一致するまで収縮を行うようにすればよい。
上記画像メモリ５内に格納されている上記検査対象画像Ａは，上記ステップＳ３で得られたマスク画像である収縮２値化画像ＥＦ（Ａｌｏｗ）との論理積演算によりマスキング処理され（ステップＳ４），得られた検査画像に基づいて次工程の欠陥検出処理が行われる。
【００１０】
上記ステップＳ３で得られたマスク画像の検査領域は，図４（ｂ）の斜線部に示すように，現在の検査対象画像におけるボンディングパッドのｔｏｐ部に等しい領域となる。本実施の形態に係るマスク画像生成処理では，実際に欠陥検査の対象となる検査対象画像そのものに基づいて検査領域が決定されるため，検査対象物毎のレジスト塗布ズレなどの影響はなく，従ってボンディングパッドの境界近傍にも不感帯は存在しない。従来の固定マスク画像では，検査対象物と同種類の複数の試料を用いてそれらの最大公約数的な領域を検査領域とするため，図４（ａ）に示すように，レジスト塗布ズレ許容範囲は検査領域から外れてしまい，その部分が不感帯となってしまう。
図６は，本実施の形態に係る方法と従来の固定マスクを用いた方法によってマスキングを行った結果を比較したものである。図６の上段は検査対象画像（左図）とその一断面における濃度分布（右図），中段は上記検査対象画面と従来の固定マスク画像とを重ねたもの（左図）とその一断面における濃度分布（右図），下段は上記検査対象画面と本実施の形態に係る方法で得られたマスク画像とを重ねたもの（左図）とその一断面における濃度分布（右図）である。図６上段の濃度分布図（検査対象画像）では，検査対象物のボンディングパッドのｔｏｐ部の幅は約１４．８画素となっているが，上記検査対象画面と従来の固定マスク画像とを重ねた中段の濃度分布図ではマスク幅は約１２．６画素となっており，実際のボンディングパッドのｔｏｐ部よりもかなり狭くなっている（即ち不感帯が生じる）ことが分かる。一方，上記検査対象画面と本実施の形態に係る方法で得られたマスク画像とを重ねた下段の濃度分布図では，マスク幅は実際のｔｏｐ部と同じ１４．８画素であり，本実施の形態に係る方法ではボンディングパッドのｔｏｐ部全面が検査領域となって不感帯が生じないことが分かる。
以上説明したように，本実施の形態に係るマスク画像生成方法を用いれば，欠陥見逃しの原因となる不感帯を無くすことが可能で，また，実際に欠陥検査の対象となる検査対象画像そのものに基づいて検査領域が決定されるため，位置決め誤差や製品バラツキによる過検出の問題も生じない。
尚，上記ステップＳ３における収縮処理は必須ではなく，例えばステップＳ２において，２値化に用いる濃度閾値をボンディングパッドのｔｏｐ部外周の濃度にほぼ一致させることができるのであれば，上記収縮処理は不要である。ただ，撮像画像の濃度は製品毎にバラツキがあることなどから，全ての検査対象物に対してそのような閾値設定をすることは困難であり，上述のように収縮処理によって検査領域をボンディングパッドのｔｏｐ部に合わせる方法が現実的である。
【００１１】
【実施例】
上記実施の形態に係るマスク画像生成方法を用いれば，パッドの内部に存在する欠陥については，その外周部分に存在する小さなものまで正確に検出することが可能である。しかしながら，上記実施の形態に係る方法では，パッドが大きく欠損しているような欠陥については検出できなかった。これは，実際に欠陥検査の対象となる検査対象画像そのものに基づいてマスク画像を生成しているため，パッドに欠損部分が存在すればその欠損部分を避けるように検査領域が設定されてしまうからである（図４（ｃ）参照）。
図２は，図１に示す上記実施の形態に係るマスク画像生成方法を更に改良し，パターン欠損についても検出できるようにしたものである。
ステップＳ１  〜Ｓ３については図１と全く同じであるため，説明は省略する。
上記実施の形態では，ステップＳ３で得られた収縮２値化画像ＥＦ（Ａｌｏｗ）をそのままマスク画像としたが，本実施例では，従来の欠陥検出において用いられていた固定マスク画像Ｍと上記収縮２値化画像ＥＦ（Ａｌｏｗ）との論理和によって得られる画像をマスク画像とする（ステップＳ３′）。尚，上記固定マスク画像Ｍは，欠陥検査処理を開始する前に上記従来の技術で説明した方法で予め生成しておく（ステップＳ０；固定マスク画像生成工程の一例）。
このような方法で生成したマスク画像の検査領域は，図４（ｄ）の網かけ部（図４（ａ）の検査領域Ａと図４（ｃ）の検査領域Ｂとの和）のようになるから，レジスト塗布部近傍の不感帯を排除しつつ，パターン欠損についても正確に検出することが可能である。
【００１２】
【発明の効果】
以上説明したように，本発明は，検査対象物の撮像画像と，上記検査対象物の検査領域を定めた所定のマスク画像との論理積演算を行い，得られた検査画像に基づいて上記検査対象物の欠陥を検査する欠陥検査方法において，上記検査対象物の撮像画像を所定の濃度閾値に基づいて２値化する２値化工程と，上記２値化工程で得られた２値化画像，又は上記２値化画像に所定の収縮処理を施して得られた収縮２値化画像に基づいて上記マスク画像を生成するマスク画像生成工程とを具備してなることを特徴とする欠陥検査方法として構成されているため，欠陥見逃しの原因となる不感帯を無くすことが可能であり，また，位置決め誤差や製品バラツキによる過検出の問題も生じない。
更に，予め，上記検査対象物と同種類の複数の試料の撮像画像からそれぞれ２値化画像を生成し，それら２値化画像の論理積演算によって固定マスク画像を生成する固定マスク画像生成工程を更に具備すると共に，上記マスク画像生成工程において，上記２値化画像又は上記収縮２値化画像と上記固定マスク画像生成工程で得られた固定マスク画像との論理和によって得られる画像を上記マスク画像とするように構成されているため，パッドなどの内部に存在する欠陥だけでなく，パターン欠損についても正確に検出することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態に係るマスク画像生成方法の処理手順の一例を示すフロー図。
【図２】本発明の実施例に係るマスク画像生成方法の処理手順の一例を示すフロー図。
【図３】上記マスク画像生成方法を実施可能な装置Ａ１の概略構成を示すブロック図。
【図４】検査対象物上のボンディングパッドとマスク画像で設定される検査領域との関係を，従来技術（ａ），実施の形態（ｂ及びｃ），実施例（ｄ）それぞれについて示した図。
【図５】２値化処理と収縮処理の説明図。
【図６】上段が検査対象画像（左図）とその一断面における濃度分布（右図），中段が上記検査対象画面と従来の固定マスク画像とを重ねたもの（左図）とその一断面における濃度分布（右図），下段が上記検査対象画面と本実施の形態に係る方法で得られたマスク画像とを重ねたもの（左図）とその一断面における濃度分布（右図）を示した図。
【図７】検査対象物の撮像画像の一例を模式的に示した図。
【図８】従来技術に係るマスク画像生成方法の説明図。
【符号の説明】
１…移動ステージ
２…照明
３…ＣＣＤカメラ
４…画像検出処理部
５…画像メモリ
６…演算部（２値化手段，マスク画像生成手段，固定マスク画像生成手段の一例）
【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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