(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像手段により撮像された被検査物の映像信号をＡ／Ｄ変換して濃淡画像データとするＡ／Ｄ変換手段と、濃淡画像データを記憶する画像記憶手段と、前記濃淡データにおけるパターン部分と背景部分の代表値であるパターン濃度と背景濃度を検出するパターン濃度検出手段と、前記濃淡データにおけるパターン部分の中心位置、主軸方向角、主軸方向長、主軸方向幅の特徴データを算出するパターン特徴抽出手段と、パターン部分の水平方向長、垂直方向長を算出して、パターン部分の画像を切り出すパターン切り出し処理手段と、良品パターンの形状データを予め記憶させておく良品形状記憶手段と、パターン特徴抽出手段により求められた良品パターンの中心位置、主軸方向角、主軸方向長、主軸方向幅の特徴データを予め記憶しておく良品特徴記憶手段と、検査対象物のパターン特徴データと良品特徴データに基づいて、良品形状データを検査対象物の状態に合わせるための補正データを算出する良品形状補正データ算出手段と、前記良品形状補正データ算出手段により算出される補正データと前記パターン濃度抽出手段により得られる濃度データを基に良品形状データから良品画像を生成する良品画像生成手段と、パターン切り出し画像と生成良品画像との差分により良品との比較を行う良品比較手段と、前記良品比較手段により得られた差分濃淡画像データを２値化画像データに変換する２値化処理手段と、前記２値化画像データを２値化連続画像領域毎に番号付けをするラベリング処理手段と、前記２値化連続画像領域毎に、前記記憶手段に記憶された濃淡画像データと前記２値化処理手段による２値画像データとに基づいて、複数の特徴量を求める複数特徴量算出手段と、前記複数特徴量を用いて欠陥判断結果を出力するパターン欠陥判断手段とを有することを特徴とするパターン欠陥検査装置。
【請求項２】
良品画像生成手段は、良品形状補正データ算出手段により算出される補正データとパターン濃度検出手段により得られる濃度データを基に良品画像を生成する際に、良品形状データの輪郭部分の濃度を検査対象物のパターンの輪郭部分の濃淡変化に応じて変化させ、濃淡画像として良品画像を生成することを特徴とする請求項１記載のパターン欠陥検査装置。
【請求項３】
多段階の濃度に分かれたパターンを有する検査対象物に対し、多段階に分かれたパターンの各部分の濃度を検出するパターン濃度検出手段と、多段階に分かれた各部分の良品形状データを記憶できる良品形状記憶手段とを有することを特徴とする請求項１記載のパターン欠陥検査装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像処理を用いて、印刷パターンにおける欠け、にじみ、汚れ等の欠陥の検査を行うパターン欠陥検査装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
パターン欠陥検査装置の従来例を図４，図５に基づいて説明する。
図４において、位置決めテーブル１上に載置された検査対象物２の上側方に照明手段３が設置され、検査対象物２の上側には撮像用のテレビカメラ５がテレビカメラ可動支持部４に支持されて設けられている。操作盤及び主コントローラからの指令により、判定制御手段６を介して、テレビカメラ５を制御するテレビカメラ制御手段７が作動され、テレビカメラ５の制御が行われる。窓枠制御手段８は、検査対象物２に応じて処理範囲を任意に設定する窓枠を出力する。Ａ／Ｄ変換手段９は、テレビカメラ５から入力された映像信号をＡ／Ｄ変換して濃淡画像データとする。点線で囲まれた部分のパターン欠陥検査制御部１０は、任意の２値化レベルをしきい値として、濃淡画像データを２値化画像データに変換する２値化処理手段４１と、パターン部分の画像を切り出すパターン切り出し処理手段４２と、パターン切り出し手段４２により求められた良品パターンの画像データを予め記憶しておく良品画像記憶手段４３と、パターン切り出し画像と良品画像との差分により良品との比較を行う良品比較処理手段４４と、前記良品比較処理手段４４によって差分２値化画像データを２値化連続画像領域毎に番号付けをするラベリング処理手段４５と、ラベリング処理手段４５により番号付けされた前記２値化連続画像領域毎に面積を算出する面積算出処理手段４６と、各２値化連続画像領域毎に算出された面積をしきい値処理してパターン欠陥判定を行い、しきい値以上の面積を有する２値化連続画像領域をパターン欠陥と判定し、しきい値未満の面積を有する２値化連続画像領域はパターン欠陥ではないと判定し、その結果を主コントローラに送出するパターン欠陥判断手段４７とを有する。
【０００３】
図５は、上記従来例の動作を示すフローチャートである。
ステップ＃２１において、パターン欠陥検査制御部１０の２値化処理手段４１が、窓枠制御手段８が出力した窓枠に基づいて、Ａ／Ｄ変換手段９からの濃淡画像データを２値化処理して、２値化画像データに変換し、ステップ＃２２に進む。
【０００４】
ステップ＃２２において、パターン切り出し処理手段４２が、前記２値化画像データにおけるパターン部分の中心位置、Ｘ方向長さ、Ｙ方向長さの特徴データを算出することにより、パターン部分の画像を切り出して、ステップ＃２３に進む。
ステップ＃２３において、良品画像記憶手段４３により予め登録しておいた良品画像をパターン切り出し画像と比較することにより差分２値画像を算出して、ステップ＃２４に進む。
【０００５】
ステップ＃２４において、ラベリング処理手段４５が、前記差分２値画像データにおける２値化連続画像領域毎に番号を付け、ステップ＃２５に進む。
ステップ＃２５において、面積算出処理手段４６が、番号付けされた前記２値化連続画像領域毎に面積を算出し、ステップ＃２６に進む。
ステップ＃２６において、パターン欠陥判断手段４７が、ステップ＃２５で算出された２値化連続画像領域毎の面積をしきい値と比較し、その面積がしきい値以上であれば、パターン欠陥であると判断して、ステップ＃２７に進み、その面積がしきい値未満であればパターン欠陥でないと判断して終了する。
【０００６】
ステップ＃２７において、パターン欠陥判断手段４７が、パターン欠陥であるとの判定結果を出力する。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上記の従来例では、２値画像の比較を基準として欠陥検出を行っているので、濃度変化が小さくて微妙な欠陥の検出が困難であったり、また、パターンの輪郭付近における欠陥検出も困難であるという問題を有する。
本発明は、上記の問題点を解決し、濃度変化が小さくて微小な欠陥を正確に検出し、パターンの輪郭付近においても正確に欠陥を判断できるパターン欠陥検査装置を提供するものである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明のパターン欠陥検査装置は、上記課題を解決するために、撮像手段により撮像された被検査物の映像信号をＡ／Ｄ変換して濃淡画像データとするＡ／Ｄ変換手段と、濃淡画像データを記憶する画像記憶手段と、前記濃淡データにおけるパターン部分と背景部分の代表値を検出するパターン濃度検出手段と、前記濃淡データにおけるパターン部分の特徴データを算出するパターン特徴抽出手段と、パターン部分の画像を切り出すパターン切り出し処理手段と、良品パターンの形状データを予め記憶させておく良品形状記憶手段と、パターン特徴抽出手段により求められた良品パターンの特徴データを予め記憶しておく良品特徴記憶手段と、検査対象物のパターン特徴データと良品特徴データに基づいて、良品形状データを検査対象物の状態に合わせるための補正データを算出する良品形状補正データ算出手段と、前記良品形状補正データ算出手段により算出される補正データと前記パターン濃度抽出手段により得られる濃度データを基に良品形状データから良品画像を生成する良品画像生成手段と、パターン切り出し画像と生成良品画像との差分により良品との比較を行う良品比較手段と、前記良品比較手段により得られた差分濃淡画像データを２値化画像データに変換する２値化処理手段と、前記２値化画像データを２値化連続画像領域毎に番号付けをするラベリング処理手段と、前記２値化連続画像領域毎に、前記記憶手段に記憶された濃淡画像データと前記２値化処理手段による２値画像データとに基づいて、複数の特徴量を求める複数特徴量算出手段と、前記複数特徴量を用いて欠陥判断結果を出力するパターン欠陥判断手段とを有することを特徴とする。
【０００９】
また、本発明の欠陥検査装置は、良品画像生成手段が、良品形状補正データ算出手段により算出される補正データとパターン濃度抽出手段により得られる濃度データを基に良品画像を生成する際に、良品形状データの輪郭部分を検査対象物のパターンの輪郭部分の濃淡変化に応じて形状補正し、濃淡画像として良品画像を生成するものである。
【００１０】
また、本発明の欠陥検査装置は、多段階の濃度に分かれたパターンを有する検査対象物に対し、多段階に分かれたパターンの各部分の濃度を検出するパターン濃度検出手段と、多段階に分かれた各部分の良品形状データを記憶できる良品形状記憶手段とを有することを特徴とする。
【００１１】
【発明の実施の形態】
図１は本発明のパターン欠陥検査装置の一実施例の構成を示すブロック図である。
図１において、位置決めテーブル１上に載置された検査対象物２の上側方に照明手段３が設置され、検査対象物２の上側には撮像用テレビカメラ５がテレビカメラ可動支持部４に支持されて設けられている。操作盤及び主コントローラからの指令により判定制御手段６を介して、テレビカメラ５を制御するテレビカメラ制御手段７が作動し、テレビカメラ５の制御が行われる。窓枠制御手段８は、検査対象物２に応じて処理範囲を任意に設定する窓枠を出力する。Ａ／Ｄ変換手段９では、テレビカメラ５から入力された映像信号をＡ／Ｄ変換し濃淡画像データが得られる。
【００１２】
本発明は、上記の手段によって得られた濃淡画像データを用いたパターン欠陥検査装置であって、以下図面を参照して説明する。
本発明の請求項１に記載の発明は、撮像手段５により撮像された被検査物２の映像信号をＡ／Ｄ変換して濃淡画像データとするＡ／Ｄ変換手段９と、濃淡画像データを記憶する画像記憶手段１１と、前記濃淡データにおけるパターン部分と背景部分の代表値であるパターン濃度、背景濃度を検出するパターン濃度検出手段１２と、前記濃淡データにおけるパターン部分の特徴データであるパターンの中心位置、主軸方向角、主軸方向長、主軸方向幅を算出するパターン特徴抽出手段１３と、パターン部分の画像を切り出すパターン切り出し処理手段１４と、良品パターンの形状データを予め記憶させておく良品形状記憶手段１５と、パターン特徴抽出手段１３により求められた良品パターンの主軸方向角、主軸方向長、主軸方向幅の特徴データを予め記憶しておく良品特徴記憶手段１６と、検査対象物のパターン特徴データと良品特徴データに基づいて、良品形状データを検査対象物の状態に合わせるための補正データを算出する良品形状補正データ算出手段１７と、前記良品形状補正データ算出手段により算出される補正データと前記パターン濃度抽出手段により得られる濃度データを基に良品形状データから良品画像を生成する良品画像生成手段１８と、パターン切り出し画像と生成良品画像との差分により良品との比較を行う良品比較手段１９と、任意の２値化レベルをしきい値として、良品比較手段により得られた差分濃淡画像データを２値化画像データに変換する２値化処理手段２０と、前記２値化画像データを２値化連続画像領域毎に番号付けをするラベリング処理手段２１と、前記２値化連続画像領域毎に、前記良品比較手段により得られた差分濃淡画像データと前記２値化処理手段による２値画像データとに基づいて、複数の特徴量を求める複数特徴量算出手段２２と、前記複数特徴量を用いて欠陥判断結果を出力するパターン欠陥判断手段２３とを有するものであり、検査対象物の形状や明るさに応じて良品形状データから良品濃淡画像を形成して、濃淡差分画像に対する欠陥検査を行うので、明るさの微妙な欠陥の検出が可能であり、さらに差分濃淡画像データに対して複数の特徴データから欠陥判断を行うので、高性能な欠陥検出が可能である。
【００１３】
請求項２に記載の発明は、良品画像生成手段１８は、良品形状補正データ算出手段１７により算出される補正データとパターン濃度検出手段１４により得られる濃度データを基に良品画像を生成する際に、良品形状データの輪郭部分の濃度を検査対象物のパターンの輪郭部分の濃淡変化に応じて変化させ、濃淡画像として良品画像を生成する請求項１記載のパターン欠陥検査装置であり、良品形状データから良品濃淡画像を形成して濃淡差分画像を生成する場合、輪郭部分の濃淡データを検査対象物の濃淡データの変化に応じて任意にデータ補正することにより、パターンの輪郭付近においても正確に欠陥判断することが可能である。
【００１４】
請求項３に記載の発明は、多段階の濃度に分かれたパターンを有する検査対象物に対し、多段階に分かれたパターンの各部分の濃度を検出するパターン濃度検出手段１２と、多段階に分かれた各部分の良品形状データを記憶できる良品形状記憶手段１５とを有する請求項１記載のパターン欠陥検査装置であり、多段階のパターンに対しても、その各パターンの濃度毎のパターン特徴データやパターン形状データを記憶しておくことにより、パターンの欠陥検出が可能となる。
【００１５】
次に本発明の動作を図２のフローチャートに基づいて説明する。
ステップ＃１において、テレビカメラ５からの映像信号がＡ／Ｄ変換手段９によって濃淡画像データに変換され、パターン欠陥制御部１０の画像記憶手段１１に記憶され、パターン濃度検出手段１２が濃淡画像データにおけるパターン部分と背景部分の濃度の代表値であるパターン濃度、背景濃度をそれぞれ検出して、ステップ＃２に進む。
【００１６】
ステップ＃２において、パターン特徴抽出手段１３が、前記濃淡データにおけるパターン部分の中心位置、主軸方向角、主軸方向長、主軸方向幅の特徴データを算出して、ステップ＃３に進む。
ステップ＃３において、パターン切り出し処理手段１４がパターン部分の水平方向長、垂直方向長を算出して、中心位置データを基にパターン部分の画像を切り出し、ステップ＃４へ進む。
【００１７】
ステップ＃４において、良品形状補正データ算出手段１７が、良品特徴記憶手段１６により予め記憶された良品パターンの主軸方向角、主軸方向長、主軸方向幅の特徴データと検査対象物のパターン特徴データから中心位置補正値、主軸方向補正角、主軸方向長補正比、主軸方向幅補正比の補正データを算出して、ステップ＃５に進む。
【００１８】
ステップ＃５において、良品画像生成手段１８が、良品形状記憶手段１５により予め記憶されたランレングスコード化された良品形状データを前記良品形状補正データに基づいて中心位置、回転角、主軸方向長、主軸方向幅を補正し、パターン濃度検出手段１２により算出された背景濃度の画像データに補正形状データをパターン濃度で描画して画像を生成し、検査対象物のパターン輪郭濃度変化に応じたフィルター処理を用いることにより輪郭部分の濃淡画像データを形成し、ステップ＃６に進む。
【００１９】
ステップ＃６において、良品比較手段１９が、パターン切り出し処理手段１３により得られたパターン切り出し画像と前記生成良品画像との差分濃淡画像データを算出し、ステップ＃７に進む。
ステップ＃７において、２値化処理手段２０が、良品比較手段１９により得られた差分濃淡画像データを２値化して２値化画像データに変換しステップ＃８に進む。
【００２０】
ステップ＃８において、ラベリング処理手段２１が、前記２値画像データを２値化連続画像領域毎に番号付けをして、ステップ＃９に進む。
ステップ＃９において、複数特徴量算出処理手段２２が、番号付けされた前記２値化連続画像領域毎に面積、平均濃度、主軸方向長、主軸方向幅の複数特徴量を算出し、ステップ＃１０に進む。
【００２１】
ステップ＃１０において、パターン欠陥判断手段２３が、ステップ＃９で算出された２値化連続画像領域毎の複数特徴量の組み合わせからなる論理回路の出力値をしきい値と比較し、その出力がしきい値以上であれば、パターン欠陥であると判断して、ステップ＃１１に進み、その出力がしきい値未満であればパターン欠陥でないと判断して終了する。
【００２２】
ステップ＃１１において、パターン欠陥判断手段２３が、パターン欠陥であるとの判定結果を出力する。
上記の手段のうちパターン濃度検出手段１２について図３を用いて説明する。図３は、２つの階調濃度をもつパターンを有する対象物における画像濃度のヒストグラム２４を示している。多段階の濃度に分かれたパターンを有する検査対象物に対しては、画像濃度２５を画像濃度のヒストグラム２４における度数２６の上下の規則性から画像濃度２５を背景領域と多段階に分かれたパターンの領域に分割できる。図３の場合においては、背景領域２７、パターンＡ領域２８、パターンＢ領域２９に分割できる。したがって、各領域の平均濃度を算出することにより、背景濃度３０、パターンＡ濃度３１、パターンＢ濃度３２をそれぞれ算出することができる。この場合、良品形状記憶手段１５は、各パターン領域の形状データを記憶していなければならない。
【００２３】
【発明の効果】
本発明のパターン欠陥検査装置は、パターン部分と背景部分の濃度の代表値と、パターン部分の特徴データと良品における特徴データとの比較により得られた補正データに基づき、良品形状データを基に検査対象物の状態に応じて輪郭部分の濃度データを補正し良品画像を生成することと、検査対象物の画像との差分濃淡画像から得られた２値化連続画像領域において、２値化画像データと差分濃淡画像データとから複数の特徴量を求め、これらの複数特徴量を用いて欠陥判断するので、明るさの微妙な欠陥の検出が可能となり、また、差分濃淡画像データに対して複数の特徴データからの欠陥判断を行っているので、高性能な欠陥検出が可能である。さらに、良品形状データから良品濃淡画像を形成して濃淡差分画像を生成する場合、パターンの輪郭部分の欠陥検出が著しく悪くなるが、本発明では良品画像の生成時、輪郭部分の濃淡データを検査対象物の濃淡データの変化に応じて任意にデータ補正するようにしたことにより、パターンの輪郭付近においても正確に欠陥判断することが可能である。また、多段階のパターンに対しても、その各パターン濃度毎のパターン特徴データやパターン形状データを記憶しておくことによりパターンの欠陥検出が可能となる。そのため、被検査対象物の印刷等のパターンにおいて、従来技術では困難であった欠け、にじみ、汚れ等の微小な欠陥を正確に判断でき、パターンの輪郭付近においても正確に判断できるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明のパターン欠陥検査装置の一実施例の構成を示すブロック図である。
【図２】図１の動作を示すフローチャートである。
【図３】多段階の濃度に分かれたパターンのパターン濃度の検出方法の説明図である。
【図４】従来例のパターン欠陥検査装置の構成を示すブロック図である。
【図５】図４の動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
５  テレビカメラ
９  Ａ／Ｄ変換回路
１１  濃淡画像記憶回路
１２  パターン濃度検出手段
１３  パターン特徴抽出手段
１４  パターン切り出し手段
１５  良品形状記憶手段
１６  良品特徴記憶手段
１７  良品形状補正データ算出手段
１８  良品画像生成手段
１９  良品比較手段
２０  ２値化処理手段
２１  ラベリング処理手段
２２  複数特徴量算出手段
２３  パターン欠陥判断手段
２４  画像濃度ヒストグラム
２５  画像濃度
２６  度数
２７  背景領域
２８  パターンＡ領域
２９  パターンＢ領域
３０  背景濃度
３１  パターンＡ濃度
３２  パターンＢ濃度
【図１】
0003545864.tif 000002
【図２】
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【図３】
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【図４】
0003545864.tif 000005
【図５】
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