(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
落下した塵埃を受け止める入射面と、当該表面から入射した光が出射する出射面と、を有する光透過部と、
前記光透過部を出射した光を撮像する撮像部と、
を有することを特徴とするクリーンルーム用の塵埃検出装置。
【請求項２】
前記撮像部と、前記光透過部と、が積層されていることを特徴とする請求項１記載のクリーンルーム用の塵埃検出装置。
【請求項３】
前記光透過部を出射した光を偏向させる偏向部と、
前記偏向部により偏向された光を前記撮像部に結像するレンズと、
をさらに有することを特徴とする請求項１記載のクリーンルーム用の塵埃検出装置。
【請求項４】
前記光透過部と前記撮像部との間に、光拡散部が配置されていることを特徴とする請求項３記載のクリーンルーム用の塵埃検出装置。
【請求項５】
表面に塵埃を載置する測定部の透過光を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段で撮像した画像のコントラストを把握するコントラスト把握手段と、
前記撮像された画像のコントラストの大小関係に基づき、前記測定部に存在する塵埃を検出する検出手段と、
前記検出手段により識別された塵埃を解析し、塵埃の状態データを出力する集計結果出力手段と、
前記撮像手段により撮像された前記画像に関する画像データを分割する画像処理手段と、
前記画像処理手段により分割された全ての画像について、下記式（１）で示す演算処理を実行し、輝度情報であるＰ(ｘ，ｙ)を得る演算手段と、
【数１】
0003605579.tif 000007
（ただし、ｐｉ，ｐｏ，αおよびＩ(ｘ，ｙ)は以下の通り定義される。
ｐｉ： 前記画像データのうち、(ｘ，ｙ)で示される位置を基準として線対称をなす第１の画素群を構成する画素の輝度値
ｐｏ： 前記画像データのうち、(ｘ，ｙ)で示される位置を基準として線対称をなすとともに前記第１の画素群よりも外側に位置する第２の画素群を構成する画素の輝度値
Ｉ(ｘ，ｙ)： (ｘ，ｙ)で示される位置の画素の輝度値
ａ，ｂ，α： ０および正の数）
を備え、前記コントラスト把握手段が前記演算手段によって得られる輝度情報に基づいて前記画像のコントラストを検出することを特徴とする塵埃検出システム。
【請求項６】
前記演算手段によって得られた輝度情報に基づき、前記画像の輝度ムラを検出するムラ検出手段をさらに備え、前記検出手段は、ムラ検出手段によって検出された前記輝度ムラを考慮して塵埃の検出を行なうことを特徴とする、請求項５記載の塵埃検出システム。
【請求項７】
光拡散手段をさらに備え、当該光拡散手段によって拡散された光を前記撮像手段が撮像することを特徴とする請求項５記載の塵埃検出システム。
【請求項８】
表面に塵埃を載置する測定部の透過光を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段で撮像した画像のコントラストを把握するコントラスト把握手段と、
前記撮像された画像のコントラストの大小関係に基づき、前記測定部に存在する塵埃を検出する検出手段と、
前記検出手段により識別された塵埃を解析し、塵埃の状態データを出力する集計結果出力手段と、
前記撮像手段により撮像された前記画像に関する画像データを分割する画像処理手段と、
前記画像処理手段により分割された全ての画像について、下記式（２）で示す演算処理を実行し、輝度情報であるA(ｘ，ｙ)を得る演算手段と、
【数２】
0003605579.tif 000008
（ただし、ｐｉ： 前記画像データのうち、(ｘ，ｙ)で示される位置に存在する画素を取り囲む画素群を構成する画素の輝度値、
Ｉ(ｘ，ｙ)： (ｘ，ｙ)で示される位置の画素の輝度値）
を備え、前記コントラスト把握手段が前記演算手段によって得られる輝度情報に基づいて前記画像のコントラストを検出することを特徴とする塵埃検出システム。
【請求項９】
光拡散手段をさらに備え、当該光拡散手段によって拡散された光を前記撮像手段が撮像することを特徴とする請求項８記載の塵埃検出システム。
【請求項１０】
複数の塵埃検出装置と、当該塵埃検出装置から出力されたデータを収集する解析コンピュータと、を備えた塵埃検出システムであって、
前記塵埃検出装置が、
塵埃を表面に載せることができる塵埃受け手段と、
当該塵埃受け手段の画像を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段によって撮像された画像の画像データを前記解析コンピュータへ送出する送出手段と、
を備え、前記解析コンピュータが、
前記塵埃検出装置から送出された前記画像データに対して下記式（１）で示す演算処理を実行することにより得られる輝度情報であるＰ(ｘ，ｙ)に基づいて、前記画像のコントラストを検出することで塵埃を識別する識別手段と、
【数３】
0003605579.tif 000009
（ただし、ｐｉ，ｐｏ，αおよびＩ(ｘ，ｙ)は以下の通り定義される。
ｐｉ： 前記画像データのうち、(ｘ，ｙ)で示される位置を基準として線対称をなす第１の画素群を構成する画素の輝度値
ｐｏ： 前記画像データのうち、(ｘ，ｙ)で示される位置を基準として線対称をなすとともに前記第１の画素群よりも外側に位置する第２の画素群を構成する画素の輝度値
Ｉ(ｘ，ｙ)： (ｘ，ｙ)で示される位置の画素の輝度値
ａ，ｂ，α： ０および正の数）
前記識別手段によって識別された前記塵埃を集計する集計手段と、
前記識別手段によって識別された前記塵埃を種類別に分別する分別手段と、
前記集計手段による集計結果に基くデータを表示する表示手段であって、前記種類別の分別に基づく集計結果をも表示する表示手段と、
を備えることを特徴とする塵埃検出システム。
【請求項１１】
複数の塵埃検出装置と、当該塵埃検出装置から出力されたデータを収集する解析コンピュータと、を備えた塵埃検出システムであって、
前記塵埃検出装置が、
塵埃を表面に載せることができる塵埃受け手段と、
当該塵埃受け手段の画像を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段によって撮像された画像の画像データを前記解析コンピュータへ送出する送出手段と、
を備え、前記解析コンピュータが、
前記塵埃検出装置から送出された前記画像データに対して下記式（２）で示す演算処理を実行することにより得られる輝度情報であるＡ(ｘ，ｙ)に基づいて、前記画像のコントラストを検出することで塵埃を識別する識別手段と、
【数４】
0003605579.tif 000010
（ただし、ｐｉ： 前記画像データのうち、(ｘ，ｙ)で示される位置に存在する画素を取り囲む画素群を構成する画素の輝度値、
Ｉ(ｘ，ｙ)： (ｘ，ｙ)で示される位置の画素の輝度値）
前記識別手段によって識別された前記塵埃を集計する集計手段と、
前記識別手段によって識別された前記塵埃を種類別に分別する分別手段と、
前記集計手段による集計結果に基くデータを表示する表示手段であって、前記種類別の分別に基づく集計結果をも表示する表示手段と、
を備えることを特徴とする塵埃検出システム。
【請求項１２】
微粒子を測定する測定器であって、
微粒子を載せることができる平坦な測定面と、当該測定面を撮像する撮像部とを一つの筐体内に収容した測定面撮像手段と、
前記測定面撮像手段により撮像された画像に関する画像データを分割する画像処理手段と、
前記画像処理手段により分割された全ての画像について、下記式（１）で示す演算処理を実行し、輝度情報であるＰ(ｘ，ｙ)を得る演算手段と、
【数５】
0003605579.tif 000011
（ただし、ｐｉ，ｐｏ，αおよびＩ(ｘ，ｙ)は以下の通り定義される。
ｐｉ： 前記画像データのうち、(ｘ，ｙ)で示される位置を基準として線対称をなす第１の画素群を構成する画素の輝度値
ｐｏ： 前記画像データのうち、(ｘ，ｙ)で示される位置を基準として線対称をなすとともに前記第１の画素群よりも外側に位置する第２の画素群を構成する画素の輝度値
Ｉ(ｘ，ｙ)： (ｘ，ｙ)で示される位置の画素の輝度値
ａ，ｂ，α： ０および正の数）
前記演算手段によって得られる輝度情報に基づいて前記測定面撮像手段で撮像した前記画像のコントラストを検出するコントラスト検出手段と、
前記撮像された画像のコントラストの大小関係に基づき、前記測定面に存在する微粒子を識別する識別手段と、
前記識別手段での識別結果を出力する結果出力手段と、
を有することを特徴とする微粒子測定器。
【請求項１３】
微粒子を測定する測定器であって、
微粒子を載せることができる平坦な測定面と、当該測定面を撮像する撮像部とを一つの筐体内に収容した測定面撮像手段と、
前記測定面撮像手段により撮像された画像に関する画像データを分割する画像処理手段と、
前記画像処理手段により分割された画像データについて、下記式（２）で示す演算処理を実行し、輝度情報であるＡ(ｘ，ｙ)を得る演算手段と、
【数６】
0003605579.tif 000012
（ただし、ｐｉ： 前記画像データのうち、(ｘ，ｙ)で示される位置に存在する画素を取り囲む画素群を構成する画素の輝度値、
Ｉ(ｘ，ｙ)： (ｘ，ｙ)で示される位置の画素の輝度値）
前記演算手段によって得られる輝度情報に基づいて前記測定面撮像手段で撮像した前記画像のコントラストを検出するコントラスト検出手段と、
前記撮像された画像のコントラストの大小関係に基づき、前記測定面に存在する微粒子を識別する識別手段と、
前記識別手段での識別結果を出力する結果出力手段と、
を有することを特徴とする微粒子測定器。
【請求項１４】
塵埃が載った平坦部の画像を撮像するステップと、
撮像された画像の画像データを複数の画素に分割する分割ステップと、
複数の前記画素の輝度値の分布に基づいて注目画素を設定する注目画素設定ステップと、
前記注目画素を取り囲む画素群を構成する各画素の輝度値の総和と前記注目画素の輝度値の差分を算出する差分算出ステップと、
前記差分に基づき、前記注目画素が塵埃を現すものであるか否かを判定する判定ステップと、
前記判定ステップにおいて塵埃と判定されたものを集計する集計ステップと、
を有することを特徴とする塵埃検出方法。
【請求項１５】
光を透過させたときの前記注目画素と前記画素群の輝度差を検出する輝度差検出ステップをさらに有し、
前記判定ステップでは、前記差分が所定の閾値以上であるときに、前記注目画素が塵埃を現すものであると判定することを特徴とする請求項１４記載の塵埃検出方法。
【請求項１６】
落下した塵埃を平坦部で所定時間受け止めるステップと、
前記塵埃を受け止めた前記平坦部の透過像を撮像するステップと、
撮像した前記透過像の画像データを記憶するステップと、
前記画像データを解析して塵埃を検出するステップと、
を有することを特徴とするクリーンルーム内の塵埃検出方法。
【請求項１７】
前記塵埃を受け止める前において、前記平坦部の初期透過像を撮像するステップをさらに有し、
前記塵埃を検出するステップでは、前記初期透過像と、前記透過像とを比較して、前記所定時間内に受け止めた塵埃を検出することを特徴とする請求項１６記載のクリーンルーム内の塵埃検出方法。
【請求項１８】
前記画像データをシェーディング処理するステップをさらに有することを特徴とする請求項１６記載のクリーンルーム内の塵埃検出方法。
【請求項１９】
前記塵埃を検出するステップでは、当該塵埃が前記平坦部に形成する影と、当該平坦部における輝度ムラとを識別し、当該塵埃の影のデータを抽出することにより、当該塵埃を検出することを特徴とする請求項１６記載のクリーンルーム内の塵埃検出方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、クリーンルーム等において塵埃発生を管理するために使用される塵埃検出装置等に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、液晶ディスプレイ（LCD）や半導体装置等、様々な精密機器が製造されている。これら精密機器においては、塵埃が混入すると機器の故障の原因と成り得るため、クリーンルーム等の塵埃管理がなされている場所で製造されている。クリーンルーム中では、製造される製品の材料に付着してきたゴミ、作業者の衣服から出る糸や作業者の体から落下する老廃物、製品を流すためのコンベアのゴム等、多くの種類の塵埃が発生しているので、塵埃の発生を予防するためにはこれら塵埃を検出し、その塵埃の種類を特定し、塵埃の発生を防止する手段を講じる必要がある。塵埃を検出する装置の具体例として、外部大気を吸引してフィルタに吸着された微粒子をカウントするサイクロン用集塵装置がある。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、サイクロン用集塵装置のように空気を吸引して測定するものでは、測定中にクリーンルーム内に気流の乱れが発生し、塵埃の発生源を正確に掴むことは難しく、またフィルタに付着した微粒子を一つ一つカウントする必要があるので効率が良くない。そこで、塵埃の発生を予防するために、正確に且つ効率よく塵埃を検出できる手法の開発が望まれている。
本発明は、このような技術的課題に基づいてなされたもので、塵埃の検出を正確に行うことのできる塵埃検出装置、塵埃検出システム、微粒子測定器および塵埃検出方法を提供することを目的とする。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
かかる目的のもと、本発明のクリーンルーム用の塵埃検出装置は、落下した塵埃を受け止める入射面と表面から入射した光が出射する出射面とを有する光透過部と、光透過部を出射した光を撮像する撮像部と、を有することを特徴とする。この塵埃検出装置では、入射面に塵埃が載った状態の画像を撮像し、この画像から塵埃を簡単に検出できる。また、この塵埃検出装置では、出射面側から画像を撮像するようにしたので、入射面側に塵埃の落下が妨げられたり、測定場所における空気の流れを乱すことがないので、発生した塵埃を正確に測定できる。
【０００５】
塵埃検出装置においては、撮像部と光透過部とを積層させて構成することができる。この場合、光透過部と撮像部とが連続しているため、撮像した画像に塵埃が比較的に明瞭に映るので、塵埃の検出が簡単である。なお、ここで積層とは、撮像部と光透過部との間に他の層が介在するものであってもよく、また撮像部と光透過部との間に若干の空隙があってもよい。
【０００６】
また塵埃検出装置においては、光透過部を出射した光を偏向させる偏向部と、偏向された光を撮像部に結像するレンズとを有する構成であってもよい。偏向部を設けることにより、撮像部を光透過部の直下に設けなくてもよくなるので、塵埃検出装置自体の高さを抑えることができる。さらに、レンズにより、撮像部に結像する画像を適当な大きさにできるため、塵埃を検出する測定面積の調節ができる。このような構成の場合、光透過部と撮像部との間に、光拡散部が配置されていると、光源を外光に頼った場合に発生する光の輝度ムラを減らすことができ、即ちバックグラウンド面を均一の照度に近付けることができるので、塵埃を検出しやすいものとなる。
【０００７】
本発明は、塵埃検出システムとして捉えることもできる。塵埃検出システムは、表面に塵埃を載置する測定部の透過光を撮像する撮像手段と、撮像した画像のコントラストを把握するコントラスト把握手段と、画像のコントラストの大小関係に基づき、測定部に存在する塵埃を検出する検出手段と、検出手段により識別された塵埃を解析し、塵埃の状態データを出力する集計結果出力手段と、を備えたことを特徴とする。検出された塵埃を集計することで、所定場所（測定部の設置場所）における塵埃の発生の程度を把握できる。ここで、塵埃の状態データとは、例えば塵埃の形状や大きさ、また塵埃の数や種類に応じた分布等、発生した塵埃の状態を示すデータを意味する。
【０００８】
本発明の塵埃検出システムを他の観点から捉えることもできる。具体的には、塵埃検出システムは、複数の塵埃検出装置と、塵埃検出装置から出力されたデータを収集する解析コンピュータと、を備えた塵埃検出システムであって、塵埃検出装置は、塵埃を表面に載せることができる塵埃受け手段と、塵埃受け手段の画像を撮像する撮像手段と、撮像手段によって撮像された画像の画像データを解析コンピュータへ送出する送出手段と、を備え、解析コンピュータは、塵埃検出装置から送出された画像データを解析して塵埃を識別する識別手段と、識別された塵埃を集計する集計手段と、集計結果に基くデータを表示する表示手段と、を備えることを特徴とする。このように、複数の塵埃検出装置を用いることにより、複数の箇所における塵埃の同時測定が可能となり、またその測定結果も解析コンピュータにより統合して集計することができる。なお、解析コンピュータは一台または複数台で構成することが可能である。塵埃検出装置と解析コンピュータとは、有線または無線によって接続することができる。
なお塵埃検出システムは、識別手段によって識別された塵埃を種類別に分別する分別手段をさらに備え、表示手段は種類別の集計結果を、例えばヒストグラム等で表示することが好ましい。このような結果を参照すれば、塵埃の発生の原因を特定しやすくなる。ただし、表示手段が表示する集計結果に基くデータは特に限定されず、例えば集計した結果を数値にてそのまま示すものであってもよく、また集計結果により、その結果が基準値を満たしているかどうか等の判断を行った判定を示すものであってもよい。
【０００９】
本発明を更に他の観点から捉えると、微粒子を測定する測定器として捉えることも可能である。
微粒子の測定は、撮像した画像のコントラストを検出することによって画像内に含まれている微粒子を把握する。コントラストの検出には、画像の輝度値を検出すれば良い。この手順の概要は以下の通りである。
(ａ)評価対象となる画像を複数の画素に分割する。
(ｂ)ある特定の画素(注目画素)からｎ画素分だけ離れた位置に存在しかつこの注目画素を取り囲む複数の画素の輝度値を積算し、この積算値から注目画素の輝度値を減ずる。この処理を分割された全画素について実行して、輝度情報を得る。
(ｃ)注目画素からｍ(ｎ＜ｍ)画素分だけ離れた位置に存在しかつこの注目画素を取り囲む複数の画素の輝度値を積算し、この積算値から注目画素の輝度値を減ずる。この処理を分割された全画素について実行して、輝度情報を得る。
(ｄ)上記(ｂ)(ｃ)で得た２つの輝度情報に基づく輝度情報を用いることにより、官能検査に近い定量的な評価となる。
ここで、(ｂ)，(ｃ)で得られる輝度情報は、注目画素とその周囲に存在する画素の差分値である。つまり、(ｂ)，(ｃ)により得られる輝度情報は周囲差分値とでも呼ぶべき値であり、また(ｄ)により得られる輝度情報は２つの周囲差分値に基づくことから２重周囲差分値と称される。以下、周囲差分値、２重周囲差分値を得る手法を、周囲差分法、２重周囲差分法と称する。
【００１０】
具体的には、測定器は、微粒子を載せることができる平坦な測定面と当該測定面を撮像する撮像部とを一つの筐体内に収容した測定面撮像手段と、撮像された画像に関する画像データを分割する画像処理手段と、分割された全ての画像について、下記式（１）で示す演算処理を実行し、輝度情報であるＰ(ｘ，ｙ)を得る演算手段と、
【数７】
0003605579.tif 000002
(ただし、ｐｉ，ｐｏ，αおよびＩ(ｘ，ｙ)は以下の通り定義される。
ｐｉ： 画像データのうち、(ｘ，ｙ)で示される位置を基準として線対称をなす第１の画素群を構成する画素の輝度値
ｐｏ： 像データのうち、(ｘ，ｙ)で示される位置を基準として線対称をなすとともに前記第１の画素群よりも外側に位置する第２の画素群を構成する画素の輝度値
Ｉ(ｘ，ｙ)： (ｘ，ｙ)で示される位置の画素の輝度値
ａ，ｂ，α： ０および正の数)
演算手段によって得られる輝度情報に基づいて画像のコントラストを検出するコントラスト検出手段と、コントラストの大小関係に基づいて測定面に存在する微粒子を識別する識別手段と、識別手段での識別結果を出力する結果出力手段と、を有することを特徴とする。
【００１１】
ここでは、Ｐ(ｘ，ｙ)を算出するが、ｐｉ： 前記画像データのうち、(ｘ，ｙ)で示される位置を基準として線対称をなす第１の画素群を構成する画素の輝度値、ｐｏ： 前記画像データのうち、(ｘ，ｙ)で示される位置を基準として線対称をなすとともに前記第１の画素群よりも外側に位置する第２の画素群を構成する画素の輝度値である。したがって、Ｐ(ｘ，ｙ)は前述した２重周囲差分値であり、輝度情報を得ることができる。
また、第１の画素群を(ｘ，ｙ)で示される位置に存在する画素から画素ｎ個分(ｎは１以上の整数)だけ離れた位置に存在する画素によって構成し、かつ第２の画素群を(ｘ，ｙ)で示される位置に存在する画素から画素ｍ個分(ｍ＞ｎの整数)だけ離れた位置に存在する画素によって構成することができる。そして、ｎおよびｍを適宜設定することにより、種々の形態の輝度ムラを抽出することを可能にする。
さらに、係数ａ，ｂはそれぞれ、内側差分値および外側差分値を加算するときの重み付けを定義する。したがって、ａおよびｂはａ＋ｂ＝１.０を満足し、かつａおよびｂは評価する画像の特徴に応じて決定されることになる。ここで、ａまたはｂが０(ゼロ)となることを許容している。
加えて、前記αは、前記ｍの値に応じて決定することができる。例えば、ｍの値が大きくなれば、ｐｏの総和に対してＩ(ｘ，ｙ)は無視することもできる。その場合には、αを０(ゼロ)として演算処理することもできる。
【００１２】
または、微粒子を測定する測定器として、微粒子を載せることができる平坦な測定面と当該測定面を撮像する撮像部とを一つの筐体内に収容した測定面撮像手段と、撮像された画像に関する画像データを分割する画像処理手段と、分割された画像データについて、下記式（２）で示す演算処理を実行する演算手段と、
【数８】
0003605579.tif 000003
(ただし、ｐｉ： 画像データのうち、(ｘ，ｙ)で示される位置に存在する画素を取り囲む画素群を構成する画素の輝度値、Ｉ(ｘ，ｙ)： (ｘ，ｙ)で示される位置の画素の輝度値)
演算手段によって得られる輝度情報に基づいて撮像した画像のコントラストを検出するコントラスト検出手段と、撮像された画像のコントラストの大小関係に基づき、測定面に存在する微粒子を識別する識別手段と、識別手段での識別結果を出力する結果出力手段と、を有するものであってもよい。
【００１３】
更に本発明は塵埃検出方法として捉えることもできる。
塵埃検出方法は、塵埃が載った平坦部の画像を撮像するステップと、撮像された画像の画像データを複数の画素に分割する分割ステップと、複数の前記画素の輝度値の分布に基づいて注目画素を設定する注目画素設定ステップと、注目画素を取り囲む画素群を構成する各画素の輝度値の総和と注目画素の輝度値の差分を算出する差分算出ステップと、差分に基づき、注目画素が塵埃を現すものであるか否かを判定する判定ステップと、判定ステップにおいて塵埃と判定されたものを集計する集計ステップと、を有することを特徴とする。
この塵埃検出方法が光を透過させたときの注目画素と画素群の輝度差を検出する輝度差検出ステップを有する場合、判定ステップにおいて差分が所定の閾値以上であるときに注目画素が塵埃を現すものであると判定することができる。
【００１４】
また本発明は、クリーンルーム内の塵埃検出方法として、クリーンルーム内において落下した塵埃を平坦部で所定時間受け止めるステップと、塵埃を受け止めた平坦部の透過像を撮像するステップと、撮像した透過像の画像データを記憶するステップと、画像データを解析して塵埃を検出するステップと、を有することを特徴とするものである。この場合、塵埃を平坦部にて受け止める前において、平坦部の初期透過像を撮像するステップをさらに有し、塵埃を検出するステップでは、初期透過像と透過像とを比較すると、所定時間内に受け止めた塵埃をより正確に検出することができる。
なお、画像データをシェーディング処理すると画像中の塵埃がより明確に浮き出るため、検出が容易になる。また塵埃を検出するステップでは、塵埃が平坦部に形成する影と、平坦部における輝度ムラとを識別し、塵埃の影のデータを抽出することにより塵埃を検出することができる。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、添付図面に示す実施の形態に基づいてこの発明を詳細に説明する。
図１は、第１の実施の形態における塵埃検出システムの構成を説明するための図である。図１に示すように、塵埃を測定するための塵埃検出システム（微粒子を測定する測定器）１は、塵埃検出器（塵埃検出装置）１０と、ケーブル１８を介して塵埃検出器１０に接続された解析コンピュータ３０とから構成されている。なお、図示していないが、解析コンピュータ３０には、複数の塵埃検出器１０が接続されている。
【００１６】
塵埃検出器１０は、自由落下する塵埃が載る集塵板（光透過部、測定部、塵埃受け手段、平坦部）１１と、集塵板１１の下に重ねられた拡散板（光拡散部、光拡散手段）１２と、集塵板１１と拡散板１２を透過した光を反射するミラー（偏向部）１３と、レンズ１４と、画像を撮像するＣＣＤカメラ（撮像部、撮像手段）１５とを備えている。
【００１７】
集塵板１１は光を透過するもので構成される。本実施の形態では、この集塵板１１の表面１１ｓ上に載った塵埃を測定する。集塵板１１では塵埃の画像を撮像しやすいように表面１１ｓは平坦となっている。また数回にわたって塵埃の測定を行う場合において、測定前に表面１１ｓ上に載っていた塵埃を除去すること等を考慮し、集塵板１１は強度の高いものを使用することが好ましい。例えばサファイアガラスやクリスタルガラス等を挙げることができる。
【００１８】
拡散板１２は、集塵板１１を透過した光を拡散するものであり、光を拡散できるものであれば特に限定されない。具体例として厚みが２〜３ｍｍ程度のアクリル板等を挙げることができる。
ミラー１３は、拡散板１２を透過した光をＣＣＤカメラ１５の方向へ反射させる。なお、ミラー１３の代わりにレンズや偏向板など、入射光を所定方向へ偏向することができるものを適用することができる。
【００１９】
レンズ１４は、ミラー１３によって反射された光をＣＣＤカメラ１５に結像する。レンズ１４としては特に限定されないが、被写界深度を集塵板１１から拡散板１２に定めることができるものであることが好ましく、更に好ましくは焦点を集塵板１１の表面１１ｓに合わせることができるものである。具体例として光の色による収差を補正することができるガウス型レンズやテッサ型レンズ等の複数のレンズから構成される対象型レンズを挙げることができる。
【００２０】
ＣＣＤカメラ１５は、白黒タイプ、カラータイプのいずれであっても良いが、本実施の形態においては、現状の撮像能力からいって有利な白黒タイプのものを採用する。なお、本実施の形態において、ＣＣＤカメラ１５では、集塵板１１の全域を撮像する。ＣＣＤカメラ１５で撮像された画像は画像信号に変換され、図示しないインターフェース（送出手段）からケーブル１８を介して解析コンピュータ３０へ送出される。
【００２１】
解析コンピュータ３０は、ＣＣＤカメラ１５で撮像した画像に対し、後に詳述する所定の処理を施す画像処理部(コントラスト把握手段、画像処理手段、演算手段)３１、処理を施した画像に基づき、撮像した画像内にどのくらい塵埃が存在しているかを判定部(塵埃検出手段、ムラ検出手段)３２、塵埃と判定されたものを集計する集計部（集計手段、分別手段）３３、ＣＣＤカメラ１５における撮像を制御する撮像制御部３４、判定部３２での判定結果や画像処理部３１で取り込んだ画像、処理後の画像等を適宜表示するモニタ(集計結果出力手段、表示手段)３５、を備えている。
【００２２】
上記のような構成を有する塵埃検出システム１を用いる場合、塵埃を検出する場所（以下、検出場所）に設置して集塵板１１の表面１１ｓの画像をＣＣＤカメラ１５で撮像し、撮像した画像データを解析コンピュータ３０で処理することにより、表面１１ｓ上に載った塵埃の測定を行う。
具体的には、まず塵埃検出器１０を塵埃を検出する場所（以下、検出場所）に、集塵板１１の表面１１ｓが上向きになるように、また表面１１ｓが水平となるようにして設置する。そして、表面１１ｓ上に載った塵埃を画像としてＣＤＤカメラ１５で撮像し、撮像した画像データを画像処理部３１で処理することにより、載った塵埃の測定を行う。ここで、塵埃は表面１１ｓ上に自然に落下したものが測定される。なお、発生した塵埃が落下するのはその塵埃の発生場所のみに限られず、例えばクリーンルーム内の気流等の影響を受けて塵埃の落下箇所は変動する。検出場所は適宜設定できるが、例えば作業者の傍や作業台の上等、作業の対象となる製品の付近に設置される。また、解析コンピュータ３０の設定場所は特に限定されず、塵埃検出器１０の近傍であっても、離れた場所であってもよい。なお、複数の塵埃検出器１０は互いに異なる検出場所に設置される。
【００２３】
画像の取り込みにおいては、まず光源からの光が集塵板１１を透過する。このとき表面１１ｓ上に載った塵埃が存在する箇所において光は透過しないので、得られる表面１１ｓの画像においては塵埃が影となって現れる。光源は外光や検出場所であるクリーンルームに設置された蛍光灯等の通常の電燈を使用するが、塵埃検出器１０の近傍に撮像用光源を設けてもよい。ただしこの場合、クリーンルームの空気の流れを変えないような位置に設置することが好ましい。
【００２４】
集塵板１１を透過した光は、拡散板１２によって拡散される。光源の種類や状態によっては、集塵板１１に入射光の輝度が場所によって異なる「輝度ムラ」を生じる。輝度ムラは塵埃の検出の妨げとなるので、入射光を拡散板１２によって拡散することで、その輝度ムラを減少させる。このとき、塵埃が存在する箇所と塵埃が存在しない箇所における輝度の差は、輝度ムラと比較してコントラストが大きいため、拡散板によって輝度の変化をさせても、塵埃の検出にはさほど影響はない。
【００２５】
拡散板１２を透過した光は、ミラー１３によって横方向へ偏向される。更に、ミラー１３によって偏向された光は、レンズ１４によって集光されてＣＣＤカメラ１５のイメージセンサ部分に捉えられる。このとき、レンズ１４の焦点を調整することにより、結像画像の大きさを調節できるので、ＣＣＤカメラ１５のイメージセンサ部分は測定面積である表面１１ｓの面積と同じ面積を有しなくてもよい。したがって、本実施の形態では、表面１１ｓにおける測定面積をＣＣＤカメラ１５のイメージセンサ部分より大きなものとすることができる。
【００２６】
さらに塵埃検出器１０にはミラー１３が設けられており、ミラー１３により入射光を偏向させることによりＣＣＤカメラ１５を集塵板１１の直下に設けなくてもよい構成となっている。したがって、塵埃検出器１０の高さ寸法が比較的小さくでき、測定面である表面１１ｓを作業対象となる製品のより近辺に位置させることができる。
【００２７】
このようにしてＣＣＤカメラ１５により撮像した画像のデータは、ケーブル１８を介して解析コンピュータ３０へ送出され、その画像のデータは画像処理部３１内の所定のメモリに格納する。塵埃の検出においては、得られた表面１１ｓの画像を解析し、画像中の輝度ムラを排除して表面１１ｓに載った塵埃のみを検出する。この原理について以下に説明する。
【００２８】
図２は、塵埃の検出を行う際に実行する画像処理の流れを示す図である。
まず、画像処理部３１においては、図２に示すような手順にて、画像を処理し、検出を実行する。なお、以下の処理において、周知の画像処理手法については詳細な説明を省略する。本実施の形態による検出方法は、被検査画像の取り込み(ステップＳ１０１)、取り込み画像データの分割処理(ステップＳ１０３)、平滑化処理(ステップＳ１０５)、２重周囲差分法の適用(ステップＳ１０７)、特異値データ抽出処理(ステップＳ１０９)、画像膨張・収縮処理(ステップＳ１１１)という一連のステップによって行なわれる。以下、各ステップの内容をステップ順に説明する。
【００２９】
ステップＳ１０１：画像取り込み
まず、表面１１ｓの画像をＣＣＤカメラ１５で撮像する。撮像された画像の画像データは、ケーブル１８を介して解析コンピュータ３０へ送出される。図３に撮像された表面１１ｓの画像を示す。図３に示すように、この画像には、所々小さな白っぽい点のようなものが微かに観察される。これらは主として表面１１ｓ上に載った塵埃である。
そして、送出された画像データは画像処理部３１においてシェーディング補正（シェーディング処理）が施される。このシェーディング補正により、主にＣＣＤカメラ１５における周辺減光、撮像素子の不均一性によって生じる、測定画像の本来の輝度と画像データとの間の変換特性の不整合を除去する。このとき、輝度を変化させることにより、輝度の高いものは赤色に、逆に輝度の低いものは緑色となるように補正される。このように処理して得られる画像を図４に示す。図４では、図３に示すものより塵埃が明瞭に現れている。その一方で、画像全体に輝度ムラが図３に示すものより顕著に現れている。
【００３０】
ステップＳ１０３：取り込み画像データの分割
ステップＳ１０１により得られた画像データをマトリックス状に分割する。この画像データの分割は、後述のステップＳ１０７における２重周囲差分法を実行するための予備的な処理である。ここでは、ｎｘｍの画素に分割されるものとする。分割された画素は、２次元座標(ｘ，ｙ)でその位置を特定することができる。なお、本実施の形態では、撮像手段としてＣＣＤカメラ１５を用いているから、ｎｘｍはＣＣＤカメラ１５の画素数(解像度)に対応する。もっとも、分割の数は最大でＣＣＤカメラ１５の画素数(解像度)であるが、これ以下の分割数とすることを妨げるものではない。
【００３１】
ステップＳ１０５：平滑化処理
ステップＳ１０３により分割された画像データについて、ノイズを除去するための平滑化処理を行う。例えば、２ｘ２のフィルタリングを行う。
【００３２】
ステップＳ１０７：２重周囲差分法の適用
ステップＳ１０５においてノイズが除去された画像データについて、各画素の輝度値を求めることを前提に、以下を内容とする２重周囲差分法を実行する。
図５に、２重周囲差分法の処理手順を示すフローチャートを示す。ステップＳ１０７では、図５に示すように、まず下記式(３)で示される内側差分値を算出する(ステップＳ２０１)。次いで、下記式(４)で示される外側差分値を算出する(ステップＳ２０３)。次いで、ステップＳ２０１で得られた内側差分値およびステップＳ２０３で得られた外側差分値とを加えることにより下記式(５)で示される２重周囲差分値を算出する(ステップＳ２０５)。以下、ステップＳ２０１〜ステップＳ２０３の具体的内容を説明する。なお、内側差分値を算出するステップＳ２０１と外側差分値を算出するステップＳ２０３の順番は入れ替えても良い。この２重周囲差分法は、本発明者が新たに開発したアルゴリズムである。また、式(３)〜式(５)は、本発明者等が種々検討を重ねた結果としての経験式であり、式(３)の２ｎ＋１(第３項)、式(４)のα(第２項)および２ｍ＋１(第３項)、式(５)の係数ａ，ｂは経験的に導き出されるものである。
【００３３】
【数９】
0003605579.tif 000004
(ただし、ｐｉ： 前記画像データのうち、(ｘ，ｙ)で示される位置に存在する画素を取り囲む第１の画素群を構成する画素の輝度値、Ｉ(ｘ，ｙ)： (ｘ，ｙ)で示される位置の画素の輝度値、ｎ： 注目画像から第１の画素群までの画素の数)
【００３４】
【数１０】
0003605579.tif 000005
(ただし、ｐｏ： 前記画像データのうち、(ｘ，ｙ)で示される位置に存在する画素を取り囲む第２の画素群を構成する画素の輝度値、Ｉ(ｘ，ｙ)： (ｘ，ｙ)で示される位置の画素の輝度値、ｍ： 注目画像から第２の画素群までの画素の数，α： ０以上の正の数)
【００３５】
【数１１】
0003605579.tif 000006
(ただし、ａ，ｂ： ａ＋ｂ＝１.０を満足する正の数)
【００３６】
ステップＳ２０１：内側差分値の算出
内側差分値は前述のように式(３)に基づく演算を行う。図６を参照しつつ式(３)の内容を説明する。なお、図６は、ステップＳ１０３により分割された画像データを示している。
式(３)のうち、第１項は、注目画素５０からｎ個だけ離れた位置に存在する画素の輝度の総和を意味している。図６において、黒塗りされた画素が注目画素５０であり、またｎ個だけ離れた位置に存在する複数の画素からなる第１の画素群(画素群)５１ａは濃い灰色に塗りつぶされている。なお、図６はｎ＝２の例を示している。次に、式(３)の第２項は、注目画素５０の輝度値を示している。さらに、式(３)の第３項は、注目画素５０からｎ個だけ離れた位置に存在する画素列に含まれる画素の数である。
なお、注目画素５０の位置によっては、ｎ個だけ離れた位置に画素が存在しない場合もあり得る。その場合には、ミラーリングによってｎ個だけ離れた位置に存在する画素の輝度値を用いて演算を行なえばよい。ステップＳ２０３における外側差分値の算出についても同様である。
【００３７】
ステップＳ２０３：外側差分値の算出
外側差分値は前述のように式(４)に基づく演算により算出される。
式(４)において、第１項は、注目画素５０からｍ個だけ離れた位置に存在する画素の輝度の総和を意味している。なお、ｎ＜ｍであることから、式(３)についての演算処理を内側差分値の算出と、また式(４)についての演算処理を外側差分値の算出と称している。図６において、注目画素５０からｍ個だけ離れた位置に存在する複数の画素からなる第２の画素群(画素群)５２ａは薄いグレーに塗りつぶされている。なお、図６はｍ＝４の例を示している。次に、式(４)の第２項は、注目画素５０の輝度値を示している。この第２項は係数αがあることを除いて式(３)と共通する。さらに、式(４)の第３項は、注目画素５０からｍ個だけ離れた位置に存在する画素群が構成する列に含まれる画素の数である。
【００３８】
本実施の形態では、内側差分値算出のための第１の画素群５１ａ、外側差分値算出のための第２の画素群５２ａを、図６に示す形態としたが、例えば、図７〜図９に示すような他の形態を採用することもできる。
図７に示す例は、第１の画素群(画素群)５１ｂおよび第２の画素群(画素群)５２ｂが、連続する画素のうち１個おきに選択された画素から構成される。つまり、図６に示す例は、間欠的な位置に配置された複数の画素から第１の画素群５１ｂおよび第２の画素群５２ｂを構成している。図６に示した本実施の形態によれば、１つの注目画素５０についての演算は、ｎまたはｍ個だけ離れた位置の画素の輝度値を積算するにとどまるから、その負荷がそもそも小さい。さらに図６のように、間欠的な位置にある画素のみを対象とすれば、演算に要する負荷は一段と小さくなる。
図８に示す例は、八角形状あるいは円状とでもいうべき位置に存在する複数の画素から第１の画素群(画素群)５１ｃおよび第２の画素群(画素群)５２ｃを構成している。
図９に示す例は、図８の変形例であって、注目画素５０を取り囲む全ての画素から第１の画素群(画素群)５１ｄを構成し、第１の画素群５１ｄを取り囲む全ての画素から第２の画素群(画素群)５２ｄを構成している。図６〜図９に示した第１の画素群５１ａ〜５１ｄおよび第２の画素群５２ａ〜５２ｄは以下の点で共通している。すなわち、第１の画素群５１ａ〜５１ｄおよび第２の画素群５２ａ〜５２ｄは、各々注目画素５０に対して方向性を持たない等方的な形態をなしている。また、第１の画素群５１ａ〜５１ｄおよび第２の画素群５２ａ〜５２ｄは、注目画素５０を基準として線対称(あるいは点対称)の形態をなしている。適切に輝度ムラや塵埃による輝度の変化を抽出するためには、第１の画素群５１ａ〜５１ｄおよび第２の画素群５２ａ〜５２ｄを以上のような形態とすることが重要である。
【００３９】
ステップＳ２０５：２重周囲差分値の算出
２重周囲差分値は式(５)に基づく演算処理を実行することにより算出できる。つまり、ステップＳ２０１およびステップＳ２０３によりそれぞれ算出した内側差分値と外側差分値とを加えることにより２重周囲差分値を算出することができる。ここで、式(５)中のａおよびｂは係数であり、０以上の正の数を採る。ステップＳ２０１，ステップＳ２０３，ステップＳ２０５からなる一連の処理は、分割された画像データのすべての画素に対して実行される。２重周囲差分値は、結局、各画素の相対輝度を示している。
【００４０】
ここで、ステップＳ２０１により求めた内側差分値と、ステップＳ２０３により求めた外側差分値とを加算することによって、ステップＳ２０５で求めた２重周囲差分値を再変換することにより得られた画像を図１０に示す。
この画像は、モニタ３５に表示することができる。なお、この画像は、前述のｎ，ｍをｎ＝１，ｍ＝１６とした場合のものである。また、式(４)中の係数α＝１、式(５)中の係数ａ＝０.１５、ｂ＝０.８５として演算処理した結果に基づいている。なお、内側差分値に基づくことによって、局所的な輝度ムラや塵埃による輝度の違い等が抽出される。一方、外側差分値に基づくことによって、画面全体に生ずる輝度の勾配が抽出される。そして、これら内側差分値および外側差分値を加算した２重周囲差分値に基づく図１０では、輝点および輝度の勾配の両者を抽出できることがわかる。なお、図１１に示すグラフは、図１０中に描かれている直線(Ｚ)における切断面の輝度値を示している。この図１１においては、塵埃が存在していると思われる部分は輝度値が周囲より高くなっていることがわかる。
【００４１】
本実施の形態においては、内側差分値および外側差分値を加えた２重周囲差分値を求めているが、内側差分値のみ、または外側差分値のみを用いて表示画像の画質評価を行うこともできる。また、本実施の形態では、式(４)中の係数α＝１、式(５)中の係数ａ＝０.１５、ｂ＝０.８５としたが、他の値を採用することができる。係数ａおよびｂは、内側差分値と外側差分値との重み付けを決定する。本発明者等の検討によると、抽出したい輝度ムラや塵埃の分類に応じて、内側差分値と外側差分値との重み付けを決定することにより、当該輝度ムラや異物を適切に抽出することができる。
したがって、係数ａ，ｂは、抽出したい画像の特徴に応じて、実験的に定めることが必要である。また、係数αについては、外側差分値を算出するための第２の画素群５２ａ(〜５２ｄ)によって、変動し得る。つまり、ｍが大きい値を採用するときには式(３)の第２項は第１項に比べて極めて小さな値をとることになる。例えば、ｍ＝２０だとすると、第１項は１６０個の画素における輝度値の総和であり、１個の画素(注目画素５０)の輝度値はこの総和に比べて極めて小さい。したがって、このような場合には、αを０(ゼロ)として第２項を無視することもできる。
【００４２】
ステップＳ１０９：特異値データの抽出
ステップＳ１０７で求めた２重周囲差分値、つまり各画素の相対輝度値を所定の閾値（図１１に示す閾値Ｌ１）を使用して２値化する。ここでは、閾値Ｌ１より輝度の低いものと、閾値Ｌ１と同じ若しくは輝度の高いものの二つに分けられる。２値化により抽出された特異値データは、ステップＳ１１１の画像膨張・収縮処理に供される。
ステップＳ１１１：画像膨張・収縮
ステップＳ１０９で求めた特異値データについて、所定の回数だけ画像膨張、収縮を施す。画像膨張は、図形成分の境界にあるがその値を全て背景成分の画素の値に変換して１画素分膨らます処理をいう。また、逆に画像収縮は、図形成分を１画素分だけ縮める処理をいう。画像膨張と収縮を交互に繰り返すことにより、雑音部分を除去することができる。このようにして得られた画像データの結果を出力する（ステップＳ１１３）。得られた画像を図１２に示す。
【００４３】
以上のように、本実施の形態では画像処理部３１における画像処理において、図１１に示すような切断面の輝度値の分布が得られるが、このとき、輝度ムラによる輝度値のピークより、塵埃の存在による輝度値のピーク値の方が大幅に低く、また輝度値の勾配も小さい(緩やか)。つまり、これらの点に基づき、画像処理部３１で検出される輝度値のピークが輝度ムラによるものなのか、塵埃によるのもなのかが識別できるのである。輝度ムラと判別されたものを画像データから除去し、図１２に示すような塵埃のみが白い点となって明瞭に現れた画像をモニタ３５に表示させることができる。
【００４４】
次に、塵埃検出システム１を用いた、クリーンルーム内の具体的な塵埃検出方法について説明する。図１３は塵埃検出方法のフロー図である。
初めに、検出場所における塵埃を正確に測定するため、検出場所に塵埃検出器１０を設置した状態で、測定開始前の表面１１ｓの画像を初期画像として撮像する（ステップＳ３０１）。初期画像は、検出場所ではない場所において付着した塵埃や、表面１１ｓについた傷等を含んでおり、後のステップＳ３０４の塵埃の検出において所定時間経過後の測定画像と比較するときに使用される。なお、初期画像の取り込み前に、実際の検出場所において測定時間内に載った塵埃のみを測定するため、測定前に表面１１ｓ上に既に存在している塵埃を取り除くことが好ましい。具体的方法として、例えば布等で表面１１ｓの塵埃を払拭したり、粘着ローラ等で塵埃を粘着除去することができる。
【００４５】
上記ステップＳ３０１における初期画像の取り込み終了後、画像の取り込みを止め、塵埃検出器１０をそのまま所定時間放置して表面１１ｓ上に落下した塵埃を自由に積もらせる（ステップＳ３０２）。所定時間経過したと判断した場合、次のステップＳ３０３へと進み、所定時間経過していないと判断した場合には、所定時間が経過するまで待機する。ここで、塵埃を受け止める所定時間、即ち測定時間は適宜設定することができるが、例えば１時間程度または数時間〜数日間程度である。
所定時間経過後、測定画面として表面１１ｓの画像をステップＳ３０１と同様にして撮像し（ステップＳ３０３）、撮像した画像の画像データも解析コンピュータ３０内の所定のメモリに格納する。
【００４６】
次に、画像データを解析することにより、所定時間内に表面１１ｓ上に載った塵埃の検出を行う（ステップＳ３０４）。
ステップＳ３０４では、まず初期画像と測定画像とを比較し、所定時間中に変化していない部分を示すデータを排除する。これにより、測定画像から所定時間中以外に落下した塵埃や集塵板１１や拡散板１２やミラー１３に付いた傷等を排除することができる。なお、この比較は図２および図５に示した二重差分法による処理が終了した後に行うものであってもよい。また、表面１１ｓが明らかに汚れていない場合等、測定画像から初期画像を差し引く必要が無い場合には、初期画像の測定および比較は行わなくても良い。
【００４７】
続けて、ステップＳ３０４では、上記の比較処理によって得られた画像データに対して、画像処理部３１において図２および図５に示した画像処理を行う。処理の結果、処理された画像内に塵埃あるいは輝度ムラであると判断された箇所がある場合には、画像処理部３１にて、その箇所の輝度値分布を算出し、その輝度値のピーク値が、輝度分布に基づいて予め設定された閾値Ｌ１を上回るか否かを判定する。ここで、ピーク値が所定の閾値Ｌ１を上回る程低ければ、この箇所は塵埃によるもので、ピーク値が閾値Ｌ１を上回るほど低くなければ、その箇所は輝度ムラによるものであるとして判定し、輝度ムラによるものを除去する。そして、塵埃と判定されたものを所定時間内に落下した塵埃として、測定結果データを出力する。
【００４８】
以上のようにして得られた塵埃の測定結果データをモニタ３５に映す（ステップＳ３０５）。ここで、結果データに基づき、それぞれの塵埃を分類分けし、所定分類ごとの塵埃の数を集計することが好ましい。分類分けすることにより、それぞれの分類における塵埃の発生源を特定しやすいものとなる。塵埃の分類分けは、例えば取り込まれた塵埃の形状と面積によって分類する方法など、特に限定されない。集計結果は、分類ごとの塵埃数を示すヒストグラム等によって画面に表示させることができる。
【００４９】
上述したように、塵埃検出システム１では、塵埃検出器１０における集塵板１１の表面１１ｓの輝度値の分布を定量的に評価し、塵埃や輝度ムラが生じている箇所を検出する。そして、輝度値のピーク値や傾きによって、塵埃と輝度ムラとを識別することができる。加えて、輝度ムラ、塵埃による輝度の局所的な変化を定量的に評価することができる。さらに、２重周囲差分法を用いることにより、輝度勾配およびその中で生ずる局所的な輝度ムラを抽出することができ、抽出された輝度ムラを排除することにより、より正確に塵埃の測定ができる。そして、この２重周囲差分法によれば、演算処理の負荷が小さくて済むため、演算処理の時間をセーブすることができる。したがって、この塵埃検出システム１を用いることにより、簡単、正確且つ効率的に発生した塵埃の検出を行うことができる。
また、複数の塵埃検出器１０が解析コンピュータ３０に接続されているので、複数の検出場所における塵埃の同時測定が可能である。また、解析コンピュータ３０において塵埃の測定を集中的に管理することができ、クリーンルーム内の総合的な塵埃発生を把握することができる。また解析コンピュータ３０を複数箇所設置する必要が無く、従来の塵埃検出装置と比べて場所をとらない。
【００５０】
上記したような塵埃検出システム１の構成や塵埃の検出手順は、必ずしも図１３に示したものに限らず、適宜変更することが可能である。例えば、塵埃検出器１０においてミラー１３を設けず、集塵板１１と拡散板１２にＣＣＤカメラ１５のイメージセンサが対面するように構成することもできる。また、ＣＣＤカメラ１５を拡散板１２の下でスキャンさせることにより、集塵板１１の画像を順次撮像するようにしても良い。その他、複数のミラー等の偏光板を設けることにより、ＣＣＤカメラ１５の設置箇所を適宜調整することができる。
【００５１】
また、本実施の形態においては、塵埃検出器１０が拡散板１２を備える場合、図２や図５に示す画像処理は行わなくても良い。拡散板１２により、入射した光が散乱され、シェーディング処理することにより輝度ムラが塵埃の検出の妨げにならない程度に変換される。一方、塵埃検出器１０は拡散板１２を備えなくてもよい。ただしこのとき、輝度ムラによって塵埃の検出が正確に行うことができない場合があるので、図２や図５に示す画像処理を行うことが好ましい。
【００５２】
図１４は、第２の実施の形態における塵埃検出システムの構成を説明するための図である。
図１４に示す塵埃検出システム２では、塵埃検出器２０と、ケーブル１８を介して接続された解析コンピュータ３０とから構成されている点で第１の実施の形態の塵埃検出システム１と同じであるが、塵埃検出器２０内の構成が、第１の実施の形態の塵埃検出器１０のものと異なる。以下、塵埃検出器２０について詳細を説明する。
【００５３】
塵埃検出器２０は、保護板（光透過部、測定部、塵埃受け手段、平坦部）２１と、保護板２１の下に設けられて保護板２１の表面２１ｓを撮像するＣＣＤカメラ２２と、を外枠２３内に備えて構成されている。保護板２１は、光を透過し、且つその下に設けられたＣＣＤカメラ２２を保護するものであり、例えば第１の実施の形態の集塵板１１と同じ構成のものを使用できる。ＣＣＤカメラ２２は、第１の実施の形態のＣＣＤカメラ１５と同じ構成のものを使用できる。塵埃検出器２０では、ＣＣＤカメラ２２におけるイメージセンサの大きさが、そのまま塵埃測定可能な面積となる。
【００５４】
塵埃検出システム２では、図２に示す第１の実施の形態の塵埃の検出を行う際に実行する画像処理の流れと同じようにして処理が行われる。まず、保護板２１の表面２１ｓ上に載った塵埃をＣＣＤカメラ２２により直接撮像する。図１５に直接撮像した画像を示す。撮像した画像のデータは、次にシェーディング処理を施されて、図１６に示すような画像となる。さらに、ステップＳ１０７における２重周囲差分値を算出して画像処理を行うと、図１７に示すような画像となる。図１８に示すグラフは、図１７中に描かれている直線(Ｚ)における切断面の輝度値を示している。
最終的な処理として、ステップＳ１０９において特異値データを算出した後、ステップＳ１１１の画像膨張、収縮処理を施すと、図１９に示すような画像となる。このような画像処理を、図１３に示すような測定方法に基いて行い、第２の実施の形態の塵埃検出システム２において、所定時間に落下した塵埃が測定される。
【００５５】
第２の実施の形態の塵埃検出器２０は、第１の実施の形態の塵埃検出器１０と比べると、拡散板１２やミラー１３等の構成部材を必要としないので、形状が簡単でまた寸法も小さなものとなる。よって塵埃検出器２０の設置が簡単であり、また作業台上に置く場合であっても場所を取らないので使用しやすいものとなる。
【００５６】
また塵埃検出器２０においては、表面２１ｓの画像を取り込むにあたり、撮像する面積がＣＣＤカメラ２２のイメージセンサ部分と同じ面積となっており、その面積は比較的狭い。また第１の実施の形態の塵埃検出器１０と比較して、塵埃が載る表面２１ｓから撮像部までの距離が短い。これらの結果、表面２１ｓの画像に輝度ムラが生じにくい。したがって、取り込んだ画像について図２や図５に示すような画像処理による輝度ムラを除去する処理を行わなくても、塵埃の検出を比較的精度よく行うことができる。具体的には、表面２１ｓの画像から直接塵埃を検出する方法、表面２１ｓの画像をシェーディング処理した後に塵埃を検出する方法等を採用できる。
【００５７】
上記の第１および第２の実施の形態の塵埃検出システム１または２では、複数の塵埃検出器１０または２０が解析コンピュータ３０に接続されて構成されているが、１つの塵埃検出器１０または２０が１つの解析コンピュータ３０に接続されて構成されていてもよい。さらに、塵埃検出器１０と塵埃検出器２０とが同じ解析コンピュータ３０に接続され、検出場所の状況（測定場所における測定面積、塵埃検出器の設置可能面積、外光の状態）に応じて塵埃検出器１０または塵埃検出器２０を選択して使用することも可能である。
また、塵埃検出システム１、２における塵埃の検出を自動化させることもできる。例えば、所定時間毎に自動的に画像が撮像されるように設定し、測定前に自動的に塵埃検出器の測定部である表面を払拭する機能を備えさせることもできる。
【００５８】
その他、上記の第１および第２の実施の形態では、検出場所に自然に落下した塵埃を検出しているが、塵埃検出器１０または２０の周囲のエアーを吸引することにより、塵埃を検出場所へ故意に落下させることも可能である。
これ以外にも、本発明の主旨を逸脱しない限り、上記実施の形態で挙げた構成を取捨選択したり、他の構成に適宜変更することが可能である。
【００５９】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、クリーンルーム等の塵埃管理がなされている場所において塵埃の検出を効率良くかつ確実に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１の実施の形態における塵埃検出システムの構成を説明するための図である。
【図２】塵埃の検出を行う際に実行する画像処理の流れを示す図である。
【図３】塵埃検出システムにより撮像された未処理の画像を示す図である。
【図４】シェーディング処理した画像を示す図である。
【図５】２重周囲差分法の処理手順を示すフローチャートを示す。
【図６】分割された画像データを示している。
【図７】第１の画素群および第２の画素群の他の例を示す図である。
【図８】第１の画素群および第２の画素群のさらに他の例を示す図である。
【図９】第１の画素群および第２の画素群のさらに他の例を示す図である。
【図１０】２値化処理した画像を示す図である。
【図１１】図１０の直線(Ｚ)における切断面の輝度値を示している。
【図１２】画像膨張、収縮処理した画像を示す図である。
【図１３】塵埃検出方法のフロー図である。
【図１４】第２の実施の形態における塵埃検出システムの構成を説明するための図である。
【図１５】塵埃検出システムにより撮像された未処理の画像を示す図である。
【図１６】シェーディング処理した画像を示す図である。
【図１７】２値化処理した画像を示す図である。
【図１８】図１７の直線(Ｚ)における切断面の輝度値を示している。
【図１９】画像膨張、収縮処理した画像を示す図である。
【符号の説明】
１、２・・・塵埃検出システム（測定器）、１０、２０・・・塵埃検出器（塵埃検出装置）、１１・・・集塵板（光透過部、測定部、塵埃受け手段、平坦部）、１２・・・拡散板（光拡散部、光拡散手段）、１３・・・ミラー（偏向部）、１４・・・レンズ、１５、２２・・・ＣＣＤカメラ（撮像部、撮像手段）、１８・・・ケーブル、２１・・・保護板（光透過部、測定部、塵埃受け手段、平坦部）、３０・・・解析コンピュータ、３１・・・画像処理部(コントラスト把握手段、画像処理手段、演算手段)、３２・・・判定部(塵埃検出手段、ムラ検出手段)、３３・・・集計部（集計手段、分別手段）、３４・・・撮像制御部、３５・・・モニタ(集計結果出力手段、表示手段)
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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