(57)【要約】  一連の区画を含む堆積ラインにおいて、前記区画中で基材上に堆積される薄層のスタックに影響を与える欠陥の発生源となる位置を特定するための方法であり、各材料の薄層を堆積ラインの１つ以上の連続した区画において堆積させ、区画において堆積された薄層の表面に残っているデブリ片が、後続の薄層の堆積に対するマスクとして働き、かつ欠陥の発生源となる、位置を特定するためのこの方法は、前記欠陥を示す少なくとも１つの画像を、前記堆積ラインの末端に配置された少なくとも１つの光学検査システムによって取得する工程（Ｅ１０）、前記少なくとも１つの画像から、前記欠陥の少なくとも１つの代表特性を含む前記欠陥の特徴を測定する工程（Ｅ２０）、及び、前記欠陥の特徴から、前記欠陥の発生源となる堆積ラインの少なくとも１つの区画を、前記堆積ラインの区画に関連付けられた参照特徴を使用して特定する工程（Ｅ４０）、を含む。
2019518963.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
一連の区画（１５-ｉ）を含む堆積ライン（２）において、前記区画中で基材（３）上に堆積される薄層のスタックに影響を与える欠陥の発生源の位置を特定するための方法であって、各材料の薄層を前記堆積ラインの１つ以上の連続した区画（１５-ｉ）において堆積させ、区画において堆積された薄層の表面に残っているデブリ片が、後続の薄層の堆積に対するマスクとして働き、かつ前記欠陥の発生源となる方法であって、以下の工程を含む、方法：
・前記欠陥を示す少なくとも１つの画像を取得する工程（Ｅ１０、Ｆ１０、Ｇ１０、Ｈ１０）であって、前記少なくとも１つの画像を、前記堆積ラインの末端に配置された少なくとも１つの光学検査システムによって取得する、工程（Ｅ１０、Ｆ１０、Ｇ１０、Ｈ１０、
・前記少なくとも１つの画像から、前記欠陥の少なくとも１つの代表特性を含む、前記欠陥の特徴を測定する工程（Ｅ２０、Ｆ３０、Ｇ２０、Ｈ２０）、及び、
・前記欠陥の特徴から、前記堆積ラインのうちの前記欠陥の発生源となる少なくとも１つの区画を、前記堆積ラインのうちの前記区画に関連付けられた参照特徴を使用して特定する工程（Ｅ４０、Ｆ５０、Ｇ４０、Ｈ４０）。
【請求項２】
前記薄層の堆積を、前記堆積ライン（２）により、前記基材（３）へのマグネトロン陰極スパッタリングによって行う、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記基材（３）が、無機ガラス製又はポリマー有機材料製の透明基材である、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記特定する工程が、前記欠陥の特徴を、各々が前記堆積ラインの区画に関連付けられた複数の参照特徴と比較し、前記少なくとも１つの区画を、前記欠陥の特徴に対応する特徴に関連付けられる欠陥の発生源であるものとして特定する工程を含む、請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
・前記少なくとも１つの画像が、反射で撮影されたグレースケールエンコード画像（ＩＭＲ）を含み、前記欠陥の特徴が、反射で撮影された前記画像から測定される、前記欠陥の反射係数に関して定義された特性を含む、及び／又は、
・前記少なくとも１つの画像が、透過で撮影されたグレースケールエンコード画像（ＩＭＴ）を含み、前記欠陥の特徴が、透過で撮影された前記画像から測定される、前記欠陥の透過係数に関して定義された特性を含む、
請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記係数を、前記グレースケールエンコード画像に示される欠陥に適用される逐次侵食法を用いて測定する、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
・前記係数の変動の勾配を測定する工程、及び、
・測定された前記変動の勾配に基づいて、前記欠陥の形状を検出する工程、
をさらに含む、請求項５又は６に記載の方法。
【請求項８】
前記少なくとも１つの画像に示される前記欠陥の周囲に明るいリングが存在することを検出する工程を含み、前記欠陥の特徴が、この存在を表す特性を含む、請求項５〜７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
前記少なくとも１つの画像が、２つの少なくとも部分的に区別される波長領域で放射する２つの放射源を使用して前記少なくとも１つの光学システムによって取得される２つのグレースケールエンコード画像を含む、請求項１〜８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
・前記少なくとも１つの画像が、反射又は透過で撮影されたレッド−グリーン−ブルー（ＲＧＢ）エンコード画像を含み、
・前記方法が、前記ＲＧＢ画像をＬ＊ａ＊ｂ＊色空間に変換する工程（Ｆ１０）をさらに含み、かつ、
・前記欠陥の特徴が、変換された前記画像から測定される、前記欠陥の基本面のａ＊及びｂ＊成分を含む、
請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
前記欠陥の特徴が、変換された前記画像から測定される、前記欠陥のＬ＊成分をさらに含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記少なくとも１つの画像が、ハイパースペクトル画像を含み、前記欠陥の特徴が、前記欠陥の基本面の反射係数又は透過係数の値を波長の関数として表すスペクトルを含む、請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
前記堆積ラインの区画に関連付けられた各参照特徴が、前記区画において堆積された層の種々の厚さに対応する複数のスペクトルを含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記堆積ラインの区画に関連付けられた前記参照特徴が、前記区画の各々を叩き、それにより各区画においてこの叩くことに起因するデブリ片を発生させることによって実験的に測定される（Ｅ００、Ｆ００、Ｇ００）、請求項１〜１３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１５】
前記特定する工程（Ｈ４０）が、前記欠陥の特徴に機械学習法を適用すること（Ｈ３０）を含み、前記学習法は、前記堆積ラインの区画に関連付けられた参照特徴を用いてトレーニングされるモデルに基づく（Ｈ００）、請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１６】
前記欠陥の特徴、すなわち前記少なくとも１つの画像から測定される特徴が、前記欠陥の光度に関する少なくとも１つの特性及び／又は前記欠陥の形状に関する１つの特性を含む、請求項１又は１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記欠陥の光度に関する前記少なくとも１つの特性が、
・前記欠陥の放射状光度プロファイルを代表する特性、及び／又は、
・前記欠陥の放射状光度プロファイルの傾きを代表する特性、及び／又は、
・前記欠陥の平均光度を代表する特性、及び／又は、
・前記欠陥の中心における光度を代表する特性、
を含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記欠陥の形状に関する前記少なくとも１つの特性が、
・前記欠陥の面積を代表する特性、及び／又は、
・前記欠陥の面積に対する前記欠陥の周囲長の比を代表する特性、及び／又は、
・前記欠陥のアスペクト比を代表する特性、
を含む、請求項１６又は１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記薄層のスタックが、干渉システムを形成している、請求項１〜１８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２０】
前記堆積ラインの区画に関連付けられた前記参照特徴が、前記基材上に前記薄層を堆積する間の前記堆積ラインの構成に依存する、請求項１〜１９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２１】
コンピュータにより実行する際に、請求項１〜２０のいずれか一項に記載の位置を特定するための方法の工程を実施するための指令を含んでいる、コンピュータプログラム。
【請求項２２】
請求項１〜２０のいずれか一項に記載の位置を特定するための方法の工程を実施するための指令を含んでいる請求項２１に記載のコンピュータプログラムを格納している、コンピュータ可読記録媒体。
【請求項２３】
堆積ライン（２）において連続する複数の区画中で基材（３）上に堆積される薄層のスタックに影響を与える欠陥の発生源の位置を特定するための装置（６）であり、各材料の薄層を前記堆積ラインの１つ以上の連続した区画（１５−ｉ）において堆積させ、区画において堆積された薄層の表面に残っているデブリ片が、後続の薄層の堆積に対するマスクとして働き、かつ欠陥の発生源となる、装置（６）であって、以下のものを含む装置（６）：
・前記欠陥を示す少なくとも１つの画像を取得するためのモジュール（６Ａ）であって、前記少なくとも１つの画像を、前記堆積ラインの末端に配置された少なくとも１つの光学検査システムによって取得する、モジュール（６Ａ）、
・前記少なくとも１つの画像から、前記欠陥の少なくとも１つの代表特性を含む前記欠陥の特徴を測定するためのモジュール（６Ｂ）、及び、
・前記欠陥の特徴から前記欠陥の発生源となる前記堆積ラインの少なくとも１つの区画を、前記堆積ラインの区画に関連付けられた参照特徴を使用して特定するためのモジュール（６Ｃ）。
【請求項２４】
以下のものを含むシステム：
・基材（３）上に薄層のスタックを堆積させることができる一連の区画（１５−ｉ）を含む堆積ライン（２）であって、各材料の薄層を当該堆積ラインの１つ以上の連続する区画（１５-ｉ）において堆積させ、区画において堆積させた薄層の表面に残っているデブリ片が、その後の薄層の堆積に対するマスクとして働き、かつ欠陥の発生源となる、堆積ライン（２）、
・前記堆積ラインの末端に配置され、前記基材上に堆積される薄層のスタックに影響を与える欠陥を示す少なくとも１つの画像を供給するように構成された、少なくとも１つの光学検査システム、及び、
・前記堆積ラインの一連の区画のうちで、前記欠陥の発生源となる少なくとも１つの区画を特定することができる、請求項２１に記載の位置を特定するための装置（６）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、少なくとも１つの面を薄層のスタックで被覆した基材の製造、特にガラス又は有機ポリマー材料製の透明基材の製造に関する。
【背景技術】
【０００２】
基材、特にガラス又は有機ポリマー材料製の基材に、これらの基材に特定の特性、特に光学特性、例えば、所定の波長領域の放射線の反射又は吸収に関する特性、導電性、あるいはさらには基材の洗浄の容易さ又は自己洗浄能力に関連する特性を与えるコーティングを施すことは、ありふれたことである。これらのコーティングは一般に、無機化合物、特に金属、酸化物、窒化物又は炭化物をベースとした、薄層のスタックである。本発明との関連において、「薄層」という表現は、厚さが１μｍより小さく、一般に数ナノメートルと数百ナノメートルの間にあって、それゆえに「薄（い）」との語が当てられる層を意味すると理解される。
【０００３】
薄層のスタックは一般に、堆積ラインの複数の区画（典型的には２０〜３０の区画）で行われる薄層の一連の堆積によって製造され、これらの堆積は、１つ以上の堆積方法、例えば特に、マグネトロン陰極スパッタリング、イオンビーム支援蒸着（ＩＢＡＤ）、蒸着、化学気相成長（ＣＶＤ）、プラズマ化学気相成長（ＰＥＣＶＤ）及び／又は低圧化学気相成長（ＬＰＣＶＤ）などを用いて、種々の区画で行われる。
【０００４】
残念なことに、堆積ラインの区画はしばしば汚れており、特定の区画に存在するダスト又はデブリ片が、基材がこれらの区画を通過する際に基材上に気まぐれに落下することがある。一部のデブリ片は、基材の表面上（より正確には問題の区画内で堆積された薄層の表面上）に残り、次いで、その後の薄層の堆積に対してマスクとして働くことがある。これらのデブリ片は、基材上に堆積される薄層のスタックの品質に影響を与える欠陥の起源となり、こうして製造された被覆基材の意図された用途によっては許容できないと判明することがある。
【０００５】
製造する被覆基材の品質を管理するために、最先端技術では、堆積ラインの末端に配置することを意図し、この基材の表面に堆積された薄層のスタックの様々な画像を供給するように構成された光学検査システムが使用されている。これらの光学検査システムは、一般に、様々な構成での画像（例えば反射、透過などで撮影した画像）を取得するのを可能にする複数の光学センサ（ビデオカメラ）及び様々な波長の複数の放射源を含む、バンクを装備している。これらの画像を分析することにより、堆積ラインで作られた薄層のスタックに影響を与えるいずれの欠陥も検出することが可能になる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
現在の検査システムによって欠陥を検出することが可能であるとは言うものの、それらは、これらの欠陥の発生源に関する情報を提供することはない。しかしながら、この発生源を知ることは、堆積ライン上において迅速かつ的を絞ったメンテナンス作業を実施するという観点からすると、非常に価値があり得る。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は特に、各材料の薄層が堆積ラインの１つ以上の連続した区画において堆積され、区画において堆積された薄層の表面に残っているデブリ片が後続の薄層の堆積に対するマスクとして働き、かつ欠陥の発生源となる、一連の区画を含む堆積ラインにおいて、前記区画中で基材上に堆積される薄層のスタックに影響を与える欠陥の発生源の位置を特定するための方法を提供することによって、従来技術の欠点を軽減することを可能にするものであって、この方法は、次の工程を含む：
・前記欠陥を示す少なくとも１つの画像を取得する工程であって、前記少なくとも１つの画像を前記堆積ラインの末端に配置された少なくとも１つの光学検査システムによって取得する工程、
・前記少なくとも１つの画像から、前記欠陥の少なくとも１つの代表特性を含む前記欠陥の特徴（シグネチャ）を測定する工程、
・前記欠陥の特徴から、堆積ラインのうちの前記欠陥の発生源となる少なくとも１つの区画を、前記堆積ラインの区画に関連付けられた参照特徴を使用して特定する工程。
【０００８】
相まって、本発明はまた、各材料の薄層を堆積ラインの１つ以上の連続した区画において堆積させ、区画において堆積された薄層の表面に残っているデブリ片が後続の薄層の堆積に対するマスクとして働き、かつ欠陥の起源となる、堆積ラインにおいて、連続した複数の区画中で基材上に堆積される薄層のスタックに影響を与える欠陥の発生源の位置を特定するための装置であって、次のものを含む装置にも関する：
・前記欠陥を示す少なくとも１つの画像を取得するためのモジュールであって、この少なくとも１つの画像を、前記堆積ラインの末端に配置された少なくとも１つの光学検査システムによって取得する、モジュール、
・前記少なくとも１つの画像から、前記欠陥の少なくとも１つの代表特性を含む前記欠陥の特徴を測定するためのモジュール、及び、
・前記欠陥の特徴から、堆積ラインのうちの前記欠陥の発生源となる少なくとも１つの区画を、前記堆積ラインの区画に関連付けられた参照特徴を使用して特定するためのモジュール。
【０００９】
このように、本発明は、基材上に堆積される薄層のスタックに影響を与える欠陥の堆積ラインにおける発生源の位置を特定する簡単で効果的な方法を提供する。
【００１０】
本発明との関連において、基材上への薄層のスタックの堆積は、雰囲気を管理した堆積ラインの種々の区画を基材が連続して走行している間に実施される。詳しく言えば、基材を外気にさらすことなく、又は２つの区画間で基材をクリーニングすることなく、薄層の完全なスタックが基材上に堆積される。したがって、堆積ラインの１つの区画において基材上に落下するデブリ片は、この区画において堆積された薄層の表面上に残り、後続の薄層の堆積に対するマスクとして働いて、それにより欠陥を生じさせる。この場合に、本発明は、堆積ラインの末端で検出される欠陥の発生源となる堆積ラインのうちの少数の区画、又はさらには単一の区画を特定することを可能にする。
【００１１】
これを行うために、堆積ラインの所定の区画に関連付けられた参照特徴を、前記所定の区画によって発生した少なくとも１つのデブリ片の存在下で、基材を堆積ラインのすべての区画に通過させることによって実施される薄層のスタックの堆積に基づいて評価する。言い換えれば、本発明との関連で言えば、所定の区画に関連付けられた参照特徴は、薄層の完全なスタックが形成され、そしてスタック中の特定の薄層が、前記所定の区画によって生じたデブリ片が存在するために、局所的に欠けていることがあるという条件下で得られる。参照特徴の測定の際には、デブリ片の位置を除いて、スタックの全ての薄層が基材上に存在している。
【００１２】
本発明の１つの実施形態において、薄層は、堆積ラインにおいてマグネトロン陰極スパッタリング法を使用して基材上に堆積される。このとき、前記堆積ラインの各区画には、堆積させようとする化学元素を含む、「陰極」電位と呼ばれる負の電位まで下げられたスパッタリングターゲットが含まれており、高真空下でその近傍にプラズマが作られる。ターゲットに衝撃を与えることによって、プラズマの活性種がターゲットから化学元素を引き剥がし、それが基材上に堆積して、それにより所望の薄層を形成する。この方法は、薄層が、ターゲットから引き剥がされた元素とプラズマ中に含まれるガスとの化学反応の結果生じる材料で作られる場合に、反応性であると言われる。このマグネトロン陰極スパッタリング法の１つの利点は、様々なターゲットの下で基材を連続して走行させることによって、非常に複雑な層のスタックを同一の堆積ライン上で堆積させることが可能であるということにある。
【００１３】
本発明との関連において、堆積ラインの複数の一連の区画は、所定の材料の薄層を所定の割合で堆積することに関与することができる。有利なことに、本発明は、堆積ラインの複数の一連の区画において堆積された所定の材料の薄層に欠陥が存在する場合に、欠陥の発生源であった１つ以上の区画を、この薄層の堆積に関与するすべての区画のうちから特定することを可能にする。
【００１４】
マグネトロン陰極スパッタリング堆積ラインの場合には、薄層の堆積が行われる種々の区画の構成は、マグネトロン陰極スパッタリングの様々なパラメータを調節すること、特にガスの圧力及びその組成、陰極に印加される電力、衝突粒子の入射角、堆積の厚さなどを調節することを含む。
【００１５】
基材は、好ましくは無機ガラス製又は有機ポリマー材料製のシートである。それは、好ましくは透明であり、そして着色されていても着色されていなくてもよい。ガラスは、好ましくはソーダ石灰シリカガラスであるが、それは例えばホウケイ酸ガラス又はアルミノホウケイ酸ガラスであってもよい。好ましい有機ポリマー材料は、ポリカーボネート、ポリメチルメタクリレート、ポリエチレンテレフタレート（ＰＥＴ）、ポリエチレンナフタレート（ＰＥＮ）、又はさらにはエチレンテトラフルオロエチレン（ＥＴＦＥ）などのフルオロポリマーである。基材は、硬質であっても、又は軟質であってもよい。基材は、平面的でもよく、又は湾曲していてもよい。
【００１６】
本発明による解決策は、堆積ラインの末端で従来から行われてきた光学検査に由来するデジタル画像の利用に基づく。本発明によれば、これらの画像を、欠陥の１つ以上の事前に設定された代表特性を含む欠陥の特徴を抽出することを目的として分析し、その所見により、欠陥の発生源となる堆積ラインの区画の特定を可能にする。この目的を達成するために、欠陥の特徴を、堆積ラインの各区画ごとに生じさせた、該欠陥の特徴と同一の特性を含む様々な参照特徴と直接又は間接的に（例えば、１つ以上のディシジョンツリーによって）比較する。区画に関連付けられた参照特徴は、この区画に起因する欠陥の事前に設定された特性の値を表す。それは、例えば、各区画において、叩いた結果としてデブリ片が生じるように区画の壁を叩くことによって実験的に得ることができ、あるいはシミュレーションにより、又は計算によって得ることができる。堆積ラインの各区画に複数の参照特徴を関連付けてもよい、ということが特記される。同様に、各参照特徴は、必ずしも単一の点に対応するわけではなく、参照特徴に含まれる構成要素の数に応じて、値の区間、曲線のうちの一区分、表面のうちの一区分などに対応してもよい。
【００１７】
堆積ラインの種々の区画に関連付けられた参照特徴を考慮に入れた欠陥の特徴の分析が、堆積ラインのうちの欠陥の発生源になる少数の区画を、又はさらには単一の区画を特定することを可能にする。
【００１８】
こうして、例えば、１つの特定の実施形態において、特定工程は、欠陥の特徴を堆積ラインの各区画に関連付けられた複数の参照特徴と比較する工程を含み、前記少なくとも１つの区画を、欠陥の特徴に対応する参照特徴に関連付けられている欠陥の発生源になるものとして特定する。言い換えれば、欠陥の発生源であると特定される１つ以上の区画は、この場合には、例えば事前に定められた相違という意味で、又は同等に、事前に定められた予測誤差という意味で、参照特徴が欠陥の特徴に最も似ている区画である。
【００１９】
本発明は、基材、特に透明基材上によく堆積される様々な薄層のスタックに、特に干渉システムを形成する薄層のスタックに、有利に適用可能である。欠陥の特徴の、すなわち本発明との関連において使用される特徴の、１つ以上の特性の選択は、当該薄層のスタックの光学特性に応じて、特に、放射線の反射又は透過に関するその特性、及び光学検査システムによって供給される画像のタイプ（反射で撮影された画像、透過で撮影された画像、様々な波長領域で発光することができる放射源を用いて取得された画像など）に応じて行われる。
【００２０】
基材上に堆積させそして本発明に従って分析することができる薄層のスタックの例として、限定されることなしに、下記のものを挙げることができる。
【００２１】
・可視波長領域における基材の反射特性を変更する薄層のスタック、例えば反射性金属層、特に金属の銀をベースとした反射性金属層などの、スタック。それらは、ミラーを形成するために、又はさらには、空気−基材界面における放射線の反射を減少させることを目的とする反射防止コーティングを形成するためにも使用される。反射防止コーティングは、特に、交互に低い屈折率と高い屈折率を有し、空気−基材界面で干渉フィルタの役割を果たす薄層のスタックによって、又はさらには、空気の屈折率と基材の屈折率との間の連続的又は階段的な屈折率勾配を作り出す薄層のスタックによって、形成することができる。
【００２２】
・基材に赤外領域の反射特性を与える薄層のスタック、例えば、少なくとも１つの金属薄層又は透明導電性酸化物（ＴＣＯ）をベースとした少なくとも１つの薄層、すなわち機能層と呼ばれるもの、特に銀、ニオブ、クロム、ニッケル−クロム合金（ＮｉＣｒ）、インジウムスズ酸化物（ＩＴＯ）をベースとした少なくとも１つの薄層と、干渉システムを形成するため各機能層の両側に位置するコーティングとを含む、透明スタックなど。赤外領域に反射特性を有するこれらの透明スタックは、建物又は乗り物に入ってくる太陽エネルギーの量を減らすことを目的とする太陽光制御グレージング、特に抗日射グレージング、又は建物又は乗り物から散逸されるエネルギー量を減らすことを目的とする低放射率グレージングを形成するために使用される。
【００２３】
・基材に導電性を与える薄層のスタック、例えば、少なくとも１つの金属薄層、特に銀をベースとした少なくとも１つの薄層、又は透明な導電性酸化物（ＴＣＯ）をベースとした、例えばインジウムスズ酸化物（ＩＴＯ）をベースとした、インジウム亜鉛酸化物（ＩＺＯ）をベースとした、アルミニウム又はガリウムをドープされた酸化亜鉛をベースとした、ニオブをドープされた酸化チタンをベースとした、スズ酸亜鉛又はカドミウムをベースとした、及び／又は、アンチモン及び／又はフッ素をドープされた酸化スズをベースとした、少なくとも１つの薄層を含む透明スタックなど。詳しく言うと、導電性を有するこれらのコーティングは、ジュール加熱によって、又はさらには層構造の電子デバイスの電極により、特に、有機発光ダイオード（ＯＬＥＤ）デバイス、光起電力デバイス、エレクトロクロミックデバイスなどの前面に位置する透明電極によって、熱を発生させるようにコーティングに電流を流すようにする加熱グレージングにおいて使用される。
【００２４】
・基材にセルフクリーニング特性を与える薄層のスタック、例えば、紫外線の作用下での有機化合物の分解及び水流の作用下での無機質の汚れの除去を促進する、酸化チタンをベースとした透明スタックなど。
【００２５】
・基材に結露防止性、疎水性などを与える薄層のスタック。
【００２６】
欠陥の特徴を生じさせるために選択される１つ以上の特性は、好ましくは、薄層のスタック内に欠陥が発生する区画を容易に特定できるように、このスタックの堆積に関与する区画に応じて変化する値を有する。例えば、特性は、その値が基材上の堆積厚さの厳密に単調な（すなわち増加又は減少する）関数であるように選択することができ、それにより、欠陥の特徴におけるこの特性の値は、前記欠陥が現れた堆積厚さを特定することを可能にする。この厚さ及びこの厚さに対応する薄層の堆積を担う区画を知ることにより、欠陥が発生した区画を容易に推定することが可能になる。基材上の堆積厚さの関数として厳密に単調である特性のこの選択は、特に有利である。なぜなら、それが、単一の適切に選択された特性を含む特徴から、欠陥の発生源となった単一の区画を特定することを可能にするからである。
【００２７】
しかしながら、特徴の各特性の値と堆積ラインの区画との明確な関係は、本発明の本質的な条件ではない。言い換えれば、各区画が各特性の個別の値に対応する必要はない。具体的に言えば、１つの所定の特性を検討するときに、２つ以上の区画間のあいまいさ又は交錯が残ってもよい。詳しく言えば、所定の特性の値が、堆積ラインの２つの別個の区画に対応してもよい。
【００２８】
具体的には、まず、あいまいさが残る場合を含めて、本発明は、欠陥の発生源であると疑われる区画の数を大幅に減少させることを可能にする、ということが注目される。上述のように、基材上に薄層のスタックを堆積させる場合に、堆積ラインは、たやすく２０又はさらには３０の区画を含むことがある。本発明は、あいまいさが残る区画の数を少数に限定することを可能にし、すなわち特性をうまく選択することによって、せいぜい２つ又は３つの区画に限定することを可能にする。さらに、欠陥の特徴における複数の特性を考慮することによってこの数をさらに減少させることが可能であり、残っているあいまいさを複数の特性によって取り除くことができる。
【００２９】
欠陥の特徴を生じさせると考えられる特性は、光学システムによって取得されて供給される画像の種類（例えば、反射又は透過で撮影された画像、画像を生じさせるために使用される放射源のタイプなど）に依存しうることが注目される。異なる種類の画像を使用すると、有利なことに、各タイプの画像から抽出された種々の補完的な特性を使用して欠陥の特性を生じさせることによって、前述のあいまいさを取り除くのを可能にすることができる。
【００３０】
欠陥を示す前記少なくとも１つの画像は、特に、グレースケールでエンコードした画像、ＲＧＢでエンコードした画像、及び／又はハイパースペクトル画像であることができる。
【００３１】
このように、実例として、１つの特定の実施形態において、前記少なくとも１つの画像は、反射で撮影されたグレースケールエンコード画像、及び透過で撮影されたグレースケールエンコード画像を含むことができる。
【００３２】
この実施形態は、薄層のスタックが低放射率を有する複数の層を含むときに適用されることが好ましいであろうが、そのときだけに適用されるわけではない。反射で撮影された画像から抽出した情報に加えて、透過で撮影された画像から抽出した情報を使用することで、より多くの特性を含む特徴を得ることが可能になり、かつ薄層のスタックに影響を与える欠陥の発生源の位置をより高い精度でもって特定することが可能になる。
【００３３】
別の実施形態において、前記少なくとも１つの画像は、２つの少なくとも部分的に区別可能な波長領域で放射する２つの放射源を使用する、特に可視波長領域で放射する放射源及び赤外波長領域で放射するする放射源を使用する、前記少なくとも１つの光学システムによって取得された２つのグレースケールエンコード画像（反射及び／又は透過で撮影したもの）を含む。うまく選択された異なる波長で放射する２つの放射源を使用して得られた画像の組み合わせが、あいまいさを取り除くことを可能にすることができる。
【００３４】
具体的に言えば、特定のスタックは、堆積厚さの関数として赤外領域において厳密に単調である特性を有することができ、それはこの実施形態を有利に利用することを可能にする。
【００３５】
したがって、本発明は、目的とするメンテナンスを堆積ラインで実施することを可能にし、このメンテナンス作業（特にクリーニング作業）又はより一般的に言えば修正処置は、特定された少数の区画、又はさらには単一の区画に集中される。そのような修正処置は、典型的に、特定された各区画の壁を叩いて、それにより、それらを覆っておりこの区画において堆積させる薄層の堆積の間に基材上に堆積されやすいダスト及びデブリ片をそれらから取り除いてきれいにすることからなる。これらのメンテナンス作業は、製造中又は製造終了時のいずれで行ってもよい。
【００３６】
こうして、本発明は、関連する費用を制限しながら、より迅速かつより効果的に堆積ラインに介入することを可能にする。本発明のおかげで、欠陥の発生源であった１つ以上の区画の特定が、さらに非常に迅速になる。結果として、堆積ラインから生産された被覆基材上で欠陥の出現が検出されたときに、その基となる問題を解決するのにかかる時間が実質的に減少する。
【００３７】
特定の１つの実施形態において、
・前記少なくとも１つの画像は、反射で撮影されたグレースケールエンコード画像を含み、欠陥の特徴は、反射で撮影された画像から測定される、前記欠陥の反射係数に関して定義された特性を含み、及び／又は、
・前記少なくとも１つの画像は、透過で撮影されたグレースケールエンコード画像を含み、欠陥の特徴は、透過で撮影された画像から測定される、前記欠陥の透過係数に関して定義された特性を含む。
【００３８】
これらの反射係数及び／又は透過係数は、例えば、グレースケールでエンコードされた画像に示される欠陥に適用される逐次侵食法を使用して測定することができ、その間に各工程で反射係数及び／又は透過係数の値が測定される。その代わりに、他の方法ももちろん想定することができる。
【００３９】
具体的には、本発明者らは、反射で撮影された欠陥のグレースケールエンコード画像、又は透過で撮影された欠陥のグレースケールエンコード画像から、より詳しく言えば、この画像から測定される欠陥の反射又は透過でのコントラストレベルから、この欠陥を発生させた可能性のある区画を特定することが可能であることを、思慮の末に発見した。より詳しく言えば、本発明者らは、欠陥の反射又は透過でのコントラストレベルと、ダスト又はデブリ片の落下に続いてスタック作業を停止した厚さ、言い換えれば欠陥が出現した厚さとの相関関係を明らかにした。この厚さは、薄層のスタックの堆積に関与する堆積ラインの区画と容易に関連付けることができる。画像がハイパースペクトルでない場合には、本発明は、光学検査システムによって供給された画像から抽出された当のコントラスト値は、（「反射」又は「透過」での）「真の」積分コントラスト値、すなわち（反射又は透過）スペクトルから計算される値を表すという前提に基づく、ということが特記される。「表す」とは、当のコントラスト値がこの真の値を絶対的に表しているか、又は相対的に表している（すなわち、この真の値に比例するか、又はその単調関数であることができる）ことを意味する。
【００４０】
実例として、干渉システムを形成するように各々が１つ以上の薄層を含む２つのコーティングを両側に持った銀の薄層を含む、上述のような赤外領域に反射特性を有する薄層の透明スタックの場合には、反射で撮影された画像において観察される（場合により正規化された）平均の光反射係数は、スタックの厚さの関数として変動することを観察でき、この変動は逆Ｖ字形（すなわち、∧字形）であり、銀の薄層で最大レベルを有する。銀層でのこの最大レベルは、銀層の低い放射率によるものであり、これが最大の光反射率をもたらす。言い換えれば、厚さの関数としての光反射係数の変動は、銀層の前で増加関数であり、その後は減少関数となる。したがって、堆積ラインの各区画を特徴付ける参照の光反射係数と称するこの代表値及び知識に基づいて、銀層の前に堆積された第一のコーティングの堆積に関与する第一の一連の区画群のうちの区画から、欠陥の発生源になる区画を選別すること、又は、銀層の後に堆積された第二のコーティングの堆積に関与する第二の一連の区画群のうちの区画から、欠陥の発生源となる区画を選別することが容易である。
【００４１】
このように、上記の例では、欠陥の特徴が欠陥の平均光反射係数に関して定義された単一の特性を含む場合に、本発明による方法の最後に、薄層のスタックにおいて観察される欠陥の発生源となる２つの区画が特定される。
【００４２】
観察された欠陥の発生源であった区画が第一の一連の区画又は第二の一連の区画のいずれに属するかを決定するために、本発明者らは、有利には、欠陥の第二の特性、すなわち、前述の例では反射で撮影された画像において欠陥を囲む明るいリング（すなわち、最大限の反射に対応するリング）の有無、を利用することを提案する。
【００４３】
したがって、本発明の１つの特定の実施形態において、位置の特定方法は、前記少なくとも１つの画像において示された欠陥の周囲に明るいリングが存在することを検出する工程をさらに含み、欠陥の特徴はこの存在を表す特性を含む。
【００４４】
具体的に言えば、本発明者らは、そのような明るいリングの存在を、銀層の堆積前における、すなわち銀層の前に堆積された第一のコーティングの堆積に関与する第一の一連の区画群のうちの区画における、欠陥の導入と結び付けた。対照的に、そのような明るいリングが存在しないことは、欠陥は銀層の堆積後に、すなわち銀層の後に堆積された第二のコーティングの堆積に関与する第二の一連の区画群のうちの区画において、導入されたことを意味する。そのような明るいリングの存在は、前述の侵食方法を使用することによって、侵食方法の様々な反復において得られる、特に最初の一連の反復において得られる光反射係数の値を観察することによって、容易に検出することができることが注目される。
【００４５】
これは、光学システムが欠陥の透過で撮影された画像を供給し、欠陥の特徴の特性が欠陥の光透過係数から測定される場合にも当てはまる。本発明の１つの特定の実施形態において、前記方法は、
・（反射又は透過）係数の変動の勾配を求める工程、及び、
・求めた変動の勾配に基づいて欠陥の形状を検出する工程、
をさらに含む。
【００４６】
この実施形態は、欠陥についての補足的な情報、特にそれが平坦な欠陥又は三次元の欠陥のいずれであるかに関する情報を得ることを可能にする。そのような情報は、所定の区画内において、区画のどの構成要素が基材上に堆積したダスト及び／又はデブリ片の発生源であったかを特定するのに有用であろう。
【００４７】
本発明は、上述のように、グレースケールでエンコードした画像（例えば、可視波長領域及び／又は赤外波長領域で放射する放射源によって取得された、反射及び／又は透過で撮影された画像）に適用することができる。しかしながら、この前提は限定するものではなく、本発明はまた、他のタイプの画像を用いて実施することもできる。この場合、考慮される特徴は、これらの画像から抽出可能な情報に適合される。
【００４８】
このように、１つの特定の実施形態において、前記少なくとも１つの画像は、反射又は透過で撮影されたレッド−グリーン−ブルー系（ＲＧＢ）でエンコードされた画像を含み、そして方法はさらに、ＲＧＢ画像をＬ＊ａ＊ｂ＊色空間に変換する工程を含み、欠陥の特徴は、変換された画像から求められる欠陥の基本面のａ＊及びｂ＊成分を含む。欠陥の特徴はまた、変換された画像から求められる欠陥のＬ＊成分もさらに含む。
【００４９】
別の実施形態において、前記少なくとも１つの画像は、ハイパースペクトル画像を含み、欠陥の特徴は、欠陥の基本面の反射係数又は透過係数の値を波長の関数として表すスペクトルを含む。さらに、堆積ラインの区画に関連付けられた各参照特徴は、この実施形態では、区画において堆積された層の種々の厚さに対応する複数のスペクトルを含むことができる。
【００５０】
これらの様々なタイプのＲＧＢエンコード画像又はハイパースペクトル画像は、グレースケールエンコード画像よりも欠陥についてのより多くの情報を含んでいる。しかしながら、それらは、より複雑で多くの場合より高価である光学検査システムを使用することを必要とする。本発明は、堆積ラインの末端に配置されている様々なタイプの光学検査システムに適応可能である。
【００５１】
前述の実施形態では、欠陥を表す少数の特性を、この欠陥の画像から抽出して利用した。この工程においては少数の特性のみを区画の参照特徴と比較する必要があることから、この少数の特性は特定工程の複雑さを制限する。
【００５２】
本発明の別の実施形態では、特定工程は、欠陥の特徴に機械学習法を適用することを含み、前記学習法は、堆積ラインの区画に関連付けられた参照特徴を使用してトレーニングされるモデルに基づく。
【００５３】
このモデルは、好ましくは、欠陥の発生源が特定可能であるか又はその発生源が知られている欠陥を代表する多数の画像によりトレーニングされ、これらの画像は一定数の製造日にわたって得られたものである。このようなモデルは、例えば、多数の画像から抽出された区画の参照特徴を使用してトレーニングされた１つ以上のディシジョンツリーからなる。このように、特定工程で使用される機械学習法は、例えば、そのようなディシジョンツリーを使用することができるランダムディシジョンフォレストアルゴリズムであることができる。しかしながら、構成要素を一緒に分類することを可能にし、参照値を使用してトレーニングされるモデルに基づく任意の他のアルゴリズム（例えば、最近傍アルゴリズム、サポートベクトルマシン（ＳＶＭ）アルゴリズム、ニューラルネットワークアルゴリズムなど）を、変形形態として使用してもよい。
【００５４】
この実施形態では、上述のもの以外の欠陥の顕著な特性をデジタル画像から容易に抽出することができ、欠陥が発生した区画を特定するために利用することができる。好ましくは、欠陥の特徴、すなわち前記少なくとも１つの画像から求められた特徴は、欠陥の光度に関する少なくとも１つの特性及び／又は欠陥の形状に関する１つの特性を含む。
【００５５】
実例として、欠陥の光度に関する前記少なくとも１つの特性は、以下のものを含むことができる：
・欠陥の放射状光度プロファイルを代表する特性、及び／又は、
・欠陥の放射状光度プロファイルの傾きを代表する特性、及び／又は、
・欠陥の平均光度を代表する特性、及び／又は、
・欠陥の中心における光度を代表する特性。
【００５６】
同様に、欠陥の形状に関する前記少なくとも１つの特性は、以下のものを含むことができる：
・欠陥の面積を代表する特性、及び／又は、
・欠陥の面積に対する欠陥の周囲長の比を代表する特性、及び／又は、
・欠陥のアスペクト比を代表する特性。
【００５７】
上述の特性は、本発明者らによって、その全部又は一部が使用されるときに、欠陥の発生源となった区画を非常に確実に特定することを可能にするものと認められた。機械学習法を使用すると、より多数の欠陥特性をより容易に考慮に入れることが可能になる、ということに注目すべきである。
【００５８】
上述した本発明の全ての実施形態において、参照特徴と区画との対応付けは変動しやすく、特に、基材上に薄層を堆積する際の堆積ラインの構成に依存する、ということに注目すべきである。具体的には、特に陰極に印加される電力、陰極に面する基材の走行速度、陰極の区画において使用されるガスの圧力及びその組成などを変化させることが、スタックの厚さに対する各陰極の寄与度が変更される原因となり得る。堆積のパラメータに関するこの依存性は、経験的に又は分析により、特に堆積のパラメータを各区画における対応するスタックの厚さに関係づける数学モデルを使用して、容易に考慮に入れることができる。
【００５９】
特定の１つの実施形態において、位置特定方法の様々な工程は、コンピュータプログラムの指令によって制御される。
【００６０】
したがって、本発明は、記録媒体又は情報媒体上のコンピュータプログラムにも関し、このプログラムを位置特定装置に、又はより一般的にはコンピュータに実装することが可能であり、このプログラムは上記のような位置特定方法の工程を実施するのに適した指令を含む。
【００６１】
このプログラムは、いかなるプログラミング言語を使用してもよく、例えば部分的にコンパイルされた形式、又は任意の他の望ましい形式などの、ソースコード、オブジェクトコード又はソースコードとオブジェクトコードとの中間のコードの形態をとることができる。
【００６２】
本発明はまた、上述のようなコンピュータプログラムの指令を含むコンピュータで読み出し可能な記録媒体又は情報媒体にも関する。
【００６３】
この記録媒体又は情報媒体は、プログラムを格納することが可能な任意のエンティティ又はデバイスであることができる。例えば、媒体には、ＲＯＭなどの記憶媒体、例えばＣＤ-ＲＯＭもしくはマイクロエレクトロニクス回路ＲＯＭや、又はさらには磁気記録手段、例えばフロッピー（登録商標）ディスクもしくはハードディスクを含めることができる。
【００６４】
さらに、記録媒体又は情報媒体は、無線通信又は他の手段によって、光又は電気ケーブルを介して伝送することができる伝送可能媒体、例えば光又は電子信号など、であることができる。本発明によるプログラムは、特に、インターネットなどのネットワークからダウンロードすることができる。
【００６５】
あるいは、記録媒体又は情報媒体は、プログラムが組み込まれた、当該方法を実施するのに適し又は実施に使用するのに適している集積回路であってもよい。
【００６６】
本発明はまた、次のものを含むシステムにも関する：
・基材上に薄層のスタックを堆積させることができる一連の区画を含む堆積ラインであって、各材料の薄層を当該堆積ラインの１つ以上の連続する区画において堆積させ、区画において堆積させた薄層の表面に残っているデブリ片が、その後の薄層の堆積に対するマスクとして働き、かつ欠陥の発生源となる、堆積ライン、
・堆積ラインの末端に配置され、基材上に堆積された薄層のスタックに影響を与える欠陥を示す少なくとも１つの画像を供給するように構成された、少なくとも１つの光学検査システム、及び、
・堆積ラインの一連の区画のうち、欠陥の発生源となる少なくとも１つの区画を特定することができる、本発明による位置特定装置。
【００６７】
その他の実施形態において、前述の構成のすべて又はいくつかを組み合わせて有する本発明による位置特定方法、位置特定装置及びシステムを想定することも可能である。
【００６８】
本発明の他の構成及び利点は、その１つの典型的な実施形態を図示する添付の図面を参照して下記に示す説明から明らかになり、その実施形態は完全に非限定的なものである。
【図面の簡単な説明】
【００６９】
【図１】１つの特定の実施形態における、本発明によるシステムを模式的に示す図である。
【図２】図１のシステムの一部である、薄層のスタックの堆積ラインを示す図である。
【図３】図１のシステムにおいて堆積ラインの末端に配置された光学検査システムを示す図である。
【図４】１つの特定の実施形態における、図１のシステムの一部である本発明による位置特定装置のハードウェアアーキテクチャを模式的に示す図である。
【図５】本発明による位置特定方法の実施形態をフローチャートの形式で示す図である。
【図６】１つの特定の実施形態において欠陥の特徴を測定するために、薄層のスタックに影響を与える欠陥の画像に適用することができる逐次侵食方法を示す図である。
【図７】本発明により薄層のスタックに影響を与える欠陥の発生源であった区画を特定するために使用することができる参照特徴の例の１つを示す図である。
【図８】陰極を含む区画及びこの陰極を保護する種々の構成要素を示す図である。
【図９Ａ】本発明により薄層のスタックに影響を与える欠陥の発生源であった区画を特定するために使用することができる参照特徴の例の１つを示す図である。
【図９Ｂ】本発明により薄層のスタックに影響を与える欠陥の発生源であった区画を特定するために使用することができる参照特徴の例の１つを示す図である。
【図９Ｃ】本発明により薄層のスタックに影響を与える欠陥の発生源であった区画を特定するために使用することができる参照特徴の例の１つを示す図である。
【図１０】本発明により薄層のスタックに影響を与える欠陥の発生源であった区画を特定するために使用することができる参照特徴の例の１つを示す図である。
【図１１】本発明による位置特定方法の実施形態をフローチャートの形式で示す図である。
【図１２】本発明により薄層のスタックに影響を与える欠陥の発生源であった区画を特定するために使用することができる参照特徴の例の１つを示す図である。
【図１３】本発明により薄層のスタックに影響を与える欠陥の発生源であった区画を特定するために使用することができる参照特徴の例の１つを示す図である。
【図１４】本発明による位置特定方法の実施形態をフローチャートの形式で示す図である。
【図１５】本発明により薄層のスタックに影響を与える欠陥の発生源であった区画を特定するために使用することができる参照特徴の例の１つを示す図である。
【図１６】本発明による位置特定方法の実施形態をフローチャートの形式で示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００７０】
図１は、１つの特定の実施形態における本発明によるシステム１を、その環境において示している。
【００７１】
このシステム１は、次のものを含んでいる：
・透明基材３上に薄層のスタックを堆積させることを可能にする堆積ライン２、
・堆積ライン２の末端に配置されており、薄層のスタックで被覆された透明基材（この基材は５で参照される）の様々なデジタル画像を取得することができ、かつこれらの画像から被覆基材５に影響を与える欠陥の存在を検出することができる光学検査システム４、及び、
・光学検査システム４によって検出された欠陥のデジタル画像ＩＭを、堆積ライン２におけるそれらの発生源の位置を特定することを目的に分析することができる、本発明による位置特定装置６。
【００７２】
以下において想定される例では、薄層のスタックがガラス基材３上に堆積され、そして干渉システムを形成する。これらの例において、薄層のスタックは、赤外領域に反射特性を有する１つ以上の機能層（すなわち、例１及び例２においては１つ又は２つの銀層、例３においてはインジウムスズ酸化物（ＩＴＯ）層）と、各機能層の両側に位置して干渉システムを形成するコーティングとを含む。以下において、「モジュール」（Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３）という用語は、１つ以上の銀又はＩＴＯ機能層の両方の側に位置する各コーティングを指示するものであり、モジュールは、単一の薄層又は複数の薄層からなることができることが理解される。
【００７３】
言うまでもなく、以下で説明する例は本質的に限定するものではなく、他の薄層のスタック、他の特に透明な基材（例えば、有機ポリマー材料製の硬質又は軟質基材）を想定してもよい。
【００７４】
以下の例では、１つ以上の機能層の両側に位置するコーティング又は「モジュール」は、誘電材料をベースとした薄層（例えば、酸化物、窒化物又は酸窒化物の薄層）からなる。変形形態として、特に機能層として金属薄層が使用される場合には、スタックの堆積の方向において金属薄層の上に配置される各モジュールは、金属薄層の下に位置する層として、薄い金属オーバーブロック層を含むことができ、この層は、所望により、例えば後続の層を窒化又は酸化雰囲気下で堆積させる場合において、該後続の層を堆積する間、また後続の任意の熱処理の間に、金属薄層を保護することを目的として酸化されてもよい。各金属薄層は、薄い金属アンダーブロッカー層の上にそれと接触して堆積させることもできる。したがって、薄層のスタックは、金属薄層に隣接しているオーバーブロッカー層及び／又はアンダーブロッカー層を含むことができる。非常に薄い層であって、スタックの光透過率に影響を与えないために通常１ｎｍ未満の厚さであるこれらのブロッカー層は、特に酸素を捕獲することができる、犠牲層の役割を果たす。
【００７５】
図１に示す実施形態において、薄層の堆積は、マグネトロン陰極スパッタリング技術を用いて堆積ライン２によりガラス基材３に対して行われる。
【００７６】
既知のとおり、陰極スパッタリング技術は、スパッタリング源から基材に向けて発せられたターゲット材料の蒸気が希薄雰囲気中で凝縮することに基づいている。より正確には、源（ターゲットとも呼ばれる）の原子を、特定の圧力に維持された真空チャンバ内で、例えばイオン化したアルゴンなどの、イオン化したガス中に放出させる。電場を作りだして、ガスのイオン化を引き起こし、こうしてプラズマを生じさせる。ターゲットは、プラズマ中に存在するイオンがターゲットに引き寄せられてそこから原子を放出するように、負（陰極）電位に下げられる。このようにしてスパッタされた粒子は、チャンバ中に散乱され、その一部が特に基材上に集まり、その上に薄層を形成する。マグネトロン陰極の場合には、電子を陰極の近傍に閉じ込めるように陰極に近接して配置された磁石によって、電界に対して垂直に配向された磁界がさらに作りだされる。これにより、ガスのイオン化の度合いを高めることが可能になり、このようにして、通常の陰極スパッタリング技術と比較して堆積収率を実質的に向上させることが可能になる。陰極スパッタリング技術は当業者によく知られているので、ここではこれ以上詳細には説明しない。
【００７７】
図２は、ガラス基材３上に陰極スパッタリングによって薄層を堆積するために使用される堆積ライン２を模式的に示している。ここでは、それは、入口チャンバ７、第一のバッファチャンバ８、第一の移送部９及び第二の移送部１１を含むマグネトロン陰極スパッタリングチャンバ１０、第二のバッファチャンバ１２、及び出口チャンバ１３を含む。
【００７８】
陰極スパッタリングチャンバ１０は、２つの移送部９及び１１のほかに、一連のエレメントＥｉ（ｉ＝１，……，Ｎであり、Ｎは整数）を含む。各エレメントＥｉは、マグネトロン陰極スパッタリング中にターゲットとして使用される陰極を含む堆積チャンバ又は区画１５-ｉと、堆積チャンバ内に真空を作り出すために、ポンプを備えた１つ又は２つのポンピングチャンバ又は区画を含み、該ポンピングチャンバ又は区画は、必要ならば、堆積チャンバの両側に位置する。ガラス基材３は、コンベヤ又はコンベヤベルト１６を用いることで、陰極スパッタリングチャンバ１０の種々の一連の区画を通過する。
【００７９】
一連の種々のエレメントＥｉ（ｉ＝１，……，Ｎ）により、ガラス基材３上に薄層のスタックを堆積させることが可能になる。複数の連続した区画１５-ｉが、事前に規定した割合で、所定の材料の単一の層を堆積することに関与することができる、ということに注目すべきである。薄層の堆積が行われる種々の区画１５-ｉの構成は、マグネトロン陰極スパッタリングの種々のパラメータ、特にガスの圧力とその組成、陰極に印加される電力、衝突する粒子の入射角、堆積の厚さなど、を調整するものである。
【００８０】
光学検査システム４は、堆積ライン２の末端に配置されている。図３に模式的に示しているように、それは１つ以上のビデオカメラ１７と複数の放射源１８とを備えていて、堆積ライン２から出てくる被覆された基材５の種々のタイプのデジタル画像を取得して出力することを可能にする。図３で想定される例では、光学検査システム４は、３つの放射源１８、すなわち反射型暗視野（ＲＤＦ）光源１８-１、反射型明視野（ＲＢＦ）光源１８-２、及び透過型明視野（ＴＢＦ）光源１８-３を含んでいる。これらの光源は、反射（被覆基材からの光源の反射に対応する）及び／又は透過（光源により発生され、そして被覆基材を通して透過した光に対応する）で撮影された、薄層のスタックを含む被覆基材５に影響を与える潜在的な欠陥を示す種々の構成のデジタル画像を取得するために、交互に点灯及び消灯される。
【００８１】
ビデオカメラ１７の種類、結果として得られるデジタル画像の種類、及び放射源の構成は、決して限定されない。このように、それらの種類及びそれらの能力に応じて、ビデオカメラ１７は、例えば、グレースケールエンコードデジタル画像、レッド−グリーン−ブルー（ＲＧＢ）エンコード三色型画像を供給することができ、又はさらには、それは、ハイパースペクトル画像を供給することができるハイパースペクトルビデオカメラなどであることができる。さらに、可視領域又は他の波長領域で、例えば赤外領域などで動作する放射源を、光学検査システム４により使用してもよい。これらの放射源は、欠陥の発生源となった１つ以上の区画の位置を特定するために取得しそして使用することが所望される画像に応じて、様々な角度に向けることができる。
【００８２】
図６の下部は、実例として、反射で撮影されたグレースケールエンコードデジタル画像を示しており、この画像は、可視領域で動作するＲＢＦ光源を使用して取得された。この画像に現れている傷は、光学検査システム４によって検出された欠陥を反映している。この画像において、光学検査システム４のビデオカメラによって測定されたコントラストは、欠陥の光反射率に比例している。この場合のように、画像がハイパースペクトルではない場合には、本発明は、検討されるコントラスト値、すなわち光学検査システムによって供給された画像から抽出されたそれは、スペクトル応答から（絶対的又は相対的に）抽出される積分量の真の値（ＲＬ又はＴＬ）を表すという前提に基づく、ということが特記される。
【００８３】
そのような光学検査システム自体は、知られており、堆積ライン２などの堆積ラインにおいて実施される堆積に影響を与える欠陥を検出するために従来から使用されている。したがって、ここではこれ以上詳細に説明しない。本発明は、単一の光学検査システムの使用に限定されず、本発明による位置特定装置によって処理される画像は、堆積ラインの末端に配置された複数の光学検査システムによってもたらされることを想定することができる、ということが特記される。
【００８４】
上述のように、被覆基材に影響を与える欠陥は、特に、陰極スパッタリングチャンバ１０の特定の区画１５-ｉに存在し、これらの区画を通過するときに基材上に気まぐれに落下するダスト又はデブリ片が原因となることがある。非常に有利なことに、堆積ライン２から出てくる被覆基材５で検出される欠陥の画像を利用することによって、本発明による位置特定装置６は、この欠陥が発生した堆積ライン２の区画１５-ｉの位置を特定することができる。
【００８５】
ここで説明する実施形態では、位置特定装置６はコンピュータであり、そのハードウェアアーキテクチャは図４に模式的に示されている。それは、プロセッサ１９、ランダムアクセスメモリ２０、読み出し専用メモリ２１、不揮発性メモリ２２、通信モジュール２３、及び種々の入出力モジュール２４を含む。
【００８６】
通信モジュール２３は、位置特定装置６が光学検査システム４によって取得された欠陥の画像を得ることを可能にする。それは、詳しく言えば、光学検査システム４と位置特定装置６との相互の接続の仕方に応じて、デジタルデータバス、及び／又は、例えばネットワークカードなどの、（ローカル又はリモート）ネットワークを介して通信するための手段を含むことができる。
【００８７】
位置特定装置６の入出力モジュール２４は、詳しく言えば、キーボード、マウス、スクリーン、及び／又は、位置特定装置６を構成しそれに提供された欠陥の画像に対してそれが行う分析の結果へのアクセスを可能にする他の任意の手段（例えばグラフィックインタフェース）を含む。
【００８８】
位置特定装置６の読み出し専用メモリ２１は、プロセッサ１９によって読み取り可能であって、かつ本発明によるコンピュータプログラムＰＲＯＧが記録されている、本発明による記録媒体であり、このプログラムには、本発明による位置特定方法の工程を実施するための指令が含まれている。
【００８９】
このコンピュータプログラムＰＲＯＧは、本発明による位置特定方法の工程を実施するようにここで構成されるソフトウェア及び機能モジュールを同等に定義する。これらの機能モジュールは、上記のハードウェアの構成要素１９〜２４を使用又は制御する。これらの機能モジュールは、具体的に言うと次のものを含む：
・欠陥を示す少なくとも１つの画像を取得するためのモジュール６Ａであって、該画像は光学検査システム４によって取得され、該モジュール６Ａは通信モジュール２３と通信し、それを制御することができる、モジュール６Ａ、
・前記少なくとも１つの画像から、前記欠陥の少なくとも１つの代表特性を含む前記欠陥の特徴を測定するためのモジュール６Ｂ、及び、
・前記欠陥の発生源になる少なくとも１つの区画を特定するためのモジュール６Ｃであって、前記欠陥の特徴及び堆積ラインの区画に関連付けられた複数の参照特徴を使用するように構成されている、モジュール６Ｃ。
【００９０】
これらのモジュールの機能は、本発明の４つの別個の実施形態において、図５〜図１６を参照して以下で詳細に説明される。最初の３つの実施形態は、光学検査システム４によって供給され、欠陥の発生源の位置を特定するために位置特定装置６によって分析されるデジタル画像の種類において異なる。このように、第一の実施形態では、位置特定装置６によって使用される画像はグレースケールエンコードデジタル画像であり、第二の実施形態では、それは三色（又は、レッド−グリーン−ブルーに関するＲＧＢ）デジタル画像であり、第三の実施形態では、光学検査システムによって供給される画像はハイパースペクトル画像である。第四の実施形態では、位置特定装置６は、堆積ライン２において欠陥の位置を特定するために、最初の３つの実施形態に対して、それらに代わるタイプの処理を実施する。とは言え、本発明のこれらの４つの実施形態は、欠陥の位置を特定するために同一の主要工程を用い、すなわち、
・光学検査システム４によって取得された、前記欠陥を示す１つ以上の画像を得る工程、
・これらの画像から、欠陥の少なくとも１つの代表特性を含む、欠陥の特徴を測定する工程、及び、
・１５-ｉ（ｉ＝１，……，Ｎ）の区画に関連付けられた参照特徴を用いて、欠陥の特徴から、１５-ｉ（ｉ＝１，……，Ｎ）の区画のうちで欠陥の発生源となる少なくとも１つの区画を特定する工程、
を用いる。
【００９１】
ここで、各実施形態におけるこれらの工程をより詳細に説明することにする。これらの様々な実施形態を例示するために、薄層のスタックの以下の３つの例を考えることにする。
【００９２】
・例１：
スタックは、ソーダ石灰シリカガラス製の基材上に堆積され、基材上のスタックの堆積方向で、以下のもの：
・誘電材料をベースとした複数の薄層（例えば、酸化物、窒化物又は酸窒化物の層）によって形成された第一のコーティング又はモジュールＭ１、
・銀の薄層、及び、
・誘電材料をベースとした複数の薄層（例えば、酸化物、窒化物又は酸窒化物の層）によって形成された第二のコーティング又はモジュールＭ２、
を含み、スタックの各層は、必要とされる厚さを得るために複数の別個の陰極によって堆積可能であり、またスタックの薄層の幾何学的厚さは、スタック全体が干渉システムを形成するように選択される。
【００９３】
・例２：
スタックは、ソーダ石灰シリカガラス製の基材上に堆積され、Ｓｉ３Ｎ４の薄層が隣接した２つの銀薄層を含み、それらは以下の厚さを有する。
【００９４】
【表１】
2019518963.tif 000003
【００９５】
スタックの薄層の幾何学的厚さは、スタック全体が干渉システムを形成するように選択される。例２では、所定の材料（Ｓｉ３Ｎ４又はＡｇ）の種々の薄層を種々の厚さで基材上に堆積させる。参照する層は、ここでは括弧間で指示され、例えばＡｇ（Ｌ１）は堆積された第一の銀層を参照し、Ａｇ（Ｌ２）は第二の銀層を参照している。例２では、「モジュールＭ１」は、第一の銀層Ａｇ（Ｌ１）の前に基材上に堆積されたＳｉ３Ｎ４の薄層を参照しており、「モジュールＭ２」は、第一の銀層Ａｇ（Ｌ１）と第二の銀層Ａｇ（Ｌ２）の間に堆積されたＳｉ３Ｎ４の薄層を参照しており、そして「モジュールＭ３」は、第二の銀層Ａｇ（Ｌ２）の後に堆積されたＳｉ３Ｎ４の薄層を参照している。
【００９６】
・例３：
スタックは、ソーダ石灰シリカガラス製の基材上に堆積され、誘電材料をベースとしたコーティング又はモジュールＭ１、Ｍ２が隣接している薄いインジウムスズ酸化物（ＩＴＯ）層を含み、それらは以下の厚さを有する。
【００９７】
【表２】
2019518963.tif 000004
【００９８】
スタックの薄層の幾何学的厚さは、スタック全体が干渉システムを形成するように選択される。例３では、所定の材料の種々の薄層を種々の厚さで基材上に堆積させる。参照する層は、ここでは括弧間で指示される。例３では、「モジュールＭ１」は、ＩＴＯ層の前に基材上に堆積されたＳｉＮ及びＳｉＯ２（Ｌ１）の薄層によって形成されたコーティングを参照しており、「モジュールＭ２」は、ＩＴＯ層の後に基材上に堆積されたＳｉＯ２（Ｌ２）及びＴｉＯ２の薄層によって形成されたコーティングを参照している。
【００９９】
もちろん、これらの例は、単に実例として提示するものであって、決して本発明を限定するものではない。上述のように、本発明は、基材上に堆積させることが可能な薄層の様々なスタック、特に干渉システムを形成するスタックに適用可能である。
【０１００】
下記の実施形態では、欠陥は光学検査システム４によって取得された画像によって検出されたことを前提とする。この欠陥を検出する方法自体は知られており、ここでは説明しない。
【０１０１】
図５は、第一の実施形態において位置特定装置６によって実施されるような、本発明による位置特定方法の主要工程を示している。
【０１０２】
本発明のこの第一の実施形態では、光学検査システム４は、検出された欠陥のグレースケールエンコードデジタル画像ＩＭを供給するのに適したデジタルビデオカメラを備えており、該画像は、光学検査システム４の種々の放射源のすべて又は一部を作動させることにより取得される。このような画像は複数のピクセルからなり、各ピクセルはその明度を表すグレースケール値と関連付けられている。
【０１０３】
ここでは、以下の２つのタイプの画像、すなわち、ＲＢＦ光源１８−２を作動させることによって取得され、欠陥の反射係数を表す、欠陥の反射で撮影されたデジタル画像であって、参照符号ＩＭＲにより指示される画像、及び、ＴＢＦ光源１８-３を作動させることによって取得され、欠陥の透過係数を表す、欠陥の透過で撮影されたデジタル画像であって、参照符号ＩＭＴによって指示される画像、を用いる。単純化するために、以下の説明においては、考察は反射で撮影された１つの画像ＩＭＲ、及びしかるべき場合には、透過で撮影された１つの画像ＩＭＴに限定される。
【０１０４】
以下でより詳細に説明するように、当の薄層のスタックの構成に応じて、位置特定装置６は２つのタイプの画像を体系的に提供することができる必要はない、ということが注目される。
【０１０５】
具体的には、単一の銀層（又は別の低放射率材料の単一層）を含む、例１と同様のスタックの場合には、反射で撮影された単一の画像ＩＭＲが、欠陥の発生源の位置を正確に特定するのに十分であり得る。
【０１０６】
複数の銀層を含む例２では、反射で撮影された単一画像ＩＭＲの使用により、欠陥の発生源となる少数の区画を探し出すことができるが、この少数の区画のうちの単一区画の特定を可能にするのに必ずしも十分ではない。この残ったあいまいさを取り除くために、反射で撮影された画像以外の画像、例えば赤外波長領域で動作する放射源を用いて取得された、透過で撮影された画像を使用することができ、又は、欠陥の複数の画像、例えば反射で撮影された１つの画像ＩＭＲ及び透過で撮影された１つの画像ＩＭＴを使用することができ、これらの画像は両方とも可視波長領域で動作する放射源を用いて取得される。
【０１０７】
可視波長領域の、及び／又は他の波長、例えば赤外領域の波長などの放射源によって取得される、反射で撮影された画像及び／又は透過で撮影された画像を使用するかどうかは、とりわけ、検討される薄層のスタックの吸収特性及び反射特性、並びに本発明を実施するために使用される欠陥の代表特性に依存する。これは、所定の例を参照して以下でさらに説明される。
【０１０８】
位置特定装置６は、ガラス基材３上に堆積された薄層のスタックにおいて検出された欠陥の少なくとも１つのグレースケールエンコード画像ＩＭを光学検査システム４から取得するものとする（工程Ｅ１０）。位置特定装置６は、この又はこれらの画像ＩＭをその通信モジュール２３及びその取得モジュール６Ａを介して受け取る。
【０１０９】
位置特定装置６は、次いで、その測定モジュール６Ｂを介して、１つ以上の画像ＩＭから欠陥の特徴ＳＩＧ（ＤＥＦ）を測定する（工程Ｅ２０）。欠陥の特徴が、本発明との関連で意味するものは、欠陥の１つ以上の代表特性であり、そしてそれが、堆積ラインの各区画１５に関連付けられた参照特徴とそれを比較することによって、堆積ライン２におけるその発生源の位置を特定することを可能にする。これらの特性は、特に、位置特定装置６によって利用される画像ＩＭの種類に、また、これらの画像に含まれる欠陥に関する情報、基材上に堆積された薄層のスタックの反射特性及び吸収特性、欠陥の形状などに依存することができる。
【０１１０】
この工程をよりよく説明するために、上記の例１の薄層のスタックであって、誘電材料をベースとした複数の薄層（例えば、酸化物、窒化物又は酸窒化物の層）によってそれぞれが形成された２つのモジュールＭ１及びＭ２に隣接している銀の薄層を含むスタックを検討することにする。さらに、光学検査システム４は、反射で撮影された単一のグレースケールエンコード画像ＩＭ＝ＩＭＲを供給するものとし、そしてこの画像は、可視波長領域で動作する光源１８-２を用いて取得されるものとする。
【０１１１】
ここで説明する実施形態において、測定モジュール６Ｂは、欠陥の光反射係数に関する種々の特性を、反射で撮影されたこの画像ＩＭＲから抽出する。この目的のために、ここではそれは、反射で撮影された画像ＩＭＲに適用され、逐次侵食法が、複数の反復の間に欠陥の反射係数の様々な値をそれが抽出することを可能にする。
【０１１２】
図６は、反射で撮影された画像ＩＭＲに示される欠陥ＤＥＦへのこの方法の適用を模式的に示している。この方法は、欠陥の反射で撮影された画像ＩＭＲを使用して、欠陥をその輪郭から逐次的に「侵食」又は「除去」すること（すなわち、各反復ｉｔｅｒにおいて、欠陥の薄い厚さの輪郭を除去するものであり、この厚さは反復ごとに必ずしも均一でない）、及び、欠陥の除去された領域内のピクセルのグレースケール値の平均を計算するものであり、ピクセルの該グレースケール値が、該ピクセルによって示される位置における欠陥の光反射係数を表す。各侵食後に残っている領域を、例として、図６において、各反復に関連付けられたボックス（ｉｔｅｒ＝１，ｉｔｅｒ＝２，……，ｉｔｅｒ＝７）内に示す。この逐次侵食法を実施するために使用する反復回数及び各反復において適用される侵食増分（例えば１ピクセル）は、この欠陥から関連情報を抽出することを可能にするために、欠陥の形状と合致するように選択される。
【０１１３】
図６に示した例において、示している欠陥は明るいリングで囲まれた傷である。第一の反復（ｉｔｅｒ＝１）において、ピクセルのグレースケール値の平均を計算するために使用される侵食面は、意図的に、画像の背景の「黒い」部分のみを含み、それは欠陥の向こうに位置してそれを取り囲んでいる。その結果、比較的低い平均グレースケール値が得られる（欠陥を取り囲んでいる黒い領域に対応する非常に低いグレースケール値のみが考慮されるので）。
【０１１４】
第二の反復（ｉｔｅｒ＝２）において、欠陥の侵食部分は欠陥を取り囲む明るいリングに対応している。この明るいリングは高いグレースケール値に相当しているので、得られる光反射係数は最大である。
【０１１５】
次に、侵食を継続し、そしてさらに続く第四の反復（ｉｔｅｒ＝４）から示される例において安定化する前に、光反射係数の平均は減少する。最後に残った複数の反復における平均の「安定化した」値は、欠陥の光反射係数の値を与えており、その値をＲＬ（ＤＥＦ）と表示する。ここでは、第二の反復におけるＲＬｍａｘ（ＤＥＦ）と表示される最大値の存在、及びグレースケール値の平均のピーク形状が、欠陥の周囲のはっきりしたリングの存在を示している。したがって、このように説明される侵食方法により、欠陥の周囲に明るいリングの存在することを容易に識別することが可能となる。明るいリングが存在しない場合には、ＲＬｍａｘ（ＤＥＦ）及びＲＬ（ＤＥＦ）の値は実質的に同じであることが注目される。
【０１１６】
ここで説明する第一の実施形態では、光反射係数の値ＲＬ（ＤＥＦ）が、欠陥の特徴を測定するために測定モジュール６Ｂによって使用される特性である。特徴において検討される光反射係数ＲＬ（ＤＥＦ）は、好ましくは、例えば堆積ライン２から出てくる被覆基材５（最終製品）の光反射係数、又は露出したガラスの光反射係数（平均コントラスト）によって正規化される。このような正規化は、有利なことに、光学検査システムの種々のビデオカメラの較正におけるドリフトへの対処を可能にする。しかし、それは任意選択的なものである。そのため、本書の残りの部分において、正規化された又は正規化されていない反射係数及び／又は透過係数を考慮するのかどうかは重要ではない。というのは、本発明はこれらの両方の場合に同じように適用されるからである。
【０１１７】
測定モジュール６Ｂはまた、欠陥の特徴に欠陥の周囲の明るいリングの有無の指標を追加し、そのリングは、上述のように、ＲＬｍａｘ（ＤＥＦ）値に基づいて検出される。
【０１１８】
変形形態として、逐次侵食法以外の技術を測定モジュール６Ｂによって使用して、欠陥の特徴を測定し、前記欠陥の周囲の明るいリングの有無を検出してもよい。例えば、測定モジュール６Ｂは、欠陥の対角線（例えば、最大の対角線又は対照的に最小の対角線）のいろいろな点で光反射係数を評価することによって、欠陥の光度プロファイルを測定することができる。このようにして得られた欠陥の光度プロファイルの種々の値を解析することにより、測定モジュール６Ｂが、欠陥の周囲に存在する可能性のある明るいリングを検出し、欠陥の光反射率の平均値を評価することが可能になる。
【０１１９】
さらに別の変形形態によれば、強度プロファイルを、欠陥の複数の半径について測定モジュール６Ｂによって測定し、次いで平均をとって、それから欠陥の特徴を抽出してもよい。
【０１２０】
次に、このようにして得られた欠陥の特徴を、位置特定装置６の特定モジュール６Ｃによって複数の参照特徴と比較し、それにより欠陥の発生源となる１つ以上の区画を特定する（工程Ｅ３０）。
【０１２１】
ここで説明する実施形態では、特定モジュール６Ｃは、堆積ライン２の各々の別個の区画１５-ｉ（ｉ＝１，……，Ｎ）についての参照特徴ＳＩＧｒｅｆ（ｉ）を使用する。この参照特徴は、欠陥の特徴と同一の特性（すなわち、同一タイプの特性）を含む。参照特徴は、各特性について単一の値（すなわち単一の点）を含むことができ、又は、対照的に、各特性についての値の区間を含むことができ、又はそのような値の区間の境界値又は少数の有意な値のみを含むことができる。
【０１２２】
変形形態として、複数の参照特徴を所定の区画に関連付けてもよい。
【０１２３】
ここで説明する第一の実施形態において、参照特徴は、事前に生じさせて（工程Ｅ００）、そして例えば、位置特定装置６の不揮発性メモリ２２に格納されている。変形形態として、それらは遠隔格納スペースに格納され、例えば位置特定装置６の通信モジュール２３を介して、要求に応じて得ることができる。
【０１２４】
参照特徴は、例えば、堆積ライン２の各区画１５-ｉ（ｉ＝１，……，Ｎ）を叩くことによって実験的に生じさせられる。この手順は、各区画の壁及び構成要素を叩き、そしてこの叩きにより生じるデブリ片を集めるものである。このようにして得られた区画についての欠陥を光学検査システム４を用いて観察し、この観察から得られた画像を分析することによって、欠陥から抽出されたのと同じ特性を含む、区画に関連付けられた平均の参照特徴（ここで想定されている例では、光反射係数、明るいリングの有無）を評価することが可能になる。言い換えれば、工程Ｅ００の最後に、位置特定装置６は、堆積ラインの各区画１５-ｉについての参照特徴をメモリ内に有し、これらの参照特徴は、各区画１５-ｉに対して平均の（かつしかるべき場合には、正規化されている）光反射係数、すなわち参照光反射係数と呼ばれるものを与え、この係数は、区画１５-ｉを叩くことによって生じさせた複数の欠陥について計算された平均値であって、この区画から発生する欠陥の周囲に明るいリングが存在するか存在しないかを反映する指標となる。
【０１２５】
変形形態として、各区画１５-ｉの参照特徴に含まれる明るいリングの有無の指標は、銀層の堆積に関係する区画に対する区画１５-ｉの位置の関数であってもよい。具体的に言うと、本発明者らは、この位置と欠陥の周囲の明るいリングの有無との関連を、思慮の末に明らかにした。銀層の放射率が高いために、単一の銀層を含む薄層のスタックに影響を与える欠陥の反射で撮影された画像において欠陥の周囲に明るいリングが存在することは、欠陥がおそらく銀層の堆積前に（すなわちモジュールＭ１の堆積に関与する区画において）現れたということを示す。逆に、そのようなリングが存在しないということは、この欠陥がおそらく銀層の堆積後に（すなわちモジュールＭ２の堆積に関与する区画において）現れたことを意味する。したがって、参照特徴の測定において、モジュールＭ１を形成する層の堆積に関与する区画に、明るいリングの存在を反映する指標を直接割り当てること、及びモジュールＭ２を形成する層の堆積に関与する区画に、明るいリングがないことを反映する指標を割り当てることが可能である。
【０１２６】
このようにして生じさせられる参照特徴は、堆積ライン２の構成、特に種々の区画１５-ｉの陰極を用いて実施される陰極スパッタリング処理の構成に依存する、ということが注目される。したがって、前記特徴は、詳しく言うと、各陰極に印加される電力、各陰極によって堆積させる必要がある堆積厚さ、区画中のガス混合物などに依存する。参照特徴は、これらの様々な条件下で叩く実験を実施することによって、堆積条件の各セット（各堆積構成）について実験的に測定することができる。
【０１２７】
変形形態として、１つの構成を別の構成に切り替えることを可能にする数学モデルを使用することを想定してもよい。
【０１２８】
そのような数学モデルは、参照特徴が値の区間に対応する場合には、例えば以下のものである。それを単一の値に適用することができる方法は、当業者に明らかであり、ここでは説明しない。
【０１２９】
モジュールｙにおいて基材上に材料ｘを堆積させることへの陰極ｋの寄与を、ｅ（ｋ，ｘ，ｙ）と書き表す。この寄与はここでは、この陰極に投入される、Ｐ（ｋ，ｘ，ｙ）と書き表される電力に比例すると仮定される。さらに、モジュールｙにおける材料ｘの層の合計厚さを、Ｅ（ｘ，ｙ）と書き表す。
【０１３０】
陰極ｋに対応する特徴の範囲を計算するために、陰極ｋの寄与の範囲を制限する限界累積厚さ（すなわち陰極ｋの参照特徴の境界値に対応する）を計算することができる。すなわち、
・下限値については、
【０１３１】
【数１】
2019518963.tif 000005
【０１３２】
・上限値についは、
【０１３３】
【数２】
2019518963.tif 000006
【０１３４】
であり、ここで、
【０１３５】
【数３】
2019518963.tif 000007
【０１３６】
は、材料ｘの層の前に堆積された層の厚さの総計である。
【０１３７】
Ｆが累積厚さから区画の参照特徴を推定することを可能にする関数であるとすれば（Ｆは、例えば、参照特徴を定義する曲線のうちの区分の境界値を定義するベクトル関数、又は曲線のこれらの区分の平均を定義する関数である）、新しい構成に対応する参照特徴は、関数Ｆを上記の下限値及び上限値ｅ（ｋ-１，ｘ，ｙ）及びｅ（ｋ，ｘ，ｙ）に適用することによって得られる。
【０１３８】
１つの変形実施形態では、参照特徴は、シミュレーション又は計算によって生じさせられる。
【０１３９】
図７は、叩くことによって得られ、かつ例１による薄層のスタックの堆積に対応している、スタックの側で測定された参照反射係数Ｒｒｅｆの例を示しており、該堆積ではｘ軸で特定される複数の陰極（陰極Ｋ１、Ｋ３、Ｋ４など）が関与していて、これらの陰極は同じ番号の区画に含まれている（すなわち、それゆえｘ軸に示された陰極と堆積ラインの区画との間には明確な関係がある）。
【０１４０】
この例では、参照反射係数Ｒｒｅｆは、光学検査システム４の４つの別個のビデオカメラによって取得された画像から得られ、それらのビデオカメラは被覆基材のいろいろなゾーンをモニターするように配置された。参照反射係数Ｒｒｅｆを得る際には、ビデオカメラ又は被覆基材のゾーンごとに１つの参照反射係数を評価するか、又は各ビデオカメラによって得られた参照反射係数から、例えば各ビデオカメラによって得られた参照反射係数の平均をとる結果として得られた参照反射係数から、混成参照反射係数を評価することが可能である。
【０１４１】
図７に図示した例では、各陰極について単一の参照反射係数Ｒｒｅｆを測定した。変形形態として、各陰極について、単一の参照反射係数値ではなく、参照反射係数の複数の可能な値を含む区間、又はさらに別の変形形態では、参照反射係数の可能な値の区間の境界値を測定することが可能である。
【０１４２】
図７では、陰極Ｋ９、Ｋ９Ｂ及びＫ１０Ａが銀層の堆積に関係した陰極に対応している、ということが注目される。これらの陰極は、デブリ片を生じさせない（又はほとんど生じさせない）ことが知られている。言い換えれば、薄層のスタックに影響を与える欠陥がこれらの陰極のうちの１つを含む区画で発生するということはほとんどなさそうである。さらに、図７に示された例では、特定の陰極（又は同等に特定の区画）が似たような反射係数値（例えば陰極Ｋ４とＫ２３）に関連付けられている、ということが注目される。
【０１４３】
参照反射係数Ｒｒｅｆは、変形形態として、それらが関連付けられた区画の関数としてではなく、スタックにおける堆積厚さの関数として表してもよい。この場合、堆積物の厚さとこの厚さに対応する堆積に関与している区画との対応関係が明らかにされ、そして位置特定装置６に、例えばその不揮発性メモリ２２に、記憶される。このときには、所定の区画を、１つ以上の堆積厚さに、又は言い換えれば１つ以上の参照特徴に、関連付けることができる。
【０１４４】
ここで説明している第一の実施形態では、欠陥の特徴は、特定モジュール６Ｃにより、２つの副次工程でもって、堆積ライン２の種々の区画に関連付けられた参照特徴と比較される。
【０１４５】
より正確に言えば、第一の副次工程において、特定モジュール６Ｃが、欠陥の特徴ＳＩＧ（ＤＥＦ）から、欠陥がその周囲に明るいリングを有するかどうかを判定する。
【０１４６】
上記の理由により、ここでは、銀層を堆積するための陰極を含む区画の前に位置する堆積ライン２の区画（すなわちモジュールＭ１を形成する薄層を堆積するための区画、すなわち図７に示された例において陰極Ｋ１、Ｋ３、Ｋ４、Ｋ５、Ｋ５Ｂ、Ｋ６、Ｋ７及びＫ８を含むもの）に関連付けられた参照特徴が、それらの特性のうちに、これらの区画で発生する欠陥の周囲に明るいリングが存在することを反映する指標を含むものと仮定する。
【０１４７】
それゆえ、特定モジュール６Ｃが欠陥の特徴ＳＩＧ（ＤＥＦ）において欠陥の周囲に明るいリングの存在を検出した場合に、識別モジュール６Ｃは、モジュールＭ１の形成に関与する区画の１つ（図７に示す例において、陰極Ｋ１、Ｋ３、Ｋ４、Ｋ５、Ｋ５Ｂ、Ｋ６、Ｋ７及びＫ８のうちの１つに対応する）を、欠陥と関連付ける。
【０１４８】
対照的に、欠陥の特徴ＳＩＧ（ＤＥＦ）が欠陥の周囲に明るいリングが存在しないことを示す場合には、識別モジュール６Ｃは、銀層の堆積に関与する陰極を含む区画の後に位置する堆積ラインの区画のうちの１つを、すなわちモジュールＭ２の堆積に関与し、陰極Ｋ１１、Ｋ１２、Ｋ１３、Ｋ１９、Ｋ２１、Ｋ２７Ｂ、Ｋ２８及びＫ３０の陰極を含む区画のうちの１つを、欠陥と関連付ける。
【０１４９】
次に、第二の副次工程において、特定モジュール６Ｃは、欠陥ＤＥＦの反射係数、すなわちその特徴ＳＩＧ（ＤＥＦ）に含まれる反射係数を、事前に選択された区画の参照特徴に含まれる参照反射係数Ｒｒｅｆ（又は参照反射係数を定義する値の区間、あるいはさらには区間の境界値）と比較する。次に、それは、参照反射係数Ｒｒｅｆが欠陥の特徴に含まれる反射係数（又は区間あるいは境界値）に対応する区画を選択し、すなわち、それは次に、参照特徴が欠陥の特徴に対応する区画を選択する。「に対応する」とは、ここでは、例えば事前に規定された相違という意味において、参照特徴が欠陥の特徴に最も類似している区画を意味する。
【０１５０】
この目的のために、単一の参照反射係数値が各参照特徴に含まれている図７に示した例において、特定モジュール６Ｃは、堆積ライン２の全区画１５-ｉ（ｉ＝１，……，Ｎ）のうちで、ユークリッド距離（「Ｌ２型距離」とも呼ばれる）又は絶対値での距離（「Ｌ１型距離」とも呼ばれる）などの事前に規定された距離を最小にする区画を選択する。この距離は、欠陥の特徴ＳＩＧ（ＤＥＦ）に含まれる反射係数と、当の区画に関連付けられた参照特徴ＳＩＧｒｅｆに含まれる参照反射係数Ｒｒｅｆとの間で計算される。
【０１５１】
参照特徴が単一の値を含むのではなく、むしろ値の区間又はそのような区間の境界値を含む場合には、特定モジュール６Ｃは、この区間又はこれらの境界値までの欠陥の特徴の距離を同等に評価し、そしてこの距離を最小にする区画を選択することができる、ということが注目される。
【０１５２】
このように選択された区画が、特定モジュール６Ｃによって、被覆基材５に影響を与える欠陥ＤＥＦが発生した区画であると特定される（工程Ｅ４０）。
【０１５３】
この特定に続いて、特定された区画に対してメンテナンス作業を行うことができる。この作業は、具体的に言うと、例えばそこに堆積したデブリ片をそこから外すためにその壁を叩くことによって、この区画をクリーニングするものでよい。
【０１５４】
光学検査システム４によって位置特定装置６に供給される欠陥のデジタル画像を分析することによって、欠陥に関する他の有用な情報の特定を可能にすることができる、ということが注目される。
【０１５５】
例えば、欠陥の特徴を測定する工程Ｅ２０において、測定モジュール６Ｂは、欠陥の反射係数が変動する勾配を測定することができる。この勾配は、逐次侵食法を実施して得られる侵食曲線から、又は、しかるべき場合において欠陥の対角線又は半径により得られた反射係数値から、容易に求めることができる。
【０１５６】
この勾配及びその変動を知ることで、測定モジュール６Ｂは、欠陥の形状についての情報を導き出すことができる。具体的に言えば、それは、勾配が少数のピクセル（典型的には１ピクセル）にわたって最大である場合には欠陥が平坦（又は比較的平坦）であること、又は勾配がより多数のピクセルにわたってほぼ一定のままであるならばそれが三次元の突起を含むことを、特定することができる。
【０１５７】
欠陥の形状に関するこの情報を知ることは、実際の区画において、欠陥を生じさせたデブリ片の発生源であった構成要素の特定を容易にし、かつ区画に対して行うメンテナンス作業を最適化することを可能にする。具体的に言うと、各区画には、図８において参照符号２５によって示したように、陰極の周りに配置された種々の保護シールドが存在する。デブリ片がこれらのシールドの粗いゾーンから生じたか又は平坦なゾーンから生じたかに応じて、それらの形状は異なり、かつそれらは基材上に様々な形状の欠陥を作り出す。例として、区画の天井に配置されたグリルのないシールドから発生するデブリ片は、平らな形状の欠陥を発生させる。対照的に、突部を含む金属グリルを含み、区画の底部に位置している水平なシールドから発生するデブリ片は、三次元の欠陥を作り出す。
【０１５８】
これまで説明してきた第一の実施形態は、可視波長領域の放射線を発する放射源を使用して取得された、反射で撮影したグレースケールエンコード画像を参照して説明してきたとは言え、別の波長領域（例えば赤外）で動作する放射源を使用して取得された、反射で撮影したグレースケールエンコード画像を使用して実施することもでき、又は当の薄層のスタックの反射及び吸収特性に適した波長領域で放射線を発する放射源を使用して取得された、透過で撮影したグレースケールエンコード画像を使用して実施することもできる、ということが注目される。
【０１５９】
図７に示した例では、例１による薄層のスタックについて欠陥がどの区画で発生したかを特定するためには、位置特定装置６がこの欠陥の反射で撮影された画像ＩＭＲを分析することで十分であり、該区画がモジュールＭ１の形成に関与する一連の区画に位置するか、それとも該区画がモジュールＭ２の形成に関与する一連の区画に位置するかの不確かさは、上記のように、欠陥の周囲における明るいリングの有無を検出することにより容易に取り除かれる。
【０１６０】
例１によるスタックを参照して説明してきたとは言え、この第一の実施形態は、干渉システムを形成する薄層の他のスタック、特に例３のスタック、及び単一の機能層を含むその他のスタックに、適用可能である。
【０１６１】
それはまた、薄層のスタックが複数の機能層を含む場合にも、例えば、上記で紹介した例２のように２つの薄い銀層を含む場合にも、適用することができる。
【０１６２】
しかしながら、そのようなスタックでは、薄層のスタックに影響を与える欠陥が発生した区画をより正確に特定することが望まれるならば、欠陥の複数の画像（例えば、反射で撮影された１つの画像及び透過で撮影された１つの画像）を考慮に入れる必要があることが判明しよう。
【０１６３】
図９Ａは、例２による薄層のスタックの堆積に関与する区画の参照反射係数Ｒｒｅｆの例を示している。参照反射係数Ｒｒｅｆは、スタックの側で測定され、堆積ライン２の末端で得られる被覆ガラス基材５の反射係数によって正規化される。それらは、ガラス基材３上の堆積厚さの関数として示されており、この厚さはナノメートル（ｎｍ）で表されている。上述のように、堆積の厚さと、この厚さに関連付けられた薄層の堆積に関与する区画との対応関係を事前に確立することができ、位置特定装置６の不揮発性メモリ２２に記憶させることができて、それにより欠陥が発生した区画をそれを基に特定することが可能になる。
【０１６４】
図９Ａにおいて、銀層の堆積に関与する区画であって、デブリ片をほとんど生じさせない区画の参照反射係数Ｒｒｅｆは、それぞれ参照符号Ａｇ１（基材上における４１ｎｍと４８ｎｍの間の堆積厚さに対応する第一の銀層）及びＡｇ２（基材上における１２３ｎｍと１４３ｎｍの間の堆積厚さに対応する第二の銀層）により識別される。
【０１６５】
この図から理解できるように、０．１に等しい反射係数値は、種々の（すなわち３つの）異なる堆積厚さに対応することができ、したがって堆積ライン２の種々の区画に対応することができる。結果として、例２によるスタックによる本発明の実施が、欠陥の反射係数に対応する単一の特性からなる欠陥の特徴を検討することに限定されるならば、特定工程Ｅ４０は、この反射係数の値に応じて、複数の区画を特定することになりうる。図９Ａに示した例では、特定によって３つの区画を識別している。この数は、１に等しくないとは言え、堆積ラインに属する全ての区画に関して相対的に少数の区画に対応しており、これにより、堆積ライン２に対して行われるメンテナンスを単純化することが可能になる、ということが注目される。
【０１６６】
欠陥の特徴において、上述のように欠陥の周囲に明るいリングが存在することを考慮に入れることにより、モジュールＭ１の薄層の堆積に関与した区画から生じる欠陥を、モジュールＭ２の薄層の堆積に関与した区画から区別することを可能にすることができる。しかしながら、この存在又は非存在を考慮することは、同じモジュール（本事例では、図９Ａに示した例におけるＭ２）に属する薄層の堆積に関与した２つの区画を区別するのには十分ではないことが判明しよう。
【０１６７】
この不十分さを軽減するために、例２については、反射で撮影された画像ＩＭＲに加えて、赤外波長領域で（例えば波長８５０ｎｍで）放射する放射源によって取得された、透過で撮影された画像ＩＭＴを使用することが可能である。この放射源は、それを例えば光源１８-３と交換することによって、光学検査システム４に配置してもよく、又は堆積ライン２の末端に配置された別の光学検査システムに属してもよい。それは、赤外波長領域の少なくとも一部の範囲にわたる広帯域源であって、この場合には該光学検査システムが赤外領域での画像の取得を可能にするスペクトル分解ビデオカメラを装備している、広帯域源であるか、あるいは、スペクトル分解放射源であって、この場合には該光学検査システムが広帯域ビデオカメラ又は赤外領域でスペクトル分解するビデオカメラを場合により装備している、スペクトル分解放射源であるかの、いずれかであることができる。
【０１６８】
次に、測定モジュール６Ｂが、赤外領域において透過で撮影されたこの画像ＩＭＴから欠陥の透過係数Ｔ（ＤＥＦ）を、反射で撮影された画像ＩＭＲから欠陥の反射係数を抽出することに関して上述したものと同様又は同一のやり方で、抽出することができる。任意選択的に正規化されるこの透過係数は、画像ＩＭＲから抽出された正規化反射係数に加えて、欠陥の特徴の特性として使用される。したがって、欠陥の特徴ＳＩＧ（ＤＥＦ）は、一方では画像ＩＭＲから測定された欠陥の反射係数からなり、他方では画像ＩＭＴから測定された欠陥の透過係数からなる。ここでは、欠陥の特徴が明るいリングの有無の指標を含むことは想定されていない。
【０１６９】
図９Ｂは、例２による薄層のスタックの堆積に関与する、図９Ａの区画の参照透過係数Ｔｒｅｆを示している。これらの参照透過係数Ｔｒｅｆは、堆積ライン２の各区画を叩くことによって、参照反射係数Ｒｒｅｆについて上述したように得ることができる。図９Ｂに示した例では、参照透過係数Ｔｒｅｆは、堆積ライン２の末端で得られた被覆ガラス基材５の透過係数によって正規化されている。それらは、ガラス基材３上での厚さの関数として示されており、この厚さはナノメートル（ｎｍ）で表されている。銀層の堆積に関与する区画の参照透過係数Ｔｒｅｆは、図９Ｂでは、それぞれ参照符号Ａｇ１（４１ｎｍと４８ｎｍの間の基材上の堆積厚さに対応する第一の銀層）及びＡｇ２（１２３ｎｍと１４３ｎｍの間の基材上の堆積厚さに対応する第二の銀層）によって特定される。
【０１７０】
この図から理解できるように、０．７１に等しい参照透過係数Ｔｒｅｆは、２つの可能な堆積厚さをもたらす。言い換えれば、欠陥の特徴だけが透過係数を含んでいるならば、この透過係数の値に応じて、２つの区画を潜在的に欠陥の発生源であると特定することが可能になる。
【０１７１】
欠陥が発生した区画の位置をより正確に評価することを可能にするために、特定モジュール６Ｃは、欠陥の反射係数及び欠陥の透過係数の両方を、すなわち測定モジュール６Ｂによって測定される欠陥の特徴に含まれる反射係数及び透過係数を、考慮に入れる。この場合、各参照特徴は同様に、参照反射係数値Ｒｒｅｆ及び参照透過係数値Ｔｒｅｆからなる。
【０１７２】
図９Ｃは、いろいろな堆積厚さ（図９Ａ及び図９Ｂで検討したものと同じ）について、参照反射係数Ｒｒｅｆ（ｘ軸上）を、同じ参照特徴に属する参照透過係数Ｔｒｅｆの関数として示している。図９Ｃから、想定されるいろいろな堆積厚さに対応する全ての参照特徴が明確に区別されることが理解できる。
【０１７３】
言い換えれば、欠陥の反射係数及び欠陥の透過係数からなる欠陥の特徴ＳＩＧ（ＤＥＦ）を、区画に関連付けられた参照特徴と比較することにより、特定モジュール６Ｃが。欠陥が発生した単一の区画を特定することが可能になる。この区画は、欠陥の特徴に最も近い参照特徴に関連付けられ、すなわち、所定の距離を、例えば比較される特徴に対応する２つのベクトル間のユークリッド距離であって、各ベクトルが反射係数及び透過係数を構成要素として有するユークリッド距離などを、最小化する参照特徴に関連付けられる。
【０１７４】
しかしながら、例２のスタックなどのスタックの場合に、欠陥の特徴及び参照特徴が複数の特性を含むことは必須ではない。具体的に言えば、本発明者らは、スタックの反射特性及び吸収特性に関して赤外領域で思慮深く選択された波長で取得された、透過で撮影された画像を用いて、この画像から抽出された欠陥の透過係数から規定される単一の特性を含む特徴に基づき、欠陥が発生した区画を正確に特定することが可能である、ということに気付いた。
【０１７５】
図１０は、例２による薄層のスタックの堆積に関与しており、区画を叩くことから得られる欠陥の透過で撮影された画像から抽出された、正規化した参照透過係数Ｔｒｅｆの例を示している。図１０の例では、当の透過で撮影された画像を、１０５０ｎｍの波長で、したがって赤外領域に属する波長で動作する放射源によって取得した。
【０１７６】
この図から、これらの参照透過係数Ｔｒｅｆは、全てが堆積厚さの関数として区別されることを理解することができる。言い換えれば、１０５０ｎｍの同一の波長で取得された透過で撮影された画像から抽出された単一の透過係数からなる結果の特徴を比較することによって、欠陥が発生した区画を一意的に特定することが可能になる。
【０１７７】
上述した第一の実施形態では、光学検査システム４は、グレースケールエンコードデジタル画像を位置特定装置６に供給し、そして位置特定装置６が、これらの画像に含まれる種々の情報を利用して、それにより堆積ライン２により製造される薄層のスタックに影響を与える欠陥の発生源を特定する。また一方、本発明は、第二の実施形態及び第三の実施形態で先に説明したような、他のタイプの画像にも適用される。
【０１７８】
図１１は、第二の実施形態において位置特定装置６によって実施されるような、本発明による位置特定方法の主要工程を示している。
【０１７９】
本発明のこの第二の実施形態では、光学検査システム４は、レッド−グリーン−ブルー（ＲＧＢ）エンコード三色デジタル画像を供給するカラービデオカメラを備えている。ＲＧＢ画像がここで好ましく意味するのは、ｓＲＧＢ規格に従ってエンコードされた画像である。それ自体は知られているように、ＲＧＢエンコーディングでは、画像の各点又はピクセルを、この点における赤、緑及び青の各原色の強度をそれぞれ示す３つの量によってコード化する。
【０１８０】
第二の実施形態は、ＲＢＦ光源１８-２を作動させることによって検査システム４によって取得される欠陥のＲＧＢエンコード画像を使用し、これらの画像は、スタックの側から見た、被覆基材５上で検出される欠陥の反射係数を表す。単純化するために、以下の説明では、反射で撮影された欠陥の１つの画像ＩＭＲに検討を限定する。しかしながら、透過で撮影された画像にも同様の手法を適用することができる。
【０１８１】
位置特定装置６は、ガラス基材３上に堆積された薄層のスタックで検出された欠陥の反射で撮影されたＲＧＢエンコード画像ＩＭＲを光学検査システム４から取得する（工程Ｆ１０）。この画像ＩＭＲを、位置特定装置６が、その通信モジュール２３及びその取得モジュール６Ａを介して受け取る。
【０１８２】
ここで説明する第二の実施形態では、受け取った画像ＩＭＲから欠陥ＤＥＦの参照特徴を抽出する前に、位置特定装置６がこの画像をＲＧＢ空間以外の色空間に変換する（工程Ｆ２０）。より正確に言えば、それは、画像ＩＭＲを当業者に知られているａ＊ｂ＊Ｌ＊色空間に変換する。この色空間において、Ｌ＊は明度を表し、ａ＊及びｂ＊成分は、当の点の色が同じ明度の灰色面のそれとどれだけ異なるかの特性を示す。この色空間においては、Ｌ＊は欠陥によって反射された光の量にほぼ対応する、ということが注目される。
【０１８３】
ここでは、画像は、位置特定装置６によって２つの副次工程において変換される。第一の副次工程では、例えばウェブサイトｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｂｒｕｃｅｌｉｎｄｂｌｏｏｍ．ｃｏｍ／ｉｎｄｅｘ．ｈｔｍｌ？Ｅｑｕａｔｉｏｎｓ．ｈｔｍｌに詳細に記載されているように、それがＲＧＢエンコード画像ＩＭＲをＸ，Ｙ，Ｚ色空間に変換する。それは、次いで、上記のウェブサイト又はサイトｈｔｔｐｓ：／／ｆｒ．ｗｉｋｉｐｅｄｉａ．ｏｒｇ／ｗｉｋｉ／ＣＩＥ  Ｌ＊ａ＊ｂ＊  Ｃｏｎｖｅｒｓｉｏｎｓ  ＣＩＥ  ＸＹＺ  ｖｅｒｓ  ＣＩＥ  Ｌ．２Ａａ．２Ａｂ．２Ａに詳細に示されているように、（Ｘ，Ｙ，Ｚ）色空間で得られた画像を（Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊）色空間に変換する。
【０１８４】
この変換に続いて、位置特定装置６は、その測定モジュール６Ｂを介して、変換された画像（ＩＭＲ’で参照する）から欠陥の特徴ＳＩＧ（ＤＥＦ）を測定する（工程Ｆ３０）。この目的のために、それは、変換した画像ＩＭＲ’から欠陥の基本面のａ＊及びｂ＊成分の座標を抽出する。この目的のために、それは上述のような逐次侵食法を使用することができる。これらの座標は、ａＤＥＦ＊及びｂＤＥＦ＊として参照される。
【０１８５】
次に、このようにして得られた成分ａＤＥＦ＊及びｂＤＥＦ＊を含む欠陥の特徴を、位置特定装置６の特定モジュール６Ｃによって複数の参照特徴と比較する（工程Ｆ４０）。各参照特徴ＳＩＧｒｅｆ（ｉ）は、欠陥の特徴と同じ特性に基づいており、堆積ライン２の１つの区画１５-ｉ（ｉ＝１，……，Ｎ）に、又は１つの区画に関連付けられた堆積厚さ自体に関連付けられる。
【０１８６】
参照特徴は、事前に生じさせ、そして例えば位置特定装置６の不揮発性メモリ２２に格納することができる。変形形態として、それらは遠隔格納スペースに格納され、要求に応じて、例えば位置特定装置６の通信モジュール２３を介して、取得することができる。
【０１８７】
第一の実施形態におけるように、参照特徴は、堆積ライン２の区画に対して事前に行われる叩き実験から生じさせることができる（工程Ｆ００）。光学検査システム４を使用して、各区画で発生したデブリ片を観察することにより、特にこれらのデブリ片の反射で撮影されたＲＧＢエンコード画像を観察することにより、平均の参照座標ａｒｅｆ＊（ｉ）及びｂｒｅｆ＊（ｉ）を各区画１５-ｉ（ｉ＝１，……，Ｎ）について、又は種々の区画に関連付けられたいろいろな堆積厚さについて、得ることが可能になる。第一の実施形態に関して上述したように、参照特徴と種々の区画との対応関係は、堆積ライン２の構成に、特に種々の区画１５-ｉにおける陰極スパッタリングのパラメータに依存する、ということが注目される。
【０１８８】
図１２は、堆積ライン２の種々の区画１５-ｉ（ｉ＝１，……，Ｎ）で堆積され、上記の例３による薄層のスタックをもたらす薄層の、いろいろな厚さについて得られた参照座標（ａｒｅｆ＊，ｂｒｅｆ＊）の例を示している。この図において、ｘ軸は成分ａｒｅｆ＊を表し、ｙ軸は成分ｂｒｅｆ＊を表している。１つの区画の１つの陰極によって作られる堆積物に対応する各厚さは、１つのタイプの符号によって示されており、該記号の形状は、この陰極によって堆積された材料に依存している（例えば、ＴｉＯ２層の堆積に対応する厚さについてはひし形、ＳｉＯ２層（Ｌ２）の堆積に対応する厚さについては正方形など）。見やすくするために、図に示した各点に対応する堆積厚さは省略している。
【０１８９】
さらに、単純化するため、ここでは、厚さに関連付けられた各参照特徴は、成分ａｒｅｆ＊及びｂｒｅｆ＊の単一の値から構成されているものとする。しかしながら、上述のように、変形形態として、各厚さがａｒｅｆ＊値の区間及びｂｒｅｆ＊値の区間に関連付けられ、又はそのような区間を規定する境界値に関連付けられることを想定することができる。
【０１９０】
欠陥の特徴ＳＩＧ（ＤＥＦ）は、参照特徴が欠陥の特徴に最も近いスタック厚さを探すことによって、工程Ｆ４０で非常に簡単に、参照特徴ＳＩＧｒｅｆ（ｉ）（ｉ＝１，……，Ｎ）と比較される。この厚さは、この場合、上記のように、この厚さを有する堆積物に対応する区画又は陰極に関連する。言い換えれば、特定モジュール６Ｃは、図１２に示す参照曲線上で、点（ａＤＥＦ＊，ｂＤＥＦ＊）（図１２に十字形で示す）に最も近い点（ａｒｅｆ＊，ｂｒｅｆ＊）を探し、そしてそれから堆積の厚さ、次いで関連付けられた区画を推定する。
【０１９１】
変形形態として、参照特徴がａｒｅｆ＊及びｂｒｅｆ＊についての値の区間、又はそのような区間の境界値を含む場合には、特定モジュール６Ｃは、点（ａＤＥＦ＊，ｂＤＥＦ＊）までの所定の距離という意味で、最も近い参照特徴を探し、そしてそれから堆積厚さ、次いで関連付けられた区画を推定する。任意のタイプの距離を考えることができ、当の距離は、とりわけ、ａｒｅｆ＊及びｂｒｅｆ＊について検討された参照区間により規定され、かつ点（ａＤＥＦ＊，ｂＤＥＦ＊）を通過する曲線の法線に沿って測定された距離であることができる。
【０１９２】
このようにして決定された区画は、位置特定装置６の特定モジュール６Ｃによって、被覆基材５に影響を与える欠陥ＤＥＦの発生源となる区画として特定される（工程Ｆ５０）。
【０１９３】
この特定に続いて、こうして特定された区画に対してメンテナンス作業を行うことができる。
【０１９４】
この第二の実施形態は、その他のスタック構成にも、例えば２つの銀層を含む例２と同様の構成などにも、適用できるということが注目される。
【０１９５】
そのような構成において、区画の正確な位置に関してあいまいさが残る場合には、欠陥の特徴を測定するためのモジュール６Ｂは、欠陥の特徴に、欠陥の基本面の成分ＬＤＥＦ＊を追加することができ、そして区画の参照特徴に同等の成分Ｌｒｅｆ＊を加えることができる。この場合、２つの銀層を含む薄層の別の例のスタックについて、図１３に示すように、区画１５-ｉ（ｉ＝１，……，Ｎ）（又はこれら区画に対応する堆積厚さ）の参照特徴を示す三次元曲線が得られる。
【０１９６】
比較工程Ｆ４０において、特定モジュール６Ｃは、欠陥の特徴（ＬＤＥＦ＊，ａＤＥＦ＊，ｂＤＥＦ＊）に最も近いこの曲線上の参照特徴（点（Ｌｒｅｆ＊，ａｒｅｆ＊，ｂｒｅｆ＊））（図１３に十字形で表されている）を求める。次いで、特定モジュール６Ｃは、このようにして求められた参照特徴に対応する区画を、欠陥ＤＥＦが発生した区画として特定する。
【０１９７】
図１４は、第三の実施形態において位置特定装置６によって実施されるような、本発明による位置特定方法の主要工程を示している。
【０１９８】
本発明のこの第三の実施形態において、光学検査システム４は、被覆基材５で検出された欠陥のハイパースペクトルデジタル画像を供給するハイパースペクトルビデオカメラを備えている。これらのハイパースペクトル画像は、所定の波長範囲にわたるスペクトル（当の放射源の構成に応じて反射又は透過スペクトル）を、画像の各ピクセルと関連付けるという点で注目に価する。各スペクトルは、Ｋ個の成分Ｓｐ（λｋ）（ｋ＝１，……，Ｋ）のベクトルとして定義され、ここでのＫは１より大きい整数であり、各成分Ｓｐ（λｋ）は波長λｋにおける欠陥の反射率又は透過率の値である。
【０１９９】
したがって、位置特定装置６は、光学検査システム４から、ガラス基材３上に堆積された薄層のスタックで検出された欠陥を反射で撮影したハイパースペクトル画像ＩＭＲを取得する（工程Ｇ１０）。位置特定装置６は、この画像ＩＭＲをその通信モジュール２３及びその取得モジュール６Ａを介して受け取る。
【０２００】
位置特定装置６は、次いで、その測定モジュール６Ｂを介して、ハイパースペクトル画像ＩＭＲから欠陥の特徴ＳＩＧ（ＤＥＦ）を測定する（工程Ｇ２０）。この目的のために、それは画像ＩＭＲから、例えば本発明の第一の実施形態において上述したような逐次侵食法を使用して、欠陥の基本面の反射スペクトルを抽出し、そして各ピクセルの反射スペクトルに適用する（第一の実施形態におけるようなピクセルごとの単一の反射係数値に代えて、反射係数値を各ピクセルに関連付けられた反射スペクトルの各波長について抽出する）。
【０２０１】
したがって、測定モジュール６Ｂによって測定される特徴ＳＩＧ（ＤＥＦ）は、このようにして抽出されたＫ個のスペクトル成分ＳｐＤＥＦ（λｋ）（ｋ＝１，……，Ｋ）からなる。
【０２０２】
次に、このようにして得られた欠陥の特徴ＳＩＧ（ＤＥＦ）を、位置特定装置６の特定モジュール６Ｃによって複数の参照特徴と比較する（工程Ｇ３０）。各参照特徴ＳＩＧｒｅｆ（ｉ）は、欠陥の特徴と同一の特性に基づいており、堆積ライン２のうちの１つの区画１５-ｉ（ｉ＝１，……，Ｎ）に関連付けられている。
【０２０３】
２つの第一の実施形態におけるように、参照特徴は、事前に生じさせ、例えば位置特定装置６の不揮発性メモリ２２に格納することができる。変形形態として、それらは遠隔格納スペースに格納されてもよく、そして要求に応じて、例えば位置特定装置６の通信モジュール２３を介して、得ることができる。
【０２０４】
説明した第一及び第二の実施形態におけるように、参照特徴は、堆積ライン２の区画に対して事前に行われた叩き実験から生じさせることができる（工程Ｇ００）。光学検査システム４を使用して、各区画によって生じさせたデブリ片、特にこれらのデブリ片の反射で撮影されたハイパースペクトル画像を観察することによって、各区画１５-ｉ（ｉ＝１，……，Ｎ）について、又は区画１５-ｉ（ｉ＝１，……，Ｎ）に関連付けられた種々の堆積厚さ自体について、参照スペクトルＳｐｒｅｆを得ることが可能になる。
【０２０５】
さらに、第一の実施形態及び第二の実施形態に関して上述したように、参照特徴と種々の区画との対応関係は、堆積ライン２の構成、特に種々の区画１５−ｉにおける陰極スパッタリングプロセスに依存する、ということが注目される。
【０２０６】
図１５は、上述の例３による薄層のスタックについて、堆積ライン２の区画１５-ｉ（ｉ＝１，……，Ｎ）によって堆積された薄層のいろいろな厚さについて得られた参照スペクトルの例を示している。この図には、いろいろなスペクトルが基材上の堆積物の厚さの関数として提示されている。言い換えれば、所定の区画１５-ｉに、一組の参照スペクトルＳｐｒｅｆ（ｊ）（ｊ＝Ｊ１（ｉ），……，Ｊ２（ｉ））が対応しており、ここでのＪ１（ｉ）及びＪ２（ｉ）は、インデックスｉに依存する２つの整数を表している。このスペクトルの組は、所定の区画１５-ｉによる堆積の厚さから容易に特定可能である。
【０２０７】
したがって、区画１５-ｉに関連付けられた各参照特徴ＳＩＧｒｅｆ（ｉ）は、複数のスペクトル（Ｓｐｒｅｆ（Ｊ１（ｉ）），……，Ｓｐｒｅｆ（Ｊ２（ｉ）））を含み、スペクトルの数Ｊ２（ｉ）−Ｊ１（ｉ）＋１は、区画によって堆積された薄層の厚さ及び想定される離散化増分に応じて、区画ごとに変動する可能性があり、各スペクトルＳｐｒｅｆ（ｊ）（ｊ＝Ｊ１（ｉ），……，Ｊ２（ｉ））は、Ｋ成分のベクトルによって定義される。
【０２０８】
欠陥の特徴ＳＩＧ（ＤＥＦ）は、欠陥の特徴ＳＩＧ（ＤＥＦ）と各参照特徴ＳＩＧｒｅｆ（ｉ）との間の距離（例えばＬ２タイプの法線に沿って測定される）を計算することによって、特定モジュール６Ｃにより工程Ｇ３０において参照特徴ＳＩＧｒｅｆ（ｉ）（ｉ＝１，……，Ｎ）と比較される。この距離は、ここで説明する第三の実施形態では、
【０２０９】
【数４】
2019518963.tif 000008
【０２１０】
（式中、ｊ＝１，……，Ｊ１（１），Ｊ１（２），……，Ｊ２（Ｎ）である）により定義される。
【０２１１】
変形形態として、区画１５-ｉに関連付けられた各参照特徴は、両側で、この区画に関連付けられたスペクトルを規定する面のセクションと境を接する２つの極限スペクトルだけを含むことができる。この場合に、特定モジュール６Ｃは、２つの副次工程を実施することができ、最初に、欠陥の特徴に最も近いスペクトルに対応する参照特徴のうちで第一の境界スペクトルを特定する。２つの隣接した区画はそれぞれ所定の境界スペクトルを共有するので、この場合、特定モジュール６Ｃはこれら２つの隣接区画のうちでどちらが欠陥の特徴に対応するかを特定すれば十分である。
【０２１２】
変形形態として、欠陥の特徴を参照特徴と比較するために、他の距離を、例えば上記のようにＬ２法線を使用して測定されるが、紫外領域に属する波長（インデックスｋにより表示される）に対して異なる重み付け係数を適用することを含む距離を、使用してもよい。
【０２１３】
特定モジュール６Ｃは、この距離を最小にするインデックスｊに関連付けられた区画を、被覆基材５に影響を与える欠陥が発生した堆積ライン２の区画であるとして特定する（工程Ｇ４０）。
【０２１４】
この特定に続いて、このようにして特定された区画に対してメンテナンス作業を行うことができる。
【０２１５】
この第三の実施形態は、例えば例２のものと同様であって２つの銀層を含む構成のような、他のスタック構成にも同様に適用することができる、ということが注目される。
【０２１６】
上述の３つの第一の実施形態において、位置特定装置６は、欠陥の反射特性及び／又は吸収特性を表す１つ以上の特性から、すなわち具体的に言えば反射で撮影された画像から抽出された反射係数及び／又は透過で撮影された画像から抽出された透過係数から、欠陥の特徴を測定し、そしてこの欠陥の特徴を堆積ライン２の各区画に関連付けられた参照特徴と比較する。これらの参照特徴は、例えば叩き実験により取得される。被覆基材５の吸収特性及び／又は反射特性、並びに光学検査システムによって供給される画像のタイプ（可視又は赤外波長領域で放射する放射源によって取得された、反射又は透過で撮影された画像など）に応じて、特徴は、欠陥の発生源となる単一の区画を特定することを可能にするために単一の特性のみを含む必要がある場合があり、又は対照的に、単一の区画を特定するために複数の特性が必要となる場合がある。しかしながら、そのような場合には、欠陥の発生源となりうる区画の数を、堆積ラインに含まれる区画の総数に対して大幅に減少させるために、欠陥の適切な特性を１つだけ考慮に入れることで十分である、ということが思い出される。
【０２１７】
いくつかの点で、これら３つの実施形態と、欠陥の発生源となる１つ以上の区画を特定することを可能にするディシジョンツリーとの間の類似点を引き出すことができる。
【０２１８】
次に、欠陥が発生した区画の特定を学習法を使用して実施する第四の実施形態を説明する。ここで説明する第四の実施形態において、この学習法は、複数のディシジョンツリーを考慮することを容易に可能にする。
【０２１９】
図１６は、この第四の実施形態において位置特定装置６によって実施される位置特定方法の主要工程を示している。
【０２２０】
ここでは、第一の実施形態におけるように、光学検査システム４が、堆積ライン２の末端で検出された各欠陥について、反射及び／又は透過で撮影されたグレースケールエンコードデジタル画像を作るとものとする。単純化するために、説明の残りの部分では、検出された欠陥ごとに光学検査システム４によって供給される反射で撮影されたグレースケールエンコード画像ＩＭＲに検討を限定する。この第四の実施形態は、光学検査システム４がＲＧＢエンコードデジタル画像又はハイパースペクトル画像を作って供給する場合にも適用可能である、ということが特記される。
【０２２１】
したがって、位置特定装置６は、ガラス基材３上に堆積された薄層のスタックで検出された欠陥のグレースケールエンコード画像ＩＭＲを光学検査システム４から取得する（工程Ｈ１０）。位置特定装置６は、この画像ＩＭＲをその通信モジュール２３及びその取得モジュール６Ａを介して受け取る。
【０２２２】
位置特定装置６は、次いで、その測定モジュール６Ｂを介して、画像ＩＭＲから欠陥の特徴ＳＩＧ（ＤＥＦ）を測定する（工程Ｈ２０）。好ましくは、欠陥の特徴ＳＩＧ（ＤＥＦ）は、欠陥の光度に関する１つ以上の特性及び／又は欠陥の形状に関する１つ以上の特性を含む。
【０２２３】
より正確に言えば、ここに説明する第四の実施形態においては、欠陥の特徴ＳＩＧ（ＤＥＦ）は次のものを含む：
・欠陥の反射における（又は受け取る画像が透過で撮影された画像である場合には透過における）放射状光度プロファイルを表す特性であって、そのようなプロファイルは、欠陥の最大の対角線上で測定された複数の強度値（例えば８つの値、言い換えれば８つの特性）を含むことができる、放射状光度プロファイルを表す特性、
・欠陥の反射における（又は受け取る画像が透過で撮影された画像である場合には透過における）放射状光度プロファイルの勾配（傾き）を表す特性であって、本発明の第一の実施形態において説明した明るいリングの存在の検出と比べられるべきものである、放射状光度プロファイルの勾配（傾き）を表す特性、
・欠陥の面積を表す特性、
・欠陥の面積に対する欠陥の周囲長の比を表す特性、
・欠陥のアスペクト比を表す特性、
・欠陥の反射における（又は受け取る画像が透過で撮影された画像である場合には透過における）平均光度を表す特性、及び、
・欠陥の中心での反射における（又は受け取る画像が透過で撮影された画像である場合には透過における）光度を表す特性。
【０２２４】
これらの特性の抽出自体は、当業者に困難をもたらすものでなく、ここでは詳細に説明しない。
【０２２５】
言うまでもなく、このリストは網羅的なものではなく、欠陥ＤＥＦを表すために他の特性を画像ＩＭＲから容易に抽出することができる。
【０２２６】
次に、このようにして得られた欠陥の特徴ＳＩＧ（ＤＥＦ）を、位置特定装置６の特定モジュール６Ｃによって参照特徴と比較する（工程Ｈ３０）。各参照特徴ＳＩＧｒｅｆ（ｉ）は、欠陥の特徴と同じ特性に基づくものであって、堆積ライン２の１つの個別の区画１５-ｉ（ｉ＝１，……，Ｎ）に関連付けられている。
【０２２７】
ここで説明する第四の実施形態において、参照特徴は、堆積ライン２の末端で検出された欠陥の複数の画像から構成されたトレーニングセットと称されるものから事前に作られ、これらの画像は複数の生産日にわたって光学検査システム４によって取得される。これらの画像の各々について、欠陥の特徴を工程Ｈ２０で選択された同じ特性に基づいて測定し、そして欠陥が発生した区画又は対応する堆積厚さをこの（参照と称される）特徴に関連付ける。この区画又はこの堆積厚さは、例えば検出された各欠陥について堆積ライン２の区画を軽く叩くことによって、又は上記の第一の実施形態における本発明による位置特定方法を使用して、実験で決定される。
【０２２８】
次に、ここで説明する第四の実施形態では、これらの参照特徴を使用してディシジョンツリーを作成する（工程Ｈ００）。知られているように、そのようなツリーは、系の特性の値を同じ系の他の特性の観察から評価することを可能にする予測モデルとして使用することができる。言い換えれば、ここで想定される事例においては、それは、堆積ライン２の区画の参照特徴を使用してトレーニングされたこれらのディシジョンツリーを使用して、その特徴から欠陥が生じた区画を予測する、というものである。したがって、ディシジョンツリーは、ここでは、トレーニングセットの画像から抽出された参照特徴及びこれらの特徴に関連付けられた区画情報から作成される。したがって、これらのディシジョンツリー自体は、各区画１５-ｉの参照特徴をモデル化する。
【０２２９】
これらのディシジョンツリー及びそのようなツリーに基づく学習アルゴリズム、例えばランダムディシジョンフォレストアルゴリズムを使用して、特定モジュール６Ｃは、欠陥の特徴ＳＩＧ（ＤＥＦ）を自動的に「分類」し、すなわち、それと、参照特徴とを関連付け、又はさらには、参照特徴が欠陥の特徴に対応している堆積ライン２の区画とを直接関連付ける。このような学習アルゴリズム自体は知られており、ここでこれ以上詳細には説明しない。それは、例えば、Ｔ．  Ｈａｓｔｉｅらによる文献“Ｔｈｅ  ｅｌｅｍｅｎｔｓ  ｏｆ  ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  ｌｅａｒｎｉｎｇ  −  Ｄａｔａ  Ｍｉｎｉｎｇ，  Ｉｎｆｅｒｅｎｃｅ  ａｎｄ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ”，第２版，Ｓｐｒｉｎｇｅｒに記載されている。
【０２３０】
変形形態として、要素を互いに関して分類することを可能にする他のアルゴリズム（該要素はここでは区画に関連付けられた特徴である）、例えば最近傍アルゴリズム、サポートベクトルマシン（ＳＶＭ）アルゴリズム、又はニューラルネットワークに基づくアルゴリズムなどを、検討してもよい。
【０２３１】
識別モジュール６Ｃは、学習アルゴリズムによりこうして決定され、そして欠陥の特徴に対応している区画を、欠陥が発生した区画であると特定する（工程Ｈ４０）。
【０２３２】
この特定に続いて、このようにして特定された区画に対してメンテナンス作業を行うことができる。
【０２３３】
上述の４つの実施形態により、堆積ラインによって作製された薄層のスタックに影響を与える欠陥の発生源であった堆積ラインの区画を迅速かつ効果的に特定することが可能になる。これらの実施形態は、堆積がマグネトロン陰極スパッタリングによるものであった堆積ラインを参照して説明されたことに留意すべきである。しかしながら、本発明は、同様の問題（デブリのタイプ及び発生する欠陥がどんなものであれ）の影響を受けやすい他の堆積方法に、例えば、イオンビームスパッタリング（ＩＢＳ）又はイオンビーム支援蒸着（ＩＢＡＤ）などの他のスパッタリング方法に、あるいはさらには蒸着、化学気相成長（ＣＶＤ）、プラズマ化学気相成長（ＰＥＣＶＤ）、低圧化学気相成長（ＬＰＣＶＤ）などの堆積方法にも、適用可能である。
【図１】
2019518963.tif 000009
【図２】
2019518963.tif 000010
【図３】
2019518963.tif 000011
【図４】
2019518963.tif 000012
【図５】
2019518963.tif 000013
【図６】
2019518963.tif 000014
【図７】
2019518963.tif 000015
【図８】
2019518963.tif 000016
【図９Ａ】
2019518963.tif 000017
【図９Ｂ】
2019518963.tif 000018
【図９Ｃ】
2019518963.tif 000019
【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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【国際調査報告】
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