(57)【要約】【課題】カラー画像上における色の違いがグレーの濃淡に適切に反映されかつ色の欠落がないグレースケール画像を生成することができる画像処理装置および方法を実現する。【解決手段】カラー画像をグレースケール画像に変換する画像処理装置１は、カラー画像についての、ＲＧＢ色空間におけるＲ（赤）、Ｇ（緑）およびＢ（青）の各要素の明度の値を取得する取得手段１１と、ＲＧＢの各要素別にグレー濃淡の階調の範囲が画定されたグレースケール上において、取得手段１１によって取得したＲＧＢの各要素の明度に、当該要素に割り当てられたグレー濃淡の階調の範囲内のグレー濃淡の階調を対応付けることで、グレースケール画像に関するデータを生成する生成手段１２と、を備える。【選択図】図１
2011247689.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
カラー画像をグレースケール画像に変換する画像処理装置であって、
カラー画像についての、ＲＧＢ色空間におけるＲ（赤）、Ｇ（緑）およびＢ（青）の各要素の明度の値を取得する取得手段と、
ＲＧＢの各要素別にグレー濃淡の階調の範囲が画定されたグレースケール上において、前記取得手段によって取得したＲＧＢの各要素の明度に、当該要素に割り当てられた前記グレー濃淡の階調の範囲内のグレー濃淡の階調を対応付けることで、グレースケール画像に関するデータを生成する生成手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記グレースケール上の各前記グレー濃淡の階調の範囲において、当該範囲に属する階調の個数を任意に設定可能である請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記グレースケール上の各前記グレー濃淡の階調の範囲は、前記グレースケール上のグレー濃淡の階調全体を３の倍数値で分割することで画定される請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記グレースケール上において、各前記グレー濃淡の階調の範囲は、Ｒ（赤）、Ｇ（緑）およびＢ（青）の各要素のいずれかを任意に割り当て可能である請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記生成手段は、
前記取得手段によって取得したＲＧＢの各要素の明度の値を、当該要素に割り当てられた前記グレー濃淡の階調の範囲に属する階調の個数に応じて、圧縮もしくは拡大し、これを当該要素に割り当てられた前記グレー濃淡の階調の範囲内のグレー濃淡の階調に対応付ける請求項２または３に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記グレースケール画像に関するデータに基づいて、前記グレースケール画像を表示するディスプレイをさらに備える請求項１〜５のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
演算処理装置によりカラー画像をグレースケール画像に変換する画像処理方法であって、
カラー画像についての、ＲＧＢ色空間におけるＲ（赤）、Ｇ（緑）およびＢ（青）の各要素の明度の値を取得する取得ステップと、
ＲＧＢの各要素別にグレー濃淡の階調の範囲が画定されたグレースケール上において、前記取得ステップにおいて取得したＲＧＢの各要素の明度に、当該要素に割り当てられた前記グレー濃淡の階調の範囲内のグレー濃淡の階調を対応付けることで、グレースケール画像に関するデータを生成する生成ステップと、
を備えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項８】
前記グレースケール上の各前記グレー濃淡の階調の範囲において、当該範囲に属する階調の個数を任意に設定可能である請求項７に記載の画像処理方法。
【請求項９】
前記グレースケール上の各前記グレー濃淡の階調の範囲は、前記グレースケール上のグレー濃淡の階調全体を３の倍数値で分割することで画定される請求項７に記載の画像処理方法。
【請求項１０】
前記グレースケール上において、各前記グレー濃淡の階調の範囲は、Ｒ（赤）、Ｇ（緑）およびＢ（青）の各要素のいずれかを任意に割り当て可能である請求項７に記載の画像処理方法。
【請求項１１】
前記生成ステップは、
前記取得ステップにおいて取得したＲＧＢの各要素の明度の値を、当該要素に割り当てられた前記グレー濃淡の階調の範囲に属する階調の個数に応じて、圧縮もしくは拡大し、これを当該要素に割り当てられた前記グレー濃淡の階調の範囲内のグレー濃淡の階調に対応付ける請求項８または９に記載の画像処理方法。
【請求項１２】
前記グレースケール画像に関するデータに基づいて、前記グレースケール画像をディスプレイに表示する表示ステップをさらに備える請求項７〜１１のいずれか一項に記載の画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、カラー画像をグレースケール画像に変換する画像処理装置および方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
カラー画像からグレースケール画像を生成する場合、当該カラー画像についてのＲＧＢ（Ｒｅｄ、Ｇｒｅｅｎ、Ｂｌｕｅ）表色系の色空間（以下、単に「ＲＧＢ色空間」と称する。）におけるＲＧＢの各要素の明度を取得し、取得したＲＧＢの３つの要素の明度それぞれを、もしくは取得したＲＧＢの３つの要素の明度のうちの１つを、グレースケール上におけるグレー濃淡の階調に変換する。
【０００３】
このような画像処理は、例えば半導体プロセスにおける検査装置において、検査対象物を撮像したカラー画像に基づき、検査対象物の欠陥を検査したり、検査対象物の外観を検査するのに用いられる（例えば、特許文献１参照。）。
【０００４】
検査対象物が例えばプリント基板である場合、検査対象物上の配線パターン、レジストおよび各種部品などはそれ自身固有の色をそれぞれ有している。この場合、演算処理量を低減するために、検査対象物を撮像したカラー画像上で行われるのではなく、グレースケール画像に一旦変換した上で行われる。具体的には、撮像された検査対象物についてのカラー画像をグレースケール画像に一旦変換し、これを、同じくグレースケール画像として表わされた検査基準となるマスター画像と比較することで、検査対象物上の欠陥を見つけ出したり、検査対象物上の配線パターン、レジストもしくは各種部品などの外観を検査する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００６−２３７５８０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上述の「カラー画像について取得したＲＧＢの３つの要素の明度それぞれを、もしくは取得したＲＧＢの３つの要素の明度のうちの１つを、グレースケール上におけるグレー濃淡の階調に変換する」ことによりグレースケール画像を生成した場合、カラー画像では別個の色として存在した部分がグレースケール画像においては同じグレーの明度（濃淡度）で表わされてしまったり、カラー画像では存在していたはずの部分がグレースケール画像においては欠落してしまったりすることがある。
【０００７】
図１０は、カラー画像を例示する図（その１）である。また、図１１は、図１０に示されたカラー画像を従来の方法によりグレースケール画像に変換した場合を示す図である。なお、これ以降の図面のうちカラー画像を表わすものとした図面においては、色の違いを「点々」や「斜線」などのハッチングの種類の違いで表現することにする。
【０００８】
図１０に示すような、グレーの背景に赤（Ｒ）、緑（Ｇ）および青（Ｂ）の３つの円が表わされたカラー画像について従来の方法に従って実際に演算処理を実行してグレースケール画像に変換した場合、図１１に示すようになる。すなわち、図１０に示すカラー画像における赤（Ｒ）、緑（Ｇ）および青（Ｂ）の３つの円は、図１１に示すグレースケール画像において円Ｒ”、Ｇ”およびＢ”にそれぞれ変換される。これらの図より、カラー画像においては赤（Ｒ）および緑（Ｇ）の別個の色として存在した２つの円が、グレースケール画像においては円Ｒ”およびＧ”として同じグレーの明度（濃淡度）で表わされてしまっていることが分かる。このことは、カラー画像上では本来は別個の色として存在した部分が、グレースケール画像に変換すると色の区別ができなくなってしまうことを意味する。
【０００９】
図１２は、カラー画像を例示する図（その２）である。また、図１３は、図１２に示されたカラー画像を従来の方法によりグレースケール画像に変換した場合を示す図である。図１２に示すような、白色の背景に赤（Ｒ）、緑（Ｇ）および青（Ｂ）の３つの円が表わされたカラー画像について従来の方法に従って実際に演算処理を実行してグレースケール画像に変換した場合、図１３に示すようになる。すなわち、図１２に示すカラー画像における赤（Ｒ）、緑（Ｇ）および青（Ｂ）の３つの円は、図１３に示すグレースケール画像において円Ｒ”、Ｇ”およびＢ”にそれぞれ変換される。これらの図より、カラー画像においては赤（Ｒ）および緑（Ｇ）の別個の色として存在した２つの円が、グレースケール画像においては円Ｒ”およびＧ”として同じグレーの明度（濃淡度）で表わされてしまっていることがわかる。またさらに、カラー画像では存在していた青（Ｂ）の円が、グレースケール画像においては欠落して背景の白色と同化してしまっていることが分かる。このことは、カラー画像で存在した部分が、グレースケール画像に変換すると欠落してしまうことを意味する。
【００１０】
カラー画像をグレースケール画像に変換するときに生じ得る上述の色の欠落や重なりは、画像処理を用いた検査装置において大きな影響を及ぼす。すなわち、検査対象物を撮像したカラー画像をグレースケール画像に変換することで、検査対象物上の欠陥部分の画像が周囲の配線や他の部品の画像に埋もれてしまったり欠落してしまう可能性があり、また、検査対象物の外観を正確に検出することができない可能性がある。
【００１１】
また、従来の方法では、例えば、カラー画像の或る特定の色をグレースケール画像上において強調するといったような調整は容易ではない。したがって、例えば半導体プロセスにおける検査装置において欠陥や外観の検出精度を上げるために、カラー画像をグレースケールに変換する処理について調整を行うことは、容易ではない。
【００１２】
従って本発明の目的は、上記問題に鑑み、カラー画像上における色の違いがグレーの濃淡に適切に反映されかつ色の欠落がないグレースケール画像を生成することができる画像処理装置および方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上記目的を実現するために、本発明においては、カラー画像をグレースケール画像に変換する画像処理装置は、カラー画像についての、ＲＧＢ色空間におけるＲ（赤）、Ｇ（緑）およびＢ（青）の各要素の明度の値を取得する取得手段と、ＲＧＢの各要素別にグレー濃淡の階調の範囲が画定されたグレースケール上において、取得手段によって取得したＲＧＢの各要素の明度に、当該要素に割り当てられたグレー濃淡の階調の範囲内のグレー濃淡の階調を対応付けることで、グレースケール画像に関するデータを生成する生成手段と、を備える。
【００１４】
本発明によれば、演算処理装置によりカラー画像をグレースケール画像に変換する画像処理方法は、カラー画像についての、ＲＧＢ色空間におけるＲ（赤）、Ｇ（緑）およびＢ（青）の各要素の明度の値を取得する取得ステップと、ＲＧＢの各要素別にグレー濃淡の階調の範囲が画定されたグレースケール上において、取得ステップにおいて取得したＲＧＢの各要素の明度に、当該要素に割り当てられたグレー濃淡の階調の範囲内のグレー濃淡の階調を対応付けることで、グレースケール画像に関するデータを生成する生成ステップと、を備える。
【００１５】
なお、上述の画像処理装置における各手段および画像処理方法における各ステップは、コンピュータ等の演算処理装置が実行することができるコンピュータプログラムの形式で実現される。以上の処理を実施する装置や、以上の処理をコンピュータに実行させるコンピュータプログラムを作成することは、以下の説明を理解した当業者には容易に実施できる事項である。また、以上の処理をコンピュータにより実行させるコンピュータプログラムを記録媒体に格納するという事項も当業者には自明である。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、カラー画像をグレースケール画像に変換したとき、カラー画像上における色の違いをグレースケール画像上においてグレーの濃淡に適切に反映させることができ、また、色の欠落が生じることもない。
【００１７】
本発明によれば、カラー画像上における色の違いが、グレースケール画像上においても十分に認識できる程度のグレーの濃淡の度合いとして表わすことができるので、カラー画像をグレースケール画像に変換することによる画像そのものの視覚的変化を減らすことができる。
【００１８】
したがって、本発明による画像処理を、例えば半導体プロセスにおける検査装置に用いれば、検査対象物上の欠陥の検出や、あるいは検査対象物上の配線パターン、レジストもしくは各種部品などの外観の検出についての精度を上げることができる。
【００１９】
また、本発明によれば、カラー画像の或る特定の色をグレースケール画像上において強調するといったような調整も容易に行うことができる。したがって、例えば画像処理を用いた半導体プロセスにおける検査装置において、検査対象物上の欠陥の検出精度を上げる調整も容易である。また、検査対象物上の配線パターン、レジストおよび各種部品などはそれ自身固有の色をそれぞれ有しているので、或る特定の色に着目することで、検査対象物上の配線パターン、レジストもしくは各種部品のうちの所望の部材の外観を強調したグレースケール画像を生成することも可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明の実施例による画像処理装置の概略的なブロック図である。
【図２】本発明の実施例において設定されるグレースケールの定義の第１の具体例を説明する図である。
【図３】図１０に示されたカラー画像を本発明の実施例の第１の具体例による画像処理装置によりグレースケール画像に変換した場合を示す図である。
【図４】図１２に示されたカラー画像を本発明の実施例の第１の具体例による画像処理装置によりグレースケール画像に変換した場合を示す図である。
【図５】本発明の実施例において設定されるグレースケールの定義の第２の具体例を説明する図である。
【図６】本発明の実施例において設定されるグレースケールの定義の第３の具体例を説明する図である。
【図７】本発明の実施例において設定されるグレースケールの定義の第４の具体例を説明する図である。
【図８】記録媒体に格納されたプログラムにより動作する本発明の実施例による画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図９】本発明の実施例による画像処理装置を用いた検査装置を説明する図である。
【図１０】カラー画像を例示する図（その１）である。
【図１１】図１０に示されたカラー画像を従来の方法によりグレースケール画像に変換した場合を示す図である。
【図１２】カラー画像を例示する図（その２）である。
【図１３】図１２に示されたカラー画像を従来の方法によりグレースケール画像に変換した場合を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
図１は、本発明の実施例による画像処理装置の概略的なブロック図である。本発明の実施例によれば、カラー画像をグレースケール画像に変換する画像処理装置１は、カラー画像についての、ＲＧＢ色空間におけるＲ（赤）、Ｇ（緑）およびＢ（青）の各要素の明度の値を取得する取得手段１１と、ＲＧＢの各要素別にグレー濃淡の階調の範囲が画定されたグレースケール上において、取得手段１１によって取得したＲＧＢの各要素の明度に、当該要素に割り当てられたグレー濃淡の階調の範囲内のグレー濃淡の階調を対応付けることで、グレースケール画像に関するデータを生成する生成手段１２と、を備える。
【００２２】
本発明の実施例による画像処理装置１における取得手段１１および生成手段１２は、コンピュータ等の演算処理装置が実行することができるコンピュータプログラムの形式で実現され、すなわち、本発明による画像処理は、コンピュータ等の演算処理装置によって実行される。
【００２３】
本発明印も実施例による画像処理を実行する前に、カラー画像に関するデータを、本発明による画像処理を実行するコンピュータすなわち画像処理装置１に入力する。
【００２４】
まず第１のステップとして、画像処理装置１内の取得手段１１は、カラー画像についての、ＲＧＢ色空間におけるＲ（赤）、Ｇ（緑）およびＢ（青）の各要素の明度の値を取得する。取得されたデータは、コンピュータのハードディスク等の記憶装置に記憶され、次段の生成手段１２による演算処理時にはコンピュータの作業メモリに適宜ロードされる。
【００２５】
続く第２のステップでは、画像処理装置１内の生成手段１２は、ＲＧＢの各要素別にグレー濃淡の階調の範囲が画定されたグレースケール上において、取得手段１１によって取得したＲＧＢの各要素の明度に、当該要素に割り当てられたグレー濃淡の階調の範囲内のグレー濃淡の階調を対応付けることで、グレースケール画像に関するデータを生成する。グレースケールの定義および生成手段１２による処理の具体例については後述する。
【００２６】
生成手段１２により生成されたグレースケール画像に関するデータは、画像処理装置１内のもしくは画像処理装置１外の記憶装置に記憶される。例えば半導体プロセスにおける検査装置に用いる場合、本発明の実施例による画像処理装置により生成されたグレースケール画像と、同じくグレースケール画像として表わされた検査基準となるマスター画像と比較し、検査対象物上の欠陥を見つけ出したり、検査対象物上の配線パターン、レジストもしくは各種部品などの外観を検査する。
【００２７】
また、本発明の実施例による画像処理装置１は、ディスプレイ１３を備えてもよい。本発明の実施例による画像処理装置１では、後述するようにグレースケールの定義を適宜設定することによりグレースケール画像のグレーの濃淡やその分布の程度などをカスタマイズすることができるが、生成されたグレースケール画像をディスプレイ１３に表示させれば、ユーザは画像処理装置１による処理結果をすぐに確認することができるので、カラー画像の或る特定の色をグレースケール画像上において強調するといったような調整も容易に行うことができる。なお、ディスプレイについては、画像処理装置１内に必ずしも設ける必要はなく、画像処理装置１に外付けするようなものであっても良い。
【００２８】
また、本発明の実施例による画像処理装置１により生成されたグレースケール画像に関するデータは、画像処理装置１内のもしくは画像処理装置１外の記憶装置に記憶しておいて後日利用できるようにしてもよい。
【００２９】
次に、本発明の実施例による画像処理装置１におけるグレースケールの定義および生成手段１２による処理について説明する。本発明の実施例では、グレースケールの定義内容については適宜設定することができるが、以下、いくつか具体例を挙げて説明する。
【００３０】
図２は、本発明の実施例において設定されるグレースケールの定義の第１の具体例を説明する図である。ＲＧＢ色空間における色は、Ｒ（赤）、Ｇ（緑）およびＢ（青）の各要素がどれだけ含まれているかによって表現することができる。以下、ＲＧＢの各要素の明度を、一例として０から２５５までの２５６段階の階調で表現することにする。同様にグレースケールのグレー濃淡の階調（明度）を、一例として０から２５５までの２５６段階の階調で表現することにする。なお、これらの階調数自体は本発明を限定するものではなく、例えばこの階調数を減らすことによってコンピュータの演算処理量を低減してもよく、あるいは、この階調数を増やすことによって解像度をより高めても良い。
【００３１】
図２（ａ）に示すように、一例として、カラー画像の或る色についての、ＲＧＢ色空間におけるＲ（赤）の明度が「２１９」、Ｇ（緑）の明度が「１５０」、Ｂ（青）の明度が「６０」である場合を考える。
【００３２】
ＲＧＢの各要素別に、グレースケール上におけるグレー濃淡の階調の範囲が画定される。第１の具体例では、図２（ｂ）に示すように、ＲＧＢの各要素別に対応するグレースケール上の各グレー濃淡の階調の範囲を、グレースケール上のグレー濃淡の階調全体（すなわち０から２５５）を３で分割する。すなわち、第１の具体例では、グレースケール上において、明度が０から８５までの範囲をＲ（赤）の要素に、明度が８６から１７０までの範囲をＧ（緑）の要素に、明度が１７１から２５５までの範囲をＢ（青）の要素に、それぞれ割り当てる。これらグレースケール上に割り当てられた各範囲を「Ｒ’」、「Ｇ’」および「Ｂ’」と称する。このように、グレースケール上のＲ’、Ｇ’およびＢ’には、それぞれ８６段階の階調が存在する。
【００３３】
第１の具体例では、カラー画像におけるＲＧＢの各要素の明度は２５６段階の階調でそれぞれ表わされるが、グレースケール上では８６段階の階調で表わされるので、ＲＧＢ色空間におけるＲＧＢの各要素の明度を、３分の１に圧縮する。別の例として、カラー画像におけるＲＧＢの各要素の明度は２５６段階の階調でそれぞれ表わしたときにグレースケール上では縦オアｂ１５３６段階の階調で表わすものとすると、ＲＧＢ色空間におけるＲＧＢの各要素の明度を、２倍に拡大する。
【００３４】
グレースケール上におけるＲ’、Ｇ’およびＢ’の各範囲は、それぞれ、「０〜８５」、「８６〜１７０」および「１７１〜２５５」に画定されるので、上記圧縮された各値に、「０」、「８５」および「１７０」をオフセット分として加算する。このようにオフセット分を加算するので、カラー画像におけるＲＧＢの各要素の明度が、グレースケール上において同一の明度に対応付けられることはない。第１の具体例の場合、Ｒ（赤）の明度「２１９」は「７３」に圧縮された上でオフセット分「０」が加算されるので、グレースケール上では明度が「７３」の階調に対応付けられる。Ｇ（緑）の明度「１５０」は「５０」に圧縮された上でオフセット分「８５」が加算されるので、グレースケール上では明度が「１３５」の階調に対応付けられる。Ｂ（青）の明度「６０」は「２０」に圧縮された上でオフセット分「１７０」が加算されるので、グレースケール上では明度が「１９０」の階調に対応付けられる。このように、カラー画像におけるＲＧＢの各要素の明度「２１９」、「１５０」および「６０」は、グレースケール画像においては、図２（ｃ）に示すように、「０〜８５」で画定されるＲ’の範囲に収まる「７３」に、「８６〜１７０」で画定されるＧ’の範囲に収まる「１３５」に、「１７１〜２５５」で画定されるＢ’の範囲に収まる「１９０」に、各成分の階調としてそれぞれ対応付けられることになる。
【００３５】
このようにグレースケール上のＲ’、Ｇ’およびＢ’の各範囲内の値に対応付けられた各成分の階調は合成され、グレースケール上における明度が確定する。この合成の方法としては、例えば、Ｒ’、Ｇ’およびＢ’の各範囲内の値に対応付けられた各成分の階調を加算し、加算した結果を２で割る方法がある。このように加算した結果を「２で割る」理由は、オフセット分としてＧについては「８５」をＢについては「１７０」を加算しており、つまりは合計「２５５」がオフセット分として、もともとの階調数「２５５」に対して余分に加算されているからである。第１の具体例についてこの合成方法を採用すれば、グレースケール上における明度は、「（７３＋１３５＋１９０）÷２」を計算することによって得れる「１９９」となる。他の合成方法の例としては、Ｒ’、Ｇ’およびＢ’の各範囲内の値に対応付けられた各成分の階調のうち、最大値を採用する方法がある。第１の具体例についてこの合成方法を採用すれば、グレースケール上における明度は、「１９０」となる。さらに他の合成方法の例としては、Ｒ’、Ｇ’およびＢ’の各範囲内の値に対応付けられた各成分の階調のうち、最小値を採用する方法がある。第１の具体例についてこの合成方法を採用すれば、グレースケール上における明度は、「７３」となる。このように、合成方法如何によって、得られるグレースケールの明度が変わるので、ユーザは、所望のグレー濃淡度が得られるよう、合成方法を適宜選択すればよい。
【００３６】
図３は、図１０に示されたカラー画像を本発明の実施例の第１の具体例による画像処理装置によりグレースケール画像に変換した場合を示す図である。図１０に示すような、グレーの背景に赤（Ｒ）、緑（Ｇ）および青（Ｂ）の３つの円が表わされたカラー画像について、本発明の実施例の第１の具体例による画像処理装置により実際に演算処理を実行してグレースケール画像に変換した場合、図３に示すようになる。すなわち、図１０に示すカラー画像における赤（Ｒ）、緑（Ｇ）および青（Ｂ）の３つの円は、図３に示すグレースケール画像において円Ｒ”、Ｇ”およびＢ”にそれぞれ変換される。
【００３７】
また、図４は、図１２に示されたカラー画像を本発明の実施例の第１の具体例による画像処理装置によりグレースケール画像に変換した場合を示す図である。図１２に示すような、グレーの背景に赤（Ｒ）、緑（Ｇ）および青（Ｂ）の３つの円が表わされたカラー画像について、本発明の実施例の第１の具体例による画像処理装置により実際に演算処理を実行してグレースケール画像に変換した場合、図３に示すようになる。すなわち、図１２に示すカラー画像における赤（Ｒ）、緑（Ｇ）および青（Ｂ）の３つの円は、図４に示すグレースケール画像において円Ｒ”、Ｇ”およびＢ”にそれぞれ変換される。
【００３８】
以上の図より、本発明の実施例によれば、カラー画像においては赤（Ｒ）、緑（Ｇ）および青（Ｂ）の別個の色として存在した３つの円が、グレースケール画像においては円Ｒ”、Ｇ”およびＢ”として異なるグレーの明度（濃淡度）で表わすことができていることが分かる。このことは、本発明の実施例によれば、カラー画像上における色の違いをグレースケール画像上においてグレーの濃淡に適切に反映させることができ、また、色の欠落が生じることもないことを意味する。
【００３９】
本発明の実施例では、ＲＧＢの各要素別に、グレースケール上におけるグレー濃淡の階調の範囲が画定されるが、グレースケール上において、各グレー濃淡の階調の範囲は、Ｒ（赤）、Ｇ（緑）およびＢ（青）の各要素のいずれかを任意に割り当て可能である。上述の第１の具体例では、グレースケール上における明度が０から８５までの範囲をＲ（赤）の要素に、明度が８６から１７０までの範囲をＧ（緑）の要素に、明度が１７１から２５５までの範囲をＢ（青）の要素に、それぞれ割り当てた。次に説明する第２の具体例は、このＲＧＢの各要素の割り当ての順番を変えたものである。
【００４０】
図５は、本発明の実施例において設定されるグレースケールの定義の第２の具体例を説明する図である。図５（ａ）に示すように、一例として、カラー画像の或る色についての、ＲＧＢ色空間におけるＲ（赤）の明度が「２１９」、Ｇ（緑）の明度が「１５０」、Ｂ（青）の明度が「６０」である場合を考える。すなわち、図５（ａ）は、図２（ａ）と同じ図である。
【００４１】
第２の具体例では、グレースケール上におけるＲＧＢの各要素の割り当てについて、図５（ｂ）に示すように、グレースケール上における明度が０から８５までの範囲をＧ（緑）の要素に、明度が８６から１７０までの範囲をＢ（青）の要素に、明度が１７１から２５５までの範囲をＲ（赤）の要素に、それぞれ割り当てる。
【００４２】
このとき、Ｒ（赤）の明度「２１９」は「７３」に圧縮された上でオフセット分「１７０」が加算されるので、グレースケール上では明度が「２４３」の階調に対応付けられる。Ｇ（緑）の明度「１５０」は「５０」に圧縮された上でオフセット分「０」が加算されるので、グレースケール上では明度が「８５」の階調に対応付けられる。Ｂ（青）の明度「６０」は「２０」に圧縮された上でオフセット分「８５」が加算されるので、グレースケール上では明度が「１０５」の階調に対応付けられる。このように、図５（ａ）に示すカラー画像におけるＲＧＢの各要素の明度「２１９」、「１５０」および「６０」は、グレースケール画像においては、図５（ｃ）に示すように、「１７０〜２５５」で画定されるＲ’の範囲に収まる「２４３」に、「０〜８５」で画定されるＧ’の範囲に収まる「５０」に、「８５〜１７０」で画定されるＢ’の範囲に収まる「１０５」に、各成分の階調としてそれぞれ対応付けられることになる。このようにグレースケール上のＲ’、Ｇ’およびＢ’の各範囲内の値に対応付けられた各成分の階調は合成され、グレースケール上における明度が確定する。この合成の方法としては、例えば、Ｒ’、Ｇ’およびＢ’の各範囲内の値に対応付けられた各成分の階調を加算し、加算した結果を２で割る方法を採用すると、グレースケール上における明度は、「（２４３＋５０＋１０５）÷２」を計算することによって得られる「１９９」となる。
【００４３】
上述の第１および第２の具体例では、グレースケール上の各グレー濃淡の階調の範囲に属する階調数を、ＲＧＢの各要素均等に割り当てた。次に説明する第３の具体例は、ＲＧＢの各要素の割り当てられるグレースケール上の各グレー濃淡の階調の範囲に属する階調数を、ＲＧＢの各要素について、任意に設定したものである。
【００４４】
図６は、本発明の実施例において設定されるグレースケールの定義の第３の具体例を説明する図である。図６（ａ）に示すように、一例として、カラー画像の或る色についての、ＲＧＢ色空間におけるＲ（赤）の明度が「２１９」、Ｇ（緑）の明度が「１５０」、Ｂ（青）の明度が「６０」である場合を考える。すなわち、図６（ａ）は、図２（ａ）もしくは図５（ｂ）と同じ図である。
【００４５】
第３の具体例では、グレースケール上におけるＲＧＢの各要素の割り当てについて、図６（ｂ）に示すように、グレースケール上における明度が０から１２７までの範囲をＲ（赤）の要素に、明度が１２８から２１３までの範囲をＧ（緑）の要素に、明度が２１４から２５５までの範囲をＢ（青）の要素に、それぞれ割り当てる。図６（ａ）に示すように、ＲＧＢの各要素の明度は２５６段階の階調でそれぞれ表わされるが、グレースケール上では、図６（ｂ）に示すように、Ｒ’については１２７段階の階調で表わされ、Ｇ’については８６段階の階調で表わされ、Ｇ’については４３段階の階調で表わされるので、Ｒの明度を２分の１に圧縮し、Ｇの明度を３分の１に圧縮し、Ｂの明度を６分の１に圧縮する。グレースケール上におけるＲ’、Ｇ’およびＢ’の各範囲は、それぞれ、「０〜１２７」、「１２８〜２１３」および「２１４〜２５５」に画定されるので、上記圧縮された各値に、「０」、「１２７」および「２１３」をオフセット分として加算する。すなわち、図６（ｂ）に示すように、Ｒ（赤）の明度「２１９」は「１１０」に圧縮された上でオフセット分「０」が加算されるので、グレースケール上では明度が「１１０」の階調に対応付けられる。Ｇ（緑）の明度「１５０」は「５０」に圧縮された上でオフセット分「１２７」が加算されるので、グレースケール上では明度が「１７７」の階調に対応付けられる。Ｂ（青）の明度「６０」は「１０」に圧縮された上でオフセット分「２１３」が加算されるので、グレースケール上では明度が「２２３」の階調に対応付けられる。このように、図６（ａ）に示すカラー画像におけるＲＧＢの各要素の明度「２１９」、「１５０」および「６０」は、グレースケール画像においては、図６（ｃ）に示すように、「０〜１２７」で画定されるＲ’の範囲に収まる「１１０」に、「１２８〜２１３」で画定されるＧ’の範囲に収まる「１７７」に、「２１４〜２５５」で画定されるＢ’の範囲に収まる「２２３」に、各成分の階調としてそれぞれ対応付けられることになる。このようにグレースケール上のＲ’、Ｇ’およびＢ’の各範囲内の値に対応付けられた各成分の階調は合成され、グレースケール上における明度が確定する。
【００４６】
上述の第１〜第３の具体例では、グレースケール上を３分割し、これら３つの範囲をＲＧＢの各要素にそれぞれ割り当てた。次に説明する第４の具体例は、グレースケール上の各前記グレー濃淡の階調の範囲は、前記グレースケール上のグレー濃淡の階調全体を「３」以外の「３の倍数値」で分割することで画定するものである。
【００４７】
図７は、本発明の実施例において設定されるグレースケールの定義の第４の具体例を説明する図である。第４の具体例では一例として、グレースケール上を６つの領域に分割する。なお、第４の具体例では６つの領域に範囲することにしたが、分割する範囲の個数は３の倍数個であればよい。
【００４８】
第４の具体例では、図７に示すように、グレースケール上における明度が「０〜４３」および「１２８〜１７０」の範囲をＲ（赤）の要素に、明度が「４４〜８５」および「１７１〜２１３」の範囲をＧ（緑）の要素に、明度が「８６〜１２７」および「２１４〜２５５」の範囲をＢ（青）の要素に、それぞれ割り当てる。なお、割り当てるべきＲＧＢの順番はこれに限定されるものではなく、第２の具体例において説明したように、このＲＧＢの各要素の割り当ての順番を任意に入れ替えても良い。
【００４９】
本発明の実施例によれば、ＲＧＢの各要素別に、グレースケール上におけるグレー濃淡の階調の範囲が画定されるが、第１〜第４の具体例で説明したように、グレースケールの定義内容については適宜設定することができる。上述した第１〜第４の具体例は適宜組み合わせて実行してもよい。グレースケールの定義を適宜設定することにより、生成されるグレースケール画像のグレーの濃淡やその分布の程度などをカスタマイズすることができる。
【００５０】
上述した本発明の実施例による画像処理装置は、コンピュータを用いて実現される。図８は、記録媒体に格納されたプログラムにより動作する本発明の実施例による画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【００５１】
本発明による画像処理をコンピュータに実行させるコンピュータプログラムは、図８に示すように、記憶媒体（フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ等の外部記憶媒体）１１０に格納されており、例えば、次に説明するような構成によるコンピュータにインストールされて画像処理装置として動作する。
【００５２】
ＣＰＵ１１１は、画像処理装置全体を制御する。このＣＰＵ１１１に、バス１１２を介してＲＯＭ１１３、ＲＡＭ１１４、ＨＤ（ハードディスク装置）１１５、マウスやキーボード等の入力装置１１６、外部記憶媒体ドライブ装置１１７およびＬＣＤ、ＣＲＴ、プラズマディスプレイ、有機ＥＬ等の表示装置１１８が接続されている。ＣＰＵ１１１の制御プログラムはＲＯＭ１１３に格納されている。
【００５３】
本発明による画像処理を実行するコンピュータプログラム（画像処理プログラム）は、記憶媒体１１０からＨＤ１１５にインストール（記憶）される。また、ＲＡＭ１１４には、画像処理をＣＰＵ１１１が実行する際の作業領域や、画像処理を実行するコンピュータプログラムの一部が記憶される領域が確保されている。また、ＨＤ１１５には、入力データ、最終データ、さらにＯＳ（オペレーティングシステム）等が予め記憶される。
【００５４】
まず、コンピュータの電源を投入すると、ＣＰＵ１１１がＲＯＭ１１０から制御プログラムを読み出し、さらにＨＤ１１５からＯＳを読み込み、ＯＳを起動させる。これによりコンピュータは画像処理プログラムを記憶媒体１１０からインストール可能な状態となる。
【００５５】
次に、記憶媒体１１０を外部記憶媒体ドライブ装置１１７に装着し、入力装置１１６から制御コマンドをＣＰＵ１１１に入力し、記憶媒体１１０に格納された画像処理プログラムを読み取ってＨＤ１１５等に記憶する。つまり画像処理プログラムがコンピュータにインストールされる。
【００５６】
その後は、画像処理プログラムを起動させると、コンピュータは画像処理装置として動作する。オペレータは、表示装置１１８に表示される対話形式による作業内容と手順に従って、入力装置１１６を操作することで、上述した画像処理を実行することができる。処理の結果得られた「グレースケール画像に関するデータ」は、例えば、ＨＤ１１５に記憶しておいて後日利用できるようにしたり、あるいは、処理結果を表示装置１１８に視覚的に表示するのに用いてもよい。
【００５７】
なお、図８のコンピュータでは、記憶媒体１１０に記憶されたコンピュータプログラムをＨＤ１１５にインストールするようにしたが、これに限らず、ＬＡＮ等の情報伝送媒体を介して、コンピュータにインストールされてもよいし、コンピュータに内蔵のＨＤ１１５に予めインストールされておいてもよい。
【００５８】
図９は、本発明の実施例による画像処理装置を用いた検査装置を説明する図である。本発明の実施例による画像処理装置１を、半導体プロセスにおける検査装置２００に用いる場合、本発明の実施例による画像処理装置１（例えばコンピュータ）は、ディジタルカメラ２で撮像した検査対象物３のカラー画像を、上述のようにグレースケール画像に変換する。そして、画像処理装置１により生成されたグレースケール画像のデータと、同じくグレースケール画像として表わされた検査基準となるマスター画像データと比較し、検査対象物上の欠陥を見つけ出したり、検査対象物上の配線パターン、レジストもしくは各種部品などの外観を検査し、処理結果を検査結果データとして出力する。
【産業上の利用可能性】
【００５９】
本発明は、カラー画像をグレースケール画像に変換する画像処理およびこれを利用する検査装置に利用することができる。本発明によれば、カラー画像上における色の違いが、グレースケール画像上においても十分に認識できる程度のグレーの濃淡の度合いとして表わすことができるので、本発明による画像処理を、例えば半導体プロセスにおける検査装置に用いれば、検査対象物上の欠陥の検出や、あるいは検査対象物上の配線パターン、レジストもしくは各種部品などの外観の検出についての精度を上げることができる。
【００６０】
また、本発明によれば、カラー画像の或る特定の色をグレースケール画像上において強調するといったような調整も容易に行うことができる。したがって、例えば画像処理を用いた半導体プロセスにおける検査装置において、検査対象物上の欠陥の検出精度を上げる調整も容易である。また、検査対象物上の配線パターン、レジストおよび各種部品などはそれ自身固有の色をそれぞれ有しているので、或る特定の色に着目することで、検査対象物上の配線パターン、レジストもしくは各種部品のうちの所望の部材の外観を強調したグレースケール画像を生成することも可能となる。
【符号の説明】
【００６１】
１    画像処理装置
２    ディジタルカメラ
３    検査対象物
１１    取得手段
１２    生成手段
１３    ディスプレイ
１１０    記録媒体
１１１    ＣＰＵ
１１２    バス
１１３    ＲＯＭ
１１４    ＲＡＭ
１１５    ハードディスク装置
１１６    入力装置
１１７    外部記憶媒体ドライブ装置
１１８    表示装置
２００    検査装置
【図１】
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【図２】
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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１２】
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【図１３】
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【図３】
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【図４】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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