(57)【要約】【課題】検査対象物の欠陥をより精度よく検出することが可能な検査方法、および検査装置を提供する。【解決手段】検査対象物の表面上の欠陥を検出する検査方法は、検査対象物の撮像画像を取得するステップと、撮像画像の各画素について、当該画素の各隣接画素の画素値と当該画素の画素値とを比較することにより当該画素の画素値の勾配方向を算出するステップと、撮像画像の各画素について、当該画素の画素値の勾配方向を微分方向として当該画素をｎ（ｎは２以上の自然数）階以上微分して当該画素のｎ階微分値を算出するステップと、撮像画像の各画素のうち、算出されたｎ階微分値の絶対値が閾値以上である画素を、検査対象物の欠陥の輪郭周辺画素として抽出するステップとを含む。【選択図】図２
2019090643.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査対象物の表面上の欠陥を検出する検査方法であって、
前記検査対象物の撮像画像を取得するステップと、
前記撮像画像の各画素について、当該画素の各隣接画素の画素値と当該画素の画素値とを比較することにより当該画素の画素値の勾配方向を算出するステップと、
前記撮像画像の各画素について、当該画素の画素値の勾配方向を微分方向として当該画素をｎ（ｎは２以上の自然数）階以上微分して当該画素のｎ階微分値を算出するステップと、
前記撮像画像の各画素のうち、前記算出されたｎ階微分値の絶対値が閾値以上である画素を、前記検査対象物の欠陥の輪郭周辺画素として抽出するステップとを含む、検査方法。
【請求項２】
前記撮像画像を標準化するステップをさらに含み、
前記勾配方向を算出するステップは、前記標準化された撮像画像の各画素について、当該画素の画素値の勾配方向を算出することを含む、請求項１に記載の検査方法。
【請求項３】
前記標準化するステップは、複数の前記撮像画像における各画素の画素値の平均値を算出し、前記標準化された撮像画像として、当該平均値を画素値とする第１標準画像を生成することを含む、請求項１または請求項２に記載の検査方法。
【請求項４】
前記標準化するステップは、複数の前記撮像画像における各画素の画素値の中央値を算出し、前記標準化された撮像画像として、当該中央値を画素値とした第２標準画像を生成することを含む、請求項１または請求項２に記載の検査方法。
【請求項５】
前記標準化するステップは、前記撮像画像に対して平滑化処理を実行して、前記標準化された撮像画像として、平滑化画像を生成することを含む、請求項１または請求項２に記載の検査方法。
【請求項６】
前記平滑化処理は、前記撮像画像をマトリクス状の複数の画素ブロックに区切り、各画素ブロックについて、当該画素ブロックを構成する複数の画素の画素値の平均値を算出し、当該平均値を当該複数の画素の画素値に設定することを含む、請求項５に記載の検査方法。
【請求項７】
前記勾配方向を算出するステップは、前記撮像画像の各画素について、当該画素の各隣接画素のうちの第１隣接画素の画素値と当該画素の画素値との差分値が、各隣接画素のうちの残余の隣接画素の画素値と当該画素の画素値との差分値よりも大きい場合、当該画素から前記第１隣接画素への方向を、当該画素の画素値の勾配方向として算出することを含む、請求項１〜請求項６のいずれか１項に記載の検査方法。
【請求項８】
互いに隣接する前記輪郭周辺画素の第１集合体の長手方向を取得するステップと、
前記第１集合体の長手方向において、前記第１集合体から予め定められた距離内に他の前記輪郭周辺画素の第２集合体が存在するか否かを判定するステップと、
前記第２集合体が存在する場合に、前記第１集合体および前記第２集合体を、１つの前記輪郭周辺画素の集合体として抽出するステップとをさらに含む、請求項１〜請求項７のいずれか１項に記載の検査方法。
【請求項９】
前記第１集合体の重心および短手方向を取得するステップと、
前記第１集合体の短手方向において、前記第１集合体の重心から予め定められた距離内に他の前記輪郭周辺画素の第３集合体が存在するか否かを判定するステップと、
前記第３集合体が存在する場合に、前記第１集合体および前記第３集合体を、１つの前記輪郭周辺画素の集合体として抽出するステップとをさらに含む、請求項８に記載の検査方法。
【請求項１０】
前記第１集合体の短手方向において、前記第１集合体の長手方向の一端の画素から予め定められた距離内に他の前記輪郭周辺画素の第４集合体が存在するか否かを判定するステップと、
前記第４集合体が存在する場合に、前記第１集合体および前記第４集合体を、１つの前記輪郭周辺画素の集合体として抽出するステップとをさらに含む、請求項９に記載の検査方法。
【請求項１１】
検査対象物の表面上の欠陥を検出する検査装置であって、
前記検査対象物の撮像画像を取得する画像取得部と、
前記撮像画像の各画素について、当該画素の各隣接画素の画素値と当該画素の画素値とを比較することにより当該画素の画素値の勾配方向を算出する方向算出部と、
前記撮像画像の各画素について、当該画素の画素値の勾配方向を微分方向として当該画素をｎ（ｎは２以上の自然数）階以上微分して当該画素のｎ階微分値を算出する微分演算部と、
前記撮像画像の各画素のうち、前記算出されたｎ階微分値の絶対値が閾値以上である画素を、前記検査対象物の欠陥の輪郭周辺画素として抽出する抽出部とを備える、検査装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、検査対象物の表面上の欠陥を検出する検査方法、および検査装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、量産製品の製造工程中あるいは製品完成後において、品質保証のために欠陥を外観検査する場合、人の目による目視検査またはカメラなどの画像認識による自動外観検査が行なわれている。自動外観検査は、目視検査と比較して装置価格および検査条件の設定等の初期コストが発生するが、属人性の排除、検査の再現性向上、検査時間の短縮、検査人員の教育および管理コストの削減等のメリットが大きいため、主に初期コストの採算が見込める規模の大きい製造現場へ普及している。特に、近年のコンピュータの演算処理能力と通信速度の向上、カメラの性能向上によってより高度な演算を用いた検査が現実的なタクトタイムで可能になってきている。
【０００３】
検査対象の欠陥を画像認識によって検出する検査手法の一例として、特開２０１０−１９７１７６号公報（特許文献１）に係る欠陥検査方法が開示されている。欠陥検査方法では、撮像画像に対して各画素の濃度に基づく微分演算により各画素の微分絶対値が算出され、微分絶対値が規定値以上である画素がエッジ画素として抽出され、互いに隣接するエッジ画素の集合が位置検出用ランドとして抽出され、撮像画像の各画素に対して２値化を行なうことにより欠陥候補画素が抽出され、互いに隣接する欠陥候補画素の集合が欠陥候補ランドとして抽出され、欠陥候補ランドの画素数が計測され、欠陥候補ランドの画素数が画素数閾値未満である場合、検査対象物が良品であると判定される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１０−１９７１７６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に係る技術では、微分フィルタを用いた微分演算処理によって画像内の各画素について隣接する８画素の濃度値に基づいて、Ｘ方向（横方向）の濃度変化ΔＸと縦方向（Ｙ方向）の濃度変化ΔＹとを算出し、ΔＸおよびΔＹに基づいて微分絶対値および微分方向値を算出している。
【０００６】
しかしながら、特許文献１に係る技術によると、着目画素に対して、予め定められた方向（ここでは、Ｘ方向およびＹ方向）の濃度変化を用いて、微分演算が行われるため、背景の濃淡にばらつきがあり、欠陥と背景の濃淡の差が小さい場合には欠陥の輪郭を精度よく検出できない。また、背景の濃度勾配の大きさにばらつきがあり、例えば、画素の濃度値が、撮像画像の濃度最大値、欠陥の濃度、撮像画像の濃度最小値の順に高い場合、あるいは、撮像画像の濃度の微分値の最大値が、欠陥の濃度の微分値と同程度に大きい場合等には、背景と欠陥の輪郭部分との差が区別できず欠陥の輪郭を精度よく検出できない。
【０００７】
本開示のある局面における目的は、各画素の画素値の勾配方向に基づく２階以上の微分演算を実行することにより、検査対象物の欠陥をより精度よく検出することが可能な検査方法、および検査装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
ある実施の形態に従うと、検査対象物の表面上の欠陥を検出する検査方法が提供される。検査方法は、検査対象物の撮像画像を取得するステップと、撮像画像の各画素について、当該画素の各隣接画素の画素値と当該画素の画素値とを比較することにより当該画素の画素値の勾配方向を算出するステップと、撮像画像の各画素について、当該画素の画素値の勾配方向を微分方向として当該画素をｎ（ｎは２以上の自然数）階以上微分して当該画素のｎ階微分値を算出するステップと、撮像画像の各画素のうち、算出されたｎ階微分値の絶対値が閾値以上である画素を、検査対象物の欠陥の輪郭周辺画素として抽出するステップとを含む。
【０００９】
他の実施の形態に従うと、検査対象物の表面上の欠陥を検出する検査装置が提供される。検査装置は、検査対象物の撮像画像を取得する画像取得部と、撮像画像の各画素について、当該画素の各隣接画素の画素値と当該画素の画素値とを比較することにより当該画素の画素値の勾配方向を算出する方向算出部と、撮像画像の各画素について、当該画素の画素値の勾配方向を微分方向として当該画素をｎ（ｎは２以上の自然数）階以上微分して当該画素のｎ階微分値を算出する微分演算部と、撮像画像の各画素のうち、算出されたｎ階微分値の絶対値が閾値以上である画素を、検査対象物の欠陥の輪郭周辺画素として抽出する抽出部とを備える。
【発明の効果】
【００１０】
本開示によると、各画素の画素値の勾配方向に基づく２階以上の微分演算を実行することにより、検査対象物の欠陥をより精度よく検出することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】実施の形態１に従う検査システムの全体構成の一例を示す図である。
【図２】実施の形態１に従う検査方法の一例を示すフローチャートである。
【図３】実施の形態１に従う方向算出工程を説明するための図である。
【図４】実施の形態１に従う微分フィルタの一例を示す図である。
【図５】実施の形態１に従う抽出工程を説明するための図である。
【図６】実施の形態１に従う検査装置の機能構成の一例を示す模式図である。
【図７】パワー半導体チップを示す概略図である。
【図８】パワー半導体チップの輝度勾配を説明するための概略図である。
【図９】主電極１１の撮像画像を示す図である。
【図１０】図９の撮像画像のコントラストを強調した画像を示す図である。
【図１１】図９の線分Ｋ１Ｋ２上の画素の輝度を示す図である。
【図１２】図３に示す撮像画像に対してＸ方向にソーベルフィルタを適用した微分処理後の値を輝度に変換した結果を示す図である。
【図１３】図１２の線分Ｋ１Ｋ２上の画素の微分値を示す図である。
【図１４】図９に示す撮像画像に対して８方向ラプラシアンフィルタを適用した微分処理後の値を輝度に変換した結果を示す図である。
【図１５】図１４の線分Ｋ１Ｋ２上の画素の微分値を示す図である。
【図１６】図９に示す撮像画像に平滑化処理を行なった場合の画像を示す図である。
【図１７】図１０に示す平滑化画像の各画素の１階微分値を輝度に変換した結果を示す図である。
【図１８】図１７の線分Ｋ１Ｋ２上の画素の１階微分値を示す図である。
【図１９】図１７に示す平滑化画像の各画素の２階微分値を輝度に変換した結果を示す図である。
【図２０】図１９の線分Ｋ１Ｋ２上の画素の２階微分値を示す図である。
【図２１】実施の形態１の変形例に従う複数の微分フィルタを示す図である。
【図２２】図９に示す撮像画像の各画素の３階微分値を輝度に変換した結果を示す図である。
【図２３】図２２の線分Ｋ１Ｋ２上の画素の３階微分値を示す図である。
【図２４】実施の形態２に従う輪郭周辺画素の集合体の抽出方式の一例を説明するための図である。
【図２５】実施の形態２に従う輪郭周辺画素の集合体の抽出方式の他の例を説明するための図である。
【図２６】円状の欠陥の撮像画像、および撮像画像の微分値を示す図である。
【図２７】図２６（ｃ）に示す輪郭周辺画素を模式的に示す図である。
【図２８】輪郭周辺画素の集合体の抽出方式を説明するための図である。
【図２９】輪郭周辺画素の集合体の抽出方式を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。
【００１３】
実施の形態１．
＜システム構成＞
図１は、実施の形態１に従う検査システム１０００の全体構成の一例を示す図である。図１を参照して、検査システム１０００は、主要なコンポーネントとして、検査装置１００と、検査装置１００に接続されたカメラ８とを含む。
【００１４】
カメラ８は、一例として、レンズなどの光学系に加えて、ＣＣＤ（Coupled  Charged  Device）またはＣＭＯＳ（Complementary  Metal  Oxide  Semiconductor）センサといった、複数の画素に区画された撮像素子を含んで構成される。カメラ８は、搬送機構９によって搬送される検査対象物１０を順次撮像する。カメラ８による撮影によって取得された入力画像は、検査装置１００へ伝送される。
【００１５】
検査装置１００は、検査プログラムを実行することで、検査対象物１０の表面上に欠陥があるか否かを検査する。検査装置１００においては、検査対象物１０を撮像して得られた撮像画像の各画素の画素値を数値データ化し、位置座標と関連付けて演算を行なう。なお、画素値は、例えば、輝度階調、モノクローム（例えば、白黒）濃度階調に対応するものであっても、例えば、緑成分のような任意の色の階調に対応するものであってもよい。その階調数は、例えば、５１２または２５６であってもよい。以下では、説明の容易化のため、画素値は、輝度であるとして説明を行なう。
【００１６】
検査装置１００による検査結果は、検査装置１００のディスプレイ１１４に表示される。検査装置１００は、典型的には、汎用的なコンピュータアーキテクチャに従う構造を有しており、予めインストールされたプログラムをプロセッサが実行することで、後述する各種の処理を実現する。
【００１７】
具体的には、検査装置１００は、プロセッサ１１０と、メモリ１１２と、ディスプレイ１１４と、カメラインターフェイス１１６と、入力インターフェイス１１８と、通信インターフェイス１２０と、メモリインターフェイス１２２とを含む。これらの各部は、互いにデータ通信可能に接続される。
【００１８】
プロセッサ１１０は、典型的には、ＣＰＵ（Central  Processing Unit）、ＭＰＵ（Multi  Processing  Unit）等といった演算処理部である。プロセッサ１１０は、メモリ１１２に記憶されたプログラムを読み出して実行することで、検査装置１００の各部の動作を制御する。より詳細にはプロセッサ１１０は、当該プログラムを実行することによって、後述する検査装置１００の処理（ステップ）の各々を実現する。
【００１９】
メモリ１１２は、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、ＲＯＭ（Read-Only  Memory）、フラッシュメモリ、ハードディスクなどによって実現される。メモリ１１２は、プロセッサ１１０によって実行されるプログラム、カメラ８によって取得された入力画像、入力画像に対する処理結果等を記憶する。
【００２０】
ディスプレイ１１４は、例えば、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro  Luminescence）ディスプレイ等である。ディスプレイ１１４は、検査装置１００と一体的に構成されてもよいし、検査装置１００とは別個に構成されてもよい。
【００２１】
カメラインターフェイス１１６は、検査対象物１０を撮像することで生成された画像データを受け付ける入力部に相当し、プロセッサ１１０とカメラ８との間のデータ伝送を仲介する。より具体的には、カメラインターフェイス１１６は、１つ以上のカメラ８と接続が可能であり、プロセッサ１１０からカメラインターフェイス１１６を介してカメラ８に撮像指示が出力される。これにより、カメラ８は、被写体を撮像し、生成された画像をカメラインターフェイス１１６を介してプロセッサ１１０に出力する。
【００２２】
入力インターフェイス１１８は、プロセッサ１１０とキーボード、マウス、タッチパネル、専用コンソールなどの入力装置との間のデータ伝送を仲介する。すなわち、入力インターフェイス１１８は、ユーザが入力装置を操作することで与えられる操作指令を受け付ける。
【００２３】
通信インターフェイス１２０は、プロセッサ１１０と図示しない他のパーソナルコンピュータおよびサーバ装置などとの間のデータ伝送を仲介する。通信インターフェイス１２０は、典型的には、イーサネット（登録商標）、ＵＳＢ（Universal  Serial  Bus）などからなる。
【００２４】
メモリインターフェイス１２２は、プロセッサ１１０と外部の記録媒体との間のデータ伝送を仲介する。記録媒体には、検査装置１００で実行される検査プログラムが格納された状態で流通し、メモリインターフェイス１２２は、この記録媒体から検査プログラムを読み出す。また、メモリインターフェイス１２２は、プロセッサ１１０の内部指令に応答して、カメラ８によって取得された入力画像、検査装置１００における処理結果等を記録媒体へ書き込む。なお、記録媒体としては、ＳＤ（Secure  Digital）などの汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスク（Flexible  Disk）などの磁気記録媒体、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact  Disk  Read  Only  Memory）などの光学記録媒体等が挙げられる。
【００２５】
＜検査方法の概要＞
図２は、実施の形態１に従う検査方法の一例を示すフローチャートである。典型的には、図２に示すフローチャートは、検査装置１００のプロセッサ１１０により実行される。
【００２６】
図２を参照して、検査方法は、検査対象物１０の撮像画像を取得するステップＳ１００（以下、「取得工程」とも称する。）を含む。
【００２７】
検査方法は、取得された撮像画像を標準化するステップＳ２００（以下、「標準化工程」とも称する。）を含む。
【００２８】
検査方法は、標準化された撮像画像の各画素について、当該画素の各隣接画素の画素値と当該画素の画素値とを比較することにより当該画素の画素値の勾配方向を算出するステップＳ３００（以下、「方向算出工程」とも称する。）を含む。
【００２９】
検査方法は、撮像画像の各画素について、当該画素の画素値の勾配方向を微分方向として当該画素を２階微分して当該画素の２階微分値を算出するステップＳ４００（以下、「微分演算工程」とも称する。）を含む。
【００３０】
検査方法は、撮像画像の各画素のうち、算出された２階微分値が予め定められた閾値以上である画素を、検査対象物１０の欠陥の輪郭周辺画素として抽出するステップＳ５００（以下、「抽出工程」とも称する。）を含む。
【００３１】
検査方法は、抽出された輪郭周辺画素に基づいて、検査対象物１０に欠陥が存在するか否かを判定するステップＳ６００（以下、「判定工程」とも称する。）を含む。
【００３２】
以下、実施の形態１に従う検査方法について工程ごとに具体的に説明する。
＜検査方法の各工程の詳細＞
（取得工程）
ステップＳ１００に対応する取得工程では、典型的には、まず、プロセッサ１１０により、カメラインターフェイス１１６を介して撮像指示が出力される。カメラ８は、当該撮像指示に従って検査対象物１０を撮像し、検査対象物１０の撮像画像を出力する。プロセッサ１１０は、カメラインターフェイス１１６を介して、当該撮像画像の入力を受け付けて（すなわち、撮像画像を取得して）、当該撮像画像をメモリ１１２に記憶する。
【００３３】
（標準化工程）
ステップＳ２００に対応する標準化工程では、典型的には、プロセッサ１１０は、取得された撮像画像に対して平滑化処理を実行して、標準化後の撮像画像に対応する平滑化画像を生成する。平滑化処理に用いられる平滑化フィルタは、例えば、ガウシアンフィルタ、メディアンフィルタ、移動平均フィルタ等である。
【００３４】
他の例として、標準化工程では、事前に用意した少なくとも１つの検査対象物１０の撮像画像を用いて、取得工程で取得された撮像画像を標準化してもよい。例えば、少なくとも１つの検査対象物１０の撮像画像は、メモリ１１２に記憶されている。
【００３５】
具体的には、プロセッサ１１０は、複数の撮像画像における各画素の画素値（例えば、輝度）の平均値を算出し、当該平均値を各画素の輝度とした標準画像ＳＴ１を生成する。詳細には、プロセッサ１１０は、上記少なくとも１つの撮像画像および取得工程で取得された撮像画像を重ね合わせ、これら複数の撮像画像において、同一座標位置に存在する各画素の輝度の平均値を算出する。プロセッサ１１０は、算出された各画素の輝度の平均値を、各画素の輝度とする標準画像ＳＴ１を生成する。標準画像ＳＴ１は、取得工程で取得された撮像画像を標準化した画像である。
【００３６】
また、プロセッサ１１０は、複数の撮像画像における各画素の輝度の中央値を算出し、当該中央値を各画素の輝度とした標準画像ＳＴ２を生成してもよい。詳細には、プロセッサ１１０は、上記少なくとも１つの撮像画像および取得工程で取得された撮像画像を重ね合わせ、これら複数の撮像画像において、同一座標位置に存在する各画素の輝度の中央値を算出する。プロセッサ１１０は、算出された各画素の輝度の中央値を、各画素の輝度とする標準画像ＳＴ２を生成する。標準画像ＳＴ２は、取得工程で取得された撮像画像を標準化した画像である。
【００３７】
上記のように、３種類の標準化工程について説明した。例えば、撮像画像が１つの場合、あるいは、個別の製品ごとに輝度勾配の傾向がなくランダムな場合には、平滑化処理を用いた標準化が好ましい。
【００３８】
あるいは、輝度のばらつきの傾向が検査対象の製品間で同一である場合には、平均値を利用した標準化、あるいは中央値を利用した標準化が好ましい。なぜなら、同一の傾向を重ね合わせて処理することにより、製品固有のばらつきに起因する影響で輝度勾配がずれてしまう事態を防ぐことができるためである。
【００３９】
特に、撮像画像の背景と欠陥の輝度の差が小さい場合には、平均値を利用した標準化が好ましい。なぜなら、輝度勾配方向を算出するために、小数点以下の輝度の差を利用できるためである。一方、撮像画像のサンプル数が多く（例えば、数十以上)、背景と欠陥の輝度の差が予め定められた値（例えば、５ｃｄ／ｍ＾２）以上ある場合には、中央値を利用した標準化が好ましい。なぜなら、輝度の中央値を利用することにより、輝度のばらつきの影響を抑えることができるためである。
【００４０】
（方向算出工程）
ステップＳ３００に対応する方向算出工程では、プロセッサ１１０は、標準化工程において標準化された撮像画像の各画素について、当該画素の輝度と、当該画素に隣接する８画素の各々の輝度との差分値を算出する。
【００４１】
図３は、実施の形態１に従う方向算出工程を説明するための図である。図３を参照して、画素Ｐ５を着目画素とすると、８つの画素Ｐ１〜Ｐ４，Ｐ６〜Ｐ９が画素Ｐ５の隣接画素となる。プロセッサ１１０は、各隣接画素Ｐ１〜Ｐ４，Ｐ６〜Ｐ９について、当該隣接画素の輝度と画素Ｐ５の輝度との差分値を算出する。プロセッサ１１０は、画素Ｐ５から、８つの差分値のうちの最も大きい差分値に対応する隣接画素への方向を、画素Ｐ５の輝度勾配方向として算出する。
【００４２】
例えば、プロセッサ１１０は、画素Ｐ５の各隣接画素Ｐ１〜Ｐ４，Ｐ６〜Ｐ９のうちの隣接画素Ｐ７の輝度と画素Ｐ５の輝度との差分値が、各隣接画素Ｐ１〜Ｐ４，Ｐ６〜Ｐ９のうちの残余の隣接画素Ｐ１〜Ｐ４，Ｐ６，Ｐ８，Ｐ９の輝度と画素Ｐ５の輝度との差分値よりも大きい場合、画素Ｐ５から隣接画素Ｐ７への方向３００を、画素Ｐ５の輝度勾配方向として算出する。
【００４３】
なお、８つの差分値のうちの複数の差分値が同一となり最も大きい差分値が一意に定まらない場合には、画素Ｐ５から、当該複数の差分値のいずれかの差分値に対応する隣接画素への方向が、画素Ｐ５の輝度勾配方向として算出される。この場合、予め定められた方向の順に優先順位を設けておいてもよい。
【００４４】
ここで、画素Ｐ５から隣接画素Ｐ８への方向、画素Ｐ５から隣接画素Ｐ７への方向、画素Ｐ５から隣接画素Ｐ４への方向、画素Ｐ５から隣接画素Ｐ１への方向、画素Ｐ５から隣接画素Ｐ２への方向、画素Ｐ５から隣接画素Ｐ２への方向、画素Ｐ５から隣接画素Ｐ３への方向、画素Ｐ５から隣接画素Ｐ６への方向、画素Ｐ５から隣接画素Ｐ９への方向を、それぞれ（１，０）、（１，１）、（０，１）、（−１，１）、（−１，０）、（−１，−１）、（０，−１）、（１，−１）と表わす。
【００４５】
例えば、方向（０，１）から右回り順、すなわち、方向（０，１）、方向（１，１）、方向（１，０）、方向（１，−１）、方向（０，−１）、方向（−１，−１）、方向（−１，０）、方向（−１，１）の順に優先順位が高く設定される。プロセッサ１１０は、最も大きい差分値が一意に定まらない場合には、上記優先順位が最も高い方向を、画素Ｐ５の輝度勾配方向として算出する。
【００４６】
（微分演算工程）
ステップＳ４００に対応する微分演算工程では、まず、プロセッサ１１０は、方向算出工程において算出された各画素の輝度勾配方向を微分方向として、図４に示す微分フィルタを用いて各画素の１階微分値を算出する。
【００４７】
図４は、実施の形態１に従う微分フィルタの一例を示す図である。図４（ａ）は、座標（ｘ，ｙ）の画素の輝度Ｃｘ，ｙを示す図である。図４（ｂ）は、微分フィルタの一例を示す図である。図４（ｃ）は、微分フィルタの他の例を示す図である。
【００４８】
例えば、方向算出工程において、座標（ｘ，ｙ）の画素の輝度勾配方向が方向（１，１）である場合には、図４（ｂ）の微分フィルタ４０１を用いて、輝度Ｃｘ，ｙの１階微分値Ｄｘ，ｙは、以下の式（１）で表される。
【００４９】
Ｄｘ，ｙ＝２×Ｃｘ＋１，ｙ＋１＋Ｃｘ＋１，ｙ＋Ｃｘ，ｙ＋１−（２×Ｃｘ−１，ｙ−１＋Ｃｘ−１，ｙ＋Ｃｘ，ｙ−１）・・・（１）
また、例えば、方向算出工程において、座標（ｘ，ｙ）の画素の輝度勾配方向が方向（１，０）である場合には、図４（ｃ）の微分フィルタ４０２を用いて、輝度Ｃｘ，ｙの１階微分値Ｄｘ，ｙは、以下の式（２）で表される。
【００５０】
Ｄｘ，ｙ＝２×Ｃｘ＋１，ｙ＋Ｃｘ＋１，ｙ−１＋Ｃｘ，ｙ＋１−（２×Ｃｘ−１，ｙ＋Ｃｘ−１，ｙ＋１＋Ｃｘ，ｙ−１）・・・（２）
なお、座標（ｘ，ｙ）の画素の輝度勾配方向が方向（−１，１）である場合には、微分フィルタ４０１を９０度回転（すなわち、左回りに９０度回転）させた微分フィルタを用いて微分演算が実行される。同様に、輝度勾配方向が方向（−１，−１）、方向（１，−１）である場合には、それぞれ、微分フィルタ４０１を１８０度、２７０度回転させた微分フィルタを用いて微分演算が実行される。
【００５１】
また、輝度勾配方向が方向（０，１）である場合には、微分フィルタ４０２を９０度回転させた微分フィルタを用いて微分演算が実行される。同様に、輝度勾配方向が方向（−１，０）、方向（０，−１）である場合には、それぞれ、微分フィルタ４０２を１８０度、２７０度回転させた微分フィルタを用いて微分演算が実行される。
【００５２】
次に、プロセッサ１１０は、上記のように算出した各画素の１階微分値を、輝度勾配方向にさらに微分して各画素の２階微分値を算出する。
【００５３】
例えば、画素の輝度勾配方向が方向（１，１）である場合には、図４（ｂ）の微分フィルタ４０１を用いて、１階微分値Ｄｘ，ｙを微分した２階微分値ＤＤｘ，ｙは、以下の式（３）で表される。
【００５４】
ＤＤｘ，ｙ＝２×Ｄｘ＋１，ｙ＋１＋Ｄｘ＋１，ｙ＋Ｄｘ，ｙ＋１−（２×Ｄｘ−１，ｙ−１＋Ｄｘ−１，ｙ＋Ｄｘ，ｙ−１）・・・（３）
（抽出工程）
ステップＳ５００に対応する抽出工程では、プロセッサ１１０は、微分算出工程において算出された各画素の２階微分値が閾値Ｔｈ以上であるか否かを判定する。プロセッサ１１０は、各画素のうち、２階微分値が閾値Ｔｈ以上となる画素を、検査対象物１０の表面上の欠陥の輪郭周辺画素として抽出する。
【００５５】
図５は、実施の形態１に従う抽出工程を説明するための図である。具体的には、図５（ａ）は、検査対象物１０の欠陥５１を含む撮像画像のイメージ図である。図５（ｂ）は、撮像画像の点Ｑ１および点Ｑ２を結ぶ線分Ｑ１Ｑ２上に存在する座標に対応する画素の輝度を示す図である。図５（ｃ）は、線分Ｑ１Ｑ２上に存在する座標に対応する画素の１階微分値の絶対値（以下、「１階微分絶対値」とも称する。）を示す図である。図５（ｄ）は、線分Ｑ１Ｑ２上に存在する座標に対応する画素の２階微分値の絶対値（以下、「２階微分絶対値」とも称する。）を示す図である。
【００５６】
図５（ａ）および図５（ｂ）を参照して、撮像画像において、全体的に点Ｑ１から点Ｑ２に向かって輝度が大きく（すなわち、明るく）なっているが、欠陥５１が存在している部分においては、輝度がほぼ一定となっている。図５（ｃ）を参照して、線分Ｑ１Ｑ２上の点Ｑａおよび点Ｑｂにおいて、１階微分絶対値のピーク値が算出されている。欠陥５１の輪郭画素の輝度は、背景の輝度との差が大きくなるため、輪郭画素の１階微分絶対値は大きくなる。そのため、１階微分絶対値のピーク位置に対応する点Ｑａ，Ｑｂは輪郭画素の座標を示している。
【００５７】
図５（ｄ）を参照して、線分Ｑ１Ｑ２上の点Ｑｃ，Ｑｄ，Ｑｅ，Ｑｆにおいて、２階微分絶対値のピーク値が算出されている。なお、輪郭画素の座標を示す点Ｑａ，Ｑｂにおいては、１階微分絶対値がピーク値であるため２階微分絶対値は０となっている。このことから、閾値Ｔｈ以上の２階微分絶対値を有する画素は、輪郭画素の周辺に存在する画素、すなわち、欠陥５１の輪郭周辺画素として抽出される。閾値Ｔｈは、検査対象物１０の欠陥の存在の有無の判定基準に応じてユーザにより任意に決定される。例えば、より厳しい判定基準を適用する場合には、閾値Ｔｈを小さくして輪郭周辺画素を抽出され易くすればよい。
【００５８】
（判定工程）
ステップＳ６００に対応する欠陥の有無の判定工程では、プロセッサ１１０は、抽出工程において抽出された輪郭周辺画素に基づいて、欠陥が検出されたか否かを判定する。ある局面では、プロセッサ１１０は、輪郭周辺画素が抽出された場合には、検査対象物１０の表面上に欠陥が存在する（すなわち、欠陥が検出された）と判定してもよい。
【００５９】
他の局面では、プロセッサ１１０は、互いに隣接する輪郭周辺画素の集合体の画素数が基準画素数以上である場合に、欠陥が存在すると判定してもよい。この場合、輪郭周辺画素の集合体が欠陥として検出される。さらに他の局面では、プロセッサ１１０は、互いに隣接する輪郭周辺画素の集合体によって取り囲まれる領域に含まれる画素数が基準画素数以上である場合に、欠陥が存在すると判定してもよい。この場合、輪郭周辺画素の集合体によって取り囲まれる領域が欠陥として検出される。
【００６０】
＜検査装置１００の機能構成＞
図６は、実施の形態１に従う検査装置１００の機能構成の一例を示す模式図である。図６を参照して、検査装置１００は、画像取得部２０２と、標準化処理部２０４と、方向算出部２０６と、微分演算部２０８と、抽出部２１０と、判定部２１２とを含む。これらの各機能は、例えば、プロセッサ１１０がメモリ１１２に格納されたプログラムを実行することによって実現される。なお、これらの機能の一部または全部はハードウェアで実現されるように構成されていてもよい。
【００６１】
画像取得部２０２は、カメラインターフェイス１１６を介して、カメラ８によって撮像された検査対象物１０の撮像画像を取得して、当該撮像画像をメモリ１１２に記憶する。画像取得部２０２は、上記の取得工程を実行するための機能構成である。
【００６２】
標準化処理部２０４は、画像取得部２０２により取得された撮像画像に対して標準化処理を実行する。典型的には、標準化処理部２０４は、撮像画像に対して平滑化処理を実行して、標準化後の撮像画像に対応する平滑化画像を生成する。標準化処理部２０４は、複数の撮像画像を用いて平均値を利用した標準化処理、あるいは中央値を利用した標準化処理を実行してもよい。標準化処理部２０４は、上記の標準化工程を実行するための機能構成である。
【００６３】
方向算出部２０６は、標準化された撮像画像の各画素について、当該画素の各隣接画素の輝度と当該画素の輝度とを比較することにより当該画素の輝度勾配方向を算出する。具体的には、方向算出部２０６は、標準化後の撮像画像の各画素について、当該画素（例えば、画素Ｐ５）の各隣接画素（例えば、隣接画素Ｐ１〜Ｐ４，Ｐ６〜Ｐ９）のうちの第１隣接画素（例えば、隣接画素Ｐ７）の輝度と当該画素の輝度との差分が、各隣接画素のうちの残余の隣接画素（例えば、隣接画素Ｐ１〜Ｐ４，Ｐ６，Ｐ８，Ｐ９）の輝度と当該画素の輝度との差分よりも大きい場合、当該画素から第１隣接画素への方向（例えば、方向３００）を、当該画素の輝度勾配方向として算出する。方向算出部２０６は、上記の方向算出工程を実行するための機能構成である。
【００６４】
微分演算部２０８は、標準化後の撮像画像の各画素について、当該画素の輝度勾配方向を微分方向として当該画素を２階微分して当該画素の２階微分値を算出する。典型的には、微分演算部２０８は、輝度勾配方向（すなわち、微分方向）に応じた図４に示す微分フィルタを用いて微分演算を実行する。微分演算部２０８は、上記の微分演算工程を実行するための機能構成である。
【００６５】
抽出部２１０は、撮像画像の各画素のうち、微分演算部２０８により算出された２階微分絶対値が閾値Ｔｈ以上である画素を、検査対象物１０の欠陥の輪郭周辺画素として抽出する。抽出部２１０は、上記の抽出工程を実行するための機能構成である。
【００６６】
判定部２１２は、抽出工程において抽出された輪郭周辺画素に基づいて、欠陥が検出されたか否かを判定する。例えば、判定部２１２は、輪郭周辺画素が抽出された場合には、検査対象物１０の表面上に欠陥が存在する（すなわち、欠陥が検出された）と判定してもよい。典型的には、判定部２１２の判定結果は、ディスプレイ１１４に表示される。判定部２１２は、上記の判定工程を実行するための機能構成である。
【００６７】
＜実施例＞
ここでは、検査対象物１０のモノクロ画像に基づいて、検査対象物１０を検査する実施例について説明する。なお、カラー画像の場合と比較してモノクロ画像の場合はイメージセンサの数が１／４で済むため、高精細な撮像画像が得られる。
【００６８】
図７は、パワー半導体チップを示す概略図である。パワー半導体とは、ＩＧＢＴ（Insulated Gate Bipolar Transistor）、ＭＯＳＦＥＴ（metal-oxide-semiconductor field-effect transistor）等である。図７を参照して、検査対象物１０の一例であるパワー半導体チップ１０Ａは、主電極１１と、終端構造部１２と、ゲート電極１３とを含む。
【００６９】
パワー半導体チップ１０Ａを製造する際には、品質を保証するため、製造工程中または出荷前に外観検査が行なわれることが多い。外観検査によって傷、異物、シミ、変形等の欠陥が検出された不良チップを除去することにより、不良品の後工程流出、および市場流出を抑制することができる。欠陥の形状、色はさまざまであり、背景と同様の外観をした検出し難い欠陥も存在する。
【００７０】
例えば、主電極１１およびゲート電極１３には、アルミスパッタ膜、金めっき膜等の金属が用いられる。膜の表面の微細なグレインによる凹凸形状のばらつき、あるいは、めっき時に面内の成膜速度に差があるため、良品であっても色合いにばらつきが存在する場合がある。さらに、このばらつきは面内方向に輝度勾配を持つことが多い。
【００７１】
図８は、パワー半導体チップの輝度勾配を説明するための概略図である。図８を参照すると、主電極１１およびゲート電極１３の端部分が濃く変色しており、ウエハの中央と外周で色合いが異なることがわかる。例えば、アルミスパッタ膜をマグネトロンスパッタでウエハに成膜する場合、同心円状に磁石を配置するため磁界の差により中心部が薄く粗な膜質になる傾向があり、表面のラフネスの差から輝度がウエハ中央と外周で異なることがある。あるいは、金めっき膜を主電極１１として成膜する場合、終端構造部１２などの段差形状に応じて、段差近傍と電極中心とでめっき液の撹拌度合いが異なり、ラフネスおよび膜厚などの差から輝度が異なることがある。このような場合、主電極１１およびゲート電極１３の色合いのばらつきは検出する必要がない背景となる。
【００７２】
画像認識による欠陥検査において、この背景の色合いのばらつきは撮像画像の輝度値のばらつきとして撮像画像に反映される。また、主電極１１およびゲート電極１３を検査する場合、微小な輝度の差を検出するため、その他のエリア（例えば、終端構造部１２等）については検査エリア対象外として同一のアルゴリズムでの検査は行なうべきではなく、主電極１１、またはゲート電極１３単体で検査することが望ましい。検査対象物１０の例としては、ウエハ状態、チップ状態、あるいは基板回路に接合された状態のパワーチップ、例えばＩＧＢＴ、ＦＷＤ（free wheeling diode）などである。
【００７３】
図９は、主電極１１の撮像画像を示す図である。図１０は、図９の撮像画像のコントラストを強調した画像を示す図である。
【００７４】
ここで、欠陥および背景の輝度値が同程度であるだけであれば、特許文献１に係る手法であっても、検出に用いられる閾値を厳しく設定することにより欠陥の輪郭を検出できる可能性はある。しかしながら、例えば、図９のように、背景である主電極１１の輝度に勾配がある撮像画像の場合には欠陥の検出が困難となる。図９に示す撮像画像のコントラストを強調した図１０を参照すると、線分Ｋ１Ｋ２上に欠陥２０が存在することがわかる。
【００７５】
図１１は、図９の線分Ｋ１Ｋ２上の画素の輝度を示す図である。図１１を参照すると、欠陥２０が存在する部分の輝度が一定になっていることがわかる。
【００７６】
図１２は、図３に示す撮像画像に対してＸ方向にソーベルフィルタを適用した微分処理後の値を輝度に変換した結果を示す図である。ソーベルフィルタは、微分方向を指定した微分フィルタであり、輪郭の抽出に用いられる。
【００７７】
図１３は、図１２の線分Ｋ１Ｋ２上の画素の微分値を示す図である。図１３を参照すると、ソーベルフィルタ処理後であっても微分値は全体的にばらついており、Ｓ／Ｎ比が１．３程度であるため、閾値設定による欠陥２０の輪郭画素の検出は困難である。例えば、閾値を大きく設定した場合には欠陥２０の見逃しが多発し、閾値を小さく設定した場合には誤検出が多発してしまう。
【００７８】
図１４は、図９に示す撮像画像に対して８方向ラプラシアンフィルタを適用した微分処理後の値を輝度に変換した結果を示す図である。ラプラシアンフィルタは、微分方向を指定しない全方向の２階微分処理を行なうための微分フィルタであり、値が０になる点(すなわち、ゼロクロス点）を輪郭として抽出できる。
【００７９】
図１５は、図１４の線分Ｋ１Ｋ２上の画素の微分値を示す図である。図１５を参照すると、ラプラシアンフィルタ処理後であっても微分値は全体的にばらついており、ゼロクロス点は画像全体に存在しているため、欠陥２０の輪郭画素の検出は困難である。
【００８０】
一方、実施の形態１に従う検査装置１００によると、図９のように撮像画像全体に輝度の勾配があり、欠陥２０の輝度と背景の輝度との差が小さい場合でも精度よく欠陥２０を検出することができる。
【００８１】
図１６は、図９に示す撮像画像に平滑化処理を行なった場合の画像を示す図である。図１６に示す画像は、上述した標準化工程において、図９に示す撮像画像に稼働平均フィルタを適用して平滑化処理した場合の平滑化画像である。検査装置１００は、図１６に示す平滑化画像の各画素について、当該画素の輝度と、各隣接画素の輝度とを比較することにより、当該画素の輝度勾配方向を算出し、当該輝度勾配方向を微分方向に設定する。
【００８２】
続いて、検査装置１００は、図１６に示す平滑化画像の各画素について、当該画素の輝度勾配方向を微分方向として当該画素の１階微分値を算出する。
【００８３】
図１７は、図１０に示す平滑化画像の各画素の１階微分値を輝度に変換した結果を示す図である。図１８は、図１７の線分Ｋ１Ｋ２上の画素の１階微分値を示す図である。図１９は、図１７に示す平滑化画像の各画素の２階微分値を輝度に変換した結果を示す図である。なお、図１９を参照すると、領域９０１，９０２において、縦方向に見た場合に１５画素程度の周期で濃淡が大きい部分と小さい部分が交互に存在しており、濃淡の大きい部分が波線状に見えている。図２０は、図１９の線分Ｋ１Ｋ２上の画素の２階微分値を示す図である。
【００８４】
図１８に示すように、微分方向を設定しても１階微分処理を実行しただけでは、Ｓ／Ｎ比が低く欠陥２０の輪郭を検出することは困難であるが、図２０に示すように２階微分処理を実行することによりＳ／Ｎ比が１．９まで改善する。そのため、閾値を設定することにより、２階微分値が大きい画素を欠陥２０の輪郭周辺画素として抽出することができる。すなわち、欠陥２０を高精度に検出することができる。
【００８５】
このように、１階微分処理のみでは背景の輝度の勾配がノイズとなるが、２階微分処理によりノイズを低減することが可能となる。また、微分方向を輝度の勾配方向にすることにより、欠陥２０の輝度と背景の輝度との差が最大になる方向に微分できるため、欠陥２０の輪郭周辺画素を抽出できる。
【００８６】
＜微分演算工程の変形例＞
（微分フィルタ）
図２１を参照して、上述した微分演算工程で用いた微分フィルタの変形例について説明する。図２１は、実施の形態１の変形例に従う複数の微分フィルタを示す図である。
【００８７】
図２１（ａ）および図２１（ｂ）は、それぞれ微分フィルタ４１１，４１２を示す図である。
【００８８】
座標（ｘ，ｙ）の画素の輝度勾配方向が方向（１，１）である場合には、図２１（ａ）の微分フィルタ４１１を用いて、輝度Ｃｘ，ｙの１階微分値Ｄｘ，ｙは、以下の式（４）で表される。
【００８９】
Ｄｘ，ｙ＝Ｃｘ＋１，ｙ＋１＋Ｃｘ＋１，ｙ＋Ｃｘ，ｙ＋１−（Ｃｘ−１，ｙ−１＋Ｃｘ−１，ｙ＋Ｃｘ，ｙ−１）・・・（４）
また、座標（ｘ，ｙ）の画素の輝度勾配方向が方向（１，０）である場合には、図２１（ｂ）の微分フィルタ４１２を用いて、輝度Ｃｘ，ｙの１階微分値Ｄｘ，ｙは、以下の式（５）で表される。
【００９０】
Ｄｘ，ｙ＝Ｃｘ＋１，ｙ＋Ｃｘ＋１，ｙ−１＋Ｃｘ＋１，ｙ＋１−（Ｃｘ−１，ｙ＋Ｃｘ−１，ｙ＋１＋Ｃｘ−１，ｙ−１）・・・（５）
なお、座標（ｘ，ｙ）の画素の輝度勾配方向が方向（−１，１）である場合には、微分フィルタ４１１を９０度回転させた微分フィルタを用いて微分演算が実行される。同様に、輝度勾配方向が方向（−１，−１）、方向（１，−１）である場合には、それぞれ、微分フィルタ４１１を１８０度、２７０度回転させた微分フィルタを用いて微分演算が実行される。
【００９１】
また、輝度勾配方向が方向（０，１）である場合には、微分フィルタ４１２を９０度回転させた微分フィルタを用いて微分演算が実行される。同様に、輝度勾配方向が方向（−１，０）、方向（０，−１）である場合には、それぞれ、微分フィルタ４１２を１８０度、２７０度回転させた微分フィルタを用いて微分演算が実行される。
【００９２】
ここで、図１１に示すように、図９に示す撮像画像の線分Ｋ１Ｋ２上の画素の輝度は、点Ｋ１から点Ｋ２に向かって増大しているため、輝度の増大方向は点Ｋ１から点Ｋ２に向かう方向、すなわち、方向（１，０）に対応する。輝度の減少方向は点Ｋ２から点Ｋ１に向かう方向、すなわち、方向（−１，０）に対応する。
【００９３】
図４を参照して、実施の形態１において、輝度勾配方向が方向（１，０）である場合の微分フィルタ４０２では、方向（１，０）および方向（−１，０）に対応する係数が２である。そのため、図９に示す撮像画像に微分フィルタ４０２が適用されると、輝度勾配方向の２つの隣接画素の影響が強く出る。一方、図２１（ｂ）に示すように、輝度勾配方向が方向（１，０）である場合の微分フィルタ４１２では、方向（１，０）および方向（−１，０）に対応する係数が１であるため、上記影響が抑制される。
【００９４】
図１９に示すように、１５画素程度の周期で濃淡が大きい部分と小さい部分が交互に存在する場合（すなわち、濃淡のうねりが存在する場合）には、隣接画素同士の微分値と微分方向が比較的大きく変化するが、例えば、３０画素程度の周期で濃淡が存在している場合には、隣接画素同士の微分値と微分方向が大きく変化しない。そのため、係数が１に低減された微分フィルタ４１２を用いることにより、欠陥の輪郭以外に起因する微分値（例えば、背景起因のノイズ）を小さくする。例えば、図３に示す中心の画素Ｐ５の左右の６つの隣接画素Ｐ１〜Ｐ３，Ｐ７〜Ｐ９の輝度が微小に変動している場合、画素Ｐ５の上下２つの隣接画素Ｐ４，Ｐ６の微分値が変動する。この場合、微分フィルタ４０２とは異なり微分フィルタ４１２では、係数の重み付けをしていないため、平均化して微分値のノイズが小さくなりＳ／Ｎ比が増大する。すなわち、３０画素程度の周期で濃淡のうねりが存在する場合には、図２１（ａ），（ｂ）に示す微分フィルタ４１１，４１２を用いることが好ましい。
【００９５】
なお、図１９に示すように、１５画素程度の周期で濃淡が大きい部分と小さい部分が交互に存在する場合には、隣接画素同士の微分値と微分方向が比較的大きく変化する。そのため、局所的な値をより精度よく抽出するために輝度勾配方向に対応する係数が２に設定された微分フィルタ４０２を用いるのが好ましい。この場合、画素Ｐ５の左右６つの隣接画素Ｐ１〜Ｐ３，Ｐ７〜Ｐ９の輝度が微小に変動していても、比較的一様な背景ではなく濃淡のうねり起因の変動の割合が大きいことから、係数を２に設定することによりＳ／Ｎ比が増大する。すなわち、１５画素程度の周期で濃淡のうねりが存在する場合には、図４に示す微分フィルタを用いることが好ましい。
【００９６】
図２１（ｃ）および図２１（ｄ）は、それぞれ微分フィルタ４１３，４１４を示す図である。
【００９７】
座標（ｘ，ｙ）の画素の輝度勾配方向が方向（１，１）である場合には、図２１（ｃ）の微分フィルタ４１３を用いて、輝度Ｃｘ，ｙの１階微分値Ｄｘ，ｙは、以下の式（６）で表される。
【００９８】
Ｄｘ，ｙ＝Ｃｘ＋１，ｙ＋１−Ｃｘ−１，ｙ−１・・・（６）
また、座標（ｘ，ｙ）の画素の輝度勾配方向が方向（１，０）である場合には、図２１（ｄ）の微分フィルタ４１４を用いて、輝度Ｃｘ，ｙの１階微分値Ｄｘ，ｙは、以下の式（７）で表される。
【００９９】
Ｄｘ，ｙ＝Ｃｘ＋１，ｙ−Ｃｘ−１，ｙ・・・（７）
なお、座標（ｘ，ｙ）の画素の輝度勾配方向が方向（−１，１）、方向（−１，−１）、方向（１，−１）である場合には、それぞれ、微分フィルタ４１３を９０度、１８０度、２７０度回転させた微分フィルタを用いて微分演算が実行される。
【０１００】
また、輝度勾配方向が方向（０，１）、方向（−１，０）、方向（０，−１）である場合には、それぞれ、微分フィルタ４１４を９０度、１８０度、２７０度回転させた微分フィルタを用いて微分演算が実行される。
【０１０１】
ここで、微分フィルタ４１３，４１４は、例えば、３画素以下の周期で濃淡のうねりが存在する場合に有用である。例えば、輝度勾配方向が方向（１，０）である場合の微分フィルタ４１４では、斜めの４つの方向（１，１），（１，−１），（−１，−１），（−１，１）に対応する係数が０となっている。濃淡のうねりの周期が短くなると、斜め４つの方向に対応する画素の値は、濃淡のうねり起因の変動を含むためノイズとなる。そこで、ノイズ起因になる画素の情報を除去して、方向（１，０）および方向（−１，０）に対応する２つの画素の情報のみにすることによりＳ／Ｎ比が向上する。
【０１０２】
図２１（ｅ）および図２１（ｆ）は、それぞれ微分フィルタ４１５，４１６を示す図である。
【０１０３】
座標（ｘ，ｙ）の画素の輝度勾配方向が方向（１，１）である場合には、図２１（ｅ）の微分フィルタ４１５を用いて、輝度Ｃｘ，ｙの１階微分値Ｄｘ，ｙは、以下の式（８）で表される。
【０１０４】
Ｄｘ，ｙ＝Ｃｘ＋１，ｙ＋１−Ｃｘ，ｙ・・・（８）
また、座標（ｘ，ｙ）の画素の輝度勾配方向が方向（１，０）である場合には、図２１（ｆ）の微分フィルタ４１６を用いると、輝度Ｃｘ，ｙの１階微分値Ｄｘ，ｙは、以下の式（９）で表される。
【０１０５】
Ｄｘ，ｙ＝Ｃｘ＋１，ｙ−Ｃｘ，ｙ・・・（９）
なお、座標（ｘ，ｙ）の画素の輝度勾配方向が方向（−１，１）、方向（−１，−１）、方向（１，−１）である場合には、それぞれ、微分フィルタ４１５を９０度、１８０度、２７０度回転させた微分フィルタを用いて微分演算が実行される。
【０１０６】
また、輝度勾配方向が方向（０，１）、方向（−１，０）、方向（０，−１）である場合には、それぞれ、微分フィルタ４１６を９０度、１８０度、２７０度回転させた微分フィルタを用いて微分演算が実行される。
【０１０７】
微分フィルタ４１５，４１６は、例えば、２画素以下の周期で濃淡のうねりが存在する場合に有効である。濃淡のうねりの周期が２画素以下の場合には、ランダムで濃淡のうねりが確認できない状態である。すなわち、画素サイズの関係で追従できず、データ上ではランダムに見えている状態である。このような場合に、微分フィルタ４１３のように方向（１，０）および方向（−１，０）に対応する２つの画素の情報を用いると、微分処理に用いる範囲が３画素になってしまい、ノイズを含んでしまう。そのため、微分フィルタ４１６のように、２画素での微分処理でＳ／Ｎを向上させる。
【０１０８】
（微分の階数）
上記では、微分演算工程において、撮像画像の各画素の２階微分値を算出する構成について説明したが、これに限られず、３階微分値を算出する構成であってもよい。
【０１０９】
図２２は、図９に示す撮像画像の各画素の３階微分値を輝度に変換した結果を示す図である。図２３は、図２２の線分Ｋ１Ｋ２上の画素の３階微分値を示す図である。
【０１１０】
図２３に示すように３階微分処理を実行しても、２階微分処理を実行した場合と同様に高いＳ／Ｎ比が得られている。これにより、閾値を設定することにより、３階微分値が大きい画素を欠陥２０の輪郭周辺画素として抽出することができる。すなわち、抽出部２１０は、撮像画像の各画素のうち、３階微分絶対値が閾値以上である画素を、検査対象物１０の欠陥の輪郭周辺画素として抽出する。背景の輝度の輝度勾配が微小な場合には、微分階数を増やすことにより、背景起因のノイズを低減し、欠陥２０の輪郭に起因する微分値がより検出しやすくなる。
【０１１１】
微分演算工程では、検査対象物１０に応じてＳ／Ｎ比が最大になるように、撮像画像の各画素をｎ（ｎは２以上の自然数）階以上微分して各画素のｎ階微分値を算出する構成であればよい。ただし、微分階数が増えるごとに、検出される欠陥の輪郭周辺画素は実際の欠陥の輪郭画素の位置から輝度勾配方向に増えていくため、欠陥の位置情報の精度が低下する。そのため、ユーザは、位置情報の精度および欠陥の検出精度を鑑みて、検査対象物１０ごとにｎの値を決定すればよい。
【０１１２】
＜利点＞
実施の形態１によると、背景に輝度勾配があり背景と欠陥の濃淡の差が小さい場合でも、精度よく欠陥の輪郭周辺画素を抽出することができるため、より精度よく欠陥を検出できる。例えば、本実施の形態に従う検査方法を製造工程中の外観検査で適用することにより、後工程への不良の流出を抑制し、ロスコストの削減することが可能である。また、本実施の形態に従う検査方法を出荷前検査の外観検査で適用することにより、市場不良を低減し、信頼性を向上させることができる。
【０１１３】
実施の形態２．
実施の形態２では、上述した実施の形態１に従う抽出工程のより詳細な処理について説明する。具体的には、複数の輪郭周辺画素を一体化した集合体を抽出する方式について説明する。
【０１１４】
図２４は、実施の形態２に従う輪郭周辺画素の集合体の抽出方式の一例を説明するための図である。図２４を参照して、抽出部２１０は、撮像画像の各画素のうち、２階微分絶対値が閾値Ｔｈ以上である画素を、検査対象物１０の欠陥の輪郭周辺画素として抽出し、当該輪郭周辺画素を黒画素として表わし、非輪郭周辺画素を白画素として表わす２値化処理を実行する。抽出部２１０は、互いに隣接する輪郭周辺画素の集合を輪郭周辺集合体（以下、単に「集合体」とも称する。）として抽出する。図２４の例では、集合体８１，８２，８３が抽出されている。
【０１１５】
次に、抽出部２１０は、集合体８１，８２，８３の長手方向の長さＬ１，Ｌ２，Ｌ３を取得する。例えば、集合体８１に着目して、抽出部２１０は、集合体８１と他の集合体８２との間の距離ＤＳ１が閾値ＴＤ１未満であるか否かを判定する。閾値ＴＤ１は、例えば、長手方向の長さＬ１×ｒ１倍以内、予め定められた画素数ｒ２以内等に設定される。ｒ１，ｒ２の値は、ユーザにより任意に設定される。欠陥の輪郭周辺画素の見え方は、検査対象物の材質、表面状態、検査時の照明条件、微分パラメータ、閾値などで変動するため、ユーザが検出結果を確認しながらｒ１，ｒ２を変更してフィードバックする。
【０１１６】
抽出部２１０は、距離ＤＳ１が閾値ＴＤ１未満である場合には、集合体８１と集合体８２とを一体化して、１つの集合体ＡＧとして抽出する。同様に、抽出部２１０は、集合体ＡＧと集合体８３との距離ＤＳ２が閾値ＴＤ１未満である場合には、集合体ＡＧと集合体８３とを一体化して、１つの集合体８４として抽出する。
【０１１７】
まとめると、抽出部２１０は、互いに隣接する輪郭周辺画素の集合体の長手方向の長さを取得し、当該集合体の長手方向において、当該集合体から予め定められた距離内に他の輪郭周辺画素の集合体が存在するか否かを判定する。抽出部２１０は、他の集合体が存在すると判定した場合に、当該集合体および他の集合体を、１つの輪郭周辺画素の集合体として抽出する。以下の説明では、当該抽出方式を「抽出方式ＥＭ１」とも称する。抽出方式ＥＭ１により、輪郭周辺画素の集合体の長手方向において、当該集合体が他の集合体と途切れている場合であっても、これらの集合体を同一の欠陥由来の輪郭近傍画素であると判断できる。そのため、欠陥のカウント数、あるいは欠陥の形状をより精度よく認識できる。
【０１１８】
図２５は、実施の形態２に従う輪郭周辺画素の集合体の抽出方式の他の例を説明するための図である。図２５を参照して、抽出部２１０は、集合体９１の重心画素Ｈ１および長手方向の長さＬ５と、集合体９２の重心画素Ｈ２および長手方向の長さＬ６を算出する。
【０１１９】
続いて、抽出部２１０は、集合体９１に着目して、短手方向において重心画素Ｈ１から集合体９２までの距離が閾値ＴＤ２未満であるか否かを判定する。閾値ＴＤ２は、例えば、長手方向の長さＬ５×ｒ３倍以内、予め定められた画素数ｒ４以内等に設定される。ｒ３，ｒ４の値は、ユーザにより任意に設定される。抽出部２１０は、当該距離が閾値ＴＤ２未満である場合には、集合体９１および集合体９２を同一の欠陥由来の輪郭周辺画素の集合体９３としてラベリング（すなわち、抽出）する。
【０１２０】
まとめると、抽出部２１０は、集合体の重心および短手方向を取得し、当該集合体の短手方向において、当該集合体の重心から予め定められた距離内に他の輪郭周辺画素の集合体が存在するか否かを判定する。抽出部２１０は、他の集合体が存在すると判定した場合に、当該集合体および他の集合体を、１つの輪郭周辺画素の集合体として抽出する。以下の説明では、当該抽出方式を「抽出方式ＥＭ２」とする。
【０１２１】
抽出方式ＥＭ２により、輪郭周辺画素の集合体の短手方向において、当該集合体が他の集合体と途切れている場合であっても、これらの集合体を同一の欠陥由来の輪郭近傍画素であると判断できる。そのため、欠陥のカウント数、あるいは欠陥の形状をより精度よく認識できる。
【０１２２】
また、抽出部２１０は、短手方向において、集合体９１の長手方向の一端に存在する端画素から集合体９２までの距離が閾値ＴＤ３未満であるかを判定してもよい。閾値ＴＤ３は、例えば、長手方向の長さＬ５×ｒ５倍以内、予め定められた画素数ｒ６以内等に設定される。ｒ５，ｒ６の値は、ユーザにより任意に設定される。抽出部２１０は、当該距離が閾値ＴＤ３未満である場合には、集合体９１および集合体９２を同一の欠陥由来の輪郭周辺画素の集合体９３としてラべリングする。
【０１２３】
まとめると、抽出部２１０は、集合体の短手方向において、当該集合体の長手方向の一端の画素から予め定められた距離内に他の輪郭周辺画素の集合体が存在するか否かを判定する。抽出部２１０は、当該他の集合体が存在すると判定した場合に、当該集合体および他の集合体を、１つの輪郭周辺画素の集合体として抽出する。以下の説明では、当該抽出方式を「抽出方式ＥＭ３」とする。
【０１２４】
抽出方式ＥＭ３により、輪郭周辺画素の集合体の短手方向において、当該集合体が他の集合体と途切れている場合であっても、これらの集合体を同一の欠陥由来の輪郭近傍画素であると判断できる。特に、欠陥の形状が三角形等の場合には、抽出方式ＥＭ２では欠陥の輪郭近傍画素の集合体を抽出し難いが、抽出方式ＥＭ３によると当該集合体を抽出することができる。そのため、欠陥のカウント数、あるいは欠陥の形状をより精度よく認識できる。
【０１２５】
上記の抽出方式ＥＭ１〜ＥＭ３を組み合わせることにより、例えば、円状の欠陥についても精度よく検出することができる。図２６は、円状の欠陥の撮像画像、および撮像画像の微分値を示す図である。具体的には、図２６（ａ）は、円状の欠陥の撮像画像を示している。図２６（ｂ）は、図２６（ａ）の撮像画像をＸ方向に１階微分した１階微分値を示す図である。図２６（ｃ）は、図２６（ａ）の撮像画像をＸ方向に２階微分した２階微分値を示している。
【０１２６】
図２６（ｂ）を参照すると、円形の欠陥の撮像画像の各画素を１階微分した場合には、円環の輪郭画素（図中の白色部分）が抽出される。図２６（ｃ）を参照すると、円形の欠陥の撮像画像の各画素を２階微分した場合には、二重線の形状で輪郭周辺画素（図中の白色部分）が抽出される。これは、図５（ｄ）に示すように、欠陥の輪郭の両側に２階微分値の２つのピーク値が存在することからも理解される。
【０１２７】
図２７は、図２６（ｃ）に示す輪郭周辺画素を模式的に示す図である。図２７を参照して、円８０１は、輪郭画素の位置を模式的に示している。円８０１の周辺には、黒画素で示された輪郭周辺画素が点在しており、全体として二重線の形状を有している。
【０１２８】
図２８および図２９は、輪郭周辺画素の集合体の抽出方式を説明するための図である。具体的には、図２８（ａ）は、抽出方式ＥＭ１により抽出された集合体の一例を示す図である。図２８（ｂ）は、抽出方式ＥＭ２により抽出された集合体の一例を示す図である。図２９は、抽出方式ＥＭ３により抽出された集合体の一例を示す図である。
【０１２９】
図２８（ａ）を参照すると、抽出方式ＥＭ１を適用することにより、集合体５０１，５０２，５０３，５０４が抽出されている。集合体５０１，５０３は、コの字型であり二重線の外側の線に対応する集合体を示している。集合体５０２，５０４は、矩形型であり二重線の内側の線に対応する集合体を示している。このように、抽出方式ＥＭ１を適用した時点では、欠陥の両側に対応する二重線がそれぞれ別の集合体として抽出されており、全体として４つの集合体が存在する。
【０１３０】
図２８（ｂ）を参照すると、さらに抽出方式ＥＭ２を適用することにより、集合体５０１および集合体５０２が１つの集合体５１０として抽出され、集合体５０３および集合体５０４が１つの集合体５２０として抽出されている。このように、抽出方式ＥＭ２を適用した時点では、欠陥の片側に対応する二重線が１つの集合体として抽出されており、全体として２つの集合体が存在する。
【０１３１】
図２９を参照すると、さらに抽出方式ＥＭ３を適用することにより、図２８（ｂ）に示す集合体５１０および集合体５２０が１つの集合体５５０として抽出されている。このように、抽出方式ＥＭ３の適用後においては、欠陥の両側に存在する集合体が１つの集合体として抽出されている。
【０１３２】
上記のように、抽出方式ＥＭ１〜ＥＭ３を適用することにより、二重線状に点在していた輪郭周辺画素を複数の欠陥として認識するのではなく、同一の欠陥として認識できるため、欠陥数のカウントおよび欠陥の形状の認識の精度が高くなる。
【０１３３】
ここで、判定部２１２は、上記のように抽出された集合体内の領域に含まれる画素数が基準画素数以上である場合に欠陥が存在すると判定し、当該領域が欠陥として検出する。また、判定部２１２は、検査対象物１０に存在する欠陥をカウントして、カウント数に応じて良否判定を実行してもよい。例えば、判定部２１２は、カウント数が規定数以上である場合には検査対象物１０を不良品として判定し、カウント数が規定数未満である場合には検査対象物１０を良品として判定してもよい。
【０１３４】
＜利点＞
実施の形態２によると、実施の形態１の利点に加えて、検査対象物１０に存在する欠陥数および欠陥の形状をより精度よく把握することができる。
【０１３５】
その他の実施の形態．
（１）上述した実施の形態において、モノクロ画像の各画素の画素値として輝度を用いて、欠陥を検出する構成について説明したが、モノクロ画像の各画素の画素値として明度を用いて、欠陥を検出する構成であってもよい。輝度は、各画素のＲＧＢ（Ｒｅｄ、Ｇｒｅｅｎ、Ｂｌｕｅ）値に、適当な係数を掛けて足し合わせることによって算出されるため、青色の性質が薄く緑色の性質が濃く表れる傾向にある。各画素の明度を用いて検査することにより、赤色成分を示すＲ値、緑色成分を示すＧ値、青色成分を示すＢ値の影響を均一にすることで、輝度では検出し難い欠陥を検出することができる。例えば、Ｒ値、Ｂ値において、背景および欠陥の差が大きく、モノクロ画像を使用する場合には、明度を用いて欠陥を検出する構成が好ましい。一方、Ｇ値において、背景および欠陥の差が大きい場合には、輝度を用いて欠陥を検出する構成が好ましい。
【０１３６】
また、上述した実施の形態において、モノクロ画像の各画素を用いて欠陥を検出する構成について説明したが、カラー画像の各画素を用いて欠陥を検出する構成であってもよい。背景と欠陥との間で、輝度または明度の差異がなく、ＲＧＢ値で差がある場合には、カラー画像の各画素を用いて欠陥を検出する構成が望ましい。例えば、明度の場合には、背景のＲＧＢ値が、ＲＧＢ値（１００，５０，３０）であり、欠陥のＲＧＢ値が、ＲＧＢ値（３０，１００，５０）である場合には差異がないため、カラー画像が用いられる。
【０１３７】
このことから、画素値は、撮像画像がグレースケール方式の場合は階調値とし、ＲＧＢ方式である場合、Ｒ，Ｇ，Ｂの３成分から算出される値を用いてもよい。Ｒ，Ｇ，Ｂの３成分から算出される値の例として、３成分の平均値あるいは最大値、明度成分、輝度成分に変換した値が挙げられる。
【０１３８】
（２）上述した実施の形態において、検査前に撮像した欠陥が存在しないことが既知である良品の撮像画像を用いて、検査対象物１０の各画素の画素値の勾配方向を算出する構成であってもよい。具体的には、検査前の事前処理として、検査装置１００のプロセッサ１１０は、検査対象物１０の良品の撮像画像を取得して、良品の撮像画像を標準化処理する。プロセッサ１１０は、良品の撮像画像の各画素について、当該画素の各隣接画素の画素値と当該画素の画素値とを比較することにより当該画素の画素値の勾配方向を算出して、当該算出された各画素の画素値の勾配方向をメモリ１１２に記憶する。
【０１３９】
続いて、検査時の処理として、プロセッサ１１０は、検査対象物１０の撮像画像を取得し、当該撮像画像の各画素について、当該画素に対応する、当該良品の撮像画像の画素の画素値の勾配方向を微分方向として当該画素をｎ階以上微分して、当該画素のｎ階微分絶対値を算出する。すなわち、プロセッサ１１０は、良品の撮像画像の座標Ｇの画素の画素値の勾配方向を、検査対象物１０の撮像画像の座標Ｇの画素の微分方向として当該画素をｎ階以上微分して、当該画素のｎ階微分絶対値を算出する。そして、プロセッサ１１０は、撮像画像の各画素のうち、算出されたｎ階微分絶対値が閾値以上である画素を、検査対象物の欠陥の輪郭周辺画素として抽出する。
【０１４０】
これにより、検査時には各画素の微分方向が既知であるため、検査対象物１０について標準化工程および方向算出工程を行なう必要がないことから、検査時間を短縮できる。
【０１４１】
（３）上記の（２）では、良品の撮像画像を用いて検査対象物１０の各画素の輝度勾配方向を算出する構成について説明したが、良品か否かが既知ではない複数の検査対象物の撮像画像を用いて、検査対象物１０の各画素の輝度勾配方向を算出する構成であってもよい。
【０１４２】
例えば、プロセッサ１１０は、複数の検査対象物の撮像画像における輝度の平均値を画素ごとに算出し、リファレンス画像として、当該平均値を各画素の輝度とした平均化画像を生成する。あるいは、プロセッサ１１０は、複数の検査対象物の撮像画像における輝度の中央値を画素ごとに算出し、リファレンス画像として、当該中央値を各画素の輝度とした中央値画像を生成する。そして、プロセッサ１１０は、リファレンス画像（すなわち、平均化画像、あるいは中央値画像）の各画素について、輝度勾配方向を算出し、当該算出された各画素の輝度勾配方向をメモリ１１２に記憶する。以降の処理は、上記（２）と同様である。これにより、検査時には各画素の微分方向が既知であるため、検査対象物１０について標準化工程および方向算出工程を行なう必要がないことから、検査時間を短縮できる。
【０１４３】
特に、上述したパワー半導体チップ１０Ａのように、製造プロセスに起因して外周部の色味が濃くなる傾向があることが既知である場合、外周部の色味の濃さがチップごとに異なる場合（例えば、薄い色味のチップが混在している場合）等において、製品個別の勾配方向のばらつきを平均化して精度よく輝度勾配方向を算出できる。
【０１４４】
（４）上述した実施の形態において、リファレンス画像において、輝度勾配方向が画像全体または検査エリアに対して一様ではなく、隣接画素ごとに微細に変化する場合には、平滑化処理を行わずに輝度勾配方向を取得してもよい。なぜなら、このような場合には、実際には輝度勾配方向が画素単位でランダムな傾向があっても、平滑化してしまうと隣接画素の輝度勾配方向が似通った方向になることから、実在しない濃淡のうねりが発生しノイズとなるためである。したがって、平滑化処理を実行せずに実際の輝度勾配方向を反映させることでＳ／Ｎ比を増大させる。
【０１４５】
欠陥サイズが画素よりも小さい場合、画素の輝度には背景由来の成分と欠陥由来の成分の両方が含まれる。この場合、欠陥サイズ以上の面積について平均化した輝度を画素が有しているため、既に平滑化後と同様の状態である。そのため、検査対象である欠陥のサイズが小さい、カメラの解像度が低い場合など画素サイズが欠陥に対して大きくなる場合にも平滑化処理をせずに、実際の輝度勾配方向を反映させることでＳ／Ｎ比を増大させる。
【０１４６】
（５）上述した実施の形態において、撮像画像の平滑化処理を、ｍ×ｍ（ｍは自然数）のマトリクス状の画素ブロックごとに実行する構成であってもよい。具体的には、プロセッサ１１０は、平滑化処理として、撮像画像をマトリクス状の複数の画素ブロックに区切り、各画素ブロックについて、当該画素ブロックを構成する複数の画素の画素値の平均値（あるいは、中央値）を算出し、当該平均値（あるいは、中央値）を当該画素ブロックの画素値（すなわち、複数の画素の画素値）に設定する処理を実行する。上記のｍの値は、ユーザにより任意に設定される。
【０１４７】
上記の平滑化処理は、検査対象物の欠陥のサイズが既知であり、欠陥のサイズがｍ個の画素数以下である場合に有用である。なぜなら、欠陥サイズが既知の場合、欠陥サイズ以上の画素ブロックを１つの擬似的な画素のように扱って平滑化することにより、微小なサイズの濃淡のうねりの影響（すなわち、ノイズ）を低減できるためである。
【０１４８】
（６）上述の実施の形態として例示した構成は、本発明の構成の一例であり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、一部を省略する等、変更して構成することも可能である。
【０１４９】
また、上述した実施の形態において、他の実施の形態で説明した処理および構成を適宜採用して実施する場合であってもよい。
【０１５０】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した説明ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【０１５１】
８  カメラ、９  搬送機構、１０  検査対象物、１０Ａ  パワー半導体チップ、１１  主電極、１２  終端構造部、１３  ゲート電極、２０，５１  欠陥、８１〜８４，９１〜９３，５０１〜５０４，５１０，５２０，５５０  集合体、１００  検査装置、１１０  プロセッサ、１１２  メモリ、１１４  ディスプレイ、１１６  カメラインターフェイス、１１８  入力インターフェイス、１２０  通信インターフェイス、１２２  メモリインターフェイス、２０２  画像取得部、２０４  標準化処理部、２０６  方向算出部、２０８  微分演算部、２１０  抽出部、２１２  判定部、４０１，４０２，４１１〜４１６  微分フィルタ、１０００  検査システム。 
【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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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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