(57)【要約】【課題】本発明は、工程において繰り返し検査するのに相応しい、人間の目による判断に近い方法でパターン間の距離やパターン内の幅や形状等を検査する方法及びシステムを提供する。【解決手段】本発明の繰返模様画像の解析システムは、二値化処理Ｓ１と、代表図形抽出処理Ｓ２と、濃淡投影処理Ｓ３と、ピーク情報抽出処理Ｓ４と、投影模様抽出処理Ｓ５と、投影模様数決定処理Ｓ６と、距離算出処理Ｓ７と、幅算出処理Ｓ８とを備えた。【選択図】図２
2015163999.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
略同一の図形模様が背景中に等間隔に配列された２次元の繰返模様画像を、前記図形模様と前記背景とを濃淡に二値化した二値化画像を得る二値化手段と、
前記二値化画像中の複数の前記図形模様から代表図形模様を１つ抽出する代表図形抽出手段と、
前記二値化画像の各画素の濃度を、前記図形模様が配列された方向に投影して１次元ヒストグラムを得る濃度投影手段と、
前記抽出した代表図形模様の前記１次元ヒストグラムにおける投影模様に係る代表ピーク形状と代表ピーク位置とを抽出するピーク情報抽出手段と、
前記代表ピーク形状と同一又は類似のピーク形状を備え、前記代表ピーク位置と異なる位置に代表ピーク位置を備えた、前記１次元ヒストグラムにおける他の投影模様を抽出する投影模様抽出手段と、
前記代表図形模様の投影模様と前記投影模様抽出手段により抽出されるべき投影模様との合計数を決定し、前記１次元ヒストグラムにおいて前記等間隔に設けられた図形模様による投影模様であると認定する投影模様数決定手段と、
前記投影模様数決定手段により認定された前記投影模様間の距離を算出することで前記図形模様間の距離を算出する距離算出手段と、
を有することを特徴とする繰返模様画像の解析システム。
【請求項２】
前記二値化手段は、投影模様抽出手段にて抽出されることになる投影模様に対応する図形模様が淡で表現される場合には、濃淡画像膨張手段を行ってから濃淡画像収縮手段を行うことを特徴とし、
前記二値化手段は、投影模様抽出手段にて抽出されることになる投影模様に対応する図形模様が濃で表現される場合には、濃淡画像収縮手段を行ってから濃淡画像膨張手段を行うことを特徴とする請求項１記載の繰返模様画像の解析システム。
【請求項３】
前記代表図形抽出手段は、複数ある前記図形模様を示す淡又は濃のどちらかの色について、最も面積の広い塊を抽出して行われることを特徴とする請求項１又は２記載の繰返模様画像の解析システム。
【請求項４】
前記投影模様数決定手段は、推定される抽出投影模様数を上回る初期投影模様数を予め抽出した上で、目標抽出投影模様数を減算して行われることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１記載の繰返模様画像の解析システム。
【請求項５】
前記投影模様数決定手段は、抽出された投影模様のうち、最大及び最小の投影模様間距離との商から、抽出される投影模様との合計数を決定して行われることを特徴とする請求項１〜４のいずれか１記載の繰返模様画像の解析システム。
【請求項６】
前記濃度投影手段は、前記図形模様が有意の幅を備える直線あるいは線分である場合、代表図形模様の濃淡モーメントが最小となる方向に垂直な軸を前記投影軸の方向として行われることを特徴とする請求項１〜５のいずれか１記載の繰返模様画像の解析システム。
【請求項７】
前記図形模様が有意の幅を備える直線あるいは線分である場合、前記直線あるいは線分の片側エッジの抽出を行った配列データに対して、配列の平均化距離を一つの変数として解析し、前記配列の平均化距離が規定された時の移動平均の算出値の散布状態を調査し、前記散布状態の２次元分布情報と重み関数との積を前記直線あるいは線分の直線性として評価する直線性評価手段を有することを特徴とする請求項１〜６のいずれか１記載の繰返模様画像の解析システム。
【請求項８】
前記図形模様が有意の幅を備える直線あるいは線分である場合、前記直線あるいは線分の両側エッジの抽出を行った配列データに対して、配列の平均化距離を一つの変数として解析し、前記配列の平均化距離が規定された時の移動平均の算出値の散布状態を調査し、前記散布状態の両側エッジ間の距離に係る２次元分布情報と重み関数との積を前記直線あるいは線分の幅として評価する幅評価手段を有することを特徴とする請求項１〜７のいずれか１記載の繰返模様画像の解析システム。
【請求項９】
略同一の図形構造が背景中に等間隔に配列された３次元の繰返構造図を、前記図形構造と前記背景とを濃淡に二値化した二値化図を得る二値化手段と、
前記二値化図中の複数の前記図形構造から代表図形構造を１つ抽出する代表図形抽出手段と、
前記二値化図の各画素の濃度を、前記図形構造が配列された方向に投影して２次元ヒストグラムを得る濃度投影手段と、
前記抽出した代表図形構造の前記２次元ヒストグラムにおける投影構造に係る代表ピーク形状と代表ピーク位置とを抽出するピーク情報抽出手段と、
前記代表ピーク形状と同一又は類似のピーク形状を備え、前記代表ピーク位置と異なる位置に代表ピーク位置を備えた、前記２次元ヒストグラムにおける他の投影構造を抽出する投影構造抽出手段と、
前記代表図形構造の投影構造と前記投影構造抽出手段により抽出されるべき投影構造との合計数を決定し、前記２次元ヒストグラムにおいて前記等間隔に設けられた図形構造による投影構造であると認定する投影構造数決定手段と、
前記投影構造数決定手段により認定された前記投影構造間の距離を算出することで前記図形構造間の距離を算出する距離算出手段と、
を有することを特徴とする繰返構造図の解析システム。
【請求項１０】
前記二値化手段は、投影構造抽出手段にて抽出されることになる投影構造に対応する図形構造が淡で表現される場合には、濃淡図膨張手段を行ってから濃淡図収縮手段を行うことを特徴とし、
前記二値化手段は、投影構造抽出手段にて抽出されることになる投影構造に対応する図形構造が濃で表現される場合には、濃淡図収縮手段を行ってから濃淡図膨張手段を行うことを特徴とする請求項９記載の繰返構造図の解析システム。
【請求項１１】
前記代表図形抽出手段は、複数ある前記図形構造を示す淡又は濃のどちらかの色について、最も体積の大きい塊を抽出して行われることを特徴とする請求項９又は１０記載の繰返構造図の解析システム。
【請求項１２】
前記投影構造数決定手段は、推定される抽出投影構造数を上回る初期投影構造数を予め抽出した上で、目標抽出投影構造数を減算して行われることを特徴とする請求項９〜１１のいずれか１記載の繰返構造図の解析システム。
【請求項１３】
前記投影構造数決定手段は、抽出された投影構造のうち、最大及び最小の投影構造間距離との商から、抽出される投影構造との合計数を決定して行われることを特徴とする請求項９〜１２のいずれか１記載の繰返構造図の解析システム。
【請求項１４】
前記濃度投影手段は、前記図形構造の断面が有意の面積を備える多角形あるいは略円柱である場合、代表図形構造の濃淡モーメントが最小となる方向に垂直な面を前記投影面として行われることを特徴とする請求項９〜１３のいずれか１記載の繰返構造図の解析システム。
【請求項１５】
前記図形構造の断面が有意の面積を備える多角形あるいは略円柱である場合、前記多角形あるいは略円柱のエッジについて抽出を行った配列データに対して、配列の平均化距離を一つの変数として解析し、前記配列の平均化距離が規定された時の移動平均の算出値の散布状態を調査し、前記散布状態の２次元分布情報と重み関数との積を前記多角形あるいは略円柱の直進性として評価する直進性評価手段を有することを特徴とする請求項９〜１４のいずれか１記載の繰返構造図の解析システム。
【請求項１６】
前記図形構造の断面が有意の面積を備える多角形あるいは略円柱である場合、前記多角形あるいは略円柱のエッジについて抽出を行った配列データに対して、配列の平均化距離を一つの変数として解析し、前記配列の平均化距離が規定された時の移動平均の算出値の散布状態を調査し、前記散布状態のうち前記多角形あるいは略円柱の重心を介して向かい合う２のエッジ間の距離に係る２次元分布情報と重み関数との積を前記多角形あるいは略円柱の太さとして評価する幅評価手段を有することを特徴とする請求項９〜１５のいずれか１記載の繰返構造図の解析システム。
【請求項１７】
略同一の図形模様が背景中に等間隔に配列された２次元の繰返模様画像を、前記図形模様と前記背景とを濃淡に二値化した二値化画像を得る二値化工程と、
前記二値化画像中の複数の前記図形模様から代表図形模様を１つ抽出する代表図形抽出工程と、
前記二値化画像の各画素の濃度を、前記図形模様が配列された方向に投影して１次元ヒストグラムを得る濃度投影工程と、
前記抽出した代表図形模様の前記１次元ヒストグラムにおける投影模様に係る代表ピーク形状と代表ピーク位置とを抽出するピーク情報抽出工程と、
前記代表ピーク形状と同一又は類似のピーク形状を備え、前記代表ピーク位置と異なる位置に代表ピーク位置を備えた、前記１次元ヒストグラムにおける他の投影模様を抽出する投影模様抽出工程と、
前記代表図形模様の投影模様と前記投影模様抽出工程により抽出されるべき投影模様との合計数を決定し、前記１次元ヒストグラムにおいて前記等間隔に設けられた図形模様による投影模様であると認定する投影模様数決定工程と、
前記投影模様数決定工程により認定された前記投影模様間の距離を算出することで前記図形模様間の距離を算出する距離算出工程と、
を有することを特徴とする繰返模様画像の解析方法。
【請求項１８】
前記二値化工程は、投影模様抽出工程にて抽出されることになる投影模様に対応する図形模様が淡で表現される場合には、濃淡画像膨張工程を行ってから濃淡画像収縮工程を行うことを特徴とし、
前記二値化工程は、投影模様抽出工程にて抽出されることになる投影模様に対応する図形模様が濃で表現される場合には、濃淡画像収縮工程を行ってから濃淡画像膨張工程を行うことを特徴とする請求項１７記載の繰返模様画像の解析方法。
【請求項１９】
前記代表図形抽出工程は、複数ある前記図形模様を示す淡又は濃のどちらかの色について、最も面積の広い塊を抽出して行われることを特徴とする請求項１７又は１８記載の繰返模様画像の解析方法。
【請求項２０】
前記投影模様数決定工程は、推定される抽出投影模様数を上回る初期投影模様数を予め抽出した上で、目標抽出投影模様数を減算して行われることを特徴とする請求項１７〜１９のいずれか１記載の繰返模様画像の解析方法。
【請求項２１】
前記投影模様数決定工程は、抽出された投影模様のうち、最大及び最小の投影模様間距離との商から、抽出される投影模様との合計数を決定して行われることを特徴とする請求項１７〜２０のいずれか１記載の繰返模様画像の解析方法。
【請求項２２】
前記濃度投影工程は、前記図形模様が有意の幅を備える直線あるいは線分である場合、代表図形模様の濃淡モーメントが最小となる方向に垂直な軸を前記投影軸の方向として行われることを特徴とする請求項１７〜２１のいずれか１記載の繰返模様画像の解析方法。
【請求項２３】
前記図形模様が有意の幅を備える直線あるいは線分である場合、前記直線あるいは線分の片側エッジの抽出を行った配列データに対して、配列の平均化距離を一つの変数として解析し、前記配列の平均化距離が規定された時の移動平均の算出値の散布状態を調査し、前記散布状態の２次元分布情報と重み関数との積を前記直線あるいは線分の直線性として評価する直線性評価工程を有することを特徴とする請求項１７〜２２のいずれか１記載の繰返模様画像の解析方法。
【請求項２４】
前記図形模様が有意の幅を備える直線あるいは線分である場合、前記直線あるいは線分の両側エッジの抽出を行った配列データに対して、配列の平均化距離を一つの変数として解析し、前記配列の平均化距離が規定された時の移動平均の算出値の散布状態を調査し、前記散布状態の両側エッジ間の距離に係る２次元分布情報と重み関数との積を前記直線あるいは線分の幅として評価する幅評価工程を有することを特徴とする請求項１７〜２３のいずれか１記載の繰返模様画像の解析方法。
【請求項２５】
略同一の図形構造が背景中に等間隔に配列された３次元の繰返構造図を、前記図形構造と前記背景とを濃淡に二値化した二値化図を得る二値化工程と、
前記二値化図中の複数の前記図形構造から代表図形構造を１つ抽出する代表図形抽出工程と、
前記二値化図の各画素の濃度を、前記図形構造が配列された方向に投影して２次元ヒストグラムを得る濃度投影工程と、
前記抽出した代表図形構造の前記２次元ヒストグラムにおける投影構造に係る代表ピーク形状と代表ピーク位置とを抽出するピーク情報抽出工程と、
前記代表ピーク形状と同一又は類似のピーク形状を備え、前記代表ピーク位置と異なる位置に代表ピーク位置を備えた、前記２次元ヒストグラムにおける他の投影構造を抽出する投影構造抽出工程と、
前記代表図形構造の投影構造と前記投影構造抽出工程により抽出されるべき投影構造との合計数を決定し、前記２次元ヒストグラムにおいて前記等間隔に設けられた図形構造による投影構造であると認定する投影構造数決定工程と、
前記投影構造数決定工程により認定された前記投影構造間の距離を算出することで前記図形構造間の距離を算出する距離算出工程と、
を有することを特徴とする繰返構造図の解析方法。
【請求項２６】
前記二値化工程は、投影構造抽出工程にて抽出されることになる投影構造に対応する図形構造が淡で表現される場合には、濃淡図膨張工程を行ってから濃淡図収縮工程を行うことを特徴とし、
前記二値化工程は、投影構造抽出工程にて抽出されることになる投影構造に対応する図形構造が濃で表現される場合には、濃淡図収縮工程を行ってから濃淡図膨張工程を行うことを特徴とする請求項２５記載の繰返構造図の解析方法。
【請求項２７】
前記代表図形抽出工程は、複数ある前記図形構造を示す淡又は濃のどちらかの色について、最も体積の大きい塊を抽出して行われることを特徴とする請求項２５又は２６記載の繰返構造図の解析方法。
【請求項２８】
前記投影構造数決定工程は、推定される抽出投影構造数を上回る初期投影構造数を予め抽出した上で、目標抽出投影構造数を減算して行われることを特徴とする請求項２５〜２７のいずれか１記載の繰返構造図の解析方法。
【請求項２９】
前記投影構造数決定工程は、抽出された投影構造のうち、最大及び最小の投影構造間距離との商から、抽出される投影構造との合計数を決定して行われることを特徴とする請求項２５〜２８のいずれか１記載の繰返構造図の解析方法。
【請求項３０】
前記濃度投影工程は、前記図形構造の断面が有意の面積を備える多角形あるいは略円柱である場合、代表図形構造の濃淡モーメントが最小となる方向に垂直な面を前記投影面として行われることを特徴とする請求項２５〜２９のいずれか１記載の繰返構造図の解析方法。
【請求項３１】
前記図形構造の断面が有意の面積を備える多角形あるいは略円柱である場合、前記多角形あるいは略円柱のエッジについて抽出を行った配列データに対して、配列の平均化距離を一つの変数として解析し、前記配列の平均化距離が規定された時の移動平均の算出値の散布状態を調査し、前記散布状態の２次元分布情報と重み関数との積を前記多角形あるいは略円柱の直進性として評価する直進性評価工程を有することを特徴とする請求項２５〜３０のいずれか１記載の繰返構造図の解析方法。
【請求項３２】
前記図形構造の断面が有意の面積を備える多角形あるいは略円柱である場合、前記多角形あるいは略円柱のエッジについて抽出を行った配列データに対して、配列の平均化距離を一つの変数として解析し、前記配列の平均化距離が規定された時の移動平均の算出値の散布状態を調査し、前記散布状態のうち前記多角形あるいは略円柱の重心を介して向かい合う２のエッジ間の距離に係る２次元分布情報と重み関数との積を前記多角形あるいは略円柱の太さとして評価する幅評価工程を有することを特徴とする請求項２５〜３１のいずれか１記載の繰返構造図の解析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、繰返模様画像の解析システム及び方法、繰返構造図の解析システム及び方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
ある繰り返しの配列パターンを有する材料や、ある繰り返しの積層を有する材料が、さまざまな製品に用いられている。前者には、近年市場が拡大されてきた３次元（３Ｄ）ディスプレイに用いられるパターンフィルムなどが知られている。後者には、積層コンデンサや積層メモリなどが知られている。このような繰り返しの配列パターンや繰り返しの積層パターンを有する材料の品質を保証するために、そのパターン間の距離やパターン内の幅や形状等を検査する必要がある。
【０００３】
また、集積回路の配線や回路基板の配線パターンなどのうち、等間隔に細かく配線された箇所についても、その品質保証を目的として、その配線間の距離や配線の幅や形状等を検査する必要がある。また、冷却システムに使用するストレートフィンやピンフィンなどの構造物についても、その品質保証を目的として、そのフィン間の距離やフィンの幅や形状等を検査する必要がある。
【０００４】
例えば３Ｄディスプレイに用いられるパターンフィルムでは、等間隔に配列された２種類の位相差領域が交互に設けられている。この２種類の各位相差領域は、光学軸（進相軸もしくは遅相軸）を互いに直交させたλ／４波長板機能（１／４波長板の機能）を有している。最も用いられているのが、２種類の位相差領域における光学軸がパターン方向に対してそれぞれ±４５°に設定されているものである。また、このパターンフィルムには、２種類の位相差量領域の境界上に、λ／４波長板機能を有さない境界領域が存在する。
【０００５】
このパターンフィルムに対して、透過軸が４５°の偏光板と透過軸が−４５°の偏光板とで挟み、光を入射することで、そのパターン間の距離やパターン内の幅や形状等の検査が行われている。２種類のパターンは全く入射光を透過させないが、境界領域は入射光を透過させるため、この検査によって、２種類のパターンは黒で、境界領域は白で、表示された、繰り返しパターンの画像が得られる。
【０００６】
また、積層コンデンサや積層メモリの場合には、その断面画像により、そのパターン間の距離やパターン内の幅や形状等の検査が行われている。断面画像は、光学顕微鏡や走査型電子顕微鏡（Ｓｃａｎｎｉｎｇ  Ｅｌｅｃｔｒｏｎ  Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｅ、ＳＥＭ）や透過型電子顕微鏡（Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ  Ｅｌｅｃｔｒｏｎ  Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｅ、ＴＥＭ）などを用いて撮影される。これらの撮影方法では、対象の構造や構成成分の違いにより撮影される色彩及び明度が異なる。このため、得られる断面画像は、色の異なる繰り返しパターンの画像となる。
【０００７】
また、集積回路や回路基板、あるいはストレートフィンやピンフィンなどの構造物を撮像した画像においても、繰り返しパターンの画像が得られる。これらの画像は、水中において超音波を用いて撮像されたり、Ｘ線を用いて撮像されたりする。商品により、様々な方法が用いられている。
【０００８】
特許文献１には、繰り返しパターンを含む物体の画像を入力し、入力された物体における繰り返しパターンの周期を推定し、推定された周期で分割された画像に基づいて参照画像を生成することで、繰り返しパターン画像を検出する方法が記載されている。また、この参照画像と撮像された画像とを比較することで、欠陥の有無を検査する方法が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２０１１−０７０６０２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
特許文献１に記載の技術では、撮像領域が狭い場合や、欠陥が大きい場合あるいは欠陥の形状が繰り返しパターンと近似している場合には、装置が欠陥を繰り返しパターンと間違って認識してしまうという問題がある。それに伴い、パターン間の距離やパターン内の幅や形状等が間違って検査されてしまうという問題がある。特に、繰り返しパターンの形状が直線あるいは線分であり、欠陥の形状も直線あるいは線分である場合には、上記問題が頻発するおそれがある。
【００１１】
これらの問題が起こる可能性を除去した適切な自動化検査方法は現在では確立していないため、現実には人間の目による判断を行わざるを得ない状況にある。工程において繰り返し検査する上で、人間の目による判断を用いることは、極めて非効率であり、問題である。また、当該検査を行う作業員の技術水準や作業員の疲労などに依存して、検査基準が変化してしまう可能性があるため、望ましい状況であるとは決して言えず、問題である。
【００１２】
本発明は、工程において繰り返し検査するのに相応しい、人間の目による判断に近い方法でパターン間の距離やパターン内の幅や形状等を検査する方法及びシステムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上記目的を達成するために、本発明の繰返模様画像の解析システムは、略同一の図形模様が背景中に等間隔に配列された２次元の繰返模様画像を、前記図形模様と前記背景とを濃淡に二値化した二値化画像を得る二値化手段と、前記二値化画像中の複数の前記図形模様から代表図形模様を１つ抽出する代表図形抽出手段と、前記二値化画像の各画素の濃度を、前記図形模様が配列された方向に投影して１次元ヒストグラムを得る濃度投影手段と、前記抽出した代表図形模様の前記１次元ヒストグラムにおける投影模様に係る代表ピーク形状と代表ピーク位置とを抽出するピーク情報抽出手段と、前記代表ピーク形状と同一又は類似のピーク形状を備え、前記代表ピーク位置と異なる位置に代表ピーク位置を備えた、前記１次元ヒストグラムにおける他の投影模様を抽出する投影模様抽出手段と、前記代表図形模様の投影模様と前記投影模様抽出手段により抽出されるべき投影模様との合計数を決定し、前記１次元ヒストグラムにおいて前記等間隔に設けられた図形模様による投影模様であると認定する投影模様数決定手段と、前記投影模様数決定手段により認定された前記投影模様間の距離を算出することで前記図形模様間の距離を算出する距離算出手段と、を有することを特徴とする。
【００１４】
二値化手段は、投影模様抽出手段にて抽出されることになる投影模様に対応する図形模様が淡で表現される場合には、濃淡画像膨張手段を行ってから濃淡画像収縮手段を行い、二値化手段は、投影模様抽出手段にて抽出されることになる投影模様に対応する図形模様が濃で表現される場合には、濃淡画像収縮手段を行ってから濃淡画像膨張手段を行うことが望ましい。
【００１５】
また、代表図形抽出手段は、複数ある図形模様を示す淡又は濃のどちらかの色について、最も面積の広い塊を抽出して行われることが望ましい。
【００１６】
また、投影模様数決定手段は、推定される抽出投影模様数を上回る初期投影模様数を予め抽出した上で、目標抽出投影模様数を減算して行われることが望ましい。また、投影模様数決定手段は、抽出された投影模様のうち、最大及び最小の投影模様間距離との商から、抽出される投影模様との合計数を決定して行われることが望ましい。
【００１７】
また、濃度投影手段は、図形模様が有意の幅を備える直線あるいは線分である場合、代表図形模様の濃淡モーメントが最小となる方向に垂直な軸を投影軸の方向として行われることが望ましい。
【００１８】
また、図形模様が有意の幅を備える直線あるいは線分である場合、直線あるいは線分の片側エッジの抽出を行った配列データに対して、配列の平均化距離を一つの変数として解析し、配列の平均化距離が規定された時の移動平均の算出値の散布状態を調査し、散布状態の２次元分布情報と重み関数との積を直線あるいは線分の直線性として評価する直線性評価手段を有することが望ましい。
【００１９】
また、図形模様が有意の幅を備える直線あるいは線分である場合、直線あるいは線分の両側エッジの抽出を行った配列データに対して、配列の平均化距離を一つの変数として解析し、配列の平均化距離が規定された時の移動平均の算出値の散布状態を調査し、散布状態の両側エッジ間の距離に係る２次元分布情報と重み関数との積を直線あるいは線分の幅として評価する幅評価手段を有することが望ましい。
【００２０】
上記目的を達成するために、本発明の繰返構造図の解析システムは、略同一の図形構造が背景中に等間隔に配列された３次元の繰返構造図を、前記図形構造と前記背景とを濃淡に二値化した二値化図を得る二値化手段と、前記二値化図中の複数の前記図形構造から代表図形構造を１つ抽出する代表図形抽出手段と、前記二値化図の各画素の濃度を、前記図形構造が配列された方向に投影して２次元ヒストグラムを得る濃度投影手段と、前記抽出した代表図形構造の前記２次元ヒストグラムにおける投影構造に係る代表ピーク形状と代表ピーク位置とを抽出するピーク情報抽出手段と、前記代表ピーク形状と同一又は類似のピーク形状を備え、前記代表ピーク位置と異なる位置に代表ピーク位置を備えた、前記２次元ヒストグラムにおける他の投影構造を抽出する投影構造抽出手段と、前記代表図形構造の投影構造と前記投影構造抽出手段により抽出されるべき投影構造との合計数を決定し、前記２次元ヒストグラムにおいて前記等間隔に設けられた図形構造による投影構造であると認定する投影構造数決定手段と、前記投影構造数決定手段により認定された前記投影構造間の距離を算出することで前記図形構造間の距離を算出する距離算出手段と、を有することを特徴とする。
【００２１】
二値化手段は、投影構造抽出手段にて抽出されることになる投影構造に対応する図形構造が淡で表現される場合には、濃淡図膨張手段を行ってから濃淡図収縮手段を行い、二値化手段は、投影構造抽出手段にて抽出されることになる投影構造に対応する図形構造が濃で表現される場合には、濃淡図収縮手段を行ってから濃淡図膨張手段を行うことが望ましい。
【００２２】
また、代表図形抽出手段は、複数ある図形構造を示す淡又は濃のどちらかの色について、最も体積の大きい塊を抽出して行われることが望ましい。
【００２３】
また、投影構造数決定手段は、推定される抽出投影構造数を上回る初期投影構造数を予め抽出した上で、目標抽出投影構造数を減算して行われることが望ましい。また、投影構造数決定手段は、抽出された投影構造のうち、最大及び最小の投影構造間距離との商から、抽出される投影構造との合計数を決定して行われることが望ましい。
【００２４】
また、濃度投影手段は、図形構造の断面が有意の面積を備える多角形あるいは略円柱である場合、代表図形構造の濃淡モーメントが最小となる方向に垂直な面を投影面として行われることが望ましい。
【００２５】
また、図形構造の断面が有意の面積を備える多角形あるいは略円柱である場合、多角形あるいは略円柱のエッジについて抽出を行った配列データに対して、配列の平均化距離を一つの変数として解析し、配列の平均化距離が規定された時の移動平均の算出値の散布状態を調査し、散布状態の２次元分布情報と重み関数との積を多角形あるいは略円柱の直進性として評価する直進性評価手段を有することが望ましい。
【００２６】
また、図形構造の断面が有意の面積を備える多角形あるいは略円柱である場合、多角形あるいは略円柱のエッジについて抽出を行った配列データに対して、配列の平均化距離を一つの変数として解析し、配列の平均化距離が規定された時の移動平均の算出値の散布状態を調査し、散布状態のうち多角形あるいは略円柱の重心を介して向かい合う２のエッジ間の距離に係る２次元分布情報と重み関数との積を多角形あるいは略円柱の太さとして評価する幅評価手段を有することが望ましい。
【００２７】
上記目的を達成するために、本発明の繰返模様画像の解析方法は、略同一の図形模様が背景中に等間隔に配列された２次元の繰返模様画像を、前記図形模様と前記背景とを濃淡に二値化した二値化画像を得る二値化工程と、前記二値化画像中の複数の前記図形模様から代表図形模様を１つ抽出する代表図形抽出工程と、前記二値化画像の各画素の濃度を、前記図形模様が配列された方向に投影して１次元ヒストグラムを得る濃度投影工程と、前記抽出した代表図形模様の前記１次元ヒストグラムにおける投影模様に係る代表ピーク形状と代表ピーク位置とを抽出するピーク情報抽出工程と、前記代表ピーク形状と同一又は類似のピーク形状を備え、前記代表ピーク位置と異なる位置に代表ピーク位置を備えた、前記１次元ヒストグラムにおける他の投影模様を抽出する投影模様抽出工程と、前記代表図形模様の投影模様と前記投影模様抽出工程により抽出されるべき投影模様との合計数を決定し、前記１次元ヒストグラムにおいて前記等間隔に設けられた図形模様による投影模様であると認定する投影模様数決定工程と、前記投影模様数決定工程により認定された前記投影模様間の距離を算出することで前記図形模様間の距離を算出する距離算出工程と、を有することを特徴とする。
【００２８】
二値化工程は、投影模様抽出工程にて抽出されることになる投影模様に対応する図形模様が淡で表現される場合には、濃淡画像膨張工程を行ってから濃淡画像収縮工程を行い、二値化工程は、投影模様抽出工程にて抽出されることになる投影模様に対応する図形模様が濃で表現される場合には、濃淡画像収縮工程を行ってから濃淡画像膨張工程を行うことが望ましい。
【００２９】
また、代表図形抽出工程は、複数ある図形模様を示す淡又は濃のどちらかの色について、最も面積の広い塊を抽出して行われることが望ましい。
【００３０】
また、投影模様数決定工程は、推定される抽出投影模様数を上回る初期投影模様数を予め抽出した上で、目標抽出投影模様数を減算して行われることが望ましい。また、投影模様数決定工程は、抽出された投影模様のうち、最大及び最小の投影模様間距離との商から、抽出される投影模様との合計数を決定して行われることが望ましい。
【００３１】
また、濃度投影工程は、図形模様が有意の幅を備える直線あるいは線分である場合、代表図形模様の濃淡モーメントが最小となる方向に垂直な軸を投影軸の方向として行われることが望ましい。
【００３２】
また、図形模様が有意の幅を備える直線あるいは線分である場合、直線あるいは線分の片側エッジの抽出を行った配列データに対して、配列の平均化距離を一つの変数として解析し、配列の平均化距離が規定された時の移動平均の算出値の散布状態を調査し、散布状態の２次元分布情報と重み関数との積を直線あるいは線分の直線性として評価する直線性評価工程を有することが望ましい。
【００３３】
また、図形模様が有意の幅を備える直線あるいは線分である場合、直線あるいは線分の両側エッジの抽出を行った配列データに対して、配列の平均化距離を一つの変数として解析し、配列の平均化距離が規定された時の移動平均の算出値の散布状態を調査し、散布状態の両側エッジ間の距離に係る２次元分布情報と重み関数との積を直線あるいは線分の幅として評価する幅評価工程を有することが望ましい。
【００３４】
上記目的を達成するために、本発明の繰返構造図の解析方法は、略同一の図形構造が背景中に等間隔に配列された３次元の繰返構造図を、前記図形構造と前記背景とを濃淡に二値化した二値化図を得る二値化工程と、前記二値化図中の複数の前記図形構造から代表図形構造を１つ抽出する代表図形抽出工程と、前記二値化図の各画素の濃度を、前記図形構造が配列された方向に投影して２次元ヒストグラムを得る濃度投影工程と、前記抽出した代表図形構造の前記２次元ヒストグラムにおける投影構造に係る代表ピーク形状と代表ピーク位置とを抽出するピーク情報抽出工程と、前記代表ピーク形状と同一又は類似のピーク形状を備え、前記代表ピーク位置と異なる位置に代表ピーク位置を備えた、前記２次元ヒストグラムにおける他の投影構造を抽出する投影構造抽出工程と、前記代表図形構造の投影構造と前記投影構造抽出工程により抽出されるべき投影構造との合計数を決定し、前記２次元ヒストグラムにおいて前記等間隔に設けられた図形構造による投影構造であると認定する投影構造数決定工程と、前記投影構造数決定工程により認定された前記投影構造間の距離を算出することで前記図形構造間の距離を算出する距離算出工程と、を有することを特徴とする。
【００３５】
二値化工程は、投影構造抽出工程にて抽出されることになる投影構造に対応する図形構造が淡で表現される場合には、濃淡図膨張工程を行ってから濃淡図収縮工程を行い、二値化工程は、投影構造抽出工程にて抽出されることになる投影構造に対応する図形構造が濃で表現される場合には、濃淡図収縮工程を行ってから濃淡図膨張工程を行うことが望ましい。
【００３６】
また、代表図形抽出工程は、複数ある図形構造を示す淡又は濃のどちらかの色について、最も体積の大きい塊を抽出して行われることが望ましい。
【００３７】
また、投影構造数決定工程は、推定される抽出投影構造数を上回る初期投影構造数を予め抽出した上で、目標抽出投影構造数を減算して行われることが望ましい。また、投影構造数決定工程は、抽出された投影構造のうち、最大及び最小の投影構造間距離との商から、抽出される投影構造との合計数を決定して行われることが望ましい。
【００３８】
また、濃度投影工程は、図形構造の断面が有意の面積を備える多角形あるいは略円柱である場合、代表図形構造の濃淡モーメントが最小となる方向に垂直な面を投影面として行われることが望ましい。
【００３９】
また、図形構造の断面が有意の面積を備える多角形あるいは略円柱である場合、多角形あるいは略円柱のエッジについて抽出を行った配列データに対して、配列の平均化距離を一つの変数として解析し、配列の平均化距離が規定された時の移動平均の算出値の散布状態を調査し、散布状態の２次元分布情報と重み関数との積を多角形あるいは略円柱の直進性として評価する直進性評価工程を有することが望ましい。
【００４０】
また、図形構造の断面が有意の面積を備える多角形あるいは略円柱である場合、多角形あるいは略円柱のエッジについて抽出を行った配列データに対して、配列の平均化距離を一つの変数として解析し、配列の平均化距離が規定された時の移動平均の算出値の散布状態を調査し、散布状態のうち多角形あるいは略円柱の重心を介して向かい合う２のエッジ間の距離に係る２次元分布情報と重み関数との積を多角形あるいは略円柱の太さとして評価する幅評価工程を有することが望ましい。
【発明の効果】
【００４１】
本発明によれば、人間の目において網膜上の視神経細胞の配列距離に応じた画像に対する敏感な空間周波数領域の処理と同等の処理を行い、この空間周波数領域と実寸法に換算した画像データとの積を取ることができるため、目視による乱れへの適否及び品質評価を自動化することが可能となった。従って、工程において繰り返し検査するのに相応しい、人間の目による判断に近い方法でパターン間の距離やパターン内の幅や形状等を検査する方法及びシステムを提供することが可能となった。
【図面の簡単な説明】
【００４２】
【図１】本発明の繰返模様画像の解析システム及び方法を用いることができる対象の例を示した図である。
【図２】本発明の繰返模様画像の解析システム及び方法に関する大枠のフローチャートである。
【図３】図２のフローチャートのうち、二値化処理についての詳細なフローチャートの１例目を示したものである。
【図４】図３のフローチャートにおける濃淡画像の膨張及び収縮処理に関する説明図である。
【図５】図３のフローチャートにおける濃淡画像のエッジ部分に対する膨張及び収縮処理に関する説明図である。
【図６】図２のフローチャートのうち、二値化処理についての詳細なフローチャートの２例目を示したものである。
【図７】図６のフローチャートにおける濃淡画像の膨張及び収縮処理に関する説明図である。
【図８】図２のフローチャートのうち、代表図形抽出処理についての詳細なフローチャートを示したものである。
【図９】図８のフローチャートにおける代表図形抽出処理に関する説明図である。
【図１０】図２のフローチャートのうち、濃淡投影処理についての詳細なフローチャートを示したものである。
【図１１】図１０のフローチャートにおける濃淡投影処理に関する説明図である。
【図１２】図２のフローチャートのうち、ピーク情報抽出処理についての詳細なフローチャートを示したものである。
【図１３】図２のフローチャートのうち、投影模様抽出処理についての詳細なフローチャートを示したものである。
【図１４】図１３のフローチャートにおける投影模様抽出処理に関する説明図である。
【図１５】図２のフローチャートのうち、投影模様数決定処理についての詳細なフローチャートを示したものである。
【図１６】図１５のフローチャートにおける投影模様数決定処理に関する説明図である。
【図１７】図２のフローチャートのうち、距離算出処理についての詳細なフローチャートを示したものである。
【図１８】図１７のフローチャートにおける距離算出処理に関する説明図である。
【図１９】図２のフローチャートのうち、幅算出処理についての詳細なフローチャートを示したものである。
【図２０】図１９のフローチャートにおける幅算出処理に関する説明図である。
【図２１】本発明の繰返構造図の解析システム及び方法を用いることができる対象の例を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００４３】
本発明は、図１に示すような材料などに関するパターン間の距離やパターン内の幅や形状等を検査することに用いることができる。パターン化位相差材料（以下、パターンフィルム）１０は、第１及び第２位相差領域１１，１２を有する。この２種類の各位相差領域は、光学軸（進相軸もしくは遅相軸）を互いに直交させたλ／４波長板機能（１／４波長板の機能）を有している。最も用いられているのが、２種類の位相差領域における光学軸がパターン方向に対してそれぞれ±４５°に設定されているものである。また、このパターンフィルムには、２種類の位相差量領域の境界上に、λ／４波長板機能を有さない境界領域が存在する。
【００４４】
このパターンフィルム１０に対して、透過軸が４５°の偏光板と透過軸が−４５°の偏光板とで挟み、光を入射することで、パターンフィルム画像１５が得られる。パターンフィルム画像１５では、第１及び第２位相差領域１１，１２はともに黒領域１６を構成し、境界領域は白領域１７を構成する。このパターンフィルム１０に対する検査は、黒領域間の距離や白領域の幅や形状等について行われる。
【００４５】
積層コンデンサの断面画像２０は、電極領域２１及び電極領域２２と、誘電体領域２３とを有する。このような画像は、積層コンデンサを積層面に対して垂直な方向に切断し、光学顕微鏡あるいはＳＥＭあるいはＴＥＭなどにより観察し、その観察像を撮像することにより得られる。断面画像２０の濃淡は、その積層コンデンサに用いられる材料や構造など、及びその観察方法や条件に依存する。積層コンデンサに対する検査は、その断面画像２０において電極領域２１あるいは電極領域２２と、誘電体領域２３との間の距離やそれら領域の幅や形状等について行われる。
【００４６】
積層メモリの断面画像２５は、第１積層領域２６及び第２積層領域２７と、空隙層領域２８とを有する。このような画像は、積層メモリを積層面に対して垂直な方向に切断し、光学顕微鏡あるいはＳＥＭあるいはＴＥＭなどにより観察し、その観察像を撮像することにより得られる。断面画像２５の濃淡は、その積層メモリに用いられる材料や構造など、及びその観察方法や条件に依存する。積層メモリに対する検査は、その断面画像２５において第１積層領域２６及び第２積層領域２７と、空隙層領域２８との間の距離やそれら領域の幅や形状等について行われる。この断面画像２５は、パターンフィルム画像１５や積層コンデンサの断面画像２０と比較して複雑な形状を有しているため、ストライプ状の部分のみを切り出して検査することが望ましい。
【００４７】
集積回路３０は、基板上に規則的に配列された電極３１を有する。集積回路３０に対して検査する際、図１に描かれた面に垂直な方向からＸ線を照射して透過Ｘ線を検出して得られる画像や、水中に沈めて同方向から超音波を照射してその反射波を検出して得られる画像が、撮影される。これらの画像において、電極３１の存否に依存して濃淡の繰り返しパターンが得られる。集積回路３０に対する検査は、電極３１間の距離や電極３１の幅及び形状等について行われる。
【００４８】
回路基板において、エッチングなどにより形成された回路パターンについても、集積回路３０における電極３１に対する検査と同様の検査が行われる。回路パターンのうち、略同一の幅が略同一の間隔で繰り返し配置される箇所において、その回路パターンの距離や幅及び形状等が、検査対象となる。これらの検査をする際にも、集積回路３０の時と同様に、回路基板の面に垂直な方向からＸ線を照射して透過Ｘ線を検出して得られる画像や、水中に沈めて同方向から超音波を照射してその反射波を検出して得られる画像が、撮影される。これらの画像においても、回路パターンの存否に依存して濃淡の繰り返しパターンが得られる。
【００４９】
ストレートフィン３５は、天板３６とフィン３７とを有する。ストレートフィン３５をフィン３７側から天板３６に垂直な方向に観察した場合、天板が露出した領域とフィン３７の領域とが繰り返したパターンが得られる。このような画像は、ストレートフィンを水中に沈めて天板３６に垂直な方向から超音波を照射してその反射波を検出することでも得られる。超音波により得られる場合には、濃淡の繰り返しパターン画像となる。また、ストレートフィン３５の天板３６の面に垂直な方向に切断して得られる断面図からも、フィン３７の存否に依存した濃淡の繰り返しパターン画像が得られる。ストレートフィン３５においては、フィン３７間の距離やフィン３７の幅及び形状等が、検査対象となる。
【００５０】
上記の例においては、どの例であっても、検査の過程において濃淡の繰り返しパターン画像が得られ、その繰り返しパターン間の距離や幅及び形状等が検査対象である。本発明に係る繰返模様画像の解析システム及び方法は、人間の目による判断レベルに近いレベルで、これらの画像から検査対象を得るものである。なお、本発明は、上記の例に限らず、検査の過程において濃淡の繰り返しパターン画像が得られ、その繰り返しパターン間の距離や幅及び形状等が検査対象である全ての対象について用いることができる。
【００５１】
図２に示すように、本発明に係る繰返模様画像の解析システム２は、二値化処理Ｓ１と、代表図形抽出処理Ｓ２と、濃淡投影処理Ｓ３と、ピーク情報抽出処理Ｓ４と、投影模様抽出処理Ｓ５と、投影模様数決定処理Ｓ６と、距離算出処理Ｓ７と、幅算出処理Ｓ８と、を有する。
【００５２】
二値化処理Ｓ１は、濃淡の繰り返しパターン画像に対して、その繰り返しパターン間の距離や幅及び形状等を的確に得るために、濃と淡とに二値化する処理である。二値化処理Ｓ１の一つの方法である二値化処理Ｓ１（Ａ）は、図３に示すように、３色分解処理Ｓ１−１と、濃淡画像膨張処理Ｓ１−２と、濃淡画像収縮処理Ｓ１−３と、エッジ強調処理Ｓ１−４と、エッジ膨張処理Ｓ１−５と、エッジ収縮処理Ｓ１−６と、エッジ検出処理Ｓ１−７と、エッジ取出二値化処理Ｓ１−８と、固定二値化処理Ｓ１−９と、を有する。
【００５３】
上記検査例に際し、得られる繰り返しパターン画像は、黒白による濃淡のものに限らず、ＲＧＢの色を有している画像が得られる場合もある。この場合において、本発明を適用するために、撮像系にあわせてＲＧＢのいずれか１つのみを抽出し、この１つの色要素を含む度合い（０〜２５５）に依存して濃淡に変換する必要がある。このための処理が、３色分解処理Ｓ１−１である。３色分解処理Ｓ１−１は、例えば、Ｂ（青色）を取出したとすると、Ｂ２５５の領域が白に、Ｂ０の領域が黒になり、Ｂの値が０〜２５５のどの値を示すかに依存して濃淡を決定する処理である。もちろんＢ（青色）に限らず、Ｒ（赤色）やＧ（緑色）を選択してもよい。
【００５４】
３色分解処理Ｓ１−１を経て濃淡画像となった画像に対して、濃淡画像膨張処理Ｓ１−２及び濃淡画像収縮処理Ｓ１−３が施される。図４（Ａ）に示すような濃淡画像４０が淡部分４０Ａと濃部分４０Ｂとを有する場合において、図４（Ｂ）に示すように、濃淡境界が４０Ｃ及び４０Ｄで構成され、淡の部分が撮像エラーなどにより途切れているエラー箇所４０Ｅを有する場合がある。このまま代表図形抽出処理Ｓ２以降の処理を行うと、後述するように本発明において支障をきたすおそれがある。そのため、撮像エラーを画像処理で打ち消してエラー箇所４０Ｅを補正することが求められる。濃淡画像膨張処理Ｓ１−２及び濃淡画像収縮処理Ｓ１−３は、この撮像エラーを画像処理で打ち消してエラー箇所４０Ｅを補正することを目的とする処理である。
【００５５】
濃淡画像膨張処理Ｓ１−２は、淡部分をある一定画素分拡大する処理である。これにより、一時的に濃淡境界４０Ｃと４０Ｄとが濃淡境界４０Ｆに代わり、エラー箇所４０Ｅが消滅する（図４（Ｃ））。このまま代表図形抽出処理Ｓ２以降の処理を行うと、淡部分４０Ａの領域を実際より拡大したまま繰り返しパターン間の距離や幅及び形状等の結果を算出してしまうことになるので、不都合が生じる。そのため、濃淡画像膨張処理Ｓ１−２を行った後に、当該淡部分４０Ａの領域を、濃淡画像膨張処理Ｓ１−２によって拡大させた分だけ縮小させる必要がある。この処理が濃淡画像収縮処理Ｓ１−３である。濃淡画像膨張処理Ｓ１−２及び濃淡画像収縮処理Ｓ１−３を行った結果、淡部分４０Ａの領域を実際より拡大させることはなく、エラー箇所４０Ｅの補正のみが行われる（図４（Ｄ））。
【００５６】
濃淡画像において、濃淡の境界をどのように設定して処理するかで、得られる繰り返しパターン間の距離や幅及び形状等の結果が変化してしまう。そのため、濃淡の境界を的確に処理する必要がある。濃淡の境界の設定方法には、隣接する画素の濃淡変化量が最大の点である一定以上の変化量を有する点を境界に属する点と設定する方法や、最大濃度と最小濃度の中間値又は重み付けされた閾値により設定する方法や、濃淡を凹凸量に変換した状態にて接線角度が４５°となる２点（一方の１点が境界付近と思われる濃部分、他方の１点が当該境界付近と思われる淡部分）の中点に設定する方法などがある。このような種々の設定方法により濃淡の境界を設定し、その境界を強調する処理が、エッジ強調処理Ｓ１−４である。
【００５７】
図５（Ａ）に示すような境界に設定された点を結んだ境界線を有する濃淡画像４１が淡部分４１Ａと濃部分４１Ｂとを有する場合において、図５（Ｂ）に示すように、濃淡の境界線が４１Ｃ，４１Ｄ，４１Ｅ，４１Ｆで構成され、境界線が撮像エラーあるいは境界の設定方法などに起因して途切れているエラー箇所４１Ｇを有する場合がある。このまま代表図形抽出処理Ｓ２以降の処理を行うと、後述するように本発明において支障をきたすおそれがある。そのため、撮像エラーを画像処理で打ち消してエラー箇所４１Ｇを補正することが求められる。エッジ膨張処理Ｓ１−５及びエッジ収縮処理Ｓ１−６は、この撮像エラーを画像処理で打ち消してエラー箇所４０Ｅを補正することを目的とする処理である。
【００５８】
エッジ膨張処理Ｓ１−５は、エッジ領域をある一定画素分拡大する処理である。これにより、一時的に境界線４１Ｃ，４１Ｄ，４１Ｅ，４１Ｆが、それぞれ境界領域４１Ｈ，４１Ｉ，４１Ｊ，４１Ｋに囲まれた領域に拡大され、エラー箇所４１Ｇが消滅する（図５（Ｃ））。このまま代表図形抽出処理Ｓ２以降の処理を行うと、境界領域が拡大してしまっていることに起因して繰り返しパターン間の距離や幅及び形状等に関する誤差を拡大してしまうおそれがあるので、不都合が生じる。そのため、エッジ膨張処理Ｓ１−５を行った後に、当該境界線４１Ｃ，４１Ｄ，４１Ｅ，４１Ｆを、エッジ膨張処理Ｓ１−５によって拡大させた分だけ縮小させる必要がある。この処理がエッジ収縮処理Ｓ１−６である。エッジ膨張処理Ｓ１−５及びエッジ収縮処理Ｓ１−６を行った結果、境界線４１Ｃ，４１Ｄ，４１Ｅ，４１Ｆの領域を実際より拡大させることはなく、エラー箇所４１Ｇの補正のみが行われる（図５（Ｄ））。
【００５９】
エッジ強調処理Ｓ１−４〜エッジ収縮処理Ｓ１−６の後、エッジ検出処理Ｓ１−７を行い、エッジが明確に検出されるならば、当該エッジに基づいてエッジ取出二値化処理Ｓ１−８を行うことで、画像の二値化処理が完了する。一方、エッジ検出処理Ｓ１−７によりエッジが明確に検出されなかった場合においては、固定二値化処理Ｓ１−９により適切な閾値に基づいて二値化処理を行うことで、画像の二値化処理が完了する。
【００６０】
また、二値化処理Ｓ１として、図３に示す二値化処理Ｓ１（Ａ）に代えて、図６に示す二値化処理Ｓ１（Ｂ）を行うこともできる。二値化処理Ｓ１（Ａ）と二値化処理Ｓ１（Ｂ）との違いは、濃淡画像収縮処理Ｓ１−３とエッジ強調処理Ｓ１−４との順序が入れ替わっていることのみである。図７（Ａ）〜（Ｄ）に示すように、図４（Ａ）〜（Ｄ）と濃淡が逆のケースにおいては、濃の部分が撮像エラーなどにより途切れてしまう場合がある。この場合においては、濃淡画像収縮処理Ｓ１−３とエッジ強調処理Ｓ１−４との順序を入れ替えることで、淡の部分が撮像エラーなどにより途切れてしまう場合における二値化処理Ｓ１（Ａ）と同様の効果を与えることができる。なお、この場合において、エッジ膨張処理Ｓ１−５及びエッジ収縮処理Ｓ１−６については、順序を入れ替える必要はない。
【００６１】
次に、二値化された画像について、代表図形抽出処理Ｓ２が行われる。図８に示すように、代表図形抽出処理Ｓ２は、ラベリング処理Ｓ２−１と最大面積領域取出処理Ｓ２−２とを有する。
【００６２】
ラベリング処理Ｓ２−１及び最大面積領域取出処理Ｓ２−２については、図９を用いて説明する。ラベリング処理Ｓ２−１では、濃領域を０でラベリングし、淡領域の塊を座標の順番に２，３，４，・・・とラベリングが行われる。例えば、図９（Ａ）に示す二値化画像４５では濃領域４５Ｂが０とラベリングされ、画像の淡領域については、左から、淡領域４５Ａ１，欠陥による淡領域４５Ｄ，淡領域４５Ａ２，欠陥による淡領域４５Ｅ，淡領域４５Ａ３，針状欠陥による淡領域４５Ｃ，淡領域４５Ａ４，の順にそれぞれ２，３，４，５，６，７，８とラベリングされる。また、図９（Ｂ）に示す二値化画像４６では濃領域４６Ｂが０とラベリングされ、画像の淡領域については、左から、淡領域４６Ａ１，淡領域４６Ａ２，針状欠陥による淡領域４６Ｃを含む淡領域４６Ａ３，淡領域４６Ａ４，の順にそれぞれ２，３，４，５とラベリングされる。また、図９（Ｃ）に示す二値化画像４７では濃領域４７Ｂが０とラベリングされ、画像の淡領域の塊については、左から、淡領域４７Ａ１，淡領域４７Ａ２，針状欠陥による淡領域４７Ｃを含む淡領域４７Ａ３，淡領域４７Ａ４，の順にそれぞれ２，３，４，５とラベリングされる。
【００６３】
最大面積領域取出処理Ｓ２−２では、ラベリング処理Ｓ２−１にてラベリングされた淡領域の塊のうち最大のものが選出される。例えば、図９（Ａ）では淡領域４５Ａ１，４５Ａ２，４５Ａ３，４５Ａ４をラベルしているそれぞれ２，４，６，８のどれかが選出される。また、図９（Ｂ）では針状欠陥による淡領域４６Ｃを含む淡領域４６Ａ３をラベルしている４が、図９（Ｃ）では針状欠陥による淡領域４７Ｃを含む淡領域４７Ａ３をラベルしている４が、それぞれ選出される。
【００６４】
次に、代表図形として最大面積領域が選出された画像について、濃淡投影処理Ｓ３が行われる。図１０に示すように、濃淡投影処理Ｓ３は、最大面積領域の濃淡モーメント算出処理Ｓ３−１と、濃淡モーメント算出処理Ｓ３−１によって算出された濃淡モーメント最小軸が画面の水平軸に対して垂直となるように二値化画像を回転させる画像回転処理Ｓ３−２と、画像回転処理Ｓ３−２によって回転された画像においてその水平方向に濃淡投影を行う濃淡投影処理Ｓ３−３とを有する。これらの処理を、図１１を用いて説明する。
【００６５】
濃淡モーメント算出処理Ｓ３−１は、選出された最大面積領域に属する一つ一つの画素の座標に基づいて、以下の（式１），（式２），（式３）を用いて行われる。（式２），（式３）を満たす（式１）の直線が、濃淡モーメント最小軸として算出される。この処理を、例えば先ほどの図９（Ａ）における二値化画像４５における最大面積領域に対して行った場合、図１１（Ａ）に示す濃淡モーメント最小軸方向が算出される。
【００６６】
【数１】
2015163999.tif 000003
【００６７】
画像回転処理Ｓ３−２は、図１１（Ｂ）に示すように、濃淡モーメント最小軸が画面の水平軸に対して垂直となるように二値化画像の中心を回転中心として回転させる処理である。また、図１１（Ｃ）に示すように、この回転後の画像を長方形状に切り出すのが、その後の処理の精度を高める上では望ましい。
【００６８】
濃淡投影処理Ｓ３−３は、回転及び切り出し後の画像に対して、その水平方向に濃淡投影を行う処理である。図１１（Ｃ）に示す画像を素の水平方向に濃淡投影処理した結果、図１１（Ｄ）に示す二次元ヒストグラムが得られる。なお、この二次元ヒストグラムによって得られたそれぞれの投影模様は、それぞれラベリングされた淡領域の塊に該当する。淡領域４５Ａ１，欠陥による淡領域４５Ｄ，淡領域４５Ａ２，欠陥による淡領域４５Ｅ，淡領域４５Ａ３，針状欠陥による淡領域４５Ｃ，淡領域４５Ａ４のそれぞれの投影模様が、それぞれピーク５０Ａ１，ピーク５０Ｄ，ピーク５０Ａ２，ピーク５０Ｅ，ピーク５０Ａ３，ピーク５０Ｃ，ピーク５０Ａ４として得られる。
【００６９】
次に、得られた二次元ヒストグラムに対して、ピーク情報抽出処理Ｓ４が行われる。図１２に示すように、ピーク情報抽出処理Ｓ４は、代表図形抽出処理Ｓ２によって選択された最大面積領域を投影した投影模様を代表ピークと認定し、その代表ピークの形状を抽出する代表ピーク形状抽出処理Ｓ４−１と、その代表ピークにおける代表位置を抽出する代表ピーク位置抽出処理Ｓ４−２とを有する。代表ピークにおける代表位置は、その代表ピークにおける重心や中心などを以って、適宜設定することができる。
【００７０】
次に、得られた二次元ヒストグラムに対して、抽出した代表ピーク情報に基づいて、代表ピーク以外の投影模様について情報処理を行う。この処理が、投影模様抽出処理Ｓ５である。図１３に示すように、投影模様抽出処理Ｓ５は、他の投影模様について代表ピーク形状との類似度を算出する類似度算出処理Ｓ５−１と、他の投影模様について代表ピーク位置に対する相対位置を算出する相対位置算出処理Ｓ５−２と、その相対位置に従い投影模様のナンバリングを行う投影模様ナンバリング処理Ｓ５−３とを有する。これらの処理を、図１４を用いて説明する。
【００７１】
図１４に示すように、類似度算出処理Ｓ５−１は、代表ピークとその他の投影模様との類似度をそれぞれ算出する処理である。最大面積領域取出処理Ｓ２−２では、淡領域４５Ａ１，４５Ａ２，４５Ａ３，４５Ａ４をラベルしているそれぞれ２，４，６，８のどれをも選出される可能性を有しているが、ここでは便宜上淡領域４５Ａ１が選出されるものとする。この場合、淡領域４５Ａ１の投影模様であるピーク５０Ａ１を基準に、類似度が算出される。淡領域４５Ａ１の投影模様であるピーク５０Ａ１自身の類似度は、当然１００％となる。また、淡領域４５Ａ２，４５Ａ３，４５Ａ４のそれぞれの投影模様であるピーク５０Ａ２，５０Ａ３，５０Ａ４については、類似性が高いと判断されるため、１００％に近い値が算出される。
【００７２】
一方、欠陥による淡領域４５Ｄ，欠陥による淡領域４５Ｅ，針状欠陥による淡領域４５Ｃのそれぞれの投影模様であるピーク５０Ｄ，ピーク５０Ｅ，ピーク５０Ｃは、ピーク５０Ａ１との類似性は、ピーク５０Ａ２，５０Ａ３，５０Ａ４と比較して低い値が算出される、この値については、ピークの形状やピーク高さなど様々な因子に基づいて算出されることが望ましい。
【００７３】
また、相対位置算出処理Ｓ５−２は、代表ピークとその他の投影模様との相対位置をそれぞれ算出する処理である。代表ピークにおける代表位置を重心で設定した場合には他の投影模様の相対位置の算出にも重心を用い、代表ピークにおける代表位置を中心で設定した場合には他の投影模様の相対位置の算出にも中心を用いる。その他どのような設定を行った場合にも、代表ピークにおける代表位置と他の投影模様の相対位置とは同じ設定を用いる。
【００７４】
また、投影模様ナンバリング処理Ｓ５−３は、相対位置算出処理Ｓ５−２で得られた相対位置に従い投影模様のナンバリングを行う処理である。例えば、相対位置が小さいほうから大きいほうに向かって、１，２，３，４，・・・などとナンバリングをする。このナンバリングに従い、ラベリング処理Ｓ２−１にて行われたラベリングが上書きされる。
【００７５】
図１４（Ａ）に示すような二次元ヒストグラムから、類似度算出処理Ｓ５−１，相対位置算出処理Ｓ５−２，投影模様ナンバリング処理Ｓ５−３を経て、図１４（Ｂ）に示すような投影模様に関する相対位置と類似度とを二次元的に表現したグラフが得られる。
【００７６】
次に、各投影模様について得られた相対位置と類似度に基づいて、欠陥によるものでない正規の投影模様のみを抽出するための情報処理を行う。この処理が、投影模様数決定処理Ｓ６を行う。図１５に示すように、投影模様数決定処理Ｓ６は、本来の製品の仕様や測定条件等から考えられる抽出予定模様数から初期抽出対象模様数を決定する初期抽出対象模様数設定処理Ｓ６−１と、類似度の高い順に設定された抽出対象模様数の投影模様を選択する投影模様選択処理Ｓ６−２と、選択された投影模様のみについてその相対位置に従ってナンバリングを変更するナンバリング変更処理Ｓ６−３と、隣接する投影模様間の距離をそれらの相対位置から算出する相対距離算出処理Ｓ６−４とを有する。また、相対距離算出処理Ｓ６−４のうち最大距離と最小距離とから、欠陥によるものでない正規の投影模様のみが抽出されたかどうかを検査する抽出検査処理Ｓ６−５と、抽出検査処理Ｓ６−５に係る条件を満たさなかった場合に抽出対象模様数の設定値を減少させる抽出対象模様数減少処理Ｓ６−６とを有する。これらの処理を、図１６を用いて説明する。
【００７７】
図１６の最上段に、図１４（Ａ）（Ｂ）に係る図を掲載した。この場合、本来の製品の仕様や測定条件等から考えられる抽出予定模様数ｎは４となる。初期抽出対象模様数設定処理Ｓ６−１により、抽出予定模様数ｎから初期抽出対象模様数ｍを決定する。この決定の公式は、ｍ＝２ｎ−２とするのが望ましい。その理由は、次に示すとおりである。ｎの模様の間隙はｎ−１存在する。そのため、この間隙のそれぞれに１つずつ欠陥に起因する模様が存在した場合、その欠陥が極めて小さいものであってその投影模様が代表ピークとさほど類似していなかったとしても、欠陥に起因する模様と正規の模様とが等間隔に配列されることがある。かかる場合において、当該欠陥に起因する模様を、欠陥によるものでない正規の投影模様であると間違って認識してしまう可能性を有するからである。
【００７８】
ゆえに、図１６（Ａ）の場合においては、初期抽出対象模様数設定処理Ｓ６−１により、ｍ＝２×４−２＝６と設定されるのが好ましい。このとき、投影模様選択処理Ｓ６−２により、類似度が１００％である代表ピーク５０Ａ１と、類似度が１００％に近い正規の投影模様であるピーク５０Ａ２，５０Ａ３，５０Ａ４とが順々に選択される。次に針状欠陥による淡領域４５Ｃの投影模様であるピーク５０Ｃが選択され、次に欠陥による淡領域４５Ｅの投影模様であるピーク５０Ｅが抽出される。これで選択された抽出模様数が６に到達するため、ここで投影模様の抽出は打ち止めされる。欠陥による淡領域４５Ｄの投影模様であるピーク５０Ｄは、以後の処理において、欠陥としてのみ認識される。こうして、図１６（Ａ）の場合が図１６（Ｂ）の場合に移行する。
【００７９】
次に、ナンバリング変更処理Ｓ６−３により、投影模様選択処理Ｓ６−２により選択された６つの抽出模様に対して、ピーク５０Ａ１，５０Ａ２，５０Ｅ，５０Ａ３，５０Ｃ，５０Ａ４に対してそれぞれ１，２，３，４，５，６とナンバリングされる。次に、相対距離算出処理Ｓ６−４により、隣接するピーク間の相対距離が算出される。この場合、ナンバリング１，２間、ナンバリング２，３間、ナンバリング３，４間、ナンバリング４，５間、ナンバリング５，６間、の５つの区間について相対距離が算出される。
【００８０】
抽出検査処理Ｓ６−５により、算出した相対距離に基づいて、抽出された投影模様が全て正規の投影模様であるかどうかの検査が行われる。ここでは、正規の投影模様が等間隔に配列しているという特徴から、相対距離算出処理Ｓ６−４にて算出した相対距離のうち、最大値と最小値との商が、１．５未満であるかどうかが検査の判断としている。この数値は、適宜設計変更できる事項である。図１６（Ｂ）の場合において、相対距離の最大値を示すナンバリング１，２間の距離と、相対距離の最小値を示すナンバリング５，６間の距離との商は、１．５を越えているため、抽出対象模様数減少処理Ｓ６−６を経て抽出対象模様数ｍが初期設定６から５に減少され、再び投影模様選択処理Ｓ６−２〜抽出検査処理Ｓ６−５が行われる。
【００８１】
図１６（Ｂ）の場合において、再び投影模様選択処理Ｓ６−２〜抽出検査処理Ｓ６−５が行われた結果が、図１６（Ｃ）の場合である。欠陥による淡領域４５Ｅの投影模様であるピーク５０Ｅは、この処理以後の処理においては、欠陥としてのみ認識されることとなる。この場合においても、相対距離の最大値を示すナンバリング１，２間の距離と、相対距離の最小値を示すナンバリング５，６間の距離との商は、１．５を越えているため、抽出対象模様数減少処理Ｓ６−６を経て抽出対象模様数ｍが初期設定５から４に減少され、再び投影模様選択処理Ｓ６−２〜抽出検査処理Ｓ６−５が行われる。
【００８２】
図１６（Ｃ）の場合において、再び投影模様選択処理Ｓ６−２〜抽出検査処理Ｓ６−５が行われた結果が、図１６（Ｄ）の場合である。針状欠陥による淡領域４５Ｃの投影模様であるピーク５０Ｃは、この処理以後の処理においては、欠陥としてのみ認識されることとなる。この場合において、相対距離の最大値と最小値との商が、１．５を下回ったため（実質的にほとんど１に近い値となったため）、抽出検査処理Ｓ６−５を通過し、次の距離算出処理Ｓ７に進むこととなる。このとき、選択されている投影模様は、類似度が１００％である代表ピーク５０Ａ１と、類似度が１００％に近い正規の投影模様であるピーク５０Ａ２，５０Ａ３，５０Ａ４とのみであることから、実際に正規の投影模様のみが選択されていることがわかる。加えて、他の欠陥に起因する淡領域４５Ｃ，４５Ｄ，４５Ｅの投影模様であるピーク５０Ｃ，５０Ｄ，５０Ｅは、欠陥としてのみ認識されることとなっていることがわかる。
【００８３】
なお、ここで、二値化処理Ｓ１において、濃淡画像膨張処理Ｓ１−２及び濃淡画像収縮処理Ｓ１−３によって、淡の部分が撮像エラーなどにより途切れているエラー箇所４０Ｅや濃の部分が撮像エラーなどにより途切れているエラー箇所４２Ｅを補正できていなければ、近似する相対座標上に二つの投影模様が重なるような状況になっている可能性がある。このような場合には、投影模様抽出処理Ｓ５にて代表ピーク以外の他の投影模様の類似度を算出する際にも不具合が生じる可能性があり、また、投影模様数決定処理Ｓ６にて正規の投影模様のみを抽出する際にも不具合が生じる可能性がある。また、境界線が撮像エラーあるいは境界の設定方法などに起因して途切れているエラー箇所４１Ｇをエッジ膨張処理Ｓ１−５及びエッジ収縮処理Ｓ１−６により補正できていない場合にも同様のことが起こる可能性がある。
【００８４】
次に、切り分けられた正規の投影模様のみに係る情報を用いて、その正規模様間の距離を算出するために行われる処理が、距離算出処理Ｓ７である。距離算出処理Ｓ７は、回転処理後の二値化画像において、各Ｙ軸における相対位置を表現する直線位置データに対して行われる。距離算出処理Ｓ７は、図１７に示すように、隣接したＰ個のデータを選択する隣接データ選択処理Ｓ７−１と、選択したＰ個の直線位置データの平均値である平均直線位置データを算出する平均直線位置データ算出処理Ｓ７−２と、データを選択したＹ軸値の平均値にその平均直線位置データをプロットする平均直線位置データプロット処理Ｓ７−３とを有する。また、距離算出処理Ｓ７は、可能な全てのＰ及びＹ座標においてＳ７−１〜Ｓ７−３を行ってプロットされた直線位置データについてＹ軸方向の直線に近似計算する近似計算処理Ｓ７−４と、近似直線間の距離を図形模様間の距離として算出する図形模様間距離算出処理Ｓ７−５と、を有する。これらの処理を、図１８を用いて説明する。
【００８５】
図１８（Ａ）に示す二値化画像４５に対し、隣接データ選択処理Ｓ７−１，平均直線位置データ算出処理Ｓ７−２，平均直線位置データプロット処理Ｓ７−３の例を２つ示す。１つ目の例は、隣接データ選択処理Ｓ７−１において、Ｐとして１を選択し、そのＹ座標に（Ｂ）の直線に係る座標を選択した例である。この場合、図１８（Ｂ）に示すように、平均直線位置データ算出処理Ｓ７−２において、相対位置５２Ａ，５２Ｂ，５２Ｃ，５２Ｄが算出される。そして、平均直線位置データプロット処理Ｓ７−３において、図１８（Ｄ）に示すように該当する位置に相対位置５２Ａ，５２Ｂ，５２Ｃ，５２Ｄがプロットされる。
【００８６】
２つ目の例は、隣接データ選択処理Ｓ７−１において、Ｐとして１よりも大きい数字を選択し、そのＹ座標の範囲に（Ｃ）の長方形の範囲を選択した例である。この場合、図１８（Ｃ）に示すように、平均直線位置データ算出処理Ｓ７−２において、相対位置５３Ａ，５３Ｂ，５３Ｃ，５３Ｄが算出される。そして、平均直線位置データプロット処理Ｓ７−３において、図１８（Ｄ）に示すように、長方形（Ｃ）におけるＹ座標の平均値において、該当する位置に相対位置５３Ａ，５３Ｂ，５３Ｃ，５３Ｄがプロットされる。
【００８７】
可能な全てのＰ及びＹ座標においてＳ７−１〜Ｓ７−３を行ってプロットされると、適度に重みがかかった相対位置に関するＸ座標とＹ座標との２次元グラフが得られる。この重みは、人間の目で判断する際の重みに近い重みである。人間の目には網膜上の視神経細胞の配置距離に応じた、画像に対する敏感な空間周波数領域があり、これによって人間はデータに対して適切な重みを付加して判断しているからである。このような重み付けを行うことで、人間の目による検査結果と近い検査結果が自動で得られるようになる。
【００８８】
図１８（Ｄ）に示すように、可能な全てのＰ及びＹ座標においてＳ７−１〜Ｓ７−３を行ってプロットされた相対位置に関する２次元グラフに対し、最小二乗法を用いて相対位置のデータを直線近似させて最適化し、一つの相対位置の値を得る処理が、近似計算処理Ｓ７−４である。この近似式は、（式４）のようになる。なお、ｃ，ｄはそれぞれ（式５），（式６）により得られる。また、あわせて、この相対位置データの真直性Ｌも（式７）から得られる。なお、ここでいう真直性とは、真の直線に対して相対位置データがどの程度ぶれているかを示す指標値であり、その値は近似直線と相対位置データ座標との距離の二乗平均で与えられる。
【００８９】
【数２】
2015163999.tif 000004
【００９０】
なお、近似計算処理Ｓ７−４において近似直線をＹ軸に平行な方向に設定する際には、（式４）は（式８）に簡略化される。なお、このときのｄは（式９）により得られる。また、あわせて、この相対位置データの真直性Ｌ（式７）も（式１０）に簡略化される。
【００９１】
【数３】
2015163999.tif 000005
【００９２】
次に、図形模様間距離算出処理Ｓ７−５により、（式４）あるいは（式８）にて与えられた近似直線間の距離を求めることで、図形模様間の距離が算出される。この算出される値が、繰り返しの配列パターンや繰り返しの積層パターンを有する材料におけるパターン間の距離として得られる値である。
【００９３】
距離算出処理Ｓ７の次に、あるいは距離算出処理Ｓ７に代えて、幅算出処理Ｓ８を行うことができる。幅算出処理Ｓ８は、回転処理後の二値化画像において、各Ｙ軸におけるエッジ位置を表現する直線位置データに対して行われる。幅算出処理Ｓ８は、図１９に示すように、隣接したＰ個のデータを選択する隣接データ選択処理Ｓ８−１と、選択したＰ個の直線位置データの平均値である平均直線位置データを算出する平均直線位置データ算出処理Ｓ８−２と、データを選択したＹ軸値の平均値にその平均直線位置データをプロットする平均直線位置データプロット処理Ｓ８−３とを有する。また、距離算出処理Ｓ７は、可能な全てのＰ及びＹ座標においてＳ８−１〜Ｓ８−３を行ってプロットされた直線位置データについてＹ軸方向の直線に近似計算する近似計算処理Ｓ８−４と、近似直線間の距離から図形模様の幅を算出する図形模様幅算出処理Ｓ８−５と、を有する。これらの処理を、図２０を用いて説明する。
【００９４】
隣接データ選択処理Ｓ８−１〜近似計算処理Ｓ８−４については、隣接データ選択処理Ｓ７−１〜近似計算処理Ｓ７−４とほぼ同じである。両者の違いは、扱うデータが投影模様のエッジ位置であるか投影模様の相対位置であるか異なるだけであるため、その説明の詳細は省略する。結果として、平均直線位置データプロット処理Ｓ８−３によって図２０（Ｄ）に示すようにプロットされるデータは、平均エッジ位置５４Ａ，５４Ｂ，５４Ｃ，５４Ｄ，５４Ｅ，５４Ｆ，５４Ｇ，５４Ｈ及び平均エッジ位置５５Ａ，５５Ｂ，５５Ｃ，５５Ｄ，５５Ｅ，５５Ｆ，５５Ｇ，５５Ｈであることが、平均直線位置データプロット処理Ｓ７−３と異なる点である。
【００９５】
近似計算処理Ｓ８−４にて図２０（Ｄ）のように算出されたエッジ位置を示す近似直線の座標について、左からそれぞれＨ１，Ｌ１，Ｈ２，Ｌ２，Ｈ３，Ｌ３，Ｈ４，Ｌ４とおく。なお、Ｈ１，Ｈ２，Ｈ３，Ｈ４は左から濃領域から淡領域へ変化する座標であり、Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３，Ｌ４は左から濃領域から淡領域へ変化する座標である。
【００９６】
図形模様幅算出処理Ｓ８−５により、左から濃領域から淡領域へ変化する座標及び左から濃領域から淡領域へ変化する座標の情報から、パターン間の距離及びパターン内の幅が求められる。パターン間の距離はＨ２−Ｈ１，Ｈ３−Ｈ２，Ｈ４−Ｈ３，Ｌ２−Ｌ１，Ｌ３−Ｌ２，Ｌ４−Ｌ３で求められる。また、パターン間の距離の２倍相当の距離をＨ３−Ｈ１，Ｈ４−Ｈ２，Ｌ３−Ｌ１，Ｌ４−Ｌ２で求め、２で除してパターン間の距離を求めることもできる。また、パターン間の距離の３倍相当の距離をＨ４−Ｈ１，Ｌ４−Ｌ１で求め、３で除してパターン間の距離を求めることもできる。このように、パターン間の距離の候補値を多数得ることができる。また、パターン内の幅はＬ１−Ｈ１，Ｌ２−Ｈ２，Ｌ３−Ｈ３，Ｌ４−Ｈ４によりその候補値を多数求めることができる。
【００９７】
また、本発明は、２次元の繰返模様画像に限らず、３次元の繰返構造図にも応用して用いることができる。例えば、図２１に示すような、ピンフィン６０に用いることができる。ピンフィン６０は、天板６１と多数のピン６２とを有する。ピンフィンのピンを繰返構造のパターンとみなし、２次元の繰返模様画像に対する検査と同様に、そのパターン間の距離やパターン内の幅や形状等を検査することができる。
【００９８】
２次元の繰返模様画像が様々な撮像方法により得られたことと同様に、３次元の繰返構造図も、核磁気共鳴画像法（ｍａｇｎｅｔｉｃ  ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  ｉｍａｇｉｎｇ、ＭＲＩ）などにより得ることができる。２次元における略長方形状の模様は、例えば円柱状の構造や多角柱状の構造に拡張される。最大面積領域を代表図形として抽出する代表図形抽出処理Ｓ２は、最大体積領域を代表図形として抽出する処理に拡張される。濃淡モーメント算出処理Ｓ３−１，画像回転処理Ｓ３−２，濃淡投影処理Ｓ３−３については、多２次元から３次元に拡張される。代表ピーク形状抽出処理Ｓ４−１，代表ピーク位置抽出処理Ｓ４−２については、２次元ヒストグラムにおける投影模様から３次元ヒストグラムにおける投影構造に拡張される。以降の投影模様抽出処理Ｓ５，投影模様数決定処理Ｓ６，距離算出処理Ｓ７，幅算出処理Ｓ８についても、２次元から３次元に拡張される。このようにして、２次元の繰返模様画像に用いた本発明が、３次元の繰返構造図にも応用して用いることができることがわかる。
【符号の説明】
【００９９】
２  繰返模様画像の解析システム
４５Ａ１，４５Ａ２，４５Ａ３，４５Ａ４  （正規の繰返模様による）淡領域
４５Ｃ  針状欠陥による淡領域
４５Ｄ，４５Ｅ  欠陥による淡領域
５０Ａ１，５０Ａ２，５０Ａ３，５０Ａ４，５０Ｃ，５０Ｄ，５０Ｅ  ピーク
Ｓ１  二値化処理
Ｓ１−１  ３色分解処理
Ｓ１−２  濃淡画像膨張処理
Ｓ１−３  濃淡画像収縮処理
Ｓ１−４  エッジ強調処理
Ｓ１−５  エッジ膨張処理
Ｓ１−６  エッジ収縮処理
Ｓ１−７  エッジ検出処理
Ｓ１−８  エッジ取出二値化処理
Ｓ１−９  固定二値化処理
Ｓ２  代表図形抽出処理
Ｓ２−１  ラベリング処理
Ｓ２−２  最大面積領域取出処理
Ｓ３  濃淡投影処理
Ｓ３−１  濃淡モーメント算出処理
Ｓ３−２  画像回転処理
Ｓ３−３  濃淡投影処理
Ｓ４  ピーク情報抽出処理
Ｓ４−１  代表ピーク形状抽出処理
Ｓ４−２  代表ピーク位置抽出処理
Ｓ５  投影模様抽出処理
Ｓ５−１  類似度算出処理
Ｓ５−２  相対位置算出処理
Ｓ５−３  投影模様ナンバリング処理
Ｓ６  投影模様数決定処理
Ｓ６−１  初期抽出対象模様数設定処理
Ｓ６−２  投影模様選択処理
Ｓ６−３  ナンバリング変更処理
Ｓ６−４  相対距離算出処理
Ｓ６−５  抽出検査処理
Ｓ６−６  抽出対象模様数減少処理
Ｓ７  距離算出処理
Ｓ７−１  隣接データ選択処理
Ｓ７−２  平均直線位置データ算出処理
Ｓ７−３  平均直線位置データプロット処理
Ｓ７−４  近似計算処理
Ｓ７−５  図形模様間距離算出処理
Ｓ８  幅算出処理
Ｓ８−１  隣接データ選択処理
Ｓ８−２  平均直線位置データ算出処理
Ｓ８−３  平均直線位置データプロット処理
Ｓ８−４  近似計算処理
Ｓ８−５  図形模様幅算出処理
【図１】
2015163999.tif 000006
【図２】
2015163999.tif 000007
【図３】
2015163999.tif 000008
【図４】
2015163999.tif 000009
【図５】
2015163999.tif 000010
【図６】
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【図７】
2015163999.tif 000012
【図８】
2015163999.tif 000013
【図９】
2015163999.tif 000014
【図１０】
2015163999.tif 000015
【図１１】
2015163999.tif 000016
【図１２】
2015163999.tif 000017
【図１３】
2015163999.tif 000018
【図１４】
2015163999.tif 000019
【図１５】
2015163999.tif 000020
【図１６】
2015163999.tif 000021
【図１７】
2015163999.tif 000022
【図１８】
2015163999.tif 000023
【図１９】
2015163999.tif 000024
【図２０】
2015163999.tif 000025
【図２１】
2015163999.tif 000026