(57)【要約】【課題】検査対象物上の線状欠陥を高精度に検出することができる欠陥検出装置および欠陥検出方法を提供する。【解決手段】ステップＳ３０１では、検査対象物を撮像した画像の所定方向に並んだ各画素の画素値の加算値を算出する。ステップＳ３０４では、画像の所定方向に並んだ各画素の画素値の一様性を示す指標値である標準偏差値を算出する。ステップＳ３０８では、標準偏差値に基づいて加算値を補正する。ステップＳ３０９では、補正後の加算値と閾値を比較した結果に基づいて、検査対象物上の線状欠陥の有無を判定する。【選択図】図３
2008175549.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査対象物を撮像した画像の所定方向に並んだ各画素の画素値の加算値を算出する加算値算出手段と、
前記画像の前記所定方向に並んだ各画素の画素値の一様性を示す指標値を算出する指標値算出手段と、
前記指標値に基づいて前記加算値を補正する加算値補正手段と、
補正後の前記加算値と閾値を比較した結果に基づいて、前記検査対象物上の線状欠陥の有無を判定する判定手段と、
を備えたことを特徴とする欠陥検出装置。
【請求項２】
前記所定方向に少なくとも２つの領域が並ぶように、前記画像を複数の領域に分割する領域分割手段をさらに備え、
前記判定手段は、前記所定方向に並んだ個々の領域における補正後の前記加算値と前記閾値を比較した結果を総合して前記線状欠陥の有無を判定する
ことを特徴とする請求項１に記載の欠陥検出装置。
【請求項３】
前記指標値算出手段は、前記指標値として、前記画像の前記所定方向に並んだ各画素の画素値の標準偏差値を算出することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の欠陥検出装置。
【請求項４】
前記指標値算出手段は、前記画像の前記所定方向に並んだ各画素の画素値に基づいた濃度生起行列を用いて前記指標値を算出することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の欠陥検出装置。
【請求項５】
検査対象物を撮像した画像の所定方向に並んだ各画素の画素値の加算値を算出するステップと、
前記画像の前記所定方向に並んだ各画素の画素値の一様性を示す指標値を算出するステップと、
前記指標値に基づいて前記加算値を補正するステップと、
補正後の前記加算値と閾値を比較した結果に基づいて、前記検査対象物上の線状欠陥の有無を判定するステップと、
を備えたことを特徴とする欠陥検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、液晶ガラス基板等の検査対象物の表面上に存在する欠陥を検出する欠陥検出装置および欠陥検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、液晶ガラス基板等の検査対象物をカメラで撮像し、画像処理を用いて、検査対象物上の欠陥の有無を検査する欠陥検出装置（欠陥検査装置）が知られている。例えば特許文献１では、欠陥をより詳細に検出するため、検査対象物を撮像した画像データに基づいて検査対象物上の明暗欠陥を検出すると共に、画像データを微分処理することにより、検査対象物のエッジや微小な欠陥を検出し、さらに積分画像の微分処理を行って低コントラストの明暗欠陥を検出して、欠陥の総合的な情報を得ることが開示されている。
【０００３】
また、液晶ガラス基板に対するレジストの塗布は、基板を一方向に移動させながら、基板上にレジストの液体を複数のノズルから吐出することにより行われる。このとき、吐出ノズルの不良等により、基板の移動方向に沿って直線状に伸びる線状欠陥（線ムラ、スジ状欠陥）が発生することがある。このような線状欠陥等に対応し、また、演算量が少なく効率的な射影演算を用いた検出方法が知られている（例えば特許文献２参照）。
【特許文献１】特開２０００−３６０４４号公報
【特許文献２】特開２００１−１０１３８８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の技術による線状欠陥の検出方法では、以下のような課題がある。図１３は、液晶ガラス基板を撮像した画像を示している。液晶ガラス基板の画像１３００において、線状欠陥１３０１と点欠陥１３０２が発生している。線状欠陥１３０１は、一般に、画像内では背景よりも高輝度または低輝度であり、コントラストの低い部分である。点欠陥１３０２は、基板の表面にゴミが付着すること等によって生じたものであり、画像内では背景よりも高輝度または低輝度である。
【０００５】
この画像１３００のＸ方向の各画素位置において、Ｙ方向に一列に並んだ各画素の画素値の加算値を算出し、この加算値を要素値とする射影データ１３０３を作成する。この射影データ１３０３の分布において、横軸は図１３のＸ方向における画素位置を示し、縦軸は画素値の加算値を示している。
【０００６】
射影データ１３０３において、線状欠陥１３０１と点欠陥１３０２が存在する画素位置に対応してピーク１３０４と１３０５が発生する。このピークを検出することによって、欠陥を検出することができるが、ピーク１３０４と１３０５の形状が非常に似ているため、ピークを検出しただけでは、そのピークが線状欠陥によるものなのか、それ以外の欠陥によるものなのかを判別することができない。したがって、上記の方法では、線状欠陥を高精度に検出することが困難であるという問題があった。
【０００７】
本発明は、上述した課題に鑑みてなされたものであって、検査対象物上の線状欠陥を高精度に検出することができる欠陥検出装置および欠陥検出方法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】
【０００８】
本発明は、上記の課題を解決するためになされたもので、検査対象物を撮像した画像の所定方向に並んだ各画素の画素値の加算値を算出する加算値算出手段と、前記画像の前記所定方向に並んだ各画素の画素値の一様性を示す指標値を算出する指標値算出手段と、前記指標値に基づいて前記加算値を補正する加算値補正手段と、補正後の前記加算値と閾値を比較した結果に基づいて、前記検査対象物上の線状欠陥の有無を判定する判定手段とを備えたことを特徴とする欠陥検出装置である。
【０００９】
また、本発明は、検査対象物を撮像した画像の所定方向に並んだ各画素の画素値の加算値を算出するステップと、前記画像の前記所定方向に並んだ各画素の画素値の一様性を示す指標値を算出するステップと、前記指標値に基づいて前記加算値を補正するステップと、補正後の前記加算値と閾値を比較した結果に基づいて、前記検査対象物上の線状欠陥の有無を判定するステップとを備えたことを特徴とする欠陥検出方法である。
【００１０】
線状欠陥の方向が上記の所定方向にほぼ沿っている場合、その所定方向に並んだ各画素に線状欠陥が存在すれば、それらの画素の画素値の一様性は比較的高い。また、その所定方向に並んだ各画素に線状欠陥以外の欠陥（点欠陥等）が存在すれば、それらの画素の画素値の一様性は比較的低い。したがって、画像の所定方向に並んだ各画素の画素値の一様性を示す指標値に基づいて加算値を補正することによって、加算値に対する線状欠陥以外の欠陥の影響を低減することが可能となる。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、線状欠陥以外の欠陥の影響が低減された加算値と閾値を比較した結果に基づいて線状欠陥の有無を判定することによって、検査対象物上の線状欠陥を高精度に検出することができるという効果が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、図面を参照し、本発明の実施形態を説明する。図１は、本発明の一実施形態による欠陥検査装置の構成を示している。本実施形態による欠陥検査装置は、搬送装置１、照明装置２、ラインセンサカメラ３、画像処理装置４（本発明の欠陥検出装置に対応）、搬送制御装置５、およびディスプレイ６を備えている。この欠陥検査装置が検査の対象とする検査対象物７は液晶ガラス基板であるものとする。
【００１３】
搬送装置１は、検査対象物７を搬送し、一定方向（図１のＡ方向）に移動させる。この搬送装置１は、例えばエア浮上ステージであり、検査対象物７の四隅を固定して検査対象物７にエアを吹き付けることによって、検査対象物７を浮上させて一定方向に移動させることが可能である。照明装置２は検査対象物７を照明する。ラインセンサカメラ３は、検査対象物７の移動方向と垂直な方向に並んだ例えば１０２４個の受光素子で構成され、検査対象物７からの反射光あるいは散乱光を取り込んで検査対象物７の表面を撮像し、撮像信号を生成する。
【００１４】
画像処理装置４は、ラインセンサカメラ３から入力された撮像信号から２次元の画像データを生成し、画像処理によって、検査対象物７上の欠陥を検出する欠陥検出処理を行う。本実施形態の欠陥検出処理では、線状欠陥を検出するものとしているが、この他に、画像データを所定範囲毎に区分して各区分内で積分した後、各区分の積分値の差分をとることにより微分を行い、低コントラストの明暗欠陥を検出したり、ミクロフィルタ処理として、微分系のフィルタ処理によりエッジや微小な欠陥を検出したりしてもよい。
【００１５】
搬送制御装置５は、搬送装置１による検査対象物７の搬送を制御する。ディスプレイ６は、画像処理装置４による欠陥検出処理の結果や検査対象物７の画像等を表示する。本実施形態では画像処理装置４と搬送制御装置５（あるいはディスプレイ６まで含めて）は別個の装置であるが、それらが制御装置８内に設けられている。この制御装置８は照明装置２やラインセンサカメラ３の角度（図１の角度θ１およびθ２）を制御する機能を備えている。
【００１６】
図２は画像処理装置４の機能構成を示している。この画像処理装置４は、画像入力部４１、画像処理部４２、記憶部４３、およびデータ出力部４４を備えている。画像入力部４１は、ラインセンサカメラ３から１ライン毎に入力される撮像信号をＡ／Ｄ変換し、複数ライン分のデータを統合して２次元の画像データを生成する。画像処理部４２は、生成された画像データを用いた欠陥検出処理により欠陥を検出する。
【００１７】
記憶部４３は、画像入力部４１によって生成された検査対象物７の画像データや、画像処理部４２による欠陥検出処理の結果を示すデータを記憶する。データ出力部４４は、欠陥検出処理の結果を示すデータや検査対象物７の画像データを図１のディスプレイ６へ出力する。
【００１８】
次に、本実施形態による欠陥検出処理の手順（画像処理部４２の動作の手順）を説明する。図３はこの手順を示している。まず、入力された画像データを用いて射影演算を行い、射影データを生成する（ステップＳ３０１）（本発明の加算値算出手段の機能に対応）。射影演算とは、画像データに対して、同一方向に並んだ全ての画素の画素値を加算する演算である。
【００１９】
図４に示すように、画像データによって形成される画像４００がｍ行ｎ列の画素で構成され、線状欠陥が画像４００の上端から下端にかけてＹ方向に沿って発生するものとする。射影演算では、Ｘ方向の画素位置が同一であって、Ｙ方向に一列に並んだ全画素の画素値を加算することによって、射影データの要素値（加算値）を算出する。
【００２０】
すなわち、ｉ行ｊ列目の位置にある画素の画素値をＡ（ｉ，ｊ）、射影データの要素値をＢ（１），Ｂ（２），・・・，Ｂ（ｎ）とすると、射影データのｉ番目の要素値Ｂ（ｉ）は以下の（１）式により算出される。このように、２次元の画像データを１次元の射影データに変換することによって、処理の高速化を期待することができる。
Ｂ（ｉ）＝Ａ（１，ｉ）＋Ａ（２，ｉ）＋・・・＋Ａ（ｍ，ｉ）  ・・・（１）
【００２１】
射影演算に続いて、シェーディング補正処理を行う。図５は、シェーディング補正処理による射影データの変化の様子を示している。検査対象物を撮像した画像５００において、線状欠陥５０１と点欠陥５０２が発生しているものとする。上述した射影データには、照明ムラ等の影響により生じるシェーディングの影響が含まれる。例えば、図５に示した射影データ５１０では、線状欠陥５０１と点欠陥５０２によるピーク５１１と５１２の他に、シェーディングの影響によるピーク５１３と５１４が発生している。
【００２２】
線状欠陥を検出する処理では、射影データの各要素値と所定の閾値とを比較し、要素値が閾値を超えた場合に、線状欠陥が存在すると判定する。このため、射影データ５１０に対して、閾値５１５との比較による線状欠陥の検出処理を行った場合には、線状欠陥５０１によるピーク５１１の他に、シェーディングの影響によるピーク５１３が線状欠陥として誤検出される問題が生じる。
【００２３】
そこで、射影データに対して平滑化処理を施す（ステップＳ３０２）。平滑化処理では、射影データの注目要素（例えばｉ番目の要素とする）を中心とする所定範囲内の要素（例えばｉ−Ｎ番目からｉ＋Ｎ番目までの要素）の値の例えば平均値をその注目要素の値とする。これによって、図５の射影データ５１０の中のピーク部分が削れたシェーディング補正データ５２０を作成することが可能となる。
【００２４】
平滑化処理を行った後、射影データとシェーディング補正データの差分を算出することによって、シェーディングの影響を低減した射影データを生成する（ステップＳ３０３）。図５の射影データ５１０とシェーディング補正データ５２０の差分をとった射影データ５３０では、シェーディングの影響によるピークが小さくなるので、ピーク５３１と５３２に対応した画素位置に欠陥が存在すると判定することが可能となる。
【００２５】
しかし、射影データ５３０上には、線状欠陥５０１によるピーク５３１の他に、点欠陥５０２によるピーク５３２が発生しているため、射影データ５３０の要素値と閾値を比較しただけでは、ピーク５３２も、線状欠陥によるピークであると誤検出されてしまう。そこで、本実施形態では、ステップＳ３０１〜Ｓ３０３の処理の後、またはそれらの処理と並行してステップＳ３０４〜Ｓ３０６の処理を行い、画素値の一様性を示す指標値の一種である標準偏差値で構成される標準偏差データを生成し、後述するように誤検出を低減する。
【００２６】
ステップＳ３０４では、画像のＸ方向の画素位置が同一であって、Ｙ方向に一列に並んだ全画素の画素値の標準偏差値を算出することによって、標準偏差データの要素値を算出する（本発明の指標値算出手段の機能に対応）。すなわち、図４と同様の条件において、標準偏差データの要素値をＣ（１），Ｃ（２），・・・，Ｃ（ｎ）とすると、標準偏差データのｉ番目の要素値Ｃ（ｉ）は以下の（２）式により算出される。ただし、μはＡ（１，ｉ），Ａ（２，ｉ），・・・，Ａ（ｍ，ｉ）の平均値である。
【００２７】
【数１】
2008175549.tif 000003
【００２８】
図４のＹ方向に一列に並んだ画素上に線状欠陥が存在すれば、それらの画素の画素値のばらつき（標準偏差値）は比較的低くなる（すなわち一様性は比較的高くなる）。また、Ｙ方向に一列に並んだ画素上に点欠陥が存在すれば、それらの画素の画素値のばらつき（標準偏差値）は比較的高くなる（すなわち一様性は比較的低くなる）。したがって、標準偏差データに基づいて射影データを補正することによって、射影データに対する点欠陥の影響を低減することが可能となる。
【００２９】
標準偏差データの生成に続いて、標準偏差データに対して平滑化処理を施してシェーディング補正データを生成する（ステップＳ３０５）。さらに、標準偏差データとシェーディング補正データの差分を算出することによって、シェーディングの影響を低減した標準偏差データを生成する（ステップＳ３０６）。この標準偏差データを用いて、射影データに対する補正（本実施形態では重み付けと呼ぶ）を行う。
【００３０】
図６は、射影データに対する補正の様子を示している。検査対象物を撮像した画像６００において、線状欠陥６０１，６０２と点欠陥６０３，６０４が発生しているものとする。射影データ６１０では、これらの欠陥によるピーク６１１，６１２，６１３，６１４が発生している。ここで、線状欠陥６０１，６０２の輝度は周辺の輝度とわずかに異なるが、画素値の加算により、射影データ６１０では、ピーク６１１，６１２の値が、それぞれ点欠陥６０３，６０４によるピーク６１３，６１４の値とほぼ等しい値となっている。
【００３１】
標準偏差データ６２０では、点欠陥６０３，６０４に対応したピーク６２１，６２２が発生している。したがって、標準偏差データ６２０のピークに対応したＸ方向の画素位置で点欠陥が発生していると判断することが可能となる。本実施形態では、標準偏差データのピークに対応した射影データの要素値の大きさを下げる重み付けを射影データに対して行う。
【００３２】
まず、重み付けに用いる係数値で構成される係数データを標準偏差データから生成する（ステップＳ３０７）。重み付けは、射影データの要素値に対する係数値の乗算により行われるので、標準偏差値が大きいほど係数値を小さく、標準偏差値が小さいほど係数値を大きくする。点欠陥が発生している画素位置での標準偏差値は、欠陥がない（または線状欠陥が発生している）画素位置に対応した標準偏差値よりも大きいので、点欠陥の発生している画素位置の係数値はより小さくなる。
【００３３】
例えば、標準偏差値が最小となる画素位置では係数値が１となり、標準偏差値が最大となる画素位置では係数値が０または１より小さい微小な値（点欠陥に対応した射影データの要素値が小さくなるような０．１や０．０１等の値）となるように係数値を決定する。この具体的な例として、標準偏差データに対して以下のような２値化処理を行うことが挙げられる。ただし、係数データの要素値をＤ（１），Ｄ（２），・・・，Ｄ（ｎ）とする。また、ｄ１は閾値（例えば図６の閾値６２３）である。
Ｃ（ｉ）≧ｄ１ならば０≦Ｄ（ｉ）＜１（ただし、点欠陥に対応した射影データの要素値が十分小さくなる値）
Ｃ（ｉ）＜ｄ２ならばＤ（ｉ）＝１
【００３４】
係数データの生成に続いて、係数データを用いて、射影データに対して重み付けを行う（ステップＳ３０８）（本発明の加算値補正手段の機能に対応）。射影データのｉ番目の要素値Ｂ（ｉ）に対して重み付けを行い、重み付け後の要素値Ｂ’（ｉ）を算出する式は以下の（３）式となる。
Ｂ’（ｉ）＝Ｂ（ｉ）×Ｄ（ｉ）  ・・・（３）
【００３５】
図６の射影データ６３０は、重み付けを行った後の射影データである。点欠陥６０３，６０４によるピーク６３３，６３４は、重み付けを行う前のピーク６１３，６１４よりも大きさが小さくなっている。したがって、射影データ６３０では、点欠陥６０３，６０４の影響が低減されている。この射影データ６３０の要素値を例えば閾値６３５，６３６と比較することにより、線状欠陥６０１，６０２によるピーク６３１，６３２のみを検出することが可能となる。
【００３６】
射影データに対する重み付けに続いて、射影データの要素値と閾値との比較による欠陥検出処理を行う（ステップＳ３０９）（本発明の判定手段の機能に対応）。閾値をｄ２，ｄ２’（ｄ２＜ｄ２’）とすると、（３）式により算出された射影データのｉ番目の要素値Ｂ’（ｉ）がｄ２以下またはｄ２’以上であった場合には、図４のＸ方向の画素位置に関してｉ番目の画素位置に線状欠陥が存在すると判定する。また、Ｂ’（ｉ）がｄ２からｄ２’までの範囲内であった場合には、ｉ番目の画素位置に線状欠陥が存在しないと判定する。
【００３７】
上記の閾値ｄ２，ｄ２’は、例えば射影データの全要素値Ｂ（１），Ｂ（２），・・・，Ｂ（ｎ）の平均値をμ、標準偏差値をσとして、以下の（４）式および（５）式により算出される。ただし、Ｋは任意の正数であり、例えばＫ＝３である。
ｄ２＝μ−σ×Ｋ  ・・・（４）
ｄ２’＝μ＋σ×Ｋ  ・・・（５）
【００３８】
最後に、上記の欠陥検出処理の結果を記憶部４３に格納する（ステップＳ３１０）。特に、線状欠陥が存在すると判定された場合には、線状欠陥の座標値を含むデータが記憶部４３に格納される。また、必要に応じて、欠陥検出処理の結果がデータ出力部４４を介して図１のディスプレイ６へ出力され、結果が表示される。
【００３９】
上述した欠陥検出処理によれば、点欠陥の影響が低減された射影データの要素値と閾値を比較した結果に基づいて線状欠陥の有無を判定することによって、検査対象物上の線状欠陥を高精度に検出することができる。
【００４０】
次に、本実施形態の第１の変形例を説明する。線状欠陥上に点欠陥が重畳されている場合、射影データの分布にピークが発生すると共に、そのピークが発生した画素位置に対応した標準偏差値も大きくなるため、上記の欠陥検出処理では、点欠陥が重畳された線状欠陥を良好に検出できない可能性がある。これに対して第１の変形例では、線状欠陥の方向に沿って複数の領域が並ぶように画像を複数の領域に分割し、各領域での欠陥検出結果を総合的に判定して線状欠陥を精度良く検出するようにしている。
【００４１】
以下、第１の変形例による欠陥検出処理の手順（画像処理部４２の動作の手順）を説明する。図７はこの手順を示している。まず、入力された画像データを、その画像データによって形成される画像内の領域毎に対応した部分画像データに分割する（ステップＳ７０１）（本発明の領域分割手段の機能に対応）。
【００４２】
例えば、画像データを３つの部分画像データに分割する。図８はこの分割の様子を示しており、画像データを３つの部分画像データに分割することによって、全体の画像データによって形成される画像８００が例えば３つの領域８０１，８０２，８０３に分割される。各領域の大きさは均等でなくてもよいし、分割数も３に限らない。
【００４３】
上記の領域の分割に続いて、領域毎に射影データを生成する（ステップＳ７０２）。続いて、射影データに対して平滑化処理を施すことによってシェーディング補正データを生成し（ステップＳ７０３）、さらに射影データとシェーディング補正データの差分を算出することによって、シェーディングの影響を低減した射影データを生成する（ステップＳ７０４）。ステップＳ７０３，Ｓ７０４の処理も、各領域の射影データに対して行われる。
【００４４】
また、ステップＳ７０２〜Ｓ７０４の処理の後、またはそれらの処理と並行してステップＳ７０５〜Ｓ７０７の処理を行い、各領域の標準偏差データを生成する。ステップＳ７０５では、各領域に対応した画像データの画素値から標準偏差データの要素値を算出する。
【００４５】
標準偏差データの生成に続いて、標準偏差データに対して平滑化処理を施してシェーディング補正データを生成する（ステップＳ７０６）。さらに、標準偏差データとシェーディング補正データの差分を算出することによって、シェーディングの影響を低減した標準偏差データを生成する（ステップＳ７０７）。ステップＳ７０６，Ｓ７０７の処理も各領域の標準偏差データに対して行われる。
【００４６】
続いて、標準偏差データから係数データを生成する（ステップＳ７０８）。さらに、係数データを用いて、射影データに対して重み付けを行う（ステップＳ７０９）。この重み付けに続いて、射影データの要素値と閾値との比較による欠陥検出処理を行う（ステップＳ７１０）。ステップＳ７０８〜Ｓ７１０の処理も各領域のデータに対して行われる。
【００４７】
続いて、ステップＳ７１０の欠陥検出処理で得られた線状欠陥の有無の判定結果を統合し、線状欠陥の有無を総合的に判定する統合処理を行う（ステップＳ７１１）。最後に、欠陥検出処理の結果を記憶部４３に格納する（ステップＳ７１２）。
【００４８】
以下、ステップＳ７１１の統合処理の内容を説明する。図８の射影データ８１０，８２０，８３０はそれぞれ、ステップＳ７０９で重み付けされた射影データである。射影データ８１０は領域８０１の画素値から生成され、射影データ８２０は領域８０２の画素値から生成され、射影データ８３０は領域８０３の画素値から生成されている。
【００４９】
図８の画像８００では、線状欠陥８０４，８０５と点欠陥８０６，８０７が発生している。各射影データの分布には、これらの欠陥によるピークが発生している。ピーク８１２，８２２，８３２は線状欠陥８０５によるものである。ピーク８１３は点欠陥８０７によるものである。ピーク８２１，８３１は線状欠陥８０４によるものである。また、ピーク８１１は線状欠陥８０４と点欠陥８０６によるものであるが、重み付けによって点欠陥８０６の影響が低減されるため、ピーク８１１はピーク８２１，８２３と比べて大分小さくなっている。
【００５０】
射影データ８１０，８２０，８３０の要素値と閾値８１４，８２３，８３３を比較し、比較結果に基づいて線状欠陥の有無を判定すると、図８のＸ方向の画素位置Ｐに関する各領域の判定結果は、領域８０１，８０２，８０３のいずれでも線状欠陥有りとなる。一方、Ｘ方向の画素位置Ｑに関する各領域の判定結果は、領域８０２，８０３では線状欠陥有りとなるが、領域８０１では線状欠陥無しとなる。
【００５１】
統合処理では、各領域の判定結果を統合して、全体の判定結果を生成する。例えば、線上欠陥有りという判定結果を論理１に対応させ、線上欠陥無しという判定結果を論理０に対応させるものとした場合、画素位置Ｐに関する全体の判定結果は、領域８０１，８０２，８０３の個々における判定結果（いずれの領域でも線状欠陥有り）を論理演算（ＯＲ演算）することによって、線状欠陥有りとなる。同様に、画素位置Ｑに関する全体の判定結果も、領域８０１，８０２，８０３の個々における判定結果（２つの領域で線状欠陥有り、１つの領域で線状欠陥無し）を論理演算（ＯＲ演算）することによって、線状欠陥有りとなる。
【００５２】
このように、第１の変形例によれば、領域毎に行った射影データの要素値と閾値の比較処理の結果を総合して線状欠陥の有無を判定することによって、線状欠陥上に点欠陥が重畳されている場合でも、検査対象物上の線状欠陥を高精度に検出することができる。
【００５３】
次に、本実施形態の第２の変形例を説明する。第２の変形例では、統計的テクスチャ解析手法で用いられる濃度生起行列を用いて、画素値の一様性を示す指標値を算出する。図９に示す濃度ｉの画素Ｒ（座標（ｘ１，ｙ１））から角度θの方向に距離ｒだけ離れた画素Ｓ（座標（ｘ２，ｙ２））の濃度がｊである確率によって、濃度生起行列の要素が決まる。
【００５４】
例えば、図１０（ａ）に示すように、４×４の１６画素で構成される画像の濃度（画素値）が２値化されているものとする。ｒ＝１、θ＝９０°（２７０°）の場合、画像内で上下に隣接する画素同士の関係で、図１０（ｂ）に示す濃度生起行列の要素値が決まる。以下、図１０（ａ）のｍ行ｎ列目の画素を画素（ｍ，ｎ）とし、濃度生起行列の生成方法を説明する。
【００５５】
まず、濃度生起行列の各要素値を初期化する（０にする）。続いて、左上の画素（１，１）（濃度０）を注目画素とし、その下の画素（２，１）（濃度１）との関係から、濃度生起行列のｉ＝０，ｊ＝１の要素値に１を加算する。続いて、画素（１，２）（濃度０）を注目画素とし、その下の画素（２，２）（濃度１）との関係から、濃度生起行列のｉ＝０，ｊ＝１の要素値に１を加算する。
【００５６】
続いて、画素（１，３）（濃度０）を注目画素とし、その下の画素（２，３）（濃度０）との関係から、濃度生起行列のｉ＝０，ｊ＝０の要素値に１を加算する。続いて、画素（１，４）（濃度１）を注目画素とし、その下の画素（２，４）（濃度１）との関係から、濃度生起行列のｉ＝１，ｊ＝１の要素値に１を加算する。
【００５７】
続いて、画素（２，１）（濃度１）を注目画素とし、その下の画素（３，１）（濃度１）との関係から、濃度生起行列のｉ＝１，ｊ＝１の要素値に１を加算する。また、画素（２，１）（濃度１）についてはさらに、その上の画素（１，１）（濃度０）との関係から、濃度生起行列のｉ＝１，ｊ＝０の要素値に１を加算する。
【００５８】
同様にして、注目画素を左から右、上から下へ移動させながら、濃度生起行列の要素値に１を加算していく。画素（４，１）（濃度０）が注目画素の場合、その上の画素（３，１）（濃度１）との関係から、濃度生起行列のｉ＝０，ｊ＝１の要素値に１を加算する。注目画素が画素（４，２）、画素（４，３）、画素（４，４）のそれぞれの場合にも、同様にして濃度生起行列の要素値に１を加算する。
【００５９】
上記の処理の結果、図１０（ｂ）に示す濃度生起行列が生成される。上記の説明では、各画素の濃度（画素値）を２値としたが、１６値や２５６値でもよく、濃度の階調に合わせて濃度生起行列の次数を決めればよい。
【００６０】
上述した濃度生起行列から、画素値の一様性を示す指標値が算出される。濃度生起行列をＰ（ｒ，θ，ｉ，ｊ）とし、例えば以下の（６）式〜（８）式に示す特徴量を指標値として使用することが可能である。
【００６１】
【数２】
2008175549.tif 000004
【００６２】
【数３】
2008175549.tif 000005
【００６３】
【数４】
2008175549.tif 000006
【００６４】
また、濃度生起行列では、隣接する画素の濃度（画素値）の組合せによって行列の要素値が決まるので、低コントラストである線状欠陥が存在する場合には、濃度生起行列の対角要素付近の値が大きくなる。これに対して、点欠陥等が存在する場合には、対角要素付近以外の要素値にも大きな値が生じることになる。このことから、濃度生起行列の対角要素の値の総和を算出し、画素値の一様性を示す指標値として用いてもよい。
【００６５】
以下、第２の変形例による欠陥検出処理の手順（画像処理部４２の動作の手順）を説明する。図１１はこの手順を示している。射影データに関するステップＳ１１０１〜Ｓ１１０３の処理は、例えば図３のステップＳ３０１〜Ｓ３０３の処理と同様であるので、説明を省略する。
【００６６】
ステップＳ１１０４〜Ｓ１１０６の処理が、濃度生起行列に係る処理である。ステップＳ１１０４では、画像のＹ方向に一列に並んだ全画素の画素値から濃度生起行列を生成する。より詳細には、画像のＸ方向の各画素位置において濃度生起行列を生成し、各画素位置の濃度生起行列を要素とする濃度生起行列データを生成する。
【００６７】
続いて、生成した濃度生起行列から特徴量を算出し、その特徴量を要素値とする特徴量データを生成する（ステップＳ１１０５）。さらに、特徴量を０から１までのいずれかの値に変換することによって係数値を算出し、この係数値を要素値とする係数データを生成する（ステップＳ１１０６）。この係数値は、一様性が高いほど１に近く、一様性が低いほど０に近い値とする。
【００６８】
続いて、係数データを用いて、射影データに対して重み付けを行う（ステップＳ１１０７）。この重み付けに続いて、射影データの要素値と閾値との比較による欠陥検出処理を行う（ステップＳ１１０８）。最後に、欠陥検出処理の結果を記憶部４３に格納する（ステップＳ１１０９）。
【００６９】
図１２は、第２の変形例による欠陥検出処理の一例を示している。画像１２００には、線状欠陥１２０１と点欠陥１２０２が発生している。Ｘ方向の各画素位置において、Ｙ方向に並んだｈ個の画素の画素値から射影データの要素値と濃度生起行列の要素値が算出される。さらに、濃度生起行列から特徴量が算出され、その特徴量から係数値が算出される。
【００７０】
係数データ１２０３が示すように、Ｙ方向の画素同士の一様性が高い領域（線状欠陥１２０１が発生している領域を含む）に対応した係数値はほぼ一定値である。一方、点欠陥１２０２の存在によって、Ｙ方向の画素同士の一様性が低下している領域に対応した係数値は小さくなっている。係数データ１２０３を用いて射影データに重み付けを行うと、点欠陥１２０２が発生している領域に対応した射影データの要素値の大きさが小さくなるので、射影データの要素値と閾値との比較による線状欠陥の有無の判定処理において、点欠陥１２０２が発生している領域で線状欠陥が誤検出されることはない。
【００７１】
このように、第２の変形例によれば、画素値の一様性を示す指標値として標準偏差値を用いた場合と同様に、点欠陥の影響が低減された射影データの要素値と閾値を比較した結果に基づいて線状欠陥の有無を判定することによって、検査対象物上の線状欠陥を高精度に検出することができる。第２の変形例においても、第１の変形例のように、検査対象物を撮像した画像を複数の領域に分割し、領域毎に上記の処理を行ってもよい。
【００７２】
以上、図面を参照して本発明の実施形態について詳述してきたが、具体的な構成は上記の実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。
【００７３】
例えば、以下のようにしてもよい。画像データには、ラインセンサカメラに用いるセンサの感度ムラ等の影響によるノイズが含まれる。線状欠陥のコントラストが低いため、画像データにノイズが含まれると、誤検出の原因となる。そこで、射影データを生成する前に、画像データに対して、ノイズ除去を目的とした平滑化フィルタ処理を行ってもよい。これによって、安定した欠陥検出処理を行うことが可能となる。
【００７４】
また、欠陥検出処理全体としては、従来の２次元の欠陥を検出する隣接比較法や、検査対象物の画像と参照画像の差分を取ったものを２値化して欠陥を抽出する方法等による処理の前または後に、本発明による欠陥検出処理を行うようにしてもよい。さらに、本発明による欠陥検出処理と並列的に従来の欠陥検出処理を行うようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００７５】
【図１】本発明の一実施形態による欠陥検査装置の構成を示す構成図である。
【図２】本発明の一実施形態による欠陥検査装置が備える画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の一実施形態における欠陥検出処理の手順を説明するための説明図である。
【図４】本発明の一実施形態における射影データと標準偏差データの生成方法を説明するための説明図である。
【図５】本発明の一実施形態におけるシェーディング補正処理による射影データの変化の様子を示す参考図である。
【図６】本発明の一実施形態における射影データに対する補正の様子を示す参考図である。
【図７】本発明の一実施形態（第１の変形例）における欠陥検出処理の手順を説明するための説明図である。
【図８】本発明の一実施形態（第１の変形例）における線状欠陥の検出結果を統合する処理の内容を説明するための説明図である。
【図９】本発明の一実施形態（第３の変形例）における濃度生起行列を説明するための説明図である。
【図１０】本発明の一実施形態（第３の変形例）における濃度生起行列の生成方法を説明するための説明図である。
【図１１】本発明の一実施形態（第３の変形例）における欠陥検出処理の手順を説明するための説明図である。
【図１２】本発明の一実施形態（第３の変形例）における欠陥検出処理の一例を示す参考図である。
【図１３】線状欠陥の検出方法を説明するための説明図である。
【符号の説明】
【００７６】
１・・・搬送装置、２・・・照明装置、３・・・ラインセンサカメラ、４・・・画像処理装置、５・・・搬送制御装置、６・・・ディスプレイ、７・・・検査対象物、８・・・制御装置、４１・・・画像入力部、４２・・・画像処理部、４３・・・記憶部、４４・・・データ出力部
【図１】
2008175549.tif 000007
【図２】
2008175549.tif 000008
【図３】
2008175549.tif 000009
【図４】
2008175549.tif 000010
【図５】
2008175549.tif 000011
【図６】
2008175549.tif 000012
【図７】
2008175549.tif 000013
【図８】
2008175549.tif 000014
【図９】
2008175549.tif 000015
【図１０】
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【図１１】
2008175549.tif 000017
【図１２】
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【図１３】
2008175549.tif 000019