(57)【要約】【課題】簡易にして常に安定した外観検査を行うことができる外観検査方法を提供する。【解決手段】カメラにより被検査物の所定領域を撮影してその画像情報を得て所定階調値のグレースケール画像情報に処理し、階調値ごとの出現頻度を求めてそのヒストグラムを作成して複数のモードを求める。そして各モードにおける出現頻度を示す階調値の下限値に掛かる下限閾値およびその階調値の上限値に掛かる上限閾値をそれぞれ求め、各モードにそれぞれ掛かる構成部材の配置領域情報をそれぞれ得て、構成部材の配置領域におけるモードの下限閾値以下および上限閾値以上のグレースケール画像情報との論理和演算を実行して合成画像情報を得て、構成部材の配置領域情報との論理積演算により複合画像情報を得る。そうして得られた複合画像情報に特異点があるとき外観検査装置は、被検査物に異常があると判定する。【選択図】図１
2008116337.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の構成部材が所定部位に配置された被検査物の外観を検査する外観検査方法であって、
カメラにより前記被検査物の所定領域を撮影してその画像情報を得る撮影工程と、
この撮影工程で得られた前記画像情報を所定階調値のグレースケール画像情報に処理する画像変換工程と、
この画像変換工程で変換されたグレースケール画像情報から階調値ごとの出現頻度を求めてそのヒストグラムを作成するヒストグラム作成工程と、
このヒストグラム作成工程で得られた階調値ごとの出現頻度から複数のモードを求めるモード検出工程と、
このモード検出工程で得られた前記各モードの中で階調値が最も小さな前記モードと最小階調値との間、隣り合う前記各モード間および階調値が最も大きな前記モードと最大階調値との間で前記出現頻度が最小になる階調値をそれぞれ求めて前記各構成部材をそれぞれ識別する閾値を得る閾値検出工程と、
前記構成部材の配置領域情報をそれぞれ得る配置情報取得工程と、
この配置情報取得工程で得た前記配置領域情報で示される前記構成部材の配置領域において前記閾値検出工程により求められた出現頻度が最小になる下限の階調値以下の前記グレースケール画像情報およびその配置領域における出現頻度が最小になる上限の階調値以上の前記グレースケール画像情報との論理和演算により得られた合成画像情報と前記構成部材の配置領域情報との論理積演算を実行して複合画像情報を得る画像処理工程と、
この画像処理工程で求められた複合画像情報に特異点があるとき前記被検査物に異常があると判定する異常判定工程と
を備えることを特徴とする外観検査方法。
【請求項２】
前記閾値検出工程は、隣り合う前記モード間で極小値が得られないとき、そのモード間におけるヒストグラムの変曲点から前記閾値を求めることを特徴とする請求項１に記載の外観検査方法。
【請求項３】
複数の構成部材が所定部位に配置された被検査物の外観を検査する外観検査方法であって、
カメラにより前記被検査物の所定領域を撮影してその画像情報を得る撮影工程と、
この撮影工程で得られた前記画像情報を所定階調のグレースケール画像情報に処理する画像変換工程と、
この画像変換工程で変換されたグレースケール画像情報から階調ごとの出現頻度を求めてそのヒストグラムを作成するヒストグラム作成工程と、
このヒストグラム作成工程で得られた階調ごとの出現頻度から複数のモードを求めるモード検出工程と、
基準となる前記構成部材ごとに予め得ておいた基準ヒストグラムデータと前記ヒストグラム作成工程で得られたヒストグラムとを比較し、前記基準ヒストグラムにより定められる構成部材ごとの所定階調値範囲内における前記出現頻度が最小になる階調値をそれぞれ求めて前記各構成部材をそれぞれ識別する閾値を得る閾値検出工程と、
前記各構成部材の配置領域情報をそれぞれ得る配置情報取得工程と、
この配置情報取得工程で得た前記配置領域情報で示される前記構成部材の配置領域において前記閾値検出工程により求められた出現頻度が最小になる下限の階調値以下の前記グレースケール画像情報およびその配置領域における出現頻度が最小になる上限の階調値以上の前記グレースケール画像情報との論理和演算により得られた合成画像情報と前記構成部材の配置領域情報との論理積演算を実行して複合画像情報を得る画像処理工程と、
この画像処理工程で求められた複合画像情報に特異点があるとき前記被検査物に異常があると判定する異常判定工程と
を備えることを特徴とする外観検査方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は外観検査方法に係り、特に半導体ウエハやプリント配線基板等のパネル状の被検査物における外観を検査する外観検査方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、半導体ウエハや液晶ディスプレイ等のパネル状の物体における傷等を検査する外観検査方法および外観検査装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。この外観検査方法は、画像処理を用いたものである。この種の外観検査装置は、例えば半導体ウエハの外観を検査する際、ロットの違いやウエハの違い、あるいは同一ウエハ内の面内分布による輝度のバラツキを考慮した判定閾値を予め設定しておく必要がある。この閾値は、外観検査装置による自動検査を実行する都度、作業者が良品画像を複数枚選択し、この選択された複数枚の良品画像から平均画像と標準偏差画像を作成し、合否判定をする判定基準値となる。
【特許文献１】特開２００１−２０９７９８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、前述した外観検査方法および外観検査装置は、自動検査を実行する都度、検査作業者が良否判定を行って良品画像を選択する必要があり、検査作業者の工数削減ができないという問題があった。また前述した外観検査方法および外観検査装置は、良品画像の選択を検査作業者に委ねているので、検査作業者が誤って不良画像を良品画像として選択した場合、正しい判定基準値が得られず、誤った合否判定結果となってしまうという問題もある。
【０００４】
つまり上述の外観検査方法は、自動検査をするごとに判定基準値、すなわち平均画像と標準偏差画像を作り替える必要があるので、検査基準が試験ごとに異なることになり、常に安定した検査の実行が困難であるという問題もあった。
そこで本発明は、上述した問題点を解決するべくなされたものであって、その目的とするところは簡易にして常に安定した外観検査を行うことができる外観検査方法を提供するところにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上述した目的を達成するべく本発明の外観検査方法は、複数の構成部材が所定部位に配置された被検査物の外観を検査する外観検査方法であって、カメラにより前記被検査物の所定領域を撮影してその画像情報を得る撮影工程と、この撮影工程で得られた前記画像情報を所定階調値のグレースケール画像情報に処理する画像変換工程と、この画像変換工程で変換されたグレースケール画像情報から階調値ごとの出現頻度を求めてそのヒストグラムを作成するヒストグラム作成工程と、このヒストグラム作成工程で得られた階調値ごとの出現頻度から複数のモードを求めるモード検出工程と、このモード検出工程で得られた前記各モードの中で階調値が最も小さな前記モードと最小階調値との間、隣り合う前記各モード間および階調値が最も大きな前記モードと最大階調値との間で前記出現頻度が最小になる階調値をそれぞれ求めて前記各構成部材をそれぞれ識別する閾値を得る閾値検出工程と、前記構成部材の配置領域情報をそれぞれ得る配置情報取得工程と、この配置情報取得工程で得た前記配置領域情報で示される前記構成部材の配置領域において前記閾値検出工程により求められた出現頻度が最小になる下限の階調値（下限閾値）以下の前記グレースケール画像情報およびその配置領域における出現頻度が最小になる上限の階調値（上限閾値）以上の前記グレースケール画像情報との論理和演算により得られた合成画像情報と前記構成部材の配置領域情報との論理積演算を実行して複合画像情報を得る画像処理工程と、この画像処理工程で求められた複合画像情報に特異点があるとき前記被検査物に異常があると判定する異常判定工程とを備えることを特徴としている。
【０００６】
つまり上述の外観検査方法は、上記工程を順次実行して得られる複合画像情報に特異点が存在するか否かで被検査物の異常または正常を判定する。
好ましくは前記閾値検出工程は、隣り合う前記モード間で極小値が得られないとき、そのモード間におけるヒストグラムの変曲点から前記閾値を求めることが望ましい。
また本発明の外観検査方法は、複数の構成部材が所定部位に配置された被検査物の外観を検査する外観検査方法であって、
カメラにより前記被検査物の所定領域を撮影してその画像情報を得る撮影工程と、この撮影工程で得られた前記画像情報を所定階調のグレースケール画像情報に処理する画像変換工程と、この画像変換工程で変換されたグレースケール画像情報から階調ごとの出現頻度を求めてそのヒストグラムを作成するヒストグラム作成工程と、このヒストグラム作成工程で得られた階調ごとの出現頻度から複数のモードを求めるモード検出工程と、基準となる前記構成部材ごとに予め得ておいた基準ヒストグラムデータと前記ヒストグラム作成工程で得られたヒストグラムとを比較し、前記基準ヒストグラムにより定められる構成部材ごとの所定階調値範囲内における前記出現頻度が最小になる階調値をそれぞれ求めて前記各構成部材をそれぞれ識別する閾値を得る閾値検出工程と、前記各構成部材の配置領域情報をそれぞれ得る配置情報取得工程と、この配置情報取得工程で得た前記配置領域情報で示される前記構成部材の配置領域において前記閾値検出工程により求められた出現頻度が最小になる下限の階調値（下限閾値）以下の前記グレースケール画像情報およびその配置領域における出現頻度が最小になる上限の階調値（上限閾値）以上の前記グレースケール画像情報との論理和演算により得られた合成画像情報と前記構成部材の配置領域情報との論理積演算を実行して複合画像情報を得る画像処理工程と、この画像処理工程で求められた複合画像情報に特異点があるとき前記被検査物に異常があると判定する異常判定工程とを備えることを特徴としている。
【０００７】
上述の外観検査方法は、被検査物を構成する構成部材ごとの基準ヒストグラムデータを予め得ておき、この基準ヒストグラムデータを用いて構成部材ごとに判定基準となる下限閾値および上限閾値を得て、被検査物の異常／正常を判定する。
【発明の効果】
【０００８】
本発明の請求項１に記載の外観検査方法によれば、被検査物をカメラにより撮影して得られた画像情報を所定階調値にグレースケール化し、その階調値ごとのヒストグラムを生成して複数のモードを求め、この得られたモードと階調値ごとの出現頻度を示す下限値に掛かる下限閾値およびその上限値に掛かる上限閾値をそれぞれ求め、構成部材の領域におけるモードの下限閾値以下の画像情報と上限閾値以上の階調を有する画像情報とを論理和演算して得られる合成画像情報と、前記構成部材の配置情報とを論理積演算しているので、被検査物に異常があるときは、複合画像情報に特異点が生成される。したがって本発明の外観検査方法は、この特異点の有無によって被検査物の異常／正常が判定できる。
【０００９】
また本発明の請求項２に記載の外観検査方法によれば、異なるモードがヒストグラムで重なっていたとしてもヒストグラムの変曲点からそれぞれの構成部材を切り分ける閾値（上限閾値または下限閾値）を得ることができる。
あるいは本発明の請求項３に記載の外観検査方法によれば、各モード間の上限閾値または下限閾値を検出する際、基準となる標準被検査物の構成部材ごとに予め得ておいた基準ヒストグラムデータとヒストグラム作成工程で得られたヒストグラムとを比較し、構成部材ごとの階調範囲内における階調値の出現頻度を示す下限値に掛かる下限閾値およびその上限値に掛かる上限閾値をそれぞれ求めているので、被検査物を構成する各構成部材にバラツキがあったとしても、基準ヒストグラムデータに基づいた管理基準値（上限閾値または下限閾値）を維持することができ、極めて効果的な外観検査ができるという優れた効果を奏し得る。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、本発明の外観検査方法に係る一実施形態について添付図面を参照しながら説明する。尚、図１〜図１４は、本発明の一実施形態を示すための図であって、これらの図によって本発明が限定されるものではない。
さて図１は、本発明の外観検査方法が適用される外観検査装置の要部概略構成を示す図である。この外観検査装置は、一例として半導体ウエハの外観を検査する検査装置である。この図において１は、外観検査対象の半導体ウエハである。この半導体ウエハ１は、その上面に半導体ウエハ１を水平に位置付けるステージ２に載置される。ステージ２の側方には、載置された半導体ウエハ１に光を照射する光源３が設けられている。この光源３は、例えばハロゲンランプ等の光源である。
【００１１】
一方、ステージ２の上方には、光源３によって光が照射された半導体ウエハ１をその上方から視野する位置にカメラ４が設けられている。このカメラ４は、例えばＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）のイメージセンサを用いて構成される。
尚、このカメラ４は、半導体ウエハ１の全体を撮影してもよいし、半導体ウエハ１の一部分だけを撮影してもよい。ちなみに半導体ウエハ１は、数千個のチップが半導体ウエハ１上に構成されることがある。その場合、カメラ４の撮影範囲は、後述する画像処理装置の処理能力を考慮して半導体ウエハ１の所定領域だけを撮影するように調整する。
【００１２】
カメラ４は、その撮影範囲の指定や撮影して得られた画像情報を受け取る撮像用パソコン１０によって制御される。そして撮像用パソコン１０が受け取った画像情報は、後述する画像処理方法によって半導体ウエハ１の良否を判定する画像処理用パソコン２０に与えられる。
画像処理用パソコン２０は、半導体ウエハ１に形成されるパターンやパッド等の構成部材の配置データを予め保持する配置情報データベース２１を備えている。この配置情報データベース２１が保持する配置データは、半導体ウエハ１を設計するときに用いられる例えばＣＡＤ等の設計装置（図１には図示せず）から提供される。
【００１３】
概略的には上述したように構成された外観検査装置における外観検査方法は、図２のフローチャートに示す手順によって自動実行される。尚、ここでは、被検査物である半導体ウエハ１がステージ２の所定位置に載置され、半導体ウエハ１に光源３からの光が照射されているものとして説明する。ちなみにステージ２に半導体ウエハ１を載置するには、何らかの既存の装置を利用して行う。
【００１４】
まず撮像用パソコン１０は、カメラ４によってステージ２の所定位置に配置された半導体ウエハ１を撮影してその画像情報を得る（ステップＳ１；撮影工程）。撮像された画像情報は、画像処理用パソコン２０に与えられて、例えばピクセルごとに２５６階調のグレースケールの画像データに変換される（ステップＳ２；画像変換工程）。続いて画像処理用パソコン２０は、グレースケールに変換された画像データを階調（輝度）ごとの、すなわちピクセルごとの輝度の出現頻度を計数してヒストグラムを生成する（ステップＳ３；ヒストグラム作成工程）。
【００１５】
例えばカメラ４の撮影範囲に図３に示すように３つ異なる構成部材（構成部材Ａ〜Ｃ）がある場合、画像処理用パソコン２０は、ステップＳ２で得られたグレースケール画像情報から、ステップＳ３で図４に示すようなヒストグラムを生成する。このヒストグラムは、各構成部材Ａ〜Ｃに対応した階調値（輝度値）でその出現頻度が多くなるグラフとして画像処理用パソコン２０が描く。ちなみにこの図では、構成部材Ａが最も階調値（または輝度値）が小さく、次いで構成部材Ｂ、構成部材Ｃの順に階調値（または輝度値）が大きいものとしている。
【００１６】
次いで画像処理用パソコン２０は、生成したヒストグラムから出現頻度が最大となる点の階調値、すなわちモードを検出する（ステップＳ４；モード検出工程）。このモードは、図４に示すように構成部材Ａ〜Ｃごとにそれぞれ出現頻度が最大になる点の階調値として得ることができる。
そして画像処理用パソコン２０は、ステップＳ４で得られた構成部材Ａ〜Ｃごとの各モードの中で階調値が最も小さなモード（図４では、構成部材Ａが相当する）と最小階調値（図４では、階調値［０］）との間、隣り合う前記各モード間（図４では、構成部材Ａ，Ｂ間と構成部材Ｂ，Ｃ間）および階調値が最も大きな前記モード（図４では、構成部材Ｃ）と最大階調値（図４では、階調値［２５５］）との間で前記出現頻度が最小になる階調値をそれぞれ求めて各構成部材を識別する閾値を得る（ステップＳ５；閾値検出工程）。したがってこれらの閾値は、各モード間の階調値の出現頻度が最小になる点が、下限閾値または上限閾値となる。
【００１７】
つまり画像処理用パソコン２０がステップＳ５を実行して検出する閾値は、ヒストグラムの構成部材Ａにおけるモードの階調値から、この階調値よりも少ない階調値（図４では、階調値［０］）の範囲で出現頻度が最小になる点（図４では、Ｇ１）と、構成部材Ａのモードを示す階調値から構成部材Ｂのモードを示す階調値までの範囲で出現頻度が最小になる点の階調値（図４では、Ｇ２）をそれぞれ検出する。
【００１８】
同様にして画像処理用パソコン２０は、構成部材Ｂのモードを示す階調値から構成部材Ｃのモードを示す階調値までの範囲で出現頻度が最小になる点（図４では、Ｇ３）を検出する。更に画像処理用パソコン２０は、構成部材Ｃのモードを示す階調値から最大階調値（この場合は、階調値［２５５］）の範囲で出現頻度が最小になる点（図４では、Ｇ４）を検出する。
【００１９】
画像処理用パソコン２０は、このようにして各構成部材を識別する閾値を求めた後、各構成部材が配置されている配置領域情報を配置情報データベース２１から取り出す（ステップＳ６；配置情報取得工程）。
次いで画像処理用パソコン２０は、ステップＳ６で得た配置領域情報で示される構成部材の配置領域内におけるモードの下限閾値以下の画像情報およびこの構成部材の領域におけるモードの上限閾値以上の画像情報との論理和演算をして得られた合成画像情報と、構成部材の配置領域情報との論理積演算を実行して複合画像情報を得る。（ステップＳ７；画像処理工程）。
【００２０】
より具体的に画像処理用パソコン２０がステップＳ７で行う画像処理について図３を用いて説明する。ここではまず、被検査物が正常であるときについて説明する。尚、ここで説明に用いる図は、階調値［２５５］の箇所にハッチングを施し、階調値［０］の箇所を白地としている。
さて図３に示すように３つの構成部材Ａ〜Ｃからなる被検査物において構成部材Ｂの外観を検査する場合、画像処理用パソコン２０は、ステップＳ５で求めたモード間の最小値のうち構成部材Ｂの配置領域におけるモードの下限最小値（図４では、Ｇ２；下限閾値）以下の画像情報を得るべく、下限閾値Ｇ２以下の階調を有するすべての画像情報を階調値［２５５］、それ以外の画像情報を階調値［０］のデータに２値化処理する。この処理によって得られる画像は、図５に示すように構成部材Ａの画像領域が階調値［２５５］となり、それ以外の構成部材Ｂ，Ｃの画像領域は、階調値［０］になる。
【００２１】
そして画像処理用パソコン２０は、ステップＳ５で求めたモード間の最小値のうち構成部材Ｂの配置領域におけるモードの上限最小値（図４では、Ｇ３；上限閾値）以上の画像情報を得るべく、上限閾値Ｇ３以上の階調を有するすべての画像情報を階調値［２５５］、それ以外の画像情報を階調値［０］のデータに２値化処理する。この処置によって得られた画像は、図６に示すように構成部材Ｃの画像領域が階調値［２５５］となり、それ以外の構成部材Ａ，Ｃの画像領域は、階調値［０］になる。
【００２２】
画像処理用パソコン２０は、このようにして得られた画像情報の論理和演算を行って合成画像情報を生成する。この合成画像情報は、図７に示すように検査対象の構成部材Ｂの画像領域だけが階調値［０］になり、それ以外の画像領域は階調値［２５５］になる。画像処理用パソコン２０は、このようにして得られた合成画像情報と、ステップＳ６で得られた構成部材Ｂが配置されている領域を示す配置領域情報（図８）との論理積演算を実行して複合画像情報を得る。そうしてこの論理積演算によって得られた複合画像情報は、図９に示すようにすべての画像領域が階調値［０］になる。
【００２３】
画像処理用パソコン２０は、以下、同様にすべての構成部材ごとに上述した手順を繰り返して得られるそれぞれの複合画像情報において、すべての画像領域が階調値［０］であるとき、被検査物は正常であると判定する。
次に構成部材Ｂの領域に図１０に示すように不純物Ｄが付着した場合、画像処理用パソコン２０によって不純物が検出できることを説明する。ちなみに、この不純物Ｄは、グレースケール処理を行って得られる階調値が構成部材Ｂの階調値よりも大きい値としている。
【００２４】
まず画像処理用パソコン２０は、上述したように構成部材Ｂの配置領域におけるモードの下限閾値以下の画像情報を得るべく、下限閾値Ｇ２以下の階調を有するすべての画像情報を階調値［２５５］、それ以外の画像情報を階調値［０］のデータに２値化処理する。この２値化処理によって得られる画像情報は、図１１に示すように構成部材Ａの画像領域が階調値［２５５］となり、それ以外の構成部材Ｂ，Ｃおよび不純物Ｄの画像領域は、階調値［０］になる。
【００２５】
次いで画像処理用パソコン２０は、構成部材Ｂの配置領域におけるモードの上限閾値以上の画像情報を得るべく、上限閾値Ｇ３以上の階調を有するすべての画像情報を階調値［２５５］、それ以外の画像情報を階調値［０］のデータに２値化処理する。この処理によって得られた画像は、図１２に示すように構成部材Ｃ，Ｄの画像領域が階調値［２５５］となり、それ以外の構成部材Ａ，Ｃの画像領域は、階調値［０］になる。
【００２６】
画像処理用パソコン２０は、このようにして得られた画像情報の論理和演算を実行する。この論理和演算によって得られる合成画像情報は、図１３に示すように検査対象の構成部材Ｂの画像領域内に不純物Ｄの画像情報が残ったものとなる。次いで画像処理用パソコン２０は、論理和演算によって得られた合成画像情報と、ステップＳ６で得られた構成部材Ｂが配置されている配置領域情報（図８）との論理積演算を実行して複合画像情報を得る。この複合画像情報には、図１４に示すように不純物Ｄだけが階調値［２５５］となって残る。したがって画像処理用パソコン２０は、この階調値［２５５］を検出して、被検査物が異常であると判定する。
【００２７】
以下、画像処理用パソコン２０は、同様にすべての構成部材ごとに上述した手順を繰り返して得られるそれぞれの複合画像情報において、すべての画像領域が階調値［０］であるとき、被検査物は正常であると判定し（ステップＳ８，９）、一部でも階調値［２５５］があれば特異点ありとして異常と判定する（ステップＳ１０）。
かくして本発明の外観検査装置は、被検査物（例えば半導体ウエハ１）をカメラ４により撮影して得られた画像情報を所定階調値にグレースケール化し、その階調値ごとのヒストグラムを生成して複数のモードを求め、この得られたモードと階調値ごとの出現頻度を示す下限値に掛かる下限閾値およびその上限値に掛かる上限閾値をそれぞれ得た後、各構成部材の配置領域におけるモードの下限閾値以下の画像情報と上限閾値以上の階調を有する画像情報とを論理和演算して得られる合成画像情報を生成し、更に各構成部材の配置情報を論理積演算して複合画像情報を得ているので、被検査物に異常があるときは、得られた複合画像情報に特異点が生成される。したがって、本発明の外観検査方法は、この特異点の有無によって被検査物の異常／正常を判定することができる。
【００２８】
また本実施形態は、各構成部材を識別する閾値を該当するモードの下限閾値および上限閾値から得ているので、予め被検査物から基準となる判定閾値を得ておく必要がない。また本実施形態は、複数枚の被検査物を用いて予め閾値情報を得て、それらの閾値を統計処置して基準閾値とする必要もなく、簡易にしてしかも確実に外観検査を実施することができる。
【００２９】
尚、図４に示すようにヒストグラム中で構成部材Ａと構成部材Ｅの階調値が近接しており、構成部材Ａと構成部材Ｅとの間で最小値を求めることが困難である場合、そのモード間におけるヒストグラムの変曲点から前記閾値を求めてこの点を構成部材Ａと構成部材Ｅとを識別する閾値（構成部材Ａについては上限閾値、構成部材Ｅについては下限閾値となる）に設定すればよい。
【００３０】
また、被検査物によってはヒストグラムデータから極小値や変曲点が求めにくい場合がある。その場合は所定の階調幅で出現頻度の平均値をとる、いわゆる移動平均化によりヒストグラムを平滑化してもよい。例えば図３にヒストグラムを移動平均した結果は、図４の破線で示すようになる。あるいはまた、ある出現頻度を閾値とし、この閾値を超えた画像情報だけを用い、この閾値以下の画像情報を無視するように構成してもかまわないし、既知の正規化相関をとりヒストグラムを平滑化した後、上述した手順を実行してもよい。
【００３１】
尚、上述した実施形態は、２値化処理において該当する画像領域を階調値［２５５］、それ以外の画像領域を階調値［０］としているが、それぞれを逆に設定して論理を反転した論理を用いて構成しても勿論かまわない。また階調値は、２５６階調にとらわれることなく、被対象物の検査精度、構成部材の様態等に応じて所望の精度が得られる階調値を採用すればよい。
【００３２】
次に本発明の第二の実施形態に係る外観検査装置について説明する。この実施形態が上述した第一の実施形態と異なるところは、ステップＳ５の閾値検出工程でモード間の最小値を検出する際、被検査物の構成部材ごとに予め得ておいた基準ヒストグラムデータとステップＳ３のヒストグラム作成工程で得られたヒストグラムとを比較し、基準ヒストグラムにより定められる構成部材ごとの所定階調値範囲内における前記出現頻度が最小になる階調値をそれぞれ求めて各構成部材間を識別する閾値を得る点にある。
【００３３】
この基準ヒストグラムデータは、基準となる標準被検査物の構成部材ごとに上述したステップＳ１〜Ｓ３を実行して得てもよいし、複数の正常な被検査物に対して上述したステップＳ１〜Ｓ３を実行して得られたヒストグラムを平均化して基準ヒストグラムデータとしてもよい。
したがって本発明の第二の実施形態に係る外観検査装置は、上述のようにして得られた基準ヒストグラムデータを用いることで、例えば被検査物を構成する各構成部材にバラツキがあり、ヒストグラムが若干変動したとしても基準ヒストグラムデータに基づいた管理基準によって被検査物の外観を検査することができる。
【００３４】
尚、本発明の外観検査方法は、上記した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加えてもよい。例えば、上述した実施形態は、被検査物として半導体ウエハを例示したが、それ以外にも本発明の外観検査方法は、複数の構成部材が載置されたプリント配線基板の検査装置にも適用可能である。
また本発明の外観検査方法は、カメラ４から直接グレースケールの画像情報が得られる場合（例えば、モノクロカメラ）、上述したステップＳ２の処理を省略することができる。
【００３５】
あるいは本発明は、カメラ４から出力される画像がＲＧＢの各色要素の情報を含むカラー画像である場合、各色要素の一つ以上の画像情報を用いて上述したグレースケール化処理を行って外観検査してもよいし、ＲＧＢの各色要素をそれぞれグレースケール化した画像情報を組み合わせて外観検査してもよい。このようにすることで本発明の外観検査方法は、構成部材によって最適な外観検査を行うことができる等の実用上多大なる効果を奏することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３６】
【図１】本発明の外観検査方法が適用される外観検査装置の概略構成を示す構成図。
【図２】本発明の外見検査方法の作動手順を示すフローチャート。
【図３】被検査物の一例を模式的に示した図。
【図４】図３に示す画像情報をグレースケール処理し、階調ごとの出現頻度を表したヒストグラム。
【図５】図３に示す画像情報に画像処理を施した結果を示す図。
【図６】図３に示す画像情報に画像処理を施した結果を示す図。
【図７】図５の画像情報と図６の画像情報とを論理和演算した結果を示す図。
【図８】図３に示す構成部材Ｂの領域情報を示す図。
【図９】図７の画像情報と図８の画像情報とを論理積演算した結果を示す図。
【図１０】不純物が含まれた被検出物の一例を模式的に示した図。
【図１１】図１０に示す画像情報に画像処理を施した結果を示す図。
【図１２】図１０に示す画像情報に画像処理を施した結果を示す図。
【図１３】図１１の画像情報と図１２の画像情報とを論理和演算した結果を示す図。
【図１４】図１１の画像情報と図８の画像情報とを論理積演算した結果を示す図。
【符号の説明】
【００３７】
１      半導体ウエハ
２      ステージ
３      光源
４      カメラ
１０    撮像用パソコン
２０    画像処理用パソコン
２１    配置情報データベース
【図１】
2008116337.tif 000003
【図２】
2008116337.tif 000004
【図３】
2008116337.tif 000005
【図４】
2008116337.tif 000006
【図５】
2008116337.tif 000007
【図６】
2008116337.tif 000008
【図７】
2008116337.tif 000009
【図８】
2008116337.tif 000010
【図９】
2008116337.tif 000011
【図１０】
2008116337.tif 000012
【図１１】
2008116337.tif 000013
【図１２】
2008116337.tif 000014
【図１３】
2008116337.tif 000015
【図１４】
2008116337.tif 000016