(57)【要約】【課題】撮像素子の高感度化が進んだ場合でも、撮像素子の欠陥検査を高精度で行うことが可能な撮像素子の欠陥検査方法を提供する。【解決手段】撮像素子により所定の条件下で撮像を行って得られる撮像データに基づいて前記撮像素子の欠陥を検査する撮像素子の欠陥検査方法であって、前記撮像データを複数のブロックに分割する分割ステップ（ステップＳ１１）と、前記複数のブロックの各々に含まれる撮像データに対して離散コサイン変換を行うことによって、当該撮像データを基底周波数成分毎の係数に変換する変換ステップ（ステップＳ１２）と、前記複数のブロック毎に求められた同一の基底周波数成分における前記係数同士を加算する加算ステップ（ステップＳ１３）と、加算して得られた係数に基づいて、欠陥の良否を判定する判定ステップ（ステップＳ１４）とを含む。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像素子により所定の条件下で撮像を行って得られる撮像データに基づいて前記撮像素子の欠陥を検査する撮像素子の欠陥検査方法であって、
前記撮像データを複数のブロックに分割する分割ステップと、
前記複数のブロックの各々に含まれる撮像データに対して離散コサイン変換を行うことによって、当該撮像データを基底周波数成分毎の係数に変換する変換ステップと、
前記複数のブロック毎に求められた前記係数に基づいて、前記欠陥の良否を判定する判定ステップとを含む撮像素子の欠陥検査方法。
【請求項２】
請求項１記載の撮像素子の欠陥検査方法であって、
前記複数のブロック毎に求められた同一の基底周波数成分における前記係数同士を加算する加算ステップを含み、
前記判定ステップでは、加算して得られた前記係数に基づいて前記欠陥の良否を判定する撮像素子の欠陥検査方法。
【請求項３】
請求項１又は２記載の撮像素子の欠陥検査方法であって、
前記撮像データを縮小した縮小撮像データを生成する縮小撮像データ生成ステップを含み、
前記分割ステップにおいて前記分割の対象となる撮像データは、前記撮像データと前記縮小撮像データの各々である撮像素子の欠陥検査方法。
【請求項４】
コンピュータに、請求項１〜３のいずれか１項記載の各ステップを実行させるための撮像素子の欠陥検査プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、撮像素子により所定の条件下で撮像を行って得られる撮像データに基づいて前記撮像素子の欠陥を検査する撮像素子の欠陥検査方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の撮像素子の欠陥検出方法は、撮像素子から得られた撮像データに強調処理を施した後、閾値を基準とした二値化を行って、二値化されたデータを基に欠陥の位置、サイズ、及び面積等を検出している。
【０００３】
撮像データに二値化処理を行って欠陥を検出する技術が、例えば特許文献１に開示されている。
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−８３３０３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
近年、カメラの高感度化に伴い、撮像素子からの撮像データのうち、ノイズが重畳された信号のレベルと、欠陥となっている光電変換素子から得られた欠陥信号のレベルとの差が小さくなっている。このため、上述した二値化による欠陥検出では、ノイズ成分と欠陥成分とを区別することが難しく、撮像素子の欠陥検査の精度を保つことが困難になってきている。
【０００６】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、撮像素子の高感度化が進んだ場合でも、撮像素子の欠陥検査を高精度で行うことが可能な撮像素子の欠陥検査方法及びプログラ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】
【０００７】
本発明の撮像素子の欠陥検査方法は、撮像素子により所定の条件下で撮像を行って得られる撮像データに基づいて前記撮像素子の欠陥を検査する撮像素子の欠陥検査方法であって、前記撮像データを複数のブロックに分割する分割ステップと、前記複数のブロックの各々に含まれる撮像データに対して離散コサイン変換を行うことによって、当該撮像データを基底周波数成分毎の係数に変換する変換ステップと、前記複数のブロック毎に求められた前記係数に基づいて、前記欠陥の良否を判定する判定ステップとを含む。
【０００８】
本発明の撮像素子の欠陥検査方法は、前記複数のブロック毎に求められた同一の基底周波数成分における前記係数同士を加算する加算ステップを含み、前記判定ステップでは、加算して得られた前記係数に基づいて前記欠陥の良否を判定する。
【０００９】
本発明の撮像素子の欠陥検査方法は、前記撮像データを縮小した縮小撮像データを生成する縮小撮像データ生成ステップを含み、前記分割ステップにおいて前記分割の対象となる撮像データは、前記撮像データと前記縮小撮像データの各々である。
【００１０】
本発明の撮像素子の欠陥検査プログラムは、コンピュータに、前記各ステップを実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、撮像素子の高感度化が進んだ場合でも、撮像素子の欠陥検査を高精度で行うことが可能な撮像素子の欠陥検査方法及びプログラムを提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
【００１３】
本発明の欠陥検査方法は、撮像素子から得られた撮像データをＤＣＴ（離散コサイン変換）によって空間周波数成分に変換し、変換した空間周波数成分の係数によって欠陥判定を行うことで、撮像素子の高感度化が進んだ場合でも、撮像素子の欠陥検査を高精度で行うことを可能にしたものである。
【００１４】
図１は、一般的な画像処理に用いられるＤＣＴ処理によって分解された基底周波数成分を説明するための図である。
ＤＣＴ処理は、入力画像データを８×８個の画素データからなるブロックに分割し、分割したブロック内の画素データを、６４個の基底周波数成分に分解する。ｕ、ｖは、基底周波数成分を識別するための識別子であり、それぞれ０から７までの整数値を取る。ｕは、縦方向の基底周波数成分を示し、ｖは、横方向の基底周波数成分を示しており、図１に示した各四角形は、ｕとｖとの組によって決まる基底周波数成分を模式的に示している。ｕ、ｖの値が０に近いほど低い周波数成分であり、逆に、ｕ、ｖの値が７に近いほど高い周波数成分である。
【００１５】
分割したブロック内の画素データに対して、式（１）を用いて演算することによって、６４個の基底周波数成分毎にＤＣＴ係数Ｆ（ｕ，ｖ）を求め、求めたＤＣＴ係数Ｆ（ｕ，ｖ）によって欠陥判定を行う。ＤＣＴ係数Ｆ（ｕ，ｖ）の値が大きいほどその基底周波数成分が強く含まれることを示しており、ＤＣＴ係数Ｆ（ｕ，ｖ）の分布状況を見ることによって、画像データの特徴量を把握することができる。ここで、ｘ、ｙは、分割されたブロック内の画素データの相対座標を示し、それぞれ０から７までの整数値を取る。Ｐ（ｘ、ｙ）は、ブロック内の相対座標の点（ｘ、ｙ）の画素データの輝度を示す輝度値である。
【００１６】
【数１】
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（１）
【００１７】
撮像素子の欠陥には、局所的に発生する点欠陥、連続して発生する線欠陥、広範囲に渡って発生する面欠陥等がある。又、撮像素子から得られる撮像データには、撮像素子固有のノイズや、撮像素子から撮像データを取り込むテスターで発生するテスターノイズ等が重畳される。又、撮像素子から得られる撮像データには、輝度シェーディングも発生しており、仮に欠陥が全くなかったとしても、撮像データの全画素データの値が一致することはない。
【００１８】
つまり、撮像素子に欠陥があるかどうかを調べ、この欠陥が許容できるか否かを判定するためには、輝度シェーディングやノイズと、点欠陥、線欠陥、及び面欠陥とを区別して、欠陥がどのように発生しているか、又、それらの欠陥が許容できる範囲にあるかといったことを知る必要がある。輝度シェーディング、ノイズ、点欠陥、線欠陥、及び面欠陥の各々は、それぞれ特定の基底周波数成分に表れるため、ノイズ成分やシェーディング成分と、欠陥成分とを区別することができる。そして、これらの特定の基底周波数成分におけるＤＣＴ係数の値を見ることで、その欠陥が許容できるか否かも判断することができる。
【００１９】
以下、本発明の実施形態である欠陥検査方法の詳細について説明する。以下の実施形態で説明する欠陥検査方法は、撮像素子の検査を行うテスター内部のプログラムを実行するＣＰＵや、このテスターに接続されたコンピュータ等が、欠陥検査プログラムを実行することで実施されるものである。以下では、テスターに接続されたコンピュータに欠陥検査プログラムをインストールしてあるものとする。
【００２０】
（第１実施形態）
図２は、本発明の第１実施形態である欠陥検査プログラムを実行したコンピュータの動作フローを説明するための図である。
テスターには、検査対象となる撮像素子（以下、検査対象素子とも言う）に一定光量の光を当てて撮像を行った際に、この撮像素子から得られるアナログの撮像データをＡ／Ｄ変換して得られるデジタルの撮像データＡを内部のメモリに記憶する機能が存在する。まず、コンピュータは、テスターのメモリに記憶されている撮像データＡを取得する（ステップＳ１０）。撮像データＡは、図３に示したように、（２０４８×１５３６）個の画素データから構成されるものとする。
【００２１】
次に、コンピュータは、撮像データＡを、８×８の６４個の画素データからなるブロック（図３の符号１）に分割する（ステップＳ１１）。このステップにより、撮像データＡは（２５６×１９２）個のブロックに分割される。
【００２２】
次に、コンピュータは、各ブロック内の撮像データに対して離散コサイン変換を行うことによって、当該撮像データを基底周波数成分毎のＤＣＴ係数に変換する（ステップＳ１２）。
【００２３】
次に、コンピュータは、各ブロック毎に求められた同一の基底周波数成分におけるＤＣＴ係数同士を加算する（ステップＳ１３）。ＤＣＴ係数はマイナスになる場合もあるため、ここではＤＣＴ係数の絶対値同士を加算するものとする。
【００２４】
ステップＳ１３により、撮像データＡに対して、基底周波数成分毎の６４個のＤＣＴ係数が得られることになる。コンピュータは、この６４個のＤＣＴ係数に基づいて、検査対象素子の欠陥が許容できるか否かの判定を行う（ステップＳ１４）。
【００２５】
例えば、検査対象素子と同一品種の良品であると判定された撮像素子から得られた撮像データに対する６４個のＤＣＴ係数を予め求めておき、このＤＣＴ係数の分布と、撮像データＡから求められた６４個のＤＣＴ係数の分布とを比較することで、検査対象素子に発生している欠陥が許容できるものか否かを判定することができる。具体的には、点欠陥に相当する基底周波数成分のＤＣＴ係数や、線欠陥に相当する基底周波数成分のＤＣＴ係数や、面欠陥に相当する基底周波数成分のＤＣＴ係数に、それぞれ適した閾値を設定しておき、この閾値を越えた場合に、欠陥が許容できない、即ち不良品であると判定する。
【００２６】
点欠陥のような局所的な欠陥があると、高周波側の基底周波数成分におけるＤＣＴ係数の値が大きくなる。一方、撮像素子ノイズやテスターノイズのように、撮像データ全体に渡って周期的に発生するノイズがあると、低周波側の基底周波数成分におけるＤＣＴ係数の値が大きくなる。従来の二値化による欠陥判定によれば、点欠陥となっている画素データの信号レベルと、ノイズが乗った画素データの信号レベルとが全く同じであった場合、これらを両方とも欠陥として検出するか、又は、これらを両方とも欠陥として検出しないかの選択しかできず、欠陥判定の精度が落ちてしまう。本実施形態の方法によれば、点欠陥となっている画素データの信号レベルと、ノイズが乗った画素データの信号レベルとが全く同じであっても、ＤＣＴ係数の分布を見ることで、点欠陥とノイズとを区別することができる。このため、ノイズが乗った画素データを欠陥として判定してしまって、必要以上に撮像素子を不良と判定してしまうのを防ぐことができ、歩留まりを向上させることができる。
【００２７】
（第２実施形態）
第１実施形態で説明した方法では、図３に示したように、撮像データＡに、（３２×３２）個の画素データといった大きなエリアに発生し、且つ、該エリア中に高周波成分が含まれない面欠陥２が存在していた場合、面欠陥２の境界部分にかかるブロック（図３中のブロック１ａ）には、欠陥部分と正常部分とが混在しているため、６４個のＤＣＴ係数の分布を見ることで、欠陥を検出することができる。しかし、面欠陥２の中央部分に設定されたブロック（図３中のブロック１ｂ）には欠陥部分しか存在していないため、６４個のＤＣＴ係数には変化が出なくなり、このブロック内の画素データを欠陥として検出することができない。この結果、ブロック１よりも大きく且つ高周波成分を含まない面欠陥２が存在していた場合、第１実施形態で説明した方法では、面欠陥２の輪郭部分しか検出することができず、検査精度が低下してしまう。本実施形態の欠陥検査方法は、この点を改善したものである。
【００２８】
図４は、本発明の第２実施形態である欠陥検査プログラムを実行したコンピュータの動作フローを説明するための図である。
まず、コンピュータは、テスターのメモリに記憶されている撮像データＡを取得する（ステップＳ２０）。撮像データＡは、図３に示したように、（２０４８×１５３６）個の画素データから構成される。
【００２９】
次に、コンピュータは、撮像データＡを１／８に縮小した撮像データａを生成する（ステップＳ２１）。撮像データａは、図５に示したように、（２５６×１９２）個の画素データから構成されている。縮小の方法としては、図３に示した撮像データＡを８×８の６４個の画素データからなるユニットに分割し、分割された各ユニット内の６４個の画素データの平均値を、撮像データａの１画素データに変換する方法等がある。尚、面欠陥２は、撮像データａにおいては４×４の画素データからなる面欠陥２’に変換される。
【００３０】
次に、コンピュータは、撮像データＡと撮像データａを、それぞれ、８×８の６４個の画素データからなるブロックに分割する（ステップＳ２２）。このステップにより、撮像データＡは（２５６×１９２）個のブロックに分割され、撮像データａは（３２×２４）個のブロックに分割される。
【００３１】
次に、コンピュータは、撮像データＡに設定された（２５６×１９２）個の各ブロック内の撮像データと、撮像データａに設定された（３２×２４）個の各ブロック内の撮像データに対して、それぞれ離散コサイン変換を行うことによって、撮像データＡに設定された（２５６×１９２）個の各ブロック内の撮像データを基底周波数成分毎のＤＣＴ係数に変換し、撮像データａに設定された（３２×２４）個の各ブロック内の撮像データを基底周波数成分毎のＤＣＴ係数に変換する（ステップＳ２３）。
【００３２】
次に、コンピュータは、撮像データＡに設定された（２５６×１９２）個の各ブロック毎に求められた同一の基底周波数成分におけるＤＣＴ係数同士を加算し、撮像データａに設定された（３２×２４）個の各ブロック毎に求められた同一の基底周波数成分におけるＤＣＴ係数同士を加算する（ステップＳ２４）。ＤＣＴ係数はマイナスになる場合もあるため、ここではＤＣＴ係数の絶対値同士を加算するものとする。
【００３３】
ステップＳ２４により、撮像データＡに対して、基底周波数成分毎の６４個のＤＣＴ係数が得られ、撮像データａに対して、基底周波数成分毎の６４個のＤＣＴ係数が得られることになる。コンピュータは、撮像データＡから求められた６４個のＤＣＴ係数と、撮像データａから求められた６４個のＤＣＴ係数とに基づいて、検査対象素子の欠陥が許容できるか否かの判定を行う（ステップＳ２５）。
【００３４】
例えば、検査対象素子と同一品種の良品であると判定された撮像素子から得られた撮像データＢに対する６４個のＤＣＴ係数を予め求めておき、このＤＣＴ係数の分布と、撮像データＡから求められた６４個のＤＣＴ係数の分布とを比較することで、検査対象素子に発生している欠陥が許容できるものか否かを判定することができる。具体的には、点欠陥に相当する基底周波数成分のＤＣＴ係数や、線欠陥に相当する基底周波数成分のＤＣＴ係数や、面欠陥に相当する基底周波数成分のＤＣＴ係数に、それぞれ適した閾値を設定しておき、この閾値を越えた場合に、欠陥が許容できない、即ち不良品であると判定する。
【００３５】
又、撮像データＢを１／８に縮小した撮像データｂに対する６４個のＤＣＴ係数を予め求めておき、このＤＣＴ係数の分布と、撮像データａから求められた６４個のＤＣＴ係数の分布とを比較することで、検査対象素子に発生している欠陥が許容できるものか否かを判定することができる。具体的には、面欠陥に相当する基底周波数成分のＤＣＴ係数に閾値を設定しておき、この閾値を越えた場合に、欠陥が許容できない、即ち不良品であると判定する。
【００３６】
面欠陥２以外の点欠陥、線欠陥、及び面欠陥については、撮像データＡから求められた６４個のＤＣＴ係数によって、その良否を判定することができる。図５に示したように、面欠陥２’は、撮像データａに設定されるブロック１内におさまる大きさである。このため、この面欠陥２’は、撮像データａから求めた６４個のＤＣＴ係数によって検出することができる。尚、撮像データａは縮小されているため、撮像データＡに発生していた点欠陥のような小さい欠陥は消えている可能性もある。しかし、本方法では、縮小していない撮像データＡからも６４個のＤＣＴ係数を求めているため、点欠陥に関しては、このＤＣＴ係数で検出することができ、問題にはならない。
【００３７】
このように、撮像データＡから求めた６４個のＤＣＴ係数と、撮像データＡを縮小した撮像データａから求めた６４個のＤＣＴ係数とを用いることで、あらゆる種類の欠陥を、ノイズとは区別した上で、もれなく検出することでき、撮像素子の欠陥検査を高精度に行うことができる。
【００３８】
尚、以上の説明では、縮小した撮像データを１つしか生成していないが、検出すべき欠陥の大きさに合わせて複数の倍率で縮小した撮像データを生成し、縮小前の撮像データと、縮小後の撮像データとの各々に対して、ブロック分割処理、離散コサイン変換処理、及びＤＣＴ係数加算処理を行って、各撮像データ毎に求められた６４個のＤＣＴ係数を基に、撮像素子の欠陥判定を行うようにしても良い。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】一般的な画像処理に用いられるＤＣＴ処理によって分解された基底周波数成分を説明するための図
【図２】本発明の第１実施形態である欠陥検査プログラムを実行したコンピュータの動作フローを説明するための図
【図３】検査対象となる撮像素子から得られた撮像データを示す図
【図４】本発明の第２実施形態である欠陥検査プログラムを実行したコンピュータの動作フローを説明するための図
【図５】検査対象となる撮像素子から得られた撮像データを示す図
【符号の説明】
【００４０】
１，１ａ，１ｂ  ブロック
２，２’  面欠陥
Ａ  撮像データ
ａ  縮小された撮像データ
【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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