(57)【要約】【課題】本発明は，照明条件を工夫して１枚のカラー画像を処理することによって撮像時間を短くし，予め正常な部品の画像を登録する必要がなく，部品即ち対象物の表面の欠陥を検出することができ，部品マークの影響を受けずに部品の欠陥を判別できる。【解決手段】この対象物表面の欠陥検査方法は，カメラとしてカラーカメラを用い，異なる照明手段によって照らした対象物のカラー画像から部品マークとマーク以外の領域，及び欠陥部の領域の濃淡値に関する２次元的分布から，欠陥部のみの領域を判別する。これによって部品マークの字体の変動等に影響されず欠陥部の判定が可能になる。【選択図】図１
2008241408.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
カメラによって撮像した対象物の画像から対象物表面の欠陥を検出する対象物表面の欠陥検査方法において，
前記カメラとしてカラーカメラを用い，互いに入射角が異なり且つ波長が異なる照明光を持つ第一の照明と第二の照明とで照らされた前記対象物を，前記カラーカメラによってカラー画像として取得し，前記カラー画像の色情報から第一の画像と第二の画像を計算し，前記第一の画像と前記第二の画像から前記対象物表面の前記欠陥の有無を判別することを特徴とする対象物表面の欠陥検査方法。
【請求項２】
前記第一の画像と前記第二の画像は，前記第一の照明と前記第二の照明によって個々に前記対象物を照らしたときの画像を計算して得たものであることを特徴とする請求項１に記載の対象物表面の欠陥検査方法。
【請求項３】
前記第一の照明が同軸落射照明であり，前記第二の照明が斜光照明であることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の対象物表面の欠陥検査方法。
【請求項４】
前記カラー画像の前記色情報から検出された前記第一の画像と前記第二の画像との濃淡値を，予め求められていた前記第一の画像と前記第二の画像との前記欠陥に対する濃淡値と対比して，前記対象物の表面の前記欠陥の有無を判別することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の対象物表面の欠陥検査方法。
【請求項５】
前記対象物に対して予め求められていた前記第一の画像と前記第二の画像の前記濃淡値は，前記対象物のマークの領域，マーク以外の領域及び前記欠陥の領域に関しての二次元的分布に表わされていることを特徴とする請求項４に記載の対象物表面の欠陥検査方法。
【請求項６】
前記第一の画像と前記第二の画像との濃淡値から前記対象物の表面の前記欠陥の有無を出力する参照テーブルを設けたことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の対象物表面の欠陥検査方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は，例えば，半導体素子等の対象物の表面に欠陥が存在するか否かを検査する対象物表面の欠陥検査方法に関する。  
【背景技術】
【０００２】
近年，携帯電話等の携帯機器の小型化やパソコンや家電製品の高機能化に伴い，電子部品の小型化が進んでいる。部品の小型化により部品表面の傷でも内部の素子を容易に傷つけるため，部品の表面の欠陥検査は重要になってきている。
【０００３】
一般に，部品の表面の欠陥を検査することについては，カメラにより部品表面の画像を取得し，その画像から画像処理により表面の欠陥を検出する。このとき，傷や欠陥の状態は照射する照明の当て方によって画像上での見え方が変わるため，照明条件が重要となり，複数の方向から照明を当てる手法が提案されている。例えば，半透明ガラス製品の表面又は内部に存在する亀裂を容易に検査する傷検査装置として，あらゆる方向に存在する亀裂であっても死角を発生することなく検出性能を低下させないものが知られている。該傷検査装置は，水平方向に互いに９０度ずれた位置に３台の照明を置き，その間に２台のカメラを配置した半透明ガラス製品の検査装置が記載されており，動作時には照射方向の異なる画像を順次撮像している（例えば，特許文献１参照）。
【０００４】
また，照明条件抽出方法として，照明部に可動機能を設けて任意の照明状態を作り出す手法が知られている。該照明条件抽出方法は，撮像対象へ一定強度の照明光を照射する照明部を，撮像対象から一定距離だけ離れた照明位置に配置する照明配置処理と，上記照明位置から照明光が照射された状態で，上記撮像対象との位置関係が固定された位置から，上記照明位置ごとに上記撮像対象を撮像する撮像処理と，上記照明位置が互いに異なる複数の上記撮像画像を，画素ごとに輝度の平均を算出することによって合成する画像合成処理とを含むものである（例えば，特許文献２参照）。
【０００５】
また，撮像した画像から欠陥を検出する画像処理では，主にパターンマッチングが用いられている。このようなパターンマッチングでは，最初に欠陥の無い正常な部品の画像をモデルとして登録しておき，部品の欠陥の検査工程において検査対象の画像と登録した画像との相関値を計算し，その値によって部品の表面の欠陥の有無を判断するものである（例えば，非特許文献１参照）。
【０００６】
図７には，部品の表面の欠陥を検査することについての一例が示されている。図７の（ａ）には，登録された正常な部品４０の画像Ｍ６が示されている。画像の文字“Ｍ６”は，部品マークであり，部品４０の表面には，通常，上記のような何らかの記号が刻印される。図７の（ｂ）には，表面に欠陥４１がある部品４０の画像Ｍ６が示されている。このような表面に欠陥４１がある画像Ｍ６と，図７の（ａ）に示す登録画像Ｍ６との相関値は，欠陥４１の無い場合と比べて値が小さくなるため，予めしきい値を定めておき，その値と比較することによって，部品４０の欠陥４１の有無を判定することができる。
【０００７】
【特許文献１】特開平７−１０３９０５号公報
【特許文献２】特開２００２−３１０９３５号公報
【非特許文献１】昭晃堂発行「画像処理ハンドブック」（第３０３，３０４頁）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら，本発明が対象としている半導体素子の欠陥検査には，高速処理が要求されるため，欠陥を正しく検出することは勿論，その処理速度も重要となる。そして，カメラによって対象物の表面を撮像する時に，複数の照明を用いる場合に，個々の照明を点灯してそれぞれの画像を取得するため，撮像に時間がかかるという問題があった。
【０００９】
一方，欠陥検出に用いるパターンマッチングの処理は，登録画像を検査画像上で重ねて，両者を相対的にずらしていき，その一致度から部品表面の欠陥の有無を判定している。そのため，部品の表面に欠陥が無くとも，登録画像の部品マークの形状と実際の部品マークの形状が異なると，画像同士が一致せずに，相関値が小さくなり，欠陥として判断してしまう。例えば，図８の（ａ）に示すように，部品４０のマーク即ち画像Ｍ６が横方向に縮んだ場合に，又は図８の（ｂ）に示すように部品４０のマーク即ち画像Ｍ６が回転していると，登録画像図である図７の（ａ）と一致しないことから分かるように，欠陥４１として判別される可能性がある。このようなマーク形状のバラツキは，レーザマーキングによる刻印時の条件のバラツキに起因している。
【００１０】
このように，半導体チップの表面の欠陥部の検査装置において，複数の照明を用いる場合に，個々の画像を撮像するため，撮像時間が長くなる課題がある。一方，欠陥検査の画像処理では，予め正常な半導体チップの表面の画像を登録し，検査対象のチップとのパターンマッチングによる検査が行われている。しかしながら，一般に半導体チップの表面には，レーザマーカーによる部品マークが刻印されており，該部品マークはマーキングの状況により，文字の字体の変形，文字の字体の傾き，文字の字体の位置のずれ等が生ずるため，登録画像の部品マークと一致しないことがあり，パターンマッチングにおいて欠陥が無くても欠陥が有りと判別されてしまうことがある。
【００１１】
この発明の目的は，上記の問題を解決することであり，照明条件を工夫することにより，１枚のカラー画像を処理することによって撮像時間が短くなり，また欠陥検出処理においては，予め正常な部品の画像を登録する必要がなく，部品即ち対象物の表面の欠陥を検出することができることを具現化したものであり，入射角及び波長の異なる照射光を持つ照明手段によって照らした対象物のカラー画像から，個々の照明による画像を計算し，部品マークとマーク以外の領域，及び表面の欠陥部の領域の濃淡値に関する二次元的な分布から，欠陥部のみの領域を判別し，これによって部品マークの変動等の条件に影響されずに，対象物表面に対する欠陥の有無を判別できる対象物表面の欠陥検査方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
この発明は，カメラによって撮像した対象物の画像から対象物表面の欠陥を検出する対象物表面の欠陥検査方法において，
前記カメラとしてカラーカメラを用い，互いに入射角が異なり且つ波長が異なる照明光を持つ第一の照明と第二の照明とで照らされた前記対象物を，前記カラーカメラによってカラー画像として取得し，前記カラー画像の色情報から第一の画像と第二の画像を計算し，前記第一の画像と前記第二の画像から前記対象物表面の前記欠陥の有無を判別することを特徴とする対象物表面の欠陥検査方法に関する。
【００１３】
この対象物表面の欠陥検査方法は，前記第一の画像と前記第二の画像は，前記第一の照明と前記第二の照明によって個々に前記対象物を照らしたときの画像を計算して得たものである。
【００１４】
この対象物表面の欠陥検査方法において，前記第一の照明が同軸落射照明であり，前記第二の照明が斜光照明である。
【００１５】
また，この対象物表面の欠陥検査方法は，前記カラー画像の前記色情報から検出された前記第一の画像と前記第二の画像との濃淡値を，予め求められていた前記第一の画像と前記第二の画像との前記欠陥に対する濃淡値と対比して，前記対象物の表面の前記欠陥の有無を判別するものである。更に，前記対象物に対して予め求められていた前記第一の画像と前記第二の画像の前記濃淡値は，前記対象物のマークの領域，マーク以外の領域及び前記欠陥の領域に関しての二次元的分布に表わされているものである。
【００１６】
また，この対象物表面の欠陥検査方法は，前記第一の画像と前記第二の画像との濃淡値から前記対象物の表面の前記欠陥の有無を出力する参照テーブルを設けたものである。
【発明の効果】
【００１７】
この対象物表面の欠陥検査方法は，上記のように構成されているので，異なる照明手段によって照らした対象物の一枚のカラー画像を用いることにより，撮像時間を減らすことができる。更に，上記カラー画像から個々の照明手段によって照らした場合の画像を計算し，これらの濃淡値を利用することによって，一つの照明手段による画像に比べ，対象物の表面の欠陥の検出が容易に実現できる。また，この対象物表面の欠陥検査方法では，一般に使用される照明手段である同軸落射照明と斜光照明によって対象物の表面の欠陥を検出できるものである。更に，この対象物表面の欠陥検査方法は，予め異なる画像手段によって得られた欠陥の画像の濃淡値を参照テーブルとして利用することによって，演算処理無しで高速に対象物の表面の欠陥を検出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下，図面を参照して，この発明による対象物表面の欠陥検査方法の実施例を説明する。まず，この対象物表面の欠陥検査方法を説明するのに先立って，画像処理における照明手段として一般的な同軸落射照明と斜光照明について説明する。
【００１９】
図５には，同軸落射照明による対象物表面の画像について説明されている。図５の（ａ）には，同軸落射照明の構成が示されており，白黒カメラ９が半導体チップ等の対象物２の表面を撮像できるように設置してある。同軸落射照明では，白黒カメラ９の前にハーフミラー４を置き，照明装置３からの照射光５は，ハーフミラー４で反射して矢印の入射光６になり，入射光６は白黒カメラ９の撮像方向と同一方向になる。このとき，対象物２の表面は，図５の（ａ）に示すように，入射光６に対して垂直であり，その表面状態が滑らかであると，入射光６のほとんどは対象物２の表面で正反射し，白黒カメラ９に入射することになるため，白黒カメラ９の画像上では明るく見える。そこで，対象物２が半導体チップである場合に，各種マークの施されていないモールド表面は滑らかであり，入射光６はほとんど正反射するため，明るく見えることになる。これに対して，各種マークＭ６は，対象物の表面がレーザ光によって刻印されているため，表面がざらついており，入射光６は該ざらつき表面で乱反射し，白黒カメラ９の方向に反射される光の量が少なくなり，マークの無い部分と比べて，図５（ｂ）に示すように，画面中では各種マークＭ６が暗く見えることになる。即ち，斜線で示した各種マークＭ６の部分が暗く，その他の部分は明るくなる。対象物の表面の欠陥については，図示していないが，欠陥は何らかの要因により，モールド表面が傷が付いた状態であり，傷の状態により，入射光６の反射方向が変わるため，画面上での明るさも様々である。図５（ｃ）には，対象物即ち半導体チップの表面の各種マークＭ６領域とマーク以外の領域，及び半導体チップの表面の欠陥の領域について，濃淡値の分布を模式的に表したヒストグラムが示されている。図５（ｃ）のヒストグラムにおいて，横軸が濃淡値を表し，軸の右側が値が大きく明るいことを示している。分布１３は，各種マーク以外の領域であり，分布１４は，各種マークＭ６の領域であり，分布１５は，半導体チップの表面の欠陥の領域を示している。半導体チップの表面の欠陥の明るさは，分布１５に示すように，他の領域１３，１４より幅がひろく，各種マークＭ６の分布１４と交わっている領域があるため，濃淡値からは，半導体チップの表面の欠陥の切り分けは難しいことが分かる。
【００２０】
次に，図６には，斜光照明による対象物表面の画像について説明されている。図６の（ａ）には，斜光照明の構成が示されており，白黒カメラ９が対象物２の表面を撮像できるように設置されている。斜光照明では，対象物２に対して斜め方向から照明光が当たるように，照明装置７が配置されている。このため対象物２の面が滑らかであり，対象物２の面が水平な場合に，入射光８はほとんど正反射されて白黒カメラ９の方向に反射する光は少なくなり，白黒カメラ９の画像上では暗く見えることになる。それ故に，対象物２が半導体チップのとき，各種マークＭ６の刻印されていないモールド表面は，反射する光が少なく暗く見えることになる。一方，半導体チップの表面の各種マークＭ６の部分はレーザ光によって刻印され表面がざらついており，入射光８はざらつき表面で乱反射され，その一部は白黒カメラ９の方向に反射されて，相対的には各種マークＭ６の無い部分と比べて，図６（ｂ）に示すように，画面上では明るく見えることになる。図６（ｂ）に示すように，各種マークＭ６の部分が明るく，斜線で示したその他の部分が暗くなる。半導体チップの表面の欠陥については，図示していないが，欠陥の状態により，入射光８の反射方向が変わるため，画面上での明るさも様々である。図６（ｃ）には，対象物即ち半導体チップの表面の各種マークＭ６領域とマーク以外の領域，及び半導体チップの表面の欠陥の領域について，濃淡値の分布を模式的に表したヒストグラムが示されている。図６（ｃ）のヒストグラムにおいて，横軸が濃淡値を表し，軸の右側が濃淡値が大きく明るいことを示している。分布１６は，各種マークＭ６の領域であり，分布１７は，各種マーク以外の領域であり，分布１８は半導体チップの表面の欠陥の領域である。半導体チップの表面の欠陥を示す分布１８は，幅が広く，各種マークＭ６の分布１７と交わっている領域があるため，濃淡値からは，半導体チップの表面の欠陥の切り分けは難しいことが分かる。
【実施例１】
【００２１】
次に，図１を参照して，この発明による対象物表面の欠陥検査方法の一実施例を説明する。この対象物表面の欠陥検査方法は，上記の同軸落射照明と斜光照明とを異なる照明，即ち，入射角が異なり，さらに波長の異なる照射光を持つ照明手段として利用したことに特徴を有している。
【００２２】
図１に示すように，撮像用のカラーカメラ１が対象物である半導体チップ等の対象物２の上方に設置されており，第一の照明手段として，照明装置３とハーフミラー４による同軸落射照明と，第二の照明手段として照明装置７による斜光照明が設置されており，照明装置３と照明装置７の波長，すなわち照明光の色は異なっている。例えば，本実施例では照明装置３の照明の色を赤，照明装置７の照明の色を青とする。そこで，それぞれの照明を検査される対象物としての対象物２の表面に同時に照射した時のカラー画像２０をカラーカメラ１により取得する。一般にカラーカメラから出力されるカラー画像を構成する画素には，その画素の色を構成する赤成分，青成分，緑成分の色情報が含まれている。これらの色情報は，カラーカメラ内部の撮像素子の前にある赤，緑，青のカラーフィルタによって入射光が分光されたそれぞれの光の強度を示しており，例えば，赤色の物体では赤成分の値が大きく，緑色では緑成分，青色では青成分が大きくなる。本実施例においても，カラー画像２０はそれぞれ赤成分の画像２１，緑成分の画像２２，青成分の画像２３に分離することができる。そこで，処理部２４において対象物を照らす照明の色成分について赤成分，緑成分，青成分から計算することによって，それぞれの照明を単独で対象物２を照らしたときのふたつの画像２５と画像２６を得ることができる。本実施例においては，照明装置３から対象物２に当たってカラーカメラ１に入射した光は赤色のためカラー画像２０の赤成分の画像２１にその情報が反映され，一方，照明装置７から対象物３に当たってカラーカメラ１に入射した光は青色のためカラー画像２０の青成分の画像２３にその情報が反映されるため，赤成分の画像２１をそのまま同軸落射照明による第一の画像２５に，青成分の画像２３をそのまま斜光照明による第二の画像２６とする。
【００２３】
次に図２を用いて欠陥部の識別の例を示す。図２には，第一の画像２５である同軸落射照明のときの対象物２の表面の画像の濃淡値を横軸に，また，第二の画像２６である斜光照明のときの対象物２の表面の画像の濃淡値を縦軸にとった分布が示されている。図２において，横軸は右になるほど値が大きく明るく，縦軸は上になるほど値が大きく明るいことを示している。図２の画像の濃淡値の分布において，二つの画像上で同じ位置の点が同軸落射照明の濃淡値がａであり，斜光照明の濃淡値がｂであるときは，点１９に位置することになる。そこで，対象物２の表面の各種マーク領域とマーク以外の領域，及び対象物２の表面の欠陥の分布について模式的に表すと線図のようになる。分布１１は各種マークの領域であり，同軸落射照明では暗く，斜光照明では明るいことを示している。分布１２は各種マーク以外のモールド表面の領域であり，同軸落射照明では明るく，斜光照明では暗いことを示している。一方，対象物２の表面の欠陥は，様々な濃淡値をとるが，その分布は各種マークやそれ以外の領域とは異なる領域となっている。つまり，図５（ｃ）や図６（ｃ）で示したように，１つの照明による分布では，対象物の表面の欠陥だけを識別するのは難しかったが，このように二つの濃淡値による二次元の分布としてみると，対象物の表面の欠陥の識別が容易であることが分かる。従って，実施例１については，予め二種類の照明の画像から対象物の表面の欠陥の濃淡値の二次元分布を求めておき，実際の検査工程において，これらの分布を参照することによって対象物の表面の欠陥を検査することが可能になる。上記のように実施例１では，パターンマッチングのような基準となる画像を登録する必要が無く，対象となる対象物２の表面の画像から欠陥の検査ができるため，各種マークの形状に不揃いがあっても，対象物の表面の欠陥を検出することができるようになる。また，実施例１では，照明手段として，同軸落射照明と斜光照明とを用いたが，二つの照明手段による画像の濃淡値から各種マークとマーク以外の領域，更に，対象物の表面の欠陥が分離できるような照明であれば，どのような照明でも使用することができることは勿論である。また，ここでは赤色と青色の照明光を用いたが，それ以外の照明光の色でもカラー画像２０の三つの成分の値からその照明光の色成分を計算することができればどのような色の組合せでも使用することができる。
【実施例２】
【００２４】
次に，図３を参照して，この発明による対象物表面の欠陥検査方法について，対象物２の表面の欠陥の判別方法のハードウェアによる別の実施例を説明する。
【００２５】
図３に示すように，画像３１と画像３２は，実施例１の第一の画像２５と第二の画像２６に対応し，異なる照明手段によって照らされたときの半導体チップの画像メモリである。これらのメモリのアドレス３０を指定することにより，画像３１の濃淡値３３と画像３２の濃淡値３４が出力される。これらの濃淡値３３，３４の値が入力となり，テーブル３５の出力信号３６が出力される。図４には，テーブル３５について説明されている。図４において，横方向の０から２５５は濃淡値３３の値であり，また，縦方向の０から２５５は濃淡値３４の値であり，これらの値によって指定される値が出力される。例えば，濃淡値３３の値が２５３，濃淡値３４の値が２のときは，５０で示された部分の値が出力される。テーブル３５の値は，図２の対象物の表面の欠陥の分布に対応しており，対象物の表面の欠陥の分布を予め調べておき，その分布に対応する箇所に１をそれ以外に０を設定しておく。このようなテーブル３５の出力信号３６をカウンタ３７でカウントする。この値は，欠陥部の分布の大きさに比例するため，カウント値３８を予め設定した値と比較する比較器３９を設けて，予め設定した値より大きい場合は対象物の表面の欠陥が大きいと判定する。このように，実施例２では，ＣＰＵ等の機器を用いず，メモリとカウンタや簡単な論理回路等のハードウェアで構成することができるため，高速で安価な検査方法が実現できる。また，ソフトウェアで対象物表面の欠陥検査方法を実現する場合は，テーブル３５を二次元の配列とすることによって同様な処理が可能となる。
【産業上の利用可能性】
【００２６】
この発明による対象物表面の欠陥検査方法は，例えば，半導体チップ等の対象物の表面の欠陥を検査することができるため，半導体組立装置等の各種装置の検査方法に適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】この発明による対象物表面の欠陥検査方法の一実施例を示す説明図である。
【図２】この発明による対象物表面の欠陥検査方法の原理を示す説明図である。
【図３】この発明による対象物表面の欠陥検査方法の別の実施例を示す説明図である。
【図４】図３の対象物表面の欠陥検査方法におけるテーブルを示す説明図である。
【図５】同軸落射照明を示す説明図である。
【図６】斜光照明を示す説明図である。
【図７】従来の対象物表面の欠陥検査方法の１例を示す説明図である。
【図８】従来の対象物表面の欠陥検査方法の別の例を示す説明図である。
【符号の説明】
【００２８】
１  カラーカメラ
２  対象物
３  同軸落射照明用の照明装置
４  ハーフミラー
５  照明装置からの照射光
６  同軸落射照明の入射光
７  斜光照明用の照明装置
８  斜光照明の入射光
９  白黒カメラ
１０  欠陥部の濃淡値の二次元分布
１１  各種マークの濃淡値の二次元分布
１２  各種マーク以外の濃淡値の二次元分布
１３  同軸落射照明での各種マーク部以外の濃淡値の分布
１４  同軸落射照明での各種マーク部の濃淡値の分布
１５  同軸落射照明での欠陥部の濃淡値の分布
１６  斜光照明での各種マーク部の濃淡値の分布
１７  斜光照明での各種マーク部以外の濃淡値の分布
１８  斜光照明での欠陥部の濃淡値の分布
１９  濃淡値の２次元分布上の点
２０  カラー画像
２１  カラー画像２０の赤成分の画像
２２  カラー画像２０の緑成分の画像
２３  カラー画像２０の青成分の画像
２４  処理部
２５  第一の画像
２６  第二の画像
３０  画像メモリのアドレス信号
３１  画像メモリ
３２  画像メモリ
３３  画像２１の濃淡値
３４  画像２２の濃淡値
３５  テーブル
３６  テーブルの出力値
３７  カウンタ
３８  カウント値
３９  比較器
４０  部品
４１  表面の欠陥
【図１】
2008241408.tif 000003
【図２】
2008241408.tif 000004
【図３】
2008241408.tif 000005
【図４】
2008241408.tif 000006
【図５】
2008241408.tif 000007
【図６】
2008241408.tif 000008
【図７】
2008241408.tif 000009
【図８】
2008241408.tif 000010