(57)【要約】【課題】グレースケールの画像認識技術を用い、正規化相関法のＰＭを利用し、フラット表面をもつプリント基板、シート等の上での異物等の不良部を高精度かつ高速に検査できる画像認識による不良検査方法を提供する。【解決手段】画像認識による不良検査方法を実施する装置３１は撮像系１３とコンピュータ１４から構成される。入力検査画像に対する画像処理では、グレースケールに対する正規化相関法によるパターンマッチング法（ＰＭ）が用いられる。この画像処理で用いられるＰＭモデルとして、無地フラットパターンのテンプレート、当該テンプレートのメッシュ分割（１次元／２次元／両者併用）が用いられる。【選択図】      図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
グレースケールについてのパターンマッチング法を用いて無地またはテクスチャ模様のフラット表面を持つ被検物の上の不良部を検出することを特徴とする画像認識による不良検査方法。
【請求項２】
前記被検物に対して、輝度が一様な無地フラットパターンのテンプレートを用いて、前記無地フラットパターンとは異なる輝度分布を持つ任意形状の前記不良部を検出することを特徴とする請求項１記載の画像認識による不良検査方法。
【請求項３】
前記パターンマッチング法として正規化相関法を用い、前記不良部を検出することを特徴とする請求項２記載の画像認識による不良検査方法。
【請求項４】
前記正規化相関法を用いるとき、前記無地フラットパターンに適合した正規化相関式に強調係数を加えて成る式を用いてバックグラウンドに対する前記不良部のコントラストの振幅を増幅したことを特徴とする請求項３記載の画像認識による不良検査方法。
【請求項５】
前記無地フラットパターンに適合した正規化相関式に強調係数を加えて成る前記式は下記の式であることを特徴とする請求項４記載の画像認識による不良検査方法。
【数１】
2004177170.tif 000041
【請求項６】
前記の（１）式で分子／分母のテンプレート項ｆが相殺されるように｜ａ｜  ／｜ａ±ｋ（ｇ−＜ｇ＞）｜と数式変形し、正規化相関法における無地フラットパターンの特性条件を最大限利用することにより、前記被検物に対して、テンプレート画像を初期登録せずにテンプレートの幾何学的条件のみを用いて、前記無地フラットパターンとは異なる輝度分布を持つ任意形状の前記不良部を検出することを特徴とする請求項５記載の画像認識による不良検査方法。
【請求項７】
前記の（１）式で分子／分母のテンプレート項ｆが相殺されるように｜ａ｜  ／｜ａ±ｋ（ｇ−＜ｇ＞）｜と数式変形し、正規化相関法における無地フラットパターンの特性条件を最大限利用することにより、前記被検物に対して、テンプレート輝度レベルの数値の初期設定を行わずにテンプレートの幾何学的条件のみを用いて、前記無地フラットパターンとは異なる輝度分布を持つ任意形状の前記不良部を検出することを特徴とする請求項５記載の画像認識による不良検査方法。
【請求項８】
前記被検物に対して、無地フラットパターンの特性条件を利用することにより、テンプレート画像を初期登録せずにテンプレート輝度レベルの初期設定値を用いて、前記無地フラットパターンとは異なる輝度分布を持つ任意形状の前記不良部を検出することを特徴とする請求項５記載の画像認識による不良検査方法。
【請求項９】
前記被検物に対して、無地フラットパターンの特性条件を利用することにより、テンプレート画像を初期登録せずにテンプレート輝度レベルのデフォルト値を用いて、前記無地フラットパターンとは異なる輝度分布を持つ任意形状の前記不良部を検出することを特徴とする請求項５記載の画像認識による不良検査方法。
【請求項１０】
前記正規化相関法を用いるとき、ユーザの検査目的に合致したユーザ定義による関数式を正規化相関式に組み込んで用いることを特徴とする請求項３記載の画像認識による不良検査方法。
【請求項１１】
前記ユーザ定義による関数式を組み込んだ正規化相関式として、
【数２】
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を用い、凸状不良部だけ検出するときには前記（Ａ）式を用い、凹状または凸状の不良部を検出するときには前記（Ｂ）式を用いることを特徴とする請求項１０記載の画像認識による不良検査方法。
【請求項１２】
前記テンプレートを、２次元メッシュと１次元メッシュのうちの少なくともいずれか一方にメッシュ分割することを特徴とする請求項２記載の画像認識による不良検査方法。
【請求項１３】
前記メッシュのサイズを前記被検物の不良部のサイズに合わせて決めることを特徴とする請求項１２記載の画像認識による不良検査方法。
【請求項１４】
前記テンプレートの前記メッシュ分割を行い、分割メッシュ内で前記パターンマッチング法による計算と良否判定を行うことを特徴とする請求項１２記載の画像認識による不良検査方法。
【請求項１５】
前記テンプレートの前記メッシュ分割を行い、メッシュ配列からウィンドウを形成し、このウィンドウ内で前記パターンマッチング法による計算と良否判定を行うことを特徴とする請求項１２記載の画像認識による不良検査方法。
【請求項１６】
前記被検物に応じて、前記メッシュ分割に係るテンプレートだけでなく、メッシュ配列のウィンドウに係る別種のテンプレートを用意し、検査時に併用することを特徴とする請求項１２，１４，１５のいずれか１項に記載の画像認識による不良検査方法。
【請求項１７】
前記無地フラットパターンのテンプレートを検査範囲に固定し、正規化相関係数の計算を固定された前記テンプレートの面で行うことを特徴とする請求項２記載の画像認識による不良検査方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像認識による不良検査方法に関し、特に、正規化相関法を利用して、無地またはテクスチャ模様のフラット表面を有するプリント基板、シリコンウェハ、薄板鋼板、紙シート、フィルム等の被検物上における異物等を高精度かつ高速に検査できる画像認識による不良検査方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
プリント基板やシリコンウェハ等の基板には、外部の物理的あるいは化学的な要因により、加工プロセスそのものの不良とは異なる異物、ゴミ、傷、汚れ等の不良部が発生することがある。例えばプリント基板の場合、異物付着の例としては異部品、半田ボール、半田屑であり、ゴミ付着の例としては糸屑、金属片であり、傷の例としては切り傷、刺し傷であり、汚れ付着の例としては油、ペイント、変色である。このような不良検査にも、従来、画像認識技術に基づく２次元外観検査が多く用いられてきた。以下に、従来の画像認識技術に基づく２次元外観検査の例を説明する。
【０００３】
最初に差画像方式による２次元外観検査の例を説明する。差画像方式では、正常パターン画像（テンプレート画像）と不良画像（入力検査画像）を比較し、両者の画像の差分演算を行うことで差画像を得て、差画像の濃淡画像を２値化することで不良を検出する（例えば特許文献１および特許文献２）。
【０００４】
差画像で不良部のみを抽出するためには、両者の画像の明るさレベルが一致する必要がある。上記の各特許文献によれば、シリコンウェハ上の変色の判別に、暗視野照明系と明視野照明系を用いているが、それぞれ、正常パターン画像と不良画像の照明条件を一致させて差画像を取っている。そのために、暗視野照明系と明視野照明系のために２つの良品部テンプレート画像を事前に用意することが必要となる。
【０００５】
上記のごとく差画像方式によれば、検査対象（異物、ゴミ、傷、汚れ等の不良部分）によって照明条件を変更する場合、各照明条件のテンプレート画像を複数用意する必要がある。逆に、初期の照明条件のテンプレート画像が１つしかないとき、検査時に照明条件の変更ができないという問題を提起する。
【０００６】
なお差画像方式で画像差分演算は、「差画像＝不良画像（入力検査画像）−正常パターン画像（テンプレート）」として行われる。また暗視野／明視野照明系の照明条件一致は次式に基づいている。
【０００７】
【数３】
暗視野系差画像＝欠陥部の明視野画像−良品部の明視野画像
明視野系差画像＝欠陥部の暗視野画像−良品部の暗視野画像
【０００８】
入力検査画像とテンプレート画像の間で明るさレベルの差異が発生する場合の対策として、２つの画像間で明るさのレベル合わせを行う方法、あるいは、２値化閾値を補正する方法がある（例えば特許文献３）。しかし、入力検査画像の明るさムラや不良部の明るさがその明るさレベルに影響を与える場合、レベル合わせや閾値補正に誤差が発生し、不良検出に影響が出る。ここで明るさレベル差異は、「明るさレベル差異＝（入力検査画像−テンプレート画像）のレベル≠０」として求められる。
【０００９】
また、差画像方式では入力検査画像とテンプレート画像の間で位置合わせを行う。このとき、回路パターンのないようなエリアの検査が困難である。このため、ダミーパターンを設けることがあった。
【００１０】
次に、正規化相関法によるパターンマッチング法（以下「ＰＭ」と記す）の問題を説明する。正規化相関法によるＰＭは、２値化や重心法の検出に比べて、入力検査画像の明るさレベル変化／変動の影響を受けにくい。不良検出に正規化相関法によるＰＭを用いることができれば、上記の差画像方式のような明るさレベル変化／変動の問題を回避できる。しかし、一般に、正規化相関法によるＰＭは、認識マークや回路パターンのような特定形状を持つ定型パターンをテンプレートとするのであって、定型パターンのない無地フラットパターンをテンプレートとすることには不向きである。また正規化相関法によるＰＭは、定型パターンの検出能力が高いが、任意の形状またはサイズの不定形の不良部分を検出するには限界がある。  従来の正規化相関法の公式ではこれらの問題を解決できない。
【００１１】
以下で、正規化相関法の従来公式の問題を単純なサンプルケースで示す。ここでは輝度レベル＝｛０，１，２｝を用いているが、グレースケール＝０〜２５５の階調との間で、例えば、“０”＝５０、“１”＝１００、“２”＝１５０のように対応づけると理解し易い。
【００１２】
正規化相関法の従来公式を説明する。通常のＰＭでは、回路パターンのような定型パターンをテンプレートとして用い、次のような正規化相関係数の公式を用いていた。
【００１３】
【数４】
2004177170.tif 000003
【００１４】
（数４）での上記のテンプレート画像と入力検査画像について、実施形態の説明で使われる図８を参照すると、当該図８で１次元ＰＭにおけるテンプレートｆと入力検査画像ｇの例が示されている。図８で、（ａ）は（１×３）配列のメッシュ分割の場合のテンプレートｆと入力検査画像ｇを示し、（ｂ）は（１×ｎ）配列のメッシュ分割の場合のテンプレートｆと入力検査画像ｇを示している。
【００１５】
平均値差分によるＰＭの従来公式１によれば、テンプレートｆが無地フラットパターンのとき、いかなる入力検査画像ｇに対しても、常に正規化相関係数が、下記の式（数５）に示されるごとくＣｒ＝分子／分母＝０／０（不定）となって数値が求まらない問題があった。
【００１６】
【数５】
2004177170.tif 000004
【００１７】
また移動相関法によるＰＭの従来公式２によれば、テンプレートｆが無地フラットパターンのとき、下記の式（数６）のように、異物凸分布の入力検査画像ｇに対して正規化相関係数がＣｒ＝０．９４３＞０．９となる。上記の従来公式１のように、Ｃｒ＝分子／分母＝０（不定）とはならないが、良品同士の正規化相関係数Ｃｒ＝１の値に近く、不良検出の感度が必ずしも良くない。ここで、テンプレートｆおよび入力検査画像ｇの具体例については、図８（ａ）を参照して前述した通りである。また、正規化相関係数値Ｃｒ＝０．９４３と大小比較した上記の数値０．９は、不良検出感度を評価する目安としての指標値である。Ｃｒ＜０．９のとき不良検出感度がよいとし、Ｃｒ≧０．９のとき不良検出感度はよくないと考える。以降、不良検出感度を評価するケースでは、この指標値＝０．９を用いる
【００１８】
【数６】
2004177170.tif 000005
【００１９】
次に不良領域比率と不良検出感度について説明する。移動相関法によるＰＭの従来公式２の例で言えば、入力検査画像で不良部の占める割合が小さくなると、正規化相関係数が「Ｃｒ→１」となって不良が検出できなくなる。例えば、ｎ画素からなるフラットなテンプレートｆに対して入力検査画像ｇで１画素だけ異物が異なる値をとる場合、正規化相関係数はｎの関数式で与えられる。下記の（数７）に示されるように、ｎ＝３から始めてｎを大きくしていくと、正規化相関係数がＣｒ＝０．９４３から１に近づいていく。Ｃｒ＝１に近いほど正常との区別がつけにくくなるので、不良検出ができなくなる。従ってテンプレートのメッシュ分割を行うことにより、計算領域における不良部の割合を大きくし、不良検出の感度を高める必要がある。ここで、テンプレートｆおよび入力検査画像ｇの具体例については、図８（ｂ）を参照して前述した通りである。
【００２０】
【数７】
2004177170.tif 000006
【００２１】
次に特許文献４を参照して正規化相関法の適用事例を説明する。特許文献４に基づくモデル式の問題を解析する。当該特許文献４では、前述した正規化相関法の従来公式の問題と対比して考察すると、正規化相関演算工程において、ディジタル画像データから任意の数値を差し引いて、その差分ディジタル画像データに基づき正規化相関演算を行う方法を採用している点に特徴がある。それをモデル式として表現すると次の式（数８）のようになる。
【００２２】
【数８】
モデル式１：Ｃｒ＝＜（Ａ−ａ）・（Ｂ−ｂ）＞／｜Ａ−ａ｜｜Ｂ−ｂ｜
ここで、
Ａ：      テンプレート画像＝フラット（良品）
Ｂ：      入力検査画像
ａ，ｂ：  任意の定数
変域：    Ａ＞ａ，Ｂ＞ｂ（制約条件）
＜（Ａ−ａ）・（Ｂ−ｂ）＞：ベクトル（Ａ−ａ），（Ｂ−ｂ）の内積
｜Ａ−ａ｜，｜Ｂ−ｂ｜：ベクトル（Ａ−ａ），（Ｂ−ｂ）の絶対値
【００２３】
上記の（数８）において、フラット（良品）のテンプレート画像Ａに対して、入力検査画像Ｂもフラット（良品）であると仮定し、制約条件（Ｂ＞ｂ）が満たされないときの正規化相関係数への影響を見てみよう。
上記のモデル式１（数８）によれば、下記の（数９）に示す通り、入力検査画像Ｂが変域の制約条件下（Ｂ＞ｂ）でフラット（良品）のとき、正規化相関係数はＣｒ＝１となり、良品の判定となるので、正常な判定結果が得られる。しかし、入力検査画像Ｂがフラット（良品）であっても、Ｂの変域が制約条件外でＢ＜ｂの場合、正規化相関係数はＣｒ＝−１（異常値）となり、不良品の誤判定をしてしまう（虚報）。また、入力検査画像Ｂがフラット（良品）で、Ｂの変域が制約条件外でＢ＝ｂの場合、正規化相関係数は、Ｃｒ＝０／０（不定）となり、良品を不良品とみなす誤判定（虚報）をしてしまう。従って入力検査画像Ｂの変域の制約条件Ｂ＞ｂは絶対条件であり、Ｂ＞ｂ以外の値ををとることはできない。
【００２４】
【数９】
2004177170.tif 000007
【００２５】
上記モデル式１（数８）によれば、上記の（数９）に示す通り、入力画像Ｂの変域について  Ｂ＞ｂという絶対的制約条件がつくので、入力検査画像Ｂの変化域／変動幅が制約されて、明るさレベルの変化／変動に強いという正規化相関法本来の特性が損なわれてしまう。照明条件変更だけでなく、特許文献４の中で述べられている、シート状被検物のうねり、照明シェーディング、反射率の変化等の明るさの変化に対応するのが難しくなる。
【００２６】
次に特許文献４に示されるモデル式に対応する本願の（数８）を評価する。シート状物体表面の欠陥検査を行うのに、ＣＣＤラインセンサで得られた良品部の画像データと任意の時間経過した時点の画像データの正規化相関演算を行い、一致度（正規化相関係数値）から欠陥判定を行う方法を採用している。特許文献４中の図１３のデータは良品部の画像データＡと任意の時間経過した時点の画像データＢである。その画像データＡ，Ｂの分割領域（７画素分）を抜粋し、画像データＢには４番目（ｎ３）の画素に不良スポットＢ４＝１６０を挿入して、不良部の画像データＢ’を作る。
【００２７】
【数１０】
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【００２８】
良品部データＡと不良部データＢ’  に特許文献４のモデル式に対応する本願の（数８）を適用し、ｂの設定値を変えたとき、不良検出の正規化相関係数Ｃｒの値の変化、すなわち不良検出感度の傾向を下記の式（数１１）に示す。先ず、ディジタル画像データから差し引く任意の数値をａ＝１００（固定），  ｂ＝０とすると、不良検出の正規化相関係数がＣｒ＝０．９６６≒１となり（良品同士の正規化相関係数Ｃｒ＝０．９９９≒１と同レベル）、不良部の検出感度が極めて悪く、不良検出ができない。これより、さらに、ｂ→１３０と入力画像データの輝度レベル＜Ａ＞＝＜Ｂ＞＝１２９．３に近づけていくと、Ｂ≦１１０ではＣｒ＞０．９であるが、ｂ＝１２０でＣｒ＝０．７７４＜０．９、ｂ＝１３０でＣｒ＝０．２９６≪０．９となって不良検出感度が著しく向上するように見える。しかし、前述の画像データＢの変域の制約条件によりｂ＝１２０のときは、入力画像データはＢ＞ｂ＝１２０の変域しか取り得ない。つまり、画像データＢ（Ｂ≒１３０）は制約条件（Ｂ＞ｂ＝１２０）の制約を受けて、画像データＢの許容される変動幅は僅かにΔＢ＝Ｂ−ｂ≒１３０−１２０＝１０しかない。ｂ＝１３０と設定するに至っては、Ｂ≒１３０であるので、Ｂ＞ｂ＝１３０の制約条件を破り、正規化相関係数Ｃｒが異常値をとってしまう。従って、検出感度を上げるために任意の値ｂを調整しても、画像データＢが変域の制約（Ｂ＞ｂ）を受けて、画像データＢの明るさレベルの変化／変動に対応できなくなる問題が起こる。
【００２９】
【数１１】
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【００３０】
次に、任意の数値ｂの設定により、画像データＢの変域が制約条件（Ｂ＞ｂ）を破るとき、良品部データＡ，Ｂ間の正規化相関係数Ｃｒに与える影響を見る。上記の任意の数値ｂ＝１３０のとき、検出感度はよかったが、画像データ（Ｂ≒１３０）は変域の制約条件Ｂ＞ｂ＝１３０を満たさない。このとき、下記の式（数１２）に示すごとく、良品同士の正規化相関係数がＣｒ＝−０．４８６＜０（異常値）となった。本来、良品同士の正規化相関係数はＣｒ＝１となるべきものでなので、これは明らかに正常を不良とみなす異常値である（虚報）。さらに、ｂ＝１４０とすると、画像データＢ（Ｂ≒１３０）は変域の制約条件Ｂ＞ｂ＝１４０から大きく外れるので、良品同士の正規化相関係数がＣｒ＝−０．９９２≒−１（異常値）となり、（数９）の（２）式で示したように、Ｂの変域が制約条件から外れる場合の正規化相関係数の理論値Ｃｒ＝−１（異常値）を実証する結果となった。このように、画像データＢの変域が、制約条件Ｂ＞ｂから外れると、良品同士の正規化相関係数が異常値をとり、誤判定（虚報）を起こす。制約条件Ｂ＞ｂは絶対条件であってこれから外れることはできない。
【００３１】
【数１２】
2004177170.tif 000010
【００３２】
【特許文献１】
特開平１０−１８５５３５号公報
【特許文献２】
特開平８−６８６１８号公報
【特許文献３】
特開平９−２６４７２８号公報
【特許文献４】
特開２００１−７６１４８号公報
【００３３】
【発明が解決しようとする課題】
以上の従来の問題点を踏まえ、グレースケールの画像認識技術を用いた２次元検査装置において、プリント基板、シリコンウェハ等の無地あるいはテクスチャ模様のフラット（平坦）表面を持つ素材または素地のごとき被検物上の異物、ゴミ、傷、汚れ等の不良部を高速かつ高精度に検出できることが望まれる。
【００３４】
また検査装置で取り込んだプリント基板、シリコンウェハ等の入力検査画像において、周辺の一様な輝度を持つバックグラウンド（ＢＧ）とは異なる輝度分布を持つ面状、線状、点状等の任意形状または任意サイズの不定形の不良部を検出できることが望まれる。
【００３５】
さらに照明条件変更、撮像条件変更、照明変動、被検物反射光変動、照明ムラ、反射ムラ等の明るさレベル変化／変動の影響を受けずに不良部を検出でき、また周辺ＢＧに対して不良部が低コントラストである場合でも、高感度の不良検出を行えることが望まれる。
【００３６】
本発明の目的は、上記の各要望を達成することにあり、グレースケールの画像認識技術を用いた２次元検査装置で、正規化相関法のＰＭを利用して不良部を検出するもので、フラットな表面をもつプリント基板、シリコンウェハ、薄板鋼板、紙シート、フィルム等の上における異物、ゴミ、傷、汚れ等の不良部を高精度かつ高速に検査できる画像認識による不良検査方法を提供することにある。
【００３７】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る画像認識による不良検査方法は、上記の目的を達成するために、以下の通り構成される。
【００３８】
第１の不良検査方法（請求項１に対応）は、グレースケールについてのパターンマッチング法を用いて無地またはテクスチャ模様のフラット表面を持つ被検物の上の不良部を検出する方法である。
【００３９】
第２の不良検査方法（請求項２に対応）は、上記の方法において、好ましくは、被検物に対して、輝度が一様な無地フラットパターンのテンプレートを用いて、当該無地フラットパターンとは異なる輝度分布を持つ任意形状の不良部を検出する方法である。
【００４０】
第３の不良検査方法（請求項３に対応）は、上記の方法において、好ましくは、上記パターンマッチング法として正規化相関法を用い、これにより、不良部を検出することで特徴づけられる。当該正規化相関法は、検査時の照明条件変更や撮像条件変更等による輝度レベル変化の影響、あるいは、照明の変動、被検物反射光の変動、照明ムラ、反射ムラのごとき輝度レベル変動の影響を受けない、あるいは影響を受けにくい正規化相関法であることが好ましい。さらに、上記の不良検査方法において、撮像条件変更の例としては、カメラ絞り、倍率、フィルタリング等を挙げることができ、また照明条件変更の例としては、照明角度、明るさ等を挙げることができる。
【００４１】
第４の不良検査方法（請求項４に対応）は、上記の方法において、好ましくは、上記の正規化相関法を用いるとき、無地フラットパターンに適合した正規化相関式に強調係数を加えて成る式を用いてバックグラウンドに対する不良部のコントラストの振幅を増幅したことで特徴づけられる。
【００４２】
第５の不良検査方法（請求項５に対応）は、上記の方法において、好ましくは、上記の正規化相関法を用いるとき、無地フラットパターンに適合した正規化相関式に強調係数を加えて成る式、すなわち実質的に（数１３）で表される式（後述の実施形態で示される）に基づき、バックグラウンドに対する不良部のコントラストの振幅を増幅したことで特徴づけられる。
【００４３】
第６の不良検査方法（請求項６に対応）は、上記の方法において、好ましくは、前記の（数１３）の式で分子／分母のテンプレート項ｆが相殺されるように｜ａ｜  ／｜ａ±ｋ（ｇ−＜ｇ＞）｜と数式変形し、正規化相関法における無地フラットパターンの特性条件を最大限利用することにより、被検物に対して、テンプレート画像を初期登録せずにテンプレートの幾何学的条件のみを用いて、無地フラットパターンとは異なる輝度分布を持つ任意形状の不良部を検出することで特徴づけられる。
【００４４】
第７の不良検査方法（請求項７に対応）は、上記の方法において、好ましくは、前記の（数１３）の式で分子／分母のテンプレート項ｆが相殺されるように｜ａ｜  ／｜ａ±ｋ（ｇ−＜ｇ＞）｜と数式変形し、正規化相関法における無地フラットパターンの特性条件を最大限利用することにより、被検物に対して、テンプレート輝度レベルの数値の初期設定を行わずにテンプレートの幾何学的条件のみを用いて、無地フラットパターンとは異なる輝度分布を持つ任意形状の不良部を検出することで特徴づけられる。
【００４５】
第８の不良検査方法（請求項８に対応）は、上記の方法において、好ましくは、上記被検物に対して、無地フラットパターンの特性条件を利用することにより、テンプレート画像を初期登録せずにテンプレート輝度レベルの初期設定値を用いて、無地フラットパターンとは異なる輝度分布を持つ任意形状の不良部を検出することで特徴づけられる。
【００４６】
第９の不良検査方法（請求項９に対応）は、上記の方法において、好ましくは、上記被検物に対して、無地フラットパターンの特性条件を利用することにより、テンプレート画像を初期登録せずにテンプレート輝度レベルのデフォルト値を用いて、無地フラットパターンとは異なる輝度分布を持つ任意形状の不良部を検出することで特徴づけられる。
【００４７】
第１０の不良検査方法（請求項１０に対応）は、上記の方法において、好ましくは、正規化相関法を用いるとき、ユーザの検査目的に合致したユーザ定義による関数式を正規化相関式に組み込んで用いる方法である。
【００４８】
第１１の不良検査方法（請求項１１に対応）は、上記の方法において、好ましくは、ユーザ定義による正規化相関式として（数１５：後述の実施形態で示される）で表される式を用い、凸状不良部だけ検出するときには（数１５）中の（Ａ）式を用い、凹状または凸状の不良部を検出するときには（数１５）中の（Ｂ）式を用いる方法である。
【００４９】
第１２の不良検査方法（請求項１２に対応）は、上記の方法において、好ましくは、テンプレートを、例えば格子状の２次元メッシュ（面素）と１次元メッシュ（線素）のうちの少なくともいずれか一方にメッシュ分割する方法である。
【００５０】
第１３の不良検査方法（請求項１３に対応）は、上記の方法において、好ましくは、メッシュのサイズを被検物の不良部のサイズに合わせて決めるようにした方法である。
【００５１】
第１４の不良検査方法（請求項１４に対応）は、上記の方法において、好ましくは、テンプレートのメッシュ分割を行い、分割メッシュ内でパターンマッチング法による計算と良否判定を行う方法である。
【００５２】
第１５の不良検査方法（請求項１５に対応）は、上記の方法において、好ましくは、テンプレートのメッシュ分割を行い、メッシュ配列からウィンドウを形成し、このウィンドウ内でパターンマッチング法による計算と良否判定を行うことで特徴づけられる。
【００５３】
第１６の不良検査方法（請求項１６に対応）は、上記の方法において、好ましくは、被検物に応じて、メッシュ分割に係るテンプレートだけでなく、メッシュ配列のウィンドウに係る別種のテンプレートを用意し、検査時に併用する方法である。
【００５４】
第１７の不良検査方法（請求項１７に対応）は、上記の方法において、好ましくは、無地フラットパターンのテンプレートを検査範囲に固定し、正規化相関係数の計算を固定されたテンプレートの面で行うことで特徴づけられる。これにより、正規化相関係数の計算を行うとき、テンプレートのスキャン移動とそれに伴う膨大な反復計算の処理を行わないで済む。
【００５５】
【発明の実施の形態】
以下に、本発明の好適な実施形態を添付図面に基づいて説明する。
【００５６】
図１は本発明に係る不良検査方法を実施する装置の構成を概略的に示す。１１は被検物である。被検物１１は基板状またはシート状の形態を有するものである。被検物１１の例としては、プリント基板（例えば生基板の無地部分）、シリコンウェハ（例えば鏡面ウェハ）、ＬＣＤ液晶ガラス、ＴＦＴ液晶表示装置、磁気ディスク基板、薄板鋼板、紙シート、フィルム等の無地あるいはテクスチャ（ｔｅｘｔｕｒｅ）模様のフラット（平坦）な表面を持つ部材である。例えば水平な姿勢で配置された被検物１１の上面に対して照明装置１２によって照明光が照射される。照明装置１２による照明と被検物１１の反射率が被検物１１の反射光の明るさを決める。被検物１１の所要の領域を撮像装置１３で撮影し、被検物１１の上面の画像データを得る。撮像装置１３としては例えばＣＣＤカメラが使用される。
【００５７】
撮像装置１３で得られた画像データはコンピュータ（ＰＣ等）１４に伝送される。コンピュータ１４はＣＰＵ１５とメモリ（画像メモリを含む）１６とハードディスク１７と表示装置１８と入力装置１９とから構成される。撮像装置１３の撮像で得られた被検物１１の検査面に係る画像データはメモリ１６を経由してハードディスク１７に保存される。ハードディスク１７は、撮像データ等のデータと共に、本発明に係る不良検査方法を実施するための検査処理プログラム２１および当該検査処理プログラム２１の実行の上で必要なデータ（画像に係るデータ、数値データ等）２２を記憶している。
【００５８】
上記コンピュータ１４において、ＣＰＵ１５で検査処理プログラム２１を読み込むことにより、不良検査装置を構成する各種の機能部を実現される。この不良検査装置の各機能部により、撮像装置１３から与えられる被検物１１の検査面に係る画像データに対して後述する所定の処理を行い、被検物１１の検査面上の欠陥不良を検出する不良検査が行われる。
【００５９】
上記不良検査装置に従えば、プリント基板やシリコンウェハ等の上記基板状またはシート状の被検物１１の素材や素地上の異物、ゴミ、傷、汚れ等の不良部が高精度かつ高速に検査される。
【００６０】
次に、図２〜図４を参照して、本実施形態に係る不良検査装置の機能部と不良検査方法を説明する。図２は不良検査装置を構成する各種の機能部と各機能部に基づく処理の順序を示し、図３は不良検査方法における初期設定処理（ティーチング処理）を示し、図４は不良検査方法に係る検査処理を示す。
【００６１】
図２においてブロック３１はＣＰＵ１５による演算処理機能と検査処理プログラム２１等とに基づいて実現される不良検査装置を示す。ここで、図２〜図４ではプログラム２１で用いる数式として簡単化された（数１４）を想定して説明しているが、処理ブロック構成や処理フローは、基本式である（数１３）や展開式である（数１５）についても共通である。
【００６２】
撮像装置１３で得られた被検物の画像信号はＡ／Ｄ変換部３２で画像データに変換され、不良検査装置のブロック３１に伝送される。不良検査装置のブロック３１は初期設定部３３と検査実行部３４から構成される。初期設定部３３では、入力装置１９から後述される各種データが与えられ、図３に示した初期設定処理が行われる。検査作業者の指定操作により入力装置１９を通して入力されかつ初期設定部３３に与えられるデータとしては、メッシュ分割に係るデータ、ウィンドウ指定に係るデータ、基準レベル（ａ）に係るデータ、強調係数（ｋ）のデータ、閾値（τ）のデータである。検査実行部３４では、Ａ／Ｄ変換部３２から上記画像データが入力され、かつ初期設定部３３から上記の各種データが提供ルート３３ａ，３３ｂ，３３ｃ，３３ｄ，３３ｅにより対応する各部に与えられる。検査実行部３３は、これらのデータを用いて図４に示した検査処理を行う。
【００６３】
上記初期設定部３３による初期設定処理（事前処理）は図３を参照して説明され、上記検査実行部３４による検査処理は図４を参照して説明される。
【００６４】
図３に示す初期設定処理において、最初にテンプレートが生成される（ステップＳ１１）。このテンプレートの生成ステップでは、検査作業者によって、入力装置１９を介して、テンプレートの縦横サイズと中心座標値が指定され、輝度が設定される（一定値のデフォルト指定可）。生成されたテンプレートは検査領域または検査枠に合わせて貼り付けられる。
【００６５】
被検物１１における検査個所は例えば基板上の無地フラットな表面領域であり、テンプレートも無地フラットパターンである。従って、両者の位置合わせを行う必要はなく、基板上の検査枠にテンプレートを貼り付けるだけでよい。また、テンプレートは幾何学的平面形状の無地フラットパターンであることから、テンプレートとして良品の生画像を登録する必要はなく、検査画像に近い輝度を指定すればよい。また本実施形態による不良検査方法として用いる正規化相関法は、輝度レベルの変化／変動の影響を受けにくいので、輝度のデフォルト値をそのまま使ってもよい。さらに、後述するように、テンプレートの無地フラットの特性条件により、正規化相関係数の分子／分母からテンプレート項を相殺できるので、テンプレートの輝度レベルの設定そのものを行わなくとも構わない。
【００６６】
次に、テンプレートに対してメッシュ分割が行われる（ステップＳ１２）。メッシュ分割のステップでは、検査作業者によって１次元メッシュ、２次元メッシュ、両者併用のいずれかが指定される。その後、同様に検査作業者により、ＸＹ方向のメッシュサイズ（ＸＹ方向の分割数）が指定され（ステップＳ１３）、さらにウィンドウ（ＸＹ方向のメッシュ数）が指定される（ステップＳ１５）。ＸＹ方向のメッシュサイズが指定されると、表示装置１８にテンプレートのメッシュ分割の表示が行われ（ステップＳ１４）、検査作業者はこの表示を見てウィンドウを指定する。ウィンドウを指定すると、表示装置１８にウィンドウが表示される（ステップＳ１６）。
【００６７】
図５は、１次元メッシュ分割（ａ）と２次元メッシュ分割（ｂ）の例を示している。図５の１次元メッシュ分割（ａ）では、図中横方向にメッシュ分割が行われている状態が示される。図中の各種のモデル形態（円形状、直線状、矩形状）の異物（不良部）５１，５２，５３に対して１次元メッシュ分割が行われている。この１次元メッシュ分割の上で異物検出のためのＰＭが行われる。図５の２次元メッシュ分割（ｂ）では、図中縦方向および横方向にメッシュ分割が行われている状態が示される。図中の各種の形態（円形状、直線状、矩形状、点状）の異物５１，５２，５３，５４に対して２次元メッシュ分割が行われている。この２次元メッシュ分割の上で異物検出のためのＰＭが行われる。不良のサイズに合せてメッシュのサイズを調整すると、検出能力が高くなる。図５では格子状のメッシュ分割を示したが、これに限定されない。メッシュ分割は任意の形状で行うことができる。
【００６８】
図６はウィンドウの一例を示す。このウィンドウ６１は、生成された矩形のテンプレート６２において２次元のメッシュ６３で分割を行ったものにおいて、メッシュ６３を基準単位にして例えば（３×３）のサイズで指定されたウィンドウである。テンプレート６２で示された点々６４は画素を示している。この図によって、テンプレート６２＞ウィンドウ６１＞分割メッシュ６３＞画素６４の階層構造が示される。
【００６９】
前述したメッシュ分割によって検出の感度を向上することができる。正規化相関法によるパターンマッチング法（ＰＭ）では、入力検査画像の中に占める不良部（正常パターンと不一致の部分）の割合が小さいと、正規化相関係数（Ｃｒ）の値はＣｒ→１となり、不良品を良品とみなす誤判定（見逃し）をおかす。不良検出を誤判定なしに行うためには、正規化相関法による計算を行うに当たり、計算領域における不良部の割合を大きくする必要がある。そのため、被検物１１上の検査対象である不良部のサイズに合わせてメッシュサイズを決めてテンプレート６２をメッシュ分割する。
【００７０】
また不良部の位置を検出するためにメッシュ分割が行われる。テンプレート領域の中で、正規化相関法によるＰＭで不良部を検出したとき、不良部の位置を特定する必要がある。しかし、正規化相関法によるＰＭによれば、テンプレート領域に対して正規化相関係数の値がＣｒ＜閾値となって、テンプレートと入力検査画像が不一致であるという情報が与えられるだけで、不良部の位置は不明である。そこで、どの位置で不良部が発生してＣｒ＜閾値となったのかを特定するために、テンプレート領域をメッシュ分割し、メッシュごとに正規化相関係数値を求めることにすれば、不良発生の分割メッシュの位置座標がわかるので、不良部の位置検出が可能となる。
【００７１】
メッシュ分割の際には、前述のごとく１次元メッシュ、２次元メッシュの選択を行う。両者の併用も可能である。メッシュサイズは被検物の不良部のサイズ（大きさ）に合わせてを決め、テンプレートをメッシュ分割する。特に線状や点状等の不良部を検出するときに、線幅、ドット径に基づいてメッシュサイズを決める必要がある。
【００７２】
また比較的大きい面状の不良部を検出する場合には、分割メッシュ６３の配列から前述したごとくウィンドウ６１を構成し、ウィンドウ６１内で正規化相関法によるＰＭの計算を行うことにより、不良部の検出が可能である。メッシュ分割（ステップＳ１３）やウィンドウ構成（ステップＳ１５）により、面状、線状、点状等の任意の形状または任意のサイズの不定形の不良部が検出できる。さらに検査対象の不良の形状／サイズに応じて、メッシュ分割のテンプレートだけでなく、メッシュ配列のウィンドウの何種類かのテンプレートを用意して検査時に併用することも可能である。
【００７３】
以上によって、入力された検査画像に対する階層構造として、前述のごとくテンプレート６２＞ウィンドウ６１＞分割メッシュ６３＞画素６４という階層構造が形成される。
【００７４】
初期設定部３３による初期設定処理では、さらに、検査作業者による指定操作に基づき、入力検査画像の基準レベルａの指定（ステップＳ１７）、強調係数ｋの指定（ステップＳ１８）、閾値τの指定（ステップＳ１９）が行われる。これらの指定値は、本発明で採用された正規化相関法に係るモデル式で用いられる。
【００７５】
次に検査実行部３４による検査処理を説明する。この検査処理では、撮像装置１３で得られた被検物１１に係る入力検査画像の取り込み、所定の演算（内積を絶対値の積で割る演算）を行って正規化相関演算部４６で正規化相関係数（Ｃｒ）の値を算出する。このＣｒは、テンプレートの分割メッシュまたはウィンドウ内での値として本発明に係るモデル式に基づいて計算される。良否判定部４７では被検物１１の良否判定が行われる。この良否判定は各分割メッシュまたはウィンドウ内で行われ、Ｃｒ≧閾値τ→正常、Ｃｒ＜閾値τ→不良、であると判定される。不良の分類は不良判定の分割メッシュの位置関係で行われ、面状不良、線状不良、点状不良等として分類される。
【００７６】
本発明に係る正規化相関法に基づく新しいモデル式は次の通りである。
【００７７】
本発明に係る不良検査方法では、無地フラットパターンという「形状パターンのないパターン」をテンプレートとするので、従来の通常の正規化相関式を用いることはできない。そこで、無地フラットパターンに適合する、従来とは異なった正規化相関係数の新しいモデル式（数１３）が提案される。
【００７８】
下記のモデル式（数１３）は、入力検査画像で、周辺部と不良のコントラスト、すなわち、バックグラウンド（ＢＧ）に対するフォアグラウンド（ＦＧ）の不良の輝度差（ＦＧ−ＢＧ）が小さい場合に、前述の強調係数ｋを用いて検出感度を向上させることにより、高感度の不良検出を行う。
【００７９】
すなわち、平均値レベル＜ｇ＞を中心とした不良の輝度分布（ｇ−＜ｇ＞）に強調係数をかけて振幅を増幅させ、さらにフラットな基準レベルａで下駄を履かせた輝度分布ａ＋ｋ（ｇ−＜ｇ＞）と、テンプレートのフラットな輝度分布ｆとの間で正規化相関係数を求めることで、テンプレートと不良の輝度分布との一致度／不一致度を算定し、不良を感度よく検出する。
【００８０】
基準レベルａは、振幅に強調係数ｋを作用させるのに不可欠である。もし基準レベルａがなければ、正規化相関式の分子／分母のｋが相殺されるので、振幅にｋは作用せず振幅増幅は果たし得ない。この係数ｋと定数ａがあってはじめて、従来の正規化相関法でなし得なかった不良検出感度の制御が可能となる。この点で、モデル式（数１３）は、非可制御性の従来の正規化相関法のモデル式を可制御にし、後述されるように不良検出感度を制御できるようにした点が従来と大きく異なる。また本発明のモデル式は、特許文献４に示されたモデル式に対応する本願の（数８）に見られるような入力検査画像データの変域に対する制約は全くない。
【００８１】
【数１３】
2004177170.tif 000011
【００８２】
上記の正規化相関係数Ｃｒを得るための、図２に示す検査実行部３４の構成、および図４に示す検査処理ステップを説明する。入力検査画像（ｇ）４１はメモリ（画像メモリ）１６に入力される（ステップＳ２１）。メモリ１６に記憶された入力検査画像（ｇ）４１に対しては、提供ルート３３ａに示されるごとく前述したメッシュ分割が適用される。次段の平均値演算部４２では、入力検査画像ｇの平均値＜ｇ＞が演算される（ステップＳ２２）。差画像演算部４３では、入力検査画像ｇと入力検査画像の平均値＜ｇ＞との差（ｇ−＜ｇ＞）が算出される（ステップＳ２３）。次段の振幅増幅部４４では、差（ｇー＜ｇ＞  ）に提供ルート３３ｂを介して与えられる強調係数ｋが乗算される（ステップＳ２４）。基準レベル設定部４５では、振幅増幅部４４で得られた値に対して、提供ルート３３ｃで与えられる基準レベルａが加算される（ステップＳ２５）。正規化相関演算部４６では、後述の計算式（数１４）で与えられる正規化相関係数Ｃｒの値が計算される（ステップＳ２６）。このとき、提供ルート３３ｄを介して基準レベルａの絶対値が与えられる。良否判定部４７では、算出されたＣｒと閾値τが比較され（ステップＳ２７）、良否判定および不良検出が行われる（ステップＳ２８）。なお、前述の計算式（数１３）や後述の計算式（数１５）の計算もこのステップＳ２６の場所で行われる。
【００８３】
強調係数ｋ、基準レベルａの設定：
検査対象の不良は、異物、ゴミ、傷、汚れ等の種々の不良があり、形状／サイズ／輝度分布等の属性性状はまちまちである。これらの各種不良に対して強調係数ｋで検出感度をコントロールできるので、不良に合わせた高感度検出が可能となる。
基準レベルａは入力検査画像レベル＜ｇ＞  よりも比較的小さい値を設定しておけば、最初から不良検出感度が高くなるので、強調係数ｋの調整が容易になる。また強調係数ｋの値は、初期設定処理の段階で、実際の検出対象の不良に対して不良検出実験を行い経験則的に決めればよい。基準レベルａ、強調係数ｋの値は、ａ＞０、ｋ≧１であれば、任意の値を設定してもよい。
【００８４】
テンプレートｆの設定：
テンプレートが無地フラットパターンの場合、テンプレートｆの画素値が一定値をとる。この特性条件により、正規化相関係数の演算式の分子／分母でｆの項を相殺できるので、さらに下記に示す簡単な式（数１４）を使うことができる。テンプレート画像の初期登録のみならず、テンプレートの輝度レベルの数値の初期設定そのものも不要となる。これは、正規化相関法が明るさレベル変化に影響を受けないという基本的性質とテンプレートが幾何学的平面形状の無地フラットパターンであるという特性条件とから来るものであり、テンプレートの輝度の設定を必ずしも必要としない点で、定型パターンをテンプレートとする従来の正規化相関法ＰＭとは異なった特徴を有する。また数式の見かけ上はテンプレート項ｆが消去されているが、テンプレートの幾何学的条件（縦横サイズ、中心座標、メッシュ分割、ウィンドウ分割）は存在しており、ＰＭであることに変わりはない。
【００８５】
【数１４】
2004177170.tif 000012
【００８６】
ただし、分子／分母でｆ項を相殺する前の元式（数１３）を使えば、式中のテンプレートｆは、テクスチャ模様のようなテンプレート画像データを使用することも可能である。また、シミュレーション的に一定あるいは任意の数値を設定したりすることもできる。
【００８７】
メッシュ分割／ウィンドウ：
テンプレートに対して１次元メッシュ、２次元メッシュのメッシュ分割を行う。ここで、検査対象の不良の形状／サイズ（線幅、ドット径等）に応じて、ＸＹ方向のメッシュサイズ（ＸＹ方向の分割数）を指定する。さらに、検査対象の不良の形状／サイズ（面積、線長等）に応じて、いくつかのメッシュからなるメッシュ配列を基にしてウィンドウを構成することができる。またメッシュ分割のテンプレートだけではなく、何種類かのウィンドウのテンプレートを用意して検査時に併用することにより、各種不良に対応する検査をまとめて行うことが可能であり、検査の効率を図ることができる。
【００８８】
良否判定：
正規化相関係数（Ｃｒ）の計算は分割メッシュまたはウインドウ内で行われる。良否判定は、分割メッシュまたはウィンドウごとに、初期に設定した閾値τと正規化相関係数値Ｃｒとを比較して、Ｃｒ≧τならば正常、Ｃｒ＜τならば不良、と判定する。不良判定された分割メッシュ数≧１であれば、その検査個所は不良と判定する。
【００８９】
ユーザ定義関数：
またユーザの検査目的に合わせて正規化相関式のユーザ定義関数を定めることができる。特に、輝度分布が凹状の不良を感度よく検出したい、あるいは、凸状の不良だけ検出したい、といったユーザの検査目的に合わせて、次のような例のユーザ定義の正規化相関式を用いることにより、不良検出を行うことができる。下記の例において、関数ｓｂ（ｇ−＜ｇ＞）は特に凹状不良を感度よく検出するが、凸状不良も検出できる。関数ｓｔ（ｇ−＜ｇ＞）は凸状不良だけ検出し、凹状不良の検出には向いていない。
【００９０】
【数１５】
2004177170.tif 000013
【００９１】
数値計算：
通常の正規化相関法の計算では、検査枠内（サーチ領域内）でテンプレートを１画素ずつスキャン移動させて膨大な回数の正規化相関係数式の反復計算を行い、パターンの位置検出を行う。これに対して、本発明による方式では、テンプレートを検査枠に位置固定して正規化相関係数の値を計算して良否判定するので、テンプレートのスキャン移動とそれに伴う膨大な反復計算がなく、正規化相関係数値の計算は、固定テンプレート面の計算だけで済み、効率的かつ高速に計算できる。
【００９２】
【数１６】
2004177170.tif 000014
【００９３】
不良分類：
（１）点状不良：  図５の部分５４
不良判定した分割メッシュが孤立していて隣接関係がない場合、点状不良に分類する。不良判定のメッシュ数をカウントすることにより、点状不良の個数が求まる。
（２）線状不良：  図５の部分５２
不良判定した分割メッシュが隣接関係にあり、メッシュ・ストリングの始点と終点が一致しない場合、線状不良に分類する。不良判定のメッシュ数をカウントすることにより、線状不良の線長が求まる。また、メッシュ・ストリングの重心を求めることにより不良の位置座標が求まる。
（３）面状不良：  図５の部分５１，５３
不良判定した分割メッシュが隣接関係にあり、メッシュ・ストリングの始点と終点が一致して閉ループをなす場合、面状不良に分類する。閉ループ内の面積を求めることにより不良部のサイズが測定できる。また閉ループ内面積の重心を求めることにより不良の位置座標が求まる。
【００９４】
以上の方式に基づく本発明に係る不良検査方法は、被検物１１の検査対象表面が回路パターンや加工パターンを持ち、回路パターンや加工パターンのテンプレートをメッシュ分割したときに、分割メッシュまたはウィンドウで、無地フラットのメッシュ、ウィンドウの部分が発生する場合等に適用可能である。
【００９５】
【実施例】
次に、前述したモデル式（数１３）を用いて、１次元および／または２次元の分割メッシュにおける不良部を有する場合の正規化相関法のパターンマッチング法（ＰＭ）に係る実施例を説明する。これらの実施例での基準レベルａは、下記の（数１７）に示すごとくテンプレートのレベルに等しいものと仮定してａ＝ｆとする。
【００９６】
【数１７】
2004177170.tif 000015
【００９７】
なお以下の計算では単純化のために、輝度レベル＝｛−１，０，１，２，３｝としたが、グレースケール＝０〜２５５階調と次のように対応づけると理解し易い。
【００９８】
【数１８】
“−１”＝０、“０”＝５０、“１”＝１００、“２”＝１５０、
“３”＝２００、“４”＝２５０
【００９９】
まず１次元の場合の正規化相関法（ＰＭ）を説明する。
【０１００】
テンプレートを１次元メッシュ分割し、（１×３）配列の分割メッシュからなる１次元ウィンドウで１次元ＰＭを行う。強調係数はｋ＝３とする。１次元メッシュ分割の１次元ＰＭによって、１次元メッシュ（線素）上で面状、線状、点状の輝度分布の断面を捉えて、任意形状／任意サイズの不良を感度よく検出する。
【０１０１】
図７において、上記１次元ＰＭに関して前述のモデル式（数１３）で示した強調係数モデル式での無地フラットパターン、入力検査画像（凸）、入力検査画像（凸、強調係数あり）の例を示す。図７の（ａ）では、無地フラットパターンｆ＝（１，１，１）の例がイメージ的に示される。図７の（ｂ）では、強調係数がない場合の入力検査画像ｇ（原画像）がイメージ的に示される。図７の（ｃ）では、強調係数の作用がある場合の入力検査画像がイメージ的に示される。図７（ｂ）の強調係数のない原画像の不良輝度分布に比べて、図７（ｃ）の強調係数が作用した不良輝度分布は、強調係数によってその振幅が増幅していることが分かる。
【０１０２】
また図８に１次元ＰＭにおけるテンプレートｆと入力検査画像ｇの例が示される。図８の（ａ）は（１×３）配列のメッシュ分割の場合を示し、（ｂ）は（１×ｎ）配列のメッシュ分割の場合を示している。
【０１０３】
（１）正常画像：  図９の（１）
テンプレートと同様に入力検査画像の輝度分布が無地でフラットな場合には、輝度レベルが異なっていても、下記の（数１９）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝１となり、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと一致したことになり、入力検査画像は正常と判定される。
【０１０４】
【数１９】
2004177170.tif 000016
【０１０５】
（２）不良画像：  異物（凸分布）の場合、図９の（２）
入力検査画像に異物があって輝度分布が凸状の場合には、下記の（数２０）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝０．５８＜０．９となり、入力検査画像はテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。この分割メッシュで異物を検出したことになる。
【０１０６】
【数２０】
2004177170.tif 000017
【０１０７】
（３）不良画像：  異物（凸分布）／高輝度レベルの場合、図９の（３）
テンプレートよりも高輝度レベルにある入力検査画像に異物があって輝度分布が凸状の場合には、下記の（数２１）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝０．５８＜０．９となり、入力検査画像はテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。この分割メッシュで異物を検出したことになる。
【０１０８】
【数２１】
2004177170.tif 000018
【０１０９】
（４）不良画像：  異物（凸分布）／低輝度レベルの場合、図９の（４）
テンプレートよりも低輝度レベルにある入力検査画像に異物があって輝度分布が凸状の場合には、下記の（数２２）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝０．５８＜０．９となり、入力検査画像はテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。この分割メッシュで異物を検出したことになる。上記の（２），（３）と当ケースから分かるように、照明条件変更、照明変動、被検物反射光変動等の輝度レベル変化／変動の影響を受けずに、初期設定テンプレート（正常パターン）で、容易に異物を検出することができる。
【０１１０】
【数２２】
2004177170.tif 000019
【０１１１】
（５）不良画像：  傷（凹分布）の場合、図９の（５）
入力検査画像に傷があって輝度分布が凹状の場合、下記の（数２３）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝０．５８＜０．９となり、入力検査画像はテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。この分割メッシュで傷を検出したことになる。
【０１１２】
【数２３】
2004177170.tif 000020
【０１１３】
（６）不良画像：  傷（凹分布）／高輝度レベルの場合、図９の（６）
テンプレートよりも高輝度レベルにある入力検査画像に傷があって輝度分布が凹状の場合には、下記の（数２４）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝０．５８＜０．９となり、入力検査画像はテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。この分割メッシュで傷を検出したことになる。
【０１１４】
【数２４】
2004177170.tif 000021
【０１１５】
（７）不良画像：  傷（凹分布）／低輝度レベルの場合、図９の（７）
テンプレートよりも低輝度レベルにある入力検査画像に傷があって輝度分布が凹状の場合には、下記の（数２５）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝０．５８＜０．９となり、入力検査画像はテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。この分割メッシュで傷を検出したことになる。上記（５），（６）と当ケースから分かるように、照明条件変更、照明変動、被検物反射光変動等の輝度レベル変化／変動の影響を受けずに、初期設定テンプレート（正常パターン）で、容易に傷を検出することができる。
【０１１６】
【数２５】
2004177170.tif 000022
【０１１７】
（８）不良画像：  不良１（凸凹分布）の場合、図９の（８）
入力検査画像に異物と傷があって輝度分布が凸凹状の場合には、下記の（数２６）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝０．３８＜０．９となり、入力検査画像はテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。この分割メッシュで異物と傷を検出したことになる。
【０１１８】
【数２６】
2004177170.tif 000023
【０１１９】
（９）不良画像：  不良２（凸凹分布）の場合、図９の（９）
入力検査画像に異物と傷があって輝度分布が凸凹状の場合には、下記の（数２７）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝０．２０＜０．９となり、入力検査画像はテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。この分割メッシュで異物と傷を検出したことになる。
【０１２０】
【数２７】
2004177170.tif 000024
【０１２１】
次に２次元の場合の正規化相関法（ＰＭ）を説明する。
【０１２２】
テンプレートを２次元メッシュ分割し、（３×３）配列メッシュからなる２次元ウィンドウで２次元ＰＭを行う。１次元ＰＭと同様に強調係数はｋ＝３とする。２次元メッシュ分割の２次元ＰＭによって、面状、線状、点状等の任意形状／任意サイズの不良を感度よく検出できる。
【０１２３】
（１）正常画像：
テンプレートと同様に入力検査画像の輝度分布が無地でフラットな場合、輝度レベルが異なっていても、下記の（数２８）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝１となり、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと一致したことになり、入力検査画像は正常と判定される。
【０１２４】
【数２８】
2004177170.tif 000025
【０１２５】
（２）不良画像：  点状異物（凸分布）の場合
入力検査画像に異物があって輝度分布が凸状の場合には、下記の（数２９）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝０．７３＜０．９となり、入力検査画像はテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。この分割メッシュで点状異物を検出したことになる。
【０１２６】
【数２９】
2004177170.tif 000026
【０１２７】
（３）不良画像：  点状傷（凹分布）の場合
入力検査画像に傷があって輝度分布が凹状の場合には、下記の（数３０）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝０．７３＜０．９となり、入力検査画像はテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。この分割メッシュで点状傷を検出したことになる。
【０１２８】
【数３０】
2004177170.tif 000027
【０１２９】
（４）不良画像：  線状異物（凸分布）の場合
入力検査画像に線状の傷がある場合には、下記の（数３１）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝０．５８＜０．９となり、入力検査画像はテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。この分割メッシュで線状の異物を検出したことになる。
【０１３０】
【数３１】
2004177170.tif 000028
【０１３１】
（５）不良画像：  線状傷（凹分布）の場合
入力検査画像に線状の傷がある場合、下記の（数３２）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝０．６３＜０．９となり、入力検査画像はテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。この分割メッシュで線状の傷を検出したことになる。
【０１３２】
【数３２】
2004177170.tif 000029
【０１３３】
（６）不良画像：  面状異物（凸段差）
入力検査画像に異物があって輝度分布が明るい段差状をなす場合には、下記の（数３３）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝０．５８＜０．９となり、入力検査画像はテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。この分割メッシュで面状異物を検出したことになる。また分割メッシュよりも大きな異物が付着した場合、異物が分割メッシュ全面を覆うところでは、正規化相関係数Ｃｒ≒１となる可能性があるが、異物境界部の分割メッシュでは異物が段差となって現れるので検出が可能である。
【０１３４】
【数３３】
2004177170.tif 000030
【０１３５】
（７）不良画像：  面状傷（凹段差）の場合
入力検査画像に面状傷があって輝度分布が暗い段差状をなす場合には、下記の（数３４）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝０．５６＜０．９となり、入力検査画像はテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。この分割メッシュで面状傷を検出したことになる。
【０１３６】
【数３４】
2004177170.tif 000031
【０１３７】
次に検出感度の制御について説明する。入力検査画像で不良部と周辺バックグラウンドと間のコントラストが弱い場合に、不良を検出するためには、検出感度を上げることが必要となる。強調係数ｋを３→１０→２０と大きくして異物の輝度分布の振幅を増幅し、コントラストを強めて正規化相関法を適用する。
【０１３８】
（１）不良画像：  点状異物（凸分布）／低コントラスト／ｋ＝３の場合
入力検査画像で、バックグラウンド（ＢＧ）に対してフォアグラウンド（ＦＧ）の異物の輝度差がＦＧ−ＢＧ＝０．３しかない場合、強調係数がｋ＝３のままであると、下記の（数３５）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝０．９２≒１となり、不良検出の感度が悪くなる。
【０１３９】
【数３５】
2004177170.tif 000032
【０１４０】
（２）不良画像：  点状異物（凸分布）／低コントラスト／ｋ＝１０の場合
そこで上記（１）の場合において強調係数をｋ＝１０とすると、下記の（数３６）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝０．５８＜０．９となり、上記（１）に比べ明らかに検出感度が改善されており、感度よく不良の検出ができる。
【０１４１】
【数３６】
2004177170.tif 000033
【０１４２】
（３）不良画像：  点状異物（凸分布）／超低コントラスト／ｋ＝２０の場合
さらに入力検査画像で、ＢＧに対してＦＧの不良の輝度差がＦＧ−ＢＧ＝０．０９しかない場合でも、強調係数をｋ＝２０とすると、下記の（数３７）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝０．７６＜０．９となり、感度よく不良検出ができる。ただし強調係数を余り大きくすると、入力検査画像のノイズを不良判定して誤判定する可能性があるので、ノイズとのバランスを勘案して強調係数を決める必要がある。
【０１４３】
【数３７】
2004177170.tif 000034
【０１４４】
またテクスチャー画像に対して本実施形態に不良検出方法を適用する場合は、次の通りである。入力検査画像がテクスチャー画像のような場合、輝度分布は微小な濃淡の揺らぎを持つ。輝度上下限値＝輝度平均±０．１とした場合、強調係数ｋ＝３の正規化相関係数は、下記の（数３８）に示すごとくＣｒ＝０．９７≒１となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートとほぼ一致したことになり、テクスチャー画像は正常と判定される。従ってテクスチャー模様の表面を持つ素材／素地上の異物、ゴミ、傷、汚れ等の不良は、テクスチャーと分離して検出することが可能である。
【０１４５】
【数３８】
2004177170.tif 000035
【０１４６】
次に前述したユーザ定義関数のモデル式（数１５）を用いて１次元の分割メッシュにおける不良ＰＭの実施例を説明する。この実施例で、基準レベルはａ＝ｆとし、ユーザ定義関数を次式（数３９）で与える。強調係数はｋ＝３とする。
【０１４７】
【数３９】
2004177170.tif 000036
【０１４８】
（１）正常画像：  明視野の場合
入力検査画像がテンプレートと同じ無地フラットパターンを持っている場合には、輝度レベルが異なっていても、下記の式（数４０）に示すごとく正規化相関係数はＣｒ＝１となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと一致したことになり、入力検査画像は正常と判定される。
【０１４９】
【数４０】
2004177170.tif 000037
【０１５０】
（２）異常画像：  傷（凹分布）
入力検査画像がキズで凹む場合、下記の式（数４１）に示されるごとく正規化相関係数はＣｒ＝１／３＜０．９となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。ユーザ定義関数ｓｂを用いない前述の（数２３）の実施例では正規化相関係数はＣｒ＝０．５８＜０．９であったので、ユーザ定義関数ｓｂを用いることによって、さらにキズの検出感度が向上していることがわかる。
【０１５１】
【数４１】
2004177170.tif 000038
【０１５２】
（３）異常画像：  異物（凸分布）
入力検査画像の異物の凸状不良の場合、下記の式（数４２）に示すごとく、正規化相関係数はＣｒ＝０．５８＜０．９となって、入力検査画像は正常パターンのテンプレートと不一致となり、入力検査画像は不良と判定される。ユーザ定義関数ｓｂを用いない前述の（数２０）の実施例では正規化相関係数はＣｒ＝０．５８＜０．９であるので、検出感度に変わりはない。
【０１５３】
【数４２】
2004177170.tif 000039
【０１５４】
さらに不良領域比率と不良検出感度を説明する。一般に入力検査画像の中で不良の占める割合すなわち不良領域比率が小さくなると、不良検出感度が低下する。１画素の不良に対して領域サイズ（ｎ画素）を漸増させた場合の、本発明に係るモデル式（強調係数ｋ＝３）の検出感度の変化を下記の（数４３）に示す。入力検査画像サイズがｎ＝１０画素、すなわち不良領域比率＝１／１０の場合でも、正規化相関係数は、Ｃｒ＝０．７４＜０．９となって、高い不良検出感度を示した。優れた不良検出能力を持っていることが分かる。また、従来技術の欄では前述の（数７）で移動相関法ＰＭの従来公式２を用いて、同じケースの計算を行っているが、ｎ＝１０の場合に、Ｃｒ＝０．９６５＞０．９となっているので、本発明に係るモデル式の不良検出能力の高さが顕著に現れている。
【０１５５】
【数４３】
2004177170.tif 000040
【０１５６】
【発明の効果】
以上の説明で明らかなように本発明によれば次の効果を奏する。
【０１５７】
（１）テンプレート画像の登録が不要である。
幾何学的平面形状の無地フラットパターンをテンプレート化することにより、定型パターンのない無地フラットのエリアの不良検査ができる。良品のテンプレート画像データの登録が不要であり、良品のテンプレート画像の選択登録や統計的平均処理などのティーチング作業の工数が省ける。また良品の画像の輝度レベルに合わせてテンプレートの輝度レベルの数値を初期設定する必要もない。
【０１５８】
（２）基板状またはシート状の被検物の表面に関して高感度で不良を検出することができる。
強調係数を調整することにより、周辺ＢＧに比べて不良部のコントラストが強くない場合でも、高感度の不良検出を行うことができる。
【０１５９】
（３）検査対象の各種不良に合わせて不良検出感動を高感度にコントロールできる。
検査対象の不良は、異物、ゴミ、傷、汚れ等の種々の不良があり、形状／サイズ／輝度分布等の属性性状はまちまちである。これらの各種不良に対して強調係数で検出感度をコントロールできるので、不良に合わせた高感度検出が可能となる。さらに、検査対象の不良の形状／サイズにマッチするメッシュ分割やウィンドウ構成を併せて行うことにより、不良に合わせた高感度検出の最適チューニングを可能にする。
【０１６０】
（４）明るさレベル変化／変動の影響を受けにくいという効果を有する。
正規化相関法を用いているので、照明条件変更、撮像条件変更、照明変動、被検物反射光変動、照明ムラ、反射ムラ等の輝度レベル変化／変動の影響を受けず（あるいは、影響を受けにくくして）に、不良検出を行うことができる。従って、異物、ゴミ、傷、汚れ等の不良検査に合わせて、検査時の照明条件を随時変更することができる。また、入力検査画像データの変域に対する制約が全くないので、入力検査画像データのいかなる明るさレベルの変化域／変動幅に対しても誤判定を起こさずに対応できる。
【０１６１】
（５）任意形状／任意サイズの不良を検出することができる。
検査対象の不良の形状／サイズに合わせて、１次元あるいは２次元のメッシュ分割を行い、メッシュ配列から成るウィンドウを併用することにより、面状、線状、点状等の任意形状／任意サイズの不良を感度よく検出できる。
【０１６２】
（６）高速検査を行うことができる。
テンプレートを検査領域に位置固定してＰＭの計算を行うことにより、テンプレートのスキャン移動とそれに伴う膨大な反復計算の処理を行わないので、効率よく高速で不良を検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る不良検査方法を実施する装置の全体的構成を概略的に示す構成図である。
【図２】本発明に係る不良検査方法を実施する装置を構成する各種の機能部と各機能部に基づく処理の順序を示すブロック図である。
【図３】本発明に係る不良検査方法における初期設定処理（ティーチング処理）を示すフローチャートである。
【図４】本発明に係る不良検査方法に係る検査処理を示すフローチャートである。
【図５】メッシュ分割（１次元メッシュ、２次元メッシュ）の例を説明する図である。
【図６】階層構造を説明する図である。
【図７】強調係数モデル式における無地フラットパターンｆと入力検査画像ｇを説明する図である。
【図８】本発明に係る不良検査方法における１次元ＰＭでのテンプレートと入力検査画像を説明する図である。
【図９】本発明に係る不良検査方法における１次元ＰＭでの各種の検査例を示す図である。
【符号の説明】
１１              被検物
１２              照明装置
１３              撮像装置
１４              コンピュータ
３１              不良検査装置
３３              初期設定部
３４              検査実行部
【図１】
2004177170.tif 000043
【図２】
2004177170.tif 000044
【図３】
2004177170.tif 000045
【図４】
2004177170.tif 000046
【図５】
2004177170.tif 000047
【図６】
2004177170.tif 000048
【図７】
2004177170.tif 000049
【図８】
2004177170.tif 000050
【図９】
2004177170.tif 000051