(57)【要約】【課題】簡単な構成で被検査物の表面形状の欠陥と輝度欠陥を検出する。【解決手段】照明装置２と格子３と画像入力装置４を有するモアレ光学系で被検査物７表面の画像を入力するとき、位相シフト手段５でモアレ光学系から画像入力装置４に入力するモアレ縞の位相を「０」，「π／２」，「π」とシフトさせる。演算処理装置６の強度分布演算手段１０は、位相をシフトさせた複数のモアレ縞の画像の強度分布を演算する。形状算出手段１１は、演算した強度分布から被検査物７の表面形状を示す形状データを算出し、輝度算出手段１２は、演算した強度分布から被検査物７の表面の輝度を示す輝度データを算出する。欠陥判定手段１３は、算出した形状データと輝度データをあらかじめ設定されている基準データと比較して被検査物７の形状と輝度の良否を判定する。【選択図】    図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
モアレ光学系で被検査物の表面の画像を入力し、入力されたモアレ縞の画像を処理して被検査物の良否を判定する欠陥検査方法において、
位相をシフトさせた複数のモアレ縞の画像を処理して被検査物表面の形状を示す形状データを算出するとともに被検査物表面の輝度の状態を示す輝度データを算出し、算出した形状データと輝度データを処理して被検査物の良否を判定することを特徴とする欠陥検出方法。
【請求項２】
前記モアレ縞の画像の強度分布のバイアス成分を算出して輝度データとする請求項１記載の欠陥検出方法。
【請求項３】
前記モアレ縞の画像の強度分布の振幅成分を算出して輝度データとする請求項１記載の欠陥検出方法。
【請求項４】
前記モアレ縞の画像の強度分布のバイアス成分及び振幅成分を算出して輝度データとする請求項１記載の欠陥検出方法。
【請求項５】
前記被検査物の形状データと輝度データをニューラルネットワークに入力して被検査物の良否を判定する請求項１乃至４のいずれかに記載の欠陥検出方法。
【請求項６】
モアレ光学系で被検査物の表面の画像を画像入力装置に入力し、入力されたモアレ縞の画像を処理して被検査物の良否を判定する欠陥検査装置において、
位相シフト手段と演算処理装置を有し、
位相シフト手段はモアレ光学系から画像入力装置に入力するモアレ縞の位相を複数段階にシフトさせ、
演算処理装置は、画像入力装置から出力される位相をシフトさせた複数のモアレ縞の画像を処理して被検査物の良否を判定するものであり、強度分布演算手段と形状算出手段と輝度算出手段及び欠陥判定手段を有し、強度分布演算手段は、位相をシフトさせた複数のモアレ縞の画像の強度分布を演算し、形状算出手段は、強度分布演算手段で演算した強度分布から被検査物の表面形状を示す形状データを算出し、輝度算出手段は、強度分布演算手段で演算した強度分布から被検査物の表面の輝度を示す輝度データを算出し、欠陥判定手段は、形状算出手段で算出した形状データと輝度算出手段で算出した輝度データをあらかじめ設定されている基準データと比較して被検査物の形状と輝度の良否を判定することを特徴とする欠陥検査装置。
【請求項７】
前記欠陥判定手段がニューラルネットワークで構築された請求項６記載の欠陥検査装置。
【請求項８】
前記輝度算出手段は、モアレ縞の画像の強度分布のバイアス成分を算出して輝度データとする請求項６又は７記載の欠陥検出装置。
【請求項９】
前記輝度算出手段は、モアレ縞の画像の強度分布の振幅成分を算出して輝度データとする請求項６又は７記載の欠陥検出装置。
【請求項１０】
前記輝度算出手段は、モアレ縞の画像の強度分布のバイアス成分及び振幅成分を算出して輝度データとする請求項６又は７記載の欠陥検出装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、精密部品等の被検査物の表面欠陥と輝度欠陥を検出する欠陥検出方法及び欠陥検出装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
【特許文献１】特開平１０−５４７１１号公報
【特許文献２】特開２００１−１２４５３４号公報
被検査物の３次元形状を非接触で計測する方法として、例えば特許文献１や特許文献２に示すように、等間隔平行の明暗格子によるモアレ法に位相シフト法を適用して３次元座標を得るようにしている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
特許文献１や特許文献２に示す表面形状計測方法は、被検査物の表面形状や形状欠陥を計測できるが、被検査物表面の輝度情報を得るために格子を一旦移動させ画像入力を行うか、あるいは被検査物表面の輝度情報を取得するための画像入力手段を別途用意する必要があり、構成が複雑になるという短所がある。
【０００４】
この発明はこのような短所を改善し、簡単な構成で被検査物の表面形状の欠陥と輝度欠陥を検出することができる欠陥検出方法及び欠陥検出装置を提供することを目的とするものである。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
この発明の欠陥検出方法は、モアレ光学系で被検査物の表面の画像を入力し、入力されたモアレ縞の画像を処理して被検査物の良否を判定する欠陥検査方法において、位相をシフトさせた複数のモアレ縞の画像を処理して被検査物表面の形状を示す形状データを算出するとともに被検査物表面の輝度の状態を示す輝度データを算出し、算出した形状データと輝度データを処理して被検査物の良否を判定することを特徴とする。
【０００６】
また、被検査物の形状データと輝度データをニューラルネットワークに入力して被検査物の良否を判定し、被検査物の欠陥を高精度で検出する。
【０００７】
この発明の欠陥検出装置は、モアレ光学系で被検査物の表面の画像を画像入力装置に入力し、入力されたモアレ縞の画像を処理して被検査物の良否を判定する欠陥検査装置において、位相シフト手段と演算処理装置を有し、位相シフト手段はモアレ光学系から画像入力装置に入力するモアレ縞の位相を複数段階にシフトさせ、演算処理装置は、画像入力装置から出力される位相をシフトさせた複数のモアレ縞の画像を処理して被検査物の良否を判定するものであり、強度分布演算手段と形状算出手段と輝度算出手段及び欠陥判定手段を有し、強度分布演算手段は、位相をシフトさせた複数のモアレ縞の画像の強度分布を演算し、形状算出手段は、強度分布演算手段で演算した強度分布から被検査物の表面形状を示す形状データを算出し、輝度算出手段は、強度分布演算手段で演算した強度分布から被検査物の表面の輝度を示す輝度データを算出し、欠陥判定手段は、形状算出手段で算出した形状データと輝度算出手段で算出した輝度データをあらかじめ設定されている基準データと比較して被検査物の形状と輝度の良否を判定することを特徴とする。
【０００８】
前記欠陥判定手段がニューラルネットワークで構築すると良い。
【０００９】
また、モアレ縞の画像の強度分布のバイアス成分や振幅成分又はバイアス成分と振幅成分の双方を算出して輝度データとする。
【００１０】
【発明の実施の形態】
図１はこの発明の欠陥検出装置の構成を示すブロック図である。図に示すように、欠陥検出装置１は、照明装置２と格子３と画像入力装置４と位相シフト手段５及び演算処理装置６を有する。照明装置２と画像入力装置４は、図２の配置図に示すように、格子３の被検査物７と反対側で、格子３から距離Ｌの位置の同一平面内で距離Ｄだけ離れた位置に設置されている。この照明装置２の点光源を点灯して格子３に光を照射し、格子３に照射された光により格子線を被検査物７の表面に投影する。被検査物に投影した格子線は被検査物７表面の形状に応じて変形する。この被検査物７に投影した格子線を格子３を通して画像入力装置４で観察するとモアレ縞が発生する。このモアレ縞を画像入力装置４で入力して画像データを演算処理装置６に出力する。位相シフト手段５は格子３の位置を変化させて画像入力装置４に入力するモアレ縞の位相をシフトする。
【００１１】
演算処理装置６は、中央制御部８と画像メモリ９と強度分布演算手段１０と形状算出手段１１と輝度算出手段１２と欠陥判定手段１３及び出力手段１４を有する。中央制御部８は、欠陥検出装置１全体の動作を制御する。画像メモリ９は画像入力装置４から入力した画像データを記憶する。強度分布演算手段１０は、画像メモリ９に記憶した画像データの強度分布を演算する。形状算出手段１１は、強度分布演算手段１０で演算した強度分布から被検査物７の表面形状を示す形状データを算出する。輝度算出手段１２は、強度分布演算手段１０で演算した強度分布から被検査物７の表面の輝度を示す輝度データを算出する。欠陥判定手段１３は、形状算出手段１１で算出した形状データと輝度算出手段１２で算出した輝度データをあらかじめ設定されている基準データと比較し、被検査物７の形状と輝度の良否を判定する。出力手段１４は画像表示装置やプリンタ等を有し、欠陥判定手段１３の判定結果を出力する。
【００１２】
この欠陥検出装置１で被検査物７の形状と輝度を検出するときの動作原理を説明する。画像入力装置４に入力するモアレ縞の画像の強度分布Ｉ（x,y）は、バイアス成分をＡ(x,y)、振幅すなわち縞のコントラスト成分をＢ(x,y)、位相成分をθ、被検査物７の高さに対応する位相成分をφ(x,y)とすると下記(１)式で表せる。
Ｉ(x,y)＝Ｉ(θ)＝Ａ(x,y)＋Ｂ(x,y)cos{φ(x,y)＋θ}      （１）
ここでバイアス成分Ａ(x,y)と振幅Ｂ(x,y)は未知数成分であり、被検査物７の高さに対応する位相成分φ(x,y)とバイアス成分Ａ(x,y)を求めるために、位相シフト手段５で格子３の位置を変化させて位相成分θを「０」と「π／２」と「π」と変化させ、この３種類のモアレ縞の画像を入力する。この位相成分θが「０」と「π／２」と「π」のモアレ縞の画像の強度分布Ｉ１＝Ｉ（０）と、Ｉ２＝Ｉ(π／２)及びＩ３＝Ｉ(π)は下記(２)式で表せる。
Ｉ１＝Ａ(x,y)＋Ｂ(x,y)cos{φ(x,y)}
Ｉ２＝Ａ(x,y)−Ｂ(x,y)sin{φ(x,y)}            （２）
Ｉ３＝Ａ(x,y)−Ｂ(x,y)cos{φ(x,y)}
この(２)式から、被検査物７の高さに対応した位相成分φ(x,y)は下記(３)式で算出できる。
φ(x,y)＝tan−１{(Ｉ３−Ｉ２)／(Ｉ１−Ｉ２)}＋π／４      （３）
また、被検査物７の表面の濃淡に起因する輝度を示すバイアス成分Ａ(x,y)は下記（４）式で算出できる。
Ａ(x,y)＝（Ｉ１＋Ｉ２）／２            （４）
【００１３】
この動作原理により被検査物７の形状と輝度を検出して欠陥の有無を検出するする欠陥検出装置１で被検査物７の表面状態を検査するときの動作を図３のフローチャートを参照して説明する。
【００１４】
まず、位相成分θ＝０のモアレ縞を画像入力装置４に入力して、図４に示すように、画像メモリ９に第１の画像データＥ（０）を格納する(ステップＳ１)。次に、位相シフト手段５で格子３の位置を変化させ(ステップＳ２)、位相成分θ＝π／２のモアレ縞を画像入力装置４に入力して、画像メモリ９に第２の画像データＥ（π／２）を格納する(ステップＳ３)。その後、再び位相シフト手段５で格子３の位置を変化させ(ステップＳ４)、位相成分θ＝πのモアレ縞を画像入力装置４に入力して、画像メモリ９に第３の画像データＥ（π）を格納する(ステップＳ５)。
【００１５】
３種類の画像データＥ(０)，Ｅ(π／２)，Ｅ(π)が画像メモリ９に格納されると、中央制御部８は画像データＥ(０)，Ｅ(π／２)，Ｅ(π)を強度分布演算手段１０に送る。強度分布演算手段１０は送られた画像データＥ(０)，Ｅ(π／２)，Ｅ(π)から、(２)式で示す強度分布Ｉ１，Ｉ２，Ｉ３を演算する(ステップＳ６)。中央制御部８は強度分布演算手段１０で算出した強度分布Ｉ１，Ｉ２，Ｉ３を形状算出手段１１と輝度算出手段１２に送る。形状算出手段１１は送られた強度分布Ｉ１，Ｉ２，Ｉ３から(３)式を演算して被検査物７の表面形状を示す位相成分φ(x,y)を算出する（ステップＳ７）。また、輝度算出手段１２は送られた強度分布Ｉ１，Ｉ２，Ｉ３から(４)式を演算して被検査物７の表面の濃淡に起因する輝度を示すバイアス成分Ａ(x,y)を算出する(ステップＳ８)。中央制御部８は形状算出手段１１で算出した位相成分φ(x,y)と輝度算出手段１２で算出したバイアス成分Ａ(x,y)を欠陥判定手段１３に送る。欠陥算出手段１３は送られた位相成分φ(x,y)とバイアス成分Ａ(x,y)とをあらかじめ設定されている基準データ、例えば良品のデータと比較して被検査物７の良否を判定する(ステップＳ９)。中央制御部８は欠陥判定手段１３で判定した被検査物７の形状及び輝度の欠陥の有無を出力手段１４に送り、画像表示装置やプリンタ等に出力する(ステップＳ１０)。
【００１６】
このようにして被検査物７の形状の欠陥に有無とともに輝度の欠陥の有無を検出することができる。
【００１７】
前記説明では被検査物７の輝度の欠陥の有無を被検査物７の表面の濃淡に起因するバイアス成分Ａ(x,y)を算出して判定した場合について説明したが、被検査物７の表面反射率に起因する振幅Ｂ(x,y)を下記(５)式で算出して、被検査物７の輝度の欠陥を判定するようにしても良い。
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【００１８】
また、被検査物７の表面の濃淡に起因する輝度を示すバイアス成分Ａ(x,y)及び被検査物７の表面反射率に起因する輝度を示すＢ(x,y)の両方を使用して被検査物７の輝度の欠陥を検出するようにしても良い。
【００１９】
さらに、格子３のピッチが画像入力装置４の解像度と比較して十分に細かくない場合には、画像入力装置４に入力されたモアレ画像に低周波フィルタリング処理を施して格子３の実像をモアレ画像より除去することにより、被検査物７の形状の欠陥と輝度の欠陥を安定して検出することができる。
【００２０】
また、前記説明では位相が異なる複数のモアレ縞を得るために位相シフト手段５で格子３を移動した場合について説明したが、照明装置２と画像入力装置４の距離Ｄや格子３のピッチ又は格子３に対する被検査物７の位置を変化させて、位相が異なる複数のモアレ縞を得るようにしても良い。
【００２１】
さらに、前記説明では被検査物７の形状データと輝度データそれぞれを個別に判断して被検査物７の良否を判定する場合について説明したが、被検査物７の形状データと輝度データを一対のデータとして統合して判断することにより、被検査物７の欠陥をより高精度に検出することができる。具体的な方法としては、あらかじめ被検査物７の形状データと輝度データ及び被検査物７の良否の関係を多数サンプリングして、その結果を数式化しても良いが、その数式化が必ずしも容易に実現できるとは限らない。そこで欠陥判定手段１３を、図５のブロック図に示すように、入力層１５１と中間層１５２と出力層１５３を有し、被検査物７の形状データと輝度データを入力とし、被検査物７の良否を出力とするニューラルネットワーク１５を学習により構築し、検査時にはニューラルネットワーク１５に被検査物７の形状データと輝度データを入力し、ニューラルネットワーク１５の出力により被検査物７形状と濃淡の情報を統合して判断するようにすると良い。このようにニューラルネットワーク１５を使用することにより、被検査物７の欠陥を高精度で検出することができる。
【００２２】
また、ニューラルネットワーク１５への入力データとして形状データと輝度データとしたが、形状データと輝度データを周波数変換した形状周波数データと輝度周波数データを入力するようにしても良い。ここで周波数変換の方法としてはフーリエ変換が一般的であり、高速フーリエ変換の処理を行うことにより処理を高速化することができる。また、周波数変換の処理は、その処理する領域が大きいと計算負荷が大きくなる。このため周波数処理を高速化するために検査領域を所定の大きさに分割し、分割された処理領域ごとに検出処理することも有効である。さらに、検査領域全体で被検査物７の形状データと輝度データの両方、あるいはいずれか一方に異常値が観察された場合に該当する領域を抽出し、抽出された領域のみで検査物７の形状データと輝度データを一対のデータとして統合して判定処理することにより、より高速化を図ることができる。
【００２３】
さらに、前記説明では実体格子型モアレ法でモアレ縞を得る場合について説明したが、投影格子型モアレ法でモアレ縞を得るようにしても良い。
【００２４】
【発明の効果】
この発明は以上説明したように、位相をシフトさせた複数のモアレ縞の画像を処理して被検査物表面の形状を示す形状データを算出するとともに被検査物表面の輝度の状態を示す輝度データを算出し、算出した形状データと輝度データを処理して被検査物の良否を判定するようにしたから、被検査物の形状と輝度の欠陥を簡単な構成で同時に検出することができる。
【００２５】
また、被検査物の形状データと輝度データをニューラルネットワークに入力して被検査物の良否を判定することにより、被検査物の形状と輝度の欠陥を高精度で検出することができる。
【００２６】
さらに、モアレ縞の画像の強度分布のバイアス成分や振幅成分又はバイアス成分と振幅成分の双方を算出して輝度データとし、輝度の適否を判定することにより、被検査物表面の濃淡に起因する輝度の欠陥を安定して検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の欠陥検出装置の構成を示すブロック図である。
【図２】モアレ光学系の配置図である。
【図３】欠陥検出動作を示すフローチャートである。
【図４】画像メモリに記憶した画像データを示す構成図である。
【図５】他の欠陥検出装置の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
１；欠陥検出装置、２；照明装置、３；格子、４；画像入力装置、
５；位相シフト手段、６；演算処理装置、７；被検査物、８；中央制御部、
９；画像メモリ、１０；強度分布演算手段、１１；形状算出手段、
１２；輝度算出手段、１３；欠陥判定手段、１４；出力手段、
１５；ニューラルネットワーク。
【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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