(57)【要約】【課題】撮像系にシェーディングがあっても、ヘッドの特定の部分の欠陥を撮像画像から抽出してその部分の欠陥を精度よく検出することができる磁気ヘッドの欠陥検査方法および欠陥検査装置を提供することにある。【解決手段】この発明は、磁気ヘッドのスライダ面を測定画像として得て、この測定画像において自己画素＋ｎ隣接画素内（ただし、ｎは２以上の整数）における中央位置あるいはこれの近傍の輝度データで各画素が形成される中間輝度画像を生成し、測定画像の画像データと中間輝度画像の画像データとの差から欠陥についての画像データを得る光学系測定画像によるものである。【選択図】      図１
2004354063.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
顕微鏡光学系を介して磁気ヘッドをカメラにより撮像して測定画像を得て前記磁気ヘッドの欠陥を検査する光学系測定画像による磁気ヘッドの欠陥検査方法であって、
前記磁気ヘッドのスライダ面を前記測定画像として得て、この測定画像において自己画素＋ｎ隣接画素（ただし、ｎは２以上の整数）の輝度データを順に並べたときの中央位置あるいはこれの近傍の輝度データで各画素が形成される中間輝度画像を生成し、前記測定画像の画像データと前記中間輝度画像の画像データとの差から欠陥についての画像データを得る光学系測定画像による磁気ヘッドの欠陥検査方法。
【請求項２】
前記磁気ヘッドはＭＲ複合ヘッドであり、前記中間輝度画像は、前記中央位置の輝度データで各画素が形成される中央位置輝度画像であり、前記測定画像から検査対象となるヘッド構成部分の輝度とこのヘッド構成部分の背景となる背景輝度との間の輝度を基準として前記測定画像のデータを二値化することでマスク画像を生成し、前記差から得られる欠陥についての画像データに対して前記マスク画像の二値化データによりマスク処理をして前記欠陥についての画像データを抽出する請求項１記載の光学系測定画像による磁気ヘッドの欠陥検査方法。
【請求項３】
さらに、前記測定画像の輝度ヒストグラムを生成して、この輝度ヒストグラムにおける前記背景輝度のうちのピークに当たる第１の輝度と前記ヘッド構成部分についての輝度のうちのピークに当たる第２の輝度とを得て、前記第１の輝度と前記第２の輝度の間の輝度を基準として二値化した画像を生成し、この二値化画像においてさらに所定の検査範囲外に相当する部分をマスクデータとして前記マスク画像を生成する請求項２記載の光学系測定画像による磁気ヘッドの欠陥検査方法。
【請求項４】
前記中央位置輝度画像は、数学的な中央値処理により得られる輝度データにより生成され、前記測定画像は、ノイズ除去の積分マスク処理をした後の画像データによるものであり、ｎは４あるいは８であり、前記欠陥についての画像データに基づいて検出された前記欠陥の画素数に応じた面積により欠陥の大きさを分類する請求項３記載の光学系測定画像による磁気ヘッドの欠陥検査方法。
【請求項５】
前記中央位置輝度画像は、自己画素＋ｎ隣接画素分の輝度データのうちの最大値と最小値の実質的に中間値となる輝度データにより形成される画像である請求項３記載の光学系測定画像による磁気ヘッドの欠陥検査方法。
【請求項６】
前記マスク処理をして得た前記欠陥についての画像データは、所定の面積値と所定の縦横比とを基準として大きさが分類される請求項４記載の光学系測定画像による磁気ヘッドの欠陥検査方法。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれか１項記載の磁気ヘッドの欠陥検査方法を用いる磁気ヘッドの欠陥検査装置。
【請求項８】
顕微鏡光学系を介して磁気ヘッドをカメラにより撮像して測定画像を得て前記磁気ヘッドの欠陥を検査する光学系測定画像による磁気ヘッドの欠陥検査装置であって、
前記磁気ヘッドのスライダ面を前記測定画像として撮像する撮像光学系と、この撮像光学系から得られた前記測定画像の画像データを受ける画像処理装置を備え、前記画像処理装置は、前記測定画像において自己画素＋ｎ隣接画素（ただし、ｎは２以上の整数）の輝度データを順に並べたときの中央位置あるいはこれの近傍の輝度データで各画素が形成される中間輝度画像を生成する中間輝度画像生成手段と、前記測定画像の画像データと前記中間輝度画像の画像データとの差から欠陥についての画像データを得る欠陥画像生成手段とを有する光学系測定画像による磁気ヘッドの欠陥検査装置。
【請求項９】
前記画像処理装置は、さらに、前記測定画像から検査対象となるヘッド構成部分の輝度とこのヘッド構成部分の背景となる背景輝度との間の輝度を基準として前記測定画像のデータを二値化することでマスク画像を生成するマスク画像生成手段を有し、前記欠陥画像生成手段は、前記差から得られる欠陥についての画像データに対して前記マスク画像の二値化データによりマスク処理をして前記欠陥についての画像データを抽出し、前記磁気ヘッドはＭＲ複合ヘッドであり、前記中間輝度画像生成手段は、前記中央位置の輝度データで各画素が形成される中央位置輝度画像を前記中間輝度画像として生成するものである請求項８記載の光学系測定画像による磁気ヘッドの欠陥検査装置。
【請求項１０】
前記画像処理装置は、さらに、前記測定画像の輝度ヒストグラムを生成する輝度ヒストグラム生成手段を有し、前記マスク画像生成手段は、前記輝度ヒストグラムにおける前記背景輝度のうちのピークに当たる第１の輝度と前記ヘッド構成部分についての輝度のうちのピークに当たる第２の輝度とを得て、前記第１の輝度と前記第２の輝度の間の輝度を基準として二値化した画像を生成し、この二値化画像においてさらに所定の検査範囲外に相当する部分をマスクデータとして前記マスク画像を生成する請求項９記載の光学系測定画像による磁気ヘッドの欠陥検査装置。
【請求項１１】
前記中央位置輝度画像は、数学的な中央値処理により得られる輝度データにより生成され、前記画像処理装置は、さらに、前記測定画像に対してノイズ除去の積分マスク処理をするノイズ除去手段と前記欠陥についての画像データに基づいて検出された前記欠陥の画素数に応じた面積により欠陥の大きさを分類する欠陥分類手段とを有し、ｎは４あるいは８である請求項１０記載の光学系測定画像による磁気ヘッドの欠陥検査装置。
【請求項１２】
前記中央位置輝度画像は、自己画素＋ｎ隣接画素分の輝度データのうちの最大値と最小値の実質的に中間値となる輝度データにより形成される画像である請求項１０記載の光学系測定画像による磁気ヘッドの欠陥検査装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、光学系測定画像による磁気ヘッドの欠陥検査方法および欠陥検査装置に関し、詳しくは、ヘッドトラック幅測定の際に得られる顕微鏡測定光学系を介してカメラにより撮影したＭＲ複合ヘッドの画像（光学系測定画像）からヘッドの特定部分の欠陥を検出するものであって、撮像系にシェーディングがあっても、特定部分のヘッド欠陥を精度よく検出することができるような磁気ヘッドの欠陥検査方法および欠陥検査装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
ハードディスク装置の磁気ヘッドとしては、現在、ＭＲ複合ヘッドが利用されている。このＭＲ複合ヘッドは、書込側ヘッドとしてインダクティブヘッド（薄膜ヘッド）が、そして読出側ヘッドとしてＭＲヘッド、ＧＭＲヘッド，ＴＭＲヘッドなどのヘッドが１つのスライダに取り付けられたものである。
この種のＭＲ複合ヘッド、特にそのうちのＭＲヘッド、ＧＭＲヘッド，ＴＭＲヘッドなどのリードヘッドのトラック幅は、０．３μｍ以下と非常に幅の狭いものになってきている。これに伴って、インダクティブヘッド（薄膜ヘッド）の幅も同様に０．３μｍ以下と非常に幅が狭い。なお、この明細書および特許請求の範囲では、ＭＲ複合ヘッドには、ＭＲヘッドのほか、ＧＭＲヘッド，ＴＭＲヘッド等のＭＲヘッドをリードヘッドとして備えているものを言う。
このような幅の狭いヘッドのトラック幅を顕微鏡光学系の画像をカメラにより採取して測定する技術が公知である（特許文献１〜３）。
それは、測定光学系と二次元ＣＣＤカメラを用いて、ＭＲ複合ヘッドのスライダ面（浮上面）からみた磁気ヘッド部分の画像を画像メモリ（フレームメモリ）に採取して、その画像からＭＲ複合ヘッドのヘッドギャップ部分における輝度差（コントラスト）によりトラック幅を求める。
【０００３】
【特許文献１】
特開平９−２５０９１０号公報
【特許文献２】
特開２０００−１５５０１５号公報
【特許文献３】
特開２００１−１５３６１４号号公報
【０００４】
図６は、トラック幅計測装置１００の構成の一例であって、図７は、測定光学系１によって得たＭＲ複合ヘッドのスライダ面からみた磁気ヘッド部分の画像である。この画像をＡ／Ｄ変換器２６によりＡ／Ｄ変換して計算機２７により計算機内のフレームメモリに記録する。そして、計算機２７は、ここに記録されたＭＲ複合ヘッドの、特にインダクティブヘッドのヘッドギャップ部分のデータを、図７の線５−５上のデータとして読出して、それを反転することで図８（ａ）に示すような輝度信号６のデータを得る。ただし、図８（ａ）は、輝度データをアナログ信号としての表示してある。
この輝度信号６は、画像データを反転したものであって、反転することで、輝度レベルの高い金属電極部分のレベルを基準とし、輝度レベルの低いＭＲ複合ヘッドのヘッドギャップ部分のレベルを高い値にしている。
次に、この輝度データ（輝度信号６）をさらに微分して図８（ｂ）の微分データ（微分アナログ信号６ａ）を得て、ゼロクロス点ｈ１，ｈ２間の距離ＴＷＷを求めてＭＲ複合ヘッドの書込側であるインダクティブヘッドのトラック幅とする。
なお、図７において、４１は、ＭＲ複合ヘッド４０のインダクティブヘッドのコア部分、４２は、そのギャップ部分、４３は、シールド部分（輝度レベルの高い部分）、４４は、ＭＲヘッド（そのギャップ部分）を構成する磁気抵抗素子の積層された膜部分である。
【０００５】
このような測定を行う、図６のトラック幅計測装置１００は、測定光学系１と、自動焦点系２、画像信号処理・制御系３、ステージ系４で構成されている。
ＸＹＺθステージのＺステージ１６上には、ウエハから切り出されたＭＲ複合磁気ヘッドの帯状の基板であるローバー３２が載置され、各ＭＲ複合磁気ヘッドのトラック幅がここで測定される。
測定光学系１は、照明光学系として、光源７，リレーレンズ９，偏光板１０を光軸８上に備えている。光軸８は、ビームスプリッタ１１により、ステージ系４に向かって折り曲げられ、落射照明にされている。ビームスプリッタ１１とステージ系４との間の光軸８上には、ダイクロイックミラー１２と、対物レンズ１３とが配置されている。また、ビームスプリッタ１１により光軸８から分離された光の光軸８１上には、偏光板２３、結像レンズ２４、ＣＣＤ固体撮像素子２５が配置されている。なお、ダイクロイックミラー１２は、自動焦点系２からの光を対物レンズ１３に入射させるために配置されている。
ここで、光源７は、波長２４８ｎｍのＤＵＶ光（遠赤外線）を出射する光源である。具体的には、光源７として、水銀―キセノンランプと、透過中心波長２４８ｎｍの干渉フイルタとの組み合わせを用い、前記ランプから出射された光のうち中心波長２４８ｎｍのスベクトルを透過させる構成となっている。また、リレーレンズ９、対物レンズ１３および結像レンズ２４は、すべてＤＵＶ光対応レンズを用いている。
【０００６】
画像信号処理・制御系３は、ＣＣＤ固体撮像素子２５からのアナログ画像信号をＡ／Ｄ変換するＡ／Ｄ変換器２６と、計算機２７と、この計算機２７に接続されたメモリ２９、３０、そしてデイスプレイ２８とを有している。計算機２７は、ローバー３２（ウエハから切り出されたＭＲ複合磁気ヘッドの帯状の基板）の測定位置合わせおよび合焦時にＸＹの各ステージ１４ｘ，１４ｙ，θステージ（回転ステージ）１５、Ｚステージ１６の駆動を制御するために、ステージドライバ１７に接続され、このドライバを駆動する。
なお、測定光学系１により得られた光学系測定画像は、通常、そのＣＣＤ固体撮像素子２５により撮像した画像としてＡ／Ｄ変換器２６においてデジタル値に変換されて出力される。
また、計算機２７は、ＣＣＤ固体撮像素子２５により撮像した画像（測定光学系の測定画像を電気信号にしたものに相当）を受取り、これを画像処理してトラック幅等を測定するために、Ａ／Ｄ変換器２６を介してＣＣＤ固体撮像素子２５に接続されている。さらに、計算機２７には、合焦状態を知るために差分回路２１が接続され、この回路から合焦制御のための信号を受ける。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
さて、このような顕微鏡画像に基づいて磁気ヘッドのトラック幅を測定するトラック幅計測装置１００にあっては、図７に示されるように、シールド４３の領域は、比較的大きな領域として捉えられる。このシールド４３の部分にある欠陥は、磁気ヘッドの性能に与える影響が比較的大きいことが最近判ってきた。
そこで、この顕微鏡画像からシールド部分４３の画像を得て、欠陥を検出することが考えられる。例えば、テンプレート法によりこの部分の画像だけを抽出して欠陥を検出する。そのようにすると、個々にヘッドの形状が微妙に相違するのでシールド部分４３の部分だけの画像を抽出して欠陥検出をすることが難しい。ヘッドの性能に関係のない他の領域の欠陥も検出してしまい、本来の欠陥が欠落する問題がある。しかも、ヘッドの大きさは、２０μｍ角程の微小なもので、ある。欠陥検出は、トラック幅測定のように輪郭部分に注目するだけでは済まず、欠陥の画像自体が必要になる。しかし、欠陥の画像をＣＣＤ固体撮像素子で高倍率の画素として撮像する場合には、照度むら、各画像対応の感度差等によるシェーディングが問題になる。シェーディング補正は、通常、基準面やサンプル（標準試料など）を撮像して各画素対応に撮像素子の感度差を補正して平均化するものであるが、２０μｍ角の基準面やサンプルを用意することは実際上難しい。
この発明の目的は、このような従来技術の問題点を解決するものであって、撮像系にシェーディングがあっても、ヘッドの特定の部分の欠陥を撮像画像から抽出してその部分の欠陥を精度よく検出することができる磁気ヘッドの欠陥検査方法および欠陥検査装置を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
このような目的を達成するためのこの発明の光学系測定画像による磁気ヘッドの欠陥検査方法および欠陥検査装置の特徴は、磁気ヘッドのスライダ面を測定画像として得て、この測定画像において自己画素＋ｎ隣接画素（ただし、ｎは２以上の整数）の輝度データを順に並べたときの中央位置あるいはこれの近傍の輝度データで各画素が形成される中間輝度画像を生成し、測定画像の画像データと中間輝度画像の画像データとの差から欠陥についての画像データを得る光学系測定画像によるものである。
【０００９】
【発明の実施の形態】
このように、この発明にあっては、シェーディング補正をすることに換えて各画素が自己画素＋ｎ隣接画素のｎ隣接マスクにおける中央位置の輝度データあるいはこれの近傍の輝度データで各画素が形成される中間輝度画像を検査対象ヘッド対応に生成することができる。これらの中間輝度画像は、各画素対応にｎ隣接マスクにおける平均的なシェーディングを含んだ画像になる。この中間輝度画像を基準として同じくシェーディングを含んだ測定画像との差により検査対象ヘッドの欠陥を検出する。
この場合、差が採られる２つの画像には、それぞれにシェーディングされたデータとなっているので、これらの差は、シェーディングが差引かれて抑制されたデータとなる。これにより、照度むら、各画像対応の感度差等によるシェーディングに影響されることなく、検査ヘッドごとに欠陥を検出することができる。
このように、中間輝度画像と測定画像との差により欠陥を検出することで、欠陥を精度よく検出することが可能になる。しかも、画像データとして欠陥を得ることができるので、その大きさの分類が簡単にできる。
その結果、撮像系にシェーディングがあっても、ヘッドの特定の部分の欠陥を撮像画像から抽出してその部分の欠陥を容易に検出することができる。
【００１０】
【実施例】
図１は、この発明を適用した一実施例のＭＲ複合ヘッドの欠陥検査装置の画像処理装置を中心とするブロック図であり、図２は、画像データに対して設定される検査領域の説明図、図３は、その欠陥検出処理のフローチャート、図４は、８隣接積分マスクと、欠陥抽出マスク画像を生成するための輝度ヒストグラムの説明図、図５は、各処理における画像の説明図である。なお、図６乃至図８と同等の構成要素は、同一の符号をもって示し、それらの説明を割愛する。
図１において、１０１は、ヘッド欠陥検査装置であって、５０は、その画像処理装置である。画像処理装置５０は、図６の計算機２７と、これに接続されたメモリ２９、３０と、デイスプレイ２８とにより構成される装置に対応している。ヘッド欠陥検査装置１０１の他の構成は、図６の測定光学系１とステージ系４とからなる。
このヘッド欠陥検査装置１０１では自動焦点系２が削除されているので、自動焦点系２に関係している２分割受光素子２０と差分回路２１はない。さらに、偏光光を受けて検出するものではないので、図６の偏光板１０と偏光板２３とは削除されている。これらに換えて、投光倍率を上げるために、光源７とリレーレンズ９との間に中間レンズが設けられている。これによりヘッドのトラック幅の測定時よりも倍率の高い画像を採取する。
なお、測定光学系１のＣＣＤ固体撮像素子２５とＡ／Ｄ変換器２６とは、ここでは、これらが一体化されたＣＣＤカメラ３１が使用されている。
【００１１】
画像処理装置５０は、ＭＰＵ５１とメモリ５２、画像データインタフェース５３、ＣＲＴディスプレイ５４、インタフェース５５、そしてキーボード５６等により構成され、これらがバス５７により相互に接続されている。内蔵ディスク装置（ＨＤＤ）は省略してあるが、これに記憶されたプログラムがメモリ５２にロードされ、データが作業領域に設定され、各種の処理が行われることからメモリ５２におけるプログラムで内蔵ディスク装置に記憶されているプログラムも含めている。
ここで、ＣＣＤカメラ３１（ＣＣＤ固体撮像素子２５とＡ／Ｄ変換器２６）により撮像された測定光学系１の光学系測定画像は、１フレーム分の測定画像としてデジタル値で出力されて画像データインタフェース５３，バス５７を介してＭＰＵ５１により読込まれてメモリ５２の作業領域５２ｅに記憶される。
【００１２】
メモリ５２には、測定画像データ採取プログラム５２ａ、寸法測定プログラム５２ｂ、ヘッド疵検出プログラム５２ｃ、大きさ分類・合否判定プログラム５２ｄ等が記憶され、さらに検査結果表示プログラム等をはじめとして各種のプログラムが格納されている。また、作業領域５２ｅのほか、パラメータ領域５２ｆ等が設けられている。
さらに、インタフェース５５を介して接続されたＨＤＤ（ハードディスク装置）等の外部記憶装置５８には各種データファイルが格納されている。
測定画像データ採取プログラム５２ａは、ＭＰＵ５１により実行されて、ＭＰＵ５１は、画像データインタフェース５３を介して測定画像の１フレーム分を採取してメモリ５２に記憶する。そして、寸法測定プログラム５２ｂをコールする。
寸法測定プログラム５２ｂは、ＭＰＵ５１により実行されて、ＭＰＵ５１は、メモリ５２の作業領域５２ｅに記憶された画像データから検査範囲Ａ（図２参照）のデータを抽出する。抽出される画像データは、ＭＲ複合ヘッドのインダクティブヘッドのコア部分４１のヘッドギャップ部分のデータ（図７の線５−５上のデータ）である。先に説明したように、このヘッドの画像データから輝度データ（輝度信号６）を得て、ヘッド幅を算出し、測定する。ヘッド幅が算出された後に、ＭＰＵ５１は、このプログラムの終了した時点でヘッド疵検出プログラム５２ｃをコールする。
【００１３】
図２は、作業領域５２ｅに記憶された画像データに対して検査領域を設定する場合の説明図である。個々のヘッドの形状の相違を含む範囲で矩形のエリアをインダクティブヘッドのコア部分４１の領域とシールド部分４３の領域とにそれぞれ検査範囲Ａ，検査範囲Ｂとして図示するように検査領域が設定される。
これら検査範囲Ａ，Ｂの設定は、インダクティブヘッドのコア部分４１とシールド部分４３の領域とに対応していて、これら結合点を画像データ上から検索して、それを基準点Ｐとして決定し、この基準点Ｐの位置に基づいて個々のヘッドごとに検査範囲Ａ，Ｂが設定される。
ここで、ヘッド疵検出プログラム５２ｃは、シールド領域４３の部分にある疵を検出する処理プログラムである。ヘッド幅の測定が終了すると、次にこのプログラムがＭＰＵ５１により実行されて、ＭＰＵ５１は、作業領域５２ｅの画像データに対して、図３に従って、抽出した画像データを処理して検出結果を作業領域５２ｅに記憶する。そして、大きさ分類・合否判定プログラム５２ｄをコールしてＭＰＵ５１に続いて実行させる。
図３に従って、その手順を説明すると、▲１▼画像データの採取、▲２▼ノイズ除去処理、▲３▼輝度ヒストグラムの生成、▲４▼マスク画像の生成と線欠陥補修処理（クロージング処理）、▲５▼中央位置輝度画像の生成、▲６▼差分画像による欠陥画像データ生成、▲７▼マスク画像による欠陥画像の抽出処理、▲８▼欠陥の大きさ分類、▲９▼合否判定処理の順でシールド部分４３の欠陥検出が行われる。
【００１４】
以下、これら手順について詳細に説明する。
▲１▼画像データの採取は、ＭＰＵ５１が測定画像データ採取プログラム５２ａを実行して作業領域５２ｅに１フレーム分の測定光学係１から得られる測定画像を記憶する処理である。
▲２▼ノイズ除去処理は、得られた測定画像を線形平滑化する処理である。図４（ａ）〜（ｃ）に示すような、各注目画素に対して３×３画素の８隣接の積分マスクのうち選択された１個の積分マスクをかけて各注目画素の輝度値を算出して、測定時の輝度データと置換える。これにより、作業領域５２ｅにはノイズが除去された測定画像の画像データが記憶される。その結果、例えば、図５（ａ）に示すような画像を得ることができる。次にＭＰＵ５１により寸法測定プログラム５２ｂが実行されて、ヘッド幅の測定が行われるが、これについては割愛する。寸法測定プログラム５２ｂの実行が終了すると、ＭＰＵ５１は、次にヘッド疵検出プログラム５２ｃを実行して、ノイズが除去された測定画像に対して▲３▼輝度ヒストグラムの生成〜▲７▼マスク画像による欠陥抽出処理までの処理をする。
▲３▼輝度ヒストグラムを生成は、ＭＰＵ５１がヘッド疵検出プログラム５２ｃを実行して、ノイズを除去した測定画像の画像データから図４（ｄ）に示すような画像全体の輝度ヒストグラムを生成して、背景輝度のうちのピークに当たる輝度Ｐ１と、インダクティブヘッドのコア部分、シールド部分、ＭＲヘッド部分等のヘッド構成部分についての輝度のうちのピークに当たる輝度Ｐ２を算出して、輝度Ｐ１と輝度Ｐ２の輝度の間の輝度Ｐ０（＝（Ｐ２−Ｐ１）／２＋Ｐ１）を得る。
なお、図４（ｄ）の縦軸は頻度であり、横軸は輝度である。
▲４▼マスク画像の生成と線欠陥補修処理（クロージング処理）は、ノイズを除去した画像データから前記の輝度Ｐ０を基準（閾値）として検査範囲Ｂのデータを抽出してそれを二値化して検査範囲Ｂの画像データを得て、さらに、検査範囲Ｂ以外の領域のデータをすべて“０”にする。その結果、図５（ｂ）に示すように、白部分が“１”、黒部分が“０”のマスク画像が得られる。このデータを作業領域５２ｅのうちのマスク画像記憶領域に記憶する。
線欠陥補修処理（クロージング処理）は、二値化されたマスク画像に対して、画像認識で通常行われている、膨張と収縮処理を行う。これは、注目画素に対して８隣接マスクあるいは４隣接マスクを用いて注目画素“１”に対して隣接画素値を“１”に置換える膨張処理をした後に注目画素“０”に対して隣接画素を“０”に置換える収縮処理をして画像データを得ることで線欠陥を消滅させるものである。これによりマスクの境界線に跨って発生している欠陥による線欠落を補修して欠陥により生じる線を消すことでそれぞれのヘッドのシールド部分４３に対応したマスク画像ができる。なお、実際の処理としては、８隣接で２回膨張処理を行い、その後に２回の収縮処理を行うとよい。
【００１５】
▲５▼中央位置輝度画像の生成は、中央位置フィルタ処理によるものものであり、作業領域５２ｅのノイズを除去した画像データについて８隣接の積分マスクの３×３の画素のデータ９個についてその輝度のデータについて昇順あるいは降順に並べてその中央位置、すなわち、５番目に位置する輝度値を注目画素の輝度データとする処理である。その結果、図５（ｃ）に示すような画像データが得られる。これを作業領域５２ｅのうちの中央位置輝度画像の記憶領域に記憶する。
なお、５番目に位置する輝度データは、数学的処理としては中央値を得る中央値処理となる。個数が偶数の昇順あるいは降順に並びては、中央位置に相当するものが前後２つになるので、これら２つの位置の輝度データの値の平均値がこの場合の中央値になる。これは、メディアンフィルタ処理と呼ばれるものであり、前記の中央位置フィルタ処理の１つとしてこれに含まれる。
ここで、隣接画素数をｎとすれば、ｎは、２以上であればよく、偶数の場合には自己を含めて奇数となり、中央位置が容易に決定できる。しかし、この場合、中央位置に隣接する前後の位置の輝度データをこの輝度画像のデータとして採用してもよい。隣接画素数が奇数の場合は、全体が偶数になるので、この前後に相当する輝度データのいずれかにしてもよい。中央位置輝度画像は、中央位置の輝度データによる必要はなく、ｎの数が小さい場合には中央位置の輝度データを使用し、ｎの数が比較的大きい場合、例えば、８か、それ以上の場合には、これに隣接する輝度データを使用してもよい。あるいは中央位置の近傍の輝度データが使用可能である。したがって、中央位置輝度画像は中間輝度画像であればよい。
このメディアンフィルタ処理（中央位置フィルタ処理）で生成される隣接マスク処理の中央位置輝度画像は、照度むら、各受光素子の感度差等によるシェーディングを反映した形でかつ隣接マスク処理のマスクで平均化された値が画素対応に得られる。これによりシェーディングを含んだ隣接マスクにおける平均的な輝度の閾値を得ることができる。
▲６▼差分画像による欠陥画像データ生成は、作業領域５２ｅの画像データにおいて、図５（ｃ）の画像から図５（ａ）の画像を引算する。その結果、図５（ｄ）に示すような欠陥部分の画像が得られる。その画像データを作業領域５２ｅのうちの欠陥画像記憶領域に記憶する。このとき、ノイズが除去された測定画像は、シェーディングを含んだ画像であるので、これの輝度値から同様にシェーディングを含んだ隣接マスクにおける平均的な輝度閾値分を引算するので、シェーディングの影響が相殺されて、シェーディング補正された欠陥画像を得ることができる。なお、本来なら図５（ａ）の画像から図５（ｃ）の画像を引く、引算すべきであるが、疵を白として浮き上がらせるために、閾値側画像から測定画像を引く、逆の引算をしている。
【００１６】
▲７▼マスク画像による欠陥抽出処理は、作業領域５２ｅに記憶された“０”，“１”の二値化データからなる図５（ｂ）のマスク画像のデータに対して図５（ｄ）の欠陥部分の画像データをかけ算して、マスク領域の“０”の部分のデータを消去する。その結果として、欠陥データが存在するマスク白枠部分のデータだけが抽出される。これらが図５（ｅ）に示すシールド領域４３の部分の欠陥画像データである。
ＭＰＵ５１は、このようなヘッド疵検出プログラム５２ｃの実行が終了すると、大きさ分類・合否判定プログラム５２ｄを実行して、▲８▼欠陥の大きさ分類〜▲９▼合否判定処理を行う。
▲８▼欠陥の大きさ分類は、図５（ｅ）に示すシールド領域４３の部分の欠陥画像データに対して欠陥の面積、長さ、そして基準点からの距離とを算出する。面積は、欠陥となる領域の画素数が面積Ａとして算出される。長さは、図５（ｅ）に示すように、Ｘ軸方向の長さＸ長とＹ軸方向の長さＹ長とが算出されて、Ｘ：Ｙの長さの比、すなわち、縦横比Ｂが算出される。
なお、この場合のＸ軸は、インダクティブヘッドのコア部分４１に直交する方向であり、Ｙ軸は、コア部分４１と平行な方向である。
ヘッド基準点Ｐからの距離Ｌは、図２に示すインダクティブヘッドのコア部分４１の根本の基準位置Ｐからの直線距離である。そこから欠陥の中心までの長さである距離Ｌが座標演算により算出される。
【００１７】
欠陥の大きさ分類は、面積Ａの基準値Ａｓと縦横比Ｂの基準値Ｂｓとにより４段階に分類される。
すなわち、ランク１：面積Ａ＞Ａｓ  かつ  縦横比Ｂ＞Ｂｓの場合、
ランク２：面積Ａ＞Ａｓ  かつ  縦横比Ｂ＜＝Ｂｓの場合、
ランク３：面積Ａ＜＝Ａｓ  かつ  縦横比Ｂ＞Ｂｓの場合、
ランク４：面積Ａ＜＝Ａｓ  かつ  縦横比Ｂ＜＝Ｂｓの場合、
▲９▼合否判定処理は、前記の分類されたランクと前記距離Ｌの基準値Ｌｓと欠陥の個数との関係で合否を判定する処理である。
不合格とする判定条件
１．距離Ｌ＜＝Ｌｓのときに
ランク１の欠陥が１個以上ある場合、
ランク２の欠陥がｋ個以上ある場合、
ランク３の欠陥がｍ個以上ある場合、
ランク４の欠陥がｎ個以上ある場合、
ただし、ｋ＞ｍ＞ｎである。
２．距離Ｌ＞Ｌｓのときに
ランク１の欠陥が複数ある場合、
ランク２の欠陥がｊ個以上ある場合、
なお、ｋ，ｍ，ｎ，ｊの値は、実際の検査データと、磁気ヘッドの書込データの読出信号のレベルにおいてそれぞれに決定される。そして、これらｋ，ｍ，ｎ，ｊの値とＡｓ，Ｂｓ，Ｌｓの値は、それぞれパラメータ領域５２ｆに記憶されている。
ここで、距離ＬがＬ＜＝Ｌｓのときの不合格判定を細かく設定しているのは、コア部分に近い欠陥は、その分、欠陥がインダクティブヘッドの性能に与える影響が大きいからである。この場合には、コアの下に欠陥がある場合には、たとえ、小さな欠陥でも問題になる。この点、コアから離れた欠陥は、たとえ、大きな欠陥でもヘッドの性能に余り影響を与えない。
この判定結果とランク、そして距離Ｌの値は、次にＭＰＵ５１により表示処理プログラムが実行されて、ＣＲＴディスプレイ５４に出力され、検査結果として表示される。また、外部記憶装置５８に転送されて検査データとして所定の領域にヘッドの識別コード、例えば、ロット番号等とともに記憶される。
なお、測定されたＭＲ複合ヘッドのインダクティブヘッドのトラック幅ＴＷＷもこの測定後にＨＤＤ５８に転送され、ヘッドの識別コードとともに所定の領域に測定結果として記憶される。
【００１８】
以上説明してきたが、実施例では、シールド部分の欠陥を検出する例を挙げているが、この発明における欠陥の検出は、シールド部分に限定されるものではない。ヘッドの性能に与える影響が大きいエリアを限定して、そこでの欠陥を抽出して、集中的に検査することができる。
実施例では、中央位置輝度画像（あるいは中間輝度画像）は、自己画素＋ｎ隣接画素（ただし、ｎは２以上の整数）の輝度データを順に並べたときの中央位置あるいはこれの近傍の輝度データでその各画素が形成されるものであるが、この中央位置輝度画像（あるいは中間輝度画像）は、自己画素＋ｎ隣接画素内の輝度データのうちの最大値と最小値の実質的に中間値となる輝度データによりその各画素が形成されるものであってもよい。
また、実施例では、ノイズを除去した画像データから輝度Ｐ０を基準（閾値）として検査範囲Ｂのデータを抽出してそれを二値化して第１のマスク画像に相当する検査範囲Ｂの画像データを得て、さらに、検査範囲Ｂ以外の領域のデータをすべて“０”にして第２のマスク画像に相当する画像データを得ているが、第１の画像データは、必ずしも検査範囲Ｂに限定して抽出する必要はない。
さらに、実施例では、マスク画像を生成する際に、輝度Ｐ０（＝（Ｐ２−Ｐ１）／２＋Ｐ１）を基準（閾値）として画像のデータの抽出をしているが、マスク画像を生成するときの基準は、これに限定されるものではなく、輝度Ｐ１と輝度Ｐ２の間の輝度を基準とすればよい。
なお、実施例では、ＭＲ複合ヘッドの例を挙げているが、この発明は、通常の磁気ヘッド一般の検査にも適用できることはもちろんである。
【００１９】
【発明の効果】
以上の説明のとおり、この発明にあっては、シェーディング補正をすることに換えて各画素が自己画素＋ｎ隣接画素のｎ隣接マスクにおける中央位置の輝度データあるいはこれの近傍の輝度データで各画素が形成される中間輝度画像を検査対象ヘッド対応に生成することができる。これらの中間輝度画像は、各画素対応にｎ隣接マスクにおける平均的なシェーディングを含んだ画像になる。この中間輝度画像を基準として同じくシェーディングを含んだ測定画像との差により検査対象ヘッドの欠陥を検出する。このように、中間輝度画像と測定画像との差により欠陥を検出することで、欠陥を精度よく検出することが可能になる。しかも、画像データとして欠陥を得ることができるので、その大きさの分類が簡単にできる。
その結果、撮像系にシェーディングがあっても、ヘッドの特定の部分の欠陥を撮像画像から抽出してその部分の欠陥を容易に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は、この発明を適用した一実施例のＭＲ複合ヘッドの欠陥検査装置の画像処理装置を中心とするブロック図である。
【図２】図２は、画像データに対して設定される検査領域の説明図である。
【図３】図３は、その欠陥検出処理のフローチャートである。
【図４】図４は、８隣接積分マスクと、欠陥抽出マスク画像を生成するための輝度ヒストグラムの説明図である。
【図５】図５は、各処理における画像の説明図である。
【図６】図６は、従来のＭＲヘッドの欠陥検査装置の構成図である。
【図７】図７は、ＭＲヘッドの測定画像の説明図である。
【図８】図８は、その輝度信号の説明図である。
【符号の説明】
１…測定光学系、２…自動焦点系、３…画像信号処理・制御系、
４…ステージ系、５…画像上のＭＲヘッドのギャップ部分の線、
６…輝度信号、７…光源、８…光軸、
９…リレーレンズ、１０…偏光板、
１１…ビームスプリッタ、１２…ダイクロイックミラー、
１３…対物レンズ、１４ｘ，１４ｙ…Ｘ，Ｙの各ステージ，
１５…θステージ（回転ステージ）、１６…Ｚステージ、
１７…ステージドライバ、２０…２分割受光素子、
２１…差分回路、２３…偏光板、２４…結像レンズ、
２５…ＣＣＤ固体撮像素子、２６…Ａ／Ｄ変換器、
２７…計算機、２８…ＣＲＴディスプレイ、
３１…ＣＣＤカメラ、２９，３０，５２…メモリ、
４０…ＭＲ複合ヘッド、４１…インダクティブヘッドのコア部分、
４２…ギャップ部分、４３…シールド部分、４４…ＭＲヘッド、
５０…画像処理装置、５１…ＭＰＵ、
５２ａ…測定画像データ採取プログラム、
５２ｂ…寸法測定プログラム、５２ｃ…ヘッド疵検出プログラム、
５２ｄ…大きさ分類・合否判定プログラム、
５２ｅ…作業領域、５３…画像データインタフェース、
５５…インタフェース、５４…ＣＲＴディスプレイ、
５７…バス、５８…外部記憶装置、
１００…トラック幅計測装置、１０１…ヘッド欠陥検査装置。
【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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【図６】
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【図７】
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【図８】
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