(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の明暗パターンを被検体に対して照明する照明手段と、
前記明暗パターンが照明された前記被検体を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段により撮像された原画像の前記明暗パターンの明部と暗部の明るさの変化の度合いを解析することにより、前記被検体の表面欠陥を検出する画像解析手段とを備えた表面検査装置であって、
前記明暗パターンの繰り返しピッチが、想定される前記表面欠陥の平面寸法よりも小さい寸法に設定されており、
前記画像解析手段は、前記原画像の前記明暗パターンのぼけの度合いを検出可能に構成され、これにより前記表面欠陥の高さ寸法を推定可能に構成し、
前記ぼけの度合いは、前記明暗パターンの断面波形の明部の最大値と明部の包絡線により囲まれる面積と、前記断面波形の暗部の最小値と暗部の包絡線により囲まれる面積との和により定義されることを特徴とする表面検査装置。
【請求項２】
所定の明暗パターンを被検体に対して照明するステップと、
前記明暗パターンが照明された前記被検体を撮像するステップと、
前記撮像手段により撮像された原画像の前記明暗パターンの明部と暗部の明るさの変化の度合いを解析することにより、前記被検体の表面欠陥を検出する画像解析ステップとを備えた表面検査方法であって、
前記明暗パターンの繰り返しピッチが、想定される前記表面欠陥の平面寸法よりも小さい寸法に設定されており、
前記画像解析ステップは、前記原画像の前記明暗パターンのぼけの度合いを検出し、これにより前記表面欠陥の高さ寸法を推定するものであり、前記ぼけの度合いは、前記明暗パターンの断面波形の明部の最大値と明部の包絡線により囲まれる面積と、前記断面波形の暗部の最小値と暗部の包絡線により囲まれる面積との和により定義されることを特徴とする表面検査方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、表面検査装置及び表面検査方法に関するものであり、特に、フィルム表面、硝子面、塗装面等の光沢面に発生する欠陥を検査するための表面検査装置及び表面検査方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
かかる表面検査技術は、フィルム、板状製品、生産財のボディなど平面や曲面上に存在する微小な凹凸状の表面欠陥を検査するために用いられている。このような技術の具体例として、例えば、特開平５−１８７２８号公報に開示される技術がある。これは、被検体（ベルト状物体）の表面に格子パターンを投影する照明手段と、投影されたパターンを撮像する撮像手段とを備えており、撮像手段によって得られた原画像を処理して歪みのあるパターンを検出することにより被検体の表面欠陥を検出するものである。
【０００３】
しかしながら、この公知技術における格子状パターンの歪みを検出する方法においては、表面の微小な凹凸を感度良く検出できる可能性はあるものの、被検体自体が不定であり、かつ、許容されうる凹凸分布を有する場合に、かかる凹凸分布と表面欠陥との識別が困難になってしまう。かかる被検体として、例えば反りが発生しやすいフィルムがあるが、この場合、広範囲に分布する表面の凹凸は正常であるとし、局所的に発生する凹凸のみを欠陥として検出しなければならない。また、別の例として、生産財のボディ（自動車、各種製品の筐体、ディスプレイ装置の前面板など各種）においては、表面が平面であることは少なく、三次元曲面などの曲面により形成されている場合が多い。したがって、被検体から表面欠陥を検出しようとする場合に、かかる曲面（凹凸）を欠陥として誤検出するのではなく、局所的に発生する凹凸のみを表面欠陥として検出することが望まれる。
【０００４】
かかる点に鑑みて、本願出願人は、被検体に許容されうる曲面（凹凸分布）を表面欠陥として誤検出することなく、表面欠陥を簡便にかつ確実に検出することのできる新規な表面検査装置及び表面検査方法を出願した（特願平１１−１９２２６７号）。
【０００５】
上記先願に開示される表面検査装置は、所定の明暗パターン（微細チェッカーパターン）を被検体に対して照明する照明手段と、前記明暗パターンが照明された前記被検体を撮像する撮像手段と、前記撮像手段により撮像された原画像を解析する画像解析手段とを備え、前記画像解析手段は、前記明暗パターンのゆがみと明部と暗部の明るさの変化の度合いを解析することにより、前記被検体の表面欠陥を検出するように構成されていることを特徴とするものである。
【０００６】
この先願技術に係る表面検査装置の作用は次の通りである。
（イ）  照明手段により、所定の明暗パターンを被検体に対して照明する。
（ロ）  撮像手段により、所定の明暗パターンが照明（投影）された被検体を撮像する。
【０００７】
（ハ）  撮像手段により取り込まれた原画像を画像解析手段により解析し、原画像のゆがみと明部と暗部の明るさの度合いを解析する。
（ニ）  解析結果に基づいて被検体の表面欠陥を検出する。
【０００８】
次に原理を図２により説明する。所定の明暗パターンを撮像すると、暗部の明るさのレベル（輝度値あるいは測光値）と明部の明るさレベルには所定のレベル差があり、表面欠陥がない場合には、図２（ａ）に示すように暗部と明部との境界において急激なレベル変化が見られる。一方、表面欠陥が存在すると、暗部と明部の境界において、図２（ｂ）に示すようにレベル変化の度合いが緩やかになる。したがって、この明部から暗部又は、暗部から明部への明るさの変化の度合いを解析することにより、表面欠陥を検出することができる。
【０００９】
また、被検体に許容されうる曲面（凹凸分布）が存在する場合、撮像される所定の明暗パターンの形状は、曲面の形状に応じて歪んだ状態で撮像されるが、明部から暗部又は暗部から明部への明るさの度合いとして検出される可能性は極めて少なく、あるいは全くなくなり、表面欠陥として誤検出されることはなく確実性が高まる。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、上記先願に係る表面検査装置においては、所定の明暗パターンを被検体に対して照明するものであるが、被検体の表面欠陥の大きさ（平面寸法）と明暗パターンのパターンの繰り返しピッチとの関係について、表面欠陥を検出するのに適した繰り返しピッチが存在するものと考えられる。つまり、上記先願技術は、明部から暗部又は暗部から明部への明るさの変化の度合いにより表面欠陥を検出しようとするものであるから、明暗パターンの繰り返しピッチが表面欠陥の平面寸法に対して大きすぎると、表面欠陥を検出できなくなる可能性が高い。
【００１１】
本発明は上記実情に鑑みてなされたものであり、その課題は、被検体を照明する明暗パターンの繰り返しピッチを適切な寸法に設定し、被検体に許容されうる曲面（凹凸分布）を表面欠陥として誤検出することなく、表面欠陥を簡便かつ確実に検出することのできる表面検査装置及び表面検査方法を提供することである。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するため本発明に係る表面検査装置は、所定の明暗パターンを被検体に対して照明する照明手段と、前記明暗パターンが照明された前記被検体を撮像する撮像手段と、前記撮像手段により撮像された原画像の前記明暗パターンの明部と暗部の明るさの変化の度合いを解析することにより、前記被検体の表面欠陥を検出する画像解析手段とを備えた表面検査装置であって、前記明暗パターンの繰り返しピッチが、想定される前記表面欠陥の平面寸法よりも小さい寸法に設定されていることを特徴とするものである。
【００１３】
この構成による表面検査装置の作用・効果は以下の通りである。
表面欠陥を検出するまでの手順は、すでに説明した（イ）（ロ）（ハ）（ニ）と同じであり、表面欠陥を検出する原理についてもすでに説明した通りである。そして、所定の明暗パターンを被検体に対して照明するにあたり、この明暗パターンの繰り返しピッチが、想定される表面欠陥の平面寸法よりも小さな寸法に設定されていることが特徴である。これにより、表面欠陥が明暗パターンの暗部と明部の境界に存在する確率がかなり高くなるので、表面欠陥が存在した場合に確実に検出することができるようになる。また、後述するようにシミュレーション結果からも、繰り返しピッチを上記のように設定することにより、表面欠陥を確実に検出できることを実証することができた。以上のように、被検体を照明する明暗パターンの繰り返しピッチを適切な寸法に設定し、被検体に許容されうる曲面（凹凸分布）を表面欠陥として誤検出することなく、表面欠陥を簡便かつ確実に検出することのできる表面検査装置を提供することができる。
【００１４】
本発明の好適な実施形態として、前記繰り返しピッチが、前記撮像手段の撮像素子ピッチよりも大きく、かつ、前記表面欠陥の平面寸法の１／２以下に設定されているものがあげられる。
【００１５】
まず、撮像手段として例えばＣＣＤラインセンサーを用いた場合に、ＣＣＤ素子（撮像素子）の配列ピッチよりも繰り返しピッチを大きくしなければ、撮像手段が有する解像度の点から表面欠陥を検出できなくなる。また、繰り返しピッチは表面欠陥の平面寸法の１／２以下とするのが好ましい。かかる寸法設定により確実に表面欠陥を検出できることをシミュレーション結果及び実験結果により実証することができた。
【００１６】
本発明に係る前記画像解析手段は、前記原画像の前記明暗パターンのぼけの度合いを検出可能に構成され、これにより前記表面欠陥の高さ寸法を推定可能に構成されている。
【００１７】
被検体の表面欠陥の存在だけでなく、検出された表面欠陥の高さにより評価を行いたいということがある。被検体を撮像手段により撮像する場合に、撮像手段の焦点を照明手段の明暗パターンに合わせることが好ましい。その場合、凹凸のある表面欠陥が被検体の表面に存在すると、凹凸の部分は焦点が合っていないから、ぼけた画像になる。このぼけの程度は、凹凸の程度（高さ寸法）により異なってくる。そこで、明暗パターンのぼけの度合いを検出することにより、表面欠陥の高さ寸法を推定することができる。
【００１８】
本発明の更に別の好適な実施形態として、前記ぼけの度合いは、前記明暗パターンの断面波形の明部の最大値と明部の包絡線により囲まれる面積と、前記断面波形の暗部の最小値と暗部の包絡線により囲まれる面積との和により定義されるものがあげられる。
【００１９】
表面欠陥の高さ寸法が異なると、撮影される画像のぼけの度合いが変わってくるが、このぼけの度合いの違いは、明暗パターンの明部の包絡線と暗部の包絡線の違いとして表現することができることが、後述するシミュレーション結果から分かった。そこで、明部の最大値と明部の包絡線により囲まれる面積と、暗部の最小値と暗部の包絡線により囲まれる面積との和を求めることによりぼけの度合いを定義することができる。
【００２０】
上記課題を解決するため本発明に係る表面検査方法は、所定の明暗パターンを被検体に対して照明するステップと、前記明暗パターンが照明された前記被検体を撮像するステップと、前記撮像手段により撮像された原画像の前記明暗パターンの明部と暗部の明るさの変化の度合いを解析することにより、前記被検体の表面欠陥を検出する画像解析ステップとを備えた表面検査方法であって、前記明暗パターンの繰り返しピッチが、想定される前記表面欠陥の平面寸法よりも小さい寸法に設定されていることを特徴とするものである。
【００２１】
この構成による作用・効果はすでに述べた通りであり、これにより、被検体を照明する明暗パターンの繰り返しピッチを適切な寸法に設定し、被検体に許容されうる曲面（凹凸分布）を表面欠陥として誤検出することなく、表面欠陥を簡便かつ確実に検出することのできる表面検査方法を提供することができる。
【００２２】
本発明に係る画像解析ステップは、前記原画像の前記明暗パターンのぼけの度合いを検出し、これにより前記表面欠陥の高さ寸法を推定するものである。
【００２３】
この構成についてもすでに述べた通りである。すなわち、凹凸のある表面欠陥が被検体の表面に存在すると、凹凸の部分は焦点が合っていないから、ぼけた画像になる。このぼけの程度は、凹凸の程度により異なってくる。そこで、明暗パターンのぼけの度合いを検出することにより、表面欠陥の高さ寸法を推定することができる。
【００２４】
【発明の実施の形態】
本発明の好適な実施形態を図面を用いて説明する。
【００２５】
図１は、本実施形態に係る表面検査装置の構成を示す模式図である。図１（ａ）において、この表面検査装置は、被検体１に対して微細チェッカーパターン（所定の明暗パターンの１例である。）の照明を行う照明装置２（照明手段に相当する。）と、微細チェッカーパターンが照明された被検体１を撮像するＣＣＤエリアセンサー３（撮像手段に相当する。）と、エリアセンサー３により取り込まれた画像を解析する画像解析装置４（画像解析手段に相当する。）と、画像を映し出すためのＴＶモニター５とを備えている。
【００２６】
照明装置２の微細チェッカーパターンの詳細は図１（ｂ）に示される。このチェッカーパターンは明部２ａと暗部２ｂとが交互に繰り返して配置されており、
Ｘ方向の寸法比（デューティー比）は、ｘＢ：ｘＷ＝１：１、
Ｙ方向の寸法比は、ｙＢ：ｙＷ＝１：１である。
【００２７】
さらに、ｘＢ＝ｙＢ，ｘＷ＝ｙＷである。つまり、明部２ａも暗部２ｂも同じ大きさの正方形である。
本発明の原理はすでに図２を用いて説明したが、表面欠陥が存在すると明部２ａと暗部２ｂの境界において、明るさのレベルが緩やかになることを検出するものであるから、明部２ａと暗部２ｂとができるだけ数多く存在する方が好ましい。そのためには、暗部２ａと明部２ｂとの寸法比を１：１に設定するのが合理的である。また、エリアセンサー３のＣＣＤの素子配列ピッチとの関係から、明部２ａと暗部２ｂとの繰り返しピッチを細かくしすぎると分解能が低下する。よって、明部２ａと暗部２ｂの繰り返しピッチは、少なくとも素子配列ピッチよりも大きくする必要がある。また、表面欠陥の大きさとパターンの繰り返しピッチとの関係については後述する。
【００２８】
また、エリアセンサー３の焦点（ピント）は、被検体１ではなく、照明装置２の微細チェッカーパターンに合焦するように調整されている。これにより微細チェッカーパターンの画像を明瞭な状態で取り込むことができる。すなわち、本発明では正常部分での明暗変化が大きいことが望ましいが、そのためには照明装置２の明暗パターンに焦点を合わせるのが自然である。被検体１に焦点を合わせると照明装置２の明暗パターンがぼけた像として観測されるため充分な検出精度を得ることができない。照明装置２の明暗パターンとエリアセンサー３は被検体１を介して等価的に向かいあった位置関係であり、画面全体に焦点を合わせることができ、明暗変化の急峻性を損なうことなく画像を取得することができる。
【００２９】
＜画像解析の手順＞
次に、画像解析（画像処理）の手順について説明する。図３は、画像解析装置４の機能を説明するブロック図である。画像解析は、公知の画像処理プログラムを実行することにより行われる。
まず、図１（ａ）に示されるように、被検体１、照明装置２、エリアセンサー３をセッティングする。ここで、表面検査をすべき被検体１として選択されるものは、例えば、フィルム状の製品があげられるがこれに限定されるものではなく、ガラス等の透明板状体、金属シート材、表面塗装、生産財（自動車のボディ、各種製品の筐体、ディスプレイ装置の前面板等各種）、感光体等の、検査面が平滑なものが被検体１の例としてあげられる。
【００３０】
次に、エリアセンサー３により被検体１の画像を取り込む。取り込まれた画像は、画像解析装置４のＡ／Ｄ変換部４０においてデジタルデータ化されて、フレームメモリ４１に記憶される。ここで、画像データは８ビットの濃淡データとして表わされ、０（最も暗い）から２５５（最も明るい）までの２５６段階の濃度データ（輝度データ）として得ることができる。このデジタルデータ化された画像データをＴＶモニター５に表示させたのが図４に示される。これを説明の便宜上原画像と称する（Ｓｔｅｐ０）。図４において、微細チェッカーパターンが緩やかに曲がっているのが見られるが、これは被検体１自身が３次元曲面を有するからであり、これは表面欠陥に該当しない。
【００３１】
また、図４において微細チェッカーパターンの暗部２ｂに相当する部分は黒く、微細チェッカーパターンの明部２ａに相当する部分は白くなっているが、これは図示の便宜上のためであり、被検体１の種類のよっては、明部２ａに相当する部分がグレーに写し出されることもある。図４の中央部分には、中間調のグレーの部分が見られるが、この部分が表面欠陥であるものと推定される。
【００３２】
次に、図４の原画像に対してＳｏｂｅｌ変換（ソーベル変換）と呼ばれる、二次元勾配ベクトルを求める処理を行う。これは図３の微分処理部４４にて行われる。
【００３３】
図５は、Ｓｏｂｅｌ変換を行なった後の画像（Ｓｔｅｐ１：第１変換画像）を示すものである。この画像は、原画像における各画素の勾配値を表わすものであり、原画像と同じく８ビットの濃淡画像データとして示される。つまり明るい部分ほど勾配が大きいことを示している。また、Ｓｏｂｅｌ変換の演算において２５５を超える値が演算された場合には、その値は２５５にする。
【００３４】
次に、図３の第１欠陥候補抽出部４２における処理内容を説明する。この第１欠陥候補抽出部４２においては、図２（ｂ）に示すように、第１しきい値と第２しきい値とを設定しており、第１しきい値よりも暗い部分と第２しきい値よりも明るい部分を除去する、即ち、該当する画素を０レベルに変換するものである。これは、表面欠陥が存在すると、暗部２ｂと明部２ａの境界が緩やかになり中間調のグレーになるため、この中間調の画素を１レベルに変換して抽出しようとするものである。なお、これら第１、第２しきい値の値は被検体１の種類に応じて設定変更可能にするのが好ましい。画像変換をするには、予め画像変換用のテーブル（ＬＵＴ）を用意しておくことにより効率よく処理することができる。
【００３５】
次に、第２欠陥抽出部４３（図３参照）において、前述した第１変換画像のうち、勾配の大きい部分を除去、すなわち、０レベルに変換する。この勾配が大きいと言うことは、明部２ａから暗部２ｂへの変化、あるいは、暗部２ｂから明部２ａへの変化が急激であることを意味するものであり、即ち、表面欠陥が存在しないことを意味するものである。つまり、図２（ｂ）にも示されるように、表面欠陥が存在すると勾配の値が小さくなるので、勾配の大きな部分を除去することで、表面欠陥の部分を抽出することができる。この第２欠陥抽出部４３における処理も、予め画像変換用のテーブル（ＬＵＴ）を用意しておくのが好ましい。
【００３６】
図４に示される原画像に対して、第１欠陥候補抽出部４２と第２欠陥抽出部４３において処理を施した後の画像（Ｓｔｅｐ２：第２変換画像）を図６に示す。この画像は、０レベルか１レベルかの２値画像である。画像のほぼ中央部にまとまった１レベルの領域がみられるが、この領域が表面欠陥が存在する領域と推定される。また、この第２変換画像においては、表面欠陥が存在する領域以外にも、微小な１レベルの領域が点在している。これは、照明装置２のシェーディングの影響が除去しきれていなかったり、あるいは、正常部のチェッカーパターンの輪郭部に生じる中間調領域が本実験で抽出した輝度勾配の高い領域より１〜２画素程度大きいことにより、正常領域を誤って欠陥候補領域として検出したなどの理由によるものであり、これらの微小領域はノイズ成分であって表面欠陥ではない。これら微小領域は適切なシェーディング補正と輪郭領域の除去が行われれば発生しないと考えられる。適切なシェーディング補正と輪郭領域の除去が行われず、これら微小領域が欠陥候補領域として抽出された場合には、これら微小領域を処理するため収縮処理部４５（微小領域処理部）にて周知の４近傍収縮処理を２回行い、微小な孤立点を除去することで誤検知を回避することができる。なお、収縮処理としては、８近傍収縮処理でも良い。収縮処理後の画像（Ｓｔｅｐ３：第３変換画像）を図７に示す。図７も、２値画像であるが、中央部分にまとまった領域の１レベルの画素が見られる。
【００３７】
欠陥判定部４６では、第３変換画像に１レベルの画素が存在するか否かで、表面欠陥の有無を判定し、本実施形態では、１レベルの画素が１つでもあれば表面欠陥が存在するものと判定する。表面欠陥が存在する場合は、その旨をＴＶモニター５の画面に表示したり、別に設けられたランプに表示したり、適宜の手法で警告する。なお、欠陥判定部４６における判定手法は上記に限定されず、１レベルの画素数が所定数以上のときに表面欠陥が存在するものと判定しても良い。
【００３８】
図７に示される第３変換画像において、被検体１に表面欠陥が存在しない場合は、すべて０レベルの画像（真っ黒な画像）に変換されることになる。
【００３９】
＜明暗パターンの繰り返しピッチ寸法について＞
次に、照明装置２に用いられる明暗パターンの繰り返しピッチの最適寸法について説明する。 そのため、照明光の正反射解析（光線追跡）によるシミュレーションを行った。
【００４０】
図８に示すように、ここで検出対象としている表面欠陥は、厚さ２００μｍ程度のフィルムＦの表面に生じた微小凹凸欠陥であり、表面欠陥の大きさ（平面寸法）に比べて高さ寸法が非常に小さい断面構造を有している。 このシミュレーションを行うにあたり想定した実験装置は図９に示される表面検査装置である。撮像手段としてラインセンサー３（撮像手段に相当する。 ）を用い、照明装置２の明暗パターンとして微細ストライプパターン２ｓ（所定の明暗パターンの１例である。）を用いたものである。 ラインセンサー３によりフィルムＦの画像全体を取り込む場合には、フィルムＦを搭載しているステージ６をラインセンサー３の素子列とは直交する方向（副走査方向）に沿って駆動すればよい。
図１０（ａ）は、ストライプパターンの照明装置２を用いて表面欠陥のあるフィルムを撮影した原画像を示す。 表面欠陥は、画像の中央部にストライプパターンのぼけとして観測されている。表面欠陥の周辺には、一部ストライプパターンが歪んだ状態で観測されている部分が見受けられるが、これは被検体であるフィルムがもっているわずかな反りの影響によるものである。 この原画像の輝度プロファイルを図１１に示す。
【００４１】
表面欠陥のない正常な部分では、暗部から明部、又は、明部から暗部への明るさの変化は急峻であるが（図１０（ｂ）（イ）（ロ）参照）、表面欠陥の存在する部分では、明るさの変化の度合いが緩やかになる（図１０（ｂ）（ハ）参照）。つまり、中間の輝度を有する画素が多く生じる。また、フィルムの反りによる明暗パターンの歪みは、原画像においては、明暗の周期の不均一として現われるが、輝度変化については影響がない（図１０（ｂ）（ロ）参照）。
【００４２】
シミュレーション解析を行うにあたり用いた座標系を図１１に示す。
まず、座標原点（Ｏ）付近にＣＣＤラインセンサー３のＣＣＤ素子１０を光軸（ｚ軸）に垂直に配置した。ＣＣＤ素子１０の配列方向はｒ軸とした。被検体１であるフィルムＦは、ｚ＝Ｌ1 を切片とする傾き４５゜の面上に配置に配置し、パターン照明はｒ＝Ｌ2 の面上に配置している。 パターン照明から出射した光は、フィルムＦの被検査面で正反射し、ＣＣＤ素子１０の前方に配置されたレンズ１２を介してＣＣＤ素子面に結像している。このレンズ１２は、開口１１の有効開口がｄで、主点位置がＨ，Ｈ’で示されている。
【００４３】
ＣＣＤ素子面から像空間主点Ｈ’までの距離をｓ2 、物空間主点Ｈから被検査面を介してパターン照明面までの距離をｓ1 、レンズ１２の焦点距離をｆとすると、幾何光学の公式から、
【数１】
0004633245.tif 000002
ＣＣＤ素子１０上の点Ｐ（０，ｒin）からレンズ１２の有効開口内へ向かって、角度θinの方向へ出射する光線をベクトルＰ＝（ｒin，θin）で表し、この光線がレンズ１２を通過した後の光線をベクトルＱ＝（ｒout ，θout ）で表すと、ベクトルＱは次式（２）で与えられる。
【００４４】
【数２】
0004633245.tif 000003
ここで、ｓ’は物空間主点Ｈから出射光線の観測位置までの距離である。
【００４５】
次に、光線ベクトルＱが被検査面に到達する点Ｒを求める。また、被検査面上の欠陥モデルとしては次式（３）に示すようなガウス型関数を使用した。
【００４６】
【数３】
0004633245.tif 000004
ここで、被検体であるフィルムＦはｚ’面にＣＣＤ素子から距離Ｌ1 を隔てて配置されることから、ガウス型関数の記述には（ｚ’−ｒ’）座標系を使用した。（ｚ’−ｒ’）座標系とは、（ｚ−ｒ）座標系を４５゜回転し、ｚ軸方向に距離Ｌ1 だけ平行移動したものである。式（３）において、表面欠陥の高さ方向の変位（寸法）は、その方向（凸か凹か）も含めて振幅Ａにより記述し、表面欠陥の幅方向の大きさはσにより記述している。
【００４７】
σは、ガウス型関数の値が１／ｅ2 となる半幅を表し、以後、シミュレーションにおける欠陥幅は２σで表されるものとする。図１２（ａ）は、凹部のみで形成される表面欠陥のモデルを示し、（ｂ）は、凹凸を有する表面欠陥のモデルを示している。 （ａ）は、σ＝０．２５ｍｍ、Ａ＝−５μｍ
（ｂ）は、σ＝０．２５ｍｍ、Ａ＝５μｍ（ｐ−ｐ）である。フィルムＦの被検査面と光線ベクトルＱとの交点の計算方法には、線形計算の最も基本的な解法である二分法を用いた。
次に、点Ｒにおける正反射光の出射方向ベクトルＲを、被検査面への入射ベクトルＱと、点Ｒにおける被検査面の法線ベクトルｎとを用いて、入射角と反射角が等しいと言う正反射の基本原理から次式（４）により計算する。 なおこの式で、Ｒ，Ｑ，ｎはいずれも単位ベクトルである。
【数４】
0004633245.tif 000005
最後に、反射光線Ｒがパターン照明面に到達する点Ｓを同様に数値計算により求めることにより、点Ｓでの照明強度からＣＣＤ素子面へ結像される画像の照明強度が得られる。
【００４８】
以上の計算をレンズ１２の有効開口範囲内の全方向について行い、到達点の照明強度を積算し、さらにＣＣＤ素子面上の各点ｒinについて同様の積算照明強度を計算することにより、ＣＣＤラインセンサー３により撮影される画像の輝度プロファイルを求めることができる。
【００４９】
なお、シミュレーション解析を行うにあたって、各パラメータの数値は次のようなものを使用した。
（１）ＣＣＤ（撮像手段）として、５０００画素のラインセンサーを用いた。 素子寸法は、７μｍとした。
（２）レンズは、焦点距離ｆ＝５５ｍｍ，主点間距離＝１ｍｍ、絞りＦ＝４とした。
【００５０】
（３）パターン照明として、ストライプの幅を０．２５ｍｍ及び１．０ｍｍ
明暗の線幅比を１：１とした。
（４）表面欠陥モデルとして、表面欠陥幅＝０．５ｍｍ（σ＝０．２５ｍｍ）、振幅Ａ＝０〜１０μｍのガウス型関数とした。
【００５１】
また、レンズ倍率（ｓ2 ／ｓ1 ）は、パターン照明の１本のストライプを何画素で撮影するか（以後これをパターン分解能と呼び、画素数で表すことにする。）によって定まる。例えば、ストライプ幅１ｍｍの明暗パターンを、パターン分解能１０画素で撮影する場合、レンズ倍率は１／１４．３、撮影距離は、ｓ2 ＝５８．９ｍｍ、ｓ1 ＝８４０．７ｍｍとなる。
【００５２】
シミュレーション解析結果の一例を図１３に示す。 この例では、欠陥幅０．５ｍｍ、欠陥高さ（深さ）５．０μｍの凹欠陥モデルに対して、異なる照明条件下で解析を行った。図１３（ａ）は、ストライプ幅を１ｍｍ（黒い部分の幅＝白い部分の幅＝１ｍｍ）としたときのプロファイル形状である。図１３において、横軸は画素数を示し、縦軸は輝度を示す。図１３（ａ）の横軸の２００画素目あたりに表面欠陥が存在しているが、パターンぼけの程度が小さいため、この場合は、表面欠陥の検出は困難であると考えられる。
一方、図１３（ｂ）は、ストライプ幅（黒い部分の幅＝白い部分の幅）を０．２５ｍｍ（欠陥幅の１／２）とした場合のプロファイル形状である。（ａ）とは異なるように、パターンのぼけが顕著に現われていることが分かる。このように、検出したい表面欠陥の最小欠陥幅に基づいてパターン照明の繰り返しピッチを決定すれば良いと理解できる。 具体的には、繰り返しピッチを表面欠陥の最小欠陥幅（平面寸法）よりも小さな寸法に設定するのが良い。 上記実験結果から、繰り返しピッチは想定される最小欠陥幅の１／２以下に設定するのが好ましいと考えられる。
上記解析結果を実証するために、上記シミュレーションと同様の照明条件で表面欠陥の観測テストを行った。表面欠陥は、高さの変位が１０μｍ以下で直径約０．５ｍｍの凹欠陥を用意した。パターン照明には、１ｍｍ幅と０．２５ｍｍ幅のストライプパターン照明を用意した。
【００５３】
実験結果を図１４に示す。 （ａ）はストライプ幅１ｍｍ、パターン分解能１０画素の場合に観測された画像と、欠陥付近の輝度プロファイルである。これからも分かるように、表面欠陥によるパターンのぼけはほんとど現われていない。
一方、図１４（ｂ）は、ストライプ幅０．２５ｍｍ、パターン分解能２．５画素の場合に観測された画像を示す。この場合は、表面欠陥の存在する部分にパターンのぼけが生じている。これら図１４に示される実験結果は、シミュレーション結果と非常によく一致している。これにより、表面欠陥の寸法により最適照明条件を決定することの妥当性を確認することができた。
＜欠陥高さの評価に関するシミュレーション＞
次に、欠陥の高さと輝度プロファイルとの関係についてのシミュレーション解析を行った。条件設定は以下の通りである。
（１）照明パターンは、ストライプパターンであり、ストライプ幅は０．２５ｍｍで線分解能は２．５ピクセル（画素）である。
（２）表面欠陥の形状は、凹欠陥であり、欠陥半幅は２０００μｍである。
（３）カメラ（撮像手段）の設定は、視野５００ｍｍ、横倍率が１４．３、分解能が１００（μｍ／ピクセル）である。
【００５４】
（４）撮影距離は、ｓ1 ＝５８．９ｍｍ、ｓ2 ＝８４０．７ｍｍ
Ｌ0 ＝９００．６ｍｍ、Ｌ1 ＝８００．６ｍｍ、Ｌ2 ＝１００ｍｍである。
【００５５】
シミュレーション結果を図１５，１６，１７に示す。これらの図において、横軸は画素数を、縦軸は輝度を表している。図１５（ａ）〜（ｅ）に欠陥高さが０，１，２，３，４μｍの場合の結果を、図１６（ａ）〜（ｅ）に欠陥高さが５，６，７，８，９μｍの場合の結果を、図１７（ａ）〜（ｅ）に欠陥高さが１０，２０，３０，４０，５０μｍの場合の結果をそれぞれ示す。 各シミュレーション結果からも分かるように、欠陥高さが大きくなるとぼけの度合いも大きくなり、欠陥高さとぼけの程度に相関関係があることが理解できる。
つぎに、ぼけの度合いの定義について図１８により説明する。図１８において、輝度プロファイル（断面波形：Ｐ（ｘ））を示す。このプロファイルＰ（ｘ）の明部の最大値はＡｍａｘで示される。暗部の最小値はＢｍｉｎで示される。 ＡｍａｘとＢｍｉｎは、直線で示される。 また、プロファイルＰ（ｘ）の明部の包絡線はＡ（ｘ）で示され、暗部の包絡線はＢ（ｘ）で示される。 このような包絡線Ａ（ｘ），Ｂ（ｘ）は、最大値フィルターや最小値フィルターといった周知の画像処理技術（画像解析装置の機能）により求めることができる。
【００５６】
求められる包絡線Ａ（ｘ），Ｂ（ｘ）は、数学的には厳密な包絡線ではないかもしれないが、実質的に包絡線と評価できるものが得られれば良い。次に、明部の最大値Ａｍａｘと明部の包絡線Ａ（ｘ）により囲まれる面積ＳＡと、暗部の最小値Ｂｍｉｎと暗部の包絡線Ｂ（ｘ）により囲まれる面積ＳＢとの和を求める。
囲まれた面積部分は斜線で示される。 面積ＳＡ，ＳＢは、その範囲内に存在する画素数をカウントすることにより得られる。
図１９は、図１５〜図１７に示されるシミュレーション結果について、欠陥高さと面積（画素数）との関係をプロットしたものである。 各プロットからＧで示される相関関数が得られる。 この関数Ｇから、ぼけの度合いに対する欠陥高さを求めることができる。
【００５７】
上記面積ＳＡ，ＳＢを演算する機能（面積演算手段）、演算された面積から欠陥高さを求める（評価する）機能（欠陥高さ演算手段）は画像解析装置４が備えているものである。 また、図１９に示される相関関数Ｑについても画像解析装置４が自動的に算出するように構成されている。
なお、面積を演算する機能を画像解析装置４が備えており、欠陥高さを求めて評価を行うのはオペレータが行うような構成にしても良い。
＜別実施形態＞
明暗パターンについてチェッカーパターンとストライプパターンについて例示したが、これらに限定されるものではなく、例えば三角形状の繰り返しパターンを用いても良い。 図３〜図７で説明した表面欠陥検出手順は、チェッカーパターンのみに応用できるのではなく、ストライプパターンやその他の繰り返しパターンの場合にも応用できるものである。また、表面欠陥寸法と繰り返しピッチとの寸法関係、及び、表面欠陥の高さ寸法の評価については、実施形態ではストライプパターンの場合について説明したが、チェッカーパターンやその他の繰り返しパターンの場合にも応用できるものである。
本発明における撮像手段については、特定の種類・構造のものに限定されるものではない。例えば、被検体が製品サイズにカットされた枚葉品の場合には、エリアセンサーを用い、被検体として製品サイズにカットされる前のウェブ（巻物）状態で検査する方が好ましい場合には、ラインセンサーを用いる方法がある。ウェブの場合は、ウェブを一定速度で移動させることで、ラインセンサーにより、二次元画像を取得することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】表面検査装置の構成を示す模式図
【図２】本発明の原理を説明する図
【図３】  画像解析装置の構成を示すブロック図
【図４】  表面欠陥が存在する原画像を示す図
【図５】  Ｓｏｂｅｌ変換後の第１変換画像を示す図
【図６】欠陥候補抽出を行った後の第２変換画像を示す図
【図７】収縮処理を行った後の第３変換画像を示す図
【図８】微小凹凸欠陥の断面構造をモデルを示す図
【図９】シミュレーション解析を行うための表面検査装置の構成を示す模式図
【図１０】  ストライプパターン照明下における表面欠陥観測例
【図１１】  正反射解析による欠陥検出シミュレーション解析に用いた座標系を示す図
【図１２】  ガウス関数による欠陥モデルを示す図
【図１３】ストライプパターンを変えた場合のシミュレーション解析結果を示す図
【図１４】シミュレーション解析結果を確認するための実験結果を示す図
【図１５】欠陥高さを変えた場合のシミュレーション解析結果を示す図（１）
【図１６】欠陥高さを変えた場合のシミュレーション解析結果を示す図（２）
【図１７】欠陥高さを変えた場合のシミュレーション解析結果を示す図（３）
【図１８】ぼけの度合いの定義を説明する図
【図１９】欠陥高さとぼけの度合いとの間の相関関係を示す図
【符号の説明】
１      被検体
２      照明装置
３      エリアセンサー、ラインセンサー
４      画像解析装置
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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