(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
連続でインプリント処理を行って製造される物品の品質の良否を判別する、物品の品質判別方法であって、
インプリント処理に係る画像データを取得しながら、１回以上の、連続したインプリント処理を行うインプリント処理工程と、
インプリント処理に関する異常を検知する異常検知工程と、
前記異常検知工程で異常を検知した場合、異常検知した時よりも前のインプリント処理時に取得した画像データを遡って参照することにより、画像異常の有無を検知する、画像解析工程と、
前記画像解析工程で画像異常が無いと判断された時点を物品の良否判定の臨界点として用いて、物品の良否を判定する、良否判定工程と、を備え、
前記良否判定工程において、前記臨界点より前の物品の一部または全部を不良品と判別し、前記臨界点よりも後の物品を良品として判別する、物品の品質判別方法。
【請求項２】
前記画像解析工程は、第ｎ（ｎは２以上の整数とする）回目のインプリント処理時の画像データと、前記第ｎ回目のインプリント処理時よりも前の第ｎ−ｍ（ｍはｎより小さく、かつ１以上の整数とする）回目のインプリント処理時の画像データとを差分比較する操作を含む、請求項１記載の物品の品質判別方法。
【請求項３】
前記インプリント処理工程で取得された複数の画像データが保存されており、
前記画像解析工程において、保存された前記複数の画像データのうち少なくとも一部の画像データを読み出す、請求項１又は２記載の物品の品質判別方法。
【請求項４】
前記画像解析工程において、画像異常が検知された回のインプリント処理の画像データを残す、請求項３記載の物品の品質判別方法。
【請求項５】
前記異常検知工程で異常を検知した時点を含む予め定められた回数、又は異常を検知した時点を含む予め定められた時間前の画像データを残す、請求項３記載の物品の品質判別方法。
【請求項６】
保存された複数の画像データは、前記異常検知工程において異常が検知されるまでの予め定められた回数、又は異常が検知されるまでの予め定められた時間の画像データが残るように、最前の画像データから順次消去される、請求項３記載の物品の品質判別方法。
【請求項７】
請求項１乃至６のいずれか一項記載の品質判別方法による品質判別工程を含む、物品の製造方法。
【請求項８】
連続でインプリント処理を行って製造される物品の品質の良否を判別する、物品の品質判別システムであって、
連続で複数回のインプリント処理を行うインプリント処理装置と、
前記インプリント処理装置の周囲に設けられ、インプリント処理に係る画像データを取得する画像取得装置と、
インプリント処理に関する異常を検知するための各種データを取得する異常検知装置と、
少なくとも前記画像取得装置および前記異常検知装置に接続され、前記異常検知装置からの各種データによって異常を検知した場合、異常検知した回よりも前の回のインプリント処理時に取得した画像データを遡って参照することにより、画像異常の有無を検知する、画像解析装置と、を備え、
前記画像解析装置によって画像異常が無いと判断された時点を物品の良否判定の臨界点として用い、前記臨界点より前の物品の一部または全部を不良品と判別し、前記臨界点よりも後の物品を良品として判別することにより、物品の良否を判定する、物品の品質判別システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、連続でインプリント処理を行って製造される物品の品質の良否を判別する、物品の品質判別方法および物品の品質判別システムに関する。さらに本発明は、当該物品の品質判別方法を利用した物品の製造方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
インプリント技術は、電子ビームリソグラフィ等によって、表面に微細な凹凸パターンを形成した型（モールド）を、被成形材料（転写材料）を塗布したウエハ等の基板に接触させることにより、樹脂材料にパターンを転写する技術である。このようなインプリント技術としては、例えばＳＦＩＬ（Step and Flash Imprint Lithography）と呼ばれる、一の基板に設定された複数の区画に対して連続して光インプリント処理を実施する技術や、モールドを用いて長尺の被成形体または長尺の基材に形成された被成形体にインプリント処理を施す技術が知られている。また、従来、電子ビームリソグラフィ法によって製造されたテンプレートを母型（マスターテンプレート）として扱い、このマスターテンプレートからインプリント法によりレプリカテンプレートを製造し、このレプリカテンプレートからインプリント法により、製造対象の基板等の物品を製造する手法も知られている。
【０００３】
しかしながら、インプリント処理により望まざる各種欠陥が発生することがあり、当該欠陥を０（ゼロ）とすることが希求の課題であるが、実際には０とすることは困難である。
【０００４】
なお、インプリント処理における欠陥を検出する技術として、画像を利用する技術（特許文献１〜２）、離型力を利用する技術（特許文献３〜４）がある。製品全てを対象に欠陥などの検査をすることが実用上望ましいが、特許文献１〜４は大量生産の現場において容易に製品検査を実施することは想定していない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特表２００６−５１４４２８号公報
【特許文献２】特開２０１１−００３６１６号公報
【特許文献３】特開２０１１−１４６４４７号公報
【特許文献４】特開２０１２−１３５９８７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、上記課題を解決するためになされたものであって、その目的は、とりわけ大量生産の現場において、インプリント処理による欠陥を容易に検知することが可能な、物品の品質判別方法、物品の品質判別システムおよび物品の製造方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一実施の形態による物品の品質判別方法は、連続でインプリント処理を行って製造される物品の品質の良否を判別する、物品の品質判別方法であって、インプリント処理に係る画像データを取得しながら、１回以上の、連続したインプリント処理を行うインプリント処理工程と、インプリント処理に関する異常を検知する異常検知工程と、前記異常検知工程で異常を検知した場合、異常検知した時よりも前のインプリント処理時に取得した画像データを遡って参照することにより、画像異常の有無を検知する、画像解析工程と、前記画像解析工程で画像異常が無いと判断された時点を物品の良否判定の臨界点として用いて、物品の良否を判定する、良否判定工程と、を備えている。
【０００８】
本発明の一実施の形態による物品の品質判別方法において、前記画像解析工程は、第ｎ（ｎは２以上の整数とする）回目のインプリント処理時の画像データと、前記第ｎ回目のインプリント処理時よりも前の第ｎ−ｍ（ｍはｎより小さく、かつ１以上の整数とする）回目のインプリント処理時の画像データとを差分比較する操作を含んでもよい。
【０００９】
本発明の一実施の形態による物品の品質判別方法において、前記インプリント処理工程で取得された複数の画像データが保存されており、前記画像解析工程において、保存された前記複数の画像データのうち少なくとも一部の画像データを読み出してもよい。
【００１０】
本発明の一実施の形態による物品の品質判別方法において、前記画像解析工程において、画像異常が検知された回のインプリント処理の画像データを残してもよい。
【００１１】
本発明の一実施の形態による物品の品質判別方法において、前記異常検知工程で異常を検知した時点を含む予め定められた回数、又は異常を検知した時点を含む予め定められた時間前の画像データを残してもよい。
【００１２】
本発明の一実施の形態による物品の品質判別方法において、保存された複数の画像データは、前記異常検知工程において異常が検知されるまでの予め定められた回数、又は異常が検知されるまでの予め定められた時間の画像データが残るように、最前の画像データから順次消去してもよい。
【００１３】
本発明の一実施の形態による物品の製造方法は、前記品質判別方法による品質判別工程を含む。
【００１４】
本発明の一実施の形態による物品の品質判別システムは、連続でインプリント処理を行って製造される物品の品質の良否を判別する、物品の品質判別システムであって、連続で複数回のインプリント処理を行うインプリント処理装置と、前記インプリント処理装置の周囲に設けられ、インプリント処理に係る画像データを取得する画像取得装置と、インプリント処理に関する異常を検知するための各種データを取得する異常検知装置と、少なくとも前記画像取得装置および前記異常検知装置に接続され、前記異常検知装置からの各種データによって異常を検知した場合、異常検知した回よりも前の回のインプリント処理時に取得した画像データを遡って参照することにより、画像異常の有無を検知する、画像解析装置と、を備え、前記画像解析装置によって画像異常が無いと判断された時点を物品の良否判定の臨界点として用いて、物品の良否を判定する。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、とりわけ大量生産の現場において、インプリント処理による欠陥を容易に検知することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】図１は、本発明の一実施の形態に係る物品の品質判別システムを示す概略図である。
【図２】図２は、本発明の一実施の形態に係る物品の品質判別方法を示すフロー図である。
【図３】図３は、画像データを格納部に保存する方法の一形態を示す図である。
【図４】図４は、画像解析工程で画像異常を検知する方法の一形態を示す図である。
【図５】図５は、物品の品質判別方法の変形例を示すフロー図である。
【図６】図６は、物品の品質判別方法の変形例を示すフロー図である。
【図７】図７は、画像データを格納部に保存する方法の変形例を示す図である。
【図８】図８は、画像データを格納部に保存する方法の変形例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、図面を参照しながら本発明の各実施の形態について説明する。図面は例示であり、説明のために特徴部を誇張することがあり、実物とは異なる場合がある。また、技術思想を逸脱しない範囲において適宜変更して実施することが可能である。なお、以下の各図において、同一部分には同一の符号を付しており、一部詳細な説明を省略する場合がある。
【００１８】
まず、本発明の一実施の形態に係る物品の品質判別システムの構成について説明する。図１は、本実施の形態に係る物品の品質判別システムを示す概略図である。
【００１９】
図１に示す物品の品質判別システム１０は、連続でインプリント処理を行って製造される物品６０の品質の良否を判別するものであり、インプリント処理装置２０と、画像取得装置３０と、異常検知装置４０と、画像解析装置５０とを備えている。
【００２０】
このうちインプリント処理装置２０は、連続で複数回のインプリント処理を行うものであり、ウエハ等の基板６１を保持するとともに基板６１を所定の位置に位置決めするステージ２１と、基板６１の上方に配置され、モールド２２を支持するチャック２３とを有している。また、基板６１の上方には、基板６１に対して例えば液状の光硬化性樹脂等の被成形材料６２を供給するディスペンサヘッド２４が設けられている。さらに、モールド２２の上方には、ステージ２１に保持された基板６１に対して紫外線等の光を照射する光源２５が配置されている。
【００２１】
ステージ２１は、基板６１を水平移動させることにより、基板６１を所定位置に移動させるものである。また、モールド２２には、その基板６１と対向する面に微細な凹凸パターン２２ａが形成されている。チャック２３は、モールド２２を上下方向に移動させ接触させることにより、モールド２２の凹凸パターン２２ａを基板６１上の被成形材料６２に転写し、基板６１上の被成形材料６２に複数の凹凸パターン２２ａを賦形する。なお、ステージ２１とモールド２２との位置決めは両者の相対的な位置関係に基づいて行われればよく、例えば、モールド２２が水平移動してもよいし、ステージ２１とモールド２２の双方が水平移動してもよい。同様に、モールド２２と基板６１との接触は、モールド２２を固定したまま、ステージ２１を上下方向に移動させてもよい。
【００２２】
この場合、インプリント処理装置２０は、主に以下のステップ（ａ）〜（ｄ）を実行するものである。すなわち、インプリント処理装置２０は、（ａ）ステージ２１に支持された基板６１上にディスペンサヘッド２４から被成形材料６２を供給し、（ｂ）この被成形材料６２とモールド２２とを接触させ、（ｃ）被成形材料６２に対してモールド２２の凹凸パターン２２ａを転写し、（ｄ）被成形材料６２とモールド２２とを引き離すものである。
【００２３】
なお、本実施の形態において、品質判別の対象となる物品６０は、基板６１と、基板６１上に形成された被成形材料６２とにより構成される。
【００２４】
本実施の形態において、インプリント処理装置２０は、複数回のインプリント処理を連続して行うものであり、一の基板６１に設定された複数の区画に対して順次インプリント処理を実施するステップアンドリピート方式の装置となっている。しかしながら、これに限らず、長尺状の被成形体または長尺状の基材として形成された被成形体を、モールドでインプリントするロールトゥロール方式又はロールトゥシート方式であってもよい。また、複数の別個の基板に対して連続してインプリントする方式であってもよい。したがって、連続とは、休みなく処理が行われる場合や、断続的に処理が行われる場合等を含み、全体として継続して処理が行われている状態をさす。なお、インプリント処理装置２０としては、典型的には従来公知のインプリント装置を用いることができる。
【００２５】
画像取得装置３０は、例えばインプリント処理装置２０の周囲（図１ではチャック２３上方）に設けられており、インプリント処理装置２０を用いたインプリント処理に係る画像（静止画又は動画）のデータを取得するものである。画像取得装置３０は、インプリント処理に係る画像データとして、例えば上述したステップ（ａ）〜（ｄ）の何れか１つ又は複数の状態に係る画像を取得してもよい。なお、画像取得装置３０としては、例えばカメラ等の撮像手段、光散乱検出器、光干渉計等を用いても良い。
【００２６】
ステップ（ａ）の状態に係る画像データを取得する場合、例えば、カメラである画像取得装置３０が、被成形材料６２の供給状態に係る画像を撮像しても良い。
【００２７】
また、ステップ（ｂ）の状態に係る画像データを取得する場合、例えば、カメラである画像取得装置３０が、基板６１上で被成形材料６２が濡れ広がる状態の画像を撮像しても良い。
【００２８】
また、ステップ（ｃ）の状態に係る画像データを取得する場合、例えば、カメラである画像取得装置３０が、モールド２２と凹凸パターン２２ａとの間に濡れ広がった被成形材料６２の内部に生じる気泡の性状に係る画像を撮像しても良い。あるいは、例えば、光散乱検出器である画像取得装置３０が、光散乱等を計測することにより、モールド２２と凹凸パターン２２ａとの間に濡れ広がった被成形材料６２の内部に生じる気泡の性状を取得しても良い。
【００２９】
また、ステップ（ｄ）の状態に係る画像データを取得する場合、例えば、光干渉計である画像取得装置３０が、成形後の被成形材料６２の形状に係る画像を光干渉により取得しても良い。あるいは、カメラである画像取得装置３０が、モールド２２と複数の凹凸パターン２２ａが転写された被成形材料６２との引き離しの様子を撮像しても良い。
【００３０】
なお、ステップ（ａ）〜（ｄ）における画像取得操作を単独で行ったり、あるいは２以上の操作を適宜組み合わせて行ったりしてもよい。このようにして取得された画像データは、画像取得装置３０から画像解析装置５０に送られ、例えば画像解析装置５０の格納部５１に適宜保存されても良い。
【００３１】
異常検知装置４０は、インプリント処理に係る異常を検知するための各種データ（情報）を取得する装置である。異常検知装置４０からの各種データによって検知される異常とは、連続したインプリント処理工程において見られる通常とは異なる事象である。
【００３２】
このような異常としては、例えば、モールド２２の凹凸パターン２２ａが被成形材料６２から離型する際の離型力（各種データ）が所定の閾値を越える場合や、モールド２２の凹凸パターン２２ａが被成形材料６２から離型する際の離型速度（各種データ）が所定の閾値を越える場合が挙げられる。この場合、異常検知装置４０は、離型力測定器又は離型速度測定器であっても良い。
【００３３】
また、異常検知装置４０は、他の画像取得装置（又は画像取得装置３０）と連動していても良い。この場合、検知される異常としては、他の画像取得装置（又は画像取得装置３０）が撮像した画像データ（各種データ）中に、異物や被成形材料６２の欠陥が発見された場合であっても良い。さらに、異常検知装置４０からの各種データによって検知される異常は、モニタリングしていた離型力や離型速度の値が地震等の外乱により閾値を越えた場合や、他の画像取得装置（又は画像取得装置３０）が撮像した画像に乱れが生じている場合等であっても良い。
【００３４】
画像解析装置５０は、少なくとも画像取得装置３０および異常検知装置４０に接続されている。画像解析装置５０は、異常検知装置４０から送られてきた各種データによって異常を検知した場合、異常検知した回よりも前の回のインプリント処理時に取得した画像データを遡って参照ないし解析することにより、画像異常（画像取得装置３０によって取得された画像データに認められる異常）の有無を検知できるようになっている。
【００３５】
この場合、画像解析装置５０は、コンピュータ等の記憶演算処理装置であっても良く、格納部５１と、演算部５２と、表示部５３とを有している。
【００３６】
このうち格納部５１は、画像取得装置３０が取得した画像データや異常検知装置４０が取得した各種データを格納保存するものである。格納部５１としては、例えばハードディスク（ＨＤ）、フロッピーディスク（登録商標）（ＦＤ）、コンパクトディスク（ＣＤ）、マグネットオプティカルディスク（ＭＯ）、メモリカード等の公知の記憶媒体を用いても良い。なお、格納部５１は、必ずしも画像解析装置５０の内部に設けられていなくても良く、画像解析装置５０から外部の格納部５１にデータが送信されるようになっていても良い。
【００３７】
演算部５２は、画像取得装置３０又は異常検知装置４０から送られ、必要に応じて格納部５１に保存された、画像データ又は各種データを用いて、様々な解析や演算を行うものである。例えば、異常検知装置４０が取得した各種データと予め設定された各種データとの閾値とを比較したり、画像取得装置３０が取得した画像データに画像異常があるか否かの解析を行ったりする等、各種処理を行うものである。
【００３８】
また、表示部５３は、画像取得装置３０から送られた画像データ又は異常検知装置４０から送られた各種データを表示することにより、これらの情報を視覚的にオペレータに伝達するものである。
【００３９】
次に、図１および図２により、このような構成からなる本実施の形態の作用（物品の品質判別方法）について述べる。
【００４０】
まず、図１に示す画像取得装置３０によってインプリント処理に係る画像データを取得しながら、インプリント処理装置２０を用いて、連続で複数回のインプリント処理を行う（インプリント処理工程、図２のステップＳ１０１）。
【００４１】
この間、インプリント処理装置２０において、ステージ２１が基板６１を水平方向に移動させることにより、基板６１上のインプリント処理を行う箇所をディスペンサヘッド２４の下方に移動させる。続いて、ディスペンサヘッド２４は、基板６１上の対象とする箇所に被成形材料６２を滴下する。ステージ２１は、基板６１上の被成形材料６２を滴下した箇所がモールド２２の凹凸パターン２２ａと対向する位置に来るように、基板６１を水平方向に移動させる。その後、チャック２３は、モールド２２を所定位置まで下降する。このときモールド２２は、被成形材料６２に押し付けられ、モールド２２の凹凸パターン２２ａによって被成形材料６２が賦形される。次に、光源２５によって例えば紫外線等の光が照射され、この光がモールド２２を通過して基板６１に到達する。これにより、モールド２２の凹凸パターン２２ａが押し付けられた箇所の被成形材料６２が硬化する。その後、チャック２３によってモールド２２が上昇し、モールド２２を基板６１上の硬化した被成形材料６２から引き離す。このようなインプリント処理を１つの基板６１に対して順次繰り返すことにより、基板６１上の被成形材料６２に同一形状からなる複数の凹凸パターン（凹凸パターン２２ａを転写したパターン）が賦形される。
【００４２】
このようにインプリント処理装置２０がインプリント処理を行う間、画像取得装置３０は、インプリント処理に係る画像データを例えばショット毎に取得する。画像取得装置３０によって取得される画像データは、上述したように、ステップ（ａ）〜（ｄ）の何れか１つ又は複数の状態に係る画像データであっても良い。このようにして得られた画像データは、例えばショット毎の画像データとして画像取得装置３０から画像解析装置５０に送られる。
【００４３】
画像取得装置３０によって取得された複数の画像データは、例えば画像解析装置５０の格納部５１にそれぞれ保存される。この場合、インプリント処理工程で取得された複数の画像データの全てが格納部５１に保存されても良い（図３参照）。なお、図３において、ｔ＝ｔｘはｘ回目のショットを示しており、ｔ＝ｔ１は最初のショットを示している。
【００４４】
また、インプリント処理を行っている間、異常検知装置４０は、インプリント処理に係る異常を検知するための各種データを取得する。各種データとしては、上述したように、例えばモールド２２の凹凸パターン２２ａが被成形材料６２から離型する際の離型力や離型速度であっても良く、他の画像取得装置（又は画像取得装置３０）が撮像した画像データであっても良い。異常検知装置４０は、各種データをショット毎に取得しても良く、ショットに関わらず連続的に取得しても良い。このようにして取得された各種データは、異常検知装置４０から画像解析装置５０に送られる。
【００４５】
画像解析装置５０の演算部５２は、このようにして異常検知装置４０から送られた各種データを監視し、この各種データと、予め入力されて格納部５１に保存された閾値とを例えばショット毎に順次比較する（図２のステップＳ１０２）。
【００４６】
画像解析装置５０は、各種データと閾値とを比較することでインプリント処理に関する異常が生じたことを検知する（異常検知工程、図２のステップＳ１０３）。
【００４７】
この異常検知工程で異常を検知しなかった場合、すなわち各種データが閾値を上回らなかった場合、画像解析装置５０は、画像取得装置３０から送られた当該ショットの画像データを画像解析装置５０の格納部５１に保存し、次のショットに移行する（図２のステップＳ１０４）。
【００４８】
一方、異常検知工程で異常を検知した場合、すなわち各種データが閾値を上回った場合、画像解析装置５０は、異常検知した回（ショット）よりも前の回（例えば１つ前のショット）のインプリント処理時に取得した画像データを遡って順次参照することにより、画像異常の有無を検知する（画像解析工程、図２のステップＳ１０５）。この場合、画像解析装置５０は、格納部５１に保存された複数の画像データの全部又は一部を順次読み出し、画像異常の有無を検知する。
【００４９】
以下、この画像解析工程について、更に説明する。
【００５０】
まず画像解析装置５０の演算部５２が、異常検知工程で異常を検知した時のショット（以下、異常ショットともいう）に係る画像データを解析する（図２のステップＳ１０６）。続いて、当該異常ショット時の画像データに画像異常があるか否かを判定する（図２のステップＳ１０７）。この場合、画像データに画像異常があるか否かの判定は、画像解析装置５０の演算部５２が所定の基準に基づいて自動で行っても良く、あるいは、例えば表示部５３を参照することにより、オペレータが目視により行っても良い。
【００５１】
ステップＳ１０７で異常ショット時の画像データに画像異常が検知されなかった場合、画像解析装置５０は、画像取得装置３０から送られた異常ショット時の画像データを画像解析装置５０の格納部５１に保存し、画像解析工程を終了する（図２のステップＳ１０８）。
【００５２】
一方、ステップＳ１０７で異常ショット時の画像データに画像異常が検知された場合、画像解析装置５０は、次の解析に用いる新たな画像データ（例えば異常ショットの１つ前のショットに係る画像データ）を読み込む（図２のステップＳ１０９）。また、画像解析装置５０は、画像異常が検知された異常ショット時の画像データを画像解析装置５０の格納部５１に保存する（図２のステップＳ１１０）。
【００５３】
次いで、画像解析装置５０の演算部５２は、上記新たな画像データ（例えば異常ショットの１つ前のショットに係る画像データ）を解析する（図２のステップＳ１１１）。続いて、この新たな画像データに画像異常があるか否かを判定する（図２のステップＳ１１２）。
【００５４】
ステップＳ１１２で上記新たな画像データに画像異常が検知された場合、図２のステップＳ１０９に戻り、画像解析装置５０は、再度次の解析に用いる新たな画像データ（例えば異常ショットの２つ前のショットに係る画像データ）を読み込む。このようにして、ステップＳ１１２で画像データに画像異常が検知される限り、ステップＳ１０９に戻り、順番に画像データを読み込んで解析を継続する。
【００５５】
一方、ステップＳ１１２で上記新たな画像データに画像異常が検知されなかった場合、画像解析工程を終了する。
【００５６】
画像解析工程を終了した後、上記画像解析工程（図２のステップＳ１０３）で画像異常が無いと判断された時点（例えばショット）を物品６０の良否判定の臨界点として用いて、物品６０の良否を判定する（良否判定工程、図２のステップＳ１１３）。例えば、予め定められた欠陥許容度に応じて、異常検知工程で異常を検知した時のショットから遡って、画像異常が無いと判断されたショットまでの複数ショットの一部または全部を不良品と判別する。一方、画像異常が無いと判断されたショット以前は、画像データから検出できる被成形材料６２の異常が存在しないことから、これらのショットを良品として判別する。
【００５７】
その後、インプリント処理装置２０によってインプリント処理を継続するか否かを判定する（図２のステップＳ１１４）。この結果、インプリント処理装置２０を調整する必要が生じた場合等、インプリント処理を継続することが困難であると判断された場合、インプリント処理を停止する。一方、例えば図２のステップＳ１０７で画像データに画像異常が存在しなかった場合等、インプリント処理を継続することが可能であると判断された場合、インプリント処理を継続して実行する。
【００５８】
次に、図４（ａ）〜（ｆ）を参照することにより、上記画像解析工程（図２のステップＳ１０４）で画像異常を検知する方法について、更に具体的に説明する。図４（ａ）〜（ｆ）は、それぞれ各ショット時の画像データを示す概略図である。
【００５９】
例えば、異常検知工程で異常を検知したのが第ｎ回目（ｎは２以上の整数とする）のショットであったと仮定する。この場合、図４（ａ）に示すように、第ｎ回目のショット時に画像取得装置３０が取得した画像データを参照すると、被成形材料６２に大きな破損が生じている（図４（ａ））。なお、図４（ａ）〜（ｆ）において斜線部は、被成形材料６２に生じた欠陥を示している。
【００６０】
次に、第ｎ回目のショットの一つ前の第ｎ−１回目のショット時に画像取得装置３０が取得した画像データを参照すると、被成形材料６２のうち、第ｎ回目のショットの場合と略同様の位置に大きな破損が生じていることが確認される（図４（ｂ））。
【００６１】
このようにして、順次、ショットの番号を過去に遡って、被成形材料６２のうち上記と同様の位置に大きな破損が生じているか否かを確認する（図４（ｃ）（ｄ））。
【００６２】
第ｎ−ｍ＋１回目（ｍはｎより小さく、かつ１以上の整数とする）のショット時に画像取得装置３０が取得した画像データを参照すると、被成形材料６２の破損は極めて小さくなり（図４（ｅ））、第ｎ−ｍ回目のショットで被成形材料６２の破損は観察できなくなる（図４（ｆ））。このとき、第ｎ−ｍ＋１回目〜第ｎ回目のショットの間には、被成形材料６２の破損が少なからず生じているものと分かる。
【００６３】
この場合、良否判定工程においては、実施者が定めた欠陥許容度に応じて、第ｎ−ｍ＋１回目〜第ｎ回目のショットのうちの一部または全部を不良品と判別する。一方、第ｎ−ｍ回目のショット以前は、画像取得装置３０が取得した画像データから検出できる被成形材料６２の破損が存在しないことから、これらを良品として判別する。
【００６４】
このように、第ｎ（ｎは２以上の整数とする）回目のインプリント処理（ショット）時の画像データと、前記第ｎ回目のインプリント処理（ショット）時よりも前の第ｎ−ｍ（ｍはｎより小さく、かつ１以上の整数とする）回目のインプリント処理時の画像データとを差分比較する操作を順次行うことにより、とりわけ大量生産の現場において、インプリント処理による欠陥を容易かつ精度良く検知することができる。
【００６５】
このように本実施の形態によれば、異常検知工程で異常を検知した場合、異常検知した回よりも前の回のインプリント処理時に取得した画像データを遡って参照することにより、画像異常の有無を検知する。また、画像異常が無いと判断された時点を物品６０の良否判定の臨界点として用いて、物品６０の良否を判定している。これにより、とりわけ大量生産の現場において、インプリント処理による欠陥を容易に検知することができる。すなわち、画像取得装置３０が取得した画像データの全てについて画像異常が生じているかを判別する場合と比較して、大量生産の現場において効率良く物品６０の品質検査を実施することができる。
【００６６】
さらに本実施の形態によれば、大量生産の現場において効率良く物品６０の品質検査を実施することにより、品質が安定した物品６０を効率良く製造することができる、物品の製造方法を提供することができる。物品６０は、モールド、光学素子、磁気記録媒体、半導体装置等を含む。
【００６７】
変形例
次に、本実施の形態の変形例について図５乃至図８を参照して説明する。なお、図５乃至図８において、図１乃至図４に示す実施の形態と同一部分には同一の符号を付して詳細な説明は省略する。
【００６８】
図５は、物品の品質判別方法の変形例を示している。図５において、ステップＳ１０１（インプリント処理工程）とステップＳ１０２との間に、異常検知装置４０が取得した各種データを評価するか否かの工程（図５のステップＳ１２１）が介在されている。例えば、異常検知装置４０は、各種データを所定のショット回数毎に評価するようにし、各種データを評価するショット時には、各種データが閾値を上回ったか否かを判定する（異常検知工程、図５のステップＳ１０３）。一方、各種データを評価しない（無視する）ショット時には、当該ショットの画像データを画像解析装置５０の格納部５１に保存し、次のショットに移行する（図５のステップＳ１２２）。このほかの工程は、上述した図２に示す形態と略同様である。この場合、異常検知装置４０が取得した全ての各種データを評価する場合と比較して、より効率良く物品６０の品質検査を実施することができる。
【００６９】
図６は、物品の品質判別方法のうち、画像解析工程（ステップＳ１０５）の変形例を示している。図６において、ステップＳ１０７又はステップＳ１１２でショット時の画像データに画像異常が検知されなかった場合、格納部５１に保存されている画像データのうち消去対象となる画像データを選択する工程（ステップＳ１３１）と、選択された画像データを消去する工程（ステップＳ１３２）とが設けられている。このほかの工程は、上述した図２に示す形態と略同様である。
【００７０】
図７は、画像データの保存方法に関する変形例を示している。図７において、画像解析工程（ステップＳ１０５）で画像異常が検知された全ての回（画像異常が検知された区間）の画像データを残し、それ以前の画像データを全て消去している。なお、図７において、ｔ＝ｔｍ＋１からｔ＝ｔｎまでが画像異常が検知されたショットを示しており、この場合、ｔ＝ｔｍ＋１からｔ＝ｔｎまでの画像データを全て格納部５１に保存するとともに、ｔ＝ｔｍ以前の画像データを全て消去している。
【００７１】
また例えば、消去対象となる画像データは、異常検知工程（ステップＳ１０３）で異常を検知した時点（ショット）を含む予め定められた回数（ショット数）、又は異常を検知した時点を含む予め定められた時間前の画像データを全て残し、それ以前の画像データを全て消去しても良い。なお、予め定められた回数や、異常を検知した時点を含む予め定められた時間は、典型的には次のように決定される。凹凸パターンの密度、凹凸パターンの面積、液体接触角、剛性等といった種々のモールドの情報と、液体接触角、剛性、密着材料の有無といった種々の被成形材料の情報とにより経験的に構成された画像異常発生範囲を満たすように、予め定められた回数や、異常を検知した時点を含む予め定められた時間を設定する。
【００７２】
あるいは、例えば図８に示すように、保存された複数の画像データは、異常検知工程（ステップＳ１０３）において異常が検知されるまでの予め定められた回数（ショット数）、又は異常が検知されるまでの予め定められた時間の画像データが残るように、最前の画像データから順次消去されても良い。なお、図８において、ｔ＝ｔｘからｔ＝ｔｘ＋２までの画像データが格納部５１に保存され、ｔ＝ｔｘ−１までの画像データは格納部５１から消去されている。
【００７３】
このように、格納部５１に保存されている画像データの一部を消去していくことにより、格納部５１の保存容量を有効に用いることができる。
【００７４】
上記実施の形態および変形例に開示されている複数の構成要素を必要に応じて適宜組合せることも可能である。あるいは、上記実施の形態および変形例に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。
【符号の説明】
【００７５】
１０        物品の品質判別システム
２０        インプリント処理装置
２１        ステージ
２２        モールド
２２ａ      凹凸パターン
２３        チャック
２４        ディスペンサヘッド
２５        光源
３０        画像取得装置
４０        異常検知装置
５０        画像解析装置
５１        格納部
５２        演算部
５３        表示部
６０        物品
６１        基板
６２        被成形材料
【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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