(57)【要約】【課題】  光ディスクなどの記録媒体のデータマークおよびスペースの形状を測定し、自動的に統計処理し、データマークおよびスペースの形状を調整する検査方法を提供する。【解決手段】  観察装置によって得られた、記録媒体上に形成されたデータマークの観察像からデータマークおよびスペースの形状を検査する方法であって、データマークおよびスペースをそれぞれ基準長さの整数倍で表現されるグループに自動的かつ高速にグループ化し、このグループ化されたデータマーク毎およびスペース毎に計測値とその統計処理値を自動的かつ高速に求めることを特徴とする記録媒体の検査方法。【選択図】  なし【特許請求の範囲】
【請求項１】
観察装置によって得られた、記録媒体上に形成されたデータマークの観察像からデータマークおよびスペースの形状を検査する方法であって、データマークおよびスペースをそれぞれ基準長さの整数倍で表現されるグループに自動的かつ高速にグループ化し、このグループ化されたデータマーク毎およびスペース毎に計測値とその統計処理値を自動的かつ高速に求めることを特徴とする記録媒体の検査方法。
【請求項２】
求められた計測値およびその統計処理値に基づいて、データマークおよびスペース形状の調整を行う請求項１記載の記録媒体の検査方法。
【請求項３】
グループ化する方法として、クラスター分析を用いることを特徴とする請求項１または２記載の記録媒体の検査方法。
【請求項４】
グループ化する方法として、データマークおよびスペースのそれぞれの長さによるクラスター分析を用いることを特徴とする請求項１〜３のいずれか記載の記録媒体の検査方法。
【請求項５】
グループ化する方法として、既知の基準長さＴに対し、０．２５Ｔ〜０．７５Ｔを閾値とし、データマークおよびスペースのそれぞれの長さによりクラスター分析する方法を用いることを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の記録媒体の検査方法。
【請求項６】
観察像のデータをコンピューターで読み込むことを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載の記録媒体の検査方法。
【請求項７】
前記観察装置が走査型プローブ顕微鏡であることを特徴とする請求項１〜６のいずれかに記載の記録媒体の検査方法。
【請求項８】
上記記録媒体が光ディスクである請求項１〜７のいずれかに記載の記録媒体の検査方法。
【請求項９】
下記（ａ）〜（ｃ）の手段、
（ａ）観察装置によって観察されたデータマークの観察像を読み込む手段（画像化手段）、
（ｂ）その画像からデータマーク部分とスペースの部分を判別する手段（判別手段）および
（ｃ）データマークとスペースをそれぞれ基準長さの整数倍で表現されるグループにグループ化し、このグループ化されたデータマーク毎およびスペース毎の統計処理値の値から、あらかじめ決定した閾値に基づいてデータマークまたはスペースの適否を判断することにより記録媒体の適否を判断する手段（識別手段）、
よりなることを特徴とする記録媒体の検査システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、走査型プローブ顕微鏡などの顕微鏡を用いた記録媒体のデータマークの検査方法に関する。さらに詳しくは、走査型プローブ顕微鏡などの顕微鏡を用いた記録媒体のデータマークおよびスペースをそれぞれ自動的かつ高速にグループ化し、各グループのデータマークやスペースの形状を自動的かつ高速に検査する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータやネットワークなどの情報通信技術の進展に伴い、扱う情報量が極めて大きくなってきている。このため、情報を記録するための記録媒体においては大容量化が望まれている。
【０００３】
記録媒体の一例として、光ディスクが挙げられる。現在直径１２０ｍｍで容量６５０ＭＢのコンパクトディスク（ＣＤ）や直径１２０ｍｍで容量４．７ＧＢデジタルバーサタイルディスク（ＤＶＤ）が市販され、音楽用途や映像ビデオ用途に一般的に使用されている。一方でハイビジョン映像を記録するため、より大容量の光ディスクが望まれており、青色レーザーを用いるブルーレイディスク（ＢＤ、直径１２０ｍｍで容量約２５ＧＢ）やＨＤ−ＤＶＤ（直径１２０ｍｍで容量約２０ＧＢ）の次世代大容量光ディスクが注目されている。
【０００４】
このような大容量記録媒体では、情報がデータマーク列の形で記録されており、微細なデータマーク列から良好な再生信号を得ることが非常に重要である。光ディスクにおいては、このデータマーク列は、ある基準長さＴの整数倍の長さｎＴからなるデータマークと、データマークとデータマークの間にあり、ある基準長さＴの整数倍の長さｎＴからなるスペースから構成されている。例えば、ＤＶＤにおいては、図１のように、基準長さＴに対して、例えば３Ｔ〜１４Ｔの長さを持つ、データマークとスペースでデータマーク列が構成されている。
【０００５】
このようなデータマーク列におけるデータマークおよびスペースは、再生時に良好な信号特性、ノイズ特性が得られるように、その形状を形成する必要がある。このため、所望のデータマークおよびスペースの形状になっているかどうかの形状評価が非常に重要となる。これまでデータマークおよびスペースの形状評価は、走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）や原子間力顕微鏡（ＡＦＭ）を用いて行われているが、この場合、観察者が観察像のデータマーク上に手動でカーソルをあわせることによってデータマークの幅や長さと言ったパラメータの測定を行っていた。しかし、観察像から手動測定を行う場合、観察者や、観察者の状態によって測定値がばらつくという問題点があった。また、多数のデータマークやスペースの測定を手動で行うのは、非常に時間がかかるという問題もあった。さらに、個々のデータマークとスペースの形状計測結果を、ｎＴの長さで表される各グループに分類し、その形状を解析するのは困難であった。以上のことから、データマークおよびスペースの各グループにおける形状計測結果と信号特性やノイズ特性の関係を把握するのは困難であった。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明の第１の目的は、これらの問題を解決するためになされたもので、データマークとスペースのそれぞれの形状を計測する手法を提供することにある。
【０００７】
具体的には、顕微鏡などの観察装置によって得られた、記録媒体上に形成されたデータマークおよびスペースの観察像をそれぞれコンピュータに読み込むことにより、基準長さの整数倍で表現されるデータマークおよびスペースをそれぞれ自動的かつ高速にグループ化し、このグループ化されたデータマーク毎およびスペース毎に計測値とその統計処理値を自動的かつ高速に求める手法を提供することにある。
【０００８】
本発明の第２の目的は、前記方法で求められた計測値およびその統計処理値に基づいて、データマークおよびスペース形状の調整を行う記録媒体の検査方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明によれば、下記に示す記録媒体の検査方法が提供される。
（１）観察装置によって得られた、記録媒体上に形成されたデータマークの観察像からデータマークおよびスペースの形状を検査する方法であって、データマークおよびスペースをそれぞれ基準長さの整数倍で表現されるグループに自動的かつ高速にグループ化し、このグループ化されたデータマーク毎およびスペース毎に計測値とその統計処理値を自動的かつ高速に求めることを特徴とする記録媒体の検査方法。
（２）求められた計測値およびその統計処理値に基づいて、データマークおよびスペース形状の調整を行う前記（１）記載の記録媒体の検査方法。
（３）グループ化する方法として、クラスター分析を用いることを特徴とする前記（１）または（２）記載の記録媒体の検査方法。
（４）グループ化する方法として、データマークおよびスペースのそれぞれの長さによるクラスター分析を用いることを特徴とする前記（１）〜（３）のいずれか記載の記録媒体の検査方法。
（５）グループ化する方法として、既知の基準長さＴに対し、０．２５Ｔ〜０．７５Ｔを閾値とし、データマークおよびスペースのそれぞれの長さによりクラスター分析する方法を用いることを特徴とする前記（１）〜（４）のいずれかに記載の記録媒体の検査方法。
（６）観察像のデータをコンピューターで読み込むことを特徴とする前記（１）〜（５）のいずれかに記載の記録媒体の検査方法。
（７）前記観察装置が走査型プローブ顕微鏡であることを特徴とする前記（１）〜（６）のいずれかに記載の記録媒体の検査方法。
（８）上記記録媒体が光ディスクである前記（１）〜（７）のいずれかに記載の記録媒体の検査方法。
【００１０】
さらに、本発明によれば、下記（ａ）〜（ｃ）の手段、
（ａ）観察装置によって観察されたデータマークの観察像を読み込む手段（画像化手段）、
（ｂ）その画像からデータマーク部分とスペースの部分を判別する手段（判別手段）および
（ｃ）データマークとスペースをそれぞれ基準長さの整数倍で表現されるグループにグループ化し、このグループ化されたデータマーク毎およびスペース毎の統計処理値の値から、あらかじめ決定した閾値に基づいてデータマークまたはスペースの適否を判断することにより記録媒体の適否を判断する手段（識別手段）、
よりなることを特徴とする記録媒体の検査システムが提供される。
【発明の効果】
【００１１】
本発明により、記録媒体、特に光ディスクのデータマークおよびスペースを基準長さの整数倍で表現されるデータマークおよびスペースにグループ化し、このグループ化されたデータマーク毎およびスペース毎に計測値とその統計処理値を短時間に精度良く求めることが可能となった。
【００１２】
さらにそのことにより、データマークおよびスペースの各グループにおける形状計測結果と信号特性、ノイズ特性の関係を把握することが可能になり、記録媒体作成時のデータマークおよびスペース形状の調整が可能となった。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
光ディスクのピット形状を原子間力顕微鏡（ＡＦＭ）を用いて測定する場合について、詳細に本発明を説明する。
【００１４】
図２はＡＦＭの測定原理を示したものである。ＡＦＭではカンチレバー１の先端に形成されているチップ２をプローブとして用い、サンプル３の表面形状を測定する。すなわちチップ２とサンプル３を１００Å程度まで近づけ、チップ２とサンプル３の間に働く力が一定になるように高さ方向（Ｚ方向）の圧電素子からなるスキャナー４を制御し、同時にサンプル３の表面内方向（ＸおよびＹ方向）に走査することによりチップ２の動きを検知し、３次元形状を得るものである。ＡＦＭにより、光ディスクのピット部を観察した場合は、図３のようにピットと、光ディスクのトラック方向におけるピットとピットの間にあるスペースからなるパターンが画像として観察される。
【００１５】
次に図３の観察画像を代表例として、本発明の具体的な方法について説明する。図４にコンピューターで自動解析を行うためのフローを示した。
【００１６】
まず観察画像のコンピューターへの読み込みを行う。観察画像の形式としては、特に限定するものではないが、ＡＦＭの観察画像の場合は、例えば、縦２５６画素×横２５６画素であり、１画素あたりの寸法は約１０ｎｍから２０ｎｍ、各画素の高さデータは２16階調で表現されている画像が例としてあげられる。この場合、高さは２16段階の濃淡で表される。この画像を読み込むことによりピットの形状のデータは全てコンピューターに読み込まれる。従って以下の解析はコンピューターにプログラムすることにより自動的に実施される。
【００１７】
次に読み込まれたデータに基きピットの判定を行い、ピット部分とそれ以外の部分に分離する。この際の閾値の決定方法にはいくつか方法が有るが、例えば、画像全体の高さデータの中心値を閾値とする方法がある。また、判別分析法を用いることもできる。判別分析法は、下記式（２）および下記式（３）を用いて下記式（１）の分散比（Ｆ0）が最大になるような閾値を求める方法である。
【００１８】
Ｆ0＝δＢ2／δＷ2      （１）
（式中Ｆ0は分散比、δＢ2はクラス間分散、δＷ2はクラス内分散を示す。）
δＢ2＝ω1ω2（Ｍ1−Ｍ2）2  （２）
（式中ω1はクラス１の画素数、ω2はクラス２の画素数、Ｍ1はクラス１の画素の高さの平均、Ｍ2はクラス２の画素の高さの平均を示す。）
δＷ2＝ω1δ12＋ω2δ22    （３）
（式中ω1はクラス１の画素数、ω2はクラス２の画素数、δ1はクラス１の画素の高さの分散、δ2はクラス２の画素の高さの分散を示す。）
【００１９】
なお、式（１）〜式（３）における、クラス１はピット、クラス２はピット以外の部分をそれぞれ示している。これらの方法で決定した閾値により、ピットの判定を行い、ピット３００〜３３３とそれ以外の部分に分類する。
【００２０】
さらに、図３に示すように個々のピットにラベリング処理を行い、ピット３００、ピット３０１…のように識別する。次に個々のピット３００〜３３３に対して、ピット形状パラメータを計測する。このピット形状パラメータには、ピット深さ、ピット幅、ピット長さまたはピット斜面角度などが挙げられる。
【００２１】
次にピットのグループ化を行う。グループ化を行う方法にはいくつかあるが、クラスター分析を用いるのが適当である。
【００２２】
ここでクラスター分析について説明する。例えば図５のようにｘ−ｙ座標にある５つの点を距離の近い点同士をグループ化し、３つのグループをつくることを考える。まず、５つの点の中で、最も距離の近い点２点を抽出する。この場合、点（２）と点（３）であり、これが１つのグループとして認識される。次に（２）と（３）を一つのグループとして１つの点としてみなし、この点と残りの３つの点の中で最も距離が近い２点を抽出する。この場合、（１）と（５）が近く、（１）と（５）がひとつのグループとしてみなされる。すなわち、この場合、（１）と（５）、（２）と（３）、（４）という３つのグループに分類される。
【００２３】
このような各点（個体）の距離の関係を樹形図として表すと、図６のようになる。縦軸は、点（１）〜（５）を示し、横軸は各点間あるいは各グループ間の距離を表している。また、グループは樹形図を適当な位置で縦に切断した時に、そこまでで互いに接続している個体によって構成される。例えば、距離５で切れば、（１）と（５）、（２）と（３）および（４）という３つのグループに分類される。この場合、この［距離５］がグループ化を行うための閾値となる。このように各個体間における特性値の距離を求めて、グループ化していく方法をクラスター分析と呼んでおり、この手法を記録媒体のデータマークやスペースに適用することにより、各データマークと各スペースのそれぞれをグループ化することができる。
【００２４】
光ディスクの場合は、ピット長さが先に述べたようにある基準長さＴのｎ倍に設定されているためピット長さを特性値としてクラスター分析を行い、グループ化することが有効である。この場合、上記の分析における距離は、個々のピット長さの差となる。図７にピット列の模式図を、図８に図７のピット列をグループ化するための樹形図を示した。ここでピット長さは上で述べたようにある基準長さＴのｎ倍に設定されているため各グループの長さの差は理想的には基準長さＴである。そのためピット長さを用いてクラスター分析を行う際、グループ化を行うための閾値として基準長さＴを使用することが理想的である。しかし、実際にはピット長さにはばらつきがあるため、グループ化を行なう際の閾値は０．２５Ｔ〜０．７５Ｔとする必要がある。なお、閾値を０．２５Ｔ以下とした場合には、グループ内の長さのバラツキのため、グループ化がうまく行えなくなる可能性がある。このような方法により分類された各グループのピット形状パラメータの統計解析処理、具体的には長さ、幅などの平均、バラツキの測定を行う。
【００２５】
次にスペース部分のラベリングを行う。図３に示すように、スペースは、トラック方向に対して、隣り合う二つのラベリングしたピットの間の部分として定義でき、例えば、ピット３００とピット３０１の間の部分がスペース３３４として定義される。次にスペースのグループ化を行う。グループ化を行う方法はピットの場合と同様にクラスター分析を用いるのが適当であり、閾値の決定方法はピットと同様である。このような方法により、分類された各グループのスペース形状パラメータの統計解析処理を行う。
【００２６】
以上の方法により、記録媒体のデータマークおよびスペースを基準長さの整数倍で表現されるデータマークおよびスペースにグループ化し、このグループ化されたデータマーク毎およびスペース毎に計測値とその統計処理値を短時間に精度良く求めることができる。
【００２７】
さらに、前記した測定方法の結果を用いて例えば下記の方法により光ディスク基板、スタンパー等の適否の判定を実施することができる。
【００２８】
前記の方法により、一定の測定範囲（例えば１０μｍ×１０μｍ）の測定を中心より一定の距離の位置（例えば１２０ｍｍφの光ディスクや、１２０ｍｍφの光ディスクを作成するためのスタンパの場合、例えば内周（中心より２５ｍｍ）、中央（中心より４０ｍｍ）、外周（中心より５５ｍｍ））において周方向に数点（例えば６０°毎に６点）で実施する。
【００２９】
その範囲に含まれる各グループの統計処理値があらかじめ決定した適否判定の閾値を超えている場合その位置のデータマーク又はスペースが不良であると判断し、成形条件等の修正を実施する。
【実施例】
【００３０】
以下、本発明を実施例に基づいて説明する。なお、ピット形状の観察にはＡＦＭ（デジタルインスツルメンツ社製NanoScope III A/Dimension 3000）を用いた。
【００３１】
測定したピットは、トラックピッチ０．７４μｍ、基準長さＴ２１０ｎｍの光ディスクである。ＡＦＭによる観察エリアは縦１０μｍ×横１０μｍの範囲である。
【００３２】
図９にピット観察像を示した。この観察像の画素数は縦２５６×横２５６であり、１画素あたりの寸法は、３９．１ｎｍである。また、各画素の高さデータは２16で表現されていた。この観察像を図４のフローに従って解析した。ここでピットおよびスペースをグループ化する場合の特性値としては、ピット深さの半分の高さにおけるピット長さ（以後ピット長さ[半値幅]と記述）とスペース長さ（以後スペース長さ[半値幅]と記述）をそれぞれ用いた。
【００３３】
図１０に図９の観察像のピットをグループ化するための樹形図を示した。縦軸は図９の像から抽出したピットを示しており、横軸は、計測したピット長さ[半値幅]の差（距離）を示している。ここではグループ化の閾値として０．５Ｔを使用した。
【００３４】
スペース部についても同様にグループ化を行ない、各グループにおけるピット形状およびスペース形状パラメータの計測値および統計値を算出した結果を表１に示す。ここで示したピットおよびスペース形状パラメータは、以下の通りである。なお、図１１に各計測値の測定位置を示す。
ピット幅[半値幅／Ｗ１]      ピット深さの半分の高さでのピット幅
ピット幅[底幅／Ｗ２]        ピット底の高さにおけるピット幅
ピット幅[出口幅／Ｗ３]      ピット出口の高さにおけるピット幅
ピット長さ[半値幅／Ｌ１]      ピット深さの半分の高さでのピット長さ
ピット幅[底幅／Ｌ２]        ピット底の高さおけるピット長さ
ピット幅[出口幅／Ｌ３]      ピット出口の高さにおける長さ
スペース長さ[半値幅／Ｓ１]    ピット深さの半分の高さでのスペース長さ
スペース長さ[底幅／Ｓ２]    ピット出口の高さにおけるスペース長さ
スペース長さ[出口幅／Ｓ３]  ピット底の高さおけるスペース長さ
【００３５】
【表１】
2005196897.tif 000002
【００３６】
上記表１より下記のことが理解できる。
【００３７】
ピットおよびスペースともグループ毎に形状パラメータを算出することが出来ている。また、この実施例の場合、３Ｔピットと３Ｔスペースを比べた場合、３Ｔスペースの方が長い。この傾向は、４〜１０Ｔでも同様である。このようにピットおよびスペースの形状の特徴を簡便に知ることが出来た。
【００３８】
以上のように、本発明を用いることで記録媒体のデータマークおよびスペースをグループ化し、各グループのデータマークやスペースの形状を検査するができ、記録媒体作成時のデータマークおよびスペース形状の調整に有効である。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】ＤＶＤにおけるデータマークおよびスペースの模式図
【図２】原子間力顕微鏡（ＡＦＭ）の測定原理を示す図
【図３】ＡＦＭ観察画像の模式図
【図４】解析フロー
【図５】クラスター分析を説明するための模式図
【図６】クラスター分析のための樹形図
【図７】ピット列の模式図
【図８】図７のピットをグループ化するための樹形図
【図９】ＡＦＭによるピット観察像
【図１０】実施例におけるピットをグループ化するための樹形図
【図１１】ピットおよびスペース形状パラメータの説明図
【符号の説明】
【００４０】
１  カンチレバー
２  チップ
３  サンプル
４  スキャナー
【図１０】
2005196897.tif 000003
【図１】
2005196897.tif 000004
【図２】
2005196897.tif 000005
【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】
2005196897.tif 000011
【図９】
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【図１１】
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