(57)【要約】【課題】被検査対象の実測値に限りなく近い相関値、即ち、画像処理側での２値化における最適な閾値を決定する被検査対象相関値決定方法、及びこの方法を用いた欠陥検査方法とその欠陥検査装置を提供するものである。【解決手段】本発明に係る被検査対象相関値決定方法は、被検査対象を測定手段により測長し、この測長データを画像処理手段に入力し、被検査対象を画像として取得し、この取得画像を画像処理手段に入力して閾値で２値化し、画像処理内で、２値化による測長結果と測定手段による測長データとを比較・演算して測長データとの相関値となる最適閾値を決定することを特徴とする。【選択図】    図１
2005024460.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検査対象を測定手段により測長し、該測長データを画像処理手段に入力し、
前記被検査対象を画像として取得し、該取得画像を前記画像処理手段に入力して閾値で２値化し、
前記画像処理内で、前記２値化による測長結果と前記測定手段による測長データとを比較・演算して前記測長データとの相関値となる最適閾値を決定する
ことを特徴とする被検査対象相関値決定方法。
【請求項２】
被検査物の欠陥を測定手段により測長し、該測長データを画像処理手段に入力し、
前記被検査物の欠陥を画像として取得し、該取得画像を前記画像処理手段に入力して閾値で２値化し、
前記画像処理手段内で、前記２値化による測長結果と前記測定手段による測長データとを比較・演算して前記測長データとの相関値となる最適閾値を決定し、
前記最適閾値を用いて画像処理により他の被検査物の欠陥を測長する
ことを特徴とする欠陥検査方法。
【請求項３】
被検査物の欠陥を測長する測定手段と、
前記被検査物の欠陥を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段で得られた欠陥の画像データを記憶する記憶手段と、
前記測定手段で測長した前記欠陥の測長データと、前記記憶手段からの前記画像データとを入力する画像処理手段とを備え、
前記画像処理手段には、前記画像データを閾値で２値化する２値化手段と、
該２値化による測長結果と前記測定手段による測長データとを比較・演算して測長データに対応した最適閾値を決定する手段と、
前記最適閾値を用いて他の被検査物の欠陥を判定する判定手段とを有して成る
ことを特徴とする欠陥検査装置。
【請求項４】
前記判定手段には、前記最適閾値から品質レベルに応じた閾値を設定する手段と、
前記品質レベルに応じた閾値を用いて前記他の被検査物の欠陥を判定する手段を有して成る
ことを特徴とする請求項３記載の欠陥検査装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像処理により例えば欠陥等の被検査対象の大きさ、長さ等を測長する際に、基準となる実測値との相関値を決定する被対象相関値決定方法、及びこの被対象相関値決定方法を用いて欠陥検査するための欠陥検査方法とその欠陥検査装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
半導体製造分野では、半導体パケージの外形やリードパターン、あるいは半導体ウェハ上の欠陥、例えば樹脂モールドのボイド、クラック、実装面のラウンド面に付着した樹脂などの大きさ、長さを外観検査することが行われている。従来の画像処理を用いた測長システムは、得られた結果を次の手順で評価するのが一般的である。
（１）対象となる物（ターゲット）が顕著に見えるように光学系、照明系を調整する。
（２）２値化閾値を筆頭にパラメータを設定する。
（３）測長アルゴリズムを実行してターゲットを測る。
（４）得られた結果を他の手段で測った結果と比較して精度を評価する。
これらの一連の手順を関連パラメ−タを調整しながら何回も繰り返して測定結果が既知の値に近づくように調整して行く。
【０００３】
また、特許文献１では、撮像素子で被検査物を読み取り、濃淡画像を２値化して不確定欠陥を判定するような欠陥判定装置が提案されている。
【０００４】
【特許文献１】
特許第１５１０４８０号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述した一般的な測長システムでは、次のような問題を有していた。一連の作業を評価すべきターゲット毎に行うので、非常に時間がかかる。調整の精度がマニュアル操作のために良くない。作業者のスキルによって結果が影響を受けやすい。スキルは熟練を要する。
また、特許文献１の欠陥判定装置では、不確定な閾値を設定するのに画素ブロックごとに判定閾値を求める必要があった。
【０００６】
さらに詳述する。前述したように、従来、画像処理を用いた欠陥検査装置において、検出した欠陥の大きさを測長した上で、規格外か否かを判断することが良く行われている。この場合の測長は、カメラからの画像を介して画像処理によって間接的に欠陥の長さや大きさを知るわけであるが、接触して欠陥の長さや大きさを直読して測長している訳ではない。従って、画像処理以外の方法で測長した結果と、画像処理による測長結果が必ずしも一致しない。画像処理側の欠陥のエッジ決定（つまり欠陥の形状、大きさの決定）のアルゴリズムの中で、測長結果を左右するパラメータを前後に変化すること測長結果は変化する。
【０００７】
別の測長手法で得られた測長結果、実体顕微鏡の目盛りガラスとステージの移動量から得られた測長結果と画像処理による結果との差がある許容値内に入るような画像処理側のパラメータ決定は、非常に重要な作業となる。
中でも２値化閾値は、重要なパラメータであり、この閾値を変化させることで欠陥のエッジの後退や前進が見られる。
【０００８】
これはエッジ部分の明るさが段階的に変化しているためで、パターン上においてはある灰色値で２値化することによって変化するためである。シンプルな処理系では、この灰色値に対応する閾値を決めて２値化した画像の指定方向のピクセル数（画素数）を数えることで欠陥部サイズが決定される。ここでは事前に１ピクセルに相当する長さを既知とした場合である。従って、画像処理での測長は、２値化の閾値次第で欠陥部の長さが変化してしまう恐れがある。
【０００９】
エッジを決定する他の方法として、図３に示す輝度ヒストグラムを用いる例も多い、この方法は、図３のポイントＡ，Ｂのような明るさの変化点のピークを求めた上で、ポイントＡ，Ｂの位置からエッジの位置Ｘを決定するものである。このような場合においても位置Ｘ決定の変動パラメータの決定により、エッジの位置、測長結果に変化が生じる。
【００１０】
本発明は、上述の点に鑑み、被検査対象の実測値に限りなく近い相関値、即ち、画像処理側での２値化における最適な閾値を決定する被検査対象相関値決定方法、及びこの方法を用いた欠陥検査方法とその欠陥検査装置を提供するものである。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る被検査対象相関値決定方法は、被検査対象を測定手段により測長し、この測長データを画像処理手段に入力し、被検査対象を画像として取得し、この取得画像を前記画像処理手段に入力して閾値で２値化し、画像処理手段内で２値化による測長結果と、測定手段による測長データとを比較・演算して測長データに対応した最適閾値を決定することを特徴とする。
【００１２】
本発明に係る欠陥検査方法は、被検査物の欠陥を測定手段により測長し、この測長データを画像処理手段に入力し、一方、被検査物の欠陥を画像として取得し、この取得画像を前記画像処理手段に入力して閾値で２値化し、画像処理手段内で、２値化による測長結果と、測定手段による測長データとを比較・演算して測長データに対応した最適閾値を決定し、この最適閾値を用いて画像処理により他の被検査物の欠陥を測長することを特徴とする。
【００１３】
本発明に係る欠陥検査装置は、被検査物の欠陥を測長する測定手段と、被検査物の欠陥を撮像する撮像手段と、撮像手段で得られた欠陥の画像データを記憶する記憶手段と、測定手段で測長した欠陥の測長データと、記憶手段からの画像データとを入力する画像処理手段とを備え、画像処理手段には、画像データを閾値で２値化する２値化手段と、この２値化による測長結果と測定手段による測長データとを比較・演算して測長データに対応した最適閾値を決定する手段と、この最適閾値を用いて他の被検査物の欠陥を判定する判定手段とを有して成る。
判定手段には、最適な閾値に設定された画像処理システム上で測定（測長）された値を設定する手段と、その設定された値で他の被検査物の欠陥を判定する手段を有する。
判定基準としては、例えば、長さ（μｍ）、面積のピクセル数を用いることができる。
【００１４】
本発明の被検査対象相関値決定方法では、画像として取得した被検査対象の取得画像を画像処理手段内で閾値で２値化し、画像処理手段内で別の測定手段により測長した被検査対象の測長データと、上記２値化した測長結果とを比較・演算することにより、別の測定手段による測長データとの相関値となる最適閾値が短時間で決定される。
【００１５】
本発明の欠陥検査方法及び欠陥検査装置では、上記被検査対象相関値決定方法を利用するので、欠陥検査が迅速に行うことが可能になる。
【００１６】
【発明の実施の形態】
画像処理を用いた欠陥検査方法及びその装置においては、閾値設定が対象物の明るさにより見え方が変化するから、大きさを正確に表現している閾値がいくらなのかを逆に知ることによって、その類似環境下で使用する最適な閾値の設定が求められる。本発明の最適閾値決定は、画像の１ピクセル（画素）当たりの実長が測定済で既知としているシステム上において、寸法が既知の被検査対象を閾値化の手法で計測させ、既知の値と比較し画像処理システムが認識した大きさが実長より大きければ閾値を増やして再実行するといった処理ループをコンピュータ上で高速に実行して許容値内に入った時の閾値をもって最適閾値として設定する。この最適閾値の決定方法は、オペレータが経験則で試行錯誤して決定するよりも高速で確実な方法である。そして、本発明の欠陥検査方法及び欠陥検査装置は、この最適閾値決定方法を用いて構成する。
【００１７】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。
【００１８】
図１は、本発明に係る被検査対象相関値決定方法の一実施の形態のフローチャートを示す。
先ず、被検査対象物の検査すべき例えば欠陥などのターゲット、即ち被検査対象を選定する（ステップＳ１）。このターゲットの所要の検査値、例えば位置、長さ、測定方向などの検査値を別手法によって測長する。例えば、別手法として実体顕微鏡を用い、ターゲットが欠陥であれば、欠陥の位置、大きさ、長さＬ、測定方向などを測長する（ステップＳ２）。
【００１９】
次に、この別手法で得られた測長結果（位置、長さＬ、測定方向）、すなわち測長データ（ステップＳ３）を画像処理手段２に入力する。
【００２０】
一方、ステップＳ１  におけるターゲットを撮像手段により画像として取り込み、画像ファイル化を行う。例えばＣＣＤカメラにより画像として取得し、そのターゲットの画像データを記憶手段である例えばメモリー素子に記憶させる（ステップＳ４）。この記憶素子に記憶させたターゲットの画像データを画像処理手段１に入力する。
【００２１】
次に、撮像手段では被検査対象物の全体を撮像しているので、画像処理手段１内において、ターゲットを選択し、認識する（ステップＳ５）。例えば、ＣＣＤカメラからの画像をパソコンのモニタ上で検査箇所をフォーカスすることでターゲットの部分を選択する。
【００２２】
次に、画像データに対する画像前処理を行った後（ステップＳ６）、初期の予測閾値Ｔｈを設定する（ステップＳ７）。すなわち、ターゲットと背景との境界を明暗で決めるための予め予測した閾値Ｔｈを決定する。
【００２３】
次に、取得した画像データを初期の閾値Ｔｈで２値化する（ステップＳ８）。次いで、ターゲット部分を抽出し、２値化で得られたターゲットの領域のピクセル（画素）の数をカウントして、長さＬ′を演算する（ステップＳ９）。予め１ピクセル当たりの実長が換算されているので、例えばターゲット領域が閾値Ｔｈ以上とすれば、閾値Ｔｈ以上のピクセル数をカウントすることにより、ターゲットの長さＬが求まる。
【００２４】
次に、ステップＳ３で得られた測長結果の長さＬとステップＳ９でピクセル数をカウントして得られた長さＬ′との差分ＤＬを計算する（ステップＳ１０）。次に、ステップＳ１１において、差分ＤＬが許容値内で入っているか否かを判定する。
【００２５】
差分ＤＬが許容値内であれば、ステップＳ１２に進み最適閾値が決定される。差分ＤＬが許容値内に収まらなければ、ステップＳ１３に進む。ステップＳ１３では例えば差分ＤＬが許容値より大きいか否かが判定される。差分ＤＬが許容値より大きければステップＳ１４に進み、閾値Ｔｈを減算し、即ち閾値Ｔｈから１を引い上で、ステップＳ８へ戻し、ステップＳ１１において差分ＤＬが許容値内に収まるまで演算ループを続ける。また、ステップＳ１３における判定で差分ＤＬが許容値より小さければステップＳ１５に進み、閾値Ｔｈを加算し、即ち閾値Ｔｈに１を加算した上で、ステップＳ８へ戻し、ステップＳ１１において差分ＤＬが許容値内に収まるまで演算ループを続ける。
【００２６】
そして、ステップ１１で差分ＤＬが許容値内に収まったと判定されたならば、ステップＳ１２に進み最適閾値が決定される。本実施の形態では、これら一連のフローをコンピュータを利用して高速に演算ループして最適閾値を求める。
【００２７】
ただし、上述したフローチャートのループを抜け出せない場合は、ターゲットに照射されている光の強度を調整した後、改めてステップＳ４から最適閾値を求める。
【００２８】
本実施の形態に係る被検査対象相関値決定方法によれば、別手法で測長した被検査対象の測長データを画像処理手段１内に入力し、一方、被検査対象を撮像手段により得られた取得画像に基づく画像データを画像処理手段に入力し、上記測長データと画像データに基いて画像処理手段内で測長アルゴリズムで得られた結果とを比較し、その差分ＤＬが予め設定された許容値内に収めるように演算ループを続けることにより、得られた最適閾値は、別手段での測長値に近づけることができる。
【００２９】
本実施の形態では、画像処理内部の前処理過程において測長結果を左右するパラメータが複数有るももの、主たるところは２値化閾値に特化している。また、最適閾値を得るチューニングの過程において欠陥が集束しない或いは閾値が画像処理システムの設定範囲を超えるといった結果の場合は、照明環境又は光学系の調整が必要であることを即座に判断することができるので、トータルの調整時間を短縮することができる。
【００３０】
さらに、画像処理を用いた検査装置のパラメータを設定する過程において、特に影響の大きい２値化閾値を決定する手続きを、コンピュータのプログラム上に記述した最適値を求めるに要する時間を非常に短縮することができる。また、オペレータのスキルによらない最適なパラメータの設定ができる。オペレータのマニュアル操作による試行錯誤による無駄をなくすことができる。検証時間が短くて済み、パラメータを微小ステップ変化させて、その都度の結果を評価できるため、得られた結果の精度が高くなる。同じワークのパターンに有効に働くからマスプロの検査に適用して好適である。
【００３１】
上述の被検査対象相関値決定方法は、例えば半導体デバイス、半導体ウェハなどの欠陥検査方法及び欠陥検査装置に適用できる。
本実施の形態に係る欠陥検査法は、図１のフローチャートにおいて、ステップＳ１で被対象物の欠陥を設定し、ステップＳ２で欠陥の位置、長さＬ、測定方法を測長するものであり、それ以外は図１のフローチャートに沿った手順を有し、画像処理手段１内の測長アルゴリズムによりステップＳ１２で最適閾値を決定する。この最適閾値を基に類似環境下にある別の被検査対象物の欠陥を画像として取り込み、この画像データを上記最適閾値で２値化し、欠陥の長さを演算する。一方、予め品質レベル、即ち判定基準となるピクセル数を設定して置く。画像処理で測長された上記欠陥の長さと、許容される品質レベルの長さとを比較し、欠陥の長さが許容される品質レベルの長さより小さければ良品と判定され、品質レベルの長さより大きければ不良品と判定される。これらの、最適閾値で２値化しての欠陥長さの演算、品質レベルの設定、良否判定は画像処理手段１内で行うようになす。
【００３２】
また、上述の欠陥検査方法を用いた欠陥検査装置は、被検査物の欠陥を測長する例えば実体顕微鏡などの別の測定手段と、被検査物の欠陥を撮像する例えばＣＣＤカメラなどの撮像手段と、撮像手段で画像として取得し、その画像データを記憶する記憶手段と、上記測定手段で測長した欠陥の測長データと記憶手段からの画像データとを入力する画像処理手段とを備える。この画像処理手段には、前述の図１のフローチャートで示すように、欠陥を選択し、認識する手段と、画像データの前処理手段と、予測閾値を設定し、取得画像を予測閾値で２値化し、２値化による測長結果と測定手段による測長データとを比較・演算して測長データに対応した最適閾値を決定する手段を有すると共に、さらに、類似環境下にある他の被検査対象物の欠陥の取得画像を最適閾値で２値化し、演算して欠陥を測長する手段、品質レベル、即ち判定基準となるピクセル数を設定する手段、画像処理による測長結果の長さと品質レベルの長さとを比較し、良否判定を行う手段を有して成る。
【００３３】
本実施の形態に係る欠陥検査方法及び欠陥検査装置によれば、欠陥画像を２値化するための最適閾値を求め、この最適閾値を基に画像処理による欠陥の測長を行うので、精度の高い欠陥検査が行えると共に、欠陥検査に要する時間を大幅に短縮することができる。また、最適閾値を得るチューニングの過程において欠陥が集束しない或いは閾値が画像処理システムの設定範囲を超えるといった結果の場合は、照明環境又は光学系の調整が必要であることを即座に判断することができるので、トータルの調整時間を短縮することができる。
【００３４】
本実施の形態においては、被検査対象として、例えば半導体パッケージの外形やリードパターン、或いは半導体ウェハ上の欠陥パターンなど、特に欠陥対象を限定しないが、背景が比較的同じ中に存在するような欠陥の検査に適用して好適である。本実施の形態では、物理的な測長の真値を求めることではなく、出来るだけ真値に近い測長結果を得るようにしている。
【００３５】
図２は、上記欠陥検査方法により欠陥検査を模式的に説明した工程図である。ここでは、モールドパケージされた半導体デバイスの外観検査に適用した場合であり、欠陥をモールドパケージのボイドとして、ボイドを例えば簡略化した三角形で説明する。
先ず、顕微鏡を使って、半導体デバイス３のモールドパッケージ４のボイド２を測長する。５は、リードフレームである。このとき、ボイド２の位置、長さＬ１、測長方向等の測長データを取り、画像処理手段に入力する。本例では、図２Ｂのボイド２の長さＬ１のみで説明する。
同時にＣＣＤカメラで半導体デバイス３の画像を取り込み（図２Ｃ）、画像ファイル化した後、この画像データを画像処理手段に入力する。画像処理手段内では、顕微鏡による測長データとＣＣＤカメラの画像の中からボイド１２を選択して認識する。ここで初期の予測閾値Ｔｈを設定する。ボイド１２の画像を初期予測の閾値Ｔｈで２値化する。
２値化されたボイド領域のピクセルをカウントして長さＬ２を算出する（図２Ｄ）。
次いで、顕微鏡からの長さＬ１と画像データからの長さＬ２の差分ＤＬを計算する（図２Ｅ）。
この差分ＤＬが許容値に収まるなら最適な閾値は決定される。しかし、この差分ＤＬが許容値内に収まらないとき、（例えば、差分ＤＬ＞許容値なら閾値Ｔｈに１加算、もしくは差分ＤＬ＜許容値なら閾値Ｔｈより１を減算して）最適な閾値を決定する（図２Ｆ）。
この後に、半導体デバイス３の品質の良否の判定を行い、外観検査が完了する。
【００３６】
【発明の効果】
本発明に係る被検査対象相関値決定方法によれば、画像処理を用いた検査装置のパラメータを設定する過程において、特に影響の大きい２値化閾値を決定する手続きをコンピュータのプログラム上に記述するので、最適値を求めるのに要する時間を非常に短縮できる。また、オペレータのスキルによらない最適なパラメータの設定ができる。オペレータのマニュアル操作による試行錯誤による無駄をなくすことができる。検証時間が短くて済み、パラメータを微少ステップ変化させて、その都度の結果を評価できるため、得られた結果の精度が高くなる。同じワークのパターンに有効に働くからマスプロの検査に適している。
【００３７】
本発明に係る欠陥検査方法及び欠陥検査装置によれば、上述した被検査対象相関値決定方法を用いるので画像処理で最適閾値を決定することができ、また、画像処理上で２値化閾値を用いるので、高速でより正確に欠陥の大きさや形状を測長することができ、類似環境下にある多くの被検査対象物の良否判定を迅速に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る最適閾値決定の一実施の形態を示すフローチャートである。
【図２】欠陥検査を模式的に示す説明図である。
【図３】従来の輝度ヒストグラムを示すグラフである。
【符号の説明】
１・・画像処理手段、２，１２・・ボイド、３・・半導体デバイス、４・・モールドパッケージ、５・・リードフレーム
【図１】
2005024460.tif 000003
【図２】
2005024460.tif 000004
【図３】
2005024460.tif 000005