(57)【要約】【課題】角部や隅部を有するパターンであっても適切な比較検査ができる差分比較検査方法および差分比較検査装置を提供すること。【解決手段】パターンに形成された凹状の隅である内角及び凸状の角である外角を、それぞれマスタ画像から検出する。次に、検出した内角近傍の領域である内角領域の範囲を決定する。併せて、検出した外角近傍の領域である外角領域の範囲を決定する。そして、マスタ画像とオブジェクト画像との差分に基づいて比較検査を行う。このとき、マスタ画像における内角領域において、当該マスタ画像が示すパターンの領域より過剰に形成されているオブジェクト画像のパターンの領域である過剰領域に対する差分は除外して比較検査を行う。また、マスタ画像における外角領域において、当該マスタ画像が示すパターンの領域より不足して形成されているオブジェクト画像のパターンの領域に対する差分を除外して比較検査を行う。【選択図】図２
2007163259.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
パターンが形成された被検査物を撮像したオブジェクト画像と当該パターンのマスタ画像とを比較して、当該被検査物を検査する差分比較検査方法であって、
前記パターンに形成された凹状の隅である内角及び凸状の角である外角をそれぞれ前記マスタ画像から検出する角検出ステップと、
前記検出した内角近傍の領域である内角領域の範囲を決定する内角領域決定ステップと、
前記検出した外角近傍の領域である外角領域の範囲を決定する外角領域決定ステップと、
前記マスタ画像と前記オブジェクト画像との差分に基づいて比較検査する比較検査ステップとを有し、
前記比較検査ステップは、
前記マスタ画像における前記内角領域において、当該マスタ画像が示すパターンの領域より過剰に形成されている前記オブジェクト画像のパターンの領域に対する差分を除外して比較検査し、
前記マスタ画像における前記外角領域において、当該マスタ画像が示すパターンの領域より不足して形成されている前記オブジェクト画像のパターンの領域に対する差分を除外して比較検査する、差分比較検査方法。
【請求項２】
前記オブジェクト画像および前記マスタ画像は、それぞれ前記パターンが形成された領域の画素値を第１の値、それ以外の画素値を当該第１の値とは異なる第２の値とする二値化された画像であり、
前記内角領域決定ステップは、前記内角領域内の画素値を前記第１の値、当該内角領域外の画素値を前記第２の値とした内角領域画像を生成する内角領域画像生成ステップを更に含み、
前記外角領域決定ステップは、前記外角領域内の画素値を前記第１の値、当該外角領域外の画素値を前記第２の値とした外角領域画像を生成する外角領域画像生成ステップを更に含み
前記比較検査ステップは、
同一の座標軸上で前記マスタ画像と前記内角領域画像と前記外角領域画像と前記オブジェクト画像との位置合わせを行う位置合わせステップと、
前記座標軸上において同じ位置となる検査対象位置の画素の画素値を前記各画像から取得する画素値取得ステップと、
前記取得したオブジェクト画像の画素値が前記第１の値であり、前記取得したマスタ画像の画素値が前記第２の値であり、且つ、前記取得した内角領域画像の画素値が前記第１の値であるときは、当該検査対象位置の前記マスタ画像およびオブジェクト画像の画素値を同じ値として比較検査し、
前記取得したオブジェクト画像の画素値が前記第２の値であり、前記取得したマスタ画像の画素値が前記第１の値であり、且つ、前記取得した外角領域画像の画素値が前記第１の値であるときは、当該検査対象位置の前記マスタ画像およびオブジェクト画像の画素値を同じ値として比較検査する、画素値判定ステップを更に含む、請求項１に記載の差分比較検査方法。
【請求項３】
前記角検出ステップは、前記内角あるいは外角をそれぞれ示す１つの画素を前記マスタ画像から検出し、
前記内角領域決定ステップは、前記検出した内角となる画素を中心とする所定の大きさの領域を前記内角領域として決定し、
前記外角領域決定ステップは、前記検出した外角となる画素を中心とする所定の大きさの領域を前記外角領域として決定する、請求項１に記載の比較検査方法。
【請求項４】
前記内角領域決定ステップは、前記検出された内角の画素に対して、膨張処理を予め定められた回数以上繰り返して実行することで前記内角領域を決定し、
前記外角領域決定ステップは、前記検出された外角の画素に対して、膨張処理を予め定められた回数以上繰り返して実行することで前記外角領域を決定する、請求項３に記載の差分比較検査方法。
【請求項５】
更に、前記検出した内角あるいは外角に近接する前記パターンの直線部の幅を検出する幅検出ステップを有し、
前記内角領域画像生成ステップは、前記検出された幅に応じて、前記膨張処理を繰り返す回数を変更し、
前記外角領域画像生成ステップは、前記検出された幅に応じて、前記膨張処理を繰り返す回数を変更する、請求項４に記載の比較検査方法。
【請求項６】
前記角検出ステップは、前記マスタ画像における注目画素の画素値と当該注目画素を基準に抽出する複数の画素の位置をそれぞれ示す複数のパターンを用いて前記マスタ画像から抽出された画素値と、所定の論理式とを用いて、当該注目画素が前記内角あるいは外角を示す１つの画素であることを検出する論理演算ステップを更に含み、
前記論理演算ステップは、前記パターンのうち、いずれか１つのパターンを用いて抽出された画素値および前記注目画素の画素値が代入された前記所定の論理式の演算結果が内角あるいは外角であることを示したときは、当該注目画素を前記内角あるいは外角を示す１つの画素として検出する、請求項３に記載の比較検査方法。
【請求項７】
前記角検出ステップは、前記マスタ画像における注目画素の画素値と当該注目画素を基準に抽出する複数の画素の位置をそれぞれ示す複数のパターンを用いて前記マスタ画像から抽出された画素値とを用いて、当該注目画素が前記内角あるいは外角を示す１つの画素であることを検出する論理演算ステップを更に含み、
前記論理演算ステップは、
前記注目画素の画素値が前記マスタ画像で示されるパターンの領域内を示し、当該注目画素の画素値が前記パターンの何れか１つを用いて抽出された画素値全てと異なるとき、当該注目画素が前記外角を示す１つの画素であるとして検出し、
前記注目画素の画素値が前記マスタ画像で示されるパターンの領域外を示し、当該注目画素の画素値が前記パターンの何れか１つを用いて抽出された画素値全てと異なるとき、当該注目画素が前記内角を示す１つの画素であるとして検出する、請求項３に記載の比較検査方法。
【請求項８】
パターンが形成された被検査物を撮像したオブジェクト画像と当該パターンのマスタ画像とを比較して、当該被検査物を検査する差分比較検査装置であって、
前記パターンに形成された凹状の隅である内角及び凸状の角である外角をそれぞれ前記マスタ画像から検出する角検出部と、
前記検出した内角近傍の領域である内角領域の範囲を決定する内角領域決定部と、
前記検出した外角近傍の領域である外角領域の範囲を決定する外角領域決定部と、
前記マスタ画像と前記オブジェクト画像との差分に基づいて比較検査する比較検査部とを備え、
前記比較検査部は、
前記マスタ画像における前記内角領域において、当該マスタ画像が示すパターンの領域より過剰に形成されている前記オブジェクト画像のパターンの領域に対する差分を除外して比較検査し、
前記マスタ画像における前記外角領域において、当該マスタ画像が示すパターンの領域より不足して形成されている前記オブジェクト画像のパターンの領域に対する差分を除外して比較検査する、差分比較検査装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被検査物を撮像した画像を用いた差分比較検査方法および装置に関し、より特定的には、基板上に形成されたパターンの比較検査方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
電子部品等が実装されるプリント基板の表面には、所定の回路を構成するのに必要な導体配線がパターン形成される。この配線パターンの検査方法の１つとして、比較検査法がある。これは、ＣＡＤデータから作成される良品画像と、検査対象である基板を撮像した検査画像とを比べて、一定以上の差がある部分を欠陥として検出する方法である。具体的には、比較検査法は、ＣＡＤデータをデジタル画像に変換した画像であるマスタ画像と、検査対象（被検査物）を撮像してデジタル画像にした検査画像との画素数の差分に基づいて欠陥を検出する。典型的には、この差分値が所定値以上であれば、検査対象を欠陥とするものである。図２１は、このような比較検査法を説明するための図である。図２１において、ＣＡＤデータのマスタパターン画像（図２１（Ａ））を二値化したデジタル画像（図２１（Ｂ））に変換する。同様に、検査対象となる検査パターンを撮像した画像（図２１（Ｃ））も、二値化したデジタル画像（図２１（Ｄ））に変換する。そして、双方のデジタル画像を比較し、画素毎の差分値を算出する（図２１（Ｅ））。そして、この差分値が所定値以上であれば、当該検査対象には欠陥があるとされる。
【０００３】
しかし、プリント基板の表面に形成される配線パターンは、エッチングのような化学処理の工程を介して作られるため、特に角や隅の部分でエッチングの影響を受けやすい。例えば、図形（パターン領域）の凸状の角部分（外角）で、凸部の先端が丸くなってしまう「オーバーエッチング」や、図形の凹状の隅部分（内角）で、凹部の内側が丸くなってしまう「アンダーエッチング」という現象が起こってしまう（図２２参照）。このようなオーバーエッチングやアンダーエッチングによって形成されるパターン領域は、上述した比較検査法では、マスタ画像と相違があると判定されるために、欠陥部分として検出される。その一方で、このようなエッチングによる角や隅部分の相違は、プリント基板の性能上大きな問題とはならないことが多い。そのため、このようなオーバーエッチングやアンダーエッチングによって形成されるパターン領域については、欠陥として検出されないことが望ましい。すなわち、プリント基板の表面に形成される配線パターンの比較検査においては、パターンの直線部分については比較検査の感度を上げ、角や隅などのエッジ部分については比較検査の感度を下げて検査することが必要となる。
【０００４】
上述したオーバーエッチングなどを欠陥として検出しないようにするための方法として、差分値として許容する値を高く設定してプリント基板全面を検査するという方法がある。また、マスタ画像から内角と外角とを検出し、その周囲の一定の範囲だけ差分値として許容する値を高く設定して（すなわち、比較検査の感度を下げる）検査を行うという方法もある。つまり、内角部および外角部周辺についてのみ、差分値が相対的に大きくても欠陥と判定されないようにしておくという方法もある。また、外角部については予め角を丸め（角落とし）、内角部については予め肉付けしたマスタ画像を準備しておいて、検査画像と比較する方法がある（例えば、特許文献１）。さらに、別の方法として、内角部および外角部を比較検査の対象から外すという方法もある（例えば、特許文献２）。
【特許文献１】特開平１１−１４３０５２号公報
【特許文献２】特開昭６１−８６６３９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上述した特許文献１に開示された方法の場合、検査対象となるパターン領域の全ての角や隅が、予め角や隅を丸めたマスタ画像と同じような形状となっているとは限らない。これは、検査対象となるパターン領域における角や隅の形状は、エッチングの状態によって変化することがあるためである。そのため、オーバーエッチングやアンダーエッチングを原因とする欠陥検出が多少は軽減されるものの、依然、欠陥として検出される。また、角部や隅部についてのみ欠陥判定の条件の許容値を上げる（感度を下げる）場合は、判定のための許容値を角部や隅部とそれ以外の部分との２種類準備する必要がある。そのため、許容値判定の回路が複数必要になってコストがかかる。また、上述の特許文献２に開示された方法の場合は、確かにオーバーエッチングやアンダーエッチングを原因とする欠陥が検出されないが、そもそも角部や隅部の検査を行っていないため、角部や隅部にプリント基板の性能上問題となるような欠陥が生じている場合も、欠陥として検出できない。
【０００６】
それ故に、本発明の目的は、角部や隅部を有するパターンであっても適切な比較検査ができる差分比較検査方法および差分比較検査装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために、本発明は以下のような構成を採用した。
【０００８】
第１の発明は、パターンが形成された被検査物を撮像したオブジェクト画像と当該パターンのマスタ画像とを比較して、当該被検査物を検査する差分比較検査方法であって、角検出ステップと、内角領域決定ステップと、外角領域決定ステップと、比較検査ステップとを有する。角検出ステップは、パターンに形成された凹状の隅である内角及び凸状の角である外角をそれぞれマスタ画像から検出する。内角領域決定ステップは、検出した内角近傍の領域である内角領域の範囲を決定する。外角領域決定ステップは、検出した外角近傍の領域である外角領域の範囲を決定する。比較検査ステップは、マスタ画像とオブジェクト画像との差分に基づいて比較検査する。また、比較検査ステップは、マスタ画像における内角領域において、当該マスタ画像が示すパターンの領域より過剰に形成されているオブジェクト画像のパターンの領域に対する差分を除外して比較検査する。更に、マスタ画像における外角領域において、当該マスタ画像が示すパターンの領域より不足して形成されているオブジェクト画像のパターンの領域に対する差分を除外して比較検査する。
【０００９】
第２の発明は、上記第１の発明において、オブジェクト画像およびマスタ画像は、それぞれパターンが形成された領域の画素値を第１の値、それ以外の画素値を当該第１の値とは異なる第２の値とする二値化された画像である。また、内角領域決定ステップは、内角領域内の画素値を第１の値、当該内角領域外の画素値を第２の値とした内角領域画像を生成する内角領域画像生成ステップを含む。また、外角領域決定ステップは、外角領域内の画素値を第１の値、当該外角領域外の画素値を第２の値とした外角領域画像を生成する外角領域画像生成ステップを含む。また、比較検査ステップは、同一の座標軸上でマスタ画像と内角領域画像と外角領域画像とオブジェクト画像との位置合わせを行う位置合わせステップと、当該座標軸上において同じ位置となる検査対象位置の画素の画素値を各画像から取得する画素値取得ステップと、取得したオブジェクト画像の画素値が第１の値であり、取得したマスタ画像の画素値が第２の値であり、且つ、取得した内角領域画像の画素値が第１の値であるときは、当該検査対象位置のマスタ画像およびオブジェクト画像の画素値を同じ値として比較検査し、取得したオブジェクト画像の画素値が第２の値であり、取得したマスタ画像の画素値が第１の値であり、且つ、取得した外角領域画像の画素値が第１の値であるときは、当該検査対象位置のマスタ画像およびオブジェクト画像の画素値を同じ値として比較検査する。
【００１０】
第３の発明は、上記第１の発明において、角検出ステップは、内角あるいは外角をそれぞれ示す１つの画素をマスタ画像から検出し、内角領域決定ステップは、検出した内角となる画素を中心とする所定の大きさの領域を内角領域として決定し、外角領域決定ステップは、検出した外角となる画素を中心とする所定の大きさの領域を外角領域として決定する。
【００１１】
第４の発明は、上記第３の発明において、内角領域決定ステップは、検出された内角の画素に対して、膨張処理を予め定められた回数以上繰り返して実行することで内角領域を決定し、外角領域決定ステップは、検出された外角の画素に対して、膨張処理を予め定められた回数以上繰り返して実行することで外角領域を決定する。
【００１２】
第５の発明は、上記第４の発明において、検出した内角あるいは外角に近接するパターンの直線部の幅を検出する幅検出ステップを更に有する。また、内角領域画像生成ステップは、検出された幅に応じて、膨張処理を繰り返す回数を変更し、外角領域画像生成ステップは、検出された幅に応じて、膨張処理を繰り返す回数を変更する。
【００１３】
第６の発明は、上記第３の発明において、角検出ステップは、マスタ画像における注目画素の画素値と当該注目画素を基準に抽出する複数の画素の位置をそれぞれ示す複数のパターンを用いてマスタ画像から抽出された画素値と、所定の論理式とを用いて、当該注目画素が内角あるいは外角を示す１つの画素であることを検出する論理演算ステップを更に含む。また、論理演算ステップは、パターンのうち、いずれか１つのパターンを用いて抽出された画素値および注目画素の画素値が代入された所定の論理式の演算結果が内角あるいは外角であることを示したときは、当該注目画素を内角あるいは外角を示す１つの画素として検出する。
【００１４】
第７の発明は、上記第３の発明において、角検出ステップは、マスタ画像における注目画素の画素値と当該注目画素を基準に抽出する複数の画素の位置をそれぞれ示す複数のパターンを用いてマスタ画像から抽出された画素値とを用いて、当該注目画素が内角あるいは外角を示す１つの画素であることを検出する論理演算ステップを更に含み、論理演算ステップは、注目画素の画素値がマスタ画像で示されるパターンの領域内を示し、当該注目画素の画素値が前記パターンの何れか１つを用いて抽出された画素値全てと異なるとき、当該注目画素が外角を示す１つの画素であるとして検出し、注目画素の画素値がマスタ画像で示されるパターンの領域外を示し、当該注目画素の画素値がパターンの何れか１つを用いて抽出された画素値全てと異なるとき、当該注目画素が内角を示す１つの画素であるとして検出する。
【００１５】
第８の発明は、パターンが形成された被検査物を撮像したオブジェクト画像と当該パターンのマスタ画像とを比較して、当該被検査物を検査する差分比較検査装置であって、角検出部と、内角領域決定部と、外角領域決定部と、比較検査部とを備える。角検出部は、パターンに形成された凹状の隅である内角及び凸状の角である外角をそれぞれマスタ画像から検出する。内角領域決定部は、検出した内角近傍の領域である内角領域の範囲を決定する。外角領域決定部は、検出した外角近傍の領域である外角領域の範囲を決定する。比較検査部は、マスタ画像と前記オブジェクト画像との差分に基づいて比較検査する。また、比較検査部は、マスタ画像における内角領域において、当該マスタ画像が示すパターンの領域より過剰に形成されているオブジェクト画像のパターンの領域に対する差分を除外して比較検査する。また、比較検査部は、マスタ画像における外角領域において、当該マスタ画像が示すパターンの領域より不足して形成されているオブジェクト画像のパターンの領域に対する差分を除外して比較検査する。
【発明の効果】
【００１６】
上記第１の発明によれば、マスタ画像とオブジェクト画像で一致しない個所があっても、当該個所が内角あるいは外角であるかに応じて、比較検査の感度（検査精度）を変更できる。すなわち、オブジェクト画像の内角部分について、マスタ画像よりも過剰な部分があっても、当該部分については差分をとらず、その結果、当該部分について欠陥として報告されるという虚報を防ぐことができる一方、同じ内角部分であっても、本来欠陥として報告されるべき部分については、差分が取られ、欠陥として報告される。また、オブジェクト画像の外角部分について、マスタ画像に対して不足している部分があっても、当該部分については差分をとらず、その結果、当該部分について欠陥として報告される虚報を防ぐことができる。一方、同じく外角部分であっても、本来欠陥として報告されるべき部分については、差分が取られ、欠陥として報告される。これにより、雑多になりがちなプリントパターンの角部の形状に応じて、適切な欠陥検出が可能となる。また、従来のように、内角部および外角部周辺について、差分値が相対的に大きくても欠陥と判定されないように高い値を設定して検査を行う必要もない。すなわち、欠陥として報告される差分値の閾値を低下させることができる。そのため、差分値の閾値を低めに設定し、全体として高い感度の比較検査を行いつつも、アンダーエッチングやオーバーエッチングにような欠陥としては検出して欲しくない部分については、欠陥として検出されることを防ぐことができる。その結果、精度の高い比較検査が可能となる。
【００１７】
上記第２の発明によれば、二値化した画像を用いるため、例えば０と１の組み合わせによる単純な論理判定処理を行うことができ、処理速度を高めることが可能となる。
【００１８】
上記第３の発明によれば、検出された内角あるいは外角の画素を中心とする領域を内角領域あるいは外角領域とする。これにより、エッチングファクター等による内角や外角の様々な形状に対しても万能的に対応した比較検査を行うことができる。
【００１９】
上記第４の発明によれば、検出された内角あるいは外角の画素を近傍膨張することで内角領域あるいは外角領域とする。これにより、ほぼ円状の領域が生成できるため、多彩な角や隅の形状に対応できる内角領域および外角領域を生成することができる。
【００２０】
上記第５の発明によれば、検出した外角あるいは内角に近接しているパターンの直線部の幅に応じて、当該内角および外角の画素の膨張段数を変化させる。これにより、直線部の幅に応じた内角領域および外角領域を生成することができ、より適切で精度の高い比較検査が可能となる。
【００２１】
上記第６乃至第７の発明によれば、所定のパターンおよび論理式を用いて内角あるいは外角を示す画素の検出を行う。そのため、マスタ画像の各画素について一律でかつ単純な判定処理を行うことで内角あるいは外角を検出することができ、処理の高速化および処理負荷を軽減を図ることができる。
【００２２】
また、本発明の比較検査装置によれば、上述した第１の発明と同様の効果を得ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
以下、本発明の一実施形態に係る差分比較検査装置ついて、図面を参照して説明する。図１は、当該差分比較検査装置の一例である光学式外観検査装置１（以下、検査装置１と呼ぶ）の全体構成を模式的に示す図である。すなわち、図１（Ａ）は検査装置１の上面図であり、図１（Ｂ）は検査装置１の正面図である。図１において、検査装置１は、ステージ部１１、ステージ支持部１２、ステージ駆動機構１３、ベース部１４、撮像カメラ１５、支持部材１６、カメラ支持部１７、およびカメラ駆動機構１８を備えている。
【００２４】
ステージ部１１は、最上面に水平のステージ面を構成している。被検査物であるプリント配線板Ｓは、ステージ部１１のステージ面上に載置される。ステージ部１１の下部は、ステージ支持部１２によって支持されている。ステージ支持部１２は、ステージ駆動機構１３の上面に固設されている。また、ベース部１４は、上記ステージ面と平行でかつ図示Ｙ軸方向（主走査方向）に延設されて固定される。ステージ駆動機構１３は、ベース部１４の上面にＹ軸方向に延びるように設けられたガイド上に、当該ガイドに沿って滑動可能に設置される。つまり、ステージ駆動機構１３、ならびにその上に固定されるステージ支持部１２およびステージ部１１は、Ｙ軸方向に移動可能である。
【００２５】
支持部材１６は、ステージ部１１の上部空間に架設されている。支持部材１６上には、上記ステージ面と平行で、かつ上記Ｙ軸方向に垂直な図示Ｘ軸方向（副走査方向）に延びるカメラ駆動機構１８が設けられる。カメラ支持部１７は、カメラ駆動機構１８に接続され、Ｘ軸方向に沿って往復移動可能に配置される。撮像カメラ１５は、その撮像方向が鉛直下向き（図示Ｚ軸下方向）となるようにカメラ支持部１７に支持されている。撮像カメラ１５は、例えばＣＣＤカメラにより構成され、入射する光をその色や強度を示す電気信号に変換して、撮像したプリント配線板Ｓの画像を生成する。
【００２６】
検査装置１は、撮像カメラ１５によってプリント配線板Ｓを撮像し、プリント配線板Ｓの上面の画像を取得する。このとき、プリント配線板Ｓの全面の画像を取得するために、検査装置１は、ステージ部１１をＹ軸方向に移動させるとともに撮像カメラ１５をＸ軸方向に移動させる。具体的には、撮像カメラ１５のＸ軸方向の位置を固定した状態でステージ部１１がＹ軸方向に移動されることによって主走査が行われる。ここで、基板Ｓの一端から他端までの主走査が完了する毎に、撮像カメラ１５は副走査方向（Ｘ軸方向）に沿って所定距離だけ移動する。これによって、プリント配線板Ｓの検査領域全体についてのプリントパターンを含むプリント配線板Ｓの全面の画像を撮像カメラ１５によって得ることが可能となる。
【００２７】
図２は、検査装置１の機能的な構成を示すブロック図である。図２において、検査装置１は、上述した構成要素の他に、制御部２１、オブジェクト画像生成部２２、角領域画像生成部２３、記憶部２６、および比較検査部３１を備えている。
【００２８】
制御部２１は、例えばＣＰＵボードによって構成されている。制御部２１は、以下に述べる各構成部と接続されている。また、制御部２１は、記憶部２６へのデータの入出力や撮像カメラ１５の動作制御や各種画像処理等の、本実施形態に係る検査処理全体の制御を行う。
【００２９】
オブジェクト画像生成部２２は、撮像カメラ１５が取り込んだ画像を２値化する。ここでは、撮像カメラ１５が取り込んだ画像を構成する各画素のうち、所定の閾値より濃度が高い（濃い）画素を１とし、残りの画素を０として２値化するものとする。もちろん、所定の閾値より濃度が高い画素を０とし、残りの画素を１としても構わない。また、オブジェクト画像生成部２２は、当該２値化した画像であるオブジェクト画像２７を記憶部２６へ格納する。
【００３０】
角領域画像生成部２３は、角検出部２４および膨張部２５を備えている。角検出部２４は、記憶部２６に格納されているマスタ画像２８を読み込み、当該マスタ画像２８から、内角および外角の位置をそれぞれ検出する。膨張部２５は、角検出部２４が検出した内角及び外角の位置に相当する上記マスタ画像上の１画素を、所定の段数だけ８近傍膨張（拡大）することで内角領域および外角領域を決定し、当該内角領域および外角領域をそれぞれ示す内角領域画像２９および外角領域画像３０を生成して、記憶部２６に格納する。
【００３１】
記憶部２６は、例えば半導体メモリやハードディスク等の記憶媒体であり、上記オブジェクト画像２７と、ＣＡＤデータに基づいて予め作成されるマスタ画像２８と、膨張部２５によって生成される内角領域画像２９および外角領域画像３０（詳細は後述）とが格納される。また、図示しないが、後述する比較検査処理で用いられる各種フラグ等も記憶部２６に記憶される。
【００３２】
比較検査部３１は、上記記憶部２６に格納されている内角領域画像２９および外角領域画像３０を用いて、オブジェクト画像２７とマスタ画像２８との比較検査を行う。
【００３３】
なお、図２に示す制御部２１、オブジェクト画像生成部２２、角領域画像生成部２３、および比較検査部３１は、典型的には集積回路であるＬＳＩとして実現してもよい。これらは、個別に１チップ化されても良いし、一部または全てを含むように１チップ化されても良い。また、集積回路化の手法は、ＬＳＩに限るものではなく、専用回路または汎用プロセッサで実現してもよい。
【００３４】
次に、本実施形態における比較検査処理の概要について説明する。本実施形態では、基本的には、ＣＡＤデータから生成された２値化画像であるマスタ画像２８と、検査対象を撮像して、同様に２値化することで生成されたオブジェクト画像２７とを比較することで比較検査処理が行われる。なお、ここでは、説明を具体的にするために、プリントパターン領域内となる部分を１（ドット有り）、領域外となる部分を０（ドット無し）とする。
【００３５】
図３（Ａ）は、マスタ画像２８の一例を示す図であり、図４はオブジェクト画像２７の一例を示す図である。この２つの画像を単純に比較すると、図４のオブジェクト画像２７において、アンダーエッチング部分４１（マスタ画像２８が示すパターン領域より過剰に形成されている領域）およびオーバーエッチング部分４２（マスタ画像２８が示すパターン領域より不足して形成されている領域）については、マスタ画像２８と一致しない。
【００３６】
そのため、比較検査を行う前に、内角と外角とを識別するための画像データ、すなわち、内角領域画像２９および外角領域画像３０を生成する。具体的には、マスタ画像２８から、後述のような方法でパターンに形成された凹状の隅である内角（図３（Ａ）の菱形印）および凸状の角である外角（図３（Ａ）の星印）を示す１画素をそれぞれ検出する。次に、当該検出した１画素を所定の段数だけ８近傍膨張する。すなわち、検出された１画素を当該１画素を中心とした複数画素に拡大することで、当該検出された１画素の近傍領域を内角領域あるいは外角領域として生成する。そして、図３（Ｂ）に示すような、検出された内角の１画素を拡大した内角領域を１とし、その他の領域を０とする画像データ２９を生成する（これが、内角領域画像２９となる）。併せて、図３（Ｃ）に示すような、検出された外角の１画素を拡大した外角領域を１とし、その他の領域を０とする画像データ３０も生成する（これが、外角領域画像３０となる）。なお、図３（Ａ）〜図３（Ｃ）においては、１（ドットあり）を黒色領域で示し、０（ドット無し）を白色領域で示している。そして、マスタ画像２８とオブジェクト画像２７とを比較検査する際に、例えば、ある画素を比較したときに、マスタ画像２８とオブジェクト画像２７とで差異があったときは、上記内角領域画像２９および外角領域画像３０を参照し、当該差異のある画素が内角領域あるいは外角領域に含まれているかを判定する。その結果、内角領域に含まれている場合は、当該画素が、アンダーエッチング部分（過剰に形成されている領域）であれば、当該画素についての差分は取らないが、当該画素がオーバーエッチング部分（不足して形成されている領域）であれば、差分を取る。一方、外角領域に含まれている場合は、当該画素が、当該画素がオーバーエッチング部分であれば、差分を取らないが、アンダーエッチング部分であれば、当該画素についての差分は取る。そして、最終的な差分値が所定の許容値を超えていれば、欠陥があると判定するものである。
【００３７】
図５は、本実施形態における比較検査の原理を示す図である。図５において、検査対象画素値５１は、検査対象画素についてのマスタ画像２８およびオブジェクト画像２７の画素値を示す。当該画素値は、０が画素のないことを示し、１は画素があることを示す。差分の有無５２は、当該画素にかかるマスタ画像２８とオブジェクト画像２７との差分の有無を示す。０は差分がないことを示し、１は差分があることを示す。
【００３８】
図５において、例えば、所定の画素の画素値について、マスタ画像２８およびオブジェクト画像２７が共に０である場合は、外角領域、内角領域、および通常領域全てに対して差分がない（０）と判定される。マスタ画像２８およびオブジェクト画像２７が共に１である場合も、同様に、全てに対して差分がない（０）と判定される。
【００３９】
一方、検査対象の画素にかかるマスタ画像２８の画素値が０でオブジェクト画像２７の画素値が１の場合は、当該画素が外角領域および通常領域にあるときは差分がある（１）と判定される。しかし、当該画素が内角領域にあるときは、差分がない（０）と判定される。つまり、図４に示したアンダーエッチング部分４１については、差分があるとは判定しない。一方、当該画素が内角領域に含まれていても、マスタ画像２８の画素値が１でオブジェクト画像２７の画素値が０の場合、すなわち、内角領域におけるオーバーエッチング部分については、差分があると判定される。
【００４０】
また、検査対象の画素にかかるマスタ画像２８の画素値が１でオブジェクト画像２７の画素値が０の場合は、当該画素が内角領域および通常領域にあるときは差分がある（１）と判定される。しかし、当該画素が外角領域にあるときは、差分がない（０）と判定される。つまり、図４に示したオーバーエッチング部分４２については、差分があるとは判定しない。一方、当該画素が外角領域に含まれていても、マスタ画像２８の画素値が０でオブジェクト画像２７の画素値が１の場合、すなわち、外角領域におけるアンダーエッチング部分については、差分があると判定される。このように、本実施形態では、マスタとオブジェクトとで差異がある部分につき、当該差異のある部分が内角領域か外角領域か通常領域かに応じて、差分検出の判定基準を変化させる。
【００４１】
以下、図６〜図２０を用いて、検査装置１が行う比較検査処理の詳細動作を説明する。まず、比較検査処理に先立って、上述した比較検査に用いる各種画像を準備するための準備処理が行われる。図６は、当該準備処理の詳細を示すフローチャートである。
【００４２】
図６において、まず、内角領域画像２９を生成するための内角領域画像生成処理（ステップＳ１）が行われる。続いて、外角領域画像３０を生成するための外角領域画像生成処理（ステップＳ２）が行われる。なお、これらの処理を行う順序は逆でもいいし、並行に行ってもかまわない。ここで、本実施形態における内角とは、例えば、図７に示すような、プリントパターンに形成された凹状の隅となる部分であって、プリントパターンの領域外に位置する隅の１画素を内角ポイントと呼ぶ（図７の菱形印の画素）。また、外角は、図７に示すような、プリントパターンに形成された凸状の角となる部分であって、プリントパターンの領域内に位置する角の１画素を外角ポイントと呼ぶ（図７の星印の画素）。
【００４３】
図８は、上記ステップＳ１で示した内角領域画像生成処理の詳細を示すサブルーチンである。図８において、まず、制御部２１は、予め生成され記憶部２６に格納されているているマスタ画像２８を角検出部２４に読み込ませる（ステップＳ１１）。
【００４４】
続いて、角検出部２４は、読み込んだマスタ画像２８から、上記内角ポイントを検出する（ステップＳ１２）。このステップＳ１２の処理を、より具体的に説明すると、まず、角検出部２４は、マスタ画像２８の各画素から、内角ポイントであるか否かの判定対象となる１画素（以下、注目画素と呼ぶ）を決定する。そして、当該注目画素およびその周辺の所定の画素の画素値（１か０か）に基づいて、次に説明するような論理演算を行うことで、注目画素が内角ポイントであるか否かを判定する。図９は、当該内角ポイント検出のために用いられる、上記注目画素とその周辺の所定の画素との組み合わせパターン９１を示す図である。図９では内角ポイントを検出するために用いる画素を、注目画素Ｏと、その周辺の所定の画素Ａ、Ｂ、およびＣとによって示しており、それらの組み合わせが合計８個のパターン９１として用意されている。そして、各パターン９１が示す注目画素Ｏと、その周辺の所定の画素Ａ、Ｂ、およびＣとの画素値を用いて、以下のような論理演算を行う。
Ｏｎ＝！Ｏ＆Ａ＆Ｂ＆Ｃ
なお、上記数式おける！は反転、＆は論理積を示している。また、１は画素有り、０は画素無しを示す。そして、上記の演算を図９に示す全てのパターン９１について行い、いずれか１つでも、Ｏｎ＝１となれば、上記注目画素Ｐは内角ポイントであるとする。そして、マスタ画像２８の全ての画素を順に注目画素に設定しながら、このような論理演算を行っていくことで、マスタ画像２８における内角ポイントを検出する。
【００４５】
内角ポイントが検出できれば、次に、膨張部２５は、当該内角ポイントを所定の段数、８近傍膨張（拡大）する（ステップＳ１３）。これは、検出した全ての内角ポイントそれぞれに対して行う。また、ここでは、８近傍膨張の段数は１段であるとして、以下説明を続ける。
【００４６】
続いて、膨張部２５は、上記８近傍膨張した内角ポイントを内角領域として決定し、上記図３（Ｂ）に示したような内角領域画像２９として、記憶部２６に保存する（ステップＳ１４）。なお、内角領域画像２９は、マスタ画像２８における内角の位置を示すためのものであるため、その画像サイズはマスタ画像２８のサイズと一致するものが好ましい（これは、後述の外角領域画像３０についても同様である）。以上で、内角領域画像生成処理が終了する。これによって生成された内角領域画像２９（図３（Ｂ））において、画素値が１の領域は内角領域を示し、０の領域は内角領域ではない領域であることが示される。換言すれば、内角領域画像２９は、内角領域であるか否かを２値で表した画像である。また、近傍膨張を行っているため、内角領域が円に近い形の領域となる。これにより、エッチングファクターにより様々な形状で形成される角のどんな形状にも万能的に対応できる。
【００４７】
上記内角領域画像生成処理の次または並行して、外角領域画像生成処理が行われる。図１０は、上記ステップＳ２で示した外角領域画像生成処理の詳細を示すフローチャートである。図１０において、まず、制御部２１は、予め生成され記憶部２６に格納されているているマスタ画像２８を角検出部２４に読み込ませる（ステップＳ２１）。続いて、角検出部２４は、読み込んだマスタ画像２８から、上記外角ポイントを検出する（ステップＳ２２）。このステップＳ２２の処理を、より具体的に説明すると、まず、角検出部２４は、マスタ画像２８の各画素から、上記注目画素を決定する。そして、上記図９に示した各パターン９１が示す注目画素Ｏと、その周辺の所定の画素Ａ、Ｂ、およびＣとの画素値を用いて、以下のような論理演算を行う。
Ｏｇ＝Ｏ＆！Ａ＆！Ｂ＆！Ｃ
そして、上記の演算を図９に示す全てのパターン９１について行い、いずれか１つでも、Ｏｇ＝１になれば、注目画素Ｏは外角ポイントであると判定する。そして、マスタ画像２８の全ての画素を順に注目画素に設定しながら、このような論理演算を行っていくことで、マスタ画像２８における外角ポイントを検出する。
【００４８】
外角ポイントが検出できれば、次に、膨張部２５は、当該外角ポイントを所定の段数、８近傍膨張（拡大）する（ステップＳ２３）。これは、検出した全ての外角ポイントそれぞれに対して行う。ここでは、上記ステップＳ１２と同様に、８近傍膨張の段数は１段であるとする。
【００４９】
続いて、膨張部２５は、上記８近傍膨張した外角ポイントを外角領域として決定し、上記図３（Ｃ）に示したような外角領域画像３０として、記憶部２６に保存する（ステップＳ２４）。以上で、外角領域画像生成処理が終了する。これによって生成された外角領域画像３０（図３（Ｃ））において、画素値が１の領域は外角領域を示し、０の領域は外角領域ではない領域であることが示される。換言すれば、外角領域画像３０は、外角領域であるか否かを２値で表した画像である。
【００５０】
上述したような準備処理で内角領域画像２９および外角領域画像３０が生成された後、撮像カメラ１５で、検査対象となるプリントパターンを含む画像が撮像される。そして、当該撮像した画像を２値化したオブジェクト画像２７がオブジェクト画像生成部２２で生成された後、当該オブジェクト画像２７とマスタ画像２８とを比較する比較検査処理が行われる。本処理の詳細を説明する前に、処理概要について図１１を用いて説明する。
【００５１】
本処理では、オブジェクト画像２７とマスタ画像２８とを比較する際、図１１（Ａ）に示すように、両画像を所定の大きさのブロックに区切り、これらのブロックを単位として両画像を比較検査する。当該ブロック単位における処理では、図１１（Ｂ）および（Ｃ）に示すような、例えば５×５ピクセルの「検査ウィンドウ」と呼ばれるウィンドウを当該ブロックの左上から順に走査していく。そして、この検査ウィンドウ内における画素を比較して、その差分をとっていく。そして、当該差分値が予め設定されている許容値を越えれば、その時点で当該ブロックには欠陥があると判定する。
【００５２】
続いて、検査装置１が行う比較検査処理の詳細を説明する。図１２は、検査装置１が行う比較検査処理の詳細を示すフローチャートである。図１２において、まず、制御部２１は、比較検査部３１に上記オブジェクト画像２７、マスタ画像２８、内角領域画像２９、および外角領域画像３０を読み込ませる（ステップＳ３１）。次に、読み込んだ各画像を、所定の大きさのブロックに細分化する（ステップＳ３２；図１１参照）。このステップＳ３２の処理をより具体的に説明すると、まず、比較検査部３１は、各画像に対して、基準点となる座標をそれぞれ決定する。例えば、比較検査部３１は、各画像の左上端の座標（０，０）を基準点とする。そして、オブジェクト画像２７、マスタ画像２８、内角領域画像２９、および外角領域画像３０の基準点を合わせることで、位置合わせを行う（つまり、各画像の左上端を揃える）。そして、当該基準点から、右下方向に向かって、図１１（Ａ）に示したような所定の大きさのブロックで上記画像を細分化する（より正確には、各ブロックの境界となる座標値を記憶部２６に記憶しておく）。ここでは、図１１（Ａ）に示したように、各画像を６×６のブロックに分割するものとする。なお、図示しないが、内角領域画像２９および、外角領域画像３０についても同じように６×６のブロックで細分化されている。また、１つのブロックの大きさは、例えば３２０×２５６ピクセルである。
【００５３】
次に、制御部２１は、各ブロックを識別するための変数となる変数ｎを１にする（ステップＳ３３）。本実施形態では、各画像を６×６のブロックに細分化しているため、変数ｎは、１〜３６の範囲内の値となる。つまり、変数ｎは、細分化したブロックの番号を示している。図１１（Ａ）を例にとると、左上のブロックが１番目のブロック（ｎ＝１）となり、右方向に向かってｎ＝２、３・・・と増えていき、右下隅のブロックがｎ＝３６のブロックになる。
【００５４】
次に、ｎ番目のブロックについて、オブジェクト画像２７とマスタ画像２８との比較検査を行う、ブロック検査処理が行われる（ステップＳ３４）。図１３は、上記ステップＳ３４で示したブロック検査処理の詳細を示すフローチャートである。
【００５５】
図１３において、まず、「ゆすらせ処理」を行うためのゆすらせ基準位置Δを座標（０，０）に設定する（ステップＳ４１）。
【００５６】
ここで、上記「ゆすらせ処理」について説明する。一般的に、プリント基板は、薄板部材で構成されるために「反り」が生じることがある。そのため、検査対象となるプリント基板に形成されたプリントパターンにも微妙な「歪み」が生じる。このような「歪み」がある場合は、上述のようにマスタ画像とオブジェクト画像との位置を同一の基準点で合わせたとしても、「歪み」のために微妙にずれる個所が発生することがある。このような状況を考慮して、上記ブロック単位の画像でオブジェクト画像２７とマスタ画像２８とを比較検査する際に、ｎ番目のブロックのマスタ画像サイズを、同じｎ番目のブロックのオブジェクト画像より少し大きいサイズに設定し、オブジェクト画像２７より少し広い範囲のマスタ画像２８を切り出して比較検査する。
【００５７】
図１４を用いて具体的に説明すると、上記オブジェクト画像２７から、例えば３２０×２５６ピクセルの画像（図１４（Ａ））を１ブロックとして切り出す。これに対して、上下左右それぞれ例えば５ピクセルずつ大きい（つまり、上下方向および左右方向がそれぞれ合計１０ピクセル大きい）、３３０×２６６ピクセルの画像（図１４（Ｂ））を１ブロックとしてマスタ画像２８から切り出す。そして、当該切り出したオブジェクト画像２７を切り出し後のマスタ画像２８に重ね、この１０ピクセルの差について、１ピクセルごとにずらしながら比較検査を行う（このように画像を少しずつ動かすことを「ゆすらせ」と呼ぶ）。
【００５８】
図１５は、上記「ゆすらせ処理」を模式的に示す図である。上述のように、オブジェクト画像２７に「歪み」が存在している場合、上記ステップＳ３２における位置合わせだけだと、マスタ画像２８とオブジェクト画像２７とは完全に一致せず、微妙なズレが生じる。そのため、少し大きめのマスタ画像２８の中でオブジェクト画像２７をずらしながら比較することで、両者の微妙なズレを埋めていく。そして、このようにオブジェクト画像２７をずらしながら比較検査し、両者の差分値が一度でも許容値内に収まれば、「欠陥無し」とし、一度も許容値内に収まらなければ、「欠陥有り」と判定するものである。
【００５９】
そして、上記基準位置Δは、このマスタ画像２８に対してのオブジェクト画像２７の位置を決めるためのものである。図１５においては、まず、比較検査部３１は、基準位置Δ＝（０，０）として比較検査を行う（図１５（Ａ））。この時点では、両画像は全く一致していないため、両者の差分値は許容値を超え、その結果「欠陥有り」という判定になる。次に、オブジェクト画像２７をＸ方向に＋１移動させた、基準位置Δ＝（１，０）の位置で比較検査を行う（図１５（Ｂ））。この時点でもまだ両画像は一致していないため「欠陥有り」と判定される。このようにオブジェクト画像２７をマスタ画像２８のサイズの範囲内でずらしてながら比較していく。その結果、基準位置Δ＝（１，１）のとき、図１５（Ｃ）に示すように、両画像の位置がほぼ一致すると、両者の差分値は許容値以下に収まることになる。そのため、当該ブロックについては、「欠陥無し」と判定される（なお、一度「欠陥無し」と判定されれば、当該ブロックの検査についてはそこで終了する）。
【００６０】
図１３に戻り、ステップＳ４１の次に、比較検査部３１は、ｎ番目のブロックの画像を、上記オブジェクト画像２７、マスタ画像２８、内角領域画像２９、および外角領域画像３０からそれぞれ切り出す（ステップＳ４２）。このステップＳ４２の処理をより具体的に説明すると、まず、比較検査部３１は、上記オブジェクト画像２７から、ｎ番目のブロックの画像を切り出す。以下、当該画像をデータＤと呼ぶ。このデータＤの画像サイズは、上述のブロックの大きさと同じ、例えば３２０×２５６ピクセルとなる。続いて、比較検査部３１は、マスタ画像２８、内角領域画像２９、および外角領域画像３０からｎ番目のブロックの画像を切り出す。以下、マスタ画像２８から切り出した画像をデータＭ、内角領域画像２９から切り出した画像をデータＡ、外角領域画像３０から切り出した画像をデータＢと呼ぶ。これらデータＭ、Ａ、Ｂの画像サイズは、上述した「ゆすらせ」を行うために、上記ブロックの上下左右の４方向それぞれについて５ピクセル大きくした、例えば３３０×２６６ピクセルのサイズで切り出される。
【００６１】
次に、比較検査部３１は、オブジェクト画像２７とマスタ画像２８との差分量ＳＡを０にする。併せて、図１１（Ｃ）を用いて説明した検査ウィンドウ内で検査対象となる画素（以下、検査ポイントと呼ぶ）の位置を示す変数Ｐ１を（０，０）にする。また、上記「ゆすらせ処理」によるデータＤ（オブジェクト画像２７）のずらし量を考慮した変数Ｐ２を（０，０）にする（ステップＳ４３）。続いて、比較検査部３１は、上記データＤ等の画像を上記検査ウィンドウを用いて検査するための、ウィンドウ検査処理を行う（ステップＳ４４）。
【００６２】
図１６は、上記ステップＳ４４で示したウィンドウ検査処理の詳細を示すフローチャートである。本処理では、「検査ウィンドウ」内の各画素（５×５＝２５画素）について順に比較検査する。まず、比較検査部３１は、検査対象となる画素を取得する（ステップＳ６１）。具体的には、検査ウィンドウをデータＤにセットし（最初は左上端を基準に位置が合わせられる）、変数Ｐ１で示される検査ウィンドウ内の座標に対応するデータＤの座標の画素値を取得する。併せて、検査ウィンドウをデータＭ、データＡ，およびデータＢにセットし（最初は左上端を基準に位置が合わせられる）、変数Ｐ１で示される検査ウィンドウ内の座標に基準位置Δを加えた座標（変数Ｐ２の示す座標）に対応する、当該データＭ、データＡ、およびデータＢ上の座標の画素値（０か１）をそれぞれ取得する。以下、データＭから取得した画素値を画素値［ｍ］、データＡから取得した画素値を画素値［ａ］、データＢから取得した画素値を画素値［ｂ］、データＤから取得した画素値を画素値［ｄ］と呼ぶ。
【００６３】
次に、比較検査部３１は、ステップＳ６１で取得した画素値について、以下の論理演算を行う（ステップＳ６２）。
Ｓ＝（！ｍ＆ｄ＆！ａ）＃（ｍ＆！ｄ＆！ｂ）      …（１）
上記数式（１）において、！は反転、＆は論理積、＃は論理和を示す。また、演算優先順位は、高いものから、「！→＆→＃→＝」である。また、Ｓ＝１で差分あり、Ｓ＝０で差分なしを示す。
【００６４】
上記論理演算について、図１７を用いて補足説明する。図１７は、図３（Ａ）の外角（星印）部分の比較検査の例を説明するための図である。図１７においては、基準位置Δ＝（０，０）であり、検査ポイントは、変数Ｐ１＝（２，２）の位置（つまり、３行３列目の位置にある画素）である。そして、当該検査ポイントに対応するデータＭ（マスタ画像２８）の画素は１（画素あり）であるが、データＤ（オブジェクト画像２７）の画素では０（画素無し）になっている。このような場合、データＭとデータＤとの比較のみを行うと、両者が一致していない（差分あり）と判定される。しかし、本実施形態によれば、データＢ（外角領域画像３０）で１（画素あり）であるため差分なしと判定する。つまり、内角領域画像２９と外角領域画像３０とを併用して、それらが示す領域に応じて判定基準を変化させている。
【００６５】
図１７の場合、変数Ｐ１＝（２，２）および変数Ｐ２＝（２，２）の位置においては、画素値［ｍ］＝１、画素値［ａ］＝０、画素値［ｂ］＝１、画素値［ｄ］＝０となる。これらの値で上述した数式（１）を用いて演算すると、Ｓ＝０、すなわち差分なしと判定される。また、図１７において、上記検査ポイントの右下の画素（つまり、変数Ｐ１＝（３，３）および変数Ｐ２＝（３，３）の位置であり、４行４列目の位置にある画素）については、画素値［ｍ］＝１、画素値［ａ］＝０、画素値［ｂ］＝１、画素値［ｄ］＝１となり、Ｓ＝０となる。また、上記検査ポイントの左上の画素（つまり、変数Ｐ１＝（１，１）および変数Ｐ２＝（１，１）の位置であり、２行２列目の位置にある画素）については、画素値［ｍ］＝０、画素値［ａ］＝０、画素値［ｂ］＝１、画素値［ｄ］＝０となり、上記論理演算の結果、Ｓ＝０となる。
【００６６】
一方、仮に、図１７のデータＤ（オブジェクト画像）において、変数Ｐ１＝（１，１）の位置における画素値［ｄ］＝１であるとする。すなわち、外角においてアンダーエッチングとなっており、欠陥として検出されるべき状態である場合を想定する。この場合、変数Ｐ１＝（１，１）および変数Ｐ２＝（１，１）の位置においては、画素値［ｍ］＝０、画素値［ａ］＝０、画素値［ｂ］＝１、画素値［ｄ］＝１となる。その結果、上記論理演算によって、Ｓ＝１、すなわち、差分ありと判定される。また、仮に、図１７のデータＤ（オブジェクト画像）において、変数Ｐ１＝（４，４）の位置における画素値［ｄ］＝０であるとする。すなわち、外角におけるオーバーエッチングが許容範囲を超えてしまっており、欠陥として検出されるべき状態である場合を想定する。この場合、変数Ｐ１＝（４，４）および変数Ｐ２＝（４，４）の位置においては、画素値［ｍ］＝１、画素値［ａ］＝０、画素値［ｂ］＝０、画素値［ｄ］＝０となる。その結果、上記論理演算によって、Ｓ＝１、すなわち、差分ありと判定される。つまり、許容値を超えるようなオーバーエッチングやアンダーエッチング等、本来欠陥として検出されるべきものは検出される。
【００６７】
このように、マスタ画像２８とオブジェクト画像２７について差異がある個所について、図５に示した表のように、マスタ画像２８とオブジェクト画像２７との画素値０および１の組み合わせと、上記内角領域画像２９および外角領域画像３０とを用いることにより、内角部のアンダーエッチングや外角のオーバーエッチングの状態に応じて、差分を取らないようにすることができる。その結果、欠陥として検出して欲しくないような個所についての虚報を減らすことが可能となる。また、差分の有無判定の許容値についても、従来のように、内角部および外角部周辺について、差分値が相対的に大きくても欠陥と判定されないように高い値を設定して検査を行う必要もない。そのため、比較検査の感度を高めたまま、許容範囲内のアンダーエッチングやオーバーエッチングについては欠陥として検出されない、精度の高い比較検査が可能となる。
【００６８】
図１６に戻り、ステップＳ６２の処理の次に、比較検査部３１は、上記数式（１）の演算結果Ｓが１か否かを判定する（ステップＳ６３）。その結果、Ｓ＝１、すなわち差分があった場合（ステップＳ６３でＹＥＳ）は、ＳＡに１を加算し（ステップＳ６４）、処理を次のステップＳ６５に進める。一方、Ｓ＝０であれば（ステップＳ６３でＮＯ）、そのままステップＳ６５に進む。
【００６９】
次に、比較検査部３１は、検査ウィンドウ内の検査ポイントを移動する（ステップＳ６５）。すなわち、変数Ｐ１に所定値を加える。例えば、検査ポイントを１画素だけ右方向に移動させたい場合は、（＋１，０）を変数Ｐ１に加える。また、変数Ｐ２についても、（＋１，０）を加える。
【００７０】
次に、比較検査部３１は、検査ウィンドウ内の全ての画素をついて上記論理演算による比較検査を行ったか否か判定する（ステップＳ６６）。具体的には、検査ウィンドウは５×５ピクセルであることから、検査ポイントを２５回以上移動したか否かを判定する。その結果、検査ウィンドウ内の全画素について検査が済んでいない場合は（ステップＳ６６でＮＯ）、比較検査部３１は、上記ステップＳ６１に戻って処理を繰り返す。一方、全画素について検査が済んだ場合は（ステップＳ６６でＹＥＳ）、比較検査部３１は、当該ウィンドウ検査処理を終了する。
【００７１】
図１３に戻り、次に、比較検査部３１は、差分量ＳＡが予め指定されている所定の許容値を超えたか否かを判定する（ステップＳ４５）。つまり、上記検査ウインドウ内で検出された差分が当該許容値を超えたか否かが判断される。その結果、許容値を超えていない場合は（ステップＳ４５でＮＯ）、比較検査部３１は、検査ウィンドウを１画素だけ移動させる（ステップＳ４６）。移動させる方向については、最初は上記ブロック内の左上端にあるとして、そこから右方向に１画素ずつ移動していく。そして検査ウィンドウが当該ブロックの右端にきたら、１画素下に移動させ、今度は左方向に向かって移動させる。そして、左端に検査ウィンドウが来たら、１画素下に移動し、右方向へ移動させていく。この動きを、検査ウインドウが右下端に行くまで繰り返す。
【００７２】
続いて、比較検査部３１は、検査ウィンドウがブロック内の領域全てに移動したか、すなわち、当該ブロック内の領域を全て検査したか否かを判定する（ステップＳ４７）。その結果、まだブロック内を全て検査し終わっていない場合は、比較検査部３１は、上記ステップＳ４３に戻って処理を繰り返す。一方、ブロック内の領域を全て検査した場合は、比較検査部３１は、当該ｎ番目のブロックには欠陥無しと判定し、ｎブロック目の検査結果を「欠陥なし」として記憶部２６に記憶し（ステップＳ４８）、当該ブロック検査処理を終了する。
【００７３】
一方、上記ステップＳ４５の判定の結果、差分量ＳＡが許容値を超えている場合は（ステップＳ４５でＹＥＳ）、上述したように、データＤ（ｎ番目のブロックのオブジェクト画像）の位置をマスタ画像上で「ゆすらせ」て再度比較検査する「ゆすらせ処理」を行うために、比較検査部３１は、基準位置Δに所定値を加算する（ステップＳ３９）。この所定値は、データＤがデータＭ上を一通り巡回するような値である。例えば、上述した検査ウィンドウと同様に、左上から右下に向かって移動していうような値を加算してもよいし、また、最初はΔをデータＭの中心になるようにして、（＋１、０）、次に（０、＋１）、次に（−１、０）、次に（０、−１）、というように、データＤが渦巻状に移動するような値を加算しても良い。
【００７４】
次に、比較検査部３１は、Δに所定値を加算した結果、データＤの位置（例えば四隅のいずれか一端）がデータＭのサイズ（３３０×２６６ピクセル）の範囲外に来たか否かを判定する（ステップＳ５０）。その結果、範囲外にきた場合は（ステップＳ５０でＹＥＳ）、ゆすらせた結果、欠陥が無かった位置（両画像が一致した位置）がなかったということになる。そのため、比較検査部３１は、当該ブロックについては欠陥有りと判定し、ｎブロック目の検査結果として、記憶部２６に記憶しておく（ステップＳ５１）。以上で、ブロック検査処理が終了する。
【００７５】
図１２に戻り、ブロック検査処理が終了すれば、次のブロックを検査するために、比較検査部３１は、ｎに１を加算する（ステップＳ３５）。続いて、比較検査部３１は、全ブロックを検査したか否かを判定する（ステップＳ３６）。その結果、まだ検査していないブロックが残っている場合は（ステップＳ３６でＮＯ）、制御部２１は、上記ステップＳ３４に戻って処理を繰り返す。一方、全ブロックを検査した場合は（ステップＳ３６でＹＥＳ）、比較検査部３１は、当該比較検査処理を終了する。以上で、本実施形態にかかる比較検査処理は終了する。
【００７６】
このように、本実施形態では、オブジェクト画像とマスタ画像２８とを比較検査する際に、差異がある部分について、そこが外角であるか内角であるかに応じて差分判定の判定基準を変化させる。すなわち、外角におけるオーバーエッチングについては差分は取らないが、アンダーエッチングについては差分をとる。また、内角におけるオーバーエッチングについては差分は取るが、アンダーエッチングについては差分をとらない。そのため、角部や隅部において、オブジェクト画像２７とマスタ画像２８で差分がある個所について、欠陥として判定して欲しくないような差分のみを除外することができる。これにより、精度の高い比較検査が可能となる。また、従来のように、マスタ画像２８に対して、内角部の肉付けや外角部の角落としをする等の加工を行う必要もない。そのため、マスタ画像２８の加工のための回路を設ける必要もなく、回路規模を縮小してコストダウンを図ることができる。また、差分判定のための許容値について、従来のように内角部および外角部用の許容値と、それ以外の部分用の許容値との２種類を準備する必要がなくなる。そのため、許容値判定のための回路も１つだけですみ、回路規模を縮小してコストダウンを図ることができる。また、従来のように内角や外角についての虚報（オーバーエッチング等を欠陥と判定すること）がなく、許容値を低めに設定することができる（すなわち、検査精度を上げる）ため、より信頼性の高い比較検査が可能となる。したがって、検査精度を下げることによって見逃していたパターン欠陥を検出することができる。また、本実施形態では、内角あるいは外角を近傍膨張して円に近い形の領域を作成している。これにより、例えば、予め四角い領域パターンを準備して内角・外角領域として一律に当てはめるような方法に比べ、エッチングファクターにより様々な形状で形成される角や隅のどんな形状にも万能的に対応できる。
【００７７】
なお、上述の実施形態では、準備処理における角検出処理（図８のステップＳ１２、図１０のステップＳ２２）において、図９に示したような８つのパターン９１を用いて内角あるいは外角を検出していた。これに限らず、更に多くのパターンを用いても良い。例えば、上述の８つのパターン９１を用いた検出は、「低感度検出」である。これに対して、図１８に示すような１６個のパターン９２を用いた検出は、「中感度検出」となる。さらに、図１９に示すような２４個のパターン９３を用いた検出は、「高感度検出」となる。いずれも、上述したように、パターン９２または９３における注目画素Ｏと、その周辺の所定の画素Ａ、Ｂ、Ｃ（パターン９３においては、周辺の所定の画素Ｄも用いる）との画素値を用いて、上述したステップＳ１２およびＳ２２のような論理演算を行う。
【００７８】
これら「中感度検出」および「高感度検出」は、以下のような場合に用いることが考えられる。例えば、図２０（Ａ）に示すような斜めに形成された直線のパターンは、ＣＡＤデータからマスタ画像２８を生成する際に、パターンが伸張されるため、図２０（Ｂ）に示すように一部に段差が生じることがある。つまり、現実には直線であっても、マスタ画像２８に対する画像処理によって段差が形成されてしまうことがある。このような段差の部分は、検査精度を上げた場合にオブジェクト画像２７との間で差異となるが、欠陥ではない。しかしながら、このような段差は「低感度検出」では、角や隅として検出できないため、欠陥として判定されることがある。そのため、このような画像処理によって生じるような微小な段差（例えば、「低感度検出」では十分な検査ができない個所や「低感度検出」では虚報となる個所）は、適宜、「中感度検出」や「高感度検出」を用いて内角領域または外角領域として設定するようにする。これにより、上記のような斜め線等に生じる微小な段差についても「内角」または「外角」として検出することができる。その結果、微小な段差についても欠陥の判定基準を変化させることができ、欠陥として判定されない。そのため、許容値を上げることが不要となり、精度の高い比較検査が可能となる。
【００７９】
更に、上記角検出部２４が検出した内角あるいは外角に近接する上記プリントパターンの直線部の幅に応じて、上記ステップＳ１３やステップＳ１３における８近傍膨張の段数を変化させてもよい。例えば、上記直線部の幅についての情報を予めＣＡＤデータから取得しておき、当該幅が細い場合は膨張する段数を少なめに、太い場合は膨張する段数を多めに決定するようにしてもよい。なお、上記近傍膨張について、８近傍膨張だけでなく４近傍膨張を用いても良いし、この２つを組み合わせて用いても良いことはいうまでもない。
【００８０】
また、上記ステップＳ３２において、オブジェクト画像２７等をブロックに区切る際に、１つのブロック範囲が他のブロック範囲と重なるように区切ってもよい。例えば、上述のように１つのブロックのサイズを３２０×２５６とした場合、最初のブロックの位置については、左端上の座標（０，０）を、マスタ画像２８等の座標（０，０）に合わせるが、２つ目のブロックの位置については、マスタ画像２８等の（３００、０）に合わせるようにする。このように、ブロックの一部を重複させるようにして、各ブロック単位で比較検査を行うことで、ブロックの端部にあるパターンについても正確に検査をすることができる。その結果、上記「ゆすらせ」と併用することで、より一層正確な比較検査を行うことができる。
【００８１】
また、被検査物について、上述した実施形態ではプリント配線板を被検査物としていた。これに限らず、半導体ウェハや液晶基板等、また、これらを作成するためのマスクフィルムや印刷版等を被検査物としてもよい。
【００８２】
また、上述した実施形態においては、オブジェクト画像２７やマスタ画像２８等の二値化した画像を用いて比較検査を行っていた。このような二値化画像に限らず、二値以上の値で構成される画像を用いて比較検査を行っても良い。
【産業上の利用可能性】
【００８３】
本発明にかかる差分比較検査方法および差分比較検査装置は、基板上に形成されたパターンについて適切な比較検査ができ、基板検査装置等の用途に有用である。
【図面の簡単な説明】
【００８４】
【図１】本発明の実施形態に係る光学式検査装置の全体構成を模式的に示す図
【図２】本発明の実施形態に係る光学式検査装置を示す機能ブロック図
【図３】マスタ画像２８の一例を示す図
【図４】オブジェクト画像２７の一例を示す図
【図５】本実施形態における比較検査の原理を示す図
【図６】準備処理の詳細を示すフローチャート
【図７】内角・外角を説明するための図
【図８】図６のステップＳ１で示した内角領域画像生成処理の詳細を示すフローチャート
【図９】角検出のための、注目画素とその周辺の所定の画素との組み合わせパターンを示す図
【図１０】図６のステップＳ２で示した外角領域画像生成処理の詳細を示すフローチャート
【図１１】画像のブロックによる細分化の一例を示す図
【図１２】比較検査処理の詳細を示すフローチャート
【図１３】図１２のステップＳ３４で示したブロック検査処理の詳細を示すフローチャート
【図１４】「ゆすらせ」を説明するための図
【図１５】「ゆすらせ」を説明するための図
【図１６】図１３のステップＳ４４で示したウィンドウ検査処理の詳細を示すフローチャート
【図１７】本実施形態における比較検査について説明するための図
【図１８】中感度の角検出パターンの一例を示す図
【図１９】高感度の角検出パターンの一例を示す図
【図２０】斜め線の段差について説明するための図
【図２１】従来の比較検査法を説明するための図
【図２２】オーバーエッチングおよびアンダーエッチングの一例を示す図
【符号の説明】
【００８５】
１  光学式外観検査装置
１１  ステージ部
１２  ステージ支持部
１３  ステージ駆動機構
１４  ベース部
１５  撮像カメラ
１６  支持部材
１７  カメラ支持部
１８  カメラ駆動機構
２１  制御部
２２  オブジェクト画像生成部
２３  角領域画像生成部
２４  角検出部
２５  膨張部
２６  記憶部
２７  オブジェクト画像
２８  マスタ画像
２９  内角領域画像
３０  外角領域画像
３１  比較検査部
【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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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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