(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
配線パターンを所定の撮像範囲で撮影して得た撮像データの２値化画像について所定形状の処理領域を一つの独立したラベリング対象範囲としてラベリングを実施する第１ラベリング手段と、
前記２値化画像について、前記処理領域が複数に区分されてなる各区分領域を各々独立したラベリング対象範囲として、各区分領域毎にそれぞれラベリングを実施する第２ラベリング手段と、
前記両ラベリング手段のラベリング結果に基づき前記配線パターンにおけるパターン検査用データを生成する検査用データ生成手段と、
前記パターン検査用データのデータ構造に対応したデータ構造をなす前記配線パターンが良品パターンであるとした場合におけるパターン基準データと前記パターン検査用データとの比較結果に基づき前記配線パターンの欠陥の有無を検出する欠陥検出手段とを備え、
前記検査用データ生成手段は、前記第１ラベリング手段のラベリング結果に基づき前記２値化画像における連結成分毎の識別情報を生成すると共に、前記第２ラベリング手段のラベリング結果に基づき前記２値化画像における連結成分毎の識別情報及び端点情報を生成し、各連結成分における識別情報と端点情報とをリンクさせてパターン検査用データを生成し、
前記第２ラベリング手段のラベリング対象範囲となる各区分領域は、所定形状をなす前記処理領域の所定の境界線に接するようにして区分形成される境界線領域と、前記処理領域内の前記境界線領域を除いた領域部分で前記２値化画像における連結成分の端点と対応するように区分形成される島状領域とを含んで構成されるパターン検査装置。
【請求項２】
前記撮像データを複数の異なる閾値により各々２値化画像処理する画像２値化手段を更に備え、前記第１及び第２の両ラベリング手段は当該画像２値化手段によって互いに異なる閾値で２値化が行われた２値化画像についてラベリングを実施する請求項１に記載のパターン検査装置。
【請求項３】
前記画像２値化手段は、前記撮像データを高低２つの閾値のうち高い方の閾値で２値化画像処理する第１画像２値化手段と、前記撮像データを前記両閾値のうち低い方の閾値で２値化画像処理する第２画像２値化手段と、前記撮像データを前記両閾値とは異なる所定の閾値で２値化画像処理する第３画像２値化手段とから構成され、前記第１ラベリング手段は前記第１画像２値化手段及び第２画像２値化手段により処理された各２値化画像についてラベリングを実施する一方、前記第２ラベリング手段は前記第３画像２値化手段により処理された２値化画像についてラベリングを実施する請求項２に記載のパターン検査装置。
【請求項４】
前記島状領域を規定するための領域データを前記２値化画像のモフォロジー処理に基づき生成する領域データ設定手段を更に備えた請求項１〜請求項３のいずれか一項に記載のパターン検査装置。
【請求項５】
前記連結成分における端点情報を規定するための端点データを前記２値化画像から特徴抽出アルゴリズムを適用して生成する端点データ生成手段を更に備えた請求項１〜請求項４のうち何れか一項に記載のパターン検査装置。
【請求項６】
前記２値化画像について、特徴抽出アルゴリズムを適用して配線パターンにおける欠陥の位置データを生成する欠陥位置データ生成手段を更に備え、前記欠陥検出手段は、前記パターン基準データとパターン検査用データとの比較結果に更に前記欠陥の位置データを加味して前記配線パターンにおける欠陥の位置を特定する請求項１〜請求項５のいずれか一項に記載のパターン検査装置。
【請求項７】
前記第１ラベリング手段は、配線パターンを複数の隣接する撮像範囲毎に各撮像範囲における境界線に接する部分を互いにオーバーラップさせて撮像して得られた複数の撮像データの各２値化画像について、各撮像範囲毎に対応した各処理領域をラベリング対象範囲としてラベリングする前提にあって、前記第２ラベリング手段による前記境界線領域についてのラベリング結果に基づき互いに隣接する両撮像範囲に亘るパターン部分の連続性を判別する連続性判別手段を更に備えた請求項１〜請求項６のうち何れか一項に記載のパターン検査装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、例えばプリント基板、半導体パッケージ、フラッシュパネルディスプレイ等における配線パターンの欠陥を外観検査するパターン検査装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
一般に、この種のパターン検査装置では、プリント基板等における配線パターンの撮像データに基づき生成した２値化画像から所定の検出アルゴリズムを用いてパターン上の断線や短絡等の欠陥を検出するようにしている。そして、その際における検出アルゴリズムには、従来から、パターンマッチングアルゴリズムと特徴抽出アルゴリズム（デザインルールチェック法（ＤＲＣ）ともいう）という二種類のアルゴリズムが主に用いられている。パターンマッチングアルゴリズムは、被検査パターンの撮像データに基づく２値化画像と良品パターンの撮像データに基づく２値化画像とを比較照合し、両者に不一致がある場合を欠陥有りとして検出するものである。また、特徴抽出アルゴリズムは、被検査パターンの２値化画像について所定の処理領域内で局所的なウィンドウ処理を行うことで被検査パターンにおける欠陥部分を特異点として抽出するものである。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
ところが、上記二種類の検出アルゴリズムを用いたパターン検査の場合には、次のような問題があった。
【０００４】
即ち、パターンマッチングアルゴリズムは、プリント基板等の製造上のバラツキによる過剰検出を防止するために許容範囲としてパターンのエッジ近傍に非検査領域を設ける必要がある。しかし、この非検査領域を広げすぎると、欠陥そのものを見逃してしまう懸念があり、その結果、パターンマッチングアルゴリズムでは、パターン精度にバラツキのあるワーク（配線パターン）に対して検出感度を上げることが難しいという問題があった。
【０００５】
一方、特徴抽出アルゴリズムにおいては、例えば２５×２５画素程度を対象範囲とするテンプレートを用いるため、大きな欠陥が認識できず被検査パターンが有する欠陥を見逃してしまうという問題があった。また、欠陥の特定用として予め設定されたモデルに合致しない欠陥は検出できなかったり、逆に想定外の部分で過剰検出が発生してしまうため、高密度で複雑なパターンの場合は非検査領域が多くなり検査漏れが多発するという問題もあった。
【０００６】
さらに、被検査パターンが撮像手段（ＣＣＤカメラ等）の撮像範囲よりも大きい場合には、当該被検査パターンを複数の隣接する撮像範囲毎に撮像して複数の撮像データを取得し、各撮像データ毎に対応した各２値化画像について欠陥検出のためのパターン検査を実施していた。しかし、その場合には、被検査パターンが各撮像範囲毎に分断されて撮像されるため、各境界線部分においてパターンの連続性（接続の有無）が判別できないという問題があった。
【０００７】
本発明は、上記各問題を解決するためになされたものであって、その目的は、パターン製造上のバラツキに起因した過剰検出をすることなく、検出されるべきパターン上の欠陥を確実に検出し得るパターン検査装置を提供することにある。また、更なる目的は、被検査パターンが複数の撮像範囲に分けて撮像された場合であっても、隣接する撮像範囲の境界線部分でパターンが接続されているか否かを確実に検出し得るパターン検査装置を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
図１は本発明の原理説明図である。すなわち、図示しない配線パターンを所定の撮像範囲で撮影して得られた撮像データに基づいて、本発明に係るパターン検査装置は配線パターンにおける欠陥の有無（パターンの良否）を検出する。
そのために、このパターン検査装置は、前記撮像データの２値化画像についてラベリング処理を行う第１ラベリング手段１、この第１ラベリング手段１とはラベリング対象範囲を異にしてラベリング処理を行う第２ラベリング手段２、両ラベリング手段１，２のラベリング結果に基づいて検査用データを生成する検査用データ生成手段３、前記検査用データと予め設定されている基準データとを比較して配線パターンにおける欠陥の有無を検出する欠陥検出手段４とを備えている。また、前記第２ラベリング手段２には、前記撮像データの２値化画像領域を複数の領域に分割するための領域データ設定手段５を備えるようにするとよい。その場合には、この領域データ設定手段５により設定された領域データに基づいて分割された各領域ごとに前記第２ラベリング手段２はラベリング処理を行う。
【０００９】
そして、かかる発明原理のもと、上記目的を達成するために、請求項１に記載の発明は、配線パターンを所定の撮像範囲で撮影して得た撮像データの２値化画像について所定形状の処理領域を一つの独立したラベリング対象範囲としてラベリングを実施する第１ラベリング手段と、前記２値化画像について、前記処理領域が複数に区分されてなる各区分領域を各々独立したラベリング対象範囲として、各区分領域毎にそれぞれラベリングを実施する第２ラベリング手段と、前記両ラベリング手段のラベリング結果に基づき前記配線パターンにおけるパターン検査用データを生成する検査用データ生成手段と、前記パターン検査用データのデータ構造に対応したデータ構造をなす前記配線パターンが良品パターンであるとした場合におけるパターン基準データと前記パターン検査用データとの比較結果に基づき前記配線パターンの欠陥の有無を検出する欠陥検出手段とを備えたことを要旨とした。
【００１０】
また、請求項１に記載の発明は、前記検査用データ生成手段は、前記第１ラベリング手段のラベリング結果に基づき前記２値化画像における連結成分毎の識別情報を生成すると共に、前記第２ラベリング手段のラベリング結果に基づき前記２値化画像における連結成分毎の識別情報及び端点情報を生成し、各連結成分における識別情報と端点情報とをリンクさせてパターン検査用データを生成し、前記第２ラベリング手段のラベリング対象範囲となる各区分領域は、所定形状をなす前記処理領域の所定の境界線に接するようにして区分形成される境界線領域と、前記処理領域内の前記境界線領域を除いた領域部分で前記２値化画像における連結成分の端点と対応するように区分形成される島状領域とを含んで構成されることを要旨とした。
【００１１】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載のパターン検査装置において、前記撮像データを複数の異なる閾値により各々２値化画像処理する画像２値化手段を更に備え、前記第１及び第２の両ラベリング手段は当該画像２値化手段によって互いに異なる閾値で２値化が行われた２値化画像についてラベリングを実施することを要旨とした。
【００１２】
請求項３に記載の発明は、請求項２に記載のパターン検査装置において、前記画像２値化手段は、前記撮像データを高低２つの閾値のうち高い方の閾値で２値化画像処理する第１画像２値化手段と、前記撮像データを前記両閾値のうち低い方の閾値で２値化画像処理する第２画像２値化手段と、前記撮像データを前記両閾値とは異なる所定の閾値で２値化画像処理する第３画像２値化手段とから構成され、前記第１ラベリング手段は前記第１画像２値化手段及び第２画像２値化手段により処理された各２値化画像についてラベリングを実施する一方、前記第２ラベリング手段は前記第３画像２値化手段により処理された２値化画像についてラベリングを実施することを要旨とした。
【００１４】
請求項４に記載の発明は、請求項１〜請求項３のいずれか一項に記載のパターン検査装置において、前記島状領域を規定するための領域データを前記２値化画像のモフォロジー処理に基づき生成する領域データ設定手段を更に備えたことを要旨とした。
【００１５】
請求項５に記載の発明は、請求項１〜請求項４のうち何れか一項に記載のパターン検査装置において、前記連結成分における端点情報を規定するための端点データを前記２値化画像から特徴抽出アルゴリズムを適用して生成する端点データ生成手段を更に備えたことを要旨とした。
【００１６】
請求項６に記載の発明は、請求項１〜請求項５のうち何れか一項に記載のパターン検査装置において、前記２値化画像について、特徴抽出アルゴリズムを適用して配線パターンにおける欠陥の位置データを生成する欠陥位置データ生成手段を更に備え、前記欠陥検出手段は、前記パターン基準データとパターン検査用データとの比較結果に更に前記欠陥の位置データを加味して前記配線パターンにおける欠陥の位置を特定することを要旨とした。
【００１７】
請求項７に記載の発明は、請求項１〜請求項６のうち何れか一項に記載のパターン検査装置において、前記第１ラベリング手段は、配線パターンを複数の隣接する撮像範囲毎に各撮像範囲における境界線に接する部分を互いにオーバーラップさせて撮像して得られた複数の撮像データの各２値化画像について、各撮像範囲毎に対応した各処理領域をラベリング対象範囲としてラベリングする前提にあって、前記第２ラベリング手段による前記境界線領域についてのラベリング結果に基づき互いに隣接する両撮像範囲に亘るパターン部分の連続性を判別する連続性判別手段を更に備えたことを要旨とした。
【００１８】
【発明の実施の形態】
（第１実施形態）
以下、本発明をプリント基板のパターン検査装置に具体化した第１実施形態を図２〜図１０に基づき説明する。
【００１９】
さて、図２に示すように、本実施形態に係るパターン検査装置１０は、ＣＣＤ１１、前処理回路１２、領域なしラベリングブロック１３、領域ごとラベリングブロック２０、ラベリング集計メモリブロック２６、制御ブロック３１を備えている。なお、図２において、１００は被検査パターンとされる配線パターンが形成されたプリント基板である。
【００２０】
前記ＣＣＤ１１は、プリント基板１００上の配線パターンを所定形状（本実施形態では矩形状）の撮像範囲で撮影するものであり、撮影して得られた撮像データは、前処理回路１２に送られる。前処理回路１２は、図示しないＡ／Ｄ変換器を含んで構成され、そのＡ／Ｄ変換器では、ＣＣＤ１１から出力された撮像データがディジタル変換される。そして、変換された撮像データは領域なしラベリングブロック１３と領域ごとラベリングブロック２０に送られる。
【００２１】
前記領域なしラベリングブロック１３は、以下のような２つのラベリング系統が並列接続された構成になっている。即ち、２値化回路１４とモフォロジー回路１５及びラベリング回路１６からなる第１のラベリング系統と、２値化回路１７とモフォロジー回路１８及びラベリング回路１９からなる第２のラベリング系統とが並列に接続されている。そして、本実施形態では、前記２値化回路１４により第１画像２値化手段が構成される一方、前記２値化回路１７により第２画像２値化手段が構成されている。また、前記両ラベリング回路１６，１９が前記第１ラベリング手段１に対応する構成とされている。
【００２２】
なお、前処理回路１２から送られてきた撮像データは、２値化回路１４では断線系の欠陥を顕在化しやすい高い閾値により２値化処理が行われ、２値化回路１７では短絡系の欠陥を顕在化しやすい低い閾値で２値化処理が行われ、それぞれ２値化画像Ｂが生成される（図３参照）。また、モフォロジー回路１５，１８では、前記２値化画像Ｂをモフォロジー処理することにより、欠けや突起等の配線パターンにおける欠陥の顕在化が行われる。そして、ラベリング回路１６，１９では、モフォロジー処理された各２値化画像データＢについて、矩形状をなす処理領域としての画像領域全体（以下、矩形状処理領域ともいう。）Ａ１内において連続する配線パターン（連結成分）ごとにラベルを付与するラベリング処理が行われる。即ち、図４に示すように、矩形状処理領域Ａ１全体を一つの独立したラベリング対象範囲としてラベリング処理が行われる。
【００２３】
前記領域ごとラベリングブロック２０は、第３画像２値化手段としての２値化回路２１、第２ラベリング手段２としてのラベリング回路２２、領域データ設定手段５としての領域データブロック２３により構成されている。２値化回路２１では、前処理回路１２から送られてきた撮像データが、前記両２値化回路１４，１７における高低両閾値の中間程度の閾値で２値化処理され、配線パターンに関する２値化画像Ｂが生成される。また、ラベリング回路２２では、生成された２値化画像Ｂにおける連結成分ごとにラベルを付与するラベリング処理が行われる。
【００２４】
また、前記領域データブロック２３は、モフォロジー回路２４と領域データメモリ２５とを備えており、これらを用いることにより２値化画像Ｂの前記矩形状処理領域Ａ１は、図５に示すように、複数の領域Ａ２〜Ａ５に区分される。なお、領域データメモリ２５には、前記矩形状処理領域Ａ１における所定方向（図５では上下方向）の境界線に接する境界線領域Ａ２，Ａ３を規定する領域データが予め設定されている。一方、モフォロジー回路２４では、前記矩形状処理領域Ａ１内の前記境界線領域Ａ２，Ａ３を除いた領域部分Ａ５で前記２値化画像Ｂにおける連結成分の端点（例えば、パット部分）と対応する各島状領域Ａ４を規定するための領域データが前記２値化画像Ｂのバイナリーデータに基づいて自己生成される。従って、前記ラベリング回路２２では前記各区分領域Ａ２〜Ａ５を各々独立したラベリング対象範囲として、各区分領域Ａ２〜Ａ５毎にそれぞれラベリング処理が行われることになる。
【００２５】
次に、ラベリング集計メモリブロック２６は、ラベル参照メモリ２７、面積集計メモリ２８、Ｘ軸重心集計メモリ２９、Ｙ軸重心集計メモリ３０により構成されている。ラベル参照メモリ２７には、領域なしラベリングブロック１３及び領域ごとラベリングブロック２０でラベリングされた結果の各データ（付与されたラベル番号）が格納される。また、面積集計メモリ２８には、ラベリングされたデータごとの面積が計算され、記憶される。そして、Ｘ，Ｙ軸重心集計メモリ２９，３０には、ラベリングされたデータごとのＸ、Ｙ方向の重心位置が計算され、記憶される。
【００２６】
また、制御ブロック３１は、検査用データ生成手段３としての検査データ生成回路３２、生成データメモリ３３、基準データメモリ３４、欠陥検出手段４としての欠陥特定回路３５により構成されている。検査データ生成回路３２では、領域なしラベリングブロック１３におけるラベリング結果（処理領域Ａ１内の各連結成分に付与されたラベル番号）に基づいて各連結成分の識別情報のデータが生成される。更に、領域ごとラベリングブロック２０におけるラベリング結果（各区分領域Ａ２〜Ａ５内の各連結成分とそれらの端部及び端点に付与されたラベル番号）に基づいて各連結成分の識別情報及び端点情報（端部情報を含む。以下同様。）のデータが生成される。そして、生成された各データはパターン検査用データとして生成データメモリ３３に記憶される。また、基準データメモリ３４には、パターン検査用データのデータ構造に対応したデータ構造を有する被検査パターンの配線パターンが良品パターンであるとした場合におけるパターン基準データ（連結成分に関する識別情報及び端点情報）が予め設定されている。そして、欠陥特定回路３５にて配線パターンの欠陥の有無を判定する際、生成データメモリ３３と基準データメモリ３４の各記憶データ内容が比較される。
【００２７】
次に、以上のように構成された本実施形態におけるパターン検査装置の作用について説明する。なお、以下では、図３に示す２値化画像Ｂの配線パターンを被検査パターンとして説明する。ちなみに、同図から明らかなように、この２値化画像Ｂに対応する配線パターンは、点線Ｐで囲み表示した部分において断線し、同じく点線Ｑで囲み表示した部分において短絡している。
【００２８】
さて、ＣＣＤ１１により撮像されたプリント基板１００上の配線パターンに関する撮像データは、前処理回路１２に送られ、図示しない前記Ａ／Ｄ変換器によって多値８ビットにディジタル変換される。そして、このディジタル変換された撮像データは、領域なしラベリングブロック１３及び領域ごとラベリングブロック２０における各２値化回路１４，１７，２１、各モフォロジー回路１５，１８，２４、及び各ラベリング回路１６，１９，２２により、各種処理を施された後、ラベル参照メモリ２７に記憶される。
【００２９】
即ち、領域なしラベリングブロック１３の２値化回路１４では、高い閾値（本実施形態では２００）により２値化処理が行われた後、モフォロジー回路１５のモフォロジー処理により欠陥（特に断線系）の顕在化が行われる。そして、得られた２値化画像Ｂについてラベリング回路１６によってラベリング処理（ラベル番号付与）が行われる。また、同じく領域なしラベリングブロック１３の２値化回路１７では、低い閾値（本実施形態では１００）により２値化処理が行われた後、モフォロジー回路１８のモフォロジー処理により配線パターンにおける欠陥（特に短絡系）の顕在化が行われる。
【００３０】
ここで、前記モフォロジー回路１５が２値化画像Ｂにおいて配線パターンの断線系欠陥を顕在化する手法を図６に基づいて説明する。さて、図６（ａ）は被検査パターンとされた配線パターンの撮像データを高い閾値で２値化処理して生成した２値化画像Ｂの原画像Ｂ１である。同図から明らかなように、この原画像Ｂ１における連結成分Ｐ１，Ｐ２は点線Ｒ１で囲み表示した部分に欠けを有している。そこで次に、この原画像Ｂ１について前記連結成分Ｐ１，Ｐ２のエッジ部を例えば８画素程度削除する。すると、図６（ｂ）に示すように、前記連結成分Ｐ１，Ｐ２に関して点線Ｒ２で囲み表示した部分が断線した収縮画像Ｂ２が得られる。そこで今度は、この収縮画像Ｂ２について前記連結成分Ｐ１，Ｐ２のエッジ部を例えば６画素程度追加する。すると、図６（ｃ）に示すように、前記連結成分Ｐ１，Ｐ２に関して点線Ｒ３で囲み表示した部分に断線系欠陥たる欠損部を有する収縮のち膨張画像Ｂ３が得られ、当該画像Ｂ３がラベリング対象の２値化画像Ｂとして用いられる。なお、前記収縮画像Ｂ２を膨張処理することなく、そのまま２値化画像Ｂとして用いてもよい。
【００３１】
次に、前記モフォロジー回路１８が２値化画像Ｂにおいて配線パターンの短絡系欠陥を顕在化する手法を図７に基づいて説明する。さて、図７（ａ）は被検査パターンとされた配線パターンの撮像データを低い閾値で２値化処理して生成した２値化画像Ｂの原画像Ｂ１である。同図から明らかなように、この原画像Ｂ１における連結成分Ｐ１，Ｐ２は点線Ｒ１で囲み表示した部分に突起を有している。そこで次に、この原画像Ｂ１について前記連結成分Ｐ１，Ｐ２のエッジ部を例えば８画素程度追加する。すると、図７（ｂ）に示すように、前記連結成分Ｐ１，Ｐ２に関して点線Ｒ２で囲み表示した部分が短絡した膨張画像Ｂ２が得られる。そこで今度は、この膨張画像Ｂ２について前記連結成分Ｐ１，Ｐ２のエッジ部を例えば６画素程度削除する。すると、図７（ｃ）に示すように、前記連結成分Ｐ１，Ｐ２に関して点線Ｒ３で囲み表示した部分に短絡系欠陥たる短絡部を有する膨張のち収縮画像Ｂ３が得られ、当該画像Ｂ３がラベリング対象の２値化画像Ｂとして用いられる。なお、前記膨張画像Ｂ２を収縮処理することなく、そのまま２値化画像Ｂとして用いてもよい。また、上記モフォロジー処理における連結成分Ｐ１，Ｐ２のエッジ部画素の削除および追加については前記した画素数に限定されることなく、適宜設定することが可能である。
【００３２】
このようにして得られた２値化画像Ｂについてラベリング回路１９によってラベリング処理（ラベル番号付与）が行われる。すると、前記２値化画像データＢについて、図４に示すような、前記矩形状処理領域Ａ１を一つの独立したラベリング対象範囲としたラベリング結果が得られる。そして、そのラベリング結果、即ち、矩形状処理領域Ａ１内の各連結成分について付与された各ラベル番号１０１〜１０３が識別情報のデータとしてラベリング集計メモリブロック２６へ出力される。
【００３３】
一方、領域ごとラベリングブロック２０の２値化回路２１では、閾値（本実施形態では１５０）で２値化処理が行われ、例えば図３に示すような２値化画像Ｂが得られる。そして次に、領域データメモリ２５に記憶された前記境界線領域Ａ２，Ａ３を規定する領域データと、モフォロジー回路２４で生成される前記島状領域Ａ４及びそれら以外の領域部分Ａ５を規定する領域データとから、図５に示すような各区分領域Ａ２〜Ａ５が各々独立したラベリング対象範囲として決定される。
【００３４】
ここで、前記モフォロジー回路２４におけるモフォロジー処理について説明すると、図８に示すような処理手順となる。即ち、図８（ａ）に示す原画像Ｂ１について、収縮処理を施すことで連結成分における幅の狭い配線部分５０が消失し、当該配線部分５０の幅よりも大きな径のパット部分（端点）５１のみが収縮画像Ｂ２に点状図形成分５２として残る。この収縮画像Ｂ２を今度は適当なサイズまで膨張処理することで、前記点状図形成分５２が島状図形成分５３まで膨張した収縮のち膨張画像Ｂ３が得られる。従って、この島状図形成分５３の画像データを前記島状領域Ａ４を規定するための領域データとして使用することが可能となり、これにより、島状領域Ａ４の領域データを予め領域データメモリ２５に設定しておかなくてもリアルタイムに自動生成することができる。
【００３５】
そして、これら各区分領域Ａ２〜Ａ５を各々独立したラベリング対象範囲として、前記２値化画像Ｂについてラベリング回路２２によるラベリング処理（ラベル番号付与）が行われる。すると、前記２値化画像Ｂについて、図９に示すような、前記各区分領域Ａ２〜Ａ５を各々独立したラベリング対象範囲としたラベリング結果が得られる。
【００３６】
即ち、同図において左側の境界線に接する境界線領域Ａ２では、同領域Ａ２内における二つの連結成分の各端部について付与されたラベル番号２０１，２０２が端点情報のデータとしてラベリング集計メモリブロック７に出力される。同様に、右側の境界線に接する境界線領域Ａ３では、同領域Ａ３内における一つの連結成分の端部について付与されたラベル番号３０１が端点情報のデータとしてラベリング集計メモリブロック２６に出力される。また、各島状領域Ａ４では、それら各領域Ａ４内における連結成分の各端点（パット部分）に付与された各ラベル番号４０１，４０２，４０３，４０４が端点情報のデータとしてラベリング集計メモリブロック２６に出力される。また同様に、前記矩形状処理領域Ａ１から前記各区分領域Ａ２〜Ａ４を除いた残りの領域Ａ５内における三つの連結成分について付与された各ラベル番号５０１，５０２，５０３が各連結成分の識別情報のデータとしてラベリング集計メモリブロック２６に出力される。
【００３７】
すると次に、ラベリング集計メモリブロック２６では次のようなデータの格納記憶処理が行われる。即ち、ラベル参照メモリ２７では、入力された前記各ラベリングデータから、領域なしラベリングブロック１３のラベリング結果（連結成分の識別情報）と、領域ごとラベリングブロック２０のラベリング結果（連結成分の識別情報及び端点情報）とが関連付けられた状態で記憶される。更に、各連結成分における端点と対応する各島状領域Ａ４、各連結部分の端部と対応する境界線領域Ａ２，Ａ３、及びその他の領域Ａ５にてそれぞれラベリングされた各ラベル番号（即ち、ラベリング結果）２０１，２０２，３０１，４０１〜４０４，５０１〜５０３について、面積、重心のＸ，Ｙ座標が集計される。そして、それらの集計結果が以下に示す表１のようなデータ構造にして記憶される。
【００３８】
【表１】
0004010838.tif 000002
表１は、領域なしラベリングブロック１３における第１のラベリング系統で断線系欠陥を顕在化するラベリング処理により得られた結果と、領域ごとラベリングブロック２０におけるラベリング処理により得られた結果に基づく集計結果である。この表１によると、例えば、領域ごとラベリングにおける境界線領域Ａ２の端部についてのラベル番号２０１は、領域なしラベリングにおけるラベル番号１０１が付与された連結成分に属しており、面積がＳ２０１、重心座標がＸ２０１，Ｙ２０１という情報を有することになる。なお、領域なしラベリングブロック１３における第２のラベリング系統で短絡系欠陥を顕在化するラベリング処理により得られた結果と、領域ごとラベリングブロック２０におけるラベリング処理により得られた結果に基づく集計結果についても、上記表１と同様のデータ構造のものが得られる。
【００３９】
上記のようにしてラベリング結果が集計されると、次に、制御ブロック３１において、次のようなデータ生成及び比較処理が行われる。即ち、検査データ生成回路３２では、ラベリング集計メモリブロック２６におけるそれぞれの集計結果に基づいて、例えば表２に示すようなデータ構造のパターン検査用データが生成され、その生成データが生成データメモリ３３に記憶される。
【００４０】
【表２】
0004010838.tif 000003
すると次に、欠陥特定回路３５では、生成データメモリ３３に記憶されたパターン検査用データ（表２）と、基準データメモリ３４に表３に示すようなデータ構造で予め設定されている良品パターンの２値化画像Ｂ（図１０）についてのパターン基準データとが比較される。そして、その比較結果に基づき、被検査パターンにおける欠陥の有無が判定されるとともに、欠陥の種類（欠損、短絡）が特定される。
【００４１】
【表３】
0004010838.tif 000004
即ち、パターン検査用データ（表２）とパターン基準データ（表３）との比較により以下の検査結果が得られる。例えば、表３のパターン基準データによれば、識別情報となるラベル番号１０１が付与された連結成分は、端点情報となるラベル番号２０１が付与された端部と端点情報となるラベル番号４０２が付与された端点（パット部分）とを有している。しかしながら、表２のパターン検査用データによると、同データにおけるラベル番号１０１が付与された連結成分には、ラベル番号２０１が付与された端部しかないため、当該ラベル番号１０１の連結成分は断線しているということがわかる。
【００４２】
また、ラベル番号１０３が付与された連結成分については、表３のパターン基準データによると、本来は、ラベル番号２０２、３０１が付与された二つの端部とラベル番号４０４が付与された一つの端点（パット部分）とが接続されている。ところが、表２のパターン検査用データによれば、前記ラベル番号１０３の連結成分に関してラベル番号４０１、４０３、４０４が付与された三つの端点が接続されていることから、前記ラベル番号１０３の連結成分は他の連結成分（例えば、ラベル番号１０２の連結成分）と短絡しているということがわかる。更に、重心位置の座標を比較することで、各連結成分における端部や端点（２０１等）相互の位置ずれを検出することも可能となる。そして、以上のようにして判定された結果は、図示しないディスプレイ等の表示装置上や、紙面上に出力される。
【００４３】
ところで、本実施形態におけるラベリング手法のうち領域なしラベリングブロック１３によるラベリング手法は従来から用いられているラベリング手法とラベリング対象範囲の設定に関しては同様のものである。しかしながら、この従来のラベリング手法（領域なしラベリング手法）だけを用いてパターン検査を行った場合、矩形状処理領域Ａ１内の断線と短絡の数が同数であった際には欠陥なしと判断されてしまう場合がある。これに対して、本実施形態では、前記矩形状処理領域Ａ１を単位としてラベリングするラベリング手法と当該矩形状処理領域Ａ１を複数領域Ａ２〜Ａ５に区分して各区分領域ごとにラベリングする手法とを組み合わせることで上記のような問題点を解決するようにした。
【００４４】
従って、本実施形態では、上記のようにパターン検査装置を構成したことにより次のような効果を得ることができる。
（１）本実施形態では、所定の矩形状処理領域Ａ１についてラベリングを実施する第１ラベリング手段１としてのラベリング回路１６，１９と、当該矩形状処理領域Ａ１を複数領域Ａ２〜Ａ５に区分して各区分領域ごとにラベリングを実施する第２ラベリング手段２としてのラベリング回路２２とを備えた。そして、両ラベリング手段１，２のラベリング結果から生成したパターン検査用データ（表２）と良品パターンに係るパターン基準データ（表３）との比較結果から被検査パターンの欠陥の有無を検出するようにした。従って、パターン製造上のバラツキに起因した過剰検出をすることなく、検出されるべき被検査パターン上の欠陥を確実に検出することができる。
【００４５】
（２）２値化画像Ｂの各連結成分に対するラベリング結果（ラベル番号）から対応する連結成分及びそれらの端部・端点のラベル番号（識別情報と端点情報）を関連付けてパターン検査用データ（表２）を生成するようにした。従って、パターン製造上の誤差に影響されることなく、被検査パターンにおける欠陥の種類を把握することができる。
【００４６】
（３）断線系の欠陥を顕在化しやすい高い閾値により２値化処理する２値化回路１４と、短絡系の欠陥を顕在化しやすい低い閾値により２値化処理する２値化回路１７とを設けたことで、配線パターンの欠け、突起、ピンホール等を確実に顕在化して欠陥として検出することができる。
【００４７】
（４）島状領域Ａ４を規定するための領域データをモフォロジー回路２４で２値化画像Ｂからモフォロジー処理して自動生成することにより、予め所定の領域データを各種パターン毎に記憶しておかなくても多種多様な配線パターンに対処することが可能である。
【００４８】
（５）検出アルゴリズムにラベリングの手法を採用したことで、従来のパターンマッチングアルゴリズム等による場合とは異なり欠陥の過剰検出を抑えることができる。
【００４９】
（第２実施形態）
次に、本発明の第２実施形態を前記第１実施形態との相違点を中心に説明する。
【００５０】
図１１は、本実施形態におけるパターン検査装置のシステム構成図である。本実施形態では、特徴抽出ブロック６１及び特徴抽出メモリブロック６５を追加した点で第１実施形態とは異なっている。
【００５１】
特徴抽出ブロック６１は、２値化回路６２、欠陥位置データ生成手段としての特徴抽出処理回路６３、特徴抽出カウンタ６４により構成されている。２値化回路６２では、前処理回路１２から送られてきた撮像データが２値化処理され、配線パターンに関する２値化画像Ｂが生成される。また、特徴抽出処理回路６３では、生成された２値化画像Ｂについて特徴抽出を行い、欠陥であると判断された特徴点のＸ，Ｙ座標が算出される。そして、特徴抽出カウンタ６４では特徴抽出処理回路６３で算出された特徴点の数をカウントする。
【００５２】
また、前記特徴抽出メモリブロック６５は、ラベル参照メモリ６６、特徴点Ｘ軸座標メモリ６７、特徴点Ｙ軸座標メモリ６８により構成されている。ラベル参照メモリ６６には、特徴抽出ブロック６１で算出された特徴点に対応する連結成分のラベル番号が格納される。また、特徴点Ｘ，Ｙ軸座標メモリ６７、６８には特徴点のＸ，Ｙ座標が格納される。
【００５３】
次に、以上のように構成された本実施形態におけるパターン検査装置の作用について説明する。
前処理回路１２から送られてきた撮像データは、特徴抽出ブロック６１内の２値化回路６２で閾値（本実施形態では１５０）で２値化処理が行われ、２値化画像Ｂが生成される。そして、特徴抽出処理回路６３では生成された２値化画像Ｂについて、例えば２５×２５画素を対象範囲とするテンプレートおよび欠陥を検出するための所定のモデルを設定した特徴抽出アルゴリズムを適用することにより欠陥と判断された特徴点の位置であるＸ，Ｙ座標が算出される。そして、算出された特徴点はその数が特徴抽出カウンタ６４でカウントされ、特徴抽出メモリブロック６５の特徴点Ｘ軸座標メモリ６７、特徴点Ｙ軸座標メモリ６８にそれぞれの情報がカウントされた順に記憶される。また、ラベル参照メモリ６６には、算出された特徴点の位置と対応する領域なしラベリングブロック１３で付与された連結成分のラベル番号が格納される。即ち、特徴抽出メモリブロック６５には、特徴点の位置情報（欠陥の位置データ）と、その特徴点が属する連結成分の情報（識別情報等）が関連付けられた形で記憶されることになる。
【００５４】
このようにして特徴抽出メモリブロック６５に記憶された特徴点の情報は、欠陥特定回路３５において被検査パターンに欠陥があると判断された場合に参照される。例えば、図４の２値化画像Ｂにおいては、ラベル番号１０１とラベル番号１０２が付与された各連結成分が断線している。この場合、各連結成分に関連付けられた特徴点の位置情報を特徴抽出メモリブロック６５から参照することにより、各連結成分のラベル番号１０１およびラベル番号１０２における断線位置の特定が可能となる。即ち、ラベリングの手法では詳細な欠陥位置までは把握できず、また、特徴抽出アルゴリズムでは欠陥の過剰検出を抑えることが困難であったが、両者を併用した本実施形態によると、お互いのアルゴリズムの欠点を補完することができ、より詳細な欠陥情報を得ることが可能となる。なお、欠陥特定回路３５は、断線、及び短絡の場合、たとえ特徴抽出メモリブロック６５に欠陥の位置データが記憶されていたとしても、前記パターン検査用データと前記パターン基準データとの比較結果によれば欠陥なしと判定される場合には、欠陥ありと判定することはない。
【００５５】
なお、前記各実施形態は、以下のように変更して具体化してもよい。
・前記各実施形態では、島状領域Ａ４をモフォロジー処理により自動生成したが、当該領域を予め設定しておいてもよく、また、その都度、図示しないキーボード等の入力装置から入力するようにしてもよい。
【００５６】
・前記実施形態では、境界線領域Ａ２，Ａ３を２値化画像Ｂにおける左右に設けたが、上下に設けてもよく、また、上下左右に設けてもよい。
・前記各実施形態における領域なしラベリングブロック１３において、２つの２値化回路１４，１７により２値化処理したそれぞれの２値化画像Ｂを１つの２値化画像Ｂに併合してもよい。
【００５７】
・前記各実施形態における領域なしラベリングブロック１３において、２値化回路１４、モフォロジー回路１５、ラベリング回路１６または、２値化回路１７、モフォロジー回路１８、ラベリング回路１９からなる、いずれか１のラベリング系統のみで処理を行ってもよい。この場合、２値化回路１４または、２値化回路１７で設定する閾値は任意の値としてよい。
【００５８】
・前記各実施形態では、２値化回路１４の閾値を２００、２値化回路１７の閾値を１００、２値化回路２１の閾値を１５０としたが、これらの数値に限定されることはなく、欠陥を顕在化するために適切な閾値であればよい。また、上記２値化回路１４、１７、２１について、すべて同じ閾値としてもよい。
【００５９】
・前記第１実施形態では、３つの２値化回路１４、１７、２１が個々に所定の閾値（２００，１００，１５０）を用いて２値化画像Ｂを生成していた。また、第２実施形態では更に２値化回路６２を加え、４つの２値化回路で各々２値化画像Ｂを生成していた。すなわち、個々に１つの閾値を用いる複数の２値化回路により画像２値化手段を構成していた。しかし、これを１つの２値化回路にて画像２値化手段を構成し、当該１つの２値化回路が各ブロックに応じて異なる閾値を用いて各２値化画像Ｂを生成し、各ブロック（領域なしラベリングブロック１３、領域ごとラベリングブロック２０、特徴抽出ブロック６１）に順次送るようにしてもよい。
【００６０】
・前記各実施形態では、各２値化回路１４、１７、２１、６２において、個々に単一の閾値を適用したが、各２値化回路１４、１７、２１、６２において、個々に複数の閾値を適用してもよい。すなわち、単一の閾値を用いて撮像データを２値化処理した場合には、生成された２値化画像における連結成分のエッジ部分（即ち、閾値により切り取られた部分）にギザつきが生じることがある。そのため、このギザつきをモフォロジー処理によって強調してしまい、欠陥として誤検出してしまう可能性がある。そこで、例えば撮像データから２値化画像を生成する際に連結成分におけるエッジ部付近と他の部分とで異なる閾値を適用する。すると、欠陥検出に好適な２値化画像Ｂが得られるようになり、欠陥検出の精度を向上することができる。
【００６１】
・前記各実施形態では、領域データブロック２３においてモフォロジー回路２４により島状領域Ａ４の領域データを自動生成し、また領域データメモリ２５に予め境界線領域Ａ２，Ａ３の領域データを設定しておくことによりラベリング対象領域を決定していた。しかし、その都度、各ラベリング対象領域に関する領域データを図示しないキーボード等の入力装置から入力するようにしてもよい。
【００６２】
・前記各実施形態では、基準データメモリ３４にパターン基準データを予め設定しておいたが、その都度、パターン基準データを図示しないキーボード等の入力装置から入力するようにしてもよい。
【００６３】
・前記各実施形態では、ラベリング回路１６、１９の処理領域を矩形状としたが、例えば六角形状や八角形状等の他の形状としてもよい。
・隣接する複数の撮像範囲における境界線の領域を互いにオーバーラップさせて撮像し、得られた図１２に示すような複数の２値化画像Ｂ１，Ｂ２について、領域ごとラベリングブロック２０による境界線領域（図１２ではＡ３，Ａ６の各領域）におけるラベリング結果を比較するようにしてもよい。同図によれば、左側の撮像範囲の２値化画像Ｂ１における矩形状に区分形成された境界線領域Ａ３と右側の撮像範囲の２値化画像Ｂ２における矩形状に区分形成された境界線領域Ａ６はオーバーラップしている。そのため、２値化画像Ｂ１における境界線領域Ａ３でラベル番号３０１が付与された端部と、２値化画像Ｂ２における境界線領域Ａ６でラベル番号６０１が付与された端部は、ラベリング結果及び面積や重心の値が同一となるはずであり、結果が異なっている場合には配線に欠陥があると判定される。つまり、広い撮像範囲の境界線領域における配線パターンの連続性を確実に検出することができるようになる。なお、連続性を判別するための連続性判別手段は、制御ブロック３１における欠陥特定回路３５に含まれる。
【００６４】
・前記別例では、境界線領域Ａ３とＡ６を左右方向にオーバーラップさせたが、上下方向にオーバーラップさせてもよい。
・前記第２実施形態では、ラベリングを用いたパターン検査手法と特徴抽出アルゴリズムを併用したが、特徴抽出アルゴリズムに換えてパターンマッチングアルゴリズムと併用してもよい。
【００６５】
・前記第２実施形態では、ラベリング回路１６、１９、２２と特徴抽出処理回路６３に基づいて欠陥検出を行ったが、前記ラベリング回路１６、１９、２２のいずれか１つと特徴抽出処理回路６３に基づいて欠陥検出を行ってもよい。
【００６６】
・前記第２実施形態では、検査処理ごとに特徴抽出処理回路６３にて特徴点のＸ，Ｙ座標を算出したが、欠陥特定回路３５にて欠陥が検出された場合にのみ特徴点のＸ，Ｙ座標を算出するようにしてもよい。
【００６７】
・前記第２実施形態では、特徴抽出処理回路６３を、欠陥を検出するために特徴抽出アルゴリズムを適用することにより欠陥と判断された特徴点の座標を算出する欠陥位置データ生成手段として用いた。これを、例えば島状領域Ａ４の領域データ（又は、連結成分における端点データ）を自動生成する領域データ生成手段（端点データ生成手段）として用いてもよい。即ち、特徴抽出処理回路６３では、モフォロジー回路２４に換えて図５に示す矩形状処理領域Ａ１内の境界線領域Ａ２，Ａ３を除いた領域部分Ａ５で２値化画像Ｂにおける連結成分の端点と対応する各島状領域Ａ４を規定するための領域データが前記２値化画像Ｂのバイナリーデータに基づいて自己生成される。具体的には、島状領域Ａ４の場合には、島状領域Ａ４の形状のモデルを予め設定しておき、当該モデルと一致する部分を島状領域Ａ４として抽出することで領域データが得られる。これにより、予め所定の領域データ（又は、端点データ）を記憶しておく必要がなくなる。
【００６８】
次に、前記各実施形態から把握できる技術的思想について以下に記載する。
・被検査パターンを所定の撮像範囲で撮影して得た撮像データの２値化画像について所定形状の処理領域を一つの独立したラベリング対象範囲としてラベリングを実施するラベリング手段と、前記２値化画像について特徴抽出アルゴリズムを適用して被検査パターンにおける欠陥の位置データを生成する欠陥位置データ生成手段と、前記ラベリング手段のラベリング結果に基づき前記被検査パターンにおけるパターン検査用データを生成する検査用データ生成手段と、前記パターン検査用データのデータ構造に対応したデータ構造をなす前記被検査パターンが良品パターンであるとした場合におけるパターン基準データと前記パターン検査用データとの比較結果に前記欠陥位置データ生成手段により生成された欠陥位置データを加味して前記被検査パターンにおける欠陥の位置を特定する欠陥検出手段とを備えたパターン検査装置。このように構成した場合、ラベリングの手法だけでは、欠陥位置までは把握できず、また、特徴抽出アルゴリズムだけでは欠陥の過剰検出を抑えることが困難であった。しかし、両者を併用したことで、お互いのアルゴリズムの欠点を補完することができ、欠陥の有無情報及び位置情報を含んでなるより詳細な欠陥情報を得ることが可能となる。
【００６９】
・被検査パターンを所定の撮像範囲で撮影して得た撮像データの２値化画像について、所定形状の処理領域が複数に区分されてなる各区分領域を各々独立したラベリング対象範囲として、各区分領域毎にそれぞれラベリングを実施するラベリング手段と、前記２値化画像について特徴抽出アルゴリズムを適用して被検査パターンにおける欠陥の位置データを生成する欠陥位置データ生成手段と、前記ラベリング手段のラベリング結果に基づき前記被検査パターンにおけるパターン検査用データを生成する検査用データ生成手段と、前記パターン検査用データのデータ構造に対応したデータ構造をなす前記被検査パターンが良品パターンであるとした場合におけるパターン基準データと前記パターン検査用データとの比較結果に前記欠陥位置データ生成手段により生成された欠陥位置データを加味して前記被検査パターンにおける欠陥の位置を特定する欠陥検出手段とを備えたパターン検査装置。このように構成した場合にも、ラベリングの手法と特徴抽出アルゴリズムとを併用したことで、お互いのアルゴリズムの欠点を補完することができ、欠陥の有無情報及び位置情報を含んでなるより詳細な欠陥情報を得ることが可能となる。
【００７０】
【発明の効果】
以上詳述したように、本発明によれば、パターン製造上のバラツキに起因した過剰検出をすることなく、検出されるべきパターン上の欠陥を確実に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の原理説明図。
【図２】  第１実施形態におけるパターン検査装置のシステム構成図。
【図３】  被検査パターンの２値化画像の説明図。
【図４】  第１ラベリング手段によるラベリング結果を示す説明図。
【図５】  区分領域の説明図。モフォロジー処理処理の説明図。
【図６】  断線系欠陥を顕在化するモフォロジー処理の説明図。
【図７】  短絡系欠陥を顕在化するモフォロジー処理の説明図。
【図８】  領域データ生成のためのモフォロジー処理の説明図。
【図９】  第２ラベリング手段によるラベリング結果を示す説明図。
【図１０】良品パターンの２値化画像の説明図。
【図１１】第２実施形態におけるパターン検査装置のシステム構成図。
【図１２】その他の実施形態の説明図。
【符号の説明】
１  第１ラベリング手段
２  第２ラベリング手段
３  検査用データ生成手段
４  欠陥検出手段
５  領域データ設定手段
１４  第１画像２値化手段としての２値化回路
１６，１９  第１ラベリング手段としてのラベリング回路
１７  第２画像２値化手段としての２値化回路
２１  第３画像２値化手段としての２値化回路
２２  第２ラベリング手段としてのラベリング回路
２３  領域データ設定手段としての領域データブロック
３２  検査用データ生成手段としての検査データ生成回路
３５  欠陥検出手段及び連続性判別手段としての欠陥特定回路
６３  欠陥位置データ生成手段及び端点データ生成手段としての特徴抽出処理回路
１００  被検査パターン
１０１〜１０３  識別情報としてのラベル番号
２０１，２０２，３０１  端点情報としてのラベル番号
４０１〜４０４  端点情報としてのラベル番号
５０１〜５０３  識別情報としてのラベル番号
Ａ１  矩形状処理領域
Ａ２，Ａ３，Ａ６  区分領域としての境界線領域
Ａ４  区分領域としての島状領域
Ａ５  区分領域としてのその他の領域
Ｂ，Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３  ２値化画像
【図１】
0004010838.tif 000005
【図２】
0004010838.tif 000006
【図３】
0004010838.tif 000007
【図４】
0004010838.tif 000008
【図５】
0004010838.tif 000009
【図６】
0004010838.tif 000010
【図７】
0004010838.tif 000011
【図８】
0004010838.tif 000012
【図９】
0004010838.tif 000013
【図１０】
0004010838.tif 000014
【図１１】
0004010838.tif 000015
【図１２】
0004010838.tif 000016