(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の画素を含む、フラット・パネル・ディスプレイ用の基板上のＭｕｒａ欠陥を識別する方法であって、
第２の画素で画定される背景画像上に画定され、第１の画素で画定されるブロブを備える画素を得てフレーム・データとして記憶するステップと、
ブロブおよび背景画像の、第１の値の第１の画素および第２の値の第２の画素で定められる２進表現を作成するために画像のしきい値を求めるステップと、
ブロブに対応する画像内の画素からブロブの平均ブロブ画素値を算出するステップと、
第１の値の第１の画素に隣接する第２の値の第２の画素の一部を第１の値の第２の画素に変換することによってブロブの２進表現を拡張させ、ブロブの拡張２進表現を定めるステップと、
ブロブの２進表現とブロブの拡張２進表現とのＸＯＲを実行し、第１の値の第２の画素を備える環状領域を定めるステップと、
環状領域に対応する画像内の画素から背景画像の平均背景画像画素値を算出するステップと、
平均背景画像画素値と平均ブロブ画素値を比較しＭｕｒａ欠陥を識別するステップと
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
複雑の画素を含む、フラット・パネル・ディスプレイ用の基板上のＭｕｒａ欠陥を検出する方法であって、
基板の画像を得るステップと、
画像から複数のサブサンプル画像を作成するステップと、
複数のサブサンプル画像のそれぞれのＭｕｒａ欠陥の位置に応答して基板内のポテンシャルＭｕｒａ欠陥の位置を判定するステップと、
複数のサブサンプル画像のそれぞれのポテンシャルＭｕｒａ欠陥の位置に応答して基板のＭｕｒａ欠陥を判定するステップと
を含むことを特徴とする方法。
【請求項３】
複数の画素を含む、フラット・パネル・ディスプレイ用の基板上のＭｕｒａ欠陥を検出する方法であって、
基板の画像を得るステップと、
複数のフィルタを個別に画像に適用して複数のフィルタ済み画像を形成し、複数のフィルタが、それぞれの異なる周波数カットオフを有するステップと、
複数のフィルタ済み画像のそれぞれのしきい値を求め複数のしきい値画像を形成するステップと、
しきい値を超える複数のしきい値画像内のそれぞれの画素の位置に応答して基板内のポテンシャル欠陥画素の位置を判定するステップと、
基板内のポテンシャル欠陥のある画素の位置に応答して基板のＭｕｒａ欠陥を検出するステップと
を含むことを特徴とする方法。
【請求項４】
複数の画素を含む、液晶ディスプレイ用の基板のＭｕｒａ欠陥を検出するコンピュータ・システムであって、
基板の画像を得る画像獲得装置と、
画像から複数のサブサンプル画像を作成するサンプラと、
異常値を有する複数のサブサンプル画像のそれぞれの画素の位置に応答して基板内のポテンシャルＭｕｒａ欠陥の位置を判定する画素ディターミナと、
基板内の判定されたポテンシャル欠陥のある画素の位置に応答して基板のＭｕｒａ欠陥を判定するＭｕｒａディターミナと
を備えることを特徴とするコンピュータ・システム。
【請求項５】
複数の画素含む、液晶ディスプレイ用の基板のＭｕｒａ欠陥を検出するコンピュータ・システムであって、
基板の画像を得るように画像獲得装置に命令するコードと、
画像から複数のサブサンプル画像を作成するコードと、
異常値を有する複数のサブサンプル画像のそれぞれの画素の位置に応答して基板内のポテンシャル欠陥画素の位置を判定するコードと、
基板内の判定されたポテンシャル欠陥のある画素の位置に応答して基板のＭｕｒａ欠陥を判定するコードと
を含むコンピュータ読取り可能メモリを備えることを特徴とするコンピュータ・システム。
【発明の詳細な説明】
発明の背景
本発明は、自動試験検査方法および装置に関する。単に一例として、欠陥を分類し、具体的には基板の「Ｍｕｒａ」型欠陥を検出する自動検査方法および装置として本発明を示す。基板には、液晶フラット・パネル・ディスプレイ、アクティブ・マトリックス・ディスプレイなどが含まれる。
液晶フラット・パネル・ディスプレイ（ＬＣＦＰＤ）などの使用は、引き続き急速に増大している。ポータブル・ビデオ・レコーダ、ポケット・テレビジョン、ノートブック・コンピュータ、エンジニアリング・ワークステーション、高精細度テレビジョン（ＨＤＴＶ）などはそのようなディスプレイを組み込んでいる。そのようなディスプレイが引き続き要求されていることに基づいて、業界では、最新の製造ラインを作製するために多額の資本投資がなされている。
しかし、そのような資本投資にもかかわらず、業界では依然として、そのような基板の最終試験および検査を実行する際に、主として人間の試験作業員に依存している。試験作業員は、各ディスプレイの欠陥に関して様々な目視検査を行い、作業員の知覚に基づいてディスプレイの合否を決定する。検査の質および完全性は、合格品または不合格品として特徴付けられたディスプレイの限られたサンプルを使用して訓練された個別の試験作業員に依存する。したがって、検査結果は極めて主観的なものであり、誤りが生じがちであり、様々な製造工程の質を監視し、制御し、向上させるために一貫してかつ効率的に使用することはできない。また、試験基準が主観的であるために、業界全体の品質標準がない。
ＬＣＦＰＤ生産サイクルの効果的な工程監視および制御は、自動検査機による定量的で定性的な検査方法を通じてのみ可能である。最初の自動検査装置の１つの例は、１９９２年にフォトンダイナミック社（Ｐｈｏｔｏｎ  Ｄｙｎａｍｉｃｓ，Ｉｎｃ．（ＰＤＩ））、すなわち本出願人によって構想された。第１図は、ＬＣＰＦＤ製造工程１０の最終試験段階時の自動検査装置の役割を示す。ＬＣＦＰＤは、ステップ１２で完成され、ステップ１４でフラット・パネル検査装置によって１回目の検査が行われ、ステップ１６でモジュール組立が行われ、ステップ１８でフラット・パネル検査装置によって２回目の検査が行われ、ステップ２０で出荷され、ステップ２２でフラット・パネル検査装置によって納入検査が行われる。通信網２４は、フラット・パネル検査システムでの各検査とプロセス制御ワークステーション２６との間のインターフェースを形成する。
最終検査で発見される主要なＬＣＦＰＤ欠陥は多くの場合、画素欠陥またはワイドエリア画素欠陥（Ｍｕｒａ欠陥とも呼ばれる）である。ＬＣＦＰＤの製造工程の問題によってしばしば、Ｍｕｒａ欠陥が発生する。製造上のある種の問題によってある種のＭｕｒａ欠陥が発生するので、製造上の問題を識別し、解消すると、その後の処理ラン時のＭｕｒａ欠陥が低減されることが多い。しかし、Ｍｕｒａ欠陥を範疇ごとに認識し、そのような欠陥を製造工程中のステップに関係づけることは多くの場合困難である。特に、試験作業員がＭｕｒａ欠陥を識別し、高い効率及び高い費用効果で分類するのは困難であることが多い。したがって、欠陥タイプを識別しそのような欠陥を分析できるように分類する容易な方法は現在のところ存在しない。
上記のことから、多くの場合、Ｍｕｒａ欠陥などの欠陥を効率的に識別し分類する方法および装置が望ましいことが分かる。
発明の概要
本発明によれば、基板のＭｕｒａ欠陥などの欠陥を検出し分類する方法および装置が提供される。本発明の方法は、欠陥を分析するためにＭｕｒａ欠陥をエンハンスするステップのシーケンスを含む。
一実施形態によれば、第１の複数の画素を含む、フラット・パネル・ディスプレイ用の基板上のＭｕｒａ欠陥を検出し、基板の少なくとも一部の第２の複数の画素を含み、かつ第２の複数の画素からの画素の値を含む画像を得るステップと、第２の複数の画素からの画素の値の差をエンハンスして、第２の複数の画素からの画素のエンハンス値を含むエンハンス画像を形成するステップとを含む。第２の複数の画素からの画素のエンハンス値のしきい値を求め、第２の複数の画素からの画素のしきい値を含むしきい値画像を形成するステップと、しきい値画像に応答して基板の一部内の少なくとも１つのブロブ（Blob）を形成する第３の複数の画素を識別するステップみ含まれる。この方法は、第３の複数の画素の値と、少なくとも１つのブロブの周りの環状領域に対応する画素の値を比較するステップと、比較ステップに応答してＭｕｒａ欠陥を判定するステップも含む。
他の実施形態によれば、第１の複数の画素を含む、フラット・パネル・ディスプレイ用の基板上のＭｕｒａ欠陥を検出するコンピュータ・システムであって、基板の少なくとも第２の複数の画素を含む一部の、第２の複数の画素からの画素の値を含む画素を得る画像獲得装置と、第２の複数の画素からの画素の値の差をエンハンスしてエンハンス画像を形成する、そのエンハンス画像は第２の複数の画素からの画素のエンハンス値を含むエンハンサとを備える。第２の複数の画素からの画素のエンハンス値のしきい値を求めてしきい値画像を形成する、そのしきい値画像が、第２の複数の画素からの画素のしきい値を含むスレッショルダと、しきい値画像に応答して基板に一部内の少なくとも１つのブロブを形成する第３の複数の画素を識別するアイデンティファイアも設けられる。このコンピュータ・システムは、第３の複数に画素の値と、少なくとも１つのブロブの周りの環状領域に対応する画素の値を比較する比較器と、Ｍｕｒａ欠陥を判定するために比較器に結合されたデターミナも備える。
他の実施形態によれば、複数の画素を有する、液晶ディスプレイ用の基板のＭｕｒａ欠陥を検出する方法であって、基板の画像を得るステップと、画像から複数のサブサンプル画像を作成するステップとを含む。この方法は、異常値を有する複数のサブサンプル画像のそれぞれの画像の位置に応答して基板内のポテンシャル欠陥のある画素の位置を判定するステップと、基板内の判定されたポテンシャル欠陥のある位置に応答して基板のＭｕｒａ欠陥を判定するステップも含む。
他の実施形態によれば、複数の画素を含む、液晶ディスプレイ用の基板のＭｕｒａ欠陥を検出するコンピュータ・プログラムを含むコンピュータ・システムであって、画像獲得装置に基板の画像を得るように命令するコードと、画像から複数のサブサンプル画像を作成するコードとを含むコンピュータ読取り可能なメモリを備える。コンピュータ読取り可能メモリは、異常値を有する複数のサブサンプル画像のそれぞれの画素の位置に応答して基板のポテンシャル欠陥のある画素の位置を判定するコードと、基板内の判定されたポテンシャル欠陥のある位置に応答して基板のＭｕｒａ欠陥を判定するコードも含む。
本発明は、下記の詳細な説明を添付の図面と共に参照すればより良く理解されよう。
【図面の簡単な説明】
第１図は、従来型の自動検査機の使用法の簡略化されたブロック図である。
第２図は、従来型のフラット・パネル・ディスプレイのラインＭｕｒａ欠陥の例を示す図である。
第３図は、従来型のフラット・パネル・ディスプレイのエリアＭｕｒａ欠陥の例を示す図である。
第４Ａ図は、本発明による検査装置の実施形態の簡略化された図である。
第４Ｂ図は、本発明の実施形態によるシステムのブロック図である。
第５図は、本発明によるＭｕｒａ検出方法の簡略化された流れ図である。
第６図は、好ましい実施形態によるラインＭｕｒａを検出する方法の簡略化された流れ図である。
第６Ａ図は、画像プロセッサによって欠陥特有のフィルタリングを実行するステップの好ましい実施形態の流れ図である。
第６Ｂ図は、各画像のしきい値を求めてブロブを作成するステップの好ましい実施形態の流れ図である。
第６Ｃ図は、しきい値画像からブロブを作成し分析するステップの詳細な流れ図である。
第６Ｄ図は、ステップ欠陥分析の好ましい実施形態の流れ図である。
第７図は、本発明によるスポットＭｕｒａ検出方法の簡略化された流れ図である。
第８Ａ図は、環状領域を定めるプロセスを示す図である。
第８Ｂ図は、環状領域を定めるプロセスを示す図である。
第８Ｃ図は、環状領域を定めるプロセスを示す図である。
第９図は、後処理方法の一実施形態に流れ図である。
第１０図は、画像に対する後処理の実施形態の一例を示す図である。
特定の実施形態の説明
用語集
下記の語は、本明細書では、下記の一般的な意味を有する。
Ｍｕｒａ欠陥：例および定義
Ｍｕｒａ欠陥は、欠陥を囲んでいる近傍とは異なる、あるいは異常な照明領域（基板上の画素）として定義され、パターン化輝度むら（ＢＮＵ）とも呼ばれる。ＢＮＵは一般に、ＬＣＦＰＤに対して正常な画像獲得装置位置によって測定され、一般にコントラストが非常に低い。基板の各領域は多くの場合、その領域を囲む画素よりも明るく、あるいは暗く見え、特定のコントラストしきい値限界、すなわちＢＮＵに達し、あるいはそれを超えたときにＭｕｒａ欠陥として分類される画素を含む。Ｍｕｒａ欠陥が常に明確に定義されるわけではなく、さらにＭｕｒａ欠陥内で、ＢＮＵが均一でないこともあることに留意されたい。これに対して、画素欠陥は、それぞれの画素の近傍の画素以上のあるいは以下の照明点として定義される。画素欠陥には、個別の画素や、クラスター化画素や、目視検査時に自明な画素のライン・セグメントを含めることができる。
本発明は、一例として、それぞれ、第２図および第３図に示した、２種類のＭｕｒａクラス、すなわちラインＭｕｒａ欠陥およびエリアＭｕｒａ欠陥を用いて例示される。
ラインＭｕｒａ欠陥
第２図は、通常のラインＭｕｒａ欠陥を示す。ラインＭｕｒａ欠陥は、近傍とは異なる照明に狭い直線ストリップまたは湾曲ストリップとして定義される。言い換えれば、ラインＭｕｒａ欠陥を構成する画素は、ラインＭｕｒａ欠陥を囲む画素の値と比べて異常な画素値を有する。この欠陥は、基板内のある場所から始まりある場所で終わり、基板の全長を横切って延びる。ラインＭｕｒａ欠陥は、ストリップの長さおよび幅ならびに発生角度によって分類される。通常、そのような欠陥は、長さ・幅比が２０を超える。下記で形状、寸法、位置に応じて分類される数種類のラインＭｕｒａ欠陥がある。これらの欠陥を発生させる通常の製造工程もリストする。
ａ）ラビング・ラインＭｕｒａ
ｉ）パネル内のある場所にあるラビング角度での細くて短く、あるいは長いライン・セグメント
ｉｉ）上記のような幅が広くて短く、あるいは長いライン・セグメント
注意：２つのラビング・ラインＭｕｒａタイプは、単独で発生することも、あるいは群として発生することもあり、ラビング工程で使用される機械ローラの表面が不完全であるために位置合わせ層ラビング工程に関係付けられる。
ｂ）不規則ラインＭｕｒａ
パネル領域内のある場所に現れるアークまたはＬ字形ライン・セグメント
注意：不規則ラインＭｕｒａは多くの場合、清掃工程残留物または位置合わせ層ラビング工程によって偏光器とガラスとの間に捕捉される粒子汚染または繊維汚染のために発生する。
ｃ）ブロック境界ラインＭｕｒａ
パネル縁部に水平または垂直な、パネルのドライバ・ブロックの長さに沿って延びる細く長いライン
注意：ブロック境界ラインＭｕｒａは多くの場合、装置ブロックのシームレス継手が不完全であるめに発生する。
エリアＭｕｒａ欠陥
第３図は、通常のエリアＭｕｒａ欠陥を示す。エリアＭｕｒａ欠陥は、近傍とは異なる照明群（基板上の画素）として定義される。言い換えれば、エリアＭｕｒａ欠陥を構成する画素は、エリアＭｕｒａ欠陥を囲む画素の値と比べて異常な画素値を有する。エリアＭｕｒａ欠陥の寸法は、スポット形Ｍｕｒａの場合の直径約６画素からパネル表示領域の約２５％までの範囲である。下記で形状、寸法、位置に応じて分類される数種類のエリアＭｕｒａ欠陥がある。これらの欠陥を発生させる通常の製造工程もリストする。
ａ）スポットＭｕｒａ
ｉ）楕円形のスポット、楕円率は、円からほぼ線までの範囲であってよい。
注意：楕円形スポットＭｕｒａは多くの場合、セルすき間の変動またはスペーサ・ボールのクラス化のために発生する。
ｉｉ）円形のクラスタ・タイプ・スポット
注意：クラスタ・タイプ・スポットＭｕｒａは多くの場合、スペーサ・ボール上に蓄積された静電荷のために発生する。
ｂ）フィル・ポートＭｕｒａ
ｉ）フィル・ポートに位置する楕円形状
ｉｉ）フィル・ポートから弧状に延びる複数のライン
注意：両方のタイプのフィル・ポートＭｕｒａは多くの場合、液晶材料の汚染のために発生する。
ｃ）パネル・エッジＭｕｒａ
ｉ）パネル活動領域の周辺全体の周りに位置する。
注意：パネル・エッジＭｕｒａは多くの場合、偏光器の変動または硬化されていないエポキシ・ボード材料の局所ブリーディングのために発生する。
ｄ）不規則形状Ｍｕｒａ
ｉ）波状アーチ形状は、小さく太い形状からより規則的なＬ字までの範囲である。
注意：不規則形状Ｍｕｒａは多くの場合、偏光器とガラス清掃工程残留物との間に捕捉された繊維汚染、または位置合わせ層ラビング工程のために発生する。
ラインＭｕｒａやエリアＭｕｒａなど前述の欠陥の定義は、本発明による下記の実施形態で使用される。
システムの概要
第４Ａ図は、本発明による検査装置４００の一実施形態の簡略化された図である。本発明は、フォトンダイナミクス社から市販されているＦＩＳ−２５０マシンまたはＦＩＳ−３００マシンとして具体化することが好ましい。この検査装置は、ＬＣＤパネル４０２などのフラット・パネル・ディスプレイを含む。ＬＣＤパネル４０２は、摺動可能なテーブル４０６、およびディスプレイ・パネルを所定の位置に固定するために下降されるヒンジ付きフレーム４０８上に位置決めされる。摺動可能なテーブル４０６によって、ＣＣＤ型カメラなどのカメラ４１２の下方のｘ−ｙ平面にＬＣＤパネルを位置決めすることができる。摺動可能なテーブルによって、ＬＣＤパネルをカメラに対してシフトすることもできる。別法として、カメラは、ＬＣＤパネルに対してシフトするためにｘ−ｙ平面上に取り付けられる。可撓性リボン型ワイヤ４１４は、駆動信号を試験システム内の画素駆動回路からヒンジ付きフレーム４０８上の導体に供給する。カメラ４１２は、好ましくは高解像度カメラであり、検査装置の上部本体４２６に収容される。モニタ４２８、コンピュータ４３２、キーボード４３４も示されている。検査装置は、他の特徴として複数のカラー・フィルタ４３６も含む。そのような検査装置の一例は、すべての目的に関して引用によって本明細書に編入された米国特許出願第０８／３９４６６８号（弁理士ドケット番号１４１１６−３５−２）に記載されている。
フラット・パネル・ディスプレイ（ＦＰＤ）は、遮光境界に囲まれた規則的にパターン化された発光領域を含む。発光領域は電気的にアドレスされ、しばしば画素と呼ばれる。画素は、不透明の境界を用いて互いに等間隔に配置され、二次元周期的パターンを形成する。
ＣＣＤカメラは、フラット・パネル・ディスプレイと同様な構成を有する。カメラの各画素は、カメラ画素に当たった光の量に比例する（電圧を有する）電気信号に変換することによって光に応答する。カメラ画素は、光に応答しない境界を含む。各画素は、互いに等間隔に配置され、二次元の周期的パターンを形成する。画素パターンは、ＣＣＤカメラに当たる画像を画定する光強度の離散サンプリング・ポイントを形成する。
ＦＰＤ画素の画像のカメラ画素離散サンプリングによって、当技術分野では一般にモアレ干渉と呼ばれる干渉パターンが形成される。干渉パターンは、ＣＣＤカメラによって生成される画像電圧信号の周期的変調である。変調の周期は、ＣＣＤ画素およびフラット・パネル画素のパターンの周期の関数である。画像の周期的変調はしばしば、フラット・パネル・ディスプレイ上に存在する実際の欠陥を検出し特徴付ける検査システムの能力を阻害する。実際の欠陥も、信号を変調するが、周期性を有さない傾向がある。したがって、多くの場合、周期的変調を低減させ、場合によってはなくする方法を使用して、実際の欠陥が厳密に検出される。前述の特許出願第０８／３９４６６８号は、周期的変調を低減させ、場合によってはなくする選択された技法を例示している。
第４Ｂ図は、本発明の一実施形態によるシステム２００のブロック図である。システム２００は、モニタ２１０と、コンピュータ２２０と、キーボード２３０と、マウスと、画像センサ２４０と、位置決め装置２５０とを含む。コンピュータ２２０は、プロセッサ２６０や、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）２７０などのメモリ記憶装置や、ディスク・ドライブ２８０や、前述の構成要素を相互接続するシステム・バス２９０など一般なコンピュータ構成要素を含む。システム・バス２９０にネットワーク・インタフェース装置（図示せず）を結合してシステム２００でネットワーク・アクセスを可能にすることができる。
マウスは、グラフィカル入力装置の一例に過ぎず、ポインティング装置とも呼ばれ、他の例としてデジタイジング・タブレットがある。ＲＡＭ２７０およびディスク・ドライブ２８０は、コンピュータ・プログラムを記憶する有形媒体の一例であり、他のタイプに有形媒体には、フロッピー・ディスク、取り出し可能なハード・ディスク・ネットワーク・サーバ、ＣＤ−ＲＯＭやバーコードなどの光学記憶媒体、フラッシュ・メモリや読取専用メモリ（ＲＯＭ）やＡＳＩＣやバッテリ付き揮発性メモリなどの半導体メモリなどが含まれる。システムは、ＰＣＩバスや、ＶＭＥなどでよい。
位置決め装置２５０によって、ユーザは、前述のように画像センサ２４０を基板に対して位置決めすることができる。ｘ−ｙステップ・ステーションは、周知の位置決め装置の一例に過ぎない。
好ましい実施形態では、システム２００は、サン・マイクロシステムズ社（Ｓｕｎ  Ｍｉｃｒｏｓｙｓｔｅｍｓ，Ｉｎｃ．）から市販されているソラリス（Ｓｏｌａｒｉｓ）TM４．１オペレーティング・システムを実行するサン・スパークステーション（Ｓｕｎ  ＳｐａｒｃＳｔａｔｉｏｎ）TM５と、フォトン・ダイナミクス社から市販されている独自のハードウェアおよびソフトウェアとを含む。
第４Ｂ図は本発明を具体化する１つのシステム・タイプのみを表す。当業者には、多数のシステム・タイプおよび構成が、本発明と共に使用するのに適していることが容易に明らかになろう。
Ｍｕｒａの分類
特定の実施形態では、本発明は、基板のＭｕｒａ欠陥を識別し分類する方法および装置を提供する。この識別技法および分類技法は、背景の画素に対する「異常」値を有する画素のコントラストに基づくものであることが好ましい。このコントラストを輝度むら値ＢＮＵと呼ぶ。
画素に関する相対的な輝度むらは約１ないし約５として定格化され、この場合、５は高いコントラストを表し、１は最も低いコントラストを表す。特定の実施形態では、各ＢＮＵ値がグレー・スケールのパーセンテージの差と相関付けられる（周知のように、グレー・スケールは、たとえば非活動状態画素と完全に活動状態の画素との間で得られる輝度レベルの総数を表す）。相関の一例を表１に示す。
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別法として、ＢＮＵ値は、異なる相関付けによってグレー・スケールに相関付けることができる。ＢＮＵ値は、１ないし１０、１ないし２０などの範囲でもよい。ＢＮＵ値の範囲が増加するにつれて、ＢＮＵ値とグレー・スケールとの間の相関が増減する。ＢＮＵ値はグレー・スケールの％に対して線形関係を有することが好ましい。もちろん、使用される正確なＢＮＵ値およびＢＮＵ値とグレー・スケール・パーセンテージとの関係は特定の応用例に依存する。
本発明の識別技法では、基板の欠陥にエンハンスされた識別を効率的に行うことができる。この識別に基づいて、その欠陥の原因となった製造工程の判定がエンハンスされる。その後、将来の生産ランにおけるそのような欠陥を予防するように製造ステップを修正することができる。本発明により、一部には欠陥の属性にもとづいてＭｕｒａ欠陥の分類が行える。下記のパラグラフＡないしＥでは、Ｍｕｒａ欠陥タイプの例およびその特定の属性について説明する。具体的な属性には、Ｍｕｒａ欠陥に向き（パラグラフａ）、欠陥の位置（パラグラフｂ）、欠陥の幅（パラグラフｃ）、欠陥の長さ（パラグラフｄ）、ＢＮＵ値（パラグラフｅ）などが含まれる。
Ａ．ラインＭｕｒａパターン
１．センターライン欠陥：多くの場合、回路パターン化位置ずれのために発生し、センターライン・パネルに過度のすき間が存在する欠陥タイプ
ａ．水平配向
ｂ．パネルの垂直方向のセンタリング
ｃ．幅−約５０ミクロン
ｄ．長さの変動
ｅ．ＢＮＵ：３．０ないし４．５
２．位置合わせ層材料：被膜厚さむらによって、水平ラインおよび垂直ライン（まれである）が発生する。
ａ．水平または垂直または傾斜
ｂ．位置の変動
ｃ．不適切に定められたエッジを有する幅
ｄ．長さの変動
ｅ．ＢＮＵ：１．５−３．０
３．位置合わせ層ラビング欠陥：この欠陥は多くの場合、ラビング・ローラとプレートとの間の粒子汚染のためのに発生する。
ａ．傾斜（角度はユーザには分かる）
ｂ．位置に変動
ｃ．幅１ｍｍないし２ｍｍ
ｄ．長さの変動
ｅ．ＢＮＵ：２．０ないし３．０
４．位置合わせ層清掃欠陥：この欠陥は通常、位置合わせ層清掃工程の残留物のために発生する複数の短い波状ラインである。
ａ．傾斜（一般に、位置合わせ層の角度に従う）
ｂ．位置の変動。しかし、クラスタ化が重要な特徴であることもある。
ｃ．幅１ｍｍないし３ｍｍ
ｄ．長さが短い（５ｍｍないし１０ｍｍ）
ｅ．ＢＮＵ：１．５ないし３．０
５．繊維汚染欠陥：繊維汚染は通常偏光器とガラスの間で捕捉される。
ａ．特定の向きをとらない
ｂ．位置に変動
ｃ．幅（５０〜５００）ミクロン
ｄ．通常アーチ形
ｅ．ＢＮＵ：１．５ないし２．５
Ｂ．スポットＭｕｒａパターン
１．楕円形スポット：楕円形スポットは多くの場合、セルすき間の変動またはスペーサ・ボールのクラスタ化のために発生する。
ａ．楕円率が円からほぼ線までの範囲である楕円形
ｂ．パネル上の位置の変動
ｃ．外径：３ｍｍないし５０ｍｍ
ｄ．長さは直径によって決まる。
ｅ．ＢＮＵ：セルすき間の場合は２．０ないし３．５
スペーサ・ボール・クラスタの場合は３．０ないし５．０
２．クラスタ・タイプ・スポットＭｕｒａ：クラスタ・タイプ・スポットＭｕｒａは多くの場合、スペーサ・ボール上の静電荷蓄積のために発生する。この結果、円形輝度むらの密度が高くなる。
ａ．円形
ｂ．パネルの最大25％が高密度でカバーされる。
ｃ．直径：１ｍｍないし３ｍｍ
ｄ．長さは直径によって決まる。
ｅ．ＢＮＵ：１．０ないし２．５（高密度の円形輝度むら）
Ｃ．フィル・ポートＭｕｒａ
１．ライン・タイプ輝度むら：ライン・タイプ輝度むらＭｕｒａは、液晶材料の汚染のために発生する、フィル・ポートから弧状に延びる複数のラインである。
ａ．アーチ形ライン
ｂ．フィル・ポートに位置する。
ｃ．ライン幅：１ｍｍないし５ｍｍ
ｄ．長さ：２５ｍｍ
ｅ．ＢＮＵ：２．０ないし３．０
２．スポット・タイプ：スポット・タイプ・フィル・ポートＭｕｒａは、フィル・スポットに位置する楕円形輝度むらである。
ａ．楕円形
ｂ．フィル・ポートに位置する。
ｃ．外径：５ｍｍないし１５ｍｍ
ｄ．長さ直径によって決まる。
ｅ．ＢＮＵ：３．０ないし４．５
３．アーチ形領域：アーチ形領域欠陥は、フィル・ポートの両側のソリッド・アーチ形領域である。
ａ．アーチ形状を有するエリア・タイプＢＮＵ
ｂ．フィル・ポートに位置する。
ｃ．パネル領域の約２５％
ｄ．長さ、占有されるパネル領域によって決まる。
ｅ．ＢＮＵ：２．０ないし３．０
Ｄ．パネル・エッジＭｕｒａ
１．パネル・エッジＭｕｒａは、パネル活動領域の周囲全てに位置する輝度むらである。通常は偏光器のばらつきによって発生する。
ａ．帯状幅
ｂ．活動領域の周囲全体に位置する
ｃ．幅約５〜１５ｍｍ
ｄ．長さは周囲によって決まる
ｅ．ＢＮＵ：３．５ないし４．０
Ｅ．ブロックＭｕｒａ
１．ブロックＭｕｒａは、障害のある行ドライバまたは列ドライバのために発生する、大きな矩形領域の輝度むらである。ＢＮＵは、ソリッドであることも（多くの場合、完全なドライバ障害のために発生する）、あるいは「ノイジー」（多くの場合、パネル・ラインとドライバとの間の接続が不適切であるために発生する）であることもある。
ａ．矩形
ｂ．１つのパネル・ドライブ・セグメントまたはブロック内に位置する（通常、ＳＴＮ−ＬＣＤ  ＶＧＡ解像度パネルには８つのブロックがある）。
ｃ．幅はセグメントによって決まる。
ｄ．長さセグメントによって決まる。
ｅ．ＢＮＵ：ソリッド：４．５ないし５．０
「ノイジー」：３．５ないし４．５
Ｍｕｒａ欠陥の特定の属性に関する前述に説明は、Ｍｕｒａ欠陥を識別し特徴付けるために本発明によって使用することができる。本発明には、下記の特定の実施形態を通じて説明する、そのような特定の属性を使用する好ましい検出方法も含まれる。
Ｍｕｒａ欠陥検出
第５図は、本発明によるＭｕｒａ検出方法の簡略化された流れ図５００を示す。
流さ図５００はステップ５２０ないし５５０を含む。
最初にステップ５２０で、基板の画像（データ・フレーム）を画像獲得装置によって得、あるいはコンピュータ・メモリから検索する。通常の画像獲得装置にはＣＣＤカメラ、ライン・スキャン・カメラ、フレーム・ストア・カメラなどが含まれる。好ましい画像獲得技法の例は、すべての目的のために引用によって本明細書に編入され本出願人に譲渡された米国特許出願第０８／３９４６６８号（弁理士ドケット番号１４１１６−３５−２）に記載されている。別法として、前に得られた基板の画像をコンピュータ・メモリから検索することもできる。
画像が得られた後、本発明はステップ５３０で、輝度むらを有する基板の画像内の画素を検出する方法を提供する。
次にステップ５４０で、Ｍｕｒａ欠陥を特徴付けする分析ステップを実行する。ステップ５５０で、Ｍｕｒａ欠陥に基づいて、Ｍｕｒａ欠陥を発生させる製造工程の特定にステップの識別を向上させる。
ラインＭｕｒａ検出方法の詳細を第６図ないし第６Ｄ図に示し、スポットＭｕｒａ検出方法を第７図に示す。
ラインＭｕｒａ欠陥
第６図は、好ましい実施形態によるラインＭｕｒａを検出する方法の簡略化された流れ図６００を示す。流れ図６００は、ステップ６１０ないし６７０を含む。
本発明のＭｕｒａ検出方法の概要は下記のとおりである。
１．ラインＭｕｒａ検出方法：
Ａ．画像を得る。
１．本明細書に記載した方法の任意の組合せを使用してフラット・パネル・ディスプレイ（ＦＰＤ）から最初の生画像を得る。
Ｂ．サブサンプル画像を生成する。
１．生画像のサブサンプリングに対する二次元線形補間を実行する。
注意：サンプリング周波数は欠陥の寸法に依存する。ライン欠陥に関しては、決定要因は多くの場合、ラインの幅である。
Ｃ．欠陥特有のフィルタリングを実行する。
１．それぞれ、水平軸に対して約０度から約１６５度まで１５度ごとに配向された、指向性ラプラシアン・カーネルを定める。
２．それぞれの指向性カーネルを用いて各画像の畳み込みを実行する。
３．畳み込まれた各画像を組み合わせ、組合せ規則を介して結果画像を形成する。
注意：組合せ規則は、畳み込まれた各画像の位置に最大値を保存し、完成にエンハンスされた画像を形成する。
Ｄ．画像のしきい値を求めてブロブ（Blob）を作成する。
１．画像画素値から結果画像のヒストグラム表現を形成する。
２．全体的な画像統計に基づいて画像画素値を当該オブジェクト（ＯＯＩ）処理領域として細分する。
注意：各ＯＯＩ処理領域は、画像画素値のほぼ独自の範囲をカバーする。
３．各ＯＯＩの平均および標準偏差に基づいた独立の各ＯＯＩのしきい値
注意：各ＯＯＩは、しきい値が求められた後、背景に対する２進表現になる。
４．しきい値ＯＯＩ処理領域から最初の２進ブロブを定義する。
Ｅ．ブロブを分析する。
１．（通常、ディスプレイを左右に、次いで上下に走査し、かつ上下左右を組み合わせて走査することによって）最初の２進ブロブにラベル付けする。
２．ラベル付けされた最初の２進バルブを処理マスクとして使用することによって、最初の画像内のブロブ領域の統計を算出する。
３．最初の２進ブロブを拡張させる。
４．拡張した２進バルブと最初の２進バルブのＸＯＲを実行し、環状領域を定める。
５．環状領域を処理マスクとして使用することによって、最初の画像内の環状領域の統計を算出する。
６．最初の画像内のブロブに関する統計と最初の画像内の環状領域の統計を比較し、Ｍｕｒａ欠陥を判定する。
７．Ｍｕｒａ欠陥が判定された場合、Ｍｕｒａ欠陥の延び、長さ、角度、端点座標など、ライン特有の属性を算出する。
８．データ・ファイルを作成し、ライン特有の属性を記憶する。
９．Ｍｕｒａデータのライン特有の属性と選択された標準を比較する。
Ｆ．欠陥を分析する（前述のＭｕｒａ欠陥の特徴付けを参照されたい）。
１．パネル上の欠陥位置を識別する。
２．向き、形状、角度を識別する。
３．欠陥の幅および長さを識別する。
４．欠陥の曲率を識別する。
５．欠陥のＢＮＵ単位を識別する。
Ｇ．選択的後処理
１．ラインＭｕｒａ検出方法による画像タイプ・ライン欠陥の誤った検出をなくする。
２．２つ以上の空間サブサンプリング速度で同じ欠陥が見つかる重複検出をなくする。
第６Ａ図ないし第６Ｄ図および前述の概要を参照し、この方法について詳しく説明する。
Ｍｕｒａ検出の第１のステップは、ステップ６１０で、基板の画像を得て、あるいは画像をメモリから検出することを含む。当技術分野で知られている選択された１つまたは複数の画像獲得装置および技法によって画像を得る（あるいは捕捉する）ことが好ましい。もちろん、使用される特定の技法は、応用例に依存する。本発明は、画像獲得技法のタイプをこの画像獲得技法またはその他の技法に制限するものでもない。
画像が得られた後、画像プロセッサはステップ６２０で、複数のサブサンプル画像を生成する。サブサンプル画像は、最初の画像から直接サブサンプルすることも、あるいは前のサブサンプル画像からサブサンプルすることもできる。
最初の画像をサブサンプルする回数および率の選択は、欠陥空間周波数に基づいて行われる。たとえば、１つの新しい画素に対して４つの正方形画素の割合で二次元画像をサンプリングする場合、新しいサブサンプル画像の空間周波数は実際上、最初の周波数の半分である。サブサンプリング周波数は一般に、欠陥の寸法、またはユーザが検出したい欠陥ラインの幅に依存する。
下記の処理ステップはそれぞれ、個別のサブサンプル画像に作用する。たとえば、ステップ６３０ないし６７０は最初の画像に作用し、次いで第１にサブサンプル画像に作用し、次いで第２のサブサンプル画像に作用し、以下同様である。選択的後処理のステップ、すなわちステップ６７０で、後述のように、作用された各画像のデータが組み合わされる。
第６Ａ図は、画像プロセッサによって欠陥特有のフィルタリングを実行するステップの好ましい実施形態の流れ図を示す。第６Ａ図は、ステップ６３２ないし６３６である。
当業者には良く知られているように、画像の周波数フィルタリングは、画像を畳み込みカーネルで畳み込むことによって時間ドメインで行うことも、あるいは別法として、画像のフーリエ変換にフィルタに画像を乗じることによって周波数ドメインで行うこともできる。この実施形態では、時間ドメインでの畳み込みが好ましい。
一実施形態では、欠陥特有のフィルタリングを実行するステップは、ステップ６３２で方向特有のラプラシアン・カーネルを定めることによって開始する。一実施形態では、ラプラシアン・カーネルは指向性であり、０度から始まり、約１５度ずつ約１６５度まで増分する。この場合、１２個のカーネルが定められる。０度および約７５度の４×４ラプラシアン・カーネルを下記に示す。
0003914570.tif 000003
代替実施形態では、他のカーネル寸法および増分度が構想される。最も小さな角度増分は多くの場合、特定のシステムの処理機能およびカーネル寸法に依存する。もちろん、技術が進歩するにつれて、単一度増分など、より小さな角度増分が構想される。
次に、ステップ６３６で、各画像が、それぞれの指向性カーネルで個別に畳み込まれ、したがって複数のフィルタ済み画像が形成される。上記の各ラプラシアン・フィルタは指向性なので、各フィルタ済み画像は、最初の画像内の特定の方向を向いたエッジ（隣接する画素の値の差）をエンハンスする。上記の例では、そのような１２個のフィルタ済み画像が生成される。
次に、ステップ６３６で、組合せ規則を介してフィルタ済み画像が組み合わされ、エンハンス済み画像が生成される。このステップ・シーケンスによって、各画像内の微細形状のエッジ（強度値の差）が強調表示される。
ステップ６３０の代替実施形態では、周知Ｓｏｂｅｌ演算子を使用して、画像内の微細形状のエッジがエンハンスされ強調表示される。
第６Ｂ図は、各画像のしきい値を求めてブロブを作成するステップに関する好ましい実施形態に流れ図を示す。第６Ｂ図は、ステップ６４２ないし６４６を含む。
本発明の一実施形態では、画像のしきい値を求めるステップは、ステップ６４２で通常ステップ６３０の後でエンハンス済み画像を表すヒストグラムを形成するステップから開始する。周知のように、ヒストグラムは、画像内の画素の輝度を、通常はグレー・スケール対画素数の形で表す。ヒストグラムは多くの場合、輝度を表すｘ軸と、画素数を表すｙ軸を定義する。
次に、ステップ６４４で、各画像が当該オブジェクト（ＯＯＩ）領域として細分される。各ＯＯＩは通常、異常な強度を有する画素のクラスタを含む画像の領域を含む。各ＯＯＩ処理領域は多くの場合、Ｍｕｒａ欠陥、スポットＭｕｒａ欠陥、背景照明など、特定の画像微細形状を表す。ヒストグラム内のほぼ独自の範囲の画素値が各ＯＯＩを識別することが好ましい。
ＯＯＩが決定された後、ステップ６４６で、画素しきい値に基づいて画像内の各ＯＯＩが２進化され、しきい値画像が形成される。画素しきい値は、それぞれのＯＯＩの平均および標準偏差によって求めることが好ましい。
本発明の代替実施形態では、各エンハンス済み画像ごとのしきい値は、それぞれのエンハンス済み画像全体の平均および標準偏差に応答して求められる。
通常しきい値は画像の平均から標準偏差の２〜３倍離れたところに設定される。
各しきい値は、画像上の他の画素よりも明るい画素を見つけ、画像上の他の画素よりも暗い画素を見つけるように異なるように設定するとができる。
第６Ｃ図は、しきい値画像からブロブを作成し分析するステップの詳細な流れ図を示す。第６Ｃ図は、ステップ６５１ないし６５９を含む。
本発明の一実施形態では、ステップ６５１で、各しきい値画像からブロブが判定されラベル付けされる。ブロブは、背景値に対するＯＯＩ処理領域の２進表現として表される。たとえば、ブロブは、白い背景照明に対する完全に黒い画像として定義することができる。ブロブは通常、各処理ＯＯＩ領域から判定される。
ラベル付けステップ６５１では、各２進にブロブにラベルが（通常は数値形で）割り当てられる。ラベルは、昇順などの番号、英字、その他の文字など、独自のラベルであることが好ましい。画像プロセッサは多くの場合、ブロブ画像を左右、上下などに走査し、あるいは上下左右を組合せて走査し、各２進ブロブを識別しラベル付けする。ラベル付けステップでは、各ブロブが識別され（あるいは明確に特徴付けられ）、次に分析するために記憶される。いくつかの実施形態では、ラベル付けステップは必要とされないが、あった方が好ましい。
次に、この実施形態では、ステップ６５２で、検出された各ブロブに関する物理統計が算出される。ラベル付き２進ブロブは、ブロブ領域に対応する最初の画像の部分の選択された統計を測定する処理マスクとして働く（寸法、形状が類似しているが、グレー・レベルが一定であるため）。基準点として、ブロブ領域内の最初の画像の範囲、平均、標準偏差など、選択された統計は、計算によって容易に得られる。選択された統計は、最初の画像内のブロブの実際の特性を定義する。
次のステップでは、ステップ６５３でブロックが拡張され、ステップ６５４で、各ブロブの周りの「環状」領域が判定される。この領域は通常、ブロブの周辺に沿ったものである。好ましい実施形態では、拡張したラベル付き２進ブロブとラベル付き２進ブロブとＸＯＲ（排他的ＯＲ）によって環状領域が定められる。「Ｔｏｐ  Ｈａｔ」や閉鎖アルゴリズムなど、他の技法を使用して、ラベル付き２進ブロブの周辺を囲む環状領域を画定することもできる。もちろん、特定の技法は多くの場合、応用例に依存する。第８Ａ図ないし第８Ｃ図は、環状領域を画定するプロセスを示す。
第８Ａ図に示したように、上記のステップの後、第８Ａ図に示したように、しきい値画像８１０内にブロブ８００が識別される。次に、第８ｂ図に示したように既知の形態技法を使用して、ブロブ８００が拡張されブロブ８２０が形成される。拡張ステップでは、ラベル付けされた２進ブロブ画像の空間畳み込みが使用される。本発明の好ましい実施形態では、下記の畳み込みカーネルを使用し、その後しきい値レベル１を使用することによって、空間畳み込みを行うことができる。
0003914570.tif 000004
上記の畳み込みカーネルでは、ラベル付き２進ブロブが周囲の周りに１画素または２画素またはそれ以上拡張される。第８ｃ図で、ブロブ８００および８２０の排他的ＯＲ（ＸＯＲ）が求められ、環状領域８３０が形成される。
次のステップで、ステップ６５５で、（ステップ６５４で）ブロブの環状領域が見つかった位置に対応する最初の画像内の画素が判定される。次いで、平均や標準偏差など、これらの画素に関する統計が算出される。環状領域は、最初の画像ブロブの選択された背景領域を表すとみなされる。
次に第６Ｃ図のステップ６５６で、最初の画像内のブロブ領域に関する統計が最初の画像内の環状領域と比較される、統計によって、Ｍｕｒａ欠陥が存在するかどうかが判定される。具体的には、比較ステップで、輝度むら（ＢＮＵ）を介してＭｕｒａ欠陥が識別され、パーセンテージ差が得られる。平均値は、標準偏差で補足することができる。比較の結果が、ユーザが選択した基準を満たす場合、ステップ６５７でＭｕｒａ欠陥は返されない。
ステップ６５７で、向き、位置、幅、長さ、ＢＮＵ、端点座標など、ライン特有の属性を算出するために使用される他のパラメータが算出される。その後ステップ６５８で、これらのパラメータがデータ・ファイルなどに記憶される。ステップ６５９で、前に記憶されたデータに基づき、ライン特有の属性を使用して、ラインＭｕｒａ欠陥の特定のタイプおよびその可能な原因を識別することができる。
第６Ｄ図は、ステップ６００の欠陥分析の好ましい実施形態の流れ図を示す。第６Ｄ図には、ステップ６６１ないし６６５が含まれる。
本発明の一実施形態では、ラインＭｕｒａ欠陥に関する欠陥分析に、パネル上の欠陥位置６６１、欠陥角度６６２、欠陥の長さおよび幅６６３、ラインＭｕｒａ曲率６６４、ＢＮＵ６６５などの識別が含まれる。
パネル上の欠陥位置を検出することによって、ラインＭｕｒａがドライバ・ブロック境界に位置しているか、それともパネルの中央に位置しているかが識別される。欠陥の角度を検出することによって、ラインＭｕｒａの角度または向きが、０度または９０度またはパネルのラビング角度に合致する角度として識別される。可能な欠陥源を識別するために、ラインＭｕｒａの幅も検出される。幅の狭いラインＭｕｒａはしばしば、位置合わせ層ラビング・ローラ／圧力むらの候補となる。各検出ラインＭｕｒａごとにラインの曲率、ラインの長さまたはラインのその他の次元が検出される。曲率の高いラインは、繊維汚染に起因することが多い。検出ラインＭｕｒａの他の属性は、上記の「ラインＭｕｒａパターン」の節で開示した。
前述のステップの後にステップ６７０で、画像プロセッサが選択的後処理動作を実行する。選択的後処理動作には、ラインＭｕｒａ検出ステップによる画素ライン欠陥の誤った検出をなくするステップと、２つ以上のサブサンプリング速度で同じＭｕｒａ欠陥が見つかる重複検出をなくすることが含まれる。もちろん、他の後処理動作を実行することができ、本発明は、前述の後処理動作に限らない。後処理に関する詳細は、下記のスポットＭｕｒａの節に関連して論じる。
スポットＭｕｒａ欠陥
第７図は、好ましい実施形態によるスポットＭｕｒａを検出する方法の簡略化された流れ図７００を示す。流れ図７００にはステップ７１０から７７０が含まれる。
簡単に言えば、ラインＭｕｒａ欠陥の検出には一般に、画像を得るステップ７１０、画像をサブサンプリングするステップ７２０、欠陥特有のフィルタリングを実行するステップ７３０、画像のしきい値を求めてブロブを作成するステップ７４０、ブロブを分析するステップ７５０、欠陥を分析するステップ７６０、選択的後処理を行うステップ７７０などが含まれる。もちろん、ステップ自体およびステップ・シーケンスは、特定の応用例に応じて変更することができる。
スポットＭｕｒａ検出に関する本発明の方法について下記でも簡単に説明する。
Ｉ．スポットＭｕｒａ検出方法
Ａ．画像を得る。
１．本明細書に記載した方法の任意の組合せを使用してフラット・パネル・ディスプレイ（ＦＰＤ）から最初の画像を得る。
Ｂ．サブサンプル画像を生成する。
１．生画像のサブサンプリングに対する二次元線形補間を実行する。
注意：サンプリング周波数は欠陥の寸法に依存する。スポット型欠陥に関しては、決定要因は多くの場合、スポットの幅である。
Ｃ．欠陥特有のフィルタリングを実行する。
１．全方向性ラプラシアン畳み込みカーネルを実行する。
注意：カーネル寸法は、欠陥の寸法の関数として調整される。
Ｄ．ブロブを分析する。
１．（通常、ディスプレイを左右に、次いで上下に走査し、かつ上下左右を組み合わせて走査することによって）最初の２進ブロブにラベル付けする。
２．ラベル付けされた最初の２進バルブを処理マスクとして使用することによって、最初の画像内のブロブ領域の統計を算出する。
３．最初の２進ブロブを拡張させる。
４．拡張した２進バルブと最初の２進バルブのＸＯＲを実行し、環状領域を画定する。
５．環状領域を処理マスクとして使用することによって、最初の画像内の環状領域の統計を算出する。
６．最初の画像内のブロブに関する統計と最初の画像内の環状領域の統計を比較し、Ｍｕｒａ欠陥を判定する。
７．Ｍｕｒａ欠陥が判定された場合、Ｍｕｒａ欠陥の延び、長さ、角度、端点座標など、ライン特有の属性を算出する。
８．データ・ファイルを作成し、ライン特有の属性を記憶する。
９．Ｍｕｒａデータのライン特有の属性と選択された標準を比較する。
Ｅ．欠陥を分析する。
１．向き、形状、角度を識別する。
２．欠陥の幅を識別する。
４．欠陥に長さを識別する。
５．欠陥のＢＮＵ単位を識別する。
６．欠陥の色を識別する。
Ｆ．処理
１．画素の欠陥を除去する。
２．ラインＭｕｒａ欠陥を除去する。
３．２つ以上の空間サブサンプリング速度で同じ欠陥が見つかる重複検出をなくする。
第７図および前述の概要を参照し、各ステップについて詳しく説明する。
スポットＭｕｒａ検出方法の第１のステップには、ステップ７１０の画像獲得ステップが含まれる。このステップは通常、ステップ６１０に関する説明に従って実行される。
画像が得られた後、画像プロセッサはステップ７２０で、複数にサブサンプル画像を生成する。このステップは通常、ステップ６２０に関して説明に従って実行される。最小のスポット寸法は、約５画素ないし約７画素の範囲である。
下記の処理ステップはそれぞれ、個別のサブサンプル画像に別々に作用する。たとえば、ステップ７３０ないし７７０は最初の画像に作用し、次いで第１のサブサンプル画像に作用し、次いで第２のサブサンプル画像に作用し、以下同様である。選択的後処理のステップ、すなわちステップ７７０で、後述のように、作用された各画像のデータが組み合わされる。
一実施形態では、欠陥特有のフィルタリングを実行するステップ、すなわちステップ７３０は、全方向性ラプラシアン・カーネルを定めることによって開始する。もちろん、応用例に応じて画像をエンハンスする他の畳み込みカーネルを使用することもできる。例示的な畳み込みカーネルを下記に示す。
0003914570.tif 000005
当業者には良く知られているように、画像の周波数フィルタロングは、画像を畳み込みカーネルで畳み込むことによって時間ドメインで行うことも、あるいは別法として、画像のフーリエ変換にフィルタの画像を乗じることによって周波数ドメインで行うこともできる。好ましい実施形態では、時間ドメインでの畳み込みが好ましい。
次に、ラインＭｕｒａ欠陥に関して説明したプロセスと同様に、ステップ７４０で、画像がしきい値を通過し、しきい値画像が形成される。ステップ７５０で、しきい値画像からブロブが識別され特徴付けられる。次いでＭｕｒａ欠陥が、ステップ７６０でブロブに応答して判定され、ステップ７５０で識別される。このステップはおそらく、ラインＭｕｒａ欠陥ケースで説明したのと同様に行うことが好ましい。
この方法は次いで、後処理ステップ７７０を含む。後処理の一態様は、個別の画素欠陥およびライン欠陥をエリアＭｕｒａ欠陥から分離することである。このステップによって、ユーザは、Ｍｕｒａ欠陥に焦点を当て、他のタイプの欠陥を無視することができる。画素およびラインは、低域フィルタリングなど、当技術分野で知られている技法を介して除去することができる。
後処理
後処理は、上記のラインＭｕｒａ検出の節とのスポットＭｕｒａ検出の節で開示したように、Ｍｕｒａ欠陥を検出するユーザの能力を高める。
第９図は、後処理方法の一実施形態の流れ図を示す。第９図にはステップ７９０ないし８２０が含まれる。
最初にステップ８５０で、各サブサンプル画像で、本明細書で「ポテンシャル」Ｍｕｒａ欠陥（または「異常な」画素値を有する画素）として説明しているものの位置が判定される。このステップは通常、第６図および第７図で説明した方法によって実行される。
次に、ステップ８６０で、各しきい値をサブサンプル画像がフィルタされ、画素欠陥が除去される。好ましい実施形態では、フィルタは低域フィルタである。別法として、各しきい値サブサンプル画像を侵食フィルタを通過させることができる。ステップ８６０の効果は、個別の画素欠陥をＭｕｒａ欠陥とみなさないようにすることである。
次に、各サブサンプル画像から残った「ポテンシャル」Ｍｕｒａ欠陥に基づいて、サブサンプル画像間の「ポテンシャル」Ｍｕｒａ欠陥どうしが重なり合っているかどうか、あるいはサブサンプル画像間の「ピーク」がある距離内にあるかどうかが判定される。これは、各しきい値サブサンプル画像間で論理ＡＮＤ演算を実行し、あるいは「ピーク」の位置を求めることによって行うことができる。
次に、ステップ８９０で、ピーク間の重なり合いまたは近さに基づいて、それぞれの異なるサブサンプル画像で見つかったＭｕｒａ欠陥が、同じＭｕｒａ欠陥として属性付けられ、あるいは統合される。
第１０図は、画面上の後処理の実施形態の例を示す。第１０図は、画像９００と、画像９１０と、画像９２０とを含む。画像９００はＭｕｒａ欠陥９３０を含み、画像９１０はＭｕｒａ欠陥９４０を含み、画像９２０はＭｕｒａ欠陥９５０を含む。第１０図は、フィルタ済み画像９６０と、フィルタ済み画像９７０と、フィルタ済み画像９８０と、断面９９０と、断面１０００と、断面１０１０も含む。断面９９０は、ポテンシャル欠陥１０２０と、ポテンシャル欠陥１０３０とを含み、断面１０００は、ポテンシャル欠陥１０４０と、ポテンシャル欠陥１０５０とを含み、断面１０１０は、ポテンシャル欠陥１０６０を含む。
第１０図の例では、画像９００は、基板の得られた画像を示す。画像９１０および９２０は、上記で開示したサブサンプリング技法または周知の技法を使用して画像９００から形成され、かつ画像９００からサンプリングされた画像を表す。画像９００内のＭｕｒａ欠陥９３０は、画像９１０ではＭｕｒａ欠陥９４０として現れ、サブサンプリングされ、画像９２０ではＭｕｒａ欠陥９５０として現れ、サブサンプリングされる。
上記で説明した好ましい実施形態によれば、各画像９００ないし９２０は、エッジ検出技法を使用してフィルタされる。第１０図で、フィルタ済み画像９６０ないし９８０は、画像９００ないし９２０内のオブジェクトのエッジに対応する。
第１０図で、断面９９０ないし１０１０は、強度値対フィルタ済み画像９６０ないし９８０のそれぞれの位置の断面に対応する。各断面９９０ないし１０１０は同じ寸法にスケーリングされている。図のように、断面９９０には２つのポテンシャル欠陥１０２０および１０３０が示されている。ポテンシャル欠陥１０２０および１０３０はＭｕｒａ欠陥８７０のエッジに対応する。断面１０００に、Ｍｕｒａ欠陥９４０のエッジに対応する２つのポテンシャル欠陥１０４０および１０５０が示されている。断面１０１０に、Ｍｕｒａ欠陥９５０に対応するポテンシャル欠陥１０６０が示されている。画像９００をサブサンプリングすることによって画像９２０が形成されるので、Ｍｕｒａ欠陥９５０は、フィルタ済み画像９８０中に１つのポテンシャル欠陥９５０のみとして現れる。
さらに、前述のＭｕｒａ検出方法で説明したプロセスに進む。画像１０７０ないし１１００は、検出されたブロブであり、画像１１１０ないし１１３０は、対応する環状領域である。本発明の好ましい実施形態は、ポテンシャル欠陥１０２ないし１０６０を相互参照し、画像間の重なり合うポテンシャル欠陥を探す。たとえば、ポテンシャル欠陥１０２０とポテンシャル欠陥１０４０が重なり合い、ポテンシャル欠陥１０３０とポテンシャル欠陥１０５０が重なり合うことが分かる。他のポテンシャル欠陥１０６０とポテンシャル欠陥１０５０が重なり合い、ポテンシャル欠陥１０５０とポテンシャル欠陥１０３０が重なり合う。Ｍｕｒａ欠陥の寸法が連続サブサンプリングと共に減少するので、最初の画像に存在するＭｕｒａ欠陥は、各連続サブサンプルにおいてより小さく見える。したがって、連続サブサンプル画像間でポテンシャル欠陥が重なり合っているのは、ポテンシャル各Ｍｕｒａ欠陥が同じＭｕｒａ欠陥上にマップされることを示す。したがって、この例では、ポテンシャル欠陥１０２０ないし１０６０がすべて、得られる画像において同じＭｕｒａ欠陥９３０を報告することが認識されよう。
上記の例では、画像の行に沿って重なり合いが示される。別法として、画像の列に沿った重なり合い、または任意の方向の重なり合い（全方向性）が分析される。
サブサンプリングとサブサンプル画像間の相互参照によって、ユーザはライン型欠陥どうしを接続することができる。第１０図は、画像９００内にＭｕｒａ欠陥１０７０とＭｕｒａ欠陥１０８０とを含み、Ｍｕｒａ欠陥９１０内にＭｕｒａ欠陥１０９０を含む。Ｍｕｒａ欠陥１０７０および１０８０は、１つのラインＭｕｒａ欠陥の一部である。画像９１０に図示したように、画像９００のサブサンプリングの結果として、ただ一つの欠陥、Ｍｕｒａ欠陥１０９０だけが現れる。画像９１０と９００の相互参照によって、ユーザはＭｕｒａ欠陥１０７０と１０８０が同じラインＭｕｒａ欠陥の一部であると判定する。一実施形態では、ユーザは、１０８０などのＭｕｒａ欠陥を外挿し、ラインＭｕｒａ欠陥の各部間の不連続性を検出する。この場合、Ｍｕｒａ欠陥１０７０が見つかり、Ｍｕｒａ欠陥１０７０とＭｕｒａ欠陥１０８０が１つの欠陥として合体される。
本発明の代替実施形態では、画像をサブサンプリングし、次いでサブサンプル画像をフィルタすることの代替策として、それぞれの異なる周波数カットオフ・フィルタを使用して最初の画像がフィルタされ、フィルタ済み画像が形成される。特定の実施形態では、畳み込みにより大きなカーネル寸法を使用して、より低い周波数カットオフが行われる。ユーザは、どの平面に欠陥が現れ消えるかについての記録を維持することによって、Ｍｕｒａ欠陥の寸法ならびにＭｕｒａ欠陥の輝度むらの大きさを求めることができる。
ライン欠陥の場合、ライン欠陥が最初に消えるサブサンプル画像は、周波数カットオフのためにラインの幅を示すことができる。したがって、ユーザは、最初の画像をサブサンプルすることによって、たとえば細いライン欠陥（数画素）から太いライン欠陥まで周波数特有の欠陥を判定し探すこともできる。
結論
上記の明細書では、特定の例示的な実施形態を参照しながら本発明について説明した。多数の変更または修正が容易に構想される。たとえば、周波数ドメイン内の画像をフィルタし、Ｓｏｂｅｌ演算子など、いくつかの異なる畳み込み技法を使用し、７ｘ７カーネルなど、いくつかの異なる畳み込みカーネルおよび寸法を使用し、標準偏差の５倍など、いくつかの異なるしきい値レベルを使用する。
現在請求している発明は、基板の光学検査を必要とする他の技術領域、たとえば（非排他的な）陰極管、半導体ウェハ、ウェブ検査システム、医療撮影システムなどにも適用することができる。
したがって、明細書および図面は、制限的な意味ではなく例示的な意味で考察すべきである。しかし、請求の範囲に記載された本発明の広範囲な趣旨および範囲から逸脱せずに本発明に様々な修正および変更を加えられることは明白であろう。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５】
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【図６】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
0003914570.tif 000014
【図６Ｃ】
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【図６Ｄ】
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【図７】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図８Ｃ】
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【図９】
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【図１０】
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