(57)【要約】【課題】パターンの欠陥をより簡易に検査できる検査装置等を提供する。【解決手段】検査装置は、検査対象のパターンの撮影画像を二値化してパターンを抽出し、当該パターンについて算出した特徴量を基準パターンについてあらかじめ求めた特徴量と比較することで、パターンの欠陥の検出を行う。検査装置は、特徴量として、パターンに含まれる互いに分離したパターン部分ごとに面積と重心座標を算出し、これらを基準パターンについてあらかじめ求めた値と比較する。【選択図】図６
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査対象のパターンの撮影画像から前記パターンを抽出する抽出手段と、
前記抽出したパターンの特徴量を算出する算出手段と、
前記算出した特徴量と、基準となるパターンについてあらかじめ求めた特徴量とを比較することで、検査対象のパターンの欠陥を検出する検出手段と、
を有することを特徴とする検査装置。
【請求項２】
前記パターンの特徴量は、前記パターンに含まれる互いに分離したパターン部分ごとに算出した値であることを特徴とする請求項１記載の検査装置。
【請求項３】
前記特徴量は、前記パターン部分の重心座標を含むことを特徴とする請求項２記載の検査装置。
【請求項４】
前記特徴量は、前記パターン部分の面積を含むことを特徴とする請求項２または請求項３記載の検査装置。
【請求項５】
前記検出手段は、前記パターン部分の面積を前記特徴量として比較することにより欠陥の種類を判別することを特徴とする請求項４記載の検査装置。
【請求項６】
検査装置が、
検査対象のパターンの撮影画像から前記パターンを抽出するステップと、
前記抽出したパターンの特徴量を算出するステップと、
前記算出した特徴量と、基準となるパターンについてあらかじめ求めた特徴量とを比較することで、検査対象のパターンの欠陥を検出するステップと、
を実行することを特徴とする検査方法。
【請求項７】
コンピュータを、
検査対象のパターンの撮影画像から前記パターンを抽出する抽出手段と、
前記抽出したパターンの特徴量を算出する算出手段と、
前記算出した特徴量と、基準となるパターンについてあらかじめ求めた特徴量とを比較することで、検査対象のパターンの欠陥を検出する検出手段と、
を有する検査装置として機能させるためのプログラム。
【請求項８】
コンピュータを、
検査対象のパターンの撮影画像から前記パターンを抽出する抽出手段と、
前記抽出したパターンの特徴量を算出する算出手段と、
前記算出した特徴量と、基準となるパターンについてあらかじめ求めた特徴量とを比較することで、検査対象のパターンの欠陥を検出する検出手段と、
を有する検査装置として機能させるためのプログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、配線等のパターンの検査を行うための検査装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
シートなどに形成した配線等のパターンの欠陥を検査する方法として、パターンを撮影した撮影画像に対し画像処理を行うものが知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
この方法では、欠陥のないパターンの画像を基準パターンとしてあらかじめ登録しておき、撮影画像上のパターンと基準パターンとを差分処理等により比較して欠陥を検出することが多い。検査精度を向上させるため、撮影画像上のパターンに対し膨張、収縮等の既知の画像処理をあらかじめ行っておく場合もある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特公平5-013443号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記のような基準パターンと比較する方法では、基準パターンの画像データを検査装置にあらかじめ登録しておく必要があるため、メモリの使用量が大きくなったり登録作業が煩雑になったりするという欠点があった。
【０００６】
さらに近年、各種分野でこのような配線等のパターンの高精細化が進んでおり、より高解像度の画像同士を比較する必要が生じている。これに伴い、基準パターンとの差分等による比較処理に要する時間も増大傾向にあり、パターンの欠陥をより簡易に検査できる手法が求められていた。
【０００７】
本発明は、パターンの欠陥をより簡易に検査できる検査装置等を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
前述した課題を解決するための第１の発明は、検査対象のパターンの撮影画像から前記パターンを抽出する抽出手段と、前記抽出したパターンの特徴量を算出する算出手段と、前記算出した特徴量と、基準となるパターンについてあらかじめ求めた特徴量とを比較することで、検査対象のパターンの欠陥を検出する検出手段と、を有することを特徴とする検査装置である。
【０００９】
本発明では、検査対象のパターンの撮影画像を取得し、取得した撮影画像を二値化処理等してパターンを抽出し特徴量を求め、基準パターンの特徴量と比較することでパターンの欠陥を検出する。検査対象のパターンと基準パターンとの比較を、画像ではなく特徴量により行うため、あらかじめ登録しておく情報が数値のみとなり、従来の画像データ等よりも登録が容易であり、且つメモリ使用量も極めて少なく、比較処理に要する時間も短縮できる。
【００１０】
前記パターンの特徴量は、前記パターンに含まれる互いに分離したパターン部分ごとに算出した値であることが望ましい。前記特徴量は、前記パターン部分の重心座標を含むことが望ましい。また前記パターン部分の面積を含むことも望ましい。
特徴量として、互いに分離したパターン部分ごとの値を用いることで、欠陥検出の精度が向上する。また各パターン部分の重心座標や面積を用いることで、欠陥の検出が好適に行える。
【００１１】
前記検出手段は、前記パターン部分の面積を前記特徴量として比較することにより欠陥の種類を判別することが望ましい。
基準パターンと比較してパターン部分の面積が小さければ断線が生じていると判別したり、逆に面積が大きければ短絡が生じていると判別したりするなど、パターン部分の面積の比較に基づいて欠陥の種類の判別を行うことが可能である。
【００１２】
第２の発明は、検査装置が、検査対象のパターンの撮影画像から前記パターンを抽出するステップと、前記抽出したパターンの特徴量を算出するステップと、前記算出した特徴量と、基準となるパターンについてあらかじめ求めた特徴量とを比較することで、検査対象のパターンの欠陥を検出するステップと、を実行することを特徴とする検査方法である。
【００１３】
第３の発明は、コンピュータを、検査対象のパターンの撮影画像から前記パターンを抽出する抽出手段と、前記抽出したパターンの特徴量を算出する算出手段と、前記算出した特徴量と、基準となるパターンについてあらかじめ求めた特徴量とを比較することで、検査対象のパターンの欠陥を検出する検出手段と、を有する検査装置として機能させるためのプログラムである。
【００１４】
第４の発明は、コンピュータを、検査対象のパターンの撮影画像から前記パターンを抽出する抽出手段と、前記抽出したパターンの特徴量を算出する算出手段と、前記算出した特徴量と、基準となるパターンについてあらかじめ求めた特徴量とを比較することで、検査対象のパターンの欠陥を検出する検出手段と、を有する検査装置として機能させるためのプログラムを記録した記録媒体である。
【発明の効果】
【００１５】
本発明により、パターンの欠陥をより簡易に検査できる検査装置等を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】検査システム１を示す図
【図２】検査装置３のハードウェア構成を示す図
【図３】パターン１３の例
【図４】特徴量データ４０の例
【図５】パターン１３の撮影画像１００の例
【図６】検査方法を示すフローチャート
【図７】特徴量データ５０の例
【図８】特徴量データ５０の例
【図９】検査方法について説明する図
【図１０】特徴量の別の例
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、図面に基づいて本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。
【００１８】
（１．検査システム１）
図１は本発明の実施形態に係る検査システム１を示す図である。図１に示すように、検査システム１は、検査装置３、撮影装置５等を有する。この検査システム１は、ウェブ状のシート１０（検査対象）を搬送ローラ等の搬送装置（不図示）で矢印に示すように搬送しつつ撮影し、その撮影画像からシート１０に形成されているパターンの検査を行うものである。
【００１９】
検査装置３は、撮影装置５等を制御してシート１０の撮影を行い、撮影画像から画像処理等の手法を用いてパターンの欠陥を検出することでパターンの検査を行う。
【００２０】
図２は検査装置３のハードウェア構成を示す図である。図２に示すように、検査装置３は、例えば制御部３１、記憶部３２、入力部３３、表示部３４、通信部３５等をバス３６により接続して構成されたコンピュータにより実現できる。但しこれに限ることなく、適宜様々な構成をとることができる。
【００２１】
制御部３１は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどから構成される。ＣＰＵは、記憶部３２、ＲＯＭなどの記録媒体に格納された検査装置３の処理に係るプログラムをＲＡＭ上のワークメモリ領域に呼び出して実行する。ＲＯＭは不揮発性メモリであり、コンピュータのブートプログラムやＢＩＯＳなどのプログラム、データなどを恒久的に保持している。ＲＡＭは揮発性メモリであり、記憶部３２、ＲＯＭなどからロードしたプログラムやデータを一時的に保持するとともに、制御部３１が各種処理を行うために使用するワークエリアを備える。
【００２２】
記憶部３２は例えばハードディスクドライブであり、制御部３１が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ、ＯＳなどが格納される。これらのプログラムやデータは、制御部３１により必要に応じて読み出され、ＲＡＭに移して実行される。本実施形態では、パターンの検査に用いるため、当該パターンの比較対象となる基準パターンの特徴量のデータが記憶部３２にあらかじめ記憶されている。基準パターンは欠陥の無いパターンである。上記の特徴量については後述する。
【００２３】
入力部３３はデータの入力を行い、例えばキーボード、マウスなどのポインティングデバイス、テンキーなどの入力装置を有する。
表示部３４は、液晶パネルなどのディスプレイ装置と、ディスプレイ装置と連携して表示機能を実現するための論理回路（ビデオアダプタ等）を有する。
通信部３５は、ネットワーク等を介した通信を媒介する通信インタフェースであり、他の装置との間で通信を行う。
バス３６は、各部間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。
【００２４】
図１の説明に戻る。撮影装置５は、検査装置３による制御のもとシート１０の撮影を行うものである。撮影装置５は特に限定されず、例えばラインカメラやエリアカメラが用いられる。
【００２５】
なお、検査システム１はこれに限らず、シート１０を撮影してその撮影画像からパターンの検査を行えるものであればよい。例えば検査システム１には撮影用の照明（不図示）等も設けられるが、撮影方法としては、透過光方式でシート１０を撮影してもよいし反射光方式でシート１０を撮影してもよい。いずれにせよシート１０に形成されたパターンが撮影画像に現れていればよい。またシート１０もウェブ状のものに限らず枚葉状のものであってもよい。シート１０の搬送手段、搬送方法なども特に限定されない。
【００２６】
（２．シート１０のパターン１３）
図３はシート１０のパターン１３の一部を示す図であり、本実施形態における検査範囲のパターン１３を示したものである。パターン１３は例えば金属等による配線パターンであるが、これに限ることはなく、また素材や形成方法も特に限定されない。シート１０自体の素材なども特に問わない。
【００２７】
この例では、パターン１３が、互いに分離してそれぞれ独立した線状のパターン部分１３−１〜１３−６を所定のピッチで平行に並べたストライプ状に形成されている。ただし、パターン１３の形状はこれに限らない。
【００２８】
（３．基準パターンの特徴量）
本実施形態では、図３に示すような欠陥の無いパターン１３を基準となるパターン（基準パターン）とし、その特徴量を検査装置３にあらかじめ登録して記憶部３２に記録しておく。この特徴量は、例えば基準パターンの撮影画像から後述する図６のＳ１、Ｓ２で説明する処理を行って得ることができる。
【００２９】
図４（ａ）は基準パターンの特徴量データ４０の例であり、本実施形態では各パターン部分１３−１〜１３−６の面積と重心座標が登録される。重心座標は各パターン部分１３−１〜１３−６の位置を表し、平面上直交する二軸のそれぞれに沿った座標（Ｘ座標、Ｙ座標）が登録される。本実施形態ではＸ座標が撮影画像の横方向、Ｙ座標が撮影画像の縦方向に対応するものとする。なお、図４（ｂ）は各パターン部分１３−１〜１３−６の重心１５を丸で示したものである。
【００３０】
（４．パターン１３の検査方法）
本実施形態では、シート１０を搬送しつつ、検査装置３によって撮影装置５を制御して検査範囲のパターン１３の撮影が行われる。検査装置３は撮影画像を取得し、撮影画像に基づいてパターン１３の検査を行う。
【００３１】
図５（ａ）、（ｂ）はパターン１３を撮影した撮影画像１００の一例である。図５（ａ）は、基準パターンと同様、パターン１３に欠陥が無い例であり、図５（ｂ）はパターン１３に欠陥が有る例である。図５（ｂ）では欠陥としてパターン１３に断線部分１３１や短絡部分１３２が生じている。
【００３２】
図６は検査装置３によるパターン１３の検査方法を示すフローチャートである。図の各ステップは検査装置３の制御部３１により実行される。
【００３３】
本実施形態では、まず、検査装置３が、撮影画像１００に対し所定の閾値による二値化処理を行い、撮影画像１００からパターン１３を抽出する（Ｓ１）。
【００３４】
本実施形態では、二値化処理を行うことにより、互いに分離した各パターン部分１３−１〜１３−６がそれ以外の部分（シート１０の地の部分）に対して暗領域として抽出されるものとする。ただし、各パターン部分１３−１〜１３−６が明領域として抽出されることもある。なお、本実施形態では抽出した各パターン部分について、重心のＸ座標の小さい順（Ｘ座標が同じであればＹ座標が小さい順）に番号（「１３−１」「１３−２」…）がラベリングされているものとする。
【００３５】
検査装置３は、各パターン部分１３−１〜１３−６の面積と重心座標をパターン１３の特徴量として算出する（Ｓ２）。
【００３６】
図７（ａ）はパターン１３に欠陥が無い場合（図５（ａ）参照）の特徴量を算出した特徴量データ５０の例である。図７（ｂ）は各パターン部分１３−１〜１３−６の重心１５を丸で示したものである。
【００３７】
一方、図８（ａ）はパターン１３に欠陥が有る場合（図５（ｂ）参照）の特徴量を算出した特徴量データ５０の例である。図８（ｂ）は各パターン部分１３−１〜１３−６の重心１５を丸で示したものである。
【００３８】
検査装置３は、Ｓ２で求めたパターン１３の特徴量（特徴量データ５０）を、あらかじめ登録しておいた基準パターンの特徴量（特徴量データ４０、図４（ａ）参照）と比較し、両者が対応するか否かにより欠陥の有無を判定することで欠陥の検出を行う（Ｓ３）。その結果については、例えば記憶部３２への記録や表示部３４での表示が行われる。
【００３９】
Ｓ３では、例えば図９に示すように、特徴量データ４０、５０の両者につき、各パターン部分１３−１〜１３−６の面積と重心１５のＸ座標、Ｙ座標をそれぞれ比較し、１つでも値が異なっていれば対応しない、すなわち欠陥が有ると判定できる。なお、欠陥が無い場合でも必ずしも値が厳密に一致せず（値の差が０とならず）誤差があることが考えられるため、この判定では、適切な誤差範囲を設けておき、値の差が当該誤差範囲内であれば一致するとみなすことが可能である。
【００４０】
しかしながら、判定方法が上記に限ることはない。例えば、特徴量データ４０、５０の両者につき、各パターン部分１３−１〜１３−６の面積と重心１５のＸ座標、Ｙ座標をそれぞれ比較してその差を累積してゆき、累積値が所定値を越えれば両者が対応しない（欠陥が有る）と判定することもできる。
【００４１】
図４（ａ）と図７（ａ）とを比較して判るように、パターン１３に欠陥が無い場合はＳ２で求めた特徴量データ５０が基準パターンの特徴量データ４０と良好な一致を示す。このようなケースでは、欠陥が無いと判定される。
【００４２】
一方、図４（ａ）と図８（ａ）とを比較して判るように、パターン１３に断線部分１３１や短絡部分１３２等の欠陥がある場合、Ｓ２で求めた特徴量データ５０と基準パターンの特徴量データ４０の比較を行うと、いくつかの値が異なり対応しないことがわかる。例えば図８（ａ）の例では、断線部分１３１により、基準パターンの特徴量データ４０に比べて面積の小さいパターン部分１３−３、１３−４が生じており、また短絡部分１３２により、基準パターンの特徴量データ４０に比べて面積の大きいパターン部分１３−６が生じている。また、これらのパターン部分１３−３、１３−４、１３−６の重心１５の座標も変化している。このようなケースでは、欠陥が有ると判定される。
【００４３】
Ｓ３では、欠陥を検出するほか、例えば上記のような面積の比較から断線、短絡などの欠陥の種類も判別することができ、欠陥の検出結果と併せて記憶部３２に記録したり、表示部３４にて表示させたりすることが可能である。
【００４４】
さらに、Ｓ３では、面積のみ、あるいは重心座標のみ比較して欠陥の有無の判定を行い、欠陥の検出を行うこともできる。また重心座標についても、Ｘ座標（あるいはＹ座標）のみ比較し、パターン部分間のピッチの相違により欠陥の検出を行うこともできる。加えて、最初に重心座標のみを比較して欠陥の有無を判定し、その後、欠陥が有ると判定されたパターン１３について、上記のようなパターン部分の面積の比較により欠陥の種類を判別することもできる。
【００４５】
以上説明したように、本実施形態によれば、検査対象のパターン１３の撮影画像１００を取得し、取得した撮影画像１００を二値化処理等してパターン１３を抽出し特徴量を求め、あらかじめ記憶している基準パターンの特徴量と比較することでパターン１３の欠陥を検出する。検査対象のパターン１３と基準パターンとの比較を、画像ではなく特徴量により行うため、あらかじめ登録しておく情報が数値のみとなり、従来の画像データ等よりも登録が容易であり、且つメモリ使用量も極めて少なく、比較処理に要する時間も短縮できる。
【００４６】
また、特徴量として、互いに分離したパターン部分１３−１〜１３−６ごとの値を求めることで、欠陥検出の精度が向上する。また各パターン部分１３−１〜１３−６の重心座標や面積を用いることで、欠陥の検出が好適に行える。
【００４７】
加えて、基準パターンと比較してパターン部分の面積が小さければ断線が生じていると判別したり、逆に面積が大きければ短絡が生じていると判別したりするなど、パターン部分の面積の比較に基づいて欠陥の種類の判別を行うこともできる。
【００４８】
しかしながら、本発明はこれに限らない。例えば、各パターン部分について求める値は面積や重心座標に限らず、パターン部分の特徴を表現できていればよい。一例を挙げると、パターン部分の形状を表す値として、図１０（ａ）の丸で示す頂点１３３の数などを算出したり、細長比としてパターン部分の画像横方向の長さと画像縦方向の長さの比を求めたりすることもできる。あるいは図１０（ｂ）の点線に示すようにパターン部分に外接する矩形領域１３４の大きさを算出することも可能である。
【００４９】
加えて、パターン１３の特徴量として図１０（ｃ）の丸囲み数字で示すようにパターン部分の数自体を算出し、これを基準パターンと比較することも可能である。その他、小さくて丸いパターン部分はごみとして除外するなど、Ｓ１で抽出したパターン部分を特定の条件で除外した後、Ｓ３の比較を行うことも可能である。勿論、撮影画像１００に対し既知の画像処理を行うことによりごみ等の検査に不要な部分をあらかじめ消去することもできる。
【００５０】
以上、添付図面を参照して、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は係る例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【符号の説明】
【００５１】
１；検査システム
３；検査装置
５；撮影装置
１０；シート
１３；パターン
１３−１〜１３−６；パターン部分
１５；重心
４０、５０；特徴量データ
１３１；断線部分
１３２；短絡部分
１３３；頂点
１３４；矩形領域
【図１】
2016217872.tif 000003
【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】
2016217872.tif 000009
【図８】
2016217872.tif 000010
【図９】
2016217872.tif 000011
【図１０】
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