(57)【要約】【課題】精密な欠陥の検査を行う場合でも、検査に要する時間を増大させずに、精密な検査を行うことができる検査装置を提供する。【解決手段】検査対象を撮像した画像に基づいて該検査対象の欠陥を検査する検査装置に、画像を複数のブロックに分割するブロック分割部と、該ブロック分割部で分割された複数のブロックのうち欠陥の候補が含まれるブロックを判定する欠陥候補判定部と、欠陥の候補が含まれると判定されたブロックの欠陥を判定する欠陥判定部とを設ける。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査対象を撮像した画像に基づいて前記検査対象の欠陥を検査する検査装置であって、
前記画像を複数のブロックに分割するブロック分割部と、
前記ブロック分割部で分割された前記複数のブロックのうち欠陥の候補が含まれるブロックを判定する欠陥候補判定部と、
前記欠陥の候補が含まれると判定された前記ブロックの欠陥を判定する欠陥判定部とを有することを特徴とする検査装置。
【請求項２】
前記欠陥候補判定部は、前記ブロック分割部で分割された前記各ブロックの画素値の分散値が予め定められた第１の閾値を超える場合に、前記第１の閾値を超えるブロックに前記欠陥の候補が含まれると判定する請求項１に記載の検査装置。
【請求項３】
前記欠陥の候補が含まれると判定された前記ブロックをマーキングするマーキング部をさらに有する請求項１または２に記載の検査装置。
【請求項４】
前記画像に検査の対象とならない領域が含まれる場合に、前記領域をマスキングするマスキング処理部をさらに有する請求項１乃至３のいずれか１項に記載の検査装置。
【請求項５】
前記欠陥の候補が含まれると判定された前記ブロックを複数のサブブロックに分割するサブブロック分割部をさらに有し、
前記欠陥判定部は、前記サブブロック分割部で分割された前記各サブブロックの画素値の分散値が予め定められた第２の閾値を超える場合に、前記第２の閾値を超えるサブブロックを含む前記ブロックに前記欠陥が含まれると判定する請求項１乃至４のいずれか１項に記載の検査装置。
【請求項６】
検査対象を撮像した画像に基づいて前記検査対象の欠陥を検査する検査方法であって、
前記画像を複数のブロックに分割するブロック分割ステップと、
前記ブロック分割ステップで分割された前記複数のブロックのうち欠陥の候補が含まれるブロックを判定する欠陥候補判定ステップと、
前記欠陥候補判定ステップで前記欠陥の候補が含まれると判定された前記ブロックの欠陥を判定する欠陥判定ステップとを有することを特徴とする検査方法。
【請求項７】
前記欠陥候補判定ステップは、前記ブロック分割ステップで分割された前記各ブロックの画素値の分散値が予め定められた第１の閾値を超える場合に、前記第１の閾値を超えるブロックに前記欠陥の候補が含まれると判定する、請求項６に記載の検査方法。
【請求項８】
前記欠陥の候補が含まれると判定された前記ブロックをマーキングするマーキングステップをさらに有する請求項６または７に記載の検査方法。
【請求項９】
前記欠陥の候補が含まれると判定された前記ブロックを複数のサブブロックに分割するサブブロック分割ステップをさらに有し、
前記欠陥判定ステップは、前記サブブロック分割ステップで分割された前記各サブブロックの画素値の分散値が予め定められた第２の閾値を超える場合に、前記第２の閾値を超えるサブブロックを含む前記ブロックに前記欠陥が含まれると判定する請求項６乃至８のいずれか１項に記載の検査方法。
【請求項１０】
請求項６乃至９のいずれか１項に記載の検査方法をコンピュータに実行させるための検査プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検査装置、検査方法及び検査プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
紙・フィルム等のシート状部材（ウエブともいう）は、品質管理の観点から欠陥の検査が行われる。この検査では、欠陥の有無の検出にとどまらず、スジ、ムラ、異物等の欠陥の種類まで検出する精密な欠陥の検査が行われる。このようなウエブを検査対象とする場合は、検査対象をローラで搬送しながら、検査対象の表面に照明を当て、その表面をラインセンサカメラ等により撮像した画像を画像処理し、この画像処理で得られた特異な部分画像を検知することにより欠陥の検査が行われる。
【０００３】
例えば、特開２０１５−４１１６４号公報（特許文献１）には、検査対象の画像データから得られる第一の特徴量を用いて欠陥候補領域と非欠陥候補領域を設定し、それぞれの領域で第二の特徴量を算出し、非欠陥候補領域の第二の特徴量から、正常モデルの識別器を生成する技術が開示されている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、特許文献１等に開示された従来の技術では、欠陥候補領域および非欠陥候補領域を含む検査対象の全面に対して欠陥の検査が行われる。また、検査対象を精密に検査する場合は、欠陥の種類によってアルゴリズムが異なる検査処理が行われるが、異なるアルゴリズムに対応する全ての検査が検査対象の全面について行われるため、検査に要する時間が長くなるという問題がある。
【０００５】
本発明は、検査に要する時間を増大させずに、精密な欠陥の検査を行うことができる検査装置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】
【０００６】
上述した課題を解決するため、本発明の検査装置は、検査対象を撮像した画像に基づいて前記検査対象の欠陥を検査する検査装置であって、前記画像を複数のブロックに分割するブロック分割部と、前記ブロック分割部で分割された前記複数のブロックのうち欠陥の候補が含まれるブロックを判定する欠陥候補判定部と、前記欠陥の候補が含まれると判定された前記ブロックの欠陥を判定する欠陥判定部とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明に係る検査装置の一態様によれば、検査に要する時間を増大させずに、精密な欠陥の検査を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の検査装置の一例を含む検査システムの概略構成図である。
【図２】本発明の検査装置の一例（第１実施例）を示す機能ブロック図である。
【図３】本発明の検査方法の一例（第１実施例）による検査の処理手順を示すフローチャートである。
【図４】複数のブロックに分割された画像を示す図である。
【図５】各ブロックの分散値を算出する方法を示す図である。
【図６】ラベリング処理された画像を示す図である。
【図７】本発明の検査装置の一例（分散値の算出）を用いた場合と従来の検査方法を用いた場合の処理速度を比較する表である。
【図８】本発明の検査装置の一例が含まれるハードウエアの構成を示すブロック図である。
【図９】本発明の検査装置の一例（第２実施例）を示す機能ブロック図である。
【図１０】本発明の検査方法の一例（第２実施例）による検査の処理手順を示すフローチャートである。
【図１１】検査対象シートの一例（第２実施例）を示す図である。
【図１２】複数のブロックに分割された画像の一例（第２実施例）を示す図である。
【図１３】マスキング処理を行った画像の一例（第２実施例）を示す図である。
【図１４】マーキング処理を説明するための図である。
【図１５】マーキング処理されたブロックの一例を示す図である
【図１６】本発明の検査装置の一例（第３実施例）を示す機能ブロック図である。
【図１７】本発明の検査方法の一例（第３実施例）による検査の処理手順を示すフローチャートである。
【図１８】欠陥候補ブロックがサブブロックに分割された状態を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照して本発明を実施するための形態について詳細に説明する。なお、各図面において、特に説明がない限り、同一の又は対応する構成については同一の符号を付して説明を省略する。
【００１０】
図１は、本発明の検査装置の一例を含む検査システム１の概略構成を示す。検査システム１は、ウエブ２を検査対象として、搬送装置３、照明装置４、撮像装置５、及び検査用パソコン６を有する。
【００１１】
ウエブ２は、紙・フィルム等の無地のシート状の部材であり、具体的には、プラスチックフィルムやサーマルペーパ等が挙げられる。搬送装置３は、ウエブ２を高速で搬送する一対のローラ３Ａ、３Ｂを備えている。ウエブ２は、ローラ３Ａに巻きつけられた状態で矢印ＡＤの方向に搬送され、ローラ３Ｂに巻き取られる。照明装置４は、搬送されるウエブ２に照明を当てるライトである。本例では、ＬＥＤが用いられているが、照明の種類を限定するものではない。
【００１２】
撮像装置５は、照明装置４により照明が当てられたウエブ２を撮像するカメラである。本例では、撮像装置５としてラインセンサカメラが用いられているが、エリアセンサカメラを用いてもよい。撮像装置５は、検査用パソコン６に接続されており、撮像したウエブ２の画像データを検査用パソコン６に転送する。検査用パソコン６は、撮像したウエブ２の画像データを取り込み、取り込んだ画像データを画像処理し、処理した画像データを用いて検査対象の欠陥を検査する。なお、図１におけるウエブ２は、本発明の検査対象の一例であり、検査用パソコン６は、本発明の検査装置の一例である。
【００１３】
図２は、本発明の検査装置の一例（第１実施例）の機能ブロック図である。また、図３は、第１実施例による検査方法の処理手順を示すフローチャートである。図２に示す検査装置１００は、画像データ入力部１０１、濃度拡張・地合補正部１０２、ブロック分割部１０３、平均・分散値算出部１０４、欠陥候補判定部１０５、ラベリング処理部１０６、欠陥種別判定部１０７、欠陥判定部１０８、及び欠陥情報記録部１０９を有する。
【００１４】
画像データ入力部１０１は、撮像装置（ラインセンサカメラ）５に接続されている。ラインセンサカメラ５で撮像したウエブ２の画像は、画像データとして画像データ入力部１０１により入力処理され、検査用パソコン６に取り込まれる（ステップＳ１０１、ステップＳ１０２）。
【００１５】
濃度拡張・地合補正部１０２は、ステップＳ１０２で取り込まれた画像データの前処理として画像の濃度拡張及び地合補正等のシェーディング補正を行う（ステップＳ１０３）。シェーディング補正により補正された画像の地合は、本発明の予め定められた第１の閾値の一例として用いられる。なお、検査のための適切な画像を得るために、シェーディング補正以外にもレンズ歪補正等の前処理を施してもよい。
【００１６】
ブロック分割部１０３は、シェーディング補正したウエブ２の画像データ３１を、図４に示すように複数のブロック３２に分割する（ステップＳ１０４）。分割するブロックのサイズは、検出する欠陥のサイズに合わせて決める。本例では、画像データが１０×１０画素のブロックに分割されている。また、複数のブロック３２は、図４の太枠で示すように、上下方向のブロック（ブロック３２Ａとブロック３２Ｂ）、左右方向のブロック（ブロック３２Ｃとブロック３２Ｄ）、斜め方向のブロック（ブロック３２Ｅとブロック３２Ｆ）が、それぞれ一部重なるように分割してもよい。
【００１７】
なお、ブロック分割部１０３は、本発明の検査装置に含まれるブロック分割部の一例である。また、ステップＳ１０４は、本発明の検査方法に含まれるブロック分割ステップの一例である。
【００１８】
平均・分散値算出部１０４は、分割したブロックに対して、縦方向、横方向、斜め方向の各画素の輝度値の分散値を算出する（ステップＳ１０５）。具体的には、図５に示すように、各ブロックの画素を１０×１０画素に設定し、各ブロックの画素の輝度値を算出する。これらの輝度値から、図５の表の右側に示すように、各列（横方向）の輝度値の各行の平均値、各行の平均値の平均値（１３、１．４）、各列の行ごとの平均値の二乗値（１７２７４７）及び横方向の分散値を算出する。
【００１９】
同様に、図５の表の下側に示すように、各ブロックの画素の輝度値から、各行（縦方向）の輝度値の各列の平均値、各列の平均値の平均値（１３１．４）、各行の列ごとの平均値の二乗値（１７２７７９）及び縦方向の分散値を算出する。例えば、縦方向の分散値、横方向の分散値を算出して、その和を評価量とする場合には、図５に示された数値を用いると、縦方向の分散値（＝７．００４）＋横方向の分散（＝１０．１４０）＝評価量（＝１７．１４）となる。
【００２０】
欠陥候補判定部１０５は、分割された複数のブロックのうち欠陥の候補が含まれるブロックを判定する（ステップＳ１０６）。具体的には、ステップＳ１０５で分散値が算出された各ブロックについて、縦方向、横方向、斜め方向の分散値の総和と地合（第１の閾値）とを比較して、分散値の総和が地合（第１の閾値）を超える場合に、その第１の閾値を超えたブロックを欠陥の候補が含まれるブロック（以下、欠陥候補ブロックという）と判定する（ステップＳ１０７、ステップＳ１０８）。
【００２１】
例えば、上記のように、分散値の評価量（１７．１４）が地合（第１の閾値）よりも高いブロックは、欠陥候補ブロックと判定する（ステップＳ１０７、ステップＳ１０８）。なお、欠陥候補判定部１０５は、本発明の検査装置に含まれる欠陥候補判定部の一例である。また、ステップＳ１０６〜Ｓ１０８は、本発明の検査方法に含まれる欠陥候補判定ステップの一例である。
【００２２】
ラベリング処理部１０６は、欠陥候補ブロックとして選定されたブロックについて、該ブロックの分散値に基づいて画像データのラベリング処理を行う（ステップＳ１０９）。ここで、ラベリングとは、各欠陥候補ブロックを繋ぎ合わせ、繋ぎあわせた１つの連結成分に１つの番号を割り当てることをいう。
【００２３】
図６は、ラベリング処理が施された画像データに対応する画像を示す。図６では、灰色に塗りつぶされた部分が欠陥候補ブロック３３（分散値が第１の閾値を超えたブロック）を示している。また、ラベリング処理部１０６（ステップＳ１０９）で繋ぎ合わされた複数の欠陥候補ブロック３３（図６のブロック群３４〜３９）に同じ番号（１〜６の番号）が付されている。
【００２４】
欠陥種別判定部１０７は、ステップＳ１０９で得られたブロック群３４〜３９について、欠陥の種別を判定する（ステップＳ１１０）。ここで「欠陥の種別」は、欠陥候補ブロックに含まれる欠陥の候補が最終的に欠陥と判定された場合における欠陥の種別を意味する。
【００２５】
本例では、複数の欠陥候補ブロック３３が上下方向に繋がっている場合は「縦スジ」、左右方向に繋がっている場合は「横スジ」、斜め方向に繋がっている場合は「斜めスジ」、上下左右で繋がっている場合は「ムラ」と、それぞれ判定する。これらの判定基準に従って欠陥の種別を判定すると、図６では、ブロック群３４及びブロック群３７は「縦スジ」、ブロック群３５及びブロック群３６は「横スジ」、ブロック群３８及びブロック群３９は「ムラ」と判定される。
【００２６】
欠陥判定部１０８は、ステップＳ１１０で欠陥の種別が判定された欠陥候補ブロック３３（ブロック群３４〜３９）について、欠陥が含まれるか否かを判定する（ステップＳ１１１、ステップＳ１１２）。欠陥の判定は、欠陥のサイズ（上下方向の長さ、左右方向の長さ、面積等）により、欠陥の候補が実際に欠陥であるか否かを判定して行われる。
【００２７】
本例では、欠陥の種別が「縦スジ」、「横スジ」及び「斜めスジ」の場合は、欠陥のサイズとして欠陥候補ブロックが６個以上のときに、ウエブ２に「欠陥あり」と判定し、欠陥候補ブロックが６個未満のときは、ウエブ２に「欠陥なし」と判定する。また、欠陥の種別が「ムラ」の場合は、欠陥のサイズとして欠陥候補ブロックが９個以上のときにウエブ２に「欠陥あり」と判定し、欠陥候補ブロックが９個未満のときは、ウエブ２に「欠陥なし」と判定する。
【００２８】
欠陥情報記録部１０９は、欠陥判定部１０８（ステップＳ１１２）で欠陥があると判定された場合に、ウエブ２の欠陥情報（欠陥の画像・位置情報・欠陥の種別・サイズ情報等）を記録媒体１１０に記録する（ステップＳ１１３）。なお、記録媒体１１０は、ハードディスクでも良いし、一時記憶としてのメモリでも良い、その実装方法を制限するものではない。
【００２９】
また、欠陥情報記録部１０９には、欠陥候補ブロックを選定するまで（ステップＳ１０１〜ステップＳ１０８）で得られた情報（例えば、入力したウエブ２の画像データ、地合（第１の閾値）、ブロックの分散値、欠陥候補ブロック等の情報）を記録媒体１１０に記録する機能を兼ねさせてもよい。なお、記録媒体１１０に記録された各種情報は、本例の検査装置および他の検査装置を含む検査装置の出力として扱うことができる。
【００３０】
本例では、ウエブの撮像から欠陥情報の記録まで（ステップＳ３０１〜Ｓ３１５）の一連の処理を行う手順になっているが、本発明はこの処理手順に限定されるものではない。例えば、欠陥候補判定部１０５で判定した欠陥候補ブロックを記録媒体１１０等に一時的に記録しておき、ラベリング処理部１０６、欠陥種別判定部１０７、欠陥判定部１０８で詳細な欠陥の検査を行う際に別途出力してもよい。すなわち、図３に示す一連の処理手順を、ステップＳ１０１〜Ｓ１０８の処理手順とステップＳ１０９〜Ｓ１１３の処理手順とに分けても良い。
【００３１】
図７は、本発明の検査装置の一例で用いた各方向の分散値を用いた場合（計算速度：１／ラインレート）と、従来の平均化フィルタ及びメディアンフィルタを用いた場合（１ラインの処理速度）の検査の処理速度を比較する表である。ここでは、使用するラインセンサカメラの仕様（８１９２画素）に基づき、走査方向の画素数が８１９２個で１ラインを処理した場合の１ラインの処理速度を対比する。
【００３２】
なお、ラインレート（１／ライン数（副走査２０４８）／フィルタ処理にかかった時間）は、ラインセンサカメラで表現されるスキャンレート（１／ライン数（副走査２０４８）／スキャン処理にかかった時間）と同様に、１ライン処理するのにかかる時間を周波数で表現している。したがって、数が大きい程、速度が速いことを意味する。
【００３３】
本発明の検査装置の一例を用いた処理と従来の平均化フィルタによる処理を比較すると、フィルタのサイズ（カーネルサイズ）は異なっているが、１×３１画素の平均化フィルタと４０×４０画素の方向分算によるスジ欠陥の検出ができる長さは同等である。しかし、ラインレートは、本発明の検査装置の一例（分散値を用いる場合）では、８８８．４３であるのに対し、平均化フィルタでは、３１４．９６である。これらの条件を考慮すると、本発明のように分散値を用いる場合の速度は、８８８．４３／３１４．９６で、従来の平均化フィルタを用いる場合より約２．８倍速いことが分かる。
【００３４】
したがって、本例のように、分散値に基づいて何らかの欠陥があると判断されたブロックを予備的に選定しておき、その予備的に選定されたブロックのみ詳細な検査を行えば、検査に要する時間を短縮することができる。そのため、欠陥の有無に限らず欠陥の種類まで特定するような詳細な検査を行う場合でも、検査の処理時間を増大させずに、精密な検査を行うことができる。
【００３５】
なお、図８は、本発明の検査装置の一例（検査装置１００）が含まれるハードウエアを示すブロック図であり、図１に示す検査用パソコン６の構成を示す図である。検査用パソコン６は、ＣＰＵ（中央処理ユニット）１１、メモリ１２、ハードディスク１３、汎用外部機器インタフェース１４、カメラインタフェース１５及びグラフィックボード１６を含んで構成されている。
【００３６】
汎用外部機器インタフェース１４には、キーボード２１、マウス２２及びＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）２３が接続される。また、カメラインタフェース１５には、ラインセンサカメラ５が接続される。さらに、グラフィックボード１６には、液晶表示装置（ディスプレイ）２４が接続される。
【００３７】
ＣＰＵ１１は、演算手段であり、検査装置１００全体の動作を制御する。メモリ１２は、図示しないＲＡＭ及びＲＯＭを含んで構成されている。ＲＡＭは、情報の高速な読み書きが可能な揮発性の記憶媒体であり、ＣＰＵ１１が情報を処理する際の作業領域として用いられる。ＲＯＭは、読み出し専用の不揮発性記憶媒体であり、ファームウェア等のプログラムや検査装置１００が検査処理を実行する際に必要な各種のデータを一時的に保持する。
【００３８】
ハードディスク１３は、情報の読み書きが可能な不揮発性の記憶媒体であり、ＯＳ（基本ソフト）や各種の制御プログラム、アプリケーション・プログラム等が格納されている。ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ及びハードディスク１３などから必要なプログラム、データ及び
設定情報等をＲＡＭ上に読み出し、処理を実行することで、検査装置１００全体の制御や機能を実現する。
【００３９】
なお、図３に示す検査の処理フローは、検査用パソコン６内のＣＰＵ１１で計算される。計算手順（処理フロー）は、メモリ１２やハードディスク１３に記憶されている。計算途中のデータは、メモリ１２やハードディスク１３に一時記憶される。さらに、ステップＳ１１１、ステップＳ１１２で得られた最終的な検査結果は、ステップＳ１１３で欠陥情報としてハードディスク１３に格納される。
【００４０】
図９は、本発明の検査装置の他の一例（第２実施例）の機能ブロック図である。また、図１０は、第２実施例による検査方法の処理手順を示すフローチャートである。なお、図９において、図２と共通する部分については、図２の符号に１００を加えた数の符号を付して説明を省略する。また、図１０において、図３と共通する部分については、特に説明がない限り、図３の符号に１００を加えた数の符号を付して説明を省略する。
【００４１】
検査装置２００は、図２に示す検査装置１００に対して、さらにマスキング処理部２１１及びマーキング処理部２１２を備える。なお、図９の検査装置２００には、図２の検査装置１００に設けられたラベリング処理部１０６及び欠陥種別判定部１０７は設けられていないが、これらは任意に設けることができる。以下、マスキング処理部３１１及びマーキング処理部２１２の機能について、図１１〜図１４に示すウエブの画像を用いて具体的に説明する。
【００４２】
図１１は、検査対象となるウエブの他の一例の画像を示す図である。この例では、検査対象となる複数のウエブ２が透明な台（ベース）４０の上に間隔をおいて配置された画像４１として示されている。この場合、画像４１（複数のウエブ２の画像）のみが検査の対象となり、ベース４０（ウエブ２が配置されていない露出部分）は検査の対象とならない。
【００４３】
図１２は、分散計算を適応するためにウエブ２の画像４１が複数のブロック４２に分割された状態を示す。この図では、ベース４０を含みラインセンサカメラ５で撮像したウエブ２の画像４１全域が、複数のブロック４２に区切られている。ブロックのサイズは、例えば４０×４０画素とする。この値は、検査対象の画像の大きさ、解像度と検査対象の欠陥の大きさとを考慮して定めればよい。本例では、検出する欠陥の大きさがほぼ４０×４０画素以内に収まることを仮定している。これらのブロック４２は、ブロックのサイズを除き、図４及び図５で示した分散値の計算を行ったブロックに対応する。
【００４４】
第２実施例では、ステップＳ２０４で分割した複数のブロック４２に分割した後、マスキング処理部２１１によりマスキング処理を行う（ステップＳ２０５）。このマスキング処理は、検査対象の画像の中に、本例のような検査対象としない部分（ベース４０が露出する部分）がある場合に、その検査対象とならない部分をマスキングするものである。
【００４５】
図１３は、マスキング処理を行った画像の一例である。図１３において黒色で覆った部分はマスキング処理された部分（検査マスク４４）であり、この部分を検査対象から省くように処理を行う。具体的には、検査マスク４４は、分散値を計算しないで、出力を「０」とすることにより、欠陥として扱わない。
【００４６】
そのため、後に欠陥候補ブロックを判定する際に検査マスク４４の部分は欠陥候補ブロックを判定する対象にならない。その結果、マスキング処理をしない場合に比べて、欠陥候補ブロックを判定するための処理時間を短くすることができる。なお、マスキング処理部２１１は、本発明の検査装置に含まれるマスキング処理部の一例である。また、本例のステップＳ２０５は、本発明の検査方法に含まれるマスキングステップの一例である。
【００４７】
マスキング処理（ステップＳ２０５）まで終わった画像について欠陥候補ブロックを判定し（ステップＳ２０６〜ステップＳ２０９）、判定した欠陥候補ブロックに対して、マーキング処理部２１２によりマーキング処理を行う（ステップＳ２１０）。なお、マーキング処理部２１２は、本発明の検査装置に含まれるマーキング処理部の一例である。また、本例のステップＳ２１０は、本発明の検査方法に含まれるマーキングステップの一例である。
【００４８】
マーキング処理部２１２におけるマーキングの手法は、任意である。例えば、ブロックに連番を付けておいてその番号を記録しても良いし、各ブロックの画像における相対座標を付与しても良い。また、分散値の閾値判定処理に際し、縦、横、または斜めの方向のそれぞれの分散値に個別の閾値を持たせても良いし、すべての方向の分散値の和を使用しても良いし、すべての分散値の中の最も大きい値、すなわちピーク値などを使っても良い。
【００４９】
本例では、図１４及び図１５に示すように、マーキングした４つのブロック４３（ブロック４３Ａ〜４３Ｄ）について、連番や座標は使わずに、便宜的にＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄの記号を付している。このように欠陥候補ブロックをマーキングし、マーキングしたブロックのみ、欠陥判定部２０８により欠陥の有無を判定する（ステップＳ２１１〜Ｓ２１２）。
【００５０】
本例のように何らかの欠陥があると判定されたブロックをマーキングすることにより、ウエブの画像中の欠陥判定ブロックの識別が容易になる。そのため、欠陥判定部における最終的な欠陥の検査や記録媒体に対する入出力等において、欠陥候補ブロックに関する情報の管理が容易になる。
【００５１】
なお、欠陥判定部２０８は、本発明の検査装置において欠陥候補ブロックをマーキング処理する場合の欠陥判定部の一例である。また、ステップＳ２１１〜Ｓ２１２までの処理は、本発明の検査方法において欠陥候補ブロックをマーキング処理する場合の欠陥判定ステップの一例である。
【００５２】
なお、欠陥判定部２０８に、図２の検査装置１００のラベリング処理部１０６及び欠陥種別判定部１０７を含めてもよい。すなわち、欠陥判定部２０８で、ラベリング処理を行い、欠陥種別を判定した上で、欠陥の有無を判定してもよい。また、これらに加えてまたはこれらの代わりに、画像を用いた欠陥の検査で行われる公知の手法（例えば、膨張フィルタ、収縮フィルタ、平滑フィルタ、エッジ強調フィルタ、二値化、ラベリング等の手法）を単独、もしくは組み合わせて、欠陥判定部２０８で欠陥の当否を判定してもよい。
【００５３】
本例では、マーキング処理部２１２によりマーキングしたブロック４３Ａ〜４３Ｄについて、上述のように欠陥判定部２０８による詳細な欠陥判定が行われ、得られた判定結果が検査の最終結果となる。なお、ステップＳ２１０でマーキングした欠陥候補ブロック４３（ブロック４３Ａ〜４３Ｄ）の画像データは、適宜を記録媒体２１０に記録することができ、また順次記録媒体２１０から読み出して、欠陥判定部２０８により最終的な欠陥の当否を判定することができる。
【００５４】
また、本例では、ウエブの撮像から欠陥情報の記録まで（ステップＳ２０１〜Ｓ２１３）の一連の処理を行う手順になっているが、本発明はこの処理手順に限定されるものではない。例えば、マーキング処理部２１２でマーキングした欠陥候補ブロック４３（例えばブロック４３Ａ〜４３Ｄ）を記録媒体２１０等に一時的に記録しておき、欠陥判定部１０８による詳細な欠陥の検査を行う際に別途出力してもよい。すなわち、図１０に示す一連の処理手順を、ステップＳ２０１〜Ｓ２１０の処理手順とステップＳ２１１〜Ｓ２１３の処理手順とに分けても良い。
【００５５】
このように、欠陥候補ブロックにマーキングを施した画像データとして管理することにより、詳細な欠陥の検査を行う前に欠陥の候補が含まれる可能性のあるブロックを予備的に選択し、その選択したブロックについてのみ精密な検査を行うことができる。そのため、欠陥対象の画像全体について精密に検査する場合に比べて、全体の処理時間を短縮することができる。したがって、欠陥の種類によって異なる検査アルゴリズムを用いるために本来ならば複雑で時間がかかる場合でも、検査時間を増大させずに、精度の高い検査を行うことができる。
【００５６】
図１６は、本発明の検査装置の他の一例（第３実施例）の機能ブロック図である。また、図１７は、第３実施例による検査方法の処理手順を示すフローチャートである。なお、図１６において、図２と共通する部分については、図２の符号に２００を加えた数の符号を付して説明を省略する。また、図１７において、図３と共通する部分については、特に説明がない限り、図３の符号に２００を加えた数の符号を付して説明を省略する。
【００５７】
検査装置３００は、図１に示す検査装置１００に対して、さらにマスキング処理部３１１、マーキング処理部３１２、サブブロック分割部３１３、サブブロック平均・分散値算出部３１４を備える。なお、検査装置３００のマスキング処理部３１１、マーキング処理部３１２は、検査装置２００のマスキング処理部２１１、マーキング処理部２１２と同様の機能は有する。また、図１６の検査装置３００には、図２の検査装置１００に設けられたラベリング処理部１０６及び欠陥種別判定部１０７は設けられていないが、これらは任意に設けることができる。
【００５８】
本例では、マーキング処理部３１２（ステップＳ３１０）によりマーキングされたブロック４３Ａ〜４３Ｄがさらに複数のブロック５３（サブブロック５３Ａ〜５３Ｄ）に分割される（ステップＳ３１１）。各欠陥候補ブロック４３について分割されたサブブロック５３Ａ〜５３Ｄは、サブブロック平均・分散値算出部３１４により縦方向、横方向、斜め方向の分散値の総和が算出される（ステップＳ３１２）。
【００５９】
分散値が算出されたサブブロック５３Ａ〜５３Ｄは、欠陥判定部３０８により欠陥の有無が判定される（ステップＳ３１３、ステップＳ３１４）。具体的には、ステップＳ３１２で分散値が算出された各サブブロックについて、縦方向、横方向、斜め方向の分散値の総和と地合（第２の閾値）とを比較して、分散値の総和が地合（第２の閾値）を超える場合に、その第２の閾値を超えたブロックを欠陥の候補が含まれるブロック（以下、欠陥候補ブロックという）と判定する（ステップＳ１０７、ステップＳ１０８）。
【００６０】
例えば、上記のように、分散値の評価量（１７．１４）が地合（第２の閾値）よりも高いサブブロックに欠陥が含まれると判定される（ステップＳ３１３、ステップＳ３１４）。また、第３実施例で用いられる第２の閾値は、第１実施例で用いられる第１の閾値よりも高くすることができる。これにより、サブブロックに対して精密な欠陥の検査を行うことができる。
【００６１】
本例では、欠陥判定部３０８に、図２の検査装置１００に設けられたラベリング処理部１０６及び欠陥種別判定部１０７と同じ機能を有するラベリング処理部及び欠陥種別判定部が設けられている。すなわち、欠陥判定部３０８では、図１８に示すように、欠陥候補ブロックを分割したサブブロックについて、第１実施例と同様にラベリング処理が行われ、欠陥の種別が特定されることにより欠陥が判定される。なお、欠陥判定部３０８は、本発明の検査装置において欠陥候補ブロックをサブブロックに分割する場合の欠陥判定部の一例である。また、ステップＳ２１１〜Ｓ２１２までの処理は、本発明の検査方法において欠陥候補ブロックをサブブロックに分割する場合の欠陥判定ステップの一例である。
【００６２】
本例では、全画像に対して分割されたブロックのサイズは４０×４０画素とした。そして、欠陥候補ブロックを分割したサブブロックのサイズは、図１８に示すように１０×１０画素とした。上述のように、サブブロックに分割する前のブロックのサイズ（４０×４０画素）は、欠陥の大きさを考慮して設定されている。また、サブブロックのサイズ（１０×１０画素）は、図１８に示すように、微細な欠陥を「縦スジ」、「横スジ」、「斜めスジ」、「ムラ」等の欠陥の種類まで判定できる大きさに設定されている。
【００６３】
本例では、マーキング処理部３１２によりマーキングされた欠陥候補ブロック４３（ブロック４３Ａ〜４３Ｄ）をさらに分割したサブブロック５３（サブブロック５３Ａ〜５３Ｄ）について、分散値の算出を含む詳細な欠陥判定が行われ、得られた判定結果が欠陥検査の最終結果となる。
【００６４】
なお、本例では、ウエブの撮像から欠陥情報の記録まで（ステップＳ３０１〜Ｓ３１５）の一連の処理を行う手順になっているが、本発明はこの処理手順に限定されるものではない。例えば、マーキング処理部３１２でマーキングした欠陥候補ブロック４３（例えばブロック４３Ａ〜４３Ｄ）を記録媒体３１０等に一時的に記録しておき、サブブロック分割部３１３、サブブロック平均・分散値算出部３１４、欠陥判定部３０８による詳細な欠陥の検査を行う際に別途出力してもよい。すなわち、図１７に示す一連の処理手順を、ステップＳ３０１〜Ｓ３１０の処理手順とステップＳ３１１〜Ｓ３１５の処理手順とに分けても良い。
【００６５】
このように、マーキングされた欠陥候補ブロックを予備的に選択し、その後、マーキングされたブロックについてさらにサブブロックに分割して分散値を算出した精密な検査を行うことにより、画像すべてを精密に検査する場合に比べて、全体の処理時間の増大を防ぐことができる。したがって、微細な欠陥を欠陥の種類まで特定しなければならない厳密な検査を行う場合でも、検査時間を増大させずに、極めて精度の高い検査を行うことができる。
【００６６】
また、本発明の検査方法の一例（図３、図１０、図１７に示す検査方法の処理フロー及び対応する各ステップ）は、検査用パソコン６にプログラムを読み取らせることにより実行することができる。このようなプログラムは、任意のプログラム提供手段（記録媒体、伝送手段など）により適宜提供することができる。このプログラムは、本発明の検査プログラムの一例である。
【００６７】
以上、本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された発明の範囲内において、種々の変形、変更が可能である。したがって、本例で示した、ブロックのサイズ、サブブロックのサイズ、分散値の判定のための閾値など検査に関わるパラメータ類は、適宜変更することができる。例えば、それらの設定値は固定ではなく変数として扱い、検査装置のユーザーインターフェース経由で変更可能な構成にしても良い。
【符号の説明】
【００６８】
１  検査システム
２  ウエブ
６  検査用パソコン
３１、４１  ウエブの画像データ
３２、４２  複数のブロック
３３、４３、４３Ａ〜４３Ｄ  欠陥候補ブロック
４４  検査マスク
５３、５３Ａ〜５３Ｄ  サブブロック
１００、２００、３００  検査装置
１０３、２０３、３０３  ブロック分割部
１０５、２０５、３０５  欠陥候補判定部
１０８、２０８、３０８  欠陥判定部
２１１、３１１  マスキング処理部
２１２、３１２  マーキング処理部
３１３  サブブロック分割部
【先行技術文献】
【特許文献】
【００６９】
【特許文献１】特開２０１５−４１１６４号公報
【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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