(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の孔が設けられた検査対象を透過した光を撮像した画像において隣接する周囲の画素より濃度が大きい画素をピーク点として検出し、
前記画像においてピーク点毎に前記ピーク点を中心とした周辺部の画素の濃度に基づいて濃度データを算出し、
前記ピーク点での濃度データに基づいて欠陥候補の抽出を行う第１判定処理工程と、
前記第１判定処理工程で欠陥候補が抽出された場合に、前記ピーク点および前記周辺部に対応する前記画像の領域における光の透過部分を抽出し、前記光の透過部分が２以上あるものを異物の付着と判定し、前記光の透過部分が１つであるものを欠陥と判定する第２判定処理工程と
を有することを特徴とする欠陥検出方法。
【請求項２】
撮像した前記画像のデータと、前記ピーク点のデータ及び前記濃度データとを、異なる記憶素子に保存することを特徴とする請求項１記載の欠陥検出方法。
【請求項３】
前記第１判定処理工程で、隣り合うピーク点との濃度差が１０以上のピーク点を欠陥候補として抽出することを特徴とする請求項１または請求項２のいずれかに記載の欠陥検出方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は欠陥検出方法に関し、特に、たとえばＣＲＴパネル等に用いられるシャドウマスクのように、１つの検査体の中に極めて多数の検査対象部分が一定の規則で並んでおり、このため処理時間の短縮を目的として欠陥検出のための濃淡画像の濃度データを圧縮処理することが必要で、かつその際に失われる特徴が欠陥判定に有効な場合の、欠陥検出方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
欠陥検出方法として、検査対象を撮像したうえで、得られた画像を処理する手法が一般に知られている。しかしながら、一つの検査体において検査対象が極めて多い場合は、撮像して得られる濃淡画像すなわち原画像をそのまま用いたのでは、データ量が極めて多く、処理時間が非常に長くなってしまう。そこで従来は、判定に極めて大きな影響を及ぼす重要な部分にのみ注目して、データの圧縮を行っている。
【０００３】
たとえばシャドウマスクでは極めて多数の孔が並んでいるが、それぞれの孔が検査対象となる。この場合は孔の面積が良否の判定の基準となるが、画像処理に際しては、各孔を通過してくる光量に注目して判定を行うことで、処理時間の短縮を図っている。
【０００４】
つまり、１）検査対象である孔の部分を画像上において他の部分から分離して、２）その孔の部分のみの画像データを抽出し、３）孔の位置をその画像データの最も明るい部分（以後「ピーク点」と呼ぶ）を示す画素の位置であるとして、４）そのピーク点と周辺との濃度データの演算によって得られた結果をその部分の代表濃度データとし、５）代表濃度データが基準を超えるものを欠陥として検出している。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
ＣＲＴパネル等に用いられるシャドウマスクの欠陥を画像処理によって検出する場合においては、孔の面積がその周辺の孔と比較して大きいまたは小さい場合に欠陥であるとしている。図９において、（ａ）の１１は正常孔すなわち良品部を示す。これに対し、（ｂ）の１２は、良品部１１に比べて孔の面積が小さな孔小すなわち欠陥部を示す。
【０００６】
欠陥としての孔の面積が小さいものを例として取り上げると、（ｂ）の孔小１２と呼ばれる本当に孔の面積が小さい場合と、（ｃ）の異物１３と呼ばれる単にゴミ１４が孔の上にのっている場合とがある。前者の場合は欠陥として取り扱わなければならないが、後者の場合はその後に焼成工程があるために問題とならず、良品として取り扱われるべきものである。
【０００７】
しかし、光量のみに注目した圧縮データではこのような孔の形状に関する特徴が失われているため、この孔の形状を判定に反映させることができない。
この場合は、圧縮データを用いるために上記のような課題が生じるのであって、圧縮を行わない原画像のデータで良否の判定を行えば、このような問題点は生じない。しかし、処理時間を考慮すれば、すべての判定を原画像のデータで行うことは現実的でない。
【０００８】
そこで本発明は、このような問題点を解決して、短時間の処理だけで欠陥か否かの判定を精度よく行えるようにすることを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
この目的を達成するため本発明は、検査対象を光が透過した撮像画像により、周囲の濃度より一定以上の濃度差がある画素を欠陥候補として抽出し、欠陥候補のみに対して光が透過する部分を抽出することにより、その透過部分の個数で異物の付着であるか欠陥であるかを判定するものである。
【００１０】
このようにすると、短い処理時間で詳細な判定を行うことが可能となる。
【００１１】
【発明の実施の形態】
請求項１記載の本発明は、複数の孔が設けられた検査対象を透過した光を撮像した画像において隣接する周囲の画素より濃度が大きい画素をピーク点として検出し、前記画像においてピーク点毎に前記ピーク点を中心とした周辺部の画素の濃度に基づいて濃度データを算出し、前記ピーク点での濃度データに基づいて欠陥候補の抽出を行う第１判定処理工程と、前記第１判定処理工程で欠陥候補が抽出された場合に、前記ピーク点および前記周辺部に対応する前記画像の領域における光の透過部分を抽出し、前記光の透過部分が２以上あるものを異物の付着と判定し、前記光の透過部分が１つであるものを欠陥と判定する第２判定処理工程とを有することを特徴とする。
【００１３】
請求項２記載の本発明は、撮像した前記画像のデータと、前記ピーク点のデータ及び前記濃度データとを、異なる記憶素子に保存することを特徴とする。
【００１５】
請求項３記載の本発明は、前記第１判定処理工程で、隣り合うピーク点との濃度差が１０以上のピーク点を欠陥候補として抽出することを特徴とする。
【００１８】
このようにすると、孔自体の面積に異常があるのか、または異物が付着していることによって孔がふさがれているのかの見極めが容易に可能となる。
【００２１】
次に、本発明の実施の形態を、シャドウマスク検査を例にとって説明する。図１は、本発明の欠陥検出方法にもとづく処理についてのフローチャートを示す。この図１において、ステップＳ１の被検査体の撮像工程では、シャドウマスクを撮像して、その被検画像の各画素の濃淡の程度を表わす濃度データを作成する。詳細には、図２に示すようにシャドウマスクからなる検査体３１の裏面から光源３２の光を照射し、この検査体３１に送りを与えながら１次元ＣＣＤラインセンサ（撮像素子）３３を走査することによって、シャドウマスクの面の全体についての２次元の濃淡信号を得る。この濃淡信号は、デジタル信号としてコンピュータ３４に送信される。そのデータは、ＣＣＤラインセンサ３３の各画素の行と列に対応した形で、コンピュータ３４内の記憶素子３５に、たとえば８ｂｉｔの濃度データとして保存される。
【００２２】
図１のステップＳ２の圧縮データ作成工程においては、ステップＳ１で得られた濃淡画像から、ピーク点の座標と、代表濃度データからなる圧縮データとを作成する。詳細には、まず図２の撮像素子としてのＣＣＤラインセンサ３３から送られてくる図３のようなデータをＸ方向に走査し、この図３における右端まで走査したら、Ｙ方向に１つ進んで左端まで戻って、同様の操作を繰り返す。図３において、表示された数値は濃度データを示す。
【００２３】
その過程において、一つの画素ａに対して行方向および列方向に隣り合う他の四つの画素ｂ〜ｅの濃度が小さい場合に、このａをピーク点として検出する。次に孔の面積を判定するため、孔を通過する光量を８ｂｉｔの代表濃度データに置きかえる。この場合にａを中心としてたとえば１１×１１画素の濃度総和をとり、８ｂｉｔのデータとなるような適当な数値で除算する。こうして得られたピーク点の座標と代表濃度データとを、図２に示すコンピュータ３４の記憶素子３６に保存する。
【００２４】
コンピュータ３４において、別の記憶素子３７には、下記の処理を行うプログラムを保存しておく。すなわち、図１のステップＳ３の欠陥候補抽出工程において、ステップＳ２で得られた圧縮データすなわち記憶素子３６内のデータを用いて、孔のうち欠陥と思われるものを抽出する。そのときには、まずピーク点の座標を用いて孔についてのデータを並べ直し、図４（ａ）に示す実際の孔の並びと、図４（ｂ）に示すそれらの孔の代表濃度データの並びとが同じになるようにする。そしてすべての孔についてその代表濃度データを近辺の孔の代表濃度データと比較し、その光量があるしきい値以上または以下であるときに欠陥候補とする。比較方法として、たとえば注目孔の代表濃度データとその両隣の孔の代表濃度データの平均値とに１０以上の差がある場合に欠陥とすることができる。その場合には、図４（ｂ）において太枠で示された場所５３、５４に対応する図４（ａ）の孔５１、５２が欠陥候補となる。
【００２５】
図１のステップＳ４の欠陥候補再判定工程においては、ステップＳ３で抽出された欠陥候補に対して、圧縮データで失われた特徴を判定に用いるために、ステップＳ１で得られた原画像すなわち記憶素子３５内のデータについての再判定を行う。つまり、上述の代表濃度データのみを用いて欠陥の検出をした場合は、図５に示すように（ａ）の正常孔６１の代表濃度データは２００になるのに対し、（ｂ）の孔小６２の場合と（ｃ）の異物６３の場合とは、いずれも代表濃度データが１２０と同じ値となってしまい、これらを区別して判定をすることは不可能であるため、再判定を行うのである。
【００２６】
図６は、この再判定についての詳細なフローチャートを示す。ステップＳ６において、欠陥候補となった孔の原画像データを記憶素子３５から切り出し、特徴を顕著にするために各画素間の補間により疑似拡大処理を行って、そのデータを図２の記憶素子３８に保存する。次に、ステップＳ７のラベリング処理において、拡大した画像データをあるしきい値を境にして２値化し、光が透過している部分（クラスタ）を抽出する。
【００２７】
そしてステップＳ８において、１つの孔に対してクラスタが２つ以上ある場合には異物と判断し、そうでない場合すなわちクラスタが１つである場合にはステップＳ９へと進む。
【００２８】
ステップＳ９においては、孔の円形度を計算する。円形度とは、図７に示すように、ピーク点と孔の外周部におけるある点との距離と、ピーク点と孔の外周部におけるその隣の点との距離の差の絶対値の総和をとったものである。この円形度の値が小さいほど真円に近づき、反対に大きいほど真円からの形のくずれが大きくなる。そして、ステップＳ１０において、円形度があるしきい値より大きければ異物として判定し、小さければ孔小として判定する。
【００２９】
このとき、ステップＳ６において拡大処理しておくことにより、図８に示すように拡大前の孔小９１と異物９２との円形度の差よりも拡大後の孔小９３と異物９４との円形度の差の方が大きくなり、より正確に判定を行うことが可能となる。
【００３０】
このように孔小か異物かの判定を行うことで、図１に示すステップＳ５の欠陥／良品判定が行われる。
【００３１】
【発明の効果】
以上のように本発明によると、まず圧縮データを用いて粗欠陥判定処理を行うことで欠陥候補を抽出し、それらの欠陥候補に対してのみ、原画像に戻って、再判定としての欠陥判定処理を行うため、原画像データを用いてすべての孔の大きさ、形状を見るよりはるかに計算量が少なく、また圧縮データだけを用いて判定を行うのとほぼ同じだけの時間でより詳細な判定が行えることになって、短い処理時間で詳細な判定を行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態の欠陥検出方法の処理のフロー図である。
【図２】本発明の実施の形態の欠陥検出装置の概略構成を示す図である。
【図３】本発明の実施の形態における画像データの圧縮処理を説明する図である。
【図４】本発明の実施の形態における粗欠陥判定処理を説明する図である。
【図５】本発明にもとづく精欠陥判定処理の必要性を説明する図である。
【図６】本発明の実施の形態における精欠陥判定処理のフロー図である。
【図７】本発明にもとづく円形度を説明する図である。
【図８】本発明にもとづく疑似拡大処理の必要性を説明する図である。
【図９】本発明にもとづく欠陥検出方法の検出対象である孔の模式図である。
【符号の説明】
３１    検査対象
３２    光源
３３    ＣＣＤラインセンサ（撮像素子）
３４    コンピュータ
３５〜３８    記憶素子
【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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