(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査対象を撮像して得られた検査対象画像データからノイズ領域を抽出してノイズ領域抽出画像データを作成するノイズ領域抽出過程と、
前記ノイズ領域抽出画像データから、１画素単位のみで発生している電気的ノイズを除外して、２画素以上のノイズ領域からなる残存ノイズ領域画像データを作成する電気的ノイズ除外過程と、
電気的ノイズを除外した前記残存ノイズ領域画像データにおける残存ノイズ領域に対応する前記検査対象画像データを、該残存ノイズ領域の周囲の画素の代表値によって置き換え、残存ノイズ領域除去画像データを作成する残存ノイズ領域除去過程と、
前記残存ノイズ領域除去画像データから、除外されていた前記電気的ノイズを除去する電気的ノイズ除去過程と、
電気的ノイズが除去された前記残存ノイズ領域除去画像データに基づいて検査対象の不良を抽出するパターン不良抽出過程と、を有すると共に、
前記電気的ノイズ除外過程が、前記ノイズ領域抽出画像データに抽出されている各ノイズ領域の面積を測定するノイズ領域面積測定過程と、
測定された面積が１画素分であることから電気的ノイズを判定する電気的ノイズ判定過程と、を含むことを特徴とする周期性パターンのムラ検査方法。
【請求項２】
請求項１において、
前記ノイズ領域が、検査対象に付着した微細異物等に起因することを特徴とする周期性パターンのムラ検査方法。
【請求項３】
請求項１において、
前記ノイズ領域抽出過程が、
前記検査対象画像データに対して平滑化処理を行って平滑化画像データを作成する平滑化処理過程と、
前記平滑化画像データの各画素の画素値から前記検査対象画像データの対応する画素の画素値を減算する処理を行って減算画像データを作成する画像減算過程と、
前記減算画像データを２値化する処理を行って２値化画像データを作成する２値化過程と、を含むことを特徴とする周期性パターンのムラ検査方法。
【請求項４】
請求項１において、
前記ノイズ領域抽出画像データが２値化画像データであり、
判定された電気的ノイズを除外して作成された電気的ノイズ除外画像データに対して膨張処理を行い、２値化された前記残存ノイズ領域画像データを作成する膨張処理過程を含むことを特徴とする周期性パターンのムラ検査方法。
【請求項５】
請求項１において、
前記残存ノイズ領域除去過程が、
前記残存ノイズ領域画像データにおける２画素以上のノイズ領域に対応する孤立領域に対して、それを特定する番号を付与するラベル付け処理を行って各孤立領域が番号付けされたラベル付け画像を作成するラベル付け過程と、
前記ラベル付け画像データのＮ番目の孤立領域であるラベルＮ領域だけを残す処理を行ってラベルＮ画像データを作成するラベルＮ抽出過程と、
前記ラベルＮ画像データに対して膨張処理を行ってラベルＮ膨張画像データを作成する第２膨張処理過程と、
前記ラベルＮ膨張画像データの各画素の画素値から前記ラベルＮ画像データの対応する画素の画素値を減算する処理を行ってラベルＮ減算画像データを作成する第２画像減算過程と、
前記検査対象画像データから前記ラベルＮ減算画像データに対応する画素の画素値を抽出し、その画素値から代表値を演算する処理を行う代表値演算過程と、
前記検査対象画像データから前記ラベルＮ画像データに対応する画素の画素値を前記代表値に置換する処理を行ってラベルＮ領域除去画像データを作成する画素値置換過程と、
全てのラベルＮ領域に対して上記過程を繰り返し、前記検査対象画像データから全てのラベルＮ領域を除去する処理を行って前記残存ノイズ領域除去画像データを作成する繰返し制御過程と、を含むことを特徴とする周期性パターンのムラ検査方法。
【請求項６】
請求項１において、前記代表値が、平均値、中央値、最頻値のいずれかであることを特徴とする周期性パターンのムラ検査方法。
【請求項７】
検査対象を撮像して得られた検査対象画像データからノイズ領域を抽出してノイズ領域抽出画像データを作成するノイズ領域抽出手段と、
前記ノイズ領域抽出画像データから、１画素単位のみで発生している電気的ノイズを除外して、２画素以上のノイズ領域からなる残存ノイズ領域画像データを作成する電気的ノイズ除外手段と、
電気的ノイズを除外した前記残存ノイズ領域画像データにおける残存ノイズ領域に対応する前記検査対象画像データを、該残存ノイズ領域の周囲の画素の代表値によって置き換え、残存ノイズ領域除去画像データを作成する残存ノイズ領域除去手段と、
前記残存ノイズ領域除去画像データから、除外されていた前記電気的ノイズを除去する電気的ノイズ除去手段と、
電気的ノイズが除去された前記残存ノイズ領域除去画像データに基づいて検査対象の不良を抽出するパターン不良抽出手段と、を備えていると共に、
前記電気的ノイズ除外手段が、前記ノイズ領域抽出画像データに抽出されている各ノイズ領域の面積を測定するノイズ領域面積測定手段と、
測定された面積が１画素分であることから電気的ノイズを判定する電気的ノイズ判定手段と、を含むことを特徴とする周期性パターンのムラ検査装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、周期性パターンのムラ検査方法及び装置、特に、周期的なパターンを有する対象を撮像して得られる画像データに基づいて、周期性パターンの乱れ（ムラ）を検査する際に適用して好適な周期性パターンのムラ検査方法及び装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
周期的なパターンを有する対象としては、例えば、カラーＣＲＴディスプレイのシャドウマスク、カラー撮像管の色分解フィルタ、液晶表示装置のカラーフィルタ、電子管のメッシュ状電極、ＶＤＴフィルタ、フォトマスク、フレネルレンズ、レンチキュラーレンズ、等の精密工業製品やその他多くのものがある。
【０００３】
これらの対象を検査する技術としては、例えば、特開平６−２５８２４９号公報に開示されている、検査対象を撮像して得た画像データに対して所定方向の２次微分フィルタ処理を行い、その方向のスジ不良を検出する方法や、特開平６−２６５４７６号公報に開示されている、検査対象の透過率のムラを画像処理により強調し、見易く表示して人間の目視検査を補助する装置が知られている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
これらの検査技術はそれなりに検査性能を有するものであるが、例えば、後に洗浄等により除かれることになっている微細異物等が付着している対象を検査する必要がある場合、それを不良として検出しないように、該微細異物に対する検出感度を下げ、一方、検査対象に対しては検出感度を高めることが必要となる。ところが、従来の検査技術では微細異物に対する検出感度を下げるために、例えば画像データを平滑化する処理が一般に行われている。このような平滑化処理が行われた画像データに基づいて検査を行う場合には、その処理により画質が劣化するため検査性能が著しく低下してしまうという問題がある。
【０００５】
そこで、本出願人は、いずれは取り除かれる微細な付着異物等のように、不良ではないのに不良として検出することから、不良検出時にノイズとなるものが存在する検査対象であっても、高い検査性能を得ることができるパターン検査技術を、特願平１０−１９７８１５号に既に提案している。
【０００６】
即ち、基本的には、検査対象を撮像して得る検査対象画像データからノイズ領域を抽出してノイズ領域抽出画像データを生成し、前記ノイズ領域抽出画像データが示す前記検査対象画像データのノイズ領域を、そのノイズ領域の周囲の画素の代表値によって置き換え、ノイズ領域除去画像データを得ると共に、前記ノイズ領域除去画像データに基づいて検査対象の不良を抽出することにより、不良検出時にノイズの原因となる微細異物が存在する検査対象であっても、高精度で周期性パターンのムラを検査できるようにしている。
【０００７】
以下、この技術をパターン検査装置の具体例を挙げて詳細に説明する。図１は、このパターン検査装置の概略構成を示し、符号１は撮像装置、２はパターン検査装置の本体、３は表示装置、４は検査対象、５は検査ステージ、６は光拡散板、７は照明光源、８は安定化電源である。撮像装置１は２次元の領域を撮像して撮像信号を出力する装置であれば特に限定はなく、例えば、ＣＣＤ等の２次元の固体撮像センサを使用するＣＣＤカメラを利用することができる。
【０００８】
パターン検査装置の本体２は、以下に詳述する画像処理等の処理を始めとする検査に必要とする各処理を実行する。この本体２は、パーソナルコンピュータ等のデータ処理装置のハードウェアとソフトウェアによって構成され、汎用又は専用のデータ処理装置だけで構成することも可能である。又、汎用のデータ処理装置と画像処理を高速で行うために専用の画像処理装置を組み合わせることができる。又、撮像装置１が出力する撮像信号を入力してディジタルデータに変換し、画像データとして記憶装置に記憶するためのインターフェースを有する。又、図１には示していないが、入出力装置として、キーボード、マウス、プリンタ等の周知の周辺装置を有する。又、製造装置における生産品目に合わせて、検査条件を設定するためのデータを、ＬＡＮ（local area network）に接続された生産管理システムから入力したり、検査状況のデータを生産管理システムに出力するようにしてもよい。
【０００９】
表示装置３はＣＲＴや液晶等のディスプレイ装置を使用することができる。この表示装置３には、検査対象の撮像画面、不良を抽出する処理過程の画像、抽出した不良の位置、サイズ、種類を示す画面が表示される。又、パターン検査装置を操作するためのメニュー表示、パターン検査装置による処理状況を示す表示が行われる。
【００１０】
検査対象４はウェブ又はシートの形態を有し、検査が行われる際には、図１に示すように、ステージ５の面に載せられている。ステージ５は検査対象４を保持し、検査対象４の中央部分の検査領域においては、光を通過させる透明なガラス、プラスチック等の板材で構成するか、又は空間とすることにより光の通過を妨げないようにする。撮像装置１は検査対象４を通過する光によって撮像を行う。
【００１１】
光拡散板６は、照明光源７の光を拡散して検査領域全体に特性の均一な背面照明を形成する。光拡散板６は表面をマット加工したガラス、プラスチック等の透明材料、白色顔料等の光拡散物質を含むプラスチック等の材料、等を使用することができる。照明光源７は蛍光灯、白熱灯、ハロゲンランプ、等を用いることができ、特に限定はない。但し、照明光源７は撮像装置１によって撮像が行われる間に明るさ（輝度）の変化が、検査のための撮像において許容できる所定の範囲に収まっていることが必要である。安定化電源８はそのためのものであり、照明光源７の明るさを安定に保つ。安定化電源８としては通常は直流電源が用いられているが、場合によっては、例えば残光時間の長い蛍光灯との組合せで、高周波交流電源が用いられる。
【００１２】
次に、上記の構成からなる前記パターン検査装置の動作について説明する。このパターン検査装置において実行される基本的な処理過程を図２のフローチャートに示す。図２に示すように、ステップ１のノイズ領域抽出処理、ステップ２のノイズ領域除去処理、ステップ３のパターン不良抽出処理の３つのステップから構成される。この図２に示す処理過程の前に、図１に示したパターン検査装置において、透過照明の明るさのムラ（分布）を補正する目的で、検査対象４を検査ステージ５にセットしない状態で撮像装置１によって撮像が行われ、補正用の画像データが本体２に記憶される（詳細は後述する）。又、検査対象４を検査ステージ５にセットした状態で撮像装置１によって撮像が行われ、検査用の画像データ（検査対象画像データ）が本体２に記憶される。図２に示す処理過程は、その状態から開始される。
【００１３】
ステップ１のノイズ領域抽出処理においては、検査対象を撮像して得る検査対象画像データからノイズ領域を抽出してノイズ領域抽出画像データを生成する処理が行われる。ステップ２のノイズ領域除去処理においては、ノイズ領域抽出画像データが示す検査対象画像データのノイズ領域を、そのノイズ領域の周囲の画素の代表値によって置き換えることにより、ノイズ領域除去画像データを作成する処理が行われる。ステップ３のパターン不良抽出処理においては、ノイズ領域除去画像データに基づいて検査対象の不良を抽出する処理が行われる。
【００１４】
前記パターン検査装置において実行される前記図２に示した処理過程における画像データのイメージを図３の模式図に示す。図３（Ａ）は検査対象４を撮像して得た画像データを示し、この画像データには黒いシミの部分とゴミの付着部分とが含まれている。黒いシミの部分は不良として抽出すべき部分、ゴミの付着部分は不良として抽出されないようにする部分である。この検査対象は前記パターン検査装置が検査対象とする物品の一つであるシャドウマスクである。図３（Ｂ）はゴミの付着部分を拡大して示した図で、シャドウマスクの貫通孔とそれを塞いでいるゴミの状態を示したものである。
【００１５】
画像データは行列配置した画素の値の集合体である。画素の値、即ち画素値はその位置の画像の明るさ（透過率、輝度、濃度、等）に関係する値である。
図３（Ｃ）は図３（Ａ）の一点鎖線で示したラインＬ上の１行分の画素値をグラフ（輝度等のプロファイル）として示した図である。上記ラインＬ上には黒いシミの部分とゴミの付着部分とが含まれている。この図３（Ｃ）に示すように、黒いシミの部分における画素値はその周辺の画素値よりも若干小さな値となっているのに対し、ゴミの付着部分における画素値はその周辺の画素値よりも極めて小さくなっている。
【００１６】
ステップ１のノイズ領域抽出処理においては、黒いシミの部分とゴミの付着部分との画素値の特徴的な相違に基づいて、ゴミの付着部分の画素を抽出する（詳細は後述する）。図３（Ｄ）は、抽出されたゴミの付着部分の、同図（Ｃ）に対応する画素値をグラフとして示した図である。次のステップ２のノイズ領域除去においては、図３（Ｃ）における図３（Ｄ）の部分を、図３（Ｃ）における図３（Ｄ）の周辺の部分の画素値（代表値）によって置換する処理が行われる。その結果として、図３（Ｃ）におけるゴミの付着部分が除去されたグラフに相当する図３（Ｅ）に示す図が得られる。
【００１７】
説明の便宜上、図３においては１行分の画素について処理の過程を示したが、実際の処理は２次元に行列配置する画素を対象に処理が行われる。但し、便宜上、以下では２次元的に表示した平面画像以外の画像データは、上記のようなラインＬ上の輝度に相当するプロファイルデータを用いて説明する。
【００１８】
次に前記パターン検査装置における処理過程を詳細に説明する。図２のステップ１に示したノイズ領域を抽出する処理過程の好適な例を、図４のフローチャートに示す。又、この図４に示すノイズ領域を抽出する処理過程の前記図３に相当する模式図を図５に示す。図５（Ａ）は検査対象４を撮像して得た検査対象画像データを示す図である。この画像データでは黒いシミの部分と、白いシミの部分と、ゴミの付着部分２箇所とが含まれている。黒いシミの部分と白いシミの部分は不良として抽出すべき部分、ゴミの付着部分２箇所は不良として抽出されないようにする部分である。この検査対象は、前記図３の場合と同様にシャドウマスクである。
【００１９】
図５（Ｂ）は図５（Ａ）のラインＬ上のグラフ（プロファイル）であり、このラインＬ上には黒いシミの部分と、白いシミの部分と、ゴミの付着部分２箇所とが含まれている。図５（Ｂ）のグラフに示すように、黒いシミの部分における画素値はその周辺の画素値よりも若干小さな値となっている。逆に、白いシミの部分における画素値はその周辺の画素値よりも若干大きな値となっている。又、２箇所のゴミの付着部分における画素値はその周辺の画素値よりも極めて小さくなっている。
【００２０】
まず、図４のステップ１１の平滑化処理において、検査対象を撮像して得た図５（Ａ）、（Ｂ）の検査対象画像データに対して平滑化する処理を行い、平滑化画像データを作成する。平滑化処理は空間フィルタによって画像データの空間周波数の高い成分を弱める処理である。例えば、注目画素の画素値Ｐ（ｉ，ｊ）と、その８近傍の画素の画素値Ｐ（ｉ＋１，ｊ）、Ｐ（ｉ＋１，ｊ＋１）、Ｐ（ｉ，ｊ＋１）、Ｐ（ｉ−１，ｊ＋１）、Ｐ（ｉ−１，ｊ）、Ｐ（ｉ，ｊ−１）、Ｐ（ｉ−１，ｊ−１）、Ｐ（ｉ＋１，ｊ−１）について、注目画素の新たな画素値Ｐ１（ｉ，ｊ）を下記の（１）式によって演算する方法（平均値フィルタ）、下記の（２）式によって演算する方法（メディアンフィルタ）、下記の（３）式によって演算する方法（最頻値フィルタ）、等が知られている。
【００２１】
Ｐ１（ｉ，ｊ）＝（Ｐ（ｉ，ｊ）＋Ｐ（ｉ＋１，ｊ）＋Ｐ（ｉ＋１，ｊ＋１）＋Ｐ（ｉ，ｊ＋１）＋Ｐ（ｉ−１，ｊ＋１）＋Ｐ（ｉ−１，ｊ）＋Ｐ（ｉ，ｊ−１）＋Ｐ（ｉ−１，ｊ−１）＋Ｐ（ｉ＋１，ｊ−１））／９        …（１）Ｐ１（ｉ，ｊ）＝中央値（Ｐ（ｉ，ｊ），Ｐ（ｉ＋１，ｊ），Ｐ（ｉ＋１，ｊ＋１），Ｐ（ｉ，ｊ＋１），Ｐ（ｉ−１，ｊ＋１），Ｐ（ｉ−１，ｊ），Ｐ（ｉ，ｊ−１），Ｐ（ｉ−１，ｊ−１），Ｐ（ｉ＋１，ｊ−１））      …（２）
【００２２】
但し、中央値（）は、（）内の数値集団の中で大きさが中央に来る値（median）のことである。
【００２３】
Ｐ１（ｉ，ｊ）＝最頻値（Ｐ（ｉ，ｊ），Ｐ（ｉ＋１，ｊ），Ｐ（ｉ＋１，ｊ＋１），Ｐ（ｉ，ｊ＋１），Ｐ（ｉ−１，ｊ＋１），Ｐ（ｉ−１，ｊ），Ｐ（ｉ，ｊ−１），Ｐ（ｉ−１，ｊ−１），Ｐ（ｉ＋１，ｊ−１））      …（３）
【００２４】
但し、最頻値（）は、（）内の数値集団の頻度分布において、度数が最も多い区間の代表的な値（普通はその区間の中央値）のことである。
【００２５】
前記（１）〜（３）式の演算を全ての画素を注目画素として行い（ｉ＝１，２，・・・，ｎ、ｊ＝１，２，・・・，ｍ）、新たな画素値の画像データ（平滑化画像データ）を得る。この空間フィルタによる処理は必要ならば繰り返し行うことができる。このステップ１１の処理により、図５（Ｂ）の検査対象画像データから図５（Ｃ）の平滑化画像データを作成することができる。
【００２６】
次に、図４のステップ１２の画像減算処理において、平滑化画像データの各画素の画素値から検査対象画像データの対応する画素の画素値を減算する処理を、次の（４）式を用いて行い、減算画像データを作成する。この処理により、図５（Ｂ）の検査対象画像データと図５（Ｃ）の平滑化画像データから、図５（Ｄ）の減算画像データを作成することができる。
【００２７】
Ｐ２（ｉ，ｊ）＝Ｐ１（ｉ，ｊ）−Ｐ（ｉ，ｊ）      …（４）
但し、Ｐ（ｉ，ｊ）：検査対象画像データの配列（ｉ，ｊ）の画素値
Ｐ１（ｉ，ｊ）：平滑化画像データの配列（ｉ，ｊ）の画素値
Ｐ２（ｉ，ｊ）：減算画像データの配列（ｉ，ｊ）の画素値
ｉ：１，２，・・・，ｎ
ｊ：１，２，・・・，ｍ
【００２８】
次に、図４のステップ１３の２値化処理において、減算画像データを２値化する処理を行い、２値化画像データを作成する。２値化処理において設定する閾値は、例えば、多変量解析の判別分析法を適用する等により閾値を設定する、周知の方法を使用することができる。この処理により、図５（Ｄ）の減算画像データ（多値データ）を、破線で示す閾値を使って２値化処理することにより、図５（Ｅ）の減算画像データ（２値データ）を作成することができる。
【００２９】
図５（Ａ）と図５（Ｅ）とを比較すると明らかなように、図５（Ａ）のゴミによるノイズ領域に対応する部分が画素値“１”に、その他の部分が画素値“０”になっている。
【００３０】
次に、図４のステップ１４の膨張処理において、２値化画像データに対して画素値“１”で表わされる画像の部分を膨張する処理を行い、ノイズリ領域抽出画像データ（膨張画像データ）を生成する。この２値化画像に対する膨張処理の方法は周知であるから、ここで説明を省略する。この処理により、図５（Ｅ）の２値化画像データを膨張処理して図５（Ｆ）のノイズ領域抽出画像データを作成することができる。
【００３１】
図５（Ｅ）と図５（Ｆ）とを比較すると明らかなように、図５（Ｅ）の画素値“１”で表わされる画像の部分が膨張して範囲を広げている。これにより、ゴミによるノイズ領域の部分が完全に図５（Ｆ）の画素値“１”の部分に含まれるようになる。
【００３２】
次に、前記パターン検査装置による前記図２のステップ２に示したノイズ領域除去の処理過程を、図６のフローチャートを用いて説明する。又、図３に示したのと同様に、図６に示すノイズ領域を抽出する処理過程の模式図を図７及び図８に示す。
【００３３】
まず、図６のステップ２１のラベル付け処理において、前述のノイズ領域抽出過程で得られた図５（Ｆ）のノイズ領域抽出画像データの各孤立領域に対して、それを特定するラベル番号を付与する処理を行い、ラベル付け画像データを作成する。ラベル付け処理は、例えば、各孤立領域の画素に画素値として、その孤立領域を特定する番号を付与する処理で、隣接する画素が画素値“１”であればそのラベル番号を付与し、隣接する画素が画素値“０”であればそのままとする。このラベル付け処理は周知であるから、ここでは説明の詳細は省略する。
【００３４】
この処理により、図５（Ｆ）のノイズ領域抽出画像データをラベル付け処理して、図７（Ａ１）のノイズ領域抽出画像データを作成することができる。図７（Ａ２）はラベル付け画像データの平面画像を示す模式図である。図７（Ａ２）の一点鎖線は図７（Ａ１）のラインＬとの対応関係を示している。図７及び図８の他の図においても同様である。
【００３５】
次に、図６のステップ２２のラベルＮ抽出処理において、ラベル付け画像データのラベルＮ領域だけを残す処理を行いラベルＮ画像データを作成する。この処理により、図７（Ａ１）の前述のラベル付け画像データをラベルＮ抽出処理して、図７（Ｂ１）のラベルＮ画像データを作成することができる。図７（Ｂ２）はラベルＮ画像データの平面画像を示す模式図である。図７（Ａ２）と図７（Ｂ２）とを比較することにより分かるように、ここでは、番号が“１”の孤立点だけが抽出されている。
【００３６】
次に、図６のステップ２３の第２膨張処理において、ラベルＮ画像データに対して膨張する処理を行いラベルＮ膨張画像データを作成する。この処理により、図７（Ｂ１）の前述のラベルＮ画像データを膨張処理して図７（Ｃ１）のラベルＮ膨張画像データを作成することができる。図７（Ｃ２）に示したラベルＮ膨張画像データの平面画像と図７（Ｂ２）とを比較すると分かるように、ここでは、番号が“１”の孤立点が膨張して示されている。
【００３７】
次に、図６のステップ２４の第２画像減算処理において、前述のラベルＮ膨張画像データの各画素の画素値から前述のラベルＮ画像データの対応する画素の画素値を減算する処理を行い、ラベルＮ減算画像データを作成する。この処理により、図７（Ｃ１）のラベルＮ膨張画像データを同図（Ｂ１）のラベルＮ画像データによって第２画像減算処理して、図８（Ｄ１）のラベルＮ減算画像データを作成することができる。図８（Ｄ２）に示したラベルＮ減算画像データの平面画像と図７（Ｃ２）とを比較すると分かるように、ここでは、番号が“１”の孤立点の膨張した部分だけがドーナツ状に残されて示されている。即ち、前記図５（Ｂ）の左側のゴミによるノイズの周囲の画素が抽出された２値画像が得られる。
【００３８】
次に、図６のステップ２５の代表値演算処理において、前述の検査対象画像データ（図５（Ａ）及び図５（Ｂ）参照）から前記ラベルＮ減算画像データに対応する画素の画素値を抽出し、その画素値から代表値を演算する処理を行う。この処理により、図８（Ｄ１）の前記ラベルＮ減算画像データに対応する前記図５（Ｂ）の検査対象画像データの画素値を抽出したのが、図８（Ｅ１）に示す画像データである。図８（Ｅ２）は検査対象画像データから抽出した平面画像における画素を示す模式図であり、この処理によりこれら画素の画素値が抽出される。図８（Ｄ２）と図８（Ｅ２）との違いは、前者が２値データであるのに対して後者は多値データであることである。ここで抽出された画素値に基づいて代表値を演算する。代表値としては、平均値、中央値、最頻値等を使用することができる。
【００３９】
次に、図６のステップ２６の画素置換処理において、前記検査対象画像データから前記ラベルＮ画像データに対応する画素の画素値を前述の代表値に置換する処理を行い、ラベルＮ領域除去画像データを作成する。この処理により、図５（Ｂ）の前記検査対象画像データを置換処理して図８（Ｆ１）のラベルＮ領域除去画像データを作成することができる。図８（Ｆ２）に示したラベルＮ領域除去画像データの平面画像と、図５（Ａ）とを比較することにより分かるように、ここでは、番号が“１”の孤立点が除去されている。
【００４０】
次に、図６のステップ２７の繰返し制御処理において、全てのラベルＮ領域に対して前述の過程を繰り返し、前記検査対象画像データから全てのラベルＮ領域を除去する処理の制御を行い、ノイズ領域除去画像データを作成する。
【００４１】
次に、前記パターン検査装置による前記図２のステップ３に示したパターン不良抽出の処理過程を、図９のフローチャートを用いて説明する。
【００４２】
まず、ステップ３１において、光分布を補正する処理が行われる。この光分布補正処理は、図１に示した光拡散板６、照明光源７、安定化電源８等からなる透過用の照明系によって、検査対象４を照明したときの光量の２次元の分布を補正する。又、撮像光学系や撮像装置による感度の２次元の分布を補正する。ステップ３１の光分布補正処理において、検査ステージ５に検査対象４をセットしない状態で撮像が行われ補正用画像データ（光源画像データ）を得る。
【００４３】
更に、前述のノイズ除去画像データを、この補正用画像データによって割り算する。割り算は対応する画素値の間で行われる。これにより、光分布補正処理が行われたノイズ領域除去画像データ（透過率画像データ）が得られる。この割り算を行う前に前記ノイズ領域除去画像データに適切な定数を掛けておき、割り算によって得られるデータが所定の値の範囲、例えば、階調値が８ビットのデータ０〜２５５となるようにする。これにより、データの有効な桁が少なくなることを防ぐことができる。
【００４４】
次に、ステップ３２において、この光分布補正処理が行われたノイズ領域除去画像データに対して平滑化する処理が行われ、平滑化ノイズ領域除去画像データを作成する。平滑化処理については、前述の図４のステップ１１の平滑化処理と実質上同であるので説明を省略する。この平滑化処理によってノイズ領域除去画像データの空間周波数成分の特定の領域（高い空間周波数成分）の強度が弱められ、平滑化された画像データが得られる。
【００４５】
次に、ステップ３３において、この平滑化ノイズ領域除去画像データに対して２次微分処理を行い、２次微分ノイズ領域除去画像データを作成する。この２次微分処理は、２次微分の空間フィルタによって画像データを処理することにより行われる。その空間フィルタの構成と設定値によって、２次微分した画像データが得られる。
【００４６】
次に、ステップ３４において、この２次微分ノイズ領域除去画像データに対して平滑化する処理が行われ、第２平滑化ノイズ領域除去画像データを作成する。平滑化処理は上記ステップ３２と同様である。平滑化処理によって２次微分ノイズ領域除去画像データの空間周波数成分の特定の領域（高い空間周波数成分）の強度が弱められ平滑化された画像データを得る。
【００４７】
上記に示すような空間フィルタ処理を行ってノイズ領域除去画像データから不良部分が強調されるようにする。即ち、逆表現を行うと、不良部分の空間周波数成分が強調されるように空間フィルタ処理を行う。このようにして得られた第２平滑化ノイズ領域除去画像データに対して、ステップ３５において、２値化する処理を行い、不良抽出画像データを作成する。
【００４８】
次に、ステップ３６において、この不良抽出画像データに対して良否を判定する処理が行われ、良否判定データを作成する。良否の判定は、不良部分の位置、寸法（面積）、個数、等を定めた判定基準と比較して行われる。
【００４９】
前記パターン検査装置が抽出する不良の形態の一例を模式図として図１０に示す。図１０（Ａ）は白いシミ不良を、図１０（Ｂ）は黒いシミ不良を、図１０（Ｃ）は白いスジ不良を、図１０（Ｄ）は黒いスジ不良をそれぞれ示している。図１０（Ａ）〜図１０（Ｄ）の各図において、左側の矩形で囲まれた図は、検査対象の撮像画像を、右側の図は検査対象がシャドウマスクの場合の各不良の拡大図を、そして、規則的に配列された○はシャドウマスクの孔を、それぞれ模式的に示している。
【００５０】
図１０の（Ａ）に示す白いシミ不良は、規定よりも大きい孔が、（Ｂ）に示す黒いシミ不良は、規定よりも小さい孔が、いずれも面状に分布している不良である。図１０の（Ｃ）に示す白いスジ不良は、規定よりも大きい孔が、（Ｄ）に示す黒いズシ不良は、規定よりも小さい孔が、いずれも筋状に分布している不良である。なお、図１０（Ａ）〜（Ｄ）の各図において、右側の拡大図は、説明のため実際の不良よりも不良寸法（範囲）を小さくして示してある。図３（Ｂ）に示したゴミよりも、一般に不良寸法（範囲）は大きい。
【００５１】
以上提案済みのパターン検査技術について具体例を挙げて詳細に説明したが、これに限定されない。例えば、ステップ３１において、ノイズ領域除去画像データに対して光分布補正を行ったが、撮像により検査対象画像データを得た直後に検査対象画像データに対して光分布補正を行うことで、ステップ３１に代えることができる。一般に画像処理は、順番を変えても結果に大差が生じない処理過程を有する。従って、前述した処理過程は、必ずしもその順番に限定されるものではない。
【００５２】
又、例えばパターン不良抽出処理について一例を示したが、その処理過程は不良の内容に応じて適宜設定されるものであり、必ずしもその一例に限定されるものではない。又、検査対象としてシャドウマスクを説明したが、これに限定されるものではない。
【００５３】
以上詳述した如く、本出願人により提案済みの前記周期性パターンのムラ検査技術では、撮像した画像データからゴミの部分を抽出し、周囲の画素の平均値等の代表値で置き換えることにより、ゴミの部分（領域）を除去するようにしているので、検査画像の画質を劣化させることなくゴミの部分を検査画像から除去できるようになり、従来に比べて検査性能を低下させることなく、誤検出のない検査が可能となるという優れた利点がある。
【００５４】
しかしながら、提案済みの前記検査技術には、撮像した画像に電気的なランダムノイズが多数含まれている場合に、このような電気的なノイズもゴミとして認識してしまうため、多数の電気的なノイズに対し、前記ゴミ除去処理を行わなければならないことから、検査に膨大な時間を要することになるという新たな問題があることが明らかになった。
【００５５】
本発明は、上述した新たな問題点を解決するべくなされたもので、検査対象を撮像して得られた検査画像に多数の電気的なノイズが含まれている場合でも、正確に且つ迅速に周期性パターンの検査を行うことができる周期性パターンのムラ検査方法及び装置を提供することを課題とする。
【００５６】
【課題を解決するための手段】
本発明は、周期性パターンのムラ検査方法において、検査対象を撮像して得られた検査対象画像データからノイズ領域を抽出してノイズ領域抽出画像データを作成するノイズ領域抽出過程と、前記ノイズ領域抽出画像データから、１画素単位のみで発生している電気的ノイズを除外して、２画素以上のノイズ領域からなる残存ノイズ領域画像データを作成する電気的ノイズ除外過程と、電気的ノイズを除外した前記残存ノイズ領域画像データにおける残存ノイズ領域に対応する前記検査対象画像データを、該残存ノイズ領域の周囲の画素の代表値によって置き換え、残存ノイズ領域除去画像データを作成する残存ノイズ領域除去過程と、前記残存ノイズ領域除去画像データから、除外されていた前記電気的ノイズを除去する電気的ノイズ除去過程と、電気的ノイズが除去された前記残存ノイズ領域除去画像データに基づいて検査対象の不良を抽出するパターン不良抽出過程と、を有すると共に、前記電気的ノイズ除外過程が、前記ノイズ領域抽出画像データに抽出されている各ノイズ領域の面積を測定するノイズ領域面積測定過程と、測定された面積が１画素分であることから電気的ノイズを判定する電気的ノイズ判定過程と、を含むようにしたことにより、前記課題を解決したものである。
【００５７】
本発明は、又、周期性パターンのムラ検査装置において、検査対象を撮像して得られた検査対象画像データからノイズ領域を抽出してノイズ領域抽出画像データを作成するノイズ領域抽出手段と、前記ノイズ領域抽出画像データから、１画素単位のみで発生している電気的ノイズを除外して、２画素以上のノイズ領域からなる残存ノイズ領域画像データを作成する電気的ノイズ除外手段と、電気的ノイズを除外した前記残存ノイズ領域画像データにおける残存ノイズ領域に対応する前記検査対象画像データを、該残存ノイズ領域の周囲の画素の代表値によって置き換え、残存ノイズ領域除去画像データを作成する残存ノイズ領域除去手段と、前記残存ノイズ領域除去画像データから、除外されていた前記電気的ノイズを除去する電気的ノイズ除去手段と、電気的ノイズが除去された前記残存ノイズ領域除去画像データに基づいて検査対象の不良を抽出するパターン不良抽出手段と、を備えていると共に、前記電気的ノイズ除外手段が、前記ノイズ領域抽出画像データに抽出されている各ノイズ領域の面積を測定するノイズ領域面積測定手段と、測定された面積が１画素分であることから電気的ノイズを判定する電気的ノイズ判定手段と、を含む構成とすることにより、同様に前記課題を解決したものである。
【００５８】
即ち、本発明においては、検査対象画像データからノイズ領域を抽出し、該領域を検査対象画像データから除去した後に周期性パターンのムラを検査する際、電気的ノイズを予め除外するようにしたので、ゴミ（微細異物）によるノイズに対してのみノイズ除去処理を行うだけでよくなることから、検査対象画像データに多数の電気的ノイズが存在している場合でも、検査の障害となるノイズのみを除去することができるため、周期性パターンのムラ検査を正確且つ迅速に行うことが可能となる。なお、検査対象画像データに存在する上記電気的ノイズは、１画素単位でしか発生しないため、通常の平滑化処理等で容易に除去することができる。
【００５９】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
【００６０】
本実施形態では、前記図１に概略を示した検査装置と実質的に同一の装置を使用し、図１１のフローチャートに示す手順に従って基本的な処理を行う。なお、以下に詳述する各処理は、前述した場合と同様に前記検査装置本体２で実行される。
【００６１】
この図１１のフローチャートは、前記図２のステップ１とステップ２の間でステップ４２の電気的ノイズの除外処理を行うようにした以外は、実質的にこの図２のフローチャートの場合と同一である。従って、ステップ４１、４３、４４は、前記図２のステップ１、２、３に対応しているため、詳細な説明を省略する。
【００６２】
図１２は、本実施形態における上記ステップ４１〜４３までの処理の特徴を模式的に示した、前記図３に相当する画像データである。図１２（Ａ）は、電気的ノイズが存在する以外は前記図３（Ａ）と同様の検査対象（シャドウマスク）の画像データであり、図１２（Ｂ）が同図（Ａ）の一点鎖線で示すラインＬ（１画素分）上の輝度（画素値）のプロファイル（画像データ）であり、前記図３（Ｃ）に相当する。
【００６３】
まず、上記図１２（Ｂ）のプロファイルデータからノイズ領域を抽出し、同図（Ｃ）に示したノイズ領域抽出画像データを作成し（ステップ４１）、次いで、このノイズ領域抽出画像データについて電気的ノイズを除外する処理を行う（ステップ４２）。
【００６４】
この電気的ノイズ除外処理では、上記ノイズ領域抽出画像データで、抽出された各ノイズ領域の面積を画素単位で測定する。図１２（Ｄ）は、測定結果のイメージを示した。電気的ノイズは面積が１画素単位でしか現われず、ゴミによるノイズは面積が電気的ノイズに比べて十分に大きいことが分かっている。
【００６５】
そこで、図１２（Ｅ）に示すように、面積が１画素の場合は電気的なノイズ、２画素以上の場合はゴミによるノイズとし、前者を除外することにより、残存ノイズ領域画像データ（後に詳述する）を作成する。このように電気的ノイズを除外することにより、上記図１２（Ｃ）のノイズ領域抽出画像データにおいて同図（Ｆ）にイメージを示したように、ゴミによるノイズ（残存ノイズ）に対してのみ残存ノイズ領域（ゴミ）除去処理を行う（ステップ４３）。
【００６６】
このステップ４３の具体的な処理は、残存ノイズ領域に対する検査対象画像データを、該領域の周囲の画素の代表値で置き換えて、前記図３（Ｅ）と同様の残存ノイズ領域除去画像を作成することに当たる。
【００６７】
次に、本実施形態について、図１３のフローチャートを参照して、試料（検査対象）の撮像から周期性パターンの良否判定までの処理の概略を説明する。
【００６８】
まず、試料を撮像することにより試料画像データを入力し、該試料画像データからノイズ領域を抽出する（ステップ５１、５２）。次いで、抽出した各ノイズ領域の面積を測定し、面積が１のノイズを電気的なノイズと見做し、抽出したノイズ領域から除外し、ゴミによるノイズ（残存ノイズ領域）だけが残るようにする（ステップ５３、５４）。その後、ゴミによるノイズを試料画像から除去した残存ノイズ領域除去画像データを作成する（ステップ５５）。
【００６９】
その一方で、前記図１のステージ５に試料（検査対象）を載せない状態で撮像装置１により光源７を撮像することにより光源画像データを入力し（ステップ５６）、ゴミが除去された後の試料画像データ（残存ノイズ領域除去画像データ）を光源画像データで割ることにより、光源のシェーディングに影響されない透過率画像データを得る（ステップ５７）。この透過率画像データに対し、電気的なノイズを除去するために、平均値フィルタ、メディアンフィルタ等を施すことにより、平滑化処理を行い（ステップ５８）、周期性パターンのムラを強調するために、平滑化した画像データに対して２次微分処理を施す（ステップ５９）。この２次微分処理は、ムラの形状（シミ・スジ）に応じた空間フィルタを使用して行う。
【００７０】
更に、上記ムラ以外の微小変動領域を除去するために、平滑化処理（平均値フィルタ）を施し（ステップ６０）、平滑化後の画像データを２値化し、得られる２値画像を基に良品、不良品の判定を行う（ステップ６１）。
【００７１】
上述した本実施形態による処理手順は、前記ステップ５３の面積測定とステップ５４の電気的ノイズの除外の２つの処理を追加した以外は、提案済みの前記検査技術による一連の処理手順と実質的に同一である。従って、前記検査技術でも除去対象のノイズ領域はゴミによるノイズであったが、本実施形態では電気的ノイズを除外した後なので残存ノイズ領域としてある。
【００７２】
本実施形態による処理手順について更に詳述する。まず、前記ステップ５２のノイズ領域の抽出を、図１４のフローチャートと、その特徴を模式的に示した図１５を参照して説明する。
【００７３】
このノイズ領域の抽出処理は、前記ステップ１４の膨張処理が除かれている以外は、前記図４に示した提案済みの検査技術による処理と実質的に同一である。
【００７４】
ステップ７１で、図１５（Ａ）に示した試料画像データに対して平滑化処理を行う。この試料画像データは、白と黒の電気的ノイズが混在する以外は、前記図５（Ａ）と同様である。ここでは、上記試料画像に対し、ゴミによるノイズよりも大きなサイズの平均値フィルタをかけ、平滑化画像データを作成する。例えば、ノイズの大きさが３×３画素に相当する場合には、平滑化フィルタのサイズは５×５画素程度とする。図１５（Ｂ）は、同図（Ａ）の試料画像データのラインＬ上の輝度のプロファイルであり、同ライン上の画像データに対応させて、上記平滑化画像データを示すと、同図（Ｃ）のようになる。以下、同様にラインＬ上のデータを代表させて示す。
【００７５】
次いで、図１５（Ｃ）の平滑化画像データから同図（Ｂ）の試料画像を引き算することにより、同図（Ｄ）の減算画像データを作成する（ステップ７２）。この場合、ゴミによるノイズの領域は必ず輝度が周囲に比べて極端に暗くなるので、この減算画像データでは正の値を持つようになる。この処理により、同様に電気的なノイズへ輝度が暗いものは正の値を持ち、逆に輝度が明るいものは負の値を持つようになる。
【００７６】
次いで、上記減算画像データを２値化することにより、図１５（Ｅ）に示すノイズ領域抽出画像データに当たる２値画像を作成する（ステップ７３）。この２値化処理に際しては、ゴミの位置が既知の試料画像に対し、上記ステップ７１〜７３の処理を行い、ゴミの領域が検出できる、図１５（Ｄ）に併記したような閾値を予め求めておく。この２値画像データには、ゴミによるノイズと輝度が周囲に比べて暗い図１５（Ａ）の左側の電気的ノイズが残っている。
【００７７】
次いで、前記図１３のフローチャートにおけるステップ５３の面積測定とステップ５４の電気的ノイズ除外の各処理について、図１６のフローチャートと、その特徴を表わした図１７、図１８を参照して詳述する。図１７、図１８には、右側に平面画像データを、そのラインＬ上の輝度のプロファイルを左側にそれぞれ示した。但し、全て２値画像であるため輝度は０と１の２種類からなる。
【００７８】
図１７（Ａ１）は、前記図１５（Ｅ）に示したノイズ領域抽出画像データ（２値画像）を再表示したもので、同図（Ａ２）の平面画像データで黒丸で示すノイズ領域の外周の破線の円は、前記図１５（Ａ）の試料画像データにおける２値化前の同ノイズ領域の最大範囲を表わしている。
【００７９】
まず、ステップ８１では、このノイズ領域抽出画像データの各ノイズ領域の面積を測定し、同図（Ｂ１）、（Ｂ２）に示す面積測定画像データを作成する。次いで、ステップ８２で、上記面積測定画像データについて、面積１は電気的ノイズ、面積２以上はゴミによるノイズとするノイズ判定を行い、図１８（Ｃ１）、（Ｃ２）にイメージを示すノイズ判定画像データを作成する。
【００８０】
次いで、ステップ８３で上記ノイズ判定画像データから、面積１の電気的ノイズを除外した図１８（Ｄ１）、（Ｄ２）に示す電気的ノイズ除外画像データを作成し、ステップ８４でこの電気的ノイズ除外画像データに対して所定の画素数分太らせ、破線の最大範囲の大きさにする膨張処理を行い、同図（Ｅ１）、（Ｅ２）に示す２値化された残存ノイズ領域画像データを作成する。なお、図１８（Ｄ１）、（Ｅ１）はそれぞれ前記図５（Ｅ）、（Ｆ）に相当する。
【００８１】
次に、上記図１８（Ｅ１）の残存ノイズ領域画像データに抽出されているゴミによるノイズ（残存ノイズ）を、前記図１５（Ａ）に示した試料画像データから除去する処理を、図１９のフローチャートに従って実行する。
【００８２】
このフローチャートは、一部詳しくしただけで、前記図６に示したノイズ領域除去の処理手順と実質的に同一であるので、各ステップをダッシュ“′”を付した同一番号で表示し、その説明を省略する。従って、各ステップの特徴を表わした画像データも、前記図７、図８と実質的に同一である。但し、ノイズ領域は残存ノイズ領域と読み換える。又、１番目の残存ノイズ領域が除去された後の試料画像は、図２０に示すように、最初に存在した電気的ノイズが残ったままである点において、この画像に相当する前記図８（Ｆ２）と異なっている。
【００８３】
上記図１９のフローチャートに従って、試料画像から全てのゴミによるノイズが除去された後、前記図１３に示したステップ５６〜６１の各ステップの処理を行うことにより、周期性パターンのムラを検査する。その際、ステップ５８の平滑化処理により、試料画像データ上に存在する電気的ノイズは、その数の多少に関わらず、全て除去することができる。又、ここで実行する周期性パターンのムラ検査処理も、前記図９に示したパターン不良抽出のフローチャートに示した手順と同一であるので、説明は省略する。
【００８４】
以上詳述した本実施形態によれば、試料画像（検査対象画像データ）に多数の電気的なランダムノイズが含まれている場合でも、試料画像から検出したノイズの中からゴミによるノイズのみを抽出して除去し、電気的なランダムノイズが平滑化処理により除去するようにしたので、効率良く高速にノイズ除去を行うことができ、正確且つ迅速に周期性パターンのムラを検査することができる。
【００８５】
以上、本発明について具体的に説明したが、本発明は、前記実施形態に示したものに限られるものでなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。
【００８６】
例えば、前記実施形態では、検査対象（試料）としてシャドーマスクを示したが、これに限定されない。
【００８７】
【発明の効果】
以上説明したとおり、本発明によれば、検査対象を撮像して得られる検査画像に、多数の電気的なノイズが含まれている場合でも、迅速に且つ正確に周期性パターンの検査を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】提案済みのパターン検査装置の構成の概略を示す説明図
【図２】提案済みのパターン検査装置における処理過程の概略を示すフローチャート
【図３】図２の処理過程の特徴を示す模式図
【図４】提案済みのパターン検査装置におけるノイズ領域を抽出する処理過程の一例を示すフローチャート
【図５】図４の処理過程の特徴を示す模式図
【図６】ノイズ領域を除去する処理過程の一例を示すフローチャート
【図７】提案済みのパターン検査装置におけるノイズ領域を抽出する処理過程の一例を図６の処理過程の特徴を示す模式図
【図８】図６の処理過程の特徴を示す他の模式図
【図９】提案済みのパターン検査装置におけるノイズ領域を抽出する処理過程の一例をパターン不良を抽出する処理過程の一例を示すフローチャート
【図１０】提案済みのパターン検査装置により抽出する不良の形態の一例を示す模式図
【図１１】本発明に係る一実施形態における基本処理の手順を示すフローチャート
【図１２】本実施形態における上記基本処理の手順の特徴を示す模式図
【図１３】本実施形態における検査対象画像データの入力から周期性パターンの良否判定までの処理手順の概略を示すフローチャート
【図１４】本実施形態におけるノイズ領域抽出処理の手順の詳細を示すフローチャート
【図１５】ノイズ領域抽出処理の特徴を示す模式図
【図１６】本実施形態におけるノイズ領域の面積測定と電気的ノイズ除外を中心とした処理手順を示すフローチャート
【図１７】図１６の処理手順の特徴のイメージを示す模式図
【図１８】図１６の処理手順の特徴のイメージを示す他の模式図
【図１９】残存ノイズ領域の除去処理の手順を示すフローチャート
【図２０】本実施形態による残存ノイズ除去後の試料画像の一例を示す模式図
【符号の説明】
１…撮像装置
２…検査装置本体
３…表示装置
４…検査対象（試料）
５…検査ステージ
６…光拡散板
７…照明光源
８…安定化光源
【図１】
0004255565.tif 000002
【図２】
0004255565.tif 000003
【図３】
0004255565.tif 000004
【図４】
0004255565.tif 000005
【図５】
0004255565.tif 000006
【図６】
0004255565.tif 000007
【図７】
0004255565.tif 000008
【図８】
0004255565.tif 000009
【図９】
0004255565.tif 000010
【図１０】
0004255565.tif 000011
【図１１】
0004255565.tif 000012
【図１２】
0004255565.tif 000013
【図１３】
0004255565.tif 000014
【図１４】
0004255565.tif 000015
【図１５】
0004255565.tif 000016
【図１６】
0004255565.tif 000017
【図１７】
0004255565.tif 000018
【図１８】
0004255565.tif 000019
【図１９】
0004255565.tif 000020
【図２０】
0004255565.tif 000021