(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査対象物の撮影画像データを用いて、該検査対象物の外観検査を行う情報処理装置であって、
第１の撮影条件に従って前記検査対象物を撮影装置で撮影することで作成される第１の撮影画像データと、前記第１の撮影条件とは異なる第２の撮影条件に従って前記検査対象物を撮影装置で撮影することで作成される第２の撮影画像データと、を記憶する第１の記憶手段と、
前記第１の撮影画像データに含まれる異物の検出に用いる第１の基準画像データと、前記第２の撮影画像データに含まれる異物の検出に用いる第２の基準画像データと、を記憶する第２の記憶手段と、
前記第１の撮影画像データと前記第１の基準画像データを用いて、第１の差分画像データを作成する第１の作成手段と、
前記第２の撮影画像データと前記第２の基準画像データを用いて、第２の差分画像データを作成する第２の作成手段と、
前記第１の差分画像データと予め設定された第１の判定基準を用いて、前記第１の撮影画像データに含まれる異物のうち良と判定されない異物を検出する第１の検出手段と、
前記第２の差分画像データと予め設定された第２の判定基準を用いて、前記第２の撮影画像データに含まれる異物のうち良と判定されない異物を検出する第２の検出手段と、
を備え、
前記第１の撮影条件及び第２の撮影条件にはそれぞれ照明の照射条件及び撮影倍率が含まれ、前記第１の撮影条件の照明の照射条件は暗視野照明、前記第２の撮影条件の照明条件は明視野照明であり、前記第１の撮影条件の撮影倍率より前記第２の撮影条件の撮影倍率が高く、
前記第１の判定基準及び前記第２の判定基準には、それぞれ撮影画像データに含まれる異物のうち良と判定されない異物を検出する基準となる面積及び長さの条件の少なくともいずれかが含まれ、前記第１の判定情報に含まれる面積及び長さの条件の数値より、前記第２の判定情報に含まれる面積及び長さの条件の数値が小さいこと
を特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記第１の判定基準の面積及び長さの条件には、前記第２の検出手段による検出処理を必要とする異物の面積及び長さの条件が含まれ、
前記第１の検出手段で検出した異物に、第２の検出手段による検出処理を必要とする異物が含まれるかを判定する判定手段を更に備え、
前記判定手段で、第２の検出手段による検出処理を必要とする異物が前記第１の検出手段で検出されたと判定した後に、前記第２の検出手段は、前記第２の差分画像データを予め設定された第２の判定基準とを用いて、前記第２の画像データに含まれる異物のうち良と判定されない異物を検出すること
を特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記第１の差分画像データ、及び前記第２の差分画像データから作成される２値化画像に対する粒子解析の結果から、異物の面積や長さに関する情報を計算する計算手段をさらに備え、
前記第１の検出手段は、前記第１の判定基準と、前記計算手段による前記第１の差分画像データに対する処理の結果計算されたそれぞれの異物の面積や長さと、を用いて、前記第１の撮影画像データに含まれる異物のうち良と判定されない異物を検出し、
前記第２の検出手段は、前記第２の判定基準と、前記計算手段による前記第２の差分画像データに対する処理の結果計算されたそれぞれの異物の面積や長さと、を用いて、前記第２の撮影画像データに含まれる異物のうち良と判定されない異物を検出すること
を特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記計算手段は、第１の差分画像データ及び前記第２の差分画像データから作成される２値化画像に対する粒子解析の結果から、異物の位置をさらに計算し、
前記計算手段により計算された前記第１の撮影画像データに含まれる異物の位置を認識可能に第１の撮影画像を、前記計算手段により計算された前記第２の撮影画像データに含まれる異物の位置を認識可能に前記第２の撮影画像データを表示する表示手段
を更に備えることを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記表示手段はさらに、前記第１の撮影画像データに含まれる異物の検査結果一覧情報及び前記第２の撮影画像データに含まれる異物の検査結果一覧情報を表示すること
を特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記計算手段によって計算された、前記第１の検出手段で検出された良と判定されない異物のうち、前記第２の検出手段による検出処理が必要と判定された異物の位置に基づいて、前記検査対象物が設置された検査台の位置の変更指示を行う指示手段をさらに備え、
前記第２の作成手段は、指示手段での変更指示に従った検査台の位置の変更が行われた後に前記第２の撮影条件に従って前記撮影装置で撮影された第２の撮影画像データと、前記第２の基準画像データとを用いて、第２の差分画像データを作成すること
を特徴とする請求項４または５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記第１の判定基準及び／または前記第２の判定基準の設定変更をする変更手段と、
前記変更手段で前記第１の判定基準の設定変更をした後に、前記第１の検出手段は、前記第１の差分画像データと変更された第１の判定基準を用いて、前記第１の撮影画像データに含まれる異物のうち良と判定されない異物を検出し、
前記変更手段で前記第２の判定基準の設定変更をした後に、前記第２の検出手段は、前記第２の差分画像データと変更された第２の判定基準を用いて、前記第２の撮影画像データに含まれる異物のうち良と判定されない異物を検出すること
を特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
第１の撮影条件に従って検査対象物を撮影装置で撮影することで作成される第１の撮影画像データと、前記第１の撮影条件とは異なる第２の撮影条件に従って前記検査対象物を撮影装置で撮影することで作成される第２の撮影画像データと、を記憶する第１の記憶手段と、前記第１の撮影画像データに含まれる異物の検出に用いる第１の基準画像データと、前記第２の撮影画像データに含まれる異物の検出に用いる第２の基準画像データと、を記憶する第２の記憶手段とを備え、検査対象物の撮影画像データを用いて、該検査対象物の外観検査を行う情報処理装置によって行われる情報処理方法であって、
前記第１の撮影画像データと前記第１の基準画像データを用いて、第１の差分画像データを作成する第１の作成工程と、
前記第２の撮影画像データと前記第２の基準画像データを用いて、第２の差分画像データを作成する第２の作成工程と、
前記第１の差分画像データと予め設定された第１の判定基準を用いて、前記第１の撮影画像データに含まれる異物のうち良と判定されない異物を検出する第１の検出工程と、
前記第２の差分画像データと予め設定された第２の判定基準を用いて、前記第２の撮影画像データに含まれる異物のうち良と判定されない異物を検出する第２の検出工程と、
を備え、
前記第１の撮影条件及び第２の撮影条件にはそれぞれ照明の照射条件及び撮影倍率が含まれ、前記第１の撮影条件の照明の照射条件は暗視野照明、前記第２の撮影条件の照明条件は明視野照明であり、前記第１の撮影条件の撮影倍率より前記第２の撮影条件の撮影倍率が高く、
前記第１の判定基準及び前記第２の判定基準には、それぞれ撮影画像データに含まれる異物のうち良と判定されない異物を検出する基準となる面積及び長さの条件の少なくともいずれかが含まれ、前記第１の判定情報に含まれる面積及び長さの条件の数値より、前記第２の判定情報に含まれる面積及び長さの条件の数値が小さいこと
を特徴とする情報処理方法。
【請求項９】
第１の撮影条件に従って検査対象物を撮影装置で撮影することで作成される第１の撮影画像データと、前記第１の撮影条件とは異なる第２の撮影条件に従って前記検査対象物を撮影装置で撮影することで作成される第２の撮影画像データと、を記憶する第１の記憶手段と、前記第１の撮影画像データに含まれる異物の検出に用いる第１の基準画像データと、前記第２の撮影画像データに含まれる異物の検出に用いる第２の基準画像データと、を記憶する第２の記憶手段とを備え、検査対象物の撮影画像データを用いて、該検査対象物の外観検査を行う情報処理装置を、
前記第１の撮影画像データと前記第１の基準画像データを用いて、第１の差分画像データを作成する第１の作成手段と、
前記第２の撮影画像データと前記第２の基準画像データを用いて、第２の差分画像データを作成する第２の作成手段と、
前記第１の差分画像データと予め設定された第１の判定基準を用いて、前記第１の撮影画像データに含まれる異物のうち良と判定されない異物を検出する第１の検出手段と、
前記第２の差分画像データと予め設定された第２の判定基準を用いて、前記第２の撮影画像データに含まれる異物のうち良と判定されない異物を検出する第２の検出手段として機能させ、
前記第１の撮影条件及び第２の撮影条件にはそれぞれ照明の照射条件及び撮影倍率が含まれ、前記第１の撮影条件の照明の照射条件は暗視野照明、前記第２の撮影条件の照明条件は明視野照明であり、前記第１の撮影条件の撮影倍率より前記第２の撮影条件の撮影倍率が高く、
前記第１の判定基準及び前記第２の判定基準には、それぞれ撮影画像データに含まれる異物のうち良と判定されない異物を検出する基準となる面積及び長さの条件の少なくともいずれかが含まれ、前記第１の判定情報に含まれる面積及び長さの条件の数値より、前記第２の判定情報に含まれる面積及び長さの条件の数値が小さいこと
を特徴とするコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ＣＣＤやＣＭＯＳセンサーなどのデバイスの外観を検査する情報処理装置、情報処理方法、コンピュータプログラムに関し、特に、デバイス表面や保護ガラス面の異物の検査に好適なデバイス外観検査技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ＣＣＤやＣＭＯＳセンサーなどのデバイス（受光素子）は、図２９に示すように、受光センサー面と、その周辺の電子回路と、それらを保護するための保護ガラス面とで構成されている。このようなデバイスは、通常、クリーンルームなどの清浄な環境において製造されるが、実際問題として異物が受光センサー面やその周辺の電子回路上、また、保護ガラスの上面・下面等あらゆる所に付着する。
【０００３】
保護ガラスの上面（表面）に付着する異物については、その部分を清掃することで異物を除去することができるので、製品として出荷するには問題なく、それにより歩留まりを上げることが可能となる。一方、異物が保護ガラスで覆われたパッケージ内部に付着すると除去できないため、それらを出荷しないように全品検査するのが一般的である。特に、受光センサー面やその上部にあたる保護ガラス面に付着する異物は撮像性能に大きく影響を与えるので、その周辺の電子回路上よりもさらに高精度に検査をする必要がある。
【０００４】
従来、デバイスの外観検査については、顕微鏡を使って人間の目で行われてきた。しかし、長時間にわたって注意力が必要となる作業なので、個人差によるバラツキや見逃しが発生するという問題がある。この問題を解決するために、目視検査に代えて検査装置を使った検査方法が、例えば、特許文献１のように提案されている。特許文献１に記載された技術は、被検査物全体をカメラで撮像し、得られた画像と予め登録された良品画像とを比較して判定するもので、被検査物を高速に検査することが可能である。
【０００５】
また、特許文献２に記載された技術についてもデバイスの外観検査に流用可能である。これは、１つの対象を複数の照明の照射パターンで撮影して得られた画像の特徴を捉えて、検査判断するものであり高精度の検査をすることが期待できる。
【特許文献１】特開２００３−２３２７５０号公報
【特許文献２】特開２０００−１３１０３７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１に記載された技術では、検査精度を高めようとすると、より高解像度で被検査物であるデバイス全体を撮像しなければならないので、検査するデータ量が増大し、その結果、検査の高速化が難しくなる。さらには検査装置自体のコストがアップするという問題がある。
【０００７】
また、特許文献２に記載された技術では、特定された位置における検査では効果を発揮するが、デバイスなどの検査で求められる、不特定な位置にある異物を見つける検査の場合には、検査位置の特定が困難であり、デバイスの外観検査には適さない。
【０００８】
そこで、本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、広視野を暗視野照明を使って低解像度で検査し、その形状の合否判定が難しい小さな異物に関しては、狭視野を明視野光源を使って高解像度に再検査を実行することで、デバイスのセンサー表面や保護ガラス面の異物を高速に検出することができる情報処理装置、情報処理方法、コンピュータプログラム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】
【０００９】
上記目的を達成するために、本発明の情報処理装置は、検査対象物の撮影画像データを用いて、該検査対象物の外観検査を行う情報処理装置であって、第１の撮影条件に従って前記検査対象物を撮影装置で撮影することで作成される第１の撮影画像データと、前記第１の撮影条件とは異なる第２の撮影条件に従って前記検査対象物を撮影装置で撮影することで作成される第２の撮影画像データと、を記憶する第１の記憶手段と、前記第１の撮影画像データに含まれる異物の検出に用いる第１の基準画像データと、前記第２の撮影画像データに含まれる異物の検出に用いる第２の基準画像データと、を記憶する第２の記憶手段と、前記第１の撮影画像データと前記第１の基準画像データを用いて、第１の差分画像データを作成する第１の作成手段と、前記第２の撮影画像データと前記第２の基準画像データを用いて、第２の差分画像データを作成する第２の作成手段と、前記第１の差分画像データと予め設定された第１の判定基準を用いて、前記第１の撮影画像データに含まれる異物のうち良と判定されない異物を検出する第１の検出手段と、前記第２の差分画像データと予め設定された第２の判定基準を用いて、前記第２の撮影画像データに含まれる異物のうち良と判定されない異物を検出する第２の検出手段と、を備え、前記第１の撮影条件及び第２の撮影条件にはそれぞれ照明の照射条件及び撮影倍率が含まれ、前記第１の撮影条件の照明の照射条件は暗視野照明、前記第２の撮影条件の照明条件は明視野照明であり、前記第１の撮影条件の撮影倍率より前記第２の撮影条件の撮影倍率が高く、前記第１の判定基準及び前記第２の判定基準には、それぞれ撮影画像データに含まれる異物のうち良と判定されない異物を検出する基準となる面積及び長さの条件の少なくともいずれかが含まれ、前記第１の判定情報に含まれる面積及び長さの条件の数値より、前記第２の判定情報に含まれる面積及び長さの条件の数値が小さいことを特徴とする。
【００１０】
上記目的を達成するために、本発明の情報処理方法は、第１の撮影条件に従って検査対象物を撮影装置で撮影することで作成される第１の撮影画像データと、前記第１の撮影条件とは異なる第２の撮影条件に従って前記検査対象物を撮影装置で撮影することで作成される第２の撮影画像データと、を記憶する第１の記憶手段と、前記第１の撮影画像データに含まれる異物の検出に用いる第１の基準画像データと、前記第２の撮影画像データに含まれる異物の検出に用いる第２の基準画像データと、を記憶する第２の記憶手段とを備え、検査対象物の撮影画像データを用いて、該検査対象物の外観検査を行う情報処理装置によって行われる情報処理方法であって、前記第１の撮影画像データと前記第１の基準画像データを用いて、第１の差分画像データを作成する第１の作成工程と、前記第２の撮影画像データと前記第２の基準画像データを用いて、第２の差分画像データを作成する第２の作成工程と、前記第１の差分画像データと予め設定された第１の判定基準を用いて、前記第１の撮影画像データに含まれる異物のうち良と判定されない異物を検出する第１の検出工程と、前記第２の差分画像データと予め設定された第２の判定基準を用いて、前記第２の撮影画像データに含まれる異物のうち良と判定されない異物を検出する第２の検出工程と、を備え、前記第１の撮影条件及び第２の撮影条件にはそれぞれ照明の照射条件及び撮影倍率が含まれ、前記第１の撮影条件の照明の照射条件は暗視野照明、前記第２の撮影条件の照明条件は明視野照明であり、前記第１の撮影条件の撮影倍率より前記第２の撮影条件の撮影倍率が高く、前記第１の判定基準及び前記第２の判定基準には、それぞれ撮影画像データに含まれる異物のうち良と判定されない異物を検出する基準となる面積及び長さの条件の少なくともいずれかが含まれ、前記第１の判定情報に含まれる面積及び長さの条件の数値より、前記第２の判定情報に含まれる面積及び長さの条件の数値が小さいことを特徴とする。
【００１１】
上記目的を達成するために、本発明のコンピュータプログラムは、第１の撮影条件に従って検査対象物を撮影装置で撮影することで作成される第１の撮影画像データと、前記第１の撮影条件とは異なる第２の撮影条件に従って前記検査対象物を撮影装置で撮影することで作成される第２の撮影画像データと、を記憶する第１の記憶手段と、前記第１の撮影画像データに含まれる異物の検出に用いる第１の基準画像データと、前記第２の撮影画像データに含まれる異物の検出に用いる第２の基準画像データと、を記憶する第２の記憶手段とを備え、検査対象物の撮影画像データを用いて、該検査対象物の外観検査を行う情報処理装置を、前記第１の撮影画像データと前記第１の基準画像データを用いて、第１の差分画像データを作成する第１の作成手段と、前記第２の撮影画像データと前記第２の基準画像データを用いて、第２の差分画像データを作成する第２の作成手段と、前記第１の差分画像データと予め設定された第１の判定基準を用いて、前記第１の撮影画像データに含まれる異物のうち良と判定されない異物を検出する第１の検出手段と、前記第２の差分画像データと予め設定された第２の判定基準を用いて、前記第２の撮影画像データに含まれる異物のうち良と判定されない異物を検出する第２の検出手段として機能させ、前記第１の撮影条件及び第２の撮影条件にはそれぞれ照明の照射条件及び撮影倍率が含まれ、前記第１の撮影条件の照明の照射条件は暗視野照明、前記第２の撮影条件の照明条件は明視野照明であり、前記第１の撮影条件の撮影倍率より前記第２の撮影条件の撮影倍率が高く、前記第１の判定基準及び前記第２の判定基準には、それぞれ撮影画像データに含まれる異物のうち良と判定されない異物を検出する基準となる面積及び長さの条件の少なくともいずれかが含まれ、前記第１の判定情報に含まれる面積及び長さの条件の数値より、前記第２の判定情報に含まれる面積及び長さの条件の数値が小さいことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、デバイスのセンサー表面や保護ガラス面の異物を高速に検出することができる。特に、広視野を暗視野光源を使って低解像度で検査し、その形状の合否判定が難しい小さな異物に関しては、狭視野を明視野光源を使って高解像度で再検査を実行することができるので、歩留まりを落とすことなく高速に正確な判定が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照して詳細に説明する。
【００１４】
図１は、本発明の実施形態に係るデバイス外観検査装置の全体構成を示す図である。
【００１５】
図１において、本発明の実施形態に係るデバイス外観検査装置は、照明装置コントローラ８と、ＸＹＺズームコントローラ９と、情報処理装置としてのパーソナルコンピュータ（ＰＣ）１０と、検査台１０１とを備える。
【００１６】
デバイス１００は、デバイス固定手段である検査トレー７上に複数個が搭載され、エアーで吸着固定される。検査トレー７は、９個のデバイスを固定可能であるが、この個数に限定されるものではない。デバイス１００は、Ｘ・Ｙ軸ステージ４によってカメラ直下への移動が可能となる。
【００１７】
カメラ１は、ケーブル１３を通じてＰＣ１０に画像データを送信する。カメラ１は、Ｚ軸ステージ３によって、その位置が上下し、検査面であるセンサー面およびガラス面にフォーカスがあうようにコントロール可能である。デバイス移動手段としてのＸ・Ｙ，Ｚ軸ステージ３，４は、ケーブル１４、ケーブル１５、ケーブル１６によりＸＹＺズームコントローラ９からコントロールされる。
【００１８】
ズームレンズ２は、ケーブル１７によりＸＹＺズームコントローラ９からコントロールされる。ズームレンズ２は、撮像ターゲットを数倍〜数十倍に拡大することができるので、大きな異物は低倍率で検査し、良品と区別のつき難い小さな異物は高倍率で検査することが可能である。本実施形態では、低倍率を（×１）倍、高倍率を（×５）倍とした倍率としている。
【００１９】
フォーカス位置は、Ｚ軸ステージ３によって制御するが、その位置情報はＰＣ１０にデジタル値で保存されているので、センサー面およびガラス面のそれぞれについて一度フォーカス位置を求めると、その後フォーカス位置検出作業を必要としない。
【００２０】
暗視野照明装置５および明視野照明装置６は、光ファイバー１８，１９により照明装置コントローラ８につながり、検査内容に応じて切り替えて使用される。本実施形態では、暗視野照明装置５は、検査トレー７に固定されたデバイス１００に対し、円周上からフォーカス位置に向けて約２０ｄｅｇの角度で照射する照明条件で照明を行う。一方、明視野照明装置６は、検査トレー７に固定されたデバイス１００に対し、カメラ１の光軸と同軸で照射する照明条件で照明を行う。
【００２１】
ＰＣ１０は、ケーブル１１を通じてＸＹＺズームコントローラ９とＸＹＺ方向の移動命令やズーム命令やフォーカス命令等が通信可能である。またケーブル１２を通じて照明装置コントローラ８と照明切替命令が通信可能である。
【００２２】
図２は、図１に示す明視野照明装置６および暗視野照明装置５によるデバイス１００の照明状況を説明するための概略図であり（ａ）は明視野照明装置６の場合、（ｂ）は暗視野照明装置５の場合を示す。
【００２３】
装置の電源がＯＮになると、照明装置コントローラ８により明視野照明装置６と暗視野照明装置５がＯＮになる。これらの照明装置はシャッター機能を有しているのでそれぞれを開閉することによりリアルタイムに照明装置の切替動作が可能となる。照明装置からの反射光は、カメラ１で撮像されそのデータはＰＣ１０のメモリに取り込まれる。
【００２４】
暗視野照明装置５を使うと、ターゲットの異物が実サイズより大きく撮像されるので、低解像度でも微小な異物を検出することが可能である。一方、明視野照明装置６を使うと、ターゲットの異物が実サイズで撮像されるので、その異物の長さや面積などの形状を精度よく判定することが可能である。このように、ズームレンズ２や明視野照明装置６、暗視野照明装置５を組み合わせて検査することで、広範囲の異物を高速に精度よく検査することが可能となる。
【００２５】
本実施形態では、暗視野照明装置のときはズームレンズ２の倍率を（×１）倍とし、明視野照明装置のときはズームレンズ２の倍率を（×５）倍としているが、これは検出したい異物のサイズに応じて決めれば、この倍率である必要はない。
【００２６】
図３は、図１に示すＰＣ１０のハードウェア構成を示すブロック図である。
【００２７】
ＣＰＵ２０１は、システムバス２０４に接続される各デバイスやコントローラを統括的に制御する。また、ＲＯＭ２０２或いは外部メモリ２１３には、ＣＰＵ２０１の制御プログラムであるＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ  Ｉｎｐｕｔ  ／  Ｏｕｔｐｕｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）やオペレーティングシステムプログラム（以下、ＯＳ）や、ＰＣ１０の実行する機能を実現するために必要な後述する各種プログラム等が記憶されている。ＲＡＭ２０３は、ＣＰＵ２０１の主メモリ、ワークエリア等として機能する。ＣＰＵ２０１は、処理の実行に際して必要なプログラム等をＲＡＭ２０３にロードして、プログラムを実行することで各種動作を実現するものである。
【００２８】
また、入力コントローラ（入力Ｃ）２０５は、キーボード２１１や不図示のマウス等のポインティングデバイスからの入力を制御する。ビデオコントローラ（ＶＣ）２０６は、ＣＲＴディスプレイ（ＣＲＴ）２１２等の表示器への表示を制御する。表示器はＣＲＴだけでなく、液晶ディスプレイでも構わない。これらは必要に応じて管理者が使用するものである。本発明には直接関係があるものではない。メモリコントローラ（ＭＣ）２０７は、ブートプログラム、各種のアプリケーション、フォントデータ、ユーザファイル、編集ファイル、各種データ等を記憶するハードディスク（ＨＤ）やフロッピー(登録商標)ディスク（ＦＤ）或いはＰＣＭＣＩＡカードスロットにアダプタを介して接続されるコンパクトフラッシュ(登録商標)メモリ等の外部メモリ２１３へのアクセスを制御する。通信Ｉ／Ｆコントローラ２０８は、照明装置コントローラ２１４と通信が可能である。通信Ｉ／Ｆコントローラ２０９は、照明装置コントローラ２１５と通信が可能である。画像入力コントローラ２１０は、カメラ２１６から画像情報が受信可能である。なお、ＣＰＵ２０１は、例えばＲＡＭ２０３内の表示情報用領域へアウトラインフォントの展開（ラスタライズ）処理を実行することにより、ＣＲＴ２１０上での表示を可能としている。また、ＣＰＵ２０１は、ＣＲＴ２１２上の不図示のマウスカーソル等でのユーザ指示を可能とする。
【００２９】
本発明を実現するための検査プログラム２１７は、外部メモリ２１３に記録されており、必要に応じてＲＡＭ２０３にロードされることによりＣＰＵ２０１によって実行されるものである。さらに、本発明に係わるプログラム２１７が用いる各種情報テーブル２１８および各種検査結果２１９は外部メモリ２１３に格納されており、これらについての詳細な説明は後述する。
【００３０】
検査の前に検査中に使う機能のために前処理が必要になる。まず前処理について図４を用いて説明する。
【００３１】
図４は、デバイスの検査前にＰＣ１０が実行する前処理のフローチャートである。
【００３２】
ステップＳ３０２では、ＣＰＵ２０１は、シェーディング補正情報作成処理を実行する。本実施形態では、照明ムラを補正するために、暗視野照明・低倍率そして明視野照明・高倍率それぞれのシェーディング補正データを作成する。シェーディング補正画像の元データはデバイス配線パターンが現れない部分を用いる。この部分は光学的にほぼ均一になっているので補正データを得るのに最適である。この部分の画像を複数枚撮像し、その平均値をとることでさらに精度のよいシェーディング補正情報が作成できる。
【００３３】
ステップＳ３０３では、ＣＰＵ２０１は、基準画像情報作成処理を実行する。本実施形態では、検査対象となるデバイスの画像と予め登録しておいた正常なデバイスを撮像した画像である基準画像とを比較することで、検査を行う。
【００３４】
ステップＳ３０４では、ＣＰＵ２０１は、マスク画像情報作成処理（マスク処理）を実行する。本実施形態では、検査判定レベルを検査領域に合わせて変更するためにマスク画像を作成する。検査は基準画像と被検査物画像の差、それにこのマスク画像を組み合わせて実施する。通常、受光センサーにあたる部分の検査はより厳しく実施する必要があるので、マスクによる閾値を厳しく設定することを可能としている。一方、例えばパッケージ内であるが、受光センサー面以外の電子回路部も、検査を必要とするがその判定レベルは受光センサー部分より甘く設定することが可能である。また、配線パターンが露出しており検査が不可能な所はマスクにより不感帯として設定することも可能である。暗視野基準画像にマスク領域を設定したものを図１３に示す。マスク画像を作成することでそれぞれの画素の検査感度を調整する。
【００３５】
図１３において、マスク１領域１３００と、マスク２領域１３０１と、マスク１閾値と、マスク２閾値とを設定する。マスク１領域の異物は、明視野照明装置を使った詳細検査にも利用する。マスク１閾値及びマスク２閾値は、後述する検査画面上でユーザにより任意に設定登録された、異物の判定に必要な値である。
【００３６】
図５は、図４のステップＳ３０２のシェーディング補正情報作成処理の詳細を示すフローチャートである。
【００３７】
ステップＳ４０２では、ＣＰＵ２０１は、位置情報として、ガラス面撮像Ｚ方向位置Ｚｇ、センサー面撮像Ｚ方向位置Ｚｓ、取り出し口Ｘ方向位置Ｘ０、取り出し口Ｙ方向位置Ｙ０を情報テーブルから読み込む。情報テーブルは、外部メモリ２１３に格納された検査するためのステージの基準データであり、デバイス１００のサイズや検査トレー７の形状に対応したものである。
【００３８】
ステップＳ４０４では、ＣＰＵ２０１は、図２５に示す移動処理を実行して、検査トレー７をセンサー面の撮像位置Ｚｇに移動する。ステップＳ４０６では、ＣＰＵ２０１は、図６に示す面上シェーディング補正情報作成処理を実行し、センサー面上のシェーディング補正情報を作成する。ステップＳ４０８では、ＣＰＵ２０１は、図２５に示す移動処理を実行して、検査トレー７をガラス面の撮像位置Ｚｓに移動する。
【００３９】
ステップＳ４１０では、ＣＰＵ２０１は、図６に示す面上シェーディング補正情報作成処理を実行し、ガラス面上のシェーディング補正情報を作成する。ステップＳ４１２では、ＣＰＵ２０１は、図２５に示す移動処理を実行して、検査トレー７を取り出し口のＸ方向位置Ｘ０、Ｙ方向位置Ｙ０に移動して、本処理を終了する。
【００４０】
図６は、図５のステップＳ４０６、Ｓ４１０における面上シェーディング補正情報作成処理の詳細を示すフローチャートである。
【００４１】
ステップＳ５０２では、ＣＰＵ２０１は、シェーディングＸ方向開始位置Ｘｓｈ０、シェーディングＹ方向開始位置Ｙｓｈ０、Ｘ方向への移動回数Ｘｓｈｎ、Ｙ方向への移動回数Ｙｓｈｎ、暗視野フォーカス量Ａｆ、暗視野ズーム量Ａｚ、明視野フォーカス量Ｍｆ、明視野ズーム量Ｍｚを情報テーブルから読み込む。また、Ｘ繰り返し回数ＮｘとＹ繰り返し回数Ｎｙを０クリアする。
【００４２】
ステップＳ５０４では、ＣＰＵ２０１は、計算式：Ｙｓｈ０＋Ｙｓｈｎ×ＮｙでＹ方向移動量を計算して情報テーブルに書き込む。そして、Ｎｙに１を加算する。ステップＳ５０６では、ＣＰＵ２０１は、図２５に示す移動処理を実行して、検査トレー７をＹ方向へ移動する。ステップＳ５０８では、ＣＰＵ２０１は、計算式：Ｘｓｈ０＋Ｘｓｈｎ×ＮｘでＸ方向移動量を計算して情報テーブルに書き込む。そして、Ｎｘに１を加算する。
【００４３】
ステップＳ５１０では、ＣＰＵ２０１は、図２５に示す移動処理を実行して、検査トレー７をＸ方向へ移動する。ステップＳ５１２では、ＣＰＵ２０１は、図２６に示す照明切替処理を実行して、暗視野照明装置５による照明に切り替える。ステップＳ５１４では、ＣＰＵ２０１は、図２７に示す倍率変更処理を実行して、低倍率（×１）に倍率を変更する。ステップＳ５１６では、ＣＰＵ２０１は、暗視野シェーディング元画像を撮影する。
【００４４】
ステップＳ５１８では、ＣＰＵ２０１は、図２６に示す照明切替処理を実行して、明視野照明装置６による照明に切り替える。ステップＳ５２０では、ＣＰＵ２０１は、図２７に示す倍率変更処理を実行して、高倍率（×５）に倍率を切り替える。ステップＳ５２２では、ＣＰＵ２０１は、明視野シェーディング元画像を撮影する。
【００４５】
ステップＳ５２４では、ＣＰＵ２０１は、Ｘ方向への移動回数が設定回数Ｘｓｈｎ回に達したか否かを判断する。達した場合は、ステップＳ５２６へ進む。一方、達していない場合は、ステップＳ５０８へ戻る。ステップＳ５２６では、ＣＰＵ２０１は、Ｙ方向への移動回数が設定回数Ｙｓｈｎ回に達したか否かを判断する。達した場合は、ステップＳ５２８へ進む。一方、達していない場合は、ステップＳ５０４へ戻る。
【００４６】
ステップＳ５２８では、ＣＰＵ２０１は、撮影した暗視野シェーディング元画像を平均して暗視野平均画像を計算する。そして、暗視野平均画像の全画素の輝度を平均して暗視野輝度平均値を求める。さらに、画素ごとに暗視野輝度平均値から暗視野平均画像の輝度を割り、暗視野シェーディング補正情報を算出して外部メモリ２１３に保存する。
【００４７】
ステップＳ５３０では、ＣＰＵ２０１は、撮影した明視野シェーディング元画像を平均して明視野平均画像を計算する。そして、明視野平均画像の全画素の輝度を平均して明視野輝度平均値を求める。さらに、画素ごとに明視野輝度平均値から明視野平均画像の輝度を割り、明視野シェーディング補正情報を算出して外部メモリ２１３に保存する。
【００４８】
図７は、デバイスの分割撮影方法の一例を示す図である。
【００４９】
精度を上げるためにデバイス１００をＭｄ×Ｎｄ分割して撮影する。図示例では、３×３分割されたデバイス全体の画像を表している。撮像は、エリア１からエリア９の順に実施される。それぞれの撮影位置情報は、それぞれの画像の撮影位置はデバイスＸ方向開始位置とデバイスＹ方向開始位置とデバイスＸ方向移動量とデバイスＹ方向移動量から求める。それをソフトウェア処理で画像合成して１個のデバイスとして認識する。なお、画像合成には、少しずつ重なるようにして撮影された複数の画像を張り合わせることで、１枚の高解像度画像に合成する手法を用いる。合成手法としては、画像間で本来同じであるはずの対応関係を自動的に取得し、取得した対応関係から隣接画像と整合するように合成させ、画像間で明るさの違いによる継ぎ目を目立たなくするために輝度補正を行う手法を使用している。
【００５０】
図８は、複数のデバイス１００を一度に検査するために用いる検査トレー７の一例を示す図である。
【００５１】
検査トレー７に良品のデバイス１００をＮｓ×Ｍｓ個セットする。図示例では、３×３＝９個のデバイス１００がセットされている。１から９の順番に画像を撮影する。それぞれのデバイス画像の撮影位置はステージＸ方向開始位置とステージＹ方向開始位置とステージＸ方向移動量とステージＹ方向移動量から求める。その９枚の平均画像を基準画像とする。検査はこの基準画像と撮像された被検査物画像の差、それにマスク画像を組み合わせて実施する。
【００５２】
図９は、図４のステップＳ３０３における基準画像情報作成処理の詳細を示すフローチャートである。
【００５３】
ステップＳ９０２では、ＣＰＵ２０１は、ガラス面撮像Ｚ方向位置Ｚｇ、センサー面撮像Ｚ方向位置Ｚｓ、取り出し口Ｘ方向位置Ｘ０、取り出し口Ｙ方向位置Ｙ０を情報テーブルから読み込む。
【００５４】
ステップＳ９０４では、ＣＰＵ２０１は、図２５に示す移動処理を実行して、検査トレー７をセンサー面の撮像位置Ｚｇに移動する。ステップＳ９０６では、ＣＰＵ２０１は、図１０に示す面上基準画像作成処理を実行して、センサー面上の基準画像を作成する。ステップＳ９０８では、ＣＰＵ２０１は、図２５に示す移動処理を実行して、検査トレー７をガラス面の撮像位置Ｚｓに移動する。ステップＳ９１０では、ＣＰＵ２０１は、図１０に示す面上基準画像作成処理を実行して、ガラス面上の基準画像を作成する。ステップＳ９１２では、ＣＰＵ２０１は、図２５に示す移動処理を実行して、検査トレー７を取り出し口のＸ方向位置Ｘ０、Ｙ方向位置Ｙ０に移動する。
【００５５】
図１０は、図９のステップＳ９０６、Ｓ９１０における面上基準画像作成処理の詳細を示すフローチャートである。
【００５６】
ステップＳ１００２では、ＣＰＵ２０１は、Ｎｓ、Ｍｓ、ステージＸ方向開始位置Ｘｓ０、ステージＹ方向開始位置Ｙｓ０、ステージＸ方向の移動量Ｘｓｄ０、ステージＹ方向の移動量Ｙｓｄ０、暗視野フォーカス量Ａｆ、暗視野ズーム量Ａｚ、明視野フォーカス量Ｍｆ、及び明視野ズーム量Ｍｚを情報テーブルから読み込む。
【００５７】
ステップＳ１００４では、ＣＰＵ２０１は、ステップＳ１００２で読み込んだＮｓ、Ｍｓ、ステージＸ方向開始位置Ｘｓ０、ステージＹ方向開始位置Ｙｓ０、ステージＸ方向の移動量Ｘｓｄ０、ステージＹ方向の移動量Ｙｓｄ０と図８を元にデバイス位置を計算する。
【００５８】
次に、ステップＳ１００６では、ＣＰＵ２０１は、図２５に示す移動処理を実行して、ステップＳ１００４で計算したデバイス位置に移動を行う。ステップＳ１００８では、ＣＰＵ２０１は、図２６に示す照明切替処理を実行して、暗視野照明装置５による照明に切り替える。ステップＳ１０１０では、ＣＰＵ２０１は、図２７に示す倍率変更処理を実行して、低倍率（×１）に倍率を変更する。ステップＳ１０１２では、ＣＰＵ２０１は、カメラ１を制御して撮影を行う（暗視野画像撮影）。ここで撮影された暗視野画像は、センサー面上とガラス面上で配線パターンの部分が含まれた画像である。
【００５９】
次に、ステップＳ１０１４では、ＣＰＵ２０１は、ステップＳ１０１２で撮影された暗視野画像に対して位置補正を行い、暗視野基準元画像としてＲＡＭ２０３とともに外部メモリ２１３に保存する。ステップＳ１０１６では、ＣＰＵ２０１は、図２５に示す移動処理を実行して、カメラ１の撮像範囲の中心が、デバイス位置情報から計算したデバイスの中央に位置するように検査トレー７を移動させる。この位置は明視野基準画像を作成する基準位置となる。
【００６０】
ステップＳ１０１８では、ＣＰＵ２０１は、図２６に示す照明切替処理を実行して、明視野照明装置６による照明に切り替える。次に、ステップＳ１０２０では、ＣＰＵ２０１は、図２７に示す倍率変更処理を実行して高倍率（×５）に倍率を変更する。ステップＳ１０２２では、ＣＰＵ２０１は、カメラ１を制御して撮影を行う（明視野画像撮影）。ここで撮影された明視野画像は、配線パターンが映らない受光センサー面上とガラス面で撮影された画像である。ＣＰＵ２０１は、撮影された明視野画像を明視野基準元画像としてＲＡＭ２０３とともに外部メモリ２１３に保存する。
【００６１】
次に、ステップＳ１０２４では、ＣＰＵ２０１は、検査トレー７が所定回数（Ｎｓ×Ｍｓ回）移動したときはステップＳ１０２６へ進む。一方、そうでないときは、ステップＳ１００４へ進む。
【００６２】
ステップＳ１０２６では、ＣＰＵ２０１は、撮影して得た暗視野基準元画像と明視野基準元画像の平均をとり、暗視野基準画像と明視野基準画像をそれぞれ作成して外部メモリ２１３に保存する。
【００６３】
なお、ガラス面の基準画像も同様のフローで作成が可能である。しかしながら、ガラス面には位置補正のためのアライメントマークが存在しない。よって、ガラス面の位置補正データはセンサー面の情報を流用することとする。これによって、アライメントマークを検出する時間が省略されると共に、高精度に分割撮像されたデバイスの合成が可能となる。
【００６４】
図１１は、図１０のステップＳ１０１４における画像位置補正処理の説明図である。
【００６５】
搬送用の冶具とデバイス１００との間には数ｍｍの隙間があり、デバイス１００はその隙間の範囲内で任意の位置にセットされる。このズレ量を補正するために、アライメントマーク１  １１００とアライメントマーク２  １１０１が使用される。検索は、範囲を限ったほうが高速になるので、アライメントマーク１  １１００は、検索範囲１  １１０２内で検索され、アライメントマーク２  １１０１は、検索範囲２  １１０３内で検索される。補正は、ＰＣ１０に組み込まれたソフトウェアで実施される。
【００６６】
図１２は、図１０のステップＳ１０１４における画像位置補正処理の詳細を示すフローチャートである。
【００６７】
ステップＳ１２０２では、ＣＰＵ２０１は、アライメントマーク１  １１００、アライメントマーク２  １１０１、検索範囲１  １１０２、及び検索範囲２  １１０３を情報テーブルから読み込む。次に、ステップＳ１２０４では、ＣＰＵ２０１は、アライメントマーク１  １１００の中心位置を検出する。次に、ステップＳ１２０６では、ＣＰＵ２０１は、アライメントマーク２  １１０１の中心位置を検出する。
【００６８】
次に、ステップＳ１２０８では、ＣＰＵ２０１は、検出したアライメントマーク１  １１００とアライメントマーク２  １１０１の中心位置と基準となるアライメントマークとの差からＸ方向の移動量、Ｙ方向の移動量、回転量を計算する。ステップＳ１２１０では、ＣＰＵ２０１は、暗視野基準元画像をステップＳ１２０８で算出した量だけ画像処理で移動または回転させて位置補正を行い、本処理を終了する。
【００６９】
図１４は、図４のステップＳ３０４におけるマスク画像情報作成処理の詳細を示すフローチャートである。
【００７０】
ステップＳ１４０２では、ＣＰＵ２０１は、マスク１領域１３００とマスク１閾値、マスク２領域１３０１とマスク２閾値および基準輝度値を情報テーブルから読み込む。次に、ステップＳ１４０４では、ＣＰＵ２０１は、暗視野基準画像と予め設定された基準輝度値から差分画像を作成する（差分画像作成）。次に、ステップＳ１４０６では、ＣＰＵ２０１は、マスク２領域外の領域を検査対象外として設定する。
【００７１】
次に、ステップＳ１４０８では、ＣＰＵ２０１は、マスク２領域内かつマスク１領域外の領域で差分値がマスク２閾値外の場合は、その値をマスクデータとして設定する。マスク２閾値内の場合はマスク２閾値の値を設定する。次に、ステップＳ１４１０では、ＣＰＵ２０１は、マスク１領域内で差分値がマスク１閾値外の場合はその値をマスクデータとして設定する。マスク１閾値内の場合は閾値マスク１の値を設定する。ステップＳ１４１２では、ＣＰＵ２０１は、上記作業で作成したマスク画像を保存する。
【００７２】
次に、デバイス外観検査装置におけるデバイス検査とそのシミュレーション処理について説明する。
【００７３】
まず、デバイス外観検査装置におけるデバイス検査は、上述したように、暗視野照明装置５を使った低倍率（×１）と明視野照明装置を使った高倍率（×５）の２つの環境で実施される。低倍率では、検査装置は、ある微小サイズ以上の異物を全て検出する。一方、高倍率では、歩留まりを向上させるために、検査装置は、微小サイズの異物のみを検査する。例えば、デバイスの検査環境が次のような場合、３×３の領域に分解すると、検査エリアは、３．０ｍｍ×２．３ｍｍとなり、その分解能は約２μｍ×２μｍとなる。
【００７４】
・検査エリア：９ｍｍ×７ｍｍ
・撮像カメラ：２００万画素ＣＣＤカメラ（１６００×１２００画素、素子サイズ：２μｍ×２μｍ）
暗視野照明装置５で照明すると、異物に反射した拡散光のために、２μｍφ前後の異物を検出することが可能であるが、その大きさを正確に判断することができない。確実に２μｍφの異物を検出するには、分解能を高め、明視野照明装置６で照明する必要がある。
【００７５】
しかし、例えば、分解能を５倍に上げて検査すると、検査エリアは２５倍となり、検査に要する時間も２５倍となる。これでは、タクトタイムが製造ラインに間に合わず、検査装置を製造ラインに設置することができない。
【００７６】
そこで、本検査装置では、まず分解能を約２μｍとし暗視野照明装置５を使ってデバイス全体を検査する。そして、５μｍφ以下と計測された異物についてのみ分解能を約０．４μｍとし、明視野照明装置６を使って、２μｍ以上の幅と長さ、そして、４平方μｍ以上の面積を持つ異物のみを確実に検出することとする。この２段階の検査により、本来は約２５倍かかる高分解能の検査を約２倍程度に短縮することが可能となる。もちろん、詳細に検査する異物の数が多いと、それに比例して検査に要する時間も増加する。ここでは、タクトタイムを優先するために、ある個数の異物を検出すると、検査は途中で打ち切ることとする。
【００７７】
図１５は、デバイス外観検査装置における検査処理のフローチャートである。
【００７８】
検査ボタン（不図示）押下のタイミングで検査処理が始まり、所定数のデバイスの検査が終了すると終了する。検査結果はＲＡＭ２０３と共にハードディスク等の外部メモリ２１３に検査Ｎｏ．ごとに保存される（異物情報保存）。また、検査結果は検査結果一覧として表示される。
【００７９】
ステップＳ１５０２では、ＣＰＵ２０１は、Ｎｓ、Ｍｓ、ステージＸ方向開始位置Ｘｓ０、ステージＹ方向開始位置Ｙｓ０、ステージＸ方向の移動量Ｘｓｄ０、及びステージＹ方向の移動量Ｙｓｄ０を情報テーブルから読み込む。次に、ステップＳ１５０４では、ＣＰＵ２０１は、Ｎｓ、Ｍｓ、ステージＸ方向開始位置Ｘｓ０、ステージＹ方向開始位置Ｙｓ０、ステージＸ方向の移動量Ｘｓｄ０、ステージＹ方向の移動量Ｙｓｄ０と図７からデバイスのセット位置を計算する。
【００８０】
次に、ステップＳ１５０６では、ＣＰＵ２０１は、図２５に示す移動処理を実行して、センサー面の撮像位置・デバイスセット位置に移動する。次に、ステップＳ１５０８では、ＣＰＵ２０１は、図１６に示す暗視野検査処理を実行する。次に、ステップＳ１５１０では、ＣＰＵ２０１は、図１８に示す暗視野異物一覧情報１８００をチェックして詳細検査が必要な異物があるか否かを判断する。詳細検査が必要な異物があった場合はステップＳ１５１２へ進む。一方、詳細検査が必要な異物がない場合はステップＳ１５１４に進む。
【００８１】
ステップＳ１５１２では、ＣＰＵ２０１は、図１９に示す明視野検査処理を行い、ステップＳ１５１４へ進む。ステップＳ１５１４では、ＣＰＵ２０１は、図２５に示す移動処理を実行して、ガラス面撮像位置・デバイスセット位置に移動する。ステップＳ１５１６では、ＣＰＵ２０１は、図１６に示す暗視野検査処理を実行する。次に、ステップＳ１５１８では、ＣＰＵ２０１は、図１８に示す暗視野異物一覧情報１８００をチェックして詳細検査が必要な異物があるか否かを判断する。詳細検査が必要な異物があった場合はステップＳ１５２０へ進む。一方、詳細検査が必要な異物がない場合はステップＳ１５２２に進む。
【００８２】
ステップＳ１５２０では、ＣＰＵ２０１は、図１９に示す明視野検査処理を行い、ステップＳ１５２２へ進む。ステップＳ１５２２では、ＣＰＵ２０１は、検査トレー７が所定数（Ｎｓ×Ｍｓ回）移動した時点でステップＳ１５２４へ進む一方、そうでない場合は、ステップＳ１５０４へ進む。
【００８３】
ステップＳ１５２４では、ＣＰＵ２０１は、図２５に示す移動処理を実行して、検査トレー７を取り出し口へ移動する。
【００８４】
図１６は、図１５のステップＳ１５０８、Ｓ１５１６における暗視野検査処理の詳細を示すフローチャートである。
【００８５】
ステップＳ１６０２では、ＣＰＵ２０１は、暗視野フォーカス量Ａｆ、暗視野ズーム量Ａｚ、暗視野閾値、暗視野判定面積、暗視野要詳細面積、暗視野判定長、及び暗視野要詳細長を情報テーブルから読み込む。ステップＳ１６０４では、ＣＰＵ２０１は、図２６に示す照明切替処理を実行して、暗視野照明装置５による照明に切り替える。次に、ステップＳ１６１２では、ＣＰＵ２０１は、図２７に示す倍率変更処理を実行して、低倍率（×１）に倍率を変更する。
【００８６】
ステップＳ１６０８では、ＣＰＵ２０１は、図２８に示す暗視野画像作成処理を実行する。次に、ステップＳ１６１０では、ＣＰＵ２０１は、図１２に示す画像位置補正処理を実行し、ステップＳ１６０８で作成された暗視野画像の補正を行う。そして、ステップＳ１６１２では、ＣＰＵ２０１は、補正された暗視野画像をRAM203とともに外部メモリ２１３に保存する。
【００８７】
ステップＳ１６１４では、ＣＰＵ２０１は、被検査画像としての暗視野画像と暗視野基準画像の差分画像を作成する（差分画像作成）。次に、ステップＳ１６１６では、ＣＰＵ２０１は、作成された差分画像からマスク画像と暗視野閾値を用いて２値化画像を作成する。次に、ステップＳ１６１８では、ＣＰＵ２０１は、作成された２値化画像を既存の技術を利用して粒子解析し、その結果から異物の面積や長さ、異物の位置等に関する情報を計算し、図１７に示す検査結果一覧情報を更新して、保存する（異物情報保存）。このとき、後述する検査画面上でユーザにより設定登録された異物の判断基準（第１の判断基準）に基づいて、ガラス面及びセンサー面の検査結果が判定される。なお、暗視野検査処理において、当該判断基準に基づいて詳細検査が必要と判断された場合には、明視野検査処理が実行される。
【００８８】
ステップＳ１６１８では、ＣＰＵ２０１は、計算された異物の位置情報からマスク１とマスク２のどちらの領域に異物があるかを判定する。マスク１の領域に異物がある場合は、暗視野判定面積以上または暗視野判定長以上のものは不良と判断する。一方、暗視野判定面積未満かつ暗視野判定長未満のものについては、暗視野要詳細面積以上または暗視野要詳細長以上のものは詳細検査と判断する。そして、それ以外は良品とし、図１８に示す暗視野異物一覧情報を作成して保存する（異物情報保存）。詳細検査が必要か否かの具体的な判断方法を図２３を参照して説明する。
【００８９】
図２３において、検査画面２００１では、暗視野判定面積、暗視野判定長２３１０（マスク１）のそれぞれの判定値は１０平方μｍ、５μｍ、また、暗視野要詳細面積、暗視野要詳細長２３０１（マスク１詳細）のそれぞれの判定値は５平方μｍ、３μｍである。ある異物の面積が９平方μｍ、長辺が４μｍと測定され、その領域がマスク１と判定された場合、マスク１の判定値には抵触しないが、マスク１詳細には面積・長さともに抵触することになる。よって、この異物は明視野照明装置６を使った詳細検査が必要と判定される。
【００９０】
なお、マスク２の領域の場合は、暗視野判定面積以上または暗視野判定長以上のものは不良と判断する。一方、暗視野判定面積以下かつ暗視野判定長以下のものについては、マスク１の領域の場合と違い、そのまま良品とし暗視野異物一覧情報を作成して保存する。このようにすることで、撮像性能に大きく影響を与える可能性が少ない領域の検査基準を緩和することで、検査の高速化を図ることができる。
【００９１】
図１７は、検査結果一覧情報の概要を示す図である。
【００９２】
検査結果一覧情報１７００は、検査番号、センサー面結果（暗）、センサー面結果（明）、ガラス面結果（暗）、及びガラス面結果（明）で構成される。センサー面結果（暗）には、検査結果として、「良」、「不良」、「詳細検査」のいずれかが登録される。センサー面結果（明）には、検査結果として、「良」、「不良」のいずれかが登録される。ガラス面結果（暗）には、検査結果として、「良」、「不良」、「詳細検査」のいずれかが登録される。ガラス面結果（明）には、検査結果として、「良」、「不良」のいずれかが登録される。
【００９３】
検査結果一覧情報１７００は、後述する暗視野、明視野検査という検査種別ごとに作成され、明視野検査処理、暗視野検査処理・暗視野検査シミュレーション処理、及び明視野検査シミュレーション処理がそれぞれ実行されるタイミングで更新される。
【００９４】
図１８は、暗視野異物一覧情報の概要を示す図である。
【００９５】
暗視野異物一覧情報１８００は、異物番号、異物のＸ座標位置、Ｙ座標位置、マスク、異物の面積、長さ、及び判定で構成される。マスクには、検出場所のマスク番号の１もしくは２が登録される。判定には、検査結果として、「良」、「不良」、「詳細検査」のいずれかが登録される。
【００９６】
暗視野異物一覧情報１８００は、１デバイスごとに、上述した暗明視野検査処理が実行されるタイミングで作成される。また、暗視野異物一覧情報１８００は、後述する暗視野検査シミュレーション処理が実行されるタイミングで更新される。
【００９７】
図１９は、図１５のステップＳ１５１２、Ｓ１５２０における明視野検査処理の詳細を示すフローチャートである。
【００９８】
ステップＳ１９０２では、ＣＰＵ２０１は、明視野Ｚ方向位置、明視野ズーム量、明視野フォーカス量、明視野閾値、明視野判定面積、及び明視野判定長を情報テーブルから読み込む。次に、ステップＳ１９０４では、ＣＰＵ２０１は、図２６に示す照明切替処理を実行して、明視野照明装置６による照明に切り替える。次に、ステップＳ１９０６では、ＣＰＵ２０１は、図２７に示す倍率変更処理を実行して、高倍率（×５）へ倍率を変更する。
【００９９】
次に、ステップＳ１９０８では、ＣＰＵ２０１は、暗視野異物一覧情報１８００をチェックし、情報がなければ終了する。一方、情報があればステップＳ１９１０へ行く。ステップＳ１９１０では、ＣＰＵ２０１は、暗視野異物一覧情報１８００における検査結果（「判定」欄の情報）を参照し、詳細検査が必要かチェックする。必要ならステップＳ１９１２へ進む。不要ならステップＳ１９０８へ進む。
【０１００】
ステップＳ１９１２では、ＣＰＵ２０１は、暗視野結果一覧情報１８００から異物のＸ，Ｙ座標位置を取得する。次に、ステップＳ１９１４では、ＣＰＵ２０１は、取得した異物のＸ，Ｙ座標位置に基づいて図２５に示す移動処理を実行し、カメラ１の撮像範囲の中心に異物が入るように、検査トレー７を移動する。次に、ステップＳ１９１６では、ＣＰＵ２０１は、カメラ１を制御して撮影を行う（明視野画像撮影）。ステップＳ１９１８では、ＣＰＵ２０１は、カメラ１により撮影された明視野画像をＲＡＭ２０３と共に外部メモリ２１３に保存する。
【０１０１】
ステップＳ１９２０では、ＣＰＵ２０１は、ＲＡＭ２０３に保存した明視野画像と明視野基準画像の差分画像を作成する（差分画像作成）。ステップＳ１９２２では、ＣＰＵ２０１は、作成した差分画像から明視野閾値を用いて２値化画像を作成する。次に、ステップＳ１９２４では、ＣＰＵ２０１は、作成した２値化画像を既存の技術を利用して粒子解析し、その結果から異物の面積や長さ、異物の位置等に関する情報で図２０に示す明視野異物一覧情報２０００を作成する。明視野異物一覧情報２０００を作成する処理は、図１６のステップＳ１６１８における処理と略同様であるので、その説明は省略する。なお、明視野検査処理では、検査画面上でユーザにより設定登録された異物の判断基準（第２の判断基準）に基づいて、ガラス面及びセンサー面の検査結果が判定される。
【０１０２】
また、ステップＳ１９２４では、ＣＰＵ２０１は、判定された検査結果に基づいて、図１７に示す検査結果一覧情報１７００を更新して保存し、ステップＳ１９０８に戻る。
【０１０３】
図２０は、明視野異物一覧情報の概要を示す図である。
【０１０４】
明視野異物一覧情報２０００は、異物番号、異物のＸ座標位置、Ｙ座標位置、マスク、異物の面積、長さ、及び判定で構成される。マスクには、固定値として１が登録される。判定には、検査結果として、「良」、「不良」、「詳細検査」のいずれかが登録される。
【０１０５】
明視野異物一覧情報２０００は、１デバイスごとに、上述した明視野検査処理が実行されるタイミングで作成される。また、明視野異物一覧情報２０００は、後述する明視野検査シミュレーション処理が実行されるタイミングで更新される。
【０１０６】
次に、デバイス外観検査装置におけるシミュレーション処理について説明する。シミュレーション処理は、再検査として実際に検査処理を実行することなく、ＰＣ１０上で閾値、異物の面積や長さ等の設定を変更して新たな検査結果を算出するものである。
【０１０７】
図２１は、ＰＣ１０により実行される暗視野検査シミュレーション処理のフローチャートである。
【０１０８】
ステップＳ２１０２では、ＣＰＵ２０１は、暗視野閾値、暗視野判定面積、及び暗視野判定長を情報テーブルから読み込む。次に、ステップＳ２１０４では、ＣＰＵ２０１は、暗視野画像を読み込む。次に、ステップＳ２１０６では、ＣＰＵ２０１は、読み込んだ暗視野画像とステップＳ１０２６で作成された暗視野基準画像の差分画像を作成する（差分画像作成）。
【０１０９】
次に、ステップＳ２１０８では、ＣＰＵ２０１は、作成された差分画像からマスク画像と閾値を用いて２値化画像を作成する。次に、ステップＳ２１１０では、ＣＰＵ２０１は、作成した２値化画像を粒子解析し、その結果から異物の面積や長さ、異物の位置等に関する情報を図１８に示す暗視野異物一覧情報として作成する。同時に、暗視野異物一覧情報における面積や判定長での判定結果で図１７に示す検査結果一覧情報を更新して、本処理を終了する。
【０１１０】
図２２は、ＰＣ１０により実行される明視野検査シミュレーション処理のフローチャートである。
【０１１１】
ステップＳ２２０２では、ＣＰＵ２０１は、明視野閾値、明視野判定面積、及び明視野判定長を情報テーブルから読み込む。次に、ステップＳ２２０４では、ＣＰＵ２０１は、明視野画像を読み込む。次に、ステップＳ２２０６では、ＣＰＵ２０１は、読み込んだ明視野画像とステップＳ１０２６で作成された明視野基準画像の差分画像を作成する（差分画像作成）。
【０１１２】
次に、ステップＳ２２０８では、ＣＰＵ２０１は、作成された差分画像から明視野閾値を用いて２値化画像を作成する。次に、ステップＳ２２１０では、ＣＰＵ２０１は、作成した２値化画像を粒子解析し、その結果から図２０に示す明視野異物一覧情報の異物の面積や長さ、異物の位置等に関する情報を更新する。同時に、明視野面積や明視野判定長での判定結果で図１７に示す検査結果一覧情報１７００を更新して、本処理を終了する。
【０１１３】
図２３は、デバイス検査時にＰＣ１０のＣＲＴ２１２に表示する検査画面の一例を示す図である。
【０１１４】
図２３において、２０００は検査画面であり、２３００は画像表示部である。２３０１は検査結果一覧である。検査結果一覧として、Ｎｏ．：検査番号、センサー面結果（明）：センサー面明視野判定結果（良／不良／詳細検査）、センサー面結果（暗）：センサー面暗視野判定結果（良／不良／詳細検査）、ガラス面（明）：ガラス面明視野判定結果（良／不良／詳細検査）、ガラス面（暗）：ガラス面暗視野判定結果（良／不良／詳細検査）が表示される。
【０１１５】
検査結果一覧２３０１では、検査したデバイスＮｏ．ごとに判定結果を表示する。本実施形態では、ラジオボタンにて「結果」・「センサー面」・「暗視野」、そして、デバイスＮｏ．１８を選択しているので、このデバイスの暗視野で撮像したセンサー面の検査結果の画像を画面上に表示している。ユーザは、この検査画面を見ることで、どれ位の大きさの異物がデバイス上のどの位置に存在するのかを確認することが可能である。異物が保護ガラス面の表面のみに存在すれば、これらの位置情報を元に異物を清掃することが可能である。また、センサー面に存在する場合は、異物の存在場所・大きさといった情報を生産管理にフィードバックすることで、生産工程の見直しが可能となる。
【０１１６】
２３０３は検査種別であり、検査パラメータを選択することができる。２３０４は検査数であり、デバイスの検査数をカウントすることができる。２３０５は不良数であり、２３０６はリセットボタンであって、検査数と不良数と検査結果を削除することができる。
【０１１７】
２３０７は原画／結果選択ボタンであり、画像表示部２３００に表示される画面を切り替える。原画が選択されると、カメラ１により撮影された画像をそのまま画像表示部２３００に表示する。結果が選択されると、撮影された画像上の異物を赤枠で囲み表示する。２３０８はセンサー面／ガラス面選択ボタンであり、画像表示部２３００に表示される画面をセンサー面画像とガラス面画像とに切り替える。２３０９は明視野／暗視野選択ボタンであり、画像表示部２３００に表示される画面を暗視野画像と明視野画像とに切り替える。このように、原画／結果とセンサー面／ガラス面と明視野／暗視野画像の選択表示が可能となる。
【０１１８】
２３０２は詳細結果一覧であり、検査結果一覧２３０１上で指定された検査結果における異物の面積や長さといった詳細データを表示する。本実施形態では、デバイスＮｏ．１８で検出された１個目の異物が選択されているので、図２４に示すように、その異物を画像表示部２３００上に拡大表示している。このように、ユーザは異物Ｎｏ．を選択することで、その異物を拡大して画像表示部２３００に表示して、異物の形状を確認することが可能となる。詳細結果一覧２３０２の「結果」欄に「詳細」・「良」と表示されている場合は、高倍率（×５）の画像を拡大表示する。「不良」と表示されている場合は、低倍率（×１）の画像を拡大表示する。
【０１１９】
本実施形態では、デバイスの検査処理を行う前に、検査画面２００１上の２３１０〜２３１３において、異物と判断する判断基準として、センサー面暗視野、センサー面明視野、ガラス面暗視野、ガラス面明視野の各閾値と、マスク１，２の各面積及び長さ、マスク１の各詳細な面積及び長さをそれぞれ設定登録することができる（異物判断基準登録）。また、検査処理後に、再検査として、これらの設定値を変更して暗視野検査シミュレーション処理及び／または明視野検査シミュレーション処理を実行した後に、その結果を表示させることが可能である。閾値は２値化閾値、面積は異物判定面積、長さは異物判定長さである。
【０１２０】
全体画像検査表示中に再検査ボタン２３１４が選択されると、保存されていた検査画像全てに対して再検査を行い、検査結果一覧を更新する。詳細検査表示中に再検査ボタン２３１４が選択されると、詳細検査画像に対して再検査を行い、異物一覧を更新する。作成した検査パラメータデータは検査種別ごとに外部メモリ２１３に保存する。検査ボタン２３１５が選択されると、検査を開始する。設定保存ボタン２３１６が選択されると、検査画面２００１上で設定された内容が外部メモリ２１３に保存される。
【０１２１】
図２５は、図１のデバイス外観検査装置における移動処理の詳細を示すフローチャートである。
【０１２２】
ステップＳ２５０２では、ＰＣ１０は、ＸＹＺ方向の移動距離の情報を読み込む。次に、ステップＳ２５０４では、ＰＣ１０は、ＸＹＺズームコントローラ９にＸＹＺ方向の移動距離の移動命令を送信する。
【０１２３】
次に、ステップＳ２５０６では、ＸＹＺズームコントローラ９は、ＰＣ１０から移動命令を受信する。次に、ステップＳ２５０８では、ＸＹＺズームコントローラ９は、Ｘ・Ｙ，Ｚ軸ステージ３，４を駆動して検査トレー７を移動する。次に、ステップＳ２５１０では、ＸＹＺズームコントローラ９は、ＰＣ１０に移動完了を通知する。
【０１２４】
ステップＳ２５１２では、ＰＣ１０は、ＸＹＺズームコントローラ９から移動完了の通知を受信して、本処理を終了する。
【０１２５】
図２６は、デバイス外観検査装置における照明切替処理の詳細を示すフローチャートである。
【０１２６】
ステップＳ２６０２では、ＰＣ１０は、照明情報（暗視野照明／明視野照明）を読み込む。次に、ステップＳ２６０４では、ＰＣ１０は、照明装置コントローラ８に照明装置の切替命令を送信する。
【０１２７】
次に、ステップＳ２６０６では、照明装置コントローラ８は、ＰＣ１０から照明装置の切替命令を受信する。次に、ステップＳ２６０８では、照明装置コントローラ８は、照明装置の切替えを行う。次に、ステップＳ２６１０では、照明装置コントローラ８は、ＰＣ１０に照明切替完了を通知する。
【０１２８】
ステップＳ２６１２では、ＰＣ１０は、照明装置コントローラ８から照明切替完了の通知を受信して、本処理を終了する。
【０１２９】
図２７は、デバイス外観検査装置における倍率変更処理の詳細を示すフローチャートである。
【０１３０】
ステップＳ２７０２では、ＰＣ１０は、倍率とフォーカスの情報を読み込む。次に、ステップＳ２７０４では、ＰＣ１０は、ＸＹＺズームコントローラ９に倍率変更命令を送信する。
【０１３１】
次に、ステップＳ２７０６では、ＸＹＺズームコントローラ９は、ＰＣ１０から倍率変更命令を受信する。次に、ステップＳ２７０８では、ＸＹＺズームコントローラ９は、ズームレンズ２を駆動して倍率を変更する。次に、ステップＳ２７１０では、ＸＹＺズームコントローラ９は、ＰＣ１０に倍率変更完了を通知する。
【０１３２】
ステップＳ２７１２では、ＰＣ１０は、ＸＹＺズームコントローラ９から倍率変更完了を受信する。次に、ステップＳ２７１４では、ＰＣ１０は、ＸＹＺズームコントローラ９にフォーカス変更命令を送信する。
【０１３３】
ステップＳ２７１６では、ＸＹＺズームコントローラ９は、ＰＣ１０からフォーカス変更命令を受信する。次に、ステップＳ２７１８では、ＸＹＺズームコントローラ９は、ズームレンズ２に配置されたフォーカスレンズ（不図示）を調節してフォーカスを変更する。次に、ステップＳ２７２０では、ＸＹＺズームコントローラ９は、ＰＣ１０にフォーカス変更完了を通知する。
【０１３４】
ステップＳ２７２２では、ＰＣ１０は、フォーカス変更完了の通知を受信して、本処理を終了する。
【０１３５】
図２８は、ＰＣ１０における暗視野画像作成処理の詳細を示すフローチャートである。
【０１３６】
ステップＳ２８０２では、ＰＣ１０内のＣＰＵ２０１は、Ｎｄ、Ｍｄ、デバイスＸ方向開始位置、デバイスＹ方向開始位置、デバイスＸ方向の移動量、及びデバイスＹ方向の移動量の情報を読み込む。次に、ステップＳ２８０４では、ＣＰＵ２０１は、ステップＳ２８０２で読み込んだＮｄ、Ｍｄ、デバイスＸ方向開始位置、デバイスＹ方向開始位置、デバイスＸ方向の移動量、及びデバイスＹ方向の移動量に基づいて移動量を計算する。
【０１３７】
ステップＳ２８０６では、図２５に示す移動処理が実行される。次に、ステップＳ２８０８では、ＣＰＵ２０１は、カメラ１を制御してデバイス１００の暗視野元画像を撮影する。次に、ステップＳ２８１０では、ＣＰＵ２０１は、検査トレー７が所定数（Ｎｄ×Ｍｄ回）移動した時点で撮影を終了する。これにより、検査トレー７上の１つのデバイスの全体画像が得られる。
【０１３８】
次に、ステップＳ２８１２では、面種別がセンサー面かガラス面かを判断し、ガラス面の場合はステップＳ２８１４へ進み、センサー面の場合はステップＳ２８１６へ進む。ステップＳ２８１４では、ＣＰＵ２０１は、アライメントマークを検索し、アライメント情報を作成・保存する。ステップＳ２８１６では、ＣＰＵ２０１は、アライメント情報を読み込む。ガラス面とセンサー面での処理の違いは、上述したように、ガラス面には位置補正のためのアライメントマークが存在せず、ガラス面の位置補正データをセンサー面の情報として流用しているためである。
【０１３９】
次に、ステップＳ２８１８では、暗視野画像をシェーディング補正し、ソフトウェア処理で画像を合成して、本処理を終了する。
【０１４０】
上記実施形態によれば、基準となるデバイス１００のガラス面／センサー面を暗照明及び明照明で照明して所定の倍率で撮像した基準画像を作成し、基準画像と検査対象となるデバイス１００を同一の撮像条件で撮像した検査画像から差分画像を作成し、差分画像の予め設定されたマスク範囲にある異物の位置及び面積を含む異物一覧情報を保存し、予め設定された閾値等により異物の判定を行う。保存された異物一覧情報に基づいて、所定の第一の撮像条件で撮像し、異物の面積が予め設定された閾値等に合えば、異物の位置で第一の撮像条件とは異なる第二の撮像条件で撮像し、新たに作成した差分画像を検査して異物に関する情報を更新する。これにより、デバイスのセンサー表面や保護ガラス面の異物を高速に検出することができる。特に、広視野を暗視野光源を使って低解像度で検査し、その形状の合否判定が難しい小さな異物に関しては、狭視野を明視野光源を使って高解像度で再検査を実行することができるので、歩留まりを落とすことなく高速に正確な判定が可能となる。
【０１４１】
本発明の目的は、以下の処理を実行することによって達成される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、システム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出す処理である。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施の形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードおよび該プログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。
【０１４２】
また、プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、次のものを用いることができる。例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＤＶＤ−ＲＷ、ＤＶＤ＋ＲＷ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ等である。または、プログラムコードをネットワークを介してダウンロードしてもよい。
【０１４３】
また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することにより、上記実施の形態の機能が実現される場合も本発明に含まれる。加えて、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳ（オペレーティングシステム）等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれる。
【０１４４】
さらに、前述した実施形態の機能が以下の処理によって実現される場合も本発明に含まれる。即ち、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれる。その後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部または全部を行う場合である。
【図面の簡単な説明】
【０１４５】
【図１】本発明の実施形態に係るデバイス外観検査装置の全体構成を示す図である。
【図２】図１に示す明視野照明装置６および暗視野照明装置５によるデバイス１００の照明状況を説明するための概略図であり（ａ）は明視野照明装置６の場合、（ｂ）は暗視野照明装置５の場合を示す。
【図３】図１に示すＰＣ１０のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図４】デバイスの検査前にＰＣ１０が実行する前処理のフローチャートである。
【図５】図４のステップＳ３０２のシェーディング補正情報作成処理の詳細を示すフローチャートである。
【図６】図５のステップＳ４０６、Ｓ４１０における面上シェーディング補正情報作成処理の詳細を示すフローチャートである。
【図７】デバイスの分割撮影方法の一例を示す図である。
【図８】検査トレー７の検査ステージにセットされた複数のデバイスの撮影方法の一例を示す図である。
【図９】図４のステップＳ３０３における基準画像情報作成処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１０】図９のステップＳ９０６、Ｓ９１０における面上基準画像作成処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１１】図１０のステップＳ１０１４における画像位置補正処理の説明図である。
【図１２】図１０のステップＳ１０１４における画像位置補正処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１３】暗視野基準画像にマスク領域を設定したデバイス画像の一例を示す図である。
【図１４】図４のステップＳ３０４におけるマスク画像情報作成処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１５】デバイス外観検査装置における検査処理のフローチャートである。
【図１６】図１５のステップＳ１５０８、Ｓ１５１６における暗視野検査処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１７】検査結果一覧情報の概要を示す図である。
【図１８】暗視野異物一覧情報の概要を示す図である。
【図１９】図１５のステップＳ１５１２、Ｓ１５２０における明視野検査処理の詳細を示すフローチャートである。
【図２０】明視野異物一覧情報の概要を示す図である。
【図２１】ＰＣ１０により実行される暗視野検査シミュレーション処理のフローチャートである。
【図２２】ＰＣ１０により実行される明視野検査シミュレーション処理のフローチャートである。
【図２３】デバイス検査時にＰＣ１０のＣＲＴ２１２に表示される検査画面の一例を示す図である。
【図２４】デバイス検査時にＰＣ１０のＣＲＴ２１２に表示する詳細検査画面の一例を示す図である。
【図２５】デバイス外観検査装置における移動処理の詳細を示すフローチャートである。
【図２６】デバイス外観検査装置における照明切替処理の詳細を示すフローチャートである。
【図２７】デバイス外観検査装置における倍率変更処理の詳細を示すフローチャートである。
【図２８】ＰＣ１０における暗視野画像作成処理の詳細を示すフローチャートである。
【図２９】デバイスの概略構造を示す部分断面図である。
【符号の説明】
【０１４６】
１  カメラ
２  ズームレンズ
３  Ｚ軸ステージ
４  Ｘ・Ｙ軸ステージ
５  暗視野照明装置
６  明視野照明装置
７  検査トレー
８  照明装置コントローラ
９  ＸＹＺズームコントローラ
１０  パーソナルコンピュータ（ＰＣ）
１００  デバイス
２０１  ＣＰＵ
２０２  ＲＯＭ
２０３  ＲＡＭ
【図１】
0004958114.tif 000002
【図２】
0004958114.tif 000003
【図３】
0004958114.tif 000004
【図４】
0004958114.tif 000005
【図５】
0004958114.tif 000006
【図６】
0004958114.tif 000007
【図７】
0004958114.tif 000008
【図８】
0004958114.tif 000009
【図９】
0004958114.tif 000010
【図１０】
0004958114.tif 000011
【図１１】
0004958114.tif 000012
【図１２】
0004958114.tif 000013
【図１３】
0004958114.tif 000014
【図１４】
0004958114.tif 000015
【図１５】
0004958114.tif 000016
【図１６】
0004958114.tif 000017
【図１７】
0004958114.tif 000018
【図１８】
0004958114.tif 000019
【図１９】
0004958114.tif 000020
【図２０】
0004958114.tif 000021
【図２１】
0004958114.tif 000022
【図２２】
0004958114.tif 000023
【図２３】
0004958114.tif 000024
【図２４】
0004958114.tif 000025
【図２５】
0004958114.tif 000026
【図２６】
0004958114.tif 000027
【図２７】
0004958114.tif 000028
【図２８】
0004958114.tif 000029
【図２９】
0004958114.tif 000030