(57)【要約】【課題】  画像特徴量の数の増加に関係なく欠陥の分類性能が向上する欠陥分類装置および方法並びにプログラムを提供すること【解決手段】  外観検査装置１５から取得した検査対象品の画像データから画像特徴量を抽出する画像処理部２６と、画像処理部で抽出された検査対象品の画像特徴量に対して主成分分析或や部分最小２乗法を行なって寄与率を求め、寄与率が高い画像特徴量を抽出し、抽出した画像特徴量から欠陥種別を決定する多変量解析処理部２８と、を備える。同種の欠陥の場合、寄与率が高くなる画像特徴量も同じになるため、抽出された画像特徴量の組み合わせから欠陥分類が行なえる。【選択図】        図２
2009068946.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査装置で検出された欠陥の種別を分類する欠陥分類装置であって、
取得した検査対象品の画像データから画像特徴量を抽出する画像処理部と、
前記画像処理部で抽出された前記検査対象品の画像特徴量に対して多変量解析を行なって寄与率を求め、寄与率が高い画像特徴量を抽出し、抽出した画像特徴量から欠陥種別を決定する解析処理部と、
を備えたことを特徴とする欠陥分類装置。
【請求項２】
前記解析処理部は、多変量解析として主成分分析を実行する請求項１に記載の欠陥分類装置。
【請求項３】
前記解析処理部は、多変量解析として部分最小２乗法を実行する請求項１または２に記載の欠陥分類装置。
【請求項４】
解析処理部は、前記検査装置から取得した検査結果情報に含まれる検査結果に関する情報を目的変数、前記特徴量データを説明変数としてＰＬＳモデルに入力し、下記に示す平均値と実測値の差分に係数を乗算した値を寄与率として求める機能を含むことを特徴とする請求項３に記載の欠陥分類装置。
ｂ１（ｘ１−Ｘ１），ｂ２（ｘ２−Ｘ２），・・・・，ｂｎ（ｘｎ−Ｘｎ）
但し、ｘ１，ｘ２，……，ｘｎは、変数（画像特徴量）
Ｘ１，Ｘ２，……Ｘｎは、各変数のそれぞれの平均値
ｂ０，ｂ１，ｂ２，……，ｂｎは、各変数の重み度
【請求項５】
前記解析処理部は、前記検査結果情報に含まれる欠陥位置情報に基づいて、画像データを複数のゾーンに分割し、各ゾーンごとに欠陥分類を求める請求項１から４のいずれか１項に記載の欠陥分類装置。
【請求項６】
正常の画像データに基づいて生成された固有空間を利用した欠陥検出手法であるＥＳＤＤの基準平面からの距離情報に従って欠陥の有無を判断する機能を含むことを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の欠陥分類装置。
【請求項７】
検査対象品を製造したプロセス装置のプロセス実行時に時系列に得られるプロセスデータを記憶するプロセスデータ記憶手段と、
そのプロセスデータ記憶手段に格納されたプロセスデータからプロセス特徴量を抽出するプロセスデータ編集手段と、
検査対象品が共通していることによって対応付けられた欠陥分類情報とプロセスデータから抽出したプロセス特徴量を用いて、プロセス特徴量と欠陥分類情報との関係付けを行う分析手段と、
を備えたことを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の欠陥分類装置。
【請求項８】
検査装置で検出された欠陥の種別を分類する欠陥分類方法であって、
取得した検査対象品の画像データから画像特徴量を抽出する画像処理ステップと、
前記画像処理部で抽出された前記検査対象品の画像特徴量に対して、多変量解析を行なって寄与率を求め、寄与率が高い画像特徴量を抽出し、抽出した画像特徴量から欠陥種別を決定する解析処理ステップと、
実行することを特徴とする欠陥分類方法。
【請求項９】
コンピュータを、
取得した検査対象品の画像データから画像特徴量を抽出する画像処理手段、
前記画像処理部で抽出された前記検査対象品の画像特徴量に対して多変量解析を行なって寄与率を求め、寄与率が高い画像特徴量を抽出し、抽出した画像特徴量から欠陥種別を決定する解析処理手段、
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、欠陥分類装置および方法並びにプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
製造プロセスシステムでは、製造された製品或いは中間製品についての欠陥の有無並びに欠陥種の判定が行なわれている。この欠陥の分類処理は、一般に、検査装置から得られた複数の画像特徴量に上下限値を欠陥種ごとに設けて、上下限値を超えた場合に対応する欠陥種に属すると判断するようにしている。
【０００３】
また、特許文献１には、欠陥種別判定装置が記載されている。これは、ニューロ処理ユニットの入力として欠陥画像から抽出した欠陥情報（面積、形状、位置、明るさ、等）を与え、出力として欠陥種別を得る構成とし、欠陥種別に対応した欠陥情報に対してそれぞれの欠陥種別が出現するようにニューロ処理ユニットを学習させておくものである。この結果、分類対象画像から抽出した欠陥情報をニューロ処理ユニットに入力し、その出力から欠陥種別を判定するものである。
【特許文献１】特開平８−２１８０３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
複数の特徴量を欠陥種ごとに各々管理する方式は、欠陥分類性能の低下を招き効率的な欠陥分類ではない。さらに、各特徴量に対して欠陥種ごとに上下限値を設定することは、多大な時間と労力を要するので好ましくない。このことは、管理する特徴量の数が多くなるほどその傾向は顕著になる。
【０００５】
特許文献１に開示された装置は、以下に示す問題を有する。ニューラルネットは、明示的に次数を減らすものではなく、モデル化に重要な比較的数少ない潜在成分を線形的に抽出するわけではないため、特徴量データ間に強い相関がある場合（多重共線性）や、因子（特徴量）の数が多い場合、新しいデータに対する予測精度が非常に悪くなる。さらに、ニューラルネットは、全種類の欠陥データを収集して事前に学習させる必要があるため、欠陥登録作業に膨大な作業時間を要する。
【０００６】
この発明は、欠陥の分類性能が向上し、ひいては製造プロセスの異常原因を高精度に推定することが可能となり、製造プロセスの異常改善に効果を発揮することができる欠陥分類装置および方法並びに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】
【０００７】
（１）この発明による欠陥分類装置は、検査装置で検出された欠陥の種別を分類する欠陥分類装置であって、取得した検査対象品の画像データから画像特徴量を抽出する画像処理部と、前記画像処理部で抽出された前記検査対象品の画像特徴量に対して多変量解析を行なって寄与率を求め、寄与率が高い画像特徴量を抽出し、抽出した画像特徴量から欠陥種別を決定する解析処理部と、を備えて構成した。多変量解析は、下記の（２），（３）に示すものに限られず、各種のものを適用できる。
【０００８】
（２）解析処理部は、多変量解析として主成分分析を実行することができる。
【０００９】
（３）解析処理部は、多変量解析として部分最小２乗法を実行するようにしてもよい。
【００１０】
（４）上記（３）の発明を前提とし、解析処理部は、前記検査装置から取得した検査結果情報に含まれる検査結果に関する情報を目的変数、前記特徴量データを説明変数としてＰＬＳモデルに入力し、下記に示す平均値と実測値の差分に係数を乗算した値を寄与率として求める機能を含むようにするとよい。
ｂ１（ｘ１−Ｘ１），ｂ２（ｘ２−Ｘ２），・・・・，ｂｎ（ｘｎ−Ｘｎ）
但し、ｘ１，ｘ２，……，ｘｎは、変数（画像特徴量）
Ｘ１，Ｘ２，……Ｘｎは、各変数のそれぞれの平均値
ｂ０，ｂ１，ｂ２，……，ｂｎは、各変数の重み度
【００１１】
（５）解析処理部は、検査結果情報に含まれる欠陥位置情報に基づいて、画像データを複数のゾーンに分割し、各ゾーンごとに欠陥分類を求める機能を備えるとよい。
【００１２】
（６）正常の画像データに基づいて生成された固有空間を利用した欠陥検出手法であるＥＳＤＤ（Eigen Space Defect Detection）の基準平面からの距離情報に従って欠陥の有無を判断する機能を含むようにするとよい。
【００１３】
（７）検査対象品を製造したプロセス装置のプロセス実行時に時系列に得られるプロセスデータを記憶するプロセスデータ記憶手段と、そのプロセスデータ記憶手段に格納されたプロセスデータからプロセス特徴量を抽出するプロセスデータ編集手段と、検査対象品が共通していることによって対応付けられた欠陥分類情報とプロセスデータから抽出したプロセス特徴量を用いて、プロセス特徴量と欠陥分類情報との関係付けを行う分析手段と、を備えるとよい。分析手段は、実施形態では、プロセス異常要因分析部２４に対応し、プロセス−品質モデルを作成したり、異常要因分析をしたりする。もちろん、分析主文の機能は、これら２つの処理を両方とも行なうものに限られることなく、いずれか一方でも良いし、他の機能を備えても良い。
【００１４】
（８）本発明に係る欠陥分類方法は、検査装置で検出された欠陥の種別を分類する欠陥分類方法であって、取得した検査対象品の画像データから画像特徴量を抽出する画像処理ステップと、前記画像処理部で抽出された前記検査対象品の画像特徴量に対して、多変量解析を行なって寄与率を求め、寄与率が高い画像特徴量を抽出し、抽出した画像特徴量から欠陥種別を決定する解析処理ステップと、を実行するようにした。
【００１５】
（９）本発明に係るプログラムは、コンピュータを、取得した検査対象品の画像データから画像特徴量を抽出する画像処理手段、前記画像処理部で抽出された前記検査対象品の画像特徴量に対して多変量解析を行なって寄与率を求め、寄与率が高い画像特徴量を抽出し、抽出した画像特徴量から欠陥種別を決定する解析処理手段、として機能させるためのプログラムである。
【００１６】
本発明によれば、主成分分析（ＰＣＡ）や部分最小２乗法（ＰＬＳ）等の多変量解析を応用して欠陥分類を行なうようにしたため、因子（画像特徴量）の数が多く、強い共線性がみられるような場合に、潜在変数に次元圧縮することで、多重共線性の問題が生じなくなり、過度のあてはめの危険性も少なくなる。その結果、本発明では、新しいデータに対する予測精度が良くなり、欠陥分類性能が向上する。
【００１７】
正常品のデータを用いてＰＣＡ，ＰＬＳモデル等を作成した場合、欠陥データの事前学習が不要となり、装置立ち上げ期間が短縮する。また、欠陥の種類によって各画像特徴量の特徴量値は異なるが、同じ欠陥種の場合には同じ画像特徴量の特徴量値が高くなる。そこで、各画像特徴量の寄与率を求め、寄与の高い画像特徴量を抽出することで、抽出された画像特徴量の組から欠陥種の分類を行なうことができる。画像特徴量の組に基づく欠陥分類処理は、単純に上位Ｎ個の画像特徴量の組み合わせに基づいて行なっても良いし、順列（並び順も考慮）に基づいて行なっても良い。さらには、同じ画像特徴量の組でも特徴量値が大きく異なる場合には別の欠陥種にするというように、特徴量値も加味して欠陥分類処理を行なうようにしてもよい。また、抽出された寄与率の高い画像特徴量の組が既存のグループに属さない新たな欠陥が発生した場合、新たな欠陥種のカテゴリを自動で生成する機能を持たせると良い。
また検査装置からの欠陥位置情報（ゾーン情報）を活用することで、１つの欠陥種としてカテゴライズする。
【００１８】
ＥＳＤＤ（Eigen Space Defect Detection）の基準平面からの距離情報を目的変数、欠陥の複数ある画像特徴量データを説明変数としてＰＬＳモデルに入力し寄与率を算出するようにした場合、より予測精度の高い欠陥分類性能を発揮できる。
【００１９】
また、製造プロセスデータと欠陥分類を関連付けることにより、製造プロセスの異常要因を早期に発見し、装置稼働率の向上に役立てることができる。そして、欠陥の分類性能が向上することで、製造プロセスの異常原因を高精度に推定することが可能となり、製造プロセスの異常改善に効果を発揮することができる。
【００２０】
欠陥の有無は、検査装置（実施の形態の“外観検査装置”に対応）の検査結果をそのまま利用しても良いし、欠陥分類装置が持つ正常の画像データから得られた基準空間からの距離等を用いて欠陥分類装置自体が欠陥の有無を判断しても良い。特に、画像データを複数の部分切り出し領域に分け、各領域ごとに欠陥分類を行なうようにした場合であって、検査装置から出力される検査結果情報に検査対象品ごとに欠陥の有無があるだけでどの位置で欠陥が生じているかが無いような場合には、欠陥分類装置が前処理としてどの領域で欠陥を生じているかを判断し、欠陥を生じている領域について画像特徴量の抽出その他の欠陥分類処理をするとよい。画像データを複数の領域に分割した場合、正常な画像部分を持つ領域も存在する。よって、前処理として欠陥を生じている領域を特定することで、正常な領域に対する不要な欠陥分類処理を行なうことが無くなり、迅速処理並びに処理装置側の負担軽減ができるので好ましい。もちろん、正常な画像部分について欠陥分類処理をした場合、“該当する欠陥がない”，“正常範囲内”等の分析結果が得られ、誤って欠陥と判断されることはないので、予め欠陥を生じている部分を特定する処理は、本発明の必須要件ではない。
【発明の効果】
【００２１】
本発明は、主成分分析（ＰＣＡ）や部分最小２乗法（ＰＬＳ）等の多変量解析を応用して欠陥分類を行なうようにしたため、因子（画像特徴量）の数が多く、強い共線性がみられるような場合に、潜在変数に次元圧縮することで、多重共線性の問題が生じなくなり、新しいデータに対する予測精度が良くなり、欠陥分類性能が向上する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
図１は、本発明の好適な実施形態である欠陥分類装置を含む製造システムを示す。この製造システムは、プロセス装置１，外観検査装置１５及び欠陥分類装置２０を含む。これらの装置は、生産管理情報よりも詳細なプロセス関連情報を高速にやりとりするための装置用ネットワークであるＥＥＳ（Equipment Engineering System）ネットワーク３によって相互に接続されている。図示は省略されているが、ＥＥＳネットワーク３には、プロセス装置１より前の段階で用いられる他のプロセス装置や検査装置も接続されている。さらに、このシステムは、ＭＥＳ（Manufacturing Execution System）を含む生産管理システム４及びこの生産管理システム４と接続された生産管理情報を伝送するＭＥＳ系ネットワーク５を含んでいる。ＥＥＳネットワーク３とＭＥＳ系ネットワーク５とは、ルータ６を介して接続されている。ＭＥＳ系ネットワーク５上に存在する生産管理システム４は、ルータ６を経由して、ＥＥＳネットワーク３上の各装置にアクセスすることができる。
【００２３】
この製造システムは、例えば、半導体や液晶パネルを製造するもので、プロセス装置１が液晶パネル等を製造するためのプロセス（ガラス基板に対するパターンニング・成膜処理等）を実行する。半導体製造プロセスや液晶パネル製造システムにおいては、処理対象のウエハやガラス基板（以下、「ガラス基板」）は、カセット７内に所定枚数セットされ、カセット単位で移動されるとともに、プロセス装置１で所定の処理が行なわれる。１つの製品を製造する場合、複数のプロセス装置１においてそれぞれ所定の処理が実行される。その場合、プロセス装置間の移動も、カセット単位で行なわれる。カセット７に実装された所定枚数のガラス基板が同一のロットとなる。
【００２４】
この実施形態の液晶パネル製造システムでは、個々のガラス基板ごとに管理する必要から、各ガラス基板ごとに製品ＩＤが付与される。この製品ＩＤは、例えばロットＩＤと、そのロット内の識別番号を結合することにより、設定できる。すなわち、仮にロットＩＤが「０４０８２５１」で、ロット内にセット可能な枚数が１桁とすると、ロット内の２番目のガラス基板（ロット内の識別番号は「２」）の製品ＩＤは、下一桁にロット内の識別番号を付加した「０４０８２５１２」と設定することができる。
【００２５】
もちろん、タグ７ａに、ロットＩＤに替えて、或いはロットＩＤとともに収納された全てのガラス基板についての製品ＩＤを記録しておき、プロセス装置１（プロセスデータ収集装置１２）は、タグ７ａに格納された全ての製品ＩＤを取得するようにしてもよい。また、カセット７にセットするガラス基板が１枚の場合には、タグ７ａに記録したＩＤが、そのまま製品ＩＤとして使用できる。なお、ロット単位で解析をする場合には、製品ＩＤの取得や、ロットＩＤに基づく製品ＩＤの作成は不要である。
【００２６】
カセット７には、ＲＦ−ＩＤ（radio frequency identification）タグ７ａが取り付けられている。タグ７ａは、プロセス装置１に連結されたＲＦ−ＩＤリードライトヘッド８との間で電磁結合をし、非接触で任意のデータを読み書きされるものであり、データキャリアとも呼ばれる。タグ７ａには、ロットＩＤ（製品ＩＤの基となるロットＩＤ或いは製品ＩＤ自体）と、前段装置の出庫時刻等の情報が格納される。
【００２７】
プロセス装置１は、ＭＥＳ系ネットワーク５からルータ６経由で生産管理システム４から送られてきたレシピＩＤを取得する。プロセス装置１は、レシピＩＤと実際に行なうプロセスとの対応テーブルなどを持っており、取得したレシピＩＤに応じたプロセスを実行する。プロセス装置１は、それぞれの装置を識別するための装置ＩＤが設定されている。
【００２８】
プロセス装置１は、プロセスデータ収集装置１２を内蔵する。このプロセスデータ収集装置１２は、ＥＥＳネットワーク３に接続されている。プロセスデータ収集装置１２は、プロセス装置１においてプロセスが実行されている期間中或いは待機中に、プロセス装置１の状態に関連する情報であるプロセスデータを時系列に収集する。プロセスデータは、例えば、プロセス装置１の動作時の電圧，電流や、あるプロセスを実行するプロセス装置１を出庫してから次のプロセスを実行するプロセス装置１に投入されるまでの滞留時間などがある。プロセス装置１は、これらのプロセスデータを検出するための検出装置を備え、その検出装置の出力が、プロセスデータ収集装置１２に与えられる。
【００２９】
プロセスデータ収集装置１２は、ＲＦ−ＩＤリードライトヘッド８を介してタグ７ａから読み取った前段装置の出庫時刻と現在ガラス基板がセットされているプロセス装置１への投入時刻とを収集する。これらの出庫時刻と投入時刻の差をとることにより、前段装置からの滞留時間を算出することができる。また、ＲＦ−ＩＤリードライトヘッド８は、必要に応じてプロセス装置１からガラス基板を出庫する際に出庫時刻等をタグ７ａへ書き込む。
【００３０】
プロセスデータ収集装置１２は、通信機能を備えている。プロセスデータ収集装置１２は、プロセス装置１において発生したあらゆるプロセスデータを収集し、収集したプロセスデータに製品ＩＤと装置ＩＤとを対応付けてＥＥＳ系ネットワーク３に出力する。収集するデータの種類は、上記のものに限るものではなく、さらに多くの情報を取得することも妨げない。
【００３１】
外観検査装置１５は、プロセス装置１で処理されたガラス基板を撮像し、得られた画像データに基づいて所定の検査を行ない、欠陥の有無を判定するとともに、欠陥を生じている位置などを求める。外観検査装置１５は、そのように求めた検査結果データ（検査結果情報）をＥＥＳネットワーク７に出力する。外観検査装置１５には、ＲＦ−ＩＤリードライトヘッド８が連結されている。このＲＦ−ＩＤリードライトヘッド８は、外観検査装置１５内にセットされた製品（ガラス基板）が収納されていたカセット７のタグ７ａに対し、データの読み書きを行なう。読み取るデータには、製品（ガラス基板）を特定するＩＤが含まれる。外観検査装置１５に内蔵される検査データ収集装置１６は、通信機能を備えている。検査データ収集装置１６は、撮像した画像データ，検査結果データ及び製品ＩＤを収集し、それらを対応付けてＥＥＳネットワーク７に出力する。
【００３２】
なお、検査データ収集装置１６は、タグ７ａに製品ＩＤが格納されている場合には、その製品ＩＤをそのまま収集すればよいが、タグ７ａにロットＩＤが格納されている場合には、そのロットＩＤに基づいて製品ＩＤを作成する。この検査データ収集装置１６における製品ＩＤの作成処理は、プロセスデータ収集装置１２における製品ＩＤの作成処理と同様にすることができる。
【００３３】
欠陥分類装置２０は、ハードウェアの観点からは一般的なパーソナル・コンピュータであり、Windows（登録商標）などのオペレーティング・システム上で稼動するアプリケーション・プログラムによって、本装置の各機能が実現されている。
【００３４】
図２は、主として欠陥分類装置２０の内部構成を示している。欠陥分類装置２０は、プロセスデータ収集装置１２から取得するプロセスデータを処理する系統と、検査データ収集装置１６から取得する検査結果データを処理する系統と、それら両系統による処理結果を利用し、プロセス異常要因分析を行うプロセス異常要因分析部２４と、を備える。プロセスデータを処理する系統は、プロセスデータ収集装置１２から送られてきたプロセス装置１のプロセスデータを格納するプロセスデータ記憶部２１と、プロセスデータ記憶部２１に格納された各種のプロセスデータからプロセス特徴量を算出するプロセスデータ編集部２２と、プロセスデータ編集部２２が算出したプロセス特徴量を格納するプロセス特徴量データ記憶部２３と、を備える。さらに、欠陥分類装置２０は、生産管理システム４から送信されるデータ（レシピＮｏ．等）を取得する。この取得したデータは、プロセスデータ編集部２２に与えられる。また、検査結果データを処理する系統は、検査データ収集装置１６から送られてきた画像データ並び検査結果データを格納する画像データ・欠陥位置情報・欠陥距離情報記憶部２５と、その記憶部２５に格納されたデータを読み出し、画像特徴量等を求める画像処理部２６と、その画像処理部２６が求めた画像特徴量等を格納する画像特徴量データ・欠陥位置情報・欠陥距離情報記憶部２７と、その記憶部２７に格納されたデータを読み出し多変量解析を行ない、欠陥種を求める多変量解析処理部２８と、その多変量解析処理部２８で求めた結果を格納する寄与率データ・欠陥分類結果記憶部２９と、を備える。プロセス異常要因分析部２４は、プロセス特徴量データ記憶部２３に格納されたデータと、寄与率データ・欠陥分類結果記憶部２９に格納されたデータとに基づき、プロセス異常要因分析を行ない、その結果をプロセス異常要因データ記憶部３０に格納する。各記憶部は、欠陥分類装置２０の外部の記憶装置（データベース２０ａ）に設定してもよいし、内部記憶装置に設けてもよい。
【００３５】
図３（ａ）に示すように、プロセスデータ記憶部２１に格納されるプロセスデータは、製品ＩＤと装置ＩＤとに関連付けられる。プロセスデータは、プロセスデータ収集装置１２が収集した各種のプロセスデータに加え、そのプロセスデータを収集した日時情報（日付＋時刻）も含む。各プロセス装置用のプロセスデータ記憶部２１には、製品ＩＤごとに、日時情報に従って時系列にプロセスデータが格納される。図１では、１つのプロセス装置１のプロセスデータが欠陥分類装置２０に与えられ、そのプロセスデータに基づいて異常分析をする例を示したが、製品が複数のプロセス装置を経由している場合において、係る複数のプロセス装置で得られたプロセスデータを欠陥分類装置２０に与えるようにしても良い。その場合、上記の各データが装置の数分だけ作成される。
【００３６】
プロセスデータ記憶部２１は、リングバッファ等の一時記憶手段から構成され、プロセス終了後の所定のタイミングでプロセスデータを削除（新たなプロセスデータを上書き）するようにしている。このプロセスデータ記憶部２１は、プロセス装置１（データ収集装置１２）ごとに用意し、同一のプロセス装置１から収集されたプロセスデータは、一意に関連づけられたプロセスデータ記憶部１１に時系列に格納される。もちろん、各プロセス装置１（データ収集装置１２）から取得したプロセスデータを、１つのプロセスデータ記憶部２１に混在して格納するようにしてもよい。その場合には、装置ＩＤなどのプロセス装置の識別情報を関連づけて格納する。
【００３７】
プロセスデータ編集部２２は、プロセスデータ記憶部２１に格納された時系列のプロセスデータを呼び出し、枚葉毎のプロセス特徴量を算出する。プロセス特徴量は、例えば、同一の製品ＩＤについてのプロセスデータのピーク値，総和，平均値等のプロセスデータの値から算出するものに限らず、プロセスデータの値が設定された閾値を超えている時間等の各種のものがある。
【００３８】
プロセスデータ編集部２２は、生産管理システム４から出力されるレシピＩＤを製品ＩＤ並びに装置ＩＤとともに取得する。レシピは、予め決められたプロセス装置に対する命令や設定、パラメータのセットで、処理対象や工程、装置の違いにより複数持ち、生産管理システム４で管理される。それぞれのレシピには、レシピＩＤが付与される。プロセス装置１で処理されるガラス基板に対するレシピは、装置ＩＤと製品ＩＤとレシピＩＤとにより特定される。
【００３９】
プロセスデータ編集部２２は、図３（ｂ）に示す製品ＩＤと装置ＩＤとレシピＩＤとのセットを以下に示す手順で取得する。まず、プロセスデータ編集部２２は、生産管理システム（ＭＥＳ）４にアクセスし、分析対象のガラス基板の製品ＩＤと、プロセス装置１を特定する装置ＩＤをキーにし、対応するレシピＩＤを検索する。次いで、プロセスデータ編集部２２は、その検索したレシピＩＤを生産管理システム４から直接、或いは、プロセスデータ収集装置１２経由で取得する。プロセスデータ収集装置１２経由で取得する場合、プロセスデータ収集装置１２は、進行中のプロセスのレシピＩＤを生産管理システム（ＭＥＳ）４から取得し、プロセス装置１の装置ＩＤとプロセスデータとを併せて欠陥分類装置２０へ渡すようにしてもよい。
【００４０】
プロセスデータ編集部２２は、製品ＩＤと装置ＩＤをキーにして、算出したプロセス特徴量データと、取得したレシピＩＤとを結合し、その結合したデータを対応する装置ＩＤ用のプロセス特徴量データ記憶部２３に格納する。よって、プロセス特徴量データ記憶部２３のデータ構造は、図３（ｃ）に示すようになる。
【００４１】
画像処理部２６は、図４に示すフローチャートを実行する機能を有する。本実施形態では、固有空間（部分空間）を使用した欠陥検出手法であるＥＳＤＤ（Eigen Space Defect Detection）を利用して、欠陥を検出する。つまり、複数の画像データから生成された空間上で固有ベクトルを基底として構築された固有空間からの距離を評価指標として使用し、当該距離が一定以上離れた場合には欠陥と判断する。固有空間を構成するのは、正常な製品を撮像して得られた画像データの主成分データを含む平均と分散からなる部分空間である。つまり、正常な画像データに多く含まれる成分からどれだけ相違しているのかという観点から欠陥検出を行なう。もちろん、欠陥を検出する方法は、上記のＥＳＤＤを用いる物に限ることはなく、他の方法を用いてもよい。
【００４２】
具体的な処理機能を、図４のフローチャートに従って説明する。画像処理部２６は、画像データ・欠陥部位位置情報・欠陥距離情報記憶部２５にアクセスし、画像データを取得する（Ｓ１）。また、画像処理部２６は、ゾーンごとの指定分割サイズを取得する（Ｓ２）。この指定分割サイズは、たとえば、画像データ・欠陥位置情報・欠陥距離情報記憶部２５に格納される検査結果データと関連づけて、格納したものを読み出すことができる。また、同種の製品の場合、画像データ中を区分けするゾーン並びにそのゾーンを分割するサイズは等しくなるので、係る指定分割サイズを検査結果データとは別に記憶手段（記憶部２５或いはその他の記憶手段）に記憶させておき、画像処理部２６はそれを取得するようにしてもよい。
【００４３】
図５に示すように、本実施形態では、処理対象の画像データを複数のゾーンに区分けする。図は、ガラス基板に所定の回路パターンを形成した例を示しており、たとえば、ゲートライン，ソースライン……というように、ゾーンを区分けしている。そして、検査はゾーンごとに行なう。
【００４４】
画像処理部２６は、取得した画像データを、指定分割サイズで分割する（Ｓ３）。つまり、画像処理部２６は、まず、たとえば図６に示すように、画像データを単位ブロックＢごとに分割する。そして、画像処理部２６は、図７に示すような分割したｗ×ｈの部分切り出し領域（単位ブロック）内のデータを、ベクトル化する。ここで、ベクトルｉ番目のブロックのベクトルｘｉは、下記式により求める。これにより、サイズｗ×ｈの部分切り出し領域画像１枚から求められた画像データベクトルｘｉは、Ｎ次元ユーグリッド空間上の１点として表現できる（図８参照）。
【００４５】
ｘｉ＝［ｙ１，ｙ２，……，ｙＮ］Ｔ
Ｎ＝ｗ×ｈ
【００４６】
処理対象の画像データにおけるすべての部分切り出し領域（ブロック）に対してベクトル化が完了すると、画像処理部２６は、固有空間の生成処理を行う（Ｓ３）。具体的には、部分切り出し領域より生成した画像データベクトルの集合より生成した集合ベクトルから分散行列Ｘを求める。
【００４７】
Ｘ＝［ｘ１，ｘ２，……，ｘＲ］
ここでRは部分切り出し領域（学習サンプル）の数である。
【００４８】
次いで、画像処理部２６は、Ｑ＝ＸＸＴで規定されるＱを対角化する基底ベクトル列Ｅを求める。
Ｅ＝［ｅ１，ｅ２，……，ｅＲ］
基底ベクトル列は分散行列ＸＸＴを対角化することで求めることができる。つまり、下記式が成り立つ。
【００４９】
Ｑ＝ＸＸＴ＝ＥΔＥＴ
ここで基底ベクトルは次の条件を満たす。
【数１】
2009068946.tif 000003
【００５０】
また固有値行列Δは次のように固有値の対角行列として表現される。
【数２】
2009068946.tif 000004
【００５１】
ただしλ１≧λ２……≧λＲとする。
【００５２】
２次元の空間で考えると図９のように基底ベクトルｅ１，ｅ２は分布に対して広がりが最も大きな部分をｅ１、ｅ１に直交する基底をｅ２として表現される。ｅ１からどこまで基底ベクトルを使用するかにより超平面の次元を決定することができ、この次元のことを固有空間の次元という。このとき選択された次元Ｄ（Ｄ≦Ｒ）である場合、固有空間Ｅは基底ベクトルｅ１，ｅ２，……，ｅＤで張られる超平面となる。ｅ１，ｅ２で形成される固有空間の一例を示すと、図１０のようになり、固有空間の一般的な表現としては、図１１のようになる。
【００５３】
次いで、画像処理部２６は、固有空間と分割領域ベクトルの距離を計測する（Ｓ５）。ここで、超平面と各画像データベクトルとの距離は、ユーグリッド距離として定義され、そのユーグリッド距離（Δｘの絶対値：図１２参照）は、次の式で表される。
【数３】
2009068946.tif 000005
【００５４】
また、画像ベクトルの固有空間上への投影点ｘ′は次の式で表される。
【数４】
2009068946.tif 000006
【００５５】
ここで原点から投影点までの距離Ｐを考える。図１３より１次元であればＰは、下記式に示すように、画像ベクトルｘと基底ベクトルｅ１として表される。
【００５６】
Ｐ＝ｘ・ｅ１
したがってＤ次元であれば投影点までの距離Ｐの集合は、次のようにベクトルＰとして表され、下記のように表現できる。
【００５７】
Ｐ＝（Ｐ１，Ｐ２，……，ＰＤ）Ｔ
任意の成分における原点から投影点までの距離は、Ｐｉ＝ｘ・ｅｉとなる。
【００５８】
図１３（１次元成分のみ考慮した図）の場合、基底ベクトル平面上の投影点ｘ′は、基底ベクトルｅ１を単位ベクトルとしてｅ１の方向にＰ倍したものと考えられるので、
ｘ′＝Ｐｅ１
となる。
【００５９】
Ｄ次元であれば投影点ｘ′は、
【数５】
2009068946.tif 000007
となる。
【００６０】
上記式（１）に、式（２）を代入すると、下記のようになる。
【数６】
2009068946.tif 000008
【００６１】
ところで
【数７】
2009068946.tif 000009
したがって固有空間と画像ベクトルとの距離は、画像ベクトルと投影行列の内積を使って、
【数８】
2009068946.tif 000010
と表現することができる。
【００６２】
これらのことから、固有空間までの距離を求める処理は、画像処理部２６が、下記（１）から（４）を順次実行することにより行なう。
【００６３】
（１）画像サンプルを切り出す。
（２）対角化による固有ベクトルＥを求める。
（３）サンプルの投影点Ｐｉを求める。
（４）絶対値Δｘを求める。
【００６４】
次に、画像処理部２６は、ユーグリッド距離最大の欠陥を抽出する（Ｓ６）。固有空間は、学習した画像データの大部分を占めるデータとなるので、周囲に対して相対的に変化が大きい程、距離（Δｘの絶対値）は大きくなる。従って、“欠陥”と、“周囲との相対的な違い”とが等価と考えると、固有空間からの距離を指標として欠陥抽出を行うことができる。
【００６５】
すなわち、例えば図１４（ａ）に示すように、画像データ中の部分切り出し領域Ｒについて学習して得られた固有空間Ｅが、図１４（ｂ）に示すように表現されているものとする。この場合に、図１４（ｃ）に示すように、検査時に得られた対応する領域の画像データが、Ｓ１のように一部に染みのような部分（丸で囲った部分）を含む場合、テクスチャ（学習した画像データ）との相違が大きくなり、図１４（ｂ）に示す距離Δｘが大きくなる。これに対し、図１４（ｃ）中のＳ２に示すように、正常なものと同様の部分切り出し領域の画像データの場合、固有空間Ｅからの距離Δｘは小さくなる。よって、図１４（ｄ）に示すように、距離Δｘが、適宜設定した閾値Ｔｈを超えた場合には欠陥有り（ＮＧ）となり、閾値Ｔｈ以下の場合には欠陥無し（ＯＫ）と判定できる。
【００６６】
画像処理部２６は、位置情報を取得し、詳細欠陥領域抽出する（Ｓ７）。上記の処理ステップＳ６を実行し、欠陥が検出された場合、画像処理部２６は、その欠陥を生じた部分切り出し領域の位置情報を取得し、欠陥が存在する位置を特定する。
【００６７】
画像処理部２６は、処理対象の画像データの画像特徴量データを抽出する。画像特徴量の抽出は、部分切り出し領域単位で行なう。画像特徴量の抽出対象の画像データは、欠陥を生じていると判定された画像データ（該当する部分切り出し領域の画像データ）である。抽出する画像特徴量は、例えば、平均濃度，面積，周囲長，外接長方形，重心位置等、各種のものを使用できる。求めた画像特徴量は、例えば図１５に示すように、画像ごとに各特徴量値を関連付けたテーブルとして記録することができる。
【００６８】
画像処理部２６は、上記の各処理を実行して得られた、欠陥位置データと、欠陥画像データと、画像特徴量データを、関連付けて画像特徴量データ・欠陥位置情報・欠陥距離情報記憶部２７に格納する。
【００６９】
多変量解析処理部２８は、図１６，図１７に示すフローチャートを実行する機能を有する。図１６は、学習時の機能を示し、図１７は欠陥分類実行時の機能を示す。図１６に示すように、教師データ（画像データとゾーン情報）を収集する（Ｓ１５）。この教師データは、予め正常に製造された製品を撮像して得られた画像データを用意しておき、それを欠陥分類装置２０に与えたものである。ゾーン情報は、図５に示すように、ガラス基板に形成するパターン等に合わせて、区分けした領域である。各ゾーンが、それぞれ上述の部分切り出し領域に割り当ててもよいし、１つのゾーンが、複数の部分切り出し領域から構成されるようにしてもよい。本実施形態では、各ゾーンをそれぞれ１つの部分切り出し領域としている。つまり、部分切り出し領域は、それぞれ寸法や形状を異なるようにしてもよい。
【００７０】
次に、多変量解析処理部２８は、取得した画像データをゾーン情報に基づいて分割し、各ゾーンについての画像特徴量を抽出する（Ｓ１６）。多変量解析処理部２８は、ゾーンごとに教師用データ、つまり、正常品によるＰＣＡモデルもしくはＰＬＳモデルの基準空間を作成する（Ｓ１７）。
【００７１】
なお、本実施形態では、多変量解析処理部２８が教師用データを作成するようにしたが、本発明はこれに限ることはなく、別の処理部或いは別の装置にて作成した教師用データを利用してもよい。
【００７２】
一方、実際の欠陥分類は、以下のように行なう。まず多変量解析処理部２８は、画像特徴量データ・欠陥位置情報・欠陥距離情報記憶部２７にアクセスし、欠陥画像データとその欠陥位置情報を取得する（Ｓ２１）。次いで、多変量解析処理部２８は、欠陥位置情報に基づいて切り出したゾーンの画像データに対し、欠陥を生じている部分の画像特徴量を抽出する（Ｓ２２）。
【００７３】
そして、多変量解析処理部２８は、該当するゾーンのＰＣＡモデルもしくはＰＬＳモデルの寄与率を算出する（Ｓ２３）。そして、多変量解析処理部２８は、求めた寄与率の上位Ｎ個の画像特徴量を抽出し（Ｓ３４）、その抽出されたＮ個の画像特徴量の組み合わせが、すでにある欠陥分類カテゴリ（欠陥種）に属するものか否かを判断する（Ｓ２５）。すでに存在する欠陥分類カテゴリに属する場合、多変量解析処理部２８は、処理対象の欠陥画像データを、該当する欠陥分類カテゴリに登録する（Ｓ２６）。一方、すでに存在する欠陥分類カテゴリに属さない場合、多変量解析処理部２８は、処理ステップＳ２４で抽出された画像特徴量の組み合わせから構成される新しい欠陥分類カテゴリを作成し（Ｓ２６）、処理対象の欠陥画像データを、その作成した欠陥分類カテゴリに登録する（Ｓ２６）。欠陥分類カテゴリへの登録は、具体的には、寄与率データ・欠陥分類結果記憶部２９に格納することで行なう。このとき、多変量解析処理部２８は、少なくとも、欠陥を生じた製品を特定する製品ＩＤと、決定した欠陥分類カテゴリと、欠陥を生じている部分を撮像した画像データと、寄与率と、を関連付けて登録する。この登録された情報は、欠陥分類処理２０の表示装置２０ｂに出力することができる。
【００７４】
ここで、ＰＣＡモデル並びにＰＬＳモデルと、寄与率について説明する。ＰＣＡ（Principal Component Analysis：主成分分析）は、一般に、データの特徴抽出及び次元圧縮を目的とする多変量解析であり、変数間の相関関係を捉えるために，変数の線形結合によって，主成分と呼ばれる新たな合成変数を創り出すことができる。従って、正常な製品の画像データから抽出された各画像特徴量は、互いに一定の相関関係があり、一定の基準空間内に存在する。図１８は、図示の便宜上、２つの画像特徴量（特徴量１，特徴量２）をそれぞれ横軸と縦軸にとった場合の相関関係を示している。図示するように、正常な製品を撮像して得られた画像データに基づく特徴量１，２の相関値は、楕円形で示す基準空間内に存在する。換言すると、基準空間の外に存在するものは欠陥の画像データに基づく特徴量１，２の相関値といえる。
【００７５】
ところで、従来の各画像特徴量に正常範囲を特定する上限値と下限値を設定し、その範囲内を正常と判断し、その範囲外を欠陥と判断する方法によれば、図１８中、“ａ”で示す本来正常なものが、範囲外となって欠陥と誤判定されたり、“ｂ”で示す本来欠陥として検出されるべきものが良品と誤判定されたりする。これに対し、本実施形態では、係る誤判定をすることなく、正しく欠陥の有無を判定することができる。
【００７６】
また、図１９に示すように、基準空間から外れた欠陥は、その欠陥の種類・原因が同種のものは同じような位置にプロットされる。よって、プロットされた位置が近い場合、類似した欠陥であると推定できる。従って、基準空間から外れた欠陥に向け、基準空間（管理値）内の重心から直線を引き、この直線の周辺にプロットされるような画像特徴量を有する欠陥は類似した欠陥として分類することができる。
【００７７】
このＰＣＡモデルを用いた欠陥の有無、欠陥の分類は、目的変数のないルールとなるＱ統計量並びにＴ２統計量を用いて求めることができる。図２０に示すように、Ｑ統計量は、主成分からの残差であり、この値が大きくなるほど主成分からのズレが大きくなり、一定距離以上離れると、欠陥が生じると判断できる。また、平均値からの距離Ｔも、主成分の方向に一定の距離以上離れた場合には、欠陥が生じると判断できる。具体的には、管理値から外れた欠陥に向け、管理値内の重心から直線が引き、この直線の周辺にプロットされるような画像特徴量を有する欠陥は類似した欠陥として分類する。
【００７８】
ここで、Ｑ統計量並びにＴ２統計量は、それぞれ下記式により求められる。
【数９】
2009068946.tif 000011
【００７９】
ここで、ｘｐは、第ｐ変数の値であり、Ｘｐは第ｐ変数の平均値である。ｔｒは、主成分分析における第ｒ主成分得点であり、Ｒは、採用された主成分の数である。そして、求めたＱ統計量やＴ２統計量の値が、予め設定した閾値を超えた場合には、異常が生じていると判定できる。
【００８０】
このＰＣＡを用いた分析では、欠陥があると判定された場合に、その判定結果に対して、どの欠陥特徴量がどのくらい影響を与えているかを表わす寄与率を求めることができる。寄与率の値が大きいほど当該欠陥に対する影響度合いが大きい、すなわち当該欠陥をもたらした要因の可能性が高いと言える。そして、同種の欠陥では、影響を与える欠陥特徴量も同様のものになると推測できる。そこで、本実施形態では、算出される寄与率の値の上位Ｎ個（例えば、５個）までの寄与率の画像特徴量を抽出し（Ｓ２４）、それに基づいて欠陥分類カテゴリを決定するようにしたのである（Ｓ２５〜Ｓ２７）。そして、Ｑ統計量，Ｔ２統計量の寄与率は、下記式により求めることができる。
【数１０】
2009068946.tif 000012
【００８１】
上記のＱ統計量寄与を求める演算式は、第ｐ変数のＱ統計量に対する寄与を求める式である。Ｑ統計量は各変数の二乗予測誤差の和であることから、当該式により第ｐ変数の寄与を求めることができる。そして、この寄与が正常時に比べて極端に大きくなっている変数があった場合、その変数が異常に関係していると判断できる。各変数の正常時の寄与の値は、予め求めておき、登録しておく。正常時の各変数の寄与は、各変数ごとに異なることが予測されるため、例えば、算出した判定対象の画像データの全ての部分切り出し領域ごとの画像特徴量に基づいて求めた全ての変数の寄与を、対応する正常時の寄与でそれぞれ除算して正規化を図り、その正規化した値同士を比較し、その値が高いもの上位Ｎ個を欠陥分類カテゴリを特定するための要因とすることができる。
【００８２】
同様に、Ｔ２統計量寄与を求める演算式は、第ｐ変数のＴ２統計量に対する寄与を求める式である。ｔは、主成分特定からなるベクトルであり、ｖｐは負荷量行列の第ｐ行（第ｐ変数に関する係数ベクトル）の配置ベクトルである。これも、Ｑ統計量の場合と同様に、正常時における各変数の寄与を求めておき、正常時のものと大きく異なる寄与となった変数を抽出し、欠陥分類カテゴリを特定するための要因とする。
【００８３】
一方、ＰＬＳ（Ｐａｒｔｉａｌ  Ｌｅａｓｔ  Ｓｑｕａｒｅｓ）モデルを用いた欠陥の分類は、以下のようにして行なうことができる。ＰＬＳでは、目的変数を必要とし、画像特徴量に基づいて演算処理する欠陥判定式と、その欠陥判定式により求めた値（ｙ）が欠陥を生じているか否かを決定する判定条件（目的変数）と、を備えたルールを用いて欠陥の有無を判定できる。寄与率は、ＰＬＳ法により得られた回帰式より求めるようにした。このＰＬＳ法により得られる回帰式を下記に示す。
ｙ＝ｂ０＋ｂ１＊ｘ１＋ｂ２＊ｘ２＋……＋ｂ（ｎ−１）＊ｘ（ｎ−１）＋ｂｎ＊ｘｎ
【００８４】
上記の式において、ｘ１，ｘ２，……ｘｎが、それぞれ画像特徴量であり、ｂ０，ｂ１，ｂ２，……ｂｎは、係数である。ｂ１，ｂ２，……ｂｎは、各画像特徴量の重み度である。上記の回帰式により求めたｙの値がしきい値を越えた場合に欠陥有りと判定できる。
【００８５】
このＰＬＳ法を利用して各画像特徴量の寄与率を求めるには、以下のようにする。まず、各変数（ｘ１，ｘ２，……ｘｎ）がいずれも平均値を示すときのＰＬＳ予測値をＹとする。そして、実際に取得した画像特徴量を各変数に代入して求めたｙとの差であるｙ−Ｙの大きさに各項がどれだけ寄与したかを評価する。つまり、各変数の平均値をＸ１，Ｘ２，……Ｘｎとすると、上記の式の各項の値は、下記のようになる。
ｂ１（ｘ１−Ｘ１）、ｂ２（ｘ２−Ｘ２）、・・・・、ｂｎ（ｘｎ−Ｘｎ）
【００８６】
このように、平均値と実測値の差分に、さらに係数を乗算した値を求めた各項の値を、各画像特徴量の寄与率とする。そして、多変量解析処理部２８は、寄与率の大きいものからＭ個分の画像特徴量を抽出し、抽出された画像特徴量の組み合わせ（さらには、その並び順）から、欠陥分類カテゴリを特定する。
【００８７】
図２１は、ＴＦＴアレイ工程の欠陥種の一例を示している。図に例示したように、パターニングのエラーにより、各ゾーンにそれぞれ配線・絵素のショートやオープン等の欠陥種が存在する。上述したように、欠陥の種類により、寄与率が大きくなる画像特徴量が異なるので、欠陥分類処理では、例えば図２２に示すように、各画像特徴量が、寄与率の大小によってソートされ、各欠陥画像データにおける上位Ｎ個（例えば５個）の数値の大きい寄与率となる画像特徴量が抽出され（楕円で囲む）、それに基づいて、欠陥種が特定される（図２３参照）。
【００８８】
プロセス異常要因分析部２４は、多変量解析による解析を実行することにより、プロセス特徴量と欠陥分類情報との関係を表すプロセス−品質モデルを作成する機能を備える。ここでの多変量解析は、上述のＰＣＡモデルやＰＬＳモデルを用いた解析を利用できる。すなわち、ＰＣＡモデル，ＰＬＳモデルを用い、欠陥分類カテゴリと抽出されたプロセス特徴量の基準空間を求めることで、モデルを形成できる。また、正常時のプロセス特徴量をさらに取得し、正常時と欠陥時のプロセス特徴量とを比較し、特徴量値が大きく異なるプロセス特徴量を抽出し、その抽出したプロセス特徴量に基づいてモデルを作成するとよい。このモデルは、寄与率を求めるルールも含む。さらにまた、モデルの作成は、プロセス特徴量をデータマイニングの一般的な分析手法である決定木手法による解析を行ない、欠陥の有無を生成するプロセス状態のルールの集合であるプロセス−品質モデルを作成することもできる。このプロセス異常要因分析部２４にて求めたプロセス−品質モデルは、例えばデータベース２０ａ等に記憶保持され、その後の評価に用いられる。
【００８９】
実際の製品に対する欠陥分類処理時では、プロセス異常要因分析部２４は、寄与率データ・欠陥分類結果記憶部２９にアクセスし、欠陥があるとされた画像データに対応する製品ＩＤを取得し、その取得した製品ＩＤをキーにしてプロセス特徴量データ記憶部２３に格納された該当する製品ＩＤについてのプロセス特徴量を取得する。そして、１つの製品ＩＤをキーにして取得した１枚葉分のプロセス特徴量と、欠陥分類結果・寄与率データとを関連付けてプロセス異常要因データ記憶部３０その他の記憶手段に格納したり、表示デバイス２０ｂに出力表示したりすることができる。
【００９０】
プロセス異常要因分析部２４は、寄与率を求めることができるルールを有する場合、寄与率の高いプロセス特徴量を抽出し、その抽出した情報（プロセス特徴量を示す名称と寄与率）も欠陥分類カテゴリと関連づけ、プロセス異常要因データ記憶部３０に格納する。この格納された情報は、表示デバイス２０ｂに表示できる。この表示形態の一例を示すと、図２４，図２５に示すようになる。図２４，図２５は、便宜上２つの図面に分けて描画しているが、実際には横につながった１つの表形式となっている。
【００９１】
このプロセス特徴量の寄与率は、その欠陥分類カテゴリに属する異常に対して、どのプロセスデータやその特徴量がどのくらい影響を与えているかを表わすデータとなる。寄与率が大きいほど当該異常に対する影響度合いが大きい、すなわち当該異常をもたらした原因の可能性が高いと言える。異常要因分析により算出される寄与率データの値の上位Ｍ個（例えば、５個）までの寄与率データを含む異常要因データを抽出する。作業員は、抽出された寄与率の高いプロセス特徴量である異常要因データに基づき、異常が検出されたときの対処時に、どのプロセスデータをチェックすればよいかがわかる。
【図面の簡単な説明】
【００９２】
【図１】本発明の好適な実施形態である欠陥分類装置を含む製造システムの一例を示す図である。
【図２】陥分類装置の内部構造の一例を示す図である。
【図３】欠陥分類装置が処理する各種データのデータ構造の一例を示す図である。
【図４】画像処理部の機能を説明するフローチャートである。
【図５】画像データのゾーンを説明する図である。
【図６】画像データの部分切り出し領域を説明する図である。
【図７】部分切り出し領域（単位画像ベクトル）の一例を示す図である。
【図８】Ｎ次元ユーグリッド空間の一例を示す図である。
【図９】２次元空間上の基底ベクトルの一例を示す図である。
【図１０】ｅ１，ｅ２で形成される固有空間の一例を示す図である。
【図１１】固有空間の一般的な表現例を示す図である。
【図１２】固有空間とベクトルの距離の関係を示す図である。
【図１３】投影点と画像ベクトルの関係を示す図である。
【図１４】ＥＳＤＤによる欠陥検出方法を説明する図である。
【図１５】画像処理部２６で抽出された画像特徴量の一例を示す図である。
【図１６】多変量解析処理部における正常品による教師データ作成機能（学習モード）を示すフローチャートである。
【図１７】多変量解析処理部における正常品による欠陥分類機能を示すフローチャートである。
【図１８】多変量解析処理部における欠陥分類アルゴリズムを説明する図である。
【図１９】多変量解析処理部における欠陥分類アルゴリズムを説明する図である。
【図２０】多変量解析処理部における欠陥分類アルゴリズムを説明する図である。
【図２１】ＴＦＴアレイ工程の欠陥種の一例を示す図である。
【図２２】多変量解析処理部における欠陥分類アルゴリズムを説明する図である。
【図２３】多変量解析処理部における欠陥分類アルゴリズムを説明する図である。
【図２４】プロセス異常要因分析部の処理結果を、表示デバイスに表示する表示形態の一例を示す図である。
【図２５】プロセス異常要因分析部の処理結果を、表示デバイスに表示する表示形態の一例を示す図である。
【符号の説明】
【００９３】
２０  欠陥分類装置
２１  プロセスデータ記憶部
２２  プロセスデータ編集部
２３  プロセス特徴量データ記憶部
２４  プロセス異常要因分析部
２５  画像データ・欠陥位置情報・欠陥距離情報記憶部
２６  画像処理部
２７  画像特徴量データ・欠陥位置情報・欠陥距離情報記憶部
２８  多変量解析処理部
２９  寄与率データ・欠陥分類結果記憶部
３０  プロセス異常要因データ記憶部
【図１】
2009068946.tif 000013
【図２】
2009068946.tif 000014
【図３】
2009068946.tif 000015
【図４】
2009068946.tif 000016
【図５】
2009068946.tif 000017
【図６】
2009068946.tif 000018
【図７】
2009068946.tif 000019
【図８】
2009068946.tif 000020
【図９】
2009068946.tif 000021
【図１０】
2009068946.tif 000022
【図１１】
2009068946.tif 000023
【図１２】
2009068946.tif 000024
【図１３】
2009068946.tif 000025
【図１４】
2009068946.tif 000026
【図１５】
2009068946.tif 000027
【図１６】
2009068946.tif 000028
【図１７】
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【図１８】
2009068946.tif 000030
【図１９】
2009068946.tif 000031
【図２０】
2009068946.tif 000032
【図２１】
2009068946.tif 000033
【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
2009068946.tif 000036
【図２５】
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