(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ターゲット画像中の欠陥をターゲット画像とマスター画像と比較しながら検出する画像処理手法において、
マスター画像とターゲット画像との全ての対応画素において、小領域単位での正規化相関マッチングを行って、マッチング平面にマッチング率を描き込む過程と、マッチング平面からマッチング率の低い小領域を抽出し、マッチング率の低い小領域の存在からターゲット画像中の欠陥を見つける過程とからなることを特徴とする欠陥検出方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像処理により模様のある工業製品の欠陥を画像処理により検出する方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
図１は、検査対象の模様、たとえばシリコンウエハやプリント基板の回路パターン、あるいは印刷物のパターンの欠陥検査において、従来の減算処理による欠陥の検出処理例を示す。この図１で、欠陥の検出処理は、マスター画像と検査対象のターゲット画像との全ての対応画素の間で、差分の絶対値をとることによって、濃度値の減算処理を行って、減算画像を生成し、この減算画像を２値化処理して得られる２値化画像から白い画素を欠陥要素として抽出する。なお、ここでの「欠陥」とは、汚れ、異物、シミ、はがれ、傷、欠け、ピンホール、短絡、断線、凹凸などを言う。
【０００３】
また、欠陥要素から欠陥を抽出するにはいくつかの手法があり、１画素でも欠陥要素があれば欠陥とする抽出手法や、連結した欠陥要素のかたまり（閉領域）の面積や長さなどで判断する抽出手法がある。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上記抽出手法では、マスター画像とターゲット画像とでパターンの形が微妙に違っていたり、また、ターゲット画像に部分的な濃淡（明るさの違い）が生じていたりすると、検査対象（ワーク）のパターンが良品であるのに、パターンの違い部分や、部分的な濃淡（明るさの違い）部分で欠陥として認識してしまう。
【０００５】
図２は、従来の減算処理でのパターンの違いによる良品の誤判定例を示す。図２では、たとえばパターンの幅にバラツキがあるが、この程度のバラツキは良品としたくても、従来の抽出手法では、一連の画像処理の過程で、パターンの幅の違い部分がすべて欠陥要素（白）として出力されてしまうため、パターンの幅の許容範囲の違いと本当の欠陥との識別が困難になる。
【０００６】
また、図３は、従来の減算処理での部分的な濃淡（明るさの違い）による良品の誤判定例を示す。図３では、検査用の照明や、検査対象（ワーク）自体の濃度差の影響で、ターゲット画像に濃度差が現れた場合、ワークが良品であるにもかかわらず、画像処理後の２値画像には欠陥要素（白）が現れ、欠陥の識別をむずかしくする。
【０００７】
したがって、本発明の目的は、パターンの違い部分や、部分的な濃淡部分の存在のもとでも、欠陥を正確に認識できるようにすることである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記目的のもとに、本発明は、ターゲット画像中の欠陥をターゲット画像とマスター画像と比較しながら検出する画像処理手法による欠陥検出方法であり、マスター画像とターゲット画像との全ての対応画素において、小領域単位での正規化相関マッチングを行って、マッチング平面にマッチング率を描き込む過程と、マッチング平面からマッチング率の低い小領域を抽出し、マッチング率の低い小領域の存在からターゲット画像中の欠陥を見つける過程とからなることを特徴とする。
【０００９】
【発明の実施の形態】
図４は、本発明の欠陥検出方法を実行するための欠陥検出装置１を示す。欠陥検出装置１は、ＴＶカメラ２により検査対象のワーク３のパターンを撮像し、パターンの映像信号を画像処理ユニット４に送る。
【００１０】
画像処理ユニット４は、コンピュータ、メモリ、入出力機器およびデイスプレイなどを含む画像処理システムにより構成されており、画像処理ユニット４のプログラムメモリ領域に、本発明の欠陥検出方法にもとづくプログラムを内蔵しており、画像処理ユニット４の画像メモリ領域に、ワーク３のパターンの映像信号から生成されるデジタル画像Ｗを格納するとともに、デジタル化されたマスター画像Ｇを予め記憶している。
【００１１】
画像処理ユニット４のプログラムは、本発明の欠陥検出方法にもとづき、ターゲット画像Ｆから欠陥を検出するために、デジタル画像Ｗの一部としてのターゲット画像Ｆとマスター画像Ｇとを比較し、マスター画像Ｇとターゲット画像Ｆとの全ての対応画素において、小領域単位での正規化相関マッチングを行って、マッチング平面にマッチング率を描き込む過程と、マッチング平面からマッチング率の低い小領域を抽出し、マッチング率の低い小領域の存在からターゲット画像中の欠陥を見つける過程とからなる画像処理を実行する。
【００１２】
図５は、マスター画像Ｇの構成画素の座標（ｘ，ｙ）およびターゲット画像Ｆの構成画素の座標（ｘ，ｙ）を示す。ターゲット画像Ｆは、これを含むデジタル画像Ｗの一部であり、マスター画像Ｇをテンプレートとするパターンマッチング（手法としては正規化相関法）により、画像Ｗ中から切り出されたものである。よって、マスター画像Ｇおよびターゲット画像Ｆの大きさは、同じである。もちろん、マスター画像Ｇおよびターゲット画像Ｆは、全体的に見たときに類似しているが、局所的に見ると必ずしも類似していない。部分的に明るさが違ったり、パターンの形が違ったり、欠陥があったりしても、全体としてのマッチング率は高くなるためである。
【００１３】
さて、マスター画像Ｇの画素の座標（ｘ，ｙ）を中心とする小領域をｇxyとする。小領域ｇxyの大きさは、あらかじめパラメータ等で設定されているものとする。通常、縦横ともに２〜３０画素の値がとられ、この大きさは、パターンの形の変化つまりパターンのズレではなく、境界のダレなどが大きいターゲット画像の場合に、大きくとる。
【００１４】
また、マスター画像Ｇの画素の座標（ｘ，ｙ）に該当する、ターゲット画像Ｆの画素の座標（ｘ，ｙ）を中心とする小領域をｆxyとする。この小領域ｆxyの大きさは、マスター画像の小領域ｇxyと等しいか、または縦横に数画素大きい。これは、マスター画像Ｇおよびターゲット画像Ｆの部分画像が局所的にズレていることがあるためである。
【００１５】
図６は、画像処理過程の概念を示す。まず、小領域ｇxyをテンプレートとするパターンマッチングを小領域ｆxyに対して行う。小領域ｆxy内で、テンプレートｇxyが移動する範囲を（ｕ，ｖ）としたとき、小領域ｆxy内で注目する画素の座標（ｉ+u，ｊ+v）のマッチング率Ｒxy（ｕ，ｖ）を下記の正規化相関式によって行う。
【００１６】
【数１】
0003753234.tif 000002
【００１７】
つぎに、小領域ｆxy内のすべての移動する範囲（ｕ，ｖ）の組み合わせで、テンプレートを動かし、マッチング率Ｒxy（ｕ，ｖ）が最大となる値をＲxyとし、この値Ｒxyをマスター画像Ｇおよびターゲット画像Ｆと同じ大きさのマッチング平面Ｍの座標（ｘ，ｙ）に描き込む。なお、マッチング率Ｒxyは、−１から＋１までの実数値をとり、マッチング平面Ｍは、８ビットで表現するため、つぎのような手順で描き込まれる。
【００１８】
すなわち、マッチング率Ｒxyが負または０の場合は、マッチング平面Ｍの座標（ｘ，ｙ）に０を描き込む。また、マッチング率Ｒxyが正の場合は、２５５を掛けた後に、マッチング平面Ｍの座標（ｘ，ｙ）に整数化してその値を描き込む。
【００１９】
この処理をターゲット画像Ｆですべての有効な画素の座標（ｘ，ｙ）に対して行い、マッチング平面Ｍにマッチング率Ｒxyを描き込む。なお、ターゲット画像Ｆの上下左右端は、小領域ｆxyの大きさの分だけ、未処理範囲が生じる。
【００２０】
最後に、マッチング平面Ｍをあるしきい値で２値化し、黒となる画素（欠陥要素）から構成される連続した小領域を抽出し、その２値特徴量たとえば黒の画素（欠陥要素）から構成される連続した小領域の面積、長さなどがある判定値を超えたときに、その連続した黒い小領域を欠陥とする。
【００２１】
図７は、従来法では検出のむずかしかった、パターンの幅にバラツキのあるターゲット画像に欠陥のある場合である。従来法のように、画素単位では難しかった本ケースでも、小領域自体がある大きさを持っているため、多少のパターンの違いは、マッチング率の若干の低下を招くだけで、欠陥要素にまでは至らないため、また、少し余裕をもって注目画素の上下左右に数画素づつシフトして、最もマッチングする位置を見つけるため、パターン自体の位置ズレにも柔軟に追従できる。本発明によれば、欠陥は、欠陥要素として抽出され、パターンの違いは欠陥要素としては抽出されない。
【００２２】
図８は、ターゲット画像に部分的に濃度差のある場合であるが、小領域単位で見ると、小領域ｆxy内の小領域ｇxyに対応する領域の濃度値は、単に定数倍と見なすことができる。このため、正規化相関式の特徴、すなわちテンプレートとターゲットが定数倍のとき、マッチング率は１になることから、マッチング率Ｒxyは、１に近い値をとる。よって、画像の部分的な濃淡の違いは、欠陥要素としては抽出されない。
【００２３】
【発明の応用】
１）本発明は、マスター画像とターゲット画像との全ての対応画素において、小領域単位での正規化相関マッチングを行うが、たとえば縦横ともに１画素飛ばしのように間引きでマッチング処理を行うと、高速処理ができる。２）マッチング平面にマッチング率を描き込む際に、あるしきい値と比較して、２値化した値を直接描き込んでもよい。このようにすれば、マッチング平面から、あるしきい値と比較して２値化画像を作る手順が省ける。
【００２４】
なお、マスター画像とターゲット画像のマッチングにおいて、画像を縦横にいくつか、たとえば縦横ともに１６分割し、このようにして得られた各小領域（ブロック）どうしで、マッチングを行うという手法が考えられる。しかし、この手法は、ただ単に、小領域に分割した各ブロックどうしのマッチング率を見るものであって、たとえばブロック数が１２００（６４０×４８０／（１６×１６））あればこの中にマッチング率の低いブロックがあるか否か、またそのブロック数はいくつか、くらいしかわからない。
【００２５】
本来、欠陥は、その欠陥要素の特徴量（面積や長さ）の解析から抽出されるべきものであり、上述の手法だけでは、欠陥要素の特徴量の解析による欠陥を抽出することはできない。
【００２６】
これに対して、本発明の欠陥検出方法は、各画素単位で、その画素を中心とするマッチングを行うことにより、そのマッチング率をマッチング平面に描き込んで、まさに欠陥要素を示す画像（２値画像）を得ることを特徴とし、欠陥要素の特徴量の解析から欠陥を見つけているから、上記の考えられる手法よりも優れている。
【００２７】
【発明の効果】
上記のように、本発明の欠陥検出方法は、マスター画像とターゲット画像との全ての対応画素において、小領域単位での正規化相関マッチングを行って、マッチング平面にマッチング率を描き込み、マッチング平面からマッチング率の低い小領域を抽出し、マッチング率の低い小領域の存在からターゲット画像中の欠陥を見つける。
【００２８】
したがって、本発明では、模様のあるパターンにある欠陥の検査において、従来はむずかしかったパターンの位置ズレや形の微妙な違いの影響を受けず、また画像内の部分的な濃度差の影響を受けず、欠陥のみを忠実に抽出できる。特に、本発明によれば、各画素単位で、その画素を中心とするマッチングを行うことにより、そのマッチング率をマッチング平面に描き込んで、まさに欠陥要素を示す画像（２値画像）が得られる。このように、欠陥は、マッチング平面における欠陥要素の特徴量の解析から、欠陥がパターンの位置ズレや形の微妙な違い、画像内の部分的な濃度差の影響を受けることなく、検出できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】検査対象のシリコンウエハやプリント基板の回路パターンあるいは印刷物のパターンの欠陥検査において、従来の減算処理による欠陥の検出処理例の説明図である。
【図２】従来の減算処理でのパターンの違いによる良品の誤判定例の説明図である。
【図３】従来の減算処理での部分的な濃淡（明るさの違い）による良品の誤判定例の説明図である。
【図４】本発明による欠陥検出方法を実行するための欠陥検出装置１のブロック線図である。
【図５】マスター画像Ｇの構成画素の座標（ｘ，ｙ）およびターゲット画像Ｆの構成画素の座標（ｘ，ｙ）の説明図である。
【図６】本発明による欠陥検出方法の画像処理過程の説明図である。
【図７】パターンの幅にバラツキのあるターゲット画像で、本発明による欠陥検出方法の説明図である。
【図８】ターゲット画像に部分的に濃度差のあるターゲット画像で、本発明による欠陥検出方法の説明図である。
【符号の説明】
１  欠陥検出装置
２  ＴＶカメラ
３  検査対象のワーク
４  画像処理ユニット
【図１】
0003753234.tif 000003
【図２】
0003753234.tif 000004
【図３】
0003753234.tif 000005
【図４】
0003753234.tif 000006
【図５】
0003753234.tif 000007
【図６】
0003753234.tif 000008
【図７】
0003753234.tif 000009
【図８】
0003753234.tif 000010