JP2005315748A - データ圧縮方法、欠陥検査方法および欠陥検査装置 - Google Patents
データ圧縮方法、欠陥検査方法および欠陥検査装置 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2005315748A JP2005315748A JP2004134625A JP2004134625A JP2005315748A JP 2005315748 A JP2005315748 A JP 2005315748A JP 2004134625 A JP2004134625 A JP 2004134625A JP 2004134625 A JP2004134625 A JP 2004134625A JP 2005315748 A JP2005315748 A JP 2005315748A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- combination
- base frequency
- inspection
- block
- defect
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Landscapes
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
Abstract
【課題】 離散コサイン変換を用いて効率良く画像データを圧縮することによって膜厚ムラの検査時間を短縮することができるデータ圧縮方法を提供する。
【解決手段】 ステップS1で、膜厚ムラによる干渉縞が発生している撮像画像をブロックに分割し、ステップS2で、分割したブロックに対して、DCT処理を行い、特徴量である基底周波数成分の係数を得る。ステップS3で、干渉縞の形状と位置に合わせて基底周波数成分の組合せで決まるデータ圧縮方法を変化させて、ステップS4で欠陥判定を行う。ステップS7で、組合せの中の基底周波数成分の数で決まる圧縮率と欠陥判定結果の良否で決まる検査精度および検査タクト時間の関係を求め、ステップS8で、求めた圧縮率と検査タクト時間の関係から、要求される検査タクト時間に対応する圧縮率を求め、求めた圧縮率から決まるブロック毎の基底周波数成分の組合せをデータ圧縮方法で用いる組合せとして決定する。
【選択図】 図1
Description
本発明は、干渉縞を撮像した画像データを離散コサイン変換した係数を用いて膜厚ムラの検査時間を短縮できるデータ圧縮方法、欠陥検査方法および欠陥検査装置に関する。
半導体や液晶基板などを検査する検査方法には、たとえば、検査員が検査対象物である基板を直接目視によって検査する検査方法がある。ところが、この目視によって検査する検査方法は、熟練の検査員であっても良品であるか否かの判定を同一の基準で行うことが非常に困難である。そこで、検査対象物である基板を撮像し、撮像した画像をコンピュータなどの処理装置に入力し、入力した画像を画像処理して欠陥の有無を判定する自動検査が行われている。たとえば、膜厚ムラ欠陥検出方法として、入力した画像をDCT(
Discrete Cosine Transform、離散コサイン変換)によって空間周波数成分に変換し、変換した空間周波数成分の係数によって欠陥判定を行う手法が一般的に知られている。
Discrete Cosine Transform、離散コサイン変換)によって空間周波数成分に変換し、変換した空間周波数成分の係数によって欠陥判定を行う手法が一般的に知られている。
図9は、一般的な画像処理に用いられるDCT処理によって分解された基底周波数成分を説明するための図である。DCT処理は、入力画像を8×8ピクセル(画素)のブロックに分割し、分割したブロックの画像データを、64個の基底周波数成分に分解する。u、vは、基底周波数成分を識別するための識別子であり、それぞれ0から7までの整数値を取る。uは、縦方向(縦縞)の基底周波数成分を示し、vは、横方向(横縞)の基底周波数成分を示しており、図9は、uとvとの組によって決まる基底周波数成分を模式的に示した図である。u、vの値が0に近いほど低い周波数成分であり、逆に、u、vの値が7に近いほど高い周波数成分である。
分割したブロックの画像データに対して、式(1)を用いて演算することによって、64個の基底周波数成分毎に係数Suvを求め、求めた係数Suvによって欠陥判定を行う。係数Suvの値が大きいほどその基底周波数成分が強く含まれることを示しており、係数Suvの分布状況を見ることによって、画像データの特徴量を把握することができる。ここで、x、yは、分割されたブロック内の画素の相対座標を示し、それぞれ0から7までの整数値を取る。P(x、y)は、ブロック内の相対座標の点(x、y)の画素の濃淡を示す濃淡値である。
しかしながら、検査対象物の大きさが極めて大きいために、撮像した画像のデータ量が極めて大きい場合は、撮像した画像の特徴量をそのまま用いたのでは、欠陥判定を行うための処理時間が非常に長くなってしまう。このため、撮像した画像の特徴量を効果的に圧縮し、検査タクト時間、つまり、検査に要する時間を短縮する技術が必要となる。
大量の画像データの処理をより短時間に行うための第1の従来技術として、検査対象の画像を取り込んだ画像データを、画像データの最も明るい画素の位置を示す座標データとその周辺部を含む部分の濃度データに圧縮し、その圧縮データに対して粗欠陥判定処理を行い、欠陥と判定された欠陥候補の座標データが示す位置とその周辺部について原画像の切り出しを行い、切り出した原画像に対して精欠陥判定処理を行うことによって、良否の判定を行う欠陥検出方法がある(たとえば、特許文献1参照)。
また、第2の従来技術として、検査対象物の画像を取り込んだ画像データを複数の領域に分割し、分割した領域の画像を、領域内の画素の信号強度の最大値と最小値との差、最大値、または最小値で置き換えて画像圧縮を行い、圧縮されたデータに対して画像処理を行って欠陥を検出し、検出された欠陥の位置から欠陥位置周辺の原画像データを抽出して、抽出した原画像データに対して画像処理を行って欠陥の位置、サイズ、面積などを正確に算出する画像処理方法がある(たとえば、特許文献2参照)。
しかしながら、上述した第1の従来技術は、取り込んだ画像データ全体に対して、画像データの最も明るい画素の位置を示す座標データとその周辺部を含む部分の濃度データを抽出する演算に時間がかかり、データが大量である場合、望ましい時間内で処理を完了させることが難しいという問題がある。
また、上述した第2の従来技術は、分割した領域の画像を、領域内の画素の信号強度の最大値と最小値との差、最大値、または最小値で置き換えて画像圧縮を行っており、画像データが有する空間周波数成分が失われるだけではなく、DCTによって検出される周波数帯域が、原画像データと圧縮画像データとで異なってしまう。たとえば、画像の縦方向に2分の1、かつ、横方向に2分の1、つまり、面積では原画像データを4分の1に圧縮すると、画像の持つ空間周波数も2分の1となり、検出される周波数帯域も2分の1となる。このため、原画像データと圧縮画像データとでは、検出対象となる周波数帯域が異なってしまうという問題がある。また、第1の従来技術も、取り込んだ画像データ全体に対して、画像データの最も明るい画素の位置を示す座標データとその周辺部を含む部分の濃度データを抽出するので、画像データが有する空間周波数成分が失われるだけではなく、DCTによって検出される周波数帯域が、原画像データと圧縮画像データとで異なってしまうという同様の問題がある。
本発明の目的は、離散コサイン変換を用いて効率良く画像データを圧縮することによって膜厚ムラの検査時間を短縮することができるデータ圧縮方法、欠陥検査方法および欠陥検査装置を提供することである。
また本発明の目的は、要求される検査タクト時間に応じて、必要とされる検査精度の評価を定量的に行うことができるデータ圧縮方法を提供することである。
本発明は、検査対象物に光を照射することによって生じた干渉縞を撮像した撮像画像を、ブロックに分割する分割工程と、
前記分割工程で分割されたブロック内の画像データに対して離散コサイン変換を行うことによって基底周波数成分毎の係数に変換する変換工程と、
前記撮像画像の干渉縞の形状と前記撮像画像におけるブロックの位置とに基づいて、ブロック毎に基底周波数成分の組合せを選択する選択工程と、
前記変換工程で変換された係数のうちで、前記選択工程で選択された組合せの基底周波数成分の係数が所定の基準を満たすか否かによって欠陥判定を行う判定工程と、
前記欠陥判定に用いた組合せの良否を前記判定工程での判定結果の良否によって評価する評価工程と、
前記選択工程で選択された組合せの中から、前記評価工程で評価された評価結果に基づいて、ブロック毎に所定の基準を満たす組合せを1つ抽出する抽出工程とを有し、
離散コサイン変換によって、各ブロックの画素データを、前記抽出工程でブロック毎に抽出された組合せの基底周波数成分の係数に変換することを特徴とするデータ圧縮方法である。
前記分割工程で分割されたブロック内の画像データに対して離散コサイン変換を行うことによって基底周波数成分毎の係数に変換する変換工程と、
前記撮像画像の干渉縞の形状と前記撮像画像におけるブロックの位置とに基づいて、ブロック毎に基底周波数成分の組合せを選択する選択工程と、
前記変換工程で変換された係数のうちで、前記選択工程で選択された組合せの基底周波数成分の係数が所定の基準を満たすか否かによって欠陥判定を行う判定工程と、
前記欠陥判定に用いた組合せの良否を前記判定工程での判定結果の良否によって評価する評価工程と、
前記選択工程で選択された組合せの中から、前記評価工程で評価された評価結果に基づいて、ブロック毎に所定の基準を満たす組合せを1つ抽出する抽出工程とを有し、
離散コサイン変換によって、各ブロックの画素データを、前記抽出工程でブロック毎に抽出された組合せの基底周波数成分の係数に変換することを特徴とするデータ圧縮方法である。
また本発明は、前記選択工程は、干渉縞の形状の種類が複数あるときは、ブロック毎に干渉縞の形状の種類に応じた基底周波数成分の組合せを選択し、
前記判定工程は、前記選択工程で選択された組合せに基づいて、干渉縞の形状の種類が複数ある撮像画像に対して、欠陥判定を行うことを特徴とする。
前記判定工程は、前記選択工程で選択された組合せに基づいて、干渉縞の形状の種類が複数ある撮像画像に対して、欠陥判定を行うことを特徴とする。
また本発明は、前記データ圧縮方法は、前記選択工程で選択された組合せ毎に、検査に要する時間である検査タクト時間を算出する算出工程と、
前記選択工程で選択された組合せと前記算出工程で算出された検査タクト時間との関係を示す組合せ時間関係、および、前記選択工程で選択された組合せと前記評価工程で評価された前記組合せの評価結果に基づく検査精度との関係を示す組合せ精度関係とを求める統計処理工程とを有し、
前記抽出工程は、検査タクト時間に対応する組合せを前記組合せ時間関係に基づいて抽出し、かつ、抽出された組合せに対応する検査精度を前記組合せ精度関係に基づいて特定することができることを特徴とする。
前記選択工程で選択された組合せと前記算出工程で算出された検査タクト時間との関係を示す組合せ時間関係、および、前記選択工程で選択された組合せと前記評価工程で評価された前記組合せの評価結果に基づく検査精度との関係を示す組合せ精度関係とを求める統計処理工程とを有し、
前記抽出工程は、検査タクト時間に対応する組合せを前記組合せ時間関係に基づいて抽出し、かつ、抽出された組合せに対応する検査精度を前記組合せ精度関係に基づいて特定することができることを特徴とする。
また本発明は、前記データ圧縮方法によって求められた基底周波数成分の係数を用いて、検査対象物の欠陥を検出する検出工程を有することを特徴とする欠陥検査方法である。
また本発明は、検査対象物に光を照射することによって生じた干渉縞を撮像した撮像画像を、ブロックに分割する分割手段と、
前記分割手段で分割されたブロック内の画像データに対して離散コサイン変換を行うことによって基底周波数成分毎の係数に変換する変換手段と、
前記撮像画像の干渉縞の形状と前記撮像画像におけるブロックの位置とに基づいて、ブロック毎に基底周波数成分の組合せを選択する選択手段と、
前記変換手段で変換された係数のうちで、前記選択手段で選択された組合せの基底周波数成分の係数が所定の基準を満たすか否かによって欠陥判定を行う判定手段と、
前記欠陥判定に用いた組合せの良否を前記判定手段での判定結果の良否によって評価する評価手段と、
前記選択手段で選択された組合せの中から、前記評価手段で評価された評価結果に基づいて、ブロック毎に所定の基準を満たす組合せを1つ抽出する抽出手段と、
離散コサイン変換によって、各ブロックの画素データを、前記抽出手段でブロック毎に抽出された組合せの基底周波数成分の係数に変換するデータ圧縮手段と、
前記データ圧縮手段によって求められた基底周波数成分の係数を用いて、検査対象物の欠陥を検出する検出手段とを有することを特徴とする欠陥検査装置である。
前記分割手段で分割されたブロック内の画像データに対して離散コサイン変換を行うことによって基底周波数成分毎の係数に変換する変換手段と、
前記撮像画像の干渉縞の形状と前記撮像画像におけるブロックの位置とに基づいて、ブロック毎に基底周波数成分の組合せを選択する選択手段と、
前記変換手段で変換された係数のうちで、前記選択手段で選択された組合せの基底周波数成分の係数が所定の基準を満たすか否かによって欠陥判定を行う判定手段と、
前記欠陥判定に用いた組合せの良否を前記判定手段での判定結果の良否によって評価する評価手段と、
前記選択手段で選択された組合せの中から、前記評価手段で評価された評価結果に基づいて、ブロック毎に所定の基準を満たす組合せを1つ抽出する抽出手段と、
離散コサイン変換によって、各ブロックの画素データを、前記抽出手段でブロック毎に抽出された組合せの基底周波数成分の係数に変換するデータ圧縮手段と、
前記データ圧縮手段によって求められた基底周波数成分の係数を用いて、検査対象物の欠陥を検出する検出手段とを有することを特徴とする欠陥検査装置である。
本発明によれば、分割工程で、光を検査対象物に照射することによって生じた干渉縞を撮像した撮像画像をブロックに分割し、変換工程で、各ブロック内の画像データに対して離散コサイン変換を行うことによって基底周波数成分毎の係数に変換し、選択工程で、前記撮像画像の干渉縞の形状と前記撮像画像におけるブロックの位置とに基づいて、ブロック毎に基底周波数成分の組合せを選択する。
次に判定工程で、選択された組合せの基底周波数成分の係数によって欠陥判定を行い、評価工程で、欠陥判定に用いた組合せの良否を前記判定工程での判定結果の良否によって評価し、抽出工程で、選択された組合せの中から、前記評価工程で評価された評価結果に基づいて、ブロック毎に所定の基準を満たす組合せを1つ抽出し、離散コサイン変換によって、各ブロックの画素データを、前記抽出工程でブロック毎に抽出された組合せの基底周波数成分の係数に変換してデータ圧縮する。
このように、離散コサイン変換を用いて効率良く画像データを圧縮することによって膜厚ムラの検査時間を短縮することができ、また、膜厚ムラ検査において、オフライン時に、画像の位置に応じてデータ圧縮方法を変化させることによって、効率の良いデータ圧縮方法を決定することができるので、オンライン時に、検査タクト時間を短縮することできる。
また本発明によれば、干渉縞の種類が複数ある場合、ブロック毎に干渉縞の種類に応じた基底周波数成分の組合せを選択し、選択した組合せに基づいて、欠陥判定を行うので、干渉縞の種類が複数あっても、離散コサイン変換を用いて効率良く画像データを圧縮することによって膜厚ムラの検査時間を短縮することができる。
また本発明によれば、選択された組合せと検査タクト時間との関係と、選択された組合せと検査精度との関係とを求めているので、離散コサイン変換を用いて効率良く画像データを圧縮することによって膜厚ムラの検査時間を短縮することができ、また、データ圧縮方法の信頼性を定量的に得ることができ、さらに、検査精度より検査タクト時間を優先したい場合でも、要求される検査タクト時間に応じて最適なデータ圧縮方法を提供でき、かつ、そのときの信頼性を定量的に知ることができる。
また本発明によれば、前記データ圧縮方法によって求められた基底周波数成分の係数を用いて、検査対象物の欠陥を検出するので、離散コサイン変換を用いて効率良く画像データを圧縮することによって膜厚ムラの検査時間を短縮することができる。
また本発明によれば、分割手段によって、光を検査対象物に照射することによって生じた干渉縞を撮像した撮像画像がブロックに分割され、変換手段によって、各ブロック内の画像データが離散コサイン変換を行うことによって基底周波数成分毎の係数に変換され、選択手段によって、前記撮像画像の干渉縞の形状と前記撮像画像におけるブロックの位置とに基づいて、ブロック毎に基底周波数成分の組合せが選択される。
次に判定手段によって、選択された組合せの基底周波数成分の係数によって欠陥判定が行われ、評価手段によって、欠陥判定に用いた組合せの良否が前記判定手段での判定結果の良否によって評価され、抽出手段によって、選択された組合せの中から、前記評価手段で評価された評価結果に基づいて、ブロック毎に所定の基準を満たす組合せが1つ抽出され、データ圧縮手段によって、離散コサイン変換を用いて、各ブロックの画素データが、前記抽出手段でブロック毎に抽出された組合せの基底周波数成分の係数に変換され、検査手段によって、前記データ圧縮手段によって求められた基底周波数成分の係数を用いて、検査対象物の欠陥が検出される。
このように、離散コサイン変換を用いて効率良く画像データを圧縮することによって膜厚ムラの検査時間を短縮することができ、また、膜厚ムラ検査において、オフライン時に、画像の位置に応じて圧縮方法を変化させることによって、効率の良いデータ圧縮方法を決定することができるので、オンライン時に、検査タクト時間を短縮することできる。
図1は、本発明の実施の一形態であるデータ圧縮方法の工程を示すフローチャートである。半導体や液晶基板などに塗布された媒質の膜厚ムラを検査するために、たとえば、単一波長光源からの光を検査対象物に照射することによって生じた干渉縞を撮像し、撮像した撮像画像の画像データを圧縮するデータ圧縮方法を決定する際に、本処理が開始される。
ステップS1では、検査対象物に光を照射することによって生じた干渉縞を撮像した撮像画像の画像データを8×8画素のブロックに分割する。ステップS2では、分割したブロック内の画像データに対して、膜厚ムラを検出するアルゴリズムとして公知の技術であるDCT(Discrete Cosine Transform、離散コサイン変換)処理を行って基底周波数成分に分解し、つまり、式(1)を用いて64個の基底周波数成分の係数を求める。
ステップS3では、撮像画像の干渉縞の形状と、撮像画像内のブロックの位置に基づいて、そのブロックのデータ圧縮方法、つまり、そのブロックの64個の基底周波数成分の中からそのブロックの欠陥判定に用いる基底周波数成分の組合せを選択する。たとえば、横方向(横縞)の周波数成分が強く出ているブロックに対しては、横方向の基底周波数成分を中心に、縦方向(縦縞)の周波数成分が強く出ているブロックに対しは、縦方向の基底周波数成分を中心に、基底周波数成分の組合せを選択する。
ステップS4では、選択された組合せの基底周波数成分の係数を欠陥判定の特徴量として欠陥判定を行う。欠陥判定に用いる基準として、DCT処理で求められた基底周波数成分の係数から統計的に求まる係数毎の閾値、たとえば、標準偏差の所定の定数倍の範囲といった閾値を設けて、入力された撮像画像に対して求めた各係数が、それぞれの基底周波数成分の閾値内にあるか否かによって、欠陥判定を行い、さらに、判定結果が変換前の画像データによる欠陥判定の判定結果と一致するか否かによって、欠陥判定に用いた組合せの良否を評価する。ステップS5では、欠陥判定の判定と評価の結果を保存する。
ステップS6では、撮像画像を分割したすべてのブロックに対して、基底周波数成分のすべての組合せについて欠陥判定を行ったか否かによって、継続するか否かを判定する。基底周波数成分のすべての組合せについて欠陥判定を行っていない場合は、欠陥判定を継続するために、ステップS9に進み、基底周波数成分のすべての組合せについて欠陥判定を行った場合は、ステップS7に進む。
ステップS7では、欠陥判定に用いた組合せによって決まる検査タクト時間、つまり、検査に要する時間を算出し、基底周波数成分の組合せを構成する基底周波数成分の数で決まる圧縮率と、その圧縮率のときの検査タクト時間との関係、および、保存しておいた判定と評価の結果から、圧縮率と検査精度との関係を求める。この検査精度は、非圧縮の画像データつまり原画像を用いて検査したときを100%の検査精度とし、それに対して、基底周波数成分の組合せによって決まるデータ圧縮方法を用いて検査したときに、欠陥判定を正しく判定できた割合を示す値である。
ステップS8では、圧縮率と検査タクト時間との関係から、要求される検査タクト時間に対応する圧縮率を求め、求めた圧縮率に対応する基底周波数成分の組合せをデータ圧縮方法で用いる組合せとして決定し、終了する。ステップS9では、一度欠陥判定に用いた基底周波数成分の組合せを除外して、ステップS3に戻る。
上述した実施の形態では、基底周波数成分のすべての組合せについて欠陥判定を行ったが、必要とされる組合せが絞れる場合は、その範囲のすべての組合せについて欠陥判定を行えばよい。
また、上述した実施の形態は、干渉縞の形状の種類が複数あるときにも適用可能であり、ブロック毎に干渉縞の形状の種類に応じた基底周波数成分の組合せを選択し、選択された組合せに基づいて、干渉縞の形状の種類が複数ある撮像画像に対して、欠陥判定を行えばよい。
本処理は、オフライン時に、撮像画像の干渉縞の形状と撮像画像内のブロックの位置に基づいてデータ圧縮方法を動的に変化させて欠陥判定を行うことによって、効率の良いデータ圧縮方法を決定することができる。具体的には、DCT処理を行う際に演算する基底周波数成分の数は、決定されたデータ圧縮方法で特定される組合せの基底周波数成分の数でよく、64個の基底周波数成分のすべてについて演算する必要がなくなり、DCT処理時間が短縮されるので、決定したデータ圧縮方法をオンライン時に適用することによって、検査タクト時間を短縮することができる。
図2は、本発明の実施の一形態を適用する検査対象物の干渉縞の一例を示す図である。検査基板画像10は、検査対象物、たとえば、TFT(Thin Film Transistor)液晶基板のマクロ検査において、薄膜塗布技術の1つであるスピンコートに起因した膜厚ムラを検査する際に、単一波長光源からの光を薄膜に照射することによって生じた干渉縞を撮像した撮像画像である。
検査基板画像10上に、干渉縞の方向11が示すように、基板の中心方向から外側に向けて干渉縞11が発生している。スピンコートに起因した膜厚ムラは、検査基板画像10の上部と下部では横方向(横縞)の周波数成分が強く出ており、左部と右部では縦方向(縦縞)の周波数成分が強く出ている。この場合、ブロック01では横方向の基底周波数成分を中心に、ブロック03では縦方向の基底周波数成分を中心に、また、ブロック02とブロック04ではそれぞれ斜め方向の成分を中心に基底周波数成分の組合せを選択、つまり、画像データの特徴量を選択することによって画像データを圧縮する。
図3は、本発明の実施の一形態を適用する検査対象物の干渉縞の他の例を示す図である。OPC(Organic Photo Conductor、有機光伝導体)ドラムの膜厚ムラ検査では、干渉縞は、放射状の干渉縞の方向21とは異なる干渉縞22が、検査基板画像20に出現する。この場合、横方向の基底周波数成分を中心に基底周波数成分の組合せを選択することによって画像データを圧縮する。
図4は、本発明の実施の一形態を適用して得られた圧縮率と検査タクト時間との関係を示す図である。圧縮率は、基底周波数成分の組合せを構成する基底周波数成分の数で決まる値であり、たとえば、基底周波数成分の組合せを構成する基底周波数成分の数を、すべての基底周波数成分の組合せ総数で除した百分率表示である。横軸が圧縮率であり、縦軸は、圧縮率に対応する検査タクト時間、つまり、検査のために検査対象物の次の工程への移送を定期的に停止する時間である。圧縮率を高くすれば、検査タクト時間が反比例して短くなることを示しており、要求される検査タクト時間が決まれば、その検査タクト時間を実現するために必要な圧縮率を特定できる。
図5は、本発明の実施の一形態を適用して得られた圧縮率と信頼性との関係を示す図である。横軸が図4に示した圧縮率と同じ圧縮率であり、縦軸は、圧縮率に対応する信頼性、つまり、欠陥判定が正しく行われた割合を示す検査精度である。圧縮率を高くすると、信頼性が低下し、圧縮率が高くなるほど低下する割合が大きくなっている。圧縮率が決まると、その圧縮率による信頼性を特定することができる。
図6は、本発明の実施の他の形態である欠陥検査方法の工程を説明するためのフローチャートである。半導体や液晶基板などに塗布された媒質の膜厚ムラを検査するために、たとえば、単一波長光源からの光を検査対象物に照射することによって生じた干渉縞を撮像し、撮像した撮像画像の画像データを圧縮するデータ圧縮方法を決定し、決定したデータ圧縮方法を検査に適用する際に、本処理が開始される。
ステップS11では、検査対象物に光を照射することによって生じた干渉縞を撮像した撮像画像の画像データを8×8画素のブロックに分割する。ステップS12では、分割したブロック内の画像データに対して、膜厚ムラを検出するアルゴリズムとして公知の技術であるDCT処理を行って基底周波数成分に分解し、つまり、式(1)を用いて64個の基底周波数成分の係数を求める。
ステップS13では、撮像画像の干渉縞の形状と、撮像画像内のブロックの位置に基づいて、そのブロックのデータ圧縮方法、つまり、そのブロックの64個の基底周波数成分の中からそのブロックの欠陥判定に用いる基底周波数成分の組合せを選択する。たとえば、横方向の周波数成分が強く出ているブロックに対しては、横方向の基底周波数成分を中心に、縦方向の周波数成分が強く出ているブロックに対しは、縦方向の基底周波数成分を中心に、基底周波数成分の組合せを選択する。
ステップS14では、選択された組合せの基底周波数成分の係数を欠陥判定の特徴量として欠陥判定を行う。欠陥判定に用いる基準として、DCT処理で求められた基底周波数成分の係数から統計的に求まる係数毎の閾値、たとえば、標準偏差の所定の定数倍の範囲といった閾値を設けて、入力された撮像画像に対して求めた各係数が、それぞれの基底周波数成分の閾値内にあるか否かによって、欠陥判定を行い、さらに、判定結果が変換前の画像データによる欠陥判定の判定結果と一致するか否かによって、欠陥判定に用いた組合せの良否を評価する。
ステップS15で、欠陥判定に用いた組合せによって決まる検査タクト時間、つまり、検査に要する時間を算出し、基底周波数成分の組合せを構成する基底周波数成分の数で決まる圧縮率と、その圧縮率のときの検査タクト時間との関係、および、欠陥判定の判定と評価の結果から、圧縮率と検査精度との関係を求める。この検査精度は、非圧縮の画像データつまり原画像を用いて検査したときを100%の検査精度とし、それに対して、基底周波数成分の組合せによって決まるデータ圧縮方法を用いて検査したときに、欠陥判定を正しく判定できた割合を示す値である。
ステップS16では、撮像画像を分割したすべてのブロックに対して、基底周波数成分のすべての組合せについて欠陥判定を行ったか否かによって、継続するか否かを判定する。基底周波数成分のすべての組合せについて欠陥判定を行っていない場合は、欠陥判定を継続するために、ステップS13に戻り、基底周波数成分のすべての組合せについて欠陥判定を行った場合は、ステップS17に進む。
ステップS17では、圧縮率と検査タクト時間との関係から、要求される検査タクト時間に対応する圧縮率を求め、求めた圧縮率に対応する基底周波数成分の組合せをデータ圧縮方法で用いる組合せとして決定する。ステップS18では、決定されたデータ圧縮方法をオンラインの検査に適用して、終了する。
図7は、本発明の実施のさらに他の形態である欠陥検査装置30の構成を示す図である。欠陥検査装置30は、ステージ31、照明器32、カメラ33、装置制御部34、コントローラ部35、および画像処理部36を含んで構成される。
装置制御部34は、欠陥検査装置30全体を制御する部位であり、コントローラ部35と画像処理部36を制御する。コントローラ部35は、単一波長光源である半導体レーザなどの照明器32、撮像部であるカメラ33、および検査対象物である液晶基板などの対象ワーク38を載せるステージ31を制御する。
照明器32は、コントローラ部35からの指示によって、単一波長光源からのレーザ光といった光37を対象ワーク38の薄膜に照射する。カメラ33は、コントローラ部35からの指示によって、対象ワーク38の薄膜で反射された光によって生じる干渉縞を撮像し、撮像した撮像画像を、画像処理部36に転送する。
画像処理部36は、オフラインのときに、装置制御部34からの指示によって、カメラ33から転送された撮像画像に対して、ブロックへの分割、分割したブロックの画像データのDCP処理、欠陥判定に用いる基底周波数成分の組合せの選択、選択された組合せの基底周波数成分の係数による欠陥判定、判定結果に基づいた統計処理によるデータ圧縮方法の決定を行う。また、画像処理部36は、オンラインのときは、決定したデータ圧縮方法を用いて対象ワーク38の欠陥検査を行う。
図8は、本発明の実施のさらに他の形態である欠陥検査装置30の画像処理部36に関連する機能のブロック図である。撮像部50は、対象ワーク38の薄膜で反射された光によって生じる干渉縞をカメラ33によって撮像し、撮像した撮像画像を画像処理主要部40に転送する。画像処理主要部40は、ブロック分割部41、DCT演算部42、データ記憶部43、および統計処理部44を含んで構成される。
ブロック分割部41は、転送された撮像画像の画像データを8×8画素のブロックに分割する。DCT演算部42は、分割されたブロック内の画像データに対して、DCT処理を行って基底周波数成分に分解し、64個の基底周波数成分の係数を求め、求めた基底周波数成分の係数をデータ記憶部43に記憶する。
統計処理部44は、撮像画像の干渉縞の形状と、撮像画像内のブロックの位置に基づいて、そのブロックのデータ圧縮方法、つまり、そのブロックの64個の基底周波数成分の中からそのブロックの欠陥判定に用いる基底周波数成分の組合せを選択し、選択された組合せの基底周波数成分の係数を欠陥判定の特徴量として欠陥判定を行う。欠陥判定に用いる基準として、DCT処理で求められた基底周波数成分の係数から統計的に求まる係数毎の閾値、たとえば、標準偏差の所定の定数倍の範囲といった閾値を設けて、入力された撮像画像に対して求めた各係数が、それぞれの基底周波数成分の閾値内にあるか否かによって、欠陥判定を行い、さらに、判定結果が変換前の画像データによる欠陥判定の判定結果と一致するか否かによって、欠陥判定に用いた組合せの良否を評価する。
次に、欠陥判定に用いた基底周波数成分の数で決まる圧縮率に対して、検査タクト時間、つまり、検査に要する時間、および、欠陥判定の判定と評価の結果から、検査精度、すなわち、非圧縮の画像データつまり原画像を用いて検査したときを100%の検査精度とし、それに対して、基底周波数成分の組合せによって決まるデータ圧縮方法を用いて検査したときに、欠陥判定を正しく判定できた割合を示す値を算出する。統計処理部44は、上述した処理を基底周波数成分の組合せがなくなるまで繰り返す。
統計処理部44は、欠陥判定を行う基底周波数成分の組合せがなくなると、圧縮率と検査タクト時間の関係および圧縮率と検査精度の関係を求め、圧縮率と検査タクト時間との関係から、要求される検査タクト時間に対応する圧縮率を求め、求めた圧縮率に対応する基底周波数成分の組合せをデータ圧縮方法で用いる組合せとして決定し、決定したデータ圧縮方法を画像圧縮部45に通知する。
画像処理部45は、撮像部50で撮像された撮像画像に対して、統計処理部44から通知されたデータ圧縮方法を用いて、データ圧縮を行う。
10,20 検査基板画像
12,22 干渉縞
30 欠陥検査装置
31 ステージ
32 照明器
33 カメラ
34 装置制御部
35 コントローラ部
36 画像処理部
37 光
38 対象ワーク
40 画像処理主要部
41 ブロック分割部
42 DCT演算部
43 データ記憶部
44 統計処理部
45 画像圧縮部
50 撮像部
12,22 干渉縞
30 欠陥検査装置
31 ステージ
32 照明器
33 カメラ
34 装置制御部
35 コントローラ部
36 画像処理部
37 光
38 対象ワーク
40 画像処理主要部
41 ブロック分割部
42 DCT演算部
43 データ記憶部
44 統計処理部
45 画像圧縮部
50 撮像部
Claims (5)
- 検査対象物に光を照射することによって生じた干渉縞を撮像した撮像画像を、ブロックに分割する分割工程と、
前記分割工程で分割されたブロック内の画像データに対して離散コサイン変換を行うことによって基底周波数成分毎の係数に変換する変換工程と、
前記撮像画像の干渉縞の形状と前記撮像画像におけるブロックの位置とに基づいて、ブロック毎に基底周波数成分の組合せを選択する選択工程と、
前記変換工程で変換された係数のうちで、前記選択工程で選択された組合せの基底周波数成分の係数が所定の基準を満たすか否かによって欠陥判定を行う判定工程と、
前記欠陥判定に用いた組合せの良否を前記判定工程での判定結果の良否によって評価する評価工程と、
前記選択工程で選択された組合せの中から、前記評価工程で評価された評価結果に基づいて、ブロック毎に所定の基準を満たす組合せを1つ抽出する抽出工程とを有し、
離散コサイン変換によって、各ブロックの画素データを、前記抽出工程でブロック毎に抽出された組合せの基底周波数成分の係数に変換することを特徴とするデータ圧縮方法。 - 前記選択工程は、干渉縞の形状の種類が複数あるときは、ブロック毎に干渉縞の形状の種類に応じた基底周波数成分の組合せを選択し、
前記判定工程は、前記選択工程で選択された組合せに基づいて、干渉縞の形状の種類が複数ある撮像画像に対して、欠陥判定を行うことを特徴とする請求項1記載のデータ圧縮方法。 - 前記データ圧縮方法は、前記選択工程で選択された組合せ毎に、検査に要する時間である検査タクト時間を算出する算出工程と、
前記選択工程で選択された組合せと前記算出工程で算出された検査タクト時間との関係を示す組合せ時間関係、および、前記選択工程で選択された組合せと前記評価工程で評価された前記組合せの評価結果に基づく検査精度との関係を示す組合せ精度関係とを求める統計処理工程とを有し、
前記抽出工程は、検査タクト時間に対応する組合せを前記組合せ時間関係に基づいて抽出し、かつ、抽出された組合せに対応する検査精度を前記組合せ精度関係に基づいて特定することができることを特徴とする請求項1または2記載のデータ圧縮方法。 - 請求項1〜3のいずれかに記載のデータ圧縮方法によって求められた基底周波数成分の係数を用いて、検査対象物の欠陥を検出する検出工程を有することを特徴とする欠陥検査方法。
- 検査対象物に光を照射することによって生じた干渉縞を撮像した撮像画像を、ブロックに分割する分割手段と、
前記分割手段で分割されたブロック内の画像データに対して離散コサイン変換を行うことによって基底周波数成分毎の係数に変換する変換手段と、
前記撮像画像の干渉縞の形状と前記撮像画像におけるブロックの位置とに基づいて、ブロック毎に基底周波数成分の組合せを選択する選択手段と、
前記変換手段で変換された係数のうちで、前記選択手段で選択された組合せの基底周波数成分の係数が所定の基準を満たすか否かによって欠陥判定を行う判定手段と、
前記欠陥判定に用いた組合せの良否を前記判定手段での判定結果の良否によって評価する評価手段と、
前記選択手段で選択された組合せの中から、前記評価手段で評価された評価結果に基づいて、ブロック毎に所定の基準を満たす組合せを1つ抽出する抽出手段と、
離散コサイン変換によって、各ブロックの画素データを、前記抽出手段でブロック毎に抽出された組合せの基底周波数成分の係数に変換するデータ圧縮手段と、
前記データ圧縮手段によって求められた基底周波数成分の係数を用いて、検査対象物の欠陥を検出する検出手段とを有することを特徴とする欠陥検査装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2004134625A JP2005315748A (ja) | 2004-04-28 | 2004-04-28 | データ圧縮方法、欠陥検査方法および欠陥検査装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2004134625A JP2005315748A (ja) | 2004-04-28 | 2004-04-28 | データ圧縮方法、欠陥検査方法および欠陥検査装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2005315748A true JP2005315748A (ja) | 2005-11-10 |
Family
ID=35443332
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2004134625A Pending JP2005315748A (ja) | 2004-04-28 | 2004-04-28 | データ圧縮方法、欠陥検査方法および欠陥検査装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2005315748A (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2016092783A1 (en) * | 2014-12-12 | 2016-06-16 | Canon Kabushiki Kaisha | Information processing apparatus, method for processing information, discriminator generating apparatus, method for generating discriminator, and program |
| JP2016115331A (ja) * | 2014-12-12 | 2016-06-23 | キヤノン株式会社 | 識別器生成装置、識別器生成方法、良否判定装置、良否判定方法、プログラム |
| CN107831139A (zh) * | 2017-10-28 | 2018-03-23 | 李岩 | 混合气体近红外激光在线监测系统 |
| CN107831136A (zh) * | 2017-10-28 | 2018-03-23 | 李岩 | 烷烃类混合气体激光探测装置 |
| KR102213280B1 (ko) * | 2019-08-28 | 2021-02-04 | 농협경제지주 주식회사 | 가축의 올레인산 함량 산출 방법 및 장치 |
| JP2021103095A (ja) * | 2019-12-25 | 2021-07-15 | 株式会社ヒューテック | 厚み測定装置 |
-
2004
- 2004-04-28 JP JP2004134625A patent/JP2005315748A/ja active Pending
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2016092783A1 (en) * | 2014-12-12 | 2016-06-16 | Canon Kabushiki Kaisha | Information processing apparatus, method for processing information, discriminator generating apparatus, method for generating discriminator, and program |
| JP2016115331A (ja) * | 2014-12-12 | 2016-06-23 | キヤノン株式会社 | 識別器生成装置、識別器生成方法、良否判定装置、良否判定方法、プログラム |
| CN107831139A (zh) * | 2017-10-28 | 2018-03-23 | 李岩 | 混合气体近红外激光在线监测系统 |
| CN107831136A (zh) * | 2017-10-28 | 2018-03-23 | 李岩 | 烷烃类混合气体激光探测装置 |
| CN107831139B (zh) * | 2017-10-28 | 2020-04-21 | 北京航星网讯技术股份有限公司 | 混合气体近红外激光在线监测系统 |
| CN107831136B (zh) * | 2017-10-28 | 2020-04-21 | 北京航星网讯技术股份有限公司 | 烷烃类混合气体激光探测装置 |
| KR102213280B1 (ko) * | 2019-08-28 | 2021-02-04 | 농협경제지주 주식회사 | 가축의 올레인산 함량 산출 방법 및 장치 |
| JP2021103095A (ja) * | 2019-12-25 | 2021-07-15 | 株式会社ヒューテック | 厚み測定装置 |
| JP7141120B2 (ja) | 2019-12-25 | 2022-09-22 | 株式会社ヒューテック | 厚み測定装置 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| TWI621849B (zh) | 用於偵測晶圓上之缺陷之電腦實施方法、非暫時性電腦可讀媒體及系統 | |
| US8340395B2 (en) | Defect inspection method and apparatus therefor | |
| EP1664749B1 (en) | Apparatus and method for automated web inspection | |
| TWI668436B (zh) | 用於增強檢測工具之檢測靈敏度之系統及方法 | |
| CN110658198A (zh) | 光学检测方法、光学检测装置及光学检测系统 | |
| JP2008052469A (ja) | 画像補正装置、画像検査装置、及び画像補正方法 | |
| US20120189189A1 (en) | Optical inspection optimization | |
| JP5088165B2 (ja) | 欠陥検出方法および欠陥検出装置 | |
| JP2008051617A (ja) | 画像検査装置、その方法、及びその記録媒体 | |
| JP2019168388A (ja) | 画像検査方法および画像検査装置 | |
| JP2008190872A (ja) | 表面不良検出装置、方法及びプログラム | |
| JP2010091361A (ja) | 画像検査方法および画像検査装置 | |
| JP2000180374A (ja) | 欠陥検出方法 | |
| JP2005315748A (ja) | データ圧縮方法、欠陥検査方法および欠陥検査装置 | |
| JP3253724B2 (ja) | 欠陥検査装置 | |
| JP2010091360A (ja) | 画像検査方法および画像検査装置 | |
| JP4956077B2 (ja) | 欠陥検査装置及び欠陥検査方法 | |
| JP2006145228A (ja) | ムラ欠陥検出方法及び装置 | |
| JP2007256145A (ja) | 欠陥検査装置における照明角度設定方法 | |
| JP4074624B2 (ja) | パターン検査方法 | |
| JP2007081513A (ja) | 固体撮像素子のシミ欠陥検査方法 | |
| JP2008011005A (ja) | 撮像素子の欠陥検査方法及びプログラム | |
| JP4889018B2 (ja) | 外観検査方法 | |
| JPH11274254A (ja) | 外観検査装置および外観検査方法 | |
| JPH02252392A (ja) | 画質評価方法 |