專利名稱：缺陷檢測裝置及缺陷檢測方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及檢測存在于液晶玻璃基板等檢查對象物的表面上的缺陷的缺陷檢測裝置及缺陷檢測方法。
本申請根據(jù)2007年1月16日在日本申請的日本特愿2007-6766號主張優(yōu)先權(quán)，并將其內(nèi)容引用于本申請。
背景技術(shù)：
以往，公知有用照相機(jī)拍攝液晶玻璃基板等檢査對象物，使用圖像處理來檢查檢查對象物上是否有缺陷的缺陷檢測裝置(缺陷檢査裝置)。例如在專利文獻(xiàn)1中公開了以下內(nèi)容為了更詳細(xì)地檢測缺陷，根據(jù)拍攝檢査對象物而得到的圖像數(shù)據(jù)檢測檢查對象物上的明暗缺陷，并且通過對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行微分處理來檢測檢查對象物的邊緣和微小的缺陷，還進(jìn)行積分圖像的微分處理來檢測低對比度的明暗缺陷，從而得到缺陷的綜合信息。
此外，通過一邊在一個(gè)方向上移動(dòng)基板一邊從多個(gè)噴嘴向基板上噴出抗蝕劑的液體，來對液晶玻璃基板涂布抗蝕劑。此時(shí)，有時(shí)會(huì)由于噴出噴嘴的不合格等，產(chǎn)生沿基板的移動(dòng)方向直線狀延伸的線狀缺陷(線不勻、筋狀缺陷)。公知有使用了與這種線狀缺陷等對應(yīng)、并且運(yùn)算量較少的高效的投影運(yùn)算的檢測方法(例如參照專利文獻(xiàn)2)。專利文獻(xiàn)1日本特開2000-36044號公報(bào)專利文獻(xiàn)2日本特開2001-101388號公報(bào)但是，在現(xiàn)有技術(shù)的線狀缺陷的檢測方法中，具有以下的問題。圖13A示出了拍攝液晶玻璃基板而得到的圖像。在液晶玻璃基板的圖像1300中，產(chǎn)生了線狀缺陷1301和點(diǎn)缺陷1302。線狀缺陷1301在圖像內(nèi)一般是比背景亮度高或亮度低的、對比度較低的部分。點(diǎn)缺陷1302是由于灰塵附著到基板的表面等而產(chǎn)生的，在圖像內(nèi)比背景亮度高或亮度低。
在該圖像1300的X方向的各像素位置上，計(jì)算在Y方向上排成一列的各像素的像素值的加法運(yùn)算值，如圖13B所示，生成以該加法運(yùn)算值為要素值的投影數(shù)據(jù)1303。在該投影數(shù)據(jù)1303的分布中，橫軸表示圖13A的X方向上的像素位置，縱軸表示像素值的加法運(yùn)算值。
在投影數(shù)據(jù)1303中，與存在線狀缺陷1301和點(diǎn)缺陷1302的像素位置對應(yīng)地產(chǎn)生峰值1304和1305。通過檢測該峰值，能夠檢測出缺陷，但是峰值1304和1305的形狀非常相似，因此僅檢測出了峰值，還不能判別該峰值是由于線狀缺陷引起的，還是由除其以外的缺陷引起的。由此，在上述方法中，具有難以高精度地檢測線狀缺陷的問題。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明正是鑒于上述問題而完成的，其目的在于提供一種能夠高精度地檢測檢査對象物上的線狀缺陷的缺陷檢測裝置及缺陷檢測方法。
本發(fā)明涉及的缺陷檢測裝置具有加法運(yùn)算值計(jì)算單元，其對在拍攝檢査對象物而得到的圖像的預(yù)定方向上排列的各像素的像素值的加法運(yùn)算值進(jìn)行計(jì)算；指標(biāo)值計(jì)算單元，其對表示在所述圖像的所述預(yù)定方向上排列的各像素的像素值的一致性的指標(biāo)值進(jìn)行計(jì)算；加法運(yùn)算值校正單元，其根據(jù)所述指標(biāo)值校正所述加法運(yùn)算值；以及判定單元，其根
據(jù)校正后的所述加法運(yùn)算值和閾值的比較結(jié)果，判定所述檢查對象物上是否有線狀缺陷。
此外，本發(fā)明涉及的缺陷檢測方法具有對在拍攝檢查對象物而得
到的圖像的預(yù)定方向上排列的各像素的像素值的加法運(yùn)算值進(jìn)行計(jì)算的
步驟；對表示在所述圖像的所述預(yù)定方向上排列的各像素的像素值的一致性的指標(biāo)值進(jìn)行計(jì)算的步驟；根據(jù)所述指標(biāo)值校正所述加法運(yùn)算值的步驟；以及根據(jù)校正后的所述加法運(yùn)算值和閾值的比較結(jié)果，判定所述檢査對象物上是否有線狀缺陷的步驟。
在線狀缺陷的方向大致沿著上述預(yù)定方向的情況下，如果在該預(yù)定方向上排列的各像素存在線狀缺陷，則這些像素的像素值的一致性比較高。此外，如果在該預(yù)定方向上排列的各像素存在線狀缺陷以外的缺陷(點(diǎn)缺陷等)，則這些像素的像素值的一致性比較低。由此，通過根據(jù)表示在圖像的預(yù)定方向上排列的各像素的像素值的一致性的指標(biāo)值來校正加法運(yùn)算值，能夠降低線狀缺陷以外的缺陷對加法運(yùn)算值的影響。
根據(jù)本發(fā)明，能夠得到如下效果通過根據(jù)降低了線狀缺陷以外的缺陷的影響后的加法運(yùn)算值和閾值的比較結(jié)果判定是否有線狀缺陷，能夠高精度地檢測檢查對象物上的線狀缺陷。


圖1是表示本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施方式的缺陷檢查裝置的結(jié)構(gòu)的結(jié)構(gòu)圖。
圖2是表示本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施方式的缺陷檢査裝置具有的圖像處理裝置的結(jié)構(gòu)的框圖。
圖3是用于說明本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施方式中的缺陷檢査處理的步驟的說明圖。
圖4是用于說明本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施方式中的投影數(shù)據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)方差數(shù)據(jù)的生成方法的說明圖。
圖5A是表示本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施方式中的明暗度校正處理引起的投影數(shù)據(jù)的變化情況的參考圖。
圖5B是表示本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施方式中的明暗度校正處理引起的投影數(shù)據(jù)的變化情況的參考圖。
圖5C是表示本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施方式中的明暗度校正處理引起的投影數(shù)據(jù)的變化情況的參考圖。
圖5D是表示本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施方式中的明暗度校正處理引起的投影數(shù)據(jù)的變化情況的參考圖。
圖6A是表示本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施方式中的對投影數(shù)據(jù)的校正情況的參考圖。
圖6B是表示本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施方式中的對投影數(shù)據(jù)的校正情況的參考圖。
圖6C是表示本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施方式中的對投影數(shù)據(jù)的校正情況的
參考圖。
圖6D是表示本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施方式中的對投影數(shù)據(jù)的校正情況的參考圖。
圖7是用于說明本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施方式(第1變形例)中的缺陷檢測處理的步驟的說明圖。
圖8A是用于說明本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施方式(第1變形例)中的綜合線狀缺陷的檢測結(jié)果的處理的內(nèi)容的說明圖。
圖8B是用于說明本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施方式(第1變形例)中的綜合線狀缺陷的檢測結(jié)果的處理的內(nèi)容的說明圖。
圖8C是用于說明本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施方式(第1變形例)中的綜合線狀缺陷的檢測結(jié)果的處理的內(nèi)容的說明圖。
圖8D是用于說明本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施方式(第1變形例)中的綜合線狀缺陷的檢測結(jié)果的處理的內(nèi)容的說明圖。
圖9是用于說明本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施方式(第3變形例)中的濃度關(guān)聯(lián)矩陣的說明圖。
圖IOA是用于說明本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施方式(第3變形例)中的濃度關(guān)聯(lián)矩陣的生成方法的說明圖。
圖IOB是用于說明本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施方式(第3變形例)中的濃度關(guān)聯(lián)矩陣的生成方法的說明圖。
圖11是用于說明本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施方式(第3變形例)中的缺陷檢測處理的步驟的說明圖。
圖12A是表示本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施方式(第3變形例)中的缺陷檢測處理的一個(gè)例子的參考圖。
圖12B是表示本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施方式(第3變形例)中的缺陷檢測處理的一個(gè)例子的參考圖。
圖13A是用于說明現(xiàn)有技術(shù)的線狀缺陷的檢測方法的說明圖。
圖13B是用于說明現(xiàn)有技術(shù)的線狀缺陷的檢測方法的說明圖。符號說明
1:輸送裝置；2:照明裝置；3:線性傳感器照相機(jī)；4:圖像處理 裝置；5:輸送控制裝置；6:顯示器；7:檢查對象物；8:控制裝置； 41:圖像輸入部；42:圖像處理部；43:存儲(chǔ)部；44:數(shù)據(jù)輸出部。
具體實(shí)施例方式
以下，參照

本發(fā)明的實(shí)施方式。圖1表示本發(fā)明的一個(gè)實(shí) 施方式的缺陷檢査裝置的結(jié)構(gòu)。本實(shí)施方式的缺陷檢査裝置具有輸送裝 置l、照明裝置2、線性傳感器照相機(jī)3、圖像處理裝置4 (與本發(fā)明的 缺陷檢測裝置對應(yīng))、輸送控制裝置5以及顯示器6。假定該缺陷檢査裝 置檢查的對象即檢査對象物7是液晶玻璃基板。
輸送裝置1輸送檢査對象物7,使其在恒定方向(圖1的A方向) 上移動(dòng)。該輸送裝置1例如是氣浮臺，通過從檢査對象物7的下面吹送 空氣，能夠在使檢查對象物7浮起的狀態(tài)下保持檢查對象物7的一邊使 其在恒定方向上移動(dòng)。照明裝置2照明檢査對象物7。線性傳感器照相機(jī) 3由在與檢查對象物7的移動(dòng)方向垂直的方向上排列的例如1024個(gè)受光 元件構(gòu)成，取入來自檢查對象物7的反射光或散射光來拍攝檢查對象物7 的表面，生成攝像信號。
圖像處理裝置4根據(jù)從線性傳感器照相機(jī)3按照每條線輸入的攝像 信號生成二維圖像數(shù)據(jù)，通過圖像處理，進(jìn)行檢測檢查對象物7上的缺 陷的缺陷檢測處理。在本實(shí)施方式的缺陷檢測處理中，假定檢測線狀缺 陷，但是，也可以在按照每個(gè)預(yù)定范圍劃分圖像數(shù)據(jù)而在各分區(qū)內(nèi)進(jìn)行 積分后，通過取各分區(qū)的積分值的差分來進(jìn)行微分，檢測低對比度的明 暗缺陷，或者通過微分系的濾波處理來檢測邊緣和微小的缺陷，作為微 濾處理。
輸送控制裝置5控制輸送裝置1對檢查對象物7的輸送。顯示器6 對圖像處理裝置4的缺陷檢測處理的結(jié)果和檢查對象物7的圖像等進(jìn)行 顯示。在本實(shí)施方式中，圖像處理裝置4和輸送控制裝置5 (或者還包括 顯示器6)是分開的裝置，但是它們都設(shè)置在控制裝置8內(nèi)。該控制裝置8具有控制照明裝置2和線性傳感器照相機(jī)3的角度(圖1的角度ei和
e2)的功能。
圖2表示圖像處理裝置4的功能結(jié)構(gòu)。該圖像處理裝置4具有圖像 輸入部41、圖像處理部42、存儲(chǔ)部43以及數(shù)據(jù)輸出部44。圖像輸入部 41對從線性傳感器照相機(jī)3按照每條線輸入的攝像信號進(jìn)行A/D轉(zhuǎn)換， 并綜合多條線的數(shù)據(jù)而生成二維的圖像數(shù)據(jù)。圖像處理部42通過使用了 所生成的圖像數(shù)據(jù)的缺陷檢測處理來檢測缺陷。
存儲(chǔ)部43對由圖像輸入部41生成的檢查對象物7的圖像數(shù)據(jù)和表 示圖像處理部42的缺陷檢測處理的結(jié)果的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)。數(shù)據(jù)輸出部44 將表示缺陷檢測處理的結(jié)果的數(shù)據(jù)和檢查對象物7的圖像數(shù)據(jù)輸出到圖1 的顯示器6。
接著，對本實(shí)施方式的缺陷檢測處理的步驟(圖像處理部42的動(dòng)作 步驟)進(jìn)行說明。圖3表示該步驟。首先，由二維的圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為一 維的投影數(shù)據(jù)，進(jìn)行投影運(yùn)算(步驟S301)(與本發(fā)明的加法運(yùn)算值計(jì)算 單元的功能對應(yīng))。投影運(yùn)算是指針對圖像數(shù)據(jù)，對在同一方向上排列的 所有像素的像素值進(jìn)行加法運(yùn)算的運(yùn)算。
如圖4所示，通過圖像數(shù)據(jù)形成的圖像400由m行n列的像素構(gòu)成， 假定線狀缺陷從圖像400的上端到下端沿Y方向產(chǎn)生。在投影運(yùn)算中， 通過對X方向的像素位置相同、在Y方向上排成一列的所有像素的像素 值進(jìn)行加法運(yùn)算，計(jì)算投影數(shù)據(jù)的要素值(加法運(yùn)算值)。
艮P，當(dāng)將處于第i行第j列的位置的像素的像素值設(shè)為A (i， j)、投
影數(shù)據(jù)的要素值設(shè)為B (1)， B (2)，…，B (n)時(shí)，通過以下的式(1)
計(jì)算投影數(shù)據(jù)的第i個(gè)要素值B (i)。由此，通過將二維的圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
為一維的投影數(shù)據(jù)，能夠期待處理的高速化。
<formula>formula see original document page 8</formula>
接著投影運(yùn)算，進(jìn)行明暗度校正處理。圖5A 5D表示明暗度校正 處理引起的投影數(shù)據(jù)的變化情況。假定在拍攝檢查對象物而得到的圖像 500中，產(chǎn)生了線狀缺陷501和點(diǎn)缺陷502。在上述投影數(shù)據(jù)中，包括由 于照明不勻等的影響而產(chǎn)生的明暗度的影響。例如，在圖5B所示的投影數(shù)據(jù)510中，除了線狀缺陷501和點(diǎn)缺陷502引起的峰值511和512之 外，還產(chǎn)生了明暗度的影響引起的峰值513和514。
在檢測線狀缺陷的處理中，對投影數(shù)據(jù)的各要素值和預(yù)定的閾值進(jìn) 行比較，在要素值超過閾值的情況下，判定為存在線狀缺陷。因此，在 針對投影數(shù)據(jù)510通過與閾值515的比較而進(jìn)行了線狀缺陷的檢測處理 的情況下，產(chǎn)生除了線狀缺陷501引起的峰值511之外，還將明暗度的 影響引起的峰值513錯(cuò)誤檢測為線狀缺陷的問題。
因此，針對投影數(shù)據(jù)實(shí)施平滑化處理(步驟S302)。在平滑化處理 中，將以投影數(shù)據(jù)的關(guān)注要素(例如為第i個(gè)要素)為中心的預(yù)定范圍內(nèi) 的要素(例如從第i一N個(gè)到第i+N個(gè)的要素)的值的例如平均值設(shè)為 其關(guān)注要素的值。由此，能夠生成消除了圖5B的投影數(shù)據(jù)510中的峰值 部分后的圖5C的明暗度校正數(shù)據(jù)520。
在進(jìn)行了平滑化處理后，通過計(jì)算投影數(shù)據(jù)和明暗度校正數(shù)據(jù)的差 分，生成降低了明暗度的影響后的投影數(shù)據(jù)530 (步驟S303)。在取圖5B 的投影數(shù)據(jù)510和圖5C的明暗度校正數(shù)據(jù)520的差分而得到的圖5D的 投影數(shù)據(jù)530中，明暗度的影響引起的照明不勻的峰值變小，因此能夠 判定為在與峰值531和532對應(yīng)的像素位置上存在缺陷。
但是，在投影數(shù)據(jù)530上，除了線狀缺陷501引起的峰值531之外， 還產(chǎn)生了點(diǎn)缺陷502引起的峰值532，因此僅通過對投影數(shù)據(jù)530的要素 值和閾值進(jìn)行比較，會(huì)將峰值532也錯(cuò)誤檢測為線狀缺陷引起的峰值。 因此，在本實(shí)施方式中，在步驟S301 S303的處理后、或者與這些處理 并行地進(jìn)行步驟S304 S306的處理，生成由表示像素值一致性的指標(biāo)值 的一種的標(biāo)準(zhǔn)方差值構(gòu)成的標(biāo)準(zhǔn)方差數(shù)據(jù)，如后所述降低錯(cuò)誤檢測。
在步驟S304中，通過對圖像的X方向的像素位置相同、在Y方向 上排成一列的所有像素的像素值的標(biāo)準(zhǔn)方差值進(jìn)行計(jì)算，計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)方差 數(shù)據(jù)的要素值(與本發(fā)明的指標(biāo)值計(jì)算單元的功能對應(yīng))。即，在與圖4 同樣的條件下，將標(biāo)準(zhǔn)方差數(shù)據(jù)的要素值設(shè)為C (1)， C (2)，…，C (n) 時(shí)，通過以下的式(2)計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)方差數(shù)據(jù)的第i個(gè)要素值C (i)。其中， p是A (1， i)， A (2， i)，…，A (m， i)的平均值。式1
如果在圖4的Y方向上排成一列的像素上存在線狀缺陷，則這些像 素的像素值的方差(標(biāo)準(zhǔn)方差值)變得比較低(即一致性變得比較高)。 此外，如果在Y方向上排成一列的像素上存在點(diǎn)缺陷，則這些像素的像 素值的方差(標(biāo)準(zhǔn)方差值)變得比較高(即一致性變得比較低)。由此， 通過根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)方差數(shù)據(jù)校正投影數(shù)據(jù)，能夠降低點(diǎn)缺陷對投影數(shù)據(jù)的影 響。
接著標(biāo)準(zhǔn)方差數(shù)據(jù)的生成，針對標(biāo)準(zhǔn)方差數(shù)據(jù)實(shí)施平滑化處理來生 成明暗度校正數(shù)據(jù)(步驟S305)。并且，通過計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)方差數(shù)據(jù)和明暗度 校正數(shù)據(jù)的差分，生成降低了明暗度的影響后的標(biāo)準(zhǔn)方差數(shù)據(jù)(步驟 S306)。使用該標(biāo)準(zhǔn)方差數(shù)據(jù)，進(jìn)行對投影數(shù)據(jù)的校正(在本實(shí)施方式中 稱作加權(quán))。
圖6A 6D表示對投影數(shù)據(jù)的校正的情況。假定在拍攝檢查對象物 而得到的圖像600中產(chǎn)生了線狀缺陷601、 602和點(diǎn)缺陷603、 604。在圖 6B的投影數(shù)據(jù)610中，產(chǎn)生了這些缺陷引起的峰值611、 612、 613、 614。 在此，線狀缺陷601、 602的亮度和周邊的亮度稍微不同，但是通過像素 值的加法運(yùn)算，在投影數(shù)據(jù)610中，峰值611、 612的值分別成為與點(diǎn)缺 陷603、 604引起的峰值613、 614的值大致相等的值。
在圖6C的標(biāo)準(zhǔn)方差數(shù)據(jù)620中，產(chǎn)生了與點(diǎn)缺陷603、 604對應(yīng)的 峰值621、 622。由此，能夠判斷為在與標(biāo)準(zhǔn)方差數(shù)據(jù)620的峰值對應(yīng)的 X方向的像素位置上產(chǎn)生了點(diǎn)缺陷。在本實(shí)施方式中，針對投影數(shù)據(jù)進(jìn) 行對與標(biāo)準(zhǔn)方差數(shù)據(jù)的峰值對應(yīng)的投影數(shù)據(jù)的要素值的大小進(jìn)行降低的 加權(quán)。
首先，根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)方差數(shù)據(jù)生成由用于加權(quán)的系數(shù)值構(gòu)成的系數(shù)數(shù)據(jù) (步驟S307)。通過系數(shù)值與投影數(shù)據(jù)的要素值的乘法運(yùn)算進(jìn)行加權(quán)，因 此，標(biāo)準(zhǔn)方差值越大系數(shù)值越小，標(biāo)準(zhǔn)方差值越小系數(shù)值越大。在產(chǎn)生 了點(diǎn)缺陷的像素位置上的標(biāo)準(zhǔn)方差值比與沒有缺陷(或者產(chǎn)生了線狀缺
10陷)的像素位置對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)方差值大，因此產(chǎn)生了點(diǎn)缺陷的像素位置的 系數(shù)值變得更小。
例如，決定系數(shù)值，使得在標(biāo)準(zhǔn)方差值最小的像素位置上系數(shù)值為 1，在標(biāo)準(zhǔn)方差值最大的像素位置上系數(shù)值為0或比1小的微小的值(與 點(diǎn)缺陷對應(yīng)的投影數(shù)據(jù)的要素值變小那樣的0.1或0.01等值)。
作為該具體的例子，列舉了針對標(biāo)準(zhǔn)方差數(shù)據(jù)進(jìn)行如下的二值化處
理的情況。其中，將系數(shù)數(shù)據(jù)的要素值設(shè)為D (1)， D (2)，…，D (n)。 并且，dl是閾值(例如圖6C的閾值623)。
如果C (i) ^dl則0蕓D (0 <1 (其中，與點(diǎn)缺陷對應(yīng)的投影數(shù)據(jù) 的要素值是足夠小的值)
如果C (i) 〈d2則D (i) = 1
接著系數(shù)數(shù)據(jù)的生成，使用系數(shù)數(shù)據(jù)，對投影數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)(步驟 S308)(與本發(fā)明的加法運(yùn)算值校正單元的功能對應(yīng))。針對投影數(shù)據(jù)的 第i個(gè)要素值B (i)進(jìn)行加權(quán)，計(jì)算加權(quán)后的要素值B' (i)的式子成為 以下的(3)式。
B' (i) =B (i) XD (i) (3)
圖6D的投影數(shù)據(jù)630是進(jìn)行了加權(quán)后的投影數(shù)據(jù)。點(diǎn)缺陷603、 604 引起的峰值633、 634比進(jìn)行加權(quán)前的峰值613、 614的大小變小。由此， 在投影數(shù)據(jù)630中，降低了點(diǎn)缺陷603、 604的影響。通過將該投影數(shù)據(jù) 630的要素值與例如閾值635、 636進(jìn)行比較，能夠僅檢測線狀缺陷601、 602引起的峰值631、 632。
接著對投影數(shù)據(jù)的加權(quán)，進(jìn)行投影數(shù)據(jù)的要素值與閾值的比較的缺 陷檢測處理(步驟S309)(與本發(fā)明的判定單元的功能對應(yīng))。在設(shè)閾值 d2、 d2， (d2<d2，)時(shí)，在通過式(3)計(jì)算出的投影數(shù)據(jù)的第i個(gè)要素 值B， (i)在d2以下或d2以上的情況下，判定為關(guān)于圖4的X方向的像 素位置在第i個(gè)像素位置上存在線狀缺陷。并且，在B， (i)在從d2到 d2'的范圍內(nèi)的情況下，判定為在第i個(gè)像素位置上不存在線狀缺陷。
例如將投影數(shù)據(jù)的所有像素值B (1)， B (2)，…，B (n)的平均 值設(shè)為p，將標(biāo)準(zhǔn)方差值設(shè)為o,通過以下的式(4)和式(5)計(jì)算上述閾值d2、 d2，。其中，K是任意的正數(shù)，例如K-3。 d 2-m — c; XK (4)
d 2， " + (rXK … (5)
最后，在存儲(chǔ)部43中存儲(chǔ)上述缺陷檢測處理的結(jié)果(步驟S310)。 特別是，在判定為存在線狀缺陷的情況下，在存儲(chǔ)部43中存儲(chǔ)包括線狀 缺陷的坐標(biāo)值的數(shù)據(jù)。此外，根據(jù)需要，缺陷檢測處理的結(jié)果經(jīng)由數(shù)據(jù) 輸出部44輸出到圖1的顯示器6，并顯示結(jié)果。
根據(jù)上述缺陷檢測處理，根據(jù)降低了點(diǎn)缺陷的影響后的投影數(shù)據(jù)的 要素值和閾值的比較結(jié)果判定是否有線狀缺陷，由此能夠高精度地檢測 檢査對象物上的線狀缺陷。
接著，對本實(shí)施方式的第1變形例進(jìn)行說明。在線狀缺陷上重疊了 點(diǎn)缺陷的情況下，在投影數(shù)據(jù)的分布上產(chǎn)生峰值，并且與產(chǎn)生了該峰值 的像素位置對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)方差值也變大，因此在上述缺陷檢測處理中，有 不能良好地檢測重疊了點(diǎn)缺陷的線狀缺陷的可能。與此相對在第1變形 例中，將圖像分割為多個(gè)區(qū)域以沿著線狀缺陷的方向排列多個(gè)區(qū)域，綜 合地判定各區(qū)域中的缺陷檢測結(jié)果來精度良好地檢測線狀缺陷。
以下，對第1變形例的缺陷檢測處理的步驟(圖像處理部42的動(dòng)作 步驟)進(jìn)行說明。圖7表示該步驟。首先，將所輸入的圖像數(shù)據(jù)分割為 與通過該圖像數(shù)據(jù)形成的圖像內(nèi)的每個(gè)區(qū)域?qū)?yīng)的部分圖像數(shù)據(jù)(步驟 S701)(與本發(fā)明的區(qū)域分割單元的功能對應(yīng))。
例如，將圖像數(shù)據(jù)分割為3個(gè)部分圖像數(shù)據(jù)。圖8A表示該分割的情 況，通過將圖像數(shù)據(jù)分割為3個(gè)部分圖像數(shù)據(jù)，將由圖像數(shù)據(jù)整體形成 的圖像800例如分割為3個(gè)區(qū)域801、 802、 803。各區(qū)域的大小可以不均 等，分割數(shù)也不限于3。
接著上述區(qū)域的分割，按照每個(gè)區(qū)域生成投影數(shù)據(jù)(步驟S702)。 接著，通過針對投影數(shù)據(jù)實(shí)施平滑化處理來生成明暗度校正數(shù)據(jù)(步驟 S703)，并且通過計(jì)算投影數(shù)據(jù)和明暗度校正數(shù)據(jù)的差分，生成降低了明 暗度的影響后的投影數(shù)據(jù)(步驟S704)。針對各區(qū)域的投影數(shù)據(jù)還進(jìn)行步 驟S703、 S704的處理。此外，在步驟S702 S704的處理后、或者與這些處理并行地進(jìn)行步 驟S705 S707的處理，生成各區(qū)域的標(biāo)準(zhǔn)方差數(shù)據(jù)。在步驟S705中， 根據(jù)與各區(qū)域?qū)?yīng)的圖像數(shù)據(jù)的像素值計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)方差數(shù)據(jù)的要素值。
接著標(biāo)準(zhǔn)方差數(shù)據(jù)的生成，針對標(biāo)準(zhǔn)方差數(shù)據(jù)實(shí)施平滑化處理來生 成明暗度校正數(shù)據(jù)(步驟S706)。并且，通過計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)方差數(shù)據(jù)和明暗度 校正數(shù)據(jù)的差分，生成降低了明暗度的影響后的標(biāo)準(zhǔn)方差數(shù)據(jù)(步驟 S707)。針對各區(qū)域的標(biāo)準(zhǔn)方差數(shù)據(jù)還進(jìn)行步驟S706、 S707的處理。
接著，根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)方差數(shù)據(jù)生成系數(shù)數(shù)據(jù)(步驟S708)。并且，使用 系數(shù)數(shù)據(jù)對投影數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)(步驟S709)。接著該加權(quán)，進(jìn)行投影數(shù)據(jù) 的要素值與閾值的比較的缺陷檢測處理(步驟S710)。針對各區(qū)域的數(shù)據(jù) 還進(jìn)行步驟S708 S710的處理。
接著，綜合在步驟S710的缺陷檢測處理中得到的是否有線狀缺陷的 判定結(jié)果，進(jìn)行綜合地判定是否有線狀缺陷的綜合處理(步驟S7U)。最 后，在存儲(chǔ)部43中存儲(chǔ)缺陷檢測處理的結(jié)果(步驟S712)。
以下，對步驟S711的綜合處理的內(nèi)容進(jìn)行說明。圖8B 8D的投影 數(shù)據(jù)810、 820、 830分別是在步驟S709中進(jìn)行了加權(quán)的投影數(shù)據(jù)。根據(jù) 區(qū)域801的像素值生成投影數(shù)據(jù)810，根據(jù)區(qū)域802的像素值生成投影數(shù) 據(jù)820，根據(jù)區(qū)域803的像素值生成投影數(shù)據(jù)830。
在圖8A的圖像800中，產(chǎn)生了線狀缺陷804、 805和點(diǎn)缺陷806、 807。在各投影數(shù)據(jù)的分布中，產(chǎn)生了這些缺陷引起的峰值。峰值812、 822、 832是線狀缺陷805引起的。峰值813是點(diǎn)缺陷807引起的。峰值 821、 831是線狀缺陷804引起的。并且，峰值811是線狀缺陷804和點(diǎn) 缺陷806引起的，但是通過加權(quán)降低了點(diǎn)缺陷806的影響，因此峰值811 與峰值821、 823相比變得相當(dāng)小。
當(dāng)對投影數(shù)據(jù)810、 820、 830的要素值和閾值814、 823、 833進(jìn)行 比較，并根據(jù)比較結(jié)果判定是否有線狀缺陷時(shí)，與圖8A的X方向的像 素位置P相關(guān)的各區(qū)域的判定結(jié)果是，區(qū)域801、 802、 803的任意一個(gè) 都有線狀缺陷。另一方面，與X方向的像素位置Q相關(guān)的各區(qū)域的判定 結(jié)果是，在區(qū)域802、 803中具有線狀缺陷，但是在區(qū)域801中沒有線狀缺陷。
在綜合處理中，綜合各區(qū)域的判定結(jié)果，生成整體的判定結(jié)果。例 如，在使具有線狀缺陷的判定結(jié)果與邏輯1對應(yīng)，使沒有線狀缺陷的判
定結(jié)果與邏輯0對應(yīng)的情況下，通過對各個(gè)區(qū)域801、 802、 803中的判 定結(jié)果(任意一個(gè)區(qū)域都有線狀缺陷)進(jìn)行邏輯運(yùn)算(OR運(yùn)算)，與像 素位置P相關(guān)的整體的判定結(jié)果是具有線狀缺陷。同樣地，通過對各個(gè) 區(qū)域801、 802、 803中的判定結(jié)果(在兩個(gè)區(qū)域中具有線狀缺陷，在一 個(gè)區(qū)域中沒有線狀缺陷)進(jìn)行邏輯運(yùn)算(OR運(yùn)算)，與像素位置Q相關(guān) 的整體的判定結(jié)果也是具有線狀缺陷。
由此，根據(jù)第1變形例，通過綜合按照每個(gè)區(qū)域進(jìn)行的投影數(shù)據(jù)的 要素值和閾值的比較處理的結(jié)果來判定是否有線狀缺陷，即使在線狀缺 陷上重疊了點(diǎn)缺陷的情況下，也能夠高精度地檢測檢查對象物上的線狀 缺陷。
接著，對本實(shí)施方式的第2變形例進(jìn)行說明。在第2變形例中，使 用在統(tǒng)計(jì)紋理分析手法中使用的濃度關(guān)聯(lián)矩陣，計(jì)算表示像素值的一致 性的指標(biāo)值。通過在角度e的方向上從圖9所示的濃度i的像素R (坐標(biāo)
(xl， yl))離開距離r的像素S (坐標(biāo)(x2， y2))的濃度是j的概率， 決定濃度關(guān)聯(lián)矩陣的要素。
例如，如圖10A所示，假定對由4x4的16像素構(gòu)成的圖像的濃度 (像素值)進(jìn)行二值化。在r二l、 9=90° (270°)的情況下，通過在圖像 內(nèi)上下相鄰的像素之間的關(guān)系，決定圖10B所示的濃度關(guān)聯(lián)矩陣的要素 值。
以下，將圖10A的第m行第n列的像素設(shè)為像素(m， n)，對濃度 關(guān)聯(lián)矩陣的生成方法進(jìn)行說明。
首先，對濃度關(guān)聯(lián)矩陣的各要素值進(jìn)行初始化(設(shè)為0)。接著，將 左上的像素(1， 1)(濃度0)設(shè)為關(guān)注像素，根據(jù)與其下面的像素(2， 1)(濃度1)的關(guān)系，對濃度關(guān)聯(lián)矩陣的i二0、 j = l的要素值加1。接著， 將像素(1， 2)(濃度0)設(shè)為關(guān)注像素，根據(jù)與其下面的像素(2， 2) (濃度1)的關(guān)系，對濃度關(guān)聯(lián)矩陣的i-0、 j = l的要素值加1。接著，將像素(1， 3)(濃度0)設(shè)為關(guān)注像素，根據(jù)與其下面的像
素(2， 3)(濃度0)的關(guān)系，對濃度關(guān)聯(lián)矩陣的i-O、戶0的要素值加 1。接著，將像素(1， 4)(濃度l)設(shè)為關(guān)注像素，根據(jù)與其下面的像素 (2， 4)(濃度1)的關(guān)系，對濃度關(guān)聯(lián)矩陣的i-l、 j = l的要素值加1。 接著，將像素(2， 1)(濃度l)設(shè)為關(guān)注像素，根據(jù)與其下面的像 素(3， 1)(濃度l)的關(guān)系，對濃度關(guān)聯(lián)矩陣的i-l、 j二l的要素值加 1。此外，關(guān)于像素(2， 1)(濃度1)，還根據(jù)與其上面的像素(1， 1) (濃度0)的關(guān)系，對濃度關(guān)聯(lián)矩陣的i二l、 j二0的要素值加l。
同樣地，在使關(guān)注像素從左向右、從上向下移動(dòng)的同時(shí)，逐漸對濃 度關(guān)聯(lián)矩陣的要素值加1。在像素(4， 1)(濃度0)是關(guān)注像素的情況 下，根據(jù)與其上面的像素(3， 1)(濃度1)的關(guān)系，對濃度關(guān)聯(lián)矩陣的 i=0、 j = l的要素值加1。
在關(guān)注像素分別是像素(4， 2)、像素(4， 3)、像素(4， 4)的情 況下，同樣地對濃度關(guān)聯(lián)矩陣的要素值加1。
上述處理的結(jié)果是生成圖10B所示的濃度關(guān)聯(lián)矩陣。在上述說明中， 雖然將各像素的濃度(像素值)設(shè)為二值，但是也可以是16值或256值， 只要按照濃度的灰度來決定濃度關(guān)聯(lián)矩陣的次數(shù)即可。
根據(jù)上述濃度關(guān)聯(lián)矩陣計(jì)算表示像素值的一致性的指標(biāo)值。將濃度 關(guān)聯(lián)矩陣設(shè)為P (r， e， i， j)，例如能夠?qū)⒁韵碌氖?6) 式(8)所示 的特征量用作指標(biāo)值。式2
N畫1N-1
AngularSecondMoment(r， 0= 22P(r，0丄J)2…(6)
i=0 j-0
式3
Contras輛-j;j>j)2P(r，"j)…(7)式4
15N-1N—I
Correlation(r， 0= -…(g)
此外，在濃度關(guān)聯(lián)矩陣中，通過組合相鄰像素的濃度(像素值)來 決定矩陣的要素值，因此，在存在低對比度的線狀缺陷的情況下，濃度 關(guān)聯(lián)矩陣的對角要素附近的值變大。與此相對，在存在點(diǎn)缺陷等的情況 下，在對角要素附近以外的要素值中也產(chǎn)生較大的值。因此，也可以計(jì) 算濃度關(guān)聯(lián)矩陣的對角像素的值的總和，用作表示像素值的一致性的指 標(biāo)值。
以下，對第2變形例的缺陷檢測處理的步驟(圖像處理部42的動(dòng)作 步驟)進(jìn)行說明。圖11表示該步驟。與投影數(shù)據(jù)相關(guān)的步驟S1101 S1103 的處理例如與圖3的步驟S301 S303的處理相同，因此省略說明。
步驟S1104 S1106的處理是與濃度關(guān)聯(lián)矩陣相關(guān)的處理。在步驟 S1104中，根據(jù)在圖像的Y方向上排成一列的所有像素的像素值生成濃 度關(guān)聯(lián)矩陣。更詳細(xì)而言，在圖像的X方向的各像素位置上生成濃度關(guān) 聯(lián)矩陣，生成將各像素位置的濃度關(guān)聯(lián)矩陣設(shè)為要素的濃度關(guān)聯(lián)矩陣數(shù) 據(jù)。
接著，根據(jù)所生成的濃度關(guān)聯(lián)矩陣計(jì)算特征量，生成將該特征量設(shè) 為要素值的特征量數(shù)據(jù)(步驟S1105)。此外，通過將特征量轉(zhuǎn)換成從0 到1的任意一個(gè)值來計(jì)算系數(shù)值，生成將該系數(shù)值設(shè)為要素值的系數(shù)數(shù) 據(jù)(步驟S1106)。將該系數(shù)值設(shè)為一致性越高越接近1、 一致性越低越 接近0的值。
接著，使用系數(shù)數(shù)據(jù)對投影數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)(步驟S1107)。接著該加 權(quán)，進(jìn)行投影數(shù)據(jù)的要素值與閾值的比較的缺陷檢測處理(步驟S1108)。 最后，在存儲(chǔ)部43中存儲(chǔ)缺陷撿測處理的結(jié)果(步驟S1109)。
圖12A和圖12B表示第3變形例的缺陷檢測處理的一個(gè)例子。在圖 像1200中，產(chǎn)生了線狀缺陷1201和點(diǎn)缺陷1202。如圖12A所示，在X 方向的像素位置上，根據(jù)在Y方向上排列的h個(gè)像素的像素值計(jì)算投影數(shù)據(jù)的要素值和濃度關(guān)聯(lián)矩陣的要素值。并且，根據(jù)濃度關(guān)聯(lián)矩陣計(jì)算 特征量，根據(jù)該特征量計(jì)算系數(shù)值。
如圖12B的系數(shù)數(shù)據(jù)1203所示，與Y方向的像素之間的一致性高 的區(qū)域(包括產(chǎn)生了線狀缺陷1201的區(qū)域)對應(yīng)的系數(shù)值是大致恒定值。 另一方面，由于點(diǎn)缺陷1202的存在，與Y方向的像素之間的一致性低的 區(qū)域?qū)?yīng)的系數(shù)值變小。當(dāng)使用系數(shù)數(shù)據(jù)1203對投影數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)時(shí)， 與產(chǎn)生了點(diǎn)缺陷1202的區(qū)域?qū)?yīng)的投影數(shù)據(jù)的要素值的大小變小，因此 在基于投影數(shù)據(jù)的要素值和閾值的比較的、是否有線狀缺陷的判定處理 中，不會(huì)在產(chǎn)生了點(diǎn)缺陷1202的區(qū)域中錯(cuò)誤檢測出線狀缺陷。
由此，根據(jù)第2變形例，與使用了標(biāo)準(zhǔn)方差值作為表示像素值的一 致性的指標(biāo)值的情況相同，通過根據(jù)降低了點(diǎn)缺陷的影響后的投影數(shù)據(jù) 的要素值和閾值的比較結(jié)果來判定是否有線狀缺陷，能夠高精度地檢測 檢査對象物上的線狀缺陷。在第2變形例中，也可以如第l變形例所示， 將拍攝檢查對象物而得到的圖像分割為多個(gè)區(qū)域，按照每個(gè)區(qū)域進(jìn)行上 述處理。
以上，參照附圖對本發(fā)明的實(shí)施方式進(jìn)行了詳細(xì)敘述，但是具體的 結(jié)構(gòu)不限于上述實(shí)施方式，也包括在不脫離本發(fā)明的主旨的范圍內(nèi)的設(shè) 計(jì)變更等。
例如，也可以如下所示。在圖像數(shù)據(jù)中包括在線性傳感器照相機(jī)中 使用的傳感器的靈敏度不勻等的影響造成的噪聲。當(dāng)線狀缺陷的對比度 較低而在圖像數(shù)據(jù)中包括噪聲時(shí)，成為錯(cuò)誤檢測的原因。因此，也可以 在生成投影數(shù)據(jù)前，針對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行以去除噪聲為目的的平滑化濾波 處理。
由此，能夠進(jìn)行穩(wěn)定的缺陷檢測處理。
此外，作為缺陷檢測處理整體，也可以在基于現(xiàn)有的檢測二維缺陷 的相鄰比較法、和取檢查對象物的圖像和參照圖像的差分進(jìn)行二值化來 提取缺陷的方法等進(jìn)行的處理前或處理后，進(jìn)行本發(fā)明的缺陷檢測處理。 此外，還可以與本發(fā)明的缺陷檢測處理并行地進(jìn)行現(xiàn)有的缺陷檢測處理。
產(chǎn)業(yè)上的可利用性根據(jù)本發(fā)明，通過根據(jù)降低了線狀缺陷以外的缺陷的影響后的加法 運(yùn)算值和閾值的比較結(jié)果來判定是否有線狀缺陷，能夠高精度地檢測檢 查對象物上的線狀缺陷。
權(quán)利要求
1.一種缺陷檢測裝置，其特征在于，該缺陷檢測裝置具有加法運(yùn)算值計(jì)算單元，其對在拍攝檢查對象物而得到的圖像的預(yù)定方向上排列的各像素的像素值的加法運(yùn)算值進(jìn)行計(jì)算；指標(biāo)值計(jì)算單元，其對表示在所述圖像的所述預(yù)定方向上排列的各像素的像素值的一致性的指標(biāo)值進(jìn)行計(jì)算；加法運(yùn)算值校正單元，其根據(jù)所述指標(biāo)值校正所述加法運(yùn)算值；以及判定單元，其根據(jù)校正后的所述加法運(yùn)算值和閾值的比較結(jié)果，判定所述檢查對象物上是否有線狀缺陷。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的缺陷檢測裝置，其特征在于， 所述缺陷檢測裝置還具有區(qū)域分割單元，所述區(qū)域分割單元將所述圖像分割為多個(gè)區(qū)域，使得在所述預(yù)定方向上至少排列2個(gè)區(qū)域，所述判定單元通過綜合在所述預(yù)定方向上排列的各個(gè)區(qū)域中校正后 的所述加法運(yùn)算值和所述閾值的比較結(jié)果，來判定是否有所述線狀缺陷。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1或權(quán)利要求2所述的缺陷檢測裝置，其特征在于， 所述指標(biāo)值計(jì)算單元對在所述圖像的所述預(yù)定方向上排列的各像素的像 素值的標(biāo)準(zhǔn)方差值進(jìn)行計(jì)算，作為所述指標(biāo)值。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1或權(quán)利要求2所述的缺陷檢測裝置，其特征在于， 所述指標(biāo)值計(jì)算單元使用基于在所述圖像的所述預(yù)定方向上排列的各像 素的像素值的濃度關(guān)聯(lián)矩陣來計(jì)算所述指標(biāo)值。
5. —種缺陷檢測方法，其特征在于，該缺陷檢測方法具有 對在拍攝檢查對象物而得到的圖像的預(yù)定方向上排列的各像素的像素值的加法運(yùn)算值進(jìn)行計(jì)算的步驟；對表示在所述圖像的所述預(yù)定方向上排列的各像素的像素值的一致性的指標(biāo)值進(jìn)行計(jì)算的步驟；根據(jù)所述指標(biāo)值校正所述加法運(yùn)算值的步驟；以及 根據(jù)校正后的所述加法運(yùn)算值和閾值的比較結(jié)果，判定所述檢査對象物上是否有線狀缺陷的步驟。
全文摘要
本發(fā)明提供一種缺陷檢測裝置，該缺陷檢測裝置具有加法運(yùn)算值計(jì)算單元，其對在拍攝檢查對象物而得到的圖像的預(yù)定方向上排列的各像素的像素值的加法運(yùn)算值進(jìn)行計(jì)算；指標(biāo)值計(jì)算單元，其對表示在所述圖像的所述預(yù)定方向上排列的各像素的像素值的一致性的指標(biāo)值進(jìn)行計(jì)算；加法運(yùn)算值校正單元，其根據(jù)所述指標(biāo)值校正所述加法運(yùn)算值；以及判定單元，其根據(jù)校正后的所述加法運(yùn)算值和閾值的比較結(jié)果，判定所述檢查對象物上是否有線狀缺陷。
文檔編號G01N21/88GK101600957SQ200880002158
公開日2009年12月9日 申請日期2008年1月16日 優(yōu)先權(quán)日2007年1月16日
發(fā)明者山崎隆一 申請人:奧林巴斯株式會(huì)社