【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像処理を用いて、印刷パターンにおける欠け、にじみ、汚れ等の欠陥の検査を行うパターン欠陥検査装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
パターン欠陥検査装置の従来例を図４，図５に基づいて説明する。
図４において、位置決めテーブル１上に載置された検査対象物２の上側方に照明手段３が設置され、検査対象物２の上側には撮像用のテレビカメラ５がテレビカメラ可動支持部４に支持されて設けられている。操作盤及び主コントローラからの指令により、判定制御手段６を介して、テレビカメラ５を制御するテレビカメラ制御手段７が作動され、テレビカメラ５の制御が行われる。窓枠制御手段８は、検査対象物２に応じて処理範囲を任意に設定する窓枠を出力する。Ａ／Ｄ変換手段９は、テレビカメラ５から入力された映像信号をＡ／Ｄ変換して濃淡画像データとする。点線で囲まれた部分のパターン欠陥検査制御部１０は、任意の２値化レベルをしきい値として、濃淡画像データを２値化画像データに変換する２値化処理手段４１と、パターン部分の画像を切り出すパターン切り出し処理手段４２と、パターン切り出し手段４２により求められた良品パターンの画像データを予め記憶しておく良品画像記憶手段４３と、パターン切り出し画像と良品画像との差分により良品との比較を行う良品比較処理手段４４と、前記良品比較処理手段４４によって差分２値化画像データを２値化連続画像領域毎に番号付けをするラベリング処理手段４５と、ラベリング処理手段４５により番号付けされた前記２値化連続画像領域毎に面積を算出する面積算出処理手段４６と、各２値化連続画像領域毎に算出された面積をしきい値処理してパターン欠陥判定を行い、しきい値以上の面積を有する２値化連続画像領域をパターン欠陥と判定し、しきい値未満の面積を有する２値化連続画像領域はパターン欠陥ではないと判定し、その結果を主コントローラに送出するパターン欠陥判断手段４７とを有する。
【０００３】
図５は、上記従来例の動作を示すフローチャートである。
ステップ＃２１において、パターン欠陥検査制御部１０の２値化処理手段４１が、窓枠制御手段８が出力した窓枠に基づいて、Ａ／Ｄ変換手段９からの濃淡画像データを２値化処理して、２値化画像データに変換し、ステップ＃２２に進む。
【０００４】
ステップ＃２２において、パターン切り出し処理手段４２が、前記２値化画像データにおけるパターン部分の中心位置、Ｘ方向長さ、Ｙ方向長さの特徴データを算出することにより、パターン部分の画像を切り出して、ステップ＃２３に進む。
ステップ＃２３において、良品画像記憶手段４３により予め登録しておいた良品画像をパターン切り出し画像と比較することにより差分２値画像を算出して、ステップ＃２４に進む。
【０００５】
ステップ＃２４において、ラベリング処理手段４５が、前記差分２値画像データにおける２値化連続画像領域毎に番号を付け、ステップ＃２５に進む。
ステップ＃２５において、面積算出処理手段４６が、番号付けされた前記２値化連続画像領域毎に面積を算出し、ステップ＃２６に進む。
ステップ＃２６において、パターン欠陥判断手段４７が、ステップ＃２５で算出された２値化連続画像領域毎の面積をしきい値と比較し、その面積がしきい値以上であれば、パターン欠陥であると判断して、ステップ＃２７に進み、その面積がしきい値未満であればパターン欠陥でないと判断して終了する。
【０００６】
ステップ＃２７において、パターン欠陥判断手段４７が、パターン欠陥であるとの判定結果を出力する。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上記の従来例では、２値画像の比較を基準として欠陥検出を行っているので、濃度変化が小さくて微妙な欠陥の検出が困難であったり、また、パターンの輪郭付近における欠陥検出も困難であるという問題を有する。
本発明は、上記の問題点を解決し、濃度変化が小さくて微小な欠陥を正確に検出し、パターンの輪郭付近においても正確に欠陥を判断できるパターン欠陥検査装置を提供するものである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明のパターン欠陥検査装置は、上記課題を解決するために、撮像手段により撮像された被検査物の映像信号をＡ／Ｄ変換して濃淡画像データとするＡ／Ｄ変換手段と、濃淡画像データを記憶する画像記憶手段と、前記濃淡データにおけるパターン部分と背景部分の代表値を検出するパターン濃度検出手段と、前記濃淡データにおけるパターン部分の特徴データを算出するパターン特徴抽出手段と、パターン部分の画像を切り出すパターン切り出し処理手段と、良品パターンの形状データを予め記憶させておく良品形状記憶手段と、パターン特徴抽出手段により求められた良品パターンの特徴データを予め記憶しておく良品特徴記憶手段と、検査対象物のパターン特徴データと良品特徴データに基づいて、良品形状データを検査対象物の状態に合わせるための補正データを算出する良品形状補正データ算出手段と、前記良品形状補正データ算出手段により算出される補正データと前記パターン濃度抽出手段により得られる濃度データを基に良品形状データから良品画像を生成する良品画像生成手段と、パターン切り出し画像と生成良品画像との差分により良品との比較を行う良品比較手段と、前記良品比較手段により得られた差分濃淡画像データを２値化画像データに変換する２値化処理手段と、前記２値化画像データを２値化連続画像領域毎に番号付けをするラベリング処理手段と、前記２値化連続画像領域毎に、前記記憶手段に記憶された濃淡画像データと前記２値化処理手段による２値画像データとに基づいて、複数の特徴量を求める複数特徴量算出手段と、前記複数特徴量を用いて欠陥判断結果を出力するパターン欠陥判断手段とを有することを特徴とする。
【０００９】
また、本発明の欠陥検査装置は、良品画像生成手段が、良品形状補正データ算出手段により算出される補正データとパターン濃度抽出手段により得られる濃度データを基に良品画像を生成する際に、良品形状データの輪郭部分を検査対象物のパターンの輪郭部分の濃淡変化に応じて形状補正し、濃淡画像として良品画像を生成するものである。
【００１０】
また、本発明の欠陥検査装置は、多段階の濃度に分かれたパターンを有する検査対象物に対し、多段階に分かれたパターンの各部分の濃度を検出するパターン濃度検出手段と、多段階に分かれた各部分の良品形状データを記憶できる良品形状記憶手段とを有することを特徴とする。
【００１１】
【発明の実施の形態】
図１は本発明のパターン欠陥検査装置の一実施例の構成を示すブロック図である。
図１において、位置決めテーブル１上に載置された検査対象物２の上側方に照明手段３が設置され、検査対象物２の上側には撮像用テレビカメラ５がテレビカメラ可動支持部４に支持されて設けられている。操作盤及び主コントローラからの指令により判定制御手段６を介して、テレビカメラ５を制御するテレビカメラ制御手段７が作動し、テレビカメラ５の制御が行われる。窓枠制御手段８は、検査対象物２に応じて処理範囲を任意に設定する窓枠を出力する。Ａ／Ｄ変換手段９では、テレビカメラ５から入力された映像信号をＡ／Ｄ変換し濃淡画像データが得られる。
【００１２】
本発明は、上記の手段によって得られた濃淡画像データを用いたパターン欠陥検査装置であって、以下図面を参照して説明する。
本発明の請求項１に記載の発明は、撮像手段５により撮像された被検査物２の映像信号をＡ／Ｄ変換して濃淡画像データとするＡ／Ｄ変換手段９と、濃淡画像データを記憶する画像記憶手段１１と、前記濃淡データにおけるパターン部分と背景部分の代表値であるパターン濃度、背景濃度を検出するパターン濃度検出手段１２と、前記濃淡データにおけるパターン部分の特徴データであるパターンの中心位置、主軸方向角、主軸方向長、主軸方向幅を算出するパターン特徴抽出手段１３と、パターン部分の画像を切り出すパターン切り出し処理手段１４と、良品パターンの形状データを予め記憶させておく良品形状記憶手段１５と、パターン特徴抽出手段１３により求められた良品パターンの主軸方向角、主軸方向長、主軸方向幅の特徴データを予め記憶しておく良品特徴記憶手段１６と、検査対象物のパターン特徴データと良品特徴データに基づいて、良品形状データを検査対象物の状態に合わせるための補正データを算出する良品形状補正データ算出手段１７と、前記良品形状補正データ算出手段により算出される補正データと前記パターン濃度抽出手段により得られる濃度データを基に良品形状データから良品画像を生成する良品画像生成手段１８と、パターン切り出し画像と生成良品画像との差分により良品との比較を行う良品比較手段１９と、任意の２値化レベルをしきい値として、良品比較手段により得られた差分濃淡画像データを２値化画像データに変換する２値化処理手段２０と、前記２値化画像データを２値化連続画像領域毎に番号付けをするラベリング処理手段２１と、前記２値化連続画像領域毎に、前記良品比較手段により得られた差分濃淡画像データと前記２値化処理手段による２値画像データとに基づいて、複数の特徴量を求める複数特徴量算出手段２２と、前記複数特徴量を用いて欠陥判断結果を出力するパターン欠陥判断手段２３とを有するものであり、検査対象物の形状や明るさに応じて良品形状データから良品濃淡画像を形成して、濃淡差分画像に対する欠陥検査を行うので、明るさの微妙な欠陥の検出が可能であり、さらに差分濃淡画像データに対して複数の特徴データから欠陥判断を行うので、高性能な欠陥検出が可能である。
【００１３】
請求項２に記載の発明は、良品画像生成手段１８は、良品形状補正データ算出手段１７により算出される補正データとパターン濃度検出手段１４により得られる濃度データを基に良品画像を生成する際に、良品形状データの輪郭部分の濃度を検査対象物のパターンの輪郭部分の濃淡変化に応じて変化させ、濃淡画像として良品画像を生成する請求項１記載のパターン欠陥検査装置であり、良品形状データから良品濃淡画像を形成して濃淡差分画像を生成する場合、輪郭部分の濃淡データを検査対象物の濃淡データの変化に応じて任意にデータ補正することにより、パターンの輪郭付近においても正確に欠陥判断することが可能である。
【００１４】
請求項３に記載の発明は、多段階の濃度に分かれたパターンを有する検査対象物に対し、多段階に分かれたパターンの各部分の濃度を検出するパターン濃度検出手段１２と、多段階に分かれた各部分の良品形状データを記憶できる良品形状記憶手段１５とを有する請求項１記載のパターン欠陥検査装置であり、多段階のパターンに対しても、その各パターンの濃度毎のパターン特徴データやパターン形状データを記憶しておくことにより、パターンの欠陥検出が可能となる。
【００１５】
次に本発明の動作を図２のフローチャートに基づいて説明する。
ステップ＃１において、テレビカメラ５からの映像信号がＡ／Ｄ変換手段９によって濃淡画像データに変換され、パターン欠陥制御部１０の画像記憶手段１１に記憶され、パターン濃度検出手段１２が濃淡画像データにおけるパターン部分と背景部分の濃度の代表値であるパターン濃度、背景濃度をそれぞれ検出して、ステップ＃２に進む。
【００１６】
ステップ＃２において、パターン特徴抽出手段１３が、前記濃淡データにおけるパターン部分の中心位置、主軸方向角、主軸方向長、主軸方向幅の特徴データを算出して、ステップ＃３に進む。
ステップ＃３において、パターン切り出し処理手段１４がパターン部分の水平方向長、垂直方向長を算出して、中心位置データを基にパターン部分の画像を切り出し、ステップ＃４へ進む。
【００１７】
ステップ＃４において、良品形状補正データ算出手段１７が、良品特徴記憶手段１６により予め記憶された良品パターンの主軸方向角、主軸方向長、主軸方向幅の特徴データと検査対象物のパターン特徴データから中心位置補正値、主軸方向補正角、主軸方向長補正比、主軸方向幅補正比の補正データを算出して、ステップ＃５に進む。
【００１８】
ステップ＃５において、良品画像生成手段１８が、良品形状記憶手段１５により予め記憶されたランレングスコード化された良品形状データを前記良品形状補正データに基づいて中心位置、回転角、主軸方向長、主軸方向幅を補正し、パターン濃度検出手段１２により算出された背景濃度の画像データに補正形状データをパターン濃度で描画して画像を生成し、検査対象物のパターン輪郭濃度変化に応じたフィルター処理を用いることにより輪郭部分の濃淡画像データを形成し、ステップ＃６に進む。
【００１９】
ステップ＃６において、良品比較手段１９が、パターン切り出し処理手段１３により得られたパターン切り出し画像と前記生成良品画像との差分濃淡画像データを算出し、ステップ＃７に進む。
ステップ＃７において、２値化処理手段２０が、良品比較手段１９により得られた差分濃淡画像データを２値化して２値化画像データに変換しステップ＃８に進む。
【００２０】
ステップ＃８において、ラベリング処理手段２１が、前記２値画像データを２値化連続画像領域毎に番号付けをして、ステップ＃９に進む。
ステップ＃９において、複数特徴量算出処理手段２２が、番号付けされた前記２値化連続画像領域毎に面積、平均濃度、主軸方向長、主軸方向幅の複数特徴量を算出し、ステップ＃１０に進む。
【００２１】
ステップ＃１０において、パターン欠陥判断手段２３が、ステップ＃９で算出された２値化連続画像領域毎の複数特徴量の組み合わせからなる論理回路の出力値をしきい値と比較し、その出力がしきい値以上であれば、パターン欠陥であると判断して、ステップ＃１１に進み、その出力がしきい値未満であればパターン欠陥でないと判断して終了する。
【００２２】
ステップ＃１１において、パターン欠陥判断手段２３が、パターン欠陥であるとの判定結果を出力する。
上記の手段のうちパターン濃度検出手段１２について図３を用いて説明する。図３は、２つの階調濃度をもつパターンを有する対象物における画像濃度のヒストグラム２４を示している。多段階の濃度に分かれたパターンを有する検査対象物に対しては、画像濃度２５を画像濃度のヒストグラム２４における度数２６の上下の規則性から画像濃度２５を背景領域と多段階に分かれたパターンの領域に分割できる。図３の場合においては、背景領域２７、パターンＡ領域２８、パターンＢ領域２９に分割できる。したがって、各領域の平均濃度を算出することにより、背景濃度３０、パターンＡ濃度３１、パターンＢ濃度３２をそれぞれ算出することができる。この場合、良品形状記憶手段１５は、各パターン領域の形状データを記憶していなければならない。
【００２３】
【発明の効果】
本発明のパターン欠陥検査装置は、パターン部分と背景部分の濃度の代表値と、パターン部分の特徴データと良品における特徴データとの比較により得られた補正データに基づき、良品形状データを基に検査対象物の状態に応じて輪郭部分の濃度データを補正し良品画像を生成することと、検査対象物の画像との差分濃淡画像から得られた２値化連続画像領域において、２値化画像データと差分濃淡画像データとから複数の特徴量を求め、これらの複数特徴量を用いて欠陥判断するので、明るさの微妙な欠陥の検出が可能となり、また、差分濃淡画像データに対して複数の特徴データからの欠陥判断を行っているので、高性能な欠陥検出が可能である。さらに、良品形状データから良品濃淡画像を形成して濃淡差分画像を生成する場合、パターンの輪郭部分の欠陥検出が著しく悪くなるが、本発明では良品画像の生成時、輪郭部分の濃淡データを検査対象物の濃淡データの変化に応じて任意にデータ補正するようにしたことにより、パターンの輪郭付近においても正確に欠陥判断することが可能である。また、多段階のパターンに対しても、その各パターン濃度毎のパターン特徴データやパターン形状データを記憶しておくことによりパターンの欠陥検出が可能となる。そのため、被検査対象物の印刷等のパターンにおいて、従来技術では困難であった欠け、にじみ、汚れ等の微小な欠陥を正確に判断でき、パターンの輪郭付近においても正確に判断できるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明のパターン欠陥検査装置の一実施例の構成を示すブロック図である。
【図２】図１の動作を示すフローチャートである。
【図３】多段階の濃度に分かれたパターンのパターン濃度の検出方法の説明図である。
【図４】従来例のパターン欠陥検査装置の構成を示すブロック図である。
【図５】図４の動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
５ テレビカメラ
９ Ａ／Ｄ変換回路
１１ 濃淡画像記憶回路
１２ パターン濃度検出手段
１３ パターン特徴抽出手段
１４ パターン切り出し手段
１５ 良品形状記憶手段
１６ 良品特徴記憶手段
１７ 良品形状補正データ算出手段
１８ 良品画像生成手段
１９ 良品比較手段
２０ ２値化処理手段
２１ ラベリング処理手段
２２ 複数特徴量算出手段
２３ パターン欠陥判断手段
２４ 画像濃度ヒストグラム
２５ 画像濃度
２６ 度数
２７ 背景領域
２８ パターンＡ領域
２９ パターンＢ領域
３０ 背景濃度
３１ パターンＡ濃度
３２ パターンＢ濃度[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to a pattern defect inspection apparatus that inspects a print pattern for defects such as chipping, bleeding, and dirt using image processing.
[0002]
[Prior art]
A conventional example of a pattern defect inspection apparatus will be described with reference to FIGS.
In FIG. 4, an illuminating unit 3 is installed above the inspection target 2 placed on the positioning table 1, and a television camera 5 for imaging is mounted on the television camera movable support 4 above the inspection target 2. It is supported and provided. In response to a command from the operation panel and the main controller, the television camera control means 7 for controlling the television camera 5 is operated via the determination control means 6 to control the television camera 5. The window frame control means 8 outputs a window frame for arbitrarily setting a processing range according to the inspection object 2. The A / D converter 9 performs A / D conversion on the video signal input from the television camera 5 to obtain grayscale image data. The pattern defect inspection control unit 10 in the portion surrounded by the dotted line includes a binarization processing unit 41 that converts grayscale image data into binary image data using an arbitrary binarization level as a threshold value, A pattern cutout processing unit 42 for cutting out an image, a non-defective image storage unit 43 in which image data of a non-defective pattern obtained by the pattern cutout unit 42 is stored in advance, and a comparison between non-defective products based on a difference between the pattern cutout image and the non-defective image. Non-defective comparison processing means 44, labeling processing means 45 for numbering the differential binary image data for each binarized continuous image area by the non-defective comparison processing means 44, and numbering by the labeling processing means 45. An area calculation processing means 46 for calculating an area for each of the binarized continuous image areas; The threshold value processing is performed to determine a pattern defect. A binarized continuous image region having an area equal to or larger than a threshold value is determined as a pattern defect. And a pattern defect judging means 47 for judging that there is not, and sending the result to the main controller.
[0003]
FIG. 5 is a flowchart showing the operation of the conventional example.
In step # 21, the binarization processing unit 41 of the pattern defect inspection control unit 10 binarizes the grayscale image data from the A / D conversion unit 9 based on the window frame output by the window frame control unit 8. Then, the data is converted into binary image data, and the process proceeds to step # 22.
[0004]
In step # 22, the pattern cutout processing means 42 cuts out the image of the pattern portion by calculating the center position, the length in the X direction, and the length in the Y direction of the pattern portion in the binary image data. Then, the process proceeds to step # 23.
In step # 23, the difference image is calculated by comparing the non-defective image registered in advance by the non-defective image storage unit 43 with the pattern cut image, and the process proceeds to step # 24.
[0005]
In step # 24, the labeling processing means 45 assigns a number to each binarized continuous image area in the differential binary image data, and proceeds to step # 25.
In step # 25, the area calculation processing means 46 calculates an area for each of the numbered binarized continuous image areas, and proceeds to step # 26.
In step # 26, the pattern defect judging means 47 compares the area of each binarized continuous image area calculated in step # 25 with a threshold value. It is determined that there is, and the process proceeds to step # 27. If the area is less than the threshold value, it is determined that the defect is not a pattern defect, and the process is terminated.
[0006]
In step # 27, the pattern defect judging means 47 outputs a judgment result indicating that the pattern is defective.
[0007]
[Problems to be solved by the invention]
However, in the above-described conventional example, since the defect detection is performed based on the comparison of the binary image, it is difficult to detect a delicate defect due to a small density change, and it is also difficult to detect a defect near the contour of the pattern. It has the problem of being difficult.
SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above problems, and provides a pattern defect inspection apparatus capable of accurately detecting a minute defect having a small change in density and accurately determining a defect even near the contour of a pattern.
[0008]
[Means for Solving the Problems]
In order to solve the above-described problems, a pattern defect inspection apparatus according to the present invention includes an A / D conversion unit that A / D converts a video signal of an inspection object captured by an imaging unit into grayscale image data; Image storing means for storing data; pattern density detecting means for detecting a representative value of a pattern portion and a background portion in the grayscale data; pattern feature extracting means for calculating characteristic data of the pattern portion in the grayscale data; Pattern cutting processing means for cutting out the image of the non-defective pattern, non-defective shape storage means for storing the shape data of the non-defective pattern in advance, and non-defective feature storage means for storing in advance the non-defective pattern feature data obtained by the pattern feature extracting means And the non-defective product shape data based on the pattern characteristic data and non-defective product characteristic data of the inspection target. Non-defective shape correction data calculating means for calculating correction data to match the non-defective shape image data from non-defective shape data based on the correction data calculated by the non-defective shape correction data calculating means and the density data obtained by the pattern density extracting means A non-defective image generating means for generating a non-defective image, a non-defective product comparing means for comparing a non-defective product with a difference between the pattern cut image and the generated non-defective image, and converting the difference grayscale image data obtained by the non-defective image comparing means into binary image data. A binarization processing unit for converting, a labeling processing unit for numbering the binarized image data for each binarized continuous image region, and a binarization processing unit for storing each binarized continuous image region in the storage unit A plurality of feature value calculating means for obtaining a plurality of feature values based on the grayscale image data and the binary image data by the binarization processing means; And having a pattern defect decision means for outputting a defect determination result using.
[0009]
In the defect inspection apparatus of the present invention, when the non-defective image generating means generates a non-defective image based on the correction data calculated by the non-defective shape correction data calculating means and the density data obtained by the pattern density extracting means, The contour part of the shape data is subjected to shape correction according to the shading change of the contour part of the pattern of the inspection object, and a non-defective image is generated as a shading image.
[0010]
In addition, the defect inspection apparatus of the present invention includes a pattern density detection unit that detects the density of each part of the multi-step pattern for an inspection target having a pattern that is multi-step density, and a multi-step density detection unit. And non-defective product shape storage means for storing non-defective product shape data of each part.
[0011]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an embodiment of a pattern defect inspection apparatus according to the present invention.
In FIG. 1, an illuminating unit 3 is installed above an inspection target 2 placed on a positioning table 1, and an imaging television camera 5 is supported by a television camera movable support unit 4 above the inspection target 2. It is provided. The television camera control means 7 for controlling the television camera 5 is operated via the determination control means 6 in response to commands from the operation panel and the main controller, and the television camera 5 is controlled. The window frame control means 8 outputs a window frame for arbitrarily setting a processing range according to the inspection object 2. The A / D conversion means 9 performs A / D conversion on the video signal input from the television camera 5 to obtain grayscale image data.
[0012]
The present invention is a pattern defect inspection apparatus using the grayscale image data obtained by the above means, and will be described below with reference to the drawings.
According to the first aspect of the present invention, there is provided an A / D conversion unit 9 for A / D converting a video signal of the inspection object 2 imaged by the imaging unit 5 into grayscale image data; An image storage means 11 for storing; a pattern density detection means 12 for detecting a pattern density and a background density which are representative values of a pattern portion and a background portion in the density data; and a pattern density pattern which is characteristic data of the pattern portion in the density data. Pattern feature extraction means 13 for calculating the center position, main axis direction angle, main axis direction length, and main axis direction width, pattern cutout processing means 14 for cutting out an image of a pattern portion, and a good product shape in which shape data of a good product pattern is stored in advance. The storage means 15 and the feature data of the non-defective pattern in the main axis direction, the main axis direction length, and the main axis direction width obtained by the pattern feature extraction means 13. Non-defective shape storage means 16 for preliminarily storing the non-defective shape correction data for calculating the correction data for adjusting the non-defective shape data to the state of the inspection target based on the pattern characteristic data and the non-defective characteristic data of the inspection target. Calculating means 17; non-defective image generating means 18 for generating a non-defective image from non-defective shape data based on the correction data calculated by the non-defective shape correction data calculating means and the density data obtained by the pattern density extracting means; A non-defective comparing means 19 for comparing the non-defective image with the non-defective image based on a difference between the image and the generated non-defective image; and a difference grayscale image data obtained by the non-defective comparing means using an arbitrary binarization level as a threshold value. And a labeling processing means for numbering the binarized image data for each binarized continuous image area 21 and a plurality of features for obtaining a plurality of feature amounts for each of the binarized continuous image areas based on the difference grayscale image data obtained by the non-defective comparing means and the binary image data by the binarization processing means. And a pattern defect determining unit 23 that outputs a defect determination result using the plurality of feature amounts. The pattern defect determining unit 23 outputs a non-defective density image from non-defective shape data according to the shape and brightness of the inspection object. Forming and performing a defect inspection on the gray-scale difference image enables detection of a delicate defect in brightness. Further, since a defect is determined from a plurality of feature data on the differential gray-scale image data, a high-performance defect can be detected. Detection is possible.
[0013]
According to the second aspect of the present invention, the non-defective image generating unit 18 generates a non-defective image based on the correction data calculated by the non-defective shape correction data calculating unit 17 and the density data obtained by the pattern density detecting unit 14. 2. The pattern defect inspection apparatus according to claim 1, wherein the density of the contour portion of the non-defective shape data is changed in accordance with a change in the density of the contour portion of the pattern of the inspection object to generate a non-defective image as a density image. When a density difference image is generated by forming a non-defective density image from the image, the density data of the contour part is arbitrarily corrected according to the change in the density data of the inspection object, so that the defect can be accurately detected even near the contour of the pattern. It is possible to judge.
[0014]
According to the third aspect of the present invention, for an inspection object having a pattern divided into multiple levels, a pattern density detecting unit 12 for detecting the density of each part of the multiple divided pattern, 2. The pattern defect inspection apparatus according to claim 1, further comprising: a non-defective shape storage unit configured to store non-defective shape data of each portion. By storing the pattern shape data, it is possible to detect a pattern defect.
[0015]
Next, the operation of the present invention will be described based on the flowchart of FIG.
In step # 1, the video signal from the television camera 5 is converted into grayscale image data by the A / D converter 9 and stored in the image storage unit 11 of the pattern defect control unit 10, and the pattern density detection unit 12 outputs the grayscale image data. , The pattern density and the background density, which are representative values of the density of the pattern portion and the background portion, are detected, and the process proceeds to step # 2.
[0016]
In step # 2, the pattern feature extracting means 13 calculates the feature data of the center position, main axis direction angle, main axis direction length, and main axis direction width of the pattern portion in the grayscale data, and proceeds to step # 3.
In step # 3, the pattern cutout processing means 14 calculates the horizontal length and the vertical length of the pattern portion, cuts out the image of the pattern portion based on the center position data, and proceeds to step # 4.
[0017]
In step # 4, the non-defective product shape correction data calculating unit 17 calculates the non-defective pattern storage unit 16 from the characteristic data of the main axis angle, the main axis direction length, the main axis direction width of the non-defective pattern and the pattern characteristic data of the inspection object. The center position correction value, the main axis direction correction angle, the main axis direction length correction ratio, and the main axis direction width correction ratio are calculated, and the process proceeds to step # 5.
[0018]
In step # 5, the non-defective image generating unit 18 converts the run-length coded non-defective shape data stored in advance by the non-defective shape storage unit 15 into a center position, a rotation angle, a main axis direction length, based on the non-defective shape correction data. The width in the main axis direction is corrected, the corrected shape data is drawn with the pattern density on the image data of the background density calculated by the pattern density detecting means 12 to generate an image, and the filter processing is performed according to the pattern contour density change of the inspection object. Is used to form the grayscale image data of the contour portion, and the process proceeds to step # 6.
[0019]
In step # 6, the non-defective comparing means 19 calculates difference density image data between the pattern cut-out image obtained by the pattern cut-out processing means 13 and the generated non-defective image, and proceeds to step # 7.
In step # 7, the binarization processing means 20 binarizes the difference grayscale image data obtained by the non-defective comparing means 19, converts the data into binary image data, and proceeds to step # 8.
[0020]
In step # 8, the labeling processing means 21 numbers the binary image data for each binarized continuous image area, and proceeds to step # 9.
In step # 9, the plurality of feature value calculation processing means 22 calculates a plurality of feature values of the area, the average density, the length in the main axis direction, and the width in the main axis direction for each of the numbered binarized continuous image regions, and step # 10. Proceed to.
[0021]
In step # 10, the pattern defect judging means 23 compares the output value of the logic circuit composed of a combination of a plurality of feature amounts for each of the binarized continuous image areas calculated in step # 9 with a threshold value. If it is not less than the threshold value, it is determined that the pattern is defective, and the process proceeds to step # 11. If its output is less than the threshold value, it is determined that it is not a pattern defect and the process ends.
[0022]
In step # 11, the pattern defect judging means 23 outputs a judgment result indicating that the pattern is defective.
The pattern density detecting means 12 will be described with reference to FIG. FIG. 3 shows an image density histogram 24 for an object having a pattern having two gradation densities. For an inspection object having a pattern divided into multi-level densities, the image density 25 is divided into a background area and a pattern divided into multi-steps based on the regularity of the frequency 26 in the histogram 24 of the image density. Can be divided into regions. In the case of FIG. 3, it can be divided into a background area 27, a pattern A area 28, and a pattern B area 29. Therefore, the background density 30, the pattern A density 31, and the pattern B density 32 can be calculated by calculating the average density of each area. In this case, the conforming shape storage means 15 must store the shape data of each pattern area.
[0023]
【The invention's effect】
The pattern defect inspection apparatus of the present invention performs inspection based on non-defective product shape data based on representative values of density of a pattern portion and a background portion, and correction data obtained by comparing characteristic data of a pattern portion with characteristic data of a non-defective product. Correcting the density data of the contour portion in accordance with the state of the object to generate a non-defective image, and performing binarized image data in a binarized continuous image area obtained from a difference grayscale image from the image of the inspection object. And a plurality of feature amounts are obtained from the difference grayscale image data, and a defect is determined using the plurality of feature amounts, so that a delicate defect of brightness can be detected. Since defect judgment is performed from the feature data, high-performance defect detection is possible. Further, when a non-defective gray-scale image is formed from non-defective product shape data to generate a gray-scale difference image, defect detection of a contour portion of a pattern is significantly deteriorated. By arbitrarily correcting the data according to the change in the grayscale data of the object, it is possible to accurately determine the defect even near the contour of the pattern. Further, even for a multi-step pattern, a pattern defect can be detected by storing pattern feature data and pattern shape data for each pattern density. Therefore, it is possible to accurately determine minute defects such as chipping, bleeding, and dirt, which are difficult in the related art, in a pattern such as printing of an inspection target object, and have an effect of being able to determine accurately even near the contour of the pattern. .
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an embodiment of a pattern defect inspection apparatus according to the present invention.
FIG. 2 is a flowchart showing the operation of FIG.
FIG. 3 is an explanatory diagram of a method of detecting a pattern density of a pattern divided into multi-level densities.
FIG. 4 is a block diagram showing a configuration of a conventional pattern defect inspection apparatus.
FIG. 5 is a flowchart showing the operation of FIG.
[Explanation of symbols]
5 TV Camera 9 A / D Conversion Circuit 11 Gray Image Storage Circuit 12 Pattern Density Detection Means 13 Pattern Feature Extraction Means 14 Pattern Extraction Means 15 Good Product Shape Storage Device 16 Good Product Feature Storage Device 17 Good Product Shape Correction Data Calculation Device 18 Good Product Image Generation Device 19 non-defective comparing means 20 binarization processing means 21 labeling processing means 22 plural feature quantity calculating means 23 pattern defect determining means 24 image density histogram 25 image density 26 frequency 27 background area 28 pattern A area 29 pattern B area 30 background density 31 pattern A density 32 Pattern B density