JP7649952B2 - 検査方法および検査装置 - Google Patents

Description

本開示は、被検査体の検査装置および検査方法に関するものである。

半導体、電子デバイス、２次電池などのデバイス分野において、イメージセンサを用いて、被検査体の対象物（異物や欠陥など）を検出する検査装置が知られている。

特許文献１では、複数の波長帯の分光画像を生成し、分光画像の特徴量と、正常データの特徴量を比較することにより、検査対象物（被検査体）に混入した異物など（対象物）を検出している。すなわち、特許文献１では、被検査体と対象物との物性が異なることを用いて、対象物を検出している。

特開２０１６－１３８７８９号公報

ところで、特許文献１の技術を用いて、１つのセンサ素子で複数の分光画像を生成する場合、波長帯ごとに被検査体を撮像する必要があるため、撮像時間が増加する。特に、生成する分光画像が多くなるにつれ、撮像時間が増加する。

そこで、本開示は、撮像時間の増加を抑えつつ、対象物の物性を判定することができる検査方法および検査装置を提供することを目的とする。

上記の目的を達成するために、本開示の一実施形態に係る検査方法は、被検査体に含まれる対象物を、検査装置で撮像することにより検出する検査方法であって、前記検査装置は、第１波長帯の光と前記第１波長帯と波長帯が重なりを有する基準波長帯との光を照射可能な照明装置と前記被検査体を撮像し、画素信号を出力する撮像装置と、画像処理装置とを備え、前記照明装置が、１の撮像時間において、前記第１波長帯の光と前記基準波長帯の光とを前記被検査体に異なるタイミングで照射するステップと、前記画像処理装置が、前記画素信号に基づいて、前記対象物の、前記第１波長帯における反射率を算出するステップと、前記画像処理装置が、前記第１波長帯における前記反射率に基づいて、前記対象物の物性を判定するステップとを含む。

本開示によると、撮像時間の増加を抑えつつ、対象物の物性を判定することができる。

第１実施形態に係る検査装置の側面図。 第１実施形態に係る検査装置の平面図。 第１実施形態に係る撮像素子の構成を示す平面図。 第１実施形態に係る検査装置における撮像装置の撮像タイミングと、照明装置の照射タイミングとを示すタイミングチャート。 第１実施形態に係る画像処理装置の全体の動作の流れを説明するフローチャート。 第１実施形態に係る撮像素子により撮像されたシートの画像例を示す図。 第１実施形態に係る撮像素子により撮像されたシートの輝度値の例を示す図。 第１実施形態に係る画像処理装置の物性判定処理の流れを説明するフローチャート。 複数の物質の分光反射率を示す分光反射率曲線を示すグラフ。 第１実施形態に係る対象物のサイズ判定方法について説明するための図。 第２実施形態に係る検査装置における撮像装置の撮像タイミングと、照明装置の照射タイミングとを示すタイミングチャート。 第２実施形態に係る撮像素子により撮像されたシートの画像例を示す図。 第２実施形態に係る撮像素子により撮像されたシートの画像例を示す図。 第２実施形態に係る抽出画像の輝度値の例を示す図。 第２実施形態に係る抽出画像の輝度値の例を示す図。 第２実施形態に係る画像処理装置のグルーピング処理の流れを説明するフローチャート。 第２実施形態に係る元の抽出画像の生成処理を説明するための図。 第２実施形態に係る画像処理装置の物性判定処理の流れを説明するフローチャート。 第２実施形態に係る反射率がプロットされたグラフを示す図。

以下、本発明の実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。以下の好ましい実施形態の説明は、本質的に例示に過ぎず、本発明、その適用物あるいはその用途を制限することを意図するものでは全くない。

図１は検査装置の側面図を示し、図２は検査装置の平面図を示す。図１および図２に示すように、検査装置Ａは、撮像装置１と、照明装置２と、ローラ３～５と、画像処理装置６とを備える。ローラ３～５の外周には、搬送ベルト７が巻き付けられている。

検査装置Ａは、シートＳ（被検査体）の検査を行う。シートＳは、例えば、半導体、電子デバイス、２次電池などのデバイス分野などにおいて用いられるものである。なお、以下の説明では、被検査体がシート状のものである場合を例に説明するが、被検査体は、シート状のものでなくてもよい。また、シートＳが長尺物である場合、シートＳは、搬送ベルト７に代えてローラ３～４に巻き付けられる。そして、シートＳはローラ３～５により、矢印Ｄの方向に搬送される。

検査装置Ａは、シートＳに含まれる、欠陥や異物などの対象物Ｅを検出する。この欠陥には、例えば、検査対象のシートＳにおけるショートや断線などの、シートＳの生産時の不備部分や不足部分だけではなく、シートＳの損傷（例えば、シートＳが他の部材に接触することによるスクラッチ痕）なども含まれる。本検査装置は、検出した対象物Ｅが所定のサイズより大きい場合、シートＳに対象物が含まれていると判定する。なお、シートＳは、搬送ベルト７に載置された状態で、図１および図２の実線で示された矢印Ｄの方向に搬送される。

撮像装置１は、撮像素子１１を備え、搬送ベルト７によって搬送されているシートＳを撮影する。ここでは、撮像装置１は、ローラ４，５の間において、シートＳの全体を撮影するエリアセンサとして構成される。なお、撮像装置１は、エリアセンサではなく、ラインセンサとして構成されてもよい。

撮像装置１は、撮像素子１１から出力される画素信号を、画像処理装置６に送信する。なお、以下の説明において、撮像装置１の走査方向をＸ方向、撮像装置１の副走査方向をＹ方向、Ｘ方向およびＹ方向に垂直な方向をＺ方向とする。

照明装置２は、例えば、ＬＥＤ、レーザ、ハロゲン光源などで構成された光源を有し、ローラ４，５の間において、撮像装置１の走査領域（シートＳ）に対して光の照射を行う。具体的に、照明装置２は、光の照射方向が搬送ベルト７に対して、入射角が１０°程度になるように設置される。また、撮像素子１１に照明装置２が照射した光が直接入光しないように、撮像装置１および照明装置２は、暗視野光学系で構成される。撮像装置１および照明装置２は、明視野光学系で構成されてもよいが、暗視野光学系で構成されている方がよい。暗視野光学系で構成することにより、対象物Ｅに対して低角度で照明を当てることができるため、対象物Ｅの下地が光らなくなる（異物がないところの下地（グラウンドレベル）の明るさが低階調となる）。これにより、下地よりも対象物Ｅの輝度が高くなり、ＳＮ（シグナルノイズ（異物の輝度／下地の輝度））比が上がるため、鮮明な対象物Ｅの画像を生成することが可能となる。詳しくは後述するが、照明装置２は、複数の波長帯の光を照射可能である。

ローラ３は、図略の駆動機構によって回転させられることにより、搬送ベルト７を駆動して、シートＳを図面の実線矢印方向に搬送する。

画像処理装置６は、例えば、コンピュータである。画像処理装置６は、撮像装置１（撮像素子１１）から受信した画素信号に基づいて、対象物Ｅの物性およびサイズを判定する。具体的には、画像処理装置６は、後述する画像抽出処理、物性判定処理、画像補正処理およびサイズ判定処理を実行する。

なお、検査装置Ａの構成は、上記の構成に限定されない。

また、検査装置Ａにローラ３～５の回転速度を検出するロータリーエンコーダが備えられてもよい。この場合、ロータリーエンコーダの検出結果に基づいて、搬送ベルト７によって搬送されるシートＳの移動量を検出しても良い。

（第１実施形態）
（撮像素子の構成について）
図３は、第１実施形態に係る撮像素子の構成を示す平面図である。撮像素子１１は、例えば、ＣＭＯＳ（Complementary MOS）センサである。

図３に示すように、撮像素子１１には、Ｘ方向にｍ個、Ｙ方向にｎ個（図３では、５０８×５０８）の画素１０が格子状に配置された画素アレイ１２が構成されている。なお、以下の説明において、Ｘ方向にi番目、Ｙ方向にｊ番目の画素１０を画素（Ｘｉ、Ｙｊ）ということがある。

（撮像装置と照明装置の動作について）
まず、シートＳ（被検査体）を撮像する際の撮像装置と照明装置の動作を説明する。図４は第１実施形態に係る検査装置における撮像装置の撮像タイミングと、照明装置の照射タイミングとを示すタイミングチャートである。本実施形態では、エンコーダパルスを基準として、撮像装置１の撮像タイミングと、照明装置２の照射タイミングが設定されている。図４のエンコーダパルスは、１パルスが、例えば、１μｍであるが、これに限られない。

また、本実施形態では、照明装置２は、第１波長帯および基準波長帯の光を照射可能である。例えば、第１波長帯は、赤の波長帯域（６２５～７８０ｎｍ）であり、基準波長帯は、４００～８００ｎｍである。また、基準波長帯は、第1波長帯の全域を必ずしも含む必要はなく、その一部の波長帯を含んでいればよい。例えば、第１波長帯が６２５～７８０ｎｍである場合、基準波長帯は４００～７００ｎｍであってもよい。すなわち、基準波長帯は、第１波長帯と波長帯が重なりを有していればよい。

図４に示すように、１フレーム間に、画素１０（撮像素子１１）の露光と、画素信号の読み出しと、照明装置２による光照射が行われる。撮像装置１がエリアセンサである場合、画素信号の読み出し間隔は、フレームレート以下に設定される。また、撮像装置１がエリアセンサである場合、画素信号の読み出し間隔は、最小スキャンレート以下に設定される。本実施形態では、撮像装置１はエリアイメージセンサであり、フレームレートは２４０ｆｐｓ（４．１７ｍｅｓｃ／回）であり、シートＳの搬送速度は２５００ｍｍ／ｓｅｃ以下である。すなわち、エンコーダパルスが１２５００パルスごと、つまりは１２．５ｍｍごとに画素信号の読み出しが行われる。この場合、撮像装置１が正常に撮像できる最大速度は、１２．５ｍｍ÷（１／２４０）（ｓｅｃ）＝３０００ｍｍ／ｓｅｃとなり、これ以下の送り速度であれば、撮像装置１は正常に動作する。

また、照明装置２は、１の撮影時間（露光時間）内に、２つの異なる波長帯（ここでは、第１波長帯および基準波長帯）の光を異なるタイミングで照射する。具体的に、照明装置２は、露光開始から所定パルス（例えば、０～１００パルス）後に、基準波長帯の光を照射する。このときの点灯時間は、２～５μｓｅｃである。また、照明装置２は、露光開始から所定パルス（例えば、２５００パルス）後に、第１波長帯の光を照射する。このときの点灯時間は、３μｓｅｃである。なお、照明装置２は、１の露光時間内に、第１波長帯および基準波長帯の光を照射するため、照射する光を切り替える時間が必要となる。このため、露光時間は、照明装置２の照射時間および切り替え時間よりも長く設定され、例えば、３．９ｍｓｅｃに設定される。

（画像処理装置の動作について）
図５～図１０を参照しつつ、第１実施形態に係る被検査体の検査方法について説明する。

図５は、第１実施形態に係る画像処理装置の全体の動作の流れを説明するフローチャートである。

撮像装置１（撮像素子１１）は、上述したように、ローラ４，５の間において、搬送ベルト７によって搬送されるシートＳ（被検査体）を撮像する。このとき、図４のタイミングチャートに従って、シートＳが撮像される。画像処理装置６は、撮像装置１から出力された画素信号を取得（受信）する（ステップＳ１）。

撮像装置１から取得した画素信号に基づいて、画像処理装置６は、画像Ｐを生成する（ステップＳ２）。そして、画像処理装置６は、後述する画像抽出処理を実行し、画像Ｐから抽出画像pを生成する（ステップＳ３）。

画像処理装置６は、画像Ｐに対象物Ｅの抽出画像ｐが含まれるか否かを判定する（ステップＳ４）。画像処理装置６は、画像Ｐに対象物Ｅの抽出画像ｐが含まれていないと判定した場合（ステップＳ４のＮｏ）、処理を終了する。すなわち、画像処理装置６は、シートＳに対象物Ｅが含まれていないと判定する。

画像処理装置６は、画像Ｐに対象物Ｅの画像が含まれていると判定した場合（ステップＳ４のＹｅｓ）、後述する物性判定処理を実行し（ステップＳ５）、対象物Ｅの物性を判定する。そして、画像処理装置６は、生成した補正画像ｐｗを用いて、対象物Ｅのサイズを判定する（ステップＳ６）。

（画像抽出処理について）
次に、図６および図７を参照しつつ、画像処理装置６の画像抽出処理について説明をする。図６は第１実施形態に係る撮像素子により撮像されたシートの画像例を示す図である。図７は第１実施形態に係る撮像素子により撮像されたシートの輝度値の例を示す図である。

ステップＳ２において、画像処理装置６は、撮像素子１１から取得した画素信号に基づいて、画像Ｐを生成する。画像Ｐには、画像Ｐ１～Ｐｉ（図示省略）の画像が含まれる。シートＳは、ローラ４，５の間において、複数回（ここではｉ回）撮像されるため、画像Ｐには、画像Ｐ１～Ｐｉの画像が含まれることとなる。なお、以下の説明において、ｉ回目に撮像された画像を画像Ｐｉとする。

本実施例では、照明装置２の点灯時間は、ローラ４，５の搬送速度と比較して十分小さいため、撮像した画像はＹ方向に伸びない。点灯時間が搬送速度と比較して十分大きい場合、画像ＰｉはＹ方向に伸びる。例えば、分解能２５μｍ、搬送速度２５００ｍｍ／ｓｅｃ、点灯時間１０μｓｅｃで、対象物Ｅを撮像した場合、２５００（ｍｍ／ｓｅｃ）×１０μｓｅｃ＝２５μｍとなり、おおよそＹ方向に２画素分長くなる。

また、対象物Ｅの見逃しを防止するため、画像同士の間に、重複エリアＰ１’が設けられるように、取込間隔が設けられる。具体的には、図６および図７に示すように、画像Ｐ１，Ｐ２の間に、重複エリアＰ１’が設けられる。図６および図７では、重複エリアＰ１’のＹ方向の幅は約１６Ｐｉｘ（０．４ｍｍ）に設定されている。なお、この重複エリアの設定は、任意に設定可能である。

そして、ステップＳ３において、画像処理装置６は、画像抽出処理を実行する。具体的に、画像処理装置６は、画像Ｐにおける画像（ｘｉ、ｙｊ）ごとの特徴量に基づいて、対象物Ｅの抽出画像ｐを抽出する。この特徴量としては、例えば、画像Ｐにおける画像（ｘｉ、ｙｊ）ごとの輝度値や明度などが挙げられる。また、特徴量が、対象物Ｅを含んでいないシートＳの特徴量を基準として定まるものでもよい。また、対象物Ｅの有無は、対象物Ｅの面積値、Ｘ方向のサイズ、Ｙ方向のサイズ、形状、濃度総和などの特徴量を用いて判定される。本実施形態では、特徴量が、画像Ｐにおける画像（ｘｉ、ｙｊ）ごとの輝度値である場合を例にして説明する。

図７は画像Ｐにおける画像（ｘｉ、ｙｊ）ごとの輝度値を示したものである。図７では、輝度値が８ｂｉｔの２５６階調で表示されており、輝度値の最小値は０、最大値は２５５である。図７では、シートＳに対象物Ｅが存在しない（グラウンドレベル）場合、輝度値が０となっている。

まず、画像処理装置６は、輝度値が閾値以上である画像（ｘｉ、ｙｊ）を抽出する。そして、画像処理装置６は、抽出した画像のうち、隣接しあう複数の画像（ｘｉ、ｙｊ）を１つの対象物Ｅとする。ここでいう「隣接する画像」とは、１の画像に対して、Ｘ方向（横方向）、Ｙ方向（縦方向）、Ｘ方向およびＹ方向（斜め方向）に接する画像をいう。具体的に、画像（ｘｉ、ｙｊ）であれば、画像（ｘｉ、ｙｊ±１）（ｘｉ±１、ｙｊ）（ｘｉ±１、ｙｊ±１）が隣接する画像となる。画像処理装置６は、抽出した対象物Ｅを含むように抽出画像ｐを生成する。

例えば、図７では、輝度値の閾値を２０と設定した場合、画像処理装置６は、実線で囲まれた画像（ｘｉ、ｙｊ）の領域を、対象物Ｅ１～Ｅ６を含む画像として抽出する。そして、画像処理装置６は、対象物Ｅ１～Ｅ６をそれぞれ含むように抽出画像ｐ１～ｐ６を生成する（図６および図７参照）。具体的には、抽出画像ｐ１として、画像（ｘ３，ｙ１）～画像（ｘ９，ｙ７）の領域に含まれる画像が、抽出される。抽出画像ｐ２として、画像（ｘ１０，ｙ１）～画像（ｘ１６，ｙ５）の領域に含まれる画像が、抽出される。抽出画像ｐ３として、画像（ｘ１８，ｙ１）～画像（ｘ２２，ｙ５）の領域に含まれる画像が、抽出される。抽出画像ｐ４として、画像（ｘ３，ｙ１０１）～画像（ｘ９，ｙ１０７）の領域に含まれる画像が、抽出される。抽出画像ｐ５として、画像（ｘ１０，ｙ１０１）～画像（ｘ１６，ｙ１０５）の領域に含まれる画像が、抽出される。抽出画像ｐ６として、画像（ｘ１８，ｙ１０１）～画像（ｘ２２，ｙ１０５）の領域に含まれる画像が、抽出される。

なお、画像処理装置６は、ステップＳ４において、画像Ｐから抽出画像ｐを生成した場合、画像Ｐに対象物Ｅの抽出画像ｐが含まれると判定する。

（物性判定処理について）
次に、図６～図９を参照しつつ、画像処理装置６の物性判定処理（ステップＳ５）について説明をする。図８は、第１実施形態に係る画像処理装置の物性判定処理の流れを説明するフローチャートである。

画像処理装置６は、抽出画像ｐ（図６および図７では、抽出画像ｐ１～ｐ６）を取得すると（ステップＳ１１）、抽出画像ｐのグルーピング処理を行う（ステップＳ１２）。具体的には、画像処理装置６は、Ｘ座標が同じ抽出画像ｐを同一のグループに分類する。例えば、図６および図７では、抽出画像ｐ１，ｐ４が同一のグループに分類され、抽出画像ｐ２，ｐ５が同一のグループに分類され、抽出画像ｐ３，ｐ６が同一のグループに分類される。

上述したように、照明装置２は、１の露光時間内に、２つの異なる波長帯（ここでは、第１波長帯および基準波長帯）の光を異なるタイミングで照射する。このため、画像Ｐにおいて、１の対象物Ｅについて、２つの抽出画像ｐが生成されることとなる。また、本実施形態では、基準波長帯の光が照射された後に、第１波長帯の光が照射されることとなる。すなわち、１の対象物Ｅについて生成される２つ抽出画像ｐは、Ｙ方向にオフセットされた状態で画像Ｐに含まれることとなる。このため、Ｘ座標が同じ抽出画像ｐは、同じ対象物Ｅを示す画像となる。Ｘ座標が同じ抽出画像ｐを同じグループに分類することにより、同一のグループに属する抽出画像ｐは、同じ対象物Ｅを示す画像であると判定できる。すなわち、本実施形態では、対象物Ｅ１，Ｅ４が同じ対象物であり、対象物Ｅ２，Ｅ５が同じ対象物であり、対象物Ｅ３，Ｅ６が同じ対象物と判定できる。

また、本実施形態では、基準波長帯の光が照射された後に、第１波長帯の光が照射されるため、同じグループ内において、Ｙ座標が小さい抽出画像ｐ（ｐ１～ｐ３）が基準波長帯の光が照射されたことによって生成された抽出画像であり、Ｙ座標が大きい抽出画像ｐ（ｐ４～ｐ６）が第１波長帯の光が照射されたことによって生成された抽出画像であると判定できる。

ステップＳ１２の後、同じグループに属する抽出画像ｐにおいて、Ｙ座標が小さい抽出画像ｐに含まれる画像のうち、特徴量が最も高い画像δを抽出する（ステップＳ１３）。

そして、画像処理装置６は、同じグループに属する抽出画像ｐにおいて、Ｙ座標が大きい抽出画像ｐに含まれる画像のうち、特徴量が最も高い画像αを抽出する（ステップＳ１４）。

図７では、抽出画像ｐ１～ｐ３では、画像δ１～δ３（輝度値２５５、２５５、２５５）が画像δにそれぞれ相当し、画像α１～α３（輝度値１５５、２３０、２０４）が画像αにそれぞれ相当する。

ステップＳ１４の後、画像δおよび画像αの特徴量（輝度値）に基づいて、第１波長帯における対象物Ｅの反射率Ｒを求める（ステップＳ１５）。具体的に、反射率Ｒは、（画像αの輝度値）／（画像δの輝度値）で求めることができる。画像αは、第１波長帯の分光画像であり、画像δは、第１波長帯を含む基準波長帯の分光画像である。このため、画像αおよび画像δの輝度値（特徴量）を比較することで、第１波長帯における対象物Ｅの反射率Ｒを求めることができる。

例えば、図７では、対象物Ｅ１（Ｅ４）の反射率Ｒ１＝１５５／２５５≒０．６０となり、対象物Ｅ１の反射率Ｒ１は、６０％となる。対象物Ｅ２（Ｅ５）の反射率Ｒ２＝２３５／２５５≒０．９０となり、対象物Ｅ２の反射率Ｒ２は、９０％となる。対象物Ｅ３（Ｅ６）の反射率Ｒ３＝２０４／２５５＝０．８０となり、対象物Ｅ３の反射率Ｒ３は、８０％となる。

ステップＳ１４の後、画像処理装置６は、算出した反射率Ｒに基づいて、対象物Ｅの物性を判定する（ステップＳ１６）。具体的に、画像処理装置６は、予め設定された閾値に基づいて、対象物Ｅの物性を判定する。この閾値は、複数の物質の分光反射率を示す分光反射率曲線（分光反射率データ、図９参照）に基づいて設定される。画像処理装置６は、反射率Ｒと閾値とを比較して、対象物Ｅの物性を判定する。

図９では、各波長帯におけるＡｌ、Ｆｅ、Ｃｕの分光反射率曲線が示されている。第１波長帯は、６２５～７８０ｎｍであるため、反射率５０％～７０％である場合、対象物ＥはＦｅであり、反射率７０％～９０％である場合、対象物ＥはＣｕであり、反射率９０％以上である場合、対象物ＥはＡｌであると判定することができる。具体的に、対象物Ｅ１（Ｅ４）の反射率Ｒ１は６０％であるため、対象物Ｅ１はＦｅと判定される。対象物Ｅ２（Ｅ５）の反射率Ｒ２は９０％であるため、対象物Ｅ２はＡｌと判定される。対象物Ｅ３（Ｅ６）の反射率Ｒ３は８０％であるため、対象物Ｅ３はＦｅと判定される。このように、分光反射率曲線に基づいて、対象物Ｅの物性を判定するための閾値を設定することによって、対象物Ｅの物性を判定することができる。

なお、反射率Ｒの算出方法は、上述した方法に限られない。例えば、以下の方法でも反射率Ｒを求めることができる。なお、対象物Ｅ１（Ｅ４）の反射率を求める場合を例にして説明する。

まず、抽出画像ｐ１から対象物Ｅ１の画像を抽出する。このとき、対象物Ｅ１の周囲１画素分を除いた画像を抽出する。これにより、抽出画像ｐ１の全領域に存在する対象物Ｅ１を抽出することができる。また、抽出画像ｐ１と同様に、抽出画像ｐ４から対象物Ｅ４の画像を抽出する。

次に、抽出画像ｐ１から抽出した対象物Ｅ１の画像のうち、画像の輝度値を平均した平均輝度値δ’を求める。また、抽出画像ｐ４から抽出した対象物Ｅ４の画像のうち、画像の輝度値を平均した平均輝度値α’を求める。そして、平均輝度値α’および平均輝度値δ’に基づいて、第１波長帯における対象物Ｅ１（Ｅ４）の反射率Ｒを求める。具体的には、反射率Ｒは、（平均輝度値α’）／（平均輝度値δ’）で求められる。このように、反射率を求める際に用いる輝度値を平均化処理することによって、特異点の影響による反射率の誤差を少なくすることが可能となる。

なお、対象物Ｅとして、金属以外の物質についても検出することが可能である。例えば、樹脂を計測することも可能である。樹脂の反射率は可視光領域では低く、赤外領域で高くなる。そのため、樹脂を検出する場合は、第1波長帯および基準波長帯を１０００ｎｍまで広げて計測する必要がある。

（対象物のサイズ判定について）
次に、図１０を参照しつつ、画像処理装置６のサイズ判定処理（ステップＳ７）について説明をする。図１０は第１実施形態に係る対象物のサイズ判定方法について説明するための図である。具体的に、図１０（ａ）～（ｃ）は、抽出画像ｐ１～３に対して、輝度値３０を閾値として、二値化処理を行って得られた補正画像ｐｗ１～ｐｗ３をそれぞれ示す。この抽出画像ｐ１～ｐ３は、基準波長帯により生成された対象物Ｅ（Ｅ１～Ｅ３）の画像である。基準波長帯による抽出画像は、第１波長帯による抽出画像よりも特徴量（輝度）が高いため、正確に対象物Ｅのサイズの判定を行うことができる。なお、第１波長帯によって生成された対象物E（E1～E3）の画像である抽出画像ｐ１～ｐ３を用いてサイズの判定を行っても良い。

対象物Ｅのサイズとして、面積、最大長さ、アスペクト比、縦幅、横幅、フェレ径（最大値、最小値など）、主軸の長さ（最大値、最小値など）などが用いられる。本実施形態では、対象物Ｅのサイズとして、最大フェレ径Ｆを求める場合を例にして説明する。フェレ径とは、ある対象物に外接する長方形の縦および横の長さを意味するもので、最大フェレ径は対象物に外接する長方形のうち最大となる長さを示す。

図１０（ａ）～（ｃ）は、矢印で示した長さが対象物Ｅ１～Ｅ３の最大フェレ径となる。これにより、対象物Ｅ１～Ｅ３のサイズを判定することができる。

なお、抽出画像ｐ１～ｐ３に対して二値化処理を行わず、抽出画像ｐ１～ｐ３をそのまま用いて、対象物Ｅ１～Ｅ３のサイズをそれぞれ判定してもよい。

以上に説明したように、本実施形態に係る検査装置Ａは、第１波長帯の光と第１波長帯と波長帯が重なりを有する基準波長帯との光を照射可能な照明装置２と、シートＳ（被検査体）を撮像し、画素信号を出力する撮像装置１と、画像処理装置６とを備える。照明装置２は、１の撮像時間において、第１波長帯の光と基準波長帯の光とをシートＳに異なるタイミングで照射する。画像処理装置６は、画素信号に基づいて、対象物Ｅの、第１波長帯における反射率Ｒを算出し、第１波長帯における反射率に基づいて、対象物Ｅの物性を判定する。すなわち、照明装置２が、１の撮像時間に、第１波長帯の光と基準波長帯の光とをシートＳに異なるタイミングで照射することにより、１つの画像に、第１波長帯の光による対象物Ｅの抽出画像ｐと、基本波長帯の光による対象物Ｅの抽出画像ｐとが形成される。この２つの抽出画像ｐに基づいて、第１波長帯における対象物Ｅの反射率Ｒを求めることができるため、対象物Ｅの物性を判定することができる。また、１つの画像に、第１波長帯の光による対象物Ｅの抽出画像ｐと、基本波長帯の光による対象物Ｅの抽出画像ｐが含まれるため、波長帯ごとにシートＳを撮影する必要がなくなり、撮像時間の増加を抑えることができる。したがって、撮像時間の増加を抑えつつ、対象物Ｅの物性を判定することができる。

また、抽出画像ｐにおける特徴量は、対象物Ｅの輝度値または明度である。これにより、対象物Ｅの輝度値または明度に基づいて、対象物Ｅの物性を判定することができる。

また、画像処理装置６は、基準波長帯による対象物Ｅの抽出画像ｐを用いて、対象物Ｅのサイズを判定する。これにより、対象物Ｅのサイズを判定することができる。

（第２実施形態）
第２実施形態は、照明装置２の構成と、撮像装置と画像制御装置の動作が第１実施形態と異なる。なお、第２実施形態では、第１実施形態と同じ構成には、同じ符号を付し、その説明を省略している。

（撮像装置と照明装置の動作について）
第２実施形態では、照明装置２は、第１～第３波長帯および基準波長帯の光を照射可能である。第１波長帯は赤の波長帯域（６２５～７８０ｎｍ）であり、第２波長帯は緑の波長帯域（５００～５６５ｎｍ）であり、第３波長帯は青の波長帯域（４５０～４８５ｎｍ）であり、基準波長帯は、４００～８００ｎｍである。また、基準波長帯は、第1波長帯の全域を必ずしも含む必要はなく、その一部の波長帯を含んでいればよい。例えば、第１波長帯が６２５～７８０ｎｍである場合、基準波長帯は４００～７００ｎｍであってもよい。また、基準波長帯は、第1波長帯、第２波長帯および第３波長帯の全域を必ずしも含む必要はなく、それぞれ一部の波長帯を含んでいればよい。すなわち、基準波長帯は、第１波長帯、第２波長帯および第３波長帯と波長帯が重なりを有していればよい。

図１１は第２実施形態に係る検査装置における撮像装置の撮像タイミングと、照明装置の照射タイミングとを示すタイミングチャートである。図１１に示すように、１フレーム間に、撮像素子１１の露光と、画素信号の読み出しと、照明装置２による光照射が行われる。

照明装置２は、１の露光時間内に、４つの異なる波長帯（ここでは、第１～第３波長帯および基準波長帯）の光を異なるタイミングで照射する。具体的に、照明装置２は、露光開始から所定パルス（例えば、０パルス）後に、基準波長帯の光を照射する。このときの点灯時間は、２～５μｓｅｃである。また、照明装置２は、露光開始から所定パルス（例えば、５００パルス）後に、第１波長帯の光を照射する。このときの点灯時間は、３μｓｅｃである。また、照明装置２は、露光開始から所定パルス（例えば、１５００パルス）後に、第２波長帯の光を照射する。このときの点灯時間は、３μｓｅｃである。また、照明装置２は、露光開始から所定パルス（例えば、３０００パルス）後に、第３波長帯の光を照射する。このときの点灯時間は、３μｓｅｃである。

すなわち、第１～第３波長帯および基準波長帯の光を異なるタイミングで照射することにより、１の対象物Ｅの撮像位置をＹ方向に異ならせることができる。具体的には、第１～第３波長帯の光の照射による対象物Ｅの画像は、基準波長帯の光の照射による対象物Ｅの画像を基準として、Ｙ方向に５００μｍ，１５００μｍ，３０００μｍオフセット（以下、これらを第１～第３オフセット値とそれぞれいうことがある）された位置にそれぞれ生成される。

（画像抽出処理について）
図１２および図１３は第２実施形態に係る撮像素子により撮像されたシートの画像例を示す図である。図１４および図１５は第２実施形態に係る抽出画像の輝度値の例を示す図である。なお、図１２は画像Ｐの画像（ｘ０，ｙ０）～画像（ｘ５０７，ｙ５９）の領域を示しており、図１３は画像Ｐの画像（ｘ０，ｙ６０）～画像（ｘ５０７，ｙ１８０）の領域を示している。図１４（ａ）～（ｆ）および図１５（ｇ）～（ｋ）は、図１２および図１３の抽出画像ｐ１１～ｐ２１をそれぞれ示す。また、抽出画像ｐ１１～ｐ２１に示される対象物のそれぞれを対象物Ｅ１１～Ｅ２１とする。

上述したように、照明装置２は、１の露光時間内に、第１～第３波長帯および基準波長帯の光を異なるタイミングで照射する。このため、画像Ｐには、対象物の数×４個の抽出画像が生成されることとなる。しかし、図１２～図１５には、１１個の抽出画像しか形成されていない。これは、２つの対象物Ｅが同一のＸ座標上にあることにより、異なる対象物Ｅの画像（図１２では抽出画像ｐ１６）が重なってしまっているためであると考えられる。そこで、本実施形態では、図１６に示す、抽出画像（対象物）のグルーピング処理を行うことにより、対象物Ｅを漏れなく抽出することが可能である。

本実施形態では、図８のステップＳ１２において、図１６のグルーピング処理が実行される。図１６は第２実施形態に係るグルーピング処理を示すフローチャートである。

まず、画像処理装置６は、抽出画像ｐ１１～ｐ２１について、所定の特徴量を閾値（例えば、２０）として、２値化処理を行い、各抽出画像から対象物Ｅ１１～Ｅ２１を抽出し、抽出した対象物をリストに登録する（ステップＳ４０１）。このときの特徴量としては、輝度値や、対象物の位置、フィレ径などが挙げられる。本実施形態では、特徴量が輝度値である場合を例に説明する。

次に、画像処理装置６は、リストに登録された対象物Ｅのうち、Ｙ座標が最も小さい対象物Ｅａを抽出する（ステップＳ４０２）。そして、画像処理装置６は、対象物ＥａのＸ，Ｙ座標を基準として、Ｙ軸の正方向に第１オフセット値の位置に対象物Ｅｂが存在するか否かを判定する（ステップＳ４０３）。第１オフセット値とは、照明装置２が基準波長帯の光と第１波長帯の光とを照射するタイミングのズレによって生じる距離を指す。

画像処理装置６は、第１オフセット値の位置に対象物Ｅｂが存在すると判定した場合（ステップＳ４０３のＹｅｓ）、当該対象物Ｅｂを抽出する（ステップＳ４０４ａ）。一方、画像処理装置６は、第１オフセットの位置に対象物Ｅｂが存在しないと判定した場合（ステップＳ４０３のＮｏ）、初期のリストを読み出して、対象物ＥａのＸ，Ｙ座標を基準として、Ｙ軸の正方向に第１オフセット値の位置に存在する対象物Ｅｂを抽出する（ステップＳ４０４ａ）。詳しくは後述するが、抽出された対象物は、リストから削除される。このため、対象物が重なっている（例えば、図１２の対象物Ｅ１６）場合、既にリストから対象物が削除されていることがある。ここでは、対象物Ｅを漏れなく抽出するために、初期のリストから対象物Ｅｂを抽出するとしている。なお、以下に説明するステップＳ４０６ｂ，Ｓ４０８ｂの処理においても同様の理由で、ステップＳ４０４ａとほぼ同じ処理が行われる。

ステップＳ４０４ａ，Ｓ４０４ｂの後、画像処理装置６は、対象物ＥａのＸ，Ｙ座標を基準として、Ｙ軸の正方向に第２オフセット値の位置に対象物Ｅｃが存在するか否かを判定する（ステップＳ４０５）。第２オフセット値とは、照明装置２が基準波長帯の光と第２波長帯の光とを照射するタイミングのズレによって生じる距離を指す。画像処理装置６は、第２オフセット値の位置に対象物Ｅｃが存在すると判定した場合（ステップＳ４０５のＹｅｓ）、当該対象物Ｅｃを抽出する（ステップＳ４０６ａ）。一方、画像処理装置６は、第２オフセットの位置に対象物Ｅｃが存在しないと判定した場合（ステップＳ４０５のＮｏ）、初期のリストを読み出して、対象物ＥａのＸ，Ｙ座標を基準として、Ｙ軸の正方向に第２オフセット値の位置に存在する対象物Ｅｃを抽出する（ステップＳ４０６ａ）。

ステップＳ４０６ａ，Ｓ４０６ｂの後、画像処理装置６は、対象物ＥａのＸ，Ｙ座標を基準として、第３オフセット値の位置に対象物Ｅｄが存在するか否かを判定する（ステップＳ４０７）。第３オフセット値とは、照明装置２が基準波長帯の光と第３波長帯の光とを照射するタイミングのズレによって生じる距離を指す。画像処理装置６は、第３オフセット値の位置に対象物Ｅｄが存在すると判定した場合（ステップＳ４０７のＹｅｓ）、当該対象物Ｅｄを抽出する（ステップＳ４０８ａ）。一方、画像処理装置６は、第３オフセットの位置に対象物Ｅｄが存在しないと判定した場合（ステップＳ４０７のＮｏ）、初期のリストを読み出して、対象物ＥａのＸ，Ｙ座標を基準として、Ｙ軸の正方向に第３オフセット値の位置に存在する対象物Ｅｄを抽出する（ステップＳ４０８ａ）。

ステップＳ４０６ａ，Ｓ４０６ｂの後、画像処理装置６は、抽出した対象物Ｅａ～Ｅｄを同一のグループに分類する（ステップＳ４０９）。そして、画像処理装置６は、抽出した対象物Ｅａ～Ｅｄをリストから削除する（ステップＳ４１０）。

ステップＳ４１０の後、画像処理装置６は、リストに対象物が残っているかを判定する（ステップＳ４１１）。画像処理装置６は、リストに対象物が残っていると判定した場合（ステップＳ４１１のＹｅｓ）、ステップＳ４０１に戻ってグルーピング処理を再度行う。画像処理装置６は、リストに対象物が残っていないと判定した場合（ステップＳ４１１のＹＮｏ）、処理を終了する。すなわち、画像処理装置６は、全ての対象物が分類されるまで、グルーピング処理を行う。このグルーピングにより、同一のグループに分類された対象物Ｅは、同一の対象物Ｅを示すものとなる。

なお、ステップＳ４０４ｂにおいて、初期のリストを読み出して、対象物ＥａのＸ，Ｙ座標を基準として、Ｙ軸の正方向に第１オフセット値の位置に対象物Ｅｂが存在しなかった場合、対象物Ｅａは、基準波長帯の光を照射することによって生成されたものではなく、第１～第３波長帯のいずれかの光を照射することによって生成されたものと考えられる。この場合、画像処理装置６は、この対象物ＥａのＸ，Ｙ座標を基準として、Ｙ軸の負方向に第１～第３オフセット値の位置にある対象物を、初期のリストから抽出する。抽出された対象物を対象物Ｅａとし、ステップＳ４０３以降の処理を再度行う。上述したように、第１～第３オフセット値は、それぞれ異なる値に設定されている。このため、真の対象物Ｅａが１つだけ抽出されることとなる。

例えば、図１２および図１３では、対象物Ｅ１１～Ｅ２１が初期のリストに登録されており、１回目のグルーピング処理により、対象物Ｅ１５，Ｅ１６，Ｅ１８，Ｅ２０が同一のグループに分類される。次に２回目のグルーピング処理により、対象物Ｅ１１～Ｅ１４が同一のグループに分類される。そして３回目のグルーピング処理において、対象物Ｅ１７が対象物Ｅａと判定される。このとき、リストに残っている対象物Ｅ１９，Ｅ２１はいずれも、対象物Ｅ１７からＹ軸の正方向に第１オフセット値の位置に存在していない。このため、画像処理装置６は、対象物Ｅｂが抽出できない。そこで、画像処理装置６は、対象物Ｅ１７を基準として、Ｙ軸の負方向に第１～第３オフセットの位置に対象物Ｅを抽出する。このとき、画像処理装置６は、対象物Ｅ１７のＹ軸の負方向に第１オフセットの位置に対象物Ｅ１６が存在するため、対象物Ｅ１６を真の対象物Ｅａと判定する。これにより、画像処理装置６は、対象物Ｅ１６を対象物Ｅａとして、ステップＳ４０３以降の処理を実行し、対象物Ｅ１６，Ｅ１７，Ｅ１９，Ｅ２１を同一のグループに分類する。

ここで、同一のグループに分類された対象物Ｅ（抽出画像ｐ）は、照明装置２が基準波長帯第１～第３波長帯の光の順に光が照射することから、Ｙ座標が最も小さい抽出画像ｐが基準波長帯の光を照射することにより生成された抽出画像（以下、「基準画像」という）、Ｙ座標が２番目に小さい抽出画像ｐが第１波長帯の光を照射することにより生成された抽出画像（以下、「第１画像」という）、Ｙ座標が３番目に小さい抽出画像ｐが第３波長帯の光を照射することにより生成された抽出画像（以下、「第２画像」という）、Ｙ座標が最も大きい抽出画像ｐが第３波長帯の光を照射することにより生成された抽出画像（以下、「第３画像」という）と判定できる。例えば、図１２～図１５では、基準画像は抽出画像ｐ１１，ｐ１５，ｐ１６であり、第１画像は抽出画像ｐ１２，ｐ１６，ｐ１７であり、第２画像は抽出画像ｐ１３，ｐ１８，ｐ１９であり、第３画像は抽出画像ｐ１４，ｐ２０，ｐ２１である。

次に元の抽出画像の生成処理について説明する。

上述したグルーピング処理において、１の対象物Ｅが複数のグループに分類された場合、重なった対象物Ｅの抽出画像ｐがグループ分けされたこととなる。この場合、重なった対象物Ｅの抽出画像ｐからは、対象物Ｅの反射率Ｒ判定できず、対象物Ｅの物性が正確に判定できない。このため、画像処理装置６は、元の対象物Ｅの抽出画像ｐを生成する処理を行う。図８において、ステップＳ１３以降の処理は、この処理により生成された抽出画像ｐを用いて行われる。

元の抽出画像の生成処理の１つは、例えば、基準画像が他の抽出画像ｐと重なりを有している場合、同じグループに属する、第１～第３画像を合成することにより、元の基準画像を生成可能である。例えば、図１４では、抽出画像ｐ１１は、抽出画像ｐ１２～ｐ１４を合成することにより生成可能である。

また、第１～第３画像のいずれか１つの抽出画像が他の抽出画像ｐと重なりを有している場合、基準画像から、第１～第３画像のうち他の抽出画像ｐと重なりを有さない抽出画像を減算することにより、当該抽出画像を生成可能である。例えば、図１４では、抽出画像ｐ１２は、抽出画像ｐ１１の特徴量から、抽出画像ｐ１３，ｐ１４の特徴量を減算することにより生成可能である。

また、第１～第３抽出画像のいずれか１つの抽出画像が他の抽出画像ｐと重なりを有している場合、算出可能な対象物Ｅの反射率から、当該抽出画像を生成することができる。詳しくは後述するが、同じグルーブに属する抽出画像ｐにおいて、基準画像のうち最も特徴量が大きい画像を画像δ、第１画像のうち最も特徴量が大きい画像を画像α、第２画像のうち最も特徴量が大きい画像を画像β、第３画像のうち最も特徴量が大きい画像を画像γとする。この場合、第１波長帯における対象物Ｅの反射率Ｒは、（画像αの輝度値）／（画像δの輝度値）となる。第２波長帯における対象物Ｅの反射率Ｒは、（画像βの輝度値）／（画像δの輝度値）となる。第３波長帯における対象物Ｅの反射率Ｒは、（画像βの輝度値）／（画像δの輝度値）となる。

例えば、図１２～図１５において、抽出画像ｐ１６は２つの対象物Ｅの画像が重なっている。このため、抽出画像ｐ１６を、対象物Ｅ１５の第１画像として用いることができない。

ここで、図１４および図１５に示すように、抽出画像ｐ１５，ｐ１８（第２画像）から、第２波長帯における対象物Ｅ１５（Ｅ１８，Ｅ２０）の反射率Ｒ２２は、１５０／２５５≒０．５９であるため、反射率Ｒ２２は５９％となる。抽出画像ｐ１５，ｐ２０（第３画像）から、第３波長帯における対象物Ｅ１５の反射率Ｒ２３は、２０４／２５５≒０．８であるため、反射率Ｒ２３は８０％となる。ここで、図９の分光反射率曲線を参照すると、対象物Ｅ１５は、Ｃｕであると判断できる。これにより、第１波長帯における対象物Ｅ１５の反射率Ｒ２１は、約５０％と判定できる。この反射率Ｒ２３を抽出画像ｐ１５の特徴量（輝度値）に乗算することにより、第１波長帯における対象物Ｅ１５の抽出画像ｐ１６ａ（図１７（ａ）参照）を生成することができる。

また、抽出画像ｐ１６から、推定された抽出画像ｐ１６ａを減算することで、対象物Ｅ１７の基準画像を生成することができる。しかし、この画像生成方法では、図１７（ｂ）に示すように、画像中央部が画像周縁部よりも輝度値が高くなってしまい、抽出画像ｐ１６ｂを正しく推定することができていない。これは、抽出画像ｐ１６において、２つの対象物Ｅ１６，Ｅ１７が重なった結果、最も高い輝度値が２５５を超えてしまったことに起因すると考えられる。そこで、対象物Ｅ１７と同じグループに属し、重なりを有さない抽出画像ｐ１８を用いて、対象物Ｅ１７の基準画像を推定することができる。具体的に、抽出画像ｐ１６ｂ，ｐ１８の最大倍率（画像ａ２／画像ａ１＝１５０／１１０）を、抽出画像ｐ１８の全画像に乗算することにより、基準波長帯における対象物Ｅ１７の抽出画像ｐ１６ｃ（図１７（ｃ））を生成することができる。

（物性判定処理について）
図１８を参照しつつ、第２実施形態に係る画像処理装置６の物性判定処理（ステップＳ５）について説明をする。図１８は、第２実施形態に係る画像処理装置の物性判定処理の流れを説明するフローチャートである。

画像処理装置６は、抽出画像ｐ（図１８では、抽出画像ｐ１１～ｐ２１および推定された抽出画像）を取得すると（ステップＳ３１）、同じグループに属する抽出画像ｐにおいて、基準画像（Ｙ座標が最も小さい抽出画像ｐ）に含まれる画像のうち、特徴量が最も高い画像δを抽出する（ステップＳ３２）。

画像処理装置６は、同じグループに属する抽出画像ｐにおいて、第１画像（Ｙ座標が２番目に小さい抽出画像ｐ）に含まれる画像のうち、特徴量が最も高い画像αを抽出する（ステップＳ３３）。

画像処理装置６は、同じグループに属する抽出画像ｐにおいて、第２画像（Ｙ座標が３番目に小さい抽出画像ｐ）に含まれる画像のうち、特徴量が最も高い画像βを抽出する（ステップＳ３４）。

画像処理装置６は、同じグループに属する抽出画像ｐにおいて、第３画像（Ｙ座標が最も大きい抽出画像ｐ）に含まれる画像のうち、特徴量が最も高い画像γを抽出する（ステップＳ３５）。

例えば、図１８では、抽出画像ｐ１１～ｐ１４が同一のグループに分類される。図１８では、抽出画像ｐ１１～ｐ１４では、抽出画像ｐ１１の画像δ４が画像δに相当し、抽出画像ｐ１２の画像α４が画像αに相当し、抽出画像ｐ１３の画像β４が画像βに相当し、抽出画像ｐ１４の画像γ４が画像γに相当する。

ステップＳ３５の後、画像δおよび画像α，β，γの輝度値に基づいて、第１波長帯、第２波長帯および第３波長帯における対象物Ｅ１１（Ｅ１２～Ｅ１４）の反射率Ｒ３１～Ｒ３３をそれぞれ求める（ステップＳ３６）。具体的に、反射率Ｒ３１は、（画像αの輝度値）／（画像δの輝度値）で求めることができる。反射率Ｒ３２は、（画像βの輝度値）／（画像δの輝度値）で求めることができる。反射率Ｒ３３は、（画像γの輝度値）／（画像δの輝度値）で求めることができる。

例えば、図１８では、対象物Ｅ１１の反射率Ｒ３１＝１４０／２５５≒０．５５となり、対象物Ｅ１の反射率Ｒ３１は、５５％となる。対象物Ｅ１の反射率Ｒ３２＝１５５／２５５≒０．６０となり、対象物Ｅ１１の反射率Ｒ３２は、６０％となる。対象物Ｅ１１の反射率Ｒ３３＝１５５／２５５≒０．６０となり、対象物Ｅ１１の反射率Ｒ３３は、６０％となる。以下同様に、対象物Ｅ１５，Ｅ１７についても、それぞれ、反射率Ｒを求めることができる。

ステップＳ３６の後、反射率をグラフにプロットする（ステップＳ３７）。波長をＸ軸、反射率ＲをＹ軸としたグラフに、求めた各波長帯における反射率Ｒをグラフにプロットする。本実施形態では、それぞれの波長帯における反射率Ｒを波長帯の中央値でプロットしている（図１９参照）。

図１９のプロットした反射率と図９の分光反射率曲線を比較し、相関性からもっとも近しい分光反射率曲線を選択し、分光反射率曲線を基に対象物Ｅの物性を判定する（ステップＳ３８）。対象物Ｅ１１（Ｅ１２～Ｅ１４）の反射率のプロットは、図９におけるＦｅの分光反射率曲線に最も近似する。よって、画像処理装置６は、対象物Ｅ１１がＦｅであると判定する。対象物Ｅ１５（Ｅ１６，Ｅ１８，Ｅ２０）の反射率のプロットは、図９におけるＡｌの分光反射率曲線に最も近似する。よって、画像処理装置６は、対象物Ｅ１５がＡｌであると判定する。対象物Ｅ１７（Ｅ１６，Ｅ１９，Ｅ２１）の反射率Ｒのプロットは、図９におけるＣｕの分光反射率曲線に最も近似する。よって、画像処理装置６は、対象物Ｅ１７がＣｕであると判定する。

以上に説明したように、本実施形態に係る検査装置Ａは、第１波長帯の光と第２波長帯の光と第１および第２波長帯と波長帯が重なりを有する基準波長帯との光を照射可能な照明装置２と、シートＳ（被検査体）を撮像し、画素信号を出力する撮像装置１と、画像処理装置６とを備える。照明装置２は、１の撮像時間において、第１波長帯の光と第２波長帯の光と基準波長帯の光とをシートＳに異なるタイミングで照射する。画像処理装置６は、画素信号に基づいて、対象物Ｅの、第１波長帯における反射率Ｒ３１と、第２波長帯における反射率Ｒ３２とを算出し、反射率Ｒ３１，Ｒ３２に基づいて、対象物Ｅの物性を判定する。すなわち、照明装置２が、１の撮像時間に、第１波長帯の光と第２波長帯の光と基準波長帯の光とをシートＳに互いに異なるタイミングで照射することにより、１つの画像に、第１波長帯の光による対象物Ｅの抽出画像ｐと、第２波長帯の光による対象物Ｅの抽出画像ｐと、基本波長帯の光による対象物Ｅの抽出画像ｐとが形成される。この３つの抽出画像ｐに基づいて、第１および第２波長帯における対象物Ｅの反射率Ｒ３１，Ｒ３２をそれぞれ求めることができるため、対象物Ｅの物性を判定することができる。また、１つの画像に、第１波長帯の光による対象物Ｅの抽出画像ｐと、第２波長帯の光による対象物Ｅの抽出画像ｐと、基本波長帯の光による対象物Ｅの抽出画像ｐが含まれるため、波長帯ごとにシートＳを撮影する必要がなくなり、撮像時間の増加を抑えることができる。したがって、撮像時間の増加を抑えつつ、対象物の物性を判定することができる。

また、画像処理装置６は、反射率Ｒ３１，Ｒ３２を、複数の物質の分光反射率を示す分光反射率データと比較することにより、対象物Ｅの物性を判定する。これにより、対象物Ｅの物性をより正確に判定することができる。

また、画像処理装置６は、シートＳに複数の対象物Ｅが存在する場合、第１波長帯の光による対象物Ｅの抽出画像ｐである第１画像、第２波長帯による対象物Ｅの抽出画像ｐである第２画像、基準波長帯による対象物Ｅの抽出画像ｐである基準画像のうち、いずれか２つの画像から、残り１つの画像を生成する。これにより、画素信号から生成された画像Ｐにおいて、第１画像、第２画像および基準画像のうちのいずれか１つが、他の対象物Ｅの抽出画像ｐと重なった場合であっても、第１画像、第２画像および基準画像のうち当該画像を除く他の画像から、当該画像を生成することが可能となる。

また、画像処理装置６は、第１画像および第２画像の特徴量を合成して、基準画像を生成する。これにより、画像Ｐにおいて、基準画像が他の抽出画像ｐと重なりを有する場合であっても、第１画像および第２画像から、基準画像を生成することができる。

また、画像処理装置６は、基準画像の特徴量から第１画像の特徴量を減算して、第２画像を生成する。これにより、画像Ｐにおいて、第１画像が他の抽出画像ｐと重なりを有する場合であっても、基準画像および第２画像から、第１画像を生成することができる。

また、画像処理装置６は、シートＳに複数の対象物Ｅが存在する場合、第１画像、第２画像および基準画像を、複数の対象物Ｅごとに分類する。また、画像処理装置６は、同じグループに分類された第１画像、第２画像および基準画像に基づいて、第１反射率および第２反射率を算出する。これにより、シートＳに複数の対象物Ｅが存在する場合、対象物Ｅごとに物性を判定することができる。

（その他の実施形態）
以上のように、本出願において開示する技術の例示として、実施形態について説明した。しかしながら、本開示における技術は、これに限定されず、適宜、変更、置き換え、付加、省略などを行った実施形態にも適用可能である。

なお、上記実施形態において、撮像装置１および照明装置２は暗視野光学系で構成されているが、明視野光学系で構成されてもよい。また、撮像装置１は、ラインセンサとして構成されているが、エリアセンサとして構成されてもよい。また、画像処理装置６は、撮像素子１１から出力される画素信号から動画を生成してもよいし、静止画を生成してもよい。

また、撮像素子１１に配置される画素１０の配置は、上述した配置に限られない。また、撮像素子１１の画素数は、上述した数に限られない。

本開示の検査装置は、半導体、電子デバイス、２次電池などに用いられる部材含まれる異物や欠陥などの検査に用いることができる。

Ａ 検査装置
１ 撮像装置
６ 画像処理装置
１１ 撮像素子
Ｅ（Ｅ１～Ｅ６，Ｅ１１～Ｅ２１） 対象物
Ｒ 反射率
Ｐ 画像
ｐ（ｐ１～ｐ６，ｐ１１～ｐ２１，ｐ１６ａ～ｐ１６ｃ） 抽出画像

Claims (10)

1. 被検査体に含まれる対象物を、検査装置で撮像することにより検出する検査方法であって、
   前記検査装置は、
   第１波長帯の光と前記第１波長帯と波長帯が重なりを有する基準波長帯の光とを照射可能な照明装置と
   前記被検査体を撮像し、画素信号を出力する撮像装置と、
   画像処理装置と、を備え、
   前記照明装置が、１の撮像時間において、前記第１波長帯の光と前記基準波長帯の光とを前記被検査体に異なるタイミングで照射するステップと、
   前記画像処理装置が、前記画素信号に基づく、前記第１波長帯の光による前記対象物の画像である第１画像と、前記基準波長帯の光による前記対象物の画像である基準画像とに基づいて、前記対象物の、前記第１波長帯における反射率を算出するステップと、
   前記画像処理装置が、前記第１波長帯における前記反射率に基づいて、前記対象物の物性を判定するステップと、
   を含む、検査方法。
2. 被検査体に含まれる対象物を、検査装置で撮像することにより検出する検査方法であって、
   前記検査装置は、
   第１波長帯の光と、第２波長帯の光と、前記第１および第２波長帯と波長帯が重なりを有する基準波長帯の光とを照射可能な照明装置と
   前記被検査体を撮像し、画素信号を出力する撮像装置と、
   画像処理装置と、を備え、
   前記照明装置が、１の撮像時間において、前記第１波長帯の光と前記第２波長帯の光と前記基準波長帯の光とを前記被検査体に互いに異なるタイミングで照射するステップと、
   前記画像処理装置が、前記画素信号に基づく、前記第１波長帯の光による前記対象物の画像である第１画像と、前記第２波長帯による前記対象物の画像である第２画像と、前記基準波長帯の光による前記対象物の画像である基準画像とに基づいて、前記対象物の、前記第１波長帯における反射率である第１反射率と、前記第２波長帯における反射率である第２反射率とを算出するステップと、
   前記画像処理装置が、前記第１反射率および前記第２反射率に基づいて、前記対象物の物性を判定するステップと、
   を含む、検査方法。
3. 請求項２記載の検査方法において、
   前記画像処理装置が、前記第１反射率および前記第２反射率を、複数の物質の分光反射率を示す分光反射率データと比較することにより、前記対象物の物性を判定するステップをさらに含む、検査方法。
4. 請求項２または３記載の検査方法において、
   前記画像処理装置が、前記被検査体に複数の前記対象物が存在する場合、前記第１画像、前記第２画像、前記基準画像のうち、いずれか２つの画像から、残り１つの画像を生成するステップを含む、検査方法。
5. 請求項４記載の検査方法において、
   前記画像処理装置が、前記第１画像および前記第２画像の特徴量を合成して、前記基準画像を生成するステップを含む、検査方法。
6. 請求項４または５記載の検査方法において、
   前記画像処理装置が、前記基準画像の特徴量から前記第１画像の特徴量を減算して、前記第２画像を生成するステップを含む、検査方法。
7. 請求項５または６記載の検査方法において、
   前記特徴量は、前記対象物の輝度値または明度である、検査方法。
8. 請求項２～７のいずれか１項記載の検査方法において、
   前記画像処理装置が、前記被検査体に複数の前記対象物が存在する場合、前記複数の対象物ごとに、前記第１画像、前記第２画像、前記基準画像を生成するステップと、
   前記画像処理装置が、前記第１画像、前記第２画像および前記基準画像を、前記複数の対象物ごとに分類するステップと、
   同じグループに分類された前記第１画像、前記第２画像および前記基準画像に基づいて、前記第１反射率および前記第２反射率を算出するステップと、をさらに含む、検査方法。
9. 請求項１～８のいずれか１項記載の検査方法において、
   前記画像処理装置が、前記基準画像を用いて、前記対象物のサイズを判定するステップを含む、検査方法。
10. 被検査体に含まれる対象物を撮像することにより検出する検査装置であって、
    第１波長帯の光と前記第１波長帯と波長帯が重なりを有する基準波長帯との光を照射可能な照明装置と、
    前記被検査体を撮像し、画素信号を出力する撮像装置と、
    画像処理装置とを備え、
    前記照明装置は、１の撮像時間において、前記第１波長帯の光と前記基準波長帯の光とを前記被検査体に異なるタイミングで照射し、
    前記画像処理装置は、前記画素信号に基づく、前記第１波長帯の光による前記対象物の画像である第１画像と、前記基準波長帯の光による前記対象物の画像である基準画像とに基づいて、前記対象物の、前記第１波長帯における反射率を算出し、前記第１波長帯における前記反射率に基づいて、前記対象物の物性を判定する、検査装置。

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