JP3871963B2 - 表面検査装置及び表面検査方法 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、所定の繰り返し明暗パターンを被検体に対して照明する照明手段と、前記明暗パターンが照明された前記被検体を撮像する撮像手段と、前記撮像手段により撮像された原画像の前記明暗パターンのゆがみと明部と暗部の明るさの変化の度合いを解析することにより、前記被検体の表面欠陥を検出する画像解析手段とを備えた表面検査装置及び表面検査方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
かかる表面検査技術は、フィルム、板状製品、生産財のボディなど平面や曲面上に存在する微小な凹凸状の表面欠陥を検査するために用いられている。このような技術の具体例として、例えば、特開平５−１８７２８号公報に開示される技術がある。これは、被検体（ベルト状物体）の表面に格子パターンを投影する照明手段と、投影されたパターンを撮像する撮像手段とを備えており、撮像手段によって得られた原画像を処理して歪みのあるパターンを検出することにより被検体の表面欠陥を検出するものである。
【０００３】
しかしながら、この公知技術における格子状パターンの歪みを検出する方法においては、表面の微小な凹凸を感度良く検出できる可能性はあるものの、被検体自体が不定であり、かつ、許容されうる凹凸分布を有する場合に、かかる凹凸分布と表面欠陥との識別が困難になってしまう。かかる被検体として、例えば反りが発生しやすいフィルムがあるが、この場合、広範囲に分布する表面の凹凸は正常であるとし、局所的に発生する凹凸のみを欠陥として検出しなければならない。また、別の例として、生産財のボディ（自動車、各種製品の筐体、ディスプレイ装置の前面板など各種）においては、表面が平面であることは少なく、三次元曲面などの曲面により形成されている場合が多い。したがって、被検体から表面欠陥を検出しようとする場合に、かかる曲面（凹凸）を欠陥として誤検出するのではなく、局所的に発生する凹凸のみを表面欠陥として検出することが望まれる。
【０００４】
かかる点に鑑みて、本願出願人は、被検体に許容されうる曲面（凹凸分布）を表面欠陥として誤検出することなく、表面欠陥を簡便にかつ確実に検出することのできる新規な表面検査装置及び表面検査方法を出願した（特開２００１−２１３３２号、以下「公知技術２」という。）。
【０００５】
上記公知技術２に開示される表面検査装置は、所定の繰り返し明暗パターン（微細チェッカーパターン）を被検体に対して照明する照明手段と、前記明暗パターンが照明された前記被検体を撮像する撮像手段と、前記撮像手段により撮像された原画像を解析する画像解析手段とを備え、前記画像解析手段は、前記明暗パターンのゆがみと明部と暗部の明るさの変化の度合いを解析することにより、前記被検体の表面欠陥を検出するように構成されていることを特徴とするものである。
【０００６】
この公知技術２に係る表面検査装置の作用は次の通りである。
（イ） 照明手段により、所定の明暗パターンを被検体に対して照明する。
（ロ） 撮像手段により、所定の明暗パターンが照明（投影）された被検体を撮像する。
（ハ） 撮像手段により取り込まれた原画像を画像解析手段により解析し、原画像のゆがみと明部と暗部の明るさの度合いを解析する。
（ニ） 解析結果に基づいて被検体の表面欠陥を検出する。
【０００７】
次に原理を図２により説明する。所定の繰り返し明暗パターンを撮像すると、暗部の明るさのレベル（輝度値あるいは測光値）と明部の明るさレベルには所定のレベル差があり、表面欠陥がない場合には、図２（ａ）に示すように暗部と明部との境界において急激なレベル変化が見られる。一方、表面欠陥が存在すると、暗部と明部の境界において、図２（ｂ）に示すようにレベル変化の度合いが緩やかになる。したがって、この明部から暗部又は、暗部から明部への明るさの変化の度合いを解析することにより、表面欠陥を検出することができる。
【０００８】
また、被検体に許容されうる曲面（凹凸分布）が存在する場合、撮像される所定の明暗パターンの形状は、曲面の形状に応じて歪んだ状態で撮像されるが、明部から暗部又は暗部から明部への明るさの度合いとして検出される可能性は極めて少なく、あるいは全くなくなり、表面欠陥として誤検出されることはなく確実性が高まる。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
上記の表面検査装置においては、図１（ａ）にも示すように、被検体１を挟むように明暗パターンを有する照明手段２と、撮像手段３とが配置されている。ここで、撮像手段３と被検体１との距離をＬ1 とし、照明手段２と被検体１との距離をＬ2 （照明距離）とすると、トータルの距離Ｌ0 （＝Ｌ1 ＋Ｌ2 ）は、照明手段２の明暗パターンが撮像手段３のセンサー部分に結像するように（合焦するように）設定される。したがって、距離Ｌ0 は理論的には唯一の値が求められるものであるが、この求められたＬ0 を満足する（Ｌ1 ，Ｌ2 ）の組み合わせは、理論的には無限に存在する。
【００１０】
そこで、本願発明者は、Ｌ1 ，Ｌ2 の組み合わせに中に最適な解（すなわち、照明手段と被検体の最適な設定距離＝照明距離）があるのではないかと考えてシミュレーションを行ったところ、最適な設定距離があることが判明した。
本発明は上記実情に鑑みてなされたものであり、その課題は、繰り返し明暗パターンを有する照明手段を用いて被検体の表面欠陥を検出するにあたり、照明手段と被検体の距離を最適に設定することのできる表面検査装置及び表面検査方法を提供することである。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するため本発明に係る表面検査装置は，
所定の繰り返し明暗パターンを被検体に対して照明する照明手段と、
前記明暗パターンが照明された前記被検体を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段により撮像された原画像の前記明暗パターンのゆがみと明部と暗部の明るさの変化の度合いを解析することにより、前記被検体の表面欠陥を検出する画像解析手段とを備えた表面検査装置であって、
前記表面欠陥の形状を関数により表わした欠陥モデルによりモデル化する欠陥モデル設定手段と、
前記照明手段と前記被検体との距離データを設定する距離データ設定手段と、
前記欠陥モデルを用いて、設定された距離データに対応する前記表面欠陥の検出感度を演算する感度演算手段とを備え、前記検出感度が最大になるように前記照明手段の前記被検体に対する距離を設定可能に構成したことを特徴とするものである。
【００１２】
この構成による表面検査装置の作用・効果は以下の通りである。
表面欠陥を検出するまでの手順は、すでに説明した（イ）（ロ）（ハ）（ニ）と同じであり、表面欠陥を検出する原理についてもすでに説明した通りである。ただし、照明手段の明暗パターンは微細チェッカーパターンに限定されるものではなく、ストライプパターン等でもよく、要は、繰り返しパターンを有していればよい。
【００１３】
本発明では、照明手段と被検体との最適な距離をコンピュータ・シミュレーションにより求めようとするものである。そのために、まず表面欠陥を欠陥モデル設定手段によりモデル化する。欠陥モデルには、凹欠陥、凸欠陥、凹凸欠陥等があり、これを関数等を用いてモデル化することができる。また、照明手段と被検体との距離データを設定する。これら欠陥モデルや距離データ等を設定すること撮像光学系が決定し、撮像手段によりどのような画像信号が得られるかを演算で求めることができる。
【００１４】
次に、設定された距離データに対応する検出感度を演算により求める。検出感度が高ければ高いほど、表面欠陥の検出精度も高くなる。そこで、距離データを種々設定して検出感度を演算することで、検出感度が最も高くなるような距離を得ることができる。よって、繰り返し明暗パターンを有する照明手段を用いて被検体の表面欠陥を検出するにあたり、照明手段と被検体の距離を最適に設定することができた。
なお、前記距離データ設定手段は、前記撮像手段から前記照明手段までの光路長を一定に保持した状態で前記距離データの設定を行なうことが好ましい。
【００１５】
本発明の好適な実施形態として、前記検出感度は、前記表面欠陥の存在による画像のぼけの度合いにより求められるものがあげられる。
【００１６】
表面欠陥を有する被検体を撮像手段により撮像した場合、表面欠陥は凹部や凸部を有するため、画像にぼけが生じる。このぼけの度合いが大きくなればなるほど欠陥として検出がしやすくなる。そこで、ぼけの度合いに基づいて検出感度を求めることで、照明手段と被検体の最適な距離を設定することができるようになる。
【００１７】
本発明の別の好適な実施形態として、前記検出感度は、前記明暗パターンの繰り返しピッチの大きさと、前記撮影手段により撮像された前記明暗パターンの画像信号のレベルが、所定レベルよりも小さくなる領域の大きさとの関係式に基づいて設定されるものがあげられる。
【００１８】
照明手段として繰り返しの明暗パターンを用いると、撮像手段により明暗パターンの画像が得られる。表面欠陥が存在しない場合には、一定レベルの明暗パターンの画像信号が得られる。表面欠陥が存在すると、画像がぼけるため画像信号のレベルが低下する。そこで、画像信号のレベル（輝度値や濃度値で表わされる）が所定レベル以下となる領域の大きさと、明暗パターンの繰り返しピッチの大きさとの関係式により検出感度を定量化することができる。定量化することで、最適な距離を求めやすくなる。
【００１９】
本発明の課題を解決するため本発明に係る表面検査方法は、
所定の繰り返し明暗パターンを被検体に対して照明するステップと、
前記明暗パターンが照明された前記被検体を撮像するステップと、
前記撮像手段により撮像された原画像の前記明暗パターンのゆがみと明部と暗部の明るさの変化の度合いを解析することにより、前記被検体の表面欠陥を検出するステップとを備えた表面検査方法であって、
前記表面欠陥の形状を関数により表わした欠陥モデルによりモデル化するステップと、
前記照明手段と前記被検体との距離データを設定するステップと、
前記欠陥モデルを用いて、設定された距離データに対応する前記表面欠陥の検出感度を演算するステップとを備え、前記検出感度が最大になるように前記照明手段の前記被検体に対する距離を設定可能に構成したことを特徴とするものである。この構成による作用・効果は、既に説明した通りである。
【００２０】
【発明の実施の形態】
本発明に係る表面検査装置の好適な実施形態を図面を用いて説明する。
図１は、本実施形態に係る表面検査装置の構成を示す模式図である。図１（ａ）において、この表面検査装置は、被検体１に対して微細チェッカーパターン（所定の繰り返し明暗パターンの１例である。）の照明を行う照明装置２（照明手段に相当する。）と、微細チェッカーパターンが照明された被検体１を撮像するＣＣＤセンサー３（ラインセンサーやエリアセンサー等であり、撮像手段に相当する。）と、ＣＣＤセンサー３により取り込まれた画像を解析する画像解析装置４（画像解析手段に相当する。）と、画像を映し出すためのＴＶモニター５とを備えている。もちろん、照明装置として、微細チェッカーパターン以外のものを用いても良い。
【００２１】
照明装置２の微細チェッカーパターンの詳細は図１（ｂ）に示される。このチェッカーパターンは明部２ａと暗部２ｂとが交互に繰り返して配置されており、
Ｘ方向の寸法比（デューティー比）は、ｘＢ：ｘＷ＝１：１、
Ｙ方向の寸法比は、ｙＢ：ｙＷ＝１：１である。
【００２２】
さらに、ｘＢ＝ｙＢ，ｘＷ＝ｙＷである。つまり、明部２ａも暗部２ｂも同じ大きさの正方形である。
本発明の原理はすでに図２を用いて説明したが、表面欠陥が存在すると明部２ａと暗部２ｂの境界において、明るさのレベルが緩やかになることを検出するものであるから、明部２ａと暗部２ｂとができるだけ数多く存在する方が好ましい。そのためには、明部２ａと暗部２ｂとの寸法比を１：１に設定するのが合理的である。また、ＣＣＤセンサー３のＣＣＤの素子配列ピッチとの関係から、明部２ａと暗部２ｂとの繰り返しピッチを細かくしすぎると分解能が低下する。よって、明部２ａと暗部２ｂの繰り返しピッチは、少なくとも素子配列ピッチよりも大きくする必要がある。また、表面欠陥の大きさとパターンの繰り返しピッチとの関係については後述する。
【００２３】
また、ＣＣＤセンサー３の焦点（ピント）は、被検体１ではなく、照明装置２の微細チェッカーパターンに合焦するように調整されている。これにより微細チェッカーパターンの画像を明瞭な状態で取り込むことができる。すなわち、本発明では正常部分での明暗変化が大きいことが望ましいが、そのためには照明装置２の明暗パターンに焦点を合わせるのが自然である。被検体１に焦点を合わせると照明装置２の明暗パターンがぼけた像として観測されるため充分な検出精度を得ることができない。照明装置２の明暗パターンとＣＣＤセンサー３は被検体１を介して等価的に向かいあった位置関係であり、画面全体に焦点を合わせることができ、明暗変化の急峻性を損なうことなく画像を取得することができる。
【００２４】
＜画像解析の手順＞
次に、画像解析（画像処理）の手順について説明する。図３は、画像解析装置４の機能を説明するブロック図である。画像解析は、公知の画像処理プログラムを実行することにより行われる。
まず、図１（ａ）に示されるように、被検体１、照明装置２、ＣＣＤセンサー３をセッティングする。ここで、表面検査をすべき被検体１として選択されるものは、例えば、フィルム状の製品があげられるがこれに限定されるものではなく、ガラス等の透明板状体、金属シート材、表面塗装、生産財（自動車のボディ、各種製品の筐体、ディスプレイ装置の前面板等各種）、感光体等の、検査面が平滑なものが被検体１の例としてあげられる。
【００２５】
次に、ＣＣＤセンサー３により被検体１の画像を取り込む。取り込まれた画像は、画像解析装置４のＡ／Ｄ変換部４０においてデジタルデータ化されて、フレームメモリ４１に記憶される。ここで、画像データは８ビットの濃淡データとして表わされ、０（最も暗い）から２５５（最も明るい）までの２５６段階の濃度データ（輝度データ）として得ることができる。このデジタルデータ化された画像データをＴＶモニター５に表示させたのが図４に示される。これを説明の便宜上原画像と称する（Ｓｔｅｐ０）。図４において、微細チェッカーパターンが緩やかに曲がっているのが見られるが、これは被検体１自身が３次元曲面を有するからであり、これは表面欠陥に該当しない。
【００２６】
また、図４において微細チェッカーパターンの暗部２ｂに相当する部分は黒く、微細チェッカーパターンの明部２ａに相当する部分は白くなっているが、これは図示の便宜上のためであり、被検体１の種類のよっては、明部２ａに相当する部分がグレーに写し出されることもある。図４の中央部分には、中間調のグレーの部分が見られるが、この部分が表面欠陥であるものと推定される。
【００２７】
次に、図４の原画像に対してＳｏｂｅｌ変換（ソーベル変換）と呼ばれる、二次元勾配ベクトルを求める処理を行う。これは図３の微分処理部４４にて行われる。
【００２８】
図５は、Ｓｏｂｅｌ変換を行なった後の画像（Ｓｔｅｐ１：第１変換画像）を示すものである。この画像は、原画像における各画素の勾配値を表わすものであり、原画像と同じく８ビットの濃淡画像データとして示される。つまり明るい部分ほど勾配が大きいことを示している。また、Ｓｏｂｅｌ変換の演算において２５５を超える値が演算された場合には、その値は２５５にする。
【００２９】
次に、図３の第１欠陥候補抽出部４２における処理内容を説明する。この第１欠陥候補抽出部４２においては、図２（ｂ）に示すように、第１しきい値と第２しきい値とを設定しており、第１しきい値よりも暗い部分と第２しきい値よりも明るい部分を除去する、即ち、該当する画素を０レベルに変換するものである。これは、表面欠陥が存在すると、暗部２ｂと明部２ａの境界が緩やかになり中間調のグレーになるため、この中間調の画素を１レベルに変換して抽出しようとするものである。なお、これら第１、第２しきい値の値は被検体１の種類に応じて設定変更可能にするのが好ましい。画像変換をするには、予め画像変換用のテーブル（ＬＵＴ）を用意しておくことにより効率よく処理することができる。
【００３０】
次に、第２欠陥抽出部４３（図３参照）において、前述した第１変換画像のうち、勾配の大きい部分を除去、すなわち、０レベルに変換する。この勾配が大きいと言うことは、明部２ａから暗部２ｂへの変化、あるいは、暗部２ｂから明部２ａへの変化が急激であることを意味するものであり、即ち、表面欠陥が存在しないことを意味するものである。つまり、図２（ｂ）にも示されるように、表面欠陥が存在すると勾配の値が小さくなるので、勾配の大きな部分を除去することで、表面欠陥の部分を抽出することができる。この第２欠陥抽出部４３における処理も、予め画像変換用のテーブル（ＬＵＴ）を用意しておくのが好ましい。
【００３１】
図４に示される原画像に対して、第１欠陥候補抽出部４２と第２欠陥抽出部４３において処理を施した後の画像（Ｓｔｅｐ２：第２変換画像）を図６に示す。この画像は、０レベルか１レベルかの２値画像である。画像のほぼ中央部にまとまった１レベルの領域がみられるが、この領域が表面欠陥が存在する領域と推定される。また、この第２変換画像においては、表面欠陥が存在する領域以外にも、微小な１レベルの領域が点在している。これは、照明装置２のシェーディングの影響が除去しきれていなかったり、あるいは、正常部のチェッカーパターンの輪郭部に生じる中間調領域が本実験で抽出した輝度勾配の高い領域より１〜２画素程度大きいことにより、正常領域を誤って欠陥候補領域として検出したなどの理由によるものであり、これらの微小領域はノイズ成分であって表面欠陥ではない。これら微小領域は適切なシェーディング補正と輪郭領域の除去が行われれば発生しないと考えられる。適切なシェーディング補正と輪郭領域の除去が行われず、これら微小領域が欠陥候補領域として抽出された場合には、これら微小領域を処理するため収縮処理部４５（微小領域処理部）にて周知の４近傍収縮処理を２回行い、微小な孤立点を除去することで誤検知を回避することができる。なお、収縮処理としては、８近傍収縮処理でも良い。収縮処理後の画像（Ｓｔｅｐ３：第３変換画像）を図７に示す。図７も、２値画像であるが、中央部分にまとまった領域の１レベルの画素が見られる。
【００３２】
欠陥判定部４６では、第３変換画像に１レベルの画素が存在するか否かで、表面欠陥の有無を判定し、本実施形態では、１レベルの画素が１つでもあれば表面欠陥が存在するものと判定する。表面欠陥が存在する場合は、その旨をＴＶモニター５の画面に表示したり、別に設けられたランプに表示したり、適宜の手法で警告する。なお、欠陥判定部４６における判定手法は上記に限定されず、１レベルの画素数が所定数以上のときに表面欠陥が存在するものと判定しても良い。
【００３３】
図７に示される第３変換画像において、被検体１に表面欠陥が存在しない場合は、すべて０レベルの画像（真っ黒な画像）に変換されることになる。
【００３４】
＜シミュレーション解析＞
次に、照明装置２に用いられる明暗パターンの最適な配置について説明する。既に説明したように、明暗パターンは撮像手段の合焦位置に置かれる。ここで、撮像手段と被検体の照明距離をＬ1 とし、明暗パターンと被検体１との距離をＬ2 とし、トータルの距離Ｌ0 ＝Ｌ1 ＋Ｌ2 とする。明暗パターンの画像の焦点が合うＬ0 は理論的には１つの解を有するが、これを満たす（Ｌ1 ，Ｌ2 ）の組み合わせは無限に存在する。しかし、無限に存在する組み合わせの中にも最適な解が存在するものと推定し、照明光の正反射解析（光線追跡）によるシミュレーションを行った。
【００３５】
図８に示すように、ここで検出対象としている表面欠陥は、厚さ２００μｍ程度のフィルムＦの表面に生じた微小凹凸欠陥であり、表面欠陥の大きさ（平面寸法）に比べて高さ寸法が非常に小さい断面構造を有している。 このシミュレーションを行うにあたり想定した実験装置は図９に示される表面検査装置である。撮像手段としてラインセンサー３を用い、照明装置２の明暗パターンとして微細ストライプパターン２ｓ（所定の明暗パターンの１例である。）を用いたものである。 ラインセンサー３によりフィルムＦの画像全体を取り込む場合には、フィルムＦを搭載しているステージ６をラインセンサー３の素子列とは直交する方向（副走査方向）に沿って駆動すればよい。
図１０（ａ）は、ストライプパターンの照明装置２を用いて表面欠陥のあるフィルムを撮影した原画像を示す。 表面欠陥は、画像の中央部にストライプパターンのぼけとして観測されている。表面欠陥の周辺には、一部ストライプパターンが歪んだ状態で観測されている部分が見受けられるが、これは被検体であるフィルムがもっているわずかな反りの影響によるものである。 この原画像の輝度プロファイルを図１０（ｂ）に示す。
【００３６】
表面欠陥のない正常な部分では、暗部から明部、又は、明部から暗部への明るさの変化は急峻であるが（図１０（ｂ）（イ）（ロ）参照）、表面欠陥の存在する部分では、明るさの変化の度合いが緩やかになる（図１０（ｂ）（ハ）参照）。つまり、中間の輝度を有する画素が多く生じる。また、フィルムの反りによる明暗パターンの歪みは、原画像においては、明暗の周期の不均一として現われるが、輝度変化については影響がない（図１０（ｂ）（ロ）参照）。
【００３７】
シミュレーション解析を行うにあたり用いた座標系を図１１に示す。
まず、座標原点（Ｏ）付近にＣＣＤラインセンサー３のＣＣＤ素子１０を光軸（ｚ軸）に垂直に配置した。ＣＣＤ素子１０の配列方向はｘ軸とした。被検体１であるフィルムＦは、ｚ＝Ｌ1 を切片とする傾き４５゜の面上に配置に配置し、パターン照明はｙ＝Ｌ2 の面上に配置している。 パターン照明から出射した光は、フィルムＦの被検査面で正反射し、ＣＣＤ素子１０の前方に配置されたレンズ１２を介してＣＣＤ素子面に結像している。このレンズ１２は、開口１１の有効開口がｄで、主点位置がＨ，Ｈ’で示されている。
【００３８】
ＣＣＤ素子面から像空間主点Ｈ’までの距離をｓ2 、物空間主点Ｈから被検査面を介してパターン照明面までの距離をｓ1 、レンズ１２の焦点距離をｆとすると、幾何光学の公式から、
【数１】
ｚ＝Ｌ0 の位置にｚ軸に直交するように描かれているものは被検体が平面である場合のパターン照明の鏡像である。このとき、ＣＣＤ素子１０上の点Ｐ（ｘp ，０，０）から出射し、レンズ１２の有効開口内を透過した光線は、点Ｐからの出射方向に関わらず同一点Ｓ’（ｘs ，０，Ｌ0 ）に結像するはずである。ここで、点Ｓ’の座標はレンズの拡大率Ｍ＝ｓ1 ／ｓ2 を用いて、
【数２】
ｘs ＝−Ｍ・ｘp ・・・・（２）
で与えられる。したがって、ＣＣＤ素子上の点Ｐから出射し、レンズ１２の有効開口内の点Ｑ（ｘQ ，ｙQ ，ｚQ ）を通過した後の光線のベクトルｖは、点Ｑと点Ｓ’の座標から容易に求めることができる。
【００３９】
次に、光線ベクトルｖが被検査面に到達する点Ｒを求める。また、被検査面上の欠陥モデルとしては次式（３）に示すようなガウス型関数を使用した。
【００４０】
【数３】
ここで、被検体であるフィルムＦはｚ’面にＣＣＤ素子から距離Ｌ1 を隔てて配置されることから、ガウス型関数の記述には（ｘｙ’ｚ’）座標系を使用した。（ｘｙ’ｚ’）座標系とは、（ｘｙｚ）座標系を４５゜回転し、ｚ軸方向に距離Ｌ1 だけ平行移動したものである。式（３）において、表面欠陥の高さ方向の変位（寸法）は、その方向（凸か凹か）も含めて振幅Ａにより記述し、表面欠陥の幅方向の大きさはσにより記述している。
【００４１】
σは、ガウス型関数の値が１／ｅ2 となる半幅を表し、以後、シミュレーションにおける欠陥幅は２σで表されるものとする。図１２（ａ）は、凸部のみで形成される表面欠陥のモデルを示し、（ｂ）は、凹凸を有する表面欠陥のモデルを示している。 （ｂ）のモデルは、式（３）をｘ方向に１回微分することで得られる。（ａ）は、σ＝１．５ｍｍ、Ａ＝−５μｍ、（ｂ）は、σ＝１．５ｍｍ、Ａ＝５μｍ（ｐ−ｐ）である。実際には、さまざまな組み合わせのσ，Ａに対してシミュレーションを行った。フィルムＦの被検査面と光線ベクトルｖとの交点の計算方法には、線形計算の最も基本的な解法である二分法を用いた。
次に、点Ｒにおける正反射光の出射方向ベクトルｕを、被検査面への入射ベクトルｖと、点Ｒにおける被検査面の法線ベクトルｎとを用いて、入射角と反射角が等しいと言う正反射の基本原理から次式（４）により計算する。 なおこの式で、ｕ，ｖ，ｎはいずれも単位ベクトルである。
【数４】
最後に、反射光線ｕがパターン照明面に到達する点Ｓを同様に数値計算により求めることにより、点Ｓでの照明強度からＣＣＤ素子面へ結像される画像の照明強度が得られる。
【００４２】
以上の計算をレンズ１２の有効開口範囲内の全方向について行い、到達点の照明強度を積算し、さらにＣＣＤ素子面上の各点Ｐについて同様の積算照明強度を計算することにより、ＣＣＤラインセンサー３により撮影される画像の輝度プロファイルを求めることができる。
【００４３】
まず最初に、シミュレーション解析を行うにあたって、各パラメータの数値は次のようなものを使用した。
（１）ＣＣＤ（撮像手段）として、５０００画素のラインセンサーを用いた。 素子寸法は、７μｍとした。
（２）レンズは、焦点距離ｆ＝５５ｍｍ，主点間距離＝１ｍｍ、絞りＦ＝４とした。
【００４４】
（３）パターン照明として、ストライプの幅を０．２５ｍｍ及び１．０ｍｍ明暗の線幅比を１：１とした。
（４）表面欠陥モデルとして、表面欠陥幅＝０．５ｍｍ（σ＝０．２５ｍｍ）、振幅Ａ＝０〜１０μｍのガウス型関数とした。
【００４５】
また、レンズ倍率（ｓ2 ／ｓ1 ）は、パターン照明の１本のストライプを何画素で撮影するか（以後これをパターン分解能と呼び、画素数で表すことにする。）によって定まる。例えば、ストライプ幅１ｍｍの明暗パターンを、パターン分解能１０画素で撮影する場合、レンズ倍率は１／１４．３、撮影距離は、ｓ2 ＝５８．９ｍｍ、ｓ1 ＝８４０．７ｍｍとなる。
【００４６】
シミュレーション解析結果の一例を図１３に示す。 この例では、欠陥幅０．５ｍｍ、欠陥高さ（深さ）５．０μｍの凹欠陥モデルに対して、異なる照明条件下で解析を行った。図１３（ａ）は、ストライプ幅を１ｍｍ（黒い部分の幅＝白い部分の幅＝１ｍｍ）としたときのプロファイル形状である。図１３において、横軸は画素数を示し、縦軸は輝度を示す。図１３（ａ）の横軸の２００画素目あたりに表面欠陥が存在しているが、パターンぼけの程度が小さいため、この場合は、表面欠陥の検出は困難であると考えられる。
一方、図１３（ｂ）は、ストライプ幅（黒い部分の幅＝白い部分の幅）を０．２５ｍｍ（欠陥幅の１／２）とした場合のプロファイル形状である。（ａ）とは異なるように、パターンのぼけが顕著に現われていることが分かる。このように、検出したい表面欠陥の最小欠陥幅に基づいてパターン照明の繰り返しピッチを決定すれば良いと理解できる。 具体的には、繰り返しピッチを表面欠陥の最小欠陥幅（平面寸法）よりも小さな寸法に設定するのが良い。 上記実験結果から、繰り返しピッチは想定される最小欠陥幅の１／２以下に設定するのが好ましいと考えられる。
次に、シミュレーション結果の評価を定量的に行うために、検出感度を定義した。表面欠陥が存在すると画像にぼけを生じる。そこで、このぼけを定量化することを考え、次式（５）のように検出感度Ｄを定義した。
【００４７】
【数５】
Ｄ＝Ｗblurring／Ｗstripe・・・（５）
ただし、Ｗstripeは明暗パターンのストライプ幅である。また、Ｗblurringは図１４に示すように、表面欠陥の中央を通る輝度プロファイルにおいて、明暗の振幅の８０％（所定レベルに相当する。）以下に減衰した（すなわち、 画像がぼける）領域の幅である。この検出感度Ｄを用いることで、定量的に評価することができる。
【００４８】
図１４に示すシミュレーションでは、欠陥モデルとして、σ＝０．５ｍｍ、Ａ＝−５．０μｍの凹欠陥（グラフ中○で示す）、及び、σ＝２．０ｍｍ、Ａ＝−２０．０μｍの凹欠陥（グラフ中黒四角で示す）の２種類のモデルを使用した。また、ストライプ幅Ｗstripeを３．０ｍｍ〜０．１ｍｍまで０．１ｍｍ毎に変化させてシミュレーションを行った。
【００４９】
なお、シミュレーションを行うためのソフトウェアをコンピュータにインストールさせている。このソフトウェアは、表面欠陥をモデル化する欠陥モデル設定手段と、照明装置と被検体フィルムとの距離データを設定する距離データ設定手段と、欠陥モデルを用いて設定された距離データに対応する表面欠陥の検出感度を演算する感度演算手段としてコンピュータ（表面検査装置）を機能させることができる。
【００５０】
欠陥モデル設定手段は、欠陥の形状を定義する関数式と、σやＡ等の具体的な数値に基づいて、欠陥モデルを設定する。距離データ設定手段は、入力された数値（照明距離の最小値、最大値、刻み値に基づいて距離データを設定する。感度演算手段は、上記で説明した考え方に基づいて設定された各距離データについて検出感度を演算する。演算結果はグラフ化される。
【００５１】
図１４の結果からも分かるように、いずれの欠陥モデルにおいても、欠陥寸法（特にσ）の大きさに対してストライプ幅が大きいときには、検出感度Ｄは小さく（１以下である）画像のぼけは見られない。しかし、欠陥寸法に対してストライプ幅が同程度になると、欠陥検出感度Ｄは急激に増大し、画像のぼけが広範囲に生じることが分かる。
【００５２】
本発明による表面検査方法を用いて被検体の表面欠陥を検出できるか否かは、撮影された画像のぼけの領域がノイズに対して十分な面積で抽出されるかどうかにより決まる。一方、本発明による欠陥検出アルゴリズム（表面欠陥の存在によって生じる中間的な輝度の領域と、緩やかな輝度変化の領域の２つの特徴を併せ持つ領域を検出する。）から、欠陥のない正常な領域において抽出されるノイズの大きさは、高々ストライプ幅程度であると予想できる。したがって、図１４において、検出感度Ｄが１となるストライプ幅が検出可能な限界幅であると考えられ、それよりも小さなストライプ幅を有する明暗パターンの照明装置とすればよい。
【００５３】
あるいは、実用化の可能性を判断する際に経験的によく用いられるＳ／Ｎ比が３以上であること、という目安を適用するのであれば、図１４から、いずれの欠陥寸法に対してもσ／２以下（欠陥の直径の１／４以下）のストライプ幅が望ましいと考えられる。
【００５４】
＜光学配置と検出感度との関係＞
図１，９，１０に示す本発明における表面検査装置において、ＣＣＤラインセンサー３（撮像手段）から照明装置２の明暗パターンまでの光学系の全長（Ｌ0 ）は、ラインセンサーの分解能とレンズが決まれば、既に述べたとおり一意に定まるものである。しかしながら、ラインセンサー３と被検体（フィルム）の距離Ｌ1 と照明装置２と被検体の距離Ｌ2 の組み合わせは任意である。このことは、光学系の全長Ｌ0 を一定に保っておけば、各構成要素の配置を自由に選択できることを意味するものである。逆に言えば、配置によって検出感度Ｄが異なる可能性があり、その選択を誤ると十分な検出性能を得られない可能性もある。
【００５５】
そこで、同一の表面欠陥に対して光学配置の違いが検出感度にどのような影響を与えるのかをシミュレーションと実験により検証した。
まず、欠陥モデルについては、図１４の場合と同様に、σ＝０．５ｍｍと、σ＝２．０ｍｍの２種類の欠陥モデルを用意した。図１５（ａ）（ｂ）（ｃ）にシミュレーション結果を示す。
【００５６】
（ａ）は欠陥モデルとしてσ＝０．５ｍｍの凹欠陥であり、明暗パターンはストライプ幅０．２５ｍｍ（Ｗstripe＝σ／２）である。また、欠陥高さは、１μｍ〜１０μｍまで１μｍ刻みとした。
（ｂ）は欠陥モデルとしてσ＝２．０ｍｍの凹欠陥であり、明暗パターンはストライプ幅１．０ｍｍ（Ｗstripe＝σ／２）である。また、欠陥高さは、２μｍ〜２０μｍまで２μｍ刻みとした。
（ｃ）は欠陥モデルとしてσ＝２．０ｍｍの凹欠陥であり、明暗パターンはストライプ幅０．２５ｍｍ（Ｗstripe＝σ／４）である。また、欠陥高さは、２μｍ〜２０μｍまで２μｍ刻みとした。
【００５７】
これら３種類のモデルについて、照明装置の明暗パターンと被検体フィルムとの照明距離Ｌ2 を変化させてシミュレーションを行い、距離の違いによる検出感度Ｄの違いを評価した。もちろん、結像の関係を維持するため、Ｌ0 ＝Ｌ1 ＋Ｌ2 が一定値となるよう、Ｌ2 を変化させた量と同じだけの距離をＬ1 についても調整している。
【００５８】
図１５のシミュレーション結果を見ても分かるように、照明装置の距離により欠陥検出感度が異なっており、最適な照明距離が存在することがわかる。さらに、表面欠陥の平面寸法（σの値）によって、その適切な距離が異なっていることも分かる。一方、表面欠陥の平面寸法が同じであれば、欠陥高さに関係なく、ほぼ同じ照明距離Ｌ2 で高い検出感度が得られている。これらのシミュレーション結果から、検出対象の表面欠陥の平面寸法が決まれば、それに適した明暗のストライプ・パターン幅と、観測系の光学配置がほぼ一意に決まるということが分かる。
【００５９】
従来、この種のフィルムの表面欠陥は、欠陥の有無が分かっていても、その寸法で良否判定をすることが困難であった。上記の結果は、欠陥を寸法別（平面寸法別）に選択的に検出できる可能性を示している。ここで、上記２種類の欠陥モデルは、打痕（σ＝０．５ｍｍ程度の比較的小さな凹欠陥のこと）およびピラミッド（σ＞数ｍｍの比較的大きな欠陥であり、形は凹、凸、凹凸がある）を想定している。
【００６０】
例えば、ピラミッドのみを検出したい場合には、明暗パターンのストライプ幅、照明距離Ｌ2 の両方を大きくすれば良い。また、打痕とピラミッドの両方を検出したい場合には、ストライプ幅、照明距離Ｌ2 の両方を小さくすればよい。さらに、後者の設定で、検出感度が設定値よりも大きいものを欠陥とはみなさないようにすれば、ピラミッドを検出せず、打痕のみを検出できる可能性がある。
【００６１】
＜実験例＞
次に、光学配置の違いによる検出感度の変化を確認するために、実際の欠陥サンプルを用いて検出実験を行った。欠陥サンプルには、σ＝０．５ｍｍ（直径約１ｍｍ）の打痕、及び、σ＝２．０ｍｍ（直径約４ｍｍ）のピラミッドを用いた。照明装置の明暗パターンは、いずれも、ストライプ幅０．２５のストライプパターン照明とした。実験結果を図１６〜１９に示す。いずれも、被検体フィルムと明暗パターンとの距離（照明距離）は、５０ｍｍから１９０ｍｍの間で２０ｍｍピッチで変化させた。また、ラインセンサーとフィルムとの距離も、上記に連動させて結像関係を維持させた。
【００６２】
図１６，１７は、欠陥サンプルが打痕の場合の実験結果である。左側は、打痕の観測画像であり、右側は、欠陥中央部の輝度プロファイルである。画像中において、一番中央に小さく見えるのが表面欠陥である。それを囲むように描かれている黒い円は、マジックペンで付けたマーキングである。
【００６３】
図１６，１７から分かるように、照明距離が５０ｍｍ（図１６（ａ））の場合は、画像のぼけはそれほど見られないが、照明距離を遠ざけるにつれてぼけの量が大きくなり、やがて再びぼけがなくなっていく様子がわかる。ぼけ具合のピークは、照明距離９０ｍｍ付近にあると考えられる（図１６（ｃ）参照）。
【００６４】
図１８，１９は、欠陥サンプルがピラミッドの場合の実験結果である。同じく、観測画像と輝度プロファイルを示している。この結果を見ると、照明距離が短い場合に画像のぼけが見られないことは、打痕の場合と同じである。ただし、ぼけが見え始める照明距離は、打痕の場合とは異なっている。ピラミッドの場合は、照明距離１１０ｍｍ（図１８（ｄ）参照）以上でぼけ具合が大きくなり、最も遠い１９０ｍｍ（図１９（ｈ）参照）までぼけ具合が低下しなかった。
【００６５】
これらの実験結果は、シミュレーション結果（図１５）と非常によく一致している。このことから、欠陥サイズに応じた選択的な検出が可能であるという、本発明による表面検査方法の利点を確認することができた。
【００６６】
次に、照明距離と欠陥寸法（σ）との関係をシミュレーションにより求めた。この結果を図２０に示す。図２０（ａ）は、ストライプ幅が０．２５ｍｍで、深さ６μｍの凹欠陥であり、σを０．５ｍｍから２．０ｍｍまで０．５ｍｍ刻みで変化させた。また、（ｂ）は、ストライプ幅が１．０ｍｍで、同じく深さ６μｍの凹欠陥であり、σを０．５ｍｍから５．０ｍｍまで図示のように変化させた。
【００６７】
この実験結果からも分かるように、照明距離Ｌ2 を欠陥寸法（σ）の１００倍以上とすることで、高い検出感度Ｄが得られる。さらに、照明距離Ｌ2 を３００σ以上にとると、そのσに対する検出感度を抑制することができる。よってＬ2 の適正範囲は、検出すべき欠陥寸法σの１００σ〜３００σであるということができる。ただし、Ｌ2 の範囲には物理的に上限があり、最大はＬ0 （トータルの光路長）である。
【００６８】
以上のように照明距離には最適値が存在するということが分かった。ここで、最適な照明距離の求め方は、図１５に示すシミュレーション結果をモニターに表示させ、人が判断してもよいし、最適値をコンピュータに演算させることで求めてもよい。コンピュータに演算させる手法としては種々考えられる。例えば、図１５において、検出感度の値が所定レベルを超える照明距離の範囲の、中央値をとる方法があげられる。
【００６９】
また、求められた照明距離となるように、照明距離を実際に調整するための調整機構が設けられる。調整そのものは、人が手動で行ってもよいし、自動調整機構により機械的に行うようにしてもよい。機械による場合は、コンピュータにより求められた最適値になるように、自動調整することができる。なお、検出対象となる被検体（製品）のスペックが変更にならない限りは、調整を変える必要はないので、手動調整でも十分である。
【００７０】
＜別実施形態＞
明暗パターンについてチェッカーパターンとストライプパターンについて例示したが、これらに限定されるものではなく、例えば三角形状の繰り返しパターンを用いても良い。 図３〜図７で説明した表面欠陥検出手順は、チェッカーパターンのみに応用できるのではなく、ストライプパターンやその他の繰り返しパターンの場合にも応用できるものである。また、表面欠陥寸法と繰り返しピッチとの寸法関係、及び、表面欠陥の高さ寸法の評価については、実施形態ではストライプパターンの場合について説明したが、チェッカーパターンやその他の繰り返しパターンの場合にも応用できるものである。
検出感度の定義は、本実施形態で説明したものに限定されるものではない。例えば、本実施形態では、所定レベルとして振幅の８０％としているが、この数値を変更して定義することもできる。
【図面の簡単な説明】
【図１】表面検査装置の構成を示す模式図
【図２】本発明の原理を説明する図
【図３】 画像解析装置の構成を示すブロック図
【図４】 表面欠陥が存在する原画像を示す図
【図５】 Ｓｏｂｅｌ変換後の第１変換画像を示す図
【図６】欠陥候補抽出を行った後の第２変換画像を示す図
【図７】収縮処理を行った後の第３変換画像を示す図
【図８】微小凹凸欠陥の断面構造をモデルを示す図
【図９】シミュレーション解析を行うための表面検査装置の構成を示す模式図
【図１０】 ストライプパターン照明下における表面欠陥観測例
【図１１】 正反射解析による欠陥検出シミュレーション解析に用いた座標系を示す図
【図１２】 ガウス関数による欠陥モデルを示す図
【図１３】ストライプパターンを変えた場合のシミュレーション解析結果を示す図
【図１４】検出感度とストライプ幅の関係を示す図
【図１５】 照明距離と検出感度の関係をシミュレーションにより求めた結果を示す図
【図１６】 照明距離と検出感度の関係を示す実験結果（打痕の場合）
【図１７】 照明距離と検出感度の関係を示す実験結果（打痕の場合）
【図１８】照明距離と検出感度の関係を示す実験結果（ピラミッドの場合）
【図１９】照明距離と検出感度の関係を示す実験結果（ピラミッドの場合）
【図２０】照明距離と欠陥寸法の関係をシミュレーションにより求めた結果を示す図
【符号の説明】
１ 被検体
２ 照明装置
２ｓ ストライプパターン
３ ＣＣＤセンサー（ラインセンサー）
４ 画像解析装置
５ ＴＶモニター
Ｆ フィルム
【発明の属する技術分野】
本発明は、所定の繰り返し明暗パターンを被検体に対して照明する照明手段と、前記明暗パターンが照明された前記被検体を撮像する撮像手段と、前記撮像手段により撮像された原画像の前記明暗パターンのゆがみと明部と暗部の明るさの変化の度合いを解析することにより、前記被検体の表面欠陥を検出する画像解析手段とを備えた表面検査装置及び表面検査方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
かかる表面検査技術は、フィルム、板状製品、生産財のボディなど平面や曲面上に存在する微小な凹凸状の表面欠陥を検査するために用いられている。このような技術の具体例として、例えば、特開平５−１８７２８号公報に開示される技術がある。これは、被検体（ベルト状物体）の表面に格子パターンを投影する照明手段と、投影されたパターンを撮像する撮像手段とを備えており、撮像手段によって得られた原画像を処理して歪みのあるパターンを検出することにより被検体の表面欠陥を検出するものである。
【０００３】
しかしながら、この公知技術における格子状パターンの歪みを検出する方法においては、表面の微小な凹凸を感度良く検出できる可能性はあるものの、被検体自体が不定であり、かつ、許容されうる凹凸分布を有する場合に、かかる凹凸分布と表面欠陥との識別が困難になってしまう。かかる被検体として、例えば反りが発生しやすいフィルムがあるが、この場合、広範囲に分布する表面の凹凸は正常であるとし、局所的に発生する凹凸のみを欠陥として検出しなければならない。また、別の例として、生産財のボディ（自動車、各種製品の筐体、ディスプレイ装置の前面板など各種）においては、表面が平面であることは少なく、三次元曲面などの曲面により形成されている場合が多い。したがって、被検体から表面欠陥を検出しようとする場合に、かかる曲面（凹凸）を欠陥として誤検出するのではなく、局所的に発生する凹凸のみを表面欠陥として検出することが望まれる。
【０００４】
かかる点に鑑みて、本願出願人は、被検体に許容されうる曲面（凹凸分布）を表面欠陥として誤検出することなく、表面欠陥を簡便にかつ確実に検出することのできる新規な表面検査装置及び表面検査方法を出願した（特開２００１−２１３３２号、以下「公知技術２」という。）。
【０００５】
上記公知技術２に開示される表面検査装置は、所定の繰り返し明暗パターン（微細チェッカーパターン）を被検体に対して照明する照明手段と、前記明暗パターンが照明された前記被検体を撮像する撮像手段と、前記撮像手段により撮像された原画像を解析する画像解析手段とを備え、前記画像解析手段は、前記明暗パターンのゆがみと明部と暗部の明るさの変化の度合いを解析することにより、前記被検体の表面欠陥を検出するように構成されていることを特徴とするものである。
【０００６】
この公知技術２に係る表面検査装置の作用は次の通りである。
（イ） 照明手段により、所定の明暗パターンを被検体に対して照明する。
（ロ） 撮像手段により、所定の明暗パターンが照明（投影）された被検体を撮像する。
（ハ） 撮像手段により取り込まれた原画像を画像解析手段により解析し、原画像のゆがみと明部と暗部の明るさの度合いを解析する。
（ニ） 解析結果に基づいて被検体の表面欠陥を検出する。
【０００７】
次に原理を図２により説明する。所定の繰り返し明暗パターンを撮像すると、暗部の明るさのレベル（輝度値あるいは測光値）と明部の明るさレベルには所定のレベル差があり、表面欠陥がない場合には、図２（ａ）に示すように暗部と明部との境界において急激なレベル変化が見られる。一方、表面欠陥が存在すると、暗部と明部の境界において、図２（ｂ）に示すようにレベル変化の度合いが緩やかになる。したがって、この明部から暗部又は、暗部から明部への明るさの変化の度合いを解析することにより、表面欠陥を検出することができる。
【０００８】
また、被検体に許容されうる曲面（凹凸分布）が存在する場合、撮像される所定の明暗パターンの形状は、曲面の形状に応じて歪んだ状態で撮像されるが、明部から暗部又は暗部から明部への明るさの度合いとして検出される可能性は極めて少なく、あるいは全くなくなり、表面欠陥として誤検出されることはなく確実性が高まる。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
上記の表面検査装置においては、図１（ａ）にも示すように、被検体１を挟むように明暗パターンを有する照明手段２と、撮像手段３とが配置されている。ここで、撮像手段３と被検体１との距離をＬ1 とし、照明手段２と被検体１との距離をＬ2 （照明距離）とすると、トータルの距離Ｌ0 （＝Ｌ1 ＋Ｌ2 ）は、照明手段２の明暗パターンが撮像手段３のセンサー部分に結像するように（合焦するように）設定される。したがって、距離Ｌ0 は理論的には唯一の値が求められるものであるが、この求められたＬ0 を満足する（Ｌ1 ，Ｌ2 ）の組み合わせは、理論的には無限に存在する。
【００１０】
そこで、本願発明者は、Ｌ1 ，Ｌ2 の組み合わせに中に最適な解（すなわち、照明手段と被検体の最適な設定距離＝照明距離）があるのではないかと考えてシミュレーションを行ったところ、最適な設定距離があることが判明した。
本発明は上記実情に鑑みてなされたものであり、その課題は、繰り返し明暗パターンを有する照明手段を用いて被検体の表面欠陥を検出するにあたり、照明手段と被検体の距離を最適に設定することのできる表面検査装置及び表面検査方法を提供することである。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するため本発明に係る表面検査装置は，
所定の繰り返し明暗パターンを被検体に対して照明する照明手段と、
前記明暗パターンが照明された前記被検体を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段により撮像された原画像の前記明暗パターンのゆがみと明部と暗部の明るさの変化の度合いを解析することにより、前記被検体の表面欠陥を検出する画像解析手段とを備えた表面検査装置であって、
前記表面欠陥の形状を関数により表わした欠陥モデルによりモデル化する欠陥モデル設定手段と、
前記照明手段と前記被検体との距離データを設定する距離データ設定手段と、
前記欠陥モデルを用いて、設定された距離データに対応する前記表面欠陥の検出感度を演算する感度演算手段とを備え、前記検出感度が最大になるように前記照明手段の前記被検体に対する距離を設定可能に構成したことを特徴とするものである。
【００１２】
この構成による表面検査装置の作用・効果は以下の通りである。
表面欠陥を検出するまでの手順は、すでに説明した（イ）（ロ）（ハ）（ニ）と同じであり、表面欠陥を検出する原理についてもすでに説明した通りである。ただし、照明手段の明暗パターンは微細チェッカーパターンに限定されるものではなく、ストライプパターン等でもよく、要は、繰り返しパターンを有していればよい。
【００１３】
本発明では、照明手段と被検体との最適な距離をコンピュータ・シミュレーションにより求めようとするものである。そのために、まず表面欠陥を欠陥モデル設定手段によりモデル化する。欠陥モデルには、凹欠陥、凸欠陥、凹凸欠陥等があり、これを関数等を用いてモデル化することができる。また、照明手段と被検体との距離データを設定する。これら欠陥モデルや距離データ等を設定すること撮像光学系が決定し、撮像手段によりどのような画像信号が得られるかを演算で求めることができる。
【００１４】
次に、設定された距離データに対応する検出感度を演算により求める。検出感度が高ければ高いほど、表面欠陥の検出精度も高くなる。そこで、距離データを種々設定して検出感度を演算することで、検出感度が最も高くなるような距離を得ることができる。よって、繰り返し明暗パターンを有する照明手段を用いて被検体の表面欠陥を検出するにあたり、照明手段と被検体の距離を最適に設定することができた。
なお、前記距離データ設定手段は、前記撮像手段から前記照明手段までの光路長を一定に保持した状態で前記距離データの設定を行なうことが好ましい。
【００１５】
本発明の好適な実施形態として、前記検出感度は、前記表面欠陥の存在による画像のぼけの度合いにより求められるものがあげられる。
【００１６】
表面欠陥を有する被検体を撮像手段により撮像した場合、表面欠陥は凹部や凸部を有するため、画像にぼけが生じる。このぼけの度合いが大きくなればなるほど欠陥として検出がしやすくなる。そこで、ぼけの度合いに基づいて検出感度を求めることで、照明手段と被検体の最適な距離を設定することができるようになる。
【００１７】
本発明の別の好適な実施形態として、前記検出感度は、前記明暗パターンの繰り返しピッチの大きさと、前記撮影手段により撮像された前記明暗パターンの画像信号のレベルが、所定レベルよりも小さくなる領域の大きさとの関係式に基づいて設定されるものがあげられる。
【００１８】
照明手段として繰り返しの明暗パターンを用いると、撮像手段により明暗パターンの画像が得られる。表面欠陥が存在しない場合には、一定レベルの明暗パターンの画像信号が得られる。表面欠陥が存在すると、画像がぼけるため画像信号のレベルが低下する。そこで、画像信号のレベル（輝度値や濃度値で表わされる）が所定レベル以下となる領域の大きさと、明暗パターンの繰り返しピッチの大きさとの関係式により検出感度を定量化することができる。定量化することで、最適な距離を求めやすくなる。
【００１９】
本発明の課題を解決するため本発明に係る表面検査方法は、
所定の繰り返し明暗パターンを被検体に対して照明するステップと、
前記明暗パターンが照明された前記被検体を撮像するステップと、
前記撮像手段により撮像された原画像の前記明暗パターンのゆがみと明部と暗部の明るさの変化の度合いを解析することにより、前記被検体の表面欠陥を検出するステップとを備えた表面検査方法であって、
前記表面欠陥の形状を関数により表わした欠陥モデルによりモデル化するステップと、
前記照明手段と前記被検体との距離データを設定するステップと、
前記欠陥モデルを用いて、設定された距離データに対応する前記表面欠陥の検出感度を演算するステップとを備え、前記検出感度が最大になるように前記照明手段の前記被検体に対する距離を設定可能に構成したことを特徴とするものである。この構成による作用・効果は、既に説明した通りである。
【００２０】
【発明の実施の形態】
本発明に係る表面検査装置の好適な実施形態を図面を用いて説明する。
図１は、本実施形態に係る表面検査装置の構成を示す模式図である。図１（ａ）において、この表面検査装置は、被検体１に対して微細チェッカーパターン（所定の繰り返し明暗パターンの１例である。）の照明を行う照明装置２（照明手段に相当する。）と、微細チェッカーパターンが照明された被検体１を撮像するＣＣＤセンサー３（ラインセンサーやエリアセンサー等であり、撮像手段に相当する。）と、ＣＣＤセンサー３により取り込まれた画像を解析する画像解析装置４（画像解析手段に相当する。）と、画像を映し出すためのＴＶモニター５とを備えている。もちろん、照明装置として、微細チェッカーパターン以外のものを用いても良い。
【００２１】
照明装置２の微細チェッカーパターンの詳細は図１（ｂ）に示される。このチェッカーパターンは明部２ａと暗部２ｂとが交互に繰り返して配置されており、
Ｘ方向の寸法比（デューティー比）は、ｘＢ：ｘＷ＝１：１、
Ｙ方向の寸法比は、ｙＢ：ｙＷ＝１：１である。
【００２２】
さらに、ｘＢ＝ｙＢ，ｘＷ＝ｙＷである。つまり、明部２ａも暗部２ｂも同じ大きさの正方形である。
本発明の原理はすでに図２を用いて説明したが、表面欠陥が存在すると明部２ａと暗部２ｂの境界において、明るさのレベルが緩やかになることを検出するものであるから、明部２ａと暗部２ｂとができるだけ数多く存在する方が好ましい。そのためには、明部２ａと暗部２ｂとの寸法比を１：１に設定するのが合理的である。また、ＣＣＤセンサー３のＣＣＤの素子配列ピッチとの関係から、明部２ａと暗部２ｂとの繰り返しピッチを細かくしすぎると分解能が低下する。よって、明部２ａと暗部２ｂの繰り返しピッチは、少なくとも素子配列ピッチよりも大きくする必要がある。また、表面欠陥の大きさとパターンの繰り返しピッチとの関係については後述する。
【００２３】
また、ＣＣＤセンサー３の焦点（ピント）は、被検体１ではなく、照明装置２の微細チェッカーパターンに合焦するように調整されている。これにより微細チェッカーパターンの画像を明瞭な状態で取り込むことができる。すなわち、本発明では正常部分での明暗変化が大きいことが望ましいが、そのためには照明装置２の明暗パターンに焦点を合わせるのが自然である。被検体１に焦点を合わせると照明装置２の明暗パターンがぼけた像として観測されるため充分な検出精度を得ることができない。照明装置２の明暗パターンとＣＣＤセンサー３は被検体１を介して等価的に向かいあった位置関係であり、画面全体に焦点を合わせることができ、明暗変化の急峻性を損なうことなく画像を取得することができる。
【００２４】
＜画像解析の手順＞
次に、画像解析（画像処理）の手順について説明する。図３は、画像解析装置４の機能を説明するブロック図である。画像解析は、公知の画像処理プログラムを実行することにより行われる。
まず、図１（ａ）に示されるように、被検体１、照明装置２、ＣＣＤセンサー３をセッティングする。ここで、表面検査をすべき被検体１として選択されるものは、例えば、フィルム状の製品があげられるがこれに限定されるものではなく、ガラス等の透明板状体、金属シート材、表面塗装、生産財（自動車のボディ、各種製品の筐体、ディスプレイ装置の前面板等各種）、感光体等の、検査面が平滑なものが被検体１の例としてあげられる。
【００２５】
次に、ＣＣＤセンサー３により被検体１の画像を取り込む。取り込まれた画像は、画像解析装置４のＡ／Ｄ変換部４０においてデジタルデータ化されて、フレームメモリ４１に記憶される。ここで、画像データは８ビットの濃淡データとして表わされ、０（最も暗い）から２５５（最も明るい）までの２５６段階の濃度データ（輝度データ）として得ることができる。このデジタルデータ化された画像データをＴＶモニター５に表示させたのが図４に示される。これを説明の便宜上原画像と称する（Ｓｔｅｐ０）。図４において、微細チェッカーパターンが緩やかに曲がっているのが見られるが、これは被検体１自身が３次元曲面を有するからであり、これは表面欠陥に該当しない。
【００２６】
また、図４において微細チェッカーパターンの暗部２ｂに相当する部分は黒く、微細チェッカーパターンの明部２ａに相当する部分は白くなっているが、これは図示の便宜上のためであり、被検体１の種類のよっては、明部２ａに相当する部分がグレーに写し出されることもある。図４の中央部分には、中間調のグレーの部分が見られるが、この部分が表面欠陥であるものと推定される。
【００２７】
次に、図４の原画像に対してＳｏｂｅｌ変換（ソーベル変換）と呼ばれる、二次元勾配ベクトルを求める処理を行う。これは図３の微分処理部４４にて行われる。
【００２８】
図５は、Ｓｏｂｅｌ変換を行なった後の画像（Ｓｔｅｐ１：第１変換画像）を示すものである。この画像は、原画像における各画素の勾配値を表わすものであり、原画像と同じく８ビットの濃淡画像データとして示される。つまり明るい部分ほど勾配が大きいことを示している。また、Ｓｏｂｅｌ変換の演算において２５５を超える値が演算された場合には、その値は２５５にする。
【００２９】
次に、図３の第１欠陥候補抽出部４２における処理内容を説明する。この第１欠陥候補抽出部４２においては、図２（ｂ）に示すように、第１しきい値と第２しきい値とを設定しており、第１しきい値よりも暗い部分と第２しきい値よりも明るい部分を除去する、即ち、該当する画素を０レベルに変換するものである。これは、表面欠陥が存在すると、暗部２ｂと明部２ａの境界が緩やかになり中間調のグレーになるため、この中間調の画素を１レベルに変換して抽出しようとするものである。なお、これら第１、第２しきい値の値は被検体１の種類に応じて設定変更可能にするのが好ましい。画像変換をするには、予め画像変換用のテーブル（ＬＵＴ）を用意しておくことにより効率よく処理することができる。
【００３０】
次に、第２欠陥抽出部４３（図３参照）において、前述した第１変換画像のうち、勾配の大きい部分を除去、すなわち、０レベルに変換する。この勾配が大きいと言うことは、明部２ａから暗部２ｂへの変化、あるいは、暗部２ｂから明部２ａへの変化が急激であることを意味するものであり、即ち、表面欠陥が存在しないことを意味するものである。つまり、図２（ｂ）にも示されるように、表面欠陥が存在すると勾配の値が小さくなるので、勾配の大きな部分を除去することで、表面欠陥の部分を抽出することができる。この第２欠陥抽出部４３における処理も、予め画像変換用のテーブル（ＬＵＴ）を用意しておくのが好ましい。
【００３１】
図４に示される原画像に対して、第１欠陥候補抽出部４２と第２欠陥抽出部４３において処理を施した後の画像（Ｓｔｅｐ２：第２変換画像）を図６に示す。この画像は、０レベルか１レベルかの２値画像である。画像のほぼ中央部にまとまった１レベルの領域がみられるが、この領域が表面欠陥が存在する領域と推定される。また、この第２変換画像においては、表面欠陥が存在する領域以外にも、微小な１レベルの領域が点在している。これは、照明装置２のシェーディングの影響が除去しきれていなかったり、あるいは、正常部のチェッカーパターンの輪郭部に生じる中間調領域が本実験で抽出した輝度勾配の高い領域より１〜２画素程度大きいことにより、正常領域を誤って欠陥候補領域として検出したなどの理由によるものであり、これらの微小領域はノイズ成分であって表面欠陥ではない。これら微小領域は適切なシェーディング補正と輪郭領域の除去が行われれば発生しないと考えられる。適切なシェーディング補正と輪郭領域の除去が行われず、これら微小領域が欠陥候補領域として抽出された場合には、これら微小領域を処理するため収縮処理部４５（微小領域処理部）にて周知の４近傍収縮処理を２回行い、微小な孤立点を除去することで誤検知を回避することができる。なお、収縮処理としては、８近傍収縮処理でも良い。収縮処理後の画像（Ｓｔｅｐ３：第３変換画像）を図７に示す。図７も、２値画像であるが、中央部分にまとまった領域の１レベルの画素が見られる。
【００３２】
欠陥判定部４６では、第３変換画像に１レベルの画素が存在するか否かで、表面欠陥の有無を判定し、本実施形態では、１レベルの画素が１つでもあれば表面欠陥が存在するものと判定する。表面欠陥が存在する場合は、その旨をＴＶモニター５の画面に表示したり、別に設けられたランプに表示したり、適宜の手法で警告する。なお、欠陥判定部４６における判定手法は上記に限定されず、１レベルの画素数が所定数以上のときに表面欠陥が存在するものと判定しても良い。
【００３３】
図７に示される第３変換画像において、被検体１に表面欠陥が存在しない場合は、すべて０レベルの画像（真っ黒な画像）に変換されることになる。
【００３４】
＜シミュレーション解析＞
次に、照明装置２に用いられる明暗パターンの最適な配置について説明する。既に説明したように、明暗パターンは撮像手段の合焦位置に置かれる。ここで、撮像手段と被検体の照明距離をＬ1 とし、明暗パターンと被検体１との距離をＬ2 とし、トータルの距離Ｌ0 ＝Ｌ1 ＋Ｌ2 とする。明暗パターンの画像の焦点が合うＬ0 は理論的には１つの解を有するが、これを満たす（Ｌ1 ，Ｌ2 ）の組み合わせは無限に存在する。しかし、無限に存在する組み合わせの中にも最適な解が存在するものと推定し、照明光の正反射解析（光線追跡）によるシミュレーションを行った。
【００３５】
図８に示すように、ここで検出対象としている表面欠陥は、厚さ２００μｍ程度のフィルムＦの表面に生じた微小凹凸欠陥であり、表面欠陥の大きさ（平面寸法）に比べて高さ寸法が非常に小さい断面構造を有している。 このシミュレーションを行うにあたり想定した実験装置は図９に示される表面検査装置である。撮像手段としてラインセンサー３を用い、照明装置２の明暗パターンとして微細ストライプパターン２ｓ（所定の明暗パターンの１例である。）を用いたものである。 ラインセンサー３によりフィルムＦの画像全体を取り込む場合には、フィルムＦを搭載しているステージ６をラインセンサー３の素子列とは直交する方向（副走査方向）に沿って駆動すればよい。
図１０（ａ）は、ストライプパターンの照明装置２を用いて表面欠陥のあるフィルムを撮影した原画像を示す。 表面欠陥は、画像の中央部にストライプパターンのぼけとして観測されている。表面欠陥の周辺には、一部ストライプパターンが歪んだ状態で観測されている部分が見受けられるが、これは被検体であるフィルムがもっているわずかな反りの影響によるものである。 この原画像の輝度プロファイルを図１０（ｂ）に示す。
【００３６】
表面欠陥のない正常な部分では、暗部から明部、又は、明部から暗部への明るさの変化は急峻であるが（図１０（ｂ）（イ）（ロ）参照）、表面欠陥の存在する部分では、明るさの変化の度合いが緩やかになる（図１０（ｂ）（ハ）参照）。つまり、中間の輝度を有する画素が多く生じる。また、フィルムの反りによる明暗パターンの歪みは、原画像においては、明暗の周期の不均一として現われるが、輝度変化については影響がない（図１０（ｂ）（ロ）参照）。
【００３７】
シミュレーション解析を行うにあたり用いた座標系を図１１に示す。
まず、座標原点（Ｏ）付近にＣＣＤラインセンサー３のＣＣＤ素子１０を光軸（ｚ軸）に垂直に配置した。ＣＣＤ素子１０の配列方向はｘ軸とした。被検体１であるフィルムＦは、ｚ＝Ｌ1 を切片とする傾き４５゜の面上に配置に配置し、パターン照明はｙ＝Ｌ2 の面上に配置している。 パターン照明から出射した光は、フィルムＦの被検査面で正反射し、ＣＣＤ素子１０の前方に配置されたレンズ１２を介してＣＣＤ素子面に結像している。このレンズ１２は、開口１１の有効開口がｄで、主点位置がＨ，Ｈ’で示されている。
【００３８】
ＣＣＤ素子面から像空間主点Ｈ’までの距離をｓ2 、物空間主点Ｈから被検査面を介してパターン照明面までの距離をｓ1 、レンズ１２の焦点距離をｆとすると、幾何光学の公式から、
【数１】
【数２】
ｘs ＝−Ｍ・ｘp ・・・・（２）
で与えられる。したがって、ＣＣＤ素子上の点Ｐから出射し、レンズ１２の有効開口内の点Ｑ（ｘQ ，ｙQ ，ｚQ ）を通過した後の光線のベクトルｖは、点Ｑと点Ｓ’の座標から容易に求めることができる。
【００３９】
次に、光線ベクトルｖが被検査面に到達する点Ｒを求める。また、被検査面上の欠陥モデルとしては次式（３）に示すようなガウス型関数を使用した。
【００４０】
【数３】
【００４１】
σは、ガウス型関数の値が１／ｅ2 となる半幅を表し、以後、シミュレーションにおける欠陥幅は２σで表されるものとする。図１２（ａ）は、凸部のみで形成される表面欠陥のモデルを示し、（ｂ）は、凹凸を有する表面欠陥のモデルを示している。 （ｂ）のモデルは、式（３）をｘ方向に１回微分することで得られる。（ａ）は、σ＝１．５ｍｍ、Ａ＝−５μｍ、（ｂ）は、σ＝１．５ｍｍ、Ａ＝５μｍ（ｐ−ｐ）である。実際には、さまざまな組み合わせのσ，Ａに対してシミュレーションを行った。フィルムＦの被検査面と光線ベクトルｖとの交点の計算方法には、線形計算の最も基本的な解法である二分法を用いた。
次に、点Ｒにおける正反射光の出射方向ベクトルｕを、被検査面への入射ベクトルｖと、点Ｒにおける被検査面の法線ベクトルｎとを用いて、入射角と反射角が等しいと言う正反射の基本原理から次式（４）により計算する。 なおこの式で、ｕ，ｖ，ｎはいずれも単位ベクトルである。
【数４】
【００４２】
以上の計算をレンズ１２の有効開口範囲内の全方向について行い、到達点の照明強度を積算し、さらにＣＣＤ素子面上の各点Ｐについて同様の積算照明強度を計算することにより、ＣＣＤラインセンサー３により撮影される画像の輝度プロファイルを求めることができる。
【００４３】
まず最初に、シミュレーション解析を行うにあたって、各パラメータの数値は次のようなものを使用した。
（１）ＣＣＤ（撮像手段）として、５０００画素のラインセンサーを用いた。 素子寸法は、７μｍとした。
（２）レンズは、焦点距離ｆ＝５５ｍｍ，主点間距離＝１ｍｍ、絞りＦ＝４とした。
【００４４】
（３）パターン照明として、ストライプの幅を０．２５ｍｍ及び１．０ｍｍ明暗の線幅比を１：１とした。
（４）表面欠陥モデルとして、表面欠陥幅＝０．５ｍｍ（σ＝０．２５ｍｍ）、振幅Ａ＝０〜１０μｍのガウス型関数とした。
【００４５】
また、レンズ倍率（ｓ2 ／ｓ1 ）は、パターン照明の１本のストライプを何画素で撮影するか（以後これをパターン分解能と呼び、画素数で表すことにする。）によって定まる。例えば、ストライプ幅１ｍｍの明暗パターンを、パターン分解能１０画素で撮影する場合、レンズ倍率は１／１４．３、撮影距離は、ｓ2 ＝５８．９ｍｍ、ｓ1 ＝８４０．７ｍｍとなる。
【００４６】
シミュレーション解析結果の一例を図１３に示す。 この例では、欠陥幅０．５ｍｍ、欠陥高さ（深さ）５．０μｍの凹欠陥モデルに対して、異なる照明条件下で解析を行った。図１３（ａ）は、ストライプ幅を１ｍｍ（黒い部分の幅＝白い部分の幅＝１ｍｍ）としたときのプロファイル形状である。図１３において、横軸は画素数を示し、縦軸は輝度を示す。図１３（ａ）の横軸の２００画素目あたりに表面欠陥が存在しているが、パターンぼけの程度が小さいため、この場合は、表面欠陥の検出は困難であると考えられる。
一方、図１３（ｂ）は、ストライプ幅（黒い部分の幅＝白い部分の幅）を０．２５ｍｍ（欠陥幅の１／２）とした場合のプロファイル形状である。（ａ）とは異なるように、パターンのぼけが顕著に現われていることが分かる。このように、検出したい表面欠陥の最小欠陥幅に基づいてパターン照明の繰り返しピッチを決定すれば良いと理解できる。 具体的には、繰り返しピッチを表面欠陥の最小欠陥幅（平面寸法）よりも小さな寸法に設定するのが良い。 上記実験結果から、繰り返しピッチは想定される最小欠陥幅の１／２以下に設定するのが好ましいと考えられる。
次に、シミュレーション結果の評価を定量的に行うために、検出感度を定義した。表面欠陥が存在すると画像にぼけを生じる。そこで、このぼけを定量化することを考え、次式（５）のように検出感度Ｄを定義した。
【００４７】
【数５】
Ｄ＝Ｗblurring／Ｗstripe・・・（５）
ただし、Ｗstripeは明暗パターンのストライプ幅である。また、Ｗblurringは図１４に示すように、表面欠陥の中央を通る輝度プロファイルにおいて、明暗の振幅の８０％（所定レベルに相当する。）以下に減衰した（すなわち、 画像がぼける）領域の幅である。この検出感度Ｄを用いることで、定量的に評価することができる。
【００４８】
図１４に示すシミュレーションでは、欠陥モデルとして、σ＝０．５ｍｍ、Ａ＝−５．０μｍの凹欠陥（グラフ中○で示す）、及び、σ＝２．０ｍｍ、Ａ＝−２０．０μｍの凹欠陥（グラフ中黒四角で示す）の２種類のモデルを使用した。また、ストライプ幅Ｗstripeを３．０ｍｍ〜０．１ｍｍまで０．１ｍｍ毎に変化させてシミュレーションを行った。
【００４９】
なお、シミュレーションを行うためのソフトウェアをコンピュータにインストールさせている。このソフトウェアは、表面欠陥をモデル化する欠陥モデル設定手段と、照明装置と被検体フィルムとの距離データを設定する距離データ設定手段と、欠陥モデルを用いて設定された距離データに対応する表面欠陥の検出感度を演算する感度演算手段としてコンピュータ（表面検査装置）を機能させることができる。
【００５０】
欠陥モデル設定手段は、欠陥の形状を定義する関数式と、σやＡ等の具体的な数値に基づいて、欠陥モデルを設定する。距離データ設定手段は、入力された数値（照明距離の最小値、最大値、刻み値に基づいて距離データを設定する。感度演算手段は、上記で説明した考え方に基づいて設定された各距離データについて検出感度を演算する。演算結果はグラフ化される。
【００５１】
図１４の結果からも分かるように、いずれの欠陥モデルにおいても、欠陥寸法（特にσ）の大きさに対してストライプ幅が大きいときには、検出感度Ｄは小さく（１以下である）画像のぼけは見られない。しかし、欠陥寸法に対してストライプ幅が同程度になると、欠陥検出感度Ｄは急激に増大し、画像のぼけが広範囲に生じることが分かる。
【００５２】
本発明による表面検査方法を用いて被検体の表面欠陥を検出できるか否かは、撮影された画像のぼけの領域がノイズに対して十分な面積で抽出されるかどうかにより決まる。一方、本発明による欠陥検出アルゴリズム（表面欠陥の存在によって生じる中間的な輝度の領域と、緩やかな輝度変化の領域の２つの特徴を併せ持つ領域を検出する。）から、欠陥のない正常な領域において抽出されるノイズの大きさは、高々ストライプ幅程度であると予想できる。したがって、図１４において、検出感度Ｄが１となるストライプ幅が検出可能な限界幅であると考えられ、それよりも小さなストライプ幅を有する明暗パターンの照明装置とすればよい。
【００５３】
あるいは、実用化の可能性を判断する際に経験的によく用いられるＳ／Ｎ比が３以上であること、という目安を適用するのであれば、図１４から、いずれの欠陥寸法に対してもσ／２以下（欠陥の直径の１／４以下）のストライプ幅が望ましいと考えられる。
【００５４】
＜光学配置と検出感度との関係＞
図１，９，１０に示す本発明における表面検査装置において、ＣＣＤラインセンサー３（撮像手段）から照明装置２の明暗パターンまでの光学系の全長（Ｌ0 ）は、ラインセンサーの分解能とレンズが決まれば、既に述べたとおり一意に定まるものである。しかしながら、ラインセンサー３と被検体（フィルム）の距離Ｌ1 と照明装置２と被検体の距離Ｌ2 の組み合わせは任意である。このことは、光学系の全長Ｌ0 を一定に保っておけば、各構成要素の配置を自由に選択できることを意味するものである。逆に言えば、配置によって検出感度Ｄが異なる可能性があり、その選択を誤ると十分な検出性能を得られない可能性もある。
【００５５】
そこで、同一の表面欠陥に対して光学配置の違いが検出感度にどのような影響を与えるのかをシミュレーションと実験により検証した。
まず、欠陥モデルについては、図１４の場合と同様に、σ＝０．５ｍｍと、σ＝２．０ｍｍの２種類の欠陥モデルを用意した。図１５（ａ）（ｂ）（ｃ）にシミュレーション結果を示す。
【００５６】
（ａ）は欠陥モデルとしてσ＝０．５ｍｍの凹欠陥であり、明暗パターンはストライプ幅０．２５ｍｍ（Ｗstripe＝σ／２）である。また、欠陥高さは、１μｍ〜１０μｍまで１μｍ刻みとした。
（ｂ）は欠陥モデルとしてσ＝２．０ｍｍの凹欠陥であり、明暗パターンはストライプ幅１．０ｍｍ（Ｗstripe＝σ／２）である。また、欠陥高さは、２μｍ〜２０μｍまで２μｍ刻みとした。
（ｃ）は欠陥モデルとしてσ＝２．０ｍｍの凹欠陥であり、明暗パターンはストライプ幅０．２５ｍｍ（Ｗstripe＝σ／４）である。また、欠陥高さは、２μｍ〜２０μｍまで２μｍ刻みとした。
【００５７】
これら３種類のモデルについて、照明装置の明暗パターンと被検体フィルムとの照明距離Ｌ2 を変化させてシミュレーションを行い、距離の違いによる検出感度Ｄの違いを評価した。もちろん、結像の関係を維持するため、Ｌ0 ＝Ｌ1 ＋Ｌ2 が一定値となるよう、Ｌ2 を変化させた量と同じだけの距離をＬ1 についても調整している。
【００５８】
図１５のシミュレーション結果を見ても分かるように、照明装置の距離により欠陥検出感度が異なっており、最適な照明距離が存在することがわかる。さらに、表面欠陥の平面寸法（σの値）によって、その適切な距離が異なっていることも分かる。一方、表面欠陥の平面寸法が同じであれば、欠陥高さに関係なく、ほぼ同じ照明距離Ｌ2 で高い検出感度が得られている。これらのシミュレーション結果から、検出対象の表面欠陥の平面寸法が決まれば、それに適した明暗のストライプ・パターン幅と、観測系の光学配置がほぼ一意に決まるということが分かる。
【００５９】
従来、この種のフィルムの表面欠陥は、欠陥の有無が分かっていても、その寸法で良否判定をすることが困難であった。上記の結果は、欠陥を寸法別（平面寸法別）に選択的に検出できる可能性を示している。ここで、上記２種類の欠陥モデルは、打痕（σ＝０．５ｍｍ程度の比較的小さな凹欠陥のこと）およびピラミッド（σ＞数ｍｍの比較的大きな欠陥であり、形は凹、凸、凹凸がある）を想定している。
【００６０】
例えば、ピラミッドのみを検出したい場合には、明暗パターンのストライプ幅、照明距離Ｌ2 の両方を大きくすれば良い。また、打痕とピラミッドの両方を検出したい場合には、ストライプ幅、照明距離Ｌ2 の両方を小さくすればよい。さらに、後者の設定で、検出感度が設定値よりも大きいものを欠陥とはみなさないようにすれば、ピラミッドを検出せず、打痕のみを検出できる可能性がある。
【００６１】
＜実験例＞
次に、光学配置の違いによる検出感度の変化を確認するために、実際の欠陥サンプルを用いて検出実験を行った。欠陥サンプルには、σ＝０．５ｍｍ（直径約１ｍｍ）の打痕、及び、σ＝２．０ｍｍ（直径約４ｍｍ）のピラミッドを用いた。照明装置の明暗パターンは、いずれも、ストライプ幅０．２５のストライプパターン照明とした。実験結果を図１６〜１９に示す。いずれも、被検体フィルムと明暗パターンとの距離（照明距離）は、５０ｍｍから１９０ｍｍの間で２０ｍｍピッチで変化させた。また、ラインセンサーとフィルムとの距離も、上記に連動させて結像関係を維持させた。
【００６２】
図１６，１７は、欠陥サンプルが打痕の場合の実験結果である。左側は、打痕の観測画像であり、右側は、欠陥中央部の輝度プロファイルである。画像中において、一番中央に小さく見えるのが表面欠陥である。それを囲むように描かれている黒い円は、マジックペンで付けたマーキングである。
【００６３】
図１６，１７から分かるように、照明距離が５０ｍｍ（図１６（ａ））の場合は、画像のぼけはそれほど見られないが、照明距離を遠ざけるにつれてぼけの量が大きくなり、やがて再びぼけがなくなっていく様子がわかる。ぼけ具合のピークは、照明距離９０ｍｍ付近にあると考えられる（図１６（ｃ）参照）。
【００６４】
図１８，１９は、欠陥サンプルがピラミッドの場合の実験結果である。同じく、観測画像と輝度プロファイルを示している。この結果を見ると、照明距離が短い場合に画像のぼけが見られないことは、打痕の場合と同じである。ただし、ぼけが見え始める照明距離は、打痕の場合とは異なっている。ピラミッドの場合は、照明距離１１０ｍｍ（図１８（ｄ）参照）以上でぼけ具合が大きくなり、最も遠い１９０ｍｍ（図１９（ｈ）参照）までぼけ具合が低下しなかった。
【００６５】
これらの実験結果は、シミュレーション結果（図１５）と非常によく一致している。このことから、欠陥サイズに応じた選択的な検出が可能であるという、本発明による表面検査方法の利点を確認することができた。
【００６６】
次に、照明距離と欠陥寸法（σ）との関係をシミュレーションにより求めた。この結果を図２０に示す。図２０（ａ）は、ストライプ幅が０．２５ｍｍで、深さ６μｍの凹欠陥であり、σを０．５ｍｍから２．０ｍｍまで０．５ｍｍ刻みで変化させた。また、（ｂ）は、ストライプ幅が１．０ｍｍで、同じく深さ６μｍの凹欠陥であり、σを０．５ｍｍから５．０ｍｍまで図示のように変化させた。
【００６７】
この実験結果からも分かるように、照明距離Ｌ2 を欠陥寸法（σ）の１００倍以上とすることで、高い検出感度Ｄが得られる。さらに、照明距離Ｌ2 を３００σ以上にとると、そのσに対する検出感度を抑制することができる。よってＬ2 の適正範囲は、検出すべき欠陥寸法σの１００σ〜３００σであるということができる。ただし、Ｌ2 の範囲には物理的に上限があり、最大はＬ0 （トータルの光路長）である。
【００６８】
以上のように照明距離には最適値が存在するということが分かった。ここで、最適な照明距離の求め方は、図１５に示すシミュレーション結果をモニターに表示させ、人が判断してもよいし、最適値をコンピュータに演算させることで求めてもよい。コンピュータに演算させる手法としては種々考えられる。例えば、図１５において、検出感度の値が所定レベルを超える照明距離の範囲の、中央値をとる方法があげられる。
【００６９】
また、求められた照明距離となるように、照明距離を実際に調整するための調整機構が設けられる。調整そのものは、人が手動で行ってもよいし、自動調整機構により機械的に行うようにしてもよい。機械による場合は、コンピュータにより求められた最適値になるように、自動調整することができる。なお、検出対象となる被検体（製品）のスペックが変更にならない限りは、調整を変える必要はないので、手動調整でも十分である。
【００７０】
＜別実施形態＞
明暗パターンについてチェッカーパターンとストライプパターンについて例示したが、これらに限定されるものではなく、例えば三角形状の繰り返しパターンを用いても良い。 図３〜図７で説明した表面欠陥検出手順は、チェッカーパターンのみに応用できるのではなく、ストライプパターンやその他の繰り返しパターンの場合にも応用できるものである。また、表面欠陥寸法と繰り返しピッチとの寸法関係、及び、表面欠陥の高さ寸法の評価については、実施形態ではストライプパターンの場合について説明したが、チェッカーパターンやその他の繰り返しパターンの場合にも応用できるものである。
検出感度の定義は、本実施形態で説明したものに限定されるものではない。例えば、本実施形態では、所定レベルとして振幅の８０％としているが、この数値を変更して定義することもできる。
【図面の簡単な説明】
【図１】表面検査装置の構成を示す模式図
【図２】本発明の原理を説明する図
【図３】 画像解析装置の構成を示すブロック図
【図４】 表面欠陥が存在する原画像を示す図
【図５】 Ｓｏｂｅｌ変換後の第１変換画像を示す図
【図６】欠陥候補抽出を行った後の第２変換画像を示す図
【図７】収縮処理を行った後の第３変換画像を示す図
【図８】微小凹凸欠陥の断面構造をモデルを示す図
【図９】シミュレーション解析を行うための表面検査装置の構成を示す模式図
【図１０】 ストライプパターン照明下における表面欠陥観測例
【図１１】 正反射解析による欠陥検出シミュレーション解析に用いた座標系を示す図
【図１２】 ガウス関数による欠陥モデルを示す図
【図１３】ストライプパターンを変えた場合のシミュレーション解析結果を示す図
【図１４】検出感度とストライプ幅の関係を示す図
【図１５】 照明距離と検出感度の関係をシミュレーションにより求めた結果を示す図
【図１６】 照明距離と検出感度の関係を示す実験結果（打痕の場合）
【図１７】 照明距離と検出感度の関係を示す実験結果（打痕の場合）
【図１８】照明距離と検出感度の関係を示す実験結果（ピラミッドの場合）
【図１９】照明距離と検出感度の関係を示す実験結果（ピラミッドの場合）
【図２０】照明距離と欠陥寸法の関係をシミュレーションにより求めた結果を示す図
【符号の説明】
１ 被検体
２ 照明装置
２ｓ ストライプパターン
３ ＣＣＤセンサー（ラインセンサー）
４ 画像解析装置
５ ＴＶモニター
Ｆ フィルム
Claims (5)
- 所定の繰り返し明暗パターンを被検体に対して照明する照明手段と、
前記明暗パターンが照明された前記被検体を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段により撮像された原画像の前記明暗パターンのゆがみと明部と暗部の明るさの変化の度合いを解析することにより、前記被検体の表面欠陥を検出する画像解析手段とを備えた表面検査装置であって、
前記表面欠陥の形状を関数により表わした欠陥モデルによりモデル化する欠陥モデル設定手段と、
前記照明手段と前記被検体との距離データを設定する距離データ設定手段と、
前記欠陥モデルを用いて、設定された距離データに対応する前記表面欠陥の検出感度を演算する感度演算手段とを備え、前記検出感度が最大になるように前記照明手段の前記被検体に対する距離を設定可能に構成したことを特徴とする表面検査装置。 - 前記検出感度は、前記表面欠陥の存在による画像のぼけの度合いにより求められるものであることを特徴とする請求項１に記載の表面検査装置。
- 前記検出感度は、前記明暗パターンの繰り返しピッチの大きさと、前記撮影手段により撮像された前記明暗パターンの画像信号のレベルが、所定レベルよりも小さくなる領域の大きさとの関係式に基づいて設定されることを特徴とする請求項２に記載の表面検査装置。
- 前記距離データ設定手段は、前記撮像手段から前記照明手段までの光路長を一定に保持した状態で前記距離データの設定を行なうことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の表面検査装置。
- 所定の繰り返し明暗パターンを被検体に対して照明するステップと、
前記明暗パターンが照明された前記被検体を撮像するステップと、
前記撮像手段により撮像された原画像の前記明暗パターンのゆがみと明部と暗部の明るさの変化の度合いを解析することにより、前記被検体の表面欠陥を検出するステップとを備えた表面検査方法であって、
前記表面欠陥の形状を関数により表わした欠陥モデルによりモデル化するステップと、
前記照明手段と前記被検体との距離データを設定するステップと、
前記欠陥モデルを用いて、設定された距離データに対応する前記表面欠陥の検出感度を演算するステップとを備え、前記検出感度が最大になるように前記照明手段の前記被検体に対する距離を設定可能に構成したことを特徴とする表面検査方法。
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