基板外観検査装置、基板外観検査方法及びそのプログラム

【課題】基板外観検査において、不良見落としの確率を低くするとともに、虚報を低減する。
【解決手段】撮像手段1110、データ読出手段1120、対象領域抽出手段1310、領域辞書作成手段1340、領域位置合わせ手段1330、検査領域設定手段1350、密度辞書作成手段1360及び検査手段1370を備えて構成される。対象領域抽出手段は、CADデータ1510及び色基本データ1520から計算された対象領域の色と、撮像手段が取得した撮像画像データ1112の色との比較を行って、パッド画像データ1412を抽出する。領域位置合わせ手段は、撮像画像データとCADデータの位置合わせを行って、合わせ画像データ1432を作成する。密度辞書作成手段は、隣り合う対象領域の間隔が閾値以下の場合は高密度領域と判定し、閾値よりも大きい場合は低密度領域と判定する。検査領域設定手段は、高密度領域における非検査領域を、低密度領域における非検査領域よりも小さく設定して、検査画像を生成する。

【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、基板の外観を検査する基板外観検査装置、基板外観検査方法及びそのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
プリント配線基板（以下、単に基板と称する。）には、配線パターン、電子部品を配線パターンに接続するためのスルーホール、電子部品のリードフレームなどを配線パターンにハンダ付けするためのランドやパッド、及びシルクなどが形成される。基板の製造工程では、これら配線パターンなどの断線、短絡、パターン幅不足、異物の付着などの欠陥が発生する場合がある。これらの欠陥は、基板の外観の検査（以下、単に「基板外観検査」と称する。）により、検出される。基板の外観検査は、配線パターンが形成された基板の上側の露出面及び下側の露出面の、一方又は双方に対して行われる。
【０００３】
従来、基板外観検査は、検査者が目視によって行っていた。しかしながら、目視による検査（以下、単に「目視検査」と称する。）では、検査者の能力によって、検査時間や検査精度にバラツキが生じる。そのため、基板の外観検査には、検査者の能力による検査時間や検査精度にバラツキが生じないようにすること、さらには、従来よりも検査時間を短縮させるとともに検査精度を向上させることが望まれていた。
【０００４】
そこで、近年、基板の外観検査は、基板外観検査装置と称される装置によって行われるようになってきた（例えば、特許文献１参照）。
【０００５】
しかし、基板外観検査装置による外観検査では、目視検査のように、検査者の経験等に基づく感覚的な検査が実現できない。このため、検査性能の向上が図れずに、良品であっても不良品と判定してしまう虚報を低減できずにいる。
【０００６】
そこで、特許文献１に開示されている基板外観検査装置では、レジストとパッドの境界や、パッドとシルクの境界などは、製造誤差によるずれやバラツキが大きいため、検査をしない領域（以下、非検査領域と称する。）として設定していた。
【特許文献１】特開２００１−１５０６４６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上述の従来例の基板外観検査装置では、例えばパッド寸法に対して、予め定められた幅の領域を、非検査領域として一律に設定していた。
【０００８】
この場合、パッドの密度が高いと、検査対象である基板全体の面積に対する非検査領域の占める割合が高くなり、不良見落としの確率が高くなる。
【０００９】
一方、単に非検査領域の面積を小さくすると、不良見落としの確率は低くなるものの、パッドの周囲での、製造誤差によるずれやバラツキによる虚報が増えてしまう。
【００１０】
この発明は、上述の問題点に鑑みてなされたものであり、この発明の目的は、パッドなどの対象領域の周囲に、対象領域間の距離に応じて適切な幅で非検査領域を設定することで、不良見落としの確率を低くするとともに、虚報を低減する基板外観検査装置、基板外観検査方法及びそのプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上述した目的を達成するために、この発明の複数の層からなる基板の外観を検査する基板外観検査装置は、入力部、出力部、主演算部及び主格納部を備えて構成される。
【００１２】
入力部は、さらに基板の撮像画像データを取得する撮像手段と、データ読出手段とを備えている。主演算部は、さらに、対象領域抽出手段と、領域辞書作成手段と、領域位置合わせ手段と、密度辞書作成手段と、検査領域設定手段と、検査手段とを備えて構成される。
【００１３】
データ読出手段は、基板の設計図面であるＣＡＤデータと、基板の複数の各層に用いられる材料が示す色成分及び光の透過率を含む色基本データとを格納しているデータ格納手段から、ＣＡＤデータ及び色基本データを読み出す。
【００１４】
対象領域抽出手段は、ＣＡＤデータ及び色基本データから計算された、密度計算の対象領域が示す色成分の階調値と、撮像画像データの各画素が示す色成分の階調値との比較を行って、撮像画像データから対象領域画像データを抽出する。
【００１５】
領域辞書作成手段は、ＣＡＤデータから基板を対象領域と、この対象領域以外の非対象領域とに分類する領域辞書を作成して、主格納部に格納する。
【００１６】
領域位置合わせ手段は、領域辞書から抽出した対象領域データと、対象領域画像データから切り出した対象領域画像とを用いて、撮像画像データと領域辞書の位置合わせを行って、合わせ画像データを作成する。
【００１７】
密度辞書作成手段は、対象領域画像データから、隣り合う対象領域の間隔が予め設定した閾値以下の場合は、当該対象領域が含まれる領域を高密度領域と判定し、一方、隣り合う対象領域の間隔が閾値よりも大きい場合は、当該対象領域が含まれる低密度領域と判定して、基板の各領域を高密度領域及び低密度領域とに分類する密度辞書を作成する。
【００１８】
検査領域設定手段は、合わせ画像データ及び密度辞書を用いて、高密度領域における非検査領域の面積を、低密度領域における非検査領域の面積よりも小さく設定して、検査画像を生成する。
【００１９】
検査手段は、検査画像を用いて基板の外観を検査して、検査結果を主格納部に格納する。
【００２０】
出力手段は、検査結果を外部に出力する。
【００２１】
上述した基板外観検査装置の実施にあたり、好ましくは、検査領域設定手段が、高密度領域について高密度画像を生成するとともに、低密度領域について低密度画像を生成し、検査手段として、高密度画像を用いて基板の外観を検査して、検査結果を主格納部に格納する高密度検査手段と、低密度画像を用いて基板の外観を検査して、検査結果を主格納部に格納する低密度検査手段とを備えるのが良い。
【００２２】
また、上述した基板外観検査装置の好適な実施形態によれば、検査領域設定手段は、隣り合う対象領域の重心と、それらの中点を計算し、対象領域の輪郭を抽出して、輪郭と中点との距離の１／２を対象領域の周囲の非検査領域の幅として設定する。
【００２３】
また、上述した目的を達成するために、この発明の、複数の層からなる基板の外観を検査する基板外観検査方法は、以下の過程を備えている。
【００２４】
先ず、基板の撮像画像データを取得する。次に、基板の設計図面であるＣＡＤデータと、複数の各層に用いられる材料が示す色成分及び光の透過率を含む色基本データとを格納しているデータ格納手段からＣＡＤデータ及び色基本データを読み出す。次に、ＣＡＤデータ及び色基本データから計算された、密度計算の対象領域が示す色成分の階調値と、撮像画像データの各画素が示す色成分の階調値との比較を行って、撮像画像データから対象領域の情報を抽出し、撮像画像データに対象領域の情報を付加して対象領域画像データを作成する。次に、ＣＡＤデータから基板を対象領域と、対象領域外の非対象領域に分類する領域辞書を作成する。次に、領域辞書から抽出した対象領域データと、対象領域画像データから抽出された対象領域画像とを用いて、対象領域画像データと領域辞書の位置合わせを行って、合わせ画像データを作成する。次に、対象領域画像データから、隣り合う対象領域の間隔が予め設定した閾値以下の場合は、当該対象領域が含まれる領域を高密度領域と判定し、一方、隣り合う対象領域の間隔が閾値よりも大きい場合は、当該対象領域が含まれる領域を低密度領域と判定して、基板の各領域を高密度領域及び低密度領域とに分類する密度辞書を作成する。
【００２５】
次に、合わせ画像データ及び密度辞書を用いて、高密度領域における非検査領域の面積を、低密度領域における非検査領域の面積よりも小さく設定して、検査画像を生成する。次に、検査画像を用いて基板の外観を検査して、検査結果を出力する。
【００２６】
上述した基板外観検査方法の実施にあたり、好ましくは、検査画像を生成する過程において、高密度領域について高密度画像を生成するとともに、低密度領域について低密度画像を生成し、検査をする過程において、高密度画像と低密度画像をそれぞれ用いて基板の外観を検査して、検査結果を出力するのが良い。
【００２７】
また、上述した基板外観検査方法の好適な実施形態によれば、非検査領域の面積の設定にあたり、隣り合う対象領域の重心と、それらの中点を計算し、対象領域の輪郭を抽出して、輪郭と中点との距離の１／２を対象領域の周囲の非検査領域の幅として設定する。
【００２８】
また、上述した目的を達成するために、この発明の、複数の層からなる基板の外観を検査する基板外観検査に用いられるプログラムは、コンピュータに以下の手順を実行させる。
【００２９】
先ず、基板の設計図面であるＣＡＤデータと、複数の各層に用いられる材料が示す色成分及び光の透過率を含む色基本データとを格納しているデータ格納手段からＣＡＤデータ及び色基本データを読み出す。
【００３０】
次に、ＣＡＤデータ及び色基本データから計算された、密度計算の対象領域が示す色成分の階調値と、撮像手段が取得した撮像画像データの各画素が示す色成分の階調値との比較を行って、撮像画像データから対象領域の情報を抽出し、撮像画像データに対象領域の情報を付加して対象領域画像データを作成する。次に、ＣＡＤデータから基板を対象領域と、対象領域外の非対象領域に分類する領域辞書を作成する。次に、領域辞書から抽出した対象領域データと、対象領域画像データから抽出された対象領域画像とを用いて、対象領域画像データと領域辞書の位置合わせを行って、合わせ画像データを作成する。次に、対象領域画像データから、隣り合う対象領域の間隔が予め設定した閾値以下の場合は、当該対象領域が含まれる領域を高密度領域と判定し、一方、隣り合う対象領域の間隔が閾値よりも大きい場合は、当該対象領域が含まれる領域を低密度領域と判定して、基板の各領域を高密度領域及び低密度領域とに分類する密度辞書を作成する。
【００３１】
次に、合わせ画像データ及び密度辞書を用いて、高密度領域における非検査領域の面積を、低密度領域における非検査領域の面積よりも小さく設定して、検査画像を生成する。次に、検査画像を用いて基板の外観を検査して、検査結果を出力する。
【００３２】
上述した基板外観検査に用いられるプログラムの実施にあたり、好ましくは、検査画像を生成する過程において、高密度領域について高密度画像を生成するとともに、低密度領域について低密度画像を生成し、検査をする過程において、高密度画像と低密度画像をそれぞれ用いて基板の外観を検査して、検査結果を出力するのが良い。
【００３３】
また、上述した基板外観検査に用いられるプログラムの好適な実施形態によれば、非検査領域の面積の設定にあたり、隣り合う対象領域の重心と、それらの中点を計算し、対象領域の輪郭を抽出して、輪郭と中点との距離の１／２を対象領域の周囲の非検査領域の幅として設定する。
【発明の効果】
【００３４】
この発明の基板外観検査装置、基板外観検査方法及びそのプログラムによれば、密度検査の対象領域について、当該対象領域の密度に応じて高密度領域と低密度領域とに分類し、高密度領域では、対象領域間距離に応じて非検査領域の面積を従来よりも小さく設定する。この結果、従来の基板外観検査装置と比べて、不良見落としの確率が低減される。
【００３５】
また、高密度領域と低密度領域にわけて検査する構成にすれば、高密度領域を画素ごとに詳細に検査し、低密度領域をラインごとに検査することが可能になるので、不良検出性能を高めつつ、処理の高速化が実現できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３６】
以下、図を参照して、この発明の実施の形態について説明するが、各図は、この発明が理解できる程度に概略的に示したものに過ぎない。また、以下、この発明の好適な構成例につき説明するが、数値的条件などは、単なる好適例にすぎない。従って、この発明は以下の実施の形態に限定されるものではなく、この発明の構成の範囲を逸脱せずにこの発明の効果を達成できる多くの変更又は変形を行うことができる。なお、以下の図では、平面図について一部ハッチング等を付しているが、所要の領域部分を強調してあるに過ぎず、これらハッチング等は何ら断面を示すものではない。
【００３７】
（第１実施形態）
図１〜５を参照して、第１実施形態の基板外観検査装置について説明する。図１は、第１実施形態の基板外観検査装置について説明するための概略図である。
【００３８】
基板外観検査装置は、基板１０の外観を検査することによって、基板の良否を判定する装置である。
【００３９】
基板外観検査装置１０００は、入力部１１００、出力部１２００、主演算部１３００及び主格納部１４００を備えている。
【００４０】
入力部１１００は、基板外観検査装置１０００の外部から、各種のデータを入力する部分である。入力部１１００は、検査対象の基板１０を撮像する撮像手段１１１０、基板外観検査装置１０００の外部に設けられている各種の記憶媒体や記憶装置からデータを読み出すデータ読出手段１１２０、キーボードやマウスなどの入力手段１１３０を備えている。
【００４１】
撮像手段１１１０は、例えばイメージセンサやカメラによって構成されている。撮像手段１１１０は、基板１０を撮像して、基板１０の外観をカラー画像として示す撮像画像データ１１１２を取得する。ここで、基板１０は、シルク層、レジスト層、銅層などを積層した、積層構造を有していて、撮像画像データ１１１２は、各領域の積層構造の違いによって、領域ごとに異なる色パターンを示す。なお、撮像画像の取得は、ＲＧＢのカラーセンサを用いることができるが、モノクロカメラを用いて、１つの色成分についてのパターンを撮像画像データとして取得しても良い。
【００４２】
データ読出手段１１２０は、各種の記憶媒体や記憶装置からデータを読み出すリーダライタ（Ｒ／Ｗ）や、外部の装置との間で通信する入出力インタフェース（Ｉ／Ｏ）などによって構成されている。データ読出手段１１２０は、データ格納手段１５００からデータを読み出す。
【００４３】
入力手段１１３０は、例えば、検査開始、検査終了、検査条件の変更などの指示の、操作者による入力に応答して、主演算部１３００に制御を開始させる信号を送る。
【００４４】
データ格納手段１５００は、例えばＤＶＤやＣＤ−ＲＯＭ、フロッピー（登録商標）ディスク、ＵＳＢメモリなどの各種の記憶媒体、又は、ハードディスク装置などの各種の記憶装置によって構成されている。データ格納手段１５００には、ＣＡＤデータ１５１０及び色基本データ１５２０が格納されている。
【００４５】
ここで、ＣＡＤデータ１５１０は、基板の設計過程で作成される、基板の設計画像を現すデータである。ＣＡＤデータ１５１０は、基板が備える、シルク層、レジスト層、銅層などの各層のデータを、ベクトルデータとして備えている。ベクトルデータは、ＣＡＤなどのアプリケーションで通常用いられるデータの形式であって、各層のパターンをそれぞれ数学的に計算式で記述している。
【００４６】
色基本データ１５２０は、各層に用いられる材料が示すＲＧＢ（赤、緑、青）成分、及び各材料について光の透過率等のデータを備えている。なお、以下の説明ではＲＧＢ成分を色成分と称することもある。
【００４７】
出力部１２００は、各種のデータを出力する部分である。出力部１２００は、ディスプレイ、プリンタなどの出力装置、各種の記憶媒体や記憶装置との間でデータを読み書きするリーダライタ（Ｒ／Ｗ）、外部の装置との間で通信する入出力インタフェース（Ｉ／Ｏ）などによって構成されている。なお、リーダライタ（Ｒ／Ｗ）や入出力インタフェース（Ｉ／Ｏ）については、入力部１１００と出力部１２００とで共用する構成にすることができる。
【００４８】
主演算部１３００は、各種の演算を実行する部分であり、中央処理装置（ＣＰＵ：ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）で構成されている。主演算部１３００は、主格納部１４００に格納されているプログラムを読み出して実行することにより、後述する各機能手段を実現する。
【００４９】
主格納部１４００は、各種のプログラムやデータを格納する部分である。主格納部１４００は、例えばＲＡＭ（ＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）及びＲＯＭ（ＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）などの記憶装置で構成することができる。主格納部１４００には、主演算部１３００での処理の結果が、読出し及び書換え自在に格納されるとともに、各機能手段を実現するためのプログラム、及び演算に必要な計算式などが読み出し自在に格納されている。
【００５０】
撮像手段１１１０が取得した撮像画像データ１１１２は、対象領域抽出手段１３１０に送られる。この構成では、撮像手段１１１０が、当該撮像手段１１１０で取得した撮像画像データ１１１２を主格納部１４００に格納した後、対象領域抽出手段１３１０が、主格納部１４００から撮像画像データ１１１２を読み出すことにより、撮像画像データ１１１２は、撮像手段１１１０から対象領域抽出手段１３１０に送られる。
【００５１】
対象領域抽出手段１３１０は、撮像画像データ１１１２から対象領域画像データを抽出する。ここでは、後述する密度計算の対象領域の画像として、パッド領域の画像を抽出する例について説明し、以下の説明では、対象領域抽出手段１３１０をパッド領域抽出手段と称する。なお、密度計算の対象領域はパッド領域に限定されず、対象領域をランド、スルーホールなどが形成された領域とした場合であっても同様の効果が得られる。パッド領域抽出手段１３１０は、色による判定を行って、対象領域であるパッド領域を抽出する。
【００５２】
先ず、パッド領域抽出手段１３１０は、撮像画像データ１１１２を、例えば２５６階調のＲＧＢ成分に分解する。次に、パッド領域抽出手段１３１０は、画素ごとに、ＲＧＢ成分の各成分について、それぞれの階調値が、予め決めておいた範囲内であるか否かを判定する。この判定の結果、Ｒ成分、Ｇ成分及びＢ成分のそれぞれの階調値がいずれも予め決めておいた範囲内である場合に、その画素をパッド領域の画素として判定する。このパッド領域の画素として判定された画素の集合体が、パッド領域として抽出される。
【００５３】
ここで、判定に用いる範囲は、例えば、Ｒ成分、Ｇ成分及びＢ成分それぞれの階調値の上限値及び下限値で与えられる。これらの上限値及び下限値は、予め色データ生成手段１３２０により計算されていて、色データ１４２２として主格納部１４００に読出し自在に格納されている。
【００５４】
色データ生成手段１３２０は、ＣＡＤデータ１５１０の各層のデータを重ね合わせた後、色基本データ１５２０を用いることで、パッドのＲＧＢ成分のそれぞれについて、階調値の範囲を定めることができる。色データ生成手段１３２０は、階調値の範囲を規定する上限値及び下限値を、以下説明するようにして算出する。
【００５５】
データ読出手段１１２０がデータ格納手段１５００から読み出したＣＡＤデータ１５１０及び色基本データ１５２０は、主格納部１４００に読出し自在に格納される。色データ生成手段１３２０は、主格納部１４００から読み出したＣＡＤデータ１５１０に含まれる各層のパターン及び厚みと、同じく主格納部１４００から読み出した色基本データ１５２０に含まれる各材料のＲＧＢ成分及び光の透過率とを用いて、パッド領域におけるＲＧＢ成分の各階調値の上限値及び下限値を算出する。
【００５６】
以下、パッドが銅層に形成されていて、基板が、銅層上にレジスト層及びシルク層を備える積層構造を有する場合を例にとって説明する。銅層はパターニングされ、銅材が存在するパターン部と銅材が存在しない開口部に分類される。同様にレジスト層及びシルク層もパターン部と開口部にそれぞれ分類される。ここで、シルク層を構成するシルク材を光の透過率が予め定められた閾値よりも低い不透明材料とし、及びレジスト層を構成するレジスト材を光の透過率が閾値よりも高い透明材料とする。
【００５７】
この場合、銅材上に、レジスト材及びシルク材が存在しなければ、その領域の画素は、銅材の持つＲＧＢ成分の階調値と同じ階調値を示す。一方、銅材上にシルク材が存在すれば、その領域はシルク材の持つＲＧＢ成分の階調値と同じ階調値を示す。また、銅材上に、レジスト材が存在し、かつシルク材が存在しなければ、その領域は、レジスト材の持つＲＧＢ成分と、銅材の持つＲＧＢ成分がレジスト層の透過率とその厚みに応じて減衰したＲＧＢ成分との和で得られる階調値を示す。
【００５８】
そこで、色データ生成手段１３２０は、撮像された領域を、パッド領域と、パッド領域以外の非パッド領域の積層構造に応じてこれらパッド領域と非パッド領域を区別するように、ＲＧＢ成分の各階調値の上限値及び下限値を色データ１４２２として算出する。
【００５９】
パッド領域抽出手段１３１０は、抽出したパッド領域が基板に占める位置及び大きさについてのパッド情報を撮像画像データ１１１２に付加して、対象領域画像データとしてのパッド画像データ１４１２として、主格納部１４００に格納する。
【００６０】
領域位置合わせ手段１３３０は、後述するように、領域辞書１４４２から抽出した対象領域データとしてのパッド領域データと、パッド画像データ１４１２との位置合わせを行った後、パッド画像データにパッド領域データを重ね合わせた、合わせ画像データ１４３２を作成する。
【００６１】
図２を参照して、合わせ画像データ１４３２の作成について説明する。図２は、合わせ画像データ１４３２の作成について説明するための模式図である。
【００６２】
ここで、領域辞書１４４２は、基板の各領域が、対象領域としてのパッド領域であるのか、非対象領域としての非パッド領域であるのかを示す辞書である。領域辞書１４４２は、以下説明するように予め領域辞書作成手段１３４０で作成されて、主格納部１４００に格納されている。領域辞書作成手段１３４０は、ＣＡＤデータ変換手段１３４２及び領域データ作成手段１３４４を備えている。
【００６３】
ＣＡＤデータ変換手段１３４２は、主格納部１４００から読み出したＣＡＤデータ１５１０が備える各層別のベクトルデータを、ＣＡＤ画像データに変換する。領域データ作成手段１３４４は、ＣＡＤ画像データを重ね合わせて、各領域がパッド領域であるのか、または、非パッド領域であるのかを示す領域辞書を作成して、この領域辞書１４４２を主格納部１４００に読み出し自在に格納する。
【００６４】
領域位置合わせ手段１３３０は、主格納部１４００からパッド画像データ１４１２を読み出して（図２（Ａ）参照）、このパッド画像データ１４１２に含まれる撮像画像データから、同じくパッド画像データ１４１２に含まれるパッド情報によって規定される領域１４１３を切り出して、パッド領域画像１４１４を得る（図２（Ｂ）参照）。
【００６５】
また、領域位置合わせ手段１３３０は、主格納部１４００に格納されている領域辞書１４４２を読み出して（図２（Ｃ）参照）、この領域辞書１４４２から、ＣＡＤデータに基づいて得られるパッド領域１４４３を示すパッドデータ１４４４を抽出する（図２（Ｄ）参照）。
【００６６】
次に、領域位置合わせ手段１３３０は、領域辞書１４４２から抽出されたパッドデータ１４４４と、パッド画像データ１４１２から抽出されたパッド領域画像１４１４との位置合わせを行う。その後、領域位置合わせ手段１３３０は、位置合わせの結果に基づいて、領域辞書１４４２が示す領域辞書画像とパッド画像データ１４１２とを重ね合わせて、合わせ画像データ１４３２を生成し（図２（Ｅ）参照）、この生成した合わせ画像データ１４３２を、主格納部１４００に読出し自在に格納する。
【００６７】
検査領域設定手段１３５０は、主格納部１４００から読み出した合わせ画像データ１４３２に対して、主格納部１４００から読み出した密度辞書１４６２を用いて、外観検査を行わない非検査領域を設定する。
【００６８】
密度辞書１４６２は、基板の各領域を、複数の対象領域が互いに接近して配置されている高密度領域と、互いに離間して配置されている低密度領域とに分類したものである。密度辞書１４６２は、密度計算手段１３６０で作成されて、主格納部１４００に格納されている。密度計算手段１３６０は、主格納部１４００から読み出したパッド画像データ１４１２を用いて、以下説明するように、密度計算の対象領域であるパッド領域の密度が高い領域と低い領域とに分類するための、密度計算を行う。
【００６９】
ここでは、図３を参照して、第１パッドＰ１、第２パッドＰ２及び第３パッドＰ３の３つのパッドが基板に設定されている場合を例にとって説明する。図３は、密度計算について説明するための模式図である。
【００７０】
密度計算手段１３６０が備える重心計算手段１３６２は、先ず、第１パッドＰ１、第２パッドＰ２及び第３パッドＰ３のそれぞれについて、重心の位置を計算する。重心の位置は、パッドの平面形状から従来周知の任意好適な方法により計算される。例えば、パッドの平面形状が長方形の場合は、一組の対辺に平行な第１の仮想線とこの第１の仮想線に垂直な第２の仮想線を引き、この第１の仮想線及び第２の仮想線のそれぞれについて、仮想線の両側の面積（ここでは、画素数）が等しいときに、第１の仮想線及び第２の仮想線の交点を重心とすることができる。重心計算手段１３６２が計算した各パッドの重心の座標は、主格納部１４００に読出し自在に格納される。
【００７１】
続いて、重心間距離計算手段１３６４が、第１パッドＰ１、第２パッドＰ２及び第３パッドＰ３のそれぞれについて得られた第１重心ｇ１、第２重心ｇ２及び第３重心ｇ３の座標を主格納部１４００から読み出して、それぞれの間の距離を計算する。ここでは、第１重心ｇ１と第２重心ｇ２間の距離をｄ１２、第２重心ｇ２と第３重心ｇ３間の距離をｄ２３、第３重心ｇ３と第１重心ｇ１間の距離をｄ３１とする。
【００７２】
グループ生成手段１３６６は、以下説明するように、この重心間の距離が予め定めた設定閾値以下の時に、パッド同士が接近していると判断し、さらに、接近していると判断された複数のパッドを一つのグループとする。ここで、設定閾値は、不良見落とし率や虚報の発生頻度に応じて、好適な値に設定することができるが、例えば、対象領域の周囲の非検査領域の幅を従来と同様に設定したときに、隣り合う対象領域の周囲の非検査領域が接触する距離を、設定閾値とすることができる。なお設定閾値は、例えば、操作者が入力手段１１３０を操作することにより入力され、この値が主格納部１４００に読出し自在に格納される。
【００７３】
例えば、第１重心ｇ１と第２重心ｇ２との間の距離ｄ１２が設定閾値以下であるとき、第１パッドＰ１と第２パッドＰ２は接近していると判断され、グループ生成手段１３６６は、これらのパッドを合わせて、グループｇｐ１２を生成する。また、第３重心ｇ３と第１重心ｇ１との間の距離ｄ３１が設定閾値以下であるとき、第３パッドＰ３と第１パッドＰ１は接近していると判断され、グループ生成手段１３６６は、これらのパッドを合わせて、グループｇｐ３１を生成する。グループｇｐ１２とグループｇｐ３１は、いずれも第１パッドＰ１を含んでいるので、グループｇｐ１２とグループｇｐ３１を統合して、グループｇｐ１２３を生成する。ここで生成されたグループの情報は、主格納部１４００に読出し自在に格納される。
【００７４】
上述した、重心、重心間の距離の計算、パッド同士が接近しているか否かの判断及びグループの生成の処理を、パッド画像データ１４１２に含まれる、全てのパッドに対して行う。
【００７５】
密度情報作成手段１３６８は、上述した処理の結果に基づいて、密度の高い領域と密度の低い領域を決定する。ここでは主格納部１４００からグループの情報を読み出して、パッド同士がグループ化されている領域を密度の高い領域（高密度領域）とし、パッド同士がグループ化されていない領域を密度の低い領域（低密度領域）とする。この高密度領域及び低密度領域の情報を、密度辞書１４６２として主格納手段１４００に保存する。
【００７６】
続いて、検査領域設定手段１３５０は、主格納部１４００から読み出した密度辞書１４６２を用いて、下記のようにして、非検査領域の設定を行う。
【００７７】
図４を参照して、非検査領域の設定について説明する。図４は、非検査領域の設定について説明するための模式図である。
【００７８】
非検査領域は、パッド領域及びその周囲に設けられる。ここで、パッド領域の周囲に設けられる非検査領域の幅は、低密度領域と高密度領域とで好適な値に設定する。この非検査領域の幅は、例えば、操作者が入力手段１１３０を操作することにより入力され、この値が主格納部１４００に読出し自在に格納される。
【００７９】
例えば、低密度領域では、製造誤差によるずれやバラツキの影響を抑えるため、パッド領域２０の周囲の非検査領域２２の幅を従来と同様の値（ここではｗ０）に一律に設定する（図４（Ａ））。
【００８０】
一方、高密度領域では、パッド領域３０間の距離に応じて、その周囲の非検査領域３２の幅を設定する。
【００８１】
具体的には、第１パッドＰ１と第２パッドＰ２の重心ｇ１及びｇ２から、重心間の距離ｄ１２と、重心間を結ぶ線分の中点Ｍの座標を計算する。次に、第１パッドＰ１と第２パッドＰ２の輪郭抽出を従来周知の任意好適な方法により行う。輪郭３１の抽出は、ＲＧＢ成分の１又は２以上の成分を用いて、ＲＧＢ成分の階調値の変化を検出することで行うことができる。例えば、基板上に仮想的な直線を引き、この直線に沿ってある成分の階調値を取得していく。このとき、パッド領域３０内では、当該成分の階調値は、色データ１４２２として格納されている範囲内の値を示し、パッド領域外では、範囲外の値を示すことになる。従って、撮像画像全体について、この処理を行えば、パッド領域３０の輪郭３１を抽出することができる。
【００８２】
次に、この抽出された輪郭３１と、重心間を結ぶ線分の中点Ｍとの最短距離を計算する。高密度領域においては、この輪郭と中点Ｍ間の距離ｄｍ１の半分の値を、対象領域３０の周囲の非検査領域３２の幅（ここではｗ１）として設定する（図４（Ｂ））。
【００８３】
なお、重心の座標については、検査領域設定手段１３５０が、密度辞書作成手段１３６０が備える重心計算手段１３６２と同様に算出する構成にすることができる。あるいは、密度辞書作成手段１３６０が作成した密度辞書に、各パッド領域の重心の座標を記録しておいて、検査領域設定手段１３５０が密度辞書１４６２を読み出して、重心の座標を得る構成としても良い。
【００８４】
例えば、従来は、画素を単位として縦横３０×１０の第１パッドＰ１及び第２パッドＰ２に対して、それぞれ、その周囲に幅ｗ０が１０画素という大きさの領域を付加して非検査領域を設定していた。このとき、非検査領域の面積は、それぞれ１５００（＝（３０＋２×ｗ０）×（１０＋２×ｗ０）＝５０×３０）画素である。また、第１パッドＰ１と第２パッドＰ２の間隔が２０画素である場合には、パッドＰ１とパッドＰ２のそれぞれに設定された非検査領域は互いに接している（図４（Ｃ））。
【００８５】
これに対して、グループ生成手段１３６６における設定閾値を、例えば４０画素と設定する。ここで、第１パッドＰ１と第２パッドＰ２の重心間距離が３０画素（第１パッドＰ１と第２パッドＰ２の間隔が２０画素）の場合は、重心間距離が４０画素よりも小さいので、高密度領域として判定される。
【００８６】
この場合、第１パッドＰ１の輪郭と、第１パッドＰ１及び第２パッドＰ２の重心の中点Ｍとの間の最短距離の１／２を付加して、第１パッドＰ１について非検査領域を設定する。同様に、第２パッドＰ２の輪郭と、第１パッドＰ１及び第２パッドＰ２の重心の中点Ｍとの間の最短距離の１／２を付加して、第２パッドＰ２について非検査領域を設定する。
【００８７】
第１パッドＰ１と第２パッドＰ２の間隔が２０画素であるので、第１パッドＰ１の輪郭と、中点Ｍとの距離は１０画素になる。この結果、付加される領域の幅ｗ１は、１０画素の１／２の５画素になる。従って、非検査領域の面積は、それぞれ８００（＝（３０＋２×ｗ１）×（１０＋２×ｗ１）＝４０×２０）画素となり、従来に比べて非検査領域の面積は、ほぼ１／２になる。
【００８８】
また、第１パッドＰ１と第２パッドＰ２にそれぞれ設定された非検査領域は、離間するので、パッド間の領域（図４（Ｂ）中、Ａで示す部分）も検査の対象になる。
【００８９】
検査領域設定手段１３５０は、ここで設定された幅の非検査領域に関する情報を、重ね合わせ画像データ１４３２に付加して、検査画像１４５２を生成する。その後、検査画像１４５２は、主格納部１４００に読出し自在に格納される。
【００９０】
検査手段１３７０は、主格納部１４００から検査画像１４５２を読み出してきて、検査画像１４５２の非検査領域以外の全領域に対して、主格納部１４００から読み出した検査辞書１４９２に含まれる色特徴値と比較する。
【００９１】
検査辞書１４９２には、検査領域ごとの色特徴値や輝度情報を備えている。ここで、色特徴値は、各画素が示す、ＲＧＢ成分の階調値であって、色データ生成手段１３２０がＲＧＢ成分の上限値及び下限値を求めたのと同様にして、主格納部１４００から読み出したＣＡＤデータ１５１０及び色基本データ１５２０を用いて得ることができる。
【００９２】
例えば、銅材上に、レジスト材及びシルク材が存在しない領域では、銅材の持つＲＧＢ成分の階調値と同じ階調値が色特徴値となる。一方、銅材上にシルク材が存在する領域では、シルク材の持つＲＧＢ成分の階調値が色特徴値となる。また、銅材上に、レジスト材が存在し、かつシルク材が存在しない領域は、レジスト材の持つＲＧＢ成分と、銅材の持つＲＧＢ成分が、レジスト層の透過率とその厚みに応じて減衰したＲＧＢ成分との和で得られる階調値が色特徴値となる。
【００９３】
検査手段１３７０は、検査画像１４５２の非検査領域を除く全画素について、画素単位で検査辞書１４９２が備える色特徴値と比較し、その差が大きい場合に不良と判断する。なお、ここでは色特徴値を比較する例について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、画素ごとの輝度の比較を行っても良い。ここで、輝度は、色特徴値とＲＧＢ成分の階調値との各成分での比較と同様に行うことができる。
【００９４】
また、全画素について画素ごとに比較する代わりに、ラインごとの比較を行っても良い。図５を参照してラインごとの比較について説明する。図５は、ラインごとの比較について説明するための模式図である。
【００９５】
ラインごとの比較では、検査画像に１又は２以上の仮想的な直線（ライン）（図５（Ａ）中、矢印Ｉ及びＩＩで示す。）を引き、ラインごとに、検査辞書１４９２が備える色特徴値と比較する方法である。
【００９６】
例えば、ある色成分（Ｒ成分、Ｇ成分及びＢ成分のいずれか）について、検査画像１４５２のデータと、検査辞書１４９２のデータを比較する。この比較では、例えば、図５（Ｂ）に示されるように、検査辞書１４９２のデータ（図５（Ｂ）中、点線Ｉｂで示す。）と、検査画像１４５２のデータ（図５（Ｂ）中、実線Ｉａで示す。）との相関が大きい場合に、検査基板が設計どおりに形成されていて、基板に不良が無いと判定する。一方、図５（Ｃ）に示されるように、検査画像１４５２のデータ（図５（Ｃ）中、実線ＩＩａで示す。）に、検査辞書１４９２のデータ（図５（Ｃ）中、点線ＩＩｂで示す。）とは値が大きく異なる窪み（図５（Ｃ）中、Ａで示す。）がある場合は、相関が小さくなり、基板に不良があると判定される。
【００９７】
相関による判定は、例えば、検査辞書１４９２のデータと、検査画像１４５２のデータとの相関係数を、従来周知の方法（例えば、「理化学辞典」岩波書店発行参照。）で計算して行うことができる。
【００９８】
ここでは、基板の不良の有無の判定を、相関によって行う例について説明したが、この例に限定されない。検査画像１４５２のデータと、検査辞書１４９２のデータとの差分を取ることで、差分が小さい場合は、基板に不良が無いと判定し、差分が大きい場合は不良があると判定してもよい。図５（Ｂ）に示す例では、実線Ｉａと点線Ｉｂとの差分を画素ごとに計算し、その総和が、予め設定した基準値に対して大きいか小さいかで、基板の不良の有無を判定する。
【００９９】
なお、基板の外観検査における、基板の不良の有無の判定を相関係数又は差分から行うための基準値は、目視検査など他の外観検査手段により不良の有無がわかっているサンプル基板を、この外観検査装置で基準値を変化させながら検査して、不良見落とし率及び虚報の発生頻度が低くなる基準値を求め、その値に設定しておけば良い。求められた基準値は、操作者が入力手段１１３０を操作することで入力され、その後、主格納部１４００に読出し自在に格納される。検査手段１３７０は、主格納部１４００から読み出した基準値を用いて、不良の有無の判定を行う。
【０１００】
上述した、検査手段１３７０による検査結果１４７２は、主格納部１４００に保存される。
【０１０１】
出力部１２００は、主格納部１４００に保存された検査結果１４７２を読み出して、ディスプレイ等に表示したり、外部の記憶装置に保存したりするなど、検査結果１４７２の出力を行う。
【０１０２】
高密度領域と低密度領域の双方を備える基板を検査する場合、従来のように高密度領域では非検査領域を一定の大きさ（例えば、パッドの境界から２０画素など）にすると、２つのパッド、例えば第１パッドＰ１と第２パッドＰ２が４０画素よりも近い距離に接近していた場合、第１パッドＰ１の非検査領域と、第２パッドＰ２の非検査領域とが重なる。このとき、第１パッドＰ１と第２パッドＰ２の間の領域が非検査領域となってしまい、検査されない。その結果、第１パッドＰ１と第２パッドＰ２の間にあった基板の不良が検査されず、不良の見落としとなり、不良の未検出率（見落とし確率）が高くなる。
【０１０３】
これに対し、本発明の基板外観検査装置では、第１パッドＰ１と第２パッドＰ２が接近している場合に、高密度領域における非検査領域の面積を、低密度領域における非検査領域の面積よりも小さくすることで、第１パッドＰ１と第２パッドＰ２の間の検査が行われるようになり、不良の未検出率を低くすることができる。
【０１０４】
なお、ここでは高密度領域における非検査領域を、第１パッドＰ１の輪郭と、第１パッドＰ１及び第２パッドＰ２の重心の中点Ｍとの間の距離の１／２を付加して、第１パッドＰ１の周囲に非検査領域を設定する例について、説明したがこの例に限定されない。パッドの周囲に設定される非検査領域の幅ｗ１は、パッドの輪郭と重心の中点との間の距離の１／２に限定されずに、不良見落とし率や虚報の発生頻度に応じて、好適な値に設定することができる。
【０１０５】
（第２実施形態）
図６及び図７を参照して、第２実施形態の基板外観検査装置について説明する。図６は、第２実施形態の基板外観検査装置について説明するための概略図である。図７は、第２実施形態の検査画像について説明するための模式図である。
【０１０６】
第２実施形態の基板外観検査装置は、検査手段を２つ備えている点が、第１実施形態と異なっていて、それ以外の点は、第１実施形態と同様であるので、重複する説明を省略する。
【０１０７】
検査領域設定手段１３５１は、ここで設定された幅の非検査領域に関する情報を、重ね合わせ画像に付加して検査画像を生成する。ここで、検査画像は、高密度領域と、低密度領域についてそれぞれ生成する。高密度領域の検査画像は、高密度画像１４５４として（図７（Ａ）参照。）、また、低密度領域の検査画像は、低密度画像１４５６として（図７（Ｂ）参照。）主格納部１４００に読出し自在に格納される。
【０１０８】
２つの検査手段のうち、一方の高密度検査手段１３７４は、主格納部１４００から高密度検査画像１４５４を読み出して、高密度領域を検査する。また、他方の低密度検査手段１３７６は、低密度画像１４５６を読み出して、低密度領域を検査する。
【０１０９】
高密度検査手段１３７４は、高密度画像１４５４の全画素に対して、画素単位で、検査辞書１４９２に格納されている色特徴値と比較し、差が大きい場合に不良と判断する。
【０１１０】
低密度検査手段１３７６は、低密度画像１４５６について、ラインごとに相関性を判定する。
【０１１１】
第２実施形態の基板外観検査装置１００１は、第１実施形態の構成に加えて、さらに、高密度領域と低密度領域にわけて検査している。このため、第２実施形態の構成によれば、高密度領域を画素ごとに詳細に検査し、低密度領域をラインごとに検査できるので、不良検出性能を高めつつ、処理の高速化が実現できる。
【図面の簡単な説明】
【０１１２】
【図１】第１実施形態の基板外観検査装置について説明するための概略図である。
【図２】合わせ画像データの作成について説明するための模式図である。
【図３】密度計算について説明するための模式図である。
【図４】非検査領域の設定について説明するための模式図である。
【図５】ラインごとの比較について説明するための模式図である。
【図６】第２実施形態の基板外観検査装置について説明するための概略図である。
【図７】第２実施形態の検査画像を示す模式図である。
【符号の説明】
【０１１３】
１０基板
１０００、１００１基板外観検査装置
１１００入力部
１１１０撮像手段
１１１２撮像画像データ
１１２０データ読出手段
１１３０入力手段
１２００出力部
１３００主演算部
１３１０パッド領域抽出手段
１３２０色データ生成手段
１３３０領域位置合わせ手段
１３４０領域辞書作成手段
１３４２ＣＡＤデータ変換手段
１３４４領域データ作成手段
１３５０、１３５１検査領域設定手段
１３６０密度辞書作成手段
１３６２重心計算手段
１３６４重心間距離計算手段
１３６６グループ生成手段
１３６８密度情報作成手段
１３７０検査手段
１３７４高密度検査手段
１３７６低密度検査手段
１４００主格納部
１４１２パッド画像データ
１４２２色データ
１４３２合わせ画像データ
１４４２領域辞書
１４５２検査画像
１４５４高密度画像
１４５６低密度画像
１４６２密度辞書
１４７２、１４７４検査結果
１４９２検査辞書
１５００データ格納手段
１５１０ＣＡＤデータ
１５２０色基本データ

【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の層からなる基板の外観を検査する基板外観検査装置であって、
入力部、出力部、主演算部及び主格納部を備えて構成され、
前記入力部は、さらに基板の撮像画像データを取得する撮像手段と、
前記基板の設計図面であるＣＡＤデータと、前記複数の各層に用いられる材料が示す色成分及び光の透過率を含む色基本データとを格納しているデータ格納手段から前記ＣＡＤデータ及び色基本データを読み出すデータ読出手段とを備え、
前記主演算部は、さらに
前記ＣＡＤデータ及び色基本データから計算された、密度計算の対象領域が示す色成分の階調値と、前記撮像画像データの各画素が示す色成分の階調値との比較を行って、前記撮像画像データから対象領域の情報を抽出し、前記撮像画像データに前記対象領域の情報を付加して対象領域画像データを作成する対象領域抽出手段と、
前記ＣＡＤデータから、前記基板を前記対象領域と、該対象領域以外の非対象領域とに分類する領域辞書を作成して前記主格納部に格納する領域辞書作成手段と、
前記領域辞書から抽出した対象領域データと、前記対象領域画像データから切り出した対象領域画像とを用いて、前記対象領域画像データと前記領域辞書の位置合わせを行って、合わせ画像データを作成する領域位置合わせ手段と、
前記対象領域画像データから、隣り合う対象領域の間隔が予め設定した閾値以下の場合は、当該対象領域が含まれる領域を高密度領域と判定し、一方、隣り合う対象領域の間隔が前記閾値よりも大きい場合は、当該対象領域が含まれる低密度領域と判定して、前記基板の各領域を前記高密度領域及び低密度領域とに分類する密度辞書を作成する密度辞書作成手段と、
前記合わせ画像データ及び前記密度辞書を用いて、前記高密度領域における非検査領域の面積を、前記低密度領域における非検査領域の面積よりも小さく設定して、検査画像を生成する検査領域設定手段と、
前記検査画像を用いて基板の外観を検査して、検査結果を前記主格納部に格納する検査手段とを備え、
前記出力部は、前記検査結果を外部に出力する
ことを特徴とする基板外観検査装置。
【請求項２】
複数の層からなる基板の外観を検査する基板外観検査装置であって、
入力部、出力部、主演算部及び主格納部を備えて構成され、
前記入力部は、さらに基板の撮像画像データを取得する撮像手段と、
前記基板の設計図面であるＣＡＤデータと、前記複数の各層に用いられる材料が示す色成分及び光の透過率を含む色基本データとを格納しているデータ格納手段から前記ＣＡＤデータ及び色基本データを読み出すデータ読出手段とを備え、
前記主演算部は、さらに
前記ＣＡＤデータ及び色基本データから計算された、密度計算の対象領域が示す色成分の階調値と、前記撮像画像データの各画素が示す色成分の階調値との比較を行って、前記撮像画像データから対象領域の情報を抽出し、前記撮像画像データに前記対象領域の情報を付加して対象領域画像データを作成する対象領域抽出手段と、
前記ＣＡＤデータから、前記基板を前記対象領域と、該対象領域以外の非対象領域とに分類する領域辞書を作成して前記主格納部に格納する領域辞書作成手段と、
前記領域辞書から抽出した対象領域データと、前記対象領域画像データから切り出した対象領域画像とを用いて、前記対象領域画像データと前記領域辞書の位置合わせを行って、合わせ画像データを作成する領域位置合わせ手段と、
前記対象領域画像データから、隣り合う対象領域の間隔が予め設定した閾値以下の場合は、当該対象領域が含まれる領域を高密度領域と判定し、一方、隣り合う対象領域の間隔が前記閾値よりも大きい場合は、当該対象領域が含まれる低密度領域と判定して、前記基板の各領域を前記高密度領域及び低密度領域とに分類する密度辞書を作成する密度辞書作成手段と、
前記合わせ画像データ及び前記密度辞書を用いて、前記高密度領域における非検査領域の面積を、前記低密度領域における非検査領域の面積よりも小さく設定して、検査画像を生成する検査領域設定手段と、
前記高密度画像を用いて基板の外観を検査して、検査結果を前記主格納部に格納する高密度検査手段と
前記低密度画像を用いて基板の外観を検査して、検査結果を前記主格納部に格納する低密度検査手段とを備え、
前記出力部は、前記検査結果を外部に出力する
ことを特徴とする基板外観検査装置。
【請求項３】
前記検査領域設定手段は、
隣り合う対象領域の重心と、該重心の中点を計算し、
前記対象領域の輪郭を抽出して、該輪郭と前記中点との距離の１／２を前記対象領域の周囲の非検査領域の幅として設定する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の基板外観検査装置。
【請求項４】
複数の層からなる基板の外観を検査する基板外観検査方法であって、
基板の撮像画像データを取得する過程と、
前記基板の設計図面であるＣＡＤデータと、前記複数の各層に用いられる材料が示す色成分及び光の透過率を含む色基本データとを格納しているデータ格納手段から前記ＣＡＤデータ及び色基本データを読み出す過程と、
前記ＣＡＤデータ及び色基本データから計算された、密度計算の対象領域が示す色成分の階調値と、前記撮像画像データの各画素が示す色成分の階調値との比較を行って、前記撮像画像データから対象領域の情報を抽出し、前記撮像画像データに前記対象領域の情報を付加して対象領域画像データを作成する過程と、
前記ＣＡＤデータから、前記基板を対象領域と、該対象領域以外の非対象領域とに分類する領域辞書を作成する過程と、
前記領域辞書から抽出した対象領域データと、前記対象領域画像データから抽出された対象領域画像とを用いて、前記対象領域画像データと前記領域辞書の位置合わせを行って、合わせ画像データを作成する過程と、
前記対象領域画像データから、隣り合う対象領域の間隔が予め設定した閾値以下の場合は、当該対象領域が含まれる領域を高密度領域と判定し、一方、隣り合う対象領域の間隔が前記閾値よりも大きい場合は、当該対象領域が含まれる低密度領域と判定して、前記基板の各領域を前記高密度領域及び低密度領域とに分類する密度辞書を作成する過程と、
前記合わせ画像データ及び前記密度辞書を用いて、前記高密度領域における非検査領域の面積を、前記低密度領域における非検査領域の面積よりも小さく設定して、検査画像を生成する過程と、
前記検査画像を用いて基板の外観を検査して、検査結果を出力する過程と
を備えることを特徴とする基板外観検査方法。
【請求項５】
複数の層からなる基板の外観を検査する基板外観検査方法であって、
基板の撮像画像データを取得する過程と、
前記基板の設計図面であるＣＡＤデータと、前記複数の各層に用いられる材料が示す色成分及び光の透過率を含む色基本データとを格納しているデータ格納手段から前記ＣＡＤデータ及び色基本データを読み出す過程と、
前記ＣＡＤデータ及び色基本データから計算された、密度計算の対象領域が示す色成分の階調値と、前記撮像画像データの各画素が示す色成分の階調値との比較を行って、前記撮像画像データから対象領域の情報を抽出し、前記撮像画像データに前記対象領域の情報を付加して対象領域画像データを作成する過程と、
前記ＣＡＤデータから前記基板を対象領域と、該対象領域以外の非対象領域に分類する領域辞書を作成する過程と、
前記領域辞書から抽出した対象領域データと、前記対象領域画像データから抽出された対象領域画像とを用いて、前記対象領域画像データと前記領域辞書の位置合わせを行って、合わせ画像データを作成する過程と、
前記対象領域画像データから、隣り合う対象領域の間隔が予め設定した閾値以下の場合は、当該対象領域が含まれる領域を高密度領域と判定し、一方、隣り合う対象領域の間隔が前記閾値よりも大きい場合は、当該対象領域が含まれる低密度領域と判定して、前記基板の各領域を前記高密度領域及び低密度領域とに分類する密度辞書を作成する過程と、
前記合わせ画像データ及び前記密度辞書を用いて、前記高密度領域における非検査領域の面積を、前記低密度領域における非検査領域の面積よりも小さく設定して、前記高密度領域について高密度画像を生成するとともに、前記低密度領域について低密度画像を生成する過程と、
前記高密度検査画像を用いて基板の外観を検査して、検査結果を出力する過程と、
前記低密度検査画像を用いて基板の外観を検査して、検査結果を出力する過程と
を備えることを特徴とする基板外観検査方法。
【請求項６】
前記非検査領域の面積の設定に当たり、
隣り合う対象領域の重心と、該重心の中点を計算し、
前記対象領域の輪郭を抽出して、該輪郭と前記中点との距離の１／２を前記対象領域の周囲の非検査領域の幅として設定する
ことを特徴とする請求項４又は５に記載の基板外観検査方法。
【請求項７】
複数の層からなる基板の外観を検査する基板外観検査に用いられるプログラムであって、コンピュータに
前記基板の設計図面であるＣＡＤデータと、前記複数の各層に用いられる材料が示す色成分及び光の透過率を含む色基本データとを格納しているデータ格納手段から前記ＣＡＤデータ及び色基本データを読み出す手順と、
前記ＣＡＤデータ及び色基本データから計算された、密度計算の対象領域が示す色成分の階調値と、撮像手段が取得した撮像画像データの各画素が示す色成分の階調値との比較を行って、前記撮像画像データから対象領域の情報を抽出し、前記撮像画像データに前記対象領域の情報を付加して対象領域画像データを作成する手順と、
前記ＣＡＤデータから前記基板を対象領域と、該対象領域以外の非対象領域に分類する領域辞書を作成する手順と、
前記領域辞書から抽出した対象領域データと、前記対象領域画像データから抽出された対象領域画像とを用いて、前記対象領域画像データと前記領域辞書の位置合わせを行って、合わせ画像データを作成する手順と、
前記対象領域画像データから、隣り合う対象領域の間隔が予め設定した閾値以下の場合は、当該対象領域が含まれる領域を高密度領域と判定し、一方、隣り合う対象領域の間隔が前記閾値よりも大きい場合は、当該対象領域が含まれる低密度領域と判定して、前記基板の各領域を前記高密度領域及び低密度領域とに分類する密度辞書を作成する手順と、
前記合わせ画像データ及び前記密度辞書を用いて、前記高密度領域における非検査領域の面積を、前記低密度領域における非検査領域の面積よりも小さく設定して、検査画像を生成する手順と、
前記検査画像を用いて基板の外観を検査して、検査結果を出力する手順と
を実行させることを特徴とする基板外観検査用のプログラム。
【請求項８】
複数の層からなる基板の外観を検査する基板外観検査に用いられるプログラムであって、コンピュータに
前記基板の設計図面であるＣＡＤデータと、前記複数の各層に用いられる材料が示す色成分及び光の透過率を含む色基本データとを格納しているデータ格納手段から前記ＣＡＤデータ及び色基本データを読み出す手順と、
前記ＣＡＤデータ及び色基本データから計算された、密度計算の対象領域が示す色成分の階調値と、撮像手段が取得した撮像画像データの各画素が示す色成分の階調値との比較を行って、前記撮像画像データから対象領域の情報を抽出し、前記撮像画像データに前記対象領域の情報を付加して対象領域画像データを作成する手順と、
前記ＣＡＤデータから前記基板を対象領域と、該対象領域以外の非対象領域に分類する領域辞書を作成する手順と、
前記領域辞書から抽出した対象領域データと、前記対象領域画像データから抽出された対象領域画像とを用いて、前記対象領域画像データとＣＡＤデータの位置合わせを行って、合わせ画像データを作成する手順と、
前記対象領域画像データから、隣り合う対象領域の間隔が予め設定した閾値以下の場合は、当該対象領域が含まれる領域を高密度領域と判定し、一方、隣り合う対象領域の間隔が前記閾値よりも大きい場合は、当該対象領域が含まれる低密度領域と判定して、前記基板の各領域を前記高密度領域及び低密度領域とに分類する密度辞書を作成する手順と、
前記合わせ画像データ及び前記密度辞書を用いて、前記高密度領域における非検査領域の面積を、前記低密度領域における非検査領域の面積よりも小さく設定して、前記高密度領域について高密度検査画像を生成するとともに、前記低密度領域について低密度検査画像を生成する手順と、
前記高密度画像を用いて基板の外観を検査して、検査結果を出力する手順と、
前記低密度画像を用いて基板の外観を検査して、検査結果を出力する手順と
を実行させることを特徴とする基板外観検査用のプログラム。
【請求項９】
前記非検査領域の面積の設定に当たり、
隣り合う対象領域の重心と、該重心の中点を計算し、
前記対象領域の輪郭を抽出して、該輪郭と前記中点との距離の１／２を前記対象領域の周囲の非検査領域の幅として設定する
ことを特徴とする請求項７又は８に記載の基板外観検査用のプログラム。

【図１】