[发明专利]图像生成装置、缺陷检查装置以及缺陷检查方法有效

专利信息
申请号: 201480006156.9 申请日: 2014-01-28
公开(公告)号: CN104956210B 公开(公告)日: 2017-04-19
发明(设计)人: 尾崎麻耶 申请(专利权)人: 住友化学株式会社
主分类号: G01N21/892 分类号: G01N21/892;G01B11/30
代理公司: 中科专利商标代理有限责任公司11021 代理人: 葛凡
地址: 日本国*** 国省代码: 暂无信息
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摘要:
搜索关键词: 图像 生成 装置 缺陷 检查 以及 方法
【说明书】:

技术领域

本发明涉及生成用于检查偏振滤波器、相位差薄膜等薄片状成形体的缺陷的图像数据的图像生成装置、具备该图像生成装置的缺陷检查装置以及缺陷检查方法。

背景技术

作为检查偏振滤波器、相位差薄膜等薄片状成形体的缺陷的第1现有技术的缺陷检查装置,有利用了被称为线传感器的一维照相机的装置。图12A以及12B是说明在第1现有技术的缺陷检查装置中利用由线传感器取得的一维图像K1~K19来生成缺陷映像图像L时的动作的图。

第1现有技术的缺陷检查装置通过荧光管等线状光源对薄片状成形体进行照明,通过线传感器,在薄片状成形体的表面上沿着薄片状成形体的长边方向从长边方向的一端到另一端进行扫描的同时,取得如图12A所示的多个一维图像(静止图像)K1~K19。另外,图12A所示的一维图像K1~K19是对由线传感器拍摄到的图像施加增强缺陷部的处理(例如,2值化等图像处理)而得到的,在各图像中,黑色部分表示无缺陷的部分,白色部分表示有缺陷的部分。并且,如图12B所示,第1现有技术的缺陷检查装置按照取得时间顺序将多个一维图像K1~K19全铺上,从而生成作为二维图像的缺陷映像图像L,基于该缺陷映像图像L检查薄片状成形体的缺陷。另外,在图12B所示的缺陷映像图像L中,黑色部分表示无缺陷的部分,白色部分表示有缺陷的部分。此外,有时按取得时间顺序将实施缺陷增强处理前(通过线传感器取得的原图像)的一维图像K1~K19全铺上来生成缺陷映像图像L,对缺陷映像图像L实施增强缺陷部的处理。

由线传感器观测到的区域中通常包括线状光源像。在线状光源和线传感器被配置在薄片状成形体的一个面的一侧的情况下,线状光源像是从线状光源射出并被薄片状成形体正反射而到达了线传感器的光的像,在线状光源与线传感器之间配置有薄片状成形体的情况下,线状光源像是从线状光源射出并透过薄片状成形体后到达了线传感器的光的像。在该第1现有技术的缺陷检查装置中,在薄片状成形体的宽度较宽的情况下,为了能够检查薄片状成形体的宽度方向的整个区域,在宽度方向上并列使用多台线传感器。

该第1现有技术的缺陷检查装置基于将多个一维图像K1~K19全铺上而生成的二维图像、即缺陷映像图像L,来检查薄片状成形体的缺陷,因此构成缺陷映像图像L的各一维图像K1~K19中的检查对象像素与线状光源像之间的位置关系是唯一确定的位置关系。有时缺陷只在检查对象像素与线状光源像的位置关系为特定的位置关系时才会出现在一维图像K1~K19上。例如,作为缺陷的一种的气泡大多只在位于线状光源像的周边或附近时才会出现在一维图像K1~K19上。如上所述,缺陷有时因其位置而无法检测。因此,利用由线传感器所取得的多个一维图像K1~K19构成的二维图像、即缺陷映像图像L来检查薄片状成形体的缺陷的上述第1现有技术的缺陷检查装置只具有有限的缺陷检测能力。

作为解决这种问题的第2现有技术的缺陷检查装置,有使用了被称为区域传感器的二维照相机的装置(参照专利文献1、2)。第2现有技术的缺陷检查装置通过荧光管等线状光源对薄片状成形体进行照明,在规定的传输方向上连续传输薄片状成形体的同时,利用区域传感器取得二维图像(动态图像),基于该二维图像来检查薄片状成形体的缺陷。

根据第2现有技术的缺陷检查装置,能够基于检查对象像素与线状光源像之间的位置关系不同的多张二维图像来判定是否有缺陷,因此能够比利用了线传感器的第1现有技术的缺陷检查装置更可靠地检测缺陷。因此,利用了区域传感器的第2现有技术的缺陷检查装置与利用了线传感器的第1现有技术的缺陷检查装置相比更能提高缺陷检测能力。

在先技术文献

专利文献

专利文献1:JP特开2007-218629号公报

专利文献2:JP特开2010-122192号公报

发明内容

图13A以及13B是说明在第2现有技术的缺陷检查装置中利用由区域传感器取得的二维图像M1~M6来生成缺陷映像图像N时的动作的图。在第2现有技术的缺陷检查装置中,区域传感器按照预先确定的时间间隔对连续传输的薄片状成形体进行摄像动作,如图13A所示,与各摄像动作对应地取得至少一部分重叠的多个二维图像M1~M6。另外,图13A所示的二维图像M1~M6是对由区域传感器拍摄到的图像进行增强缺陷部的处理(例如,2值化等图像处理)而得到的,在各图像中,黑色部分表示无缺陷的部分,白色部分表示有缺陷的部分。

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