CN121235976A - 检查装置、检查方法以及计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

检查装置、检查方法以及计算机可读存储介质。检查装置确定从对象像素隔开周期性图案的间距的整数倍的搜索范围。检查装置在对象像素是非边缘像素的情况下，根据对象像素与搜索范围所包含的像素的浓度差的最小值和第1阈值的比较结果，判定对象像素是缺陷像素还是非缺陷像素。检查装置在对象像素是边缘像素的情况下，根据对象像素与搜索范围所包含的像素的浓度梯度的变化方向的差分的最小值和第2阈值的比较结果，判定对象像素是缺陷像素还是非缺陷像素。

Description

检查装置、检查方法以及计算机可读存储介质

技术领域

本公开涉及检查装置、检查方法以及计算机可读存储介质。

背景技术

以往，开发了基于通过拍摄检查对象物而得到的检查图像来对检查对象物有无缺陷进行检查的检查装置。例如，日本特开2015-175706号公报公开了基于检查图像与预先登记的模型图像的比较结果来判定检查图像的各像素是缺陷像素还是非缺陷像素的检查装置。

作为检查对象物，有可能具有按每个品种而不同的周期性图案。在该情况下，在专利文献1所记载的技术中，需要针对每个图案设定模型图像。若模型图像中存在缺陷，则无法进行正确的检查，因此需要对每个图案设定无缺陷的模型图像。因此，模型图像的设定花费大量的工时。

发明内容

本公开是鉴于这样的实际情况而完成的，其目的在于提供一种无需设定模型图像就能够判定检查图像的各像素是缺陷像素还是非缺陷像素的检查装置、检查方法以及计算机可读存储介质。

本公开一个方面的检查装置基于拍摄有具有周期性图案的检查对象物的检查图像,对检查对象物进行检查。检查装置具有：第1判定部，其判定检查图像的对象像素是边缘像素还是非边缘像素；以及第2判定部，其基于对象像素与从对象像素隔开周期性图案的间距的整数倍的搜索范围的比较结果，判定对象像素是缺陷像素还是非缺陷像素。第2判定部在对象像素是非边缘像素的情况下，根据对象像素与搜索范围所包含的像素的浓度差的最小值和第1阈值的比较结果，判定对象像素是缺陷像素还是非缺陷像素。第2判定部在对象像素是边缘像素的情况下，根据对象像素与搜索范围所包含的像素的浓度梯度的变化方向的差分的最小值和第2阈值的比较结果，判定对象像素是缺陷像素还是非缺陷像素。

根据本公开，检查装置无须设定模型图像，便能够判定检查图像内的对象像素是缺陷像素还是非缺陷像素。

在上述公开中，周期性图案沿第1方向重复，并且也沿与第1方向不同的第2方向重复。搜索范围包含：沿第1方向从对象像素隔开与第1方向对应的第1间距的整数倍的第1搜索范围；以及沿第2方向从对象像素隔开与第2方向对应的第2间距的整数倍的第2搜索范围。

根据本公开，搜索范围增加。其结果，能够抑制将非缺陷像素错误地判断为缺陷像素，检查装置能够进行更稳定的判定。

在上述公开中，检查装置还具有设定部，所述设定部在检查图像中设定周期性图案所占的检查区域。第1判定部依次选择检查区域所包含的各像素作为对象像素。

根据本公开，检查装置仅针对周期性图案所占的检查区域，判定对象像素是缺陷像素还是非缺陷像素。其结果，缩短检查所需的时间，并削减检查区域设定所需的用户的工夫。

在上述公开中，检查装置还具有设定部，所述设定部基于检查图像中的边缘强度的分布来设定边缘等级。第1判定部根据对象像素的边缘强度超过边缘等级这一情况，判定为对象像素是边缘像素。

根据本公开，自动地设定边缘等级。因此，削减了边缘等级的设定所需的用户的工夫。

在上述公开中，检查装置还具有设定部，所述设定部基于检查图像中的浓度分布来设定间距。

根据本公开，自动地设定间距。因此，能够削减间距的设定所需的用户的工夫。

在上述公开中，检查装置还具有设定部，所述设定部基于针对没有缺陷的一个以上的合格品图像计算出的浓度差的最小值来设定第1阈值，并且基于针对一个以上的合格品图像计算出的浓度梯度的变化方向的差分的最小值来设定第2阈值。

根据本公开，自动地设定第1阈值和第2阈值。因此，能够削减第1阈值和第2阈值的设定所需的用户的工夫。

在上述公开中，周期性图案沿特定方向重复。在从对象像素向特定方向隔开间距的n倍的第1子范围的至少一部分不包含于检查区域的情况下，搜索范围包含从对象像素向特定方向的相反方向隔开间距的n倍的第2子范围、和从对象像素向相反方向隔开间距的2n倍的第3子范围。n是1以上的整数。在第2子范围的至少一部分不包含于检查区域的情况下，搜索范围包含第1子范围和从对象像素向特定方向隔开间距的2n倍的第4子范围。在第1子范围和第2子范围包含于检查区域的情况下，搜索范围包含第1子范围和第2子范围。

根据本公开，搜索范围包含彼此相隔的两个子范围。在这两个子范围双方的整个区域中包含缺陷的概率非常低。其结果，检查装置能够更高精度地判定对象像素是缺陷像素还是非缺陷像素。

在上述公开中，检查装置还具有输出部，所述输出部输出表示用户界面画面的画面数据。用户界面画面包含：检查图像；以及标记，其重叠显示在检查图像上，表示对象像素与搜索范围的位置关系。根据本公开，用户能够容易地确认搜索范围的位置及尺寸的适当与否。

在上述公开中，检查装置还具有输出部，所述输出部输出表示用户界面画面的画面数据。用户界面画面包含缺陷像素和非缺陷像素显示出互不相同的浓度的第1图像。根据本公开，用户能够容易地掌握缺陷的位置。

在上述公开中，还具有输出部，所述输出部输出表示用户界面画面的画面数据。用户界面画面针对缺陷像素连续的每个像素块，包含表示缺陷像素与从缺陷像素隔开间距的整数倍的像素的浓度差的代表值的第2图像。根据本公开，用户能够掌握相比正常时的缺陷的浓度变化的程度。

本公开一个方面的检查方法基于拍摄有具有周期性图案的检查对象物的检查图像,对检查对象物进行检查。检查方法具有：判定检查图像的对象像素是边缘像素还是非边缘像素；以及基于对象像素与从对象像素隔开周期性图案的间距的整数倍的搜索范围的比较结果，判定对象像素是缺陷像素还是非缺陷像素。判定对象像素是缺陷像素还是非缺陷像素包含：在对象像素是非边缘像素的情况下，根据对象像素与搜索范围所包含的像素的浓度差的最小值和第1阈值的比较结果，判定对象像素是缺陷像素还是非缺陷像素。判定对象像素是缺陷像素还是非缺陷像素还包含：在对象像素是边缘像素的情况下，根据对象像素与搜索范围所包含的像素的浓度梯度的变化方向的差分的最小值和第2阈值的比较结果，判定对象像素是缺陷像素还是非缺陷像素。

本公开一个方面的检查程序使计算机执行上述的检查方法。根据这些公开，检查方法和检查程序无须设定模型图像，便能够判定检查图像的各像素是缺陷像素还是非缺陷像素。

本发明的上述以及其他目的、特征、方面以及优点根据与附图相关联地理解的和本发明有关的以下详细说明而变得明确。

附图说明

图1是表示包含本实施方式的检查装置的检查系统的整体结构的概略图。

图2是表示本实施方式的检查装置的主要硬件结构的框图。

图3是表示本实施方式的检查装置所具有的功能的一例的框图。

图4是说明边缘等级的自动设定方法的图。

图5是表示搜索范围信息所示的参数的图。

图6是表示将图像沿纵向(Y方向)投影而得到的投影数据的图。

图7是表示相邻的峰值位置间的距离的频数分布的图。

图8是说明从图像中提取检查区域的处理的图。

图9是说明对象像素位于检查区域的左端附近时的、搜索范围所包含的多个子范围的决定方法的图。

图10是说明对象像素位于检查区域的右端附近时的、搜索范围所包含的多个子范围的决定方法的图。

图11是表示用户界面画面所包含的检查图像的一例的图。

图12是表示用户界面画面所包含的边缘图像的一例的图。

图13是表示用户界面画面所包含的滤波图像的一例的图。

图14是表示浓淡差分图像的生成方法的图。

图15是表示用户界面画面所包含的浓淡差分图像的一例的图。

图16是表示为了对设定信息进行设定而使用的用户界面画面的一例的图。

图17是表示用于切换图像种类的窗口的一例的图。

图18是表示间距系数n的设定例的图。

图19是表示显示出项目“比较滤波”的处理结果的用户界面画面的第1例的图。

图20是表示显示出项目“比较滤波”的处理结果的用户界面画面的第2例的图。

图21是表示显示出项目“比较滤波”的处理结果的用户界面画面的第3例的图。

图22是表示显示出项目“比较滤波”的处理结果的用户界面画面的第4例的图。

图23是表示显示出项目“比较滤波”的处理结果的用户界面画面的第5例的图。

图24是表示显示出项目“比较滤波”的处理结果的用户界面画面的第6例的图。

图25是表示显示出项目“比较滤波”的处理结果的用户界面画面的第7例的图。

图26是表示显示出项目“比较滤波”的处理结果的用户界面画面的第8例的图。

图27是表示周期性图案的变形例的图。

具体实施方式

参照附图对本发明的实施方式进行详细说明。另外，对图中的相同或相应的部分标注相同的标号并不重复其说明。

§1应用例

参照图1，说明本发明的应用例。在本应用例中，对检查具有周期性图案的检查对象物2有无缺陷的检查装置进行说明。

图1是表示包含本实施方式的检查装置的检查系统的整体结构的概略图。检查系统1包含检查装置100、摄像装置500、输入装置600以及显示装置700。摄像装置500、输入装置600以及显示装置700与检查装置100连接。

作为一例，摄像装置500构成为除了镜头等光学系统以外，还包含CCD(ChargeCoupled Device：电荷耦合器件)或CMOS(Complementary MetalOxide Semiconductor：互补金属氧化物半导体)传感器这样的被划分为多个像素的摄像元件。摄像装置500拍摄检查对象物2，并将通过拍摄而得到的图像数据(以下称为“检查图像20”)发送到检查装置100。

检查对象物2以周期性图案重复的特定方向与摄像装置500的视野的横向一致的方式设置。因此，在检查图像20中，周期性图案也沿着横向(X方向)重复。或者，检查图像20也可以如下生成：针对摄像装置500拍摄到的图像，以在横向(X方向)上重复周期性图案的方式实施旋转处理。

输入装置600例如包含鼠标、键盘以及触摸面板中的至少一个，受理针对检查装置100的操作。显示装置700包含液晶显示器、有机EL(Electro Luminescence：电致发光)显示器等，显示各种信息。

检查装置100通过对从摄像装置500接收到的检查图像20进行图像处理，对检查对象物2的外观进行检查。检查装置100能够执行用于检查具有周期性图案的检查对象物2有无缺陷的图像处理项目(以下，称为项目“比较滤波”)。

作为项目“比较滤波”的图像处理，检查装置100判定检查图像20的对象像素30是边缘像素还是非边缘像素。在图1所示的例子中，位于检查图像20的区域21中心的对象像素30a被判定为非边缘像素。位于检查图像20的区域22中心的对象像素30b被判定为边缘像素。

进而，作为项目“比较滤波”的图像处理，检查装置100基于对象像素30与从对象像素30隔开周期性图案的间距P的整数倍的搜索范围32的比较结果，判定对象像素30是缺陷像素还是非缺陷像素。搜索范围32也可以包含相互分离的多个子范围。在图1所示的例子中，搜索范围32包含位于对象像素30的左侧的子范围32a和位于对象像素30的右侧的子范围32b。

检查装置100在对象像素30是非边缘像素的情况下(例如对象像素30a)，计算对象像素30与搜索范围32所包含的各像素的浓度差。浓度差也被称为亮度差。然后，检查装置100根据计算出的浓度差的最小值与浓淡差分判定值的比较结果，判定对象像素30是缺陷像素还是非缺陷像素。浓淡差分判定值是用于判定非边缘像素是缺陷像素还是非缺陷像素的基准值。浓淡差分判定值是本公开的“第1阈值”的一例，被预先设定。

通常，缺陷仅在检查图像20的一部分产生。换言之，在搜索范围32的整个区域产生缺陷的概率小。因此，在对象像素30a中未拍摄到缺陷的情况下，对象像素30的浓度与隔开间距P的整数倍的搜索范围32内的任意像素的浓度同等的可能性高。因此，检查装置100根据对象像素30与搜索范围32所包含的像素的浓度差的最小值超过浓淡差分判定值这一情况，判定为对象像素30是缺陷像素。

检查装置100在对象像素30是边缘像素的情况下(例如对象像素30b)，计算对象像素30与搜索范围32所包含的各像素的浓度梯度的变化方向的差分。然后，检查装置100根据计算出的差分的最小值与EC(边缘代码)差分判定值的比较结果，判定对象像素30是缺陷像素还是非缺陷像素。EC(边缘代码)表示与浓度梯度的变化方向垂直的方向、即边缘的切线方向。EC差分判定值是用于判定边缘像素是缺陷像素还是非缺陷像素的基准值。EC差分判定值是本公开的“第2阈值”的一例，被预先设定。

浓度梯度的变化方向是与边缘方向垂直的方向。如上所述，在搜索范围32的整个区域产生缺陷的概率小。因此，在对象像素30中未拍摄到缺陷的情况下，对象像素30中的边缘方向与隔开间距P的整数倍的搜索范围32内的任意像素的边缘方向同等的可能性高。因此，检查装置100根据对象像素30与搜索范围32所包含的像素的浓度梯度的变化方向的差分的最小值超过EC差分判定值这一情况，判定为对象像素30是缺陷像素。

根据本实施方式的检查装置100，无需设定模型图像，就能够判定检查图像内的对象像素是缺陷像素还是非缺陷像素。

§2具体例

<检查装置的硬件结构>

图2是表示本实施方式的检查装置的主要硬件结构的框图。检查装置100包含处理器101、主存储器102、通信接口103、摄像头接口104、输入接口105、输出接口106、存储卡接口107以及存储装置120。这些组件经由内部总线119以能够相互进行通信的方式连接。

处理器101例如由至少1个集成电路构成。集成电路例如由至少一个CPU(CentralProcessing Unit：中央处理单元)、至少一个ASIC(Application Specific IntegratedCircuit：现场可编程门阵列)、至少一个FPGA(Field Programmable Gate Array：专用集成电路)或者它们的组合等构成。

处理器101通过将存储装置120中存储的检查程序122在主存储器102中展开并执行，来实现本实施方式的各种处理。主存储器102由易失性存储器构成，作为处理器101执行检查程序所需的工作存储器发挥功能。

通信接口103经由网络与外部设备之间交换数据或信号。

摄像头接口104对处理器101与摄像装置500之间的数据传输进行中介，以从摄像装置500受理检查图像20。详细而言，摄像头接口104在从摄像装置500受理检查图像20时，将检查图像20输出到处理器101。

输入接口105对处理器101与输入装置600之间的数据传输进行中介。即，输入接口105受理通过用户操作输入装置600而给出的操作指令。

输出接口106与显示装置700连接，按照来自处理器101的命令，向显示装置700输出用于显示各种画面的信号。

存储卡接口107对处理器101与存储卡107A之间的数据传输进行中介。存储卡107A包含SD(Secure Digital：安全数字)等通用的半导体存储设备、软盘(Flexible Disk)等磁记录介质、或CD-ROM(Compact Disk Read Only Memory：光盘只读存储器)等光学记录介质等。

存储装置120例如是硬盘。作为一例，存储装置120包含库121、检查程序122以及设定信息124。

库121包含多个程序部件。多个程序部件分别定义对应的图像处理项目。多个程序部件包含与项目“比较滤波”对应的程序部件125。

库121可被保存在存储卡107A等存储介质中来提供。库121通过存储卡接口107从存储卡107A读出并安装于检查装置100。

也可以代替将保存于存储卡107A的库121安装于检查装置100的方式，而经由通信接口103将从分发服务器等下载的库121安装于检查装置100。

检查程序122包含从库121所包含的多个程序部件中指定的一个以上的程序部件。以下，对检查程序122包含与项目“比较滤波”对应的程序部件125的情况进行说明。

检查程序122也可以不作为单独的程序而嵌入到任意的程序的一部分中来提供。在该情况下，与任意的程序协作来实现本实施方式的处理。即使是这样的不包含一部分模块的程序，也不脱离本实施方式的检查装置100的主旨。另外，由检查程序122提供的功能的一部分或全部也可以通过专用的硬件来实现。

设定信息124表示用于检查程序122的执行的各种参数的值。

<检查装置的功能>

图3是表示本实施方式的检查装置所具有的功能的一例的框图。如图3所示，检查装置100具有设定部131、第1判定部132、第2判定部133以及输出部134。设定部131、第1判定部132、第2判定部133以及输出部134通过处理器101执行检查程序122来实现。

设定部131对设定信息124进行设定。设定信息124包含用于判定对象像素30是边缘像素还是非边缘像素的边缘判定信息。边缘判定信息表示掩模尺寸和边缘等级。掩模尺寸根据对输入装置600的输入，从3×3、5×5、7×7、9×9中选择。边缘等级用于与对象像素30的边缘强度进行比较来判定对象像素30是边缘像素还是非边缘像素。边缘强度表示浓度梯度的大小。设定部131可以在显示装置700上显示提示输入边缘等级的画面，并根据对输入装置600的输入来设定边缘等级。或者，设定部131也可以基于检查图像20中的边缘强度的频数分布，自动地设定边缘等级。

图4是说明边缘等级的自动设定方法的图。设定部131计算图像中包含的多个像素的边缘强度的频数分布。此外，在设定有后述的检查区域的情况下，设定部131计算图像中的检查区域所包含的多个像素的边缘强度的频数分布。边缘强度可以取0～255的值。

具体而言，设定部131使用具有所设定的掩模尺寸的边缘提取用滤波器，计算各像素的边缘强度(浓度梯度的大小)。边缘提取用滤波器例如是索贝尔滤波器。即，设定部131以成为边缘强度的计算对象的像素为中心，对具有所设定的掩模尺寸的像素集应用边缘提取用滤波器，由此计算该像素的边缘强度。

设定部131基于边缘强度的频数分布，计算用于对边缘强度进行二值化的阈值(以下称为“自动二值化等级”)。例如，设定部131将边缘强度的平均值设定为自动二值化等级。

设定部131确定边缘强度比自动二值化等级大且频数最大的边缘强度的值L。设定部131将值L减去边缘强度的标准偏差后的值设定为边缘等级。

返回图3，设定信息124还包含搜索范围信息。搜索范围信息用于确定搜索范围32。

图5是表示搜索范围信息所示的参数的图。搜索范围信息表示周期性图案的间距P、间距系数n和宽度W。宽度W表示构成搜索范围的各子范围的宽度的1/2。间距系数n是1以上的整数。在图5所示的例子中，将以从对象像素30向左方向隔开间距P的间距系数n倍(＝nP)的位置为中心且在横向上具有宽度2W的范围确定为搜索范围32的子范围32a。同样地，将以从对象像素30向右方向隔开间距P的间距系数n倍(＝nP)的位置为中心且在横向上具有宽度2W的范围确定为搜索范围32的子范围32b。此外，预先确定子范围32a、32b的高度。例如，子范围32a、32b的高度(纵向的长度)是从一个像素到几个像素的高度。

设定部131可以在显示装置700上显示提示输入搜索范围的画面，并根据对输入装置600的输入来设定搜索范围信息。另外，设定部131也可以基于检查图像20中的浓度分布，自动地设定间距P。

参照图6和图7，对自动地设定间距P的方法进行说明。图6是表示将图像沿纵向(Y方向)投影而得到的投影数据的图。设定部131将图像沿Y方向投影，创建每个X坐标的浓度分布(也称为“亮度分布”)。具体而言，设定部131将图像所包含的多个像素分割为每个X坐标的多个组。即，属于各组的多个像素全部具有相同的X坐标。设定部131针对各组，计算属于该组的多个像素的浓度的合计值。在曲线图80中，横轴表示X坐标，纵轴表示浓度的合计值。

在图6中，阈值等级81表示浓度的合计值的最大值与浓度的合计值的最小值的平均值。设定部131基于图表80与阈值等级81的交点来确定峰值位置。例如，设定部131在使X坐标从0开始增大时，确定浓度的合计值超过阈值等级81的X坐标(＝x₁₁)和接下来浓度的合计值低于阈值等级81的X坐标(＝x₁₂)。然后，设定部131将(x₁₁+x₁₂)/2的位置决定为峰值位置。这样，设定部131确定多个峰值位置。然后，设定部131计算相邻的峰值位置间的距离。

图7是表示相邻的峰值位置间的距离的频数分布的图。设定部131将频数最大的距离设定为间距P。

返回到图3，设定信息124还包含表示周期性图案在检查图像20中所占的检查区域的检查区域信息。设定部131可以在显示装置700上显示提示指定检查区域的画面，并根据对输入装置600的用户操作来设定检查区域信息。例如，用户将检查图像20中周期性图案所占的矩形的区域指定为检查区域。具体而言，用户指定矩形区域的左上顶点和右下顶点。设定部131设定表示所指定的检查区域的检查区域信息。或者，设定部131也可以从检查图像20中提取检查区域，设定表示提取出的检查区域的检查区域信息。

图8是说明从检查图像中提取检查区域的处理的图。如图8所示，设定部131将检查图像20沿纵向(Y方向)投影，创建表示每个X坐标的浓度分布的图表80。图表80的创建方法如参照图6说明的那样。设定部131通过比较图表80和阈值等级81，确定周期性图案所占的检查区域。具体而言，设定部131根据从左侧起具有间距P的周期性图案连续2个以上这一情况，确定该周期性图案的左端。同样地，设定部131根据从右侧起具有间距P的周期性图案连续2个以上这一情况，确定该周期性图案的右端。设定部131将从左端到右端的区域设定为检查区域23。设定部131将除此以外的区域(即，比左端靠左侧的区域及比右端靠右侧的区域)设定为非检查区域24。

返回图3，设定信息124还包含浓淡差分判定值和EC差分判定值。设定部131将提示输入浓淡差分判定值和EC差分判定值的画面显示于显示装置700，并根据对输入装置600的输入来设定浓淡差分判定值和EC差分判定值。

第1判定部132判定检查图像20的对象像素30是边缘像素还是非边缘像素。在设定了检查区域信息的情况下，第1判定部132依次选择检查图像20中的检查区域23所包含的各像素作为对象像素30。

第1判定部132对于以对象像素30为中心且具有设定信息124所示的掩模尺寸的像素集，应用具有该掩模尺寸的边缘提取用滤波，计算对象像素30的边缘强度(浓度梯度的大小)。关于边缘强度的计算方法将后述。第1判定部132根据边缘强度超过由设定信息124表示的边缘等级这一情况，判定为对象像素30是边缘像素。第1判定部132根据边缘强度为边缘等级以下这一情况，判定为对象像素30是非边缘像素。

第2判定部133基于对象像素30与从对象像素30隔开间距P的间距系数n倍的搜索范围32的比较结果，判定对象像素30是缺陷像素还是非缺陷像素。

搜索范围32优选包含相互分离的多个子范围。参照图5、图9以及图10，对多个子范围的决定方法进行说明。

如图5所示，第2判定部133确定以从对象像素30向左方向隔开间距P的间距系数n倍(＝nP)的位置为中心、在横向上具有宽度2W的矩形或线段状的子范围32a。左方向是本公开的“特定方向”的一例。子范围32a是本公开的“第1子范围”的一例。在将对象像素30的坐标设为(x，y)时，矩形的子范围32a的左上和右下的顶点坐标分别由(x-nP-W，y-H)和(x-nP+W，y+H)表示。H是对1个像素的纵向高度乘以预先确定的整数而得到的值。在H被设定为0的情况下，确定线段状的子范围32b。在该情况下，子范围32a的左端坐标和右端坐标分别由(x-nP-W，y)和(x-nP+W，y)表示。

进而，第2判定部133确定以从对象像素30向右方向隔开间距P的间距系数n倍(＝nP)的位置为中心、在横向上具有宽度2W的矩形或线段状的子范围32b。右方向是本公开的“特定方向的相反方向”的一例。子范围32b是本公开的“第2子范围”的一例。在将对象像素30的坐标设为(x，y)时，矩形的子范围32b的左上和右下的顶点坐标分别由(x+nP-W，y-H)和(x+nP+W，y+H)表示。在H被设定为0的情况下，确定线段状的子范围32a。在该情况下，子范围32b的左端坐标和右端坐标分别由(x+nP-W，y)和(x+nP+W，y)表示。

第2判定部133判定子范围32a和子范围32b是否包含于检查区域23。具体而言，在矩形的检查区域23的左上和右下的顶点坐标分别为(x1，y1)、(x2，y2)的情况下，第2判定部133判定对象像素30的X坐标x是否满足以下的式(1)。

x1+nP+W≤x≤x2-nP-W···式(1)

第2判定部133根据对象像素30的X坐标x满足式(1)这一情况，决定为子范围32a和子范围32b包含于检查区域23。第2判定部133在子范围32a和子范围32b包含于检查区域23的情况下，将子范围32a和子范围32b包含于搜索范围32。

图9是说明对象像素位于检查区域的左端附近时的、搜索范围所包含的多个子范围的决定方法的图。第2判定部133根据对象像素30的X坐标x满足以下的式(2)这一情况，决定为对象像素30位于检查区域23的左端附近，子范围32a不包含于检查区域23。

x＜x1+nP+W···式(2)

在检查区域23中不包含子范围32a的情况下，第2判定部133使搜索范围32包含子范围32b和子范围32c，该子范围32c以从对象像素30向右方向隔开间距P的2n倍(＝2nP)的位置为中心，在横向上具有宽度2W。子范围32c是本公开的“第3子范围”的一例。

图10是说明对象像素位于检查区域的右端附近时的、搜索范围所包含的多个子范围的决定方法的图。第2判定部133根据对象像素30的X坐标x满足以下的式(3)这一情况，决定为对象像素30位于检查区域23的右端附近，子范围32b不包含于检查区域23。

x＞x2-nP-W···式(3)

在检查区域23中不包含子范围32b的情况下，第2判定部133使搜索范围32包含子范围32a和子范围32d，该子范围32d以从对象像素30向左方向隔开间距P的2n倍(＝2nP)的位置为中心，在横向上具有宽度2W。子范围32d是本公开的“第4子范围”的一例。

返回图3，第2判定部133基于第1判定部132的判定结果，根据对象像素30是边缘像素还是非边缘像素，进行不同的处理。

第2判定部133在对象像素30是非边缘像素的情况下，根据对象像素30与搜索范围32所包含的像素的浓度差的最小值和浓淡差分判定值的比较结果，判定对象像素30是缺陷像素还是非缺陷像素。具体而言，第2判定部133根据浓度差的最小值超过浓淡差分判定值这一情况，判定为对象像素30是缺陷像素，根据浓度差的最小值为浓淡差分判定值以下这一情况，判定为对象像素30是非缺陷像素。

第2判定部133在对象像素30是边缘像素的情况下，根据对象像素30与搜索范围32所包含的像素的浓度梯度的变化方向的差分的最小值和EC差分判定值的比较结果，判定对象像素30是缺陷像素还是非缺陷像素。具体而言，第2判定部133根据浓度梯度的变化方向的差分的最小值超过EC差分判定值这一情况，判定为对象像素30是缺陷像素，根据浓度梯度的变化方向的差分的最小值为EC差分判定值以下这一情况，判定为对象像素30是非缺陷像素。

使用专利文献1所公开的技术来计算浓度梯度的变化方向。即，第2判定部133针对对象像素30和搜索范围32内的各像素，求出横向(X方向)上的浓度的变化量Ex(x，y)和纵向(Y方向)上的浓度的变化量Ey(x，y)。然后，对于将Ex(x，y)、Ey(x，y)分别作为X分量、Y分量的向量，通过以下的式(4)，计算长度IE(x，y)。该IE(x，y)是边缘强度(浓度梯度的大小)。

IE(x，y)＝[{Ex(x，y)}²+{Ey(x，y)}²]^1/2···(4)。

向量所示的方向与像素中的浓度梯度的变化方向对应。因此，表示像素(x，y)中的浓度梯度的变化方向的角度θ(x，y)通过下述(5)～(9)中的任意式求出。

(5)当Ex(x，y)＞0、且Ey(x，y)≥0时，

θ(x，y)＝atan(Ey(x，y)/Ex(x，y))

(6)当Ex(x，y)＞0、且Ey(x，y)＜0时，

θ(x，y)＝360+atan(Ey(x，y)/Ex(x，y))

(7)当Ex(x，y)＜0时，

θ(x，y)＝180+atan(Ey(x，y)/Ex(x，y))

(8)当Ex(x，y)＝0、且Ey(x，y)＞0时，

θ(x，y)＝90

(9)当Ex(x，y)＝0、且Ey(x，y)＜0时，

θ(x，y)＝270

此外，在某个像素的IE(x，y)为0的情况下，无法针对该像素确定浓度梯度的变化方向。在该情况下，第2判定部133针对该像素决定为不能确定浓度梯度的变化方向。

第2判定部133计算针对对象像素30求出的角度θ与针对搜索范围32所包含的像素求出的角度θ的差分的最小值，作为对象像素30与搜索范围32所包含的像素的浓度梯度的变化方向的差分的最小值。

此外，虽然针对作为边缘像素的对象像素30计算出有意义的角度θ，但可能存在针对搜索范围32内的所有像素决定为无法确定浓度梯度的变化方向的情况。在该情况下，第2判定部133将对象像素30与搜索范围32所包含的像素的浓度梯度的变化方向的差分的最小值决定为180°。

输出部134输出表示用户界面画面的画面数据，该用户界面画面表示项目“比较滤波”的处理结果。显示装置700基于画面数据来显示用户界面画面。

输出部134也可以将检查图像20包含在用户界面画面中。由此，用户能够一边确认检查图像20，一边设定检查区域信息或搜索范围信息。

图11是表示用户界面画面所包含的检查图像的一例的图。另外，如图11所示，输出部134在设定有搜索范围信息的情况下，在检查图像20上重叠表示应对像素与搜索范围的位置关系的标记26。标记26包含表示在检查图像20中指定的像素(例如被点击的像素)的十字部26a。并且，标记26包含分别表示将由十字部26a表示的像素作为对象像素时的搜索范围所包含的各子范围的左端、中央以及右端的线26b、26c、26d。用户能够基于标记26来确认搜索范围的位置和尺寸是否适当。其结果，用户能够容易地修正搜索范围信息，以使搜索范围具有适当的位置以及尺寸。另外，标记26的显示形式不限于图11所示的例子。

另外，在设定了检查区域信息的情况下，输出部134也可以在检查图像20上重叠表示检查区域23的框线和表示非检查区域24的框线。由此，用户能够确认检查区域23的位置和尺寸是否适当。其结果，用户能够容易地修正检查区域23，以使检查区域23具有适当的位置和尺寸。

输出部134也可以将表示第1判定部132的判定结果的边缘图像包含在用户界面画面中。边缘图像以互不相同的浓度(亮度)表示边缘像素和非边缘像素。

图12是表示用户界面画面所包含的边缘图像的一例的图。图12所示的边缘图像27由图11所示的检查图像20生成。如图12所示，边缘图像27例如用白色表示边缘像素，用黑色表示非边缘像素。输出部134也可以在边缘图像27上重叠表示检查区域23的框线、表示非检查区域24的框线以及表示搜索范围的标记26。

输出部134也可以将表示第2判定部133的判定结果的滤波图像包含在用户界面画面中。滤波图像以互不相同的浓度(亮度)表示缺陷像素和非缺陷像素。滤波图像是本公开的“第1图像”的一例。

图13是表示用户界面画面所包含的滤波图像的一例的图。图13所示的滤波图像28由图11所示的检查图像20生成。如图13所示，滤波图像28例如用白色表示缺陷像素，用黑色表示非缺陷像素。输出部134也可以在滤波图像28上重叠表示检查区域23的框线、表示非检查区域24的框线以及表示搜索范围的标记26。

输出部134也可以针对缺陷像素连续的每个块(以下称为“像素块”)，将表示缺陷像素与从缺陷像素隔开间距P的n倍的像素的浓度差的代表值的浓淡差分图像包含在用户界面画面中。浓淡差分图像是本公开的“第2图像”的一例。另外，“像素块”也被称为连续的多个缺陷像素的集合体。

图14是表示浓淡差分图像的生成方法的图。输出部134基于第2判定部133的判定结果，确定缺陷像素连续的像素块36。输出部134针对各像素块36，计算属于像素块36的各缺陷像素(x，y)与从该缺陷像素隔开间距P的n倍的像素的浓度差d(x，y)。

具体而言，输出部134判定属于像素块36的缺陷像素的X坐标x是否满足上述式(1)～式(3)中的任意一个。在缺陷像素的X坐标x满足式(1)的情况下，输出部134按照以下的式(10)计算浓度差d(x，y)。另外，f(p，q)表示像素(p，q)的浓度。即，输出部134对缺陷像素(x，y)与从缺陷像素(x，y)向左侧隔开nP的像素(x-nP，y)的第1浓度差的第1绝对值、和缺陷像素(x，y)与从缺陷像素(x，y)向右侧隔开nP的像素(x+nP，y)的第2浓度差的第2绝对值进行比较。输出部134在第2绝对值大于第1绝对值的情况下，计算第2浓度差作为浓度差d(x，y)。输出部134在第1绝对值为第2绝对值以上的情况下，计算第1浓度差作为浓度差d(x，y)。

在缺陷像素的X坐标x满足式(2)的情况下，输出部134按照以下的式(11)计算浓度差d(x，y)。即，输出部134对缺陷像素(x，y)与从缺陷像素(x，y)向右侧隔开nP的像素(x+nP，y)的第2浓度差的第2绝对值、和缺陷像素(x，y)与从缺陷像素(x，y)向右侧隔开2nP的像素(x+2nP，y)的第3浓度差的第3绝对值进行比较。输出部134在第2绝对值大于第3绝对值的情况下，计算第2浓度差作为浓度差d(x，y)。输出部134在第3绝对值为第2绝对值以上的情况下，计算第3浓度差作为浓度差d(x，y)。

在缺陷像素的X坐标x满足式(3)的情况下，输出部134按照以下的式(12)计算浓度差d(x，y)。即，输出部134对缺陷像素(x，y)与从缺陷像素(x，y)向左侧隔开nP的像素(x-nP，y)的第1浓度差的第1绝对值、和缺陷像素(x，y)与从缺陷像素(x，y)向左侧隔开2nP的像素(x-2nP，y)的第4浓度差的第4绝对值进行比较。输出部134在第4绝对值大于第1绝对值的情况下，计算第4浓度差作为浓度差d(x，y)。输出部134在第1绝对值为第4绝对值以上的情况下，计算第1浓度差作为浓度差d(x，y)。

输出部134针对每个像素块36，计算将像素块36中包含的缺陷像素的浓度差d的总和除以像素块36的面积(像素块36中包含的像素数)而得到的值，作为缺陷像素与从缺陷像素隔开间距P的整数倍的像素的浓度差的代表值。代表值在像素块36因缺陷而变亮的情况下为正，在像素块36因缺陷而变暗的情况下为负。

图15是表示用户界面画面所包含的浓淡差分图像的一例的图。图15所示的浓淡差分图像29从图11所示的检查图像20生成。如图15所示，浓淡差分图像29用基准色(例如灰色)表示像素块36以外的像素，用与代表值对应的颜色表示像素块36。例如，浓淡差分图像29在代表值为正的情况下，用明亮度比基准色高的颜色表示像素块36，在代表值为负的情况下，用明亮度比基准色低的颜色表示像素块36。在图15所示的例子中，像素块36的明亮度比像素块36以外的像素的明亮度高。因此，用户能够识别出在像素块36中产生了使浓度降低的缺陷。

输出部134也可以在浓淡差分图像29上重叠表示检查区域23的框线、表示非检查区域24的框线以及表示搜索范围的标记26。

进而，输出部134也可在用户界面画面中包含掩模图像。掩模图像表示不进行检查的非检查区域24。

<用于对设定信息进行设定的用户界面画面的例子>

图16是表示为了对设定信息进行设定而使用的用户界面画面的一例的图。图16所示的用户界面画面40由设定部131生成，并显示于显示装置700。如图16所示，用户界面画面40包含选项卡41a、41b、按钮42～按钮45、复选框46～复选框48及输入栏49～输入栏56。

选项卡41a在实施与项目“比较滤波”的图像处理相关的各种设定时被选择。选项卡41b在检查图像20中手动设定检查区域23时被选择。在图16所示的例子中，选择了选项卡41a。

按钮42和输入栏56用于设定表示项目“比较滤波”的处理结果的用户界面画面所包含的一个以上的图像的种类。输入栏56定义表示项目“比较滤波”的处理结果的用户界面画面所包含的一个以上的图像各自的编号。按钮42用于切换输入到输入栏56的编号的图像的种类。

图17是表示用于切换图像种类的窗口的一例的图。图17所示的窗口60根据图16所示的按钮42被按下而显示于显示装置700。如图17所示，窗口60受理“检查图像”、“边缘图像”、“掩模图像”、“滤波图像”以及“浓淡差分图像”中的任意一个的选择。设定部131将输入到输入栏56的编号的图像切换为所选择的种类的图像。

返回图16，按钮43用于自动设定间距P。当按下按钮43时，设定部131使用最新的检查图像20或由用户指定的检查图像20，自动地设定间距P。与间距P的自动设定相关的处理如参照图6和图7上述那样。

按钮44用于自动设定检查区域23。当按下按钮44时，设定部131使用最新的检查图像20或由用户指定的检查图像20来自动设定检查区域23和非检查区域24。与检查区域23和非检查区域24的自动设定相关的处理如参照图8上述那样。

按钮45用于自动设定边缘等级。当按下按钮45时，设定部131使用最新的检查图像20或用户指定的检查图像20来自动设定边缘等级。与边缘等级的自动设定相关的处理如参照图4上述那样。

复选框46在希望针对每个检查图像20计测间距P时被勾选。若复选框46被勾选，则设定部131针对每个检查图像20计测间距P。间距P的计测方法参照图6和图7上述那样。第2判定部133使用计测出的间距P，判定对象像素30是缺陷像素还是非缺陷像素。另一方面，在未勾选复选框46的情况下，第2判定部133使用设定信息124所示的间距P，判定对象像素30是缺陷像素还是非缺陷像素。

复选框47在希望针对每个检查图像20计测检查区域23时被勾选。若复选框47被勾选，则设定部131针对每个检查图像20计测检查区域23。检查区域23的计测方法参照图8上述那样。第2判定部133使用计测出的检查区域23，判定对象像素30是缺陷像素还是非缺陷像素。另一方面，在未勾选复选框47的情况下，第2判定部133使用设定信息124的检查区域信息所示的检查区域23，判定对象像素30是缺陷像素还是非缺陷像素。

复选框48在希望针对每个检查图像20计测边缘等级时被勾选。若复选框48被勾选，则设定部131针对每个检查图像20计测边缘等级。边缘等级的计测方法参照图4上述那样。第1判定部132使用计测出的边缘等级，判定对象像素30是边缘像素还是非边缘像素。另一方面，在复选框48未被勾选的情况下，第1判定部132使用设定信息124所示的边缘等级，判定对象像素30是边缘像素还是非边缘像素。

输入栏49用于输入掩模尺寸。当输入栏49被操作时，设定部131显示下拉菜单。下拉菜单包含4个掩模尺寸“3×3”、“5×5”、“7×7”、“9×9”。设定部131根据对下拉菜单的输入来设定掩模尺寸。

输入栏50用于输入边缘等级。在操作了按钮45的情况下，在输入栏50中显示自动设定的边缘等级的值。用户也可以通过操作输入栏50来调整自动设定的边缘等级的值。用户界面画面40包含用于辅助向输入栏50的输入的滑块50a。用户能够变更滑块50a的位置。根据滑块50a的位置，输入栏50中显示的值在边缘等级可取的范围(例如0～255)内变更。设定部131将显示于输入栏50的值设定为边缘等级的值。

输入栏51用于输入间距P。在操作了按钮43的情况下，自动设定的间距P的值显示于输入栏51。用户也可以通过操作输入栏51来调整自动设定的间距P的值。用户界面画面40包含用于辅助向输入栏51的输入的滑块51a。用户能够变更滑块51a的位置。根据滑块51a的位置，显示于输入栏51的值在间距P可取的范围(例如1～99像素)内变更。设定部131将显示于输入栏51的值设定为间距P的值。

输入栏52用于输入间距系数n。输入栏52受理间距系数n可取的范围(例如1～5)内的整数。设定部131将显示于输入栏52的值设定为间距系数n的值。

图18是表示间距系数n的设定例的图。图18所示的检查图像20的周期性图案每隔一个具有微小的突起部。在针对这样的图案将“1”设定为间距系数n时，如图18所示，第2判定部133将突起部错误地判定为缺陷像素。其结果，滤波图像28以互不相同的浓度表示突起部和除此以外的部分。另一方面，在将“2”设定为间距系数n时，第2判定部133将突起部判定为非缺陷像素。其结果，滤波图像28以相同的浓度表示突起部和除此以外的部分。因此，用户优选设定“2”作为间距系数n。这样，用户根据周期性图案的形状来设定适当的间距系数n即可。

输入栏53用于输入定义搜索范围的尺寸的宽度W(参照图5)。用户界面画面40包含用于辅助向输入栏53的输入的滑块53a。用户能够变更滑块53a的位置。根据滑块53a的位置，显示于输入栏53的值在宽度W可取的范围(例如0～9像素)内变更。设定部131将显示于输入栏53的值设定为宽度W的值。

输入栏54用于输入浓淡差分判定值。用户界面画面40包含用于辅助向输入栏54的输入的滑块54a。用户能够变更滑块54a的位置。根据滑块54a的位置，输入栏54中显示的值在浓淡差分判定值可取的范围(例如1～255)内变更。设定部131将显示于输入栏54的值设定为浓淡差分判定值。

输入栏55用于输入EC差分判定值。用户界面画面40包含用于辅助向输入栏55的输入的滑块55a。用户能够变更滑块55a的位置。根据滑块55a的位置，显示于输入栏55的值在EC差分判定值可取的范围(例如1～255)内变更。设定部131将显示于输入栏55的值设定为EC差分判定值。

<图像处理例>

图19是表示显示出项目“比较滤波”的处理结果的用户界面画面的第1例的图。图20是表示显示出项目“比较滤波”的处理结果的用户界面画面的第2例的图。图21是表示显示出项目“比较滤波”的处理结果的用户界面画面的第3例的图。图22是表示显示出项目“比较滤波”的处理结果的用户界面画面的第4例的图。图23是表示显示出项目“比较滤波”的处理结果的用户界面画面的第5例的图。图24是表示显示出项目“比较滤波”的处理结果的用户界面画面的第6例的图。图25是表示显示出项目“比较滤波”的处理结果的用户界面画面的第7例的图。图26是表示显示出项目“比较滤波”的处理结果的用户界面画面的第8例的图。

图19～图26所示的用户界面画面61包含区域62～64。在区域62中显示检查图像20。在区域63中显示滤波图像28。在区域64显示浓淡差分图像29。检查图像20包含使用黑色的墨水形成的周期性的印刷图案。

如图19所示，在第1例中，在黑色的图案的中央附近包含针孔(未附着墨水的微细的孔)。滤波图像28表示该针孔的部分。浓淡差分图像29以比剩余的部分高的明亮度表示该针孔的部分。

如图20所示，在第2例中，在对周期性图案进行镶边的白色格子的一部分中包含点状的墨水飞溅。滤波图像28表示该墨水飞溅的部分。浓淡差分图像29以比剩余的部分低的明亮度表示该墨水飞溅的部分。

如图21所示，在第3例中，周期性的黑色图案的一部分包含线状的模糊。滤波图像28表示该模糊部分。浓淡差分图像29以比剩余的部分高的明亮度表示该模糊部分。

如图22所示，在第4例中，包含横跨在横向上相邻的两个图案的不需要的墨水污渍。滤波图像28表示该墨水污渍部分。浓淡差分图像29以比剩余的部分低的明亮度表示该墨水污渍部分。

如图23所示，在第5例中，包含横跨在横向上彼此相邻的两个图案的相对较大的白点(空白)。滤波图像28表示该白点部分。浓淡差分图像29以比剩余的部分高的明亮度表示该白点部分。

如图24所示，在第6例中，在纵向上相邻的两个图案中包含灰色的污渍。滤波图像28表示该污渍部分。浓淡差分图像29以比剩余的部分稍高的明亮度表示该污渍部分。

如图25所示，在第7例中，遍及三个图案地包含点状的多个灰色的污渍。滤波图像28表示该污渍部分。浓淡差分图像29以比剩余的部分高的明亮度表示该污渍部分。

如图26所示，在第8例中，图案的边缘部分包含缺口。滤波图像28表示该缺口部分。浓淡差分图像29以比剩余的部分稍高的明亮度表示该缺口部分。

如图19～图26所示，根据本实施方式的检查装置100，能够检测各种缺陷。

<变形例1>

上述的说明中，在检查图像20中，周期性图案沿着横向重复。然而，周期性图案的重复方向不限于横向。例如，在检查图像20中，周期性图案也可以沿着纵向(Y方向)重复。在该情况下，第2判定部133基于对象像素与从对象像素沿着纵向(Y方向)隔开间距的整数倍的搜索范围32的比较结果，判定对象图像是缺陷像素还是非缺陷像素即可。

或者，在检查图像20中，周期性图案也可以在沿着第1方向重复的同时，还沿着与第1方向不同的第2方向重复。第2方向典型的是与第1方向垂直。但是，第2方向也可以不与第1方向垂直。例如，在重复的图案为平行四边形或菱形的情况下，第2方向与第1方向以大于0°且小于90°的角度交叉。

图27是表示周期性图案的变形例的图。图27所示的周期性图案沿着横向(X方向)重复，并且也沿着纵向(Y方向)重复。横向(X方向)是本公开的“第1方向”的一例。纵向(Y方向)是本公开的“第2方向”的一例。设定部131针对X方向和Y方向分别设定间距P1、P2。间距P1、P2可以根据用户输入来设定，也可以如参照图6和图7说明的那样自动设定。进而，设定部131将具有间距P1、P2的周期性图案所占的区域设定为检查区域23，将除此以外的区域设定为非检查区域24。

作为与对象像素30对应的搜索范围32，第2判定部133只要确定从对象像素30沿着X方向隔开间距P1的整数倍的第1搜索范围32X和从对象像素30沿着Y方向隔开间距P2的整数倍的第2搜索范围32Y即可。

第1搜索范围32X也可以包含多个子范围。例如，在对象像素30位于检查区域23的中央附近的情况下，第1搜索范围32X包含从对象像素30向左侧隔开nP1的子范围和从对象像素30向右侧隔开nP1的子范围。在对象像素30位于检查区域23的左端附近的情况下，第1搜索范围32X包含从对象像素30向右侧隔开nP1的子范围和从对象像素30向右侧隔开2nP1的子范围。在对象像素30位于检查区域23的右端附近的情况下，第1搜索范围32X包含从对象像素30向左侧隔开nP1的子范围和从对象像素30向左侧隔开2nP1的子范围。

第2搜索范围32Y也可以包含多个子范围。例如，在对象像素30位于检查区域23的中央附近的情况下，第2搜索范围32Y包含从对象像素30向上侧隔开nP2的子范围和从对象像素30向下侧隔开nP1的子范围。在对象像素30位于检查区域23的上端附近的情况下，第2搜索范围32Y包含从对象像素30向下侧隔开nP2的子范围和从对象像素30向下侧隔开2nP2的子范围。在对象像素30位于检查区域23的下端附近的情况下，第2搜索范围32Y包含从对象像素30向上侧隔开nP2的子范围和从对象像素30向上侧隔开2nP2的子范围。

<变形例2>

设定部131也可以基于没有缺陷的一个以上的合格品图像，自动地设定浓淡差分判定值和EC差分判定值。具体而言，设定部131对一个以上的合格品图像中的每一个执行与第1判定部132相同的处理，判定检查区域23内的各像素是边缘像素还是非边缘像素。

并且，设定部131针对各非边缘像素，计算非边缘像素和与非边缘像素对应的搜索范围所包含的像素的浓度差的最小值。该最小值的计算方法与第2判定部133的处理相同。设定部131基于计算出的浓度差的最小值，设定浓淡差分判定值。例如，设定部131将对针对每个非边缘像素计算出的浓度差的最小值的最大值加上预先确定的余量而得到的值设定为浓淡差分判定值。

设定部131针对各边缘像素，计算边缘像素和与边缘像素对应的搜索范围所包含的像素的浓度梯度的变化方向的差分的最小值。该最小值的计算方法与第2判定部133的处理相同。设定部131基于计算出的浓度梯度的变化方向的差分的最小值，设定EC差分判定值。例如，设定部131将对按每个边缘像素计算出的浓度梯度的变化方向的差分的最小值的最大值加上预先确定的余量而得到的值设定为EC差分判定值。

<变形例3>

在上述的说明中，第2判定部133在对象像素30为边缘像素的情况下，计算表示对象像素30的浓度梯度的变化方向的角度θ。然而，第2判定部133也可以计算表示与浓度梯度的变化方向垂直的方向(即，边缘的切线方向)的角度θ。由此，针对对象像素30求出的角度θ与针对搜索范围32所包含的像素求出的角度θ的差分也表示浓度梯度的变化方向的差分。

§3附记

如上所述，本实施方式包含以下的公开。

(结构1)

一种检查装置(100)，其根据拍摄有具有周期性图案的检查对象物(2)的检查图像(20)，对所述检查对象物(2)进行检查，其中，该检查装置(100)具有：

第1判定部(132)，其判定所述检查图像(20)的对象像素(30)是边缘像素还是非边缘像素；以及

第2判定部(133)，其基于所述对象像素(30)与从所述对象像素(30)隔开所述周期性图案的间距的整数倍的搜索范围(32)的比较结果，判定所述对象像素(30)是缺陷像素还是非缺陷像素，

所述第2判定部(133)在所述对象像素(30)是所述非边缘像素的情况下，根据所述对象像素(30)与所述搜索范围(32)所包含的像素的浓度差的最小值和第1阈值的比较结果，判定所述对象像素是所述缺陷像素还是所述非缺陷像素，

所述第2判定部(133)在所述对象像素(30)是所述边缘像素的情况下，根据所述对象像素(30)与所述搜索范围(32)所包含的像素的浓度梯度的变化方向的差分的最小值和第2阈值的比较结果，判定所述对象像素是所述缺陷像素还是所述非缺陷像素。

(结构2)

在结构1所记载的检查装置(100)中，

所述周期性图案沿第1方向重复，并且也沿与所述第1方向不同的第2方向重复，

所述搜索范围(32)包含：沿着所述第1方向从所述对象像素(30)隔开与所述第1方向对应的第1间距的整数倍的第1搜索范围(32X)；以及沿着所述第2方向从所述对象像素(30)隔开与所述第2方向对应的第2间距的整数倍的第2搜索范围(32Y)。

(结构3)

在结构1或2所记载的检查装置(100)中，

该检查装置(100)还具有设定部(131)，所述设定部(131)在所述检查图像(20)中设定所述周期性图案所占的检查区域(23)，

所述第1判定部(132)依次选择所述检查区域(23)所包含的各像素作为所述对象像素(30)。

(结构4)

在结构1～3中的任意一项所记载的检查装置(100)中，

该检查装置(100)还具有设定部(131)，所述设定部(131)基于所述检查图像(20)中的边缘强度的分布来设定边缘等级，

所述第1判定部(132)根据所述对象像素(30)的边缘强度超过所述边缘等级这一情况，判定为所述对象像素(30)是所述边缘像素。

(结构5)

在结构1～3中的任意一项所记载的检查装置(100)中，

该检查装置(100)还具有设定部(131)，所述设定部(131)基于所述检查图像(20)中的浓度分布来设定所述间距。

(结构6)

在结构1～3中的任意一项所记载的检查装置(100)中，

该检查装置(100)还具有设定部(131)，所述设定部(131)基于针对没有缺陷的一个以上的合格品图像计算出的所述浓度差的最小值来设定所述第1阈值，并且基于针对所述一个以上的合格品图像计算出的所述浓度梯度的变化方向的差分的最小值来设定所述第2阈值。

(结构7)

在结构3所记载的检查装置(100)中，

所述周期性图案沿特定方向重复，

在从所述对象像素(30)向所述特定方向隔开所述间距的n倍的第1子范围(32a)的至少一部分不包含于所述检查区域(23)的情况下，所述搜索范围(32)包含从所述对象像素(30)向所述特定方向的相反方向隔开所述间距的n倍的第2子范围(32b)、和从所述对象像素(30)向所述相反方向隔开所述间距的2n倍的第3子范围(32c)，n是1以上的整数，

在所述第2子范围(32b)的至少一部分不包含于所述检查区域(23)的情况下，所述搜索范围(32)包含所述第1子范围(32a)和从所述对象像素(30)向所述特定方向隔开所述间距的2n倍的第4子范围(32d)，

在所述第1子范围(32a)和所述第2子范围(32b)包含于所述检查区域(23)的情况下，所述搜索范围(32)包含所述第1子范围(32a)和所述第2子范围(32b)。

(结构8)

在结构1～7中的任意一项所记载的检查装置(100)中，

该检查装置(100)还具有输出部(134)，所述输出部(134)输出表示用户界面画面(61)的画面数据，

所述用户界面画面(61)包含：

所述检查图像(20)；以及

标记(26)，其重叠显示在所述检查图像(20)上，表示所述对象像素(30)与所述搜索范围(32)的位置关系。

(结构9)

在结构1～7中的任意一项所记载的检查装置(100)中，

该检查装置(100)还具有输出部(134)，所述输出部(134)输出表示用户界面画面(61)的画面数据，

所述用户界面画面(61)包含所述缺陷像素和所述非缺陷像素显示出互不相同的浓度的第1图像(28)。

(结构10)

在结构1～7中的任意一项所记载的检查装置(100)中，

该检查装置(100)还具有输出部(134)，所述输出部(134)输出表示用户界面画面(61)的画面数据，

所述用户界面画面(61)针对所述缺陷像素连续的每个像素块(36)，包含表示所述缺陷像素与从所述缺陷像素隔开所述间距的整数倍的像素的浓度差的代表值的第2图像(29)。

(结构11)

一种检查方法，其基于拍摄有具有周期性图案的检查对象物(2)的检查图像(20)，对所述检查对象物(2)进行检查，其中，该检查方法具有：

判定所述检查图像(20)的对象像素(30)是边缘像素还是非边缘像素；以及

根据所述对象像素(30)与从所述对象像素(30)隔开所述周期性图案的间距的整数倍的搜索范围(32)的比较结果，判定所述对象像素(30)是缺陷像素还是非缺陷像素，

判定所述对象像素(30)是所述缺陷像素还是所述非缺陷像素包含：

在所述对象像素(30)是非边缘像素的情况下，根据所述对象像素(30)与所述搜索范围(32)所包含的像素的浓度差的最小值和第1阈值的比较结果，判定所述对象像素(30)是所述缺陷像素还是所述非缺陷像素；以及

在所述对象像素(30)是所述边缘像素的情况下，根据所述对象像素(30)与所述搜索范围(32)所包含的像素的浓度梯度的变化方向的差分的最小值和第2阈值的比较结果，判定所述对象像素(30)是所述缺陷像素还是所述非缺陷像素。

(结构12)

一种程序(122、125)，其使计算机(101)执行检查方法，该检查方法基于拍摄有具有周期性图案的检查对象物(2)的检查图像(20)，对所述检查对象物(2)进行检查，其中，

所述检查方法具有：

判定所述检查图像(20)的对象像素(30)是边缘像素还是非边缘像素；以及

根据所述对象像素(30)与从所述对象像素(30)隔开所述周期性图案的间距的整数倍的搜索范围(32)的比较结果，判定所述对象像素(30)是缺陷像素还是非缺陷像素，

判定所述对象像素(30)是所述缺陷像素还是所述非缺陷像素包含：

在所述对象像素(30)是非边缘像素的情况下，根据所述对象像素(30)与所述搜索范围(32)所包含的像素的浓度差的最小值和第1阈值的比较结果，判定所述对象像素(30)是所述缺陷像素还是所述非缺陷像素；以及

在所述对象像素(30)是所述边缘像素的情况下，根据所述对象像素(30)与所述搜索范围(32)所包含的像素的浓度梯度的变化方向的差分的最小值和第2阈值的比较结果，判定所述对象像素(30)是所述缺陷像素还是所述非缺陷像素。

对本发明的实施方式进行了说明，但应认为此次公开的实施方式在所有方面都是例示而不是限制性的。本发明的范围由权利要求书示出，意在包含与权利要求书等同的意思及范围内的所有变更。

Claims (12)

1.一种检查装置，其根据拍摄有具有周期性图案的检查对象物的检查图像，对所述检查对象物进行检查，其中，该检查装置具有：

第1判定部，其判定所述检查图像的对象像素是边缘像素还是非边缘像素；以及

第2判定部，其基于所述对象像素与从所述对象像素隔开所述周期性图案的间距的整数倍的搜索范围的比较结果，判定所述对象像素是缺陷像素还是非缺陷像素，

所述第2判定部在所述对象像素是所述非边缘像素的情况下，根据所述对象像素与所述搜索范围所包含的像素的浓度差的最小值和第1阈值的比较结果，判定所述对象像素是所述缺陷像素还是所述非缺陷像素，

所述第2判定部在所述对象像素是所述边缘像素的情况下，根据所述对象像素与所述搜索范围所包含的像素的浓度梯度的变化方向的差分的最小值和第2阈值的比较结果，判定所述对象像素是所述缺陷像素还是所述非缺陷像素。

2.根据权利要求1所述的检查装置，其中，

所述周期性图案沿第1方向重复，并且也沿与所述第1方向不同的第2方向重复，

所述搜索范围包含：沿着所述第1方向从所述对象像素隔开与所述第1方向对应的第1间距的整数倍的第1搜索范围；以及沿着所述第2方向从所述对象像素隔开与所述第2方向对应的第2间距的整数倍的第2搜索范围。

3.根据权利要求1或2所述的检查装置，其中，

该检查装置还具有设定部，所述设定部在所述检查图像中设定所述周期性图案所占的检查区域，

所述第1判定部依次选择所述检查区域所包含的各像素作为所述对象像素。

4.根据权利要求1或2所述的检查装置，其中，

该检查装置还具有设定部，所述设定部基于所述检查图像中的边缘强度的分布来设定边缘等级，

所述第1判定部根据所述对象像素的边缘强度超过所述边缘等级这一情况，判定为所述对象像素是所述边缘像素。

5.根据权利要求1或2所述的检查装置，其中，

该检查装置还具有设定部，所述设定部基于所述检查图像中的浓度分布来设定所述间距。

6.根据权利要求1或2所述的检查装置，其中，

该检查装置还具有设定部，所述设定部基于针对没有缺陷的一个以上的合格品图像计算出的所述浓度差的最小值来设定所述第1阈值，并且基于针对所述一个以上的合格品图像计算出的所述浓度梯度的变化方向的差分的最小值来设定所述第2阈值。

7.根据权利要求3所述的检查装置，其中，

所述周期性图案沿特定方向重复，

在从所述对象像素向所述特定方向隔开所述间距的n倍的第1子范围的至少一部分不包含于所述检查区域的情况下，所述搜索范围包含从所述对象像素向所述特定方向的相反方向隔开所述间距的n倍的第2子范围、和从所述对象像素向所述相反方向隔开所述间距的2n倍的第3子范围，n是1以上的整数，

在所述第2子范围的至少一部分不包含于所述检查区域的情况下，所述搜索范围包含所述第1子范围和从所述对象像素向所述特定方向隔开所述间距的2n倍的第4子范围，

在所述第1子范围和所述第2子范围包含于所述检查区域的情况下，所述搜索范围包含所述第1子范围和所述第2子范围。

8.根据权利要求1或2所述的检查装置，其中，

该检查装置还具有输出部，所述输出部输出表示用户界面画面的画面数据，

所述用户界面画面包含：

所述检查图像；以及

标记，其重叠显示在所述检查图像上，表示所述对象像素与所述搜索范围的位置关系。

9.根据权利要求1或2所述的检查装置，其中，

该检查装置还具有输出部，所述输出部输出表示用户界面画面的画面数据，

所述用户界面画面包含所述缺陷像素和所述非缺陷像素显示出互不相同的浓度的第1图像。

10.根据权利要求1或2所述的检查装置，其中，

该检查装置还具有输出部，所述输出部输出表示用户界面画面的画面数据，

所述用户界面画面针对所述缺陷像素连续的每个像素块，包含表示所述缺陷像素与从所述缺陷像素隔开所述间距的整数倍的像素的浓度差的代表值的第2图像。

11.一种检查方法，其基于拍摄有具有周期性图案的检查对象物的检查图像，对所述检查对象物进行检查，其中，该检查方法具有：

判定所述检查图像的对象像素是边缘像素还是非边缘像素；以及

根据所述对象像素与从所述对象像素隔开所述周期性图案的间距的整数倍的搜索范围的比较结果，判定所述对象像素是缺陷像素还是非缺陷像素，

判定所述对象像素是所述缺陷像素还是所述非缺陷像素包含：

在所述对象像素是非边缘像素的情况下，根据所述对象像素与所述搜索范围所包含的像素的浓度差的最小值和第1阈值的比较结果，判定所述对象像素是所述缺陷像素还是所述非缺陷像素；以及

在所述对象像素是所述边缘像素的情况下，根据所述对象像素与所述搜索范围所包含的像素的浓度梯度的变化方向的差分的最小值和第2阈值的比较结果，判定所述对象像素是所述缺陷像素还是所述非缺陷像素。

12.一种计算机可读存储介质，其存储有程序，该程序使计算机执行检查方法，该检查方法基于拍摄有具有周期性图案的检查对象物的检查图像，对所述检查对象物进行检查，其中，

所述检查方法具有：

判定所述检查图像的对象像素是边缘像素还是非边缘像素；以及

根据所述对象像素与从所述对象像素隔开所述周期性图案的间距的整数倍的搜索范围的比较结果，判定所述对象像素是缺陷像素还是非缺陷像素，

判定所述对象像素是所述缺陷像素还是所述非缺陷像素包含：

在所述对象像素是非边缘像素的情况下，根据所述对象像素与所述搜索范围所包含的像素的浓度差的最小值和第1阈值的比较结果，判定所述对象像素是所述缺陷像素还是所述非缺陷像素；以及

在所述对象像素是所述边缘像素的情况下，根据所述对象像素与所述搜索范围所包含的像素的浓度梯度的变化方向的差分的最小值和第2阈值的比较结果，判定所述对象像素是所述缺陷像素还是所述非缺陷像素。