JP2011209113A - 検査システム - Google Patents

Abstract

【課題】基板内の全ての欠陥に対して複数の閾値によって欠陥画像を処理して欠陥の種類の判別と良否判定を行う事により、顕微鏡による確認作業負荷を削減する事を可能とし、作業効率を向上させる検査システムを提供する。
【解決手段】基板の欠陥不良を検出する検査システムであって、基板の製造工程内あるいは製造後に予め自動欠陥検査装置によって検出された欠陥の欠陥検出情報に基づいて、前記基板を搬送する手段と、前記基板を照明する手段と、前記欠陥を撮像する手段と、前記撮像した欠陥の画像を処理する画像処理手段と、を備え、かつ、前記処理された欠陥画像を複数の閾値で２値化する機能と、前記２値化された欠陥の位置座標から同一欠陥を判別する機能と、前記同一欠陥と判別された欠陥の欠陥種類判別と良否判定する機能と、を備えたことを特徴とする検査システム。
【選択図】図１２

Description

本発明は、カラー液晶表示装置に用いるカラーフィルタ製造工程で発生する品質基準に満たないカラーフィルタ基板の検査システムに関するものである。

図１はカラー液晶表示装置に用いられるカラーフィルタの一例を断面で示した図である。カラーフィルタ１は、ガラス基板２上にブラックマトリックス（以下、ＢＭ）３、レッドＲの着色画素（以下、Ｒ画素）４−１、グリーンＧの着色画素（以下、Ｇ画素）４−２、ブルーＢの着色画素（以下、Ｂ画素）４−３、透明電極５、及びフォトスペーサー（Ｐｈｏｔｏ Ｓｐａｃｅｒ）（以下、ＰＳ）６、バーティカルアライメント（Ｖｅｒｔｉｃａｌ Ａｌｉｇｎｍｅｎｔ）（以下、ＶＡ）７が順次形成されたものである。

上記構造のカラーフィルタの製造方法は、フォトリソグラフィー法、印刷法、インクジェット法が知られているが、図２は一般的に用いられているフォトリソグラフィー法の工程を示すフロー図である。カラーフィルタは、先ず、ガラス基板上にＢＭを形成処理する工程（Ｃ−１）、ガラス基板を洗浄処理する工程（Ｃ−２）、着色フォトレジストを塗布および予備乾燥処理する工程（Ｃ−３）、着色フォトレジストを乾燥、硬化処理するプリベーク工程（Ｃ−４）、露光処理する工程（Ｃ−５）、現像処理する工程（Ｃ−６）、着色フォトレジストを硬化処理する工程（Ｃ−７）、透明電極を成膜処理する工程（Ｃ−８）、ＰＳ、ＶＡを形成処理する工程（Ｃ−９）がこの順に行われ製造される。

例えば、Ｒ画素、Ｇ画素、Ｂ画素の順に画素が形成される場合には、カラーフィルタ基板（以下、基板）を洗浄処理する工程（Ｃ−２）から、着色フォトレジストを硬化処理する工程間（Ｃ−７）ではレッドＲ、グリーンＧ、ブルーＢの順に着色レジストを変更して３回繰り返されてＲ画素、Ｇ画素、Ｂ画素が形成される。

製造される基板には高い信頼性が求められるが、上記のようにカラーフィルタの製造工程には多くの工程があり、カラーフィルタの製造工程では、カラーフィルタ上に５μｍφから５００μｍφ程度の図３（ａ）に示される白抜け欠陥１１や、図３（ｂ）に示される異物欠陥１２が発生する。図３（ａ）、図３（ｂ）はＧ画素４−２上に発生した欠陥の例を示している。これらの不良の流出を防止するために、自動欠陥検査装置でその欠陥を検出している。

図４はこれらの欠陥を検出するために用いられる自動欠陥検査装置の一例を示す図である。自動欠陥検査装置は、基板２０を矢印２５の方向に搬送するための搬送部（コロやエア浮上搬送を用いたエアスライダ）２３、基板２０を照明する反射光源部２１ａと透過光源部２１ｂ、照明された基板２０を撮像する撮像部２２、及び画像比較処理部を備えた制御ユニット２４とを有している。反射光源部２１ａと透過光源部２１ｂ、撮像部２２、搬送部２３は制御ユニット２４に接続され制御される。

反射光源部２１ａと透過光源部２１ｂは基板２０の搬送方向と直交する方向の全幅に対して均一な照明を行えるように設置され、例えばＬＥＤやハロゲンランプやキセノンランプ等の光源が用いられる。撮像部２２は基板２０の搬送方向と直交する方向の全幅に対して複数台２次元ＣＣＤカメラが並べられる。ここで用いられる２次元ＣＣＤカメラはモノクロ用で良く、図５に示される撮像された画像は画像データ処理部（図示せず）で例えば２５６階調のデジタルデータに変換される。搬送部２３は、例えば搬送用コロ２６で基板２０を搬送しても良く、または搬送用にステージを設けてステージ上に基板２０を載置し
、ステージを移動させて搬送される。更には基板２０を静止する載置台に載置したまま反射光源部２１ａと透過光源部２１ｂと撮像部２２を移動させて撮像する。

図５に撮像された画像をデジタル変換した画像と欠陥の一例を示す。一般的に１００μｍ〜６０００μｍの大きさのセルピッチで繰り返し設けられたセルピッチで繰り返し設けられたＲ画素４−１、Ｇ画素４−２、Ｂ画素４−３の１つのかたまりの左右上下の繰り返しパターンを濃度比較差分処理し、設定された閾値で２値化し、欠陥部分９の抽出を行い、パソコンを含むコンピュータにより欠陥データ（座標や画素数）をファイル及びデータベース（以下、ＤＢ）に保存する。

欠陥のサイズは、欠陥を撮像したＣＣＤラインセンサカメラの画素数（以下、ピクセル数：単位ＰＩＸ）に置き換えたものであり、このピクセル数が欠陥のサイズの代用値としてファイル及びＤＢに保存される。

図６（ａ）は、撮像された欠陥１０ａを示す。図６（ｂ）は、２値化された欠陥のＣＣＤラインセンサカメラのピクセル１０ｂの一例を示す。図６（ｂ）の場合は、ＣＣＤラインセンサカメラのピクセル数はＸ方向、Ｙ方向共に７ピクセルの計４９ピクセルであって、欠陥部のピクセル１０ｂが１１ＰＩＸであることを示している。例えば１ＰＩＸあたりの欠陥の面積を１０＊１０＝１００μｍ^２とすれば上記欠陥部のピクセル１０ｂが１１ＰＩＸであるのでピクセル１０ｂの欠陥の面積は１１＊１００＝１１００μｍ^２となる。

欠陥の良否判定の基準としては、上述の欠陥データの一つである欠陥サイズを使用するが、この欠陥サイズは、抽出した欠陥部のＣＣＤの画素数（ピクセル数：単位ＰＩＸ）を数えたものであり、この画素数が設定されている数値（設定値）を超えた場合、その欠陥部を欠陥不良と扱う（以下、この設定値を判定サイズと言う）。

欠陥不良として扱われたものは、その後、顕微鏡を装備した欠陥観察装置や目視判定装置によって、欠陥の種類が確認され、最終的な良否判定が行われる。

特開２００９−４１９３０号公報

カラーフィルタ製造工程における欠陥には、カラーフィルタの着色画素を形成するために用いられる着色フォトレジスト材料が固まった「樹脂系異物欠陥」、製造処理装置からの発塵起因による「金属系異物欠陥」、人の体からの発生する「人皮系異物欠陥」、衣類等から発生する「繊維系異物欠陥」、製造処理装置に用いられるオイルから発生する「液滴系異物欠陥」、汚れに起因する「汚れ欠陥」等様々な種類の異物欠陥や汚れ欠陥が発生する。

これらの不良は、発生起因が異なるためその外観も大きく異なるが、実際の製品に対する良否の影響性も異なるため、欠陥毎に判定規格が異なる。例えば、樹脂系異物欠陥では汚れ欠陥より小さな異物欠陥でも不良として判定し、逆に、汚れ欠陥では樹脂系異物欠陥よりも大きい場合でも品質上問題なしと判定したい場合がある。しかし、従来の上記のように濃度比較差分処理し、設定された閾値で２値化し欠陥部分の抽出を行う方法では、これらの判定は難しいため、検査終了後、人手によって顕微鏡を有する欠陥観察装置や目視判定装置を用いて最終確認し良否判定を行っていた。

上記顕微鏡を有する欠陥観察装置や目視判定装置で良否を判定する際に、判定対象の欠陥の種類が判明していないために、全ての欠陥に対して良否判定の確認作業を行う必要があり、そのため作業効率を低下させる原因となっていた。

そこで本発明は係る問題に鑑みて、基板内の全ての欠陥に対して複数の閾値によって欠陥画像を処理して欠陥の種類の判別と良否判定を行う事により、顕微鏡による確認作業負荷を削減する事を可能とし、作業効率を向上させる検査システムを提供することを目的とする。

本発明の請求項１に係る発明は、基板の欠陥不良を検出する検査システムであって、
基板の製造工程内あるいは製造後に予め自動欠陥検査装置によって検出された欠陥の欠陥検出情報に基づいて、
前記基板を搬送する手段と、
前記基板を照明する手段と
前記欠陥を撮像する手段と、
前記撮像した欠陥の画像を処理する画像処理手段と、を備え、かつ、
前記処理された欠陥画像を複数の閾値で２値化する機能と、
前記２値化された欠陥の位置座標から同一欠陥を判別する機能と、
前記同一欠陥と判別された欠陥の欠陥種類判別と良否判定する機能と、を備えたことを特徴とする検査システムである。

本発明の請求項２に係る発明は、前記同一欠陥を判別する機能は、前記複数の閾値によって得られた欠陥の位置座標の距離が、予め設定された長さ以内であった場合を同一欠陥と判別することを特徴とする請求項１記載の検査システムである。

本発明の請求項３に係る発明は、前記欠陥種類判別と良否判定する機能は、複数の閾値で２値化された欠陥のサイズと、面積比と、複数の演算式と、からなる欠陥判別パラメータによって欠陥種類判別と良否判定することを特徴とする請求項１または２記載の検査システムである。

本発明の請求項４に係る発明は、基板の欠陥不良を基板の製造工程内あるいは製造後に検出する検査システムであって、
前記基板を搬送する手段と、
前記基板を照明する手段と
前記欠陥を撮像する手段と、
前記撮像した欠陥の画像を処理する画像処理手段と、を備え、かつ、
前記処理された欠陥画像を複数の閾値で２値化する機能と、
前記２値化された欠陥の位置座標から同一欠陥を判別する機能と、
前記同一欠陥と判別された欠陥の欠陥種類判別と良否判定する機能と、を備えたことを特徴とする検査システムである。

本発明の検査システムによれば、自動欠陥検査装置で検出した欠陥を複数の２値化閾値によって欠陥種類を判別し、更に欠陥の種類毎に判定サイズを規定して欠陥の良否を判定することによって、従来行っていた人手による欠陥の種類の判別と欠陥の良否の判定に要していた作業負荷を軽減することが可能となる。また、人手による作業に比較して良否判定のバラツキをなくし、安定した検査が可能となる。

カラー液晶表示装置に用いられるカラーフィルタの一例を断面で示した図。 一般的に用いられているフォトリソグラフィー法の工程のフロー図。 （ａ）は白抜け欠陥を示す図。（ｂ）は異物欠陥１２を示す図。 自動欠陥検査装置の一例を示す図。 撮像された画像をデジタル変換した画像と欠陥の一例を示す図。 （ａ）は撮像された欠陥を示す図。（ｂ）は２値化された欠陥のＣＣＤラインセンサカメラのピクセルの一例を示す図 本発明に係わる検査システムの概略構成を示す図。 （ａ）は本発明に係わるデジタル化した欠陥を含む画像を示す図。（ｂ）は濃度比較差分処理後の画像を示す図。（ｃ）は濃度比較差分処理後の画像に対し２値化処理された画像を示す図。 本発明に係る汚れ欠陥の画素部を足し込む方法の一例を示す図。（ａ）は撮像した汚れ欠陥をデジタル化した画像の模式図。（ｂ）はあるスライス値で２値化した画像を示す図。 足し込む方法を説明するための図。（ａ）は汚れ欠陥を示す図。（ｂ）は（ａ）を２値化した画像を示す図。（ｃ）は（ｂ）の画像を足し込んだ画像を示す図。（ｄ）は足し込みが行われ画像処理された汚れ欠陥を示す図。 本発明に係る３つのスライス値を示す図。 本発明に係る３水準の設定値を設定した場合の３つの欠陥サイズを示す図。（ａ）はデジタル化した画像を示す図。（ｂ）は濃度比較差分処理後の画像を示す図。（ｃ）は３水準のスライス値で２値化された欠陥の画像を示す図。 本発明に係る同一欠陥か否かを判定する方法を説明するための模式図を示す図（ａ）はスライス値その１によって得られた欠陥を示す図。（ｂ）はスライス値その２によって得られた欠陥を示す図。（ｃ）はスライス値その３によって得られた欠陥を示す図。 本発明に係る欠陥判定条件の設定を説明するための図で樹脂系異物欠陥と汚れ欠陥の濃度分布の一例を示す図。（ａ）は樹脂系異物欠陥の濃度分布を示す図。（ｂ）は汚れ欠陥の濃度分布を示す図。 本発明に係る検査システムによる欠陥の種類の判定と良否判定のフローの一例を示す図。

以下、図面を参照して本発明に係る検査システムの実施形態を説明する。

基板の欠陥は、その製造工程内及び工程終了後の検査工程で、自動欠陥検査装置によって欠陥の検出が行われる。検出された欠陥の位置情報やサイズは欠陥情報としてファイル及びＤＢに保存される。

本発明による検査システムの概略構成を図７に示す。図７に示す検査システムは、基板３０を矢印３５の方向に搬送するための搬送手段である搬送部３３、基板３０を照明する照明手段である反射光源部３１ａと透過光源部３１ｂ、照明された基板３０を撮像する撮像手段である撮像部３２、撮像した画像を処理する画像処理手段である画像処理部３７、及び制御ユニット３４とを有している。反射光源部３１ａと透過光源部３１ｂ、撮像部３２、搬送部３３は制御ユニット３４に接続され制御される。

反射光源部３１ａと透過光源部３１ｂは基板３０の搬送方向と直交する方向の全幅に対して均一な照明を行えるように設置され、例えばＬＥＤやハロゲンランプやキセノンランプ等の光源が用いられる。撮像部３２は基板３０の搬送方向と直交する方向の全幅に対して複数台の２次元ＣＣＤカメラが並べられる。ここで用いられる２次元ＣＣＤカメラはモノクロ用で良い。搬送部３３は、例えば搬送用コロ３６で基板３０を搬送しても良く、または搬送用にステージを設けてステージ上に基板３０を載置してステージを移動させても良く、更には基板３０を静止する載置台に載置したまま反射光源部３１ａと透過光源部３１ｂと撮像部３２を駆動させても良い。自動欠陥検査装置によって得られた欠陥の位置情報に基づいて、その位置で撮像部３２によって欠陥は撮像される。

撮像された基板の欠陥の画像を画像処理部３７で、例えば２５６諧調にデジタル化し、デジタル化した欠陥３９を含む画像（図８（ａ））に対し、Ｒ画素３４−１、Ｇ画素３４−２、Ｂ画素３４−３の１つのかたまりの左右上下の繰り返しパターンを濃度比較差分処理し（濃度比較差分処理後の画像を図８（ｂ）に示す）、その後設定された閾値（０〜２５５の値）（以下、スライス値と呼ぶ）で、濃度比較差分処理後の画像に対し２値化処理を行う（２値化処理された画像を図８（ｃ）に示す）。ここでいうスライス値とは、濃度比較差分処理後の画像をスライス値を境にして区分化して映像処理をすること（言い換えればスライス値を境にして２値化レベル「０」か「１」に処理すること）を示す。

欠陥部と判断された画素部を抽出して足し込み、欠陥サイズを算出する。欠陥の画素部を足し込む方法を説明する。図９は例えば、汚れ欠陥の画素部を足し込む方法の一例を示す図である。図９（ａ）は撮像した汚れ欠陥をデジタル化した画像の模式図である。この画像をあるスライス値で２値化した画像を図９（ｂ）に示す。一般的に上記汚れ欠陥は周辺部４０の濃度が中心部４１の濃度に比べて高く、従って図９（ｂ）に示す２値化した画像はドーナッツ型になり、周辺部の２値化レベルが「１」、中心部の２値化レベルが「０」となる。図９（ｂ）の画像の中心部を周辺部と同じ「１」として、即ち、足し込んで、図９（ｃ）のような周辺部、中心部共に「１」の画像とした後に、欠陥サイズを算出する。

図１０は、図９の模式図を更に詳しく説明する図である。（図９と図１０の（ａ）、（ｂ）、（ｃ）はそれぞれ対比するものである）。図１０（ａ）に示す汚れ欠陥の周辺部の濃度値は中心部よりも高く、４２に示すスライス値で２値化すると図１０（ｂ）に示されるように周辺部だけが２値化レベルが「１」となり、中心部は２値化レベルが「０」となる。更に足し込みを行い図１０（ｃ）に示すように周辺部から中心部の全ての部分の２値化レベルが「１」となる画像とする。その後、図１０（ｄ）に示されるように前記汚れ欠陥は画像処理される。

スライス値が図１０（ａ）に示される４３の場合（スライス値４２よりも濃度の低いレベルに設定されたスライス値４３の場合）には、この汚れ欠陥に対して足し込みは行われない。この足し込みは一般的に用いられる画像処理技術を用いることによって達成することが出来る。

画像処理された欠陥を複数の閾値で２値化する機能を説明する。欠陥検出処理に必要とされるパラメーターであるスライス値を、Ｎ個の水準のスライス値を保持できるものとし、例えば、３水準のスライス値の設定を行った場合は、下記の様に設定値を定義し、これら設定値に対し、上記欠陥検出処理を、各々のスライス値に対し実施する。

即ち、３水準の設定値を設定した場合は、スライス値その１をＳ１、スライス値その２をＳ２、スライス値その３をＳ３とする。図１１に示す３つのスライス値の場合では、４４がＳ１、４５がＳ２、４６がＳ３となる。５１は欠陥の濃度分布を示す。

例えば、これを、図１２に示す欠陥５０に対し３水準の設定値を設定した場合は、その処理によって得られた検出欠陥の３つの欠陥サイズが得られる。図１２（ａ）は欠陥５０を含むデジタル化した画像を示し、図１２（ｂ）はセルピッチで繰り返し設けられた左右上下の繰り返しパターンを濃度比較差分処理して得られた濃度比較差分処理後の画像を示す。図１２（ｃ）は、その後設定されたスライス値（図１１のスライス値４２、４３、４４）で、２値化された欠陥の画像を示す。スライス値その１に対し２値化処理を行った結果得られた欠陥サイズその１をＢ１、スライス値その２に対し２値化処理を行った結果得られた欠陥サイズその２を欠陥サイズＢ２、スライス値その３に対し２値化処理を行った２値化画像によって得られた欠陥サイズその３をＢ３とする。

上記は、３水準のスライス値の設定を行った場合を例示したが、これに限定されず適宜水準の数は設定すれば良い。

２値化された欠陥から同一欠陥を判別する機能について説明する。検出された基板内のすべての欠陥はその基板に対する平面位置座標を示す情報を保持するものとし、例えば、図１２に示す欠陥５０の場合は、Ｂ１、Ｂ２，Ｂ３の欠陥サイズを有する欠陥の重心位置の平面位置座標を示す情報は、それぞれ欠陥座標その１（Ｘ１，Ｙ１）、欠陥座標その２（Ｘ２，Ｙ２）、欠陥座標その３（Ｘ３，Ｙ３）とする。

図１２に示された欠陥サイズＢ１、Ｂ２、Ｂ３の欠陥の重心の直線距離（Ｂ１とＢ２、Ｂ２とＢ３、Ｂ３とＢ１の距離）がそれぞれ設定されたＬ（ｍｍ）以内に入っている場合は、それを同一の欠陥として判定する。図１２に示された欠陥サイズＢ１、Ｂ２、Ｂ３の欠陥はそれぞれの重心位置がほぼ同じであるため同一の欠陥として判定される。同一の欠陥であってもそれぞれの重心位置がまったく同じであるとは限らず、ほぼ同じであることが多い。

ここで、欠陥サイズＢ１、Ｂ２、Ｂ３の欠陥が同一欠陥か否かを判定する理由は、後で述べる欠陥比率を出すためである。欠陥比率は同一欠陥における面積比率である。一例として同一欠陥か否かを判定する方法を説明するための模式図を図１３に示す。図１３（ａ）はスライス値その１によって得られた欠陥１０１及び１１１を示し、同様に図１３（ｂ）はスライス値その２によって得られた欠陥１０２及び１１２を示し、図１３（ｃ）はスライス値その３によって得られた欠陥１０３及び１１３を示す。欠陥１０１の重心座標（Ｘ１、Ｙ１）は欠陥１０２、１１２、１０３、１１３の重心座標（（Ｘ２、Ｙ２）、（Ｘ２０、Ｙ２０）、（Ｘ３、Ｙ３）、（Ｘ３０、Ｙ３０））との距離が算出される。算出された結果が、予め設定されたＬ（ｍｍ）以内に入っている場合は、同一欠陥と判定される。図１３の場合は、この結果、（１０１、１０２、１０３）の欠陥が同一欠陥として判定される。一方、欠陥１０１は欠陥１１２、１１３とはＬ（ｍｍ）以上離れているために同一欠陥とは判定されない。同様に欠陥１１１は欠陥１０２、１１２、１０３、１１３との重心座標の距離が算出され、この結果（１１１、１１２、１１３）の欠陥が同一欠陥として判定される。

上記、同一欠陥として判定された欠陥に対して総当りでの面積比率を算出し、これを記憶しておき欠陥種類判別パラメーターとして扱う。例えば図１２に示す例の場合、検出したＢ１、Ｂ２、Ｂ３の欠陥サイズに対し、下記に示す様に総当りで面積比率を導出する。即ち、
欠陥比率その１としてＢ１２＝Ｂ１／Ｂ２
欠陥比率その２としてＢ１３＝Ｂ１／Ｂ３
欠陥比率その３としてＢ２３＝Ｂ２／Ｂ３の面積比率を算出する。

面積比率は、同一欠陥内でそれぞれ算出される。

欠陥種類判別と良否判定する機能について説明する。

欠陥種類判別と良否判定に際して使用されるパラメーターは、検査前に予め設定され判定条件レシピとして記録されるものであり、例えば下記に示されるものとする。
１）モード名称：判定される不良名称で例えば「汚れ不良」、「樹脂系異物欠陥」。
２）数値閾値パラメーター：判定閾値であって欠陥比率、欠陥サイズに対する比較基準値で、例えばα、β、γ。
３）論理演算パラメーター：比較方式と複合判断するパラメーターであって、例えば ≧、≦ 、 ＞、 ＜、 ＝、 ＡＮＤ、 ＯＲ。
４）良否判定：上述のパラメーターで作成された判定条件に適合した欠陥を良品とするか、不良品とするかを決めるもので、例えばＯＫ、ＮＧ。

判定条件設定例を説明する。

例えば、モード名称は樹脂系異物判定とし、適合条件はＢ１２＞α、 Ａｎｄ Ｓ１≧β、 ＡＮＤ Ｓ２≧γの場合（即ち、欠陥比率Ｂ１２がα以上、且つ、欠陥サイズＳ１がβ以上、且つ、欠陥サイズＳ２がγ以上）、これに適合する欠陥を樹脂系異物不良としてＮＧと判定する。ここで例えばα＝０．５、β＝５００μｍ^２、γ＝１０００μｍ^２と予め設定しておく。

また、別の判定条件設定例として、モード名称は汚れ不良と判定とし、適合条件はＢ１２＜α、 Ａｎｄ Ｓ１≧β、 ＡＮＤ Ｓ２≧γの場合（即ち、欠陥比率Ｂ１２がα未満、且つ、欠陥サイズＳ１がβ以上、且つ、欠陥サイズＳ２がγ以上）、これに適合する欠陥を汚れ不良としてＮＧと判定する。ここで例えばα＝０．２、β＝１０００μｍ^２、γ＝２０００μｍ^２と予め設定しておく。

上記このように、欠陥の特徴によって数値閾値パラメーターや論理演算パラメーターを予め設定しておくことによって、欠陥の種類の判別と良否判定を行うことが出来る。

数値閾値パラメーターや論理演算パラメーターを欠陥の特徴によって設定する理由を説明する。上記に示した樹脂系異物欠陥と汚れ欠陥の濃度分布の一例を図１４に示す。図１４（ａ）は樹脂系異物欠陥の濃度分布を示し、図１４（ｂ）は汚れ欠陥の濃度分布を示す。樹脂系異物欠陥の濃度はそのピークが高く、濃度分布勾配は大きい（Ｂ１２が大きい）。一方、汚れ欠陥の濃度はそのピークが低く、濃度分布勾配は小さい（Ｂ１２が小さい）。また、樹脂系異物欠陥は汚れ欠陥よりも小さな欠陥（Ｓ１，Ｓ２が小さい）を不良として判定することが望ましいため、異物欠陥や汚れ欠陥毎に欠陥判定条件は設定される。

このように判定条件設定は、「樹脂系異物欠陥」、「金属系異物欠陥」、「人皮系異物欠陥」、「繊維系異物欠陥」、「液滴系異物欠陥」、「汚れ欠陥」等毎に設定され、全ての欠陥が、設定された条件に適合するか否かが判定され欠陥の種類判別と良否判定が行われ、その結果は、データとして記録される。

図１５に欠陥の種類の判定と良否判定のフローの一例を示す。

本発明に係る検査システムに製造されたカラーフィルタ製品基板を投入（Ｊ−１）した後、自動欠陥検査装置によって得られた不良欠陥の位置情報に基づいて、ＣＣＤカメラによる不良欠陥が撮像される（Ｊ−２）。次にＮ水準のスライス値、即ちスライス値Ｓ１〜ＳｎによってＮ個の欠陥検出処理が行われる（Ｊ−３）。スライス値Ｓ１〜Ｓｎによって
得られた全欠陥に対して、検出座標の直線距離がＬ（ｍｍ）以内にあるものを同一欠陥として判定し記録する（Ｊ−４）。同一欠陥として判定された欠陥を、予め設定された判定条件との適合処理を行い、欠陥の種類の判別と良否の判定を行う。その結果はデータとして記録され（Ｊ−５）、その後、製品基板は払い出される（Ｊ−６）。

上記本発明に係る検査システムは、基板の製造工程内あるいは製造後に予め自動欠陥検査装置によって検出された欠陥の位置と欠陥のサイズ情報に基づいて欠陥種類判別と良否判定を行う場合について例示したが、自動欠陥検査装置を経ずに、基板の製造工程内あるいは製造後に検査を行う自動欠陥検査装置に上記機能を備えたシステムであっても良い。しかしながら、検査システムの処理時間を考慮して、どちらの検査システムを用いるかを選択することが望ましい。

また、上記本発明に係る検査システムは、基板を検査する場合を例示したが、これに限定されず、広くガラス基板の検査に適用することが出来る。

以上のように、本発明による検査システムによれば、従来行っていた人手による欠陥種類の判別と欠陥の良否の判定に要していた作業負荷を軽減することが可能となる。また、人手による作業に比較して良否判定のバラツキをなくし、安定した検査が可能となる。

１・・・カラーフィルタ
２・・・ガラス基板
３・・・ブラックマトリックス（ＢＭ）
４−１・・・レッドＲの着色画素（Ｒ画素）
４−２・・・グリーンＧの着色画素（Ｇ画素）
４−３・・・ブルーＢの着色画素（Ｂ画素）
５・・・透明電極
６・・・フォトスペーサー（ＰＳ）
７・・・バーティカルアライメント（ＶＡ）
９・・・欠陥部分
１１・・・白抜け欠陥
１２・・・異物欠陥
２０・・・基板
２５・・・基板を搬送する方向を示す矢印
２３・・・搬送部
２１ａ・・・反射光源部
２１ｂ・・・透過光源部
２２・・・撮像部
２４・・・制御ユニット
２６・・・搬送用コロ
１０ａ・・・撮像された欠陥
１０ｂ・・・２値化された欠陥のＣＣＤラインセンサカメラのピクセル
３０・・・基板
３５・・・基板を搬送する方向を示す矢印
３３・・・搬送部
３１ａ・・・反射光源部
３１ｂ・・・透過光源部
３２・・・撮像部
３７・・・画像処理部
３４・・・制御ユニット
３９・・・デジタル化した欠陥
３４−１・・・Ｒ画素
３４−２・・・Ｇ画素
３４−３・・・Ｂ画素
４０・・・汚れ欠陥の周辺部
４１・・・汚れ欠陥の中心部
４２・・・スライス値
４３・・・スライス値４２とは別のスライス値
４４・・・スライス値その１（Ｓ１）
４５・・・スライス値その２（Ｓ２）
４６・・・スライス値その３（Ｓ３）
５１・・・欠陥の濃度分布
５０・・・欠陥
１０１、１１１・・・スライス値その１によって得られた欠陥
１０２、１１２・・・スライス値その２によって得られた欠陥
１０３、１１３・・・スライス値その３によって得られた欠陥

Claims (4)

1. 基板の欠陥不良を検出する検査システムであって、
   基板の製造工程内あるいは製造後に予め自動欠陥検査装置によって検出された欠陥の欠陥検出情報に基づいて、
   前記基板を搬送する手段と、
   前記基板を照明する手段と
   前記欠陥を撮像する手段と、
   前記撮像した欠陥の画像を処理する画像処理手段と、を備え、かつ、
   前記処理された欠陥画像を複数の閾値で２値化する機能と、
   前記２値化された欠陥の位置座標から同一欠陥を判別する機能と、
   前記同一欠陥と判別された欠陥の欠陥種類判別と良否判定する機能と、を備えたことを特徴とする検査システム。
2. 前記同一欠陥を判別する機能は、前記複数の閾値によって得られた欠陥の位置座標の距離が、予め設定された長さ以内であった場合を同一欠陥と判別することを特徴とする請求項１記載の検査システム。
3. 前記欠陥種類判別と良否判定する機能は、複数の閾値で２値化された欠陥のサイズと、面積比と、複数の演算式と、からなる欠陥判別パラメータによって欠陥種類判別と良否判定することを特徴とする請求項１または２記載の検査システム。
4. 基板の欠陥不良を基板の製造工程内あるいは製造後に検出する検査システムであって、
   前記基板を搬送する手段と、
   前記基板を照明する手段と
   前記欠陥を撮像する手段と、
   前記撮像した欠陥の画像を処理する画像処理手段と、を備え、かつ、
   前記処理された欠陥画像を複数の閾値で２値化する機能と、
   前記２値化された欠陥の位置座標から同一欠陥を判別する機能と、
   前記同一欠陥と判別された欠陥の欠陥種類判別と良否判定する機能と、を備えたことを特徴とする検査システム。

Images