JP2016138790A - 表面検査装置および表面検査方法、ならびにそのためのプログラムおよびそのプログラムの記録媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】
物体表面における光沢ムラや、色ムラ等の状態を精度よく検出する装置および方法を提供する。
【解決手段】
物体表面の散乱光を、散乱光検出手段２０によりＰ偏光成分とＳ偏光成分とに分離して検出し、また、ＲＧＢに関する色成分画像を検出し、画像検出手段３０により散乱光検出画像からＰ偏光成分画像とＳ偏光成分画像の抽出、ならびにＲ画像やＧ画像の色成分画像の抽出を行い、画像解析手段６０により偏光成分および色成分それぞれの検出画像から算出される偏光成分強度比相関パラメータおよび色強度比相関パラメータに基づき物体表面の性状を判断する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、対象となる物体の表面の性状を検査する表面検査装置および表面検査方法などに関するものであり、特に、プリント基板上におけるメッキなどの表面の性状（または状態）を検査する表面検査装置および表面検査方法などに関する。

従来から、プリント基板の製造では、スイッチなどの接触部分や接線部には、耐腐食性に優れた金メッキなどのメッキによる表面処理が用いられている。しかしながら、メッキによる表面処理ではメッキが行われた環境の条件の変動によってメッキの表面状態が変化し、メッキムラがメッキの表面に現れる場合がある。メッキムラを含むメッキ表面の性状は、その品質や耐久性に影響するため、高い信頼性が要求される製品のメッキ表面の性状の均一性は重要な検査項目となっている。また、金メッキのみならず、近年ではより安価な銅メッキなどメッキする素材も幅広い素材から選択されるようになってきている。

このようなメッキの表面の検査は、目視で行うことが一般的である。しかしながら、人間の目による評価には個人差が大きく、基準が曖昧であり変動が激しいといった問題がある。このため、機械による定量的な検査方法が求められている。一般に、物体の表面の光沢の検査方法としては、測定者の感覚で判断される絶対測定法や、ＪＩＳ Ｂ０６５９−１（２００２）に規定されている比較用表面粗さ標準片と比較して表面粗さを測定する方法などがある。

上述の検査方法では、目視の場合と同様に物体の表面の反射光の強度の変化を検出する方法が用いられるが、基準を決めて濃淡を２値化して検出を行うため照射斑や光学系の歪などのノイズとなる要素を除いて高い検査精度を得ることは難しい。以上の他にも、色、拡散、偏光、スペックルを利用した粗さに対応する物理量を使った物体表面の検査方法が提案されている。しかしながら、白色度や色差といった物理量では光沢を用いた場合と比較して、測定の精度や視覚とのマッチングが難しく、安定した測定が困難であるという問題が生じる。また、スペックル干渉（回折）を用いた検査方法は、波長に比較して細かい粗さに敏感であることが知られているが、メッキ表面の性状との対応についての調査はまだ十分に行われていない。

これらのメッキ表面等の表面性状を評価する装置として、特許文献１には、散乱光の偏光成分から散乱光の偏光強度比パラメータを取得し、これに基づき、表面の光沢ムラを検出する技術が開示されている。

特開２０１３−３３０１７号公報

前述の特許文献１記載の方法によれば、特に金メッキ等のように化学的安定性が高い物体表面における凹凸分布の偏りや、いわゆる光沢ムラの状態を精度よく検出することができる。しかしながら、この表面検査装置は偏光強度比により検出することができるような凹凸分布、光沢ムラは精度よく検出することができるものの、偏光強度比に現れず凹凸分布に基づかない欠陥が生じているとき、検出することができない場合があった。例えば、近年、適用範囲が広がってきている銅メッキの場合、銅自体の化学変化（酸化・腐食劣化等）のように、表面凹凸以外の要素でその表面性状が変化するものでは、視覚での判断結果との乖離が生じることがあった。また、メッキが施される対象となるプリント基板がより小型化することで、検査方法も目視で観察することができる限界に近くなり、より小さい対象に対応できる検査方法が求められている。

本発明は、これらの上記の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、表面凹凸の分布に基づくような光沢ムラに加えて、他の要因で生じているような外観の検査も行うことができる表面検査装置および表面検査方法などを実現することにある。また、より小さい検査対象に対しても適用可能な検査装置および検査方法を提供することにある。

本発明者は、上記課題を解決すべく鋭意研究を重ねた結果、下記の発明が上記目的に合致することを見出し、本発明に至った。

本発明の表面検査装置は、上記の課題を解決するために、照射された光の散乱光を分析して、上記光が照射された物体表面の性状を検査する表面検査装置であって、上記散乱光を、散乱面に平行な振動成分であるＰ偏光成分と、上記散乱面に垂直な振動成分であるＳ偏光成分とに分離する偏光成分分離手段と、上記偏光成分分離手段によって分離された上記Ｐ偏光成分および上記Ｓ偏光成分のそれぞれの偏光成分画像として検出する偏光成分画像検出手段と、上記偏光成分画像検出手段により検出されたそれぞれの偏光成分画像から算出されるパラメータで、かつ、上記Ｐ偏光成分の強度に対する上記Ｓ偏光成分の強度の比と相関をもつパラメータである偏光強度比相関パラメータの値を取得する偏光強度比相関パラメータ取得手段と、上記散乱光を、複数の波長の光の強度に関する複数の検出画像として検出する色成分画像検出手段と、上記色成分画像検出手段によって検出された複数の検出画像から算出されるパラメータで、かつ、上記複数の検出画像におけるそれぞれの波長の光の強度比と相関を持つパラメータである色強度比相関パラメータの値を取得する色強度比相関パラメータ取得手段と、上記偏光強度比相関パラメータ取得手段により取得した偏光強度比相関パラメータの値および上記色強度比相関パラメータ取得手段により取得した色強度比相関パラメータの値に基づいて、上記物体表面の性状を判断する表面性状判断手段とを備えることを特徴とする。

また、本発明の表面検査方法は、照射された光の散乱光を分析して、上記光が照射された物体表面の性状を検査する表面検査方法であって、上記散乱光を、散乱面に平行な振動成分であるＰ偏光成分と、上記散乱面に垂直な振動成分であるＳ偏光成分とに分離する偏光成分分離ステップと、上記偏光成分分離ステップにて分離された上記Ｐ偏光成分および上記Ｓ偏光成分のそれぞれの偏光成分検出画像として検出する偏光成分画像検出ステップと、上記偏光成分画像検出ステップにより検出されたそれぞれの偏光成分画像から算出されるパラメータで、かつ、上記Ｐ偏光成分の強度に対する上記Ｓ偏光成分の強度の比と相関をもつパラメータである偏光強度比相関パラメータの値を取得する偏光強度比相関パラメータ取得ステップと、上記散乱光を、複数の波長の光の強度に関する複数の検出画像として検出する色成分画像検出ステップと、上記色成分画像検出ステップによって検出された複数の検出画像から算出されるパラメータで、かつ、上記複数の検出画像におけるそれぞれの波長の光の強度比と相関を持つパラメータである色強度比相関パラメータの値を取得する色強度比パラメータ取得ステップと、上記偏光強度比パラメータ取得ステップにより取得した偏光強度比相関パラメータの値および上記色強度比パラメータ取得ステップにより取得した色強度比相関パラメータの値に基づいて、上記物体表面の性状を判断する表面性状判断ステップとを含むことを特徴とする。

すなわち、本発明の上記構成および方法においては、散乱光の偏光成分に関する偏光強度比相関パラメータと、散乱光の色成分に関する色強度比相関パラメータとを、両方取得し、これらに基づく情報を組み合わせて表面性状判断をおこなうことを特徴する。

これにより、検査対象の物体表面の性状を精度よく検出できる。これは、物質の表面（例えば、金属メッキされた物体表面など）に照射された光の散乱光は、物体表面における凹凸の分布の状態によって散乱角度および各偏光成分の割合が変化するためである。また、金属の場合であれば、吸収係数が小さいために反射率は高い値を示すが、物体表面における凹凸の分布の状態によって各偏光成分の散乱強度が高くなったり低くなったりするので、一定の偏光方向の光を入射させた場合、物体表面における凹凸の分布に応じて各偏光成分の強度が異なるためである。さらに、偏光成分に関する判断に加え、色成分に関する評価に関する判断も行うことで、表面凹凸等の偏光成分で検出可能なものに加えて、これらのみでは検出できない酸化劣化等により表面に表われる欠陥も併せて検出することができるため、より優れた表面検査を行うことができる。

また、上記の構成または方法によれば、偏光成分分離手段（偏光成分分離ステップ）が、検査対象の物体表面に照射された光の散乱光を散乱面に平行な振動成分であるＰ偏光成分と、散乱面に垂直な振動成分であるＳ偏光成分とに分離している。

また、上記の構成または方法によれば、偏光成分画像検出手段（偏光成分画像検出ステップ）が、上記偏光成分分離手段によって分離された上記Ｐ偏光成分および上記Ｓ偏光成分のそれぞれの偏光成分画像として検出している。さらに、偏光強度比相関パラメータ取得手段（偏光強度比相関パラメータ取得ステップ）が、分離された上記Ｐ偏光成分および上記Ｓ偏光成分のそれぞれの検出画像から算出される強度比相関パラメータを取得している。

また、上記の構成または方法によれば、色成分画像検出手段（色成分画像検出ステップ）が、複数の波長の光の強度に関する複数の検出画像として検出している。この複数の波長の光の強度に関する複数の検出画像とは、例えば、ＲＧＢ画像検出のように、完全に単一の波長に関するものではなくとも、特定の第一の波長を中心波長とする光の強度に対する像（第一の像）と、第一の像とは異なる第二（適宜、第三、第四）の波長を中心波長とする光の強度に対する像（第二の像）とのように複数取得し、これらの第一の像と第二の像とのようにそれぞれの波長に対応する複数の検出画像として用いることを指す。また、色強度比相関パラメータ取得手段（色強度比相関パラメータ取得ステップ）が、上記色成分画像検出手段（ステップ）によって検出された複数の検出画像から算出されるパラメータで、かつ、上記複数の検出画像におけるそれぞれの波長の光の強度比と相関を持つパラメータである色強度比相関パラメータの値を取得している。

そして、偏光強度比相関パラメータの値および色強度比相関パラメータの値に基づいて、物体表面の性状を判断している。

ここに、「偏光強度比相関パラメータ」とは、Ｐ偏光成分の強度に対するＳ偏光成分の強度の比（以下、単に「偏光強度比」という）そのものを含め、当該偏光強度比と相関をもつパラメータである。また、「色強度比相関パラメータ」」とは、複数の検出画像における上記第一の像の強度と上記第二の像の強度の比のように、それぞれの波長の光の強度比（以下、「色強度比」）そのものを含め、当該色強度比と相関を持つパラメータである。また、偏光強度比相関パラメータと、色強度比相関パラメータとをともに指すとき、単に強度比相関パラメータと記載する場合がある。

この強度比相関パラメータの値は、従来の技術では検出が困難であった物体表面の比較的小さな変化の群ととらえられる欠陥である、凹凸の分布の偏りや光沢ムラ、色ムラの状態を判断（検出）する指標となり得る。よって、強度比相関パラメータを用いることにより、物体表面の性状を定量的な手法で判断することが可能となる。

また、散乱光強度比と相関をもつ強度比相関パラメータを用いているため、検査対象に照射する光の強度分布に偏りが存在する場合であっても、影響をほとんど受けることなく物体表面の性状を精度良く判断することができる。

よって、強度比相関パラメータの値を利用することにより、物体表面における凹凸の分布の偏りや光沢ムラ、色ムラの状態を精度良く検出することが可能となる。

なお、強度比相関パラメータは、物体表面の比較的大きな変化の群ととらえられる欠陥である、物体表面の異物や疵の状態を判断する指標としても好適である。

また、本発明の表面検査装置は、上記の構成に加えて、上記偏光成分分離手段が、散乱光を偏光ビームスプリッタによってＰ偏光成分とＳ偏光成分とに分離する偏光成分分離手段であって、かつ、前記偏光成分分離手段の偏光ビームスプリッタによって分離されたＰ偏光成分およびＳ偏光成分のそれぞれについて複数の波長の光の強度に関する複数の検出画像として検出することでＰ偏光成分の色成分検出画像とＳ偏光成分の色成分検出画像とを検出し、上記Ｐ偏光成分の色成分検出画像および上記Ｓ偏光成分の色成分検出画像とから、上記偏光成分画像検出手段が検出する上記Ｐ偏光成分および上記Ｓ偏光成分のそれぞれの偏光成分画像、および上記色成分画像検出手段が検出する複数の波長の光の強度に関する複数の検出画像を抽出して用いてもよい。

上記の構成において、Ｓ偏光成分の複数の波長の光の強度に関する像と、Ｐ偏光成分の複数の波長の光の強度に関する像とが得られ、これらに基づいて、適宜、偏光成分に関する画像と、色成分に関する画像と選択、合成等することで抽出するが、これらは、偏光成分と色成分の基礎となる画像データの検出手段として、非常に小型化が行いやすく、かつ、小さい検出対象に対しても優れた検出感度を示しやすい構成とすることができる。

また、本発明の表面検査装置は、上記の構成に加えて、上記偏光強度比相関パラメータの分布が反映された偏光強度比画像データから、その偏光強度比画像データの特徴を示す偏光成分特徴量を抽出し、抽出された上記偏光成分特徴量を定義域のパラメータとし、上記物体表面の性状を判断するために予め定めた偏光成分判断パラメータを値域のパラメータとして構成した所定の偏光成分判断写像を用いて、上記偏光特徴量の値から求めた上記偏光成分判断パラメータの値に基づいて、上記物体表面の偏光成分に関する性状の判断と、上記色強度比相関パラメータの分布が反映された色強度比画像データから、その色強度比画像データの特徴を示す色成分特徴量を抽出し、抽出された上記色成分特徴量を定義域のパラメータとし、上記物体表面の性状を判断するために予め定めた色成分判断パラメータを値域のパラメータとして構成した所定の色成分判断写像を用いて、上記色成分特徴量の値から求めた上記色成分判断パラメータの値に基づいて、上記物体表面の色成分に関する性状の判断とを行うことで、上記物体表面の性状を判断しても良い。

上記の構成によれば、偏光強度比相関パラメータと色強度比相関パラメータのそれぞれの強度比相関パラメータの分布が反映されたそれぞれの画像データについて、それぞれの画像データの特徴を示す画像特徴量を抽出し、抽出された画像特徴量の値を定義域のパラメータとし、物体表面の性状を判断するために予め定めたそれぞれの判断パラメータを値域のパラメータとして所定の写像を予め構成しておくことにより、これらの写像を用いて強度比相関パラメータの分布が反映された画像データから抽出されたそれぞれの画像特徴量から、それぞれに対応する判断パラメータの値を求めることができる。また、画像特徴量を用いて写像を構成することにより、例えば、信頼性（精度）の高い、良否を判定するために有意な差がある値域パラメータ（判断パラメータ）を求めることができる。このようにして求めた判断パラメータの値に基づいて、物体表面の性状を定量的な手法で判断することが可能となる。

ここで、判断パラメータとしては、検出対象同士の類似度を示すパラメータや、検出対象を複数のグループに分類したときに、どのグループに分類されるかを示すパラメータなどを例示することができる。

なお、写像を構成する方法としては、例えば、
（１）画像特徴量の値の分布から、統計的特徴を抽出して写像（例えば、ヒストグラムなど）を構成する方法、
（２）画像特徴量を説明変数とし、上記判断パラメータを目的変数として多変量解析を行って所定の写像（例えば、検索空間など）を構成する方法などを挙示できる。

また、多変量解析とは、互いに関係のある多変量（他種類の特性値）のデータが持つ特徴を要約し、かつ、目的に応じて総合するための手法のことである。

また、多変量解析には、
（１）予測式（関係式）の発見や量の推定などに用いる重回帰分析や正準相関分析、
（２）標本の分類や質の推定などに用いるクラスター分析や判別分析、
（３）多変量の統合整理（減らす）、変量の分類、および代表変量の発見などに用いる主成分分析や因子分析などが含まれる。なお、これらの方法のいずれを採用するかは、目的に応じて選択すれば良い。

また、本発明の表面検査装置は、上記の構成に加えて、上記表面性状判断手段は、上記偏光強度比相関パラメータとして、パラメータΨ＝ｔａｎ^-1（Ｓ偏光成分の強度／Ｐ偏光成分の強度）を用いても良い。

ここで、パラメータΨの値は、凹凸の分布の偏りやムラの状態を判断するための指標として特に優れたパラメータである。よって、このようなパラメータΨを用いて写像を構成することにより、例えば、信頼性（精度）の高い、良否を判定するために有意な差がある値域パラメータ（判断パラメータ）を求めることができる。このようにして求めた判断パラメータの値に基づいて、物体表面の性状を定量的な手法で判断することが可能となる。

すなわち、上記構成のように、このパラメータΨを利用することにより、凹凸の分布の偏りやムラの状態をより精度良く判断することが可能となる。

また、本発明の表面検査装置は、上記の構成に加えて、上記偏光強度比画像データにおける複数の画素のうち、上記偏光強度比相関パラメータの値が所定の閾値の範囲外である偏光成分異常点を特定する偏光成分異常点特定手段と、上記偏光成分異常点特定手段が特定した複数の偏光成分異常点の中から、互いに隣接する複数の偏光成分異常点からなる偏光成分異常点グループを特定し、特定した偏光成分異常点グループの特徴を示す偏光成分形状特徴量を抽出する偏光成分形状特徴量抽出手段と、を備え、上記表面性状判断手段は、上記偏光成分形状特徴量を上記偏光成分特徴量として、多変量解析を行って構成した写像を上記所定の偏光成分判断写像として用いて、上記偏光成分形状特徴量抽出手段によって抽出された上記偏光成分形状特徴量の値から求めた上記偏光成分判断パラメータの値に基づいて、上記物体表面の偏光成分に関する性状を判断し、かつ、上記色強度比画像データにおける複数の画素のうち、上記色強度比相関パラメータの値が所定の閾値の範囲外である色成分異常点を特定する色成分異常点特定手段と、上記色成分異常点特定手段が特定した複数の色成分異常点の中から、互いに隣接する複数の色成分異常点からなる色成分異常点グループを特定し、特定した色成分異常点グループの特徴を示す色成分形状特徴量を抽出する色成分形状特徴量抽出手段と、を備え、上記表面性状判断手段は、上記色成分形状特徴量を上記色成分特徴量として、多変量解析を行って構成した写像を上記所定の色成分判断写像として用いて、上記色成分形状特徴量抽出手段によって抽出された上記色成分形状特徴量の値から求めた上記色画像判断パラメータの値に基づいて、上記物体表面の色成分に関する性状を判断しても良い。すなわち、偏光強度比相関パラメータに基づく異常点と、色強度比相関パラメータとに関するそれぞれの形状特徴量の抽出と、それぞれの判断写像を有する構成としても良い。以下、偏光強度比相関パラメータ、および色強度比相関パラメータに双方に関するものについては、単に「異常点」や「形状特徴量」、「判断写像」と記載する場合がある。

一般に、物体表面の性状が良好な場合、異常点（この異常点は白画素として表示される場合がある）の数も少なく、各異常点グループ内における互いに隣接する異常点の数も少ない傾向があると考えられる。一方、物体表面の性状が良好でない場合、異常点の数も多く、各グループ内における異常点の数も多い傾向があると考えられる。また、隣接する異常点の連続数や、隣接する異常点同士が隣接する隣接方向などにも光沢ムラ、色ムラの種類に応じた特有の傾向があると考えられる。

さらに、形状特徴量は、検出画像（または検出画像から得られる強度比相関パラメータの値の分布が反映された画像データ）を複数の領域に分割することによって得られる局所的な特徴量ではなく、検出画像を複数の領域に分割することなく得られる検出画像全体の大域的な特徴が反映された特徴量であると言える。このため、形状特徴量は、物体表面の性状全体の傾向を把握する上で、重要な指標となり得る。

また、写像を構成する方法としては、例えば、
（１）形状特徴量の値の分布から、統計的特徴を抽出して写像（例えば、ヒストグラムなど）を構成する方法、
（２）形状特徴量を説明変数とし、上記判断パラメータを目的変数として多変量解析を行って所定の写像（例えば、検索空間など）を構成する方法などを挙示できる。

なお、多変量解析については上述したとおりであるので説明を省略する。

以上のような形状特徴量の値は、偏光および色の強度比相関パラメータの判断に利用することで、凹凸の分布の偏りや光沢ムラ、色ムラの状態を判断するための指標として特に優れたパラメータである。よって、上記構成のように、この形状特徴量を利用することにより、従来技術では困難であった、凹凸の分布の偏りや光沢ムラ、色ムラの状態をより精度良く判断することが可能となる。

また、本発明の表面検査装置は、上記の構成に加えて、上記物体表面の偏光成分に関する良否を判定するための偏光成分良否判定パラメータを上記偏光成分判断パラメータとして、多変量解析を行って構成した写像を上記所定の偏光成分判断写像として用いて、上記偏光成分形状特徴量抽出手段によって抽出された上記偏光成分形状特徴量の値から求めた上記偏光成分良否判定パラメータの値に基づいて、上記物体表面の偏光成分に関する良否の判定と、上記物体表面の色成分に関する良否を判定するための色成分良否判定パラメータを上記色成分判断パラメータとして、多変量解析を行って構成した写像を上記所定の色成分判断写像として用いて、上記色成分比形状特徴量抽出手段によって抽出された上記色成分形状特徴量の値から求めた上記色成分良否判定パラメータの値に基づいて、上記物体表面の色成分に関する良否の判定とを行っても良い。すなわち、偏光強度比相関パラメータと、色強度比相関パラメータとに関するそれぞれの形状特徴量の抽出と、それぞれの判断写像として良否判定を行う写像を有する構成としても良い。

上記の構成によれば、偏光成分と色成分に基づくそれぞれの形状特徴量を用いて写像を構成することにより、例えば、信頼性（精度）の高い、それぞれの良否を判定するために有意な差があるそれぞれの良否判定パラメータを求めることができる。このようにして求めた良否判定パラメータの値に基づいて、物体表面の性状を定量的な手法で判断することが可能となる。

すなわち、上記構成のように、偏光成分と色成分に基づくそれぞれの良否判定パラメータを利用することにより、複数の物理量に基づく信頼性（精度）の高い、物体表面の良否判定を行うことができる。

また、本発明の表面検査装置は、上記の構成に加えて、上記物体表面の光沢ムラの種類を判別するための光沢ムラ種類判別パラメータを上記偏光成分判断パラメータとして、多変量解析を行って構成した写像を上記所定の偏光成分判断写像として用いて、上記偏光成分形状特徴量抽出手段によって抽出された上記偏光成分形状特徴量の値から求めた上記光沢ムラ種類判別パラメータの値に基づいて、上記物体表面における光沢ムラの種類を判別し、かつ、上記物体表面の色ムラの種類を判別するための色ムラ種類判別パラメータを上記色成分判断パラメータとして、多変量解析を行って構成した写像を上記所定の色成分判断写像として用いて、上記色成分形状特徴量抽出手段によって抽出された上記色成分形状特徴量の値から求めた上記色ムラ種類判別パラメータの値に基づいて、上記物体表面における色ムラの種類を判別しても良い。すなわち、偏光強度比相関パラメータの形状特徴量に基づき光沢ムラの判別と、色強度比相関パラメータの形状特徴量に基づき色ムラの判別とを、それぞれ行う写像を有する構成としても良い。

上記の構成によれば、形状特徴量を用いて写像を構成することにより、光沢ムラや色ムラの種類の判別を行うための指標として好適なムラ種類判別パラメータを求めることも可能である。このようにして求めたムラ種類判別パラメータの値に基づいて、物体表面の光沢ムラ、色ムラの種類を判別することが可能となる。

また、本発明の表面検査装置は、上記の構成に加えて、例えば、前記特許文献１に開示されるように、上記物体表面の凹凸の状態を示すための極座標空間における、上記強度比相関パラメータの動径方向の重み付け平均の角度微分の標準偏差、上記極座標空間の原点から上記強度比相関パラメータの重心までの距離、および、上記強度比相関パラメータの動径方向の重み付け平均のいずれか１つ以上を、上記所定の写像を具現化する検索空間内の座標として、上記強度比相関パラメータの値の分布から算出する座標算出手段と、上記座標算出手段が算出した座標が、上記物体表面の光沢ムラの種類に応じて上記検索空間内に複数設定された領域のいずれに属するかを判定する領域判定手段とを備え、上記表面性状判断手段は、上記領域判定手段の判定結果を用いて、上記物体表面の光沢ムラの種類を判別しても良い。

上記の構成によれば、所定の写像を具現化する検索空間内における座標の位置に基づいて、複数の原因に基づく光沢ムラの種類を判別することが可能となる。

これは、光沢ムラの種類によって、上記検索空間内における座標の位置が異なるからである。このため、上記検索空間内における座標の位置を特定できれば、物体の表面に存在する光沢ムラの種類を判別することができる。なお、検索空間の次元は、設定した座標の種類数（１つから３つまで）に応じて、１次元から３次元までのいずれの次元であっても良い。

特に、フレキシブルプリント基板（ＦＰＣ）上に形成されるメッキ部の光沢ムラや色ムラを分類することは、製造工程の状態の把握に役立ち、そのフィードバックによって不良の原因を早期に解明できる点で、製造ラインの評価の役割を担う重要な項目であると言える。

そのため、光沢ムラや色ムラ（併せて、単に「ムラ」）の発生する傾向を分析し、どのような状態の際にどの種類のムラが発生するのかを特定することができれば、ムラの発生を抑えることや、ムラが発生する際にメッキ装置などを調整するために利用することもできる。よって、本願の上記の構成によれば、以上のような副次的な課題を解決することもできる。

なお、上記表面検査装置および表面検査方法における各手段、各機能、各処理、各ステップ、または、各工程のそれぞれは、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを上記各手段として動作させ、コンピュータに上記各機能を実現させ、もしくはコンピュータに上記各処理、上記各ステップまたは上記各工程を実行させることにより上記表面検査装置および表面検査方法を、コンピュータにて実現させる表面検査プログラムおよびそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に入る。

本発明の表面検査装置は、以上のように、偏光強度比相関パラメータと色強度比相関パラメータの値に基づいて、上記物体表面の性状を判断する表面性状判断手段とを備える構成である。また、本発明の表面検査方法は、以上のように、偏光強度比相関パラメータと色強度比相関パラメータの値に基づいて、上記物体表面の性状を判断する表面性状判断ステップとを含む方法である。それゆえ、偏光により検出される欠陥等や、色により検出される欠陥等をそれぞれ検出でき、物体表面における凹凸の分布の偏りや光沢ムラ、色ムラの状態を精度良く検出することができるという効果を奏する。

本発明の一実施形態にかかる表面検査装置の全体構造の概要を示す側面図である。 本発明の一実施形態にかかる表面検査装置の散乱光検出手段の概要を示す図である。 本発明の一実施形態にかかる散乱光検出手段により検出される画像の概要を示す図である。 本発明の一実施形態にかかる画像検出手段により検出される画像を示す図であり、（ａ）は偏光画像を抽出して検出する一例を示し、（ｂ）は色画像を抽出して検出する一例を示すものである。 本発明の一実施形態にかかる表面検査装置において散乱光検出手段、画像検出手段および画像解析手段の構成例を示す図である。 本発明の一実施形態にかかる表面検査装置において画像検出手段の表面性状判断手段の総合判断を行うフローチャートの一例を示す図である。 本発明の一実施形態にかかる表面検査装置において良否判定を行う表面性状判断手段の構成例を示す図である。 銅メッキが施されたメッキ品の顕微鏡観察画像である。 色成分についての強度比相関パラメータの取得および二値化に関し、（ａ）は色強度比相関パラメータを取得するにあたり色強度比画像データを作成した図の一例であり、（ｂ）は閾値を設けて異常点を白画素で表示した図である。 異常点（白画素）を示す画像について画像縮小の繰り返しにより形状特徴量を抽出する方法の一例を示す図である。 色ムラについての良品および不良品の検体に関する特徴量を抽出しヒストグラムとして表すグラフである。 色ムラについての良品および不良品の検体に関する特徴量を抽出しヒストグラムとして表すグラフであり、（ａ）は良品のグラフであり、（ｂ）は不良品のグラフである。 本発明の表面検査装置により、色成分判断写像により、評価対象となるメッキ品の表面性状を判断した結果を示す図である。

以下に本発明の実施の形態を詳細に説明するが、以下に記載する構成要件の説明は、本発明の実施態様の一例（代表例）であり、本発明はその要旨を変更しない限り、以下の内容に限定されない。

本発明の一実施形態である表面検査装置について、図１から図７に基づいて説明する。

図１は、表面検査装置１の全体構造の概要を示す側面図である。本発明の表面検査装置は、光源１０から照射された光は、コリメータレンズ１１と、ポラライザ１２を通りに検査対象１３に照射される。ここで、以下、光源１０と、コリメータレンズ１１と、ポラライザ１２とを併せて、光照射部と呼ぶ。この検査対象から散乱された光は、対物レンズ１４を通して散乱光検出手段２０にて検出され、検出された散乱光について画像検出手段３０で画像を選択や合成等して検出され、画像解析手段６０にて解析される。また、解析結果は適宜、表示部７０に表示される。また、各検出手段や解析手段は、適宜、記憶部（図示せず）に予め記憶させたパラメータや計算式を読み出したり、検出した画像や解析した結果をこの記憶部に保存することができる。

ここで、散乱光検出手段２０においては、上記散乱光を、散乱面に平行な振動成分であるＰ偏光成分と、上記散乱面に垂直な振動成分であるＳ偏光成分とに分離する偏光成分分離手段と、上記偏光成分分離手段によって分離された上記Ｐ偏光成分および上記Ｓ偏光成分のそれぞれの偏光成分画像を検出するために、それらの基となる散乱光に関する画像を検出する。また、上記散乱光を、複数の波長の光の強度に関する複数の検出画像を検出するために、それらの基となる散乱光に関する画像を検出する。

図２は、散乱光検出手段２０の概要を示す図である。ここでは、偏光ビームスプリッタ２１が偏光成分分離手段となり、検査対象からの散乱光をＰ偏光成分とＳ偏光成分とに分離する。また、前記偏光ビームスプリッタ２１によって分離されたＳ偏光成分についてはＣＣＤカメラ２２が、Ｐ偏光成分についてはＣＣＤカメラ２３が、それぞれ偏光分離された散乱光を検出する。

また、これらのＣＣＤカメラ２２、２３は、ＲＧＢ画像を検出することができるＣＣＤカメラを使用することができるため、図３に示すように、Ｐ偏光成分と、Ｓ偏光成分のそれぞれについてＲ画像、Ｇ画像およびＢ画像の散乱光画像（Ｐ偏光成分の色成分検出画像および上記Ｓ偏光成分の色成分検出画像）を得ることができる。このような構成により散乱光検出を行うことで、本件発明において必要になる、Ｐ偏光成分およびＳ偏光成分のそれぞれの画像と、ＲＧＢ画像とを小型の散乱光検出手段で達成することができる。また、この構成の装置によれば、Ｐ偏光成分とＳ偏光成分の分離、ＲＧＢ像の取得を容易に行うことができるため、ミクロンオーダーでの検出が必要な小さい検出対象に対しても高い解像度と信頼性の検出を行うことができる。なお、ＣＣＤカメラ２２とＣＣＤカメラ２３とでそれぞれ検出された散乱光画像について、この構成であればそれぞれの像の歪み等もほとんど生じないため一般的な位置合わせにより、対応する位置を特定して適宜必要な画像を抽出することができる。

これらの散乱光画像から、図１の画像検出手段３０は、例えば図４（ａ）に示すように、Ｐ偏光成分およびＳ偏光成分のそれぞれの偏光成分画像として、Ｐ偏光成分のＲ画像（ｐ（Ｒ））および、Ｓ偏光成分のＲ画像（ｓ（Ｒ））を抽出し検出画像することで偏光成分画像検出手段として機能することができる。また、図４（ｂ）に示すように、Ｐ成分とＳ成分のＧ画像を選択し合成することで緑の波長の光の強度に関するＧ画像（Ｇ（ｐ＋ｓ））の抽出と、Ｐ成分とＳ成分のＲ画像を選択し合成することで赤の波長の光の強度に関するＲ画像（Ｒ（ｐ＋ｓ））の抽出とを行い検出画像とすることで、色成分画像検出手段として機能することができる。

この画像検出手段３０で検出された画像は、画像解析手段６０により、検出された画像に基づき表面性状を判断する。この画像解析手段６０は、具体的には図５に示すように、偏光強度比相関パラメータ取得するための偏光強度比像作成手段４１と、偏光強度比像から変更強度比相関パラメータ取得手段４２と、色強度比相関パラメータを取得するための色強度比像作成手段４３と色強度比相関パラメータ取得手段４４とを有する構成である強度比相関パラメータ取得手段４０を有する。すなわち、Ｐ偏光成分と、Ｓ偏光成分の画像として検出（抽出）された像は、偏光強度比相関パラメータを取得するために、偏光強度比像作成手段４１でＰ偏光成分画像とＳ偏光成分画像の強度比像を作成し、これに基づき偏光強度比相関パラメータ取得手段４２で偏光強度比相関パラメータを取得する。また、Ｒ画像（第一の波長の画像）と、Ｇ画像（第二の波長の画像）として検出（抽出）された像は、色強度比相関パラメータを取得するために色強度比像作成手段４３でＲ画像とＧ画像との強度比像を作成し、これに基づき色強度比相関パラメータ取得手段４４で色強度比相関パラメータを取得する。

そして、表面性状判断手段５０にて、偏光強度比相関パラメータ取得手段４２により取得した偏光強度比相関パラメータの値および上記色強度比相関パラメータ取得手段４４により取得した色強度比相関パラメータの値に基づいて、上記物体表面の性状を判断する。この判断は、例えば、図５に示すように、偏光成分表面性状判断手段５１により偏光強度比相関パラメータに基づく判断と、色成分表面性状判断手段５２により色強度比相関パラメータに基づく判断をそれぞれ行って、表面性状総合判断手段５３によってそれらの判断結果を併せて総合判断することができる。この表面性状総合判断手段５３における総合判断のフローは、例えば図６に示すように、それぞれの強度比相関パラメータに基づく良否判定ができる判断写像を用いて、まず偏光強度比相関パラメータに基づき表面性状の判断を行いその判断結果が良の場合、更に色強度比相関パラメータに基づき表面性状の判断を行いその判断結果が良の場合、総合判断結果として良品と判断し、いずれかの判断結果が否の場合、不良品と判断する構成とすることができる。この総合判断のフローは、図６に示すものの順序を入れ替えても良いし、それぞれ同時に判断し、共に良の場合は良品、いずれか一方あるいは双方が否の場合は不良品とするものでもよい。なお、偏光強度比相関パラメータに基づき光沢ムラを検出することができる詳細な原理については、特許文献１に開示されているものを利用することができる。

図７は、偏光成分に基づく良否判定と、色成分に基づく良否判定を行う表面性状判断手段５０の一例を説明するための図である。ここで、偏光強度比相関パラメータに基づく表面性状判断を行う偏光成分表面性状判断手段５１は、偏光強度比相関パラメータについて所定の閾値の範囲外である異常点を特定する偏光成分異常点特定手段５１１と、また、特定された異常点をグループとして特定しその特徴を示す偏光成分形状特徴量を抽出する偏光成分形状特徴量抽出手段５１２と、さらに、偏光成分形状特徴量に基づく良否判定を行うための良否判定パラメータを判断写像として有する偏光成分良否判定手段５１３を有する。また、色強度比相関パラメータに基づく表面性状判断を行う偏光成分表面性状判断手段５２は、色強度比相関パラメータについて所定の閾値の範囲外である異常点を特定する色成分異常点特定手段５２１と、また、特定された異常点をグループとして特定しその特徴を示す色成分形状特徴量を抽出する色成分形状特徴量抽出手段５２２と、さらに、色成分形状特徴量に基づく良否判定を行うための良否判定パラメータを判断写像として有する偏光成分良否判定手段５２３を有する。なお、これらの異常点の閾値の設定、形状特徴量抽出の方法の設定、良否判定パラメータを行うための多変量解析等は予め良否が明らかな検体を教師データとして用いて設定しておき、適宜、記憶部等に保存し読みだして実行する。このような構成とすることで、偏光強度比相関パラメータおよび色強度比相関パラメータに基づき、良否判定を行うことができる。

以下、実施例により本発明を更に詳細に説明するが、本発明は、その要旨を変更しない限り以下の実施例に限定されるものではない。

図８は、銅メッキが施されたメッキ品の顕微鏡観察画像である。このメッキ処理品について、前述の図１〜７に示す装置構成を有する表面検査装置を作成し、その評価を行った。図９は、図８に示すメッキ品の解析を行う際に作成した像を示すものである。
まず、図９（ａ）は、散乱光検出手段２０により検出された画像から、図４（ｂ）に示すように画像検出手段３２により、第一の波長の光の強度の検出画像としてＧ画像と、第二の波長の光の強度の検出画像としてＲ画像とを取得し、ＧとＲとについて、その異常点が検出されやすいように強度比が表れるように比をとり、強度比像作成手段４３により色強度比画像データとして画像化したものである。ここでは、この色強度比画像データをそのまま色強度比相関パラメータとして用いた。次に、図９（ｂ）は、この色強度比画像データにおける複数の画素のうち、上記色強度比相関パラメータの値が所定の閾値の範囲外である色成分異常点を特定し、異常点を白画素でする色成分異常点特定手段によって、画像化して表示したものである。すなわち、白画素の数から、色強度比相関パラメータに基づく異常点を確認することができる。

次に、この色成分異常点特定手段により特定された色成分異常点について、図１０に示すように、画像縮小により取得できる特徴量抽出手段を用いて、特徴量を抽出した。この特徴量抽出手段は、ＯｐｅｎＣＶのｃｖＥｒｏｄｅを使用することで実施することができる。

また、図１１および図１２は、顕微鏡観察によって判断した良品３６検体と、不良品３０検体と（合計６６検体）について、前述した色成分異常点特定、特徴量抽出を行って、それぞれの特徴量の頻度を示したものである。図１１および図１２に示すように、不良品は、各特徴量の頻度が全体的に多い結果となる。この６６検体の、良品、不良品の判断と、各特徴量とを教師データとして、物体表面性状を判断するために予め定めた色成分判断パラメータの値域のパラメータとして構成した所定の色成分判断写像を得ることができるように多変量解析を行って、色成分判断写像を得た。

図１３は、この色成分判断写像により、評価対象となるメッキ品の表面性状を判断した結果を示すものである。図１３では、色成分強度比相関パラメータの画像に対して、その色成分強度比相関パラメータを抽出される色成分特徴量を定義域のパラメータとして、前述の図１１等に示すもので得ら色成分判断写像を用いて、色成分に関する表面性状の判断を行った結果である。ここでは、各メッキ部について、不良品と判断されたパットを、白の四角形で囲んで明示した状態である。

同様に、図１〜７に示す装置構成により、偏光成分強度比相関パラメータの値に基づき、物体表面の性状を判断することができ、これらを同時に行うことで偏光成分に基づく性状の判断と、色成分に基づく性状の判断を行うことができる。

本発明に係る表面検査装置は、物質の性状を簡素な構成で精度よく検出し、光沢ムラや色ムラを判断することができる。これによって、メッキの良品・不良品の判断をより高精度に行ったりすることができる。また、そのムラの分類を行うこともでき、ムラの種類に応じた発生原因の特定にも寄与することができる。この検査装置は、具体的には、特に金属メッキの表面を検査する検査装置として好適に利用することができる。

１ 表面検査装置
１０ 光源
１１ コリメータレンズ
１２ ポラライザ
１３ 検査対象
１４ 対物レンズ
２０ 散乱光検出手段
２１ 偏光ビームスプリッタ
２２、２２´、２３、２３´ ＣＣＤカメラ
３０ 画像検出手段
３１ 偏光成分画像検出手段
３１ａ Ｐ偏光成分画像検出手段
３１ｂ Ｓ偏光成分画像検出手段
３２ 色成分画像検出手段
３２ａ 第一の波長の色成分画像検出手段
３２ｂ 第二の波長の色成分画像検出手段
４０ 強度比相関パラメータ取得手段
４１ 偏光強度比像作成手段
４２ 偏光強度比相関パラメータ取得手段
４３ 色強度比像作成手段
４４ 色強度比相関パラメータ取得手段
５０ 表面性状判断手段
５１ 偏光成分表面性状判断手段
５１１ 偏光成分異常点特定手段
５１２ 偏光成分形状特徴量抽出手段
５１３ 偏光成分良否判断手段
５２ 色成分表面性状判断手段
５２１ 色成分異常点特定手段
５２２ 色成分形状特徴量抽出手段
５２３ 色成分良否判断手段
５３ 表面性状総合判断手段
６０ 画像解析手段
７０ 表示部

Claims (10)

1. 照射された光の散乱光を分析して、上記光が照射された物体表面の性状を検査する表面検査装置であって、
   上記散乱光を、散乱面に平行な振動成分であるＰ偏光成分と、上記散乱面に垂直な振動成分であるＳ偏光成分とに分離する偏光成分分離手段と、
   上記偏光成分分離手段によって分離された上記Ｐ偏光成分および上記Ｓ偏光成分のそれぞれの偏光成分画像として検出する偏光成分画像検出手段と、
   上記偏光成分画像検出手段により検出されたそれぞれの偏光成分画像から算出されるパラメータで、かつ、上記Ｐ偏光成分の強度に対する上記Ｓ偏光成分の強度の比と相関をもつパラメータである偏光強度比相関パラメータの値を取得する偏光強度比相関パラメータ取得手段と、
   上記散乱光を、複数の波長の光の強度に関する複数の検出画像として検出する色成分画像検出手段と、
   上記色成分画像検出手段によって検出された複数の検出画像から算出されるパラメータで、かつ、上記複数の検出画像におけるそれぞれの波長の光の強度比と相関を持つパラメータである色強度比相関パラメータの値を取得する色強度比相関パラメータ取得手段と、
   上記偏光強度比相関パラメータ取得手段により取得した偏光強度比相関パラメータの値および上記色強度比相関パラメータ取得手段により取得した色強度比相関パラメータの値に基づいて、上記物体表面の性状を判断する表面性状判断手段とを備えることを特徴とする表面検査装置。
2. 上記偏光成分分離手段が、散乱光を偏光ビームスプリッタによってＰ偏光成分とＳ偏光成分とに分離する偏光成分分離手段であって、
   かつ、前記偏光成分分離手段の偏光ビームスプリッタによって分離されたＰ偏光成分およびＳ偏光成分のそれぞれについて複数の波長の光の強度に関する複数の検出画像として検出することでＰ偏光成分の色成分検出画像とＳ偏光成分の色成分検出画像とを検出し、
   上記Ｐ偏光成分の色成分検出画像および上記Ｓ偏光成分の色成分検出画像とから、上記偏光成分画像検出手段が検出する上記Ｐ偏光成分および上記Ｓ偏光成分のそれぞれの偏光成分画像、および上記色成分画像検出手段が検出する複数の波長の光の強度に関する複数の検出画像を抽出して用いることを特徴とする請求項１に記載の表面検査装置。
3. 上記表面性状判断手段は、
   上記偏光強度比相関パラメータの分布が反映された偏光強度比画像データから、その偏光強度比画像データの特徴を示す偏光成分特徴量を抽出し、抽出された上記偏光成分特徴量を定義域のパラメータとし、上記物体表面の性状を判断するために予め定めた偏光成分判断パラメータを値域のパラメータとして構成した所定の偏光成分判断写像を用いて、
   上記偏光成分特徴量の値から求めた上記偏光成分判断パラメータの値に基づいて、上記物体表面の偏光成分に関する性状の判断と、
   上記色強度比相関パラメータの分布が反映された色強度比画像データから、その色強度比画像データの特徴を示す色成分特徴量を抽出し、抽出された上記色成分特徴量を定義域のパラメータとし、上記物体表面の性状を判断するために予め定めた色成分判断パラメータを値域のパラメータとして構成した所定の色成分判断写像を用いて、
   上記色成分特徴量の値から求めた上記色成分判断パラメータの値に基づいて、上記物体表面の色成分に関する性状の判断と、を行うことを特徴とする請求項１または２に記載の表面検査装置。
4. 上記表面性状判断手段は、
   上記偏光強度比相関パラメータとして、パラメータΨ＝ｔａｎ^-1（Ｓ偏光成分の強度／Ｐ偏光成分の強度）を用いることを特徴とする請求項３に記載の表面検査装置。
5. 上記偏光強度比画像データにおける複数の画素のうち、上記偏光強度比相関パラメータの値が所定の閾値の範囲外である偏光成分異常点を特定する偏光成分異常点特定手段と、
   上記偏光成分異常点特定手段が特定した複数の偏光成分異常点の中から、互いに隣接する複数の偏光成分異常点からなる偏光成分異常点グループを特定し、特定した偏光成分異常点グループの特徴を示す偏光成分形状特徴量を抽出する偏光成分形状特徴量抽出手段と、を備え、
   上記表面性状判断手段は、
   上記偏光成分形状特徴量を上記偏光成分特徴量として、多変量解析を行って構成した写像を上記所定の偏光成分判断写像として用いて、
   上記偏光成分形状特徴量抽出手段によって抽出された上記偏光成分形状特徴量の値から求めた上記偏光成分判断パラメータの値に基づいて、上記物体表面の偏光成分に関する性状を判断し、かつ、
   上記色強度比画像データにおける複数の画素のうち、上記色強度比相関パラメータの値が所定の閾値の範囲外である色成分異常点を特定する色成分異常点特定手段と、
   上記色成分異常点特定手段が特定した複数の色成分異常点の中から、互いに隣接する複数の色成分異常点からなる色成分異常点グループを特定し、特定した色成分異常点グループの特徴を示す色成分形状特徴量を抽出する色成分形状特徴量抽出手段と、を備え、
   上記表面性状判断手段は、
   上記色成分形状特徴量を上記色成分特徴量として、多変量解析を行って構成した写像を上記所定の色成分判断写像として用いて、
   上記色成分形状特徴量抽出手段によって抽出された上記色成分形状特徴量の値から求めた上記色画像判断パラメータの値に基づいて、上記物体表面の色成分に関する性状を判断することを特徴とする請求項３または４に記載の表面検査装置。
6. 上記表面性状判断手段は、
   上記物体表面の偏光成分に関する良否を判定するための偏光成分良否判定パラメータを上記偏光成分判断パラメータとして、多変量解析を行って構成した写像を上記所定の偏光成分判断写像として用いて、
   上記偏光成分形状特徴量抽出手段によって抽出された上記偏光成分形状特徴量の値から求めた上記偏光成分良否判定パラメータの値に基づいて、上記物体表面の偏光成分に関する良否の判定と、
   上記物体表面の色成分に関する良否を判定するための色成分良否判定パラメータを上記色成分判断パラメータとして、多変量解析を行って構成した写像を上記所定の色成分判断写像として用いて、
   上記色成分比形状特徴量抽出手段によって抽出された上記色成分形状特徴量の値から求めた上記色成分良否判定パラメータの値に基づいて、上記物体表面の色成分に関する良否の判定とを行うことを特徴とする請求項５に記載の表面検査装置。
7. 上記表面性状判断手段は、
   上記物体表面の光沢ムラの種類を判別するための光沢ムラ種類判別パラメータを上記偏光成分判断パラメータとして、多変量解析を行って構成した写像を上記所定の偏光成分判断写像として用いて、
   上記偏光成分形状特徴量抽出手段によって抽出された上記偏光成分形状特徴量の値から求めた上記光沢ムラ種類判別パラメータの値に基づいて、上記物体表面における光沢ムラの種類を判別し、かつ、
   上記物体表面の色ムラの種類を判別するための色ムラ種類判別パラメータを上記色成分判断パラメータとして、多変量解析を行って構成した写像を上記所定の色成分判断写像として用いて、
   上記色成分形状特徴量抽出手段によって抽出された上記色成分形状特徴量の値から求めた上記色ムラ種類判別パラメータの値に基づいて、上記物体表面における色ムラの種類を判別すること
   を特徴とする請求項５に記載の表面検査装置。
8. 照射された光の散乱光を分析して、上記光が照射された物体表面の性状を検査する表面検査方法であって、
   上記散乱光を、散乱面に平行な振動成分であるＰ偏光成分と、上記散乱面に垂直な振動成分であるＳ偏光成分とに分離する偏光成分分離ステップと、
   上記偏光成分分離ステップにて分離された上記Ｐ偏光成分および上記Ｓ偏光成分のそれぞれの偏光成分検出画像として検出する偏光成分画像検出ステップと、
   上記偏光成分画像検出ステップにより検出されたそれぞれの偏光成分画像から算出されるパラメータで、かつ、上記Ｐ偏光成分の強度に対する上記Ｓ偏光成分の強度の比と相関をもつパラメータである偏光強度比相関パラメータの値を取得する偏光強度比相関パラメータ取得ステップと、
   上記散乱光を、複数の波長の光の強度に関する複数の検出画像として検出する色成分画像検出ステップと、
   上記色成分画像検出ステップによって検出された複数の検出画像から算出されるパラメータで、かつ、上記複数の検出画像におけるそれぞれの波長の光の強度比と相関を持つパラメータである色強度比相関パラメータの値を取得する色強度比パラメータ取得ステップと、
   上記偏光強度比パラメータ取得ステップにより取得した偏光強度比相関パラメータの値および上記色強度比パラメータ取得ステップにより取得した色強度比相関パラメータの値に基づいて、上記物体表面の性状を判断する表面性状判断ステップとを含むことを特徴とする表面検査方法。
9. 請求項１から７までのいずれか１項に記載の表面検査装置を動作させるための表面検査プログラムであって、コンピュータを上記の各手段として機能させるための表面検査プログラム。
10. 請求項９に記載の表面検査プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。