JP2018036241A - 検査方法、検査装置、検査プログラム、および記録媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】虚報および見逃しの少なくとも一方の発生を抑制して、欠陥の検出精度を向上させることのできる検査方法を提供する。【解決手段】検査方法は、検査対象物の撮像画像を画像処理して欠陥を検出する検査方法であって、検査対象物の参照画像および欠陥を検出するための検査基準を登録するステップ（ａ）と、撮像画像を取得するステップ（ｂ）と、ステップ（ａ）において登録された検査基準を用いて、参照画像と撮像画像とを比較する画像処理を行って、欠陥を検出するステップ（ｃ）と、ステップ（ｃ）において検出された欠陥の中から、欠陥として検出されるべきでない過検出の欠陥を認識するステップ（ｄ）と、ステップ（ｄ）において認識された過検出の欠陥の数が減少するように、検査基準を調整するステップ（ｅ）と、ステップ（ｅ）において調整された検査基準を記憶するステップ（ｆ）と、を有する。【選択図】図３

Description

本発明は、検査方法、検査装置、検査プログラム、および記録媒体に関する。

樹脂製のフィルムに銅箔の配線パターンが形成されたプリント基板などの検査には、一般的に、カメラを用いた光学式検査が用いられる。

光学式検査では、コンピューターにより検査対象物の撮像画像を参照画像と比較する画像処理を行って欠陥を検出する方法が広く用いられている（例えば特許文献１）。

特開平０５−２６４４６７号公報

しかしながら、上記の方法では、本来欠陥でない部分を誤って欠陥と認識するいわゆる虚報（過検出）が発生する可能性があり、コンピューターによる画像処理結果を、作業者が再チェックしなければならないという問題がある。さらに、上記の方法では、欠陥を認識できないいわゆる見逃し（未検出）が発生する可能性もある。

本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、虚報および見逃しの少なくとも一方の発生を抑制して、欠陥の検出精度を向上させることのできる、検査方法、検査装置、検査プログラム、および記録媒体を提供することを目的とする。

上記目的を達成する本発明に係る検査方法は、検査対象物の撮像画像を画像処理して欠陥を検出する検査方法であって、前記検査対象物の参照画像および前記欠陥を検出するための検査基準を登録するステップ（ａ）と、前記撮像画像を取得するステップ（ｂ）と、前記ステップ（ａ）において登録された前記検査基準を用いて、前記参照画像と前記撮像画像とを比較する画像処理を行って、前記欠陥を検出するステップ（ｃ）と、前記ステップ（ｃ）において検出された前記欠陥の中から、欠陥として検出されるべきでない過検出の欠陥を認識するステップ（ｄ）と、前記ステップ（ｄ）において認識された前記過検出の欠陥の数が減少するように、前記検査基準を調整するステップ（ｅ）と、前記ステップ（ｅ）において調整された前記検査基準を記憶するステップ（ｆ）と、を有する。

また、上記目的を達成する本発明に係る検査方法は、検査対象物の撮像画像を画像処理して欠陥を検出する検査方法であって、前記検査対象物の参照画像および前記欠陥を検出するための検査基準を登録するステップ（ａ）と、前記撮像画像を取得するステップ（ｂ）と、前記ステップ（ａ）において登録された前記検査基準を用いて、前記参照画像と前記撮像画像とを比較する画像処理を行って、前記欠陥を検出するステップ（ｃ）と、前記ステップ（ｃ）において検出された前記欠陥の中に存在しない未検出の欠陥を認識するステップ（ｄ）と、前記ステップ（ｄ）において認識された前記未検出の欠陥の数が減少するように、前記検査基準を調整するステップ（ｅ）と、前記ステップ（ｅ）において調整された前記検査基準を記憶するステップ（ｆ）と、を有する。

また、上記目的を達成する本発明に係る検査装置は、検査対象物の撮像画像を画像処理して欠陥を検出する検査装置であって、前記検査対象物の参照画像および前記欠陥を検出するための検査基準を登録する登録部と、前記撮像画像を取得する取得部と、前記登録部によって登録された前記検査基準を用いて、前記参照画像と前記撮像画像とを比較する画像処理を行って、前記欠陥を検出する検出部と、前記検出部によって検出された前記欠陥の中から、欠陥として検出されるべきでない過検出の欠陥を認識する認識部と、前記認識部によって認識された前記過検出の欠陥の数が減少するように、前記検査基準を調整する調整部と、前記調整部によって調整された前記検査基準を記憶する記憶部と、を有する。

また、上記目的を達成する本発明に係る検査装置は、検査対象物の撮像画像を画像処理して欠陥を検出する検査装置であって、前記検査対象物の参照画像および前記欠陥を検出するための検査基準を登録する登録部と、前記撮像画像を取得する取得部と、前記登録部によって登録された前記検査基準を用いて、前記参照画像と前記撮像画像とを比較する画像処理を行って、前記欠陥を検出する検出部と、前記検出部によって検出された前記欠陥の中に存在しない未検出の欠陥を認識する認識部と、前記認識部によって認識された前記未検出の欠陥の数が減少するように、前記検査基準を調整する調整部と、前記調整部によって調整された前記検査基準を記憶する記憶部と、を有する。

また、上記目的を達成する本発明に係る検査プログラムは、検査対象物の撮像画像を画像処理して欠陥を検出するための検査プログラムであって、前記検査対象物の参照画像および前記欠陥を検出するための検査基準を登録する手順（ａ）と、前記撮像画像を取得する手順（ｂ）と、前記手順（ａ）において登録された前記検査基準を用いて、前記参照画像と前記撮像画像とを比較する画像処理を行って、前記欠陥を検出する手順（ｃ）と、前記手順（ｃ）において検出された前記欠陥の中から、欠陥として検出されるべきでない過検出の欠陥を認識する手順（ｄ）と、前記手順（ｄ）において認識された前記過検出の欠陥の数が減少するように、前記検査基準を調整する手順（ｅ）と、前記手順（ｅ）において調整された前記検査基準を記憶する手順（ｆ）と、をコンピューターに実行させる。

また、上記目的を達成する本発明に係る検査プログラムは、検査対象物の撮像画像を画像処理して欠陥を検出するための検査プログラムであって、前記検査対象物の参照画像および前記欠陥を検出するための検査基準を登録する手順（ａ）と、前記撮像画像を取得する手順（ｂ）と、前記手順（ａ）において登録された前記検査基準を用いて、前記参照画像と前記撮像画像とを比較する画像処理を行って、前記欠陥を検出する手順（ｃ）と、前記手順（ｃ）において検出された前記欠陥の中に存在しない未検出の欠陥を認識する手順（ｄ）と、前記手順（ｄ）において認識された前記未検出の欠陥の数が減少するように、前記検査基準を調整する手順（ｅ）と、前記手順（ｅ）において調整された前記検査基準を記憶する手順（ｆ）と、をコンピューターに実行させる。

また、上記目的を達成する本発明に係る記録媒体は、上記の検査プログラムを記録したコンピューター読み取り可能な記録媒体である。

本発明によれば、過検出の欠陥の数が減少するように、または、未検出の欠陥の数が減少するように、検査基準が調整される。このため、虚報および見逃しの少なくとも一方の発生を抑制して、欠陥の検出精度を向上させることができる。

本実施形態に係る検査装置の概略構成を示す斜視図である。 本実施形態に係るコンピューターの概略構成を示すブロック図である。 本実施形態に係る検査方法の手順を示すフローチャートである。 テスト検査処理の手順を示すフローチャートである。 学習データベース構築処理の手順を示すフローチャートである。 機械学習処理の手順を示すフローチャートである。 参照画像の一部を示す図である。 欠陥の候補が表示部に表示された状態を示す図である。 正常検出、過検出、未検出が選択された状態の表示部を示す図である。 曖昧検査処理の手順を示すフローチャートである。 作業者の欠陥であるか否かの判断結果が異なる一対の撮像画像を示す図である。 １つの基板に複数の検査対象物が形成されている様子を示す図である。 １つの検査対象物に同一の配線パターンが複数形成されている様子を示す図である。

以下、添付した図面を参照して、本発明の実施形態を説明する。なお、図面の説明において、同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。また、図面の寸法比率は、説明の都合上誇張されており、実際の比率とは異なる場合がある。

図１は、本実施形態に係る検査装置１の概略構成を示す斜視図である。図２は、本実施形態に係るコンピューター４０の概略構成を示すブロック図である。

検査装置１は、基板（検査対象物に相当）Ｗの撮像画像を画像処理して基板Ｗの欠陥を検出する。検査装置１は、図１に示すように、載置部１０、照明部２０、撮像部３０、およびコンピューター４０を備えている。

載置部１０は、基板Ｗが載置される。載置部１０は、不図示の駆動ステージによって、Ｘ方向に移動される（図１矢印参照）。駆動ステージは、公知のものを用いることができる。基板Ｗは、例えば、樹脂製のフィルムに銅箔の配線パターンが形成されたプリント基板である。本実施形態において、基板Ｗは１枚のシートタイプである。

照明部２０は、載置部１０の上方に設けられ、基板Ｗに対して光を照射する。光源としては特に限定されないが、ＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）、蛍光灯、およびＸ線などを用いることができる。

撮像部３０は、載置部１０の上方に設けられ、基板Ｗを撮像する。撮像部３０は、ラインスキャンカメラを用いることが好ましい。Ｘ方向と直交するＹ方向に伸延したラインスキャンカメラによって撮像することにより、短時間で広範囲の画像を取得することができ、欠陥の検査を迅速に行うことができる。撮像部３０は、不図示の駆動部によってＹ方向に移動される（図１矢印参照）。

コンピューター４０は、上記各部の制御および各種処理を行う。コンピューター４０は、図２に示すように、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）４１、メモリー４２、ハードディスク４３、表示部４４、入力部４５、および通信部４６を備えている。

ＣＰＵ４１は、メモリー４２やハードディスク４３に記憶されているプログラムに従って、各部の制御や各種の演算処理などを実行する。

メモリー４２は、各種プログラムや各種データを記憶するＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、作業領域として一時的にプログラムやデータを記憶するＲＡＭ（Ｒａｎｄａｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）などから構成される。

ハードディスク４３は、オペレーティングシステムを含む各種プログラムや各種データを記憶する。

表示部４４は、例えば液晶ディスプレイであり、後述する各種情報を表示する。

入力部４５は、マウスなどのポインティングデバイス、およびキーボードを含み、各種の入力を行うために使用される。

通信部４６は、他の機器と通信するためのインターフェースである。

なお、ＣＰＵ４１は、各種プログラムを実行することによって、登録部、取得部、検出部、認識部、および調整部として機能する。ここで、登録部は、基板Ｗの参照画像および欠陥を検出するための検査基準を登録する。取得部は、撮像部３０によって撮像された基板Ｗの撮像画像を取得する。検出部は、登録部によって登録された検査基準を用いて、参照画像と撮像画像とを比較する画像処理を行って、基板Ｗの欠陥を検出する。認識部は、検出部によって検出された欠陥の中から、欠陥として検出されるべきでない過検出の欠陥を認識するとともに、検出部によって検出された欠陥の中に存在しない未検出の欠陥を認識する。調整部は、認識部によって認識された過検出の欠陥の数が減少するように、かつ、認識部によって認識された未検出の欠陥の数が減少するように、検査基準を調整する。また、ハードディスク４３は、記憶部として、調整部によって調整された検査基準を記憶する。

以下、検査装置１により基板Ｗの欠陥を検出する検査方法について、図３〜図９を参照して説明する。

図３は、検査装置１による検査方法の手順を示すフローチャートである。

Ｓ０１では、コンピューター４０に基準データが登録される。具体的には、作業者が、基板Ｗの参照画像と欠陥を検出するための検査基準とをコンピューター４０に入力し、参照画像および検査基準がコンピューター４０に登録される。

基板Ｗの参照画像としては、ＣＡＤ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｉｄｅｄ Ｄｅｓｉｇｎ）画像などの設計図面画像や、欠陥のない基板Ｗ（ゴールデンサンプル）の撮像画像を用いることができ、たとえば、ＲＡＷ形式の画像データで登録される。基板Ｗの参照画像として、例えば図７に示すような画像を取得することができる。

欠陥を検出するための検査基準としては、例えば、輝度の閾値、外観形状、および検査規格などが挙げられる。ここで検査規格とは、例えば、線幅の許容値である。Ｓ０１では、検査基準として登録された輝度の閾値を用いて参照画像が二値化される。

Ｓ０２では、機械学習用のテスト基板Ｗが検査される。具体的には、まず、予め用意されたテスト基板Ｗが撮像部３０により撮像され、コンピューター４０が、テスト基板Ｗの撮像画像を取得する。そして、コンピューター４０が、Ｓ０１において登録された検査基準を用いて撮像画像と参照画像とを比較する画像処理を行って、テスト基板Ｗ上の欠陥の候補を検出する。テスト検査処理Ｓ０２についての詳細な説明は後述する。

Ｓ０３では、機械学習用のデータベースが構築される。具体的には、作業者が、Ｓ０２において検出された欠陥の候補について、過検出の欠陥および未検出の欠陥の有無を検証する。そして、作業者による検証結果がコンピューター４０に記憶される。学習データベース構築処理Ｓ０３についての詳細な説明は後述する。

Ｓ０４では、満足できるレベルのデータベースが得られたか否かが判断される。具体的には、作業者が、過検出の欠陥および未検出の欠陥について十分な量のデータが蓄積されたか否か判断する。満足できるレベルのデータベースが得られていない場合（Ｓ０４：ＮＯ）、Ｓ０２に戻る。そして、満足できるレベルのデータベースが得られるまで、新たに用意されたテスト基板Ｗに対してＳ０２〜Ｓ０４が繰り返される。一方、満足できるレベルのデータベースが得られた場合（Ｓ０４：ＹＥＳ）、Ｓ０５に移行する。

Ｓ０５では、データベースに基づく機械学習が行われる。具体的には、コンピューター４０が、Ｓ０３において構築されたデータベースに基づいて輝度の閾値や検査規格を調整して、過検出の欠陥の数および未検出の欠陥の数が減少するように、検査基準を最適化する。機械学習処理Ｓ０５についての詳細な説明は後述する。

Ｓ０６では、新たなテスト基板Ｗが検査される。具体的には、まず、新たに用意されたテスト基板Ｗが撮像部３０により撮像され、コンピューター４０が、新たなテスト基板Ｗの撮像画像を取得する。そして、コンピューター４０が、Ｓ０５において最適化された検査基準を用いて、撮像画像と参照画像とを比較する画像処理を行って、新たなテスト基板Ｗ上の欠陥の候補を検出する。

Ｓ０７では、満足できる性能が得られたか否かが判断される。具体的には、作業者が、Ｓ０６において検出された欠陥の候補について、過検出の欠陥および未検出の欠陥の有無を検証し、満足できる検査性能が得られたか否か判断する。

満足する性能が得られていない場合（Ｓ０７：ＮＯ）、Ｓ０２に戻る。そして、満足する性能が得られるまで、新たに用意されたテスト基板Ｗに対してＳ０２〜Ｓ０７が繰り返される。一方、満足する性能が得られた場合（Ｓ０７：ＹＥＳ）、Ｓ０８に移行する。

Ｓ０８では、量産工程における検査に検査装置１が適用される。具体的には、Ｓ０５において最適化された検査基準がコンピューター４０に記憶され、最適化された検査基準を用いて、検査装置１が、基板Ｗの量産工程における検査を行う。なお、量産工程において、最初の複数枚の基板Ｗに対して、Ｓ０６およびＳ０７で説明した検査が再度行われてもよい。

以上説明したように、本実施形態に係る検査方法では、量産工程が開始される前に、まず、複数枚のテスト基板Ｗが検査され、検査結果に対する作業者の検証結果がデータとして蓄えられる。そして、蓄えられたデータに基づく機械学習が行われ、過検出および未検出の欠陥の数が減少するように、検査基準が最適化される。したがって、本実施形態に係る検査方法によれば、いわゆる虚報および見逃しの発生を抑制して、欠陥の検出精度を向上させることができる。

以下、図４〜図９を参照して、テスト検査処理Ｓ０２、学習データベース構築処理Ｓ０３、および機械学習処理Ｓ０５について順番に説明する。

図４は、テスト検査処理Ｓ０２の手順を示すフローチャートである。テスト検査処理Ｓ０２では、機械学習用のテスト基板Ｗが検査され、テスト基板Ｗ上の欠陥の候補が検出される。テスト基板Ｗは、作業者により欠陥の位置および種類が把握された基板である。

Ｓ０２１では、撮像部３０によってテスト基板Ｗが撮像され、コンピューター４０が、テスト基板Ｗの撮像画像を取得する。

Ｓ０２２では、Ｓ０１において検査基準として登録された輝度の閾値を用いて、コンピューター４０が、Ｓ０２１で取得された撮像画像を二値化する。この結果、テスト基板Ｗの表面の樹脂製のフィルム部分と銅箔の配線パターンＰ部分とが区別される。

Ｓ０２３では、コンピューター４０が、Ｓ０２２において二値化された撮像画像と、Ｓ０１において予め二値化されたゴールデンサンプルの参照画像とを比較する画像処理を行って、欠陥の候補を検出する。具体的には、参照画像と撮像画像との差異が画素単位で検出され、例えば、差異部分の寸法が検査規格から外れる場合、差異部分が欠陥の候補として検出される。

例えば、検査基準として、参照画像に対して配線パターンＰの幅が３０％以上の誤差があれば欠陥として判断するという検査規格を登録した場合は、参照画像における配線パターンＰの幅が１０μｍとすると、配線パターンＰの幅が７μｍ未満のもの、ならびに配線パターンＰの幅が１３μｍを越えるものは欠陥の候補として検出される。

Ｓ０２４では、コンピューター４０が、Ｓ０２３において検出された欠陥の候補の位置および種類を記憶する。欠陥の位置としては、基板Ｗ上のアライメントマークを基準位置とした座標値が記憶される。

以上のように、テスト検査処理Ｓ０２によれば、まず、テスト基板Ｗの撮像画像が取得される。そして、撮像画像と参照画像とを比較する画像処理が行われ、テスト基板Ｗ上の欠陥の候補が検出される。

図５は、学習データベース構築処理Ｓ０３の手順を示すフローチャートである。学習データベース構築処理Ｓ０３では、テスト基板Ｗの検査結果が検証され、機械学習用のデータベースが構築される。

Ｓ０３１では、コンピューター４０が、Ｓ０２において検出された欠陥の候補を表示部４４に表示する。図８は、欠陥の候補が表示部４４に表示された状態を示す図である。図８に示すように、表示部４４には、欠陥の候補の座標を略中心とする所定サイズ（例えば１００画素×１００画素または２００画素×２００画素）の画像が表示される。また、欠陥の候補の画像の下部には、「正常検出」、「過検出」、または「未検出」を選択するためのチェックボックスが設けられている。

Ｓ０３２では、コンピューター４０が、Ｓ０２において検出された欠陥の中に存在しない未検出の欠陥の登録を受け付ける。具体的には、作業者が、表示部４４に表示される欠陥の候補の画像を参照して、把握しているすべての欠陥が表示部４４に表示されているかを確認する。そして、把握しているすべての欠陥が表示部４４に表示されていない場合は、未検出の欠陥があると判断して、未検出の欠陥の座標および種類をコンピューター４０に登録する。未検出の欠陥の座標が登録されると、コンピューター４０は、登録された座標を中心とする所定サイズの画像を表示部４４に追加的に表示する。

Ｓ０３３では、コンピューター４０が、作業者による「正常検出」、「過検出」、または「未検出」の選択を受け付ける。図９は、「正常検出」、「過検出」、または「未検出」が選択された状態の表示部４４を示す図である。

作業者は、表示部４４に表示される欠陥の候補の画像について、欠陥が正しく検出されていると判断すれば、「正常検出」を選択する。すなわち、「正常検出」を選択した場合は、表示部４４に表示された欠陥の候補は「欠陥である」と判断されている。また、作業者は、表示部４４に表示される欠陥の候補の画像について、本来欠陥でない部分が検出されていると判断すれば、「過検出」を選択する。すなわち、「過検出」を選択した場合は、表示部４４に表示された欠陥の候補は「欠陥ではない」と判断されている。また、Ｓ０３２において追加された画像については、作業者は、「未検出」を選択する。すなわち、「未検出」を選択した場合は、Ｓ０３２において追加された欠陥の候補は「欠陥である」と判断されている。

なお、図９では、Ｓ０３１において表示された欠陥の候補の６つの画像のうち、４つの画像については「正常検出」が選択されており、２つの画像については「過検出」が選択されている。また、Ｓ０３２において追加された２つの画像については、「未検出」が選択されている。

Ｓ０３４では、コンピューター４０が、Ｓ０３３において受け付けた選択結果を記憶する。具体的には、画像処理により検出された欠陥の候補については、「正常検出」または「過検出」の選択結果が記憶される。また、未検出の欠陥については、「未検出」の選択結果と、未検出の欠陥の座標および種類とが記憶される。

以上のように、学習データベース構築処理Ｓ０３によれば、テスト基板Ｗの検査結果に対する作業者の検証結果が記憶され、機械学習用のデータベースが構築される。

図６は、機械学習処理Ｓ０５の手順を示すフローチャートである。機械学習処理Ｓ０５では、Ｓ０３において構築されたデータベースから、最適な検査基準が算出される。

Ｓ０５１では、コンピューター４０が、例えば、所定の優先順位にしたがって、検査基準（輝度の閾値、検査規格）の中から、輝度の閾値を選択する。

Ｓ０５２では、コンピューター４０が、画像処理により過検出の欠陥の数が減少する閾値の範囲を探索する。具体的には、コンピューター４０は、まず、Ｓ０１において登録された輝度の閾値を読み出す。次に、コンピューター４０は、輝度の閾値を初期値から所定量ずつ増減させて画像処理を繰り返すことにより、所定の種類の欠陥について、輝度の閾値と検出される欠陥の候補の数との関係を求める。そして、コンピューター４０は、例えば、欠陥の候補の数が、データベースに記憶されている「正常検出」の欠陥の数と一致する範囲を過検出の欠陥が減少する閾値の範囲として算出する。

例えば、輝度の閾値の初期値が１２０で、画像処理により、欠陥の候補が１０００個検出され、作業者による検証の結果、１０００個の欠陥の候補のうち、過検出の数が９９０個（つまり「正常検出」の欠陥の数が１０個）であることが分かっていると仮定する。この場合、コンピューター４０は、例えば、輝度の閾値を１０ずつ増減させつつ画像処理を繰り返し行って、欠陥の候補を算出する。そして、例えば、閾値が７０の場合に欠陥の候補の数が１０個となれば、コンピューター４０は、閾値７０〜１２０の範囲を過検出の欠陥が減少する閾値の範囲として算出する。

Ｓ０５３では、コンピューター４０が、画像処理により未検出の欠陥の数が減少する閾値の範囲を探索する。具体的には、コンピューター４０が、所定の種類の欠陥について、未検出の欠陥がある部分の撮像画像に対して、輝度の閾値を初期値から所定量ずつ増減させて画像処理を繰り返すことにより、輝度の閾値と未検出の欠陥の数との関係を求める。そして、コンピューター４０は、例えば、未検出の欠陥の数が０個となる範囲を過検出の欠陥が減少する閾値の範囲として算出する。

例えば、輝度の閾値の初期値が１２０で、未検出の欠陥が２０個存在すると仮定する。この場合、コンピューター４０は、例えば、未検出の欠陥がある部分の撮像画像について、輝度の閾値を１０ずつ増減させつつ画像処理を繰り返し行って、未検出の欠陥が検出されたか否かを確認する。そして、例えば、閾値が６０の場合に未検出の欠陥が０個になれば、コンピューター４０は、閾値６０〜１２０の範囲を未検出の欠陥が減少する閾値の範囲として算出する。

Ｓ０５４では、コンピューター４０が、最適な閾値を決定する。具体的には、コンピューター４０が、Ｓ０５２において算出された閾値の範囲と、Ｓ０５３において算出された閾値の範囲とに基づいて、過検出の欠陥と未検出の欠陥の両方が減少する閾値を、最適値として決定する。

以上のように、機械学習処理Ｓ０５によれば、作業者の検証結果のデータベースに基づいて検査基準が調整され、過検出の欠陥が検出されないように、検査基準が最適化される。なお、機械学習処理Ｓ０５において最適化された検査基準は、検査対象（検査製品名やロット名など）と関連付けてコンピューター４０に記憶させて、再度同じ検査対象を検査する際には、コンピューター４０に記憶された、最適化された検査基準を用いることができる。

以上説明したように、本実施形態に係る検査方法は、基板Ｗの撮像画像を画像処理して欠陥を検出する検査方法であって、基板Ｗの参照画像および欠陥を検出するための検査基準を登録するステップ（ａ）と、撮像画像を取得するステップ（ｂ）と、ステップ（ａ）において登録された検査基準を用いて、参照画像と撮像画像とを比較する画像処理を行って、欠陥を検出するステップ（ｃ）と、ステップ（ｃ）において検出された欠陥の中から、欠陥として検出されるべきでない過検出の欠陥を認識するステップ（ｄ）と、ステップ（ｄ）において認識された過検出の欠陥の数が減少するように、検査基準を調整するステップ（ｅ）と、ステップ（ｅ）において調整された検査基準を記憶するステップ（ｆ）と、を有する。この検査方法によれば、ステップ（ｅ）において、過検出の欠陥の数が減少するように、検査基準を調整する。このため、過検出（虚報）の発生を抑制して、欠陥の検出精度を向上させることができる。

また、ステップ（ｃ）とステップ（ｅ）との間に、ステップ（ｃ）において検出された欠陥の中に存在しない未検出の欠陥を認識するステップ（ｇ）をさらに有し、ステップ（ｅ）では、ステップ（ｇ）において認識された未検出の欠陥の数が減少するように、検査基準をさらに調整する。したがって、未検出（見逃し）の発生を抑制して、欠陥の検出精度を向上させることができる。

また、ステップ（ｂ）、ステップ（ｃ）、ステップ（ｄ）、およびステップ（ｇ）は、複数の撮像画像に対して繰り返し実行され、ステップ（ｅ）は、複数の撮像画像に対して認識された過検出の欠陥および未検出の欠陥について実行される。このため、機械学習処理Ｓ０５において用いられるデータベースのデータの量が増大する。よって、機械学習処理Ｓ０５において、算出される検査基準をより最適なものとすることができる。したがって、検査の精度が向上する。

また、検査基準は、輝度の閾値であって、ステップ（ｅ）では、ステップ（ａ）において登録された閾値を所定量だけ変更して変更された閾値を用いて画像処理を行い、欠陥を検出する処理を繰り返すことによって、閾値を調整する。この検査方法によれば、欠陥の検出精度が確実に向上する。

また、ステップ（ｆ）の後に、基板Ｗを撮像部３０により撮像するステップ（ｈ）と、ステップ（ｆ）において記憶された検査基準を用いて、ステップ（ｈ）において基板Ｗを撮像して得られた撮像画像に画像処理を行って欠陥を検出するステップ（ｉ）と、を有する。このため、量産品に対して好適に欠陥の検査を行うことができる。

＜変形例１＞
以下、上述した実施形態の変形例１について説明する。変形例１に係る検査方法は、上述した実施形態に係る検査方法に対して、機械学習処理Ｓ０５および確認検査処理Ｓ０６（図３参照）の間に、曖昧検査処理Ｓ０９を有する点において相違する。以下、曖昧検査処理Ｓ０９について詳述する。

図１０は、曖昧検査処理Ｓ０９の手順を示すフローチャートである。図１１は、Ｓ０３３で作業者の欠陥であるか否かの判断結果が異なる一対の撮像画像Ｐ１、Ｐ２を示す図である。曖昧検査処理Ｓ０９では、一対の撮像画像Ｐ１、Ｐ２に形成される種類およびサイズが同一の欠陥に対して、作業者の欠陥であるか否かの判断結果が異なる場合に、その判断結果が正しいか否かを作業者に判断させる。

Ｓ０９１では、図１１（Ａ）に示すように、種類およびサイズが同一の欠陥の候補に対して、Ｓ０３３における作業者の欠陥であるか否かの判断結果が異なる一対の撮像画像Ｐ１、Ｐ２を、表示部４４に表示する。変形例１では一例として、欠陥がピンホールＨである場合を説明する。なお、欠陥の種類はピンホールに限定されず、欠けやショート等も含まれるものとする。図１１（Ａ）に示すように、一の撮像画像Ｐ１および他の撮像画像Ｐ２には、配線パターンＰ上に同一のサイズのピンホールＨが形成されている。なお、同一のサイズとは完全に同一であるものだけではなく、略同一である場合も含むものとする。

作業者は、Ｓ０３３において、一の撮像画像Ｐ１に形成されたピンホールＨは欠陥である（「正常検出」または「未検出」を選択）と判断している。一方、他の撮像画像Ｐ２に形成されたピンホールＨは欠陥ではない（「過検出」を選択）と判断している。

また、コンピューター４０は、Ｓ０５４において決定された閾値を用いて画像処理を行った結果、一対の撮像画像Ｐ１、Ｐ２に形成されたピンホールＨは「欠陥ではない」と判断している。この場合、図１１（Ａ）に示すように、一対の撮像画像Ｐ１、Ｐ２の外枠は実線で表示されている。一方、コンピューター４０が、Ｓ０５４において決定された閾値を用いて画像処理を行った結果、一対の撮像画像Ｐ１、Ｐ２に形成されたピンホールＨが「欠陥である」と判断した場合は、図１１（Ｂ）に示すように、一対の撮像画像Ｐ１、Ｐ２の外枠を点線で表示させることができる。なお、色の違いによって、コンピューター４０の判断結果を識別してもよい。

Ｓ０９２では、Ｓ０３３における作業者の判断結果またはＳ０５４において決定された閾値を用いた画像処理によるコンピューター４０の判断結果の変更を受け付ける。例えば、図１１（Ａ）において、作業者の「欠陥である」という判断結果が誤っていたと作業者が判断した場合は、左下の「目視判定変更」のコマンドボタンを押して、作業者の判断が「欠陥ではない」となるように変更する。また、コンピューター４０の「欠陥ではない」という判断結果が誤っていると作業者が判断した場合は、左上の「ＣＰ判定変更」のコマンドボタンを押して、コンピューター４０の判断が「欠陥である」となるように変更する。また、図１１（Ａ）の右図のように、作業者およびコンピューター４０の判断が一致しており、その判断に間違いがないと作業者が判断する場合は、右上および右下のコマンドボタンは押さない。

Ｓ０９３では、Ｓ０９２において、コンピューター４０の判断結果の変更を受け付けた場合、欠陥の周辺部分の特徴量を抽出して、Ｓ０９２におけるコンピューター４０の判断結果の変更がＳ０６およびＳ０８の検査処理において反映されるようにコンピューター４０の判断結果の変更を記憶する。変形例１では、欠陥の周辺部分の特徴量として例えば、配線パターンＰの線幅を挙げることができる。一の撮像画像Ｐ１では、配線パターンＰの線幅Ｗ１が短いのに対して、他の撮像画像Ｐ２では、線幅Ｗ２が一の撮像画像Ｐ１の線幅Ｗ１よりも相対的に大きい。このとき、コンピューター４０は、ピンホールＨのサイズが同じであっても、線幅が相対的に短ければ「欠陥である」と、線幅が相対的に長ければ「欠陥ではない」と学習して記憶する。

以上説明したように、変形例１に係る検査方法は、ステップ（ｆ）の後に、種類およびサイズが同一の欠陥に対して、作業者の欠陥であるか否かの判断結果が異なる一対の撮像画像を表示するステップ（ｌ）と、作業者の判断結果またはコンピューター４０の欠陥であるか否かの判断結果の変更を受け付けるステップ（ｍ）と、を有する。この検査方法によれば、Ｓ０３３において作業者が誤って選択をした場合でも、種類およびサイズが同一の前記欠陥に対して、作業者の欠陥であるか否かの判断結果が異なる一対の撮像画像を表示して、作業者の判断結果の変更を受け付けるため、作業者の判断ミスを好適に防止することができる。

また、ステップ（ｍ）においてコンピューター４０の判断結果の変更を受け付けた場合、欠陥の周辺部分の特徴量を抽出して、ステップ（ｍ）におけるコンピューター４０の判断結果の変更が今後の検査に反映されるように記憶するステップ（ｎ）をさらに有する。このため、より精度良く検査を行うことができる。

本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲内で種々改変できる。

上述した実施形態では、Ｓ０５において、輝度の閾値を調整して、過検出の欠陥の数および未検出の欠陥の数が減少するように、輝度の閾値を最適化することによって、欠陥の検出精度を向上させた。しかしながら、輝度の閾値を調整することなく、１つの輝度の閾値に基づいて算出された正常検出の欠陥の割合に基づいて、欠陥の検出精度を向上させてもよい。

具体的にはまず、検査基準として登録された輝度の閾値を用いて、Ｓ０２、Ｓ０３の工程を行うことによって、「正常検出」、「過検出」、および「未検出」の選択結果、欠陥の座標、ならびに欠陥の種類が記憶される。そして、これらの工程を複数（例えば１０００枚）の撮像画像に対して繰り返し行い、特徴量、選択結果、座標、および種類が関連付けられて記憶されたデータベースが構築される。ここで特徴量とは、例えば、Ｖ字状に切りかかれた溝の深さであって、欠陥の種類に応じて、適宜設定できる。そして、複数の撮像画像に対して上記の工程を繰り返す。そして、データベース内で同一座標に関連付けられた選択結果から過検出の割合を算出して、所定の割合以上である場合、確認検査処理Ｓ０６や量産検査処理Ｓ０８において、その座標では過検出として表示しないようにすることができる。また、Ｓ０３３において、コンピューター４０が、作業者による「正常検出」、「過検出」、または「未検出」の選択を受け付ける際に、上記３つの選択結果を欠陥の位置および種類に関連付けて蓄積して、蓄積された選択結果のうち「正常検出」の割合を表示部４４に表示させてもよい。

また、上述した実施形態では、Ｓ０２３において、コンピューター４０が、Ｓ０２２において二値化された撮像画像と、Ｓ０２１において予め二値化されたゴールデンサンプルの参照画像とを比較する画像処理を行って、欠陥の候補を検出した。しかしながら、参照画像がＣＡＤ画像などの設計図面画像である場合は、Ｓ０２２において二値化された撮像画像と、設計図面画像とを比較する画像処理を行って、欠陥の候補を検出してもよい。このとき、参照画像である設計図面画像は二値化されない。

また、上述した実施形態では、過検出の欠陥の数および未検出の欠陥の数が減少するように閾値を調整した。しかしながら、過検出の欠陥の数または未検出の欠陥の数が減少するように閾値が調整されてもよい。

また、上述した実施形態では、撮像部３０として、ラインスキャンカメラを用いた。しかしながら、撮像部として、エリアスキャンカメラを用いてもよい。さらに撮像部として、３Ｄカメラを用いてもよい。このように撮像部として３Ｄカメラを用いることによって、欠陥を３次元で検出することができる。

また、検査装置１は、撮像部３０とは別に、カラーカメラをさらに有してもよい。カラーカメラは、画像処理により検出された欠陥の候補の座標を中心とする微小領域を選択的に撮像して、微小領域のカラー撮像画像を取得する。作業者は、表示部に表示されるカラー撮像画像を参照することにより、欠陥の候補が過検出の欠陥であるかどうかを正確に判断することができる。このようにカラーカメラによってカラー撮像画像を取得することによって、欠陥の候補について「正常検出」または「過検出」を判断する際の精度が向上する。そして、このようにカラー撮像画像を用いることにより、「正常検出」、「過検出」の判断精度が向上するため、機械学習処理Ｓ０５において、より好適な検査基準が算出される。

また、上述した実施形態では、Ｓ０５１において、検査基準として、輝度の閾値が選択された。しかしながら、Ｓ０５１において検査基準として、検査規格が選択されてもよい。このとき、過検出および未検出の欠陥の数が減少するように、検査規格が算出される。また、Ｓ０５１において検査基準として、輝度の閾値および検査規格が選択されてもよい。

また、上述した実施形態では、照明部２０は、基板Ｗの上方に設けられ、照明部２０から反射光を撮像部３０が撮像した。しかしながら、照明部は、基板Ｗの下方に設けられ、照明部からの透過光を撮像部が撮像する構成であってもよい。

また、上述した実施形態では、Ｓ０３３において、過検出および未検出の判断を行った。しかしながら、Ｓ０３３において、過検出および未検出の少なくとも一方の判断を行ってもよい。

また、上述した実施形態では、Ｓ０５２において、未検出の欠陥の位置および種類が登録され、登録された位置および種類に基づいて検査基準が調整された。しかしながら、Ｓ０５２では、未検出の欠陥の位置のみが登録されてもよい。この場合、コンピューター４０が、欠陥の種類を予測し、予測した欠陥の種類を作業者に問い合わせる。

また、上述した実施形態では、プリント基板の検査を行う場合を例に挙げて説明した。しかしながら、本発明の検査装置１は、プリント基板の検査に限定されず、撮像画像と参照画像とを比較する種々の検査に適用される。

また、上述した実施形態では、基板Ｗは１枚のシートタイプを例に挙げて説明した。しかしながら、ロール状の基板Ｗが引き出されつつ、検査装置１によって検査される形態であってもよい。

また、上述した実施形態では、コンピューター４０に接続される撮像部３０によって撮像された基板Ｗの撮像画像を用いて、コンピューター４０により検査基準が調整された。しかしながら、他の検査装置の撮像部によって撮像された基板Ｗの撮像画像を用いて、コンピューター４０により検査基準が調整されてもよい。このとき、カラーカメラによって基板Ｗを撮像し直し、作業者がカラー撮像画像を確認して、過検出の欠陥を選択してもよい。このようにカラー撮像画像を用いることによって、欠陥の候補について、「正常検出」または「過検出」を判断する際の精度が向上する。

また、上述した実施形態では、１枚の基板Ｗに１つの検査対象物が形成されている場合を説明した。しかしながら、図１２に示すように、１枚の基板Ｗに複数の検査対象物Ｔが構成されていてもよい。このとき、互いに異なる検査対象物Ｔにおいて、同一部位が同一の座標となるように座標変換を行って、１つの部位に対して多数の学習データベースを構築することが好ましい。この検査方法によれば、学習データベース構築処理Ｓ０３において、より多くの学習データベースが構築されるため、より短時間で満足できるレベルのデータベースを得ることができる。なお、座標変換を行うことなく、互いに異なる検査対象物Ｔの同一部位を互いに関連付けるようにしてもよい。

また、図１３に示すように、１つの検査対象物Ｔに同一の配線パターンＰが複数形成されている場合、互いに異なる座標に存在する同一の配線パターンＰにおいて、同一部位が同一の座標となるように座標変換を行って、１つの部位に対して多数の学習データベースを構築することが好ましい。この検査方法によれば、学習データベース構築処理Ｓ０３において、より多くの学習データベースが構築されるため、より短時間で満足できるレベルのデータベースを得ることができる。なお、座標変換を行うことなく、互いに異なる座標に存在する同一の配線パターンＰの同一部位を互いに関連付けるようにしてもよい。

また、上述した実施形態に係る検査装置１における各種処理を行う手段および方法は、専用のハードウエア回路、またはプログラムされたコンピューターのいずれによっても実現することが可能である。上記プログラムは、たとえば、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）などのコンピューター読み取り可能な記録媒体によって提供されてもよいし、インターネットなどのネットワークを介してオンラインで提供されてもよい。この場合、コンピューター読み取り可能な記録媒体に記録されたプログラムは、通常、ハードディスクなどの記憶部に転送され記憶される。また、上記プログラムは、単独のアプリケーションソフトとして提供されてもよいし、検査装置１の一機能としてその装置のソフトウエアに組み込まれてもよい。

１ 検査装置、
１０ 載置部、
２０ 照明部、
３０ 撮像部、
４０ コンピューター、
４１ ＣＰＵ、
４２ メモリー、
４３ ハードディスク、
４４ 表示部、
４５ 入力部、
４６ 通信部、
Ｐ１、Ｐ２ 一対の撮像画像。

上記目的を達成する本発明に係る検査方法は、検査対象物の撮像画像を画像処理して欠陥を検出する検査方法であって、前記検査対象物の参照画像および前記欠陥を検出するための検査基準を登録するステップ（ａ）と、前記撮像画像を取得するステップ（ｂ）と、前記ステップ（ａ）において登録された前記検査基準を用いて、前記参照画像と前記撮像画像とを比較する画像処理を行って、前記欠陥を検出するステップ（ｃ）と、前記ステップ（ｃ）において検出された前記欠陥の中から、欠陥として検出されるべきでない過検出の欠陥を認識するステップ（ｄ）と、前記ステップ（ｄ）において認識された前記過検出の欠陥の数が減少するように、前記検査基準を調整するステップ（ｅ）と、前記ステップ（ｅ）において調整された前記検査基準を記憶するステップ（ｆ）と、を有し、前記ステップ（ｃ）と前記ステップ（ｅ）との間に、前記ステップ（ｃ）において検出された前記欠陥の中に存在しない未検出の欠陥を認識するステップ（ｇ）をさらに有し、前記ステップ（ｅ）では、前記ステップ（ｇ）において認識された前記未検出の欠陥の数が減少するように、前記検査基準をさらに調整し、前記ステップ（ｂ）、前記ステップ（ｃ）、前記ステップ（ｄ）、および前記ステップ（ｇ）は、複数の撮像画像に対して繰り返し実行され、前記ステップ（ｅ）は、前記複数の撮像画像に対して認識された前記過検出の欠陥および前記未検出の欠陥について実行される。

また、上記目的を達成する本発明に係る検査装置は、検査対象物の撮像画像を画像処理して欠陥を検出する検査装置であって、前記検査対象物の参照画像および前記欠陥を検出するための検査基準を登録する登録部と、前記撮像画像を取得する取得部と、前記登録部によって登録された前記検査基準を用いて、前記参照画像と前記撮像画像とを比較する画像処理を行って、前記欠陥を検出する検出部と、前記検出部によって検出された前記欠陥の中から、欠陥として検出されるべきでない過検出の欠陥を認識する第１認識部と、前記検出部によって検出された前記欠陥の中に存在しない未検出の欠陥を認識する第２認識部と、前記第１認識部によって認識された前記過検出の欠陥の数が減少するように、前記検査基準を調整する第１調整部と、前記第２認識部によって認識された前記未検出の欠陥の数が減少するように、前記検査基準を調整する第２調整部と、前記第１調整部および前記第２調整部によって調整された前記検査基準を記憶する記憶部と、を有し、前記取得部による前記撮像画像を取得する処理、前記検出部による前記欠陥を検出する処理、前記第１認識部による前記過検出の欠陥を認識する処理、および前記第２認識部による前記未検出の欠陥を認識する処理は、複数の撮像画像に対して繰り返し実行され、前記調整部は、前記複数の撮像画像に対して認識された前記過検出の欠陥および前記未検出の欠陥を用いて、前記検査基準を調整する。

検査対象物の撮像画像を画像処理して欠陥を検出するための検査プログラムであって、前記検査対象物の参照画像および前記欠陥を検出するための検査基準を登録する手順（ａ）と、前記撮像画像を取得する手順（ｂ）と、前記手順（ａ）において登録された前記検査基準を用いて、前記参照画像と前記撮像画像とを比較する画像処理を行って、前記欠陥を検出する手順（ｃ）と、前記手順（ｃ）において検出された前記欠陥の中から、欠陥として検出されるべきでない過検出の欠陥を認識する手順（ｄ）と、前記手順（ｄ）において認識された前記過検出の欠陥の数が減少するように、前記検査基準を調整する手順（ｅ）と、前記手順（ｅ）において調整された前記検査基準を記憶する手順（ｆ）と、をコンピューターに実行させ、前記手順（ｃ）と前記手順（ｅ）との間に、前記手順（ｃ）において検出された前記欠陥の中に存在しない未検出の欠陥を認識する手順（ｇ）をさらに前記コンピューターに実行させ、前記手順（ｅ）では、前記手順（ｇ）において認識された前記未検出の欠陥の数が減少するように、前記検査基準をさらに調整し、前記手順（ｂ）、前記手順（ｃ）、前記手順（ｄ）、および前記手順（ｇ）は、複数の撮像画像に対して繰り返し実行され、前記手順（ｅ）は、前記複数の撮像画像に対して認識された前記過検出の欠陥および前記未検出の欠陥について実行される。

上記目的を達成する本発明に係る検査方法は、検査対象物の撮像画像を画像処理して欠陥を検出する検査方法であって、前記検査対象物の参照画像および前記欠陥を検出するための検査基準を登録するステップ（ａ）と、前記撮像画像を取得するステップ（ｂ）と、前記ステップ（ａ）において登録された前記検査基準を用いて、前記参照画像と前記撮像画像とを比較する画像処理を行って、前記欠陥を検出するステップ（ｃ）と、前記ステップ（ｃ）において検出された前記欠陥の中から、欠陥として検出されるべきでない過検出の欠陥を認識するステップ（ｄ）と、前記ステップ（ｄ）において認識された前記過検出の欠陥の数が減少するように、前記検査基準を調整するステップ（ｅ）と、前記ステップ（ｅ）において調整された前記検査基準を記憶するステップ（ｆ）と、を有し、前記ステップ（ｃ）と前記ステップ（ｅ）との間に、前記ステップ（ｃ）において検出された前記欠陥の中に存在しない未検出の欠陥を認識するステップ（ｇ）をさらに有し、前記ステップ（ｅ）では、前記ステップ（ｇ）において認識された前記未検出の欠陥の数が減少するように、前記検査基準をさらに調整し、前記ステップ（ｂ）、前記ステップ（ｃ）、前記ステップ（ｄ）、および前記ステップ（ｇ）は、複数の撮像画像に対して繰り返し実行され、前記ステップ（ｅ）は、前記複数の撮像画像に対して認識された前記過検出の欠陥および前記未検出の欠陥について実行され、前記ステップ（ｆ）の後に、種類およびサイズが同一の前記欠陥に対して、作業者の欠陥であるか否かの判断結果が異なる一対の前記撮像画像を表示するステップ（ｌ）と、前記作業者の判断結果またはコンピューターの欠陥であるか否かの判断結果の変更を受け付けるステップ（ｍ）と、を有する。

また、上記目的を達成する本発明に係る検査装置は、検査対象物の撮像画像を画像処理して欠陥を検出する検査装置であって、前記検査対象物の参照画像および前記欠陥を検出するための検査基準を登録する登録部と、前記撮像画像を取得する取得部と、前記登録部によって登録された前記検査基準を用いて、前記参照画像と前記撮像画像とを比較する画像処理を行って、前記欠陥を検出する検出部と、前記検出部によって検出された前記欠陥の中から、欠陥として検出されるべきでない過検出の欠陥を認識する第１認識部と、前記検出部によって検出された前記欠陥の中に存在しない未検出の欠陥を認識する第２認識部と、前記第１認識部によって認識された前記過検出の欠陥の数が減少するように、前記検査基準を調整する第１調整部と、前記第２認識部によって認識された前記未検出の欠陥の数が減少するように、前記検査基準を調整する第２調整部と、前記第１調整部および前記第２調整部によって調整された前記検査基準を記憶する記憶部と、種類およびサイズが同一の前記欠陥に対して、作業者の欠陥であるか否かの判断結果が異なる一対の前記撮像画像を表示する表示部と、前記作業者の判断結果またはコンピューターの欠陥であるか否かの判断結果の変更を受け付ける受付部と、を有し、前記取得部による前記撮像画像を取得する処理、前記検出部による前記欠陥を検出する処理、前記第１認識部による前記過検出の欠陥を認識する処理、および前記第２認識部による前記未検出の欠陥を認識する処理は、複数の撮像画像に対して繰り返し実行され、前記調整部は、前記複数の撮像画像に対して認識された前記過検出の欠陥および前記未検出の欠陥を用いて、前記検査基準を調整する。

検査対象物の撮像画像を画像処理して欠陥を検出するための検査プログラムであって、前記検査対象物の参照画像および前記欠陥を検出するための検査基準を登録する手順（ａ）と、前記撮像画像を取得する手順（ｂ）と、前記手順（ａ）において登録された前記検査基準を用いて、前記参照画像と前記撮像画像とを比較する画像処理を行って、前記欠陥を検出する手順（ｃ）と、前記手順（ｃ）において検出された前記欠陥の中から、欠陥として検出されるべきでない過検出の欠陥を認識する手順（ｄ）と、前記手順（ｄ）において認識された前記過検出の欠陥の数が減少するように、前記検査基準を調整する手順（ｅ）と、前記手順（ｅ）において調整された前記検査基準を記憶する手順（ｆ）と、をコンピューターに実行させ、前記手順（ｃ）と前記手順（ｅ）との間に、前記手順（ｃ）において検出された前記欠陥の中に存在しない未検出の欠陥を認識する手順（ｇ）をさらに前記コンピューターに実行させ、前記手順（ｅ）では、前記手順（ｇ）において認識された前記未検出の欠陥の数が減少するように、前記検査基準をさらに調整し、前記手順（ｂ）、前記手順（ｃ）、前記手順（ｄ）、および前記手順（ｇ）は、複数の撮像画像に対して繰り返し実行され、前記手順（ｅ）は、前記複数の撮像画像に対して認識された前記過検出の欠陥および前記未検出の欠陥について実行され、前記手順（ｆ）の後に、種類およびサイズが同一の前記欠陥に対して、作業者の欠陥であるか否かの判断結果が異なる一対の前記撮像画像を表示する手順（ｌ）と、前記作業者の判断結果またはコンピューターの欠陥であるか否かの判断結果の変更を受け付ける手順（ｍ）と、をさらに前記コンピューターに実行させる。

Claims (17)

1. 検査対象物の撮像画像を画像処理して欠陥を検出する検査方法であって、
   前記検査対象物の参照画像および前記欠陥を検出するための検査基準を登録するステップ（ａ）と、
   前記撮像画像を取得するステップ（ｂ）と、
   前記ステップ（ａ）において登録された前記検査基準を用いて、前記参照画像と前記撮像画像とを比較する画像処理を行って、前記欠陥を検出するステップ（ｃ）と、
   前記ステップ（ｃ）において検出された前記欠陥の中から、欠陥として検出されるべきでない過検出の欠陥を認識するステップ（ｄ）と、
   前記ステップ（ｄ）において認識された前記過検出の欠陥の数が減少するように、前記検査基準を調整するステップ（ｅ）と、
   前記ステップ（ｅ）において調整された前記検査基準を記憶するステップ（ｆ）と、
   を有する検査方法。
2. 前記ステップ（ｃ）と前記ステップ（ｅ）との間に、
   前記ステップ（ｃ）において検出された前記欠陥の中に存在しない未検出の欠陥を認識するステップ（ｇ）をさらに有し、
   前記ステップ（ｅ）では、前記ステップ（ｇ）において認識された前記未検出の欠陥の数が減少するように、前記検査基準をさらに調整する請求項１に記載の検査方法。
3. 前記ステップ（ｂ）、前記ステップ（ｃ）、前記ステップ（ｄ）、および前記ステップ（ｇ）は、複数の撮像画像に対して繰り返し実行され、
   前記ステップ（ｅ）は、前記複数の撮像画像に対して認識された前記過検出の欠陥および前記未検出の欠陥について実行される、請求項２に記載の検査方法。
4. 前記検査基準は、輝度の閾値であって、
   前記ステップ（ｅ）では、前記ステップ（ａ）において登録された前記閾値を所定量だけ変更して、変更された前記閾値を用いて画像処理を行って、前記欠陥を検出する処理を繰り返すことによって、前記閾値を調整する請求項１〜３のいずれか１項に記載の検査方法。
5. 前記ステップ（ｃ）と前記ステップ（ｄ）との間に、
   前記検査対象物をカラーカメラにより撮像するステップ（ｈ）と、
   前記ステップ（ｈ）において、前記検査対象物を前記カラーカメラにより撮像して得られたカラー撮像画像を表示して、作業者による前記過検出の欠陥の選択を受け付けるステップ（ｉ）と、をさらに有し、
   前記ステップ（ｄ）では、前記ステップ（ｉ）において受け付けられた前記過検出の欠陥を認識する、請求項１〜４のいずれか１項に記載の検査方法。
6. 前記ステップ（ｆ）の後に、
   前記検査対象物を撮像部により撮像するステップ（ｊ）と、
   前記ステップ（ｆ）において記憶された前記検査基準を用いて、前記ステップ（ｊ）において前記検査対象物を撮像して得られた撮像画像に前記画像処理を行って前記欠陥を検出するステップ（ｋ）と、を有する請求項１〜５のいずれか１項に記載の検査方法。
7. 前記ステップ（ｆ）の後に、
   種類およびサイズが同一の前記欠陥に対して、作業者の欠陥であるか否かの判断結果が異なる一対の前記撮像画像を表示するステップ（ｌ）と、
   前記作業者の判断結果またはコンピューターの欠陥であるか否かの判断結果の変更を受け付けるステップ（ｍ）と、を有する請求項１〜６のいずれか１項に記載の検査方法。
8. 前記ステップ（ｍ）において前記コンピューターの判断結果の変更を受け付けた場合、前記欠陥の周辺部分の特徴量を抽出して、前記ステップ（ｍ）における前記コンピューターの判断結果の変更が今後の検査に反映されるように記憶するステップ（ｎ）をさらに有する請求項７に記載の検査方法。
9. 検査対象物の撮像画像を画像処理して欠陥を検出する検査方法であって、
   前記検査対象物の参照画像および前記欠陥を検出するための検査基準を登録するステップ（ａ）と、
   前記撮像画像を取得するステップ（ｂ）と、
   前記ステップ（ａ）において登録された前記検査基準を用いて、前記参照画像と前記撮像画像とを比較する画像処理を行って、前記欠陥を検出するステップ（ｃ）と、
   前記ステップ（ｃ）において検出された前記欠陥の中に存在しない未検出の欠陥を認識するステップ（ｄ）と、
   前記ステップ（ｄ）において認識された前記未検出の欠陥の数が減少するように、前記検査基準を調整するステップ（ｅ）と、
   前記ステップ（ｅ）において調整された前記検査基準を記憶するステップ（ｆ）と、
   を有する検査方法。
10. 検査対象物の撮像画像を画像処理して欠陥を検出する検査装置であって、
    前記検査対象物の参照画像および前記欠陥を検出するための検査基準を登録する登録部と、
    前記撮像画像を取得する取得部と、
    前記登録部によって登録された前記検査基準を用いて、前記参照画像と前記撮像画像とを比較する画像処理を行って、前記欠陥を検出する検出部と、
    前記検出部によって検出された前記欠陥の中から、欠陥として検出されるべきでない過検出の欠陥を認識する認識部と、
    前記認識部によって認識された前記過検出の欠陥の数が減少するように、前記検査基準を調整する調整部と、
    前記調整部によって調整された前記検査基準を記憶する記憶部と、
    を有する検査装置。
11. 前記検査対象物を撮像するカラーカメラと、
    前記カラーカメラにより前記検査対象物を撮像して得られたカラー撮像画像を表示する表示部と、
    前記表示部に表示される前記カラー撮像画像に基づく、作業者による前記過検出の欠陥の選択の入力を受け付ける入力部と、をさらに有し、
    前記認識部では、前記入力部において入力を受け付けられた前記過検出の欠陥を認識する請求項１０に記載の検査装置。
12. 検査対象物の撮像画像を画像処理して欠陥を検出する検査装置であって、
    前記検査対象物の参照画像および前記欠陥を検出するための検査基準を登録する登録部と、
    前記撮像画像を取得する取得部と、
    前記登録部によって登録された前記検査基準を用いて、前記参照画像と前記撮像画像とを比較する画像処理を行って、前記欠陥を検出する検出部と、
    前記検出部によって検出された前記欠陥の中に存在しない未検出の欠陥を認識する認識部と、
    前記認識部によって認識された前記未検出の欠陥の数が減少するように、前記検査基準を調整する調整部と、
    前記調整部によって調整された前記検査基準を記憶する記憶部と、
    を有する検査装置。
13. 検査対象物の撮像画像を画像処理して欠陥を検出するための検査プログラムであって、
    前記検査対象物の参照画像および前記欠陥を検出するための検査基準を登録する手順（ａ）と、
    前記撮像画像を取得する手順（ｂ）と、
    前記手順（ａ）において登録された前記検査基準を用いて、前記参照画像と前記撮像画像とを比較する画像処理を行って、前記欠陥を検出する手順（ｃ）と、
    前記手順（ｃ）において検出された前記欠陥の中から、欠陥として検出されるべきでない過検出の欠陥を認識する手順（ｄ）と、
    前記手順（ｄ）において認識された前記過検出の欠陥の数が減少するように、前記検査基準を調整する手順（ｅ）と、
    前記手順（ｅ）において調整された前記検査基準を記憶する手順（ｆ）と、
    をコンピューターに実行させる検査プログラム。
14. 前記手順（ｃ）と前記手順（ｄ）との間に、
    前記検査対象物をカラーカメラにより撮像する手順（ｈ）と、
    前記手順（ｈ）において、前記検査対象物を前記カラーカメラにより撮像して得られたカラー撮像画像を表示させて、作業者による前記過検出の欠陥の選択を受け付ける手順（ｉ）と、をさらに有し、
    前記手順（ｄ）では、前記手順（ｉ）において受け付けられた前記過検出の欠陥を認識する、請求項１３に記載の検査プログラム。
15. 検査対象物の撮像画像を画像処理して欠陥を検出するための検査プログラムであって、
    前記検査対象物の参照画像および前記欠陥を検出するための検査基準を登録する手順（ａ）と、
    前記撮像画像を取得する手順（ｂ）と、
    前記手順（ａ）において登録された前記検査基準を用いて、前記参照画像と前記撮像画像とを比較する画像処理を行って、前記欠陥を検出する手順（ｃ）と、
    前記手順（ｃ）において検出された前記欠陥の中に存在しない未検出の欠陥を認識する手順（ｄ）と、
    前記手順（ｄ）において認識された前記未検出の欠陥の数が減少するように、前記検査基準を調整する手順（ｅ）と、
    前記手順（ｅ）において調整された前記検査基準を記憶する手順（ｆ）と、
    をコンピューターに実行させる検査プログラム。
16. 請求項１３〜１５のいずれか１項に記載の検査プログラムを記録したコンピューター読み取り可能な記録媒体。
17. 検査対象物の撮像画像を画像処理して欠陥を検出する検査方法であって、
    前記検査対象物の参照画像および前記欠陥を検出するための検査基準を登録するステップ（ａ）と、
    前記撮像画像を取得するステップ（ｂ）と、
    前記ステップ（ａ）において登録された前記検査基準を用いて、前記参照画像と前記撮像画像とを比較する画像処理を行って、前記欠陥を検出するステップ（ｃ）と、
    前記ステップ（ｃ）において検出された前記欠陥が、過検出の欠陥か正常検出された欠陥かについての作業者による選択を受け付けるステップ（ｄ）と、
    前記欠陥が検出された位置の前記撮像画像を解析して特徴量を求めるステップ（ｅ）と、
    前記特徴量と選択結果を位置と関連付けて記憶部に記憶するステップ（ｆ）と、
    新たな撮像画像を取得するステップ（ｇ）と、
    前記参照画像と前記撮像画像とを比較する画像処理を行って、前記欠陥を検出するステップ（ｈ）と、
    特定位置の欠陥について、当該位置の撮像画像を解析して特徴量を求めるステップ（ｉ）と、
    特定位置の欠陥について、記憶部に記憶されている同じ位置の特徴量および選択結果に基づいて、当該欠陥が正常に検出された欠陥である可能性を算出するステップ（ｊ）と、
    を有する検査方法。