JP7680862B2 - Apparatus and method for supporting the creation of teacher data - Google Patents
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Description
本発明は、教師データの作成を支援する教師データ作成支援装置および教師データ作成支援方法に関する。 The present invention relates to a teacher data creation support device and a teacher data creation support method that support the creation of teacher data.
製品または食品等の商品には、製造途中から流通前の各工程において良品か否かを判定するための検査が適宜行われる。例えば、特許文献1には、半導体ウェハの製造工程において発生する各種の欠陥を検査するための欠陥検査装置が記載されている。
Products, foods, and other items are inspected appropriately at each stage of production and before distribution to determine whether they are good or not. For example,
この欠陥検査装置においては、複数の検査対象のウェハを示す複数のSEM(走査型電子顕微鏡)画像が生成される。生成された複数のSEM画像から良品のウェハを示すSEM画像がユーザによりテンプレートとして指定される。テンプレート以外の複数のSEM画像(検査画像)の各々と、テンプレートとの差が算出されることにより、検査画像が示すウェハの回路パターン上の欠陥が検出される。 In this defect inspection device, multiple SEM (scanning electron microscope) images are generated that show multiple wafers to be inspected. From the multiple SEM images generated, a SEM image that shows a good wafer is designated by the user as a template. The difference between each of the multiple SEM images (inspection images) other than the template and the template is calculated, and defects in the circuit pattern of the wafer shown by the inspection image are detected.
欠陥検査装置においては、欠陥がない検査対象物であっても、欠陥があると判定されることがある。この場合、欠陥がないにもかかわらず、誤った検査結果が得られたことにより検査対象物が破棄されることとなり、歩留まりが低下する。そのため、より高い精度で検査が行われることが望まれる。 In defect inspection devices, even if an object being inspected is not defective, it may be determined that it is defective. In this case, even though there is no defect, the object being inspected may be discarded due to erroneous inspection results, resulting in a decrease in yield. For this reason, it is desirable to perform inspections with higher accuracy.
本発明の目的は、高い精度で検査を行うための教師データを容易に作成可能な教師データ作成支援装置および教師データ作成支援方法を提供することである。 The object of the present invention is to provide a teacher data creation support device and a teacher data creation support method that can easily create teacher data for conducting highly accurate inspections.
(1)第1の発明に係る教師データ作成支援装置は、検査対象物の再検査に用いられる教師データの作成を支援する教師データ作成支援装置であって、事前に欠陥があると判定された検査対象物の画像を示す異常データを取得する異常データ取得部と、異常データ取得部により取得された異常データに対応するように、正常な検査対象物の画像を示す正常データを取得する正常データ取得部と、異常データ取得部により取得された異常データと、当該異常データと対応するように正常データ取得部により取得された正常データとの差分を示す差分データを生成する差分データ生成部と、差分データ生成部により生成された差分データに基づいて、検査対象物の部分の画像を提示する提示部と、提示部により提示された差分データの選択を受け付ける受付部と、受付部により選択が受け付けられた差分データを教師データとして登録する登録部とを備える。 (1) A teacher data creation support device of a first invention is a teacher data creation support device that supports the creation of teacher data to be used for reinspection of an inspection object, and includes an abnormal data acquisition unit that acquires abnormal data indicating an image of an inspection object that has been determined in advance to have a defect, a normal data acquisition unit that acquires normal data indicating an image of a normal inspection object corresponding to the abnormal data acquired by the abnormal data acquisition unit, a differential data generation unit that generates differential data indicating the difference between the abnormal data acquired by the abnormal data acquisition unit and the normal data acquired by the normal data acquisition unit so as to correspond to the abnormal data, a presentation unit that presents an image of a portion of the inspection object based on the differential data generated by the differential data generation unit , a reception unit that accepts a selection of the differential data presented by the presentation unit, and a registration unit that registers the differential data selected by the reception unit as teacher data .
この教師データ作成支援装置においては、事前に欠陥があると判定された検査対象物の画像を示す異常データと、正常な検査対象物の画像を示す正常データとの差分を示す差分データに基づいて、検査対象物の部分の画像が提示される。差分データに基づいて示される画像における検査対象物の部分は、再検査を要する可能性が高い。そのため、使用者は、提示された画像を確認することにより、当該部分を再検査するための教師データを作成することが可能となる。これにより、高い精度で検査を行うための教師データを容易に作成することができる。 In this teacher data creation support device, an image of a portion of an inspection object is presented based on difference data that indicates the difference between abnormal data, which shows an image of an inspection object previously determined to have a defect, and normal data, which shows an image of a normal inspection object. The portion of the inspection object in the image shown based on the difference data is likely to require reinspection. Therefore, by checking the presented image, the user can create teacher data for reinspecting that portion. This makes it easy to create teacher data for performing inspections with high accuracy.
また、使用者により選択された差分データが教師データとして登録される。これにより、教師データをより容易に作成することができる。 Furthermore , the difference data selected by the user is registered as teacher data, which makes it easier to create teacher data.
(2)受付部は、提示部により提示された差分データの修正をさらに受け付け、登録部は、修正後の差分データを教師データとして登録してもよい。この場合、差分データに基づく画像における検査対象物の再検査を要する部分をより適切に修正することが可能となる。これにより、より高い精度で検査を行うための教師データを作成することができる。 ( 2 ) The receiving unit may further receive corrections to the difference data presented by the presenting unit, and the registering unit may register the corrected difference data as training data. In this case, it is possible to more appropriately correct the portion of the inspection object that requires re-inspection in the image based on the difference data. This makes it possible to create training data for performing inspections with higher accuracy.
(3)正常データ取得部は、異常データに対応するように複数の正常データを取得し、差分データ生成部は、異常データと、当該異常データに対応する複数の正常データとに基づいて複数の差分データを生成してもよい。この場合、1つの異常データから多数の差分データが生成される。これにより、教師データ作成の作業効率を向上させることができる。 ( 3 ) The normal data acquisition unit may acquire a plurality of normal data corresponding to the abnormal data, and the differential data generation unit may generate a plurality of differential data based on the abnormal data and the plurality of normal data corresponding to the abnormal data. In this case, a large number of differential data are generated from one abnormal data. This can improve the work efficiency of creating teacher data.
(4)正常データ取得部は、異常データに対応するように複数の正常データを取得し、差分データ生成部は、異常データと、当該異常データに対応する複数の正常データの平均とに基づいて差分データを生成してもよい。この構成によれば、複数の正常データのいずれかに欠陥とは無関係のノイズ成分が偶発的に混入した場合でも、複数の正常データが平均されるので、ノイズ成分は平均後の正常データの画素値にほとんど影響を与えない。そのため、より高い精度で検査を行うための教師データを作成することができる。 ( 4 ) The normal data acquisition unit may acquire multiple normal data corresponding to the abnormal data, and the differential data generation unit may generate differential data based on the abnormal data and an average of the multiple normal data corresponding to the abnormal data. With this configuration, even if a noise component unrelated to a defect accidentally gets mixed into any of the multiple normal data, the multiple normal data are averaged, so that the noise component has almost no effect on the pixel value of the normal data after averaging. Therefore, it is possible to create teacher data for performing inspection with higher accuracy.
(5)正常データ取得部は、複数の異常データに対応するように正常データを取得し、差分データ生成部は、各異常データと、当該異常データに対応する正常データとに基づいて差分データを生成してもよい。この場合、共通の正常データを用いて高速で教師データを作成することができる。 ( 5 ) The normal data acquisition unit may acquire normal data corresponding to a plurality of abnormal data, and the differential data generation unit may generate differential data based on each abnormal data and the normal data corresponding to the abnormal data. In this case, teacher data can be created at high speed using the common normal data.
(6)正常データ取得部により取得される正常データは、事前に欠陥があると判定されなかった検査対象物の画像を示す画像データを含んでもよい。この場合、正常な検査対象物の画像を示す正常データを容易に取得することができる。 ( 6 ) The normal data acquired by the normal data acquisition unit may include image data showing an image of an inspection object that has not been determined to have a defect in advance. In this case, the normal data showing an image of a normal inspection object can be easily acquired.
(7)正常データ取得部により取得される正常データは、検査対象物の設計図を示すマスタデータを含んでもよい。この場合、正常な検査対象物の画像を示す正常データを容易に取得することができる。 ( 7 ) The normal data acquired by the normal data acquisition unit may include master data showing a design drawing of the inspection object. In this case, the normal data showing an image of the normal inspection object can be easily acquired.
(8)正常データ取得部は、検査対象物の加工精度に基づいて修正が行われたマスタデータを正常データとして取得してもよい。この構成によれば、検査対象領域が微細である場合でも、正常な検査対象物の画像を示す正常データを容易に取得することができる。 ( 8 ) The normal data acquisition unit may acquire master data that has been corrected based on the processing accuracy of the object to be inspected as the normal data. With this configuration, even if the area to be inspected is minute, normal data that shows an image of a normal object to be inspected can be easily acquired.
(9)異常データ取得部により取得される異常データおよび正常データ取得部により取得される正常データには、非検査対象領域が設定され、差分データ生成部は、設定された非検査対象領域を除外して差分データを生成してもよい。この場合、差分データが示す画像に検査対象領域外の部分が含まれることが防止される。これにより、より高い精度で検査を行うための教師データを作成することができる。 ( 9 ) A non-inspection target area may be set in the abnormal data acquired by the abnormal data acquisition unit and the normal data acquired by the normal data acquisition unit, and the difference data generation unit may generate the difference data by excluding the set non-inspection target area. In this case, the image shown by the difference data is prevented from including a portion outside the inspection target area. This makes it possible to create teacher data for performing inspections with higher accuracy.
(10)異常データ取得部は、取得された異常データに対応する検査対象物についての欠陥の種別を示す欠陥情報をさらに取得し、差分データ生成部は、異常データ取得部により取得された欠陥情報を生成された差分データに付与してもよい。この場合、使用者は、教師データに欠陥情報を付与する作業を行う必要がない。これにより、使用者の負担を軽減するとともに、教師データ作成の作業効率を向上させることができる。また、使用者の作業に伴うミスが発生しないので、より正確な教師データを作成することができる。 ( 10 ) The abnormality data acquisition unit may further acquire defect information indicating a type of defect in the inspection object corresponding to the acquired abnormality data, and the differential data generation unit may add the defect information acquired by the abnormality data acquisition unit to the generated differential data. In this case, the user does not need to perform the task of adding the defect information to the teacher data. This reduces the burden on the user and improves the work efficiency of creating the teacher data. In addition, since there is no error associated with the user's work, more accurate teacher data can be created.
(11)異常データ取得部は、2値化処理された異常データを取得し、正常データ取得部は、2値化処理された正常データを取得してもよい。この場合、異常データおよび正常データのデータ量が削減されるので、高速で教師データを作成することができる。 ( 11 ) The abnormal data acquisition unit may acquire binarized abnormal data, and the normal data acquisition unit may acquire binarized normal data. In this case, the amount of abnormal data and normal data is reduced, so that teacher data can be created at high speed.
(12)第2の発明に係る教師データ作成支援方法は、検査対象物の再検査に用いられる教師データの作成を支援する教師データ作成支援方法であって、教師データ作成支援装置が、事前に欠陥があると判定された検査対象物の画像を示す異常データを取得し、取得された異常データに対応するように、正常な検査対象物の画像を示す正常データを取得し、取得された異常データと、当該異常データと対応するように取得された正常データとの差分を示す差分データを生成し、生成された差分データに基づいて、検査対象物の部分の画像を提示し、提示された差分データの選択を受け付け、選択が受け付けられた差分データを教師データとして登録する。
(12) A teacher data creation support method according to a second aspect of the present invention is a teacher data creation support method that supports the creation of teacher data to be used for reinspecting an inspection object, in which a teacher data creation support device acquires abnormal data indicating an image of an inspection object that has been previously determined to have a defect, acquires normal data indicating an image of a normal inspection object that corresponds to the acquired abnormal data, generates differential data indicating the difference between the acquired abnormal data and normal data acquired to correspond to the abnormal data, presents an image of a portion of the inspection object based on the generated differential data, accepts a selection of the presented differential data, and registers the differential data whose selection has been accepted as teacher data.
この教師データ作成支援方法によれば、事前に欠陥があると判定された検査対象物の画像を示す異常データと、正常な検査対象物の画像を示す正常データとの差分を示す差分データに基づいて、検査対象物の部分の画像が提示される。差分データに基づいて示される画像における検査対象物の部分は、再検査を要する可能性が高い。そのため、使用者は、提示された画像を確認することにより、当該部分を再検査するための教師データを作成することが可能となる。これにより、高い精度で検査を行うための教師データを容易に作成することができる。また、使用者により選択された差分データが教師データとして登録される。これにより、教師データをより容易に作成することができる。 According to this method for supporting the creation of teacher data, an image of a portion of an object to be inspected is presented based on differential data indicating the difference between abnormal data indicating an image of an object to be inspected that has been determined in advance to have a defect and normal data indicating an image of a normal object to be inspected. The portion of the object to be inspected in the image shown based on the differential data is likely to require reinspection. Therefore, by checking the presented image, a user can create teacher data for reinspecting that portion. This makes it possible to easily create teacher data for performing inspections with high accuracy. Furthermore, the differential data selected by the user is registered as teacher data. This makes it possible to more easily create teacher data.
本発明によれば、使用者の負担を軽減しつつ正確な教師データを作成することが可能になる。 The present invention makes it possible to create accurate training data while reducing the burden on users.
[1]第1の実施の形態
(1)処理システム
以下、本発明の実施の形態に係る教師データ作成支援装置および教師データ作成支援方法について図面を用いて説明する。以下の説明では、教師データ作成支援装置を支援装置と略記する。図1は、本発明の第1の実施の形態に係る支援装置を含む処理システムの構成を示す図である。図1に示すように、処理システム100は、処理装置10、検査装置20およびデータベース記憶装置30を含む。
[1] First embodiment (1) Processing system A teacher data creation support device and a teacher data creation support method according to an embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings. In the following description, the teacher data creation support device will be abbreviated to support device. FIG. 1 is a diagram showing the configuration of a processing system including a support device according to a first embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1, the
処理装置10は、CPU(中央演算処理装置)11、RAM(ランダムアクセスメモリ)12、ROM(リードオンリメモリ)13、記憶装置14、操作部15、表示装置16および入出力I/F(インターフェイス)17により構成される。CPU11、RAM12、ROM13、記憶装置14、操作部15、表示装置16および入出力I/F17はバス18に接続される。
The
RAM12は、CPU11の作業領域として用いられる。ROM13にはシステムプログラムが記憶される。記憶装置14は、ハードディスクまたは半導体メモリ等の記憶媒体を含み、教師データ作成支援プログラム(以下、支援プログラムと略記する。)を記憶する。支援プログラムは、ROM13または他の外部記憶装置に記憶されてもよい。CPU11、RAM12およびROM13により、教師データ作成支援処理(以下、支援処理と略記する。)を実行するための支援装置40が構成される。支援処理においては、教師データの作成が支援される。
操作部15は、キーボード、マウスまたはタッチパネル等の入力デバイスである。使用者は、操作部15を操作することにより、支援装置40に所定の指示を与えることができる。表示装置16は、液晶表示装置等の表示デバイスであり、使用者による指示を受け付けるためのGUI(Graphical User Interface)等を表示する。入出力I/F17は、検査装置20に接続される。
The
検査装置20は、例えばAOI(自動光学検査)装置であり、検査対象物を順次撮像することにより複数の検査対象物の画像をそれぞれ示す複数の画像データを生成するとともに、生成された各画像データを記憶する。記憶された各画像データには、固有の識別番号が付与される。
The
以下、基板を検査対象物の一例として検査装置20を説明するが、検査対象物は基板に限定されない。なお、基板とは、半導体基板、液晶表示装置もしくは有機EL(Electro Luminescence)表示装置等のFPD(Flat Panel Display)用基板、光ディスク用基板、磁気ディスク用基板、光磁気ディスク用基板、フォトマスク用基板、セラミック基板または太陽電池用基板等をいう。
The
検査装置20は、記憶された各画像データに所定のアルゴリズムに基づく処理を行うことにより、各画像データに対応する基板を検査する。検査装置20は、深層学習に基づいて各画像データに対応する基板を検査してもよい。検査においては、基板に欠陥があるか否かが判定される。また、欠陥があると判定された基板については、当該欠陥の種別が判定される。
The
検査装置20においては、欠陥がない基板であっても、欠陥があると判定されることがある。欠陥がないにもかかわらず、誤った判定が行われたことにより基板が破棄されると、歩留まりが低下する。そこで、欠陥があると判定された基板については、教師あり学習による再検査が行われる。支援装置40は、再検査に用いられる教師データの作成を支援する。データベース記憶装置30は、サーバ等の大容量の記憶装置を含む。データベース記憶装置30には、作成された教師データが登録される。以下、支援装置40の詳細について説明する。
In the
(2)支援装置
図2は、図1の支援装置40の構成を示す図である。図3は、教師データの作成に用いられる各種データを示す図である。図4は、教師データの作成における表示装置16の表示画面の一例を示す図である。図2に示すように、支援装置40は、機能部として、異常データ取得部41、正常データ取得部42、差分データ生成部43、提示部44、受付部45および登録部46を含む。図1のCPU11がROM13または記憶装置14等に記憶された支援プログラムを実行することにより、支援装置40の機能部が実現される。支援装置40の機能部の一部または全てが電子回路等のハードウエアにより実現されてもよい。
(2) Support device FIG. 2 is a diagram showing the configuration of the
異常データ取得部41は、検査装置20により事前に欠陥があると判定された各基板の画像を示す画像データ(以下、異常データと呼ぶ。)を検査装置20から取得する。画像データは、基板の全体の画像を示してもよいし、同一領域であれば基板の部分的な画像を示してもよい。図3の左上部には、異常データ取得部41により取得された異常データに基づく基板の画像の一部が示される。
The abnormality
正常データ取得部42は、異常データ取得部41により取得された各異常データと対応するように、正常な基板の画像を示す画像データ(以下、正常データと呼ぶ。)を取得する。本例では、正常データは、検査装置20により事前に欠陥があると判定されなかった基板の画像を示す所定の画像データであり、検査装置20から取得される。図3の左下部には、正常データ取得部42により取得された正常データに基づく基板の画像の一部が示される。
The normal
異常データと正常データとは互いに対応する。例えば、異常データ取得部41により異常データが取得された場合、当該異常データの識別番号の1つ前の識別番号を有しかつ正常な基板の画像を示す画像データが正常データとして正常データ取得部42により取得されてもよい。あるいは、異常データ取得部41により異常データが取得された場合、当該異常データの識別番号の1つ後の識別番号を有しかつ正常な基板の画像を示す画像データが正常データとして正常データ取得部42により取得されてもよい。
Abnormal data and normal data correspond to each other. For example, when abnormal data is acquired by the abnormal
差分データ生成部43は、異常データ取得部41により取得された異常データと、当該異常データと対応するように正常データ取得部42により取得された正常データとの各画素値の差分を算出することにより、新たな画像データを生成する。差分データ生成部43により生成された画像データを差分データと呼ぶ。図3の右部には、差分データ生成部43により生成された差分データに基づく基板の画像が示される。差分データは、基板における再検査を要する可能性が高い部分の画像を示す。そのため、差分データは、基板における再検査を要する部分を示すラベルとなり得る。
The differential
提示部44は、差分データ生成部43により生成された各差分データに基づく画像を含むGUI50(図4)を表示装置16に表示させることにより、各差分データを使用者に提示する。図4に示すように、GUI50は、画像表示領域51、登録ボタン52および修正ボタン53を含む。画像表示領域51には、測定対象物の複数の画像が表示される。本例では、差分データに基づく画像が異常データに基づく画像と重ね合われるように画像表示領域51に表示されるが、差分データに基づく画像のみが画像表示領域51に表示されてもよい。
The
受付部45は、差分データの登録の指示を受け付ける。具体的には、受付部45は、提示部44により表示されたGUI50において、教師データとして登録する差分データの選択を操作部15から受け付ける。使用者は、画像表示領域51に表示された画像を視認しつつ、操作部15を用いて任意の画像を選択し、登録ボタン52を操作することにより、当該画像を示す差分データを教師データとして選択する指示を受付部45に与えることができる。登録部46は、受付部45により選択が受け付けられた差分データを教師データとしてデータベース記憶装置30に登録する。
The
また、受付部45は、差分データの修正を受け付けることが可能である。使用者は、操作部15を用いて画像表示領域51の任意の画像を選択し、修正ボタン53を操作することにより、当該が画像に対応する差分データの修正を受付部45に指示することができる。また、使用者は、選択した画像において、操作部15を用いて再検査を要する部分の塗りつぶし等の指定を行うことができる。
The
受付部45により指定が受け付けられた場合、差分データ生成部43は、指定が受け付けられた部分を示すラベルを選択された差分データに付与する。これにより、差分データが修正される。差分データの修正が行われた後、登録ボタン52が操作された場合、登録部46は、修正後の差分データを教師データとしてデータベース記憶装置30に登録する。
When the
(3)支援処理
図5は、図2の支援装置40による支援処理を示すフローチャートである。図5の支援処理は、図1のCPU11がROM13または記憶装置14等に記憶された支援プログラムをRAM12上で実行することにより行われる。以下、図2の支援装置40および図5のフローチャートを用いて支援処理を説明する。
(3) Support Processing Fig. 5 is a flowchart showing the support processing by the
まず、異常データ取得部41は、検査装置20から各異常データを取得する(ステップS1)。次に、正常データ取得部42は、ステップS1で取得された各異常データに対応する正常データを検査装置20から取得する(ステップS2)。ステップS1,S2は、同時に実行されてもよい。
First, the abnormal
続いて、差分データ生成部43は、ステップS1,S2でそれぞれ取得された互いに対応する異常データと正常データとに基づいて各差分データを生成する(ステップS3)。その後、提示部44は、ステップS3で生成された各差分データに基づく画像を表示装置16に表示させることにより、各差分データを使用者に提示する(ステップS4)。
Next, the differential
次に、受付部45は、ステップS4で提示された差分データのうち、いずれかの差分データの修正が受け付けられたか否かを判定する(ステップS5)。差分データの修正が受け付けられない場合、受付部45はステップS7に進む。いずれかの差分データの修正が受け付けられた場合、差分データ生成部43は、修正の指定が受け付けられた部分を示すラベルを当該差分データに付与することにより差分データを修正し(ステップS6)、ステップS7に進む。
Next, the
ステップS7において、受付部45は、ステップS4で提示された差分データまたはステップS6で修正された差分データのうち、いずれかの差分データの登録が指示されたか否かを判定する(ステップS7)。差分データの登録が指示されない場合、受付部45はステップS9に進む。いずれかの差分データの登録が指示された場合、登録部46は、指示された差分データを教師データとしてデータベース記憶装置30に登録し(ステップS8)、ステップS9に進む。
In step S7, the
ステップS9において、登録部46は、終了が指示されたか否かを判定する(ステップS9)。使用者は、操作部15を用いて所定の操作を行うことにより終了または続行を指示することができる。終了が指示されていない場合、登録部46はステップS5に戻る。差分データをさらに登録する場合、使用者は、終了を指示せずに続行を指示することとなる。終了が指示された場合、登録部46は支援処理を終了する。
In step S9, the
(4)効果
本実施の形態に係る支援装置40においては、事前に欠陥があると判定された検査対象物の画像を示す異常データが異常データ取得部41により取得される。異常データ取得部41により取得された異常データに対応するように、正常な検査対象物の画像を示す正常データが正常データ取得部42により取得される。異常データ取得部41により取得された異常データと、当該異常データと対応するように正常データ取得部42により取得された正常データとの差分を示す差分データが差分データ生成部43により生成される。差分データに基づいて示される画像における検査対象物の部分は、再検査を要する可能性が高い。
(4) Effects In the
そのため、差分データ生成部43により生成された差分データに基づいて、検査対象物の部分の画像が提示部44により提示される。提示部44により提示された差分データの選択が受付部45により受け付けられる。受付部45により選択が受け付けられた差分データが教師データとして登録部46によりデータベース記憶装置30に登録される。この場合、使用者は、提示された画像を視認しつつ、所望の画像に対応する差分データを選択することにより、選択された差分データを教師データとして登録することができる。これにより、教師データをより容易に作成することができる。
Therefore, based on the differential data generated by the differential
また、受付部45は、提示部44により提示された差分データの修正をさらに受け付ける。登録部46は、修正後の差分データを教師データとして登録する。この場合、使用者は、差分データに基づく画像における検査対象物の再検査を要する部分をより適切に修正することが可能となる。これにより、より高い精度で検査を行うための教師データを作成することができる。
The receiving
(5)変形例
図6は、第1の変形例における教師データの作成に用いられる各種データを示す図である。第1の変形例においては、使用者は、検査対象領域外を示す非検査対象領域を検査装置20に予め登録することができる。非検査対象領域が登録された場合、検査装置20は、生成される画像データに非検査対象領域を設定する。
(5) Modifications Fig. 6 is a diagram showing various data used to create teacher data in the first modification. In the first modification, the user can register in advance a non-inspection area indicating an area outside the inspection area in the
したがって、図6の左上部に示すように、異常データ取得部41により取得される異常データには、非検査対象領域が設定される。同様に、図6の左下部に示すように、正常データ取得部42により取得される正常データには、非検査対象領域が設定される。この場合、差分データ生成部43は、図6の右部に示すように、設定された非検査対象領域を除外した状態で、異常データと、当該異常データと対応する正常データとの各画素値の差分を算出することにより差分データを生成する。差分データにおける非検査対象領域の画素値は0にされてもよい。
Therefore, as shown in the upper left of FIG. 6, a non-inspection area is set in the abnormal data acquired by the abnormal
この場合、検査対象領域外の部分に再検査を要する部分を示すラベルが付されることが防止される。これにより、より高い精度で検査を行うための教師データを作成することができる。また、検査対象領域外の部分が再検査されることがないので、作成された教師データを用いることにより、高速で基板の再検査を行うことができる。 In this case, it is possible to prevent parts outside the inspection area from being labeled as parts requiring reinspection. This makes it possible to create training data for more accurate inspection. In addition, because parts outside the inspection area are not reinspected, the created training data can be used to quickly reinspect the board.
図7は、第2の変形例における教師データの作成に用いられる各種データを示す図である。図7の左上部に示すように、異常データ取得部41は、異常データとともに、当該異常データが示す画像における基板の欠陥の種別を示す欠陥情報を取得する。差分データ生成部43は、図7の右部に示すように、異常データ取得部41により取得された欠陥情報を生成された差分データに付与する。GUI50の画像表示領域51においては、差分データに基づく画像は欠陥の種別を示す態様(例えば色彩)で示されてもよい。
Figure 7 is a diagram showing various data used to create teacher data in the second modified example. As shown in the upper left of Figure 7, the abnormality
この場合、使用者は、教師データに欠陥情報を付与する作業を行う必要がない。これにより、使用者の負担を軽減するとともに、教師データ作成の作業効率を向上させることができる。また、使用者の作業に伴うミスが発生しないので、より正確な教師データを作成することができる。 In this case, the user does not need to add defect information to the training data. This reduces the burden on the user and improves the work efficiency of creating training data. In addition, since there is no risk of user errors, more accurate training data can be created.
図8は、第3の変形例における教師データの作成に用いられる各種データを示す図である。第3の変形例においては、使用者は、画像データに2値化処理を行うことを検査装置20に予め設定することができる。2値化処理を行うことが設定された場合、検査装置20は、2値化された画像データを生成する。
Figure 8 is a diagram showing various data used to create training data in the third modified example. In the third modified example, the user can set the
したがって、図8の左上部に示すように、異常データ取得部41は、2値化処理された異常データを取得する。同様に、図8の左下部に示すように、正常データ取得部42は、2値化処理された正常データを取得する。差分データ生成部43は、図8の右部に示すように、2値化された異常データと、当該異常データと対応する2値化された正常データとの各画素値の差分を算出することにより差分データを生成する。
Therefore, as shown in the upper left of FIG. 8, the abnormal
この場合、画像データのデータ量が削減されるので、高速で教師データを作成することができる。また、作成された教師データを用いることにより、高速で基板の再検査を行うことができる。 In this case, the amount of image data is reduced, so training data can be created quickly. In addition, by using the created training data, the board can be re-inspected quickly.
[2]第2の実施の形態
第1の実施の形態において、正常データ取得部42は、1つの異常データに対して1つの正常データが対応するように正常データを取得するが、実施の形態はこれに限定されない。以下、第2~第4の実施の形態における支援処理について、第1の実施の形態における支援処理と異なる点を説明する。
[2] Second embodiment In the first embodiment, the normal
図9は、第2の実施の形態において教師データの作成に用いられる各種データを示す図である。本実施の形態においては、図9の左下部に示すように、1つの異常データに対して複数の正常データが対応するように複数の正常データを取得する。差分データ生成部43は、1つの異常データと、当該異常データに対応する各正常データとの各画素値の差分を算出することにより差分データを生成する。したがって、図9の右部に示すように、1つの異常データに対応して複数の差分データが生成される。
Figure 9 is a diagram showing various data used to create teacher data in the second embodiment. In this embodiment, as shown in the lower left of Figure 9, multiple normal data are acquired so that multiple normal data correspond to one abnormal data. The differential
この構成によれば、1つの異常データから多数の差分データが生成される。これにより、教師データ作成の作業効率を向上させることができる。 With this configuration, a large amount of difference data is generated from one piece of abnormal data. This can improve the work efficiency of creating training data.
[3]第3の実施の形態
図10は、第3の実施の形態において教師データの作成に用いられる各種データを示す図である。本実施の形態においては、図10の左下部に示すように、1つの異常データに対して複数の正常データが対応するように複数の正常データを取得する。差分データ生成部43は、1つの異常データと、当該異常データに対応する複数の正常データの平均との各画素値の差分を算出することにより差分データを生成する。したがって、図10の右部に示すように、1つの異常データに対応して1つの差分データが生成される。
[3] Third embodiment Fig. 10 is a diagram showing various data used to create teacher data in the third embodiment. In this embodiment, as shown in the lower left of Fig. 10, a plurality of normal data are acquired so that a plurality of normal data correspond to one abnormal data. The differential
この構成によれば、複数の正常データのいずれかに欠陥とは無関係のノイズ成分が偶発的に混入した場合でも、複数の正常データが平均されるので、ノイズ成分は平均後の正常データの画素値にほとんど影響を与えない。そのため、平均後の正常データを用いることにより、より高い精度で検査を行うための教師データを作成することができる。 With this configuration, even if a noise component unrelated to a defect accidentally gets mixed into any of the multiple normal data, the multiple normal data are averaged, so the noise component has almost no effect on the pixel value of the normal data after averaging. Therefore, by using the normal data after averaging, it is possible to create training data for performing inspections with higher accuracy.
[4]第4の実施の形態
図11は、第4の実施の形態において教師データの作成に用いられる各種データを示す図である。本実施の形態においては、図11の左上部に示すように、複数の異常データに対して1つの正常データが対応するように正常データを取得する。差分データ生成部43は、各異常データと、当該異常データに対応する正常データとに基づいて差分データを生成する。したがって、図11の右部に示すように、複数の異常データにそれぞれ対応する複数の差分データが生成される。
[4] Fourth embodiment Fig. 11 is a diagram showing various data used to create teacher data in the fourth embodiment. In this embodiment, as shown in the upper left of Fig. 11, normal data is acquired so that one normal data corresponds to a plurality of abnormal data. The differential
この構成によれば、異常データが取得されるたびに正常データを都度取得する必要がないので、共通の正常データを用いて高速で教師データを作成することができる。本実施の形態においては、予め準備された正常な基板の画像を示す画像データが正常データとして正常データ取得部42により取得されてもよい。この場合、支援処理におけるステップS2は、ステップS1の前に実行されてもよい。
With this configuration, since it is not necessary to acquire normal data each time abnormal data is acquired, teacher data can be created at high speed using common normal data. In this embodiment, image data showing an image of a normal board that has been prepared in advance may be acquired as normal data by the normal
予め準備された画像データは、検査装置20により生成された画像データのいずれかであってもよいが、基板の設計図を示すCADデータ等のマスタデータであってもよい。ここで、エッチング等による基板の加工精度によっては、検査装置20により生成される画像データとマスタデータとで、画像中の基板のパターン幅またはパターンの角部の曲率半径等が異なることとなる。そこで、マスタデータには、画像中のパターン幅またはパターンの角部の曲率半径等が変更されるように、基板の加工精度に基づいて修正が行われてもよい。
The image data prepared in advance may be any of the image data generated by the
また、第1~第3の実施の形態においても、検査装置20により事前に欠陥があると判定されなかった基板の画像を示す画像データが正常データとして検査装置20から取得されるが、実施の形態はこれに限定されない。正常データの少なくとも1つは、予め準備されたマスタデータまたは修正が行われたマスタデータであってもよい。
In the first to third embodiments, image data showing an image of a board that has not been determined in advance to have a defect by the
[5]他の実施の形態
上記実施の形態において、支援装置40は受付部45および登録部46を含むが、実施の形態はこれに限定されない。支援装置40は、受付部45および登録部46を含まなくてもよい。この場合でも、使用者は、GUI50に提示された画像を確認することにより、当該部分を再検査するための教師データを作成することが可能となる。これにより、高い精度で検査を行うための教師データを容易に作成することができる。
[5] Other embodiments In the above embodiment, the
[6]請求項の各構成要素と実施の形態の各部との対応関係
以下、請求項の各構成要素と実施の形態の各要素との対応の例について説明するが、本発明は下記の例に限定されない。請求項の各構成要素として、請求項に記載されている構成または機能を有する他の種々の要素を用いることもできる。
[6] Correspondence between each component of the claims and each part of the embodiment Below, examples of correspondence between each component of the claims and each element of the embodiment will be described, but the present invention is not limited to the following examples. Various other elements having the configuration or function described in the claims can also be used as each component of the claims.
上記実施の形態においては、支援装置40が教師データ作成支援装置の例であり、異常データ取得部41が異常データ取得部の例であり、正常データ取得部42が正常データ取得部の例である。差分データ生成部43が差分データ生成部の例であり、提示部44が提示部の例であり、受付部45が受付部の例であり、登録部46が登録部の例である。
[7]参考形態
(1)第1の参考形態に係る教師データ作成支援装置は、検査対象物の再検査に用いられる教師データの作成を支援する教師データ作成支援装置であって、事前に欠陥があると判定された検査対象物の画像を示す異常データを取得する異常データ取得部と、異常データ取得部により取得された異常データに対応するように、正常な検査対象物の画像を示す正常データを取得する正常データ取得部と、異常データ取得部により取得された異常データと、当該異常データと対応するように正常データ取得部により取得された正常データとの差分を示す差分データを生成する差分データ生成部と、差分データ生成部により生成された差分データに基づいて、検査対象物の部分の画像を提示する提示部とを備える。
この教師データ作成支援装置においては、事前に欠陥があると判定された検査対象物の画像を示す異常データと、正常な検査対象物の画像を示す正常データとの差分を示す差分データに基づいて、検査対象物の部分の画像が提示される。差分データに基づいて示される画像における検査対象物の部分は、再検査を要する可能性が高い。そのため、使用者は、提示された画像を確認することにより、当該部分を再検査するための教師データを作成することが可能となる。これにより、高い精度で検査を行うための教師データを容易に作成することができる。
(2)教師データ作成支援装置は、提示部により提示された差分データの選択を受け付ける受付部と、受付部により選択が受け付けられた差分データを教師データとして登録する登録部をさらに備えてもよい。この場合、使用者により選択された差分データが教師データとして登録される。これにより、教師データをより容易に作成することができる。
(3)受付部は、提示部により提示された差分データの修正をさらに受け付け、登録部は、修正後の差分データを教師データとして登録してもよい。この場合、差分データに基づく画像における検査対象物の再検査を要する部分をより適切に修正することが可能となる。これにより、より高い精度で検査を行うための教師データを作成することができる。
(4)正常データ取得部は、異常データに対応するように複数の正常データを取得し、差分データ生成部は、異常データと、当該異常データに対応する複数の正常データとに基づいて複数の差分データを生成してもよい。この場合、1つの異常データから多数の差分データが生成される。これにより、教師データ作成の作業効率を向上させることができる。
(5)正常データ取得部は、異常データに対応するように複数の正常データを取得し、差分データ生成部は、異常データと、当該異常データに対応する複数の正常データの平均とに基づいて差分データを生成してもよい。この構成によれば、複数の正常データのいずれかに欠陥とは無関係のノイズ成分が偶発的に混入した場合でも、複数の正常データが平均されるので、ノイズ成分は平均後の正常データの画素値にほとんど影響を与えない。そのため、より高い精度で検査を行うための教師データを作成することができる。
(6)正常データ取得部は、複数の異常データに対応するように正常データを取得し、差分データ生成部は、各異常データと、当該異常データに対応する正常データとに基づいて差分データを生成してもよい。この場合、共通の正常データを用いて高速で教師データを作成することができる。
(7)正常データ取得部により取得される正常データは、事前に欠陥があると判定されなかった検査対象物の画像を示す画像データを含んでもよい。この場合、正常な検査対象物の画像を示す正常データを容易に取得することができる。
(8)正常データ取得部により取得される正常データは、検査対象物の設計図を示すマスタデータを含んでもよい。この場合、正常な検査対象物の画像を示す正常データを容易に取得することができる。
(9)正常データ取得部は、検査対象物の加工精度に基づいて修正が行われたマスタデータを正常データとして取得してもよい。この構成によれば、検査対象領域が微細である場合でも、正常な検査対象物の画像を示す正常データを容易に取得することができる。
(10)異常データ取得部により取得される異常データおよび正常データ取得部により取得される正常データには、非検査対象領域が設定され、差分データ生成部は、設定された非検査対象領域を除外して差分データを生成してもよい。この場合、差分データが示す画像に検査対象領域外の部分が含まれることが防止される。これにより、より高い精度で検査を行うための教師データを作成することができる。
(11)異常データ取得部は、取得された異常データに対応する検査対象物についての欠陥の種別を示す欠陥情報をさらに取得し、差分データ生成部は、異常データ取得部により取得された欠陥情報を生成された差分データに付与してもよい。この場合、使用者は、教師データに欠陥情報を付与する作業を行う必要がない。これにより、使用者の負担を軽減するとともに、教師データ作成の作業効率を向上させることができる。また、使用者の作業に伴うミスが発生しないので、より正確な教師データを作成することができる。
(12)異常データ取得部は、2値化処理された異常データを取得し、正常データ取得部は、2値化処理された正常データを取得してもよい。この場合、異常データおよび正常データのデータ量が削減されるので、高速で教師データを作成することができる。
(13)第2の参考形態に係る教師データ作成支援方法は、検査対象物の再検査に用いられる教師データの作成を支援する教師データ作成支援方法であって、事前に欠陥があると判定された検査対象物の画像を示す異常データを取得するステップと、取得された異常データに対応するように、正常な検査対象物の画像を示す正常データを取得するステップと、取得された異常データと、当該異常データと対応するように取得された正常データとの差分を示す差分データを生成するステップと、生成された差分データに基づいて、検査対象物の部分の画像を提示するステップとを含む。
この教師データ作成支援方法によれば、事前に欠陥があると判定された検査対象物の画像を示す異常データと、正常な検査対象物の画像を示す正常データとの差分を示す差分データに基づいて、検査対象物の部分の画像が提示される。差分データに基づいて示される画像における検査対象物の部分は、再検査を要する可能性が高い。そのため、使用者は、提示された画像を確認することにより、当該部分を再検査するための教師データを作成することが可能となる。これにより、高い精度で検査を行うための教師データを容易に作成することができる。
In the above embodiment, the
[7] Reference form
(1) A teacher data creation support device in a first reference form is a teacher data creation support device that supports the creation of teacher data to be used for re-inspection of an inspection object, and includes an abnormal data acquisition unit that acquires abnormal data indicating an image of an inspection object that has been determined in advance to have a defect, a normal data acquisition unit that acquires normal data indicating an image of a normal inspection object corresponding to the abnormal data acquired by the abnormal data acquisition unit, a differential data generation unit that generates differential data indicating the difference between the abnormal data acquired by the abnormal data acquisition unit and the normal data acquired by the normal data acquisition unit so as to correspond to the abnormal data, and a presentation unit that presents an image of a portion of the inspection object based on the differential data generated by the differential data generation unit.
In this teacher data creation support device, an image of a portion of an inspection object is presented based on difference data indicating the difference between abnormal data indicating an image of an inspection object previously determined to have a defect and normal data indicating an image of a normal inspection object. The portion of the inspection object in the image shown based on the difference data is likely to require reinspection. Therefore, by checking the presented image, a user can create teacher data for reinspecting that portion. This makes it possible to easily create teacher data for performing inspections with high accuracy.
(2) The teacher data creation support device may further include a reception unit that receives a selection of the difference data presented by the presentation unit, and a registration unit that registers the difference data selected by the reception unit as teacher data. In this case, the difference data selected by the user is registered as teacher data. This makes it easier to create teacher data.
(3) The receiving unit may further receive corrections to the difference data presented by the presenting unit, and the registering unit may register the corrected difference data as training data. In this case, it is possible to more appropriately correct a portion of the inspection object that requires re-inspection in the image based on the difference data. This makes it possible to create training data for performing inspections with higher accuracy.
(4) The normal data acquisition unit may acquire a plurality of normal data corresponding to the abnormal data, and the differential data generation unit may generate a plurality of differential data based on the abnormal data and the plurality of normal data corresponding to the abnormal data. In this case, a large number of differential data are generated from one abnormal data. This can improve the work efficiency of creating teacher data.
(5) The normal data acquisition unit may acquire a plurality of normal data corresponding to the abnormal data, and the differential data generation unit may generate differential data based on the abnormal data and an average of the plurality of normal data corresponding to the abnormal data. With this configuration, even if a noise component unrelated to a defect accidentally gets mixed into any of the plurality of normal data, the plurality of normal data are averaged, so that the noise component has almost no effect on the pixel value of the normal data after averaging. Therefore, it is possible to create teacher data for performing inspection with higher accuracy.
(6) The normal data acquisition unit may acquire normal data corresponding to a plurality of abnormal data, and the differential data generation unit may generate differential data based on each abnormal data and the normal data corresponding to the abnormal data. In this case, teacher data can be created at high speed using the common normal data.
(7) The normal data acquired by the normal data acquisition unit may include image data representing an image of an inspection object that has not been determined to have a defect in advance. In this case, the normal data representing an image of a normal inspection object can be easily acquired.
(8) The normal data acquired by the normal data acquisition unit may include master data representing a design drawing of the inspection object. In this case, the normal data representing a normal image of the inspection object can be easily acquired.
(9) The normal data acquisition unit may acquire master data that has been corrected based on the processing accuracy of the object to be inspected as the normal data. With this configuration, even if the area to be inspected is minute, normal data that shows an image of a normal object to be inspected can be easily acquired.
(10) A non-inspection target area may be set in the abnormal data acquired by the abnormal data acquisition unit and in the normal data acquired by the normal data acquisition unit, and the difference data generation unit may generate the difference data by excluding the set non-inspection target area. In this case, the image represented by the difference data is prevented from including a portion outside the inspection target area. This makes it possible to create teacher data for performing inspections with higher accuracy.
(11) The abnormality data acquisition unit may further acquire defect information indicating a type of defect in the inspection object corresponding to the acquired abnormality data, and the differential data generation unit may add the defect information acquired by the abnormality data acquisition unit to the generated differential data. In this case, the user does not need to perform the task of adding the defect information to the teacher data. This reduces the burden on the user and improves the work efficiency of creating the teacher data. In addition, since there is no error associated with the user's work, more accurate teacher data can be created.
(12) The abnormal data acquisition unit may acquire binarized abnormal data, and the normal data acquisition unit may acquire binarized normal data. In this case, the amount of abnormal data and normal data is reduced, so that teacher data can be created at high speed.
(13) A teacher data creation support method according to a second reference form is a teacher data creation support method that supports the creation of teacher data to be used for re-inspection of an inspection object, and includes the steps of acquiring abnormal data indicating an image of an inspection object that has been determined in advance to have a defect, acquiring normal data indicating an image of a normal inspection object that corresponds to the acquired abnormal data, generating differential data indicating the difference between the acquired abnormal data and normal data acquired to correspond to the abnormal data, and presenting an image of a portion of the inspection object based on the generated differential data.
According to this method for supporting the creation of training data, an image of a portion of an inspection object is presented based on differential data indicating the difference between abnormal data indicating an image of an inspection object previously determined to have a defect and normal data indicating an image of a normal inspection object. The portion of the inspection object in the image shown based on the differential data is likely to require reinspection. Therefore, by checking the presented image, a user can create training data for reinspecting that portion. This makes it possible to easily create training data for performing inspections with high accuracy.
10…処理装置,11…CPU,12…RAM,13…ROM,14…記憶装置,15…操作部,16…表示装置,17…入出力I/F,18…バス,20…検査装置,30…データベース記憶装置,40…支援装置,41…異常データ取得部,42…正常データ取得部,43…差分データ生成部,44…提示部,45…受付部,46…登録部,50…GUI,51…画像表示領域,52…登録ボタン,53…修正ボタン,100…処理システム 10... Processing device, 11... CPU, 12... RAM, 13... ROM, 14... Storage device, 15... Operation unit, 16... Display device, 17... Input/output I/F, 18... Bus, 20... Inspection device, 30... Database storage device, 40... Support device, 41... Abnormal data acquisition unit, 42... Normal data acquisition unit, 43... Differential data generation unit, 44... Presentation unit, 45... Reception unit, 46... Registration unit, 50... GUI, 51... Image display area, 52... Registration button, 53... Correction button, 100... Processing system
Claims (12)
事前に欠陥があると判定された検査対象物の画像を示す異常データを取得する異常データ取得部と、
前記異常データ取得部により取得された異常データに対応するように、正常な検査対象物の画像を示す正常データを取得する正常データ取得部と、
前記異常データ取得部により取得された異常データと、当該異常データと対応するように前記正常データ取得部により取得された正常データとの差分を示す差分データを生成する差分データ生成部と、
前記差分データ生成部により生成された差分データに基づいて、検査対象物の部分の画像を提示する提示部と、
前記提示部により提示された差分データの選択を受け付ける受付部と、
前記受付部により選択が受け付けられた差分データを教師データとして登録する登録部とを備える、教師データ作成支援装置。 A teacher data creation support device that supports the creation of teacher data used for re-inspection of an inspection object,
an abnormality data acquisition unit that acquires abnormality data indicating an image of an inspection object that has been determined in advance to have a defect;
a normal data acquisition unit that acquires normal data representing an image of a normal inspection object corresponding to the abnormal data acquired by the abnormal data acquisition unit;
a differential data generating unit that generates differential data indicating a difference between the abnormal data acquired by the abnormal data acquiring unit and normal data acquired by the normal data acquiring unit so as to correspond to the abnormal data;
a presentation unit that presents an image of a portion of an object to be inspected based on the difference data generated by the difference data generation unit;
a reception unit that receives a selection of the difference data presented by the presentation unit;
A teacher data creation support device comprising: a registration unit that registers the difference data selected and accepted by the acceptance unit as teacher data.
前記登録部は、修正後の差分データを教師データとして登録する、請求項1記載の教師データ作成支援装置。 The accepting unit further accepts a correction to the difference data presented by the presenting unit;
2. The teacher data creation support device according to claim 1, wherein the registration unit registers the corrected difference data as teacher data.
前記差分データ生成部は、異常データと、当該異常データに対応する複数の正常データとに基づいて複数の差分データを生成する、請求項1または2記載の教師データ作成支援装置。 the normal data acquisition unit acquires a plurality of normal data corresponding to the abnormal data;
3. The teacher data creation support device according to claim 1, wherein the difference data generating unit generates a plurality of difference data based on the abnormal data and a plurality of normal data corresponding to the abnormal data.
前記差分データ生成部は、異常データと、当該異常データに対応する複数の正常データの平均とに基づいて差分データを生成する、請求項1または2記載の教師データ作成支援装置。 the normal data acquisition unit acquires a plurality of normal data corresponding to the abnormal data;
3. The teacher data creation support device according to claim 1, wherein the difference data generating unit generates the difference data based on the abnormal data and an average of a plurality of normal data corresponding to the abnormal data.
前記差分データ生成部は、各異常データと、当該異常データに対応する正常データとに基づいて差分データを生成する、請求項1または2記載の教師データ作成支援装置。 the normal data acquisition unit acquires normal data corresponding to a plurality of abnormal data;
3. The teacher data creation support device according to claim 1, wherein the differential data generating unit generates differential data based on each abnormal data and normal data corresponding to the abnormal data.
前記差分データ生成部は、設定された非検査対象領域を除外して差分データを生成する、請求項1~8のいずれか一項に記載の教師データ作成支援装置。 a non-inspection target area is set in the abnormal data acquired by the abnormal data acquisition unit and in the normal data acquired by the normal data acquisition unit;
The teacher data creation support device according to claim 1 , wherein the difference data generation unit generates difference data by excluding a set non-inspection target area.
前記差分データ生成部は、前記異常データ取得部により取得された欠陥情報を生成された差分データに付与する、請求項1~9のいずれか一項に記載の教師データ作成支援装置。 the abnormality data acquisition unit further acquires defect information indicating a type of defect in the inspection object corresponding to the acquired abnormality data;
The teacher data creation support device according to any one of claims 1 to 9, wherein the difference data generation unit adds defect information acquired by the abnormality data acquisition unit to the generated difference data.
前記正常データ取得部は、2値化処理された正常データを取得する、請求項1~10のいずれか一項に記載の教師データ作成支援装置。 The abnormal data acquisition unit acquires the binarized abnormal data,
The teacher data creation support device according to claim 1 , wherein the normal data acquisition unit acquires normal data that has been binarized.
教師データ作成支援装置が、
事前に欠陥があると判定された検査対象物の画像を示す異常データを取得し、
取得された異常データに対応するように、正常な検査対象物の画像を示す正常データを取得し、
取得された異常データと、当該異常データと対応するように取得された正常データとの差分を示す差分データを生成し、
生成された差分データに基づいて、検査対象物の部分の画像を提示し、
提示された差分データの選択を受け付け、
選択が受け付けられた差分データを教師データとして登録する、教師データ作成支援方法。 A method for supporting the creation of training data used for re-inspection of an inspection object, comprising:
The teacher data creation support device
Obtaining abnormality data indicating images of inspection objects that have been previously determined to have defects;
acquiring normal data representing an image of a normal inspection object corresponding to the acquired abnormal data;
generating difference data indicating a difference between the acquired abnormal data and normal data acquired so as to correspond to the abnormal data;
presenting an image of a portion of the object to be inspected based on the generated difference data;
Accept the presented differential data selection,
A method for supporting the creation of teacher data, in which differential data whose selection has been accepted is registered as teacher data.
Priority Applications (4)
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Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2000132554A (en) | 1998-10-21 | 2000-05-12 | Sharp Corp | Image retrieval apparatus and image retrieval method |
JP2004085503A (en) | 2002-08-29 | 2004-03-18 | Dainippon Screen Mfg Co Ltd | Classifying apparatus, yield control system, classifying method, substrate manufacturing method, and program |
JP2018005773A (en) | 2016-07-07 | 2018-01-11 | 株式会社リコー | Abnormality determination device and abnormality determination method |
JP2019095217A (en) | 2017-11-17 | 2019-06-20 | ファナック株式会社 | Visual inspection device |
JP2019129169A (en) | 2018-01-22 | 2019-08-01 | 株式会社日立ハイテクノロジーズ | Image evaluation method and image evaluation device |
JP2020119135A (en) | 2019-01-22 | 2020-08-06 | 株式会社日立ハイテク | Image evaluation apparatus and method |
JP2021002270A (en) | 2019-06-24 | 2021-01-07 | 株式会社Jvcケンウッド | Image recognition learning device, image recognition learning method, image recognition learning program and terminal device |
JP2021039476A (en) | 2019-09-02 | 2021-03-11 | 株式会社東芝 | Defect inspection equipment, defect inspection methods, and programs |
Family Cites Families (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH10289317A (en) * | 1997-04-17 | 1998-10-27 | Fuji Electric Co Ltd | Input image density converter |
US9646191B2 (en) * | 2015-09-23 | 2017-05-09 | Intermec Technologies Corporation | Evaluating images |
JP6216024B1 (en) * | 2016-11-15 | 2017-10-18 | 株式会社Preferred Networks | Trained model generation method and signal data discrimination device |
EP3596449A4 (en) * | 2017-03-14 | 2021-01-06 | University of Manitoba | DETECTION OF STRUCTURAL DEFECTS USING MACHINE LEARNING ALGORITHMS |
KR102206698B1 (en) * | 2018-03-29 | 2021-01-22 | 미쓰비시덴키 가부시키가이샤 | Abnormality inspection device and abnormality inspection method |
TWI683262B (en) * | 2018-06-08 | 2020-01-21 | 財團法人工業技術研究院 | Industrial image inspection method and system and computer readable recording medium |
CN112037166A (en) * | 2020-07-10 | 2020-12-04 | 武汉迈格驷友科技有限公司 | Surface defect detection method and detection device |
-
2021
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Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2000132554A (en) | 1998-10-21 | 2000-05-12 | Sharp Corp | Image retrieval apparatus and image retrieval method |
JP2004085503A (en) | 2002-08-29 | 2004-03-18 | Dainippon Screen Mfg Co Ltd | Classifying apparatus, yield control system, classifying method, substrate manufacturing method, and program |
JP2018005773A (en) | 2016-07-07 | 2018-01-11 | 株式会社リコー | Abnormality determination device and abnormality determination method |
JP2019095217A (en) | 2017-11-17 | 2019-06-20 | ファナック株式会社 | Visual inspection device |
JP2019129169A (en) | 2018-01-22 | 2019-08-01 | 株式会社日立ハイテクノロジーズ | Image evaluation method and image evaluation device |
JP2020119135A (en) | 2019-01-22 | 2020-08-06 | 株式会社日立ハイテク | Image evaluation apparatus and method |
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