▶ 深▲セン▼市▲維▼▲圖▼▲視▼技▲術▼有限公司の特許一覧
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2022-04-07
(45)【発行日】2022-04-15
(54)【発明の名称】マスク欠陥検査方法
(51)【国際特許分類】
G01N 21/898 20060101AFI20220408BHJP
G01N 21/89 20060101ALI20220408BHJP
【ＦＩ】
G01N21/898 Z
G01N21/89 T
【請求項の数】
4
(21)【出願番号】P 2020562815
(86)(22)【出願日】2019-01-03
(65)【公表番号】
(43)【公表日】2021-05-13
(86)【国際出願番号】 CN2019070255
(87)【国際公開番号】W WO2020103310
(87)【国際公開日】2020-05-28
【審査請求日】2020-07-28
(31)【優先権主張番号】201811386586.4
(32)【優先日】2018-11-20
(33)【優先権主張国・地域又は機関】CN
(31)【優先権主張番号】201821928918.2
(32)【優先日】2018-11-20
(33)【優先権主張国・地域又は機関】CN
(73)【特許権者】
【識別番号】520280944
【氏名又は名称】深▲セン▼市▲維▼▲圖▼▲視▼技▲術▼有限公司
(74)【代理人】
【識別番号】100108453
【弁理士】
【氏名又は名称】村山 靖彦
(74)【代理人】
【識別番号】100110364
【弁理士】
【氏名又は名称】実広 信哉
(74)【代理人】
【識別番号】100133400
【弁理士】
【氏名又は名称】阿部 達彦
(72)【発明者】
【氏名】曾 ▲慶▼好
(72)【発明者】
【氏名】▲馬▼ ▲亮▼
(72)【発明者】
【氏名】▲馬▼ 博文
(72)【発明者】
【氏名】▲趙▼ ▲東▼▲寧▼
(72)【発明者】
【氏名】▲張▼ 勇
(72)【発明者】
【氏名】▲湯▼ 奇
(72)【発明者】
【氏名】▲馬▼ 少勇
(72)【発明者】
【氏名】袁 宏▲ヤン▼
【審査官】田中 洋介
(56)【参考文献】
【文献】中国特許出願公開第１０７４０２２１６（ＣＮ，Ａ）
【文献】特開２０１８－０８４５５３（ＪＰ，Ａ）
【文献】中国特許出願公開第１０７０１４８２２（ＣＮ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０１Ｎ ２１／８４－２１／９５８
Ｇ０１Ｂ １１／００－１１／３０
Ａ６２Ｂ １８／００－１８／１０
Ａ４１Ｄ １３／１１
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
マスク欠陥検査方法であって、Ｓ１、画像処理ソフトウェア（６）に接続されているカメラ（３２）を介して、被検マスク（８）なしの背景画像と被検マスク（８）の製品画像を取得し、そして前記製品画像の４つの頂点をそれぞれＰ１（０，０）、Ｐ２（ｗ，０）、Ｐ３（０，ｈ）、Ｐ４（ｗ，ｈ）と表記するステップと、
Ｓ２、前記製品画像を前記背景画像と減算して残差画像を得るステップと、
Ｓ３、前記残差画像をグレースケール画像に変換し、前記グレースケール画像を二値化して二値化画像を得るステップと、
Ｓ４、前記二値化画像に固定回数の画像膨張と画像収縮処理を行い、そして輪郭抽出アルゴリズムを用いて前記被検マスク（８）の製品輪郭を抽出し、その中で面積が最も大きい２つの前記製品輪郭を選択し、それに対して最小外接矩形アルゴリズムを用いて前記被検マスク（８）の最小外接矩形を抽出するステップと、
Ｓ５、前記最小外接矩形の抽出が失敗した場合、前記被検マスク（８）は不良品であり、前記最小外接矩形の抽出に成功した場合、前記最小外接矩形の長さの値と幅の値を算出し、そして前記長さの値と前記幅の値を予め設定されたマスク基準値と比較して差分を得るステップと、
Ｓ６、前記差分が予め設定された差分範囲を超えている場合、前記被検マスク（８）は不良品であり、前記差分が予め設定された差分範囲内である場合、最小矩形の４つの頂点座標であるＰ１１、Ｐ１２、Ｐ１３、Ｐ１４、及び最小矩形の中心点Ｐｃ１（ｃｘ，ｃｙ）を出力するステップと、
Ｓ７、Ｐ１３とＰ１４の点の連結線であるＬ１（Ｐ１３，Ｐ１４）、Ｐ３とＰ４の点の連結線であるＬ２（Ｐ３，Ｐ４）を算出し、そしてＬ１とＬ２との間の夾角Ａを算出し、
中心点Ｐｃ１（ｃｘ，ｃｙ）の前記製品画像の中心点Ｐｃ０（ｗ／２，ｈ／２）に対する水平方向のオフセットＨｘと垂直方向のオフセットＶｙを計算するステップと、
Ｓ８、得られた前記水平方向のオフセットＨｘと垂直方向のオフセットＶｙを用いて前記グレースケール画像に対して平行移動操作を行い、中心点Ｐｃ１（ｃｘ，ｃｙ）と前記製品画像の中心点Ｐｃ０（ｗ／２，ｈ／２）を一致させてグレースケール平行移動画像を得るステップと、
Ｓ９、中心点Ｐｃ１（ｃｘ，ｃｙ）を原点としてグレースケール平行移動画像を回転させ、回転角度は夾角Ａの度数であり、グレースケール回転画像を得るステップと、
Ｓ１０、前記グレースケール回転画像を予め設定されたマスク基準と比較し、前記マスク基準の範囲を超えている場合は不良品であり、逆に、前記マスク基準の範囲内である場合は良品であるステップと、
を含むことを特徴とするマスク欠陥検査方法。
【請求項2】
前記マスク基準は、耳掛け検査規定枠（Ｅ１）と、ノーズバー検査規定枠（Ｎ１）と、汚れ検査規定枠（Ｄ１）と、を含み、ステップＳ１０は、
Ｓ１０１、前記グレースケール回転画像に対して、予め設定された前記耳掛け検査規定枠（Ｅ１）を用いて、前記被検マスク（８）の耳掛け欠陥を検査し、２つの耳掛け領域には、それぞれ前記耳掛け検査規定枠（Ｅ１）が予め設定されており、輪郭抽出アルゴリズムを用いて、耳掛け検査領域にある耳掛け画像輪郭の属性に対して計算と判断を行い、耳掛け画像輪郭の属性が予め設定されたマスク基準の範囲外である場合、耳掛け不良と判断し、耳掛け画像輪郭の属性が予め設定されたマスク基準の範囲内である場合、続いて次の判断を行うステップと、
Ｓ１０２、前記グレースケール回転画像に対して、予め設定された前記ノーズバー検査規定枠（Ｎ１）を用いて、前記被検マスク（８）のノーズバー欠陥を検査し、ノーズバー領域には、ノーズバー検査規定枠（Ｎ１）が予め設定されており、輪郭抽出アルゴリズムを用いて、ノーズバー検査領域のノーズバー画像輪郭の属性に対して計算と判断を行い、ノーズバー画像輪郭の属性が予め設定されたマスク基準の範囲外である場合、ノーズバー不良と判断し、ノーズバー画像輪郭の属性が予め設定されたマスク基準の範囲内である場合、最小外接矩形アルゴリズムを用いてノーズバーの最小外接矩形を算出し、そして最小外接矩形の４つの頂点座標と中心点座標を出力し、最小外接矩形の４つの頂点座標と中心点座標が予め設定されたマスク基準の範囲内にあるかどうかを判断し、予め設定されたマスク基準の範囲外である場合、ノーズバー不良と判断し、予め設定されたマスク基準の範囲内である場合、続いて次の判断を行うステップと、
Ｓ１０３、前記グレースケール回転画像に対して、予め設定された前記汚れ検査規定枠（Ｄ１）を用いて、前記被検マスク（８）の汚れ欠陥を検査し、前記被検マスク（８）のマスク本体には、耳掛けの溶接スポットとノーズバー領域を回避して汚れ検査規定枠（Ｄ１）が設けられ、固定閾値の二値化処理アルゴリズムを用いて汚れ検査領域を処理し、二値化処理後の画像内の非零点の数を統計し、非零点の数が設定されたマスク基準の範囲外である場合、汚れ不良と判断し、非零点の数が設定されたマスク基準の範囲内である場合、被検マスク（８）を良品と判定するステップと、
をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載のマスク欠陥検査方法。
【請求項3】
ステップＳ３において、前記グレースケール画像を画像二値化する前に、前記グレースケール画像に画像局所強調処理を行うことを特徴とする請求項２に記載のマスク欠陥検査方法。
【請求項4】
前記画像局所強調処理は、画像領域の画素値を走査し、指定値より大きい又は同じである画素値を設定値に増加させ、指定値より小さい画素値をすべて０に設定することを特徴とする請求項３に記載のマスク欠陥検査方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明はマスク生産技術分野に属し、より具体的には、マスク欠陥検査装置及び方法に関する。
【背景技術】
【0002】
工業化と都市化が進むとともに、大気汚染もますます深刻になっており、マスク製品は、大気汚染に抵抗するための常用品であり、北のスモッグや黄砂がひどい地域では、マスクはもはやなくてはならない生活依存品となっており、マスクは大量生産の過程で、原材料、生産機器や人員の操作などの様々な原因で、マスクのサイズが間違ったたり、耳掛けの長さが違ったり、ノーズバーがついていなかったり、マスクに汚れがあったりなどの様々な欠陥のあるマスク製品が生産され、このような欠陥品が市場に出回ると、使用者に不便を強いることになり、さらにマスクメーカーに経済的な損失を与えることになる。
【0003】
マスク生産はすでに全面的に自動化に向かっているため、生産要件と品質要件はますます高くなり、一般的なマスクメーカーは人の目で一つずつ識別し、効率は極めて低く、従来のマスク品質検査の過程に、時間と労力を費やし、検査員に視覚疲労をもたらしやすく、製品に隠れた品質問題が存在し、多くの製品のやり直しと原材料の無駄遣いを招いている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
本発明の実施形態は、第１態様では、マスク欠陥検査装置を提供し、従来技術においてマスクの手動検査の効率が低く、コストが高く、品質が保障されないという技術的問題を解決することを目的とする。
【0005】
第２態様では、マスク欠陥検査方法を提供し、従来技術においてマスクの手動検査の効率が低く、コストが高く、品質が保障されないという技術的問題を解決することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
上述の技術的問題を解決するために、本発明の実施形態に採用される技術的解決手段は以下のとおりである。
【0007】
第１態様は、マスク欠陥検査装置であって、
キャビネットと、
前記被検マスクを供給する供給機構と、
前記被検マスクを搬送する搬送機構と、
前記被検マスクの製品画像を取得する画像取得機構と、
予め設定されたマスク基準に基づいて、前記製品画像を良品又は不良品と判定する画像処理ソフトウェアと、
前記不良品と前記良品とを分別収集する選別機構と、
前記供給機構、前記搬送機構、前記画像取得機構、前記画像処理ソフトウェア、前記選別機構に電気的に接続されるＰＬＣ制御システムと、を含む、マスク欠陥検査装置を提供する。
キャビネットと、
前記被検マスクを供給する供給機構と、
前記被検マスクを搬送する搬送機構と、
前記被検マスクの製品画像を取得する画像取得機構と、
予め設定されたマスク基準に基づいて、前記製品画像を良品又は不良品と判定する画像処理ソフトウェアと、
前記不良品と前記良品とを分別収集する選別機構と、
前記供給機構、前記搬送機構、前記画像取得機構、前記画像処理ソフトウェア、前記選別機構に電気的に接続されるＰＬＣ制御システムと、を含む、マスク欠陥検査装置を提供する。
【0008】
第２態様は、マスク欠陥検査方法であって、
Ｓ１、画像処理ソフトウェアに接続されているカメラを介して、被検マスクなしの背景画像と前記被検マスクの製品画像を取得し、そして前記製品画像の４つの頂点をそれぞれＰ１（０，０）、Ｐ２（ｗ，０）、Ｐ３（０，ｈ）、Ｐ４（ｗ，ｈ）と表記するステップと、
Ｓ２、前記製品画像を前記背景画像と減算して残差画像を得るステップと、
Ｓ３、前記残差画像をグレースケール画像に変換し、前記グレースケール画像を二値化して二値化画像を得るステップと、
Ｓ４、前記二値化画像に固定回数の画像膨張と画像収縮処理を行い、そして輪郭抽出アルゴリズムを用いて前記被検マスクの製品輪郭を抽出し、その中で面積が最も大きい２つの前記製品輪郭を選択し、それに対して最小外接矩形アルゴリズムを用いて前記被検マスクの最小外接矩形を抽出するステップと、
Ｓ５、前記最小外接矩形の抽出が失敗した場合、前記被検マスクは不良品であり、前記最小外接矩形の抽出に成功した場合、前記最小外接矩形の長さの値と幅の値を算出し、そして前記長さの値と前記幅の値を予め設定されたマスク基準値と比較して差分を得るステップと、
Ｓ６、前記差分が予め設定された差分範囲を超えている場合、前記被検マスクは不良品であり、前記差分が予め設定された差分範囲内である場合、最小矩形の４つの頂点座標であるＰ１１、Ｐ１２、Ｐ１３、Ｐ１４、及び最小矩形の中心点Ｐｃ１（ｃｘ，ｃｙ）を出力するステップと、
Ｓ７、Ｐ１３とＰ１４の点の連結線であるＬ１（Ｐ１３，Ｐ１４）、Ｐ３とＰ４の点の連結線であるＬ２（Ｐ３，Ｐ４）を算出し、そしてＬ１とＬ２との間の夾角Ａを算出し、
中心点Ｐｃ１（ｃｘ，ｃｙ）の前記製品画像の中心点Ｐｃ０（ｗ／２，ｈ／２）に対する水平方向のオフセットＨｘと垂直方向のオフセットＶｙを計算するステップと、
Ｓ８、得られた前記水平方向のオフセットＨｘと前記垂直方向のオフセットＶｙを用いてグレースケール画像に対して平行移動操作を行い、中心点Ｐｃ１（ｃｘ，ｃｙ）と前記製品画像の中心点Ｐｃ０（ｗ／２，ｈ／２）を一致させてグレースケール平行移動画像を得るステップと、
Ｓ９、中心点Ｐｃ１（ｃｘ，ｃｙ）を原点としてグレースケール平行移動画像を回転させ、回転角度は夾角Ａの度数であり、グレースケール回転画像を得るステップと、
Ｓ１０、前記グレースケール回転画像を予め設定されたマスク基準と比較し、前記マスク基準の範囲を超えている場合は不良品であり、逆に、前記マスク基準の範囲内である場合は良品であるステップと、を含む、マスク欠陥検査方法を提供する。
Ｓ１、画像処理ソフトウェアに接続されているカメラを介して、被検マスクなしの背景画像と前記被検マスクの製品画像を取得し、そして前記製品画像の４つの頂点をそれぞれＰ１（０，０）、Ｐ２（ｗ，０）、Ｐ３（０，ｈ）、Ｐ４（ｗ，ｈ）と表記するステップと、
Ｓ２、前記製品画像を前記背景画像と減算して残差画像を得るステップと、
Ｓ３、前記残差画像をグレースケール画像に変換し、前記グレースケール画像を二値化して二値化画像を得るステップと、
Ｓ４、前記二値化画像に固定回数の画像膨張と画像収縮処理を行い、そして輪郭抽出アルゴリズムを用いて前記被検マスクの製品輪郭を抽出し、その中で面積が最も大きい２つの前記製品輪郭を選択し、それに対して最小外接矩形アルゴリズムを用いて前記被検マスクの最小外接矩形を抽出するステップと、
Ｓ５、前記最小外接矩形の抽出が失敗した場合、前記被検マスクは不良品であり、前記最小外接矩形の抽出に成功した場合、前記最小外接矩形の長さの値と幅の値を算出し、そして前記長さの値と前記幅の値を予め設定されたマスク基準値と比較して差分を得るステップと、
Ｓ６、前記差分が予め設定された差分範囲を超えている場合、前記被検マスクは不良品であり、前記差分が予め設定された差分範囲内である場合、最小矩形の４つの頂点座標であるＰ１１、Ｐ１２、Ｐ１３、Ｐ１４、及び最小矩形の中心点Ｐｃ１（ｃｘ，ｃｙ）を出力するステップと、
Ｓ７、Ｐ１３とＰ１４の点の連結線であるＬ１（Ｐ１３，Ｐ１４）、Ｐ３とＰ４の点の連結線であるＬ２（Ｐ３，Ｐ４）を算出し、そしてＬ１とＬ２との間の夾角Ａを算出し、
中心点Ｐｃ１（ｃｘ，ｃｙ）の前記製品画像の中心点Ｐｃ０（ｗ／２，ｈ／２）に対する水平方向のオフセットＨｘと垂直方向のオフセットＶｙを計算するステップと、
Ｓ８、得られた前記水平方向のオフセットＨｘと前記垂直方向のオフセットＶｙを用いてグレースケール画像に対して平行移動操作を行い、中心点Ｐｃ１（ｃｘ，ｃｙ）と前記製品画像の中心点Ｐｃ０（ｗ／２，ｈ／２）を一致させてグレースケール平行移動画像を得るステップと、
Ｓ９、中心点Ｐｃ１（ｃｘ，ｃｙ）を原点としてグレースケール平行移動画像を回転させ、回転角度は夾角Ａの度数であり、グレースケール回転画像を得るステップと、
Ｓ１０、前記グレースケール回転画像を予め設定されたマスク基準と比較し、前記マスク基準の範囲を超えている場合は不良品であり、逆に、前記マスク基準の範囲内である場合は良品であるステップと、を含む、マスク欠陥検査方法を提供する。
【発明の効果】
【0009】
従来技術と比較すると、本発明の実施形態により提供されたマスク欠陥検査装置の有益な効果は、以下のとおりである。該マスク欠陥検査装置は、供給機構、搬送機構により自動搬送を実現し、被検マスクは、画像取得機構の下方に搬送され、画像取得機構は、被検マスクの制品画像を取得してから画像処理ソフトウェアに転送して自働比較処理を行い、処理された情報はＰＬＣ制御システムにフィードバックされ、そしてＰＬＣ制御システムを介して選別機構を制御して良品と不良品を選別し、被検マスクの自動検査、自動区別収集が実現され、これにより本発明により提供されるマスク欠陥検査装置は、コストが節約され、検査効率が高く、検査精度が高く、製品の品質が保証されるという利点を有する。
【0010】
本発明の実施形態により提供されたマスク欠陥検査方法の有益な効果は、以下のとおりである。該マスク欠陥検査方法は、画像取得機構により被検マスクの製品画像を取得し、そして製品画像を画像処理ソフトウェアに転送して比較し、画像処理ソフトウェアを通じて自ら被検マスクを検査し、これにより本発明により提供されたマスク欠陥検査方法は、コストが節約され、検査効率が高く、検査精度が高く、製品の品質が保証されるという利点を有する。
【0011】
本発明の実施形態における技術的解決手段をより明らかにするために、以下、実施例又は従来技術の説明に使用する必要がある図面を簡単に説明する。以下の説明における図面は、本発明のいくつかの実施例に過ぎない。当業者であれば、創造的な工夫をせずに、これらの図面により他の図面を取得することができる。
【図面の簡単な説明】
【0012】
【図1】本発明の実施形態により提供されるマスク欠陥検査装置の構造を示す概略図である。
【図2】本発明の実施形態により提供されるマスク欠陥検査方法における背景画像の概略図である
【図3】本発明の実施形態により提供されるマスク欠陥検査方法における製品画像の概略図である
【図4】本発明の実施形態により提供されるマスク欠陥検査方法における残差画像の概略図である。
【図5】本発明の実施形態により提供されるマスク欠陥検査方法におけるグレースケール平行移動画像の概略図である。
【図6】本発明の実施形態により提供されるマスク欠陥検査方法におけるグレースケール回転画像の概略図である。
【図7】本発明の実施形態により提供されるマスク欠陥検査方法における耳掛け検査規定枠、ノーズバー検査規定枠及び汚れ検査規定枠の概略図である。
【発明を実施するための形態】
【0013】
本発明の目的、技術的解決手段及び利点をより分かりやすくするために、以下に添付図面及び実施例を参照しながら、本発明について詳しく説明する。ここで記載した具体的な実施例は本発明を説明するためのものにすぎず、本発明を限定することに用いるというわけではないことを理解すべきである。
【0014】
説明されるべきなのは、部品が他の部品に「固定」または「設定」と呼ばれている場合、それが直接または間接的に別の部品に位置してもよい。ある部品が別の部品に「接続されている」と呼ばれる場合、それが別の部品に直接接続されていても、別の部品に間接的に接続されていてもよい。
【0015】
さらに説明されるべきなのは、本発明の実施形態の図面における同一又は類似の符号は、同一又は類似の構成要素に対応し、本発明の説明において、用語「上」、「下」、「左」、「右」などが示す方位または位置関係が、図面に示された方位または位置関係に基づいている場合、本発明を説明しやすく及び簡単化するためのものに過ぎず、装置又は部品が特定の方位を有しそして特定の方位で構築すると操作する必要があることを指す又は暗示するためのものではなく、したがって、図面中の位置関係を記載する用語は、例示的な説明にすぎず、本特許を限定するものとして理解することはできず、当業者にとっては、状況に応じて、上記用語の具体的な意味を理解することができる。
【0016】
また、「第１」、「第２」などの用語は説明する目的のみに用いられ、相対重要性を指す又は暗示する又は提出した技術的特徴の数量を暗示するためのものではないことを理解すべきである。「第１」、「第２」など限定された特徴は、１つまたは複数の該特徴を含むことを指す又は暗示する。本発明の説明において、「複数」とは、特に明示的かつ具体的に定義されていない限り、２つ以上を意味する。
【0017】
本発明に記載された技術的解決手段を説明するために、以下は、本発明により提供されるマスク欠陥検査装置の実施形態を、具体的な図面に関連して詳細に説明する。
【0018】
図１に示すように、本発明の実施形態は、マスク欠陥検査装置であって、供給機構１と、搬送機構２と、画像取得機構３と、画像処理ソフトウェア６と、選別機構４と、ＰＬＣ制御システム７と、を含む、マスク欠陥検査装置を提供し、ここで、ＰＬＣ制御システム７はキャビネット５の中に設けられ、そして供給機構１、搬送機構２、画像取得機構３、画像処理ソフトウェア６、選別機構４とそれぞれ電気的に接続されている。
【0019】
このうち、キャビネット５をキャリア本体とし、供給機構１は、キャビネット５の一端または片側に設けられ、搬送機構２は、キャビネット５の上面に設けられ、搬送機構２は被検マスク８を画像取得機構３に搬送するために使用される。画像取得機構３はキャビネット５の上面に設けられ、画像取得機構３は、被検マスク８の製品画像を取得し、そして製品画像を画像処理ソフトウェア６に転送するために使用され、画像処理ソフトウェア６は、キャビネット５に設けられ、製品画像と予め設定されたマスク基準とを比較し、被検マスク８を良品又は不良品と判定し、そして判定結果をＰＬＣ制御システム７に送り、ＰＬＣ制御システム７は選別機構４を制御して良品と不良品を分別収集する。
【0020】
本発明は、供給機構１、搬送機構２により自動供給を実現し、被検マスク８は、画像取得機構３の下方に搬送され、画像取得機構３は、被検マスク８の製品画像を取得してから画像処理ソフトウェア６に転送して自動比較処理を行い、判定結果情報はＰＬＣ制御システム７にフィードバックされ、そしてＰＬＣ制御システム７を介して選別機構４を制御して良品と不良品を選別し、被検マスク８の自動検査、自動区別収集が実現され、これにより本発明により提供されるマスク欠陥検査装置は、コストが節約され、検査効率が高く、検査精度が高く、製品の品質が保証されるという利点を有する。
【0021】
具体的には、本実施形態において、画像取得機構３は、キャビネット５に設けられるホルダ３５と、ホルダ３５に設けられるカメラ３２と、を含み、カメラ３２は、被検マスク８の製品画像を取得するために使用され、カメラ３２搬送機構２の上方に設けられ、カメラ３２は画像処理ソフトウェア６と電気的に接続され、カメラ３２にはレンズ３３が設けられ、レンズ３３は下方の被検マスク８を位置合わせするために使用され、ホルダ３５またはキャビネット５には、被検マスク８を検知するための第１光ファイバセンサ３１がさらに設けられ、第１光ファイバセンサ３１は、レンズ３３の下方に被検マスク８があるか否かを検知するために使用される。ここで、カメラ３２と第１光ファイバセンサ３１とはケーブルを介してＰＣＬ制御システムと電気的に接続されている。
【0022】
好ましくは、本実施形態において、画像取得機構３は、キャビネット５に設けられる光源３４をさらに含み、光源３４は、被検マスク８に補光を行うために用いられ、カメラ３２が取得する製品画像の精細度を効果的に保証し、光源３４は、ＰＬＣ制御システム７に電気的に接続されている。本実施形態では、光源３４は直下型ＬＥＤバックライト３４であり、カメラ３２が製品画像を取得する際の精細度をさらに保証する。他の実施形態では、光源３４は、サイドライト型ＬＥＤバックライト３４である。
【0023】
第１光ファイバセンサ３１が、レンズ３３の下方に被検マスク８があることを検知すると、カメラ３２に撮影トリガ信号を送信し、カメラ３２は撮影した製品画像を画像処理ソフトウェア６に転送し、画像処理ソフトウェア６は予め設定されたマスク基準に基づいて自動比較を行い、そして比較結果をＰＬＣ制御システム７にフィードバックし、ＰＬＣ制御システム７は選別機構４を制御して被検マスク８を選別する。
【0024】
本実施形態において、供給機構１は、第１トレイ１２と、第１エアシリンダ１１と、第２光ファイバセンサ１３とを含む。ここで、第１トレイ１２は被検マスク８を載せるために使用され、第１エアシリンダ１１は第１トレイ１２内の被検マスク８を搬送機構２に押し付けるために使用され、第２光ファイバセンサ１３は第１トレイ１２内に被検マスク８があるか否かを検知するために使用される。第１エアシリンダ１１と第２光ファイバセンサ１３は、ＰＬＣ制御システム７にケーブルを介して電気的に接続されている。
【0025】
本実施形態において、第１トレイ１２、第１エアシリンダ１１、第２光ファイバセンサ１３は、ラック（図示せず）を介してキャビネット５の一端に設けられ、被検マスク８は自動供給機を介して１枚ずつ第１トレイ１２に載置され、他の実施形態では、被検マスク８は手作業により１枚ずつ第１トレイ１２に載置される。第２光ファイバセンサ１３は被検マスク８が第１トレイ１２の上に落下したことを検知した後、第１エアシリンダ１１が作動して被検マスク８を搬送機構２上に押し付け、そして自動的に元の位置に復帰する。
【0026】
具体的には、本実施形態おいて、搬送機構２は、２セットの第１ローラ軸２４と、それぞれ１セットの第１ローラ軸２４に設けられる第１搬送ベルト２２及び第２搬送ベルト２３と、第１ローラ軸２４を駆動して回転させて第１搬送ベルト２２及び第２搬送ベルト２３を作動させるための第１モーター２１と、含み、被検マスク８は、第１搬送ベルト２２と第２搬送ベルト２３との間で搬送され、第１モーター２１はＰＬＣ制御システム７に電気的に接続される。
【0027】
このうち、第１搬送ベルト２２と第２搬送ベルト２３は上下に配置され、第１搬送ベルト２２と第２搬送ベルト２３との間の距離は、外力が作用されていない時の被検マスク８の厚さよりも小さく、第１搬送ベルト２２と第２搬送ベルト２３は被検マスク８を挟持して搬送し、被検マスク８の搬送位置の安定性を確保する。第１搬送ベルト２２と第２搬送ベルト２３は同期ベルトを採用する。
【0028】
本実施形態において、選別機構４は、搬送機構２の排出端部に設けられる不良品分離機構４１と、不良品分離機構４１の下方に設けられる不良品収集箱４２と、搬送機構２の排出端部に設けられる良品搬送機構４３と、良品搬送機構４３の排出端部に設けられる良品収集機構４４と、を含む。
【0029】
このうち、不良品分離機構４１は、搬送機構２と良品搬送機構４３との間に可動的に設けられる、第２トレイ４１２と、第２トレイ４１２の下方に設けられ、第２トレイ４１２の上昇または下降を駆動する第２エアシリンダ４１１と、を含む。不良品収集箱４２は、第２トレイ４１２の下方に位置し、第２エアシリンダ４１１は、ケーブルを介してＰＬＣ制御システム７に電気的に接続されている。
【0030】
画像処理ソフトウェア６が被検マスク８を不良品と判断した場合、ＰＬＣ制御システム７は、第２エアシリンダ４１１を制御して作動させ、第２エアシリンダ４１１は第２トレイ４１２を上昇駆動し、不良品は搬送機構２の排出端部を通って自動的に不良品収集箱４２に落下し、そして第２エアシリンダ４１１が第２トレイ４１２を駆動して下降復帰させる。
【0031】
ここで、良品搬送機構４３は、２セットの第２ローラ軸４３５と、それぞれ２セットの第２ローラ軸４３５に設けられている２本の第３搬送ベルト４３２と、第２ローラ軸４３５を駆動して回転させて２本の第３搬送ベルト４３２を作動させるための第２モーター４３１と、を含み、良品は、２本の第３搬送ベルト４３２の間で搬送され、第２モーター４３１は、ケーブルを介してＰＬＣ制御システム７に電気的に接続される。
【0032】
画像処理ソフトウェア６が被検マスク８が良品であると判断した場合、良品は第２トレイ４１２を通って２本の第３搬送ベルト４３２に搬送され、ＰＬＣ制御システム７が第２モーター４３１を制御して作動させ、第２モーター４３１が２本の第３搬送ベルト４３２を駆動して、良品を挟持して良品収集機構４４に搬送する。
【0033】
このうち、良品搬送機構４３は、第３搬送ベルト４３２の排出端部に設けられている、第３光ファイバセンサ４３３と第３エアシリンダ４３４と、を含み、第３エアシリンダ４３４の押し付け方向は下向きであり、第３光ファイバセンサ４３３と第３エアシリンダ４３４は、ＰＬＣ制御システム７と電気的に接続されている。
【0034】
第３光ファイバセンサ４３３が良品を検知した後、ＰＬＣ制御システム７は、第３エアシリンダ４３４を制御して良品を下に押し付け、良品を良品収集機構４４上に安定的に落下させる。
【0035】
具体的には、本実施形態において、良品収集機構４４は、第３搬送ベルト４３２の排出端部の下方に設けられている第４搬送ベルト４４１と、第４搬送ベルト４４１を駆動して作動させる第３モーター４４２と、を含み、第３モーター４４２は、ケーブルを介してＰＬＣ制御システム７に電気的に接続される。第４搬送ベルト４４１上の良品積載数が予め設定された積載数に達した後、第３モーター４４２は第４搬送ベルト４４１を駆動して１つのマスク幅の位置を移動し、これにより良品を第４搬送ベルト４４１上に一定の量で整然に配置させる。２本の第３搬送ベルト４３２と第４搬送ベルト４４１は、いずれも同期ベルトを採用している。
【0036】
本実施形態において、第１モーター２１はステッピングモーター又はサーボモーターであり、第２モーター４３１及び第３モーター４４２はガバナモーターであり、本実施形態では、予め設定されたマスク基準は、マスクを製造するメーカーの品質要求に応じて独自に設定されている。
【0037】
図１～図６に示すように、本発明の実施形態は、マスク欠陥検査方法をさらに提供し、該方法は、
Ｓ１、画像処理ソフトウェア６に接続されているカメラ３２を介して、被検マスク８なしの背景画像と被検マスク８の製品画像を取得し、そして製品画像の４つの頂点をそれぞれＰ１（０，０）、Ｐ２（ｗ，０）、Ｐ３（０，ｈ）、Ｐ４（ｗ，ｈ）と表記するステップと、
Ｓ２、製品画像を背景画像と減算して残差画像を得るステップと、
Ｓ３、残差画像をグレースケール画像に変換し、グレースケール画像を二値化して二値化画像を得るステップと、
Ｓ４、二値化画像に固定回数の画像膨張と画像収縮処理を行い、そして輪郭抽出アルゴリズムを用いて被検マスク８の製品輪郭を抽出し、その中で面積が最も大きい２つの製品輪郭を選択し、それに対して最小外接矩形アルゴリズムを用いて被検マスク８の最小外接矩形を抽出するステップと、
Ｓ５、最小外接矩形の抽出が失敗した場合、被検マスク８は不良品であり、最小外接矩形の抽出に成功した場合、最小外接矩形の長さの値と幅の値を算出し、そして長さの値と幅の値を予め設定されたマスク基準値と比較して差分を得るステップと、
Ｓ６、差分が予め設定された差分範囲を超えている場合、被検マスク８は不良品であり、差分が予め設定された差分範囲内である場合、最小矩形の４つの頂点座標であるＰ１１、Ｐ１２、Ｐ１３、Ｐ１４、及び最小矩形の中心点Ｐｃ１（ｃｘ，ｃｙ）を出力し、ここで、長さの値が予め設定された差分範囲を超えている場合はマスクの長不良であり、幅の値が予め設定された差分範囲を超えている場合はマスクの幅不良であるステップと、
Ｓ７、Ｐ１３とＰ１４の点の連結線であるＬ１（Ｐ１３，Ｐ１４）、Ｐ３とＰ４の点の連結線であるＬ２（Ｐ３，Ｐ４）を算出し、そしてＬ１とＬ２との間の夾角Ａを算出し、
中心点Ｐｃ１（ｃｘ，ｃｙ）の製品画像の中心点Ｐｃ０（ｗ／２，ｈ／２）に対する水平方向のオフセットＨｘと垂直方向のオフセットＶｙを計算するステップと、
Ｓ８、得られた水平方向のオフセットＨｘと垂直方向のオフセットＶｙを用いてグレースケール画像に対して平行移動操作を行い、中心点Ｐｃ１（ｃｘ，ｃｙ）と製品画像の中心点Ｐｃ０（ｗ／２，ｈ／２）を一致させてグレースケール平行移動画像を得て、ここでグレースケール画像の４つの頂点座標はＰ２１、Ｐ２２、Ｐ２３、およびＰ２４であり、グレースケール画像の中心はＰｃ２（ｃｘ、ｃｙ）であるステップと、
Ｓ９、中心点Ｐｃ１（ｃｘ，ｃｙ）を原点としてグレースケール平行移動画像を回転させ、回転角度は夾角Ａの度数であり、グレースケール回転画像を得て、ここで、グレースケール回転画像の４つの頂点座標はＰ３１、Ｐ３２、Ｐ３３、及びＰ３４で、中心点はＰｃ２（ｃｘ、ｃｙ）であり、この時、Ｐｃ０（ｗ／２、ｈ／２）とＰｃ２（ｃｘ、ｃｙ）が重なっているステップと、
Ｓ１０、グレースケール回転画像を予め設定されたマスク基準と比較し、マスク基準の範囲を超えている場合は不良品であり、逆に、マスク基準の範囲内である場合は良品であるステップと、を含む。
Ｓ１、画像処理ソフトウェア６に接続されているカメラ３２を介して、被検マスク８なしの背景画像と被検マスク８の製品画像を取得し、そして製品画像の４つの頂点をそれぞれＰ１（０，０）、Ｐ２（ｗ，０）、Ｐ３（０，ｈ）、Ｐ４（ｗ，ｈ）と表記するステップと、
Ｓ２、製品画像を背景画像と減算して残差画像を得るステップと、
Ｓ３、残差画像をグレースケール画像に変換し、グレースケール画像を二値化して二値化画像を得るステップと、
Ｓ４、二値化画像に固定回数の画像膨張と画像収縮処理を行い、そして輪郭抽出アルゴリズムを用いて被検マスク８の製品輪郭を抽出し、その中で面積が最も大きい２つの製品輪郭を選択し、それに対して最小外接矩形アルゴリズムを用いて被検マスク８の最小外接矩形を抽出するステップと、
Ｓ５、最小外接矩形の抽出が失敗した場合、被検マスク８は不良品であり、最小外接矩形の抽出に成功した場合、最小外接矩形の長さの値と幅の値を算出し、そして長さの値と幅の値を予め設定されたマスク基準値と比較して差分を得るステップと、
Ｓ６、差分が予め設定された差分範囲を超えている場合、被検マスク８は不良品であり、差分が予め設定された差分範囲内である場合、最小矩形の４つの頂点座標であるＰ１１、Ｐ１２、Ｐ１３、Ｐ１４、及び最小矩形の中心点Ｐｃ１（ｃｘ，ｃｙ）を出力し、ここで、長さの値が予め設定された差分範囲を超えている場合はマスクの長不良であり、幅の値が予め設定された差分範囲を超えている場合はマスクの幅不良であるステップと、
Ｓ７、Ｐ１３とＰ１４の点の連結線であるＬ１（Ｐ１３，Ｐ１４）、Ｐ３とＰ４の点の連結線であるＬ２（Ｐ３，Ｐ４）を算出し、そしてＬ１とＬ２との間の夾角Ａを算出し、
中心点Ｐｃ１（ｃｘ，ｃｙ）の製品画像の中心点Ｐｃ０（ｗ／２，ｈ／２）に対する水平方向のオフセットＨｘと垂直方向のオフセットＶｙを計算するステップと、
Ｓ８、得られた水平方向のオフセットＨｘと垂直方向のオフセットＶｙを用いてグレースケール画像に対して平行移動操作を行い、中心点Ｐｃ１（ｃｘ，ｃｙ）と製品画像の中心点Ｐｃ０（ｗ／２，ｈ／２）を一致させてグレースケール平行移動画像を得て、ここでグレースケール画像の４つの頂点座標はＰ２１、Ｐ２２、Ｐ２３、およびＰ２４であり、グレースケール画像の中心はＰｃ２（ｃｘ、ｃｙ）であるステップと、
Ｓ９、中心点Ｐｃ１（ｃｘ，ｃｙ）を原点としてグレースケール平行移動画像を回転させ、回転角度は夾角Ａの度数であり、グレースケール回転画像を得て、ここで、グレースケール回転画像の４つの頂点座標はＰ３１、Ｐ３２、Ｐ３３、及びＰ３４で、中心点はＰｃ２（ｃｘ、ｃｙ）であり、この時、Ｐｃ０（ｗ／２、ｈ／２）とＰｃ２（ｃｘ、ｃｙ）が重なっているステップと、
Ｓ１０、グレースケール回転画像を予め設定されたマスク基準と比較し、マスク基準の範囲を超えている場合は不良品であり、逆に、マスク基準の範囲内である場合は良品であるステップと、を含む。
【0038】
具体的には、予め設定されたマスク基準は、２つの耳掛け検査規定枠Ｅ１と、１つのノーズバー検査規定枠Ｎ１と、１つの汚れ検査規定枠Ｄ１と、を含み、ここで、ステップＳ１０は、
Ｓ１０１、グレースケール回転画像に対して、予め設定された耳掛け検査規定枠Ｅ１を用いて、被検マスク８の耳掛け欠陥を検査し、２つの耳掛け領域には、それぞれ耳掛け検査規定枠Ｅ１が予め設定されており、輪郭抽出アルゴリズムを用いて、耳掛け検査領域にある耳掛け画像輪郭の属性に対して計算と判断を行い、耳掛け画像輪郭の属性が予め設定されたマスク基準の範囲外である場合、耳掛け不良と判断し、耳掛け画像輪郭の属性が予め設定されたマスク基準の範囲内である場合、続いて次の判断を行い、ここで耳掛け画像輪郭の属性は数量、輪郭の長さ、輪郭の面積、輪郭の連続性を含むステップと、
Ｓ１０２、グレースケール回転画像に対して、予め設定されたノーズバー検査規定枠Ｎ１を用いて、被検マスク８のノーズバー欠陥を検査し、ノーズバー領域には、ノーズバー検査規定枠Ｎ１が予め設定されており、輪郭抽出アルゴリズムを用いて、ノーズバー検査領域のノーズバー画像輪郭の属性に対して計算と判断を行い、ノーズバー画像輪郭の属性が予め設定されたマスク基準の範囲外である場合、ノーズバー不良と判断し、ノーズバー画像輪郭の属性が予め設定されたマスク基準の範囲内である場合、最小外接矩形アルゴリズムを用いてノーズバーの最小外接矩形を算出し、そして最小外接矩形の４つの頂点座標と中心点座標を出力し、最小外接矩形の４つの頂点座標と中心点座標が予め設定されたマスク基準の範囲内にあるかどうかを判断し、予め設定されたマスク基準の範囲外である場合、ノーズバー不良と判断し、予め設定されたマスク基準の範囲内である場合、続いて次の判断を行い、ここでノーズバー画像輪郭の属性は数量、輪郭の長さ、輪郭の面積、輪郭の連続性を含むステップと、
Ｓ１０３、グレースケール回転画像に対して、予め設定された汚れ検査規定枠Ｄ１を用いて、被検マスク８の汚れ欠陥を検査し、被検マスク８のマスク本体には、耳掛けの溶接スポットとノーズバー領域を回避して汚れ検査規定枠Ｄ１が設けられ、固定閾値の二値化処理アルゴリズムを用いて汚れ検査領域を処理し、二値化処理後の画像内の非零点の数を統計し、非零点の数が設定されたマスク基準の範囲外である場合、汚れ不良と判断し、非零点の数が設定されたマスク基準の範囲内である場合、被検マスク８を良品と判定するステップと、をさらに含む。
Ｓ１０１、グレースケール回転画像に対して、予め設定された耳掛け検査規定枠Ｅ１を用いて、被検マスク８の耳掛け欠陥を検査し、２つの耳掛け領域には、それぞれ耳掛け検査規定枠Ｅ１が予め設定されており、輪郭抽出アルゴリズムを用いて、耳掛け検査領域にある耳掛け画像輪郭の属性に対して計算と判断を行い、耳掛け画像輪郭の属性が予め設定されたマスク基準の範囲外である場合、耳掛け不良と判断し、耳掛け画像輪郭の属性が予め設定されたマスク基準の範囲内である場合、続いて次の判断を行い、ここで耳掛け画像輪郭の属性は数量、輪郭の長さ、輪郭の面積、輪郭の連続性を含むステップと、
Ｓ１０２、グレースケール回転画像に対して、予め設定されたノーズバー検査規定枠Ｎ１を用いて、被検マスク８のノーズバー欠陥を検査し、ノーズバー領域には、ノーズバー検査規定枠Ｎ１が予め設定されており、輪郭抽出アルゴリズムを用いて、ノーズバー検査領域のノーズバー画像輪郭の属性に対して計算と判断を行い、ノーズバー画像輪郭の属性が予め設定されたマスク基準の範囲外である場合、ノーズバー不良と判断し、ノーズバー画像輪郭の属性が予め設定されたマスク基準の範囲内である場合、最小外接矩形アルゴリズムを用いてノーズバーの最小外接矩形を算出し、そして最小外接矩形の４つの頂点座標と中心点座標を出力し、最小外接矩形の４つの頂点座標と中心点座標が予め設定されたマスク基準の範囲内にあるかどうかを判断し、予め設定されたマスク基準の範囲外である場合、ノーズバー不良と判断し、予め設定されたマスク基準の範囲内である場合、続いて次の判断を行い、ここでノーズバー画像輪郭の属性は数量、輪郭の長さ、輪郭の面積、輪郭の連続性を含むステップと、
Ｓ１０３、グレースケール回転画像に対して、予め設定された汚れ検査規定枠Ｄ１を用いて、被検マスク８の汚れ欠陥を検査し、被検マスク８のマスク本体には、耳掛けの溶接スポットとノーズバー領域を回避して汚れ検査規定枠Ｄ１が設けられ、固定閾値の二値化処理アルゴリズムを用いて汚れ検査領域を処理し、二値化処理後の画像内の非零点の数を統計し、非零点の数が設定されたマスク基準の範囲外である場合、汚れ不良と判断し、非零点の数が設定されたマスク基準の範囲内である場合、被検マスク８を良品と判定するステップと、をさらに含む。
【0039】
具体的には、ステップＳ３において、グレースケール画像に対して画像二値化処理を行う前に、グレースケール画像に対して画像局所強調処理を行い、ことにより画像の判読と認識効果を高める。
【0040】
このうち、画像局所強調処理は、画像領域の画素値を走査し、指定値より大きい又は同じである画素値を設定値に増加させ、指定値より小さい画素値をすべて０に設定すること、を含む。
【0041】
本発明により提供されるマスク欠陥検査方法は、画像処理の方式とモード識別技術とを用いてマスクの長さと幅を認識して寸法測定を行い、そしてマスクの耳掛け、ノーズバー及び汚れ欠陥に対して識別と検査を行うことで、人工検査の代わりになり、生産コストが低減され、製品の完成品の品質が向上し、生産効率が向上し、企業の経済効果が高められる。カメラ３２を用いて検査を行うことで、検査コストを下げ、検査速度を上げ、マスク製品の生産速度を速めることができる。
【0042】
以上の説明は、本発明のよりよい実施形態にすぎず、本発明を限定するものではなく、本発明の精神及び原則の範囲内で行われたあらゆる修正、均等物による置換及び改良等は、本発明の保護範囲内に含まれるべきである。
【符号の説明】
【0043】
１ 供給機構
１１ 第１エアシリンダ
１２ 第１トレイ
１３ 第２光ファイバセンサ
２ 搬送機構
２１ 第１モーター
２２ 第１搬送ベルト
２３ 第２搬送ベルト
２４ 第１ローラ軸
３ 画像取得機構
３１ 第１光ファイバセンサ
３２ カメラ
３３ レンズ
３４ 光源
３５ ホルダ
４ 選別機構
４１ 不良品分離機構
４１１ 第２エアシリンダ
４１２ 第２トレイ
４２ 不良品収集箱
４３ 良品搬送機構
４３１ 第２モーター
４３２ 第３搬送ベルト
４３３ 第３光ファイバセンサ
４３４ 第３エアシリンダ
４３５ 第２ローラ軸
４４ 良品収集機構
４４１ 第４搬送ベルト
４４２ 第３モーター
５ キャビネット
６ 画像処理ソフトウェア
７ ＰＬＣ制御システム
８ 被検マスク
Ｄ１ 汚れ検査規定枠
Ｅ１ 耳掛け検査規定枠
Ｎ１ ノーズバー検査規定枠
１１ 第１エアシリンダ
１２ 第１トレイ
１３ 第２光ファイバセンサ
２ 搬送機構
２１ 第１モーター
２２ 第１搬送ベルト
２３ 第２搬送ベルト
２４ 第１ローラ軸
３ 画像取得機構
３１ 第１光ファイバセンサ
３２ カメラ
３３ レンズ
３４ 光源
３５ ホルダ
４ 選別機構
４１ 不良品分離機構
４１１ 第２エアシリンダ
４１２ 第２トレイ
４２ 不良品収集箱
４３ 良品搬送機構
４３１ 第２モーター
４３２ 第３搬送ベルト
４３３ 第３光ファイバセンサ
４３４ 第３エアシリンダ
４３５ 第２ローラ軸
４４ 良品収集機構
４４１ 第４搬送ベルト
４４２ 第３モーター
５ キャビネット
６ 画像処理ソフトウェア
７ ＰＬＣ制御システム
８ 被検マスク
Ｄ１ 汚れ検査規定枠
Ｅ１ 耳掛け検査規定枠
Ｎ１ ノーズバー検査規定枠
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】