專利名稱：玻璃基板內缺陷的深度方向位置檢測方法
技術領域：
本發明涉及一種檢測存在于玻璃基板內的內部缺陷的深度方向位置的方法，更詳細地說，涉及一種玻璃基板內缺陷的深度方向位置檢測方法，可以使用在使攝影機(camera)的焦點面(focal plane)從玻璃基板的表面向玻璃基板內移動的同時，處理由攝影機拍攝的缺陷的圖像而計算出的梯度指標(Gradient Indicator)，與照明的亮度、缺陷的大小、形狀、邊界、厚度等無關地正確計算缺陷的深度方向位置，而且，對微細的缺陷也能通過該正確的位置獲得鮮明的缺陷圖像。
背景技術：
一般在TFT-LCD、PDP、EL(Electro-Luminescence)等平板顯示器的制造領域中使用的玻璃基板上，若其中存在微小空洞、微小裂痕、雜質等微細的缺陷，則在制品的使用環境中，容易由沖擊、熱應變等造成破損。為此，在用于具有高可靠性的玻璃基板的生產中，該缺陷的檢測是非常重要的。
作為玻璃基板的缺陷檢測方法，依靠檢測者感覺的肉眼檢測法被廣泛使用。隨著玻璃基板的大型化，該肉眼檢測法顯現出與檢測的正確性和檢測所用時間相關的界限。
因此，為了克服檢測玻璃基板缺陷的肉眼檢測法的界限，有必要開發自動檢測法。
作為自動檢測法，可以例舉在使用CCD(電荷耦合器件)攝影機檢測車輛用玻璃、玻璃瓶等的檢測工序中使用的機械影像(MachineVision)技術。
這樣的使用CCD攝影機的機械影像檢測法具有能應用于透明且表面光滑的玻璃、能進行非接觸檢測、成本比較低的優點。
但是，使用CCD攝影機的機械影像檢測法還存在只能應用于比較大的缺陷的檢測、不能鮮明地檢測玻璃基板內存在的數百微米以下的缺陷的缺點。
因此，有必要開發一種自動檢測法，能通過檢測玻璃基板內存在的微細缺陷，來正確判斷該玻璃基板的好壞。
發明內容
本發明是鑒于上述問題而提出來的，其目的在于提供一種玻璃基板內缺陷的基板深度方向位置檢測方法，通過使攝影機的焦點面從玻璃基板的表面向內部移動，并處理由攝影機拍攝的圖像計算出的亮度梯度指標，與照明的亮度、缺陷的大小、形狀、邊界、厚度等無關地正確計算缺陷的深度方向位置，對微細的缺陷也能通過該計算出的缺陷深度方向的正確位置獲得鮮明的缺陷圖像，由此可以正確且立即判斷玻璃基板的好壞。
為了達成上述目的，根據本發明的較佳實施例，本發明的玻璃基板內缺陷的深度方向位置的檢測方法，使用攝影機檢測玻璃基板內缺陷的深度方向位置，其特征在于，具有以下步驟第1步驟，使上述攝影機的焦點面與上述缺陷位于的上述玻璃基板的一個面一致；第2步驟，使上述攝影機的焦點面從上述玻璃基板的一個面向另一個面移動一定距離量；第3步驟，用使上述焦點面移動了一定距離的上述攝影機拍攝上述缺陷；第4步驟，使用由上述攝影機拍攝的圖像，計算缺陷和背景的邊界的亮度梯度，并計算與上述攝影機的焦點面從上述玻璃基板的表面移動的距離相對應的梯度指標GI的值；第5步驟，對上述攝影機的焦點面從上述玻璃基板的表面移動的距離和上述玻璃基板的厚度進行比較；第6步驟，在上述第5步驟，當上述攝影機的焦點面距離上述玻璃基板表面的移動距離大于上述玻璃基板的厚度時，將與上述梯度指標GI的值之中的最大值相對應的距離上述玻璃基板表面的移動距離，決定為缺陷的深度方向位置。
根據本發明，可以達到如下效果，使攝影機的焦點面從玻璃基板的表面向內部移動，處理由攝影機拍攝的圖像計算出梯度指標，使用該梯度指標與照明的亮度、缺陷的大小、形狀、厚度等無關地正確計算缺陷的深度方向位置，而且，對微細的缺陷也能通過該計算出的缺陷深度方向的正確位置獲得鮮明的缺陷圖像，由此可以正確且立即判斷玻璃基板的好壞。
圖1是表示本發明涉及的玻璃基板內缺陷的深度方向位置檢測方法的流程圖。
圖2是表示在本發明涉及的玻璃基板內缺陷的深度方向位置檢測方法中使用的裝置的示意圖。
圖3是表示在本發明涉及的玻璃基板內缺陷的深度方向位置檢測方法中，使攝影機焦點面與缺陷位于的面一致時的示意圖。
圖4是表示在本發明涉及的玻璃基板內缺陷的深度方向位置檢測方法中，用于說明輪廓線檢測的存在于玻璃基板內的氣泡的圖像，圖4a是原圖像，圖4b是應用了索貝爾濾波器(Sobel Filter)的圖像。
圖5是表示在本發明涉及的玻璃基板內缺陷的深度方向位置檢測方法中，用于說明輪廓線檢測的存在于玻璃基板內的雜質的圖像，5a是原圖像，圖5b是應用了索貝爾濾波器的圖像。
圖6由圖6a至圖6e組成，是表示在本發明涉及的玻璃基板內缺陷的深度方向位置檢測方法中，用于說明梯度指標的圖，是使橢圓形缺陷邊界厚度改變的仿真模型。
圖7由圖7a至圖7f組成，是表示在本發明涉及的玻璃基板內缺陷的深度方向位置檢測方法中，用于說明梯度指標的圖，是使圓形缺陷邊界厚度改變的仿真模型。
圖8是表示在本發明涉及的玻璃基板內缺陷的深度方向位置檢測方法中，與圖6a至圖6e的橢圓形缺陷邊界厚度變化相對應的梯度指標的分布的曲線圖。
圖9是表示在本發明涉及的玻璃基板內缺陷的深度方向位置檢測方法中，與圖7a至圖7f的圓形缺陷邊界厚度變化相對應的梯度指標的分布的曲線圖。
圖10是表示在本發明涉及的玻璃基板內缺陷的深度方向位置檢測方法中，與圖6c的橢圓形缺陷的背景亮度變化相對應的梯度指標的分布的曲線圖。
圖11是表示在本發明涉及的玻璃基板內缺陷的深度方向位置檢測方法中，與圖7c的圓形缺陷的背景亮度變化相對應的梯度指標的分布的曲線圖。
圖12是表示在本發明涉及的玻璃基板內缺陷的深度方向位置檢測方法中，梯度指標值(縱軸)與基于攝影機焦點面z軸移動距離(橫軸)的氣泡的變化的曲線圖。
圖13由圖13a至圖13c組成，是表示在本發明涉及的玻璃基板內缺陷的深度方向位置檢測方法中，與圖12所示的梯度指標值的變化相對應的氣泡的圖像。
圖14是表示在本發明涉及的玻璃基板內缺陷的深度方向位置檢測方法中，梯度指標值(縱軸)與基于攝影機焦點面z軸移動距離(橫軸)的雜質的變化的曲線圖。
圖15由圖15a至圖15c組成，是表示在本發明涉及的玻璃基板內缺陷的深度方向位置檢測方法中，與圖14所示的梯度指標值的變化相對應的雜質的圖像。
具體實施例方式
以下，基于附圖詳細地說明本發明的較佳實施例。
圖1是表示本發明涉及的玻璃基板內缺陷的深度方向位置檢測方法的流程圖，圖2是表示本發明涉及的方法中使用的裝置的示意圖，圖3是表示在本發明涉及的方法中，使攝影機焦點面與缺陷位于的面一致時的操作的示意圖。
本發明涉及的玻璃基板內缺陷的深度方向位置檢測方法，具備以下步驟使攝影機11(例如CCD攝影機)的焦點面與玻璃基板1的表面1b一致的步驟(S10)(即、基板1的表面1b和攝影機11之間的間隔成為焦距fc)；通過朝z方向移送攝影機11一定距離，例如100μm，使攝影機11的焦點面向玻璃基板1的內部移動一定距離的步驟(S20)；用攝影機11拍攝缺陷1a的步驟(S30)；從用攝影機11拍攝的圖像，計算出攝影機11的焦點面從玻璃基板1的表面1b移動的距離對應的梯度指標(Gradient IndicatiorGI)的步驟(S40)；對攝影機11的焦點面從玻璃基板1的表面1b移動的距離和玻璃基板1的厚度tG進行比較的步驟(S50)；以及，作為該比較結果，在焦點面向玻璃基板1的表面1b移動的距離在玻璃基板1的厚度tG以下的情況，反復進行步驟S20、S30、S40、S50，攝影機11的焦點面從玻璃基板1的表面1b移動的距離在玻璃基板1的厚度tG以上的情況，將與最大梯度指標GI的值相對應的攝影機11的焦點面距離玻璃基板1的表面1b的移動距離Δz，定為缺陷1a的深度方向位置d的步驟(S60)。
圖2是表示在本發明涉及的玻璃基板內缺陷的深度方向位置檢測方法中使用的裝置10的示意圖，玻璃基板1受支持臺12垂直支持，將攝影機11設置成從玻璃基板1的一側通過直線運動裝置13沿著玻璃基板1的深度方向、即z軸方向自由移動，安裝與攝影機11成同軸的照明裝置14，具備用于控制攝影機11和直線運動裝置13的計算機15。
攝影機11通過由計算機15控制的直線運動裝置13移動，攝影機11獲得的圖像由計算機15進行圖像處理。
使攝影機11的焦點面與玻璃基板1的表面1b一致的步驟(S10)如圖3所示，使攝影機11的焦點面與已知x軸和y軸上位置的玻璃基板1的內部缺陷1a的位置相對應的玻璃基板1的表面1b一致。
使攝影機11的焦點面與玻璃基板1的表面1b一致之后，使攝影機11的焦點面向玻璃基板1內移動一定距離(S20)。
使攝影機11的焦點面向玻璃基板1內移動一定距離的步驟(S20)，攝影機11通過直線運動裝置13的驅動向玻璃基板1側移動一定距離，由此，攝影機11的焦點面向玻璃基板1內移動一定距離量。
使攝影機11的焦點面向玻璃基板1內移動一定距離(S20)后，用攝影機11拍攝缺陷1a(S30)。
從由攝影機11拍攝的缺陷1a的圖像，計算出攝影機11的焦點面從玻璃基板1的表面1b移動的距離相對應的梯度指標GI。
算出梯度指標GI的步驟(S40)，從由攝影機11拍攝的圖像計算缺陷1a和背景的邊界上的亮度梯度，并算出攝影機11的焦點面從玻璃基板1的表面1b移動的距離相對應的梯度指標GI。
為了算出梯度指標GI，首先需要從拍攝的圖像分離缺陷1a和背景。該分離方法使用的算法是輪廓線(edge)檢測法。
該輪廓線檢測法是將缺陷1a的輪廓線部分、或缺陷1a的表面和背景的亮度差變換成1次或2次梯度值來識別輪廓線的方法，也可以使用索貝爾濾波器(Sobel Filter)、拉普拉斯濾波器(LaplacianFilter)、普拉衛特梯度法(Prewitt Gradient Method)、線段增強(Line Segment Enhancement)等多種技術中的任意一種。特別優選使用縱橫方向的輪廓線檢測特性優異的索貝爾濾波器。
圖像G(x，y)的點(x，y)處的亮度梯度可以用下式的向量表示。
數1
▿G=GxGy=∂G∂x∂G∂y]]>式(1)在式(1)中，G是點(x，y)處的梯度向量，表示該點處的亮度的最大變化率方向，輪廓線檢測中最重要的值是該向量的大小，如果單純地將其作為梯度，則可以用下式表示。
數2▿G=mag(▿G)=[Gx2+Gy2]12]]>式(2)在上述式(2)中，G與每個向G方向的單位長度的G(x，y)的最大增加率相同。具體實現實際算法時，為了節省計算時間并節省硬件，多使用下式作為梯度的計算式。
數3G≈|Gx|+|Gy|式(3)上式(3)是用絕對值表示梯度的近似式。
圖4a和圖5a分別表示玻璃基板1內存在的缺陷1a之中的氣泡和雜質，應用索貝爾濾波器將各像素的G值變換成256灰度級再構成該兩圖的圖像，則如圖4b和圖5b所示。
同圖所示，由缺陷1a和背景的亮度差，可以確認邊界浮出的情況。如上所述使用索貝爾濾波器獲得的輪廓線靈活運用于缺陷1a和背景的分離、及自動調焦(autofocusing)。
隨著攝影機11的焦點面與缺陷1a的位置x軸和y軸所成的水平面一致，圖像中缺陷1a的輪廓變得明確，缺陷1a和背景的邊界處的亮度梯度增加。因此，著重這點由下式算出梯度指標GI。
數4GI(z)=Σimageat z[|▿G|▿Gmax-▿Gmin]]]>式(4)在上述式(4)中，可以由式(3)求出G的z(x，y)位置的像素和8方向相鄰的像素的亮度梯度，Gmax、Gmin是一圖像內梯度值的最大、最小值。
G自身可受到周圍平面背景亮度的影響，所以，應用Gmax與Gmin的差值來減少對亮度絕對值的影響，求出這樣計算的各值的合計，是為了合計各像素的各梯度值來得到對圖像全體的梯度值。
計算出與攝影機11的焦點面從玻璃基板1的表面1b移動的距離相對應的梯度指標(S40)之后，對攝影機11的焦點面從玻璃基板1的表面1b移動的距離和玻璃基板1的厚度tG進行比較(S50)。
在對攝影機11的焦點面從玻璃基板1的表面1b移動的距離和玻璃基板1的厚度tG進行比較的步驟(S50)，攝影機11的焦點面從玻璃基板1的表面1b移動的距離在玻璃基板1的厚度tG以下的情況，反復進行使攝影機11的焦點面向玻璃基板1內移動一定距離的步驟(S20)，對每個攝影機11的焦點面從玻璃基板1的表面1b移動的距離算出梯度指標GI(S40)。
在對攝影機11的焦點面從玻璃基板1的表面1b移動的距離和玻璃基板1的厚度tG進行比較的步驟(S50)，攝影機11的焦點面從玻璃基板1的表面1b移動的距離超過玻璃基板1的厚度tG時，將與梯度指標GI之中最大的值相對應的攝影機11的焦點面距離玻璃基板1的表面1b的移動距離Δz，定為缺陷1a的深度方向位置d(S60)。
這樣一來，最大梯度指標GI對應的攝影機11焦點面距離玻璃基板1的表面1b的移動距離Δz相當于缺陷1a的深度方向位置、即距離玻璃基板1的表面1b的深度d，所以，使攝影機11的焦點面與梯度指標GI中最大值對應的攝影機11的焦點面距離玻璃基板1的表面1b的移動距離Δz進行位置配合，通過最佳閾值化和附帶標記(Labeling)，可以向檢測者提供鮮明的缺陷1a的圖像。
在本發明涉及的玻璃基板內缺陷的深度方向位置檢測方法中，為了決定玻璃基板1內的缺陷1a的位置，將梯度指標GI作為對焦(infocus)判定指標使用，但為了表示作為玻璃基板內的缺陷檢測指標是妥當的，進行了以下試驗。
(實驗1)生產玻璃基板1時發生最多的缺陷1a的代表例有氣泡(blister)和雜質(inclusion)等。氣泡是在玻璃基板1的制造過程中的熔融過程中空氣混合而表現的形態，雜質不是非晶質狀態的玻璃，是指結晶性物質存在于玻璃基板1內而言。該實驗使用計算機，以類似實際缺陷1a的形態，使用了圖6和圖7那樣生成的仿真模型。
圖6a～圖6e分別表示具有1、5、10、15的邊界厚度t、黑色的橢圓形仿真模型，圖7a～圖7f分別表示邊界厚度t為1、5、10、15、20、黑色的圓形仿真模型。
如圖8所示，可知背景亮度一定的情況下，對應于圖6a～6e的橢圓形缺陷邊界厚度t的變化，梯度指標GI的值的大小幾乎不變。通過從焦點偏移狀態向對焦狀態的聚焦程度的變化，可以確認梯度指標GI的值的變化的大小明確不同。
如圖9所示的圖7a～圖7f的圓形缺陷的邊界厚度的變化對應的梯度指標GI的值的分布那樣，圓形缺陷的情況也可以得到這樣的結果。
由于缺陷邊界厚度固定為一定值，所以背景亮度為256灰度級變化為50、100、150、200、250，而且，對梯度指標GI的值的變化進行仿真。其結果，可知缺陷邊界厚度t為10，表示圖6c的橢圓形缺陷背景亮度變化相對應的梯度指標GI的值的分布的圖10，其缺陷邊界厚度t為10，如表示圖7c的圓形缺陷背景亮度變化相對應的梯度指標GI的值的分布的圖11那樣，即使背景亮度增加，梯度指標GI也幾乎不變化。
另外，可知對應于從焦點偏移狀態向對焦狀態的聚焦程度的變化，可以明確地體現梯度指標GI的值的大小的變化。
這樣的結果是表示在檢測玻璃基板1內的缺陷時使用梯度指標GI是妥當的。梯度指標GI有最大值時，通過使攝影機11的焦點面與缺陷1a存在的缺陷面一致，可以對缺陷1a獲得鮮明的圖像。
(實驗2)為了調查本發明涉及的玻璃基板內缺陷深度方向位置檢測方法的實際應用及作用，使用圖2的裝置對玻璃基板1進行缺陷1a的檢測的實驗。
圖像獲得所使用的影像板(vision board)是邁創(Matrox)公司制的Meteor II，攝影機11使用三星BE360ED單色(Monochrome)的CCD攝影機，照明裝置14使用與攝影機同軸的超高亮度LED，計算機15使用AMD Duron 1GHz。
圖12表示對數百微米左右的氣泡的梯度指標GI的值(縱軸)的z軸方向移動距離(橫軸)相對應的變化，在z軸每100μm進行移動來獲得圖像，對各個獲得的圖像計算梯度指標GI的值。
如圖12所示，可知梯度指標GI的值的大小在某一特定位置急劇增大而減少，距離原點的距離在1.1mm附近有最大值。
圖13a～圖13c是圖12中梯度指標GI有最大值時的圖像和有接近最大值的梯度指標GI的值時的圖像，分別是距離原點的距離為1.0mm、1.1mm、1.2mm時的氣泡的圖像。
如圖13a～圖13c所示，可知在梯度指標GI有最大值的情況、距離原點的距離為1.1mm時，攝影機11的焦點面與氣泡存在的平面一致，而且可以使用梯度指標GI的值判定玻璃基板1內像氣泡這樣的缺陷1a存在的平面。
圖14表示對數十微米左右的微細雜質的實驗結果。詳細進行說明，就是表示梯度指標GI的值對攝影機11的焦點面的z軸方向移動距離(橫軸)對應的雜質的變化，雜質的大小比在上述實驗中使用的氣泡小很多，樣子也不同，但已知與氣泡一樣，攝影機11的焦點面到達缺陷面，而且存在梯度指標GI的值比周圍的梯度指標GI的值大很多的部分。
圖15a～圖15c是圖14中梯度指標GI有最大值時的圖像和有最大值附近的梯度指標GI的值時的圖像，分別是距離原點的距離為0.9mm、1.0mm、1.1mm時的雜質的圖像。
如圖15a～圖15c所示，可知在梯度指標GI有最大值的情況、距離原點的距離為1.0mm時，攝影機11的焦點面與雜質存在的平面一致，而且可以使用梯度指標GI的值判定玻璃基板1內像雜質這樣的缺陷1a存在的平面。
如上所述，本發明涉及的玻璃基板內缺陷的深度方向位置檢測方法，為了檢測內部存在缺陷1a的玻璃基板1的表面1b到深度方向的位置，使用利用攝影機11的自動調焦技術，將梯度指標GI作為對缺陷1a存在面的對焦判定基準使用。
在本發明涉及的玻璃基板內缺陷的深度方向位置檢測方法中，為了驗證使用梯度指標GI的妥當性，進行仿真，來檢測與缺陷1a的邊界厚度的變化和背景亮度的變化相對應的梯度指標GI的值的變化，并說明其結果。另外，本發明中提示過的算法可以應用于實際工序中，而且，對是否具有預期的作用也進行了實驗，并詳細說明了其結果。
因此，隨著從焦點偏移狀態轉移至對焦狀態，梯度指標GI的值增大，梯度指標GI是最大值時，將攝影機11的焦點面距離玻璃基板1的表面1b的移動距離Δz判定為缺陷1a的深度d，由此可以正確判定是否存在微細的缺陷1a，而且可以獲得缺陷1a的鮮明的圖像。
以上說明了本發明的較佳實施方式，但本發明的權利要求范圍不限于此，本領域的技術人員可以進行各種改變。
權利要求
1.一種玻璃基板內缺陷的深度方向位置的檢測方法，使用攝影機檢測玻璃基板內缺陷的深度方向位置，其特征在于，具有以下步驟第1步驟，使上述攝影機的焦點面與上述缺陷位于的上述玻璃基板的一個面一致；第2步驟，使上述攝影機的焦點面從上述玻璃基板的一個面向另一個面移動一定距離量；第3步驟，用使上述焦點面移動了一定距離的上述攝影機拍攝上述缺陷；第4步驟，使用由上述攝影機拍攝的圖像，計算缺陷和背景的邊界的亮度梯度，并計算與上述攝影機的焦點面從上述玻璃基板的表面移動的距離相對應的梯度指標GI的值；第5步驟，對上述攝影機的焦點面從上述玻璃基板的表面移動的距離和上述玻璃基板的厚度進行比較；以及第6步驟，在上述第5步驟，當上述攝影機的焦點面距離上述玻璃基板表面的移動距離大于上述玻璃基板的厚度時，將與上述梯度指標GI的值之中的最大值相對應的上述攝影機的焦點面距離上述玻璃基板表面的移動距離，決定為缺陷的深度方向位置。
2.如權利要求1所記載的玻璃基板內缺陷的深度方向位置的檢測方法，其特征在于，在上述第4步驟中，當G是一個像素z與其鄰接像素的亮度梯度、Gmax是一個圖像內的亮度梯度值的最大值、Gmin是一個圖像內的亮度梯度值的最小值時，上述梯度指標GI的值由下式求出GI(z)=Σimageatz[|▿G|▿Gmax-▿Gmin]]]>
3.如權利要求1所記載的玻璃基板內缺陷的深度方向位置的檢測方法，其特征在于，在上述第5步驟中，當上述攝影機的焦點面距離上述玻璃基板表面的移動距離不大于上述玻璃基板的厚度時，反復進行上述第2、第3、第4和第5步驟。
全文摘要
本發明的目的是在使攝影機的焦點面從玻璃基板的表面向內部移動的同時，基于被拍攝的缺陷的圖像正確計算出缺陷的深度方向位置，以獲得微細的缺陷的鮮明的圖像，由此可以正確且立即判斷玻璃基板的好壞。使攝影機的焦點面與玻璃基板表面缺陷存在的位置一致，邊使焦點從表面向里面側移動，邊拍攝缺陷的圖像，使用該圖像算出缺陷和背景的邊界處的亮度梯度，作為對距離玻璃表面的移動距離的梯度指標GI值計算出，并決定梯度指標GI的最大值相對應的移動距離作為缺陷的深度方向位置。
文檔編號G01N21/88GK1573319SQ20041000204
公開日2005年2月2日 申請日期2004年1月9日 優先權日2003年5月31日
發明者李昌夏, 金昔俊, 丁址和 申請人:三星康寧精密琉璃株式會社