特許

J-GLOBAL ID：200903087918128631

表面疵検査方法

発明者： 梅田 成二
出願人/特許権者： 住友金属工業株式会社
代理人 (1件)： 河野 登夫
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願平4-059820
公開番号（公開出願番号）：特開平5-223751
出願日： 1992年02月13日
公開日（公表日）： 1993年08月31日
要約：

【要約】【目的】 疵の種類の判定ロジックの作成を、専門技術者を必要とすることなく短期間で行うと共に、予定された種類以外の疵の検査に速やかに対応することを可能とする。【構成】 表面疵検査の際に検出された表面疵の特徴量に基づいてその表面疵が属する疵グループを特定し(ステップS1) 、特定された疵グループについて、疵判定用データベース及び確率的ニューラルネットを用いて、検出された表面疵がその疵グループ内の各表面疵である確率を求め(ステップS2) 、その最高確率のものを、検出された表面疵の種類と判定する(ステップS3) 。

請求項（抜粋）：

被検査材の表面に光を照射し、前記被検査材の表面で反射した反射光の受光結果に基づいて表面疵の特徴量を複数種類検出し、検出した複数種類の特徴量に基づいて前記表面疵の種類を判定する表面疵検査方法において、前記被検査材に発生する可能性がある複数の表面疵種類を特定の特徴量に基づいて複数の疵グループに分類してなるグループデータと、各疵グループ内の各表面疵種類の判定に必要である特徴量の種類の情報及びその各特徴量の確率分布を生成するための情報を有する疵判定用データを、表面疵種類毎に纏めてなる疵判定用データベースと、判定対象の表面疵が疵グループ内の各表面疵種類である確率を、前記疵判定用データベースにおける前記疵グループ内の各表面疵種類の疵判定用データに基づいて生成される各特徴量の確率分布及びこれに対応する判定対象の表面疵の特徴量の検出値に関連して、各表面疵種類毎に求め、求めた確率が最も高くなるものを判定対象の表面疵の種類として判定するように学習させた確率的ニューラルネットとを予め定めておき、表面疵検査の際に検出された表面疵の特徴量に基づき前記グループデータを用いてその表面疵が属する疵グループを特定し、特定された疵グループについて、前記疵判定用データベース及び前記確率的ニューラルネットを用いてその表面疵の種類を判定することを特徴とする表面疵検査方法。

IPC (6件)：

G01N 21/88 ,  G01B 11/30 ,  G01N 21/89 ,  G06F 9/44 330 ,  G06F 15/62 400 ,  G06F 15/70 330