多次元空間におけるモデルベースド欠陥検出

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IP11004

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 情報処理研究会

発行日: 2011/04/22

タイトル(英語): Model Based Defect Detection in Multi-Dimensional Vector Spaces

著者名: 本田 敏文(日立製作所/北海道大学),小原 健二(日立ハイテクノロジーズ),原田 実(日立製作所),五十嵐 一(北海道大学)

著者名(英語): Honda Toshifumi(Hitachi Ltd./Hokkaido University),Obara Kenji(Hitachi-High-Technologies),Harada Minoru(Hitachi Ltd.),Igarashi Hajime(Hokkaido University)

キーワード: 画像処理|欠陥検出|ＳＥＭ|局所摂動|基底変換|マハラノビス距離|image processing|defect detection|SEM| Local Perturbation Pattern Matching|basis transformation|Mahalanobis' distance

要約(日本語): 複数センサーで取得した検査画像と参照画像間の差分画像により得られる多次元ベクトル空間より，次元数を縮退させ低コントラスト欠陥を顕在化する領域別射影欠陥弁別法を提案する。さらに，この差分ベクトルを算出する際，参照画像の高周波パターンによる欠陥コントラストの劣化を抑制する二方向局所摂動法を提案する。３検出系を備えるSEMで撮影した画像に適用，従来に対し，1.3倍の欠陥コントラスト向上を確認した。

要約(英語): A highly sensitive inspection algorithm is proposed that extracts defects in multidimensional vector spaces from multiple images. The proposed algorithm projects subtraction vectors to control the noise by reducing the dimensionality of vector spaces. The algorithm is evaluated using defect samples for three different scanning electron microscopy images.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,386 Kバイト