JP2001099625A - パターン検査装置およびパターン検査方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 正確な欠陥検出を効率的に行うことが可能な
パターン検査装置及び方法を提供する。 【解決手段】 パターン検査装置１において、比較検査
部１０は、被検査画像Ｓと参照画像Ｒとを比較して被検
査画像Ｓにおける欠陥候補領域Ｄを特定する２値化され
た欠陥候補画像Ｑを生成する。また、マスク部２１は、
被検査画像Ｓを欠陥候補画像Ｑでマスクした被マスク画
像ＭＳを生成し、特徴抽出部３１は、被マスク画像ＭＳ
において特徴抽出を行う。同様に、マスク部２２は、参
照画像Ｒを欠陥候補画像Ｑでマスクした被マスク画像Ｍ
Ｒを生成し、特徴抽出部３２は、被マスク画像ＭＲにお
いて特徴抽出を行う。判定部４０は、特徴抽出部３１お
よび特徴抽出部３２により抽出された特徴量ＣＳ，ＣＲ
に基づいて欠陥の判定を行う。この特徴量ＣＳ，ＣＲと
しては、平均濃度や自己相関関数による処理結果などが
用いられる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、カラーフィルタ
ー、シャドウマスク、プリント配線板、半導体ウエハな
どにおけるパターン欠陥検査に適用可能なパターン検査
装置およびパターン検査方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】所定のパターンを有する半導体ウエハな
どの検査対象物においてパターン欠陥検査を行う技術と
しては、たとえば、特公平６−２１７６９号公報に記載
の技術が存在する。この技術によれば、２値化された被
検査画像および参照画像の両画像を比較する場合には、
両画像の排他的論理和をとることにより両画像の不一致
部分が求められ、その結果、不一致部分が所定程度の大
きさ以上の塊として検出されれば欠陥として判定され
る。また、被検査画像および参照画像の両画像が多値画
像の場合には、たとえば被検査画像と参照画像との差の
絶対値が所定の閾値よりも大きい場合にその部分が欠陥
として判定される。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記の
技術においては、検出精度は、２値画像の場合には元の
多値画像を２値化する際の閾値、多値画像の場合には欠
陥部分を検出する閾値をどの程度の値に設定するかに大
きく依存する。ここにおいて、欠陥検出率を上げるよう
に閾値を下げると、それに伴って真欠陥以外のいわゆる
疑似欠陥を検出する割合も上がり、逆に疑似欠陥の検出
を少なくするように閾値を上げると、真欠陥を見逃す割
合が高くなる。このように、上記の技術においては、閾
値による２値化に依存する度合いが大きく、真の欠陥部
分のみを分離して抽出すること、すなわち正確な欠陥検
出を行うことが非常に困難であるという問題がある。

【０００４】また、正確な欠陥検出を行うためには、多
値の階調値を利用して詳細な検討を行うことが考えられ
るが、そのような処理は一般的に処理量が非常に大きく
なり非効率的であるという問題がある。

【０００５】そこで、本発明は前記問題点に鑑み、正確
な欠陥検出を効率的に行うことが可能なパターン検査装
置およびパターン検査方法を提供することを目的とす
る。

【０００６】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、請求項１に記載のパターン検査装置は、画像処理に
よってパターンの欠陥検査を行うパターン検査装置であ
って、パターンを含む被検査画像と参照画像とを比較し
て被検査画像における欠陥候補領域を特定する欠陥候補
画像を生成する欠陥候補画像生成手段と、前記欠陥候補
画像を用いて前記欠陥候補領域以外を前記被検査画像に
おいてマスクする第１マスク手段と、前記マスクされた
被検査画像において特徴抽出を行う第１特徴抽出手段
と、前記第１特徴抽出手段により抽出された第１特徴量
に基づいて前記被検査画像のパターン欠陥の判定を行う
判定手段と、を備えることを特徴とする。

【０００７】請求項２に記載のパターン検査装置は、請
求項１に記載のパターン検査装置において、前記欠陥候
補画像生成手段が、(a) 前記被検査画像と前記参照画像
とにおいて互いに対応する各画素の値の一致性を所定の
基準によって判断する画素値一致性手段と、(b) 前記基
準によって画素値が相互に不一致とされた画素のうち、
空間的に連続するもの同士をまとめて欠陥候補領域を特
定し、前記欠陥候補領域の集合として前記欠陥候補画像
を規定する欠陥候補領域規定手段と、を備え、前記第１
特徴量は、前記欠陥候補領域ごとに前記マスクされた被
検査画像から抽出され、前記判定手段は、前記第１特徴
量を所定の閾値と比較して欠陥の判定を行うことを特徴
とする。

【０００８】請求項３に記載のパターン検査装置は、請
求項１または請求項２に記載のパターン検査装置におい
て、前記参照画像において、前記欠陥候補画像を用いて
前記欠陥候補領域以外をマスクする第２マスク手段と、
前記マスクされた参照画像において特徴抽出を行う第２
特徴抽出手段と、をさらに備え、前記判定手段は、前記
第２特徴抽出手段により抽出された第２特徴量にも基づ
いて、前記被検査画像のパターン欠陥の判定を行うこと
を特徴とする。

【０００９】請求項４に記載のパターン検査装置は、請
求項３に記載のパターン検査装置において、前記欠陥候
補画像生成手段が、(a) 前記被検査画像と前記参照画像
とにおいて互いに対応する各画素の値の一致性を所定の
基準によって判断する画素値一致性手段と、(b) 前記基
準によって画素値が相互に不一致とされた画素のうち、
空間的に連続するもの同士をまとめて欠陥候補領域を特
定し、前記欠陥候補領域の集合として前記欠陥候補画像
を規定する欠陥候補領域規定手段と、を備え、前記第１
特徴量は、前記欠陥候補領域ごとに前記マスクされた被
検査画像から抽出され、前記第２特徴量は、前記欠陥候
補領域ごとに前記参照画像から抽出され、前記判定手段
は、前記第１特徴量と前記第２特徴量とを相互に比較し
て欠陥の判定を行うことを特徴とする。

【００１０】請求項５に記載のパターン検査装置は、請
求項１ないし請求項４のいずれかに記載のパターン検査
装置において、前記欠陥候補画像において特徴抽出を行
う第３特徴抽出手段、をさらに備え、前記判定手段は、
前記第３特徴抽出手段により抽出された第３特徴量にも
基づいて、前記被検査画像のパターン欠陥の判定を行う
ことを特徴とする。

【００１１】請求項６に記載のパターン検査装置は、請
求項５に記載のパターン検査装置において、前記欠陥候
補画像生成手段が、(a) 前記被検査画像と前記参照画像
とにおいて互いに対応する各画素の値の一致性を所定の
基準によって判断する画素値一致性手段と、(b) 前記基
準によって画素値が相互に不一致とされた画素のうち、
空間的に連続するもの同士をまとめて欠陥候補領域を特
定し、前記欠陥候補領域の集合として前記欠陥候補画像
を規定する欠陥候補領域規定手段と、を備え、前記第１
特徴量は、前記欠陥候補領域ごとに前記マスクされた被
検査画像から抽出され、前記第２特徴量は、前記欠陥候
補領域ごとに前記参照画像から抽出され、前記第３特徴
量は、前記欠陥候補領域ごとに算出され、前記判定手段
が、前記第３特徴量を所定の閾値と比較して、前記マス
クされた被検査画像を検査対象画像と非検査対象画像と
に類別する類別手段と、前記検査対象画像と前記非検査
対象画像とのうち、前記検査対象画像についてのみ、当
該検査対象画像の領域について前記第１特徴量と前記第
２特徴量とを比較して欠陥の判定を行う選択的判定手
段、を備えることを特徴とする。

【００１２】また、請求項７に記載のパターン検査方法
は、パターンを含む被検査画像につき、比較検査による
スクリーニングで選択された範囲についてのみ特徴抽出
法による検査を行うことを特徴とする。

【００１３】請求項８に記載のパターン検査方法は、請
求項７に記載のパターン検査方法において、パターンを
含む被検査画像の各画素値を参照画像の各画素値と比較
する比較検査を行い、前記被検査画像のうち、前記比較
検査によって画素値が前記参照画像と一致した領域を除
外しつつ選択した前記被検査画像の各選択領域の第１特
徴量を求め、前記第１特徴量に基づいて前記被検査画像
のパターン欠陥の判定を行うことを特徴とする。

【００１４】請求項９に記載のパターン検査方法は、請
求項８に記載のパターン検査方法において、前記各選択
領域について前記参照画像の第２特徴量を求め、前記各
選択領域について前記第１特徴量と前記第２特徴量とを
比較して前記被検査画像のパターン欠陥の判定を行うこ
とを特徴とする。

【００１５】請求項１０に記載のパターン検査方法は、
請求項８または請求項９記載のパターン検査方法におい
て、前記各選択領域自身から第３特徴量を求め、前記各
選択領域について、前記第３特徴量が所定の基準を満た
さない領域を除外しつつ、前記第１特徴量と前記第２特
徴量とを比較して前記被検査画像のパターン欠陥の判定
を行うことを特徴とする。

【００１６】

【発明の実施の形態】＜第１実施形態＞図１は、この発
明の第１実施形態に係るパターン検査装置１Ａのハード
ウエア構成を表す概念図である。パターン検査装置１Ａ
は、ＣＰＵ２、半導体メモリおよびハードディスクなど
を含む記憶部３、各種の記録媒体７から情報を読み出す
メディアドライブ４、キーボートおよびマウスなどを含
む入力部５、ならびにモニタなどを含む表示部６を備え
るコンピュータシステムである。

【００１７】ＣＰＵ２は、バスラインＢＬおよび入出力
インターフェースＩＦを介して、記憶部３、メディアド
ライブ４、入力部５、表示部６などに接続されている。
また、メディアドライブ４は、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ
（Digital Versatile Disk）、フレキシブルディスクな
どの可搬性の記録媒体７からその中に記録されている情
報を読み出す。このコンピュータシステムは、プログラ
ムを記録した可搬性記録媒体７からそのプログラムを読
み込むことによって、後述するようなパターン検査機能
を持つようになる。さらに、記憶部３は、読み込まれた
プログラムの全部または一部を記憶するプログラム記憶
部３ａ、および各種の処理画像を記憶する画像記憶部３
ｂなどを有する。

【００１８】さらにこのコンピュータシステムは、デジ
タル画像を読み込む２次元ＣＣＤカメラ８、対象物９ｂ
（ここでは半導体ウエハＷ）を載置するＸＹテーブル９
ａをも備えている。対象物９ｂの全部または一部の表面
状態を表す被検査画像Ｓは、このＣＣＤカメラ８により
撮像されて、バスラインＢＬなどを介してこのコンピュ
ータシステムに入力され、画像記憶部３ｂなどに転送さ
れる。その後、後述するような適宜の処理が施されるこ
とにより、被検査画像Ｓに対する欠陥検査が行われる。

【００１９】図２はパターン検査装置１Ａの概略構成を
表す機能ブロック図である。図２に示すように、このパ
ターン検査装置１Ａは機能的に、被検査画像Ｓと参照画
像Ｒとを比較して被検査画像Ｓにおける欠陥候補領域Ｄ
（Ｄ１〜Ｄ５、図３参照）を特定する比較検査部１０
と、被検査画像Ｓにおいて欠陥候補領域Ｄ以外をマスク
するマスク部２１と、マスクされた被検査画像ＭＳ（以
下、「被マスク画像ＭＳ」とも称する）において特徴抽
出を行う特徴抽出部３１と、参照画像Ｒにおける欠陥候
補領域Ｄ以外をマスクするマスク部２２と、マスクされ
た参照画像ＭＲ（以下、「被マスク画像ＭＲ」とも称す
る）において特徴抽出を行う特徴抽出部３２と、特徴抽
出部３１および特徴抽出部３２により抽出された特徴量
ＣＳ，ＣＲに基づいて欠陥の判定を行う判定部４０とを
備えている。

【００２０】次に、図３ないし図５を参照しながら、パ
ターン検査装置１Ａにおける動作等について説明する。

【００２１】図３にも示すように、比較検査部１０は、
被検査画像Ｓと参照画像Ｒとを比較して被検査画像Ｓに
おける欠陥候補領域Ｄ（Ｄ１〜Ｄ５）を特定する。具体
的には、被検査画像Ｓと参照画像Ｒとについて、対応す
る画素の階調値（多値）の差分を求め、その差分の絶対
値を、所定の閾値ＴＨ（図示せず）により２値化する
（閾値ＴＨより大きいときは「１」、閾値ＴＨ以下のと
きは「０」）ことにより、２値化された欠陥候補画像Ｑ
を生成する。そして、この欠陥候補画像Ｑにおいてその
画素の値が「１」である画素領域が欠陥候補領域Ｄとし
て特定されることになる。図３は、欠陥候補画像Ｑにお
いて、欠陥候補領域Ｄとして領域Ｄ１〜Ｄ５が抽出され
た場合を示している。ここでは、欠陥候補画像Ｑにおい
て値「１」が空間的に連続する領域を一つのまとまった
領域としてラベリングし、それぞれに符号を付して各領
域Ｄ１〜Ｄ５としている。すなわち、被検査画像Ｓと参
照画像Ｒとにおいて互いに対応する各画素の値の一致性
を所定の基準によって判断し、その基準によって画素値
が相互に不一致とされた画素のうち、空間的に連続する
もの同士をまとめて欠陥候補領域Ｄ１〜Ｄ５を特定する
とともに、これらの欠陥候補領域Ｄ１〜Ｄ５の集合とし
て欠陥候補画像Ｑを規定していることになる。

【００２２】ここで、この２値化においては、閾値ＴＨ
は小さな値を用いることが好ましい。なぜなら、欠陥候
補領域Ｄとして抽出されない領域に対しては、後の工程
において何ら検査されることなく欠陥でないとして判定
される一方で、欠陥候補領域Ｄとして抽出された領域に
対しては、後述するように、さらに特徴抽出などを重ね
て欠陥であるか否かが検査されるからである。すなわ
ち、閾値ＴＨとして小さな値を用いることによりなるべ
く多くの欠陥候補領域を抽出することにより真欠陥を見
逃す割合を低く抑え、なおかつ、抽出された欠陥候補領
域に対して特徴抽出動作（後述）をさらに加えることに
より、真欠陥を的確に検出し、かつ、真欠陥以外のいわ
ゆる疑似欠陥を検出する割合を低く抑えることが可能に
なるからである。

【００２３】また、マスク部２１は、欠陥候補画像Ｑを
用いて、被検査画像Ｓにおいて欠陥候補領域Ｄ以外をマ
スクし、被マスク画像ＭＳを生成する。すなわち、被検
査画像Ｓの各画素について、欠陥候補画像Ｑにおける対
応画素の値が「１」の場合には被検査画像Ｓの当該画素
の階調値を元の階調値と同一の値とし、逆に、欠陥候補
画像Ｑにおける対応画素の値が「０」の場合には被検査
画像Ｓの当該画素をマスクしてその階調値を「０」とす
ることにより、マスクされた被検査画像、すなわち被マ
スク画像ＭＳを得ることができる。図３においては、被
マスク画像ＭＳにおける白抜きで示される各領域Ｄ１〜
Ｄ５の各画素が（被検査画像Ｓの）元の階調値を有し、
それ以外の画素は、値「０」を有している。

【００２４】そして、特徴抽出部３１は、被マスク画像
ＭＳにおいて特徴抽出を行う。ここでは、まず、この特
徴抽出における特徴量ＣＳとして、平均濃度（平均階調
値）を求める場合について説明する。

【００２５】図４は、被マスク画像ＭＳの一部を示す図
であり、図４内のマトリクス内の各数字は、被マスク画
像ＭＳにおける欠陥候補領域（太線で示す）Ｄ１〜Ｄ３
近傍での各画素の濃度値（階調値）を表している。この
場合、各欠陥候補領域Ｄ１〜Ｄ３についての平均濃度
（Ａ１，Ａ２，Ａ３）は、（７５，８０，２０）とな
る。このようにして、その他の欠陥候補領域Ｄ４，Ｄ５
についても平均濃度Ａ４，Ａ５を求めておく。ここにお
いて、この特徴量の演算動作は、被マスク画像ＭＳの濃
度値が「０」でない領域についてのみ行えばよく、被マ
スク画像ＭＳの濃度値が「０」の領域に対しては行う必
要がないので、処理の高効率化を図ることができる。

【００２６】つぎに、同様の処理を参照画像Ｒについて
も施す。そのため、まず、マスク部２２（図２）は、欠
陥候補画像Ｑを用いて、参照画像Ｒにおいて欠陥候補領
域Ｄ以外をマスクし、被マスク画像ＭＲを生成する。す
なわち、参照画像Ｒの各画素について、欠陥候補画像Ｑ
における対応画素の値が「１」の場合には参照画像Ｒの
当該画素の階調値を元の階調値と同一の値とし、逆に、
欠陥候補画像Ｑにおける対応画素の値が「０」の場合に
は参照画像Ｒの当該画素をマスクして、その階調値を
「０」とすることにより、被マスク画像ＭＲを得ること
ができる。図３においては、被マスク画像ＭＲにおける
白抜きで示される各領域Ｄ１〜Ｄ５の各画素が（被検査
画像Ｓの）元の階調値を有し、それ以外の画素は、値
「０」を有している。

【００２７】また、特徴抽出部３２は、被マスク画像Ｍ
Ｒにおいて特徴抽出を行う。ここでは、その結果を図示
しないが、図４の被マスク画像ＭＳに対応する被マスク
画像ＭＲからも同様の特徴量ＣＲである平均濃度Ｂ１〜
Ｂ５が抽出される。

【００２８】そして、判定部４０は、特徴抽出部３１お
よび特徴抽出部３２により抽出された特徴量ＣＳ，ＣＲ
に基づいて欠陥の判定を行う。具体的には、平均濃度Ａ
１〜Ａ５とＢ１〜Ｂ５とを、それぞれ、比較することに
より欠陥であるか否かを行う。たとえば、平均濃度Ａ１
とＢ１との差分の絶対値を所定の閾値により２値化して
判定を行うことにより、欠陥候補領域Ｄ１が欠陥である
か否かの判定を行うことができる。

【００２９】なお、ここでも閾値を用いた２値化による
比較処理が行われるが、この比較処理は、複数の画素に
対する平均濃度という特徴量に関するものであるため、
単純な１画素同士の階調値の比較処理に比べて高度な
（より多くの情報を含む）情報処理となっている。言い
換えれば、面としての広がりを持った欠陥候補領域Ｄに
対して、より詳細にそのパターンの内容を検討すること
ができ、欠陥候補領域Ｄにおける図形情報などの情報を
加味した上で欠陥であるか否かを判定することができ
る。したがって、被検査画像Ｓと参照画像Ｒとについ
て、対応画素の各階調値同士を単純に比較する場合に比
べて、より正確に欠陥を検出することができ、誤検出等
を抑制することができる。また、このような特徴量の比
較は、欠陥候補領域Ｄについてのみ行えばよく、全画素
について行う必要がないので、処理の高効率化を図るこ
とができる。

【００３０】つぎに、特徴量ＣＳ，ＣＲとして自己相関
フィルタによる処理結果を用いる場合について説明す
る。図５は、自己相関関数を求める自己相関フィルタの
一例を示す図である。ここでは、図５（ａ）の１次の自
己相関フィルタＦＴ１を用いるものとする。この自己相
関フィルタＦＴ１は、３×３のマトリクスで構成され、
中央位置とその上側に隣接する位置とにおいて値「１」
を有し、それ以外の位置においては値「０」を有してい
る。そして、処理対象画像（被検査画像Ｓまたは参照画
像Ｒ）の各画素位置と自己相関フィルタＦＴ１の中央位
置とを対応させ、自己相関フィルタＦＴ１における値
「１」に対応する位置に存在する画素同士の積を求め、
その積を所定の値（たとえば平均濃度値あるいは最大濃
度値など）で割った値をその画素位置の新たな階調値と
する。このような処理を各処理対象画像の各画素に対し
て順次に行うことにより、特徴抽出を行うことができ
る。この場合、各欠陥候補領域Ｄｉに関して、新たな階
調値の総和（または平均）を各欠陥候補領域Ｄｉに関す
る特徴量として求めてもよいが、各欠陥候補領域Ｄｉ内
の各画素毎の新たな階調値を各画素毎の特徴量として求
めてもよい。

【００３１】このような自己相関フィルタＦＴ１を被マ
スク画像ＭＳに対して施して得られる処理結果は、縦方
向に連なる図形（たとえば線）の場合には大きな値を有
し、縦方向に連なる図形でない場合には小さな値を有す
るものとなる。すなわち、この自己相関フィルタによる
処理結果は、特定の方向に関する指向性（この場合は横
方向に対して、９０度の方向に関する指向性）を有する
図形的特徴を示す指標として得られる。なお、ここで
は、「縦方向」および「横方向」は、それぞれ、マトリ
クス状の画素配列の列方向および行方向を意味するもの
として定義している。

【００３２】したがって、横方向のストライブが縦方向
に繰り返し現れるようなパターンを有する被検査画像Ｓ
において、図５（ａ）のような自己相関フィルタを用
い、その処理結果が大きいものとして検出された場合に
は、縦方向に連なる図形（たとえば線）が存在する確率
が高いものとして、その部分を欠陥であると判定するこ
とができる。

【００３３】このように、このような自己相関フィルタ
による処理を被検査画像Ｓおよび参照画像Ｒのそれぞれ
について施して、その結果を特徴量ＣＳ，ＣＲとして求
め、上記と同様に両者ＣＳ，ＣＲの値を比較して欠陥で
あるか否かの判定を行うことにより、より正確な欠陥検
出を行うことができる。

【００３４】また、図５（ｂ）〜（ｄ）の自己相関フィ
ルタＦＴ２〜ＦＴ４を用いた場合についても同様であ
り、それぞれ、横方向に対して、０度、４５度、１３５
度方向における指向性を有する図形的特徴を示す指標を
求めることができ、各自己相関フィルタＦＴ２〜ＦＴ４
を検査対象のパターンの特徴に応じて、いずれかを選択
することにより、あるいは、いくつかを組み合わせて用
いることにより適切な欠陥検出を行うことが可能にな
る。また、より広範囲にわたる自己相関フィルタ（たと
えば、５×５のサイズや１０×１０のサイズなどの自己
相関フィルタ）を用いて検出することにより、高度なテ
クスチャ解析を加えることも可能である。

【００３５】上記のように、この第１実施形態のパター
ン検査装置１Ａによれば、欠陥候補領域Ｄとして抽出さ
れた領域に関して、さらに特徴抽出などを行い欠陥であ
るか否かを判定するので、より詳細な欠陥判定を行うこ
とができ、真欠陥以外のいわゆる疑似欠陥を検出する割
合を低く抑えることが可能になる。さらに、比較検査部
１０における２値化において、閾値ＴＨとして小さめの
値を用いてなるべく多くの領域を欠陥候補領域Ｄとして
抽出しておけば、真欠陥を見逃す割合をも低く抑えるこ
とができ、真欠陥を的確に検出することも可能になる。
また、特徴抽出による比較判定に先立って欠陥候補領域
Ｄを抽出し、その欠陥候補領域Ｄにおいてのみ特徴抽出
を行うので、全ての画素について特徴抽出を行う必要が
なく、処理の効率化をも図ることができる。

【００３６】＜第２実施形態＞上記第１実施形態におい
ては、被検査画像の欠陥検査を行うにあたって、参照画
像Ｒ（正確には被マスク画像ＭＲ）に関しても特徴抽出
を行い、抽出された特徴量ＣＲにも基づいて欠陥の判定
を行っている。より正確な検出を行うためには、このよ
うな構成を備えることが好ましいが、本発明はこれに限
定されない。たとえば、参照画像Ｒに関する特徴量ＣＲ
を抽出することなく、マスクされた被検査画像ＭＳに関
して抽出された特徴量ＣＳに基づいて、欠陥の判定を行
ってもよい。この第２実施形態では、そのような場合に
ついて説明する。

【００３７】図６は、第２実施形態に係るパターン検査
装置１Ｂの概略構成を表す機能ブロック図である。図６
に示すように、このパターン検査装置１Ａは機能的に、
比較検査部１０、マスク部２１、特徴抽出部３１、およ
び判定部４０を備えているが、参照画像Ｒに関するマス
ク部２２、特徴抽出部３２を備えていない点で、第１実
施形態のパターン検査装置１Ａと相違する。さらに、判
定部４０は、上記被マスク画像ＭＲに関する特徴量ＣＲ
に基づくことなく、被マスク画像ＭＳに関して抽出され
た特徴量ＣＳに基づいて欠陥の検出を行う点で第１実施
形態と相違する。

【００３８】この第２実施形態においては、判定部４０
は、被マスク画像ＭＳについて特徴抽出部３１により抽
出された特徴量ＣＳを、特徴量ＣＳに関する所定の基準
値と比較することにより、欠陥の判定を行う。

【００３９】たとえば、特徴量ＣＳとして平均濃度値Ａ
を用い、各欠陥候補領域Ｄｉについて算出された平均濃
度値Ａｉが所定の基準値よりも大きい（または小さい）
場合に欠陥であるとして判定することができる。これ
は、全体的に均一な小さな（または大きな）階調値を有
する被検査画像Ｓにおいて、その一部に現れる欠陥を抽
出する場合などに特に有用である。

【００４０】あるいは、この特徴量ＣＳとして、自己相
関フィルタによる処理結果が所定の基準値よりも大きい
（または小さい）場合に欠陥であるとして判定すること
ができる。一例としては、横方向に延びる線が縦方向に
繰り返し現れるようなストライブ状のパターンを有する
被検査画像Ｓにおいて、図５（ａ）のような自己相関フ
ィルタを用い、その処理結果が大きな値として検出され
た場合には、縦方向に連なる図形（たとえば線）が存在
する確率が高いとして、その部分を欠陥であると判定す
る場合を挙げることができる。

【００４１】このように、被検査画像Ｓの図形的特徴に
基づいて、その欠陥が特定の傾向を有する場合に、その
傾向に基づく判断を行うことが可能である。

【００４２】また、この第２実施形態のパターン検査装
置１Ｂにおいては、参照画像Ｒに関する特徴量抽出が不
要となるので、処理の高効率化をさらに図ることができ
る。

【００４３】＜第３実施形態＞上記第１実施形態および
第２実施形態においては、欠陥候補画像Ｑから直接的に
特徴抽出することは行っていない。この第３実施形態で
は、欠陥候補画像Ｑから直接的に特徴抽出を行い、抽出
されたその特徴量にも基づいて、欠陥の判定を行う場合
について説明する。

【００４４】図７は、第３実施形態に係るパターン検査
装置１Ｃの概略構成を表す機能ブロック図である。図７
に示すように、このパターン検査装置１Ｃは、パターン
検査装置１Ａの各機能要素に加えて、特徴抽出部３３を
備えている。この特徴抽出部３３は、欠陥候補画像Ｑに
おいて特徴抽出を行い、特徴量ＣＱを抽出する。この特
徴抽出としては、たとえば、面積に関するものを行うこ
とができる。すなわち、欠陥候補画像Ｑにおいて値
「１」を有する画素が連続する領域（欠陥候補領域Ｄ）
の画素の数をカウントし、この数を「面積」として捉え
ることができる。この「面積」が特徴量ＣＱとなる。

【００４５】そして、判定部４０は、被マスク画像Ｍ
Ｓ，ＭＲに関する特徴量ＣＳ，ＣＲに加えて、さらに欠
陥候補画像Ｑに関して抽出された特徴量ＣＱに基づいて
欠陥の検出を行う。

【００４６】ここでは、所定の閾値以上の面積を有する
欠陥候補領域Ｄに対してのみ、上述の比較判定動作（特
徴量ＣＳ，ＣＲ相互間の比較判定動作）を行うルールを
採用するものとする。たとえば、欠陥候補領域Ｄｉのう
ち、閾値以上の面積を有する欠陥候補領域Ｄに対しての
み特徴量ＣＳ，ＣＲ相互間の比較判定を行い、一定値よ
り小さな値の面積を有する欠陥候補領域Ｄについては、
特徴量ＣＳ，ＣＲ相互間の比較判定を行わないものとす
ることができる。これによれば、ノイズ等の影響に起因
した誤検出に基づくものであると考えられる小面積の欠
陥候補領域Ｄに関しては、上述の比較判定動作を行う必
要が無くなり、一層の処理の効率化を図ることができ
る。

【００４７】＜その他＞以上の各実施形態における技術
的原理を一般化すれば、この発明では、パターンを含む
被検査画像につき、比較検査によるスクリーニングで選
択された範囲についてのみ特徴抽出法による検査を行う
ことによって、欠陥検査の正確性と迅速性とを両立させ
ていることになる。

【００４８】また、上記各実施形態においては、２次元
ＣＣＤカメラ８を用いて被検査画像Ｓを入力していた
が、対象物上においてラインセンサを相対的に走査させ
ることにより被検査画像Ｓを入力してもよい。

【００４９】さらに、第１実施形態および第２実施形態
における平均濃度値の算出にあたっては、各欠陥候補領
域Ｄｉにおける濃度値の加算値を各欠陥候補領域Ｄｉ内
に含まれる画素数Ｎｉで割ることによって求められる。
この画素数Ｎｉは、濃度値を加算する際に「０」でない
画素の数を算出することによっても求められるが、第３
実施形態と同様に、欠陥候補画像Ｑを用いて「１」の画
素数を合計することにより、予め求めておくこともでき
る。

【００５０】また、上記各実施形態においては、欠陥候
補画像Ｑに関して、欠陥候補位置に存在する画素の値を
「１」、欠陥候補位置でない位置に存在する画素の値を
「０」として表現した２値化画像としたが、「１」と
「０」とを逆にして表現してもよい。

【００５１】さらに、上記各実施形態においては、特徴
量として、面積、平均濃度、自己相関特性などを例示し
たが、本発明はこれに限定されず、その他の特徴（幾何
学的特徴など）を示す指標であってもよい。また、各特
徴量を適宜に組み合わせて比較判定を行ってもよい。

【００５２】また、上記各実施形態においては、その機
能の一部をコンピュータシステムにおいてソフトウエア
的に構成することにより、パターン検査装置１を実現し
ていたが、本発明はこれに限定されず、各機能をハード
ウエア化して構成しても良い。その場合、さらに高速な
処理が可能になる。

【００５３】さらに、上記各実施形態においては、欠陥
候補領域Ｄは、被検査画像Ｓと参照画像Ｒとの差分の絶
対値を閾値ＴＨにより２値化し、閾値ＴＨより大きい画
素を欠陥候補領域の画素として特定していたが、これに
加えて、その周辺画素（隣接画素）をも加えて欠陥候補
領域として特定してもよい。特に、特徴量の抽出にあた
って、上記各欠陥候補領域Ｄｉの周辺画素の階調値まで
もが必要とされる場合（大きなサイズの自己相関フィル
タを用いた場合など）には、周辺画素をも含めて欠陥候
補領域Ｄとすることが好ましい。また、より大きな領域
を欠陥候補とすることにより、疑似欠陥の検出を排除す
ると共に、真欠陥の見逃しを回避することが可能にな
る。

【００５４】また、欠陥候補領域Ｄの特定にあたって
は、図８に示すように、欠陥候補画像Ｑを複数の区分領
域ＲＤ（各区分領域ＲＤはｋ×ｋ画素で構成される）に
区分しておき、これらの複数の区分領域ＲＤのうち、上
述した被検査画像Ｓと参照画像Ｒとの差分絶対値の２値
化により特定される領域（ここではＤＡとして図示す
る）を含む区分領域ＲＤ（図８の斜線部分）を欠陥候補
領域Ｄとして特定してもよい。図８では、２値化により
特定される領域ＤＡとして領域ＤＡ１，ＤＡ２が示され
ており、これらの領域ＤＡ１，ＤＡ２を含む区分領域Ｒ
Ｄ１，ＲＤ２が欠陥候補領域Ｄとして特定される場合を
示している。このようにして特定される欠陥候補領域Ｄ
に対して上記のような欠陥検出を行うことによっても、
欠陥検査の正確性と迅速性とを両立させることができ
る。

【００５５】

【発明の効果】以上のように、請求項１ないし請求項６
に記載のパターン検査装置によれば、欠陥候補領域を特
定した上で、さらに特徴抽出を行って欠陥を判定してい
るので、正確な欠陥検出を行うことが可能である。ま
た、被検査画像の全画素について特徴抽出を行う必要が
ないので、処理の効率化を図ることができる。

【００５６】特に、請求項３に記載のパターン検査装置
によれば、参照画像の欠陥候補領域に関しても特徴抽出
を行い、マスクされた被検査画像における特徴量だけで
なく、マスクされた参照画像における特徴量にも基づい
て、欠陥の判定を行うので、さらに正確な検出を行うこ
とができる。

【００５７】また、請求項５に記載のパターン検査装置
によれば、前記欠陥候補画像の欠陥候補領域に関しても
特徴抽出を行い、抽出されたこの特徴量にも基づいて、
欠陥の判定を行うので、効率よく処理を行うことができ
る。

【００５８】さらに、請求項７ないし請求項１０に記載
のパターン検査方法によれば、比較検査によるスクリー
ニングで選択された範囲についてのみ特徴抽出法による
検査を行うので、正確性と迅速性とを両立させて欠陥検
査を行うことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１実施形態に係るパターン検査装置
１Ａのハードウエア構成を表す概念図である。

【図２】パターン検査装置１Ａの概略構成を表す機能ブ
ロック図である。

【図３】各画像Ｓ，Ｒ，ＭＳ，ＭＲ，Ｑおよび欠陥候補
領域Ｄを表す概念図である。

【図４】被マスク画像ＭＳの一部を示す概念図である。

【図５】自己相関関数を求める自己相関フィルタの一例
を示す図である。

【図６】第２実施形態に係るパターン検査装置１Ｂの概
略構成を表す機能ブロック図である。

【図７】第３実施形態に係るパターン検査装置１Ｃの概
略構成を表す機能ブロック図である。

【図８】変形例における欠陥候補領域Ｄの特定に関する
説明図である。

【符号の説明】

１，１Ａ〜１Ｃ パターン検査装置 ８ ＣＣＤカメラ ９ａ ＸＹテーブル ９ｂ 対象物 ＣＱ，ＣＲ，ＣＳ 特徴量 Ｄ，Ｄ１〜Ｄ５，Ｄｉ 欠陥候補領域 ＦＴ１〜ＦＴ４ 自己相関フィルタ ＭＲ，ＭＳ 被マスク画像 Ｑ 欠陥候補画像 Ｒ 参照画像 Ｓ 被検査画像 Ｗ 半導体ウエハ

フロントページの続き Ｆターム(参考） 2F065 AA49 BB02 CC19 DD00 DD06 FF04 FF42 FF61 JJ03 JJ09 JJ26 PP12 QQ00 QQ03 QQ05 QQ21 QQ24 QQ25 QQ33 QQ37 QQ42 RR05 RR06 RR08 5B057 AA03 BA02 DA03 DA07 DA11 DC33 DC38

Claims (10)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 画像処理によってパターンの欠陥検査を
   行うパターン検査装置であって、 パターンを含む被検査画像と参照画像とを比較して被検
   査画像における欠陥候補領域を特定する欠陥候補画像を
   生成する欠陥候補画像生成手段と、 前記欠陥候補画像を用いて前記欠陥候補領域以外を前記
   被検査画像においてマスクする第１マスク手段と、 前記マスクされた被検査画像において特徴抽出を行う第
   １特徴抽出手段と、 前記第１特徴抽出手段により抽出された第１特徴量に基
   づいて前記被検査画像のパターン欠陥の判定を行う判定
   手段と、を備えることを特徴とするパターン検査装置。
2. 【請求項２】 請求項１に記載のパターン検査装置にお
   いて、 前記欠陥候補画像生成手段が、 (a) 前記被検査画像と前記参照画像とにおいて互いに対
   応する各画素の値の一致性を所定の基準によって判断す
   る画素値一致性手段と、 (b) 前記基準によって画素値が相互に不一致とされた画
   素のうち、空間的に連続するもの同士をまとめて欠陥候
   補領域を特定し、前記欠陥候補領域の集合として前記欠
   陥候補画像を規定する欠陥候補領域規定手段と、を備
   え、 前記第１特徴量は、前記欠陥候補領域ごとに前記マスク
   された被検査画像から抽出され、 前記判定手段は、前記第１特徴量を所定の閾値と比較し
   て欠陥の判定を行うことを特徴とするパターン検査装
   置。
3. 【請求項３】 請求項１または請求項２に記載のパター
   ン検査装置において、 前記参照画像において、前記欠陥候補画像を用いて前記
   欠陥候補領域以外をマスクする第２マスク手段と、 前記マスクされた参照画像において特徴抽出を行う第２
   特徴抽出手段と、をさらに備え、 前記判定手段は、前記第２特徴抽出手段により抽出され
   た第２特徴量にも基づいて、前記被検査画像のパターン
   欠陥の判定を行うことを特徴とするパターン検査装置。
4. 【請求項４】 請求項３に記載のパターン検査装置にお
   いて、 前記欠陥候補画像生成手段が、 (a) 前記被検査画像と前記参照画像とにおいて互いに対
   応する各画素の値の一致性を所定の基準によって判断す
   る画素値一致性手段と、 (b) 前記基準によって画素値が相互に不一致とされた画
   素のうち、空間的に連続するもの同士をまとめて欠陥候
   補領域を特定し、前記欠陥候補領域の集合として前記欠
   陥候補画像を規定する欠陥候補領域規定手段と、を備
   え、 前記第１特徴量は、前記欠陥候補領域ごとに前記マスク
   された被検査画像から抽出され、 前記第２特徴量は、前記欠陥候補領域ごとに前記参照画
   像から抽出され、 前記判定手段は、 前記第１特徴量と前記第２特徴量とを相互に比較して欠
   陥の判定を行うことを特徴とするパターン検査装置。
5. 【請求項５】 請求項１ないし請求項４のいずれかに記
   載のパターン検査装置において、 前記欠陥候補画像において特徴抽出を行う第３特徴抽出
   手段、をさらに備え、 前記判定手段は、前記第３特徴抽出手段により抽出され
   た第３特徴量にも基づいて、前記被検査画像のパターン
   欠陥の判定を行うことを特徴とするパターン検査装置。
6. 【請求項６】 請求項５に記載のパターン検査装置にお
   いて、 前記欠陥候補画像生成手段が、 (a) 前記被検査画像と前記参照画像とにおいて互いに対
   応する各画素の値の一致性を所定の基準によって判断す
   る画素値一致性手段と、 (b) 前記基準によって画素値が相互に不一致とされた画
   素のうち、空間的に連続するもの同士をまとめて欠陥候
   補領域を特定し、前記欠陥候補領域の集合として前記欠
   陥候補画像を規定する欠陥候補領域規定手段と、を備
   え、 前記第１特徴量は、前記欠陥候補領域ごとに前記マスク
   された被検査画像から抽出され、 前記第２特徴量は、前記欠陥候補領域ごとに前記参照画
   像から抽出され、 前記第３特徴量は、前記欠陥候補領域ごとに算出され、 前記判定手段が、 前記第３特徴量を所定の閾値と比較して、前記マスクさ
   れた被検査画像を検査対象画像と非検査対象画像とに類
   別する類別手段と、 前記検査対象画像と前記非検査対象画像とのうち、前記
   検査対象画像についてのみ、当該検査対象画像の領域に
   ついて前記第１特徴量と前記第２特徴量とを比較して欠
   陥の判定を行う選択的判定手段、を備えることを特徴と
   するパターン検査装置。
7. 【請求項７】 パターンを含む被検査画像につき、比較
   検査によるスクリーニングで選択された範囲についての
   み特徴抽出法による検査を行うことを特徴とするパター
   ン検査方法。
8. 【請求項８】 請求項７に記載のパターン検査方法にお
   いて、 パターンを含む被検査画像の各画素値を参照画像の各画
   素値と比較する比較検査を行い、 前記被検査画像のうち、前記比較検査によって画素値が
   前記参照画像と一致した領域を除外しつつ選択した前記
   被検査画像の各選択領域の第１特徴量を求め、 前記第１特徴量に基づいて前記被検査画像のパターン欠
   陥の判定を行うことを特徴とするパターン検査方法。
9. 【請求項９】 請求項８に記載のパターン検査方法にお
   いて、 前記各選択領域について前記参照画像の第２特徴量を求
   め、 前記各選択領域について前記第１特徴量と前記第２特徴
   量とを比較して前記被検査画像のパターン欠陥の判定を
   行うことを特徴とするパターン検査方法。
10. 【請求項１０】 請求項８または請求項９記載のパター
    ン検査方法において、 前記各選択領域自身から第３特徴量を求め、 前記各選択領域について、前記第３特徴量が所定の基準
    を満たさない領域を除外しつつ、前記第１特徴量と前記
    第２特徴量とを比較して前記被検査画像のパターン欠陥
    の判定を行うことを特徴とするパターン検査方法。