JP3803677B2

JP3803677B2 - 欠陥分類装置及び欠陥分類方法

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Description

本発明は欠陥分類装置及び欠陥分類方法に関するものである。

半導体ウェハの製造工程では、成膜、レジスト塗布（コーティング）、露光、現像、エッチング、レジスト剥離といったプロセスを複数回繰り返すことで、多層の配線パターンを形成している。このような製造工程において、被検体に形成されたコーティング材の裏面へ異物が混入することで欠陥が生じる場合がある。

以下、図１７を参照してこの異物混入による欠陥について説明する。レジスト塗布プロセスにより被検体８０１上にコーティング材８００を形成する際、被検体８０１の表面に異物８０２が混入すると、その箇所のコーティング後の表面は異物のために盛り上がる。これがコーティング材裏面への異物混入欠陥である（以後は裏面異物欠陥と記す）。

このような欠陥が生じると、被検体表面の盛り上がりのため、以後の露光プロセスにおいて、その箇所のみ焦点が合わなくなり、正確なパターンが露光されなくなる。裏面異物欠陥は、コーティング材表面の清掃で除去可能な欠陥と異なり、レジスト剥離後の再塗付が必要であるし、また欠陥原因の特定による製造プロセス最適化の観点からも他の欠陥と分類する必要がある。

従来、このような欠陥分類は、主として目視検査により行われていた。しかしながら目視検査は、検査員への負担が大きく、しかも個人差があり、統一した結果が得られないという問題がある。そこで、このような表面検査を光学装置により実現することが試みられている。

本発明人による特開２００３−１６８１１４号公報では、比較的低分解能な画像を用いて被検体表面を検査するマクロ検査により、裏面異物欠陥等を分類する方法を開示している。以下にこの欠陥分類方法を図１８を参照して説明する。

被検体表面の干渉像（または回折像）により検査画像８０５を得る（図１８の（Ａ））。次に、基準となる良品ウェハの干渉像（または回折像）により良品画像８０６を得る（図１８の（Ｂ））。次に、検査画像８０５と良品画像８０６とを比較して、あるいは、被検体表面の干渉像（または回折像）内で同一パターンとなる区画単位で比較して差分画像８０７を抽出する（図１８の（Ｃ））。次に、この差分画像８０７から所定の閾値を用いて良品部との差が大きい輝度値を持つ画素を基に抽出して欠陥抽出画像８０９を得る。次に、その形状情報（面積、円径度など）を基に裏面異物欠陥を分類する。
特開２００３−１６８１１４号公報

しかしながら、上記した特開２００３−１６８１１４号公報に開示された方法では、裏面異物欠陥の分類に用いられる形状情報は欠陥領域を抽出する際の閾値により大きく左右される。例えば、適正な閾値を用いた場合には、図１９（Ａ）に示すような差分画像から本来の円形の画像（図１９（Ｂ））が得られるが、適正な閾値より低い値で抽出される過剰抽出の際には、周囲の画素をも抽出することにより図１９（Ｃ）に示すように形状が変化する。一方、適正な閾値よりも高い値で抽出される不足抽出の際には、欠陥部を十分に抽出できないため図１９（Ｄ）に示すように形状が変化する。このため従来の方法では欠陥抽出時の閾値の変化に対してロバスト性の高い分類を行うことができない。このような課題を解決した欠陥分類装置や欠陥分類方法はこれまでに提案されていない。

本発明はこのような課題に着目してなされたものであり、その目的とするところは、輝度勾配の情報を用いることにより、欠陥抽出時の閾値が不要な、または閾値に対してロバスト性の高い分類を行うことが可能な欠陥分類装置及び欠陥分類方法を提供することにある。

上記の目的を達成するために、第１の発明は、欠陥分類装置であって、被検体に形成されたコーティングの表面を照明する照明手段と、結像光学系を通して前記コーティング表面の画像を撮像する撮像手段と、撮像した画像内の各画素に対する周囲の輝度勾配の放射方向成分量を算出する放射方向成分算出手段と、算出した放射方向成分量を基に欠陥を分類する分類手段と、を具備する。

また、第２の発明は、第１の発明に係る欠陥分類装置において、前記照明手段は、波長を制限した照明光を照明するものであり、前記撮像手段は、前記被検体からの反射光と、前記コーティング表面からの反射光とによる干渉像を撮像する。

また、第３の発明は、第１の発明に係る欠陥分類装置において、前記照明手段は、前記コーティング表面に垂直な方向から当該コーティング表面を照明し、前記撮像手段は、前記コーティング表面に垂直な方向から当該コーティング表面を撮像する。

また、第４の発明は、第１の発明に係る欠陥分類装置において、前記照明手段は、前記コーティング表面に水平な方向から当該コーティング表面を照明し、前記撮像手段は、前記コーティング表面に垂直な方向から当該コーティング表面を撮像する。

また、第５の発明は、第１〜第４のいずれか１つの発明に係る欠陥分類装置において、前記放射方向成分量の算出に用いる画素を、中心となる画素との位置関係に基づき選択する選択手段を更に備える。

また、第６の発明は、第１〜第４のいずれか１つの発明に係る欠陥分類装置において、前記放射方向成分量の算出に用いる画素を、当該画素の輝度勾配の強度に基づき選択する選択手段を更に備える。

また、第７の発明は、第１〜第６のいずれか１つの発明に係る欠陥分類装置において、前記撮像手段により撮像した画像から欠陥領域を抽出する欠陥領域抽出手段を更に有し、この抽出した欠陥領域近傍の各画素に対してのみ前記放射方向成分量を算出する。

また、第８の発明は、欠陥分類方法であって、被検体に形成されたコーティングの表面を照明するステップと、結像光学系を通して前記コーティング表面の画像を撮像するステップと、撮像した画像内の各画素に対する周囲の輝度勾配の放射方向成分量を算出する放射方向成分算出するステップと、算出した放射方向成分量を基に欠陥を分類するステップと、を具備する。

また、第９の発明は、第８の発明に係る欠陥分類方法において、前記照明ステップは、波長を制限した照明光を照明し、前記撮像ステップは、前記被検体からの反射光と、前記コーティング表面からの反射光とによる干渉像を撮像する。

また、第１０の発明は、第８の発明に係る欠陥分類方法において、前記照明ステップは、前記コーティング表面に垂直な方向から当該コーティング表面を照明し、前記撮像ステップは、前記コーティング表面に垂直な方向から当該コーティング表面を撮像する。

また、第１１の発明は、第８の発明に係る欠陥分類方法において、前記照明ステップは、前記コーティング表面に水平な方向から当該コーティング表面を照明し、前記撮像ステップは、前記コーティング表面に垂直な方向から当該コーティング表面を撮像する。

また、第１２の発明は、第８〜第１１のいずれか１つの発明に係る欠陥分類方法において、前記放射方向成分量の算出に用いる画素を、中心となる画素との位置関係に基づき選択するステップを更に備える。

また、第１３の発明は、第８〜第１１のいずれか１つの発明に係る欠陥分類方法において、前記放射方向成分量の算出に用いる画素を、当該画素の輝度勾配の強度に基づき選択するステップを更に備える。

また、第１４の発明は、第８〜第１３のいずれか１つの発明に係る欠陥分類方法において、前記撮像した画像から欠陥領域を抽出する欠陥領域抽出ステップを更に有し、この抽出した欠陥領域近傍の各画素に対してのみ前記放射方向成分量を算出する。

本発明によれば、欠陥抽出時の閾値が不要な、または閾値に対してロバスト性の高い分類を行うことができる。

以下、図面を参照して本発明の実施形態を詳細に説明する。

（第１実施形態）
図１は、本発明の第１実施形態に係る欠陥分類装置の構成を示す図である。第１実施形態の欠陥分類装置は、半導体ウェハ等の被検体１００を照明する照明器１０１と、照明器１０１からの照明光の波長を制限する帯域通過フィルタ１０２と、被検体１００からの反射光を結像させるためのレンズ１０３と、結像された被検体１００の像を電気信号に変換するＣＣＤカメラ１０４と、ＣＣＤカメラ１０４からの電気信号を画像として取り込むための画像入力ボード１０５と、画像の保持、及び後述の各手段の処理に用いるための演算用のメモリ１０６と、画像より欠陥領域を抽出する欠陥領域抽出手段１０７と、抽出された欠陥領域近傍の画素に対する周囲の輝度勾配の放射方向成分量を算出する放射方向成分算出手段１０８と、算出した放射方向成分量を基に裏面異物欠陥を分類する分類手段１０９とから構成される。

ここで、メモリ１０６はＰＣ１１０内のメモリにより、欠陥領域抽出手段１０７と、放射方向成分算出手段１０８と、分類手段１０９とはＰＣ１１０内のＣＰＵにより具現化される。なおここでの被検体１００は、光透過性のあるコーティング材（図１には図示せず）が塗付されたものである。

次に、第１実施形態における裏面異物欠陥の画像について説明する。第１実施形態では、図２（Ａ）に示すように、波長を制限した照明光１２０により、光透過性のあるコーティング材１２１が塗付された被検体１００の表面を照明する。このためレンズ１０３を通して結像されるのは、コーティング材１２１の表面で反射する光と、被検体１００の表面で反射する光が互いに干渉し合った干渉光１２３である。干渉による光の強弱はコーティング材１２１の膜厚１２４に依存するため、裏面異物が混入して膜厚１２４に差が生じると、図２（Ｂ）及び図２（Ｃ）で示されるような輝度の変化をもつ画像が得られる。つまり、異物が混入した箇所を中心として放射方向に輝度の勾配が生じる画像となる。図２（Ｂ）では中心から離れるに従って輝度が低くなっており、図２（Ｃ）では中心から離れるに従って輝度が高くなっていき、その後、輝度が低くなっている。すなわち環状（ドーナツ状）の輝度の盛り上がりが生じている。

以下に、本実施形態に係る欠陥分類装置の動作について図１及び図２を参照して説明する。本欠陥分類装置は、照明器１０１からの光を帯域通過フィルタ１０２により波長制限して被検体１００に照射し、被検体１００からの反射光とコーティング材１２１からの反射光による干渉光をレンズ１０３により結像してＣＣＤカメラ１０４により電気信号に変換する。この電気信号は画像入力ボード１０５を通して、演算用のメモリ１０６に取り込まれ、これが被検体の検査画像となる。

図３（Ａ）はこのようにして取得した検査画像１３０の一例を示しており、ムラ欠陥１３１（図３（Ｂ））や裏面異物欠陥１３２（図３（Ｃ））が観察される。

次に、欠陥領域抽出手段１０７は、取得した検査画像１３０から上記した欠陥領域を抽出する。抽出方法の例として以下に２通りの方法を示す。第１の方法では、図４（Ａ）に示すような検査画像１３０に対して、良品レベルの輝度範囲となる閾値を設定しておき、この閾値を超える輝度を持つ画素の領域を欠陥抽出画像１３３として抽出する（図４（Ｂ））。ここで、良品レベルの輝度範囲を示す閾値は、ＰＣ１１０内に予め設定しておいても良いし、画像内の輝度ヒストグラムを基に適応的に決定しても良い（東京大学出版会：画像解析ハンドブック：高木幹夫、下田陽久、監修：５０２Ｐ、２値化、を参照）。

第２の方法では、図１８の（Ｂ）に示すような良品ウェハ画像８０６（または図５の（Ａ）に示すような良品となる基準区画の画像１３４を保持しておき、この画像と図５の（Ａ）に示すような検査画像１３０（または検査画像内の対応区画）を位置合わせし、重なり合う画素間の輝度差を求めて差分画像１３５（図５の（Ｂ））を作成し、この差分画像１３２を用いて上記第１の方法と同様の閾値処理により欠陥領域を抽出する。

以上、欠陥領域の抽出方法の２つの例を述べたが、上記の各方法の２値化処理の後に、抽出された欠陥領域の面積を求め（この際の処理は粒子解析として一般に利用される方法が考えられる）、その面積が所定の範囲内にある領域を裏面異物欠陥の可能性がある欠陥領域として再抽出する処理を加えても良い。

このようにして欠陥領域が抽出された後は、放射方向成分算出手段１０８により、欠陥領域近傍の各画素に対する周囲の輝度勾配の放射方向成分量を算出する。以下、この算出手順を説明する。

１．検査画像１３０内の任意の対象画素Ｐ'における輝度勾配ベクトルＶp'の方向θを求める。ここでθは、図６に示すような対象画素１４０の周囲に位置する画素１４０−１〜１４０−８の輝度値Ｉ１〜Ｉ８を基に、以下の（１）式を用いて計算される。なお、後述の処理で用いるのは欠陥領域周辺の画素での輝度勾配ベクトルのみであるので、欠陥領域の周囲Ｘ画素（Ｘは裏面異物欠陥の最大径R_maxより大）内の画素に限定して計算すると、計算量が削減できる。

２．次に、欠陥領域近傍の任意の画素Ｐの周囲、半径Ｒ内における輝度勾配の放射方向成分量Ｚ_PRを以下の（２）式に従って算出する。

ここで、図７に示すように、Ｐ'は対象画素Ｐの周囲、半径Ｒ内に存在する任意の画素を示し、λ_p'は、Ｐ'の輝度勾配ベクトルＶ_p'と、Ｐ，Ｐ'の位置より決定される方向ベクトルＶ_{p_p'}のなす最小角（０〜π／２ｒａｄ）である。またＮはＰ'の個数である。

３．欠陥領域近傍の任意の画素Ｐの周囲における輝度勾配の放射方向成分量Ｚ_pを以下の（３）式に従って算出する。

ここで、R_min 、R_maxはそれぞれ裏面異物欠陥の最小径、最大径として予め設定しておく。

４．次に、対象の欠陥領域における放射方向成分量Ｚを以下の（４）式に従って算出する。

但し、Ｙは予め設定しておく。

図８は、輝度勾配の放射方向成分量の違いを説明するための図である。図８では、裏面異物欠陥１、裏面異物欠陥２、ムラ欠陥の各々について輝度勾配方向を求めている。図８からわかるように、裏面異物欠陥１では輝度が中心から離れるに従って低くなっており、その輝度勾配は中心に向かう放射状の方向性を示す。また、裏面異物欠陥２では中心から少し離れた部分の輝度が環状に高くなっており、その輝度勾配は中心と外側から環状の輝度のピークに向かう放射状の方向性を示す。また、ムラ欠陥では、輝度がほぼ全体に渡って均一になるのでその輝度勾配は方向性をもたない。従って、求められる放射方向成分量は、裏面異物欠陥１，２のように所定の画素を中心として放射方向に輝度の勾配が生じる画像では高くなり、輝度の勾配をもたないその他の欠陥（ここではムラ欠陥）では低くなる。

放射方向の成分量が算出された後は、分類手段１０９において、裏面異物欠陥を分類する。これは、算出した放射方向成分量に対して所定の閾値を設定し、この閾値より放射方向成分量が大きければ裏面異物欠陥とし、小さければ、その他と分類することで実現される。

図９は、本発明の第１実施形態に係る欠陥分類処理の流れを示すフローチャートである。まず、ＣＣＤカメラ１０４により検査画像を取得する（ステップＳ１）。次に、取得した検査画像から欠陥領域抽出手段１０７により欠陥領域を抽出する（ステップＳ２）。次に、抽出した欠陥領域の周囲Ｘ画素（裏面異物欠陥の最大径よりも大）内の各画素における輝度勾配ベクトルＶ_p'の方向を放射方向成分算出手段１０８により算出する（ステップＳ３）。次に、放射方向成分算出手段１０８により、欠陥領域近傍の任意の画素Ｐの周囲における輝度勾配の放射方向成分量Ｚ_PRを（２）式を用いて算出する（ステップＳ４）。次に、放射方向成分算出手段１０８により、欠陥領域近傍の任意の画素Ｐの周囲における輝度勾配の放射方向成分量Ｚ_Pを（３）式を算出する（ステップＳ５）。次に、放射方向成分算出手段１０８により、対象の欠陥領域における輝度勾配の放射方向成分量Ｚを（４）式を用いて算出する（ステップＳ６）。次に、分類手段１０９により放射方向成分量Ｚを基に欠陥領域を分類する（ステップＳ７）。次に、分類結果を出力する（ステップＳ８）。

以上、本発明の第１実施形態によれば、欠陥抽出時の閾値に左右されないロバスト性の高い欠陥分類が実現できる。なお、本例では計算時間削減の観点から放射方向成分量の算出の前に欠陥領域抽出を行い、抽出された領域近傍の画素に絞って放射方向成分量の算出を行っているが、時間的な制約が無い場合には、撮像した画像内の各画素に対して放射方向成分量の算出を行い、この値が高い画素が存在する箇所を裏面異物欠陥とすれば、欠陥抽出処理を不要とし、かつ精度の高い分類が可能となる。

（第２実施形態）
以下に、本発明の第２実施形態を説明する。図１０は、本発明の第２実施形態に係る欠陥分類装置の構成を示している。図１０の２００〜２１０で示す構成要素は図９の１００〜１１０と同一であるが、図１０ではさらに、放射方向成分量の算出に用いる画素を選択するための選択手段２１１をさらに有することを特徴とする。

半導体ウェハ等の被検体では、検査画像中に下層に存在するパターンが写り込む場合がある。図１１は、このようなパターンが写り込んだ場合の裏面異物欠陥画像の例を示している。なお半導体等において用いられるパターンは実質的に水平線及び垂直線により構成されることが多い。図１１に示すようにパターンが写り込むと、第１実施形態の放射方向成分算出手段１０８（図１）が（２）式を用いてＺ_PRの計算を行う場合に、Ｚ_PRの値がパターンによって変化してしまう。そこで第２実施形態の欠陥分類装置では、選択手段２１１によって、Ｚ_PR算出の際に加算されるλ_P'を計算する画素Ｐ'を選択する。選択の方法には例えば以下の方法を用いることができる。

１）中心となる対象画素Ｐの周囲の半径Ｒ内に存在する任意の画素のうち、画素Ｐに対して水平、垂直方向α°（事前に設定）以外に存在する画素をＰ'とする。図１２は、この方法により選択されるＰ'の範囲を示している。これにより、水平、垂直パターンによる影響は軽減される。

２）検査画像において、輝度勾配の強度ｆを算出し、中心となる対象画素Ｐの周囲の半径Ｒ内に存在する任意の画素のうち、強度ｆが所定の閾値以下となる画素をＰ'とする。輝度勾配の強度ｆの算出には、図６で説明した周囲の画素輝度値を用いて以下の（５）式により算出する（ソーベルフィルタ）方法がある。

通常パターンによる輝度勾配は、裏面異物による輝度勾配より急峻であるため、パターンが写り込むことによる影響は軽減される。

以上、本発明の第２実施形態によれば、半導体等のパターンが写り込んだ検査画像においても、精度良く裏面異物欠陥を分類することができる。

（第３実施形態）
以下に、本発明の第３実施形態を説明する。図１３は、本発明の第３実施形態に係る欠陥分類装置の構成を示している。第３実施形態は、照明、撮像に関する構成（３０１〜３０４）以外の構成は第１実施形態と同一であり、構成要素３０５〜３１０は図１の構成要素１０５〜１１０に対応している。第３実施形態では、被検体３００表面の垂直上方からの照明、撮像を行えるようにするために以下の構成を用いる。すなわち、ハーフミラー３０２を新たに加え、ハーフミラー３０２、レンズ３０３及びＣＣＤカメラ３０４を被検体３００の垂直上方に所定の距離をおいて順に配置する。さらに、被検体３００表面の垂直上方でかつ光がハーフミラー３０２に先導される位置に照明器３０１を配置する。また、第３実施形態では、第１実施形態とは異なり、光遮光性のコーティング材（図１３には図示せず）が塗付された被検体３００を用いる。

上記した構成において、照明器３０１からの光はハーフミラー３０２に反射し、被検体３００に塗布されたコーティング材の表面を垂直上方より照明する。コーティング材表面からの反射光は、ハーフミラー３０２を通してレンズ３０３により結像され、ＣＣＤカメラ３０４により電気信号に変換される。この電気信号は画像入力ボード３０５を通して、ＰＣ３１０により演算用のメモリ３０６に取り込まれる。これがコーティング材表面の検査画像となる。

ここで、図１４（Ａ）、（Ｂ）を参照してＣＣＤカメラ３０４により取り込まれる画像について説明する。図１４（Ａ）は、コーティング材表面の角度と反射光強度について説明するための図である。

ここで、図１４（Ａ）、（Ｂ）を参照してＣＣＤカメラ３０４により取り込まれる画像について説明する。図１４（Ａ）は、コーティング材表面の角度と反射光強度について説明するための図であり、図１４（Ｂ）は裏面異物欠陥画像の一例を示す図である。図１４（Ａ）に示すように、被検体３００上には光遮光性のコーティング材３２４が塗布されている。また、コーティング材裏面には異物３２２が混入している。

コーティング材３２４表面に垂直上方より照射された照明光３２０は、コーティング材３２４表面の角度に応じた反射光強度パターン３２１で垂直上方に反射する。つまりコーティング材３２４表面が水平の位置では最も反射光が大きく、コーティング材３２４表面が斜めになるに応じて小さくなる。反射光が大きい場合には画像の輝度が高くなるから、異物３２２が存在する部分の画像は図１４（Ｂ）に示すように、異物が混入した箇所を中心として放射方向に輝度の勾配が生じる画像となる。よって、画像を取り込んだ後は第１実施形態と同様の構成により、輝度勾配の放射方向成分量を算出することで欠陥の分類が可能である。

以上、本発明の第３実施形態によれば、光遮光性のコーティング材３２４表面を撮像する場合に、精度良く裏面異物欠陥を分類することができる。

（第４実施形態）
以下に、本発明の第４実施形態を説明する。図１５は、本発明の第４実施形態に係る欠陥分類装置の構成を示している。第４実施形態は、照明、撮像に関する構成（４０１〜４０４）以外の構成は第１実施形態と同一であり、構成要素４０５〜４１０は図１の構成要素１０５〜１１０に対応している。第４実施形態では、被検体表面に水平な方向からの照明と、垂直方向からの撮像とを可能にするために以下の構成を用いる。すなわち、一対の照明器４０１を被検体４００の左右の位置に被検体４００表面を照射可能に配置するとともに、レンズ４０３及びＣＣＤカメラ４０４を被検体４００の垂直上方に所定の距離をおいて順に配置する。また、第４実施形態では、第１実施形態とは異なり、光遮光性のコーティング材（図１５には図示せず）が塗付された被検体４００を用いる。

上記した構成において、一対の照明器４０１からの光は、被検体４００に塗布されたコーティング材の表面を水平方向から照明する。コーティング材表面からの反射光は、レンズ４０３により結像され、ＣＣＤカメラ４０４により電気信号に変換される。この電気信号は画像入力ボード４０５を通して、ＰＣ４１０により演算用のメモリ４０６に取り込まれる。これがコーティング材表面の検査画像となる。

ここで、図１６（Ａ）、（Ｂ）を参照してＣＣＤカメラ４０４により取り込まれる画像について説明する。図１６（Ａ）は、コーティング材表面の角度と反射光強度について説明するための図であり、図１６（Ｂ）は裏面異物欠陥画像の一例を示す図である。図１６（Ａ）に示すように、被検体４２３上には光遮光性のコーティング材４２４が塗布されている。また、コーティング材４２４の裏面には異物４２２が混入している。

コーティング材４２４表面に水平方向より照射された光は、コーティング材４２４表面の角度に応じた反射光強度パターン４２１で垂直上方に反射する。つまりコーティング材４２４表面が水平の位置では最も反射光が小さく（ほぼ無し）、コーティング材４２４表面が斜めになるに応じて大きくなる。反射光が大きい場合には画像の輝度が高くなるから、異物４２２が存在する部分の画像は図１６（Ｂ）に示すように、当該異物４２２が混入した箇所を中心として放射方向に輝度の勾配が生じる画像となる。よって、画像を取り込んだ後は第１実施形態と同様の構成により、輝度勾配の放射方向成分量を算出することで欠陥の分類が可能である。

以上、本発明の第４実施形態によれば、光遮光性のコーティング材４２４表面を撮像する場合に、ハーフミラーなどを必要とする複雑な照明−撮像系が無くとも、精度良く裏面異物欠陥を分類することができる。

本発明の第１実施形態に係る欠陥分類装置の構成を示す図である。第１実施形態における裏面異物欠陥の画像について説明するための図である。検査画像１３０の一例を示す図である。欠陥領域抽出の第１の方法について説明するための図である。欠陥領域抽出の第２の方法について説明するための図である。検査画像内の任意の対象画素における輝度勾配ベクトルの方向を求める手順を説明するための図である。欠陥領域近傍の任意の画素の周囲の半径Ｒ内における輝度勾配の放射方向成分量を算出する手順を説明するための図である。輝度勾配の放射方向成分量の違いを説明するための図である。本発明の第１実施形態に係る欠陥分類処理の流れを示すフローチャートである。本発明の第２実施形態に係る欠陥分類装置の構成を示す図である。検査画像中に下層に存在するパターンが写り込んだ場合の裏面異物欠陥画像の例を示す図である。中心となる対象画素Ｐの周囲の半径Ｒ内に存在する任意の画素のうち、画素Ｐに対して水平、垂直方向α°以外に存在する画素Ｐ'の範囲を示す図である。本発明の第３実施形態に係る欠陥分類装置の構成を示す図である。本発明の第３実施形態の構成により取り込まれる画像について説明するための図である。本発明の第４実施形態に係る欠陥分類装置の構成を示す図である。本発明の第４実施形態の構成により取り込まれる画像について説明するための図である。異物混入による欠陥について説明するための図である。従来技術による欠陥分類方法を説明するための図である。従来技術の問題点について説明するための図である。

符号の説明

１００…被検体、１０１…照明器、１０２…帯域通過フィルタ、１０３…レンズ、１０４…ＣＣＤカメラ、１０５…画像入力ボード、１０６…メモリ、１０７…欠陥領域抽出手段、１０８…放射方向成分算出手段、１０９…分類手段、１１０…ＰＣ。

Claims

被検体に形成されたコーティングの表面を照明する照明手段と、
結像光学系を通して前記コーティング表面の画像を撮像する撮像手段と、
撮像した画像内の各画素に対する周囲の輝度勾配の放射方向成分量を算出する放射方向成分算出手段と、
算出した放射方向成分量を基に欠陥を分類する分類手段と、
を具備することを特徴とする欠陥分類装置。
前記照明手段は、波長を制限した照明光を照明するものであり、前記撮像手段は、前記被検体からの反射光と、前記コーティング表面からの反射光とによる干渉像を撮像することを特徴とする請求項１記載の欠陥分類装置。
前記照明手段は、前記コーティング表面に垂直な方向から当該コーティング表面を照明し、前記撮像手段は、前記コーティング表面に垂直な方向から当該コーティング表面を撮像することを特徴とする請求項１記載の欠陥分類装置。
前記照明手段は、前記コーティング表面に水平な方向から当該コーティング表面を照明し、前記撮像手段は、前記コーティング表面に垂直な方向から当該コーティング表面を撮像することを特徴とする請求項１記載の欠陥分類装置。
前記放射方向成分量の算出に用いる画素を、中心となる画素との位置関係に基づき選択する選択手段を更に備えることを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の欠陥分類装置。
前記放射方向成分量の算出に用いる画素を、当該画素の輝度勾配の強度に基づき選択する選択手段を更に備えることを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の欠陥分類装置。
前記撮像手段により撮像した画像から欠陥領域を抽出する欠陥領域抽出手段を更に有し、この抽出した欠陥領域近傍の各画素に対してのみ前記放射方向成分量を算出することを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１つに記載の欠陥分類装置。
被検体に形成されたコーティングの表面を照明するステップと、
結像光学系を通して前記コーティング表面の画像を撮像するステップと、
撮像した画像内の各画素に対する周囲の輝度勾配の放射方向成分量を算出する放射方向成分算出するステップと、
算出した放射方向成分量を基に欠陥を分類するステップと、
を具備することを特徴とする欠陥分類方法。
前記照明ステップは、波長を制限した照明光を照明し、前記撮像ステップは、前記被検体からの反射光と、前記コーティング表面からの反射光とによる干渉像を撮像することを特徴とする請求項８記載の欠陥分類方法。
前記照明ステップは、前記コーティング表面に垂直な方向から当該コーティング表面を照明し、前記撮像ステップは、前記コーティング表面に垂直な方向から当該コーティング表面を撮像することを特徴とする請求項８記載の欠陥分類方法。
前記照明ステップは、前記コーティング表面に水平な方向から当該コーティング表面を照明し、前記撮像ステップは、前記コーティング表面に垂直な方向から当該コーティング表面を撮像することを特徴とする請求項８記載の欠陥分類方法。
前記放射方向成分量の算出に用いる画素を、中心となる画素との位置関係に基づき選択するステップを更に備えることを特徴とする請求項８〜１１のいずれか１つに記載の欠陥分類方法。
前記放射方向成分量の算出に用いる画素を、当該画素の輝度勾配の強度に基づき選択するステップを更に備えることを特徴とする請求項８〜１１のいずれか１つに記載の欠陥分類方法。
前記撮像した画像から欠陥領域を抽出する欠陥領域抽出ステップを更に有し、この抽出した欠陥領域近傍の各画素に対してのみ前記放射方向成分量を算出することを特徴とする請求項８〜１３のいずれか１つに記載の欠陥分類方法。