CN1839306A - 使用微检查输入的微缺陷检测 - Google Patents
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Abstract
用于检查的装置包括光学检查功能(28)，用于提供至少一个光学检查输出，该输出表示基底上重复单元的图案。实施分析功能(32)以接收至少一个光学检查输出并分离重复单元的预先选择的特征。在重复单元的分离的预先选择的特征上实施分析报告功能，用于提供至少一个分离的预先选择的特征的变化的输出(34)指示，该变化出现在重复单元的多个上。
Description
技术领域
本发明一般涉及用于光学检查(optical inspection)的系统和方法，并且特别涉及制造中的形成图案的基底，如集成电路晶片和平板显示器的检查。
背景技术
光学微检查系统通常用于检测电子设备，如集成电路晶片和平板显示器的制造中可能出现的微缺陷。这样的系统通常包含照明源和图像获取设备，它们在待检查的样品的表面上扫描，以便形成整个表面的大尺寸、高分辨率的图像。系统通常用3-10μm/象素或更小量级的分辨率将样品的表面成像，以便检测可能导致设备故障的微缺陷。
在形成图案的基底、例如制造中的平板显示器基底的检查中，缺陷通常通过自动比较图案中每个单元的图像和图案中另一个单元的图像来识别，其中该形成图案的基底具有由多个重复单元定义的图案。这样的检查系统的例子包括由Orbotech Ltd.(Yavne，Israel)生产的InVisionTM和SuperVisionTM系统。
某些类型的制造缺陷大规模出现，并且使用本领域已知的自动微检查技术可不被检测到。作为制造期间晶片或平板基底变形的结果或者作为工艺不均匀的结果，这样的宏缺陷尤其可能出现。例如，这类缺陷可以显示为一大组单元上如线的特征的小位置移动，或者薄膜层厚度的变化。在微观水平，每个单元仍可呈现在参考图像的规定容差内。但是，宏缺陷仍可能影响终端产品的性能。例如，平板显示器中的这类缺陷可能导致显示器具有不均匀的亮度。
本领域已知的用于宏缺陷检测的传统方法是基于可见的宏异常的直接检查，例如操作人员的视觉检查。通常，例如在平板显示器的情况下，在不同角度照亮并观察面板以提供不同的照明配置，以便从视觉上搜索从表面散射的光的变化。散射特性的变化可指示宏尺寸不均匀。这个检查方法是笨拙的并且严重依赖操作者个人的技能。
在专利文献中已经说明了用于检测大尺寸特征和缺陷的若干方法。例如，在PCT专利公开WO 00/26645和转让给本专利申请的受让人的同时待审(copending)美国专利申请09/807,680中说明用于检测制造中的平板工件上的宏缺陷的自动化方法，其公开通过引用在这里全部合并。按顺序提供暗场和明场照明的不同组合以照亮要检查的平板工件。凝视(staring)阵列传感器捕获工件在各种照明配置下的图像，从而模拟由观察人对可见宏异常的直接检查。
作为另一个例子，美国专利4,589,140说明了一种方法和装置，用于根据存储来自不同放大倍数但视野基本相同的对象的光扫描的数字信号掩模(mask)信息的实时检查。从要检查对象在不同放大倍数的扫描运行得到的数字掩模信息与存储的掩模信息比较，以便识别各对象的已知或未知部分。
仍然作为另一个例子，美国专利4,692,493说明了一种方法和系统，用于如印刷电路板的对象上的二维图案的光学检查。通过对尺寸和间隔的检查应用逐个象素图像操作的序列，执行微检查。同时，通过组合扫描的象素为各帧以及通过减少其为单一特性图像信息，执行宏检查。这个方法据说使得对微缺陷和宏缺陷的完全自动实时检查成为可能。
发明内容
在本发明的实施例中，自动光学微检查系统用于识别形成图案的基底中的宏缺陷。在本专利申请和权利要求的上下文中，术语“宏缺陷”用于指影响图案的多个相邻单元的缺陷，并且该缺陷在逐个单元的基础上可能低于可检测性或显著性的阈值。本发明的各方面提供新颖的图像处理方法，应用到可以由现有的光学微检查系统产生的微检查结果，以便提取宏缺陷信息。
在本发明的某些实施例中，光学微检查系统获得形成图案的基底的图像。处理图像以便检测或分离图案的每个单元中的所选择特征，并且使数值与所选择特征相关联。例如，特征可以包含出现在每个单元中的图案中的线，如平板显示器中的栅极或源极-漏极导体中，并且数值可以对应于线的相对位置。作为另一个例子，数值可以指示每个单元的所选择区域中象素的平均灰度密度。这样，系统组成数值的矩阵，对应于图案中单元的矩阵。这个值的矩阵的变化指示在比单个单元大得多的图案的区域上所选择特征的不均匀，因而可以用于检测由这样的不均匀标明的宏缺陷。典型地，系统使用数字特征值作为象素值创建合成图像，该合成图像可以由操作者观察以便以方便可靠的方式用视觉识别和评估不均匀。可选地，可以自动分析合成图像，以便识别和评估宏缺陷。
因此根据本发明的实施例，提供用于检查的装置，包括：光学检查功能，用于提供至少一个光学检查输出，该输出表示基底上重复单元的图案；分析功能，被实施以接收该至少一个光学检查输出，并且分离重复单元的预先选择的特征；以及分析报告功能，在重复单元的分离的预先选择的特征上实施，用于提供至少一个分离的预先选择的特征的变化的输出指示，该变化出现在重复单元的多个上。
在某些实施例中，输出指示包括显示一个或更多缺陷的显示，该缺陷在逐个单元基础上低于可检测性或显著性的阈值。典型地，分析报告功能的输出包含合成图像，并且分析功能和分析报告功能的至少一个包含增强功能，用于增强合成图像的变化的可见性。
在一个公开的实施例中，预先选择的特征包括图案中的线，并且输出指示指示重复单元的多个的每个中线的位置。在另一个实施例中，预先选择的特征在光学检查输出中在一组象素上扩展，并且输出指示指示在重复单元的多个的每个中该象素组的平均灰度级。
根据本发明的一个实施例，也提供一种用于检查的方法，包括：捕获基底的区域的电子图像，在该基底上形成重复单元的图案；在电子图像中检测多个单元的每个中的预先确定的特征；以及分析多个单元上的预先确定的特征的变化，以便检测基底上的宏缺陷。
在公开的实施例中，检测预先确定的特征包含分配各数值给多个单元以响应其中被检测的特征，并且分析变化包含分析多个单元上数值的变化。典型地，分析变化包括显示合成图像，该合成图像包含对应于多个单元并具有由分配给单元的各数值确定的象素值的象素。
在一个实施例中，检测预先确定的特征包括检测图案中的线，以及分配各数值包括确定多个单元的每个中线的位置，并且分配各数值响应该位置。典型地，确定位置包括在电子图像中小于一个象素的精度，找到在多个单元的每个中线的位置。
在另一个实施例中，预先确定的特征在电子图像中的一组象素上扩展，以及分配各数值包括确定多个单元的每个中该组象素的平均灰度级，并且分配各数值响应该平均灰度级。
分析变化可以包括检测一个或更多宏缺陷，该宏缺陷在逐个单元的基础上低于可检测性或显著性的阈值。
根据本发明的一个实施例，另外提供一种用于检查的方法，包含：捕获基底的区域的电子图像，在该基底上形成重复单元的图案；在电子图像中检测多个单元的每个中的预先确定的特征；分配各数值给多个单元，以响应其中被检测的特征；产生包含如下象素的合成图像，该象素对应于多个单元并具有由分配给单元的各数值确定的象素值；以及分析合成图像以便检测基底上的缺陷。
在某些实施例中，产生合成图像包括处理合成图像以便增强合成图像中缺陷的可见性。典型地，处理合成图像包括增强在合成图像中的多个相邻象素上扩展的象素值的变化的可见性。另外或可替代地，处理合成图像包括抑制合成图像中的高频变化。
根据本发明的一个实施例，进一步提供一种用于检查的装置，包含：图像捕获设备，它适合捕获基底的区域的电子图像，在该基底上形成重复单元的图案；以及图像处理器，它适合在电子图像中检测多个单元的每个中的预先确定的特征，并且分析多个单元上的预先确定的特征的变化，以便检测基底上的宏缺陷。
在某些实施例中，图像处理器还适合分配各数值给多个单元，以响应其中被检测的特征，并且分析多个单元上数值的变化。典型地，所述装置包括输出设备，其中耦合图像处理器以驱动输出设备，从而显示包含如下象素的合成图像，该象素对应于多个单元并且具有由分配给单元的各数值确定的象素值。
根据本发明的一个实施例，另外提供用于检查的装置，包含：图像捕获设备，它适合捕获基底的区域的电子图像，在该基底上形成重复单元的图案；输出设备；以及图像处理器，它适合在电子图像中检测多个单元的每个中的预先确定的特征，分配各数值给多个单元以响应其中被检测的特征，并且驱动输出设备以显示包含如下象素的合成图像，该象素对应于多个单元并且具有由分配给单元的各数值确定的象素值。
根据本发明的一个实施例，还提供一种计算机软件产品，包含其中存储程序指令的计算机可读媒体，该指令当由计算机读取时使计算机接收其上形成重复单元的图案的基底的区域的电子图像，并且处理电子图像以便检测电子图像中多个单元的每个中的预先确定的特征，分配各数值给多个单元以响应其中被检测的特征，并且分析多个单元上数值的变化，以便检测基底上的宏缺陷。
根据本发明的一个实施例，也提供一种计算机软件产品，包含其中存储程序指令的计算机可读媒体，该指令当由计算机读取时使计算机接收其上形成重复单元的图案的基底的区域的电子图像，并且处理电子图像以便检测电子图像中多个单元的每个中的预先确定的特征，分配各数值给多个单元以响应其中被检测的特征，并且显示包含如下象素的合成图像，该象素对应于多个单元并且具有由分配给单元的各数值确定的象素值。
根据本发明的一个实施例，另外提供一种用于检查制造中形成图案的基底的检查设备，该基底具有重复单元的图案，该检查设备包含：照相机，用于捕获定义形成图案的基底的单元的图像，照相机包括象素；特征提取功能，用于从图像中的单元提取所选择的特征；位置测量功能，用于在子象素精度测量所选择特征的位置；以及图像分析和报告功能，用于对多个单元分析测量的位置，并且报告与所选择特征的预测位置的偏差。
根据下面的各实施例的详细说明以及附图，将更完全地理解本发明，在附图中：
附图说明
图1是根据本发明实施例的光学检查系统的示意图说明；
图2A和2B分别是待检查基底的示意侧视图和顶视图，显示使用本发明的实施例可检测的宏缺陷的类型；以及
图3是根据本发明实施例示意性地说明用于宏缺陷检测的方法的流程图。
具体实施方式
图1是根据本发明实施例的光学检查系统20的示意图说明。在这个例子中，系统20用于检查基底22，在该基底上形成重复单元24的图案。例如，基底22可以是玻璃基底，在该基底上要制造平板显示器，而单元24可以对应于显示器的各图像元素。每个这样的图像元素通常包括液晶显示器单元、控制连接和晶体管。
系统20包含：高强度光源26，它照亮基底22的一个小区域；以及图像捕获设备28，它提供光学检查功能以便形成照亮的区域的图像。根据本发明的实施例，光源26照亮一般拉长的区域，该区域由图像捕获设备28成像。基底22安装在平移台30上，该平移台相对于光源和图像捕获设备扫描基底，使得可以获得基底的扩展区域的复合图像，通常包含基本上全部的基底。可替代地或另外，可以相对于基底扫描光源和照相机。典型地，设备28包含高分辨率固态成像照相机，该照相机包含传感器阵列，如线性CCD阵列、工作在TDI模式的多线CCD阵列、工作在存储器集成模式的CMOS矩阵阵列(如例如同时待审美国专利申请10/176,003中说明的，该申请转让给本专利申请的受让人，并且通过引用合并该专利申请的全部公开)，或者其它适合的成像照相机。照相机通常包含适合的光学系统，用于在传感器阵列上产生基底的放大的图像。在本领域已知的很多微检查系统中使用这种照明和成像配置，如上面所述的InVision和SuperVision系统。或者，系统20可以包含本领域已知的其它类型的照明和成像装置，如飞点(flying-spot)激光扫描器和检测器，或者在适合的闪光照明下捕获多个图像的扫描起始阵列传感器。
由成像设备28捕获的电子图像被数字化，然后由图像处理器32处理。图像处理器提供分析功能，以便识别和分析多个单元24(其中多个可以包括所有单元)的每个中所选择特征的一个或更多特性。根据本发明的实施例，图像处理器32至少提供微缺陷检查功能，实施该功能以检测各个单元或其部分的结构中的缺陷。
根据本发明的实施例，图像处理器包含通用计算机，对该计算机进行软件编程以执行以下所述的功能。软件可以例如在网络上以电子形式下载到计算机，或者可替代地，它可以在有形的媒体上提供，如CD-ROM、DVD、磁媒体或非易失存储器。可替代地或者另外，可以由专用硬件逻辑电路或由可编程数字信号处理器(DSP)或逻辑阵列器件执行图像处理器32的一些或全部功能。可以这个方式配置图像处理器32以检测基底22的微缺陷和宏缺陷。
根据本发明的实施例，图像处理器32检测单元24的每个内所选择的特征，并且也提供分析报告功能，以便产生与被检测的所选特征相关联的数值的矩阵。以下说明用于确定和报告这些数值的示范性方法，这些数值可以指示基底22上的图案中的宏缺陷。这些数值通常用于产生用于合成图像34的象素值，该合成图像显示在输出设备上，通常是显示器36。根据本发明的实施例，每个象素对应于基底22上一个或更多单元，并且每个象素的象素值由与一个或更多单元中被检测特征相关联的数值确定。典型地，每个象素值对应于与一个单元或一组单元相关联的物理属性，例如邻近单元中导体之间的距离。图像34可以由系统20的操作者观察，以便识别可能的宏缺陷。可替代地或另外，象素值可以进一步由处理器32处理，以便自动警告可能存在宏缺陷、检测宏缺陷或对宏缺陷分类。
图2A和2B分别是基底22的示意侧视图和顶视图，说明可以由系统20检测的宏缺陷的创建。在这个简化的例子中，缺陷的原因是基底22的物理变形，导致基底的部分40弯曲，如图2A中所示。这种情况下的弯曲发生在照相平版印刷步骤期间，该步骤用于在基底22上印刷线44。在这个步骤期间，掩模图案被投射到基底上，如由箭头42指示的(其中如图中所示，光线可以是有角度的)。设计线44从而以精确固定的间距(通常等于单元宽度)被印刷。但是在部分40中，基底的弯曲导致线46移位。
虽然在图2B中为了清楚说明夸大线46的移位，但实际上移位通常只是很小的量，经常小于线44自身的厚度。此外，相邻单元之间线的移位的差别通常可以忽略。因此使用传统的宏缺陷检测系统，在逐个单元的基础上难于检测线的移位。但是即使这样小的移位也可以对微电子设备如平板显示器的性能有重大影响。例如，如果线46的移位影响平板显示器的单元中的一层晶体管元件如栅极层，而不影响其它层如发射极层，线46中的小偏移可能导致晶体管故障。在其它情况下，线46的偏移可导致显示器具有不均匀的亮度。
图3是根据本发明实施例，示意性地说明用于在系统20中检测宏缺陷的方法的流程图。该方法从在图像获取操作50获取基底22的电子图像开始。在这个示范性的实施例中，图像是由照相机28光学获取的灰度图像。典型地，平台30平移光栅图案中的基底22，使得照相机28可以获取包含整个基底或至少包含要为缺陷而检查的基底的某个区域的扫描图像。处理器32可以将这些图像缝合在一起，以便提供整个感兴趣的区域(或整个基底)的组合的电子图像。或者，使用如上所述的其它类型的光学成像设备和配置，或者使用非光学成像方式如电子束成像，在操作50可以获取电子图像。进而可替代地或另外，可以将随后的步骤应用到预先获取的图像，为此该图像被存储并从存储器取回。
图像处理器32处理数字化的电子图像，以便在特征检测操作52检测基底22上多个单元24的每个中所选择的特征。在本例中，假定特征为某条线，如线44，并且处理器32检测在每个单元中线的位置的偏移。根据本发明的实施例，特征可以由所选择的特性，如成像该特征的各象素的灰度级来识别。这确保只检测单元的所选择的特征，而不检测单元中的其它特征，如垂直线、晶体管、ITO电极等。
其它几何特征的位置，如角、圆形焊盘(pad)或多边形，可以以类似的方式检测。进而可替代地或另外，处理器32可以检测其它特性，如特征的关键尺寸，例如线的宽度。
假定所选择的特征是线，并且指示宏缺陷的特性是线的位置相对于期望的位置的偏移，可以使用各种方法精确地检测线并以子象素精度确定线位置。例如，每个单元的电子图像中线的形状可以与表示期望的线的形状的模板相关。给出最大相关值的模板的移位表示线的实际位置(它可以以这种方式以很高的精度找到，例如，只由电子图像的信号/噪声比限制)。或者，可以将边缘检测滤波器应用到线，并且可以应用拟合(fitting)算法如均方拟合以找到实际的边缘位置。
此外可替代地，可以根据沿线的横截面测量的灰度象素值内插线位置。例如，假定正在讨论的线呈现为更暗背景上的相对窄亮带，在象素n测量的最高灰度值G(n)，内插的线位置n’可以计算如下：
这里n-1和n+1分别指示沿线的横截面的、象素n前面和后面的象素。而n是整数，n’通常是非整数有理数值，它可以表示为浮点数。可以在单元24内，沿线的长度在若干点以这种方式确定内插的线位置，并且平均各结果以便得到线位置的最终表示。
对本领域的技术人员，用于感兴趣的线的位置的子象素测量的其它方法将是显然的。
在操作54检测的特征特性通常被修正以在假象(artifact)去除操作54去除源于假象的不均匀(而不是基底22上的图案中实际的不均匀)。例如，照相机28的光学系统可能引入轻微的放大倍数不均匀，它可能导致电子图像的变形。作为另一个例子，照相机中的某些检测器元件可能偏离正常的敏感性。使用特殊的校准目标，通常能够预先映射这些光学影响。作为进一步的例子，当平台30在光栅图案上平移基底22时，平台30的速度可能不均匀，导致电子图像中象素位置的小的偏离。根据这些与光栅有关的偏离与平台30的光栅扫描图案的相关，可以发现和消除这些与光栅有关的偏离。
根据在操作52检测(以及在操作54修正)的特征，处理器32在数字分配操作56分配至少一个数值给每个单元。该数值表示正在讨论的特征的测量的特性。如上所述，在特征位置测量的情况下，数值表示特征(例如，线)的精确的子象素位置。典型地，数值是基于特征的实际位置和期望位置之间的、或者特征的实际位置和单元的边缘或相邻单元中特征的实际位置之间的差别。例如，重新参考等式(1)，在单元N中，数值可能是n’-N*cell_size。线位置中感兴趣的变化通常比单元大小小得多-通常幅度小七个量级。因此重要的是：在操作56，数值的计算中使用足够数量的比特，以便确保小而重要的变化被精确地保留。
处理器32组合在操作56为每个单元计算的各数值，以便在合成图像产生操作58构成数值的阵列。如上所述，可以形成合成图像，使得每个象素对应于每个单元，并且用于每个象素的象素灰度级值是关于每个单元中的特征确定的数值的函数。这样，在线位置测量的情况下，用于每个单元的象素值由那个单元中确定的线位置给出。作为另一个例子，对每个单元中所选择特征，用于每个单元的象素值可以等于电子图像中灰度级的平均值。在平板显示器的情况下，所选择的特征是每个单元中的ITO电极。宏缺陷可能从ITO电极的层厚度变化产生，该变化可以由平均灰度级值的变化表示。
处理器32可以分析合成图像中的值的阵列，以便自发地(autonomously)警告、检测或分类宏缺陷。可替代地或另外，合成图像可以以图像34的形式在显示器36上呈现。在这种情况下，处理器通常将图像增强技术应用到合成图像，以便在多个相邻象素上扩展的合成图像中，改善象素到象素变化的可见性。这种变化最通常的是指示宏缺陷。如果已经完美地制造了基底22，使得所有单元精确地均匀，那么合成图像将是均匀灰度的。但是实际上，至少小的象素到象素变化将是预期的。可以将低通滤波器或空间下采样应用到合成图像，以便消除由于感兴趣的特征中不明显的局部变化引起的噪声。另外或可替代地，可以应用如直方图处理和伪着色的技术，以便合成图像中各象素的数值中小而一致的变化分散开并使其可见。
在视觉检查操作60，操作人员通常在显示器36上观察增强的合成图像34。操作者注意图像34中灰度或彩色象素值的变化，以便识别基底22上宏缺陷的位置。另外或可替代地，如上所述，处理器32可以自动提取这个信息。
虽然上面的说明参考微电子设备的生产中的单元，特别是平板显示器单元的某些特定特征和特性的检测，但本发明的原理可以类似地应用到发现其它类型的宏缺陷，不仅有关微电子设备基底，而且有关由周期性图案定义的其它种类的形成图案的采样。因而将认识到的是：作为例子引用上述实施例，并且本发明不限于在上文已经特别显示和说明的。而是，本发明的范围包括在上文说明的各种特征的组合和子组合，以及其变型和修正，这些变型和修正将在阅读前面的说明时出现在本领域的技术人员面前，并且未在现有技术中公开。
Claims (49)
1.一种用于检查的装置，包含：
光学检查功能，用于提供至少一个光学检查输出，该输出表示基底上重复单元的图案；
分析功能，被实施以接收该至少一个光学检查输出，并且分离重复单元的预先选择的特征；以及
分析报告功能，在重复单元的分离的预先选择的特征上实施，用于提供至少一个分离的预先选择的特征的变化的输出指示，该变化出现在重复单元的多个上。
2.根据权利要求1所述的装置，其中输出指示包含显示一个或更多缺陷的显示，该缺陷在逐个单元基础上低于可检测性或显著性的阈值。
3.根据权利要求1所述的装置，其中分析报告功能的输出包含合成图像，并且其中分析功能和分析报告功能的至少一个包含增强功能，用于增强合成图像的变化的可见性。
4.根据权利要求1所述的装置，其中预先选择的特征包含图案中的线，并且其中输出指示指示重复单元的多个的每个中线的位置。
5.根据权利要求1所述的装置，其中预先选择的特征在光学检查输出中的一组象素上扩展，并且其中输出指示指示重复单元的多个的每个中该组象素的平均灰度级。
6.一种用于检查的方法，包含：
捕获基底的区域的电子图像，在该基底上形成重复单元的图案；
在电子图像中检测多个单元的每个中的预先确定的特征；
分析多个单元上预先确定的特征的变化，以便检测基底上的宏缺陷。
7.根据权利要求6所述的方法，其中检测预先确定的特征包含分配各数值给多个单元以响应其中被检测的特征，并且
其中分析变化包含分析多个单元上数值的变化。
8.根据权利要求7所述的方法，其中分析变化包含显示合成图像，该合成图像包含对应于多个单元并具有由分配给单元的各数值确定的象素值的象素。
9.根据权利要求7所述的方法，其中检测预先确定的特征包含检测图案中的线，并且其中分配各数值包含确定多个单元的每个中线的位置，并且分配各数值响应该位置。
10.根据权利要求10所述的方法，其中确定位置包含在电子图像中小于一个象素的精度，找到在多个单元的每个中线的位置。
11.根据权利要求7所述的方法，其中预先确定的特征在电子图像中的一组象素上扩展，并且其中分配各数值包含在多个单元的每个中确定该组象素的平均灰度级，并且分配各数值响应该平均灰度级。
12.根据权利要求6所述的方法，其中分析变化包含检测一个或更多宏缺陷，该宏缺陷在逐个单元基础上低于可检测性或显著性的阈值。
13.一种用于检查的方法，包含：
捕获基底的区域的电子图像，在该基底上形成重复单元的图案；
在电子图像中检测多个单元的每个中的预先确定的特征；
分配各数值给多个单元，以响应其中被检测的特征；
产生包含如下象素的合成图像，该象素对应于多个单元并具有由分配给单元的各数值确定的象素值；以及
分析合成图像以便检测基底上的缺陷。
14.根据权利要求13所述的方法，其中分析合成图像包含检测一个或更多宏缺陷，该宏缺陷在逐个单元基础上低于可检测性或显著性的阈值。
15.根据权利要求13所述的方法，其中检测预先确定的特征包含检测图案中的线，并且其中分配各数值包含在多个单元的每个中确定线的位置，并且分配各数值响应该位置。
16.根据权利要求13所述的方法，其中预先确定的特征在电子图像中的一组象素上扩展，并且其中分配各数值包含确定多个单元的每个中该组象素的平均灰度级，并且分配各数值响应该平均灰度级。
17.根据权利要求13所述的方法，其中产生合成图像包含处理合成图像，以便增强合成图像中缺陷的可见性。
18.根据权利要求17所述的方法，其中处理合成图像包含增强在合成图像中的多个相邻象素上扩展的象素值的变化的可见性。
19.根据权利要求18所述的方法，其中处理合成图像包含抑制合成图像中的高频变化。
20.一种用于检查的装置，包含：
图像捕获设备，它适合捕获基底的区域的电子图像，在该基底上形成重复单元的图案；以及
图像处理器，它适合在电子图像中检测多个单元的每个中的预先确定的特征，并且分析多个单元上的预先确定的特征的变化，以便检测基底上的宏缺陷。
21.根据权利要求20所述的装置，其中图像处理器还适合分配各数值给多个单元以响应其中被检测的特征，并且分析多个单元上数值的变化。
22.根据权利要求21所述的装置，并且包含输出设备，其中耦合图像处理器以驱动输出设备，从而显示包含如下象素的合成图像，该象素对应于多个单元并且具有由分配给单元的各数值确定的象素值。
23.根据权利要求22所述的装置，其中图像处理器适合检测图案中的线，并且确定多个单元的每个中线的位置，并且分配各数值响应该位置。
24.根据权利要求24所述的装置，其中图像处理器适合在电子图像中小于一个象素的精度，在多个单元的每个中找到线的位置。
25.根据权利要求22所述的装置，其中预先确定的特征在电子图像中的一组象素上扩展，并且其中图像处理器适合确定多个单元的每个中该组象素的平均灰度级，并且分配各数值响应该平均灰度级。
26.根据权利要求20所述的装置，其中图像处理器适合检测一个或更多宏缺陷，该宏缺陷在逐个单元的基础上低于可检测性或显著性的阈值。
27.根据权利要求20所述的装置，其中图像处理器还适合处理电子图像，以便在逐个单元基础上检测局部缺陷。
28.用于检查的装置，包含：
图像捕获设备，它适合捕获基底的区域的电子图像，在该基底上形成重复单元的图案；
输出设备；以及
图像处理器，它适合在电子图像中检测多个单元的每个中的预先确定的特征，分配各数值给多个单元以响应其中被检测的特征，并且驱动输出设备以显示包含如下象素的合成图像，该象素对应于多个单元并且具有由分配给单元的各数值确定的象素值。
29.根据权利要求28所述的装置，其中图像处理器适合产生合成图像以便使一个或更多宏缺陷可见，所述宏缺陷在逐个单元的基础上低于可检测性或显著性的阈值。
30.根据权利要求29所述的装置，其中图像处理器还适合处理合成图像，以便在逐个单元基础上检测局部缺陷。
31.根据权利要求28所述的装置，其中图像处理器适合检测图案中的线，并且确定多个单元的每个中线的位置，并且分配各数值响应该位置。
32.根据权利要求28所述的装置，其中预先确定的特征在电子图像中的一组象素上扩展，并且其中图像处理器适合确定多个单元的每个中该组象素的平均灰度级，并且分配各数值响应该平均灰度级。
33.根据权利要求28所述的装置，其中图像处理器适合处理合成图像，以便增强合成图像中基底上缺陷的可见性。
34.根据权利要求33所述的装置，其中图像处理器适合增强在合成图像中的多个相邻象素上扩展的象素值的变化的可见性。
35.根据权利要求34所述的装置，其中图像处理器适合抑制合成图像中的高频变化。
36.一种计算机软件产品，包含其中存储程序指令的计算机可读媒体，该指令当由计算机读取时使计算机接收其上形成重复单元的图案的基底的区域的电子图像，并且处理电子图像以便检测电子图像中多个单元的每个中的预先确定的特征，分配各数值给多个单元以响应其中被检测的特征，并且分析多个单元上数值的变化，以便检测基底上的宏缺陷。
37.根据权利要求36所述的产品，其中指令还使计算机显示包含如下象素的合成图像，该象素对应于多个单元并且具有由分配给单元的各数值确定的象素值。
38.根据权利要求36所述的产品，其中指令使计算机检测一个或更多宏缺陷，所述宏缺陷在逐个单元的基础上低于可检测性或显著性的阈值。
39.根据权利要求36所述的产品，其中指令使计算机检测图案中的线，并且确定多个单元的每个中线的位置，并且分配各数值响应该位置。
40.根据权利要求39所述的产品，其中指令使计算机在电子图像中小于一个象素的精度找到多个单元的每个中线的位置。
41.根据权利要求36所述的产品，其中预先确定的特征在电子图像中的一组象素上扩展，并且其中指令使计算机确定多个单元的每个中该组象素的平均灰度级，并且分配各数值响应该平均灰度级。
42.一种计算机软件产品，包含其中存储程序指令的计算机可读媒体，该指令当由计算机读取时使计算机接收其上形成重复单元的图案的基底的区域的电子图像，并且处理电子图像以便检测电子图像中多个单元的每个中的预先确定的特征，分配各数值给多个单元以响应其中被检测的特征，并且显示包含如下象素的合成图像，该象素对应于多个单元并且具有由分配给单元的各数值确定的象素值。
43.根据权利要求42所述的产品，其中指令使计算机产生合成图像，以便使一个或更多宏缺陷可见，所述宏缺陷在逐个单元的基础上低于可检测性或显著性的阈值。
44.根据权利要求42所述的产品，其中指令使计算机检测图案中的线，并且确定多个单元的每个中线的位置，并且分配各数值响应该位置。
45.根据权利要求42所述的产品，其中预先确定的特征在电子图像中的一组象素上扩展，并且其中指令使计算机在多个单元的每个中确定该组象素的平均灰度级，并且分配各数值响应该平均灰度级。
46.根据权利要求42所述的产品，其中指令使计算机处理合成图像，以便增强合成图像中基底上缺陷的可见性。
47.根据权利要求46所述的产品，其中指令使计算机增强在合成图像中多个相邻象素上扩展的象素值的变化的可见性。
48.根据权利要求47所述的产品，其中指令使计算机抑制合成图像中的高频变化。
49.一种用于检查制造中形成图案的基底的检查设备，该基底具有重复单元的图案，该检查设备包含：
照相机，用于捕获定义形成图案的基底的单元的图像，照相机包括象素；
特征提取功能，用于从图像中的单元提取所选择的特征；
位置测量功能，用于在子象素精度测量所选择特征的位置；以及
图像分析和报告功能，用于对多个单元分析测量的位置，并且报告与所选择特征的预测位置的偏差。
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Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101738401A (zh) * | 2008-11-11 | 2010-06-16 | 奥林巴斯株式会社 | 缺陷检查装置和缺陷检查方法 |
| CN103558229A (zh) * | 2013-11-25 | 2014-02-05 | 苏州富鑫林光电科技有限公司 | 一种tft-lcd制程的mura视觉自动检测方法及装置 |
| CN106097376A (zh) * | 2016-06-27 | 2016-11-09 | 昆山国显光电有限公司 | 面板修补方法及装置 |
| CN106204517A (zh) * | 2015-04-17 | 2016-12-07 | 铭传大学 | 周期性图案的自动光学检测方法 |
| CN107339939A (zh) * | 2016-04-28 | 2017-11-10 | 卡尔蔡司工业测量技术有限公司 | 光学度量中的测量对象的边缘确定的方法和设备 |
| CN109470713A (zh) * | 2017-09-07 | 2019-03-15 | 鸿骐新技股份有限公司 | 红外线晶圆检测机台及芯片深层定位检测方法 |
| CN110346381A (zh) * | 2019-08-12 | 2019-10-18 | 衡阳师范学院 | 一种新型光学元件损伤测试方法及装置 |
Families Citing this family (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP5069904B2 (ja) | 2006-03-28 | 2012-11-07 | 株式会社日立ハイテクノロジーズ | 指定位置特定方法及び指定位置測定装置 |
| JP4740825B2 (ja) * | 2006-11-13 | 2011-08-03 | オリンパス株式会社 | 小型洗浄装置 |
| JP5534715B2 (ja) | 2009-05-27 | 2014-07-02 | 株式会社ジャパンディスプレイ | 電子回路パターンの欠陥修正方法およびその装置 |
| CN103021899B (zh) * | 2012-12-21 | 2015-07-15 | 日月光半导体（昆山）有限公司 | 半导体产品检测机及其检测方法 |
| CN105489539B (zh) * | 2015-12-14 | 2018-11-20 | 重庆远创光电科技有限公司 | 一种带光源的芯片载架机构 |
| CN105428279B (zh) * | 2015-12-14 | 2018-06-26 | 重庆远创光电科技有限公司 | 适用于获取芯片图像的控制方法 |
| CN105448782B (zh) * | 2015-12-14 | 2018-11-20 | 重庆远创光电科技有限公司 | 一种芯片视觉检测系统 |
| US11449980B2 (en) | 2016-07-08 | 2022-09-20 | Ats Automation Tooling Systems Inc. | System and method for combined automatic and manual inspection |
| JP6984130B2 (ja) * | 2017-01-17 | 2021-12-17 | オムロン株式会社 | 画像処理装置、制御システム、画像処理装置の制御方法、制御プログラム、および記録媒体 |
| WO2019239226A1 (en) * | 2018-06-12 | 2019-12-19 | King Abdullah University Of Science And Technology | Single-camera particle tracking system and method |
Family Cites Families (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE3347645C1 (de) * | 1983-12-30 | 1985-10-10 | Dr.-Ing. Ludwig Pietzsch Gmbh & Co, 7505 Ettlingen | Verfahren und Einrichtung zum opto-elektronischen Pruefen eines Flaechenmusters an einem Objekt |
| JPH10260139A (ja) | 1997-03-17 | 1998-09-29 | Olympus Optical Co Ltd | 基板自動検査装置 |
| JPH11201863A (ja) | 1998-01-07 | 1999-07-30 | Alps Electric Co Ltd | パターン検査装置 |
| JP2000121570A (ja) * | 1998-10-20 | 2000-04-28 | Hitachi Electronics Eng Co Ltd | 欠陥検査装置 |
| IL126866A (en) * | 1998-11-02 | 2003-02-12 | Orbotech Ltd | Apparatus and method for fabricating flat workpieces |
| US6539106B1 (en) * | 1999-01-08 | 2003-03-25 | Applied Materials, Inc. | Feature-based defect detection |
| JP2001319223A (ja) * | 2000-05-12 | 2001-11-16 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | パターン周期測定方法及び装置 |
| US6654115B2 (en) * | 2001-01-18 | 2003-11-25 | Orbotech Ltd. | System and method for multi-dimensional optical inspection |
| KR20040061590A (ko) * | 2002-12-31 | 2004-07-07 | 엘지.필립스 엘시디 주식회사 | 액정표시장치의 패턴 검사방법 |
| KR100503530B1 (ko) * | 2003-01-02 | 2005-07-22 | 삼성전자주식회사 | 웨이퍼의 불량검출 장치 및 방법 |
-
2003
- 2003-03-17 JP JP2003071791A patent/JP3948728B2/ja not_active Expired - Lifetime
-
2004
- 2004-03-17 WO PCT/IL2004/000253 patent/WO2004083901A2/en not_active Application Discontinuation
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Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101738401A (zh) * | 2008-11-11 | 2010-06-16 | 奥林巴斯株式会社 | 缺陷检查装置和缺陷检查方法 |
| CN103558229A (zh) * | 2013-11-25 | 2014-02-05 | 苏州富鑫林光电科技有限公司 | 一种tft-lcd制程的mura视觉自动检测方法及装置 |
| CN103558229B (zh) * | 2013-11-25 | 2016-03-30 | 苏州富鑫林光电科技有限公司 | 一种tft-lcd制程的mura视觉自动检测方法及装置 |
| CN106204517A (zh) * | 2015-04-17 | 2016-12-07 | 铭传大学 | 周期性图案的自动光学检测方法 |
| CN106204517B (zh) * | 2015-04-17 | 2019-03-12 | 铭传大学 | 周期性图案的自动光学检测方法 |
| CN107339939A (zh) * | 2016-04-28 | 2017-11-10 | 卡尔蔡司工业测量技术有限公司 | 光学度量中的测量对象的边缘确定的方法和设备 |
| CN106097376A (zh) * | 2016-06-27 | 2016-11-09 | 昆山国显光电有限公司 | 面板修补方法及装置 |
| CN109470713A (zh) * | 2017-09-07 | 2019-03-15 | 鸿骐新技股份有限公司 | 红外线晶圆检测机台及芯片深层定位检测方法 |
| CN110346381A (zh) * | 2019-08-12 | 2019-10-18 | 衡阳师范学院 | 一种新型光学元件损伤测试方法及装置 |
| CN110346381B (zh) * | 2019-08-12 | 2022-03-08 | 衡阳师范学院 | 一种光学元件损伤测试方法及装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
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