JP2000199709A - パタ―ン検査方法およびパタ―ン検査装置 - Google Patents
パタ―ン検査方法およびパタ―ン検査装置Info
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Abstract
スの種類に関わらず、パターンの正確な検査が行えるパ
ターン検査方法およびパターン検査装置を提供する。 【解決手段】 CCDカメラ14で撮像した画像をA/
D変換器15でデジタル信号に変換し被検査画像の多値
データを取得する。疑似多値化パラメータ生成部33に
おいて、統計学的手法を利用し、この画像データにおけ
る画素値分布状況の特徴である疑似多値化パラメータを
算出する。そして、疑似多値化処理部35にて、疑似多
値化パラメータを用い、基準データ記憶部39に記憶さ
れる良品パターンである基準画像の2値データを多値デ
ータに変換し、参照画像を得る。この参照画像と被検査
画像とを比較し、パターンの欠陥の有無を判定する。そ
の結果、比較検査に用いる参照画像は被検査画像の特徴
を反映しているため、検査対象物についてパターンの材
料、プロセスの種類に関わらず、パターンの正確な検査
が行える。
Description
形成された対象物(例えばプリント基板、リードフレー
ム、半導体ウェハ、それらのフォトマスクパターンな
ど)の画像を読み取って、パターンの欠陥の有無の判定
などの検査を行う方法および装置に関する。
板のパターンの例を示す図である。プリント基板1は、
基板表面2(背景部)の上に金属製の配線パターン部3
(平行斜線部)が形成され、また電子部品の実装のため
基板を貫ぬくスルーホール4が設けられている。そし
て、配線パターンの欠落箇所5や、スルーホールの位置
ずれ箇所6がプリント基板1における欠陥箇所となり、
これらを検査において確実に検出しなければならない。
つまり、パターン検査においては、配線パターン3やス
ルーホール4等が所定の正確さで形成されているか否か
を確実に判定することが必要となる。
つとして比較検査がある。これは、良品の画像(参照画
像)と検査対象を撮像した画像(被検査画像)とで対応
する同一位置の画素どうしの画素値を比較する方法であ
る。
は、例えば特公平4−69322公報に開示されたもの
がある。この手法は、参照画像と被検査画像とで対応す
る画素どうしの多値の画素値を比較する検査手法であ
る。検査において比較基準となる基準画像の2値データ
を設計画像データから作成し、検査の際に近傍画素との
加重平均をとることで基準画像を多値データの参照画像
に変換する。そして、この参照画像と、撮像された被検
査画像との比較検査を実施している。通常、設計画像デ
ータは2値データで与えられるが、この手法を用いるこ
とにより、設計画像を用いながら、多値データでの微少
な欠陥検出を行うことが可能となる。
データから基準画像の多値データを作成する際に、重み
付き平均(加重平均)を用いて被検査画像と信号レベル
が一致するように増幅している。また、重み係数は、パ
ターンの形状、画素位置などの空間的な条件に応じて決
定し、主に実験的に求めらている。この手法による2値
の画素値に対する多値化方法は、次の数1で表される。
j:設計画像の2値データ、kj:重み係数、α:増幅率
である。
の2値データに対して多値化を実施すると、図13
(b)に示す図のようになる。図13(a)において、
パターン部91aは画素値が1、背景部92aは画素値
が0となる。また、図13(b)においては、パターン
部91bは画素値がα、背景部92bは画素値が0とな
る。さらに、パターン部と背景部との境界付近となるエ
ッジ部93bは、画素値αに重み係数kjを乗じた値と
なる。
画像を撮像した際、画素値レベルの低い箇所(多くは背
景部)では、画素値が0ではない場合が多いため、図1
3(b)の背景部92bとは画素値が対応しなくなる。
また、画素値レベルの高い箇所(多くはパターン部)で
も、画素値は一定とはならないため、一定の増幅率αで
生成された図13(b)のパターン部91bと対応しな
くなり、その結果として比較検査の正確性が不十分にな
るという問題があった。特に、プリント基板のように材
料、プロセスが多種多様である場合には、その傾向が大
きくなる。
であり、検査対象物についてパターンの材料、プロセス
の種類に関わらず、パターンの正確な検査が行えるパタ
ーン検査方法およびパターン検査装置を提供することを
目的とする。
め、請求項1の発明は、表面にパターンが形成された対
象物の画像を読取ってパターン検査を行う方法であっ
て、検査基準である2値の基準画像を準備する準備工程
と、前記対象物の画像としての被検査画像を画素毎の多
値データとして得る画像取得工程と、前記被検査画像の
多値データから画素値の分布状況の特徴を抽出する特徴
抽出工程と、前記分布状況の特徴に応じて、前記基準画
像の2値データを多値データに変換し、参照画像を得る
画像変換工程と、前記被検査画像と前記参照画像とを比
較する比較工程と、を備える。
に係るパターン検査方法において、前記特徴抽出工程
は、前記被検査画像の多値データから画素値の分布状況
のヒストグラムを生成し、前記ヒストグラムに表れる2
の凸状グラフのそれぞれのピークに対応する2の画素値
を求める工程と、前記2のピークのうち少なくとも1の
ピークについて分散状況を特定する工程と、を備え、前
記画像変換工程は、前記基準画像の2値データを、対応
する前記2の画素値に変換し、多値データにする工程
と、前記変換された多値データに対して前記分散状況に
応じた空間的平滑化を行って前記参照画像を得る工程
と、を備える。
が形成された対象物の画像を読取ってパターン検査を行
う装置であって、検査基準である2値の基準画像を生成
する生成手段と、前記対象物の画像としての被検査画像
を画素毎の多値データとして得る画像取得手段と、前記
被検査画像の多値データから画素値の分布状況の特徴を
抽出する特徴抽出手段と、前記分布状況の特徴に応じ
て、前記基準画像の2値データを多値データに変換し、
参照画像を得る画像変換手段と、前記被検査画像と前記
参照画像とを比較する比較手段と、を備える。
に係るパターン検査装置において、前記特徴抽出手段
は、前記被検査画像の多値データから画素値の分布状況
のヒストグラムを生成し、前記ヒストグラムに表れる2
の凸状グラフのそれぞれのピークに対応する2の画素値
を求める手段と、前記2のピークのうち少なくとも1の
ピークについて分散状況を特定する手段と、を備え、前
記画像変換手段は、前記基準画像の2値データを、対応
する前記2の画素値に変換し、多値データにする手段
と、前記変換された多値データに対して前記分散状況に
応じた空間的平滑化を行って前記参照画像を得る手段
と、を備える。
00の要部構成>図2は、本発明の実施形態としてのパ
ターン検査装置100の要部構成を示す概略図である。
表面にパターンが形成されたプリント基板1の画像を取
得する画像取得部10と、参照画像および被検査画像
(プリント基板1の画像)に基づいてパターンの欠陥を
検出する欠陥検出部30と、欠陥の有無などの結果を表
示する表示部70とを有している。なお、欠陥検出部3
0および表示部70には、CPUおよびメモリを有する
制御部31、71が電気的に接続されている。
するステージ11、ステージ11をそれぞれX軸方向お
よびY軸方向に駆動する駆動モータ12、13を有して
いる。また、プリント基板1を撮像するCCDカメラ1
4、CCDカメラ14に電気的に接続しているA/D
(アナログ/デジタル)変換部15を備えている。
た受光素子により画像信号を生成する。生成された画像
信号(アナログ)は、A/D変換部15で多値のデジタ
ル信号に変換される。このようにしてプリント基板1の
画像を撮像することができる。
方向の移動に伴い、ステージ11上に載置されたプリン
ト基板1と、所定の位置に固定されているCCDカメラ
14との間に相対的な移動が生じるので、CCDカメラ
14はプリント基板1上の任意の所定位置の画像を撮像
することができる。
出部30の構成を示す概略図である。
のデジタル信号を2つの接点32aまたは32bに選択
して伝送できるセレクター32、接点32aと接続する
疑似多値化パラメータ生成部33および比較検査部3
4、パラメータ生成部33に信号的に連結する疑似多値
化処理部35を有している。疑似多値化パラメータ生成
部33は、被検査画像の多値データを基に、後述する疑
似多値化パラメータを生成する。疑似多値化処理部35
は、基準データ記憶部39から読出した基準画像の2値
データに、疑似多値化処理(後述)を行い、多値データ
の参照画像データを生成する。比較検査部34は、この
参照画像データと被検査画像データとを比較する。この
比較については、例えば、参照画像と被検査画像におい
て対応する画素毎に所定の誤差範囲内で一致するか否か
の判定を行う。
の接点32bと接続する2値化処理部36および疑似多
値化パラメータ生成部37(前述のパラメータ生成部3
3と同機能)、2値化処理部36と接点38aで接続す
るセレクター38、セレクター38に連結する基準デー
タ記憶部39を有している。2値化処理部36は、被検
査画像の多値データを2値データに変換する処理を行い
基準画像データを生成する。基準データ記憶部39は、
比較検査の際に読出せるように、基準画像データを記憶
装置に保存する。
の接点38bと接続する基準データ生成部40、基準デ
ータ生成部40に接続している設計データ保管部41を
さらに備えている。設計データ保管部41は、プリント
基板1の設計画像データを保管している。基準データ生
成部40は、この設計画像データを以下で説明する所定
の加工を行うことで、基準画像データを生成する。
加工を説明する図である。図4(a)に示すように、設
計画像のパターン45aは、通常、角部46aに丸みを
持たないものである。しかし、被検査画像のパターン4
5bは、図4(b)に示すように、プロセス上のエッチ
ング精度等により、角部46bは通常丸みを帯びてお
り、この角部46bの丸みは、パターン検査において正
常なものと扱うのが妥当である。したがって、設計画像
データに対し、パターンの丸みや細り、太り等を考慮し
た所定のデータ加工を行い、基準画像データは生成され
る。
は、被検査画像の多値データにおける画素値の分布状況
の特徴から算出した疑似多値化パラメータを用い、基準
画像の2値データを、多値データの参照画像に変換する
処理である。
て、以下で説明する。この疑似多値化パラメータとは、
後述する代表画素値および分散値である。
からヒストグラムを生成した例を示す図である。図5の
横軸は画素値を示し、縦軸は画像データにおける各画素
値の頻度(全データに対する割合)を示している。図5
のように、通常、ヒストグラムはピーク47aおよび4
7bを有する双峰性(2つの凸状)のグラフとなる。双
峰性のグラフとなるのは、プリント基板1の画像では、
図1に示すように背景部2とパターン部3とで濃淡が異
なるためである。
のピークに対応する代表画素値を求めるのは次のように
行う。例えば、判定分析法を利用して、閾値tを境に凸
状グラフごとの2つのクラスA、Bに分割する。そし
て、各クラスA、Bにおける画素値の平均値を代表画素
値a、bとする。なお、代表画素値aは、プリント基板
1の背景部2の平均的な画素値であり、代表画素値b
は、パターン部3の平均的な画素値となる。
に、ガウス関数を適用して分散値σを求める。図6は、
このガウス関数と分散値σとの関係を示す図である。ガ
ウス関数のグラフは、σ=0.6では曲線48a、σ=1.0
では曲線48b、σ=1.4では曲線48cとなり、分散
値σが大きくなると、グラフの山の傾斜がなだらかにな
る。このような特性を持つガウス関数により、クラスB
の画素値の分散状況(凸状グラフの傾斜具合)に整合す
る分散値σを求める。
ータを用い、基準画像の2値データを参照画像の多値デ
ータに変換する疑似多値化処理を行う。この疑似多値化
処理は、2値データの単純多値化処理と空間的平滑化処
理に分けられる。単純多値化処理は、基準画像の2値デ
ータつまり0と1の値に対し、上記の各代表画素値a、
bで置換することになる。空間的平滑化処理について
は、以下で説明する。
(図1参照)における背景部2からパターン部3への画
素値の変化には、数画素(2〜3画素)を要している。
また、このエッジ部7の傾斜は、上記の分散値σが小さ
いと急峻となり、σが大きいと緩慢になる傾向で、両者
に相関関係がある。この関係を利用すると、被検査画像
の特徴である分散値σが求まると、この分散値σからプ
リント基板の被検査画像におけるエッジ部近傍の画素値
の変化を基準画像データで再現(空間的平滑化)できる
ことになる。
ンフィルタ(ガウス関数による平滑化)を利用する。平
均0、分散σ2の2次元ガウス関数は次の数2で表され
る。
理された参照画像データQ’が得られる。つまり、次の
数3に、疑似多値化パラメータである各代表画素値a、
bおよび分散値σを代入し、また基準画像データQjを
代入することでQ’が得られることとなる。
ついて説明を行う。
タの例を示す図である。図7(a)は、画素マトリクス
50の基準画像データを示し、横軸をx、縦軸をyと定
める。図7(b)は、マトリクス50のy5行のデータ
列における画素値のグラフで、横軸がx、縦軸が画素値
Qjを示している。例えば、図7(a)における画素5
1の画素値Qj(x2,y5)は、図7(b)に示すように0
である。また、画素52の画素値Qj(x3,y5)は、図7
(b)に示すように1となる。このように、基準画像デ
ータのエッジ部を構成する画素51および52では画素
値Qjが、0または1の2値をとり、その変化も不連続
で急峻となる。
する疑似多値化処理を説明する図である。図8(a)
は、各代表画素値a、bを用いた単純多値化処理に対応
する図である。図8(a)においては、図7(b)のグ
ラフにさらに1軸nを追加し、このn方向に各画素ごと
の画素値Q’の値を展開している。なお、n軸における
数値1は画素x1に対応し、n軸における数値2は画素
x2に対応するといったように配置される。そして、図
7(b)における画素値Qj=0を持つ各画素には画素
値Q’=aを、画素値Qj=1を持つ各画素には画素値
Q’=bを代入している。例えば、画素値Q'(x2,y5)
=a、画素値Q'(x3,y5)=bとなる。図8(b)は、
図8(a)の各画素データに対し、分散値σの1次元ガ
ウシアンフィルタの適用を行った図である。図8(b)
の縦軸q'は、図8(a)における画素値Q'と画素値a
との差を表している。また、図8(b)の他の2軸は、
図8(a)と同じである。図8(a)における棒状グラ
フ53a(平行斜線部)は、図8(b)において、分散
値σのガウス曲線54(仮想線で示す)に整合するよう
に階段状グラフ53b(平行斜線部)に変換される。こ
の変換は、図8(a)で画素値bをもつ画素全てに対し
て行われることとなる。
参照画像データを示す図である。図9(a)における画
素51tの画素値Q'(x2,y5)は、図9(b)に示すよ
うに画素値aとbとの中間値となる。また、図9(a)
における画素52tの画素値Q'(x3,y5)は、図9
(b)に示すように、ほぼaの値となる。ここで、この
Q'(x2,y5)は、図8(b)のグラフにおけるq'1(x
2,y5)からq'6(x2,y5)までの値の和に画素値aを加
えた値となる。
上、1次元の処理について説明したが、実際の疑似多値
化処理においては、これを2次元に展開して行われる。
パターン検査装置100において、プリント基板1の被
検査画像および参照画像に基づいて、パターンの欠陥の
有無を検査する動作について説明する。
るパターン検査の処理手順を示すフローチャートであ
る。この処理は、欠陥検知部30に接続した制御部31
が自動的に行う。
の場合、初めの1枚目のプリント基板であるかを判定す
る(ステップS10)。初めてのサンプルの場合には、
設計データ保管部41に保管している本サンプルに対応
する設計画像の2値データを、基準データ生成部40に
て、所定の加工を行い基準画像の2値データを生成する
(ステップS20)。なお、あらかじめ良品パターンで
あることが既知であるような基板が存在する場合には、
基準画像の2値データの生成は、この良品パターン画像
の多値データを2値に変換することによって得てもよ
い。つまり、良品パターンをCCDカメラ14で撮像し
た画像データをセレクター32の接点32bを介して2
値化処理部36に導き、2値化処理部36にて基準画像
の2値データを生成すればよい。この場合、2値データ
生成とともに、疑似多値化パラメータ生成部37にて、
統計学的手法により解析して画像特徴となる疑似多値化
パラメータを生成してもよい。そして、この基準画像の
2値データを、基準データ記憶部39にて、記憶装置に
保存する(ステップS30)。
メラ14から取得する(ステップS40)。この被検査
画像の多値データをセレクター32の接点32aを介し
て疑似多値化パラメータ生成部33に導き、疑似多値化
パラメータ生成部33にて、統計学的手法により解析し
て画像特徴となる疑似多値化パラメータを生成する(ス
テップS50)。なお、このステップS50の詳細は後
述する。そして、この疑似多値化パラメータを記憶装置
に保存し(ステップS60)、ステップS70に進む。
サンプルでない場合には、ステップS30にて保存した
基準データ記憶部39における基準画像の2値データを
読込む(ステップS35)。そして、CCDカメラ14
から被検査画像の多値データを取得する(ステップS4
5)。さらに、ステップS60にて保存した疑似多値化
パラメータを読込み(ステップS65)、ステップS7
0に進む。
5にて、疑似多値化パラメータを用い基準画像の2値デ
ータを参照画像の多値データに変換する。なお、ステッ
プS70の詳細は後述する。そして、比較検査部34に
て、被検査画像と参照画像とを比較する(ステップS8
0)。
うかを判断する(ステップS90)。比較判定結果が良
好であれば、被検査画像は欠陥無しとなる(ステップS
100)。一方、比較判定結果が良好でなければ、被検
査画像は欠陥有りと判断され、欠陥個所が表示部70に
映される(ステップS105)。
ローチャートである。まず、ステップS40で取得され
た被検査画像の多値データから、画素値のヒストグラム
を生成する(ステップS51)。このヒストグラムに表
れる2つの凸状グラフの各ピークに対応する代表画素値
を算出する(ステップS52)。そして、この2つのピ
ークのうち少なくとも1つのピークについて分散状況を
特定する分散値を算出する(ステップS53)。この実
施形態の場合は、図5に示す2つのピーク47a、47
bのうち画素値の大きい方の47bを選び、このピーク
47bについて分散状況を特定する分散値σを算出して
いる。
ーチャートである。まず、ステップS52で算出した各
代表画素値を用い、基準データの2値データを多値デー
タに変換(単純多値化処理)する(ステップS71)。
そして、ステップS53で算出した分散値を用い、前記
の基準データの多値データに対し、空間的平滑化の処理
を行う(ステップS72)。これにより、参照画像の多
値データが生成される(ステップS73)。
において、検査に用いる参照画像は、被検査画像の特徴
を抽出しているため、サンプルの種類、プロセスの違い
による入力画像の違いに対してロバストとなる。また、
実験的な試行錯誤により画像の特徴を決定する方法に比
べ、一義的に特徴が抽出できるため、特徴抽出が簡易と
なり、要する時間も短縮できる。
応したヒストグラムの凸状グラフ(図5のクラスB)か
ら算出するのは必須ではなく、背景部に対応した凸状グ
ラフ(図5のクラスA)から算出してもよい。また、そ
れぞれの凸状グラフから算出した2つの分散値の平均値
を分散値としてもよい。
求項3の発明によれば、被検査画像の画素値の分布状況
の特徴に応じて、基準画像の2値データを多値データに
変換して参照画像を得るため、被検査画像ごとの状況を
反映させた検査が可能になり、検査対象物についてパタ
ーンの材料、プロセスの種類に関わらず、パターンの正
確な検査を行うことができる。
れば、被検査画像の分布状況についてヒストグラムを生
成し、ヒストグラムに表れる2のピークに対応する各画
素値を求め、また分散状況を特定している。そして、基
準画像の2値データを、この各画素値で変換し、さらに
上記の分散状況に応じた空間的平滑化を行うことで参照
画像を得ている。この結果、被検査画像の特徴の抽出
は、より簡易で正確に行うことができ、また、この特徴
を確実に参照画像に反映することができる。
成を示す概略図である。
る図である。
例を示す図である。
を説明する図である。
タを示す図である。
理手順を示すフローチャートである。
である。
である。
の図である。
Claims (4)
- 【請求項1】 表面にパターンが形成された対象物の画
像を読取ってパターン検査を行う方法であって、 検査基準である2値の基準画像を準備する準備工程と、 前記対象物の画像としての被検査画像を画素毎の多値デ
ータとして得る画像取得工程と、 前記被検査画像の多値データから画素値の分布状況の特
徴を抽出する特徴抽出工程と、 前記分布状況の特徴に応じて、前記基準画像の2値デー
タを多値データに変換し、参照画像を得る画像変換工程
と、 前記被検査画像と前記参照画像とを比較する比較工程
と、を備えることを特徴とするパターン検査方法。 - 【請求項2】 請求項1に記載のパターン検査方法にお
いて、 前記特徴抽出工程は、 前記被検査画像の多値データから画素値の分布状況のヒ
ストグラムを生成し、前記ヒストグラムに表れる2の凸
状グラフのそれぞれのピークに対応する2の画素値を求
める工程と、 前記2のピークのうち少なくとも1のピークについて分
散状況を特定する工程と、を備え、 前記画像変換工程は、 前記基準画像の2値データを、対応する前記2の画素値
に変換し、多値データにする工程と、 前記変換された多値データに対して前記分散状況に応じ
た空間的平滑化を行って前記参照画像を得る工程と、を
備えることを特徴とするパターン検査方法。 - 【請求項3】 表面にパターンが形成された対象物の画
像を読取ってパターン検査を行う装置であって、 検査基準である2値の基準画像を生成する生成手段と、 前記対象物の画像としての被検査画像を画素毎の多値デ
ータとして得る画像取得手段と、 前記被検査画像の多値データから画素値の分布状況の特
徴を抽出する特徴抽出手段と、 前記分布状況の特徴に応じて、前記基準画像の2値デー
タを多値データに変換し、参照画像を得る画像変換手段
と、 前記被検査画像と前記参照画像とを比較する比較手段
と、を備えることを特徴とするパターン検査装置。 - 【請求項4】 請求項3に記載のパターン検査装置にお
いて、 前記特徴抽出手段は、 前記被検査画像の多値データから画素値の分布状況のヒ
ストグラムを生成し、前記ヒストグラムに表れる2の凸
状グラフのそれぞれのピークに対応する2の画素値を求
める手段と、 前記2のピークのうち少なくとも1のピークについて分
散状況を特定する手段と、を備え、 前記画像変換手段は、 前記基準画像の2値データを、対応する前記2の画素値
に変換し、多値データにする手段と、 前記変換された多値データに対して前記分散状況に応じ
た空間的平滑化を行って前記参照画像を得る手段と、を
備えることを特徴とするパターン検査装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP00115199A JP3836988B2 (ja) | 1999-01-06 | 1999-01-06 | パターン検査方法およびパターン検査装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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JP00115199A JP3836988B2 (ja) | 1999-01-06 | 1999-01-06 | パターン検査方法およびパターン検査装置 |
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Publication Number | Publication Date |
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JP2000199709A true JP2000199709A (ja) | 2000-07-18 |
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Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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