JP2001043378A - 繰り返しパターン消去方法及びパターン欠陥検査装置 - Google Patents
繰り返しパターン消去方法及びパターン欠陥検査装置Info
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Abstract
ンの中の欠陥判定を自動的に高速にて行えるように、簡
単なアルゴリズムにて繰り返しパターンを適切に消去す
る。 【解決手段】 予め定めてある基準サイズ及びその整数
倍のサイズで注目画素と複数比較画素との間の濃度差を
求める複数濃度差検出工程と、複数濃度差から最も0に
近い濃度差を検出する特定濃度差決定工程と、特定濃度
差をパターン消去画像における基準濃度に対して加える
パターン消去画像生成工程とを有する。
Description
ズマディスプレイパネル、半導体ウエハ等の電子機器デ
バイスに含まれる繰り返しパターン中の欠陥判定を行う
際の画像中における繰り返しパターン消去方法及びパタ
ーン欠陥検査装置に関するものである。
イパネル、半導体ウエハ等の電子機器デバイス製造にお
けるパターン欠陥の検査工程は、人手で目視検査する
か、自動機で画像処理を行うかの何れかで実施されてい
た。
容易に対応可能で、立ち上がりが早いが、欠陥の詳細位
置を特定するには時間がかかり、スループットが悪いと
いう欠点があった。また、検査感度の維持・統一にも課
題があった。
報を素早く認識でき、また検査感度の維持・統一を図れ
るという利点があるが、機種が変換されると調整に多く
の時間を要するという問題があった。
に伴い、目視検査に関しては、ますますスループットが
悪いことが顕著化してきた。そのため、自動機の性能向
上に大きな期待が寄せられている。
レイパネル、半導体ウエハ等の電子機器デバイスは、高
精細化・高性能化が著しく、自動機の性能向上要求が高
いが、これらのデバイスは部分的なパターンと同じもの
が繰り返し全体に形成されているものが多く、その繰り
返しパターンの中の欠陥を対象として検出する場合、次
の処理により検出していた。
ターンを含んだ原画像に対して、繰り返しパターンの基
準ピッチで、 gout =gin−g(in+size) +offset という処理を処理領域の全画素で行い、パターン消去を
行う。ここで、gout は処理後画像の各画素の濃度、g
inは原画像の各画素の濃度、g(in+size) は原画像の注
目画素から基準ピッチ離れた画素の濃度、offsetは処理
後画像において基準濃度として加えるもので、8ビット
256階調の場合、中央の128階調とすることが多
い。この処理をパターン消去処理と呼び、ここで得られ
た画像をパターン消去処理後の画像あるいは背景画像と
呼ぶ。
出し、欠陥とする。この処理を欠陥検出処理と呼ぶ。
長細いパターンが繰り返されるパターン消去処理前の画
像、図5(b)が処理後の画像で、パターンピッチに最
も近い21画素をパターン消去処理のサイズ(size)と
する。処理は、処理領域50の範囲でなされ、パターン
が消去されていることが分かる。
ターン処理前の画像及び処理後の画像におけるチェック
ライン51、52における濃度プロファイル53、54
を示している。明るい方向が255階調に近く、暗い方
が0階調に近い。
像に対して、一定濃度条件を満たすものを欠陥としてと
らえる。ここで、チェックライン52での濃度プロファ
イル54を例にとると、規定濃度階調135以上を白欠
陥、規定濃度階調120以下を黒欠陥とすると、ここで
は黒欠陥55が検出される。
来のパターン消去処理においては、以下の3つの問題が
ある。
あろうと、背景画像に白欠陥と黒欠陥の両方が発生し、
もともとどちらかが容易に分からなくなる。
い。
ンピッチがどの部分も全く整数値になれば問題がない。
しかし、画像が全面にわたって同じピッチであることは
あり得ない。これは、多くの画像入力に用いられるレン
ズを通しての撮像の際に、レンズ収差の影響のため、レ
ンズ中央と周辺で全く同じピッチで撮像することができ
ないためである。また、全く誤差のない整数値にするこ
とも困難である。図5(b)の残存部分58、59がそ
の例である。
る。図5(a)の処理領域50の中央部の白欠陥56
は、図5(b)では欠陥部分56、57に背景濃度より
も高い濃度及び低い濃度として現れる。画素56と画素
57の距離はパターン消去処理のサイズとなるのは言う
までもない。したがって、単独の欠陥部分だけでは、も
ともと白欠陥であったか、黒欠陥であったかは分からな
い。
得る現象である。入力された画像全面にわたって処理を
する場合、図6に示すように、領域の右側においてパタ
ーン消去処理のサイズ分の領域60が正常な処理結果と
して得られない。これは比較する画素がないためであ
る。
ターンに対する検査ができる繰り返しパターン消去方法
を提供することを目的としている。
ン消去方法は、繰り返しパターンの存在する被検査体に
対してその欠陥判定を行う際に、被検査体を撮像して得
られた濃淡画像中における繰り返しパターンを消去する
方法であって、予め定めてある基準サイズ及びその整数
倍のサイズで注目画素と複数比較画素との間の濃度差を
求める複数濃度差検出工程と、複数濃度差から最も0に
近い濃度差又は平均濃度差を特定濃度差として検出する
特定濃度差決定工程と、特定濃度差をパターン消去画像
における基準濃度に対して加えるパターン消去画像生成
工程とを有するものであり、複数の比較画素との間での
濃度差を用いて特定濃度差を検出することにより、複雑
なアルゴリズムを用いることなく、上記問題を解消して
繰り返しパターンを適切に消去することができる。
被検査体を撮像する撮像素子と、被検査体を撮像して得
られた濃淡画像データを格納・処理してパターン欠陥を
検出する処理装置とを備え、処理装置は、予め定めてあ
る基準サイズ及びその整数倍のサイズで注目画素と複数
比較画素との間の濃度差を求める複数濃度差検出部と、
複数濃度差から最も0に近い濃度差を検出する特定濃度
差決定部と、特定濃度差をパターン消去画像における基
準濃度に対して加えるパターン消去画像生成部と、欠陥
検出部とを有するものであり、上記のように適切に繰り
返しパターンを消去してパターン欠陥を検出することが
できる。
消去方法及びパターン欠陥検査装置を、被検査体が液晶
アレイパネルにおける電極配線ガラスパネルの検査に適
用した一実施形態を、図1〜図4を参照して説明する。
1において、被検査体1が設置され、落射照明2により
照明が与えられ、CCDエリアセンサなどからなる撮像
素子3にて撮像される。撮像素子3の中のセンサ画素か
らの画像データは1対1に対応づけられて処理装置とし
てのコンピュータ4の中の画像メモリ5に転送される。
コンピュータ4の中には、この画像メモリ5の画像デー
タを読み取り、所定の処理を行う処理プログラム6が格
納されていることは言うまでもない。ここでは、画像濃
度は0〜255の256階調で扱われる。
を検出する方法の処理フローを示す。図2において、ま
ずステップ#1の画像入力工程で、撮像素子3からの取
り込み画像データがコンピュータ4の画像メモリ5に格
納される。次に、ステップ#2の複数濃度差検出工程
で、予めパターンピッチから求めてあるサイズ(size)
(21画素)で以下の処理を行う。これは、その整数倍
のサイズで注目画素と複数比較画素との間の濃度差を求
めるものである。
3は、ある注目画素の位置におけるフィルタエレメント
の関係を示している。注目画素10に対してサイズで比
較画素11、12、13、14が設定されている。式
(1)で、4つの濃度差が得られる。ここではgout-1
、gout-2 、gout-3 、gout-4 とする。
で、式(1)の4つの濃度差gout-1 、gout-2 、gou
t-3 、gout-4 から最終的な出力濃度を決定する。パタ
ーン消去を目的とする場合、上記の値において、最も0
に近いものを選択する。例えば、gout-1 =3、gout-
2 =−2、gout-3 =10、gout-4 =−9の場合、g
out-2 が特定濃度差として選択される。
で、特定濃度差決定部工程で得られた特定濃度差をパタ
ーン消去画像における基準濃度に対して加える。基準濃
度は、従来例で触れたoffsetと考え方が同じであり、基
準濃度は0〜255階調の8ビット、256階調の場
合、128階調とする場合が多い。
るパターン消去処理前、図4(b)が処理後の画像であ
る。入力画像全面に広がる画像に対して、従来例におけ
る課題の1)〜3)が解決されている。白欠陥20及び
黒欠陥21、22、23、24は処理後でも白欠陥単
独、黒欠陥単独で対応し、また全面にわたって正常な処
理が可能であり、パターンも確実に消去されている。
差決定部で、最も0に近いものを選択したが、場合によ
っては複数の濃度差の平均値を特定濃度としてもよい。
パターン欠陥検査装置によれば、以上のように予め定め
てある基準サイズ及びその整数倍のサイズで注目画素と
複数比較画素との間の濃度差を求める複数濃度差検出工
程と、複数濃度差から最も0に近い濃度差又は平均濃度
差を特定濃度差として検出する特定濃度差決定工程と、
特定濃度差をパターン消去画像の基準画像に対して加え
るパターン消去画像生成工程とを有するので、従来例の
課題の1)〜3)を解消し、複雑なアルゴリズムを用い
ることなく、繰り返しパターンを適切に消去し、パター
ン欠陥を検査することができる。
態が適用される欠陥検査装置の概略構成図である。
フロー図である。
図である。
ある。
後の画像の説明図である。
前後の画像の説明図である。
Claims (2)
- 【請求項1】 繰り返しパターンの存在する被検査体に
対してその欠陥判定を行う際に、被検査体を撮像して得
られた濃淡画像中における繰り返しパターンを消去する
方法であって、予め定めてある基準サイズ及びその整数
倍のサイズで注目画素と複数比較画素との間の濃度差を
求める複数濃度差検出工程と、複数濃度差から最も0に
近い濃度差又は平均濃度差を特定濃度差として検出する
特定濃度差決定工程と、特定濃度差をパターン消去画像
における基準濃度に対して加えるパターン消去画像生成
工程とを有することを特徴とする繰り返しパターン消去
方法。 - 【請求項2】 被検査体を撮像する撮像素子と、被検査
体を撮像して得られた濃淡画像データを格納・処理して
パターン欠陥を検出する処理装置とを備え、処理装置
は、予め定めてある基準サイズ及びその整数倍のサイズ
で注目画素と複数比較画素との間の濃度差を求める複数
濃度差検出部と、複数濃度差から最も0に近い濃度差又
は平均濃度差を特定濃度差として検出する特定濃度差決
定部と、特定濃度差をパターン消去画像における基準濃
度に対して加えるパターン消去画像生成部と、欠陥検出
部とを有することを特徴とするパターン欠陥検査装置。
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