JP2002022421A

JP2002022421A - パターン検査装置

Info

Publication number: JP2002022421A
Application number: JP2000205037A
Authority: JP
Inventors: Yuichiro Hikita; 雄一郎疋田; Hiroyuki Onishi; 浩之大西; Koji Yoshida; 幸司吉田
Original assignee: Dainippon Screen Manufacturing Co Ltd
Current assignee: Dainippon Screen Manufacturing Co Ltd
Priority date: 2000-07-06
Filing date: 2000-07-06
Publication date: 2002-01-23
Anticipated expiration: 2020-07-06
Also published as: JP3749090B2

Abstract

(57)【要約】【課題】ノイズ成分の影響を考慮した被検査画像にお
ける欠陥検出等を行うことが可能なパターン検査装置を
提供する。【解決手段】パターン検査装置１Ａは、被検査画像Ｓ
と参照画像Ｒとの間の差分画像Ｕを生成し、当該差分画
像Ｕの画素値に関する標準偏差σを用いて当該差分画像
Ｕにおける各画素の画素値をエラー確率値Ｅｒに変換す
る。この変換は、差分画像Ｕに基づいて生成される絶対
値画像Ａを用いて行われる。得られたエラー確率値Ｅｒ
は、被検査画像Ｓの各画素に関する欠陥度合いを表して
おり、このエラー確率値Ｅｒと所定の閾値との大小関係
に基づいて、被検査画像Ｓの各画素に対応する位置にお
ける被検査対象物の欠陥の有無を判定する。

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
装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】パターンを有する検査対象物（たとえ
ば、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）において、そのパターンに存在
する欠陥を検出するため、その検査対象物の検査対象領
域の画像（以下、「被検査画像」とも称する）に対する
理想的なパターンとしての参照画像を用いて、被検査画
像と参照画像との差分画像を用いることによりその欠陥
の有無を検出する技術が存在する。

【０００３】このような技術においては、差分画像にお
ける濃度値（差分濃度値）を所定の閾値を用いて二値化
することにより欠陥の有無が判定される。

【０００４】

【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、被検査画像に含まれるノイズ成分の影
響が考慮されていないため、その欠陥判定のための閾値
を適切に設定することが困難であるという問題を有して
いる。

【０００５】図１４は、差分画像に含まれる複数の画素
の画素値についての分布についての２つの例（ａ），
（ｂ）を表す図である。それぞれの例において、横軸
は、差分画像Ｕにおける各画素の画素値（差分濃度値）
を表し、縦軸は、各差分濃度値を有する画素の数（分布
画素数）を表している。図１４（ａ）は、ノイズ成分が
多い差分画像についてのグラフであり、図１４（ｂ）
は、ノイズ成分が少ない差分画像についてのグラフであ
る。

【０００６】たとえば、この図１４に示すように、その
ノイズ成分が多い差分画像（ａ）およびノイズ成分が少
ない差分画像（ｂ）のいずれの場合にも同一の閾値を定
めるときには、一方の場合においては、正確な欠陥判定
が可能であるが、他方の場合においては、誤判定を行う
ことになることがある。すなわち、図１４（ｂ）の差分
画像に対する最適閾値Ｖｂを図１４（ａ）の差分画像に
用いると、図１４（ａ）に示すようにノイズ成分を欠陥
として誤判定することがある。また逆に、図１４（ａ）
の差分画像に対する最適閾値Ｖａを図１４（ｂ）の差分
画像に用いると、本来の欠陥成分を欠陥として検出でき
ないこともある。

【０００７】また、それぞれの場合について別個の閾値
を定める場合においても、どのような基準によりその適
切な閾値を定めるかということが非常に困難であるとい
う問題をも有していた。

【０００８】そこで、本発明は前記問題点に鑑み、ノイ
ズ成分の影響を考慮した被検査画像における欠陥検出等
を行うことが可能なパターン検査装置を提供することを
目的とする。

【０００９】

【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に記載の発明は、被検査画像と参照画像と
を比較することによりパターンの欠陥検査を行うパター
ン検査装置であって、被検査対象物に関する被検査画像
を取得する被検査画像取得手段と、前記被検査画像の比
較対象となる参照画像を取得する参照画像取得手段と、
前記参照画像と前記被検査画像との間の差分画像を生成
し、当該差分画像の画素値に関する標準偏差を用いて当
該差分画像における各画素の画素値を、前記差分画像に
おける画素値の分散状況に応じて各画素値を規格化した
ものとしてのエラー確率値に変換することにより、前記
被検査画像の各画素に関する欠陥度合いを取得する欠陥
度合い取得手段と、を備えることを特徴とする。

【００１０】請求項２に記載の発明は、請求項１に記載
のパターン検査装置において、前記参照画像取得手段
は、複数の参照画像を取得し、前記欠陥度合い取得手段
は、前記複数の参照画像のそれぞれと前記被検査画像と
の間の複数の差分画像を生成し、当該各差分画像の画素
値に関する標準偏差を用いて当該各差分画像における各
画素の画素値をエラー確率値に変換し、さらに、前記複
数の差分画像にわたる対応画素のエラー確率値の積を求
めることにより、前記被検査画像の各画素に関する欠陥
度合いを取得することを特徴とする。

【００１１】請求項３に記載の発明は、請求項２に記載
のパターン検査装置において、前記被検査対象物は、繰
り返しパターンを有し、前記被検査画像取得手段は、前
記被検査対象物についての撮像画像に含まれる前記繰り
返しパターンの１つの単位パターンに関する画像を被検
査画像として取得し、前記参照画像取得手段は、前記撮
像画像に含まれる前記被検査画像以外の複数の単位パタ
ーンに関する各画像を前記複数の参照画像として取得す
ることを特徴とする。

【００１２】請求項４に記載の発明は、請求項１に記載
のパターン検査装置において、前記被検査画像取得手段
は、前記被検査対象物における同一の被検査領域につい
ての複数の被検査画像を取得し、前記欠陥度合い取得手
段は、前記複数の被検査画像のそれぞれと前記参照画像
との間の複数の差分画像を生成し、当該各差分画像の画
素値に関する標準偏差を用いて当該各差分画像における
各画素の画素値をエラー確率値に変換し、さらに、前記
複数の差分画像にわたる対応画素のエラー確率値の積を
求めることにより、前記被検査画像の各画素に関する欠
陥度合いを取得することを特徴とする。

【００１３】請求項５に記載の発明は、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、前記欠陥度合い取得手段により得られる欠陥度合い
と所定の閾値との大小関係に基づいて、前記被検査画像
の各画素に対応する位置における被検査対象物の欠陥の
有無を判定する判定手段、をさらに備えることを特徴と
する。

【００１４】

【発明の実施の形態】＜Ａ．第１実施形態＞図１は、本
発明の第１実施形態に係るパターン検査装置１（１Ａ）
の構成を表す概略図である。パターン検査装置１Ａは、
検査対象となる対象物（被検査対象物）２を載置するＸ
Ｙテーブル３と、ＸＹテーブル３をＸ方向およびＹ方向
にそれぞれ駆動するモータ４ａ，４ｂなどを含む駆動部
４と、被検査対象物２を撮像するＣＣＤラインセンサ５
とを備える。ここでは、被検査対象物２として半導体ウ
エハＷを検査する場合を想定し、図２にその詳細を表す
平面図を示す。図２に示すように、半導体ウエハＷは、
複数の単位パターンである「ダイ（die）」２ａがＸ方
向およびＹ方向にそれぞれ繰り返しマトリクス状に配列
されている構造を有する。

【００１５】また、パターン検査装置１Ａは、被検査対
象物２に関する被検査画像Ｓを取得する被検査画像取得
部１０と、被検査画像Ｓの比較対象となる参照画像Ｒを
取得する参照画像取得部２０と、参照画像Ｒと被検査画
像Ｓとの間の差分画像Ｕを生成し当該差分画像Ｕの画素
値に関する標準偏差を用いて当該差分画像Ｕにおける各
画素の画素値をエラー確率値（後述する）に変換するこ
とにより被検査画像Ｓの各画素に関する欠陥度合いを取
得する欠陥度合い取得部３０と、欠陥度合い取得部３０
により得られる欠陥度合いと所定の閾値との大小関係に
基づいて被検査画像Ｓの各画素に対応する位置における
被検査対象物２の欠陥の有無を判定する欠陥判定部４０
とを備える。

【００１６】ここで、被検査画像取得部１０は、ＣＣＤ
ラインセンサ５を介して得られる被検査対象物２につい
ての撮像画像に含まれる１つの単位パターンを被検査画
像として取得する処理を行う。

【００１７】具体的には、ＸＹテーブル３のＹ方向
（−）の移動に伴い、ＣＣＤラインセンサ５が被検査対
象物２に対して相対的にＹ方向（＋）に移動し、被検査
対象物２上をＹ方向（＋）に一定速度で走査を行う。こ
のようなＹ方向の走査によって、被検査対象物２を撮像
した画像（以下、「撮像画像」とも称する）を得ること
ができる。そして、被検査画像取得部１０により、この
撮像画像に含まれる複数の単位パターンのうちの任意の
１つの単位パターンが被検査画像Ｓとして取得される。
このようにして得られた被検査画像Ｓについて後述のパ
ターン検査動作が行われる。

【００１８】その後、ＣＣＤラインセンサ５は、被検査
対象物２に対してＸ方向（＋）に所定幅（たとえば幅ｘ
ａ）だけ相対的に移動した後、相対的にＹ方向（−）に
移動し走査することによっても、同様の被検査画像Ｓを
得ることができる。さらに、Ｘ方向（＋）の移動動作
と、Ｙ方向（＋，−）への走査動作とを順次に繰り返す
ことにより、同様の被検査画像Ｓを得て、パターン検査
動作を繰り返して行うことができる。

【００１９】また、参照画像取得部２０は、被検査画像
Ｓの比較対象となる参照画像Ｒを取得する。この参照画
像Ｒとしては、ＣＡＤデータなどを用いて理想的な単位
パターンのデータを取得しておくことができる。

【００２０】図３は、欠陥度合い取得部３０および欠陥
判定部４０の機能ブロック図である。欠陥度合い取得部
３０は、差分処理部３１、絶対値算出処理部３２、σ計
算部３３、およびエラー確率値変換部３４を有してい
る。また、欠陥判定部４０は、二値化処理部４１を有し
ている。

【００２１】図３を参照しながら、これらの欠陥度合い
取得部３０および欠陥判定部４０の構成および動作につ
いて説明する。なお、これらの欠陥度合い取得部３０お
よび欠陥判定部４０による動作に移行する以前におい
て、上述したようにして、被検査画像取得部１０により
被検査画像Ｓが取得され、参照画像取得部２０により参
照画像Ｒが取得されているものとする。

【００２２】まず、差分処理部３１は、参照画像Ｒと被
検査画像Ｓとの間の差分画像Ｕを生成する。具体的に
は、両画像Ｒ，Ｓにおいて対応する位置に存在する各画
素の画素値の差分値（差分濃度値）を算出することによ
り差分画像Ｕを生成する。

【００２３】また、絶対値算出処理部３２は、差分処理
部３１により生成された差分画像Ｕに基づいて絶対値画
像Ａを算出する処理を行う。この絶対値算出処理部３２
により、エラー確率値変換部３４において用いられる絶
対値画像Ａをあらかじめ生成しておくことができる。

【００２４】さらに、σ計算部３３は、差分処理部３１
により生成された差分画像Ｕの画素値に関する標準偏差
σを算出する。具体的には、差分画像Ｕに含まれる複数
の画素（たとえば全ての画素）について、その画素値に
関する統計処理を行い標準偏差σを求める。この標準偏
差σはエラー確率値変換部３４において用いられる。

【００２５】そして、エラー確率値変換部３４は、σ計
算部３３において算出された標準偏差σを用いて、差分
画像Ｕにおける各画素の画素値をエラー確率値Ｅｒに変
換したエラー確率値画像Ｅを得ることにより、被検査画
像Ｓの各画素に関する欠陥度合いを取得する。このエラ
ー確率値画像Ｅの各画素の画素値（すなわちエラー確率
値Ｅｒ）が、「欠陥度合い」を表すことになる。

【００２６】この「欠陥度合い」は、各画素が真欠陥で
ある度合いを表す指標値であり、その画素欠陥の致命度
を表す「欠陥致命度」と表現することもできる。なお、
ここでは、エラー確率値変換部３４によりエラー確率値
を算出するにあたって、差分画像Ｕから生成された絶対
値画像Ａを用いて間接的に算出する場合を例示するが、
これに限定されず、差分画像Ｕにおける各画素の画素値
を直接的に用いて算出してもよい。

【００２７】具体的には、次の数１にしたがって、絶対
値画像Ａの各画素の画素値（濃度値）ｉがエラー確率値
Ｅｒ（ｉ）に変換される。

【００２８】

【数１】

【００２９】ここで、ｉは絶対値画像Ａの各画素の画素
値（以下、「差分絶対濃度値」とも称する）、σは差分
画像の標準偏差、ｃはパラメータ係数、Ｅｒ（ｉ）は差
分絶対濃度値ｉのエラー確率値を表す。

【００３０】また、図４は、差分絶対濃度値ｉからエラ
ー確率値Ｅｒへの変換を行う変換関数を表す図である。
図４においては、横軸は差分絶対濃度値ｉを表し、縦軸
はエラー確率値Ｅｒを表している。この図４に示される
ように、所定の範囲の差分絶対濃度値ｉとエラー確率値
Ｅｒとが線形関係を有した状態で対応づけられている。
言い換えれば、０（ゼロ）から、パラメータ係数ｃに標
準偏差σを乗じた値（ｃ×σ）までの各差分絶対濃度値
ｉが、０．０から１．０までの各エラー確率値Ｅｒに対
応づけられている。

【００３１】ここで、パラメータ係数ｃは、レンジ調整
を行うパラメータであり、値（ｃ×σ）を有する差分絶
対濃度値ｉがエラー確率値Ｅｒの最大値（１．０）に対
応づけられるように標準化される。このパラメータ係数
ｃを調整することによって差分絶対濃度値ｉとエラー確
率値Ｅｒとの対応関係をより適切に規定することができ
る。たとえば、画素分布が正規分布であると仮定できる
場合には、正規分布における値（−ｃ×σ）から値（ｃ
×σ）までの確率分布密度関数の積分値がｃ＝３のとき
に９５．４４％，ｃ＝４のときに９９．９９９９％とな
ることに対応して、ｃ＝２〜４の値を選択することなど
が可能である。

【００３２】なお、この差分絶対濃度値ｉからエラー確
率値Ｅｒへの変換動作は、差分絶対濃度値ｉとエラー確
率値Ｅｒとの関係をあらかじめ格納したルックアップテ
ーブル（ＬＵＴ）に基づいて行うことも可能である。

【００３３】算出された各エラー確率値Ｅｒは、被検査
画像の各画素に関する欠陥度合いを表す指標値であり、
また、差分画像Ｕの画素値の分散状況を反映した標準偏
差σを用いて差分画像Ｕの各画素の画素値（ここでは差
分絶対濃度値ｉ）を標準化（あるいは規格化）したもの
であるといえる。このエラー確率値Ｅｒによれば、差分
画像Ｕに含まれるノイズ成分によるばらつきを平準化し
て、統一的な扱いを行うことが可能である。すなわち、
エラー確率値Ｅｒを用いて欠陥の判定を行うことによ
り、ノイズ成分の多少にかかわらず、統一的な扱いが可
能になる。

【００３４】また、二値化処理部４１は、欠陥度合い取
得部３０において取得された欠陥度合いを表すエラー確
率値Ｅｒを所定の閾値と比較した大小判定の比較結果に
応じて、欠陥であるか否かについて二値化する処理部で
ある。これにより、被検査画像Ｓの各画素に対応する位
置における被検査対象物２の欠陥の有無を判定すること
ができる。

【００３５】図５（ａ），（ｂ），（ｃ）は、差分画像
Ｕに含まれる複数の画素の画素値についての統計分布を
表す図である。このうち、図５（ａ），（ｂ）において
は、横軸は、差分画像Ｕにおける各画素の画素値（差分
濃度値）を表し、縦軸は、各差分濃度値を有する画素の
数（分布画素数）を表している。なお、この図では、差
分絶対濃度値ではなく差分濃度値を用いて表している
が、差分絶対濃度値で議論する場合には各グラフの左側
半分を右側半分に加算して議論すればよい。また、図５
（ａ）は、ノイズ成分が多い差分画像についてのグラフ
であり、図５（ｂ）は、ノイズ成分が少ない差分画像に
ついてのグラフである。なお、図５（ａ）および図５
（ｂ）は、それぞれ、図１４（ａ）および図１４（ｂ）
と同様の状態を表す図である。

【００３６】そして、差分画像Ｕに関する画素の分布曲
線が、ノイズ成分が多い場合（図５（ａ））、ノイズ成
分が少ない場合（図５（ｂ））のいずれの場合も同一種
類の分布曲線（たとえば正規分布）で表される場合にお
いて、各差分絶対濃度値ｉをエラー確率値Ｅｒに変換す
ると、図５（ｃ）に示すように、図５（ａ）および図５
（ｂ）のいずれの場合のグラフも（理論的には）同一の
分布曲線に標準化される。図５（ｃ）においては、縦軸
は、上記（ａ），（ｂ）と同様、各差分濃度値を有する
画素の数（分布画素数）を表しているが、横軸は、差分
絶対濃度値ｉに代わって差分画像Ｕにおける各画素のエ
ラー確率値Ｅｒを表している。このように、ノイズ成分
が多い場合（ａ）、ノイズ成分が少ない場合（ｂ）のい
ずれの場合も同一のグラフ（ｃ）で扱うこと、すなわち
統一的に扱うことができるのである。このように、この
エラー確率値Ｅｒへの変換は、差分絶対濃度値ｉを標準
化することに相当する。

【００３７】したがって、標準偏差σを用いて標準化さ
れたエラー確率値Ｅｒに対して、統計学的な考察を加え
ることにより適切な閾値をより容易に設定することがで
きるので、被検査画像Ｓに含まれるノイズ成分の影響を
考慮して、欠陥判定に用いる閾値を適切に設定すること
が可能になる。すなわち、ノイズ成分が多い場合
（ａ）、ノイズ成分が少ない場合（ｂ）のいずれの場合
にも、エラー確率値Ｅｒに対する同一の閾値により適切
な欠陥判定を行うことができる。

【００３８】以上のように、この第１実施形態のパター
ン検査装置１Ａによれば、参照画像Ｒと被検査画像Ｓと
の間の差分画像Ｕを生成し、当該差分画像Ｕの画素値に
関する標準偏差σを用いて当該差分画像Ｕにおける各画
素の画素値をエラー確率値Ｅｒに変換することにより、
被検査画像Ｓの各画素に関する欠陥度合いを取得するこ
とができる。したがって、欠陥度合いを評価するにあた
って、標準偏差を用いて一般化された指標を得ることに
より、客観的な評価を容易に行うことができる。また、
このエラー確率値Ｅｒで表される欠陥度合いに関し、適
切に定められた閾値との大小関係を求めることにより、
差分画像Ｕにおける各画素の欠陥の有無をより適切に判
定することができる。ここにおいて、上記のエラー確率
値Ｅｒが標準化されているので、所定の閾値を適切に決
定することが容易になる。

【００３９】＜Ｂ．第２実施形態＞上記第１実施形態に
おいては、参照画像取得部２０において、被検査画像Ｓ
の比較対象となる単一の参照画像Ｒを取得し、この単一
の参照画像Ｒと被検査画像Ｓとの比較により、被検査画
像Ｓの欠陥判定を行う場合について説明したが、この第
２実施形態においては、複数の参照画像Ｒを用いて被検
査画像Ｓの欠陥判定を行う場合について説明する。

【００４０】第２実施形態に係るパターン検査装置１
（１Ｂ）は、第１実施形態と類似の構成を有しており、
以下では、主に相違点を中心に説明する。

【００４１】この第２実施形態においては、繰り返しパ
ターンを有する被検査対象物をＣＣＤラインセンサ５に
より撮像し、その撮像画像に含まれる複数の単位パター
ンのうちの任意の１つの単位パターンに関する画像を被
検査画像取得部１０により被検査画像Ｓとして取得し、
被検査画像Ｓ以外の複数の単位パターンのそれぞれに関
する画像を参照画像取得部２０により複数の参照画像Ｒ
として取得する場合について説明する。具体的には、図
２に示すように、繰り返しパターンを有する被検査対象
物２（半導体ウエハＷ）のＹ方向に配列する複数の単位
パターンのうち、単位パターンＰＢに関する画像を被検
査画像Ｓとして取得し、２つの単位パターンＰＡ，ＰＣ
に関する画像のそれぞれを参照画像Ｒとして取得する場
合について説明する。

【００４２】図６は、第２実施形態に係る欠陥度合い取
得部３０（３０Ｂ）および欠陥判定部４０（４０Ｂ）の
機能ブロック図である。欠陥度合い取得部３０Ｂは、差
分処理部３１ａ，３１ｂ、絶対値算出処理部３２ａ，３
２ｂ、σ計算部３３ａ，３３ｂ、エラー確率値変換部３
４ａ，３４ｂ、および積算部３５を有している。また、
欠陥判定部４０は、二値化処理部４１を有している。

【００４３】図６を参照しながら、これらの欠陥度合い
取得部３０Ｂおよび欠陥判定部４０Ｂの構成および動作
について説明する。なお、これらの欠陥度合い取得部３
０Ｂおよび欠陥判定部４０Ｂによる動作に移行する以前
において、上述のようにして、被検査画像取得部１０に
より被検査画像Ｓが取得され、参照画像取得部２０によ
り複数（ここでは２つ）の参照画像Ｒが取得されている
ものとする。

【００４４】図７（ａ）〜（ｃ）は、それぞれ、単位パ
ターンＰＡ，ＰＢ，ＰＣに関する各画像の画素の画素値
を模式的に示した図であり、簡略化のため、その一部の
各画素の画素値が１次元的に配列されるものとして示さ
れている。また、図８から図１１は、これらの各単位パ
ターンＰＡ，ＰＢ，ＰＣに関する各画像を用いた後述の
各処理における処理結果を模式的に示す図である。な
お、ここでは、３番目，１１番目の画素が真欠陥である
場合について、これらの真欠陥を欠陥画素として適切に
検出する場合を例示する。

【００４５】まず、差分処理部３１ａは、参照画像Ｒ
（単位パターンＰＡに関する画像）と被検査画像Ｓ（単
位パターンＰＢに関する画像）との間の差分画像Ｕを生
成する。具体的には、両画像Ｒ，Ｓにおいて対応する位
置に存在する各画素の画素値の差分濃度値を算出するこ
とにより差分画像Ｕ（ＡＢ）を生成する。同様に、差分
処理部３１ｂは、参照画像Ｒ（単位パターンＰＣ）と被
検査画像Ｓ（単位パターンＰＢ）との間の差分画像Ｕ
（ＢＣ）を生成する。

【００４６】また、絶対値算出処理部３２ａは、差分処
理部３１ａにより生成された差分画像Ｕ（ＡＢ）に基づ
いて絶対値画像Ａ（ＡＢ）を算出する処理を行う。同様
に、絶対値算出処理部３２ｂは、差分処理部３１ｂによ
り生成された差分画像Ｕ（ＢＣ）に基づいて絶対値画像
Ａ（ＢＣ）を算出する処理を行う。

【００４７】図８は、このようにして得られた絶対値画
像Ａの各画素の画素値を模式的に示す図である。図８
（ａ）は、絶対値画像Ａ（ＡＢ）を表し、図８（ｂ）
は、絶対値画像Ａ（ＢＣ）を表している。

【００４８】さらに、σ計算部３３ａは、差分処理部３
１ａにより生成された差分画像Ｕ（ＡＢ）の画素値に関
する標準偏差σ（ＡＢ）を算出し、σ計算部３３ｂは、
差分処理部３１ｂにより生成された差分画像Ｕ（ＢＣ）
の画素値に関する標準偏差σ（ＢＣ）を算出する。

【００４９】そして、エラー確率値変換部３４ａは、σ
計算部３３ａにおいて算出された標準偏差σ（ＡＢ）を
用いて、絶対値画像Ａ（ＡＢ）における各画素の画素値
をエラー確率値Ｅｒに変換したエラー確率値画像Ｅ（Ａ
Ｂ）を得る。同様に、エラー確率値変換部３４ｂは、σ
計算部３３ｂにおいて算出された標準偏差σ（ＢＣ）を
用いて、絶対値画像Ａ（ＢＣ）における各画素の画素値
をエラー確率値Ｅｒに変換したエラー確率値画像Ｅ（Ｂ
Ｃ）を得る。この変換動作についても、上記第１実施形
態と同様であり、数１などの関係で表される変換式に基
づいて変換動作を行うことなどができる。

【００５０】図９は、このようにして得られたエラー確
率値画像Ｅの各画素の画素値を模式的に示す図である。
図９（ａ）は、エラー確率値画像Ｅ（ＡＢ）を表し、図
９（ｂ）は、エラー確率値画像Ｅ（ＢＣ）を表してい
る。

【００５１】さらに、積算部３５は、上記において得ら
れたエラー確率値画像Ｅ（ＡＢ）とエラー確率値画像Ｅ
（ＢＣ）とに基づいて積算画像ＥＰを求める。具体的に
は、エラー確率値画像Ｅ（ＡＢ）およびエラー確率値画
像Ｅ（ＢＣ）の各対応画素同士の画素値を積算すること
により、その積算画像ＥＰの各画素の画素値を求める。
ただし、ここではより一般化するため、数２に示すよう
に、相乗平均を求めている。

【００５２】

【数２】

【００５３】なお、記号Ｅ（ＡＢ），Ｅ（ＢＣ），ＥＰ
は、本来画像全体を表すものとして用いている記号であ
るが、数２においては、各エラー確率値画像Ｅ（Ａ
Ｂ），Ｅ（ＢＣ）および積算画像ＥＰの各画素毎にその
画素値を求める場合を総合して表記するものとする。ま
た、ここでは、２つのエラー確率値画像Ｅを用いて積算
画像ＥＰを求める場合について説明したが、ｎ個のエラ
ー確率値画像Ｅを用いて積算画像ＥＰを求める場合に
は、ｎ個のエラー確率値画像Ｅにおける対応画素の積算
値のｎ乗根を、積算画像ＥＰの各画素の画素値として求
めればよい。

【００５４】この第２実施形態においては、このように
して得られた積算画像ＥＰの各画素の画素値が、被検査
画像Ｓの各画素に関する欠陥度合いを表す。すなわち、
「欠陥度合い」は、エラー確率値画像Ｅ（ＡＢ）および
エラー確率値画像Ｅ（ＢＣ）における対応画素の画素値
（すなわちエラー確率値Ｅｒ）同士の積（より正確には
相乗平均）として、欠陥度合い取得部３０により取得さ
れる。

【００５５】図１０は、このようにして得られた積算画
像ＥＰの各画素の画素値を模式的に示す図である。

【００５６】そして、二値化処理部４１は、積算画像Ｅ
Ｐにおける各画素の画素値（すなわち、積算されたエラ
ー確率値Ｅｒ）を所定の閾値と比較し、その比較結果に
応じて二値化する処理部である。これにより、被検査画
像Ｓの各画素に対応する位置における被検査対象物２の
欠陥の有無を判定することができる。具体的には、これ
らの値を適宜の閾値で二値化することにより、図１１に
示すように、欠陥画素が１、正常画素が０となるよう
に、検査結果信号として出力される。

【００５７】図１１は、このようにして得られた欠陥の
有無の判定結果を模式的に示す図である。

【００５８】ここで、一般に、信号に含まれるノイズ
は、発生位置および発生強度ともにランダムであり、３
つの単位パターンＰＡ，ＰＢ，ＰＣに関する各画像信号
において、同一位置かつ同一強度のノイズが発生する可
能性は低いものと考えられる。したがって、エラー確率
値画像Ｅ（ＡＢ）およびエラー確率値画像Ｅ（ＢＣ）の
エラー確率値Ｅｒがいずれも大きな値となる場合、すな
わち積算画像ＥＰの画素値が大きくなる場合には、その
画素が真欠陥である確率が非常に高いと考えられる。た
とえば、図７に示す第３番目の画素（真欠陥）について
は、図９に示すように、エラー確率値画像Ｅ（ＡＢ）お
よびエラー確率値画像Ｅ（ＢＣ）のエラー確率値Ｅｒが
いずれも大きな値となるため、図１０に示すように、両
者の積算値である積算画像ＥＰの画素値も大きな値にな
る。また、真欠陥である第１１番目の画素についても同
様である。

【００５９】一方、３つの単位パターンＰＡ，ＰＢ，Ｐ
Ｃの信号のうちいずれか１つの信号にノイズが発生した
場合には、絶対値画像Ａ（ＡＢ），Ａ（ＢＣ）のうちの
一方が小さな値となる。したがって、２つのエラー確率
値画像Ｅ（ＡＢ），Ｅ（ＢＣ）のうちの一方も小さな値
となるので、これらのエラー確率値画像Ｅ（ＡＢ），Ｅ
（ＢＣ）の各画素の積として求められた積算画像ＥＰに
おける値も比較的小さな値となる。たとえば、図７に示
すように、単位パターンＰＡの６番目の画素位置の信号
にノイズが含まれている場合であっても、図９に示すよ
うに、エラー確率値画像Ｅ（ＡＢ）のエラー確率値Ｅｒ
は大きな値となるものの、エラー確率値画像Ｅ（ＢＣ）
のエラー確率値Ｅｒは小さな値となるため、図１０に示
すように、積算画像ＥＰにおける両者の積算値（図１０
の６番目の値）は比較的小さな値となる。

【００６０】このように、２つのエラー確率値Ｅｒを積
算することにより、ノイズの影響が低減され、欠陥画素
と正常画素とをより適切に分離することが可能になる。

【００６１】ここで、２つのエラー確率値Ｅｒの情報を
利用する技術として、２つのエラー確率値Ｅｒを所定の
閾値でそれぞれ二値化した後にそれらの論理積（ＡＮ
Ｄ）をとる技術を用いることも可能ではある。しかしな
がら、このような技術を用いた場合、論理積をとる以前
にエラー確率値Ｅｒの多段階の階調値（多値）の情報が
二値化されてその情報量が減少しているため、十分にそ
の情報を活用できているとはいえない。

【００６２】一方、この実施形態の技術によれば、二値
化処理を行う前の段階において多値のエラー確率値Ｅｒ
の積をとることによって、その積算時においては未だ二
値化による情報の欠損を発生させず、より多くの情報を
活用するようにすることができる。すなわち、この積算
値（積算画像ＥＰ）は、各エラー確率値Ｅｒの多値の情
報を十分に活用した上で得られる値である。したがっ
て、多値の情報を十分に活用して得た積算値（積算画像
ＥＰ）に基づいて欠陥の有無を判定することができるの
で、高い精度で欠陥画素を検出することが可能である。

【００６３】さらに、この実施形態においては、２つの
差分画像Ｕの各画素の画素値を標準偏差σを用いて標準
化した２つのエラー確率値Ｅｒの積（より厳密には相乗
平均）を用いることにより欠陥度合いを求めている。し
たがって、積算画像ＥＰの各画素値は、第１実施形態と
同様、標準偏差を用いて標準化された指標として得られ
ており、欠陥度合いを評価するにあたって、客観的な評
価指標として用いることができる。したがって、適切に
定められた閾値との大小関係を求めることにより、被検
査画像Ｓにおける各画素の欠陥の有無をより適切に判定
することができる。

【００６４】＜Ｃ．その他＞上記各実施形態において
は、１つの被検査画像Ｓに対して１つまたは複数の参照
画像Ｒを用いてパターン検査を行う場合について説明し
たが、これに限定されず、被検査対象物２における同一
の被検査領域について複数の被検査画像Ｓを取得し、こ
れらの複数の被検査画像Ｓに対して、１つまたは複数の
参照画像Ｒを用いてパターン検査を行うことにより、そ
の被検査領域の欠陥検査を行ってもよい。

【００６５】たとえば、被検査対象物２における同一の
被検査領域について、時間的に異なる時点で２つの被検
査画像Ｓを撮像し、これらの２つの被検査画像Ｓのそれ
ぞれと１つの参照画像Ｒとの間の２つの差分画像Ｕを生
成し、これら２つの差分画像Ｕに対して、第２実施形態
と同様の動作を行えばよい。具体的には、各差分画像Ｕ
の画素値に関する標準偏差σを用いて当該各差分画像Ｕ
における各画素の画素値をエラー確率値Ｅｒに変換し、
さらに、２つの差分画像Ｕにわたる対応画素のエラー確
率値Ｅｒの積を求めることにより、被検査画像Ｓの各画
素が欠陥である度合いを取得することができる。これに
よっても、被検査画像Ｓにおける各画素の欠陥度合いを
精度良く取得することができる。

【００６６】なお、ここでは、２つの被検査画像Ｓを取
得する場合について説明したが、これに限定されず、３
つ以上の被検査画像Ｓを取得して同様の動作を行っても
よい。また、これら複数の被検査画像Ｓのそれぞれと、
複数の参照画像Ｒのそれぞれとの差分画像Ｕを複数取得
して、同様の動作を行ってもよい。

【００６７】また、上記各実施形態においては、差分絶
対濃度値ｉからエラー確率値Ｅｒを算出するにあたっ
て、図４に示されるような変換関数（数１参照）を用い
たが、これに限定されない。

【００６８】たとえば、図１２に示されるように、０．
０および１．０以外の値のエラー確率値Ｅｒを与える差
分絶対濃度値ｉのレンジを変更してもよい。図１２の場
合は、値（Ｃｍｉｎ×σ）から値（Ｃｍａｘ×σ）まで
の差分絶対濃度値ｉに対して、０．０から１．０のエラ
ー確率値Ｅｒを線形関係を有するように対応づけ、０．
０から値（Ｃｍｉｎ×σ）までの差分絶対濃度値ｉに対
してはエラー確率値Ｅｒ＝０，値（Ｃｍａｘ×σ）から
最大値（２５５）までの差分絶対濃度値ｉに対してはエ
ラー確率値Ｅｒ＝１．０とするように対応づける場合が
示されている。この場合、特に欠陥判別に大きく寄与す
る範囲（閾値近傍の範囲）において、より大きくエラー
確率値Ｅｒが変化するように変換することができる。し
たがって、閾値近傍において高感度に変化するエラー確
率値Ｅｒを得ることができる。

【００６９】さらに、図４および図１２においては、差
分絶対濃度値ｉとエラー確率値Ｅｒとが線形関係を有す
る場合について説明したが、これに限定されず、差分絶
対濃度値ｉとエラー確率値Ｅｒとが非線形の関係を有し
ていてもよい。たとえば、図１３は、差分絶対濃度値ｉ
とエラー確率値Ｅｒとの関係がシグモイド関数を用いて
表現される場合を示している。このような変換関数を用
いても上記の変換動作を行うことができる。

【００７０】また、上記各実施形態では、半導体ウエハ
上の単位パターンとして「ダイ」が繰り返し配列されて
いる場合について説明したが、これに限定されず、「ダ
イ」内部に存在する、さらに小さなパターンを「単位パ
ターン」としてもよい。さらには、「単位パターン」と
しては、２次元的な領域を採用することに限定されず、
１次元的な領域を採用してもよい。すなわち、１ライン
上に存在する複数の画素のまとまりを「単位パターン」
（したがって、被検査画像Ｓまたは参照画像Ｒ）として
採用してもよい。

【００７１】さらに、上記実施形態においては、標準偏
差σを各差分画像Ｕごとに統計処理を行うことにより算
出していたが、これに限定されない。たとえば、差分画
像Ｕ内の所定のライン毎あるいは特定の指定領域ごとに
統計処理を行って標準偏差σを算出してもよい。この場
合には、より局所的な標準偏差σを得ることができるの
で、差分画像Ｕにおける局所的な変動に追従することが
可能になるなどさらに柔軟な対応が可能になる。

【００７２】また、上記各実施形態においては、被検査
対象物として半導体ウエハを例示したが、これに限定さ
れず、単位パターンを有するもの、あるいは繰り返しパ
ターンを有するものであればよく、たとえば、カラーフ
ィルター、シャドウマスク、プリント配線板などであっ
てもよい。

【００７３】さらに、上記実施形態においては、差分画
像Ｕの画素値に関する「標準偏差」を用いてその差分画
像Ｕにおける各画素の画素値をエラー確率値に変換する
ことにより、被検査画像の各画素に関する欠陥度合いを
取得していたが、たとえば、標準偏差の２乗である「分
散」を用いることも、「標準偏差」を用いることと等価
である。したがって、本明細書においては、「分散を用
いること」も「標準偏差を用いる」という概念に含まれ
るものとする。

【００７４】

【発明の効果】以上のように、請求項１ないし請求項５
に記載の発明によれば、参照画像と被検査画像との間の
差分画像を生成し、当該差分画像の画素値に関する標準
偏差を用いて当該差分画像における各画素の画素値をエ
ラー確率値に変換することにより、被検査画像の各画素
に関する欠陥度合いを取得することができる。したがっ
て、欠陥度合いを評価するにあたって、標準偏差を用い
て一般化された指標を得ることにより、客観的な評価を
容易に行うことができる。

【００７５】特に、請求項２に記載の発明によれば、参
照画像取得手段は、複数の参照画像を取得し、欠陥度合
い取得手段は、複数の参照画像のそれぞれと被検査画像
との間の複数の差分画像を生成し、当該各差分画像の画
素値に関する標準偏差を用いて当該各差分画像における
各画素の画素値をエラー確率値に変換し、さらに、複数
の差分画像にわたる対応画素のエラー確率値の積を求め
ることにより、被検査画像の各画素が欠陥である度合い
を取得する。ここで、多段階の値を有するエラー確率値
の積を用いることにより欠陥度合いを取得するので、よ
り多くの情報量に基づいてその欠陥度合いを取得するこ
とができる。したがって、より正確な欠陥度合いの取得
が可能になる。

【００７６】また、請求項３に記載の発明によれば、被
検査画像取得手段は、繰り返しパターンを有する被検査
対象物についての撮像画像に含まれる１つの単位パター
ンに関する画像を被検査画像として取得し、参照画像取
得手段は、撮像画像に含まれる被検査画像以外の複数の
単位パターンに関する各画像を複数の参照画像として取
得する。したがって、参照画像が理論的に理想的な画像
でない場合であっても、撮像画像に含まれる被検査画像
以外の複数の単位パターンと被検査画像との複数の差分
画像について、それらの複数の差分画像にわたる対応画
素のエラー確率値の積を求めることにより、前記被検査
画像の各画素が欠陥である度合いを取得することができ
る。

【００７７】さらに、請求項４に記載の発明によれば、
被検査画像取得手段は、同一の被検査領域についての複
数の被検査画像を取得し、欠陥度合い取得手段は、複数
の被検査画像のそれぞれと前記参照画像との間の複数の
差分画像を生成し、当該各差分画像の画素値に関する標
準偏差を用いて当該各差分画像における各画素の画素値
をエラー確率値に変換し、さらに、前記複数の差分画像
にわたる対応画素のエラー確率値の積を求めることによ
り、前記被検査画像の各画素が欠陥である度合いを取得
することができる。したがって、同一の被検査領域に関
する複数の被検査画像の各画素が欠陥である度合いを精
度良く取得することができる。

【００７８】また、請求項５に記載の発明によれば、判
定手段は、欠陥度合い取得手段により得られる欠陥度合
いと所定の閾値との大小関係に基づいて、欠陥の有無を
判定するので、被検査対象物の欠陥の有無を精度良く判
定することができる。

【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の構成を表す概略図である。

【図２】半導体ウエハＷの詳細を表す平面図である。

【図３】欠陥度合い取得部３０および欠陥判定部４０の
機能ブロック図である。

【図４】差分絶対濃度値ｉからエラー確率値Ｅｒへの変
換を行う変換関数を表す図である。

【図５】差分画像Ｕに含まれる複数の画素についての画
素分布を表す図である。

【図６】第２実施形態に係る欠陥度合い取得部３０（３
０Ｂ）および欠陥判定部４０（４０Ｂ）の機能ブロック
図である。

【図７】単位パターンＰＡ，ＰＢ，ＰＣについての各画
素の画素値を模式的に示した図である。

【図８】絶対値画像Ａの各画素の画素値を模式的に示す
図である。

【図９】エラー確率値画像Ｅの各画素の画素値を模式的
に示す図である。

【図１０】積算画像ＥＰの各画素の画素値を模式的に示
す図である。

【図１１】欠陥の有無の判定結果を模式的に示す図であ
る。

【図１２】別の変換関数を表す図である。

【図１３】さらに別の変換関数を表す図である。

【図１４】従来技術を説明するための図である。

【符号の説明】

１，１Ａ，１Ｂパターン検査装置２被検査対象物２ａダイ３ＸＹテーブル５ＣＣＤラインセンサＡ絶対値画像ＥＰ，積算画像ＰＡ，ＰＢ，ＰＣ単位パターンＲ参照画像Ｓ被検査画像Ｕ差分画像Ｗ半導体ウエハ σ 標準偏差

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号ＦＩテーマコート゛(参考）Ｇ０６Ｔ 7/00 ３００Ｇ０１Ｂ 11/24 Ｋ (72)発明者大西浩之京都市上京区堀川通寺之内上る４丁目天神北町１番地の１大日本スクリーン製造株式会社内 (72)発明者吉田幸司東京都千代田区丸の内３丁目２番３号株式会社ニコン内Ｆターム(参考） 2F065 AA49 AA51 BB02 BB03 BB18 CC01 CC19 CC21 CC25 DD04 FF04 FF42 JJ02 JJ26 MM03 PP12 QQ00 QQ03 QQ04 QQ17 QQ24 QQ25 QQ27 QQ41 QQ42 RR01 RR06 2G051 AA51 AA65 AB07 DA07 EA08 EA12 EA16 EC02 ED09 5B057 AA03 BA19 CA12 CA16 CA18 CB12 CB16 CB18 DA03 DA06 DB02 5L096 BA03 FA14 FA33 FA34 LA05

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】被検査画像と参照画像とを比較すること
によりパターンの欠陥検査を行うパターン検査装置であ
って、被検査対象物に関する被検査画像を取得する被検査画像
取得手段と、前記被検査画像の比較対象となる参照画像を取得する参
照画像取得手段と、前記参照画像と前記被検査画像との間の差分画像を生成
し、当該差分画像の画素値に関する標準偏差を用いて当
該差分画像における各画素の画素値を、前記差分画像に
おける画素値の分散状況に応じて各画素値を規格化した
ものとしてのエラー確率値に変換することにより、前記
被検査画像の各画素に関する欠陥度合いを取得する欠陥
度合い取得手段と、を備えることを特徴とするパターン
検査装置。
【請求項２】請求項１に記載のパターン検査装置にお
いて、前記参照画像取得手段は、複数の参照画像を取得し、前記欠陥度合い取得手段は、前記複数の参照画像のそれ
ぞれと前記被検査画像との間の複数の差分画像を生成
し、当該各差分画像の画素値に関する標準偏差を用いて
当該各差分画像における各画素の画素値をエラー確率値
に変換し、さらに、前記複数の差分画像にわたる対応画
素のエラー確率値の積を求めることにより、前記被検査
画像の各画素に関する欠陥度合いを取得することを特徴
とするパターン検査装置。
【請求項３】請求項２に記載のパターン検査装置にお
いて、前記被検査対象物は、繰り返しパターンを有し、前記被検査画像取得手段は、前記被検査対象物について
の撮像画像に含まれる前記繰り返しパターンの１つの単
位パターンに関する画像を被検査画像として取得し、前記参照画像取得手段は、前記撮像画像に含まれる前記
被検査画像以外の複数の単位パターンに関する各画像を
前記複数の参照画像として取得することを特徴とするパ
ターン検査装置。
【請求項４】請求項１に記載のパターン検査装置にお
いて、前記被検査画像取得手段は、前記被検査対象物における
同一の被検査領域についての複数の被検査画像を取得
し、前記欠陥度合い取得手段は、前記複数の被検査画像のそ
れぞれと前記参照画像との間の複数の差分画像を生成
し、当該各差分画像の画素値に関する標準偏差を用いて
当該各差分画像における各画素の画素値をエラー確率値
に変換し、さらに、前記複数の差分画像にわたる対応画
素のエラー確率値の積を求めることにより、前記被検査
画像の各画素に関する欠陥度合いを取得することを特徴
とするパターン検査装置。
【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、前記欠陥度合い取得手段により得られる欠陥度合いと所
定の閾値との大小関係に基づいて、前記被検査画像の各
画素に対応する位置における被検査対象物の欠陥の有無
を判定する判定手段、をさらに備えることを特徴とする
パターン検査装置。