JP2002544602A - 並列処理でのレチクル検査のための方法および装置 - Google Patents

並列処理でのレチクル検査のための方法および装置

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Abstract

(57)【要約】 【課題】 【解決手段】 サンプルの少なくとも1領域の複数の画像断片を分析するための装置が開示されている。この装置は、画像断片のうち少なくとも1つを受け取り、分析するよう構成された複数のプロセッサを備え、プロセッサは、並列で動作するよう構成されている。また、この装置は、画像データを受け取り、画像データから第1の画像を受け取るための少なくとも1つの第1のプロセッサを選択し、画像データから第2の画像を受け取るための少なくとも1つの第2のプロセッサを選択し、選択されたプロセッサに第1および第2の画像断片を出力するよう構成されたデータ分配システムを備える。

Description

【発明の詳細な説明】
【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、一般に、レチクル、フォトマスク、その他の半導体材料もしくは表
面などのサンプルを検査するための装置および技術に関し、より詳細には、サン
プルに欠陥があるか否かを決定するための装置および方法に関する。
【0002】
【従来の技術】
レチクルとフォトマスクは、集積回路のような電子デバイス内の同一平面上の
形状パターンを決定する透明および不透明、半透明の位相変位領域を含む光学素
子である。レチクルは、エッチング、イオンインプランテーション、その他の製
造プロセスを施す半導体ウエハの領域を定めるために、光露光の工程で用いられ
る。多くの現代的な集積回路の設計では、光学レチクルの形状は、ウエハ上の対
応する形状の約1〜5倍となっている。他の露光システム(例えば、X線、電子
ビーム、超紫外線)でも、同程度の範囲の縮小率が用いられる。
【0003】 光学レチクルは、通常、クロムもしくは他の適切な物質を上部に蒸着した不透
明および/または半透明のホウケイ酸ガラスや水晶板のような透明な媒体から作
られる。しかしながら、直接電子ビーム露光(例えば、ステンシルのマスク)や
X線露光(例えば、アブソーバのマスク)などでは、他のマスク技術が用いられ
る。レチクルのパターンは、例えばレーザもしくは電子ビームによる直接書き込
み技術によって形成することができる。両方の技術とも、この分野で広く用いら
れている。
【0004】 各レチクルもしくはレチクルのグループの製造後、各レチクルは、通常、制御
された照明器から発せられる光を当てることによって検査される。光センサへと
反射した光、透過した光、もしくは直接入った光の一部に基づいて、レチクルの
1つ以上の部分の光学画像が構成される。このような検査技術および装置は、当
業者に周知であり、カリフォルニア州サンノゼのKLA‐テンコール社から入手
できる多くの製品のように様々な市販の製品で実用されている。
【0005】 従来の検査プロセスでは、検査されているレチクルの部分の光学画像は、通常
、対応する参照画像と比較される。従来的には、参照画像は、レチクル製造に用
いられた回路パターンのデータもしくはレチクル自体の近くの領域の光学画像か
ら生成される。いずれにしても、光学画像の形状は、分析され、参照画像の対応
する形状と比較される。次に、それぞれの形状の差異は、通常、閾値に対して比
較される。光学画像の形状と試験形状との差異が所定の閾値よりも大きい場合に
は、欠陥があるということになる。
【0006】 典型的な検査プロセスの機構は、直列に接続されたプロセッサを多数含んでい
てもよい。画像データは、第1のプロセッサに送られて処理される。第1のプロ
セッサが、分析の1つのステップを実行した後、その結果のデータは、分析の次
のステップを実行するために第2のプロセッサに送られる。画像データは、任意
の数のプロセッサに直列的に送られることができる。通常、異なるプロセッサが
それぞれ、全体の分析アルゴリズムのある小部分を実行する。アルゴリズムは、
通常、個々のプロセッサにハードコーディングされている。
【0007】 画像データの一部を直列処理することは、一部の用途には十分であるが、ある
条件下では、あまりに遅かったり柔軟性を欠いていたりする。例えば、回路のパ
ターンとそれに対応するレチクルのパターンが複雑になると、そのようなレチク
ルの画像データは、正確に分析しなければならないデータを比較的大量に含むこ
とになる。典型的なレチクルは、100万×100万ピクセルの画像データに変
換することがある。それゆえ、そのような大量の画像データとなると、厄介な処
理となる。
【0008】 さらに、従来の画像処理は、すべてのプロセッサが適切に機能するか否かに左
右されることが多い。すなわち、プロセッサの直列接続内の1つのプロセッサに
障害が生じると、画像データは、適切に分析されなくなる。適切な分析が不可能
になる状態は、特に、障害を生じたプロセッサの機能を実行する他のプロセッサ
が、プロセッサの直列配列の中にない場合に起こりやすい。
【0009】 最後に、固定もしくはハードコーディングされたアルゴリズムを備えたプロセ
ッサを含む検査システムは、画像処理に有用である可能性があるアルゴリズムす
べてを扱うことができないことが多く、新しいアルゴリズムのセットが求められ
る場合でも、更新もしくは変更が容易ではない。例えば、新しいアルゴリズムが
求められている場合に、新しいセットのアルゴリズムがハードコーディングされ
た新しいプロセッサに交換する必要が生じるかもしれない。この作業は、比較的
時間やコストが掛かるだろう。
【0010】 それゆえ、検査装置および技術の改良が求められている。より詳細には、さら
に効率的かつ正確に画像データを処理するための機構が望まれている。さらに、
プロセッサのアルゴリズムを交換するための柔軟な機構も望まれている。
【0011】
【発明の概要】
したがって、本発明は、サンプルの複数の画像もしくは画像部分を分析するた
めの装置および方法を提供することにより上述の問題に取り組む。概して言えば
、サンプルは、複数のパッチに分割可能である。それぞれの画像は、サンプルの
パッチに対応し、1つ以上のプロセッサに送られる。プロセッサは、並列で動作
し、受け取った画像に様々なアルゴリズムを実行するよう構成されている。いく
つかのプロセッサが、同じもしくは異なるアルゴリズムで(サンプルの同じもし
くは異なるパッチに対応する)同じもしくは異なる画像を同時に分析することが
できる。
【0012】 一実施形態では、サンプルの少なくとも1領域の複数の画像部分を分析するた
めの装置が開示されている。その装置は、画像部分のうち少なくとも1つを受け
取り、分析するよう構成された複数のプロセッサを備え、プロセッサは、並列で
動作するよう構成されている。また、その装置は、画像データを受け取り、画像
データの第1の画像部分を受け取る少なくとも1つの第1のプロセッサを選択し
、画像データの第2の画像部分を受け取る少なくとも1つの第2のプロセッサを
選択し、選択されたプロセッサに第1および第2の画像部分を出力するよう構成
されたデータ分配システムを備える。
【0013】 本発明の別の態様では、第1のプロセッサは、第1の画像部分に対応した第1
の参照画像部分を受け取り、第1の画像部分を第1の参照画像部分と比較するよ
う構成され、第2のプロセッサは、第2の画像部分に対応した第2の参照画像部
分を受け取り、第2の画像部分を第2の参照画像部分と比較するよう構成されて
いる。
【0014】 もう一つの態様では、第1のプロセッサは、第1の画像部分が対応するサンプ
ル内のパターンを特徴付ける第1の参照データ部分を受け取るよう構成され、さ
らに、第1の参照データ部分を第1の参照画像部分に変換し、第1の参照画像部
分を第1の画像部分と比較するよう構成されている。
【0015】 別の実施形態では、サンプルの少なくとも1領域の複数の画像部分を検査する
ための装置が開示されている。その装置は、画像部分を受け取るよう構成された
複数の分配部と、それぞれが対応する分配部に接続された複数のサブグループに
配置された複数のプロセッサとを備える。それぞれの分配部は、選択された画像
部分を関連するプロセッサのサブグループに出力するよう構成可能であり、少な
くとも2つのプロセッサは、少なくとも2つの画像部分を並列で分析するよう構
成されている。
【0016】 好ましい実施形態では、それぞれのプロセッサのサブグループは、対応する分
配部から選択された画像部分を受け取るために、分配部のうち対応するものに接
続されたスーパーバイザプロセッサを備える。それぞれのスーパーバイザプロセ
ッサは、関連するサブグループ内の選択されたプロセッサに選択された画像部分
を分配するよう構成可能である。
【0017】 さらに他の実施形態では、多くの微細なパターンを持つサンプルを検査し、そ
の検査のデータを処理する方法が開示されている。マルチプロセッサシステムで
の検査から得られたデータが受け取られる。そのシステムは、マスタープロセッ
サと複数のスレーブプロセッサとを備える。データは、マスタープロセッサを用
いてグループに分割される。データのグループはそれぞれ、サンプルの部分に由
来する情報に対応しており、各グループは、所定の時間間隔でスレーブプロセッ
サが処理できる量のデータを有している。データグループは、スレーブプロセッ
サで処理され、サンプルと微細なパターンに関する欠陥の情報が、結合されたデ
ータから得られる。
【0018】 別の実施形態では、複数のプロセッサを用いてサンプルから得られた画像デー
タを分析するための方法が開示されている。サンプルから画像データを生成する
検査システムからの画像データが受け取られる。画像データは、サンプルの様々
な部分に対応する複数の画像部分に分割される。各画像部分は、選択されたプロ
セッサに出力されるが、それぞれの画像部分は、異なるプロセッサに出力される
ようになっている。各画像部分は、選択されたプロセッサ内で欠陥を調べるため
に分析される。各プロセッサからの結果は、欠陥データが全体の画像データに対
してコンパイルされるように、出力、結合される。
【0019】 さらに他の実施形態では、複数の微細なパターンを持つサンプルを検査し、そ
の検査のデータを処理するためのプログラム命令を含むコンピュータ読み取り可
能な媒体が開示されている。コンピュータ読み取り可能な媒体は、コンピュータ
読み取り可能なコードを格納するためのコンピュータ読み取り可能な媒体だけで
なく、以下のコンピュータ読み取り可能なコードを含んでいる。(i)マルチプ
ロセッサシステムでの検査から得られたデータを受け取るためのコード。ここで
、このシステムは、マスタープロセッサと複数のスレーブプロセッサを含んでい
る。(ii)マスタープロセッサを用いて、データをグループに分割するための
コード。ここで、各グループは、サンプルの部分から得られた情報に対応し、ス
レーブプロセッサが所定の時間間隔で処理できる量のデータを有している。(i
ii)スレーブプロセッサでデータグループを処理するためのコード。(iv)
結合されたデータからサンプルと微細なパターンに関する欠陥情報を取得するた
めのコード。
【0020】 もう一つの実施形態では、複数の微細なパターンを持つサンプルを検査し、そ
の検査のデータを処理するためのプログラム命令を含むコンピュータ読み取り可
能な媒体が開示されている。コンピュータ読み取り可能な媒体は、コンピュータ
読み取り可能なコードを格納するためのコンピュータ読み取り可能な媒体だけで
なく、以下のコンピュータ読み取り可能なコードを含んでいる。(i)サンプル
から画像データを生成する検査システムからの画像データを受け取るためのコー
ド。(ii)サンプルの様々な部分に対応する複数の画像部分に画像データを分
割するためのコード。(iii)選択されたプロセッサにそれぞれの画像部分を
出力するためのコード。画像部分の少なくとも一部は、異なるプロセッサに出力
される。(iv)選択されたプロセッサ内で欠陥を調べるためにそれぞれの画像
部分を分析するためのコード。(v)欠陥データが全体の画像データに対して編
成されるように、それぞれのプロセッサからの結果を出力して結合するためのコ
ード。
【0021】 本発明のこれらおよびその他の特徴と利点は、本発明の以下の内容と本発明の
原理を例示的に示す関連図の中で、より詳細に示されている。
【0022】
【発明の実施の形態】
ここで、本発明の具体的な実施形態を詳細に参照する。関連する図に、これら
の具体的な実施形態の例が示されている。これらの具体的な実施形態と連携して
本発明を説明するが、本発明が、説明された実施形態に限定されないことは理解
されるだろう。逆に、添付の請求項によって規定される本発明の趣旨と範囲に含
まれうる代替物、変形物、同等物を網羅することが意図されている。以下の説明
では、本発明の完全な理解を促すために、数々の具体的な詳細が示されている。 本発明は、これらの詳細の一部もしくはすべてがなくとも実施可能である。そ
のほか、本発明が不必要に不明瞭となるのを避けるため、周知のプロセスの動作
については詳細に説明しなかった。
【0023】 図1は、本発明の一実施形態に従った検査システム300の図である。検査シ
ステムは、スキャナ(図示せず)からの入力302と、データ分配システム30
8と、プロセッサのグループ(例えば、312と314)と、光学的大容量記憶
装置316と、システム制御プロセッサ310とを備える。プロセッサは、通常
、1つ以上のマイクロプロセッサ集積回路を含んでもよく、また、インターフェ
ースおよび/またはメモリ集積回路を備えてもよく、さらに、1つ以上の共有メ
モリデバイスおよび/またはグローバルメモリデバイスに接続されていてもよい
。これらのプロセッサは、「リーフプロセッサ」とも呼ばれる。
【0024】 データ分配システム308は、スキャナもしくはデータ取得システム(図示せ
ず)から入力302を受け取るよう構成されている。スキャナは、サンプルの画
像を取得するのに適したものであれば、どのような装置でもよい。例えば、スキ
ャナは、反射、透過して、もしくは直接的に1つ以上の光センサに入った光の一
部に基づいて、サンプルの部分の光学画像を形成することができる。あるいは、
サンプルの画像を取得するために、スキャナが、電子ビームもしくはその他の方
法を用いてもよい。
【0025】 画像データは、任意の適切な種類のサンプルから取得可能である。すなわち、
サンプルは、比較的大量の画像データになるものであればよい。例えば、サンプ
ルは、多数の微細なパターンを持つレチクルでもよい。他の例として、サンプル
は、半導体デバイスもしくは材料、背面のペリクル、コンピュータディスクでも
よい。
【0026】 画像データ302は、サンプルの画像を表すのに適切な任意の形を取ってよい
。例えば、画像データは、通常、それぞれがサンプルの部分すなわちパッチを表
す複数の画像もしくは画像部分を含む。サンプルの部分は、画像データを生成す
るためにスキャンされる。これらのサンプル部分と関連画像は、特定のシステム
とアプリケーションの用件により、どのようなサイズと形状を持っていてもよい
。サンプルのスキャンによる画像の取得は、任意の適切な方法で行ってよい。例
えば、画像は、サンプルをラスタースキャンすることによって取得されてもよい
。あるいは、画像は、円もしくは渦巻きパターンのような任意の適切なパターン
でサンプルをスキャンすることによって取得されてもよい。もちろん、スキャン
の際に、サンプルから円もしくは渦巻きの形状をスキャンするためには、センサ
が、異なる方法で(例えば、円パターンに)配置される、および/または、サン
プルが、異なる方法で(例えば、回転させて)動かされる必要がある。
【0027】 以下に説明する実施形態では、サンプルがセンサを通過すると、サンプルの長
方形の領域(ここでは、「スワース」と呼ぶ)が、1セットの画像に変換される
。この実施形態では、スキャナのセンサは、長方形パターンに配置されている。
例えば、センサは、サンプルからの光を受け取り、サンプルのスワースに対応す
る1セットのデータをその光から生成するよう構成されている。スワースは、幅
が約100万ピクセルで、高さが約1000〜2000ピクセルである。
【0028】 図2は、本発明の実施形態に従ったレチクルなどのサンプル100の2つのス
ワース102、104に対応する2セットの画像データの図である。画像データ
のそれぞれのセットは、サンプル100のスワースに対応する。図2の例では、
画像データの第1のセットは、サンプル100の第1のスワース102に対応し
ており、画像データの第2のセットは、サンプル100の第2のスワース104
に対応している。
【0029】 画像データのそれぞれのセットは、蛇行もしくはラスターパターンでサンプル
からスワースを連続的にスキャンすることにより取得されてよい。例えば、サン
プル100の第1のスワース102が、画像取得システムによって左から右へス
キャンされ、画像データの第1のセットが取得される。次いで、第2のスワース
104が、右から左へスキャンされ、画像データの第2のセットが取得される。
【0030】 好ましい実施形態では、画像データのそれぞれのセットと画像データの次のセ
ットとの間に、サンプル上の重複に対応する重複106がある。この重複により
、サンプル100上のあるパターンをより柔軟に処理できるようになる。例えば
、この重複は、パターンの高さが重複領域の高さ以下である限りは、重複するス
ワースによって覆われる表面の部分上の任意の場所にある任意のパターンが、少
なくとも1つのスワース内に完全に含まれることを保証する。ほとんどのアルゴ
リズムは、アルゴリズムが検査している画像の部分の中に完全なパターンが存在
しなければ、パターン内の欠陥を適切に検出することができない。
【0031】 図1に戻って、画像データ302は、データ分配システム308によって受け
取られる。データ分配システム308は、受け取られた画像データ302の少な
くとも1つの部分を保持するために、RAMバッファのような1つ以上のメモリ
デバイスに関係していてもよい。全メモリ量は、画像データの全スワッチ(swat
ch)を保持するのに十分な大きさであることが好ましい。例えば、1ギガバイト
のメモリであれば、100万×1000ピクセルのスワッチ(swatch)に対して
十分である。
【0032】 また、データ分配システム308は、受け取られた画像入力データ302の部
分のリーフプロセッサ(例えば、312および314)への分配を制御する。例
えば、データ分配システム308は、第1の画像をリーフプロセッサ312に送
り、第2の画像をリーフプロセッサ314に送ることができる。
【0033】 リーフプロセッサは、サンプルの少なくとも1つの部分すなわちパッチに対応
する画像を受け取ることができる。また、リーフプロセッサはそれぞれ、画像デ
ータの部分を保持するなどの局所的なメモリ機能を提供するDRAMのような1
つ以上のメモリデバイス(図示せず)に接続もしくは統合されていてもよい。メ
モリ量は、サンプルのパッチに対応する画像を保持するのに十分な大きさである
ことが好ましい。例えば、8メガバイトのメモリであれば、512×1024ピ
クセルのパッチに対応する画像に対して十分である。あるいは、リーフプロセッ
サが、メモリを共有してもよい。
【0034】 画像データ302のそれぞれのセットは、サンプルのスワースに対応する。デ
ータ分配システム308のメモリには、1つ以上の画像データのセットを格納す
ることができる。このメモリは、データ分配システム308内の1つ以上のプロ
セッサによって制御可能であり、複数のパーティションに分割することが可能で
ある。例えば、データ分配システム308は、スワースの部分に対応する画像を
第1のメモリパーティション(図示せず)で受け取り、別のスワースに対応する
別の画像を第2のメモリパーティション(図示せず)で受け取ることができる。
データ分配システム308のメモリパーティションそれぞれは、そのメモリパー
ティションに関連するプロセッサに送られる画像データの部分のみを保持するこ
とが好ましい。例えば、データ分配システム308の第1のメモリパーティショ
ンは、第1の画像を保持してプロセッサ312に送ることができ、第2のメモリ
パーティションは、第2の画像を保持してプロセッサ314に送ることができる
【0035】 また、データ分配システム308は、受け取られた画像データの部分を分割し
てプロセッサに送ってもよい。画像データは、データ分析を容易にするために、
任意の適切な方法でデータ分配システム308によって分割されてもよい。例え
ば、画像データは、それぞれがサンプルのパッチに対応する画像に分割されても
よい。図3は、本発明の一実施形態に従ったパッチに分割されたスワースに対応
する画像データセット102の図である。
【0036】 示されているように、画像セット102は、複数の画像202、204、20
6、208を含み、それぞれの画像は、サンプルのパッチに対応する。重複する
スワースに対応する画像データのセットのように、画像データのある特定のセッ
ト内の画像も、重複していてよい。示されているように、画像202および20
4の間には重複領域210c、画像204および206の間には重複領域210
b、画像206および208の間には重複領域210aがある。
【0037】 図2の重複したスワース画像について上で論じたように、パッチ画像を重複さ
せると、処理の信頼性も向上する。例えば、重複領域があることにより、構造の
幅が重複の幅よりも小さい場合には、部分的もしくは完全に重複領域内にある完
全な構造を処理することが可能となる。また、重複があれば、重畳もしくはその
他の局所近傍演算(Local-neighborhood operation)を用いた際にパッチの端で
起こるデータの破壊もしくは損失を排除することができる。
【0038】 さらに、重複領域により、プロセッサが独立して機能することができる。言い
換えれば、それぞれのプロセッサは、他のプロセッサと情報を共有する必要なし
に独立して画像を分析することができる。重複領域があると、リーフプロセッサ
が互いに通信する必要がなくなり、その結果、アーキテクチャを単純化できる。
例えば、画像データを含むメモリパーティションは、リーフプロセッサによって
読み取りのみアクセス可能であればよく、それゆえ、キャッシュコヒーレンシを
保証するための機構は必要ない。
【0039】 データ分配システム308は、画像データの任意の適切なパラメータに基づき
、画像データの各画像を定義、分配することができる。例えば、画像は、サンプ
ル上のパッチの対応する位置に基づいて定義、分配される。一実施形態では、そ
れぞれのスワースは、スワース内のピクセルの水平位置に対応するコラム位置の
範囲に関連付けられている。例えば、スワースのコラム0〜256は、第1のパ
ッチに対応しており、これらのコラム内のピクセルが、第1の画像を構成し、そ
の画像は1つ以上のリーフプロセッサに送られる。同様に、スワースのコラム2
57〜512は、第2のパッチに対応しており、これらのコラム内のピクセルが
、第2の画像を構成し、その画像は異なるリーフプロセッサに送られる。
【0040】 要するに、本発明は、別個のリーフプロセッサが容易に並列に分析することの
できる管理可能なチャンクすなわち画像部分に画像データを分割するための機構
を提供する。それゆえ、全体の画像データが、数多くの画像に解析され、1つ以
上の画像が、それぞれ別個のリーフプロセッサに分配される。次いで、リーフプ
ロセッサは、受け取った画像を並列で効率的に分析する。
【0041】 リーフプロセッサの1つが画像を受け取った後、受け取った画像入力302に
関する情報を取得するために、その画像は、任意の適切な方法で分析される。一
実施形態では、また、プロセッサが、画像に加えてデータベース316から参照
データを受け取ってもよい。この参照データは、画像入力データ302の特徴づ
けを容易にする任意の適切な形を取ってよい。例えば、参照データは、(例えば
、大容量記憶装置316にある)与えられた回路パターン設計データベースから
生成されてもよい。参照データは、グレースケールのピクセルマップされた参照
画像として受け取られてもよいし、参照パターンを共に定義する形状および位置
のセットの指定として受け取られてもよい。後者の場合、リーフプロセッサは、
参照情報と画像部分を比較する前に、参照データをグレースケールのピクセルマ
ップされた参照画像に変換する。
【0042】 参照データは、回路パターンデータベースの内容を直接的に参照画像に変換す
るなど、任意の適切な方法でリーフプロセッサによって処理されてよい。(例え
ば、回路パターンデータベースからの)参照データ部分は、製造と画像取得プロ
セスの影響を考慮した方法でリーフプロセッサによって参照画像部分に変換やレ
ンダリングがなされてもよい。例えば、参照データ内の回路パターンの角は、レ
チクルの製造の際に一般に起こる面取りをシミュレートするために、変換の際に
丸められてもよい。また、変換された参照画像は、光学画像取得システムの予想
された光学的影響をシミュレートするために調整されてもよい。そのような光学
的影響は、光学検査技術がレチクルの評価するために用いられる場合には必ず起
こる。
【0043】 それゆえ、参照画像は、欠陥がまったくない場合のパッチの画像を表す。具体
的な例として、リーフプロセッサ312は、画像データ302の第1の画像とそ
れに対応する参照データ316を受け取るよう構成されてもよい。さらに、リー
フプロセッサ312は、対応する参照画像を参照データから生成してもよい。次
いで、リーフプロセッサ312は、第1の画像を対応する参照画像316と比較
してもよい。リーフプロセッサ312が、画像と参照画像の間で程度および/ま
たは種類に比較的大きな差異があると認めた場合、リーフプロセッサ312は、
画像に対応するパッチに関して1つ以上の欠陥を定義、報告、および/またはフ
ラグを立てる。
【0044】 あるいは、参照データは、試験下のパッチのダイ(die)に隣接するダイの中
のサンプルのパッチに対応する画像でよい。これは、一般にダイツーダイ分析と
呼ばれる。言い換えると、2つの隣接したダイのパッチに対応する画像は、リー
フプロセッサによって同時に分析される。また、本発明は、セルツーセル比較に
実装されてもよい。他の例として、サンプルから反射した光で生成された画像が
、サンプルを透過した光で生成された画像と比較されてもよい。最後の例として
、参照データは、サンプルに欠陥が生じる前に事前に得られた画像データの形を
取っていてもよい。
【0045】 画像の分析のために、任意の適切なアルゴリズムを実装してよい。例えば、ア
ルゴリズムは単に、画像および参照データの間の線幅を比較するだけでもよい。
画像の線幅と参照画像の線幅との間の差異が、所定の量よりも大きい場合、リー
フプロセッサは、欠陥のフラグを立ててもよい。同じアルゴリズムが、異なる条
件下で2つの異なるリーフプロセッサによって用いられてもよい。例えば、所定
の量が、一方のリーフプロセッサに対しては厳しくなく、他方のリーフプロセッ
サに対しては厳しくてもよい。要するに、別個のリーフプロセッサによって用い
られるアルゴリズムは、質的および/または量的に異なっていてもよい。
【0046】 図1に示されているように、検査システム300は、ユーザインターフェース
を提供し、検査システム300の様々な構成要素を制御するための中央プロセッ
サ310も備えている。中央プロセッサ310は、検査システムの構成要素を連
結し、制御するのに適切な任意の形を取ってよい。中央プロセッサ310は、例
えば、データ分配システム308と接続されている構成要素と通信するIBM互
換機であってもよい。中央プロセッサ310は、画像入力302の特定の部分を
分割、格納、特定のプロセッサ(例えば、312および314)へ分配するよう
、データ分配システム308を構成するために用いられる。例えば、データ分配
システム308は、画像データ302の第1の部分をプロセッサ312へ分配す
るよう構成されてもよい。同様に、データ分配システム308は、画像データ3
02の第2の部分をプロセッサ314へ分配するよう構成されてもよい。
【0047】 また、中央コンピュータ310は、受け取られた画像データ302の部分をプ
ロセッサが分析する方法を構成するために用いられてもよい。例えば、それぞれ
のプロセッサは、受け取られた画像データ302の部分を処理するために異なる
アルゴリズムを実行するよう構成されてもよい。別の例として、それぞれのプロ
セッサは、同じアルゴリズムを用いて、異なる条件下でアルゴリズムを実行する
よう構成されてもよい。
【0048】 本発明のプロセッサは、中央プロセッサもしくはコンピュータによって構成可
能であると説明されているが、もちろん、プロセッサは、ハードコーディングさ
れた命令を含んでいてもよい。しかしながら、プロセッサが、構成可能である場
合、本発明は、柔軟かつ効率的なサンプル検査システムを提供する。すなわち、
アルゴリズムは、様々なサンプルの種類、サンプルの様々なパッチ、様々なアプ
リケーション要件に対して稼動中に慎重に作ったり変更したりしてもよい。
【0049】 図1は、本発明の概念図である。そのため、検査システム300に実装できる
いくつかの構成要素は、本発明を不明瞭にするのを避けるために図では省略され
ている。さらに、検査システム300の様々な構成要素のこの図における構成は
、単に例示的なものであり、本発明の範囲を制限するよう意図されたものではな
い。
【0050】 図4は、本発明の一実施形態に従った検査システム400の詳細な図である。
検査システム400は、画像取得システム402から画像データを受け取る。検
査システム400は、画像データインターフェース404と、複数のデータ分配
部406と、それぞれのデータ分配部のための複数のリーフクラスタカード41
0と、データベースおよび制御インターフェース416と、システム制御プロセ
ッサ418と、データベース記憶装置420と、スイッチ414と、ネットワー
クバス412と、ユーザインターフェース422とを備える。
【0051】 画像取得システム402は、サンプルから画像データを取得するよう構成され
ている。例えば、画像取得システム402は、サンプルをスキャンし、ピクセル
データを生成して、それにより、画像データを抽出する。一般的に言うと、画像
データは、センサがサンプルを横切り(もしくは、サンプルがセンサの下を移動
し)、画像データを取得した際の検査ステーションのセンサの軌道を表す。一実
施形態では、スワースの画像データが取得される。例えば、画像データは、幅1
00万ピクセル×1000〜2000ピクセルでよい。代表的なレチクルは、1
00万×100万ピクセルの画像に変換でき、それぞれがスワースに対応する5
00〜1000セットの画像データを必要とする。
【0052】 画像データインターフェース404は、画像取得システム402から受け取っ
た画像データを、検査システム400の構成要素が受け取り、処理することがで
きるデータ信号に変換する。例えば、画像データインターフェース404は、検
査ステーションからの光ファイバ信号を、画像データを表す銅線信号に変換する
。変換された画像データは、1つ以上のデータ分配部406に送られる。示され
ているように、画像データインターフェース404は、この変換された画像デー
タ408aを第1のデータ分配部406aに出力する。もちろん、画像取得シス
テム402と検査システム400が同じ信号形式を用いる場合には、画像データ
インターフェース404は必要とならない。
【0053】 一実施形態では、データ分配部406は、「デイジーチェーン」の構成で共に
接続されている。示されているように、第1のデータ分配部は、画像データ40
8aを受け取り、画像データ408bを別のデータ分配部に出力する。スワース
に対応する全体の画像データセットが、それぞれのデータ分配部によって見られ
ることが好ましい。それぞれのデータ分配部は、画像データを受け取り、チェー
ン内の次のデータ分配部にそれを出力する。このデイジーチェーンの構成により
、検査システムを簡単に拡張することが可能になる。すなわち、必要があれば、
データ分配部をチェーンの末端に接続することができる。この構成は、データ分
配部がすべて画像データインターフェース404に接続されている構成(すなわ
ち、データ分配部の数は、画像データインターフェース404上で利用できる物
理接続の数に制限される)に比べ、拡張に関して制限的ではない。
【0054】 データ分配部は、画像データを複数の画像に分割し、それぞれの画像を1つ以
上のリーフクラスタカード410上にある特定のグループのプロセッサに送る。
図示されている実施形態では、それぞれのデータ分配部406は、複数のリーフ
クラスタカード410と接続されている。例えば、それぞれのデータ分配部40
6は、8つのリーフクラスタカード410に接続されていてもよい。それぞれの
リーフクラスタカード410は、画像データの画像のサブセットを受け取り、さ
らに処理および分析を行うために、そのリーフクラスタカード自体に含まれる特
定のリーフプロセッサに特定の画像を送る。
【0055】 それぞれのデータ分配部406は、画像データの全体のスワースに対応する画
像セットのような任意のサイズの画像データを保持するよう構成されていてもよ
い。この実施形態では、それぞれのデータ分配部406は、全体のスワースに対
応する画像セットを受け取り、コラム位置のような任意の適切な画像データのパ
ラメータに基づき分割する。また、データ分配部406はそれぞれ、データベー
ス420から参照データを受け取り、次いで、選択されたリーフクラスタカード
410に参照データの部分を分配してもよい。あるいは、参照データは、適切な
リーフクラスタカード410によって直接受け取られてもよい。それぞれのデー
タ分配部406は、それ自体の下位のリーフクラスタカード410によって用い
られる画像セットと参照データの部分のみを保持することが好ましい。
【0056】 一実施形態では、ある特定のデータ分配部(例えば406a)が、その下位の
リーフクラスタカード(例えば410aないし410b)それぞれのための画像
を格納する。言い換えれば、画像のグループが、画像データから保持され、ある
特定の下位のリーフクラスタカードに送られる。例えば、データ分配部406a
は、リーフクラスタカード410aに送られる第1の画像のグループを保持し、
リーフクラスタカード410bに送られる第2の画像のグループを保持すること
ができる。
【0057】 一実施形態では、それぞれのデータ分配部406が、画像データ内の画像の位
置標識に基づき、画像のサブセットを送る場所を決定する。例えば、画像データ
内のコラム位置が第1の範囲にある画像は、第1のデータ分配部406aによっ
てその下位のリーフクラスタカード(例えば410aおよび410b)に送られ
る。一方で、第2のデータ分配部406bは、次に、第2の範囲のコラム位置を
持つ画像をその下位のリーフクラスタカード(例えば410cおよび410d)
に送ってもよい。
【0058】 各リーフクラスタカード410は、関連するデータ分配部410から画像のサ
ブセットを受け取り、このサブセット内の特定の画像をリーフクラスタカード4
10上の特定のプロセッサに送る。個々の画像は、プロセッサリソースの使用可
能性のような多くの要素に基づき、リーフクラスタカード上のリーフプロセッサ
に送られる。リーフクラスタカードのリーフプロセッサは、受け取られた画像を
様々なアルゴリズムで分析するように構成することができる。
【0059】 また、検査システム400は、受け取られた画像を分析するためにリーフクラ
スタカード410のプロセッサが用いる参照データを保持するためのデータベー
ス420を備えてもよい。上述したように、参照データは、予測データ、隣接し
たダイもしくはセルからのデータなど、様々な種類の比較データを含んでいても
よい。データベース記憶装置は、大量の参照データを保持するのに適した任意の
記憶装置でよい。例えば、記憶装置は、新磁気ディスク制御機構(「RAIDア
レイ」と呼ばれる)の形を取ってもよい。
【0060】 一実施形態では、ユーザインターフェース422は、検査システム400の様
々な構成要素を連結し、構成するための機構を提供する。示されているように、
システム制御コンピュータ418は、ユーザインターフェース422と通信する
だけでなく、ネットワークバス412(例えば、イーサネット(登録商標)バス )を介して、データ分配部406およびリーフクラスタカード410と通信する 。
【0061】 システム制御コンピュータ418は、検査システム400の様々な構成要素を
連結し、構成するのに適した任意の方法で、データ分配部406に接続されても
よい。示されているように、制御コンピュータ418は、データおよび制御イン
ターフェース416を通して接続される。検査システム400の機能を制御する
のに適切な任意の機構が、制御コンピュータ418によって実装されてもよい。
例えば、制御コンピュータ418により、ユーザが、特定のアルゴリズムとそれ
に関連するデータを選択し、特定の画像の分析に用いられるジョブに結合するこ
とを可能としてもよい。
【0062】 もちろん、検査システム400の構成要素を制御するために、プロセッサもし
くはコンピュータの任意の構成を実装してもよい。例えば、システム制御コンピ
ュータ418とユーザインターフェース422は、検査システム400に接続し
それを制御するための単一のコンピュータに統合されてもよい。
【0063】 図5は、本発明の一実施形態に従った図4のデータ分配部406の図である。
示されているように、それぞれのデータ分配部406は、画像インターフェース
520と、データベースおよび制御インターフェース522と、ネットワークイ
ンターフェース524と、スーパーバイザプロセッサ532と、バッファメモリ
528および510と、複数のリーフクラスタカード(LCC)モジュール50
2とを備える。
【0064】 例えば、画像の分析に必要なデータ450aは、システム制御コンピュータ4
18からデータ分配部406に入力される(図4参照)。データベース420か
らのデータ450aは、特定の画像に対応する参照データを含んでいてもよい。
また、データ450aは、リーフクラスタカード410だけでなくデータ分配部
406を制御するために、ユーザインターフェースプロセッサ422からのコマ
ンドおよびコンフィギュレーションデータを含んでいてもよい。すなわち、ユー
ザは、ユーザインターフェース422を介して1つ以上のデータ分配部406お
よびリーフクラスタカード410と通信することができる。
【0065】 同様に、データ分配部406は、データベースおよび制御インターフェース5
22を介してシステム制御コンピュータ418および/またはユーザインターフ
ェース422を介してデータベース420へデータ450bを出力してもよい。
例えば、1つ以上のパッチの分析から生成された結果のデータは、このインター
フェース450bを通して出力されてもよい。具体的な例として、欠陥の数およ
び/または種類を、結果のデータとして収集し出力することができる。
【0066】 ネットワークインターフェース524は、GUIコンピュータ422のような
検査システムの他の構成要素に接続するのに適切な任意の機構の形を取ってもよ
い。例えば、ネットワークインターフェース524は、100Base−Tイー
サネットインターフェースの形であってもよい。このネットワークインターフェ
ース524は、データ分配部406のスーパーバイザプロセッサ532をプログ
ラムし、構成するために用いてもよい。
【0067】 スーパーバイザプロセッサ532は、任意の適切な数と種類の制御機能を実行
するよう構成されていてもよい。例えば、スーパーバイザプロセッサ532は、
データ分配部406の他の構成要素の初期化、受け取られた画像データを複数の
画像に分割する方法の決定、ある特定のスワースの始まりと終わりに対する割り
込みの初期化、データ分配部のメモリに格納し、その下位リーフクラスタカード
に送る画像の決定、ネットワークインターフェース524を介しての外部デバイ
スとの通信を行う機能を持っていてもよい。また、スーパーバイザプロセッサ5
32は、受け取られたデータにエラー回復機能を実行するよう構成されていても
よい。
【0068】 スーパーバイザプロセッサ532は、プログラミングを容易にするために、局
所的なプログラムおよびデータ用メモリ(図示せず)に接続されていてもよい。
スーパーバイザプロセッサ532は、上述の機能を達成するのに適切な任意の形
を取ってよい。例えば、スーパーバイザプロセッサ532は、内部L1キャッシ
ュを備えたR5000プロセッサの形を取ってもよい。
【0069】 データ分配部は、その下位のリーフクラスタカードにデータを送るのに適切な
任意の機構を備えてもよい。図示されている実施形態では、画像インターフェー
ス520は、特定の下位リーフクラスタカードに特定の画像を送るよう構成され
ていてもよい。同様に、データベースおよび制御インターフェース522は、特
定の下位リーフクラスタカードに特定の参照データを送るよう構成されていても
よい。画像インターフェース520とデータベースおよび制御インターフェース
522は、例えば、スーパーバイザプロセッサ532によってプログラムされて
もよい。あるいは、インターフェース520および522は、特定のルーチンタ
スクを実行するよう特注された(例えば、ハードコーディングされた)構成不可
能なデバイスに代えてもよい。
【0070】 スーパーバイザプロセッサ532は、任意の適切な基準に基づき、データ分配
部の下位リーフクラスタカードに画像を送るよう構成されていてもよい。例えば
、画像は、コラム番号や対応するサンプルの座標のような画像の座標に基づき、
分割され、送られてもよい。同様に、参照データは、データベース記憶装置42
0内のデータベースアドレスに基づいて送られてもよい。
【0071】 画像インターフェース520が、その下位のリーフクラスタカードに送る画像
を選択した後、選択された画像は、1つ以上のLCCモジュール502に送られ
てもよい。一実施形態では、データ分配部406は、複数のリーフクラスタカー
ドと接続するよう構成されている。したがって、データ分配部406は、それぞ
れのリーフクラスタカードと接続するために多くのLCCモジュール502を備
えている。例えば、データ分配部は、8つのリーフクラスタカードに接続してい
る場合には、8つのLCCモジュール502を備えることになる。それぞれのL
CCモジュールは、画像データを保持するためのバッファ528と、データおよ
び制御情報を保持するためのバッファ510と、関連するリーフクラスタカード
と通信するためのLCCインターフェース506とを備えていてもよい。
【0072】 示されているように、画像データは、バッファデバイス528に送られる。バ
ッファ528は、画像データを格納するのに適切な任意のサイズでよい。一実施
形態では、バッファ528は、FIFOの形であり、8つのリーフクラスタカー
ドに対して十分な画像を格納する。例えば、画像バッファ528は、512メガ
バイトまでのデータを提供してもよい。このように、データ分配部の画像バッフ
ァ528すべての合計メモリは、画像データのスワースの全体サイズ大きくても
よい。
【0073】 同様に、データベースおよび制御インターフェース522が、その下位のリー
フクラスタカードに送る参照画像および制御データを選択した後、選択されたデ
ータは、1つ以上のLCCモジュール502に送られてもよい。示されているよ
うに、データベースおよび制御データは、選択されたLCCモジュール502の
バッファデバイス510に送られる。バッファ522は、データベースおよび制
御データを格納するのに適切な任意のサイズでよい。
【0074】 それぞれのLCCインターフェース(もしくはLCCモジュール502)は、
それに関連するリーフクラスタカードからのデータ要求に応答するよう構成され
ている。すなわち、LCCインターフェース506は、関連するリーフクラスタ
カードがデータを要求した場合に、そのデータをバッファ520および522か
ら取り出す。データの要求を受けると、LCCインターフェースブロック506
は、要求を出しているリーフクラスタカードに画像データの部分を転送する。次
いで、転送されたデータは、関連するリーフクラスタカードの1つ以上の関連す
るリーフクラスタカードによって処理されてもよい。
【0075】 図6は、本発明の一実施形態に従った図4のリーフクラスタカード410の図
である。示されているように、リーフクラスタカード410は、複数のプロセッ
サ608(ここでは、「リーフプロセッサ」と呼ぶ)を備える。図示されている
実施形態では、リーフクラスタカード410は、48個の別個のリーフプロセッ
サを備えている。48個のプロセッサに加えて、リーフクラスタカード410は
、共有メモリプール604とスーパーバイザプロセッサ602とを備えている。
【0076】 画像データおよびデータベースのデータは、入力454aを通して受け取られ
る。結果のデータは、インターフェース454bを通して出力されてもよい。ス
ーパーバイザプロセッサ602は、ネットワークインターフェース452を通し
てアクセスされ、構成されてもよい。
【0077】 スーパーバイザプロセッサ602は、画像の分析を容易にするのに適切な複数
のタスクを実行するようプログラムされてもよい。例えば、スーパーバイザプロ
セッサ602は、どの別個のプロセッサ608に、どのデータ(例えば、画像お
よび参照データ)を送るのかを決定するタスクを実行してもよい。例えば、画像
および対応する参照データの部分は、画像および参照データの比較のために、リ
ーフプロセッサ(608)の一つに送られてもよい。
【0078】 さらに、それぞれの画像に対して、1つ以上のアルゴリズムが割り当てられて
もよい。一実施形態では、スーパーバイザプロセッサ602は、画像に対して実
行されるジョブすなわちアルゴリズムのセットを指定するジョブセットを受け取
る。次いで、スーパーバイザプロセッサ602は、適切なジョブセットにアクセ
スし、ある特定の画像に対して、どのアルゴリズムと参照データが実行されるの
かを決定してもよい。次いで、適切な画像、参照データ、ジョブセットが、リー
フプロセッサ608に送られる。それぞれのリーフジョブは、特定の画像を処理
するのに適切な情報を含んでいてもよい。それゆえ、それぞれのジョブは、例え
ば、アルゴリズムの実行に必要なデータや命令だけでなく、ある特定の画像に対
して実行する1つ以上のアルゴリズムを含んでいてもよい。
【0079】 図7は、本発明の一実施形態に従った図6の1つのリーフプロセッサ608の
図である。示されているように、リーフプロセッサ608は、実際のリーフプロ
セッサ702と、1つ以上のメモリデバイス704と、インターフェース集積回
路706(例えば、特定用途向け集積回路(ASIC)デバイス)とを備える。
リーフプロセッサは、画像データを処理するのに適切な任意の形を取ってよい。
例えば、インテル社の「StrongARM」(商標)プロセッサが実装されてもよい。
メモリデバイス704は、画像データの処理に必要な情報を格納するのに適切な
任意の形を取ってよい。例えば、メモリデバイス704は、2つのDRAMデバ
イスと1つのROMデバイスを備えていてもよい。バスインターフェースデバイ
ス706は、リーフクラスタカード410のスーパーバイザプロセッサ602と
通信するのに適切な任意の形を取ってよい。例えば、スーパーバイザプロセッサ
602と様々なプロセッサの間にPCIバスが用いられている場合には、PCI
バスと接続するよう構成されたASICが実装されてもよい。
【0080】 リーフクラスタカードのプロセッサはそれぞれ、プログラミング命令を格納す
るために、それ自体のローカルメモリを有することが好ましい。プロセッサは、
情報を共有せずに独立して動作することが理想的である。それゆえ、ある特定の
プロセッサのローカルメモリに格納された命令が破壊された場合でも、他のプロ
セッサは、自身の破損していない命令を使用し続けることができる。
【0081】 一実施形態では、リーフクラスタカードのプロセッサ(例えば、608)が利
用可能となった場合、そのプロセッサは、画像、対応するデータベースのデータ
、対応するジョブセットを受け取るために利用可能であることを示すために、ス
ーパーバイザプロセッサ602にポーリングする。スーパーバイザプロセッサは
、画像を受け取るごとに、どのプロセッサが利用可能であることを示したかに基
づき、受け取った画像をプロセッサに送る。また、画像の送信は、負荷バランス
の考慮など、他の適切な要素にも基づいてよい。
【0082】 好ましい実施形態では、本発明は、いくつかの利点を持っている。例えば、リ
ーフクラスタカードのプロセッサが故障することで、他のプロセッサが過剰に処
理を行う可能性があるため、本発明は、画像データを確実に処理するための機構
を提供している。すなわち、ある特定のプロセッサがダウンした場合、他のプロ
セッサは、それらが利用可能になる時を示すためにスーパーバイザプロセッサ6
02にポーリングする。それゆえ、スーパーバイザプロセッサ602は、他の利
用可能なプロセッサに画像を送ることによって故障したプロセッサを回避するこ
とができる。
【0083】 図8は、本発明の一実施形態に従った画像データを分析するためのプロセス8
00を示すフローチャートである。図8は一連の連続的な動作として示されてい
るが、もちろん、このプロセスの2つ以上の動作を並列して実行してもよい。さ
らに、動作は、図8に示された順序以外の任意の適切な順序で実行してもよい。
【0084】 参照画像データは、動作802において受け取られる。上述のように、参照画
像データは、受け取られた画像データの分析を容易にするのに適切な任意の形を
取ってよい。参照画像データは、本発明のいずれのプロセッサによって変換され
てもよい。例えば、試験画像データを分析する(例えば、試験画像データを参照
画像データと比較する)プロセッサは、参照画像データも変換してよい。あるい
は、(例えば、データ分配部の中の)試験画像データを分配するプロセッサは、
参照画像データも変換してよい。
【0085】 試験データは、動作804において受け取られる。上述のように、この画像デ
ータ802は、サンプルの画像を取得するよう構成された任意の適切な画像取得
システムから受け取られる。試験画像データ802は、(例えば、データ分配部
の中の)第1のグループのスーパーバイザプロセッサによって受け取られる。
【0086】 画像の分析を容易にするためのその他の制御データは、動作806において受
け取られる。この制御データは、受け取られた試験画像データもしくはそれぞれ
の試験画像に関するタスクを実行するための情報を含んでいてもよい。例えば、
それぞれの試験画像は、関連する試験画像を分析する方法を指定するある特定の
ジョブセットに関連付けられてもよい。また、制御データは、特定のプロセッサ
に試験画像を送るためのコマンドと、それぞれの試験画像を分析するためのアル
ゴリズムおよびそれに関連するデータと、試験画像データを試験画像もしくは試
験画像部分に分割する方法を示すコマンドとを含んでもよい。試験画像データ、
参照画像データ、制御データは、第1のグループのプロセッサによって任意の順
序で受け取られてよい。あるいは、制御データの任意の部分が、実際の画像の分
析を実行する第2のグループのプロセッサによって直接受け取られてもよい。
【0087】 必要なデータが受け取られた後、動作808において、試験画像データが、受
け取られた制御データに基づき、試験画像に分割される。例えば、制御データは
、ピクセルのどのコラムがどの試験画像として定義されるのかを示してもよい。
試験画像データが、複数の試験画像に分割された後、動作810において、それ
ぞれの試験画像および関連するジョブセットが、選択されたプロセッサに送られ
る。それぞれの試験画像は、その試験画像が定義されてすぐに適切なプロセッサ
に送られてもよいし、すべての試験画像が定義された後に送られてもよい。動作
810は、1つ以上のプロセッサ(例えば、データ分配部のスーパーバイザプロ
セッサ)によって実行されてもよい。
【0088】 試験画像データがプロセッサに送られた後、動作812において、プロセッサ
は、受け取られた試験データを分析してもよい。試験画像は、例えば、並列に分
析されてもよいし、「先着順」ベースで分析されてもよい。言い換えれば、プロ
セッサは、並列に動作するよう構成されているが、試験画像は、個々のプロセッ
サに一緒に送られてよいだけでなく、同時に一緒にもしくは一つだけ送られても
よい。同様に、すべてのプロセッサが試験画像および関連するデータを受け取っ
た後に、処理が始まってもよいし、試験画像および関連するデータが受け取られ
てすぐに、それぞれのプロセッサが分析を始めてもよい。
【0089】 試験画像が分析されると、結果が出力され、収集されてよい。結果は、「結果
ファイル」もしくは「結果データベース」のような任意の適切な記憶装置に収集
されてよい。すべての試験画像が分析された後、結果は、全セットの試験画像デ
ータに対してレビューされてもよい。あるいは、特定の部分の分析が完了した際
に、結果データの部分がレビューされてもよい。結果は、任意の適切な方法でレ
ビューされてよい。例えば、結果は、棒グラフのような意味のある方法でデータ
を提示するグラフィカルユーザインターフェースによって提示されてもよい。画
像データセットに対して結果が収集された後、画像データを分析するためのプロ
セス800は終了する。
【0090】 理解を深めるために従来技術をある程度詳しく説明したが、明らかに、いくら
かの変更と修正が添付の特許請求の範囲内で行われる可能性がある。また、本発
明によるプロセスおよび装置を実装する代替の方法が数多く存在することに注意
が必要である。 例えば、本発明にはローカルエリアネットワーク(例えば、イ
ーサネット(登録商標))を用いて実施されたが、もちろん、インターネットの
ようなワイドエリアネットワークやVMEバスのようなバスで実施されてもよい
【0091】 従って、本実施形態は、例示的なもので、制限的なものではないと考えられ、
本発明は、ここに示した詳細に限定されず、添付の特許請求の範囲および等価物
の範囲内で修正可能である。
【図面の簡単な説明】
【図1】 本発明の一実施形態に従った検査システムの図である。
【図2】 本発明の実施形態に従ったレチクルのようなサンプルの2つの「スワース(sw
ath)」に対応する2セットの画像データの図である。
【図3】 本発明の一実施形態に従ったパッチに分割されたスワースに対応する画像の図
である。
【図4】 本発明の一実施形態に従った検査システムの詳細な図である。
【図5】 本発明の一実施形態に従った図4のデータ分配部の図である。
【図6】 本発明の一実施形態に従った図4のリーフクラスタカードの図である。
【図7】 本発明の一実施形態に従った図6の1つのリーフプロセッサの図である。
【図8】 本発明の一実施形態に従った画像データを分析するためのプロセスを示すフロ
ーチャートである。
【符号の説明】
100 サンプル 300 検査システム 302 画像データ 308 データ分配システム 310 中央プロセッサ 312、314、608 リーフプロセッサ 316 光学的大容量記憶装置 400 検査システム 402 画像取得システム 404 画像データインターフェース 406 データ分配部 410 リーフクラスタカード 412 ネットワークバス 414 スイッチ 416 データベースおよび制御インターフェース、データおよび制御インター
フェース 418 システム制御プロセッサ、システム制御コンピュータ 420 データベース記憶装置 422 ユーザインターフェース 502 リーフクラスタカードモジュール 506 LCCインターフェース 510、528 バッファメモリ 520 画像インターフェース 522 データベースおよび制御インターフェース 524 ネットワークインターフェース 532、602 スーパーバイザプロセッサ 604 共有メモリプール 702 実際のリーフプロセッサ 704 メモリデバイス 706 インターフェース集積回路
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (81)指定国 EP(AT,BE,CH,CY, DE,DK,ES,FI,FR,GB,GR,IE,I T,LU,MC,NL,PT,SE),JP,KR (72)発明者 ジョンソン・エリック・エヌ. アメリカ合衆国 カリフォルニア州95054 サンタ・クララ,ソーヤー・コート, 2329 (72)発明者 ミラー・ローレンス・アール. アメリカ合衆国 カリフォルニア州94566 プレザントン,チャドボーン・コート, 1401 Fターム(参考) 2G051 AA56 AB02 AC04 CB01 CB02 EA12 EA14 EA19 EB01 2H095 BD02 5B057 AA03 CA02 CA12 CA16 CB20 CC01 CH04 CH09 CH20 DA03 DB02 DB05 DC31

Claims (46)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項1】 サンプルの少なくとも1つの領域に関する複数の画像部分を
    分析するための装置であって、 前記画像部分のうち少なくとも1つを受け取って分析するとともに、並列で動
    作するよう構成された複数のプロセッサと、 画像データを受け取るとともに、前記画像データの第1の画像部分を受け取る
    少なくとも1つの第1のプロセッサを選択し、前記画像データの第2の画像部分
    を受け取る少なくとも1つの第2のプロセッサを選択し、前記第1および第2の
    画像部分を選択されたプロセッサに出力するように構成されたデータ分配システ
    ムと、 を備える、分析装置。
  2. 【請求項2】 請求項1記載の分析装置であって、 前記データ分配システムは、さらに、前記画像データを複数の画像部分に分割
    するよう構成されている、分析装置。
  3. 【請求項3】 請求項1または2に記載の分析装置であって、 前記第1のプロセッサは、前記第1の画像部分に対応した第1の参照画像部分
    を受け取るとともに、前記第1の画像部分を前記第1の参照画像部分と比較する
    よう構成されており、 前記第2のプロセッサは、前記第2の画像部分に対応した第2の参照画像部分
    を受け取り、前記第2の画像部分を前記第2の参照画像部分と比較するよう構成
    されている、分析装置。
  4. 【請求項4】 請求項1ないし3のいずれかに記載の分析装置であって、 前記第1の画像部分は、前記第2の画像部分と異なるものである、分析装置。
  5. 【請求項5】 請求項1ないし4のいずれかに記載の分析装置であって、 前記第1の画像部分の少なくとも一部は、前記第2の画像部分の少なくとも一
    部と同一である、分析装置。
  6. 【請求項6】 請求項1ないし5のいずれかに記載の分析装置であって、 前記第1のプロセッサは、前記第2のプロセッサと異なるアルゴリズムで前記
    第1の画像部分を分析するように構成されている、分析装置。
  7. 【請求項7】 請求項3記載の分析装置であって、 前記第1の参照画像部分は、前記サンプルの対応する部分から得られたもので
    ある、分析装置。
  8. 【請求項8】 請求項3記載の分析装置であって、 前記第1の参照画像部分は、前記サンプルの設計に用いられたファイルから得
    られたものである、分析装置。
  9. 【請求項9】 請求項1または2に記載の分析装置であって、 前記第1のプロセッサは、前記第1の画像部分に対応する前記サンプル内のパ
    ターンを特徴付ける第1の参照データ部分を受け取るよう構成されており、 前記第1のプロセッサは、さらに、前記第1の参照データ部分を第1の参照画
    像部分に変換するとともに、前記第1の参照画像部分を前記第1の画像部分と比
    較するよう構成されている、分析装置。
  10. 【請求項10】 サンプルの少なくとも1つの領域に関する複数の画像部分
    を検査するための装置であって、 前記画像部分を受け取るよう構成された複数の分配部と、 関連する分配部にそれぞれ接続された複数のサブグループに配置された複数の
    プロセッサと、 を備え、 各分配部は、選択された画像部分を関連するプロセッサのサブグループに出力
    するよう構成可能であり、 前記プロセッサのうち少なくとも2つは、2つの前記画像部分を並列に分析す
    るように構成されている、分析装置。
  11. 【請求項11】 請求項10記載の分析装置であって、 前記分配部は、第1の分配部が前記画像部分を受け取るとともに、1つ以上の
    前記画像部分を第2の分配部に出力するようなデイジーチェーン構成により構成
    されている、分析装置。
  12. 【請求項12】 請求項10または11に記載の分析装置であって、 複数のプロセッサからなる各サブグループは、関連する分配部から前記選択さ
    れた画像部分を受け取るために、前記分配部のうちの前記関連する分配部に接続
    されたスーパーバイザプロセッサを備え、 各スーパーバイザプロセッサは、関連するサブグループ内の選択されたプロセ
    ッサに前記選択された画像部分を分配するよう構成可能である、分析装置。
  13. 【請求項13】 請求項10ないし12のいずれかに記載の分析装置であっ
    て、 第1のプロセッサは、選択された画像部分と前記選択された画像部分に対応す
    る選択された参照画像部分を受け取るとともに、前記選択された画像部分を前記
    選択された参照画像部分と比較するように構成されている、分析装置。
  14. 【請求項14】 請求項10ないし12のいずれかに記載の分析装置であっ
    て、 第1のプロセッサは、選択された画像部分と、前記選択された画像部分に対応
    する前記サンプルのパターンを特徴付ける参照データ部分と、を受け取るよう構
    成されており、 前記第1のプロセッサは、さらに、前記参照データ部分から参照画像部分を変
    換するとともに、前記参照画像部分を前記選択された画像部分と比較するよう構
    成されている、分析装置。
  15. 【請求項15】 請求項14記載の分析装置であって、 前記選択された参照画像部分は、前記サンプルの対応する部分から得られたも
    のである、分析装置。
  16. 【請求項16】 請求項14記載の分析装置であって、 前記参照データ部分は、前記サンプルの設計に用いられたファイルから得られ
    たものである、分析装置。
  17. 【請求項17】 複数の微細なパターンを有するサンプルを検査するととも
    に、前記検査から得られたデータを処理する方法であって、 (a)マスタープロセッサと複数のスレーブプロセッサとを備えるマルチプロセ
    ッサシステムによる前記検査から得られたデータを受け取る工程と、 (b)前記マスタープロセッサを用いて、前記サンプルの部分から得られた情報
    にそれぞれ対応するとともに予め定められた時間間隔でスレーブプロセッサが処
    理可能な量のデータを有する各グループに、前記データを分割する工程と、 (c)前記スレーブプロセッサによって前記データグループを処理する工程と、
    (d)前記結合されたデータから、前記サンプルおよび前記微細なパターンに関
    する欠陥情報を取得する工程と、 を備える、方法。
  18. 【請求項18】 請求項17記載の方法であって、 前記サンプルは、レチクル、フォトマスク、半導体材料、デバイス、もしくは
    表層からなるグループから選択される、方法。
  19. 【請求項19】 請求項17または18に記載の方法であって、 前記システムは、各々が複数のスレーブプロセッサと通信する複数のマスター
    プロセッサを備え、 前記複数のマスタープロセッサの各々は、中央プロセッサと通信し、前記中央
    プロセッサは、前記複数のマスタープロセッサにデータを割り当てる、方法。
  20. 【請求項20】 請求項19記載の方法であって、 前記スレーブプロセッサの第1のグループは、選択された1つ以上のアルゴリ
    ズムを用いて、精度は高いが比較的に低い速度でデータを処理し、 前記スレーブプロセッサの第2のグループは、選択された1つ以上のアルゴリ
    ズムを用いて、精度は比較的に低いが高速でデータを処理する、方法。
  21. 【請求項21】 請求項17ないし20のいずれかに記載の方法であって、 前記データグループは、前記サンプルの異なる領域から得られたデータを比較
    するアルゴリズムを用いて処理される、方法。
  22. 【請求項22】 請求項17ないし20のいずれかに記載の方法であって、 前記データグループは、前記サンプルの部分から得られたデータを、前記サン
    プルを設計するのに用いられたファイルから得られたデータと比較するアルゴリ
    ズムを用いて処理される、方法。
  23. 【請求項23】 サンプルから得られた画像データを複数のプロセッサを用
    いて分析する方法であって、 サンプルから画像データを生成する検査システムから前記画像データを受け取
    る工程と、 前記サンプルの様々な部分に対応する複数の画像部分に、前記画像データを分
    割する工程と、 選択されたプロセッサに各画像部分を出力する工程であって、前記画像部分の
    少なくともいくつかは、異なるプロセッサに出力されるようになっている工程と
    、 前記選択されたプロセッサ内で、欠陥を調べるために各画像部分を分析する工
    程と、 欠陥データが前記全体の画像データに対して編成されるように、各プロセッサ
    からの結果を出力するとともに結合する工程と、 を備える、分析方法。
  24. 【請求項24】 請求項23記載の分析方法であって、 前記画像部分の少なくともいくつかは、異なるアルゴリズムで分析される、分
    析方法。
  25. 【請求項25】 請求項23または24に記載の分析方法であって、 前記画像部分の少なくともいくつかは、それら以外の前記画像部分よりも厳密
    に分析される、分析方法。
  26. 【請求項26】 請求項23ないし25のいずれかに記載の方法であって、
    さらに、 各画像部分に対応する参照データを受け取る工程を含む、分析方法。
  27. 【請求項27】 請求項26記載の分析方法であって、 各画像部分は、各画像部分をそれぞれに対応する参照データと比較することに
    より分析される、分析方法。
  28. 【請求項28】 請求項26または27に記載の分析方法であって、 前記参照データは、対応する前記サンプルの画像部分の形を有する、分析方法
  29. 【請求項29】 請求項26または27に記載の分析方法であって、 前記参照データは、前記サンプルの生成に用いられる設計データの形を有する
    、分析方法。
  30. 【請求項30】 請求項23ないし29のいずれかに記載の分析方法であっ
    て、さらに、 前記画像部分を分割するとともに、選択されたプロセッサに出力する方法を規
    定する制御データを受け取る工程を備える、分析方法。
  31. 【請求項31】 請求項30記載の分析方法であって、 前記制御データは、さらに、前記選択されたプロセッサ内で、欠陥を調べるた
    めに前記画像部分を分析する方法を規定する、分析方法。
  32. 【請求項32】 請求項31記載の分析方法であって、 前記参照データは、前記サンプルの生成に用いられる設計データの形を有し、 前記制御データは、さらに、前記設計データから前記参照データを生成する方
    法を規定する、分析方法。
  33. 【請求項33】 複数の微細なパターンを持つサンプルを検査するとともに
    、前記検査から得られたデータを処理するためのプログラム命令を含むコンピュ
    ータ読み取り可能な媒体であって、 マスタープロセッサと複数のスレーブプロセッサとを有するマルチプロセッサ
    システムによる前記検査から得られたデータを受け取るためのコンピュータ読み
    取り可能なコードと、 前記マスタープロセッサを用いて、前記サンプルの部分から得られた情報にそ
    れぞれ対応するとともに所定の時間間隔でスレーブプロセッサが処理可能な量の
    データを有する各グループに、前記データを分割するためのコンピュータ読み取
    り可能なコードと、 前記スレーブプロセッサにより前記データグループを処理するためのコンピュ
    ータ読み取り可能なコードと、 前記結合されたデータから、前記サンプルおよび前記微細なパターンに関する
    欠陥情報を取得するためのコンピュータ読み取り可能なコードと、 前記コンピュータ読み取り可能なコードを格納するためのコンピュータ読み取
    り可能な媒体と、 を含む、媒体。
  34. 【請求項34】 請求項33記載のコンピュータ読み取り可能な媒体であっ
    て、 前記複数のマスタープロセッサの各々は、前記複数のスレーブプロセッサと
    通信し、 前記マスタープロセッサの各々は、中央プロセッサと通信し、 前記中央プロセッサは、前記マスタープロセッサにデータを割り当てる、媒
    体。
  35. 【請求項35】 請求項34に記載のコンピュータ読み取り可能な媒体であ
    って、 前記スレーブプロセッサの第1のグループは、選択された1つ以上のアルゴ
    リズムを用いて、精度は高いが比較的に低い速度でデータを処理し、 前記スレーブプロセッサの第2のグループは、選択された1つ以上のアルゴリ
    ズムを用いて、精度は比較的に低いが高速でデータを処理する、媒体。
  36. 【請求項36】 請求項33ないし35のいずれかに記載のコンピュータ読
    み取り可能な媒体であって、 前記データグループは、前記サンプルの異なる領域から得られたデータを比較
    するアルゴリズムを用いて処理される、媒体。
  37. 【請求項37】 請求項33ないし35のいずれかに記載のコンピュータ読
    み取り可能な媒体であって、 前記データグループは、前記サンプルの部分から得られたデータを、前記サン
    プルの設計に用いられたファイルから得られたデータと比較するアルゴリズムを
    用いて処理される、媒体。
  38. 【請求項38】 複数の微細なパターンを持つサンプルを検査するとともに
    、前記検査から得られたデータを処理するためのプログラム命令を含むコンピュ
    ータ読み取り可能な媒体であって、 サンプルから画像データを生成する検査システムから前記画像データを受け取
    るためのコンピュータ読み取り可能なコードと、 前記サンプルの様々な部分に対応する複数の画像部分に、前記画像データを分
    割するためのコンピュータ読み取り可能なコードと、 各画像部分を選択されたプロセッサに出力するためのコンピュータ読み取り可
    能なコードであって、前記画像部分の少なくともいくつかは、異なるプロセッサ
    に出力されるように構成されたコードと、 前記選択されたプロセッサ内で、欠陥を調べるために各画像部分を分析するた
    めのコンピュータ読み取り可能なコードと、 欠陥データが前記全体の画像データに対して編成されるように、各プロセッサ
    からの結果を出力するとともに結合するためのコンピュータ読み取り可能なコー
    ドと、 前記コンピュータ読み取り可能なコードを格納するためのコンピュータ読み取
    り可能な媒体と、 備える、媒体。
  39. 【請求項39】 請求項38に記載のコンピュータ読み取り可能な媒体であ
    って、 前記画像部分の少なくともいくつかは、それら以外の前記画像部分よりも厳密
    に分析される、媒体。
  40. 【請求項40】 請求項38または39に記載のコンピュータ読み取り可能
    な媒体であって、さらに、 各画像部分に対応する参照データを受け取るためのコンピュータ読み取り可能
    なコードを含む、方法。
  41. 【請求項41】 請求項40に記載のコンピュータ読み取り可能な媒体であ
    って、 各画像部分は、各画像部分をそれぞれに対応する参照データと比較することに
    より分析される、媒体。
  42. 【請求項42】 請求項40または41に記載のコンピュータ読み取り可能
    な媒体であって、 前記参照データは、対応する前記サンプルの画像部分の形を有する、媒体。
  43. 【請求項43】 請求項40または41に記載のコンピュータ読み取り可能
    な媒体であって、 前記参照データは、前記サンプルの生成に用いられる設計データの形を有する
    、媒体。
  44. 【請求項44】 請求項40ないし43のいずれかに記載のコンピュータ読
    み取り可能な媒体であって、さらに、 選択されたプロセッサに前記画像部分を分割するとともに出力する方法を規定
    する制御データを受け取るためのコンピュータ読み取り可能なコードを含む、媒
    体。
  45. 【請求項45】 請求項44に記載のコンピュータ読み取り可能な媒体であ
    って、 前記制御データは、さらに、前記選択されたプロセッサ内で、欠陥を調べるた
    めに前記画像部分を分析する方法を規定する、媒体。
  46. 【請求項46】 請求項45に記載の方法であって、 前記参照データは、前記サンプルの生成に用いられる設計データの形を有し、 前記制御データは、さらに、前記設計データから前記参照データを生成する方
    法を規定する、方法。
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Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005134976A (ja) * 2003-10-28 2005-05-26 Hitachi High-Technologies Corp 外観検査装置用画像処理装置
JP2005274172A (ja) * 2004-03-23 2005-10-06 Hitachi High-Technologies Corp パターン検査方法及びその装置
JP2005332316A (ja) * 2004-05-21 2005-12-02 Ricoh Co Ltd データ分配装置、データ転送装置及び画像処理装置
JP2007536629A (ja) * 2004-05-04 2007-12-13 ケーエルエー−テンカー テクノロジィース コーポレイション 検査画像を処理するための高スループット画像
JP2008065815A (ja) * 2006-08-08 2008-03-21 Juki Corp 画像処理装置
JP2011123900A (ja) * 2003-02-28 2011-06-23 Aperio Technologies Inc 画像処理及び画像解析用フレームワーク
US8199358B2 (en) 2003-02-28 2012-06-12 Aperio Technologies, Inc. Digital slide image analysis
US8363893B2 (en) 2008-06-27 2013-01-29 Sony Corporation Object detection control apparatus, object detecting system, object detection control method, and computer program
US8705825B2 (en) 2009-12-11 2014-04-22 Leica Biosystems Imaging, Inc. Signal to noise ratio in digital pathology image analysis
JP2019144109A (ja) * 2018-02-21 2019-08-29 株式会社ニューフレアテクノロジー 荷電粒子ビーム検査方法
JP2021501323A (ja) * 2017-10-31 2021-01-14 武漢精測電子集団股▲ふん▼有限公司Wuhan Jingce Electronic Group Co., Ltd. Lcmの自動光学検査に適した高速画像処理システム

Families Citing this family (73)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7106895B1 (en) * 1999-05-05 2006-09-12 Kla-Tencor Method and apparatus for inspecting reticles implementing parallel processing
US6711283B1 (en) 2000-05-03 2004-03-23 Aperio Technologies, Inc. Fully automatic rapid microscope slide scanner
US7668362B2 (en) 2000-05-03 2010-02-23 Aperio Technologies, Inc. System and method for assessing virtual slide image quality
US7738688B2 (en) 2000-05-03 2010-06-15 Aperio Technologies, Inc. System and method for viewing virtual slides
JP2007244887A (ja) * 2001-12-03 2007-09-27 Ziosoft Inc ボリュームレンダリング処理方法、ボリュームレンダリング処理システム、計算機及びプログラム
US7030018B2 (en) 2002-02-04 2006-04-18 Kla-Tencor Technologies Corp. Methods and systems for monitoring a parameter of a measurement device during polishing, damage to a specimen during polishing, or a characteristic of a polishing pad or tool
US7418124B2 (en) 2002-07-15 2008-08-26 Kla-Tencor Technologies Corp. Qualifying patterns, patterning processes, or patterning apparatus in the fabrication of microlithographic patterns
US7379175B1 (en) 2002-10-15 2008-05-27 Kla-Tencor Technologies Corp. Methods and systems for reticle inspection and defect review using aerial imaging
US7123356B1 (en) 2002-10-15 2006-10-17 Kla-Tencor Technologies Corp. Methods and systems for inspecting reticles using aerial imaging and die-to-database detection
US7027143B1 (en) 2002-10-15 2006-04-11 Kla-Tencor Technologies Corp. Methods and systems for inspecting reticles using aerial imaging at off-stepper wavelengths
JP4038442B2 (ja) * 2003-02-28 2008-01-23 株式会社日立ハイテクノロジーズ 外観検査用画像処理装置
JP4758358B2 (ja) 2004-01-29 2011-08-24 ケーエルエー−テンカー コーポレイション レチクル設計データにおける欠陥を検出するためのコンピュータに実装される方法
US9188974B1 (en) 2004-02-13 2015-11-17 Kla-Tencor Technologies Corp. Methods for improved monitor and control of lithography processes
JP4357355B2 (ja) * 2004-05-07 2009-11-04 株式会社日立ハイテクノロジーズ パターン検査方法及びその装置
EP1756750A4 (en) 2004-05-27 2010-10-20 Aperio Technologies Inc SYSTEMS AND METHOD FOR PRODUCING AND LOOKING AT THREE-DIMENSIONAL VIRTUAL FOILS
JP4904034B2 (ja) 2004-09-14 2012-03-28 ケーエルエー−テンカー コーポレイション レチクル・レイアウト・データを評価するための方法、システム及び搬送媒体
US7602958B1 (en) * 2004-10-18 2009-10-13 Kla-Tencor Corporation Mirror node process verification
US7729529B2 (en) * 2004-12-07 2010-06-01 Kla-Tencor Technologies Corp. Computer-implemented methods for detecting and/or sorting defects in a design pattern of a reticle
WO2006077892A2 (en) * 2005-01-19 2006-07-27 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Electronic circuit in which part of the processing of operating units thereof may be taken over by a processor unit thereof
JP4585926B2 (ja) * 2005-06-17 2010-11-24 株式会社日立ハイテクノロジーズ パターンレイヤーデータ生成装置、それを用いたパターンレイヤーデータ生成システム、半導体パターン表示装置、パターンレイヤーデータ生成方法、及びコンピュータプログラム
US8164622B2 (en) 2005-07-01 2012-04-24 Aperio Technologies, Inc. System and method for single optical axis multi-detector microscope slide scanner
US7769225B2 (en) 2005-08-02 2010-08-03 Kla-Tencor Technologies Corp. Methods and systems for detecting defects in a reticle design pattern
US8041103B2 (en) 2005-11-18 2011-10-18 Kla-Tencor Technologies Corp. Methods and systems for determining a position of inspection data in design data space
US7570796B2 (en) 2005-11-18 2009-08-04 Kla-Tencor Technologies Corp. Methods and systems for utilizing design data in combination with inspection data
US7676077B2 (en) 2005-11-18 2010-03-09 Kla-Tencor Technologies Corp. Methods and systems for utilizing design data in combination with inspection data
JP2007178144A (ja) * 2005-12-27 2007-07-12 Advanced Mask Inspection Technology Kk パターン検査装置、パターン検査方法、検査対象試料、及び検査対象試料の管理方法
JP5427609B2 (ja) * 2006-12-19 2014-02-26 ケーエルエー−テンカー・コーポレーション 検査レシピ作成システムおよびその方法
US8194968B2 (en) 2007-01-05 2012-06-05 Kla-Tencor Corp. Methods and systems for using electrical information for a device being fabricated on a wafer to perform one or more defect-related functions
US8238624B2 (en) * 2007-01-30 2012-08-07 International Business Machines Corporation Hybrid medical image processing
US8326092B2 (en) * 2007-04-23 2012-12-04 International Business Machines Corporation Heterogeneous image processing system
WO2008128901A1 (en) * 2007-04-23 2008-10-30 International Business Machines Corporation Heterogeneous image processing system
US8331737B2 (en) * 2007-04-23 2012-12-11 International Business Machines Corporation Heterogeneous image processing system
US8462369B2 (en) * 2007-04-23 2013-06-11 International Business Machines Corporation Hybrid image processing system for a single field of view having a plurality of inspection threads
US7962863B2 (en) 2007-05-07 2011-06-14 Kla-Tencor Corp. Computer-implemented methods, systems, and computer-readable media for determining a model for predicting printability of reticle features on a wafer
US7738093B2 (en) 2007-05-07 2010-06-15 Kla-Tencor Corp. Methods for detecting and classifying defects on a reticle
US8213704B2 (en) 2007-05-09 2012-07-03 Kla-Tencor Corp. Methods and systems for detecting defects in a reticle design pattern
US7796804B2 (en) 2007-07-20 2010-09-14 Kla-Tencor Corp. Methods for generating a standard reference die for use in a die to standard reference die inspection and methods for inspecting a wafer
US7711514B2 (en) 2007-08-10 2010-05-04 Kla-Tencor Technologies Corp. Computer-implemented methods, carrier media, and systems for generating a metrology sampling plan
KR101448971B1 (ko) 2007-08-20 2014-10-13 케이엘에이-텐코어 코오포레이션 실제 결함들이 잠재적으로 조직적인 결함들인지 또는 잠재적으로 랜덤인 결함들인지를 결정하기 위한 컴퓨터-구현 방법들
US8126255B2 (en) 2007-09-20 2012-02-28 Kla-Tencor Corp. Systems and methods for creating persistent data for a wafer and for using persistent data for inspection-related functions
US8675219B2 (en) * 2007-10-24 2014-03-18 International Business Machines Corporation High bandwidth image processing with run time library function offload via task distribution to special purpose engines
US9135073B2 (en) 2007-11-15 2015-09-15 International Business Machines Corporation Server-processor hybrid system for processing data
US20090132582A1 (en) * 2007-11-15 2009-05-21 Kim Moon J Processor-server hybrid system for processing data
US9332074B2 (en) * 2007-12-06 2016-05-03 International Business Machines Corporation Memory to memory communication and storage for hybrid systems
US8229251B2 (en) * 2008-02-08 2012-07-24 International Business Machines Corporation Pre-processing optimization of an image processing system
US8379963B2 (en) * 2008-03-28 2013-02-19 International Business Machines Corporation Visual inspection system
US8139840B1 (en) * 2008-04-10 2012-03-20 Kla-Tencor Corporation Inspection system and method for high-speed serial data transfer
US8139844B2 (en) 2008-04-14 2012-03-20 Kla-Tencor Corp. Methods and systems for determining a defect criticality index for defects on wafers
US8056086B2 (en) * 2008-05-19 2011-11-08 International Business Machines Corporation Load balancing for image processing using multiple processors
WO2010014609A2 (en) 2008-07-28 2010-02-04 Kla-Tencor Corporation Computer-implemented methods, computer-readable media, and systems for classifying defects detected in a memory device area on a wafer
US8743195B2 (en) 2008-10-24 2014-06-03 Leica Biosystems Imaging, Inc. Whole slide fluorescence scanner
US8775101B2 (en) 2009-02-13 2014-07-08 Kla-Tencor Corp. Detecting defects on a wafer
US8204297B1 (en) 2009-02-27 2012-06-19 Kla-Tencor Corp. Methods and systems for classifying defects detected on a reticle
US8112241B2 (en) 2009-03-13 2012-02-07 Kla-Tencor Corp. Methods and systems for generating an inspection process for a wafer
US8781781B2 (en) 2010-07-30 2014-07-15 Kla-Tencor Corp. Dynamic care areas
US9170211B2 (en) 2011-03-25 2015-10-27 Kla-Tencor Corp. Design-based inspection using repeating structures
US9087367B2 (en) 2011-09-13 2015-07-21 Kla-Tencor Corp. Determining design coordinates for wafer defects
US8831334B2 (en) 2012-01-20 2014-09-09 Kla-Tencor Corp. Segmentation for wafer inspection
US8826200B2 (en) 2012-05-25 2014-09-02 Kla-Tencor Corp. Alteration for wafer inspection
US9189844B2 (en) 2012-10-15 2015-11-17 Kla-Tencor Corp. Detecting defects on a wafer using defect-specific information
US9053527B2 (en) 2013-01-02 2015-06-09 Kla-Tencor Corp. Detecting defects on a wafer
US9134254B2 (en) 2013-01-07 2015-09-15 Kla-Tencor Corp. Determining a position of inspection system output in design data space
US9311698B2 (en) 2013-01-09 2016-04-12 Kla-Tencor Corp. Detecting defects on a wafer using template image matching
TW201430336A (zh) * 2013-01-23 2014-08-01 Huang Tian Xing 缺陷檢測方法、裝置及系統
WO2014149197A1 (en) 2013-02-01 2014-09-25 Kla-Tencor Corporation Detecting defects on a wafer using defect-specific and multi-channel information
US9448343B2 (en) 2013-03-15 2016-09-20 Kla-Tencor Corporation Segmented mirror apparatus for imaging and method of using the same
US9865512B2 (en) 2013-04-08 2018-01-09 Kla-Tencor Corp. Dynamic design attributes for wafer inspection
US9310320B2 (en) 2013-04-15 2016-04-12 Kla-Tencor Corp. Based sampling and binning for yield critical defects
KR20180061556A (ko) * 2016-11-29 2018-06-08 삼성전자주식회사 웨이퍼를 검사하기 위한 검사 장치 및 이를 이용한 웨이퍼의 검사 방법
CN111065915B (zh) 2017-07-07 2023-03-10 株式会社高迎科技 优化对目标物体外部检查的设备及其方法
US10681266B2 (en) * 2018-06-12 2020-06-09 Carl Zeiss Ag Method, apparatus, and system for processing digital images
US11431941B2 (en) 2018-06-12 2022-08-30 Carl Zeiss Ag Method, apparatus, and system for processing digital images
US11210199B2 (en) * 2019-05-31 2021-12-28 Ati Technologies Ulc Safety monitor for invalid image transform

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0652296A (ja) * 1992-07-28 1994-02-25 Matsushita Electric Ind Co Ltd 画像分割並列処理装置
JPH06325162A (ja) * 1993-05-11 1994-11-25 Nikon Corp 画像処理装置
JPH09153021A (ja) * 1995-09-26 1997-06-10 Hitachi Ltd 並列処理装置およびそれを用いた検査装置
JPH10162130A (ja) * 1996-12-02 1998-06-19 Hitachi Ltd 並列データ処理装置および方法
JPH10282008A (ja) * 1997-04-11 1998-10-23 Nec Corp レチクル検査装置
JPH11304719A (ja) * 1998-04-24 1999-11-05 Nec Corp レティクル検査装置

Family Cites Families (29)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS4934385A (ja) 1972-07-28 1974-03-29
DE2641741C2 (de) * 1976-09-16 1986-01-16 Siemens AG, 1000 Berlin und 8000 München Rechenanlage aus mehreren miteinander über ein Sammelleitungssystem verbundenen und zusammenwirkenden Einzelrechnern und einem Steuerrechner
EP0005462B1 (de) 1978-05-22 1983-06-08 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zum Positionieren von zwei aufeinander einzujustierenden Objekten
US4484081A (en) 1980-09-19 1984-11-20 Trw Inc. Defect analysis system
US4445137A (en) * 1981-09-11 1984-04-24 Machine Intelligence Corporation Data modifier apparatus and method for machine vision systems
US4484349A (en) * 1982-03-11 1984-11-20 Environmental Research Institute Of Michigan Parallel pipeline image processor
US4589140A (en) 1983-03-21 1986-05-13 Beltronics, Inc. Method of and apparatus for real-time high-speed inspection of objects for identifying or recognizing known and unknown portions thereof, including defects and the like
US4953224A (en) 1984-09-27 1990-08-28 Hitachi, Ltd. Pattern defects detection method and apparatus
US5621811A (en) 1987-10-30 1997-04-15 Hewlett-Packard Co. Learning method and apparatus for detecting and controlling solder defects
US5046110A (en) 1988-03-25 1991-09-03 Texas Instruments Incorporated Comparator error filtering for pattern inspector
US5095447A (en) 1988-03-25 1992-03-10 Texas Instruments Incorporated Color overlay of scanned and reference images for display
US5001764A (en) 1988-03-25 1991-03-19 Texas Instruments Incorporated Guardbands for pattern inspector
US5018212A (en) 1988-03-25 1991-05-21 Texas Instruments Incorporated Defect area consolidation for pattern inspector
US4979223A (en) 1988-03-25 1990-12-18 Texas Instruments Incorporated Data handling system for pattern inspector or writer
US4985927A (en) 1988-03-25 1991-01-15 Texas Instruments Incorporated Method of detecting and reviewing pattern defects
US4984282A (en) 1988-03-25 1991-01-08 Texas Instruments Incorporated Parallel processing of reference and guardband data
US4999785A (en) 1989-01-12 1991-03-12 Robotic Vision Systems, Inc. Method and apparatus for evaluating defects of an object
US5357632A (en) * 1990-01-09 1994-10-18 Hughes Aircraft Company Dynamic task allocation in a multi-processor system employing distributed control processors and distributed arithmetic processors
US5119434A (en) 1990-12-31 1992-06-02 Beltronics, Inc. Method of and apparatus for geometric pattern inspection employing intelligent imaged-pattern shrinking, expanding and processing to identify predetermined features and tolerances
US5563702A (en) 1991-08-22 1996-10-08 Kla Instruments Corporation Automated photomask inspection apparatus and method
US5495337A (en) 1991-11-06 1996-02-27 Machine Vision Products, Inc. Method of visualizing minute particles
JPH07117498B2 (ja) 1991-12-11 1995-12-18 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレイション 検査システム
US5537669A (en) 1993-09-30 1996-07-16 Kla Instruments Corporation Inspection method and apparatus for the inspection of either random or repeating patterns
US5517234A (en) 1993-10-26 1996-05-14 Gerber Systems Corporation Automatic optical inspection system having a weighted transition database
IL118804A0 (en) 1996-07-05 1996-10-31 Orbot Instr Ltd Data converter apparatus and method particularly useful for a database-to-object inspection system
US6078738A (en) * 1997-05-08 2000-06-20 Lsi Logic Corporation Comparing aerial image to SEM of photoresist or substrate pattern for masking process characterization
US6614520B1 (en) 1997-12-18 2003-09-02 Kla-Tencor Corporation Method for inspecting a reticle
US6529621B1 (en) 1998-12-17 2003-03-04 Kla-Tencor Mechanisms for making and inspecting reticles
US7106895B1 (en) * 1999-05-05 2006-09-12 Kla-Tencor Method and apparatus for inspecting reticles implementing parallel processing

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0652296A (ja) * 1992-07-28 1994-02-25 Matsushita Electric Ind Co Ltd 画像分割並列処理装置
JPH06325162A (ja) * 1993-05-11 1994-11-25 Nikon Corp 画像処理装置
JPH09153021A (ja) * 1995-09-26 1997-06-10 Hitachi Ltd 並列処理装置およびそれを用いた検査装置
JPH10162130A (ja) * 1996-12-02 1998-06-19 Hitachi Ltd 並列データ処理装置および方法
JPH10282008A (ja) * 1997-04-11 1998-10-23 Nec Corp レチクル検査装置
JPH11304719A (ja) * 1998-04-24 1999-11-05 Nec Corp レティクル検査装置

Cited By (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8780401B2 (en) 2003-02-28 2014-07-15 Leica Biosystems Imaging, Inc. Systems and methods for analyzing digital slide images using algorithms constrained by parameter data
JP2011123900A (ja) * 2003-02-28 2011-06-23 Aperio Technologies Inc 画像処理及び画像解析用フレームワーク
US8199358B2 (en) 2003-02-28 2012-06-12 Aperio Technologies, Inc. Digital slide image analysis
US9019546B2 (en) 2003-02-28 2015-04-28 Leica Biosystems Imaging, Inc. Image processing of digital slide images based on a macro
US8467083B2 (en) 2003-02-28 2013-06-18 Aperio Technologies, Inc. Framework for processing the content of a digital image of a microscope sample
JP2005134976A (ja) * 2003-10-28 2005-05-26 Hitachi High-Technologies Corp 外観検査装置用画像処理装置
JP4564768B2 (ja) * 2004-03-23 2010-10-20 株式会社日立ハイテクノロジーズ パターン検査方法及びその装置
JP2005274172A (ja) * 2004-03-23 2005-10-06 Hitachi High-Technologies Corp パターン検査方法及びその装置
JP4909888B2 (ja) * 2004-05-04 2012-04-04 ケーエルエー−テンカー コーポレイション 検査画像を処理するための高スループット画像
JP2007536629A (ja) * 2004-05-04 2007-12-13 ケーエルエー−テンカー テクノロジィース コーポレイション 検査画像を処理するための高スループット画像
JP2005332316A (ja) * 2004-05-21 2005-12-02 Ricoh Co Ltd データ分配装置、データ転送装置及び画像処理装置
JP2008065815A (ja) * 2006-08-08 2008-03-21 Juki Corp 画像処理装置
US8363893B2 (en) 2008-06-27 2013-01-29 Sony Corporation Object detection control apparatus, object detecting system, object detection control method, and computer program
US8705825B2 (en) 2009-12-11 2014-04-22 Leica Biosystems Imaging, Inc. Signal to noise ratio in digital pathology image analysis
JP2021501323A (ja) * 2017-10-31 2021-01-14 武漢精測電子集団股▲ふん▼有限公司Wuhan Jingce Electronic Group Co., Ltd. Lcmの自動光学検査に適した高速画像処理システム
JP2019144109A (ja) * 2018-02-21 2019-08-29 株式会社ニューフレアテクノロジー 荷電粒子ビーム検査方法
JP7126355B2 (ja) 2018-02-21 2022-08-26 株式会社ニューフレアテクノロジー 荷電粒子ビーム検査方法

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